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[현장] HPE "韓 메가 프로젝트 적극 지원"…AI 네트워크 수요 정조준

HPE가 주니퍼네트웍스 인수 이후 자율운영 인공지능(AI) 네트워크를 앞세워 한국 시장 공략에 박차를 가한다. 삼성전자·SK하이닉스가 참여하는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트' 추진에 발맞춰 컴퓨트·스토리지·네트워크를 아우르는 풀스택 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 구축을 지원한다는 목표다. 채기병 한국HPE 네트워킹 총괄 지사장은 2일 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 개최한 'HPE 네트워킹 데이 서울' 기자간담회에서 "HPE와 주니퍼네트웍스 통합 회사로서 자율운영 AI 네트워크 비전을 바탕으로 한국 고객의 AI 인프라 혁신을 지원하겠다"고 밝혔다. 이번 간담회는 HPE가 주니퍼네트웍스를 지난해 인수·통합한 이후 국내에서 처음 마련한 공식 행사다. 밥 프라이데이 HPE 최고AI책임자(CAIO), 카를로스 고메즈 갈리오 HPE 아시아태평양·일본 지역 최고기술책임자(CTO) 등 본사 임원과 채 지사장, 오동열 한국HPE 네트워킹 전무 등이 참석해 AI 시대 네트워크 전략과 데이터센터, 보안, 한국 시장 전략을 공유했다. "AI 시대 네트워크, 사용자 경험 관리로" HPE는 AI 시대 기술 트렌드로 자율운영 네트워크를 제시했다. 최근 생성형 AI와 에이전틱 AI 확산으로 기업 네트워크가 단순 연결 인프라를 넘어 비즈니스 운영 효율과 사용자 경험을 좌우하는 전략 자산으로 바뀌고 있다는 설명이다. 밥 프라이데이 CAIO는 "기업 고객들은 과거 네트워크 장비 관리에 집중했다면 이제는 클라이언트와 클라우드 간 사용자 경험을 관리하는 방향을 고려한다"며 "AI를 위한 네트워는 컴퓨트·스토리지·네트워크 전반 역량을 모두 갖춰야 한다"고 말했다. 그는 네트워크 자동화 방식도 바뀌고 있다고 설명했다. 과거에는 파이썬 스크립트 기반 결정론적 자동화가 중심이었다면, 이제는 AI 에이전트를 활용한 비결정론적 네트워크 운영으로 전환 중이라고 짚었다. 프라이데이 CAIO는 "기업들은 네트워크를 AI 시대 비즈니스 전략 동력으로 활용하고 있다"며 "에이전트 기반 네트워크 운영은 효율성을 높이기 위한 새로운 트렌드"라고 강조했다. AI 데이터센터, 400G·800G 넘어 1.6테라 이더넷 수요 확대 HPE는 AI 데이터센터 확산이 네트워킹 수요를 늘리고 있다고 진단했다. 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 중심 인프라에선 기존 클라우드 데이터센터와 달리, GPU 간 횡방향 트래픽이 대규모로 발생하기에 초고속·저지연 네트워크가 필수로 평가된다. 오동열 전무는 "AI 데이터센터는 기존 인프라와 완전히 다른 특성을 지닌다"며 "GPU 트래픽은 훨씬 높은 볼륨으로 발생하기에 네트워크 관점에서 400기가(G), 800G, 1.6테라까지 인터페이스 속도 확장이 요구된다"고 설명했다. 그러면서 "고객이 가장 중요하게 고려하는 것은 GPU에 작업을 줬을 때 이를 얼마나 빨리 완료하고 안정적으로 유지할 수 있느냐"라며 "GPU 네트워크를 얼마나 안정적이고 확장성 있게 구성할 수 있는지가 AI 데이터센터의 핵심 요구사항"이라고 말했다. 이 가운데 HPE는 AI 데이터센터 네트워크에서 이더넷 기반 아키텍처 수요가 커질 것으로 보고 있다. 기존 GPU 클러스터 구축에 주로 쓰였던 인피니밴드는 별도 전문 인력과 독립적인 운영 체계가 필요하지만, 이더넷은 기존 데이터센터 운영 체계와 통합하기 쉽다는 판단이다. 실제 회사는 AMD와 협력해 차세대 AI 랙 스케일 플랫폼 '헬리오스'에 이더넷 기반 네트워크를 적용하는 등 AI 데이터센터 시장에서 이더넷 중심 아키텍처 확산을 주도하고 있다. 오 전무는 "이제는 이더넷 기술로도 충분히 GPU 클러스터를 지원할 수 있고 이미 글로벌 하이퍼스케일러 환경에서 검증된 솔루션"이라며 "국내 고객들도 점점 인피니밴드보다 이더넷을 검토하는 비중이 늘고 있다"고 말했다. 이어 "AI 네트워크와 기존 레거시 인프라, GPU 서버 사이에는 여러 장벽이 존재한다"며 "우리는 '데이터센터 디렉터'와 '데이터센터 어슈어런스' 같은 솔루션을 통해 AI 애플리케이션과 GPU 클러스터를 동일한 프레임워크 안에서 운영할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 주니퍼 통합 1년…풀스택 포트폴리오로 한국 사업 확대 HPE는 주니퍼네트웍스와의 통합이 AI 네트워킹 경쟁력을 높이는 계기가 됐다고 강조했다. 현재 회사는 'HPE 아루바'와 '주니퍼 미스트' 플랫폼의 데이터 과학 역량을 결합해 자율운영 네트워크 로드맵을 통합 정렬 중인 상황이다. 이에 대해 채 지사장은 각사가 지닌 강점을 바탕으로 HPE가 접근할 수 있는 고객·파트너 영역도 확대됐다고 짚었다. 또 지난달 29일 정부가 발표한 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트와 관련해서도 적극적인 지원 의사를 밝혔다. 그는 "프로젝트에 참여하는 삼성전자와 SK하이닉스는 HPE와 HPE 네트워킹 부문의 핵심 고객"이라며 "컴퓨트·스토리지·네트워킹 측면에서 우리가 보유한 모든 솔루션을 제공할 수 있고 앞으로 공급을 확대할 계획"이라고 말했다. 이어 "앞으로의 전략 방향은 단편적인 HPE 아루바나 주니퍼 솔루션 지원을 넘어 종합 풀스택 솔루션 공급"이라며 "우리는 고객에게 필요한 전체 솔루션을 제안할 준비가 돼 있다"고 덧붙였다. 끝으로 채 지사장은 "AI 데이터센터와 국가 전략 프로젝트가 본격화되는 시점에 엣지부터 클라우드까지 아우르는 풀스택 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 강조했다.

2026.07.02 15:49한정호 기자

메타, 남는 AI 인프라 자원 판다…클라우드 진출 시사

메타가 자체 인공지능(AI) 데이터센터와 반도체 인프라를 활용해 외부 기업에 AI 컴퓨팅 자원을 판매하는 클라우드 사업 진출을 추진한다. AI 인프라에 수백억 달러를 투자한 메타가 이를 새로운 수익원으로 연결하는 동시에, 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글이 주도해온 시장에 도전장을 내민 모습이다. 1일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 메타는 내부 프로젝트인 '메타 컴퓨트'를 통해 AI 컴퓨팅 파워와 AI 모델을 판매하는 클라우드 사업을 준비 중인 것으로 알려졌다. 회사는 자체 데이터센터에서 운영하는 AI 모델 접근 권한을 제공하는 동시에 남는 연산 자원을 외부 고객에게 임대하는 방안을 검토하고 있다. 메타가 구상하는 사업 모델은 크게 두 가지다. 먼저 자체 AI 모델인 '뮤즈 스파크' 등을 메타 인프라에서 운영하고 개발자들이 API를 통해 사용할 수 있도록 하는 방식이다. 이는 AWS의 '베드록'과 유사한 형태의 AI 플랫폼 서비스(PaaS) 모델이다. 또 코어위브와 같은 네오클라우드 기업처럼 그래픽처리장치(GPU) 등 순수 AI 연산 자원 자체를 임대하는 서비스형 인프라(IaaS) 사업도 추진할 것으로 전해졌다. 메타 컴퓨트 사업은 산토시 자나르단 메타 인프라 총괄과 대니얼 그로스 메타 슈퍼인텔리전스 랩스(MSL) AI 리더, 디나 파월 매코믹 메타 사장 등이 주도하는 것으로 알려졌다. 이번 움직임은 투자자들이 꾸준히 제기해온 AI 투자 대비 수익성 우려를 완화하려는 전략으로도 풀이된다. 회사는 올해 AI 인프라 중심의 자본지출을 최대 1450억 달러(약 225조원)까지 확대할 것으로 예상된다. 클라우드 사업이 본격화되면 대규모 설비 투자에 대한 회수 기반을 마련할 수 있다는 평가가 나온다. 메타의 클라우드 진출은 기존 업계에도 변화를 가져올 것으로 예상된다. AWS와 MS 애저, 구글 클라우드가 장악해온 시장에 새로운 대형 사업자가 등장하는 데다, 메타가 직접 AI 컴퓨팅을 공급할 경우 코어위브와 네비우스 등 GPU 임대 중심 네오클라우드 업체들과도 경쟁이 불가피할 전망이다. 일론 머스크가 이끄는 AI 기업 xAI 역시 최근 데이터센터 연산 자원을 외부에 임대하는 사업을 추진하는 등 초대형 AI 인프라를 활용한 새로운 수익 모델이 확산되는 모습이다. 메타가 새로운 수익원을 확보할 것이라는 기대감에 이날 뉴욕증시에서 메타 주가는 8.81% 오른 612.91달러로 마감했다. 반면 코어위브와 네비우스는 두 자릿수 하락했고 AI 컴퓨팅 공급 과잉 우려가 확산되면서 필라델피아 반도체지수도 6.27% 급락하는 등 반도체주 전반에 차익실현 매물이 쏟아졌다. 앞서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 5월 실적 발표에서 남는 AI 컴퓨팅 자원의 외부 판매 가능성을 언급한 바 있다. 당시 그는 "외부 기업들이 API 서비스 구축이나 컴퓨팅 구매를 거의 매주 문의하고 있다"며 "인프라 자원이 과잉 투자 상태라고 판단되는 시점이 오면 외부 판매도 충분히 가능한 선택지"라고 밝혔다.

