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정부, 국가AI컴퓨팅센터 할인 기준·공공성 확보 장치 '비공개'

정부가 산학연 지원을 내걸고 추진한 국가AI컴퓨팅센터 이용 혜택과 공공성 확보 장치를 공개하지 않아 국회 검증을 어렵게 하고 있다는 지적이 나왔다. 공공자금 투입에 상응하는 지원 기준과 정책 이행을 보장할 수단을 밝혀야 한다는 요구다. 23일 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김선민 조국혁신당 의원이 과학기술정보통신부로부터 제출받은 자료에 따르면 과기정통부는 산학연 요금 할인·이용권 등 지원 조건을 계약상 비밀유지 등을 이유로 제출하지 않은 것으로 전해졌다. 산학연과 정부 재정사업 등에 배정할 그래픽처리장치(GPU) 자원 비율도 향후 검토 사항으로 남은 상태다. 정부는 지난해 1월 실행계획에서 대학·연구소와 중소기업·스타트업 AI 연구개발과 서비스 지원을 위해 센터를 저렴한 수준으로 운영하겠다고 밝혔다. 같은 해 9월 추진방안에서는 민간이 요금을 정하되 산학연 요금 할인 등 지원 방안을 사업자 선정 평가에 반영하도록 했다. 과기정통부는 이번 자료 요구에 실시협약 제31조와 주주간계약 제15조 비밀유지 조항 등을 들어 구체적인 지원 조건을 제출하지 않았다. 이에 따라 지원 대상과 할인 수준 등 정부가 제시한 혜택이 계약에 어떻게 보장됐는지 확인하기 어렵다는 게 김 의원 지적이다. 공공부문 GPU 배정에 대해서는 센터 건립 초기 단계라는 점을 들어 운영법인인 코아크가 향후 AI 기술과 시장 상황 등에 따라 계획을 검토할 예정이라고 답했다. 국산 AI반도체 지원을 위한 연구개발 구역 등의 규모와 일정도 2028년 말 센터 개소 전에 코아크와 협의할 사안으로 남겼다. 센터 출자금 4000억원 중 공공부문은 1160억원을 부담한다. 과기정통부 예산 800억원과 국민성장펀드 360억원을 합친 규모로 전체의 29%다. 정부 추진방안에는 정책금융을 통한 저리대출 등 민간 투자 지원과 GPU 구매·임대가 포함된 정부 재정사업의 센터 이용 우선 검토 방침도 담겼다. 정부는 공공성을 확보할 의사결정 구조와 계약 이행 수단은 공개하지 않았다. 과기정통부는 이사회 전체 규모와 공공 측 추천 이사 수·주요 안건 의결 요건은 영업비밀을 이유로 제출하지 않았다. 정책목표를 이행하지 않았을 때 취할 조치도 계약상 비밀유지를 이유로 밝히지 않았다. 과기정통부는 코아크가 민간 지분율 71%인 민간기업으로 국정감사와 감사원 감사, 공공기관 지정 대상에 해당하지 않는다고 설명했다. 다만 상법에 따라 주주로서 의사결정에 참여해 정책목표 달성과 공공성을 확보하겠다고 밝혔다. 공공 지분은 두 차례 공모 유찰 이후 당초 계획한 51%에서 29%로 줄었다. 정부는 민간 경영 자율성을 높여야 한다는 의견 등을 반영해 공모요건을 조정했다. 이후 진행한 3차 공모에는 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰했다. 공모요건을 바꾸면서 2030년까지 국산 AI반도체를 50% 도입하도록 한 의무도 삭제했다. 대신 민간이 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화 방안을 제시하도록 했다. 정책목표 변경에 관한 정부 문서 표현도 달라진 것으로 나타났다. 지난해 1월 실행계획은 정부 측 동의를 포함한 이사회 승인을 거치도록 했지만 9월 추진방안은 필요시 정책목표 변경 등을 논의하고 이사회와 협의한다고 명시했다. 최종 계약에 정부 동의 절차가 어떻게 반영됐는지는 자료가 제출되지 않아 확인되지 않았다. 김선민 조국혁신당 의원은 "공공자금은 투입하면서 정작 연구자와 새싹기업이 받을 혜택은 비밀에 부쳐서는 안 된다"고 지적했다. 이어 "산학연 지원 기준과 국산 AI반도체 도입 계획, 약속을 지키지 않았을 때 책임을 물을 수단을 밝혀야 한다"며 "센터 운영 이후에는 지원 실적과 정책목표 이행 여부를 공개하고, 외부에서 정기적으로 점검받도록 해야 한다"고 강조했다.

2026.10.23 14:41김미정 기자

델-엔비디아, 기업용 AI 인프라 협력 확대…차세대 서버·데이터센터 공개

델 테크놀로지스가 엔비디아와 협력을 확대하며 차세대 중앙처리장치(CPU) 기반 서버와 모듈형 데이터센터, 인공지능(AI) 에이전트 개발 솔루션을 앞세워 기업용 AI 인프라 시장 공략에 박차를 가한다. 델 테크놀로지스는 엔비디아와 협력해 '엔비디아 기반 델 AI 팩토리' 포트폴리오를 확대하고 새로운 에이전틱 AI 솔루션과 차세대 서버, 데이터센터 인프라를 공개했다고 22일 밝혔다. 회사 측에 따르면 엔비디아 기반 델 AI 팩토리 고객은 지난 분기 5000곳에서 6500곳 이상으로 늘었다. 기업들이 자체 인프라에서 AI 모델과 에이전트를 개발·운영하려는 수요가 확대되면서 관련 솔루션 도입도 증가하고 있다는 설명이다. 델은 기업 AI 인프라 수요 증가에 대응해 신규 파워엣지 서버 3종을 선보였다. CPU 기반 에이전틱 AI 처리부터 대규모 추론까지 워크로드 특성에 맞춰 인프라를 구성할 수 있도록 지원한다. 이번 공개된 '파워엣지 M9882'는 단일 48U 랙에 엔비디아 베라 CPU 256개를 탑재하는 서버다. 그래픽처리장치(GPU) 서버와 연동해 AI 에이전트 작업 조율과 도구 사용, 코드 실행, 평가 등을 처리하도록 설계됐다. CPU와 GPU가 담당하는 작업을 분리해 불필요한 서버 증설을 줄이고 전력·냉각 효율을 높이는 방식이다. M9882는 내년 1분기 출시될 예정이다. 함께 선보인 '파워엣지 R8822'는 표준 19인치 랙 환경에서 엔비디아 베라 CPU를 활용하는 공랭식 2소켓 서버다. AI 에이전트 운영과 강화학습, 데이터 처리·분석 등을 지원하며 최대 4개 더블 와이드 GPU를 탑재할 수 있다. 이 제품은 이달 중 출시될 예정이다. 대규모 AI 추론을 위한 '파워엣지 XE9810'도 공개했다. 엔비디아 그록 3 언어처리장치(LPU) 기반 직접 액체냉각 컴퓨팅 트레이 16개를 탑재해 랙 단위 고처리량 추론을 지원하도록 설계됐다. 기존 GPU 클러스터를 보완하는 인프라로, 내년 1분기 출시 예정이다. 데이터센터 구축 방식도 확대한다. 델은 엔비디아 'DSX POD' 레퍼런스 설계를 적용한 모듈형 데이터센터를 내년 초 출시할 계획이다. 컴퓨팅·스토리지·네트워킹을 비롯해 랙 단위 전력 공급과 액체냉각 시스템을 컨테이너형 인프라에 통합하는 방식이다. 공장에서 주요 시스템을 사전 통합해 현장 설치와 구성에 필요한 작업을 줄이고 AI 인프라 구축 속도를 높이는 데 중점을 뒀다. 델은 시스템 통합과 테스트부터 운영 관리까지 데이터센터 구축·운영 전 과정을 지원할 예정이다. 기업 개발자를 위한 데스크사이드 AI 솔루션도 강화했다. 새롭게 공개한 '엔비디아 기반 델 데스크사이드 에이전틱 AI 솔루션'은 하드웨어와 AI 모델, 소프트웨어 구성을 사전에 검증한 레퍼런스 템플릿으로 제공된다. 개별 개발자부터 1000개 이상 전사 시스템 규모까지 AI 에이전트를 확장할 수 있도록 지원한다. 하드웨어 제품군에는 64GB 통합 메모리를 갖춘 '델 프로 프리시전 위드 GB10'과 최대 748GB 코히어런트 메모리, 20페타플롭스(FP4 기준) 연산 성능을 제공하는 '델 프로 프리시전 위드 GB300'이 포함된다. GB10 신모델은 오는 23일부터 판매될 예정이다. AI 소프트웨어 생태계도 넓힌다. 리플렉션의 개방형 AI 모델 '빔(Beam)'을 델 AI 팩토리에서 검증했으며 다이나트레이스, 미스트랄, 포그스피어, 수세 등과 협력해 AI 모델부터 애플리케이션과 운영체제까지 지원 범위를 확대한다. 보안 기능도 강화했다. 델은 레드햇 AI 팩토리 소프트웨어와 엔비디아 '오픈셸(Openshell)' 레퍼런스 아키텍처를 결합해 AI 에이전트 운영 환경 보안과 통제 기능을 지원한다. 기업이 자체 인프라에서 AI 에이전트를 개발하고 운영하는 과정에서 데이터와 네트워크, 실행 환경을 통합 관리하도록 돕는다는 구상이다. 마이클 델 델 테크놀로지스 회장은 "AI 인프라가 성장, 생산성, 경쟁 우위를 판가름하는 지표가 되면서 기업들이 관련 예산을 확대·재편하고 있다"며 "엔비디아와 협력해 기업들이 자체적으로 소유·관리하는 인프라에서 에이전틱 AI를 실험 단계에서 실질적인 성과 창출 단계로 발전시킬 수 있도록 돕고 있다"고 밝혔다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 추론하고 도구를 활용하며 학습하는데 이를 위해선 새로운 형태의 컴퓨팅 환경이 필요하다"며 "델과 우리는 데스크톱부터 데이터센터까지 AI 시대에 필요한 컴퓨팅 기반을 함께 구축하고 있으며 AI 에이전트를 안전하게 개발·운영할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.22 10:10한정호 기자

