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[AI 고속도로] 클라우드 빅3, AI 투자 결실 맺었다…인프라 슈퍼사이클 진입

아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 글로벌 클라우드 빅3가 일제히 시장 기대를 뛰어넘는 실적을 내놓으며 인공지능(AI) 인프라 투자 확대가 실제 수익으로 이어지고 있음을 입증했다. 데이터센터와 AI 서버, 자체 반도체 투자를 공격적으로 늘리면서도 클라우드 성장세를 이어가자 글로벌 AI 인프라 시장이 새로운 호황 국면에 접어들었다는 평가가 나온다. 최근 메타가 자체 AI 클라우드 사업 진출을 추진하는 움직임도 이같은 시장 흐름과 맞닿은 것으로 분석된다. 아마존은 30일(현지시간) 올해 2분기 AWS 매출이 전년 동기 대비 37% 증가한 422억3000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 2021년 이후 가장 높은 성장률로, 시장 전망치를 크게 웃돌았다. 같은 기간 전체 매출은 2006억 달러를 처음 돌파했으며 영업이익은 166억 달러를 기록해 아마존 전체 영업이익의 약 61%를 차지했다. 이같은 성장세의 배경으로는 생성형 AI 확산에 따른 클라우드 수요가 꼽힌다. 오픈AI와 앤트로픽 등 첨단 AI 기업들이 모델 학습·추론을 위해 대규모 컴퓨팅 자원을 확보하면서 AI 클라우드와 자체 AI 칩 사업 모두 연환산 매출 250억 달러를 넘어섰다. 수주잔고 역시 4960억 달러로 급증하며 향후 성장 기반을 확대한 것으로 나타났다. 아마존은 투자도 공격적으로 늘릴 계획이다. 올해 자본지출(CAPEX) 전망치는 기존 약 2000억 달러에서 2200억 달러로 상향 조정했다. 대부분 데이터센터와 서버, 네트워크 장비, AI 반도체 등 AI 인프라 확충에 투입될 전망이다. 서버와 네트워크 장비는 평균 3년 이내 손익분기점(BEP)에 도달하고 이미 내년 증설 용량 대부분과 2028년 상당 물량까지 계약이 완료됐다는 게 AWS 측 설명이다. MS도 AI 투자 효과를 실적으로 증명했다. 회사는 2026 회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기 대비 18% 증가한 900억 700만 달러를 기록하며 시장 전망을 웃돌았다. 특히 핵심 클라우드 사업인 '애저' 매출 증가율은 직전 분기 40%에서 43%로 확대됐고 회계연도 기준 연매출도 처음으로 1000억 달러를 돌파했다. 애저 성장세는 대규모 AI 투자에 대한 시장 우려를 상당 부분 해소했다는 평가다. MS의 분기 자본지출은 410억 달러로 전년 대비 69% 증가했지만, AI 업무지원 서비스 'MS365 코파일럿' 유료 계정이 3000만 개를 넘어서는 등 AI 서비스 수익화가 빠르게 진행되면서 투자 대비 성과가 확인되고 있다는 분석이 나온다. 구글클라우드 역시 가장 가파른 성장률을 기록했다. 구글 모회사 알파벳의 2분기 구글클라우드 매출은 248억 달러로 전년 동기 대비 82% 증가했으며 기업들의 AI 학습·추론 수요 확대에 힘입어 계약잔고도 5140억 달러까지 늘었다. 자체 AI '제미나이'를 기반으로 신규 고객 확보 속도 역시 지난해보다 두 배 이상 빨라졌고 기존 고객의 사용량도 빠르게 증가하는 추세다. 알파벳은 이같은 수요에 대응하기 위해 올해 연간 자본지출 전망치를 최대 2050억 달러로 상향 조정했다. 투자 대부분은 AI 서버와 데이터센터, 네트워크 인프라 확충에 투입된다. 투자 확대 영향으로 잉여현금흐름은 적자로 전환됐지만, 회사는 AI 인프라 수요가 클라우드 매출과 장기 계약으로 이어지고 있다는 점을 강조했다. 순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 "AI 인프라와 AI 솔루션에 대한 강한 수요가 클라우드 사업 성장을 이끌었다"며 "포춘 100대 기업의 90%가 제미나이 엔터프라이즈를 사용하고 있고 기업 고객 전반에서 AI 수요가 빠르게 확대되고 있다"고 말했다. 업계에선 AI 인프라 투자에 대한 시장의 평가 기준도 달라지고 있다고 평가했다. 과거에는 대규모 투자가 우려 요인이었지만 최근에는 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 네트워크에 대한 투자가 실제 클라우드 매출과 AI 서비스 성장으로 연결되는지가 핵심 지표가 되고 있다는 설명이다. AWS·MS·구글클라우드가 모두 예상치를 웃도는 성장세를 기록하면서 AI 인프라 투자 사이클이 당분간 지속될 것이라는 전망에도 힘이 실리고 있다. 이에 클라우드 빅3의 호실적이 발표된 이후 오라클·코어위브·네비우스 등 AI 클라우드 인프라 기업들의 주가도 큰 폭으로 상승했다. 이런 분위기 속에서 자체 모델 개발에 공을 들여온 메타 역시 AI 데이터센터와 컴퓨팅 자원을 외부 고객에게 제공하는 클라우드 서비스 사업 진출을 추진 중이다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "2200억 달러에 달하는 투자를 진행하더라도 올해 고객 AI 수요를 모두 충족하기에는 여전히 부족하고 이런 상황은 내년에도 이어질 것"이라며 "이미 우리가 확보한 2028년 AI 인프라 수요도 놀라운 수준"이라고 밝혔다.

2026.07.31 14:36한정호 기자

아마존 성장 이끈 AWS, 분기 영업익 64% '급증'

아마존의 클라우드 컴퓨팅 사업 부문인 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 인프라 수요 확대에 힘입어 올해 2분기 두드러진 성장세를 보였다. 30일(현지시간) 아마존이 발표한 2026년 2분기 실적에 따르면 AWS 부문 매출은 전년 동기 대비 37% 증가한 422억 3200만 달러다. 최근 18분기 만에 가장 빠른 성장률이다. AWS 부문 영업이익은 166억 2100만 달러로 전년 동기(101억 6000만 달러) 대비 64% 증가했다. 아마존 전체 영업이익(274억 6100만 달러)의 절반이 넘는 규모다. 대규모 투자 부담으로 인해 잉여현금흐름(FCF)은 적자로 전환했다. 유형자산 매입액은 1690억 700만 달러로 전년 대비 64% 늘었는데 아마존은 이 증가분이 주로 AI 투자 확대를 반영한 것이라고 설명했다. 이 여파로 FCF는 1년 전 181억 8400만 달러 흑자에서 76억 400만 달러 적자로 돌아섰다. 다만 AWS 실적 호조가 투자 회수 지연에 대한 우려를 상쇄했다는 평가가 나온다. 2분기 순이익은 626억 4700만 달러로 전년 동기(181억 6400만 달러) 대비 3배 이상 늘었다. 아마존이 투자한 AI 기업 앤트로픽의 기업가치 상승에 따른 세전 평가이익 534억 달러가 반영된 결과다. 주당순이익(EPS)은 5.75달러였다. 아마존 주가는 이날 정규장에서 3.9% 상승 마감한 데 이어 실적 발표 후 시간외 거래에서 추가로 약 8% 이상 급등했다. 아마존은 연내 AI 인프라 투자를 확대할 방침이다. 올해 자본지출(CAPEX) 전망치도 기존 2000억 달러보다 많은 2200억 달러로 상향했다. 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)는 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "메모리 가격 상승으로 CAPEX 전망치가 증가했다"며 "투자 확대 기조는 꺾이지 않을 것이고 2027년과 2028년에도 마찬가지"라고 말했다.

2026.07.31 14:16이나연 기자

[컨콜] LG CNS "내년 피지컬 AI·RX 사업 본격 확대"

LG CNS가 LG전자 데이터팩토리를 기반으로 피지컬 인공지능(AI) 레퍼런스를 확보한 뒤 내년부터 제조·물류 분야를 중심으로 관련 사업을 본격 확대한다고 밝혔다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장은 31일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하기 위해선 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 인프라 확보가 필수"라며 "우리는 고객이 AI 인프라를 최적으로 구축·운영할 수 있는 서비스와 서비스형 GPU(GPUaaS)까지 제공하며 차별화된 경쟁력을 확보하고 있다"고 말했다. 그는 "LG전자와 진행하는 데이터팩토리는 국내 최초의 대규모 지능형 로봇 학습 인프라 구축 사업으로, 피지컬웍스 플랫폼과 GPU 인프라를 공급할 예정"이라며 "이를 베스트 프랙티스로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "현재 다양한 개념검증(PoC)을 통해 기술과 레퍼런스를 확보하며 사업화를 추진 중"이라며 "올해는 피지컬웍스 플랫폼 고도화와 글로벌 파트너 협업을 강화하고 내년부터 제조·물류 고객을 중심으로 로봇전환(RX) 사업과 지능형 로봇 학습체계 구축 사업을 적극 추진하겠다"고 밝혔다. 또 계열사 투자 기조와 관련해선 "스마트팩토리와 로봇 투자는 단기적인 생산설비 증설이 아니라 제조 경쟁력을 강화하기 위한 전략적 투자라는 점에서 중장기적으로 지속 확대될 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.31 11:41한정호 기자

[컨콜] 삼성SDS "AI 인프라 800MW 장기 구축…글로벌 기업도 고객으로 확보할 것"

