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'2조원 GPU 사업 도전장' 엘리스, 올해 IPO 정조준

토종 기술로 차세대 인공지능(AI) 이동형 모듈형 데이터센터(PMDC) 구축 계획을 본격화한 엘리스그룹이 자금 조달을 위해 올해 기업공개(IPO)를 추진한다. 김재원 엘리스그룹 대표는 15일 열린 기자간담회에서 “고객이 늘어난 만큼 대규모 자본 지출에 대해서는 당연히 상장이든 비상장이든 지금 자금 조달이 필요한 것은 맞다”며 “현재로서는 상장 시장에서 자금을 조달하자는 목표를 갖고 준비해 나가고 있다”고 밝혔다. 이어 “연내에 (PMDC를) 구축해야 되기 때문에 해당 기간 안에 자금 조달을 해야 하는 상황”이라고 덧붙였다. 엘리스그룹은 AI 기반 교육 실습 플랫폼을 시작으로 AI 클라우드 인프라까지 영역을 확장하면서 AI 전 영역을 직접 구현 가능한 풀스택 기업이다. 기존에 국내에 없던 AI PMDC라는 방식으로 AI 전용 데이터센터를 구축했으며 AI 가상화 솔루션인 ECI를 자체 개발하기도 했다. 최근에는 정부가 2조원 규모로 추진하는 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보·구축·운용지원 사업 공모에 도전장을 내기도 했다. 엘리스그룹의 지난해 매출은 400억원 수준으로 추산되며 교육 매출은 여기서 30~40%가량을 차지한다. 회사 측은 올해 클라우드 매출이 교육 매출을 넘어섰을 것으로 보고 있다. 김 대표는 “지난해부터 급속도로 클라우드 매출이 올라왔는데, 올해는 클라우드 매출이 폭발적으로 늘어나면서 (교육 매출을) 상회하는 상황이 됐다”고 설명했다. 이날 엘리스그룹은 토종 기술로 완성한 'K-PMDC'를 중심으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략에 나선다고 발표했다. 쉽게 말하면, 소버린 AI에 맞는 소버린(독자적인 AI 파운데이션 모델 개발을 지원해 데이터 주권을 확보하고 기술 자립을 이루는 것) 인프라를 구축한다는 것이 골자다. 이를 위해 엘리스그룹은 AI 인프라 국산화를 핵심 전략으로 삼고 차세대 AI PMDC 구축에 시동을 건다. 차세대 GPU 아키텍처를 반영한 AI 데이터센터를 통해 고성능 컴퓨팅 환경에 최적화된 인프라를 구현하고 급증하는 AI 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 회사는 랙당 230kW 수준의 전력을 요구하는 차세대 그래픽처리장치(GPU) '베라 루빈 NVL72'을 지원하는 PMDC 개발을 완료하며 인프라 설계 역량을 확보했다. 이와 함께 엘리스그룹은 AI 인프라 활용도를 극대화할 수 있도록 국내 클라우드 서비스 제공자(CSP) 최초로 'GPU 스팟 요금제'를 도입했다. 해당 요금제는 유휴 GPU 자원을 활용해 온디맨드 대비 최대 50% 수준의 비용으로 제공하며, B200, H100, A100 등 주요 GPU 전 라인업을 지원한다. 이외에도 엘리스그룹의 회사 기반이었던 교육 영역에서 고도화를 꾀한다. 기업과 학교에서 맞춤형으로 활용하는 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에도 헬피 비전을 통합해 문서 이해도를 높여 정확한 리포트 생성을 가능하게 한다. 이외에도 AI 기반 이용자경험(UX) 라이팅 툴 등 기업맞춤형 도구를 통합하고 자체 ML 응용 프로그램 인터페이스(API) 구동 초거대언어모델(LLM)로 개인 및 기밀 정보 유출 위험을 낮춘다. 엔터프라이즈 리더 및 실무자 대상 AI 전환(AX) 교육도 진화시킬 방침이다.

2026.04.15 16:18박서린 기자

엘리스 "차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략…K-PMDC 추진"

인공지능(AI) 풀스택 기업 엘리스그룹이 토종 기술로 완성한 'K-PMDC'를 기반으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장에 진출한다. AI PMDC 구축을 통해 차세대 GPU 아키텍처를 반영한 AI 데이터센터로 고성능 컴퓨팅 환경에 걸맞은 인프라를 설립하고, AI 수요에 대응할 수 있는 토대를 만든다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남에서 기자간담회 '엘리스 임팩트(IMPACT) 2026: AI풀스택 가능성의 확장'을 열고, AI 인프라부터 AI 교육까지 전 영역을 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 엘리스그룹은 국산 기술로 완성한 'K-PMDC'를 중심으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략에 나설 계획이다. 엘리스그룹은 AI 기반 교육 실습 플랫폼을 시작으로 AI 클라우드 인프라까지 영역을 확장하며 AI 전 영역을 직접 구현하고 운영할 수 있는 풀스택 기업으로 진화해왔다. 기존에 국내에 없던 AI PMDC라는 방식으로 AI 전용 데이터센터를 구축한 데 이어 AI 클라우드 가상화 솔루션 ECI를 자체 개발해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원을 효율적으로 운영·활용할 수 있는 구조를 구축했다. 엘리스그룹은 AI 인프라 국산화를 핵심 전략으로 삼고, 차세대 AI PMDC 구축을 본격 추진한다. 차세대 GPU 아키텍처를 반영한 AI 데이터센터를 통해 고성능 컴퓨팅 환경에 최적화된 인프라를 구현하고, 급증하는 AI 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 랙당 230kW 수준의 전력을 요구하는 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'을 지원하는 PMDC 개발을 완료하며, 고전력 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 설계 역량을 확보했다. 현재 엘리스그룹이 제공하는 AI 모듈형 데이터센터는 기존 약 2년 이상 소요되던 데이터센터를 약 3개월 내 구축할 수 있어, 빠른 구축과 유연한 확장이 가능하다. 아울러, 엘리스그룹은 AI 인프라 활용도를 극대화할 수 있도록 국내 클라우드 서비스 제공자(CSP) 최초로 'GPU 스팟 요금제'를 도입했다. GPU 스팟 요금제는 유휴 GPU 자원을 활용함으로써 온디맨드 대비 최대 50% 수준의 비용으로 제공하는 것이 특징이다. 이를 통해 수요 기업은 동일한 GPU 자원을 효율적인 비용으로 활용할 수 있다. 해당 요금제는 B200, H100, A100 등 주요 GPU 전 라인업을 지원한다. 이번 요금제 출시로 엘리스그룹은 기존의 장기 약정형, 온디맨드와 함께 스팟까지 포함한 3종 과금 모델을 모두 갖춘 국내 유일의 CSP가 됐다. 엘리스그룹은 'AI 풀스택 가능성의 확장'이라는 방향성 아래 AI 클라우드 인프라뿐 아니라 AI 솔루션과 교육 영역에서도 AI 전환(AX)을 가속화하고 있다. 엘리스그룹의 AI 문서 분석 솔루션 '헬피 비전(Helpy Vision)' 라인업은 기업별로 상이한 복잡한 문서 구조를 학습해 비정형 데이터를 정형화하는 기술을 제공하며, 이를 통해 AI 에이전트가 활용 가능한 데이터 기반을 구축한다. 복잡한 표 구조 인식(TSR) 분야에서 최고 성능을 유지하고 있다. 또한, 기업과 학교에서 맞춤형으로 활용하는 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에도 헬피 비전을 통합해 문서 이해도를 높여 한층 정확한 리포트 생성을 가능하게 할 계획이다. 이밖에도 현장에 사용 가능한 AI 기반 이용자경험(UX) 라이팅(Writing) 툴 등 기업맞춤형 도구를 통합하고, AI헬피챗에 엘리스가 자체 보유한 ML API 구동 초거대언어모델(LLM)으로 개인·기밀 정보 유출 위험을 제거할 예정이다. 주요 대기업 및 학교의 AX 교육을 이끌어 온 경험 기반으로 엔터프라이즈 리더 및 실무자 대상 AX 교육도 고도화한다. AI 시대에 맞춰 실제 업무 프로세스 혁신과 업무 전환을 목표로 생성형 AI부터 에이전트 워크플로 구축까지 전 영역을 포함할 계획이다. 또한, 전사 교육, AX 컨설팅, PoC 구축, 대규모 프로젝트 수행까지 기업의 AI 전환을 위한 전 과정을 풀스택으로 지원한다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “AI 인프라 경쟁력은 GPU 개수가 아니라, 이를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려있다”며 “국산 기술로 완성한 차세대 AI 인프라를 통해 국내 AI 생태계의 자립도를 높이고, 기업들이 비용 장벽 없이 AI 혁신을 이룰 수 있는 토대를 만들겠다”고 말했다.

