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

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

2026.10.13 13:55한정호 기자

LG CNS, 스테이블코인 인프라 시장 공략…블록체인 플랫폼 '기틀' 출시

LG CNS가 스테이블코인과 토큰증권(STO), 실물연계자산(RWA) 등 금융권의 디지털자산 사업에 필요한 블록체인 인프라를 단일 플랫폼으로 제공하기 위해 나섰다. 금융기관이 관련 제도 시행에 맞춰 빠르게 디지털자산 서비스를 시작할 수 있도록 기술과 글로벌 파트너 생태계를 함께 지원한다는 전략이다. LG CNS는 블록체인 인프라 플랫폼 '기틀(KITL·Keystone of Institutional Trust Landscape)'을 출시했다고 6일 밝혔다. 기틀은 은행과 증권사, 카드사, 결제사 등이 스테이블코인과 토큰증권, RWA 등 디지털자산 서비스를 구축할 때 필요한 인프라를 제공한다. 디지털자산 사업에 필요한 ▲전자지갑 ▲거래 처리 ▲수수료 대납 ▲거래 내역 수집 등 4가지 핵심 기능을 지원한다. 전자지갑은 고객이 디지털자산을 보관하고 자산을 전송할 때 전자서명을 수행하는 역할을 한다. 일반적으로 전자서명에 필요한 개인키는 하드웨어 보안 모듈(HSM)에 보관하지만 장비의 저장 용량에는 한계가 있다. LG CNS는 개인키를 저장하지 않고 서명이 필요한 순간에만 생성해 사용한 뒤 폐기하는 방식을 적용했다. 이를 통해 HSM 장비를 추가하지 않고도 수천만명 규모 고객에게 전자지갑을 발급할 수 있다는 설명이다. 해당 기술은 특허 등록도 완료했다. 기틀에는 한국은행 디지털화폐 실증 사업 '프로젝트 한강'에서 검증한 전자지갑 기술도 적용됐다. LG CNS는 당시 프라이빗 블록체인에 적용했던 기술을 퍼블릭 블록체인으로 확장했다. 프로젝트에는 7개 은행과 약 8만명의 고객이 참여해 편의점과 마트 등에서 실제 결제를 수행했다. 거래 처리 기능은 금융기관 시스템에서 요청한 거래가 블록체인에 정상적으로 반영될 때까지 상태를 추적해 결과를 전달한다. 수수료 대납 기능을 이용하면 블록체인 이용 수수료인 가스비를 은행이나 카드사 등 서비스 제공사가 정해진 구조에 따라 부담할 수 있다. 거래 내역 수집 기능은 퍼블릭 블록체인의 거래 기록 가운데 해당 금융기관과 관련된 내역을 가져온다. 스테이블코인 발행사는 발행량과 법정화폐 예치금을 대조하는 데 활용하고 유통사는 정산·회계·감사 등에 이용할 수 있다. 여러 디지털자산과 블록체인 네트워크를 하나의 인프라에서 지원하도록 확장성도 확보했다. 금융기관이 스테이블코인이나 토큰증권 등으로 사업 영역을 넓히거나 이더리움 외에 솔라나 등 새로운 블록체인 네트워크를 추가하더라도 기존 인프라를 활용할 수 있도록 설계했다. LG CNS는 글로벌 블록체인 기업과의 협력도 확대했다. 스테이블코인 USDC 발행사 서클을 비롯해 토큰증권 플랫폼 기업 시큐리타이즈, 캔톤 파운데이션, 체이널리시스, 체인링크 등 5개 기업과 업무협약(MOU)을 체결했다. 서클과는 국내 기술·규제 환경에 맞는 디지털자산 인프라와 솔루션을 개발하고 시큐리타이즈와는 금융기관의 펀드·채권 등을 국내 규제에 맞춰 토큰화하는 솔루션 개발에 나선다. 캔톤 파운데이션과는 국내 금융기관의 캔톤 네트워크 참여를 위한 인프라 구축을 추진한다. 체이널리시스와는 국내 규제 요건에 맞는 거래 모니터링 기능을 기틀에 통합해 범죄 관련 자금의 유입을 탐지·차단할 수 있도록 지원한다. 체인링크와는 기틀과 체인링크 서비스의 결합을 추진한다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장은 "디지털자산 사업에 반드시 필요한 인프라와 글로벌 파트너십을 기틀로 함께 제공해 금융기관이 제도 시행과 동시에 서비스를 시작할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.06 10:01한정호 기자

AI 승부, GPU만으론 안 된다…클라우드 빅테크 한자리에

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

2026.10.01 14:16한정호 기자

이노그리드, 중소벤처기업연구원 AI 분석환경 구축…가상화·GPU 통합

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

2026.10.01 13:39한정호 기자

"AI 경쟁력 높이려면 인프라·클라우드 함께 키워야"

정부와 국회, 인공지능(AI)·클라우드 업계가 AI 경쟁력을 높이기 위해 모델뿐 아니라 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드·플랫폼을 아우르는 산업 생태계를 함께 키워야 한다고 입을 모았다. 김봉균 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) 회장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 영상 개회사를 통해 "AI 경쟁력은 AI 모델만으로 완성되지 않는다"고 강조했다. 김 회장은 "대규모 AI 서비스를 안정적으로 구현하고 확장하기 위해선 그래픽처리장치(GPU)와 AI 데이터센터를 비롯한 강력한 컴퓨팅 인프라, 이를 효율적으로 연결하고 운영하는 클라우드와 플랫폼, 실제 산업 현장에서 활용되는 서비스가 유기적으로 연결돼야 한다"고 말했다. 이어 "이제 클라우드는 AI를 지원하는 하나의 기술을 넘어 AI 산업의 성장과 혁신을 가능하게 하는 핵심 기반"이라며 "AI와 클라우드가 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 만들고 우리 기업의 기술과 서비스가 글로벌 시장으로 확장될 수 있도록 산업계와 정부를 연결하는 역할을 충실히 하겠다"고 밝혔다. 정부도 AI 산업 확산을 위한 인프라와 소프트웨어 생태계의 중요성을 강조했다. 권은태 과학기술정보통신부 인공지능전환지원과장은 "AI가 산업 현장에서 제대로 활용되고 확산되기 위해선 우수한 AI 모델뿐 아니라 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드와 플랫폼, 다양한 산업 수요에 맞는 AI 서비스와 소프트웨어 생태계가 함께 발전해야 한다"고 말했다. 그러면서 AI 기업과 클라우드·인프라·소프트웨어 기업 간 협력도 주문했다. 그는 "AI 전환의 성과가 산업 전반으로 확산될 수 있도록 필요한 정책적 지원과 산업 기반 조성에 지속적으로 힘쓰겠다"며 "우리나라가 AI 시대의 기술 경쟁력을 확보하고 새로운 산업과 시장을 만들어갈 수 있도록 민간과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 밝혔다. 최형두 국민의힘 의원도 영상 축사를 통해 글로벌 AI 인프라 경쟁에 대응하기 위한 제도적 지원 필요성을 강조했다. 최 의원은 "전 세계 주요국과 빅테크 기업들이 AI 주권과 컴퓨팅 인프라를 선점하기 위해 치열한 총력전을 벌이고 있다"며 "산업 간 경계를 허무는 융합 전략과 초거대 연산을 감당할 차세대 클라우드 인프라, 지속 가능한 디지털 생태계 구축 방안에 대한 논의가 중요하다"고 말했다. 이어 "현장의 혁신 노력이 제도와 규제라는 벽에 가로막히지 않도록 온 힘을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.01 10:48한정호 기자

