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메가존클라우드, 양자컴퓨팅 산업화 속도…KISTI와 실행 거점 구축

메가존클라우드가 양자컴퓨팅 실행형 거점을 구축해 연구 중심에 머물렀던 기술을 실제 산업 현장으로 확산한다. 메가존클라우드는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 공동으로 '한국양자융합센터(KQNC)'를 서울 강남구 역삼동 메가존빌딩에 구축하고 공식 개소했다고 27일 밝혔다. 이번 센터는 양사가 지난해 6월부터 공동 수행 중인 '양자컴퓨팅 서비스 및 활용체계 구축' 사업의 일환으로 마련됐다. 해당 사업은 과학기술정보통신부가 추진하는 국가 연구개발(R&D) 과제로 KISTI가 주관기관을 맡고 메가존클라우드가 공동연구기관으로 참여하고 있다. KQNC는 ▲산업 특화 양자 알고리즘 개발 ▲적용 사례 발굴 ▲기업 대상 활용 검증(PoC) ▲기술지원 ▲교육 및 인력 양성 ▲산·학·연 협력 네트워크 운영 등 양자컴퓨팅 도입 전 과정을 지원하는 것이 핵심 역할이다. 특히 기존의 연구 중심 접근에서 벗어나 기업과 연구기관이 실제 업무 환경에서 양자컴퓨팅을 적용할 수 있도록 돕는 실행형 인프라를 지원할 방침이다. 메가존클라우드는 교육과 기술지원, 활용 검증 등 전주기 지원 체계를 제공하고 KISTI의 양자컴퓨팅 인프라와 연계해 산업계 접근성을 높일 계획이다. 최근 양자컴퓨팅은 국가 전략기술로 중요성이 커지고 있지만, 국내 산업 현장에서는 실제 활용 경험과 응용 역량이 제한적인 상황이다. 이에 이론 중심 교육을 넘어 실제 시스템 기반 교육과 기술지원, 실증이 가능한 지원 체계 구축 필요성이 커지고 있다. 메가존클라우드는 이같은 수요에 대응해 양자컴퓨팅의 산업 적용을 지원하는 실행형 인프라를 구축하고 관련 생태계 확산을 선도한다는 목표다. 지난 26일 센터 개소와 함께 열린 'KQNC 퀀텀 인사이트 포럼'에는 이주완 메가존클라우드 의장과 이식 KISTI 원장, 과기정통부 관계자 등 산·학·연 주요 인사 25명이 참석해 양자컴퓨팅의 산업 전환 가능성과 협력 모델을 논의했다. 이주완 메가존클라우드 의장은 "KQNC는 양자컴퓨팅 기술을 실제 산업 현장의 과제 해결로 연결하기 위한 전략적 실행 거점"이라며 "개별 기술 검증을 넘어 산업별 적용 시나리오를 발굴하고 기업과 연구기관이 함께 활용 사례를 만들어가는 협력 기반을 구축해 나가겠다"고 말했다. 이식 KISTI 원장은 "이번 센터 개소가 양자기술과 산업을 잇는 활용 체계를 구축하고 기술 적용과 실증 확산을 촉진하는 출발점이 되길 기대한다"며 "주관기관으로서 양자컴퓨팅과 고성능컴퓨팅(HPC)을 결합한 차세대 인프라를 구축할 것"이라고 밝혔다. 이어 "메가존클라우드와 공동 연구를 통해 다양한 활용 사례를 발굴하고 국가 R&D 성과 창출과 글로벌 기술·산업 주도권 확보에 기여하겠다"고 덧붙였다.

2026.03.27 16:40한정호 기자

Arm, 데이터센터용 CPU 등 제품·기술 로드맵 공개

영국에 본사를 둔 글로벌 반도체 IP(지적재산권) 기업인 Arm이 오는 25일(한국시간, 현지시간 24일) 투자자와 협력사, 개발자 대상 행사인 'Arm 에브리웨어'를 개최한다. 기조연설 등 주요 행사는 한국시간 25일 새벽 2시부터 온라인으로 중계 예정이다. 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코에서 이날 하루동안 열리는 이번 행사는 르네 하스 Arm 최고경영자(CEO)와 업계 파트너사 관계가가 참여하는 기조연설과 각종 시연으로 구성됐다. Arm은 이번 행사를 'AI와 지능형 컴퓨팅의 미래를 가늠할 전환점'으로 규정했다. 단순한 신기술 발표를 넘어 최근 1~2년간 이어진 전략 변화를 구체화하는 행사가 될 것으로 보인다. Arm, 2020년대 들어 사업 모델 재편 나서 Arm은 1990년 창립해 스마트폰·태블릿 등 모바일 기기를 겨냥한 저전력·고효율 반도체 IP를 공급하는 데 주력했다. 퀄컴 스냅드래곤, 삼성전자 엑시노스, 미디어텍 디멘전, 애플 A/M시리즈 등 시스템반도체(SoC)와 사물인터넷(IoT)용 저전력 칩 등 거의 모든 반도체가 Arm에 크게 의존하고 있다. 그러나 엔비디아가 2020년부터 추진하던 Arm 인수를 2년만에 포기하고 새 CEO인 르네 하스가 선임되는 한편 Arm 대주주인 소프트뱅크 그룹이 2023년 나스닥 재상장을 진행하자 Arm의 전략도 변화했다. 수익성 강화와 기업가치 제고가 핵심 과제로 부상했다. 반도체 IP 라이선스 중심 모델에서 자체 프로세서 개발로 기존 고객사와 경쟁 구도 형성에 나서고 있는 것이다. 최근 데이터센터·온디바이스 AI 역량 강화 최근 Arm은 스마트폰과 모바일 등 기존 주력 분야를 넘어 데이터센터를 겨냥하고 있다. 작년 8월에는 Arm 기반 아마존 자체 프로세서 '그래비톤' 설계 핵심 인력을 영입하기도 했다. 2019년부터 대형 클라우드 서비스 제공자와 데이터센터용 CPU IP '네오버스(Neoverse)'를 공급하는 한편 개방형 데이터센터 하드웨어 프로젝트 '오픈컴퓨트프로젝트(OCP)'까지 활동 영역을 넓혔다. 온디바이스 AI 역량 강화도 눈에 띈다. 클라우드 의존도를 줄이고 데이터가 직접 처리되는 PC나 스마트폰, IoT 기기에서 직접 AI 연산을 처리하려는 산업 흐름과 맞닿아 있다. Arm은 작년 9월 프리미엄 스마트폰과 PC를 겨냥한 반도체 IP인 '루멕스(Lumex)'를 공개하기도 했다. 새로 설계한 C1 CPU 코어와 새 GPU IP인 말리 G1 울트라로 일반 연산 성능과 그래픽 성능을 보강했다. 올해 이후 로드맵과 새 CPU IP 공개 전망 Arm은 올해 처음 열리는 공식 행사를 통해 향후 전략 로드맵과 데이터센터용 CPU IP등 신제품을 공개할 것으로 보인다. 특히 AI 워크로드에 최적화된 차세대 CPU 설계 방향이 제시될 가능성이 크다. 현재 AI 인프라 투자가 GPU에 집중되고 있지만 CPU는 운영체제와 응용프로그램 구동, GPU 제어 등에서 여전히 대체할 수 없는 주요 구성 요소 중 하나다. CPU의 중요성이 다시 부각되는 흐름 속에서 Arm의 메시지는 산업 전반에 영향을 미칠 수 있다. Arm 이외에 글로벌 빅테크의 등장 여부도 관심을 모은다. 엔비디아는 최근 GTC 2026에서 Arm 기반 데이터센터용 88코어 CPU '베라(Vera)'를 공개했다. 또 인텔은 1.8나노급 '인텔 18A(Intel 18A)' 공정에서 Arm 반도체를 생산 예정이다.