이노그리드, 데이터센터 넘어 의료 현장까지…AI 인프라 통합 운영 확대

이노그리드가 5G 엣지 컴퓨팅 기술을 활용해 이동형 병원 의료 서비스와 인프라를 통합 관리하는 기술 개발에 나선다. 의료기기와 진료용 인공지능(AI) 소프트웨어(SW), 클라우드 기반 병원정보시스템을 하나로 연결해 재난 현장이나 의료 취약지에서도 의료 서비스를 유연하게 운영할 수 있도록 지원한다는 목표다. 이노그리드는 '5G 기반 이동형 유연의료 플랫폼' 사업에서 이동형 병원 의료 서비스와 인프라를 통합 운영·관리하는 기술을 개발 중이라고 22일 밝혔다. 이번 사업은 재난·감염병 발생 지역과 의료 취약지 등에서 준종합병원 규모 진료 서비스를 제공하기 위해 추진되고 있다. 지난 2022년부터 5년간 여러 부처가 참여하는 방식으로 진행 중이며 최근 다부처 통합실증을 거쳐 현장 투입 단계 검증에 들어갔다. 이노그리드는 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관하는 '이동형 맞춤 의료서비스 지원을 위한 유연의료 5G 엣지 컴퓨팅 SW 개발' 세부 과제에 참여 중이다. 핵심은 이동형 병원 현장에 배치된 의료기기와 진료용 AI SW를 연결하고 이를 진료지원시스템과 전자의무기록(EMR), 클라우드 병원정보시스템(HIS)과 연계하는 기술이다. 이를 위해 5G 엣지 컴퓨팅 SW를 활용한다. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 발생하는 현장 가까이에서 연산과 처리를 수행하는 방식으로, 이동형 병원처럼 통신 환경과 가용 컴퓨팅 자원이 달라지는 현장에서 의료 서비스 운영을 지원하는 데 활용된다. 이노그리드는 해당 사업에서 유연의료 서비스 시스템 통합 운영 프레임워크와 이동형 병원 SW 생명주기 관리 기술, 유연의료 인프라·서비스 통합 운영 및 관리 기술을 개발 중이다. 이들 기술은 의료 SW 배포와 운영, 현장 컴퓨팅 인프라, 의료 서비스를 단일 체계에서 관리하는 데 중점을 뒀다. 현장마다 통신 환경과 사용 가능한 자원이 다른 만큼 상황에 맞춰 인프라와 서비스를 구성하고 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 실제 재난 상황을 가정한 통합실증도 진행됐다. 사업 참여 기관들은 지난 8일 충북 옥천에서 30명 규모 복합재난 상황을 가정한 다부처 통합실증을 실시했다. 실증 과정에서 SW 분야는 시스템 간 데이터 연계와 연계 속도, 클라우드 기반 진료정보 공유, 5G 등 현장 네트워크 운영체계와 장애 대비 체계 등을 평가 항목으로 반영했다. 이노그리드는 이동형 병원 외에도 분산된 인프라를 통합 운영하는 기술 개발을 추진 중이다. 공장과 병원 등 현장 가까이에 구축된 여러 마이크로 데이터센터를 단일 환경처럼 연결해 운영하는 클라우드 기술 개발 과제를 주관하고 있다. 도시교통과 스마트 건설 분야에도 엣지 컴퓨팅 기술을 적용해왔다. 회사는 이러한 경험을 바탕으로 데이터센터 중심 AI 인프라 운영 범위를 다양한 산업 현장으로 확대할 계획이다. 이노그리드는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 비전을 추진하고 있다. GPU·NPU·CPU·QPU 등 다양한 연산 인프라부터 AI 개발·학습·배포·운영 환경까지 단일 제어체계인 컨트롤 플레인으로 연결하고 관리하는 구상이다. 김명진 이노그리드 대표는 "AI 인프라가 데이터센터와 클라우드를 넘어 현장으로 확장될수록 분산된 인프라와 AI·서비스 SW를 단일 체계에서 연결하고 제어하는 기술이 중요해진다"며 "이동형 병원이라는 실제 의료 현장에서 이같은 통합 운용 구조를 검증하고 있다"고 말했다. 이어 "5G 엣지 컴퓨팅과 통합 운용 기술을 프롬 xPU 투 AI 플랫폼 기술 체계 안에서 고도화해 데이터센터부터 의료·제조·스마트시티 등 산업 현장까지 AI 인프라를 단일 체계로 운영할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.22 09:20한정호 기자

[AI 고속도로] 앤트로픽, AI 인프라 계약 최대 7500억 달러…컴퓨팅 확보 부담 가중

앤트로픽이 컴퓨팅 인프라 확보에 최대 7500억 달러(약 994조원)를 투입할 가능성이 있는 것으로 확인됐다. 기존 클라우드 사업자들과 맺은 대규모 계약에도 필요한 연산 자원을 충분히 확보하지 못하면서 데이터센터 확보와 인프라 투자 부담이 동시에 커지는 모습이다. 20일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 앤트로픽은 기업공개(IPO)를 위해 작성한 예비 투자설명서에서 향후 수년간 컴퓨팅 자원 확보를 위한 계약 규모가 최대 7500억 달러(약 994조원)에 이를 수 있다고 밝혔다. 기존 계약에 따른 인프라 지출 의무는 6000억 달러(약 795조원)를 넘으며 현재 협상 중인 계약이 성사되면 최대 1500억 달러(약 198조원)가 추가될 수 있는 상황이다. 앤트로픽이 구글·아마존·마이크로소프트 등 주요 클라우드 사업자 및 AI 인프라 공급업체와 맺은 계약은 향후 7~10년간 막대한 비용을 지급해야 하는 구조다. 상당수 계약은 중도 취소가 어려워 향후 AI 수요가 예상보다 둔화하더라도 비용 부담이 지속될 수 있다는 분석이 나온다. 이번에 공개된 설명서에 따르면 클라우드 컴퓨팅 계약에 따른 지출 의무만 약 4500억 달러(약 596조원)에 달한다. 주요 계약은 구글 클라우드 1110억 달러(약 147조원), 아마존웹서비스(AWS) 1100억 달러(약 145조원), 마이크로소프트 310억 달러(약 41조원) 등이다. 이 밖에 네오클라우드 기업인 엔스케일·람다와 최대 860억 달러(약 113조원) 규모 엔비디아 칩 임대 계약을 체결했으며 브로드컴을 통한 구글 칩 임대 의무도 1600억 달러(약 212조원)를 넘는다. 실제 인프라 지출도 빠르게 증가하고 있다. 앤트로픽은 올해 상반기에만 컴퓨팅 용량과 관련 인프라 확보에 약 90억 달러(약 12조원)를 투입했다. 이는 지난해 같은 기간 약 23억 달러(약 3조원)의 4배 수준이며 지난해 연간 인프라 지출액인 73억 달러(약 9조원)도 넘어선 규모다. 문제는 막대한 비용을 지출하고도 필요한 컴퓨팅 자원을 충분히 확보하기 어렵다는 점이다. 앤트로픽은 기존 클라우드 협력사들이 제공하려는 수준보다 더 많은 연산 자원을 요구해 왔으며 이들 사업자가 자사를 고객이자 경쟁자로 인식하는 경향도 커지고 있다고 설명했다. 이에 기존 클라우드 서비스 이용에 의존하던 방식에서 벗어나 장기 임대 계약을 통해 자체 데이터센터를 확보하고 외부 데이터센터 운영업체와 협력하는 방식으로 인프라 확보 경로를 다변화하고 있다. 설명서에선 데이터센터 건설을 둘러싼 지역사회 반발도 새로운 위험 요인으로 지목됐다. 앤트로픽은 미국에서 데이터센터 건설 반대 움직임이 조직화되고 있다며 사업 추진에 영향을 미칠 가능성을 경고했다. 이에 해외 데이터센터 확보도 추진 중이다. 최근 앤트로픽의 매출은 빠르게 성장하고 있다. 올해 상반기 매출은 163억 달러(약 21조원)로 지난해 같은 기간 11억 달러(약 1조 4500억원)보다 크게 증가했다. 기업들의 생성형 AI 도입과 클로드 기반 서비스 이용이 확대되면서 사업 규모가 급격히 커진 결과로 풀이된다. 반면 같은 기간 순손실은 807억 달러(약 107조원)에 달했다. 다만 이중 약 720억 달러(약 95조원)는 자금 조달 과정에서 발행한 금융상품의 가치가 변하면서 장부상 발생한 손실이다. 앤트로픽의 IPO를 앞두고 시장에선 매출 성장세뿐 아니라 대규모 인프라 계약을 장기간 감당할 수 있는지가 주요 평가 요소로 떠오르고 있다. 특히 AI 모델 개발과 추론 서비스에 필요한 컴퓨팅 수요가 계속 증가하는 가운데 전력 공급과 데이터센터 건설 지연도 사업 확장의 변수로 작용할 전망이다. 앤트로픽 측은 예비 투자설명서에서 "기존 클라우드 협력사들이 제공하려는 수준보다 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보하려고 한다"고 밝혔다.