AI 인프라부터 서비스까지 한자리에…내달 1일 'AI-클라우드 빅테크' 개최

인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 데이터센터·클라우드·플랫폼·서비스 전반으로 확산되는 가운데 국내외 AI·클라우드 기업들이 관련 기술과 전략을 공유하고자 한자리에 모인다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 다음 달 1일 서울 양재 엘타워에서 '제3회 AI-클라우드 빅테크 2026'을 개최한다고 23일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 행사는 '발전, 연결, 전환으로 여는 AI-클라우드'를 주제로 열린다. 생성형 AI에서 에이전틱 AI로 기술 경쟁이 확대되는 가운데 AI 인프라부터 플랫폼과 서비스까지 이어지는 기술 생태계와 산업 변화를 다룰 전망이다. 특히 AI 경쟁이 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 대규모 AI 워크로드를 처리하는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼으로 확대되는 흐름에 주목한다. 실제 업무와 서비스에 AI를 적용하기 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 보안 기술도 주요 의제로 다룬다. 오전 기조강연에선 AI 인프라의 변화가 집중적으로 다뤄진다. 공용준 KT클라우드 전무는 'GPU를 넘어 AIDC로, AI 인프라 경쟁의 새로운 기준'을 주제로 GPU 확보 경쟁 이후 데이터센터 구축·운영 역량과 AIDC 전략을 소개한다. 박운영 HPE 상무는 기업이 AI를 실제 업무 환경에 도입하고 확장하기 위한 프라이빗 클라우드 AI 전략을 발표한다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 네오클라우드와 하이퍼스케일러를 아우르는 AI 팩토리를 중심으로 새로운 AIDC 전략을 공유한다. 오후에는 AI 인프라를 실제 서비스와 업무로 연결하기 위한 기술이 소개된다. 권경민 이노그리드 전무는 GPU에서 AI 서비스까지 연결하는 AI-PaaS의 역할을 다루고 박성혁 가온아이 상무는 AI 그룹웨어 '가온AI'를 중심으로 AI가 바꾸는 업무환경과 협업 방식을 소개한다. AI 운영과 보안 분야 발표도 이어진다. 정현석 올리브웍스 대표는 AI 플랫폼 환경의 보안 설계를, 고우주 나무AX 상무는 AI-PaaS와 AI옵스에서 AI 데이터센터로 이어지는 운영 전략을 발표한다. 이영수 디딤 부사장은 AI 데이터센터를 중심으로 인프라 산업 변화를 전망하고 권기석 영림원소프트랩 사업부장은 전사적자원관리(ERP)와 AI를 결합한 업무 혁신 전략을 공유한다. 국산 AI 반도체와 AI 업무환경도 주요 주제다. 여준기 한국전자통신연구원(ETRI) 본부장은 국산 AI 반도체를 활용한 AI 마이크로 데이터센터(AI-MDC) 기술을 소개한다. 김이곤 SK쉴더스 팀장은 AI 워크스페이스 확산에 따른 보안 아키텍처를, 이해석 폴라리스오피스 부사장은 도메인 특화 데이터와 소형언어모델(SLM)을 활용한 '에이전트 레디 SaaS' 전략을 발표한다. KACI는 이번 행사를 개별 기술 소개에 그치지 않고 AIDC와 GPU 등 AI 인프라에서 AI-PaaS와 AI옵스를 거쳐 SaaS와 업무환경, 보안으로 이어지는 기술 흐름을 살펴볼 수 있도록 구성했다고 밝혔다. 정부·공공기관과 기업 관계자는 AI 기술과 적용 사례를 비교하고 공급 기업과 도입·협력 방안을 논의할 수 있다. 행사장에는 참가 기업의 전시·홍보 부스도 마련되며 정부와 유관기관, 지자체·공공기관, AI·클라우드 기업과 산업계 관계자 등 약 300명이 참석할 예정이다. 김봉균 KACI 회장은 "AI 경쟁이 본격화되면서 이제 경쟁력의 기준은 AI 모델 자체를 넘어 이를 안정적으로 구현하고 확장할 수 있는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼 역량으로 넓어지고 있다"며 "AI 산업이 성장하기 위해선 인프라·플랫폼·서비스가 유기적으로 연결되는 생태계가 함께 성장해야 한다"고 말했다. 이어 "이번 AI-클라우드 빅테크가 AI 인프라에서 플랫폼과 서비스까지 서로 다른 영역의 기업과 기술을 연결하고 이러한 연결이 실제 산업의 혁신과 새로운 비즈니스로 이어지는 자리가 되길 기대한다"며 "AI 도입과 전환을 고민하는 정부·공공기관 및 산업계 관계자들에게도 현재 기술 수준과 향후 방향을 확인할 수 있는 기회가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.23 13:46한정호 기자

베슬AI, 포항 AI 데이터센터 GPU 플랫폼 맡는다…네오AI와 맞손

베슬AI가 경북 포항에 구축되는 인공지능(AI) 데이터센터에 그래픽처리장치(GPU) 플랫폼을 공급한다. 베슬AI는 네오에이아이클라우드(네오AI)와 포항 AI 데이터센터 인프라 및 GPU 플랫폼 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 16일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터는 지역활성화 투자펀드 제9호 프로젝트로 선정된 사업이다. 경상북도가 40억원을 출자하며 총사업비 6000억원을 투입해 포항시 남구 광명일반산업단지에 수전용량 40메가와트(MW) 규모로 조성한다. 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 수냉식 AI 전용 데이터센터로 구축된다. 지역의 전력·부지 여건과 정책금융을 결합해 AI 연산 인프라를 확충한다는 구상이다. 양사는 데이터센터 기반 인프라와 GPU 플랫폼 영역을 나눠 구축·운영할 방침이다. 네오AI는 데이터센터 설계와 시공, 인허가, 구축 일정 관리를 비롯해 전력·냉각·통신·보안 등 기반 인프라와 GPU 인프라의 구축·운영 관리를 담당한다. 베슬AI는 데이터센터 인프라와 연계되는 GPU 플랫폼의 제공과 구축·운영을 맡는다. GPU 자원의 할당과 모니터링, 스케줄링 등 플랫폼 기반 자원 관리와 국내외 고객 발굴도 담당할 예정이다. 특히 데이터센터가 완공된 뒤 GPU 플랫폼을 적용하는 방식이 아니라 구축 단계부터 실제 운영 조건을 반영하는 게 특징이다. 베슬AI는 GPU 플랫폼 운영에 필요한 조건과 고객 요구사항을 네오AI에 제공하고 데이터센터 인프라와 플랫폼을 연계하기 위한 기술 검토를 지원할 계획이다. 양사는 이를 바탕으로 기술 조건과 구축 일정, 운영 절차 등을 협의해 고객 요구에 맞는 데이터센터 인프라와 GPU 플랫폼 서비스를 구성한다는 목표다. 국내외 AI 인프라 고객 확보에도 함께 나선다. 베슬AI가 GPU 플랫폼 수요를 가진 잠재 고객을 발굴하면 네오AI와 협의해 포항 AI 데이터센터 기반 서비스를 제안하는 방식이다. 네오AI는 고객 유치에 필요한 데이터센터 인프라 정보와 기술 검토를 지원하고 양사는 공동 제안과 마케팅을 추진한다. 베슬AI는 GPU 클라우드 서비스 '베슬 클라우드'를 기반으로 네오클라우드 사업을 확대 중이다. 이번 협력을 통해 기존 GPU 플랫폼 운영 경험과 국내외 고객 수요를 데이터센터 구축 과정에 반영하고 인프라와 플랫폼을 결합한 AI 컴퓨팅 서비스 사업으로 영역을 넓힌다는 방침이다. 조용완 네오AI 대표는 "포항 AI데이터센터는 고밀도 GPU 서버 운영에 최적화된 전력·냉각 인프라를 기반으로 국내외 고객에게 안정적인 고성능 AI 컴퓨팅 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있다"며 "베슬AI GPU 플랫폼 기술·운영 역량과 우리 데이터센터 인프라 운영 역량을 결합해 다양한 AI 워크로드와 고객 수요에 유연하게 대응하고 경쟁력 있는 AI 인프라 생태계를 조성해 나가겠다"고 말했다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 데이터센터가 고객이 필요로 하는 서비스를 제공하려면 구축 단계부터 GPU 플랫폼의 운영 조건과 실제 이용 수요를 함께 고려해야 한다"며 "우리 GPU 플랫폼 운영 역량을 네오AI가 구축하는 데이터센터 인프라와 연계해 국내외 고객 요구에 부합하는 서비스를 제공할 수 있도록 협력하겠다"고 밝혔다.

