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정부, AI 추론데이터 10종 구축 나서…"사고·판단 능력 강화"

정부가 인공지능(AI) 추론 능력 강화를 위한 학습 데이터 구축에 나섰다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2026년 추론데이터 10종 구축 사업 공모를 시작했다고 1일 밝혔다. 총 66억 원 규모로 거대언어모델(LLM)과 제조·로보틱스 분야에서 각각 5개 과제가 추진된다. 이번 사업은 단순 데이터 축적을 넘어 논리적 사고 과정과 인과관계를 포함한 추론형 데이터 확보에 초점 맞췄다. AI 모델 신뢰성을 높이고 실제 산업 환경서 활용 가능한 수준으로 성능을 끌어올릴 방침이다. LLM 분야에서는 복잡한 문서 이해와 논리 판단, 도구 활용 등 단계적 문제 해결 과정을 반영한 데이터 구축이 추진된다. 한국어와 국내 사회·문화 맥락을 반영한 데이터 확보도 병행된다. 복합 문서 기반 지식 추론 데이터, 과학 연구 지원 데이터, 한국어 기반 도구 호출 데이터, 웹·GUI 행동 추론 데이터, 오류 교정 추론 데이터 등이 포함된다. 제조·로보틱스 분야에선 실제 산업 현장서 발생하는 문제 기반으로 원인 분석과 해결 방안을 도출하는 데이터 구축이 이뤄진다. 여러 변수 상황에서도 작업을 수정하고 수행할 수 있는 자율 제조 기반 확보가 핵심이다. 관련 과제로는 제조설비 이상 진단 데이터, 표면 결함 분석 데이터, 로봇 작업 실패 복구 데이터, 휴머노이드 행동 생성 시뮬레이션 데이터, 공정 인과성 분석 데이터 등이 해당된다. 구축된 데이터는 향후 'AI허브'를 통해 공개돼 기업과 연구기관 스타트업 등이 활용할 수 있도록 제공된다. 업계는 이번 프로젝트 핵심 목적을 AI 기술 신뢰성과 실용성 확보에 두고 있다. 단순히 데이터를 쌓는 단계를 넘어 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 수준까지 성능을 끌어올리겠다는 취지라는 설명이다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "생성형 AI 확산으로 고차원적 추론과 맥락 이해가 가능한 학습용 데이터 수요가 증가하고 있다"며 "이번 사업을 통해 실제 산업 현장에서 필요한 맞춤형 추론데이터를 확보해 대한민국 AI 산업의 질적 도약을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.01 12:01김미정 기자

MS, 10조원 '전력 확보' 베팅…AI 데이터센터 경쟁 판 흔든다

마이크로소프트(MS)가 미국 텍사스에서 약 70억 달러(약 10조원) 규모의 대형 발전 프로젝트를 추진하며 인공지능(AI) 시대 핵심 자원으로 부상한 전력 확보 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 데이터센터 확장에 따른 전력 수요 폭증이 빅테크 기업들의 전략 지형을 바꾸는 분위기다. 1일 블룸버그통신에 따르면 MS는 셰브론, 투자펀드 엔진 넘버원(No.1)과 함께 미국 서부 텍사스에서 천연가스 기반 발전소 건설 및 장기 전력 수급을 위한 독점 협상을 진행 중이다. 해당 발전소는 초기 2500메가와트(MW) 규모로 설계되며 향후 최대 5000MW까지 확장될 가능성도 있다. 이는 원전 2기 이상에 해당하는 전력 생산 능력이다. 이번 프로젝트의 핵심은 '수요-공급 일체형 구조'다. MS가 장기 전력 구매자로 참여할 경우 발전소는 안정적인 수익 기반을 확보하게 되고 이를 통해 대규모 초기 투자비 조달이 용이해진다. 반대로 MS는 AI 데이터센터 운영에 필수적인 기저 전력을 안정적으로 확보할 수 있다. 업계 관계자는 "AI 산업 확장과 함께 전력은 반도체·데이터센터와 함께 핵심 인프라로 부상하고 있다"며 "특히 생성형 AI는 기존 클라우드 서비스 대비 수배 이상의 전력을 소비해 부담이 크다"고 말했다. 이에 따라 MS, 구글, 아마존 등 빅테크 기업들은 데이터센터 입지를 전력 공급지 중심으로 재편하는 추세다. 실제 이번 발전소 부지가 위치한 퍼미안 분지는 미국 최대 산유 지역으로, 원유 생산 과정에서 발생하는 천연가스 공급이 풍부하다. 파이프라인 부족으로 일부 가스가 소각되는 상황까지 발생하면서 발전 연료 확보 측면에서 최적지로 평가된다. 셰브론 역시 이번 프로젝트를 통해 '에너지 기업'에서 '전력 공급자'로 사업 영역을 확장하고 있다. 엔진 넘버원과의 협력은 이러한 전략 전환의 일환으로, 양사는 이미 GE 버노바로부터 대형 가스터빈 7기를 확보하며 선제적 설비 투자에 나선 상태다. 터빈 공급 부족으로 신규 프로젝트의 진입 장벽이 높아진 상황에서 선점 효과를 노린 행보다. 다만 사업 성사까지는 변수도 적지 않다. 세제 혜택 승인과 환경 인허가 절차, 전력 구매 조건 협상 등이 남아 있으며 최종 계약은 아직 체결되지 않았다. 발전소 가동 시점은 2027년으로 예상되며 완전 가동까지는 추가로 수년이 소요될 전망이다. 업계에선 이번 프로젝트를 단순한 발전 투자 이상의 의미로 해석하고 있다. AI 시대에는 컴퓨팅 파워뿐 아니라 이를 뒷받침할 '에너지 인프라'가 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 빅테크 기업들이 직접 전력 확보에 나서는 흐름은 향후 글로벌 에너지 시장에도 구조적 변화를 가져올 가능성이 크다는 분석이다. 업계 관계자는 "AI 경쟁의 본질이 데이터와 반도체에서 전력으로 확장되고 있다"며 "향후에는 전력 확보 능력이 곧 기업 경쟁력을 결정짓는 시대가 될 것"이라고 말했다.

