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일본, 반도체·AI 지원 예산 4배 확대…기술 경쟁력 강화 박차

일본 정부가 차세대 기술 경쟁력 확보를 위해 반도체와 인공지능(AI) 산업 지원 예산을 대폭 늘리는 방안을 마련했다. 2026 회계연도 예산안에서 칩 및 AI 관련 지원을 기존보다 약 4배 규모로 확대하는 내용이 포함됐다. 블룸버그는 일본 내각이 총지출 약 122조3천억 엔(약 7천850억 달러) 규모의 2026 회계연도 예산안을 승인했다고 26일 보도했다. 그간 일본은 보통 추가경정예산 형태로 일시적인 지원을 해왔으나, 앞으로는 정규 예산에서 지속적이고 안정적인 투자가 이뤄질 전망이다. 산업통상자원부(METI)의 예산은 전년 대비 약 50% 증가한 3조7천억 엔가량으로 확대됐다. 이 중 상당 부분은 반도체 제조 역량 강화와 AI 연구 개발, 데이터 인프라 구축 등에 투입될 예정이다. 반도체 분야에서는 정부가 지원하는 국책 반도체 벤처 라피더스에 1천500억 엔이 추가로 책정되는 등 국내 제조 경쟁력 강화에 방점을 찍었다. AI 분야에서는 기초 AI 모델 개발, 데이터 인프라 강화, 로봇·물류 등 물리 AI(Physical AI) 기술 지원에 약 3천873억 엔이 배정됐다. 이번 예산 확대는 미국과 중국 간 기술 경쟁이 치열해지는 가운데 일본이 핵심 기술 주도권 확보를 위한 움직임을 강화하고 있다는 신호로 해석된다. 미·중 양대 기술 강국의 투자 확대 속에서 일본 정부는 국내 산업 생태계의 기술 주권 확보와 공급망 강화를 우선 과제로 삼고 있다. 예산안은 향후 국회 심의를 거쳐 최종 확정될 예정이며, 일본 정부는 이를 통해 반도체와 AI 기술 분야에서 장기적인 경쟁력을 확보할 계획이다.

2025.12.28 11:38전화평

오픈AI·오라클 스타게이트, 美 미시간서 전력·환경 갈등 촉발

인공지능(AI) 인프라 확장을 둘러싼 기대와 우려가 미국 미시간주에서 정면 충돌하고 있다. 21일 가디언 등 주요 외신에 따르면 오픈AI와 오라클이 추진 중인 초대형 데이터센터 프로젝트 '스타게이트'가 지역 전력망 부담과 환경 훼손, 절차적 정당성 논란까지 불러오며 지역사회 반발을 키우고 있다. 미국 미시간주 세일린 타운십에 건설 예정인 스타게이트 데이터센터는 최대 1.4기가와트(GW)의 전력을 사용하는 초대형 시설로, 디트로이트시 전체 전력 사용량에 맞먹는 규모다. 총 투자액은 약 70억 달러(약 10조원)에 달한다. 문제는 전력과 환경 부담이다. 주민들은 대규모 전력 수요로 인해 전기요금 인상 가능성이 커지고, 지하수 고갈 및 농촌 지역 훼손이 불가피하다고 주장하고 있다. 특히 미시간주가 2040년까지 재생에너지 전환을 의무화한 상황에서 스타게이트 프로젝트가 예외 조항을 촉발해 화석연료 발전 확대의 빌미가 될 수 있다는 우려도 제기된다 . 당초 세일린 타운십 이사회는 주민 반대 여론을 이유로 데이터센터 부지 용도 변경을 부결했지만, 개발사가 소송을 제기하면서 합의로 사업이 재추진됐다. 이후 미시간 공공서비스위원회(MPSC)는 별도의 공청회 없이 전력 공급 계약을 승인해 논란을 키웠다. 전력 공급사 DTE 에너지는 "데이터센터 전력 비용이 일반 가정용 요금으로 전가되지 않는다"고 설명했지만, 주민들은 충분한 검증이 이뤄지지 않았다고 반발하고 있다. 스타게이트 프로젝트는 오픈AI와 오라클이 주도하는 미국 정부 차원의 AI 인프라 전략 사업이다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 이를 미국 기술 경쟁력의 상징으로 평가했으며 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 래리 엘리슨 오라클 창업자 등도 직접 관여하고 있다. 한편 오픈AI는 최근 스타게이트 프로젝트의 글로벌 확장을 본격화하며 영국 재무장관 출신 조지 오스본을 '오픈AI 포 컨트리' 총괄 책임자로 영입했다. 이는 각국 정부와 협력해 민주적 가치에 기반한 AI 인프라를 구축하겠다는 구상으로, 스타게이트를 미국 밖으로 확장하려는 전략의 일환이다. 주요 외신들은 이번 미시간 사례를 미국 전역에서 반복되고 있는 데이터센터 갈등의 전형으로 보고 있다. AI 경쟁이 격화되면서 전력·환경·지방자치 권한을 둘러싼 충돌이 불가피해지고 있으며 대규모 AI 인프라 투자가 지역사회 수용성이라는 새로운 시험대에 올랐다는 분석이다.

2025.12.21 17:36한정호

[인터뷰] "AI 인프라 폭증 시대…해법은 카카오클라우드 하이브리드 GPUaaS"

"인공지능(AI) 서비스가 커질수록 인프라 비용 부담이 수익성을 잠식하는 구조가 고착화되고 있습니다. 이제는 클라우드만으로는 이 문제를 해결하기 어렵습니다." 카카오엔터프라이즈 이재한 클라우드부문 사업본부장은 최근 서울 코엑스에서 열린 '2025 데이터·클라우드 진흥주간'에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. AI 인프라 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 전환되는 과정에서 기업들이 비용 구조의 한계를 직면한다는 설명이다. 이 본부장은 "AI 서비스가 확산될수록 추론 트래픽이 급증하고 이에 따라 고가 그래픽처리장치(GPU) 사용이 불가피해진다"며 "매출이 늘수록 인프라 비용도 함께 증가하는 역설적인 상황이 이미 현실화되고 있다"고 진단했다. 카카오엔터프라이즈는 이러한 구조적 문제의 해법으로 '하이브리드 서비스형 GPU(GPUaaS)'를 제시하고 있다. 하이브리드 GPUaaS는 고객이 GPU 서버를 자산으로 보유하되, 카카오클라우드의 단일 콘솔과 플랫폼을 통해 퍼블릭 클라우드 GPUaaS와 동일한 방식으로 운영·관리할 수 있도록 한 모델이다. 초기 개발이나 기술검증(PoC) 단계에서는 클라우드 GPU를 활용해 민첩성을 확보하고 서비스가 본궤도에 오르면 GPU 자산화를 통해 중장기 총소유비용(TCO)을 낮추는 방식이 핵심이다. 이를 통해 클라우드의 유연성과 온프레미스의 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있다. AI 추론 시대의 비용 딜레마, '하이브리드 GPUaaS'로 풀다 AI 인프라 시장의 가장 큰 변화는 추론 비용이 학습 비용을 추월하는 시점이 도래하고 있다는 점이다. 글로벌 리서치와 카카오엔터프라이즈의 분석에 따르면 내년을 전후로 AI 서비스의 총비용 구조에서 추론이 차지하는 비중이 학습을 넘어설 것으로 전망된다. 문제는 기존 '클라우드 온리' 전략이 이러한 환경에서 수익성 악화를 가속화할 수 있다는 점이다. 서비스 이용량이 늘수록 GPU 사용량이 증가하고 이는 곧 비용 증가로 직결된다. 일부 글로벌 AI 기업들이 대규모 자체 데이터센터 구축과 자산화 전략으로 회귀하는 배경도 여기에 있다. 이 본부장은 "국내 스타트업과 중소기업 입장에서는 대규모 온프레미스 구축이 현실적으로 쉽지 않다"며 "전력·상면·냉각·운영 인력까지 고려하면 초기 진입 장벽이 매우 높다"고 말했다. 실제 국내에서 최신 엔비디아 B200·B300급 GPU를 수용할 수 있는 데이터센터는 제한적이며 랙당 전력 밀도 역시 주요 제약 요소로 작용하고 있다. 이러한 상황에서 단순한 온프레미스 전환은 또 다른 부담으로 작용할 수 있다는 설명이다. 카카오엔터프라이즈는 이 지점에서 하이브리드 전략이 현실적인 대안이 된다고 바라봤다. 고정 수요는 자산화된 GPU로 처리하고 변동성이 큰 수요는 클라우드 GPUaaS로 흡수하는 구조다. 이 모델을 적용할 경우 퍼블릭 클라우드 GPUaaS 대비 약 33% 수준의 TCO 절감 효과를 기대할 수 있고 고객이 직접 온프레미스를 구축하는 방식과 비교해도 약 10~20% 비용 효율성이 개선된다는 것이 카카오엔터프라이즈의 분석이다. 이 본부장은 "결국 AI 서비스가 성장할수록 기업의 고민은 어떻게 GPU를 더 싸고 안정적으로 쓰느냐로 수렴한다"며 "하이브리드 GPUaaS는 그 질문에 대한 가장 현실적인 답"이라고 말했다. 운영·확장·가시성까지…"민첩성과 수익성 동시 확보 지원" 하이브리드 GPUaaS의 차별점은 단순 비용 절감에 그치지 않는다. 카카오엔터프라이즈는 유연성·효율성·가시성을 핵심 가치로 제시하고 있다. 먼저 유연성 측면에서 고객은 평상시에는 전용 GPU 자산을 활용해 최대 효율을 확보하고 트래픽이 급증할 경우 클라우드 GPU로 즉시 확장할 수 있다. 모든 자원은 하나의 VPC와 단일 콘솔에서 관리된다. 효율성 측면에서는 GPU 자원 할당과 회수, 모델 학습·배포·서빙까지 머신러닝 운영관리(MLOps) 기반 자동화를 지원한다. 이를 통해 유휴 GPU 발생을 최소화하고 운영 인력 부담을 줄일 수 있다. 가시성 역시 핵심 요소다. 물리적으로 분산된 GPU 자원을 단일 대시보드에서 모니터링하고 사용량·가동률·비용을 통합적으로 파악할 수 있어 TCO 관리가 용이하다. 보안 측면에서도 금융권 수준의 클라우드 서비스 제공사(CSP) 안정성 평가를 충족한 데이터센터 환경을 기반으로 서비스를 제공한다. 이는 규제 산업으로의 확장 가능성을 뒷받침하는 요소다. 이 본부장은 "하이브리드 GPUaaS는 금융권과 공공기관, 대규모 엔터프라이즈를 중심으로 도입 사례가 확산되고 있다"며 "전력과 상면 확보가 어려운 고객일수록 수요가 빠르게 늘고 있다"고 밝혔다. "GPU는 싸게만 쓰는 게 아니다"…플랫폼·통합 모니터링으로 차별화 카카오엔터프라이즈는 하이브리드 GPUaaS를 단순한 인프라 상품이 아니라 AI 플랫폼 전략의 출발점으로 보고 있다. 이 본부장은 "GPU 비용만 낮춘다고 AI 경쟁력이 생기는 것은 아니다"라며 "GPU를 얼마나 효율적으로 운영·관리하고 AI 개발과 서비스로 연결할 수 있느냐가 더 중요해지고 있다"고 설명했다. 이를 위해 카카오엔터프라이즈는 GPU 자원 통합 관리와 모니터링을 중심으로 한 AI 플랫폼 고도화를 추진하고 있다. 온프레미스 GPU와 카카오클라우드 GPUaaS는 물론, 외부에 분산된 GPU 자원을 일원화해서 하나의 대시보드로 통합 관리하는 방향을 준비 중이다. 이 본부장은 "고객 입장에서는 GPU가 어느 인프라에 있든 상관없이 하나의 콘솔에서 쓰는 것이 중요하다"며 "하이브리드 GPUaaS는 이런 통합 관리 전략을 실현하기 위한 기반"이라고 말했다. 특히 GPU 사용 현황, 가동률, 성능, 비용을 실시간으로 모니터링하고 학습·추론 워크로드를 효율적으로 배치하는 기능이 핵심이다. 이를 통해 불필요한 유휴 자원을 줄이고 AI 서비스 운영 단계에서의 비용 예측 가능성을 높인다는 구상이다. 카카오엔터프라이즈는 이러한 통합 운영 역량이 향후 AI 플랫폼 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 단순히 GPU를 제공하는 것을 넘어 AI 모델 학습부터 배포·서빙·운영까지 이어지는 전체 흐름을 플랫폼 차원에서 지원하겠다는 전략이다. 카카오엔터프라이즈 이재한 본부장은 "AI 비즈니스가 지속 가능하게 성장하려면 인프라 비용을 통제할 수 있는 구조가 필요하다"며 "카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS는 AI를 위한 멀티·하이브리드 전략의 한 축으로 자리 잡을 것"이라고 강조했다. 이어 "하이브리드 GPUaaS를 통해 고객이 성장 단계에 맞춰 민첩성과 수익성을 동시에 확보할 수 있도록 적극 돕겠다"고 덧붙였다.

