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AMD가 찜한 망고부스트…'AI 팩토리' 앞세워 추론 시장 승부수

인공지능(AI) 인프라 기업 망고부스트가 AMD와의 협력을 바탕으로 자체 AI 데이터센터와 추론 서비스를 결합한 'AI 팩토리' 사업에 본격적으로 나선다. 서울 강남에 1메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 구축하고 신규 추론 플랫폼을 출시해 기업 고객을 직접 공략한다는 전략이다. 장기적으로는 해외 인프라 의존도를 낮추고 국내에서 AI 데이터를 처리하는 소버린 AI 시장까지 사업을 확대할 계획이다. 김장우 망고부스트 대표는 12일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 신규 서비스 론칭 기자간담회에서 "우리는 단순히 부품을 공급하는 회사가 아니라 하드웨어부터 소프트웨어까지 직접 설계하고 고객에게 AI 서비스를 제공하는 회사"라며 "AMD와의 협력을 바탕으로 가격 경쟁력을 갖춘 AI 팩토리를 구축하겠다"고 밝혔다. 망고부스트는 2022년 서울대학교 연구진을 중심으로 설립된 AI 인프라 기업이다. 데이터처리장치(DPU)를 비롯한 네트워크 기술과 그래픽처리장치(GPU) 서버, 스토리지, AI 추론 소프트웨어를 자체 개발하고 있다. 기존에는 서버 제조사와 클라우드 기업 등에 인프라 기술을 공급하는 데 주력했지만 앞으로는 자체 시스템을 기반으로 기업 고객에게 AI 서비스를 직접 제공하는 사업을 확대한다는 방침이다. AMD 손잡고 AI 팩토리 구축…강남에 1MW 인프라 망고부스트가 내세운 핵심 전략은 AMD의 GPU와 자체 개발한 네트워크·스토리지 기술을 결합하는 것이다. 회사는 약 3년 전부터 AMD와 협력해 왔으며 AMD 인스팅트 GPU 기반 시스템의 성능을 높이는 소프트웨어와 네트워크 기술을 개발했다. 이를 통해 엔비디아 중심의 기존 AI 인프라와 차별화된 가격 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 김 대표는 "AMD GPU는 가격 경쟁력이 있지만 이를 제대로 활용하기 위한 네트워크와 소프트웨어 기술이 중요하다"며 "우리는 이 성능을 끌어올리는 기술을 확보했고 AMD와의 협력을 통해 필요한 GPU와 메모리를 안정적으로 공급받을 수 있는 기반도 마련했다"고 설명했다. 실제 망고부스트는 AI 추론 성능 평가인 'MLPerf 인퍼런스 5.0'에서 AMD 인스팅트 GPU 다중 노드를 활용한 파트너 제출에 참여했다. 이어 '인퍼런스X 6.0'에선 한국과 미국에 위치한 AMD MI300X·MI325X·MI355X 등 서로 다른 세대의 GPU를 통합한 멀티 리전 추론 성능을 선보였다. 회사는 자체 소프트웨어 최적화만으로도 AMD GPU의 추론 성능을 크게 높였으며 향후 자체 하드웨어까지 적용하면 비용 효율성이 더욱 개선될 것으로 보고 있다. 이를 위한 첫 번째 거점으로 서울 강남구 도산공원 인근에 1MW 규모의 AI 팩토리를 구축 중이다. 기존 데이터센터의 공간과 설비를 이용하는 코로케이션 방식으로 인프라를 마련하고 있으며 AMD GPU 수백 장을 단계적으로 도입하고 있다. 현재 일부 인프라를 활용한 서비스가 시작됐으며 전체 구축은 내년 1분기까지 마무리할 계획이다. 망고부스트는 초기에는 외부 네오클라우드 사업자의 GPU와 자체 인프라를 함께 활용하고 이후 자체 AI 팩토리의 비중을 확대할 방침이다. 장기적으로는 1MW를 시작으로 5MW, 100MW 이상으로 인프라 규모를 확장하는 구상도 제시했다. 단순히 GPU 자원을 임대하는 네오클라우드와 달리 자체 설계한 시스템과 소프트웨어를 통합해 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 사업 모델의 핵심이다. '망고 인퍼런스' 출시…AI 추론 서비스 직접 공급 이날 망고부스트는 신규 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스'도 공식 출시했다. 기업과 개발자가 별도의 GPU 인프라를 구축하지 않고도 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 키 하나로 AI 모델을 이용할 수 있는 서비스다. 추론 사용량과 처리 지연, 토큰 소비량, 트래픽 등을 확인할 수 있는 관리 기능도 제공한다. 서비스 경쟁력의 중심에는 자체 개발한 AI 추론 최적화 소프트웨어 'LLM부스트'가 있다. 일반적인 추론 소프트웨어가 GPU 연산 최적화에 집중하는 것과 달리 망고부스트는 스토리지에서 GPU로 데이터가 이동하는 과정까지 최적화한다. 이를 통해 데이터 전송 과정의 병목을 줄이고 GPU 활용률과 추론 처리 효율을 높인다는 설명이다. 권동업 망고부스트 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 GPU 서버와 스토리지 서버, 네트워크 기술부터 추론 소프트웨어까지 직접 개발하고 있다"며 "실제 고객의 AI 사용 패턴을 파악해 인프라를 지속적으로 최적화할 수 있다는 점이 차별화된 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "AMD GPU 기반의 추론 서비스를 경쟁력 있는 가격으로 제공 중"이라며 "주요 고성능 추론 서비스 사업자와 비교해 최소 20% 이상 저렴하게 가격을 책정했다"고 덧붙였다. 현재는 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식으로 서비스를 제공하며 향후 기업 고객을 위한 전용 추론 환경도 지원할 예정이다. 국내 데이터 처리로 소버린 AI 공략…기업용 인프라도 확대 망고부스트는 AI 팩토리 사업의 또 다른 축으로 데이터 주권 확보를 제시했다. 기업들이 외부 AI 모델을 활용하는 과정에서 데이터가 해외 서버에서 처리되는 문제를 줄이고 국내 인프라에서 AI 추론을 수행할 수 있는 환경을 마련하겠다는 목표다. 특히 오픈웨이트 AI 모델을 국내 데이터센터에서 직접 운영하는 방식으로 해외 서비스 사업자에 대한 의존도를 낮출 계획이다. 권 CTO는 "소버린 AI에서 중요한 것은 단순히 모델을 확보하는 것이 아니라 실제 데이터가 어디에서 처리되고 관리되는지"라며 "한국에서 활용되는 AI 데이터는 국내에서 처리하고 관리할 수 있어야 하며 이를 위해 국내 AI 팩토리 구축이 중요하다"고 강조했다. 망고부스트는 앞으로 망고 인퍼런스를 통한 API 서비스뿐 아니라 기업과 공공기관이 자체 환경에서 AI를 운영할 수 있도록 데이터센터 설계와 통합 인프라 공급 사업도 확대할 방침이다. 금융·국방 등 데이터 통제가 중요한 분야에선 자체 네트워크와 스토리지 기술을 활용한 온프레미스 AI 시스템을 제공한다는 구상이다. 김 대표는 "앞으로 AI 시장에서는 모델을 얼마나 잘 만드는지만큼 이를 얼마나 빠르고 저렴하게 서비스할 수 있는지가 중요해질 것"이라며 "AMD와의 협력과 독자적인 하드웨어·소프트웨어 기술을 바탕으로 AI 팩토리 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:11한정호 기자