2026.04.01 09:55장유미 기자

데이터·운영 막히면 AI도 멈춘다…AWS가 제시한 해법은

아마존웹서비스(AWS)가 기업 인공지능 전환(AX) 성공을 위한 '에이전트옵스'와 'AI 레디 데이터'를 핵심 전략으로, 데이터·보안·운영·확장성 문제를 동시에 해결하는 통합 접근 방안을 제시했다. 최영준 AWS 데이터·AI SA 리더는 31일 서울 양재 엘타워에서 열린 '베스핀 AI 파트너스 데이 2026'에서 "AX의 핵심은 기술 자체가 아니라 신뢰할 수 있는 데이터와 이를 안정적으로 운영할 수 있는 체계에 있다"고 말했다. 최 리더는 먼저 기업 IT 부서가 마주한 'AI의 역설'로 데이터 신뢰, 보안 위협, 운영 비용, 확장성 문제를 꼽았다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 생산성은 높아졌지만 동시에 데이터 품질 저하와 비용 증가, 보안 리스크 등 새로운 과제가 발생하고 있다는 분석이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 전략으로 AI 레디 데이터를 제시했다. 단순히 데이터를 수집하는 수준을 넘어 데이터 정제와 온톨로지 설계, 모든 비즈니스 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 출처에서 제어하는 'SSOT' 기반 구조, 거버넌스 체계까지 포함한 데이터 준비가 필요하다는 설명이다. 특히 기존 검색증강생성(RAG) 구조의 한계도 짚었다. 벡터 검색 기반 방식은 데이터 단편화 문제를 완전히 해결하지 못하며 복잡한 관계나 맥락을 이해하는 데 제약이 있다는 것이다. 이에 AWS는 지식 그래프 기반 관계 구조와 추론 검증 체계를 결합한 '시맨틱 레이어' 개념을 제안했다. 시맨틱 레이어는 AI가 컨텍스트를 이해하고 연산을 최적화하는 구조로, 데이터 출처 추적과 정책 적용, 신뢰성 확보까지 지원하는 것이 특징이다. AI 환각 문제를 줄이고 보다 정확한 의사결정을 지원한다. 보안과 신뢰성 확보를 위한 접근으로는 '하네스 엔지니어링'을 소개했다. 이는 AI 에이전트가 예측 불가능한 동작을 하지 않도록 제약 조건과 피드백 루프를 설계하는 방식이다. 최 리더는 "AI 에이전트는 통제 없이 활용할 경우 리스크가 크기 때문에 하네스 엔지니어링을 바탕으로 신뢰할 수 있는 환경에서 동작하도록 설계하는 것이 중요하다"고 설명했다. 운영 측면에선 에이전트옵스를 핵심 개념으로 제시했다. 이는 다수의 AI 에이전트를 통합 관리하고 행동 이력과 비용, 성능을 지속적으로 모니터링하는 운영 체계다. 이를 통해 기업은 AI 도입 이후 운영 효율성과 비용 예측 가능성을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. AWS는 이같은 전략을 구현하기 위한 서비스 포트폴리오도 함께 제시했다. '아마존 베드록'을 중심으로 다양한 생성형 AI 모델을 제공하며 '에이전트코어'를 통해 에이전트 실행과 보안, 정책 관리, 확장성을 통합 지원하고 있다. 또 S3·RDS·다이나모DB 등 데이터 저장 서비스와 오픈서치·글루 등을 활용해 데이터 카탈로그와 시맨틱 검색 환경 구축도 돕는다. 기업이 AWS 클라우드를 기반으로 데이터 연동을 강화하고 AI 애플리케이션을 빠르게 개발하고 운영할 수 있도록 한다. 실제 적용 사례로는 배달의민족 앱 운영사 우아한형제들의 내부 AI 플랫폼 '물어보새'가 소개됐다. 회사는 AWS와 함께 데이터 검색과 업무 자동화를 위한 에이전트 시스템을 구축해 수천 개의 데이터 테이블 중 필요한 정보를 자동으로 탐색하는 환경을 조성해 업무 생산성을 높였다. 이 과정에서 AWS는 데이터 수집·검색, 컨텍스트 엔지니어링, 에이전트옵스, 피드백 기반 품질 개선 등 전반적인 기술을 지원했다. 특히 멀티 에이전트 협업과 지능형 자동화를 통해 조직 내 지식 공유와 업무 효율성을 동시에 높였다는 설명이다. 끝으로 최 리더는 AI 도입 전략에서 작게 시작해 빠르게 확장하는 방식을 강조했다. 초기 완성도를 높이기보다 반복 실험과 개선을 통해 점진적으로 확장하는 접근이 필요하다는 것이다. 그는 "AI는 완벽한 상태로 시작하는 것이 아니라 작은 실험을 통해 점진적으로 발전시키는 것이 중요하다"며 "우리는 데이터·보안·운영까지 포함한 전반적인 AX를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.31 16:33한정호 기자

[현장] 베스핀글로벌 "AI 성패, 운영에 달렸다…전 주기 지원 앞장선다"

베스핀글로벌이 인공지능(AI) 도입을 넘어 실제 운영까지 아우르는 '엔드투엔드 AI 파트너' 전략을 앞세워 기업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 단순 구축을 넘어 데이터·인프라·운영 전 과정을 통합 지원하는 방식으로, AI 도입 이후 발생하는 운영 복잡성과 비용, 성과 부재 문제까지 해결하겠다는 목표다. 허양호 베스핀글로벌 한국 대표는 31일 서울 양재 엘타워에서 개최한 '베스핀 AI 파트너스 데이 2026'에서 "단순히 AI를 구축하고 철수하는 파트너가 아니라 과제 선정부터 구축, 운영까지 전 과정을 함께하는 진정한 파트너가 될 것"이라고 밝혔다. 이번 행사는 'AI의 역설, 생산성 이면의 IT가 해결해야 할 4가지 전략'을 주제로 열렸다. 최근 많은 기업이 AI 도입을 통해 생산성은 높였지만 동시에 데이터 신뢰 문제와 보안 위협, 인프라 비용 증가, 운영 복잡성 확대라는 새로운 과제에 직면하고 있다는 점에 주목했다. 행사에는 500명 이상이 참석했으며 EY·PwC·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 파트너사를 비롯해 다양한 기업이 발표 세션에 참여했다. 행사장에는 베스핀글로벌과 파트너사 기술, AI 적용 사례를 소개하는 전시 부스도 마련돼 실제 구현 사례를 확인할 수 있도록 꾸려졌다. 이날 메인 세션에는 베스핀글로벌에서 최고AI책임자(CAIO)를 맡고 있는 한선호 부사장이 AI 여정을 주제로 발표에 나섰다. 그는 기업들이 AI 파일럿 단계에서 실제 운영 단계로 넘어가지 못하는 구조적 원인을 '라스트 마일' 문제로 정의하며 실행 중심의 접근 필요성을 강조했다. 한 부사장에 따르면 실제 기업 현장에선 생성형 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 성과로 이어지는 비율은 낮은 상황이다. 기업들의 주요 실패 패턴으로 기술 중심 접근을 지목했다. 최신 AI 기술을 빠르게 도입하는 데 집중하면서 정작 해결해야 할 비즈니스 문제 정의가 부족하다는 지적이다. 특히 자연어로 데이터베이스(DB)를 조회하는 'NL2SQL' 기술 사례를 언급하며 단계별 정확도가 누적될 경우 실제 활용 정확도가 낮아질 수 있다는 점을 설명했다. 또 데이터 처리 방식에 대한 한계도 강조했다. 현재 기업들이 AI 도입 시 활용하는 벡터DB 기반 검색증강생성(RAG) 구조는 복잡한 관계 추론이나 정형·비정형 데이터 결합에는 한계가 있다는 분석이다. 이에 온톨로지 기반 그래프 구조 결합 등 보다 정교한 데이터 설계가 필요하다고 제시했다. 실제 베스핀글로벌이 수행한 AI 프로젝트 사례도 공유했다. 한 기업 고객은 AI 컨택센터 도입이 목표였지만 실제 문제는 상담사가 활용할 데이터 부족에 있었던 사례로, 베스핀글로벌은 데이터셋 구축과 정보 구조화 작업을 선행하면서 문제를 해결한 바 있다. 기술 도입보다 문제 정의와 데이터 준비가 더 중요하다는 게 한 부사장의 설명이다. 이와 관련해 베스핀글로벌은 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'도 공개했다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 개발뿐 아니라 운영, 데이터 연계, 모델 관리, 거버넌스까지 통합 지원하는 구조로 설계됐다. 기업이 AI를 도입하는 수준을 넘어 운영 단계까지 확장할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 뿐만 아니라 '져니 투 AI' 프로그램을 통해 기업의 단계적인 AX 지원도 나서고 있다. 베스핀글로벌은 비즈니스 현안 분석, 유즈케이스 도출, 프로토타입 개발, 실행 로드맵 수립 등 전 과정을 포함해 실제 사업 적용까지 연결하는 데 앞장서고 있다. 베스핀글로벌은 AI 도입 초기 기획부터 운영, 확산까지 전 주기를 지원하는 파트너로 자리매김하겠다는 방침이다. 한 부사장은 "기술 자체보다 비즈니스 투자수익률(ROI) 관점에서 AI 프로젝트를 선정하고 작은 단위로 검증하면서 확장하는 방식이 중요하다"며 "기업 고객이 실제 성과를 낼 수 있도록 끝까지 함께할 것"이라고 강조했다.

