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EU, 美 빅테크 의존 끊는다…클라우드·AI 주권 선언

유럽연합(EU)이 인공지능(AI)과 클라우드, 반도체 분야에서 미국 빅테크 의존도를 낮추기 위한 대대적인 기술 주권 강화 정책을 내놨다. 민감한 공공 데이터와 핵심 인프라에 대해 유럽산 클라우드 사용을 확대하고 반도체 자급 역량을 키우는 동시에, 데이터센터 투자와 AI 인프라 확충에도 속도를 내겠다는 구상이다. 7일(현지시간) 로이터통신 등 주요 외신에 따르면 EU 집행위원회는 최근 '클라우드 및 AI 개발법(CADA)'과 '칩스법 2.0'을 포함한 기술 주권 정책을 공개했다. 이번 정책은 미국과 중국 기술에 대한 의존도를 줄이고 유럽 자체 기술 생태계를 육성한다는 목표로, 향후 EU 회원국과 유럽의회 승인을 거쳐 시행될 예정이다. 가장 주목받는 내용은 클라우드 분야다. EU는 은행·에너지·의료 등 민감한 분야의 공공 조달 사업에서 디지털 주권 요건을 강화하고 가격 외에도 유럽산 소프트웨어와 하드웨어 사용 여부를 평가 기준에 반영하는 방안을 추진한다. 이에 현재 유럽 클라우드 시장을 주도하는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저, 구글 클라우드 등 미국 사업자들이 일부 핵심 사업에서 불리한 위치에 놓일 수 있다는 관측이 제기된다. EU가 이같은 조치에 나선 배경에는 미국 '클라우드법'에 대한 우려가 있다. 해당 법은 미국 기업이 해외에 저장한 데이터라도 미국 정부 요청 시 제공할 수 있도록 규정하고 있다. EU는 이를 데이터 주권 침해 요소로 보고 있으며 중요 데이터는 유럽 내에서 통제 가능한 환경에 저장해야 한다는 입장이다. 실제 EU는 클라우드 서비스의 데이터 통제권과 공급망, 운영 주체 등을 기준으로 주권 수준을 평가하는 체계를 도입할 계획이다. 최고 수준의 민감 업무는 사실상 유럽 기업 중심으로 운영하도록 유도하는 방향이다. 현재 AWS·MS·구글 등 미국 클라우드 3사가 EU 시장의 70~80%를 차지하고 있어 업계 파장이 적지 않을 것으로 전망된다. EU는 클라우드 자립과 함께 AI 인프라 확대에도 나선다. 향후 5~7년 내 유럽 데이터센터 수용 능력을 현재의 3배 수준으로 확대하고 유럽산 반도체를 활용하거나 에너지 효율을 높인 데이터센터에는 전력망 우선 접속과 네트워크 비용 감면 등 혜택을 제공할 방침이다. 반도체 분야에선 칩스법 2.0을 통해 첨단 반도체 생산 역량 확대에 나선다. EU는 현재 10% 미만인 글로벌 반도체 생산 점유율을 2030년까지 20% 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 하고 있으며 AI용 첨단 반도체 제조시설 구축과 전략 기술 투자 확대를 추진할 계획이다. EU 집행위원회는 반도체 산업 경쟁력 강화를 위해 2035년까지 약 1200억 유로(약 215조원) 규모 민관 투자가 필요할 것으로 보고 있다. 헤나 비르쿠넨 EU 집행위원회 기술 주권 담당 부위원장은 "누군가가 우리 서비스에 대해 이른바 '킬 스위치(kill switch)'를 쥐고 있는 상황을 원치 않는다"며 "핵심 분야에선 언제나 유럽이 서비스와 데이터를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.07 13:08한정호 기자

"AI야, 침수 위험지역 알려줘"…행안부, 재난안전 AI 아이디어 찾는다

정부가 재난안전데이터와 생성형 인공지능(AI)을 결합한 창업 아이디어 발굴에 나선다. AI가 재난 상황을 스스로 분석하고 대응 방안을 제시하는 서비스 개발 수요가 늘어나는 가운데, 국민 아이디어를 활용해 재난안전 분야 AI 활용 모델을 확대한다는 목표다. 행정안전부는 오는 8일부터 다음 달 7일까지 '제4회 재난안전데이터 활용 창업경진대회' 공모작을 접수한다고 7일 밝혔다. 올해 대회는 '최고의 재난안전 AI 프롬프트를 찾아서'를 주제로 진행된다. 참가자는 현재 개방된 재난안전데이터 및 직접 생성한 가상데이터를 활용해 AI가 재난 상황을 판단하고 적절한 대응 방안을 제안할 수 있도록 프롬프트와 사업 아이디어를 제시하면 된다. 최근 생성형 AI가 행정과 공공서비스 전반으로 확산되면서 재난 대응 분야에서도 AI 활용 가능성이 주목받고 있다. 단순 정보 제공을 넘어 재난 발생 시 위험지역 분석과 대피 대상 파악, 대응 우선순위 설정 등 의사결정을 지원하는 AI 서비스 개발이 새로운 과제로 떠오르는 상황이다. 가령 집중호우 상황에서 하천과 급경사지 등 위험지역 데이터를 AI에 입력하면 담당 공무원이 우선적으로 확인해야 할 위험지역과 관측 장비, 대피 대상, 접근 통제 구간 등을 도출하는 프롬프트를 설계할 수 있다. 이번 대회는 ▲아이디어 기획 ▲제품·서비스 개발 등 2개 부문으로 진행된다. 국민 누구나 개인 또는 팀 단위로 참가할 수 있으며 신청서와 계획서를 작성해 제출하면 된다. 시상 규모는 대상 1점, 최우수상 2점, 우수상 3점이다. 대상 수상자에게는 행안부 장관상과 함께 창업지원금 400만원이 지급된다. 최우수상은 각각 200만원, 우수상은 각각 100만원의 창업지원금이 제공된다. 부문별 최우수 작품 2건은 오는 9월 열리는 '제14회 범정부 공공데이터·AI 활용 창업경진대회' 통합 본선 진출권을 받는다. 또 올해 하반기 개최 예정인 '2026 재난안전산업박람회'에서 작품을 홍보할 수 있는 기회도 제공된다. 정부는 최근 공공데이터 개방 확대와 AI 활용 정책을 추진하며 재난안전 분야에서도 데이터 기반 의사결정 체계 구축에 힘을 쏟고 있다. 김노경 행안부 재난안전정보통신국장은 "재난안전데이터가 AI를 만나 국민 안전을 지키는 실질적인 서비스로 거듭날 수 있도록 이번 창업경진대회에 참신한 아이디어를 가진 분들의 많은 관심과 참여를 부탁드린다"고 말했다.