2026.09.16 11:35한정호 기자

김봉균 KT클라우드 대표 "5년 내 AI 데이터센터 1GW 추가 공급"

KT클라우드가 클라우드와 인공지능 데이터센터(AIDC)를 양대 축으로 AI 전환(AX) 인프라 사업 확대에 박차를 가한다. 자체 클라우드 플랫폼을 기반으로 공공에서 쌓은 기술·운영 경험을 민간으로 넓히는 동시에, 실수요를 기반으로 향후 5년간 1기가와트(GW) 규모 AIDC를 추가 공급한다는 목표다. 김봉균 KT클라우드 대표는 15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 'KT클라우드 서밋 2026'에서 "실수요를 기반으로 향후 5년 내 총 1GW 규모의 AIDC를 추가 공급할 계획"이라며 "클라우드와 AIDC에 KT의 네트워크 역량을 결합해 AX 핵심 인프라 경쟁력을 지속 강화하겠다"고 밝혔다. KT는 지난 4월 'AX 플랫폼 컴퍼니'를 선언하고 네트워크와 정보보안, IT·AX 인프라와 서비스 생태계를 결합해 공공·산업 분야의 AI 전환을 지원한다는 방향을 제시해왔다. KT클라우드는 이 가운데 클라우드와 AIDC 등 핵심 인프라를 담당하고 있다. 이날 김 대표는 자체 개발한 'KT클라우드 플랫폼'을 중심으로 클라우드 본연의 경쟁력을 강화한다는 목표를 밝혔다. 그는 "최근 자체 기술력으로 KT클라우드 플랫폼을 개발해 본원적인 경쟁력을 높일 수 있는 계기를 마련했다"며 "이를 통해 공공 고객의 니즈와 업무 환경을 고려한 클라우드 전환과 AX를 지원하고 있다"고 말했다. 공공시장에서 축적한 기술력과 운영 경험은 민간시장으로 확대한다는 구상이다. 단순 클라우드 인프라 제공을 넘어 재해복구(DR)와 AI 활용까지 지원할 수 있는 플랫폼으로 발전시킨다는 전략이다. 김 대표는 "향후 공공에서 검증된 기술력과 운영 경험을 바탕으로 민간 영역으로 확장해 DR과 AI 활용까지 지원하는 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획"이라고 설명했다. AIDC 사업에선 실수요 기반 공급을 기본 원칙으로 내세웠다. 수도권에선 전력과 인프라가 갖춰진 부지를 공격적으로 확보하고 비수도권에선 실제 입주 고객인 테넌트를 먼저 확보한 뒤 부지를 마련하는 방식으로 공급을 확대할 계획이다. 이를 기반으로 향후 5년 내 총 1GW 규모 AIDC 공급을 추가한다는 방침이다. AIDC 경쟁력을 높이기 위한 차별화 기술 확보에도 나선다. KT클라우드가 25년간 데이터센터를 운영하며 축적한 경험과 노하우를 기반으로 운영 측면에선 높은 발열에 대응할 수 있는 액체냉각 기술을 확대하고 구축 측면에선 공사 기간을 단축할 수 있는 모듈러 데이터센터 등을 발전시킬 계획이다. KT의 네트워크 역량도 AIDC 사업에 결합한다. AI 인프라가 여러 지역으로 분산되고 데이터 전송량이 증가하는 상황에서 KT가 보유한 네트워크 인프라를 활용해 데이터센터 경쟁력을 높인다는 구상이다. 김 대표는 "네트워크 분야는 KT클라우드가 가장 잘할 수 있는 분야"라며 "KT와 결합해 안정적인 네트워크를 기반으로 AIDC 경쟁력을 지속적으로 강화할 수 있도록 하겠다"고 강조했다.

2026.09.15 10:42한정호 기자

KT클라우드, AI 데이터센터 1GW 시대 연다…AX 인프라 파트너로 도약

KT클라우드가 오는 2031년까지 1기가와트(GW) 이상의 인공지능 데이터센터(AIDC) 인프라를 공급하며 기업 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 클라우드부터 데이터센터·네트워크까지 인프라 역량을 결집하고 데이터와 컴퓨팅 자원, AI 모델·애플리케이션을 연결하는 차세대 플랫폼으로 고객의 AX 실행을 지원한다는 목표다. KT클라우드는 15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT클라우드 서밋 2026'을 개최하고 고객 AX 실행과 비즈니스 성과 창출을 위한 클라우드 전략과 AIDC 공급 로드맵을 공개했다. 이날 행사에는 공공기관과 기업 관계자, 데이터센터·클라우드·AI 분야 전문가 등 1500여명이 참석했다. '당신의 비즈니스를 위한 AX'를 슬로건으로 키노트와 20개 발표 세션, 파트너사 전시 등이 진행됐다. 김봉균 KT클라우드 대표는 KT의 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전 아래 클라우드와 AIDC 등 AX 구현에 필요한 핵심 인프라를 담당하겠다는 방향을 제시했다. 클라우드 분야에서선 자체 개발한 'KT 클라우드 플랫폼'을 기반으로 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 통합하는 청사진을 선보였다. 공공 분야에서 검증한 기술력과 운영 경험을 민간으로 확대하고 재해복구(DR)와 AI 활용까지 지원할 수 있는 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 장기적으로는 클라우드를 넘어 데이터와 컴퓨팅 자원, AI 모델·애플리케이션을 하나로 연결하는 '컴포지트 AI(Composite AI)'로 확장한다는 구상이다. 공용준 KT클라우드 클라우드본부장은 보안·성능·비용·데이터 등 워크로드별 요구사항에 맞춰 자원을 선택·조합하는 '컴포지트 클라우드'를 거쳐 데이터와 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU), AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 하나의 실행 체계로 연결한다는 구상을 제시했다. 다양한 클라우드의 포털·권한·정책을 연계하는 '싱글 클라우드 익스피리언스'는 내년 초까지 완성한다는 계획도 밝혔다. AIDC 사업에선 대규모 공급 확대에 나선다. 수도권 고객 맞춤형 AIDC와 비수도권 글로벌 연계형 AIDC를 중심으로 권역별 클러스터를 확대해 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 인프라를 공급한다는 목표다. 액체냉각과 초고밀도 전력 등 차세대 기술도 실증·상용화한다. AI 기반 지능형 운용을 도입하고 디지털 트윈과 로봇을 활용한 무장애·재해복구 체계를 구축해 데이터센터 운영 안정성과 효율성을 높일 계획이다. KT의 네트워크 인프라도 AIDC 전략에 결합한다. 초저지연 백본망을 활용해 지역별로 분산된 AIDC 간 대규모 데이터 전송을 지원하고 여러 데이터센터를 하나의 인프라처럼 연결해 AI 워크로드 처리 효율을 높인다는 구상이다. 파트너사와의 협력도 확대한다. SGC와는 전력·에너지 인프라와 KT클라우드의 AIDC 설계·구축·운영(DBO) 역량을 결합한 모듈러 AIDC를 공동 개발한다. 표준 설계와 병행 공법을 활용해 구축 기간을 단축하고 고객 수요에 따라 대규모 인프라를 신속하게 확장할 계획이다. 공공 AX 적용 사례도 공개했다. 경상북도는 정보시스템의 65.5%를 클라우드로 통합 전환하고 민관 협력형 '경북 AI·CDC'를 공공 AX 거점으로 구축할 계획이다. 이를 기반으로 정책결정·행정·재난·돌봄 등 4대 핵심 공공서비스에 AI를 적용한다. 이날 오후에는 'AIDC & AX 인프라스트럭처'와 '클라우드 플랫폼·서비스' 등 2개 트랙에서 총 20개 세션이 진행됐다. KT클라우드와 참여 기업들은 다이렉트 투 칩(D2C) 냉각과 클라우드 네이티브, 서비스형 데스크톱(DaaS), DR 등 최신 기술과 구축·운영 사례를 공유했다. 전시 공간에선 AIDC와 KT 클라우드 플랫폼, AI API 등 3개 영역을 중심으로 관련 기술과 서비스를 선보였다. 리벨리온과 래블업, 디딤, 델 테크놀로지스·이테크시스템, 이피코리아 등 파트너사도 AX 관련 기술과 솔루션을 전시했다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "KT클라우드 서밋은 고객이 자사에 맞는 AX 실행 방안을 찾고 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 기술과 경험을 나누는 자리"라며 "축적된 클라우드·AIDC 기술과 운영 경험에 KT그룹의 AX 핵심 인프라, 파트너사의 전문 기술을 결합하겠다"고 말했다. 이어 "고객의 전략 수립부터 인프라 구축과 운영, 고도화까지 함께하며 AX가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.15 10:01한정호 기자