삼성SDS가 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) 'B300' 확대와 국가AI컴퓨팅센터 사업, 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 핵심 축으로 인공지능(AI) 인프라 사업을 본격 확대한다. 장기적으로는 총 800메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 구축하고 오픈AI와 엔트로픽 등 글로벌 프론티어 AI 기업까지 고객으로 확보한다는 구상이다. 김은영 삼성SDS 클라우드서비스사업부 부사장은 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 사업은 자체 투자(CAPEX), 에쿼티(Equity), 엔터프라이즈 DBO 등 세 가지 모델을 합쳐 800MW 규모를 목표로 추진하고 있다"며 "CAPEX 기반 데이터센터는 관계사가 주 고객이지만, 오픈AI와 엔트로픽 같은 프론티어 AI 기업들과도 데이터센터 협력을 논의하고 있다"고 밝혔다. 그는 "엔터프라이즈 DBO는 대외 사업이 중심"이라며 "사업 수주 대상은 자산운용사가 되겠지만 실제 데이터센터를 이용하는 고객군은 공공기관이나 일반 기업, 관계사 등 특정 산업에 제한하지 않고 폭넓게 열어두고 있다"고 설명했다. 이어 "자산운용사와의 파트너십이 무엇보다 중요하며 관련 협력도 적극적으로 진행되고 있다"고 덧붙였다. 800MW 목표에는 다양한 글로벌 파트너와의 협력도 반영했다. 다만 회사는 개별 글로벌 고객사별 확보 물량이나 용량 배분에 대해서는 구체적으로 밝히진 않았다. 김 부사장은 "800MW 목표에는 다양한 파트너십과 DBO 사업이 포함돼 있다"며 "프론티어 AI 기업 외에도 여러 기업과 협력을 논의하고 있지만 현재 시점에서 어느 정도 용량이 포함됐는지는 말하기 어렵다"고 밝혔다. AI 컴퓨팅 인프라 확대도 이어간다. 삼성SDS는 국내 클라우드서비스제공사(CSP) 가운데 가장 먼저 엔비디아 B300 서비스를 시작했으며 현재 대부분의 자원이 고객 서비스에 투입된 상태라고 설명했다. 김 부사장은 "1차 투자한 B300은 90% 이상이 이미 서비스화돼 고객이 사용하고 있다"며 "최근 정부 AI 사업을 수주하면서 B300과 베라루빈 3000장 이상을 구축하고 이 가운데 B300 1240장은 오는 12월 구축을 완료해 내년부터 본격 사업화할 예정"이라고 말했다. 또 그는 "B300과 베라루빈은 물론 신경망처리장치(NPU)까지 포함한 추가 투자도 내부적으로 검토하고 있다"며 "인프라 임대뿐 아니라 토큰 기반 AI 서비스까지 함께 제공하는 만큼 비용 효율을 높일 수 있는 방안을 종합적으로 검토 중"이라고 설명했다. 아울러 다음 달 착공식을 앞둔 국가AI컴퓨팅센터 사업과 관련해선 사업 구조가 아직 구체화되지 않은 만큼 세부 수익성에 대한 언급을 아꼈다. 김 부사장은 "국가AI컴퓨팅센터는 서비스 공간과 임대, GPU 구축 방식 등을 검토 중인 단계"라며 "현재로선 회사 입장에서 구체적인 내용을 설명하기 어려운 상황"이라고 밝혔다.

2026.07.30 15:25한정호 기자

[컨콜] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 인프라 800MW까지 확대…풀스택 성장 가속"

이준희 삼성SDS 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업을 핵심 성장축으로 삼아 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확대하는 동시에, 금융권 AI 에이전트와 공공 AI 플랫폼, 디지털 자산 등 신사업까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화하겠다고 밝혔다. 이 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 사업의 구체적인 성장 전략과 사업 모델을 본격적으로 추진해 AI 풀스택 기업으로 미래 성장 기회를 선점하겠다"며 "AI 인프라 공급 부족이 지속되는 시장 환경을 중요한 성장 기회로 삼아 사업을 확대해 나가겠다"고 강조했다. 삼성SDS는 올해 동탄 데이터센터 서관을 시작으로 2028년 해남 한국AI컴퓨팅센터, 2029년 구미 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 이를 위해 ▲직접 인프라를 구축하는 'CAPEX형' ▲정부 및 전략적 파트너와 협력하는 '지분투자형' ▲기업 맞춤형 데이터센터를 구축·운영하는 '엔터프라이즈 DBO형' 등 세 가지 사업 모델을 동시에 추진한다. 이 대표는 "이미 데이터센터 DBO 사업은 기술 경쟁력을 인정받아 첫 수주를 달성했고 2분기에도 여러 사업 기회가 구체화되고 있다"며 "기존 110메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 2029년 230MW, 2031년에는 800MW 이상으로 확대할 계획"이라고 밝혔다. 아울러 그는 지난 3월 국내 최초로 도입한 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU)가 높은 수요를 보이고 있으며 3분기부터는 완전 가동될 것으로 내다봤다. 여기에 정부 'GPU 확보·구축·운용 지원 사업' 핵심 사업자로 선정된 만큼 하반기 베라 루빈, B300 등 최신 GPU를 추가 확보해 하이엔드 GPU 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다. GPU와 NPU를 효율적으로 활용하는 지능형 추론 라우팅 기술을 통해 인프라 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 전략이다. 금융권을 중심으로 AI 전환(AX) 사업도 확대되고 있다. 삼성SDS는 우리은행 AI 에이전트 뱅킹 사업에 이어 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 수주했으며 국내 4대 시중은행 가운데 3곳의 데이터 플랫폼 구축 사업도 확보했다. 이 대표는 "데이터 플랫폼은 AI가 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 만드는 핵심 기반"이라며 "AI 에이전트와 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 향후 금융권 대규모 AX 사업까지 확장해 지속적인 성장 모멘텀을 이어가겠다"고 말했다. AI 플랫폼 사업에선 공공시장 확대와 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 자사 '브리티웍스'를 기반으로 행정안전부 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 확대하는 동시에 오픈AI, 구글 클라우드, 앤트로픽 등 글로벌 3대 프론티어 AI 기업과 모두 협력 체계를 구축했다. 물류 사업도 지정학적 불확실성 속에서 성장세를 이어갔다. 첼로스퀘어를 기반으로 글로벌 고객을 확대하는 한편 물류 데이터를 활용한 AI 에이전트를 개발해 하반기 국내 적용 후 내년부터 글로벌 거점으로 확대할 계획이다. 이와 함께 두나무 지분 투자와 미국 월든로보틱스 전략적 투자 등을 통해 디지털 자산과 피지컬 AI 분야에서도 사업 기회를 확대한다는 목표다. 블록체인과 클라우드·보안 기술을 결합한 디지털 자산 인프라와 제조 현장의 로봇 오케스트레이션 사업 등을 새로운 성장동력으로 육성할 방침이다. 이 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "전략적 투자와 인수합병(M&A) 등 인오가닉 성장도 지속적으로 추진해 사업 포트폴리오를 다각화하고 중장기 성장동력을 확보해 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.30 14:33한정호 기자

AI 투자 경쟁 가속…MS 웃고 구글·메타 울고

마이크로소프트(MS)와 메타플랫폼스(메타), 알파벳(구글)이 인공지능(AI) 인프라 확대를 위해 자본지출(CAPEX)을 큰 폭으로 늘렸다. 다만 시장은 투자 규모보다 실제 투자가 실적으로 이어지고 있는지에 주목하면서 기업별 주가 흐름도 엇갈렸다. 30일 업계에 따르면 알파벳과 MS, 메타 등 3대 하이퍼스케일러의 2분기(4~6월) 실적 발표가 29일(현지시간)을 기점으로 마무리됐다. 알파벳은 지난 22일(현지시간) 실적 발표 다음 날 주가가 7% 넘게 급락했고, MS는 29일(현지시간) 정규장에서 0.71% 내렸지만 실적 발표 후 시간외 거래에서 7%대 반등했다. 같은 날 메타는 정규장에서 1.3% 내린 데 이어 시간외 거래에서도 낙폭을 키웠다. MS는 핵심 클라우드 사업인 애저 매출 성장세에 따라 AI 투자 효과를 입증했다는 평가를 받았다. 반면 알파벳은 CAPEX 확대에 따른 현금흐름 부담이 부각됐다. 메타도 시장 기대에 못 미친 3분기 매출 전망과 급감한 잉여현금흐름(FCF)이 투자 확대에 대한 우려를 키웠다. 알파벳, 실적은 예상 웃돌았지만 자본지출 확대 부담 알파벳은 2분기 매출이 전년 동기 대비 24% 증가한 1198억 달러를 기록했다고 공시했다. 이는 시장조사업체 런던증권거래소그룹(LSEG) 전망치(1169억달러)를 웃도는 수준으로, 구글 클라우드 매출이 82% 증가한 248억 달러를 기록하며 성장을 견인했다. 시장은 늘어난 투자 계획에 더 주목했다. 2분기 CAPEX는 449억 달러로 시장 예상과 큰 차이가 없었지만 회사가 올해 연간 자본지출 전망치를 기존보다 150억 달러 상향한 1950억~2050억 달러로 제시하면서 투자 부담이 부각됐다. 이 영향으로 2분기 FCF는 마이너스 58억 6000만 달러를 기록해 2004년 상장 이후 처음으로 분기 적자를 냈다. 순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 "AI 투자는 모든 분야에서 가능성의 지평을 새롭게 정의하고 있다"며 "이러한 성과는 차별화한 풀스택 AI 접근 방식이 고객에게 실질적이고 측정 가능한 가치를 제공하고 있음을 보여준다"고 말했다. MS, 애저 성장세가 투자 확대 우려 상쇄 MS는 2026회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기 대비 18% 증가한 900억 700만 달러를 기록했다고 발표했다. 이는 LSEG 전망치(876억 2000만 달러)를 웃돈다. 시장 반응을 이끈 것은 핵심 클라우드 사업 애저였다. 애저 매출 증가율은 직전 분기 40%에서 43%로 높아졌고 연간 매출도 처음으로 1000억 달러를 돌파했다. 자본지출은 410억 달러로 전년 동기 대비 69% 증가했지만 애저 성장세가 AI 투자 확대의 성과를 보여줬다는 평가를 받으면서 투자자들의 우려를 상당 부분 덜어냈다. 사티아 나델라 MS CEO는 "비용 대비 성과 곡선의 혁신을 끌어내며 모든 고객이 토큰을 비즈니스 성과로 전환할 수 있도록 지원하고 있다"며 "고객들은 AI 전환을 추진하는 데 있어 우리 회사를 신뢰하고 있다"고 말했다. 메타, 투자 확대 유지했지만 성장 기대는 못 채워 메타는 2분기 매출이 전년 동기 대비 28% 증가한 608억 100만 달러를 기록했다. 이는 LSEG 전망치(601억 7000만 달러)를 웃도는 수준이다. 하지만 3분기 매출 가이던스(중간값 625억 달러)가 시장 컨센서스(631억 5000만 달러)를 밑돌면서 투자 심리가 위축됐다. 자본지출은 310억 7800만 달러로 늘었고 이 영향으로 FCF는 7억 8400만 달러를 기록해 전년 동기 대비 약 91% 감소했다. 메타는 그럼에도 올해 연간 자본지출 전망 하단을 1250억 달러에서 1300억 달러로 상향하며 AI 투자 기조를 유지했다. 마크 저커버그 메타 CEO는 "AI가 오늘날 우리 핵심 사업을 가속화하고 차세대 제품을 강화하며 완전히 새로운 기업용 사업 기회의 문을 열어주고 있다"며 "이미 성과가 나타나고 있고 앞으로의 잠재력에 대해서도 낙관적으로 보고 있다"고 말했다.

