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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (1376건)

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"설계 업무에 집중"...다쏘시스템, 에노비아 AI로 규제 대응 자동화

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI) 시대 설계 거버넌스도 달라져야 합니다. 기업은 규제 준수를 사후 점검이 아닌 설계 단계 기본 조건으로 생각해야 합니다. 우리는 엔지니어가 거버넌스를 신경 쓰지 않아도 첫 작업 단계부터 규제를 자연스럽게 지킬 수 있도록 AI 기술로 지원할 것입니다." 야닉 오두아르 다쏘시스템 에노비아 연구개발(R&D) 부사장은 4일(현지시간)까지 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자 간담회에서 '에노비아' 를 통한 거버넌스 자동화 중요성을 이같이 강조했다. 에노비아는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션이다. 제품을 기획·설계·검증·변경·출시하는 전 과정을 통합 관리한다. 설계 도면뿐 아니라 변경 이력, 승인 절차, 협업 기록까지 함께 묶어 제품이 어떤 과정을 거쳐 만들어졌는지 추적할 수 있게 돕는다. 다쏘시스템은 최근 생성형 AI을 에노비아에 결합했다. 이를 통해 프로젝트 상태 업데이트나 변경 관리, 규제 대응 등 관리 업무를 자동화하는 기능을 강화하고 있다. 엔지니어는 행정·보고 작업에서 벗어나 설계와 개발에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 오두아르 부사장은 현재 엔지니어가 프로젝트 상태 업데이트를 비롯한 회의 기록, 변경 이력 관리, 규제 문서 대응 등 설계 외 업무에 과도한 시간을 쓰고 있다고 지적했다. 해당 작업은 필수적이지만 업무 가치 창출과 거리가 멀다는 판단에서다. 그는 "이같은 거버넌스는 AI를 통한 자동화가 가장 효율적"이라며 "에노비아에 AI 기술을 적용한 결정적 이유"리고 설명했다. 오두아르 부사장은 거버넌스 자동화 핵심은 '아우라(AURA)'라고 밝혔다. 아우라는 지난해 공개된 AI 버추얼 컴패니언이다. 에노비아에서 설계 변경과 작업 진행 상황을 실시간 감지할 수 있다. 사용자는 별도 입력 없이 프로젝트 상태를 자동 갱신할 수 있다. 엔지니어가 다음 작업을 선택하면 관련 데이터와 맥락 분석이 이뤄지며, 작업이 끝나면 제품 검증·출시 절차까지 자동 처리할 수 있다. 기록과 보고를 위해 별도 거버넌스 절차를 밟을 필요가 없는 셈이다. 오두아르 부사장은 사내 회의도 거버넌스 자동화 대상으로 짚었다. 아우라는 협업 설계 리뷰 과정에서 주요 결정사항을 인식해 회의록을 생성할 수 있다. 도출된 액션 아이템을 담당자와 우선순위, 일정 기준으로 구조화한다. 그는 "이는 단순한 음성·텍스트 변환이 아니다"며 "AI가 논의된 제품과 설계를 인식해 플랫폼 상 실제 객체와 연결해 주는 것"이라고 설명했다. 에노비아는 AI를 통해 설계 환경 거버넌스도 고도화할 수 있다. 오두아르 부사장은 "우리는 솔리드웍스 내 몰입형 경험을 통해 설계자를 거버넌스 중심으로 끌어올렸다"고 강조했다. 여기서 핵심 역할은 AI 버추얼 컴패니언 '레오(Leo)'가 맡는다. 레오는 설계 승인과 제품 출시 과정에서 필요한 기준과 절차를 자동으로 알려준다. 그는 "설계자는 복잡한 승인 단계를 단순화할 수 있다"며 "의사결정을 주체적으로 할 수 있다"고 말했다. 오두아르 부사장은 설계 변경 관리 영역에서도 거버넌스 자동화를 필수로 둬야 한다고 말했다. 실제 에노비아는 '아우라 체인지 매니저'를 통해 설계 변경이 미치는 영향을 즉시 파악할 수 있게 돕는다. AI는 변경 이력을 자동 기록하고 추적성을 유지할 수 있다. 그는 "이는 기업 차원 거버넌스 요건을 별도 관리 부담 없이 충족시킬 수 있다"며 "엔지니어링 변경 관리가 자연스러운 업무 흐름에 녹아드는 구조"라고 강조했다. 그는 설계 규제 준수 영역에도 거버넌스 자동화가 필요하다고 주장했다. 에노비아는 생성형 AI를 활용해 규제 문서를 버추얼 트윈 형태 요구사항 모델로 변환한다. 이를 설계 단계와 자동 연결해 대응하는 식이다 그는 "PDF로 제공되던 규제는 구조화된 온톨로지로 재구성된다"며 "AI는 어떤 설계 요소를 조정해야 규제를 충족하는지까지 제안할 수 있다"고 설명했다. 이어 "우리는 규제 준수를 사후 점검이 아닌 설계 단계 기본 조건으로 만드는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.02.05 14:44김미정 기자

김장겸 의원, 'AI 데이터센터 지원' 패키지법 발의

AI 데이터센터(DC)를 국가 전략 인프라로 육성하고, 전력과 행정 전반의 병목을 해소하기 위한 입법이 추진된다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김장겸 국민의힘 의원은 AIDC의 안정적인 구축을 지원하고 산업 진흥을 도모하기 위한 '인공지능 데이터센터 진흥 및 기반 조성에 관한 법률안'과 '분산에너지 활성화 특별법 일부개정법률안'을 4일 대표발의했다. 현재는 막대한 전력을 소비하는 AIDC를 위한 별도 지원법은 부재한 실정이다. 이로 인한 제도적 공백과 복잡한 행정절차, 중앙집중식 전력 공급 규제가 관련 산업 발전을 저해한다는 지적이 제기되고 있다. 김 의원이 발의한 법안엔 비수도권 AIDC 특화지역 지정, 세제 감면·부담금 면제·GPU 등 컴퓨팅 자원 지원 근거 마련, 국가와 지자체에 전력·용수·부지 등 기반 시설 확보 책무 부여, 다수 인허가를 동시에 심사하는 원스톱·일괄 처리 제도 도입 등 내용이 담겼다. 김장겸 의원은 "AI 데이터센터는 우리나라의 디지털 영토를 지키는 핵심 근간"이라며 "패키지 법안을 통해 전력 여유가 있는 비수도권으로 데이터센터의 분산을 유도하고, 전력 공급의 다양성과 효율성을 높여 AI 산업 전반의 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.02.04 17:41홍지후 기자

[신년 인터뷰] 조준희 KOSA 회장 "AI 승부처는 중동·동남아…완제품 풀스택으로 간다"

글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더들의 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "현실적으로 빅테크와 인공지능(AI) 모델 정면 승부는 어렵습니다. 하지만 우리에겐 세계 최고 수준 제조 데이터가 있습니다. 이를 무기로 중동·동남아 소버린 AI 시장을 공략한다면 충분히 승산이 있습니다." 4일 서울 송파구 한국인공지능,소프트웨어산업협회(KOSA) 사무실에서 만난 조준희 회장은 올해는 AI 풀스택 수출 원년이라며 글로벌 시장 진출 비전을 제시했다. 그는 한국 AI 산업이 나아가야 할 핵심 키워드로 산업 특화 피지컬 AI(Physical AI)와 풀스택 AI를 강조하며 강한 자신감을 내비쳤다. 미국도 못 가진 제조 데이터…글로벌 공략 핵심 무기 CES와 다보스포럼, 중동 순방 등 바쁜 글로벌 일정을 소화하고 있는 조 회장은 해외에 나가면 가장 먼저 받는 질문이 '데이터'라고 운을 뗐다. 그는 "외국에 가면 제조 데이터부터 묻는다"라며 "피지컬 AI든 제조 AI든 결국 최고 성능을 내려면 관련 데이터가 필요한데, 반도체,자동차,조선 등 세계 탑티어 수준 제조업 현장에서 축적된 고품질 데이터는 미국조차 가지지 못한 우리의 강력한 무기"라고 강조했다. 조 회장이 말하는 제조 데이터는 단순한 산업 통계나 생산량 정보가 아니다. 공장 설비에서 쌓이는 실시간 센서 데이터, 생산 공정의 품질 데이터, 불량 원인과 조치 기록, 설비 유지보수 이력, 공정 최적화 로그 등 '현장에서만 생성되는 데이터'가 핵심 자산이라는 설명이다. 그는 "AI는 결국 데이터 싸움"이라며 "어떤 데이터를 학습하고, 어떻게 튜닝해 서비스로 녹이느냐에 따라 성능과 신뢰도가 갈린다"고 말했다. 이 제조 데이터가 올해 KOSA가 강조하는 피지컬AI 전략의 핵심 기반이다. 조 회장은 "피지컬 AI는 일반 파운데이션 모델만으로는 안 된다"며 "로봇이 움직이려면 비전 모델과 액션 모델이 필요하다"고 설명했다. 산업 현장에서 비전, 액션 중심 대규모액션모델(LAM) 개발이 빠르게 늘고 있다는 점도 짚었다. 고객이 원하는 건 '부품'이 아닌 '완제품'…풀스택 AI로 차별화 조준희 회장은 한국이 보유한 고급 제조 데이터를 바탕으로 글로벌 시장을 공략할 해법으로 '풀스택(Full-Stack) AI'를 제시했다. 단일 AI 모델이나 소프트웨어만으로는 한계가 있는 만큼, AI 전용 칩(NPU)부터 모델, 에이전트 서비스까지 통합한 '완성형 패키지'로 승부하겠다는 구상이다. 그는 "특히 고객이 원하는 것은 부품이 아닌 바로 쓸 수 있는 완제품"이라며 "추가 작업 없이 즉시 도입해 운영할 수 있는 형태로 제공해야 한다"고 강조했다. 조 회장은 풀스택 AI가 특히 중동, 동남아에서 경쟁력이 있을 것으로 내다봤다. 기술 패권 경쟁이 심화되면서 특정 국가, 서비스에 종속되는 것을 경계하는 흐름이 강해지고 있고 이 과정에서 한국이 신뢰 기반의 대안이 될 수 있다는 판단이다. 더불어 풀스택 AI 차별화 포인트로 데이터 결합을 제시했다. 제조, 공정 데이터 기반 산업 특화 AI를 설계하면 범용 모델보다 현장 적용력과 실효성이 높아진다는 설명이다. 조 회장은 "제조 AI와 피지컬 AI는 데이터와 서비스의 결합이 핵심"이라며 "AI모델과 에이전트 서비스를 최적 조합하는 것이 승부처"라고 말했다. KOSA는 이 전략을 현실화하기 위해 회원사 기반도 확장하고 있다. 소프트웨어 기업 중심에서 벗어나 리벨리온 등 AI 칩 개발사와 하드웨어 제조사까지 포괄해 인프라,모델,서비스를 함께 제공할 수 있는 풀스택 생태계를 만들겠다는 목표다. KOSA, AI 스타트업 '자금줄' 확보... "페이팔 마피아 같은 생태계 만든다" 조 회장은 풀스택 AI 등의 전략을 현실화하기 위해 올해 협회 최우선 과제로 '투자 생태계 활성화'와 'AI 기본법 안착'을 꼽았다. 기술 경쟁이 치열해질수록 스타트업의 생존과 스케일업이 중요해지고, 제도 불확실성이 해소돼야 기업 투자가 본격화될 수 있다는 판단이다. 그는 유망한 국내 AI 스타트업이 자금난으로 고사하는 일을 막기 위해 글로벌 네트워크 기반의 투자,협력 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 조 회장은 "미국 실리콘밸리의 '페이팔 마피아'처럼 성공한 선배 기업이 후배 기업을 이끌고 자본이 다시 기술로 흘러 들어가는 선순환 구조를 만들겠다"고 강조했다. 국회 논의가 진행 중인 AI 기본법에 대해서도 조속한 제도 정비가 필요하다고 했다. 그는 "기업이 두려워하는 것은 규제 자체가 아니라 불확실성"이라며 "법적 근거가 마련돼야 기업들이 예측 가능성을 갖고 과감하게 투자할 수 있다"고 말했다. 이어 "골든타임을 놓치지 않으려면 조속한 입법이 필수"라고 덧붙였다. 공공 AI 사업 구조 개선 필요성도 제기했다. 조 회장은 AI 과제에서 인프라 비용 비중이 과도하게 커질 수 있다는 점을 지적하며, 개발자와 기업이 기술 가치를 제대로 인정받는 시장 구조가 필요하다고 강조했다. 최근 정부의 '독자 파운데이션 모델(도파모)' 사업 1차 심사 결과가 나온 가운데 '패자부활전'에 대해서도 신중론을 폈다. 재심사로 일정이 늘어 산업 실행 속도가 떨어질 수 있는 만큼 패자부활전을 진행할 예산이 있다면 산업용 AI와 피지컬 AI 등 성과가 나는 곳에 투자하는 것이 현실적이라고 제언했다. 조 회장은 KOSA의 역할도 재정의했다. 단순한 협,단체를 넘어 기업의 성장과 수출을 돕는 실질적 비즈니스 파트너가 되겠다는 것이다. 그는 "이제 KOSA는 회원사 친목을 넘어, 우리 기업들이 만든 기술을 세계 시장에 내다 파는 '영업사원'이 되겠다"며 "대한민국 AI가 제조 데이터와 풀스택이라는 경쟁력을 바탕으로 세계 시장에서 성과를 내도록 발로 뛰겠다"고 말했다.