2026.10.21 09:30한정호 기자

[AI 고속도로] 앤트로픽, AI 인프라 확충에 60조원 베팅…엔스케일과 협력 확대

앤트로픽이 영국 인공지능(AI) 클라우드 기업 엔스케일과 약 450억 달러(약 60조원) 규모 추가 컴퓨팅 인프라 계약을 추진 중인 것으로 확인됐다. AI 모델 개발과 서비스 확대에 필요한 연산 자원을 선제적으로 확보하려는 움직임으로, 계약이 성사되면 양사 협력 규모는 약 900억 달러(약 120조원)로 늘어날 전망이다. 19일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽과 엔스케일은 미국 웨스트버지니아주에 조성 중인 '모나크(Monarch)' 데이터센터 캠퍼스의 두 번째 시설에서 AI 컴퓨팅 자원을 공급하는 방안을 협의 중이다. 계약 규모는 약 450억 달러(약 60조원)로, 이르면 수일 내 합의가 이뤄질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 이번 계약은 지난 8월 양사가 체결한 약 450억 달러(약 60조원) 규모의 기존 계약을 확대한 것이다. 당시 앤트로픽은 엔스케일의 모나크 데이터센터에서 AI 연산 자원을 공급받기로 했으며 추가 계약이 성사되면 해당 캠퍼스에서 확보하는 컴퓨팅 자원이 크게 늘어나게 된다. 새롭게 추진되는 두 번째 데이터센터는 460메가와트(MW) 규모 컴퓨팅 용량을 제공할 예정이다. 시설에는 엔비디아의 차세대 AI 칩인 베라 루빈이 탑재될 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 향후 건설될 세 번째 시설에 대해서도 우선 계약권을 확보한 상태다. 모나크 캠퍼스는 엔스케일이 추진하는 대규모 AI 인프라 프로젝트다. 전체 개발이 완료되면 총 전력 규모를 8기가와트(GW) 이상으로 확장할 수 있도록 계획됐다. 엔스케일은 1단계 사업에서 1.37기가와트(GW)의 컴퓨팅 용량을 운영하기 위해 2GW의 발전 설비를 확보하고 2028년 상반기 완공을 목표로 하고 있다. 앤트로픽은 AI 모델 개발과 서비스 수요 증가에 대응하기 위해 외부 인프라 기업과의 협력을 확대 중이다. 엔스케일 외에도 플루이드스택과 500억 달러(약 66조원), 볼타 인프라스트럭처와 100억 달러(약 13조원), 스페이스XAI와 450억 달러(약 60조원) 규모 컴퓨팅 관련 계약을 체결하는 등 대규모 연산 자원 확보에 나서고 있다. 이번 계약은 기업공개(IPO)를 준비 중인 엔스케일에도 영향을 미칠 전망이다. 엔스케일은 지난달 미국 증시 상장을 위한 서류를 공개 제출했으며 약 300억 달러(약 40조원) 수준의 기업가치를 목표로 하고 있다. 앤트로픽과 추가 계약을 체결하면 장기 고객과 매출 기반을 확보했다는 점에서 투자자 신뢰를 높이는 계기가 될 것이란 분석이 나온다. 다만 대규모 AI 데이터센터 투자에 필요한 자금 조달과 전력 확보는 해결해야 할 과제다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 엔스케일은 올해 상반기 매출 1억 4100만 달러(약 1876억원)를 기록했지만 순손실은 약 10억 달러(약 1조원)에 달했다. 지난달 중순까지 엔스케일은 앤트로픽과 체결한 첫 번째 계약에 필요한 데이터센터 건설 자금조차 확실하게 확보하지 못한 것으로 나타났다. 전력 공급 역시 변수로 꼽힌다. 모나크 캠퍼스는 전력망 연결 대신 자체 가스발전소를 활용할 계획이지만 발전소 운영에 필요한 대기 관련 허가와 용수 사용 허가 등이 아직 완료되지 않았다. 자체 발전 방식은 전력망 연결 지연을 피할 수 있는 반면 사업비와 운영 복잡성을 높일 수 있다는 분석이다. 최근 AI 인프라 투자에 대한 시장의 경계감도 커지고 있다. 엔스케일의 경쟁사인 코어위브는 약 500억 달러(약 66조원)에 달하는 부채 부담이 부각되면서 주가가 하락했다. 대규모 차입을 기반으로 데이터센터를 확장하는 네오클라우드 기업들의 재무 건전성과 실제 사업 수행 능력에 대한 투자자들의 검증이 강화되는 분위기다. 엔스케일은 최근 마이크로소프트(MS)와 추진하던 영국 데이터센터 프로젝트에서도 차질을 겪었다. 전력 공급 시점이 2030년 이후로 늦춰질 것으로 예상되면서 MS가 해당 사업에서 철수한 것이다. 이에 엔스케일은 앤트로픽과의 협력 확대를 통해 사업 기반을 강화할 필요성이 커진 상황이다. 양사의 추가 계약은 아직 최종 확정되지 않았다. 데이터센터 건설과 자금 조달 등에 대한 검토가 진행 중인 만큼 계약 조건이나 체결 시점이 변경될 가능성도 있다. 앤트로픽과 엔스케일 측은 이번 추가 계약 협상에 대한 논평을 거부했다. 이번 사안에 정통한 관계자는 "양사의 협상이 진행 중이며 이르면 수일 내 합의가 이뤄질 수 있다"고 전했다.

2026.10.20 09:24한정호 기자

베슬AI "2030년 GPU 20만 장 확보…글로벌 톱티어 네오클라우드 도약"

베슬AI가 오는 2030년까지 그래픽처리장치(GPU) 20만 장을 확보하고 글로벌 네오클라우드 시장 공략에 나선다. 국내 인공지능(AI) 데이터센터를 거점으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확충하고 자체 소프트웨어(SW) 기술을 결합해 AI 모델 학습부터 추론 서비스까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 안재만 베슬AI 대표는 15일 드림플러스 강남에서 열린 '2026 네오클라우드 전략 발표회'에서 "전국 8개 거점 AI 데이터센터를 토대로 한국 인프라와 글로벌 AI 수요를 연결하겠다"며 "2030년까지 GPU 20만 장을 확보해 글로벌 톱티어 네오클라우드 기업으로 성장하겠다"고 밝혔다. 안 대표는 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 증가하는 배경으로 에이전틱 AI 확산과 피지컬 AI·멀티모달 AI 시장 성장, 각국의 소버린 AI 투자 확대를 꼽았다. 베슬AI는 이러한 시장 변화에 대응해 기존 AI 개발·운영 플랫폼 기업에서 GPU 컴퓨팅 자원을 직접 공급하는 네오클라우드 기업으로 사업을 확장 중이다. 지난 2020년 설립 이후 GPU 관리와 AI 워크로드 최적화 기술을 축적했으며 여러 데이터센터에 분산된 GPU를 통합 운영하는 방식으로 서비스 영역을 넓혔다. 안 대표는 "고객이 실제로 구매하는 것은 데이터센터나 GPU 자체가 아니라 자신이 원하는 학습과 추론을 안정적이고 효율적으로 실행할 수 있는 컴퓨팅"이라며 "GPU 간 통신과 장애 복구, 데이터 입출력, 추론 최적화 등 운영 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 역량이 중요하다"고 말했다. 2030년 GPU 20만장 확보…국내 AI 인프라 확충 베슬AI는 현재 약 7000장의 GPU를 운영 중이다. 올해 말까지 1만 장, 내년 5만 장, 2030년 최소 20만 장으로 확보 규모를 확대할 계획이다. 직접 확보하는 GPU뿐 아니라 데이터센터 및 클라우드 파트너와 협력해 공급하는 물량도 포함하는 방식이다. 회사 측은 내년 공급을 목표로 고객들이 요청한 GPU 수요가 3만 장이 넘는다고 설명했다. 다만 이는 확정 계약 물량이 아닌 잠재 고객 수요다. 국내 AI 데이터센터 인프라도 확충한다. 베슬AI는 2028년까지 전국 8개 거점을 확보하고 약 500메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 마련한다는 목표다. 수도권과 비수도권의 전력 공급 여건과 부지를 고려해 거점을 확보하고 차세대 GPU를 수용할 수 있는 환경을 구축할 방침이다. 인프라 확장에 필요한 자금 조달도 추진 중이다. 베슬AI는 4000억원 규모 글로벌 GPU 금융을 추진 중이며 미국·싱가포르·한국 등의 금융기관과 협의를 진행하고 있다. 시리즈B 투자 유치에 이어 시리즈C 투자도 추진 중이다. 올해 상반기 매출은 1300억원으로 연매출 2500억원을 전망하고 있으며 내년 7000억원과 2028년 2조원 이상의 매출을 목표로 제시했다. 국내 기업과의 협력도 확대 중이다. SK텔레콤과는 엔비디아 B200 기반 고성능 GPU 인프라 1000장 이상을 확보했으며 NHN클라우드와 GPU 공급, 삼성SDS와 AI 팩토리 관련 협력을 추진하고 있다. 또 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국내 신경망처리장치(NPU) 기업과 협의해 2028년에는 국산 NPU 기반 AI 팩토리로 사업을 확대할 계획이다. 국내 AI 기업뿐 아니라 미국 실리콘밸리에서도 고객사를 확보하며 해외 사업을 확대하고 있다. 실리콘밸리의 AI 모델 개발 기업들이 베슬AI의 GPU 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 모델 학습과 추론을 수행 중이며 회사 측은 해외에서 발생한 매출도 500억원을 넘어섰다고 밝혔다. GPU 운영 자동화·추론 최적화로 기술 차별화 베슬AI는 대규모 GPU 인프라의 활용 효율을 높이기 위한 핵심 기술로 '플루이드 컴퓨팅'을 내세웠다. 여러 데이터센터와 클러스터에 분산된 GPU를 단일 컴퓨팅 자원처럼 활용하고 고객의 작업 특성에 따라 적합한 GPU를 자동 배치하는 기술이다. 이를 통해 학습과 추론 수요에 맞춰 자원을 재배치하고 GPU 가동률을 높인다는 구상이다. 전지환 베슬AI 최고기술책임자(CTO)는 "수십만 장의 GPU를 하나의 데이터센터에 배치하기는 어렵다"며 "여러 곳에 흩어진 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 활용하고 작업에 적합한 GPU를 자동으로 선택할 수 있도록 하는 것이 플루이드 컴퓨팅의 핵심"이라고 설명했다. 베슬AI는 AI 에이전트를 활용한 GPU 운영 자동화도 추진한다. GPU·네트워크·스토리지 상태를 실시간으로 관리하고 장애 발생 가능성을 사전에 감지해 작업 중단을 최소화하는 방식이다. 전체 장애의 80% 이상을 선제적으로 대응해 고객 워크로드가 중단되지 않도록 지원한다는 게 회사 측 설명이다. 추론 서비스도 새로운 성장동력으로 제시했다. 기존 GPU 자원을 직접 사용하는 방식뿐 아니라 AI 모델이 처리하는 토큰 단위로 컴퓨팅 서비스를 공급해 고객 선택지를 확대한다는 방침이다. 실제 베슬AI는 업스테이지의 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'에 글로벌 추론 인프라를 제공 중이며 장문 문맥 캐싱과 추론 최적화 기술을 통해 GPU 활용 효율을 높이고 있다. 차세대 GPU 도입도 준비 중이다. 베슬AI는 엔비디아의 'DGX 베라 루빈 NVL72' 기반 클러스터를 내년 상반기에 가동한다는 목표다. 이를 국내 AI 모델 개발 기업들의 대규모 학습과 추론에 활용하고, 기존 GPU 인프라와 연계해 다양한 고객 수요에 대응할 계획이다. 안 대표는 "앞으로 AI 산업에선 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐뿐 아니라 이를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐가 중요해질 것"이라며 "그동안 축적한 SW 기술과 운영 경험을 바탕으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 강조했다.

