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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (1171건)

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AI 기반 인사관리 위한 전제조건...'HR 데이터의 비식별화'

디지털 전환의 물결 속에서 인사관리(HR)의 영역도 빠르게 변화하고 있다. 단순 행정 업무를 넘어, 채용·이직 예측·성과 분석·조직 진단 등 기업의 전략적 의사결정에 HR 데이터가 직접 활용되기 시작했다. 특히 AI 기반 분석 도구가 확산되며, 많은 기업이 HR 솔루션 도입을 고민하고 있다. 하지만 이 과정에서 반드시 먼저 짚고 넘어가야 할 전제가 있다. 바로 'HR 데이터의 민감성'과 '비식별화' 문제다. 일반적으로 '개인정보'라고 하면 이름·주민등록번호·연락처 같은 식별자를 떠올리기 쉽다. 그러나 HR 데이터에는 이보다 훨씬 광범위하고 복합적인 정보가 포함된다. 직무 이력·평가 결과·상담 기록·병가 사유·건강검진 결과 등은 직원 개인의 성향과 상태를 민감하게 보여주는 정보다. 최근에는 조직문화 분석을 위해 직원 의견조사, 정성 코멘트 등 비정형 데이터 수집도 늘고 있다. 많은 기업이 AI 기반 인사관리를 도입하려고 할 때, 가장 먼저 마주치는 장애물도 여기에 있다. 실제로 내부 데이터를 활용하려 하면, 어디까지 정제하고 익명화해야 하는지 실무자는 막막함을 느끼는 경우가 많다. HR 데이터는 단순히 이름과 주민번호를 가린다고 보호되는 정보가 아니다. 예를 들어 '기획팀, 대리, 1990년생, 여성'이라는 속성 조합만으로도 특정 인물을 유추할 수 있다. 개별적으로는 익명처럼 보이는 정보도, 조합되면 강력한 식별성이 생기는 것이다. 따라서 단순한 익명화 수준을 넘어, 통계적 기법에 기반한 정교한 비식별화가 필요하다. 해외에서는 k-익명성(k-anonymity), ℓ-다양성(ℓ-diversity), t-근접성(t-closeness) 같은 수학적 모델을 활용해 식별 위험을 사전에 평가하고 통제하고 있다. 또한 상담 일지나 정성 코멘트처럼 자유 서술형 비정형 텍스트는 자연어처리(NLP) 기술을 통해 별도의 비식별화 절차를 가져야 한다. 이러한 과정을 거쳐야만 AI가 데이터를 안전하게 학습하고, 예측 및 분석에 활용할 수 있다. 다행히 국내에서도 최근 몇 년 사이, HR 데이터를 안전하게 활용하기 위한 제도적 기반이 조금씩 마련되고 있다. 2020년 개인정보보호법 개정 이후 '가명정보' 개념 도입을 시작으로, 개인정보보호위원회는 2023년 민감정보 처리 가이드라인을 발표하며 인사 데이터 처리의 기본 원칙을 제시했다. 2024년에는 '가명정보 결합 전문기관 제도'도 확대 시행되며, 기업이 데이터를 안전하게 가공하고 결합·분석할 수 있는 실질적 수단도 마련되고 있다. 그럼에도 여전히 현장에서는 제도 취지는 이해하지만, 실무 적용이 어려운 경우가 많다. 특히 HR 데이터는 급여, 평가, 근태 시스템 등 여러 플랫폼에 분산돼 있고, 클라우드 기반 솔루션이나 외부 위탁 운영도 늘어나면서 데이터 처리 책임의 경계가 모호해지는 경우가 발생한다. 많은 기업이 AI 기반 인사관리 도입을 계획하지만, 실제로는 '데이터 처리 단계'에서 멈추는 경우가 적지 않다. 기술은 준비돼 있어도 데이터를 정제하고 보호할 역량이나 인력이 부족하기 때문이다. 특히 중견·중소기업은 인사 담당자가 평가, 채용, 노무, 급여 등 다양한 업무를 동시에 수행하고 있어 데이터 거버넌스와 개인정보 보호까지 함께 담당하기엔 현실적 제약이 크다. 또 외부 솔루션을 도입하더라도 계약서에 명확한 보안 조항이나 데이터 비식별화 기준이 포함되지 않으면 추후 문제가 발생했을 때 대응이 어렵다. 기업 내부에서 실무자, 법무팀, 보안팀 간 역할과 책임을 계약서나 내부 지침에 따라 명확히 정립해야 하지만, 아직 이를 위한 체계를 갖추지 못한 기업이 많다. 기업이 HR 데이터를 안전하게 활용하기 위해서는 실무자 차원에서 ▲데이터 분류 ▲속성 조합의 식별 가능성 평가 ▲비정형 데이터 유무 확인 ▲외부 위탁 시 계약서 책임 조항 검토 ▲재식별 검증 및 로그 보관 체계 ▲AI 분석 목적일 경우 최소 정보 수집 여부 등을 확인해야 한다. 이런 체크리스트는 단순히 개인정보 보호법 준수를 위한 항목이 아니라, 조직 내 구성원 신뢰를 구축하고 인재 데이터를 전략적으로 활용하기 위한 기본 인프라다. 휴먼컨설팅그룹은 휴넬·제이드·탈렌엑스 등 자사 HR 솔루션에 이러한 요건을 체계적으로 반영해, HR 데이터 보호와 활용의 균형을 실현하고 있다. 인재 데이터를 다룬다는 것은 곧 구성원 한 사람 한 사람의 민감한 정보를 마주한다는 의미다. 이는 단순한 기술 문제를 넘어 조직의 윤리 수준과 신뢰 문화를 드러내는 지표이기도 하다. HR 데이터의 비식별화는 인사 실무자, 경영진, 보안 책임자 모두가 공동으로 고민하고 협업해야 할 과제다. “데이터 보호는 곧 구성원 보호”라는 인식이 조직 문화에 뿌리내릴 때, 기업은 비로소 AI를 진정한 HR 파트너로 받아들일 준비를 마쳤다고 할 수 있다.

2025.07.31 08:30허욱 컬럼니스트

세명소프트, AI로 해양 재난 대응력 강화…CDX 플랫폼 개발 '본격화'

세명소프트가 인공지능(AI) 기술을 활용해 우리나라 해양 재난 대응력 강화에 나선다. 세명소프트는 해양경찰청과 해양수산과학기술진흥원이 주관하는 'AI 기반 해양 재난 대응체계 CDX 기술 개발' 사업에 착수했다고 30일 밝혔다. 이번 사업은 2027년까지 해양 재난 대응의 패러다임을 상황실 중심에서 현장 중심으로 전환하는 것을 목표로 한다. 주관연구기관인 지엠티·해양정보기술 등 유수 기관들과 함께 과제를 수행할 계획이다. 해양경찰청은 이미 3천100여 종의 해양안전 관련 데이터를 통합한 '해양경찰 빅데이터 플랫폼'을 기반으로 행정 혁신을 추진하고 있다. 이번 CDX 사업을 통해 해당 플랫폼의 데이터를 기반으로 생성형 AI 기술과 대형언어모델(LLM)을 접목해 현장 상황에 따른 맞춤형 대응 매뉴얼을 실시간 제공하는 통합 시스템을 구축할 예정이다. 세명소프트는 이번 사업에서 해양 재난 대응을 위한 CDX 데이터 수집 체계를 일원화하고 기관별로 분산된 해양 데이터를 실시간 연동·통합·제공하는 인프라를 구축한다. 이를 통해 현장 파출소·함정·항공기 등에서 수집되는 음성·영상·문자·지리정보(GIS) 등 비정형 데이터를 자동으로 수집·정제해 생성형 AI 분석이 가능한 구조로 전환한다. CDX 플랫폼이 본격적으로 도입되면 각종 해양 사고 발생 시 상황실에서 생성형 AI가 실시간으로 상황 분석 및 대응 방안을 도출한다. 현장에서는 스마트폰·재난단말기 등을 통해 촬영된 영상과 음성 등을 즉시 공유·분석해 개인별 임무에 맞춘 대응 전략까지 지원할 수 있게 된다. 세명소프트는 이번 과제를 통해 해양 재난 대응의 디지털 전환을 가속화하고 해양 안전 역량을 한층 강화할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 나아가 정부 AI 정책 강화와 발맞춰 AI 데이터 구축, AI 솔루션 개발 등에 내부 역량을 집중해 데이터 기반 공공 서비스 혁신에 핵심축으로 자리매김한다는 목표다. 황바울 세명소프트 대표는 "이번 사업은 단순 정보 조회 수준에 머물던 기존 재난 대응 체계를 넘어 AI 기반 실시간 판단 및 대응을 지원하는 AI 플랫폼으로의 도약"이라며 "CDX 플랫폼이 해양경찰의 현장 대응력을 혁신적으로 높이는 핵심 기반이 될 것"이라고 강조했다.

2025.07.30 15:13한정호 기자

딥페이크, AI가 잡았다…AI 과학수사 나선 정부, 성과 '굿'

행정안전부가 국립과학수사연구원과 함께 인공지능(AI) 기술을 접목해 딥페이크 의심 이미지·영상·음성의 진위를 판별하는 'AI 딥페이크 분석모델'을 4월까지 개발·검증하고 딥페이크 범죄 수사에 약 두 달간 활용해 성과를 거뒀다. 행안부와 국과수는 AI 딥페이크 분석모델이 경찰청 등 일선 수사기관의 감정 의뢰를 받아 올해 5~6월 두 달간 증거물 60종, 총 15건의 딥페이크 감정을 성공적으로 수행했다고 30일 밝혔다. 특히 제21대 대통령 선거 기간 중 중앙선거관리위원회에 분석모델을 공유해 유튜브 등 온라인 공간의 불법 딥페이크 선거물 1만여 건을 탐지·삭제하는 데에 기여했다. 이번 모델 개발은 과거 기술적 한계로 수행하지 못했던 딥페이크 감정을 국내 최초로 공식화하고 과학적 증거에 기반한 수사 체계를 마련한 것으로 평가된다. 행안부와 국과수는 분석모델을 딥페이크 증거물 감정 업무에 본격 투입함으로써 딥페이크 범죄 수사에 획기적인 전환점이 마련될 것으로 기대하고 있다. AI 딥페이크 분석모델은 최근 AI 기술을 악용해 특정인의 얼굴 등을 합성한 딥페이크 범죄가 폭발적으로 증가하며 심각한 사회 문제가 됨에도 판별 기술이 부족해 수사기관이 관련 증거물 분석에 어려움을 겪는 상황을 극복하기 위해 개발됐다. 모델 개발 과정에서는 공개 데이터셋, 자체 제작 콘텐츠 등 약 231만 건에 달하는 딥페이크 데이터가 활용됐다. 이후 최신 딥러닝 알고리즘에 방대한 데이터를 학습시키고 지속적인 피드백과 성능 개선 작업을 거쳐 딥페이크 탐지 성능을 획기적으로 향상시켰다. 이렇게 개발된 AI 딥페이크 분석모델은 딥페이크 흔적을 자동으로 탐지하며 변조 의심 파일에 대해 합성 확률 및 시간별 변조율을 예측해 딥페이크 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 돕는다. 특히 얼굴의 눈·코·입과 같은 특정 부위별 변조 탐지 능력과 함께 반복된 업로드·다운로드로 인해 일부 데이터가 손실되거나 음질이 저하된 증거물에 대해서도 분석 능력을 갖춰 실질적인 수사 환경에서 효과를 발휘할 수 있도록 설계됐다. 행안부와 국과수는 이번 AI 딥페이크 분석모델의 성과를 2023년 개발한 '보이스피싱 음성 분석모델'과 연계해 더욱 강력한 시너지를 낼 수 있도록 할 계획이다. 두 모델을 함께 활용하면 딥페이크 여부를 판별하고 해당 딥페이크가 특정 정치인 등의 음성을 모방·합성해 제작됐는지까지 입증할 수 있을 것으로 예상된다. 행안부와 국과수는 앞으로 AI 딥페이크 분석모델의 활용 범위를 더욱 확대해 나갈 계획이다. 우선 국과수 내부적으로는 현재 독립형 방식으로 운영 중인 모델을 향후 디지털증거물인증시스템(DAS)에 통합해 업무 효율성을 더욱 높일 예정이다. 또 딥페이크 문제로 어려움을 겪고 있는 여성가족부·방송통신위원회 등 다른 기관에도 모델을 단계적으로 확산해 각 기관의 딥페이크 콘텐츠 탐지 및 대응 역량 강화를 적극 지원할 예정이다. 이봉우 국과수 원장은 "AI 기술 기반의 과학수사 역량 강화를 통해 감정의 신속성과 정확성을 높이는 데 최선을 다하겠다"며 "빠르게 변화하는 첨단 기술 환경에 선제적으로 대응해 국민이 신뢰할 수 있는 과학수사 체계를 구축하겠다"고 강조했다. 행안부 이용석 디지털정부혁신실장은 "AI 딥페이크 분석모델은 AI 기술을 사회 문제 해결에 적극적으로 활용한 사례"라며 "앞으로도 AI와 데이터 분석을 국민의 안전과 민생 안정을 위한 행정 분야에 적극적으로 도입해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.07.30 15:12한정호 기자