2026.02.04 14:43남혁우 기자

삼성·SK, 낸드 마진율 역대 최대치 찍는다…"10년 간 없던 일"

삼성전자·SK하이닉스가 올 상반기에도 공격적인 낸드 가격 인상에 나선다. 이에 양사의 낸드 마진율이 40~50%대를 기록할 가능성이 유력하다. 업계는 지난 2017년 메모리 슈퍼사이클 이후 근 10년만에 낸드 제품이 사상 최대의 수익성을 거둘 것으로 기대하고 있다. 4일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스의 올 상반기 낸드 마진율은 40~50%에 육박할 것으로 관측된다. 양사의 낸드 마진은 지난해 4분기 기준으로 20%대까지 상승한 것으로 추산된다. 세부적으로는 쿼드레벨셀(QLC) 비중이 더 높은 SK하이닉스가 삼성전자 대비 수익성이 더 높았다. QLC는 메모리의 최소 저장 단위인 셀(Cell) 하나에 4비트를 저장하는 기술로, 고용량 구현에 용이해 서버용 SSD에 활발히 채택되고 있다. 최근 전 세계 빅테크 기업들이 공격적인 AI 인프라 투자를 진행하면서, 서버용 SSD 수요는 빠르게 증가하고 있다. 특히 엔비디아가 QLC만이 아니라 트리플레벨셀(TLC; 셀 당 3비트 저장) 제품까지 적극 주문하는 추세다. 삼성전자, SK하이닉스는 올 상반기에도 고부가 제품을 중심으로 낸드 가격을 크게 올릴 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스는 낸드의 평균판매가격(ASP)이 지난해 4분기 33~38% 증가하고, 올해 1분기에는 55~60%로 더 큰 폭의 상승세를 기록할 것으로 분석했다. 이에 삼성전자, SK하이닉스의 낸드 마진은 올 상반기 40~50%에 도달할 가능성이 유력하다. 업계에선 그간 발생했던 메모리 슈퍼사이클 중에서도 전례를 찾기 힘들 정도의 높은 수익성으로 보고 있다. 반도체 업계 관계자는 "낸드 마진율이 40~50%대에 달하는 건 지난 2017년, 메모리 슈퍼사이클과 3D 낸드가 본격적으로 성장하던 시기 이후 처음 있는 일"이라며 "30%대 마진율 달성도 매우 어려운데, 이렇게 단기간에 수익성이 높아지다니 매우 놀랍다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "낸드 가격이 올 1분기와 2분기 계단식으로 상승할 것이라는 전망은 이미 확실시된 상황"이라며 "메모리 공급사가 낸드용 설비투자에 보수적으로 나섰던 게 극심한 공급난을 일으키고 있다"고 설명했다.

2026.02.04 09:29장경윤 기자

[현장] 넷앱 "AI 전환 가로막는 '데이터 사일로'…통합 플랫폼으로 혁신

넷앱이 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 가로막는 데이터 사일로를 해결하기 위한 방안으로 데이터 플랫폼 전략을 제시했다. AI 학습·운영을 위해 온프레미스와 클라우드에 분산된 데이터를 통합하는 과정에서 이동·복제로 병목이 커지는 만큼, 분리형 아키텍처와 자동화 데이터 관리 엔진을 결합한 통합 플랫폼으로 해결하겠다는 구상이다. 유재성 한국 넷앱 대표는 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '인사이트 엑스트라 서울(INSIGHT Xtra-Seoul)'에서 엔터프라이즈 AI 가속을 위한 데이터 플랫폼 비전을 발표했다. "데이터 준비에만 80% 허비"…AX 발목 잡는 비효율 유 대표는 AI가 실질적인 비즈니스 의사결정을 수행하는 '에이전틱 AI' 시대가 본격화되고 있지만, 많은 기업이 현실적인 장벽에 부딪혀 성과 창출에 어려움을 겪고 있다고 진단했다. 가장 먼저 지목된 장벽은 데이터 사일로(Data Silo)다. AI 정확성을 높이고 실무에 활용하기 위해선 기업 데이터를 유기적으로 학습해야 하지만 정작 핵심 데이터는 온프레미스와 멀티클라우드 등 서로 다른 환경에 파편화돼 존재한다. 이 데이터를 통합하고 이동시키는 과정에서 발생하는 막대한 시간과 비용이 기업 혁신을 늦추고 있다는 설명이다. 강연식 전무는 "데이터 사일로 문제는 AI가 데이터를 지식으로 바꾸는 과정이 지나치게 복잡해졌기 때문"이라며 "온프레미스, 클라우드 등 분산된 환경에 저장된 데이터를 모으고 분석 가능한 형태로 바꾸는 과정부터가 난제"라고 설명했다. 이어 "여기에 접근 권한과 규정 준수, 메타데이터 정리, 벡터 임베딩, 학습·배포·재학습까지 이어지는 전체 라이프사이클 관리가 필요하다”고 말했다 데이터 준비 과정의 비효율성도 문제로 꼽혔다. AI 모델 학습을 위해 원시 데이터를 수집·정제한 뒤 벡터화하는 과정이 프로젝트 에 상당 시간을 차지한다는 것이다. 넷앱 헨리 코 중국·아세안·한국(GCASK) 지역 부사장은 "실제 현장에서 이 과정이 전체 일정에서 70~80%를 차지하는 경우도 많다"며 "수동 데이터 관리 방식으로는 실시간으로 쏟아지는 최신 정보를 AI 모델에 즉각 반영하는 데 한계가 있다"고 밝혔다. 성능과 용량 확장 불균형 문제 역시 기업의 발목을 잡는다. AI 워크로드가 커질수록 데이터 처리량은 기하급수적으로 늘어나지만 기존 일체형 스토리지 구조로는 연산 성능과 저장 용량을 독립적으로 최적화하기 어렵다. 이로 인해 대규모 연산 과정에서 데이터 병목이 발생하고 이는 고가 GPU 자원이 유휴 상태에 머무는 자원 낭비로 이어질 수 있다. 유 대표는 지능화되는 사이버 보안 위협도 경고했다. AI 활용을 위해 데이터 접점을 넓힐수록 공격 표면도 함께 확장된다. 특히 최근 랜섬웨어가 단순 파일 암호화를 넘어 기업 핵심 자산을 몰래 빼내는 '데이터 유출' 형태로 진화하고 있어, 인프라 자체가 위협을 감지하고 즉각 복구할 수 있는 선제적 방어 역량이 중요하다고 강조했다. 넷앱, AI 전용 분리형 스토리지..."성능과 보안 동시에" 넷앱은 이러한 진단을 바탕으로 기업이 직면한 기술적 부채를 줄이고, 빠르고 안전하게 AI 성과를 도출할 수 있는 방안으로 '넷앱 AFX'와 '넷앱 AI 데이터 엔진(AIDE)' 기반 데이터 플랫폼 전략을 제시했다. 넷앱 AFX는 고성능 AI 워크로드를 위한 분리형 올플래시 스토리지로, 성능과 용량을 분리해 확장할 수 있도록 설계됐다. 최대 128노드까지 선형 확장을 지원하며, 엔비디아 DGX 슈퍼POD 인증을 통해 대규모 학습·추론 과정에서 발생하는 데이터 병목을 줄이는 것을 목표로 한다. AIDE는 의미 기반 검색, 데이터 벡터화, 데이터 가드레일 등을 통해 AI 데이터 준비 단계를 자동화·단축한다. 또한 데이터 변경 감지 및 동기화 기능을 통해 중복 복사본을 줄이고 최신 데이터 상를 유지하도록 지원한다. 강 전무는 "넷앱 데이터 플랫폼은 데이터를 이동하거나 복제하지 않고 데이터가 있는 자리에서 의미 있는 데이터로 변환한다"며 "분산된 자산을 단일 뷰로 관리할 수 있도록 능동적인 메타데이터 패브릭을 제공하고, 보안 정책도 일관되게 적용할 수 있다”고 강조했다. 확대된 공격 표면에 대응하기 위한 보안 전략도 강화됐다. 넷앱은 업계 최초로 데이터 유출 탐지 기능을 포함한 랜섬웨어 리질리언스 서비스를 선보였다. AI 기반 '자율 랜섬웨어 탐지 및 보호(ARP/AI)' 기술을 통해 99% 탐지율과 0% 오탐율을 기록했다고 소개했다. 또한 지능형 유출 탐지와 격리된 복구 환경)을 제공해, 스토리지를 단순 저장 공간이 아닌 '선제적 방어선'으로 진화시키겠다는 전략을 제시했다. 유 대표는 넷앱의 강점으로 하이브리드 멀티클라우드 전반에서 동일한 운영 체제(ONTAP) 기반으로 일관된 데이터 관리가 가능하다는 점을 꼽았다. 시스코와 협력을 통해 400G 스위치 기반 컨버지드 인프라로 생태계를 확장하고, 국내 파트너와 협업도 강화해 한국 기업들이 보안이 보장된 환경에서 AX 성과를 창출할 수 있도록 지원하겠다는 포부다. 금융·통신 등 국내기업...구축 기간 60%·비용 70%' 절감 성과 입증 넷앱 데이터플랫폼 전략을 도입한 국내 사례도 공유됐다. 신한금융그룹은 재해복구(DR) 체계를 구축하는 과정에서 온프레미스 중심 방식 대신 클라우드 기반 DR을 도입해 구축 기간을 60% 단축했다고 소개했다. 데이터 마이그레이션과 복제에 시간이 오래 걸려 프로젝트 일정 내 완료가 어려웠지만, 클라우드 기반 스토리지 솔루션을 적용해 구축 속도를 끌어올릴 수 있었다. 또한 클라우드 환경에서 중복 제거·압축 등을 적용해 비용을 70% 절감했다. 제조업 사례도 언급됐다. 넷앱은 오픈스택 환경에서 고가용성과 비용 효율을 확보한 구축 사례를 공유하며, 기업이 특정 인프라 환경에 종속되지 않으면서도 안정적인 데이터 운영 체계를 갖출 수 있다고 강조했다. 통신사 사례도 눈에 띄었다. 한 통신사는 다수 AI 개발자에게 GPU 자원을 서비스 형태로 제공하는 과정에서 대규모 데이터 워크로드를 안정적으로 처리하기 위해 넷앱 솔루션을 도입했다. 이를 통해 운영 부담을 줄이고 서비스 품질 개선과 신규 AI 서비스 개발에 집중할 수 있었다는 평가가 현장에서 나왔다. 파트너 및 채널 생태계와 협력을 강화하고 한국 시장 투자를 확대해, 보안이 보장된 환경에서 엔터프라이즈 AI 성과 창출을 지속 지원할 방침이라고 밝혔다. 유재성 대표는 "올해 국내 기업 AI 도입이 성과로 전환할 수 있도록 데이터 플랫폼 전략을 지원할 것"이라며 "하이브리드 멀티클라우드 환경에서 데이터 사일로를 해소하고 보안이 보장된 AI 운영 기반을 구축하는 데 집중하겠다"고 강조했다.