2026.10.15 12:25한정호 기자

한미일 등 13개국 양자 전주기 협력·대화 나서

우리나라를 비롯한 미국·영국·일본·프랑스 등 13개국이 양자 관련 협력을 강화한다. 정책부터 연구개발, 산업화에 이르기까지 전주기적 협력 방안을 모색한다. 과학기술정보통신부는 14일부터 16일까지 사흘간 서울에서 '제9차 양자기술다자대화(MDQ)'와 '양자기술 산업화 비즈니스 나이트'를 개최한다고 밝혔다. 15~16일 이틀간 서울 정동 1928아트센터에서 열리는 MDQ에서는 각국 최신 정책과 추진 현황을 공유하고, 경제협력개발기구(OECD)의 '양자기술권고안' 발표 및 논의가 진행된다. MDQ는 각국 양자기술 정책 담당자들이 연구개발·산업화 협력을 논의하는 정부 간 협의체다. 2022년 미국에서 시작됐다. 우리는 2023년 합류했다. 현재 우리나라를 비롯한 네덜란드, 스웨덴, 스위스, 영국, 미국, 호주, 캐나다, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독일, 일본 등 13개국이 참여한다. MDQ는 이번 주 열리는 제6차 퀀텀개발그룹(QDG) 회의 및 '양자기술 산업화 비즈니스 나이트'와 연계해 정부 간 논의를 현장에서 필요로 하는 실질적인 공동연구·기술개발·공급망 협력으로 이어간다는 복안이다. 우리나라는 개최국 특별 세션에서 서울(양자컴퓨팅), 전남·광주(양자통신), 동남권(양자센싱) 등 3대 양자클러스터의 발전 방향을 소개하고, 국내 지역 거점과 해외 기업·기관과의 협력을 통한 스타트업 육성 및 활용사례 발굴·실증 방안을 논의한다. 또 '글로벌 양자 역량 매핑', '인력양성 정책 수단' 등 기존 공동 프로젝트 추진 현황을 점검하고 차기 주제 선정을 논의한다. 이와함께 우리나라는 미국·영국·캐나다·프랑스·일본·핀란드 등 6개국과 양자(Bilateral) 실무회담을 열어 공동연구·인력교류·제조·산업협력 방안을 논의한다. 판교 양자산업생태계지원센터(KQIC)도 방문해 국내 산업 기반과 해외 기관의 연계 가능성을 모색한다. MDQ 본회의에 앞서, 14일에는 QDG·MDQ 대표단과 국내외 기업인, 산·학·연 전문가 등 300여 명을 초청한 '양자기술 산업화 비즈니스 나이트'가 개최됐다. 이 자리에서는 주요국 양자 산업화 정책과 기업 활용사례, 국내 양자컴퓨터 개발·제조 사업을 공유하고 공동개발·실증 및 글로벌 사업 협력의 접점을 모색했다. 주요 참여기관은 국내에서 LG전자, 포스코홀딩스, 삼성SDS, SK텔레콤, SDT 등이다. 해외에서는 파스칼, 콴델라, IBM, IQM, 아이온큐, 디웨이브, 미 국립표준기술연구소(NIST), 영 국립물리연구소(NPL) 등이 참여했다. 주제 발표는 ▲영국 기업혁신과학통상부(BIST)의 '최첨단 양자컴퓨팅 기술의 최전선'을 시작으로 ▲IBM ▲콴델라 ▲노르마 ▲큐노바 등 국내외 주요 양자기업들이 신약·신소재·화학·금융·산업공정 등에 대한 양자컴퓨팅 적용 활용 사례와 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC)을 연계한 산업 문제 해결방안을 소개했다. 마지막으로, 이순칠 K-문샷 PD(KAIST 물리학과 명예교수)는 오류정정용 양자컴퓨터 개발과 산업 난제 해결을 위해 내년부터 신규 추진을 계획 중인 '국산 양자컴퓨터 그랜드 제조 챌린지', '양자-AI 융합 이득 도전연구' 등 K-문샷 프로젝트의 핵심 사업을 설명했다. 패널 토론에서는 양자컴퓨팅 산업화를 위한 기술적 과제와 국내외 협력방안을 논의했다. 이날 오후 6시 30분부터는 네트워킹 만찬이 진행된다. 구혁채 과기정통부 제1차관은 보도자료를 통해 “양자기술의 산업화를 앞당기기 위해서는 각국의 연구역량과 산업적 강점을 연결하는 국제협력을 더욱 강화해야 한다”며 “반도체 산업이 국제 분업과 협력을 통해 성장해 온 것처럼, 양자 산업에서도 기술과 인재, 공급망을 연결하는 협력이 중요하다"고 강조했다.

2026.10.14 19:50박희범 기자

KISTI, 아이온큐 양자컴퓨터 이용자 2차 모집

한국과학기술정보연구원(KISTI) 양자컴퓨팅서비스연구단(K-Quantum Hub)은 아이온큐 이온트랩 기반 양자컴퓨팅 클라우드 자원을 활용하는 '2026년 양자컴퓨팅 클라우드 과제지원 프로그램'을 공고하고, 2차 이용자 모집에 들어간다. 모집 기간은 15일부터 23일까지다. 지원 대상은 국내 소재 대학·연구기관·기업 소속 연구자·개발자·대학원생 등이다. 외국인은 제외다. 연구단은 1차 과제지원 프로그램 참여자도 동일한 과제만 아니면, 신청 가능하다. 사전검토 및 심사는 이달 4주에, 선정 발표는 31일 토요일 진행한다.

2026.10.14 15:32박희범 기자

방승현 오리엔템 대표 "양자에는 데스밸리가 없다"

"양자분야는 스타트업이 건너야하는 '데스밸리'가 없다. 투자가 계속 확대되고 있기 때문이다." 방승현 오리엔텀 대표(한국양자산업협회 부회장)가 '양자 기술의 산업화와 스타트업 육성'을 주제로 열린 제8차 기술융합포럼 연계 제107회 대전창업포럼 기조강연자로 나서 이같이 양자산업의 특성에 대해 진단했다. 이날 행사는 13일 대전광역시, 대전창조경제혁신센터, 전임출연연연구기관장협의회, 고경력과학기술연우총연합회가 공동 주최했다. 행사는 '퀀텀 리프:가능성이 산업이 되는 순간'이라는 타이틀을 붙여 진행했다. 최근 양자가 연구실에서 나와 산업으로 전환되는 시류에 맞춰 기획됐다. 방 대표는 전세계 양자 산업 동향을 소개하며 "중국은 양자 인력이 박사급만 매년 1,000명 씩 쏟아진다. 미국이나 유럽도 양자 투자를 어마어마하게 한다. 이러다간, 양자 관련 우리나라 소·부·장은 물론 SW도 외산으로 채워질거 같아 우려스럽다"고 언급했다. 방 대표는 "양자관련 하드웨어나 운영체계, 미들웨어 등을 만드는게 쉬운 일이 아니지만, 국내 연구기관이나 산업계가 기술력과 저력이 있다. 다만, 만들어볼 기회를 줘야한다. 해보지도 않고, 안된다고 하면 안된다"며 "이대로 지켜보기만하면, 세계 양자패권에서 우리는 영원히 멀어질 것"이라고 진단했다. 방 대표는 정부 정책에 대해서도 한마디 했다. "요즘 대세인 AI의 병목은 전력 문제"라며 "이를 해결할 방안으로 양자를 거론한다. 그런데 우리나라 양자컴퓨팅 분야 정부 정책은 다소 아쉬움이 있다. 정부가 양자 클러스터 사업을 시작했는데, 클러스터에 양자컴퓨터가 없다. 클라우드 방식으로 이용해야 하는 상황"이라고 말했다. 양자컴퓨터를 보유한 IBM 등의 양자컴퓨터를 클라우드로 이용할 때 비용이 초당 1달러라는 얘기도 덧붙였다. 기업이 이를 이용하늗데는 너무 고비용이라는 얘기다. 방 대표는 마지막으로 오리엔텀 사업을 소개하며 "현재 퀀텀데이터센터를 추진 중이다. 알고리즘 센터 관련해서는 세종이든 어디든 건립하고 싶다"는 바람을 피력했다. 이어 주제 발표자로 ▲강선준 한국과학기술연구원 기술사업화실장(양자분야 초격차 스타트업 육성 프로그램 소개) ▲김명길 스케이스케이 대표(위성 기반 양자통신 발전 방향과 산업적 활용 가능성) ▲류승환 한국에너지기술연구원 책임연구원(에너지 진단 센싱 분야 양자기술 활용 가능성과 과제) 등이 나섰다. 또 주제발표자가 참여하는 패널 토론에 이어 네트워킹 프로그램이 진행됐다.

