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

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

2026.03.05 17:41한정호 기자

[유미's 픽] '비상 경영' 삼성SDS, 이준희 리더십 시험대…AI·클라우드 의존도 커지나

중동발 지정학적 리스크와 글로벌 경기 침체라는 '이중고' 속에 삼성SDS의 경영 환경에 빨간불이 켜졌다. 물류 사업의 불확실성이 커지고 기업들의 IT 투자 심리가 급격히 위축되면서 취임 이후 줄곧 '기술 혁신'을 강조해온 이준희 삼성SDS 사장의 리더십도 본격적인 시험대에 오른 분위기다.5일 업계에 따르면 현재 삼성SDS를 둘러싼 외부 환경은 녹록지 않다. 매출의 큰 축을 담당하는 물류 사업은 중동 정세 불안으로 인한 해상 운임 변동과 공급망 단절 위험에 직접적으로 노출돼 있다. 글로벌 물류 경로의 불확실성은 수익성 악화로 직결되는 만큼, 리스크 관리가 시급한 상황이다.IT 서비스 부문 역시 고전을 면치 못하고 있다. 고금리와 경기 불황 여파로 주요 고객사들이 차세대 시스템 구축이나 대규모 IT 투자를 뒤로 미루고 있기 때문이다. 기업들이 '비용 절감'을 최우선 과제로 내세우면서 삼성SDS의 신규 수주 동력도 약화될 수 있다는 우려가 나온다.이 탓에 삼성SDS는 3년 전 '비상 경영'을 선언한데 이어 최근 중동 지역 분쟁에 따른 글로벌 물류·공급망 위기 상황에 대응하기 위해 '워룸' 가동에 나섰다. 워룸은 회사의 물류사업에 위기를 초래할 수 있는 전쟁·분쟁, 주요 항로 차질, 팬데믹·자연재해, 글로벌 물류 대란, 국제유가·운임 급등 등의 위기가 발생했을 때 정보를 모으고 분석하며 즉시 대응 전략을 만드는 컨트롤 타워 역할을 한다. 삼성SDS는 워룸 체제에서 중동 정세 변화가 글로벌 물류 흐름에 미칠 영향을 면밀히 모니터링하며 고객사와 대응 전략을 공유한다는 방침이다. 실제 지난 4일 '미국-이란 전쟁 : 물류 인프라 현황 및 대안 업데이트'란 제목의 뉴스레터를 통해 해상, 항공 현황과 대안을 알리기도 했다. 삼성SDS 관계자는 "특정 기업의 문제가 아니라 전 세계적으로 좋지 않은 상황"이라며 "관련 뉴스나 상황들을 계속 체크하고 고객사들과 공유하면서 우리 쪽에 영향을 받는 포인트가 있는지 보고 있고, 향후 어떻게 할지도 검토하고 있다"고 말했다. 다만 중동 지역 긴장 고조가 곧바로 삼성SDS 물류 사업에 직접적인 타격으로 이어질지는 아직 불확실하다는 분석도 나온다. 일각에서 우려하는 호르무즈 해협 봉쇄 가능성은 주로 원유 수송로와 관련된 문제로, 일반 화물 운송에는 직접적인 영향이 제한적일 수 있기 때문이다. 다만 유가 상승에 따른 유류할증료(BAF)와 해상 운임 변동성 확대, 보험료 상승 등 비용 변수로 간접적인 영향이 확대될 가능성은 남아 있다.업계 관계자는 "이란전보다 수에즈 운하나 주요 해상 항로의 차질 여부가 글로벌 물류 흐름에 더 큰 영향을 미칠 변수가 된다"며 "과거 대형 컨테이너선 좌초로 수에즈 운하가 막히면서 전 세계 물류망이 큰 혼란을 겪었던 사례처럼 주요 항로가 차단될 경우 해상 운송 지연과 비용 상승이 동시에 발생할 수 있다"고 말했다. 삼성SDS의 또 다른 핵심 축인 IT서비스 부문도 올해 투자 위축 영향을 받고 있다. 고금리와 경기 둔화 여파로 주요 기업들이 차세대 시스템 구축이나 클라우드 전환 프로젝트 집행을 늦추면서 신규 수주 속도가 둔화되고 있기 때문이다. 특히 삼성SDS는 금융·제조·공공 등 대형 고객사를 중심으로 시스템통합(SI)과 IT 아웃소싱(ITO) 사업 비중이 높은 만큼 고객사의 투자 일정 변화가 실적에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이 같은 환경은 실적에도 반영됐다. 삼성SDS의 지난해 4분기 매출은 3조5368억원으로 전년 동기 대비 2.9% 감소하며 시장 기대치를 밑돌았다. 같은 기간 영업이익은 2261억원으로 6.9% 증가했지만 주요 고객사의 IT 투자 지연과 해상 운임 하락 영향으로 성장 폭은 제한됐다.연간 기준으로도 성장세는 제한적이었다. 삼성SDS의 2025년 매출은 13조9299억원, 영업이익은 9571억원으로 전년 대비 각각 0.7%, 5.0% 증가하는 데 그쳤다. 사업별로 보면 IT서비스 부문 매출은 6조5435억원으로 전년 대비 2.2% 증가했다. 