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딥시크, 화웨이 AI칩으로 中 최대 데이터센터 구축

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 화웨이의 차세대 AI 가속기 16만개 이상 투입한 대규모 데이터센터 구축을 추진한다. 미국의 대중국 반도체 수출 규제가 이어지는 가운데, 자국 AI 칩을 기반으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하며 엔비디아 의존도를 낮추려는 모습이다. 4일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 중국 네이멍구에 구축 중인 대규모 데이터센터에 화웨이의 차세대 AI 가속기 '어센드 950DT'를 최소 16만개 배치할 계획이다. 구축 시기는 결정되지 않았다. 딥시크는 어센드 950DT를 AI 모델 추론에 활용할 방침이다. 화웨이가 해당 칩을 AI 모델 학습까지 지원하도록 설계했지만 딥시크는 현재 학습 용도로 사용할 계획은 없는 것으로 알려졌다. 딥시크는 이전 모델 학습 과정에서도 화웨이 칩 활용을 시도했지만 핵심 작업에는 여전히 엔비디아 가속기를 사용 중이다. 딥시크는 당초 화웨이 칩을 더 많이 구매하고자 했지만 화웨이의 생산 능력이 수요를 따라가지 못하고 있는 것으로 전해졌다. 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 부품 공급 부족으로 올해 어센드 950DT 생산량은 수십만개 초반 수준에 그칠 전망이다. 화웨이가 다른 고객사 공급과 해외 수출 물량도 배분해야 하는 만큼, 딥시크가 필요한 물량을 모두 공급받기까지 1년 이상 걸릴 가능성도 제기된다. 네이멍구 데이터센터는 딥시크의 AI 개발을 뒷받침하는 핵심 인프라로 자리 잡을 전망이다. 회사는 현재 인프라 확충을 위해 수십억 달러 규모의 자금 조달도 논의 중이다. 특히 16만개 규모의 어센드 칩 클러스터는 현재까지 공개된 중국 내 화웨이 AI 가속기 기반 클러스터 가운데 최대 규모로 꼽힌다. 중국은 미국의 반도체 수출 규제에 대응해 자국산 AI 칩 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 어센드 950DT는 엔비디아의 이전 세대 가속기인 '호퍼' 계열과 비교할 만한 수준으로 평가된다. 중국산 AI 칩을 활용한 대규모 컴퓨팅 인프라도 빠르게 늘어나는 추세다. 중국 선전에선 올 초 화웨이 어센드 칩 1만개를 활용한 컴퓨팅 클러스터가 가동됐으며 지난 6월 메이퇀은 중국산 칩 5만개를 이용해 AI 모델을 학습했다고 밝혔다. 지푸AI도 지난 7월 중국산 칩만 탑재할 계획인 1기가와트(GW) 규모 데이터센터를 완공했다. 다만 중국 기업의 엔비디아 선호도는 여전히 높은 것으로 나타났다. 알리바바와 텐센트 등은 미국의 수출 규제가 일부 완화된 이후 엔비디아 칩을 대규모로 주문했다. 해외 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 임대하는 방식으로 고성능 엔비디아 가속기를 활용하는 방안도 고려 중이다. 이에 중국 정부는 자국 AI 기업들에 국산 하드웨어 사용 확대를 지속적으로 주문하고 있다. 이번에 딥시크가 네이멍구에서 추진하는 AI 인프라는 전체적으로 GW급 규모로, 어센드 950DT 16만개는 전체 컴퓨팅 용량의 일부다. 나머지 인프라에 어떤 칩을 사용할지 알려지지 않은 가운데, 딥시크는 화웨이로부터 더 많은 가속기를 빠르게 공급받을 수 있도록 중국 정부에도 지원을 요청한 것으로 전해졌다. 블룸버그는 "16만개 규모의 칩 클러스터 구축이 가능하다는 것 자체가 중국의 AI 반도체 역량이 진전되고 있음을 보여준다"고 평가했다.

2026.09.05 15:23한정호 기자

[AI는 지금] "GPU만으론 부족"…삼성도 'AI 추론 SW' 짐렛랩스에 베팅

짐렛랩스가 서로 다른 종류의 반도체를 묶어 인공지능(AI) 추론을 처리하는 '멀티 실리콘' 기술을 앞세워 대규모 투자 유치에 성공했다. AI 추론 수요와 데이터센터 전력 부담이 함께 커지면서 짐렛랩스처럼 GPU·CPU·전용 가속기를 조합해 처리 효율을 높이는 방식이 주목받는 분위기다. 5일 업계에 따르면 짐렛랩스는 시리즈B에서 3억 달러(약 4038억원)를 조달해 기업가치 30억 달러를 인정받았다. 앤드리슨호로위츠가 투자를 주도했으며 ARM홀딩스와 마이크로소프트 벤처캐피털 M12, 삼성벤처스 등이 참여했다. 앞서 시드와 시리즈A에서 조달한 9200만 달러를 더하면 누적 투자액은 3억9200만 달러다.짐렛랩스는 스탠퍼드대 연구 프로젝트에서 출발한 미국 샌프란시스코 기반 AI 인프라 스타트업으로, 지난 2023년 설립됐다. 2025년 10월 스텔스 모드에서 벗어나 AI 에이전트용 추론 플랫폼을 공개했으며 자인 아스가 최고경영자(CEO)를 비롯한 창업진은 쿠버네티스 옵저버빌리티 기업 픽시에서 함께 일한 경험이 있다. 픽시는 2020년 뉴렐릭에 인수됐다. 짐렛랩스의 핵심 기술은 '멀티 실리콘 추론 클라우드'다. 하나의 AI 워크로드를 여러 단계로 나눠 GPU와 CPU, 전용 가속기 가운데 각 작업에 적합한 하드웨어로 배분하는 것이다. 또 새로운 AI 칩을 직접 설계하기보다 서로 다른 반도체를 하나의 추론 인프라로 연결하고 컴파일러와 런타임 소프트웨어로 작업을 분산하는 것이 특징이다. AI 추론은 처리 단계마다 필요한 하드웨어 특성이 달라 하나의 칩으로 모든 작업을 수행할 경우 효율이 떨어질 수 있다. 입력 데이터를 한꺼번에 처리하는 프리필은 연산 성능이 중요하고, 토큰을 순차 생성하는 디코드는 메모리 대역폭의 영향을 더 많이 받는다. AI 에이전트는 여기에 반복적인 모델 호출과 외부 도구 사용까지 더해져 작업 특성이 더욱 복잡해진다. 짐렛랩스는 이런 차이를 활용해 각 단계에 적합한 칩을 배치함으로써 같은 전력에서 더 많은 추론을 처리하고 응답 속도도 높이려 하고 있다. 짐렛랩스는 "이기종 반도체에 추론 작업을 분산하면 동일한 비용과 전력 조건에서 프런티어 AI 워크로드의 성능을 3~10배 높일 수 있다"며 "같은 전력 범위에서도 처리량과 상호작용 성능을 최대 10배 개선할 수 있다"고 밝혔다. 짐렛랩스는 최근 사업 범위를 추론 소프트웨어에서 데이터센터 인프라로 넓히고 있다. 여러 종류의 반도체를 함께 운용하려면 칩별 전력 밀도와 네트워크, 냉각 조건까지 고려해야 해서다. 이에 고객사의 데이터센터 구축을 지원하는 동시에 자체 인프라도 확대하고 있다. 특히 지난 3월 이후 수십억 달러 규모의 계약을 확보했으며 관리 용량도 수백MW 수준으로 늘렸다. 또 짐렛랩스는 ARM 기반 반도체에서도 자사 소프트웨어를 구동할 수 있도록 ARM과 협력하고 있다. 이는 다양한 종류의 반도체를 지원해 멀티 실리콘 추론 환경을 확대하려는 전략의 일환이다. 자인 아스가 짐렛랩스 최고경영자(CEO)는 "서로 다른 칩에 워크로드를 분산하는 기술을 개발했지만 실제 데이터센터는 이기종 하드웨어를 함께 운용하도록 설계돼 있지 않았다"며 "이에 소프트웨어를 넘어 데이터센터 인프라까지 사업을 확대하게 됐다"고 말했다.

2026.09.05 14:35장유미 기자

에이수스 "AI 팩토리·인프라 수직계열화... 네오클라우드 구축 지원"