2026.03.24 09:00권봉석 기자

[AI 고속도로] 고성능 GPU 확보 나선 정부, 2조 규모 인프라 사업에 기업 관심 ↑

정부가 약 2조800억원 규모의 '인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 구축 사업'을 추진하며 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 경쟁이 짧은 기간 내 판가름 날 수 있다는 판단에 따라 최신 GPU를 조기에 대규모로 확보해 'AI 고속도로'를 구축하겠다는 구상이지만, 사업 구조와 요구 조건 측면에서 기업들의 부담이 적지 않을 것이란 관측도 나오고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 20일 오후 2시 서울 강남구 포스코타워에서 '2026년 AI 컴퓨팅 자원 활용기반 강화사업' 설명회를 갖고 올해 최신 GPU 약 1만5000장 수준을 확보할 것이란 계획을 밝혔다. 이번 사업은 약 2조805억원 규모로, GPU 서버를 비롯해 랙·냉각장치·스토리지·네트워크 등 부대장비 구매에 예산이 집중 투입된다. GPU 인프라는 올해 선 구축과 함께 서비스를 시작하고 2027년 내 구축을 완료하는 일정이다. 이후 사업 협약 종료 시점인 2031년 12월 31일까지 산업계·학계·연구계 및 국가 프로젝트를 대상으로 자원 배분과 운영이 이어진다. 사업은 민간 클라우드 사업자(CSP)를 선정해 국내 데이터센터에 GPU 클러스터를 구축·운영하도록 하는 방식으로 추진된다. 정부는 GPU 서버와 스토리지, 네트워크, 냉각장치 등 장비 구매 비용만 지원하고, 운영 비용은 사업자가 부담하도록 했다. 대신 일부 GPU 자원은 자체 활용을 허용해 수익을 확보할 수 있도록 했다. 이번 사업의 핵심은 '최신성'과 '대규모 클러스터'다. 정부는 최소 256노드, 2048장 이상의 GPU를 단일 클러스터로 구성하는 방안을 기본으로 제시하며 블랙웰급 이상 최신 GPU 도입을 사실상 전제로 삼았다. 차세대 GPU인 베라루빈 계열도 제안 가능 대상으로 열어두면서 최신 기술 도입을 적극 유도하는 모습이다. 특히 베라루빈 도입을 둘러싼 논의는 이번 사업의 방향성을 보여주는 대목으로 꼽힌다. 당초 사업 요건에 베라루빈을 명시적으로 포함하는 방안까지 검토됐던 것으로 전해졌으나, 최종 공모에선 강제 조건으로 포함시키지 않았다. 업계에선 정부가 엔비디아와의 협의를 통해 국내 물량 확보 가능성을 타진하면서도, 아직 레퍼런스가 부족한 점을 감안해 기업 자율 제안으로 방향을 조정한 것으로 보고 있다. 그러나 실제 도입 규모는 제한적일 것이라는 전망이 우세하다. 차세대 GPU 특성상 공급 물량이 충분하지 않고, 성능 검증 사례도 부족해 기업들이 대규모로 제안하기에는 부담이 크다는 이유에서다. 업계에선 일부 상징적 물량 수준에서 제안이 이뤄질 가능성에 무게를 두고 있다. 평가 기준을 보면 정부가 무엇을 우선순위로 두고 있는지도 드러난다. 총 100점 가운데 50점이 사업 준비도 및 경쟁력에 배정됐으며, 이 중 인프라 준비도 18점, 구축계획 우수성 32점이 핵심이다. 데이터센터 상면 확보를 비롯해 전력·냉각 설비, 네트워크 구성, 보안·안정성 체계 등이 주요 평가 항목에 포함됐다. 이는 대규모 GPU를 실제로 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량을 가장 중요한 기준으로 삼겠다는 의미다. GPU 물량보다 성능을 중시하는 평가 방식도 특징이다. 동일 예산 기준에서 구형 GPU를 대량 확보하는 방식보다 최신 GPU 기반 고성능 클러스터를 구축하는 제안이 더 유리한 구조다. 서비스 개시 시점이 빠를수록 가점을 부여하는 항목도 포함돼 조기 구축과 실제 활용 가능성 역시 핵심 평가 요소로 설정됐다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "AI 기술은 개발에서 서비스까지 걸리는 시간이 크게 단축된 상황"이라며 "최신 GPU를 신속하게 확보해 국내에 공급하는 것이 경쟁력 확보의 핵심"이라고 강조했다. 업계에선 이번 사업을 두고 참여 문턱이 높은 것 같다는 평가를 내놨다. 대규모 GPU 클러스터를 구축하려면 충분한 데이터센터 상면과 전력, 고성능 냉각 인프라가 필수적인데 이를 단기간 내 확보할 수 있는 기업이 제한적이기 때문이다. 수도권 중심 데이터센터 전력 수급 문제도 부담 요인으로 지목된다. 운영비 부담도 주요 변수다. 정부 지원은 장비 구매에 한정되고 실제 운영비는 사업자가 부담해야 하기 때문이다. 자체 활용 GPU로 수익을 확보할 수는 있지만, 정부 활용 자원 비중이 높을수록 평가에서 유리한 구조여서 사업성과 점수 간 균형을 맞추기 쉽지 않다는 지적이 나온다. 가격과 환율 리스크도 기업들이 부담으로 꼽는 대목이다. GPU 조달 비용은 대부분 달러 기반으로 형성되는데, 사업 구조상 비용 절감분은 정산 대상인 반면 가격 상승에 따른 리스크는 일정 부분 사업자가 떠안아야 한다. 차세대 GPU의 경우 납기와 가격 변동성이 커 불확실성이 더 크다.여기에 올해부터 서비스 수준 협약(SLA) 요건이 새롭게 포함되면서 운영 부담은 더 커질 전망이다. 장애 대응, 성능 유지, 기술 지원 체계를 구체적으로 제시해야 하는 만큼, 단일 CSP가 이를 모두 감당하기는 쉽지 않다는 평가다. 이에 따라 CSP가 운영·관리 전문기업(MSP)과 협력하는 컨소시엄 형태가 늘어날 것이라는 관측이 나온다.업계 관계자는 "단순히 GPU를 구축하는 수준이 아니라 24시간 대응 체계와 서비스 품질까지 함께 요구되면서 사업 난도가 크게 올라갔다"며 "운영과 기술지원 역량을 동시에 갖춘 구조를 만들어야 하는 부담이 커진 상황"이라고 말했다.이번 사업으로 구축되는 GPU와 부대장비는 NIPA 소유로 귀속되며 사업자는 운영과 유지보수를 맡는다. 보안성과 안정성 확보를 위해 정보보호관리체계(ISMS), 클라우드 보안인증(CSAP) 등 인증 보유 여부와 확보 계획, 데이터의 국내 운영·통제 체계, 자원 관리 시스템, 기술지원 인력 구성 등도 주요 평가 항목에 포함됐다. 특히 AI 워크로드를 이해하는 전문 인력과 24시간 대응이 가능한 기술지원 체계를 반드시 제시해야 한다는 점도 이번에 강조됐다. 단순 인프라 운영을 넘어 AI 모델 개발과 서비스까지 지원할 수 있는 수준의 역량이 요구된다는 점에서 기업 부담이 추가로 커졌다는 평가가 나온다.설계 부담도 적지 않을 것으로 보인다. 특히 차세대 GPU인 베라루빈을 적용할 경우 클러스터 구성 단위와 성능 기준이 명확히 정해져 있지 않아 기업이 직접 제조사와 협의를 통해 구성 방안을 검토해야 하는 상황이다. GPU 종류별로 클러스터 구조와 성능 산정 방식이 달라질 수 있는 만큼, 제안 단계에서부터 기술적 검증과 설계 부담이 기업에 상당 부분 전가됐다는 평가가 나온다. 이번 설명회에는 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드, 카카오엔터프라이즈, SK텔레콤, 삼성SDS 등 주요 클라우드 사업자를 비롯해 메가존클라우드, LG CNS 등 클라우드 서비스 운영 관리 기업(MSP)과 델, 시스코, HPE, 엔비디아 등 글로벌 장비·반도체 기업까지 대거 참석했다. 이 같은 구조를 감안하면 실제 경쟁은 일부 대형 사업자 중심으로 형성될 가능성이 크다. 업계에선 네이버클라우드와 KT클라우드를 유력 후보로 거론하는 가운데 삼성SDS와 SK텔레콤 등도 경쟁군으로 함께 언급했다. NHN클라우드 등은 컨소시엄 형태로 참여할 가능성이 제기된다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 해외 CSP 역시 참여는 가능하지만 국내 데이터센터 기반과 직접 운영·통제 요구 등을 고려할 때 진입 장벽은 여전히 높다는 평가다. 업계 관계자는 "베라루빈 같은 차세대 GPU는 상징적으로 일부 들어갈 수는 있겠지만, 실제 사업은 전력과 냉각, 운영 역량 확보가 더 큰 변수"라며 "SLA까지 포함되면서 기업 부담이 상당히 커진 구조"라고 말했다. NIPA 관계자는 "시장 상황과 공급 여건이 쉽지 않다는 점을 충분히 인지하고 있다"며 "선정 이후 협상 과정에서 일정과 세부 조건은 현실적으로 조정해 나가고, 민간과 협력해 AI 인프라를 빠르게 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.03.20 17:02장유미 기자

퀄컴·삼성, 깊어지는 협력…모바일·컴퓨팅 이어 '로보틱스'로 확장

퀄컴이 삼성전자와 '에이전틱 인공지능(AI)' 시장을 공략한다. 최신 칩셋을 삼성전자 플래그십 스마트폰·모바일 PC 등에 공급한 데 이어, 로보틱스 분야로 협력을 확장하려 논의 중인 것으로 알려졌다. 퀄컴은 20일 JW 메리어트 서울에서 '스냅드래곤 엘리트 데이 기자 간담회'를 열고 사업 전략과 삼성전자와의 파트너십을 밝혔다. "스냅드래곤, 에이전틱 AI 시대 프로세서로 발돋음" 퀄컴이 바라보는 IT 시장 핵심 트렌드는 AI다. AI가 사용자 업무를 스스로 지원하는 에이전틱 AI 기능이 도입되면서, 스마트폰·모바일 PC용 애플리케이션프로세서(AP)에 요구되는 성능도 급격하게 높아지고 있다. 퀄컴은 지난해 하반기 최신형 모바일 AP '스냅드래곤 8 엘리트 5세대'와 모바일 PC용 AP '스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림' 등을 출시했다. 스냅드래곤 8 엘리트 5세대는 대만 파운드리 TSMC의 3나노 공정을 채택한 AP다. 전작 대비 성능이 20% 향상된 3세대 퀄컴 오라이온(Oryon) 중앙처리장치(CPU)를 탑재했다. 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 성능도 각각 23%, 37%가량 향상됐다. 스냅드래곤 X2 엘리트도 3나노 공정을 기반으로, 이전 세대(최대 12개) 대비 크게 늘어난 최대 18개의 코어(12 프라임 코어+6 퍼포먼스 코어)를 갖췄다. CPU와 GPU 성능이 크게 개선됐고, 현존하는 노트북 시장에서 가장 빠른 NPU를 탑재했다. 돈 맥과이어 퀄컴 총괄 부사장 겸 최고마케팅책임자(CMO)는 "스냅드래곤은 에이전틱 AI 시대 프로세서로 자리잡고 있다"며 "스냅드래곤은 전세계 35억개 이상 디바이스를 구동하고 있고, 단순 사양이 아닌 경험 중심 설계로 안드로이드 진영에서 가장 선호되는 브랜드가 됐다"고 말했다. 삼성전자와 긴밀한 협력…모바일·컴퓨팅 넘어 '로보틱스'로 확장 퀄컴은 핵심 고객 삼성전자와의 협력 확대에 전력을 기울일 것으로 예상된다. 퀄컴 스냅드래곤 칩셋은 삼성전자 갤럭시S 시리즈 등 플래그십폰과 모바일 PC, 가전제품 등 폭넓게 채택되고 있다. 크리스 패트릭 퀄컴 수석 부사장 겸 모바일 핸드셋 부문 본부장은 "하나의 플랫폼 개발에는 약 3년이 걸리는데, 퀄컴과 삼성은 하나의 팀처럼 제품을 설계한다"며 "지금부터 3년 뒤의 제품을 함께 고민한다"고 밝혔다. 이어 "이것이 협력의 깊이"라며 "서로 기술 로드맵을 공유하고 신뢰를 기반으로 협력한다"고 강조했다. 양사 협력은 AI의 유망한 신규 적용처인 로보틱스 산업으로 확장될 전망이다. 퀄컴은 최근 첨단 로봇 분야 진출을 발표하고, 맞춤형 프로세서 '드래곤윙 IQ 10' 시리즈 및 'IQX' 산업용 PC 제품을 출시했다. 삼성전자는 자회사 레인보우로보틱스를 통해 AI 휴머노이드 로봇 시장 진출을 꾀하고 있다. 김상표 퀄컴코리아 사장은 "퀄컴 드래곤윙 플랫폼은 고성능·저전력 특성을 앞세워 사물인터넷(IoT)과 로보틱스 분야에서 적극 프로모션하는 단계"라며 "삼성전자뿐만 아니라 국내 다양한 업체와 얘기하고 있고, 2029년까지 명확한 목표를 세우고 모든 역량을 다해 사업을 확장할 계획"이라고 설명했다. 삼성전자 파운드리 활용에 대해서는 '멀티 파운드리 전략'이라는 원론적 입장을 고수했다. 현재 퀄컴은 최신형 칩셋을 주로 대만 파운드리 TSMC에서 양산한다. 다만 최근 TSMC의 공급난이 심해지고 있고, 2나노 등 최첨단 공정 웨이퍼 가격 급등으로 삼성전자 파운드리가 대안으로 떠올랐다. 크리스 패트릭 부사장은 "현재 삼성 파운드리 협력에 대해 구체적으로 발표할 내용은 없다"면서도 "퀄컴과 삼성은 수십 년 동안 매우 강력한 파트너였고, 양사 협력과 혁신은 더 깊어질 것"이라고 밝혔다.

2026.03.20 13:03장경윤 기자

"AI·고성능 워크로드 최적화"… 넷앱, 차세대 스토리지 EF50·EF80 공개

넷앱이 인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 증가에 대응하기 위한고성능 EF-시리즈 스토리지를 공개했다. 넷앱은 대규모 고성능 워크로드를 지원하는 차세대 EF-시리즈 스토리지 시스템인 EF50과 EF80을 출시했다고 19일 밝혔다. 이번에 공개된 제품은 AI, HPC, 트랜잭션 데이터베이스 등 고성능 환경을 겨냥했다. 네오클라우드 서비스와 소버린 AI, AI 기반 제조 등 신규 수요 대응도 핵심이다. 넷앱은 이번 신제품이 AI 데이터 파이프라인 전반을 지원하는 전략의 연장선이라고 강조했다. 데이터 수집부터 모델 학습, 추론, 인사이트 도출까지 이어지는 전 과정에서 고성능 스토리지 역할이 중요해지고 있다는 판단이다. EF50과 EF80은 병렬 파일 시스템과의 결합을 통해 HPC 및 AI 환경에서 성능을 극대화한다. 러스터(Lustre), 비GFS(BeeGFS)등과 함께 사용할 경우 GPU 활용도를 높이고 시뮬레이션 처리 속도를 끌어올린다. 특히 고성능 스크래치 스토리지로 활용 시 데이터 처리 병목을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 성능 측면에서는 읽기 110GBps 이상, 쓰기 55GBps 이상의 처리량을 제공한다. 이는 이전 세대 대비 약 2.5배 향상된 수준이다. 2U 폼팩터에서 최대 1.5PB 용량을 지원해 공간 효율성도 확보했다. 전력 효율도 개선해 데이터센터 운영 부담을 줄였다. 보안과 안정성도 강화했다. 민감 데이터 보호와 데이터 손실 방지 기능을 제공한다. 네오클라우드 사업자부터 미디어 기업까지 다양한 산업에서 활용 가능하다는 것이 회사 측 설명이다. CDW와 테라데이타 등 파트너사도 성능과 확장성 측면에서 긍정적인 평가를 내놨다. 시장에서는 AI 워크로드 증가가 스토리지 시장 구조를 바꾸고 있다는 분석이 나온다. 옴디아는 AI가 기존 기업 워크로드보다 훨씬 높은 원시 성능을 요구한다고 진단했다. 넷앱은 이번 EF-시리즈를 통해 AI 인프라 시장에서 입지를 확대한다는 전략이다. 산딥 싱 넷앱 수석 부사장은 "기업은 복잡성을 높이지 않으면서 속도와 확장성, 효율성을 동시에 확보해야 한다"고 밝혔다.