인젠트, '엑스퍼DB' AI로 DB 장애 예측…모니터링 기능 고도화

인젠트(대표 이형배)가 인공지능(AI)을 활용해 데이터베이스(DB) 장애 징후를 사전에 감지하고 자원 부족 시점까지 예측하는 기능을 강화했다. 장애 발생 후 원인을 파악하던 기존 방식에서 벗어나 이상 징후를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 인젠트는 데이터 플랫폼 엑스퍼DB(eXperDB)의 통합 모니터링 기능을 고도화했다고 12일 밝혔다. 이번 업데이트는 운영 지표 분석을 통한 이상 탐지부터 로그 기반 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 DB 운영 전반의 진단 기능을 강화한 것이 특징이다. 엑스퍼DB는 오픈소스 데이터베이스인 포스트그레SQL(PostgreSQL)을 기반으로 모니터링, 백업·복구, 마이그레이션 등 데이터베이스 관리 기능을 통합 제공하는 플랫폼이다. 기존 데이터베이스 운영에서는 관리자가 CPU·메모리 사용량과 응답 속도 등 여러 지표와 로그를 확인해 이상 여부를 판단해야 하는 경우가 많았다. 인젠트는 이번 고도화를 통해 이상 징후 탐지부터 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 모니터링 기능을 확대했다. AI 기반 이상 탐지 기능은 주요 운영 지표의 평소 패턴을 학습하고 정상 범위를 벗어나는 변화를 자동으로 감지한다. 탐지 결과는 심각도에 따라 구분하며 이메일, 텔레그램, 문자메시지 등으로 전달한다. 백업 작업이 지연되거나 실패한 경우에도 알림을 제공한다. 여러 서버에 분산된 로그를 한곳에서 조회할 수 있는 기능도 추가했다. 관리자가 서버별로 접속하지 않고도 통합 화면에서 로그를 확인해 장애 원인을 파악할 수 있도록 했다. 심층 진단 기능은 디스크와 메모리 등 주요 자원의 사용 추이를 분석해 한계에 도달할 시점을 예측하고, 판단 근거를 함께 제시한다. 고객사가 사용하는 대규모언어모델(LLM)을 연동하면 진단 결과를 자연어로 설명받을 수 있다. 외부 AI 시스템과의 연계도 지원한다. 인젠트는 AI 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하는 표준 기술인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용해 사내 AI 에이전트가 데이터베이스 상태와 성능 정보, 경고 이력을 조회할 수 있도록 했다. 향후 자연어 질의를 통해 데이터베이스 상태를 확인하는 기능으로 확장할 계획이다. 인젠트는 향후 심층 진단 기능을 에이전틱 AI와 연계해 자동 진단과 대응 조치까지 지원하는 방향으로 발전시킬 방침이다. 진단 결과와 운영 지표를 통합한 보고서, AI 인덱스 어드바이저 등 데이터베이스 관리자(DBA)의 의사결정을 돕는 기능도 추가할 예정이다. 이형배 인젠트 대표는 "데이터베이스는 한번 장애가 발생하면 서비스 전반에 영향을 줄 수 있는 만큼, 문제가 커지기 전에 미리 짚어내는 것이 무엇보다 중요하다"며 "고객이 안심하고 데이터를 다룰 수 있도록 엑스퍼DB 지능형 운영 역량을 앞으로도 꾸준히 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.10.12 13:50남혁우 기자

테크원·우리데이터, 공공 정보시스템 데이터 품질 검증 강화

테크원(대표 김영호)과 우리데이터(공동대표 김영자·박희성)가 공공 정보시스템의 데이터 신뢰성을 높이기 위해 협력한다. 테크원과 우리데이터는 공공 정보시스템의 데이터 품질 검증 체계 강화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 클라우드 전환과 인공지능(AI) 활용이 확대되면서 시스템 기능뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성을 검증하는 작업의 중요성이 커진 데 따른 것이다. 이번 협약은 테크원의 공공부문 정보시스템 감리·컨설팅 역량과 우리데이터의 데이터베이스 진단 및 AI 활용 데이터 전환 기술을 결합하는 데 초점을 맞췄다. 양사는 시스템 구축과 재구축 과정에서 발생할 수 있는 데이터 누락·중복·변형과 정합성 오류를 점검하고, 데이터 구조와 표준 준수 여부, 참조 무결성 등을 검증할 계획이다. 이를 위해 우리데이터의 데이터베이스 관리 소프트웨어 '우리데이터클리닉 V1.0'을 활용한다. 이 제품은 데이터베이스의 물리적 구조를 역공학 방식으로 분석해 메타데이터를 자동 수집하고, 데이터 구조와 표준 준수 여부, 데이터 값의 품질을 진단·개선한다. 양사는 데이터 전환 검증과 품질 진단 방법론을 공유하는 한편, 공공기관을 대상으로 정보시스템 감리·컨설팅과 데이터 품질관리 분야의 공동사업도 발굴한다. 특히 데이터의 형식뿐 아니라 값의 정확성과 의미의 일관성까지 점검해 AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 마련한다는 방침이다. 테크원은 2013년 설립 이후 중앙행정기관과 공공기관을 대상으로 정보시스템 구축·운영 감리, 정보화전략계획(ISP) 수립, 개인정보보호 컨설팅 및 시스템 진단 등을 수행해 왔다. 이번 협약을 통해 기존 감리 서비스에 데이터 품질 진단 기술을 접목하고, 데이터 전환 과정의 검증 범위를 확대할 계획이다. 테크원 관계자는 "공공 정보시스템의 신뢰성은 시스템 기능뿐 아니라 이를 통해 생성·관리되는 데이터의 정확성과 품질에 의해 좌우된다"며 "데이터 전환부터 시스템 운영과 AI 활용까지 데이터 품질을 체계적으로 검증하는 감리 서비스를 강화하겠다"고 말했다. 우리데이터 관계자는 "AI 시대에는 데이터를 보유하는 것만으로 충분하지 않으며, AI가 신뢰하고 활용할 수 있도록 데이터 품질과 의미의 정확성을 확보하는 것이 중요하다"며 "테크원과의 협력을 통해 공공기관의 데이터 품질관리 수준을 높이고 AI 활용에 적합한 데이터 구축을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 13:38남혁우 기자

삼성전자, 차세대 'z낸드' 개발영역 넓힌다…맞춤형 AI 메모리 전략

삼성전자가 차세대 낸드플래시 제품 'z낸드' 적용처를 확장한다. 인공지능(AI) 인프라에서 맞춤형 메모리 탑재량이 늘어날 것으로 전망되는 만큼, 다양한 수요에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 z낸드를 최근 공개한 'z낸드-O' 외에 'z낸드-T', 'z낸드-I'까지 총 3종으로 세분화해서 초기 개발 중인 것으로 파악됐다. 삼성전자는 지난 8월 미국 메모리 관련 행사에서 z낸드-O 목업을 처음 공개한 바 있다. z낸드-O는 온디바이스(On-device) AI용으로 설계한 제품이다. 와이어본딩으로 칩 외곽으로 데이터를 전송하는 기존 방식과 달리, 실리콘관통전극(TSV)으로 낸드를 4단 또는 8단으로 적층한다. 데이터 전송경로가 단축돼 속도와 전력효율을 높일 수 있다. 삼성전자가 공식 발표하지는 않았으나, 내부에서 z낸드-T와 z낸드-I를 개발 중인 것으로 알려졌다. z낸드-T는 스루풋(Throughput; 처리량)에 특화했다. 고용량·고성능 AI 데이터센터에 대응하기 위해, 반도체의 데이터 처리량을 나타내는 대역폭을 극대화한 것이 특징이다. z낸드-O와 유사하게 낸드를 수직 적층해 TSV로 연결해 만든다. 업계에서는 고대역폭플래시(HBF)로 불린다. z낸드-I는 IOPS(1초당 처리할 수 있는 입출력 횟수)를 극대화한다. 대역폭이 넓으면 한 번에 많은 데이터를 처리할 수 있는 반면, IOPS가 높으면 초당 완료하는 데이터 입출력 작업 수가 많아진다. KV(키-값) 캐시 등 저용량 임시 데이터를 빈번하게 처리해야 하는 AI 추론 영역에서 높은 IOPS 낸드가 각광받는 이유다. 삼성전자가 차세대 낸드 제품을 세분화하는 가장 큰 이유는 AI에 있다. 글로벌 빅테크들이 AI 데이터 처리 효율성을 극대화하는 각종 아키텍처를 개발하면서, 다양한 수요에 맞게 최적화한 낸드 수요도 늘고 있다. SK하이닉스도 차세대 AI 낸드를 맞춤형 제품으로 개발 중이다. 앞서 SK하이닉스는 지난해 하반기 AIN P(퍼포먼스)·AIN D(집적도)·AIN B(대역폭) 등 3가지의 'AIN(에이아이엔, AI-NAND) 패밀리' 라인업을 구축한 바 있다. AIN P는 최대 1억 IOPS급 제품을 개발하고 있다. AIN D는 SSD 저장용량에 초점을 맞춰, 최대 페타바이트(PB)급이 목표다. AIN B는 HBF와 사실상 동일한 개념으로, 대역폭 확장에 중점을 두고 있다.

