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'인프라'통합검색 결과 입니다. (721건)

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김봉균 한국인공지능클라우드산업협회장 "산업·정부 잇는 가교 역할 강화"

"산업계의 생생한 목소리를 담아내는 플랫폼으로서 현장 의견이 정책에 반영되도록 적극적인 소통을 이어가겠습니다." 김봉균 신임 한국인공지능클라우드산업협회장은 23일 양재 엘타워에서 열린 '제9회 AI-클라우드 리더스포럼'에서 이같이 강조했다. 이번 포럼은 생성형 AI를 중심으로 산업 전반에 AI 도입이 확산되면서 데이터 처리와 서비스 구현의 핵심 인프라인 클라우드 중요성이 커지는 흐름 속에서 마련됐다. 정부와 산업계 주요 인사들이 한자리에 모여 AI·클라우드 산업의 미래 전략과 성장 방향을 논의하고 협력 방안을 모색했다. 행사에는 과학기술정보통신부를 비롯해 협회장인 김봉균 KT클라우드 대표, 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈, 한글과컴퓨터, 이노그리드, 아마존웹서비스(AWS), 세일즈포스 등 국내외 주요 클라우드 기업 60여 곳, 70여 명의 관계자들이 참석했다. 김 회장은 취임 후 첫 공식 일정으로 참석한 이번 포럼에서 AI와 클라우드의 결합이 산업 구조를 바꾸는 핵심 전환점이라고 강조했다. 그는 AI 구현과 확산의 기반이 되는 클라우드 경쟁력이 기업과 국가 경쟁력으로 직결된다고 진단했다. 이 가운데 협회가 산업계와 정부를 연결하는 가교 역할을 강화하겠다는 의지를 밝혔다. 특별강연에선 용인호 과학기술정보통신부 사무관이 'AI 시대, 클라우드 정책 방향'을 주제로 발표를 진행했다. AI 확산을 뒷받침하기 위한 국가 차원의 정책 방향과 클라우드 인프라 전략을 제시하며 공공과 민간의 협력 필요성을 강조했다. 이어진 기업 발표에선 산업계 관점의 전략이 공유됐다. 감철웅 KT클라우드 상무는 AI 서비스 확산을 위한 협력 기반과 클라우드 인프라 방향을 제시했다. 이호석 AWS 이사는 글로벌 기업 AI 도입 사례와 대규모 서비스 운영 경험을 소개했다. 포럼 간사인 함재춘 사무국장은 "AI 확산과 함께 클라우드의 전략적 중요성이 더욱 커지고 있는 시점에서 이번 포럼은 정책과 산업을 연결하는 의미 있는 교류의 장이었다"며 "앞으로도 산업계와 정부 간 협력을 기반으로 AI·클라우드 생태계 활성화에 기여해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.23 15:16한정호 기자

구글클라우드 "AI 하이퍼컴퓨터, 수백만 에이전트 동시 구동"

"인공지능(AI) 경쟁 중심이 모델 성능에서 인프라와 데이터로 이동하고 있습니다. 우리는 수백만 개 AI 에이전트를 동시에 구동할 수 있는 컴퓨팅·데이터 환경을 구축해 기술 주도권을 확보할 것입니다." 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 21일 미국 라스베이거스에서 열리는 '구글클라우드 넥스트 2026' 기자간담회에서 인프라·데이터 전략을 이같이 밝혔다. 그는 인프라 전략 핵심으로 'AI 하이퍼컴퓨터'를 꼽았다. 이는 텐서처리장치(TPU)를 비롯한 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU), 스토리지, 네트워크를 통합 시스템으로 결합해 AI 워크로드를 최적화하는 목적형 아키텍처다. 쿠리안 CEO는 "이 인프라는 AI 연산 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올릴 수 있다"고 강조했다. AI 하이퍼컴퓨터는 여러 계층으로 이뤄졌다. 우선 컴퓨트 계층에서는 8세대 TPU가 대규모 연산을 담당한다. 학습용 'TPU 8t'는 인터칩 인터커넥트(ICI) 기반으로 작동한다. 이는 단일 슈퍼포드에서 최대 9600개 TPU와 2PB 메모리까지 확장됐다. 이전 대비 최대 3배 높은 성능을 제공하는 셈이다. 여기서 추론용 'TPU 8i'는 대규모 에이전트 운영에 초점을 맞췄다. 온칩 초고속 임시 메모리(SRAM) 확대와 전용 연산 가속 엔진을 탑재했다. 쿠리안 CEO는 "이 엔진으로 추론 성능을 달러당 최대 80% 개선했다"며 "수백만 개 에이전트를 비용 효율적으로 실행할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다. 쿠리안 CEO는 TPU뿐 아니라 컴퓨트 선택지도 기존보다 넓혔다고 밝혔다. 엔비디아 GPU '호퍼'와 '블랙웰'에 이어 차세대 '베라루빈 NVL72'를 도입했으며, 자체 설계한 '엑시온 CPU'를 통해 x86 대비 두 배 수준의 가격 대비 성능을 제공한다는 설명이다. 그는 네트워크 중심 컴퓨팅도 확장됐다고 발표했다. 신규 C4N·M4N 인스턴스는 대규모 에이전트 간 통신과 5G 코어, 데이터베이스 워크로드에 최적화됐으며, 네트워크 대역폭은 기존 대비 최대 4배 향상됐다. 구글클라우드는 스토리지와 네트워크 성능도 개선했다. 매니지드 러스터(Managed Lustre)는 초당 10테라바이트(TB) 처리량을 지원하며, 래피드 스토리지(Rapid Storage)는 최대 15TB/초 성능으로 학습과 추론 속도를 끌어올린다. 스마트 스토리지(Smart Storage)를 통해 비정형 데이터에 의미적 맥락을 부여해 엔터프라이즈 지식 그래프 기반을 구축했다. "수십만 가속기 연결…AI 네트워크 확장" 이날 구글클라우드는 대규모 AI 학습을 위한 네트워크와 소프트웨어(SW) 운영 구조를 포함한 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 특히 대규모 에이전트 운영을 위한 네트워크와 실행 환경 혁신이 핵심으로 제시됐다. 대규모 AI 학습을 위한 '버고 네트워크'는 TPU 슈퍼포드와 GPU 시스템을 연결해 수십만 개 가속기를 하나의 초대형 슈퍼컴퓨터처럼 운용할 수 있도록 지원한다. 소프트웨어 계층에서는 AI 실행 환경이 개선됐다. 구글은 TPU에서 파이토치를 네이티브로 지원하고 GPU와 TPU 전반에서 가상거대언어모델(vLLM) 최적화를 제공한다. 또 구글 쿠버네티스 엔진은 초당 300개 에이전트 샌드박스를 배포하고 초기 실행 시간을 서브초 수준으로 줄여 대규모 추론 확장성을 확보했다. 쿠리안 CEO는 클라우드 운영 방식도 개선했다고 밝혔다. 구글은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 클라우드 인프라를 에이전트가 직접 제어하는 구조를 도입했다. 이를 통해 시스템은 텔레메트리 데이터를 활용해 스스로 문제를 진단하고 근본 원인 분석과 설정 최적화를 자동 수행하는 자율 운영 체계로 전환된다. 그는 데이터 아키텍처도 바뀌었다고 밝혔다. '에이전틱 데이터 클라우드'는 기존 저장 중심 구조에서 벗어나 AI가 데이터를 실시간으로 이해하고 행동하는 '시스템 오브 액션'으로 진화하는 것이 핵심이다. 구글은 이런 인프라를 제미나이 모델과 생성형 AI 서비스에 적용하고 있다. 모델과 인프라를 동시에 설계해 확장성과 효율성을 올리고 연구 성과를 즉시 고객 환경에 반영하는 구조를 구축하는 것이 목표다. 쿠리안 CEO는 "앞으로 AI 경쟁은 모델 성능이 아니라 대규모 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 데이터 역량으로 기울 것"이라고 내다봤다.