"AI가 연구실을 넘어 현실로 들어오며 AI 인프라와 AI 팩토리 시장도 빠르게 성장하고 있다. 그러나 AI 팩토리는 단순한 서버 집합이나 데이터센터가 아니라 전력과 냉각, 소프트웨어, 운영까지 다방면에서 접근해야 한다." 3일 오전 서울 여의도 콘래드 호텔에서 국내 기자단과 만난 폴 주 에이수스 인프라 솔루션 비즈니스 그룹(ISG) 총괄 수석부사장이 이같이 강조했다. 에이수스는 이날 오후 아태지역 IT 업계 관계자와 의사 결정권자 300여 명이 참여한 가운데 '에이수스 AI테크 서밋 서울'을 개최했다. 행사 참석차 한국을 찾은 폴 주 수석부사장은 이날 "향후 AI 인프라 시장은 국가별로 데이터와 전력, 모델, 데이터센터 등을 확보하는 소버린 AI로 많은 수요를 낳을 것"이라고 전망했다. "에이수스 경쟁력은 설계부터 제조까지 '수직계열화'" 현재 AI 서버 시장에서는 에이수스, 에이서(알토스컴퓨팅), 기가바이트(기가컴퓨팅) 등 대만계 제조사와 델테크놀로지스, HPE 등 미국계 제조사들이 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 폴 주 수석부사장은 "같은 재료에서 출발한 음식이라도 제조사나 조리법에 따라 전혀 다른 음식이 되는 것처럼, AI 서버 역시 작은 기술적 차이가 서버 전체 품질을 좌우한다. AI 서버 역시 냉각과 신호 무결성 등 완성도가 중요하다"고 말했다. 그는 에이수스의 강점으로 수직계열화를 들었다. "일부 제조사는 제조 등 특정 영역을 다른 회사에 맡기기도 한다. 그러나 에이수스는 AI 인프라를 구성하는 여러 요소에 직접 투자하고 자체 기술을 확보해 설계부터 제조까지 연결하고 있다." 폴 주 수석부사장은 이어 "에이수스가 모든 부품이나 구성요소, 원천 기술을 직접 보유할 수 없다. 그러나 직접 수행할 수 없는 영역은 전문 파트너와 협력하되, 가장 뛰어난 업체의 역량을 전체 프로젝트에 연결하고 있다"고 덧붙였다. "네오클라우드 대상 AI 팩토리 구축 지원" 에이수스는 최근 AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU나 연산장치를 일정 시간별로 빌려주는 이른바 '네오클라우드' 업체에서 시장 확대 가능성을 보고 있다. "네오클라우드 업체는 AI 인프라 구축을 위한 맞춤형 설계를 원하지만 이를 충족하기 위한 내부 인력과 조직을 꾸리는 데는 한계가 있다. 에이수스는 이런 업체들 대상으로 건물과 냉각시스템, 자동화 등 AI 인프라 구축 과정을 지원하고 있다." 그는 이어 "에이수스는 AI 팩토리 설계와 구성, 유지보수 등 전 영역에 걸쳐 필요한 서비스를 제공할 수 있다. 단 고객사에 따라 특정 영역만 원할 수 있으며 이런 수요에도 대응할 수 있다"고 덧붙였다. 반면 마이크로소프트와 메타, 구글 등 글로벌 하이퍼스케일러는 서비스에 필요한 서버와 프로세서, 냉각솔루션 등 자원을 직접 설계한다. 폴 주 수석부사장은 "에이수스의 주된 고객사 역시 하이퍼스케일러가 아니다"라고 일정 부분 선을 그었다. "메모리·CPU·로직 반도체 부족, 서버 공급 지연 장기화" 작년 하반기부터 불어닥친 AI 인프라 투자 경쟁은 메모리 반도체와 프로세서, 저장장치 등 완제품과 기판, 캐패시터 등 각종 부품까지 공급망 전반에 영향을 끼치고 있다. PC와 서버 등 거의 모든 분야에서 출하량 감소와 원가 상승 문제를 겪고 있다. 폴 주 수석부사장은 "메모리 뿐만 아니라 CPU와 로직 반도체 등 다양한 부품의 공급이 부족하고 CPU와 GPU를 위탁생산하는 대만 TSMC 역시 공급 여력이 모자란다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 반도체 생산 물량도 문제"라고 말했다. 각종 부품 공급과 함께 미국 정부의 AI 반도체 수출 규제도 영향을 미치는 요소 중 하나다. 여기에 모든 부품이 준비돼야 생산을 진행할 수 있어 공급망 관리도 변수로 부상했다. 폴 주 수석부사장은 "서버 공급이 수요를 못 따라가고 적체되는 현상은 적어도 2027년까지 해소되기 어렵다. 고객사에는 가능한 한 빠르게 구매 계획을 세우고 수요를 예측할 것을 권고하고 있는 상황"이라고 말했다. "국가마다 다른 소버린 AI…맞춤형 인프라로 대응" 각 국가가 자체 데이터와 인프라를 활용해 그 국가나 지역의 제도, 문화, 역사, 가치관을 정확히 이해하는 AI를 개발하자는 '소버린 AI' 관련 움직임도 일고 있다. 폴 주 수석부사장은 "각 국가마다 환경에 맞는 소버린 AI가 필요하다. 이를 뒷받침할 전력과 데이터센터도 필요하다. 다만 '소버린 AI'에 대한 정의는 제각각이다"라고 설명했다. 그는 "단순히 데이터센터를 국내에 둘지, 혹은 서버와 자체 개발 AI 모델 확보를 염두에 두는지 등등 정의가 모두 다르다. 에이수스는 다양한 국가와 기업별 요구에 맞춰 이를 제공하기 위해 여러 국가와 기업, 스타트업과 협력하고 있다"고 말했다. "삼성전자·퓨리오사AI와 협력해 AI 인프라 생태계 확대" AI 인프라 시장의 성장세가 이어질수록 서버 한 대의 성능보다 이를 안정적으로 구축하고 운영할 수 있는 통합 역량의 중요성도 커질 전망이다. 폴 주 수석부사장은 이를 위해 한국 기업과의 협력을 강조했다. 그는 "원활한 AI 인프라 구축을 위해서 글로벌 협력이 반드시 필요하며 특히 메모리 등 핵심 부품을 공급하는 한국 내 업체와 협력이 중요하다. 현재 삼성전자와 장기 계약(LTA)을 맺고 메모리 공급 안정성을 높이고 있다"고 밝혔다. 에이수스는 퓨리오사AI를 비롯해 국내외 AI 반도체 스타트업과의 협력도 확대하고 있다. "NPU를 생산하는 스타트업인 퓨리오사AI와도 관련 협력을 이어가고 있으며 미국과 일본의 소규모 스타트업과 파트너십을 확대하고 있다. 당장 성과로 연결되지 않더라도 다양한 기술과 제품을 확보하기 위한 차원이다." 폴 주 수석부사장은 에이수스의 AI 사업 전략을 특정 제품이나 매출 목표에 맞추지 않는다고 강조했다. 그는 "매출이 아니라 어떤 제품과 어떤 서비스를 고객사에 제공할 수 있는가에 집중해야 한다"며 "그것이 결국 매출로 이어진다"고 말했다.

2026.09.04 16:17권봉석 기자

글로벌 데이터센터 기업 STTGDC, KKR·싱텔 품으로…'AI-레디' 인프라 키운다

STTGDC가 글로벌 사모펀드 KKR과 싱가포르 통신사 싱텔이 참여한 컨소시엄에 인수되면서 새로운 도약에 나선다. 인공지능(AI) 확산에 따른 데이터센터 수요 증가에 대응해 장기 자본과 글로벌 인프라 역량을 확보하고 대규모 인프라 확장에 속도를 낸다는 목표다. STTGDC는 KKR이 주도하고 싱텔이 참여한 컨소시엄의 회사 인수가 완료됐다고 4일 밝혔다. 인수 완료와 함께 새로운 성장 국면에 맞춰 글로벌 브랜드도 개편했다. 이번 인수 컨소시엄은 KKR이 운용하는 펀드와 싱텔로 구성됐다. STTGDC는 이번 거래를 통해 장기 자본과 재무적 유연성을 확보하고 컨소시엄이 보유한 글로벌 인프라 경험을 활용해 기존 성장 전략을 이어갈 방침이다. 회사는 지난 10여 년간 이어온 성장 전략과 기존 경영진, 운영 원칙을 유지하고 고객에 대한 장기적인 서비스 제공도 지속할 계획이다. 사명도 그대로 유지한다. 대신 글로벌 사업 규모와 AI 인프라 역량을 반영해 브랜드를 새롭게 단장했다. 새로운 핵심 슬로건은 '빌트 레디(Built Ready)'로, 아시아와 영국·유럽 고객을 대상으로 안정성과 복원력을 갖춘 'AI-레디' 인프라를 제공하겠다는 의미를 담았다. 브루노 로페즈 STTGDC 대표 겸 그룹 최고경영자(CEO)는 "이번 인수는 우리가 12년여 전 설립된 이래 가장 중요한 전환점이자 새로운 장의 시작을 의미한다"며 "KKR-싱텔 컨소시엄의 투자를 통해 사업을 더욱 확장하고 대규모 실행 역량을 강화하는 동시에 창립 이래 지켜온 가치와 고객에 대한 약속을 이어갈 것"이라고 밝혔다. STTGDC는 최근 AI와 클라우드 수요를 바탕으로 데이터센터 규모를 빠르게 확대 중이다. 지난해 12월부터 올해 6월까지 운영 용량은 25% 증가한 780메가와트(MW)를 기록했다. 같은 기간 계약 용량은 50%, 연환산 상각전영업이익(EBITDA)은 30% 각각 증가했다. 향후 AI 데이터센터 확대를 위한 전력 부지도 확보했다. 현재 건설 중이거나 개발 예정인 자산을 포함해 약 2기가와트(GW) 규모의 전력을 공급할 수 있는 부지를 확보한 상태다. 회사는 전력·냉각·설계·공급망·자금 조달 등을 종합적으로 고려해 데이터센터 개발을 추진할 계획이다. 지역별 확장도 이어지고 있다. 인도에선 10개 도시에 34개 데이터센터를 운영하며 613MW 이상의 IT 용량을 확보했다. 인도네시아에선 자카르타 데이터센터 캠퍼스를 확장하고 있으며 360MW 이상의 AI-레디 IT 용량 개발을 추진 중이다. 싱가포르에선 50MW 규모의 지속가능한 AI-레디 데이터센터 개발 사업자로 선정돼 관련 인프라 구축을 추진하고 있다. 운영에 사용하는 전력 가운데 83.2%는 재생에너지로 조달 중이며 2028년 탄소 집약도 감축 목표도 당초 계획보다 3년 앞서 달성했다. 로페즈 CEO는 "빌트 레디는 고객이 확신을 갖고 성장하는 데 필요한 핵심 인프라를 제공하고 이를 책임 있는 방식으로 구축하는 동시에 정부·고객·지역사회의 신뢰를 지속적으로 유지하겠다는 우리의 약속"이라고 말했다.

2026.09.04 15:55한정호 기자

27년간 노조 없던 IT 상장사 가비아, 임직원들이 뭉친 이유는

코스닥 상장 IT 기업 가비아를 둘러싼 공개매수와 지배구조 갈등이 이어지면서 회사 내부에서도 불확실성 장기화에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 서비스 운영에는 문제가 없지만 채용과 신규 투자 결정이 미뤄지는 등 실제 사업 현장에서도 변화가 나타나고 있다는 목소리가 나온다. 가비아 공동성명을 주도한 임직원 측은 4일 지디넷코리아와의 서면 인터뷰에서 "회사의 방향이 불확실한 상황이 이어지면서 채용이나 신규 투자 같은 결정들이 미뤄지는 부분을 실제로 체감하고 있다"고 밝혔다. 다만 "인프라와 서비스는 평소와 다름없이 정상적으로 운영되고 있다"고 짚었다. 직원들은 공개매수 가격과 일반주주 권익을 둘러싼 논의의 필요성에는 공감하면서도, 데이터센터와 클라우드 등 장기 투자가 필요한 사업 특성을 고려해 인수 이후 사업을 어떻게 이어갈 것인지도 함께 논의해야 한다는 입장이다. 노동조합이 없는 가비아에서 임직원들이 경영 현안을 두고 집단 의사를 밝힌 것은 창립 27년 만에 처음이다. 지난달 24일 등기이사를 제외한 임직원 411명 가운데 334명(81.3%)이 공동성명에 참여해 장기적인 연구개발(R&D)과 인프라 투자를 위한 경영 연속성을 요구한 바 있다. 이번 집단행동의 배경에는 가비아를 둘러싼 공개매수와 지배구조 갈등이 자리하고 있다. 맥쿼리자산운용은 디씨케이인베스트먼트(DCK)를 통해 김홍국 가비아 대표 등 최대주주 측 지분 24.4%를 인수하고 일반주주를 대상으로 주당 4만 8000원에 공개매수를 진행 중이다. 공개매수가 성사되면 맥쿼리 측은 가비아의 자진 상장폐지와 완전자회사화를 추진할 계획이다. 이 과정에서 주요 주주인 행동주의 펀드 얼라인파트너스는 거래 과정의 이해상충 가능성과 이사회의 독립성 등을 문제 삼으며 이사회 개편을 요구하고 있다. "지분·가격 논의만 지속…현장 목소리도 들어야" 임직원 측은 공동성명을 낸 배경에 대해 특정 사건 하나 때문이라기보다 회사의 주인과 경영이 동시에 바뀔 수 있는 상황에 대한 위기감이 작용했다고 설명했다. 이들은 "그동안 논의가 지분과 가격을 중심으로 흘러왔지만 정작 이 회사를 만들어온 사람들의 관점은 어디에도 없었다"며 "회사의 미래가 결정되는 국면에서 현장의 입장을 분명히 밝혀야 한다고 판단했다"고 말했다. 그러면서 얼라인이 제기하는 주주가치 문제 자체를 부정하는 것은 아니라고 강조했다. 임직원 측은 "주주가치를 높여야 한다는 주장 자체에는 우리도 공감한다"며 "상당수 직원 역시 회사 주식을 가진 주주이고 일반주주의 권익이 보호돼야 한다는 원칙에도 반대할 이유가 없다"고 밝혔다. 다만 IT 인프라 산업에선 단기적인 기업가치뿐 아니라 장기간에 걸쳐 만들어지는 가치도 함께 고려해야 한다고 주장했다. 데이터센터는 부지와 전력·냉각·공간을 미리 확보해야 하고 구축부터 가동까지 수년이 걸리는 데다, 최근 AI 인프라 확대로 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 등 주요 부품의 선제적인 확보 필요성도 커지고 있어 투자 연속성이 중요하다는 것이다. "누가 어떻게 운영할지도 중요" 현재 진행 중인 맥쿼리의 공개매수와 행동주의 펀드의 문제 제기에 대해서도 입장을 밝혔다. 임직원 측은 행동주의 펀드가 공개매수 가격과 적정 주가 산정, 거래 절차 등을 문제 삼는 것은 정당한 권리 행사라고 평가하면서도, 더 나은 조건의 인수자를 찾는 과정에서 해당 인수자가 가비아를 어떻게 운영할 것인지에 대한 논의는 상대적으로 부족했다고 지적했다. 이들은 "우리에겐 회사를 사고파는 것보다 그다음이 중요하다"며 "회사의 앞날을 결정하는 자리에 선다면 얼마를 낼 것인지만이 아니라 이후 무엇을 할 것인지도 고려해줬으면 한다"고 말했다. 특정 투자자를 무조건 지지하는 것은 아니라는 점도 분명히 했다. 공개매수가격뿐 아니라 인수자의 사업 운영 역량과 장기적인 방향까지 함께 판단해야 한다는 입장이다. 임직원 측은 "더 높은 값을 부르는 후보가 반드시 회사를 더 잘 키울 후보라는 보장은 없다"며 "인수자를 평가하는 기준에 운영 역량과 장기적 방향도 포함되기를 바란다"고 강조했다. "노조 설립도 실제 논의…상황 따라 준비" 공동성명에서 언급한 노동조합 설립도 단순한 경고성 표현에 그치지 않고 실제 내부 논의가 진행되고 있는 것으로 나타났다. 임직원 측은 "실제로 직원들 사이에서 노조 설립이 논의되고 있다"며 "언제든 상황에 따라 준비할 수 있도록 절차와 방법을 정리하고 있다"고 밝혔다. 이어 "회사의 지배구조가 어떻게 바뀌든 우리 입장을 말할 수 있어야 한다는 인식이 분명해졌다"며 "구체적인 시점과 형태는 향후 직원들과 논의할 계획"이라고 덧붙였다. 끝으로 "회사의 주인이 누가 되든 27년간 쌓아온 사업 경험이 유지되는 방향이길 바란다"며 "당장의 공개매수가격보다 이 회사가 가진 사업의 힘이 중요하다"고 말했다. 이어 "향후 회사의 지배구조와 경영 방향을 결정하는 과정에서 실제 가비아의 사업을 만들어가는 사람들의 목소리도 함께 고려되길 바란다"고 강조했다.

