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브라더코리아, 부산일러스트레이션페어 출전

브라더코리아가 오는 8일까지 3일간 부산 벡스코에서 열리는 '부산일러스트레이션페어 V.7'에서 맞춤형 주문 생산 기반 굿즈 제작 솔루션을 시연한다. 부산일러스트레이션페어는 일러스트레이션, 회화, 그림책, 독립출판, 캐릭터디자인, 그래픽디자인, 게임, 애니메이션, 웹툰, 캘리그라피 등 다양한 분야 창작자가 참여하는 전시회다. 브라더코리아는 기간 중 티셔츠 편집숍 형태로 구성된 '브라더 메이커스 랩' 부스를 운영한다. 부스 키오스크에서 원하는 작가 일러스트를 선택하면 가먼트 프린터로 즉석 인쇄되는 과정을 볼 수 있다. 인쇄에는 최근 출시한 잉크젯 기반 가먼트 프린터 'GTX300'을 활용한다. 면 소재 흰색 티셔츠 인쇄에 약 40초가 걸리며 원단 직접 분사(DTG)와 필름 전사(DTF)를 모두 활용할 수 있다. 브라더코리아 관계자는 "지난 8월 서울일러스트레이션페어 V.21에 이어 이번 부산일러스트레이션페어에서는 더욱 다양한 작가와 작품을 통해 많은 관람객이 자신만의 굿즈를 제작하는 즐거움을 경험할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.11.06 10:02권봉석 기자

슈나이더 일렉트릭, AI 데이터센터 전력 인프라 구축 기간 6개월로 단축

슈나이더 일렉트릭이 AI 데이터센터의 전력 인프라 구축 기간을 최단 6개월로 줄일 수 있는 차세대 모듈형 전력 솔루션을 공개했다. 공장에서 사전 제작한 전력 모듈과 파워 스키드를 활용해 고밀도 AI 서버에 필요한 전력 용량을 신속하게 확보하고, 데이터센터 증설에도 유연하게 대응한다는 계획이다. 슈나이더 일렉트릭은 '프리패브 전력 모듈(Prefabricated Power Modules)'과 '파워 스키드(Power Skids)'를 공개했다고 23일 밝혔다. 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 확대되면서 데이터센터의 전력 확보와 공급 안정성이 주요 과제로 부상하고 있다. GPU를 집약한 AI 서버는 일반적인 서버 환경보다 높은 전력 밀도를 요구하는 만큼, 전력 공급 설비와 냉각 시스템을 함께 구축해야 한다. 이에 따라 인프라 설치 기간을 줄이면서도 전력 용량을 단계적으로 확대할 수 있는 모듈형 설계가 대안으로 주목받고 있다. 슈나이더 일렉트릭이 엔비디아와 공동 개발한 GB300 NVL72용 레퍼런스 디자인을 기반으로 표준화된 설계와 공장 사전 제작 방식을 적용했다. 이를 통해 AI 학습 클러스터와 GPU 중심의 고성능 컴퓨팅 환경에 필요한 전력 인프라를 신속하게 구축할 수 있도록 지원한다. GB300 NVL72용 레퍼런스 디자인은 랙당 최대 142kW의 전력 밀도를 지원하며, 통합 전력 관리와 액체 냉각 제어 기능을 포함한다. 전력 공급과 냉각 설비를 통합적으로 고려해 고밀도 연산 환경에 대응하도록 설계됐다. 전력 공급 장치에는 슈나이더 일렉트릭의 무정전 전원장치(UPS) 기술인 '갤럭시 VXL(Galaxy VXL)'이 적용됐다. 제품은 2MW, 2.25MW, 2.5MW 등 세 가지 용량으로 제공된다. 이 가운데 2.5MW 모델은 회사가 선보인 단일 컨테이너형 프리패브 전력 솔루션 중 최대 용량이다. 모듈별로 전력 용량을 확장할 수 있어 데이터센터의 초기 구축 부담을 줄이고, 수요 증가에 맞춰 설비를 추가할 수 있다는 점도 특징이다. 대규모 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 특화 클라우드 사업자인 네오클라우드, 여러 고객사의 서버와 IT 장비를 수용하는 코로케이션 데이터센터 등이 주요 적용 대상이다. 신제품은 스페인 산트보이데료브레가트(Sant Boi de Llobregat) 생산시설에서 설계·제조·시험을 거쳐 공급된다. 슈나이더 일렉트릭은 유럽 시장을 시작으로 2026년 중 북미에 제품을 공급하고, 이후 아시아·태평양 등으로 판매 지역을 확대할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 "AI 데이터센터 확장의 속도는 전력 인프라를 얼마나 빠르고 안정적으로 확보하느냐에 달려 있다"며 "엔비디아와 공동 개발한 레퍼런스 디자인 기반의 프리패브 전력 모듈과 파워 스키드를 통해 고객이 고밀도 AI 환경에 필요한 전력 용량을 신속하게 확보하고, 수요 변화에 맞춰 유연하게 확장할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.23 14:33남혁우 기자

브라더코리아, 맞춤형 소량 인쇄용 특수 잉크젯 프린터 'GTX300' 출시

"과거 원단 인쇄 시장은 대량 생산에 집중했지만 코로나19 범유행을 전후해 트렌드가 바뀌었다. 1인 창작자는 티셔츠 한 장 한 장마다 다른 디자인을 인쇄하는 다품종 소량생산 방식을 선호하며 팝업 스토어에서 직접 출력하는 사례도 늘어나고 있다." 14일 오전 경기도 일산 소재 '브라더 메이커스랩'에서 김용 브라더 가먼트코리아 PM(차장)이 이렇게 설명했다. 브라더코리아는 이날 다품종 소량생산·맞춤형 인쇄 시장을 겨냥한 가먼트(직물) 프린터 신제품인 GTX300을 국내 정식 출시했다. 기존 스크린 인쇄는 색상별 판을 제작하는 공정이 필요해 소량 주문에 대응하기 어려웠다. 반면 디지털 인쇄는 원하는 이미지를 데이터로 입력해 곧바로 출력할 수 있어 디자인 변경이 잦거나 주문 수량이 적은 생산 환경에 적합하다. 투명 커버·터치스크린 적용해 작업 편의성 개선 GTX300은 2020년 국내 출시한 'GTX 423' 후속 제품이다. 티셔츠 등 면 소재 원단 위에 직접 잉크를 분사하는 DTG, 원하는 문양을 필름 위에 인쇄한 다음 가열·압착 과정을 거쳐 원단에 옮기는 DTF 방식을 모두 지원한다. 김용 PM은 "GTX300은 기존 제품 대비 편의성과 유지보수 등을 고려해 '100% 작업자 중심'으로 설계됐다"고 강조했다. 프린트 헤드가 움직이는 상단에는 투명 커버를 적용해 작업자가 장비 내부 작동 상태를 쉽게 확인할 수 있게 했다. 원단이나 필름을 올려놓는 작업대인 플래튼도 쉽게 떼어낼 수 있고 필름 인쇄 시에는 자석으로 필름을 고정해 밀림을 막는다. 내부 구조 재설계로 설치·관리 부담 낮춰 GTX300은 잉크 배열을 가로 2열 구조에서 세로 1열 배치로 변경해 본체 너비를 줄이는 한편 내부 구조도 재설계해 전체 무게를 낮췄다. 이는 설치 공간의 효율성을 높이고 여러 대의 프린터를 운용하는 작업장의 공간 부담을 줄이기 위한 조치다. 유지보수 구조 역시 개선했다. 세정액을 담는 클리닝 솔루션(CS) 탱크를 장비 전면에 배치해 작업자가 한 손으로 탈착할 수 있도록 했다. 복잡했던 내부 배관을 단순화하고 유지보수 관련 부품도 정리했다. 김용 PM은 "구조 개선을 통해 세정액 등 소모품 관련 유지보수 비용을 기존 제품 대비 약 5~10% 절감할 수 있게 됐다"고 설명했다. 조작 방식은 버튼 대신 7인치 터치스크린으로 바꿔 주요 기능에 쉽게 접근하도록 했다. 여러 장비를 운용하는 사업자를 위한 모니터링 기능도 제공해 장비별 가동 현황과 상태 등을 파악할 수 있다. 면 티셔츠 한 장 최단 40초만에 출력 GTX300은 인쇄에 브라더가 직접 개발한 '이노벨라 텍스타일 잉크'를 쓴다. CMYK(시안·마젠타·옐로·블랙) 잉크와 백색 잉크를 포함해 총 다섯 종류로 구성됐다. 카트리지 방식이 아닌 튜브 방식으로 폐기물을 줄였다는 설명이다. 잉크는 세탁 과정에서 발생할 수 있는 색상 변화와 이염을 줄이도록 잉크 내구성을 높였다. 김용 PM은 "순면 소재부터 합성 섬유, 에코백에 주로 쓰이는 면 캔버스와 양말까지 다양한 원단에 원하는 무늬를 직접 인쇄 가능하다"고 설명했다. 실제 현장 시연에서 확인한 출력 속도는 흰 티셔츠 전체 인쇄 기준으로 약 40초가 걸렸다. 반면 어두운 티셔츠나 일부 합성섬유 소재에 인쇄할 때는 백색 잉크 출력이나 필름 전사 등 추가 공정이 필요해 인쇄 시간이 최대 두 배가량 늘어날 수 있다. 인쇄 후에는 방식에 따라 잉크 정착이나 필름 전사를 위한 열처리 과정이 이어진다. 현장에서는 약 160도의 열로 15~20초간 압착하는 공정을 포함해 결과물 완성까지 약 2~5분이 소요됐다. "1인 창작자부터 의류 브랜드까지 고객층 확대" 브라더코리아는 1인 창작자 뿐만 아니라 중대형 의류 브랜드가 다품종 소량 생산을 요구하는 추세에 맞춰 국내 가먼트 프린터 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 이 회사 관계자는 "지난 7월 30일부터 8월 2일까지 4일간 진행된 '서울일러스트레이션 페어 V.21'에서 전 세대 제품인 GTX423 프린터를 시연한 결과 많은 1인 창작자들이 관심을 보였다"고 설명했다. 그는 이어 "직접 가먼트 프린터를 이용해 시제품 생산이 가능한 '메이커스랩' 운영을 통해 소규모 창업자부터 다수의 장비를 운용하는 의류 생산업체까지 폭넓은 고객층을 공략할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.14 16:29권봉석 기자

