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'AI 레디 데이터'통합검색 결과 입니다. (5건)

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[현장] STT GDC, 가산에 첫 데이터센터 연다…韓 코로케이션 시장 본격 진출

글로벌 데이터센터 전문기업 STT GDC가 국내 첫 데이터센터를 올해 6월 가동하며 한국 시장 공략에 본격 나선다. 인공지능(AI)·클라우드 수요 확대에 대응하는 AI-레디 인프라를 앞세워 국내 코로케이션 시장에서 입지를 구축할 계획이다. 허철회 STT GDC 코리아 대표는 22일 서울 여의도 FKI타워에서 진행한 기자간담회에서 "가산에 들어서는 'STT 서울1'을 시작으로 한국 시장에서 AI·클라우드 수요를 안정적으로 받쳐줄 인프라를 단계적으로 확대해 나가겠다"고 밝혔다. STT GDC는 싱가포르에 본사를 둔 글로벌 데이터센터 전문기업으로, 12개국에서 100개 이상의 데이터센터를 운영하며 총 IT 부하 용량 2기가와트(GW) 이상을 확보하고 있다. 고성능·고효율·저탄소 데이터센터 인프라를 기반으로 아마존·마이크로소프트·구글 등 글로벌 하이퍼스케일러들을 지원해왔다. STT GDC가 한국을 전략 시장으로 설정한 배경에는 AI 확산에 따른 데이터센터 수요 급증이 있다. 허 대표는 "AI 지출 확대와 에이전틱 AI, AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 시장이 빠르게 커지고 있다"며 "이에 맞춰 데이터센터 인프라뿐 아니라 저지연 네트워크·해저 케이블 등 연결성까지 중요해지고 있다"고 설명했다. 특히 허 대표는 앞으로 데이터센터 수요를 주도할 핵심 축으로 '추론'을 지목했다. 그는 "AI 애플리케이션과 추론 중심 워크로드가 늘수록 데이터센터의 수도권 입지와 네트워크가 더 중요해질 것"이라고 진단했다. 이런 흐름에 한국 시장도 소버린 AI와 그래픽처리장치(GPU) 확산 정책이 맞물리며 전력 수요가 크게 늘고 있다는 게 STT GDC의 판단이다. 허 대표는 정부가 엔비디아와 체결한 GPU 26만 장 도입 논의 등으로 인해 추가 전력 수요가 발생할 수 있으며 2030년에는 국내 데이터센터 전력 수요가 3GW 수준까지 필요해질 수 있다고 언급했다. STT GDC가 이번에 첫 거점으로 공개한 STT 서울1은 서울 금천구 가산동에 위치한 AI 데이터센터로, 최대 IT 부하 30메가와트(MW)를 수용하도록 설계됐다. STT GDC는 이 센터를 기반으로 국내 고객의 AI·클라우드 인프라 수요에 대응하는 동시에, 글로벌 확장과 연계한 코로케이션 서비스를 제공하겠다는 구상이다. STT 서울1은 주·예비 2회선 이중화 기반 22.9kV 전력 인입, 분산형 중복 구성 방식 무정전전원장치(UPS), N+1 비상발전기 등 안정성을 고려한 전력 설계를 갖췄다. 최대 부하 기준 24시간 무급유 발전이 가능한 연료탱크를 구축했고 업타임 티어 3 TCCD·TCCF 인증과 무중단 유지보수·내결함성 설계도 추진한다. 건물은 지하 2층부터 지상 10층까지 멀티스토리 구조로 설계됐으며 데이터센터 특성상 층고가 높아 체감 높이는 일반 아파트 약 20층 수준에 해당한다. STT GDC는 도심 내 제한된 부지에서 전력·설비 집적도를 극대화하기 위해 이같은 구조를 선택했다고 밝혔다. 네트워크는 망중립 구조를 기반으로 2개의 독립된 MDF실과 3개의 인입 경로를 구성해 복수 통신사 및 다양한 연결 옵션을 확보했다. 냉각은 설계 전력사용효율(PUE) 1.3 미만을 목표로 중앙 냉수식 냉방 설비와 팬월 유닛 등을 적용해 AI 워크로드에 대비한 열관리 효율을 높인다는 방침이다. 나아가 STT GDC는 액침 냉각 등 차세대 냉각 기술도 글로벌 본사 차원에서 검증하고 있다. 슈나이더 일렉트릭, 아이스오토프와 협력해 액침 냉각 기술검증(PoC)을 진행했고 인도 법인도 액체 냉각 기술 연구·테스트를 추진 중이다. 국내 센터 운영 전략으로는 인하우스 중심 운영을 강조했다. STT GDC 코리아 양재석 운영센터장은 "다수 데이터센터 사업자가 운영을 외주화하는 것과 달리, 우리는 운영 핵심 기능을 자체 인력으로 수행한다"며 "글로벌 하이퍼스케일러 지원 경험을 바탕으로 국내에서도 동일한 표준과 교육 체계를 적용할 계획"이라고 밝혔다. STT GDC는 한국 시장이 글로벌 하이퍼스케일러뿐 아니라 국내 클라우드 사업자와 소버린 AI 프로젝트 확대로 수요 구조가 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 이에 대해 허 대표는 "연도별 수요·공급 변동성이 커지는 만큼 단계적 확장과 안정적 운영 역량이 중요해졌다"며 "향후 한국 내 추가 데이터센터 부지 확보도 검토 중"이라고 말했다. 끝으로 "AI 시대 데이터센터는 단순히 전력을 공급하는 시설이 아니라, 고밀도 워크로드를 안정적으로 처리하면서도 지속가능성을 함께 달성해야 한다"며 "재생에너지 확대와 냉각 혁신을 바탕으로 한국에서도 장기적으로 경쟁력 있는 데이터센터 플랫폼을 구축해 나가겠다"고 강조했다.