2026.06.07 12:35한정호 기자

LGU+, 2030년까지 AIDC 수주 누적 5조원 목표

LG유플러스가 2030년까지 AI 데이터센터 누적 수주 5조원 목표를 내놨다. 매년 1조원 이상 수주를 예상하는 가운데 현재 건설 중인 파주 AIDC 1동은 이미 판매를 완료했다. 급격히 증가하는 AI 컴퓨팅 수요 증가에 맞춰 파주 AIDC를 통해 차세대 AI 인프라 표준을 제시하겠다는 점을 강조했다. 그룹 계열사 기술 협력을 통한 '원LG' 시너지 기반으로 국산 AI 인프라 경쟁력을 입증하겠다는 뜻이다. LG유플러스는 지난 5일 경기도 파주시 AIDC 건설 현장에서 차세대 AI 인프라 전략과 함께 AIDC 사업 계획을 이같이 발표했다. 최근 AI 작업의 중심이 학습에서 '추론'으로 옮겨지며 전력 사용량과 변동성이 커지고 발열량이 급증하고 있다. 예컨대 월간 토큰 처리량은 2024년 5월 9조 7000억 개, 이듬해 480조 개, 올해 오월 3.2 경 규모에 이르고 있다. 컴퓨팅 기술의 발전으로 내후년에는 서버 랙당 1메가와트의 전력이 필요로 하고 있다. 이처럼 AI 수요와 GPU 성능의 발전 속도가 빨라지고 있지만 데이터센터 구축에는 수년이 걸려 컴퓨팅 인프라 공급 부족이 예상된다. AIDC 표준 제시...ACE on TRUST LG유플러스는 이에 따라 ACE on TRUST 전략을 내놨다. ▲구축 속도(Agility) ▲전력과 규모(Capacity) ▲냉각 효율(Efficiency)의 강점과 함께 AIDC 운영 안정성이라는 ▲신뢰(Trust) 구현에 중점을 둔다는 설명이다. 먼저 구축 속도를 위해 LG유플러스는 표준 모듈형 데이터센터(PMDC) 공법을 도입할 예정이다. 주요 설비를 표준화해 사전 제작하고 현장에서 조립하는 방식이다. 구축 규모에 유연하게 대응하고 특히 구축 기간을 줄일 수 있다. 파주 센터 역시 사전 제작한 주요 구조물을 현장에서 조립하는 방식 등으로 건설 속도를 높였다. 전력 측면에서 파주 센터는 바로 옆 변전소를 통해 200메가와트 전력 공급이 확정됐다. 이같은 전력을 확보한 AIDC는 수도권에서 파주가 유일하다. 즉, 수도권 최대 규모의 추론형 AIDC 역할을 해낼 수 있다는 점이 강점을 지녔다. 냉각 효율을 위해 파주 센터는 하이커스케일급 규모에서 공기 냉각과 액체 냉각을 동시에 지원하는 하이브리드 구조로 건설되고 있다. LG전자와의 협력으로 구축된 액체냉각 설비는 GPU 칩에 전용 금속판을 부착하고 냉각수 분배장치(CDU)로 열을 제거하는 방식인데 자체 실증에서 24%의 에너지 효율 개선 효과를 확인했다. AIDC 운영 안정성으로는 99.999%의 파이브 나인을 강조했다. 지난 27년 동안 쌓아 온 데이터센터 무중단 운영을 이어가겠다는 뜻이다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AIDC 경쟁력은 이제 시설 규모가 아니라 전체 인프라를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는 지에 달려있다”며 “파주 센터가 이 역량을 보여주는 대표 사례가 될 것”이라고 말했다. 그는 특히 “파주 센터는 우리가 선도하는 표준이고 그 실체”라며 “LG유플러스는 대한민국 AI 인프라 백본을 설계하고 있다”고 강조했다. 매년 1조원 수주...계열사 역향 시너지로 완성 LG유플러스는 차세대 전략을 기반으로 2030년까지 누적 AI데이터센터 사업 수주 5조원을 달성한다는 계획이다. 매년 1조원 규모로 수주를 이어가며 AIDC 연평균 매출은 매년 약 15~20% 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 캐파 수준으로는 600메가와트에 이르는 것으로, 이같은 목표 중심에는 축구장 약 21배 크기의 연면적을 지닌 파주 센터가 있다. 파주 센터는 총 5동과 부속동으로 건설될 예정인데 현재 구축중인 1동은 모든 계약이 이미 끝났다. 1동의 준공 시점은 내년 6월이다. 이같은 사업 성장에는 LG그룹 계열사 역량 시너지로 완성됐다는 게 회사 측의 설명이다. 이를테면 냉각 영역에서 냉각수 분배장치와 D2C 방식의 액체냉각 솔루션 외에 냉각수를 만드는 공랭식 '프리쿨링 칠러'는 LG전자가 생산한다. LG에너지솔루션의 고성능 UPS 배터리는 정전이나 전압 변동 시에도 즉각적으로 전력을 보정한다. 높은 전력 사용량에 대응하기 위한 DC 800V 배전 시스템은 LS일렉트릭과 공동 개발하고 있다. 또 센터 곳곳에 쓰이는 반도체는 LG이노텍이 맡고 최종적인 운영은 LG유플러스가 담당한다. 안형균 상무는 “파주 센터는 원 LG 시너지로 냉각, 배터리, 전력 설비, 운영 역량을 통합한 AI 인프라다”면서 “LG유플러스는 파주 센터를 통해 국산 장비의 경쟁력 확보에도 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.06.07 09:00박수형 기자

상장 앞둔 스페이스X, 구글에 47조원 규모 AI 인프라 임대

일론 머스크가 이끄는 스페이스X가 다음 주 예정된 기업공개(IPO)를 앞두고 구글과 약 47조원 규모 인공지능(AI) 데이터센터 임대 계약을 체결했다. AI 인프라 사업 역량을 입증하며 우주기업을 넘어 AI 클라우드 사업자로의 변신에 속도를 내는 모습이다. 6일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 구글은 스페이스X 데이터센터 연산 자원을 이용하기 위해 올해 10월부터 2029년 6월까지 매월 9억 2000만 달러(약 1조 4000억원)를 지급하기로 했다. 계약 규모는 총 300억 달러(약 47조원)에 달한다. 스페이스X는 이번 계약을 통해 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 11만 개를 포함한 대규모 연산 자원을 구글에 제공할 예정이다. 이번 계약은 스페이스X가 최근 추진하고 있는 AI 인프라 사업 확대 전략의 연장선으로 평가된다. 스페이스X는 앞서 지난달 AI 스타트업 앤트로픽에도 테네시주 멤피스의 '콜로서스1' 데이터센터 연산 자원을 제공하는 계약을 체결한 바 있다. 구글은 자체 데이터센터를 운영하는 세계 최대 기업이다. 업계에선 이번 계약으로 스페이스X가 AI 수요 기업뿐 아니라 대형 클라우드 사업자에도 인프라를 공급할 수 있는 사업자로 자리매김했다는 평가가 나온다. 구글 입장에서도 급증하는 AI 서비스 수요에 대응할 추가 인프라를 확보하게 됐다. 구글 클라우드는 최근 기업용 AI 서비스 '제미나이 엔터프라이즈' 수요가 예상보다 빠르게 증가하면서 단기적으로 필요한 연산 자원을 확보하고자 이번 계약을 체결한 것으로 알려졌다. 스페이스X는 이번 IPO 과정에서 AI 사업 성장성을 적극 부각하고 있다. 회사는 투자자들에게 향후 우주 데이터센터 구축 계획도 제시한 것으로 전해졌다. 지상 데이터센터 운영에 따른 전력 비용 부담이 커지는 가운데, 우주 공간에서 AI 연산 인프라를 운영하는 새로운 시장 가능성을 내세우고 있다. 이번 계약은 장기 고정 방식이 아닌 유연한 구조로 설계됐다. 스페이스X가 약속한 GPU 물량을 제공하지 못할 경우 구글은 계약을 해지할 수 있으며 내년부터는 양측 모두 90일 전 통보를 통해 계약을 종료할 수 있다. 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)는 AI 인프라 임대 계약과 관련해 "향후 연산 자원이 극도로 부족해지면 우리가 이를 다시 회수해 사용해야 할 수 있다"고 밝혔다.

2026.06.07 08:15한정호 기자

AI 인프라 몸값 치솟는다…스위치, 77조원 가치로 투자 유치 추진

생성형 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 글로벌 인프라 시장에 대규모 자금이 몰리고 있다. AI 투자가 전력·서버·데이터센터 확보로 번지면서 관련 인프라 기업들의 몸값도 빠르게 치솟는 분위기다. 5일(현지시간) 디인포메이션에 따르면 미국 데이터센터 개발·운영 기업 스위치(Switch)는 최소 500억 달러(약 77조원) 기업가치를 기준으로 수십억 달러 규모 신규 투자 유치를 추진 중이다. 투자 라운드에는 브룩필드자산운용과 KKR을 비롯한 사모펀드 및 기관투자자들이 참여를 검토 중인 것으로 전해졌다. 다만 현재 논의는 초기 단계로 아직 최종 확정된 것은 아니다. 이번 투자 유치는 향후 기업공개(IPO)로 이어질 가능성도 제기된다. 로이터는 스위치가 이르면 내년 상장을 추진할 수 있으며 골드만삭스와 JP모건이 자금 조달 작업을 지원하고 있다고 보도했다. 스위치는 미국 네바다주 라스베이거스에 본사를 둔 데이터센터 전문기업이다. 2000년 창업자인 롭 로이 최고경영자(CEO)가 설립했으며 데이터센터 설계와 운영 관련 950개 이상의 특허를 보유 중이다. 회사는 데이터센터 설계·건설·운영을 핵심 사업으로 영위하며 대규모 기술 인프라 생태계를 구축해왔다. 회사는 지속 가능한 재생에너지 기반 데이터센터 구축을 핵심 비전으로 내세우고 있다. 주요 고객으로는 엔비디아·테슬라·페덱스·로지텍 등을 확보했다. 최근 AI 데이터센터 투자 붐이 이어지면서 스위치 역시 핵심 인프라 사업자로 주목받고 있다. 앞서 올해 초에는 소프트뱅크가 AI 인프라 프로젝트 '스타게이트' 추진을 위해 약 500억 달러 규모 스위치 인수를 검토했으나 거래 규모 부담 등으로 협상을 중단한 바 있다. 이후에도 양측은 전략적 투자와 협력 가능성을 놓고 논의를 이어온 것으로 알려졌다. 스위치는 회사 공식 홈페이지를 통해 "우리는 지속 가능한 성장을 뒷받침하는 기술 인프라 생태계를 구축하고 있다"며 "고객에게 혁신과 규모의 경제, 지속 가능성을 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다.