MS, 자체 AI칩 '마이아300' 공개...내년 대규모 배치

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 3세대 AI 가속기 '마이아 300(Maia 300)'을 공개했다. 내년부터 데이터센터에 배치해 자사 AI 제품과 서비스의 주요 추론 인프라로 활용한다. 엔비디아를 비롯한 외부 반도체 업체에 대한 의존도를 낮추고 AI 서비스 운영 비용을 줄이려는 전략이다. 12일(현지시간) MS 공식 발표에 따르면, 마이아 300은 대규모 AI 모델의 추론 작업에 특화된 자체 설계 반도체다. MS는 2027년부터 애저 마이아 제품군의 배치를 확대해 코파일럿과 애저 기반 AI 서비스에 활용할 계획이다. 스콧 거스리 MS 클라우드·AI부문 총괄부사장은 “2027년부터 애저 마이아 제품군을 수 기가와트 규모로 확대해 MS 제품과 서비스의 주요 AI 추론 시스템으로 만들겠다”고 밝혔다. GPU보다 전력당 토큰 처리량 40% 개선 MS는 마이아 300이 주요 GPU 기반 시스템보다 메가와트당 토큰 처리량을 40% 높일 수 있을 것으로 예상했다. 같은 전력으로 더 많은 AI 추론 작업을 처리해 데이터센터의 운영 효율을 개선하겠다는 구상이다. 거스리 부사장은 “시스템 전반의 효율을 개선해 마이아 300이 주요 GPU 기반 시스템보다 메가와트당 40% 더 많은 토큰을 처리할 것으로 예상한다”고 설명했다. 다만, 비교 대상인 GPU 제품이나 구체적인 시스템 구성을 지목하지 않았다. 40% 개선 수치 역시 실제 대규모 운영 결과가 아닌 회사 측 예상치다. 마이아 300은 반도체뿐 아니라 소프트웨어, 서버 랙, 네트워크, 데이터센터 인프라까지 함께 설계한 것이 특징이다. 개별 칩 연산 성능보다 데이터센터 전체 AI 처리량과 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. MS에 따르면 마이아 300 가속기 96개로 구성된 서버 랙은 이전 세대인 마이아 200 기반 시스템보다 7배 높은 랙 단위 토큰 처리량을 제공한다. 거스리 부사장은 “마이아 300은 긴 문맥 처리와 메모리 집약적 작업, 디코딩 비중이 높은 AI 작업에 최적화된 추론 중심 아키텍처로 설계됐다”고 밝혔다. 코파일럿·애저 적용 확대, 자체 반도체 투자 강화 MS는 현재 마이아 200을 MS 365 코파일럿과 애저에서 구동하는 오픈AI 모델 등 실제 AI 서비스에 활용하고 있다. 마이아 300은 이러한 운영 경험을 토대로 추론 처리량과 전력 효율을 높인 차세대 제품이다. MS의 자체 AI 가속기 확대는 AI 인프라 투자 규모가 커지는 가운데 외부 GPU 구매 부담을 줄이고 반도체 공급망을 다변화하려는 움직임으로 풀이된다. 자체 반도체가 엔비디아나 AMD의 GPU를 전면 대체하는 수준에 이를 것으로 보이지는 않다. MS는 자체 가속기와 외부 GPU를 함께 활용하는 인프라 전략을 유지하면서 AI 서비스별로 적합한 시스템을 배치할 계획이다. MS는 마이아 300을 2027년부터 대규모로 배치해 AI 추론 인프라의 핵심 축으로 활용한다는 방침이다.

2026.10.13 08:46박수형 기자

韓 공략 시동 건 코어위브…데이터센터 협력·추론 사업 키운다

글로벌 인공지능(AI) 인프라 기업 코어위브가 한국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 국내 여러 데이터센터 사업자들과 협력 방안을 논의하는 가운데 고성능 그래픽처리장치(GPU) 공급뿐 아니라 AI 추론 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임도 본격화하고 있다. 9일 업계에 따르면 코어위브는 한국 데이터센터 사업 진출 가능성을 열어두고 국내 여러 사업자들과 협의를 진행하고 있는 것으로 파악됐다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 위치, 협력 기업 등은 공개되지 않았다. 코어위브는 최근 아시아 지역으로 AI 인프라 사업을 빠르게 확대하고 있다. 지난 8월 인도네시아에 총 360메가와트(MW) 규모의 데이터센터 3곳을 확보한다고 발표한 데 이어 이달 6일에는 인도 아다니커넥스와 협력해 나비뭄바이에 240MW 규모 AI 데이터센터를 구축한다고 밝혔다. 인도 시설에는 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 플랫폼을 도입할 예정이다. 이런 가운데 코어위브는 지난 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26'에 회사 이름을 내건 부스를 마련했다. 코어위브가 국내 전시 행사에 자체 브랜드를 앞세워 참가한 것은 이번이 처음이다. 김현석 코어위브 한국·동남아시아 총괄대표는 행사장에서 지디넷코리아와 만나 한국을 비롯한 아시아 AI 인프라 시장의 현황과 코어위브의 사업 전략을 소개했다. 김 대표는 한국·동남아시아 지역 GTM(Go-To-Market)을 맡아 GPU 인프라와 추론 서비스 등의 사업을 담당하고 있다. 코어위브는 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 미국 네오클라우드 기업이다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 애저, 구글클라우드 등 기존 하이퍼스케일러와 달리 대규모 AI 워크로드에 특화된 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 김 대표는 "GPU를 필요로 하는 기업이나 기관의 수요는 국가 간 경계가 거의 무의미하다"며 "한국에서도 최신 GPU를 확보하려는 기업들의 문의가 상당히 많다"고 말했다. 현재 국내 기업들은 코어위브의 해외 데이터센터를 통해 GPU 서비스를 이용할 수 있다. AI 모델 학습과 추론은 일반적인 클라우드 서비스에 비해 네트워크 지연의 영향이 상대적으로 제한적이어서 데이터의 해외 이전에 제약이 없다면 국내 데이터센터가 없어도 서비스를 이용할 수 있다는 설명이다. 반대로 금융·공공·의료 등 개인정보나 민감정보를 다루는 분야에서는 국내 인프라 유무가 서비스 도입에 영향을 줄 수 있다. 데이터 국외 이전에 대한 규제와 기업 내부 정책 등을 고려해야 하기 때문이다. 김 대표는 "GPU를 빌려 쓰기로 결정한 기업 중에는 데이터센터가 한국에 있는지를 크게 신경 쓰지 않는 곳도 많다"며 "금융기관이나 공공기관처럼 개인정보와 민감정보를 활용하는 곳은 데이터의 해외 이전을 고려해야 하는 경우가 있다"고 설명했다. "韓 기업 GPU 수요 상당…수천~수만 장 문의도" 코어위브가 한국 시장에서 주목하는 분야 중 하나는 대규모 GPU 수요다. 국내 통신사와 전자·플랫폼 기업 등을 중심으로 엔비디아 최신 GPU에 대한 문의가 이어지고 있다. B300뿐 아니라 차세대 베라 루빈 시스템을 확보하려는 움직임도 나타나고 있다. 김 대표는 "국내 주요 기업들이 B300 등 최신 GPU를 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하는 사례가 있다"며 "베라 루빈 같은 차세대 시스템에 대한 문의도 계속 들어오고 있다"고 말했다. 다만 국내 기업의 GPU 수요가 실제 대규모 공급 계약으로 연결되기까지는 넘어야 할 부분도 있다. 정부 지원 사업 등을 통해 GPU 사용 예산을 확보하는 기업이 많아 장기간 이용을 확약하기 어려운 사례가 있어서다. 김 대표는 "국내 대기업에서 B300을 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하더라도 사용 기간을 물어보면 6개월이나 7개월이라고 답하는 경우가 있다"며 "정부 지원 사업을 통해 GPU를 확보하다 보니 프로젝트의 연속성을 몇 년 이상 보장하기 어려운 구조도 있다"고 말했다. 이는 대규모 GPU를 선제적으로 확보해 장기간 제공하는 네오클라우드의 사업 방식과 차이가 있다. 코어위브는 대규모 GPU 공급에서 사용 기간과 물량에 대한 고객의 확약을 중요하게 보고 있다. 최근에는 3~6개월 단기 계약도 체결하는 등 공급 방식을 다변화하고 있지만 대규모 물량을 안정적으로 제공하려면 장기적인 수요 예측이 필요하다. 김 대표는 한국에서 들어오는 대규모 GPU 공급 요청에서도 계약 기간과 수량, 선급금 등의 조건이 중요하다고 설명했다. 단순히 GPU가 필요하다는 요청만으로 대규모 물량을 확보해 제공하기 어려운 사업 구조라는 의미다. 특히 GPU 공급 능력이 네오클라우드 기업들의 경쟁력을 좌우한다고 봤다. 기존 클라우드 사업자와 네오클라우드는 서비스 구조와 기술 아키텍처에서 차이가 있지만 고객이 원하는 최신 GPU를 제때 확보하지 못하면 가격이나 소프트웨어 경쟁력을 앞세우기도 어렵다는 설명이다. 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 차별점도 여기에 있다. AWS·애저·구글클라우드가 CPU와 GPU를 비롯한 다양한 컴퓨팅 자원을 범용 클라우드 아키텍처에서 제공한다면 네오클라우드는 대규모 GPU 클러스터와 네트워크, 소프트웨어를 AI 학습·추론에 맞춰 구성한다. 고객은 기존 클라우드 계약과 비용, AI 워크로드의 특성 등을 고려해 필요한 인프라를 선택할 수 있다. 김 대표는 "AI 인프라는 GPU만의 경쟁이 아니라 '자본의 전쟁(War of Capital)'"이라며 "고객이 원하는 GPU 모델이 없으면 경쟁 자체가 성립하기 어렵다"고 강조했다. W&B 고객 기반으로 韓 추론 시장 공략 코어위브가 한국에서 GPU 공급과 함께 힘을 싣는 분야는 AI 추론이다. AI 시장의 중심이 대규모 모델을 학습하는 단계에서 개발한 모델을 실제 서비스에 적용하는 단계로 확장되면서 추론용 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어날 것으로 보고 있다. 특히 지난해 인수한 AI 개발 플랫폼 기업 웨이츠앤바이어시스(Weights & Biases·W&B)를 활용해 기존 소프트웨어 고객과 코어위브의 GPU 인프라·추론 서비스를 연결하는 전략을 추진하고 있다. W&B는 AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 추적하고 성능을 평가·관리하는 소프트웨어를 제공한다. 코어위브는 W&B를 자체 GPU 인프라와 결합해 AI 모델 개발과 학습부터 추론, 평가·관측까지 이어지는 사업 구조를 구축하고 있다. 국내에서도 파운데이션 모델을 개발하는 주요 AI 기업들이 W&B를 사용하고 있다는 게 김 대표의 설명이다. 모델 개발 단계에서 확보한 고객 접점을 추론과 GPU 인프라까지 확대할 수 있다는 점에서 코어위브의 한국 사업에서도 W&B가 중요한 역할을 맡는다. 김 대표는 "국내 주요 파운데이션 모델 개발 기업들이 이미 W&B를 사용하고 있다"며 "이들 기업이 모델 개발을 넘어 실제 추론 서비스를 확대하려는 만큼 코어위브의 GPU 인프라와 소프트웨어를 함께 제공할 기회가 많을 것으로 본다"고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산도 추론 시장 성장을 촉진할 요인으로 꼽았다. 기존에는 모델을 학습하는 과정에 대규모 GPU가 집중적으로 사용됐다면 AI 서비스가 늘어날수록 실제 이용자의 요청을 처리하는 추론 단계에서 필요한 컴퓨팅 자원도 함께 증가하기 때문이다. AI 에이전트는 서비스를 출시한 이후에도 답변 품질과 성능을 지속적으로 확인하고 개선해야 한다. 모델과 애플리케이션의 성능을 관측하고 평가하는 과정도 중요해지면서 코어위브의 GPU 인프라와 W&B 소프트웨어를 결합할 수 있는 영역이 넓어지는 셈이다. 코어위브는 서버리스 추론과 전용 추론 인프라 등을 제공하고 있다. 국내에서도 추론 서비스를 유통하거나 공동 사업을 추진할 수 있는 기업들과 협력 가능성을 검토하고 있다. 김 대표는 아직 국내 추론 생태계가 충분히 형성된 단계는 아니라고 평가했다. 추론 서비스를 이용하려는 기업과 이를 공급하려는 사업자는 늘고 있지만 GPU 인프라와 여러 AI 모델을 연결해 사용량에 따라 서비스를 제공하는 사업 구조는 이제 만들어지고 있다는 설명이다. GPU 인프라 사업에서는 기존 IT 시장의 총판·리셀러 구조를 그대로 적용하기도 어렵다고 봤다. 대규모 GPU 계약은 장기간 공급과 사용량, 투자비 회수 등이 함께 고려돼야 해 최종 고객과 직접 계약하는 방식이 중요한 반면 추론 시장에서는 다양한 형태의 파트너 사업이 가능하다고 보고 있다. 김 대표는 "한국에는 추론 서비스를 이용하려는 기업도 많고 이를 공급하려는 기업들도 있지만 아직 생태계가 충분히 형성되지는 않았다"며 "현재 여러 국내 기업과 협력을 검토하고 있으며 앞으로 추론 시장을 중심으로 사업 기회를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.09 16:06장유미 기자

