검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'인공지능 인프라'통합검색 결과 입니다. (529건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

뉴타닉스 "韓 시장 공략 가속…AI 인프라 복잡성, 단일 플랫폼으로 해결"

뉴타닉스가 가상화·클라우드·쿠버네티스·인공지능(AI)을 하나의 플랫폼에서 관리하는 전략을 앞세워 기업 IT 인프라 운영 부담 절감과 국내 시장 공략에 박차를 가한다. 맨디 달리왈 뉴타닉스 최고마케팅책임자(CMO)는 13일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '닷넥스트 온 투어 서울 2026' 미디어 라운드테이블에서 "AI라는 혁신적인 기술이 등장하면서 기업 IT 환경에는 더 많은 단절과 복잡성이 발생하고 있다"며 "우리는 가상화 서버와 컨테이너, AI를 아우르는 통합 플랫폼을 통해 일관된 운영 환경을 제공할 것"이라고 밝혔다. 달리왈 CMO는 기업들이 AI를 실제 업무에 적용해야 한다는 압박을 받는 동시에 인프라 비용 상승과 데이터 관리, AI 에이전트 통제 등의 문제에 직면했다고 진단했다. 특히 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 환경이 혼재하면서 운영 복잡성이 더욱 커지고 있다고 짚었다. AI 인프라 통합 관리 강화…GPU·토큰 비용 최적화 뉴타닉스는 이같은 문제를 해결하기 위해 기존 하이퍼컨버지드인프라(HCI) 중심의 사업을 클라우드 네이티브와 AI 플랫폼으로 확장 중이다. 델 테크놀로지스·넷앱·에버퓨어 등 스토리지 기업은 물론 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드와 협력해 고객의 인프라 선택권을 넓히고 있다. AI 분야에선 엔비디아와 AMD, 허깅페이스 등과 협력을 확대 중이다. 뉴타닉스는 자체 클라우드 플랫폼(NCP)을 기반으로 AI 워크로드와 가상머신(VM), 컨테이너를 통합 관리하고 기업이 기존 인프라를 유지하면서 새로운 AI 서비스를 도입할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 뉴타닉스는 지난 회계연도 매출이 전년 대비 12% 증가했으며 약 3000개의 신규 고객을 확보했다. 글로벌 고객사는 3만 2000곳을 넘어섰다. 회사는 기존 가상화 시장에서 확보한 고객 기반을 바탕으로 AI와 클라우드 네이티브 분야까지 사업 영역을 넓혀갈 계획이다. 뉴타닉스코리아 30% 성장…기존 인프라 투자 보호 강조 변재근 뉴타닉스코리아 사장은 국내 기업들이 AI 인프라 확보 이후 실제 활용과 운영 효율화를 고민하는 단계에 진입했다고 진단했다. 그는 "고객들은 GPU 서버를 확보한 이후 비싼 인프라를 어떻게 활용하고 기존 애플리케이션과 새로운 AI 업무를 어떻게 효율적으로 운영할지 고민하고 있다"고 말했다. 이에 맞춰 국내 사업도 성장세를 보이고 있다. 뉴타닉스코리아는 지난해 4분기 기준 국내 사업이 전년 동기 대비 30% 성장했으며 고객 수는 9%, 파트너 수는 11% 증가했다. 회사는 기업들이 기존 IT 투자를 보호하면서 새로운 기술을 도입할 수 있도록 지원하는 데 주력하고 있다. 변 사장은 이를 위한 핵심 전략으로 '원 플랫폼, 원 익스피리언스'를 제시했다. 가상화와 쿠버네티스, AI 에이전트 등 새로운 기술이 등장할 때마다 별도 운영 체계를 구축하는 대신 하나의 플랫폼에서 일관되게 관리할 수 있도록 한다는 목표다. 뉴타닉스는 기존 서버와 스토리지 활용 범위도 확대 중이다. 기업들이 사용 중인 하드웨어를 최대한 유지하면서 가상화 환경을 전환할 수 있도록 지원하고 VM웨어 대안을 검토하는 고객의 전환 수요에도 대응한다는 방침이다. 뉴타닉스는 전 세계적으로 7만건 이상의 전환 프로젝트를 수행했다. 한화시스템과 협력…그룹 통합 클라우드 플랫폼 구축 지원 이날 행사에선 한화시스템과 뉴타닉스의 협력 사례도 소개됐다. 한화시스템은 한화그룹의 통합 클라우드 플랫폼인 '에이온 클라우드'를 발전시키는 과정에서 뉴타닉스의 기술과 플랫폼을 활용 중이다. 김명구 한화시스템 클라우드사업부 팀장은 방산과 조선 등 높은 수준의 보안과 데이터 통제가 필요한 사업 특성을 고려해 유연성과 확장성을 갖춘 클라우드 환경이 필요했다고 설명했다. 특히 제2데이터센터 구축을 단순한 인프라 증설이 아니라 재해복구(DR)와 클라우드, 향후 AI 서비스까지 지원하는 통합 플랫폼 구축의 계기로 삼고 있다고 밝혔다. 이 과정에서 한화시스템은 뉴타닉스와의 협력을 바탕으로 기업의 기존 인프라와 새로운 AI 환경을 연결하는 사업을 확대할 계획이다. 변 사장은 "AI 시대에 중요한 것은 기업들이 확보한 AI 인프라를 얼마나 쉽고 효율적으로 운영할 수 있느냐는 것"이라며 "고객이 각자의 환경에 적합한 AI 인프라와 솔루션을 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.10.13 13:55한정호 기자

현대차·기아, 美 바스트 데이터에 전략적 투자…자율주행·로보틱스 AI 강화

현대자동차·기아가 글로벌 인공지능(AI) 데이터 인프라 기업 바스트 데이터에 전략적 투자를 단행하며 자율주행과 로보틱스 등 피지컬 AI 경쟁력 강화에 나선다. 실제 개발 현장에서 수년간 기술력을 검증한 기업에 직접 투자해 방대한 차량 데이터를 처리하는 AI 인프라를 고도화하고 미래 모빌리티 기술 개발에 속도를 낸다는 구상이다. 바스트 데이터는 현대차·기아가 자사에 전략적 투자를 단행했다고 13일 밝혔다. 이번 투자는 현대차·기아의 글로벌 소프트웨어 센터이자 자율주행 모빌리티 본부인 포티투닷(42dot)이 수년간 바스트 데이터의 AI 운영체제(OS)를 실제 연구개발 환경에서 활용하며 기술력을 검증한 끝에 이뤄졌다. 현대차·기아는 이번 투자를 계기로 첨단운전자보조시스템(ADAS)과 거대언어모델(LLM), 로보틱스 등 모빌리티 전반의 AI 개발 환경을 고성능 단일 데이터 인프라로 강화할 계획이다. 포티투닷은 기존에 여러 공급사의 플랫폼으로 나뉘어 있던 ADAS와 LLM 개발 환경에 바스트 데이터의 '바스트 AI OS'를 적용했다. 이를 엔비디아 호퍼 그래픽처리장치(GPU) 기반 'DGX 슈퍼팟' 환경으로 통합해 데이터 파편화와 중복 작업을 줄였다. 특히 데이터 수집부터 AI 모델 학습과 검증, 배포까지 연결하는 '데이터 플라이휠' 체계를 구축했다. 차량에서 수집한 데이터를 모델 개발에 활용하고 검증 결과를 다시 학습 과정에 반영해 개발 효율을 높이는 방식이다. 실제 운영 환경에서 데이터 저장 효율도 개선했다. 바스트 데이터에 따르면 포티투닷의 센서·영상 데이터를 처리하는 과정에서 2대 1의 데이터 절감률을 기록했다. 기존 데이터센터의 물리적 공간과 전력 제약 속에서도 저장 용량을 확장할 수 있도록 지원했다. 또 객체 스토리지 인터페이스인 S3와 네트워크 파일 시스템(NFS) 등 다양한 데이터 접근 방식을 지원해 추가적인 데이터 복제 없이 시뮬레이션과 학습, 검증 작업을 동일한 데이터 환경에서 수행하도록 했다. 자율주행 기술 개발에선 대규모 데이터 처리 능력이 중요한 경쟁 요소로 꼽힌다. 카메라와 라이다, 레이더 등을 탑재한 시험 차량 한 대에서 하루 수 테라바이트(TB)의 데이터가 발생하며 글로벌 시험 차량 전체로는 수백 페타바이트(PB) 규모의 데이터가 쌓일 수 있어서다. 바스트 데이터는 이러한 데이터 처리 부담을 줄이기 위해 자체 'DASE' 아키텍처를 제공한다. 기존 고성능 컴퓨팅(HPC) 파일 시스템에서 발생할 수 있는 데이터 입출력 병목과 데이터 분산 문제를 줄이고 대규모 GPU 클러스터에 필요한 데이터를 안정적으로 공급하도록 설계된 기술이다. 현대차·기아는 실제 개발 환경에서 검증한 데이터 인프라를 바탕으로 자율주행과 로보틱스 분야의 AI 개발 역량을 지속 강화할 계획이다. 바스트 데이터 역시 이번 투자를 계기로 글로벌 모빌리티 분야에서 피지컬 AI 인프라 사업을 확대할 것으로 보고 있다. 바스트 데이터는 지난 4월 피델리티와 NEA, 엔비디아 등이 참여한 시리즈 F 투자 라운드에서 300억 달러(약 41조원)의 기업가치를 인정받았다. 현대차·기아의 이번 전략적 투자 규모와 지분율은 공개되지 않았다. 정호근 현대차·기아 미래전략본부장은 "바스트 데이터와의 여정은 고객사로서 시작됐다"며 "ADAS와 언어 모델 개발 환경을 단일 플랫폼으로 통합하면서 데이터 수집부터 검증 모델 도출까지의 속도가 획기적으로 개선됐다"고 설명했다. 이어 "자율주행과 로보틱스 개발의 핵심은 차량에서 쏟아지는 방대한 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 활용하느냐에 있다"며 "이번 투자는 실제 양산 환경에서 검증된 신뢰를 바탕으로 바스트 데이터가 장기적인 최적의 파트너임을 확신해 내린 결정"이라고 말했다. 레넌 할락 바스트 데이터 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 "차량·로봇·기계 등 피지컬 AI를 개발하는 기업들은 과거 일반 기업들이 겪었던 데이터 과제를 훨씬 더 거대한 규모로 마주하고 있다"며 "현대차·기아가 기술적 효용을 직접 체감한 후 투자를 결정한 것은 우리 인프라가 미래 모빌리티와 AI 수요를 뒷받침할 핵심 동력임을 보여주는 것"이라고 강조했다.

