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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (1347건)

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"AI의 심장은 데이터센터"…지능형 인프라가 여는 차세대 AI 시대

“오늘날 데이터센터는 단순한 인프라가 아니라 지능의 심장부로 진화하고 있습니다.” 이중연 KTNF 대표는 12일 서울 강남구 그랜드인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 인공지능반도체조찬포럼에서 이같이 밝혔다. 그는 “AI가 폭발적으로 발전하면서 이제 데이터센터는 단순히 데이터를 저장하고 처리하는 공간이 아니라, 지능형 컴퓨팅의 중심으로 재정의되고 있다”고 강조했다. KTNF는 2002년에 설립된 서버 전문 개발 및 제조 기업이다. 자체 기술력으로 국산 서버를 직접 설계·제조한 뒤 공급한다. 이 대표는 AI 시대의 데이터센터가 직면한 가장 큰 도전으로 전력, 냉각, 자원 활용 효율을 꼽았다. GPT-4 학습에 수만 개의 CPU가 투입될 정도로 연산 수요가 급증하지만, 기존 인프라는 이를 감당하지 못한다는 것이다. 그는 “AI가 요구하는 연산 밀도와 속도를 지원하려면 기존 설계의 한계를 뛰어넘는 새로운 구조가 필요하다”고 말했다. 이 대표가 제시한 해법은 'AI 특화형 데이터센터 모델'이다. 이 모델은 CPU, GPU, MPU 등 다양한 가속기를 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반으로 연결해 자원을 실시간 공유하고 자동으로 최적화할 수 있는 구조다. 이를 통해 대규모 모델 학습과 추론을 효율적으로 처리하면서도 전력 낭비를 최소화할 수 있다. 그는 “에너지 효율적이면서도 지능적으로 확산되는 차세대 AI 데이터센터를 통해 AI가 더 빠르고 더 안전하며 더 지속 가능하게 성장하는 세상을 만들어야 한다”고 전했다. 냉각 기술의 혁신도 AI 데이터센터 구성의 중요 요소로 꼽았다. 특히 DLC(직접 액체 냉각) 기술의 필요성을 강조했다. DLC는 서버나 GPU 같은 발열 부품 표면에 냉각수를 직접 순환시켜 냉각하는 방식이다. 공냉식 대비 열 제거 효율이 최대 10배 이상 높다. 이 대표는 “고밀도 AI 서버는 전력뿐 아니라 열이 성능의 한계를 결정짓는 요소가 됐다”며 “냉각 효율이 곧 연산 효율로 이어지는 시대에 전력과 냉각은 AI 인프라의 생명선”이라고 강조했다. 보안이 AI 데이터센터 구현의 문턱이 될 것으로 내다봤다. 그가 제시한 해법은 물리적 보안 체계다. 현재 시장에서는 반도체 미세 불균일성을 이용한 PUF(물리적 복제 방지 기능)기술과 QRNG(양자 난수 생성기), PQC(양자내성암호)를 AI 데이터센터를 위한 차세대 보안 요소로 보고 있다. 이 기술은 칩 자체가 고유한 '전기적 지문'을 갖도록 만들어 복제나 위·변조를 원천 차단한다. 이 대표는 “AI가 스스로 학습하고 판단하는 만큼, 그 기반이 되는 하드웨어의 신뢰성이 중요하다”고 말했다. 이 대표는 또 AI 인프라를 위해 시스템을 구축해야 한다고 전했다. 그는 “AI 인프라의 핵심은 이제 연산 속도나 저장 용량이 아니라, 얼마나 지능적으로 자원을 관리하고 얼마나 신뢰할 수 있는 시스템을 갖추느냐에 달려 있다”고 강조했다. 이어 “국산 AI 반도체와 지능형 인프라 기술을 융합해 한국형 데이터센터 모델을 발전시켜 나가겠다”며 “AI가 AI를 위한 인프라를 설계하는 시대를 준비하겠다”고 덧붙였다.

2025.11.12 13:40전화평

삼진제약, '2025 K-AI 신약개발 전임상ᆞ임상 모델개발' 과제 참여

삼진제약이 정부 주도로 추진되는 인공지능(AI) 기반 신약개발 국가 프로젝트에 공동연구기관으로 참여한다. 이번 프로젝트는 AI로 전임상과 임상 데이터를 연계해 임상 진입을 가속화하고, AI 기술을 활용한 전주기 신약개발 생태계 구축을 목표로 한다. 이번 보건복지부가 주관하는 '2025년도 K-AI 신약개발 전임상ᆞ임상 모델개발 사업'은 총 371억원 규모의 대형 국가 연구개발(R&D)과제로, 국내 최초로 AI 기반 신약개발 임상시험 설계ᆞ지원 플랫폼을 구축하는 것을 주요 목표로 한다. 사업은 한국제약바이오협회 AI신약연구원이 총괄하며 국내 주요 산·학·연·병 기관이 함께 참여한다. 삼진제약은 서울대병원이 주관하는 '중개연구(Translational Research) AI 소프트웨어 개발' 분야에 공동기관으로 참여해 ▲전임상 멀티모달 데이터 생산 및 표준화 ▲AI 기반 임상시험 설계 활용 및 검증 ▲IND 승인 실증을 담당한다. 세부적으로 항암 및 대사질환 등 다양한 분야에서 축적한 전임상 데이터를 제공하고, 고품질 전임상-임상 멀티모달 데이터를 구축하는 역할을 맡는다. 또 전임상 단계에서 생성되는 다양한 실험 데이터를 활용하여 AI 모델 학습의 품질을 높이고, 실제 후보물질 임상 설계에 AI모델을 활용, 검증 결과를 바탕으로 모델의 정확도를 높이는데 힘을 모을 계획이다. 삼진제약은 이 과제를 통해 AI 예측과 실험 검증이 순환되는 '데이터 피드백형 연구체계'를 구축, 전임상과 임상 간의 데이터 간극을 줄이고 임상시험 성공 가능성을 크게 높이는 국내 AI 신약개발의 실질적 성과 창출에 기여할 방침이다. 삼진제약 이수민 연구센터장은 “이번 K-AI 사업은 예측 중심의 AI 신약개발이 실제 임상 설계 단계로 확장되는 전환점이 될 것”이라며 “삼진제약은 전임상 데이터와 연구현장을 잇는 구심적 역할을 통해 국내 AI 신약개발 생태계 발전에 기여하겠다”라고 전했다.

2025.11.12 11:39조민규

[현장] 이노그리드, AI 시대 이끄는 '클라우드 데이터센터 매니지먼트' 전환 선언

이노그리드가 인공지능(AI) 시대를 선도하는 지능형 인프라 관리 기업으로의 전환을 선언했다. 클라우드 데이터센터 매니지먼트 솔루션 사업자로서 AI가 직접 데이터센터를 운용하고 에너지를 효율화하며 장애를 예측하는 새로운 인프라 시대를 열겠다는 포부다. 이노그리드 김명진 대표는 12일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 'IC3 2025' 개회사에서 "이노그리드는 기존의 클라우드 솔루션 기업을 넘어 AI의 트리거 역할을 하는 글로벌 클라우드 데이터센터 매니지먼트 기업으로 도약하겠다"고 공식 선언했다. 특히 그는 이번 행사가 단순한 제품 전시회가 아니라, AI와 클라우드가 주도할 차세대 디지털 인프라의 방향을 제시하는 자리라고 강조했다. 이노그리드는 지난 16년간 국산 클라우드 솔루션을 설계·개발하고, 공공·금융·엔터프라이즈 등 다양한 현장에 구축해온 토종 클라우드 기업이다. 인프라 가상화, IaaS, PaaS, CMP, 보안관제 등 클라우드 전 스택을 자체 기술로 확보하며 국내 클라우드 산업의 기반을 다졌다. 김 대표는 "오랜 시간 쌓아온 기술 자산과 검증된 구축 경험이 오늘의 이노그리드를 만들었다"며 "이제는 AI 중심으로 데이터센터의 가치사슬을 재정의할 시점"이라고 말했다. 이노그리드의 새로운 방향은 AI가 데이터센터의 실시간 운용을 주도하는 지능형 인프라 구축이다. AI가 서버와 네트워크 자원을 효율적으로 배분하고 에너지 사용을 최적화하며 장애를 사전에 예측해 서비스 품질을 능동적으로 관리하는 구조다. 이를 통해 인프라 운영의 자동화 수준을 높이고, 서비스 안정성과 비용 효율성을 동시에 강화한다는 전략이다. 김 대표는 "AI는 단순한 기능이 아니라, 데이터센터 전체를 움직이는 핵심 엔진이 될 것"이라고 설명했다. 이번 전환의 배경에는 글로벌 생태계 확장 전략도 있다. 이노그리드는 최근 인프라 엔지니어링 전문 그룹인 에티버스(ETVUS)와 협력해 기술적 시너지를 강화하고 있다. 이를 기반으로 하드웨어, 네트워크, 클라우드 플랫폼, 운영 소프트웨어까지 통합한 '엔드투엔드 디지털 인프라 솔루션'으로 사업 영역을 확장한다는 구상이다. 김 대표는 "AI와 클라우드는 더 이상 한 기업의 역량만으로 대응할 수 없는 복합 영역"이라며 "글로벌 하이퍼스케일러, 반도체, 네트워크, SaaS, 스타트업과의 개방형 협력을 통해 진정한 생태계를 구축하겠다"고 말했다. 또한 '기술 중심 기업'이라는 정체성을 지키겠다는 원칙도 강조했다. 김 대표는 "이노그리드는 언제나 엔지니어와 기술이 존중받는 회사를 지향해왔다"며 "화려한 구호보다 실제 현장에서 작동하는 기술, 안정성과 성능이 입증된 아키텍처로 시장의 신뢰를 쌓아가겠다"고 밝혔다. 이준석 개혁신당 의원은 영상 축사를 통해 "이번 행사의 주제인 'AI 클라우드 퓨처 컴퓨팅'이 대한민국 디지털 인프라의 미래 방향과 맞닿아 있다"고 평가했다. 그는 "양자컴퓨팅, 디지털 트윈, 초연결 인프라 등 미래 기술을 구현하기 위해서는 보안·대규모 데이터 처리·기초과학·엔지니어링의 다학제적 협력이 필수적"이라고 강조했다. 이어 "개혁신당은 기업과 연구자들이 자유롭게 도전하고 협력할 수 있도록 규제 혁신과 정책적 지원을 적극 추진하겠다"며 "이번 컨퍼런스가 우리나라의 AI·클라우드 산업 발전을 이끄는 전환점이 되기를 기대한다"고 덧붙였다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "클라우드 인프라 위에서 AI가 진화하며 미래 기술과 연결되고, 새로운 가치를 창출하고 있다"며 "이노그리드의 기술력과 도전 정신이 국내 산업 혁신을 가속화할 것"이라고 말했다. 그는 이번 행사를 통해 산업 전반의 AI·클라우드 융합 생태계 확산이 본격화될 것으로 기대했다. '모두의 AI·클라우드 유니버스'를 주제로 열린 이번 IC3 2025는 AI, 클라우드, 양자컴퓨팅, 디지털 트윈 등 미래 핵심 기술 전반을 아우르는 것이 특징이다. 국내외 클라우드·AI 기술 기업과 산업 리더 1천500여 명이 참석해 AI 클라우드와 양자컴퓨팅 등 차세대 기술이 이끌 디지털 인프라의 미래를 논의했다. 김 대표는 "AI가 직접 운용하고 에너지를 효율화하며 장애를 예측하고, 서비스 품질을 능동적으로 관리하는 지능형 인프라 시대를 선도하기 위한 이노그리드의 여정이 오늘부터 시작된다"며 "대한민국 기술로 글로벌 표준을 세우겠다"고 강조했다.

