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내 손안의 AI 폐기물 처리 도우미

교림소프트가 시민 체감형 인공지능(AI) 행정 플랫폼 '내 손안의 AI 폐기물 처리 도우미'로 '국가 AI 대상' 서울특별시장상 수상자로 선정됐다. 사진 한 장으로 대형 폐기물 품목과 수수료를 안내하고 배출 신고부터 수거, 민원 대응까지 폐기물 행정 전 과정을 하나로 연결한 기술력을 인정받았다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 주관하는 국가 AI 대상은 AI 기술 개발과 활용을 통해 산업 발전과 기술·서비스 혁신에 기여한 기업과 리더를 선정하는 상이다. 올해는 피지컬 AI와 자율주행, AI 에이전트 등 분야에서 기업 10곳과 혁신가 1명이 수상자로 선정됐다. 수상 기업은 기술성과 파급력에 각각 30점, 혁신성과 성장성에 각각 20점을 배정해 평가했다. 기술 경쟁력과 산업 파급효과, 성장 가능성 등을 종합적으로 살폈다. 교림소프트가 수상한 내 손안의 AI 폐기물 처리 도우미는 시민이 촬영한 대형폐기물 사진을 AI가 분석해 품목과 규격, 수수료를 자동으로 추천하는 서비스다. 여기에 배출 신고와 결제, 수거, 관리, 민원 안내까지 연결해 폐기물 배출의 전 과정을 한 번에 처리할 수 있도록 했다. 그동안 시민들은 지자체마다 다른 대형폐기물 품목명과 수수료를 직접 검색해 확인해야 했다. 이 과정에서 품목을 잘못 선택하거나 수수료를 잘못 산정하는 오류가 잦았고, 수거 거부와 재신고, 반복 민원으로 이어지는 경우도 많았다. 교림소프트는 AI 이미지 인식 기술과 지자체 조례 분석을 통해 이 같은 문제를 개선했다고 설명했다. 기술 기반은 데이터 표준화에 있다. 교림소프트는 전국 226개 지자체의 폐기물 품목과 조례 기준을 분석해 대형폐기물 118종을 표준화하고, 생활폐기물과 사업장폐기물까지 확장할 수 있는 표준 분류체계를 구축했다. 회사는 올해 5월 기준 원시 데이터 39만3000건과 학습 데이터 36만3000건을 확보했으며, 세부 분류 127종을 구축하고 품질 관리 규칙과 재라벨링 과정을 거쳐 라벨 오류율을 4% 이하로 관리 중이다. 실시간 객체인식 AI 모델 욜로(YOLO)를 적용해 객체 인식 정확도 86.79%(mAP50), 반응 속도 370ms(밀리초)를 달성했다. 대규모언어모델(LLM) 기반 배출 가이드는 응답 정확도 89%, 응답 속도 3.55초 수준이다. 광학문자인식(OCR)과 시각언어모델(VLM)을 연계해 품목뿐 아니라 재질과 크기, 오염·파손 상태까지 인식 범위를 넓히고 있다. 플랫폼은 배출자 앱과 수거자 앱, 재활용센터 앱, 지자체·수거업체 관리자 시스템을 하나로 연결한 구조다. 지자체 조례와 검색증강생성(RAG) 기반 안내, 수거자 현장 검증, 관리자 통계 기능을 갖췄으며, 온프레미스와 클라우드를 결합한 하이브리드 구조로 보안성과 확장성을 확보했다. 교림소프트는 AI 폐기물 처리 도우미를 사용할 경우 이용자가 폐기물 품목 확인에 걸리는 시간이 6분 30초에서 2초롤 줄어들 것으로 기대한다. 또한 회사는 앱에 음성 안내(TTS) 기능을 더해 고령층과 디지털 취약계층, 1인 가구 등의 서비스 접근성도 높였다. 교림소프트는 2022년부터 산업통상자원부·한국산업기술진흥원 지원 과제를 통해 AI 기반 대형폐기물 처리 통합 플랫폼 개발을 추진해 왔다. AI 폐기물 처리 도우미는 굿소프트웨어(GS)인증 1등급을 획득하고 조달청 혁신제품으로 지정됐다. 지난해부터는 '내 손안의 AI 폐기물 처리 도우미 개발 및 실증' 과제를 수행하며 서비스 영역을 대형폐기물에서 생활폐기물과 사업장폐기물로 넓히고 있다. 회사는 서울 은평구 실증을 시작으로 서울시 전체와 전국 기초지자체로 서비스를 단계적으로 확산할 계획이다. 구독형(SaaS) 행정 서비스로 제공해 지자체의 초기 도입 부담을 낮춘다는 구상이다. 2017년 설립된 교림소프트는 지난해 매출 108억원, 영업이익 7억원을 기록했다. 이번 수상은 AI 기술을 생활밀착형 공공 행정 분야에 적용해 시민 편의와 행정 효율을 동시에 높였다는 점을 인정받았다는 데 의미가 있다. 서울특별시장상에는 교림소프트와 함께 마드라스체크와 라이너가 선정됐다. 마드라스체크는 기업 협업 플랫폼 '플로우(flow)' 기반의 AI 업무 자동화 서비스로, 라이너는 AI 리서치 에이전트 플랫폼 '라이너(Liner)'로 수상한다. 국가 AI 대상 시상식은 다음달 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열리는 'AI 페스타26'에서 진행된다.

2026.10.02 14:58진운용 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

롯데이노베이트, AI 회의록 정확도 높인다…자연어처리 연구 성과 인정

롯데이노베이트가 기업 회의에서 음성인식 오류로 잘못 기록된 전문용어를 인공지능(AI)으로 복원하는 기술 연구 성과를 인정받았다. 롯데이노베이트는 자연어처리 분야 국제학술대회 'EMNLP 2026' 인더스트리 트랙에 관련 연구 논문이 채택됐다고 29일 밝혔다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 세계적인 국제학술대회로 꼽힌다. 인더스트리 트랙에선 실제 산업 현장에서 활용되는 자연어처리·음성 기술의 설계와 개발, 배포 및 분석 과정에서 발생하는 과제와 해결 방안을 다룬다. 이번에 채택된 논문은 회의 요약 과정에서 사용자 맞춤형 용어집을 활용해 음성인식 오류로 훼손된 전문용어를 복원하는 조건과 요약 품질을 분석한 연구다. 회의 또는 사용자별 맥락에 맞춘 용어집을 활용해 잘못 인식된 도메인 전문용어를 복원하는 방법을 다뤘다. 기업 회의에선 산업·직무별 전문용어뿐 아니라 프로젝트명과 제품명, 조직명, 시스템명 등 업무와 밀접한 고유명사가 빈번하게 나타난다. 이들 용어가 음성인식(STT) 과정에서 잘못 기록되면 회의록이나 요약문에서 의사결정에 필요한 핵심 정보가 왜곡되거나 누락될 수 있다. 롯데이노베이트 연구진은 기존 STT 모델을 별도로 다시 학습시키는 대신 회의와 업무 맥락에 맞는 용어집을 요약 프롬프트에 제공하는 방식을 연구했다. 실험 결과 회의별 전문용어를 기반으로 구성한 용어집이 여러 분야의 용어를 폭넓게 담은 도메인·통합 용어집보다 전문용어를 복원하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 특히 관련성이 낮은 용어를 용어집에 많이 포함할수록 복원 성능이 떨어졌다. 이에 따라 단순히 많은 전문용어를 제공하기보다 해당 회의와 직접 관련된 용어를 중심으로 용어집을 정교하게 구성하는 것이 중요하다는 점을 확인했다. 롯데이노베이트는 이번 연구 결과를 자사 AI 플랫폼 '아이멤버 워크'의 'AI 회의록'을 비롯한 기업용 AI 회의 요약 서비스에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 회사 측에 따르면 회의 범위에 맞춰 구성한 용어집을 활용하면 음성인식 과정에서 잘못 기록된 전문용어를 요약 결과의 키워드 항목에서 정확한 표기로 복원할 수 있다. 이를 통해 AI 회의록의 전문용어 정확도를 높이고 서비스 차별화에도 활용한다는 구상이다. 이번 연구에는 김기환 담당자를 비롯해 임형준, 정윤서, 박희용, 정창현, 마승희, 박주혜, 김정환 등 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자들이 참여했다. 논문 제1저자인 김기환 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자는 "기업 회의에선 전문용어와 고유명사가 의사결정 및 업무 실행의 핵심 정보로 작용하는 만큼, 이를 정확히 기록하는 것이 중요하다"며 "이번 연구는 회의별 맥락을 반영한 용어 정보가 음성인식 오류로 인한 전문용어 훼손을 보완하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 살펴본 것"이라고 말했다.

2026.09.29 13:32한정호 기자

버리던 하수열도 난방에 활용…하수처리장 에너지 자립 기대

그동안 제대로 활용하지 못한 하수처리시설의 하수열과 바이오가스를 지역난방에 활용하는 방안이 추진된다. 기후에너지환경부는 세종특별자치시·한국지역난방공사(사장 하동근)와 28일 오후 '바이오가스·하수열 활용을 통한 하수처리시설 에너지 자립 기반 조성을 위한 업무협약'을 체결했다고 밝혔다. 하수처리시설은 하수의 적정 처리를 위해 24시간 가동되는 에너지 다소비 시설이다. 이번 업무협약은 세종시 하수처리시설인 세종수질복원센터에이(A)에서 그간 충분히 활용되지 못한 하수열·바이오가스 등 미활용 에너지의 활용을 활성화하기 위해 마련됐다. 세종수질복원센터에이의 지난해 하루 평균 방류수량 약 5만 9000톤을 전량 활용하면 연간 약 10만 5000Gcal의 열을 회수할 수 있다. 이는 약 1만 7000 세대의 연간 열 공급량에 해당한다. 이번 사업은 바이오가스로 전력을 생산하고 발전폐열과 하수열을 연계해 시간당 1Gcal의 열을 지역난방에 공급할 예정이다. 세종시와 한난은 이를 통해 각각 연간 약 4억 5000만원과 약 2억원의 직·간접 편익이 기대된다. 세종시는 실증부지·바이오가스·하수처리수 제공과 인허가 등 사업 추진에 필요한 행정지원에 협력하고. 한난은 하수열과 바이오가스 발전페열을 지역난방과 연계하는 설비 구축·기술지원에 협력한다. 두 기관은 앞으로 실무협약 체결 등을 통해 구체적인 사업 추진 사항을 협의할 예정이다. 협약에 따라 기후부는 하수열 활용 확대를 위한 정책·제도적 지원에 협력한다. 앞서 기후부는 지난 7월 '하수도정비기본계획 수립지침'을 개정해 공공하수도관리청이 기본계획을 수립할 때 하루 처리용량 5000㎥ 이상인 하수처리시설의 하수열 활용가능성을 의무적으로 검토하도록 했다. 또 하수열을 재생에너지인 수열에너지 범위에 포함하기 위한 '재생에너지 개발·이용·보급 촉진법 시행령' 개정도 추진하고 있다. 금한승 기후부 제1차관은 “하수열은 도심 가까이에서 얻을 수 있고 연중 수온도 비교적 일정해 탄소중립 이행에 중요한 열원”이라며 “하수처리시설의 에너지 자립 기반 조성에 하수열이 주요한 역할을 할 수 있도록 정책·제도적 지원을 이어가겠다”고 밝혔다.