이노그리드, AI 데이터센터 기술 기업 도약…인프라 통합 제어 승부수

이노그리드가 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)·중앙처리장치(CPU) 등 이기종 자원부터 클라우드와 인공지능(AI) 플랫폼까지 단일 운영체계로 관리하는 기술을 앞세워 AI 데이터센터 기술 기업 도약에 박차를 가한다. 이노그리드는 오는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 열리는 '2026 K-ICT 위크 인 부산'에 참가해 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)'을 중심으로 AI 인프라 기술 전략을 선보인다고 8일 밝혔다. 핵심은 GPU·NPU·CPU 등 다양한 xPU 자원부터 클라우드와 AI 워크로드까지 하나의 '컨트롤 플레인'으로 연결·제어하는 기술이다. 인프라와 플랫폼, AI 운영 도구가 각각 분리된 기존 구조에서 벗어나 자원 배치와 운영 정책, 워크로드 실행 환경을 일관된 체계에서 관리하는 방식이다. 이를 통해 AI 인프라의 자원 활용률을 높이는 동시에 복잡해지는 멀티·하이브리드 클라우드 환경의 운영 효율성을 개선한다는 구상이다. 특히 이노그리드는 자체 xPU 기반 AI 인프라 기술과 NHN클라우드의 대규모 리전형 인프라 구축 기술을 결합하는 기술 통합을 준비 중이다. 개별 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원을 제어하는 수준을 넘어 대규모 리전 단위의 AI 인프라 구축과 운영까지 지원할 수 있는 기술 체계를 확보한다는 목표다. 향후에는 xPU 자원 관리와 AI 플랫폼 기술, 대규모 클라우드 인프라 구축·운영 역량을 연계한다. AI 워크로드에 최적화된 컴퓨팅 인프라를 안정적으로 제공하고 AI 데이터센터 구축·운영 전반을 지원할 수 있도록 관련 기술을 고도화할 계획이다. 기존 가상화 환경의 현대화도 이같은 기술 로드맵과 연계한다. VM웨어 환경 전환을 검토하는 고객에게 기존 가상머신(VM) 워크로드의 안정적인 이전과 업무 연속성을 고려한 마이그레이션 방안을 제공한다. 전환된 인프라가 향후 멀티·하이브리드 클라우드와 AI 워크로드까지 확장될 수 있도록 지원해 기존 가상화 인프라의 현대화와 AI 인프라 전환을 함께 추진한다는 방침이다. 이노그리드는 GPU·NPU·CPU뿐 아니라 양자처리장치(QPU)까지 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경과 연결하는 기술 전략을 추진하고 있다. 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 클라우드관리플랫폼(CMP), 데브옵스(DevOps) 등 기존 클라우드 기술을 기반으로 AI 인프라와 서비스형 GPU(GPUaaS), AI CMP, AI PaaS 등으로 사업 영역도 확대하고 있다. 김명진 이노그리드 대표는 “AI 인프라 경쟁력은 단순히 GPU를 확보하는 데서 끝나는 것이 아니라 다양한 컴퓨팅 자원과 플랫폼, AI 서비스를 얼마나 효율적으로 연결하고 제어하느냐에 달려 있다"며 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 방향 아래 자체 xPU 기술과 대규모 리전형 인프라 구축 역량을 결합해 AI 인프라의 전체 라이프사이클을 제어할 수 있는 기술 체계를 만들어가겠다"고 밝혔다. 이어 "AI 서비스에 필요한 컴퓨팅 환경을 안정적으로 제공하는 AI 데이터센터 기술 기업으로 역할을 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.08 13:36한정호 기자

[인터뷰] 씨게이트 "AI가 쏟아내는 데이터, 더 효율적으로 담아야"

"과거 AI 산업은 어떤 AI 모델을 만들 수 있는가에 집중했다. 그러나 현재는 AI 모델을 어떻게 배포할지가 더 중요하다. AI 모델이 막대한 데이터를 읽고 쓰는 만큼 앞으로는 연산 자원과 스토리지를 결합한 전체 인프라를 봐야 한다." 콜린 프레슬리 씨게이트 고객 엔지니어링 부문 부사장은 지난 20일 오전 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 지디넷코리아와 진행한 단독 인터뷰를 통해 이처럼 강조했다. 콜린 프레슬리 부사장은 "현재 데이터는 AI의 연료이자 결과물 역할을 하는 핵심 요소다. 이를 장기간 경제적으로 보존하며 활용할 수 있는 스토리지의 중요성이 커지고 있다"고 설명했다. 그는 "대형 고객사는 지난 5년간 전체 데이터의 약 90%를 하드디스크 드라이브(HDD)에 저장하고 있으며 이런 추세는 최소 5년간 큰 변화가 없을 것"이라고 전망했다. "학습하고 추론할수록 데이터는 다시 쌓인다" 콜린 프레슬리 부사장은 "AI와 스토리지의 관계는 학습과 추론 과정에서 다르게 나타난다"고 설명했다. 학습 단계에서는 HDD에 저장된 대규모 데이터가 CPU와 GPU가 결합된 클러스터로 이동한다. 학습 과정에서 생성되는 가중치와 매개변수(패러미터) 등의 데이터는 다시 스토리지에 저장된다. 추론 단계에서는 데이터의 흐름이 더욱 복잡해진다. AI 모델이 실제 환경에서 활용되면서 새로운 데이터가 생성되고, 이 데이터가 다시 다음 모델의 학습에 활용될 수 있기 때문이다. 콜린 프레슬리 부사장은 "추론 과정에서는 AI 모델이 생성한 데이터가 다음 모델을 위한 데이터로 만들어진다"며 "AI 활용이 확대될수록 데이터 생성과 재활용이 빨라지고, 이 과정에서 스토리지 역시 AI 데이터 흐름을 지탱하는 역할을 맡는다"고 말했다. "HDD, AI 시대 핵심 스토리지로 역할 확대" AI가 데이터를 처리하는 과정에서는 데이터 자체뿐 아니라 그 안에 담긴 컨텍스트(맥락)를 얼마나 잘 보존하고 활용하느냐도 중요하다. 콜린 프레슬리 부사장은 "AI 처리 과정에서 컨텍스트를 적절히 저장하고 활용하지 못한다면 같은 연산을 반복해야 하고 GPU 구동 시간과 전력 등 비용도 증가한다"고 지적했다. 이 때문에 HDD의 역할도 달라지고 있다는 게 그의 설명이다. 그는 "HDD는 AI 모델을 이용한 추론에서 비용을 최소화하며 데이터를 저장할 수 있는 효율적인 장치이며 이제 더 이상 스토리지에서 2차 계층만 담당하지 않는다"고 강조했다. 콜린 프레슬리 부사장은 "SSD와 HDD는 경쟁 관계가 아닌 상호 보완 관계다. SSD는 매우 낮은 지연시간과 빠른 속도로 CPU나 GPU와 함께 고속 연산에 활용할 수 있지만, 비용 효율적인 데이터 저장에는 대용량 HDD 기반 1차 스토리지 계층이 필요하다"고 말했다. "AI 데이터 폭증... 더 많이 담는 기술 필요" AI가 만들어내는 데이터가 늘어날수록 데이터센터의 공간·전력·냉각 부담도 커진다. 이에 따라 같은 공간에 더 많은 데이터를 저장하는 고밀도 기술의 중요성이 커지고 있다. HDD 용량을 높이면 필요한 장비와 상면 공간을 줄일 수 있고 전력과 냉각 등 운영 비용도 낮출 수 있다. 콜린 프레슬리 부사장은 "데이터 가치가 AI 시대를 맞아 늘어나고 있으며 고객사들도 데이터를 더 오래 경제적으로 보관하기를 원한다"며 "이를 뒷받침할 방법은 저장 밀도를 높여 같은 공간 안에 더 많은 데이터를 저장하는 것"이라고 말했다. "HAMR·모자이크 플랫폼으로 HDD 용량 한계에 도전" 씨게이트가 저장 밀도를 높이기 위해 집중하는 기술이 열보조자기기록(HAMR)과 이를 기반으로 한 모자이크(Mozaic) 플랫폼이다. HAMR은 데이터를 기록하는 과정에서 레이저로 기록면을 가열해 자성체의 기록 특성을 제어하고, 더 많은 데이터를 안정적으로 저장할 수 있도록 하는 기술이다. 씨게이트는 2024년 1월 30TB 이상 고용량 HDD 구현을 위한 '모자이크3+' 플랫폼을 공개했다. 지난 3월에는 40TB 이상 구현을 위한 차세대 플랫폼인 '모자이크4+'를 공개했다. HDD 내 데이터 저장 매체인 '플래터' 하나 당 저장 용량을 4TB로 높이고 이를 10매 조합해 최대 44TB를 기록하겠다는 것이다. 콜린 프레슬리 부사장은 "모자이크 플랫폼은 HDD 용량 확장에 있어서 한 단계 도약을 가져올 제품"이라며 "씨게이트는 이 기술을 시장에 선보이기 위해 많은 투자를 했고, 이를 통해 플래터당 저장 용량을 현행 4TB 수준에서 향후 10TB까지 늘릴 수 있을 것"이라고 설명했다. "HDD는 밀려나지 않았다... 쓰임새만 달라졌을 뿐" HDD는 과거 PC와 서버의 주요 저장장치였다. 그러나 2011년 태국 홍수 사태를 계기로 PC 시장에서는 SSD가 HDD를 거의 완전히 대체했다. 일부 백업용 저장장치에 여전히 3.5인치 고용량 HDD가 탑재되는 정도다. 일각에서는 AI 인프라 투자 이후 중요성이 커진 HDD를 두고 'HDD의 재조명', 'HDD의 귀환' 등으로 평가하기도 한다. 그러나 콜린 프레슬리 부사장은 "업계 내부에서 보면 사실 아무것도 바뀌지 않았다. 달라진 것이 있다면 HDD가 적용되는 제품과 분야, 도입 고객사일 뿐"이라고 설명했다. 이어 "대규모 데이터를 저장하는 기업용·엔터프라이즈용 시장에서는 변함없이 HDD가 활약하고 있다"고 말했다. 2029년 창립 50주년... 씨게이트, HAMR에 다음 10년 건다 콜린 프레슬리 부사장은 한국의 AI 인프라 투자 확대에 대해 "매우 고무적"이라며 "씨게이트가 고밀도 저장장치를 통해 AI 인프라 구축에 필요한 스토리지 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다"고 말했다. 씨게이트는 오는 2029년 창립 50주년을 맞는다. 콜린 프레슬리 부사장은 HAMR의 핵심 요소인 레이저에 빗대 향후 10년간 씨게이트가 '매우 집중(laser-focus)'할 분야로 모자이크 플랫폼과 HAMR 기술의 확장을 꼽았다. "현재 고객들은 데이터를 더 많이 가져오고, 최대한 많이 보존하고, 더 많이 재사용해 가치 창출을 원한다. 씨게이트의 우선순위도 고객사와 같다. 모자이크 플랫폼에 쓸 레이저 시스템을 자체 생산할 수 있는 역량을 갖춘 것도 이런 전략의 일환이다."