2026.07.30 11:47이나연 기자

[AI TCO 함정③] 토큰만큼 무서운 인프라 비용…AI 환경 '프라이빗 회귀'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 비용 부담이 모델 사용료를 넘어 이를 구동하는 인프라로 옮겨가고 있다. 그래픽처리장치(GPU)를 비롯해 서버·스토리지·네트워크·전력·냉각·운영 소프트웨어까지 지출 항목이 늘어나자, 기업들은 퍼블릭 클라우드에 집중됐던 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드와 온프레미스로 재배치하며 총소유비용(TCO) 관리에 나선 양상이다. 30일 업계에 따르면 기업들이 생성형 AI를 실험 단계에서 실제 업무와 서비스에 적용하면서 인프라 운영비가 새로운 부담으로 떠오르고 있다. 초기에는 별도 장비를 구축하지 않고 사용량만큼 비용을 내는 퍼블릭 클라우드가 유리하지만, 사용량이 일정 수준을 넘어 장기간 지속되면 GPU 이용료와 데이터 전송·저장 비용 등이 함께 불어나는 상황이다. 특히 AI 에이전트처럼 지속적으로 모델을 호출하고 내부 데이터를 검색·분석하는 서비스가 늘면서 토큰 사용량뿐 아니라 이를 뒷받침하는 연산과 저장 자원도 함께 증가하고 있다. 여기에 고성능 네트워크, 데이터 보호, 백업, 재해복구(DR), 모니터링, 전력과 냉각 비용까지 포함하면 기업이 실제 부담하는 AI TCO는 모델 가격표만으로 산출하기 어렵다는 지적이 나온다. AI가 불붙인 '인프라 회귀'…워크로드, 기업 내부로 재배치 AI 시대를 맞아 업계에선 모든 시스템을 퍼블릭 클라우드로 옮기는 기존 '클라우드 퍼스트' 전략보다 워크로드 특성에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 조합하는 움직임이 두드러지고 있다. 수요가 불규칙하거나 빠른 실험이 필요한 서비스는 퍼블릭에서 운영하되, 이용량이 크고 예측 가능한 추론 업무와 민감 데이터를 다루는 시스템은 자체 통제 환경에 두는 방식이다. 실제 올해 델 테크놀로지스와 시장조사업체 IDC 조사에 따르면 아시아태평양 지역 기업의 94%가 퍼블릭 클라우드 워크로드를 온프레미스나 프라이빗 환경으로 옮기는 '클라우드 회귀'를 고려하거나 계획 중인 것으로 조사됐다. 특히 국내 기업도 93%가 이를 계획했으며 성능과 지연 시간, 보안·규제, 기존 시스템과의 통합 문제가 주요 배경으로 꼽혔다. 국내 기업의 71%는 AI 도입을 위해 하이브리드와 온프레미스 인프라 투자도 계획하고 있는 것으로 나타났다. VM웨어를 인수한 브로드컴 조사에서도 기업의 56%가 프라이빗 클라우드에서 실제 서비스용 AI 추론을 운영 중이거나 도입을 계획 중인 것으로 분석됐다. 퍼블릭 클라우드에서 AI 추론을 운영한다는 응답은 전년보다 15%포인트 감소한 41%로, IT 리더의 62%가 생성형 AI 인프라 비용 증가를 우려하기도 했다. 이같은 움직임은 퍼블릭 클라우드에서 프라이빗 클라우드로의 전면 회귀는 아니지만, 기업들이 AI 비용·보안·성능을 고려해 워크로드 배치 장소를 다시 정하는 선별적 회귀로 해석된다. 사용량 변동이 큰 서비스는 퍼블릭 클라우드의 탄력성이 유리하지만, 상시 가동하는 대규모 추론 시스템은 전용 인프라의 비용 예측성과 통제력이 더 중요하다는 판단이다. CSP도 고객 데이터센터로…구축형 프라이빗 사업 확장세 기업 수요 변화에 따라 클라우드 서비스 사업자(CSP)들도 퍼블릭 클라우드 제공에 머물지 않고 고객 데이터센터에 전용 인프라를 설치하거나 구축·운영을 함께 맡는 프라이빗 클라우드 사업을 강화하고 있다. 퍼블릭 클라우드에서 확보한 자동화와 관리 기능을 고객사 내부 환경까지 확장해 하이브리드 구조를 만드는 전략이다. 글로벌 CSP 서비스 중 대표적으로 아마존웹서비스(AWS) 아웃포스트, 마이크로소프트(MS) 애저 아크·애저 스택, 구글 분산형 클라우드(GDC) 등이 온프레미스 시장을 공략 중이다. AWS는 고객 데이터센터에 전용 하드웨어를 설치해 자사 퍼블릭 환경과 동일한 서비스·운영 경험을 제공한다. MS는 애저 아크를 통해 기업 내 데이터센터와 다른 클라우드까지 통합 관리한다. 구글은 외부 인터넷과 분리된 에어갭 환경에서도 AI를 구동할 수 있는 GDC를 공공·국방·금융 시장에 확대 중이다. 국내에서도 네이버·NHN·KT·삼성SDS 등이 구축형 프라이빗·하이브리드 사업을 확대하는 추세다. 네이버클라우드는 '뉴로클라우드', NHN클라우드는 오픈스택 기반 프라이빗 클라우드, KT는 구독형 '매니지드 프라이빗 클라우드', 삼성SDS는 삼성클라우드플랫폼(SCP)과 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 각각 앞세우고 있다. 특히 네이버클라우드가 한국은행에 구축한 뉴로클라우드와 프라이빗 AI가 대표적인 사례로 꼽힌다. 데이터센터 내부에 클라우드 인프라를 직접 설치하고 폐쇄된 사내망에서만 생성형 AI를 학습·운영해 데이터를 외부로 반출하지 않는 구조다. 이러한 프라이빗 인프라 구조로 보안을 준수하면서도 금융 특화 소버린 AI를 구축했다는 게 회사 측 설명이다. NHN클라우드 역시 GPU 인프라부터 운영 플랫폼과 AI 서비스까지 묶은 '팩토리X'를 공개하고 퍼블릭·프라이빗 환경을 모두 지원하는 전략을 추진 중이다. AI 경쟁 중심이 모델 자체에서 실제 업무 환경을 안정적으로 운영하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동하고 있다는 판단으로, 효율적인 AI 인프라 TCO 관리에 초점을 맞췄다. 서버·스토리지 기업도 플랫폼 경쟁…관건은 '운영 효율' 전통적인 서버·스토리지 기업들도 단순 장비 공급을 넘어 프라이빗 클라우드와 AI 운영 플랫폼을 결합한 사업자로 변신하고 있다. 고객이 GPU 서버를 구매한 뒤 각종 소프트웨어와 네트워크를 별도로 통합해야 했던 구조에서 벗어나 구축·자동화·보안·운영을 하나의 플랫폼으로 제공해 복잡성과 비용을 낮춘다는 구상이다. 먼저 델 테크놀로지스는 서버·스토리지·네트워크·보안·소프트웨어를 통합한 '델 AI 팩토리'를 내세우고 있다. AI를 외부 클라우드로 보내는 대신 데이터가 존재하는 데이터센터와 엣지 환경 가까이에서 운영하도록 지원하는 방식이다. 델은 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 각각 필요한 만큼 확장하는 분리형 프라이빗 클라우드가 기존 하이퍼컨버지드 인프라보다 최대 65% 높은 비용 효율성을 제공할 수 있다고도 강조해왔다. 브로드컴도 'VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF) 9.1'을 AI·쿠버네티스 기반 프라이빗 클라우드 플랫폼으로 고도화했다. 회사는 지능형 메모리 티어링을 통해 서버 비용을 최대 40%, 데이터 압축과 중복 제거로 스토리지 TCO를 최대 39%, 쿠버네티스 운영 비용을 최대 46% 줄이는 서비스 구조를 갖췄다. AI 데이터 플랫폼 기업 넷앱도 구글 클라우드와 손잡고 외부망과 분리된 GDC 에어갭 환경에 데이터 저장·보호·관리 기능을 결합했다. 구글이 클라우드 플랫폼을, 넷앱이 데이터 계층을, 구축 파트너가 공급과 통합을 담당하는 구조로 고보안 AI 시장에서 CSP와 인프라 기업이 공동으로 프라이빗 환경을 제공하는 사례로 평가된다. 이런 상황 속 AI 시대 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했는가를 넘어 자원을 얼마나 높은 가동률로 운영하고 데이터 이동과 저장 비용을 줄일 수 있는지, 퍼블릭과 프라이빗 사이에서 워크로드를 유연하게 배치할 수 있는지에 달렸다는 분석이 제기된다. 초기 AI 구축비만 보고 프라이빗 환경을 선택하거나 사용 편의성을 보고 퍼블릭에 머무르기보다 서비스 기간과 사용량, 데이터 민감도, 운영인력까지 포함한 장기 TCO 계산이 선행돼야 한다는 설명이다. 업계 관계자는 "퍼블릭과 프라이빗 가운데 어느 한쪽이 항상 저렴한 것이 아니라 워크로드 사용량과 운영 기간, 보안 요건에 따라 경제성이 달라진다"며 "AI 활용이 본격화할수록 기업들은 클라우드를 일괄적으로 선택하기보다 각 업무를 가장 효율적으로 운영할 수 있는 위치에 배치하는 방향으로 인프라 전략을 바꾸게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 10:13한정호 기자