2026.10.13 10:15한정호 기자

[AI 고속도로] 정부 정보시스템 2030년까지 클라우드 전환…12월 로드맵 나온다

정부가 오는 2030년까지 행정·공공기관 정보시스템의 클라우드 전환을 마무리하기 위한 중장기 계획 수립에 속도를 낸다. 연말까지 범정부 클라우드 전환 로드맵을 마련하고 민간 클라우드 활용 확대와 핵심 정보시스템의 클라우드 네이티브 전환을 단계적으로 추진한다는 방침이다. 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 지난 12일 서울 명동 포스트타워에서 행정·공공기관 정보화 담당자를 대상으로 '클라우드서비스제공사(CSP)별 서비스 설명회'를 개최했다. 행사에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드·삼성SDS·카카오엔터프라이즈·가비아 등 국내 주요 CSP 6개사가 참석했다. 이번 설명회에선 공공부문 클라우드 정책 방향과 민간 클라우드 전환지원 계획, CSP 선정 시 고려사항 등이 공유됐다. 참석 기업들은 각사의 클라우드 서비스와 기술지원 체계를 소개하고 기관별 전환 방안과 비용 등을 상담했다. 정부가 클라우드 전환에 속도를 내는 배경으로는 공공부문의 낮은 클라우드 활용률이 꼽힌다. 지난해 12월 기준 전환 대상 행정·공공 정보시스템 1만 820개 가운데 클라우드를 이용하는 시스템은 4588개로 전체의 42.4%에 그쳤다. 이 중 클라우드 네이티브를 적용한 시스템은 333개로 7.3%에 불과했다. 이에 행안부는 지난달 전 행정·공공기관을 대상으로 클라우드컴퓨팅 총조사를 실시했다. 기관별 클라우드 이용 현황과 전환 계획, 클라우드 네이티브 적용 여부, 예산 반영 현황 등 5개 영역 25개 항목을 조사해 범정부 전환 로드맵 수립을 위한 기초 자료로 활용한다는 계획이다. 정부는 올해 클라우드 전환 대상과 유형을 확정하고 내년부터 2029년까지 전환 확대와 운영 지원을 추진한 뒤 2030년 전면 전환을 마무리할 방침이다. 오는 12월 마련할 로드맵에는 기관별 정보시스템의 전환 대상과 시기, 민간 클라우드·민관협력형(PPP)·자체 클라우드 등 운영 유형을 구체화할 예정이다. 특히 민간 클라우드 이용을 우선 검토하면서 국민 생활과 행정 서비스에 미치는 영향이 큰 A1~A3 등급의 핵심 정보시스템은 클라우드 네이티브 전환 효과를 진단해 우선순위를 정한다. 단순히 기존 시스템을 클라우드로 옮기는 데 그치지 않고 클라우드 환경에 적합한 구조로 개선해 서비스 안정성과 운영 효율성을 높인다는 목표다. 실제 민간 클라우드 이전 사업도 시작됐다. 행안부는 올해 22개 기관의 정보시스템 50개를 우선 선정해 내년 1분기까지 순차적으로 이전할 계획이다. 상대적으로 신속한 전환이 가능한 기관 누리집과 정보제공형 서비스를 중심으로 사업을 추진 중이며 이전 비용과 내년까지 발생하는 클라우드 이용료도 지원한다. 정부는 2030년까지 국가정보자원관리원 대전센터를 단계적으로 폐쇄하고 이곳에서 운영 중인 693개 정보시스템을 다른 공공 데이터센터와 민간 클라우드 등으로 재배치할 계획이다. 이를 통해 특정 시설에 집중된 정보시스템을 분산하고 장애와 재난에 대한 대응 역량도 강화한다는 구상이다. 관련 예산도 확대한다. 행안부는 2027년도 예산안에 공공 정보시스템의 민간 클라우드 이전을 위한 548억원을 신규 편성했다. 범정부 이중운영시스템 구축에는 2716억원을 배정했으며 노후 전산장비 통합 구축과 신규 전산장비 도입에도 각각 5142억원과 2590억원을 편성했다. 클라우드 전환과 재해복구(DR), 전산 인프라 현대화를 함께 추진하겠다는 취지다. 정부는 앞으로 기관별 전환 여건과 시스템 중요도, 보안등급 등을 종합적으로 고려해 민간 클라우드 이전 대상을 확대할 방침이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "각 기관과 긴밀히 협력해 합리적이면서도 속도감 있는 클라우드 전환을 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 09:56한정호 기자

베슬AI, 업스테이지 '솔라 프로4' 글로벌 추론 뒷받침…처리속도 최대 3배↑

베슬AI가 업스테이지의 인공지능(AI) 모델 '솔라 프로4'의 글로벌 추론 인프라 운영을 맡으며 사업 영역을 확대하고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 공급을 넘어 AI 모델의 실제 서비스 운영까지 지원하며 글로벌 추론 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 베슬AI는 업스테이지의 거대언어모델(LLM) 솔라 프로4에 글로벌 추론 인프라를 제공하고 자체 최적화 기술을 적용해 처리 속도와 운영 비용을 개선했다고 12일 밝혔다. 솔라 프로4는 지난 9월 글로벌 LLM 마켓플레이스 '오픈라우터'에서 실제 이용량 기준 3위에 올랐다. 베슬AI는 해당 기간 솔라 프로4의 글로벌 추론 서비스 운영을 담당하며 전 세계 이용자들의 요청을 처리했다. 특히 솔라 프로4의 일일 토큰 처리량이 80억개에서 1550억개로 약 19배 증가하는 동안 필요한 추론 인프라를 지원했다. 국내에서 개발한 AI 모델의 글로벌 이용 확대를 국내 네오클라우드 기업의 인프라가 뒷받침한 사례다. AI 추론은 학습을 마친 모델이 실제 서비스 환경에서 이용자의 질문이나 요청을 처리하는 과정이다. 신규 모델 출시나 프로모션 등으로 이용량이 급증할 경우 안정적인 서비스를 유지하기 위해 충분한 GPU 자원과 효율적인 운영 기술이 필요하다. 베슬AI는 업스테이지와 모델 출시 일정과 예상 수요를 공유하고 필요한 추론 용량을 공동으로 설계했다. 한국과 유럽, 미국 등 여러 지역에 확보한 GPU 클러스터를 활용해 글로벌 이용자의 요청에 대응했다. 자체 추론 엔진 최적화 기술도 적용했다. 모델 특성과 실제 이용 패턴에 맞춰 GPU 자원을 배분하고 캐시 활용률 개선, 모델 양자화, 추론 속도 향상 기술 등을 적용해 처리 효율을 높였다는 설명이다. 그 결과 베슬AI에 따르면 추론 엔드포인트 도입 전후를 비교했을 때 처리 속도가 평균 2배, 최대 3배 향상됐다. 캐시 활용률 개선을 통해 토큰당 비용도 최대 50% 절감했다. 이번 협력으로 업스테이지는 모델 연구와 제품 개발에 집중하고 베슬AI는 수요 예측부터 인프라 구성, 추론 서비스 운영까지 담당하는 구조를 마련했다. 베슬AI는 앞으로도 솔라 모델의 글로벌 이용 확대에 필요한 추론 인프라를 지원할 계획이다. 베슬AI는 최근 SK바이오팜에 AI 연구개발용 GPU 인프라를 공급하고 네오AI와 포항 AI 데이터센터의 GPU 플랫폼 구축·운영 협약을 체결하는 등 기업 고객과 인프라 사업을 확대 중이다. 여기에 솔라 프로4 운영 경험을 더해 AI 모델의 추론 서비스를 제공하는 인퍼런스 프로바이더로 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 안재만 베슬AI 대표는 "이번 협력은 한국에서 개발한 모델의 글로벌 성과를 한국 네오클라우드의 인프라로 뒷받침했다는 점에서 의미가 크다"며 "축적한 인퍼런스 운영 경험을 바탕으로 모델 제공자가 연구와 제품 개발에 집중할 수 있는 환경을 제공하고 기업의 안정적인 오픈소스 모델 도입을 지원하도록 인퍼런스 프로바이더로서 역량을 강화하겠다"고 말했다.

2026.10.12 14:25한정호 기자

네이버클라우드, 베트남 FPT와 맞손…아태 AI 팩토리 시장 공략

네이버클라우드가 베트남 IT 기업 FPT와 손잡고 아시아태평양(APAC) 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 양사가 보유한 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 클라우드 기술을 결합해 AI 팩토리 사업을 확대하고 기업 고객의 AI 학습·추론 수요에 공동 대응한다는 구상이다. 네이버클라우드는 FPT와 AI 팩토리 및 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 양사는 최근 경기 성남시 네이버 제2사옥 1784에서 협약을 맺고 AI 팩토리 사업의 기획부터 개발, 운영까지 협력하기로 했다. FPT는 베트남을 대표하는 글로벌 ICT 기업으로 엔비디아 클라우드 파트너이기도 하다. 이번 협력은 양사가 보유한 GPU 인프라와 클라우드 기술, 고객 네트워크를 연계해 한국과 일본, 베트남을 비롯한 아태 지역에서 새로운 AI 사업 기회를 발굴하는 데 중점을 뒀다. 특히 각사가 단독으로 대응하기 어려운 지역의 AI 수요를 공동으로 확보할 계획이다. 대규모 AI 모델 학습과 추론을 위한 GPU 컴퓨팅 자원이 필요한 기업과 AI 서비스 사업자를 대상으로 인프라와 AI 모델, 서비스를 함께 제공한다는 전략이다. 이를 통해 기업 고객이 대규모 GPU 인프라를 직접 구축하지 않고도 필요한 AI 연산 자원을 확보하고 AI 서비스를 도입할 수 있도록 지원할 방침이다. 실제 산업 현장에서 AI 기술을 적용하기 위한 엔지니어링 협력도 강화한다. 네이버클라우드의 베트남 개발센터와 본사 기술 인력, FPT 엔지니어들이 참여하는 정기적인 기술 교류 프로그램을 운영할 예정이다. 양사 기술진은 고객 현장에서 GPU 인프라 최적화와 AI 추론 성능 개선, AI 에이전트의 실제 서비스 환경 구축 등을 공동으로 추진한다. 단순한 인프라 공급을 넘어 고객의 AI 모델 활용과 서비스 운영까지 지원 범위를 확대한다는 방침이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 통해 자체 AI 기술과 클라우드 운영 경험을 FPT의 AI 팩토리 및 기업 고객 사업 역량과 결합할 계획이다. 양사는 아태 지역에서 공동 고객을 발굴하고 AI 인프라와 서비스 사업을 확대해 나간다는 목표다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "FPT와 협력해 우리가 축적해온 AI 기술과 경험을 FPT의 AI 팩토리 및 엔터프라이즈 사업 역량과 결합할 수 있게 됐다"며 "양사 기술과 사업 역량을 기반으로 한국과 베트남을 넘어 APAC 시장에서 고객의 다양한 AI 수요에 대응하고 실제 비즈니스 성과로 연결하는 협력을 만들어 가겠다"고 밝혔다. 레 홍 비엣 FPT 코퍼레이션 스마트클라우드 대표는 "우리는 AI 팩토리를 중심으로 AI 클라우드 역량을 지속적으로 강화해 왔으며 여러 시장에서 축적한 엔지니어링 역량과 경험을 바탕으로 AI 기술을 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 기반을 마련해왔다"며 "네이버클라우드와 협력해 고객의 AI 모델 활용을 확대하고 APAC을 비롯한 글로벌 기업들이 AI를 실질적 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 새로운 방안을 함께 만들어가겠다"고 말했다.