2026.04.15 10:45박서린 기자

KTR, AI 개발·운영에서 검증까지 토털서비스 지원

KTR(한국화학융합시험연구원·원장 김현철)은 13일 업스테이지·NHN클라우드와 업무협약을 체결, 인공지능(AI) 인프라·서비스에 시험인증을 결합하는 협력체계를 구축했다고 밝혔다. 3기관은 협약에 따라 업스테이지의 거대언어모델(LLM) 서비스, NHN클라우드의 서버(GPU) 인프라, KTR의 AI 시험인증 서비스를 하나로 묶은 'K-Trusted AI Stack 컨소시엄'을 구성하고 국내 AI 산업 발전을 위해 힘을 모으기로 했다. KTR과 협약기업은 ▲AI 인프라 및 솔루션의 공동 개발과 공급 ▲규제 대응형 AI 플랫폼 구축 및 표준 레퍼런스 확산 ▲AI 신뢰성 검증, 평가 및 인증 ▲기업지원 프로그램 수행 등을 함께 추진하기로 했다. KTR은 특히, 국제표준에 기반한 AI 신뢰성 평가와 인증을 통해 AI 제품의 품질을 검증한다. 또, 업스테이지와 NHN클라우드는 개별 환경에 최적화된 LLM과 GPU, 보안 클라우드 인프라를 제공한다. KTR은 'K-Trusted AI Stack 컨소시엄'을 통해 AI 제품 상용화 단계에서 필수적인 신뢰성 평가와 검증 서비스를 기업 맞춤형으로 제공하고 관련 기업의 경쟁력 확보를 돕기 위해 적극 나설 계획이다. KTR은 국내 시험기관으로는 처음으로 국제표준에 따른 AI 시스템 품질평가(ISO/IEC 25059, ISO/IEC 25058)는 물론 신뢰성(ISO/IEC TR 24028) 검증, AI 데이터 품질(ISO/IEC 5259-2) 검증 KOLAS 공인시험기관으로 지정받아 관련 서비스를 제공하고 있으며, 국내 최초로 국제표준을 적용한 AI 인증제도를 도입, 시행 중이다. 김현철 KTR 원장은 “KTR은 AI 시험인증 퍼스트무버로서 품질평가에서 신뢰성까지 AI 소프트웨어에 대한 공인 시험평가 서비스를 제공하고 있다”며 “이번 국내 대표 AI 기업들의 3자 협약을 통해 제품에서 인프라까지 AI 전 생태계에 대한 시험인증 서비스를 더욱 확대할 계획”이라고 밝혔다.

2026.04.13 15:38주문정 기자

[AI는 지금] 딥시크, V4 앞두고 내몽골行…중국 AI, 칩·데이터센터 전쟁 본격화

중국 인공지능(AI) 산업이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 자체 데이터센터 구축과 국산 AI 칩 최적화 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 정부 주도의 인프라 정책이 맞물리면서 스타트업부터 빅테크까지 '풀스택 AI 인프라 내재화' 전략이 확산되는 모습이다. 13일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 차세대 플래그십 모델 V4 출시를 앞두고 중국 내몽골 울란차브 지역에서 서버 유지보수 엔지니어와 데이터센터 구축 관리자 등 현장 인력 채용을 확대하고 있다. 이는 해당 기업이 소프트웨어·연구 중심 채용에서 벗어나 데이터센터 운영 등 물리적 인프라 영역으로 확장하는 첫 공개 사례로 해석된다. 특히 업계에선 이번 행보가 단순한 인력 확충이 아니라 AI 인프라 전략 전환의 신호라고 해석했다. 그동안 딥시크는 모델 개발과 알고리즘 고도화에 집중해왔지만, V4를 기점으로 대규모 학습·추론을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 직접 확보·운영하는 구조로 이동한 분위기다. 이는 AI 모델 경쟁이 '성능'에서 '연산 인프라 확보 능력'으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 또 내몽골은 중국 정부가 추진하는 '동수서산(東數西算)' 전략의 핵심 거점으로, 전력 비용과 토지 가격이 낮아 대규모 데이터센터 구축에 유리한 지역이다. 특히 딥시크가 해당 지역에서 데이터센터 운영 인력을 직접 채용하기 시작했다는 점은 기존의 외부 클라우드 의존 구조에서 벗어나 자체 인프라 내재화로 전환하려는 움직임으로 해석된다. 일각에선 V4가 단순한 모델 업그레이드를 넘어 컴퓨팅 구조 자체를 재설계하는 계기가 될 수 있다고 관측했다. 또 화웨이의 AI 칩 생태계와의 연계 가능성까지 거론하며 국산 칩 기반 최적화 전략을 본격화할 가능성이 있다고 봤다. 이 같은 흐름은 딥시크에 국한되지 않고 중국 AI 산업 전반으로 확산되고 있다. 이른바 '중국 AI 6룡'으로 불리는 스타트업들과 빅테크 기업들은 공통적으로 미국 기술 의존도를 줄이고 국산 AI 칩 기반 인프라를 구축하는 방향으로 전략을 재편하는 모습이다. 대표적으로 지푸AI는 엔비디아 칩 없이 화웨이의 AI 반도체 '어센드(Ascend)' 계열만으로 대규모 모델 학습을 수행했다고 밝히며 국산 칩 기반 학습 가능성을 강조하고 있다. 또 화웨이의 AI 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 활용해 소프트웨어부터 하드웨어까지 전 과정을 자국 기술로 구축하는 전략도 병행하고 있다. 문샷AI와 미니맥스는 저비용 고효율 구조를 중심으로 서부 및 내륙 데이터센터 자원 확보에 나서고 있다. 전력·토지 비용이 낮은 지역을 중심으로 AI 연산 인프라를 선점하는 흐름이 강화되며 관련 투자도 가속화되고 있다.빅테크 기업들도 인프라 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 바이두는 자체 AI 칩 '쿤룬'을 기반으로 수백만 개 칩을 수용할 수 있는 초대형 '슈퍼 노드' 구축 계획을 추진 중이다. 알리바바그룹은 클라우드 인프라를 활용해 스타트업과 기업 고객에게 내륙 데이터센터 자원을 패키지 형태로 공급하며 생태계 영향력을 확대하고 있다. 업계에선 중국 AI 산업의 경쟁 축이 구조적으로 이동하고 있다는 분석이 지배적이다. 기존에는 모델 성능과 알고리즘 혁신이 핵심이었다면, 현재는 데이터센터 입지, 전력 비용, AI 칩 확보, 운영 인력 등 물리적 인프라 요소가 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "이제 AI 경쟁은 모델을 잘 만드는 문제가 아니라 얼마나 안정적으로 대규모 연산 인프라를 확보하고 운영할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "중국 기업들은 사실상 소프트웨어 기업에서 인프라 사업자로 빠르게 진화하고 있다"고 말했다.

2026.04.13 14:46장유미 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

LGU+, AWS 기반 AI 플랫폼 구축...인프라 운영 자동화

LG유플러스는 아마존웹서비스(AWS)가 주최한 '2026 Modern Agentic applications Day' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 10일 밝혔다. 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 열린 행사에서 LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 유연한 구조로 전환하고, AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축 경험을 공유했다. 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 사이에서 발생하던 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그동안 AI 모델의 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업이 발생했는데, 이를 하나의 흐름으로 통합한 것이 핵심이다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝내는 구조가 아니라 항상 서비스에 바로 활용할 수 있는 '모델 준비 상태(Model Ready)'를 유지하는 것이 중요하다고 보고 플랫폼을 설계했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 보다 일관된 기준과 환경에서 AI를 다룰 수 있도록 했다. 이를 위해 LG유플러스는 AWS의 관리형 쿠버네티스 서비스인 Amazon EKS를 기반으로 한 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 보유한 온프레미스 GPU 인프라를 Amazon EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고, 클러스터 전체를 중앙에서 제어하는 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영해 플랫폼 관리 부담을 줄였다. 인프라 관리보다 플랫폼 안정성과 서비스 품질 개선에 더욱 집중할 수 있는 환경을 마련했다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 기존 방식 대신 필요한 만큼 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용해 GPU 미사용 시간을 줄였다. 이에 AI 모델 학습이나 서비스 제공이 필요한 시점에 GPU 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있게 됐다. LG유플러스는 플랫폼 구축 과정에서 AI를 서비스 관점에서 안정적으로 운영할 수 있는 구조와 기준을 설계하는 데 주력했다고 설명했다. 플랫폼이 인프라와 자원 관리 부담을 줄여주면서 AI 서비스를 더 빠르게 제공하고, 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높일 수 있는 기반을 갖췄다는 설명이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링랩(Lab)장은 “LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다”며 “앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.04.10 18:55홍지후 기자

리벨리온, Arm·SKT와 협력...추론 인프라 시장 겨냥

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 Arm, SK텔레콤 등 글로벌 AI 기업과 협력해 추론 인프라 시장을 겨냥한다고 10일 밝혔다. 소버린 AI와 통신사 특화 데이터센터 수요에 대응한 추론 인프라 제공이 목표다. 3사는 Arm의 자체 설계 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 'AGI CPU'와 리벨리온의 AI 반도체를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고, 이를 SK텔레콤의 AI 데이터센터에서 검증할 계획이다. 리벨리온은 "AI 인프라 분야 전문 기업이 참여하는 이번 연합은 급성장하는 추론 시장 수요에 기민하게 대응하고, 고성능·저전력 기반 소버린 AI 인프라 표준 정립이 목표"라고 설명했다. 이어 "이를 통해 인프라 설계부터 실전 검증까지 전 밸류체인을 포괄하는 협력 체계를 구축할 계획"이라고 덧붙였다. 이를 위해 Arm 네오버스(Neoverse) CSS V3 기반의 'Arm AGI CPU'와 리벨리온의 '리벨카드'를 통합한다. 리벨카드는 기존 1세대 칩 ATOM을 비롯한 국내외 AI 반도체 다수가 RTX 등 워크스테이션급 칩과 비교돼 온 것과 달리, 한국 최초로 데이터센터 서버급 고성능 AI 반도체 리벨100을 탑재했다. 리벨리온과 Arm은 단순 하드웨어 결합을 넘어 펌웨어 등 소프트웨어 전반을 공동으로 개발하고, SK텔레콤 데이터센터에 도입하여 실제 운영환경에 배치해 데이터 처리 성능과 안정성을 검증한다. 특히, SK텔레콤이 개발한 독자 파운데이션 모델 A.X K1를 해당 서버로 운영하는 방안도 검토 중이다. Arm과 리벨리온은 지난 3월 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사 칩을 결합해 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며, 초기 검증 결과와 대규모 데이터센터 워크로드 적용 가능성을 확인했다. 기술 검증 후 3사는 더 넓은 범위의 상용화 기회를 발굴할 예정이다. 리벨리온은 글로벌 소버린 AI 데이터센터 최적화 솔루션을 공급하고, 아시아 지역을 중심으로 시장을 공략할 계획이다. 독자 AI 인프라 구축이 필요한 글로벌 통신사와 공공 산업군을 중심으로, 안정성이 검증된 맞춤형 특화 솔루션 공급에 주력할 예정이다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “리벨리온은 압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당한다”며 “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가가 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에도 유의미한 선례가 될 것"이라고 기대했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공해 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 Arm 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 인프라가 전 세계적으로 확산됨에 따라 가속기, 메모리, 네트워킹 전반 워크로드를 조율하는 CPU 역할이 중요해졌다”며 “Arm 네오버스 CSS V3를 기반으로 설계한 'Arm AGI CPU'는 대규모 AI 구축에 필수인 성능과 효율성을 갖췄다. 이를 바탕으로 리벨리온, SK텔레콤 등 주요 파트너와 협력해 소버린 AI 및 통신 시장을 위한 확장성 있는 인프라를 실현해 기쁘다”고 밝혔다.