2026.06.05 17:24한정호 기자

2조원 정부 GPU 사업, 다음주 초 결론 난다…수행기관 발표 임박

정부가 총 2조 805억원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업의 최종 선정 결과를 다음주 초 발표한다. 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹 등이 유력 후보로 거론되는 가운데 국내 최대 규모 AI 인프라 구축 사업 윤곽이 드러날 전망이다. 5일 과학기술정보통신부에 따르면 현재 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 사업자 선정 절차를 마무리하고 있으며 다음주 초 최종 수행기관 선정 결과를 공개할 예정이다. 이번 사업은 최신 GPU와 관련 부대장비를 국내 데이터센터에 구축해 연구·산업계에 AI 컴퓨팅 자원을 공급하기 위해 추진됐다. 총 사업비는 2조 805억원 규모다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 앞서 제안서 평가와 데이터센터 현장실사를 진행했으며 현재 최종 협상과 내부 절차를 마무리하고 있다. 당초 지난달 중 최종 수행기관을 선정할 계획이었으나 사업자별 GPU 배정 물량과 민간 활용 비중 등을 둘러싼 협상이 이어지면서 발표 일정이 다소 늦어진 것으로 알려졌다. 업계에 따르면 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹이 최종 후보군에 오른 것으로 파악된다. 정부는 이번 사업을 통해 최대 1만 5000장에 달하는 최신 GPU를 확보한다는 목표다. 사업자 선정 과정에선 GPU 확보 능력뿐 아니라 대규모 클러스터 구축·운영 역량, 전력·냉각 인프라, 네트워크 설계 능력, 동일 데이터센터 내 집적 구축 여부 등을 종합적으로 평가했다. 특히 엔비디아 차세대 AI 플랫폼인 '베라 루빈' 도입 계획과 연내 서비스 개시 가능성도 주요 평가 요소로 반영했다. 정부는 지난해에도 1조 4600억원의 추가경정예산안을 편성해 GPU 약 1만 3000장을 도입하는 AI 컴퓨팅 인프라 확충 사업을 진행했고 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오를 수행기관으로 선정했다. 이들 기업은 현재 정부·연구기관·기업 등을 대상으로 GPU 서비스를 제공 중이다. 올해 사업은 규모와 예산이 한층 확대된 후속 프로젝트로 진행되며 연내 서비스 개시를 목표로 하고 있다. 최종 선정된 사업자는 협약 체결 이후 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 및 성능 검증 절차에 착수하게 된다. 정부는 이를 기반으로 국내 AI 연구개발과 산업 현장에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급할 계획이다. 과기정통부 관계자는 "현재 사업자 선정 절차를 마무리하는 단계"라며 "다음주 초 최종 결과를 발표할 예정"이라고 밝혔다.

2026.06.05 15:20한정호 기자

클라이온 'REX', AI 신뢰성 검증 시장 사각지대 해소 나선다

생성형 AI 도입이 확산됨에 따라 'AI 신뢰성' 검증이 기업 가치의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 이에 AI 클라우드 전문기업 클라이온은 AI 신뢰성 검증 및 최적화 솔루션 'REX(RAG evaluation eXpert)'를 통해 공공 및 민간 시장 공략을 본격화한다고 5일 밝혔다. REX는 최근 'LLM 기반 RAG 시스템의 실시간 성능 진단을 위한 평가 장치 및 방법'에 대한 핵심 기술 특허 등록을 완료하며 기술적 차별성을 확보했다. 기존 자동화 평가의 한계 극복, '진단과 처방' 중심의 차별화 예전 AI 신뢰성 검증 솔루션들은 대량의 질문 생성과 일괄 채점 등 자동화 효율성에 집중해왔다. 이로 인해 현장에서는 감점 원인 파악과 구체적인 개선 방향 도출을 개발자 직관에 의존해야 하는 한계가 있었다. 또 정확도 측정에만 치우쳐 편향, 차별, 유해 표현 등 안전성 영역 검증이 미흡하다는 지적을 받아왔다. REX는 단순 채점을 넘어 AI가 스스로 성능 저하 원인을 분석하고 구체적인 개선 방향을 제시한다. 다수의 오류를 자동으로 군집화해 문제의 우선순위를 시각화하며 ▲정확성 ▲안전성(유해성·편향) ▲품질(일관성·간결성) ▲검색·생성 품질 등 4대 축, 12개 지표로 입체 진단을 수행한다. 이는 EU AI Act, NIST AI RMF 등 글로벌 AI 거버넌스 표준의 요구사항을 반영하여 한국어 환경에 최적화한 결과다. 완전 폐쇄망 지원으로 공공·금융 데이터 보안 문제 해결 기존 자동화 솔루션의 또 다른 제약은 외부 클라우드나 외부 AI 연동으로 인한 데이터 유출 위험이었다. 이 때문에 시민 민원, 금융 거래, 환자 진료 등 민감 데이터를 다루는 공공, 금융, 의료 현장에서는 도입이 어려웠다. REX는 외부 호출 없이 내부망에서만 구동되는 '완전 폐쇄망 운영'을 지원해 데이터 보안 공백을 해소했다. 아울러 운영 중인 시스템에 직접 연결해 실시간으로 성능 저하를 감지하는 모드, 최적의 조합을 찾는 실험 모드, 외부 AI 서비스 검증 모드 등 세 가지 평가 환경을 모두 제공한다. 또한 문서 업로드만으로 평가용 데이터셋을 자동 생성하고, 노코딩 환경을 지원해 현업 담당자의 운영 편의성을 높였다. 대규모 공공 AX 사업 경험 바탕의 검증된 기술력 REX는 클라이온이 실제 대규모 공공 AI 구축 사업을 수행하며 얻은 실무 경험과 품질 기준을 바탕으로 개발됐다. 클라이온은 다양한 보안 등급과 모델 환경을 다뤄본 핵심 플레이어다. 주요 사업 수행 실적으로는 ▲서울시 인공지능 챗봇 2.0 구축 ▲교육부 독서교육플랫폼 구축·운영 ▲한국교육개발원 플랫폼 통합운영 ▲부산시 인공지능 융합서비스 도입 ▲경기도 홈페이지 생성형 AI 챗봇 ▲DPG 생성형 AI 페르소나 챗봇 등이 있다. 클라이온 관계자는 "REX는 단순한 자동 채점기를 넘어 '측정-진단-처방-재검증'의 선순환 체계를 구축한 솔루션"이라며 "AI 도입 이후 신뢰성 확보와 검증에 어려움을 겪는 기업과 기관에 명확한 기술적 보증서를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:55백봉삼 기자

