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AI 인프라 임계점, '네트워크 다이어트'와 '개방형 생태계'에서 답을 찾다

인공지능(AI)과 클라우드 데이터센터가 산업의 지형을 바꾸고 있는 지금, 기업 의사결정권자들은 보이지 않는 거대한 장벽에 직면해 있습니다. 데이터 처리량 폭증은 반가운 신호이지만, 이를 뒷받침하기 위해 투입되는 막대한 에너지 비용과 상면 부족 문제는 수익성을 갉아먹는 핵심 요인이 됐습니다. 이런 병목 현상을 해결할 궁극적인 지향점으로 공동 패키지 광학(Co-Packaged Optics, CPO) 기술이 거론되고 있습니다. 하지만 하드웨어의 물리적 변화만으로는 부족합니다. 진정한 혁신은 그 목적지까지 가는 과정에서 '얼마나 효율적인 자산 구조를 구축하느냐'에 달려 있습니다. 이에 E&B 정보통신은 북유럽의 혁신적 아키텍처인 SMARTOPTICS DCP를 통해 국내 시장에 새로운 인프라 표준을 제시하고 있습니다. 구조적 단순화가 가져오는 명확한 경제적 실익 전통적인 네트워크는 IP 계층과 광전송 계층이 분리돼 각각의 독립적인 장비와 복잡한 배선이 필수적이었습니다. 이는 단순한 기술적 불편함을 넘어 중복된 투자비용(CAPEX)과 운영비용(OPEX) 고착화를 의미합니다. 최근 글로벌 선도 기업들이 IPoDWDM (IP over DWDM) 아키텍처에 주목하는 이유는 명확합니다. 라우터와 전송 장비의 경계를 허물어 인프라를 '슬림화'함으로써 장비 점유 공간과 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있기 때문입니다. 이는 재무적 관점에서 단순한 비용 절감을 넘어, 한정된 자원 내에서 더 높은 성능을 뽑아내는 '자산 효율성(Asset Efficiency)' 극대화를 의미합니다. 벤더 종속을 넘어선 자율형 인프라로의 진화 기술의 변화 속도가 빨라질수록 특정 제조사의 기술에 묶이는 '록인(Lock-in)' 리스크는 기업의 발목을 잡는 족쇄가 됩니다. 미래를 준비하는 기술 리더들이 OpenROADM 기반의 개방형 솔루션에 주목하는 이유 또한 여기에 있습니다. 단순히 장비를 분리하는 수준을 넘어, OpenROADM(OLS) 위에 다양한 제조사의 트랜스폰더는 물론 400G/800G ZR/ZR+ 모듈을 탑재한 라우터를 직접 수용하는 'Layer 통합'이 핵심입니다. 이러한 구조적 혁신은 기존 ROADM 망에서 필수적이었던 Layer 1(OTN) 계층을 과감히 제거할 수 있게 해줍니다. 이는 하드웨어 비용 절감을 넘어 관리 포인트를 획기적으로 최소화하는 결과로 이어집니다. 복잡한 물리 계층의 간섭이 줄어들면서, 기업은 인공지능 기반 운영(AIOps)이나 자율형 네트워크(Autonomous Networking) 전략을 L3 계층에 집중하여 추진할 수 있는 강력한 동력을 얻게 됩니다. 불필요한 레이어를 걷어내고 지능화된 제어권에 집중함으로써, 진정한 의미의 자율화된 인프라 운영 체계를 완성하게 되는 것입니다. 미래를 설계하는 기술적 가교: SMARTOPTICS DCP 차세대 인터커넥트 구조인 CPO는 어느 날 갑자기 완성되는 기술이 아닙니다. 현재의 네트워크가 얼마나 유연하고 고집적화되어 있느냐에 따라 그 수혜를 입는 시기가 결정됩니다. SMARTOPTICS의 DCP(Dynamic Connectivity Platform)는 바로 이 지점에서 현실적인 해법을 제시합니다. DCP는 고속 전송과 유연한 확장을 동시에 만족시키는 아키텍처로서, 기업이 현재의 비용 절감과 미래의 기술 선점이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있도록 돕습니다. E&B 정보통신은 단순한 장비 공급을 넘어, 이러한 개방형 솔루션을 통해 차세대 IPoDWDM과 CPO 시대를 잇는 기술 파트너로서 국내 네트워크 시장의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다. 결론: 인프라가 비즈니스 속도를 결정한다 이제 네트워크는 단순한 '연결'의 수단을 넘어 비즈니스의 경쟁 우위를 결정짓는 전략적 자산입니다. 준비된 네트워크 위에서만 AI의 잠재력은 온전히 폭발할 수 있습니다. 미래의 광 아키텍처를 지금 설계하고, 단계별로 진화할 수 있는 토대를 마련하는 것. 이것이 바로 AI 시대의 파고를 넘는 가장 영리한 인프라 전략이자, 기업의 지속 가능한 성장을 담보하는 유일한 길입니다.

2026.03.11 13:42최홍석 컬럼니스트

AI 활용 기업, 수익 효과 봤지만…"데이터 준비·거버넌스 미흡"

기업이 인공지능(AI)으로 수익·고용 확대 효과를 봤지만, 여전히 데이터·거버넌스 이슈에 발목 잡혔다는 조사 결과가 나왔다. 11일 스노우플레이크가 옴디아와 공개한 '생성형 AI와 AI 에이전트 투자대비효과(ROI)' 보고서에 따르면 글로벌 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 거버넌스 문제 해결에 여전히 어려움 겪고 있는 것으로 나타났다. 해당 조사는 10개국 비즈니스 의사결정권자 2050명 대상으로 진행됐다. 조사 결과 전체 응답 기업 77%는 AI 도입 이후 채용이 증가했다고 답했다. 또 46%는 일부 직무 감소를 경험했다고 밝혀 AI가 일자리 감소와 창출을 동시에 유도하는 것으로 나타났다. 직무 변화 형태를 보면 응답자의 42%는 새로운 일자리가 창출됐다고 답했다. 11%는 직무가 사라졌다고 응답했으며 35%는 창출과 감소가 동시에 발생했다고 밝혔다. AI 도입 성숙도 역시 고용 효과에 영향을 미쳤다. 여러 AI 활용 사례를 보유한 조직 75%는 인력 측면에서 순긍정 효과를 경험했다고 답했다. 직군별로는 IT 운영, 사이버보안, 소프트웨어(SW) 개발 분야에서 고용 증가 효과가 두드러졌다. 반면 고객 서비스 지원, 데이터 분석 등 일부 직무는 감소 영향을 상대적으로 크게 받은 것으로 나타났다. 기업들은 AI 투자에서도 높은 수익을 경험하고 있는 것으로 조사됐다. 응답 기업은 AI 투자 1달러당 평균 1.49달러 수익을 거뒀다고 답했다. 초기 AI 도입 조직 가운데 92%는 긍정적 ROI을 기록한 것으로 나타났다. 또 향후 1년 동안 전체 기술 예산의 22%를 AI에 투자할 계획이라고 밝혔다. AI 확산 과정에서는 데이터 환경이 주요 병목으로 지목됐다. 응답 기업 96%는 AI 확장 과정에서 어려움을 겪고 있다고 답했다. AI 확산을 가로막는 요인으로는 데이터 사일로 해소, 데이터 품질 측정, AI 활용에 적합한 데이터 준비 등이 꼽혔다. 또 비정형 데이터 가운데 AI 활용 가능 상태라고 답한 조직은 7%에 그쳤다. 데이터 거버넌스도 주요 과제로 나타났다. 직원 57%와 임원 66%가 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있다고 답했다. 60%는 데이터 인프라와 모니터링 SW 추가 투자가 필요하다고 밝혔다. 보고서는 AI 활용은 이미 기업 핵심 업무 전반으로 확산하고 있다고 봤다. IT 운영, 데이터 분석, 사이버보안 SW 개발 분야에서 활용도가 높은 것으로 조사됐다. 산업별로는 광고, 미디어, 헬스케어, 생명과학, 제조 기술 분야에서 AI 도입이 상대적으로 활발했다. 또 전체 코드 약 48%가 AI로 생성되는 것으로 나타났다. AI 코딩 도구를 활용하는 조직 82%는 코드 테스트와 버그 탐지 개선을 경험했다고 답했다. 80%는 전반적인 코드 품질이 향상됐다고 평가했다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 영향은 모두 일률적으로 동일하지 않다"며 "AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 따라 생산성과 영향력이 크게 달라질 것"이라고 말했다. 이어 "가장 강력한 ROI 지표는 AI를 핵심 운영에 내재화하고 데이터 준비도와 거버넌스를 강화할 때 실현된다"고 밝혔다.