AI·클라우드 이끄는 오픈소스…국내는 거버넌스 '사각지대'

클라우드와 인공지능(AI)이 산업 전반을 빠르게 재편하면서 이들 기술을 뒷받침하는 핵심 인프라인 오픈소스 소프트웨어(SW)의 관리 체계, 이른바 거버넌스에 대한 우려가 커지고 있다. 기술 발전을 가속해 온 오픈소스가 이제는 보안·법적 책임·데이터 신뢰성 등 새로운 리스크 요인으로 떠오르고 있어서다. 30일 업계에 따르면 국내에는 오픈소스 거버넌스를 총괄할 중앙 컨트롤타워가 없고 관련 법·제도 정비도 더딘 상황이라는 지적이 잇따르고 있다. 기업과 기관이 오픈소스를 자체 운영하면서 데이터셋 출처 불명, 라이선스 오남용, 보안 검증 누락 등의 문제가 반복되고 있다는 것이다. 오픈소스는 소스코드를 누구나 자유롭게 공유하고 활용할 수 있어 IT 기술 혁신과 협업을 촉진하는 엔진 역할을 해왔다. 하지만 최근 오픈소스 기반의 AI 모델과 클라우드 시스템이 상용 환경에 직접 투입되면서 신뢰성과 책임 문제가 본격화되고 있다. 대표적인 예가 데이터셋의 투명성 문제다. 국내에서 개발 중인 일부 AI 모델은 해외 오픈소스 커뮤니티에서 공개한 대규모 데이터셋을 활용하고 있지만 상당수가 저작권 위반이나 개인정보 침해 논란에서 자유롭지 않다는 지적이 나온다. AI 업계 관계자는 "데이터 구성 내역이나 수집 방식이 명확히 공개되지 않았거나 사용 조건이 불분명한 경우가 많다"며 "그럼에도 현행 제도에는 이를 걸러낼 검증 체계가 사실상 없다"고 꼬집었다. 클라우드 시스템에 적용되는 오픈소스 SW도 마찬가지다. 쿠버네티스·텐서플로우·파이토치 등 오픈소스 기반 툴이 널리 쓰이고 있지만, 구성 요소별 보안 업데이트가 빈번한 데 비해 실시간 추적·통합 관리 체계는 미흡하다는 게 업계의 시각이다. 특히 여러 오픈소스를 조합한 시스템은 라이선스 충돌이나 보안 패치 누락 등 사각지대가 발생할 위험이 있다. 업계 관계자는 "요즘 AI 서비스를 자체 개발한다고 하면 오픈소스 없이는 사실상 불가능하다"며 "하지만 운영 단계에 들어가면 라이선스 조건이 상충하거나 보안 취약점이 예상보다 빨리 드러나 대응이 늦는 경우가 많다"고 말했다. 해외는 가이드라인 마련 박차…국내는 공공 시범사업에 그쳐 해외에서는 이미 오픈소스 거버넌스 체계 구축에 속도를 내고 있다. 미국 리눅스재단은 보안·인증·공급망 관리까지 포괄하는 오픈소스 거버넌스 플랫폼을 운영 중이다. 메타·IBM·AWS·인텔 등이 참여한 AI 얼라이언스도 오픈소스 기반 AI 기술의 안전성과 투명성을 위한 가이드라인을 논의하고 있다. 유럽연합(EU) 역시 오픈소스 SW 활용 시 필수 보안 기준과 책임 추적 체계를 제도화하는 방안을 추진 중이다. 반면 국내는 이같은 움직임에 비해 정돈된 거버넌스 접근이 부족한 것으로 알려졌다. 과학기술정보통신부가 일부 AI 데이터셋에 대한 검증 체계를 시범 운영하고 있지만 이는 공공 과제에 국한돼 있어 민간 기업의 실사용 환경을 포괄하기엔 역부족이라는 지적이 나온다. 이에 오픈소스의 신뢰성과 투명성을 확보하기 위한 표준화·검증·책임주체 명확화 등 전방위적 접근이 필요한 시점이라는 분석이다. 오픈소스 업계 관계자는 "오픈소스 자체가 위험한 게 아니라 관리 체계가 없을 때 위험해진다"며 "오픈소스를 사용하는 것이 더 이상 기술적 선택의 문제가 아니라면 이에 상응하는 정책과 법·제도도 반드시 갖춰져야 한다"고 강조했다. 정부·기업도 대응 시작…"책임 있는 기술 사용 문화 절실" 우리 정부와 업계도 대응에 나서고 있다. 한국오픈소스협회는 문화체육관광부 산하 저작권위원회와 함께 오픈소스 라이선스 교육과 거버넌스 인식 제고 사업을 공동 진행 중이며 AI 시대에 맞는 법적·윤리적 기준 마련을 위한 논의도 확대하고 있다. 일부 기업은 자발적으로 사용하는 오픈소스 목록을 투명하게 공개하고 외부 기여자와 협업 체계를 구축하려는 시도를 하고 있다. 대표적으로 네이버는 AI·웹기술 관련 개발도구와 '하이퍼클로바' 경량 모델을 깃허브·허깅페이스 등에 오픈소스로 공개하며 글로벌 커뮤니티에 기여하고 있다. 전문가들은 이제 오픈소스를 이제 '공짜 코드'가 아니라 국가 기술 경쟁력의 핵심 자산으로 봐야 한다고 입을 모은다. 업계 관계자는 "오픈소스를 사용한다는 것은 이제 단순히 비용을 절감하겠다는 의미가 아니라 기술을 얼마나 책임 있게 다루는지를 보여주는 지표가 됐다"며 "오픈소스 기반 AI 모델의 품질 검증 체계, 라이선스 표기 자동화, SW 자재명세서(SBOM) 도입 등에 대한 정부 차원의 실증 사업도 요구된다"고 강조했다.

2025.07.30 11:23한정호 기자

KIAT, 인공지능 강국 캐나다와 기술교류 협력

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 28일(현지시간) 캐나다 토론토 대학에서 '한-캐나다 AI 기술협력 세미나'를 개최했다고 밝혔다. 세미나에는 주토론토 김영재 총영사와 토론토대 크리스토퍼 입 공과대학 학장 등 양국 관계자 100여 명이 참석해 첨단산업 국제협력에 관심을 나타냈다. 세미나는 AI를 비롯한 첨단전략산업 분야에서 양국 선도 기술 개발 현황을 공유하고 향후 협력 방향을 논의하기 위해 열렸다. 한국 측은 ▲AI 기반의 소재 데이터 연구 ▲AI를 활용한 자동차 데이터 플랫폼 구축 ▲콘텐츠 조작 여부를 AI로 판단하는 딥페이크 탐지 모델 등 다양한 AI 활용 서비스 사례를, 캐나다 측은 제조업과 로봇공학 분야 AI 연구 현황을 공유했다. 캐나다는 2017년 세계 최초로 AI 진흥을 위한 국가 전략을 만들었을 만큼 AI 육성에 국가적 자원을 집중해 왔다. 특히 토론토 대학은 딥러닝 개념을 만들어낸 공로로 지난해 노벨물리학상을 수상한 석학 제프리 힌튼 교수를 배출할 정도로 세계적인 수준의 AI 연구 역량을 보유한 핵심 기관이다. 최근에는 산업통상자원부의 글로벌산업기술협력센터에 선정됐다. 앞으로 국내 기업의 국제공동연구 실무를 지원하는 현지 거점 역할을 할 예정이다. 한편, 한국과 캐나다는 2012년 유럽의 연구개발 지원 프로그램인 유레카에 가입해 다자간 국제공동기술개발사업을 시작했고 2017년부터 양자 형태로도 확대했다. KIAT는 지금까지 캐나다와 50개가 넘는 연구과제(양자형 34개, 다자형 19개)를 지원했다. 민병주 KIAT 원장은 “전통적인 AI 강국으로 손꼽히는 캐나다에서 AI를 주제로 양국 연구자들이 교류한 뜻깊은 자리”라며 “첨단산업 분야에서 양국의 기술협력이 활발해질 수 있도록 네트워킹 기회를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2025.07.29 15:45주문정 기자