2026.10.12 10:45장경윤 기자

ETRI, AI 전용 차세대 영상압축 기술 개발…효율 4배 개선

인공지능(AI)에 최적화된 차세대 영상 압축 기술이 공개된다. 자율주행차와 로봇, 드론, 지능형 CCTV 등의 대규모 영상 데이터를 4분의 1까지 줄여 전달할 수 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 오는 13일부터 15일까지 나흘간 서울 코엑스(COEX)에서 'KES 2026(한국전자전)'에 참가해 ▲AI를 위한 영상 부호화 기술 ▲AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술 ▲생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술 등 3종을 공개한다. ◆AI를 위한 영상 부호화 기술…"정보 추출 4배 효율적" 이 기술은 사람이 영상을 시청하기 위해 개발된 기존 영상 압축 기술과 달리 AI가 영상 속 객체를 검출·분류·추적하는 데 필요한 정보를 4배이상 효율적으로 추출해 기존대비 4분의 1크기로 압축·전송한다. 기존 영상 압축 기술(HEVC,H.265)이 사람이 느끼는 화질을 최대한 유지하면서 데이터 용량을 줄이는 데 초점을 맞췄다면, 이번에 개발한 기계용 비디오코딩(VCM) 기술은 AI의 영상 분석 성능을 유지하면서 AI가 필요로 하는 정보를 보다 효율적으로 전달하는 데 중점을 뒀다. AI 부호화 국제표준인 엠펙(MPEG) VCM을 기반으로 차세대 비디오 압축 표준(H.266)에 준해 개발한 점도 장점이다. 추현곤 ETRI 공간미디어플랫폼연구실장은 "향후 자율주행차 간 영상·정보 교환, 지능형 영상보안, 스마트시티, 드론, 산업용 로봇 등 대규모 영상 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 분야에 활용될 것"이라며 "특히 로봇과 AI가 현실 공간을 인식하고 행동하는 피지컬 AI가 확산되면서 기계 간 영상정보를 효율적으로 전달하는 핵심기술로 활용 가능성이 커질 것"으로 기대했다. ETRI는 한국전자전(KES) 현장에서 이 기술을 시연할 계획이다. ◆AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술 선보여 두 번째로 선보일 기술은 소수 카메라로 실사형 3D 휴먼을 구현한다. 소수의 다중 시점 카메라로 촬영한 영상만으로 여러 사람의 3차원 형상을 AI로 복원하고, 사용자가 원하는 시점에서 실감나게 영상을 감상할 수 있다. 기존 자유시점 영상은 다수의 카메라와 복잡한 연산과정이 필요해 제작과 실시간 활용에 제약이 있었다. ETRI는 3D 기하정보 사전학습 인코더와 부화소 기하정보 학습 기술 등을 적용해 적은 수의 카메라를 활용하면서도 고화질 3D 영상을 빠르게 생성할 수 있도록 했다. 특히 순방향 추론 방식을 적용해 고화질 렌더링과 빠른 처리속도를 동시에 구현했다. 스포츠 중계와 공연·전시, 확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 공간 미디어 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. ◆생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술도 공개 이 기술은 영화와 드라마, 광고 등 콘텐츠를 본격적으로 제작하기 전에 스케치와 스토리보드, 대본 등을 분석해 제작자가 구상한 장면을 3D 공간으로 미리 구현할수 있다. AI가 스케치·스토리보드·대본 등 다양한 형태의 멀티모달 데이터에서 제작자의 의도를 분석하고 이를 편집 가능한 USD(Universal Scene Description) 기반의 구조화된 3D 장면으로 자동 변환한다. 또한 생성형 AI를 활용해 인물과 사물, 공간 등의 3D 에셋을 자동으로 생성·배치할 수 있다. 제작자는 이를 활용해 영화·OTT·광고 등의 실제 촬영에 앞서 장면 구성과 카메라 위치, 공간 배치 등을 직접 편집하고 검토할 수 있다. 이태진 ETRI 미디어연구본부장은 “영상 부호화뿐만 아니라 3D 휴먼, 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 기술 등 AI와 미디어의 융합 연구를 지속해 자율주행, 로봇, 스마트시티, 산업 자동화와 차세대 미디어 등 다양한 분야의 경쟁력 강화에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.10.12 09:25박희범 기자

엔비디아, 美 리플렉션 AI에 추가 투자·인수 협상 중

엔비디아가 미국 AI 관련 스타트업 리플렉션 AI를 인수하거나 투자를 확대하는 방안을 논의 중이라고 파이낸셜타임즈가 10일(현지시간) 보도했다. 파이낸셜타임즈는 소식통을 인용해 "협상은 초기 단계로, 엔비디아가 리플렉션 AI 직원을 채용하고 기술 사용권을 확보하는 등 여러 방안이 검토되고 있다"며 "이 경우 장기간의 규제 검토를 받지 않아도 된다"고 설명했다. 리플렉션 AI는 구글 딥마인드 출신 연구원 2명이 지난 2024년 설립한 회사다. 소프트웨어 개발을 자동화하는 AI 기술을 개발하고 있다. 최근에는 첫 오픈웨이트(가중치 공개형; 학습 가중치만 외부에 제공하는 제한적 공개 모델) AI 모델 '빔(Beam)'을 출시했다. 엔비디아는 이미 리플렉션 AI에 8억 달러(한화 약 1조723억원)를 투자한 바 있다. 파이낸셜타임즈는 "양사 간 계약이 향후 몇주 안에 체결될 가능성이 있으나 협성이 결렬될 수도 있다"며 "계약 조건은 공개되지 않았으나, 리플렉션은 지난 3월 투자 유치 당시 250억 달러(33조5000억원)의 기업 가치 평가를 받았었다"고 밝혔다. 한편 엔비디아는 AI 생태계 강화를 위한 투자를 적극 진행해 왔다. 지난 9월에는 세계 최대 오픈소스 AI 플랫폼 기업인 허깅페이스를 130억 달러(17조4000억원)에 인수한 바 있다.