2026.03.19 16:48남혁우 기자

[유미's 픽] GPU 공급 속도전 나선 정부…AI 인프라 확충 '완성도' 높였다

정부가 추진하는 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확충 정책이 단순한 계획 단계를 넘어 실제 시장 수요를 기반으로 빠르게 확대되는 흐름을 보이고 있다. 초기 시범 성격의 지원에서 시작해 수요 확인, 1차 공급, 추가 공급으로 이어지면서 국내 AI 연산 인프라 정책이 단계적으로 진화하는 모습이다. 과학기술정보통신부는 지난 16일부터 국내 산·학·연의 인공지능(AI) 연구개발(R&D)를 지원하기 위해 ▲민간 GPU 임차 사업의 공급 클라우드 기업(CSP) 공모 ▲정부 GPU 2000여 장에 대한 산업계 사용자 모집 공모에 들어갔다. 이번 사업은 민간 GPU를 활용한 임차 방식과 정부가 확보한 GPU를 직접 배분하는 방식이 병행되는 구조란 점에서 주목 받고 있다. GPU 임차사업은 고성능컴퓨팅(HPC) 지원사업과 AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 사업으로 나뉘며 국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 CSP를 대상으로 공급 사업자를 선정한다. HPC 지원사업은 산업계를 대상으로 1060장 이상의 GPU를 공급하는 사업이다. 중소기업과 스타트업이 GPU를 장 단위로 유연하게 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 반면 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업은 학계와 연구기관을 대상으로 960장 이상의 GPU를 제공해 대규모 AI 연구 환경을 지원하는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 이와 별도로 기존에 확보한 GPU를 활용한 추가 공급도 동시에 추진한다. 지난해 추가경정예산으로 확보한 GPU 가운데 이미 4000장을 배분한 데 이어 추가로 활용 가능한 2000여 장을 산업계에 배분하는 '첨단 GPU 활용 지원 사업' 2차 공모도 병행한다. 해당 물량은 단기 수요 중심으로 4개월 이내 활용을 전제로 공급된다. 이번 조치는 국가 AI 경쟁력을 결정짓는 전략 자산인 GPU 자원을 안정적으로 공급하기 위한 핵심 국정과제인 'AI 고속도로 구축'의 일환으로 추진된다. 정부는 장기적인 인프라 구축과 동시에 단기 수요를 해소하는 공급 정책을 병행하는 '속도 중심 전략'을 택했다. 실제 시장 수요는 이미 여러 차례 확인됐다. 정식 공모 이전 진행된 첨단 GPU 활용 지원 사업 베타테스트에서만 수요가 몰리며 현장 체감도가 빠르게 올라갔다. 업계에 따르면 해당 사업에는 4만 장이 넘는 GPU 사용 신청이 접수되며 공급 계획의 약 4배 수준 수요가 몰린 것으로 알려졌다. 이 같은 수요는 1차 공급 결과에서도 드러났다. 과기정통부가 3월 초 산·학·연에 GPU 4224장을 공급했지만 전체 신청 물량은 1만3712장에 달했다. 공급 대비 수요가 3배를 넘어서며 상당한 미충족 수요가 발생한 셈이다. 과기정통부 관계자는 "산업계에서만 4천 장이 넘는 GPU 신청이 들어왔지만 실제 공급은 약 1천200장 수준이었다"며 "3천 장 이상 수요가 충족되지 못했던 만큼 추가 공급 필요성이 명확히 확인됐다"고 말했다. 정부는 이에 따라 민간 자원을 적극 활용하는 방향으로 정책을 확장했다. 특히 GPU 구성에서도 목적별 차별화를 뒀다. 과기정통부 관계자는 "산업계 등에 배분되는 정부 GPU는 기본적으로 엔비디아 블랙웰(B200) 시리즈가 중심"이라며 "추가 확보 물량에 따라 다른 모델이 포함될 수 있다"고 설명했다. 반면 민간 임차 GPU는 다양한 수요를 반영한 구조다. 여기엔 고성능 대형 모델 학습부터 비용 부담이 큰 스타트업의 실험용 수요까지 포괄하기 위해 여러 세대 GPU를 혼합하는 방식이 적용됐다. 이를 통해 성능과 비용 효율을 동시에 고려한 공급 체계를 구축한다는 방침이다. 과기정통부 관계자는 "민간 임차 GPU는 H100이나 H200을 중심으로 확보하고 일부 수요를 고려해 A100 같은 이전 세대 GPU도 포함된다"며 "이용 비용 부담을 낮추기 위한 선택"이라고 설명했다. 공급 구조에서도 변화가 감지됐다. 정부는 GPU 공급 사업자 선정에서 국내외 구분을 두지 않기로 했다. 이는 국내 인프라만으로는 급증하는 수요를 감당하기 어렵다는 판단이 반영된 조치다. 동시에 글로벌 클라우드까지 포함한 경쟁 구조를 통해 공급 역량을 끌어올리겠다는 의도로도 풀이된다. 과기정통부 관계자는 "국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 사업자라면 해외 CSP도 참여 제한은 없다"며 "실제로 AI 연구용 컴퓨팅 사업은 지난해 AWS가 수행한 사례도 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 연구 데이터와 서비스 환경을 고려해 보안 관련 평가는 함께 진행하고 있다"고 덧붙였다. 업계에선 이번 공모안이 단순 자원 공급을 넘어 사업 구조 자체가 고도화됐다는 점에도 주목했다. 대형 AI 모델 수요 증가에 맞춰 GPU 요건이 강화되고 운영 수준까지 평가하는 방향으로 정책이 변화하고 있다는 분석이다. 업계 관계자는 "H100·H200 중심의 대규모 GPU 확보 요건이 제시되면서 전년 대비 요구 수준이 크게 높아졌다"며 "단순 인프라 제공이 아니라 SLA(서비스 수준 협약, Service Level Agreement) 기반 운영과 관리 역량까지 요구되는 구조로 바뀌면서 CSP 간 경쟁 강도와 부담이 모두 커지고 있다"고 지적했다. 일각에선 인프라 비용 측면의 부담도 지적했다. 대형 AI 모델을 지원할 경우 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지 비용까지 함께 증가할 수밖에 없다고 봐서다. 또 다른 관계자는 "대규모 AI 모델 학습에서는 데이터 통신량이 크게 늘어나기 때문에 네트워크와 스토리지 부담이 상당한 수준이 될 수 있다"며 "GPU 지원 정책이지만 실제로는 전체 인프라 비용 구조를 함께 고려해야 한다"고 밝혔다. 이번 정책은 단순한 GPU 지원을 넘어 'AI 연산 자원을 얼마나 빠르게 공급하느냐'에 초점이 맞춰져 있다는 의견도 나왔다. 수요가 이미 공급을 크게 앞지른 상황에서 정책 효과는 실제 현장에서의 인프라 운영 부담과 비용 구조에 따라 좌우될 것이라고도 관측했다. 업계 관계자는 "정부의 GPU 인프라 구축 사업이 계획에 머무르지 않고 실제 사업으로 속도감 있게 진행되고 있다는 점은 긍정적"이라면서도 "다만 GPU 조달 비용과 인프라 운영 부담이 커지고 있는 만큼 공급사 입장에서는 비용과 리스크 관리가 중요한 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.03.17 16:22장유미 기자

우주 데이터센터, 엔비디아도 뛰어든다

엔비디아가 우주 환경에서 AI 연산을 수행하겠다는 비전을 제시했다. 궤도 데이터센터(ODC)란 개념을 내놓으면서 위성에 데이터센터를 올리겠다는 구상인데 우주 공간에서 차폐 등의 제약을 타개할 방안은 내놓지 않고 컴퓨팅이 구현할 수 있다는 점만 강조했다. 16일(현지시간) 엔비디아 뉴스룸에 따르면 엔비디아는 GTC에서 스페이스-1 베라루빈 모듈, IGX토르, 젯슨 오린 플랫폼을 통해 우주 공간에서도 데이터센터급 AI 연산을 구현할 수 있다고 밝혔다. 위성에 실어야 하는 데이터센터의 크기와 무게, 전력 제약이 큰 환경에서도 AI 추론과 영상 분석, 센서 데이터 처리를 수행할 수 있도록 설계됐다는 설명이다. 스페이스-1 베라루빈 모듈은 향후 출시 예정이며 나머지는 현재 상용화된 솔루션이다. 엔비디아는 “베라루민 모듈에 탑재된 루빈 GPU는 H100 대비 최대 25배 높은 AI 연산 성능을 제공해 지리공간 정보 분석과 자율 우주 운영을 지원한다”며 “IGX토르와 젯슨 오린 플랫폼은 저전력 고성능 AI 추론 기능을 제공해 우주에서 엣지 컴퓨팅을 구현할 수 있다”고 설명했다. 이어, “지상에서는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU로 대규모 위성 이미지 데이터를 분석할 수 있고 기존 CPU 기반 시스템보다 최대 100배 빠른 처리 성능을 게공한다”고 덧붙였다. 엔비디아의 우주 데이터센터 협력 파트너로 케플러커뮤니케이션, 플래닛, 소피아스페이스, 스타클라우드 등이 꼽혔다. 그간 우주 데이터센터는 지상의 제한된 전력 문제로 떠오른 개념인데, 엔비디아는 데이터센터 위치를 지표면에서 우주로 옮기는 것 외에 우주에서 발생하는 데이터를 처리한다는 데 초점을 둔 점이 눈길을 끄는 부부분이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “AI는 데이터가 생성되는 곳에서 직접 처리돼야 하고 이는 위성과 우주선을 실시간 의사결정이 가능한 자율 시스템으로 바꿀 것”이라고 말했다.