2026.10.14 10:15박희범 기자

앤트로픽, 호주 AI 데이터센터 투자 추진…재생에너지 확보 주목

앤트로픽이 호주에서 데이터센터 투자 기회를 모색하며 글로벌 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 미국을 중심으로 대규모 컴퓨팅 자원을 확보해 온 가운데 재생에너지 공급 여건이 좋은 호주까지 투자 범위를 넓히려는 움직임이다. 13일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하기 위해 호주 내 데이터센터 투자 방안을 검토 중이다. 주요 도시 외곽이나 기존 산업시설 부지를 활용하고 재생에너지로 전력을 공급받는 방식을 고려 중인 것으로 알려졌다. 제프 블라이히 앤트로픽 국제특사는 이날 호주 시드니에서 열린 '오스트레일리안 파이낸셜 리뷰 에너지·기후 서밋'에서 호주 여러 주정부가 데이터센터 투자 프로젝트를 제안했다고 밝혔다. 앤트로픽은 인구가 밀집한 대도시보다 지방이나 기존 산업시설 부지에 중점을 뒀다. AI 데이터센터 운영에 필요한 대규모 전력을 안정적으로 확보하면서 재생에너지를 활용할 수 있는 입지를 우선 검토한다는 구상이다. 이번 투자 검토는 앤트로픽의 글로벌 AI 인프라 확장 전략과 맞닿아 있다. 회사는 지난해 미국 텍사스와 뉴욕 등 여러 지역에 데이터센터를 구축하기 위해 500억 달러(약 67조원)를 투자한다는 계획을 발표했다. 최근에는 구글의 보증을 바탕으로 350억 달러(약 47조원) 규모의 대출도 확보했다. 해당 자금은 5개 데이터센터에서 사용할 컴퓨팅 칩을 임차하는 데 활용될 예정이다. AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 장기적으로 확보하려는 행보다. 실제 관련 투자가 진행되고 있다. 앤트로픽은 올해 초 호주 퀸즐랜드주에 위치한 웨스턴 다운스 디지털 파크와 임대 계약을 체결했다. 해당 시설 개발사는 이를 수십억 달러 규모의 투자 약정이라고 설명했다. 호주 정부 역시 글로벌 AI 데이터센터 투자 유치에 관심을 보이고 있다. 팀 아이레스 호주 산업부 장관은 이달 초 신규 데이터센터 사업자가 추가 발전·송전 인프라 비용을 부담하는 동시에 수자원 안정성과 자국 내 컴퓨팅 역량 확보에도 기여해야 한다는 입장을 밝혔다. 구글도 호주의 재생에너지 잠재력을 높게 평가하고 있다. 알렉산더 스미스 구글 아시아태평양 인프라·에너지 총괄은 이날 같은 행사에서 호주가 풍부한 재생에너지 자원을 바탕으로 데이터센터를 구축하기에 유리한 환경을 갖추고 있다고 평가했다. 특히 재생에너지 발전시설과 데이터센터를 같은 지역에 배치하는 방식의 실현 가능성이 높아지고 있다고 짚었다. 블라이히 특사는 호주 내 투자 후보지와 관련해 "검토 대상에서 제외된 주는 없다고 생각한다"며 "주요 인구 밀집 지역에서 떨어진 곳에 시설을 마련하고 재생에너지로 전력을 공급받는 방식을 선호하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.14 09:42한정호 기자

KISTI, 양자암호통신 시뮬레이터 등 차세대 기술 소개

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 8일까지 코엑스에서 열리는 AI 페스타 26에서 차세대 핵심 기술인 양자컴퓨팅과 양자통신 분야 주요 연구성과를 공개해 관심을 끌었다. KISTI는 국가 과학기술 정보·데이터와 슈퍼컴퓨팅, 연구망 등 국가 연구개발 인프라를 구축·운영하며 AI와 첨단 컴퓨팅 기반의 연구혁신을 지원하는 정부출연연구기관이다. 이번 전시에서는 ▲양자암호통신 시뮬레이터(QKDSim-HT) ▲양자컴퓨터 서비스 및 활용체계 구축 ▲50큐비트 QPU SW플스택 등을 소개했다. 시뮬레이터는 게이트 단위 양자물리 모델과 QKDN 키 관리·서비스 기능을 하나의 시물레이션 환경에 통합했다. 넷스퀴드 기반 물리모델 구현과 종단간 키 중계와 키 풀 관리, 요청 트래픽과 워크로드 모델링이 가능하다. 또 하이브리드 HPC-QC 환경도 구축한다. 이와함께 웹 기반 사용자 인터페이스를 지원하는 양자컴퓨팅 클라우드 플랫폼을 개발 중이다. 함재균 KISTI 양자컴퓨팅서비스연구단장은 "현재 100큐비트 수준의 이온트랩 기반 양자컴퓨터 인프라 구축을 추진하고 있다"며 "50큐비트급 양자컴퓨팅 하드웨어(QPU)와 클라우드 서비스 기술도 개발하고 있다"고 설명했다. 함 단장은 또 "양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터(HPC) 등 다양한 컴퓨팅 자원을 연계하는 하이브리드 컴퓨팅 환경을 구축해 연구·교육·산업 현장에서 활용할 수 있도록 지원할 계획"이라고 부연 설명했다. KISTI는 양자통신 분야에서 지난 9월 21일 스페인에서 열린 유럽 최대 광통신 국제행사 'ECOC 2026'에서 실제 양자암호통신망을 구축하기 전, 다양한 통신 환경에서 성능 및 운용 가능성을 시험할 수 있는 기술을 공개한 바 있다.

2026.10.08 16:34박희범 기자

콴델라 "양자컴퓨팅, 기존 AI 처리 장애물 넘을 새 연산 자원"

"현재 컴퓨터는 0과 1을 기반으로 한 결정론적 방식으로 동작해 왔다. 반면 2000년대 들어 주목받는 양자컴퓨터는 확률과 관측을 기반으로 세상을 이해하는 전혀 다른 구조의 컴퓨터다." 8일 오후 서울 코엑스 'AI 페스타 26' 행사장 내 'AIR 쇼케이스' 무대에서 김유석 콴델라코리아 대표가 이렇게 강조했다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 'AIR 쇼케이스'는 AI가 현실세계에 적용되는 데 필요한 도전과제와 한계를 조명하기 위해 마련됐다. 이날 김유석 대표는 "양자처리장치(QPU)를 기반으로 한 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터를 대체한다거나, 혹은 현행 암호체계를 모두 무너뜨릴 것이라는 인식도 있다. 그러나 실제로는 두 컴퓨터가 협동하는 방향으로 나아갈 것"이라고 설명했다. "QPU, CPU·GPU 대체 아닌 협력하는 연산 자원" 김 대표는 "CPU는 다양한 작업을 순차 처리하는 데 적합하며, GPU는 많은 데이터를 한 번에 처리할 때 강점을 드러낸다. 양자처리장치(QPU)의 처리 속도는 CPU나 GPU 대비 느릴 수 있지만 특정 영역에서는 엄청난 성능을 발휘한다"고 밝혔다. 이어 "양자컴퓨터 역시 기존 컴퓨팅 환경을 완전히 대체하기보다 AI 알고리즘을 GPU에서 먼저 시뮬레이션하고 유용하다고 판단되면 이를 QPU에서 수 초에서 수 분에 이르는 짧은 시간동안 처리하는 형태로 활용될 가능성이 크다"고 내다봤다. 김 대표는 이를 "기존 솔루션이나 알고리듬에 양자 층을 하나 더 씌우는 것"이라며 "콴델라는 이미지 처리와 분류, 머신러닝 등에 적용할 수 있는 다양한 양자 알고리듬을 실증하고 있으며 연말까지 약 100개의 알고리즘을 공개할 계획"이라고 밝혔다. 이미지 분석·악성코드 탐지에 양자컴퓨팅 적용 이날 세션에서는 산업 현장에서의 적용 사례도 소개했다. BMW와 에어버스가 참여한 연구에서는 낮에 촬영한 이미지를 야간 이미지로 변환하는 과정에서 양자 레이어를 적용했다. 김유석 대표는 "야간에는 자동차와 가로등, 건물 등 다양한 광원이 이미지에 간섭을 일으키면서 연산이 복잡해지는데, 기존 방식에서 나타난 이미지 속 허상 현상을 양자 연산을 통해 줄이는 결과를 확인할 수 있었다"고 말했다. 프랑스 오랑주텔레콤은 네트워크 상 악성코드를 탐지하는 과정에 양자컴퓨팅을 적용했다. 네트워크 트래픽을 이미지 형태로 변환한 뒤 양자 레이어를 적용한 결과 악성코드뿐 아니라 해당 악성코드의 아종까지 식별하는 결과를 얻었다. 김유석 대표는 "신약과 신소재 개발 등 분자 단위 연산과 시뮬레이션은 슈퍼컴퓨터와 GPU 자원을 총동원해도 처리하기 까다로운 작업이다. 양자컴퓨팅은 기존에 정복하지 못했던 분야에서 두드러지는 활약을 보일 것"이라고 강조했다. "양자컴퓨팅, 보안 분야에 위협이자 기회" 양자컴퓨터의 작동 방식이 기존 암호화 표준이나 보안 체계를 쉽게 무력화할 것이라는 우려도 있다. 그러나 김유석 대표는 "양자컴퓨터는 보안 분야에 위협인 동시에 방어 기술이 될 수 있다"고 반론했다. 소인수분해에 기반한 기존 암호 알고리즘은 양자컴퓨터에 의해 위협받을 수 있지만, 반대로 양자난수 등을 활용해 보안을 강화하는 연구도 진행되고 있다는 것이다. 김 대표는 "콴델라는 광자를 큐비트로 활용하는 랙 단위 양자컴퓨터를 개발중이며 이를 GPU와 결합해 산업 현장에 적용하기 위해 다양한 시도중"이라고 말했다. 이어 "양자컴퓨팅의 미래는 세상을 한 번에 완전히 바꾸는 것보다 기업이 이미 가지고 있는 솔루션과 알고리듬을 한 단계 진화시키는 형태로 먼저 나타날 것"이라고 내다봤다.