AI 기업도 공공데이터 사용 'OK'…AI 강국 도약 나선 李, 공약 이행 가속

이재명 대통령이 공약했던 대로 공공데이터로 기업들이 연구·개발할 수 있도록 정부가 지원에 나선다. 중앙부처 및 공공기관이 보유한 15종의 고가치 공공데이터를 국가중점데이터로 선정·개방하는 사업을 본격 추진키로 한 것이다. 행정안전부는 오는 30일 '2025년 국가중점데이터 개방 통합착수보고회'를 개최한다고 29일 밝혔다. 국가중점데이터 개방 사업은 국민과 기업의 수요가 크고 사회적·경제적 파급효과가 높은 공공데이터를 선별해 개방을 지원하는 사업으로, 2015년부터 2024년까지 217개의 데이터가 개방돼 기업의 다양한 서비스 개발에 활용되고 있다. 대표적으로 부동산 종합정보(국토교통부), 프랜차이즈 사업정보(공정거래위원회), 헌법재판소 판례정보(헌법재판소), 3차원 정밀도로지도 정보(국토지리정보원) 등이 국가중점데이터로 포함돼 있다. 이번 개방은 새 정부 공약사항인 '기업의 연구·개발 지원을 위한 공공데이터 개방 추진'을 이행하기 위해 기업의 서비스 개발 및 인공지능(AI) 학습에 필수적인 데이터를 제공하는 데 중점을 뒀다. 올해 개방이 추진되는 15개 과제는 국민·기업의 수요와 활용도를 고려해 선정했으며 크게 AI 학습용과 기업 지원용으로 나뉜다. AI 학습용으로는 법제처의 중앙부처 법령해석 및 특별행정심판기관 재결례, 국토안전관리원의 특수교 통합관리계측 데이터, 한국서부발전의 신재생에너지·발전소 운영 정보 등이 포함됐다. 또 국립해양연구원 해양 환경 정보 및 연구 기초데이터와 국립농업과학원 스마트팜 연구기술 정보, 육아정책연구원 등의 영유아·아동·청소년 패널데이터도 이용할 수 있게 됐다. 이들 데이터는 리걸테크(법률 정보 기술), 센서데이터, 비정형데이터 등 AI 서비스 개발 수요가 높은 분야로, 기계판독이 가능한 형태로 변환해 개방할 방침이다. 중소기업 및 스타트업의 신규 서비스 개발에 활용도가 높은 데이터도 개방한다. 행안부의 전국 업종별 인허가 정보 및 생활 편의 정보, 울산항만공사의 울산항만 실시간 선박 운항 정보, 한국농수산식품유통공사의 농산물 유통정보 확대 제공 서비스, 소방청의 건물화재 예방 및 대응시설 정보 등이 포함됐다. 행안부는 개인정보와 민감정보를 포함한 데이터는 합성데이터 방식이나 진위확인 서비스를 통해 안전하게 개방할 예정이다. 합성데이터 방식은 개인정보의 특성을 분석해 원본과 최대한 유사한 통계적 성질을 보이는 가상의 데이터를 생성하는 기법이다. 또 행안부는 AI 개발 수요나 기업의 지속적 수요가 큰 데이터는 'AI·고가치 공공데이터 톱 100'으로 선정해 역점을 두고 개방할 방침이다. 배일권 행안부 공공지능데이터국장은 "공공데이터를 중심으로 AI 신산업 성장과 기업 혁신을 견인해 나갈 필요가 있다"며 "정부는 앞으로도 공공데이터 개방을 확대해 기업의 연구·개발 활동과 AI 3대 강국 도약을 뒷받침하겠다"고 말했다.

2025.07.29 14:34장유미 기자

'AI 고속도로' 주역된 네이버·카카오·NHN…민관 GPU 1.3만장 가동

정부가 1조4천600억원을 투입해 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만3천장을 확보하는 초대형 인공지능(AI) 인프라 사업을 본격 추진한다. 이번 사업은 국내 AI 컴퓨팅 자원의 부족 문제를 해소하고 소버린 AI 생태계 구축을 본격화하는 첫 단추로 평가된다. 과학기술정보통신부는 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화사업'의 일환으로 추진한 'GPU 확보·운용지원' 사업의 최종 사업자로 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등 3개사를 선정했다. 총 4개 기업이 신청서를 제출했지만 쿠팡은 최종 탈락했다. 최종 사업자로 선정돼 클라우드 3사는 대규모 GPU 클러스터를 구축하고 연내부터 산학연과 스타트업 등에 순차적으로 지원에 나선다. 이번 사업은 정부가 지난 5월 국회에서 확보한 1조4590억원 규모의 1차 추경 예산을 바탕으로 기획됐다. 엔비디아의 최신 GPU를 신속히 확보해 국내 AI 스타트업, 학계, 연구기관 등이 사용할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 당초 정부는 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업과 연계해 이 사업을 진행하려 했으나, 해당 사업이 두 차례 유찰되면서 별도로 추진됐다. 그 결과 GPU 구매·운영 경험과 인프라 역량을 모두 갖춘 클라우드 3사가 낙점됐다. "실행력과 경험이 갈랐다"…클라우드 3사, 평가 앞선 이유는 정부는 사업자 선정에 있어 단순한 GPU 구매 가격만이 아니라, 실행 역량과 기술 내재화를 중점적으로 평가한 것으로 알려졌다. 평가 항목은 크게 ▲사업 이해도 및 추진역량 ▲구축계획의 우수성 ▲운영역량 및 사업관리 ▲AI 생태계 기여 계획 등이다. 가장 많은 점수를 차지한 것은 '구축계획의 우수성'이었다. 대규모 클러스터를 직접 구성할 수 있는 기술 내재화, 최신 GPU 확보 속도, 연내 서비스 가능성 등이 주요 관건으로 작용했다. 최종 선정된 클라우드 3사는 이미 자체 데이터센터를 보유하고 있으며 GPU 클러스터링 운영 경험도 충분해 안정적인 인프라 운용 능력을 인정받았다. 특히 서비스형 GPU(GPUaaS) 상용 서비스 경험이 있어 정부가 요구하는 빠른 실행력과 기술력 확보에서 앞섰다는 평가다. 네이버클라우드는 '각 춘천'과 '각 세종' 등 자체 데이터센터뿐만 아니라 올 초부터 LG CNS 죽전 데이터센터, LG유플러스 가산 데이터센터 등 외부 데이터센터 임차를 진행 중이다. NHN클라우드는 '광주 AI 데이터센터'를 운용해 왔으며 이번 사업에는 영등포 양평 데이터센터와 일산 삼송 데이터센터를 제시한 것으로 알려졌다. 카카오 역시 자체 데이터센터인 '카카오 데이터센터 안산'을 지난해부터 운영 중이다. 반면 쿠팡은 싱가포르계 엠피리온 디지털 데이터센터를 임차해 사업에 참여할 계획이었으나 클라우드 인프라 자체 운영 경험이 사업에 선정된 3사 대비 부족하다는 점에서 낮은 평가를 받은 것으로 알려졌다. 업계 한 관계자는 "이번 사업은 단순히 장비를 들여오는 것이 아니라 그것을 어떻게 안정적으로 운영하고 서비스로 전환하느냐에 방점이 찍힌 평가였다"며 "데이터센터 기반부터 클러스터링 운용 능력, GPUaaS 사업 경험까지 총체적 실행 역량을 검증한 것"이라고 설명했다. 엔비디아 B200·H200 1.3만장 확보…대형 클러스터 본격 가동 이번 사업으로 정부와 민간이 확보하는 GPU는 총 1만3천장으로, 엔비디아 B200 1만80장과 H200 3천56장을 확보할 계획이다. 이 중 정부가 직접 활용하는 GPU는 B200 8160장, H200 2296장 규모다. 구축될 GPU는 대규모 AI 워크로드에 대응할 수 있도록 클러스터 형태로 구성된다. 대표적으로 정부는 ▲B200 510노드(4천80장) ▲255노드 2세트(2천40장) ▲H200 255노드(2천40장)를 각각 클러스터링해 초대형 AI 연산 작업에 활용할 계획이다. 세 사업자가 확보한 GPU 물량을 살펴보면 먼저 NHN클라우드는 B200 총 7천656장 확보하며 가장 많은 물량을 담당할 예정이다. 이 중 6천120장은 정부 활용분이며 510노드·255노드 형태로 구성해 고밀도 수냉식 클러스터로 운용할 계획이다. 네이버클라우드는 H200 총 3천56장을 확보한다. 이 중 2천296장이 정부 활용분이다. H200 기반 255노드와 32노드 클러스터를 구성해 연내부터 본격 가동할 계획이다. 카카오는 B200 총 2천424장을 확보하고 정부 활용분인 2천40장은 255노드 단일 클러스터로 구성될 예정이다. GPU 활용은 어떻게? '통합지원 플랫폼'으로 접근성↑ 정부와 사업자들은 연내부터 확보한 GPU 자원을 필요로 하는 산학연과 스타트업 등에 순차적으로 배분한다. 이를 위해 온라인 기반의 'GPU 통합지원 플랫폼(가칭)'도 함께 구축하기로 합의했다. 해당 플랫폼이 구축되면 사용자는 GPU 자원을 자유롭게 신청하고 평가를 거쳐 적정 자원을 배정받게 된다. 유휴 자원이 발생할 경우 대기 수요자에게 자동으로 재분배하는 체계도 마련될 전망이다. 이번 사업의 운영 기간은 2030년까지로, 향후 국가AI컴퓨팅센터나 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 국가 단위 AI 사업과도 연계될 가능성이 크다. 업계 관계자는 "지금까지는 GPU가 있어도 정작 필요한 곳에 닿지 못해 활용률이 낮은 경우가 많았다"며 "GPU 통합지원 플랫폼이 제대로 작동하면 컴퓨팅 자원이 특정 기업이나 연구기관에 편중되지 않고 스타트업이나 대학도 실질적으로 활용할 수 있는 생태계가 마련될 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 장관 "AI 고속도로 바탕으로 소버린 생태계 본격 확장" 이번 GPU 확보 사업은 고성능 AI 연산 자원이 부족한 국내 현실에서 커다란 전환점을 마련했다는 게 업계 평가다. 그동안 AI 스타트업이나 대학, 중소기업은 대규모 모델 학습이나 추론 환경을 제대로 갖추지 못한 채 글로벌 클라우드 서비스에 의존한 사례가 많았다. 이제 정부 주도의 대규모 GPU 클러스터가 공공 형태로 공급되면 ▲초거대 AI 모델 학습 ▲멀티모달 AI 개발 ▲AI 응용 서비스 고도화 등이 보다 넓은 생태계 안에서 가능해질 전망이다. 업계 관계자는 "GPU 1만장 이상을 정부와 민간이 공동으로 확보하고 오픈된 구조로 운영하는 모델은 긍정적인 방향"이라며 "한국형 AI 생태계를 본격적으로 시작할 수 있는 자산이 될 것"이라고 강조했다. 이번 사업으로 정부는 다음 달 초부터 사업자 협약 체결과 GPU 발주를 본격화한다. 4분기부터는 베타 서비스를 시작하고 빠르면 연내 정식 서비스로 전환할 방침이다. 배경훈 과기정통부 장관은 "이번 첨단 GPU 확보는 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 출발점"이라며 "AI 고속도로를 바탕으로 소버린 AI 생태계를 본격 확장해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.07.29 11:01한정호 기자

LS일렉트릭-네이버클라우드, 전력·데이터센터에 AI 도입 맞손

LS일렉트릭이 네이버클라우드와 손잡고 인공지능(AI) 기술 협력을 통해 전력 시스템과 데이터센터 사업 인공지능 전환(AX)을 앞당기고 시장 확대에 박차를 가한다. LS일렉트릭과 네이버클라우드는 지난 25일 경기도 성남시 네이버 사옥에서 'AI·클라우드 기반 전력·데이터센터 솔루션 협력에 관한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 28일 밝혔다. 이날 체결식에는 채대석 LS일렉트릭 대표와 김유원 네이버클라우드 대표 등 양사 경영진 10여명이 참석했다. 양사는 이번 협력을 통해 ▲전력, 데이터센터 특화 AI솔루션 실증 및 개발 협력 ▲제조기업 대상 클라우드 기반 제조실행시스템(MES), 공장에너지관리시스템(FEMS) 솔루션 협력 ▲제조업 특화 클라우드 전환 및 솔루션 공동 개발 등을 추진한다. 특히 LS일렉트릭 전력설비 진단 솔루션에 네이버클라우드 AI 모델을 적용한 AI 에이전트를 도입해 비숙련자도 쉽게 전력설비를 관리할 수 있도록 고객 편의를 제고할 계획이다. 또한 LS일렉트릭이 보유한 MES, FEMS 등 스마트팩토리 핵심 솔루션에 AI·클라우드 기술을 접목해 솔루션을 고도화하고 이를 바탕으로 신규 사업 기회를 적극 발굴해 나가기로 했다. LS일렉트릭은 네이버클라우드의 AI와 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 인프라 역량을 바탕으로 전력, 스마트공장, 데이터센터 솔루션 전반에 걸친 기술적 협력을 통해 다양한 산업 분야로의 확장을 함께 도모할 계획이다. 채대석 LS일렉트릭 대표는 “전력 및 자동화 분야에서 토탈 솔루션을 제공하는 LS일렉트릭의 전력설비 및 스마트공장 노하우에 하이퍼스케일 클라우드를 통해 산업 전반에 최적화된 AI 솔루션을 제공하는 네이버클라우드 AI 기술력을 접목해 'AI 전력', 'AI 공장', 'AI 데이터센터'로 솔루션을 고도화해 나갈 것”이라고 말했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “이번 협력은 제조 현장에 생성형 AI와 클라우드를 적용해 산업의 실질적 전환 가능성을 확인한 의미 있는 사례”라며, “LS일렉트릭을 포함한 다양한 제조 현장에 네이버클라우드의 인프라와 AI, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션을 확산시킬 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.