엔비디아, 분기 매출 133조 '예상치 훌쩍'...13분기 연속 기록 경신

엔비디아가 26일(현지시간) 올 2분기(5~7월, 회계연도 기준 2027년 2분기) 예상치를 뛰어넘는 실적을 발표했다. AI 데이터센터 수요 증가 지속으로 전체 매출이 962억 달러를 넘어선 데다 3분기(8~10월) 매출 역시 사상 최초로 1000억 달러(약 140조원)를 넘어설 것으로 전망된다. 엔비디아에 따르면 2분기 매출은 962억 2100만 달러(약 133조 1600억원)로 전년 동기(467억 4300만 달러, 약 64조 6900억원) 대비 두 배 이상 늘어났다. 이는 지난 5월 자체 전망치인 910억 달러(약 125조 9400억원), 시장 전망치인 920억 달러(약 127조 3300억원)를 40억 달러 이상 넘어선 수치다. 영업이익은 637억 3400만 달러(약 88조 2100억원)로 전년 동기(284억 4000만 달러, 약 39조 3600억원) 대비 두 배 이상 늘어났다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "AI 관련 수요가 폭증하며 새로운 AI 연구소와 스타트업이 잇따라 등장하는 황금기가 열렸고, 여러 프런티어 연구소가 동시에 규모를 확대하고 있다"며 "미국을 포함한 전세계에서 강력한 성장세가 이어지고 있다"고 강조했다. 이어 "AI 인프라 구축은 전속력으로 진행되고 있다. 이제 완전한 생산 체제에 들어간 베라 루빈 AI GPU 시스템은 이런 시대를 뒷받침하기 위해 만들어졌다"고 덧붙였다. 엔비디아는 올 1분기부터 사업 실적을 '데이터센터'와 '엣지 컴퓨팅' 등 두 개 시장으로 구분해 발표한다. 현재와 미래 성장 동력을 보다 명확히 반영하기 위해서라는 것이다. 데이터센터 부문은 ▲글로벌 클라우드 기업과 대형 인터넷 기업 매출을 포함한 '하이퍼스케일(Hyperscale)' ▲AI 클라우드, 산업, 기업 부문을 일컫는 'ACIE'로 구분된다. 데이터센터 부문 매출은 890억 달러(약 12조 3180억원)로 전년 동기 대비 18% 늘어났다. 또 1분기와 마찬가지로 2분기 전체 매출의 92.5%가 데이터센터 부문에서 나왔다. 이 중 하이퍼스케일 부문 매출은 487억 달러(약 6조 7400억원), AICE 부문 매출은 403억 달러(약 5조 5780억원) 수준이었다. 엔비디아는 "블랙웰 울트라(GB300) 출하가 시작되며 하이퍼스케일 부문 매출이 전년 대비 두 배 이상 늘어났으며 H200 등 중국 시장 관련 매출은 데이터센터 부문 전체 매출의 1% 이하"라고 설명했다. 엣지 컴퓨팅 부문은 PC, 게임 콘솔, 워크스테이션, AI-RAN 기지국, 로보틱스, 오토모티브(자동차) 등 에이전틱 AI 및 피지컬 AI용 기기를 포함한다. 이 부문의 1분기 매출은 71억 9800만 달러(약 9962억원)이며 전년 동기(56억 4700만 달러, 약 7815억원) 대비 27% 늘어났다. 엔비디아는 "블랙웰 기반 워크스테이션 판매는 늘어났지만 PC 부문은 메모리 가격 상승으로 인한 영향으로 일부 감소했다"고 설명했다. 엔비디아는 오는 10월 1일 주당 25센트 배당금을 지급할 예정이다. 배당락은 9월 10일이다. 엔비디아는 올해 3분기(8~10월) 매출 1080억 달러(약 149조 4720억원)를 예상했다. 이는 2분기 매출보다 약 12% 증가한 수준으로, 엔비디아 분기 매출이 사상 처음으로 1000억 달러를 넘어설 것이라는 전망이다. 실적 발표 이후 주가는 시간 외 거래에서 종가(218.45달러) 대비 4%가량 오른 218달러 선에서 등락을 이어가고 있다.

2026.08.27 08:32권봉석 기자

[AI는 지금] GPU만 빠르면 끝?…AI 에이전트 시대, '추론 SW'가 판 바꾼다

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 연산 성능에서 추론 소프트웨어와 서빙 시스템 전반으로 넓어지고 있다. 대화형 AI보다 훨씬 긴 컨텍스트를 유지하고 도구 호출과 반복 추론을 수행하는 AI 에이전트가 늘면서 KV 캐시 관리와 요청 스케줄링, 모델 병렬화 같은 소프트웨어 기술이 실제 서비스 성능과 비용을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 26일 엔비디아에 따르면 차세대 AI 시스템 '베라 루빈 NVL72'는 세미애널리시스의 에이전틱 AI 벤치마크 '에이전트X'를 이용한 자체 시험에서 GB300 NVL72보다 메가와트당 AI 처리량이 최대 30배 높았다. 이번 수치는 엔비디아가 측정한 프리뷰 결과로, 현재 세미애널리시스의 검토를 기다리고 있다. 현재 세대인 GB300 NVL72에서도 성능 격차가 확인됐다. 딥시크 V4 프로 1.6T를 구동했을 때 H200 NVL8 대비 메가와트당 처리량이 최대 15배 높았으며, 키미 K3 2.8T에서는 비슷한 인터랙티브 성능을 기준으로 최대 80배까지 격차가 벌어졌다. 엔비디아는 GB300 NVL72를 사용할 경우 일부 조건에서 H200 NVL8보다 100만 토큰당 비용도 최대 10분의 1 수준으로 낮출 수 있다고 설명했다. 이번 결과에서 주목할 부분은 GPU 세대별 연산 성능 차이만은 아니다. 에이전트X가 기존 AI 벤치마크와 달리 실제 코딩 에이전트가 작동하는 방식을 재현하면서 AI 소프트웨어의 역할을 성능 평가에 본격적으로 끌어들였기 때문이다. 기존 추론 벤치마크는 8K 입력과 1K 출력처럼 길이가 정해진 요청을 반복해 GPU의 처리 성능을 측정하는 경우가 많았다. AI 에이전트는 이전 작업을 기억하면서 컨텍스트가 계속 길어지고 추론 도중 외부 도구를 호출하거나 다른 에이전트에 작업을 넘기기도 한다. 이를 두고 세미애널리시스는 "장문·멀티턴·높은 프리픽스 재사용과 서브에이전트 실행이 실제 AI 서비스 트래픽에서 중요해졌다"며 "그러면서 고정 길이 평가만으로 하드웨어와 소프트웨어 성능을 측정하기 어려워졌다"고 설명했다. 에이전트X는 이를 반영해 실제 클로드 코드 세션에서 발생한 요청 패턴을 재생한다. 턴이 진행될수록 컨텍스트가 누적되는 과정뿐 아니라 도구 호출로 모델이 대기하는 시간까지 반영하고 여러 에이전트가 동시에 작동할 때 처리량과 응답 속도가 어떻게 변하는지도 측정한다. 이에 따라 GPU 자체의 연산 속도뿐 아니라 추론 엔진과 캐시, 라우터가 얼마나 효율적으로 움직이는지가 결과에 영향을 미친다. 세미애널리시스는 에이전트X를 이용한 최적화 과정에서 vLLM의 프리픽스 캐시 적중률이 일부 조건에서 95%를 넘었으며 CPU로 KV 캐시를 오프로딩하는 방식에서는 재연산 대비 출력 처리량이 81.7% 높아진 사례도 공개했다. 세미애널리시스는 "실제 환경은 멀티턴·긴 컨텍스트와 높은 프리필 재사용, 서브에이전트 실행과 수많은 도구 호출로 구성된다"고 설명했다. 이번 일로 AI 소프트웨어 업체에도 향후 변화가 예상된다. 기존에는 쿠다(CUDA) 같은 GPU 프로그래밍 플랫폼과 vLLM·SGLang·텐서RT-LLM 등 추론 엔진의 연산 최적화가 주요 경쟁 영역이었다면, 에이전틱 AI에선 여러 소프트웨어 계층을 하나의 시스템으로 묶어 운영하는 능력이 중요해지고 있어서다. 특히 KV 캐시 관리가 핵심으로 부상하고 있다는 점은 눈여겨 볼 요소다. AI 에이전트가 작업을 수행할 때 이전 컨텍스트를 반복해서 다시 계산하지 않고 캐시에 저장된 데이터를 활용하면 GPU 연산량과 응답 시간을 줄일 수 있어서다. 반대로 동시에 많은 에이전트가 움직이면서 캐시를 제대로 관리하지 못하면 필요한 정보를 삭제하거나 같은 내용을 다시 계산하면서 GPU를 추가해도 성능이 충분히 나오지 않을 수 있다. 요청을 적절한 GPU로 배분하는 라우터와 스케줄러의 역할도 커지고 있다. 세미애널리시스의 에이전트X 시험에서는 엔비디아 추론 오케스트레이션 소프트웨어 '다이나모'의 라우팅 방식을 개선한 뒤 일부 조건에서 출력 처리량이 22.2% 증가했다. 다른 최적화에선 에이전트 세션 재생 시간이 20% 이상 단축됐다. 이는 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 최적화만으로도 에이전틱 AI 추론 효율을 끌어올릴 수 있다는 점이 확인된 것으로 평가된다. 엔비디아도 이런 변화에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 함께 묶는 전략을 강화하고 있다. GB300 NVL72의 72개 GPU를 NV링크로 연결하고 다이나모를 통해 프리필과 디코드 작업을 나누는 동시에 KV 캐시 상태와 서버 부하를 고려해 요청을 배분하는 방식이다. 이를 통해 엔비디아는 SGLang·vLLM·텐서RT-LLM과 MoE 최적화 기술까지 결합해 GPU 한 장의 성능보다 랙 단위 추론 효율을 높이는 데 초점을 두고 있다. 이에 따라 클라우드와 AI 서비스 사업자의 인프라 투자 기준도 달라질 가능성이 있다. 에이전트가 일반 챗봇보다 더 많은 토큰과 컴퓨팅 자원을 사용하는 만큼, GPU 도입 가격뿐 아니라 동일한 전력에서 얼마나 많은 사용자와 에이전트를 동시에 처리할 수 있는지가 서비스 비용을 좌우할 수 있어서다. 에이전트X도 초당 토큰 수에 더해 첫 토큰 생성 시간과 전체 지연시간, 사용자당 인터랙티브 성능, 메가와트당 처리량을 함께 평가하도록 설계됐다. 세미애널리시스는 추론 엔진과 라우터, KV 캐시 관리자, 데이터 전송 라이브러리, 클러스터 제어기가 서로 연동되는 구조를 새로운 AI 추론 환경의 핵심으로 보고 있다. 엔비디아 다이나모뿐 아니라 레드햇의 llm-d, AMD 인페라 등도 여러 추론 소프트웨어를 묶어 분산형 AI 시스템을 운영하는 방향으로 개발되고 있다. 세미애널리시스는 "에이전틱 추론은 칩이나 커널 수준의 문제가 아니라 시스템 전체의 문제"라고 강조했다.