2026.03.11 13:23김미정 기자

데이터이쿠, AI 통합 운영 플랫폼 출시…"구축·배포 한 번에"

데이터이쿠가 인공지능(AI) 운영 체계 플랫폼을 출시해 기업 고객 확장에 나섰다. 데이터이쿠에 기업용 AI 구축과 배포, 거버넌스를 통합 관리하는 'AI 성공을 위한 플랫폼'을 11일 공식 발표했다. 이 플랫폼은 데이터 플랫폼과 기업 시스템, 파운데이션 모델, 외부 에이전트 프레임워크를 한 관리 환경으로 연결하는 독립형 오케스트레이션 구조로 이뤄졌다. 이번 플랫폼은 기업이 AI 시스템을 구축, 검증, 배포, 모니터링 관리까지 단일 환경에서 운영할 수 있도록 설계됐다. 특정 기술에 종속되지 않는 구조를 채택해 다양한 벤더 환경에서도 AI 성능을 중앙에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 이날 데이터이쿠는 AI 에이전트 운영 기능을 강화한 신제품 3종도 공개했다. 교차 플랫폼 환경에서 에이전트 거버넌스와 비즈니스 영향을 검증하는 '에이전트 매니지먼트' , 시각적 인터페이스 기반 에이전트 구축 도구 '코빌드', 산업 특화 의사결정 지원 기능 '리즈닝 시스템즈'로 구성됐다. 에이전트 매니지먼트는 에이전트 상태 모니터링을 넘어 비즈니스 핵심성과지표(KPI) 기반 성능과 비용을 평가하는 관리 기능을 제공한다. 문제 발생 가능성을 사전에 감지해 기업이 AI 운영 리스크 관리를 돕는다. 리즈닝 시스템즈는 데이터, 모델, 에이전트 비즈니스 규칙, 인간이 정의한 로직을 한 운영 환경으로 통합한다. 이를 통해 조직 운영 방식이 반영된 거버넌스 기반 의사결정 시스템 구축을 지원한다. 코빌드는 자연어로 비즈니스 목표를 설명하면 파이프라인과 모델, 에이전트 등 프로젝트 전반을 자동 생성하는 기능을 제공한다. 단계별 검토와 가설 검증이 가능한 시각적 흐름을 제공해 개발 과정 투명성과 통제력을 높이는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 이번 플랫폼을 미국 올랜도에서 열린 '가트너 데이터 앤 애널리틱스 서밋'에서 공개했다. 행사 현장에서 기업들이 기술 실증을 넘어 책임성과 성과 중심의 전사적 AI 체계를 구축해야 한다는 전략도 제시했다. 클레망 스테낙 데이터이쿠 공동창립자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "프롬프트 엔지니어링은 구조화된 오케스트레이션을 대체할 수 없다"며 "AI 성공을 위한 플랫폼은 데이터 모델 에이전트 비즈니스 규칙과 사람의 감독을 조율하는 계층을 제공해 AI 기반 의사결정을 지원한다"고 밝혔다.데이터이쿠, 기업 AI 운영 통합 플랫폼 출시…에이전트 관리·의사결정 시스템 공개 플로리앙 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 "기업이 AI 혁신을 추진할 때 모든 구성원의 참여와 기술 조율이 필요하다"며 "우리는 AI 성공을 위한 플랫폼을 통해 기업이 개념 검증을 넘어 실제 성과를 창출하도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.03.11 12:41김미정 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

액침냉각 기술 '갑론을박'...효율의 2상인가, 범용성의 1상인가

AI 데이터센터(DC) 시장 확대에 따라 고성능 반도체의 막대한 발열을 제어하기 위한 냉각 기술 개발에 관심이 집중되고 있다. 이중 기존 공랭식은 이미 물리적 한계에 도달했고, 칩에 직접 액체를 흘리는 액체냉각(D2C)은 과도기적 대안으로 평가받는다. 이에 업계 안팎에서는 서버를 전용 액체에 담가 식히는 '액침냉각'으로 눈을 돌리고 있다. 하지만 높은 에너지 효율이라는 전망 이면에는 상용화를 가로막는 현실적 문턱과 방향성을 놓고 갑론을박이 일고 있다. 특히 효율을 극대화한 2상 방식과 운영 안정성을 앞세운 1상 방식을 두고 공조 업계의 고민이 깊어지고 있다. 10일 업계에 따르면 액침냉각 시장의 주도권을 쥐기 위한 기술 방향성을 두고 의견이 갈리고 있다. 현재 액침냉각은 냉각유의 상태 변화 여부에 따라 1상과 2상으로 나뉜다. 각 방식이 가진 기술적 장단점이 뚜렷해 상용화의 걸림돌로 작용하고 있는 것이다. 액침냉각은 서버를 전용 용액에 담가 식히는 냉각 방식으로, 빠르면 내년 상용화될 전망이다. 운용 안정성으로 시장 표준 노린다 먼저 1상 방식은 운용의 연속성과 안정성을 무기로 삼는다. 냉각유를 액체 상태로 유지하며 순환시키는 구조다. 액체에서 상태가 변하지 않아 현장 유지보수가 용이하다. 대규모 상용화 단계에서 가장 중요한 '안정적인 인프라 관리'에 최적화된 대안으로 평가받는 이유다. 국내 정유 업계도 1상 방식에 주목하고 있다. 현대오일뱅크, GS칼텍스 등 주요 기업들은 자체 개발한 냉각유를 활용해 1상 액침냉각 실증을 활발히 진행 중이다. 특히 이들은 글로벌 서버 제조사 등으로부터 기술 인증을 받는 등 상용화를 위한 구체적인 검증 단계를 밟고 있다. 2상 방식도 함께 연구하고 있지만, 시장 진입을 위한 실질적인 성과는 인프라 정합성이 높은 1상에서 먼저 나타나고 있는 셈이다. 액침냉각 기업 GRC 관계자는 "2상 액침냉각은 기화도 됐다가, 다시 액화도 된다. 상이 2개인 것"이라며 "액체가 기화된 상태에서 그 뚜껑을 열면 그 기체가 밖으로 증발해서 올라가기 때문에 밖으로 빠져나가며 안정성에 문제가 생길 수 있다"고 설명했다. 효율 앞세워 AI 발열 한계 돌파 반면 2상 방식 진영의 시각은 다르다. 기술적 난도는 높지만, 반도체의 높은 발열을 제어하기 위해서는 결국 2상이 필수적이라는 논리다. 2상 방식의 핵심은 액체가 기체로 변할 때 대량의 열을 앗아가는 '기화열'에 있다. 냉각 소재 업계 관계자는 “2상은 외기(실외 공기)를 이용해 수돗물 정도의 온수만 공급해도 유증기를 다시 액체로 응축할 수 있다”며 “별도의 대형 냉동기 없이 에너지를 극도로 아낄 수 있는 방식”이라고 강조했다. 1상이 냉각유를 식히기 위해 끊임없이 전력을 써야 하는 것과 대조적이다. 유해성 논란에 대해서는 “2상에 쓰이는 불소 케미칼은 기화되더라도 공기보다 무거워 위로 날아가지 않고 액체 표면 위에 특정 띠(Zone)를 형성하며 머문다”며 “가스가 누출돼도 바닥부터 쌓이는 이산화탄소처럼 특정 영역에 존재할 뿐, 뚜껑을 연다고 작업자에게 바로 비산되는 구조가 아니다”라고 설명했다. 업계에서는 1, 2상의 기술 한계를 먼저 해결하는 여부에 따라 시장이 바뀔 것으로 보고 있다. 양용석 3M 이사(팀장)는 “이 분야는 재료부터 건설까지 모든 공학 기술이 응집된 결과물”이라며 “종국에는 2상이 요구되는 시점이 오겠지만, 현재는 각 기술이 가진 딜레마를 어떻게 해결하느냐가 차세대 데이터센터 시장의 승자를 가를 것”이라고 전망했다.

2026.03.10 15:03전화평 기자

"대화하는 BI"…엠클라우드브리지, 'Ai 365 데이터 에이전트'로 시장 공략

엠클라우드브리지가 인공지능(AI) 대화형 데이터 분석 에이전트를 앞세워 고객 확보에 나섰다. 엠클라우드브리지는 'Ai 365 데이터 에이전트' 중심으로 AI·비즈니스 인텔리전스(BI) 시장을 확대한다고 10일 밝혔다. Ai 365 데이터 에이전트는 자연어 기반 데이터 분석과 생성형 BI 기능을 결합한 분석 에이전트 플랫폼이다. 기업 데이터 환경 위에서 자연어 분석과 설명형 인사이트를 제공한다. 이 에이전트는 업무 자동화 기능을 결합해 대화형 분석 체계로 전환하도록 돕는 것이 특징이다. 엠클라우드브리지는 솔루션과 교육·컨설팅 역량을 결합해 기업 BI 환경을 단계적으로 AI·BI 체계로 고도화할 계획이다. 최근 BI와 데이터 분석 시장은 정적 대시보드와 수동 리포트 중심 구조에서 벗어나고 있다. 생성형 AI와 증강 분석 기술이 결합하면서 자연어 질의 기반 데이터 분석 환경으로 빠르게 이동하는 흐름이다. 글로벌 리서치 기관들도 에이전트 기반 AI가 확산하면서 데이터 분석 과정도 자동화 중심 구조로 바뀔 것으로 보고 있다. Ai 365 데이터 에이전트는 다양한 데이터 소스를 연결하는 분석 플랫폼으로 설계됐다. 마이크로소프트 패브릭, 데이터브릭스, 스노우플레이크, 애저, 온프레미스 데이터베이스, 파일 저장소, 업무 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 여러 데이터 소스를 연결한다. 이를 통해 자연어 질의만으로 데이터 조회부터 분석, 시각화, 인사이트 도출까지 한 번에 수행한다. 사용자는 대시보드를 직접 찾지 않아도 자연어 질문과 추가 질의를 반복하며 원하는 수준까지 분석을 진행할 수 있다. 텍스트 투 SQL과 검색증강생성(RAG)을 활용해 다양한 데이터 소스 관련 질의를 자동 생성하고 표, 차트, 요약 리포트 형태로 결과를 제공한다. 분석 후 실행 단계까지 연결하는 에이전틱 AI 구조도 적용됐다. 데이터 수집, 정제, 분석, 요약, 보고서 작성, 알림, 업무 자동화 등 여러 과정을 AI 에이전트가 역할을 나눠 처리한다. 파워 오토메이트와 연계해 재고 임계치 이하 품목을 자동으로 확인하고 담당자에게 알림과 승인 요청을 보내는 작업도 자연어 한 번으로 실행할 수 있다. 도메인 특화 분석 기능도 포함됐다. 영업, 재무, 제조, 인사 등 영역별 버티컬 AI 에이전트가 탑재돼 현업 사용자가 익숙한 용어와 지표 체계로 분석 결과를 제공한다. 핵심성과지표(KPI) 모니터링, 추세 분석, 이상 징후, 탐지 주요 원인, 후보 제시, 시나리오 영향 분석, 후속 조치 추천까지 지원한다. 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 "최근 BI 환경은 단순히 지표를 시각화하는 수준을 넘어 사용자와 데이터가 질문과 응답을 주고받는 AI 데이터 분석과 생성형 BI 기반 대화형 분석 체계로 발전하고 있다"며 "우리는 Ai 365 데이터 에이전트 중심으로 이러한 변화에 선제적으로 대응해 고객사의 기존 데이터·BI 인프라를 차세대 환경으로 업그레이드하는 데 주력하고 있다"고 밝혔다.