2026.10.11 09:19장경윤 기자

韓 공략 시동 건 코어위브…데이터센터 협력·추론 사업 키운다

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

2026.10.09 16:06장유미 기자

[AI 고속도로] 기업 AI도 프라이빗 시대…'모듈형 데이터센터'가 뜬다

기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터와 AI 운영 환경을 직접 통제할 수 있는 '프라이빗 AI'에 주목하고 있다. 외부 클라우드와 AI 모델에 의존하던 방식에서 벗어나 자체 인프라를 병행하는 기업이 늘면서, 필요한 장소에 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터(AIDC)도 대안으로 부상한 모습이다. 9일 업계에 따르면 기업들은 민감한 내부 데이터나 반복적인 업무를 자체 AI 환경에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 작업에는 외부 AI 모델을 활용하는 방식으로 인프라 전략을 다변화하고 있다. 기업의 AI 전략에서도 모델 성능뿐 아니라 데이터를 어디에 저장하고 연산 자원을 어떻게 운영할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·제조·공공 등 보안과 데이터 통제가 중요한 분야에선 독립적인 AI 운영 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. 오픈 모델 성능 높아지자 프라이빗 AI 도입 확대 최근 오픈 모델의 성능이 빠르게 향상되고 운영 비용 부담도 줄어들면서, 기업들이 외부 상용 모델에 대한 의존도를 낮추고 업무 특성에 맞는 자체 AI 환경을 구축할 수 있게 됐다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 조지아공대 연구진이 발표한 논문에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 AI 모델의 약 90% 수준 성능을 내면서도 비용은 약 6분의 1에 그치는 것으로 나타났다. 폐쇄형 모델 출시 이후 오픈 모델이 유사한 성능에 도달하기까지 걸리는 시간도 13주까지 단축됐다. 기업 내부 데이터에 맞춘 모델 미세조정도 경쟁력으로 꼽힌다. 데이터브릭스 연구에선 메타의 오픈 모델 '라마 3.1 8B'를 기업 고유 코드에 맞게 미세조정한 결과, GPT-4o보다 코드 채택률이 1.4배 높고 응답 시간은 2배 빠른 것으로 나타났다. 실제 기업 현장에서도 자체 AI 모델과 외부 모델을 병행하는 사례가 나오고 있다. 미국 보험사 트래블러스는 보험 업무에 특화된 자체 모델 '트래블러스LLM'을 개발해 전문성과 대량 처리가 필요한 업무에 활용하고 범용적이거나 복잡한 요청에는 외부 모델을 사용하는 방식으로 AI 환경을 운영하고 있다. 국내에선 한국서부발전이 외부망과 분리된 온프레미스 환경에 자체 생성형 AI 서비스 '위피봇'을 구축했다. 사내 규정과 기술자료 검색, 문서 작성 등에 활용하고 있으며 시범 운영 결과 업무 효율을 30% 이상 높이고 연간 10만 시간의 업무 시간을 절감한 것으로 알려졌다. AI 운영 환경도 변화…모듈형 데이터센터 대안 부상 기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대하면서 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 인프라의 중요성도 커지고 있다. 특히 대규모 AI 모델을 직접 운영하거나 여러 AI 서비스를 상시 구동해야 하는 기업·기관에선 기존 전산실만으로 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 환경을 수용하는 데 한계가 있다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하려면 높은 전력 밀도와 발열에 대응할 수 있는 전력·냉각 설비가 필요하다. GPU 간 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 네트워크와 스토리지도 갖춰야 한다. 외부 클라우드를 지속적으로 이용할 경우 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있다는 점도 자체 인프라 구축을 검토하는 배경이다. 이에 전력·냉각·네트워크 등 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 모듈형 AIDC가 주목받고 있다. 부지와 전력이 확보된 환경에선 기존 데이터센터보다 구축 기간을 줄일 수 있고 AI 연산 수요가 늘어나면 모듈을 추가해 단계적으로 확장할 수 있다는 것이 강점이다. 기업이 직접 관리하는 부지에 독립적인 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점도 특징이다. 데이터와 시스템에 대한 물리적 통제 수준을 높이면서 필요한 연산 자원을 업무 현장 가까이에 배치할 수 있어 보안과 운영 효율을 함께 고려할 수 있다. 엘리스그룹, 모듈형 AIDC·GPU 운영 기술 결합 국내에선 엘리스그룹이 모듈형 데이터센터와 클라우드 소프트웨어를 결합한 AI 인프라 사업을 추진 중이다. 엘리스그룹은 부지와 전력이 확보된 환경에서 약 3개월 만에 구축할 수 있는 모듈형 AIDC '엘리스 PMDC'를 공급하고 있다. 서버 랙과 전력·냉각·네트워크 설비를 모듈화해 현장에서 설치하는 방식으로, 수요에 따라 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 설계했다. 고밀도 GPU 환경에 대응하기 위한 수랭식 냉각 시스템도 적용할 수 있다. 여기에 GPU 가상화·오케스트레이션 기술을 적용한 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 GPU 자원을 워크로드에 따라 배분하고 운영할 수 있도록 지원한다. 산업 현장에서도 모듈형 AI 인프라 구축이 추진되고 있다. 부산 명지녹산국가산업단지에선 산업단지 내 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 GPU·신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 엘리스그룹과 부산테크노파크, 이지에이아이, 건솔루션, 포미트 등이 참여해 제조기업의 AI 전환을 지원할 계획이다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대할수록 데이터를 안전하게 관리하는 것뿐 아니라 AI 인프라 자체를 효율적으로 운영할 수 있는 통제력이 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "특히 민감한 데이터를 다루거나 대규모 AI 연산 환경을 직접 운영해야 하는 기업·기관에선 필요한 장소에 AI 인프라를 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 데이터센터가 효과적인 선택지가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.09 15:00한정호 기자

GPU 활용률 '90%' 이상 가능…아크릴, AI 인프라 비용 줄인다

"실제 업무 환경에서 GPU는 다양한 문제로 50~60%의 활용률에 머무르는 경우가 있다. 아크릴의 플랫폼을 적용하면 이를 90% 이상으로 끌어올릴 수 있어, AI 인프라 운영비용율 획기적으로 절감할 수 있다" 김종율 아크릴 이사는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 인프라 운영 효율화를 위한 기술을 소개했다. 지난 2011년 설립된 아크릴은 AX 인프라 소프트웨어 전문 기업이다. AI 인프라 오케스트레이션 플랫폼인 'GPUBASE'를 공급하고 있다. GPUBASE는 여러 서버에 분산된 GPU를 하나의 자원 풀처럼 관리하고, 각 워크로드에 필요한 자원을 배분해 GPU 활용률을 높이는 솔루션이다. 또한 GPUBASE는 네트워크 최적화 기능을 갖췄다. 특정 경로에 트래픽이 몰리는 경우를 방지하기 위해 다중 경로를 활용하고, 작업별 우선순위에 따라 트래픽을 처리하는 기술이다. 김 이사는 "실제 업무 환경에서 모니터링된 GPU 할당률은 90%지만, 실제 연산 가동률은 50~60%에 머무르는 사례들이 보고되고 있다"며 "이에 아크릴은 AI로 필요한 메모리와 코어를 예측해, 맞는 크기로 GPU를 배치하는 시스템을 구축했다"고 설명했다. 현재 아크릴은 실제 대규모 GPU 환경에서 GPUBASE 검증을 완료한 상황이다. AWS, 구글, 마이크로소프트 등 3대 클라우드 환경에서 총 1272장의 GPU장을 운용한 결과, AI 학습 속도는 최대 24배 향상된 것으로 나타났다. GPU 활용률은 90%를 상회했다. 엔크릴은 GPUBASE와 같은 AI 인프라용 소프트웨어 기술이 대한민국의 소버린 AI 구축에 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 내다봤다. 김 이사는 "GPU 등 각종 AI 반도체를 하나의 풀로 운영해, 특정 공급사와 공급망에 종속되지 않는 연산 주권을 확보해야 한다"며 "폐쇄망에서 완전 구동될 수 있는 망 주권, 자체 모델과 운영 도구로 모델을 직접 만드는 모델 주권도 중요하다"고 강조했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다.

2026.10.08 15:44장경윤 기자

"GPU와 경쟁 아닌 공존"…딥엑스, '피지컬 AI' K-NPU로 글로벌 정조준

"글로벌 그래픽처리장치(GPU) 기업과 경쟁하려는 것이 아닙니다. 대규모 데이터 학습은 GPU가, 일상 디바이스에 탑재되는 '피지컬 인공지능(AI)' 연산은 신경망처리장치(NPU)가 분담하는 명확한 공존이 우리 전략입니다." 조재홍 딥엑스 상무는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 2026에서 글로벌 빅테크와 협력 기반 시장 확대 비전을 제시하며 이같이 밝혔다. 최근 AI 반도체 시장은 엔비디아로 대표되는 데이터센터용 GPU가 독식하고 있다. 하지만 조 상무는 1기가와트(GW) 규모 데이터센터 구축에 100조원이 투입되는 막대한 비용과 GPU 특유의 발열, 전력 소모를 근본적 한계로 지적했다. 그는 "연간 50억대 이상 쏟아지는 사물인터넷(IoT) 디바이스의 모든 AI 연산을 클라우드 데이터센터에서만 처리하면 프라이버시 침해와 막대한 전력 지연을 피할 수 없다"며 "로봇이나 CCTV 등 디바이스 자체에 AI 연산이 임베딩돼 실시간 구동하는 '피지컬 AI' 전용 NPU가 반드시 필요한 시점"이라고 강조했다. 딥엑스가 독자 개발한 NPU 'DX-M1'은 이러한 에지(Edge) 수요를 정확히 겨냥했다. 엄지손톱 크기 칩 하나가 5W 미만 초저전력으로 구동돼 일반 배터리로도 작동하며, 쿨링팬이 필요 없을 정도로 발열을 잡았다. 수만 개 데이터를 한 번에 처리하는 GPU와 달리, 카메라로 들어오는 사진 한 장을 즉각 처리하는 '배치 사이즈 1' 환경에 최적화돼 GPU 대비 구축비용을 10분의 1에서 최대 100분의 1 수준으로 대폭 낮췄다. 딥엑스는 이 같은 기술력을 바탕으로 최근 방한한 리사 수 AMD 회장과 간담회를 갖는 등 글로벌 빅테크와 협력을 구체화하고 있다. 무한 경쟁 대신 시장 파이를 나누는 셈이다. 가시적 상용화 성과도 입증했다. 조 상무는 "국내 최초로 피지컬 AI 반도체 양산에 성공해 상반기에만 10개국 8개 산업군에 1300만개 이상을 수출했다"며 "현대자동차 로보틱스랩의 로봇(DAL-e)과 중국 바이두의 스마트 팩토리 장비 등에 우리 NPU가 탑재돼 활약 중"이라고 말했다.