2026.04.10 10:11전화평 기자

[현장] 한국 AI 수요 폭발…에퀴닉스, 수도권 데이터센터 확장 속도

에퀴닉스가 국내 인공지능(AI) 수요 급증에 대응해 데이터센터 확장에 속도를 낸다. 싱가포르투자청(GIC)과 합작 형태로 신규 프로젝트를 추진하는 가운데, 수도권 중심 인프라를 키워 핵심 디지털 허브 역할을 한다는 목표다. 장혜덕 에퀴닉스 한국 대표는 9일 여의도 하나증권빌딩에서 개최한 에듀케이션 세션에서 "AI와 클라우드 수요가 폭발적으로 증가하면서 한국에서도 데이터센터 인프라에 대한 요구가 커졌다"며 "국내 데이터센터 추가 프로젝트와 관련해선 구체적인 일정과 계획이 확정되는 대로 발표할 예정"이라고 밝혔다. 에퀴닉스는 통신사·클라우드·기업 간 연결을 망 중립적으로 제공하는 글로벌 코로케이션 데이터센터 사업자다. 1998년 설립 이후 전 세계 36개국 77개 도시에서 280개 이상의 데이터센터를 운영하며 50만 개 이상의 상호연결(인터커넥션)을 기반으로 디지털 생태계를 구축해왔다. 코로케이션 데이터센터는 여러 기업이 동일한 시설 내에서 IT 인프라를 공유하면서 직접 연결할 수 있는 구조가 특징이다. 에퀴닉스는 이를 상호연결 기반 아키텍처와 디지털 비즈니스 허브로 정의해 클라우드·네트워크·기업 간 트래픽을 퍼블릭 인터넷을 거치지 않고 직접 교환할 수 있도록 지원한다. 이는 지연시간을 줄이고 보안성과 안정성을 높이는 핵심 요소로 꼽힌다. 한국에는 2019년 진출해 약 7년간 사업을 이어오고 있다. 현재 서울 상암 DMC에 첫 데이터센터 'SL1'과 고양시 향동 일대에 위치한 'SL4', 'SL2x' 데이터센터를 운영하며 수도권을 중심으로 상호연결형 디지털 캠퍼스를 구축했다. 특히 회사는 싱가포르투자청(GIC)과 합작법인 형태로 국내 신규 데이터센터 건설 프로젝트를 추진 중이다. 글로벌 자본과 협력해 대규모 투자 부담을 분산하고 빠르게 증가하는 국내 AI·클라우드 수요에 대응하는 전략으로 풀이된다. 장 대표에 따르면 추가 건립될 데이터센터 입지 역시 수도권이 될 전망이다. 기존 센터와의 연계를 바탕으로 네트워크 효율성과 확장성을 높일 수 있어서다. 장 대표는 "국내외 하이퍼스케일 고객 수요와 대규모 AI 워크로드를 수용하기 위해선 인프라를 빠르게 확장하는 것이 중요하다"며 "수요 증가 속도에 맞춰 적절한 시점에 공급이 이뤄질 수 있도록 다양한 방안을 검토하고 있다"고 말했다. 이날 행사에선 AI 확산에 따른 데이터센터 구조 변화도 소개됐다. 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM) 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 기반 고밀도 인프라 수요가 급증하면서 전력과 냉각 방식이 빠르게 진화하고 있다는 설명이다. 장 대표는 "과거 서버 랙 하나 전력이 4키로와트(kW) 수준이었다면 최신 GPU는 100kW에 달하는 수준까지 올라왔다"며 "이제는 공랭식만으로는 감당이 어려워 액체 냉각 등 새로운 기술 도입이 필수가 돼 데이터센터 사업자들도 이에 맞춘 상면을 설계 중"이라고 말했다. 데이터센터 입지 전략 역시 변화하고 있다. 대규모 전력 확보가 핵심 변수로 떠오르면서 도심 중심에서 전력 인프라가 확보된 외곽 지역으로 이동하는 추세다. 한국 역시 송배전 문제로 수도권 전력 확보에 제약이 있어 입지 다변화가 불가피하다는 분석이다. 이와 함께 'AI 데이터센터 진흥 특별법'도 국내 인프라 투자 환경을 좌우할 주요 제도 변화로 주목된다. 해당 법안은 지난달 국회 과학기술정보방송통신위원회 법안심사소위원회를 통과했으며 현재 전체회의와 법제사법위원회, 본회의 의결 등 후속 입법 절차를 앞두고 있다. 법안에는 인허가 절차 간소화와 전력 확보 지원, 입지 규제 완화 등이 담겼으며 특히 비수도권 데이터센터에 대한 전력계통영향평가 면제와 발전사업자와의 전력구매계약(PPA) 허용 등이 핵심 내용으로 포함됐다. 이에 대해 장 대표는 "AI 데이터센터 특별법에서 인허가를 원스톱으로 지원하는 부분은 업계 입장에서 매우 긍정적"이라며 "여러 기관을 거치는 현재 구조에선 인프라 확충과 사업 속도를 내기 어려운 만큼 제도 개선이 필요했다"고 밝혔다. 이어 "데이터센터는 전력 확보가 핵심인데, 안정적인 전력과 인허가 체계가 갖춰지면 한국 시장에서도 글로벌 수준의 AI 인프라 투자가 더욱 활발해질 것"이라고 덧붙였다. 끝으로 그는 "27년간 구축해온 디지털 비즈니스 생태계를 바탕으로 글로벌 AI 수요를 빠르게 수용하고 있다"며 "이 생태계를 기반으로 한국에서도 기업들이 더 빠르고 안정적으로 연결될 수 있는 환경을 만드는 데 집중하겠다"고 강조했다.

2026.04.09 15:54한정호 기자

[인터뷰] 김동훈 "NHN클라우드, 일본 매출 올해 2배…내년 흑자전환 자신"

[도쿄(일본)=장유미 기자] 김동훈 NHN클라우드 대표가 일본 인공지능 전환(AX) 수요 급증을 발판으로 올해 현지 매출을 두 배 이상 끌어올리고, 내년에는 전사 차원에서 흑자전환까지 달성하겠다는 청사진을 제시했다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 인공지능(AI) 인프라 사업의 계약 단위가 급격히 커지면서 일본 사업이 초기 투자 구간을 지나 본격적인 회수 국면에 진입했다는 판단에서다. 김 대표는 지난 8일 일본 도쿄에서 개막한 '재팬 IT 위크 스프링 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 "일본 사업은 올해 전년 대비 두 배 이상 성장하는 흐름으로 보고 있다"며 "현재 수요 속도와 수익 구조를 감안하면 내년에는 전사 흑자전환도 충분히 가능할 듯 하다"고 말했다. 김 대표의 이 같은 자신감은 일본 시장에서 확인한 GPU 인프라 수요 확대와 실제 계열 내부거래 실적 개선 흐름이 맞물린 결과다. NHN클라우드 일본법인 매출은 지난해 4억9480만원으로 전년 2억6739만원 대비 85% 증가했다. 반면 재작년 반영됐던 2억3819만원 규모 기타비용은 지난해 사라졌고, 지급수수료 2044만원만 신규 반영되며 비용 구조가 크게 개선됐다. 이에 따라 일본 법인 거래의 순기여도는 지난 2024년 2920만원 수준에서 작년 4억7436만원으로 급증했다. 업계에선 일본 사업이 리전 구축과 현지 셋업 중심의 선투자 구간을 지나 본격적인 수익화 단계로 넘어가고 있다는 신호로 해석했다. 김 대표는 올해 실적 개선의 핵심으로 GPU 사업의 수익 구조 변화를 꼽았다. 기존 범용 서버 중심 클라우드 사업에서는 고객당 계약 규모가 수십만~수백만원 수준에 머물렀지만, 생성형 AI 확산 이후 GPU 클러스터 단위 계약은 수천만원에서 수억원대로 확대됐기 때문이다. 그는 "예전에는 서버 한 대 기준으로 책정되던 예산이 이제는 GPU 8장만 묶어도 수천만원 단위로 올라간다"며 "사업 구조상 숫자 앞에 '0'이 한두 개 더 붙는 시장으로 바뀌었다"고 밝혔다. 이어 "GPU는 장비를 확보하는 즉시 수요가 붙는 구조"라며 "얼마나 빠르게 장비를 들여와 고객 워크로드로 채우느냐에 따라 매출과 이익률이 바로 달라진다"고 덧붙였다. 이에 NHN클라우드는 글로벌 GPU 수급난에 대비해 반도체·서버 공급사와 직거래 채널을 넓히고 있다. 김 대표는 전력 확보와 공급 리드타임을 감안하면 지금부터 내년 물량을 준비해야 한다고 강조했다.NHN클라우드는 국내 정부 GPU 구축 사업과 대형 게임사 프로젝트 경험을 바탕으로 일본에서 서비스형 GPU(GPUaaS)와 클라우드 관리 서비스(MSP) 역량도 전면에 내세우고 있다. 이번 재팬 IT 위크에서도 GPU 클러스터 운영, 장애 대응, 자원 최적화, 멀티·하이브리드 환경 관리 기술을 집중 소개하며 일본 기업들의 문의가 이어진 것으로 전해졌다. 이 과정에서 이노그리드와의 협업도 핵심 축으로 부상하고 있다. NHN클라우드는 GPU 인프라 위에 이노그리드의 클라우드 관리 플랫폼을 결합해 멀티·하이브리드 AI 운영 모델을 공동 제시했다. 또 일각에서 제기되는 이노그리드 피인수 가능성에 대해 김 대표는 직접적인 언급을 아끼면서도 전략적 시너지의 중요성을 강조했다. 그는 "지분이나 인수 여부보다 중요한 것은 얼마나 빠르게 인프라를 구축하고 단기간에 가동률을 채우느냐"라며 "프라이빗 클라우드와 GPU 운영 자동화, 보안 레이어까지 연결되는 전략적 협업 구조를 계속 확대하는 것이 더 중요하다"고 말했다. 이를 위해 김 대표는 향후 다른 기업에 대한 인수합병(M&A) 가능성도 열어뒀다. 프라이빗 클라우드 기술 인력과 운영 자동화, 보안 역량을 확보할 수 있는 기업들을 지속적으로 검토하고 있는 상태로, 특히 일본 시장에선 현지 고객 기반을 확보한 MSP·호스팅 사업자와의 협업 또는 투자 가능성도 살펴보고 있다. 그는 "일본은 지역별로 고객 네트워크를 가진 로컬 사업자의 영향력이 크다"며 "기술 요건과 운영 체계를 충분히 맞출 수 있는 시점이 오면 더 적극적인 전략을 검토할 수 있다"고 설명했다. 일본 사업 전략의 방향도 보다 구체화했다. NHN클라우드는 현재 도쿄 리전, 엔화 기반 과금 체계, 일본 개인정보 규제 대응 인증, 현지 클라우드 운영 경험을 바탕으로 단순 인프라 공급을 넘어 AI 인프라 구축부터 운영까지 책임지는 파트너 이미지를 강화하고 있다. 특히 일본 개인정보 보호 규제를 충족하는 인증을 확보해 현지 기업의 민감 데이터를 다룰 수 있는 사실상 유일한 한국 클라우드서비스제공업체(CSP)라는 점에서 차별점도 갖췄다. 이를 통해 NHN클라우드는 노동력 부족에 따른 AX 수요 확대가 빨라지는 만큼 한국 기업의 일본 진출을 지원하는 교두보 역할도 병행한다는 구상이다. 김 대표는 "일본 시장은 고객 수요가 빠르게 커지는 만큼 선제적인 GPU 확보와 안정적인 운영 역량이 실적을 좌우한다"며 "올해는 매출 성장세를 확실히 만들고 내년에는 수익성까지 본궤도에 올려놓을 것"이라고 강조했다.