2026.09.29 08:10주문정 기자

콴델라 "한국, 아시아 양자컴퓨팅 허브로"… K-반도체 손잡고 생태계 구축

프랑스 광양자컴퓨팅 기업 콴델라가 한국을 양자컴퓨팅 분야의 아시아 지역 협력 거점으로 발전시키겠다는 전략을 밝혔다. 국내 반도체·광자·첨단 제조 역량을 자사의 광자 기반 양자컴퓨팅 기술과 결합해 하드웨어 제조부터 시스템 통합과 산업 적용까지 이어지는 협력 생태계를 구축한다는 계획이다. 니콜로 소마스키 콴델라 최고경영자(CEO)는 28일 서울 종로구 센트로폴리스에서 기자간담회를 열고 향후 2년간 국내 전략 파트너를 발굴해 공동개발을 추진한다고 밝혔다. 협력 분야는 ▲광양자 하드웨어 제조 ▲극저온 제어 및 시스템 통합 ▲AI, 그래픽처리장치(GPU), 고성능컴퓨팅(HPC) 기반 양자 시스템 운영 등 3개 부문이다. 양자칩 제조 분야에서는 집적광자회로(PIC), 전자집적회로(EIC), 단일광자원, 초전도 나노와이어 검출기의 이종 집적 기술을 중심으로 협력한다. 국내 반도체 산업의 첨단 패키징, 웨이퍼 수준 테스트, 정밀 광정렬 역량을 활용해 양산에 적합한 광자 모듈을 개발하고 공동 제조 로드맵을 마련할 예정이다. 콴델라는 국내 기업과 연구기관이 참여하는 양자 제조 컨소시엄 구성도 추진한다. 콴델라는 기술·시스템 로드맵과 유럽 내 양자처리장치(QPU) 운영 경험을 공유하고 국내 파트너는 반도체·광자·첨단 제조·시스템 통합 역량을 맡는 구조다. 기존 지식재산권(IP)은 각 기관이 보유하고, 공동개발 과정에서 새롭게 창출되는 IP는 역할과 기여도에 따라 공유한다는 원칙을 제시했다. 오류정정 양자컴퓨팅(FTQC) 구현을 위한 중장기 로드맵도 공개했다. 콴델라는 물리 큐비트 수를 단순히 늘리는 것보다 연산 오류를 감지하고 보정하는 논리 큐비트 구현에 초점을 맞추고 있다. 광자 기반 QPU에 반도체 스핀 기술과 오류정정 기능을 결합한 뒤, 광 네트워킹을 활용해 시스템을 모듈형으로 확장한다는 구상이다. 이를 위해 현재 6개 물리 큐비트 기반의 아셀라(Ascella)에서 12큐비트 벨레노스(Belenos), 24큐비트 카노푸스(Canopus)로 시스템을 확대하고 있다. 장기적으로는 100개 이상의 물리 큐비트와 논리 큐비트 기반의 디아뎀·안드로메다(Diadem/Andromeda) 단계로 발전시킬 계획이다. AI, GPU, HPC 연계도 주요 협력 과제다. 콴델라는 오류정정 디코딩, GPU 가속, HPC·클라우드 통합 기술을 국내 파트너와 공동 개발하고 QPU-HPC 통합 개념검증(PoC)을 추진할 예정이다. 2025년 프랑스 TGCC에 광자 QPU 루시(Lucy)를 배치하고 졸리오퀴리 슈퍼컴퓨터와 연계한 경험도 국내 협력에 활용한다. 콴델라는 광양자컴퓨팅 하드웨어와 클라우드 서비스, 프로그래밍 프레임워크를 함께 개발하는 풀스택 기업이다. 탈레스, BMW, 에어버스 등과 양자 알고리즘 및 생성형 AI 관련 프로젝트도 진행하고 있다. 니콜로 소마스키 콴델라 CEO는 "광양자컴퓨터의 성능 확장은 결국 반도체 수준의 정밀 제조와 검사 역량에 달려 있다"며 "앞으로 2년간 국내 파트너를 발굴해 광자 모듈의 양산 적합성을 검토하고, 한국 기업 및 연구기관과 실질적인 협력 사례를 만들어 장기적으로 한국을 아시아 지역 협력의 주요 거점으로 발전시키겠다"고 말했다.

2026.09.28 14:10남혁우 기자

[인터뷰] AI 시대 망설이는 기업들, 정부가 'AI 리더' 돼야

"많은 기업이 인공지능(AI) 도입을 검토하지만 본격적인 전환에는 망설이고 있습니다. 기술 변화가 빠르고 성공 사례도 충분하지 않기 때문입니다. 초고속인터넷망 구축과 전자정부 추진 당시처럼 정부가 먼저 AI 혁신 사례를 만들고 롤모델을 제시해야 합니다" 김동환 포티투마루 대표는 서울 서초구 반포동 사옥에서 진행한 인터뷰에서 AI 시대 정부의 역할이 인프라와 예산을 지원하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조했다. 정부는 첫 번째 수요자이자 성공 사례의 창출자로서 정부와 공공기관이 행정·복지·안전·민원 현장에 AI를 먼저 적용해 성과를 증명하고, 민간이 참고할 수 있는 성공 모델을 제시하하며 민간의 AI 전환을 이끄는 리더가 돼야 한다는 것이다. "인프라 쏠림 벗어나야"...실제 현장 바꾸는 'AX 투자' 필요 김 대표는 최근 AI 정책이 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 반도체, 프런티어 모델 등 인프라와 기반기술 투자에 집중되는 흐름을 짚었다. 인프라와 모델, 인재 양성은 필수지만 실제 산업과 공공 현장에 AI를 접목하는 AI 전환, 즉 AX 투자까지 함께 이뤄져야 생태계가 선순환할 수 있다는 주장이다. 그는 특히 공공 AX 사업의 예산 연속성이 흔들리는 현실을 우려했다. 일부 기관에서는 내년도 신규 AX 예산이 줄거나 반영되지 않았고, 올해 시작한 사업의 운영·고도화 예산도 충분히 확보하지 못하는 사례가 있다는 것이다. 시범사업을 마친 뒤 현장 적용과 확산으로 나아가야 할 때 예산이 끊기면, 성공 사례를 축적할 기반 자체가 약해질 수 있다고 봤다. 김 대표는 "인프라와 모델 투자를 하지 말자는 이야기가 아니다"라며 "AI가 실제 업무와 서비스에 적용돼 생산성을 높이고 국민과 기업이 체감할 성과를 내도록 AX에도 지속적으로 투자해야 한다"고 말했다. 인프라 투자와 AX를 대립 구도로 볼 필요도 없다고 했다. 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하는 데는 막대한 GPU가 필요하지만, 현장 업무에 AI를 적용하는 서비스에는 상대적으로 추론과 운영에 필요한 자원만으로 가능한 영역도 적지 않다는 설명이다. 공공과 산업 현장의 AI 서비스 수요가 커지면 국산 NPU 등 국내 AI 반도체의 활용 기반도 넓어질 수 있다고 봤다. GPU 지원 방식의 개선 필요성도 제기했다. 대용량 데이터를 이전하고 보안·개발 환경을 구성하는 데 수주에서 한 달 이상이 걸릴 수 있는데, 3개월 단위의 단기 지원만으로는 정작 서비스 개발과 고도화에 투입할 시간이 부족할 수 있다는 것이다. 그는 개발과 운영을 지속할 수 있는 중장기 지원 트랙이 필요하다고 제언했다. AI 도입 주저하는 기업들…정부가 롤모델 돼야 민간 기업이 AI 전환을 주저하는 배경에는 기술 변화와 투자 부담 외에도 높아진 기대치가 있다고 김 대표는 진단했다. 챗GPT 등장 후 경영진부터 실무자까지 AI를 이해하게 되면서, 기업 내부에서는 단순한 업무 개선 수준의 결과만으로는 성과를 인정받기 어려워졌다는 설명이다. 김 대표는 "예전에는 조금만 개선해도 혁신이라는 평가를 받을 수 있었지만, 지금은 조직 위아래 모두 AI를 알고 있어 기대치가 높아졌다"며 "큰 비용을 들여 도입했는데 기대에 못 미치는 결과가 나오면 책임을 져야 하기 때문에 기업은 더 신중해질 수밖에 없다"고 말했다. 국내 기업이 도입 성과를 외부에 적극 공개하지 않는 문화도 성공 사례 확산을 늦추는 요인으로 꼽았다. AI 활용 성과를 경쟁력으로 여기는 만큼, 실제 현장에서 진행되는 프로젝트에 비해 시장에서 확인할 수 있는 사례는 제한적이라는 것이다. 다만 경쟁사 한 곳이 먼저 성과를 내면 분위기는 급변할 수 있다고 봤다. 경쟁사가 AI로 비용을 낮추거나 생산성을 높일 경우, AI 도입을 늦춘 기업은 뒤처졌다는 평가를 받을 수 있다는 위기감이 빠르게 퍼질 수 있다는 설명이다. 김 대표는 이를 등산에 비유했다. "민간은 어느 길이 안전한지, 그 길로 정상에 갈 수 있는지 확신하지 못해 출발선에서 서 있는 상황입니다. 정부가 먼저 정상에 올라가 길을 보여주면 민간은 그 길을 따라 더 효율적으로 움직일 수 있습니다." 그는 정부가 단순히 컴퓨팅 자원과 보조금을 제공하는 지원자를 넘어, 공공 서비스의 초기 수요자가 돼야 한다고 강조했다. 행정·복지·안전·민원 분야에서 AI 활용 모델을 먼저 만들고 검증해야 민간도 투자 위험을 낮춘 채 전환에 나설 수 있다는 것이다. 문서·매뉴얼 해결하는 '작은 AI 도구'부터…실제 체감 성과 필요 포티투마루는 민간 제조·엔지니어링 분야에서 축적한 AI 역량을 방산·국방과 공공 행정으로 확장해 왔다. 한화에어로스페이스의 온프레미스 방산 AX 플랫폼 고도화, KAI의 AI 기반 방산 설계지식 활용·설계업무 자동화 기술 개발, 군수사령부의 폐쇄망 군수정보 검색·질의응답 AI 실증 등이 대표적이다. 화성특례시의 AI 기반 도시데이터 분석·예측 플랫폼과 식품의약품안전처의 식·의약품 안전정보 분석 AI 사업에도 참여하고 있다. 이처럼 공공 AX 사업을 수행하며 현장 수요를 접해온 김 대표는 공공 AI 전환이 거대한 단일 시스템을 한 번에 구축하는 방식에서 벗어나야 한다고 제안했다. 반복 문서 처리, 민원 응대, 영수증·경비 처리, 매뉴얼 검색처럼 기관과 기업이 공통으로 겪는 문제를 해결하는 작은 AI 도구부터 만들어 넓게 확산해야 한다는 것이다. 그는 "대규모 예산으로 모든 시스템을 한꺼번에 바꾸려 하기보다, 예산의 100분의 1로 작은 도구를 만들어 1만곳, 10만곳에 뿌리는 편이 효과적일 수 있다"며 "작은 성공이 축적되면 조직 전반의 AI 활용 역량도 함께 높아질 것"이라고 말했다. 군수 현장의 정비 매뉴얼 검색은 그가 든 사례다. 수많은 물자와 복잡한 영문 매뉴얼을 다뤄야 하지만, 정비병은 숙련될 즈음 전역하는 구조적 한계가 있다. 장비 모델과 고장 증상을 입력하면 AI가 관련 매뉴얼과 조치 절차를 찾아주는 시스템이 현장 대응력을 높일 수 있다는 설명이다. 김 대표는 공공기관이 현장의 문제와 업무 맥락을 제시하고, AI 기업이 이를 기술적으로 구현하는 협업 구조가 필요하다고 강조했다. 개별 기관이나 담당자가 만든 도구가 인사이동과 함께 사라지지 않도록, 정부가 우수 사례를 표준화하고 다른 기관도 재사용할 수 있게 하는 공공 AI 마켓플레이스와 운영 체계도 갖춰야 한다고 덧붙였다. 그는 "공공이 먼저 성공 사례를 만들고 이를 민간이 따라갈 수 있는 기준과 레퍼런스로 제시할 때 공공 AX가 민간 투자와 산업 생태계 확산을 이끄는 마중물이 될 수 있다"고 말했다.