2025.07.28 08:50류은주 기자

이 시대 '홍보 부서'가 존재하는 강력한 이유

홍보는 매출을 만드는 부서일까. 써야 할 돈을 덜 쓰게 만드는 부서일까. 아니면 딜소싱을 유도하는 마케팅형 조직의 일부일까? 단순한 질문이지만 기업 내부에서 홍보 부서를 어떻게 규정 짓는가에 따라 다른 결과를 낳는다. 그리고 나는 20년 넘게 이 질문에, 매년 다른 방식으로 답해왔다. 결론부터 말하자. 지금 시대에 홍보 부서가 존재하는 강력한 이유는 '상상'이다. 실행도 중요하다. 하지만 그 실행의 방향과 타이밍, 대상, 형식 모두를 결정짓는 '발로'는 상상이다. 특히 AI와 자동화가 실무를 뒤흔드는 지금, 우리의 유일한 자산은 빠르고, 정확한 실행력이 아니다. 남들이 보지 못한 것을 먼저 그려볼 수 있는 상상력이다. 홍보란 결국 보이지 않는 것을 설계하고, 일어나지 않은 신뢰를 심는 일이다. 오늘의 실적보다 내일의 기회를 만든다는 점에서, 홍보는 미래를 선점하는 사업전략에 가깝다. 그래서 더더욱, 이 시대의 홍보인은 무엇을 먼저 상상하고, 실행하는가에 따라 영향력이 갈라진다. 반복의 세계에서 상상을 회복하는 사람들 나는 중견, 대기업과 스타트업을 모두 거친 언론홍보 담당자다. 기자 시절을 포함하면 25년 가까이 '정보를 이야기로 바꾸는' 일을 해왔고, 미디어 이벤트를 준비하고, 보도자료를 쓰고, 인터뷰를 기획하고, 칼럼을 유도하고, 위기를 방지, 때로는 대응하며, 온드미디어로 기사 노출을 재확산하는 일까지 반복했다. 그러나 2024년 이후, 세상이 급변했다. 챗GPT, 클로드, 퍼플렉시티, 수노 AI, 런웨이 같은 생성형 AI 도구들이 쏟아지면서, 수일 걸렸던 업무들이 몇 분 만에 끝났다. 초안은 AI가 쓰고, 나는 윤문만 한다. 인터뷰는 받아적지 않고 요약본을 추출하고, 보도자료도 3분 안에 5가지 버전으로 만든다. 그런데 아이러니하게도, 퍼포먼스는 똑같다. 보도자료의 구조는 여전히 피라미드고, 언론이 원하는 건 여전히 '팩트와 스토리'다. 인터뷰는 여전히 기자의 감각에 달렸고, 콘텐츠는 여전히 플랫폼 알고리즘의 벽에 갇힌다. 업무는 빨라졌지만, 홍보의 본질은 바뀌지 않았다. 그래서 나는 이렇게 질문한다. "그렇다면, 우리에게 진짜 남은 건 무엇인가?" 대답은 단순하다. 상상. 이제 홍보는 상상하는 자만이 살아남는 분야다. 빠르고 정확한 것만으로는 감동하지 않는다. AI가 수행하는 일은 효율이고, 인간 홍보인이 해야 할 일은 '감정과 공감의 설계'다. 기자들도 비슷한 고민을 하고 있다 얼마 전 한 언론사 부장 기자와 식사하며 나눈 대화가 생생하다. 물잔을 들이킨 그가 말했다. "기자들은 이미 AI의 하청 역할을 하고 있어요." 처음엔 웃으며 던진 말 같았지만, 그 안에는 분명한 현실 인식이 담겨 있었다. 그는 실제로 자사 취재부 조직을 개편 중이며, 기자가 무엇을 해야 AI와 차별화될 수 있을지를 고민하고 있다고 했다. 이 대화는 과거의 장면을 떠올리게 했다. 약 15년 전, 내가 기자로 일할 당시 어떤 기자 회견장을 찾은 적이 있다. 나보다 훨씬 선배인 기자들은 회견장에서 아무 메모도 하지 않았고, 심지어 노트북도 들고 있지 않았다. 오히려 정신없이 받아적고 있는 건 통신사 소속의 젊은 기자들이었다. 당시 선배들은 그들을 향해 농담 삼아 "야, 하청. 기사 잘 써놔. 우리가 그거 보고 고쳐서 쓸 테니까"라며 웃고 떠들곤 했다. 그 시절 통신사는 사실상 기사 생산 공장이었고, 종합지는 그것을 편집하고 해석하는 '원청'이었다. 그런데 그의 설명에 따르면, 지금은 구조가 비슷하지만 역할이 바뀌었다. 기자들이 AI를 위한 원천 데이터를 생산하는 '원청' 역할을 하고, AI가 그 데이터를 학습하고 가공해서 독자에게 맞는 형태로 재구성하는 '하청' 역할을 수행한다. 기자들은 AI가 학습할 수 있는 고품질의 원본 콘텐츠와 맥락을 제공하고, AI는 그것을 다양한 독자층에 맞게 변형하고 확산시키는 구조가 된 것이다. 이 상황에서 그 부장 기자는 아주 명확하게 말했다. "기자들이 살아남기 위해선 두 가지 영역밖에 없어요. 속보와 현장." AI가 아무리 빠르다 해도, 최초 1보를 올리는 속도는 아직 인간의 영역에 있다. 무엇보다 AI는 현장에 발을 딛지 못한다. 기자회견장의 공기, 사고 현장의 냄새, 인물들의 눈빛, 침묵과 유머의 간극은 AI가 전혀 해석할 수 없는 부분이다. 단순한 정보가 아니라 정황과 맥락, 감정의 결까지 읽는 취재, 그것은 아직도 사람의 몫이다. 그는 자사 기자들에게도 말한다고 했다. "이제부터는 사무실에서 리포트 정리만 하려는 기자는 필요 없다. 뛰어다니고 부딪히고 목격하는 기자가 필요하다." 이 말은 단순히 낭만적인 외침이 아니다. 오히려 극도로 냉정한 현실 인식에 기반한 전략적 선언이다. 생성형 AI가 바꾸는 뉴스 산업의 구조 속에서, 사람 기자가 갖는 유일한 존재 이유는 바로 '실시간 현장 감각'과 '직접 목격의 힘'이다. 그 자리를 떠나며 생각했다. 언론사만 그런 게 아니다. PR도 마찬가지다. 결국 인간이 직접 가보고, 만나고, 느끼고, 연결할 '상상'을 해야 비로소 맥락이 완성된다. 기자든 홍보인이든, 이제 진짜 '발로 뛰는 사람'만이 중심에 남게 될 것이다. 나의 상상형 콘텐츠 전략 실험들 2024~2025년, '상상력'이라는 이름의 실험을 몇 가지 시작했다. 기존 PR의 문법을 벗어나, 관계, 감정, 맥락 중심으로 콘텐츠를 구성하기로 한 것이다. 이들은 단순히 창의적 아이디어가 아니다. 실행을 염두에 둔 전략적 상상 실험이며, 기획-제작-배포까지 일관된 실행이 동반된 프로젝트들이다. 1) 픽션 PR: 숫자로 읽을 수 없는 도시 도시·데이터·사람을 키워드로 한 연재 소설을 집필 중이다. 각 회차는 도쿄, 타이베이, 발리, 방콕, 비엔티안 등 동아시아 주요 도시를 배경으로, 상업용 부동산이라는 냉정한 산업 안에 감정과 갈등을 녹여낸다. 주인공 R은 한국의 프롭테크 기업 임원이며, 매 회차마다 현지 전문가와의 대화, 이슈, 충돌이 펼쳐진다. 이 픽션은 단순 소설이 아니라, B2B 부동산 플랫폼인 알스퀘어의 가치와 시장 철학을 은유적으로 전달하는 브랜디드 콘텐츠다. RA와 같은 데이터 분석 툴을 실제 장면에 녹여내며, 실명 기업이나 정책도 맥락에 맞게 등장시켰다. PR을 '정보 전달'이 아니라 '이야기 설계'로 확장한 사례로, 고객사 세일즈, 내부 커뮤니케이션, 뉴스레터 콘텐츠까지 파생되어 활용되고 있다. 2) 인터뷰 리디자인: 산업생태계 기반 리드 설계 다양한 장르의 스타트업 CEO들과의 인터뷰 시리즈를 언론에 취재, 기고 중이다. 이는 외견상 콘텐츠지만, 딜소싱 기반의 세일즈 파이프라인 구축 활동이다. 친근한 대화로 시작하지만, 브랜드 메시지와 고객 페인포인트, 사업 확장 니즈 등을 교묘히 끌어낸다. 참여한 인터뷰이(대표들) 다수가 이후 알스퀘어의 인테리어, 리서치, 사무실 중개 등과 유기적 커뮤니케이션을 시작했고, 몇 건은 실제 프로젝트 제안으로 이어졌다. 콘텐츠가 곧 고객 관계 관리(CRM)다. 이 흐름을 체계화하는 것이 목표다. 3) 웹툰형 기획기사 피칭 실험 텍스트에 기대지 않는 스토리텔링 실험으로, 웹툰 형태의 기획기사를 자체 제작했다. 내부자 시선으로 본 시장의 인사이트를 캐릭터 중심 서사로 풀었고, 보도자료가 아닌 하이브리드 콘텐츠로 언론에 제안했다. 게재 후 업계 관계자, 기자들로부터 "설명보다 더 설득력 있는 자료"라는 평가를 받았다. 그리고 텍스트 기획, 일러스트 콘티 구성, 컷 대사, 삽화까지 직접 제작해, 한 명의 PR인이 상상→기획→제작→피칭→성과 추적까지 전 과정을 수행한 사례였다. 홍보는 업계를 설계하는 커뮤니케이터 스타트업 씬에 온 이후, '홍보의 대상'을 완전히 재정의하게 됐다. 전에는 기자와 미디어 중심의 커뮤니케이션을 했다면, 지금은 업계 전체와 대화 중이다. 기자만이 '인플루언서'가 아니다. 특히 스타트업 업계에서는 각 기업의 홍보 담당자, 브랜드 책임자, 커뮤니케이션 리더들이 중요 전파자다. 이들은 회사의 정보를 기자에게 전달하고, 타사 인재와 협력사에게 말하며, 기업의 분위기를 시장에 흘리는 비공식 확산 허브다. 이들이 우리 회사를 곡해하거나 오해한 상태라면 그 파급력은 크다. 그래서 이들과 꾸준히 만나 오해를 바로잡고, 정확한 맥락을 공유하며, 선의를 바탕으로 기업의 입장을 설득해왔다. 실제로 기자들과의 만남과 업계 실무자와의 만남이 5대 5, 혹은 실무자가 더 많은 시점도 있다. 이 전략은 '업계 인플루언서 공약 전략'이다. 감정과 인식을 사전에 관리하고, 관계를 우호적으로 정비해, PR이 닿지 않는 곳까지 우리 회사의 서사를 유통시키는 구조를 만드는 것이다. 이는 위기 예방 차원에서도 유효하며, 궁극적으로 기업 신뢰도의 밑거름이 된다. 홍보는 상상으로 관계를 복원하는 일 그렇다. PR은 더 이상 기사 몇 줄로 결과를 내는 일이 아니다. 지금의 홍보는 관계를 기획하는 일이다. 기업과 사람, 도시와 공간, 기술과 철학, 숫자와 감정을 연결하는 그 복잡한 맥락 사이에서, 단 한 번의 연결점을 만들기 위한 상상의 훈련이 필요하다. AI가 나의 글을 대신 써줄 수는 있어도, 무엇을 왜 쓰는지는 대신 결정해주지 못한다. 그리고 바로 거기에, 홍보인의 문법이 있다. 상상을 기반으로 메시지를 설계하고, 타인의 머릿속에 기억을 심는 것. 이제 홍보의 역할은 '보이는 걸 예쁘게 포장하는' 것이 아니라, 보이지 않는 것을 그려 보이는 사람이 되는 것이다. 당신이 만약, 스타트업에서 홍보를 하고 있다면, 또는 작은 기업에서 PR과 마케팅을 함께 담당하고 있다면, 기억하길 바란다. 당신이 만드는 하나의 콘텐츠, 하나의 메시지는 '어디에 노출됐느냐'보다 '누구의 마음에 남았느냐'가 더 중요하다. AI는 똑똑해지고 있다. 하지만 상상하지 않는다. 상상은, 당신의 몫이다. 당분간은.