클라우드 사업 매출이 2조6802억원으로 15% 이상 성장하며 IT서비스 매출의 약 41%를 차지했지만, 주요 고객사의 시스템통합(SI) 및 IT 아웃소싱(ITO) 발주 지연이 성장 속도를 제한했다. 이는 삼성SDS가 전통적인 SI 기업에서 클라우드·AI 중심 기업으로 사업 구조 전환을 진행하고 있다는 신호로 읽힌다. 물류 부문은 글로벌 경기 둔화와 해상 운임 하락 영향이 컸다. 물류 사업 매출은 7조3864억원으로 전년 대비 0.5% 감소했고 영업이익도 6.2% 줄어들었다.업계 관계자는 "삼성SDS는 물류와 IT서비스 두 축이 동시에 외부 변수 영향을 받는 구조"라며 "이 때문에 대외 환경이 악화되면 경영 부담도 커질 수밖에 없다"고 말했다.이 같은 상황 속에 이준희 사장이 이번 위기를 어떻게 해결해 나갈지 주목된다. 물류와 IT 서비스라는 양대 축이 대외 변수에 휘둘리는 현 구조에서 AI, 클라우드 등 고수익 중심의 신성장 동력을 안착시키며 체질 개선에 성공할지도 관심사다. 특히 이 사장은 취임 이후 AI와 클라우드를 중심으로 한 사업 구조 전환을 핵심 전략으로 제시해왔다는 점에서 기대감도 나온다. 전통적인 시스템통합(SI) 중심 사업에서 벗어나 AI 인프라와 플랫폼, 솔루션을 아우르는 'AI 풀스택' 역량을 강화해 기업용 AI 시장을 선점하겠다는 구상도 내세우고 있다. 이를 위해 삼성SDS는 최근 전사 AI 전략을 총괄하는 'AX센터'를 대표 직속으로 신설하고 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합한 사업 확대에 나서고 있다. AX센터는 공공·금융·제조 등 산업별 AI 전환(AX) 수요를 발굴하고 실제 업무에 적용하는 역할을 맡는다.AI 사업 확장도 가시화되고 있다. 삼성SDS는 최근 고려아연, 아이크래프트, 티맥스소프트 등 주요 기업과 챗GPT 엔터프라이즈 공급 계약을 체결하며 기업용 생성형 AI 시장에서 고객 기반을 확대하고 있다. 올해 1월 계약한 섹타나인, 하나투어 등을 포함하면 확보한 고객사는 10곳 이상으로 늘었다. 삼성SDS는 지난해 12월 국내 최초로 오픈AI 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러로 선정된 이후 단순 라이선스 공급을 넘어 AI 도입 전략 수립과 운영 체계 구축까지 지원하는 AX 파트너 역할을 강화하고 있다. AI 컨설팅, 애플리케이션 개발·운영, 클라우드 인프라, 보안을 통합 지원하는 '원팀(One-Team)' 체계를 통해 기업의 AI 전환을 지원한다는 전략이다. 대규모 인프라 투자도 진행 중이다. 삼성SDS는 경북 구미 옛 삼성전자 사업장 부지에 60메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있으며 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업에도 참여하고 있다. 또 AI 연산 수요 증가에 대응하기 위해 2029년까지 데이터센터 투자 규모를 현재 대비 최소 두 배 수준으로 확대한다는 계획이다. 업계 관계자는 "삼성SDS는 현재 '방어'와 '공격'을 동시에 수행해야 하는 어려운 상황"이라며 "워룸을 통한 리스크 관리가 물류 사업의 하단을 받치고, AI 신사업이 상단을 뚫어준다면 이번 위기는 삼성SDS가 기술 중심 기업으로 완전히 탈바꿈하는 변곡점이 될 것"이라고 내다봤다. 증권가에서도 단기적인 업황 부진에도 불구하고 삼성SDS의 중장기 성장 가능성은 여전히 유효하다는 평가를 내놓고 있다. AI와 클라우드 중심 사업 확대가 새로운 성장 동력으로 자리 잡을 가능성이 높다는 분석이다.여기에 최근 배당금을 주당 3190원으로 약 10% 상향하며 주주 환원 정책을 강화한 점도 주목된다. 비상 경영 기조 속에서도 배당을 늘린 것은 향후 실적과 사업 성장에 대한 경영진의 자신감을 보여주는 대목이라는 평가다. 김준섭 KB증권 연구원은 "삼성SDS의 클라우드 사업 확대로 인한 수익성 개선과 생성형 AI 사업 성장이 기대된다"며 "AI 인프라(GPU)·플랫폼·솔루션으로 이어지는 AI 풀스택 전략을 바탕으로 올해 AI 사업 매출이 전년 대비 두 배 이상 성장할 가능성이 있다"고 분석했다. 오동환 삼성증권 연구원도 "챗GPT 리셀 사업과 데이터센터 신사업이 중장기 성장 동력으로 작용할 것"이라며 "상반기에는 성장률이 시장 기대에 미치지 못할 수 있지만 하반기부터 주요 고객사 IT 투자 집행이 재개되면서 성장 모멘텀이 강화될 것"이라고 전망했다.