[현장] EDB "AX 다음 혁신은 OX"…데이터·AI, 하나의 플랫폼으로

EDB가 인공지능 전환(AX)에 이어 기업의 다음 전략 과제로 오픈소스 전환(OX)을 제시했다. 단순한 비용 절감이나 데이터베이스 교체가 아니라 데이터 주권 확보와 AI 활용 기반 마련을 위한 차세대 전략으로 OX를 봐야 한다고 강조했다. EDB는 5일 서울 강남구 아셈타워 EDB 코리아 오피스에서 간담회를 열고 국내 엔터프라이즈 시장을 겨냥한 OX 전략과 '에이전틱 레이크하우스' 비전을 발표했다. 기술 종속과 비용 부담이 큰 레거시 데이터베이스 환경에서 벗어나 데이터와 AI를 하나의 오픈 플랫폼으로 통합하겠다는 구상이다. DX·AX 넘어 OX 부상…국내 엔터프라이즈 필수 과제로 김희배 EDB코리아 지사장은 한국 시장에서 오픈소스 전환이 제조, 금융, 공공 등 전 산업군으로 빠르게 확산하고 있다고 진단했다. 기업들이 자사가 보유한 데이터를 외부 플랫폼에 종속시키지 않고 원하는 환경에서 직접 통제하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 최근에는 국내 대형 제조기업이 미션 크리티컬한 영업·생산 데이터베이스를 오라클 환경에서 오픈소스 기반 플랫폼으로 전환한 사례도 나왔다. 김 지사장은 "이제 오픈소스 전환은 단순한 대안이 아니라 핵심 전략 과제가 되고 있다"고 말했다. 그는 이런 흐름을 디지털전환(DX), 인공지능전환(AX)에 이은 오픈소스전환(OX)의 부상으로 해석했다. 특히 한국 시장에서는 핵심 시스템을 한 번에 교체하기보다 기존 자산을 유지하면서 단계적으로 전환하려는 요구가 강하다고 봤다. 이 과정에서 수십 년간 오라클 환경에서 데이터를 축적한 기업일수록 시스템 전면 교체에 부담을 느낄 수밖에 없다는 점도 짚었다. 이에 대해 EDB는 기존 레거시 환경을 유지하면서 단계적으로 마이그레이션할 수 있는 호환성을 제공해 전환 리스크와 총소유비용(TCO)을 함께 낮출 수 있다고 설명했다. 김 지사장은 "디지털전환의 80%, AX의 85% 이상이 이미 오픈소스 기반으로 움직이고 있다"며 "5년 뒤 오픈소스로 전환하지 않은 기업은 고비용 구조와 벤더 종속 부담에 직면하겠지만, OX를 이룬 기업은 더 넓은 기술 선택권을 확보하게 될 것"이라고 말했다. AI 시대 과제는 기존 DB활용…"AI를 데이터가 있는 곳으로" 산업 전방위에 걸쳐 AI 도입을 고려하고 있지만 큰 문제점 중 하나로 지목되는 것이 기존 데이터베이스 활용 방안이다. AI 에이전트가 고객 응대나 거래 판단 같은 업무를 수행하려면 최신 운영 데이터에 실시간으로 가까운 수준으로 접근해야 한다. 하지만 기존 환경에서는 트랜잭션 데이터를 별도의 분석 플랫폼이나 벡터 스택으로 옮기는 과정에서 데이터 복제와 지연이 발생해, 실시간 판단과 추론의 품질을 떨어뜨리는 한계가 있었다. EDB는 이에 대한 해법으로 에이전틱 레이크하우스를 제시했다. 데이터베이스 안에서 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 함께 관리하는 구조로, 데이터를 별도 AI 플랫폼으로 이동시키는 대신 AI를 원본 데이터가 있는 환경에서 실행하도록 한 것이 특징이다. 이를 통해 데이터 이동에 따른 지연을 줄이고, AI 에이전트가 최신 운영 데이터를 기반으로 더 정확한 결과를 낼 수 있다는 설명이다. 채드윅 크룩 EDB CCO는 "에이전트 시대에는 자율형 AI 에이전트가 데이터의 주요 소비자로 등장하면서 동시에 수천 건의 쿼리를 발생시키게 된다"며 "이는 기존 아키텍처에 새로운 부담으로 작용한다"고 말했다. 이어 "EDB가 말하는 시그니처 익스피리언스는 이런 환경에 맞춰 설계된 검증된 운영 경험"이라며 "주권형 AI 플랫폼을 원하지만 실제 운영 단계까지 연결하지 못한 기업들의 간극을 줄이는 역할을 하게 될 것"이라고 설명했다. 교보문고·샵캐스트 등 국내 OX 혁신 확산 국내 고객 사례도 선보였다. 교보문고는 EDB의 EDB 포스트그레스 어드밴스드 서버(EPAS)를 기반으로 핵심 트랜잭션 워크로드를 처리하고, 분석 업무는 웨어하우스 PG에서 운영하고 있다. 트랜잭션과 분석 환경을 하나의 플랫폼에서 통합 운영하며 기존 상용 데이터베이스 중심 구조에서 벗어나 벤더 종속을 낮추고 비용 효율성을 확보할 수 있었다. 음원 유통 플랫폼 샵캐스트 샵캐스트는 기존 환경에서 12~18시간 걸리던 음원 정산 업무를 EDB 웨어하우스 PG 기반으로 전환한 뒤 55분으로 단축했고, 운영비도 60% 절감했다. EDB는 앞으로 데이터 플랫폼이 데이터와 AI를 아우르는 통합 구조로 수렴하고, 주권형·개방형 아키텍처 중심으로 진화할 것으로 내다봤다. 데이터와 AI를 각각 별도 프로젝트로 추진하기보다 하나의 전환 흐름으로 봐야 한다는 것이다. 허베 팀싯 EDB CRO는 "한국은 EDB에게 단순한 시장이 아니라 세계에서 가장 야심찬 데이터·AI 전환이 진행되고 있는 곳"이라며 "한국 기업이 레거시 환경에서 벗어나 오픈소스 기반 데이터 플랫폼을 구축하고 각자의 방식으로 AI 시대를 선도할 수 있도록 현장에서 함께하겠다"고 말했다.

2026.06.05 14:43남혁우 기자

드래프타입, 신보 '퍼스트펭귄' 기업 선정

드래프타입(대표 김대희)이 오프라인 광고 시장에서 혁신성을 인정 받아 신용보증기금 혁신스타트업 성장지원 프로그램인 '퍼스트펭귄' 기업에 선정됐다. 퍼스트펭귄은 창의적인 아이디어와 우수한 기술력, 미래 성장 가능성을 두루 갖춘 핵심 혁신 스타트업을 발굴해 지원하는 신용보증기금의 스케일업 프로그램이다. 선정된 기업은 3년간 단계별 보증 지원을 받게 된다. 5일 회사에 따르면, 드래프타입은 그동안 모호한 영역에 머물렀던 오프라인 광고를 데이터 기반으로 기획, 운영, 측정할 수 있도록 돕는 광고 기술 기업이다. 소비자 데이터와 공간 빅데이터를 융합해 브랜드별 타깃 오디언스의 거주·근무·이동·체류 패턴을 정밀하게 파악한다. 이를 바탕으로 브랜드 목표에 맞는 오프라인 광고 접점을 설계하고, 캠페인 종료 후에는 노출 성과와 사후 분석 데이터를 제공해 향후 미디어 전략 수립을 지원한다. 드래프타입은 이런 기술을 통해 오프라인 광고 영역에서도 데이터 기반 타깃팅, 미디어 플래닝, 성과 분석 등 종합 솔루션을 제공하고 있다. 이번 퍼스트펭귄 선정 배경에는 드래프타입의 기술력이 있다. 회사는 현재 등록 특허 15건, 출원 특허 7건 등 총 22건의 강력한 특허 포트폴리오를 보유 중이다. 주요 기술로는 ▲온라인 비정형 데이터 기반 시장·소비자 분석 ▲오프라인 광고 타깃팅 및 전략 수립 ▲LTE 시그널·위치 궤적 데이터 및 AI 비전 기반 광고 성과 측정 기술 등이 있다. 회사는 소비자 데이터 분석, 공간 빅데이터 기반 타깃팅, AI 기반 미디어 플래닝, 오프라인 광고 성과 측정 기술 고도화에 속도를 낸다는 방침이다. 김대희 드래프타입 대표는 “최근 오프라인 광고 시장에서도 브랜드가 '누구에게, 어디에서, 어떤 기준으로 광고해야 하는지' 데이터로 판단하려는 수요가 커지고 있다”며 “이번 퍼스트펭귄 선정을 계기로 소비자 데이터, 공간정보 기술, AI 분석 역량을 결합해 오프라인 광고의 패러다임을 바꾸는 애드테크 기업으로 거듭나겠다”고 밝혔다.

2026.06.05 14:30백봉삼 기자

HBF 시장 노리는 후공정 장비업계…국내외 기업 모두 참전

반도체 후공정 장비업계가 차세대 인공지능(AI) 메모리 고대역폭플래시(HBF)에 주목하고 있다. 국내외 주요 후공정 장비기업들이 대부분 HBF용 열압착(TC) 본더 개발에 뛰어든 것으로 5일 파악됐다. HBF는 데이터 저장장치로 쓰이는 낸드플래시를 수직 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)으로 연결해 대역폭을 끌어올린 차세대 메모리다. 현재 AI 데이터센터의 핵심 요소로 자리잡은 고대역폭메모리(HBM)와 구조가 유사하다. HBF는 미국 샌디스크가 표준화와 개발을 주도하고 있다. 샌디스크는 올해 하반기 HBF 첫 샘플, 내년 초에는 AI 칩과 결합된 샘플을 출시할 계획이다. 1세대 제품은 낸드를 16단으로 적층하는 게 목표다. SK하이닉스도 샌디스크와 표준화 작업 등에서 협력하고 있다. HBF 시장 규모를 예단할 수는 없으나, 업계는 HBF 상용화 시 TC 본더 업계가 즉각 수혜를 볼 수 있다고 기대한다. TC 본더는 각각의 메모리를 열과 압력으로 붙일 때 사용한다. 한 반도체 장비업체 관계자는 "HBM과 HBF용 TC 본더는 근본적으로 기술 구조가 동일해, 커스터마이징 수준으로도 대응이 가능할 것으로 보고 있다"며 "아직 표준이 확정되지 않았으나, HBF의 경우 HBM 대비 본딩 피치(간격)가 더 여유로울 것으로 보여 기술 난도가 낮을 것으로 예상한다"고 설명했다. 국내외 주요 후공정 장비기업은 HBF용 장비 개발에 뛰어들었다. 국내에서는 한미반도체와 한화세미텍이, 해외에서는 ASMPT와 쿨리케앤소파(K&S) 등이 공급망 진입을 추진 중이다. 한미반도체는 올 하반기 고객사에 HBF용 TC 본더 초도 물량 납품을 준비하고 있다. 진척 속도가 가장 빠르다는 평가를 받고 있다. 관건은 미세한 열과 압력 조절 능력이다. 낸드는 D램 대비 열과 압력에 취약하기 때문에, HBF 제조를 위해서는 TC 본딩 과정에서 발생하는 크랙(깨짐) 현상을 최대한 방지해야 한다. 또 다른 장비업계 관계자는 "샌디스크가 협력 관계에 있는 외주반도체패키징테스트(OSAT)를 통해 HBF 상용화를 적극 준비하고 있다"며 "후공정 장비기업 입장에서는 HBF가 HBM에 이어 또다른 격전지가 될 수 있다"고 전망했다.