2026.04.09 12:00장유미 기자

뉴타닉스, 에이전틱 AI 인프라 고도화…추론·실행 시대 전략 가속

뉴타닉스가 에이전틱 인공지능(AI)을 중심으로 한 클라우드 플랫폼 전략을 강화하며 차세대 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 단순 모델 활용을 넘어 실제 운영 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 실행할 수 있는 기반을 제공한다는 목표다. 뉴타닉스는 '뉴타닉스 에이전틱 AI' 솔루션에 신규 기능을 추가하고 네오클라우드 사업자를 위한 AI 서비스 플랫폼 역량을 확대했다고 9일 밝혔다. 최근 AI 시장은 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다. 다수 기업이 AI를 실제 업무에 적용하는 단계로 진입하면서, 보안·성능·비용을 동시에 충족하는 인프라 수요가 커지고 있다. 뉴타닉스는 이러한 변화에 대응해 에이전틱 AI 기반의 통합 소프트웨어(SW) 스택을 제시했다. 토마스 코넬리 뉴타닉스 제품 관리 부문 수석 부사장은 "기업들이 데이터 통제권을 유지하며 AI를 활용하는 방법을 모색하면서 소버린 및 특화형 AI 클라우드에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다"며 "뉴타닉스 에이전틱 AI 솔루션은 안전한 멀티테넌트 환경과 AI 관리 포털을 갖춰 네오클라우드 제공업체들이 고부가가치 AI 서비스를 신속하게 제공할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다. 뉴타닉스 에이전틱 AI는 멀티테넌트 기반 AI 관리 포털과 서비스 제공 환경을 통해 복잡성을 줄이고 운영 효율성을 높이는 것이 특징이다. 그래픽처리장치(GPU) 자원과 컴퓨팅 리소스를 테넌트별로 분리·관리할 수 있으며 보안과 성능을 동시에 확보할 수 있도록 지원한다. 또 서비스형 GPU(GPUaaS), 쿠버네티스 서비스(KaaS), 가상머신(VM) 서비스, 벡터 데이터베이스(DB), 모델 서비스 등 다양한 AI 서비스 카탈로그를 통합 제공해 기업별 맞춤형 AI 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. AI 인프라 운영과 서비스 제공을 단일 플랫폼에서 관리할 수 있다는 설명이다. 운영 관리 기능도 강화됐다. 뉴타닉스 클라우드 매니저(NCM)는 AI 인프라 모니터링과 사용량 기반 과금 기능을 지원해 GPU 사용량, API 호출, 모델 사용량 등을 기반으로 비용을 관리할 수 있도록 했다. 기업이 AI 서비스 운영과 비용 통제를 모두 수행할 수 있도록 지원할 방침이다. 스콧 싱클레어 옴디아 인프라·클라우드·데브옵스·네트워킹 부문 실무 디렉터는 "자율 에이전트 도입은 차세대 핵심 분야로 급부상하고 있지만 데이터 보안과 거버넌스, 성능 측면에서 새로운 과제를 동반한다"며 "뉴타닉스 에이전틱 AI 솔루션은 이러한 요구를 충족할 수 있는 엔터프라이즈급 기반을 제공한다"고 말했다. 아울러 뉴타닉스는 하이브리드 멀티클라우드 전략도 강화하고 있다. 특히 '뉴타닉스 클라우드 클러스터 온 AWS(NC2 on AWS)'를 통해 기존 인프라 구조를 유지하면서 클라우드로 워크로드를 이전할 수 있는 환경을 제공한다. NC2 온 AWS는 미션 크리티컬 워크로드를 안정적으로 클라우드 환경에서 운영할 수 있도록 지원하는 솔루션으로, 국내에선 에버랜드에 처음 적용됐다. 기존 네트워크 아키텍처를 유지한 채 클라우드 전환이 가능해 기업의 인프라 전환 부담을 줄였다는 평가다. 뉴타닉스는 고객 요구에 맞춘 맞춤형 설계와 지속적인 커뮤니케이션을 통해 프로젝트를 성공적으로 완료하며 클라우드 전환 사례를 확보했다고 강조했다. 국내 기업의 하이브리드 클라우드 도입을 확대해 나간다는 계획이다. 변재근 뉴타닉스 코리아 사장은 "이번 에버랜드 프로젝트를 시작으로 앞으로도 더 많은 국내 기업이 복잡한 인프라 전환을 자신 있게 추진할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.09 10:56한정호 기자

뉴타닉스, 에이전틱 AI 지원 전면에…클라우드 플랫폼·파트너 확장

뉴타닉스가 에이전틱 인공지능(AI) 전 영역을 지원하는 클라우드 플랫폼 기능을 확장해 하이브리드 멀티클라우드 경쟁력을 높였다. 뉴타닉스는 '뉴타닉스 클라우드 플랫폼(NCP)' 신규 기능을 공개했다고 8일 밝혔다. 이번 업데이트는 AI 워크로드 증가와 클라우드 환경 복잡성 확대, 하드웨어 공급 제약 등 시장 변화에 대응하고자 추진됐다. 기업이 기존 인프라를 유지하면서도 가상머신(VM), 컨테이너, AI 워크로드를 유연하게 운영할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 특히 에이전틱 AI 기반 풀스택 기능이 강화됐다. '뉴타닉스 에이전틱 AI'는 AI 애플리케이션 구축과 운영을 지원하는 플랫폼으로, 컴퓨팅·스토리지·네트워킹·쿠버네티스 서비스를 통합 제공한다. 베어메탈 환경에서 쿠버네티스를 직접 실행할 수 있는 'NKP 메탈'도 추가돼 고성능 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 워크로드를 지원한다. 스토리지와 데이터 관리 기능도 고도화됐다. '뉴타닉스 통합 스토리지(NUS) 5.3'은 AI 데이터 레이크 구축을 위한 오브젝트 스토리지 성능을 강화하고 구글 클라우드와 OVH클라우드 간 데이터 이동을 지원한다. '데이터 렌즈 2.0'은 온프레미스와 에어갭 환경에서도 데이터 보안과 거버넌스를 지원해 데이터 주권 요구에 대응한다. 데이터베이스(DB) 영역에선 몽고DB와 협력해 DB 서비스 통합 관리 기능을 제공한다. 자동화된 프로비저닝과 라이프사이클 관리로 운영 효율성을 높였다. 클라우드 및 인프라 생태계도 대폭 확대했다. 뉴타닉스는 AMD·AWS·시스코·델·구글 클라우드·HPE·레노버·마이크로소프트·넷앱·엔비디아 등 1400개 이상의 파트너 생태계를 기반으로 다양한 배포 옵션을 제공할 방침이다. 기존 서버와 스토리지를 활용해 인프라를 현대화할 수 있도록 지원해 하드웨어 공급 부족 상황에서도 유연성을 확보할 수 있다는 설명이다. 특히 델·시스코·레노버·넷앱 등 주요 벤더와의 협력을 통해 서버·스토리지·네트워킹 전반을 아우르는 통합 인프라 구성에 나선다. 델 파워플렉스와 파워스토어, 시스코 AI 인프라, 레노버 씽크시스템, 넷앱 온탭 등과의 연계를 강화해 기업이 다양한 환경에서 워크로드를 최적화할 수 있도록 돕는다. 아울러 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 데이터 주권을 확보할 수 있는 기능도 강화됐다. AWS·구글 클라우드 등 하이퍼스케일러 환경 지원을 확대하고 온프레미스와 클라우드 간 워크로드 이동을 유연하게 지원할 계획이다. 운영 관리 측면에선 '뉴타닉스 클라우드 매니저 2.0'을 통해 다중 사이트와 분산 인프라를 통합 관리할 수 있도록 했다. 비용 거버넌스와 AI 운영관리 기능을 통합 제공해 운영 효율성과 가시성을 높였다. 시장에선 이번 업데이트가 복잡한 인프라 환경 속에서 기업 선택권을 확대하는 방향이라는 평가가 나온다. 데이브 피어슨 IDC 그룹 부사장 겸 핵심 인프라 부문 글로벌 총괄은 "AI 전환과 인프라 현대화 과정에서 비용 증가와 공급망 문제 등 복합적인 압박이 커지고 있다"며 "뉴타닉스는 다양한 배포 옵션과 생태계 확장을 통해 기업이 제약 없이 AI 및 현대 워크로드를 운영할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 트래비스 비질 델 테크놀로지스 제품 관리 부문 수석 부사장은 "델 파워스토어와 파워플렉스 등 스토리지 솔루션을 뉴타닉스 클라우드 플랫폼과 결합함으로써 고객이 가상화·컨테이너 환경을 현대화하고 AI 시대로 전환할 수 있는 자동화 기반을 제공하고 있다"고 강조했다. 토마스 코넬리 뉴타닉스 제품 관리 부문 수석 부사장은 "뉴타닉스 클라우드 플랫폼은 고객이 기존 하드웨어 인프라를 보다 효율적으로 활용하고 확장되는 클라우드와 인프라 제공업체 생태계 전반에 걸쳐 선택의 폭을 넓힌다"며 "하드웨어 가용성과 조달 일정이 변동되더라도 워크로드 실행 선택권과 통제권을 유지할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.08 15:40한정호 기자