2026.03.17 10:34박수형 기자

메가존클라우드, 국민대와 양자컴퓨팅 전문 인재 양성한다

메가존클라우드가 대학과 협력해 양자컴퓨팅을 경영 교육에 접목한 인재 양성에 나선다. 인공지능(AI)과 클라우드에 이어 차세대 전략 기술로 꼽히는 양자컴퓨팅을 기업 의사결정에 활용할 수 있는 '퀀텀 네이티브' 경영 인재를 육성한다는 목표다. 메가존클라우드는 국민대학교와 양자컴퓨팅 분야 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 경영정보학부 내 양자컴퓨팅 교과 과정을 공동 개설한다고 16일 밝혔다. 협약식에는 김동호 메가존클라우드 최고양자책임자(CQO)와 김남규 국민대학교 비즈니스IT전문대학원장 등 관계자들이 참석했다. 양측은 이번 협력을 통해 ▲양자컴퓨터 관련 정규·비교과 과정 공동 기획 및 설계 ▲산학 연계형 강의 운영 ▲인적 자원 교류 ▲공동 연구 및 협력 등을 추진할 계획이다. 이번 협력은 기존 공학 중심의 양자컴퓨팅 교육과 달리 경영학부 정규 교과 과정으로 양자컴퓨팅을 도입하는 국내 첫 사례로 평가된다. 기업 경영 의사결정 과정에서 양자 기술을 활용할 수 있는 퀀텀 네이티브 인재를 양성하는 데 초점을 맞췄다. 교육 과정은 물류 경로 최적화, 금융 포트폴리오 구성, 리스크 관리, 공급망 운영 전략, 초개인화 마케팅 타겟팅 등 다양한 비즈니스 사례를 중심으로 구성된다. 학생들은 양자 알고리즘을 활용해 기업 경영의 핵심 과제인 최적화 문제를 해결하는 방법을 학습하게 된다. 강의 전문성을 높이기 위해 메가존클라우드의 양자컴퓨팅 전담 조직인 '퀀텀 이노베이션 랩'이 교육 과정 설계에 참여한다. 또 양자역학의 개념을 경영학도 관점에서 이해할 수 있도록 맞춤형 교재를 공동 집필할 계획이다. 실습 환경도 제공된다. 메가존클라우드는 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드 기반 양자컴퓨팅 서비스 '아마존 브라켓'을 활용해 학생들이 실제 양자컴퓨터에 접속해 코드를 실행해 볼 수 있는 교육 환경을 지원한다. 고가의 양자 하드웨어를 보유하지 않아도 실습 중심 교육이 가능하도록 한다는 설명이다. 김동호 메가존클라우드 CQO는 "양자컴퓨팅은 AI·클라우드와 결합해 기업 의사결정 속도와 완성도를 높일 차세대 전략적 역량"이라며 "국민대학교와의 이번 협력은 단순한 기술 교육을 넘어, 현업 과제를 양자 관점으로 재정의하고 실습 기반으로 검증할 수 있는 퀀텀 네이티브 경영 인재를 체계적으로 양성하는 출발점이 될 것"이라고 말했다. 정승렬 국민대학교 총장은 "이번 협력은 양자컴퓨팅을 경영 교육에 접목한 국내 최초 시도로, 미래 기업 경영 환경을 선도할 퀀텀 네이티브 인재를 양성하는 의미 있는 출발점"이라며 "메가존클라우드와 함께 산업 현장의 문제를 교육과 연구에 적극 반영해 기술과 비즈니스 혁신을 이끌 실전형 인재를 키워 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.16 11:26한정호 기자

IBM, 양자·슈퍼컴 결합 시대 연다…참조 아키텍처 공개

IBM이 양자 컴퓨팅을 기존 슈퍼컴퓨팅 환경에 결합하기 위한 새로운 아키텍처를 공개했다. 양자 프로세서와 고성능 컴퓨팅(HPC)을 통합해 차세대 계산 모델 구현에 나선다는 목표다. IBM은 양자 중심 슈퍼컴퓨팅을 구현하기 위한 업계 최초의 참조 아키텍처를 공개했다고 13일 밝혔다. 이 아키텍처는 양자 프로세서(QPU)가 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 함께 온프레미스 환경, 연구기관, 클라우드 등 다양한 컴퓨팅 환경에서 동시에 활용될 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 단일 컴퓨팅 방식만으로 해결하기 어려운 과학 문제를 양자와 고전 컴퓨팅 결합으로 해결하는 새로운 계산 모델이라는 설명이다. IBM은 양자 시스템과 기존 컴퓨팅 시스템을 단일 통합 환경으로 묶어 연산 효율을 높였다. 양자 하드웨어(HW)를 CPU·GPU 클러스터, 고속 네트워크, 공유 스토리지 등 클래식 인프라와 결합해 대규모 계산 작업과 알고리즘 연구를 안정적으로 처리할 수 있도록 지원한다. 또 키스킷(Qiskit)을 비롯한 개방형 소프트웨어(SW)와 오케스트레이션 기능을 제공해 연구자와 개발자가 기존 개발 환경과 도구를 그대로 활용하면서 양자 컴퓨팅 기능에 접근할 수 있도록 했다. 이를 통해 화학· 신소재·최적화 등 다양한 분야에서 양자 컴퓨팅의 실제 활용 가능성을 높인다는 목표다. IBM은 이미 여러 연구 프로젝트에서 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근 방식의 가능성을 확인했다고 밝혔다. IBM과 맨체스터대·옥스퍼드대·ETH 취리히·EPFL·레겐스부르크대 연구진은 세계 최초로 '하프-뫼비우스 분자'를 합성하고 양자 중심 슈퍼컴퓨터로 전자 구조를 검증하는 연구를 진행했다. 또 클리블랜드 클리닉은 303개 원자로 구성된 트립토판 케이지 미니 단백질을 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 기반으로 시뮬레이션했으며 IBM과 일본 이화학연구소(RIKEN), 시카고대 연구진은 특정 양자 시스템의 최저 에너지 상태 계산에서 기존 방식보다 높은 정확도를 기록했다. IBM은 글로벌 연구기관 및 파트너들과 함께 해당 참조 아키텍처를 지속 확장할 계획이다. IBM과 렌셀러 폴리테크닉 대학교(RPI)는 양자 자원과 HPC 자원을 하나의 워크플로로 연결하기 위한 스케줄링과 오케스트레이션 기술을 공동 개발 중이다. 향후 양자 중심 알고리즘을 발전시키며 다양한 산업 분야에서 활용 범위를 넓힐 방침이다. 제이 감베타 IBM 리서치 총괄사장은 "40여 년 전 리처드 파인만은 양자 물리 현상을 직접 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨터를 상상했다"며 "우리는 그 비전을 현실로 만들기 위해 연구를 이어왔다"고 강조했다. 이어 "앞으로의 컴퓨팅은 양자 프로세서와 고성능 클래식 컴퓨팅이 함께 작동하는 양자 중심 슈퍼컴퓨팅으로 발전할 것"이라고 말했다.

2026.03.13 11:30한정호 기자

에퀴닉스, 분산형 AI 허브 공개…기업 인프라 운영 단순화

에퀴닉스가 새로운 분산형 인공지능(AI) 플랫폼을 앞세워 기업 AI 인프라 운영 단순화와 보안 강화에 박차를 가한다. 에퀴닉스는 '에퀴닉스 패브릭 인텔리전스'를 기반으로 한 '분산형 AI 허브'를 공개했다고 12일 밝혔다. 분산형 AI 허브는 기업이 점점 더 복잡해지고 분산되는 AI 에코시스템을 연결·보호·관리할 수 있도록 지원하는 통합 프레임워크다. 모델 개발사, 그래픽처리장치(GPU) 클라우드, 데이터 플랫폼, 네트워크·보안 서비스, AI 프레임워크 등 다양한 AI 인프라 공급자를 하나의 환경에서 연결해 활용할 수 있도록 지원한다. 에퀴닉스는 전 세계 280개 데이터센터에서 프라이빗 저지연 연결을 제공해 기업이 여러 위치에 분산된 AI 워크로드를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 돕는다. 데이터 이동이나 인프라 재구성 없이도 최적의 성능 환경에서 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 최근 에이전트 AI 확산으로 AI 워크로드가 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터센터, 엣지 환경 등 다양한 위치에 분산되면서 인프라 복잡성이 증가하고 있다. 이러한 환경에선 데이터 위치와 컴퓨팅 자원을 효과적으로 제어하지 못할 경우 지연시간 증가와 운영 관리 부담이 커질 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 에퀴닉스는 분산형 AI 허브를 통해 이같은 문제를 해결하고 기업이 보다 간단하고 안전한 방식으로 AI를 운영할 수 있도록 지원한다는 목표다. 분산형 AI 허브는 벤더 중립 환경에서 데이터·컴퓨팅·클라우드 플랫폼·AI 파트너를 통합하는 구조로 설계됐다. 기업은 특정 공급업체에 종속되지 않고 최적의 AI 인프라 구성 요소를 조합해 자체 AI 스택을 구축할 수 있다. 또 일관된 거버넌스 체계를 기반으로 데이터 이동, 모델 연결, 추론 실행, 시스템 관리 등을 통합 운영할 수 있다. 에퀴닉스는 팔로알토 네트웍스와의 연계도 추진했다. 에퀴닉스 고객은 팔로알토 네트웍스의 AI 보안 플랫폼 '프리즈마 AIRS'를 활용해 외부 도구와 데이터 소스 간 에이전트 및 모델 상호작용에 대한 실시간 보호 기능을 적용할 수 있게 됐다. AI 애플리케이션과 데이터 흐름 전반에 대한 가시성과 정책 제어를 확보할 수 있다는 설명이다. 로이드 테일러 알렘빅 최고기술책임자(CTO) 겸 최고정보보호책임자(CISO)는 "에퀴닉스는 분산형 AI 허브로 배치·거버넌스·예측 가능한 성능을 동일한 아키텍처에 통합했다"며 "이는 데이터의 위치와 컴퓨팅 실행 방식을 제어하는 접근법으로 분산형 AI를 실현하는 핵심"이라고 말했다.

2026.03.12 16:53한정호 기자

[현장] 레노버 "AI, 이제 실행 단계…하이브리드 AI 스택으로 韓 지원"