2026.04.22 21:01김미정 기자

유라클, 폐쇄망형 AI 인프라 앞세워 저축은행 공략…금융권 확장 본격화

유라클이 폐쇄망 환경에 최적화한 인공지능(AI) 인프라와 개발 생산성 혁신 방안을 제시하며 금융 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 유라클은 최근 서울 양재동 엘타워에서 저축은행 업계 관계자들을 대상으로 '저축은행 AI 혁신 금융 세미나'를 성공적으로 개최했다고 22일 밝혔다. 이번 세미나는 저축은행 업계가 AI 도입 시 직면하는 보안 이슈와 하드웨어 자원 관리 등 현실적인 장벽을 진단하고 이에 대한 구체적인 기술적 해법을 제시하기 위해 마련됐다. 유라클 기술연구소는 ▲추론 비용 증가 ▲GPU 유휴 자원 발생 ▲특정 벤더 종속 등 금융권 AI 프로젝트에서 빈번히 발생하는 구조적 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 'AI 에이전트 게이트웨이(AI Agent Gateway)'와 'GPU 오케스트레이션(GPU Orchestration)'을 발표했다. 유라클은 자사의 AI 플랫폼 아테나(Athena)와 AI 인프라 관리 솔루션 '오르다(AURUDA)'를 연계해 금융권 특유의 폐쇄망(Air-Gapped) 환경에서도 자체 운영이 가능한 최적의 AI 인프라 아키텍처를 제안해 참석자들의 큰 호응을 얻었다. 이어지는 세션에서는 금융권 개발 조직의 생산성 혁신을 위한 AI 코딩 어시스턴트 '아테나 코드(Athena Code)'도 소개됐다. 아테나 코드는 완전한 폐쇄망 운영, 팀·개인별 AI 사용량 실시간 모니터링, 감사 이력 자동 로깅, 팀 코딩 표준의 IDE 즉시 동기화 기능을 제공한다. 특히 실제 적용 사례 분석 결과 기존 10명이 6개월간 수행하던 프로젝트를 4명이 3개월 만에 완수하며 개발 공수를 대폭 절감하는 혁신적인 성과를 입증했다. 이와 함께 금융권에서 이미 20여 건 이상의 레퍼런스를 보유하며 안정성을 검증받은 통합 메시지 발송 솔루션 '모피어스 UMS(Morpheus UMS)'의 AI 적용 방안도 함께 공유됐다. 세미나에 참석한 저축은행 관계자는 "금융권 AI 도입 시 모델 선택보다 더 큰 고민이었던 폐쇄망 운영과 감사 추적 등 운영 단계의 현실적 난제들에 대해 명확한 가이드를 얻었다"며 "유라클이 제시한 구체적인 해법들이 향후 내부 AI 로드맵 수립에 실질적인 도움이 될 것"이라고 소감을 밝혔다. 권태일 유라클 대표는 "모바일 플랫폼 '모피어스'를 통해 축적한 금융권의 깊은 도메인 지식과 최신 AI 제품군을 결합해 저축은행의 AI 전환을 실질적으로 견인할 것"이라며 "이번 세미나를 기점으로 제2금융권 보안 요건에 최적화된 AI 구축 모델 공급을 본격화하고 하반기 금융 AI 인프라 시장에서의 입지를 확고히 하겠다"고 말했다.

2026.04.22 10:54장유미 기자

[현장] 인성정보 "AI 시대 경쟁력은 '통합'…인프라·보안·운영 모두 갖춰야"

인성정보가 인공지능(AI) 시대 실질적인 기업 AI 전환(AX) 해법으로 통합 인프라와 실행 중심 전략을 제시했다. 단순 기술 도입을 넘어 인프라·보안·운영 역량을 결합한 글로벌 파트너십을 기반으로 기업 경쟁력 강화를 지원한다는 목표다. 조승필 인성정보 대표는 21일 서울 양재 엘타워에서 개최한 '솔루션데이'에서 "AI를 중심으로 한 디지털 전환은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요소"라며 "단순 기술 도입만으로는 변화를 완성할 수 없고 실제로 운영되는 IT와 안정적인 역량이 핵심"이라고 밝혔다. 이날 행사는 'AI 시대, 인프라부터 보안까지'를 주제로 열렸으며 델 테크놀로지스와 시스코 등 인성정보의 글로벌 파트너사가 참여했다. 인성정보는 AI 인프라와 네트워크·보안 전략, 실제 구축 사례까지 현업에 적용 가능한 내용을 중심으로 세션을 구성해 기업 고객의 실질적인 AX 추진 방향을 제시했다. 김승일 모두의연구소 대표는 '당신의 기업, AX 전환이 안되는 이유'를 주제로 발표하며 AI 시대 기업 구조 변화와 인재 전략의 전환 필요성을 짚었다. 그는 AI 확산으로 기업 생산성 구조가 급변하고 있으며 소수 인력으로도 높은 매출을 내는 '초고효율 조직'이 등장하고 있다고 설명했다. 특히 AI를 활용한 생산성 혁신이 기업 생존의 핵심 변수로 떠올랐다고 진단했다. 김 대표는 기업들이 AX에 실패하는 원인으로 상상력 부족과 잘못된 성과 측정 기준을 꼽았다. 단순히 시간을 줄이거나 비용을 절감하는 수준을 넘어 실제 사업 성과로 이어지는 효과성을 기준으로 AX를 평가해야 한다는 주장이다. 또 AI 도입 이후에도 조직 구성원의 사고 방식과 업무 방식이 함께 변화하지 않으면 전환이 실패할 수 있다고 강조했다. 김 대표는 "AX의 핵심은 기술이 아니라 사람"이라며 "상상력과 실행력이 결합된 조직만이 AI를 활용해 실제 성과를 만들어낼 수 있다"고 말했다. 이어진 세션에서 최귀영 델 테크놀로지스 이사는 '에이전틱 AI 기반 인프라 운영 전략'을 소개하며 자동화 중심의 차세대 인프라 방향을 제시했다. 그는 기업들이 점점 복잡해지는 IT 환경 속에서 운영 부담을 줄이고 효율성을 높이기 위해 자동화와 AI 기반 운영 체계를 도입해야 한다고 강조했다. 이에 대응해 델은 '델 프라이빗 클라우드(DPC)'와 '델 오토메이션 플랫폼(DAP)'을 중심으로 인프라 자동화 전략을 내세우고 있다. 해당 플랫폼은 서버·스토리지·네트워크를 통합 관리하며 자연어 기반 인터페이스를 통해 인프라 운영을 단순화하는 것이 특징이다. 향후에는 에이전틱 AI를 활용해 이상 징후를 자동으로 탐지하고 대응하는 방향으로 발전할 계획이다. 최 이사는 "이제는 단순 자동화를 넘어 AI가 스스로 판단하고 운영을 최적화하는 단계로 나아가고 있다"며 "기업은 복잡한 인프라 운영을 자동화하고 핵심 비즈니스에 집중할 수 있는 환경을 갖춰야 한다"고 설명했다. 아울러 시스코는 '경계 없는 업무 환경을 위한 사용자 중심 시큐어 네트워킹'을 주제로 보안 전략을 발표했다. 분산된 업무 환경에서도 일관된 보안 정책을 적용하고 사용자 경험을 저해하지 않는 네트워크 설계가 중요하다는 점을 조명했다. 인성정보는 실제 고객 사례를 기반으로 인프라 보안 전략과 구축 방안을 공유하며 통합 IT 서비스 기업으로서의 역할을 부각했다. 조승필 인성정보 대표는 "우리는 글로벌 파트너와의 협력을 기반으로 AI 인프라부터 보안, 클라우드, IT 매니지드 서비스까지 모두 아우르는 통합 기술 서비스 기업으로 거듭나고 있다"며 "고객 환경에 맞는 현실적인 해답을 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "기술을 전달하는 것을 넘어 고객 성과를 함께 만들어가는 든든한 실행 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.04.21 17:32한정호 기자

디노티시아, 시리즈A 900억원 유치...국내 AI 칩 최고 투자액 경신

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 디노티시아가 시리즈A 라운드에서 900억원에 달하는 대규모 자금을 확보하며 업계 역대 최대 투자 기록을 새로 썼다. 이는 파네시아(800억원), 리벨리온(620억원), 사피온(600억원) 등 선두 주자들이 기록했던 시리즈A 유치 금액을 상회하는 수치다. 업계는 디노티시아가 제시한 'AI 스토리지' 비전에 대한 시장의 기대를 반영한 결과로 해석하고 있다. 디노티시아는 이번 900억원 규모의 시리즈A 투자를 성공적으로 마무리했다고 21일 밝혔다. 이번 라운드는 엘로힘파트너스가 리드했으며, 키움인베스트먼트, 스타팅라인, 메이플투자파트너스, 대성창업투자, 신한벤처투자, 얼머스인베스트먼트 등 국내 주요 투자기관들이 대거 참여했다. 특히 엘로힘파트너스를 비롯해 코오롱인베스트먼트, HB인베스트먼트, 토니인베스트먼트, SJ투자파트너스 등 기존 투자자들이 약속이라도 한 듯 후속 투자에 나섰다는 점이 눈길을 끈다. 신규 투자자 합류와 기존 투자자의 지지가 동시에 이뤄지면서 디노티시아의 기술 완성도와 사업화 진척도에 대한 시장의 강한 신뢰를 재확인했다는 평가다. '연산' 넘어 '기억'으로…AI 인프라 병목을 풀다 디노티시아의 기록적인 투자 유치 배경에는 'AI 스토리지'라는 독보적인 기술 영역이 자리 잡고 있다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스 '씨홀스'와 이를 가속하는 전용 반도체 'VDPU'를 통합한 솔루션을 보유하고 있다. 디노티시아가 세계 최초로 개발한 VDPU는 생성형 AI 환경에서 급증하는 벡터 데이터의 검색과 처리를 전담하는 반도체다. 기존 컴퓨팅 중심 아키텍처에서 발생하는 데이터 처리 병목 현상을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 단순히 데이터를 저장하는 기존 스토리지를 넘어, 생성형 AI가 장기 기억과 외부 지식을 실시간으로 빠르게 검색하고 활용할 수 있는 차세대 AI 인프라를 구축하겠다는 것이 디노티시아의 구상이다. 사업화 가속도…내년 하반기 VDPU 양산·IPO 준비 병행 사업화 성과도 가시화되고 있다. 소프트웨어인 씨홀스는 지난 1월 GS인증 1등급을 획득한 데 이어 3월에는 클라우드 SaaS 정식 버전을 출시했다. 핵심 하드웨어인 VDPU는 지난해 12월 테이프아웃을 마쳤으며, 내년 하반기 제품 공개 및 양산을 목표로 순항 중이다. 이미 글로벌 스토리지 및 서버 제조사들과 VDPU 기술 적용을 위한 PoC(기술검증)도 진행 중인 것으로 알려졌다. 디노티시아는 이번 투자금을 씨홀스 및 VDPU의 제품 고도화, 글로벌 사업 확대, 핵심 인재 확보 등에 집중 투입할 계획이다. 또한 최근 한국투자증권과 신한투자증권을 공동 대표 주관사로 선정하며 IPO(기업공개)를 위한 발판도 마련했다. 정무경 디노티시아 대표는 “지금까지 AI 인프라는 컴퓨팅 중심으로 발전해왔지만, 이제는 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 검색·활용하는 능력인 '기억'의 중요성이 커지고 있다”며 “이번 투자를 계기로 차세대 AI 인프라의 핵심 기업으로 도약하겠다”고 말했다.