2026.09.25 15:37남혁우 기자

사랑하는 사람 떠올리니 나만의 향수가…SKT의 이색 실험

“사랑하는 대상과 향을 연결짓고, 그걸 토대로 나만의 향수까지 만들 수 있다니 정말 좋네요.” SK텔레콤이 서울 성동구 T팩토리 성수에서 진행 중인 신규 전시 이모션 랩에서 만난 일본인 관광객 아유키 씨는 “단순히 좋아하는 향을 고르는 게 아니라 과학적인 방법으로 대상과 가장 잘 어울리는 향을 찾아준다는 점이 신선했다”며 이같이 말했다. 이모션 랩에서는 사랑하는 대상을 바라볼 때 나타나는 뇌파와 여러 향료를 맡을 때의 뇌파를 비교해 가장 유사한 향료 세 가지를 찾아준다. 이를 배합해 세상에 하나뿐인 향수를 만드는 방식이다. 단순한 향수 만들기 체험은 아니다. SK텔레콤은 데이터센터의 핵심 개념인 처리·연결·저장을 일상적인 경험으로 옮겨 전시를 구성했다. 데이터센터 시리즈 첫 전시에서 사진 데이터를 저장하는 경험을 다뤘다면 이번에는 눈에 보이지 않는 감정을 데이터처럼 처리하고 다른 대상과 연결한 뒤 향과 색으로 남기는 데 초점을 맞췄다. 전시를 기획한 SK텔레콤 공간브랜딩팀 관계자는 “세상의 모든 것을 데이터로 보고, 데이터로 노는 센터를 만들고자 시리즈를 기획했다”며 “이번엔 감정이라는 무형의 데이터를 어떻게 연결과 저장의 관점에서 시각화할 수 있을지 고민했다”고 설명했다. 뇌파로 향기 찾고 감정은 색으로 남긴다...오감 자극 체험 콘텐츠 대표 프로그램인 '센트 오브 이모션'은 사랑하는 대상과 향 사이의 연결고리를 뇌파로 찾아 향수로 만드는 체험이다. 관람객은 스마트폰으로 체크인한 뒤 자신에게 소중한 대상의 사진을 올리고 향수 라벨과 상대에게 전할 편지를 작성한다. 이후 향기 추출존에서 VR 기기를 착용하고 11가지 향료를 차례로 맡는다. 이 과정에서 각각의 향료를 맡을 때 나타나는 뇌파와 앞서 등록한 사진을 바라볼 때의 뇌파를 측정한다. 두 데이터를 비교해 패턴이 가장 유사한 향료 세 가지를 골라 관람객만의 향수로 배합한다. 완성된 향수는 미리 작성한 편지와 함께 하나의 패키지로 받을 수 있다. T팩토리 인스타그램을 팔로우하고 T팩토리를 태그해 스토리나 피드에 게시하면 선착순 1000명에게 심장 모양 향기 펜던트도 제공한다. 1층에서 감정을 향으로 표현했다면 지하 1층에서는 색으로 기록한다. 컬러 오브 이모션을 통해 자신의 감정을 색으로 표현해 액체 형태로 병에 담아 가져갈 수 있다. 자신과 비슷한 감정을 찾아보는 이모션 바이알 미디어와 다른 관람객이 색에 담은 사연을 살펴볼 수 있는 이모션 백신 라이브러리도 마련됐다. 향과 색이라는 서로 다른 소재를 이용해 보이지 않는 감정을 시각화하고 기록하는 구성이다. 2층에는 휴식 공간인 T팩토리 라운지가 자리 잡았다. SK텔레콤 가입자 1명과 동반 1명이 무료로 이용할 수 있으며 통신사와 관계없이 동반 입장이 가능하다. 음료와 함께 네컷 사진을 촬영할 수 있는 AI 포토존, 직접 폰 스트랩을 만드는 공간도 운영한다. 데이터센터 원리를 일상 체험으로 향과 색을 활용한 체험에는 SK텔레콤이 집중하고 있는 사업인 데이터센터의 작동 원리가 녹아 있다. 관람객이 자신의 감정을 측정하고 다른 데이터와 비교해 향으로 연결하거나 색으로 남기는 과정이 데이터의 처리·연결·저장 과정과 맞닿아 있다는 설명이다. SK텔레콤 관계자는 “데이터센터는 여러 데이터와 클라우드를 연결하고 스토리지나 클라우드 자체로서 무언가를 저장하기도 한다”며 “관람객은 사랑하는 대상과 연결하기 위해 향이라는 소재를 활용하고 자신의 감정을 색이나 향으로 저장한다는 점에서 데이터센터의 특징과 전시 방향성이 맞물려 있다”고 말했다. 이같은 전시는 SK텔레콤이 T팩토리 성수를 젊은 세대와 만나는 오프라인 브랜드 접점으로 활용하려는 전략과도 연결된다. SK텔레콤 관계자는 “온라인이 발달하면서 통신사가 젊은 세대를 오프라인에서 만날 수 있는 접점과 브랜딩 기회가 줄어들고 있다”며 “2030 세대 유동인구가 많은 성수에서 T팩토리를 구축하고 긍정적인 브랜딩을 지속하는 것 자체로 의미가 크다”고 밝혔다. 이모션 랩은 11월 15일까지 운영된다. 운영 시간은 오전 11시부터 오후 8시까지이며 추석 당일인 오는 25일은 문을 닫는다. 1층 센트 오브 이모션은 통신사와 관계없이 무료로 이용할 수 있다. 지하 1층 컬러 오브 이모션 이용료는 1인당 2만원이며 SK텔레콤 가입자는 20% 할인받을 수 있다.