2026.06.05 14:06장경윤 기자

국산 클라우드·AI 반도체 생태계 키운다…'오픈K클라우드' 기술 교류 확대

국산 인공지능(AI) 반도체 생태계 구축 경쟁이 본격화되는 가운데 산·학·연이 참여하는 '오픈K클라우드' 커뮤니티가 기술 교류의 장을 마련했다. 국산 AI 반도체를 실제 클라우드 서비스와 데이터센터 환경에 적용하기 위한 협력 논의가 활발해지면서 'K-클라우드' 생태계 조성에도 속도가 붙는 모습이다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 지난달 27일 서울 엘타워에서 '오픈K클라우드 콜랩데이 2026'를 개최했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 매니지드 서비스 제공사(MSP), 데이터센터 운영 사업자, AI 서비스 기업 등 수요기관 요구사항을 공유하고 이를 기술 개발에 반영하기 위해 마련됐다. 국산 AI 반도체 기반 클라우드 플랫폼 기술 개발 방향과 서비스 적용 방안을 논의하는 자리다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신기획평가원(IITP)이 전담하는 K-클라우드 기술개발 사업의 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제를 중심으로 운영되고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡고 있으며 AI 반도체 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 통합한 클라우드 플랫폼 기술 개발을 추진 중이다. 특히 고성능·저전력 환경에서 초거대 AI 모델 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼 기술을 개발하고 데이터센터 실증을 통해 실제 활용 가능성을 검증하는 것이 목표다. 이번 행사에는 한국전자통신연구원과 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로AGI, 경희대, 연세대, 한국인공지능클라우드산업협회 등이 참여했다. K-클라우드 사업 총괄 과제를 수행하는 하이퍼엑셀과 인공지능산업융합사업단, 가비아, 노타AI도 발표 기관으로 참석했다. 주요 발표에선 국산 AI 반도체 기반 서비스 구현과 데이터센터 구축 전략이 공유됐다. 한국전자통신연구원은 서비스형 신경망처리장치(NPUaaS)와 AI 인프라 운영 효율화 방안을 발표했고 하이퍼엑셀은 AI 반도체 기반 데이터센터 컴포저블 클러스터 구축·검증 사례를 소개했다. 또 인공지능산업융합사업단은 국산 AI 반도체 실증과 AI 서비스 적용 가능성을 발표했으며 가비아는 AI 반도체 클라우드 서비스 현황과 시장 과제를 공유했다. 노타AI는 생성형 멀티모달 AI(VLM)를 활용한 AI 전환(AX) 사례를 소개했다. 이날 참석 기관들은 AI 반도체 기반 클라우드 서비스 구현을 위한 기술적 접근과 데이터센터 인프라 구성, 실증 환경 구축, AI 서비스 적용 사례 등을 논의했다. 아울러 국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해선 운영 효율화와 인프라 검증, 서비스 모델 발굴, 전문인력 양성, 시장 확산 전략이 함께 추진돼야 한다는 데 의견을 모았다. 최근 정부와 업계는 소버린 AI와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 추진하며 국산 AI 반도체 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 다만 AI 반도체 경쟁력이 실제 시장으로 이어지기 위해선 클라우드 플랫폼과 데이터센터, 소프트웨어 생태계가 함께 성장해야 한다는 지적도 나온다. 이번 행사에서 논의된 내용들은 AI 반도체 기업과 클라우드 사업자, 서비스 기업 간 협력 모델을 확대하고 연구개발 성과를 실제 서비스로 연결하는 계기가 될 전망이다. 최현화 오픈K클라우드 커뮤니티 리더는 "AI 반도체 클라우드 플랫폼은 국내 AI·클라우드 산업 경쟁력 강화와 'K-클라우드' 생태계 조성을 위한 핵심 기반"이라며 "앞으로도 산업계 간 지속적인 기술 교류를 통해 연구개발 성과가 실제 서비스 적용과 시장 확산으로 이어질 수 있도록 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:03한정호 기자

아이티센그룹, AI 도입 최대 난제 해결한다…풀스택 해법 제시

아이티센그룹이 생성형 인공지능(AI) 도입 과정에서 기업들이 직면한 비용 증가와 빅테크 종속 문제 해결에 나선다. 계열사 기술 역량을 결집한 엔터프라이즈 AI 풀스택 솔루션을 앞세워 기업 맞춤형 AI 인프라와 거버넌스 전략을 제시한다는 목표다. 아이티센그룹은 오는 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 '스마트테크 코리아 2026(STK 2026)'에 참가해 AI 거버넌스와 인프라 운영 전략을 공개한다고 5일 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI 도입 확대와 함께 연산 비용 증가, 데이터 유출 위험, 특정 글로벌 벤더 의존성 심화 등 새로운 과제에 직면하고 있다. AI 서비스 활용이 늘어날수록 인프라 운영 비용과 관리 복잡성도 함께 증가하면서 실질적인 통제 방안 마련이 중요해지고 있다는 분석이다. 아이티센그룹은 이번 행사에서 계열사인 아이티센씨티에스·아이티센클로잇·씨플랫폼의 핵심 기술을 결합한 통합 AI 아키텍처를 선보인다. 단순 기술 시연이 아닌 실제 기업 환경에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인프라 전략을 소개하는 데 중점을 뒀다. 우선 아이티센클로잇은 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'을 공개한다. 최근 기업 내부에서 무분별하게 활용되는 이른바 '섀도우 AI'와 멀티 에이전트 환경 비용 증가 문제를 해결하기 위한 플랫폼으로, 거버넌스 대시보드를 통해 AI 자원 사용량을 통합 관리하고 데이터 유출 위험을 줄이는 기능을 제공한다. 씨플랫폼은 오픈소스 기반 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 'EDB 포스트그레스 AI'를 소개한다. 실시간 트랜잭션 처리와 AI 분석 기능을 단일 엔진에서 수행할 수 있도록 지원해 특정 벤더 종속성을 낮추고 데이터 주권을 확보할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 아이티센씨티에스는 AI 인프라 오케스트레이션 역량을 앞세운다. 온프레미스와 멀티 클라우드, 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원을 통합 운영하는 환경을 구축해 AI 서비스 운영 복잡성을 줄이고 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 인프라 전략을 제시할 계획이다. 특히 생성형 AI 서비스가 확산되면서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 쿠버네티스 기반 분산 환경 운영이 복잡해지고 있는 만큼 데이터 병목과 장애 발생 시 서비스 연속성을 확보하는 방안도 주요 전시 내용으로 다뤄질 예정이다. 아이티센그룹은 이번 전시에서 실제 기업 환경에서 발생할 수 있는 예외 상황과 시스템 과부하, 장애 복구 시나리오 등을 시연하며 AI 인프라 운영 역량을 선보일 계획이다. 이를 통해 기업들이 보다 안정적이고 효율적으로 AI를 도입할 수 있는 실행 전략을 제시한다는 방침이다. 아이티센그룹 관계자는 "현재 AI 시장은 기업이 검증된 인프라 통제권과 재무적 지속 가능성을 확보해야 하는 엔지니어링 중심 시대로 접어들었다"며 "이번 행사는 아이티센그룹 각 계열사 기술 역량이 어떻게 기업 기술 부채를 해결하면서 가장 안전하고 효율적인 AI 실행 경로를 제공하는지 확인하는 자리가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.05 10:25한정호 기자