2026.08.26 09:17장유미 기자

오픈AI 첫 AI 추론칩 공개…전력 효율·응답 속도 엔비디아 앞서

오픈AI가 자체 개발한 첫 번째 인공지능(AI) 맞춤형 추론 프로세서 '할라피뇨(Jalapeño)' 테스트 결과를 공개했다. 비교 결과 할라피뇨는 전력 효율과 응답 속도에서 엔비디아의 GB200과 GB300 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다. 오픈AI는 26일 GPT-OSS 120B, 딥시크(DeepSeek) R1 670B, 키미(Kimi) K2.5 1T 등 3개 공개 모델을 대상으로 자체 테스트를 진행한 결과를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 오픈AI는 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 공개 벤치마크인 인퍼런스엑스(InferenceX)를 활용해 테스트를 진행했다. 그 결과 할라피뇨는 최대 처리량 기준으로 전력당 AI 처리량이 비교 시스템보다 1.51.9배 높았으며, 종단 간 응답 지연시간은 1.73.6배 낮았다고 밝혔다. 사용자와의 상호작용이 많은 워크로드에서는 성능 격차가 더 커졌다. 할라피뇨의 사용자당 디코딩 처리량은 비교 시스템보다 2.1~4.1배 높았다. 디코딩은 AI가 답변을 토큰 단위로 생성하는 과정으로, 사용자 입장에서는 응답 속도와 직접적으로 연결되는 지표다. 모델별로 보면 GPT-OSS 120B 테스트에서 할라피뇨의 전력당 최대 처리량은 초당 8만5448토큰으로, 엔비디아 GB200 기반 비교 시스템의 초당 4만4960토큰보다 1.9배 높았다. 종단 간 응답 지연시간은 1.03초로, 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B 테스트에서는 할라피뇨의 전력당 처리량이 비교 시스템보다 1.7배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.6배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로, 비교 시스템의 초당 169토큰보다 4.1배 높았다. 가장 큰 공개 모델인 키미 K2.5 1T 테스트에서도 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 최대 처리량이 약 1.5배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.4배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 약 2.1배 높았다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 단순한 칩 단위 성능보다 전력 1킬로와트당 얼마나 많은 AI 작업을 처리할 수 있는지가 실제 서비스 환경에서 더 중요한 기준이라고 강조했다. 특히 AI 에이전트는 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 차례 추론을 연속으로 실행하기 때문에 각 단계의 지연시간이 누적될 수 있다. 전력 효율과 응답 속도를 함께 개선하면 더 빠른 응답과 안정적인 서비스 제공이 가능하다는 설명이다. 할라피뇨의 성능 향상은 프로세서 자체뿐 아니라 메모리, 네트워크, 소프트웨어, 서버 시스템을 함께 설계한 결과라고 오픈AI는 밝혔다. AI 추론은 입력된 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill) 단계와 답변을 토큰 단위로 생성하는 디코드(decode) 단계로 나뉘는데, 두 단계의 병목이 서로 다르다. 프리필 단계에서는 연산 능력이 중요하지만, 디코드 단계에서는 메모리 대역폭과 데이터 이동이 더 큰 영향을 미친다. 오픈AI는 할라피뇨가 모델 상태와 답변 생성 과정에서 활용되는 케이브이 캐시(KV cache)를 필요한 위치에 가깝게 유지하고, 프로세서 간 데이터 이동과 통신 지연을 줄이는 방식으로 설계됐다고 설명했다. 오픈AI는 할라피뇨 개발 과정에 AI를 직접 활용했다고도 밝혔다. 초기 설계부터 테이프아웃까지 9개월 만에 진행했으며, AI를 활용해 설계안 탐색과 구현, 측정, 검증 과정을 단축했다는 설명이다. 산술 회로 최적화에도 AI를 활용해 제한된 일정 안에 더 많은 연산 성능을 구현할 수 있었다고 덧붙였다. 또한 오픈AI는 코드 생성 도구 코덱스(Codex)와 GPT-아스트라(GPT-Astra)를 활용해 당초 생산 계획에 포함되지 않았던 3개 공개 모델을 두 달 안에 높은 성능으로 구동했다고 밝혔다. GPT-OSS의 일부 어텐션과 전문가 혼합 구조 블록에서는 AI가 생성한 구현이 기존 전문가가 작성한 구현보다 1.5~1.8배 빠르게 실행됐다. 다만 이 수치는 전체 모델이 아닌 일부 블록에 해당한다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 올해 말부터 자체 컴퓨팅 인프라에 할라피뇨를 배치할 계획이다. 현재 생산 적격성 검증과 소프트웨어 고도화, 대규모 운영 준비를 진행하고 있으며 더 많은 모델을 대상으로 성능을 검증할 예정이다. 2세대 할라피뇨는 개발이 상당히 진행된 상태이며, 3세대 제품도 설계에 들어갔다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 엔비디아와의 협력을 중단하지는 않을 방침이다. 학습과 추론 작업 모두에서 엔비디아를 비롯한 여러 파트너사의 가속기를 계속 폭넓게 활용할 계획이라고 밝혔다. 오픈AI는 "할라피뇨 발표 이후 칩과 이를 중심으로 구축한 시스템에 대한 테스트를 지속해왔다"며 "이번 결과는 유의미한 성능 진전을 보여준다. 할라피뇨는 전력 단위당 더 많은 AI 작업을 처리하면서도 더 빠르게 응답을 반환할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "고객 입장에서는 더 빠른 응답, 더 반응성 높은 에이전트, 수요가 늘어나도 더 안정적인 접근성을 의미할 수 있다"며 "이러한 개선은 갈수록 성능이 높아지는 AI를 더 저렴하고 더 폭넓게 이용할 수 있도록 하는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.08.26 09:17남혁우 기자

MS, '마이아 300' 생산 늘리나…"AI칩 주도권 확보할 것"

마이크로소프트가 인공지능(AI) 반도체 생산을 대폭 늘리며 엔비디아 의존도를 낮추는 데 속도를 낸다. 11일 디인포메이션 보도에 따르면 마이크로소프트는 차세대 AI 칩 '마이아 300'을 이르면 다음 달 공개할 예정이다. 내년에는 30만개 이상을 공급받기 위해 대만 TSMC와 협상 중이다. 장기적으로는 연간 100만개 이상 확보하는 것이 목표다. 외신은 마이아 300 생산 규모가 이전 세대인 '마이아 200'보다 크게 늘어나는 것으로 봤다. 마이크로소프트는 그동안 TSMC를 통해 마이아 200을 수만개 생산했다. 자체 칩 확대는 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)가 추진하는 핵심 과제 중 하나다. AI 반도체 분야에서 엔비디아 의존도를 낮추고 자체 인프라 경쟁력을 높이려는 전략이다. 나델라 CEO는 2022년 작성한 이메일에서 마이크로소프트가 엔비디아 기술에 의존하고, AI 핵심 지식재산권은 오픈AI가 보유하고 있다는 데 우려를 나타낸 바 있다. 해당 이메일은 이후 법원 제출 자료를 통해 공개됐다. 마이크로소프트는 자체 AI 칩 경쟁에서는 후발주자로 꼽힌다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)로 대형 고객을 확보했고 아마존도 AI 칩 '트레이니엄'을 공급하고 있다. 구글은 최근 TPU를 자사 데이터센터 밖에도 공급하기 시작했다. 모건스탠리는 구글의 TPU 생산량이 올해 300만개를 넘고 내년에는 500만개 수준까지 늘어날 것으로 예상했다. 마이크로소프트가 추진하는 마이아 생산 규모는 아직 이에 크게 못 미친다. 마이크로소프트는 가격 경쟁력을 앞세워 고객 확보에 나설 방침이다. 회사는 지난달 투자자들에게 마이아 200으로 오픈AI나 자체 AI 모델을 구동하면 최신 엔비디아 칩을 사용할 때보다 운영비용을 30~40% 줄일 수 있다고 설명했다. 외부 AI 기업도 마이아 도입을 검토하고 있다. 앤트로픽은 마이아 칩 사용을 놓고 마이크로소프트와 수개월간 협상을 이어온 것으로 전해졌다. AI 기업들이 특정 클라우드나 반도체에 의존하지 않고 여러 하이퍼스케일러의 컴퓨팅 자원을 비교해 선택하는 움직임이 확산하는 모습이다. 메모리 공급망 확보에도 나섰다. 마이아 200에는 SK하이닉스의 HBM3E가 단독 탑재됐으며 마이크로소프트는 SK하이닉스와 장기 메모리 공급도 논의하고 있다. 다만 마이아 200은 초기 테스트에서 내부 목표치에 미치지 못해 출시가 늦어졌다. 이후에도 일부 데이터센터에서 제한적으로 사용됐다. 자체 개발 서버용 중앙처리장치(CPU) '코발트'는 마이아보다 빠르게 고객사를 확보하고 있다. 오픈AI, 어도비 등은 전 세계 25개 이상 데이터센터에서 코발트를 사용하고 있다. 앤드루 월 마이크로소프트 마이아 담당 총괄매니저는 구체적인 생산 계획에는 답하지 않으면서도 "우리는 AI 인프라 장기 전략으로 커스텀 반도체에 계속 투자하고 있다"며 "마이아가 AI 워크로드 수요를 뒷받침할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 15:13김미정 기자