2026.07.02 09:26한정호 기자

NHN클라우드·두레이, DB증권 AX 이끈다…금융 특화 인프라 지원

NHN클라우드와 NHN두레이가 DB증권이 전사 디지털 워크플레이스 구축에 나선다. 금융권 보안 요구사항을 충족하는 전용 클라우드 인프라와 생성형 인공지능(AI) 협업 플랫폼을 결합해 업무 혁신을 가속화하고 디지털 전환(DX) 경쟁력을 강화한다는 목표다. NHN클라우드와 NHN두레이, DB증권은 디지털 워크플레이스 구축을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 30일 밝혔다. 협약식에는 곽봉석 DB증권 대표와 나홍석 NHN클라우드 전무, 백창열 NHN두레이 대표 등 주요 경영진이 참석해 AI 기반 업무 혁신과 차세대 업무 환경 구축 방안을 논의했다. 이번 협약에 따라 DB증권은 메일·메신저·프로젝트·전자결재·근무관리 등을 통합 제공하는 올인원 AI 협업 플랫폼 '두레이(Dooray!)'를 전사 도입할 계획이다. 구축 사업은 올 하반기 착수해 연내 오픈을 목표로 추진되며 두레이와 전사 AI 서비스를 기반으로 효율적이고 유연한 업무 환경을 구현할 계획이다. 구독형 AI 서비스인 '두레이 AI'도 함께 적용된다. 두레이 AI는 메일·메신저·위키 등 협업 기능에 AI를 결합한 서비스로, 챗GPT·제미나이·클로드 등 다양한 거대언어모델(LLM)을 지원해 고객사 보안 정책과 업무 환경에 맞는 AI 활용 환경을 제공한다. 특히 이번 프로젝트에는 엄격한 금융권 보안과 규제 요구사항을 충족하기 위해 고객사 전용 환경을 제공하는 전용 인프라 분리 서비스가 적용된다. NHN클라우드는 금융 보안 가이드라인을 준수하면서도 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 유연성과 확장성을 함께 제공해 금융권에 최적화된 업무 환경을 구현한다는 방침이다. 두레이는 2020년 클라우드 보안인증(CSAP) SaaS 인증을 획득한 이후 공공시장에 진출해 현재 4000여 개 민간 기업·기관과 150여 개 공공기관을 고객으로 확보했다. 또 금융위원회 혁신금융서비스 지정과 금융보안원의 CSP 안전성 평가 및 SaaS 제공자 평가를 모두 통과하며 금융권 도입에 필요한 보안 검증도 완료했다. NHN은 이번 DB증권 사례를 계기로 금융권 SaaS 시장 공략을 확대할 계획이다. 3사는 이번 협력을 계기로 디지털 워크플레이스 구축을 넘어 중장기 DX 전략 수립과 AI 기반 업무 혁신 체계 구축, 클라우드 기반 업무 환경 고도화, 디지털 역량 내재화, 신규 클라우드·DX 비즈니스 모델 발굴 등으로 협력 범위를 확대해 나갈 예정이다. DB증권 관계자는 "DX는 금융사의 지속 가능한 성장과 미래 경쟁력 확보를 위한 핵심 과제"라며 "NHN의 선진적인 클라우드 인프라와 협업 플랫폼, AI 역량을 바탕으로 한층 더 효율적이고 스마트한 업무 환경을 구축해 나갈 것"이라고 말했다. NHN클라우드 관계자는 "이번 사업은 전용 인프라와 협업툴을 함께 제공해 까다로운 금융권 보안 요구사항과 유연한 SaaS 활용 니즈를 동시에 충족하는 통합 서비스"라며 "앞으로도 금융사들이 규제와 보안에 철저히 대응하면서도 클라우드와 SaaS의 강점을 100% 누릴 수 있는 표준 서비스를 지속적으로 마련해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.30 10:27한정호 기자

AI 데이터센터 국가전략사업화 시동…인프라 생태계 전방위 육성

인공지능(AI) 경쟁이 반도체를 넘어 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 확대되는 가운데, 정부가 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 전면 육성하겠다는 청사진을 내놨다. 대규모 데이터센터를 짓는 데 그치지 않고 클라우드와 AI 반도체, 전력·냉각 솔루션까지 아우르는 산업 생태계를 구축해 AI 인프라를 새로운 성장동력으로 키우겠다는 전략이다. 업계는 정책 방향에 공감하면서도 특별법 시행과 전력·입지 지원, 후속 제도의 신속한 이행이 성패를 가를 것이라는 입장을 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "AIDC는 AI를 뛰게 하는 심장이자 대한민국 AI 경쟁력을 결정할 핵심 인프라"라며 "정부와 민간이 함께 세계 최고 수준의 AIDC 생태계를 구축해 AI 기본사회를 앞당기겠다"고 말했다. SK·GS·네이버와 기가와트급 AIDC 구축 이날 정부는 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC 구축을 목표로 제시했다. 1단계에선 SK·GS·네이버와 협력해 8.4GW 규모 시설을 구축하고 이후 SK 중심으로 15GW까지 확대하는 2단계 사업을 추진해 누적 투자 규모를 1000조원 이상으로 끌어올릴 계획이다. 정부 계획에 따르면 SK는 울산을 비롯한 권역별 거점에 총 5GW 규모 AIDC를 구축하고 GS는 동해 지역에 2.4GW 규모 시설을 조성한다. 네이버는 세종과 추가 입지에 총 1GW 규모 AIDC를 건설한다. 3개 기업 투자 규모만 약 550조원에 달한다. 정부는 AIDC를 수도권에 집중하는 기존 방식에서 벗어나 울산·동해·세종 등 지역 거점으로 분산하는 전략도 함께 추진할 방침이다. 데이터센터를 지역 성장 거점으로 활용해 전력망과 산업 생태계를 동시에 육성하고 지역 균형발전 효과도 노린다는 구상이다. 배 부총리는 "수도권 중심에서 벗어나 권역별 AIDC를 구축해 지역 경제 활성화와 AI 산업 경쟁력을 함께 확보하겠다"며 "AIDC는 직접적인 경제효과뿐 아니라 대규모 투자와 일자리 창출, 솔루션 기업 성장까지 이끌 핵심 산업이 될 것"이라고 전망했다. 데이터센터 넘어 클라우드·AI 반도체 생태계 육성 정부는 AIDC를 중심으로 국산 AI 반도체(NPU), 클라우드 플랫폼, 전력·냉각 솔루션, AI 개발도구 등 전후방 산업을 함께 육성해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 목표다. 초대형 테스트베드를 갖춘 AIDC 클러스터를 조성하고 솔루션 기업과 수요기업 간 공동 실증도 추진한다. 특히 최근 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 만큼 국산 NPU와 클라우드 기술 확보가 향후 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. 이를 위해 AIDC를 국내 솔루션의 실증 공간이자 해외 진출 거점으로 활용하는 방안도 내세웠다. 이같은 전략은 지난달 국회를 통과한 AIDC 특별법과도 맞물린다. 특별법은 인허가 일괄처리와 타임아웃제, 비수도권 전력계통영향평가 특례, 시설 설치 기준 완화 등을 담고 있으며 최근 과기정통부는 하위법령 마련 작업에도 착수했다. 업계에선 그동안 AIDC 투자 걸림돌이었던 규제를 상당 부분 해소할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 정부는 앞으로 특별법 시행과 함께 AIDC 특화 클러스터 지정, 지역 혁신거점 조성, 세제 지원, 인력 양성 등 후속 정책도 단계적으로 추진할 방침이다. AIDC를 개별 민간 시설이 아닌 국가 AI 산업 기반으로 육성하겠다는 계획이다. "이제 중요한 것은 실행력" 산업계는 이번 발표가 AI 인프라 경쟁력을 높일 수 있는 정책 방향이라는 데 환영 의사를 밝혔다. ICT대연합은 성명을 통해 AIDC를 국산 AI 반도체와 전력·냉각 솔루션, 클라우드 기술을 연계한 수출 산업으로 발전시키겠다는 방향이 시의적절하다고 평가했다. 다만 메가 프로젝트 성공을 위해선 실행 속도와 산업 생태계 협력이 중요하다고 짚었다. 소프트웨어단체협의회(소단협)도 정부가 AI 고속도로 구축과 지역 데이터센터 확산, 권역별 AI 혁신거점 조성을 중심으로 메가 프로젝트 추진 방향을 제시한 것을 환영한다고 전했다. 그러면서 물리적 인프라 확충을 넘어 중소기업과 스타트업도 지역 AI 생태계 구축 과정에 실질적으로 참여할 수 있는 정부 지원이 필요하다고 제언했다. 클라우드 업계 관계자는 "이번 발표는 이전과 달리 데이터센터를 전력 소비 시설이 아니라 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 전략 인프라로 공식화한 것"이라며 "이제는 특별법 시행과 전력 공급, 인허가, 클라우드 경쟁력 강화 등 후속 정책이 속도감 있게 추진되는 것이 중요하다"고 밝혔다. 배 부총리는 "AIDC를 기반으로 토큰 이코노미를 만들고 국민 누구나 AI를 활용하는 AI 기본사회를 가장 먼저 실현하겠다"며 "정부와 민간이 함께 세계 최고 수준의 AI 인프라를 구축해 대한민국을 아시아태평양 AI 허브로 만들겠다"고 강조했다.

2026.06.30 09:59한정호 기자

호주 AI 유니콘 퍼머스, 엔비디아와 인도네시아 AI 데이터센터 구축

호주 인공지능(AI) 인프라 스타트업 퍼머스가 엔비디아와 손잡고 인도네시아에 첫 AI 데이터센터를 구축한다. 비트코인 채굴 기업에서 AI 인프라 기업으로 전환한 가운데, 이번 프로젝트로 아시아태평양 지역 AI 데이터센터 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 28일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 퍼머스는 싱가포르 데이터센터 기업 데이원과 함께 인도네시아 바탐섬에 360메가와트(MW) 규모 '엔비디아 DSX AI 팩토리' 캠퍼스를 구축한다. 이번 사업은 양사가 체결한 8년간의 전략적 파트너십 중 첫 프로젝트다. 바탐은 싱가포르와 인접한 지역으로, 동남아 AI 인프라 거점으로 주목받고 있다. 데이터센터는 현재 데이원이 건설 중이며 내년 1분기에 가동할 예정이다. 퍼머스는 이번 협력을 통해 엔비디아 AI 인프라를 고객에게 공식적으로 공급할 수 있는 파트너 권리를 확보했다. 수익 공유와 신용 지원 계약에 따라 2027~2028년 최대 17만 개의 엔비디아 AI 가속기 칩을 활용할 수 있게 된다. 회사는 엔비디아와 장기 파트너십을 통해 첫 6년 동안 250억~300억 달러(약 38조~46조원) 규모 공급 계약을 확보할 것으로 보고 있다. AI 인프라 수요 증가를 바탕으로 안정적인 매출 기반을 마련한다는 구상이다. 이번 계약은 퍼머스가 기업공개(IPO) 추진을 앞둔 시점에 이뤄졌다는 점에서도 주목된다. 퍼머스는 지난 4월 코아튜 매니지먼트가 주도하고 엔비디아가 참여한 투자 라운드에서 기업가치 55억 달러(약 8조 4584억원)를 인정받았다. 퍼머스는 프로젝트 성격도 기존 사업과 차별화했다. 호주에서 추진 중인 데이터센터는 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글클라우드 등 초대형 클라우드 기업을 겨냥한 반면, 이번 바탐 지역 시설은 AI 스타트업과 AI 서비스 기업 등 여러 고객이 함께 사용하는 형태로 운영한다. 퍼머스는 AI 인프라 시장 성장의 대표적인 수혜 기업으로 꼽힌다. 2019년 호주에서 비트코인 채굴업체로 창립했으나 AI 데이터센터로 사업을 전환하며 빠르게 성장했다. 지속적으로 호주와 싱가포르 중심 대규모 데이터센터 개발 프로젝트를 진행 중이다. 지난해에는 CDC 데이터센터스와 협력해 2028년까지 호주 전역에 최대 1.6기가와트(GW) 규모 엔비디아 기반 데이터센터를 구축하는 계약도 체결했다. 이 사업에선 글로벌 대기업을 고객으로 확보한 것으로 알려졌다. 최근 AI 반도체 수요 둔화 우려로 관련 기업들의 주가 변동성이 커지고 있는 가운데, 퍼머스는 실제 고객 수요를 기반으로 사업을 확대한다는 입장이다. 팀 로젠필드 퍼머스 최고경영자(CEO)는 "우리는 고객들에게서 확인되는 수요와 실제 체결하고 있는 AI 인프라 계약을 바탕으로 사업을 키우고 있다"며 "현재도 자금과 투자 여력은 매우 탄탄한 상태"라고 밝혔다.