2026.10.12 14:19한정호 기자

AMD가 찜한 망고부스트…'AI 팩토리' 앞세워 추론 시장 승부수

인공지능(AI) 인프라 기업 망고부스트가 AMD와의 협력을 바탕으로 자체 AI 데이터센터와 추론 서비스를 결합한 'AI 팩토리' 사업에 본격적으로 나선다. 서울 강남에 1메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 구축하고 신규 추론 플랫폼을 출시해 기업 고객을 직접 공략한다는 전략이다. 장기적으로는 해외 인프라 의존도를 낮추고 국내에서 AI 데이터를 처리하는 소버린 AI 시장까지 사업을 확대할 계획이다. 김장우 망고부스트 대표는 12일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 신규 서비스 론칭 기자간담회에서 "우리는 단순히 부품을 공급하는 회사가 아니라 하드웨어부터 소프트웨어까지 직접 설계하고 고객에게 AI 서비스를 제공하는 회사"라며 "AMD와의 협력을 바탕으로 가격 경쟁력을 갖춘 AI 팩토리를 구축하겠다"고 밝혔다. 망고부스트는 2022년 서울대학교 연구진을 중심으로 설립된 AI 인프라 기업이다. 데이터처리장치(DPU)를 비롯한 네트워크 기술과 그래픽처리장치(GPU) 서버, 스토리지, AI 추론 소프트웨어를 자체 개발하고 있다. 기존에는 서버 제조사와 클라우드 기업 등에 인프라 기술을 공급하는 데 주력했지만 앞으로는 자체 시스템을 기반으로 기업 고객에게 AI 서비스를 직접 제공하는 사업을 확대한다는 방침이다. AMD 손잡고 AI 팩토리 구축…강남에 1MW 인프라 망고부스트가 내세운 핵심 전략은 AMD의 GPU와 자체 개발한 네트워크·스토리지 기술을 결합하는 것이다. 회사는 약 3년 전부터 AMD와 협력해 왔으며 AMD 인스팅트 GPU 기반 시스템의 성능을 높이는 소프트웨어와 네트워크 기술을 개발했다. 이를 통해 엔비디아 중심의 기존 AI 인프라와 차별화된 가격 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 김 대표는 "AMD GPU는 가격 경쟁력이 있지만 이를 제대로 활용하기 위한 네트워크와 소프트웨어 기술이 중요하다"며 "우리는 이 성능을 끌어올리는 기술을 확보했고 AMD와의 협력을 통해 필요한 GPU와 메모리를 안정적으로 공급받을 수 있는 기반도 마련했다"고 설명했다. 실제 망고부스트는 AI 추론 성능 평가인 'MLPerf 인퍼런스 5.0'에서 AMD 인스팅트 GPU 다중 노드를 활용한 파트너 제출에 참여했다. 이어 '인퍼런스X 6.0'에선 한국과 미국에 위치한 AMD MI300X·MI325X·MI355X 등 서로 다른 세대의 GPU를 통합한 멀티 리전 추론 성능을 선보였다. 회사는 자체 소프트웨어 최적화만으로도 AMD GPU의 추론 성능을 크게 높였으며 향후 자체 하드웨어까지 적용하면 비용 효율성이 더욱 개선될 것으로 보고 있다. 이를 위한 첫 번째 거점으로 서울 강남구 도산공원 인근에 1MW 규모의 AI 팩토리를 구축 중이다. 기존 데이터센터의 공간과 설비를 이용하는 코로케이션 방식으로 인프라를 마련하고 있으며 AMD GPU 수백 장을 단계적으로 도입하고 있다. 현재 일부 인프라를 활용한 서비스가 시작됐으며 전체 구축은 내년 1분기까지 마무리할 계획이다. 망고부스트는 초기에는 외부 네오클라우드 사업자의 GPU와 자체 인프라를 함께 활용하고 이후 자체 AI 팩토리의 비중을 확대할 방침이다. 장기적으로는 1MW를 시작으로 5MW, 100MW 이상으로 인프라 규모를 확장하는 구상도 제시했다. 단순히 GPU 자원을 임대하는 네오클라우드와 달리 자체 설계한 시스템과 소프트웨어를 통합해 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 사업 모델의 핵심이다. '망고 인퍼런스' 출시…AI 추론 서비스 직접 공급 이날 망고부스트는 신규 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스'도 공식 출시했다. 기업과 개발자가 별도의 GPU 인프라를 구축하지 않고도 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 키 하나로 AI 모델을 이용할 수 있는 서비스다. 추론 사용량과 처리 지연, 토큰 소비량, 트래픽 등을 확인할 수 있는 관리 기능도 제공한다. 서비스 경쟁력의 중심에는 자체 개발한 AI 추론 최적화 소프트웨어 'LLM부스트'가 있다. 일반적인 추론 소프트웨어가 GPU 연산 최적화에 집중하는 것과 달리 망고부스트는 스토리지에서 GPU로 데이터가 이동하는 과정까지 최적화한다. 이를 통해 데이터 전송 과정의 병목을 줄이고 GPU 활용률과 추론 처리 효율을 높인다는 설명이다. 권동업 망고부스트 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 GPU 서버와 스토리지 서버, 네트워크 기술부터 추론 소프트웨어까지 직접 개발하고 있다"며 "실제 고객의 AI 사용 패턴을 파악해 인프라를 지속적으로 최적화할 수 있다는 점이 차별화된 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "AMD GPU 기반의 추론 서비스를 경쟁력 있는 가격으로 제공 중"이라며 "주요 고성능 추론 서비스 사업자와 비교해 최소 20% 이상 저렴하게 가격을 책정했다"고 덧붙였다. 현재는 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식으로 서비스를 제공하며 향후 기업 고객을 위한 전용 추론 환경도 지원할 예정이다. 국내 데이터 처리로 소버린 AI 공략…기업용 인프라도 확대 망고부스트는 AI 팩토리 사업의 또 다른 축으로 데이터 주권 확보를 제시했다. 기업들이 외부 AI 모델을 활용하는 과정에서 데이터가 해외 서버에서 처리되는 문제를 줄이고 국내 인프라에서 AI 추론을 수행할 수 있는 환경을 마련하겠다는 목표다. 특히 오픈웨이트 AI 모델을 국내 데이터센터에서 직접 운영하는 방식으로 해외 서비스 사업자에 대한 의존도를 낮출 계획이다. 권 CTO는 "소버린 AI에서 중요한 것은 단순히 모델을 확보하는 것이 아니라 실제 데이터가 어디에서 처리되고 관리되는지"라며 "한국에서 활용되는 AI 데이터는 국내에서 처리하고 관리할 수 있어야 하며 이를 위해 국내 AI 팩토리 구축이 중요하다"고 강조했다. 망고부스트는 앞으로 망고 인퍼런스를 통한 API 서비스뿐 아니라 기업과 공공기관이 자체 환경에서 AI를 운영할 수 있도록 데이터센터 설계와 통합 인프라 공급 사업도 확대할 방침이다. 금융·국방 등 데이터 통제가 중요한 분야에선 자체 네트워크와 스토리지 기술을 활용한 온프레미스 AI 시스템을 제공한다는 구상이다. 김 대표는 "앞으로 AI 시장에서는 모델을 얼마나 잘 만드는지만큼 이를 얼마나 빠르고 저렴하게 서비스할 수 있는지가 중요해질 것"이라며 "AMD와의 협력과 독자적인 하드웨어·소프트웨어 기술을 바탕으로 AI 팩토리 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:11한정호 기자

"AI 주권에 GDP 1% 투자 필요…핵심은 GPU·전력 확보"