2026.09.23 16:07홍지후 기자

KTR, 국정원 공인 영상정보처리기기 보안기능시험 기관 지정

KTR이 정부·공공기관에 납품하는 영상정보처리기기의 보안기능시험 기관으로 지정받았다. KTR(한국화학융합시험연구원·원장 이승렬)은 국가정보원으로부터 IP 카메라와 영상정보 저장제품 등 영상정보처리기기 보안기능 시험기관으로 지정받았다고 14일 밝혔다. KTR은 시험기관 지정으로 CCTV 등 관련 제품 제조사에 보안기능시험제도에 따른 보안적합성 검증 서비스를 제공하고 보안기능 시험 확인서를 발급한다. 확인서는 발급일로부터 5년간 유효하다. KTR 관계자는 “KTR이 영상정보처리 보안기능 시험기관으로 지정됨에 따라 제조사는 공인시험기관 부족에 따른 시험 지연 등의 불편을 크게 줄일 수 있을 것”으로 기대했다. KTR은 앞서 2024년 국정원으로부터 침입방지시스템(IPS) 등 정보보호시스템 공인시험기관 지정을 받아 방화벽 등 네트워크에 대한 평가서비스를 제공하고 있다. KTR은 또 과학기술정보통신부의 우수소프트웨어(GS) 지정 시험기관 및 정보보호제품인증(CC인증) 평가기관이다. 국내 시험기관 최초로 국제표준 기반 AI 소프트웨어 품질평가서비스를 도입하는 등 AI 및 소프트웨어 원스톱 시험평가 솔루션을 제공하고 있다. 이승렬 KTR 원장은 “우수한 IT 보안 제품이 공공시장에 효율적으로 진입할 수 있도록 돕고, 소프트웨어와 시스템 보안 안전성을 더욱 높일 수 있도록 관련 서비스를 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.09.14 21:47주문정 기자

젠슨 황 "GPT-6 아스트라, AGI 시대 열었다…GPU 10만개 투입"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 오픈AI 새 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라'를 일반인공지능(AGI)으로 규정했다. 황 CEO는 오픈AI가 GPT-6 아스트라를 학습하는 데 엔비디아 그레이스 블랙웰(GB) NVL72 10만개 이상을 사용했다며 소셜미디어 '엑스(X)'를 통해 밝혔다. 황 CEO는 앞으로 해당 그래픽처리장치(GPU) 40만개가 추가로 가동될 것이라고 7일 밝혔다. GPT-6 아스트라는 오픈AI가 지난 3일 공개한 최첨단 AI 모델이다. 황 CEO는 챗GPT에서 추론 모델 o1을 거쳐 아스트라가 나오기까지 4년 걸렸다며 AGI가 마침내 등장했다고 평했다. AGI는 특정 분야에 한정되지 않고 인간처럼 다양한 문제를 학습하고 추론해 해결할 수 있는 AI를 뜻한다. 다만 AGI 정의와 판정 기준을 두고 업계와 학계 의견은 아직 엇갈린다. 현재 AI가 현실 세계를 제대로 이해하지 못하거나 사실과 다른 답변을 내놓는다는 점도 한계로 꼽힌다. 황 CEO 발언을 객관적으로 확인된 기술적 성과보다 개인적인 평가로 봐야 한다는 지적이 나오는 이유다. 황 CEO는 이전에도 AGI가 이미 등장했다고 주장했다. 그는 지난 3월 AGI가 언제 가능할지를 묻는 질문에 "지금이라고 생각한다"며 "이미 AGI를 달성했다"고 답했다. 그는 지난달 엔비디아 실적 발표에서도 "많은 과제 기준으로 보면 AGI에 도달한 상태"라고 평했다. 업계에서는 황 CEO가 이번 발언을 통해 첨단 AI 개발에 필요한 엔비디아 GPU 입지를 부각한 것으로 보고 있다. 아스트라 성과와 엔비디아 하드웨어를 연결해 차세대 AI 모델 개발에서 자사 제품이 핵심 역할을 했다는 점을 내세운 것이다. AI 인프라 수요는 엔비디아 실적도 끌어올리고 있다. 엔비디아는 최근 분기 전체 매출 962억 달러(약 129조원) 가운데 약 92%인 890억 달러를 데이터센터 사업에서 거뒀다. 황 CEO는 "GPT-6 아스트라는 엔비디아 그레이스 블랙웰 NVL72 10만개 이상으로 훈련됐다"며 "오픈AI 팀에 축하를 보낸다"고 밝혔다.