엘리스그룹, B300 최적화 AI 데이터센터 구축한다…국내 첫 '온수 냉각' 적용

엘리스그룹이 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B300에 최적화한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 국내 최초로 온수 냉각 방식을 적용해 전력 효율을 높이고 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충에도 적극 나선다는 목표다. 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 서버확충 및 GPU 통합운영환경구축) 사업' 참여 기업으로 선정돼 B300 최적화 모듈형 AI 데이터센터를 구축·운영한다고 4일 밝혔다. 이번 사업은 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하고 국내 기업과 연구기관의 AI 연구개발을 지원하기 위해 추진된다. 엘리스그룹은 총 2560장의 B300 GPU를 4개 동의 모듈형 AI 데이터센터에 각 640장씩 배치해 구축할 예정이다. 회사는 초고전력·고집적 환경에 맞춰 데이터센터 설계를 완료했으며 B300 특성에 맞게 GPU 클러스터 구조와 냉각, 네트워크, 전력 효율 등을 최적화했다고 설명했다. 데이터센터 전력사용효율(PUE)은 1.1 수준을 목표로 하며 직접수랭식(DLC) 냉각 방식과 대규모 GPU 클러스터에 적합한 초고속 네트워크 구조도 함께 적용할 방침이다. 특히 냉각 시스템에는 40도 이상의 냉각수를 활용하는 온수 냉각과 외기 냉각 방식을 적용한다. 이를 통해 냉각에 필요한 전력 소비를 줄이고 운영 효율을 높이는 한편, 특허 기술 기반의 배관 분리 설계로 수랭식 데이터센터의 누수 위험에도 대응한다는 방침이다. 차세대 AI 반도체 환경에서 요구되는 수랭식 냉각에 따른 하중 문제는 고하중·고단열 성능을 갖춘 모듈러 컨테이너 방식으로 해결하도록 설계했다. 일반 데이터센터와 달리 별도의 대규모 구조 보강 없이 자체 설계한 모듈형 구조를 활용해 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 엘리스그룹은 이번 사업을 계기로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충에 기여하는 동시에 B300뿐 아니라 향후 엔비디아 베라루빈 등 차세대 고전력·고집적 GPU 환경에 대응할 수 있는 냉각 기술과 PMDC 설계·구축 역량도 강화할 계획이다. 이를 토대로 대규모 GPU 클러스터링과 냉각·전력 효율화, AI 클라우드 서비스 운영 등 AI 인프라 전반의 기술 경쟁력을 고도화한다는 방침이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업으로 고성능 GPU 환경에 최적화된 모듈형 AI 데이터센터를 구축해 안정적이고 효율적인 AI 컴퓨팅 인프라를 제공할 것"이라며 "GPU부터 네트워크와 스토리지까지 최적화한 AI 인프라를 구축하고 국산 기술을 기반으로 완성한 K-PMDC를 통해 국내 AI 컴퓨팅 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.08.04 14:21한정호 기자

산업부, 하반기 중견기업 금융지원 프로그램 '라이징 리더스 300' 모집 개시

산업통상부는 중견기업 전용 금융지원 프로 그램인 '라이징 리더스 300' 하반기 모집 공고를 기존 9월에서 7월로 두 달 앞당겨 실시한다고 27일 밝혔다. '라이징 리더스 300'은 산업부와 우리은행이 2023년부터 공동으로 마련한 중견기업 전용 금융지원 프로그램이다. 성장 잠재력이 높은 중견기업(후보기업 포함)을 ▲수출(글로벌 리더형) ▲R&D(K-TECH 선도형) ▲ESG(미래가치 주도형) ▲AX(AX 도약형) 4개 분야에서 발굴, 지원하고 있다. 연 2회 공모해 올해 상반기까지 총 225개 기업에 2조원 규모 자금을 지원했다. 상반기 공모에서는 35개 중견기업에 4660억원 규모의 금융지원을 확정했다. 하반기 공고는 유망 중견기업을 조기에 발굴하고 자금을 적기에 지원하기 위해 공고 시기를 9월에서 7월로 앞당겼다. 또 지원 분야를 기존 디지털전환(DX) 분야(DX 도약형)에서 인공지능전환(AX) 분야(AX 도약형)로 개편해 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 참여 등 선도적 AX 전환과 기술혁신을 바탕으로 신성장 동력을 확보하고 지속 가능한 상생협력 생태계를 구축하는 중견기업 지원을 강화할 계획이다. 공고는 27일부터 8월 14일까지 진행된다. 우리은행과 KOTRA(글로벌 리더형)·KIAT(K-TECH 선도형)·중견기업연합회(미래가치 주도형)·KOIIA(AX 도약형) 등 분야별 전문기관 홈페이지에서 신청할 수 있다. 산업부는 분야별 전문기관 추천과 우리은행 금융 심사를 거쳐 9월 초 선정기업을 발표할 예정이다. 선정기업에는 업체당 최대 300억원 규모 대출과 최대 1.0%포인트 금리 우대 등 금융지원과 함께 맞춤형 컨설팅 등 비금융 서비스도 함께 제공한다.

2026.07.27 18:12주문정 기자

씨메스로보틱스, 하남 데이터센터 키운다…엔비디아 B300 도입

국내 로봇 기업 씨메스로보틱스가 인공지능(AI) 데이터센터를 확대한다. 늘어나는 고객사 데이터에 대응하고, 엔비디아 최첨단 그래픽처리장치(GPU)를 사용해 자체 피지컬 AI 모델을 고도화할 계획이다. 씨메스로보틱스는 3D 비전과 AI 기반 로봇 자동화 솔루션 업체다. 타사 하드웨어에 독자 소프트웨어를 구축해 서비스를 공급한다. 6일 씨메스로보틱스 관계자는 "올해 하반기부터 내년 상반기까지 하남 데이터센터의 GPU 총량을 20% 늘릴 것"이라고 말했다. 현재 하남 데이터센터 규모는 약 20평이다. 씨메스로보틱스는 하남에 엔비디아 최신 GPU B300을 포함한 차세대 서버를 구축할 계획이다. 씨메스로보틱스는 확장한 데이터센터에서 늘어나는 데이터를 관리하고, 자체 피지컬 AI 모델을 강화하는 데 사용할 계획이다. 씨메스로보틱스는 B200, H200, H100, A100 등 엔비디아 GPU로 이뤄진 데이터센터를 서울 본사와 하남에서 운영해 왔다. 씨메스로보틱스는 AI 로봇 서비스를 제공하는 과정에서 데이터를 확보하고 있다. AI 로봇 핵심은 데이터다. 피지컬 AI 모델이 현실 세계에서 다양한 일을 수행하려면 실제 해당 업무 데이터가 필요하다. 씨메스로보틱스는 여러 대기업에 로봇 솔루션을 공급하고 데이터 파이프라인을 구축하면서 자체 AI 모델 고도화에 속도가 붙을 것으로 기대하고 있다. 씨메스로보틱스의 피지컬 AI 모델은 크게 물체를 인식하는 모델과 로봇 행동을 제어·판단하는 모델로 나뉜다. 씨메스로보틱스 관계자는 "오픈소스 위에 현장에서 수집한 데이터와 실제 작업 조건을 기반으로 자체 학습한 웨이트(모델이 학습에서 얻은 중요도 가중치)를 구축해 버전별로 AI 모델을 사용하고 있다"고 말했다. 이어 "고객사 데이터는 고객사와 계약, 보안정책, 데이터 활용 범위에 따라 엄격하게 관리해 학습에 활용하고 있다"며 "데이터 반출이 제한되는 경우에는 고객사 온프레미스 환경에서 학습·검증·배포한다"고 덧붙였다. 데이터 유출 방지와 보안 강화를 위해 씨메스로보틱스는 ▲데이터 센터에 대한 물리적 보안(경비 시스템·접근 통제) ▲네트워크 보안(방화벽·IPS 등) ▲엔드포인트 보안(EPP·EDR 등) 등 3가지 방안을 적용하고 있다. 앞선 관계자는 "보안 역량을 높이기 위해 프로젝트별 데이터 분리, 저장소 권한 체계·접근이력 관리, 모델·데이터 버전 관리도 단계적으로 업그레이드하고 있다"고 설명했다. 1분기 씨메스로보틱스 매출은 58억원이다. 전년 동기 대비 6배 이상 급증했다. 전 분기보다 26% 상승했다. 공급계약이 증가하면서 매출과 데이터 규모가 빠르게 확대되고 있다.