2026.01.22 16:33한정호 기자

엔코아, '2026 이머징 AI+X 톱 100' AI 데이터 인프라 부문 2년 연속 선정

엔코아(대표 김주민)가 한국인공지능산업협회(AIIA)가 주관하는 '2026 이머징 AI+X 톱 100'의 'AI 데이터 인프라스트럭처' 부문에 2년 연속 선정되었다고 14일 밝혔다. '이머징 AI+X 톱 100'은 인공지능(AI) 기술과 다양한 산업(X)의 융합을 통해 미래 혁신을 주도할 국내 100대 유망 기업을 발굴하는 사업이다. 기업의 성장성, 혁신성, 미래 가치는 물론 재무적 안정성까지 종합적으로 평가하여 선정하며 선정된 기업에게는 향후 벤처캐피털(VC) 투자 유치 및 해외 네트워크 활용 등 지원 혜택이 주어진다. 엔코아는 2025년에 이어 올해도 선정됨으로써 그 기술력과 산업 내 영향력을 다시 한번 입증했다. 엔코아는 지난해 기업의 AI 전환(AX)을 돕는 핵심 전략으로 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)' 전략과 이를 구현하는 AI 기반 데이터 거버넌스 자동화 솔루션들을 시장에 선보였다. 특히 주목받은 것은 '메타샵 AI 에이전트(META# AI Agent)'다. 이 솔루션은 기존에 데이터 컨설턴트가 수동으로 수행하던 데이터 표준화 프로세스를 AI 기반의 워크플로우로 자동화한 것이 특징이다. 엔코아가 오랫동안 축적해 온 데이터 표준화 방법론을 AI 기술에 접목해, 고품질의 데이터를 빠르게 확보할 수 있게 돕는다. 이를 통해 기업은 데이터 거버넌스 전반의 총소유비용(TCO)을 절감하고 AX 도입을 위한 데이터 준비 과정을 획기적으로 단축할 수 있어 시장에서 긍정적인 반응을 얻고 있다. 이와 함께 엔코아는 'SQL 컨버전 AI 에이전트(SQL Conversion AI Agent)'도 공개했다. 이 솔루션은 다양한 IT 프로젝트에서 필수적으로 발생하는 SQL 변환 작업을 자동화한다. 상용 DBMS에서 오픈소스 DBMS로의 전환, 차세대 시스템 구축, 클라우드 마이그레이션 등 대규모 프로젝트에서 반복적인 SQL 변환 작업을 AI가 대신 처리함으로써 품질 안정성을 확보하고 비용과 시간을 크게 절감하는 효과를 제공한다. 엔코아 관계자는 "2년 연속 '이머징 AI+X 톱 100' 기업에 선정된 것은 엔코아의 핵심 역량인 데이터를 기반으로 한 AI 활용 능력을 대외적으로 인정받은 결과"라며, "앞으로는 기업의 데이터 준비도(Data Readiness)가 AX 도입의 성패를 가르는 핵심 요인이 될 것"이라고 강조했다. 이어 "엔코아는 2026년에도 기업의 성공적인 AX 실현을 위해 고도화된 전략과 솔루션, 구체적인 실행 가이드가 융합된 확장된 비즈니스 모델을 선보이며 고객의 AX 여정을 적극 지원할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 10:15남혁우 기자