에퀴닉스, 연간 전망 높였지만…3분기 가이던스에 주가 하락

에퀴닉스가 올해 연간 실적 전망과 중장기 성장 목표를 상향 조정했지만 시장 기대에 못 미친 3분기 실적 가이던스를 제시하면서 주가가 하락했다. 인공지능(AI) 인프라 수요 확대에 대한 장기 성장 자신감을 드러냈지만 단기 성장 둔화 우려가 투자심리를 위축시킨 것으로 풀이된다. 에퀴닉스는 29일(현지시간) 2분기 실적 발표를 통해 올해 연간 매출 전망과 조정 후 주당운영자금(AFFO) 전망을 상향하고 2029년까지의 장기 성장 목표도 높였다고 밝혔다. 다만 3분기 매출 가이던스는 시장 예상치를 밑돌았다. 에퀴닉스는 전 세계 281개 데이터센터를 운영하는 글로벌 디지털 인프라 기업으로, 기업 고객에게 데이터센터 공간과 네트워크 연결성, 클라우드 연동 서비스를 제공 중이다. 엔비디아·넷플릭스·어도비 등이 주요 고객사다. 회사 2분기 매출은 26억 3000만 달러로 전년 동기 대비 16% 증가하며 시장 전망치인 25억 8000만 달러를 웃돌았다. 조정 EBITDA(상각 전 영업이익)는 13억 9600만 달러로 사상 최고치를 기록했고 AFFO는 11억 6800만 달러, 주당 AFFO는 11.78달러를 기록하며 견조한 실적을 이어갔다. 에퀴닉스는 2분기 월간 반복매출(MRR)은 전년 동기 대비 11% 증가하며 세 분기 연속 두 자릿수 성장세를 기록했고 연간 환산 신규 계약 규모는 전년보다 23% 늘어 역대 두 번째로 높은 수준을 달성했다. 특히 기업 고객과 클라우드, 통신망 등을 연결하는 신규 인터커넥션 계약도 9700건 증가시켜 사상 최대치를 기록하는 등 AI와 클라우드 수요 확대에 따른 네트워크 연결 사업 성장세를 이어갔다. 이날 실적 발표에서 에퀴닉스는 올해 연간 매출 전망을 기존 101억 4000만~102억 4000만 달러에서 102억 500만~102억 8500만 달러로 상향 조정했다. 연간 주당 AFFO 전망도 기존 42.31~43.11달러에서 42.69~43.29달러로 높였다. 중장기 성장 전망도 상향했다. 회사는 2029년까지 연평균 매출 성장률 목표를 기존 7~10%에서 10~13%로, 연평균 주당 AFFO 성장률 목표는 5~9%에서 9~12%로 각각 높였다. 이행을 앞둔 계약과 AI 인프라 수요 확대, 가격 경쟁력 등을 반영한 결과다. 하지만 시장은 3분기 실적 전망에 더 주목했다. 에퀴닉스는 3분기 매출을 25억 2500만~25억 7500만 달러로 제시했으며 중간값은 시장 예상치인 25억 8000만 달러를 밑돌았다. 이 영향으로 회사 주가는 이날 미국 증시 정규장에서 전 거래일 대비 2.59% 하락 마감했다. 시장에선 연간·장기 전망 성장보다 3분기 가이던스 부진에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다. 에퀴닉스 측은 "우리는 전 세계 기업들의 네트워킹과 클라우드, AI 인프라 수요를 지원할 수 있는 독보적 위치에 있다"며 "고객 수요가 다양한 산업 전반에서 지속적으로 증가하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.30 09:58한정호 기자

나무에이엑스, VM웨어 대체 시장 정조준…자체 플랫폼 '나무버트' 공개

나무에이엑스가 자체 개발한 서버 가상화 플랫폼을 선보이며 인공지능(AI) 인프라 포트폴리오 확대에 나선다. VM웨어 라이선스 정책 변경으로 대체 플랫폼 수요가 커지는 가운데 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 서버 가상화 시장 공략을 강화한다는 목표다. 나무에이엑스는 자체 서버 가상화 플랫폼 '나무버트(namuVIRT)'를 개발했다고 30일 밝혔다. 회사 측에 따르면 VM웨어 라이선스 정책 변경 이후 계약 갱신을 앞둔 기업들의 대체 플랫폼 검토가 이어지고 AI 학습·추론을 위한 그래픽처리장치(GPU) 활용이 확대되면서 서버 가상화 기술 중요성이 높아지고 있다. 나무에이엑스는 20년 이상 축적한 가상화 기술과 구축 경험을 바탕으로 자체 서버 가상화 기술을 확보해왔다. 나무버트는 컴퓨트·스토리지·네트워크 자원을 단일 콘솔에서 통합 관리하는 KVM 기반 서비스형 인프라(IaaS) 플랫폼이다. 대규모 가상머신(VM)을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 자원 활용도를 높여 기업의 인프라 운영 부담을 줄이는 것이 특징이다. 특히 VM웨어 환경에서 운영 중인 가상머신을 KVM 기반으로 이전하는 마이그레이션 기능을 제공한다. 이기종 하이퍼바이저 간 전환을 지원해 기존 인프라 자산을 유지하면서도 전환 부담을 줄일 수 있어 초기 구축 비용과 운영·유지보수 비용 절감에도 도움이 된다는 게 회사 측 설명이다. 고가용성(HA), 라이브 마이그레이션, GPU 및 가상 GPU(vGPU) 등 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 핵심 기능도 지원한다. GPU 기반 AI 워크로드를 안정적으로 처리하도록 설계했으며 자체 개발한 '칵테일클라우드'의 GPU 옵티마이저와 연계해 AI 학습·추론 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 구성했다. 나무에이엑스는 나무버트를 국내 인프라 환경에 최적화한 국산 서버 가상화 플랫폼으로 서버 자원 활용률을 높여 운영 효율과 비용 절감을 지원한다는 목표다. 구축부터 유지보수까지 전 과정을 아우르는 기술 서비스도 함께 제공할 방침이다. 나무에이엑스 측은 "나무버트를 추가하며 서버 가상화를 비롯해 AI 에이전트, 클라우드 네이티브 플랫폼(PaaS), 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 디지털 워크스페이스를 아우르는 AI 인프라 포트폴리오를 완성했다"고 강조했다. 이어 "앞으로 VM웨어 전환 수요가 늘어나는 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 영업을 강화하고 비용 효율적인 서버 가상화와 AI 인프라 시장 공략을 본격화할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.07.30 09:33한정호 기자

복잡한 AI 개발환경 하나로…이노그리드, '에이아이큐브잇' 공개

이노그리드가 인공지능(AI) 개발·학습·배포·운영을 단일 환경에서 관리할 수 있는 AI·머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼을 선보이며 AI 플랫폼 사업 확대에 박차를 가한다. 이노그리드는 쿠버네티스 기반 AI 실행 환경을 워크스페이스 단위로 추상화한 AI·ML옵스 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 정식 출시했다고 30일 밝혔다. 에이아이큐브잇은 프로젝트나 팀 단위로 워크스페이스를 생성하면 쿠버네티스 네임스페이스와 사용자 권한, 개발 환경, 실험 관리 공간, 시크릿 저장 경로 등을 자동으로 구성·연계하는 것이 특징이다. 사용자는 복잡한 쿠버네티스 매니페스트나 레이(Ray) 실행 설정을 직접 작성하지 않고도 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 플랫폼은 데이터셋과 주피터랩(JupyterLab), 모델 학습, 실험, 모델 레지스트리, 배포, 워크플로우, 모니터링 기능을 단일 사용자 환경으로 통합했다. 개발자가 웹 기반 환경에서 데이터 분석과 모델 개발을 진행하고 S3와 허깅페이스 등 외부 저장소 데이터를 연계해 버전별로 관리할 수 있도록 설계했다. 또 사용자 코드 기반 학습과 오토ML, 대규모언어모델(LLM) 파인튜닝도 지원한다. 학습 과정에서 생성된 실행 이력과 파라미터, 성능 지표는 실험 단위로 기록된다. 사용자는 여러 학습 결과를 비교해 배포 후보 모델을 선정하고 모델 레지스트리에 등록할 수 있으며 등록된 모델은 서비스 API 형태로 배포된다. 반복적인 학습과 배포 작업은 워크플로우로 자동화하고 실행 상태와 이력도 통합 관리한다. 운영 영역에선 시크릿 관리 기능으로 비밀번호와 토큰, 접근 키 등 민감정보를 별도로 관리하며 프로메테우스 기반 모니터링을 통해 워크스페이스·노트북·학습·배포·워크플로우 상태는 물론 중앙처리장치(CPU)와 메모리 등 자원 사용 현황도 확인할 수 있다. 이노그리드는 에이아이큐브잇이 온프레미스와 다양한 클라우드 환경을 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 환경별로 분산된 AI 개발·실행 도구를 하나의 플랫폼으로 연결해 개발과 운영 전 과정을 일관되게 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 회사는 앞으로 에이아이큐브잇을 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵의 핵심 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 향후 LLM옵스 고도화와 대규모 멀티클러스터 관리, 깃옵스(GitOps) 기반 배포 기능을 적용하고 장기적으로는 AI 에이전트가 학습·배포·운영을 지원하는 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 김명진 이노그리드 대표는 "AI 프로젝트의 성패는 모델 개발뿐 아니라 데이터와 학습, 배포, 운영 환경을 얼마나 일관되고 안정적으로 관리하느냐에 달려 있다"며 "에이아이큐브잇은 복잡한 인프라 구성과 여러 운영 도구의 구성·연계 작업을 플랫폼이 처리해 개발자는 모델·서비스 개발에 집중하고 운영자는 정책·거버넌스에 집중할 수 있도록 설계한 제품"이라고 말했다. 이어 "앞으로 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 기술 역량을 지속 고도화해 고객이 AI를 보다 빠르고 안정적으로 비즈니스에 적용할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.30 09:22한정호 기자