2026.03.31 16:16한정호 기자

[현장] "속도가 곧 전투력"…민·관·군, 상용 AI 도입·자율형 C5I 전환 한 목소리

민·관·군 전문가가 인구 절벽과 현대전의 불확실성에 대응하기 위해선 신속한 상용 인공지능(AI) 기술 도입과 자율형 지휘통제 체계로 패러다임 전환이 필수적이라고 입을 모았다. 국방정보통신협회와 피지컬AI협회는 31일 서울 용산구 군인공제회 C&C 회의실에서 '피지컬 AI가 이끄는 차세대 지휘통제(C5I) 발전방안'을 주제로 '26-2차 오찬 세미나'를 공동 개최하고 C5I 발전 방안을 모색했다. 이날 세미나는 개회식과 양 기관 간 업무협약(MOU) 체결식을 시작으로 국방 AI 전략과 피지컬 AI 기술 적용 방안을 중심으로 한 발표가 이어졌다. 양 기관은 이번 협약을 통해 국방 ICT 인프라와 피지컬 AI 기술을 결합하고 기술 교류와 실증 사업, 인력 양성 등 다각적인 협력 체계를 구축하기로 했다. 신의섭 국방정보통신협회 회장은 환영사를 통해 "베네수엘라, 이란, 우크라이나 등 최근 전쟁을 거치며 통신과 AI, 사이버 보안이 급속도로 핫이슈가 됐다"며, "국방에 관련된 IT 분야의 고뇌와 역사를 가진 조직으로서 군의 수요자와 IT, 사이버 보안 기술을 다루는 피지컬AI협회와 함께 실질적인 효과를 창출하기 위한 협력 방안 마련에 나설 것"이라고 밝혔다. 유태준 피지컬AI협회장은 "피지컬 AI는 국방뿐 아니라 산업 전반의 경쟁력을 좌우할 핵심 기술"이라며 "국방 AI 전환과 미래 전투력 강화에 기여하겠다"고 말했다. 민간 상용 기술 신속 도입·데이터 중심 국방 구조적 혁신 시급 MOU 체결 직후에는 전 세계적인 분쟁 속에서 급격히 발전하는 군사 기술을 국내 국방 환경에 접목하기 위한 전문가 주제 발표가 이어졌다. 박남희 전 국방부 지능정보화정책관(현 세종대학교 산학협력교수)은 'AI 기반 국방 혁신 방향'을 주제로 급변하는 글로벌 안보 환경과 기술 패권 경쟁의 현실을 진단했다. 그는 국방 정보체계국 창설 초기부터 현재까지의 흐름을 짚으며 현대 전쟁이 예측하기 어려운 구조로 변화했다고 설명했다. 박 교수는 "현대 전쟁은 더 이상 군사 영역에만 머물지 않는다"며 "경제, 안보, 기술이 긴밀하게 결합된 구조 속에서 전장이 형성되고 있다"고 강조했다. 이어 미군의 '데이터 중심 전장' 전환 사례를 소개하며 합동 전영역 지휘통제(JADC2)와 합동 전투 클라우드(JWCC)를 핵심 사례로 제시했다. 그는 "미군은 민간 기술을 적극 활용해 빠르게 전력을 고도화하고 있다"고 설명했다. 박 교수는 "군은 민간 기술의 발전 속도를 따라잡기 어렵다"며 "기존의 경직된 획득 절차와 요구사항 중심 구조에서 벗어나야 한다"며 이어 "상용 AI 기술을 신속하게 도입하고 군이 보유한 데이터를 전략 자산으로 전환해야 한다"며 국방 거버넌스의 구조적 혁신 필요성을 강조했다. 분산형 자율 C5I와 '인간의 통제 및 관리' 패러다임 전환 김문환 마음AI 부사장은 '엣지 피지컬 AI와 AI 커맨드: 차세대 C5ISR의 기술 패러다임'을 주제로 기술적 청사진을 제시했다. 김 부사장은 "전방과 후방의 경계가 사라진 현대전에서는 단일 서버에 집중된 형태나 기존 오다(OODA) 루프 방식으로는 다수의 드론 등 복합적인 위협에 대응할 수 없다"고 지적했다. 이에 대한 해법으로 엣지 단에서 지능을 분산시켜 스스로 정보를 수집·판단·행동하는 '분산형 자율 C5I'를 제안했다. 그는 "피지컬 AI의 핵심은 감지, 추론, 행동이 융합되어 지속적으로 적응형 학습을 하는 것"이라며, "인간이 모든 것을 직접 조종하는 단계에서 벗어나, 시스템에 목표와 제약조건을 부여하고 전체적인 거버넌스를 제어하는 인간의 통제 및 관리(Human on the Roof) 형태 패러다임 전환이 필수적"이라고 강조했다. 이준호 크라우드데이터 대표는 AI 경쟁력의 핵심으로 '데이터'를 강조하며 국방 환경에서도 데이터 팩토리 구축과 실전형 데이터 확보가 필수적이라고 밝혔다. 이를 위해 멀티모달 데이터 수집과 라벨링, 시뮬레이션 기반 학습 체계 구축을 통해 국방 AI 전환 속도를 높여야 한다고 설명했다. 김의성 심플랫폼 이사는 센서, CCTV, 드론을 결합한 피지컬 AI 기반 통합 관제 시스템을 제시했다. 그는 사격장 등 군 시설에서 발생하는 사고를 사전에 탐지하고 대응하는 지능형 안전관리 체계를 통해 인명 피해를 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있다고 강조했다. 신인섭 회장은 "AI 시대에는 속도가 곧 전투력이며 민간 기술을 얼마나 빠르게 도입하느냐가 경쟁력을 좌우한다"며 "군과 민간이 상생하는 구조를 통해 실질적인 비즈니스 기회와 기술 적용이 함께 이뤄져야 한다"고 말했다. 이어 "이번 협력이 단순한 논의에 그치지 않고 실제 국방 현장에 적용되는 성과로 이어지길 기대한다"고 덧붙였다.

2026.03.31 15:34남혁우 기자

데이터이쿠, APJ 총괄에 앤드류 보이드…"고객 AI 성과 창출 지원"

데이터이쿠가 아시아태평양·일본(APJ) 시장을 강화하기 위해 새 리더를 선임했다. 데이터이쿠에는 앤드류 보이드를 APJ 지역 수석 부사장 겸 총괄책임자로 임명했다고 31일 밝혔다. 이번 인사는 한국과 일본, 아세안, 호주, 뉴질랜드 등 주요 시장을 대상으로 사업 확장과 운영 체계 강화를 추진하기 위한 조치다. 앤드류 보이드는 APJ 전반 시장 진출 전략과 지역 운영을 총괄한다. 기업 인공지능(AI) 도입 확대와 전략적 파트너십 강화를 추진하며 거버넌스를 기반으로 한 확장형 AI 운영 체계 구축을 지원할 예정이다. 보이드 선임 총괄책임자는 기업이 AI를 실험 수준에 머무르지 않고 전사 운영 모델로 정착하도록 돕는 역할도 맡는다. AI 투자 성과를 측정 가능한 비즈니스 결과로 연결하는 데 초점을 둔다. 그는 APJ 지역에서 20년 이상 기업용 기술 사업을 이끌어 온 인물이다. 시장 진출 전략과 조직 확장을 주도하며 다양한 규제 환경에서도 성과를 만들어 온 경험을 보유했다. 데이터이쿠는 현재 전 세계 750개 이상의 기업과 협력하고 있다. 개별 프로젝트를 넘어 전사 차원의 AI 환경 구축을 지원하며 글로벌 성장세를 이어가고 있다. 필 코디 데이터이쿠 최고수익책임자(CRO)는 "현재 기업 과제는 AI로 실제 비즈니스 성과를 만드는 것"이라며 "보이드 총괄책임자는 고객이 AI를 운영 핵심 요소로 자리 잡도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.03.31 10:32김미정 기자

미스트랄, AI 인프라 자립 '속도'…8억 3000만 달러 조달

미스트랄AI가 유럽에 자체 데이터센터를 구축해 인공지능(AI) 인프라 확대에 나섰다. 30일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 미스트랄AI는 프랑스 파리 인근 브뤼예르르샤텔에 엔비디아 칩 기반 데이터센터를 구축하기 위해 8억 3000만 달러(약 1조 2600억원) 규모 부채를 조달한 것으로 전해졌다. 해당 시설은 올 2분기 가동을 목표로 한다. 이번 데이터센터는 미스트랄AI가 지난해부터 추진해 온 인프라 전략 연장선이다. 아서 멘슈 미스트랄AI 최고경영자(CEO)는 지난해 2월 다양한 자금 조달 방안을 검토하겠다고 밝힌 바 있다. 미스트랄AI는 유럽 전역 인프라 확장에도 속도를 내고 있다. 스웨덴에 14억 달러(약 2조 1000억원)를 투자해 데이터센터를 포함한 AI 인프라를 구축할 계획이다. 또 내년 유럽에 200메가와트(MW) 규모 연산 용량을 배치할 방침이다. 미스트랄AI는 지금까지 총 28억 유로 넘는 자금을 확보했다. 제너럴캐털리스트를 비롯한 ASML, 앤드리슨호로위츠, 라이트스피드, DST글로벌 등이 투자에 참여했다. 멘슈 CEO는 "유럽 내 인프라 확장은 고객을 지원하고 AI 혁신과 자율성이 유럽 중심에 머물도록 하는 데 중요하다"며 "정부 기업 연구기관이 자체 AI 환경 구축 수요를 보이는 만큼 투자를 지속할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.31 09:31김미정 기자