2026.06.29 10:37한정호 기자

KT클라우드, 자체 플랫폼 앞세워 공공 AI 인프라 '승부수'

KT클라우드가 자체 개발한 차세대 플랫폼을 기반으로 공공 클라우드 서비스에 박차를 가한다. 공공기관이 안정적으로 클라우드와 인공지능(AI)을 활용할 수 있는 인프라를 제공하는 동시에 검증된 플랫폼을 민간 시장까지 확대 적용해 경쟁력을 강화한다는 목표다. KT클라우드는 자체 개발한 차세대 클라우드 플랫폼 'KT클라우드 플랫폼'을 적용한 공공 클라우드 구축을 완료하고 공공기관 대상 서비스를 시작한다고 29일 밝혔다. 최근 공공부문은 AI 활용 확대와 클라우드 네이티브 전환이 본격화되면서 서비스 연속성과 재해복구(DR), 고가용성을 동시에 확보할 수 있는 인프라 수요가 커지고 있다. 이에 운영 효율성과 확장성을 높이면서도 특정 기술에 종속되지 않는 개방형 플랫폼 구축이 핵심 과제로 떠오르고 있다. KT클라우드 플랫폼은 클라우드 표준 기술인 쿠버네티스 기반 오픈스택 아키텍처를 적용해 가상머신(VM)과 컨테이너를 하나의 환경에서 통합 운영할 수 있도록 설계됐다. 단일 관리 화면에서 클라우드 자원과 보안 정책을 일관되게 관리할 수 있으며 오픈소스 기반 구조를 적용해 다양한 클라우드 환경과 유연한 연동도 지원한다. 회사 측에 따르면 이번 구축으로 공공기관은 서울과 경북을 연결하는 원거리 멀티 리전과 용산·목동 기반 근거리 멀티 가용영역(AZ)을 순차적으로 활용할 수 있게 된다. 특정 데이터센터나 시스템에 장애가 발생해도 다른 리전과 AZ를 통해 서비스를 지속 운영할 수 있어 국가·공공기관이 요구하는 DR과 고가용성 요건에 대응할 수 있다는 설명이다. 생성형 AI 인프라도 함께 제공한다. 공공기관이 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 환경에서 AI 학습과 추론 자원을 필요에 따라 유연하게 확장하며 생성형 AI를 비롯한 다양한 AI 서비스를 개발·운영할 수 있도록 돕는다. KT클라우드는 이번 공공 클라우드 구축 경험을 바탕으로 플랫폼 기반 서비스를 민간 시장으로 확대할 계획이다. 공공 환경에서 검증한 기술력과 운영 경험을 토대로 기업 고객 대상 서비스를 순차적으로 선보이며 다양한 산업의 클라우드 전환과 AI 활용을 지원한다는 방침이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "KT클라우드 플랫폼 기반 공공 클라우드 구축은 자체 기술을 바탕으로 공공 클라우드 인프라의 안정성과 확장성을 높인 의미 있는 성과"라며 "공공기관의 안정적인 클라우드 전환과 AI 활용을 지원하고 이를 바탕으로 민간 시장까지 플랫폼 적용을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.06.29 09:38한정호 기자

오픈AI·앤트로픽·MS와 함께…젠스파크, 'AI 워크스페이스' 생태계 키운다

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 미국 인공지능(AI) 스타트업 젠스파크가 오픈AI, 앤트로픽, 마이크로소프트(MS)와의 협력을 앞세워 'AI 워크스페이스' 생태계 확장에 나선다. 프론티어 AI 모델과 클라우드 인프라, 기업용 업무 플랫폼을 결합해 지식 노동자를 위한 AI 에이전트 활용 범위를 넓힌다는 전략이다. 젠스파크는 26일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 오픈AI·앤트로픽·MS와의 기술 파트너십 현황과 엔터프라이즈 AI 워크스페이스 확장 전략을 발표했다. 2023년 12월 설립한 젠스파크는 특정 AI 모델을 직접 개발하기보다 주요 AI 기업의 모델과 인프라를 업무 목적에 맞게 조합하는 전략을 택하고 있다. 사용자가 어떤 모델을 써야 할지 직접 고르지 않아도 문서 작성, 자료 조사, 발표자료 제작, 실시간 통화, 에이전트 자동화 등 업무별로 적합한 AI를 제공하는 플랫폼 방식이다. 오픈AI 모델, 젠스파크 경험으로 오픈AI와 젠스파크의 협력은 약 1년 반 전부터 시작됐다. 마크 마나라 오픈AI 스타트업 총괄은 젠스파크가 초기부터 오픈AI 모델을 실제 제품에 적용하며 모델 개선에 필요한 피드백을 제공해왔다고 설명했다. 마나라 총괄은 "젠스파크처럼 실제 사용자가 있는 애플리케이션 기업과 일하는 것은 벤치마크 성능을 높이는 것과 다르다"며 "모델이 제품 안에서 어떻게 동작하는지, 어떤 부분이 충분하지 않은지에 대한 피드백이 연구 방향을 정하는 데 도움이 된다"고 말했다. 양사는 실시간 API, 음성 기반 인터페이스, 슈퍼 에이전트, 이미지 생성, 프레젠테이션 제작 등 다양한 영역에서 협업 중이다. 젠스파크는 오픈AI의 실시간 음성 모델을 활용해 사용자가 AI 에이전트와 대화하며 업무를 지시할 수 있는 기능을 구현했다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "우리는 오픈AI의 프론티어 모델을 지식 노동자가 쉽게 사용할 수 있는 제품 경험으로 바꾸는 데 집중해왔다"며 "실시간 API와 이미지 생성 모델은 우리 제품의 새로운 사용 시나리오를 열어줬다"고 밝혔다. 마나라 총괄은 오픈AI가 앞으로도 스타트업과 개발자, 기업이 모델 위에서 다양한 애플리케이션을 만들 수 있도록 플랫폼 역할을 강화하겠다고 강조했다. 그는 "오픈AI는 플랫폼이 되고자 한다"며 "좋은 모델을 만들고 고객과 스타트업의 피드백을 반영해 더 나은 사용자 경험을 만들 수 있도록 지원하는 것이 우리의 역할"이라고 설명했다. 앤트로픽과 AI 에이전트 함께 키운다 앤트로픽과의 협력은 젠스파크의 슈퍼 에이전트와 내부 개발 생산성 향상에 초점이 맞춰져 있다. 대니 스타인 앤트로픽 AI 네이티브 전략 GTM 담당은 젠스파크를 앤트로픽의 핵심 AI 네이티브 파트너 가운데 하나로 소개했다. 스타인 담당은 "젠스파크는 AI 이전에는 존재하기 어려웠던 AI 네이티브 기업의 대표 사례"라며 "모델이 현재 수준의 지능에 도달했기 때문에 이런 기업이 나올 수 있었다"고 말했다. 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 앤트로픽과의 협력이 단순한 API 사용 관계가 아니라고 짚었다. 그는 모델 방향성, 초기 모델 테스트, 연구 기반 협업, 제품 적용 방식 등을 놓고 앤트로픽과 긴밀히 소통하고 있다고 설명했다. 그는 "앤트로픽과는 모델 방향성과 초기 테스트 단계부터 매우 깊게 협력하고 있다"며 "우리는 모델의 능력을 제품 안에서 최대한 잘 활용하기 위해 함께 실험하고 피드백을 주고받고 있다"고 덧붙였다. 젠스파크는 앤트로픽의 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 내부 개발 과정에도 적극 활용 중이다. 케이 CTO는 AI 기반 코드 생성과 리뷰, 테스트 자동화를 통해 소규모 엔지니어 조직으로도 빠르게 기능을 출시할 수 있게 됐다고 밝혔다. 스타인 담당은 "가장 혁신적인 AI 기업들은 내부 업무에 AI를 먼저 적용하고 그 경험을 다시 고객용 제품으로 확장한다"며 "젠스파크는 이런 내부 활용과 외부 제품화의 선순환을 잘 보여주는 사례"라고 강조했다. MS와 한국·일본 엔터프라이즈 AI 시장 공략 MS와의 협력은 인프라와 제품 통합, 시장 확대를 아우른다. 젠스파크는 창업 초기부터 MS 팀즈를 내부 협업 도구로 사용하고 제품 인프라도 MS 애저 클라우드 위에 구축해왔다. 마얀크 와드화 MS 아세안 사장은 양사 협력을 제품 통합, 고투마켓, 고객 참여 등 세 축으로 설명했다. MS 365와 엑셀, 파워포인트 등 업무 도구 안에서 젠스파크의 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 동시에 한국과 일본 등 핵심 시장에서 공동으로 기업 고객을 공략한다는 구상이다. 와드화 사장은 "젠스파크는 단순히 프레젠테이션을 만드는 단계에서 복잡한 워크플로를 AI 에이전트로 처리하는 단계로 이동하고 있다"며 "MS는 신뢰할 수 있는 클라우드와 보안, 거버넌스, 협업 도구를 제공해 기업이 AI를 실험 단계에서 실제 확산 단계로 옮길 수 있도록 돕고 있다"고 말했다. 젠스파크는 MS의 주요 고객 브리핑 공간인 이그제큐티브 브리핑 센터(EBC)에도 소개되고 있다. 에릭 CEO는 MS EBC에 젠스파크 부스가 마련돼 있으며 코파일럿 조직과도 제품 통합 방안을 논의하고 있다고 설명했다. 그는 "MS는 제품 회사이자 플랫폼 회사, 인프라 회사"라며 "기업 고객이 데이터 저장 위치를 물을 때 MS 애저 기반이라고 설명할 수 있다는 점은 우리가 신뢰를 얻는 데 중요한 요소"라고 말했다. 젠스파크는 향후 오픈AI·앤트로픽·MS와의 협력을 바탕으로 한국과 일본 등 아시아 엔터프라이즈 시장 공략도 강화할 계획이다. 프론티어 모델과 안전한 클라우드 인프라, 업무 애플리케이션을 결합해 기업이 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 와드화 사장은 "한국과 일본은 가장 흥미로운 AI 시장 가운데 두 곳"이라며 "젠스파크와 MS가 함께 엔터프라이즈 플랫폼을 제공하면 기업들이 AI를 실험에서 실제 업무 확산 단계로 더 빠르게 옮길 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.06.28 15:01한정호 기자