2026.03.10 10:37김미정 기자

HPE, AI 인프라 수요에 실적 전망 상향…시장 예상치 웃돌아

HPE가 인공지능(AI) 인프라 수요 확대에 힘입어 시장 예상치를 웃도는 매출 전망을 제시하며 실적 기대감을 높였다. AI 데이터센터 구축과 고속 네트워크 장비 수요가 늘어나면서 서버·네트워크 사업 전반에서 성장 동력이 강화되는 모습이다. HPE는 다음 달 마감 분기 매출이 96억~100억 달러(약 14조 1100억~14조 6980억원)로 전망된다고 9일(현지시간) 발표했다. 이는 미국 애널리스트 평균 예상치인 95억 7000만 달러(약 14조 707억원)를 웃도는 수치다. 일부 항목을 제외한 주당순이익(EPS)은 0.51~0.55달러로 제시했으며 이는 시장 평균 전망치인 0.53달러와 비슷한 수준이다. 회사는 올해 연간 매출 성장 전망을 유지하는 동시에 조정 EPS 전망을 기존 2.30~2.50달러 범위로 상향 조정했다. 시장에서는 평균 2.35달러 수준을 예상해 왔다. AI 인프라 구축 수요 확대가 실적 전망 상향의 배경으로 꼽힌다. HPE에 따르면 AI 워크로드 확산으로 데이터센터 네트워크 장비 수요가 빠르게 증가하고 있다. 데이터센터 스위칭 장비 주문은 전년 대비 약 40% 증가했고 라우팅 장비 주문도 20%대 중반 성장한 것으로 나타났다. 이러한 네트워크 장비는 데이터센터 내 수천~수만 대 서버 간 데이터를 빠르게 전송하는 핵심 인프라다. HPE는 네트워크 사업을 미래 성장 축으로 보고 관련 투자를 확대 중이다. 회사는 지난해 약 130억 달러(약 19조 1113억원)를 들여 네트워크 장비 업체 주니퍼 네트웍스를 인수했으며 이를 통해 데이터센터 네트워크 사업 경쟁력을 강화하고 있다. 최근 분기 실적도 견조한 흐름을 보이고 있다. HPE의 회계연도 1분기 매출은 전년 동기 대비 18% 증가한 93억 달러(약 13조 6719억원)를 기록했고 조정 EPS는 0.65달러로 집계됐다. 다만 클라우드·AI 사업 매출은 서버 판매 감소 영향으로 63억 달러(약 9조 2622억원)로 전년 대비 2.7% 줄었다. 회사 측은 메모리 반도체 공급 부족이 당분간 이어질 것으로 보고 가격 정책을 조정하고 있다. 일부 고객 공급을 제한하고 기업 고객이나 국가 단위 클라우드 프로젝트 등 수익성이 높은 사업에 집중하는 전략도 병행하고 있다. 또 각국 정부가 자체 AI 클라우드 구축에 나서면서 관련 계약 수주 경쟁도 치열해지고 있다고 밝혔다. 다만 이같은 프로젝트는 계약 체결과 미국 수출 규제 승인 절차가 길어 실제 매출 반영은 올해 하반기 이후가 될 가능성이 크다는 설명이다. 이번 실적 전망 발표 이후 HPE 주가는 시간외 거래에서 약 2% 상승했다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "공급망 부족과 비용 인플레이션이 맞물린 역동적인 환경 속에서도 우리는 강력한 실행력을 유지하며 대응하고 있다"고 밝혔다.

2026.03.10 09:47한정호 기자

[기고] AI, 조직의 사일로를 허물 것인가 더 공고히 할 것인가

오늘날 기업 경영 환경에서 가장 주목받는 화두는 단연 인공지능(AI)이다. 기업의 모든 대내외 접점에서 AI 도입은 빠지지 않는 의제가 됐다. 그러나 정작 중요한 질문은 그 다음이다. AI를 어디에 적용할 것인가가 아니라, 어떤 구조 위에 설계할 것인가에 대한 고민이다. 많은 기업이 영업과 마케팅, 고객 서비스 등 개별 기능 단위에서 AI를 빠르게 도입하고 있다. 고객 응대 챗봇, 개인 맞춤형 추천, 수익 예측 모델은 이미 보편화됐다. 이러한 시도는 응답 속도 개선, 전환율 상승, 수작업 감소 등 가시적인 성과로 이어진다. 실제로 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)의 'AI 현황(State of AI)' 연구에 따르면 AI를 도입한 기업 다수가 특정 부서 단위에서 의미 있는 생산성 향상을 달성한 것으로 나타났다. 문제는 이러한 성과가 조직 전체의 경쟁력으로 확장되지 못하는 경우가 적지 않다는 점이다. 많은 기업의 AI 도입은 아직 전사적 통합이 아닌 '개별 최적화' 단계에 머물러 있다. 시장조사업체 가트너는 기업 AI 자원 중 상당 부분이 유사한 목적의 도구에 중복 사용되고 있다고 지적한다. IDC 또한 AI의 중복 도입과 초기 비용 과소 산정으로 인해 기업의 실제 지출이 예상보다 크게 증가하고 있다고 분석한다. 비용 절감과 효율화를 기대하며 도입한 AI가 오히려 복잡성과 비용을 증폭시키는 역설이 발생하는 것이다. AI가 새로운 사일로(Silo)를 만들어내는 것은 아니다. 그러나 기존에 존재하던 사일로를 더욱 공고히 할 가능성은 충분하다. 예를 들어 영업 부서에서 도출한 수익성 극대화 전략이 실제 생산 환경이나 공급망 상황을 반영하지 못한다면 AI를 통해 얻는 인사이트는 부분적인 성과에 그칠 수밖에 없다. 마케팅 팀이 제안한 판촉 전략이 기업의 브랜드 철학이나 재무 기준과 어긋날 경우, 일관된 고객 경험을 설계하기는 어렵다. 기능 단위의 최적화가 전사적 최적화를 보장하지는 않는다. 이러한 단절은 특히 비즈니스의 전 과정에서 뚜렷하게 드러난다. 각 시스템에 개별적으로 배치된 AI가 서로 다른 데이터와 맥락을 기반으로 판단한다면, 견적 수정과 청구 분쟁이 반복되고 승인 지연이 발생한다. 한 글로벌 조사에 따르면 제조 기업의 88%가 지연된 견적 프로세스로 인해 실제 거래 손실을 경험한 적이 있다고 응답했다. 개별 부서에서는 효율이 개선됐다고 평가할 수 있지만, 기업 전체 관점에서는 오히려 손실이 확대될 수 있다는 의미다. 반면 영업 및 서비스, 운영, 재무 등 핵심 부서가 동일한 데이터 맥락을 공유하는 환경에서는 AI의 역할이 달라진다. 견적은 실시간 공급 상황과 마진 규칙을 반영해 자동으로 검증되고 갱신 조건은 실제 계약 정보와 정합성을 유지하며 매출 예측은 기업이 달성 가능한 범위 내에서 산출된다. 이때 AI는 사후적으로 문제를 보완하는 도구가 아니라 실행 리스크를 사전에 차단하는 예방적 인프라로 기능한다. 높은 AI 성과를 창출하기 위해 엔드투엔드 워크플로우 재설계가 필요하다. 이는 단순히 기존 업무에 AI를 덧붙이는 접근이 아니라, 프로세스 전반을 재구성하는 전략을 의미한다. 기술 도입에 그치지 않고 아키텍처와 운영 모델을 함께 재정렬해야 한다는 제언이다. 물론 많은 기업이 통합의 복잡성을 우려한다. 그러나 분절된 AI 환경을 유지하는 비용과 위험은 시간이 지날수록 더 커진다. 공유 데이터 모델과 일관된 보안 및 거버넌스 체계 위에서 AI를 운영할 때 비로소 조직은 동일한 기준에 기반한 의사결정을 내릴 수 있다. 영업, 운영, 재무가 서로 다른 숫자를 바라보는 구조에서는 아무리 정교한 AI라도 근본적인 문제를 해결하기 어렵다. 결국 AI 전략은 기업의 조직 구조와 운영 철학을 그대로 반영한다. 사일로 안에서 속도를 높이는 데 머물 것인지, 아니면 전사적 통합 플랫폼에 내재화된 AI로 구조적 혁신을 이룰 것인지는 각 기업의 선택에 달려 있다. 앞서가는 조직은 AI를 개별 생산성 도구로 소비하지 않는다. 대신 이를 기업 전반을 연결하는 오케스트레이션 계층으로 활용해, 문제에 대응하는 조직에서 문제를 예방하는 조직으로 전환한다. AI는 만능 해결책이 아니다. 데이터와 구조, 접근 권한이 분절돼 있다면 그 한계 또한 분명히 드러난다. 그러나 통합된 기반 위에 설계된다면 AI는 조직의 사일로를 강화하는 기술이 아니라, 이를 허무는 촉매로 작용할 수 있다. AI의 진정한 가치는 속도가 아니라 연결성에 있다.