2025.12.21 16:19한정호

굿어스데이터, 오라클 클라우드 핵심 파트너로 '부상'…스타트업 해외 진출 지원

굿어스데이터가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 기반으로 한 인공지능 전환(AX) 프로젝트를 연이어 수행하며 글로벌 AI 서비스 확장을 지원하는 스케일업 파트너로서의 역량을 입증했다. 굿어스데이터는 AI 기반 투자정보 서비스 기업 투디지트의 모델을 기반으로 한 미국 주식 분석서비스 기술검증(PoC)을 마쳤다고 19일 밝혔다. 굿어스데이터는 OCI 기술력을 바탕으로 인공지능(AI)·헬스케어 분야 기업들의 글로벌 진출을 지원 중이다. 투디지트는 과학기술정보통신부와 중소벤처기업부가 주관한 AI 스타트업 거대언어모델(LLM) 챌린지 사업에서 '글로벌 시장 진출 유망 AI 스타트업'에 선정된 기업이다. 굿어스데이터가 구축한 OCI 기반의 고성능 그래픽처리장치(GPU) 환경을 기반으로 미국 시장 서비스 출시를 앞두고 있다. 굿어스데이터는 이번 프로젝트에서 ▲OCI 기반 글로벌 서비스 아키텍처 구축 ▲데이터베이스(DB) 전환·운영 안정화 설계 ▲대규모 LLM 서비스 운영 환경 최적화 등을 수행했다. 이를 통해 투디지트가 대규모 모델 기반 서비스를 해외 클라우드 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 시스템을 확보하도록 지원했다. 굿어스데이터는 오라클의 AI 데이터 플랫폼 전문 파트너로서 AI 서비스 상용화와 글로벌 확장 지원을 핵심 사업 목표로 삼고 있다. 이번 프로젝트를 통해 LLM 기반 AI 서비스에 요구되는 대규모 데이터 처리 역량과 안정적인 클라우드 인프라 구축 경험을 축적했다. 앞으로 금융·헬스케어 등 다양한 산업군에서 AI 서비스 스타트업과 디지털 헬스케어 플랫폼 기업을 중심으로 PoC부터 상용화, 해외 시장에서의 서비스 운영까지 전 과정을 지원하는 표준 전환 모델을 정립·확산하며 국내 AI 기업의 글로벌 진출을 지원할 계획이다. 아울러 굿어스데이터는 최근 피지컬 AI 기반 디지털 헬스케어 플랫폼 기업 엠아이제이의 클라우드 인프라 전환 프로젝트도 수행했다. 헬스케어 서비스 특성에 맞춘 OCI 기반 구축, 시스템 이관, 애플리케이션 최적화 등을 지원해 안정적이고 확장 가능한 클라우드 인프라 환경 구축했다. 굿어스데이터는 오라클 클라우드를 기반으로 전략적 파트너십을 확대해 국내 AI 생태계 확장과 클라우드 기술력 고도화를 이끈다는 목표다. 굿어스데이터 데이터사업부 장재식 상무는 "오라클 클라우드를 기반으로 기업들이 글로벌 시장에서도 흔들림 없이 서비스를 운영할 수 있도록 안정적인 인프라 환경을 제공하는 것이 우리의 역할"이라며 "각 기업의 산업적 특성과 기술 구조에 맞춘 클라우드 환경을 제공함으로써 해외 시장 확장에 필요한 기반 마련을 함께하고 있다"고 말했다.

2025.12.19 15:43한정호

[현장] '한국인공지능클라우드산업협회' 출범…AI 융합 생태계 주도 선언

한국클라우드산업협회(KACI)가 인공지능(AI)을 전면에 내세운 '한국인공지능클라우드산업협회'로 명칭을 변경하며 AI·클라우드 융합 산업을 대표하는 민간 협회로의 재출범을 선언했다. AI가 산업 전반의 핵심 성장 동력으로 부상한 가운데, 클라우드를 중심으로 한 인프라·데이터·서비스 생태계를 아우르는 역할을 강화하겠다는 비전이다. 최지웅 KACI 회장은 18일 JW메리어트호텔 서울에서 열린 '제4회 클라우드인의 밤'에서 "AI 산업이 인프라 중심에서 서비스 중심으로 빠르게 이동하고 있는 만큼, 협회 역시 AI를 포함한 새로운 비전과 역할을 선언하는 재출범의 해를 준비하고 있다"며 "내년을 기점으로 그래픽처리장치(GPU)·인프라·서비스가 본격적으로 확장되는 융합 생태계를 뒷받침하겠다"고 강조했다. 이날 행사에서는 국회 과학기술정보방송통신위원회(과방위) 소속 의원들의 축사도 이어졌다. 국민의힘 최형두 의원은 "광복 80주년을 맞아 대한민국 과학기술과 산업의 도약을 다시 설계해야 할 시점"이라며 "AI와 클라우드는 향후 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 영역으로, 국회에서도 초당적 협력을 통해 제도적 뒷받침을 하겠다"고 밝혔다. 조국혁신당 이해민 의원도 "보안·데이터센터·네트워크 등 여러 요소를 관통하는 키워드는 결국 클라우드이기에 이를 이해하지 못하면 입법과 제도 역시 단편적일 수밖에 없다"며 "과방위와 예결위에서 AI·클라우드 산업이 보다 도약할 수 있도록 역할을 충실히 하겠다"고 말했다. 정부 기관을 대표해 참석한 과학기술정보통신부 김경만 인공지능정책실장은 클라우드를 심장, AI를 두뇌로 비유하며 국가 GPU 공급 사업을 비롯한 주요 정책을 클라우드 기반으로 추진한다는 계획을 공유했다. 또 그는 "AI 중심 서비스 시대로 전환되는 흐름 속에서 협회의 명칭 변경은 매우 상징적인 변화"라며 "대한민국 클라우드 발전을 토대로 AI 산업이 국가 성장에 기여하길 기대한다"고 말했다. 이날 행사에서는 올해 클라우드 산업 발전에 기여한 기업과 인사를 대상으로 한 시상식도 열렸다. 과기정통부 장관상은 폴라리스오피스와 원더무브가 수상했으며 정보통신산업진흥원장상은이노그리드가, 한국지능정보사회진흥원장상은 가온아이가 각각 받았다. 올 한 해 국내 클라우드 산업을 빛 낸 '클라우드 MVP 2025' 기업에는 네이버클라우드가 선정됐다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI는 산업 차원을 넘어 국가의 50년, 100년을 준비하는 문제"라며 "내년에는 우리 모두 힘을 합쳐 대한민국 산업의 새로운 영웅담을 써 내려갈 수 있기를 기대한다"고 수상 소감을 전했다. 이날 협회는 공식 세리머니를 통해 한국인공지능클라우드산업협회라는 새 명칭과 로고를 공개했다. 협회는 클라우드 기반 AI 생태계 확산과 민관 협력 강화를 목표로, AI·클라우드 융합 산업을 연결하는 중심 기관으로 거듭난다는 목표다. 아울러 협회는 '커넥트 클라우드 얼라이언스(C.C.A)' 운영 성과를 공유하고, SaaS·PaaS·보안·글로벌 진출·AI 클라우드·DaaS 등 6개 지원분과 활동을 통해 정책·시장·기술 연계를 강화해 온 점을 강조했다. 최지웅 KACI 회장은 "AI와 클라우드를 축으로 한 융합 생태계에서 협회의 책임감과 사명감이 더욱 커지고 있다"며 "산업계·정부·국회와 긴밀히 협력해 내년 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 기여하겠다"고 밝혔다.