기업 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 비즈니스 성과 창출 단계로 전환되는 가운데, 레노버가 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 강화한다. AI PC부터 인프라, 서비스까지 아우르는 통합 전략을 기반으로 AI 도입·확장을 지원하며 한국 시장에서도 관련 사업을 확대한다는 목표다. 신규식 한국레노버 대표는 12일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 개최한 테크데이 2026 기자간담회에서 "기존에는 기업들이 AI를 실험적으로 적용하는 데 집중했다면 이제는 실제 비즈니스에 구현하고 적용하는 단계로 관심이 이동하고 있다"며 "AI PC부터 인프라, 서비스까지 모두 아우르는 '포켓 투 클라우드' 전략을 통해 기업이 AI를 통해 성장할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. 레노버는 이날 IDC와 공동으로 발간한 연례 보고서 'CIO 플레이북 2026 - 더 레이스 포 엔터프라이즈 AI'를 공개하고 기업 AI 도입 현황과 향후 전략을 발표했다. 보고서는 아시아태평양 시장 10개 국가 최고정보책임자(CIO) 920명을 대상으로 진행한 조사 결과를 기반으로 기업들의 AI 투자 확대와 활용 방향을 분석했다. 보고서에 따르면 아시아태평양 기업의 96%는 향후 12개월 내 AI 투자를 확대할 계획이며 평균 투자 규모도 전년 대비 약 15% 증가할 전망이다. 생성형 AI와 에이전틱 AI, AI 보안 도구, 온프레미스 인프라 등 다양한 영역에서 AI 투자가 확대되고 있는 것으로 나타났다. 기업들의 AI 활용 범위도 빠르게 넓어지고 있다. 데이터 분석, 사이버보안, 소프트웨어(SW) 개발, 마케팅 등 다양한 비즈니스 영역에서 AI 활용이 증가하고 있으며 AI 프로젝트 역시 IT 부서를 넘어 전사적 차원으로 확산되고 있다는 분석이다. 판 호 레노버 솔루션·서비스 그룹(SSG) 아시아태평양 총괄 디렉터는 "AI는 더 이상 파일럿 단계에 머무르는 기술이 아니라 기업 운영 전반에서 실제 가치를 창출하는 단계로 이동 중"이라며 "사이버보안, 고객 서비스, 품질 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용 사례가 빠르게 확장되고 있다"고 말했다. 한국 시장의 AI 도입 속도 역시 빠른 것으로 나타났다. 국내 기업의 74%가 이미 AI를 파일럿 단계에서 운영하거나 체계적으로 도입하고 있으며 향후 AI 투자를 확대하겠다는 기업 비율도 아시아태평양 지역에서 가장 높은 수준을 기록했다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "한국은 아시아태평양 지역에서 가장 빠르게 AI를 도입하고 있는 시장 중 하나"라며 "특히 외부 AI 컨설팅과 서드파티 AI 서비스를 중심으로 기업들이 빠른 성과 창출을 위한 투자에 적극 나서고 있다”" 설명했다. AI 인프라 전략에서도 변화가 나타나고 있다. 국내 기업의 약 76%는 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드를 결합한 하이브리드 AI 인프라를 채택 중이다. 이는 데이터 통제와 규제 대응, 보안 확보 측면에서 유리하기 때문으로 풀이된다. AI 기술의 중심축이 모델 학습에서 추론으로 이동하는 점도 중요한 변화로 지목됐다. 수미르 바티아 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG) 아시아태평양 사장은 "AI 모델의 전체 라이프사이클을 보면 앞으로 추론 비용이 학습 비용보다 최대 15배까지 높아질 것"이라며 "향후 기업 AI 워크로드의 상당 부분이 추론 중심으로 이동하고 있어 분산형 엣지 인프라의 중요성이 더욱 커질 것"이라고 전망했다. 레노버는 이같은 변화에 대응해 AI 인프라와 서비스 역량을 강화하고 있다. AI PC부터 서버, 엣지 인프라, 클라우드까지 이어지는 하이브리드 AI 스택을 통해 기업이 AI 프로젝트를 빠르게 구축하고 운영할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 기업들이 AI 도입 과정에서 직면하는 보안, 데이터 관리, 인력 확보 문제를 해결하고자 컨설팅과 구축, 운영 관리까지 포함한 서비스 모델도 확대할 계획이다. 개념검증(PoC) 단계에 머무른 AI 프로젝트를 실제 비즈니스 운영 단계로 전환하도록 지원한다는 목표다. 신 대표는 "PC부터 인프라, AI 애플리케이션 서비스까지 전 영역의 컴퓨팅 역량을 바탕으로 기업이 안정적인 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다"며 "한국 기업들이 AI를 통해 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있도록 다양한 기술과 경험을 제공하겠다"고 강조했다.

2026.03.12 13:24한정호 기자

"2030까지 연구생산성 2배로"…K-문샷 민관 원팀 본격 가동

민관이 손잡고, 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 올릴 K-문샷 프로젝트에 시동을 걸고 나섰다. 과학기술정보통신부는 11일 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업 18개와 첨단바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업 15개 등 모두 33개 기업과 'K-문샷 추진전략 협력기업 업무협약식'을 체결했다. 'K-문샷 추진전략'은 AI와 과학기술을 융합, 국가 핵심 미션을 해결하고 과학기술 혁신을 가속화하는 범국가 프로젝트다. 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이자는 것이 핵심 취지다. 2035년까지는 첨단바이오·소재·미래에너지·피지컬AI 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 한다. 이번 협약식은 K-문샷을 구체적으로 이행하기 위한 첫 실행 조치다. 배경훈 부총리를 비롯한 AI·인프라 및 K-문샷 8대 미션 관련 기업 대표 등 50여 명이 참석했다. 참여기업은 ▲ AI 모델·에이전트 분야에서 LG AI 연구원, SKT, 업스테이지, 네이버클라우드, NC AI, 모티프테크놀로지, KT, 포티투마루, 노타, 라이너, 아스테로모프 ▲ 컴퓨팅 인프라 분야에서 LGU+, 엘리스그룹, 망고부스트(데이터 분야) 페르소나AI, 플리토, 메가존, 솔트룩스 등이다. 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자 등 8대 미션 분야에서는 와이브레인, 한국양자산업협회, 한국수력원자력, 심플랫폼, 삼성중공업, 리얼월드, 마음AI, 위로보틱스, 주성엔지니어링, 퓨리오사AI, 성림첨단산업 등 15개 기업이 참여한다. 과기정통부는 협력의사를 밝힌 161개 기업 가운데 AI 모델·컴퓨팅·데이터 등 88개 AI·인프라 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구축할 계획이다. 파트너십에 참여하는 기업은 △AI 모델 △컴퓨팅·네트워크 △데이터 등 3개 분과로 나눠 AI 자원 제공 및 기술 협력, 공동 연구개발 및 실증, AI 기반 과학기술 생태계 조성 등을 추진한다. 또한, 협력기업을 대상으로 연구데이터·GPU 등 인프라와 후속 사업화 지원 등 다양한 인센티브를 제공할 계획이다. 이날 행사에서는 또 협력기업과 관련 출연연(KIST, ETRI, KISTI) 등이 K-문샷 협력 방안을 논의했다. 이와함께 이날 열린 관학기술관계장관회의에서도 세 번째 안건으로 K-문샷 추진현황이 보고됐다. 이 보고에서는 지난 회의에서 공개된 전략기술 8대 분야 12대 국가 미션 후보안에 대한 협의를 진행, 미션 확정과 함께 소관 부처 참여 및 협력 의사를 확인했다. 또 K-문샷 정책 실행을 위해 우선, 이를 책임질 PD(프로젝트 매니저)를 선임하기로 했다. PD는 미션 로드맵을 완성하고, 내년 신규 R&D 사업 기획 등 예산 작업에 참여한다. 이들은 오는 5월 출범할 범부처 'K-문샷 추진단'을 통해 미션 세부 추진계획을 발표할 예정이다. 배경훈 부총리는 “AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임”이라며, “대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록, 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 K-문샷을 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.11 16:00박희범 기자

금융심사 넘은 '국가AI컴퓨팅센터'…구축 속도 붙을까

국가 인공지능(AI) 인프라 구축을 위한 '국가AI컴퓨팅센터' 사업이 금융심사 절차를 마무리하며 본격 추진 단계에 들어섰다. 그동안 정책금융기관의 금융심사가 길어지면서 사업 일정이 당초 계획보다 늦어졌지만, 삼성SDS 컨소시엄이 우선협상대상자로 확정되면서 국가 AI 인프라 구축 프로젝트가 본궤도에 올랐다는 평가가 나온다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄을 선정했다고 10일 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터 파크 부지에 들어선다. 정부는 올해 3분기 착공해 2028년까지 구축을 완료한다는 계획이다. 센터에는 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 규모의 AI 컴퓨팅 인프라가 조성될 예정이다. 정부는 이를 통해 산업계와 학계, 스타트업 등이 대규모 AI 학습과 서비스 개발에 활용할 수 있는 국가 차원의 연산 자원을 확보한다는 구상이다. 이번 사업은 정부와 민간이 공동으로 특수목적법인(SPC)을 설립해 추진하는 민관 합작 프로젝트다. 총 사업비는 약 2조 5000억원 규모로, 정부가 약 800억원을 출자하고 나머지는 민간 기업과 정책금융기관이 분담하는 구조다. 정부 지분은 30% 미만으로 설정됐으며 공공이 마중물 역할을 하고 민간이 실제 구축과 운영을 주도하는 방식으로 설계됐다. 재원 조달 측면에서는 정책금융 지원 여부가 주요 변수로 꼽혀왔다. 정부가 추진 중인 국민성장펀드는 AI와 반도체 등 미래 산업 투자를 위해 정책금융과 민간 자금을 결합해 총 150조원 규모의 투자 재원을 마련하는 계획이다. 산업은행이 주요 운용 역할을 맡고 있으며 국가AI컴퓨팅센터 역시 대표적인 정책금융 지원 대상이다. 이번 사업은 지난해 10월 공모가 마감된 뒤 곧바로 속도를 내지 못했다. 정부는 당초 지난해 말까지 우선협상대상자 선정을 마무리하고 올해 2월 SPC 설립 협약, 3월 SPC 설립까지 이어간다는 계획을 세웠다. 그러나 정책금융기관의 금융심사가 예상보다 길어지면서 일정이 수개월가량 미뤄졌고 업계에선 이 과정이 국가AI컴퓨팅센터 사업의 병목으로 작용했다는 평가가 나왔다. 지연 배경으로는 대출 조건과 금리 수준, 자금 조달 구조를 둘러싼 협의가 꼽힌다. 공공 자금 투입 방식과 민간 부담 수준, 회수 가능성 등을 함께 검토해야 했던 만큼 단순한 형식 심사보다 훨씬 복잡한 조율이 필요했던 것으로 전해졌다. 정책금융기관 입장에서는 조 단위 자금이 투입되는 대형 인프라 사업인 만큼 사업성은 물론 리스크 분담 구조까지 동시에 따져봐야 했고 이 과정에서 협의가 길어졌다는 설명이다. 사업자 공모 자체도 순탄치 않았다. 국가AI컴퓨팅센터 사업은 앞서 지난해 5월과 6월 두 차례 유찰을 겪었다. 초기 공모안에 담긴 공공 중심 구조와 의무 조항이 민간 참여를 가로막는 요인으로 작용했다는 평가다. 당시에는 공공 지분 비율이 51% 수준으로 설정돼 민간이 실질적 경영권을 확보하기 어렵다는 지적이 있었고 매수청구권 조항과 국산 AI 반도체(NPU) 의무 장착 조건도 기업들의 부담을 키운 요인으로 꼽혔다. 이후 정부는 공공 지분 비율을 30% 미만으로 낮추고 매수청구권과 국산 AI 반도체 탑재 의무 조항을 없앴다. 여기에 복수 클라우드 서비스 사업자(CSP)가 참여하는 컨소시엄에 가점을 부여하고 단독 입찰이어도 적격 심사를 거쳐 사업을 추진할 수 있도록 기준을 완화하면서 세 번째 공모를 진행했다. 이같은 조건 조정 이후 삼성SDS가 사업 참여를 공식화했다. 삼성SDS를 주관기관으로 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여한 컨소시엄이 구성됐으며 해당 컨소시엄이 단독으로 입찰에 참여했다. 정부가 복수 클라우드 서비스 제공기업(CSP)이 참여한 컨소시엄에 가점을 부여하는 평가 구조를 적용하면서 국내 주요 클라우드 기업과 통신사가 함께 참여하는 형태로 사업 제안이 이뤄졌다. 삼성SDS 컨소시엄은 이번 우선협상대상자 선정 전부터 사업 준비 작업을 병행해 왔다. 삼성SDS는 SPC 설립을 위한 전담팀을 구성하고 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 진행했다. 컨소시엄 참여사들은 지난 1월 전남 해남 솔라시도 부지를 직접 방문해 전력·통신 등 인프라 여건을 점검하는 등 사업 추진을 위한 준비 작업도 이어갔다. 금융심사와 우선협상대상자 선정이 마무리되면 실시협약 체결과 SPC 설립, 본격적인 공사 준비로 곧바로 넘어가기 위한 사전 포석으로 풀이된다. 컨소시엄 대표사인 삼성SDS는 전체 사업 계획 수립과 인프라 구축·운영을 총괄할 예정이다. 참여 기업들은 통신 서비스, 데이터 관리, AI 서비스 등 각자 역할을 나눠 맡는 구조다. 정부 입장에서도 단일 사업자보다 복수 기업이 참여하는 컨소시엄 형태를 통해 클라우드와 통신, 반도체, 지역 인프라 역량을 한데 묶는 방식이 국가 AI 인프라 구축에 더 적합하다고 판단한 것으로 해석된다. 남은 과제는 속도다. 정부와 정책금융기관, 삼성SDS 컨소시엄은 앞으로 SPC 이사회 구성과 민·관 권리·의무 관계, 출자와 대출의 세부 조건 등을 구체화한 뒤 실시협약을 체결하게 된다. 이후 최종 사업자 확정과 함께 착공 준비에 들어가야 하는데, 이미 일정이 당초 계획보다 늦어진 만큼 향후 절차를 얼마나 압축적으로 진행하느냐가 2028년 구축 완료 목표 달성의 관건이 될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "AI 고속도로의 핵심 기반 시설이자 AI 생태계 성장의 플랫폼인 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "2028년 이내에 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통해 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다. 삼성SDS 관계자는 "우선협상대상자로 선정된 만큼 컨소시엄 참여사들과 함께 사업 준비를 이어가며 국가AI컴퓨팅센터 구축을 차질 없이 추진하겠다"고 밝혔다.