2025.11.12 11:17남혁우

"로보티즈의 다음 행선지는 액션 데이터 허브"

"로보티즈는 더 이상 액추에이터 회사가 아닙니다. 우리는 '액션 데이터 허브'가 돼야 합니다." 김병수 로보티즈 대표는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 하드웨어를 넘어 데이터로 진화하는 로보티즈의 새로운 방향을 선언했다. 김 대표는 "로봇에 생명을 불어넣는 기술이 바로 피지컬 AI"라며 "이제는 액추에이터를 파는 시대가 아니라 데이터를 만들어 파는 시대"라고 강조했다. 로보티즈는 1999년 설립된 로봇 전문기업이다. 로봇을 구성하는 핵심 구동 부품인 액추에이터를 주 매출처로 삼고 있다. 김 대표는 이를 "출발점일 뿐"이라고 했다. 그는 "처음엔 협동로봇 형태의 매니퓰레이터를 만들었고, 이후 양팔 로봇으로 발전했다"며 "지금은 사람처럼 20자유도 이상을 가진 손을 만들고 있다"고 밝혔다. 김 대표는 "로봇이 걷는 문제는 풀렸지만 손 조작은 여전히 답이 없다"며 "로봇에서 제일 중요한 건 손이고, 인간 신경계 구조를 봐도 가장 많은 비중을 차지한다"고 말했다. 김 대표는 피지컬 AI가 직면한 가장 큰 과제로 '데이터 부족'을 꼽았다. 시각이나 언어 데이터는 넘치지만 '액션 데이터'가 없다는 것이다. 그는 "테슬라가 운전 데이터를 가지고 있지만 그것만으로는 부족하다"라며 "로봇이 실제 환경에서 수행하는 움직임, 행동 데이터를 모으는 것이 피지컬 AI의 완성도를 결정짓는다"고 내다봤다. 그러면서 "우리는 액추에이터를 통해 이미 그 데이터를 쌓고 있다"며 "액션 데이터 허브가 되기에 가장 적합한 회사라고 자부한다"고 덧붙였다. 로보티즈는 이를 구체화하기 위해 지난 8월부터 '데이터 팩토리' 1단계 운영에 돌입했다. 로봇 AI 학습에 필요한 데이터를 대량으로 수집·가공하는 곳이다. 김 대표는 "우즈베키스탄에 데이터가 제조 결과물인 공장을 세웠다"라며 "로봇이 움직이며 쌓는 모든 데이터를 학습 자원으로 활용할 것"이라고 말했다.

2025.11.12 09:05신영빈

클라우데라 "어디서나 AI 구동되는 시대 이끌 것"

"최근 기업이 인공지능(AI)을 클라우드뿐 아니라 하이브리드·온프레미스로 확대 적용하는 움직임을 보이고 있습니다. 우리는 이에 발맞춰 고객이 어떤 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 지원할 것입니다." 윔 스투프 클라우데라 제품 마케팅 시니어 디렉터는 11일 서울 잠실 소피텔 앰배서더 호텔서 열린 '이볼브 포럼 기자간담회'에서 AI 사업 전략을 이같이 밝혔다. 그는 "앞으로 AI는 클라우드뿐 아니라 모든 환경에서 동일하게 실행돼야 한다"며 "하이브리드와 멀티클라우드를 아우르는 통합 AI 전략은 필수"라고 강조했다. 스투프 디렉터는 최근 기업들이 클라우드 중심 AI 운영에서 벗어나 자체 데이터센터로 일부 워크로드를 되돌리는 흐름이 나타나고 있다고 언급했다. 이어 "AI는 데이터센터, 온프레미스, 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 등 어디서나 배포되고 구동될 수 있어야 한다"고 말했다. 스투프 디렉터는 특히 온프레미스 기반 AI 운영이 비용 효율성 측면에서 유리하다고 주장했다. 그는 "클라우드 환경에서는 AI 사용량이 늘수록 비용이 증가하지만 자체 서버를 활용하면 자원을 직접 관리해 투자대비수익(ROI)을 높일 수 있다"고 이유를 밝혔다. 이같은 전략 일환으로 클라우데라는 온프레미스용 '데이터 서비스 1.5'를 업데이트해 클라우드·데이터센터에서 동일한 환경을 제공하는 '데이터 서비스 2.0'을 공개했다. 데이터 서비스 2.0은 외부 엔진을 연결하는 'BYO(Bring Your Own)' 방식도 갖췄다. 내년까지 모든 인프라에서 일관된 AI 경험을 제공할 전략이다. 이 외에도 클라우데라는 데이터 출처와 처리 과정을 자동으로 추적하는 '데이터 리니지' 기능을 통해 AI의 신뢰성과 컴플라이언스를 강화하고 있다. 초기에는 AWS·엔비디아·파인콘 4개 파트너로 시작했던 AI 생태계도 최근 델, 갈릴레오 AI 등으로 확대됐다. 스투프 디렉터는 "우리는 AI의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리하는 것"이라며 "데이터 분석부터 모델 개발, 학습, 추론까지 모두 통합된 환경에서 수행해 기업이 기술이 아닌 성과 중심으로 AI를 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 강조했다.

2025.11.11 17:15김미정

AI 열풍에도 전력 부족…디지털리얼티 美 데이터센터 가동 지연

인공지능(AI)과 클라우드 확산으로 데이터센터 수요가 급증하고 있지만, 전력 공급이 따라가지 못하면서 일부 시설이 가동되지 못하는 사례가 나타나고 있다. 11일 블룸버그통신에 따르면 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 디지털리얼티와 스택인프라가 추진 중인 데이터센터가 전력 부족으로 가동이 지연되고 있다. 디지털리얼티는 2019년 48메가와트(MW) 규모의 데이터센터 건립을 신청했지만 6년이 지난 현재까지 전력 인입이 완료되지 않았다. 스택인프라 역시 48MW 규모의 시설을 완공했으나, 지역 공기업인 실리콘밸리 파워가 송전 용량을 확대하지 못해 가동을 시작하지 못한 상태다. 산타클라라에는 현재 운영 중이거나 건설 중인 데이터센터가 57개에 이른다. 실리콘밸리 파워는 전력 수요 증가에 대응하기 위해 4억5천만 달러(약 6천589억원) 규모의 설비 업그레이드를 추진 중이며 2028년 완공을 목표로 하고 있다. 미국 내 다른 지역에서도 유사한 상황이 이어지고 있다. 버지니아주의 도미니언에너지는 대형 데이터센터의 전력 연결까지 최대 7년이 걸릴 수 있다고 밝혔다. 오리건주에서는 아마존이 전력 배분 문제로 발전사와 갈등을 겪고 있는 것으로 알려졌다. AI 연산 수요가 늘어나면서 전력망 한계가 뚜렷해질 것이란 지적이 힘을 얻고 있다. 블룸버그 조사에 따르면 AI 컴퓨팅으로 인한 미국 내 전력 사용량은 2035년까지 두 배 이상 증가할 전망이다. 디지털리얼티 측은 "산타클라라에서는 부지를 확보해도 실제 전력 공급까지 수년이 걸린다"며 "실리콘밸리 파워와 협력해 올해 말까지 총 48MW의 전력을 확보할 계획"이라고 밝혔다.