인공지능(AI) 주권 확보를 위한 경쟁이 데이터 보호를 넘어 그래픽처리장치(GPU)와 전력, 네트워크 등 핵심 인프라 확보로 확대되고 있다. 각국 정부와 기업이 외부 기술에 대한 의존도를 낮추고 자체 AI 운영 역량을 강화하면서 연산 자원을 안정적으로 확보·통제하는 능력이 새로운 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 11일 글로벌 시장조사기관 가트너가 발간한 '소버린 AI: 다극화 세계에서 연산 역량과 운영 통제를 위한 인프라 전략' 보고서에 따르면 AI 주권의 핵심이 데이터 저장 위치에서 연산 자원과 운영 통제권 확보로 이동하고 있다. 가트너가 올해 인프라·운영(I&O) 책임자를 대상으로 실시한 설문조사에선 응답자의 77%가 데이터 주권을 올해 목표 달성에 필수적인 요소로 평가했다. 운영 주권을 필수로 꼽은 비율은 75%, 기술 주권은 54%로 나타났다. 가트너는 이러한 변화에 따라 국가 차원의 AI 인프라 투자도 확대될 것으로 전망했다. 2029년까지 독자적인 소버린 AI 기술 체계를 구축하는 국가들은 AI 인프라에 국내총생산(GDP)의 최소 1%를 투자해야 할 것으로 내다봤다. AI 모델 개발과 운영에 필요한 GPU뿐 아니라 전력과 냉각, 네트워크 등 기반 시설을 함께 확보해야 한다는 분석이다. AI 인프라 수요가 늘면서 데이터센터의 전력 소비도 빠르게 증가할 전망이다. 가트너는 북미 지역 전체 전력 소비에서 데이터센터가 차지하는 비중이 2025년 3.7%에서 2030년 7.3%로 확대될 것으로 예상했다. 같은 기간 유럽 역시 2.7%에서 5.0%로 상승할 것으로 분석했다. 이러한 변화는 AI 연산에 특화된 클라우드 사업자인 네오클라우드 시장의 성장으로도 이어질 전망이다. 가트너는 2030년 글로벌 AI 클라우드 시장이 2670억 달러(약 358조원) 규모로 성장하고 네오클라우드 기업들이 이 가운데 약 20%인 530억 달러(약 71조원)를 차지할 것으로 예측했다. 네오클라우드 기업들은 대규모 GPU 인프라를 기반으로 기존 클라우드 사업자들과 경쟁하고 있다. 코어위브와 엔스케일, 네비우스, 크루소 등이 대표적이다. 이들은 단순 GPU 임대 서비스를 넘어 AI 모델 운영과 추론, 보안, 관리 등으로 사업 영역을 확대하고 있으며 각국의 소버린 AI 수요에도 대응 중이다. 지정학적 위험을 줄이기 위한 클라우드 운영 방식의 변화도 예상된다. 가트너는 2030년까지 유럽과 중동 기업의 75% 이상이 가상화된 업무 시스템을 지정학적 위험을 줄이도록 설계된 환경으로 이전할 것으로 전망했다. 해외 사업자에 대한 의존도를 낮추고 자국 법률과 규제에 맞춰 AI 인프라를 운영하려는 수요가 늘어날 것이라는 분석이다. 다만 소버린 AI 인프라를 구축하더라도 완전한 기술 독립을 실현하기는 쉽지 않다는 지적이다. 첨단 반도체와 AI 가속기, 파운데이션 모델 등 핵심 기술이 미국과 중국에 집중돼 있기 때문이다. 가트너는 기업들이 모든 인프라를 자체 구축하기보다 민감한 업무는 지역 내 인프라에서 처리하고 다른 업무는 외부 클라우드를 활용하는 혼합형 전략을 검토해야 한다고 권고했다. 가트너는 "인프라·운영 책임자들은 클라우드 사업자의 계약상 보장이나 마케팅 약속에만 의존하지 말고 기술적 검증 수단을 도입해야 한다"며 "기밀 컴퓨팅과 외부 키 관리 기술을 활용해 민감한 AI 업무에 대한 기술적 통제력을 강화해야 한다"고 강조했다.

2026.10.11 08:10한정호 기자

[AI 고속도로] 기업 AI도 프라이빗 시대…'모듈형 데이터센터'가 뜬다

기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터와 AI 운영 환경을 직접 통제할 수 있는 '프라이빗 AI'에 주목하고 있다. 외부 클라우드와 AI 모델에 의존하던 방식에서 벗어나 자체 인프라를 병행하는 기업이 늘면서, 필요한 장소에 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터(AIDC)도 대안으로 부상한 모습이다. 9일 업계에 따르면 기업들은 민감한 내부 데이터나 반복적인 업무를 자체 AI 환경에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 작업에는 외부 AI 모델을 활용하는 방식으로 인프라 전략을 다변화하고 있다. 기업의 AI 전략에서도 모델 성능뿐 아니라 데이터를 어디에 저장하고 연산 자원을 어떻게 운영할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·제조·공공 등 보안과 데이터 통제가 중요한 분야에선 독립적인 AI 운영 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. 오픈 모델 성능 높아지자 프라이빗 AI 도입 확대 최근 오픈 모델의 성능이 빠르게 향상되고 운영 비용 부담도 줄어들면서, 기업들이 외부 상용 모델에 대한 의존도를 낮추고 업무 특성에 맞는 자체 AI 환경을 구축할 수 있게 됐다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 조지아공대 연구진이 발표한 논문에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 AI 모델의 약 90% 수준 성능을 내면서도 비용은 약 6분의 1에 그치는 것으로 나타났다. 폐쇄형 모델 출시 이후 오픈 모델이 유사한 성능에 도달하기까지 걸리는 시간도 13주까지 단축됐다. 기업 내부 데이터에 맞춘 모델 미세조정도 경쟁력으로 꼽힌다. 데이터브릭스 연구에선 메타의 오픈 모델 '라마 3.1 8B'를 기업 고유 코드에 맞게 미세조정한 결과, GPT-4o보다 코드 채택률이 1.4배 높고 응답 시간은 2배 빠른 것으로 나타났다. 실제 기업 현장에서도 자체 AI 모델과 외부 모델을 병행하는 사례가 나오고 있다. 미국 보험사 트래블러스는 보험 업무에 특화된 자체 모델 '트래블러스LLM'을 개발해 전문성과 대량 처리가 필요한 업무에 활용하고 범용적이거나 복잡한 요청에는 외부 모델을 사용하는 방식으로 AI 환경을 운영하고 있다. 국내에선 한국서부발전이 외부망과 분리된 온프레미스 환경에 자체 생성형 AI 서비스 '위피봇'을 구축했다. 사내 규정과 기술자료 검색, 문서 작성 등에 활용하고 있으며 시범 운영 결과 업무 효율을 30% 이상 높이고 연간 10만 시간의 업무 시간을 절감한 것으로 알려졌다. AI 운영 환경도 변화…모듈형 데이터센터 대안 부상 기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대하면서 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 인프라의 중요성도 커지고 있다. 특히 대규모 AI 모델을 직접 운영하거나 여러 AI 서비스를 상시 구동해야 하는 기업·기관에선 기존 전산실만으로 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 환경을 수용하는 데 한계가 있다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하려면 높은 전력 밀도와 발열에 대응할 수 있는 전력·냉각 설비가 필요하다. GPU 간 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 네트워크와 스토리지도 갖춰야 한다. 외부 클라우드를 지속적으로 이용할 경우 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있다는 점도 자체 인프라 구축을 검토하는 배경이다. 이에 전력·냉각·네트워크 등 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 모듈형 AIDC가 주목받고 있다. 부지와 전력이 확보된 환경에선 기존 데이터센터보다 구축 기간을 줄일 수 있고 AI 연산 수요가 늘어나면 모듈을 추가해 단계적으로 확장할 수 있다는 것이 강점이다. 기업이 직접 관리하는 부지에 독립적인 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점도 특징이다. 데이터와 시스템에 대한 물리적 통제 수준을 높이면서 필요한 연산 자원을 업무 현장 가까이에 배치할 수 있어 보안과 운영 효율을 함께 고려할 수 있다. 엘리스그룹, 모듈형 AIDC·GPU 운영 기술 결합 국내에선 엘리스그룹이 모듈형 데이터센터와 클라우드 소프트웨어를 결합한 AI 인프라 사업을 추진 중이다. 엘리스그룹은 부지와 전력이 확보된 환경에서 약 3개월 만에 구축할 수 있는 모듈형 AIDC '엘리스 PMDC'를 공급하고 있다. 서버 랙과 전력·냉각·네트워크 설비를 모듈화해 현장에서 설치하는 방식으로, 수요에 따라 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 설계했다. 고밀도 GPU 환경에 대응하기 위한 수랭식 냉각 시스템도 적용할 수 있다. 여기에 GPU 가상화·오케스트레이션 기술을 적용한 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 GPU 자원을 워크로드에 따라 배분하고 운영할 수 있도록 지원한다. 산업 현장에서도 모듈형 AI 인프라 구축이 추진되고 있다. 부산 명지녹산국가산업단지에선 산업단지 내 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 GPU·신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 엘리스그룹과 부산테크노파크, 이지에이아이, 건솔루션, 포미트 등이 참여해 제조기업의 AI 전환을 지원할 계획이다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대할수록 데이터를 안전하게 관리하는 것뿐 아니라 AI 인프라 자체를 효율적으로 운영할 수 있는 통제력이 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "특히 민감한 데이터를 다루거나 대규모 AI 연산 환경을 직접 운영해야 하는 기업·기관에선 필요한 장소에 AI 인프라를 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 데이터센터가 효과적인 선택지가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.09 15:00한정호 기자

엘리스그룹, 모듈형 AI 데이터센터 'PMDC' 상표권 확보…인프라 사업 확대

엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 'PMDC'의 상표권을 확보하고 국내외 AI 인프라 시장 공략을 강화한다. 데이터센터 구축 기술과 자체 AI 클라우드 소프트웨어를 결합해 AI 인프라 구축부터 그래픽처리장치(GPU) 운영까지 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 엘리스그룹은 지난달 17일 모듈형 AI 데이터센터 PMDC에 대한 상표권 등록을 완료했다고 8일 밝혔다. 상표등록번호는 제40-2596074호로, 회사는 이를 계기로 지난 5년간 축적한 기술력과 브랜드 경쟁력을 강화할 계획이다. PMDC는 엘리스그룹이 2021년 자체 설계한 모듈형 AI 데이터센터다. 서버와 전력·냉각·네트워크 등 핵심 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 전력과 부지가 확보된 현장에 설치하는 방식이다. 기존 데이터센터처럼 주요 설비를 현장에서 순차적으로 구축하는 대신 사전 제작한 모듈을 활용해 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 고성능 GPU의 발열에 대응하기 위해 직접수랭식 냉각(DLC)과 온수 냉각 등 관련 기술도 지속 고도화 중이다. 엘리스그룹은 PMDC에 자체 개발한 AI 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영과 관리까지 통합 지원하는 AI 인프라 환경을 제공하고 있다. 실제 사업 현장으로 적용 범위도 넓히고 있다. 현재 구축 중인 부산 제조산업단지 엣지 AI 데이터센터 등이 대표 사례다. 모듈형 데이터센터를 기반으로 산업 현장에서 필요한 AI 연산 자원을 공급하고 클라우드 운영 기술을 함께 제공한다는 전략이다. 해외 시장 진출도 추진한다. 엘리스그룹은 PMDC와 AI 클라우드 운영 기술을 결합해 국내에서 생산한 AI 연산 자원을 글로벌 시장에 공급하는 사업 모델을 마련할 계획이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "PMDC는 2021년 설계하고 실제 AI 클라우드 환경에서 운영하며 기술력을 축적해온 우리의 핵심 AI 인프라"라며 "이번 상표권 등록을 계기로 PMDC의 기술 경쟁력과 브랜드 가치를 함께 강화하고 국내외 AI 인프라 시장에서 입지를 더욱 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.10.08 10:48한정호 기자