2026.10.08 15:41전화평 기자

모비젠 "연내 그래피오 3.0 출시…스스로 진화하는 온톨로지 구축"

모비젠이 온톨로지 기반의 데이터·AI 앱 플랫폼 '그래피오 3.0'을 연내 출시할 계획이다. 해당 플랫폼은 메모리 시스템을 기반으로, 온톨로지가 업무 경험을 통해 스스로 진화하는 것이 핵심이다. 엄태덕 모비젠 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 이같이 밝혔다. 이날 AI 페스타 26 내 부대행사인 '에어 쇼케이스(AIR Showcase)'에서 '기업 AX를 위한 온톨로지 구축과 활용 전략'을 주제로 발표를 진행한 엄 부사장은 온톨로지 기반 AI 솔루션의 로드맵을 제시했다. 온톨로지는 특정 분야에 존재하는 개념 간의 관계를 명확히 정의하고 구조화한 지식 모델이다. 온톨로지를 활용하면 AI는 입력된 데이터의 문맥과 의미를 스스로 이해해, 보다 정확한 판단을 내릴 수 있게 된다. 엄 부사장은 "단순히 데이터가 잘 정리돼 있다고 해서 AI가 업무를 이해하는 것은 아니다"며 "같은 데이터라도 조직마다 의미가 다를 수 있고, 데이터 간 관계와 업무 규칙을 함께 이해해야 성공적인 인공지능 전환(AX)이 가능하다"고 설명했다. 모비젠은 이를 위한 솔루션으로 '그래피오'를 제공하고 있다. 그래피오는 조직의 업무 용어와 개념 정리에서부터 ▲관계 모델링 ▲지식 구조 관리 ▲데이터 연계 등 다양한 기능을 통해 기업 특화 온톨로지를 구축한다. 이후 AI 에이전트가 해당 정보를 연계한 각종 업무를 지원한다. 모비젠은 그래피오 로드맵을 빠르게 고도화해나갈 계획이다. 지난해 초 그래피오 1.0을 출시한 데 이어, 올해 7월에는 그래피오 2.0을 출시했다. 연내에는 그래피오 3.0을 출시하는 것이 목표다. 그래피오 1.0이 온톨로지 코어 구축에 집중했다면, 그래피오 2.0은 데이터의 변화를 감지하고 이를 기반으로 업무를 실행하는 '다이나믹 온톨로지' 기능이 추가됐다. 그래피오 3.0은 실행 결과와 피드백을 메모리 시스템에 쌓아 온톨로지 성능을 지속 개선할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엄 부사장은 "초기 온톨로지가 데이터의 맥락 파악에 집중했다면, 향후에는 추가 데이터 및 경험을 기반으로 온톨로지가 스스로 진화하는 방향으로 나아갈 것"이라며 "올해 내에 그래피오 3.0 버전을 출시하려고 준비하고 있다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 14:49장경윤 기자

문서 자산화·보안 한눈에…사이냅소프트, AI페스타서 업무 맞춤 AI 솔루션 공개

문서 인공지능(AI) 기업 사이냅소프트가 기업 내부 문서를 안전하게 지능형 자산으로 전환하는 문서 AI 풀스택 솔루션을 선보였다. 현장에서는 비정형 문서의 디지털 자산화부터 데이터 유출 걱정 없는 온프레미스 대규모 언어모델(LLM) 환경 구축까지 아우르는 AI 기술을 소개했다. 사이냅소프트는 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 ▲문서 구조 분석 솔루션 '사이냅 도큐애널라이저' ▲온프레미스 LLM 패키지 '사이냅 어시스턴트' ▲SaaS 기반 AI 데이터 가공 플랫폼 '사이냅 AI 데이터 파운드리' ▲VLM 기반 '사이냅 OCR IX' 등 핵심 솔루션 라인업을 공개했다. 부스에서 주목받은 '사이냅 도큐애널라이저'는 아래아한글, MS 오피스, PDF 등 비정형 문서의 시각 요소와 복잡한 구조를 정밀 분석하는 솔루션이다. 표, 차트, 수식은 물론 다단 구조와 읽기 순서까지 인식해 마크다운, XML, JSON 등 정형 데이터로 변환한다. 원본 구조를 유지한 채 데이터화해 대규모 언어모델(LLM) 학습과 검색 증강 생성(RAG) 답변 정확도를 크게 높인다. 함께 출품한 '사이냅 어시스턴트'는 사내 데이터 유출을 막는 온프레미스 지능형 문서 AI 패키지다. 에이전틱 RAG를 기반으로 정확한 근거 중심 답변을 제시하며, 사이냅 문서뷰어와 연동해 참조 문서 영역을 하이라이팅 표시함으로써 환각 여부를 즉각 검증할 수 있다. 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 작업 화면에서 사내 맞춤형 AI 에이전트를 조립·구축 가능하다. 비정형 서식 이미지에서 핵심 정보를 맥락까지 이해해 추출하는 '사이냅 OCR IX'도 전시됐다. 최신 시각언어모델(VLM) 기술을 결합해 공공 문서 인식률 99%(TTA 인증)를 기록했으며, AI 에이전트가 폼과 템플릿을 자동 생성해 서식 제작 및 구축 시간을 크게 단축했다. 주민등록번호, 여권번호 등 민감정보 마스킹 기능도 지원해 공공·금융권 보안 요구에 대응한다. 이 외에도 웹 콘솔과 REST API를 통해 페이지당 평균 0.146초의 빠른 속도로 14개 이상의 포맷을 일괄 구조화 변환하는 클라우드 SaaS '사이냅 AI 데이터 파운드리'를 소개해 기업 고객들의 발길이 이어졌다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "AI 에이전트 성능은 결국 AI가 읽고 이해할 수 있는 문서가 얼마나 잘 준비돼 있느냐에 달려 있다"며 "오랜 기간 축적한 문서 기술력을 바탕으로 문서를 정확히 읽고, 구조화하고, 답변까지 연결하는 전 과정을 지원해 기업과 기관이 실질적인 AI 에이전트 성과를 거둘 수 있도록 돕겠다"고 전했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 이달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀 등에서 열린다. 올해 행사는 212개사·501개 부스 규모로 마련됐다.