스타클라우드, 2500억 투자 유치…우주 데이터센터 유니콘 등극

우주 데이터센터 구축을 목표로 하는 스타트업 스타클라우드가 1억 7000만 달러(약 2579억원) 규모 시리즈 A 투자를 유치했다. 31일 테크크런치 등 외신에 따르면 스타클라우드는 11억 달러(약 1조 6692억원)의 기업가치를 인정받으며 와이콤비네이터 졸업 후 가장 빠르게 유니콘 반열에 오른 스타트업 중 하나가 됐다. 이번 투자는 벤치마크와 EQT벤처스가 주도했다. 데모데이 이후 17개월 만에 성사됐다. 지상 데이터센터가 전력, 부지, 규제 문제에 직면하면서 이를 우주로 확장하려는 시도가 투자 확대의 배경으로 분석된다. 스타클라우드는 이번 라운드를 포함해 총 2억 달러를 확보했다. 2025년 11월 엔비디아 H100 GPU를 탑재한 첫 위성을 발사했다. 올해 하반기에는 블랙웰 칩과 AWS 서버 블레이드 등을 탑재한 '스타클라우드2'를 발사할 계획이다. 차세대 데이터센터 우주선 '스타클라우드3' 개발도 진행한다. 이 장비는 200킬로와트 전력을 사용하는 3톤급으로, 스페이스X의 '스타십' 로켓을 통해 발사될 예정이다. 스타링크 위성 배치 방식인 '페즈 디스펜서' 구조에 맞춰 설계된다. 필립 존스턴 CEO는 발사 비용이 킬로그램당 500달러 수준까지 낮아질 경우 전력 비용이 kWh당 0.05달러 수준으로 떨어져 지상 데이터센터와 경쟁이 가능할 것으로 전망했다. 다만 스타십 상용화가 핵심 변수다. 회사는 2028~2029년 상용 발사를 예상하고 있다. 사업 모델은 두 가지다. 먼저 궤도상 위성에 연산 서비스를 제공한다. 이후 발사 비용이 낮아지면 지상 데이터센터의 연산을 우주로 분산 처리하는 구조로 확장한다는 계획이다. 회사는 첫 위성에서 AI 모델 학습과 '제미니' 실행을 수행했다고 설명했다. 다만 기술적 과제는 여전히 크다. 고성능 GPU의 발열을 처리할 냉각 기술과 안정적인 전력 공급이 필요하다. 스타클라우드2에는 대형 전개형 라디에이터가 탑재될 예정이다. 또한 수백, 수천 개 GPU를 연결하려면 위성 간 고속 레이저 통신도 확보해야 한다. 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 에테르플럭스, 구글 '프로젝트 선캐처', 에테로 등이 유사 사업을 추진 중이다. 스페이스X 역시 최대 100만 개 위성을 활용한 분산 컴퓨팅 구상을 추진하고 있다. 필립 존스턴 CEO는 "스페이스X는 주로 그록(Grok)과 테슬라의 작업 처리를 위한 용도에 집중하고 있다"며 "반면 우리는 에너지 및 인프라 서비스 플레이어로서 접근하고 있기 때문에 충분히 공존할 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.31 09:25남혁우 기자

군 특화 'AI 슈퍼컴' 만든다…국방부, GPU 실증 프로젝트 시동

국방부가 생성형 인공지능(AI) 기반 국방 데이터 인프라 구축을 위한 첫 단계 사업에 착수했다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 서버를 중심으로 한 인프라를 구축해 국방 AI 서비스 운영 기반을 마련하고 향후 국방 통합 AI 데이터센터 구축을 위한 실증 데이터를 확보한다는 구상이다. 30일 조달청 나라장터에 따르면 국방부 산하 국방통합데이터센터(DIDC)는 최근 '2026년 국방통합AI데이터센터 실증 목적 GPU 서버 구축사업' 입찰을 공고했다. 이번 사업은 국방 AI 데이터센터 구축을 위한 초기 실증 사업으로, GPU 자원 확보와 함께 AI 인프라 운영·관리 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 사업 예산은 약 216억원 규모로 책정됐으며 계약 후 210일 이내 수행될 예정이다. 특히 일반경쟁입찰 계약방식으로 평가 비중은 기술 90%, 가격 10%로 구성됐다. 이번 사업은 지난해 구축된 국방 생성형 AI '국방 생성형 AI(GeDAI, Generative Defense AI)' 서비스의 안정적 운영을 지원하기 위한 후속 인프라 확장 성격을 띤다. 국방부는 GeDAI를 실증 수단으로 활용해 GPU 수요와 국방 데이터 활용 요구사항을 도출하고 향후 데이터센터 구축 시 기준으로 활용할 계획이다. 사업 범위는 단순 장비 도입을 넘어선다. 우선 대규모 AI 추론 서비스를 위한 GPU 서버와 클라우드 관리 서버, 고속 네트워크 및 스토리지 등 핵심 인프라가 구축된다. 이와 함께 GPU 가상화 기반 서비스형 플랫폼(PaaS), 백업 시스템, 관제 및 보안 솔루션도 포함된다. 특히 GPU 서버는 엔비디아 B300 기반 고성능 장비로 구성되며 서버 간 최대 800기가비피에스(Gbps)급 네트워크를 통해 대규모 AI 추론 환경을 구현하는 것이 목표다. 이를 바탕으로 국방 데이터 기반 AI 모델 학습과 추론을 동시에 지원하는 고성능 인프라가 마련될 전망이다. 사업은 착수 이후 ▲환경 조사 및 요구사항 분석 ▲아키텍처 상세 설계 ▲장비 설치 및 시험평가 ▲보안 측정 및 검수 ▲안정화 단계로 진행된다. 이후 무상 하자보수 및 운영 안정화까지 포함된 전체 구축 사이클이 약 7개월 내 완료될 예정이다. 국방부는 이번 사업을 통해 GPU 자원을 확대하고 각 군과 수요기관에 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 또 민·군 협력 기반 AI 연구개발 환경을 조성하고 향후 전군 단위 AI 서비스 확산을 위한 인프라 표준 확보에도 활용된다. 이번 사업은 향후 추진될 국방 통합 AI 데이터센터 구축의 전초 단계로 평가된다. 앞서 정부는 2030년까지 최대 5만 개 GPU를 투입하는 대규모 국방 AI 인프라 구축 계획을 밝힌 바 있다. 이번 실증 사업이 핵심 기반이 될 것이라는 예상이 나온다. 국방부 측은 사업 제안요청서를 통해 "AI 과학기술 강군 육성을 위해 기존 국방 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영·관리할 수 있도록 정보시스템을 증설한다"며 "GPU 기반 인프라 구축을 통해 효율적이고 안정적인 AI 서비스 제공 환경을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.30 17:44한정호 기자