2026.04.21 14:31전화평 기자

수이, '가스비 무료' 내세워 기관 금융 인프라 도전장

수이(SUI)가 기관·금융권 등의 대규모 거래를 처리할 수 있는 블록체인 인프라로 고도화한다. 이를 위해 자체 네트워크에서 활용할 달러 스테이블코인을 출시하고, '가스비 무료'라는 차별화 전략을 내세울 방침이다. 아데니이 아비오둔 미스틴랩스 공동창립자 겸 최고제품책임자(CPO)는 17일 조선팰리스 강남에서 열린 '금융 인프라 전략' 미디어 브리핑에서 차세대 금융 인프라로 자리매김하기 위한 청사진을 공개했다. 수이는 페이스북(현 메타)의 스테이블코인 프로젝트 출신 인력이 설립한 미스틴랩스가 개발한 레이어1 블록체인다. 프라이빗 트랜잭션 구조로, 거래 내역은 비공개지만 필요 시 규제기관에 제공할 수 있다. 수이는 대규모 금융 결제에 최적화됐다. 수요에 따라 인프라를 유연하게 확장할 수 있다는 것이 미스틴랩스 측 설명이다. 아데니이 CPO는 “수많은 사용자를 보유한 페이스북 출신인 만큼, 수이는 수십억 명 규모의 사용자 환경을 고려한 기술 역량과 네트워크를 갖추고 있다”며 “(인프라 이용 고객은) 필요에 따라 하드웨어를 추가해 확장할 수 있다”고 설명했다. 수이는 자체 네트워크에서 사용할 달러 스테이블코인 '수이달러'도 출시할 계획이다. 수이달러는 USDC, USDT처럼 달러와 1대1로 연동되는 스테이블코인이다. 미국 결제 기업 스트라이프 자회사 브릿지가 발행하며, 스테이블코인 포괄 법안인 '지니어스 액트(GENIUS Act)' 규제를 충족할 예정이다. 수이 레이어에서 수이달러 결제, 송금 시 일종의 수수료인 가스비가 부과되지 않는다. 아데니이 CPO는 “수이 생태계에서는 다양한 스테이블코인을 활용해 수수료 없이 송금과 거래가 가능하다”며 “네트워크 내 자금 이동에 비용이 발생하지 않는 구조를 지향한다”고 강조했다. 수이 네트워크 기반 디파이 서비스도 수이는 기업, 기관이 탈중앙화 금융(디파이)을 활용할 수 있도록 비트코인 네이티브 레이어 '해시'를 공개했다. 해시에서 비트코인을 담보로 수이달러를 대출받을 수 있으며, 담보로 맡긴 비트코인을 상장지수펀드(ETF) 등 다양한 금융 상품에 운용할 수 있다. 아데니이 CPO는 “아직까지 기관 입장에서 디파이에 대한 신뢰성 우려가 있을 수 있다”며 “해시 기반 구조를 통해 다양한 디파이 거래를 지원하고 있다”고 설명했다. 한편 수이는 국내 금융사, 빅테크 기업과 인프라 협력을 논의 중이다. 다만, 아직 스테이블코인 법제화가 이뤄지지 않은 만큼 당장은 구체적인 내요은 공개하기 어렵다는 입장이다. 아데니이 CPO는 “한국 금융기관들과 스테이블코인 관련 협의를 진행하고 있다”며 “규제가 명확해지는 시점에 구체적인 내용을 공개할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

2026.04.17 14:42홍하나 기자

[현장] 삼성SDS "AI 풀스택·파트너십 확대…신뢰받는 AX 파트너로 도약"

삼성SDS가 인공지능(AI) 전 영역을 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 앞세워 기업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 인프라부터 플랫폼·솔루션·운영까지 전 단계를 통합 지원하는 구조를 통해 단순 기술 도입을 넘어 실제 업무 혁신과 성과 창출을 이끈다는 목표다. 한상원 삼성SDS MSP사업팀 상무는 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다"며 "우리는 AI 풀스택 역량을 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 AX 파트너 역할을 수행할 것"이라고 강조했다. 이날 행사는 제조·유통·서비스 산업을 중심으로 AX 전략과 실제 적용 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 삼성SDS뿐만 아니라 글로벌 파트너사인 액센츄어, 팔란티어, PTC 등이 참여해 산업별 AI 적용 방향과 인사이트를 제시했다. 삼성SDS는 AI 확산 흐름이 단순 자동화 단계를 넘어 에이전틱 AI 중심으로 진화 중이라고 진단했다. 기존에는 AI가 반복 업무를 지원하는 비서 역할에 머물렀다면, 현재는 협업 동료 수준으로 발전했고 향후에는 스스로 계획하고 실행하는 자율형 AI 에이전트로 진화한다는 설명이다. 기업 업무 환경에서도 변화가 가속화되고 있다. 과거에는 사람이 데이터 수집부터 분석, 실행까지 직접 수행했지만 현재는 업무 흐름 전반에 AI가 개입하는 'AI 인 더 루프' 구조가 자리잡고 있다. 또 앞으로는 여러 AI 에이전트가 협력해 의사결정을 수행할 때 사람도 개입·검증하는 '휴먼 인 더 루프' 구조로 발전할 전망이다. 한 상무는 "AI는 더 이상 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 변화하고 있다"며 "이러한 변화에 대응하기 위해선 기업 데이터, 업무 시스템, 보안까지 통합적으로 고려한 전략이 필요하다"고 말했다. 삼성SDS는 이러한 요구에 대응하기 위해 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 통합한 AI 풀스택 체계를 구축해왔다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 클라우드 인프라와 기업 내부 데이터를 연결하는 AI 플랫폼, 업무 자동화 및 협업 솔루션을 결합해 기업 전반의 AX를 지원한다는 구상이다. 대표 솔루션으로는 협업용 '브리티 코파일럿', 업무 자동화 '브리티 오토메이션' 등이 있다. 여기에 SAP, 워크데이, 세일즈포스 등 글로벌 솔루션과 연계한 맞춤형 AI 에이전트를 통해 업무 프로세스 자동화와 생산성 향상을 지원하고 있다. AI 플랫폼 측면에선 자체 개발한 '패브릭스'를 중심으로 거대언어모델(LLM)과 기업 내부 데이터, 업무 시스템을 연결한다. 또 API 허브 'SIIS'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능을 추가해 AI 에이전트가 기존 레거시 시스템과 안전하게 연동될 수 있도록 했다. 글로벌 AI 생태계와의 협력도 강화하고 있다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 최초 '챗GPT 엔터프라이즈'를 리셀러 파트너십을 체결하고 기업 도입을 확산하고 있다. 이 외에도 구글 클라우드와 협력해 온프레미스 환경에서 '제미나이' 모델을 활용할 수 있는 환경도 준비 중이다. 앤트로픽과의 협력도 추진하며 멀티 AI 생태계를 확대 중이다. AI 인프라 측면에선 자체 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 고보안·고가용성 환경을 제공한다. 엔비디아 B300 GPU를 도입했으며 오는 7월에는 국산 AI 반도체 기업인 퓨리오사AI와 클라우드형 신경망처리장치(NPUaaS) 서비스도 출시할 계획이다. 동시에 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 사업자와도 협력해 고객 환경에 맞는 인프라를 제공한다. 삼성SDS는 단순 구축을 넘어 전략 수립부터 운영까지 전 과정을 지원하는 AI 매니지드 서비스 사업도 강화하고 있다. 컨설팅 단계에서 과제 정의와 적용 가능성 검증을 수행하고 구축 단계에선 업종 특화 AI 에이전트를 개발하고 있다. 나아가 운영 단계에선 AI 운영관리와 거버넌스를 통해 안정성 확보를 돕고 있다. 실제 적용 사례도 공개됐다. 삼성SDS가 지원한 정비 분야에선 AI 에이전트를 활용해 진단부터 부품 주문까지 전 과정을 자동화해 작업 시간을 단축하고 비용을 절감했다. 마케팅 분야에선 멀티 에이전트를 통해 데이터 분석과 시장 조사 업무를 자동화해 의사결정 속도를 높였다. 디자인 업무에서도 이미지 생성과 검수 자동화를 통해 생산성을 개선했다. 삼성SDS는 내부적으로도 AI를 전사적으로 확산하고 있다. 플랫폼·프로세스·피플(3P) 관점에서 AX를 추진한 결과, 임직원 생산성이 15% 이상 향상되고 다수 직원이 AI 기반 업무를 수행하는 환경을 구축한 것으로 나타났다. 한 상무는 "AI 풀스택 전략과 글로벌 파트너십을 기반으로 기업이 실제 업무에서 AI 성과를 창출할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 고객의 성공적인 AX 여정을 지원해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.17 10:59한정호 기자