2025.12.18 19:54한정호

"엔비디아 종속 벗어나자"…구글-메타, TPU 활용 범위 확장

구글이 인공지능(AI) 인프라 시장을 장악한 엔비디아에 대응하기 위해 메타와 협력한다. 18일 로이터통신에 따르면 구글클라우드는 메타 손잡고 AI 개발 도구 '파이토치'를 텐서처리장치(TPU)에서 구동할 수 있는 기술 개발에 착수한 것으로 전해졌다. 그동안 엔비디아 인프라에 묶인 생태계를 개방형으로 전환해 구글클라우드 독자 칩인 TPU 활용도를 끌어올리기 위한 전략이다. 파이토치는 AI 모델 구축에 필수적인 프로그래밍 도구다. 전 세계 개발자들 사이에서 사실상 표준으로 자리 잡았으나 그간 엔비디아 인프라에서만 가장 높은 성능을 발휘해 왔다. 이로 인해 개발자들이 구글클라우드의 TPU를 사용하려면 새로운 도구 습득에 따른 비용과 시간을 감수해야 했고 이는 구글클라우드 칩 생태계 확장의 고질적인 걸림돌로 작용했다. 구글클라우드는 이런 기술적 장벽을 허물기 위해 내부 프로젝트인 '토치TPU'를 가동하고 파이토치와 인프라 연동성을 올리는 데 집중하고 있다. 프로젝트가 성과를 거두면 개발자들은 기존 SW 환경을 유지하면서 HW만 엔비디아에서 구글클라우드의 TPU로 손쉽게 교체할 수 있는 유연성을 확보하게 된다. 특히 이번 프로젝트에는 파이토치의 종가인 메타가 직접 참여해 구글클라우드와 공조 체계를 이룬 것으로 알려졌다. 양측은 최근 수십억 달러 규모의 TPU 공급 방안을 논의 중이며 메타는 이를 통해 초지능 AI 개발에 필요한 막대한 인프라 구축 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 구글클라우드 대변인은 "개발자가 선택한 HW에 관계없이 필요한 유연성과 확장성을 제공하는 데 주력하고 있다"고 밝혔다.

2025.12.18 18:14김미정

NHN클라우드, iM데이터시스템과 금융 DX 사업 협력 '맞손'

NHN클라우드가 금융권 클라우드 구축과 디지털 전환(DX)을 위해 iM데이터시스템과 손잡고 공동 사업 추진에 나선다. NHN클라우드는 iM데이터시스템과 클라우드 구축 및 DX 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약식은 지난 16일 NHN클라우드 본사 플레이뮤지엄에서 진행됐으며 NHN클라우드 허희도 클라우드사업본부장과 iM데이터시스템 김경화 ICT본부장을 비롯한 양사 주요 관계자가 참석했다. iM데이터시스템은 iM금융그룹 계열의 IT 전문기업으로 시스템 통합(SI)·운영, IT 아웃소싱, 시스템 컨설팅, 솔루션 개발 등을 주요 사업으로 수행 중이다. 특히 금융권 DX를 중심으로 다수의 금융 시스템 구축·운영 경험을 보유하며 금융 IT 분야에서 전문성을 축적해왔다. 이번 협약을 바탕으로 양사는 iM금융그룹 핵심 서비스 인프라 전환을 위한 금융 클라우드 구축을 비롯해 중장기 디지털 전환 비전 수립과 클라우드 기반 혁신 전략을 공동으로 추진한다. iM데이터시스템은 iM금융그룹의 DX 전략과 클라우드 도입 로드맵을 주도하며 NHN클라우드 기반 특화 서비스 기획과 대외 사업 확대를 추진한다. NHN클라우드는 iM데이터시스템에 최적화된 클라우드 인프라와 서비스를 제공하고 안정적인 클라우드 전환을 위한 기술과 컨설팅을 지원할 계획이다. 아울러 양사는 클라우드와 DX를 새로운 비즈니스 성장 기회로 만들기 위해 필요한 기술을 함께 준비하고 이를 현업에서 직접 활용할 수 있도록 내부 역량을 키우는 데에도 협력할 계획이다. iM데이터시스템 김경화 본부장은 "이번 협약은 금융 IT 전문성과 클라우드 인프라 역량을 결합해 금융권 디지털 전환을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것"이라며 "양사 협력을 통해 고객에게 안정적이고 효율적인 디지털 전환 환경을 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. NHN클라우드 허희도 본부장은 "우리의 검증된 금융 클라우드 인프라와 iM데이터시스템의 금융 IT 전문성이 결합돼 금융 DX 분야에서 의미 있는 시너지를 창출할 것으로 기대한다"며 "금융권 클라우드 전환과 혁신을 위해 적극 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.12.18 16:22한정호

앤트로픽, 구글 TPU 핵심 파트너와 AI 데이터센터 구축 '박차'

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데, 앤트로픽이 구글의 핵심 파트너로 떠오른 네오클라우드 기업 플루이드스택과 초대형 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 18일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 플루이드스택은 미국 루이지애나주에 건설되는 대규모 AI 데이터센터에서 앤트로픽이 활용할 고성능 컴퓨팅 클러스터 운영을 맡게 됐다. 해당 프로젝트는 단계별로 확장되는 구조로, 초기에는 약 245메가와트(MW) 규모의 연산 용량이 제공될 예정이다. 이 인프라는 앤트로픽이 대규모 언어모델(LLM)을 학습·운영·확장하는 데 활용된다 . 이번 협력에서 플루이드스택은 단순 임대 사업자를 넘어 AI 연산 인프라 운영의 중심 역할을 맡는다. 회사는 구글 텐서처리장치(TPU) 생태계의 핵심 파트너로, 최근 '제미나이 3' 학습용 TPU 인프라를 공급하며 급부상했다. TPU 중심 전략을 앞세워 AI 모델 개발사들의 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 동시에 대형 데이터센터와 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라 구축에 속도를 내고 있다 . 플루이드스택은 현재 약 7억 달러(약 1조345억원) 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이며 투자 성사 시 기업가치는 70억 달러(약 10조원)에 이를 것으로 전망된다. 구글과 골드만삭스가 투자 논의에 참여한 것으로 알려졌고 프랑스에 100억 유로(약 17조원) 규모의 AI 슈퍼컴퓨팅 센터를 구축하는 계획도 공개했다. 이는 글로벌 AI 인프라 수요가 급증하는 가운데, 기술 기업과 금융권이 결합한 새로운 데이터센터 투자 모델을 대표하는 사례로 평가된다. 앤트로픽 역시 공격적인 인프라 투자에 나서고 있다. 회사는 총 500억 달러(약 73조원)를 투입해 미국 내 맞춤형 AI 데이터센터를 구축할 계획이며 텍사스와 뉴욕을 시작으로 내년부터 순차 가동한다. 이 과정에서 플루이드스택과의 협력은 앤트로픽이 안정적인 연산 자원과 전력을 확보하는 핵심 축으로 작동할 전망이다. 업계에서는 앤트로픽의 대규모 인프라 투자가 오픈AI, 메타 등 경쟁사들의 초대형 프로젝트에 대응하기 위한 전략적 선택으로 보고 있다. 생성형 AI 성능 경쟁이 연산 능력과 전력 확보 경쟁으로 확산되면서 클라우드 사업자의 위상도 빠르게 높아지고 있다는 분석이 나온다. 플루이드스택이 단기간에 구글과 앤트로픽을 지원하는 글로벌 AI 인프라 핵심 사업자로 부상한 배경도 이같은 흐름과 맞물려 있다 . 앤트로픽은 "이번 데이터센터 구축을 통해 보다 강력하고 안전한 AI 시스템을 개발하고 과학적 발견과 산업 전반의 혁신을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.12.18 13:31한정호

삼성전자, 엔비디아향 '소캠2' 공급 임박…샘플 평가·표준화 협력

삼성전자와 엔비디아가 AI 메모리 분야에서 긴밀한 협력을 더 강화하고 있다. LPDDR(저전력 D램) 기반 차세대 서버 메모리 모듈에 대한 평가를 진행 중인 것은 물론, 공식 표준화 작업도 함께 진행 중이다. 양사 간 협업은 내년 초부터 본격적인 시너지 효과를 발휘할 것으로 기대된다. 삼성전자는 18일 공식 뉴스룸을 통해 고객사에 SOCAMM(소캠; Small Outline Compression Attached Memory Module)2 샘플을 공급하고 있다고 밝혔다. 소캠은 엔비디아가 독자 표준으로 개발해 온 차세대 메모리 모듈로, 저전력 D램인 LPDDR을 4개씩 집적한다. 기존 모듈(RDIMM) 대비 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 수가 많아, 데이터 처리 성능의 척도인 대역폭이 높다는 장점이 있다. 소캠2는 2세대 소캠으로서, RDIMM 대비 2배 이상의 대역폭과 55% 이상 낮은 전력 소비를 제공한다. 또한 분리형 모듈 구조를 적용해 시스템 유지보수와 수명주기 관리가 한층 수월해진다. 기존에는 서버에 저전력 LPDDR을 적용하려면 메인보드에 직접 실장해야 했지만, 소캠2는 보드를 변경하지 않고도 메모리를 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있다. 삼성전자가 개발한 소캠2는 내년 초부터 본격 상용화될 전망이다. 현재 삼성전자는 1b(5세대 10나노급) D램을 기반으로 소캠2를 개발해, 주요 고객사인 엔비디아와 퀄(품질) 테스트를 거치고 있는 것으로 알려졌다. 삼성전자는 "서버 시장에서 늘어나는 저전력 메모리 수요에 대응하기 위해 LPDDR 기반 서버 메모리 생태계 확장을 적극 추진하고 있다"며 "특히 엔비디아와의 기술 협업을 통해 소캠2를 엔비디아 가속 인프라에 최적화함으로써, 차세대 추론 플랫폼이 요구하는 높은 응답성과 전력 효율을 확보했다"고 밝혔다. 소캠2의 공식 표준화 작업도 마무리 단계에 접어들었다. 현재 글로벌 주요 파트너사와 함께 JEDEC 표준 규격 제정을 주도하고 있으며, 차세대 AI 플랫폼과의 호환성 확보 및 생태계 확장을 위한 기술 표준 마련에 적극 기여하고 있다. 디온 헤리스 엔비디아 HPC 및 AI 인프라 솔루션 총괄 이사는 "AI 워크로드가 학습 중심에서 복잡한 추론과 피지컬 AI로 확대되는 상황에서, 차세대 데이터센터는 성능과 전력 효율을 동시에 만족하는 메모리 솔루션이 필수"라며 "삼성전자와의 지속적인 기술 협력을 통해 소캠2와 같은 차세대 메모리가 AI 인프라에 요구되는 높은 응답성과 효율을 구현할 수 있도록 최적화 작업을 이어가고 있다"고 밝혔다.