[AI는 지금] 컨플루언트 품은 IBM, 데이터 스트리밍서 존재감 확대…AWS·MS와 경쟁

IBM이 데이터 스트리밍 기업 컨플루언트를 인수하며 인공지능(AI) 데이터 인프라 시장의 경쟁 구도에 변화가 나타나고 있다. 중립 플랫폼으로 자리잡았던 컨플루언트가 IBM 진영에 편입되면서 AWS·마이크로소프트·구글·IBM 중심의 경쟁 구도가 형성되는 양상이다. IBM 역시 이번 일로 실시간 데이터와 메인프레임, AI 플랫폼을 결합한 인프라 경쟁에 본격 나선 모습이다. 30일 업계에 따르면 IBM은 지난 17일 공식 뉴스룸을 통해 약 110억 달러(한화 16조 5880억원)에 컨플루언트 인수를 완료했다고 발표했다. 컨플루언트는 아파치 카프카(Kafka) 기반 데이터 스트리밍 플랫폼으로, 포춘 500대 기업의 40%를 포함해 6500여 개 기업이 활용하는 대표 솔루션이다. 이번 인수는 기업용 AI 도입 과정에서 핵심 과제로 지목돼 온 데이터 문제를 겨냥한 것으로 해석된다. 기업 내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고 일정 주기로 묶어 처리되는 구조에서는 AI가 실시간 상황을 반영하기 어렵기 때문이다. 이로 인해 실제 운영 환경에서 AI 활용이 제한된다는 지적이 이어져 왔다. 컨플루언트는 데이터를 생성되는 즉시 연결·전달하는 스트리밍 기술을 제공하며 이 같은 문제를 해결해왔다. IBM은 컨플루언트를 통해 AI 모델과 에이전트가 실시간 데이터를 기반으로 작동하는 환경을 구축하겠다는 전략이다. 데이터 스트리밍의 중요성은 이미 업계 전반에 확산된 상태다. AWS(Kinesis), 구글(Pub/Sub), 마이크로소프트(Event Hub) 등 주요 클라우드 사업자들은 이미 관련 서비스를 제공하고 있다. 컨플루언트 역시 카프카 기반 표준 플랫폼으로 자리잡으며 기업 데이터 인프라의 핵심 축으로 활용돼 왔다. 이번 인수는 데이터 스트리밍 기술의 위상을 재확인하는 동시에 시장 구조 변화의 계기로 작용하고 있다. 중립적 플랫폼이던 컨플루언트가 IBM에 편입되면서 기업들의 선택지가 줄어들어 데이터 스트리밍 시장은 클라우드 사업자 중심 경쟁 구도 속에서 진영 경쟁이 한층 심화된 양상이다. IBM 내부적으로는 전략적 전환의 성격이 짙다. 그동안 IBM은 컨설팅과 레거시 시스템에서 강점을 보였지만, 클라우드와 AI 플랫폼 경쟁에서는 존재감이 약하다는 평가를 받아왔다. 이번 인수를 통해 실시간 데이터 처리 역량을 확보하면서 왓슨x(watsonx), IBM Z와 결합된 통합 인프라를 구축하게 됐다. 특히 IBM Z(메인프레임)와 컨플루언트의 결합은 금융·제조 등 핵심 산업에서 차별화된 경쟁력을 제공할 수 있는 요소로 꼽힌다. 기업의 핵심 트랜잭션 데이터를 실시간으로 AI 워크플로우에 연결할 수 있는 구조가 마련되면서 기존 레거시 시스템의 활용 가치도 재조명되고 있다. 컨설팅 사업 측면에서도 시너지가 기대된다. IBM은 데이터 아키텍처 구축부터 AI 적용, 운영까지 단일 벤더로 제공할 수 있는 체계를 확보하게 됐다. 이는 대형 기업 고객을 대상으로 한 통합 프로젝트 확대와 맞물릴 가능성이 있다. 롭 토마스 IBM 소프트웨어 부문 최고상업책임자(CCO)는 "거래는 초 단위로 이뤄지고 AI 의사 결정은 그만큼 빠르게 이뤄져야 한다"며 "컨플루언트와의 결합을 통해 기업이 실시간으로 데이터를 이동시키고 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있는 기반을 제공하게 됐다"고 말했다.

2026.03.30 17:17장유미 기자

오픈서베이, '리서치 AX 로드쇼' 진행

오픈서베이(대표 황희영)가 국내 주요 기업 20여 곳을 대상으로 리서치·데이터 분석 환경의 AI 전환을 돕는 '리서치 AX 로드쇼'를 진행 중이라고 30일 밝혔다. 이번 로드쇼는 기업 내 마켓 인텔리전스, 마케팅, 전략기획 부서 등 실무자를 대상으로 마련됐다. 특히 각 기업의 실무 현장으로 직접 찾아가는 맞춤형 로드쇼 형태로 진행, 개별 기업의 비즈니스 환경에 맞춘 밀도 높은 인사이트를 제공하는 것이 특징이다. 이번 행사는 리서치 전문성을 학습한 AI가 리서치의 운영 체제로 자리잡는 최신 리서치 트렌드를 소개하고, 리서처가 생성한 소비자 데이터를 조직 전체의 의사결정으로 연결하는 전략을 공유하기 위해 기획됐다. 오픈서베이는 “리서치 산업 내 AI 도입을 단순한 효율화 도구가 아닌, 리서치 전 과정이 AI 중심으로 재편되는 시대로 정의하고, 그 방향성을 주요 기업 실무 현장에 선제적으로 제시한다는 데 의의가 있다"고 설명했다. 오픈서베이는 ▲AI 시대 리서치 역할 변화 ▲리서치 전 과정의 AI 자동화 ▲사내 데이터 자산화 전략 등 중단기적인 관점에서 새로운 시대의 변화를 대비할 수 있는 '리서치 AX' 전략을 공유해 호응을 얻고 있다. 이번 로드쇼는 오픈서베이 엔터프라이즈 고객사를 대상으로 진행되고 있으며, 각 기업의 AX 방향 설정 및 소비자 데이터 자산화 전략 수립에 실질적인 가이드를 제공하고 있다는 평가를 받고 있다. 오픈서베이는 이번 로드쇼를 기점으로 엔터프라이즈 고객과의 접점을 대폭 확장하고, 리서치 전문성을 기반으로 설계된 리서치 AI 플랫폼을 지속 고도화해 나갈 계획이다. 황희영 오픈서베이 대표는 "이번 AX 로드쇼는 그동안 오픈서베이가 쌓아온 AI 리서치 전문성과 인사이트를 더 넓은 영역으로 확대해 나가는 첫걸음"이라며 "AI가 리서치의 운영 체제가 되는 시대가 이미 시작됐고, 오픈서베이는 고객사와 함께 그 전환을 가장 앞에서 만들어가는 파트너가 되겠다"고 밝혔다.

2026.03.30 13:16백봉삼 기자

필라이즈 "식단 데이터 AI·전문가 교차 검증으로 신뢰도 99% 달성"

필라이즈(대표 신인식)가 공공 데이터를 사용자 섭취량 기준으로 전면 재가공한 'AI+전문가 검증 기반 식단 데이터 시스템 2.0' 구축을 30일 발표했다. 이는 식품의약품안전처 표준 데이터를 실제 섭취 기준인 '1회 섭취량'으로 전수 변환해 AI 헬스케어 서비스의 고질적 과제였던 데이터 신뢰도 문제를 구조적으로 해결한 첫 사례다. 그동안 식단 관리 앱은 식약처 DB를 단순 연동하면서 공공 데이터의 행정적 규격과 사용자의 실제 식생활 패턴 사이의 간극을 메우기 어려웠다. 필라이즈는 식약처 원본의 '100g/100ml당 영양성분' 기준을 그대로 반영할 경우 실제 섭취량이 적은 껌이나 간장 같은 식품의 칼로리가 과다하게 표시되는 등 기록 정밀도가 떨어지는 문제에 주목했다. 이를 해결하기 위해 약 27만 건의 음식 데이터를 실제 1인분 섭취 상황에 맞춰 정밀 변환하며 데이터의 실질적인 활용 가치를 극대화했다. 이번 시스템의 기술적 핵심은 AI와 전문가의 역할을 단계별로 나눈 하이브리드 검증 구조다. AI가 대규모 사용자 데이터를 1차 분석해 이상치를 걸러내면, 영양사·약사 등으로 구성된 '웰니스 마스터'팀이 AI 필터링-전문가 판정-최종 검수의 3단계 프로세스를 통한 교차 검증을 수행한다. 필라이즈는 이 과정에서 약 200만 개의 데이터 셀을 전수 검증해 단위 오류율을 43%에서 1.7%로 낮췄다. 에너지, 단백질과 당류, 나트륨 등 8개 핵심 영양소의 변환 오류율은 0%를 기록했다. 데이터 규모도 업계 최대 수준으로 확장했다. 식약처 등록 가공식품을 전수 확보해 전체 식단 DB를 약 80만 건으로 늘렸다. 전문가 검증을 거친 고품질 데이터 비율은 기존 대비 5배 이상인 50.6%까지 높아졌다. 사용자는 음식을 검색·기록하는 과정에서 데이터 오류로 인한 혼선 없이 정밀한 영양 분석 결과를 받아볼 수 있게 됐다. 필라이즈 신인식 대표는 "AI만으로는 데이터의 진위를 완벽히 걸러낼 수 없고, 사람만으로는 방대한 데이터를 모두 검수하기 어렵다"며 "식약처 데이터를 실제 식생활 패턴에 맞게 전수 재가공하고 전문가가 검증하는 방식으로 사용자에게 가장 신뢰받는 건강 관리 경험을 제공할 것"이라고 말했다.