2025.07.27 08:28문지형 컬럼니스트

"AI 수도는 샌프란"…데이터브릭스, 서니베일에 오피스 신설

데이터브릭스가 2년간 두 배로 늘어난 인공지능(AI) 개발 인력에 대응하기 위해 새 사무실을 짓는다. 25일 테크크런치 등 외신에 따르면 데이터브릭스는 미국 캘리포니아주 샌프란시스코 서니베일에 오피스를 신설할 예정인 것으로 전해졌다. 해당 오피스는 서니베일 워싱턴가 200번지에 위치하며, 연면적 30만5천 제곱피트 크기다. 이는 일반 축구장 4개 크기 규모다. 입주는 2026년 말 예정이다. 신규 사무실은 엔비디아와 시스코, 어도비 등 데이터브릭스 주요 고객사가 밀집한 실리콘밸리 중심부에 위치한다. 데이터브릭스는 이 공간을 통해 고객사와 협업을 강화하고, 제품과 엔지니어링 부서 간 통합을 강화할 방침이다. 이번 확장은 지난 3월 발표한 본사 이전 계획에 이은 조치다. 데이터브릭스는 당시 샌프란시스코 원 샌섬 스트리트로 본사를 옮기며 향후 3년간 10억 달러(약 13천800억원)를 투자한다고 밝혔다. 또 연례 컨퍼런스인 '데이터+AI 서밋'을 향후 5년간 샌프란시스코에서 개최하겠다고 발표한 바 있다. 데이터브릭스는 이번 사무실 확장을 통해 여러 직무군의 신규 채용을 추진할 예정이다. 인사·연구·제품 개발 등 모든 부문에서 인력을 확대할 계획이다. 레이놀드 신 데이터브릭스 공동창업자 겸 최고설계책임자는 "실리콘밸리는 언제나 기술 혁신의 중심이었으며 서니베일 확장은 우리의 새로운 장"이라며 "이번 투자는 연구개발 속도를 높이고 고객 협업을 심화해 데이터와 AI의 가능성을 확장하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.26 10:59김미정 기자

직접 짓지 말고 맡겨라…AI 시대 '코로케이션' 데이터센터 열풍

생성형 인공지능(AI)이 단순한 기술 트렌드를 넘어 IT 인프라 시장의 판도를 근본적으로 흔들고 있다. 거대언어모델(LLM)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 급속한 확산으로 기업들은 그 어느 때보다 강력한 연산 능력과 방대한 저장 공간, 고밀도 전력 및 냉각 솔루션을 필요로 하고 있다. 이같은 수요를 충족할 수 있는 현실적 해법으로 최근 '코로케이션' 데이터센터가 주목받고 있다. 26일 시장조사업체 코히어런트 마켓 인사이트에 따르면 글로벌 코로케이션 시장 규모는 올해 928억 달러(약 130조원)에서 2032년 2천117억 달러(약 296조원)로 두 배 이상 확대될 전망이다. 연평균 성장률은 12.5%에 달하며 생성형 AI의 본격 상용화가 이러한 고속 성장의 핵심 동력으로 작용하고 있다. 온프레미스 한계 넘는 코로케이션, AI 인프라의 현실적 대안 코로케이션은 기업이 자체 데이터센터를 구축하지 않고 전문 사업자가 제공하는 데이터센터 공간에 서버와 스토리지 등 자산을 설치·운영하는 방식이다. 전력·냉각·보안·네트워크 등의 핵심 인프라를 안정적으로 제공받을 수 있을 뿐 아니라 하이브리드 클라우드 환경도 유연하게 구성할 수 있다는 장점이 있다. 특히 생성형 AI 모델 학습과 추론을 위한 대규모 연산 환경은 기존 온프레미스 인프라만으로는 감당하기 어렵다. AI 장비는 랙당 수십~100kW 수준의 고밀도 전력을 요구하며 이를 안정적으로 운용하려면 정밀한 전력 설계와 고도화된 냉각 기술이 필수적이다. 이에 기업들은 자체 센터 구축 대신 검증된 글로벌 사업자의 코로케이션 인프라를 선택하는 추세로 빠르게 전환하고 있다. 데이터센터 업계 관계자는 "AI 학습·배포를 위한 인프라는 단순한 장비 설치 공간을 넘어 전력·냉각·연결성·보안까지 모두 충족하는 고도화된 플랫폼이 요구된다"며 "기업들이 자체 센터를 짓기보다 코로케이션을 선택하는 것은 이러한 복합 요건을 가장 빠르게 충족할 수 있는 현실적 해법"이라고 설명했다. 에퀴닉스·디지털리얼티, 차세대 AI 인프라 경쟁 본격화 이같은 흐름에 발맞춰 국내에서도 코로케이션 데이터센터에 대한 수요가 빠르게 확대되고 있다. 글로벌 대표 데이터센터 사업자인 에퀴닉스와 디지털리얼티는 서울과 수도권에 다수의 코로케이션 센터를 운영 중이다. 최근에는 하이퍼스케일 AI 수요를 겨냥해 액체 냉각, 전력 이중화, 고밀도 랙 구조 등 차세대 인프라를 적극 도입하고 있다. 에퀴닉스는 서울 상암의 SL1, SL2x, SL4 센터를 운영 중이며 신규 SL3x 센터 건립에도 착수했다. 특히 AI용 GPU 장비의 발열과 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 '다이렉트 투 칩(D2C)' 방식의 액체 냉각 기술을 도입했다. 이러한 지속가능 냉각 인프라를 바탕으로 프라이빗 AI 센터 전략을 추진하며 현대자동차 등 주요 고객사를 확보한 상황이다. 디지털리얼티 또한 복수의 하이퍼스케일 고객사를 기반으로 AI 전용 인프라 제공에 나서고 있다. 디지털리얼티의 상암 ICN10 데이터센터는 국내 대표 망중립 코로케이션 시설로, 공공·민간 통신망을 자유롭게 활용할 수 있는 구조다. '서비스패브릭'과 같은 전용회선 기반의 네트워크 솔루션은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 간 초저지연 연결을 지원해 AI 서비스의 민첩한 확장을 지원하고 있다. 지속가능성과 확장성, 기업의 새로운 선택 기준 AI 모델 학습에 소모되는 전력과 냉각 수요가 기하급수적으로 늘어남에 따라 기업들이 이를 자체 설비로 충당하려면 막대한 자본 투자가 불가피하다. 반면 코로케이션은 이를 운영비용 구조로 전환해 기업이 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 돕는다. 또 글로벌 주요 거점에 위치한 코로케이션 센터는 기업이 해외로 서비스를 확장할 때 지연 시간을 최소화하며, 데이터 병목 이슈에도 유연하게 대응할 수 있는 장점을 제공한다. 장혜덕 에퀴닉스코리아 대표는 최근 기자간담회에서 "지금은 글로벌 확장성과 연결성이 기업의 경쟁력을 결정짓는 AI 시대"라며 "우리는 서울 데이터센터를 이용하면서도 미국 LA, 독일 프랑크푸르트 등 주요 글로벌 거점과 직접 연결되는 하이브리드 클라우드 환경을 구축할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 특히 ESG 전략이 최근 경영 핵심 의제로 떠오른 가운데 친환경·재생에너지 기반 데이터센터 운영은 이제 선택이 아닌 필수 요건이 되고 있다. 이에 에퀴닉스는 2030년까지 전 세계 데이터센터의 100% 재생에너지 사용을 목표로 하는 이니셔티브를 추진 중이며 디지털리얼티도 냉각 효율 향상과 순환경제 원칙을 적용한 지속가능 인프라 전략을 가속화하고 있다. 데이터센터 업계 관계자는 "AI 인프라는 고밀도 장비를 뒷받침하는 전력·냉각·보안 체계는 물론 퍼블릭·프라이빗 클라우드 간의 통합 연결성과 친환경 기반까지 함께 갖춰야 한다"며 "AI 시대의 경쟁력은 코로케이션 인프라에서 결정될 것"이라고 강조했다.

2025.07.26 10:57한정호 기자

굿모닝아이텍, 씨그래스 손잡고 AI 시대 '데이터 지킴이' 입지 강화

굿모닝아이텍이 인공지능(AI) 기반 데이터 거버넌스 분야 전문성과 경쟁력 강화에 나선다. 굿모닝아이텍은 씨그래스와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 25일 밝혔다. 이번 협약은 AI 시대의 핵심 자산인 데이터를 보다 안전하고 효율적으로 활용하기 위한 비전 아래 추진됐다. 최근 생성형 AI와 자동화 기술의 급속한 확산으로 데이터 활용의 폭과 깊이가 확대되는 가운데 개인정보 보호와 데이터 거버넌스의 중요성도 함께 주목받고 있다. 굿모닝아이텍은 씨그래스의 고도화된 개인정보 데이터 거버넌스 솔루션을 자사 클라우드·빅데이터·AI·정보보호 기술과 융합해 기업 고객에게 AI에 최적화된 데이터 관리·보호 체계를 제공할 계획이다. 또 이번 협약을 계기로 AI 시대의 데이터 활용과 보호를 동시에 실현하는 혁신적 모델을 제시하며 국내외 데이터 거버넌스 시장에서의 입지를 더욱 공고히 한다는 방침이다. 협약을 통해 양사는 AI 시대의 데이터 전략을 주제로 한 공동 프로모션 및 디지털 세미나·웨비나 등을 함께 기획·운영해 고객과의 접점을 확대하고 시장 인지도를 제고해 나갈 계획이다. 또 기술 및 인력 교류를 적극 추진해 AI 기반 데이터 거버넌스 분야에서의 전문성과 경쟁력을 강화하고 나아가 지속 가능한 혁신 생태계 구축을 위한 협력 체계를 공고히 해 나갈 방침이다. 이주찬 굿모닝아이텍 대표는 "AI 중심의 디지털 전환 시대에 개인정보 보호는 단순한 규제 대응을 넘어 기업의 지속 가능성과 신뢰를 좌우하는 핵심 요소"라며 "씨그래스와의 협력을 통해 고객에게 보다 지능적이고 안전한 데이터 관리 환경을 제공하고 국내외 데이터 거버넌스 시장을 선도해 나가겠다"고 밝혔다. 박성수 씨그래스 대표는 "굿모닝아이텍의 기술력과 시장 영향력은 씨그래스의 솔루션이 AI 시대에서 더 큰 가치를 창출하는 데 중요한 기반이 될 것"이라며 "이번 협약을 통해 양사가 함께 성장하고 고객의 데이터 전략 성공을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2025.07.25 15:22한정호 기자