2026.08.22 14:59권봉석 기자

나무에이엑스-솔로몬텍, 기업 가상화 전환 시장 공략 '맞손'

나무에이엑스가 기업 가상화 전환 시장 공략을 목표로 파트너십 강화에 나섰다. 나무에이엑스는 솔로몬텍과 기업용 플랫폼 사업 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약은 최근 기업들이 기존 가상화 시스템의 전환과 온프레미스 인공지능(AI) 도입을 검토하면서, 제품 공급뿐 아니라 구축·운영까지 연계할 수 있는 사업 역량이 중요해지는 가운데 마련됐다. 나무에이엑스는 자체 플랫폼과 기술지원을 제공하고 솔로몬텍은 고객 영업과 시스템 구축·운영을 맡아 기업별 요구에 맞는 서비스를 제공할 방침이다. 나무에이엑스는 대규모 가상머신(VM) 인프라를 단일 콘솔에서 운영할 수 있는 KVM 기반 서버 가상화 플랫폼 '나무버트'를 출시했다. 양사는 솔로몬텍의 고객 기반을 활용해 VM웨어 전환 수요에 대응하고 향후 공공기관과 중소·중견기업(SMB)으로 적용 대상을 넓힐 계획이다. 고객의 IT 환경에 따라 가상 데스크톱 인프라(VDI) 플랫폼 'NCC-XEN', 멀티·하이브리드 클라우드 관리 플랫폼 '스페로', 클라우드 네이티브 플랫폼 '칵테일 클라우드'도 함께 활용할 예정이다. 나무에이엑스 서비스형 플랫폼(PaaS) 기술과 솔로몬텍의 시스템통합(SI) 역량을 접목해 기업별 인프라와 운영 요건을 반영한 클라우드 구축 모델도 마련한다는 목표다. 아울러 솔로몬텍이 개발한 AI 에이전트 포털 '인텔리포털'에는 나무에이엑스의 그래픽처리장치(GPU) 인프라 운영 기술과 AI옵스(Ops)를 연계한다. AI옵스는 온프레미스 환경에서 GPU 자원과 AI 모델 배포·운영을 관리한다. 양사는 이같은 기술 협력을 바탕으로 대학 시장 공략에도 함께 나서며 대학 특화 AI 서비스 개발을 위해 협업할 계획이다. 교수의 강의 진행, 학생 수업 참여와 수강신청·학적·장학·졸업요건 확인, 학사 행정직원 민원 응대와 행정 업무 등 각 분야에 활용 가능한 서비스를 구현할 방침이다. 또 대학에서 확보한 적용 경험을 기업의 인사·결재·구매 업무로도 확장할 예정이다. 김화중 나무에이엑스 공동대표는 "나무버트를 통해 기업 가상화 전환을 뒷받침하고 AI옵스를 바탕으로 GPU 자원과 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 제공하겠다"며 "자체 플랫폼 기술력과 전문 지원 역량을 강화해 고객의 인프라 전환과 AI 활용을 지원하겠다"고 말했다.

2026.08.21 13:40한정호 기자

나무에이엑스·아이에이클라우드, 온프레미스 AI 인프라 시장 공략 '맞손'

나무에이엑스가 인공지능(AI) 인프라 통합 플랫폼을 바탕으로 금융·공공·제조 분야 AI 생태계 확대에 나선다. 나무에이엑스는 아이에이클라우드와 AI 인프라 구축부터 운영, AI 서비스까지 아우르는 통합 플랫폼 사업을 공동 추진하기 위해 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. 최근 생성형 AI 활용이 확산되면서 기업들은 AI 모델을 도입하는 데 그치지 않고 이를 안정적으로 운영하고 실제 업무에 활용할 수 있는 환경 구축에 나서고 있다. 특히 데이터 보안과 AI 주권 확보가 중요한 금융·공공·제조 분야를 중심으로 자체 데이터센터 기반 온프레미스 AI 수요가 빠르게 늘어나는 추세다. 양사는 이같은 시장 변화에 대응하고자 AI 인프라와 운영, AI 서비스를 하나의 플랫폼으로 통합하는 데 협력하기로 했다. AI 인프라 구축·운영과 AI 서비스가 개별 솔루션으로 분리되면서 발생하는 복잡성을 줄이고 소버린 AI 구현에 필요한 국산 AI 인프라 운영 체계를 마련하는 것이 목표다. 아이에이클라우드는 아이에이그룹이 추진 중인 소형 모듈형 AI 데이터센터 플랫폼 '네오큐브'에서 AI 인프라 소프트웨어를 담당하고 있다. 프라이빗 클라우드 '클라우디아'를 통해 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 자원의 가상화와 운영을 지원하고 온프레미스 AI 실행 플랫폼 '제니아'를 통해 기업 환경에 최적화된 생성형 AI 실행 환경을 제공한다. 나무에이엑스는 클라우드 네이티브 플랫폼 '칵테일 클라우드'를 기반으로 AI 애플리케이션 운영 환경을 지원한다. 또 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 '스페로'를 통해 분산된 AI 인프라와 클라우드 자원을 하나의 환경에서 통합 관리한다. 여기에 기업 맞춤형 지능형 에이전트 플랫폼 '나무 에이전틱 AI(NAA)'를 접목해 AI 어시스턴트와 업무 자동화 등 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 서비스도 구현하고 있다. 이를 통해 AI 도입·운영·활용까지 전 과정을 단일 체계로 연결한다는 구상이다. 양사는 이번 협력을 통해 기업이 개별 솔루션을 별도로 구축·운영해야 하는 부담을 줄이고 자사 환경에 최적화된 생성형 AI 서비스를 보다 빠르게 도입할 수 있을 것으로 보고 있다. AI 인프라와 운영 환경을 통합 관리해 서비스 안정성과 확장성을 높이는 동시에 업무 환경 변화에 따라 AI 활용 범위를 유연하게 확대할 수 있다는 설명이다. 양사는 정기적인 기술 교류를 통해 AI 인프라와 클라우드 운영 분야의 신기술 동향과 로드맵을 공유할 계획이다. 이를 바탕으로 공동 고객 발굴과 사업 제안을 추진하며 국내외 AI 인프라 플랫폼 사업도 확대할 방침이다. 김화중 나무에이엑스 공동대표는 "생성형 AI 시대에는 AI를 구축하는 것만큼 안정적으로 운영하고 지속 활용할 수 있는 환경을 갖추는 것이 중요하다"며 "양사 기술을 유기적으로 연계해 고객이 AI를 보다 쉽게 도입하고 실질적인 비즈니스 성과로 이어질 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김성동 아이에이클라우드 대표는 "네오큐브는 전력·냉각부터 GPU·NPU, 클라우드까지 통합한 AI 인프라를 지향한다"며 "나무에이엑스의 클라우드 네이티브 기술과 연계해 서비스 운영 환경을 검증하고 국산 AI 인프라 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.13 10:46한정호 기자