2026.02.03 17:23남혁우 기자

김정호 KAIST 교수 "차세대 AI 메모리 HBF, 10년 후 HBM 시장 넘을 것"

"HBF는 HBM을 제대로 해본 회사만 할 수 있는 기술입니다." 김정호 KAIST 전기전자공학부 교수는 3일 기자간담회에서 차세대 AI 메모리로 주목받는 HBF(고대역폭 플래시)에 대해 이같이 단언했다. 생성형 AI가 추론·멀티모달·장문 컨텍스트 시대로 진화하면서 메모리 용량 한계가 본격화되기 때문이다. HBF를 단순한 낸드플래시의 확장판이 아니라 HBM(고대역폭 메모리)을 통해 축적된 기술력이 전제돼야 가능한 영역으로 본 셈이다. 김 교수의 이 발언은 곧바로 한국 메모리 산업의 경쟁력으로 이어진다. 현재 HBM 시장을 주도하고 있는 삼성전자와 SK하이닉스가 HBF에서도 시장 리더십을 유지할 수 있는 것이다. 김 교수는 "HBM은 메모리 중에서도 가장 어려운 시스템 설계"라며 "HBM을 해봤다는 것은 이미 가장 복잡한 메모리 기술을 경험했다는 의미"라고 말했다. 이어 "이 경험을 가진 나라와 기업은 사실상 한국밖에 없다"며 "HBM을 잘하는 회사가 HBF에서도 유리할 수밖에 없는 구조"라고 강조했다. HBF는 낸드플래시 기반의 초대용량 메모리를 GPU 가까이에 배치해, 기존 HBM만으로는 감당하기 어려운 데이터를 처리하기 위한 새로운 메모리 반도체다. AI 추론 과정에서 폭증하는 KV 캐시, RAG(검색 증강 생성)를 위한 문서·영상·이미지 데이터, 멀티모달 AI의 장기 기억이 대표적인 대상이다. 김 교수는 "HBM이 GPU 옆 책상이라면, HBF는 바로 옆에 붙은 도서관"이라며 "당장 필요한 책은 책상에서 보고, 더 많은 자료는 도서관에서 꺼내오는 구조"라고 설명했다. "낸드가 아니라 연결이 성능을 결정" HBF 상용화 과정에서 제기되는 속도 문제는 메모리 제어 로직 설계를 통해 구조적으로 보완할 수 있다는 입장이다. 낸드플래시는 D램에 비해 용량이 큰 대신, 속도가 느리다는 특징을 갖고 있다. 낸드플래시를 집적해 만든 HBF의 속도가 HBM 대비 느린 이유다. 김 교수는 HBF의 성능을 좌우하는 핵심으로 낸드 자체가 아니라, 베이스 다이에 통합된 메모리 제어 로직을 꼽았다. 이 로직은 전통적인 SSD 컨트롤러와는 다르다. SSD처럼 낸드 옆에서 읽기·쓰기만 담당하는 방식이 아니라, GPU와 메모리 사이에 위치한 베이스 다이가 데이터 흐름을 직접 제어하는 구조다. 페이지 단위 병렬 읽기, 대량 데이터 묶음 전송, 버퍼링과 스케줄링을 통해 낸드의 물리적 한계를 구조적으로 보완한다는 설명이다. 김 교수는 "낸드는 느리지만, 한 번에 많이 읽어서 보내면 된다"며 "GPU와 연결되는 대역폭과 지연은 낸드 셀 자체가 아니라 베이스 다이와 인터포저, 인터커넥트 설계가 결정한다"고 말했다. 실제 시스템 기준으로는 HBM 대비 20~30% 수준의 성능 손실로 관리 가능하다는 게 그의 판단이다. HBF는 단독 메모리가 아니라 HBM과 결합된 계층형 구조로 진화할 가능성이 크다. 속도는 HBM, 대용량 데이터는 HBF가 맡는 구조다. 상용화 시점은 2027년 말에서 2028년으로 예상된다. 초기에는 AI 추론용으로 채택되며, 이후 HBM과 HBF를 결합한 메모리 구조가 표준으로 자리 잡을 가능성이 크다는 분석이다. 2038년에는 HBF의 비중이 HBM보다 커질 것으로 내다봤다. 김 교수는 기술 완성도보다 누가 먼저 실제 AI 서비스에 채택하느냐가 관건이라고 강조했다. HBF가 단순한 부품 성능 경쟁이 아니라, 실제 AI 서비스 환경에서 효과가 입증돼야 확산될 수 있는 구조적 기술이기 때문이다. 한 곳에서라도 HBF를 적용해 추론 속도나 동시 처리량 개선이 확인되면, 해당 사례가 곧바로 시장의 기준점이 된다는 설명이다. 그는 "기술 자체보다는 누가 먼저 쓰느냐가 더 중요하다"며 "어떤 서비스에 채택되느냐가 시장을 결정할 것"이라고 말했다.

2026.02.03 16:15전화평 기자

[현장] 김성하 사장 "오라클은 이제 AI 기업"…고객 AI 수익화 실현

"오라클은 더 이상 데이터베이스 회사가 아닌 인공지능(AI) 기업입니다. 미션 크리티컬 데이터를 가장 잘 다뤄온 오라클의 강점을 바탕으로 고객사가 AI를 통해 실질적인 수익을 창출할 수 있도록 지원하겠습니다." 한국오라클 김성하 사장은 3일 서울 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '오라클 AI 서밋 2026'에서 이같이 말하며, AI를 실제 성과로 연결하기 위한 오라클의 기술 전략과 국내 적용 사례를 소개했다. 김 사장은 국내 기업들이 AI 도입 과정에서 어려움을 겪는 근본적인 원인으로 데이터 사일로 문제를 지목했다. 그는 "많은 기업이 AI 파일럿 단계는 이미 넘었지만, 이를 전사적 성과로 확산시키는 데는 실패하고 있다"며 "AI가 특정 부서나 일부 업무 자동화에는 효과를 내고 있지만, 기업 전체 프로세스를 바꾸는 단계까지는 이르지 못하고 있다"고 말했다. 데이터 사일로화가 반복되는 이유로는 기업 내부 데이터 구조의 한계가 지목됐다. 김 사장은 "부서별로 데이터가 분산돼 있고 전사적자원관리(ERP), 문서, 이미지, 로그 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터가 각기 다른 시스템에서 관리되고 있다"며 "이런 환경에서는 AI가 기업 전체를 관통하는 인사이트를 만들기 어렵고 결국 단편적인 자동화 도구로 머무르게 된다"고 진단했다. 데이터가 통합되지 않은 상태에서는 AI 모델을 아무리 고도화해도 실제 비즈니스 성과로 이어지기 어렵다는 설명이다. 오라클은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터, AI 모델, 실행 환경을 하나의 구조로 통합하는 엔터프라이즈 AI 데이터 플랫폼 전략을 추진하고 있다. 데이터가 생성되고 저장되는 위치에서 곧바로 AI를 실행하고, 트랜잭션 데이터와 분석 데이터, 비정형 데이터까지 하나의 데이터 계층에서 처리함으로써 AI 활용 과정에서 발생하는 복잡성과 운영 부담을 줄이겠다는 구상이다. 김 사장은 "AI를 성공적으로 확산하려면 새로운 모델을 도입하는 것보다 데이터 아키텍처를 먼저 재정비하는 것이 중요하다"며 "오라클은 데이터베이스, 클라우드 인프라, AI 기술을 하나의 프레임워크로 제공해 기업들이 파일럿을 넘어 실제 수익과 성과로 이어지는 AI를 구현하도록 지원하고 있다"고 강조했다. 더불어 티르탄카르 라히리 오라클 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 기업 환경에서 데이터를 AI 환경에 맞춰 최적화하기 위한 오라클 AI 데이터베이스 26ai를 소개했다. 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 LLM과 AI 벡터를 데이터베이스 핵심 기능으로 통합한 AI 네이티브 데이터베이스다. 문서, 이미지, 영상, 구조화 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 하나의 데이터 계층에서 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 벡터 검색과 검색증강생성(RAG) 구현 방식을 데이터베이스 내부로 끌어들인 점이 강조됐다. 오라클은 벡터 검색, 문서 결합, LLM 호출 과정을 단일 SQL문으로 구현할 수 있도록 설계했다. 라히리 수석 부사장은 "복잡해 보이는 RAG 파이프라인을 선언형 SQL 하나로 처리할 수 있다"며 "이는 수백 줄의 파이썬 코드와 같은 효과를 낸다"고 설명했다. 한국 시장 전략도 구체화됐다. 오라클은 올해 국내 시장에서 보안과 규제로 인해 퍼블릭 클라우드 AI 활용에 제약이 큰 금융, 제조, 국가 핵심 인프라 산업 진출을 본격화할 방침이다. 김 사장은 "국내 주요 산업은 퍼블릭 클라우드 활용에 한계가 있는 경우가 많다"며 "오라클은 고객 전용 프라이빗 클라우드와 기존 오라클 데이터베이스 환경을 그대로 활용해 AI로 확장할 수 있는 구조를 제공한다"고 말했다. 현재 한국에는 6년 전 구축된 2개 퍼블릭 클라우드 데이터센터가 운영 중이며, 이와 별도로 고객 전용 오라클 전용 리전 클라우드 앳 커스터머(DRCC) 형태의 지원센터도 다수 구축돼 있다. 김 사장은 "국내 추가 데이터센터 구축과 관련해서는 본사 차원에서 전략적으로 검토 중"이라며 "구체적인 일정이나 위치를 밝힐 단계는 아니지만, 한국 시장 수요에 대한 중요성은 본사에서도 명확히 인식하고 있다"고 설명했다. 오픈AI와는 스타게이트 프로젝트의 일환으로 엔터프라이즈 AI 인프라 구축을 진행 중이다. 김 사장은 "오픈AI와의 협력은 데이터센터 구축이나 대규모 AI 인프라 확장과 연계된 글로벌 프로젝트 차원에서 본사가 주도하고 있다"며 "한국 시장 역시 이러한 글로벌 AI 인프라 전략의 영향권에 있다"고 말했다. 업계에서는 오라클이 오픈AI와 협력을 통해 AI 학습과 추론에 최적화된 데이터센터 역량을 지속 확대할 것으로 보고 있다. 김성하 사장은 "올해는 AI 실험 단계를 넘어 실제 수익과 성과를 만들어내는 전환점이 되는 해"라며 "국내 기업이 보안과 규제를 고려하면서도 AI를 전사적으로 확산할 수 있도록 데이터 중심 AI 인프라 구축을 적극 지원하겠다"고 말했다. 이어 "금융, 제조, 공공, 국가 핵심 인프라 등 미션 크리티컬 산업을 중심으로 엔터프라이즈 AI 적용 사례를 빠르게 확대하고 한국 기업이 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 성과를 창출하도록 돕는 것이 올해 핵심 목표"라고 강조했다.