2026.10.08 16:01권봉석 기자

슈퍼팟 1천세트 깔았다…화웨이 'AI 풀스택'의 힘

화웨이가 AI 컴퓨팅부터 스토리지와 네트워크, 전력과 냉각, 소프트웨어와 애플리케이션까지 아우르는 'AI 풀스택' 기술력을 과시했다. 산업 현장에서 실제 활용되는 서비스까지 직접 연결하며 AI 데이터센터 전 영역을 아우르는 모습이다. 화웨이는 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 AI 데이터센터를 구성하는 하드웨어와 소프트웨어, 산업별 솔루션을 공개했다. 화웨이의 AI 풀스택은 컴퓨팅과 AI 스토리지, 네트워크를 비롯해 전력·공랭·수랭 등 데이터센터 설비를 기반으로 클라우드와 AI 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 구조다. CANN 규격의 오픈클라우드 기반으로 비용 부담을 줄일 수 있고 딥시크와 큐원 등 다양한 대규모언어모델(LLM)과 외부 플랫폼도 지원한다. 이같은 장점을 내세워 실제 상용화 규모도 상당 수준에 이르렀다. 화웨이 전시 담당자는 “여러 시리즈를 합쳐 슈퍼팟(SuperPoD)은 1천세트 이상 상용화됐다”고 설명했다. 애플리케이션 생태계에서는 300개 이상의 파트너와 410만명의 개발자가 참여해 700개 이상의 솔루션을 구축했다. 풀스택 컴퓨팅 기술이 실제 산업에 적용된 사례도 소개됐다. 부스에 전시된 '아틀라스(Atlas) 850E'는 여러 NPU를 연결해 대규모 AI 연산을 처리하는 서버다. 슈퍼팟으로 구성하면 32개에서 최대 1천24개의 NPU까지 확장할 수 있다. 전시 담당자는 아틀라스 850E가 중국 뤼진병원에서 19개 암종을 판단하는 데 활용된 것을 시작으로 현재 90개 병원에서 사용되고 있다고 설명했다. 단순히 대규모 AI 모델을 학습하는 컴퓨팅 인프라를 넘어 의료 현장의 AI 추론에도 실제 적용되고 있다는 것이다. AI 풀스택의 또 다른 경쟁력으로는 스토리지를 강조했다. AI 학습과 추론에서는 대규모 데이터를 저장하는 용량뿐 아니라 데이터에 빠르게 접근하는 성능과 서비스가 중단되지 않는 안정성이 중요하다. 특히 화웨이는 스토리지 신뢰성을 '에잇 나인(99.999999%)' 수준으로 설명했다. 전시 담당자는 “1년을 기준으로 장애 허용시간이 0.3초 미만인 수준”이라며 “사실상 미션크리티컬한 의료를 비롯해 금융과 같이 서비스 연속성이 중요한 분야에서 활용되는 제품”이라고 말했다. AI에 특화된 데이터 처리 성능도 함께 내세웠다. '오션스토어 퍼시픽 9928·9926'은 대규모 데이터를 통합 관리하면서 AI 학습에 필요한 데이터를 공급한다. 화웨이에 따르면 데이터 집적도는 기존 3PB/2U에서 최대 8PB/2U로 높였고, 100억개 이상 파일의 검색시간은 약 30초에서 3초로 줄였다. 추론에서는 '오션스토어 A800'과 '오션스토어 도라도' 등을 활용한 다계층 KV 캐시 기술을 적용한다. 화웨이는 이를 통해 첫 토큰 생성시간(TTFT)을 58초에서 3.8초로 줄이고 시스템 처리량은 초당 200토큰에서 600토큰으로 높일 수 있다고 설명했다.

2026.10.07 16:57박수형 기자

100조 파라미터 시대…화웨이, 수천개 칩 '한 대처럼' 묶는다

AI 모델이 5년 안에 100조개 파라미터 규모로 커지고 하루 처리하는 토큰도 100경개에 이를 것으로 예상된다. 화웨이는 개별 칩 성능을 높이거나 서버를 단순히 늘리는 방식으로는 이 같은 폭발적인 컴퓨팅 수요를 감당하기 어렵다고 보고, 수천~수만개의 가속기와 CPU, 메모리, 스토리지를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 연결하는 방식으로 대응하고 있다. 브랜든 우 화웨이 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 7일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처테크컨퍼런스에서 기조연설을 맡아 “대규모 모델과 AI 에이전트, 온디바이스 AI가 지속적으로 발전하면서 AI 인프라에 요구되는 규모와 성능, 안정성, 에너지 효율에 대한 기준도 높아지고 있다”고 밝혔다. 우 CTO는 “2020년 1750억개 수준이던 모델 파라미터가 앞으로 5년 안에 100조개까지 늘어날 것”이라며 “2년 전 하루 100억개 수준이던 토큰은 현재 5000억개로 늘었고, 5년 뒤에는 100경개에 이를 것으로 예상한다”고 말했다. 문제는 AI 모델이 커지는 만큼 컴퓨팅 자원을 늘리는 것만으로 성능이 따라오지 않는다는 점이다. 수만개의 가속기를 연결하면 실제 계산보다 장치끼리 데이터를 주고받는 데 상당한 시간이 쓰이기 때문이다. 우 CTO는 “수백조개 파라미터를 다룰 때는 거대한 시스템이 필요하고, 이런 호스팅 서비스를 전통적인 기술로 운영하면 문제에 직면하게 된다”며 “10조개 파라미터 모델에 10만개의 카드를 사용한다고 하면 실제 컴퓨팅에 사용되는 시간은 44% 수준”이라고 설명했다. 이어 “나머지는 통신을 위한 것”이라며 “학습 시간의 절반가량이 다른 장치 간 통신을 처리하는 데 소요된다”고 말했다. 수천개 칩을 하나의 컴퓨터처럼 화웨이가 이 같은 한계를 넘기 위해 제시한 것이 '슈퍼팟(SuperPoD)' 컴퓨팅 아키텍처다. NPU와 GPU, CPU, 메모리, 스토리지 등 서로 다른 컴퓨팅 자원을 고속으로 연결해 여러 장치가 하나의 거대한 시스템처럼 움직이도록 하는 것이 핵심이다. 우 CTO는 “슈퍼팟 아키텍처가 필요한 이유”라며 “서로 다른 이기종 컴퓨팅 자원의 통합과 피어투피어(P2P) 연결, 풀메시 통신, 통합 프로토콜과 메모리 어드레싱 등이 핵심 요건”이라고 말했다. 그는 “통일된 프로토콜로 통신해야 한다”며 “프로토콜을 변환하면서 발생하는 오버헤드를 막기 위해 하나의 언어로 소통해야 한다”고 말했다. 이어 “통합된 메모리 어드레싱이 필요하고, 노드가 추가되더라도 이런 구조를 유지해야 한다”며 “소규모 배포에서 대규모 배포까지 선형적으로 확장할 수 있는 시스템이 필요하다”고 설명했다. 장치 사이의 거리가 멀어질수록 광통신의 역할도 커진다. 우 CTO는 “장거리 연결을 위해서는 광 연결이 필요하다”며 데이터센터 내부의 서버와 랙뿐 아니라 더 큰 규모의 컴퓨팅 클러스터를 연결하기 위한 광 기반 상호연결 기술을 강조했다. 화웨이는 지난해 9월 첫 슈퍼팟 컴퓨팅 아키텍처를 선보인 뒤 시스템 규모를 확대하고 있다. 우 CTO는 수천개의 가속기를 하나의 시스템으로 묶는 '아틀라스 950' 수냉식 슈퍼팟을 소개하며, 대규모 환경에서 기존 방식보다 높은 컴퓨팅 효율을 확보할 수 있다고 설명했다. 그는 “5만개의 카드를 투입한다고 했을 때 슈퍼팟과 같은 시스템을 사용하면 전통적인 시스템보다 3배 높은 성능을 달성할 수 있다”고 말했다. 이 같은 접근법은 AI 가속기에만 적용되지 않는다. 범용 컴퓨팅에서도 여러 CPU를 하나의 거대한 CPU처럼 사용할 수 있도록 하는 '쿤펑(Kunpeng) 범용 슈퍼팟'을 적용한다. 우 CTO는 “AI 컴퓨팅도 그렇지만 일반 컴퓨팅도 똑같다”며 “마치 하나의 거대한 CPU처럼 작동할 수 있는 수천개의 CPU가 필요하다”고 설명했다. 메모리·스토리지까지 함께 바꾼다 모델 규모와 함께 컨텍스트 윈도가 길어지면서 메모리와 스토리지 역시 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 특히 AI 추론 과정에서 이전 대화와 데이터를 기억하기 위한 KV 캐시가 빠르게 증가하고 있다. 우 CTO는 “이런 모델은 긴 컨텍스트 윈도를 사용하기 때문에 훨씬 큰 캐시가 필요하다”며 “적어도 페타바이트 규모를 이야기하고 있다”고 말했다. 모든 데이터를 고대역폭메모리(HBM)나 D램에 올려놓는 방식 대신 메모리와 고속 스토리지를 계층적으로 활용해야 한다는 설명이다. 화웨이는 이를 위해 '다중 계층 KV 캐싱' 구조를 도입했다. 우 CTO는 “단순히 모든 데이터를 HBM이나 D램에 저장하는 것이 아니라 새로운 대규모 고속 스토리지를 활용한다”며 대규모 추론 환경을 위한 '오션스토어(OceanStor) M900'을 소개했다. 그는 이 시스템을 통해 최대 64페타바이트(PB) 규모의 스토리지를 구성할 수 있다고 설명했다. 가속기 간 연결에는 NPO(Near-Packaged Optics) 방식의 광학 기술도 적용한다. 대규모 AI 클러스터에서 연결 효율을 높여 컴퓨팅 자원의 활용률을 끌어올리고 지연시간을 줄이기 위한 기술이다. 슈퍼팟 하나를 넘어 여러 시스템을 다시 연결하는 방안도 추진한다. 우 CTO는 “8천개나 10만개의 카드로도 충분하지 않다면 어떻게 해야 하느냐”며 “50만개의 GPU가 필요한 시스템을 구축할 수도 있다”고 말했다. 이어 2계층 교차 네트워킹을 활용하면 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 시스템을 확장할 수 있다며 궁극적으로 100만개 이상의 가속기까지 늘릴 수 있는 구조를 제시했다. 화웨이가 강조하는 것은 특정 칩 하나의 성능보다 컴퓨팅과 네트워크, 메모리, 스토리지를 하나의 시스템으로 설계하는 방식이다. AI 모델과 서비스가 커질수록 개별 장비의 성능보다 전체 자원을 얼마나 효율적으로 묶어 사용할 수 있느냐가 중요해진다는 판단이다. 우 CTO는 “화웨이는 AI 인프라에 집중해 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 등 기술 혁신과 시스템 아키텍처 최적화를 통해 고객에게 다양한 컴퓨팅 파워 선택지와 유연한 온프레미스 배포 및 클라우드 서비스 방안을 제공하고 있다”고 말했다. 이어 “오픈소스 개방형 컴퓨팅 생태계 구축을 지속 추진하며 주요 모델 적용과 애플리케이션 혁신을 지원하고, 산업 파트너와 함께 다양한 시나리오에 맞는 AI 배포 방식을 모색하고 있다”고 덧붙였다. 그는 “한국 고객 및 파트너와의 기술 교류 협력을 강화해 AI 인프라가 실제 비즈니스 수요를 충족하고 각 산업의 지능화를 착실히 지원할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.10.07 16:14박수형 기자