큐팁, 초기창업패키지 딥테크 특화형 최종 선정

AI 기반 영상 프로젝트 관리·제작 플랫폼 '타쿠'를 운영하는 큐팁이 경기창조경제혁신센터 주관 '2026년 초기창업패키지 딥테크 특화형(AI·빅데이터·로봇)' 사업에 최종 선정됐다고 8일 밝혔다. 큐팁은 AI 네이티브 영상 제작 인터페이스와 생성형 AI 모델을 결합한 차별화된 기술력과 시장성을 인정받았다. 올해 1월 팁스(TIPS) 프로그램 선정에 이어 이번 딥테크 특화형까지 연달아 선정되며 기술력과 비즈니스 모델의 잠재력을 다시 한번 입증했다. 경기창조경제혁신센터는 290억 원 규모 펀드를 통한 투자 실행력, KT 등 대기업과의 오픈 이노베이션(PoC) 연계, 판교 지역 핵심 인프라를 풀스택으로 지원하는 창업 특화 기관이다. 최동혁 큐팁 대표는 "이번 선정은 저희가 개발해온 AI 영상 제작 기술의 가능성을 시장에서 인정받은 것으로 의미가 크다"며 "경기창조경제혁신센터의 인프라와 네트워크를 적극 활용해 타쿠를 글로벌 시장에서도 통하는 플랫폼으로 빠르게 성장시켜 나가겠다"고 말했다. 큐팁은 이번 선정을 계기로 경기창조경제혁신센터의 AI 풀스택 인프라와 글로벌 테스트베드를 활용해 프로덕트 고도화에 집중할 계획이다.

2026.04.08 15:00백봉삼 기자

맷 가먼 AWS CEO "중동 데이터센터 24시간 대응 체제 가동…투자 지속"

아마존웹서비스(AWS)가 이란 혁명수비대의 드론 공격으로 중동 지역 데이터센터 일부 인프라가 피해를 입자 24시간 대응 체제를 가동하며 서비스 복구와 안정화에 총력을 기울이고 있다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 7일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 인공지능(AI) 콘퍼런스 '휴먼X' 현장에서 CNBC와의 인터뷰를 통해 "중동 지역 고객을 위해 인프라를 안정적으로 유지하고자 주 7일 24시간 상시 대응 체제를 가동 중"이라고 밝혔다. 앞서 AWS는 지난달 아랍에미리트(UAE)와 바레인에 위치한 데이터센터가 드론 공격으로 물리적 피해를 입었다고 밝혔다. 일부 시설은 직접 타격을 받았고 인근 공격 여파로 전력 공급 중단과 화재, 침수 피해까지 발생한 것으로 전해졌다. 이 영향으로 중동 지역 주요 서비스에서도 장애가 이어졌다. 금융·결제·모빌리티 등 다양한 디지털 서비스에서 지연과 오류가 발생했으며 일부 클라우드 기능은 일시적으로 이용이 제한됐다. AWS는 고객들에게 데이터 백업 강화와 함께 다른 리전으로 워크로드를 이전하는 방안을 검토할 것을 권고했다. 이번 사건은 데이터센터가 군사적 공격의 직접적인 표적이 된 첫 사례로 평가된다. 그동안 중동은 글로벌 빅테크 기업들이 AI와 클라우드 인프라 거점으로 삼아온 핵심 지역이지만, 이번 사태를 계기로 지정학적 리스크 관리의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 가먼 CEO는 이번 분쟁이 단순한 지역 이슈를 넘어 글로벌 경제에도 영향을 미치고 있다고 진단했다. 그는 "이번 전쟁은 세계 경제에 엄청난 혼란을 주고 있으며 단기적인 문제가 아니라 지속적인 부담 요인"이라고 말했다. 그럼에도 AWS는 중동 지역에 대한 투자를 지속하겠다는 입장을 분명히 했다. 가먼 CEO는 "중동은 기업가 정신이 강하고 투자 의지도 높은 지역"이라며 "장기적인 성장 가능성이 높다"고 덧붙였다. 한편 그는 인터뷰를 통해 AI 시장 거품론에 대해서도 선을 그었다. 현재 기술만으로도 기업 생산성을 수년간 개선할 수 있으며 일부 기업이 실패하더라도 기술 자체의 가치는 유지될 것이라는 설명이다. 또 기존 소프트웨어 기업들을 향해선 변화 대응의 필요성을 언급했다. AI 도입과 비즈니스 모델 혁신에 적극 나서지 않을 경우 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 경고다. 가먼 CEO는 "기존 방식을 고수하며 혁신하지 않는다면 곤경에 처할 수 있지만, AI를 적극적으로 수용하면 오히려 새로운 기회를 만들 수 있다"고 강조했다.

2026.04.08 13:18한정호 기자

[현장] 아태 AI 거점 된 한국…시스코-엔비디아, 인프라 판 키운다

시스코가 아시아·태평양 지역 가운데 한국을 핵심 거점으로 삼고 인공지능(AI) 인프라 고도화와 글로벌 생태계 협력을 강화하겠다는 비전을 제시했다. 벤 도슨 시스코 아시아태평양·일본·중국(APJC) 총괄 사장은 8일 서울 코엑스에서 개최한 '시스코 커넥트 2026 코리아'에서 "AI는 개인과 기업, 경제와 사회 전반을 바꾸는 가장 큰 전환이며 그 변화는 한국에서 가장 빠르게 일어나고 있다"고 강조했다. 그는 한국을 AI 혁신의 핵심 국가로 꼽았다. 반도체·제조·바이오 등 다양한 산업에서 AI가 실제 물리적 세계와 결합하며 글로벌 수준의 혁신을 만들어낼 수 있다는 평가다. 특히 고도화된 제조 기반과 ICT 인프라, 빠른 기술 수용 속도를 바탕으로 AI 산업 전반에서 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있다는 점에 주목했다. 도슨 사장은 "한국은 AI로 가치를 창출하며 세계에 가능성을 보여주고 있다"며 "AI가 실제 산업과 결합해 성과로 이어지는 대표적인 시장"이라고 말했다. AI 도입이 빠르게 확산되면서 이를 뒷받침할 인프라 전환 필요성도 함께 커지고 있다. 시스코는 이런 변화에 대응해 AI 시대 핵심 인프라 전략을 재정립하고 있다. 노후화된 기존 네트워크를 단순히 업그레이드하는 수준을 넘어 AI 워크로드에 최적화된 구조로 전환하는 것이 핵심이다. 특히 네트워크와 보안을 분리하지 않고 하나의 구조로 통합하는 접근을 강조했다. AI 시대에는 데이터 흐름과 공격 표면이 동시에 확대되는 만큼, 보안을 네트워크 중심에 내재화해야 한다는 설명이다. 벤 도슨 사장은 "보안은 별도의 기능이 아니라 네트워크 자체에 녹아 있어야 한다"며 "AI 시대 인프라 핵심은 안전한 네트워크"라고 강조했다. 시스코는 AI 전환(AX)을 위한 준비가 전 세계적으로 아직 충분하지 않다고도 진단했다. 자체 조사 결과, 전체 기업 중 약 30%만이 AI를 본격적으로 활용 가능한 상태로 나타났다. 기술뿐 아니라 거버넌스·보안·인력 등 전반적인 준비가 필요하다는 설명이다. 이에 시스코는 AI 데이터센터, 네트워크, 보안, 협업 등 핵심 영역을 통합한 'AI 레디 인프라' 구축을 지원하고 있다. 파트너 생태계를 강화하는 '시스코 360' 프로그램도 도입해 고객 맞춤형 기술 지원을 확대할 계획이다. 이날 행사에선 시스코의 핵심 파트너인 엔비디아와의 협력 전략도 주목받았다. 특히 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라 수요가 급증하면서, 그래픽처리장치(GPU) 기반 인프라와 네트워크 기술의 결합이 중요해지고 있다는 점이 강조됐다. 발표를 맡은 정소영 엔비디아 코리아 대표는 AI 인프라가 'AI 팩토리' 개념으로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 "AI 팩토리는 전기와 데이터를 입력받아 지능을 생산하는 구조로, 향후 모든 산업의 핵심 인프라가 될 것"이라고 말했다. 특히 한국 시장에서 정부의 소버린 AI 정책 확대에 따라 GPU 및 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다고 짚었다. 이에 맞춰 엔비디아는 차세대 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 '베라 루빈'을 연내 공급할 방침이다. 정 대표는 "베라 루빈은 CPU와 GPU, 네트워크가 결합된 새로운 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼으로 학습과 추론 모두에서 성능을 크게 향상시킨다"며 "한국 정부와 기업들의 AI 투자 확대에 맞춰 공급을 준비하고 있다"고 밝혔다. 엔비디아는 향후 로드맵도 공개했다. 베라 루빈 이후 '루빈 울트라', 차세대 아키텍처 '로사 파인만'까지 이어지는 AI 인프라 혁신을 지속할 계획이다. 또 시스코와의 협력을 통해 GPU 컴퓨팅과 네트워크 기술을 결합한 엔터프라이즈 AI 인프라 구축에도 속도를 낸다. 양사는 AI 팩토리 구현을 위한 핵심 파트너로서 협력 범위를 확대하고 있다. 정 대표는 "앞으로도 시스코와 협력을 지속하며 한국 시장에서 AI 인프라 혁신을 함께 만들어가겠다"고 강조했다.