2026.02.03 13:56남혁우 기자

존슨콘트롤즈 코리아, 신임 대표이사에 김건수 전 동북아 영업 총괄 선임

존슨콘트롤즈 코리아가 전력, 에너지 분야 글로벌 경험을 갖춘 김건수 전 동북아 영업 총괄을 신임 대표이사로 선임하고 국내 스마트빌딩과 디지털 전환 사업 확대에 나선다. 존슨콘트롤즈인터내셔널은 한국 시장 서비스 역량 강화와 스마트빌딩 솔루션 경쟁력 제고를 위해 김건수 신임 대표이사를 선임했다고 3일 밝혔다. 김건수 대표이사는 전력 및 에너지 산업 분야에서 20년 이상 경력을 쌓은 글로벌 전문가다. 2025년 존슨콘트롤즈 동북아시아(NEA) 지역 영업 총괄로 합류했으며 이번 인사를 통해 한국 법인 대표이사직을 겸임하게 됐다. 존슨콘트롤즈 합류 전에는 베이커휴즈, 오라클, GE 등 글로벌 기업에서 근무하며 한국과 일본을 포함한 동북아시아, 북미 지역의 영업과 서비스 조직을 이끌었다. 대형 엔터프라이즈 고객과 인프라, 에너지 프로젝트를 중심으로 사업 성과를 만들어 왔다는 평가다. 존슨콘트롤즈 코리아는 김 대표 선임을 계기로 국내 빌딩 인프라의 디지털 전환과 지속가능성 강화를 핵심 전략으로 추진할 계획이다. AI 확산과 데이터센터 수요 증가로 에너지 효율, 탄소 배출 저감, 운영 최적화에 대한 요구가 커지는 상황에서 스마트빌딩 솔루션 경쟁력을 한층 강화한다는 구상이다. 구체적으로는 빌딩 디지털 전환(DX) 가속화, 국내 시장 요구에 맞춘 고객 중심 스마트빌딩 서비스 확대, 에너지 효율 개선과 탄소 저감을 통한 지속가능성 과제 대응에 집중한다. 존슨콘트롤즈는 냉난방공조(HVAC), 화재 수신기, 보안, 관제 등 빌딩 전반을 아우르는 기술 포트폴리오를 보유하고 있다. 특히 AI 기반 스마트빌딩 에코시스템인 '오픈블루(OpenBlue)'를 중심으로 데이터 기반의 개방형 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 오픈블루를 통해 에너지 절감, 설비 가동 시간 최적화, 공간 활용 효율 향상, 입주자 경험 개선 등 다양한 성과를 구현할 수 있다는 설명이다. 존슨콘트롤즈 코리아는 향후 오픈블루를 기반으로 국내 스마트빌딩과 데이터센터 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 김건수 대표는 "AI 기술 확산과 데이터센터 수요 증가로 에너지 효율과 탄소 저감 중요성이 어느 때보다 커지고 있다"며 "존슨콘트롤즈의 글로벌 기술과 경험을 바탕으로 한국 시장에 최적화된 솔루션을 제공하고, 빌딩의 장기적 가치와 경쟁력을 높이겠다"고 밝혔다.

2026.02.03 09:47남혁우 기자

잡코리아, 30주년 '더 리부트' 컨퍼런스' 성료

잡코리아(운영 법인 웍스피어, 대표 윤현준)가 창립 30주년을 맞아 지난달 29일 개최한 기념 컨퍼런스 'JOBKOREA THE REBOOT'를 성황리에 마무리했다고 3일 밝혔다. 이번 행사는 인공지능 전환(AX) 시대 채용·인적자원 관리(HR) 패러다임 변화를 조망하고, 잡코리아의 중장기 비전과 혁신 전략을 공유하는 자리였다. 기업 최고경영자(CEO)를 비롯한 인사담당자와 HR업계 관계자 등 1천500여 명이 참석했다. 윤현준 잡코리아 대표는 키노트 세션을 통해 종이 이력서에서 온라인·모바일로 이어진 지난 30년간의 채용 환경 변화를 돌아보며, 이제는 '찾는 과정'에서 '제안받는 경험'으로의 채용 패러다임 전환 앞에 서 있다고 강조했다. 이날 잡코리아는 HR업계를 선도해온 기업으로서 단순히 '일자리(Job)'를 연결하는 플랫폼을 넘어, '일(Work)'을 둘러싼 모든 경험을 AI와 데이터로 재설계하고 새로운 일 문화와 생태계를 만들겠다는 뜻을 담은 새로운 사명 '웍스피어'를 공개하고, AI 커리어 에이전트 중심 플랫폼으로의 전환을 선언했다. 이어 잡코리아가 축적해 온 방대한 데이터와 자체 구축한 AI 기술을 바탕으로, 개인과 기업의 맥락을 이해하고 다음 선택을 제안하는 '컨텍스트 링크' 개념을 적용한 차세대 AI 커리어 에이전트를 소개했다. 인사 담당자를 위한 '탤런트 에이전트', 구직자를 위한 '커리어 에이전트' 등 추론 기반 대화형 공고·인재 탐색 솔루션 출시를 예고했다. 이어진 컨퍼런스에서는 잡코리아의 주요 C레벨 임원진을 비롯해 신수정 임팩트리더스 아카데미 대표, 김성준 국민대 경영대학 겸임교수 등 다양한 연사가 글로벌 채용·HR 트렌드와 데이터 기반 인재 전략을 주제로 폭넓은 인사이트를 전했다. 이창준 잡코리아 최고전략책임자는 글로벌 채용 시장을 구조적으로 진단하며 채용 플랫폼 역할 변화의 필요성을 역설했다. 그는 “단순히 더 많은 구직자와 구인기업을 모으는 플랫폼에서 그칠 게 아니라, 전략적 의사결정을 돕는 곳으로 진화해야 한다”며 “웍스피어는 구인구직 양 측에 더 나은 채용 경험을 제공하는 플랫폼으로 거듭날 것”이라 예고했다. 김준수 잡코리아 최고인사관리책임자는 “2026년 채용 전략의 핵심은 데이터 기반으로 인재 밀도를 높이고 채용 퍼널별 전환율을 개선해 의사결정 적확도를 높이는 것”이라고 강조했다. 이어 “AI는 예측의 효율을 높이지만, 채용 담당자가 AI를 활용해 판단의 질을 높이지 못한다면 결국 AI에 대체될 수 있다”고 말했다. 또 “AI 시대 채용 담당자는 사업에 대한 이해를 바탕으로 채용 퍼널을 설계하는 'Talent Quality Architect'를 지향해야 한다”며 관련 역량과 커리어 로드맵을 제시했다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자는 “사람을 알려면 말보다 행동을 봐야한다”면서 “이제는 채용이 키워드 기반 검색·추천 시스템에서 상황과 맥락을 바탕으로 추론하는 '컨텍스트 링크'로 중심축이 이동할 것”이라고 강조했다. 특히 웍스피어가 30년간 쌓아온 구인구직 행동 데이터의 양과 깊이에 더해 최근 인수한 잡플래닛이 보유한 조직문화 등 기업 리뷰 데이터가 결합되면, 보다 정교한 AI 매칭이 가능하다고 설명했다. 이어 박소리 잡코리아 JK 사업실장은 잡코리아가 국내 시장에 선제적으로 도입한 퍼포먼스형 채용 공고상품 '스마트픽'을 중심으로 글로벌 채용 솔루션 트렌드를 소개했다. 스마트픽은 조회수 기반으로 과금하는 공고 상품으로, 가장 적합한 구직자에게 공고를 노출해 비용 대비 효율이 높고 실시간 성과 추적 및 집행이 가능한 구조를 채택해 이날 참가자들의 이목을 집중시켰다. 현장에는 잡코리아의 신규 AI 에이전트 2종을 비롯한 차세대 채용 서비스의 실제 작동 흐름을 직접 경험할 수 있는 체험존이 운영돼 참가자들의 발길이 끊이지 않았다. 특히 AI 기반 개인화 추천, 대화형 인재 탐색, 사용자 인터페이스(UI)/경험(UX) 변화 방향 등을 엿볼 수 있어 현직 담당자들의 질문이 쇄도했다. 이날 행사에 참석한 한 기업 인사담당자는 “AX 시대 HR의 역할과 방향성을 현업 관점에서 구체적으로 짚어준 자리였다”며 “특히 채용이 조직 성장을 설계하는 전략적 기능으로 진화하고 있다는 메시지가 인상 깊었고, 실제 업무에 적용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있었다”고 밝혔다. 또 다른 채용 담당자는 “커리어 에이전트를 직접 경험해보니, 대화를 통해 맥락을 이해하고 다음 액션플랜을 제안하는 방식이 흥미로웠다”면서 “스마트픽 등 컨텍스트 링크 기반의 다른 채용 솔루션과 연계하면, 실제 채용 프로세스 전반의 효율을 높아질 것이라는 기대감을 갖게 된다”고 돌아봤다. 이날 잡코리아는 정규직·비정규직을 아우르는 기업용 통합 채용 환경 '하이어링 센터' 구축 계획과 향후 서비스 로드맵을 공유했다. 커리어 전반과 조직 성장을 지원하는 HR 테크 기업으로의 도약을 예고했다. 잡코리아(정규직), 알바몬(비정규직), 잡플래닛(기업 정보·평판), 나인하이어(ATS), 클릭(외국인 채용) 등 기존 서비스를 묶어 하나의 풀 스펙트럼 HR 테크 생태계를 구축한다는 방침이다. 윤현준 대표는 “지난 30년간 채용 시장의 변화를 이끌어 온 경험을 바탕으로, 앞으로 잡코리아는 AI와 데이터 기술을 결합해 사람과 일을 더 잘 연결하고, 나아가 기업과 개인 모두가 더 나은 선택을 통해 더 나은 미래를 만드는 데 일조하는 플랫폼으로 진화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.02.03 09:12백봉삼 기자