2025.11.11 17:10한정호

[컨콜] 이우현 OCI홀딩스 회장, AI 인프라 사업 진출 선언

OCI홀딩스가 인공지능(AI) 인프라 개발사업(디벨로퍼)을 미래 먹거리로 낙점했다. 이우현 OCI홀딩스 회장은 11일 올해 3분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "그동안 소재 사업에 집중했지만, 올해부터는 태양광 에너지저장장치(ESS) 발전사업과 전기공급 사업 AI 인프라 사업으로 투자와 노력을 집중할 생각"이라고 밝혔다. 이어 "2030년 AI 인프라 관련 실적 비중을 전체 매출과 이익의 30%로 만들겠다는 것이 회사의 새로운 비전"이라며 "전 세계적으로 AI 데이터센터에 대규모 투자가 이뤄지고 있는 만큼, 회사가 가진 전력 인프라를 활용해 새로운 성장동력을 만들겠다"고 강조했다. 이날 OCI홀딩스는 지난 2011년부터 북미 태양광 및 ESS 프로젝트 개발사업을 하고 있는 OCI 에너지가 그간 쌓아온 디벨로퍼 역량과 이미 전력·용수 등 인프라가 갖춰진 OCI 유휴부지를 활용하면 신속한 개발이 가능하고 밝혔다. 특히 부지확보, 인허가, 설계, 자금조달, 시공, 운영 등의 단계별로 진행되는 디벨로퍼 핵심 역량은 데이터센터 개발과 매우 유사해 사업 전환에 있어 전략적 시너지를 기대할 수 있다고 덧붙였다.

2025.11.11 16:04류은주

AI 데이터센터 CPU-메모리-GPU "光연결 시대 3년내 가능"

국내 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터에서 메모리와 가속기 등 핵심 자원을 '빛'으로 자유롭게 연결·분리할 수 있는 기술을 세계 처음 개발하고, 검증하는데 성공했다. 상용화는 3년 내 가능할 것으로 예상했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 광스위치 기반 '데이터센터 자원연결(Optical Disaggregation, OD)'기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 이준기 광네트워크연구실장은 "POC(개념검증)를 거쳐 상용화 가능성을 타진하는 검증에 나설 계획"이라며 "특허를 활용한 기술이전이나 허여 등으로 3년 내 상용화가 이루어질 것으로 본다"고 전망했다. 기존 데이터센터는 하나의 서버 안에 CPU, 메모리, 스토리지, 가속기(GPU) 등이 고정적으로 묶여 있는 서버 중심 구조다. 이로 인해 각 서버가 보유한 한정된 자원만 활용 가능하다. 다른 서버는 CPU만 사용하는 등 자원 활용 편차가 커 전체 효율성이 떨어진다. 대부분의 데이터센터는 또 전기 신호 기반 스위치를 사용하기 때문에 데이터 전송 과정에서 수 차례 신호 변환을 하기 때문에 데이터 전송 지연(딜레이)도 발생한다. 이 같은 문제를 연구진은 빛으로 해결했다. 서버 내부 메모리나 가속기가 부족할 경우, 광스위치를 이용해 다른 서버의 자원을 빛의 신호로 즉시 연결하는 OD기술을 개발했다. 이준기 실장은 "AI 학습이나 대규모 데이터 분석처럼 고성능 연산이 필요한 작업에서도 자원을 '필요한 순간, 필요한 만큼' 빠르고 유연하게 연결·분리할 수 있게 됐다"며 "원격 메모리 접속 표준(CXL, Compute Express Link)을 광스위치로 연결한 세계 최초 사례"라고 말했다. 연구진은 또 ETRI가 자체 개발한 CPU 어댑터, 메모리 블레이드, 가속기 블레이드, OD 매니저를 결합한 검증시스템을 구축해 실증에도 성공했다. 실증 결과 프로그램이 추가 자원을 요청하면 광 경로를 자동으로 설정해 필요한 메모리와 가속기를 실시간으로 할당하고, 서비스가 안정적으로 수행되는 것을 확인했다. ETRI는 이번 기술에 적용된 CXL 관련 원천특허를 확보하고, 국내외 특허 47건을 출원했다. 이준기 광네트워크연구실장은 "메모리와 가속기를 효율적으로 공유․활용해 데이터센터 자원 부족 문제를 해소하고, 지속 가능한 미래형 데이터센터로의 전환을 앞당길 중요한 계기가 될 것"으로 전망했다. 연구는 과학기술정보통신부 '광 클라우드 네트워킹 핵심기술 개발'사업의 일환으로 수행됐다.

2025.11.11 13:53박희범

[인터뷰] 스노우플레이크 AI 총괄 "데이터 이동 없는 구조가 AI 시대 최고 보안"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] "인공지능(AI)이 정확히 작동하려면 데이터와 분리돼선 안 됩니다. AI와 데이터는 한 몸으로 움직여야 합니다. 데이터가 외부로 이동하지 않아야 AI의 속도와 정확성, 보안을 동시에 잡을 수 있습니다." 바리스 굴테킨 스노우플레이크 AI 총괄은 미국 캘리포니아주 멘로파크 오피스에서 지디넷코리아를 만나 이동 없는 데이터 구조가 AI 품질을 좌우한다고 재차 강조했다. 스노우플레이크는 데이터를 저장·분석하는 '데이터 클라우드 플랫폼'을 운영하고 있다. 기업은 이 플랫폼으로 여러 부서와 조직에 흩어진 데이터를 한 번에 관리하거나 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 굴테킨 총괄은 스노우플레이크에서 AI 부문을 이끄는 책임자다. 데이터 클라우드 플랫폼과 코텍스 개발을 주도해 왔다. 스노우플레이크에 합류하기 전에는 구글에서 음성인식과 머신러닝 관련 프로젝트를 이끌었다. 굴테킨 총괄은 데이터 클라우드 플랫폼 특장점으로 높은 보안과 관리 단순화를 꼽았다. 개발자가 데이터를 플랫폼 외부로 옮기지 않아도 AI를 사용할 수 있도록 지원한다는 이유에서다. 그는 "한 플랫폼에서 AI와 데이터가 통합 관리된다"며 "복잡한 시스템 연결도 필요 없다"고 강조했다. 굴테킨 총괄은 최근 해당 플랫폼을 한층 강화했다고 밝혔다. 그는 "AI 모델을 데이터와 동일한 환경에서 실행하는 기능을 한층 강화했다"며 "이에 보안과 효율을 동시에 확보한 '통합 데이터·AI 플랫폼' 전략에 집중하고 있다"고 설명했다. 그는 플랫폼 내 데이터 거버넌스와 접근 권한도 통합 관리된다는 점을 강조했다. 그는 "사용자가 데이터를 어떻게 활용하든 기업 보안 정책과 권한 구조가 그대로 유지된다"며 "AI 분석이나 애플리케이션 실행 과정에서도 데이터가 외부로 이동하지 않아 보안 위험이 근본적으로 차단된다"고 말했다. 이어 "기업은 우리 플랫폼 내에서 데이터 생성부터 저장, 활용까지 한 번에 처리할 수 있다"며 "더 빠르고 효율적으로 AI 관련 업무를 수행할 수 있다"고 덧붙였다. "에이전틱 AI 시대도 통합 데이터 관리는 핵심" 굴테킨 총괄은 에이전틱 AI 시대에도 통합 데이터·거버넌스로 경쟁력을 강화할 것이라고 밝혔다. 그는 "기업이 단일 환경에서 안전하게 AI 애플리케이션을 구축·운영할 수 있도록 서비스를 더 간소화할 것"이라고 기술 전략을 언급했다. 최근 스노우플레이크는 데이터 수집부터 활용까지 전 과정을 아우르는 '엔터프라이즈 레이크하우스'와 AI 애플리케이션 개발 도구 시리즈를 공개했다. 데이터 사일로를 해소하고 벤더 종속 없는 통합 거버넌스를 구현하려는 기업 전략과 일맥상통한다. 엔터프라이즈 레이크하우스 핵심은 '호라이즌 카탈로그(Horizon Catalog)'와 '오픈플로우(OpenFlow)'다. 호라이즌 카탈로그는 아파치 아이스버그 기반의 오픈 API를 통합해 외부 엔진에서도 데이터를 안전하게 조회·관리할 수 있게 돕는다. 오픈플로우는 오라클과 협력해 준실시간 스트리밍 변경 데이터 캡처(CDC) 기능을 제공하며, 다양한 데이터 소스를 자동으로 통합하고 최신 상태로 유지한다. AI 애플리케이션 개발 도구 시리즈에서는 '코텍스 코드(Cortex Code)'와 '코텍스 AISQL'이 새롭게 추가됐다. 해당 도구는 자연어 명령과 단순 SQL 쿼리만으로 AI 추론 파이프라인을 구축할 수 있도록 돕는다. 여기에 'AI 리댁트(AI Redact)' 기능이 비정형 데이터 내 민감 정보를 자동 탐지·삭제해 프라이버시가 보장된 학습 환경을 제공한다. 굴테킨 총괄은 "우리는 단일 데이터 플랫폼으로 기업에게 더 빠르고 안전하게 AI 혁신을 실현할 수 있는 환경을 지원할 것"이라고 강조했다.