[AI 고속도로] 민관 AIDC 얼라이언스 출범…국가 AI 인프라 핵심 퍼즐 채웠다

정부가 인공지능(AI) 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반인 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국가 AI 인프라 전략 실행에 박차를 가한다. 국가AI컴퓨팅센터 구축과 대규모 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업, AIDC 특별법 제정, 범부처 지원체계 구축에 이어 산·학·연 협력체인 'AIDC 얼라이언스'까지 출범시키며 AI 인프라를 국가 전략산업으로 육성하기 위한 핵심 퍼즐을 채운 모습이다. 과학기술정보통신부는 29일 서울 중구 롯데호텔서울에서 'AIDC 얼라이언스' 출범식을 개최했다. 정부·산·학계·연구기관 등 400여개 기업·기관이 참여하는 협의체로, 대규모 AI 데이터센터 구축과 전후방 산업 육성, 글로벌 시장 진출을 위한 민관 협력 체계를 구축하는 것이 목표다. 앞서 정부는 지난달 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 AIDC를 국가 전략산업으로 육성하겠다는 청사진을 제시했다. 오는 2029년까지 8.4기가와트(GW), 2035년까지 18.4GW 규모 AI 데이터센터를 구축하고 AI 반도체와 클라우드, 전력·냉각 솔루션 등을 함께 육성해 AI 인프라 생태계를 새로운 성장동력으로 키우겠다는 구상이다. 이번 얼라이언스는 이같은 국가 전략을 실제 산업 현장에서 실행하기 위한 민관 협력 플랫폼이 될 전망이다. 정부와 민간 공동의장 체제로 운영되며 초대 민간의장은 정재헌 한국정보통신진흥협회(KAIT) 회장 겸 SK텔레콤 대표가 맡았다. 의장단에는 네이버클라우드·삼성SDS·SK텔레콤·NHN클라우드·LS일렉트릭·LG유플러스·LG전자· GS·카카오·KT·KTNF, 퓨리오사AI 등 12개 기업이 참여한다. 네이버클라우드와 LG전자, 카카오는 각각 수요·공급·기반 분과장을 맡고 정보통신산업진흥원(NIPA)과 정보통신기획평가원(IITP), KAIT가 각 분과 간사로 운영을 지원할 예정이다. 국가 AI 연산 인프라 확충 가속 정부는 올해 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 잇달아 본궤도에 올렸다. 대표 사업인 국가AI컴퓨팅센터는 삼성SDS 컨소시엄을 민간 사업자로 확정하고 민관 합작 특수목적법인(SPC)을 설립해 구축 절차에 들어갔다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축해 기업과 연구기관, 스타트업 등에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급할 계획이다. SPC '한국에이아이컴퓨팅센터' 설립도 완료되면서 사업은 본격적인 실행 단계에 진입했다. 정부와 참여 기업들은 전남 해남 솔라시도에 국가AI컴퓨팅센터를 조성해 국내 AI 연구개발과 산업 생태계를 뒷받침하는 핵심 거점으로 육성할 방침이다. 이와 함께 정부는 총 2조 805억원 규모 'GPU 확보·구축·운용지원' 사업도 추진했다. 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 수행기관으로 선정해 엔비디아 차세대 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU 9704장을 확보하고 연내 AI 컴퓨팅 서비스를 순차적으로 시작할 예정이다. 국가AI컴퓨팅센터와 GPU 확충 사업을 통해 공공뿐 아니라 기업과 대학, 연구기관까지 AI 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하는 기반을 마련하고 국내 AI 서비스 개발 경쟁력을 높인다는 목표다. AIDC 특별법에 범부처 TF까지…제도·지원체계 구성 대규모 AIDC 구축을 뒷받침하기 위한 제도적 기반도 마련되고 있다. 지난 5월 AIDC 특별법이 국회 본회의를 통과하며 내년 3월 시행을 앞두고 있다. 해당 법안에는 인허가 일괄처리와 타임아웃제, 비수도권 전력계통영향평가 특례, 시설 설치 기준 완화 등이 담겼다. 업계에선 AIDC를 국가 전략 인프라로 공식 인정했다는 점에서 긍정적인 평가를 내놓고 있다. 정부는 특별법 시행을 앞두고 시행령 마련과 지역 특화 정책도 병행 중이다. 지난달에는 특별법 정책 세미나를 열어 비수도권 특구 지정과 전력·입지 지원, 지역 산업 연계 방안 등을 논의하며 후속 제도 마련에 착수했다. 아울러 산업통상자원부·국토교통부·금융위원회 등 관계 부처가 참여하는 '범부처 종합지원 TF'도 출범했다. TF는 부지와 전력, 용수, 금융 지원은 물론 AIDC 구축 과정에서 발생하는 각종 현안을 범정부 차원에서 지원하는 역할을 맡는다. 부처 간 조정이 필요한 사안 역시 신속히 처리한다는 방침이다. 국산 기술 실증 넘어 AIDC 수출산업화로 여기에 이번 AIDC 얼라이언스 출범으로 정책과 제도, 인프라 구축, 산업 생태계 협력이 하나의 축으로 연결됐다는 평가가 나온다. 국산 AI 반도체와 클라우드, 전력·냉각, 운영 소프트웨어(SW) 기업들이 대규모 실증과 표준화, 해외 진출을 함께 추진할 수 있는 협력 기반이 마련되면서 정부가 추진하는 'AI 고속도로' 전략에 한층 속도가 붙을 전망이다. 특히 정부는 민간 협력을 통해 단순 AIDC 용량 확충을 넘어 관련 전후방 기술의 수출산업화를 이루겠다는 목표를 지속 강조해왔다. 이번 AIDC 얼라이언스 구성 및 분과 운영 계획 발표에서도 이같은 방침을 담았다. 얼라이언스는 글로벌 빅테크 중심 AI 학습 시장과 개방형 생태계 중심 추론 시장을 구분해 맞춤형 진출 전략을 마련하고 아랍에미리트(UAE) 등 수요국에 DC 구축부터 운영까지 패키지로 제공한다는 목표다. 정재헌 AIDC 얼라이언스 공동의장은 "AIDC 얼라이언스는 AI 시대 글로벌 시장을 선도하는 연대의 시작"이라며 "대한민국이 대체 불가능한 AIDC 산업 강국으로 발돋움하는 초석이 될 것"이라고 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AIDC 얼라이언스는 정부가 지난달 29일 발표한 AIDC 국가 전략 산업화라는 담대한 계획의 핵심 동력이 될 것"이라며 "AIDC에 대한 대규모 투자가 단순히 건물을 세우고 서버를 채우는데 그치지 않고 설계·구축·운영 및 클라우드 기술 전반에 걸쳐 우리나라 AIDC 산업 경쟁력 강화로 이어지도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.07.29 15:49한정호 기자

'최대 실적' SK하이닉스, 중장기 메모리 수요 확신…장기공급·투자 확대 나선다

SK하이닉스가 분기 사상 최대 경영실적을 기록했다. 인공지능(AI) 인프라 투자에 따른 D램·낸드 제품 가격이 크게 증가한 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 고부가 메모리 수요가 견조할 것으로 내다봤다. 이에 따라 고객사와 장기공급계약(LTA) 논의 및 설비투자 규모 확대를 적극 추진할 계획이다. 핵심 사업인 고대역폭메모리(HBM) 사업 역시 성장세를 자신했다. HBM4(6세대 HBM)은 올 2분기 양산 공급을 시작해, 현재 양산을 확대하고 있다. 양산 수율과 품질은 이전 세대 제품과 근접한 수준까지 올라온 것으로 알려졌다. SK하이닉스는 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원, 순이익 93조 9226억원을 기록했다고 29일 밝혔다. 시장 컨센서스는 매출 83조 9400억원, 영업이익 63조 9900억원, 순이익 51조 5800억원이었다. 컨센서스 대비 매출과 영업이익은 하회했고, 순이익은 상회했다. 전년 동기보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기 대비로는 각각 51%, 61% 증가했다. AI 서버용 고성능 제품이 가격 상승세를 주도하면서, 회사는 지난 분기에 기록한 역대 최고 실적을 다시 한번 넘어섰다. SK하이닉스는 "D램과 낸드 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다"며 "HBM과 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다"고 설명했다. 해당 분기 SK하이닉스의 메모리 평균판매가격(ASP)은 전 분기 대비 D램이 30%, 낸드가 50% 중반 상승했다. 빗그로스(출하량 증가율)은 전 분기 대비 D램이 한 자릿수 후반, 낸드가 10% 중반 상승했다. 고객사 10여곳과 LTA 체결…"내년 이후에도 AI 인프라 투자 견조" 중장기 수요 역시 견조할 것으로 내다봤다. SK하이닉스는 올해 연간 D램 수요 빗그로스를 전년비 20% 중반 성장, 낸드는 10% 후반 성장할 것으로 예상했다. SK하이닉스는 이 같은 수요 전망을 바탕으로 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약 논의를 확대하고 있다. 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리했고, 주요 고객들과 추가 논의도 이어가고 있다. SK하이닉스는 "LTA는 고객사 별로 구체적 조건은 다르나 통상 5년을 기본으로 하고 있다"며 "전체 매출에서 LTA가 차지하는 비중은 시장 환경 및 수요를 고려해 적정 수준에서 운영할 계획"이라고 설명했다. 최근 제기된 AI 인프라 투자 감소 가능성에 대해서도 "클라우드서비스제공자(CSP) 간 AI 경쟁과 서비스 확대가 이어지는 만큼, 내년 이후에도 AI 인프라 투자는 견조하게 지속될 것으로 보고 있다"고 밝혔다. HBM4 하반기 램프업…양산수율·품질, 전 세대 근접 HBM 사업은 올 하반기 본격 확대될 전망이다. SK하이닉스는 "HBM4는 주요 고객향으로 2분기부터 양산 공급을 시작했다. 지금은 안정적으로 램프업 중"이라며 "양산 수율과 품질이 성숙 단계에 진입한 이전 세대(HBM3E) 제품과 근접한 수준"이라고 밝혔다. 차세대 제품 HBM4E도 고객사에 샘플 공급을 마쳤다. 회사는 해당 제품에 기술 성숙도와 양산 안정성을 확보한 최적 공정을 적용해, 내년 본격 양산하는 것을 목표로 하고 있다. 하이브리드 본딩, iHBM 등 차세대 기술도 개발하고 있다. 하이브리드 본딩은 각 D램을 직접 연결해 HBM 성능을 높이는 차세대 본딩 기술이다. iHBM은 패키지 내부에 냉각 요소를 넣어, 열 저항을 기존 대비 30% 이상 낮출 수 있다. SK하이닉스는 "주요 고객들과 2027년 공급 물량 및 가격을 협의 중으로, 논의가 순조롭게 진행되고 있다"며 "향후에도 HBM 사업의 견조한 수익성을 유지하고, 제품 세대 전환과 고객가치 확대를 통해 AI 시장에서 고객사와 공동 성장할 수 있는 핵심 파트너로서 자리매김할 것"이라고 밝혔다. 올해 설비투자 40조원 후반…고객사 수요 적기 대응 SK하이닉스는 고부가 메모리 수요 확대에 따라 설비투자를 적극 집행할 계획이다. 회사가 예상하는 올해 연간 투자 규모는 40조원 후반 수준이다. 전년(30조 1730억원) 투자규모를 고려하면 최소 15조원 이상 증가하는 셈이다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기는 한편, 내년 초 용인 1기 팹(Y1) 클린룸 오픈 이후 생산능력을 신속하게 확대할 수 있는 투자도 진행하고 있다. SK하이닉스는 이달 일부 주요 협력사를 대상으로 Y1 ph1에 도입할 장비 발주를 시작한 것으로 파악됐다. 내년 2월 시생산(원패스) 라인 구축을 시작하고, 곧바로 3~4월께 월 2만장 규모 생산능력 확대를 위한 본격적인 장비 셋업이 진행될 예정이다. 최근 발표한 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17, 신규 반도체 클러스터 조성 등 중장기 투자계획도 고객 수요와 투자 효율을 고려해 단계적으로 추진할 방침이다. SK하이닉스는 "중장기 성장 기회를 차질 없이 준비하는 동시에 설비투자 원칙을 유지함으로써, 생산능력과 재무 건전성을 함께 강화할 계획"이라고 설명했다.