2026.04.08 13:17한정호 기자

[현장] "AI 다음은 양자"…시스코, 차세대 네트워크 주도권 잡는다

시스코가 에이전틱 인공지능(AI)과 양자컴퓨팅 시대를 겨냥한 차세대 네트워크 전략을 앞세워 인프라 혁신에 박차를 가한다. 네트워크 장비 기업을 넘어 AI 인프라·보안·데이터를 아우르는 엔드투엔드 플랫폼으로 진화해 기업 AI 전환(AX)을 뒷받침하는 핵심 기반을 제공한다는 목표다. 최지희 시스코코리아 대표는 8일 서울 코엑스에서 개최한 '시스코 커넥트 2026 코리아' 기자간담회에서 "AI 시대를 준비하는 크리티컬 인프라를 제공하는 것을 목표로 네트워킹과 보안, 데이터 관리 전반에서 기술 혁신을 이어가고 있다"고 밝혔다. 이날 행사에는 최 대표를 비롯해 비조이 판데이 시스코 아웃시프트 총괄 매니저 겸 수석 부사장, 빌 가트너 시스코 옵티컬 시스템·옵틱스 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저가 참석해 AI와 양자컴퓨팅이 촉발하는 네트워크 패러다임 전환과 대응 전략을 공유했다. 시스코는 현재 컴퓨팅 환경이 '결정론적 시스템'에서 '확률적 시스템'으로 전환되고 있다고 진단했다. 기존에는 동일한 입력에 동일한 결과가 나오는 구조였다면, 앞으로는 최적의 답을 찾아가는 방식으로 진화한다는 설명이다. 비조이 판데이 수석 부사장은 이러한 변화의 핵심 동력으로 에이전틱 컴퓨팅과 양자컴퓨팅을 꼽았다. 특히 AI 에이전트가 서로 협력하는 구조가 등장하면서 기존 단일 모델 중심의 AI에서 집단 지성 기반으로 진화하고 있다고 강조했다. 그는 "우리는 AI 에이전트들이 서로 소통하고 협력할 수 있도록 하는 메커니즘을 만들고 있다"며 "이를 통해 컴퓨팅 기술을 개별 지능에서 집단 지능으로 진화시키고 있다"고 말했다. 이같은 비전을 구현하는 핵심 개념으로는 '인지 인터넷'을 제시했다. 이는 에이전트 간 협업을 위한 프로토콜과 지식 공유 구조를 기반으로, 기업 경계를 넘어 새로운 가치를 창출하는 네트워크 구조다. 시스코는 이를 가속하고자 리눅스 재단과 함께 오픈소스 프로젝트 'AGNTCY'를 추진 중이다. 구글·델·오라클·레드햇 등 80여 개 글로벌 기업이 참여해 에이전트 간 식별, 통신, 관측을 위한 표준을 구축하는 활동이다. 양자컴퓨팅 역시 핵심 축으로 제시됐다. 시스코는 양자 네트워크를 통해 여러 양자컴퓨터를 연결하는 방식으로 대규모 연산을 구현하는 전략을 추진하고 있다. 특히 IBM, 아톰 컴퓨팅 등과 협력해 양자컴퓨터를 네트워크로 연결하는 기술을 검증해 왔다. 실제 미국 뉴욕에서 상용 광섬유망을 활용해 17.6km 구간에 걸쳐 양자 네트워크를 실증하는 데 성공했다. 양자컴퓨팅의 상용화가 현실화되면서 기존 보안 체계에 대한 위협도 빠르게 부각되고 있다. 양자 네트워크 기술이 실제 환경에서 검증되며 기술 성숙도가 높아지는 만큼, 보안 대응 역시 선제적으로 준비해야 한다는 지적이다. 이에 대해 비조이 판데이 수석 부사장은 "양자컴퓨팅 발전으로 기존 RSA 암호 체계가 무력화되는 시점이 2029년으로 예상되는 만큼, 지금부터 양자 내성 암호(PQC)를 도입해야 한다"고 제언했다. AI 인프라 측면에선 초고성능 네트워크 기술이 강조됐다. AI 모델이 대형화되고 에이전트 간 상호작용이 증가하면서 데이터센터 네트워크의 확장성과 성능 요구가 급격히 높아지고 있다는 분석이다. 빌 가트너 수석 부사장은 "AI는 예상보다 훨씬 빠르게 발전하고 있으며 에이전틱 AI로 진화하면서 네트워크 스케일 요구도 크게 증가하고 있다"고 말했다. 그는 AI 인프라를 구성하는 네트워크 구조를 스케일 업, 스케일 아웃, 스케일 어크로스 3단계로 구분해 설명했다. 스케일 업은 단일 시스템 내 연산 성능을 높이는 것이고 스케일 아웃은 데이터센터 내부에서 랙 간 연결을 확장하는 방식이다. 스케일 어크로스는 물리적으로 떨어진 데이터센터 간을 연결해 전체 인프라를 하나처럼 운영하는 구조를 의미한다. 빌 가트너 수석 부사장은 "AI 워크로드가 확산될수록 데이터센터 내부뿐 아니라 데이터센터 간 연결까지 동시에 최적화하는 것이 중요해지고 있다"며 "특히 장거리 데이터센터 연결과 대규모 트래픽 처리를 동시에 지원하는 네트워크 아키텍처가 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 설명했다. 시스코는 이에 대응하기 위해 성능, 운영 단순화, 보안 내재화를 3대 축으로 제시했다. 초당 100기가비트(Gb)에서 1.6테라비트(Tb)급까지 확장되는 네트워크 성능과 인프라 내 보안 통합을 핵심 전략으로 삼고 있다. 이날 102.4Tbps급 '실리콘 원 G300' 칩과 1.6T 옵틱스, 데이터센터 간 연결을 위한 51.2T급 라우터 등을 공개하며 AI 데이터센터 확장 전략을 구체화했다. 끝으로 최 대표는 "고객이 성공적인 AX를 완수할 수 있도록 신뢰할 수 있는 네트워크와 보안 기반을 제공하는 파트너가 되겠다"고 강조했다.

2026.04.08 10:55한정호 기자

NHN클라우드, GPU로 호남 공략…중소벤처 AI 도입·사업화 가속

NHN클라우드가 호남 지역 손잡고 인공지능(AI) 생태계 구축에 나섰다. NHN클라우드는 중소벤처기업진흥공단, 인공지능산학연협회와 3자 간 업무협약을 체결했다고 7일 밝혔다. 협약은 호남 지역 AI 중소벤처기업 성장 지원과 제조 현장 AX 확산을 목표로 뒀다. 이번 협약은 정책과 인프라 교육을 결합한 통합 지원 모델 구축에 초점 맞춰졌다. 정부의 5극3특 전략과 광주 전남 행정통합 기조에 맞춰 지역 AI 산업 생태계를 조성하려는 움직임이다. 중소벤처기업진흥공단은 정책자금 투융자와 수출 지원 창업 지원을 통해 AI 도입 기업의 사업화를 지원한다. 기업 성장 단계별 맞춤 프로그램과 컨설팅으로 경쟁력 강화도 뒷받침한다. AI산학연협회는 지원 대상 기업을 발굴하고 기관 간 연계를 담당한다. 산업 현장 수요를 전달하고 정책과 인프라가 효과적으로 적용될 수 있도록 조율하는 역할을 맡는다. NHN클라우드는 클라우드 크레딧과 보안 기술 개발 지원을 제공한다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라를 통해 기업이 초기 투자 부담 없이 AI 개발과 서비스를 수행할 수 있도록 돕는다. 조한교 중소벤처기업진흥공단 인력성장이사는 "이번 협약을 통해 AI 기술 도입을 고민하는 중소벤처기업이 자금 교육 인프라를 동시에 지원받을 수 있는 기반이 마련됐다"며 "앞으로도 AI 도입 기업 현장의 애로를 해소하고 중소벤처기업이 성장해 나갈 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.07 16:58김미정 기자