2025.11.11 13:34김미정

[기고] 엣지 AI 센서가 열어갈 가전의 미래

그루브에 푹 빠져 음악에만 집중하고 있는 드러머를 상상해 보자. 이 드러머가 잠시 멈춰 스마트폰을 들여다본다. 시간이 궁금해서가 아니라 템포, 정확성, 테크닉 등 연주에 대한 즉각적인 피드백을 확인하기 위해서다. 이 드러머가 들고 있는 스마트 드럼 스틱은 비트, 힘, 정확한 리듬을 실시간 데이터로 수집했다. 드럼 스틱에 연결된 스마트폰은 개선 방법을 즉시 안내하고 다듬어야 할 부분을 정확히 짚어낸다. 이러한 모습은 빠르게 현실로 구현되고 있다. 이제 기술은 단순한 심박수와 걸음 수 추적을 넘어 사용자의 움직임을 상황에 맞게 파악할 수 있는 차세대 스마트 디바이스로 빠르게 발전하고 있다. 이러한 디바이스는 표면적인 수준을 넘어서는 심층적 인사이트를 제공한다. 웨어러블 및 스마트 디바이스는 엣지 AI 센서가 상황 인식 인텔리전스를 지원하면서 더욱 스마트해지고 있는 것이다. 수동적 추적에서 능동적 인사이트로 진화하는 소비자의 기대치 웨어러블 디바이스는 심박수, 칼로리 또는 걸음 수를 측정하는 단순한 툴이었다. 이러한 디바이스들은 지금까지 성공적이었지만, 이제는 소비자 기대치가 더욱 진화하고 있다는 점이 문제다. 사용자는 더 이상 데이터만을 원하지 않으며 지속적인 참여를 유지할 만한 인사이트와 실행 가능한 피드백을 원한다. 기술이 더욱 발전함에 따라 웨어러블 디바이스는 요구 사항을 예측하고 행동에 대응하는 개인화된 경험을 제공해야 한다. 어떤 변화가 일어나고 있을까? 피트니스 트래커 등은 방대한 양의 데이터를 수집하지만, 그 다음 단계는 상황 인식이다. 사용자는 단순한 수치 그 이상을 원한다. 실시간 의사 결정과 예측 피드백을 원하고 있는 것이다. 웨어러블 및 스마트 디바이스는 수동적인 추적을 넘어 사용자의 환경을 진정으로 이해해야 한다. 이러한 디바이스는 단순히 움직임을 측정하는 데 그치지 않고, 의미 있는 인사이트를 제공하며 사용자의 적극적인 참여를 유도하는 경험을 만들어 일상 생활을 풍요롭게 할 수 있어야 한다. 상황을 이해하고 대응하는 스마트 디바이스 지원 이러한 변화는 본질적으로 센서가 단순히 반응하는 데 그치지 않고 외부 환경 상황에 능동적으로 대응하도록 하는 것이다. 미래의 웨어러블 및 스마트 디바이스는 단순히 심박수를 기록하는 데 그치지 않을 것이다. 정지 상태인지, 걷고 있는지, 고강도 스포츠나 낙하 동작 중인지 파악할 것이다. 차세대 스마트 디바이스는 개인 생체 정보와 함께 환경 데이터를 분석해 더 많은 정보에 기반한 스마트한 의사 결정을 내릴 수 있게 될 것이다. 주법과 연주를 지속적으로 측정하는 스마트 드럼 스틱의 예와 마찬가지로, 사후 대응 방식에서 예기치 못한 상황을 예측하는 방식으로 발전한다고 생각하면 된다. 동시에 스마트폰은 템포뿐만 아니라 리듬의 정확성, 회복 시간, 주법에 대한 피드백도 제공할 수 있다. 스포츠 분야에서 웨어러블 기기는 심박수 추적을 넘어 주자의 보폭이나 던지는 힘의 역학을 이해하는 데까지 발전하고 있다. 이러한 인사이트는 실시간으로 제공되며, 일반적인 벤치마크가 아니라 개인에게 맞춤화되어 제공된다. 가전제품에 미치는 영향 스마트 디바이스가 수동적 트래커에서 개인화된 상황 인식 어시스턴트로 진화하면서 가전 업계가 진정한 혁신을 이룰 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있다. 스마트 낚싯대를 사용하는 낚시꾼이 자신의 캐스팅을 분석하거나 스키어가 턴 과정의 엣지 컨트롤을 추적하는 등 스마트 디바이스와 웨어러블 제품은 다양한 활동에서 힘, 기법, 걸음걸이나 던지는 각도를 조정하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있다. 차세대 스마트 디바이스는 실시간 상황 분석을 통해 기술과 열정을 결합해 사람들이 스포츠와 취미를 한 단계 더 발전시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이러한 디바이스는 단순히 성능을 측정하는 데 그치지 않고 더욱 매력적이고 개인화된 경험을 조성해 사용자가 더 빠르고 스마트하게 개선하도록 해준다. 부상으로 인한 무릎 수술 등에서 회복 중인 운동선수와 피트니스 애호가를 위해 차세대 스마트 디바이스는 압박이 가해지는 부분을 추적하고 고도로 맞춤화된 피드백을 제공할 수 있다. 디바이스가 과도한 힘이나 부적절한 움직임을 감지하면 사용자에게 활동을 조절하도록 경고해 과도한 운동을 방지하고 추가 부상이나 회복 과정에 저해되는 행동 과정을 막을 수 있다. 이러한 수준의 맞춤형 모니터링을 통해 사용자는 장기적 손상의 위험 없이 안전하게 성과를 개선하면서 자신의 한계를 뛰어넘을 수 있다. 출근 전 이른 아침 호수 주변에서 조깅을 하는 사람이 있다고 해보자. 건강 문제가 발생하거나 운 나쁘게도 넘어질 수 있다. 이 경우 스마트 디바이스는 비정상적인 패턴, 갑작스러운 속도 저하와 이어지는 신체 움직임 부족을 감지한 후 비상 경보를 발동하고, 도움을 요청하거나 응급 서비스에 알리게 된다. 이는 사용자의 신체와 환경을 모두 모니터링하는 엣지 AI 센서가 실시간 추적과 AI를 결합해 심각한 사고 상황을 인식하고 조치를 취하기 때문에 가능하다. 스마트 디바이스는 더 이상 수동적으로 데이터를 추적하고 기록하는 데 그치지 않고, 발생하는 상황을 능동적으로 분석하고 조치를 취해 도움을 요청하면서 안심할 수 있게 해준다. 이러한 변화를 지원하는 기술 이러한 발전을 가능하게 하는 기반 기술은 디바이스 자체에서 실시간 데이터 처리를 제공하는 엣지 AI 관성 센서다. 클라우드 서비스에 의존해 원격으로 처리하는 대신, 디바이스 수준에서 모션 데이터를 엣지에서 처리하는 방식은 신속하고 반응적인 의사 결정에 대단히 중요하다. 이러한 센서는 디바이스에서 로컬로 실행되는 머신 러닝을 통해 지속적으로 상황을 평가하고, 수집한 데이터를 통해 학습하며, 실시간으로 조정할 수 있다. IMU(관성 측정 장치) 센서는 기존 가속도 센서를 포화 상태로 만들어 모니터링 중단 및 오작동을 유발하는 고강도 이벤트를 포착할 수 있다. 이 첨단 센서 기술은 에너지 효율성을 저하시키지 않으면서도 고강도 활동 중에 중요한 데이터가 손실되는 일이 없도록 보장한다. 스마트 디바이스가 개인 어시스턴트가 될 때 가전제품의 미래는 스마트 디바이스가 단순한 액세서리 이상이 되어 일상생활에 자연스럽게 녹아드는 필수적인 개인 어시스턴트가 되는 것이다. 비전은 명확하다. 웨어러블 및 스마트 디바이스가 단순히 데이터를 수집하고 표시하는 데 그치지 않고 데이터를 수집, 분석, 학습하여 시간이 지남에 따라 사용자에게 보다 정확한 인사이트와 추천을 제공하게 되는 것이다. 점점 더 소형화되는 폼 팩터에 다중 센싱 기능이 통합되는 모습을 보게 될 것이다. 스마트 링, 스마트 워치, 심지어 스마트 의류와 같은 디바이스는 단일 스마트 디바이스에 다양한 센싱 유형을 결합해 소비자에게 완전히 통합된 실시간 건강 및 성능 모니터링 시스템을 제공할 것이다. 가전제품 분야의 기회 포착 가전제품 회사의 향후 경로는 명확하다. 상황 인식 엣지 AI 센서를 신제품에 통합하는 것은 중요한 기회가 될 것이다. 이 기술은 새로운 잠재 시장을 열어 향후 수년간 혁신적인 제품 카테고리와 새로운 브랜드를 창출할 수 있게 할 것이다. 진화하는 소비자 요구 사항에 대응함으로써 기업은 점점 더 혼잡해지는 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 이를 통해 기본 기능을 뛰어넘는 제품을 개발하여 새로운 소비자 기대에 적극적으로 대응하는 솔루션을 제공하게 될 것이다. 상황 인식 스마트 디바이스 시대가 도래함에 따라 기업들은 차세대 가전제품을 개발할 진정한 기회를 맞이하고 있다.