2026.03.30 13:10백봉삼 기자

"명동보다 동자동이 알짜"…빅밸류, 데이터로 시장 통념 뒤집는다

빅밸류가 데이터 속 시장 통념과 실제 결괏값의 괴리를 짚어내는 무료 데이터 리포트 서비스를 선보이며 데이터 대중화에 나선다. 빅밸류는 시장의 주요 변화를 선제적으로 포착해 알려주는 서비스 '시그널(Signals)'을 출시했다고 30일 밝혔다. 시그널은 기업 고객 중심으로 사용되던 '빅밸류 플랫폼'의 심층 분석 기능을 대중적인 시각에서 풀어낸 서비스다. 사용자가 직접 데이터를 조회하고 분석하던 기존 플랫폼이 전문가용 도구 중심이었다면, 시그널은 데이터 속 숨은 신호를 빅밸류가 찾아내 전달하는 데이터 리포트 형태다. 시그널은 누구나 흥미를 가질 만한 시장의 반전을 발견하는 데 집중한다. 공간과 인구, 상업 등 1000종 이상의 데이터를 입체적으로 연결해 시장 통념과 실제 데이터 결괏값이 다른 지점을 찾아내고 이를 리포트로 발행한다. 리포트 주제는 ▲유통·상권 ▲금융 ▲부동산 ▲공공 ▲소비자 등 생활과 밀접한 분야다. 일례로 '외식업 상권의 월세 효율' 시그널은 명동1가(21.46%), 연남동(18.65%)처럼 매출 대비 임대료 비중이 높아 수익성이 낮은 상권의 위험성을 읽어냈다. 반면 동자동(8.10%), 문래동2가(9.70%) 등은 상대적으로 임대료 부담이 적어 2배 이상 효율적인 숨은 우량 상권임을 실증했다. 구름 빅밸류 대표는 "시그널은 대중들이 데이터와 친숙해질 수 있도록 돕는 맛보기 서비스"라며 "데이터 이용 문턱을 낮추고 누구나 일상에서 데이터의 가치를 체감할 수 있는 환경을 만들겠다"고 강조했다.

2026.03.30 10:36이나연 기자

파두, CFMS 2026 참가..."아시아 AIDC 공략 강화"

데이터센터 반도체 기업 파두가 27일 중국 선전에서 개최된 '차이나 플래시 마켓 서밋(CFMS) 2026'에 참가해 중국과 아시아 잠재 고객을 발굴하겠다고 30일 밝혔다. 올해 8회차를 맞아 '사이클을 넘어, 가치 창출'이란 주제로 개최된 CFMS에는 유수의 반도체 기업 등 1500개 이상 기업들이 참가했다. 파두의 Gen5 컨트롤러와 이를 기반으로 한 완제품 SSD는 글로벌 데이터센터 고객들을 통해 성능과 전력 효율성이 검증된 솔루션이다. 현재 글로벌 CSP 및 OEM 업체에 채택됐다. 하이퍼스케일 데이터센터 AI 환경에 최적화한 Gen5 컨트롤러는 최대 14GB/s 순차 읽기 속도, 초당 340만 건(3.4M IOPS) 랜덤 읽기 성능, 7W 미만 전력 효율을 지원한다. 차세대 Gen6 컨트롤러는 AI 데이터센터 환경에서 요구되는 초고속 데이터 처리 성능과 함께 높은 성능에서도 전력 효율을 유지하는 아키텍처를 갖췄다. 기존 Gen5 컨트롤러 대비 2배 이상 향상된 최대 28.5GB/s 순차 읽기 속도, 6.9M IOPS 랜덤 읽기 성능과 함께 8W 미만 전력 효율을 제공해 AI 데이터센터 비용 효율을 높이도록 지원한다. Gen6 컨트롤러는 개발을 마쳤다. 올해 하반기부터 납품할 예정이다. 플렉스 SSD는 고객 각각의 AI 워크로드에 맞춰 기업용 SSD(eSSD)를 설계하도록 지원하는 파두의 맞춤형 플랫폼이다. 고객 필요에 맞게 양산 규모, 브랜드, 펌웨어, 하드웨어를 유연하게 선택할 수 있다. 기존 제조업자 개발방식(ODM)과 달리 고객 수요에 따라 고객 자체 브랜드로 펌웨어와 하드웨어를 최적화해 공급할 수 있다. 강뢰(康雷, 캉레이) 파두 중국법인장은 행사에서 '스토리지의 경계를 확장하다: AI 데이터센터를 위한 차세대 SSD'란 주제로 기조연설했다. 그는 오늘날 AI 추론 서버에는 훈련 서버 대비 더욱 많은 수의 SSD와 높은 SSD 성능∙용량이 요구돼 Gen5, Gen6 도입이 가속된다는 점에 주목하며 파두 최신 컨트롤러와 플렉스 SSD 솔루션을 소개했다. 남이현 파두 대표는 "CFMS 등 해외 전시회를 기반으로 마케팅 활동을 활발하게 펼쳐 고객 다변화와 글로벌 시장 공략을 가속하겠다"며 "올해 1분기에만 수주액이 1500억원을 돌파하며 본격 성장하고 있고 흑자전환도 가시화되는 등 올해는 매출과 이익이 함께 퀀텀점프하는 원년이 될 것"이라고 말했다.