2026.03.05 17:33장유미 기자

브로드컴, AI칩 고성장 자신…삼성·SK 메모리 수요 견인

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

2026.03.05 17:24장경윤 기자

파네시아, SKT·오픈칩과 CXL 동맹…차세대 AI 데이터센터 공략

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

2026.03.05 15:54전화평 기자

데이터센터 밖으로 확장된 AI…서버 업계, '엣지 AI' 경쟁 가속

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

2026.03.05 14:12한정호 기자

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

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

2026.03.05 10:14장유미 기자

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

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

2026.03.05 10:00한정호 기자

EDB, 비투엔과 소버린 AI 데이터 분석 시장 공략 '맞손'

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

2026.03.04 19:36한정호 기자

세계 수준의 임상 데이터와 고성능 컴퓨팅 기술 결합

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

2026.03.04 16:27조민규 기자

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

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

2026.03.03 17:04전화평 기자

SK하이닉스, HBM4 '성능 점프' 비책 짰다…新패키징 기술 도입 추진

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)용 패키징 기술 변혁을 꾀한다. 대대적인 공정 전환 없이 HBM의 안정성과 성능을 강화할 수 있는 기술을 고안해, 현재 검증을 진행 중인 것으로 파악됐다. 실제 상용화가 이뤄지는 경우, 엔비디아가 요구하는 HBM4(6세대)의 최고 성능 달성은 물론 차세대 제품에서의 성능 강화도 한층 수월해질 것으로 예상된다. 이에 해당 기술의 성패에 업계의 이목이 쏠린다. 3일 지디넷코리아 취재를 종합하면 SK하이닉스는 HBM 성능 강화를 위한 새로운 패키징 기술 적용을 추진하고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)를 뚫어 연결한 메모리다. 각 D램은 미세한 돌기의 마이크로 범프를 접합해 붙인다. HBM4의 경우 12단 적층 제품부터 상용화된다. SK하이닉스는 현재 HBM4의 초도 양산을 시작했다. HBM4의 리드타임(제품 양산, 공급에 필요한 전체 시간)이 6개월 내외인 만큼, 엔비디아와의 공식적인 퀄(품질) 테스트 마무리에 앞서 선제적으로 제품을 양산하는 개념이다. HBM4 공급은 문제 없지만…최고 성능 구현 고심 그간 업계에서는 SK하이닉스 HBM4의 성능 및 안정성 저하를 우려해 왔다. 엔비디아가 HBM4의 최대 성능(핀 당 속도)을 당초 제품 표준인 8Gbps를 크게 상회하는 11.7Gbps까지 요구하면서, 개발 난이도가 급격히 상승한 탓이다. 실제로 SK하이닉스 HBM4는 AI 가속기를 결합하는 2.5D 패키징 테스트 과정에서 최고 성능 도달에 어려움을 겪어, 올해 초까지 일부 회로의 개선 작업을 거쳐 왔다. 이에 따라 본격적인 램프업(대량 양산) 시점도 당초 업계 예상보다 일정이 늦춰진 상황이다. 다만 업계 이야기를 종합하면, SK하이닉스가 엔비디아향 HBM4 공급에 큰 차질을 겪을 가능성은 현재로선 매우 낮은 수준이다. 주요 배경은 공급망에 있다. 엔비디아가 HBM4에 높은 사양을 요구하고 있긴 하지만, 이를 고집하는 경우 올 하반기 최신형 AI 가속기 '루빈'을 충분히 공급하는 데 제약이 생길 수 있다. 현재 HBM4에서 가장 좋은 피드백을 받고 있는 삼성전자도 수율, 1c D램 투자 현황 등을 고려하면 당장 공급량을 확대하기 어렵다. 때문에 업계는 엔비디아가 초기 수급하는 HBM4의 성능 조건을 10Gbps대로 완화할 가능성이 유력하다고 보고 있다. 반도체 전문 분석기관 세미애널리시스는 최근 보고서를 통해 "엔비디아가 루빈 칩의 총 대역폭을 당초 22TB/s로 목표했으나, 메모리 공급사들은 엔비디아의 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 파악된다"며 "초기 출하량은 이보다 낮은 20TB/s(역산하면 HBM4 핀 당 속도가 10Gbps급)에 가까울 것으로 예상한다"고 밝혔다. 반도체 업계 관계자는 "HBM 공급망은 단순 속도가 아니라 수율·공급망 안정성 등 어려 요소가 고려돼야 하기 때문에, SK하이닉스가 가장 많은 물량을 공급할 것이라는 전망은 여전히 유효하다"며 "다만 최고 성능 도달을 위한 개선 작업도 지속적으로 병행하는 등 기술적으로 안주할 수 없는 상황"이라고 말했다. HBM 성능 한계 돌파할 '신무기' 준비…현재 검증 단계 이와 관련, 현재 SK하이닉스는 HBM4 및 차세대 제품에 적용하는 것을 목표로 새로운 패키징 공법 도입을 시도하고 있다. 업계가 지목하는 HBM4 성능 제약의 가장 큰 요인은 입출력단자(I/O) 수의 확장이다. I/O는 데이터 송수신 통로로, HBM4의 경우 이전 세대 대비 2배 증가한 2048개가 구현된다. 그런데 I/O 수가 2배로 늘면 밀집된 I/O끼리 간섭 현상이 발생할 수 있다. 또한 전압 문제로 하부층의 로직 다이(HBM 밑에서 컨트롤러 역할을 담당하는 칩)에서 가장 높은 상부층까지 전력이 충분히 전달되기가 어렵다. 특히 SK하이닉스는 주요 경쟁사인 삼성전자 대비 한 세대 이전의 1b(5세대 10나노급) D램을 채용한다. 로직 다이도 TSMC의 12나노미터(nm) 공정으로, 삼성전자(삼성 파운드리 4나노) 대비 집적도가 낮다. 때문에 기술적으로 I/O 수 증가에 따른 문제에 취약하다. 대대적 공정 전환 없이 HBM 성능·안정성 향상…상용화 여부 주목 이에 SK하이닉스는 새로운 패키징 공법으로 새로운 비책을 마련하고 있는 것으로 파악됐다. 핵심은 ▲코어 다이 두께 향상, 그리고 ▲D램 간 간격(Gap) 축소다. 우선 일부 상부층 D램의 두께를 이전보다 두껍게 만든다. 기존엔 HBM4의 패키징 규격(높이 775마이크로미터)을 맞추기 위해 D램의 뒷면을 얇게 갈아내는 씨닝 공정이 적용된다. 다만 D램이 너무 얇아지면 칩 성능이 저하되거나 외부 충격에 쉽게 손상을 받을 수 있다. 때문에 SK하이닉스는 D램의 두께 향상으로 HBM4의 안정성을 강화하려는 것으로 풀이된다. 또한 D램 간 간격을 더 줄여, 전체 패키징 두께가 늘어나지 않도록 하는 동시에 전력 효율성을 높였다. 각 D램의 거리가 가까워지면 데이터가 더 빠르게 도달하게 되고, D램 최상층으로 전력이 도달하는 데 필요한 전력이 줄어들게 된다. 관건은 구현 난이도다. D램 간 간격이 줄어들면 MUF(몰디드언더필) 소재를 틈에 안정적으로 주입하기 힘들어진다. MUF는 D램의 보호재·절연체 등의 역할을 담당하는 소재로, 고르게 도포되지 않고 공백(Void)가 생기면 칩의 불량을 야기할 수 있다. SK하이닉스는 이를 해결할 수 있는 새로운 패키징 기술을 고안해냈다. 구체적인 사안은 밝혀지지 않았으나, 대대적인 공정 및 설비 변화 없이 D램 간격을 안정적인 수율로 줄일 수 있는 것이 주 골자다. 최근 진행된 내부 테스트 결과 역시 긍정적인 것으로 알려졌다. 만약 SK하이닉스가 해당 기술을 빠르게 상용화하는 경우, HBM4 및 차세대 제품에서 D램 간격을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 반대로 해당 기술이 양산 적용에 난항을 겪을 가능성도 남아 있다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스가 기존 HBM의 한계를 극복하기 위한 새로운 패키징 공법을 고안해, 현재 검증 작업을 활발히 거치고 있다"며 "대규모 설비투자 없이 HBM 성능을 개선할 수 있기 때문에 상용화 시에는 파급 효과가 적지 않을 것"이라고 설명했다.