"공공데이터 어려우면 여기로 오세요"…기업 맞춤 '문제해결센터' 개소

행정안전부가 새 정부의 공약인 기업의 연구·개발 지원을 위한 공공데이터 개방 추진에 박차를 가한다. 행안부는 공공데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 기업을 지원하기 위해 '기업 공공데이터 문제해결 지원센터'를 개소했다고 25일 밝혔다. 문제해결센터는 기업의 지속적인 요구가 있는 공공데이터에 대해 보유기관과 수요기업 간 협의·조정, 데이터 개방·가공 지원 등을 통해 기업의 공공데이터 확보 어려움을 해소해 주는 지원 창구다. 문제해결센터의 지원 대상은 제공 신청 또는 분쟁 조정을 거쳤으나 추가 가공 혹은 제공 기반 미흡 등을 사유로 보유기관으로부터 해당 데이터를 제공받지 못한 기업이다. 문제해결센터는 행안부와 민간 전문가로 구성된 '문제해결 심의위원회'를 중심으로 ▲보유기관과 협의 ▲공공데이터 제공 가능 여부 판단 ▲데이터 제공 및 지원 방안 제시 등 협의·조정 기능을 수행한다. 운영은 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 맡는다. 문제해결 신청은 '공공데이터포털 누리집'에서 온라인으로 하거나 NIA 대구 본원 및 서울사무소에 방문해 할 수 있다. 행안부는 첫 번째 신청 기업인 바리코퍼레이션의 이륜차 정보 개방 과제 사진 참고를 시작으로 데이터 확보에 어려움을 겪는 기업을 돕기 위해 다양한 분야의 과제로 지원을 확대할 계획이다. 행안부 이용석 디지털정부혁신실장은 "공공데이터는 기업의 인공지능(AI) 제품·서비스 개발과 국가 AI 경쟁력 제고의 핵심 자산"이라며 "기업 공공데이터 문제해결 지원센터를 개소해 기업의 연구·개발에 필요한 공공데이터 개방을 촉진하고 공공부문에서도 우리나라의 AI 3강 도약을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2025.07.25 15:22한정호 기자

[현장] "지난 10년은 실패"…AI 데이터 규제, 정부 주재 '끝장토론' 열렸다

"지난 10년간 신산업 육성에 실패한 결과 우리의 디지털 전환은 실패했습니다. 데이터가 나라에 쌓이지 않으니 인공지능(AI) 개발은 출발선부터 난항을 겪을 수밖에 없습니다." 구태언 법무법인 린 변호사는 25일 과학기술정보통신부 주최로 열린 'AI 3대 강국을 위한 데이터 규제 혁신 간담회'에서 '데이터 규제 혁신 방안'을 주제로 발제하며 이같이 말했다. 그는 한국 경제의 저성장 원인이 신산업 부재에 있으며 그 근간에는 경직된 규제로 인한 데이터 흐름 단절이 자리 잡고 있다고 진단했다. 구 변호사는 데이터 편중, 산업별 규제 장벽, 경직된 데이터 보호법 등 '3대 문제'로 인해 국내에는 빅테크 기업이 성장하지 못했다고 분석했다. 그 결과 자체 파운데이션 모델(LLM) 개발이 미국과 중국에 비해 뒤처진 현실에 직면했으며 이는 AI 경쟁력의 심각한 저하로 이어진다고 비판했다. 이날 간담회 토론 세션은 구 변호사의 문제 제기를 시작으로, AI 산업을 가로막는 데이터 규제의 현실을 진단하고 실질적인 해법을 모색하기 위해 마련됐다. 류제명 과기정통부 제2차관이 주재한 이 자리에는 AI 기업 대표, 법률 및 학계 전문가들이 참석해 열띤 토론을 벌였다. "韓, 데이터 갈라파고스…美·中·日은 AI 위해 질주 중" 구태언 변호사는 한국이 데이터 규제에 갇혀 뒤처지는 동안 주요 경쟁국들은 AI 패권을 잡기 위해 규제 패러다임을 발 빠르게 전환하고 있다고 역설했다. 그는 미국, 중국, 일본, 심지어 유럽연합(EU)까지 각자의 방식으로 데이터의 빗장을 풀며 AI 산업 육성에 사활을 거는 현실을 직시해야 한다고 강조했다. 구 변호사에 따르면 AI 최강국 미국은 연방 차원의 포괄적인 개인정보보호법이 없는 대신 의료정보보호법(HIPAA)처럼 분야별로 합리적인 규제를 적용하고 있다. 특히 HIPAA의 '세이프 하버' 조항은 18개 특정 식별자만 제거하면 의료 정보도 자유롭게 비식별 정보로 유통할 수 있도록 명확한 기준을 제시해 의료 AI 발전의 기틀을 마련했다. 중국은 국가 주도로 '데이터댐'을 구축하며 미국을 맹추격하고 있다. 자율주행 기술 확보를 위해 도로 영상 데이터를 적극 수집하고 자국 기업이 데이터를 해외로 유출하지 못하게 막는 방식으로 자국 AI 생태계를 키우고 있다. 구 변호사는 "중국 우한에 가면 자율주행 택시가 수백 대 돌아다니고 있다"며 "도로를 찍지 않고서 어떻게 자율주행차가 나올 수 있겠는가"라고 반문했다. 과거 경직된 개인정보보호 규정(GDPR)을 만들었던 EU조차 최근 AI 기술 격차에 위기감을 느끼고 규제 완화에 나섰다. 일본은 유연한 개인정보보호법과 AI 학습을 허용하는 저작권법 개정을 통해 빠르게 경쟁력을 회복하고 있다. 구 변호사는 이를 '디지털 메이지 유신'에 비유했다. 반대로 한국의 현실은 '과잉 규제'로 요약된다. 구 변호사는 공공과 민간에 동일한 잣대를 들이대는 단일 법체계가 가장 큰 문제라고 지적했다. 그는 "민간은 계약 기반이라 소비자가 해지하면 그만"이라며 "인권침해 우려가 큰 정부 부문에 적용할 논리를 민간 기업에 그대로 적용하고 있다"고 비판했다. 특히 비식별정보에 대한 명확한 기준이 없고 식별 가능성을 지나치게 넓게 해석하는 점, 그리고 AI 학습 자체를 개인정보 '처리'로 간주하는 경향이 데이터 활용의 발목을 잡고 있다고 설명했다. 여기에 더해 그는 "일본도 개인정보보호법 위반은 형사처벌하지 않고 위원회 시정명령에 불복할 때 형사처벌한다"며 "우리는 동의 없는 제3자 제공 등을 형사처벌하고 있어 굉장히 큰 차이가 있다"고 지적했다. 이러한 규제 환경은 결국 스타트업의 데이터 확보를 원천적으로 어렵게 만든다. 대기업은 자체 수집한 데이터를 활용할 수 있지만 데이터 유통 시장이 막힌 상황에서 스타트업은 AI 개발에 필요한 데이터를 구할 길이 없다. 이에 나라 전체적으로 돈은 많이 쓰는데 뛰어난 AI는 안 나오는 비효율적인 중복 투자로 이어질 우려가 있다. 구 변호사는 해법으로 '디지털 대전환'과 '명확한 기준 제시'를 제안했다. 그는 모든 산업의 디지털 전환을 통해 플랫폼을 육성해야 거대한 '데이터댐'이 만들어질 수 있다고 강조했다. 또 당장 입법이 어렵다면 정부의 유권해석을 통해서라도 '구별'과 '식별'의 개념을 명확히 하고 '공공누리 2~4유형 데이터'나 공공 저작물을 AI 학습에 활용할 수 있도록 길을 열어주는 것이 시급하다고 밝혔다. 구태언 변호사는 "법 개정이 어려운 현실을 감안할 때 ICT 규제 샌드박스를 통해 글로벌 표준에 맞는 합리적 규제를 실증하고 사회적 합의를 만들어나가는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다"고 강조했다. 업계 "데이터 족쇄, 이렇게 풀어달라" 구태언 변호사의 발제 이후 이어진 토론에서는 AI 산업 현장의 기업인들과 법률·학계 전문가들의 생생한 고충과 현실적인 제언이 쏟아졌다. 참석자들은 데이터 확보의 어려움, 저작권 문제, 경직된 규제의 한계를 지적하며 저마다의 해법을 제시했다. 유성원 루닛 최고기술책임자(CTO)는 한국이 의료정보 전산화에서는 미국보다 앞섰음에도 데이터 활용이 더딘 이유로 모호한 법제와 가이드라인을 꼽았다. 그는 현행 보건의료 데이터 가이드라인이 비식별화된 데이터마저 개인정보로 간주하는 경향이 있어 데이터 제공자와 사용자 모두를 보수적으로 만들어 산업 발전을 저해한다고 지적했다. 유 CTO는 "모호한 가이드라인 때문에 데이터 제공자와 사용자 모두 가능하면 데이터를 공유하지 않으려 하고 제한된 환경에서만 공유하려는 경향이 생긴다"며 "결과적으로 우리가 전산화에는 앞섰지만 데이터를 활용한 산업이나 AI 발전은 더뎌졌다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 양질의 데이터 확보가 불가능에 가까운 현실을 토로했다. 그는 '한국의 얼'이 담긴 교과서나 수능, 공무원 시험 데이터를 구하려 해도 저작권 기관이 가격조차 매기지 못하는 상황을 설명했다. 김 대표는 "음악저작권협회처럼 정부가 '데이터 연금 풀' 같은 것을 만들어주면 우리는 오늘부터라도 데이터를 가져다 쓰고 나중에 수익이 발생했을 때 정산하고 싶다"며 "좋은 글을 쓴 기자나 창작자들도 자신의 데이터로 연금을 받을 수 있는 선순환 시스템을 만들자"고 제안했다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 저작권자와 AI 개발사 사이의 간극을 지적했다. 그는 저작권자는 모델 상용화 시 발생할 미래 수익의 분배까지 요구하는데 비해 개발사는 불확실한 미래 가치를 두고 협상하기 어려워 데이터 거래 자체가 막히고 있다고 설명했다. 이 배경에는 AI 모델을 '2차 저작물'로 보는 인식의 차이가 있다고 분석했다. 김 대표는 "기술적으로 AI 모델은 원본을 복제한 2차 저작물이 아니라 학습 후 남은 특징을 활용하는 지능"이라며 "정부 차원에서 'AI 모델은 2차 저작물이 아니다'라는 원칙을 명확히 중재해줘야 정해진 범위 안에서 현실적인 비용 논의가 이뤄질 수 있다"고 말했다. 송호철 더존비즈온 대표는 모든 데이터를 하나로 묶어 논의하는 방식에서 벗어나 데이터의 종류에 따라 구체적으로 나눠 해결책을 찾아야 한다고 제안했다. 그는 CCTV 같은 센싱 데이터, 블로그 같은 창작물, 기업의 전사적 자원관리(ERP) 데이터 등은 저작권과 개인정보 침해 정도가 모두 다르므로 세분화된 접근이 필요하다고 강조했다. 송 대표는 "지금까지 개인정보 보호 측면만 너무 강조되는데 사실 돈이 되는 것은 기업들이 어떤 일을 하고 있는지에 대한 '산업 데이터'"라며 "이 데이터가 유통되지 못하는 이유는 '해도 되나'를 모르기 때문으로, 이 애매함을 해소하는 논의가 필요하다"고 밝혔다. 정진우 트웰브랩스 이사는 데이터 확보, 구축, 활용 각 단계의 어려움을 호소했다. 그는 모델 성능 고도화를 위해 방송사 원본 영상이나 CCTV 같은 고품질 원본 데이터가 필수적이지만 영상 비식별화 기준이 없어 사실상 확보가 불가능하다고 말했다. 또 정부 데이터 안심구역은 대규모 컴퓨팅 자원이 필요한 파운데이션 모델 학습에는 부적합하다고 지적했다. 정 이사는 "지금까지 구축된 고품질 데이터가 어디에 있는지조차 알 수 없다"며 "정부가 데이터 카탈로그를 만들어 양성화하고 파운데이션 모델 개발사가 활용하는 민간 클라우드 위에서 안전하게 학습할 수 있도록 '안심구역'의 패러다임을 전환해달라"고 제언했다. 장시간 이어진 토론을 경청한 류 차관은 이날 제시된 아이디어들을 직접 메모했다고 언급하며 조속한 해결 의지를 재차 강조했다. 그는 불확실성이라는 '캄캄한 터널' 속에서 기업들이 달리게 할 수는 없다며 이번 간담회가 끝이 아닌 시작임을 분명히 하고 지속적인 소통을 약속했다. 류제명 제2차관은 "기업들이 마음껏 달려야 하는데 불투명하고 캄캄한 터널을 뛰어가게 할 수는 없다"며 "수시로 의견을 주고받을 수 있는 상시적인 공론의 장을 바로 만들어 제기된 걸림돌들을 하나씩 해결해 나가겠다"고 말했다.