NHN클라우드, AI 인프라 '글로벌 톱20' 진입…"국내 최고 성능"

NHN클라우드가 글로벌 슈퍼컴퓨터 생태계에서 인공지능(AI) 인프라 역량을 인정받았다. NHN클라우드는 AI 인프라 브랜드 'NHN 팩토리X'의 그래픽처리장치(GPU) 클러스터가 최근 공개된 '글로벌 슈퍼컴퓨터 톱500'에서 국내 가장 높은 순위로 이름을 올렸다고 26일 밝혔다. 글로벌 슈퍼컴퓨터 톱500은 전 세계 슈퍼컴퓨터의 연산 성능을 측정해 순위를 발표하는 대표 성능 평가 지표다. 고성능컴퓨팅(HPC) 분야 연구기관과 전문가들이 매년 6월과 11월 최신 순위를 공개하며 글로벌 AI·과학기술 인프라 경쟁력을 가늠하는 기준으로 활용된다. NHN클라우드의 B200 GPU 4080장으로 구축한 'NIPA-CL1'은 글로벌 20위이자 국내 1위를 기록했고 B200 GPU 2040장 기반 'NIPA-CL2'는 글로벌 40위이자 국내 4위에 올랐다. 이번 GPU 클러스터는 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업을 통해 확보한 엔비디아 B200 GPU 7656장을 기반으로 구축됐다. NHN클라우드는 4080장 규모의 NIPA-CL1과 2040장 규모의 NIPA-CL2를 구축하며 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 가운데 2대를 운영한다. NIPA-CL1은 실제 측정 최고 성능(Rmax) 기준 137.4페타플롭스(FLOPS)를 기록했다. NIPA-CL2는 68.42FLOPS를 달성했다. NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 GPU 클러스터링 효율을 높였다. 인피니밴드 기반 초고속 네트워크와 AI 전용 데이터센터 기술을 적용했다. AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에는 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경을 지원하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. 이를 통해 기존 공랭식 대비 인프라 안정성을 높인 것으로 전해졌다. NHN클라우드는 이번 성과가 국내 AI 인프라가 글로벌 수준에 도달했음을 보여주는 사례라고 평했다. 또 정부 AI 컴퓨팅 자원 확충 정책 성과로 해외 의존도 높던 대규모 AI 연산 인프라를 국내에서 공급할 기반을 마련했다고 강조했다. NHN클라우드는 GPU 클러스터 최적화와 수랭식 데이터센터 설계 경험을 담은 'NHN 팩토리X 기술 백서'도 공개했다. 백서에는 AI 전용 데이터센터 구조 GPU 클러스터 구성 고속 네트워크 인터커넥트 D2C(Direct-to-Chip) 수랭식 인프라 GPUaaS 플랫폼 운영 구조 엑사스케일 클러스터 구축 사례 등이 포함됐다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "우리가 국가 AI 인프라 확보 사업 최전선에서 활약하고 있다는 것을 증명했다"며 "뛰어난 GPU 클러스터 구축 역량을 통해 명실상부한 국내 1위 AI 인프라 운영 기업으로 우뚝 섰음을 의미한다"고 밝혔다.

2026.06.26 15:59김미정 기자

[영상] "AI 실수도 기업 책임"…생성형 AI 시대, 리스크 관리가 생존 전략

생성형 인공지능(AI)이 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 새로운 과제가 떠오르고 있다. AI가 생산성을 높이고 업무 혁신을 이끄는 동시에 잘못된 답변과 보안 문제, 예기치 못한 오작동이 기업 리스크로 직결되고 있기 때문이다. 특히 AI가 고객과 직접 소통하는 서비스 영역으로 확대되면서 기업은 단순히 모델 성능을 높이는 것을 넘어 AI가 어떤 답변을 내놓고 어떤 행동을 수행하는지까지 관리해야 하는 상황에 직면했다. 생성형 AI 도입이 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 이동하면서 'LLM 옵저버빌리티(Observability)'가 새로운 기업 IT 과제로 부상하고 있다. 고지훈 와탭랩스 애플리케이션 팀 리드와 신민철 애플리케이션 팀 개발자는 26일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 생성형 AI 시대 기업이 마주할 변화와 이에 대응하기 위한 LLM 옵저버빌리티의 중요성을 강조했다. 고 팀장은 "AI가 제공한 답변이라도 결국 고객은 기업이 제공한 공식 정보로 받아들인다"며 "AI 서비스 운영 단계에서는 응답 품질과 신뢰성을 지속적으로 관리하는 체계가 필수"라고 말했다. AI 실수, 이제는 기업이 책임져야 고 팀장은 주요 사례로 캐나다 항공사 에어캐나다를 소개했다. 한 고객이 챗봇에 할인 혜택 적용 가능 여부를 문의하자 에어캐나다의 챗봇은 실제 존재하지 않는 할인 상품을 안내했다. 고객은 이를 믿고 항공권을 구매한 뒤 할인을 요구했지만 에어캐나다가 이를 거부하면서 법적 분쟁으로 이어졌다. 캐나다 법원은 'AI가 응답한 내용이라도 게시된 정보에 대한 책임은 기업에 있다'고 판단했다. 이에 에어캐나다는 패소했고 금전적 보상은 물론 기업 신뢰도에도 타격을 입었다. 신 개발자는 "AI 챗봇의 답변이 기업의 공식 입장으로 간주되는 사례가 실제로 빈번하게 발생하고 있다"며 "잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다"고 설명했다. 고 팀장은 "작년까지는 많은 기업이 AI를 시범 적용하는 수준에 머물렀지만 올해부터는 금융, 공공, 엔터프라이즈를 중심으로 실제 서비스에 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있다"며 "응답 품질을 관측할 체계 없이 서비스를 출시하는 기업도 적지 않다"고 지적했다. "지표는 정상인데 고객은 불만"…AI 시대 등장한 새로운 장애 문제는 기존 모니터링으로는 AI 응답 오류를 감지할 수 없다는 점이다. 서버·네트워크 지표가 정상이어도 AI가 잘못된 답변을 내보내면 알 방법이 없다. 고 팀장은 "CPU·메모리는 정상인데 고객 불만이 폭증하는 새로운 유형의 문제가 생긴다"며 "기존 인프라 모니터링만으로는 응답 품질 이상을 잡아낼 수 없다"고 말했다. 보안 위협도 새로운 형태로 진화했다. AI 에이전트가 코드 실행·시스템 제어까지 수행하게 되면서 악의적 입력으로 AI가 의도치 않은 동작을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격이 현실화됐다. 와탭랩스 내부에서도 악의적 입력 없이 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC 폴더가 통째로 삭제되는 사고를 경험했다. AI 보안 위협 역시 새로운 변수로 떠오르고 있다. 신 개발자는 "과거 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 수준이었지만 이제는 함수 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어까지 가능한 에이전트 형태로 발전하고 있다"며 "프롬프트 입력 하나가 실제 시스템 동작으로 연결될 수 있다"고 설명했다. 대표적인 위협은 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)'이다. 이는 특정 입력을 통해 AI가 의도하지 않은 행동을 수행하도록 유도하는 공격 방식이다. 특히 AI가 다양한 시스템과 연결될수록 피해 범위도 커질 수 있다. 와탭랩스 역시 내부 실험 과정에서 예상치 못한 사례를 경험했다. 오케스트레이션 기반 AI 개발 환경을 테스트하던 중 악의적 입력이 없었음에도 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC의 특정 폴더를 삭제하는 사고가 발생한 것이다. 신 개발자는 "중요한 것은 사용자가 공격 의도를 갖지 않았더라도 AI가 예기치 않은 행동을 할 수 있다는 점"이라며 "AI가 어떤 과정을 거쳐 해당 결정을 내렸는지 추적하고 통제할 수 있어야 한다"고 말했다. GPU 다음은 LLM 운영…기업 AI 운영 경쟁 본격화 와탭랩스는 이러한 문제에 대응하기 위해 LLM 옵저버빌리티 솔루션을 선보인다. GPU 자원 사용량부터 애플리케이션 성능, AI 응답 품질까지 전체 흐름을 연계 분석해 서비스 운영 환경에서 발생하는 오류와 장애를 통합 관리한다. 주요 감시 항목은 ▲AI 답변 적합성·정확성 ▲할루시네이션(없는 정보를 만들어내는 AI 환각 현상) ▲프롬프트 인젝션 공격 ▲개인정보 포함 여부 ▲불필요한 응답 우회 경로 ▲토큰·GPU 리소스 효율 등이다. 특히 보안상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없어 GPU를 직접 구축해 모델을 운영하는 국내 금융·공공기관에 적합하게 구현됐다. 자체 GPU로 모델을 운영하는 환경에서는 AI 응답에 쓰이는 토큰이 GPU 자원과 직결되기 때문에, 응답 경로를 최적화하면 처리 성능과 비용 효율을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 신 개발자는 "AI 서비스를 운영하는 기업이라면 응답 품질부터 보안 위협까지 한 플랫폼에서 감시할 수 있는 체계를 갖춰야 한다"며 "단순히 있으면 좋은 도구가 아니라 서비스 신뢰도를 지키는 핵심 인프라"라고 강조했다. 고지훈 팀장은 AI 시대 운영자의 역할 변화도 예고했다. 그는 "앞으로 운영자는 데이터를 직접 분석하는 사람이 아니라, AI가 안전하게 작동할 수 있는 가드레일을 설계하는 사람이 될 것"이라며 "인프라·애플리케이션·AI 모델을 통합 관측하는 체계가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 10:40남혁우 기자