2026.03.09 17:24김태완 컬럼니스트

[유미's 픽] "글로벌 AI SW 기업 되겠다"...LG유플 선언에 LG CNS '예의주시'

"통신과 AX 기술의 솔루션화를 주도하는 AI 중심의 SW 기업이 되겠습니다." 홍범식 LG유플러스 사장이 최근 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26에서 이같이 선언하면서 LG그룹 내 인공지능(AI) 인프라 사업 구도에도 변화가 감지되고 있다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 시장 1위 사업자인 LG CNS가 주도해 온 데이터센터·인공지능 전환(AX) 영역에 통신 계열사 LG유플러스가 AI 인프라 사업 확대를 선언하며 사실상 도전장을 내민 모양새다. 9일 업계에 따르면 LG유플러스는 MWC26에서 '원(One) LG' 전략을 기반으로 한 인공지능 데이터센터(AIDC) 사업 확대 계획을 공개했다. 2027년 완공 예정인 경기 파주 AIDC를 중심으로 AI 연산 인프라 사업을 확대하고 데이터센터 운영을 넘어 AI 플랫폼과 서비스까지 사업 범위를 넓히겠다는 구상이다. 파주 AIDC는 약 200MW 규모로 구축되며 최대 12만 개의 그래픽처리장치(GPU)를 수용할 수 있는 대형 AI 데이터센터로 조성될 예정이다. LG유플러스는 데이터센터 운영과 AI 인프라 관리 시스템을 담당하고 냉각과 전력 등 인프라는 LG전자와 LG에너지솔루션 등 계열사 기술을 활용한다는 계획이다. LG CNS 역시 AI 인프라 사업을 핵심 성장 동력으로 삼고 있다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)을 포함한 인프라 사업을 주요 사업으로 추진하고 있다. 최근에는 컨테이너형 데이터센터 'AI 박스'를 공개하고 GPU 576장을 수용할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터 모델을 선보였다. 부산 데이터센터 부지에는 약 50개의 AI 박스를 집적한 'AI 박스 캠퍼스' 구축도 추진 중이다. 해외에서도 AI 데이터센터 사업을 확대하고 있다. LG CNS는 인도네시아 자카르타에서 약 1000억원 규모의 하이퍼스케일급 AI 데이터센터 구축 사업을 수주하고 현지 대기업 시나르마스 그룹과 합작법인을 설립했다. 이 사업 역시 LG전자 냉각 기술과 LG에너지솔루션 배터리 솔루션을 결합한 '원 LG' 방식으로 추진된다. 이처럼 LG유플러스와 LG CNS가 각각 AI 데이터센터와 AI 인프라 사업을 확대하면서 두 회사의 사업 영역은 점차 교차하는 모습이다. 특히 데이터센터 산업에서 설계(Design)·구축(Build)·운영(Operate)을 포함하는 DBO 사업은 통합 인프라 사업으로 분류되는데 양사가 모두 해당 영역을 핵심 사업으로 제시하고 있다. 실제로 양사가 발표한 자료에서도 이러한 흐름이 확인된다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 중심으로 '원 LG' 전략을 설명하고 있으며, LG유플러스 역시 AI 데이터센터 구축과 운영을 중심으로 같은 전략을 강조하고 있다. 같은 협력 구조를 언급하면서도 사업 중심은 각 회사로 설명하는 방식이다. LG CNS 내부에서는 이러한 흐름을 예의주시하는 분위기다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 시장에서 국내 1위 사업자로 꼽힌다. 업계에서는 LG CNS를 선두로 KT클라우드 등이 뒤를 잇는 구조로 평가하고 있다. 이 때문에 통신 계열사인 LG유플러스가 AI 데이터센터 사업 확대를 선언하면서 사실상 같은 인프라 영역에 진입하는 것 아니냐는 시각도 나온다. 업계에선 AI 인프라 시장 확대 과정에서 기존 DBO 강자인 LG CNS에 통신사가 도전하는 구도가 형성되고 있다는 분석도 제기된다. LG그룹은 AI 모델 개발은 LG AI연구원이, 데이터센터 냉각은 LG전자, 전력 인프라는 LG에너지솔루션이 담당하는 방식으로 계열사 협력을 강화하고 있다. 여기에 데이터센터 구축과 운영, AI 인프라 사업을 두고 LG CNS와 LG유플러스가 동시에 사업 확대에 나서면서 그룹 내 사업 경계가 이전보다 복잡해지는 모습이다. 업계에선 이러한 흐름이 통신 산업 구조 변화와 맞물린 현상으로 보고 있다. 이동통신 시장 성장세가 둔화되면서 통신사들이 AI·클라우드·데이터센터 등 인프라 사업으로 영역을 확대하고 있기 때문이다. 실제로 SK텔레콤과 SK AX, KT와 KT DS 등 국내 주요 통신 그룹에서도 통신 계열사와 IT서비스 계열사의 사업 영역이 일부 겹치는 구조가 나타나고 있다. 업계 관계자는 "LG CNS는 국내 DBO 시장에서 가장 많은 데이터센터 구축 경험을 가진 사업자"라며 "AI 데이터센터 시장이 커질수록 통신사와 IT서비스 기업 간 경쟁 구도가 더욱 뚜렷해질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.03.09 10:23장유미 기자

"AI 인프라 확대 너무했나"…오라클, 수천명 감원 추진

오라클이 인공지능(AI) 인프라 투자 확대에 따른 재무 부담을 완화하기 위해 수천 명 규모의 인력 감축을 추진하는 것으로 알려졌다. 6일 블룸버그통신에 따르면 오라클은 이르면 이달부터 여러 사업 부문에서 대규모 구조조정을 단행하는 방안을 검토하고 있는 것으로 전해졌다. AI 도입 확대에 따라 향후 필요성이 줄어들 것으로 판단되는 직무를 중심으로 감원을 추진하고 있는 것으로 파악됐다. 이번 감원은 오라클이 추진 중인 대규모 AI 데이터센터 구축 프로젝트와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석된다. 오라클은 최근 오픈AI 등 고객사를 위한 AI 워크로드 처리 인프라 확대에 나서면서 데이터센터 투자 규모를 크게 늘리고 있다. 오라클은 전통적으로 데이터베이스 소프트웨어 기업으로 알려져 있지만 최근 몇 년간 클라우드 사업을 강화하며 AI 인프라 기업으로의 전환을 추진해 왔다. 이를 통해 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 등 클라우드 시장 선두 업체와 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 다만 막대한 선행 투자 비용이 단기적인 재무 부담으로 작용하고 있다. 블룸버그가 집계한 월가 전망에 따르면 AI 데이터센터 투자 확대에 따라 오라클의 현금흐름은 향후 몇 년간 마이너스(−)로 전환될 가능성이 있는 것으로 예상된다. 투자 효과가 본격적으로 나타나는 시점은 2030년 이후로 전망된다. 이에 따라 오라클은 올해 최대 500억 달러(약 66조원)를 채권 및 주식 발행을 통해 조달할 계획이라고 지난달 밝혔다. 구조조정은 채용 정책에도 영향을 미치고 있다. 회사는 최근 내부적으로 클라우드 부문 채용 공고를 재검토하며 사실상 채용 속도를 늦추거나 동결하는 조치를 취한 것으로 전해졌다. 오라클은 지난해 5월 기준 전 세계 약 16만2000명의 직원을 고용하고 있다.블룸버그통신은 "오라클이 AI 클라우드 사업자로 전환을 추진하면서 초기에는 투자자들의 긍정적인 반응을 얻었다"며 "오라클 주가는 2024년 61%, 2025년 20% 상승하며 강세를 보였다"고 설명했다. 하지만 데이터센터 구축 등 AI 투자 비용이 급격히 늘어나면서 시장 분위기가 바뀌었다. 오라클 주가는 2025년 9월 기록한 고점 대비 지난 4일 종가 기준 약 54% 하락했다. 이번 감원 계획 보도가 나온 이후에도 주가는 하락 압력을 받았다. 오라클 주가는 목요일 장중 최대 1.5% 하락해 150.12달러까지 떨어졌다. 오라클뿐 아니라 AI 투자 확대에 따른 비용 부담으로 빅테크 업계 전반에서도 인력 감축 움직임이 확산되고 있다. 마이크로소프트는 지난해 데이터센터와 AI 소프트웨어 투자 확대 속에서 약 1만5000명을 감원했으며 결제 기업 블록(Block)도 최근 직원의 절반에 가까운 규모의 구조조정을 발표했다. 오라클 역시 지난해 9월 공시를 통해 최대 16억 달러 규모의 역대 최대 구조조정 계획을 밝힌 바 있다. 이는 퇴직금 등 비용을 포함한 규모로, 회사 역사상 가장 큰 구조조정이다. 오라클은 다음 주 회계연도 3분기 실적 발표를 앞두고 있다. 블룸버그통신은 "이번 구조조정은 오라클이 통상적으로 진행해온 상시적인 소규모 인력 감축보다 훨씬 광범위한 수준이 될 것"이라며 "최근 내부적으로 클라우드 사업 부문의 채용 공고 상당수를 재검토하기로 결정하면서 채용 속도를 늦추거나 사실상 동결하는 조치를 취한 것으로 알고 있다"고 말했다.