2025.12.18 11:04장경윤

[기고] 아시아 태평양 시장, 경쟁력의 관건은 '데이터 인프라'

한국 이커머스, IT 서비스 기업들이 최근 기술 경쟁력을 기반으로 글로벌 고개 확보에 공격적으로 나서고 있다. 금융과 여행·레저 분야 역시 디지털 서비스를 앞세워 아시아 태평양(APAC) 시장을 중심으로 새로운 기회를 찾고 있는 것이다. 자연스럽게 많은 기업에 APAC은 성장 가능성이 큰 핵심 시장으로 부상하고 있지만, 실제 운영 과정에서는 언어·규제·데이터 환경이 국가마다 크게 달라 예기치 않은 복잡성을 마주하게 된다. 특히 인공지능(AI) 활용이 기업 경쟁력의 핵심이 된 지금, APAC 전역의 데이터 구조와 규제 차이를 어떻게 극복할 것인지가 해외 비즈니스 성공의 중요한 기준이 되고 있다. APAC, 단일 시장 아닌 여러 시장의 집합 APAC은 시장의 크기만큼이나 이질적인 환경을 가진 지역이다. 고객 경험 분석에서 나타나는 차이가 대표적이다. 일본에서는 온라인 리뷰 3점을 낮은 평가로 해석하지만, 다른 국가에서는 단순히 평균이라는 의미로 받아들여진다. 동일한 AI 고객 분석 모델을 국경을 넘나들며 적용할 경우 문화적 편차를 간과한 채 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 언어의 다양성 역시 난관이다. 인도는 120개가 넘는 주요 언어가 존재하며 인도네시아는 섬마다 방언이 다르다. 필리핀은 영어와 타갈로그어, 지역 언어가 동시에 사용된다. 기업이 APAC 전역의 소비자 의견이나 고객센터 기록, 소셜미디어 반응을 통합해 분석하려 하면 비정형 데이터가 폭발적으로 증가한다. 이를 하나의 구조로 정제하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요된다. 규제 환경도 국가마다 다르다. 싱가포르는 개인정보보호법(PDPA)을 개정해 정보 침해 통지를 의무화했고 베트남은 데이터 현지화와 국경 간 이동 규제를 강화했다. 일본은 개인정보보호법을 개정하며 유럽연합(EU)의 개인정보보호법 GDPR과의 조화를 고려했고 AI 활용과 자동화된 의사 결정에 관한 조항도 추가했다. APAC 진출 기업은 이처럼 상이한 규제 체계 안에서 데이터를 관리하고 활용하는 복잡한 과제를 마주하게 된다. 데이터 활용의 간극이 커지는 AI 시대 세계적으로 생성되는 데이터는 175제타바이트에 이를 것으로 전망되며 그중 80~90%가 비정형 데이터라는 사실은 이미 널리 알려져 있다. 문제는 이 방대한 데이터가 실제 분석과 AI 학습에 바로 활용될 수 있는 상태가 아니라는 점이다. 기업 내에서도 데이터 과학자들이 전체 시간의 대부분을 전처리와 정제 작업에 투입하는 8 대 2 구조가 여전히 이어지고 있다. 특히 APAC은 국가별 시스템이 서로 다르고 데이터 저장 형태도 균일하지 않아 동일 기업 내 데이터조차 통합하기 어렵다. 한국 고객 의견 데이터는 한글 기반 비정형 텍스트로, 호주 영업 데이터는 영문 고객관계관리(CRM) 시스템에, 태국 생산 데이터는 독립된 제조 실행 시스템이나 엑셀로 관리되는 사례가 많다. 이러한 데이터가 하나의 AI 모델로 연결되려면 준비 과정만으로도 많은 시간이 필요하다. AI는 더 빨라진 의사결정과 자동화를 약속하지만 실제 AI 도입 속도는 데이터 준비 속도를 따라가지 못하는 경우가 많다. 데이터가 학습 가능한 형태로 정제되지 않으면 AI 투자는 기대만큼의 효과를 만들기 어렵다. 해법으로 떠오른 '지능형 데이터 인프라' AI 도입을 위해 별도의 신규 인프라를 구축하려는 기업도 있지만 이는 오히려 기존 시스템과의 단절을 낳을 수 있다. 중요한 것은 인프라가 새롭냐가 아니라 데이터가 위치와 형식에 상관없이 일관된 방식으로 관리될 수 있는 기반이 마련돼 있느냐다. 넷앱은 기업이 분산되고 지속적으로 변화하는 규제 환경 속에서도 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 지능형 데이터 인프라를 구축할 수 있는 기반을 제공하고 있다. IDI는 우선 기업 내 모든 데이터를 하나의 통합된 체계에서 관리할 수 있도록 한다. 클라우드·온프레미스·엣지 등 분산된 환경을 연결해 데이터가 고립된 채 남지 않도록 하며 APAC처럼 이질적인 시스템이 공존하는 지역에서 특히 큰 장점을 제공한다. 또 각국 규제를 충족하면서 데이터를 활용할 수 있도록 암호화, 접근 통제, 감사 추적 등 보안 관리 체계를 강화한다. 데이터 규제가 복잡한 APAC에서 규제 준수는 단순한 법적 의무를 넘어 비즈니스 신뢰의 기반이다. AI 학습을 위한 데이터 품질 확보도 IDI의 핵심 요소다. 데이터 중복 제거, 품질 점검, 자동 분류 기능을 통해 AI 학습 데이터를 빠르게 준비할 수 있도록 하며 데이터 과학자의 분석 생산성을 향상한다. 최근 AI 개발에서는 그래픽처리장치(GPU) 부족과 함께 데이터가 GPU로 제때 공급되지 않는 병목 현상이 문제로 떠오르고 있다. IDI는 고성능 캐싱과 입출력 최적화를 통해 GPU 활용률을 극대화해 모델 학습과 추론 속도를 높인다. 홍콩 퐁 위엔 사례로 보는 APAC 데이터 혁신 홍콩의 AIoT·머신러닝 기업 퐁 위엔(Pong Yuen)은 자율주행차용 AI 모델을 훈련하기 위해 대규모 합성 데이터를 생성하는 기업이다. 과거에는 데이터 복제에 시간과 자원이 과도하게 투입돼 개발 일정이 자주 지연되곤 했다. 그러나 넷앱의 솔루션을 도입한 후 해당 기업은 데이터 복제 시간은 수 초로 단축됐고 대규모 데이터 압축 및 전송 과정에서도 성능 저하 없이 운영할 수 있게 됐다. 이러한 변화는 모델 개발 속도뿐 아니라 시장 출시 기간 단축에도 직접적인 영향을 미쳤다. APAC처럼 복잡한 데이터 환경에서도 인프라가 정비되면 혁신 속도가 크게 높아질 수 있다는 점을 보여주는 사례다. 한국 기업이 APAC 시장에서 성공하려면? 한국 기업이 APAC 시장에서 성공적으로 성장하기 위해서는 다음과 같은 질문에 답할 수 있어야 한다. 우선 국가별로 흩어진 고객 데이터를 하나의 관리 체계로 통합할 수 있는가. 또 각국의 개인정보 규제 변화에 대응하기 위해 데이터 보호와 접근 통제 체계를 기술적으로 마련하고 있는가. 이와 함께 텍스트·이미지·음성 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있는 품질 표준화를 갖추고 있는지 점검해야 한다. 아울러 언어와 문화의 차이를 AI 모델 설계 단계부터 반영하고 있는지, 그리고 데이터 증가 속도에 맞춰 AI 인프라가 병목 없이 확장 가능하도록 준비돼 있는지도 중요한 요소다. 이 질문은 모두 데이터 인프라의 준비 수준과 연결된다. APAC의 복잡성, 준비된 기업엔 경쟁력 APAC은 전자상거래와 금융, 제조업 디지털화 등 다양한 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 지역 중 하나다. 한국 기업이 이미 보유한 산업 경쟁력과 결합하면 APAC은 분명히 큰 기회가 될 수 있다. 하지만 APAC의 기회는 준비된 기업에게만 열린다. 국가와 언어, 규제의 차이가 만들어내는 데이터 복잡성을 해결할 수 있는 기술적 기반을 갖추지 못한다면 AI 기반 경쟁력 확보는 어렵다. AI를 통해 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해서는 기업이 지능형 데이터 인프라를 갖추는 것이 필수적이다. 데이터가 어디에 있든 일관되게 관리할 수 있어야 하며 국가별 규제를 준수하면서도 AI 학습의 속도와 효율을 높일 수 있는 기반이 마련돼야 한다. APAC 시장의 데이터 환경은 앞으로 더 복잡해질 가능성이 크지만, 이를 해결할 수 있는 인프라를 갖춘 기업에는 오히려 경쟁사와 차별화되는 진입 장벽이 될 것이다. AI 중심의 미래에서 APAC은 선택이 아닌 필수의 시장이며 그 기회를 성과로 연결하는 출발점은 바로 데이터 인프라의 준비 상태다.