2026.09.07 17:39김미정 기자

[최홍석 칼럼] AI 에이전트가 달리려면 어떤 도로가 필요한가

"AI 추론은 '빠른 망'이 아니라 '예측 가능한 망'을 원한다. 지연이 작은 것보다 지연이 일정한 것이 AI 에이전트 서비스의 품질을 결정한다." 이 시리즈는 지금까지 망을 어떻게 만드는가, 즉 인프라의 언어로 이야기해 왔습니다. 4월 OpenROADM, 5월 SRv6·RON, 6월 소버린 AI, 7월 자율화 거점, 8월 6G 설계 철학, 이 모든 논의가 궁극적으로 수렴하는 질문이 바로 이것입니다. 그 망 위에서 무엇이 달리는가. 2026년, AI 에이전트 서비스가 본격화되면서 네트워크에 완전히 새로운 요구사항이 생겼습니다. 챗봇이 아닙니다. 스스로 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 판단해 다음 행동을 결정하는 에이전틱 AI가 실시간으로 서비스되기 시작했습니다. 이 에이전트들이 달리려면 지금까지와는 다른 종류의 도로가 필요합니다. 그 도로를 누가 깔 것인가, 통신사의 가장 현실적인 기회이자 도전이 여기 있습니다. AI 추론 트래픽은 기존 데이터와 무엇이 다른가 AI 에이전트 서비스가 네트워크에 요구하는 것은 단순한 대역폭 확대가 아닙니다. 트래픽의 성격 자체가 다릅니다. 세 가지 핵심 차이가 있습니다. 첫째, 예측 가능한 지연과 지터입니다. 음성 AI 에이전트처럼 대화형 서비스는 응답이 약 500ms를 넘으면 지연감을 줄 수 있어, 클라이언트 기준 time-to-first-token(TTFT)을 중요한 SLO로 둡니다. 원격 제어·협력 제어와 같은 안전 중요 서비스는 지연과 지터가 안전성에 영향을 줄 수 있으므로, 안전 기능을 원격망 품질에만 의존하지 않고 로컬 폐루프·이중화와 함께 설계해야 합니다. 일반 인터넷 트래픽은 평균 지연만으로도 충분한 경우가 많지만, 실시간 AI 서비스는 워크로드별로 P99 등 꼬리 지연 목표를 관리해야 합니다. 둘째, 버스트성(Burstiness)입니다. AI 에이전트 서비스는 동시 요청이 순간적으로 폭증하는 특성을 가집니다. 중앙 집중식 추론 클러스터는 이 버스트 구간에서 처리 용량이 포화되고, 지연이 급격히 증가합니다. 컴캐스트와 엔비디아의 GTC 2026 벤치마크는 이를 명확히 보여줍니다. 버스트 트래픽 조건(P99)에서 단일 중앙 집중식 클러스터는 오히려 처리량이 감소한 반면, 4개 엣지 사이트에 분산된 AI 그리드는 42,362 토큰/초 처리량을 유지했습니다. 셋째, 멀티-티어 분산 처리입니다. 일부 에이전틱 AI 서비스는 단일 모델만으로 처리되지 않으며, 디바이스·엣지·코어의 서로 다른 모델과 도구가 협력할 수 있습니다. 디바이스에서 경량 추론, 엣지에서 도메인 특화 모델, 코어에서 대형 모델을 선택적으로 활용하는 구조입니다. 다만 일반적인 에이전트 서비스가 계층 간 마이크로초 단위 동기화를 요구하는 것은 아니며, 엄격한 시간 동기는 TSN 기반 산업 제어 등 특정 워크로드의 요구사항입니다. NPU 서버와 AI Grid — 추론 인프라의 새 지형 NPU 서버란 무엇인가 GPU가 병렬 연산에 폭넓게 활용되는 반면, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산에 특화된 가속기입니다. 일부 추론 워크로드에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이나 비용 측면에서 이점을 낼 수 있지만, 실제 성능은 모델 구조·정밀도·메모리 구성·배치 크기·소프트웨어 생태계에 따라 달라집니다. CPU가 시스템 운용·데이터 처리를 맡고 NPU 또는 GPU가 AI 연산을 가속하는 이종 컴퓨팅 구조가 일반적입니다. AI Grid — 분산 추론 인프라 엔비디아는 GTC 2026에서 AI 그리드 레퍼런스 아키텍처를 발표했습니다. 핵심은 지역 PoP, 중앙국, 메트로 허브와 엣지 거점에 가속 컴퓨팅을 배치해 지리적으로 분산된 AI 추론 플랫폼을 구성하는 것입니다. 약 10만 개라는 수치는 개별 텔코의 자산이 아니라 전 세계 통신사와 분산 클라우드 사업자가 운영하는 분산 네트워크 데이터센터의 합산 추정치입니다. 기지국은 모든 곳에 추론 서버를 두기보다, 전력·냉각·경제성을 검토해 선택적으로 활용할 수 있는 미래 배치점으로 보는 편이 정확합니다. 한 가지 구현 방식은 코어 AI 팩토리, 지역 엣지 노드, 그리고 선택적 AI-RAN 거점으로 역할을 나누는 것입니다. 코어에서는 대형 모델 학습·파인튜닝과 광역 서비스가, 지역 엣지에서는 지연·데이터 주권·대역폭 요구가 높은 추론이 수행될 수 있습니다. AI-RAN은 RAN과 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원 공유를 검증하는 단계이며, 모든 기지국이 사용자 추론을 처리한다는 뜻은 아닙니다. 사용자와 데이터에 가까운 곳에서 처리하면 왕복 구간을 줄일 수 있지만, 종단간 지연은 무선·전송·큐잉·모델 처리 시간을 함께 고려해야 합니다. 통신사가 설계해야 할 네 가지 네트워크 요건 AI 그리드가 제 성능을 발휘하려면 그것을 연결하는 네트워크가 AI 추론 트래픽의 특성을 수용할 수 있어야 합니다. 4개의 구체적 요건이 있습니다. ① SRv6 기반 결정론적 경로 제어 일반 IP 망에서는 혼잡이나 장애에 따라 경로와 지연이 변동할 수 있습니다. SRv6의 SR Policy는 소스에서 명시 경로를 지정하는 기반이 되어, 지연 민감 트래픽의 경로 변동을 줄이는 데 활용할 수 있습니다. 다만 SRv6만으로 결정론적 레이턴시가 보장되지는 않습니다. 보장형 지연을 위해서는 용량 설계, 자원 예약, 입장 제어, 큐잉·스케줄링과 필요 시 DetNet·TSN 같은 메커니즘을 함께 적용해야 합니다. 따라서 SRv6 단일 패브릭은 AI Grid 연결의 유용한 기반이지만, 그 자체가 충분조건은 아닙니다. ② 5G 네트워크 슬라이싱...AI 추론 전용 슬라이스 AI 추론·일반 데이터·IoT 센서 데이터는 서로 다른 QoS 요건을 가질 수 있습니다. 5G 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리 인프라 위에서 용도별 논리 네트워크와 정책을 구성하는 기능이며, 실제 보장 범위는 RAN·전송·코어·애플리케이션을 포함한 종단간 설계와 SLA에 좌우됩니다. 노키아와 AWS는 MWC 2026에서 AI가 네트워크 KPI와 상황 정보를 바탕으로 슬라이싱 정책을 조정하고, SMO를 통해 RAN 정책을 적용하는 인텐트 기반 사례를 발표했습니다. 이는 기업 AI가 표준 API로 슬라이스를 직접 협상한 상용 구조라기보다, 자동화된 정책 운영을 향한 실증 사례로 보는 것이 적절합니다. ③ 엣지 UPF 분산 배치 5G 코어의 UPF(User Plane Function)를 엣지 가까이 분산 배치하면 사용자 트래픽을 중앙 코어까지 보내지 않고 인접한 서비스 거점으로 분기할 수 있습니다. 다만 UPF가 AI 추론을 직접 수행하는 것은 아닙니다. UPF는 로컬 브레이크아웃을 제공하고, 인접한 MEC 또는 AI 서버가 추론을 수행하는 구조가 일반적입니다. 지연 개선 효과는 배치 위치·무선 구간·전송망·모델 처리 시간에 따라 달라지며, sub-15ms와 같은 목표는 특정 서비스와 측정 범위를 명시해 검증해야 합니다. ④ gNMI 기반 실시간 레이턴시 가시성 AI 그리드에서는 네트워크 지연·손실·혼잡뿐 아니라 추론 지연, 처리량, 큐 깊이, 가속기 사용률 같은 애플리케이션·플랫폼 지표를 함께 관측하고, 오케스트레이터가 이를 바탕으로 요청을 적절한 노드에 배치하는 구조가 필요합니다. gNMI 스트리밍 텔레메트리는 네트워크 장비 상태를 수집하는 유용한 인터페이스이지만, 추론 성능 관측이나 동적 라우팅 전체를 대신하지는 않습니다. 애플리케이션 관측성, 용량 관리, 정책·트래픽 제어와 결합해야 합니다. 아카마이는 요청을 적절한 컴퓨팅 계층에 매칭해 비용과 레이턴시를 함께 최적화하는 접근을 제시했습니다. 글로벌 Telco의 실제 구현 사례 컴캐스트 × 엔비디아...AI 그리드 레퍼런스 검증 (2026.03) 컴캐스트는 엔비디아와 함께 깊은 분산 네트워크 아키텍처를 AI 그리드로 활용하는 협업을 발표했습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크에서 퍼스널l AI의 음성 소형 언어 모델을 RTX PRO 6000 GPU 기반의 4개 사이트 AI Grid에 분산 배치했을 때, 상관된 버스트 트래픽에서도 음성 상호작용의 종단간 지연을 500ms 목표 안에서 유지했습니다. 같은 시험 조건에서 중앙집중형 구성과 비교한 토큰당 비용 절감은 버스트 시 76.1%였습니다. 이는 특정 모델·하드웨어·트래픽 조건의 결과이며 일반적 비용 절감률로 해석해서는 안 됩니다. SKT × Arm × 리벨리온...국산 NPU 기반 AI 추론 인프라 (2026.04) SKT는 Arm·리벨리온과 3자 협약을 통해 Arm AGI CPU와 리벨리온 RebelCard NPU를 결합한 AI 추론 서버를 공동 개발하고, 자사 AI 데이터센터에서 성능·안정성을 실증하기로 했습니다. A.X K1 모델의 운영도 검토 대상이며, 현 시점에서는 상용 도입 완료가 아니라 개발·검증 단계로 표현하는 것이 정확합니다. SKT는 별도의 GPU 기반 AI 인프라 협력도 추진하고 있어, 향후 NPU와 GPU를 워크로드별로 병행 활용할 가능성이 있습니다. AT&T × 시스코 × 엔비디아...제로-트러스트 AI 추론 아키텍처 (2026.03) AT&T와 시스코는 달라스 디스커버리 디스트릭트에서 엔비디아 GPU와 시스코의 파일럿 플랫폼을 활용한 공개안전 사용사례를 시연했습니다. 이 협력은 전용 IoT 코어, 로컬 트래픽 분기, 엣지 컴퓨팅과 제로-트러스트 보안을 결합해 실시간 AI를 네트워크 가까이 제공하려는 접근입니다. 다만 이는 상용 전면 배치라기보다 시연·파일럿과 산업 적용 확대 단계로 보는 것이 정확합니다. 인도삿 × 노키아 × 엔비디아...소버린 AI 그리드 (2026.06) Indosat Ooredoo Hutchison는 2026년 3월 MWC에서 노키아·엔비디아와 함께 동남아시아 최초의 AI-RAN 기반 레이어3 5G 통화를 실증했습니다. 노키아 에어스케일 무선 장비와 RAN 소프트웨어가 엔비디아 GPU 가속 인프라 위에서 동작하며, AI와 RAN 워크로드를 동일한 컴퓨팅 자원에서 동시에 처리할 수 있음을 기능적으로 검증한 사례입니다. 이후 인도네시아 현장 시험과 망 현대화는 추진 단계이므로, AI 그리드와 AI-RAN의 전국 상용 구현 완료로 단정하지 않는 것이 적절합니다. 한국 통신사의 실행 과제...지금 무엇을 결정해야 하는가 영국 리서치 컨설팅 회사인 Analysys Mason에 따르면 통신사의 GPUaaS 수익은 2024년 1억 달러 미만에서 2030년 96억 달러로 성장할 전망이며, 전 세계 약 30개 사업자가 이미 GPUaaS를 출시했습니다. 다만 맥킨지의 잠재 시장 규모와 Analysys Mason의 Telco 수익 전망은 대상 범위와 산정 방법이 달라 이를 단순 점유율로 비교하기에는 한계가 있습니다. 핵심 메시지는 기회가 존재하되, 통신사가 하이퍼스케일러·네오클라우드와 직접 규모 경쟁하기보다 데이터 주권, 연결성, 지역 엣지, 산업별 통합 서비스처럼 차별화 가능한 영역을 선택해야 한다는 점입니다. 국내 통신사의 현실적 준비 순서는 다음과 같습니다. 결론 : 망이 추론 인프라가 되는 시대, 도로를 먼저 깔아야 한다 AI 에이전트 서비스에는 단순히 빠른 망보다 워크로드별로 예측 가능한 종단간 성능, 관측성, 보안과 비용 효율이 중요합니다. 이 시리즈가 다룬 SRv6 단일 패브릭, OpenROADM 개방 광전송, TM Forum L4 자율화 거점은 이러한 AI 추론 인프라의 기반이 될 수 있습니다. 다만 각각은 충분조건이 아니라, 컴퓨팅·오케스트레이션·보안·운영 설계와 결합돼야 합니다. 엔비디아의 AI 그리드 레퍼런스 설계, SKT의 NPU 기반 추론 서버 개발, 인도삿의 소버린 AI와 AI-RAN 추진은 통신사가 분산 추론 인프라의 유력한 제공자가 될 수 있음을 보여 줍니다. 그러나 CDN·분산 클라우드·엔터프라이즈 엣지 사업자도 경쟁과 협력의 대상입니다. 통신사의 강점은 광범위한 접속망과 지역 거점, QoS·보안·운영 역량을 결합해 특정 산업과 지역에 차별화된 서비스를 제공하는 데 있습니다. "AI 에이전트 시대에 통신사의 역할은 단순한 전송 제공을 넘어, 연결성과 분산 컴퓨팅을 결합한 서비스 운영자로 확장될 수 있습니다. 다만 이 역할은 단독 소유권이 아니라 클라우드·CDN·장비·애플리케이션 사업자와의 생태계 경쟁 및 협력 속에서 형성될 것입니다." 도로가 없으면 어떤 차도 달릴 수 없습니다. AI 에이전트 서비스의 시대에 그 도로를 먼저 깔기 시작하는 통신사가, 다음 10년의 AI 인프라 패권을 가져갑니다.

2026.09.04 11:18최홍석 컬럼니스트

엔비디아, 유휴 PC GPU로 AI 추론 분산하는 'PAIR' 공개

엔비디아가 4일 가정이나 사무실 내 PC GPU 자원을 이용해 AI 추론을 분산처리하는 '퍼스널 AI 라우터(PAIR)' 기술을 공개했다. 엔비디아는 "현재 미국 가정 중 절반 이상은 PC를 두 대 이상 이용하지만 상당한 연산 성능이 하루 중 대부분 쓰이지 않는 형태로 남아 있다"고 설명했다. 이어 "PAIR는 이처럼 사용되지 않는 PC의 컴퓨팅 자원을 로컬 AI에 활용할 수 있도록 지원하는 무료 오픈소스 소프트웨어"라고 설명했다. PAIR는 올라마와 LM스튜디오를 지원하며 에이전틱 AI 구현에 필요한 여러 개의 작은 작업을 내부 네트워크에 연결된 PC와 분산해 처리하는 방식으로 작동한다. 메인 PC에서 게임이나 콘텐츠 제작 등 다른 작업을 수행하는 동안 AI 워크로드를 상대적으로 여유가 있는 다른 시스템으로 이동하는 것도 가능하다. 다만 페어가 여러 PC의 GPU 메모리를 하나로 합쳐 하나의 대형 GPU처럼 사용하는 것은 아니다. 개별 추론 요청은 특정 시스템에서 처리되며, 여러 장치에 하나의 모델을 분할해 실행하는 방식과는 차이가 있다. 엔비디아는 "클라우드 서비스 대신 가정이나 기업 내 PC 자원을 로컬 AI 인프라로 전환해 로컬 AI와 멀티 에이전트 애플리케이션의 처리량을 높일 수 있다"고 설명했다. PAIR는 엔비디아 지포스 RTX 20 시리즈 이후 GPU와 엔비디아 RTX 프로 워크스테이션 GPU, DGX 스파크와 애플 M4 이후를 지원한다. 지원 운영체제는 윈도, 맥OS, 리눅스이며 그래픽 인터페이스와 터미널 인터페이스를 모두 지원한다.