"AI 도입 늦으면 뒤처진다…한국 기업, 지금 시작해야"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 기업 도입 단계로 옮겨가면서 한국·일본 기업들도 AI 활용을 더 이상 미룰 수 없다는 진단이 나왔다. 실리콘밸리 투자자와 AI 인프라 기업들은 AI 경쟁력이 뛰어난 모델보다 빠른 도입과 현장 적용에서 갈릴 것이라며 지금부터 AI 활용 경험을 축적해야 한다고 입을 모았다. 밥 고엘 NTTVC 공동창업자는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 젠스파크 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "AI가 완벽해질 때까지 기다린다면 경쟁에서 너무 늦을 수 있다"며 "한국과 일본 기업들도 지금 AI를 실제 업무에 적용하기 시작해야 한다"고 강조했다. 이날 행사에는 고엘 공동창업자를 비롯해 줄리 최 세레브라스 최고마케팅책임자(CMO), 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)가 참석해 AI 도입과 인프라, 엔터프라이즈 시장 전망을 논의했다. 고엘 공동창업자는 현재 AI 시장이 인터넷 등장 당시보다 더 큰 변곡점에 놓여 있다고 평가했다. 불과 2년 전만 해도 AI가 검색이나 문서 작성 도구 수준으로 여겨졌지만 이제는 제조·재무·법무·영업 등 기업의 거의 모든 업무가 AI 중심으로 재설계되고 있다는 설명이다. 그는 "오늘날 기업들은 모든 업무를 AI와 함께 다시 생각하고 있다"며 "분기나 연 단위 제품 계획을 세우던 시대는 끝났고 이제는 매주 새로운 기능과 서비스를 내놓는 속도가 경쟁력이 됐다"고 말했다. 줄리 최 CMO는 AI 인프라 역시 학습보다 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그러면서 세레브라스가 제작하는 추론용 AI 반도체를 소개했다. 이 회사는 웨이퍼 한 장 전체를 거대한 단일 AI 칩으로 만드는 기술로 주목받으며 지난달 나스닥에 상장했다. 그는 "이제 데이터센터와 컴퓨팅 구조는 AI 모델을 더 빠르게 서비스하기 위한 방향으로 바뀌고 있다"며 "인프라의 역할은 애플리케이션 개발 속도를 높여 더 많은 AI 서비스를 만들어내는 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 덕분에 현재 10명이 하는 일이 앞으로는 100명이 하는 수준의 생산성을 낼 수 있을 것"이라며 "AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 최소 10배 이상이 될 것"이라고 전망했다. 아울러 고엘 공동창업자는 AI 스타트업이 기업 시장에서 성공하려면 기술보다 고객과의 접점을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 젠스파크를 사례로 들며 창업진이 고객 의견을 제품에 빠르게 반영하고 있다는 점을 높이 평가했다. 그는 "기술이 아무리 뛰어나도 고객이 없으면 결국 실패한다"며 "젠스파크는 최고경영자(CEO)부터 고객 의견을 직접 듣고 제품에 반영하는 문화를 갖고 있다는 점이 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. NTTVC 역시 실리콘밸리 기술을 일본과 한국 등 아시아 기업으로 연결하는 역할에 집중하고 있다고 소개했다. 고엘 공동창업자는 NTT가 먼저 젠스파크를 내부에서 활용해 사용 사례를 만든 뒤 이를 고객사로 확산시키는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "전략적 투자자는 단순히 자금을 투자하는 데 그치지 않는다"며 "수십 년간 쌓아온 고객 관계를 활용하면 스타트업은 훨씬 빠르게 시장에 진입하고 기업 고객을 확보할 수 있다"고 짚었다. 특히 그는 한국과 일본 기업들에게 AI 도입을 최고경영진만의 과제로 보지 말라고 조언했다. AI 활용 방식은 젊은 직원들이 가장 잘 이해하는 만큼 현업 실무자와 경영진이 함께 도입 전략을 만들어야 한다는 제언이다. 고엘 공동창업자는 "AI는 젊은 세대의 기술"이라며 "30년 경력의 관리자들 이야기만 듣지 말고 현업에서 AI를 가장 많이 활용하는 젊은 직원들에게도 의사결정 권한을 줘야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 5~10년 안에 세계 대기업 직원의 절반은 AI 에이전트 형태로 업무를 수행하게 될 것"이라며 "지금은 AI가 기업 경쟁력을 다시 쓰는 거대한 기회인 만큼 이를 먼저 활용하는 기업이 시장을 주도하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 06:06한정호 기자

오픈베이스 "인프라에서 보안까지"…하이브리드 AI 전략 제시

기업이 실무에 인공지능(AI)를 도입할 때 겪는 인프라 구축과 보안 문제를 한자리에서 해결하는 로드맵이 공개됐다. 오픈베이스(대표 황철이)는 양재 엘타워에서 고객사를 대상으로 '오픈베이스 AI 디스커버리' 세미나를 개최했다고 23일 밝혔다. 이번 세미나는 기업이 AI를 도입할 때 직면하는 인프라 구축과 데이터 보호, 전방위적 보안 문제를 해결하기 위한 로드맵을 공유하고자 마련됐다. 황철이 오픈베이스 대표는 유연한 인프라와 강력한 보안을 기반으로 한 지속 가능한 성장 지향점을 밝혔다. 이어 백기욱 오픈베이스 상무가 기조연설을 맡아 'AI 에브리웨어: 하이브리드 인프라와 보안 통합 전략'을 주제로 핵심 전략을 제시했다. 본 세션에는 브로드컴, 빔, 지스케일러, 일루미오 등 글로벌 파트너사들이 참여해 심도 있는 인사이트를 공유했다. 임관수 브로드컴 전무는 브로드컴의 프라이빗 클라우드 솔루션 'VCF'를 통한 비용 혁신과 효율적인 인프라 구축 방안을 발표했다. 성광일 빔 이사는 AI 시대의 강력한 데이터 백업 및 복구 전략을 소개했다. 김현규 지스케일러 부장은 하이브리드 환경에서 완벽한 제로 트러스트 보안 체계를 완성하는 실무 전략을 전했다. 부성현 일루미오 상무는 마이크로세그멘테이션 통찰력을 통한 실질적인 보안 방안을 공유해 참석자들의 높은 호응을 얻었다. 오픈베이스는 이번 세미나를 기점으로 글로벌 파트너사들과의 협력을 더욱 공고히 한다. 최근 기업이 고심하는 보안 강화 및 랜섬웨어 대응 분야에 맞춰 디지털사업부문의 보안 포트폴리오를 한층 강화할 계획이다. 오픈베이스 관계자는 "온프레미스와 클라우드를 아우르는 통합 인프라 역량을 기반으로 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 복잡성을 해소하겠다"며 "앞으로도 기술적 이정표를 제시하는 디지털 플랫폼 파트너로서 고객들과 함께하겠다"고 말했다.

2026.06.23 08:50남혁우 기자

"AI 도입보다 어려운 건 운영"…락플레이스, '통제형 자율 운영' 해법 제시

인공지능(AI) 확산이 기업 디지털 전환을 가속화하며 생산성을 끌어올리고 있다. 하지만 생성형 AI와 그래픽처리장치(GPU) 인프라, 클라우드 네이티브 기술 도입이 본격화되면서 IT 운영 환경은 갈수록 복잡해지는 추세다. 성능과 비용, 보안, 장애 대응을 아우르는 통합 운영 체계 구축이 새로운 과제로 부상하면서 안정적인 서비스 운영 역량이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르는 모습이다. 22일 락플레이스는 이러한 변화에 대응하기 위해 플랫폼 표준화와 옵저버빌리티, AI옵스(AIOps), 자동화를 결합한 통합 운영 모델 '로드(RO@D)'를 앞세워 통제형 자율 운영 전략을 제시했다. 기업 IT 환경은 디지털 서비스 확대와 데이터 주권, 비용 최적화 요구에 따라 단일 데이터센터 중심 구조에서 하이브리드·멀티 클라우드 환경으로 빠르게 전환되고 있다. 특히 생성형 AI 도입이 본격화되면서 대규모 GPU 자원과 탄력적 확장성이 요구되는 AI 워크로드와 강력한 보안 및 안정성이 요구되는 기존 레거시 업무 시스템이 서로 다른 인프라 환경에서 분산 운영되는 사례가 늘고 있다. 여기에 쿠버네티스 기반 컨테이너 애플리케이션과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 확산까지 더해지면서 IT 운영 조직이 관리해야 할 복잡성은 한층 높아지는 상황이다. 문제는 AI 서비스가 기존 애플리케이션과 다른 운영 특성을 가진다는 점이다. AI 서비스는 GPU 사용량과 거대언어모델(LLM) 호출 횟수, 데이터 처리량, 추론 비용 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하며 실시간 변동성을 만들어낸다. 단순히 서버 가동 여부를 확인하는 수준을 넘어 인프라와 애플리케이션, 데이터 파이프라인, 사용자 경험, 비용 구조까지 하나의 흐름으로 파악해야 하는 이유다. 이를 해결하기 위한 방안으로 다양한 옵저버빌리티 플랫폼이 등장하고 있다. 하지만 업계에서는 가시성 확보만으로는 복잡해진 운영 환경을 관리하는 데 한계가 있다는 지적도 나온다. 장애 발생 시 원인 분석과 조치, 검증 과정은 여전히 운영자의 경험과 수작업에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 락플레이스는 단순 관측을 넘어 지능형 분석과 대응 자동화, 거버넌스까지 운영 전 과정을 하나의 흐름으로 통합하는 클라우드 네이티브 운영 모델 '로드'를 제시했다. 로드는 클라우드 플랫폼과 옵저버빌리티, 자동화를 단일 체계로 통합한 것이 특징이다. 가상머신(VM)과 컨테이너, AI 워크로드를 하나의 인프라 체계에서 관리할 수 있도록 구조화했다. 옵저버빌리티와 AI옵스(AIOps), 런북(Runbook) 자동화를 유기적으로 결합해 실시간 탐지부터 분석, 조치, 검증까지 이어지는 전방위적 운영 프로세스를 제공한다. 락플레이스는 엔터프라이즈 시장에서 검증된 '레드햇 오픈시프트' 기반 플랫폼으로 VM과 컨테이너, AI 워크로드를 일관된 기준으로 다룰 수 있는 토대를 마련했다. 여기에 '다이나트레이스(Dynatrace)' 기반 옵저버빌리티를 더해 서비스 흐름과 의존관계, 사용자 영향도, 인프라 상태를 입체적으로 분석한다. 더불어 운영자 승인과 정책 통제를 포함하는 '휴먼인더루프(Human-in-the-Loop)' 방식 통제형 자율 운영 모델로 안정성을 높였다. 반복 업무는 자동화하되 최종 의사결정과 통제 권한은 운영자가 보유함으로써 엔터프라이즈 환경에 필요한 거버넌스와 감사 가능성을 확보할 수 있도록 돕는다. 회사는 기업의 운영 성숙도에 맞춰 단계적으로 자율 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원할 계획이다. 운영 진단과 플랫폼 표준화를 시작으로 옵저버빌리티 구축, AIOps 기반 원인 분석, 런북(Runbook) 자동화, 거버넌스 고도화 단계로 확장하는 방식이다. 락플레이스 관계자는 "AI 시대에는 단순히 인프라를 구축하는 것보다 복잡한 운영 데이터를 얼마나 빠르게 분석하고 실행 가능한 판단으로 연결하느냐가 중요하다"며 "로드를 통해 기업들이 클라우드 네이티브 환경에서 운영 가시성과 안정성, 효율성을 동시에 확보할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.06.22 11:36남혁우 기자