2026.03.03 14:29장경윤 기자

[기고] 피지컬 AI 시대 지속 가능한 데이터센터 진화 전략

2026년 현재 아시아·태평양 지역은 전 세계 디지털 전환의 가장 뜨거운 중심지로 자리매김했다. 특히 한국은 지난해 10월 아태경제협력체(APEC) 계기로 엔비디아·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 기업의 그래픽처리장치(GPU) 공급 계획과 데이터센터 투자 유치가 가시화되며 인공지능(AI) 인프라 경쟁에서 유리한 위치를 선점했다. 국내 디지털 인프라 양적 확대뿐 아니라 운영 효율·안정성·지속가능성 중심으로 인프라 혁신을 가속하고 있다. 현재 AI 산업은 생성형 AI을 넘어 제조·물류·로보틱스 등 현실 세계로 뻗어가는 '피지컬 AI'로 나아가고 있으며, 산업 전반에서 수요가 급증할 것으로 예상된다. 이번 CES 2026에서 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 '요타 스케일 컴퓨팅 시대'를, 젠슨 황 엔비디아 CEO는 앞으로 수년 동안 AI 인프라 경쟁 분수령이 될 것임을 시사했다. AI 시대를 가능하게 하는 핵심 인프라는 단연 데이터센터다. 다만 데이터센터를 단순히 '서버가 있는 건물'로만 보면 그 본질을 놓치기 쉽다. AI 데이터센터는 고집적 GPU 클러스터가 만들어내는 전력·열공학 시스템에 가깝다. 랙 당 소비전력이 커질수록 설비 중심은 서버룸과 변전·배전, UPS, 발전기, 공조시스템이 결합된 플랜트로 진화한다. 한국IDC에 따르면 국내 데이터센터 전력 수요는 2028년까지 연평균 11% 성장해 6기가바이트(GW)를 상회할 전망이다. 문제는 이 같은 전력 수요의 급증이 단순히 전기를 더 쓰는 문제로 끝나지 않는다는 점이다. 전력 사용량 증가는 탄소 배출과 직결되기 때문이다. 데이터센터는 AI 확산 기반이자 지속가능성 시험대가 된다. 데이터센터 전망에 우려만 있는 것은 아니다. 데이터센터 운영사들은 명확한 로드맵을 바탕으로 환경적 책임을 경쟁력으로 전환하고 있다. 실례로 STT GDC는 2030년 탄소중립 달성을 목표로 글로벌 데이터센터 운영 전력 78% 이상을 재생에너지로 충당하며 지속가능한 운영 전환을 실행하고 있다. 싱가포르는 비상발전 연료 일부를 기존 경유 대신 탄소 배출을 90% 절감하는 수소화 식물성 기름(HVO)으로 전환했다. AI 기반 데이터센터 운영 제어 시스템 파일럿 프로젝트를 통해 에너지 소비를 최대 30% 절감하는 성과를 기대하고 있다. 이는 지속가능성이 선언에 그치지 않고 측정가능한 운영 혁신으로 구현될 수 있음을 보여준다. 이런 변화는 운영사 과제만이 아니다. AI 에코시스템에 속한 기업들도 같은 방향으로 향하고 있다. 반도체 제조사의 아키텍쳐 효율, 클라우드 서비스사들의 액체 냉각 솔루션 개발, 정책·조달 기준의 탄소 요구가 맞물리며, 환경 우려가 곧 지속 가능성을 위한 혁신의 촉매가 되는 선순환으로 이어지는 움직임을 보이고 있다. 실제 엔비디아는 CES 2026에서 전 세대 대비 에너지 효율을 2배 향상시킨 차세대 GPU 아키텍처 '베라 루빈 NVL72'를 선보이며 저전력 고효율 연산 시대를 본격화했다. 구글과 마이크로소프트도 액체 냉각 솔루션, 마이크로플루이딕스(microfluidics)와 같은 냉각 방식을 채택하며 전력 사용 전력 사용 감소를 위해 노력하고 있다. 액체 냉각 방식은 공랭식 대비 50% 이상의 냉각 전력을 절감할 수 있어, 전력 효율·탄소 배출 개선을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. AI가 가져올 편리함과 경제적 효과에 대한 기대에 반해 데이터센터의 전력·탄소 부담에 대한 우려라는 상반된 시각이 공존한다. 그러나 고효율 연산, 액체 냉각, AI 기반 운영 고도화가 확산하면 전력·열·탄소·운영을 동시에 최적화하는 에너지 효율적이고 안정적인 에코시스템을 구축할 수 있다. 관건은 인프라 확장과 함께 효율과 책임을 설계 기준과 운영 핵심성과지표(KPI)에 내재화하고 끝까지 이행하는 실행력이다. 이를 실천한다면 데이터센터는 AI 경제의 심장으로서 환경 우려를 지속가능한 혁신의 동력으로 전환하며 미래를 떠받치는 견고한 기반이 될 것이다.