2026.07.06 15:30진운용 기자

사이오닉AI, 건물 절반을 데이터센터로 만든 이유는

서울 강남구의 한 건물. 입구에 들어서자 복도 어딘가에서 희미하게 웅웅거리는 진동음이 들려왔다. 의식하지 않으면 지나칠 정도의 미세한 소리였다. 지하 1층부터 지상 7층까지, 총 8개 층으로 이루어진 이 건물은 일반 사무실과 자체 데이터센터가 더해진 통합 AI센터다. 창립 4주년을 앞둔 3년 차 스타트업 사이오닉AI가 빌딩 내부를 직접 개조해 구축한 것이다. 왜 사이오닉AI는 외부 인프라를 활용하는 대신 직접 사내에 데이터센터를 도입하는 선택을 했을까. 3일 사옥에서 만난 고석현 사이오닉AI 대표는 과감한 인프라 투자를 감행한 비전과 숨겨진 기술력을 소개했다. 엔비디아 B300과 HAC 공랭 구조로 이뤄진 데이터센터 안내를 받아 들어간 GPU 센터 내부는 소음을 막고 보안을 강화하기 위해 2단계 격벽을 거쳐 들어가야 했다. 차단문이 열리자 데이터센터 특유의 대규모 장비들이 거세게 돌아가는 소리가 들렸다. 엔비디아(NVIDIA)의 블랙웰 기반 최신 장비인 'B300 GPU' 서버가 탑재된 총 10개의 랙(Rack)이 자리잡고 있었다. 랙당 가격만 수억 원을 호가하는 장비를 스타트업이 어떻게 대량 확보했을까. 고 대표는 오랜 신뢰 관계에 있었다고 답했다. 그는 "네이버 재직 시절부터 엔비디아의 핵심 인프라 코드를 함께 개발하고 글로벌 AI 생태계에서 긴밀히 협력해 온 딥테크 파트너로 활동했다"며 "덕분에 높은 수준의 지원을 받아 구축할 수 있었다"고 설명했다. 냉각 방식은 구조가 공랭식을 선택하되 효율을 극한으로 끌어올리는 '고온 핫아일 컨테인먼트(HAC)' 구조를 적용했다. 서버랙에서 발생하는 고온 열기가 차가운 냉기와 섞이지 않도록 통로를 밀폐·격리해 상부로 뽑아내는 방식이다. 공간이 컴팩트할수록 격리 냉각 효율이 높아지는 원리를 이용해 좁은 사옥 내에서도 기업용으로 충분한 약 0.3메가와트(MW)의 전력 부하를 제어하고 있었다. 건축가 출신 대표'가 설계한 구조 …1년 외부 임대료보다 저렴하게 구축 사이오닉AI 사옥은 건물 전체가 하나의 거대한 'AI 유기체'처럼 맞물려 돌아가도록 치밀하게 설계되어 있다. 고석현 대표가 직접 팔을 걷어붙이고 공간을 레이아웃한 결과물이다. 고 대표는 "네이버 재직 당시 AI 인프라 활용 등의 경험이 구축에 많은 도움을 줬다"고 설명했다. 그 결과 비용 측면에서도 이례적인 성과를 거뒀다. 그는 "기존 경험을 바탕으로 외부 데이터센터를 1년 임대하는 비용보다 더 저렴하게 내부 데이터센터를 구축할 수 있었다"며 "이미 투자 회수는 1년을 넘어선 수준"이라고 밝혔다. 건물의 구조를 살펴보면 인프라 효율과 직원 소통 동선을 고려한 것이 직관적으로 드러난다. 건물 옥상에는 서버에서 발생하는 막대한 열을 외부로 방출하는 대형 냉각 장비들이 쉴 새 없이 돌아가고 있다. 옥상 아래 층에는 데이터센터실이 자리 잡았으며 데이터센터 바로 아랫단에는 간이 회의실이 연결된다. 이어 아래로 내려오면 임직원이 근무하기 위한 사무실과 휴게게공간이 마련됐다 고 대표는 "데이터센터의 진동이나 환경 요소가 업무에 영향을 줄 수 있어 바로 아래층은 회의실로 마련해 실제 업무공간과 분리하려 했다"고 설명했다. 건물의 하층부는 소통과 개방의 공간으로 이뤄졌다. 1층은 외부 손님을 맞이하는 미팅 룸이자 캐주얼하게 담소를 나눌 수 있는 소규모 바(Bar)로 꾸며져 자유로운 분위기를 자아낸다. 건물 가장 아래인 지하 1층은 전 직원이 모이는 전체 회의(올핸즈 미팅)는 물론, 외부 파트너사 교육, AI 관련 세미나, 대외 방송 송출까지 가능한 대형 무대와 강연장이 마련됐다. 고 대표는 "전사 직원을 대상으로 공지를 하거나 이벤트를 할 떄를 비롯해 AI 교육을 위한 전용 공간이 필요해 지하1층에 넓은 공간을 마련했다"며 "사내에 전용공간이 마련된 만큼 민감한 정보 등도 안전하게 공유할 수 있는 장점이 있다"고 설명했다. 사이오닉AI…인프라부터 서비스까지 직접 구축 사이오닉AI는 2023년 고석현 대표가 창업한 AI 스타트업이다. 고 대표는 2017년 네이버가 인수한 컴퍼니AI 공동창업자 출신으로, 이후 네이버 클로바 SW 플랫폼 리더를 거쳐 하이퍼클로바 개발에 참여했다. 대형 언어모델을 처음부터 설계하고 학습시킨 경험이 회사의 핵심 자산이다. 공동창업자들 역시 네이버 AI 연구개발 조직 출신으로, 창업 초기부터 모델·인프라·서비스를 모두 자체 역량으로 구축하는 방향을 택했다. 회사가 표방하는 방향은 'AI 풀스택'이다. 데이터센터(인프라)부터 파운데이션 모델, AI 플랫폼, 에이전트 서비스까지 전 구간을 직접 구축한다는 구상이다. 현재 금융·제조·공공·국방 분야 기업을 대상으로 에이전트 개발과 RAG 기반 솔루션을 공급하고 있으며, 대출 심사·계약 검토·시설 정보 조회 등 반복 업무를 지원하는 AI 에이전트가 주력 제품이다. 지난해 12월 네이버클라우드·IBK기업은행·에이티넘인베스트먼트·삼성벤처투자 등으로부터 250억원 규모의 시리즈A 투자를 유치해 누적 투자금 300억원을 넘겼다. 자체 데이터센터를 구축한 것도 이 풀스택 전략의 연장선이다. 외부 클라우드에 의존하지 않고 폐쇄망에서도 운영 가능한 AI 시스템을 고객에게 공급하기 위해서다. 국방, 안보 관련 사업을 진행할 수 있는 배경도 여기에 있다. 그는 "국방이나 금융 쪽 사업은 외부 클라우드를 쓸 수가 없다"며 "완전히 격리된 환경에서 AI를 구현하고 작동하는 모습을 보여주기 위해선 직접 구축한 것이 상당히 중요한 포인트라 할 수 있다"고 설명했다. 제조·국방으로 사업 확장, 국내 넘어 글로벌 목표 향후 사업 확대의 핵심 축은 제조와 국방이다. 제조 분야에서는 경남·경북 산단과 연계해 피지컬 AI 사업을 추진 중이다. 카메라와 장갑 등 모션 캡처 장비로 사람의 동작 데이터를 수집·학습시키는 시스템을 자체 개발하고 있으며 내년부터 산업부와 연계해 본격 드라이브를 걸 계획이다. 고석현 대표는 "탱크를 매일 운용하거나 비행기를 기동할 수 없는 만큼 시뮬레이션으로 학습하고 이를 실제 필드에 적용하고 데이터를 확보해 보완하는 것이 효율적"이라며 "앞으로 이런 사례가 더욱 늘어나는 만큼 자체 구축한 데이터센터 역할이 더욱 커질 것"이라고 설명했다. 이어 "한국 내수 시장에서 경쟁하는 것만으로는 한계가 있는 만큼 일본을 시작으로 글로벌 시장에서 성과를 내고, 제조·국방·금융 등 산업 전반에 AI를 실질적으로 녹여내는 회사로 성장하겠다며 "모델부터 인프라, 서비스까지 모든 걸 직접 쥐고 있는 것이 우리의 가장 큰 무기로 이를 바탕으로 본격적인 성장에 나설 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.07.03 10:58남혁우 기자

퀄컴, AI 데이터센터 청사진 공개..."전용 CPU 2028년 출시"

"퀄컴은 지난 몇 년 동안 마치 잠수함처럼 필요한 자산을 축적해 왔다. 그 결과 CPU, AI 가속기, 메모리, 네트워크, 소프트웨어를 모두 갖춘 종합 포트폴리오가 완성됐다. 퀄컴의 새로운 장은 데이터센터 플랫폼 구축에서 시작될 것이다." 24일(현지시간) 오후 미국 뉴욕에서 진행된 투자자 대상 '인베스터 데이' 행사에서 크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO가 이렇게 강조했다. 이날 퀄컴은 에이전틱 AI에 초점을 둔 새로운 서버용 프로세서 '드래곤플라이 C1000', 추론에 중점을 둔 차세대 AI 가속기 'AI250/300' 등을 공개했다. 이날 크리스티아노 아몬 CEO는 "AI 추론 규모가 폭발적으로 증가하는 시대에 맞춰 데이터센터 시장에 본격 진입하겠다. 진입 시점이 늦었다는 시각도 있지만 기술 리더십이 있다면 데이터센터 시장은 언제나 기회가 존재한다"고 밝혔다. "기존 GPU 중심 구조, 에이전틱 AI에 부적합" 토니 피알리스 퀄컴 데이터센터 사업부 총괄은 에이전틱 AI가 기존 데이터센터 경제성을 근본적으로 바꾸고 있다고 진단했다. AI 에이전트는 단일 질의에 대해서도 수십~수백 개의 추가 추론 요청을 생성하며, 향후 수백만 개 토큰을 처리해야 하는 환경이 도래한다. 이에 따라 훈련 중심으로 설계된 기존 GPU 인프라만으로는 경제성을 확보하기 어렵다는 설명이다. 그는 "이제 경쟁의 기준은 연산 속도가 아니라 토큰당 전력효율"이라며 "퀄컴은 AI 추론에 최적화된 분산형 데이터센터 아키텍처를 구축하고 있다"고 말했다. 퀄컴은 이를 위해 CPU, AI 가속기, 메모리, 네트워크를 각각 최적화한 뒤 이를 하나의 랙 스케일 플랫폼으로 통합하는 전략을 추진할 예정이다. 드래곤플라이 C1000 프로세서 2028년 출시 퀄컴은 작년 10월 추론 가속기인 AI200을 공개한 바 있다. 당시 최초 고객사로 사우디아라비아 무함마드 빈 살만 왕세자가 설립한 AI 스타트업 '휴메인(Humain)'이 참여했다. 내년에 출시할 제품인 AI250에는 퀄컴이 독자 개발한 근접 메모리 컴퓨팅 구조가 적용된다. 2028년에는 개방형 표준인 UA링크, ESON을 지원하는 AI300이 출시된다. 퀄컴은 2028년에 에이전틱 AI 특화 CPU인 '드래곤플라이 C1000'을 출시할 예정이다. 5GHz 이상으로 작동하는 오라이언 CPU 코어 250개 이상이 탑재되며 대역폭 확보를 위해 PCI 익스프레스 7.0, CXL 인터페이스를 지원한다. 드래곤플라이 C1000의 주요 고객사로는 메타가 참여한다. 메타는 드래곤플라이 C1000 기반 AI 데이터센터 서버를 시작으로 향후 수 년간 여러 세대에 걸쳐 퀄컴과 협력 예정이다. 메모리 병목현상 해결 위한 '고대역폭 연산' 제시 퀄컴은 이날 메모리 대역폭 문제를 해결하기 위한 '고대역폭 연산(HBC)' 구조도 공개했다. 고대역폭메모리(HBM) 대비 상대적으로 전력 소모가 낮은 D램과 연산을 결합하겠다는 구상이다. 토니 피알리스 총괄은 "AI 모델 규모는 최근 2년간 240배 성장했지만 메모리 성능은 같은 기간 두 배 수준 증가에 그쳤다"며 "데이터센터의 진짜 병목은 연산 능력이 아니라 메모리"라고 말했다. HBC는 가속기 등 연산 유닛을 D램 바로 아래 배치하는 2.5차원 구조로 데이터 이동을 최소화하고 복잡한 배선과 발열, 전력소모 문제를 제거했다. 퀄컴에 따르면 AI250은 카드당 최대 133TB/s의 메모리 대역폭을 제공하며 기존 AI200 대비 유효 메모리 대역폭이 18배 향상된다. 2028년 출시되는 AI300은 AI200 대비 최대 54배 수준의 메모리 성능 향상을 목표로 한다. 퀄컴은 이를 통해 추론 워크로드에서 경쟁 플랫폼 대비 4~8배 수준의 성능·비용(TCO) 우위를 확보할 수 있다고 주장했다. "서버간 광통신 기술 제품군도 준비중" 퀄컴은 이날 데이터센터 네트워크 역시 핵심 경쟁력으로 제시했다. AI 클러스터 규모가 커질수록 네트워크 트래픽도 급증하는 만큼 칩렛 간 연결부터 랙 간 연결, 캠퍼스급 광통신까지 포괄하는 통신 포트폴리오를 구축했다는 설명이다. 퀄컴은 지난 해 인수한 알파웨이브를 통해 확보한 기술을 기반으로 현재 800G 전기·광 DSP 제품을 양산 중이며, 차세대 1.6T 네트워크 제품군도 준비하고 있다고 밝혔다. 2028년에는 448G 기반 차세대 인터커넥트와 코히런트 광통신 기술을 선보일 예정이다. AI 스타트업 '모듈러' 인수...개방형 플랫폼 지향 퀄컴은 이날 AI 인프라 스타트업 모듈러 인수도 공식화했다. 모듈러는 프로그래밍 언어 '모조(Mojo)'와 AI 추론 플랫폼 'MAX' 등을 개발한 기업으로, 특정 하드웨어에 종속되지 않는 개방형 AI 소프트웨어 스택을 제공한다. 퀄컴은 모듈러 기술을 활용해 인텔·AMD CPU, 엔비디아·AMD GPU와 AI 가속기가 혼재된 이기종 데이터센터 환경을 지원하는 개방형 플랫폼을 구축할 계획이다. 퀄컴은 에이전틱 AI 시대에 대응하는 AI 인프라 시장 규모를 약 6800억 달러로 추산했다. 또한 서버 CPU 시장만 별도로 약 2000억 달러 규모에 이를 것으로 전망했다.