[AI 고속도로] 같은 GPU, 다른 결과…AI 인프라도 산업별 맞춤형 설계

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 산업별 워크로드 최적화로 이동하고 있다. 로봇과 자율주행, 바이오, AI 에이전트 등 활용 분야가 다양해지면서 같은 GPU라도 데이터 특성과 운영 방식에 따라 필요한 인프라 구조가 달라지고 있다는 분석이 나온다. 21일 업계에 따르면 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한해 로보틱스·제조·모빌리티 분야 AI 활용 가능성을 강조하면서 한국형 피지컬 AI가 화두로 떠올랐다. 다만 업계에선 피지컬 AI 확산이 곧 획일적인 인프라 수요 증가로 이어지지는 않을 것으로 보고 있다. 산업마다 AI 모델을 학습·검증·배포하는 방식이 다르고 GPU 사용 규모와 기간, 배치 환경도 제각각이기 때문이다. 이에 대해 안재만 베슬AI 대표는 "AI 인프라 수요는 더 이상 하나의 덩어리로 움직이지 않는다"며 "GPU를 얼마나 확보하느냐 못지않게 누가·어떻게·어디서 쓰는지에 따라 인프라 설계가 달라지고 있다"고 말했다. 피지컬 AI 확산…LLM과 다른 인프라 필요 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차처럼 현실 공간에서 동작하는 AI를 의미한다. 대규모언어모델(LLM)이 인터넷 기반 텍스트 데이터로 학습하는 것과 달리 물체 파지나 충돌 반응 등 물리 데이터를 필요로 한다. 이에 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하고 실제 데이터와 결합하는 과정이 중요해지고 있다. 인프라 구조 역시 LLM과 차이가 있다. 베슬AI에 따르면 시뮬레이션 데이터 생성부터 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습, 이후 로봇이나 차량의 온보드 컴퓨터에 탑재해 실시간으로 구동하는 과정까지 고려해야 한다. 안 대표는 "스토리지, 네트워크, 데이터 공급 구조까지 함께 설계해야 피지컬 AI 학습 효율을 높일 수 있다"고 밝혔다. 대학은 짧고 기업은 길게…GPU 사용 패턴도 차별화 실제 GPU 활용 방식도 기관 성격에 따라 뚜렷하게 구분된다. 베슬AI가 최근 30일간 자사 플랫폼 '베슬 클라우드' 운영 데이터를 분석한 결과 대학과 연구기관의 평균 동시 사용 GPU 중앙값은 1.8장 수준으로 나타났다. 반면 기업 고객의 경우 46%가 한 번에 8장 이상 GPU를 사용했으며 최대 32장 규모의 멀티노드 환경까지 확장한 사례도 확인됐다. 배치 환경 역시 산업별 특성이 반영된다. 방산과 금융, 바이오, 통신 분야는 민감 데이터를 다루는 만큼 온프레미스나 폐쇄망 환경을 선호해 왔지만 최근에는 보안 인증을 갖춘 클라우드 활용도 함께 검토하는 추세다. 실제 베슬AI 고객사에도 통신과 보험, 의료, 방산 기업이 포함된 것으로 전해졌다. 로봇·에이전트·바이오마다 다른 GPU 전략 베슬AI는 산업별 특성에 맞춰 GPU 기종과 계약 방식, 노드 구성, 배치 환경을 달리 제공하고 있다. A100과 H100은 물론 B200·B300급 GPU까지 지원하며 온디맨드와 단기·장기 약정 방식, 단일 GPU와 멀티노드 클러스터 등을 워크로드에 맞춰 조합하는 구조다. 베슬AI는 각 고객별 맞춤형 AI 인프라를 지원하고 있다. 대표적으로 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델을 개발하는 기업은 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 함께 학습해야 하는 만큼 테라바이트(TB)급 대규모 스토리지와 고성능 GPU를 제공했다. 여러 고객사 프로젝트를 동시 운영할 수 있는 격리된 개발 환경이 중요했던 B2B AI 에이전트 기업에는 학습 환경 추상화 레이어와 클러스터 공유 스토리지를 제공해 다중 워크스페이스 운영을 지원했다. 또 바이오·신약 AI 기업은 보안성이 높은 프라이빗 환경과 클라우드 자원을 유연하게 활용하는 구조를 선호하기에 베슬AI는 글로벌 'SOC 2 Type II' 인증과 초기 도입 부담을 완화한 소규모 시범 사용 크레딧을 제공하고 있다. 안 대표는 "AI 인프라 시장은 GPU를 빌려주는 단계를 넘어 산업별 워크로드가 실제로 작동할 수 있는 환경을 설계하는 방향으로 진화하고 있다"며 "앞으로는 피지컬 AI, 바이오, AI 에이전트 등 산업별 수요에 맞춰 유연한 GPU 인프라 운영 모델을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.06.21 15:00한정호 기자

AI 팩토리 구축 쉽게…넷앱-시스코, '플렉스포드' 고도화

넷앱과 시스코가 기업 인공지능(AI) 인프라 구축 복잡성을 줄이기 위한 신규 검증 솔루션을 공개했다. 컴퓨팅·네트워크·스토리지를 통합한 아키텍처를 기반으로 기업이 보다 빠르고 안전하게 AI를 도입할 수 있도록 지원하며 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 넷앱은 시스코와 함께 AI 구축을 지원하는 신규 '플렉스포드(FlexPod)' 검증 솔루션을 발표했다고 18일 밝혔다. 이번 솔루션은 AI 워크로드 운영에 필요한 인프라 복잡성을 줄이고 데이터 관리와 보안, 운영 효율성을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 양사는 이번 플렉스포드 솔루션을 통해 엔터프라이즈 AI 구축을 위한 검증 아키텍처를 제공할 방침이다. 검색증강생성(RAG)과 시멘틱 검색 환경 구축을 지원하며 넷앱 AFX, 넷앱 AI 데이터 엔진(AIDE), 엔비디아 및 시스코 시큐어 AI 팩토리를 결합해 데이터 관리와 보안, AI 운영 기능을 통합 제공할 계획이다. 기존 데이터를 활용한 AI 추론 및 RAG 워크플로우를 지원하는 사전 통합형 AI 인프라와 원격·분산 환경을 위한 엣지 AI 추론 환경도 지원한다. 특히 엔터프라이즈 AI 환경에선 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 기반의 넷앱 AI 데이터 엔진과 시스코의 AI 네트워킹·보안 기술을 결합했다. 이를 기반으로 기업이 데이터 탐색과 준비, 거버넌스, 보안 역량을 강화하고 대규모 AI 팩토리를 보다 효율적으로 설계·확장할 수 있도록 지원한다. 넷앱과 시스코는 AI 인프라가 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보 경쟁을 넘어 데이터와 보안, 운영 체계를 통합하는 방향으로 진화 중이라고 보고 있다. 기업이 AI 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경으로 전환하는 과정에서 안정성·확장성·보안성을 동시에 확보하는 것이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 댈러스 올슨 넷앱 최고사업책임자(CCO)는 "IT팀이 모든 환경에서 안정적이고 일관된 성능을 제공해야 하는 과제를 안고 있는 가운데, AI 워크로드는 데이터 인프라에 대한 요구사항도 빠르게 높아지고 있다"며 "양사 플렉스포드 파트너십은 이미 고객의 인프라 관리 및 유지보수 시간을 최대 20% 절감하는 성과를 입증했다"고 밝혔다. 이어 "이번 협력을 통해 기업이 보다 안정적이고 효율적으로 AI를 도입할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다. 제레미 포스터 시스코 GM 겸 수석부사장은 "기업들이 AI 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 전환하면서 보안은 선택이 아닌 필수 요소가 됐다"며 "넷앱과 협력해 시스코 시큐어 AI 팩토리를 플렉스포드 솔루션으로 확장함으로써 기업이 AI 관련 리스크를 해결하는 동시에 AI 인프라 배포·운영 방식을 간소화하도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.06.18 15:48한정호 기자

아마존 AI 수장 "오픈AI·앤트로픽 추격 자신…1년 내 선두권 모델 도전"

인공지능(AI) 경쟁에서 오픈AI와 앤트로픽에 뒤처졌다는 평가를 받아온 아마존이 1년 안에 최상위 AI 모델 경쟁에 본격 합류하겠다는 의지를 드러냈다. 자체 AI 모델과 반도체를 동시에 육성하는 전략을 통해 AI 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 피터 드산티스 아마존 AI 총괄은 17일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "현재 우리 AI 모델이 글로벌 최전선에 있다고 보기는 어렵지만 데이터·아키텍처·인프라 기반을 단단히 구축해 긍정적인 방향으로 나아가고 있다"고 밝혔다. 아마존은 최근 생성형 AI 시장에서 자체 모델 경쟁력 강화에 공을 들이고 있다. 현재 시장에선 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등이 최상위 AI 모델 경쟁을 주도하고 있지만 아마존도 자체 모델 '노바' 시리즈를 앞세워 추격에 나선 상태다. 아마존의 AI 전략은 크게 두 축으로 구성된다. 아마존웹서비스(AWS) 고객이 다양한 AI 모델을 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 '베드록'과 자체 개발 AI 모델인 노바다. 아마존은 지난해 12월 최신 모델인 노바2를 공개하며 본격적인 모델 경쟁에 뛰어들었다. 드산티스 총괄은 현재 노바2 고객이 약 5만 곳에 달한다고 밝혔다. 그는 "고객들이 가장 뛰어난 AI 모델 가운데 하나로 인식하게 만드는 것이 목표"라면서도 "노바2가 아직 그 수준에 도달했다고 보지는 않는다"고 말했다. 이번 인터뷰 발언은 아마존이 단순 AI 인프라 제공업체를 넘어 모델 개발 경쟁에서도 존재감을 키우겠다는 신호로 해석된다. 그동안 아마존은 AI 모델 자체보다 AWS 클라우드를 통한 AI 서비스 제공과 앤트로픽 투자에 집중해 왔다는 평가를 받아왔다. 아마존은 AI 반도체 분야에서도 공격적인 행보를 이어가고 있다. 회사는 자체 설계한 '트레이니움'과 '그래비톤' 칩을 앞세워 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 있다. 드산티스 총괄은 반도체 전략을 설명하며 엔비디아와의 경쟁 가능성도 언급했다. 그는 "칩을 설계하고 물리적 특성을 정의한 뒤 실제 생산까지 수행할 수 있는 기업은 극소수"라며 "우리 역시 그런 기업 가운데 하나"라고 강조했다. 현재 아마존은 AWS를 통해 AI 연산 자원을 제공 중이며 앤트로픽이 주요 고객이다. 향후에는 자체 AI 칩을 외부 기업에 직접 판매하는 방안도 검토 중이다. 앞서 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)도 지난 4월 트레이니움 기반 서버 랙 판매 가능성을 언급한 바 있다. 드산티스 총괄 역시 구체적인 시점은 정해지지 않았지만 다양한 형태의 AI 인프라 수요가 확대될 것이라고 짚었다. 또 현재는 AWS 내부 활용에 집중하고 있는 그래비톤 칩 역시 장기적으로 외부 공급 가능성을 완전히 배제하지 않았다. AI 모델과 클라우드, 반도체를 모두 보유한 통합 전략을 기반으로 AI 시장 영향력을 확대하겠다는 의도로 풀이된다. 드산티스 총괄은 "앞으로 AI 인프라를 구축하고 활용하는 방식에서 폭발적인 혁신이 나타날 것"이라며 "우리는 그 변화의 중심에 활동할 것"이라고 강조했다.