삼성SDS, 우리은행 'AI 에이전트 뱅킹' 개발…금융권 공략 속도

삼성SDS가 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 결합한 'AI 에이전트 뱅킹'을 앞세워 금융 AI 전환(AX) 시장을 공략한다. 삼성SDS는 우리은행이 추진하는 AX를 위한 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정됐다고 7일 밝혔다. 이번 사업은 우리은행의 다양한 업무 시스템을 연결해 175개 이상의 AI 에이전트를 구축하는 AI 에이전트 뱅킹 프로젝트다. 국내 금융권에서 대규모 AI 에이전트를 본격 적용하는 첫 사례로 평가된다. 거대언어모델(LLM) 기반으로 고객 응대부터 내부 업무까지 AI가 직접 수행하는 구조를 구현하는 것이 핵심이다. 우리은행은 고객관계관리·기업여신과 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 5대 영역·29개 핵심 업무에 AI 에이전트를 적용한다. 이를 통해 기존 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하고 업무 처리 속도를 약 30% 개선할 것으로 예상하고 있다. 삼성SDS는 자체 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스' 기반으로 우리은행의 AI 에이전트 플랫폼과 서비스를 구축한다. 다양한 언어모델을 적용할 수 있는 환경을 제공하고 기존 은행 시스템과 AI를 연계하는 한편 에이전트 운영을 위한 데이터 관리 체계도 함께 마련할 계획이다. 사업은 다음 달 착수해 올해 12월 약 90여 개 AI 에이전트를 우선 구축하고 내년 8월까지 단계적으로 확대해 AI 기반 금융 업무 환경을 완성할 예정이다. 삼성SDS는 우리은행 중장기 IT 인프라 최적화 사업도 연이어 수주하며 금융 AX 전환 지원을 확대하고 있다. 해당 사업은 유닉스 기반 시스템을 리눅스 환경으로 전환하는 U2L 작업과 채널 고도화가 핵심이다. 시스템 호환성과 확장성을 높이고 클라우드 환경에서도 안정적인 운영이 가능하도록 개선한다는 목표다. 최근 국내 시스템통합(SI) 업계는 금융권을 중심으로 생성형 AI 기반 업무 혁신 수요가 확대되면서 관련 사업 수주 경쟁이 치열해지는 분위기다. 특히 은행권이 비용 효율화와 업무 자동화를 동시에 추진하면서 AI 에이전트, 클라우드 전환, 코어 시스템 현대화 등을 포함한 대형 프로젝트 발주가 잇따르고 있어 삼성SDS를 비롯한 주요 SI 업체들이 금융 AX 시장 공략에 속도를 내고 있다. 옥일진 우리은행 AX혁신그룹 부행장은 "이번 사업은 금융시스템에 AI를 접목해 묻고 답하는 AI에서 일하고 해결하는 AI로 전환하는 중요한 계기"라며 "AI 기반 경영시스템 혁신을 통해 의사결정 효율성과 리스크 관리 역량을 높이고 생산적 금융을 확대하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장은 "금융 산업에서 AI는 단순한 업무 지원을 넘어 업무 방식 자체를 바꾸는 방향으로 빠르게 발전하고 있다"며 "삼성SDS는 금융 분야 핵심 프로젝트 경험과 AI·클라우드 기술력을 바탕으로 금융권 AX를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.07 10:09한정호 기자

[종합] 한국 클라우드, AI 타고 몸집 키웠다…이제 승부는 GPU·공공

한국 클라우드 산업이 인공지능(AI) 수요 확대와 공공·기업 디지털 전환 흐름을 타고 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 이어간 것으로 나타났다. 주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들은 데이터센터·그래픽처리장치(GPU) 인프라 투자와 공공 시장 공략을 병행하며 시장 주도권 경쟁을 본격화하는 모습이다. 6일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 네이버클라우드는 2025년 매출 1조 5544억원, 영업이익 1592억원을 기록하며 전년 대비 각각 11.1%, 48.3% 성장했다. AI 수요 확대에 대응해 데이터센터 코로케이션을 확대하고 정부 GPU 구축 사업 대응을 위한 인프라 확보에 나서는 등 공격적인 투자 전략이 실적 개선으로 이어졌다는 분석이다. 특히 네이버클라우드는 최근 LG CNS의 데이터센터 추가 임차와 자체 데이터센터 증축을 병행하며 상면 확보에 속도를 내고 있다. 정부가 추진하는 대규모 GPU 구축 사업 참여를 염두에 두고 복수 데이터센터 기반 분산형 인프라 전략을 강화하는 동시에, 협업 플랫폼 '네이버웍스'를 앞세워 공공 AI 행정 시장에도 적극 진입하는 양상이다. KT클라우드는 지난해 매출 9975억원, 영업이익 663억원으로 각각 27.4%, 25.7% 증가하며 1조원 매출에 근접했다. 공공·기업 시장에서 안정적인 수주 기반을 확보한 가운데, 데이터센터와 AI 인프라 투자 확대가 성장세를 견인한 것으로 풀이된다. 특히 삼성SDS, NHN클라우드와 함께 국가정보자원관리원 대구센터 민관협력형 클라우드(PPP) 사업에 참여해 정부 핵심 시스템 수용 인프라를 구축하며 공공 시장 영향력을 확대했다. 아울러 최근 대표 자리에 김봉균 KT 엔터프라이즈 부문장을 내정하며 사업 전략 재정비에도 나섰다. 기존 기술 중심 성장에 더해 KT 엔터프라이즈 조직과의 연계를 강화한 B2B 통합 사업 구조로 전환을 모색 중이며 액체 냉각 기반 AI 데이터센터 구축 등 인프라 고도화도 병행할 전망이다. NHN클라우드는 매출 2천157억원으로 전년 대비 약 9.8% 성장했지만 영업손실 197억원을 기록하며 적자 구조를 이어갔다. 다만 영업손실은 전년 284억원에서 약 30.5% 줄어들며 손실 폭을 축소했다. NHN클라우드는 국산 기술 기반 AI 인프라 생태계 구축과 일본 등 글로벌 시장 공략을 병행 중이다. 국정자원 PPP 사업에도 참여해 다양한 공공 클라우드 인프라 구축과 행정안전부 클라우드 네이티브 전환 사업 등을 수행해왔다. 최근엔 티맥스티베로와 협력해 GPU 인프라와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 결합한 국산 AI 인프라 생태계 구축에도 속도를 내고 있다. 일본 시장에선 서비스형 GPU(GPUaaS)를 앞세워 현지 AI 전환(AX) 수요 공략에 집중하는 등 해외 확장을 통해 수익성 개선 돌파구를 마련하려는 전략이다. 카카오엔터프라이즈는 매출 1697억원으로 전년 대비 약 25.9% 증가했으나 영업손실 343억원을 기록했다. 다만 영업손실은 전년 672억원에서 약 49.0% 줄어들며 절반 수준으로 개선했다. 회사는 카카오클라우드의 '하이브리드 GPUaaS' 전략을 통해 AI 인프라 비용 구조 개선과 수익성 확보를 동시에 추진 중이다. 카카오엔터프라이즈는 특히 AI 추론 중심 시장 변화에 대응해 온프레미스 GPU와 클라우드 연계를 결합한 구조를 강화하고 있다. 단일 콘솔 기반 통합 운영과 비용 효율화 전략을 통해 금융·공공 등 규제 산업으로의 확장도 동시에 노리는 모습이다. 가비아는 매출 3356억원, 영업이익 404억원으로 각각 18.9%, 15.3% 증가하며 안정적인 성장세를 이어갔다. 클라우드·데이터센터·보안 등 전 사업 부문에서 고른 성장이 나타났으며 AI 연산 환경에 대응하기 위한 데이터센터 및 GPU 인프라 강화에도 나서고 있다. 가비아는 과천 데이터센터를 중심으로 고전력 GPU 인프라를 확보하며 AI 대응 역량을 키우고 있다. 자체 클라우드뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS)의 관리 서비스(MSP) 사업도 병행하며 하이브리드·멀티클라우드 전략을 확대해왔다. 여기에 서비스형 데스크톱(DaaS)과 그룹웨어 '하이웍스' 중심의 서비스형 소프트웨어(SaaS)까지 아우르는 통합 서비스 모델로 사업 영역을 넓히고 있다. 업계에선 GPU 확보 경쟁과 데이터센터 인프라 확대가 향후 경쟁력을 가름할 핵심 변수로 꼽힌다. 지난해에 이어 정부가 올해도 추진 중인 GPU 1만 5000장 구축 사업을 계기로 CSP 간 인프라 경쟁이 본격화됐다. 지난해 사업엔 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등이 참여한 가운데, 올해 사업에는 어떤 CSP가 참여해 주도권을 확보할지에도 관심이 쏠리고 있다. 여기에 공공 클라우드 시장 확대도 중요한 성장 동력으로 평가된다. 정부는 2030년까지 행정·공공 정보시스템을 클라우드로 전면 전환하는 정책을 추진하겠다고 밝힌 바 있다. 현재 약 42.4% 수준인 전환율을 단계적으로 끌어올릴 계획이다. 민감·공개 데이터의 민간 클라우드 활용을 확대하는 하이브리드 구조 전환도 병행된다. 국가AI전략위원회 역시 지난해 국가정보자원관리원 화재 이후 후속 발전 방안으로 약 1만 5000개 정부 시스템의 재해복구(DR) 체계를 재설계하고 민간 클라우드 활용을 확대하는 방향을 제시했다. 이에 기존 제한적이던 공공 시장이 점차 개방되면서 CSP들의 사업 기회가 확대될 전망이다. 다만 정책 실행력 확보를 위한 과제도 적지 않다. 공공 클라우드 전환 예산이 AI 관련 예산 대비 상대적으로 부족한 가운데 부처 간 협력과 보안 인증 체계 정비, 기관별 비용 부담 문제 등이 변수로 지목된다. 특히 클라우드보안인증(CSAP), 국가망보안체계(N2SF) 등 복잡한 제도 구조가 사업 추진 속도를 좌우할 핵심 요인이다. 업계는 공공 클라우드 전환 정책과 AI 인프라 투자 확대가 맞물리며 국내 클라우드 시장이 중장기적으로 빠르게 성장할 것으로 보고 있다. 단순 인프라 이전을 넘어 AI 기반 서비스 구조까지 함께 설계하는 방향으로 정책이 구체화돼야 한다는 지적도 나온다. 클라우드 업계 관계자는 "AI 확산과 공공 클라우드 전환이 동시에 진행되면서 국내 CSP들에게는 큰 기회가 열리고 있다"며 "다만 인프라 투자 부담과 제도 불확실성이 여전히 존재하는 만큼 정부 정책과 민간 투자 간 균형이 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.04.06 14:19한정호 기자