2026.09.04 08:22권봉석 기자

메가존클라우드, 프랑스 콴델라와 맞손…광자 양자컴퓨팅 시장 공략

메가존클라우드가 프랑스 광자 양자컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 협력해 국내 양자컴퓨팅 생태계 확대에 나선다. 클라우드 기반 양자컴퓨팅 서비스와 그래픽처리장치(GPU)·양자처리장치(QPU)를 결합한 하이브리드 컴퓨팅 환경을 구축해 기업과 연구기관의 양자 기술 활용을 지원한다는 계획이다. 메가존클라우드는 서울 역삼동 사무소에서 콴델라와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 3일 밝혔다. 협약식에는 김동호 메가존클라우드 CQO와 김유석 콴델라 한국지사장을 비롯한 양사 관계자가 참석했다. 2017년 프랑스 국립과학연구센터(CNRS) 연구 성과를 바탕으로 설립된 콴델라는 광자 기반 양자프로세서와 개발 소프트웨어, 클라우드 서비스를 제공하는 광자 양자컴퓨팅 전문기업이다. 양사는 이번 협약을 통해 국내 고객이 실제 업무 환경에서 양자컴퓨팅 기술을 검증할 수 있는 기반을 마련하기로 했다. 광자 양자컴퓨팅은 빛의 입자인 광자를 활용해 정보를 처리하는 방식으로, 기존 광통신 기술과의 연계가 용이하고 초전도 방식 대비 극저온 냉각 부담이 적다는 장점이 있다. 협력의 핵심은 GPU와 광자 기반 QPU를 연계한 하이브리드 컴퓨팅 환경 구축이다. 양사는 클라우드 환경에서 관련 기술 검증(PoC)을 공동 수행하고, 국내 기업·대학·연구기관이 대규모 인프라 투자 없이 양자컴퓨팅을 시험할 수 있도록 지원할 예정이다. 이와 함께 산업별 활용 사례 발굴, 정부 연구개발(R&D) 및 실증사업 참여, 온프레미스 광자 양자컴퓨터 구축 등 시장 확대를 위한 협력도 추진한다. 공동 세미나와 기술 워크숍, 실습 교육, 개발자 프로그램, 해커톤 등을 통해 국내 양자컴퓨팅 인력 양성에도 힘을 모은다. 메가존클라우드는 국내 고객 발굴과 사업 개발, 클라우드 및 GPU 인프라 구성, AI·데이터 환경과 양자컴퓨팅 자원 간 연계, 프로젝트 운영을 담당한다. 콴델라는 광자 기반 QPU와 개발 환경, 양자 알고리즘 전문성을 제공하고 교육 및 기술 검증을 지원할 계획이다. 메가존클라우드는 앞서 지난 7월 중성원자 방식 양자컴퓨팅 기업 파스칼(Pasqal)과 협력한 데 이어 이번 콴델라와의 협약을 통해 다양한 양자 하드웨어 기술을 아우르는 협력 체계를 구축하게 됐다. 회사는 자체 양자컴퓨팅 브랜드 '웨이브(WAVE)'를 중심으로 양자 자원 접근부터 교육, 기술 검증, 산업별 활용 모델 발굴까지 지원 범위를 확대할 방침이다. 콴델라는 이번 협력의 일환으로 지난달 26일 메가존클라우드와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 공동 개최한 양자컴퓨팅 해커톤 '퀀텀 리프레이밍 챌린지 2026'에도 후원사로 참여했다. 김동호 메가존클라우드 CQO는 "AI와 데이터 분석의 연산 복잡성이 높아지면서 기존 컴퓨팅을 보완할 차세대 기술에 대한 관심이 커지고 있다"며 "고객이 GPU·클라우드·AI 환경과 연계해 양자컴퓨팅의 실질적인 활용 가능성을 검증할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김유석 콴델라 한국지사장은 "광자 기반 하드웨어부터 QPU, 양자 알고리즘 개발 환경까지 제공하는 풀스택 역량을 바탕으로 국내 기업과 연구기관이 실제 워크로드에서 광자 양자컴퓨팅을 검증할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 11:08남혁우 기자

코히어, 문서 AI '파스 5' 공개…벤치마크 점수보다 활용성에 무게

코히어가 새로운 인공지능(AI) 모델을 출시하며 벤치마크 성적보다 실제 활용성을 앞세웠다. 경쟁 모델과 성능을 겨루기보다 고객사가 저렴한 가격으로 AI를 이용하는 데 무게를 뒀다. 28일(현지시간) 벤처비트에 따르면 코히어는 전날 23억 파라미터 규모 비전언어모델(VLM) '파스 5'를 공개했다. PDF, 슬라이드, 이미지 같은 문서를 AI가 읽고 활용할 수 있는 형태의 텍스트로 바꿔주는 모델이다. 한국어를 포함한 9개 언어를 지원한다. 파스 5는 문서를 사람이 눈으로 보듯 페이지 전체를 한 번에 읽는다. 기존 모델은 글자를 하나하나 인식하는 작업과 그 내용을 이해하는 작업을 따로 나눠 처리했다. 파스 5는 이 둘을 한꺼번에 처리해 표가 어떻게 짜여 있는지, 그림이 무엇인지, 각 내용이 페이지 어디에 있는지까지 통째로 파악한다. 그만큼 AI가 문서 내용을 더 빠르고 정확하게 이해하고 처리할 수 있다. 파스 5는 벤치마크 1위 모델은 아니다. 코히어 자체 벤치마크 '파스벤치'에서 파스 5는 평균 79.2점을 받아 GPT-5.5(84.4점), 클로드 오퍼스 4.8(84.3점), 제미나이 3.5 플래시(81.8점)에 못 미쳤다. 단 미스트랄 OCR 4(74.5점), 애저 도큐먼트 인텔리전스(69.3점) 등 특화 도구나 대형 클라우드 서비스보단 앞섰다. 벤치마크 점수보다 코히어가 강조한 건 가격 대비 성능이다. 코히어에 따르면 파스 5는 낮은 가격에 상위권에 근접한 성능을 낸다. 실제 가격은 응용프로그램인터페이스(API) 기준 1000페이지당 1.5달러다. 코히어는 연 7억 5000만 건의 문서를 처리하는 대형 금융사라면 GPT-5.5 대신 파스 5로 비용을 98% 이상 줄일 수 있다고 설명했다. 처리 속도도 빠르다. 파스 5는 그래픽처리장치(GPU) 한 장당 초당 4.5페이지, 엔비디아 H100 8장을 묶은 서버 기준 초당 약 36페이지를 처리한다. 같은 조건의 유사 오픈소스 모델보다 1.4배 이상 빠른 수준이다. 닐스 라이머스 코히어 AI 검색 부문 부사장은 "문서를 읽고 변환하는 일이 어려운 건 글자를 알아보는 게 아니라 원래의 구조와 의미까지 그대로 살려야 하기 때문"이라며 "성능 좋은 프론티어 모델조차 복잡한 문서 앞에서는 무너진다"고 말했다. 시장조사업체 하이퍼프레임 리서치의 스테파니 월터 애널리스트는 "AI 모델이 모든 벤치마크에서 이길 필요는 없다"며 "대규모 문서 처리를 경제적으로 만들면 된다"고 말했다. 이어 "진짜 시험대는 벤치마크가 아니라 AI 에이전트가 그 정보를 제대로 활용할 수 있는지 여부"라고 강조했다. 코히어 행보는 최근 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 평가에서 불거진 논쟁과 연관된다. 이 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스는 27일 과학기술정보통신부에 이의를 제기했다. 모티프의 '모티프3'가 글로벌 분석기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능지표(AAII)에서 참여 모델 중 1위를 기록하고도, 종합 평가에서는 최하위로 탈락했기 때문이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 말했다.