2026.10.08 14:02진성우 기자

"AI용 고품질 자산 만든다"…비큐AI, AI페스타서 데이터 공급 플랫폼 'RDP그룹' 선봬

AI 데이터 인텔리전스 기업 비큐AI가 인공지능(AI) 성능을 결정짓는 고품질 데이터 공급 솔루션을 선보였다. 원천 데이터를 정제하고 시장 가치를 정량적으로 평가해 실제 수요처와 연결하는 전주기 파이프라인을 제시했다. 비큐AI는 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 데이터 공급 플랫폼 'RDP그룹'을 집중 소개했다. 현장 부스에는 기업·기관 데이터의 가치 진단과 수익화를 상담하려는 관람객 발길이 이어졌다. RDP그룹은 기업, 공공기관, 대학 등 데이터 보유자가 가진 데이터를 정제하고 시장 가치를 진단한 뒤 실제 국내외 AI 수요처로 연결할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 메타데이터 정제와 재가공, 시장 수요 파악, 해외 AI 데이터 수요처 연결 등 데이터 공급 전 과정을 하나로 묶어 제공한다. 비큐AI는 이번 전시에서 'AI 성능은 결국 데이터 품질에서 결정된다'는 메시지를 전면에 내세웠다. AI 모델 자체보다 학습과 추론에 쓰이는 원천 데이터를 다루는 기술 중요성을 강조했다. 아울러 원천 데이터를 AI가 즉시 활용할 수 있는 형태로 정제하고, 출처 검증과 데이터 신뢰도를 확보해 정량적인 가치를 부여하는 기술력을 선보였다. 부스에서는 AI를 위한 실시간 데이터 파이프라인 구축 솔루션과 AI 에이전트가 자동으로 뉴스를 모니터링하는 솔루션 등도 함께 소개해 기업 고객들의 큰 관심을 모았다. 회사는 가치평가 이후 판매 조건 확정과 글로벌 잠재 구매자 연결까지 지원한다. 뿐만 아니라 데이터 공급자 검증을 거친 경우, 글로벌 구매자가 해당 데이터의 출처를 확인할 수 있는 인증수단도 제공할 방침이다. 김규태 비큐AI AI사업본부 이사는 "AI 학습용 고품질 데이터 수요는 빠르게 늘고 있지만, 정작 데이터를 가진 기업들은 그 가치를 가늠하고 판매하는 방법을 찾기 어려워한다는 점을 현장에서 다시 확인했다"며 "이번 행사에서 만난 기업들과의 후속 논의를 이어가며 RDP그룹을 데이터 보유자와 글로벌 AI 수요처를 잇는 통로로 키워가겠다"고 전했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI페스타26은 이달 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀 등에서 열린다. 올해 행사는 212개사·501개 부스 규모로 마련됐다.

2026.10.08 13:25진성우 기자

"개인정보 유출 원천 차단"…비아이매트릭스, 폐쇄망 AI로 대기업·금융권 '정조준'

대기업과 금융권을 중심으로 정보 유출 우려가 커지면서 보안성을 극대화한 '폐쇄망 AI'가 시장의 주목을 받고 있다. 비아이매트릭스는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타'에 참가해 기업 내부망에서 안전하게 동작하는 온프레미스(설치형) 기반 '텍스트 투 SQL(Text-to-SQL)' 솔루션을 선보였다. 비아이매트릭스는 생성형 AI와 로우코드(Low-code·코딩을 최소화하여 프로그램을 개발하는 기술) 기술을 바탕으로 기업의 데이터 분석 및 업무 시스템 구축을 지원하는 AI·BI(경영정보시각화) 솔루션 전문 기업이다. 이 솔루션은 사용자가 자연어로 질문하면 이를 SQL 쿼리로 변환해 기업 내부 데이터베이스(DB)의 데이터를 실시간으로 호출하고 UI 대시보드로 시각화해 주는 기술이다. 가장 큰 특징은 기존 생성형 AI의 고질적 문제인 '할루시네이션(환각)' 현상을 원천 차단했다는 점이다. AI가 엑셀 등 외부 데이터를 넘겨받아 임의로 결과값을 가공하거나 새로운 가짜 데이터를 만들어내는 것이 아니라, 정확한 SQL 구문만 생성해 실제 DB 데이터를 그대로 불러오는 방식인 것이다. 사용자 편의성도 크게 높였다. 과거에는 원하는 결과를 얻기 위해 복잡한 조건의 길고 정교한 프롬프팅이 필요했지만, 솔루션이 데이터베이스 스키마 정보를 사전 파악하고 있어 "민원 현황 알려줘"와 같은 단순한 질의만으로도 다각도의 대시보드를 알아서 그려준다. 이에 따라 기존에 실무자가 IT 부서에 데이터 추출을 요청하고 며칠씩 기다려야 했던 업무 프로세스가 실시간으로 대폭 단축됐다. 비아이매트릭스는 자사 솔루션의 강점으로 '폐쇄망 보안성'을 꼽았다. 솔루션이 외부 온라인 네트워크 연결 없이 기업 내부 인트라넷 환경에서만 구동되므로, 최근 잇따른 개인정보 유출 이슈로 클라우드 AI 도입을 주저하는 공공기관과 금융기관, 대형 제조 기업에서 높은 호응을 얻고 있기 때문이다. 아울러 설비 이상 징후 예측처럼 별도의 추론이 필요한 고급 연산의 경우, 기업이 기존에 구축해 둔 MLOps(머신러닝 운영) 환경이나 파이썬(Python) 코드 등과 자유롭게 연동할 수 있는 확장성까지 갖췄다. 비아이매트릭스 관계자는 "보안에 매우 민감한 금융권과 공공, 제조 대기업을 중심으로 온프레미스 AI 수요가 급증하는 추세"라며 "보안 우려와 할루시네이션 없이 실무자가 자연어로 기업 데이터에 즉시 접근할 수 있는 최적의 환경을 제공하겠다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 오는 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 11:22전화평 기자

"자료 사이 관계까지 찾아 답한다"…데이터사이언스랩, 기업 AI 정확도 높인다

데이터사이언스랩이 기업 내부 자료의 내용과 관계를 함께 분석해 생성형 인공지능(AI)의 답변 정확도를 높인다. 데이터 수집·분석부터 AI 서비스 구축과 운영 관리까지 지원해 기업과 공공기관의 AI 도입을 돕는다. 데이터사이언스랩은 8일 서울 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술과 AI 에이전트 개발·운영 솔루션을 소개했다. 검색증강생성(RAG)은 AI가 답변하기 전에 관련 자료를 검색해 참고하도록 하는 기술이다. 기업 내부 문서처럼 AI가 미리 학습하지 않은 정보를 답변에 반영하고, 사실과 다른 내용을 생성하는 오류를 줄이는 데 활용한다. 일반적인 RAG가 질문과 유사한 문장이나 문서 일부를 찾는 데 초점을 맞춘다면, 그래프 RAG는 자료 속 개념과 개념 사이의 관계까지 연결해 검색한다. 여러 자료에 흩어진 정보를 함께 살펴야 하는 질문에 대응하기 위한 방식이다. 이를 위해 조직이 사용하는 개념과 관계를 체계적으로 정리하는 '온톨로지'를 활용한다. 부스 화면에서는 개념들이 점으로 표시되고 그 관계가 선으로 연결돼 마인드맵처럼 펼쳐졌다. AI는 이 연결을 따라 관련 정보를 찾고, 검색한 내용을 바탕으로 답변을 생성한다. 데이터사이언스랩 관계자는 “조직에 특화된 지식을 구조화하고 데이터의 관계성까지 함께 저장하는 것”이라고 설명했다. 회사는 질문 유형에 따라 문서의 유사성을 찾는 검색과 관계를 따라가는 검색 등을 조합해 답변에 필요한 정보를 제공한다. 데이터를 처리하는 과정에도 여러 AI 에이전트를 활용한다. 수집한 데이터를 정리하고 저장한 뒤 분석하는 업무를 나눠 수행하며, 분석 결과는 보고서 자동 생성이나 챗봇 답변, 요약 서비스 등에 활용할 수 있다. 데이터 분석 기능을 별도로 사용하거나 다른 AI 서비스의 기반으로 연결하는 방식도 지원한다. AI를 도입한 이후의 관리 기능도 선보였다. 'AX 옵스'는 AI 서비스에 사용하는 모델과 프롬프트, 데이터, 도구 등을 관리하고 운영 상태를 모니터링하는 솔루션이다. 새로운 모델을 적용하거나 데이터가 계속 쌓이는 상황에 대응하고, 조직에서 정한 AI 사용 규칙을 관리하는 데 활용한다. 회사 측은 AI를 구축한 뒤 운영 과정에서 관리 필요성을 느낀 공공기관 등의 수요를 반영했다고 설명했다. 데이터사이언스랩 관계자는 “데이터를 활용하고 분석해 서비스를 만드는 것부터 운영하는 것까지 필요한 엔진들을 개발했다”고 말했다. 데이터사이언스랩은 현장에서 기업과 공공기관 담당자들의 기술적인 질문을 받고 적용 방안을 논의했다. 회사 관계자는 “피드백을 듣는 것도 굉장히 도움이 되고 있다”며 현장 의견을 제품 개발에 반영하고 있다고 설명했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.08 11:02류승현 기자