정부, 공공데이터 'AI-레디'로 재편…고가치 데이터 100종 단계적 개방

정부가 국내 인공지능(AI) 산업 발전을 위해 고가치 공공데이터 100종을 선정해 개방하고 AI 활용도를 높이는 공공데이터 관리 체계 구축에 나선다. 행정안전부는 6일 정부서울청사 국제회의실에서 관계부처와 함께 제6기 공공데이터전략위원회 2차 회의를 개최했다. 이날 위원회는 ▲AI·고가치 공공데이터 톱 100 ▲AI-레디 공공데이터 관리 방안 ▲제5차 공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 기본계획 등 3개 안건을 심의·의결했다. 먼저 정부는 AI 서비스 개발 수요 및 기업의 지속적 요구가 크고 사회·경제적 파급효과와 정책 활용성이 높은 공공데이터를 톱 100으로 선정해 개방한다. 지난 1년간 민간기업 800개사 및 대국민 수요조사, 관계 기관협의, 공공데이터 전략위 의견수렴 등을 통해 발굴된 후보 데이터 약 3천280건에서 선별된 결과다. 정부는 재난·안전 및 보건·의료 분야 등 총 11개 분야에서 산업재해 사고정보·예방 조치 데이터, 의료 영상 데이터 등을 향후 3년간 개방할 예정이다. 이를 통해 리걸테크, 의료·바이오 분야 등 신산업을 육성하고 AI 기술 고도화를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출한다는 목표다. AI-레디 공공데이터는 AI가 학습·분석·추론 등에 쉽게 활용하도록 정제·가공된 공공데이터다. AI 혁신이 가속화되고 데이터 관리의 중요성이 대두됨에 따라 한 단계 업그레이드된 공공데이터로, 관리 필요성이 요구되고 있어 AI 검색·활용이 쉽도록 적정한 형태와 품질 등을 갖출 방침이다. 기존 구조화된 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터 중에서 실제 개방되고 활용되는 중요 데이터 등이 우선 대상이다. 행안부는 원천데이터부터 공유와 개방까지 이어지는 일원화된 체계로 공공데이터를 관리할 수 있도록 기준을 제시하고 지원할 예정이다. 이를 위해 AI-레디 공공데이터 기준과 관리 방안을 담은 안내서를 마련·배포하고 이후에는 관련 지침을 개정한다. 전국통합데이터와 국가중점데이터 등 AI 활용도가 높거나 표준화된 데이터부터 AI-레디 기준을 적용할 계획이다. 아울러 제5차 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 기본계획(2026~2028년)에는 AI, 기업 및 국민수요 중심의 고품질 공공데이터를 개방하기 위해 ▲개인정보 가명처리 ▲공공데이터 활용 기업 지원 ▲관련 법·제도 개선 등 핵심 과제가 포함됐다. 개인정보가 포함된 데이터를 안전하게 개방하기 위해 개인정보위원회의 가명처리 전문기관 및 공간·시스템을 공공데이터 수요자와 연계하고 데이터 활용을 지원할 예정이다. 또 기업이 요구하는 공공데이터를 보유기관이 공개하지 않는 경우 개방방식 협의, 데이터 가공 후 개방 등 애로사항 해결을 지원하는 공공데이터 문제해결 지원센터를 운영한다. 아울러 비공개 정보를 제외한 모든 공공데이터 목록을 공개하도록 공공데이터법 개정을 추진하며 담당자가 데이터 제공 과정에서 감사·소송 부담 등을 덜고 적극적으로 데이터를 제공할 수 있도록 현장 적용 가능한 면책 가이드라인을 마련한다. 문명재 민간위원장은 "공공데이터는 공공과 민간이 함께 AI 혁신을 이끄는 핵심 기반"이라며 "위원회가 민관의 역량을 모으는 구심점이 돼 공공데이터 활용 기반 강화를 통해 AI 3대 강국 도약을 뒷받침하겠다"고 말했다. 윤호중 행안부 장관은 "이번 전략위를 통해 공개되는 AI·고가치 공공데이터 톱 100이 민간에 적극 활용돼 AI 산업 발전에 새로운 밑거름이 될 것으로 기대한다"며 "AI 시대에 발맞춰 공공데이터가 민간에 활발히 개방·활용될 수 있도록 더욱 체계적으로 관리해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.01.06 18:06한정호 기자

이수정 한국IBM 사장 "기업 데이터 1%만 AI 활용…AX 최대 허들은 전략 부재"