50큐비트 양자컴퓨터 국산 모델 '시선 집중'

8일까지 코엑스에서 열리는 AI페스타 행사 중 하나로 마련된 양자·보안특별관에서는 특별한 양자컴퓨터가 관람객들의 발길을 붙들었다. 한국표준과학연구원(KRISS)이 개발중인 50큐비트 초전도 방식의 황금빛 양자컴퓨터 모형이 자리하고 있다. 표준연은 초전도 기반 양자컴퓨팅을 오는 2029년까지 오류정정 100큐비트 규모로 확장을 시도 중이다. 초전도 기반 양자컴퓨팅은 현재 상용화에 가장 근접한 기술로 평가 받는다. 초전도 큐비트는 영하 273도에 가까운 극저온에서 열적 요동이 거의 없는 초전도 상태를 활용해 구현한다. 이 방식은 기존 반도체 인프라를 활용할 수 있어 큐비트 수의 확장성이 크고 연산속도가 빠르다는 지니며, 구글·IBM 등 대부분의 빅테크 기업이 채택하고 있다. 국내 최초 양자컴퓨팅도 초전도 기반으로 설계됐다. 표준연은 지난 2024년 국내 연구기관과 협업해 '20큐비트급 초전도 양자컴퓨팅 시스템'을 개발하고 첫 시연했다. 이어 2025년 3월에는 사용자가 웹 서버를 통해 원격으로 양자컴퓨팅에 접근하고 수요에 맞게 활용할 수 있는 '클라우드 시스템'까지 선보이며 상용화 기반을 마련했다. 현재 표준연은 내년 3월을 목표로 50큐비트급 양자컴퓨터 시스템 개발 및 클라우드 구축을 목표로 하고 있다. 2029년까지 100큐비트 확장과 함께 노이즈에 취약한 양자 연산의 신뢰성을 확보하는 핵심 난제인 양자 오류정정 기술 적용에 도전하고 있다. 중성원자 양자컴퓨팅 개발도 추진 중이다. 목표는 오는 2029년까지 1000큐비트급 양자컴퓨터 개발이다. 중성원자 양자컴퓨팅은 전하를 띠지 않는 원자를 레이저로 만든 광집게에 개별적으로 포획해 각 원자를 하나의 큐비트로 사용하는 방식이다. 원자의 내부 에너지 준위를 큐비트 상태로 정의하고 레이저를 통해 정밀하게 제어·측정하는 원리다. 초전도에 비해 큐비트 상태를 더 오래 안정적으로 유지할 수 있어 계산 정확도가 비교적 높고, 극저온 냉각장치가 필요 없다는 장점이 있다. 특히 초전도 방식을 추진하던 구글도 최근 중성원자 방식에 뛰어들 만큼 글로벌 빅테크의 주목을 받고 있다. 한국표준과학연구원은 100큐비트급 중성원자 양자컴퓨팅 원자제어 원천기술을 확보했다. 오는 2029년까지 1,000큐비트 규모로 확장하고 중성원자 양자처리장치(QPU) 설계기술을 개발할 계획이다. 다이아몬드 양자센서도 개발 중이다. 양자센서는 최근 이란에서 격추된 미군 조종사가 먼 거리에서 극적으로 구출되었을 때, 미국 백악관과 CIA가 원거리에서 조종사의 심장박동을 탐지해 위치를 찾아낸 일명 '유령의 속삭임(Ghost Whisper)'이라는 새로운 양자센서 기술이 적용됐다고 보도돼 파장을 일으킨 바 있다. 과학계에서는 심장 자기장이 지구 자기장의 수만~수억 분의 일에 불과할 정도로 극도로 미약하고 거리 멀어짐에 따른 신호 감쇠가 커서 회의적인 시각을 보내기도 했다. 현장에 가면 한국표준과학연구원이 개발 중인 모든 기술에 대한 설명을 들을 수 있다. 이용호 표준연 양자컴퓨팅연구단장은 "질소-공공 결함(NV 센터)이 포함된 다이아몬드를 활용해 인체의 심장박동처럼 극미세 자기장 변화를 감지할 수 있는 원천기술을 연구하고 있다"며 "극한의 정밀도를 요구하는 미래 생체 신호 및 첨단 자기장 측정 시장에서 KRISS는 세계적 수준의 측정 역량을 지니고 있다"고 설명했다.

2026.10.07 10:11박희범 기자

엠키스코어, AI·HPC 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL' 시연

AI·고성능컴퓨팅(HPC) 인프라와 데이터센터 전문기업 엠키스코어가 AI 인프라 운영의 복잡성을 낮추는 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL'을 'AI 페스타 26'에서 선보였다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 6일 오후 행사장 내 전시부스에서 만난 엠키스코어 관계자는 "AI·HPC 운영에서는 GPU부터 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드까지 다양한 요소를 모니터링해야 한다"며 "이를 개별적으로 확인하는 데는 한계가 있다"고 설명했다. 이어 "M-OWL은 GPU와 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드 네트워크, 냉각 설비를 하나의 화면에서 관리할 수 있는 운영 환경이 필요하다는 문제 의식에서 개발됐다"고 덧붙였다. M-OWL은 엠키스코어가 대규모 AI·HPC 클러스터 구축·운영 경험과 고객 요구사항을 바탕으로 2년간 자체 개발한 솔루션이다. AI·HPC 및 수랭 데이터센터에 최적화된 대시보드와 리포트 기능을 제공한다. 엠키스코어 관계자는 "작업별 CPU/GPU 등 연산자원 활용도와 실행 노드 확인, 전체 자원 요약을 제공한다. 쿠버네티스 환경에서는 워커 노드의 리소스와 버전, 파드(Pod)와 컨테이너, 디플로이먼트 정보를 확인할 수 있도록 했다"고 설명했다. GPU 성능을 극대화하기 위해 주로 쓰이는 AMD 서버용 에픽 프로세서 기반 인피니밴드 네트워크의 연결 구조와 장애 추적도 M-OWL의 주요 기능 중 하나다. 엠키스코어 관계자는 "구축 후 시간이 지나면 어떤 장비가 어떤 스위치에 연결돼 있는지 쉽게 파악하기 어렵다. GPU와 스위치, 워크로드 간 연결 관계를 시각화해 장애가 발생한 장비와 영향을 받을 수 있는 노드를 파악할 수 있도록 했다"고 말했다. 엠키스코어는 GPU 서버의 고집적·고발열 환경에 대응하기 위한 수랭식 시스템 '아쿠아엣지(AQUAEdge)'도 공급하고 있다. M-OWL은 냉수 공급·환수 온도와 냉각수 분배장치(CDU) 상태, GPU 서버 온도도 대시보드에 표시한다. 엠키스코어 관계자는 "HPC 클러스터와 데이터센터를 운영한 노하우를 살려 실무자들이 반드시 참조해야 하는 데이터를 대시보드에 집약했다"며 "GPU·서버·스토리지·네트워크·냉각 설비를 통합 관리해 인프라 운영의 복잡성을 덜어주는 것이 가장 큰 의의"라고 강조했다.

2026.10.07 09:14권봉석 기자

에스넷시스템, 델과 AI 인프라 사업 키운다…포트폴리오 강화

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

2026.10.06 16:05한정호 기자

함재균 KISTI 양자단장 "양자 고속도로 구축 나설 때"