2026.03.03 10:34허철회 STT GDC 코리아 대표 컬럼니스트

NOL, 나만의 '여행 일정' 서비스 반년 만에 21만 건 일정 생성

놀유니버스(대표 이철웅)가 운영하는 NOL의 AI 기반 '여행 일정' 서비스가 서비스 반년 만에 21만 건의 일정이 생성됐다. 3일 회사에 따르면, NOL이 지난해 8월 선보인 '여행 일정' 서비스는 빠른 성장세를 기록 중이다. 출시 이후 약 반년간 해당 서비스를 통해 누적 생성된 일정 수는 21만 개를 돌파했으며, 가장 많은 일정이 생성된 지역은 제주로 집계됐다. 이 서비스는 고객이 자신의 취향에 맞춰 개인화된 여행 계획을 생성하고 관리할 수 있는 기능이다. 해외 및 제주 지역을 중심으로 AI 기반 여행 코스 제안과 상품 추천·지도 연동 동선 관리 기능을 제공한다. 또 맛집·관광지 등 장소 정보를 일정에 자유롭게 추가할 수 있어 여행 준비 단계부터 여행지 체류 중까지 끊김 없는 고객 경험을 지원한다. NOL은 지난 1월 말 고객 편의성을 높이기 위해 기능 적용 범위를 확대했다. 기존에는 항공권 예약 시에만 자동 생성되던 여행 일정을 숙소 예약 고객까지 이용할 수 있도록 개선했다. 특히 예약 시점이나 순서와 관계없이 플랫폼 내 항공 및 숙소 예약 데이터를 연동해 흩어져 있던 예약 정보를 하나의 흐름으로 묶고, 자동으로 여행 타임라인을 구성하는 고도화된 시스템을 갖췄다. 실제로 서비스 확대 첫 주 일정 생성 수는 직전 주 대비 약 2배 이상 증가해 더욱 폭넓은 고객층이 NOL만의 차별화된 일정 관리 서비스를 경험하고 있는 것으로 나타났다. 김연정 놀유니버스 최고제품책임자는 “NOL의 여행 일정 서비스는 고객의 실제 예약 데이터와 연결해 실행 가능한 여행 계획을 제안한다는 점에서 차별화된 경쟁력을 갖췄다“며 “앞으로도 AI 및 데이터 기반 개인화 기술을 지속 고도화해 여정 전 과정을 심리스하게 연결하는 고객 경험을 구현해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.03.03 08:47백봉삼 기자

한국온라인쇼핑협회, 제27기 정기총회 개최…"올해 글로벌 확장 원년" 선언

사단법인 한국온라인쇼핑협회가 제27기 정기총회를 열고 2026년을 '온라인쇼핑 산업의 글로벌 확장 원년'으로 선언했다. 온라인수출 확대와 데이터·AI 기반 산업 환경 변화에 대응하기 위한 전략을 본격화하겠다는 구상이다. 협회는 지난 2월 27일 정기총회를 개최해 ▲2025년 사업결산 ▲2026년도 사업계획 ▲임원사 직제 개편 등 주요 안건을 심의·의결했다고 밝혔다. 이번 총회는 글로벌 유통환경 변화, 온라인수출 확대, 데이터·AI 기반 정책환경 강화 등 산업 전반의 구조적 전환을 반영해 협회의 대응 역량을 높이는 데 초점을 맞췄다. 특히 협회는 정책 현안 대응과 대정부 협력, 회원사 의견 수렴 기능을 강화하기 위해 '수석이사' 직제를 신설하는 등 임원사 직제 개편을 단행했다. 협회 측은 “새 직제는 기업 규모와 업태별 의견을 보다 균형 있게 반영하고, 협회의 대표성과 의사결정 체계를 강화하는 데 기여할 것”이라고 설명했다. 협회는 2026년 중점 추진과제로 다섯 가지를 제시했다. 첫째, 온라인수출 및 역직구 활성화 지원 강화다. 정부 및 국회와 협력해 각종 행사와 포럼을 추진하고, 해외 판매 채널 발굴과 지원 확대에 나선다는 방침이다. 둘째, 업계 관련 규제 개혁과 정책 협력 강화다. 정례 협의체 운영 등을 통해 온라인 유통산업 발전을 위한 제도 개선을 지속적으로 건의하겠다는 계획이다. 셋째, 자율규제 고도화와 소비자 신뢰 강화다. 다크패턴 자율규약 확산과 단위가격표시제 개선 등 소비자 보호를 위한 자율 규제 활동을 확대하고, 회원사 법규 준수 모니터링센터 운영을 통해 자발적 시장 정화 활동을 추진할 예정이다. 넷째, 데이터·AI 기반 산업 변화 대응이다. 협회는 데이터·AI 환경 변화에 선제적으로 대응하기 위해 회원사 간 정보 및 정책 교류를 강화하고, 산업 경쟁력 제고 방안을 모색하겠다고 밝혔다. 다섯째, 내부 협의체 강화다. 각 분과 운영을 활성화해 회원사 간 정보 교류를 확대하고, 분쟁조정협의회와 자율준수협의회 운영을 고도화해 체계적인 협회 운영 기반을 마련한다는 계획이다. 조성현 회장은 “온라인쇼핑은 국내 소비를 넘어 온라인수출을 견인하는 핵심 산업으로 성장하고 있다”며 “산업의 혁신과 건전한 성장 기반을 마련하고, 중소·소상공인과 함께 글로벌 시장으로 나아가는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 이어 “데이터·AI 시대에 부합하는 정책 기반을 마련해 산업 경쟁력을 강화하고, 소비자 신뢰 확보를 위한 자율규제 체계를 확대하겠다”고 강조했다.

2026.03.02 20:44안희정 기자

"피지컬AI 병목 '3D데이터'…로봇학습 판 바꾼다"