시선·표정 추적해 AI 학습…코스테크, AI페스타서 '인간 행동 분석 솔루션' 4종 선봬

코스테크가 인공지능(AI) 고도화 핵심으로 꼽히는 인간 행동 데이터 측정·분석 솔루션을 선보였다. 사람 시선과 표정, 생체신호를 정밀하게 계측해 AI 학습용 멀티모달 데이터로 전환하는 파이프라인을 제시했다. 코스테크는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 인간 행동 데이터 측정·분석 솔루션 4종을 공개했다. 이번 전시로 선보인 솔루션은 인간 행동 데이터 수집부터 통합 분석에 이르는 전 과정을 아우른다. 눈에 보이지 않는 사람의 생체신호와 무의식적 행동을 정밀 데이터셋으로 전환해 산업 전반의 사용자 경험 최적화를 지원한다. 부스에서 선보인 솔루션은 총 4가지다. 먼저 아이모션스(iMotions)는 인간 행동 연구를 위한 통합 소프트웨어다. 시선추적, 안면 표정 분석, 뇌파(EEG), 피부전도도(GSR), 심전도(ECG) 등 각기 다른 센서 데이터를 하나의 플랫폼에서 시간축 기준으로 정밀하게 동기화해 분석한다. 사용자 경험(UX) 분석, 소비자 반응 연구는 물론 멀티모달 AI 학습용 데이터셋 구축에 활용된다. 하드웨어 부문에서는 비착용형과 착용형 시선추적 시스템을 동시에 출품했다. 스마트아이(Smart Eye) 원격 시선추적 시스템은 카메라 기반으로 관찰자 시선, 머리 움직임, 눈꺼풀 상태를 추적한다. 차량 운전자 모니터링 시스템(DMS) 개발, 항공 조종석 연구 등 고정밀 계측 환경에 쓰인다. 착용형 아이트래커 '네온(Neon)'은 딥러닝 기반 시선 추정 기술을 적용해 별도 사전 보정 작업 없이 사용할 수 있다. 일반 안경처럼 가볍게 착용 가능해 매장, 스포츠, 산업 현장, 실외 등 실제 환경에서 자연스러운 시선 데이터를 수집할 수 있습니다. 모듈형 무선 생체신호 측정 플랫폼인 플럭스(PLUX) 장비도 선보였다. 근전도(EMG), 심전도, 피부전기활동(EDA), 호흡 등 연구 목적에 맞춘 센서 조합이 가능하며 소형 무선 구조로 실험실 밖 실제 생활 환경에서도 데이터를 수집할 수 있다. 코스테크는 해당 글로벌 장비들을 국내 연구기관과 산업 현장에 공급하며 기술 지원과 교육, 사후관리를 제공하고 있다. 현장 관계자는 "인간의 미세한 신체 반응과 시선 데이터를 유기적으로 결합해 사람 행동을 다각도로 정밀 측정할 수 있는 것이 강점"이라며 "실제 모빌리티 개발과 의료·스포츠 등 다양한 산업군 연구 현장에 맞춤형 솔루션을 공급하고 있다"고 말했다.

2026.10.08 10:48진성우 기자

엘리스그룹, 모듈형 AI 데이터센터 'PMDC' 상표권 확보…인프라 사업 확대

엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 'PMDC'의 상표권을 확보하고 국내외 AI 인프라 시장 공략을 강화한다. 데이터센터 구축 기술과 자체 AI 클라우드 소프트웨어를 결합해 AI 인프라 구축부터 그래픽처리장치(GPU) 운영까지 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 엘리스그룹은 지난달 17일 모듈형 AI 데이터센터 PMDC에 대한 상표권 등록을 완료했다고 8일 밝혔다. 상표등록번호는 제40-2596074호로, 회사는 이를 계기로 지난 5년간 축적한 기술력과 브랜드 경쟁력을 강화할 계획이다. PMDC는 엘리스그룹이 2021년 자체 설계한 모듈형 AI 데이터센터다. 서버와 전력·냉각·네트워크 등 핵심 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 전력과 부지가 확보된 현장에 설치하는 방식이다. 기존 데이터센터처럼 주요 설비를 현장에서 순차적으로 구축하는 대신 사전 제작한 모듈을 활용해 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 고성능 GPU의 발열에 대응하기 위해 직접수랭식 냉각(DLC)과 온수 냉각 등 관련 기술도 지속 고도화 중이다. 엘리스그룹은 PMDC에 자체 개발한 AI 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영과 관리까지 통합 지원하는 AI 인프라 환경을 제공하고 있다. 실제 사업 현장으로 적용 범위도 넓히고 있다. 현재 구축 중인 부산 제조산업단지 엣지 AI 데이터센터 등이 대표 사례다. 모듈형 데이터센터를 기반으로 산업 현장에서 필요한 AI 연산 자원을 공급하고 클라우드 운영 기술을 함께 제공한다는 전략이다. 해외 시장 진출도 추진한다. 엘리스그룹은 PMDC와 AI 클라우드 운영 기술을 결합해 국내에서 생산한 AI 연산 자원을 글로벌 시장에 공급하는 사업 모델을 마련할 계획이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "PMDC는 2021년 설계하고 실제 AI 클라우드 환경에서 운영하며 기술력을 축적해온 우리의 핵심 AI 인프라"라며 "이번 상표권 등록을 계기로 PMDC의 기술 경쟁력과 브랜드 가치를 함께 강화하고 국내외 AI 인프라 시장에서 입지를 더욱 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.10.08 10:48한정호 기자

"이상 감지하면 로봇 출동"…아이디비, '자율형 공장' AI 솔루션 전시

단순한 재난·안전 모니터링을 넘어 제조 현장 근본적 문제를 해결하는 맞춤형 인공지능(AI) 솔루션이 등장했다. 아이디비는 8일 서울 강남구 코엑스에서 진행 중인 'AI 페스타 2026'에서 생산성 향상과 불량률 저감, 최적 운전 조건을 제시하는 산업 현장 AI 패키지를 선보였다. 아이디비 솔루션은 각 공장 골칫거리를 해결하는 일종의 '제조업 컨설팅 AI' 역할을 수행한다. 통상 기업이 AI를 도입할 때 비용 70%가 현장 데이터 분석과 진단에 소모되지만, 아이디비는 현장에 에지(Edge) 디바이스를 부착함과 동시에 자동으로 학습을 시작하는 프로세스를 내장해 도입 장벽을 낮췄다. 아이디비 관계자는 "모터나 수배전반 등 특정 문제와 주제별로 솔루션이 패키지화돼 있다"며 "주관식이 아닌 객관식처럼 고객이 현장에 필요한 기능을 쉽게 골라서 적용할 수 있다"고 설명했다. 단순한 이상 탐지(추론)를 넘어 '운영 지능화'를 구현한 점도 핵심 경쟁력이다. 작업자의 오랜 경험과 지식, 상황별 대응 매뉴얼, 안전 규정 등을 지능형 판단 엔진에 녹여냈다. 이를 통해 날씨나 계절 등 예측하기 어려운 환경 변수와 센서 데이터를 종합해 최적의 현장 대응 지시를 내릴 수 있다. 최근에는 제조업을 넘어 수요가 폭증하는 모듈러 데이터센터와 AI 데이터센터(AIDC)로도 영역을 넓히고 있다. 액체냉각 환경에서 칩 과열을 방지하는 것은 물론, 후면에 위치한 수배전반과 유틸리티 등 데이터센터 전체 계통이 안정적으로 동작하는지 통합 감시한다. 아이디비 솔루션의 최종 지향점은 로봇과 연동된 '완전 자율형 공장'이다. 공장 내 특정 탭 하나가 아닌 부지 전체를 하나의 솔루션으로 통제한다. 아이디비 관계자는 "자율형으로 통제 시스템이 돌다가 특정 구역에서 가스 누출이나 담당자의 심박수 이상 등이 예측되면, 솔루션이 즉각 로봇에 현장 확인을 지시한다"며 "출동한 로봇이 장착된 가스 센서와 열화상 카메라, CCTV 등으로 상황을 정확히 파악하고 지휘부에 보고하는 시나리오까지 완벽하게 구현이 가능하다"고 강조했다.