2026.03.30 09:52전화평 기자

[AI 고속도로] 정부가 점찍은 '베라루빈'…국내 안착 가능할까

정부가 '인공지능(AI) 고속도로' 구축을 위해 차세대 그래픽처리장치(GPU) 확보에 속도를 내는 가운데, 엔비디아의 최신 아키텍처 '베라루빈' 도입이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 기존 시스템과 다른 구조와 높은 인프라 요구 조건 등으로 인해 업계에선 국내 안착 가능성을 두고 신중론이 확산되는 분위기다. 29일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 약 2조원 규모의 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업을 추진하며 최신 GPU 확보에 나섰다. 특히 '블랙웰'급 이상 차세대 GPU 아키텍처인 베라루빈을 제안할 경우 평가에서 우대하는 방안을 검토하면서 업계 관심이 집중되고 있다. 이번 사업은 단순 GPU 물량 확보를 넘어 최신 아키텍처 기반 대규모 클러스터 구축을 목표로 한다. 최소 256노드, 2048장 이상 GPU를 하나의 클러스터로 구성하는 조건이 제시되며 전력·냉각·네트워크 등 데이터센터 전반의 인프라 역량이 핵심 평가 요소로 반영된다. 정부가 베라루빈 도입까지 열어둔 것은 글로벌 AI 경쟁이 물량에서 세대 경쟁으로 전환됐다는 판단이 작용한 것으로 풀이된다. 실제 최신 GPU 확보 시점이 AI 서비스 경쟁력으로 직결되는 상황에서 차세대 칩 선점이 중요해졌다는 분석이다. 다만 업계 시각은 다소 엇갈린다. 베라루빈은 기존 x86 기반 중앙처리장치(CPU)와 GPU 조합이 아닌 'Arm' 아키텍처 기반 CPU와 GPU를 결합한 슈퍼칩 구조로 설계돼 기존 인프라와 호환성이 보장되지 않는 새로운 플랫폼이기 때문이다. 이같은 구조적 차이는 장비 도입을 넘어 운영 방식 자체의 변화를 요구할 전망이다. 기존 GPU 서버가 서버 단위로 확장되는 구조였다면 베라루빈은 랙 단위에서 수십 개 GPU를 하나의 시스템처럼 묶어 사용하는 형태로 설계돼 인프라 설계와 운영 난도가 크게 높아질 수 있다는 예상이다. 문제는 국내 환경에서 이러한 초대형 시스템을 수용할 준비가 충분하지 않다는 점이다. 현재 국내 GPU 인프라는 대부분 일반적인 서버 중심 GPU 구조인 NVL8 기반으로 운영되고 있으며 슈퍼칩 시스템 도입 사례는 사실상 전무한 것으로 평가된다. 비용 부담도 가장 큰 장벽으로 꼽힌다. 베라루빈은 수십억~수백억 원 단위의 장비 투자와 함께 고밀도 전력 공급, 액체 냉각 설비 등 별도 인프라 구축이 필수적이다. 업계에선 상징적 도입은 가능하겠지만 대규모 확산은 쉽지 않을 것이라는 전망이 나온다. 전력과 냉각 문제도 핵심 변수다. 베라루빈과 같은 차세대 GPU는 기존 공랭 방식으로는 감당이 어려운 수준의 발열을 발생시키며 다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC) 등 액체 냉각 기술이 필수로 요구된다. 이는 국내 데이터센터 설계 자체를 바꾸는 수준의 변화로 이어질 수 있다. 이 과정에서 인프라 구축뿐 아니라 운영 역량도 중요한 요소로 부각된다. AI 인프라는 단순 장비 도입이 아니라 데이터센터, GPU 클러스터, AI 플랫폼이 유기적으로 결합된 형태로 운영돼야 하며 이를 안정적으로 관리할 수 있는 경험과 노하우가 요구된다. 또 다른 변수는 활용성이다. 베라루빈은 단순 연산 성능을 넘어 추론 중심 AI 시대를 겨냥한 플랫폼으로 평가되지만, 이를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 소프트웨어 최적화와 운영 체계 구축이 필수적이다. 정부 역시 이러한 현실을 인지하고 있는 분위기다. 베라루빈 도입을 강제 조건이 아닌 우대 요소로 설정하고 블랙웰 등 기존 GPU와 병행 도입을 허용하는 등 유연한 접근을 취하고 있다. 이번 사업은 단순한 GPU 확보를 넘어 국내 AI 인프라 구조 전환의 시험대가 될 전망이다. 최신 아키텍처 도입을 통한 경쟁력 확보와 현실적인 인프라 제약 사이에서 균형을 찾는 것이 관건으로 꼽힌다. 데이터센터 업계 관계자는 "베라루빈은 기술적으로 매력적이지만 전력·냉각·비용 등 현실적인 허들이 높아 국내에서 빠르게 확산되기는 쉽지 않을 것"이라며 "결국 일부 선도 사업자를 중심으로 제한적 도입이 이뤄질 가능성이 크다"고 말했다. 과기정통부 관계자는 "차세대 GPU 도입은 국내 AI 경쟁력 확보를 위한 중요한 선택지"라며 "공급 상황과 인프라 여건을 고려해 민간과 협력하면서 현실적인 방식으로 도입을 추진해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.29 14:32한정호 기자

[AI는 지금] AI 인력 부족, '미스매치'가 원인…"개발자 중심 직무 체계 벗어나야"

인공지능(AI) 인력 부족 문제가 심화되고 있는 가운데 단순한 인력 수 부족이 아니라 산업 구조 변화에 따른 '미스매치'가 핵심 원인이라는 분석이 나왔다. 기존처럼 개발자 중심으로 인력을 늘리는 방식만으로는 한계가 있다는 지적이다. 29일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 보고서에 따르면 AI 기술이 산업 전반으로 확산되면서 인력 수요는 모델 개발에서 검증·운영·서비스 적용 등으로 빠르게 이동하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 AI가 기업 업무 전반에 내재화되면서 요구되는 역할 역시 세분화되는 흐름이다. 하지만 현행 인력 분류체계는 이러한 변화를 반영하지 못하고 있다. 직무 중심 체계는 AI 인력을 '개발자' 중심으로 포괄적으로 묶어 집계하는 구조다. 이로 인해 실제 현장에서 수요가 증가하고 있는 검증·평가, 운영(MLOps), 데이터 관리, 산업 적용 인력은 정책과 통계에서 상대적으로 가려지고 있다. 이 탓에 AI 인력 부족 문제는 결국 총량 부족으로 단순화되고 있다. 산업 현장에서 발생하는 병목은 특정 역할과 단계에 집중돼 있음에도 정책 대응은 이를 정밀하게 반영하지 못하는 상황이다. 보고서는 "AI 인력 수요가 가치사슬 전반으로 확산되고 있다"며 "이젠 데이터 수집과 관리, 인프라 구축, 모델 개발, 검증과 신뢰 확보, 서비스 구현, 운영과 모니터링, 산업 적용까지 전 과정에서 인력이 필요하다"고 진단했다. 이어 "특히 운영과 검증 영역의 역량 부족은 AI 도입 성과를 제한하는 주요 요인"이라고 지목했다. 이에 따라 연구진은 '가치사슬 기반 AI 인력 분류체계' 도입을 제안했다. 직무가 아닌 역할 중심으로 인력을 재구성해 AI 전 주기에서 필요한 기능을 기준으로 인력 수요를 분석하는 방식이다. 이를 통해 어느 단계에서 인력 부족이 발생하는지 구조적으로 진단할 수 있다고 강조했다. AI 인력의 범위도 확대된다. 모델을 개발하는 코어 인력뿐 아니라 이를 서비스로 구현하는 응용 인력, 산업 문제에 적용하는 융합 인력, 업무에 AI를 활용하는 일반 인력까지 포함하는 구조다. AI 인력이 특정 직군이 아닌 조직 전반으로 확산되고 있다는 현실을 반영한 것이다. 정책 방향 역시 전환이 필요하다고 제언했다. 보고서는 개발자 양성 중심에서 벗어나 산업 전환을 지원하는 인력 구조로 정책을 재설계해야 한다고 주장했다. 또 공통 AI 역량과 산업별 특화 역량을 구분해 체계적으로 육성하는 전략이 필요하다고 짚었다. 보고서는 "AI 인력 부족 문제는 단순한 총량 부족이 아니라 가치사슬 단계별·역할별 수급 불균형이라는 구조적 문제"라며 “가치사슬 기반 인력 분류체계로의 전환은 향후 AI 인력 수급 전망과 교육·훈련 정책 설계의 핵심 인프라로 활용될 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.29 08:00장유미 기자

터보퀀트, AI 메모리 문제 해결할까

최근 공개된 터보퀀트가 인공지능(AI) 메모리 문제를 해결할 지에 관심이 쏠렸다. KAIST는 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치, 딥마인드, 뉴욕대 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개했다고 27일 밝혔다. AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다. 터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 '양자화' 기술을 활용한다. 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다. 이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다. 터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 '폴라퀀트(PolarQuant)'에서도 활용된 바 있다. 이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다. 이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며, “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다. 한 교수는 또 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

2026.03.27 17:20박희범 기자

한국후지쯔, 엔터프라이즈 AI 최적화 DB... "기업 AI 전환 가속화"