"손잡이가 달린 컵을 만들어줘. 높이는 12cm. 손잡이는 더 두껍게." 설계 도면 대신 문장을 입력하자 3D 모델이 화면 위에 생성된다. 단순 형상이 아니라 두께와 곡률, 길이가 수치로 정의된 CAD 데이터다. 이후 높이를 줄여달라고 요청하면 기존 구조는 유지한 채 해당 부분만 수정된다. 엔닷라이트 3D 생성 플랫폼 '트리닉스'는 텍스트나 이미지 입력만으로 제조 가능한 정밀 3D CAD 모델을 자동 생성한다. 단순 시각용 메시가 아니라 치수와 공차, 파라미터가 살아 있는 설계 데이터다. 이 기술은 제품 설계 자동화에만 머물지 않는다. 생성된 CAD 모델은 관절 구조와 물리 속성이 함께 정의돼 로봇 동작 시뮬레이션에도 바로 활용할 수 있다. 서랍 개수를 바꾸거나 문이 열리는 각도를 조정하는 등 구조를 변형한 다양한 3D 객체를 대량 생성할 수 있어 강화학습용 합성 데이터 제작에도 적합하다는 평가다. 생성형 인공지능(AI)이 물리 세계로 확장하는 과정에서 '정밀 3D 데이터 부족'은 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 로봇이 환경을 인식하고 행동하기 위해서는 단순한 시각 정보가 아니라 계산 가능하고 수정 가능한 구조 데이터가 필요하기 때문이다. 하지만 이를 자동으로 대량 생산하는 기술은 아직 제한적이다. 현재 다수 생성형 3D 기술은 폴리곤 기반 메시를 생성한다. 이는 게임·영상 렌더링에는 적합하지만 제조나 로보틱스에는 구조적 한계가 있다. 형상 표현은 가능하지만 치수 수정이나 공차 제어, 파라미터 기반 구조 변경이 어렵다. 반면 트리닉스는 벡터 기반 3D CAD를 생성한다. 길이, 곡률, 반경, 공차 등 수치가 구조적으로 정의돼 있으며, 필요 시 특정 부분만 정밀하게 수정할 수 있다. 김선태 엔닷라이트 최고기술책임자(CTO)는 "피지컬 AI에서 중요한 것은 보기 좋은 형상이 아니라 계산 가능하고 물리적으로 의미 있는 구조 데이터"라며 "CAD 생성이 가능한 AI는 아직 많지 않다"고 설명했다. 피지컬 AI에서 3D 데이터가 중요한 또 다른 이유는 '물리성'이다. 기존 스캐닝 기반 모델은 단일 덩어리 형태로 생성돼 로봇 조작에 필요한 파팅과 조인트 설정, 마찰계수·질량·관성모멘트 입력을 사람이 직접 수행해야 한다. 대상이 바뀔 때마다 같은 작업을 반복해야 하는 구조다. 트리닉스는 관절형 객체를 자동 생성하고 파팅 구조와 계층 관계를 함께 정의한다. 힌지, 조인트, 마찰계수 등 물리 속성도 데이터 단계에서 설정된다. 이는 단순 3D 모델링이 아니라 '시뮬레이션 레디' 데이터 생성에 가깝다. 김 CTO는 "강화학습 환경에서는 물체의 크기나 질량, 마찰값이 조금만 달라도 학습 결과가 달라진다"며 "파라미터를 조정해 다양한 변형 데이터를 빠르게 생성할 수 있어 로봇 학습 효율을 크게 높일 수 있다"고 말했다. 최근 로보틱스 분야에서는 영상 기반 VLA가 주목받고 있지만, 촉각 제어와 미세 조작 등 물리적 상호작용까지 구현하려면 강화학습과 정밀 시뮬레이션 환경이 필수다. 그는 "사람은 눈을 감고도 물체를 조작한다”며 "시각 정보뿐 아니라 물리적 피드백이 반영되기 때문"이라고 설명했다. 결국 피지컬 AI는 단순 인식 문제가 아니라 '다이내믹스' 문제로 확장되고 있다는 분석이다. 이를 위해서는 실제 물리와 최대한 유사한 3D 환경이 전제돼야 한다. 엔닷라이트는 생성 AI를 설계 인프라로 확장하려 한다. 김 CTO는 "코딩에서 '커서'가 보조 비서 역할을 하듯 CAD도 대화형으로 진화해야 한다"고 말했다. 초벌 설계를 생성한 뒤 대화를 통해 특정 부분만 수정하고 구조를 고도화하는 방식이다. 다만 또 다른 과제는 학습 데이터 확보다. 김 CTO는 "고품질 CAD 데이터를 지속적으로 확보하는 것이 가장 중요하다"며 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 얼마나 정밀한 3D 데이터를 얼마나 빠르게 확보하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 트리닉스는 현재 기업 고객을 대상으로 한 B2B 형태로 상용화가 진행 중이다. 김선태 CTO는 지난해 하반기부터 대기업과 계약을 체결했으며, 올해 들어 추가 프로젝트 논의도 확대되고 있다고 밝혔다. 일부 고객사에는 보안 요구를 반영해 온프레미스 방식으로 솔루션을 공급하고 있다. 일반 사용자 대상 B2C 서비스는 아직 출시되지 않았으며, 향후 대화형 CAD 플랫폼으로의 확장은 장기적 비전으로 제시됐다.

2026.03.01 14:51신영빈 기자

[현장] "전차 이미지부터 총소리까지"…국방 데이터랩, AI 데이터 갈증 해소 나서

철저한 보안이 요구되는 국방 분야의 '인공지능(AI) 데이터 부족' 해소 방안이 공개됐다. 군 데이터를 보안 통제 하에 활용할 수 있도록 구축된 '국방 데이터랩'을 통해 군 보안 장벽을 유지하면서도 산, 학, 연 전문성을 결집해 지속 가능한 국방 AI 혁신 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 성균관대학교는 27일 경기도 판교캠퍼스에서 국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 성균관대와 육군 교육사령부가 공동으로 운영 중인 국방 데이터랩 성과를 공유하고 데이터를 기반으로 한 국방 AI 및 무인 체계 미래 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 '데이터 갈증'이 매우 심각한 영역"이라며,"이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속 가능한 '윈윈(Win-Win) 네트워크' 터전이 되기를 바란다"고 행사 포문을 열었다. "철저한 보안 속 군 데이터 개방"… 방산 AI 연구의 산실 된 '국방 데이터랩' 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 '국방 데이터랩 성과 및 발전 방안'을 발표했다. 2024년 4월 판교에 개소한 제2국방 데이터랩은 군사 보안이 강구된 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 활용해 AI 연구를 수행할 수 있는 인프라다. 현재 데이터랩은 방첩사령부의 철저한 보안 통제하에, 원본 데이터 반출 없이 학습된 산출물만 반출하는 형태로 운영된다. 내부에는 러시아 T80U 전차 이미지를 비롯한 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량 다급 보안 처리 데이터가 구비되어 있다. 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산 기업들이 데이터랩을 활용해 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 성과를 거두었다. 현재 동시 수용 인원은 약 10명 규모로 향후 공간 확대 및 GPU 서버급 장비 확충도 추진될 예정이다. 김 센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며, "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 피지컬 AI 실증랩 구상도 공개됐다. 다음 달 중 공개 예정인 실증랩은 클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 중심으로 다종 로봇을 통합 관리하는 구조다. OTA 기반 원격 업데이트, 군 표준 DDS 통신 지원, 센서 데이터 보안 전송, VLA 기반 명령 생성 기능 등을 갖춘 플랫폼을 통해 로봇을 데이터 중심으로 운영하겠다는 구상이다. 시뮬레이션 환경에서 생성된 명령과 실제 물리 환경에서의 동작 데이터를 비교 및 학습해 고도화하는 체계도 포함된다. 美 국방부 '데이터 전략 자산화'…"국내도 국방 데이터 팩토리 절실" 이준호 크라우드데이터 대표는 'AI 학습 데이터 구축' 관점에서 국방 AI의 미래를 조망했다. 이 대표는 "미국 국방부는 전통 방산 업체에서 최근 팔란티어, 스케일 AI 등 데이터 및 신생 기술 스타트업 중심으로 조달 체계를 전환하고 있다"며, "국가 안보와 전투력을 좌우하는 전략적 자산을 '데이터'로 보고 있는 것"이라고 설명했다. 또한 실제 K1, K2 전차 데이터를 수집하기 위해 주·야간으로 드론을 띄워 촬영하고, 기상 악화 시에는 디오라마와 3D 모델링을 활용해 데이터를 구축했던 실무 사례를 공유했다. 그는 "중국 등 해외에서는 원격조작을 통해 로봇 수천 대의 '피지컬 AI' 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라며 "우리 군도 글로벌 경쟁력을 잃지 않기 위해 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문 인력 양성이 필수적"이라고 강조했다. 김병규 센터장은 "이번 세미나는 국방 데이터랩의 1차적인 데이터 개방 성과를 넘어, 무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신의 청사진을 확인한 뜻깊은 자리"라며, "앞으로도 국방 데이터 생태계 확장을 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 15:45남혁우 기자