오픈AI "AI, 전기처럼 쓰는 '지능 인프라'로 키운다"

오픈AI가 인공지능(AI)을 전기처럼 산업과 일상 전반에서 쓰는 '지능 인프라'로 키우겠다는 방향을 제시했다. 음성원 오픈AI 한국커뮤니케이션 총괄은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처 테크 컨퍼런스에서 "AI 활용 범위가 대화와 답변을 넘어 실제 업무 수행으로 빠르게 넓어지고 있다"며 "이를 사회 전반의 혜택으로 확산하려면 비용과 컴퓨팅, 활용 역량, 안전을 함께 갖춰야 한다"고 말했다. AI 확산 속도는 이미 수치로 나타나고 있다. 오픈AI에 따르면 자사 AI 서비스를 이용하는 사람은 매주 12억 명 이상이다. 이 가운데 3500만 명 이상은 챗GPT 워크와 코덱스를 활용해 업무와 개발 결과물을 만들고 있다. 음 총괄은 AI가 하나의 기능이나 산업을 넘어 여러 분야에서 공통으로 쓰이는 기반으로 확산되고 있다고 밝혔다. 전기가 다양한 기계와 산업을 움직이는 것처럼 AI도 교육과 연구, 기업 업무, 공공서비스를 뒷받침하는 지능 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 질문 넘어 실제 업무로…여러 도구 오가는 AI AI가 할 수 있는 일은 빠르게 늘고 있다. 초기 챗봇은 사용자가 질문하면 학습한 내용을 바탕으로 답하거나 아이디어를 제안하는 데 집중했다. 이후 추론 능력이 강화되면서 수학과 코딩, 전략 수립처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 문제를 풀 수 있게 됐다. 최근에는 필요한 도구를 직접 골라 사용하는 AI 에이전트까지 등장했다. 사용자가 목표를 제시하면 AI가 웹에서 최신 자료를 찾고 파일을 다루거나 문서를 작성하고 데이터를 분석한다. 필요하면 작업 결과를 확인해 계획이나 사용할 도구를 바꿔 다음 단계로 넘어간다. 여러 AI가 역할을 나눠 하나의 업무를 처리하는 '에이전트 팀'도 가능해졌다. 총괄 에이전트가 전체 목표와 진행 상황을 관리하고 하위 에이전트가 조사·분석·개발·검증 등을 나눠 맡은 뒤 결과를 합치는 방식이다. 오픈AI 최신 모델도 이런 변화에 맞춰 발전하고 있다. GPT-6 아스트라는 추론 능력뿐 아니라 사용자 의도와 허용된 범위를 따르는 능력을 강화했다. 단순히 일을 잘 처리하는 데서 나아가 사람이 정한 경계 안에서 안정적으로 움직이도록 설계됐다. GPT-6.1 솔은 한 번의 질문과 답변으로 끝나지 않는 복잡한 업무에 초점을 맞췄다. 자료를 찾고 분석한 뒤 문서를 작성하는 등 여러 단계와 도구를 거치는 작업을 사람의 개입을 줄이면서 이어갈 수 있다. 음 총괄은 과거 AI로 시도했다가 실패한 업무라도 최신 모델에서 다시 시도해볼 필요가 있다고 밝혔다. 모델 출시 주기가 짧아지고 성능도 빠르게 높아지면서 몇 달 전까지 어려웠던 작업이 가능해질 수 있어서다. 그는 "한 기업에서는 개발 과정에서 AI 사용을 필수화하고 있는데 AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 개발자들의 성과에도 차이가 나타나고 있다"며 "안 될 것이라고 미리 판단하지 말고 일단 시도해보는 게 중요하다"고 설명했다. 챗GPT 워크는 이런 변화를 제품에 적용한 사례다. 사용자가 대화로 목표를 설명하면 AI가 문제를 여러 단계로 나누고 필요한 정보를 분석한 뒤 웹 검색과 문서 작성, 데이터 분석 등을 수행해 결과물을 만든다. 음 총괄은 "AI 역할이 한 번씩 질문하는 도구에서 지속적으로 일을 함께하는 '업무 파트너'로 넓어지고 있다"고 말했다. AI가 지능 인프라 되려면…비용·컴퓨팅 문턱 낮춰야 AI 모델이 강해지는 것만으로 지능 인프라가 완성되지는 않는다. 더 많은 사람이 AI를 실제로 활용하려면 이용 비용을 낮추고 늘어나는 수요를 감당할 컴퓨팅 기반도 갖춰야 한다. 기업과 서비스 생태계에서도 AI 활용은 빠르게 늘고 있다. 오픈AI 제품을 사용하는 기업은 250만 개에 달한다. 챗GPT에서 연결해 사용할 수 있는 앱도 4000개를 넘어섰다. 오픈AI는 무료 챗GPT와 저가 구독 서비스 '챗GPT 고' 등을 통해 이용 문턱을 낮추고 있다. 무료와 고 이용자도 최신 모델 계열인 GPT-6 루나를 사용할 수 있다. 모델 운영 비용도 낮추고 있다. 오픈AI가 이날 소개한 자료에 따르면 GPT-6.1 솔은 아스트라에 가까운 성능을 제공하면서 응용프로그램 인터페이스(API) 표준 요금 기준 입력과 출력 가격을 모두 5분의 1 수준으로 낮췄다. 같은 수준의 업무를 더 적은 비용으로 처리하는 것도 AI 확산을 좌우하는 요소로 꼽힌다. 컴퓨팅 공급 확대도 병행하고 있다. 오픈AI는 대규모 AI 인프라 구축 프로젝트 '스타게이트'를 통해 늘어나는 AI 이용 수요를 뒷받침할 컴퓨팅 기반을 확충하고 있다. 연산 효율을 높이는 기술 개발도 중요하게 보고 있다. 같은 업무에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이면 응답 속도를 높이고 이용 비용도 낮출 수 있다. 확보할 수 있는 컴퓨팅을 늘리는 동시에 필요한 컴퓨팅 자체를 줄이는 두 방향으로 AI 이용 문턱을 낮추겠다는 접근이다. AI 널리 쓸수록 교육·안전 중요 AI를 널리 쓰려면 이용자 활용 역량도 함께 높여야 한다. 어떤 일을 AI에 맡길지 판단하고 필요한 맥락을 충분히 전달한 뒤 결과의 근거와 오류를 점검할 수 있어야 한다. 사람의 판단이 반드시 필요한 영역을 구분하는 능력도 중요하다. 오픈AI는 '오픈AI 아카데미'를 통해 무료 학습자료와 워크숍을 제공하고 있다. 한국에서도 사회활동가와 고령층, 여성 정보기술(IT) 인재 등을 대상으로 교육을 진행하고 있다. 같은 내용을 일괄적으로 가르치기보다 각자의 생활과 업무에서 AI를 실제로 활용할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞췄다. AI가 맡는 일이 늘어날수록 안전 기준도 높아져야 한다. 음 총괄은 특히 프런티어 AI 문제 해결 능력이 커질수록 오용이나 오류가 미치는 영향도 커질 수 있다며 모델의 역량과 위험 수준에 맞춰 책임과 통제 수준을 높여야 한다고 강조했다. 오픈AI는 모델 평가와 운영 안전뿐 아니라 사람의 감독과 독립적인 평가, 사회의 사이버 방어 역량도 강화하고 있다. 최근 AI 정렬 연구자인 폴 크리스티아노를 오픈AI 재단 이사회 안전보안위원회에 합류시켰다. 사이버 방어 프로그램 '데이브레이크' 확대를 위해 이용 비용과 교육·기술 지원 등에 10억달러 규모의 글로벌 지원도 추진한다. 한국도 이 과정에서 중요한 역할을 할 수 있다고 평가했다. 음 총괄은 한국이 세계적인 기술 인프라와 인재, 산업 역량을 갖춘 만큼 AI를 빠르게 받아들이는 데서 그치지 않고 글로벌 AI 발전에 직접 기여할 수 있다고 밝혔다. 그는 "AI 가능성이 더 많은 사람이 실제로 누리는 혜택이 되려면 사용 비용을 낮추고 컴퓨팅 기반을 확보하며 교육과 사회의 준비, 안전과 신뢰를 함께 갖춰야 한다"며 "한국의 기술과 인프라, 인재가 이 과정에서 중요한 역할을 할 수 있다고 생각한다"고 말했다.

2026.10.07 13:16김동원 기자

KT클라우드, 청라 50MW AIDC 구축 참여…수도권 서부 거점 넓힌다

KT클라우드가 인천 청라에 구축되는 50메가와트(MW)급 인공지능 데이터센터(AIDC) 사업에 참여하며 수도권 AI 인프라 공급 확대에 나선다. 수도권 서부에 신규 거점을 확보하고 기존 데이터센터와 연계해 오는 2031년 1기가와트(GW) 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표다. KT클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AIDC 사업에 설계·구축·운영(DBO) 파트너로 참여한다고 7일 밝혔다. 청라 AIDC는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축된다. 올해 4분기 착공해 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. KT클라우드는 데이터센터 설계 컨설팅과 주요 설비 공사(MEP), 안정성 및 운영 검증을 위한 커미셔닝부터 향후 운영까지 AIDC 구축·운영 전반을 담당한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 참여해 건축·토목·설비·조경·통신 공사와 MEP 시공을 맡는다. 청라 AIDC는 수도권 서부에 위치해 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있으며 김포공항과 인천국제공항과도 인접해 있다. KT클라우드는 향후 가산·목동 등 수도권 주요 데이터센터와 청라 거점을 연계해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 데이터센터 간 네트워크 연속성도 강화할 계획이다. AI 인프라와 범용 클라우드 수요를 동시에 수용할 수 있도록 하이브리드 데이터홀 구조도 적용할 방침이다. 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'을 분리해 구성한다. AI 존에는 GPU에서 발생하는 열을 냉각수가 직접 제거하는 다이렉트 투 칩(D2C) 액체냉각 기술을 적용한다. 데이터센터 운영에는 KT클라우드가 자체 개발한 통합관리 솔루션 '데이터센터 인프라스트럭처 관리 시스템(DIMS)'을 활용한다. KT클라우드는 청라를 비롯해 수도권과 비수도권에서 AIDC 공급 기반을 확대 중이다. 수도권에선 기존 데이터센터와 신규 거점을 연계하고 비수도권에선 군산 등에서 대규모 AIDC 구축을 추진해 전국 단위 AI 인프라를 확보한다는 전략이다. 회사는 이를 통해 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보할 계획이다. DBO 전 과정에서 축적한 경험을 바탕으로 액체냉각과 모듈러·프리팹 등 차세대 데이터센터 기술도 고도화한다는 목표다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "청라 AIDC는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것"이라며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.07 09:31한정호 기자