2025.12.18 10:26유재성

퓨어스토리지-뉴타닉스, 가상화 환경 겨냥 통합 인프라 솔루션 출시…벤더 종속 완화

퓨어스토리지가 뉴타닉스와 손잡고 가상화 환경을 겨냥한 통합 인프라 솔루션을 선보였다. 고성능 올플래시 스토리지와 하이퍼컨버지드 인프라(HCI)를 결합해 기업의 인프라 현대화와 벤더 종속성 완화를 동시에 노린다는 전략이다. 퓨어스토리지는 뉴타닉스와 협력해 '퓨어스토리지 플래시어레이'와 '뉴타닉스 클라우드 인프라스트럭처'를 결합한 통합 솔루션을 공식 출시했다고 17일 밝혔다. 이번 통합 솔루션은 뉴타닉스 클라우드 인프라의 운영 단순성과 퓨어스토리지 플래시어레이의 고성능 아키텍처를 결합한 것이 특징이다. 라이선스 비용 상승과 특정 벤더 종속성 심화로 기존 가상화 환경에 대한 재검토가 확산되는 가운데, 유연성과 성능을 모두 갖춘 대안으로 제시됐다. 해당 솔루션은 복잡한 가상 머신(VM) 환경과 고성능 데이터베이스(DB), 차세대 AI 워크로드까지 지원할 수 있도록 설계됐다. 기업은 간편한 배포와 직관적인 관리 환경을 기반으로 미션 크리티컬한 데이터 집약형 워크로드를 안정적으로 운영할 수 있다는 설명이다. 특히 애플리케이션 응답성과 민첩성을 높여 현대적인 풀스택 가상 인프라 구축을 지원한다. 뉴타닉스 환경에서 각 v디스크(vDisk)는 퓨어스토리지 플래시어레이 볼륨을 기반으로 구성된다. 이를 통해 VM 단위로 스냅샷이나 서비스 품질(QoS)과 같은 스토리지 서비스를 세분화해 적용할 수 있으며 개별 VM에 설정된 정책을 지속적으로 유지할 수 있다. 특정 VM의 워크로드가 인접 VM에 영향을 주지 않도록 정밀한 제어도 가능하다. 플래시어레이는 고성능 엔터프라이즈 환경을 겨냥한 올플래시 스토리지로, 글로벌 압축과 중복 제거를 통해 높은 데이터 효율성을 제공한다. NVMe 기반 모듈형 아키텍처를 적용해 컴퓨트와 스토리지를 분리했으며 워크로드 전반에서 서브밀리초 수준의 응답 시간을 구현한다. 무중단 인플레이스 업그레이드와 '에버그린' 아키텍처를 통해 장기적인 운영 효율성도 강화했다. 또 뉴타닉스 프리즘 제어 플레인과 완전히 통합돼 단일 인터페이스에서 VM 단위 스냅샷과 데이1·데이2 운영을 수행할 수 있다. 비동기 복제 기능을 비롯해 향후 액티브 재해복구(DR)와 액티브클러스터 기능도 제공될 예정으로, 비즈니스 연속성 강화를 지원한다. 아울러 뉴타닉스 AHV가 기본 내장 하이퍼바이저로 제공돼 별도의 라이선스 비용 없이 엔터프라이즈급 성능과 확장성을 제공한다. 정책 기반 마이크로 세분화를 지원하는 뉴타닉스 플로우를 통해 VM 간 트래픽을 정밀하게 제어하고 보안 및 규제 요구사항 대응도 가능하다. 익스피디언트 앤서니 잭맨 최고혁신책임자(CIO)는 "이번 협력은 업계가 기다려온 파트너십"이라며 "이번 솔루션을 통해 인프라 현대화와 더불어 기존 투자 자산을 최대한 활용하면서도 고객에게 보장된 성능과 최대한의 유연성을 제공할 수 있게 됐다"고 말했다.

2025.12.17 15:43한정호

"AI 추론 비용 내년부터 폭증…하이브리드 GPUaaS가 부담 덜 것"

카카오엔터프라이즈가 인공지능(AI) 인프라의 새로운 대안으로 '하이브리드 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS)를 제안했다. 내년에 AI 서비스가 더 많이 이용되면서 클라우드 비용이 급증할 것으로 예상되는 만큼 유연성과 경제성을 동시에 확보하는 가장 현실적인 해법이 '하이브리드 GPUaaS'가 될 것으로 판단해서다. 카카오엔터프라이즈는 지난 16일 과학기술정보통신부가 주최하는 '2025 AI를 위한 데이터&클라우드 진흥주간' 행사에 이재한 클라우드부문 사업본부장이 참여해 이처럼 강조했다고 17일 밝혔다. 오는 19일까지 서울 강남구 코엑스 그랜드볼룸에서 열리는 '데이터&클라우드 진흥주간'은 '모두를 위한 AI, AI를 위한 데이터&클라우드'라는 슬로건 아래 데이터 및 클라우드 업계 관계자들이 모여 최신 기술, 산업 동향, 미래 방향 등을 공유할 수 있는 자리다. 이재한 카카오엔터프라이즈 클라우드부문 사업본부장은 이번 행사에 참석해 "2026년에는 AI 추론에 드는 비용이 학습 비용을 추월할 전망"이라며 "AI 서비스가 더 많이 이용될수록 추론에 소요되는 클라우드 비용이 급증하면서 AI 서비스 기업 및 기관의 적자폭이 커지는 구조적인 문제에 직면할 가능성이 높다"고 내년 AI 서비스 시장을 전망했다. 이어 "GPU는 AI 모델과 서비스 개발에 필수 요소이나, GPUaaS(서비스형 GPU)는 비용 부담이 높고 온프레미스 방식은 구축이나 상면 확보, 운영 등의 부담이 높다는 측면이 있다"며 "AI 서비스 기업 및 기관은 비즈니스 성장 단계에 따라 빠르게 증가하는 클라우드 비용을 절감할 수 있는 방법을 고민하며, GPU 등 자산 확보를 통한 수익성 개선 방안을 염두에 두어야한다"고 강조했다. 카카오엔터프라이즈는 이러한 AI 서비스 기업 및 기관의 부담을 해소할 수 있도록 고객이 GPU를 자산으로 소유하고 카카오클라우드가 GPU 클러스터를 구축 및 운영하는 새로운 형태의 하이브리드 GPUaaS를 선보인 바 있다. 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS는 불확실한 초기 개발 및 기술 검증(PoC) 단계에서는 클라우드를 통해 투자 리스크를 최소화하며 민첩성을 확보하고, 비즈니스가 본 궤도에 오르는 시기에 자산화를 통해 효율적으로 수익성을 개선할 수 있도록 지원한다. 이 사업본부장은 "우리의 하이브리드 GPUaaS는 클라우드의 '유연성'과 소유의 '경제성' 등 두 가치를 동시에 확보할 수 있는 가장 현실적이고 강력한 해답"이라며 "우리는 AI 서비스 기업 고객과 기관의 클라우드 전략 파트너로서 고객이 불확실한 비즈니스 환경에서도 성장 단계에 발맞춰 민첩성과 수익성을 동시에 확보할 수 있도록 가장 효율적이고 안정적인 방안을 제시할 것"이라고 말했다.

2025.12.17 15:27장유미

에퀴닉스 "AI 시대 디지털 인프라 핵심 전략은 데이터 주권·지속가능성"

글로벌 인공지능(AI) 경쟁이 본격화되면서 기업의 성패를 가를 핵심 요소로 디지털 인프라 전략이 부상하고 있다. 전력·데이터 주권·지속가능성 등 복합적인 변수 속에서 AI 인프라는 단순한 IT 자산을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 전략 자산으로 자리 잡고 있다. 에퀴닉스는 내년 한국 기업의 AI 도입과 기술 전략을 좌우할 것으로 예측되는 6대 디지털 인프라 트렌드 전망을 17일 발표했다. 에퀴닉스는 AI 고도화와 함께 IT 환경이 복잡해지면서 디지털 인프라가 백엔드 운영을 넘어 기업 혁신의 핵심 기반으로 전환되고 있다고 분석했다. 특히 한국은 전 세계에서 AI 도입 속도가 가장 빠른 국가 중 하나로 꼽히지만, 그래픽처리장치(GPU) 수요 급증과 수도권 전력·부지 제약, 데이터 주권 규제 강화 등 구조적 과제에 동시에 직면해 있다는 설명이다. 보고서에 따르면 가장 시급한 과제로는 전력 밀도와 인프라 병목 문제가 지목됐다. 정부의 엔비디아 GPU 대규모 도입 계획과 함께 하이퍼스케일러, AI 스타트업 전반에서 고성능 컴퓨팅 수요가 폭증하고 있다. 다만 기존 데이터센터는 랙당 5~10키로와트(kW) 수준의 전통적인 워크로드에 최적화돼 있어 랙당 30~80kW 이상을 요구하는 AI 환경을 감당하기 어렵다는 것이다. 특히 수도권 지역은 전력 공급과 인허가, 부지 확보 측면에서 한계가 뚜렷해 AI 인프라 구축 지연 가능성이 제기된다. 에퀴닉스는 이러한 수요에 대응하기 위해 고밀도 AI 워크로드를 지원하는 엑스스케일(xScale) 데이터센터를 수도권에서 운영 중이며 향후 추가 확장을 통해 차세대 AI 인프라 수요를 지원할 계획이다. 또 다른 핵심 트렌드로는 무중단 운영을 위한 회복 탄력성이 꼽혔다. 글로벌 대규모 서비스 장애가 잇따르면서 OTT·게임·핀테크·이커머스 등 주요 산업 전반에서 저지연·고가용성 인프라에 대한 요구가 높아지고 있다. 규제 당국의 서비스 안정성 감독 강화도 기업들이 보다 정교한 이중화와 복원력을 갖춘 인프라 전략을 요구하는 배경으로 작용하고 있다. 데이터 주권을 중시하는 소버린 AI 전환 역시 주요 변화로 제시됐다. 개인정보보호법(PIPA), 마이데이터, 클라우드 보안인증(CSAP) 등 규제 환경 속에서 국내 AI 학습·추론 수요는 빠르게 증가 중이다. 특히 의료· 금융·공공·국방 등 규제 산업에서는 민감한 데이터를 국내에 보관하면서도 글로벌 AI·클라우드 생태계와 연결할 수 있는 인프라가 필수 요소로 부상하고 있다. 에퀴닉스는 분산형 AI와 에이전틱 AI 확산에 따라 컴퓨팅 자원의 위치가 재정의되고 있다는 점도 강조했다. 실시간 추론 중심의 AI 환경에서는 컴퓨팅이 사용자와 더 가까운 곳에서 이뤄져야 하며 통신·로봇·자동차·제조 분야에서 경쟁력을 갖춘 한국은 차세대 AI 활용의 핵심 시장으로 부상할 가능성이 높다는 분석이다. 지속가능성 역시 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 제시됐다. AI 인프라 확산에 따른 에너지 소비 증가로 인해 기업들은 효율성뿐 아니라 탄소 배출의 측정·검증과 재생에너지 활용까지 고려해야 하는 상황이다. 데이터센터는 이러한 ESG 목표 달성의 핵심 인프라로, 기업들은 장기적인 지속가능성 성과를 제공할 수 있는 파트너를 우선적으로 검토하고 있다. 제조 분야에서의 AI 활용 확대도 주요 트렌드로 꼽혔다. 반도체·자동차·조선·배터리·디스플레이 등 제조 강국인 한국은 AI 기반 예측 유지보수, 검사 자동화, 로봇 자동화, 디지털 트윈 도입을 가속화하고 있다. 이에 따라 온프레미스·클라우드·코로케이션을 결합한 하이브리드 AI 아키텍처가 필수 인프라로 자리 잡고 있다는 설명이다. 장혜덕 에퀴닉스 한국 대표는 "한국의 빠른 AI 도입은 기업이 혁신하고 글로벌 경쟁력을 높이는 데 중요한 기회가 되고 있으며 경쟁력 강화를 위해 지속가능성과 데이터 주권, 안정성 확보가 필수 조건이 됐다"며 "AI 기반 혁신의 시대에 국내 기업이 글로벌 수준의 역량을 구축할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2025.12.17 15:03한정호