AI가 네트워크 직접 운영…에퀴닉스, '패브릭 인텔리전스' 출시

에퀴닉스가 에이전틱 인공지능(AI)을 기반으로 네트워크 인프라를 자동화하는 신제품을 출시하며 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 복잡한 멀티클라우드 환경에서 AI 워크로드 운영을 자동화해 기업의 인프라 효율성과 확장성을 동시에 끌어올린다는 전략이다. 에퀴닉스는 AI 네이티브 네트워크 운영 계층 '패브릭 인텔리전스'를 출시했다고 16일 밝혔다. 패브릭 인텔리전스는 기업이 AI 기반 네트워크를 설계·배포·운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 기존 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 중심 구조에서 벗어나 AI 워크플로우에 최적화된 네트워크 운영 환경을 제공하는 것이 특징이다. 이 솔루션은 에퀴닉스의 '분산형 AI 허브'를 기반으로 동작하며 글로벌 데이터센터와 클라우드, 엣지 환경 전반에 걸친 인프라 구축과 운영을 자동화한다. 기업은 복잡한 네트워크 환경에서도 AI 워크로드를 보다 효율적이고 안정적으로 운영할 수 있게 된다. 특히 AI 에이전트가 네트워크 환경을 자율적으로 관리하는 에이전틱 AI 개념을 적용했다. 수동 중심의 기존 네트워크 운영 방식에서 벗어나 실시간 데이터 분석과 자동 대응을 통해 인프라를 최적화하는 구조다. 패브릭 인텔리전스는 자연어 기반 명령과 자동화된 워크플로우를 지원하는 '패브릭 슈퍼 에이전트', 다양한 AI 클라이언트와 연동되는 'MCP 서버', 프라이빗 연결 기반 AI 서비스 접근을 지원하는 '패브릭 애플리케이션 커넥트', 실시간 이상 탐지와 예측 분석을 제공하는 '패브릭 인사이트' 등으로 구성됐다. 회사 측에 따르면 기업은 네트워크 설계와 운영을 단순화하고 기존 수주 단위로 소요되던 배포 시간을 수분 단위로 단축할 수 있다. 또 민감 데이터를 퍼블릭 인터넷에 노출하지 않고도 AI 서비스에 접근할 수 있어 보안성과 성능을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. 에퀴닉스는 전 세계 77개 도시, 280개 이상의 데이터센터로 구성된 글로벌 인프라를 기반으로 패브릭 인텔리전스를 제공하며 멀티클라우드 환경에서 AI 워크로드 확산을 지원할 계획이다. 현재 4400개 이상의 고객이 에퀴닉스 패브릭을 활용하고 있다. 업계에선 AI 확산 속도에 비해 네트워크 인프라가 이를 따라가지 못하는 격차가 커지고 있다는 점에 주목하고 있다. 기존 레거시 네트워크는 AI 워크로드가 요구하는 실시간성과 유연성을 충분히 지원하지 못해 병목 현상을 유발하고 있다는 지적이다. 에퀴닉스는 이번 신제품을 통해 이러한 문제를 해결하고 네트워크 인프라를 단순 지원 요소가 아닌 AI 경쟁력의 핵심 요소로 전환하겠다는 전략이다. 존 린 에퀴닉스 최고비즈니스책임자(CBO)는 "모든 기업이 AI를 활용해 비즈니스를 혁신하는 데 주력하고 있지만, 대부분은 성장을 주도하는 방식으로 AI를 대규모 배포할 인프라를 갖추지 못하고 있다"며 "에이전틱 AI가 성숙해지고 추론 애플리케이션이 기업 전반으로 확산됨에 따라 네트워크 인프라는 그 어느 때보다 빠르고 유연해야 한다"고 말했다. 이어 "패브릭 인텔리전스는 고객이 복잡한 인프라 관리에 소요하는 시간을 줄이고 비즈니스 발전에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원함으로써, 인프라를 제약 요소에서 경쟁 우위로 전환시킬 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.16 11:05한정호 기자

문서 시장에 확산된 '터보퀀트'…사이냅소프트, AI 서비스 비용 낮췄다

사이냅소프트가 최근 인공지능(AI) 시장에서 큰 주목을 받은 경량화 기술 '터보퀀트'를 적용해 문서 AI 경쟁력을 강화한다. 대형언어모델(LLM)과 시각언어모델(VLM) 운영 시 발생하는 메모리 병목 문제를 해결하며 기업 AI 도입 비용을 낮춘다는 목표다. 사이냅소프트는 구글 리서치가 공개한 최신 벡터 양자화 알고리즘 터보퀀트를 자사 AI 솔루션 '사이냅 OCR IX'에 적용했다고 15일 밝혔다. 터보퀀트는 AI 모델이 긴 문서를 처리할 때 발생하는 메모리 사용량을 줄이기 위한 기술로, 최근 생성형 AI 확산과 함께 인프라 효율을 높이는 핵심 기술로 주목받고 있다. 특히 LLM·VLM이 사용하는 'KV 캐시'를 압축해 동일한 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 사이냅 OCR IX는 VLM과 AI 에이전트 기술을 결합한 에이전틱 광학문자인식(OCR) 솔루션으로, 비정형 문서의 맥락을 이해하고 필요한 데이터를 자동 추출한다. 기존에는 긴 문서를 처리할수록 메모리 사용량이 급증해 고가의 GPU 인프라가 필요했지만, 터보퀀트 적용으로 이러한 한계를 개선했다는 설명이다. 회사 측에 따르면 이번 기술 적용을 통해 동일한 GPU 환경에서도 더 긴 컨텍스트와 대용량 배치를 병목 없이 처리할 수 있게 됐다. 이에 고성능 GPU 서버 구축 부담을 줄이고 총소유비용(TCO)도 낮출 수 있다. 사이냅소프트는 GPU 인프라 도입이 어려운 기업을 위해 중앙처리장치(CPU) 기반 환경도 함께 지원한다. 자체 모델에 대한 정밀 프로파일링을 통해 연산 효율을 높였으며 품질 손실을 1% 이하로 억제하면서도 CPU 서버만으로 분당 약 100건 수준의 추론 처리가 가능하도록 성능을 확보했다. 기존 서버 인프라를 활용해야 하는 기업이나 GPU 도입이 어려운 환경에서도 AI OCR 적용을 가능케 한다는 방침이다. 사이냅소프트는 이같은 기술 적용이 금융·공공 등 온프레미스 환경에서 AI 도입을 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 높은 보안 요구와 인프라 제약으로 AI 도입이 쉽지 않았던 산업에서도 비용 효율성과 성능을 동시에 확보할 수 있다는 점에서다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "단순히 자체 기술력에만 머물지 않고 글로벌 빅테크의 최신 연구 성과인 터보퀀트를 기민하게 상용화해 기존 VLM의 한계를 극복했다"고 말했다. 이어 "CPU 버전까지 아우르는 유연한 인프라를 지원해 기업들이 도입 비용 걱정 없이 에이전틱 OCR 환경을 구축하고 실질적인 업무 자동화를 이룰 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.15 17:14한정호 기자