후지쯔가 인공지능(AI) 데이터 처리와 고가용성을 결합한 기업용 데이터베이스를 선보인다. 한국후지쯔는 기업 AI 서비스 구축을 지원하는 데이터베이스 신제품 '후지쯔 엔터프라이즈 포스트그레스 18'을 출시했다고 27일 밝혔다. 이번 제품은 오픈소스 기반에 기업용 기능을 결합해 AI 활용 환경을 단순화하는 데 초점을 맞췄다. 이 솔루션은 최신 포스트그레SQL(PostgreSQL) 18을 기반으로 개발됐다. 보안성과 안정성을 강화한 것이 특징으로 AI 연산을 데이터베이스 내부에서 수행할 수 있도록 설계됐다. 외부 시스템으로 데이터를 이동시키지 않아도 돼 보안 위험을 줄이고 처리 속도를 높일 수 있다. 검색 기능도 고도화됐다. 단순 키워드 검색을 넘어 의미 기반 검색이 가능하다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상 데이터까지 통합 검색한다. 벡터와 그래프 검색 기술을 함께 적용해 복잡한 데이터 분석을 지원한다. 또 DB 내부에서 AI 모델을 직접 실행할 수 있어 별도 인프라 구축 부담을 줄였다. 트리톤 기반 추론 기능을 통해 검색증강생성(RAG)구조의AI 서비스 구현도 간소화했다. 가용성 측면에서도 강화된 구조를 적용했다. 멀티마스터 복제 기술을 통해 여러 서버가 동시에 데이터를 공유한다. 특정 서버에 장애가 발생해도 다른 서버가 즉시 서비스를 이어간다. 금융, 공공 등 중단이 허용되지 않는 환경에서도 안정적인 운영이 가능하다. 한국후지쯔는 기존에도 공공기관, 금융권, 대기업 환경에서 해당 제품군을 적용해왔다. 미션 크리티컬 시스템에서의 운영 경험을 기반으로 신뢰성을 확보했다는 설명이다. 한국후지쯔 박경주 대표는 "AI 시대에는 특정 벤더에 종속되지 않는 개방형 데이터 플랫폼이 중요하다"며 "이번 제품은 오픈소스의 확장성과 기업용 수준의 안정성을 동시에 제공해 기업의 AI 전환을 지원할 것"이라고 말했다. 이어 "국내 산업 전반의 AI 도입을 돕기 위해 기술 지원과 컨설팅 역량도 확대할 계획"이라고 밝혔다.

2026.03.27 17:00남혁우 기자

"외산 의존 끊는다"…NHN클라우드-티맥스티베로, 국산 AI 인프라 확산 '동맹'

NHN클라우드가 티맥스티베로와 협력해 외산 기술 의존도를 낮춘 국산 기반 인공지능(AI) 인프라 생태계 구축에 앞장선다. 클라우드와 데이터베이스(DBMS)를 결합해 실제 업무 환경에 적용 가능한 AI 인프라를 구현하고 공공·금융 등 규제 산업까지 확산한다는 전략이다. NHN클라우드는 티맥스티베로와 국산 기술 기반 AI 인프라 생태계 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 27일 밝혔다. 티맥스티베로는 국산 DBMS '티베로'를 개발·공급하며 공공·금융·제조 등 다양한 산업에서 활용 사례를 확보하고 있다. 대규모 트랜잭션 처리와 안정성을 강점으로 외산 DBMS 대체를 위한 기술 확보에 주력해왔다. 이번 협약을 통해 양사는 각자 핵심 기술을 결합해 국산 AI 인프라 환경을 공동 구축하고 이를 기반으로 사업 확대와 시장 확산에 나설 계획이다. 우선 NHN클라우드의 그래픽처리장치(GPU) 기반 클라우드 인프라와 티맥스티베로의 DBMS를 연계해 AI 서비스 환경을 구성한다. AI 학습·추론 데이터와 업무 데이터를 통합 관리할 수 있는 구조를 설계하고 이를 기반으로 공동 솔루션을 제안할 예정이다. 또 실제 업무 환경에서 장기 운영이 가능한 AI 인프라 아키텍처를 공동 검토하고 공공·금융 등 규제 산업을 고려한 데이터 주권, 보안, 거버넌스 대응 방안도 마련한다. 양사는 공공·금융·제조 등 데이터 집약 산업을 중심으로 공동 영업과 도입 제안을 추진해 레퍼런스를 확보하고 성공 사례를 기반으로 시장 확대에 속도를 낼 방침이다. 이번 협력은 클라우드와 DBMS 분야를 대표하는 국내 기업이 손잡고 국산 기술 기반 AI 인프라를 구축하는 선도 사례로 평가된다. 양사는 기존 협력 관계를 바탕으로 기술 협력을 더욱 강화해 국내 AI 생태계 성장에 기여한다는 방침이다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "인프라와 데이터, AI 서비스가 분리되지 않고 하나의 흐름으로 이어질 때 AI는 실험을 넘어 실제 업무를 바꾸는 도구가 될 수 있다"며 "이번 협약을 통해 고객이 데이터 주권과 보안·규제 요건을 충족하면서도 AI를 안정적으로 운영·확장할 수 있도록 현실적인 데이터 인프라 환경을 제시하겠다"고 말했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "우리 클라우드를 기반으로 티베로 DBMS 공동 개발을 함께한 티맥스티베로와 AI 인프라 생태계 조성을 위해 다시 한번 손을 잡게 됐다"며 "국내 클라우드와 DBMS를 대표하는 기업으로서 외산 기술에 의존하지 않고도 국산 AI 인프라 생태계 구축이 가능하다는 점을 업계에 입증해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.27 16:41한정호 기자

하이브랩, IPO 주관사로 SK증권 선정…AX 기업 전환 속도

하이브랩이 기업공개(IPO)를 본격 추진하며 인공지능 전환(AX) 기업으로의 도약에 속도를 낸다. 디지털 기반 고객경험(CX) 역량에 AI 기술을 결합해 사업 구조를 재편하고 코스닥 상장을 통해 기업가치를 끌어올린다는 목표다. 하이브랩은 IPO 대표주관사로 SK증권을 선정하고 내년 하반기 코스닥 진입을 목표로 상장 준비에 착수했다고 27일 밝혔다. 하이브랩은 지난 15년간 축적해온 디지털 전문성과 AI 기술을 결합해 기업 가치를 구조적으로 재정의한다는 의지다. 기술 경쟁력 강화와 사업 확장에 속도를 내고 AX 시장을 선도하는 국내 대표 테크 기업으로 자리매김한다는 목표다. 하이브랩은 2012년 설립 이후 UI·UX 디자인, 웹·모바일 서비스 구축, 디지털 마케팅 등 디지털 전반을 아우르는 에이전시로 성장해왔다. 제일기획·삼성전자·네이버·현대차·넷마블 등 주요 기업 프로젝트를 수행하며 15년 연속 흑자를 기록했고 2024년 기준 매출 488억원, 영업이익 48억원을 달성하는 등 안정적인 재무 구조를 유지하고 있다. 회사는 이러한 기반 위에 AI 기술을 접목해 AX 전문기업으로의 피벗을 선언하고 사업 구조 전환을 추진 중이다. 핵심에는 현재 개발 중인 두 가지 AI 솔루션이 있다. 먼저 '아비코(AVIKO)'는 B2B 환경에 특화된 버티컬 AI 워크포털로, 다양한 생성형 AI 모델을 통합 관리하고 브랜드 정체성을 반영한 콘텐츠를 효율적으로 생산할 수 있도록 지원한다. 15년간 축적한 프로젝트 데이터 자산을 기반으로 최적의 결과물을 제공하며 멀티모달 환경에서 제작 품질과 리소스 효율을 동시에 높이는 것이 특징이다. 또 다른 솔루션 '디티오씨제이(DToCJ)'는 웹·모바일 사용자 행동 데이터를 분석해 화면 구성과 콘텐츠를 개인화하는 초개인화 플랫폼이다. 클릭 패턴, 체류시간, 스크롤 속도 등 다양한 데이터를 기반으로 디지털 트윈 시뮬레이션을 구현하고 강화학습을 통해 사용자 만족도와 사업 성과를 동시에 끌어올리는 기술을 적용했다. 상장 준비 체계도 강화하고 있다. 하이브랩은 IPO 및 인수합병(M&A) 전문가인 박정재 전 아이티센글로벌 최고경영자(CEO)를 최고재무책임자(CFO)로 영입해 내부 통제와 재무 안정성을 높였다. 향후 기업가치 제고, 재무 구조 개선, 사업 포트폴리오 강화 등 상장을 위한 기반 작업을 본격적으로 추진할 계획이다. 서종혁 하이브랩 대표는 "AI 기술이 빠르게 고도화되는 가운데, 우리가 가진 디지털 경험과 고객사 이해도를 데이터 모델로 재해석해 기업들이 쉽게 AI를 적용하고 성과를 낼 수 있게 만드는 것이 목표"라며 "올해 하반기 두 솔루션의 상용화를 진행하고 이를 성장 동력으로 삼아 기업 가치를 체계적으로 높여 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.27 16:18한정호 기자

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