2026.03.06 11:15장유미 기자

중동 전쟁에 LNG 운임 상승…AI 데이터센터 업계 '전력비 변수' 주시

중동 전쟁 여파로 액화천연가스(LNG) 운임이 상승하면서 전력비 부담 가능성이 제기되는 가운데, 전력 소비가 큰 인공지능(AI) 데이터센터 업계가 상황을 예의주시하고 있다. 당장 운영 차질은 없지만 전력 가격 변동이 장기화될 경우 데이터센터 운영 비용에 영향을 줄 수 있다는 관측이 나온다. 5일 업계에 따르면 최근 중동 정세 불안으로 LNG 운임이 상승하면서 전력 시장에도 변수로 작용할 가능성이 제기되고 있다. AI 데이터센터는 일반 서버보다 훨씬 많은 전력을 소비하는 구조로 전력 가격 변동에 민감하기 때문이다. 실제 세계 최대 LNG 거점 중 하나인 카타르 라스라판 가동 중단 여파로 LNG선 단기 운임은 약 20% 상승한 것으로 알려졌다. 가스 도입 가격이 오르면 국내 전력 도매가격(SMP) 상승으로 이어질 수 있어 전기요금 인상 압박 요인이 될 수 있다는 분석이다. 여기에 중동 전쟁으로 주요 에너지 운송로인 호르무즈 해협을 둘러싼 긴장까지 높아지면서 LNG 운송 비용 변동성도 확대되는 분위기다. 업계에선 이러한 에너지 가격 상승 압력이 장기화될 경우 전력 소비가 많은 AI 데이터센터 운영 비용에도 영향을 줄 수 있다고 보고 있다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버를 운영해야 하는 만큼 일반 데이터센터보다 전력 소비가 많은 구조다. 다만 현재까지 국내 데이터센터 운영에는 직접적인 영향이 나타나지 않은 상황이다. 주요 통신사와 클라우드 기업들은 서비스 가용성에는 문제가 없으며 상황을 주시하고 있다는 입장이다. 최근 중동 지역에선 클라우드 인프라가 실제 군사 충돌의 영향을 받을 수 있다는 사례도 나오고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 중동 데이터센터가 드론 공격을 받아 일부 서비스 장애가 발생하면서 지정학적 리스크가 디지털 인프라로 확산될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 이에 국내 클라우드 기업들도 중동 사업 리스크 점검에 나선 모습이다. 중동은 최근 AI 인프라와 초대형 데이터센터 투자가 집중되는 지역으로, 지정학적 긴장이 장기화될 경우 일부 IT 인프라 프로젝트 일정에도 변수로 작용할 수 있다는 분석이 나온다. 대표적으로 중동 시장 공략에 나서고 있는 네이버클라우드는 현재 중동 프로젝트 운영에 차질이 없다는 입장이다. 네이버는 사우디아라비아를 중심으로 디지털 트윈과 AI·클라우드 사업을 추진하며 중동을 글로벌 전략 거점 중 하나로 육성 중이다. 회사 측은 중동 지역에 자체 데이터센터 시설을 직접 운영하고 있지는 않으며 현지에는 사무공간 중심 거점만 두고 있어 전쟁의 직접적 영향은 받지 않고 있다. 사우디 아람코 디지털과 협력 중인 메가존클라우드 역시 사업 운영에는 큰 영향이 없다는 입장이다. 앞서 메가존클라우드는 현지 클라우드 및 디지털 전환 사업을 추진하는 등 중동 시장 진출을 확대해 왔다. 현재까지 국내 클라우드 기업들의 데이터센터 운영 및 해외 거점에 대한 직접적인 영향은 확인되지 않고 있다. 다만 에너지 가격 상승이 장기화될 경우 데이터센터 산업 전반의 비용 구조에 영향을 줄 가능성은 배제할 수 없다는 시각도 나온다. 공공과 민간 모두에서 고성능 GPU 중심의 AI 인프라 수요가 빠르게 늘면서 전력 비용이 데이터센터 운영의 핵심 변수로 떠오르고 있어서다. 데이터센터 업계 관계자는 "현재까지 국내 AI 데이터센터 운영에 직접적인 영향은 없지만 LNG 가격 상승이 장기화될 경우 전기요금 상승으로 이어질 가능성이 있는 만큼 상황을 예의주시하고 있다"고 말했다.

2026.03.05 17:41한정호 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

브로드컴, AI칩 고성장 자신…삼성·SK 메모리 수요 견인

브로드컴이 주문형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장세를 자신했다. 구글·오픈AI 등 글로벌 기업들의 자체 AI 가속기 출하량 확대에 따른 효과다. 오는 2027년에는 관련 매출이 연 1000억 달러(약 146조원)에 달할 것으로 내다봤다. 해당 칩에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리를 공급하는 삼성전자·SK하이닉스도 견조한 수요가 지속될 전망이다. 브로드컴은 4일(현지시간) 회계연도 2026년 1분기(2026년 2월 1일 마감) 매출액 193억 1100만 달러(약 28조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년동기 대비 29%, 전분기 대비 7% 증가했다. 특히 AI 반도체 매출은 86억 달러로 전년동기 대비 106%, 전분기 대비 29% 증가했다. 전체 사업군 중 가장 가파른 성장세다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 AI 반도체를 위탁 개발하고 있다. 향후 전망도 긍정적이다. 브로드컴은 회계연도 2026년 2분기 AI 반도체 매출액 예상치를 107억 달러로 제시했다. 전년동기 대비 143%, 전분기 대비 27% 증가한 수준이다. 증권가 컨센서스(약 92억 달러) 역시 크게 웃돌았다. 성장세의 주요 배경은 글로벌 기업들의 적극적인 AI 인프라 투자다. 현재 브로드컴은 AI 반도체 사업에서 5개 고객사를 확보한 상황으로, 각 고객사들은 맞춤형 AI 가속기(XPU) 도입을 가속화하고 있다. 최근에는 6번째 고객사도 추가로 확보했다. 특히 브로드컴의 핵심 고객사인 구글의 텐서처리장치(TPU)가 강력한 수요를 보일 것으로 예상된다. TPU는 대규모 학습 및 추론 분야에서 범용 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 현재 7세대 칩인 '아이언우드'까지 상용화가 이뤄졌다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "구글은 물론 메타의 AI 가속기 출하량이 확대될 예정"이라며 "또다른 고객사들도 출하량이 호조세를 보여, 2027년에는 규모가 2배 이상 증가할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 그는 이어 "여섯 번째 고객으로 오픈AI가 2027년에 1GW(기가와트) 이상의 컴퓨팅 용량을 갖춘 1세대 AI XPU를 대량으로 도입할 것으로 기대한다"며 "AI XPU 개발을 위한 협력은 다년간 지속될 것임을 강조하고 싶다"고 덧붙였다. 브로드컴의 AI 반도체 매출 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들의 실적과도 연계된다. 브로드컴이 설계하는 XPU에 HBM 등 고부가 메모리가 탑재되기 때문이다. 올해만 해도 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사의 HBM3E 물량 30%가 구글 TPU에 할당될 것으로 알려졌다. 오픈AI 역시 삼성전자, SK하이닉스 메모리 사업의 '큰손' 고객사로 떠오를 전망이다. 앞서 오픈AI는 지난해 하반기 삼성전자·SK하이닉스와 핵심 AI 인프라 구축을 위한 전방위적 협력 체계를 맺은 바 있다. 호크 탄 CEO는 "당사는 오는 2027년 XPU, 스위치 칩 등을 포함한 AI 반도체 매출액이 1000억 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있다"며 "이를 달성하는 데 필요한 공급망도 확보했다"고 강조했다.