양자컴퓨팅을 둘러싼 세계의 시계가 빨라지고 있다. 미국 트럼프 대통령은 지난 6월 22일 행정명령 EO 14413(Ushering in the Next Frontier of Quantum Innovation)을 통해 양자컴퓨팅·센싱·네트워킹의 개발과 상용화를 가속하기 위한 범정부 차원의 국가전략을 제시했다. 특히 과학적 발견을 가능하게 할 규모의 양자컴퓨터를 개발해 미국 에너지부(DOE) 시설에 구축하는 국가적 과제를 명시했다. DOE는 바로 다음 날 이를 구체화한 '퀀텀 제네시스(Quantum Genesis)' 이니셔티브를 출범시키고 2028년까지 과학적으로 유의미한 내결함성 양자컴퓨팅 역량을 확보하겠다는 목표를 제시했다. 핵심은 세 가지다. 첫째, 'Q 컴피티션(Competition)'을 통해 최소 100개 이상의 논리 큐비트를 갖추고 수억 회 규모의 내결함성 연산이 가능한 양자컴퓨터를 개발해 화학·소재·물리·응용수학 등 실제 과학문제를 통해 실증한다. 둘째, 양자컴퓨터를 국가 연구시설에 배치하고 슈퍼컴퓨터 및 AI와 연계해 연구자들이 사용할 수 있는 통합 환경(National Quantum Supercomputing User Facility)을 만든다. 셋째, 대학·국가연구소·기업이 함께 실제 과학적·산업적 가치를 만들어낼 응용과 알고리즘을 발굴하고 이를 객관적으로 검증할 성능평가 체계를 구축한다. 최근 DOE가 최대 2억1,500만 달러 규모의 퀀텀 제네시스 큐 컴피티션(Quantum Genesis Q Competition) 공모를 발표한 것도 이러한 전략을 실행 단계로 옮기는 조치다. 우리나라도 중요한 출발점에 서 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 양자컴퓨터를 도입하고 슈퍼컴퓨터와 연계하는 국가 양자-HPC(고성능컴퓨팅) 인프라 구축을 추진하고 있다. 그러나 양자컴퓨터를 보유하는 것만으로 경쟁력이 만들어지는 것은 아니다. 신약과 신소재, 에너지, 제조, 물류, 금융 등 각 분야의 문제를 양자컴퓨터에 적합한 형태로 바꾸고 새로운 알고리즘을 개발하며, 슈퍼컴퓨터 및 AI와 연계해 과학적·산업적 유용성을 도출하고 객관적으로 검증하는 활용 연구가 함께 축적돼야 한다. 우리나라 양자정책의 방향도 하드웨어 확보와 원천기술에서 소프트웨어와 활용까지 더욱 넓혀갈 필요가 있다. 산업별 양자 알고리즘과 양자-AI 융합 연구, 실제 활용을 지원하는 사업과 함께 성능평가·벤치마크·소프트웨어를 전문적으로 연구하는 거점도 필요하다. 세계에서는 이미 오픈큐에스이(openQSE)와 같이 서로 다른 양자컴퓨터와 HPC를 연결하기 위한 개방형 소프트웨어 아키텍처와 표준 인터페이스를 공동으로 설계하는 움직임이 본격화되고 있다. 이러한 소프트웨어 생태계와 표준은 향후 양자-HPC 활용 환경의 기반이 될 것이다. 우리도 관련 연구기관과 기업이 초기 단계부터 이와 같은 국제 협력에 적극 참여해 기술과 경험을 축적하고, 표준과 생태계 형성 과정에서 우리의 역할을 만들어 갈 필요가 있다. 양자컴퓨팅-HPC-AI-연구자-산업 연결 필요 양자컴퓨팅은 아직 승자가 정해진 기술이 아니다. 하드웨어에서는 우리가 다소 늦게 출발했지만 소프트웨어와 응용에서는 격차가 고착됐다고 보기 어렵다. 지금 필요한 것은 양자컴퓨터와 HPC, AI, 연구자와 산업을 하나로 연결하는 세계적 수준의 '양자 고속도로'를 선제적으로 구축하는 일이다. 양자컴퓨팅 기술 발전이 가속화되는 지금, 앞으로의 몇년을 어떻게 준비하느냐가 우리가 추격자 그룹에 머물지, 수요와 기술을 선도하는 국가로 나아갈지를 결정할 것이다.

2026.10.01 15:25함재균 컬럼니스트

"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

"정부 지원 GPU 70%, 가동률 50% 미만…AI 자원 관리 공백"

정부 고성능컴퓨팅 지원사업을 통해 배정된 그래픽처리장치(GPU) 상당수가 가동률 50% 미만에 머문 것으로 나타났다. 인공지능(AI) 컴퓨팅 자원 확보 경쟁이 이어지는 가운데 배정한 GPU의 실제 활용 현황과 저가동 원인을 살펴보고 국산 신경망처리장치(NPU)와의 연계 가능성도 점검해야 한다는 지적이 나온다. 1일 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김우영 의원은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)으로부터 제출받은 관련 자료를 공개하며 국정감사에서 이를 살펴보겠다고 밝혔다. 임차 GPU 70% 이상 가동률 50% 미만…활용 관리 점검 필요 자료에 따르면 2025년 고성능컴퓨팅 지원사업에서 배정된 GPU 620장 가운데 443장(71.5%)의 가동률이 50% 미만이었다. 가동률 50~80%는 141장, 80% 이상은 36장이었다. 2026년에도 비슷한 흐름이 이어졌다. 배정된 GPU 478장 가운데 350장(73.2%)이 가동률 50% 미만이었고, 84장은 50~80%, 44장은 80% 이상으로 집계됐다. 고성능컴퓨팅 지원사업은 민간 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 보유한 GPU를 정부가 임차해 산업계 등에 지원하는 사업이다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 정부 사업과 산학연에 배분하는 정부 확보 GPU와는 별도 체계로 운영된다. 정부는 AI 인프라 확충을 위해 관련 예산도 늘리고 있다. 과기정통부의 2027년도 예산안에서 GPU 확충 등을 포함한 'AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화' 예산은 올해 2조841억원에서 3조8500억원으로 증액 편성됐다. 해당 예산에는 고성능컴퓨팅 지원사업과 같은 GPU 임차 비용도 포함된다. 김 의원은 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 배정한 자원이 실제로 얼마나 활용되는지도 관리해야 한다고 지적했다. 저가동 GPU의 구체적 사유와 회수·재배정 실적, 실제 이용목적을 국정감사에서 확인하겠다는 계획이다. 과기정통부 "원인 확인 중…가동률 변동성 커 단순 판단 어려워" 과기정통부 측은 관련 세부 사항을 확인·정리하고 있어 저가동의 구체적인 원인이나 입장을 밝히기 어렵다고 설명했다. GPU 가동률은 이용자의 사용 환경과 상황에 따라 변동성이 커 단순 수치만으로 판단하기 어렵다는 취지다. 가동률 산정 기준에 대해서는 구체적인 답변을 내놓지 않았다. 과기정통부 관계자는 정부가 직접 확보한 GPU는 기본적으로 모두 이용자에게 배분해 사용 중이며, 사실상 남는 물량은 없다고 밝혔다. 연구 특성에 따라 GPU가 필요한 시점이 달라 배정된 자원이 일시적으로 가동되지 않을 수 있지만, 이는 배정되지 않은 유휴 GPU가 남아 있는 것과는 구분해야 한다고 설명했다. 국산 NPU 지원사업의 활용 단계도 함께 살펴볼 대목이다. NPU 사업은 GPU 사업과 별도로 공모·운영되며, 모델 선정·분석·변환·최적화·추론서비스의 5단계로 진행 상황을 관리한다. 2025년 배정된 NPU 201장 가운데 추론서비스 단계로 집계된 물량은 26장(약 13%)이었다. 모델 변환 단계는 89장으로 가장 많았고, 모델 최적화 단계는 37장이었다. 2026년 배정분 105장은 모델 선정 23장, 모델 분석 69장, 모델 변환 13장으로 집계됐으며, 최적화·추론서비스 단계 실적은 표시되지 않았다. 다만 단계별 수치만으로 NPU 활용이 더딘 원인이나 기술적 장애 요인을 단정하기는 어렵다. 과기정통부와 NIPA는 GPU와 NPU를 각각 공모해 사용자 수요를 지원하고 있어 GPU 수요의 NPU 전환 사례나 물량은 별도로 관리하지 않는다고 의원실에 답했다. 이에 따라 GPU의 실제 이용 목적과 NPU로 대체할 수 있는 업무가 무엇인지, 모델 변환 이후 서비스 적용까지 어떤 지원이 필요한지는 국정감사에서 확인이 필요한 부분이다. 저가동 원인으로는 연구 일정에 따른 일시적인 미사용, 과제 규모와 배정 물량의 차이, 가동률 산정 방식 등이 있을 수 있다. GPU 운용에 필요한 인력이나 기술 지원이 충분한지도 살펴볼 필요가 있지만 현재 공개된 자료만으로 이를 저가동의 원인으로 단정할 수는 없다. 부처 관리만의 문제 아냐…산학연 GPU 운용 역량도 과제 다만 저가동 문제를 부처 관리 체계만으로 설명하기는 어렵다는 시각도 있다. 배정받은 GPU를 효율적으로 돌리려면 분산 학습 설계, 작업 스케줄링, 모델 최적화 등을 맡을 전문 인력과 기술력이 필요하다. 하지만 중소기업과 스타트업, 대학 연구실 등 국내 산학연 현장에서는 이런 역량을 자체적으로 갖추기 쉽지 않다는 것이다. GPU 확보 못지않게 이를 운용할 인력이 부족하다는 지적은 꾸준히 제기돼 왔다. 엔비디아가 2030년까지 한국에 GPU 26만장을 우선 공급하겠다고 밝혔을 때도 이를 국내 AI 기술력과 산업 발전으로 잇기까지는 인재 확보와 전력 수급 등 선결과제가 적지 않다는 지적이 나왔다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)의 2023 인공지능산업 실태조사에서는 AI 관련 사업을 하는 국내 기업 2354곳 가운데 81.9%가 인력 부족에 동의했고, 사업 애로사항 중 'AI 인력 부족'이 5점 척도 4.25점으로 가장 높았다. 'AI 인프라·컴퓨팅 부족'은 3.62점으로 이보다 낮았다. 국정감사에서는 저가동 사유와 이용기관의 운영 여건, 회수·재배정 실적 등을 확인해 자원 재배분과 운용 지원 가운데 어떤 조치가 필요한지 살펴 볼 전망이다. 김우영 의원은 "AI 경쟁력을 위해서 GPU를 충분히 확보하는 것은 중요하지만, 확보한 자원이 실제 얼마나 활용되고 있는지까지도 관리해야 한다"며 "특히 추론 등 국산 NPU로 대체하거나 보완할 수 있는 영역은 GPU와 NPU를 따로 떼어 운영하기보다 성능·비용·전력효율에 따라 적재적소에 배분할 수 있는 체계를 검토할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "국정감사에서 가동률이 낮은 GPU의 구체적 사유와 회수·재배정 실적, 실제 이용목적을 추가로 확인해 AI 컴퓨팅 자원이 필요한 곳에 보다 효율적으로 배분될 방안을 살펴보겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 10:29남혁우 기자

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