2026.09.04 10:44한정호 기자

롯데이노베이트, 데이터센터 성장동력으로 육성…40MW급 운영 따냈다

롯데이노베이트가 40메가와트(MW)급 대형 데이터센터 위탁운영을 맡으며 데이터센터 사업 확대에 나선다. 엣지 데이터센터부터 인공지능(AI)·하이퍼스케일 데이터센터까지 설계·구축·운영(DBO) 사업 포트폴리오를 넓혀 새로운 성장동력으로 육성한다는 목표다. 롯데이노베이트는 이지스자산운용의 안산 데이터센터 위탁운영 사업을 수주했다고 3일 밝혔다. 안산 데이터센터는 지하 2층~지상 9층, 수전용량 40MW급 규모로 조성된다. 롯데이노베이트와 이지스자산운용의 데이터센터 관련 계약은 이번이 두 번째다. 앞서 양사는 지난 2월 엣지 데이터센터 DBO 계약을 체결했다. 이번에는 40MW급 데이터센터 위탁운영 사업까지 협력을 확대하면서 엣지 인프라에서 대형 데이터센터까지 협력 범위를 넓히게 됐다. 롯데이노베이트는 약 20년간 데이터센터 구축·운영 경험을 쌓아왔다. 현재 서울·용인·대전 등에 총 4개 데이터센터를 직접 구축·운영 중이다. 글로벌 기업을 포함한 외부 고객을 대상으로 코로케이션 서비스도 제공해왔다. 고객의 서버 등 IT 장비를 안정적인 전력·냉각·보안 환경에서 운영하며 데이터센터 서비스 역량을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 자체 데이터센터는 AI 관련 기술 연구·실증에도 활용되고 있다. 아주대학교가 수행하는 산학협력단 컨소시엄의 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 과제를 지원하는 등 고밀도 AI 인프라에 필요한 기술과 서비스 역량을 고도화하고 있다. 외부 데이터센터 사업도 확대 중이다. 롯데이노베이트는 지난해 12월 캄스퀘어의 데이터센터 위탁운영 사업을 수주한 데 이어 올해 2월 이지스자산운용과 엣지 데이터센터 DBO 계약을 체결했다. 이번 안산 데이터센터까지 추가하며 대형 데이터센터로 사업 영역을 넓히는 모습이다. 롯데이노베이트는 데이터센터 관련 사업 범위도 확대한다. 외부 고객을 대상으로 DBO와 위탁운영 사업을 키우고 엣지 데이터센터부터 AI·하이퍼스케일 데이터센터까지 규모와 용도별 사업 수행 역량을 강화한다는 방침이다. 전산장비 조달부터 데이터센터 설계·구축, 운영 서비스까지 연결하는 엔드투엔드 사업 체계도 고도화한다. 고성능 AI 인프라 구축으로 랙당 전력밀도가 높아지는 시장 변화에 대응해 고효율 공조·냉각 솔루션 등 관련 기술 경쟁력도 강화한다는 목표다. 김근배 롯데이노베이트 클라우드부문 상무는 "이번 계약은 이지스자산운용과의 협력이 엣지 데이터센터 DBO에서 대형 데이터센터 위탁운영으로 확대됐다는 점에서 의미가 있다"며 "20년 이상 축적한 경험과 검증된 서비스 경쟁력을 바탕으로 외부 고객 대상 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. 이어 "대형 데이터센터 운영 레퍼런스를 향후 신규 사업 기회와 후속 수주로 연결해 데이터센터를 회사의 핵심 성장사업으로 육성하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.03 15:56한정호 기자

에퀴닉스, 엔비디아와 '분산형 AI 추론' 승부수…인프라 연결성 강화

에퀴닉스가 인공지능(AI) 확산으로 복잡해지는 기업 인프라 연결과 추론 환경을 동시에 겨냥한 신규 서비스를 선보였다. 클라우드·네트워크·AI 환경 연결을 자동화하는 동시에 엔비디아·투게더AI와 손잡고 데이터와 사용자 가까이에서 AI 추론을 실행할 수 있는 분산형 인프라 구축에 나선다. 에퀴닉스는 고객·파트너 행사 '에퀴닉스 호라이즌'에서 '에퀴닉스 패브릭 원'과 기업용 분산형 AI 추론 프로그램 '에퀴닉스 인퍼런스 익스체인지'를 공개했다고 3일 밝혔다. 패브릭 원은 기업에 분산된 클라우드와 네트워크, AI 환경을 연결하는 과정을 간소화하기 위한 관리형 '애니-투-애니' 연결 서비스다. AI 도입이 확대되면서 기업이 연결해야 할 클라우드와 AI 서비스 제공업체, 사업장 등이 늘어나는 데 따른 네트워크 운영 복잡성을 줄이는 것에 중점을 뒀다. 특히 아마존웹서비스(AWS)와 구글 클라우드가 공동 개발한 오픈 커넥티비티 사양을 활용한다. 이를 통해 분산된 클라우드와 AI, 기업 환경 전반의 상호운용성을 지원한다는 목표다. 고객이 연결하려는 대상과 요구사항을 지정하면 패브릭 원이 이를 구현하는 데 필요한 연결 방식을 결정해 제공하는 구조다. 기존처럼 네트워크 서비스 구성 요소를 기업이 일일이 조합하고 관리할 필요도 줄였다. 포털과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 자동화 워크플로우뿐 아니라 에이전트 기반 요청이나 자연어 프롬프트로 필요한 연결 요건을 지정할 수 있다. 이후 패브릭 원이 라우팅과 클라우드 연결, 암호화, 시스템 복원, 장애 조치 등을 자동으로 오케스트레이션하고 관리한다. 향후 기업이 에이전틱 아키텍처를 도입하면 AI 에이전트가 사람의 수동 개입 없이 필요한 연결을 탐색하고 요청·프로비저닝하는 환경까지 지원한다는 구상이다. 에퀴닉스는 AI 인프라 연결뿐 아니라 실제 추론 환경 구축에도 사업 범위를 넓힌다. 이번에 함께 공개한 인퍼런스 익스체인지는 기업이 AI 추론을 데이터와 사용자, 애플리케이션에 가까운 위치에서 실행할 수 있도록 지원하는 분산형 AI 추론 프로그램이다. 최근 기업 AI가 실험을 넘어 실제 운영 단계로 이동하면서 추론을 어느 위치에서 실행할지가 성능과 비용, 데이터 거버넌스 등에 영향을 미치는 요소로 떠오르고 있다는 게 회사 측 설명이다. 인퍼런스 익스체인지는 클라우드와 모델, 제공업체, 지역 등에 분산된 추론 환경을 연결해 기업의 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 에퀴닉스는 엔비디아와 기존 협력을 강화하고 투게더AI와 새롭게 손잡았다. 엔비디아의 '엔터프라이즈 레퍼런스 아키텍처'와 200개 이상의 오픈소스 모델을 지원하는 투게더AI 추론 플랫폼을 에퀴닉스의 글로벌 데이터센터 인프라와 결합한다는 방침이다. 에퀴닉스는 전력과 첨단 냉각, 운영 관리 등 기반 인프라를 제공하고 '에퀴닉스 패브릭'을 통해 클라우드·네트워크·AI 서비스 제공업체를 연결한다. 엔비디아는 AI 팩토리의 처리량과 토큰당 비용을 고려한 AI 인프라와 레퍼런스 아키텍처를 제공할 예정이다. 투게더AI는 상위 계층에서 추론 플랫폼을 제공한다. 여러 고객이 자원을 공유하는 멀티테넌트 방식과 전용 용량이 필요한 워크로드를 위한 싱글테넌트 환경을 모두 지원한다. 이를 통해 기업이 워크로드 특성에 따라 AI 추론 인프라를 선택할 수 있도록 하는 구조다. 활용 영역은 사용자·데이터와 가까운 곳에서 추론을 수행하는 '메트로 엣지 추론'부터 폐쇄형 모델에서 오픈소스 모델로 전환하는 '오픈 모델 마이그레이션', 데이터 주권 요건을 고려한 '소버린 AI'까지 포함한다. 특히 소버린 AI는 규제를 받는 산업이나 특정 국가·지역에서 데이터와 추론 처리 위치에 대한 통제권을 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번에 공개된 패브릭 원은 올해 말 베타 버전을 선보인 뒤 내년 북미 지역부터 정식 출시할 예정이다. 인퍼런스 익스체인지는 내년 1분기부터 제공된다. 아데어 폭스-마틴 에퀴닉스 최고경영자(CEO) 겸 사장은 "AI가 가파른 속도로 기업 기술 환경을 바꾸고 있는 만큼, 지금 어떤 인프라를 선택하느냐가 향후 수년간의 경쟁력을 결정지을 것"이라며 "엔비디아와의 오랜 관계를 바탕으로 현대 AI의 핵심인 가속 컴퓨팅 기반을 갖추는 한편, 개방형 에코시스템을 지향하는 투게더AI와의 협력을 통해 각 기업에 최적화된 확장성까지 확보했다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:41한정호 기자