넷앱 "데이터 인프라가 AI 경쟁력 좌우…내년 韓 공공·금융·소버린 공략"

넷앱이 내년 한국 시장에서 하이브리드 클라우드와 인공지능(AI) 데이터 인프라를 축으로 공공·금융, 소버린 AI 영역 공략을 본격화하겠다는 전략을 제시했다. 유재성 한국넷앱 대표는 17일 서울 교촌치킨 선릉점에서 열린 연말 미디어 데이에서 "AI 논의는 이미 실험을 지나 실행 단계로 넘어왔지만 이를 실제 운영으로 연결하지 못하는 이유는 데이터 인프라에 있다"고 말했다. AI가 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 데이터 인프라의 근본적인 전환이 필요하다는 진단이다. 유 대표는 최근 기업들의 AI 도입 흐름에 대해 "모델 성능이나 알고리즘보다 중요한 것은 데이터를 얼마나 잘 통합·관리하고 거버넌스를 적용해 운영할 수 있느냐"라며 "제대로 된 데이터 기반 없이는 AI도 확장될 수 없다"고 설명했다. 이같은 문제의식은 넷앱이 제시한 내년 핵심 전략과도 맞닿아 있다. 넷앱은 ▲AI 데이터 서비스 ▲보안이 강화된 데이터 프로덕션 환경 ▲유연한 하이브리드 클라우드 환경 구축을 3대 축으로 한국 시장을 공략할 계획이다. 특히 온프레미스와 클라우드를 분리된 환경이 아닌 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 유 대표는 "하이브리드 클라우드를 단순히 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 두 환경의 병렬 구조로 보는 것이 아니라, 고객이 가장 최적의 조건에서 데이터를 활용할 수 있도록 연결하는 것이 핵심"이라며 "여기에 AI를 데이터 서비스 전반에 어떻게 접목할 것인지가 중요하다"고 강조했다. 공공·금융 시장에 대한 접근 전략도 공유했다. 그는 "공공과 금융 분야는 보안과 규제가 까다로운 만큼 진입 장벽이 높지만, 장기적으로 반드시 성장 엔진으로 만들어야 할 영역"이라며 "지금까지 상대적으로 비중이 낮았던 이 시장에서 내년부터는 본격적인 기회를 만들어갈 것"이라고 밝혔다. 특히 최근 화두로 떠오른 국가 차원 '소버린 AI' 전략에 있어서도 데이터 인프라 기업으로서 유의미한 포지셔닝을 하겠다는 목표를 소개했다. 넷앱은 고객 부담을 낮추기 위한 사업 모델 변화도 병행한다. 기존의 일회성 투자 방식에서 벗어나 구독형 모델을 확대하고 인프라 사업자 및 서비스 파트너와의 협업을 통해 새로운 서비스 형태를 개발한다는 구상이다. 한국의 하이브리드 클라우드 시장이 아직 초기 단계라는 점도 언급했다. 유 대표는 "현재는 가상화 초창기처럼 고객 인식과 시장 성숙도에 차이가 있는 상황"이라며 "가격 경쟁이 아닌 기술 경쟁력으로 승부할 수 있도록 시장을 키워나갈 것"이라고 덧붙였다. 유 대표는 "AI 시대의 경쟁력은 결국 데이터를 얼마나 안전하고 유연하게 다룰 수 있느냐에 달려 있다"며 "공공·금융, 소버린 AI 환경에서도 신뢰할 수 있는 데이터 인프라를 제공하는 파트너로 자리매김하겠다"고 강조했다.

2025.12.17 14:30한정호

[현장] "AI가 두뇌라면 데이터는 혈액, 클라우드는 심장"…민관 인프라 협력 시동

"모두가 주연 배우인 인공지능(AI)에 주목할 때, 조연 배우인 데이터와 클라우드를 함께 챙겨야 성공적인 AI 생태계를 만들 수 있습니다." 과학기술정보통신부 류제명 차관은 16일 서울 코엑스에서 열린 '2025 데이터·클라우드 진흥주간' 개막식에서 AI 시대 데이터와 클라우드의 중요성에 대해 이같이 강조했다. 올해 처음 개최된 데이터·클라우드 진흥주간은 과기정통부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신산업진흥원(NIPA), 정보통신기획평가원(IITP), 한국데이터산업진흥원(K-DATA) 등이 공동으로 참여하는 국내 최대 규모의 데이터·클라우드 통합 행사다. '모두를 위한 AI, AI를 위한 데이터·클라우드'를 슬로건으로 이날부터 19일까지 나흘간 서울 코엑스에서 열린다. 류 차관은 개회사를 통해 "AI 성능과 국가 경쟁력의 핵심은 결국 양질의 데이터와 신뢰할 수 있는 클라우드에 있다"며 "AI가 두뇌라면 데이터는 혈액이고 클라우드는 혈액을 순환시키는 심장"이라고 말했다. 정부 차원의 전략도 공유했다. 그는 "국가AI전략위원회와 과학기술관계장관회의를 중심으로 범부처 역량을 결집한 전략적 대응 체계를 구축하고 있다"며 "독자적인 AI 생태계와 AI 고속도로를 만들어 국민 누구나 AI 혜택을 누리는 모두의 AI 사회를 구현하겠다"고 덧붙였다. 이번 개막식에서는 데이터·클라우드 분야 핵심 7개 기관과 협회가 참여하는 업무협약(MOU) 체결식도 함께 진행됐다. 이번 협약은 데이터와 클라우드를 기반으로 한 AI 혁신을 공동 추진하고 대한민국의 AI 3강 도약을 목표로 한다. MOU에는 한국지능정보사회진흥원·정보통신산업진흥원·정보통신기획평가원·한국데이터산업진흥원과 함께 한국클라우드산업협회·한국데이터산업협회·한국데이터센터연합회 등 총 7개 기관·협회가 참여했다. 각 기관은 전문성과 역할을 바탕으로 상호 협력 체계를 구축하기로 했다. 협약에 따라 이들 기관은 국가 데이터 인프라 구축, 공공부문 클라우드 전환 확대, AI 데이터 기반 연구개발(R&D) 지원, 산업 현장의 데이터 활용 촉진 등 전 주기에 걸쳐 협력한다. 데이터·클라우드 산업 경쟁력을 강화하고 기술 성과가 산업 생태계 전반으로 확산되도록 공동 대응한다는 계획이다. 이날 행사에는 국회 과학기술정보방송통신위원회 최민희 위원장을 비롯해 김현·최형두 의원의 영상 축사도 이어졌다. 국회는 데이터와 클라우드가 국가 전략 자산으로 자리 잡을 수 있도록 입법·제도적 지원을 이어가겠다는 뜻을 밝혔다. 이어진 기조연설에서 김동훈 NHN클라우드 대표는 AI 시대 데이터센터의 역할을 'AI 팩토리'로 정의하며 기존 데이터센터와는 다른 인프라 전환이 필요하다고 강조했다. 앞으로 고성능 그래픽처리장치(GPU), 대규모 전력, 첨단 냉각 기술이 결합된 AI 데이터센터가 필요하다는 설명이다. 김 대표는 "현재 데이터센터는 단순한 저장 공간이 아니라 AI 서비스를 생산하는 공장으로 진화하고 있다"며 "한국도 이러한 AI 팩토리 역량을 갖춰야 글로벌 경쟁에서 살아남을 수 있다"고 강조했다.