나무기술, 240억원 GPU 기술개발 참여…AI 인프라 경쟁력 강화

나무기술이 인공지능(AI) 인프라 핵심 기술인 그래픽처리장치(GPU) 운영 분야에서 효율적인 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 나무기술은 한국전자기술연구원(KETI)이 주관하는 GPU 오케스트레이션 기술개발 과제에 공동연구기관으로 선정됐다고 15일 밝혔다. 이번 과제는 이달부터 추진되는 총 240억원 규모 사업으로, AI 워크로드 특성에 맞춰 GPU 클러스터 자원을 효율적으로 운영·관리하는 기술 확보를 목표로 한다. 나무기술은 세부 연구개발에 참여해 GPU 자원 운영 기술 개발을 맡는다. 특히 다양한 AI 작업이 동시에 구동되는 다중 워크로드 환경에서 자원 활용도를 높이고 운영 복잡도를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 워크로드 특성 기반 자원 배분과 클러스터 운영 효율 개선 기술을 통해 GPU 자원을 보다 안정적이고 유연하게 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 GPU 인프라 수요가 빠르게 증가하면서, 단순한 자원 확보를 넘어 운영 효율성과 비용 최적화를 동시에 달성하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 나무기술은 이번 과제를 통해 AI 인프라 운영 기술을 고도화하고 공공과 민간 전반에서 GPU 자원 활용 효율을 높이는 데 기여한다는 방침이다. 회사는 그간 클라우드 및 인프라 운영 기술을 기반으로 가상화와 멀티클라우드 환경에서 자원 관리와 자동화 역량을 축적해왔다. 이를 GPU 중심 AI 인프라 영역으로 확장 적용할 계획이다. 또 향후 하이브리드 클라우드 플랫폼 '칵테일 클라우드'와 멀티클라우드 관리 플랫폼 '스페로' 등 기존 솔루션과 연계해 통합 AI 인프라 운영 역량도 강화한다는 목표다. 나무기술 관계자는 "이번 과제는 다양한 AI 워크로드 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 기반 기술을 확보하는 것"이라며 "그동안 축적해온 클라우드 및 인프라 운영 경험을 바탕으로 과제를 수행해 관련 기술을 고도화하고 AI 인프라 운영 영역에서 경쟁력을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.15 17:06한정호 기자

'2조원 GPU 사업 도전장' 엘리스, 올해 IPO 정조준

토종 기술로 차세대 인공지능(AI) 이동형 모듈형 데이터센터(PMDC) 구축 계획을 본격화한 엘리스그룹이 자금 조달을 위해 올해 기업공개(IPO)를 추진한다. 김재원 엘리스그룹 대표는 15일 열린 기자간담회에서 “고객이 늘어난 만큼 대규모 자본 지출에 대해서는 당연히 상장이든 비상장이든 지금 자금 조달이 필요한 것은 맞다”며 “현재로서는 상장 시장에서 자금을 조달하자는 목표를 갖고 준비해 나가고 있다”고 밝혔다. 이어 “연내에 (PMDC를) 구축해야 되기 때문에 해당 기간 안에 자금 조달을 해야 하는 상황”이라고 덧붙였다. 엘리스그룹은 AI 기반 교육 실습 플랫폼을 시작으로 AI 클라우드 인프라까지 영역을 확장하면서 AI 전 영역을 직접 구현 가능한 풀스택 기업이다. 기존에 국내에 없던 AI PMDC라는 방식으로 AI 전용 데이터센터를 구축했으며 AI 가상화 솔루션인 ECI를 자체 개발하기도 했다. 최근에는 정부가 2조원 규모로 추진하는 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보·구축·운용지원 사업 공모에 도전장을 내기도 했다. 엘리스그룹의 지난해 매출은 400억원 수준으로 추산되며 교육 매출은 여기서 30~40%가량을 차지한다. 회사 측은 올해 클라우드 매출이 교육 매출을 넘어섰을 것으로 보고 있다. 김 대표는 “지난해부터 급속도로 클라우드 매출이 올라왔는데, 올해는 클라우드 매출이 폭발적으로 늘어나면서 (교육 매출을) 상회하는 상황이 됐다”고 설명했다. 이날 엘리스그룹은 토종 기술로 완성한 'K-PMDC'를 중심으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략에 나선다고 발표했다. 쉽게 말하면, 소버린 AI에 맞는 소버린(독자적인 AI 파운데이션 모델 개발을 지원해 데이터 주권을 확보하고 기술 자립을 이루는 것) 인프라를 구축한다는 것이 골자다. 이를 위해 엘리스그룹은 AI 인프라 국산화를 핵심 전략으로 삼고 차세대 AI PMDC 구축에 시동을 건다. 차세대 GPU 아키텍처를 반영한 AI 데이터센터를 통해 고성능 컴퓨팅 환경에 최적화된 인프라를 구현하고 급증하는 AI 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 회사는 랙당 230kW 수준의 전력을 요구하는 차세대 그래픽처리장치(GPU) '베라 루빈 NVL72'을 지원하는 PMDC 개발을 완료하며 인프라 설계 역량을 확보했다. 이와 함께 엘리스그룹은 AI 인프라 활용도를 극대화할 수 있도록 국내 클라우드 서비스 제공자(CSP) 최초로 'GPU 스팟 요금제'를 도입했다. 해당 요금제는 유휴 GPU 자원을 활용해 온디맨드 대비 최대 50% 수준의 비용으로 제공하며, B200, H100, A100 등 주요 GPU 전 라인업을 지원한다. 이외에도 엘리스그룹의 회사 기반이었던 교육 영역에서 고도화를 꾀한다. 기업과 학교에서 맞춤형으로 활용하는 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에도 헬피 비전을 통합해 문서 이해도를 높여 정확한 리포트 생성을 가능하게 한다. 이외에도 AI 기반 이용자경험(UX) 라이팅 툴 등 기업맞춤형 도구를 통합하고 자체 ML 응용 프로그램 인터페이스(API) 구동 초거대언어모델(LLM)로 개인 및 기밀 정보 유출 위험을 낮춘다. 엔터프라이즈 리더 및 실무자 대상 AI 전환(AX) 교육도 진화시킬 방침이다.

2026.04.15 16:18박서린 기자

엘리스 "차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략…K-PMDC 추진"

인공지능(AI) 풀스택 기업 엘리스그룹이 토종 기술로 완성한 'K-PMDC'를 기반으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장에 진출한다. AI PMDC 구축을 통해 차세대 GPU 아키텍처를 반영한 AI 데이터센터로 고성능 컴퓨팅 환경에 걸맞은 인프라를 설립하고, AI 수요에 대응할 수 있는 토대를 만든다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남에서 기자간담회 '엘리스 임팩트(IMPACT) 2026: AI풀스택 가능성의 확장'을 열고, AI 인프라부터 AI 교육까지 전 영역을 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 엘리스그룹은 국산 기술로 완성한 'K-PMDC'를 중심으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략에 나설 계획이다. 엘리스그룹은 AI 기반 교육 실습 플랫폼을 시작으로 AI 클라우드 인프라까지 영역을 확장하며 AI 전 영역을 직접 구현하고 운영할 수 있는 풀스택 기업으로 진화해왔다. 기존에 국내에 없던 AI PMDC라는 방식으로 AI 전용 데이터센터를 구축한 데 이어 AI 클라우드 가상화 솔루션 ECI를 자체 개발해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원을 효율적으로 운영·활용할 수 있는 구조를 구축했다. 엘리스그룹은 AI 인프라 국산화를 핵심 전략으로 삼고, 차세대 AI PMDC 구축을 본격 추진한다. 차세대 GPU 아키텍처를 반영한 AI 데이터센터를 통해 고성능 컴퓨팅 환경에 최적화된 인프라를 구현하고, 급증하는 AI 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 랙당 230kW 수준의 전력을 요구하는 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'을 지원하는 PMDC 개발을 완료하며, 고전력 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 설계 역량을 확보했다. 현재 엘리스그룹이 제공하는 AI 모듈형 데이터센터는 기존 약 2년 이상 소요되던 데이터센터를 약 3개월 내 구축할 수 있어, 빠른 구축과 유연한 확장이 가능하다. 아울러, 엘리스그룹은 AI 인프라 활용도를 극대화할 수 있도록 국내 클라우드 서비스 제공자(CSP) 최초로 'GPU 스팟 요금제'를 도입했다. GPU 스팟 요금제는 유휴 GPU 자원을 활용함으로써 온디맨드 대비 최대 50% 수준의 비용으로 제공하는 것이 특징이다. 이를 통해 수요 기업은 동일한 GPU 자원을 효율적인 비용으로 활용할 수 있다. 해당 요금제는 B200, H100, A100 등 주요 GPU 전 라인업을 지원한다. 이번 요금제 출시로 엘리스그룹은 기존의 장기 약정형, 온디맨드와 함께 스팟까지 포함한 3종 과금 모델을 모두 갖춘 국내 유일의 CSP가 됐다. 엘리스그룹은 'AI 풀스택 가능성의 확장'이라는 방향성 아래 AI 클라우드 인프라뿐 아니라 AI 솔루션과 교육 영역에서도 AI 전환(AX)을 가속화하고 있다. 엘리스그룹의 AI 문서 분석 솔루션 '헬피 비전(Helpy Vision)' 라인업은 기업별로 상이한 복잡한 문서 구조를 학습해 비정형 데이터를 정형화하는 기술을 제공하며, 이를 통해 AI 에이전트가 활용 가능한 데이터 기반을 구축한다. 복잡한 표 구조 인식(TSR) 분야에서 최고 성능을 유지하고 있다. 또한, 기업과 학교에서 맞춤형으로 활용하는 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에도 헬피 비전을 통합해 문서 이해도를 높여 한층 정확한 리포트 생성을 가능하게 할 계획이다. 이밖에도 현장에 사용 가능한 AI 기반 이용자경험(UX) 라이팅(Writing) 툴 등 기업맞춤형 도구를 통합하고, AI헬피챗에 엘리스가 자체 보유한 ML API 구동 초거대언어모델(LLM)으로 개인·기밀 정보 유출 위험을 제거할 예정이다. 주요 대기업 및 학교의 AX 교육을 이끌어 온 경험 기반으로 엔터프라이즈 리더 및 실무자 대상 AX 교육도 고도화한다. AI 시대에 맞춰 실제 업무 프로세스 혁신과 업무 전환을 목표로 생성형 AI부터 에이전트 워크플로 구축까지 전 영역을 포함할 계획이다. 또한, 전사 교육, AX 컨설팅, PoC 구축, 대규모 프로젝트 수행까지 기업의 AI 전환을 위한 전 과정을 풀스택으로 지원한다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “AI 인프라 경쟁력은 GPU 개수가 아니라, 이를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려있다”며 “국산 기술로 완성한 차세대 AI 인프라를 통해 국내 AI 생태계의 자립도를 높이고, 기업들이 비용 장벽 없이 AI 혁신을 이룰 수 있는 토대를 만들겠다”고 말했다.