2026.07.29 12:29장경윤 기자

트럼프, 중국 AI 공급망 '이중 차단'…로봇·인버터 수입 막는다

미국 트럼프 행정부가 인공지능(AI) 인프라 공급망 보호를 명분으로 중국산 휴머노이드 로봇과 전력 인버터 신규 수입을 전면 차단한다. AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 장비까지 규제 대상으로 확대하면서 중국 의존도를 낮추고 자국 중심 AI 공급망 재편에 속도를 내는 모습이다. 28일(현지시간) 로이터통신에 따르면 미국 연방통신위원회(FCC)는 중국산 신규 휴머노이드·사족보행 로봇과 전력 인버터의 미국 수입을 금지하는 조치를 발표했다. 이번 조치는 국가안보 위험을 줄이고 AI 산업 핵심 공급망을 미국 내로 이전하기 위한 목적으로 풀이된다. 전력 인버터는 태양광과 배터리, 전력망, 데이터센터 설비를 연결하는 핵심 장비다. 최근 미국 전역에서 AI 데이터센터 건설이 급증하면서 안정적인 전력 공급과 계통 연계 기술의 중요성이 커지자 규제 범위를 로봇뿐 아니라 전력 장비까지 확대한 것으로 풀이된다. 아울러 AI가 탑재되는 중국 휴머노이드 로봇 역시 안보 관리 대상으로 확대했다. 미국 정부는 네트워크에 연결된 로봇이 산업 현장이나 연구시설에서 데이터를 수집하거나 원격 제어될 경우 국가안보 위협으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 조치는 AI 패권 경쟁이 격화되는 가운데 미국이 AI 하드웨어 공급망 전반을 중국과 분리하려는 전략의 연장선으로 해석된다. FCC는 해당 장비들이 공급망 교란은 물론 미국 핵심 인프라를 겨냥한 사이버 공격에도 악용될 가능성이 있다고 밝혔다. 규제는 아직 출시되지 않은 신규 로봇과 전력 인버터 모델에 우선 적용된다. 다만 FCC는 이미 승인된 제품에 대해서도 필요할 경우 판매 인증을 취소할 권한을 보유하고 있어 향후 규제가 확대될 가능성도 남아 있다. 시장에선 중국 로봇 업체 유니트리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 보고 있다. 카운터포인트리서치에 따르면 유니트리는 세계 휴머노이드 로봇 시장에서 약 20%에 가까운 점유율을 확보한 선두 기업이다. 최근에는 엔비디아와 협력해 블랙웰 기반 AI 칩을 자사 로봇에 적용하는 프로젝트도 추진해왔다. 전력 인버터 시장도 중국 기업 비중이 높다. 중국은 선그로우와 화웨이를 중심으로 글로벌 인버터 시장을 주도하고 있으며 가격 경쟁력을 앞세워 미국과 유럽 시장 점유율을 확대해왔다. 미국은 이같은 구조가 AI 데이터센터 전력 인프라의 새로운 공급망 리스크가 될 것으로 보고 있다. 미국 정부는 AI 데이터센터와 첨단 제조업 확대에 필요한 핵심 장비를 자국과 우방국 중심으로 조달하는 전략을 강화한다는 방침이다. 미국 행정부 관계자는 "트럼프 대통령은 로봇 장치와 전력 인버터 같은 핵심·신흥 기술 분야에서 미국이 독립적이고 안전한 공급망을 확보해야 한다는 점을 강조해왔다"며 "자국 제조업을 재건하기 위한 다각적인 정책을 지속 추진할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.29 10:00한정호 기자

메타, 블랙록과 '데이터센터 단지' 구축에 20조원 투입

메타가 블랙록과 약 140억 달러(약 20조 3840억원)를 투입해 미국 텍사스에 1기가와트(GW) 규모의 데이터센터 단지를 구축한다. 28일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 메타는 해당 시설이 2028년부터 가동될 예정이며 메타가 유일한 초기 임차인으로 입주한다고 밝혔다. 합작법인 지분은 블랙록 펀드가 80%, 메타가 20%를 보유하게 된다. 이번 개발 비용에는 AI 모델 구동에 필요한 최첨단 반도체 칩 비용은 포함되지 않았다. 일반적으로 1기가와트 규모 데이터센터를 구축하는 데는 총 350억~500억 달러(약 50조 9845억~72조 8350억원)가 필요한 것으로 알려졌다. 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트(MS) 등 빅테크들은 아직 초기 단계인 AI 시장에서 주도권을 확보하기 위해 데이터센터 건설을 공격적으로 확대하고 있다. 이같은 대규모 개발은 자체 설비투자(CAPEX), 민간 인프라 펀드, 차입금, 국부펀드 등 다양한 자금 조달 방식을 통해 이뤄지고 있다. 메타는 초기 투자로 약 23억 달러(약 3조 3504억원) 규모의 토지와 기타 자산을 출자하고, 일회성으로 10억 달러(약 1조 4567억원)를 지급받게 된다. 블랙록은 약 49억 달러(약 7조 1378억원)의 현금을 출자한다. 이 중 일부는 전날 발행한 약 125억 달러(약 18조 2088억원) 규모 회사채를 통해 조달한다. 해당 회사채는 약 일주일간의 투자자 모집 과정을 거쳐 발행됐지만, 수요는 기대에 미치지 못했다. 투자등급 채권임에도 상대적으로 높은 금리를 제시하면서 일부에서는 정크 채권 수준의 수익률을 제공했다는 평가가 나왔다. 이번 프로젝트는 메타 AI 인프라 구축 전략인 '메타 컴퓨트'의 일환으로, 텍사스 엘패소에 들어선다. 메타는 AI 인프라를 확대하는 동시에 남는 컴퓨팅 자원을 외부에 판매하는 사업도 추진하고 있다. 메타는 해당 시설과 관련해 최초 4년간 임대 계약을 체결하며 이후 계약을 연장할 수 있는 옵션도 확보했다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 “블랙록과의 합작은 보다 빠른 속도와 큰 규모로 AI 인프라를 구축할 수 있도록 해줄 것”이라고 말했다.

2026.07.29 09:26박서린 기자

디노티시아-STX엔진, 방산 AIDC 구축 MOU

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 솔루션 기업 디노티시아가 STX엔진과 방위 산업에 특화한 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 양사는 ▲STX엔진의 방산 특화 AIDC 전략적 투자 참여 ▲데이터센터용 발전기 등 전력 인프라 설비 공급 ▲방산 AI 기술 및 솔루션 공동 개발·사업화 ▲신규사업 기회 발굴 등을 구체화하기로 합의했다. 방산 특화 AIDC는 방산 기업이 엄격한 망분리와 데이터 반출 통제요건을 준수하면서 AI 학습·추론 및 데이터 분석을 수행하도록 설계한 인프라다. 방산 기업은 설계도면, 기술문서, 시험데이터 등 고도의 보안이 필요한 데이터를 다룬다. 디노티시아는 방산 특화 AIDC 사업 기획을 총괄한다. 자체 개발한 벡터 데이터 처리장치 'VDPU'와, AI 데이터 인프라 솔루션 '씨홀스' 등 반도체·소프트웨어 통합 솔루션을 공급한다. STX엔진은 방산·민수 엔진 제조역량을 바탕으로 전력 인프라 설비 공급과 전략적 투자를 담당한다. 이상수 STX엔진 대표는 "AIDC 핵심인 안정적 전력 공급과 운영 신뢰성을 확보하고 방산 AI 솔루션 사업화 기회를 발굴할 것"이라고 밝혔다. 정무경 디노티시아 대표는 "엔진 기술과 AI 데이터·스토리지 기술이 만나 양사 사업 영역을 데이터센터 인프라로 확장하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.29 09:22전화평 기자