에스넷시스템, 델과 AI 인프라 사업 키운다…포트폴리오 강화

에스넷시스템이 델 테크놀로지스의 그래픽처리장치(GPU) 서버와 소프트웨어 정의 스토리지를 앞세워 인공지능(AI) 인프라 사업 확대에 나선다. 에스넷시스템은 고성능 GPU 서버와 '델 파워플렉스(PowerFlex)'를 중심으로 컴퓨팅·스토리지 사업을 확대한다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 올해 상반기 별도 기준 매출이 전년 동기 대비 약 2배 증가한 가운데, 델 관련 사업의 성장세가 실적 확대를 견인했다. 생성형 AI가 실제 업무와 서비스에 적용되면서 최근 기업 인프라 수요도 변화하고 있다. AI 활용에는 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터베이스(DB), 가상화·컨테이너, 기존 업무 애플리케이션 등 다양한 워크로드를 안정적으로 운영하고 수요에 따라 자원을 확장할 수 있는 인프라가 필요한 상황이다. 에스넷시스템은 이에 맞춰 델 서버와 스토리지를 아우르는 인프라 사업을 강화 중이다. 고성능 GPU 서버를 통해 AI 컴퓨팅 사업 기반을 넓히고 스토리지 영역에선 파워플렉스를 중심으로 소프트웨어 정의 인프라(SDI) 사업을 확대한다. 파워플렉스는 소프트웨어 기반으로 스토리지 자원을 구성하고 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있는 솔루션이다. DB와 가상화, 컨테이너 등 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 지원해 기존 IT 환경을 유지하면서 필요한 인프라를 유연하게 확장하도록 지원한다, 에스넷시스템은 주요 엔터프라이즈 고객의 파워플렉스 증설과 인프라 고도화 수요가 이어지면서 관련 사업도 성장세를 보이고 있다고 설명했다. 회사는 초기 델 브이엑스레일(VxRail) 사업부터 쌓은 가상화 인프라 경험과 파워플렉스 전문인력을 기반으로 사업 범위를 넓히고 있다. 고객의 기존 인프라와 워크로드 분석부터 기술검증(PoC)·벤치마크테스트(BMT), 아키텍처 설계·구축, 운영과 기술지원까지 전 과정을 지원한다. 에스넷시스템 관계자는 "단순 제품 공급을 넘어 고객 환경에 최적화된 컴퓨팅·스토리지 인프라를 설계하고 구축하는 것이 우리 경쟁력"이라며 "GPU 서버와 파워플렉스를 중심으로 델 사업 확대에 속도를 내겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 16:05한정호 기자

NHN클라우드, 국내 1위 슈퍼컴 전면에…'팩토리X'로 AI 인프라 공략

NHN클라우드가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 기반으로 기업과 공공기관의 인공지능(AI) 도입 지원에 박차를 가한다. GPU 인프라 구축·운영부터 자원 관리, AI 에이전트 개발까지 아우르는 풀스택 환경을 앞세워 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표다. NHN클라우드는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026'에서 AI 풀스택 브랜드 'NHN 팩토리X'를 중심으로 GPU 인프라와 GPU라이브, 에이전트 스튜디오 등을 선보였다. 팩토리X는 NHN클라우드가 지난 5월 선보인 AI 풀스택 브랜드다. 회사가 지난 7년간 쌓아온 GPU 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 구축부터 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 것이 특징이다. 이번 전시에선 서울 영등포구 양평동 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'에 구축한 대규모 GPU 인프라를 소개했다. 이곳에는 엔비디아 B200 GPU 4080장으로 구성된 단일 클러스터가 구축돼 있으며 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. GPU 자원의 활용 현황을 관리할 수 있는 GPU라이브도 전면에 내세웠다. GPU라이브는 고객이 확보한 GPU 자원의 사용 현황을 확인하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 자체 개발 솔루션이다. 현장에서 만난 NHN클라우드 관계자는 "GPU를 임대해 사용하는 고객 가운데 확보한 자원을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다"며 "GPU라이브를 통해 자원을 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 확인하고 관리할 수 있다"고 설명했다. AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 에이전트 스튜디오와 필요한 만큼 GPU 자원을 활용할 수 있는 서비스형 GPU(GPUaaS)도 함께 전시했다. GPU 인프라 공급에 그치지 않고 자원 운영과 실제 AI 서비스 개발까지 지원 범위를 넓힌다는 전략이다. NHN클라우드는 GPU 컴퓨팅뿐 아니라 이를 뒷받침하는 데이터센터 전력과 냉각, 네트워크까지 직접 구축·운영해온 경험을 팩토리X에 집약했다. AI 인프라부터 서비스 개발·운영까지 하나의 체계에서 제공해 고객이 필요한 환경에 맞춰 AI를 도입할 수 있도록 지원한다. 기업과 금융뿐 아니라 공공기관도 주요 고객으로 보고 있다. NHN클라우드는 클라우드보안인증(CSAP)과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 등을 기반으로 정부·공공기관에 필요한 AI 인프라 설계·구축 역량을 확대 중이다. 현장 부스에는 팩토리X의 주요 기술과 서비스를 직접 확인할 수 있는 체험 공간도 마련했다. GPU라이브 체험존에선 GPUaaS와 에이전트 스튜디오의 주요 기능을 소개했으며 별도 키오스크를 통해 팩토리X의 특징과 AI 인프라 관련 내용을 확인할 수 있도록 구성했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "이번 AI페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN 팩토리X의 기술과 서비스를 선보였다"며 "기업과 공공기관이 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원해온 우리 AI 인프라 역량을 널리 알릴 수 있는 자리"라고 밝혔다.

2026.10.06 15:12한정호 기자

여러 국산 AI 반도체 하나로 묶는다…'AI-MDC' 산업 확산 시동

국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터(MDC) 기술이 제조·의료·공공 등 실제 산업 현장으로 확산될 전망이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI-MDC 기술개발 과제 성과공유회'를 개최하고 국산 AI 반도체 기반 마이크로 데이터센터 개발과 클라우드 연동, 운영 플랫폼, AI 서비스 실증 등 주요 연구개발 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. AI-MDC는 국산 AI 반도체를 기반으로 AI 연산에 필요한 서버와 네트워크, 운영·관리 환경 등을 랙 단위의 마이크로 데이터센터로 구현하는 기술이다. 대규모 중앙집중형 데이터센터에만 의존하지 않고 제조 현장이나 병원, 공공시설 등 AI 연산이 필요한 곳과 가까운 위치에 컴퓨팅 자원을 배치하는 것이 특징이다. 이번 연구개발은 국산 AI 반도체 기반 마이크로데이터센터 확산 사업의 일환으로 추진되고 있다. 빠르고 유연하면서 안전하고 비용 효율적인 올인원 마이크로 데이터센터 구현이 목표다. 전체 사업은 ▲국산 AI 반도체 기반 MDC 개발 ▲MDC 연동 스케일아웃 클라우드 ▲MDC 운영·확산 기술 ▲MDC 활용 AI 서비스 개발 등 4개 세부과제로 구성됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 사업을 총괄하고 각 연구기관이 인프라와 클라우드, 운영 소프트웨어, AI 서비스 기술을 연계해 개발 중이다.. 분산된 여러 AI-MDC를 하나의 클라우드처럼 활용하는 기술도 개발한다. 이노그리드를 중심으로 여러 마이크로 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 통합 관리하고 AI 워크로드에 따라 필요한 자원을 배포·확장할 수 있는 스케일아웃 클라우드 환경을 구축하고 있다. 서로 다른 국산 AI 반도체를 하나의 환경에서 활용하기 위한 'AI 서비스 오픈 플랫폼' 개발도 추진한다. 이종 AI 반도체를 지원하는 소프트웨어개발키트(u-SDK)를 비롯해 다중 AI 모델 최적화 구동 기술, AI-MDC 전용 저장소, 데이터센터인프라관리(DCIM) 연계 모니터링, 거대언어모델(LLM) 기반 사용자 포털 등을 개발할 계획이다. 개발 기술은 의료·제조·공공 분야에서 실증한다. 의료 분야에선 환자가 스마트폰으로 촬영한 호흡재활 영상을 AI-MDC에서 분석해 자세와 관절 각도를 판별하고 올바른 재활 동작 여부를 실시간으로 안내하는 서비스를 검증한다. 제조 분야에선 조선소의 협업형 지능형 자율이동로봇(AMR)에 AI-MDC를 적용한다. 작업자 검출과 재식별·추종, 자연어 명령, 관제와 AI 모델 운영 등을 연계해 제조 현장에서 활용 가능성을 확인할 방침이다. 공공 분야에선 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(sLLM)을 활용한 지능형 폐쇄회로(CC)TV 관제 서비스를 개발한다. 영상 속 객체를 검출·추적하고 VLM이 상황을 판단한 뒤 sLLM을 통해 자연어 검색과 질의응답까지 지원하는 방식이다. 연구진은 산업별 AI 모델을 국산 신경망처리장치(NPU)에 맞게 경량화·최적화한 뒤 AI-MDC와 연동 클라우드 환경에 탑재해 실제 현장에서 검증할 계획이다. 이를 통해 국산 AI 반도체에서 인프라와 플랫폼, AI 서비스, 현장 실증까지 연결되는 활용 생태계를 구축한다는 구상이다. 여준기 ETRI 본부장은 "AI-MDC는 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하는 데 그치지 않고 다양한 AI 반도체와 클라우드, 운영 플랫폼, AI 서비스를 단일 환경에서 연계해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라며 "이번 연구개발을 통해 국산 AI 반도체가 다양한 산업의 AI 서비스로 이어질 수 있는 기술적 기반과 활용 생태계를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "제조·의료·공공 등 다양한 현장의 실증 결과를 기술개발에 지속적으로 반영하고, AI-MDC 구축과 운영에 필요한 소프트웨어와 개발환경을 함께 개방·확산함으로써 국산 AI 반도체와 AI 인프라 산업의 활용 기반을 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.02 14:33한정호 기자