2025.07.25 14:25조이환 기자

中, 유령 데이터센터 넘쳐나자 '국가 클라우드'로 통제 나선다

중국 정부가 데이터센터 과잉 문제 해소에 나섰다. 수천 곳에 달하는 지역 주도형 데이터센터가 난립하며 활용률이 떨어지고 경제성도 의심받자 국가 주도의 클라우드 플랫폼을 만들어 유휴 연산력을 거래하는 방식으로 통제한다는 구상이다. 25일 로이터통신에 따르면 중국 국가발전개혁위원회(NDRC)는 최근 3년간 지속된 데이터센터 건설에 대한 전면 조사를 진행 중이다. 이와 관련해 산업정보기술부(MIIT)는 3대 국영 통신사 차이나모바일·유니콤·텔레콤과 함께 데이터센터 간 연계망을 구축해 남는 연산력을 거래하는 국가 클라우드 서비스 구성을 논의하고 있다. 중국 정부는 인공지능(AI) 경쟁력 확보를 위해 연산력 확보에 집중해 왔지만 실제 활용률은 20~30% 수준에 머무는 상황이다. 특히 2023년에는 AI 관련 프로젝트 11건이 취소됐지만, 최근 18개월 사이 100건 이상이 중단되며 수익성 우려도 커지고 있다. 데이터센터의 잇단 건설이 오히려 미국과의 AI 패권 경쟁에서 효율을 떨어뜨릴 수 있다는 전망도 제기되고 있다. 이에 중국 정부는 데이터센터 연산 자원을 정부 주도 통합 클라우드를 통해 조직하고 관리한다는 전략을 내세우고 있다. 오는 2028년까지 전국 공공 연산력을 상호 연결할 수 있는 기반을 마련할 예정이다. 앞서 중국 정부는 2022년부터 '동수서산' 정책을 추진해 에너지 비용이 적은 서부에 데이터센터를 집중 배치하고 있다. 올해 들어서만 신장 지역에 약 1조원 규모 투자가 이뤄졌고 전체 연산력 센터는 7천 곳을 넘었다. 이중 실시간 처리에 필수적인 지연 시간을 충족하지 못한 데이터센터도 많고 엔비디아·화웨이 등 서로 다른 칩셋이 혼재돼 클라우드 통합이 쉽지 않을 것이란 지적이 나온다. 이에 따라 NDRC는 올해 3월 이후 계획된 신규 프로젝트에 대해 심사를 강화하고 활용률 기준 및 연산력 구매 계약 체결 여부 등을 따져 부적격 사업을 배제할 방침이다. 중국 산업부 산하 정보통신기술원의 천일리 부수석 엔지니어는 "통합된 조직, 오케스트레이션, 스케줄링 기능을 수행하기 위해 모든 것이 클라우드로 이관될 것"이라고 밝혔다. 이어 "사용자는 인프라 하단에 엔비디아·화웨이 등 어떤 칩이 쓰였는지를 따질 필요 없이 필요한 연산량과 네트워크 용량만 지정하면 될 것"이라며 기술 통합에 자신감을 드러냈다.

2025.07.25 13:49한정호 기자

최민희 의원, AI 국가책임 강화 4법 대표발의

국회 과학기술정보방송통신위원회 위원장을 맡고 있는 더불어민주당 최민희 의원이 AI 국가책임 강화 4법을 대표발의 했다고 25일 밝혔다. 공공데이터법과 AI기본법의 개정을 통해 이재명 대통령이 제시한 소버린AI 기반의 AI 주권국가 구상을 입법적으로 뒷받침하겠다는 뜻이다. 공공데이터법 개정안은 국가와 지자체가 보유한 공공데이터를 인공지능 학습용으로 가공하고 제공할 수 있도록 명시적 법적 근거를 신설한다. 의료, 교통, 환경 등 공공이 소유한 고부가 데이터를 민간이 합법적으로 안전하게 활용할 수 있도록 해 데이터 기반 AI 산업 생태계를 본격적으로 열겠다는 취지다. AI 기본법 개정안은 성격과 목적에 따라 세 법안으로 나눠 발의됐다 AI 기술의 급속한 발전에 대응해 초중고교 단계의 AI 교육과정 개발과 연구 보급을 국가가 책임지도록 명문화한 AI 교육법과 고위험 고비용 구조의 AI 창업 인프라 기업에 대해 정부가 모태펀드를 통해 특화 자펀드를 조성할 수 있도록 법적 기반을 마련한 AI 모태펀드법이 별도로 발의됐다. 아울러 AI 우선구매 책임면제법을 통해 AI 초기 기술의 불확실성과 실패 가능성에도 불구하고 공공부문이 적극적으로 AI 제품과 서비스를 도입할 수 있도록 했다. 공공기관이 AI 제품과 서비스를 우선 고려해 도입하고 실패 시 고의나 중과실이 없는 한 공무원의 책임을 면제하도록 했는데, 이를 통해 공공의 선도적 수요를 이끌겠다는 구상이다. 최 의원은 “AI는 기술의 문제도 중요하지만 국가의 대응 방식에 관한 문제도 매우 중요하다”며 “AI 국가책임 강화 4 법은 대한민국이 'AI 주권국가'로 도약하는 데 있어 정책적, 재정적, 교육적 기반을 마련하는 법이 될 것”이라고 강조했다.

2025.07.25 13:49박수형 기자

과기정통부 '장·차관 원팀'…이틀간 '인프라·데이터' 족쇄 풀기 총력전

과학기술정보통신부 새 지도부가 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 규제 혁신에 집중하고 있다. AI 3대 강국(G3) 도약을 위해 핵심 기반인 인프라와 데이터 분야의 해묵은 과제를 해결하겠다는 목표를 분명히 한 것이다. 25일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이틀간 장관과 차관이 연이어 현장을 찾아 업계 의견을 수렴했다. 배경훈 장관은 지난 24일 AI 데이터센터(AIDC) 관련 기업들과, 류제명 제2차관은 이날 데이터 규제 관련 기업 및 전문가들과 각각 간담회를 가졌다. 배경훈 장관은 세종시 네이버 데이터센터에서 열린 간담회에서 AIDC를 '든든한 토양'으로 규정했다. 그는 정부가 '마중물' 역할을 해 가격 경쟁력 확보를 지원하겠다고 밝혔다. 업계는 이 자리에서 전력 공급난, 과도한 건축 규제, 높은 초기 투자 비용 등 현실적 어려움을 건의했다. 류제명 차관은 데이터 규제 혁신 간담회에서 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조했다. 그는 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다고 선언하며 규제 샌드박스 활성화 등 구체적인 해결 의지를 보였다. 배경훈 장관, AIDC 현장 직접 찾아…'전력·규제' 문제 해결 약속 배경훈 장관은 'AIDC 현장 간담회'를 주재하며 AIDC 활성화를 가로막는 현실적 과제에 대한 업계의 목소리를 직접 들었다. 참석자들은 AIDC가 국가 경쟁력의 핵심 기반이라는 데 동의하며 전력, 규제, 비용 문제가 시급히 해결돼야 한다고 입을 모았다. 특히 안정적인 전력 공급과 비현실적 규제가 최우선 과제로 꼽혔다. 이준희 삼성SDS 사장은 현장과 맞지 않는 건축 규정과 전력 공급 문제를, 하민용 SK텔레콤 부사장은 전력구매계약(PPA) 허용을 포함한 인허가·세제 혜택 종합 정책 패키지를 요청했다. 막대한 초기 투자 비용과 사업 지연 문제도 도마에 올랐다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 선제적으로 부지와 전력을 확보해 제공하는 모델을 제안했고 최지웅 KT클라우드 대표는 3년 이상 소요되는 구축 기간을 단축할 인허가 간소화와 설비 투자 세제 혜택이 절실하다고 밝혔다. 학계와 협회에서는 더 근본적인 해법이 제시됐다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 AIDC를 사회간접자본(SOC)으로 보고 관련 규제를 일괄 해결할 '특별법' 제정을, 이경무 서울대 교수는 산업계와 학계의 단절 문제 해결을 촉구했다. 이에 배경훈 과기정통부 장관은 현장 건의를 정책에 신속히 반영하겠다고 화답했다. 배 장관은 "취임 후 매일 양복을 입었지만 오늘 운동화를 신고 편하게 왔다"며 "초심을 잃지 않고 AI 문제만큼은 형식에 얽매이지 않고 유연하고 신속하게 접근하겠다는 의지를 보여드리고 싶었다"고 말했다. 류제명 차관, '데이터 족쇄' 직접 푼다…'해묵은 규제' 정면돌파 선언 류제명 제2차관은 AI 발전에 필수적인 데이터 문제를 해결하기 위해 기업 및 법률 전문가들과 머리를 맞댔다. 류 차관은 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조하며 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 그는 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "데이터 규제 분야의 날카로운 비평가로 꼽히는 구태언 변호사에게 발제를 맡긴 것 역시 문제를 회피하지 않고 제대로 부딪쳐 해결하겠다는 의지였다"고 설명했다. 이어 간담회에 참석한 업스테이지, 루닛 등 AI 기업들은 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 이에 류 차관은 이번 간담회가 일회성 행사가 아님을 분명히 했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "데이터 문제는 한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "국가AI위원회를 중심으로 데이터 규제 혁신이 차질 없이 추진되도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.07.25 11:34조이환 기자

[현장] 류제명 차관, 취임 후 매주 현장으로…"AI 데이터 규제, 이번엔 끝장 본다"