2026.06.18 09:51한정호 기자

박세용 어센트AI 대표 "AI 검색 시대, 브랜드는 로고가 아닌 좌표로 기억된다"

인공지능(AI)이 제품을 검색하고 비교하는 단계를 넘어 소비자를 대신해 구매까지 결정하는 시대가 다가오면서 기업의 브랜드 전략도 달라져야 한다는 전망이 나왔다. 소비자가 사용하는 키워드보다 질문에 담긴 상황과 목적, 구매 기준을 파악하고 이를 브랜드 콘텐츠와 연결하는 작업이 중요해졌다는 설명이다. 박세용 어센트AI 대표는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026에서 'AI 검색 시대의 브랜드 성장 공식: 에이전틱 커머스와 GEO'를 주제로 발표했다. 박 대표는 "소비자가 AI에 제품을 추천해 달라고 요청할 때는 단순히 제품명이나 카테고리만 입력하지 않는다"며 "언제 사용할 것인지, 무엇을 중요하게 보는지, 어떤 스타일을 선호하는지 등 여러 조건을 함께 제시한다"고 말했다. AI는 이용자의 이런 질문에 포함된 조건을 각각의 좌표로 변환한 뒤, 소비자의 요구와 가장 유사한 콘텐츠와 브랜드를 찾아낸다. 기존 검색엔진이 특정 키워드가 포함된 문서를 노출했다면 AI 검색은 질문과 문서가 의미상 얼마나 가까운지를 판단해 답변을 구성한다는 창가 있다. 그는 "AI는 사용자가 질문할 때 쓴 상황과 맥락을 하나하나 기억했다가 그 조건에 맞는 브랜드를 추천한다"며 "특정 브랜드가 생산한 콘텐츠와 소비자의 질문이 정확히 맞을 때 그 브랜드가 답변으로 선정되는 구조"라고 설명했다. 이 때문에 생성형 엔진 최적화(GEO)를 위해서는 먼저 소비자가 어떤 상황에서 특정 제품이나 브랜드를 떠올리는지 파악해야 한다. 박 대표는 이를 '카테고리 진입점'으로 설명하며 기업이 보유한 기존 고객 데이터만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 박세용 대표는 "기업이 가진 고객 데이터는 실제 구매자의 정보라는 점에서 좋은 데이터지만 이미 고객이 된 사람들에 대한 작은 물고기 데이터"라며 "성장하려면 아직 고객이 아닌 사람들의 고민과 욕구를 파악하고 이를 위해 검색 데이터를 봐야 한다"고 말했다. 검색어 전후의 흐름을 분석하면 소비자가 어떤 문제를 해결하기 위해 제품을 찾았는지 확인할 수 있다는 설명도 이어졌다. 특정 제품을 검색하기 전에 입력한 질문과 검색 이후의 행동을 묶어 분석하면 사용 상황과 구매 목적, 제품 선택 기준 등을 재구성할 수 있다는 것이다. 박 대표는 "AI 기업들은 소비자들이 입력한 프롬프트를 외부에 제공하지 않는다"며 "검색 데이터를 활용해 소비자가 어떤 상황에서 제품을 찾고 무엇을 기준으로 선택하는지 분석하면 실제 프롬프트와 유사한 질문을 재구성할 수 있다"고 설명했다. 이를 위해 기업은 재구성한 질문을 AI에 직접 입력하고 답변에서 자사 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지 확인해야 한다. 자사 홈페이지가 답변의 근거로 인용되는지, 경쟁 브랜드와 비교해 어떤 속성으로 인식되는지도 함께 분석할 필요가 있다는 설명도 이어졌다. 박세용 대표는 분석 기준으로 제품이 원하는 카테고리로 분류되는지, 핵심 속성이 제대로 전달되는지, 추천 후보군에 포함되는지, 기업이 의도한 사용 상황과 연결되는지 를 확인해야 한다고 제언했다. 박 대표는 "먼저 소비자가 어느 상황에서 우리 브랜드를 떠올리는지 찾아야 하고, 홈페이지에서 브랜드와 그 상황의 관계를 구축해야 한다"며 "이후 외부 미디어와 소비자 평가에서도 같은 이야기가 나오도록 정렬하는 것이 GEO 대응의 핵심"이라고 덧붙였다. 박 대표는 GEO가 최종 목적이 아니라 향후 본격화할 에이전틱 커머스를 준비하는 과정이라고 진단했다. 현재는 소비자가 AI에 제품 추천을 요청하지만, 앞으로는 제품 탐색과 비교, 가격 협상, 결제, 배송까지 AI 에이전트에 위임할 가능성이 높다는 전망도 눈길을 끌었다. 그는 "퍼스널 에이전트가 소비자의 취향과 상황을 이해하고 필요한 제품을 알아서 골라준다면 소비자가 굳이 기존 커머스 플랫폼에 들어갈 이유가 줄어든다"며 "에이전트가 브랜드와 직접 대화하고 제품을 구매하는 구조가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이어 이 같은 변화는 대형 플랫폼에 의존해 온 브랜드에도 새로운 기회가 될 수 있다고 내다봤다. 브랜드 에이전트가 소비자 측 에이전트에 재고와 가격, 할인율, 배송 가능일 등을 직접 제안하면서 고객과 직접 거래하는 구조가 가능해지기 때문이다. 박 대표는 "GEO는 AI가 검토할 몇 개 브랜드 안에 들어가기 위한 과정"이라며 "에이전틱 커머스에서는 후보에 포함된 이후 브랜드 에이전트가 어떤 조건을 제시하고 어떻게 거래를 성사시키느냐가 중요해진다"고 말했다. 제품 정보의 일관성도 강조했다. 쇼핑몰과 콘텐츠관리시스템(CMS), 외부 플랫폼에 제공하는 상품 정보가 서로 다르면 AI가 어떤 정보가 정확한지 판단하기 어렵기 때문이다. 박 대표는 "사람에게는 '인테리어에 맞춘 다양한 색상을 제공한다'고 설명할 수 있지만 AI 에이전트에는 실제 제공 가능한 색상 수와 색상 코드를 데이터로 제시해야 한다"며 "사람이 읽을 수 있는 정보와 에이전트가 읽을 수 있는 정보를 함께 설계해야 한다"고 말했다. 아울러 "과거에는 로고가 브랜드였지만 AI 검색 시대에는 소비자의 상황과 연결된 좌표가 브랜드가 된다"며 "에이전틱 커머스 시대에는 에이전트가 브랜드를 경험하고 평가하기 때문에 결국 에이전트가 브랜드가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.17 11:25김한준 기자

600명 몰린 CIS 2026, 전시장도 세션장도 '북적'

"오전부터 보고 싶은 세션이 많아 일찍 왔습니다. 다양한 기업의 인공지능(AI) 활용 이야기를 듣고 어떤 인사이트를 얻을 수 있을지 기대됩니다." 17일 오전 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸. 지디넷코리아가 개최한 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에 기업·공공기관 관계자 600여 명이 참석해 행사장을 가득 메웠다. 행사 시작 전부터 등록 데스크에는 참가자들이 길게 줄을 섰고 전시 부스 곳곳에는 기업 관계자와 참관객들이 모여 제품 시연과 상담을 진행했다. '통합 운영(One AI), 측정 가능한 성장(Elevate All): 실질적인 효율과 혁신이 만드는 비즈니스 성장'을 주제로 열린을 주제로 열린 이번 행사는 AI를 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 전략을 공유하는 자리로 꾸려졌다. 국내외 주요 기업들이 세션 발표와 전시 부스로 참여하며 행사 시작 전부터 큰 관심을 받았다. 이날 오전에는 워카토·바이브컴퍼니·레노버·어센트AI·HPE·크리젠·레드햇 등이 연사로 나서 AI 오케스트레이션, 데이터 전략, AI 인프라, 에이전틱 커머스, 자율주행형 인프라, AI 마케팅, 엔터프라이즈 AI 플랫폼 등을 주제로 발표한다. 오후에는 IT 혁신, 데이터·마케팅, 통합 비즈니스 전략 등 3개 트랙으로 나뉘어 기업들의 실제 적용 사례와 운영 전략이 공유된다. 마지막 클로징 세션에선 김인수 SK텔레콤 AI 보드 PL이 AI 네이티브 기업으로의 전환 경험을 소개할 예정이다. AI 실전 전략 총출동…전시 부스마다 '북적' CIS 2026 전시 공간에는 어센트AI, 크리젠, 바이브컴퍼니, 플래티어, 파수 AI, 원츠넷, 리미니스트리트, 나무기술, 자다라, 카테노이드, 워카토, Odoo, 레노버, 레드햇, 토스랩 등 국내외 대표 AI 전문기업들이 부스를 마련하고 자사 솔루션을 소개했다. 바이브컴퍼니는 AI 데이터 플랫폼을 전면에 내세웠다. 기업 내부 데이터뿐 아니라 트렌드·프로파일링·금융·이슈 데이터 등을 AI가 즉시 활용할 수 있는 형태로 제공하는 것을 참관객들에게 선보였다. 특히 '썸트렌드 MCP'를 활용해 AI가 시장 흐름을 보다 정교하게 이해하도록 지원하는 방안을 직접 시연했다. 나무기술은 시트릭스 기반 디지털 워크스페이스와 자체 통합관리 플랫폼을 선보였다. 참가자들은 가상 데스크톱 환경과 인프라 운영 화면을 직접 살펴보며 AI 기반 업무환경 변화에 높은 관심을 보였다. 레노버는 AMD 기반 엣지 AI 서버 'SE455 V3'를 전시해 참관객들의 눈길을 끌었다. 현장에서 생성되는 데이터를 클라우드로 보내지 않고 현장 단에서 바로 AI 추론을 수행할 수 있도록 설계된 제품으로, 행사장을 찾은 인프라 담당자들과 전시 부스에서 도입 상담과 활용 가능성을 논의했다. Odoo는 AI 활용 이전에 전사적자원관리(ERP)와 고객관계관리(CRM) 등 기업 데이터 체계를 먼저 정비해야 한다는 메시지를 전달했으며 자다라는 퍼블릭·프라이빗 클라우드를 아우르는 비용 효율적 인프라 전략을 소개했다. 특히 협업 플랫폼 '잔디'를 제공하는 토스랩은 신규 서비스 '잔디톡'을 이번 행사에서 처음 공개해 주목받았다. 잔디톡은 카카오톡 상담톡, 네이버 톡톡, 인스타그램, 페이스북, 왓츠앱 등 여러 고객 소통 채널을 하나로 통합해 관리할 수 있는 서비스다. 외부 고객 소통은 잔디톡으로, 내부 협업은 잔디로 연결하는 구조를 제시했다. 토스랩 관계자는 "병원이나 학원처럼 고객 문의가 많은 조직에서 여러 채널을 동시에 관리하기 어렵다는 목소리가 많았다"며 "잔디톡은 8개 채널을 하나의 화면에서 통합 관리할 수 있는 서비스로, 이번 CIS 2026에서 고객들의 다양한 의견을 먼저 듣고자 처음 프리론칭 형태로 공개했다"고 말했다. "부스 체험 재미도 쏠쏠"…다양한 경품 이벤트 진행 이번 행사에선 다양한 체험형 이벤트도 진행됐다. HPE 솔루션을 전시한 원츠넷은 AI 기반 서버 운영 자동화 솔루션을 소개하는 한편 랜덤 캡슐 이벤트를 진행했고 나무기술은 행운의 돌림판 이벤트를 마련했다. 레드햇은 자사 솔루션 로고 맞추기 메모리 게임을 운영해 한정판 키링을 제공했으며 리미니스트리트는 설문 참여자에게 카드지갑을 증정했다. 전시 부스 곳곳에서 참가자들이 설문조사와 게임에 참여하며 다양한 경품을 수령했다. 한 국내 은행권 IT 담당자는 "AI 도입을 고려하지만 실제 업무에 어떻게 적용할지 막막한 경우가 많았다"며 "이번 행사 전시에서 데이터·인프라·협업·마케팅까지 다양한 사례를 한 번에 볼 수 있어 도움이 됐고 오전·오후 세션 발표도 기대된다"고 말했다. 행사장에선 기업 부스 관계자들이 참관객과 명함을 교환하며 상담을 이어가는 모습도 눈에 띄었다. 일부 부스에선 대기 줄이 생길 정도로 비즈니스 상담 요청이 이어졌고 세션장 밖 로비에서도 기업 관계자 간 네트워킹이 활발하게 이뤄졌다. 김경묵 지디넷코리아 대표는 "CIS 2026은 단순히 기술을 소개하는 자리가 아니라 기업들이 실제 현장에서 활용할 수 있는 AI 전략과 실행 방안을 공유하는 행사"라며 "앞으로도 다양한 산업 실무자들이 성과 중심의 디지털 혁신 인사이트를 얻을 수 있는 장을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.06.17 10:33한정호 기자