2025.12.16 16:19한정호

국정자원 화재 후 최대 격전지된 'DR'…대형·중견 IT서비스 기업 각축전

국가정보자원관리원(국정자원) 화재 사고 이후 공공 정보시스템 안정성에 대한 경각심이 커지면서 재해복구(DR) 시장이 공공 IT 분야의 최대 격전지로 부상하고 있다. 단순한 백업 수준을 넘어 무중단 행정을 요구하는 목소리가 높아지면서 정부 예산과 정책, 민간 기업들의 전략적 움직임이 동시에 맞물리는 양상이다. 13일 업계에 따르면 국정자원 화재를 계기로 공공부문 전반에서 DR 체계 재정비가 본격화되고 있다. 단일 사고가 범정부 행정 서비스 장애로 이어질 수 있다는 점이 확인되면서 중앙부처와 지자체, 공공기관을 중심으로 DR 컨설팅과 구축 수요가 빠르게 늘어나는 추세다. 정부의 움직임도 빨라졌다. 행정안전부는 조직개편을 통해 AI정부실을 신설하고 산하에 공공 디지털 인프라와 DR을 전담하는 '정보자원관리혁신과'를 새롭게 꾸렸다. 국정자원 화재 이후 드러난 인프라 취약점을 구조적으로 개선하겠다는 의지가 반영된 조치다. 예산 역시 대폭 확대됐다. 행안부는 내년도 예산안에서 DR 체계 고도화를 핵심 과제로 제시하며 시스템 개선과 노후화된 대전센터 단계적 이전을 위한 예산 3천434억원을 편성했다. 공공 DR이 일회성 대응이 아닌 중장기 투자 영역으로 자리 잡고 있다는 평가가 나온다. 이같은 변화는 공공 IT 시장 전반에 새로운 기회를 만들어내고 있다. 정보전략계획(ISP) 수립부터 실제 DR 구축, 운영·관리까지 사업 범위가 넓어지면서 IT서비스 기업과 클라우드, 솔루션 기업들의 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 업계에서는 내년 공공 DR 시장이 IT 분야 최대 수주 시장으로 성장할 가능성도 점치고 있다. 대형 IT서비스 기업 가운데서는 삼성SDS의 행보가 두드러진다. 삼성SDS는 국정자원 대구센터 민간협력형 클라우드(PPP)를 중심으로 공공부문 생성형 AI 사업과 함께 DR 구축 수요 확대에 적극 대응하겠다는 전략을 밝힌 바 있다. 자체 데이터센터와 클라우드 인프라를 기반으로 기관별 특성에 맞춘 DR 전략을 제시하며 공공 DR 시장에서 존재감을 키우고 있다. 중견 IT서비스 기업들의 움직임도 활발하다. 아이티센엔텍은 통합지방재정시스템 재해복구 구축 사업을 통해 실시간 다중지역 동시가동 DR(AADR) 체계를 도입했다. 연간 450조원 규모의 지방재정이 오가는 핵심 시스템에 무중단 DR를 적용한 사례로, 공공 DR 고도화의 기준점을 제시했다는 평가다. 데이터베이스(DB) 분야에서는 티맥스티베로가 차별화 전략을 내세우고 있다. 티맥스티베로는 DR을 단순한 비상 대응용 설비가 아닌 상시 활용 가능한 운영 자산으로 전환하는 액티브 DR 전략을 제시했다. 외산 DB 종속성을 낮추고 DR 센터 자원의 활용도를 높여 투자 대비 효율을 극대화하겠다는 구상이다. 클라우드 관리·운영 영역에서는 오케스트로가 주목받고 있다. 오케스트로는 통합지방재정 DR 시스템 구축 사업에서 실시간 이중화 체계 구현을 맡아 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 역량을 입증에 나섰다. 공공 1등급 시스템에 AADR이 적용되는 첫 사례라는 점에서 시장 파급력이 크다는 평가다. 공공 DR 시장은 단순히 장비를 추가하는 사업을 넘어 클라우드 전환과 데이터 보호, 운영 자동화까지 아우르는 종합 인프라 시장으로 확장되고 있다. 실제 주요 부처와 공공기관들은 DR 컨설팅 단계부터 민간 클라우드 활용 가능성을 함께 검토하는 분위기다. 이에 DR 시장은 대기업과 중견·중소기업, 클라우드·솔루션 기업이 복합적으로 경쟁하는 구조로 재편되는 상황이다. 기술력과 레퍼런스, 인력 확보 여부가 수주 성패를 가르는 핵심 변수로 떠오르면서 기업 간 물밑 경쟁도 이미 시작됐다는 분석이다. 클라우드 업계 관계자는 "국정자원 화재 이후 공공부문에서 DR은 선택이 아닌 필수 인프라로 인식되고 있다"며 "예산과 제도가 함께 움직이면서 DR 시장이 장기적으로 안정적인 성장 국면에 들어설 것"이라고 말했다.

2025.12.13 10:28한정호

토종 클라우드, AI 확산에 '액체 냉각' 승부수…데이터센터 설계 바뀐다

국내 클라우드 업계가 인공지능(AI) 확산에 따른 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터 냉각 기술 고도화에 속도를 낸다. 기존 공랭 방식으로는 한계에 이른 고발열 GPU 환경에서 액체 냉각이 필수 기술로 부상하면서 주요 기업들이 실증과 상용화를 병행하는 경쟁 구도가 형성되고 있다. 12일 업계에 따르면 국내 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)는 엔비디아 최신 GPU 도입에 맞춰 데이터센터 냉각 방식을 공기 냉각에서 액체 냉각 중심으로 전환하고 있다. GPU 성능이 급격히 고도화되면서 랙당 전력 밀도가 수십 킬로와트(kW) 수준까지 상승한 것이 배경이다. 대표적으로 KT클라우드가 액체 냉각 상용화에 발 빠르게 나서고 있다. 최근 개소한 가산 AI 데이터센터에 GPU 칩에 냉각판을 직접 부착해 냉각수를 순환시키는 '다이렉트 투 칩(D2C)' 방식 액체 냉각을 적용했다. 회사는 엔비디아 B200, NVL72급 고발열 서버 환경을 가정한 실증을 통해 안정적인 온도 유지와 전력 효율 개선 효과를 확인했다. KT클라우드는 서울 목동과 용산에 실증 허브 역할의 AI 이노베이션 센터를 운영하며 액체 냉각 기술 검증 범위를 넓히고 있다. 이 센터에서는 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 수냉식과 액침 냉각을 시험하고 있으며 향후 기술 데이터를 업계와 공유해 표준화 논의에도 활용할 계획이다. 네이버클라우드는 액체 냉각을 포함한 하이브리드 냉각 전략을 통해 단계적 전환을 추진한다. 각 세종 데이터센터에 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 냉각 구조를 적용했으며 고밀도 GPU 존을 중심으로 차세대 냉각 기술 도입을 준비 중이다. 더 나아가 액침 냉각과 직접액체냉각(DLC)에 대한 개념검증(PoC)을 진행 중이며 향후 센터 증설 구간에 이를 반영한다는 목표다. NHN클라우드도 수냉 기술을 앞세워 최근 정부 GPU 확보 사업에서 존재감을 드러냈다. 정부가 도입하는 엔비디아 B200 물량의 75%가량을 구축하는 사업자로 선정됐으며 제안 기업 가운데 유일하게 수냉식 냉각 시스템 적용을 제안했다. 고발열 특성이 강한 B200의 안정적 운용을 위해선 수냉이 필수적이라는 점이 평가에 반영된 것으로 풀이된다. NHN클라우드는 확보한 B200 GPU를 대규모 클러스터로 구성해 내년 초부터 순차적으로 가동할 계획이다. 사전 실증을 통해 수냉식 냉각의 안정성과 운영 경험을 축적해 왔으며 고성능 AI 워크로드에 최적화된 데이터센터 운영 환경을 구축할 방침이다. 전문가들은 AI 확산에 따라 데이터센터 냉각이 단순한 설비 요소를 넘어 핵심 경쟁력이 되고 있다고 분석한다. 엔비디아 블랙웰 계열 GPU는 랙당 100kW를 넘는 전력을 요구해 공랭 방식으로는 대응이 어렵고 액체 냉각을 전제로 한 인프라 설계가 불가피하다는 설명이다. AI 데이터센터 설계 단계에서부터 냉각을 전력·네트워크와 함께 하나의 시스템으로 통합하는 움직임도 나타난다. GPU 연산 밀도가 높아질수록 특정 장비 단위의 냉각 성능뿐 아니라 전체 시설 구조와 열 흐름을 고려한 설계가 필요하다는 판단이다. 이에 기존 데이터센터를 단순 개조하는 방식으로는 한계가 있어 초기 설계 단계부터 전력·냉각·구조 하중을 고려한 AI 전용 데이터센터 구축이 진행되고 있다. 실제 KT클라우드는 내년 신규 개소할 부천·개봉·안산 센터를 모두 액체 냉각 기반으로 설계한다. 네이버클라우드도 액체 냉각을 중점으로 두고 각 세종 추가 증설에 나선다. NHN클라우드 역시 정부 사업을 통해 확보한 엔비디아 GPU의 수냉 클러스터를 양평 데이터센터에 구축한다. 데이터센터 업계 관계자는 "고집적 GPU를 수용하기 위해 국내 클라우드 사업자들이 액체 냉각 기술 도입을 확대 중"이라며 "내년을 기점으로 기업 고객들의 AI 인프라 수요도 본격화될 것"이라고 전망했다. 이어 "앞으로는 액체 냉각을 전제로 한 데이터센터 설계 역량이 클라우드 기업의 장기 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.12.12 15:49한정호