베슬AI, 제약·바이오로 AI 인프라 영토 넓힌다…SK바이오팜에 B200 공급

베슬AI가 대규모 인공지능(AI) 연산 인프라 공급을 바탕으로 제약·바이오 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 베슬AI는 SK바이오팜과 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 128장 규모의 공급 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 계약에 따라 베슬AI는 지난 8월부터 GPU 클라우드 플랫폼 '베슬 클라우드'를 통해 B200 16개 노드, 총 128장 규모 GPU 컴퓨팅 자원을 SK바이오팜에 제공한다. SK바이오팜은 공급받은 GPU 인프라를 화합물과 약물정보를 활용한 연구개발과 의료 데이터 기반 파운데이션 모델의 사전학습 등에 활용할 계획이다. 대규모 연산이 필요한 AI 연구 환경을 확보해 신약 연구개발 과정에서 AI 기술의 적용 가능성을 검증하고 실제 활용 사례를 구축한다는 목표다. 베슬AI는 이번 계약을 계기로 기존 AI 기업과 연구기관 중심이었던 고객 기반을 제약·바이오 산업으로 확장한다. 화합물 구조 탐색과 약물정보 분석 등 바이오 분야에서 증가하는 고성능 컴퓨팅 수요를 공략한다는 방침이다. 베슬 클라우드는 기업과 연구기관이 별도 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 모델 학습과 추론에 필요한 고성능 GPU 자원을 이용할 수 있도록 지원하는 클라우드 서비스다. 베슬AI는 복수의 글로벌 데이터센터에서 확보한 GPU를 고객별 워크로드 특성에 맞춰 연결·제공하는 '네오클라우드' 모델을 운영 중이다. 이를 기반으로 GPU 자원 활용과 운영 효율을 높인다는 전략이다. 회사는 최근 SK텔레콤과 대규모 GPU 인프라 확보·운영 협력을 추진하는 등 GPU 공급 기반도 확대 중이다. 한국을 비롯해 미국·이스라엘·핀란드 등의 글로벌 데이터센터와 협력하고 있으며 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 글로벌 고객사도 확보했다. GPU 인프라 규모도 대폭 확대할 계획이다. 베슬AI는 연내 GPU 1만 장을 확보하고 내년에는 5만 장과 100메가와트(MW)급 인프라 구축을 목표로 하고 있으며 네오클라우드와 AI 팩토리 사업도 확대할 방침이다. 안재만 베슬AI 대표는 "신약 연구개발과 바이오 파운데이션 모델 구축에는 대규모 연산 자원과 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량이 필수적"이라며 "SK바이오팜의 AI 연구 및 AX 과제를 지원하고 제약·바이오를 비롯한 다양한 산업에서 AI 활용이 연구개발 과정에 기여할 수 있도록 GPU 인프라 공급을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:26한정호 기자

[AI 고속도로] HPE, AI 서버·네트워킹 수요에 분기 최대 매출…공급 부족은 과제

HPE가 인공지능(AI) 서버와 데이터센터 네트워킹 수요 확대에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. 기업 AI 인프라 투자가 서버를 넘어 네트워크 장비로 확산되면서 올해와 내년 실적 전망도 잇달아 상향했지만, 메모리 등 부품 공급 부족이 늘어나는 수요를 따라가지 못하는 것으로 나타났다. HPE는 2026 회계연도 3분기(5~7월) 매출이 전년 동기 대비 34% 증가한 122억 달러(약 16조 5800억원)를 기록했다고 2일(현지시간) 밝혔다. 이는 증권가 예상치였던 119억 1000만 달러(약 16조 1890억원)를 웃돈 수치로 역대 최대 분기 매출이다. 수익성도 개선됐다. 영업이익은 13억 9300만 달러(약 1조 8900억원)로 전년 동기 2억 4700만 달러(약 3355억원)보다 464% 증가했다. 순이익 역시 15억 4000만 달러(약 2조 900억원)로 전년 동기 3억 500만 달러(약 4100억원) 대비 5배 이상 늘었다. 실적 성장은 AI 서버와 네트워킹 사업이 이끌었다. 클라우드·AI 부문 매출은 90억 4200만 달러(약 12조 2800억원)로 전년 동기 대비 25.4% 증가했다. 이 가운데 서버 매출은 67억 6600만 달러(약 9조 1800억원)로 35.3%, 스토리지는 12억 9100만 달러(약 1조 7500억원)로 10.2% 늘었다. 네트워킹 사업의 성장세는 더욱 가팔랐다. 3분기 네트워킹 매출은 28억 9300만 달러(약 3조 9200억원)로 전년 동기 대비 74.9% 증가했다. 이 중 데이터센터 네트워킹 매출은 3억 8200만 달러(약 5189억원)로 112.2% 늘었으며 라우팅 매출은 7억 8800만 달러(약 1조 704억원)로 270% 급증했다. HPE는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 AI 서버뿐 아니라 일반 프로세서 기반 서버와 데이터센터 네트워크 장비 부문에서도 글로벌 AI 투자 확대 수혜를 받고 있다. 기업들이 AI 모델 학습·운영을 위한 컴퓨팅 자원을 확충하는 동시에, 노후 서버를 교체하고 AI 데이터센터 구축에 필요한 네트워크 인프라 투자도 확대하고 있어서다. 이같은 AI 인프라 수요는 당분간 이어질 전망이다. 이날 HPE는 오라클의 글로벌 AI 데이터센터에 자사 주니퍼 네트웍스 장비를 공급한다는 소식을 발표했다. 아울러 3분기 종료 이후 대형 클라우드 기업과 35억 달러(약 4조 7500억원) 규모 AI 서버 공급 계약도 체결했다고 밝혔다. 고객사는 공개하지 않았다. 이에 맞춰 올해 실적 전망도 상향했다. 2026 회계연도 매출 증가율 전망을 기존 29~33%에서 34~37%로 높였으며 조정 EPS 전망도 기존 3.35~3.45달러에서 3.75~3.85달러로 끌어올렸다. 2027 회계연도 매출 증가율 전망 역시 기존 8~12%에서 13~17%로 높이고 조정 EPS 증가율은 16~20%로 제시했다. 다만 급증하는 AI 인프라 수요를 따라잡기 위한 부품 확보가 새로운 과제로 떠올랐다. HPE는 현재 메모리 공급 부족이 가장 큰 병목으로 작용하고 있으며 낸드플래시와 중앙처리장치(CPU), 드라이브 등에서도 공급 제약이 이어지고 있다고 설명했다. 부품 확보를 위해 공급업체들과 장기 계약을 확대 중이지만 AI 수요가 관련 장비 공급을 크게 웃돌고 있는 상황이다. 이러한 부품 공급 우려에 주가는 실적 발표 이후 약세를 보였다. HPE 주가는 이날 뉴욕증시 정규장에서 전 거래일보다 0.96달러(1.89%) 오른 51.83달러에 마감했다. 그러나 실적 발표 이후 시간외 거래에선 2.68달러(5.16%) 떨어진 49.15달러를 기록했다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI는 향후 수년간 우리의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "차별화된 제품 포트폴리오를 바탕으로 확대되는 시장 기회를 적극 공략할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 13:30한정호 기자

윤성호 마키나락스 대표 "기업 AI 경쟁력, 벤치마크 아닌 현장에서 나온다"

마키나락스가 제조·국방 등 실제 산업 현장에서 작동하는 인공지능(AI)을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 보유 데이터와 경험을 AI 자산으로 축적하는 환경을 구축해 완전 자율 제조공장을 실현한다는 목표다. 윤성호 마키나락스 대표는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '어텐션 2026' 컨퍼런스에서 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 밝혔다. 그는 최근 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 실제 기업 생산성 향상으로 이어지는 성과는 아직 제한적이라고 진단했다. 특히 제조와 국방 등 산업 현장은 작은 오류도 막대한 손실로 이어질 수 있어 단순히 높은 벤치마크 성능을 기록하는 범용 AI만으로는 한계가 있다고 짚었다. 윤 대표는 "글로벌 프론티어랩이 개발한 AI는 현장의 데이터와 업무 방식, 비즈니스 로직을 충분히 이해하지 못해 공장에선 이른바 '정확도 80%의 벽'을 넘어서지 못하고 있다"며 "이를 해결할 정답은 바로 현장에 있다"고 밝혔다. 이에 마키나락스는 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI에 직접 연결하는 데 집중해왔다. 실제 설계 도서 변경 검토 업무에 AI 에이전트를 적용해 작업 시간을 1시간 이상 단축했으며 마키나락스가 지원한 글로벌 6개 자동차 공장에선 1400대 이상의 로봇 관리에 AI를 활용 중이다. 최근 한미연합훈련(UFS)에 마키나락스 AI 기술이 시범 적용되는 등 국방 분야에서도 성과를 확대 중이다. 군 내부 방대한 자료에서 필요한 정보를 찾고 권한에 따라 허용된 정보와 출처를 제공하는 한편 작전 보고서 작성과 장애 발생 시 복구 판단 등을 지원하는 방식이다. 이같은 현장 AI 확산을 위해 윤 대표가 강조한 개념은 '기업 AI 주권'이다. 기업이 보유한 데이터와 지식, 노하우뿐 아니라 이를 활용해 만들어진 AI와 결과물까지 직접 소유하고 지속적으로 축적할 수 있어야 한다는 의미다. 특정 파운데이션 모델이나 클라우드 인프라에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 자유롭게 선택할 수 있는 환경도 기업 AI 주권의 핵심 요소로 제시했다. 마키나락스의 AI 운영체제 '런웨이'도 이 방향에 맞춰 고도화하고 있다. 기업 내부 다양한 데이터와 업무 프로세스를 AI에 적용하고 만들어진 결과를 다시 기업 내부 자산으로 축적하는 구조다. 다양한 오픈소스와 외부 AI 모델을 선택적으로 활용할 수 있도록 해 특정 모델이나 인프라에 대한 종속성도 낮추는 것이 목표다. 현장 적용·구축을 담당하는 '전방 배치 엔지니어(FDE)' 조직도 지속 확대 중이다. 마키나락스 FDE가 현재까지 방문한 현장은 전 세계 5개국 32개 도시 80곳 이상에 달한다. 올해에만 FDE 엔지니어들이 현장에서 약 7만 시간을 투입했으며 현재까지 6000개가 넘는 AI 모델을 실제 현장에 배포했다. 마키나락스는 이 경험을 기반으로 완전 자율 제조공장 구축에도 나선다. 전동 액추에이터 국내 시장 점유율 1위 기업 에너토크와 협력해 완전자율공장의 초기 모델을 구축 중이다. 윤 대표는 "에너토크와 협력해 현재까지 80개 이상의 AX 과제를 발굴했다"며 "올해부터 2028년까지 3년에 걸쳐 공장을 보이는 공장에서 연결된 공장, 다시 스스로 행동하는 자율화된 공장으로 전환할 계획"이라고 말했다. 궁극적으로는 사람이 직접 개입하기 어려운 환경에서도 스스로 운영되는 제조 시스템을 구현한다는 방침이다. 윤 대표는 인류가 향후 화성에 문명을 건설할 경우 필요한 완전 자율 제조공장 역시 지구에서 먼저 개발될 것이라며 에너토크와 진행하는 프로젝트를 그 출발점으로 제시했다. 윤 대표는 "공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 AI를 만들겠다는 것이 우리의 비전"이라며 "완전 자율 제조공장과 초생산성을 달성해 나가겠다"고 강조했다.