"전력·발열 문제 풀자"…레노버가 제시한 AI 인프라 해법은

레노버가 인공지능(AI) 데이터센터 전력 소비와 발열 문제를 해결하기 위한 저전력 고성능 인프라 전략을 제시한다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)는 17일 파르나스 서울에서 열리는 '컨버전스 인사이트 서밋 2026'에 참가해 'AI를 위한 열역학: 레노버가 제안하는 저전력 고성능 인프라'주제로 발표한다고 16일 밝혔다. 발표는 정연구 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 상무가 맡는다. 이번 발표는 생성형 AI를 비롯한 거대언어모델(LLM), 하이브리드 클라우드, 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 확대에 따른 데이터센터 전력·발열 문제에 초점 맞춘다. 레노버는 AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술을 중심으로 AI 인프라 해법을 소개할 예정이다. 실제 데이터센터 에너지 부담은 빠르게 커지고 있다. IDC는 데이터센터 에너지 소비량이 2024년 397테라와트시(TWh)에서 2028년 915Wh로 연평균 23.2% 증가할 것으로 전망했다. 2030년 말까지는 100기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터가 추가될 것으로 예상했다. 레노버는 AI와 HPC가 결합하면서 새로운 인프라 수요가 생기고 있다고 봤다. HPC는 기후, 유체역학, 유한요소해석, 분자역학, 천체물리학 등 물리 기반 시뮬레이션에 강점을 갖고 AI는 대규모 데이터 학습과 패턴 인식, 언어·비전·이상 탐지 영역에서 확장성을 제공한다. 레노버는 AMD 에픽 5세대 프로세서 기반 HPC 솔루션으로 AI와 HPC 워크로드에 필요한 고성능·고확장성 인프라를 제시한다. 이 솔루션은 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 전반에서 확장 가능한 인프라 구성을 지원한다. 활용 분야는 산업용 로보틱스, 실시간 전사, 데이터 준비, 엣지 AI, LLM 추론 등으로 제시됐다. 레노버는 다양한 AI 업무를 안정적으로 처리하려면 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 냉각 효율이 함께 뒷받침돼야 한다고 설명했다. 이날 레노버는 전력과 냉각 효율을 높이기 위한 핵심 기술로 넵튠 액체 냉각 시스템도 소개한다. 넵튠은 고성능 컴퓨팅 환경에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하기 위해 설계된 액체 냉각 기술이다. 100% 직접 수냉 방식의 넵튠 솔루션은 냉각 전력 소비를 30~40% 줄이고 1.1 미만 전력사용효율을 구현하도록 설계됐다. 넵튠 코어는 발열이 높은 주요 부품에 직접 수냉을 적용하고 넵튠 에어는 기존 공랭 환경에서도 액체 보조 냉각을 지원한다. 레노버는 씽크시스템 SD665 V3 DWC 서버, 씽크시스템 N1380 섀시, 씽크시스템 SC750 V4 등 HPC 서버 포트폴리오도 함께 소개한다. 이들 제품은 고밀도 HPC 환경과 AI 워크로드를 겨냥해 설계됐다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "생성형 AI와 LLM 확산으로 기업 데이터센터에는 더 높은 연산 성능과 에너지 효율을 동시에 구현할 수 있는 인프라 전략이 요구되고 있다"며 "우리는 AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술을 통해 AI 워크로드에 최적화된 고성능·저전력 인프라를 제공하고 국내 기업들이 복잡한 AI·데이터 집약형 업무를 안정적이고 지속 가능한 방식으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고•AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술로 AI 데이터센터의 전력·발열 과제 해법 소개 말했다.

2026.06.16 15:27김미정 기자

STT GDC, 하이퍼스케일 데이터센터 개관…"원전급 내진에 수냉식 냉각까지"

급증하는 인공지능(AI) 인프라 수요에 맞춰 STT GDC가 국내 첫 데이터센터를 개관한다. 이번 센터를 한국 내 전략 거점으로 삼아 동북아 지역의 AI 및 클라우드 인프라 수요에 적극 대응한다는 계획이다. 16일 STT GDC는 서울 금천구 가산동에 위치한 하이퍼스케일 데이터센터 'STT 서울 1'을 개관하고 본격적인 상업 운영에 돌입했다. 연면적 약 4만 제곱미터(㎡) 규모로 최대 30메가와트(MW)의 IT 부하를 지원하는 이 센터는 하이퍼스케일과 엔터프라이즈 고객은 물론 고집적 워크로드까지 수용할 수 있다. 총 10층 규모 중 실제 데이터홀은 4~8층에 배치됐으며 각 층당 6MW씩 총 30MW를 제공한다. 고객 요구에 따라 한 층 전체를 사용하거나 3MW 단위의 분리된 독립 공간으로도 활용이 가능하다. 이 데이터센터의 핵심 경쟁력은 '고가용성'과 '운영 안정성'이다. 무중단 동시 유지보수가 가능한 인프라 설계를 입증하며 글로벌 평가 기관 업타임 인스티튜트로부터 '티어 3(Tier III)' 설계인증(TCDD)을 획득했다. 원전급 내진 설계를 적용해 건물 본체는 물론 전기·기계 설비와 배관, 지지 구조물 등 비구조 요소까지 철저히 보강했다. 전력 인프라 역시 22.9킬로볼트(kV) 주·예비 2회선으로 이중화했으며, 분산형 중복 구성(DR) UPS와 24시간 무급유 운전 비상 발전기를 통해 외부 전원 차단 시에도 서비스 연속성을 완벽히 유지한다. 무거운 AI 서버와 고밀도 랙 수용에 최적화된 설계도 돋보인다. 데이터홀 바닥 하중은 미터 당 1.5톤, 일부 기계실은 2.5~3톤 수준을 감당할 수 있도록 강화했다. 대형 장비 반입을 위한 전용 화물 엘리베이터와 물류 동선도 최적화했다. 냉각 시스템은 전력사용효율(PUE) 1.3 미만의 공랭식을 기본으로 하되, 축냉조(TES)를 적용해 효율을 높였다. 무엇보다 향후 초고전력 AI 칩셋 도입 등 수요 변화에 발맞춰 수랭식 장비로 유연하게 전환할 수 있도록 구조적 여유를 확보한 것이 특징이다. 방재와 보안 체계도 한층 끌어올렸다. 지능형 비디오 분석과 생체 인식을 포함한 7단계 출입 통제 프로세스를 거쳐야만 최고 보안구역인 데이터홀에 접근할 수 있다. 최근 강화된 안전 기준에 따라 배터리실 화재에 대비해 가스와 물 소화 시스템을 이중으로 도입했다. 또한 단수 상황에서도 일정 시간 냉방을 유지할 수 있는 대형 냉각수 저장 탱크를 별도로 마련했으며, 친환경 건축물 인증인 LEED GOLD 등급을 획득해 지속가능성도 챙겼다. 이번 사업은 STT GDC(지분 60%)와 효성중공업(40%)이 2021년 설립한 합작법인 'STT GDC 코리아'가 맡았다. STT GDC의 글로벌 데이터센터 운영 역량과 효성의 전력 솔루션 기술력이 결합된 결과물이다. 허철회 STT GDC 코리아 대표는 "AI 인프라는 디지털 역량과 전력 수급 여건, 고객 수요가 높은 시장을 중심으로 빠르게 발전하고 있다"며 "동북아 지역 워크로드의 규모와 복잡성이 증가하는 만큼, STT 서울 1은 STT GDC가 국내 입지를 다지고 동북아 주요 시장으로 비즈니스를 확장하는 핵심 거점이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.16 14:31남혁우 기자

엘리스그룹, AICA 국가 AI데이터센터 'GPU 엔진' 맡는다

엘리스그룹이 국가 인공지능(AI) 연구개발을 지원하는 공공 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 사업에 앞장선다. 자체 모듈형 AI 데이터센터와 고성능 GPU 인프라를 앞세워 국내 AI 생태계 공용 인프라 구축에 힘을 보태며 국가 AI 경쟁력 강화에 기여한다는 목표다. 엘리스그룹은 광주 인공지능산업융합사업단(AICA)이 추진하는 '2026년 국가 AI데이터센터 고도화 사업' GPU 클라우드 공급사로 선정됐다고 16일 밝혔다. AICA가 추진하는 이번 사업은 국내 기업과 기관, 대학을 대상으로 연구·개발·서비스에 특화된 고성능 AI 컴퓨팅 자원과 서비스를 제공해 국가 AI 산업 경쟁력을 높이는 것을 목표로 한다. 엘리스그룹은 복수 공급사 가운데 한 곳으로 참여해 자사 AI 클라우드 서비스인 '엘리스클라우드'를 통해 GPU 인프라를 제공한다. 협약 기간은 이달부터 12월 말까지 약 7개월이다. 회사는 엔비디아 H100과 최신 GPU인 B200 기반 클라우드 자원을 지원한다. 대규모 AI 학습과 추론에 필요한 인피니밴드 기반 고성능컴퓨팅(HPC) 멀티노드·단일노드 환경을 제공하며 공공기관 활용을 위한 클라우드 보안인증(CSAP) 존도 함께 운영한다. 특히 이번 사업에는 엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC' 기술이 활용된다. 엘리스 AI PMDC는 고밀도 전력 인프라와 고효율 냉각 시스템을 적용해 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 엘리스그룹은 이를 기반으로 서비스수준협약(SLA)에 따른 장애 대응과 보안 모니터링 등 AI 클라우드 운영 전반을 지원할 계획이다. 연구기관과 대학, 기업들이 인프라 구축 부담 없이 AI 연구개발에 집중할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "AICA 국가 AI데이터센터는 국내 AI 생태계 공용 인프라 역할을 하는 만큼, 안정적인 GPU 클라우드 기반을 확보하는 것이 중요하다"며 "이번 사업을 통해 검증된 GPU 클라우드 인프라를 제공해 연구·개발 환경 제약을 줄이고 대규모 인프라 운영 경험을 바탕으로 국내 AI 인프라 고도화와 국가 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.16 11:33한정호 기자

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