"대다수 기업이 인공지능(AI) 전환(AX)을 외치고 있지만 정작 AI의 핵심 연료인 '기업 고유 데이터' 활용률은 1%에 불과합니다. 이제는 기술 도입을 넘어 데이터를 어떻게 전략적으로 자산화할 것인가가 기업의 생존을 가를 것입니다." 이수정 한국IBM 사장은 9일 서울 여의도 한국IBM 사무실에서 개최한 간담회를 통해 취임 후 처음으로 나선 공식 석상에 이와 같이 말하며 국내외 기업의 AI 도입 현황을 진단하고 AX 가속을 위한 'AI를 위한 데이터(AI Ready Data)' 청사진을 제시했다. IBM의 조사 결과에 따르면 국내외 CEO들은 생성형 AI의 가치 실현을 위해 가장 중요한 요소로 '기업 고유 데이터 활용'을 지목했다. 그러나 실제 AI 모델에 활용되는 엔터프라이즈 데이터는 전체의 1% 수준에 불과한 것으로 드러났다. AI 기반 수익 창출을 뒷받침할 데이터 역량을 갖췄다고 응답한 국내 최고데이터책임자(CDO)는 단 13%에 그쳐 데이터 중요성에 대한 인식과 실제 실행 역량 사이에 큰 격차가 있음을 시사했다. 이수정 한국IBM 사장은 "데이터 전략은 단순한 기술 전략이 아닌 핵심적인 '경영 전략'으로 격상되어야 한다"며 "한국 기업이 AI 도입을 통해 실질적 성과를 거두려면 'AI를 위한 데이터(AI Ready Data)'를 어떻게 확보하고 활용할 것인지에 대한 고민이 시급하다"고 강조했다. 이어 "데이터 전략은 기술 전략이 아니라 경영 전략"이라고 강조했다. 그는 한국 기업이 AI와 AX를 성공적으로 추진하려면 데이터 전략 강화가 가장 시급한 과제라고 말했다. 이를 위해 전체 기업 데이터 중 약 90%를 차지하는 비정형 데이터 활용 방안을 마련하고 데이터 기반 성과 지표를 설정해 데이터 전략을 전사 경영 체계에 내재화해야 한다고 덧붙였다. 이수정 사장은 "AI는 이미 기업 혁신의 상징이 됐고 98%의 기업이 생성형 AI를 실험해 봤지만, 실험 단계를 넘어 전사적으로 확장하고 있는 기업은 26%에 불과하다"고 진단했다. 이어 "글로벌 CEO의 72%가 '기업 고유 데이터 활용'을 생성형 AI의 핵심 가치로 꼽았으나, 실제 엔터프라이즈 데이터의 활용률은 1%라는 충격적인 결과가 나왔다"고 지적했다. 이 사장은 이러한 간극을 메우기 위해 데이터 전략이 단순한 IT 부서의 과업이 아닌 '경영 전략'으로 격상되어야 한다고 역설했다. 그는 "데이터를 단순히 스토리지나 DB에 저장하는 것을 넘어, 비즈니스 성과(Output)를 창출하는 자산으로 바라봐야 한다"며 "데이터가 매출 전환에 얼마나 기여하는지, 고객 이탈 방어에 얼마나 효과적인지와 같은 명확한 KPI(핵심성과지표)와 연계되어야 한다"고 강조했다. 특히 성공적인 데이터 전략 실행을 위해 CEO, 최고정보책임자(CIO), 최고기술책임자(CTO) 등 의사결정자들의 긴밀한 협업을 주문했다. 이 사장은 "전기 회사가 배전반 소리 데이터를 분석해 전압 이상을 감지하려 할 때, 기존 텍스트 데이터와 비정형 소리 데이터를 어떻게 연계하고 통합 관리할 것인지는 여러 부서의 협업 없이는 불가능한 과제"라며 실질적인 사례를 들어 설명했다. 더불어 AI가 학습하고 활용할 준비가 된 AI 레디 데이터의 필수 조건으로 ▲정확성 ▲최신성 ▲신뢰성 ▲정제 및 구조화를 제시했다. 그는 "AI가 성과를 내려면 분산된 데이터가 통합되고 통일된 형태로 관리되어야 한다"며 "기업이 수십 년간 쌓아온 고유 데이터는 엄청난 자산이지만, 폐쇄망이나 부서별 권한 문제(Silo)로 인해 접근이 제한되는 경우가 많다"고 설명했다. 이어 "이러한 데이터를 실시간으로 AI에 공급하고, 고품질 데이터에 접근 가능한 AI 에이전트와 확장 가능한 아키텍처를 구축하는 것이 경쟁 우위를 확보하는 길"이라고 덧붙였다. 이어 홍규표 데이터 플랫폼 기술 영업 부장은 기업 데이터의 90%를 차지하는 '비정형 데이터' 관리와 '거버넌스'의 중요성을 강조했다. 홍 부장은 "문서, 이미지, 소리 등 비정형 데이터의 활용 가능성을 높이고, 데이터 품질을 자동 점검하는 AI 기반 관리 도구가 기업 혁신의 속도를 결정할 것"이라고 말했다. 또한 "데이터 접근성 확대에 따른 보안 위협을 막기 위해 데이터 주권과 품질을 보장하는 거버넌스 체계가 전제되어야 한다"고 조언했다. 실제 IBM 조사에 따르면 CDO의 83%는 AI 에이전트 도입의 이점이 리스크보다 크다고 보면서도, 이를 위해선 철저한 데이터 거버넌스가 필요하다고 입을 모았다. 최근 발표한 실시간 데이터 스트리밍 기업 '컨플루언트' 인수에 대한 내용도 소개됐다. 이수정 사장은 아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) IBM 회장의 메시지를 인용하며, 이번 인수가 IBM의 데이터 전략 퍼즐을 맞추는 핵심 조각임을 강조했다. 이 사장은 "AI가 데이터를 빠르게 접근할 수 있는 환경을 만드는 것은 매우 기술적인 과제"라며 "컨플루언트는 다양한 핵심 데이터 소스를 통합하고 실시간으로 접근하게 하는 데 독보적인 기술을 갖추고 있어, IBM의 하이브리드 클라우드 및 AI 플랫폼과 강력한 시너지를 낼 것"이라고 설명했다. 홍 부장은 "최근 국내 은행 프로젝트에서 컨플루언트 제품과 IBM 솔루션을 결합해 테스트한 바 있다"며 "앞서 인수한 데이터스택스의 카산드라 기반 실시간 처리 엔진, 컨플루언트의 특화된 카프카 등이 더해지면 기술적으로 완성도 높은 실시간 데이터 처리 파이프라인을 완성했다"고 평가했다. 이수정 사장은 "결국 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 인풋(Input)이 되어야 한다"며 "앞으로는 데이터 전략이 기업의 미래를 결정하게 될 것"이라고 강조했다.