2026.03.10 17:13한정호 기자

국가AI컴퓨팅센터 구축 본격…삼성SDS 컨소시엄 우선협상대상 선정

삼성SDS 컨소시엄이 국가인공지능(AI)컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 선정된 가운데, 국가 AI 인프라 확충의 닻을 올렸다는 평가다. 과학기술정보통신부는 대한민국 AI 경쟁력의 핵심 기반이 될 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄을 선정했다고 10일 밝혔다. 이번 사업은 공공의 마중물 투자를 기반으로 민간의 자본과 역량을 결집하기 위해 민·관 합작 특수목적법인(SPC)을 설립해 추진된다. 이를 통해 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 확충하고 민간 투자를 촉진하는 선순환 체계를 구축한다는 계획이다. 사업자 공모는 지난해 9월 8일부터 10월 21일까지 진행됐다. 삼성SDS를 주관기관으로 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여한 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰했다. 과기정통부는 사업계획 적격성을 평가하는 기술·정책 평가를 진행했으며 산업은행(국민성장펀드)과 기업은행 등 정책금융기관은 출자·대출 등 재원 조달 가능성을 검토하는 금융심사를 실시했다. 삼성SDS 컨소시엄은 이 두 절차를 모두 통과해 우선협상대상자로 선정됐다. 삼성SDS 컨소시엄은 전남 해남 솔라시도 데이터센터 파크를 사업 입지로 제안했다. 2028년까지 첨단 AI 반도체인 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 확보를 핵심 목표로 제시했다. 산업·연구계의 AI 연구개발과 서비스 지원, 국산 AI 반도체 활성화, 글로벌 기업과의 협력 확대 등 정책 과제 수행을 통해 국내 AI 생태계 성장을 지원할 계획이다. 향후 과기정통부와 정책금융기관, 삼성SDS 컨소시엄은 특수목적법인 이사회 구성 및 운영 방안, 민·관 권리·의무 관계 등 세부 요건을 구체화할 예정이다. 이후 산업은행과 기업은행의 최종 출자 승인 절차를 거쳐 실시협약을 체결하고 최종 사업자를 확정한다. 국가AI컴퓨팅센터는 올해 3분기 착공에 들어가 2028년까지 구축 완료를 목표로 추진될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "AI 고속도로의 핵심 기반 시설이자 AI 생태계 성장의 플랫폼인 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "2028년 이내에 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통해 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.10 15:06한정호 기자

정부 GPU 1만5천장 확보 사업 시동 건다

정부가 추진하는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업 공고가 이번 주 내 발표된다. 올해 약 1만 5000장 규모의 고성능 GPU를 추가 도입하는 사업으로, 공고 시점이 확정될 경우 국가 인공지능(AI) 인프라 확충 사업이 본격적으로 속도를 낼 전망이다. 10일 과학기술정보통신부에 따르면 '첨단 AI반도체 서버 확충 및 통합운영환경 구축' 사업 공고가 이번 주 중 발표될 예정이다. 내부 검토 절차가 마무리 단계에 들어가면서 이르면 12일 또는 13일께 공고가 게시될 가능성이 높은 것으로 전해졌다. 이번 사업은 정부가 약 1만 5000장 이상의 GPU를 확보해 국내 AI 연구와 산업에 공급하는 것이 목표다. 총 사업 규모는 약 2조원 수준으로, 민간 클라우드 사업자가 GPU 인프라를 구축·운영하고 이를 서비스형 GPU(GPUaaS) 형태로 제공하는 방식이다. 정부의 GPU 확충 정책은 지난해부터 단계적으로 추진되고 있다. 지난해에는 추가경정예산을 통해 약 1만 3000여 장의 GPU 확보 사업이 진행됐으며 이를 기반으로 산·학·연 연구기관과 스타트업에 컴퓨팅 자원을 지원하는 체계가 마련됐다. 당시 사업에는 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등이 참여해 GPU 인프라를 구축했다. 확보된 자원은 초거대 AI 모델 개발, 연구 프로젝트, 스타트업 기술 개발 등에 활용되며 국내 AI 개발 생태계의 핵심 인프라 역할을 해왔다. 특히 정부는 GPU 통합 지원 플랫폼을 구축해 산·학·연이 온라인으로 GPU 자원을 신청하고 배정받을 수 있도록 하는 체계를 운영하고 있다. AI 모델 학습 수요가 급격히 늘어나면서 관련 자원 신청 역시 빠르게 증가한 것으로 알려졌다. 이번 사업은 이러한 기반 위에 GPU 공급 규모를 추가 확대하는 것이 목적이다. 정부는 국가 AI 전략 추진 과정에서 대규모 컴퓨팅 자원의 중요성이 커지고 있다고 판단하고 인프라 확보 속도를 높이고 있다. 업계에선 지난해 사업 경험을 바탕으로 주요 클라우드 사업자들의 참여 여부에도 관심이 쏠리고 있다. 기존 사업에 참여했던 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오뿐 아니라 KT클라우드 등 다른 클라우드 사업자 및 통신사의 참여 가능성도 거론된다. 사업 공고 이후에는 사업자 선정, 협약 체결, GPU 발주·구축 등의 절차가 순차적으로 진행될 예정이다. 정부는 이를 통해 산·학·연 연구와 국가 전략 AI 프로젝트를 지원할 컴퓨팅 인프라를 한층 확대할 계획이다. 과기정통부 관계자는 "내부 검토 과정에서 일정이 다소 늦어졌지만, 이번 주에는 사업이 공고될 예정이며 현재로선 12일이나 13일쯤 발표될 것으로 예상한다"고 밝혔다.

2026.03.10 11:16한정호 기자

[알파고 10년 ③] AI 3강 노리는 한국…인프라·인재가 '승부처'

지난 2016년 3월, 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 대국은 한국 사회에 인공지능(AI) 시대의 도래를 강렬하게 각인시킨 사건이었다. 인간의 창의성과 직관의 영역으로 여겨졌던 바둑에서 AI가 승리하는 장면은 기술 발전이 산업과 사회 전반을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 상징적으로 보여줬다.알파고 대국 이후 10년이 흐른 지금, AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산과 함께 미국과 중국을 중심으로 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화됐고, 컴퓨팅 인프라와 데이터, 반도체, 인재를 둘러싼 경쟁 역시 한층 치열해지고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 정책과 산업 전략을 정비하며 새로운 도전에 나선 상황이다.지디넷코리아는 이번 3편의 기획 기사를 통해 '알파고 쇼크' 이후 10년간 한국 AI 산업이 걸어온 흐름을 되짚어보고, 글로벌 AI 경쟁 구도 속에서 한국이 마주한 기회와 과제를 살펴본다.첫 번째 기사에서는 알파고 이후 국내 AI 산업이 겪었던 시행착오와 구조적 한계를 돌아보고, 두 번째 기사에서는 정부가 추진 중인 AI 정책과 국가 전략을 짚는다. 세 번째 기사에서는 미·중을 중심으로 전개되는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 경쟁력과 향후 과제를 분석한다. [편집자 주] 바둑판 위에서 시작된 AI 기술 경쟁은 10년이 지난 지금 국가 경쟁력의 핵심 축으로 확대됐다. 생성형 AI 확산 이후 AI 경쟁은 국가 전략 차원으로 격상됐고 미국과 중국을 중심으로 패권 경쟁이 본격화되고 있다. 한국 역시 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 인프라와 기술, 인재 확보에 속도를 내며 새로운 10년을 준비하고 있다. 정부는 AI 경쟁력을 국가 핵심 성장 동력으로 규정하고 범정부 차원의 정책을 추진하고 있다. 최근 국가AI전략위원회는 '대한민국 AI 행동계획'을 확정하며 향후 3년간 추진할 AI 정책 로드맵을 제시했다. 이 계획은 총 99개 실행 과제를 담고 있으며 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 데이터 생태계 구축, 핵심 인재 확보 등을 중심으로 국가 AI 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 이러한 정책을 통해 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 목표다. AI 경쟁에서 중요한 요소로는 컴퓨팅 인프라가 꼽힌다. 초거대 AI 모델을 개발하고 서비스하기 위해선 대규모 GPU와 데이터센터, 고속 네트워크 등 막대한 연산 환경이 필요하기 때문이다. 정부는 이러한 인프라 확보를 위해 '국가AI컴퓨팅센터' 구축과 GPU 확충 사업 등을 지난해부터 추진하며 국가 차원의 AI 연산 자원을 확대 중이다. 대한민국 AI 행동계획에서도 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU) 등 핵심 AI 컴퓨팅 자원을 국가 전략 인프라로 규정하고 대규모 확보 계획을 제시했다. 정부는 2030년까지 최소 5만 장 이상의 GPU를 단계적으로 확보하고 국산 NPU 도입도 확대해 AI 컴퓨팅 인프라의 자립도를 높이겠다는 목표를 세웠다. 특히 국산 AI 반도체 생태계 활성화를 목표로 관련 연구개발(R&D)과 실증 사업을 추진 중이다. 동시에 공공과 민간이 협력해 국내 클라우드 기반 AI 인프라를 구축하는 'K-클라우드 프로젝트'도 진행되고 있다. 국산 AI 반도체와 국내 클라우드 인프라를 결합해 AI 서비스 환경을 구축하고 데이터 주권과 기술 자립을 강화한다는 목표다. 국가 AI 모델 경쟁력 확보를 위한 프로젝트도 추진 중이다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 글로벌 수준의 초거대 AI 모델을 확보하는 사업을 진행하고 있다. LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 연구기관이 컨소시엄을 이뤄 글로벌 선도 모델에 필적할 독자 아키텍처 기반 AI 모델을 개발하고 있으며 단계 평가를 거쳐 최종 정예팀 2곳을 선발할 예정이다. 글로벌 시장에선 이미 빅테크를 중심으로 AI 패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 미국은 오픈AI·구글·메타·앤트로픽 등이 초거대 모델과 AI 인프라 생태계를 주도하고 있으며 중국 역시 바이두·알리바바·딥시크 등 기업을 중심으로 AI 모델 개발과 산업 적용을 빠르게 확대 중이다. 현재 AI 경쟁은 텍스트 중심의 거대언어모델(LLM) 기술 개발을 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 생성형 AI 이후 차세대 경쟁 무대로 주목받는 분야는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 행동하는 기술이다. 글로벌 기술 패권 경쟁 역시 텍스트와 이미지 생성 중심에서 물리 환경을 인식하고 행동하는 AI로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 국가 전략 차원에서 추진 중이다. 미국은 빅테크 중심의 소프트웨어(SW)와 플랫폼 결합 전략을 기반으로 로봇 행동 모델과 시뮬레이션 기술을 발전시키고 있으며 중국은 제조 기반을 활용해 로봇과 자율 시스템을 산업 현장에 빠르게 적용하는 전략을 펼치고 있다. 한국 역시 이 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있다. 정부는 대한민국 AI 행동계획에서 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇을 차세대 전략 기술로 지정했다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보를 추진할 방침이다. 한국이 강점을 지닌 제조와 모빌리티 산업 기반을 활용해 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 피지컬 AI 경쟁력을 확보한다는 전략이다. AI 경쟁의 또 다른 핵심은 인재다. 정부는 AI 인재 확보를 위해 교육과 연구, 산업 전반에서 다양한 정책을 추진하고 있다. 대표적으로 올해 AI 대학원 지원사업과 AI 중심대학 사업을 통해 석·박사급 AI 연구 인력 양성에 나섰다. 산업 현장의 AI 활용 역량을 높이기 위한 K-디지털 트레이닝(KDT) 등 인력 양성 프로그램도 확대한다. 또 초·중·고 교육 과정에서도 AI 교육을 강화하고 대학과 연구기관을 중심으로 글로벌 수준의 연구 인재를 확보하는 정책을 추진한다. 해외 인재 유치를 위한 제도 개선과 연구 환경 지원도 병행해 AI 인재 경쟁력을 높이겠다는 계획이다. 최근 국내 AI 산업 생태계는 빠르게 성장하고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 실시하는 '인공지능산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 관련 기업 수는 2020년 933개에서 2024년 2517개로 약 2.7배 증가했다. 같은 기간 AI 산업 종사자 수도 20만여 명에서 50만 명 이상으로 늘어났으며 AI 관련 매출 역시 크게 확대된 것으로 나타났다. 다만 글로벌 경쟁 속에서 한국이 넘어야 할 과제도 적지 않다. 미국과 중국은 초거대 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 이어가며 AI 패권 경쟁을 주도하고 있다. 이같은 상황에서 한국이 기술 격차를 좁히기 위해선 지속적인 투자와 정책 실행력이 필요하다는 지적이 나온다. 업계에선 AI 경쟁의 승부처가 인프라와 인재 확보에 달려 있다고 강조한다. 알파고 대국이 AI 가능성을 보여준 사건이었다면, 앞으로의 10년은 국가 경쟁력으로서 AI 성패가 판가름 나는 시기가 될 전망이다. 컴퓨팅 인프라와 반도체, 데이터, 인재를 둘러싼 경쟁이 본격화되는 가운데 한국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있을지 주목된다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 25일 위원회 제2차 전체회의에서 "정부와 민간이 똘똘 뭉쳐 하나의 목표를 만들어간다면 분명한 성과를 보여줄 수 있을 것"이라며 "이제는 계획을 넘어 행동으로 옮겨야 할 시점"이라고 강조했다. 배경훈 부총리는 "정부 출범 이후 AI전략위를 중심으로 민관이 함께 총력을 다한 결과 우리나라도 AI 3강의 토대를 만들었다"며 "이젠 국민이 체감할 수 있는 과제를 구체화하고 속도감 있게 이행해야하는 시기인 만큼 모든 부처가 본격적인 성과 창출을 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.09 17:20한정호 기자