"두 달 만에 맞춤형 AIDC 지어 드려요"...바로AI, 모듈형 HACC 승부수

"바로AI는 30평 공간과 300kW 전력만 확보되면, 어느 건물이든 두 달 반 만에 고객이 원하는 사양의 데이터센터를 구축합니다." 이용덕 바로AI 대표는 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 바로AI의 모듈형 데이터센터 사업을 이같이 소개했다. 이 대표는 "AI 데이터센터 시장이 대형화 경쟁에 들어갔지만 모든 기업이 대규모 인프라가 필요한 것은 아니다"라며 "고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 전력과 발열 부담이 커지고 GPU 세대교체 주기도 빨라지는 만큼, 필요한 규모만큼 구축하고 수요가 늘어날 때 확장하는 방식이 효율적"이라고 설명했다. 바로AI가 개발한 모듈형 하이브리드 AI 컴퓨팅 센터(HACC)는 이 같은 전략을 구현한 제품이다. 지난해 평택 지식산업센터에 30평 규모 모듈 2개를 구축한 것이 첫 양산 모델이다. 기존 데이터센터처럼 대규모 시설을 먼저 짓고 GPU를 채우는 방식이 아니라 고객이 필요한 GPU 규모에 맞춰 인프라를 구축하고 이후 수요에 따라 모듈을 추가한다. 이 대표는 이를 '나만의 AI, 나만의 데이터센터' 전략이라고 설명했다. 기업마다 개발하는 AI 모델과 데이터 규모가 다른 만큼 획일적인 대규모 인프라보다 맞춤형 구축이 필요하다는 것이다. GPU 세대교체 빠른데…"처음부터 다 살 필요 없다" 바로AI가 모듈형 데이터센터를 강조하는 배경에는 GPU의 높은 가격과 빠른 세대교체가 있다. 데이터센터를 먼저 크게 구축한 뒤 GPU를 한꺼번에 채우면 초기 투자 부담이 커지는 데다, 2~3년 뒤에는 기존 GPU를 교체해야 할 위험도 있다는 설명이다. 바로AI는 한 고객사가 GPU 서버 40대 규모 프라이빗 클라우드를 요청했지만, 우선 20대만 구축하자고 역제안한 사례도 소개했다. 고객 연구개발 상황을 고려해 필요한 시점에 추가 증설하는 것이 총소유비용(TCO) 측면에서 유리하다고 판단했기 때문이다. HACC 기반에는 바로AI가 7년간 개발해온 수냉 GPU 서버 '포세이돈'이 있다. 바로AI는 GPU에서 발생하는 열을 서버 내부에서 직접 제어하는 수냉 기술을 적용해 별도 대규모 외부 냉각설비 의존도를 낮췄다. '인쇄회로기판(PCB) 냉각 블록 및 제조방법' 특허와 '수냉각 GPU 서버' 특허 등 등록 특허 2건도 확보했다. 이 대표는 "서버는 하드웨어와 소프트웨어의 결합체이고, 하드웨어는 수많은 경험과 문제 해결을 거치면서 향상된다"며 "바로AI 서버는 지난 7년간 끊임없이 열과 소음을 잡아온 결과물"이라고 말했다. 현재 포세이돈은 89개 대학의 350여개 연구실, 86개 B2B 기업, 7개 종합병원, 28개 정부기관 등에 공급됐다. 재구매율은 70%를 넘는다는 게 이 대표 설명이다. 회사는 해당 기술을 발전시켜 랙(Rack) 단에서 열을 잡는 수냉 시스템을 개발하고 있다. 바로AI는 GPU 서버에서 출발해 프라이빗 클라우드와 데이터센터까지 사업 영역을 넓혔다. 고객이 서버를 늘리면서 이를 묶어 관리할 클라우드가 필요해졌고, 이후 유지보수까지 직접 제공하는 풀스택 구조를 구축했다. 3년간 하드웨어·소프트웨어 보증을 제공하고 분기별 고객 방문을 통해 장비 상태를 점검하는 '디스턴스 제로(Distance Zero)' 전략도 운영한다. 고객과 거리를 '0'으로 만드는 걸 뜻한다. 이 대표는 "단순히 장비를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 어떤 AI를 개발하는지 파악해 다음에 필요한 인프라까지 제안한다는 전략"이라고 말했다. "데이터센터보다 AI 도입 기업 늘려야"…산업 AX 정조준 바로AI가 정조준하는 시장은 제조·물류 등 전통 산업 현장에 AI를 적용하는 'AX'다. 이 대표는 대규모 데이터센터 숫자를 늘리는 것보다 AI를 실제 도입하고 개발하는 기업의 숫자를 늘리는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 "전통 산업의 최고경영자(CEO)들을 만나면 AI를 하고 싶은데 무엇을 어떻게 해야 할지 모르겠다는 이야기를 많이 한다"며 "바로AI는 HACC와 온프레미스 기술을 기반으로 2·3차 산업과 공장에 AI를 접목해 이들의 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 역할을 하고 싶다"고 말했다. 바로AI는 지난해 90억원의 매출을 기록했다. 창업 후 연평균성장률(CAGR)은 약 95%다. 매출의 최소 30%를 연구개발(R&D)에 투자하며 기술 개발에 집중해왔다. 이제 1차 플랫폼 개발을 마무리하고 시장 확산을 위한 외부 투자와 파트너십도 검토하고 있다. 이 대표는 "필요한 만큼 만들고 필요할 때 확장하는 AI 인프라가 앞으로 중요해질 것"이라며 "바로AI가 기업의 AI 도입을 돕고 산업별 AX 플랫폼으로 성장할 수 있는 기반을 만들겠다"고 강조했다. Who is | 이용덕 바로AI 대표 이용덕 대표는 AI 반도체와 GPU 인프라 분야에서 오랜 경험을 쌓은 기업인이다. 2002년부터 2006년까지 브로드컴 코리아 초대 지사장을 역임한 뒤, 2006년부터 2018년까지 엔비디아코리아 지사장으로 근무했다. 이후 2019년 바로AI를 창립하고 지금까지 대표로 회사를 운영 중이다.

2026.07.28 16:23전화평 기자

[현장] 김민준 오케스트로 의장 "AI 시대 승부처는 인프라 SW"...'오케스트로 4.0' 공개

"AI 시대 승자는 가장 큰 모델을 가진 기업이 아닙니다. 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업입니다." 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '오퍼스(OPUS) 2026' 기자간담회에서 AI 산업의 경쟁 구도가 변화하고 있다고 진단했다. 그는 생성형 AI 경쟁이 거대언어모델(LLM)과 GPU 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영하고 통제하는 'AI 인프라 SW' 경쟁으로 옮겨가고 있다며, 이를 위한 새로운 전략으로 '오케스트로 4.0'을 공개했다. AI 경쟁, 모델·반도체 넘어 인프라 SW로 김 의장은 전 세계가 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하며 AI 모델과 반도체, 데이터센터 투자를 빠르게 확대하고 있다고 짚었다. 한국 역시 AI 강국을 목표로 투자를 강화하고 있지만 AI 산업을 완성하기 위해서는 모델과 반도체와 함께 축을 이루는 'AI 인프라 SW'도 반드시 필요하다는 게 그의 설명이다. 그는 기업과 공공기관의 AI 도입 현장에서 공통적으로 제기되는 문제로 어떤 AI 모델을 선택할지 보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용할지, 데이터를 AI와 어떻게 연결할지, 여러 클라우드와 데이터를 어떻게 하나의 환경처럼 운영할지 등을 꼽았다. 이어 이러한 문제를 해결하는 기술이 바로 AI 인프라 SW라고 말했다 이어 "AI 모델과 반도체가 AI의 두뇌와 엔진이라면, AI 인프라 SW는 이를 연결하고 실제 산업에서 움직이게 만드는 운영체제"라며 "AI 경쟁은 이제 더 좋은 모델을 만드는 경쟁을 넘어 이를 산업 현장에서 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐의 경쟁으로 확대되고 있다"고 강조했다. 아울러 김 의장은 AI 시대 주권 확보의 핵심 요소로 인프라 SW를 꼽으며, 해외 기술 의존에 따른 리스크도 짚었다. 그는 "VM웨어 등 글로벌 가상화 시장의 라이선스 정책과 가격 체계 변화로 국내 기업과 공공기관이 예상치 못한 비용 증가와 운영 부담을 경험한 사례가 늘고 있다"며 "특정 해외 기업에 대한 의존이 국내 IT 투자와 운영 안정성에 직접적인 영향을 줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이는 단순한 구매 이슈가 아니라 기술 통제력과 지속가능성의 문제"라며 "AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 인프라 SW에 대한 통제력도 갖춰야 한다"고 강조했다. 오케스트로 4.0, AI 풀스택 인프라 SW로 기술 혁신 가속 김영광 대표 겸 CTO는 이 같은 문제의식에 대응하기 위한 방안으로 '오케스트로 4.0'을 제시했다. 오케스트로 4.0은 기존 AI 인프라 풀스택 SW에 고객 환경에서 축적한 운영 데이터를 결합해 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AI 전환(AX) 기반으로 재편하는 것이 핵심이다. 이를 통해 변화하는 고객 환경에 보다 빠르게 대응하고 기술 주권을 확보할 수 있다는 설명이다. 이를 구현하는 핵심 기술은 온톨로지 기반 지식 그래프 '스코어'와 AI 기반 기술 생성 체계 '오케스트로 젠데브'다. 스코어는 자원과 서비스, 장애 이력, 정책, 비용 등 분산된 운영 데이터를 하나의 관계망으로 연결해 AI가 실제 운영 환경을 이해하고 판단할 수 있도록 지원한다. 단순한 데이터 저장소를 넘어 운영 데이터의 맥락과 관계를 구조화해, 추론과 검증이 가능한 형태로 축적하는 것이 특징이다. 젠데브는 스코어에 축적된 데이터를 바탕으로 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 AI를 적용하는 체계다. 김 대표는 젠데브 적용 시 전체 생산성이 기존 개발 방식 대비 약 10.6배 향상되며, 반복적인 개발 작업은 AI가 수행하고 개발자는 아키텍처 설계와 구조적 의사결정에 집중할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "10배의 생산성은 10배 빠른 개발만을 뜻하는 것이 아니라, 같은 시간 안에 10배 더 큰 가치를 만드는 것"이라며 "이는 시작점일 뿐이며, 50배, 100배 수준의 생산성 가능성도 확인하고 있다"고 덧붙였다. 이와 함께 기획부터 개발, 테스트, 운영, 유지보수까지 사람이 단계별로 오가던 기존 방식을 AI가 관통하는 하나의 생성 흐름으로 바꾸는 것이 오케스트로 4.0의 핵심이라고 강조했다. 단순히 개발 속도를 높이는 수준이 아니라, 같은 시간 안에 더 많은 가치를 만들어낼 수 있는 구조 자체를 만드는 전략이라는 설명이다. 이미 오케스트로4.0은 국가정보자원관리원, 한국지역정보개발원 등 대형 공공기관을 포함해 금융·제조 분야까지 총 68개 기관에 관련 제품이 적용 중이다. 김영광 대표는 최근 VM웨어 이슈와 관련해 국내 소프트웨어 대체 수요가 커지고 있으며, 오케스트로가 핵심 대안으로 부상하고 있다고 강조했다. 더불어 해외 사업도 일본, 유럽, 아프리카 시장에서 소버린 클라우드 수요와 가상화 전환 수요에 대응하며 사업을 전개하고 있으며, 한국 대표 기업으로서 관련 시장을 개척하고 있다고 밝혔다. 그는 "우주시대를 연 최초의 위성 스푸트니크처럼 오케스트로 4.0은 개별 기능 개선을 넘어 기술을 만드는 방식 자체를 혁신하는 전환점이 될 것"이라고 자신감을 비쳤다.