2026.09.03 11:29한정호 기자

[AI 고속도로] 델, AI 서버 주문 폭증에 '역대급 실적'…연간 매출 263조원 전망

델 테크놀로지스가 인공지능(AI) 서버 수요 급증에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버 주문과 수주잔고가 역대 최대 수준으로 늘어난 가운데, 올해 AI 서버 매출 전망을 740억 달러(약 101조원)까지 끌어올리며 연간 실적 전망도 대폭 상향했다. 델은 2027 회계연도 2분기(5~7월) 매출이 전년 동기 대비 58% 증가한 469억 7100만 달러(약 64조원)를 기록했다고 1일(현지시간) 밝혔다. 순이익은 41억 3300만 달러(약 5조 6600억원)로 255% 증가했으며 희석 주당순이익(EPS)은 6.34달러로 273% 늘었다. 비일반회계기준(Non-GAAP) EPS는 7.04달러로 203% 증가해 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 예상치 4.92달러를 크게 웃돌았다. 이같은 실적 성장은 AI 서버를 중심으로 한 인프라 사업이 이끌었다. 델의 인프라솔루션그룹(ISG) 매출은 317억 8200만 달러(약 43조원)로 전년 동기 대비 89% 증가했다. 이 가운데 AI 특화 서버 매출은 164억 100만 달러(약 22조원)로 두 배 증가했으며 전통 서버·네트워킹 매출도 105억 3100만 달러(약 14조원)로 122% 늘었다. 스토리지 매출은 48억 5000만 달러(약 6조원)로 26% 증가했다. 장비 주문도 가파르게 증가하는 추세다. 델은 2분기 AI 서버 신규 주문이 사상 최대인 609억 달러(약 83조원)를 기록했다고 밝혔다. 최근 1년간 누적 주문은 1317억 달러(약 180조원)에 달하며 지난 7월 말 기준 AI 서버 수주잔고 역시 역대 최대인 950억 달러(약 130조원)를 기록했다. AI 확산은 델의 전통 서버 사업에도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 기업들이 첨단 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 특화 서버 외에도 AI와 에이전틱 AI 운영에 필요한 중앙처리장치(CPU) 기반 컴퓨팅 자원을 함께 확충하면서 전통 서버 수요도 증가하는 상황이다. 제프 클라크 델 부회장 겸 최고운영책임자(COO)는 "AI와 에이전틱 워크플로우를 지원하기 위해 상당한 CPU 컴퓨팅 용량을 필요로 하는 기업 고객들이 늘고 있다"며 "이러한 워크로드가 우리의 전통 서버 수요도 증가시키고 있다"고 말했다. 델은 최근 지속 확대되는 AI 인프라 수요를 반영해 올해 실적 전망도 대폭 높였다. 2027 회계연도 전체 매출 전망을 기존 1670억 달러(약 229조원)에서 1920억 달러(약 263조원)로 250억 달러(약 34조원) 상향했으며 이는 전년 대비 69% 증가한 수준이다. 조정 EPS 전망도 기존 17.90달러에서 25.50달러로 높였다. 특히 연간 AI 최적화 서버 매출 전망은 기존 600억 달러(약 82조원)에서 740억 달러(약 101조원)로 상향했다. 전년 대비 약 3배에 달하는 규모다. 호실적과 전망치 상향에 주가는 시간외 거래에서 반등했다. 델 주가는 실적 발표를 앞두고 차익실현 등의 영향으로 1일(현지시간) 뉴욕증시 정규장에서 전 거래일보다 31.01달러(6.80%) 떨어진 425.00달러에 마감했다. 그러나 실적 발표 이후 시간외 거래에선 34.03달러(8.01%) 오른 459.03달러를 기록하며 정규장 낙폭을 만회했다. 클라크 COO는 "AI 확산으로 AI 서버뿐 아니라 기존 IT 인프라에 대한 수요도 함께 증가하고 있다"며 "기업들의 데이터센터 현대화 투자가 이어지면서 우리의 사업 기회도 확대되고 있다"고 밝혔다.

2026.09.02 15:36한정호 기자

NHN클라우드, 호남권 AI 인프라 수요 잡는다…'팩토리X' 역량 전면에

NHN클라우드가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터와 고밀도 데이터센터 운영 경험을 앞세워 호남권 인공지능(AI) 인프라 시장 수요 공략에 나선다. NHN클라우드는 2일부터 5일까지 광주 김대중컨벤션센터에서 열리는 '2026 전남광주미래산업박람회'에 참가해 AI 풀스택 브랜드 'NHN 팩토리X'를 중심으로 AI 인프라 구축·운영 역량을 선보인다고 밝혔다. NHN클라우드는 이번 박람회에서 '대한민국 AI가 만들어지는 곳, NHN 팩토리X'를 콘셉트로 대형 부스를 마련했다. GPU 컴퓨팅부터 데이터센터 전력·냉각·네트워크, GPU 클러스터 구축·운영, AI 서비스까지 AI 도입에 필요한 인프라 전반을 소개할 계획이다. 회사는 대규모 GPU 인프라를 직접 구축·운영하며 관련 경험을 축적해왔다. 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU를 운영했으며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에선 B200 GPU 7656장을 기반으로 대규모 AI 클러스터를 운영 중이다. 특히 4080장 규모의 단일 GPU 클러스터링 환경을 구축했다. 고성능 GPU에서 발생하는 발열에 대응하기 위해 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경을 지원하는 수랭식 냉각 시스템도 적용했다. 데이터센터 설계부터 GPU 클러스터 구축·운영까지 전 과정을 자체적으로 수행할 수 있는 역량을 확보했다는 평가다. 이같은 경험을 바탕으로 NHN클라우드는 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 NHN 팩토리X를 출시했다. GPU 확보와 인프라 구축부터 자원 운영, AI 에이전트 구동까지 기업의 AI 도입 전 과정을 지원하는 통합 실행 환경이다. 4080장 규모 단일 GPU 클러스터는 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서 국내 1위, 세계 20위를 기록했다. NHN클라우드는 이를 통해 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 구축·운영 기술력을 입증했다는 설명이다. 공공 AI 인프라 시장 공략도 이어간다. 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 등 관련 인증을 기반으로 정부·공공기관의 보안과 운영 요건에 맞춘 클라우드 서비스를 제공 중이다. 공공 분야에서 증가하는 AI 컴퓨팅 인프라 수요에도 지속 대응할 방침이다. 이번 박람회에선 NHN 팩토리X의 주요 기술과 서비스를 직접 확인할 수 있는 프로그램도 운영한다. '팩토리X FAQ 카드존'을 통해 AI 인프라 관련 내용을 소개하고 GPU 자원의 활용 현황을 실시간으로 확인하고 최적화하는 'GPU 라이브' 서비스도 시연한다. NHN클라우드는 행사를 계기로 광주·전남 지역 AI·미래산업 관계자들과 접점을 확대할 방침이다. 제조와 공공 등 다양한 산업의 AI 전환을 지원하는 인프라 사업도 확대해 나갈 계획이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "AI 경쟁력은 AI 모델과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 이를 안정적으로 뒷받침할 수 있는 인프라와 운영 역량에서 비롯된다"며 "그동안 축적해온 AI 인프라 구축·운영 경험을 바탕으로 기업과 공공기관이 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.02 14:59한정호 기자

국가 클라우드 보안 개편에 업계 '촉각'…"기존 투자 무력화 우려"

국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 정부가 추진하는 국가 클라우드 보안체계 개편을 두고 기존 투자와 인증체계가 무력화될 수 있다는 우려를 제기했다. 새로운 보안 기준 도입 과정에서 국내 CSP가 기존 정책에 맞춰 구축한 인프라와 인증을 충분히 인정하지 않을 경우 추가 투자 부담이 발생하는 만큼 기존 체계와의 연계와 명확한 적용 기준이 필요하다는 주장이다. 2일 업계에 따르면 국가정보원은 국가망보안체계(N2SF)에 맞춰 '국가 클라우드 컴퓨팅 보안 가이드라인' 개정을 추진 중이다. 데이터 중요도와 위험 수준에 따라 보안조치를 차등 적용하는 방향으로, S등급 영역분리 방식과 공공 클라우드 보안요건 등이 주요 쟁점으로 논의되고 있다. 이에 한국인공지능클라우드산업협회 산하 CSP분과위원회는 지난달 26일 국내 주요 CSP가 참석한 가운데 가이드라인 개정과 관련한 회의를 개최했다. 회의에선 제도 개편이 국내 CSP의 서비스 제공·운영과 산업 생태계에 미칠 영향, 정책 변화에 따른 투자 부담, 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성 등이 주요 현안으로 논의됐다. 국내 CSP 업계는 데이터 중요도와 위험 수준에 따라 보안조치를 차등 적용하고 공공부문의 클라우드와 인공지능(AI) 활용을 확대하려는 정책 방향에는 대체로 공감하는 분위기다. 다만 새로운 기준을 적용하는 과정에서 기존 정부 정책과 보안기준에 따라 이뤄진 투자가 충분히 인정되지 않을 경우 추가적인 시스템 구축과 재검증이 필요해질 수 있다고 우려하고 있다. 국내 사업자가 기존 제도에 맞춰 선제적으로 투자한 비용이 오히려 부담으로 돌아올 수 있다는 지적이다. 국내 CSP들은 그동안 국가·공공기관에 클라우드 서비스를 제공하기 위해 국내 데이터센터와 보안 설비, 운영 인력, 전용 관리 체계와 물리적 분리환경 등에 지속적으로 투자해왔다. 기존 클라우드 보안인증과 구축·운영체계가 새 제도에서 인정되지 않으면 동일하거나 유사한 항목에 대한 재투자와 재검증으로 비용 부담이 커지고 서비스 전환 기간도 길어질 수 있다는 게 업계 우려다. 이에 기존 인증 결과와 구축·운영 체계를 최대한 인정하고 가이드라인 개정으로 변경되거나 추가되는 항목을 중심으로 검증하는 방안을 검토해야 한다고 제안했다. 클라우드와 AI 인프라별 보안요건을 보다 구체적으로 제시해야 한다는 요구도 나왔다. 서버·스토리지·네트워크·보안·가상화 등 기존 클라우드 인프라뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 AI 서비스 환경까지 고려해 구성요소별 보안요건과 분리·보호기준을 명확히 해야 한다는 설명이다. 업계는 관련 기준이 불명확할 경우 공공기관과 검증기관, CSP마다 해석이 달라져 서비스 설계부터 구축·검증까지 혼선이 발생할 가능성이 있다고 보고 있다. 다양한 클라우드·AI 서비스의 기술·운영 환경을 반영한 세부 지침을 마련하고 이 과정에서 실제 서비스를 운영하는 CSP 의견을 반영해야 한다는 제언이다. 아울러 국내외 사업자 간 형평성도 쟁점으로 떠올랐다. 클라우드 보안체계가 국제기준과 다양한 서비스 운영방식을 수용하는 과정에서 사업자의 국적이나 규모보다 실질적인 보안 수준과 서비스 관리·통제 가능성을 중심으로 동일한 기준을 적용해야 한다는 게 업계 입장이다. 특히 기존 정부 보안정책을 준수하기 위해 국내 CSP가 투자한 인프라와 인증체계가 제도 개편 이후 불리하게 작용해선 안 된다는 지적이다. 업계는 보안 수준을 유지하면서도 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성과 국내 클라우드 산업의 경쟁력을 함께 고려해야 한다고 주장했다. 제도 시행 전 충분한 준비기간을 확보해야 한다는 요구도 제기됐다. 세부 적용기준이 명확하지 않은 상황에서 제도가 시행될 경우 CSP의 서비스 설계와 상품화가 지연되고 추가 시스템 변경과 비용 부담으로 이어질 수 있어서다. 이에 업계는 개정안과 함께 세부 해설과 검증절차를 사전에 안내하고 기존 인증·운영체계를 새로운 제도와 연계할 수 있는 단계적인 전환 방안을 마련해야 한다는 입장이다. 신규 클라우드·AI 서비스 개발 이후 보안 요건 부적합으로 재개발하거나 투자 손실이 발생하는 것을 막기 위해 개발 초기 단계에서 보안 요건을 확인할 수 있는 사전 검토·컨설팅 절차를 도입해야 한다는 의견도 나왔다. 협회는 지난달 CSP분과위원회 회의와 서면 의견수렴에 이어 후속 회의와 참여기업별 심층 간담회를 진행할 예정이다. 기존 인증 연계방안과 보안요건 적용범위, 서비스 제공·운영상 예상되는 영향, 적정 준비기간, 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성 등을 중심으로 현장 의견을 구체화할 계획이다. 업계 관계자는 "이번 가이드라인 개정이 공공부문 클라우드·AI 활용을 확대하는 계기가 되기 위해선 보안 요건의 합리화와 함께 기존 투자·인증 체계의 연속성, 명확한 적용 기준, 충분한 준비기간 및 국내 클라우드 산업의 경쟁력이 함께 고려돼야 한다"고 밝혔다.