핸디소프트, '폴라리스AI핸디'로 새 출발…문서·피지컬 AI 품는다

핸디소프트가 사명을 '폴라리스AI핸디'로 변경하고 인공지능(AI) 업무 플랫폼 기업 전환에 박차를 가한다. 그룹웨어 사업을 기반으로 공공 AI 전환(AX) 시장과 기업용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장을 동시에 공략하며 폴라리스그룹 AI 생태계 핵심 축으로 자리매김한다는 목표다. 핸디소프트는 다음 달 15일 임시주주총회를 열고 사명을 '폴라리스AI핸디'로 변경하는 안건을 상정한다고 5일 밝혔다. 이와 함께 AI 소프트웨어(SW)와 피지컬 AI, 지능형 협업 플랫폼 등 미래 성장사업 관련 사업목적도 추가해 그룹 차원의 AI 융합 전략 추진 기반을 강화할 계획이다. 이번 사명 변경은 단순한 브랜드 교체를 넘어 폴라리스그룹 편입 이후 본격화된 AI 사업 전략을 전면에 내세우기 위한 결정으로 풀이된다. 기존 그룹웨어 전문기업 이미지를 넘어 AI 기반 업무 플랫폼 기업으로 정체성을 재정립하겠다는 의미를 담고 있다. 1991년 설립된 핸디소프트는 공공기관과 대기업을 중심으로 그룹웨어 사업을 전개해온 기업이다. 회사는 그동안 폴라리스그룹 계열사로 편입된 이후에도 기존 사명을 유지하면서 그룹 차원 AI 전략과 브랜드 시너지가 충분히 드러나지 못했다는 평가가 있었다고 설명했다. 회사는 그룹웨어를 AI 시대 핵심 플랫폼으로 보고 있다. 결재·문서·일정·메일·협업 등 기업 업무 데이터와 프로세스가 집약된 그룹웨어에 AI를 접목해 업무 흐름을 자동화하고 조직 데이터를 이해하는 지능형 플랫폼으로 발전시킨다는 구상이다. 향후 피지컬 AI와 연계해 현장 데이터와 업무 시스템을 연결하는 차세대 운영 플랫폼으로 확장한다는 계획도 제시했다. 폴라리스AI핸디는 향후 폴라리스오피스의 문서 AI 기술과 핸디소프트 그룹웨어 인프라를 결합해 공공과 민간을 아우르는 AI 업무 환경 구축에 나설 예정이다. 여기에 폴라리스AI가 추진하는 피지컬 AI와 비전 AI, 엣지 AI 사업과의 연계도 강화해 로봇과 센서, 보안 인프라까지 연결되는 확장형 AI 플랫폼으로 진화한다는 전략이다. 실제 사업 성과도 가시화되고 있다. 회사는 최근 한국보훈복지의료공단 'AI 기반 차세대 그룹웨어 시스템 구축 사업'을 수주했다. 이번 사업에는 지능형 협업 플랫폼 '핸디 인텔리전스(HIE)'와 자체 AI 엔진이 적용되며 공공기관 보안 요건을 충족하는 프라이빗 AI 업무 환경과 AI 기반 e-감사 시스템 구축이 추진된다. 기업간거래(B2B) 시장 확대에도 속도를 내고 있다. 지난 3월 비즈니스 협업 플랫폼 '원티드스페이스'를 인수하며 SaaS 사업 영역을 확장했다. 기존 공공·대기업 중심 고객 기반에 더해 클라우드 기반 업무 환경을 도입하려는 중소·중견기업 시장까지 공략 범위를 넓힌다는 계획이다. 회사는 앞으로 폴라리스그룹 계열사들과 기술·사업 협력을 강화해 문서 AI와 그룹웨어, 클라우드, 보안, 피지컬 AI를 아우르는 통합 AI 업무 생태계를 구축할 방침이다. 이를 통해 공공과 민간 고객의 업무 프로세스를 연결하는 핵심 플랫폼 역할을 수행하며 그룹 AI 사업 확대를 이끄는 주축으로 성장하겠다는 목표다. 핸디소프트 관계자는 "그룹웨어는 기업·기관 업무 데이터와 프로세스가 모이는 핵심 플랫폼이며 AI와 결합할 때 가장 큰 확장성을 발휘할 수 있는 영역"이라며 "이번 사명 변경 안건 상정과 사업목적 확대는 폴라리스그룹의 AI 기술력과 우리 35년 업무 플랫폼 역량을 하나로 연결하는 출발점"이라고 강조했다. 이어 "다음 달 주주총회를 거쳐 폴라리스AI핸디로 새롭게 출발하게 되면 기존 그룹웨어 시장 강점을 기반으로 공공과 민간을 아우르는 AI 업무 환경을 제공하고 나아가 피지컬 AI와 현장 데이터까지 연결되는 확장형 업무 플랫폼으로 진화해 나갈 것"이라며 "폴라리스그룹과 사업적 시너지를 본격화해 AI 대전환 시대에 기업·기관의 일하는 방식을 혁신하는 핵심 테크 기업으로 도약하겠다"고 덧붙였다.

2026.06.05 10:12한정호 기자

금융권도 AI 인프라 확보전…美 제인스트리트, 데이터센터 구축 추진

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 확보 경쟁이 금융권까지 번지고 있다. 빅테크를 넘어 미국 대형 트레이딩 업체들까지 자체 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 확보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 5일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 미국 트레이딩 업체 제인스트리트그룹은 컴퓨팅 수요 증가에 대응하기 위해 자체 데이터센터를 건설·운영하는 방안을 추진 중이다. 현재 기술·암호화폐·금융 업계 기업들과 신규 시설 구축을 위한 협의를 진행 중으로, 데이터센터 규모와 입지는 아직 확정되지 않았다. 제인스트리트는 투자자 주문을 중개하는 동시에 자체 자금으로 거래를 수행하는 글로벌 대표 트레이딩 업체다. 초단타 매매와 시장조성 사업을 기반으로 성장했으며 최근에는 AI 활용 확대와 연산 수요 증가에 맞춰 인프라 투자에 속도를 내고 있다. 이 회사가 데이터센터 건설을 검토하는 배경에는 AI 연산 자원 부족 문제가 있다. 제인스트리트는 신규 시설을 내부 AI 모델 학습에 활용할 계획이다. 자산 가격 예측과 리스크 분석, 거래 전략 개발 등에 AI를 적용하기 위해 대규모 컴퓨팅 자원을 확보한다는 목표다. AI 데이터센터 투자는 빅테크 중심에서 다양한 산업군으로 확산되고 있다. 그동안 데이터센터 수요는 아마존·구글·마이크로소프트(MS) 등 소수 클라우드 사업자가 주도했지만 최근에는 AI 스타트업과 네오클라우드, 암호화폐 채굴업체에 이어 금융 트레이딩 업체들까지 직접 인프라 구축에 나서고 있다. 제인스트리트는 현재 미국 댈러스 데이터센터와 네오클라우드 업체 코어위브 등의 인프라를 활용 중이다. 하지만 AI 활용 확대에 따라 추가적인 자체 설비 확보가 필요하다고 판단한 것으로 알려졌다. 업계에 따르면 회사는 약 100~200메가와트(MW) 규모 추가 전력 용량 확보를 검토 중이다. 이는 엔비디아 최신 GPU 수만 장을 수용할 수 있는 대형 AI 데이터센터 규모로 평가된다. 제인스트리트는 현재 이미 수만 개 GPU를 운영하고 있으며 컴퓨팅 역량을 장기적으로 10배 확대해 향후 수십만 개 수준까지 늘린다는 계획이다. 이같은 공격적인 투자가 가능한 배경에는 막대한 수익성이 있다. 제인스트리트는 지난해 396억 달러의 거래 수익을 기록하며 사상 최대 실적을 거뒀다. 올해 1분기 거래 수익도 161억 달러로 전년 동기 대비 두 배 이상 증가했다. 론 민스키 제인스트리트 공동 최고기술책임자(CTO)는 "새롭게 시도하려는 혁신·실험·아이디어는 우리가 보유한 컴퓨팅 자원 규모에 의해 결정된다"며 "원하는 만큼의 컴퓨팅 자원을 한 곳에서 확보할 수 없어 데이터센터를 여러 지역에 구축할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.05 08:54한정호 기자