2026.07.28 12:32남혁우 기자

메가존클라우드, 국내 유일 '삼성 클라우드 플랫폼' 최상위 파트너 승격

메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 '플래티넘 파트너'로 선정됐다. 공공 클라우드와 인공지능(AI)·그래픽처리장치(GPU) 클라우드 분야에서 쌓은 사업 수행 경험과 기술력을 인정받았다는 평가다. 메가존클라우드는 삼성SDS SCP 파트너 프로그램에서 최고 등급인 플래티넘 파트너로 승격됐다고 28일 밝혔다. 현재 SCP 플래티넘 파트너는 메가존클라우드가 유일하다. 회사는 지난해 8월 SCP '어드밴스드 파트너' 등급을 획득한 데 이어 약 1년 만에 최상위 등급으로 승격됐다. 이번 승격은 SCP 기반 클라우드 사업 수행 역량과 기술 전문성, 고객 지원 역량 등을 종합적으로 인정받은 결과라고 회사 측은 설명했다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 자격 취득 현황 등을 종합 평가해 부여된다. 사업 실적은 최근 1년간의 성과를 기준으로 산정된다. 메가존클라우드는 공공 분야에서 다수의 SCP 기반 사업을 수행하는 한편 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), 서비스형 GPU(GPUaaS) 등 고성능 인프라 분야에서도 사업 성과를 확보해 플래티넘 등급 요건을 충족했다고 밝혔다. 대표 사례로는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 구축 사업 등이 꼽힌다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원 사업 등을 수행하며 AI 연구·개발을 위한 GPU 인프라 구축 역량을 입증해왔다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "이번 선정은 SCP 기반의 다양한 공공사업 수행 경험과 AI·GPU 클라우드 분야에서 축적한 기술 역량을 인정받은 결과"라며 "K-클라우드를 아우르는 멀티클라우드 역량으로 소버린 AI 시대에 기관·기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 11:04한정호 기자

[AI 고속도로] AIDC 수출산업화 청사진…국산 서버 업계에도 기회 열릴까

정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 육성하고 이를 새로운 수출 산업으로 키우겠다는 청사진을 밝히면서 국내 서버 업계에도 관심이 쏠리고 있다. AI 반도체와 클라우드뿐 아니라 서버·스토리지·데이터센터 운영 솔루션까지 전후방 산업을 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 만큼, 그간 상대적으로 주목받지 못했던 국산 서버 기업에도 새로운 기회가 열릴 수 있을지 주목된다. 28일 업계에 따르면 국내 서버 및 DC 관리 솔루션 기업들이 출범을 앞둔 정부·산학연 협력체 'AIDC 얼라이언스' 참여 가능성을 검토하는 분위기다. 정부는 최근 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AIDC를 국가 전략산업으로 육성하고 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC를 구축하는 청사진을 발표했다. 1단계로 SK·GS·네이버 등 민간과 함께 8.4GW 규모 시설을 조성하고 장기적으로는 누적 투자 규모를 1000조원 이상으로 확대한다는 계획이다. 해당 발표에선 AIDC를 단순한 시설을 넘어 국가 AI 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 인프라로도 규정했다. 국산 AI 반도체(NPU), 클라우드 플랫폼, 전력·냉각 솔루션, AI 개발도구 등을 함께 육성하고 이를 기반으로 AI 인프라를 새로운 수출 산업으로 발전시키겠다는 구상도 제시했다. 특히 초대형 테스트베드를 갖춘 클러스터를 조성하고 국산 솔루션 실증과 해외 진출 기반을 마련한다는 방향이 데이터센터 업계 전반에 긍정적인 신호로 받아들여지고 있다. 정부는 AIDC 특별법 시행과 특화 클러스터 지정, 후속 제도 마련도 단계적으로 추진할 방침이다. 이같은 정책 목표는 국내 AI 인프라 산업을 서버·스토리지·네트워크·운영 소프트웨어까지 포함한 생태계로 확대하려는 시도로 풀이된다. 그동안 인프라 정책이 상대적으로 그래픽처리장치(GPU) 확보와 NPU 활성화에 집중됐다면, 앞으로는 데이터센터 구축 과정에서 다양한 국산 인프라 기업들의 참여 기회도 늘어날 수 있다는 기대가 나온다. 국내 서버 업계는 기술 경쟁력을 꾸준히 높여왔다는 평가를 받고 있다. 글로벌 표준 x86 서버를 기반으로 다양한 국제 인증을 확보했고 공공과 민간 프로젝트를 수행하며 제품 안정성도 지속적으로 검증받고 있다. 최근에는 시장 환경도 일부 변화하고 있다. 글로벌 서버 가격 상승으로 공공기관을 중심으로 국산 서버 조달 사례가 늘어나면서 가격 경쟁력뿐 아니라 실제 운영 과정에서 성능과 안정성에 대한 인식도 개선되는 분위기다. 매출 규모도 시장 확대와 메모리 가격 상승 등의 영향으로 전반적으로 증가하는 추세다. 다만 메가프로젝트 수혜가 국산 서버 업계까지 이어질지는 지켜봐야 한다는 지적도 나온다. 현재 정부 인프라 사업은 대규모 GPU 확보와 국산 NPU 실증 확대에 역량이 집중돼 있고 AI 서버 시장 역시 델·HPE·슈퍼마이크로 등 글로벌 기업들의 영향력이 여전히 큰 상황이다. 국내 업계에선 AI 인프라 국산화를 반도체 중심으로만 접근하기보다 서버·스토리지·DC 관리 소프트웨어까지 함께 고려하는 풀스택 전략이 필요하다는 의견을 제기해왔다. 이에 메가프로젝트의 방향성에는 공감하면서도 현재는 대규모 사업 특성상 중소 서버 기업까지 정책 효과가 확산되는 단계는 아니라는 입장이다. 또 AIDC 관련 기술개발 과제는 꾸준히 늘고 있지만 장비 국산화를 직접 지원하는 정책은 아직 많지 않은 상황이다. 정부의 국산 솔루션 육성 방향이 제시된 만큼 구체적인 연계 사업이 앞으로 마련될 필요가 있다는 설명이다. 정부는 장비 산업 육성을 주요 과제로 제시하고 있다. AIDC 구축 과정에서 IT 장비와 전력·냉각 등 핵심 설비 국산화를 추진하고 이를 기반으로 전후방 산업을 함께 육성해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 목표다. 향후 특별법 시행과 후속 지원 정책이 본격화되면 공급망 전반으로 정책 효과가 확대될 가능성도 제기된다. 국내 서버 업계 관계자는 "정부가 AIDC를 국가 전략산업으로 육성하고 국산 솔루션 수출까지 추진하겠다는 방향을 제시한 것은 긍정적"이라며 "앞으로 실제 사업에서도 국산 서버·스토리지 등 다양한 국내 장비 기업들이 함께 참여할 수 있는 기회가 확대되길 기대한다"고 말했다.

2026.07.28 09:51한정호 기자

국내 AI 스타트업 3사, 오라클 'OCI'로 글로벌 확장 가속

국내 유망 인공지능(AI) 스타트업 3곳이 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'를 도입해 글로벌 시장 공략에 나선다. AI 서비스 성능을 높이는 동시에 인프라 비용을 절감하며 해외 사업 확장을 위한 기반을 마련했다는 평가다. 한국오라클은 브이엠아이씨(VMIC)·프롬프트타운·케이에이비랩스 등 국내 AI 스타트업 3곳이 자사 스타트업 지원 프로그램 '미라클'을 통해 OCI를 도입했다고 27일 밝혔다. 이들 기업은 OCI 기반으로 산업별 AI 서비스를 고도화하고 글로벌 고객을 대상으로 서비스를 확대 중이다. 먼저 항공 자산 관리 솔루션 기업 브이엠아이씨는 AI 기반 항공 자산 관리 플랫폼 '에어스트림' 운영을 위해 OCI를 도입했다. 이를 통해 인프라 비용을 최대 50% 절감했으며 아일랜드·싱가포르·중동 등 글로벌 항공 금융 시장으로 서비스를 확대할 계획이다. 프롬프트타운은 제조업체와 디자이너를 위한 스케치 기반 AI 플랫폼 '픽스 스튜디오'에 OCI 컴퓨트와 OCI 쿠버네티스 엔진(OKE), OCI 데이터베이스 포스트그레SQL을 적용해 클라우드 네이티브 머신러닝 운영관리(MLOps) 환경을 구축했다. 회사 측에 따르면 기존 환경 대비 약 40%의 인프라 운영 비용을 절감하고 실시간 이미지 생성 속도를 0.5초 수준으로 단축했으며 기업 고객이 요구하는 보안 요건도 충족하게 됐다. 아울러 케이에이비랩스는 AI 기반 무역 자동화 플랫폼 '티 플로우'에 OCI 컴퓨트와 OCI 도큐먼트 언더스탠딩을 적용했다. 복잡한 무역 서류 처리 시간을 기존 약 1시간에서 1분 이내로 줄였고 지식 그래프 임베딩과 AI 리뷰 엔진의 처리 속도도 최대 5배 높여 글로벌 무역 서비스 경쟁력을 강화했다. 이들 기업은 오라클과 중소벤처기업부, 창업진흥원, 서울과학기술대학교가 공동 운영하는 스타트업 지원 프로그램 미라클에 참여하고 있다. 해당 프로그램은 국내 스타트업의 글로벌 진출을 위한 AI 전문성과 기술 지원을 제공한다. 김성하 한국오라클 사장은 "AI 스타트업이 기술 개발을 넘어 본격적인 사업 확장 단계에 접어들면서 안정적으로 확장할 수 있는 클라우드 인프라는 이제 필수 요소가 됐다"며 "OCI는 우수한 성능·안정성·가격 경쟁력을 바탕으로 스타트업이 AI 서비스를 고도화하고 배포할 수 있는 기반을 제공한다"고 강조했다. 이어 "국내 유망 스타트업들이 세계 시장에서 경쟁력을 갖춘 비즈니스를 구축하고 높은 품질의 AI 기반 솔루션을 제공할 수 있도록 지속 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.27 14:34한정호 기자

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