2026.09.02 11:00한정호 기자

내년 범정부 IT 인프라 대전환…클라우드·이중화에 예산 집중

행정안전부가 내년 공공 정보시스템의 민간 클라우드 이전과 재해복구(DR), 노후 전산장비 교체 등에 대규모 예산을 투입한다. 인공지능(AI) 행정 확대에 맞춰 공공 IT 인프라의 안정성과 연속성을 강화하고 범정부 정보시스템의 클라우드 전환에도 속도를 낸다는 목표다. 행안부는 공공 정보시스템 민간 클라우드 이전에 548억원을 신규 편성하고 범정부 이중운영시스템 구축에 2716억원을 투입하는 내용을 담은 2027년도 예산안을 2일 발표했다. 행안부는 올 초 국가AI전략위원회가 발표한 'AI정부 인프라 거버넌스 혁신 추진방향'에 발맞춰 정부 데이터센터에 집중된 시스템을 민간 클라우드 등에 분산하는 방안을 추진하고 있다. 이에 내년 공공 정보시스템의 민간 클라우드 이전을 위한 예산으로 548억원을 새로 배정했다. 정부는 오는 2030년까지 범정부 정보시스템의 클라우드 전환을 추진할 계획이다. 특히 2030년까지 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터를 단계적으로 폐쇄하고 현재 운영 중인 693개 시스템을 다른 공공 데이터센터와 민간 클라우드 등으로 재배치하는 작업을 추진 중이다. 이를 위해 행안부는 이달 모든 행정·공공기관 정보시스템을 대상으로 클라우드 이용 현황과 전환 계획, 클라우드 네이티브 적용 여부 등을 조사하고 있다. 이 결과를 토대로 연말까지 범정부 클라우드 전환 로드맵을 마련하고 기관별 전환 대상과 운영 유형 등을 구체화할 계획이다. DR 체계 강화 예산도 늘어났다. 국민 생활과 안전에 직접적인 영향을 미치는 주요 정보시스템을 대상으로 이중 운영체계를 구축하는 사업에는 올해 2523억원보다 193억원 늘어난 2716억원을 투입한다. 지난해 국정자원 대전센터 화재를 계기로 공공 시스템의 안정성과 재난 대응 역량 강화 필요성이 커진 데 따른 조치다. 정부는 올해 약 80개 핵심 행정시스템을 대상으로 정보화전략계획(ISP)을 추진하며 시스템별 DR 설계를 진행해왔다. ISP가 마무리되면 이를 토대로 내년 후속 구축 사업이 본격 진행될 전망이다. DR 체계 개편에 맞춰 전체 공공 정보시스템의 중요도도 재분류했다. 행안부는 총 1만5033개 정보시스템을 국민 생활에 미치는 영향을 기준으로 A1~A4 등급으로 나눴으며 이 가운데 정부24·112시스템 등 국민 생명·안전과 국가 기능에 직접적인 영향을 미치는 73개 시스템을 최고 등급인 A1으로 지정했다. 정부는 시스템 중요도에 따라 복구 목표와 DR 수준을 차등 적용해 핵심 시스템의 장애 대응력을 높인다는 방침이다. 기존 전산 인프라 개선에도 대규모 예산이 투입된다. 중앙행정기관 등 노후장비 통합 구축에 5142억원을 편성했으며 범정부 신규 도입 전산장비 통합 구축에도 2590억원을 배정했다. 이에 따라 내년에는 클라우드와 DR뿐 아니라 서버·스토리지 등 전산장비 교체까지 공공 IT 인프라 전반에서 사업 발주가 확대될 전망이다. 특히 DR 구축 사업은 올해 진행된 ISP가 실제 구축으로 이어지는 만큼 대형 IT서비스 기업과 클라우드 전문기업 간 수주 경쟁도 본격화될 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "2030년까지 공공 정보시스템의 클라우드 전환을 추진하려면 앞으로 매년 상당한 규모의 이전 사업이 필요할 것"이라며 "내년도 예산을 바탕으로 구체적인 전환 대상과 연차별 일정이 제시되면 중장기적인 관점에서 사업 참여 계획을 세울 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.02 10:07한정호 기자

국토부 내년 예산 역대 최대 69조 편성…공적주택에 30조

국토교통부가 내년 예산을 역대 최대인 69조원 규모로 편성했다. 올해 62조 8000억원보다 9.9% 증액했다. 2027년은 ▲민생활력 ▲미래성장 ▲균형성장 ▲국민안전 등 시급성이 큰 중점분야에 재원을 분배했다. 우선 주거·교통 등 민생지원을 강화한다. 2030년까지 공적주택 110만호+α 공급을 차질 없이 이행하고, 청년 주거지원도 획기적으로 개선한다는 계획이다. 내년에는 주거안정을 위해 공적주택을 올해보다 12% 이상 많은 21만 8000호(공공임대 17만 2000대, 공공분양 3만 4000호, 공공지원 민간임대 1만 2000호)를 공급하기로 하고 예산 30조원을 배정했다. 이 가운데 역세권·중형 평수 등이 반영된 보편형 임대주택을 신규 공급하기로 하고 6조 2000억원을 편성했다. 국민 모두가 더욱 편리하고 부담 없이 대중교통을 이용할 수 있도록 '모두의카드' 혜택 등을 강화했다. 대중교통비 지출액 중 일부를 환급해주는 모두의카드는 청소년 유형 신설, 시차출퇴근 인센티브 지속 등 혜택을 확대한다. 내년에 약 955만명의 가입자를 반영해 예산 8652억원을 확보, 안정적 환급지원을 이어간다는 계획이다. 출퇴근 광역버스 증차, 2층 전기버스 보급 등 안정적 광역버스 서비스를 제공하고 광역버스 준공영제 사업 노선을 267개에서 281개로 확대하는 등 광역버스 공공성 강화사업을 확대한다. 예산은 2453억원을 투입한다. 중증보행장애인 등 교통약자 이동편의를 위한 특별교통수단(장애인콜택시)의 과다한 대기시간 등 이용불편을 해소하기 위해 운영비를 541억원에서 979억원으로 확대했다. 신성장 동력확충에 정부 재정역량을 집중 투입한다. 정부 시그니처 사업인 자율차·도심항공교통(UAM)·드론 등 미래 모빌리티 사업은 상용화·인프라 구축·실증 등 전 분야에 예산을 확대했다. 광주를 포함 5~6개 실증도시에 차량을 3000대 투입하고, 무인 수요응답형 교통체계(DRT)를 전국 50곳에 지원함과 동시에 데이터 플랫폼도 구축한다. 관련 예산을 올해 731에서 8801억원으로 대폭 늘려 잡았다. 2028년 도심항공교통(K-UAM) 공공 서비스 중심의 상용화 추진을 위해 419억원을 편성, 그간 마련해 온 실증·제도 기반을 토대로 기체 확보와 버티포트 등 UAM 상용 인프라 구축을 본격 지원한다. 국가 AI 드론 훈련센터(데이터 허브 및 실내시험장) 구축과 차세대 드론 인재양성을 위한 예산을 신규 반영하고 드론교통체계 구축·운영 예산 등을 확대해 총 668억원을 확보했다. 미래 신산업 육성을 위해 국토교통 연구개발(R&D) 투자를 강화하고, 민간 수요가 높은 건설 피지컬 AI, 국토 위성 3·4호 개발도 착수한다. AI·인공지능전환(AX), 미래 모빌리티, 탄소중립, 지역균형, 기업지원 등에 집중하고, 국정과제 대형 신규사업(UAM·AI시티 등)을 발굴하는 등 신규사업 예산 28개, 1202억원을 확대했다. 총 예산은 올해 5336억원에서 5560억원으로 늘어났다. 스마트 건설 기술 등이 현장에서 활용될 수 있도록 피지컬 AI 실증랩, 실·검증을 위한 비용과 인증을 신규 지원하기 위해 585억원을 새로 반영했다. 국토위성은 기존 1·2호 보다 관측범위가 확대되고, 임무 수명 등이 증가된 후속 위성(3호 2030년 하반기, 4호 2031년 상반기 발사 목표) 제작을 위한 신규 예산 167억원을 반영했다. 균형발전을 위해 ▲원도심복합재생(신규 294억원) ▲광광형대중교통 도시(신규 31억원) ▲스마트건설지원센터(70억원) 등 지역성장 인프라를 구축한다. 노후 관로 등 고위험구간에 대한 지반탐사를 확대하고, 긴급 복구 등을 통해 땅꺼짐 안전을 확보하기 위해 50억원을 편성했다. 65세 이상 고령운전자의 운행 안전성을 높이고자 페달오조작방지 보조장치 지원을 올해 3260대에서 4625대로 늘리고 예산도 10억원에서 19억원으로 확대했다. 수소차 안전확보를 위해 내압용기 검사소를 적기에 구축하고 전기차에서 배출되는 사용후 배터리 성능평가 인프라 구축을 위해 158억원을 신규 편성했다. 김헌정 국토부 기획조정실장은 “2027년 예산안은 강력한 지출구조조정을 통해 낭비성 예산은 줄이고, 투자 효과를 극대화할 수 있도록 국민이 체감할 수 있는 사업에 대한 투자를 대폭 강화했다”면서 “국민주권정부의 온전한 첫 번째 국토교통부 예산이 대체불가 대한민국의 마중물 역할을 할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.09.01 16:55주문정 기자