[기고] 본격적인 AI 시대, 데이터는 저장 자산이 아닌 운영 자산이다

인공지능(AI)은 불과 몇 년 사이 실험적인 기술에서 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다. 개인은 AI를 활용해 정보를 찾고 문서를 작성하며 일정을 관리한다. 기업 역시 AI를 업무에 적극 도입하고 있다. 그러나 현실은 기대만큼 단순하지 않다. 많은 기업이 여전히 시범 사업 단계에 머물러 있으며, 일부 프로젝트는 운영 환경에서 기대한 성과를 내지 못한 채 중단되기도 한다. 이러한 한계는 AI 모델 자체보다 데이터 환경에서 비롯되는 경우가 많다. AI는 방대한 공개 정보를 학습해 뛰어난 성능을 보여주지만 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 기업 내부의 데이터를 정확하고 안정적으로 활용할 수 있어야 한다. 문제는 대부분의 기업 데이터가 여러 시스템과 클라우드 환경에 흩어져 있고 형식도 제 각각이라는 점이다. 이처럼 분산된 데이터를 연결하고 가공하는 과정이 복잡해질 수록 운영 부담은 커지고 성능은 떨어질 수 있다. 무엇보다 AI가 참고하는 정보의 정확성과 최신성을 유지하기 어려워지면서 결과에 대한 신뢰도 역시 낮아질 수 있다. 최근 AI가 에이전틱(Agentic) AI로 진화하고 있다는 점은 이러한 문제를 더욱 중요하게 만들고 있다. 기존 AI가 질문에 답하거나 정보를 요약하는 역할에 머물렀다면 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 거쳐 업무를 수행한다. 다시 말해 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 실제 업무 프로세스 안으로 들어오기 시작한 것이다. 이 변화는 기업 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 앞으로 AI는 단순 검색이나 문서 작성 지원을 넘어 운영 및 고객 서비스, 분석, 의사결정 과정에 직접 참여하게 될 가능성이 높다. 이 과정에서 AI가 활용하는 데이터가 최신 상태가 아니거나 접근 권한이 제대로 관리되지 않는다면 잘못된 판단이나 보안 문제로 이어질 수 있다. 결국 AI 경쟁력은 어떤 모델을 도입했는가 보다 기업 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고, 필요한 순간에 활용 가능한 상태로 관리되고 있는가에 의해 결정될 가능성이 높다. 이 때문에 최근 기업들의 관심도 AI 모델 경쟁에서 데이터 운영 체계와 관리 구조로 이동하고 있다. AI 시대의 데이터는 단순히 저장해 두는 자산이 아니라 실시간으로 활용되는 운영 자산이기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 다양한 데이터를 빠르게 연결하면서도 보안과 통제 체계를 유지할 수 있는 환경이 점점 더 중요해지고 있다. 최근에는 AI 기능을 기존 시스템 외부에 별도로 추가하는 방식보다 데이터 플랫폼 자체에 AI 기능을 통합하려는 접근이 주목받고 있다. 필자가 몸담고 있는 오라클 역시 데이터베이스 플랫폼 안에 AI 기능을 직접 통합하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 이를 통해 기업은 여러 종류의 데이터를 하나의 환경에서 관리하고 활용할 수 있으며, AI가 실제 업무 데이터를 기반으로 보다 신속하고 안정적으로 작동할 수 있도록 지원한다. 보안 역시 같은 맥락에서 새롭게 접근할 필요가 있다. 과거에는 애플리케이션 단위의 접근 통제가 중심이었다면, AI 환경에서는 데이터 자체에 대한 권한과 정책 관리가 더욱 중요해지고 있다. AI는 사람보다 훨씬 많은 요청을 자동으로 생성하고 처리하기 때문이다. 기업이 AI 활용 범위를 넓힐수록 데이터 통제 체계 역시 한층 정교해져야 한다. 또 다른 과제는 확장성이다. 앞으로 기업 내부에는 수많은 AI 에이전트가 직원들과 함께 데이터를 조회하고 업무를 수행하게 될 가능성이 높다. 이는 단순히 새로운 기술이 추가되는 수준이 아니라 데이터 인프라의 역할 자체가 변화한다는 의미다. 실시간 데이터 활용 수요가 급격히 늘어나는 만큼 AI 전략은 곧 데이터 전략이 되고 있다. 한편 기업은 특정 클라우드나 플랫폼에 종속되지 않는 유연성도 중요하게 여기기 시작했다. AI 기술이 빠르게 발전하는 상황에서 특정 모델이나 환경에 지나치게 의존하면 장기적으로 부담이 될 수 있기 때문이다. 데이터를 어디에서 운영하고 어떤 AI를 활용할지 자유롭게 선택할 수 있는 개방성과 유연성이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 결국 앞으로의 AI 경쟁은 누가 더 많은 AI를 도입했는지가 아니라, 누가 더 안정적으로 AI를 운영 환경에 정착시키는가에 달려 있다. 이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 단순하다. "우리의 데이터는 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 상태인가?" AI는 이미 다음 단계로 이동하고 있다. 이제 기업 역시 AI 모델 도입 자체보다 이를 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 데이터 운영 체계와 전략을 함께 재설계해야 할 시점이다.

2026.06.04 17:28나정옥 컬럼니스트

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

브로드컴 "HBM 물량 2029년까지 확보 계획"

브로드컴이 맞춤형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장을 자신했다. 구글·메타·앤트로픽 등 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자 확대가 주요 배경이다. 브로드컴은 고대역폭메모리(HBM) 물량에 대해 "올해와 내년에 필요한 물량은 안정적으로 확보했고, 2028년과 2029년 물량 확보 작업 중"이라고 밝혔다. 브로드컴은 3일(현지시간) 2026회계연도 2분기(2~4월) 실적발표 컨퍼런스콜에서 AI 반도체 사업전략을 소개하며 이러한 내용을 밝혔다. 시장 기대 못 미쳤지만…AI 반도체 매출 성장세 재확인 브로드컴의 2분기(2~4월) 매출은 221억 8700만 달러(약 33조 9300억원)로 전년 동기 대비 47.9%, 전 분기 대비 14.9% 증가했다. 순이익은 일반회계기준(GAAP) 93억 1000만 달러(약 14조 2400억원)로 같은 기간 88% 뛰었다. 실적 성장은 반도체가 견인했다. 반도체 사업부 매출은 150억 달러(약 22조 9400억원)로 전년 동기 대비 78.5%, 전 분기 대비 19.9% 증가했다. AI 부문 매출이 108억 달러(약 16조 5200억원)로 전년비 143% 급성장했다. 맞춤형 AI 가속기와 네트워크 수요가 강세였다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "AI 반도체 매출 가속 성장으로 2분기 사상 최대 매출, 영업이익을 달성했다"며 "3분기(5~7월) AI 반도체 매출은 전년비 200% 이상 증가한 160억 달러(약 24조 4700억원)에 이를 것으로 예상한다"고 밝혔다. 3분기 매출 전망(160억 달러)은 시장 기대에는 미치지 못했다. 블룸버그가 집계한 시장 예상치는 172억 달러다. 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월) AI 반도체 매출 전망치 1000억 달러(약 162조 9600억원)는 앞서 제시했던 전망과 같다. 다만 브로드컴은 고객사들의 AI 인프라 투자가 여전히 견고하다고 강조했다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 맞춤형 AI 반도체(XPU)를 위탁 개발하고 있다. 현재 확보한 고객사는 6곳이다. 호크 탄 CEO는 "앤트로픽에 대해서는 2026회계연도(2025년 11월~2026년 10월) 동안 1기가와트(GW) 이상 브로드컴 TPU 기반 컴퓨팅 접근을 제공하고 있고, 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월)부터 5GW를 추가 접근할 수 있는 계약을 지난 4월 체결했다"며 "오픈AI는 이미 실리콘을 공급해 올해 말 양산에 들어갈 것"이라고 강조했다. AI칩이 HBM 수요 촉진…"2028~2029년 물량 확보 중" 메타와도 지난 4월 여러 세대 AI 칩 공급 파트너십을 체결했다. 2028년 말까지 총 3GW 규모다. 다른 고객사 2곳도 2026회계연도 말부터 칩 출하를 시작하고, 2027회계연도에 양산이 확대될 예정이다. 브로드컴은 "2027회계연도 AI 칩 총 출하량이 10GW에 달하고, 2028회계연도에도 성장세가 지속될 것"이라고 기대했다. 브로드컴의 AI 반도체 사업 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 반도체 기업의 메모리 수요를 강력하게 촉진하고 있다. 최근 메모리 공급난 심화로 빅테크 기업들은 HBM 등을 중장기적으로 선제 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 브로드컴도 이미 3년 뒤 반도체 공급까지 논의 중이다. 호크 탄 CEO는 반도체 웨이퍼와 HBM 물량 관련 질문에 "이미 올해와 내년에 필요한 물량을 안정적으로 확보했다"며 "현재는 2028년과 2029년 물량 확보 작업을 진행 중"이라고 밝혔다. 그는 이어 "지난 몇달 간 고객사들이 브로드컴을 찾아 추가 공급을 요청했고, 앞으로 이러한 흐름이 계속될 것"이라며 "(웨이퍼 및 HBM에 대해) 대체로 확보할 수 있다고 보고 있다"고 덧붙였다.