2026.04.15 10:45박서린 기자

자다라-한진정보통신, '얼터너티브 클라우드'로 인프라 시장 공략

자다라(Zadara)가 국내 엔터프라이즈 클라우드 시장 공략에 박차를 가한다. 퍼블릭 클라우드 비용 부담과 데이터 통제 이슈가 커지는 가운데 '얼터너티브 클라우드' 모델을 앞세워 새로운 인프라 대안을 제시한다는 전략이다. 자다라는 한진정보통신과 엔터프라이즈 클라우드 시장 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협력은 퍼블릭 클라우드 유지 비용 증가와 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 변화로 인해 IT 인프라 운영 부담이 커진 기업 수요를 겨냥한다. 최근 시장에선 퍼블릭 클라우드 비용 통제가 어려워지면서 온프레미스 환경으로 일부 워크로드를 되돌리는 '클라우드 송환' 흐름이 확산되고 있다. 다만 기업들은 단순한 회귀보다 클라우드의 자동화와 API 기반 운영 경험은 유지하면서도 비용 예측성과 데이터 통제권을 확보할 수 있는 대안을 찾고 있다는 게 회사 측 설명이다. 자다라는 이런 수요에 맞춰 아마존웹서비스(AWS)와 호환되는 API와 클라우드 운영 환경을 제공하며 기업이 원하는 위치에서 인프라를 운영할 수 있도록 지원한다. 퍼블릭 클라우드의 편의성과 온프레미스 환경의 통제력을 동시에 확보할 수 있다는 점을 차별점으로 내세우고 있다. 특히 자다라 솔루션은 기업이 자체 데이터센터나 프라이빗 클라우드 환경으로 회귀하더라도 AWS 수준의 사용성과 운영 경험을 유지할 수 있도록 설계됐다. 100% 사용량 기반 과금 모델을 적용해 초기 투자 부담을 낮추고 숨은 비용을 최소화해 퍼블릭 클라우드나 기존 VM웨어 기반 환경보다 비용 예측성을 높인 것도 강점이다. 데이터 주권 확보도 핵심 경쟁력으로 제시했다. 자다라는 인프라 구축부터 운영, 장애 대응까지 전담하는 완전 관리형 서비스를 통해 기업이 핵심 데이터를 자사 환경 안에서 안전하게 관리할 수 있도록 지원한다. 중소·중견기업처럼 대규모 인프라 자체 구축이 부담스러운 고객은 퍼블릭 클라우드 형태로도 유연하게 도입할 수 있어 기업 규모와 워크로드 특성에 맞는 맞춤형 전략 수립이 가능하다는 설명이다. 이번 파트너십을 통해 자다라는 한진정보통신의 산업별 고객 접점과 시스템 구축 역량을 활용해 시장 확장에 속도를 낼 계획이다. 한진정보통신은 항공·물류·공공 등 다양한 산업에서 축적한 시스템 통합(SI) 및 운영 경험을 갖추고 있다. 자다라의 완전 관리형 엣지 클라우드 기술과 결합할 경우 하이브리드 클라우드 전환과 IT 비용 최적화 수요를 보다 폭넓게 흡수할 수 있을 것으로 예상된다. 양사는 이번 협력을 계기로 퍼블릭 클라우드와 전통적인 온프레미스 사이에서 고민하는 기업들에게 보다 현실적인 선택지를 제시한다는 방침이다. 특히 비용 효율성과 운영 편의성, 보안, 데이터 통제권을 동시에 고려하는 국내 엔터프라이즈 고객을 겨냥해 차세대 하이브리드 클라우드 인프라 모델을 본격 공급할 계획이다. 한진정보통신 관계자는 "자다라와의 이번 협력을 통해 라이선스 비용 상승과 데이터 보안 문제로 인프라 전환을 고민하는 고객사들에게 가장 현실적이고 효율적인 대안을 제공할 수 있게 됐다"며 "양사 강점을 결합해 엔터프라이즈 클라우드 시장에서 강력한 시너지를 창출할 것"이라고 밝혔다. 자다라 코리아 관계자는 "AWS의 편의성과 온프레미스의 통제권, 데이터 주권까지 모두 확보할 수 있는 우리 인프라가 한진정보통신의 탄탄한 영업망·기술력과 만나 국내 클라우드 시장에 의미 있는 변화를 가져올 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.04.14 16:35한정호 기자

'이더리움 코리아' 출범…공공·금융 참여 확대 나선다

국내 공공·금융권의 이더리움 생태계 참여를 활성화하기 위한 '이더리움 코리아' 컨소시엄이 출범했다. 이더리움 코리아는 14일 서울 강남구 하나증권 더센터필드W에서 출범 기자간담회를 열고, 금융·공공기관·기업과 개발자(빌더)를 이더리움 생태계와 연결하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 컨소시엄은 이더리움 재단의 생태계 지원 프로그램에 참여 중인 크립토 액셀러레이터 논스클래식과, 이더리움 행사 이더콘 코리아를 이끈 '더 티커 이즈 이더'가 공동 주도한다. 여기에 크립토플래닛, 포필러스, 언디파인드랩스, 라디우스, 노드인프라, 서니사이드랩스, 디에스알브이(DSRV), 웨이브릿지 등이 참여한다. 강유빈 논스클래식 대표는 “이더리움이 단순한 투자자산을 넘어 '자산'으로 재평가되면서 글로벌 금융기관의 도입이 확대되고 있다”며 “이같은 변화를 국내에서도 촉진하기 위해 이더리움 코리아를 결성했다”고 밝혔다. 향후 국내외 금융기관과 기업, 정책 입안자를 대상으로 이더리움 기술 인프라 접근 채널을 제공하고, 별도의 교육 프로그램도 운영할 계획이다. 또한 이더서울, 이더코리아 등 컨퍼런스를 개최해 국내 기술 생태계 확산에 나선다. 이 일환으로 오는 16일 서울 강남구 DSRV 사옥에서 전통 금융기관과 이더리움 생태계를 연결하기 위한 포럼 '이더리움 코리아 원'이 열린다. 이더리움 재단 관계자를 비롯한 DSRV, 서니사이드랩스 등 컨소시엄 참여 기업과 미래에셋증권, 하나증권, KB증권 등 전통 금융사와 토스, 다날 등 핀테크사가 참여해 블록체인 관련 인사이트를 공유할 계획이다. 다만 이더리움 코리아는 공공기관과 금융사의 컨소시엄 참여 확대에 대해서는 신중한 입장을 보였다. 강 대표는 “고민 중인 부분이지만 규제 이슈가 존재한다”며 “디지털자산기본법이 제정돼야 대형 기관의 참여가 원활해질 것”이라고 설명했다. 이날 행사에서는 비탈릭 부테린 이더리움 공동창업자의 축사가 있었다. 그는 영상에서 “한국의 커뮤니티 빌더와 개인 개발자, 이더리움 네이티브 기업, 다양한 기관이 함께 만들어갈 결과물이 기대된다”며 “이더리움을 기반으로 자유롭고 개방적이며 안전한 금융 생태계를 구축할 애플리케이션이 나오길 바란다”고 말했다.