딥엑스, AWS와 '피지컬 AI' 배포 환경 구축… 글로벌 시장 공략 가속

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스(대표 김녹원)가 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드·IoT 인프라와 자사 신경망처리장치(NPU)를 연계한 피지컬 AI 배포 환경을 구축하고 글로벌 시장 진출을 본격화한다. 1일 딥엑스에 따르면 AWS는 최근 공식 기술 블로그를 통해 딥엑스의 온디바이스 NPU 'DX-M1'과 'AWS IoT 코어', 'AWS IoT 그린그래스'를 결합해 AI 모델을 준비하고 다수의 엣지 기기에 NPU 실행 환경을 원격 배포·관리하는 방식을 소개했다. 현재 AWS 마켓플레이스에서 제공 중인 '딥엑스 그린그래스 솔루션'을 활용하면, 표준 AI 모델 형식인 ONNX를 딥엑스 NPU 전용 형식(DXNN)으로 변환한 뒤 드라이버와 펌웨어, 런타임 환경을 현장 장비에 원격으로 자동 배포할 수 있다. 이에 따라 스마트팩토리, 물류센터, 리테일 매장, 로봇 등에 설치된 다수의 기기를 직접 방문하지 않고도 일괄 관리하고 최신 AI 모델로 상시 업데이트할 수 있게 된다. 최근 피지컬 AI가 로봇과 산업 장비로 빠르게 확산되면서 클라우드에서 모델을 개발·관리하고 현장 엣지 기기의 저전력 NPU가 실시간 추론을 맡는 '클라우드-엣지 연계'의 중요성이 부각되고 있다. 딥엑스는 이를 발전시켜 클라우드와 현장 기기가 역할을 분담하는 '센터-엣지 연합 AI' 구조를 구축할 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 8월 31일부터 9월 1일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 'AWS 스타트업 파트너 서밋 2026'에 직접 참석해 글로벌 파트너십 확장에 나섰다. 하드웨어 반도체 기업으로는 이례적으로 참여해 클라우드와 엣지를 잇는 협력 모델을 제시하고 있다. 회사는 향후 북미 로보틱스, 산업용 비전 프로젝트뿐 아니라 차세대 AI 칩인 'DX-M2'로도 클라우드 연동을 확대할 계획이다. 딥엑스 관계자는 “피지컬 AI 확산을 위해서는 고효율 반도체와 더불어 현장 기기 배포 인프라가 필수적”이라며 “AWS와의 협력을 통해 산업 현장의 AI 도입 장벽을 낮춰가겠다”라고 말했다.

2026.09.01 16:25전화평 기자

과기정통부, 내년 AI 예산 85% 증액…독자모델·산업·국민 AI 키운다

과학기술정보통신부가 내년 인공지능(AI) 예산을 9조원대로 끌어올리며 AI 경쟁력 확보에 재정 투입을 대폭 확대한다. 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 기반 투자뿐 아니라 독자 AI 모델 개발, 산업·지역 인공지능 전환(AX), 국민 대상 AI 서비스까지 지원 범위를 넓히면서 AI 정책의 무게중심도 인프라 구축에서 산업·서비스 확산으로 한층 넓어지는 모습이다. 1일 과기정통부가 발표한 '2027년도 예산안'에 따르면 내년 과기정통부 AI 예산은 9조 4211억원으로, 올해 5조938억원보다 약 84.9% 늘어난다. 정부 전체 AI 예산 가운데 과기정통부가 담당하는 비중은 57%다. 과기정통부 전체 예산도 올해 23조8204억원에서 내년 29조6476억원으로 24.5% 증가한다. 지난해 편성한 2026년도 예산안에서는 첨단 GPU 1만5000장 추가 확보와 국가AI컴퓨팅센터 설립 등 연산 인프라 확충에 예산이 대거 투입됐다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 피지컬 AI, 독자 AI 파운데이션 모델, 지역 AX 사업도 함께 추진했지만, 대규모 재정은 컴퓨팅 자원 확보에 집중됐다. 이에 과기정통부는 내년에 인프라 투자를 더 늘리면서 모델 개발과 데이터, 인재, 서비스 확산까지 투자 범위를 넓힐 방침이다. 가장 많은 예산이 배정된 분야는 '최상위 AI 모델·기술 확보'로, 관련 예산은 올해 2조6146억원에서 내년 5조5937억원으로 두 배 이상 증가한다. GPU 확충 예산은 올해 2조841억원에서 내년 3조8500억원으로 늘어난다. 특히 정부는 최상위급 독자 AI 모델 개발을 위해 엔비디아의 차세대 GPU '베라 루빈' 1만 장을 확보하는 데 주력할 계획이다. 데이터 투자 증가폭은 더 크다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 확대된다. 생성AI 프론티어 인재 양성에도 250억원을 새로 편성했다. GPU 중심이던 AI 경쟁력 확보 정책을 데이터와 고급 인재까지 확장하는 것이다. 차세대 AI 기술 개발 투자도 확대한다. 경량·저전력 AI와 온디바이스 AI, 자율에이전트, 시계열 파운데이션 모델 등을 개발하고 AI 안전 기술과 차세대 범용 AI 연구도 강화한다. AI 안전 기술개발 예산은 79억원에서 152억원으로, 인간지향적 차세대 도전형 AI 기술개발은 70억원에서 160억원으로 각각 늘어난다. AI 보안 분야에는 신규 사업이 대거 포함됐다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원, 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 700억원을 투입한다. AI 생태계 보안 내재화 핵심기술 개발 예산도 36억원에서 72억원으로 확대한다. AI를 실제 서비스와 산업 현장에 적용하기 위한 투자도 늘어난다. AI 서비스·활용 분야 예산은 올해 1조2067억원에서 내년 1조8611억원으로 증가한다. 범용 AI 서비스부터 지역·산업 AX, 과학기술 분야 AI 적용까지 포괄한다. 대표 신규 사업은 '모두의 AI'다. 정부는 국내 AI 모델로 개발한 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 국민이 이용할 수 있도록 지원하고, 이용자가 필요한 AI 에이전트를 직접 활용하거나 만들 수 있는 환경도 구축한다. 전국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업에는 내년에 2500억원을 신규 편성했다. 지역 AX 투자도 크게 늘어난다. 대경(대구-경북권)·서남(광주-전남)·전북·동남(부산-울산-경남) 등 4대 권역 AX 연구개발(R&D) 예산은 올해 1770억원에서 내년 3345억원으로 약 89% 증가한다. 대경은 바이오·로봇, 서남은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남은 정밀제조를 중심으로 AI 적용을 확대한다. 의료와 제조 분야에서도 신규 사업을 시작한다. AI 통합 이동형 병원 진단 지원 고도화·실증에 35억원, 이차전지 특화 역설계 AI 에이전트 구축에 67억원을 투입한다. 에이전틱 AI 트윈 핵심기술 개발에는 40억원을 배정한다. 민간 AI 개발자를 채용해 행정과 국민 서비스를 개선하는 '국민AI서비스혁신추진단'에도 운영비 68억원을 편성했다. AI 인재와 국민 활용을 포함한 'AI 포용사회' 예산은 올해 9744억원에서 내년 1조1707억원으로 늘어난다. 글로벌 AI 협력과 고급 인재 양성, 국민 AI 역량 강화 등이 주요 사업이다. AI중심대학은 올해 18개에서 내년 67개로 확대한다. 관련 예산도 1180억원에서 1850억원으로 늘어난다. 인공지능융합혁신인재양성 사업은 210억원에서 936억원으로, AI 최고급 신진연구자 지원은 340억원에서 540억원으로 증가한다. 산학 협력 기반 AX대학원도 신설한다. 전 국민의 AI 활용을 지원하는 사업도 확대한다. 전국민 AI 활용 서비스 개발환경 조성 예산은 125억원에서 151억원으로, 스마트빌리지 보급·확산은 887억원에서 1064억원으로 늘어난다. 모두의 AI 경진대회에는 올해보다 60억원 늘어난 190억원을 투입한다. 이처럼 예산 규모가 빠르게 커지는 만큼 재정 집행 구조를 둘러싼 논란이 재발할 가능성도 있다. 앞서 올해 과기정통부 AI 예산 가운데 GPU 구매 지원에 2조원 이상이 배정되면서 정부 AI 투자가 해외 GPU 기업과 대규모 사업을 수행할 수 있는 일부 기업에 집중된다는 지적이 제기된 바 있다. 내년에도 GPU 투자가 대폭 확대되는 만큼, 재정 집행의 수혜가 특정 기업에 쏠리지 않도록 사업 구조를 설계할 필요성도 커질 것으로 보인다. 반면 글로벌 최상위 수준의 AI 모델을 개발하려면 대규모 연산 자원 확보가 선행돼야 한다는 시각도 있다. 정부가 추진하는 프론티어급 독자 AI 모델은 학습 단계부터 막대한 GPU가 필요한 만큼 국내 기업이 자체적으로 감당하기 어려운 비용을 재정으로 뒷받침할 필요가 있다는 것이다. 이에 정부도 모델 개발 속도를 높이기 위해 기존에 확보한 GPU 7000장을 우선 투입하고 산·학·연 민간 임차 물량 8000장을 추가 활용한 뒤 베라루빈 1만 장을 새로 확보할 계획이다. 동시에 내년에는 데이터와 AI 반도체, 피지컬 AI, 지역 AX, 중소기업 AI 보안 서비스 등으로도 지원 범위를 넓힐 예정이다. 또 예산 확대가 실제 국내 AI 기업의 사업 기회와 서비스 확산, 산업 생산성 향상으로 이어지도록 집행 구조를 설계하는 일도 중요해질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "GPU와 데이터에 대한 대규모 투자는 프론티어 AI 경쟁을 위해 필요하지만, 실제 성과를 내려면 모델 개발 이후 서비스와 산업 적용까지 이어지는 생태계가 함께 커져야 한다"며 "중소 AI·소프트웨어 기업이 실증과 사업화 단계에서 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.01 12:21장유미 기자

NHN클라우드, 포항 AI 데이터센터 20MW 임차…GPU 사업 가속

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대를 위해 경북 포항에 20메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 확보한다. GPU 수요 증가에 대응해 내년 말까지 총 30MW 규모 데이터센터 인프라를 추가 확보하고 국내외 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다는 계획이다. 31일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 NHN은 자회사 NHN클라우드가 AI GPU 사업 확장을 위해 에이아이팩토리포항피에프브이와 포항 데이터센터 임대차확약서를 체결한다고 공시했다. 임차 대상은 데이터센터 내 20MW에 해당하는 공간과 부대시설이며 임대 기간은 임차 개시일로부터 60개월이다. 이번 계약은 NHN클라우드가 추진하는 AI 데이터센터 인프라 확충 계획의 일환이다. NHN클라우드는 AI·클라우드 인프라 경쟁력을 강화하기 위해 내년 말까지 총 30MW 규모의 데이터센터 인프라를 추가 확보할 계획이다. 포항에서 20MW를 확보하고 이 외의 10MW는 임대가 아닌 자체 구축할 예정으로, 현재 입지를 검토 중이다. NHN은 데이터센터 임차와 관련해 NHN클라우드가 부담하는 채무에 대한 보증도 제공한다. 보증금액은 1101억 1400만원으로, 회사 2025년 말 연결 기준 자기자본 1조 7708억원의 6.22%에 해당한다. 보증 기간은 지난 28일부터 2028년 2월 28일까지다. 다만 NHN클라우드가 임대차확약서에 따라 실제 부담할 채무액은 아직 확정되지 않았다. NHN은 임대 조건 등을 감안해 산정한 모회사 보증금액 1101억 1400만원을 채무금액으로 기재했다. 이번 보증을 포함한 NHN의 채무보증 잔액은 5184억여원이다. NHN은 NHN클라우드의 시설투자를 위한 금융 지원에도 나선다. NHN클라우드가 신한은행에서 차입하는 600억원에 대해 720억원 규모의 연대보증을 제공한다. 보증 기간은 다음 달 3일부터 2034년 9월 3일까지다. 앞서 NHN클라우드는 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급을 본격화했다. 이에 힘입어 올해 2분기 NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN클라우드는 데이터센터 인프라뿐 아니라 최신 GPU 확보와 AI 서비스 역량 강화도 병행 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 사업 체계를 구축하고 있다. 기존 데이터센터에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU 도입도 추진할 계획이다. NHN은 공시를 통해 "임대차 계약을 통해 NHN클라우드는 안정적인 데이터센터 인프라를 조기에 확보함으로써, 증가하는 GPUaaS 및 클라우드 서비스 수요에 대응할 수 있는 사업 기반을 강화하고 중장기 매출 성장에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 장기적으로 해외 고객 AI 수요를 겨냥한 글로벌 사업 확대도 추진한다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 앞서 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.31 10:48한정호 기자