2025.11.11 10:12시모네 페리

"구성원 평가 더 똑똑하게"...플렉스, '성과관리' 새 버전 출시

플렉스가 AI로 개인과 조직의 성장을 이끄는 '성과관리' 서비스 새 버전을 출시했다고 11일 밝혔다. 이번 대규모 업데이트의 핵심은 'AI 평가 결과 리포트'다. AI가 구성원별 평가 결과를 객관적인 데이터로 진단하고 구체적인 성장 방향을 제시한다. 예컨대 '역량 강·약점 진단'은 동일 직무·직위 대비 입체적인 분석을, '역량 자기 객관화 진단'은 셀프 평가와 동료 평가 간의 격차를 분석해 내놓는다. 이로써 구성원이 평가 결과를 맥락 없는 깜깜이 성적표가 아닌 성장의 기회로 삼도록 수용성을 높인다. 올인원 HR 플랫폼 답게 SSoT(Single Source of Truth, 단일 진실 공급원) 기반의 정교한 데이터 연동이 독보적이다. 휴·복직, 승진, 부서 이동, 직무 변경 등 조직과 구성원의 인사 데이터를 실시간 연동, 평가·피평가 위계 및 열람·수정 등의 권한 변동을 설정에 자동 반영한다. 휴가 등 구성원 부재 여부에 따라 마감일 조정, 평가자 변경 등 조치도 취할 수 있다. 인사 담당자의 소모적 운영 업무를 획기적으로 줄이는 셈이다. OKR, MBO, 역량평가, 매트릭스 등 기업마다 천차만별인 성과관리 제도를 마치 레고 블럭처럼 자유롭게 설정하는 유연성 역시 올인원 플랫폼이라 가능한 기능이다. '목표-원온원-평가'의 전 과정을 유기적으로 연결한다는 점도 차별화된다. '목표'에 등록된 내용을 '평가' 항목에 자동 연계하고, 목표 및 평가 내용을 다시 '원온원' 미팅에서 성장을 위한 구체적 피드백 자료로 활용할 수 있다. 평가를 단발적인 연례행사가 아닌, 365일 이어지는 성장의 과정으로 만든다는 철학을 담았다. 플렉스는 향후 시계열로 축적될 성과관리 데이터를 활용해 AI의 역할을 고도화할 구상이다. 특히 사람의 주관과 편향을 최소화하여 객관적이고 공정한 판단을 돕도록 하는 데에 초점을 맞췄다. 예를 들어 구성원별 성장 여정과 보상 수준 추이를 비교 분석 후 합리적인 보상 설계 제안, 구성원 맞춤형 성장 트랙 추천, 핵심인재 관리, 승진 대상자 추천 등이다. 장해남 플렉스 대표는 “평가는 과거에 매몰되기 보다 개인과 조직의 미래 성장을 위해 작동해야 한다. 성과를 성장의 동력으로 만들고, 그 성장을 다시 조직의 체계로 정착시키는 루프를 서비스에 내재화하는 데 주력했다”며 “플렉스 성과관리와 함께 오퍼레이션 부담 없이 구성원과 조직의 성장에만 집중하는 평가 시즌을 보내시기 바란다”고 말했다.

2025.11.11 09:53백봉삼

롯데이노베이트, 3분기 매출·영업익 동반 감소…AI·스마트팜서 돌파구 모색

롯데이노베이트가 3분기 부진한 실적을 기록했다. 본업인 시스템 통합(SI) 부문 매출 감소와 전기차 충전 자회사 부진이 겹친 영향이다. 다만 인공지능(AI) 플랫폼과 데이터센터, 전기차 충전 등 신성장 사업의 매출 비중이 늘고 있어 4분기 반등 가능성이 점쳐진다. 10일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 롯데이노베이트는 올해 3분기 연결 기준 매출액은 2천775억원으로 전년 동기 대비 3.7%, 전 분기 대비 1.2% 감소했다. 영업이익은 66억원으로 전년 동기보다 20.2%, 전 분기보다 17.5% 줄었다. 당기순이익은 40억원으로 전년 대비 5.3%, 전 분기 대비 53.8% 증가하며 일부 회복세를 보였다. 부문별로 보면 SI 사업부 매출은 전년 동기 대비 5.0% 줄어든 2천258억원, 영업이익은 15억원으로 54.5% 감소했다. 반면 시스템 관리(SM) 사업부는 전년보다 2.8% 상승한 매출 517억원, 영업이익 51억원을 기록하며 안정세를 유지했다. 자회사 이브이시스(EVSIS)는 매출 177억원, 영업손실 34억원을 기록해 적자 폭이 확대됐다. 롯데이노베이트는 실적 부진 속에서도 롯데 그룹 디지털 전환 전략의 핵심 축으로 AI·데이터센터·전기차 충전 사업을 중심으로 한 구조 전환을 가속화하고 있다. AI 분야에서는 기업 맞춤형 에이전트 플랫폼 '아이멤버 3.0'을 지난 8월 출시하며 본격적인 B2B AI 플랫폼 사업을 전개 중이다. 이 서비스는 기업 내부 데이터에 특화된 프라이빗 AI 모델을 제공하며 실제 업무 자동화에 활용되고 있다. 데이터센터 부문은 대덕·서대전·김포·의왕 등 국내 4개 센터를 기반으로 글로벌 고객사 확보 및 사업 확장을 추진 중이다. AI·클라우드 수요 확대로 데이터센터 가동률이 안정세를 유지하고 있으며 향후 북미 고객사 확대도 예상된다. 전기차 충전 부문에서는 이브이시스 북미법인을 지난 4월 설립해 현지 시장 진출을 본격화했다. 회사는 환경부 공공 충전 인프라 수주 및 북미 지역 대형 프로젝트를 통해 4분기 매출 회복을 기대하고 있다. 롯데이노베이트는 'ABC 플랫폼 기반 코어 비즈니스 강화' 전략 아래 2028년까지 신사업 매출 비중을 20%까지 확대할 계획이다. 이를 위해 AI·스마트팜·자율주행·메타버스 등 4대 축을 중심으로 연구개발(R&D) 투자를 강화하고 있다. 스마트팜 부문에서는 '도시의 푸른농장' 플랫폼에 비전 AI를 적용해 작물 성장 예측 및 병해충 탐지 기술을 상용화했으며 메타버스 플랫폼 '칼리버스'는 초실사형 가상 공연 콘텐츠 중심으로 서비스 영역을 확장 중이다. 아울러 회사는 상장 이후 연속 결산배당을 이어오고 있으며 지난해 배당성향은 146.5%로 집계됐다. 지난해 결산 배당금은 보통주 기준 주당 700원, 시가배당률은 3.6%였다. 앞으로도 30% 이상 배당성향 유지를 목표로 주주친화 정책을 지속할 방침이다. IBK투자증권 이승훈 애널리스트는 "롯데이노베이트의 3분기 실적은 일시적 조정 국면으로, 환경부와 북미 지역의 이브이시스 수주 물량이 4분기부터 반영되며 정상화될 것"이라며 "AI·스마트팜·자율주행 등 신성장 사업의 매출 비중이 확대되면 내년부터 완만한 속도의 실적 회복세가 이어질 것"이라고 설명했다.

2025.11.10 16:24한정호

[종합] 韓 클라우드, AI 인프라 힘입어 나란히 성장…GPU 확보·효율화 경쟁 '점화'

국내 주요 클라우드 기업 네이버·KT·NHN이 3분기 나란히 성장세를 보였다. 글로벌 인공지능(AI) 인프라 확장과 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 매출 확대, 공공·산업별 맞춤형 클라우드 구축 수요가 실적을 견인한 것으로 나타났다. 10일 업계에 따르면 올해 3분기 세 회사 모두 AI 인프라 고도화와 공공 클라우드 수요를 중심으로 매출이 증가했다. 특히 GPU 확보 경쟁이 본격화되면서 각 사가 추진 중인 데이터센터 확충과 AI 인프라 서비스가 향후 성장의 관건으로 부상했다. 네이버는 엔터프라이즈 부문에서 전년 동기 대비 3.8% 성장한 1천500억원의 매출을 기록했다. 전 분기 대비 13.9% 증가한 수치로, GPUaaS 신규 매출이 본격 반영되고 협업 솔루션 '라인웍스'의 유료 ID 증가가 매출 성장을 이끌었다. 네이버는 최근 엔비디아와 피지컬 AI 사업 업무협약(MOU)을 체결하고 2030년까지 GPU 6만 장을 추가 확보하기로 했다. 이를 기반으로 사우디아라비아·태국·모로코 등에서 소버린 AI 및 데이터센터 구축 프로젝트에 박차를 가한다. 또 일본에 이어 대만에도 라인웍스를 공식 출시하며 아시아 B2B 시장 확대에 나섰다. 네이버는 공공과 민간 모두를 대상으로 맞춤형 프라이빗 클라우드 구축과 GPUaaS 수요 확보에 집중할 방침이다. 최수연 네이버 대표는 "B2B 사업에서 GPUaaS 신규 매출을 확보하고 라인웍스 등 솔루션의 두 자릿수 성장을 이어가고 있다"며 "엔비디아와의 협력으로 피지컬 AI 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI·로보틱스 사업을 확장해 나가겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 3분기 매출이 전년 대비 20.3% 증가한 2천490억원을 기록하며 그룹 내 핵심 성장축으로 부상했다. 전 분기 대비로도 12.4% 증가해 뚜렷한 상승세를 보였다. 성장 배경으로는 글로벌 데이터센터 이용률 확대와 공공 AI 클라우드 수요 증가가 꼽혔다. KT는 최근 국내 최초 액체 냉각 방식의 '가산 AI 데이터센터'를 가동해 GPU 서버 냉각 효율을 극대화했으며 '콜로닷AI' 등 자사 AI 인프라 서비스도 상용화했다. 아울러 금융·제조·이커머스 산업군을 대상으로 'AI 파운드리' 사업을 추진하며 기업 맞춤형 AI 전환(AX) 플랫폼 생태계도 확대하고 있다. KT 그룹 차원에서도 독자 모델 '믿:음 K 2.0', 마이크로소프트(MS) 협력 모델 '소타 K', 메타의 오픈소스 모델을 활용한 '라마 K' 등 한국형 거대언어모델(LLM) 라인업을 구축하며 AI 중심 기업으로 전환을 가속하고 있다. KT 장민 최고재무책임자(CFO)는 "클라우드와 데이터센터의 성장이 이번 분기 그룹 실적을 견인했다"며 "AI·AX 사업을 중심으로 기업 가치 제고에 힘쓸 것"이라고 말했다. NHN은 3분기 기술 부문 매출이 전년 동기 대비 8.8% 증가한 1천118억원을 기록하며 안정적인 성장세를 이어갔다. 특히 NHN클라우드는 공공·AI 인프라 구축 사업에서 두드러진 성과를 보였다. 국가정보자원관리원 대구센터에 추가 상면을 확보하고 주요 정부 시스템 이관 작업을 진행 중이며 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'의 최다 구축 사업자로 선정돼 7천600장 이상 규모의 엔비디아 B200 GPU를 공급할 예정이다. 또 SRT 운영 시스템을 전면 클라우드로 전환해 예매기간 오류 0건을 기록했고 중앙보훈병원 차세대 인프라 전환 사업도 수주하며 공공·의료 클라우드 시장에서도 입지를 넓히고 있다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "GPU 확보 사업을 비롯한 정부 AI 인프라 구축이 내년 1분기 내 시스템 구축을 완료하고 2분기부터 본격적인 매출로 이어질 것"이라며 "국가정보자원관리원 대구센터의 추가 상면 확보를 기반으로 주요 정부 시스템 이관을 주도할 것"이라고 말했다. 업계에선 올해를 기점으로 국내 클라우드 산업의 주도권이 단순 인프라 제공을 넘어 AI·데이터 중심 플랫폼 경쟁으로 이동했다고 분석한다. GPU 확보와 데이터센터 효율화, 산업별 AX 서비스가 향후 3사의 매출 구조를 결정지을 핵심 요인으로 꼽힌다. 클라우드 업계 관계자는 "정부와 민간이 함께 AI 인프라 생태계를 구축하는 가운데, 연말과 내년 토종 클라우드 기업들의 기술 내재화가 경쟁력의 분기점이 될 것"이라고 설명했다.