카카오, AI 협력 프로그램 '카나나 스칼라' 출범

카카오는 학계 전문·미래 인재와의 교류를 위한 인공지능(AI) 협력 프로그램 '카나나 스칼라'를 출범하고, 전문가 자문 그룹의 발족식을 진행했다고 9일 밝혔다. 카나나 스칼라는 카카오의 AI 전략과 기술을 학계와 함께 논의하고 발전 방향을 모색하기 위해 마련된 협력 프로그램이다. 학계 전문가로 구성된 전문가 자문 그룹과 대학생 및 청년층 대상 교류 프로그램을 중심으로 운영될 예정이다. 전문가 자문 그룹은 국내 주요 대학의 AI 및 컴퓨팅 분야 교수진 7인으로 구성되며, 카카오의 AI 기술과 서비스 전반에 대한 자문을 제공한다. 자문 그룹에는 ▲김선주 연세대학교 첨단 컴퓨팅 학부 교수 ▲김승룡 KAIST 김재철AI대학원 교수 ▲신진우 KAIST ICT 석좌교수 ▲이주호 KAIST 김재철AI대학원 교수 ▲장준혁 한양대학교 융합전자공학부 교수 ▲주한별 서울대학교 컴퓨터공학부 교수 ▲최종현 서울대학교 전기·정보공학부 교수가 참여한다. 카카오는 지난 6일 발족식을 열고 자문 방향 및 연간 아젠다를 확정했다. ▲카나나 파운데이션 모델 ▲온디바이스 AI ▲에이전틱 AI ▲AI 세이프티 등 주요 기술과 서비스 전략을 중심으로 향후 논의를 이어갈 예정이다. 앞으로 카카오는 정기적인 교류를 통해 AI 전략 실행력을 높이고 기술 및 산업 변화에 대한 다양한 관점의 인사이트를 확보해 나간다는 계획이다. 이날 발족식에 참여한 교수들은 “AI가 서비스와 플랫폼 전반에 빠르게 확산되면서 기업의 현안과 학계의 연구 주제가 점점 더 밀접해지고 있다”며 “산업계의 문제의식과 학계 연구가 유기적으로 연결될 때 실질적인 성과로 이어질 수 있을 것으로 기대하며, 카나나 스칼라 전문가 자문 프로그램이 이러한 협력의 기반이 되기를 바란다”고 의견을 모았다. 카카오는 전문가 자문 그룹 외에도 대학생 및 청년층을 대상으로 한 학계 교류 프로그램도 준비 중이다. 다양한 분야의 외부 연사를 초빙한 강연과 소통 프로그램을 진행해 미래 인재들과의 접점을 넓혀갈 계획이다. 카카오 관계자는 "국내 최고 수준의 AI, ICT 전문가들과의 지속적인 논의를 통해 카카오 AI의 강점과 방향성을 더욱 정교하게 다듬어 갈 수 있을 것"이라며 "앞으로도 학계 전반을 아우르는 다양한 프로그램을 통해 AI 기술과 서비스의 발전 방향을 함께 모색해 나가겠다"고 말했다.

2026.03.09 13:59박서린 기자

[유미's 픽] '비상 경영' 삼성SDS, 이준희 리더십 시험대…AI·클라우드 의존도 커지나

중동발 지정학적 리스크와 글로벌 경기 침체라는 '이중고' 속에 삼성SDS의 경영 환경에 빨간불이 켜졌다. 물류 사업의 불확실성이 커지고 기업들의 IT 투자 심리가 급격히 위축되면서 취임 이후 줄곧 '기술 혁신'을 강조해온 이준희 삼성SDS 사장의 리더십도 본격적인 시험대에 오른 분위기다.5일 업계에 따르면 현재 삼성SDS를 둘러싼 외부 환경은 녹록지 않다. 매출의 큰 축을 담당하는 물류 사업은 중동 정세 불안으로 인한 해상 운임 변동과 공급망 단절 위험에 직접적으로 노출돼 있다. 글로벌 물류 경로의 불확실성은 수익성 악화로 직결되는 만큼, 리스크 관리가 시급한 상황이다.IT 서비스 부문 역시 고전을 면치 못하고 있다. 고금리와 경기 불황 여파로 주요 고객사들이 차세대 시스템 구축이나 대규모 IT 투자를 뒤로 미루고 있기 때문이다. 기업들이 '비용 절감'을 최우선 과제로 내세우면서 삼성SDS의 신규 수주 동력도 약화될 수 있다는 우려가 나온다.이 탓에 삼성SDS는 3년 전 '비상 경영'을 선언한데 이어 최근 중동 지역 분쟁에 따른 글로벌 물류·공급망 위기 상황에 대응하기 위해 '워룸' 가동에 나섰다. 워룸은 회사의 물류사업에 위기를 초래할 수 있는 전쟁·분쟁, 주요 항로 차질, 팬데믹·자연재해, 글로벌 물류 대란, 국제유가·운임 급등 등의 위기가 발생했을 때 정보를 모으고 분석하며 즉시 대응 전략을 만드는 컨트롤 타워 역할을 한다. 삼성SDS는 워룸 체제에서 중동 정세 변화가 글로벌 물류 흐름에 미칠 영향을 면밀히 모니터링하며 고객사와 대응 전략을 공유한다는 방침이다. 실제 지난 4일 '미국-이란 전쟁 : 물류 인프라 현황 및 대안 업데이트'란 제목의 뉴스레터를 통해 해상, 항공 현황과 대안을 알리기도 했다. 삼성SDS 관계자는 "특정 기업의 문제가 아니라 전 세계적으로 좋지 않은 상황"이라며 "관련 뉴스나 상황들을 계속 체크하고 고객사들과 공유하면서 우리 쪽에 영향을 받는 포인트가 있는지 보고 있고, 향후 어떻게 할지도 검토하고 있다"고 말했다. 다만 중동 지역 긴장 고조가 곧바로 삼성SDS 물류 사업에 직접적인 타격으로 이어질지는 아직 불확실하다는 분석도 나온다. 일각에서 우려하는 호르무즈 해협 봉쇄 가능성은 주로 원유 수송로와 관련된 문제로, 일반 화물 운송에는 직접적인 영향이 제한적일 수 있기 때문이다. 다만 유가 상승에 따른 유류할증료(BAF)와 해상 운임 변동성 확대, 보험료 상승 등 비용 변수로 간접적인 영향이 확대될 가능성은 남아 있다.업계 관계자는 "이란전보다 수에즈 운하나 주요 해상 항로의 차질 여부가 글로벌 물류 흐름에 더 큰 영향을 미칠 변수가 된다"며 "과거 대형 컨테이너선 좌초로 수에즈 운하가 막히면서 전 세계 물류망이 큰 혼란을 겪었던 사례처럼 주요 항로가 차단될 경우 해상 운송 지연과 비용 상승이 동시에 발생할 수 있다"고 말했다. 삼성SDS의 또 다른 핵심 축인 IT서비스 부문도 올해 투자 위축 영향을 받고 있다. 고금리와 경기 둔화 여파로 주요 기업들이 차세대 시스템 구축이나 클라우드 전환 프로젝트 집행을 늦추면서 신규 수주 속도가 둔화되고 있기 때문이다. 특히 삼성SDS는 금융·제조·공공 등 대형 고객사를 중심으로 시스템통합(SI)과 IT 아웃소싱(ITO) 사업 비중이 높은 만큼 고객사의 투자 일정 변화가 실적에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이 같은 환경은 실적에도 반영됐다. 삼성SDS의 지난해 4분기 매출은 3조5368억원으로 전년 동기 대비 2.9% 감소하며 시장 기대치를 밑돌았다. 같은 기간 영업이익은 2261억원으로 6.9% 증가했지만 주요 고객사의 IT 투자 지연과 해상 운임 하락 영향으로 성장 폭은 제한됐다.연간 기준으로도 성장세는 제한적이었다. 삼성SDS의 2025년 매출은 13조9299억원, 영업이익은 9571억원으로 전년 대비 각각 0.7%, 5.0% 증가하는 데 그쳤다. 사업별로 보면 IT서비스 부문 매출은 6조5435억원으로 전년 대비 2.2% 증가했다. 클라우드 사업 매출이 2조6802억원으로 15% 이상 성장하며 IT서비스 매출의 약 41%를 차지했지만, 주요 고객사의 시스템통합(SI) 및 IT 아웃소싱(ITO) 발주 지연이 성장 속도를 제한했다. 이는 삼성SDS가 전통적인 SI 기업에서 클라우드·AI 중심 기업으로 사업 구조 전환을 진행하고 있다는 신호로 읽힌다. 물류 부문은 글로벌 경기 둔화와 해상 운임 하락 영향이 컸다. 물류 사업 매출은 7조3864억원으로 전년 대비 0.5% 감소했고 영업이익도 6.2% 줄어들었다.업계 관계자는 "삼성SDS는 물류와 IT서비스 두 축이 동시에 외부 변수 영향을 받는 구조"라며 "이 때문에 대외 환경이 악화되면 경영 부담도 커질 수밖에 없다"고 말했다.이 같은 상황 속에 이준희 사장이 이번 위기를 어떻게 해결해 나갈지 주목된다. 물류와 IT 서비스라는 양대 축이 대외 변수에 휘둘리는 현 구조에서 AI, 클라우드 등 고수익 중심의 신성장 동력을 안착시키며 체질 개선에 성공할지도 관심사다. 특히 이 사장은 취임 이후 AI와 클라우드를 중심으로 한 사업 구조 전환을 핵심 전략으로 제시해왔다는 점에서 기대감도 나온다. 전통적인 시스템통합(SI) 중심 사업에서 벗어나 AI 인프라와 플랫폼, 솔루션을 아우르는 'AI 풀스택' 역량을 강화해 기업용 AI 시장을 선점하겠다는 구상도 내세우고 있다. 이를 위해 삼성SDS는 최근 전사 AI 전략을 총괄하는 'AX센터'를 대표 직속으로 신설하고 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합한 사업 확대에 나서고 있다. AX센터는 공공·금융·제조 등 산업별 AI 전환(AX) 수요를 발굴하고 실제 업무에 적용하는 역할을 맡는다.AI 사업 확장도 가시화되고 있다. 삼성SDS는 최근 고려아연, 아이크래프트, 티맥스소프트 등 주요 기업과 챗GPT 엔터프라이즈 공급 계약을 체결하며 기업용 생성형 AI 시장에서 고객 기반을 확대하고 있다. 올해 1월 계약한 섹타나인, 하나투어 등을 포함하면 확보한 고객사는 10곳 이상으로 늘었다. 삼성SDS는 지난해 12월 국내 최초로 오픈AI 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러로 선정된 이후 단순 라이선스 공급을 넘어 AI 도입 전략 수립과 운영 체계 구축까지 지원하는 AX 파트너 역할을 강화하고 있다. AI 컨설팅, 애플리케이션 개발·운영, 클라우드 인프라, 보안을 통합 지원하는 '원팀(One-Team)' 체계를 통해 기업의 AI 전환을 지원한다는 전략이다. 대규모 인프라 투자도 진행 중이다. 삼성SDS는 경북 구미 옛 삼성전자 사업장 부지에 60메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있으며 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업에도 참여하고 있다. 또 AI 연산 수요 증가에 대응하기 위해 2029년까지 데이터센터 투자 규모를 현재 대비 최소 두 배 수준으로 확대한다는 계획이다. 업계 관계자는 "삼성SDS는 현재 '방어'와 '공격'을 동시에 수행해야 하는 어려운 상황"이라며 "워룸을 통한 리스크 관리가 물류 사업의 하단을 받치고, AI 신사업이 상단을 뚫어준다면 이번 위기는 삼성SDS가 기술 중심 기업으로 완전히 탈바꿈하는 변곡점이 될 것"이라고 내다봤다. 증권가에서도 단기적인 업황 부진에도 불구하고 삼성SDS의 중장기 성장 가능성은 여전히 유효하다는 평가를 내놓고 있다. AI와 클라우드 중심 사업 확대가 새로운 성장 동력으로 자리 잡을 가능성이 높다는 분석이다.여기에 최근 배당금을 주당 3190원으로 약 10% 상향하며 주주 환원 정책을 강화한 점도 주목된다. 비상 경영 기조 속에서도 배당을 늘린 것은 향후 실적과 사업 성장에 대한 경영진의 자신감을 보여주는 대목이라는 평가다. 김준섭 KB증권 연구원은 "삼성SDS의 클라우드 사업 확대로 인한 수익성 개선과 생성형 AI 사업 성장이 기대된다"며 "AI 인프라(GPU)·플랫폼·솔루션으로 이어지는 AI 풀스택 전략을 바탕으로 올해 AI 사업 매출이 전년 대비 두 배 이상 성장할 가능성이 있다"고 분석했다. 오동환 삼성증권 연구원도 "챗GPT 리셀 사업과 데이터센터 신사업이 중장기 성장 동력으로 작용할 것"이라며 "상반기에는 성장률이 시장 기대에 미치지 못할 수 있지만 하반기부터 주요 고객사 IT 투자 집행이 재개되면서 성장 모멘텀이 강화될 것"이라고 전망했다.