2026.03.05 17:24장경윤 기자

파네시아, SKT·오픈칩과 CXL 동맹…차세대 AI 데이터센터 공략

국내 인공지능(AI) 인프라 링크 솔루션 기업 파네시아가 세계 최대 이동통신 전시회 'MWC26' 현장에서 국내외 대형 파트너들과 손잡고 차세대 AI 데이터센터(DC) 시장 공략에 속도를 낸다. 파네시아는 현지시간 4일 SK텔레콤과 'CXL 기반 차세대 AI DC 아키텍처' 공동 개발을 위한 전략적 파트너십을 체결한 데 이어, 5일에는 유럽의 시스템 반도체 기업 오픈칩과 AI/HPC 인프라 기술 협력 MOU를 맺었다고 밝혔다. SKT와 '서버 틀' 깨는 CXL 기반 연결 구조 혁신 파네시아와 SK텔레콤은 대규모 AI 서비스 구동을 위한 천문학적인 그래픽처리장치(GPU) 도입 비용 문제를 해결하기 위해 '연결 구조의 혁신'에 주목했다. 양사는 단순한 장비 증설 대신 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 기술을 활용해 기존 컴퓨팅 자원 효율을 극대화하는 방안을 제시한다. 기존 AI DC는 CPU·GPU·메모리가 서버 단위로 고정돼 있어 특정 자원이 남아도 다른 서버에서 쓸 수 없었다. 양사는 이를 해결하기 위해 자원을 종류별로 분리한 뒤, 랙 단위에서 CXL 패브릭 스위치로 연결해 하나의 통합 시스템처럼 운영하는 구조를 설계한다. 기존 이더넷 기반 네트워크 전송 과정에서 발생하는 데이터 복사와 지연 시간을 줄이기 위해 모든 자원에 '링크 컨트롤러'를 통합하는 방안도 추진한다. 링크 컨트롤러는 장치 간 효율적 데이터 전송을 돕는 전자부품으로, CPU∙GPU∙AI 가속기∙메모리에 통합되어 해당 장치가 CXL을 기반으로 통신할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 복잡한 소프트웨어 개입 없이 메모리 접근 동작만으로 데이터를 고속 전송해 연산 효율을 높인다는 전략이다. 유럽 오픈칩과 'RISC-V 가속기' 생태계 확장 파네시아는 유럽 AI 가속기 설계 기업인 오픈칩과도 손을 잡았다. 오픈칩은 스페인 바르셀로나에 본사를 둔 기업으로, RISC-V 기반 가속기와 풀스택 소프트웨어 포트폴리오를 보유하고 있다. 양사는 AI/HPC 환경에서 요구되는 성능과 확장성을 확보하기 위해 링크 아키텍처 고도화 방안을 논의했다. 특히 오픈칩의 RISC-V 기반 가속기에 파네시아 첨단 링크 기술을 결합해, 데이터 이동의 고질적 병목 현상을 해결하고 유럽 내 디지털 주권 강화를 위한 고성능 인프라 구축에 협력할 계획이다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “이번 협력은 데이터 흐름의 병목인 '메모리 월'을 완화해 AI DC의 성능과 경제성을 동시에 끌어올릴 것”이라고 평가했다. 세스크 구임 오픈칩 최고경영자(CEO)는 “파네시아와의 협력은 확장 가능하고 효율적인 AI 인프라 구축에 필수적인 절차”라고 강조했다. 정명수 파네시아 대표는 “차세대 AI 인프라는 개별 장비의 성능이 아니라 다양한 링크 반도체가 만들어내는 '구조'가 성패를 좌우한다”며 “SK텔레콤, 오픈칩 등 글로벌 파트너들과 함께 고효율 AI 데이터센터의 표준 모델을 제시하고 생태계를 지속 확장하겠다”고 밝혔다. 한편 파네시아와 SK텔레콤은 실제 AI 모델을 활용해 GPU·메모리 활용률 등을 검증한 뒤, 올 연말까지 차세대 AI 데이터센터 구조를 공개할 예정이다.

2026.03.05 15:54전화평 기자

데이터센터 밖으로 확장된 AI…서버 업계, '엣지 AI' 경쟁 가속

인공지능(AI) 인프라의 중심이 데이터센터에서 현장으로 이동하고 있다. 생성형 AI 확산으로 대규모 모델 학습뿐 아니라 실시간 추론 수요가 빠르게 증가하면서 제조 현장, 매장, 통신 기지국 등 데이터가 생성되는 장소에서 바로 AI를 활용하는 '엣지 AI'가 차세대 인프라로 떠오르고 있다. 5일 업계에 따르면 글로벌 서버 기업들은 데이터센터 중심의 기존 AI 인프라 전략을 넘어 제조·리테일·통신·로봇 등 산업 현장에서 AI 연산을 처리하는 엣지 인프라 구축 경쟁에 속도를 내고 있다. 특히 델 테크놀로지스, HPE, 슈퍼마이크로 등 주요 서버 기업들이 엣지 환경에서 AI 추론을 수행할 수 있는 특화 서버와 네트워크 솔루션을 잇달아 선보이며 시장 공략에 나서고 있다. 엣지 AI는 데이터를 중앙 데이터센터로 보내 처리하는 대신 데이터가 생성되는 현장에서 즉시 분석과 의사결정을 수행하는 방식이다. 실시간 처리가 필요한 산업에서 지연 시간을 줄이고 네트워크 비용을 낮출 수 있다는 점에서 스마트팩토리·리테일·자율주행·로봇 등 다양한 산업에서 활용 가능성이 주목받고 있다 포춘비즈니스인사이트 등 주요 시장조사업체에 따르면 글로벌 엣지 AI 시장 규모는 2024년 약 200억 달러(약 29조원) 수준에서 2030년 1천억 달러(약 146조원)로 연평균 20% 이상 성장할 전망이다. 서버 기업들은 이같은 흐름에 맞춰 엣지 환경에 최적화된 AI 인프라를 잇따라 내놓고 있다. 델 테크놀로지스는 최근 실외 환경에서도 AI 워크로드를 처리할 수 있는 서버 '파워엣지 XR9700'을 공개하며 엣지 AI 시장 공략을 강화했다. 해당 서버는 전신주나 옥상 등 외부 환경에서도 설치할 수 있도록 설계됐으며 통신 기지국과 원격지에서 클라우드 무선 접속망(RAN)과 엣지 AI 애플리케이션을 직접 실행할 수 있도록 지원한다. HPE 역시 엣지 인프라 전략을 강화하고 있다. MWC26에서 'HPE 프로라이언트 컴퓨트 EL9000 섀시'와 'EL140 젠12 서버' 기반 AI 인프라를 공개하며 코어 데이터센터부터 통신 기지국 등 엣지 환경까지 AI 워크로드를 처리하는 플랫폼을 제시했다. 해당 솔루션은 통신사와 서비스 사업자가 증가하는 AI 트래픽을 처리하고 엣지 환경에서 AI 서비스를 제공할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 슈퍼마이크로도 통신 네트워크와 결합한 엣지 AI 인프라 확대에 나섰다. 회사는 AI-RAN을 지원하는 서버 시스템을 공개하고 노키아·SK텔레콤 등 글로벌 통신사와 협력해 통신망에서 AI 워크로드를 처리하는 분산형 인프라 활용 사례를 선보였다. 이 시스템은 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 서버를 활용해 엣지 AI를 위한 네트워크 최적화와 자동화를 지원한다. 글로벌 네트워크 기업들도 엣지 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 시스코는 분산형 AI 환경을 지원하기 위한 '유니파이드 엣지' 플랫폼을 공개하며 컴퓨팅·네트워킹·스토리지·보안을 하나의 인프라로 통합했다. 데이터가 생성되는 지점에서 실시간 AI 추론을 수행하는 분산형 AI 환경을 구현한다는 전략이다. 클라우드 기업 역시 AI 추론을 엣지로 확장하는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 아카마이는 엔비디아 AI 인프라를 기반으로 한 '인퍼런스 클라우드'를 공개하며 데이터센터에서 인터넷 엣지까지 AI 추론을 확장하는 분산형 AI 플랫폼 구축에 나서고 있다. 스마트 커머스와 실시간 금융 의사결정, 산업용 로봇 등 다양한 AI 서비스에 대응한다는 계획이다. 업계에선 엣지 AI가 향후 피지컬 AI 확산을 뒷받침할 핵심 인프라가 될 것으로 보고 있다. 공장 자동화와 자율주행, 로봇 등 물리 세계와 연결된 AI 서비스는 밀리초 단위의 실시간 데이터 처리 능력이 요구되기 때문이다. 이에 기존 데이터센터 중심 AI 인프라와 함께 산업 현장과 초고속 네트워크 환경에 맞춤화된 분산형 엣지 AI 인프라 역시 성장할 것이라는 전망이 나온다. 데이터센터 업계 관계자는 "AI 산업이 모델 학습 중심에서 실제 서비스와 산업 적용 단계로 넘어가면서 데이터가 생성되는 현장에서 AI를 처리하는 엣지 인프라가 주목받고 있다"며 "향후 스마트팩토리와 로봇, 자율주행 등 피지컬 AI 확산과 함께 엣지 AI 서버 시장도 성장할 것"이라고 말했다.