2025.11.10 15:02한정호

엔비디아 파트너 코어위브, AI 열풍 속 주가 급락…인수 무산에도 성장 기대 '유효'

엔비디아의 투자를 받은 인공지능(AI) 데이터센터 기업 코어위브가 최근 주가 급락과 인수 무산 등 악재를 맞았다. 다만 AI 인프라 시장의 확장세가 이어지고 있어 중장기 성장 기대감은 여전히 남아 있다는 분석이 나온다. 10일 미국 증권가와 외신 등에 따르면 코어위브 주가는 최근 한 주 동안 20% 이상 하락했다. AI 관련주의 평가가치가 지나치게 높아졌다는 우려가 커지면서 투자심리가 위축된 것으로 풀이된다. 코어위브는 최근 90억 달러(약 13조원) 규모로 암호화폐 채굴기업 코어사이언티픽 인수를 추진했지만 주주 반대로 무산됐다. 두 차례 시도 끝에 인수 계획이 좌절되면서 회사의 사업 확장 전략에 제동이 걸렸다는 평가가 나온다. 코어위브는 2017년 암호화폐 채굴로 출발해 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 클라우드 서비스 기업으로 전환했다. 현재 오픈AI·마이크로소프트·메타 등 주요 빅테크 기업에 AI 연산 인프라를 제공하고 있다. 올해 2분기 매출은 전년 동기 대비 207% 증가한 12억 달러(약 1조7천400억원)를 기록했으며 수주 잔고는 301억 달러(약 43조원)에 달했다. 3분기에는 오픈AI와 메타, 엔비디아와의 추가 계약으로 수주 잔고가 560억 달러(약 81조원)를 넘을 것으로 예상된다. 엔비디아와의 긴밀한 협력 관계도 주목받고 있다. 엔비디아는 코어위브 지분 약 7%를 보유하고 있으며 GPU 공급과 데이터센터 협력도 확대 중이다. 코어위브는 엔비디아의 최신 GPU를 우선적으로 공급받는 엘리트 퍼스트 파트너로 지정돼 있다. 다만 공격적인 투자와 차입 확대가 부담 요인으로 꼽힌다. 코어위브는 올해 200억 달러(약 29조원) 이상을 AI 데이터센터 확충에 투입할 계획이며 이로 인해 2분기 순이자비용이 전년 대비 300% 증가한 2억6천700만 달러(약 3천882억원)를 기록했다. 월가에서는 코어위브가 단기 수익성보다는 시장 점유율 확대에 집중하는 전략을 유지할 것으로 보고 있다. 코어위브는 오는 11일(현지시간) 3분기 실적을 발표한다. 월가에서는 코어위브의 3분기 매출을 13억 달러(약 1조8천905억원)로 예상 중이며 고객 다변화가 진행되는 내년부터 손익 개선이 가능할 것으로 분석하고 있다. 한 미국 증권가 애널리스트는 "AI 인프라 시장의 성장은 아직 초기 단계이며 코어위브는 엔비디아와 함께 이 시장의 핵심 기업으로 자리 잡고 있다"며 "단기 조정은 있을 수 있으나 장기 성장 가능성은 여전히 유효하다"고 말했다.

2025.11.10 11:52한정호

LS일렉트릭, 美 빅테크 1329억원 규모 전력시스템 사업 수주

LS일렉트릭이 미국 하이퍼스케일 인공지능(AI) 데이터센터 전력 공급에 필요한 전력 솔루션 사업 계약을 따냈다. LS일렉트릭은 북미 AI 빅테크 기업과 약 1천329억원(9천190만 달러) 규모 AI 데이터센터 전력 공급을 위한 고압 및 저압 수배전반, 변압기 공급 계약을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 프로젝트는 미국 테네시 주에 구축되는 AI 데이터센터에 전력 기자재를 공급하는 사업으로, LS일렉트릭은 내년 4월까지 AI 머신러닝을 위해 마련된 서버룸의 전기실과 데이터센터 기계설비용 수배전반과 변압기를 공급하게 된다. 본 사업 발주 회사는 LS일렉트릭이 지난해 말부터 올해 초까지 총 3천100억원 규모의 전력 기자재 공급 계약을 체결한 바 있는 고객사다. LS일렉트릭은 이번 추가 사업이 이미 진행 중인 사업에 대해 수행능력을 인정받은 결과로, 향후 지속적으로 파트너십이 이어질 수 있길 기대하고 있다. LS일렉트릭 관계자는 "이번 계약은 전 세계 AI 투자의 중심지인 미국에서 당사 최초로 하이퍼스케일 데이터센터에 필요한 전력 기자재를 저압부터 고압까지 모두 일괄 공급하게 됐다는 점에서 의미가 있다"며 "전력수급 계획에 차질을 빚고 있는 북미지역의 여러 고객으로부터 장기공급계약 문의가 이어지고 있어 현지 배전시장에서 가파른 성장세가 기대된다"고 말했다.

2025.11.10 11:21류은주

뉴패러다임, 영유아 도서 플랫폼 '아기곰컴퍼니' 투자

뉴패러다임인베스트먼트(공동대표 배상승·박제현)가 AI 기반 영유아 도서 정보·커머스 플랫폼 '아기곰책육아' 운영사 아기곰컴퍼니에 시드 투자했다고 10일 밝혔다. 지난해 9월 설립된 아기곰컴퍼니는 데이터 기반 AI 도서 큐레이션과 커머스, 커뮤니티 기능을 통합한 책육아 플랫폼인 '아기곰책육아'를 운영하고 있다. 이 플랫폼은 아이의 발달 단계와 부모의 육아 상황에 맞춰 최적화된 도서를 추천하며, 음원 청취, 독서 기록, 커뮤니티 활동 등 구매 이후의 독서 활용까지 연결하는 서비스를 제공한다. 이번 투자는 프리미엄 키즈 콘텐츠 시장의 급성장과 함께, 아기곰컴퍼니의 AI 기반 영유아 메타 데이터 구축 기술을 기반으로 한 맞춤형 도서 추천 서비스, 출판사 직거래 네트워크, 사용자 락인(lock-in) 구조 등 사업 전반의 성장성과 수익성을 높이 평가한 결과다. 국내 아동 도서 시장은 약 6천억원 규모로, '하나뿐인 아이에게 아낌없이 투자하는' 골드키즈 트렌드와 함께 1인당 도서 소비가 꾸준히 증가하고 있다. 밀레니얼·Z세대 부모 세대의 소비 관심사가 패션·뷰티에서 육아·교육으로 이동하면서, '책'은 단순한 구매 대상이 아니라 아이의 성장과 발달을 돕는 핵심 경험으로 인식되고 있다. 그러나 부모들은 여전히 전집 중심의 높은 초기 비용, 분산된 도서 정보, 도서 활용의 어려움 등 여러 불편을 겪고 있다. 아기곰컴퍼니는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반 맞춤형 도서 큐레이션 엔진을 개발해, 아이의 발달 단계에 맞는 도서를 추천하고 독서 후 활용 기능과 커뮤니티 중심의 경험을 하나의 모바일 플랫폼에 집약했다. 이를 통해 도서 탐색-구매-활용-재구매로 이어지는 신뢰 기반의 선순환 구조를 구축했으며, 2025년 10월 기준 누적 가입자 7만 명을 돌파했다. 앞으로는 이를 확장해 개인화된 영유아 AI 컨시어지 서비스로 발전시킬 계획이다. 또 아기곰컴퍼니는 국립중앙도서관 DB, 네이버 검색량, 사용자 리뷰 등 다양한 데이터를 통합해 10만 권 규모의 영유아 도서 메타데이터를 구축했다. 각 도서는 주제, 발달 단계, 감정 키워드 등으로 정밀하게 라벨링되어 있으며, 이를 기반으로 AI 맞춤형 큐레이션 엔진과 도서 랭킹 시스템을 운영하고 있다. 이런 데이터 자산을 토대로 20개 이상의 출판사, 교구사, 가구사 등과 협력해 부모와 아이의 실제 필요를 반영한 구성으로 제품을 기획·판매하고 있다. 향후에는 출판사 및 창작 파트너와 함께 독점 큐레이션 콘텐츠를 공동 개발하며, 데이터 기반의 신뢰형 콘텐츠 유통 생태계를 확장해 나갈 계획이다. 박제현 뉴패러다임인베스트먼트 공동대표는 “아기곰컴퍼니는 부모들이 실제로 겪는 문제를 깊이 이해하고, 이를 기술로 풀어내고 있는 팀”이라며 “향후 사용자 기반 확대와 구독 서비스 고도화를 통해 본격적인 매출 성장이 기대돼 이번 투자를 결정하게 됐다”고 밝혔다. 강신현 아기곰컴퍼니 대표는 “이번 투자 유치를 계기로 기술과 데이터를 기반으로 더 많은 부모들이 '책육아'를 쉽고 즐겁게 이어갈 수 있도록 지원하겠다”며 “내년부터는 B2C 및 B2B 구독 서비스 런칭을 통해 반복 매출 기반을 확대하고, 플랫폼이 축적한 신뢰와 데이터 자산을 바탕으로 가구, 완구, 학습지 등 인접 카테고리로의 확장도 추진하겠다”고 밝혔다.