AI 모델 개발부터 서비스까지 한 번에…KACI, AI-PaaS 성과 공개

한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 인공지능(AI) 모델 개발부터 실제 산업 서비스 구현까지 지원하는 서비스형 플랫폼(PaaS) 기술의 연구개발 성과 확산에 나선다. 바이오·물류·문서 등 다양한 분야에서 실증한 기술을 실제 서비스 적용과 사업화로 연결한다는 목표다. KACI는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발 성과공유회'를 개최하고 AI-PaaS 핵심 기술과 산업별 실증 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 연구개발 과제의 성과를 산업계와 공유하기 위해 마련됐다. 해당 과제는 다양한 클라우드서비스제공사(CSP) 환경에서 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 AI 모델과 서비스를 개발하고 외부 시스템 연동부터 서비스 배포까지 지원하는 AI-PaaS 기술 확보를 목표로 추진됐다. 이노그리드가 주관기관을 맡았으며 써로마인드와 한국과학기술정보연구원(KISTI), 바이오브레인, 소프트온넷, 폴라리스오피스, KACI 등이 참여했다. 참여기관들은 AI 모델 개발과 데이터 활용부터 모델 등록·실행, 성능 모니터링, 외부 시스템 연동과 AI 서비스 구현까지 이어지는 기술을 개발했다. 이노그리드는 모델 등록부터 서비스 실행까지 지원하는 AI-PaaS 통합 게이트웨이와 포털을 개발했다. 써로마인드는 AI 모델 개발 워크플로우 통합과 모델 성능 모니터링 체계를, KISTI는 AI-PaaS 데이터 레이크하우스 개발 성과를 각각 공개했다. 산업 현장에 AI-PaaS 기술을 적용한 실증 결과도 공유했다. 바이오브레인은 외부 사전학습 AI 모델 연동·활용 기술을 활용해 백신·신약 분야에서 실증을 진행했다. 소프트온넷은 AI-PaaS 기반 물류 운송자산 관리 비전 AI 서비스를 실증했으며 폴라리스오피스는 AI-PaaS를 활용한 문서 작성·편집 지원 기술을 검증했다. 이를 통해 연구개발 단계에서 확보한 기술을 바이오와 물류, 문서 등 실제 산업 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다는 설명이다. 주관기관인 이노그리드는 연구개발 성과의 사업화에도 나서고 있다. 지난 7월 AI·머신러닝 운영(MLOps) 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 출시했으며 개발 기술을 실제 서비스로 연결하는 작업을 이어갈 계획이다. KACI도 AI-PaaS 산업 네트워크를 활용해 수요기업을 발굴하고 참여기관 간 기술교류와 성과 홍보를 지원한다. 이를 통해 이번 과제에서 확보한 기술의 산업 확산과 후속 사업화를 지원한다는 방침이다. 과제 총괄책임자인 권경민 이노그리드 전무는 "이번 과제를 통해 다양한 CSP 환경에서 AI 모델과 데이터를 활용해 실제 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하는 AI-PaaS 기술을 단계적으로 확보해왔다"며 "각 참여기관의 전문기술을 연계하고 바이오·물류·문서 등 다양한 서비스 분야에서 실증을 추진했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다. 이어 "이번 성과공유회를 계기로 개발 기술과 실증성과가 산업계에 보다 폭넓게 공유되고 향후 실제 서비스 적용과 후속 사업화로 이어질 수 있도록 참여기관 간 협력을 지속해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.02 14:25한정호 기자

다쏘시스템-시스트라, 가상환경서 철도 인프라 고도화 맞손

다쏘시스템이 시스트라 손잡고 버추얼 트윈으로 교통 인프라 설계·관리 역량 높이기에 나섰다. 다쏘시스템은 '이노트랜스 2026'에서 차세대 버추얼 트윈을 중심으로 한 디지털 엔지니어링 기술 협력을 발표했다고 1일 밝혔다. 시스트라의 산업 전문성과 다쏘시스템의 기술을 결합해 새로운 디지털 서비스를 모색할 방침이다. 이번 협력 핵심은 여러 이해관계자에게 흩어진 데이터와 모델·전문성을 하나의 환경에 통합하는 것이다. 철도 산업서 개별적으로 이뤄지던 분석을 연결해 참여자들이 사업 과제를 함께 파악하고 협업할 수 있도록 지원한다. 프로젝트 참여팀은 초기 단계부터 다양한 대안을 비교·평가하고 각 대안이 미칠 영향을 예측할 수 있다. 버추얼 트윈 활용 범위는 설계와 시뮬레이션·테스트·최적화·관리 등 인프라 전체 수명주기에 해당된다. 다쏘시스템 '3D유니버스'는 실제 데이터와 모델·과학적 인공지능(AI)을 결합한다. 인프라를 디지털로 구현하는 데서 나아가 버추얼 트윈을 서로 연결하고 주변 환경과도 연계하는 식이다. 과학적 AI는 사용자 데이터를 보호하도록 설계됐다. '3D익스피리언스' 에이전틱 플랫폼을 기반으로 구동되는 버추얼 트윈은 엔지니어가 현실에 적용하기 전 가상환경에서 실험하고 학습할 수 있도록 지원한다. 두 기업은 이미 새로운 디지털 접근 방식 개발에 착수했다. 데이터 통제와 디지털 신뢰·기술 주권이 핵심 인프라를 다루는 공공·민간 관계자의 주요 과제로 떠오른 점도 이번 협력 배경이다. 프리스카 플라토 시스트라 기술 및 운영 성과 부문 수석 부사장은 "버추얼 트윈은 설계와 의사결정을 개선하고, 고객 자산의 전체 수명주기를 지원하는 강력한 도구"라며 "다쏘시스템과 함께 고부가가치 디지털 서비스 개발을 가속화해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있으며 지속가능한 인프라를 제공하고자 한다"고 밝혔다.

2026.10.01 15:50김미정 기자

에스넷시스템, 시스코와 사업 전환 맞손…"AI 라이프사이클 서비스 확대"

에스넷시스템이 시스코와 전략적 협력을 강화하며 인공지능(AI) 중심 서비스 기업으로의 전환에 속도를 낸다. 에스넷시스템은 시스코와 '사업 전환 전략 파트너십'을 체결하고 AI 인프라 구축부터 운영까지 아우르는 통합 서비스 사업 확대에 나선다고 1일 밝혔다. 이번 협력은 에스넷시스템이 보유한 시스코 인프라 구축·운영 경험과 자체 플랫폼, AI 기술 역량을 기반으로 추진됐다. 양사는 기술, 영업, 마케팅, 운영 분야에 공동 투자하고 고객의 AI 도입과 운영 전 과정을 지원하는 AI 라이프사이클 서비스 체계를 구축할 계획이다. 에스넷시스템은 이를 계기로 기존 구축 중심 사업에서 벗어나 컨설팅, 설계, 구축, 운영 서비스를 통합 제공하는 사업 구조로 전환을 추진한다. 특히 AI 기반 운영 자동화(AIOps)와 아키텍처 컨설팅 역량 확보에 집중할 방침이다. 회사는 자체 운영 플랫폼을 시스코 클라우드 컨트롤(Cisco Cloud Control)과 시스코 IQ(Cisco IQ)와 연계해 고객의 IT 자산과 계약 정보, 장비 상태, 유지보수 및 갱신 일정을 통합 관리하는 AIOps 서비스를 제공할 예정이다. 또한 기술 체험 공간인 'S2F Center'를 활용해 고객이 솔루션을 직접 검증하고 도입 효과를 확인할 수 있도록 지원한다. 양사는 AI 데이터센터, 디지털 업무환경, 운영기술(OT), 보안, 스플렁크(Splunk) 기반 IT 운영 등 5개 핵심 영역에서 '시스코 통합 솔루션 오퍼링'도 공동 추진한다. 각 분야의 설계·구축·운영 서비스를 패키지 형태로 제공해 고객의 디지털 전환 수요에 대응한다는 전략이다. 이 가운데 AI 레디(AI Ready) 데이터센터는 컴퓨팅 자원과 GPU, 스토리지, 네트워크, AI 운영 환경을 통합 제공하는 서비스로, 기업과 공공기관이 AI 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 보안 분야에서는 인성정보와 아이넷뱅크 등 에스넷그룹 계열사의 전문 역량도 함께 활용할 예정이다. 에스넷시스템 관계자는 "시스코와의 협력을 통해 축적된 인프라 사업 경험에 자체 플랫폼과 AI 기술을 결합해 고객에게 제공할 수 있는 서비스 범위를 확대하게 됐다"며 "IT 환경 진단부터 운영까지 전 과정을 책임지는 통합 서비스를 제공하고 고객의 실질적인 비즈니스 성과 창출을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 14:59남혁우 기자