정부, AI 학습 '법적 족쇄' 푼다…형사면책·옵트아웃 실효성 거둘까

정부가 인공지능(AI) 학습 과정에서의 저작권 분쟁 위험을 해소하기 위해 형사면책과 선사용·후보상이란 제도적 해법을 내놨다. AI 기업들이 법적 불확실성에서 벗어나 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 법적·심리적 안전장치를 마련한 셈이다. 이 제도가 현장에서 얼마나 실질적인 효력을 발휘할지가 AI 3대 강국(G3) 도약의 성패를 가를 전망이다. 27일 국가AI전략위원회에 따르면 전날 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 최휘영 문화체육관광부 장관과 긴급 회동을 다. 이는 지난 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 저작권 관련 과제를 포함한 '대한민국 AI 행동계획'이 의결된 데 따라 후속 조치다. 저작물 활용 촉진을 위한 4대 핵심 과제 등 실행 방향이 공개된 가운데, 업계 이목을 끈 건 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발사에 대한 형사책임 면제 검토다. 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트에 참여하는 기업들이 다양한 저작물을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 형사책임을 사전에 차단하겠다는 취지다. 실제 기업들은 저작권료 지불보다 저작권법상 '5년 이하의 징역'이란 형사처벌 위험을 더 큰 위협으로 느끼는 경우가 많다. 임 부위원장은 지난달 말 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "기업이 AI 학습 단계에서 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 길을 열어주되, 실제 수익이 발생하는 서비스 단계에서 창작자에게 공정한 대가를 지불하는 방식의 '전략적 딜'이 필요하다"고 밝혔다. 저작물 시장 성격에 따른 맞춤형 상생 모델이 실질적인 데이터 유통으로 이어질지도 관심이 모인다. 정부는 뉴스와 음악, 도서 등 이미 거래 질서가 확립된 분야는 기존 시장의 합리적 거래를 존중하되, 온라인 게시물처럼 거래 시장이 없는 영역엔 저작권자가 거부권을 행사하는 '옵트아웃(Opt-out)' 제도를 도입한다. 저작권자가 명시적으로 학습 거부 의사를 밝히지 않은 저작물은 적법한 접근하에 우선 활용(선사용)을 허용한다. 대신 추후 수익 발생 시 이를 공유(후보상)하는 방식을 취한다. 기업들을 위한 실질적인 인센티브도 강화된다. 정부는 학습용 데이터 구매 비용을 '연구개발(R&D) 세액공제 대상'에 포함해 기업들의 투자 부담을 낮추기로 했다. 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 AI 학습에 안전하게 쓸 수 있도록 공공누리 '제0유형(조건 없는 이용)' 및 'AI유형'도 신설해 개방 범위를 확대했다. 저작권 권리 정보를 확인할 수 있는 통합 관리정보 데이터베이스(DB)도 구축한다. AI 사업자가 학습데이터의 권리자를 확인하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 문체부가 발간한 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'는 위원회의 정책 방향을 법적으로 뒷받침하는 실무 지침서 역할을 한다. 안내서에 따르면 특정 저작물의 표현을 그대로 재현하는 것이 아니라, 범용적인 대화나 생성 능력을 구현하기 위한 학습은 '변형적 이용'으로서 공정이용에 해당할 가능성이 높다. 특히 AI가 특정 저작물 재현 요청을 시스템적으로 거절하는 기술적 조치를 취할 경우, 공정이용 인정에 유리하게 작용할 수 있다는 내용도 제시됐다. 이 같은 구체적인 기준은 기업들의 실무적 불확실성을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "옵트아웃 제도 도입은 글로벌 흐름에 발맞춘 것"이라며 "선사용·후보상 원칙과 함께 창작자 권리 보호와 AI 산업 발전이 상생할 수 있는 현실적인 균형점을 찾았다는 점에서 산업계에 실질적인 도움이 될 것"이라고 환영했다. 업계는 정부의 이런 행보를 반기는 분위기지만 제도의 정착을 위한 사회적 합의가 여전한 과제로 남아 있다. 임 부위원장은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI라는 거위가 황금알을 낳을 수 있을 만큼 먼저 성장해야 그 결실을 나눌 수 있다"며 "당장 수익 독촉보다 미래 가치를 함께 키우는 상생 모델을 통해 대한민국이 AI G3로 도약하는 발판을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.02.27 14:40이나연 기자