2026.03.05 17:33장유미 기자

이노그리드, SDT와 하이브리드 양자 클라우드 '큐레카' 출시

이노그리드가 양자 컴퓨팅과 기존 고성능 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 양자 클라우드 서비스를 선보이며 차세대 컴퓨팅 시장 공략에 나섰다. 이노그리드는 SDT와 함께 하이브리드 양자 클라우드 서비스 '큐레카(QuREKA)'를 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 협업은 양사가 지난해 9월 체결한 하이브리드 양자 클라우드 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)의 일환으로 추진됐다. 양사는 양자 컴퓨팅 기술을 보다 안정적이고 확장 가능한 클라우드 서비스 형태로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 큐레카는 복잡한 연산 작업을 양자 컴퓨팅 자원과 기존 고전 컴퓨팅 자원에 최적으로 분산·할당하고 사용자가 클라우드를 통해 양자 컴퓨터와 시뮬레이터에 접근할 수 있도록 지원하는 하이브리드 양자 컴퓨팅 클라우드 서비스다. 지난 2월 4일 열린 SDT 양자 데이터센터 개소식에서 처음 공개됐으며 이달 3일부터 베타 서비스를 시작했다. 서비스는 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·양자처리장치(QPU)를 하나의 환경으로 통합해 인공지능(AI), 최적화, 시뮬레이션 등 고난도 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 국내 인프라 기반에서 글로벌 QPU 자원까지 연계해 연구·개발 환경을 제공하고 GPU 기반 가속 계층을 중심으로 다양한 양자·고전 연산 자원을 단일 하이브리드 워크플로우로 활용할 수 있는 것이 특징이다. 이 과정에서 이노그리드는 자사 클라우드 플랫폼 서비스형 양자 플랫폼(QPaaS)을 제공해 큐레카 서비스 운영을 지원했다. SDT의 양자 컴퓨팅 소프트웨어 '큐브스택'을 설치형 환경으로 구현한 뒤 클라우드 기반 서비스로 운영할 수 있도록 설계해 확장성과 운영 효율성을 높였다. QPaaS는 GPU 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원, 컨테이너 및 가상화 환경을 통합 관리하는 클라우드 플랫폼으로, 하드웨어 관리부터 서비스 운영까지 클라우드 환경에서 제공된다. 이를 통해 양자 컴퓨팅 기술을 실제 활용 가능한 서비스 형태로 구현하는 데 핵심적인 역할을 한다는 설명이다. 양사는 이번 협력을 계기로 차세대 양자 및 고성능 컴퓨팅 환경을 위한 클라우드 인프라 고도화를 추진하고 양자 기술의 실질적 활용 확대를 위한 협력을 이어갈 계획이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 협력을 통해 AI·고성능 컴퓨팅·양자 기술을 아우르는 클라우드 전문 기업으로서의 입지를 한층 강화했다"며 "앞으로도 양자·AI·고성능 컴퓨팅을 아우르는 클라우드 기술을 기반으로 다양한 파트너와 함께 미래 컴퓨팅 서비스 생태계를 확장해 나가겠다"고 밝혔다. 윤지원 SDT 대표는 "큐레카는 양자와 고전 컴퓨팅 자원을 단일 워크플로우로 통합해 실제 산업 및 교육 현장에서 활용 가능한 하이브리드 양자 클라우드 서비스로 구현한 것이 핵심"이라며 "앞으로도 양자 데이터센터 인프라에 국내 소프트웨어 및 클라우드 기술력을 접목해 양자 기술의 실질적 활용과 생태계 확산을 가속하겠다"고 말했다.

2026.03.04 14:53한정호 기자

화웨이, SuperPoD 기반 AI·범용 컴퓨팅 솔루션 공개

[바르셀로나(스페인)=박수형 기자] 화웨이가 MWC26에서 아틀라스950 수퍼PoD, 타이산950 수퍼PoD를 비롯한 다양한 컴퓨팅 솔루션을 글로벌 시장에 선보였다. 탄력적인 컴퓨팅 기반 구축과 오픈소스 개방형 협업을 통해 전 세계에 새로운 선택지를 제공하는 전략적 행보다. AI 기술이 빠르게 발전하고 모델이 수조 개의 매개변수를 사용하는 시대에 접어들면서 에이전트형 AI는 많은 산업 분야의 핵심 생산 공정에 점차 도입되고 있다. 이는 더 큰 규모의 컴퓨팅 환경과 낮은 지연 시간에 대한 수요를 증가시키고 있다. 그러나 이러한 대규모 모델은 기존의 수평 확장 방식으로는 구현하기 어려우며 대규모 클러스터는 종종 낮은 활용률과 잦은 학습 중단이라는 문제점을 안고 있다. 화웨이는 혁신적인 유니파이드버스 인터커넥트를 활용한 수퍼PoD를 통해 이러한 과제들을 해결해 왔다. 획기적인 '클러스터+수퍼PoD' 시스템 아키텍처는 증가하는 컴퓨팅 수요에 맞춰 설계됐으며, AI 발전을 선도한다. MWC에서 공개된 아틀라스950 수퍼PoD는 유니파이드버스를 통해 최대 8192개의 NPU를 연결해 초고대역폭, 초저지연, 통합 메모리 주소 지정을 제공하며 학습, 추론, 처리를 위한 단일 논리 컴퓨터처럼 작동한다. 아틀라스850E도 함께 전시됐으며 두 제품 모두 다양한 AI 학습 및 추론 시나리오에 적합하다. 범용 컴퓨팅 분야에서는 업계 최초의 범용 컴퓨팅 타이산950 수퍼PoD와 차세대 서버 타이산500, 타이산200이 나란히 공개됐다. 고강도부터 저강도까지 다양한 컴퓨팅 작업 부하에 맞는 유연한 옵션을 제공한다. 화웨이는 개발자 혁신 가속화와 생태계 번영이라는 비전 아래 오픈소스와 오픈 시스템을 지속 지원하고 있다. 세계적인 오픈소스 운영체제 커뮤니티로 빠르게 성장한 openEuler의 발전에도 핵심적인 역할을 하고 있다. 화웨이는 자사의 이기종 컴퓨팅 아키텍처인 CANN을 완전히 오픈소스로 공개했다. 계층적 분리를 통해 연산자 라이브러리, 가속 라이브러리, 그래프 컴퓨팅부터 프로그래밍 언어에 이르기까지 모든 소프트웨어 구성 요소를 개발자들이 자유롭게 이용할 수 있도록 했다. CANN은 Triton, TileLang, PyTorch, vLLM, verl 등 오픈소스 커뮤니티 및 프로젝트를 지원하여 개발자들의 접근성과 효율성을 실질적으로 향상시키고 있다. 지능형 기술이 산업을 혁신함에 따라 화웨이는 AI 시대에 새로운 가능성을 열어줄 탄력적인 컴퓨팅 기반과 상호 협력적인 생태계를 구축하는 데 전념하고 있다.

2026.03.03 19:15박수형 기자

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