2025.11.10 08:27백봉삼

[인터뷰] 데이터브릭스 AI 총괄 "AI 개발보다 품질 평가 무게 둬야"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] 에이전틱 인공지능(AI) 시대에 기업 고민이 바뀌고 있다. 이제는 '무엇을 개발할 것인가'보다 '어떻게 기술을 평가하고 개선할 것인가'에 더 초점 맞추기 시작했다. AI가 비즈니스에서 안정적으로 작동하도록 평가·검증·개선하는 체계를 갖추는 것이 더 중요하다는 인식이 확산하고 있다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 "앞으로 AI와 데이터를 지속적으로 평가하고 개선할 수 있는 시스템이 기업 경쟁력을 결정할 것"이라고 재차 강조했다. 데이터브릭스는 AI·데이터 플랫폼 기업으로 2013년 미국 샌프란시스코에서 설립됐다. 데이터 분석과 AI 개발을 한 환경에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다. 대표 제품은 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼'이다. 와일리 총괄은 데이터브릭스에서 AI 제품 부문을 총괄하고 있다. 데이터브릭스 합류 전 구글클라우드에서 버텍스 AI를 구축했고, 아마존웹서비스(AWS)에서 '아마존 세이지메이커' 초대 총괄 매니저로 근무한 바 있다. 와일리 총괄은 앞으로 에이전틱 AI 경쟁력이 모델 크기에만 있지 않다고 강조했다. 그는 "기업이 AI를 제대로 활용하기 위해서는 거대한 모델보다 정확한 데이터와 풍부한 맥락 정보(Contextual Data)에 집중해야 한다"며 "작고 효율적인 모델이라도 업무 환경과 데이터 의미를 충분히 반영하면, 대형 모델 못지않은 결과를 낼 수 있다"고 주장했다. "AI 에이전트 상용화 기술 장벽 여전...품질 평가 부족 탓" 와일리 총괄은 여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다고 지적했다. 그는 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라며 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 설명했다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 그는 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 말했다. 와일리 총괄은 또 다른 이유로 시스템 운영 환경 변화를 지적했다. AI 모델이 학습 단계에서 높은 성능을 보이다가 실제 데이터나 사용자 피드백을 받고 낮은 성능을 보일 수 있어서다. 그는 "AI는 데이터에 작은 변화가 있어도 다른 결과를 낼 수 있다"고 말했다. 그러면서 "기업이 이를 실시간으로 평가하고 개선하는 체계를 갖추지 못하면 실제 현장에서는 에이전틱 AI 성능 자체를 유지하기 어려울 것"이라고 강조했다. 와일리 총괄은 이런 문제를 해결하기 위해 '에이전트 브릭스'를 개발했다고 밝혔다. 에이전트 브릭스는 AI가 스스로 성능을 평가하고 개선할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. 사용자는 복잡한 데이터·모델 구조를 알지 못해도 자연어 피드백으로 정확도를 개선할 수도 있다. 그는 "앞으로 AI 개발에서 평가 중심으로 엔터프라이즈 환경이 변화할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. 그러면서 "AI가 AI를 평가하는 구조를 통해 기술 불확실성을 줄이는 것이 목표"라고 덧붙였다. 와일리 총괄은 이런 AI 평가 시스템이 장기적으로 효율적인 에이전틱 AI 시스템 구축을 도울 것이라고 내다봤다. 그는 "최근 우후죽순으로 늘어나는 '원클릭 에이전트' 개념이 유행하기 시작했다"며 "이는 실제로 품질이 낮은 에이전트를 생성하거나 시스템 수정이 불가능하다"고 지적했다. 이어 "버튼 한 번에 모든 기술 장벽을 해결하진 못한다"며 "약간 더 복잡하더라도 높은 품질과 안정성을 보장하는 평가 중심 시스템이 장기적으로 이득"이라고 강조했다. 그러면서 "고객은 자신 있게 외부 서비스나 내부 자동화에 AI를 더 활발하게 통합할 수 있을 것"이라고 내다봤다. "규제 산업 공략 자신…엄격한 데이터 관리 적용" 와일리 총괄은 데이터브릭스 플랫폼이 금융과 의료처럼 규제가 엄격한 산업에서도 경쟁력을 발휘하고 있다고 강조했다. 그는 "규제 산업에서는 데이터 출처와 사용 목적을 명확히 기록하고 증명하는 체계가 필수"라며 "플랫폼 내 '엔드 투 엔드(End-to-End) 데이터 라인리지' 기능 등은 이런 요구를 모두 충족한다"고 설명했다. 데이터 라인이지는 데이터 출처와 사용 경로를 보여주는 시스템이다. 현재 데이터브릭스의 유니티 카탈로그 내 탑재된 기능이다. 사용자가 AI 모델을 훈련할 때 사용하는 데이터와 실제 서비스에서 사용하는 데이터가 다를 경우, 데이터 라인이지가 이런 불일치를 즉시 확인할 수 있게 돕는 식이다. 이를 통해 기업은 중복된 데이터 파이프라인을 제거하고, 비용 낭비를 막을 수 있다. 이어 "규제 기관이 요구하는 것은 단순히 데이터를 안전하게 보관했는지가 아니라, 어떤 데이터를 왜, 어떻게 사용했는지에 대한 명확한 설명"이라며 "우리는 이를 테이블 단위로 자동 기록해 기업이 언제든 근거 자료를 제시할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 와일리 총괄는 에이전틱 AI 시대에 메타데이터 관리도 중요하다고 봤다. 실제 데이터브릭스는 2023년부터 생성형 AI로 메타데이터를 자동 생성하기 시작했다. 그는 "테이블마다 설명이 자동으로 붙고 각 열(Column) 의미를 요약해 준다"며 "기업이 정보를 일일이 작성하지 않아도 AI가 데이터 구조와 의미를 분석해 자동으로 설명문을 채워 넣는다"고 강조했다. 이어 "덕분에 데이터 검색이나 활용, 거버넌스 수준이 눈에 띄게 높아졌다"고 말했다. 와일리 총괄은 기업이 에이전틱 AI를 제대로 활용하려면 데이터 접근 관리 체계를 더 정교하게 구축해야 한다고 강조했다. AI가 다루는 데이터가 많아질수록, 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 정확히 구분하는 것이 중요하다는 이유에서다. 그는 "우리 플랫폼은 직원마다 접근 권한을 다르게 설정해, 민감한 정보를 아무나 볼 수 없도록 관리하고 있다"며 "이런 접근제어 시스템을 통해 개인정보(PII)를 자동으로 찾아내고 분류해 데이터를 정제하고 있다"고 설명했다. 현재 데이터브릭스는 오픈AI를 비롯한 엔비디아와 협력하고 있다. 구글과의 협업도 진행 중이다. 그는 "우리는 누가 만든 모델이든 상관없다"며 "우리 플랫폼 안에서 안전하게 접근하고 관리할 수 있는 환경을 만드는 것이 협력 목표"라고 밝혔다.

2025.11.10 06:01김미정

메타, 3년간 美 인프라·일자리 6천억 달러 투입

메타가 인공지능(AI) 경쟁 주도권 확보를 위해 미국 내 인프라 투자와 일자리를 확대한다. 9일 로이터통신에 따르면 메타는 향후 3년간 미국 인프라와 일자리 부문에 6천억 달러(약 874조7천400억원)를 투자할 계획이라고 밝혔다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 향후 연산 수요를 충족하기 위한 추가 지출을 예고한 바 있다. 그는 지난 9월 백악관 만찬에서 도널드 트럼프 대통령에게 "향후 몇 년 동안 미국에 최소 6천억 달러를 투자하겠다"고 밝혔다. 저커버그 CEO는 최근 실적발표 컨퍼런스콜에서 "우리는 AI 인프라 구축으로 내년 자본지출을 눈에 띄게 늘릴 것"이라고 말했다. 메타는 지난달 블루아울캐피털과 270억 달러(약 39조3천600억원) 규모의 금융 계약을 체결해 루이지애나 데이터센터 건설 자금을 확보했다. 이는 메타가 전 세계에서 진행 중인 프로젝트 중 최대 규모로 꼽힌다. 또 지난 10월 텍사스 데이터센터에 15억 달러(약 2조1천800억원)를 추가 투자한다고 발표했다. 해당 시설은 메타의 29번째 글로벌 데이터센터로, AI 컴퓨팅 허브 역할을 할 예정이다.