류제명 과학기술정보통신부 제2차관이 인공지능 3대 강국(AI G3) 실현을 가로막는 데이터 규제 문제를 정면 돌파하겠다고 선언했다. AI 산업 발전의 최대 걸림돌로 꼽혀온 해묵은 과제를 더는 미루지 않고 신속하게 해결하겠다는 의지를 내비친 것이다. 과기정통부는 25일 서울 마포 SW마에스트로 센터에서 열린 'AI 3대 강국을 위한 데이터 규제 혁신 현장 간담회'를 주재했다. 이날 간담회는 과기정통부가 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 주최했으며 류제명 차관 취임 후 매주 이어지는 릴레이 현장 소통의 일환이다. 류 차관은 AI 발전의 가장 중요한 '원유'가 데이터라고 정의했다. 그는 컴퓨팅 자원 확보나 인재 양성도 중요하지만 데이터 문제가 해결되지 않으면 심각한 장애물이 될 수밖에 없다고 진단했다. 그는 데이터 규제 논란이 한두해 있었던 게 아니라고 짚었다. 지난 문재인 정부의 4차산업혁명위원회와 지난 정부의 디지털플랫폼정부위원회 등에서 많은 노력이 있었지만 여전히 해결되지 않은 문제가 많다는 지적이다. 류 차관은 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "배경훈 장관 등 새 지도부가 출범한 직후 현장 간담회를 연 것도 속도감 있는 문제 해결을 위한 것"이라고 설명했다. 그는 최근 발표된 미국 정부의 'AI 액션 플랜'을 예로 들었다. 해당 계획 역시 AI 혁신 가속화를 위해 규제 해결을 첫손에 꼽았다며 글로벌 흐름에 맞춘 신속한 대응의 중요성을 강조했다. 이날 참석한 업스테이지, 루닛, 더존비즈온 등 AI 기업들은 데이터 확보의 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "현장의 목소리를 반영해 구체적인 정책 과제를 발굴하고 국가AI위원회를 중심으로 규제 혁신을 차질 없이 추진하겠다"고 밝혔다.

2025.07.25 11:15조이환 기자

삼성SDS·LG CNS, 2분기 나란히 성장…AI 리더십도 빛났다

삼성SDS와 LG CNS가 2025년 2분기에도 클라우드와 인공지능(AI) 사업을 중심으로 실적 성장세를 이어갔다. 두 회사 모두 정부의 인공지능 전환(AX) 정책 흐름과 기업 고객의 AI·클라우드 수요 증가에 발 빠르게 대응하며 수익성과 기술 경쟁력을 동시에 끌어올렸다. 특히 각 회사 대표가 취임 이후 펼쳐온 전략 방향과 리더십 스타일이 이번 실적에 고스란히 반영됐다는 평가다. 삼성SDS, SCP 기반 기술 내재화로 AI 전방위 확장 이준희 대표가 이끄는 삼성SDS는 자체 클라우드 플랫폼인 삼성클라우드플랫폼(SCP)을 중심으로 기술 내재화와 플랫폼 표준화에 집중하고 있다. SAP ERP 및 서비스형소프트웨어(SaaS) 생태계 확장을 통해 기업 고객의 운영 효율성과 기술 신뢰성을 동시에 강화하고 있으며 브리티 코파일럿과 패브릭스 등 엔터프라이즈 전용 AI 업무 자동화 플랫폼의 확산에도 속도를 내고 있다. 2025년 2분기 실적은 매출 3조5천120억원, 영업이익 2천302억원으로 전년 동기 대비 각각 4.2% 증가했다. 특히 클라우드와 시스템통합(SI) 부문은 두 자릿수 성장률을 기록하며 IT서비스 전체 실적을 견인했다. 클라우드 부문만 보면 6천652억원으로 전년 대비 19.6% 늘었으며, IT서비스 매출의 40%를 차지했다. 삼성SDS의 클라우드 전략은 SCP 인프라 기반의 풀스택 AI 구조에 있다. 고성능컴퓨팅(HPC), SaaS, 클라우드 서비스 관리(MSP)를 통합 제공하며 GPU 기반 클라우드 서비스(GPUaaS)와 패브릭스 기반 AI 개발 환경까지 더해 AI 클라우드 서비스 전 영역을 포괄하고 있다. 이 같은 전략은 공공 프로젝트 수주로 이어졌다. ▲국가정보자원관리원 대구센터 ▲행안부 지능형 업무 시스템 ▲초거대 AI 기반 공통 인프라 구축 등 정부 주도 디지털 사업에서 굵직한 성과를 냈다. 클라우드 부문 매출의 약 45% 이상이 공공·금융 수요에서 비롯된 만큼, 정책 연계형 기술 전략이 실적 견인의 핵심으로 작용했다. 삼성SDS는 1분기 유찰됐던 국가 AI컴퓨팅센터 구축 사업에도 2분기부터 긍정적으로 참여를 검토 중이라고 밝혔다. 삼성SDS는 하반기 ▲구미 AI 데이터센터 건립 준비 ▲정부 주도의 AI 컴퓨팅센터 공모 참여 ▲GPU 수요 확대 대응 등을 핵심 과제로 삼고 있다. 또한 SaaS 중심의 전사적자원관리(ERP), 공급망 관리(SCM), 고객 관계 관리(CRM) 확대와 공공 업무자동화 플랫폼 도입 확산도 병행할 계획이다. 이를 위해 AI기반 협업툴 브리티웍스는 행안부 시범 도입 사업을 통해 전 공무원 대상 디지털 업무환경 전환을 추진 중이며 브리티 코파일럿은 연내 4종 AI 기능이 추가될 예정이다. SAP ERP 구축 경험을 토대로 공공·방산 고객 확장도 본격화한다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 "2분기 클라우드 네이티브 전환과 생성형 AI 기반 디지털 정책을 강화하면서 사업 기회가 늘었다"며 "하반기에도 공공·금융·국방 중심으로 사업을 전개하되, 관계사 핵심 사업도 지속 확대하겠다"고 밝혔다. LG CNS, 실용과 확장 중심의 글로벌 진출 본격화 현신균 대표 체제의 LG CNS는 산업현장의 요구에 기민하게 대응하며 AI 데이터센터(AIDC) 사업을 전략 핵심으로 확대하고 있다. 특히 공공·금융을 중심으로 한 생성형 AI 솔루션의 제품화 속도를 높이고 있다. 더불어 정부의 '소버린 AI' 정책에 대응하는 차세대 인공지능(AI) 플랫폼, 산업 자동화를 겨냥한 로보틱스 전환(RX), 디지털 자산 기반 금융 플랫폼 등을 전략 축으로 설정하고 글로벌 시장 공략에 속도를 내고 있다. LG CNS의 2분기 실적은 매출 성장보다는 수익성 개선이 돋보였다. 매출은 1조4천602억원으로 전년 대비 0.7% 증가에 그쳤지만 영업이익은 1천408억원으로 2.3% 늘었다. 특히 상반기 누적 영업이익은 2천197억원으로 29.2% 증가해 수익성 중심의 체질 전환이 속도감 있게 진행되고 있음을 보여줬다. LG CNS는 자체 설계·건설·운영을 모두 아우르는 DBO 방식으로 AIDC 시장을 선도하고 있으며, 올해 AIDC 관련 매출만 5천억원 돌파가 유력하다. LG AI연구원과 공동개발한 AI 모델 '엑사원'과 글로벌 스타트업 '코히어'와의 협력을 통해 멀티엔진 기반 AI 플랫폼도 출시했다. 이 플랫폼은 MS, AWS, 구글, 메타 등 다양한 AI 엔진을 유연하게 연동할 수 있는 것이 특징이다. LG CNS는 외교부, 경기교육청 등에서 생성형 AI 플랫폼을 연속 수주하며 기술력과 사업 실행력을 동시에 입증했다. 플랫폼 전략은 '에이전트형 워크플레이스'로 진화 중이며, 플랫폼 자체보다는 사용자의 업무 맥락에 맞춘 경험 중심 전환 UX가 강조된다. 하반기에는 ▲AIDC 기반 해외 거점 확대 ▲금융권 AI 플랫폼 고도화 ▲로보틱스 트랜스포메이션(RX) 기반 스마트팩토리·스마트시티 사업 확대에 집중할 계획이다. 북미 시장 공략을 위해 M&A, 조인트벤처 설립 등 다양한 방식도 적극 검토 중이다. 김태훈 LG CNS AI·클라우드사업부 전무는 "클라우드 기반 AI 서비스 수요 증가와 MSP 영역 고객 확대가 매출 성장을 견인했으며, 데이터센터(AIDC) 신규 구축과 금융권 데이터 플랫폼 확산이 복합적으로 작용했다"며 "싱가포르, 조호바루, 인도네시아 등으로 AIDC 거점을 확대하고 있다"고 말했다. 최성훈 상무도 "계열사 신증설 프로젝트를 우선적으로 완수하면서도, M&A, 조인트벤처, 글로벌 기업과의 동반 진출 등 다양한 방식으로 북미 시장 공략을 준비하고 있다"며 "방산, 정유 등 국내 성공 사례를 기반으로 글로벌에서 유사한 시너지를 낼 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.07.25 10:45남혁우 기자

표류하는 '국가AI컴퓨팅센터' 사업, 삼성SDS 발언에 동력 붙나

두 차례 유찰로 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 장기간 난항을 겪는 가운데 삼성SDS가 재공모 시 사업 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 입장을 밝히면서 사업 추진에 속도가 붙을지 업계의 관심이 쏠리고 있다. 삼성SDS 이호준 클라우드서비스사업부장은 24일 열린 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "국가AI컴퓨팅센터 사업이 재공모되면 긍정적으로 참여를 검토할 것"이라며 "정부와 기업이 서로 도움이 될 수 있도록 의견을 잘 전달할 계획"이라고 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업은 총 2조5천억원 규모의 대형 프로젝트로, 두 차례 공모가 유찰되면서 추진에 고초를 겪어왔다. 특히 정부의 예상과 달리 연초 정기 주주총회에서부터 참여 의지를 드러내 온 삼성SDS도 사업에 뛰어들지 않으면서 당초 사업 계획에 차질을 빚게 됐다. 업계에서는 민간 투자 유인을 떨어뜨리는 구조적 요인으로 정부와 민간이 각각 51대49 비율로 출자하는 특수목적법인(SPC) 설립 방식이 문제라고 지적해 왔다. 이에 과학기술정보통신부는 지난달 기업 대상 간담회를 열고 공모 구조를 포함한 다양한 실행 방안에 대한 업계 의견을 청취한 바 있다. 아울러 기획재정부·금융위원회·산업통상자원부 등 관계 부처와 함께 향후 추진 방향을 논의 중이다. 업계는 삼성SDS의 참여 가능성 언급이 사업 추진에 긍정적인 신호로 작용할 것으로 보고 있다. 대형 기업의 참여 의지가 확인된 만큼 정부가 민간 투자를 이끌어낼 수 있는 정책적 보완책을 조속히 마련해 사업 재공모를 서두를 것이란 전망이다. 업계 관계자는 "삼성SDS가 참여에 긍정적 태도를 보인 건 고무적"이라며 "이제 정부의 현실적이고 유연한 사업 조건이 함께 마련돼야 할 것"이라고 말했다. 이호준 삼성SDS 사업부장은 "어떤 방식으로 참여할 수 있을지 내부에서 여러 가지 방안을 준비하고 있다"며 "아직 구체적으로 확정된 내용은 없으며 내부 검토가 끝나고 준비가 되면 투자자들과도 자세히 공유하겠다"고 말했다.

2025.07.24 17:37한정호 기자

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