코니아랩플러스-한결원, MOU 체결...'오늘티켓' 이용처 넓힌다

코니아랩플러스와 한국간편결제진흥원(이하 한결원)이 전략적 업무협약을 맺고 '제로페이' 가맹점 인프라를 활용, 직장인 복지 혜택과 소상공인 매출 판로를 확대한다. 먼저 양사는 제로페이 가맹점 인프라를 활용해 코니아랩플러스의 로컬 상권 서비스 '오늘티켓' 이용처를 전국 단위로 넓힌다. 직장인 복지 혜택은 늘고, 소상공인은 새로운 고객 접점을 확보하는 구조다. 또 윙크 플랫폼에 한결원이 발행·정산하는 지역사랑상품권, 정책바우처 등 모바일 상품권 결제 기능을 붙여 임직원 체감 혜택을 끌어올린다. 아울러 정부부처·지자체·공공기관 대상으로 기관 임직원 복지 예산이 관내 제로페이 골목상권에서 순환되는 '로컬 상생 복지 플랫폼' 모델을 함께 제안, 수주한다. 여기에 코니아랩플러스가 자체 보유 중인 AI 기반 '소상공인 경영위기(위기징후) 조기감지 시스템'도 이번 협약을 계기로 한층 고도화될 전망이다. 코니아랩플러스가 운영하는 '윙크'는 회사 인근 식당·카페·생활 매장을 10~15% 할인가로 이용할 수 있는 로컬 큐레이션 서비스 '오늘티켓'이 메인 서비스다. 오늘점심·오늘카페·오늘한잔·오늘생활 등 일상 소비 전반을 아우르며, 여기에 브랜드 티켓, 온라인 쇼핑, 원데이 클래스, 팝업스토어 등을 더해 임직원의 여가 생활까지 폭넓게 챙기는 종합 복지몰이다. 최근에는 모바일 간편결제 기반의 '윙크오더'를 선보이며 기존 식권·복지포인트 사용 과정의 불편을 개선했다. 이 밖에 판교·동대문 등 오피스 밀집 지역을 중심으로 오프라인 거점 '윙크존'을 넓혀가며 이용 편의성을 높이고 있다. 특히 기업별 조직문화와 구성원 특성을 반영해 맞춤형 복지몰을 자동으로 설계·운영하는 AI 기술력도 갖추고 다. 박상현 코니아랩플러스 대표는 “윙크는 임직원 복지와 지역 소상공인의 매출 판로를 함께 살리는 상생형 플랫폼을 지향해왔다”면서 “한결원과의 이번 협약을 계기로 소상공인과의 상생 범위를 한층 넓혀 나가겠다”고 강조했다. 권대수 한결원 이사장은 “제로페이는 소상공인과의 상생, 그리고 공공성이라는 설립 취지를 바탕으로 성장해 온 결제 인프라”라며 “코니아랩플러스와의 협력으로 더 많은 직장인이 일상 소비로 지역 골목상권을 살리는 선순환 구조를 만들어가겠다”고 밝혔다.

2026.08.11 14:46백봉삼 기자

로봇이 알아서 연구…자율실험실 구축 "시동"

한국기초과학지원연구원과 SK 하이닉스 등 국내 80개 기관·기업이 참여하는 AI 기반 자율실험실 산·학·연 협의체가 출범했다. 과학기술정보통신부는 한국기초과학지원연구원(KBSI)과 11일 오전 10시 서울 엘타워 오르체홀에서 자율실험실 산·학·연 협의체 출범식을 개최했다. 자율실험실(Self-Driving Lab, SDL)은 실험 장비·로봇·AI가 사람의 개입 없이 실험을 자동으로 반복 수행하는 차세대 연구 플랫폼이다. 24시간 연속 실험이 가능하다. AI가 생성한 가설을 실험으로 검증하고 그 결과를 다시 AI가 학습하는 '가설-실험-분석-재가설'의 폐루프 체계를 구축한다. 국내에서도 바이오·소재 등을 중심으로 자율실험실 도입 수요가 빠르게 늘고 있다. 다만, 이를 뒷받침할 인프라는 아직 부족하다. 장비·데이터·운영 표준까지 기관마다 다른 상황이다. 협의체는 자율실험실 기술개발부터 인프라 공동활용, 데이터 축적, 표준·인터페이스 정립, 실증·확산 등 전 주기를 아우르는 산·학·연·관 협력 플랫폼으로 운영된다. 정유성 서울대학교 교수를 위원장으로, 국가과학AI연구센터(NAIS, 고재덕 팀장)와 KBSI(허환 연구장비산업화실장)가 공동간사를 맡아 운영한다. 협의체는 ▲자율실험실 기술·플랫폼·표준 정립 ▲레퍼런스 자율실험실 구축 등 연구·운영체계 마련 ▲수요기업 실증 및 민간 확산이 미션이다. 3개 분과로 나눠 운영될 예정이다. 1분과(기술·플랫폼·표준)에는 파크시스템스, 에이치비솔루션, 에이블랩스, 로봇앤드디자인 등 32명이 참여한다. 2분과( 연구·운영)에는 한국기계연구원, 한국재료연구원, 한국생명공학연구원, 한국과학기술연구원 등 31명이, 3분과(실증·확산)에는 SK 하이닉스, LG 화학, 현대자동차 등 18명이 포진했다. 한편 이날 행사는 전시회도 함께 마련됐다. 자율실험실 관련 장비·AI 기업의 전시 부스와 수요기업-연구자-장비기업 간 1:1 매칭 상담 프로그램도 운영됐다. 구혁채 과기정통부 제1차관은 “자율실험실은 K-문샷 등 국가적 미션을 뒷받침하는 핵심 인프라"라며 "과학적 발견과 검증을 가속화하는 데 획기적으로 기여할 것"으로 기대했다.