2026.04.14 14:18홍하나 기자

KTR, AI 개발·운영에서 검증까지 토털서비스 지원

KTR(한국화학융합시험연구원·원장 김현철)은 13일 업스테이지·NHN클라우드와 업무협약을 체결, 인공지능(AI) 인프라·서비스에 시험인증을 결합하는 협력체계를 구축했다고 밝혔다. 3기관은 협약에 따라 업스테이지의 거대언어모델(LLM) 서비스, NHN클라우드의 서버(GPU) 인프라, KTR의 AI 시험인증 서비스를 하나로 묶은 'K-Trusted AI Stack 컨소시엄'을 구성하고 국내 AI 산업 발전을 위해 힘을 모으기로 했다. KTR과 협약기업은 ▲AI 인프라 및 솔루션의 공동 개발과 공급 ▲규제 대응형 AI 플랫폼 구축 및 표준 레퍼런스 확산 ▲AI 신뢰성 검증, 평가 및 인증 ▲기업지원 프로그램 수행 등을 함께 추진하기로 했다. KTR은 특히, 국제표준에 기반한 AI 신뢰성 평가와 인증을 통해 AI 제품의 품질을 검증한다. 또, 업스테이지와 NHN클라우드는 개별 환경에 최적화된 LLM과 GPU, 보안 클라우드 인프라를 제공한다. KTR은 'K-Trusted AI Stack 컨소시엄'을 통해 AI 제품 상용화 단계에서 필수적인 신뢰성 평가와 검증 서비스를 기업 맞춤형으로 제공하고 관련 기업의 경쟁력 확보를 돕기 위해 적극 나설 계획이다. KTR은 국내 시험기관으로는 처음으로 국제표준에 따른 AI 시스템 품질평가(ISO/IEC 25059, ISO/IEC 25058)는 물론 신뢰성(ISO/IEC TR 24028) 검증, AI 데이터 품질(ISO/IEC 5259-2) 검증 KOLAS 공인시험기관으로 지정받아 관련 서비스를 제공하고 있으며, 국내 최초로 국제표준을 적용한 AI 인증제도를 도입, 시행 중이다. 김현철 KTR 원장은 “KTR은 AI 시험인증 퍼스트무버로서 품질평가에서 신뢰성까지 AI 소프트웨어에 대한 공인 시험평가 서비스를 제공하고 있다”며 “이번 국내 대표 AI 기업들의 3자 협약을 통해 제품에서 인프라까지 AI 전 생태계에 대한 시험인증 서비스를 더욱 확대할 계획”이라고 밝혔다.

2026.04.13 15:38주문정 기자

[AI는 지금] 딥시크, V4 앞두고 내몽골行…중국 AI, 칩·데이터센터 전쟁 본격화

중국 인공지능(AI) 산업이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 자체 데이터센터 구축과 국산 AI 칩 최적화 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 정부 주도의 인프라 정책이 맞물리면서 스타트업부터 빅테크까지 '풀스택 AI 인프라 내재화' 전략이 확산되는 모습이다. 13일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 차세대 플래그십 모델 V4 출시를 앞두고 중국 내몽골 울란차브 지역에서 서버 유지보수 엔지니어와 데이터센터 구축 관리자 등 현장 인력 채용을 확대하고 있다. 이는 해당 기업이 소프트웨어·연구 중심 채용에서 벗어나 데이터센터 운영 등 물리적 인프라 영역으로 확장하는 첫 공개 사례로 해석된다. 특히 업계에선 이번 행보가 단순한 인력 확충이 아니라 AI 인프라 전략 전환의 신호라고 해석했다. 그동안 딥시크는 모델 개발과 알고리즘 고도화에 집중해왔지만, V4를 기점으로 대규모 학습·추론을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 직접 확보·운영하는 구조로 이동한 분위기다. 이는 AI 모델 경쟁이 '성능'에서 '연산 인프라 확보 능력'으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 또 내몽골은 중국 정부가 추진하는 '동수서산(東數西算)' 전략의 핵심 거점으로, 전력 비용과 토지 가격이 낮아 대규모 데이터센터 구축에 유리한 지역이다. 특히 딥시크가 해당 지역에서 데이터센터 운영 인력을 직접 채용하기 시작했다는 점은 기존의 외부 클라우드 의존 구조에서 벗어나 자체 인프라 내재화로 전환하려는 움직임으로 해석된다. 일각에선 V4가 단순한 모델 업그레이드를 넘어 컴퓨팅 구조 자체를 재설계하는 계기가 될 수 있다고 관측했다. 또 화웨이의 AI 칩 생태계와의 연계 가능성까지 거론하며 국산 칩 기반 최적화 전략을 본격화할 가능성이 있다고 봤다. 이 같은 흐름은 딥시크에 국한되지 않고 중국 AI 산업 전반으로 확산되고 있다. 이른바 '중국 AI 6룡'으로 불리는 스타트업들과 빅테크 기업들은 공통적으로 미국 기술 의존도를 줄이고 국산 AI 칩 기반 인프라를 구축하는 방향으로 전략을 재편하는 모습이다. 대표적으로 지푸AI는 엔비디아 칩 없이 화웨이의 AI 반도체 '어센드(Ascend)' 계열만으로 대규모 모델 학습을 수행했다고 밝히며 국산 칩 기반 학습 가능성을 강조하고 있다. 또 화웨이의 AI 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 활용해 소프트웨어부터 하드웨어까지 전 과정을 자국 기술로 구축하는 전략도 병행하고 있다. 문샷AI와 미니맥스는 저비용 고효율 구조를 중심으로 서부 및 내륙 데이터센터 자원 확보에 나서고 있다. 전력·토지 비용이 낮은 지역을 중심으로 AI 연산 인프라를 선점하는 흐름이 강화되며 관련 투자도 가속화되고 있다.빅테크 기업들도 인프라 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 바이두는 자체 AI 칩 '쿤룬'을 기반으로 수백만 개 칩을 수용할 수 있는 초대형 '슈퍼 노드' 구축 계획을 추진 중이다. 알리바바그룹은 클라우드 인프라를 활용해 스타트업과 기업 고객에게 내륙 데이터센터 자원을 패키지 형태로 공급하며 생태계 영향력을 확대하고 있다. 업계에선 중국 AI 산업의 경쟁 축이 구조적으로 이동하고 있다는 분석이 지배적이다. 기존에는 모델 성능과 알고리즘 혁신이 핵심이었다면, 현재는 데이터센터 입지, 전력 비용, AI 칩 확보, 운영 인력 등 물리적 인프라 요소가 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "이제 AI 경쟁은 모델을 잘 만드는 문제가 아니라 얼마나 안정적으로 대규모 연산 인프라를 확보하고 운영할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "중국 기업들은 사실상 소프트웨어 기업에서 인프라 사업자로 빠르게 진화하고 있다"고 말했다.

2026.04.13 14:46장유미 기자

스테이블코인 시대, 달러는 질주…원화는 전략 '부재'