삼성·SK, 2분기 최첨단 낸드 전환투자 본격화

삼성전자, SK하이닉스의 최첨단 낸드 투자가 본격화된다. 그간 D램에 우선순위가 밀려 일정이 연기돼왔으나, 최근 구체적인 투자 계획이 잡히고 있는 것으로 파악됐다. AI 산업 주도로 수요가 급증하는 낸드 시장에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 2일 업계에 따르면 삼성전자, SK하이닉스는 올 2분기 최첨단 낸드에 대한 전환투자를 진행할 계획이다. 삼성전자는 지난 2024년 9월 280단대의 V9(9세대) 낸드 양산을 시작한 바 있다. 다만 현재까지 생산능력은 매우 적은 수준으로, 도합 월 1만5천장 내외로 추산된다. 당시 삼성전자가 시장 수요 부족 등으로 평택캠퍼스에 초도양산 라인만을 도입했기 때문이다. 다만 올 2분기부터는 V9 낸드 생산능력 확대를 위한 투자가 진행될 예정이다. 거점은 중국 시안에 위치한 X2 라인이다. 현재 해당 라인에서는 6~7세대급 구형 낸드가 양산되고 있다. 인근 X1 라인의 경우 8세대 낸드로 전환이 대부분 마무리됐다. 논의되고 있는 전환투자 규모는 월 4~5만장 수준이다. 설비투자 시점을 고려하면, V9 낸드는 내년부터 램프업(Ramp-up; 양산 본격화) 단계에 접어들 것으로 예상된다. 반도체 업계 관계자는 "당초 삼성전자가 1분기에 시안 X2 라인에서 V9 낸드 전환을 진행하려고 했으나, 일정이 다소 밀려 2분기에 시작될 예정"이라며 "평택 제1캠퍼스(P1)에서도 V9 낸드 전환투자가 준비되고 있어, 제품 생산 비중이 내년 크게 늘어날 수 있다"고 말했다. SK하이닉스 역시 2분기 321단의 9세대 낸드 전환투자를 계획하고 있다. 올 2분기 청주 M15에서 월 3만장 내외의 V9 생산능력을 확보하는 것이 주 골자다. 현재 해당 낸드 생산능력이 월 2만장 수준임을 감안하면, 적지 않은 투자 규모다. 업계 관계자는 "삼성전자, SK하이닉스 모두 최첨단 낸드 수요 확대 전망에 대응하기 위해 전환투자를 계획 중"이라며 "그간 양사 설비투자 전략이 D램에만 집중돼 왔으나, 낸드 역시 빠르게 품귀현상이 나타나고 있는 상황"이라고 설명했다.

2026.02.02 15:42장경윤 기자

[AI 리더스] 플리토 대표 "AI 통번역 승부처는 원본 데이터…피지컬AI 공략"

"앞으로 언어 데이터는 인공지능(AI) 통번역에만 머물지 않을 것입니다. 이에 발맞춰 우리는 피지컬AI 산업에 언어 데이터를 공급할 계획입니다. 로봇이나 자율주행이 현실 세계를 이해할 수 있게 돕겠습니다. 전문 영역에서도 고품질 AI 번역 결과가 나올 수 있도록 데이터 정제에도 꾸준히 힘쓸 것입니다." 이정수 플리토 대표는 지디넷코리아 인터뷰에서 AI 통번역 서비스 전망과 사업 전략을 밝혔다. 플리토는 2012년 설립된 언어 AI 기업이다. 사업 초기에는 집단지성 번역 플랫폼으로 언어 데이터를 합법적으로 수집하는 데 집중했다. 당시 글로벌 K팝 팬들이 연예인 소셜미디어(SNS) 글을 직접 번역하게 했으며, 이를 통해 보상을 주는 식으로 추진됐다. 플리토는 플랫폼 운영 3년 만에 글로벌 사용자 1천만 명을 모았다. 2017년부터 본격적으로 데이터를 기업에 판매하기 시작했으며, 2024년부터 특화 번역 AI 엔진과 실시간 통번역 솔루션을 출시했다. 현재 매출 80% 이상이 미국과 일본 등 해외에서 나온다. 지난해 12월 '챗 트랜스레이션'을 기업소비자간거래(B2C)용으로 공개했다. 이정수 대표는 플리토 강점을 개인화된 특화 AI 번역으로 꼽았다. 오픈AI나 구글 등 빅테크가 '범용 번역기'를 제공하는 것과 달리 플리토는 특정 행사나 화자에 최적화된 AI 엔진을 제공한다는 이유에서다. 이 대표는 "AI가 화자 발음 습관이나 고유 명사를 미리 학습하지 않으면 오역한다"며 "우리는 컨퍼런스 연사가 자신 이름을 어떻게 표기하는지, 해당 분야 전문 용어는 무엇인지를 AI 엔진에 사전 학습한다"고 강조했다. 이어 "개인이 직접 엔진을 학습시키고 수정할 수도 있어 높은 정확도를 갖췄다"고 덧붙였다. 이 대표는 향후 초개인화 AI 통번역 솔루션 승부처도 원본 데이터에 있다고 봤다. 그는 "AI 솔루션 개발에서 가장 중요한 것은 데이터 정제보다 '질 좋은 원본 데이터'를 많이 확보하는 것이 관건"이라고 강조했다. 이어 "언어 분야에서 인간 데이터는 합성 데이터보다 훨씬 높은 정확도를 갖췄다"며 "원본 데이터 수집을 통해 AI 모델을 미세 조정해 서비스 품질을 높이는 것이 필수"라고 설명했다. 플리토는 현재 데이터 정제 과정도 꾸준히 진행하고 있다. 실시간 통번역 서비스 과정에서 인식률 낮은 단어나 사투리를 포착해 데이터 수집 과제로 전환하는 작업을 추진하는 식이다. 예를 들어, 경상도 사용자 '편의점' 발음을 AI가 오인식할 경우, 플리토는 즉시 앱을 통해 해당 지역 사용자들에게 문장 녹음 미션을 발송한다. 이 대표는 "녹음자가 미션 수행하면 금전적 보상을 얻는다"며 "우리는 이를 통해 저작권 확보된 데이터를 축적할 수 있다"고 말했다. 언어 데이터 활용 분야 확장…피지컬AI 산업 적용 이정수 대표는 올해 AI가 단순 도구를 넘어 인간 감각이나 신체에 통합되는 원년이 될 것으로 보고 있다. 그는 AI 통번역 분야에도 변화가 일어날 것이라고 내다봤다. 특히 'AI 글래스' 대중화로 인해 언어 장벽이 시각적으로 완전히 허물어질 것이라고 예측했다. 이 대표는 "상대방과 눈을 맞추며 대화할 때 안경 렌즈 위에 실시간 번역 자막이 나타나는 방식이 보편화될 것"이라며 "우리는 이에 대비하기 위해 실시간 통역 기술 고도화에 집중할 것"이라고 강조했다. 그는 언어 데이터가 텍스트에만 머물지 않을 것으로 전망했다. 이에 로봇 공학·자율주행 등 피지컬AI 분야에 필요한 멀티모달 데이터 사업을 올해 추진한다. 이 대표는 "로봇이 인간 명령을 알아듣고 정확히 행동하려면 언어 데이터와 로봇의 물리적 움직임이 결합돼야 한다"며 "우리는 로봇 동작 수행을 위한 다국어 데이터를 수집·정제·라벨링 할 것"이라고 밝혔다. 플리토는 번역 모델 지능도 고도화한다. 특히 전문 영역에서 더 높은 번역 정확도를 구현하기 위해 데이터 작업에 착수했다. 현재 컨퍼런스나 전문 학술대회에서 발생하는 '전문가들의 문답' 데이터에 주목하고 있다. 이 대표는 "현장 전문가 인사이트는 AI 모델 지능을 한 단계 높일 수 있는 귀한 자산"이라며 "실시간 통역 솔루션으로 희귀 데이터를 체계적으로 수집·가공해 차세대 지식 베이스 구축 핵심 파트너가 될 계획"이라고 포부를 밝혔다.