2026.08.11 10:00박희범 기자

[AI TCO 함정③] 토큰만큼 무서운 인프라 비용…AI 환경 '프라이빗 회귀'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 비용 부담이 모델 사용료를 넘어 이를 구동하는 인프라로 옮겨가고 있다. 그래픽처리장치(GPU)를 비롯해 서버·스토리지·네트워크·전력·냉각·운영 소프트웨어까지 지출 항목이 늘어나자, 기업들은 퍼블릭 클라우드에 집중됐던 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드와 온프레미스로 재배치하며 총소유비용(TCO) 관리에 나선 양상이다. 30일 업계에 따르면 기업들이 생성형 AI를 실험 단계에서 실제 업무와 서비스에 적용하면서 인프라 운영비가 새로운 부담으로 떠오르고 있다. 초기에는 별도 장비를 구축하지 않고 사용량만큼 비용을 내는 퍼블릭 클라우드가 유리하지만, 사용량이 일정 수준을 넘어 장기간 지속되면 GPU 이용료와 데이터 전송·저장 비용 등이 함께 불어나는 상황이다. 특히 AI 에이전트처럼 지속적으로 모델을 호출하고 내부 데이터를 검색·분석하는 서비스가 늘면서 토큰 사용량뿐 아니라 이를 뒷받침하는 연산과 저장 자원도 함께 증가하고 있다. 여기에 고성능 네트워크, 데이터 보호, 백업, 재해복구(DR), 모니터링, 전력과 냉각 비용까지 포함하면 기업이 실제 부담하는 AI TCO는 모델 가격표만으로 산출하기 어렵다는 지적이 나온다. AI가 불붙인 '인프라 회귀'…워크로드, 기업 내부로 재배치 AI 시대를 맞아 업계에선 모든 시스템을 퍼블릭 클라우드로 옮기는 기존 '클라우드 퍼스트' 전략보다 워크로드 특성에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 조합하는 움직임이 두드러지고 있다. 수요가 불규칙하거나 빠른 실험이 필요한 서비스는 퍼블릭에서 운영하되, 이용량이 크고 예측 가능한 추론 업무와 민감 데이터를 다루는 시스템은 자체 통제 환경에 두는 방식이다. 실제 올해 델 테크놀로지스와 시장조사업체 IDC 조사에 따르면 아시아태평양 지역 기업의 94%가 퍼블릭 클라우드 워크로드를 온프레미스나 프라이빗 환경으로 옮기는 '클라우드 회귀'를 고려하거나 계획 중인 것으로 조사됐다. 특히 국내 기업도 93%가 이를 계획했으며 성능과 지연 시간, 보안·규제, 기존 시스템과의 통합 문제가 주요 배경으로 꼽혔다. 국내 기업의 71%는 AI 도입을 위해 하이브리드와 온프레미스 인프라 투자도 계획하고 있는 것으로 나타났다. VM웨어를 인수한 브로드컴 조사에서도 기업의 56%가 프라이빗 클라우드에서 실제 서비스용 AI 추론을 운영 중이거나 도입을 계획 중인 것으로 분석됐다. 퍼블릭 클라우드에서 AI 추론을 운영한다는 응답은 전년보다 15%포인트 감소한 41%로, IT 리더의 62%가 생성형 AI 인프라 비용 증가를 우려하기도 했다. 이같은 움직임은 퍼블릭 클라우드에서 프라이빗 클라우드로의 전면 회귀는 아니지만, 기업들이 AI 비용·보안·성능을 고려해 워크로드 배치 장소를 다시 정하는 선별적 회귀로 해석된다. 사용량 변동이 큰 서비스는 퍼블릭 클라우드의 탄력성이 유리하지만, 상시 가동하는 대규모 추론 시스템은 전용 인프라의 비용 예측성과 통제력이 더 중요하다는 판단이다. CSP도 고객 데이터센터로…구축형 프라이빗 사업 확장세 기업 수요 변화에 따라 클라우드 서비스 사업자(CSP)들도 퍼블릭 클라우드 제공에 머물지 않고 고객 데이터센터에 전용 인프라를 설치하거나 구축·운영을 함께 맡는 프라이빗 클라우드 사업을 강화하고 있다. 퍼블릭 클라우드에서 확보한 자동화와 관리 기능을 고객사 내부 환경까지 확장해 하이브리드 구조를 만드는 전략이다. 글로벌 CSP 서비스 중 대표적으로 아마존웹서비스(AWS) 아웃포스트, 마이크로소프트(MS) 애저 아크·애저 스택, 구글 분산형 클라우드(GDC) 등이 온프레미스 시장을 공략 중이다. AWS는 고객 데이터센터에 전용 하드웨어를 설치해 자사 퍼블릭 환경과 동일한 서비스·운영 경험을 제공한다. MS는 애저 아크를 통해 기업 내 데이터센터와 다른 클라우드까지 통합 관리한다. 구글은 외부 인터넷과 분리된 에어갭 환경에서도 AI를 구동할 수 있는 GDC를 공공·국방·금융 시장에 확대 중이다. 국내에서도 네이버·NHN·KT·삼성SDS 등이 구축형 프라이빗·하이브리드 사업을 확대하는 추세다. 네이버클라우드는 '뉴로클라우드', NHN클라우드는 오픈스택 기반 프라이빗 클라우드, KT는 구독형 '매니지드 프라이빗 클라우드', 삼성SDS는 삼성클라우드플랫폼(SCP)과 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 각각 앞세우고 있다. 특히 네이버클라우드가 한국은행에 구축한 뉴로클라우드와 프라이빗 AI가 대표적인 사례로 꼽힌다. 데이터센터 내부에 클라우드 인프라를 직접 설치하고 폐쇄된 사내망에서만 생성형 AI를 학습·운영해 데이터를 외부로 반출하지 않는 구조다. 이러한 프라이빗 인프라 구조로 보안을 준수하면서도 금융 특화 소버린 AI를 구축했다는 게 회사 측 설명이다. NHN클라우드 역시 GPU 인프라부터 운영 플랫폼과 AI 서비스까지 묶은 '팩토리X'를 공개하고 퍼블릭·프라이빗 환경을 모두 지원하는 전략을 추진 중이다. AI 경쟁 중심이 모델 자체에서 실제 업무 환경을 안정적으로 운영하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동하고 있다는 판단으로, 효율적인 AI 인프라 TCO 관리에 초점을 맞췄다. 서버·스토리지 기업도 플랫폼 경쟁…관건은 '운영 효율' 전통적인 서버·스토리지 기업들도 단순 장비 공급을 넘어 프라이빗 클라우드와 AI 운영 플랫폼을 결합한 사업자로 변신하고 있다. 고객이 GPU 서버를 구매한 뒤 각종 소프트웨어와 네트워크를 별도로 통합해야 했던 구조에서 벗어나 구축·자동화·보안·운영을 하나의 플랫폼으로 제공해 복잡성과 비용을 낮춘다는 구상이다. 먼저 델 테크놀로지스는 서버·스토리지·네트워크·보안·소프트웨어를 통합한 '델 AI 팩토리'를 내세우고 있다. AI를 외부 클라우드로 보내는 대신 데이터가 존재하는 데이터센터와 엣지 환경 가까이에서 운영하도록 지원하는 방식이다. 델은 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 각각 필요한 만큼 확장하는 분리형 프라이빗 클라우드가 기존 하이퍼컨버지드 인프라보다 최대 65% 높은 비용 효율성을 제공할 수 있다고도 강조해왔다. 브로드컴도 'VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF) 9.1'을 AI·쿠버네티스 기반 프라이빗 클라우드 플랫폼으로 고도화했다. 회사는 지능형 메모리 티어링을 통해 서버 비용을 최대 40%, 데이터 압축과 중복 제거로 스토리지 TCO를 최대 39%, 쿠버네티스 운영 비용을 최대 46% 줄이는 서비스 구조를 갖췄다. AI 데이터 플랫폼 기업 넷앱도 구글 클라우드와 손잡고 외부망과 분리된 GDC 에어갭 환경에 데이터 저장·보호·관리 기능을 결합했다. 구글이 클라우드 플랫폼을, 넷앱이 데이터 계층을, 구축 파트너가 공급과 통합을 담당하는 구조로 고보안 AI 시장에서 CSP와 인프라 기업이 공동으로 프라이빗 환경을 제공하는 사례로 평가된다. 이런 상황 속 AI 시대 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했는가를 넘어 자원을 얼마나 높은 가동률로 운영하고 데이터 이동과 저장 비용을 줄일 수 있는지, 퍼블릭과 프라이빗 사이에서 워크로드를 유연하게 배치할 수 있는지에 달렸다는 분석이 제기된다. 초기 AI 구축비만 보고 프라이빗 환경을 선택하거나 사용 편의성을 보고 퍼블릭에 머무르기보다 서비스 기간과 사용량, 데이터 민감도, 운영인력까지 포함한 장기 TCO 계산이 선행돼야 한다는 설명이다. 업계 관계자는 "퍼블릭과 프라이빗 가운데 어느 한쪽이 항상 저렴한 것이 아니라 워크로드 사용량과 운영 기간, 보안 요건에 따라 경제성이 달라진다"며 "AI 활용이 본격화할수록 기업들은 클라우드를 일괄적으로 선택하기보다 각 업무를 가장 효율적으로 운영할 수 있는 위치에 배치하는 방향으로 인프라 전략을 바꾸게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 10:13한정호 기자

나무에이엑스, VM웨어 대체 시장 정조준…자체 플랫폼 '나무버트' 공개

나무에이엑스가 자체 개발한 서버 가상화 플랫폼을 선보이며 인공지능(AI) 인프라 포트폴리오 확대에 나선다. VM웨어 라이선스 정책 변경으로 대체 플랫폼 수요가 커지는 가운데 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 서버 가상화 시장 공략을 강화한다는 목표다. 나무에이엑스는 자체 서버 가상화 플랫폼 '나무버트(namuVIRT)'를 개발했다고 30일 밝혔다. 회사 측에 따르면 VM웨어 라이선스 정책 변경 이후 계약 갱신을 앞둔 기업들의 대체 플랫폼 검토가 이어지고 AI 학습·추론을 위한 그래픽처리장치(GPU) 활용이 확대되면서 서버 가상화 기술 중요성이 높아지고 있다. 나무에이엑스는 20년 이상 축적한 가상화 기술과 구축 경험을 바탕으로 자체 서버 가상화 기술을 확보해왔다. 나무버트는 컴퓨트·스토리지·네트워크 자원을 단일 콘솔에서 통합 관리하는 KVM 기반 서비스형 인프라(IaaS) 플랫폼이다. 대규모 가상머신(VM)을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 자원 활용도를 높여 기업의 인프라 운영 부담을 줄이는 것이 특징이다. 특히 VM웨어 환경에서 운영 중인 가상머신을 KVM 기반으로 이전하는 마이그레이션 기능을 제공한다. 이기종 하이퍼바이저 간 전환을 지원해 기존 인프라 자산을 유지하면서도 전환 부담을 줄일 수 있어 초기 구축 비용과 운영·유지보수 비용 절감에도 도움이 된다는 게 회사 측 설명이다. 고가용성(HA), 라이브 마이그레이션, GPU 및 가상 GPU(vGPU) 등 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 핵심 기능도 지원한다. GPU 기반 AI 워크로드를 안정적으로 처리하도록 설계했으며 자체 개발한 '칵테일클라우드'의 GPU 옵티마이저와 연계해 AI 학습·추론 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 구성했다. 나무에이엑스는 나무버트를 국내 인프라 환경에 최적화한 국산 서버 가상화 플랫폼으로 서버 자원 활용률을 높여 운영 효율과 비용 절감을 지원한다는 목표다. 구축부터 유지보수까지 전 과정을 아우르는 기술 서비스도 함께 제공할 방침이다. 나무에이엑스 측은 "나무버트를 추가하며 서버 가상화를 비롯해 AI 에이전트, 클라우드 네이티브 플랫폼(PaaS), 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 디지털 워크스페이스를 아우르는 AI 인프라 포트폴리오를 완성했다"고 강조했다. 이어 "앞으로 VM웨어 전환 수요가 늘어나는 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 영업을 강화하고 비용 효율적인 서버 가상화와 AI 인프라 시장 공략을 본격화할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.07.30 09:33한정호 기자