2025.12.09 11:10남혁우 기자

엔코아, 2025 데이터 X AI 세미나 성료

엔코아(대표 명재호)가 기업과 기관의 인공지능(AI) 활용을 극대화하기 위한 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)' 전략과 실제 적용 사례를 공유했다. 엔코아는 서울 양재동 엘타워 멜론룸에서 '2025 엔코아 데이터 X AI 세미나'를 개최했다고 29일 밝혔다. 이번 세미나는 엔코아 주요 고객사를 대상으로 진행됐으며, 복잡한 레거시 시스템과 사일로화된 데이터 환경에서 발생하는 데이터 품질 문제를 진단하고 AI 시대에 요구되는 근본적인 해결책을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 'AI 레디 데이터로 구현하는 분석 경험 혁신(Driving AX with AI Ready Data)'를 주제로 열린 세미나는 총 6개 세션으로 구성됐다. 엔코아 데이터·AI사업본부 김범 본부장은 AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하기 위한 데이터 거버넌스 기반의 전략을 제시했다. 이어 기술연구소에서는 AI 기반 자동화 솔루션을 통해 이러한 전략을 실행할 수 있는 다양한 방안을 소개했다. 특히 AI 기반 워크플로로 데이터 표준화 과정을 자동화한 '메타샵 AI 에이전트'와 DB 전환 및 SQL 자동 변환을 지원하는 'SQL 컨버전 AI 에이전트'를 선보였다. 이를 통해 AI 시대에 적합한 데이터 거버넌스 관리 방법과 실제 적용 사례를 구체적으로 보여줬다. 글로벌 그래프 데이터베이스 전문기업 네오포제이 아시아도 파트너사로 참석해, AI 시대에 데이터 간 상관관계와 정확성이 강조되는 이유를 설명하고, 그래프 데이터베이스의 역할과 실제 글로벌 활용 사례를 발표했다. 엔코아는 자사가 수행한 그래프 데이터베이스 기반의 데이터 설계 및 분석 사례도 함께 공유했다. 엔코아 관계자는 "이번 세미나는 엔코아의 고객사를 대상으로 AI 시대에 필요한 'AI 레디 데이터' 전략과 방법론을 구체적으로 제시하는 자리였다"며 "다양한 IT 인프라의 한계를 극복하고 고품질 데이터를 확보했을 때, AI를 통해 의미 있는 분석과 의사결정을 이끌어낼 수 있다"고 말했다. 이어 "AX의 여정에서 기업들이 고품질 데이터를 확보하고 활용할 수 있는 전략과 인사이트를 제시했다"고 덧붙였다.

2025.10.29 16:11남혁우 기자

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