2026.02.02 09:52김미정 기자

HBM 공급 프로세스 달라졌다…삼성·SK 모두 리스크 양산

고대역폭메모리(HBM) 상용화 프로세스가 변화하고 있다. 기존 반도체는 샘플을 통한 고객사와 퀄(품질) 테스트를 완료한 뒤, 공식적으로 양산에 들어서는 것이 일반적이었지만 HBM 공급 과정에서는 핵심 고객사 수요에 맞추기 위해 인증 완료 전 양산을 선제적으로 진행 중이다. 1일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스는 엔비디아향 HBM 수요에 대응하기 위해 테스트가 마무리되기 전부터 HBM4를 선제적으로 양산하고 있다. 리스크 안고 선제 양산…삼성·SK 모두 HBM4 상용화 자신감 먼저 실적을 발표한 SK하이닉스는 "HBM4는 지난해 9월 양산체제 구축 이후 고객이 요청한 물량을 현재 양산 중"이라고 밝혔다. SK하이닉스 안팎의 이야기를 종합하면, 해당 양산은 실무단에서 '리스크 양산'으로 분류된다. 리스크 양산이란 고객사 인증이 완료되기 전 제품 양산을 위해 웨이퍼를 선제적으로 투입하는 개념이다. 리스크 양산을 진행하는 이유는 리드타임(제품 공급에 필요한 총 시간)에 있다. 통상 HBM을 최종 제품으로 출하하기 위해 4개월가량 시간이 소요된다. 인증을 완료한 뒤 제품 양산에 돌입하면 내년 엔비디아의 AI가속기 출시 스케쥴에 맞춰 HBM을 적기 공급하기가 사실상 어렵다. 생산능력이 제한돼 있고, 초기 수율 저하 문제로 출하량을 단기간에 크게 늘릴 수도 없다. 리스크 양산은 수요가 불확실해지거나 제품에 심각한 오류가 발생하는 경우, 공급사가 재고를 떠안게 된다는 점에서 손실 위험이 존재한다. 그만큼 내부적으로 상용화에 대한 의지나 확신이 없으면 진행하기가 힘들다는 뜻이다. 삼성전자 역시 실적발표에서 "당사 HBM4는 성능에 대한 고객사 평가로 이미 정상적으로 제품을 양산 투입해 생산 중"이라며 "고객사 요청으로 2월부터 최상위 등급인 11.7Gbps 제품을 포함해 HBM4 물량의 양산 출하가 예정돼 있다"고 밝힌 바 있다. 이를 고려하면 삼성전자도 지난해 하반기부터 HBM4 리스크 양산에 돌입한 것으로 풀이된다. 이달 말 기준으로, 삼성전자·SK하이닉스 모두 엔비디아향 HBM4 테스트를 아직 진행 중에 있다. 엔비디아가 제시한 공식적인 퀄 테스트 종료 시점은 1분기 말이다. 삼성전자는 이전 제품인 HBM3E까지 엔비디아향 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 다만 HBM4에서는 경쟁사 대비 한 세대 앞선 1c(6세대 10나노급) D램, 더 고도화된 베이스 다이(HBM)의 컨트롤러 역할을 담당하는 칩를 채용해 성능을 끌어올렸다. 이를 통해 삼성전자는 엔비디아가 요구하는 최대 11.7Gbps급 HBM4 상용화에 강한 자신감을 보이고 있다. 내부에서는 "곧 엔비디아와 테스트가 마무리될 예정"이라는 이야기도 나온다. 이번 양산 출하 발표 역시 이러한 분위기에 기인했다는 평가다. SK하이닉스는 공식적인 언급은 피하고 있으나, 최근까지 HBM4 샘플에 대한 개선작업을 진행한 것으로 파악된다. 가혹한 환경 조건에서 11.7Gbps급 성능 구현이 삼성전자 대비 힘들다는 의견도 제기되고 있다. 결함의 경중 정도나 핵심 원인에 대해서는 업계 내부에서도 의견이 엇갈린다. 다만 SK하이닉스가 본격적인 양산 램프업(본격화) 시점을 당초 대비 다소 미루고 있다는 점은 확실시되고 있다. HBM4 양산용 소재·부품 발주 스케줄이 이달까지 확정되지 않고 있어서다. 개별 공급 시기보다 공급망 전체 상황 봐야…"결국 윈-윈" 최근 삼성전자·SK하이닉스는 엔비디아향 HBM4 공급망을 두고 날선 신경전을 벌이고 있다. 두 회사 중 누가 먼저 HBM4에 대한 정식 PO(구매주문)을 발표할 지에 대한 시장의 관심도 또한 높다. 그러나 업계는 현재 공급되는 샘플에 심각한 불량이 발생하지 않는 한, 삼성과 SK 모두 엔비디아향 HBM4 공급을 순조롭게 진행할 수 있을 것으로 보고 있다. 이유는 공급과 수요 간 '균형'에 있다. 현재 엔비디아가 요구하는 HBM4 최고 전송속도 성능은 11.7Gbps다. 다만 삼성전자·SK하이닉스가 최고등급(Bin1) 제품만을 선별하는 경우, 수율 및 안정성 문제로 충분한 양을 공급하지 못할 가능성이 크다. HBM4는 전작인 HBM3E 대비 데이터를 주고 받는 입출력단자(I/O) 수가 2배로 늘어 수율 확보가 더 어렵다. 삼성전자·SK하이닉스 입장에서도 생산능력을 확대할 여력이 없다. 올해 HBM 공급은 공격적인 AI 인프라 투자로 전체 수요를 따라가지 못하고 있다. 특히 구글 등 클라우드서비스제공자(CSP) 기업들이 HBM 수급 비중을 크게 늘리면서, 전년에 비해 공급난은 훨씬 심각해진 상황이다. 때문에 업계는 엔비디아가 11.7Gbps 외에도 10.6Gbps 등 차상위 제품까지 함께 활용할 것으로 예상하고 있다. 실제로 삼성전자·SK하이닉스는 그간 엔비디아와 다양한 속도의 HBM4 샘플 테스트를 진행해온 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "현재 업계 전반에서 삼성전자의 HBM4 기술력을 SK하이닉스 대비 더 높게 평가하는 것은 사실이나, 전체 HBM 시장 관점에서는 두 기업 모두 무난하게 HBM 사업이 확대될 가능성이 유력하다"며 "HBM4 속도 외에도 제품 신뢰성, 공급망 안정성 등 고려해야할 요소가 많다"고 설명했다.

2026.02.01 10:05장경윤 기자

메타넷디엘, 인하공전 차세대 시스템 구축…'메타이포유' 전면 적용

메타넷디엘이 4년제 주요 대학을 넘어 대형 전문대학의 디지털 전환(DX)을 지원하면서 대학 정보화 시장 입지 확대에 나섰다. 메타넷디엘은 인하공업전문대학 차세대 시스템 구축 사업에 착수했다고 30일 밝혔다. 사업 범위는 ▲차세대 통합정보시스템 구축 ▲데이터 기반 의사결정 지원시스템(IR) ▲모바일 및 포털 서비스 고도화 ▲통합로그인(SSO) 구현 등이다. 메타넷디엘은 주사업자인 한진정보통신과 협력해 시스템의 조기 안착을 이끌고 향후 단계적 고도화를 위한 기반을 마련할 계획이다. 이번 사업은 대학 행정과 학사 업무 전반의 DX를 실행하는 고난도 프로젝트로, 인하공전이 데이터 기반 인공지능(AI) 선도 대학으로 도약하기 위한 토대를 마련하는 것이 목적이다. 메타넷디엘은 대학종합행정솔루션 '메타이포유(MetaE4U)'를 행정·학사 전 영역에 적용해 시스템을 구축할 계획이다. 표준화된 솔루션 기반 접근을 통해 구축 기간을 단축하는 동시에 대학 데이터를 체계적으로 정비해 향후 AI 기술을 단계적으로 적용할 수 있는 구조를 확보한다는 전략이다. 메타이포유는 표준 모듈 구조를 기반으로 안정성과 확장성을 동시에 고려한 대학 행정 특화 솔루션이다. 시스템 전반의 일관성을 유지하면서도 대학별 업무 프로세스에 맞춘 커스터마이징이 가능해 구축 이후 운영 안정성과 향후 기능 확장 측면에서도 유연한 대응을 지원한다. 일반적인 차세대 시스템 구축 사업이 15개월 이상 소요되는 것과 달리, 이번 프로젝트에서는 메타이포유를 활용해 일반 행정 시스템은 약 3.5개월, 대학별 특성이 반영되는 학사 시스템은 8개월 내 오픈을 목표로 하고 있다. 또 구축 단계부터 데이터 정합성과 확장성을 확보함으로써 향후 AI 에이전트 기능 도입 등 미래 교육 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있는 플랫폼을 제공할 예정이다. 메타넷디엘은 연세대·카이스트·고려대 등 국내 최상위권 대학의 차세대 시스템 구축 경험을 바탕으로 최근에는 전문대학 영역까지 대학 정보화 사업을 확대 중이다. 김성찬 인하공전 총장은 "이번 차세대 시스템 구축은 교육 역량 강화와 학생 지원 등 대학의 중장기 발전 전략을 뒷받침할 디지털 기반을 마련하는 사업"이라며 "행정 효율성과 데이터 활용 측면에서 실질적인 개선 효과를 기대하고 있다"고 말했다. 이창열 메타넷디엘 대표는 "메타이포유는 대학 현장의 복잡한 행정·학사 업무를 안정적으로 지원하는 검증된 솔루션"이라며 "이번 프로젝트를 통해 인하공전이 향후 AI 기반 행정·교육 환경으로 확장해 나갈 수 있는 기반을 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.01.30 09:10한정호 기자

윤현준 웍스피어 대표 "초개인화된 채용 생태계 만들겠다"

윤현준 잡코리아 대표가 사명을 '웍스피어'로 바꾸고, 초개인화된 채용 생태계를 만들겠다고 자신했다. 회사는 이를 현실화하고자 올해 상반기 AI 에이전트 2종과 기업용 통합 비즈센터를 출시할 예정이다. 또 얼마 전 사업을 인수한 '잡플래닛'과의 협력을 통해 정량적 데이터와 정성적 데이터를 결합해 보다 입체적인 기업 정보를 제공할 계획이다. 윤 대표는 29일 서울 삼성동에서 30주년 기념 행사 '잡코리아 더 리부트'에서 "저희가 그리는 채용의 미래는 이력서 해체에서 시작될 것"이라며 "AI가 사람을 이해하고 관계를 파악할 수 있게 된 지금 우리는 아날로그의 산물인 이력서를 사용하지 않아도 되는 상황이 됐다"고 말했다. 그는 AI가 구조화된 정보 뿐만 아니라 더 복잡한 벡터화된 정보를 읽어낼 수 있고, 맥락을 파악할 수 있다고 강조하며 이것이 이력서의 해체 이끌 것이라고 덧붙였다. 그러면서 향후 이력서는 AI가 활용할 수 있는 디지털 프로필로 전환될 것이라고 내다봤다. 또 커리어 개념으로 연결된 AI 채용 플랫폼을 활용하면, 이력서를 통한 과거의 검증이 아닌 '미래 예측'이 가능해진다고 언급했다. 윤 대표는 "서류 전형으로 생기는, 오해가 없어지는 물 물흐르듯이 데이터가 연결되는 초개인화된 생태계가 만들어질 것"이라고 짚었다. 이어 "다이내믹 디지털 프로필(이력서)로 정리된 사람의 환경을 AI로 맥락까지 분석해 심리스하게 연결된 초개인화된 채용 생태계가 만들어질 것이라고 생각하고, 이를 만들어 나가는 것이 우리가 앞으로 해야 할 일"이라고 부연했다. 잡코리아는 이를 위해 회사가 30년 간 쌓아온 스펙과 같은 정량적인 데이터와 최근 인수한 플래닛의 정성적 데이터를 결합한다. 회사에 대한 평가와 평판 등이 잡플래닛이 보유한 정성적 데이터에 해당한다. 또 회사는 구인기업과 구직자의 채용 문제를 풀어줄 서비스도 소개한다. 올해 상반기에는 AI 에이전트 2종인 '탤런트 에이전트'와 '커리어 에이전트'를 선보인다. 탤런트 에이전트는 인사 담당자를 위한 추론 기반 대화형 인재 탐색 서비스로 조직이 처한 상황과 필요한 인재상을 자연어로 입력하면 AI가 과거 채용 데이터와 내·외부 인재 정보를 종합 분석해 최적의 후보를 제안한다. 예를 들어 1년 동안 육아휴직에 들어간 마케팅 담당자의 대체 인력을 뽑을 때 탤런트 에이전트에 이야기 하면 회사의 상태와 상황, 지원자들의 이력 등을 파악해 최적화된 인재를 찾아 연결해주는 것이다. 구직자를 위한 서비스도 마련했다. 커리어 에이전트는 구직자 대상 초개인화 커리어 추천 서비스로 공고 조회·지원 이력·활동 등 행동 데이터를 분석해 개인에게 맞는 기회를 먼저 제안한다. 지난해 말 출시한 새로운 채용 상품인 '스마트 픽'도 잡코리아가 그리는 미래에 기여할 예정이다. 스마트 픽은 AI 매칭 기술과 클릭 기반 과금 구조를 결합한 신개념 채용 상품이다. 아울러, 잡코리아는 올해 상반기 중 기업용 통합 비즈센터 '하이어링 센터'를 공개할 방침이다. 정규직과 비정규직 채용을 별도 플랫폼에서 관리해야 했던 불편함을 해소하고, 하나의 창구에서 공고 등록부터 채용 성과 분석까지 가능한 올인원 채용 환경을 제공하는 것이 특징이다. 또 잡플래닛의 기업 리뷰·조직문화 데이터를 연계해 채용 이후까지 고려하는 '풀필먼트 HR 경험'을 구현한다. 이날 잡코리아는 창립 30주년을 맞아 'AI 커리어 에이전트 중심의 플랫폼 전환'을 공식화하고 신규 사명 웍스피어를 공개하기도 했다. 윤 대표는 "웍스피어는 일의 모든 경험을 혁신해 새로운 이상적인 하나의 세계를 만들겠다는 뜻을 담고 있다"며 "앞으로 우리는 단순히 일과 사람을 연결하는데 그치지 않고 사람과 기업을 더 깊게 이해해 그들이 겪게 되는 모든 경험을 혁신하고 새로운 업무 문화를 창조해 가는 생태계를 만들어가고자 한다"고 강조했다.