2026.08.30 08:18김동원 기자

[AI 고속도로] "네트워크만으론 부족"…시스코, AI 데이터센터 풀스택으로 영역 확대

시스코가 슈퍼마이크로와 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 네트워크 중심에서 랙스케일 풀스택 인프라로 확대한다. 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) 시스템에 서버·네트워크·액체냉각·보안·운영을 통합해 공급하면서 AI 데이터센터 시장의 경쟁도 개별 장비에서 통합 구축 역량 중심으로 빠르게 옮겨가는 모습이다. 시스코는 25일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 슈퍼마이크로와 손잡고 '엔비디아 기반 시스코 시큐어 AI 팩토리'를 랙스케일 AI 컴퓨팅 영역으로 확대한다고 발표했다. 슈퍼마이크로의 액체·공랭식 고밀도 서버를 자사 AI 인프라 포트폴리오에 포함하고 오는 10월부터 공급할 예정이다. 이번 협력으로 시스코는 기존 강점인 네트워크와 보안에 GPU 컴퓨팅과 냉각까지 결합한 통합 AI 인프라를 제공하게 됐다. 슈퍼마이크로는 고밀도 GPU 서버와 액체냉각 시스템을 맡고, 엔비디아는 GPU와 AI 소프트웨어를 공급하는 구조다. 지원 대상에는 엔비디아 '베라 루빈 NVL72'와 'HGX 루빈 NVL8'이 포함된다. 시스코는 자사 액체냉각 AI 네트워크 시스템과 슈퍼마이크로의 액체냉각 서버를 연결해 랙에서 네트워크 패브릭까지 아우르는 냉각 구조도 제공한다. 초거대 AI 모델 학습과 대규모 추론 환경에서 GPU뿐 아니라 전력과 냉각, 네트워크 효율이 성능과 비용을 좌우하는 상황을 겨냥한 구성이다. 시스코는 이번 확장을 통해 기업 고객뿐 아니라 네오클라우드와 소버린 클라우드 시장까지 공략한다. 엔비디아 클라우드 파트너(NCP) 규격에 맞춰 프런트엔드에는 시스코 '실리콘 원' 기반 스위치, 백엔드에는 엔비디아 '스펙트럼-X' 기반 시스코 스위치를 적용하고 이를 '넥서스 원'으로 통합한다. 시스코는 자사 스위치와 네트워크 운영체제를 활용해 NCP 규격을 충족하는 구조를 차별점으로 내세웠다. 시장에선 이번 협력이 AI 데이터센터 경쟁 구도를 한 단계 더 넓히는 계기가 될 것으로 보인다. 지금까지 델과 HPE, 레노버, 슈퍼마이크로 등이 GPU 서버를 중심으로 경쟁했다면, 앞으로는 서버와 네트워크, 냉각, 보안, 운영을 얼마나 빠르게 통합해 가동하느냐가 중요해질 가능성이 커졌다. 시스코도 직접 GPU 서버를 개발하기보다 슈퍼마이크로와 협력하는 방식을 택했다. 자사가 강점을 가진 네트워크와 보안, 운영 소프트웨어를 중심으로 전체 AI 인프라를 묶고 서버 전문 업체의 기술을 결합해 시장 진입 속도를 높이려는 전략으로 풀이된다. 이번 일은 슈퍼마이크로에도 긍정적인 효과가 있을 것으로 예상된다. 시스코의 글로벌 기업 고객과 판매망을 활용할 수 있는 데다 자사 고밀도 GPU 서버와 액체냉각 시스템이 시스코의 AI 인프라 포트폴리오에 포함되면서 판매 채널을 넓힐 수 있기 때문이다. 다만 양사는 구체적인 주문 규모와 매출 목표는 공개하지 않았다. 시스코는 인프라 구축 이후 운영 효율을 높이기 위한 서비스도 강화한다. 또 새 검증 서비스 'CVIS'를 통해 실제 구축된 시스템이 설계된 레퍼런스 아키텍처와 일치하는지 확인하고 대규모 AI 연구소를 통해 관련 도구와 소프트웨어 검증 역량도 확대할 계획이다. 더불어 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 시스코 클라우드 컨트롤 기반 에이전틱옵스도 연계해 컴퓨팅과 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 광통신, 네트워크 상태를 통합 관리하도록 지원한다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "우리는 역사상 가장 큰 데이터센터 구축 사이클 중 하나의 시작점에 있다"며 "모든 조직이 AI 확장을 서두르고 있지만 데이터 통제와 토큰 비용 관리, 실질적인 투자수익률을 함께 확보해야 한다"고 말했다.

2026.08.26 10:18장유미 기자

'국산 AI 반도체' 리벨리온-딥엑스, 공공기관 수의계약·조달 채널 확보

국내 대표 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 기업인 리벨리온과 딥엑스가 과학기술정보통신부(과기정통부)의 '우수연구개발 혁신제품'으로 나란히 지정되며 공공 조달 시장 진출에 속도를 낸다. 리벨리온과 딥엑스는 18일 각사의 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 솔루션이 과기정통부 주관 '우수연구개발 혁신제품'으로 지정됐다고 밝혔다. 지정 제품은 리벨리온의 '아톰맥스(ATOM-Max) 카드' 및 '아톰맥스 서버' 2종과 딥엑스의 엣지 컴퓨팅용 AI 추론 모듈인 'DX-M1·DX-H1 시리즈'다. 우수연구개발 혁신제품 지정 제도는 국가 R&D 성과물의 공공시장 진입을 지원하기 위해 마련됐다. 이번 지정에 따라 공공기관은 경쟁 입찰 없이 양사 제품과 직접 수의계약을 체결할 수 있다. 조달 소요 기간은 기존 60일에서 10일 이하로 대폭 단축되며, 구매 담당자에게는 고의·중과실이 없는 한 손실 책임을 면제하는 구매면책이 적용된다. 지정 효력은 기본 3년간 유지되며, 연장 시 최대 6년까지 공공 조달 혜택을 받는다. 리벨리온의 아톰맥스 서버는 자체 개발한 확장 설계(RSD) 기술을 적용해 8B급 소형부터 70B급 대형 언어·시각 모델까지 유연하게 처리할 수 있다. 오픈소스 프레임워크 vLLM과 레드햇 NPU 오퍼레이터를 지원해 기존 인프라와의 호환성을 높였다. 리벨리온은 최근 공공 AI CCTV 전환 사업을 통해 경남도청과 울산광역시에 아톰맥스 서버 납품을 시작하며 공공 레퍼런스를 확보했다. 딥엑스의 DX-M1·DX-H1 시리즈는 데이터 이동을 최소화하는 자체 '데이터 재사용' 아키텍처를 기반으로 저전력·고효율 추론 연산을 구현했다. 공인시험 결과 외산 GPU 대비 전력 소모를 최대 93% 절감하면서 동등한 수준의 고해상도 AI 객체 탐지 성능을 나타냈다. 딥엑스는 국방부의 '지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 참여해 공군 기지 AI 경계감시체계에 NPU를 공급 중이며, 1세대 양산 1년 만에 글로벌 10여 개국에서 1300만 달러(약 183억원) 이상의 구매 주문을 확보했다. 김녹원 딥엑스 대표는 “이번 혁신제품 지정을 계기로 국내 공공 인프라에 국산 AI 반도체 적용을 확대하고, 실제 현장에서 경제성을 입증하는 소버린 AI 사례를 만들어 나가겠다”고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "그간 일상 속 대국민 AI 서비스 상용화와 공공 AI CCTV 납품으로 기술력과 현장 적합성을 증명한 데 이어, 이번 혁신제품 지정으로 국산 NPU의 공공 확산이 본격화될 것"이라며 “앞으로 국내 최고 성능의 '리벨서버(RebelServer)'로도 소버린 AI를 구현할 국산 인프라의 범위와 규모를 한단계 넓혀가겠다”고 말했다.

2026.08.18 15:24전화평 기자

반도체 소자 잡음 증폭…특정 신호 추출 성공

잡음(노이즈)은 신호처리에 나쁜 역할만 하는 것은 아니다. 임계치 이하의 신호 세기를 증폭시켜, 신호 감지에 도움을 주기도 한다. 뇌에서 특히, 그런 현상(확률적 반응)이 발생한다. 반면, 반도체에서 잡음은 주로 제거 대상이었다. 국내 연구진이 반도체 소자 잡음을 증폭시켜, 주요한 특성만을 추출하는 기술을 개발했다. 김경민 KAIST 신소재공학과 교수 연구팀은 반도체 잡음을 사람의 뇌처럼 정보를 처리하는 데 이용할 수 있는 새로운 뉴로모픽 뉴런 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 논문제1저자인 김도훈 신소재공학과 연구원(박사)은 "PC나 스마트폰 등은 내재적으로 신호처리에 문제가 없으나, IoT(사물인터넷0 등에서는 말단에서 신호처리가 제한적이다. 220V 전원이나 GPU 등을 쓰면 되지만, 스마트워치처럼 휴대용 기기나 뿌려지는 센서 등은 에너지를 효율적으로 써야 한다"며 "이런 상황에 대처하기 위해 '멤리스터 소자'를 활용하게 됐다"고 설명했다. 연구팀은 멤리스터가 저항 상태를 바꾸면 전류 잡음 크기와 변동 특성이 달라진다는 점에 주목했다. 낮은 저항 상태에서는 움직임과 같은 저주파 신호를, 높은 저항 상태에서는 음성과 같은 고주파 신호를 인코딩하도록 동작 범위를 전환했다. 일단 확률적 반응을 위해 잡음을 증폭, 뇌의 뉴런이 정보를 전달할 때 발생시키는 것과 유사한 불규칙한 전기 신호인 '스파이크'를 만들었다. 이를 이용해 '프로그래밍 가능한 확률 뉴런(PPN)'을 구현했다. 연구팀은 반도체 잡음을 확률적 스파이크 발생에 활용한 결과 멤리스터 저항 상태를 변화시켜 동일한 구조에서도 입력에 대한 발화 확률을 조절하는데 성공했다. 또 확률 뉴런을 시계열 신호 주파수 선택적 인코딩에 적용, 멤리스터의 저항 상태를 변경하는 것만으로 인코딩 가능한 주파수 범위를 전환할 수 있다는 사실을 확인했다. 실제 저항 상태를 달리해 0.4~10Hz의 저주파 영역과 20Hz~8kHz의 고주파 영역을 각각 인코딩하고, 이를 서로 다른 시간 규모를 갖는 인간 행동 인식 데이터(UCI HAR)와 음성 숫자 데이터(Audio MNIST)에 적용했다. 그 결과 UCI HAR에서는 94.8%, 오디오 MNIST에서는 95.0%의 분류 정확도를 달성했다. 김경민 교수는 “멤리스터에서 발생하는 잡음을 단순한 오차나 불안정성으로 보지 않고 정보처리 자원으로 활용했다는 데 의미가 있다”며 "향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호처리 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼즈(IF: 29.1)'에 게재됐다.