2026.03.05 14:12한정호 기자

10조원대 비트코인 쏟아지나…채굴업계, AI 붐에 '데이터센터' 전환 가속

인공지능(AI) 데이터센터 수요가 급증하면서 비트코인 채굴업체들이 보유하던 대규모 비트코인을 매각하고 AI 사업으로 전환하는 움직임이 빨라지고 있다. 4일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 채굴업체들이 보유한 비트코인 규모만 80억 달러(약 10조원) 이상에 달하는 가운데 일부 기업들은 최근 이를 현금화해 AI 인프라 투자에 활용하는 분위기다. 그동안 주요 비트코인 채굴기업들은 채굴한 코인을 장기간 보유하는 이른바 '트레저리 전략(treasury strategy)'을 유지해왔다. 비트코인의 희소성이 장기적으로 가격 상승을 이끌 것이라는 기대에 따라 기업 재무제표에 대규모 코인 보유분을 쌓아두는 방식이다. 그러나 최근 들어 일부 채굴기업들이 보유 물량을 매각하기 시작하면서 업계 전략에도 변화가 감지되고 있다. 시장에서는 채굴업체들이 보유한 비트코인 가운데 상당 부분이 AI 데이터센터 구축 자금으로 이동하고 있는 것으로 보고 있다. 대형 채굴시설이 갖춘 저렴한 전력 접근성과 대규모 서버 운영 경험이 AI 데이터센터 인프라와 구조적으로 유사하기 때문이다.업계 관계자는 "채굴업체들이 기존 설비와 전력 인프라를 활용해 AI 데이터센터 사업자로 변신하려는 움직임이 확산되고 있다"고 분석했다. 실제로 주요 채굴기업들은 AI 사업 확대에 속도를 내고 있다. 비트코인 보유량 기준으로 마이클 세일러의 스트래티지 다음으로 많은 비트코인을 보유한 마라 홀딩스(MARA Holdings)는 약 40억 달러 규모의 비트코인 보유분 일부를 매각할 가능성을 열어두며 전략 수정에 나섰다. 클린스파크와 라이엇 플랫폼스도 경영진 개편을 통해 AI 데이터센터 사업 전환을 가속하고 있다. 비트디어 테크놀로지스는 보유 비트코인을 전량 매각하고 AI 사업에 집중하는 전략을 택했다. 채굴업체들이 AI 사업으로 눈을 돌리는 이유는 수익 구조의 차이에 있다. 비트코인 채굴은 토큰 가격, 네트워크 난이도, 반감기 등 여러 변수에 따라 수익이 크게 변동한다. 반면 AI 연산 서비스는 장기 계약 기반의 안정적인 매출을 확보할 수 있어 수익 예측 가능성이 높다는 평가다. 캐나다 데이터센터 기업 비트제로에 투자한 케빈 오리어리 창립자는 "만약 비트코인 채굴 기업이 채굴 장비를 모두 제거하고 대형 클라우드 기업에 AI 데이터센터를 임대한다고 발표한다면 주가가 5배까지 상승할 수도 있다"며 "비트코인 수요가 줄어든다는 의미가 아니라 더 높은 수익을 낼 수 있는 사업이 있기 때문"이라고 말했다. 채굴업체들의 비트코인 매각 움직임은 최근 약세를 보이고 있는 암호화폐 시장의 불안 심리를 키우고 있다. 비트코인 가격은 지난해 10월 사상 최고가를 기록한 약 12만6000달러 대비 40% 이상 하락한 상태다. 다만 업계에서는 이번 매각이 과거처럼 운영비 충당을 위한 것이 아니라 전략적 사업 재편의 성격이 강하다고 보고 있다. JP모건 분석가들은 최근 보고서에서 "채굴기업들의 실적 발표에서는 대부분 AI 고성능 컴퓨팅(HPC) 계약 체결과 데이터센터 건설 진행 상황이 핵심 논의 주제가 되고 있다"고 설명했다. 투자자들의 압력도 사업 전환을 가속화하는 요인으로 꼽힌다. 미국 텍사스에 대형 채굴 시설을 보유한 라이엇 플랫폼스는 행동주의 투자자 스타보드로부터 AI 프로젝트 확대 요구를 받고 있는 것으로 알려졌다. 업계에선 전력 인프라를 기반으로 한 채굴기업들의 AI 전환이 향후 관련 산업 구조에도 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 매튜 킴멜 코인셰어즈 디지털자산 분석가는 "비트코인 채굴기업들이 AI 사업으로 전환할 때의 가치는 전력 확보 능력과 장기 컴퓨팅 계약에서 나온다"며 "이 수익 구조는 비트코인 가격 변동과의 연관성이 낮아 공모시장 투자자들에게 더 매력적으로 평가되고 있다"고 말했다.

2026.03.05 10:14장유미 기자

LG CNS, 그룹 기술 결집한 소형 데이터센터 'AI 박스' 공개…글로벌 공략

LG CNS가 LG그룹 계열사와 기술력을 결집한 컨테이너형 인공지능(AI) 데이터센터 'AI 박스'를 선보이며 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 나선다. LG CNS는 컨테이너 하나에 그래픽처리장치(GPU) 576장을 수용할 수 있는 AI 박스를 출시했다고 5일 밝혔다. AI 박스는 별도의 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결하는 방식으로 구축되는 소형 AI 데이터센터다. 전통적인 데이터센터 구축에 약 2년이 걸리는 것과 달리 약 6개월 만에 구축이 가능해 AI 인프라 수요에 빠르게 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 모듈형 구조를 적용해 확장성도 확보했다. 단일 컨테이너 단위로 운영할 수 있을 뿐 아니라 수십 개의 컨테이너를 단계적으로 결합해 하이퍼스케일급 AI 데이터센터로 확장할 수 있다. 고객은 초기 투자 부담을 줄이면서도 필요에 따라 인프라 규모를 유연하게 확대할 수 있다는 설명이다. AI 박스는 LG CNS의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량과 LG 계열사의 기술력을 결합한 '원(One) LG' 기반 AI 데이터센터 모델이다. LG CNS는 약 40년간 축적한 데이터센터 설계·구축·운영 경험을 바탕으로 AI 플랫폼과 전력·냉각 인프라, IT 장비를 통합 설계했다. 특히 LG전자의 냉각수 분배 장치(CDU)와 항온항습기, 냉동기 등 냉각 설비와 LG에너지솔루션의 UPS용 배터리를 패키지 형태로 적용해 고전력·고밀도 AI 환경에 최적화된 전력·냉각 인프라를 구현했다. AI 박스는 전력 인프라를 담당하는 무정전전원장치(UPS)·변압기·수배전반 등 전기실과 IT 장비 운영 공간인 전산실로 구성된다. 외부에는 발전기와 배터리실, 냉동기를 갖춰 안정적인 전력 공급과 효율적인 열 관리를 지원한다. AI 박스 1개당 서버 전력은 1.2메가와트(MW) 규모로 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있다. AI 데이터센터 수요가 빠르게 증가하는 상황에서 AI 박스는 구축 기간과 인프라 확보 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 기존 대형 데이터센터는 부지 확보와 인허가, 전력·냉각 설계 등에 시간이 오래 걸려 급증하는 AI 인프라 수요에 신속히 대응하기 어려웠다는 한계가 있었다. LG CNS는 첫 번째 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축할 계획이다. 향후 약 2만 7179㎡(약 8221평) 부지에 약 50개의 AI 박스를 집적한 대규모 'AI 박스 캠퍼스'를 조성해 국내 AI 인프라 수요에 대응할 방침이다. 시장조사업체 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 글로벌 AI 데이터센터 시장 규모는 2030년까지 약 700조원 규모로 성장할 전망이다. LG CNS는 AI 박스를 통해 설계·구축·운영을 아우르는 데이터센터 DBO 역량을 강화하고 AI 인프라 패키지 사업자로 도약한다는 목표다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "AI 서버부터 전력·냉각·운영까지 통합 제공하는 AI 박스는 데이터센터 사업의 새로운 패러다임을 이끌어 갈 것"이라며 "국내 시장의 성공 사례를 바탕으로 동남아시아, 북미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.03.05 10:00한정호 기자

EDB, 비투엔과 소버린 AI 데이터 분석 시장 공략 '맞손'

EDB가 국내 인공지능(AI)·빅데이터 기업과 협력해 기업용 AI 분석 시장 공략에 박차를 가한다. EDB는 비투엔과 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 협력은 EDB코리아가 추진하는 파트너 생태계 확대 전략의 일환으로, 양사는 각자 기술 역량을 결합해 '소버린 포스트그레스' 기반의 AI 데이터 환경을 국내 기업에 제공할 계획이다. 비투엔은 데이터 설계·활용·분석 등 데이터 전주기 컨설팅 역량을 갖춘 국내 AI·빅데이터 전문 기업이다. AI 학습 데이터 품질 관리와 정형·비정형 데이터 통합 분석 기술을 바탕으로 공공·금융·제조 등 다양한 산업에서 900건 이상의 프로젝트를 수행해왔다. 양사는 이번 파트너십을 통해 소버린 AI 분석 환경 구축, AI 학습 데이터 품질 고도화, 벡터 데이터 기반 분석 기능 강화 등 분야에서 협력할 예정이다. 먼저 'EDB 포스트그레스 AI(EDB PG AI)' 플랫폼을 기반으로 금융·공공 등 규제가 엄격한 산업에서도 온프레미스와 클라우드, 하이브리드 환경을 아우르는 AI 분석 환경을 제공할 계획이다. 보안성과 확장성을 갖춘 데이터 분석 인프라를 구축한다는 목표다. 또 비투엔의 데이터 품질 관리 기술을 EDB PG AI 플랫폼과 연계해 거대언어모델(LLM) 학습과 분석 환경을 강화하고 기업용 AI 결과의 정확성과 신뢰성을 높일 방침이다. 아울러 EDB PG AI의 벡터 데이터베이스(DB) 기능을 활용해 기업 내 정형·비정형 데이터를 실시간 분석하고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 환경도 구축한다. 양사는 이러한 협력을 통해 DB 내부에서 머신러닝 모델 학습과 예측을 수행할 수 있는 통합 분석 환경을 제공하고 기업이 별도의 복잡한 데이터 파이프라인 없이 AI 분석을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 김희배 EDB코리아 지사장은 "국내 최고의 데이터 컨설팅 및 AI 구현 역량을 갖춘 비투엔과 협력하게 돼 기쁘다"며 "기업이 데이터를 완전히 제어하면서도 AI 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는 실질적인 소버린 AI 생태계 구축의 중요한 전환점이 될 것"이라고 말했다. 이정훈 비투엔 대표는 "포스트그레스 시장 글로벌 리더인 EDB와의 협력은 우리 역량을 한 단계 높이는 계기가 될 것"이라며 "우리가 보유한 데이터 거버넌스와 품질 관리 역량을 EDB 플랫폼과 결합해 고객이 신뢰할 수 있는 데이터 기반 AI 혁신을 실현할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.03.04 19:36한정호 기자