2026.06.25 08:23권봉석 기자

[AI 고속도로] 정부 GPU 확충에 네이버·삼성·엘리스 선정…내년 베라루빈 도입

정부가 총 2조 805억원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업 수행기관으로 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 최종 선정했다. 정부는 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU를 조기 확보해 연내 연구·산업계에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 8일 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 최종 수행기관으로 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹을 선정했다고 발표했다. 이번 사업은 최신 GPU와 인프라 부대장비를 국내 데이터센터에 구축해 연구기관과 대학, 기업 등에 AI 컴퓨팅 자원을 공급하기 위해 추진됐다. 총 사업비는 2조 805억원 규모로, 정부가 추진하는 대표적인 대규모 AI 인프라 사업이다. 이번에 선정된 3개 기업은 베라루빈과 B300 포함 총 9704장의 GPU를 구축할 예정이다. 사업자별 물량은 네이버클라우드 베라루빈 1008장과 B300 3112장, 삼성SDS 베라루빈 1008장과 B300 2016장, 엘리스그룹 B300 2560장이다. 정부는 확보한 GPU를 기반으로 독자 AI 모델 개발과 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발 등에 활용할 계획이다. 첨단 GPU 9704장 확보…베라루빈 도입은 내년 상반기 이번 사업 공모는 지난 3월 12일부터 4월 13일까지 한달 간 진행됐고 총 5개 클라우드 기업이 응찰했다. 이후 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 제안서 평가와 데이터센터 현장실사, 최종 협상 등을 거쳐 수행기관을 선정했다. 평가 과정에선 GPU 확보 능력뿐 아니라 대규모 클러스터 구축·운영 역량, 전력·냉각 인프라, 네트워크 설계 능력, 동일 데이터센터 내 집적 구축 여부 등을 종합적으로 검토했다. 엔비디아 차세대 아키텍처인 베라루빈 도입 계획과 연내 서비스 개시 가능성을 주요 평가 요소로 반영했다. 다만 당초 정부 계획과 달리 베라루빈의 경우 출시 일정을 고려해 내년 상반기 내 순차적으로 서비스를 개시할 예정이다. 정부는 지난해에도 추가경정예산을 바탕으로 1만 3000여 장에 달하는 GPU 확충 사업을 추진했고 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오를 수행기관으로 선정했다. 올해 사업은 규모와 예산을 대폭 확대해 추진하는 후속 프로젝트로 진행된다. 특히 이번 사업에선 최근 메모리와 스토리지 가격 상승 등으로 인해 GPU 구축 비용이 상승했다. 그럼에도 정부는 당초 목표로 한 컴퓨팅 성능 이상을 달성할 수 있도록 가격 대비 성능이 우수한 베라루빈과 B300 등 최신 고성능 칩 도입을 추진했다고 밝혔다. 과기정통부에 따르면 당초 목표로 한 B200 기준 1만 5000장 대비 약 30% 상회하는 성능을 제공하는 GPU를 확보한 것으로 나타났다. 이번 확보한 총 GPU 9704장 중 베라루빈 2016장과 B300 4360장은 정부 AI 프로젝트에 활용된다. 이외의 B300 3328장은 사업자가 자체 활용할 예정이다. 정부는 이를 기반으로 한 국내 사업자의 클라우드 기반 GPU(GPUaaS) 역량 강화도 기대하고 있다. 배경훈-젠슨 황 면담…베라루빈 공급 빨라질까 특히 이날 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 방한 중인 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만나 국내 AI 컴퓨팅 인프라 구축 과정을 논의할 것으로 알려졌다. 이 자리에서 배 부총리는 지난해 아시아태평양경제협력체(APEC)를 계기로 추진 중인 엔비디아 GPU 26만 장 공급 로드맵 이행과 이번 사업의 연내 서비스 개시를 위한 조속한 베라루빈 도입 협력을 요청할 것으로 보인다. 이에 맞춰 정부가 이번 확충 사업에서 강조한 '베라루빈' 조기 확보에 힘이 실릴지 주목된다. 정부는 선정된 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹와 함께 이달 중 GPU 구매 발주 등을 추진해 입고·구축이 완료된 사업자를 통해 순차적으로 연내 B300 서비스를 우선 개시할 계획이다. 이후 내년 상반기 내 베라루빈 기반 서비스가 진행된다. 정부는 지난해와 올해 구축한 민간 인프라를 토대로 국내 AI 연구개발과 산업 현장에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급하고 대규모 AI 수요에 안정적으로 대응할 계획이다. 배 부총리는 "베라루빈 등 이번에 확보할 첨단 GPU가 AI 연구개발 속도와 기술 역량을 한 차원 끌어올리는 핵심 동력이 될 것"이라며 "세계 최고 수준 AI 인프라 역량을 확보해 국내 기업과 연구 기관 등의 AI 혁신과 성장을 지원하겠다"고 강조했다.

2026.06.08 16:58한정호 기자

정부, 엔비디아 GPU 9704장 확보…이달 구매 발주 진행

정부가 2조원대 규모 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 9704장을 확보했다. 과학기술정보통신부는 '첨단 GPU 확보·구축·운용지원 사업' 참여 기업으로 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹 등 3개 민간 클라우드 기업을 선정했다고 8일 밝혔다. 이번 사업 규모는 2026년 기준 2조800억원이다. 이번 사업은 정부가 추진 중인 'AI 고속도로 구축'의 핵심 인프라 사업이다. 과기정통부는 선정된 클라우드 서비스 기업과 협력해 첨단 GPU 총 9704장을 확보하고 민간·공공의 AI 혁신 수요에 필요한 GPU 자원을 지원할 계획이다. 확보 대상 GPU는 차세대 모델인 '베라루빈' 2016장과 'B300' 7688장이다. 네이버클라우드는 베라루빈 1008장과 B300 3112장을 받고, 삼성SDS는 베라루빈 1008장과 B300 2016장을 받는다. 엘리스그룹은 B300 2560장을 구축할 예정이다. 정부는 당초 B200 1만 5000장 규모를 목표로 했으나 최신 고성능 모델 도입을 통해 목표를 웃도는 성능을 확보하게 됐다고 설명했다. 과기정통부에 따르면 이번 확보 물량은 B200 약 1만 9000장 규모에 해당해 당초 목표 대비 약 30% 높은 성능을 제공한다. 베라루빈은 이번 사업에서 가장 주목되는 엔비디아의 차세대 GPU다. 과기정통부는 베라루빈이 기존 모델보다 대역폭과 연산 속도가 크게 향상돼 데이터 병목을 줄이고 동일 시간 안에 더 많은 사용자 요청을 처리할 수 있다고 설명했다. AI 모델 학습에 드는 시간과 비용도 줄어들 것으로 기대했다. 확보 물량 중 베라루빈 2016장과 B300 4360장은 정부 활용분으로 쓰인다. 이 자원은 독자 AI 파운데이션 모델 개발, 국가 AI 프로젝트, 산·학·연 AI 모델·서비스 개발과 고도화 지원에 투입된다. 나머지 B300 3328장은 민간 자체 활용분으로 배정된다. 선정된 클라우드 기업들은 이를 클라우드 기반 GPU 서비스 공급과 자체 AI 모델·서비스 고도화에 활용된다. 정부는 6월 중 선정된 3개 기업과 GPU 구매 발주 등을 추진한다. B300은 입고와 구축이 완료된 기업을 통해 연내 순차적으로 서비스를 시작하고 베라루빈은 출시 일정을 고려해 2027년 상반기 안에 순차적으로 서비스를 개시할 예정이다. 앞서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 5일 방한해 삼성전자와 네이버, SK하이닉스, 현대자동차, LG그룹 등 국내 주요 기업 총수들과 잇따라 만났다. 젠슨 황 CEO는 이들과 AI 인프라 구축과 피지컬 AI 협력 방안 등을 논의한 것으로 알려졌다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "베라루빈 등 이번에 확보할 첨단 GPU가 AI 연구 개발 속도와 기술 역량을 한 차원 끌어올리는 핵심 동력이 될 것"이라며 "세계 최고 수준의 AI 인프라 역량을 확보하여, 국내 기업과 연구 기관 등의 AI 혁신과 성장을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.08 16:39김미정 기자