2026.08.16 13:12박희범 기자

래블업, 코스닥 상장예심 통과…AI 인프라 해외 공략 속도

래블업이 코스닥 상장예비심사를 통과하고 기업공개 절차 추진에 시동 걸었다. 래블업은 지난 5월 21일 한국거래소에 상장예비심사를 청구한 뒤 약 두 달 만에 승인받았다고 31일 밝혔다. 대표 주관사는 NH투자증권이다. 래블업은 그래픽처리장치(GPU)를 비롯한 고성능 컴퓨팅 자원을 통합 운영하는 AI 인프라 플랫폼 기업이다. 주력 제품 '백엔드.AI'는 인공지능(AI) 모델 개발과 학습부터 배포·운영까지 필요한 컴퓨팅 자원을 통합 환경에서 관리한다. 백엔드.AI는 물리적 GPU를 논리적으로 나눠 여러 작업이 동시에 사용할 수 있도록 지원한다. 자체 개발한 '소코반 오케스트레이터'는 작업별 우선순위와 자원 수요에 따라 GPU를 자동 배분해 한정된 자원의 활용률을 높인다. 특정 제조사 장비에 종속되지 않는 범용성도 확보했다. 엔비디아와 AMD·인텔 GPU·AI 가속기를 비롯해 국내외 신경망처리장치(NPU)를 통합 관리하며 온프레미스와 퍼블릭 클라우드·하이브리드 환경을 모두 지원한다. 래블업은 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에서 업스테이지 컨소시엄의 인프라 파트너로 참여했다. 1차수에서 500여 장 이상과 2차수에서 880여 장 이상의 엔비디아 B200·H100 GPU 클러스터 운영을 지원하며 '솔라 오픈 100B'와 '솔라 오픈 2 250B' 학습을 뒷받침했다. 현재 국내외 120개 이상 사이트에 백엔드.AI를 공급하고 있다. KT와 삼성전자·신한은행·현대모비스·LG전자·대한민국 해군·삼성서울병원 등이 플랫폼을 활용하고 있으며 미국과 영국·브라질·태국에서도 고객을 확보했다. 글로벌 기술기업과 협력도 확대하고 있다. 아시아·태평양 지역에서 처음으로 엔비디아 'DGX-레디 소프트웨어 파트너'에 선정된 바 있다. 인텔과 델테크놀로지스·배스트데이터 등과 협력 관계를 구축했다. 래블업은 상장예비심사 청구에 앞서 한국거래소가 지정한 전문평가기관 두 곳으로부터 모두 A등급을 받았다. 상장으로 확보한 자금은 연구개발 고도화와 글로벌 시장 확대·인프라 확장에 투입할 계획이다. 해외 사업은 북미와 일본·동남아시아·유럽·중동을 중심으로 확대한다. 글로벌 AI 인프라 투자 증가와 각국의 소버린 AI 정책 강화에 대응해 현지 사업 기반을 넓힌다는 방침이다. 신정규 래블업 대표는 "우리가 축적한 AI 인프라 기술력과 사업화 역량을 인정받아 올해 코스닥 일반기업 가운데 가장 짧은 기간에 상장예비심사 승인을 받게 돼 매우 기쁘다"며 "이번 승인을 계기로 남은 공모 절차도 차질 없이 준비해 성공적인 코스닥 상장을 추진하겠다"고 말했다.

2026.07.31 15:20김미정 기자

삼성전자·국과수, 목소리 지문으로 보이스피싱 탐지

삼성전자와 국립과학수사연구원이 목소리 지문을 뜻하는 성문 기반으로 모바일 보이스피싱 탐지 서비스에 나선다. 또 우정사업본부는 공인전자문서중계기술로 우체국 금융안내장에 대한 모바일 전자고지 서비스에 나선다. 과학기술정보통신부는 제2차 ICT 규제샌드박스 신속처리 전문위원회를 서면으로 열어 성문 기반 보이스피싱 탐지 등 총 4건을 실증특례로 지정했다고 30일 밝혔다. ICT 규제샌드박스 신속처리 전문위원회는 기존에 임시허가 또는 실증특례를 부여받은 과제와 내용, 방식, 형태 등이 실질적으로 동일하거나 유사한 신규 과제를 신속하게 처리하기 위해 ICT 규제샌드박스 심의위원회 내에 설치된 전문위원회다. 삼성전자와 국과수의 서비스는 이동통신 3사가 앞서 실증특례로 수행하는 것과 같은 내용이다. 우정사업본부의 금융안내장 모바일 전자고지 서비스 역시 앞서 KB국민은행과 우리은행이 특례를 받았다. 홍성완 과기정통부 정보통신정책관은 “이번 신속처리 전문위원회를 통해 보이스피싱 예방, 농어촌 빈집 활용, 전자문서 유통 등 국민 생활과 밀접한 분야에서 혁신 서비스의 실증이 확대될 것으로 기대된다”며 “앞으로도 AI 산업 발전과 민생 지원을 위한 규제를 적극 발굴하고 ICT 규제샌드박스와 연계해 혁신적인 ICT 신기술 서비스가 신속하게 시장에 진입할 수 있도록 지원할 계획이다”고 말했다.

2026.07.30 15:43박수형 기자

이동수 에이투시스 대표 "국가 AI 경쟁력, GPU 확보보다 통합 운영 역량"

국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 전략이 그래픽처리장치(GPU) 확보에 치우져선 안 된다는 주장이 나왔다. 에이전틱 AI 환경에 맞는 AI 반도체와 메모리, 데이터센터, 소프트웨어(SW)를 통합 구축해야 된다는 설명이다. 이동수 에이투시스 대표는 20일 국가AI전략위원회가 서울스퀘어에서 개최한 '에이전틱 AI 시대 국가 컴퓨팅 전략' 세미나에서 이같이 밝혔다. 이 대표는 AI전략위에서 기술혁신·인프라 분과위원으로도 활동 중이다. 이 대표는 GPU 보유량보다 다양한 연산 자원을 효율적으로 배분·운영하는 역량이 중요하다고 진단했다. 에이전틱 AI 환경에서는 검색과 분석, 코딩 등에 특화된 여러 모델과 에이전트가 하나의 업무를 나눠 처리한다는 이유에서다. 이 과정에서 서로 다른 요청이 불규칙하게 들어오면, 특정 모델에 맞춰 구축한 GPU 활용률이 떨어질 가능성이 높다. 이 대표는 에이전틱 AI 시대에 메모리 기술 중요성이 높아질 것으로 내다봤다. 여러 에이전트가 작업 결과와 대화 맥락을 주고받으려면 메모리를 효율적으로 활용해야 한다는 이유에서다. 그는 "에이전트가 이미 처리한 정보를 케이브이(KV) 캐시에 저장해 다시 쓰면 같은 내용을 반복해서 계산하는 작업을 줄일 수 있다"고 설명했다. KV 캐시는 모델이 앞서 읽은 문맥을 임시 보관하는 단기 기억장치다. 에이전트가 외부 도구를 실행한 뒤 모델을 재호출할 때 기존 문맥을 캐시에서 불러오면 GPU 연산량과 응답 지연을 줄일 수 있다. 이 대표는 서비스 특성과 모델별 수요에 맞춰 연산과 메모리 자원을 탄력적으로 배분하는 운영 체계가 필요하다고 강조했다. GPU 성능뿐 아니라 고대역폭메모리(HBM)와 네트워크, 중앙처리장치(CPU), 캐시 관리 기술을 함께 최적화해야 하는 이유에서다. 그는 AI 인프라 평가 기준도 달라져야 한다고 주장했다. 기존 AI 팩토리는 가격이나 전력당 얼마나 많은 토큰을 생성하는지를 중심으로 평가했지만, 에이전틱 AI에서는 작업 완료까지 걸린 시간과 전체 비용, 전력 소비, 성공률을 함께 살펴야 한다는 것이다. 이 대표는 "토큰 가격이 저렴한 모델이라도 같은 작업을 여러 차례 반복하면 최종 비용이 더 커질 수 있다"며 "토큰 단가가 높은 모델이 적은 시행착오로 업무를 빠르게 끝내면 전체 비용은 낮아질 수 있어 토큰당 가격만으로 효율을 판단하기 어렵다"고 말했다. 그는 "결국 에이전틱 AI 시대 컴퓨팅 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 주어진 업무를 얼마나 적은 비용과 시간으로 끝내는지에 달렸다"고 덧붙였다.

2026.07.20 17:17김미정 기자

미닉스, '실제 사용' 배우 윤경호 모델 발탁

국내 음식물처리기 브랜드 미닉스가 실제 자사 제품을 사용하는 배우를 내세워 가사 해방 콘셉트 브랜드 마케팅을 전개한다. 앳홈은 자사 소형 가전 브랜드 미닉스의 첫 브랜드 모델로 배우 윤경호를 발탁했다고 14일 밝혔다. 브랜드 모델 발탁과 함께 신규 브랜드 캠페인 '나는 안 해, 미닉스가 해'를 본격 전개한다. 이번 캠페인은 음식물 쓰레기 수거와 보관, 배출 과정에서 소비자가 겪는 가사 노동 피로감에 주목했다. 단순 사양 나열이 아니라, 기술을 통한 일상의 편리함과 스트레스 해소라는 사용자 경험을 대중에게 전달한다는 방침이다. 윤경호가 참여한 캠페인 영상은 15일부터 미닉스 공식 SNS 채널과 넷플릭스, 티빙, 네이버 등 주요 OTT와 디지털 플랫폼에 동시 공개된다. 윤경호는 앞서 웹 예능 등에서 미닉스 음식물처리기를 '내돈내산(내 돈 주고 내가 산)'해 애용 중이라고 밝혔다. 미닉스 측은 대중 인지도와 친숙함을 갖춘 윤경호의 서사가 브랜드가 추구하는 일상 밀착형 정체성과 부합한다고 설명했다. 캠페인 메인 제품 '미닉스 더 플렌더 맥스(MAX)'는 최대 1700g(7~8인분) 용량 음식물을 고온 건조하고 강하게 분쇄해 부피를 줄인다. 악취와 세균 번식 등 위생 부담을 낮췄고, 소용량(500g 이하)의 경우 2시간 만에 처리하는 제어 시스템을 갖췄다. 소형 가구와 좁은 주방에 최적화된 컴팩트한 외형 디자인과 실시간 처리 과정을 표기하는 디스플레이 화면을 적용했다. 미닉스는 제품 출시 2년여 만인 2025년 음식물처리기 시장 판매 점유율 30%로 업계 1위로 올라섰다. 현재까지 브랜드 누적 판매량은 55만 대다. 미닉스는 디지털 캠페인 론칭을 기점으로 소비자 참여형 온·오프라인 연계 프로모션과 소통 콘텐츠를 전개해 잠재 고객층과 접점을 넓힐 계획이다. 미닉스 브랜드 관계자는 "제품을 실제 사용하며 기술력을 체감한 모델의 진정성 있는 메시지가 소비자와 공감대를 형성할 것"이라며 "시장 1위 브랜드로서 기술 역량과 모델 신뢰도를 결합해 가사 효율을 높이겠다"고 말했다.

2026.07.14 13:45전화평 기자

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