2026.01.29 11:32박서린 기자

클라썸, 대학 AX 전환 성공 지원

대학가에 AX(AI Transformation)가 빠르게 확산되는 가운데, 단순히 AI를 도입하는 수준을 넘어 학교에 맞는 데이터와 운영 체계를 갖춘 대학만이 실질적 성과를 만들어내는 단계로 접어들고 있다. 클라썸(대표 이채린, 최유진)은 이러한 흐름 속에서 AI 학사 상담 시스템 '클라썸 커넥트(Connect)'를 기반으로 대학 AX 전환의 현실적인 첫걸음을 지원하고 있다고 29일 밝혔다. 최근 대학 현장은 무전공 확대, 학사 제도 개편, 입학 경쟁 심화 등으로 학사∙행정 환경이 복잡해지면서 상담과 행정 체계 전반을 AI로 고도화하려는 수요가 확대되고 있다. 다만 대학 AX는 단순한 기술 적용만으로 성과를 내기 어려운만큼, 이를 뒷받침할 기반과 운영 구조를 선제적으로 갖추는 것이 핵심 과제로 부상하고 있다. 클라썸에 따르면 커넥트 도입은 2025년 상반기 대비 하반기에 4배 이상 증가했으며, 특히 2026년 1월 한 달 동안 확정된 도입 건수는 지난해 전체 도입 건수의 절반을 이미 넘어 선 것으로 나타났다. 대학 AX 추진이 본격화되는 가운데, AI 기반 상담 시스템을 중심으로 한 실질적 적용이 빠르게 확산되고 있음을 보여주는 대목이다. 클라썸은 대학 AX를 성공적으로 추진하기 위해서는 단순히 AI를 적용하는 것이 아니라, 학교에 맞는 기술과 운영 체계를 함께 갖추는 것이 중요하다고 강조한다. 실제 도입 사례를 분석한 결과, 대학 AX의 출발점으로는 ▲학내 데이터 정비 ▲시스템 간 매끄러운 연동 ▲운영 인력 및 역할 체계 구축 등 3대 선결 조건이 핵심으로 나타났다. 이 같은 기반을 갖춘 대학들은 클라썸 커넥트를 통해 일반 학생의 학사 및 입학 문의부터 내부 교직원의 행정 문의까지 다양한 영역에서 AX의 첫 단계를 안정적으로 추진하고 있다. 학사 제도 변화에 따른 상담 수요 증가에 대응하는 것은 물론, 신입생 문의부터 다국어 지원을 통한 외국인 유학생 상담까지 폭넓게 지원하고, 복잡한 내부 행정 문의 자동화를 통해 대학 운영 전반을 효율화하고 있다. 성과 데이터도 축적되고 있다. 클라썸 커넥트 이용 데이터에 따르면 전체 문의 건수는 약 4만 건에 달했으며, 이 중 관리자가 답변을 검토 완료한 문의는 전체의 약 74% 수준으로 나타났다. 특히 검토 완료된 문의 가운데 관리자 추가 답변 없이 AI 응답만으로 상담이 마무리된 사례도 약 80%에 달하는 것으로 집계됐다. 클라썸 관계자는 “대학 AX는 기술을 단순히 적용하는 것을 넘어, 학교 운영 체계 전반을 혁신하는 과정”이라며 “검증된 파트너와 함께 AI 상담 시스템을 기반으로 성공적인 첫 발을 내딛는 대학들이 향후 AX 전환을 안정적으로 확장해 나갈 수 있을 것”이라고 전했다.

2026.01.29 10:05안희정 기자

SK하이닉스 "HBM4 압도적 점유율·수율 목표"

SK하이닉스가 HBM(고대역폭메모리) 시장에서 주도권을 계속해 유지하겠다는 강한 의지를 드러냈다. 올해 본격 양산되는 HBM4(6세대 HBM)에서 압도적인 점유율과 높은 수율을 확보하는 것이 목표다. 29일 SK하이닉스는 2025년도 4분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 "HBM4에서 일부 경쟁사 진입이 예상되나, 당사의 시장 리더십 및 주도적인 공급사 지위는 지속될 것"이라고 밝혔다. HBM4는 올해 본격적인 상용화를 앞둔 가장 최신 세대의 HBM이다. 글로벌 빅테크인 엔비디아의 최첨단 AI 가속기인 '루빈' 시리즈에 탑재된다. 앞서 SK하이닉스는 HBM4에 대해 "현재 양산 중"이라고 언급한 바 있다. SK하이닉스는 "당사는 HBM2E부터 고객들과 원팀으로 협업해 HBM 시장을 개척해 온 선두주자로, 양산 경험과 품질에 대한 고객사 신뢰는 단기간에 추월하기 어려울 것"이라며 "HBM4 역시 당사 제품에 대한 선호도와 기대 수준이 높아 고객사들이 최우선으로 요구하고 있다"고 설명했다. 이를 바탕으로 SK하이닉스는 HBM4 시장에서 압도적인 점유율 확보를 목표로 하고 있다. 수율 역시 이전 제품인 HBM3E 12단과 비슷한 수준까지 끌어올리는 것이 목표다. SK하이닉스는 "현재 생산을 극대화중임에도 고객 수요를 100% 충족하기 어려워, 일부 경쟁사의 진입이 예상된다"면서도 "성능과 양산성, 품질을 기반으로 한 시장 리더십 및 주도적인 공급사 지위는 지속될 것"이라고 강조했다.

2026.01.29 10:03장경윤 기자

"D램 재고, 올 하반기 더 낮아져"…메모리 공급난 심화된다

AI 산업 주도로 촉발된 '메모리 대란'이 올해에도 지속될 전망이다. 지난해 4분기 SK하이닉스의 D램 재고가 전분기 대비 감소한 데 이어, 올해 하반기로 갈수록 더 낮은 수준으로 하락할 것으로 예상된다. 낸드 역시 재고 수준이 빠르게 낮아지고 있다. SK하이닉스는 29일 2025년도 4분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 올해 메모리반도체 수급 전망에 대해 밝혔다. SK하이닉스는 "AI 인프라 투자가 계속 확대되고 있으나 업계의 공급 능력은 이를 따라가지 못하고 있는 상황"이라며 "고객사 재고 수준도 전반적으로 감소한 것으로 파악하고 있다"고 설명했다. 특히 서버 고객사의 경우, 메모리 물량이 확보되면 곧바로 조립 공정으로 넘어가는 상황이 발생하고 있다. 재고를 축적할 만큼 충분한 물량 비축이 어렵기 때문이다. 이에 따라 서버 고객사의 구매 확대 움직임은 향후에도 지속될 전망이다. PC 및 모바일 고객사도 서버향 수요 강세의 영향을 직·간접적으로 받고 있어 수급에 어려움을 겪고 있다. 메모리 공급사의 재고 수준도 낮아지고 있다. SK하이닉스는 "지난해 4분기에도 D램 재고 수준은 전분기 대비 감소했다"며 "서버 D램 중심의 타이트한 재고 추세가 연중 지속돼, 재고 수준은 올 하반기로 갈수록 현재보다 점점 더 낮은 수준으로 하락할 것으로 예상한다"고 강조했다. 낸드 역시 데이터센터에 탑재되는 eSSD를 중심으로 전반적인 재고 감소세가 지속될 것으로 예상된다. SK하이닉스는 "당사의 낸드 재고 수준도 빠르게 낮아져서 작년 말 낸드 재고 수준도 D램과 거의 동일한 수준"이라고 밝혔다.

2026.01.29 09:59장경윤 기자

잡코리아 새 사명 '웍스피어'…"AI 커리어 에이전트 플랫폼으로 전환"