에이수스, 엔비디아 GB300 NVL72 서버 출하 성과 공개

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 에이수스는 '컴퓨텍스 타이베이 2026' 개막을 하루 앞둔 1일(현지시간) 업계 주요 인사를 대상으로 'ISBG VIP 쇼케이스'를 진행하고 엔비디아 GB300(블랙웰 울트라) NVL72 기반 AI 서버의 조기 출하 성과를 공개했다고 밝혔다. 에이수스가 최근 조기 출하에 들어간 엔비디아 GB300 NVL72 기반 랙 스케일 시스템 '에이수스 AI포드 XA GB721-E2'는 Arm 기반 그레이스 CPU 32개, 블랙웰 울트라 GPU 72개와 5세대 NV링크 기술을 탑재해 대규모 AI 추론과 학습을 동시 지원한다. 조셉 루 에이수스 인프라솔루션 비즈니스그룹(ISBG) 이사는 "에이수스 AI포드 XA GB721-E2는 고객사의 첫 토큰 산출 시간 단축과 AI 서비스 신속 출시를 지원한다"고 밝혔다. 이어 "엔비디아 HGX B300 탑재 'XA NB3I-E12' 서버도 전 세계 출하를 시작했다"고 덧붙였다. 에이수스는 2011년부터 엔비디아 M2070 기반 '포모사4' 부터 2025년 엔비디아 H200/GB200 NVL72 기반 81.55 페타플롭급 서버 '나노4'에 이르기까지 대만 국가고속네트워크센터(NCHC) 프로젝트를 지속 수주했다. 조셉 루 이사는 이날 "대만 NCHC 프로젝트 수주 성과를 바탕으로 최근 UAE, 베트남, 미국 등 글로벌 시장으로 영역을 확장하고 있다"고 설명했다. 에이수스는 단순 서버 제조업체를 넘어 자체 연구개발 역량을 바탕으로 하드웨어 설계부터 바이오스/펌웨어, 소프트웨어까지 모든 과정을 내재화했다. 또 이를 뒷받침하는 RD 랩, QTR 랩, 열역학 랩 등 3대 전문 검증 시설을 자체 운영중이다. RD 랩은 공랭과 수랭 등이 혼합된 하이브리드 환경에서 실제 데이터센터 조건을 재현해 엔비디아 GB300 NVL72 등 고집적 GPU 랙을 풀 스케일로 검증한다. 조셉 루 이사는 "기존 7°C 냉각기 대신 20°C 냉각 전용 시스템 도입으로 연간 전력 사용량을 약 30% 절감하는 성과를 거뒀다"고 설명했다. QTR 랩에서는 영하 40°C에서 영상 85°C, 습도 10~98% 범위의 극한 환경에서 신뢰성을 검증하며, 열역학 랩은 핫/콜드 아일랜드 구성을 시뮬레이션해 냉각 효율성을 최적화한다. 에이수스는 이날 원클릭 자동화 배포를 지원하는 '에이수스 인프라 배포 센터(AIDC)', HPC/AI/엔터프라이즈 인프라를 단일 콘솔에서 관리할 수 있는 '에이수스 컨트롤 센터(ACC) 데이터센터 에디션'도 함께 시연했다. 조셉 루 이사는 "AIDC와 ACC 등 소프트웨어 솔루션에 더해 전략 컨설팅부터 성능 튜닝, 라이프사이클 관리까지 포괄하는 '에이수스 프로페셔널 서비스'를 통해 엔드투엔드 지원 체계를 갖췄다"고 밝혔다. 에이수스코리아 관계자는 "이번 VIP 쇼케이스를 통해 에이수스가 설계-검증-운영-서비스를 아우르는 'AI 인프라 플랫폼 기업'으로 전환하고 있음을 입증했다"고 설명했다. 이어 "에이수스는 엔비디아 DSX와 연계한 AI 팩토리 솔루션을 앞세워 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략에 속도를 낼 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.03 07:00권봉석 기자

엔비디아, 12분기 연속 매출 신기록…AI 데이터센터 매출 92% 폭증

세계 인공지능(AI) 칩 시장을 장악하고 있는 엔비디아가 12분기 연속 역대 최대 매출 기록을 또 갈아치웠다. 지난주 기업공개(IPO)를 마친 세레브라스 시스템즈와 AMD 등 경쟁사 등장과 최근 AI 모델과 추론용 자체 개발 칩을 공개한 구글 등 경쟁이 격화하는 상황에서 호실적을 기록한 셈이다. 엔비디아는 20일(현지시간) 올 1분기(2~4월, 회계연도 기준 2027년 1분기) 매출은 816억 1500만 달러(약 122조 2503억원)로 전년 동기(440억 달러, 약 65조 9072억원) 대비 85% 증가했다고 발표했다. 지난 2월 자체 전망치인 780억 달러(약 116조 8354억원), 시장 전망치인 787억 달러(약 117조 8839원)를 30억 달러 이상 넘어섰다. 영업이익은 535억 달러(약 80조 1371억원)로 전년 동기(187억 달러, 약 28조 105억원) 대비 세 배 이상 증가했다. 엔비디아는 올 1분기부터 사업 실적을 '데이터센터'와 '엣지 컴퓨팅' 등 두 개 시장으로 구분해 발표한다. 현재와 미래 성장 동력을 보다 명확히 반영하기 위해서라는 것이다. 데이터센터 부문은 ▲ 글로벌 클라우드 기업과 대형 인터넷 기업 매출을 포함한 '하이퍼스케일(Hyperscale)' ▲ AI 클라우드, 산업, 기업 부문을 일컫는 'ACIE'로 구분된다. 데이터센터 부문 매출은 752억 달러(약 112조 6413억원)로 전년 동기(391억 달러, 약 58조 5675억원) 대비 두 배 가까운 92% 폭증했다. 또 1분기 전체 매출의 92%가 데이터센터 부문에서 나왔다. 엔비디아는 "블랙웰 GB300 생샨량 증가와 함께 NV링크, 스펙트럼-X 네트워킹 등 수요 증가에 따른 결과"라고 설명했다. 단 작년 1분기 대비 중국 시장에서 매출은 전혀 발생하지 않았다. 엣지 컴퓨팅 부문은 PC, 게임 콘솔, 워크스테이션, AI-RAN 기지국, 로보틱스, 오토모티브(자동차) 등 에이전틱 AI 및 피지컬 AI용 기기를 포함한다. 이 부문의 1분기 매출은 64억 달러(약 9조 5865억원)이며 전년 동기 대비 29% 늘어났다. 엔비디아는 "메모리와 완제품 가격 상승으로 일반 소비자용 PC 수요가 줄고 있지만 RTX 프로 6000 블랙웰 워크스테이션 등 강력한 수요로 달성한 결과"라고 밝혔다. 엔비디아는 오는 6월 26일 배당금을 주당 기존 1센트에서 25센트로 상향해 지급한다고 밝혔다. 배당락은 6월 4일이다. 엔비디아는 올해 2분기(5~7월) 910억 달러(약 136조 3080억원) 수준으로 예상했다. 다만 이는 중국 시장 매출을 전혀 반영하지 않은 수치다. 실적 발표 이후 주가는 시간 외 거래에서 종가(223.47달러) 대비 1% 내외로 등락을 이어가고 있다.

2026.05.21 07:33권봉석 기자

1분기 세계 실리콘 웨이퍼 출하량 전년比 13% 증가

글로벌 전자 산업 공급망을 대표하는 산업 협회인 SEMI는 올해 1분기 전 세계 실리콘 웨이퍼 출하량이 32억 7500만 제곱인치를 기록했다고 6일 밝혔다. 이는 전년동기 기록인 28억 9600만 제곱인치대비 13.1% 증가한 수치다. 전 분기인 34억 3700만 제곱인치 대비로는 4.7% 감소했으며, 이는 계절적 요인에 따른 흐름으로 분석된다. SEMI SMG 회장이자 섬코 영업·마케팅 부문 부총괄인 긴지 야다는 “첨단 로직과 메모리를 포함해 AI 데이터센터와 관련된 실리콘 웨이퍼 수요는 계속해서 강세를 보이고 있고, 이제 전력 관리 반도체 분야로도 확대되고 있다”고 말했다. 그는 이어 “전반적인 실리콘 웨이퍼 수요는 개선됐지만, 회복세가 모든 분야에서 균일하게 나타나고 있는 것은 아니다"며 "특히 산업용 반도체 부문의 수요 회복세가 빠르다"고 덧붙였다. 실리콘 웨이퍼는 대부분의 반도체를 제조하는 데 사용되는 핵심 기초 소재로, 반도체는 모든 전자기기의 필수 부품이다. 고도로 정밀하게 가공된 얇은 원판 형태의 실리콘 웨이퍼는 최대 300mm 직경으로 생산되며, 대부분의 반도체가 제조되는 기판 소재로 활용된다. SMG는 SEMI 전자재료 그룹(EMG) 산하의 소위원회로, 다결정 실리콘, 단결정 실리콘 또는 실리콘 웨이퍼 제조에 참여하는 SEMI 회원사에게 개방돼 있다. 절단 웨이퍼, 연마 웨이퍼, 에피택셜 웨이퍼 등이 포함된다. SMG는 실리콘 산업과 관련된 주요 이슈에 대한 공동 대응을 촉진하고, 실리콘 산업 통계 개발을 포함한 다양한 활동을 지원한다.

2026.05.06 13:50장경윤 기자

프렌들리AI·삼성SDS, B300 GPU로 프론티어 AI 추론 문턱 낮춘다

프렌들리AI가 삼성SDS와 손잡고 기업들의 추론 인프라 구축 부담을 낮춘 프론티어 인공지능(AI) 모델 서빙 서비스를 본격 가동한다. 프렌들리AI는 삼성SDS와 협력해 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)의 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU) 기반 프론티어 AI 모델 추론 인프라를 운영한다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순한 인프라 연동을 넘어 프렌들리AI의 고성능 추론 최적화 서비스와 SCP의 확장형 B300 GPU 서비스형인프라(IaaS)를 결합한 구조다. 최근 GLM-5, 딥시크 v3.2 등 초대형 프론티어 모델이 잇따라 등장하면서 기업들의 추론 인프라 수요도 급격히 커지고 있다. 양사는 글로벌 스타트업과 엔터프라이즈 기업을 주요 타깃으로, 복잡한 커스텀 스택 구축 없이 최신 모델을 즉시 프로덕션에 투입할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 주요 특징은 네 가지다. 우선 GLM-5, 미니맥스 M2.5, 딥시크 v3.2 등 차세대 모델을 출시와 동시에 지원하는 '데이-0' 체계를 갖춰 별도의 커스텀 추론 스택 없이 즉시 도입이 가능하다. 프렌들리AI의 자체 추론 엔진과 SCP의 B300 GPU를 결합한 초고속·저지연 환경도 운영될 예정이다. 또 토큰 기반 과금 구조로 사용량에 따른 유연한 비용 모델을 제공하며 고속 추론과 대규모 확장성을 동시에 지원한다. SCP의 고가용성 B300 IaaS와 프렌들리AI 추론 플랫폼을 통합 운영해 글로벌 저지연 서비스와 엔터프라이즈급 안정성도 확보한다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 "삼성 SCP와 협력해 전 세계 기업들에게 고성능·고효율 AI 추론을 제공하게 돼 기쁘다"며 "고객들은 최신 프론티어 모델을 안정적으로 활용하고 에이전틱 AI 기반의 새로운 비즈니스 기회를 모색할 수 있을 것"이라고 피력했다.

2026.04.02 14:45이나연 기자

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