한전, 지난해 영업이익 13.5조…부채·차입금 206조·130조 여전

한국전력(대표 김동철)은 2025년 결산 결과, 매출액은 전년대비 4.3% 증가한 97조4345억원, 영업비용은 1.3% 감소한 83조9097억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 영업이익은 전년보다 5조1601억원 증가한 13조5248억원으로 집계됐다. 연결기준 재무현황을 보면, 전기판매량이 0.1% 감소했으나 판매단가는 전년보다 4.6% 상승해 전기판매수익이 4조1148억원 증가한 93조46억원을 기록했다. 자회사 연료비는 원전, LNG 등 자회사 발전량 감소와 연료가격 하락으로 3조1014억원 감소한 19조4364억원, 민간발전사 구입전력비는 구입량 증가에도 전력도매가격(SMP) 하락 등으로 6072억원 감소한 34조527억원으로 나타났다. 또 자구노력의 일환으로 전력계통 불안정시 신속한 계통안정을 위해 사전에 계약된 고객부하를 긴급차단하는 '고객참여 부하차단 제도' 시행으로 4026억원을 절감했다. 기타영업비용은 자회사 해외사업비용이 1조4161억원 증가하고, 발전 및 송배전 설비 자산 증가에 따라 감가상각비와 수선유지비가 6528억원 증가하는 등 2조5841억원 증가했다. 한전은 그러나 이같은 영업이익에도 연결기준 206조원의 부채와 130조원에 이르는 차입금이 남아있어, 하루 이자비용으로만 119억원을 부담하고 있다. 별도 재무제표 기준으로 살펴보면, 매출액 95조5362억원, 영업비용 86조9962억원, 영업이익은 전년 대비 5조3733억원 증가한 8조5400억원을 기록했다. 이는 2024년 10월 요금 조정 등의 영향으로 매출액이 3조8896억원 증가했고, 영업비용은 연료가격 안정과 재정 건전화 계획의 충실한 이행 노력(2025년 3조6000억원) 등의 영향으로 1조4837억원 감소했기 때문이다. 한전은 지난해 고객참여 부하차단 제도 시행·미세먼지 계절관리제 탄력운영 등으로 1조3천억원의 구입전력비를 절감했고 인공지능(AI)을 활용한 자산관리시스템(AMS) 고도화로 설비 유지보수를 효율화하고, 최적 설계를 통한 공사비용 절감 등으로 사업비 등을 9000억원 낮췄다. 또 건설사업 공정 관리와 투자사업 시기 조정 등을 통해 5000억원을 절감했다. 시설부담금 현실화 등 영업제도를 개선하고 비핵심 자산 매각 등으로 9000억원의 전기요금 외 수익을 창출했다. 다만, 별도기준으로 2021~2023년 연료비 급등으로 인한 누적 영업 적자 47조8000억원 가운데 36조1000억원이 여전히 해소되지 않고 있고, 부채는 118조원(부채비율 444%), 차입금 잔액은 84조9000억원에 달해 하루 이자비용만 72억원을 부담하고 있다. 한전 관계자는 “실적 개선을 바탕으로 차입금 이자지급과 원금상환 등을 통해 재무건전성 회복에 힘쓰고 있다”며 “특히 재생에너지 확대와 AI·데이터센터 등 첨단산업 전력 수요 증가에 충실히 대응하기 위해 미래 투자에도 매진할 계획”이라고 밝혔다. 한전은 매년 10조원 규모로 송배전망에 투자하는 등 20조원 이상의 추가자금 소요가 발생하고 있어, 국가 핵심 산업에 안정적인 전력공급을 위한 투자를 적기에 추진하기 위해 재무개선이 필요하다고 보고 지속해서 구입전력비 절감을 위한 전력시장 제도 개선과 고강도 자구노력을 추진하고, 다각적인 재원 조달 방안 등을 마련해 나갈 계획이다. 또 계절별·시간대별 요금제 개편·지역별 요금 도입 등 산업계 부담을 고려한 합리적인 요금체계 개편 추진을 검토하고, 재생에너지 연계와 AI·데이터센터 등 첨단산업 육성에 필수적인 국가 전력망 적기 구축에 모든 역량을 집중한다는 방침이다.

2026.02.27 02:11주문정 기자

큐빅, 글로벌 통신 경연 'T 챌린지' 최종 선정…한국 기업 유일

큐빅이 글로벌 통신 사업자들이 주도하는 차세대 통신 환경인 '인공지능(AI) 네이티브 텔코' 구현을 위한 핵심 기술 파트너로 낙점됐다. 큐빅은 도이치텔레콤과 T-모바일US가 공동 주최하는 글로벌 오픈 이노베이션 프로그램 'T 챌린지 2026'에서 파이널리스트로 선정됐다고 26일 밝혔다. AI 네이티브 텔코 구축을 주제로 열린 이번 프로그램에서 큐빅은 한국 기업 중 유일하게 상위 12개 팀에 이름을 올렸다. 큐빅은 이번 프로그램에서 통신사의 AI-레디 운영 환경 구축에 집중한다. 자율 네트워크는 AI가 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 판단하는 구조인 만큼, 데이터 준비 상태가 핵심이다. 특히 규제와 보안 문제로 AI에 즉시 투입하기 어려운 개인정보 및 민감정보는 통신사 AI 도입의 고질적인 병목 현상으로 지목돼 왔다. 큐빅은 자사 솔루션 '거대언어모델(LLM) 캡슐' 기반의 실시간 개인식별정보(PII) 가드레일을 제안했다. 이 기술은 통신사의 AI 운영 흐름에 결합해 민감정보를 AI가 즉시 활용할 수 있는 상태로 실시간 전환한다. 통신사는 AI 활용 속도를 유지하면서 규제 리스크를 낮춰 자율 운영과 규제 준수를 달성할 수 있다. T 챌린지 2026 개발 단계는 지난 2일부터 오는 4월 27일까지 진행된다. 최종 데모와 시상식은 4월 28~29일 독일 본에 위치한 텔레콤 본사에서 열릴 예정이다. 상위 수상 팀에는 최대 45만 유로 규모 상금과 함께 주최사 리더십과의 사업 협력 기회가 주어진다. 배호 큐빅 대표는 "AI 네이티브 텔코는 AI를 더 많이 쓰는 것을 넘어 네트워크 운영 자체를 AI 기반으로 재설계하는 근본적인 전환"이라며 "전제 조건은 사용 불가능한 데이터를 AI-레디 상태로 전환해 데이터 병목 문제를 해결하는 것"이라고 강조했다. 이어 "합성데이터 생성과 데이터 검증, AI 운영 인프라 역량을 바탕으로 통신사가 자율 네트워크를 안전하게 구현하도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.02.26 18:45이나연 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

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