2026.10.08 10:00전화평 기자

데이터창고 넘어 'AI토큰 공장'으로 "한국에 기회 왔다”

AI 데이터센터(AIDC)의역할이 데이터를 저장하고 처리하는 시설에서 대규모로 '지능'을 생산하는 'AI 토큰 팩토리'로 바뀌고 있다. AI 시장 중심이 모델 학습에서 서비스 추론으로 이동하면서 GPU와 전력에 이어 메모리와 사업성이 새로운 경쟁요인으로 떠오른다는 진단이다. 메모리 반도체와 제조 ICT 경쟁력을 갖춘 한국에는 글로벌 AI 인프라 시장을 선점할 기회가 될 수 있다는 전망도 나왔다. 한국정보통신진흥협회(KAIT)는 8일 서울 강남구 조선팰리스 서울 강남에서 제16차 '디지털 인사이트 포럼'을 열고 글로벌 AIDC 산업 변화와 국내 AI 인프라 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 행사에는 AI 디지털 기업과 ICT 유관기관, 학계, 정부 관계자 등 60여명이 참석했다. 최근 AI 산업은 대규모 모델을 만드는 학습 중심에서 실제 서비스에 AI를 적용하는 추론 중심으로 무게가 이동하고 있다. 이용자가 AI에 질문하거나 서비스를 사용할 때마다 실시간 연산이 필요해지면서 이를 처리할 AIDC 확보 경쟁도 거세지는 모습이다. 정부도 지난 6월 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 하나로 'AI 데이터센터 국가 전략 산업화' 전략을 내놨다. 18.4GW 규모 AIDC 구축과 전·후방 산업 수출산업화, AIDC 클러스터 및 대규모 테스트베드 구축 등이 골자다. 민관 협력체인 'AIDC 얼라이언스'도 출범했으며 내년 3월에는 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법'이 시행된다. 최재유 디지털 인사이트 포럼 공동의장은 “AIDC는 반도체, 서버뿐 아니라 전력, 냉각, 소프트웨어, 네트워크 등 다양한 산업 역량이 결합돼야 하는 종합산업”이라며 “어느 한 기업의 역량만으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 생태계를 완성하기 어렵다”고 말했다. 이어 “우리나라가 보유한 반도체·전력·ICT·제조 역량을 하나의 AIDC 생태계로 결집하고 이를 통합 패키지 형태로 수출할 수 있는 경쟁력을 확보해야 한다”고 강조했다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 겸 SK하이퍼 대표는 이날 기조강연에서 AIDC를 'AI 토큰 팩토리'로 규정했다. 과거 데이터센터가 데이터를 저장하고 처리하는 역할을 했다면 앞으로는 AI 모델을 기반으로 끊임없이 지능을 만들어내는 생산시설로 진화한다는 의미다. 정 대표는 AIDC가 반도체와 전력에 그치지 않고 네트워크·건설·제조·금융까지 광범위한 산업과 연결되는 만큼 향후 국가 AI 경쟁력을 결정할 전략적 인프라가 될 것으로 내다봤다. AIDC의 병목도 달라질 것으로 전망했다. 지금까지 데이터센터 확보 경쟁에서 GPU와 전력이 가장 큰 제약이었다면 추론 수요가 폭증하는 다음 단계에서는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 메모리 역량이 중요해진다는 설명이다. 막대한 AIDC 투자를 지속할 수 있도록 안정적인 수익을 만들어내는 사업성도 새로운 과제로 꼽았다. 이는 한국에 기회가 될 수 있다는 게 정 대표의 판단이다. 한국이 강점을 가진 메모리 반도체와 첨단 제조, ICT 인프라를 정부 지원과 민간 투자로 연결한다면 글로벌 AI 토큰 생산의 주요 거점으로 성장할 가능성이 있다는 것이다. 채정환 씨이랩 대표는 엔비디아 엘리트 파트너로서 확보한 데이터센터 전주기 통합 솔루션과 GPU 최적화 소프트웨어를 소개했다. 씨이랩은 고성능 AIDC에 비전 AI와 디지털 트윈 기술을 결합해 피지컬 AI 시장으로 사업 영역을 확대한다는 계획이다.

2026.10.08 09:53박수형 기자

AWS, 데이터베이스 전환에 AI 투입…코드 변환·검증까지 자동화

사람 손이 많이 필요했던 데이터베이스 전환 작업을 인공지능(AI)이 빠르게 자동화하고 있다. 코드 변환뿐 아니라 실제 데이터를 활용한 검증까지 자동으로 처리한다. 장동훈 아마존웹서비스(AWS) 시니어 데이터베이스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처 테크 컨퍼런스에서 오라클 데이터베이스 전환을 돕는 '오라클 모더나이제이션 액셀러레이터(OMA)'를 소개했다. 장 아키텍트는 데이터베이스 전환을 기업 데이터팀이 부담스러워하는 작업 중 하나로 꼽았다. 데이터만 옮기는 게 아니라 기존 구조와 코드까지 새 시스템에 맞게 손봐야 하기 때문이다. 그는 "수백·수천 개의 SQL 코드와 데이터베이스 안에 저장된 수백 개 작업 절차를 새 시스템에 맞게 바꿔야 한다고 하면 데이터팀에서는 한숨부터 나올 수밖에 없다"고 말했다. 데이터베이스를 바꾸려면 데이터만 옮겨서는 안 된다. 기존 오라클 환경에서 사용하던 데이터베이스 질의 언어(SQL)와 애플리케이션 코드도 새 시스템에 맞춰 다시 손봐야 한다. 장 아키텍트는 전체 전환 작업의 약 68%가 이 같은 코드 변환에 들어간다고 밝혔다. OMA는 이 작업을 줄이기 위해 개발됐다. 먼저 기존 방식으로 바꿀 수 있는 코드는 정해진 규칙에 따라 자동 변환하고 이 방법으로 처리하기 어려운 부분은 AI 에이전트가 맡는다. 애플리케이션에서 사용하는 SQL도 AI가 새 데이터베이스에 맞게 바꾼다. 여기서 끝나지 않고 기존 데이터베이스와 새 데이터베이스에 실제 데이터를 넣어 같은 결과가 나오는지도 확인한다. 장 아키텍트는 "단순히 코드를 전환하는 데서 그치지 않고 소스와 타깃의 실제 데이터를 기반으로 단위 테스트까지 진행하고 결과를 제공한다"고 말했다. 장 아키텍트는 OMA를 실제 데이터베이스 전환에 적용한 기업 사례도 소개했다. 한 물류기업은 높은 오라클 라이선스 비용과 확장성 문제로 오픈소스 기반 데이터베이스로 옮기려 했지만 기존 시스템에 쌓인 데이터베이스 구조와 애플리케이션 코드를 새 환경에 맞게 손보는 데 많은 인력과 시간이 필요했다. 이 기업은 OMA를 활용해 데이터베이스 구조와 SQL 변환, 변환 결과 검증을 자동화했다. 그 결과 수작업으로 진행할 때보다 전환에 필요한 작업량을 크게 줄였고 현재 다른 시스템에도 OMA 적용을 검토하고 있다. B2C 애플리케이션을 운영하는 또 다른 기업은 기존 시스템에 1만 개가 넘는 SQL이 쌓여 있어 이를 일일이 새 데이터베이스에 맞게 고쳐야 했다. 코드 양이 워낙 많아 전환 자체를 쉽게 시작하기 어려웠지만 OMA가 SQL을 분석해 새 환경에 맞게 변환하고 실제 데이터를 이용해 결과가 같은지도 확인했다. 장 아키텍트는 이 과정을 통해 예상했던 전환 작업량을 크게 줄였고 복잡하고 규모가 큰 오라클 시스템도 AI를 활용하면 전환할 수 있다는 가능성을 확인했다고 설명했다. 인력과 비용이 부족했던 다른 기업은 우선 규모가 작은 시스템부터 OMA를 시험했다. 데이터베이스 구조와 애플리케이션 코드를 바꾸는 작업을 한 사람이 약 이틀 만에 마쳤다. 이 기업은 첫 전환 결과를 바탕으로 OMA를 다른 시스템으로 확대 적용할 계획이다. 장 아키텍트는 "OMA는 많은 노력이 필요한 데이터베이스 전환 업무를 AI 기반으로 자동화하고 변환한 결과의 검증까지 수행한다"며 "보다 쉽고 빠르게, 위험을 줄이면서 데이터베이스를 전환할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

2026.10.07 18:13김동원 기자

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