창립 30주년을 맞은 잡코리아가 '웍스피어'로 이름을 바꾸고 인공지능(AI) 커리어 에이전트 중심의 플랫폼 전환을 선언했다. 잡코리아는 29일 서울 삼성동에서 창립 30주년 기념 컨퍼런스 '잡코리아 더 리부트'를 열고 신규 사명과 CI를 공개했다. 신규 사명인 웍스피어는 일(Work)과 경험(Experience), 영역·세계(Sphere)를 결합한 것으로, '일하는 모두를 위한 하나의 세계를 만들겠다'는 회사의 방향성을 담았다. 단순히 일자리를 연결하는 플랫폼을 넘어 일을 둘러싼 모든 경험을 AI와 데이터로 재설계하고 새로운 일의 문화화 생태계를 만들어 나가겠다는 의미라고 회사 측은 설명했다. 이같은 전환을 설명하는 핵심 개념으로 잡코리아는 '컨텍스트 링크'를 제시했다. 컨텍스트 링크는 개인의 이력과 역량, 관심사와 행동 데이터 등 다양한 맥락을 종합적으로 이해해 사람과 일, 정보와 기회를 정교하게 연결하는 방식이다. 이를 통해 구직자가 공고를 직접 검색하지 않아도 개인별로 의미있는 기회가 선제적으로 제안되는 '제안받는 채용' 경험을 구현한다는 구상이다. 여기에 회사는 '웍 이즈 히어(Work is here)'이라는 중의적 의미를 더해 개인과 기업이 더 나은 경험을 통해 더 나은 미래를 만든다는 '베러 익스피리언스, 베러 퓨처(Better Experience, Better Future)'라는 비전도 함께 제안했다. 잡코리아(정규직), 알바몬(비정규직), 잡플래닛(기업 정보·평판), 나인하이어(ATS), 클릭(외국인 채용) 등 기존 서비스르 하나의 그룹 체계로 재편해 커리어 전반과 조직 성장을 지원하는 풀 스펙스럼 HR 테크 생태계로 확장한다는 구상이다. 현장에서 잡코리아는 올해 상반기 중 순차 출시할 AI 기반 차세대 커리어 에이전트 2종을 공개했다. AI 커리어 에이전트는 단순한 조건 매칭을 넘어 개인과 기업이 처한 상황과 맥락을 이해하고 다음 선택을 제안하는 구조다. '탤런트 에이전트'는 인사 담당자를 위한 추론 기반 대화형 인재 탐색 서비스다. 조직이 처한 상황과 필요한 인재상을 자연어로 입력하면 AI과 과거 채용 데이터와 내·외부 인재 정보를 종합 분석해 최적의 후보를 제안한다. 단순한 이력서 검색이 아닌 채용 맥락을 이해하는 것이 특징이다. '커리어 에이전트'는 구직자를 위한 초개인화 커리어 추천 서비스로, 공고 조회·지원 이력·활동 패턴 등 행동 데이터를 분석해 개인에게 맞는 기회를 먼저 제안한다. 이를 통해 모두가 같은 공고를 보던 시대를 넘어 각 개인에게 가장 의미있는 정보만 도달하는 채용 경험을 구현한다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자(CTO)는 "잡코리아의 AI 에이전트는 사용자의 커리어 맥락을 이해하고 다음 행동을 제안하는 구조로 설계됐다"며 "AI가 판단을 보조하고, 사람을 더 중요한 결정에 집중할 수 있도록 만드는 것이 핵심"이라고 설명했다. 이외에도 잡코리아와 알바몬은 AI 커리어 에이전트 도입에 맞춰 서비스 전반의 사용자 경험(UX) 개편도 순차적으로 진행하고 있다 잡코리아는 메인과 공고 탐색 구조를 AI 추천 중심으로 재설계해 개인의 이력과 관심사에 맞는 공고 탐색 경험을 강화하며 알바몬도 온보딩·홈·지원 흐름을 간소화해 빠르고 직관적인 구직 경험을 제공한다. 뿐만 아니라 잡코리아는 올해 상반기 중 기업용 통합 비즈센터 '하이어링 센터'를 공개할 계획이다. 하이어링 센터는 정규직과 비정규직 채용을 별도 플랫폼에서 관리해야 했던 불편함을 해소하고 하나의 창구에서 공고 등록부터 지원자 관리, 채용 성과 분석까지 가능한 올인원 채용 환경을 제공한다. 또한 잡코리아는 잡플래닛의 기업 리뷰·조직문화 데이터를 연계해 채용 이후까지 고려하는 '풀필먼트 HR 경험'을 현실화한다. 윤현준 잡코리아 대표는 "이제 채용은 기다리는 과정이 아니라 제안받는 경험으로 바뀌고 있다"며 "방대한 데이터와 AI 기술을 기반으로 기업과 개인 모두가 더 나은 선택을 할 수 있는 선순환 구조를 만들어 채용을 넘어 커리어 전반의 가치를 키우는 플랫폼으로 진화해나갈 것"이라고 말했다.

2026.01.29 09:35박서린 기자

SK하이닉스, 美에 'AI 컴퍼니' 세운다…최태원 회장 '광폭 행보'

SK하이닉스가 AI 산업의 중심지인 미국에 AI 설루션 회사를 세운다. 현지 AI 혁신 기업들과의 협업을 확대하는 한편, 이를 통해 확보한 역량을 SK그룹 차원의 시너지로 연계하기 위한 전략이다. 특히 최태원 SK그룹 회장의 행보에 관심이 쏠린다. 최 회장은 이번 AI 설루션 회사 설립과 관련해 다음달 미국을 방문할 예정으로, SK하이닉스에 "의미 있는 협업 아이템을 발굴하라"는 지시를 사전에 내린 것으로 알려졌다. 최 회장은 새해 신년사에서도 "AI라는 거대한 변화의 바람을 타고 글로벌 시장의 거친 파도를 거침없이 헤쳐 나가자"고 강조했을 만큼 AI 산업의 중요성을 강조한 바 있다. 향후 AI 데이터센터를 둘러싼 생태계 전반에서 폭넓은 협력체계 구축이 기대된다. SK하이닉스는 미국에 AI 설루션 회사인 'AI 컴퍼니'(가칭, 이하 AI Co.) 설립을 추진한다고 28일 밝혔다. 회사는 "HBM 등으로 입증한 AI 메모리 기술 경쟁력을 바탕으로 단순 메모리 제조사를 넘어, AI 데이터센터 생태계의 핵심 파트너로 거듭나겠다"며 "AI 역량을 갖춘 기업에 대한 전략적 투자와 협업을 통해 SK하이닉스의 메모리 경쟁력을 강화하고, AI 데이터센터 전 분야의 설루션을 제공할 수 있는 회사로 AI Co.를 성장시켜 나가겠다”고 밝혔다. 최근 글로벌 빅테크들은 AI 산업 주도권 확보를 위해 투자, 사업구조 혁신 등을 이어가며 치열하게 경쟁하고 있다. 또한 메모리 성능을 AI 데이터 병목 해결의 주요 요인으로 주목하고 있어 AI 시스템 최적화를 위한 광범위한 협력이 요구되고 있다. AI 메모리 시장을 선도해온 SK하이닉스에게는 이러한 흐름이 AI 생태계의 핵심기업으로 도약할 수 있는 절호의 기회가 되고 있다. 회사는 이러한 흐름에 맞춰 AI Co.를 통해 AI 산업의 중심지인 미국에서 AI 혁신 기업들에 투자하고 이들 기업과의 협업을 확대하는 한편, 여기서 확보한 역량을 SK그룹 차원의 시너지로 연계하는 방안도 구상 중이다. 아울러 국내 AI와 반도체 산업의 경쟁력 강화에도 기여할 수 있을 것으로 회사는 내다봤다. 글로벌 기술 경쟁이 심화되는 가운데, AI Co.를 통해 구축할 글로벌 네트워크와 기술 협력 경험이 한국 산업의 글로벌 AI 시장 입지 확대에 큰 자산이 될 것으로 판단했기 때문이다. AI Co.는 미국 현지에서 고용량 eSSD를 통해 AI 데이터센터 분야 핵심 사업자로 자리잡은 솔리다임(Solidigm, 법인명: SK hynix NAND Product Solutions Corp.)을 개편해 설립된다. 솔리다임은 자회사를 세워 사업을 양도하고, 법인명과 사명은 향후 변경할 예정이다. 신설 자회사는 AI Co.의 기존 사명인 솔리다임(Solidigm Inc.)을 법인명으로 활용해 사업의 연속성을 이어간다. 회사는 100억 달러(한화 약 14조3천억원)를 AI Co.의 자금 요청(Capital Call)에 따라 출자할 예정이다. SK하이닉스는 "AI Co. 설립은 넥스트 AI 시대를 앞두고 AI 데이터센터 생태계에서 다양한 기회를 확보하기 위한 행보”라며 "미국내 AI 핵심 파트너들과 긴밀히 협력하며, 고객이 필요로 하는 가치를 한발 앞서 창출하겠다"고 말했다.

2026.01.28 18:21장경윤 기자

오케스트로, 여의도에 도심형 엣지 데이터센터 구축…소버린 AI 겨냥

오케스트로가 여의도 신사옥 부지에 도심형 엣지 인공지능(AI) 데이터센터를 구축해 고객의 소버린 AI 수요 대응에 나선다. 오케스트로는 DCK와 소버린 AI 클라우드 데이터센터 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 협약식은 지난 22일 서울 여의도 오케스트로 본사에서 열렸으며 양사 주요 관계자들이 참석했다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하는 가운데, 최근 데이터 주권과 보안, 비용 통제가 가능한 프라이빗 AI 환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 금융·공공·대기업을 중심으로 퍼블릭 클라우드의 제약을 벗어나 데이터와 운영 정책을 직접 통제할 수 있는 소버린 AI 환경을 도입하려는 움직임도 본격화된 상황이다. 이번 협약은 프라이빗 클라우드 기반 소버린 AI 클라우드 데이터센터를 구축하기 위해 추진됐다. 양사는 오케스트로 여의도 신사옥 부지를 활용해 도심형 엣지 AI 데이터센터를 조성하고 이를 고객 전용 소버린 AI 클라우드 데이터센터로 구현할 계획이다. 여의도에 조성될 이 센터는 5메가와트(MW)급 규모로, GPU 기반 대규모 AI 워크로드와 국산 AI 반도체(NPU), 국산 거대언어모델(LLM)까지 연계할 수 있도록 설계된다. 외부 클라우드나 공용 자원에 의존하지 않는 전용 환경을 통해 고객이 데이터와 운영 정책을 직접 설정하고 관리할 수 있는 안전한 프라이빗 소버린 AI 환경을 구현하는 것이 목표다. 특히 랙당 최대 30키로와트(kW)를 수용할 수 있는 고밀도 전력·냉각 설계와 수냉식 냉각 설비를 적용해 고성능 GPU 운영에 필요한 대규모 AI 전용 인프라를 구현하는 것이 강점이다. 랙 후면 도어 열교환기(RDHx) 방식을 적용해 공랭 기반 장비의 배기열을 수냉으로 제거하는 구조로 설계해 고밀도 GPU 환경에서도 열을 효과적으로 제어할 수 있다는 설명이다. 오케스트로는 해당 데이터센터에 자사 AI·클라우드 풀스택 솔루션을 적용해 AI 서비스부터 클라우드 인프라, 통합 운영 관리까지 하나의 아키텍처로 제공할 계획이다. 이를 통해 고객은 자체 데이터센터를 구축하거나 별도 운영 인력을 투입하지 않고도 통합된 소프트웨어·하드웨어·상면 서비스를 기반으로 프라이빗 AI 인프라를 운영할 수 있다. 해당 데이터센터의 설계·구축은 DCK가 전담한다. 양사는 개발·인허가부터 설계·조달·시공(EPC), 운영, 영업에 이르기까지 데이터센터 구축 전 과정에 걸쳐 협력한다. DCK는 전국 주요 거점에서 AI 특화 데이터센터 개발을 추진해 왔으며 최근 수도권 내 도심형 엣지 AI 데이터센터 인허가를 확보하는 등 데이터센터 설계·구축 역량을 보유 중이다. 오케스트로는 이번 협약을 통해 여의도 도심형 엣지 AI 데이터센터를 기반으로 한 소버린 AI 데이터센터 구축을 단계적으로 확대할 방침이다. DCK가 보유한 마곡·청담 AI 데이터센터에도 자사 AI·클라우드 풀스택 솔루션을 적용해 산업별 AI 인프라 수요에 대응할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 "여의도 신사옥에 소버린 AI 클라우드 데이터센터를 구축하는 것은 우리 AI 인프라 전략을 구체화하는 중요한 과정"이라며 "고밀도 전력·냉각 설계를 통해 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 프라이빗 AI 데이터센터를 구축하고 주요 거점으로 단계적 확장해 소버린 AI 환경 구축을 본격화할 것"이라고 말했다.

2026.01.28 17:00한정호 기자

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