AI 승부, GPU만으론 안 된다…클라우드 빅테크 한자리에

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드·플랫폼을 결합한 서비스 경쟁으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. AI 활용이 학습에서 추론과 에이전트로 확대되는 만큼 전력·냉각·네트워크뿐 아니라 실제 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 소프트웨어 역량까지 갖춰야 한다는 제언이다. 공용준 KT클라우드 전무는 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 "현재 AI 인프라의 가장 큰 병목은 데이터센터와 전력"이라며 "GPU를 확보하는 것만으론 AI 서비스를 구현하기 어려운 만큼 클라우드와 플랫폼까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 공 전무는 최근 AI 인프라 시장의 병목이 GPU에서 데이터센터로 이동하고 있다고 진단했다. GPU 공급 상황은 개선되고 있지만 데이터센터를 구축하는 데 최소 2~3년이 걸리는 만큼 GPU를 확보하기에 앞서 데이터센터 용량을 선점하려는 움직임이 나타나고 있다는 설명이다. AIDC의 경쟁 기준도 달라질 것으로 전망했다. 단순히 전력과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 AI 서비스를 위한 클라우드와 운영 플랫폼, 네트워크, 안정성 등을 함께 갖춰야 한다는 것이다. AI 서비스가 일상과 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 장애 대응과 GPU 스케줄링, 서비스 모니터링 등 운영 역량의 중요성도 커지고 있다. 공 전무는 "AI 서비스가 우리 삶의 한 축으로 자리 잡으면서 기존 IT에서 중요했던 서비스 연속성도 중요해지고 있다"며 "GPU를 효율적으로 스케줄링하고 AI 서비스를 모니터링하는 것은 물론 장애에 대비한 복구 체계까지 마련해야 한다"고 말했다. 박운영 HPE 상무는 AI 시장이 학습 중심에서 추론과 실제 서비스 적용 단계로 이동하면서 기업의 인프라 구축 방식도 달라질 것으로 내다봤다. 기업들이 더 많은 GPU를 확보하는 것보다 AI를 실제 서비스에 적용하고 투자 대비 성과를 만드는 방안을 고민해야 할 시점이라는 설명이다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 토큰 사용량과 비용 부담이 늘면서 퍼블릭 클라우드에서 시작한 AI 워크로드 일부를 온프레미스나 하이브리드 환경으로 옮기려는 수요가 늘어날 것으로 전망했다. 기업 데이터 보호와 AI 주권에 대한 요구 역시 프라이빗 AI 인프라 수요를 키우는 요인으로 꼽았다. 박 상무는 "이제는 더 많은 GPU를 사야 할지를 고민하기보다 AI를 어떻게 실제 양산에 적용할 수 있을지, 무엇이 문제인지 살펴봐야 할 시점"이라며 "AI에 투자한 비용을 실제 성과로 연결하는 것이 중요해지고 있다"고 말했다. 네이버클라우드도 추론 수요 확대가 AIDC와 AI 팩토리 시장의 성장을 이끌 것으로 전망했다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 대규모 GPU 수요가 과거 AI 모델 학습을 중심으로 발생했다면, 최근에는 실제 서비스를 위한 추론 영역으로 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산까지 더해지면서 AIDC 수요가 일시적인 흐름에 그치지 않을 것이라는 관측이다. 네이버클라우드는 이를 겨냥해 엔비디아와 AI 팩토리 사업을 확대할 계획이다. 대규모 GPU와 고속 네트워크를 제공하는 AI 클라우드 역량에 기존 클라우드의 인증·네트워크·스토리지와 AI 모델·서비스 운영 경험을 결합한다는 전략이다. 글로벌 AI 기업에는 대규모 전용 인프라를, 국방·금융 등 보안 요구가 높은 분야에는 폐쇄형 클라우드 환경을 제공하는 방식이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 국가 전체의 AI 수요를 감당하고 경제·산업·사회 전반에 필요한 지능을 대규모로 생산하는 핵심 인프라"라며 "AI 팩토리를 확보했는지, 누가 그 주도권을 갖고 있는지가 한 나라의 경쟁력을 좌우할 것"이라고 강조했다.

2026.10.01 14:16한정호 기자

이노그리드, 중소벤처기업연구원 AI 분석환경 구축…가상화·GPU 통합

이노그리드가 기존 가상화 인프라와 그래픽처리장치(GPU)를 하나의 체계에서 운영할 수 있는 인공지능(AI) 분석 환경을 구축했다. 단순히 GPU를 추가하는 데 그치지 않고 기존 IT 인프라를 AI 워크로드까지 확장할 수 있는 구조를 구현해 기업·공공의 AI 인프라 전환 시장 공략에 나선다는 목표다. 이노그리드는 자체 프라이빗 클라우드 플랫폼 '오픈스택잇'과 클라우드 관리 플랫폼 '탭클라우드잇'을 기반으로 중소벤처기업연구원의 'GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라 구축' 사업을 완료했다고 1일 밝혔다. 이번 사업을 통해 중소벤처기업연구원의 중소기업 빅데이터 플랫폼(SIMS) 분석 환경은 기존 폐쇄형 온프레미스와 물리 PC 중심 구조에서 클라우드 기반 자원 체계로 전환됐다. 고급 분석 모델 개발에 필요한 고성능 GPU 연산 환경도 함께 구축됐다. 핵심은 GPU를 가상화 자원으로 활용할 수 있도록 한 것이다. GPU를 장착한 가상머신(VM)에서 AI 빅데이터 분석을 수행하고 고성능 연산이 필요한 경우 여러 GPU를 결합한 개발용 VM을 활용할 수 있도록 설계했다. GPU 자원은 VM 단위로 할당한다. 분석 과제의 성격과 규모에 따라 필요한 자원을 유연하게 배분할 수 있도록 구성했다. 호스트와 가상서버 단위의 자원 상태를 실시간으로 확인하고 사용 추세를 바탕으로 증설 시점을 예측할 수 있는 모니터링 체계도 적용했다. 이노그리드는 이번 구축 구조를 기존 가상화 환경을 AI 인프라로 확장하는 기반으로 활용할 계획이다. VM웨어 등 외산 가상화 환경을 전환하려는 고객이 기존 VM 워크로드를 프라이빗 클라우드로 옮긴 뒤 멀티·하이브리드 클라우드와 GPU 기반 AI 워크로드까지 하나의 체계에서 운영하도록 지원한다는 구상이다. 최근 AI 인프라 시장의 관심이 GPU 확보에서 확보한 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐로 확대되는 점도 겨냥했다. 업무용 가상화 환경과 AI 연산 환경을 별도로 운영하는 대신 하나의 관리 체계에서 자원을 배분·제어해 기존 IT 인프라와 AI 인프라 간 단절을 줄이는 방식이다. 이같은 전략은 이노그리드가 추진하는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 비전과도 연결된다. GPU뿐 아니라 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU), 양자처리장치(QPU) 등 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경까지 단일 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 것이 핵심이다. 이노그리드는 이를 바탕으로 기존 가상화 인프라 현대화에서 멀티·하이브리드 클라우드, GPU 기반 AI 워크로드로 이어지는 확장 구조를 고도화할 계획이다. 고객이 기존 IT 인프라를 모두 교체하지 않고도 필요한 시점과 규모에 맞춰 AI 인프라를 단계적으로 확대할 수 있도록 지원한다는 목표다. 김명진 이노그리드 대표는 "가상화 전환과 GPU 도입을 별개의 과제가 아니라 하나의 체계 안에서 다뤄야 AI 인프라를 효율적으로 확장할 수 있다"며 "이번 사업은 가상화 인프라와 GPU 자원을 한 체계에서 운영하는 구조를 국산 클라우드 플랫폼으로 구현한 사례"라고 말했다. 이어 "기존 인프라 현대화부터 xPU 자원과 AI 개발·운영 환경까지 하나로 잇는 기술 체계를 고도화해 고객이 기존 인프라를 바탕으로 AI 인프라를 넓혀갈 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.01 13:39한정호 기자

아이티센클로잇, 안전한 AI 에이전트 띄운다…AI페스타서 전략 공개

아이티센클로잇이 퍼블릭 클라우드부터 온프레미스·폐쇄망까지 기업의 인프라 환경에 맞춰 인공지능(AI)을 활용할 수 있는 엔터프라이즈 AI 전략을 선보인다. 자체 AI 에이전트 플랫폼과 보안 솔루션을 앞세워 기업의 AI 도입부터 운영·통제까지 지원한다는 전략이다. 아이티센클로잇은 오는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI페스타 2026'에 참가해 기업 인프라 환경에 따른 맞춤형 AI 활용 전략을 공개한다고 1일 밝혔다. AI페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 등이 주관하는 국가 공식 '인공지능주간(AI Week)' 대표 행사다. 국내 AI 산업의 최신 기술과 서비스를 한자리에서 확인할 수 있으며 코엑스 C홀에서 사흘간 진행된다. 아이티센클로잇은 이번 행사에서 퍼블릭 클라우드 기반 AI와 자체 AI 에이전트 솔루션을 두 축으로 전시 부스를 구성한다. AWS와 구글클라우드를 활용한 AI부터 자체 인프라와 폐쇄망에서 운영할 수 있는 '에이전트고'와 '에이전트고 가드'까지 기업 환경별 AI 활용 방안을 소개할 예정이다. 퍼블릭 클라우드 도입을 검토하거나 이미 사용하고 있는 기업에는 AWS 도입 컨설팅과 데이터 분석 상담을 제공한다. 구글클라우드의 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '제미나이 엔터프라이즈' 체험존도 마련해 참관객이 생성형 AI 서비스를 직접 경험할 수 있도록 했다. 외부 클라우드에 핵심 데이터를 두기 어려운 기업을 위한 자체 솔루션도 선보인다. 에이전트고는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스와 폐쇄망까지 구축할 수 있는 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼이다. 6개 모듈로 구성됐으며 다양한 거대언어모델(LLM)을 지원하고 자연어를 활용한 AI 에이전트 개발 기능을 제공한다. 이번 행사에선 AI 에이전트 보안과 거버넌스에 초점을 맞춘 에이전트고 가드도 새롭게 공개한다. 에이전트고에서 검증한 보안·거버넌스 기능을 별도 모듈로 구성한 솔루션으로 기존 챗봇과 검색증강생성(RAG), 사내외 LLM을 다시 구축하지 않고 연동할 수 있다. 에이전트고 가드는 AI를 겨냥한 지능형 공격에 대응하는 역할을 맡는다. 사용자의 입력을 악용해 AI의 기존 지침을 무력화하려는 프롬프트 인젝션이나 안전장치를 우회하는 탈옥 시도 등을 실시간으로 차단해 기업이 AI 에이전트의 자율성을 확보하면서도 통제 가능한 환경에서 운영할 수 있도록 지원한다. 행사 마지막 날인 8일에는 AI 에이전트의 기업 활용 전략을 다루는 쇼케이스도 열린다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 '에이전트고: AI 에이전트 통제력이 만드는 엔터프라이즈 생산성 혁신'을 주제로 발표한다. 정 센터장은 생성형 AI를 도입한 기업의 80% 이상이 단순 도입만으로는 오히려 새로운 비효율에 빠지고 있다는 문제의식을 짚고 거버넌스·보안·인프라를 갖춘 통제된 환경 위에서 AI 에이전트가 자율적으로 복잡한 업무를 완결하는 구조와 접근법을 소개할 계획이다. 정 센터장은 "AI 에이전트 도입 성패는 얼마나 많은 기능을 붙이느냐가 아니라 얼마나 안전하게 통제하느냐에 달려 있다"며 "에이전트고 가드로 보안의 기본기를 다지고 에이전트로 통제된 자율성을 구현하는 것이 지금 기업들에게 필요한 다음 단계"라고 말했다.

2026.10.01 13:29한정호 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next