2026.06.04 15:06장경윤 기자

슈퍼마이크로, 1GW급 'AI 팩토리' 청사진 공개…에이전틱 AI 인프라도 강화

슈퍼마이크로가 차세대 인공지능(AI) 데이터센터와 에이전틱 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈' 기반 초대형 데이터센터 구축 청사진을 공개한 데 이어 Arm과 협력한 고효율 랙 스케일 인프라까지 선보이며 AI 인프라 경쟁력을 강화하는 모습이다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 베라 루빈 NVL72 및 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 플랫폼 기반 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 블루프린트를 공개했다고 4일 밝혔다. 이날 회사는 Arm AGI 중앙처리장치(CPU) 기반 엔터프라이즈 에이전틱 AI용 신규 랙 스케일 인프라도 함께 선보였다. 최근 AI 인프라 시장은 단순 그래픽처리장치(GPU) 공급 경쟁을 넘어 데이터센터 전체를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축·운영할 수 있는지로 경쟁 축이 이동하고 있다. 특히 초거대 AI 모델 확산과 AI 에이전트 수요 증가로 컴퓨팅 성능뿐 아니라 전력·냉각·네트워크·스토리지·운영 소프트웨어를 통합 제공하는 'AI 팩토리' 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 이번에 공개된 DCBBS 블루프린트는 5메가와트(MW)급 데이터센터부터 1기가와트(GW)급 초대형 AI 데이터센터까지 구축할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 최신 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 1152개 GPU 규모 확장형 유닛을 제공하며 컴퓨팅과 스토리지, 네트워킹, 전력 인프라, 수냉식 냉각 시스템을 통합 지원한다. 이를 통해 슈퍼마이크로는 데이터센터 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 단일 체계로 지원한다는 목표다. 현장 시설 조사와 설계, 냉각 시스템 구성, 전력 인프라 구축, 랙 통합, 시운전, 소프트웨어 설치까지 일괄 제공해 구축 기간을 단축할 수 있다는 점을 강점을 내세우고 있다. 특히 엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 이전 세대 대비 GPU 메모리 대역폭과 GPU 간 연결 대역폭, 네트워크 성능이 향상돼 초거대 AI 모델 학습과 추론 환경에 최적화됐다. 슈퍼마이크로는 10만 개 이상 GPU가 적용된 대규모 수냉식 AI 데이터센터 구축 경험을 바탕으로 관련 시장 공략을 강화할 계획이다. 에이전틱 AI 시장을 겨냥한 신규 랙 스케일 인프라도 공개했다. Arm과 협력해 선보인 이번 솔루션은 Arm AGI CPU 기반으로 설계됐으며 기업 데이터센터의 AI 에이전트 워크로드 처리 효율을 높이는 데 중점을 뒀다. 신규 플랫폼은 공냉식 서버와 GPU 서버, 수냉식 멀티노드 서버 등으로 구성된다. Arm 네오버스 CSS V3 기반 CPU를 적용해 전력 효율과 컴퓨팅 집적도를 높였으며 단일 공냉식 랙 환경에서 6000개 이상의 CPU 코어를 구성할 수 있도록 설계됐다. 슈퍼마이크로는 Arm AGI CPU가 기존 아키텍처 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있으며 AI 데이터센터 용량 1GW 기준 최대 100억 달러 규모 설비투자(CAPEX) 절감 효과를 지원할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 에이전틱 AI 확산에 따른 전력과 공간 제약 문제를 해결하는 데 기여한다는 방침이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 AI 팩토리 성능의 새로운 기준을 제시한다"며 "DCBBS 블루프린트는 5MW부터 1GW에 이르는 모든 규모의 환경을 구축할 수 있도록 검증된 엔드투엔드 구축 방식을 제공한다"고 말했다. 이어 "우리는 업계 초기부터 세계 최대 규모 수냉식 AI 팩토리를 구축해왔다"며 "이러한 경험과 노하우를 모든 블루프린트에 반영해 고객이 설계 단계부터 실제 운영 환경 구축까지 더욱 빠르게 전환할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.04 14:35한정호 기자

넷앱-구글클라우드, 통합 스토리지 출시…"AI 데이터 이동 부담↓"

넷앱이 구글클라우드 손잡고 기업 클라우드 전환 장벽을 낮추는 통합 데이터 인프라 전략을 강화했다. 넷앱은 구글클라우드·넷앱 볼륨 기반의 신규 데이터 관리와 스토리지 기능을 발표했다고 4일 밝혔다. 이번 발표는 파일과 블록 워크로드를 통합 지원하고 멀티 클라우드 데이터 이동을 간소화하는 데 초점 맞췄다. 기업은 AI 도입 과정에서 데이터를 여러 환경으로 옮기고 관리해야 하는 부담을 겪고 있다. 넷앱은 구글 클라우드와 협력해 고객이 기존 환경을 재구축하지 않고도 클라우드에서 엔터프라이즈 애플리케이션과 데이터베이스, AI 워크로드를 운영할 수 있도록 지원할 방침이다. 넷앱은 멀티 클라우드 환경 간 데이터 이동을 간소화하는 '넷앱 데이터 마이그레이터'를 정식 출시했다. 이 서비스는 전문 기술 부담을 줄이면서 다양한 환경 간 데이터를 안전하고 빠르게 이전할 수 있도록 돕는다. 구글클라우드는 '구글클라우드 넷앱 볼륨 플렉스 유니파이드 서비스 레벨'도 정식 출시했다. 이 서비스는 단일 스토리지 풀에서 파일과 블록 워크로드를 함께 지원하며 모든 구글클라우드 리전에서 제공된다. 이를 통해 고객은 기존 애플리케이션을 변경하지 않고도 데이터베이스(DB)와 고성능 컴퓨팅·전자설계자동화와 가상머신(VM) 환경 등 고성능 워크로드를 운영할 수 있다. 넷앱은 별도 데이터 이동이나 복제 없이 구글클라우드 서비스를 활용할 수 있다는 점을 강조했다. AI 확산 후 스토리지 업계는 단순 저장 공간 제공을 넘어 데이터 이동과 거버넌스·고성능 워크로드 지원을 함께 제공하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다. 클라우드 사업자와 스토리지 기업 간 협력도 늘면서 기업이 온프레미스와 퍼블릭 클라우드에 흩어진 데이터를 AI 서비스와 바로 연결할 수 있는 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. 프라브짓 티와나 넷앱 클라우드 스토리지 및 서비스 부문 수석부사장은 "고객은 파일·블록 데이터를 구글클라우드 넷앱 볼륨으로 손쉽게 이전할 수 있다"며 "이전 후에는 별도의 데이터 이동이나 복제 없이 해당 데이터를 기반으로 AI를 포함한 구글클라우드 서비스를 즉시 활용할 수 있다"고 강조했다.

2026.06.04 10:14김미정 기자

[AI 고속도로] "GPU보다 뜨겁다"…달아오른 냉각 시장, 엑스너지 몸값에 '깜놀'

AI 데이터센터 투자 열기가 반도체를 넘어 냉각·공조 인프라 시장으로 번지고 있다. 고성능 GPU와 AI 서버 도입이 늘면서 발열과 전력 밀도 문제가 데이터센터 구축의 핵심 변수로 떠오른 가운데 관련 장비 업체들의 몸값도 빠르게 뛰고 있다. 4일 블룸버그통신에 따르면 엑스너지(Xnrgy) 클라이밋 시스템 주요 주주들은 최근 회사 매각 검토에 나섰다. 매각이 성사될 경우 기업가치는 최대 100억 달러(약 15조3000억원)에 이를 수 있는 것으로 알려졌다. 엑스너지는 AI 데이터센터에 쓰이는 냉난방·공조 부품을 제조하는 비상장사다. 2019년 와이스 잘랄리 최고경영자(CEO)가 설립했으며 캐나다 몬트리올과 미국 애리조나에 생산 거점을 두고 있다. 현재 엑스너지 주요 주주로는 블랙록과 테마섹홀딩스의 합작사인 디카보나이제이션 파트너스가 포함돼 있다. 이들은 자문사와 함께 전략적 선택지를 검토 중이며 매각도 이 중 하나로 거론된다. 다만 최종 결정은 내려지지 않았고 기존 주주들이 회사를 계속 보유할 가능성도 있다. 이번 일이 주목받는 이유는 AI 데이터센터 투자 경쟁이 냉각·열관리 설비 업체로 번지고 있기 때문이다. AI 서버는 기존 범용 서버보다 전력 소모와 발열이 커 냉각 설비 확보가 데이터센터 증설의 주요 변수로 꼽힌다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM), 네트워크 장비를 확보해도 전력·냉각 인프라가 뒷받침되지 않으면 대규모 AI 데이터센터 운영에 제약이 생길 수 있다. 이에 글로벌 기업들은 이미 관련 업체 확보에 속도를 내고 있다. 이콜랩은 지난 3월 KKR이 운용하는 펀드로부터 AI 데이터센터 냉각 기술 기업 쿨IT시스템스를 47억5000만 달러에 인수하기로 했다. 같은 달 이튼은 골드만삭스가 지원하는 보이드코퍼레이션으로부터 보이드 써멀 사업을 95억 달러에 인수하는 거래를 마무리했다. AI 데이터센터 투자 경쟁의 초점도 서버와 반도체에서 전력·냉각 인프라로 넓어지고 있다. 고집적 AI 랙 확산으로 액체냉각, 열교환, 공조 최적화 기술 수요가 커지고 있어서다. 이에 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들은 전력 사용 효율과 공간 효율을 동시에 높일 수 있는 설비 확보에 나서고 있다. 국내 데이터센터·전력·공조 업계도 영향을 받을 것으로 보인다. 그동안 국내 AI 데이터센터 경쟁은 GPU, HBM, 서버 확보에 무게가 실렸다. 하지만 글로벌 시장에서는 냉각과 전력 공급, 열관리 설계 역량이 데이터센터 수주 경쟁의 변수로 떠오르고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업뿐 아니라 클라우드, 건설, 전력기기, 공조 업체 간 협력 필요성도 커지고 있다. AI 데이터센터는 단일 장비 성능보다 전력 공급, 냉각 효율, 공간 설계, 운영 안정성을 묶은 통합 인프라 역량이 중요해지고 있기 때문이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시장은 GPU 확보 경쟁을 넘어 전력과 냉각 인프라를 누가 안정적으로 갖추느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "냉각·공조 기술을 가진 기업들의 전략적 가치가 앞으로 더 커질 것"이라고 말했다.

2026.06.04 10:05장유미 기자

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