복잡한 AI 개발환경 하나로…이노그리드, '에이아이큐브잇' 공개

이노그리드가 인공지능(AI) 개발·학습·배포·운영을 단일 환경에서 관리할 수 있는 AI·머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼을 선보이며 AI 플랫폼 사업 확대에 박차를 가한다. 이노그리드는 쿠버네티스 기반 AI 실행 환경을 워크스페이스 단위로 추상화한 AI·ML옵스 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 정식 출시했다고 30일 밝혔다. 에이아이큐브잇은 프로젝트나 팀 단위로 워크스페이스를 생성하면 쿠버네티스 네임스페이스와 사용자 권한, 개발 환경, 실험 관리 공간, 시크릿 저장 경로 등을 자동으로 구성·연계하는 것이 특징이다. 사용자는 복잡한 쿠버네티스 매니페스트나 레이(Ray) 실행 설정을 직접 작성하지 않고도 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 플랫폼은 데이터셋과 주피터랩(JupyterLab), 모델 학습, 실험, 모델 레지스트리, 배포, 워크플로우, 모니터링 기능을 단일 사용자 환경으로 통합했다. 개발자가 웹 기반 환경에서 데이터 분석과 모델 개발을 진행하고 S3와 허깅페이스 등 외부 저장소 데이터를 연계해 버전별로 관리할 수 있도록 설계했다. 또 사용자 코드 기반 학습과 오토ML, 대규모언어모델(LLM) 파인튜닝도 지원한다. 학습 과정에서 생성된 실행 이력과 파라미터, 성능 지표는 실험 단위로 기록된다. 사용자는 여러 학습 결과를 비교해 배포 후보 모델을 선정하고 모델 레지스트리에 등록할 수 있으며 등록된 모델은 서비스 API 형태로 배포된다. 반복적인 학습과 배포 작업은 워크플로우로 자동화하고 실행 상태와 이력도 통합 관리한다. 운영 영역에선 시크릿 관리 기능으로 비밀번호와 토큰, 접근 키 등 민감정보를 별도로 관리하며 프로메테우스 기반 모니터링을 통해 워크스페이스·노트북·학습·배포·워크플로우 상태는 물론 중앙처리장치(CPU)와 메모리 등 자원 사용 현황도 확인할 수 있다. 이노그리드는 에이아이큐브잇이 온프레미스와 다양한 클라우드 환경을 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 환경별로 분산된 AI 개발·실행 도구를 하나의 플랫폼으로 연결해 개발과 운영 전 과정을 일관되게 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 회사는 앞으로 에이아이큐브잇을 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵의 핵심 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 향후 LLM옵스 고도화와 대규모 멀티클러스터 관리, 깃옵스(GitOps) 기반 배포 기능을 적용하고 장기적으로는 AI 에이전트가 학습·배포·운영을 지원하는 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 김명진 이노그리드 대표는 "AI 프로젝트의 성패는 모델 개발뿐 아니라 데이터와 학습, 배포, 운영 환경을 얼마나 일관되고 안정적으로 관리하느냐에 달려 있다"며 "에이아이큐브잇은 복잡한 인프라 구성과 여러 운영 도구의 구성·연계 작업을 플랫폼이 처리해 개발자는 모델·서비스 개발에 집중하고 운영자는 정책·거버넌스에 집중할 수 있도록 설계한 제품"이라고 말했다. 이어 "앞으로 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 기술 역량을 지속 고도화해 고객이 AI를 보다 빠르고 안정적으로 비즈니스에 적용할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.30 09:22한정호 기자

메가존클라우드, 국내 유일 '삼성 클라우드 플랫폼' 최상위 파트너 승격

메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 '플래티넘 파트너'로 선정됐다. 공공 클라우드와 인공지능(AI)·그래픽처리장치(GPU) 클라우드 분야에서 쌓은 사업 수행 경험과 기술력을 인정받았다는 평가다. 메가존클라우드는 삼성SDS SCP 파트너 프로그램에서 최고 등급인 플래티넘 파트너로 승격됐다고 28일 밝혔다. 현재 SCP 플래티넘 파트너는 메가존클라우드가 유일하다. 회사는 지난해 8월 SCP '어드밴스드 파트너' 등급을 획득한 데 이어 약 1년 만에 최상위 등급으로 승격됐다. 이번 승격은 SCP 기반 클라우드 사업 수행 역량과 기술 전문성, 고객 지원 역량 등을 종합적으로 인정받은 결과라고 회사 측은 설명했다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 자격 취득 현황 등을 종합 평가해 부여된다. 사업 실적은 최근 1년간의 성과를 기준으로 산정된다. 메가존클라우드는 공공 분야에서 다수의 SCP 기반 사업을 수행하는 한편 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), 서비스형 GPU(GPUaaS) 등 고성능 인프라 분야에서도 사업 성과를 확보해 플래티넘 등급 요건을 충족했다고 밝혔다. 대표 사례로는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 구축 사업 등이 꼽힌다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원 사업 등을 수행하며 AI 연구·개발을 위한 GPU 인프라 구축 역량을 입증해왔다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "이번 선정은 SCP 기반의 다양한 공공사업 수행 경험과 AI·GPU 클라우드 분야에서 축적한 기술 역량을 인정받은 결과"라며 "K-클라우드를 아우르는 멀티클라우드 역량으로 소버린 AI 시대에 기관·기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 11:04한정호 기자

국내 AI 스타트업 3사, 오라클 'OCI'로 글로벌 확장 가속

국내 유망 인공지능(AI) 스타트업 3곳이 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'를 도입해 글로벌 시장 공략에 나선다. AI 서비스 성능을 높이는 동시에 인프라 비용을 절감하며 해외 사업 확장을 위한 기반을 마련했다는 평가다. 한국오라클은 브이엠아이씨(VMIC)·프롬프트타운·케이에이비랩스 등 국내 AI 스타트업 3곳이 자사 스타트업 지원 프로그램 '미라클'을 통해 OCI를 도입했다고 27일 밝혔다. 이들 기업은 OCI 기반으로 산업별 AI 서비스를 고도화하고 글로벌 고객을 대상으로 서비스를 확대 중이다. 먼저 항공 자산 관리 솔루션 기업 브이엠아이씨는 AI 기반 항공 자산 관리 플랫폼 '에어스트림' 운영을 위해 OCI를 도입했다. 이를 통해 인프라 비용을 최대 50% 절감했으며 아일랜드·싱가포르·중동 등 글로벌 항공 금융 시장으로 서비스를 확대할 계획이다. 프롬프트타운은 제조업체와 디자이너를 위한 스케치 기반 AI 플랫폼 '픽스 스튜디오'에 OCI 컴퓨트와 OCI 쿠버네티스 엔진(OKE), OCI 데이터베이스 포스트그레SQL을 적용해 클라우드 네이티브 머신러닝 운영관리(MLOps) 환경을 구축했다. 회사 측에 따르면 기존 환경 대비 약 40%의 인프라 운영 비용을 절감하고 실시간 이미지 생성 속도를 0.5초 수준으로 단축했으며 기업 고객이 요구하는 보안 요건도 충족하게 됐다. 아울러 케이에이비랩스는 AI 기반 무역 자동화 플랫폼 '티 플로우'에 OCI 컴퓨트와 OCI 도큐먼트 언더스탠딩을 적용했다. 복잡한 무역 서류 처리 시간을 기존 약 1시간에서 1분 이내로 줄였고 지식 그래프 임베딩과 AI 리뷰 엔진의 처리 속도도 최대 5배 높여 글로벌 무역 서비스 경쟁력을 강화했다. 이들 기업은 오라클과 중소벤처기업부, 창업진흥원, 서울과학기술대학교가 공동 운영하는 스타트업 지원 프로그램 미라클에 참여하고 있다. 해당 프로그램은 국내 스타트업의 글로벌 진출을 위한 AI 전문성과 기술 지원을 제공한다. 김성하 한국오라클 사장은 "AI 스타트업이 기술 개발을 넘어 본격적인 사업 확장 단계에 접어들면서 안정적으로 확장할 수 있는 클라우드 인프라는 이제 필수 요소가 됐다"며 "OCI는 우수한 성능·안정성·가격 경쟁력을 바탕으로 스타트업이 AI 서비스를 고도화하고 배포할 수 있는 기반을 제공한다"고 강조했다. 이어 "국내 유망 스타트업들이 세계 시장에서 경쟁력을 갖춘 비즈니스를 구축하고 높은 품질의 AI 기반 솔루션을 제공할 수 있도록 지속 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.27 14:34한정호 기자

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