전세계 스테이블코인 시장은 하나의 통화 인프라로 자리 잡아가고 있다. 2025년 한 해 동안 온체인에서 이뤄진 스테이블코인 결제, 송금 규모는 약 33조 달러로, 전년 대비 72% 성장했다. 이 중 대부분은 달러 연동 스테이블코인이다. 같은 기간 전체 스테이블코인 시가총액은 2000억 달러를 훌쩍 넘어섰고, USDT와 USDC 두 종목이 시장의 80% 이상을 차지하고 있다. 숫자만 보더라도 달러 스테이블코인이 글로벌 결제와 유동성의 기본 레이어로 자리 잡고 있음을 알 수 있다. 따라서 이제는 원화 스테이블코인이 어디에 서 있을 것인지 질문해야 할 시점이다. 미국: 민간 달러 스테이블코인 육성…소매 CBDC는 금지 미국의 전략은 의외로 단순하다. 핵심은 민간 기업 중심의 달러 연동 스테이블코인(USDT, USDC 등)을 육성하고, 중앙은행 디지털화폐(CBDC)의 소매형(retail CBDC)은 금지하는 것이다. 미국 의회와 행정부는 연방준비제도(연준)가 개인에게 직접 소매용 CBDC를 발행하는 모델을 금지하거나 강하게 제한하는 법안과 행정명령을 논의 중이다. 이는 민간 중심 스테이블코인 산업을 키우는 동시에, CBDC가 가진 정치적·프라이버시 리스크를 고려한 조치다. 결국 미국은 소매 CBDC는 배제하되, 민간이 발행하는 달러 연동 스테이블코인을 통해 글로벌 디지털 달러라이제이션을 밀어붙이고 있다. 스테이블코인은 미국에 있어 단순한 투기 자산이 아니라, 달러 패권을 디지털 영역으로 확장하는 강력한 금융 수단이다. 한국: CBDC·예금토큰은 빠르지만, 스테이블코인 전략은 공백 한국은 CBDC와 예금토큰 분야에서는 빠르게 움직이고 있지만, 스테이블코인 전략은 사실상 비어 있는 상태다. 한국은행의 '프로젝트 한강' 2단계는 CBDC 기반 도매 결제 위에 예금토큰(은행 예금을 토큰화한 디지털 예금)을 얹어 소매 결제와 재정 집행까지 테스트하는 구조다. 지난해 시작된 시범사업에서 한국은행은 시중은행, LG CNS, BGF리테일(CU), GS25 등과 함께 예금토큰을 편의점·유통 결제 및 정부 보조금 지급에 활용하는 시나리오를 검증하고 있다. CBDC와 예금토큰을 B2B와 B2C 전 영역에서 동시에 시험하는 국가는 드물며, 실험 속도만 보면 한국은 분명 선도 그룹에 속한다. 그러나 민간이 발행하는 원화 스테이블코인에 대한 구상은 거의 백지 상태다. 발행과 유통을 직접 규율하는 2단계 법안 역시 입법이 지연되고 있다. 결과적으로현재 한국은 CBDC와 예금토큰은 실제 편의점 결제 현장까지 내려와 있지만, 정작 민간이 발행하는 원화 스테이블코인은 전략도, 법제도, 책임 주체도 불명확한 상황이다. 이대로 가면 리스크만 떠안는다 이 구조가 몇 년 더 지속된다면 한국은 세 가지 리스크를 동시에 떠안게 된다. 첫째, 디지털 달러 의존 심화다. 규제가 없다고 해서 USDT나 USDC가 유입되지 않는 것은 아니다. 국내에 원화 스테이블코인 전략이 없는 상태에서 향후 실물연계자산(RWA) 온체인 머니마켓이나 인공지능(AI)·머신 경제 결제에서도 달러 스테이블코인 의존도가 더욱 높아질 가능성이 크다. 둘째, RWA와 토큰증권(ST) 시장에서 원화의 입지가 약화된다.유럽, 일본, 싱가포르는 이미 RWA 및 STO 기반 온체인 자금시장의 결제·담보 통화를 자국 통화 스테이블코인으로 설계하고 있다. 한국이 뒤처질 경우, 국내 시장조차 원화가 아닌 달러·엔·유로 기반 토큰을 우회적으로 사용하는 구조로 고착될 수 있다. 결국 원화는 '한 번의 환전'에만 쓰이고 이후 거래는 외화 토큰 중심으로 이루어질 가능성이 있다. 셋째, 국내 웹3 및 핀테크 혁신이 해외로 유출된다. 명확한 스테이블코인 규율과 시장이 없는 상황에서 관련 인프라를 실험하려는 기업이 싱가포르, 일본, UAE 등 규제가 명확한 국가로 이동할 가능성이 크다. 지금 필요한 것은 '컨트롤타워' 한국은 공격적인 CBDC 파일럿, 실제 편의점까지 확장된 예금토큰 결제 실험, 세계 최고 수준의 인터넷·모바일 인프라, 웹3 개발자, 유통·핀테크 기업 등 충분히 경쟁력 있는 자원을 갖추고 있다. 그러나 이를 하나의 일관된 전략으로 묶어줄 스테이블코인 컨트롤타워가 부재하다. 이제는 컨트롤타워를 구축하고 원스코 전략을 수립해야 한다. 미국처럼 민간 중심의 원화 스테이블코인을 육성하면서 소매 CBDC를 최소화할지, 유럽이나 일본의 모델을 따를지, 혹은 한국형 전략을 새롭게 설계할지에 대한 방향 설정이 필요하다. 또한 CBDC·예금토큰과 민간 원화 스테이블코인의 역할 분담도 명확히 해야 한다. CBDC와 예금토큰은 금융 안정, 재정 집행, 보편 결제 인프라에 집중하고, 민간 원화 스테이블코인은 RWA, 온체인 머니마켓, 국경 간 결제, AI·머신 경제 등 고부가가치 영역에 활용하는 방식으로 기능을 분리할 수 있다. 마지막으로 통화·금융·산업·외환 정책을 한 테이블에서 조정할 수 있는 기구가 필요하다. 원화 스테이블코인, CBDC, 예금토큰이라는 세 축을 통합적으로 설계하고 집행할 수 있는 의사결정 권한을 가진 컨트롤타워가 요구된다. 이제는 원스코를 누구의 책임 아래, 어떤 글로벌 역할을 목표로 설계할 것인지에 대한 질문과 답을 내릴 시점이다. 그 답을 모아 하나의 로드맵으로 만드는 것, 그것이 한국에 필요한 스테이블코인 컨트롤타워의 첫 번째 임무다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.12 10:56박재현 컬럼니스트

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

LGU+, AWS 기반 AI 플랫폼 구축...인프라 운영 자동화

LG유플러스는 아마존웹서비스(AWS)가 주최한 '2026 Modern Agentic applications Day' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 10일 밝혔다. 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 열린 행사에서 LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 유연한 구조로 전환하고, AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축 경험을 공유했다. 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 사이에서 발생하던 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그동안 AI 모델의 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업이 발생했는데, 이를 하나의 흐름으로 통합한 것이 핵심이다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝내는 구조가 아니라 항상 서비스에 바로 활용할 수 있는 '모델 준비 상태(Model Ready)'를 유지하는 것이 중요하다고 보고 플랫폼을 설계했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 보다 일관된 기준과 환경에서 AI를 다룰 수 있도록 했다. 이를 위해 LG유플러스는 AWS의 관리형 쿠버네티스 서비스인 Amazon EKS를 기반으로 한 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 보유한 온프레미스 GPU 인프라를 Amazon EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고, 클러스터 전체를 중앙에서 제어하는 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영해 플랫폼 관리 부담을 줄였다. 인프라 관리보다 플랫폼 안정성과 서비스 품질 개선에 더욱 집중할 수 있는 환경을 마련했다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 기존 방식 대신 필요한 만큼 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용해 GPU 미사용 시간을 줄였다. 이에 AI 모델 학습이나 서비스 제공이 필요한 시점에 GPU 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있게 됐다. LG유플러스는 플랫폼 구축 과정에서 AI를 서비스 관점에서 안정적으로 운영할 수 있는 구조와 기준을 설계하는 데 주력했다고 설명했다. 플랫폼이 인프라와 자원 관리 부담을 줄여주면서 AI 서비스를 더 빠르게 제공하고, 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높일 수 있는 기반을 갖췄다는 설명이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링랩(Lab)장은 “LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다”며 “앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.04.10 18:55홍지후 기자

리벨리온, Arm·SKT와 협력...추론 인프라 시장 겨냥

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 Arm, SK텔레콤 등 글로벌 AI 기업과 협력해 추론 인프라 시장을 겨냥한다고 10일 밝혔다. 소버린 AI와 통신사 특화 데이터센터 수요에 대응한 추론 인프라 제공이 목표다. 3사는 Arm의 자체 설계 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 'AGI CPU'와 리벨리온의 AI 반도체를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고, 이를 SK텔레콤의 AI 데이터센터에서 검증할 계획이다. 리벨리온은 "AI 인프라 분야 전문 기업이 참여하는 이번 연합은 급성장하는 추론 시장 수요에 기민하게 대응하고, 고성능·저전력 기반 소버린 AI 인프라 표준 정립이 목표"라고 설명했다. 이어 "이를 통해 인프라 설계부터 실전 검증까지 전 밸류체인을 포괄하는 협력 체계를 구축할 계획"이라고 덧붙였다. 이를 위해 Arm 네오버스(Neoverse) CSS V3 기반의 'Arm AGI CPU'와 리벨리온의 '리벨카드'를 통합한다. 리벨카드는 기존 1세대 칩 ATOM을 비롯한 국내외 AI 반도체 다수가 RTX 등 워크스테이션급 칩과 비교돼 온 것과 달리, 한국 최초로 데이터센터 서버급 고성능 AI 반도체 리벨100을 탑재했다. 리벨리온과 Arm은 단순 하드웨어 결합을 넘어 펌웨어 등 소프트웨어 전반을 공동으로 개발하고, SK텔레콤 데이터센터에 도입하여 실제 운영환경에 배치해 데이터 처리 성능과 안정성을 검증한다. 특히, SK텔레콤이 개발한 독자 파운데이션 모델 A.X K1를 해당 서버로 운영하는 방안도 검토 중이다. Arm과 리벨리온은 지난 3월 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사 칩을 결합해 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며, 초기 검증 결과와 대규모 데이터센터 워크로드 적용 가능성을 확인했다. 기술 검증 후 3사는 더 넓은 범위의 상용화 기회를 발굴할 예정이다. 리벨리온은 글로벌 소버린 AI 데이터센터 최적화 솔루션을 공급하고, 아시아 지역을 중심으로 시장을 공략할 계획이다. 독자 AI 인프라 구축이 필요한 글로벌 통신사와 공공 산업군을 중심으로, 안정성이 검증된 맞춤형 특화 솔루션 공급에 주력할 예정이다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “리벨리온은 압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당한다”며 “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가가 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에도 유의미한 선례가 될 것"이라고 기대했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공해 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 Arm 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 인프라가 전 세계적으로 확산됨에 따라 가속기, 메모리, 네트워킹 전반 워크로드를 조율하는 CPU 역할이 중요해졌다”며 “Arm 네오버스 CSS V3를 기반으로 설계한 'Arm AGI CPU'는 대규모 AI 구축에 필수인 성능과 효율성을 갖췄다. 이를 바탕으로 리벨리온, SK텔레콤 등 주요 파트너와 협력해 소버린 AI 및 통신 시장을 위한 확장성 있는 인프라를 실현해 기쁘다”고 밝혔다.

2026.04.10 10:11전화평 기자

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