세계 수준의 임상 데이터와 고성능 컴퓨팅 기술 결합

서울아산병원이 울산과학기술원(UNIST)과 의료 인공지능(AI) 분야의 혁신적인 연구 성과 창출을 위한 협력 체계를 구축한다. 서울아산병원은 UNIST와 '의료 AI 연구 활성화를 위한 업무 협약'을 지난 3일 체결했다. . 이번 협약은 서울아산병원이 보유한 풍부한 임상 경험과 양질의 의료 데이터, 그리고 UNIST의 고성능 AI 컴퓨팅 인프라와 데이터 과학 역량을 결합해 차세대 의료 AI 솔루션 개발을 앞당기고 유기적인 데이터 활용 환경을 조성하기 위해 마련됐다. 양 기관은 협약에 따라 ▲의료 AI 연구를 위한 데이터 활용 인프라 공동 구축 및 운영 ▲데이터 연구 운영위원회 공동 구성 ▲데이터 이용 및 지식재산권(IP)에 대한 포괄적 공동 계약 체결 ▲연구자 대상 인프라 상호 우선 사용 권한 부여 ▲국책과제 공동 수주 및 학술대회·심포지엄 공동 개최 등 다양한 분야에서 협력을 이어갈 예정이다. 특히 실질적인 연구 성과를 내기 위해 각 기관의 핵심 자원을 적극 연계하기로 했다. 서울아산병원은 UNIST 연구자에게 원내 연구 기반과 의료 데이터를 개방하고, 안전한 연구 수행을 위한 외부 접속 전용망(VPN)과 초기 모델 검증 및 탐색을 위한 파일럿 연구용 GPU 자원을 마련한다. 이를 통해 임상 현장에서 즉시 활용 가능한 의료 AI 모델의 개발과 검증이 가능해질 전망이다. UNIST는 대규모 의료 데이터 분석을 위한 저장·처리 시스템과 초대형 AI 모델 학습·개발용 대용량 GPU 자원을 서울아산병원 연구자에게 지원하며, 향후 양자컴퓨팅 등 차세대 연산 기술까지 적용 범위를 단계적으로 넓힐 계획이다. 박승일 서울아산병원장은 “이번 협약은 서울아산병원이 보유한 세계적 수준의 임상 데이터와 UNIST의 최첨단 AI 기술력이 결합해 의료 현장의 혁신을 이끄는 동력이 될 것이다. 차세대 의료 AI 솔루션을 임상 현장에 성공적으로 접목해 중증환자들에게 더욱 정확하고 안전한 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다. 박종래 UNIST 총장은 “AI와 바이오메디컬 역량을 결합한 융합 연구는 미래 정밀의료 발전의 중요한 토대가 될 것이다. UNIST 의과학대학원과 바이오·AI 연구진이 축적한 기초과학, 데이터 과학, 컴퓨팅 기술을 서울아산병원 임상 역량과 연계해 실질적 성과를 만들어 낼 것이다”라고 말했다.

2026.03.04 16:27조민규 기자

디노티시아, 'AI 스토리지' 전략 공식화… "2030년 매출 1조 달성"

AI 인프라 기업 디노티시아가 생성형 AI의 고질적인 한계인 기억력 문제를 해결할 차세대 AI 스토리지 전략을 공개했다. 디노티시아는 3일 서울시 강남구에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 스토리지 아키텍처를 발표했다. 이를 통해 AI가 데이터를 직접 소비하는 패러다임을 구축하고 2030년 매출 1조원을 달성한다는 목표다. "AI가 데이터를 직접 소비한다"...스토리지 패러다임의 전환 이날 간담회에서 정무경 대표는 생성형 AI 확산과 함께 데이터 활용 방식이 근본적으로 변하고 있다고 진단했다. 과거에는 인간이 필요한 정보를 수동으로 검색했다면, 이제는 AI 에이전트가 스토리지에 저장된 방대한 비정형 데이터를 직접 탐색하고 추론에 활용하는 시대로 접어들었다는 분석이다. 정 대표는 “기존 스토리지 시스템은 단순 보관에 치중해 AI의 빠른 연산 속도를 뒷받침하지 못했다”며 “디노티시아의 AI 스토리지는 데이터를 저장하는 공간을 넘어, AI가 즉각적으로 정보를 읽고 추론에 반영하는 '실행 계층'의 역할을 수행할 것”이라고 강조했다. 특히 기업 데이터의 85% 이상이 미활용 비정형 데이터인 상황에서, 이를 AI가 이해할 수 있는 지능형 지식으로 자동 변환하는 것이 사업의 핵심이다. 3대 기억 체계 통합 및 엔비디아 생태계와 완벽 호환 디노티시아가 제시한 AI 스토리지 아키텍처는 AI의 기억을 세 가지 계층으로 통합 관리한다. ▲RAG(검색 증강 생성) 기반의 '외부 지식(External Knowledge)', ▲사용자와의 상호작용을 축적해 개인 맞춤형 서비스를 가능케 하는 '장기 기억(Long-term Memory)', ▲그리고 추론 속도를 결정짓는 '단기 작업 메모리(KV Cache)'가 그 주인공이다. 디노티시아는 엔비디아 ICMS와 호환되는 KV 캐시 스토리지 기술을 통해 AI 추론의 고질적인 병목 현상을 해결했다. 이를 통해 대규모 서비스 환경에서도 끊김 없는 초고속 성능을 보장하며, 차세대 에이전틱 AI를 위한 최적의 데이터 인프라를 제공한다는 계획이다. 세계 최초 전용 반도체 'VDPU'와 소프트웨어 '씨홀스'의 시너지 디노티시아 경쟁력의 최전선에는 자체 설계한 벡터 데이터 연산 가속 반도체인 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'가 있다. VDPU는 스토리지 내 데이터에 직접 액세스하여 연산함으로써 데이터 전송 지연을 최소화하며, 기존 CPU나 GPU 기반 소프트웨어 방식 대비 시멘틱 검색(의미 기반 검색) 성능을 최대 20배까지 끌어올린다. 여기에 고성능 벡터 데이터베이스 소프트웨어인 '씨홀스(Seahorse)'를 결합해 하드웨어와 소프트웨어가 통합된 단일 데이터 스택을 완성했다. 이를 통해 기업용 데이터센터는 물론, 개인용 AI NAS(네트워크 저장장치) 시장까지 아우르는 확장성을 확보했다. 클라우드에 데이터를 올리는 것에 거부감을 느끼는 개인 사용자를 위해, 온디바이스 환경에서 보안을 유지하며 데이터를 처리하는 퍼스널 AI 시장도 공략할 계획이다. 글로벌 제조사와 기술 검증 진행… 2030년 매출 1조원 목표 이러한 기술력을 바탕으로 현재 글로벌 시장에서의 협력도 가시화되고 있다. 노홍찬 디노티시아 CDO(최고데이터책임자)는 “현재 글로벌 스토리지 및 서버 제조사들과 VDPU 기술 적용을 위한 PoC(기술 검증)를 진행 중”이라고 밝혔다. 전용 칩 양산 전 단계임에도 글로벌 제조사들과 협업을 논의하며 기술의 실효성을 확인하고 있다는 설명이다. 디노티시아는 지난해 소프트웨어 솔루션 판매를 통해 약 31억5천만원의 매출을 기록했다. 회사는 2025년 말 VDPU 칩 설계를 완료하고 2026년 하반기 제품 출시를 거쳐 2027년부터 본격적인 양산 체제에 진입할 계획이다. 노 CDO는 “AI 에이전트 확산에 따른 스토리지 수요 증가가 사업 기회가 될 것”이라며 “양산이 본격화되는 시점을 기점으로 성장을 가속화해 2030년 연 매출 1조 원을 달성하는 글로벌 AI 인프라 기업으로 거듭나겠다”고 말했다. 정무경 대표는 “AI 모델이 사고의 논리를 담당하는 두뇌라면, 디노티시아는 그 두뇌에 방대한 지식과 기억을 실시간으로 공급하는 중추신경계 역할을 할 것”이라며 “상용화와 글로벌 시장 확대를 통해 실질적인 성과로 가치를 증명하겠다”고 전했다.

2026.03.03 17:04전화평 기자

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