'위치주권' 확보 위한 국가위치인프라협회 출범

자율주행과 로봇, 스마트시티, 물류, 재난안전 등 AI 기반 산업에서 사람과 차량, 사물의 정확한 위치를 파악하는 기술이 산업 전반의 공통 인프라로 주목받는 가운데, 위치 데이터 주권 확보와 관련 산업 생태계 구축을 위한 국가위치인프라협회가 출범한다. 국가위치인프라협회 출범은 한동수 KAIST 전산학부 교수가 주도했다. 우선은 민간 협의체 형태로 구성했다. 창립 총회는 오는 9월 2일 국회의원회관 제3세미나실에서 개최한다. 총회에 이어 관련 현안을 논의할 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략-데이터 주권 수호를 위한 방안 의견 수렴 세미나'도 개최될 예정이다. 국회 세미나는 박희승·황정아 더불어민주당 의원이 주최하고, KAIST와 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관한다. 국가위치인프라협회는 국내 5,000대 1 축척 고정밀 지도 데이터의 구글 반출이 조건부 허용되면서 네이버와 카카오 등 국내 플랫폼 기업이 추진해온 지도 서비스와 자율주행, 로보틱스 등 미래 기술의 빅테크 종속 우려에 대응해 최소한의 '위치 데이터와 지도주권'은 지켜야 한다는 인식에서 출발했다. 그동안 한 교수가 국가위치인프라협회 준비 위원장을 맡았고, 총 27명의 발기인이 협회 출범 준비에 참여했다. 발기인에는 박봉규 국가안보개혁포럼 대표(청주대학교 군사학과·국방안보학과 교수)와 신현동 한국디지털자산경제협회장, 황일선 국방소프트웨어협회장, 백건대 한국보안인증 대표, 김태욱 청주대 교수, 박성동 피엘네트웍스 대표, 최병희 전 ICT창업멘토링센터장, 백양순 한국ICT융합협회장 등이 참여한다. 이날 총회에서는 창립취지 설명과 임원 구성, 사업계획 승인, 주요 추진 과제, 법인 설립 등에 관한 논의를 진행한다. 최근 국내 위치 데이터는 글로벌 플랫폼 집중화가 가속 중이다. 글로벌 기업이 AI데이터 통합으로 고도화하며, 서비스를 강화하는 추세다. 창립 취지 설명에서 한 교수 등은 국내 기업은 '데이터 분산과 규제 제약' 등의 '법률적 역차별'로 위치 AI 인프라 구축 기회가 되레 상실되는 문제를 지적한다. 위치·공간·AI가 결합된 형태로 기술이 발전해 나아가고 있는 상황에서 이대로 방치한다면, 글로벌 기업의 시장 지배 고착화로 국내 기업 역할이 갈수록 축소될 것을 우려했다. 결과적으로 지도 반출에서 시작된 문제가 '위치 데이터 학습 주권 상실'로 이어질 것으로 전망하는 분위기다. 세미나에서는 국가위치인프라 개념과 범위, 위치 데이터의 국가적 관리체계, 공공·민간 데이터 연계, 국가 라디오맵 구축, 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형, 민관·산학 협력체계 등이 주요 의제로 다뤄질 예정이다. 기조강연은 준비위원장인 한동수 교수가 맡았다. 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략'을 주제로 발표한다. 한 교수는 기조 강연에서 글로벌 플랫폼에 위치인프라를 의존할 경우 장기적으로 국가 위치정보 주권이 약화될 수 있다는 문제의식을 제기한다. 대안도 내놨다. 스마트폰이 수집하는 와이파이(Wi-Fi) 신호와 주소정보를 결합한 국가 단위 '라디오맵' 구축 방안을 제시한다. 국가 라디오맵이 구축되면 GPS 신호가 취약한 실내·지하·도심 지역에서도 와이파이 신호를 활용한다면 보다 정밀한 위치정보를 확보할 수 있다는 것. 라디오맵은 무선랜 신호와 그 신호가 수집된 위치 정보를 연계시켜 저장한 DB(테이블)다. 라디오맵이 구축된 건물이나 지역에서는 스마트폰과 같은 이동기기가 수신한 무선랜 신호 정보를 기반으로 이동기기의 정확한 위치를 추정할 수 있다. 단순한 위치측위 기술을 넘어 국가가 직접 확보·관리할 수 있는 새로운 위치 데이터 인프라로 발전할 수 있다는 입장이다. 이날 세미나에서는 또 정부와 공공기관뿐 아니라 통신사, 플랫폼 기업, 위치정보 사업자, 대학 및 연구기관 등이 참여하는 협력 모델도 논의할 예정이다. 공승현 KAIST 모빌리티 대학원 교수와 조영수 ETRI 실장은 주제발표에서 각각 '위치 기술의 오늘과 Geo-피지컬 AI'와 '국내 긴급구조용 정밀측위 기술 개발 현황/성과 및 미래'에 대해 소개한다. 지정토론은 박봉규 포럼 대표를 좌장으로 박종한 청출 대표변호사와 김인현 한국공간정보통신 대표, 이규영 시터스 이사, 박희범 지디넷코리아 전문기자가 참여한다. 한동수 국가위치인프라협회 준비위원장은 "AI 시대 위치정보는 단순한 지도 서비스의 문제가 아니라 국가와 산업의 기반이 되는 전략 데이터”라며 “대한민국이 위치 데이터 주권을 확보하기 위해 시급하게 요구되는 인프라와 제도, 협력체계를 어떻게 갖춰야 하는지 현장의 다양한 의견을 수렴하는 자리가 될 것”이라고 밝혔다.

2026.08.30 11:49박희범 기자

[AI 고속도로] AI 넘어 양자까지…데이터센터 전력·냉각 '대전환' 온다

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력·냉각 수요가 급증하는 가운데, 오는 2030년에는 신규 데이터센터 10곳 중 9곳이 액체냉각을 도입하고 장기적으로 양자컴퓨팅까지 수용할 수 있도록 설계 자체가 변화해야 한다는 전망이 나왔다. 29일 가트너가 발표한 '2030년 이후 엔터프라이즈 데이터센터의 신기술' 보고서에 따르면 AI 확산과 컴퓨팅 아키텍처 다양화로 향후 10년간 데이터센터 전력 공급과 냉각, 컴퓨팅 인프라 전반에 큰 변화가 나타날 것으로 예상됐다. 보고서는 데이터센터가 통상 15년 이상 운영되는 장기 인프라인 만큼 현재 사용되는 기술뿐 아니라 향후 등장할 기술까지 고려해 설계해야 한다고 분석했다. 주요 변화로는 자체 발전과 에너지 저장, 800볼트 직류(800VDC) 전력 배전, 고밀도 AI 서버, 양자컴퓨팅 인프라, 액체냉각 등을 꼽았다. AI 서버 고밀도화…2030년 신규 데이터센터 90% '액체냉각' 특히 AI 서버 고성능화가 데이터센터 전력 인프라 변화를 앞당길 것으로 전망됐다. 보고서는 기업용 AI 최적화 서버가 2024년부터 2030년까지 연평균 13.8% 성장할 것으로 내다봤다. 이에 따라 랙당 전력 밀도가 120킬로와트(kW)를 넘어선 환경이 늘면서 기존 데이터센터에선 지원하기 어려웠던 고밀도 전력 공급과 액체냉각 설비가 요구될 것으로 분석했다. 전력 공급 방식도 달라질 전망이다. 가트너는 2029년 800VDC 기반 AI 데이터센터가 주류로 자리 잡고 데이터센터 전력용 반도체에서도 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)이 기존 실리콘을 대체할 것으로 예상했다. AI 서버 전력 소비가 증가하면서 기존 배전 방식이 비용과 규모 측면에서 한계에 가까워지고 있다는 설명이다. 냉각 방식의 변화도 빨라질 것으로 보인다. 가트너는 현재 25% 미만인 신규 데이터센터의 액체냉각 도입률이 2030년에는 90%까지 높아질 것으로 전망했다. 특히 새로 구축하는 데이터센터는 전체 워크로드의 최소 50%가 액체냉각을 이용할 수 있도록 설계하고 고밀도 AI 데이터센터의 경우 최대 100%까지 지원할 수 있도록 준비해야 한다고 권고했다. AI 서버의 전력 밀도가 더욱 높아지면서 액침냉각까지 확산될 가능성도 제기됐다. 가트너는 향후 랙당 전력 소비가 1메가와트(MW)를 넘어서는 수준으로 높아질 경우 공랭이나 직접칩냉각(D2C)만으로 서버 구성 요소를 충분히 식히기 어려워질 수 있다고 분석했다. 이 경우 서버 전체를 냉각액에 담그는 액침냉각이 필요해지면서 기존 수직형 랙 중심의 데이터센터 구조도 달라질 수 있다는 관측이다. AI 다음은 양자컴퓨팅…"데이터센터 설계는 유연하게" 장기적으로는 양자컴퓨팅도 데이터센터 설계를 바꾸는 요인이 될 전망이다. 보고서는 양자컴퓨팅이 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 결합한 하이브리드 아키텍처로 발전할 가능성이 높다고 분석했다. 이에 맞춰 미래 데이터센터는 극저온 설비와 진동 차단, 전자기 차폐, 저잡음 전자장비뿐 아니라 오류 정정과 알고리즘 처리를 위한 그래픽처리장치(GPU)와 맞춤형 칩 등 기존 컴퓨팅 시스템을 함께 수용할 수 있는 환경이 필요할 것으로 예상했다. 다만 양자컴퓨터가 2030년까지 일반 기업 데이터센터에 광범위하게 구축될 가능성은 낮다고 봤다. 초기 양자컴퓨팅 시스템은 슈퍼컴퓨팅센터와 국가 연구소, 일부 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 구축되고 서비스형 양자컴퓨팅(QCaaS) 형태로 기업에 제공될 것으로 예상했다. 가트너는 현재 구축되는 데이터센터가 15년 이상 운영되는 만큼 양자컴퓨팅이 상용화되는 시점에 대응할 수 있는 유연성을 미리 확보해야 한다고 제언했다. 또 특정 기술에 지나치게 투자해 데이터센터 설계가 고착되는 것도 경계해야 한다고 지적했다. AI와 양자컴퓨팅 등 컴퓨팅 플랫폼이 발전하면서 필요한 전력과 냉각 방식도 계속 달라질 수 있어서다. 모든 서버가 액체냉각으로 전환될 것이라고 가정하기보다 기존 시스템과 차세대 인프라를 함께 수용할 수 있도록 설계 선택지를 유지하는 것이 중요하다는 설명이다. 가트너는 "데이터센터 관리자는 양자컴퓨팅과 다양한 냉각 시스템을 포함해 진화하는 기술을 수용할 수 있도록 인프라 설계의 유연성을 확보해야 한다"며 "특정 영역에 과도하게 투자해 한계가 생기거나 유연성이 떨어지는 것을 피해야 한다"고 강조했다.

2026.08.29 12:25한정호 기자

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