2025.11.09 12:56김미정

AI 시대, 경쟁 무게는 인프라에서 'AI OS'로

인공지능(AI) 경쟁의 무게추가 인프라에서 운영체제(OS)로 옮겨가고 있다. 수년간 글로벌 기업들은 대규모 그래픽처리장치(GPU) 확보와 슈퍼컴퓨터 구축을 통해 AI 패권을 다퉜지만, 이제는 AI를 효율적으로 운영하고 자율적으로 관리하는 'AI-레디 OS'가 새로운 격전지로 부상하고 있다. 9일 업계에 따르면 AI 생태계의 경쟁력은 단순히 대규모 인프라 확보가 아닌, 이를 얼마나 지능적으로 활용하고 연결할 수 있는가로 이동하고 있다. 특히 AI OS는 AI 모델이 데이터를 학습하고 추론하는 과정을 자동화하며 기존의 인프라 효율을 극대화하는 핵심 소프트웨어(SW) 계층으로 떠올랐다. AI 시대 인프라 경쟁은 오랫동안 하드웨어(HW) 중심이었다. 엔비디아·AMD·인텔 등은 GPU와 AI 서버 시장을 장악하며 AI 산업의 토대를 구축했다. 그러나 최근에는 HW 성능만으로는 AI 서비스의 효율성을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되면서 각 기업은 AI 전용 OS와 SW 생태계로 눈을 돌리고 있다. 대표적인 사례가 엔비디아의 '엔비디아 AI 엔터프라이즈'다. GPU 기반 병렬 컴퓨팅 기술인 '쿠다'를 넘어 AI 개발·배포·관리를 위한 통합 OS 플랫폼으로 진화했다. 엔비디아는 이를 통해 기업이 클라우드나 온프레미스 환경을 가리지 않고 동일한 AI 경험을 구현하도록 지원하며 사실상 AI용 OS의 표준으로 자리잡았다. AI OS 경쟁의 확산은 전통적인 리눅스 진영으로도 번지고 있다. 수세는 최근 AI 내장형 리눅스 'SLES 16'을 공개하며 AI가 직접 OS 내부에서 실행·예측·관리되는 '에이전틱 AI' 개념을 도입했다. 이 OS는 기업이 원하는 대형언어모델(LLM)을 자유롭게 연동하고 로컬 환경에서 자율 운영을 구현할 수 있는 개방형 구조를 제공한다. 레드햇 역시 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL) AI' 배포판을 통해 전통적 리눅스 OS를 AI 워크로드에 최적화된 형태로 발전시켰다. RHEL AI는 AI 모델의 학습·서빙·배포를 안정화하는 LLM옵스 엔터프라이즈 OS로, 클라우드 환경에서의 AI 운영을 단일 체계로 통합하고 있다. 이 흐름은 SW 중심의 데이터 플랫폼 기업으로까지 확장되고 있다. 글로벌 데이터 인프라 기업 배스트 데이터는 AI 시대 전통적인 스토리지가 아니라, AI OS를 만든다고 선언했다. GPU 확장성과 데이터 최적화를 기반으로 AI 학습과 추론을 하나의 OS처럼 통합 관리하는 데이터 기반 OS를 공급 중이다. 배스트 데이터는 이미 SK텔레콤·LG·현대차그룹 포티투닷 등에 AI 플랫폼을 공급하고 있으며 일론 머스크의 xAI, 클라우드 기업 코어위브 등 글로벌 AI 기업도 이 시스템을 기반으로 대규모 GPU 클러스터를 운영하고 있다. 이처럼 HW 기업이 SW와 OS로 확장하는 현상은 단순 사업 다각화를 넘어 AI 생태계 주도권의 재편으로 풀이된다. 과거에는 GPU를 더 많이 보유한 기업이 우위를 점했지만, 이제는 데이터를 더 효율적으로 관리하고 에이전트를 통해 자율적 판단·추론을 수행하는 운영 시스템을 구축하느냐가 경쟁의 관건이 되고 있다. 글로벌 빅테크 역시 자사 OS에 AI를 깊숙이 통합하고 있다. 애플은 '애플 인텔리전스'를 iOS와 맥OS에 내재화해 기기 단위에서의 온디바이스 AI를 구현했고 마이크로소프트(MS)는 '코파일럿+PC'를 통해 윈도우를 AI 중심으로 재설계했다. 구글 역시 안드로이드 OS에 '제미나이'를 통합해 AI OS 전환을 본격화하고 있다. 업계는 이제 AI 경쟁의 본질이 규모에서 효율로 전환됐다고 입을 모은다. 단순히 GPU와 데이터센터를 확보하는 것보다 AI 모델이 스스로 판단하고 관리하는 OS를 얼마나 정교하게 설계하느냐가 기업 경쟁력의 핵심 지표로 떠올랐다 레넌 할락 배스트 데이터 최고경영자(CEO)는 최근 기자간담회에서 "AI 시대에는 하드웨어(HW)보다 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 소프트웨어(SW) 계층이 중요하다"며 "AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 사고하고 판단하는 에이전트의 역할을 하려면 이러한 OS적 접근이 필수"라고 강조했다. 국내 업계 관계자는 "AI 인프라 전쟁은 이미 HW 단계를 넘어섰다"며 "이제는 AI가 스스로 최적화하고 의사결정까지 수행하는 AI-레디 OS를 누가 선점하느냐가 미래 AI 패권을 좌우하게 될 것"이라고 말했다.

2025.11.09 10:16한정호

[종합] KT클라우드, 그룹 '성장 엔진' 부상…AI·데이터센터 호실적 지속

KT클라우드가 올해 3분기에도 두 자릿수 실적 상승세를 이어가며 KT그룹의 핵심 성장축으로 자리매김했다. 공공·글로벌 데이터센터 수요 확대와 인공지능(AI) 인프라 고도화, 신규 데이터센터 가동 효과가 맞물리며 전년 동기 대비 가파른 성장을 가속하고 있다. KT는 8일 올해 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 KT클라우드가 전년 동기 대비 20.3% 증가한 2천490억원의 매출을 기록했다고 발표했다. 이같은 성과는 글로벌 고객의 데이터센터 이용률 상승과 공공 AI 클라우드 사용량 증가가 주된 요인으로 꼽힌다. KT클라우드는 공공부문을 중심으로 AI 클라우드 사업 수주를 확대했으며 신규 가산 AI 데이터센터 가동으로 수익 기반을 넓혔다. 2천215억원을 기록한 전 분기 대비로도 12.4% 성장해 KT그룹사 중 높은 분기 성장률을 기록했다. 올해 KT클라우드는 데이터센터 인프라 확충과 AI 인프라 서비스 고도화를 중심으로 성장세를 이어가고 있다. 지난 5월에는 경북 예천에 국내 첫 민·관 협력형 AI 클라우드 데이터센터를 준공했고 지난 5일에는 국내 최초 액체 냉각 방식의 가산 AI 데이터센터를 가동했다. 가산 센터는 총 수전 용량 40메가와트(MW), IT 용량 26MW 규모의 대형 인프라 시설로, 그래픽처리장치(GPU) 서버 냉각 효율을 극대화하는 다이렉트투칩(D2C) 액체 냉각 기술을 국내 상업용 데이터센터 중 처음으로 상용화했다. 이를 통해 고열 GPU 서버의 내구성과 전력 효율을 크게 높였으며 '콜로닷AI'와 같은 자사 통합형 AI 인프라 서비스도 본격 상용화했다. 또 용산 'AI 이노베이션 센터'를 통해 액체 냉각과 에너지 절감 기술 등을 실증하며 기술 중심 데이터센터 운영 체계를 강화하고 있다. 최지웅 KT클라우드 대표는 지난 5일 가산 AI 데이터센터 개소식에서 "2027년까지 500MW 규모로 AI 데이터센터 인프라를 확장해 글로벌 경쟁력을 갖춘 클라우드 사업자로 도약하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 인프라뿐 아니라 산업 특화 AI 사업에도 속도를 내고 있다. 지난 8월 올거나이즈·세이지·인핸스·스피링크·몽고DB 등 5개 AI 전문기업과 손잡고 금융·제조·이커머스 등 각 산업군에 최적화된 'AI 파운드리' 파트너십을 확대했다. AI 파운드리는 기업이 자체 데이터를 활용해 맞춤형 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, KT클라우드는 이 사업을 통해 산업별 AI 전환(AX) 생태계 구축을 본격화하고 있다. KT그룹 차원에서도 AI와 클라우드 중심의 AICT 기업 전환 전략을 구체화하고 있다. 독자 모델 '믿:음 K 2.0', 마이크로소프트(MS)와의 협력 모델 '소타 K', 메타의 오픈소스 모델 '라마'를 활용한 '라마 K' 등을 연이어 공개하며 한국형 거대언어모델(LLM) 3종 라인업을 완성했다. 지난달에는 MS와 함께 'KT 이노베이션 허브'도 개소했다. 이곳은 양사 AI·AX 전문 인력이 상주하며 산업별 맞춤형 AI 전환 로드맵을 컨설팅하는 B2B 거점으로 운영 중이다. KT는 글로벌 빅테크와의 협력을 확대하며 그룹 전반의 AX 속도를 높일 방침이다. KT 최고재무책임자(CFO) 장민 전무는 "클라우드와 데이터센터 등 핵심 사업의 지속적인 성장이 이번 분기 그룹 실적을 견인했다"며 "통신 본업과 AX 사업의 성장을 통해 지속적인 기업 가치 제고에 힘쓰겠다"고 말했다.

2025.11.07 16:27한정호

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