오라클, "AI가 DB 안으로"…AI 데이터베이스 26ai로 차별화 승부

오라클이 데이터를 밖으로 빼내지 않고 데이터베이스에서 바로 인공지능(AI)을 실행하는 방식을 앞세워 AI 데이터플랫폼 기업으로 거듭나겠다고 선언했다. 한국오라클은 11일 서울 강남구 아셈타워에서 미디어 브리핑을 열고 오라클 AI 월드 2025의 주요 발표 내용을 국내 시장 관점에서 재정리했다. 올해 처음 개최된 오라클 AI 월드는 기존 글로벌 연례 행사였던 '오라클 클라우드월드'의 이름을 바꾼 것으로 클라우드 인프라와 데이터베이스, 애플리케이션 전반을 AI 중심으로 재편하는 전략이 집중적으로 소개된 무대다. 행사에서 나정옥 한국오라클 부사장(클라우드 엔지니어링 총괄)은 AI 전략의 출발점을 'AI를 위한 데이터'가 아니라 '데이터를 위한 AI(AI for Data)'라고 규정했다. 그는 "AI 도입의 성패는 '데이터 이동'을 얼마나 줄이느냐에 달렸다"며 "오라클은 데이터를 AI 모델로 가져가는 비효율을 없애고, 데이터가 저장된 바로 그곳에 AI를 심는 '데이터 중심' 전략으로 시장 판도를 바꾸겠다"고 강조했다. 나 부사장은 "오픈AI가 오라클을 선택한 이유도 타사가 수년 걸릴 대규모 클러스터를 1년이 채 안 되는 기간에 구축할 수 있는 인프라 역량 때문"이라며 "AI를 위해 데이터를 밖으로 빼내지 않는다는 원칙 아래, 데이터가 머무는 자리로 AI를 가져오는 것이 오라클 전략의 핵심"이라고 말했다. 차세대 인프라 전략은 장진호 상무가 설명했다. 그는 오라클 클라우드 인프라(OCI)의 기존 '젠2(Gen 2)' 클라우드 아키텍처를 AI 워크로드에 맞게 재설계한 '엑셀러론(Acceleron)' 기반 인프라를 소개했다. 엑셀러론은 GPU 간 연결 구조와 네트워크, 스토리지를 모두 AI 학습·추론에 맞게 최적화한 구조로, 수십만개의 GPU를 하나의 거대한 클러스터로 묶는 것이 특징이다. 실제로 오라클은 엔비디아 GPU를 최대 80만개까지 단일 클러스터로 연결하는 'OCI 제타스케일10(Zettascale10)' 아키텍처를 공개했으며, 미국 텍사스 애빌린에 오픈AI와 함께 구축 중인 '스타게이트' 슈퍼클러스터의 기반 패브릭으로 적용하고 있다. 장 상무는 "엑셀러론은 단순히 하드웨어를 늘린 것이 아니라, 네트워크와 스토리지까지 전 계층을 AI 워크로드에 맞춰 다시 설계한 인프라"라며 "이미 13만장 규모 GPU 클러스터를 운영 중이고, 제타스케일10을 통해 80만장 수준까지 확장하는 '물리적 체급'의 차이를 보여줄 것"이라고 말했다. 데이터베이스 측면에서는 '오라클 AI 데이터베이스 26ai'가 프레임 전환의 중심에 섰다. 오라클은 기존 '오라클 데이터베이스 23ai'에서 선보였던 AI 벡터 검색, 셀렉트 AI 기능을 발전시켜 26ai에 통합했다. 조경진 상무는 "벡터 검색은 기계가 사람처럼 문맥과 의미를 이해하게 만드는 핵심 기술"이라며 "오라클은 별도 벡터 데이터베이스를 따로 구축하지 않고도, 기존 데이터베이스 안에서 관계형 데이터와 문서, 이미지 같은 비정형 데이터를 함께 벡터로 다루고 검색할 수 있다"고 설명했다. 그는 "개발자는 익숙한 SQL과 JSON, 그래프, 공간 데이터 위에 AI 벡터 검색을 얹어, 복잡한 인프라를 다시 짜지 않고도 LLM, RAG 같은 고급 AI 기능을 구현할 수 있다"고 덧붙였다. 실제 시연에서는 자연어로 "이번 달 배송 지연 건수는?"이라고 묻자, 셀렉트 AI가 데이터베이스 스키마 정보를 바탕으로 SQL을 자동 생성해 결과를 반환하는 화면이 소개됐다. 오라클 셀렉트 AI는 자연어를 SQL로 변환하고, 필요할 경우 기업 문서와 로그를 벡터로 변환해 함께 조회하는 방식으로 '대화하듯 데이터에 질의'하는 경험을 제공한다. 조 상무는 "결국 중요한 것은 LLM이 아니라 기업 고유 데이터"라며 "데이터베이스 안에 AI를 내장해 개발자와 데이터 분석가가 기존 워크플로를 거의 바꾸지 않고도 AI 기능을 쓰게 하는 것이 목표"라고 말했다. 데이터 플랫폼 전략은 김태완 상무가 맡았다. 그는 파편화된 데이터를 하나로 엮는 '오라클 AI 데이터 플랫폼'과 '오픈 데이터 레이크하우스', '제로 ETL(Zero-ETL)' 전략을 함께 제시했다. 김 상무는 "이제 데이터가 어디에 있든 상관없는 '오픈 데이터' 시대"라며 "오라클의 전략은 데이터를 복제하거나 옮기는 작업을 최소화해, 이동에 드는 시간과 비용을 없애는 '제로 ETL'을 실현하는 것"이라고 강조했다. 그는 "AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등과의 멀티클라우드 연동을 통해, 여러 클라우드에 흩어진 데이터를 데이터 사일로 없이 하나의 논리적 플랫폼처럼 다루게 하는 것이 목표"라고 설명했다. 보안과 규제 준수 측면에서 오라클은 '프라이빗 AI'를 핵심 차별점으로 내세웠다. 나정옥 부사장은 "많은 기업이 비싼 GPU를 도입해 놓고도, 데이터 반출과 규제 이슈 때문에 실제 업무에는 쓰지 못하고 있다"며 "오라클은 'AI를 위해 데이터를 밖으로 빼내지 않는다'는 철학 아래, 데이터가 저장된 데이터베이스와 데이터 레이크, 애플리케이션 주변에 AI를 심는 구조를 택했다"고 말했다. 그는 "데이터 주권과 규제가 중요한 금융, 공공, 제조 기업이 기존 보안·거버넌스 체계를 그대로 유지한 상태에서 고성능 AI를 쓸 수 있도록 하는 것이 오라클 프라이빗 AI의 지향점"이라고 부연했다.

2025.12.11 21:50남혁우

메가존클라우드, 동아대 지-램프 사업단과 양자·원자 연구 '맞손'

메가존클라우드가 학계와 함께 양자·원자 과학 기반 연구를 위한 클라우드·인공지능(AI) 인프라 협력에 나선다. 메가존클라우드는 동아대학교 지-램프(G-LAMP) 사업단과 산학연협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 11일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양측은 ▲원자·양자 과학 분야 기초·응용 기술 연구개발(R&D) 및 고급 연구 인력 양성 ▲기술 이전 및 사업화 추진 협력 ▲장비·시설 등 연구 인프라 공동 활용 ▲세미나·워크숍·학술교류 등 공동 학술행사 기획·운영 ▲기타 상호 발전을 위한 산학연 협력 등을 함께 추진할 계획이다. 특히 메가존클라우드는 자사 클라우드·AI 역량을 바탕으로 양자·원자 과학 연구에 필요한 클라우드·AI 인프라를 지원해 연구자들의 대용량 데이터 분석과 시뮬레이션, 협업 환경을 고도화할 방침이다. 메가존클라우드 김동호 최고양자책임자(CQO)는 "동아대 지-램프 사업단과의 협력은 클라우드 기술을 양자·원자 과학 연구 현장에 적극 적용해 연구 효율성과 확장성을 높이는 중요한 출발점"이라며 "공동 연구와 기술 협력을 통해 기초과학과 산업 기술이 연결되는 실질적 성과를 만들고 지속가능한 산학 협력 모델을 구축해 나가겠다"고 말했다. 정진웅 동아대 지-램프 사업단장은 "메가존클라우드와의 협력은 기초과학 연구의 디지털 전환과 융합 연구 강화에 큰 도움이 될 것"이라며 "양자·원자 과학 기반 R&D와 기술 사업화를 위해 협력을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.12.11 17:45한정호

과기정통부 "AI 3대 강국, 정부·민간 협력 생태계 구축해 달성한다"

"인공지능(AI)을 국가 성장의 핵심축으로 삼고 민간과 함께 생태계를 구축하겠습니다." 과학기술정보통신부 장기철 인공지능데이터진흥과장은 11일 서울 중구 신라호텔에서 열린 'AI & 클라우드 컨퍼런스 2025(ACC 2025)'에서 국가 AI 경쟁력 강화와 디지털 인프라 전환에 대해 이같이 밝혔다. 지디넷코리아가 주최한 ACC 2025는 AI와 클라우드 분야의 실질적 비즈니스 성과 창출 방안을 모색하는 대표 기술 컨퍼런스다. 올해 행사에는 과기정통부 비롯해 구글 클라우드·삼성SDS·뉴타닉스 코리아·아카마이·알리바바 클라우드·나무기술 등 글로벌 및 국내 주요 기업들이 대거 참여해 성황을 이뤘다. 이날 장 과장은 글로벌 'AI 3대 강국(AI G3)' 도약을 목표로 하는 정부의 AI 정책 확대 로드맵을 공유했다. 그는 "현재 우리나라 AI의 수준은 미국·중국을 뒤따르는 3위권 그룹으로, 앞으로는 압도적인 3강을 굳히는 것이 목표"라고 말했다. 특히 글로벌 AI 모델 평가 지표에서 LG AI연구원의 '엑사원', 업스테이지 '솔라' 모델이 상위권에 오른 점을 언급하며 "우리도 톱티어 모델을 만들 역량이 있다"고 덧붙였다. 정부는 AI G3 도약을 위해 내년 대규모 예산을 투입한다. 정부 AI 예산 10조원, 국민성장펀드를 통한 AI 투자 30조원 등을 통해 GPU·데이터·반도체·모델·인재까지 이어지는 AI 풀스택 역량을 모두 강화한다는 방침이다. 특히 2030년까지 엔비디아 26만 장 그래픽처리장치(GPU)를 확보하는 계획을 바탕으로 한국형 'AI 고속도로' 구축에 속도를 낼 전망이다. 장 과장은 AI 인재 문제도 시급한 과제로 꼽았다. 국내에서 충분한 GPU를 써볼 기회가 없어 연구자들이 해외로 빠져나가는 현실을 타개하고자 정부는 ▲해외 AI 인재 특별비자 도입 ▲AI대학원·AX 융합대학원 확대 ▲AI 스타펠로우십 지원 등 제도 개선을 추진하고 있다. 또 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에도 속도를 낸다. 장 과장은 "프롬 스크래치 기술을 갖춘 우수 국내 AI 기업들과 함께 글로벌 톱 모델 확보에 도전한다"며 "공공·민간의 데이터와 GPU, 인재 등 기술과 정부 지원 역량을 결합해 글로벌 모델 10위권에 진입할 것"이라고 밝혔다. AI 기반 국가 대전환 전략도 소개됐다. 제조·지역·공공·과학 분야로 구분된 AX 전략을 통해 AI 로봇·AI 공장·AI 복지·AI 납세 관리 등 전 산업·행정 분야의 디지털 혁신을 동시 추진한다는 구상이다. 장 과장은 "대통령 직속 국가AI전략위원회를 중심으로 범부처 협업을 강화해 AI 정부로 전환되고 있다"고 강조했다. 아울러 지난 9월 국가정보자원관리원 화재 사고 이후 국가가 운영하는 디지털 인프라의 안정성 확보 대책도 언급됐다. 그는 "국가에서 관리하는 데이터센터들이 민간 클라우드를 더 많이 활용할 수 있도록 방안을 마련 중"이라며 "국가AI전략위원회에서 별도 대책을 준비하고 있어 이른 시일 내 발표될 것"이라고 말했다. 장 과장은 AI G3 도약을 위한 향후 정부의 역할도 공유했다. 예산 측면에서는 마중물 역할을, 산업 측면에서는 규제 완화와 공공 조달을 통한 초기 시장 조성을 핵심 방향으로 제시했다. 그는 "정부가 AI에 있어 모든 것을 다 할 수 있다고 생각하지 않는다"며 "민간이 AI 비즈니스를 잘할 수 있도록 적절한 제도와 환경을 만드는 데 집중하겠다"고 말했다.

2025.12.11 17:34한정호

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