AI 늘어나는데 통제는 뒷걸음…기업 '거버넌스 리스크' 커진다

인공지능(AI) 도입이 기업 전반으로 빠르게 확산되면서, 이를 통제하고 관리할 거버넌스 체계는 상대적으로 뒤처지고 있다는 지적이 나온다. 기술 확산 속도에 비해 의사결정 구조와 책임 체계가 정립되지 않으면서 '통제 공백'이 발생하고, 이는 비용·보안·운영 전반의 리스크로 이어질 수 있다는 분석이다. 5일 글로벌 컨설팅업체 딜로이트에 따르면 지난해 연매출 5억 달러(약 7550억원) 이상 기업 515곳을 대상으로 실시한 AI 인프라 설문조사 결과, 기업들의 AI 도입은 실험 단계를 넘어 본격적인 확산 국면에 진입한 것으로 나타났다. 특히 2028년까지 응답자의 70% 이상이 AI 학습·추론 전 과정을 통합한 시스템 'AI 팩토리'와 엣지 기반 AI를 대규모로 운영할 것으로 전망됐다. AI 활용 속도 역시 가파르게 증가하고 있다. 현재 31개 이상의 AI 파일럿 프로젝트를 운영 중인 기업 비중은 약 50% 수준이지만, 2028년에는 70%에 육박할 것으로 예상된다. 실제 운영 단계에 들어간 AI 활용 사례 역시 같은 기간 44%에서 67%로 확대될 전망이다. 이는 기업들이 파일럿과 운영을 동시에 확장하는 구조로 전환되고 있음을 시사한다. 문제는 이러한 확산 속도에 비해 기술 복잡성도 함께 급증하고 있다는 점이다. 응답자의 96%는 자사 AI 워크로드를 '중간 이상 복잡도'로 평가했으며 멀티모달·멀티에이전트 기반 고도화가 진행되면서 기술 난이도는 더욱 높아지는 추세다. 그럼에도 97%는 향후 3년 내 AI 확장이 가능하다고 답해 기대와 현실 간 괴리가 동시에 존재하는 것으로 나타났다. AI 사용량 증가를 보여주는 핵심 지표인 토큰 소비량도 급증하고 있다. 현재 기업의 30%는 월 100억 개 이상의 토큰을 사용 중이며 2028년에는 이 비중이 61%까지 확대될 전망이다. 일부 기업은 월 1000억 토큰 이상을 사용하는 대규모 소비 구조로 전환될 것으로 예상된다. 다만 토큰 소비 증가가 반드시 효율적 활용을 의미하는 것은 아니다. 딜로이트는 초기 단계에서 토큰 증가가 비효율적인 설계나 관리 부족을 반영할 수 있으며 이는 비용 증가와 직결될 수 있다고 지적했다. AI 확산이 곧바로 경쟁력으로 이어지기보다 비용 리스크로 전환될 가능성도 존재한다는 의미다. 인프라 측면에서도 대규모 투자 흐름이 확인된다. 현재 64% 기업이 AI 팩토리 구축을 시작했으며 2028년에는 88%까지 확대될 전망이다. 엣지 AI 역시 36%에서 72%로 증가할 것으로 조사됐다. 이에 멀티클라우드와 하이브리드 구조가 사실상 표준 아키텍처로 자리잡고 있다. 다만 이러한 확장과 관련한 제약 요인도 있다. 응답자의 51%는 경제 불확실성을 주요 리스크로 꼽았으며, 규제(48%), 조직 내부 문제(48%), 인재 부족(40%) 역시 AI 투자 확대를 제한하는 요인으로 지목됐다. 기술 확산과 동시에 구조적 리스크가 누적되고 있는 양상이다. 특히 거버넌스 공백 문제는 더욱 두드러진다. 현재 AI 인프라 의사결정의 51%는 최고정보책임자(CIO)·최고기술책임자(CTO) 등 IT 리더가 주도하고 있으며, 거버넌스 조직이 담당하는 비중은 15%에 불과하다. 기능 조직이나 전문 AI 조직 역시 각각 14%, 6% 수준으로 분산돼 있어 전사 차원의 통합 의사결정 체계는 아직 미흡한 상태라는 설명이다. AI 투자가 급증하는 상황에서 재무·운영 통제 체계도 뒤따르지 못하고 있다. 응답자의 86%는 향후 3년간 AI 인프라 예산이 증가할 것으로 예상했으며 평균적으로 3배 이상 확대될 것으로 전망됐다. 하지만 비용 관리, 가치 측정, 책임 분배 등 재무 거버넌스는 여전히 초기 단계에 머물러 있는 것으로 분석됐다. 인재 측면에서도 구조적 격차가 확인된다. IT 조직이 AI 확장을 위한 기술·재무 역량을 갖췄다고 응답한 비율은 81%였지만, 사업 및 제품 조직은 65%에 그쳤다. AI 확산이 조직 전반으로 이어지기 위해서는 기술뿐 아니라 운영·변화관리 역량까지 포함한 통합적 접근이 필요하다는 지적이다. AI 확산은 더 이상 기술 문제가 아니라 운영과 통제의 문제로 전환되고 있다. 인프라, 비용, 인력, 의사결정 구조가 복합적으로 얽히면서 이를 관리할 거버넌스 체계 부재는 기업 리스크로 직결되는 상황이다. 딜로이트는 "AI를 단순히 빠르게 확장하는 것을 넘어 재무적 규율과 운영 회복력, 명확한 책임 구조를 기반으로 확장하는 것이 중요하다"며 "향후 3년은 AI가 경쟁 우위가 될지, 구조적 비용 부담이 될지를 결정짓는 분기점이 될 것"이라고 강조했다.

2026.04.05 11:53한정호 기자

국내 클라우드 시장 커졌지만…인력·운영 역량 '병목'

인공지능(AI) 시대를 맞아 국내 클라우드 산업이 두 자릿수 성장세를 이어가고 있지만 현장에선 인력 부족과 기업 간 격차, 운영 역량 한계 등 구조적 과제가 동시에 드러나고 있다. 시장 확대 속도에 비해 산업 기반이 이를 충분히 뒷받침하지 못하고 있어 구조적인 개선 필요성이 제기된다. 3일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 발표한 '2025년 클라우드 산업 실태조사'에 따르면 국내 클라우드 산업은 매출과 기업 수, 인력 모두 증가했지만 증가 속도와 구조 측면에서 불균형이 확인됐다. 대표적으로 인력 증가율 둔화가 뚜렷하다. 2024년 클라우드 인력은 3만 3217명으로 전년 대비 8.4% 증가하는 데 그쳤다. 이는 전년도 증가율(15.3%) 대비 절반 수준으로, 산업 성장 속도 대비 인력 공급이 빠르게 둔화되고 있는 것으로 분석된다. 인력 구성에서도 구조적 한계가 드러났다. 전체 인력 중 개발자가 1만 1146명으로 33.6%를 차지한 반면, 클라우드 아키텍트(15.6%), 보안(14.1%) 등 고급·전문 인력 비중은 상대적으로 낮았다. 실제 클라우드 서비스 설계와 운영, 보안 역량을 담당하는 인력 비중이 부족한 구조다. 이같은 인력 구조는 클라우드 운영 부담 증가로 이어지고 있다. 기업들이 클라우드 도입 이후 운영을 외부에 맡기는 사례가 늘면서 클라우드 관리 서비스(CMS) 시장이 빠르게 확대됐다. 2024년 CMS 매출은 1조 4847억원으로 전년 대비 31.4% 증가해 전체 서비스 중 가장 높은 성장률을 기록했다. CMS 기업 수도 전년 대비 47.9% 증가한 139개로 집계됐는데 이는 기업들이 자체 운영 역량 확보보다 외부 의존도를 높이고 있음을 보여주는 지표로 해석된다. 기업 구조 측면에서는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 중심 편중이 지속되고 있다. 전체 2712개 클라우드 기업 중 SaaS 기업은 1894개로 69.8%를 차지했다. 반면 서비스형 인프라(IaaS) 기업은 457개로 증가율이 4.8%에 그쳤다. 상대적으로 진입장벽이 낮은 SaaS 중심으로 기업 수가 늘어나는 대신, 인프라·플랫폼 영역의 경쟁력 확보는 더딘 상황이다. 특히 글로벌 클라우드 서비스 사업자(CSP)와 경쟁해야 하는 IaaS 영역에서 국내 기업들의 성장 기반이 제한적이라는 분석이 나온다. 수요 측면에서도 구조적 한계가 확인된다. 생성형 AI 확산으로 클라우드 수요가 증가하고 있지만, 이는 신규 시장 확대보다는 기존 기업들의 사용량 증가에 기반한 성장으로 풀이된다. 산업 전반의 저변 확대보다는 특정 수요에 편중된 성장 구조가 지속되고 있다는 평가다. 이러한 상황은 향후 산업 경쟁력에 영향을 미칠 수 있다는 우려로 이어진다. AI 인프라 수요가 급증하는 상황에서 고급 인력 부족과 운영 역량 미흡이 지속될 경우 산업 대응력이 떨어질 수 있다는 지적이다. 조사에 따르면 산업 규모 자체는 빠르게 확대되고 있다. 2024년 국내 클라우드 시장 매출은 9조 2609억원으로 전년 대비 25.2% 증가했다. 최근 5년간 연평균 성장률도 23.2%를 기록하며 높은 성장세를 유지했다. 서비스별로는 IaaS 3조 9000억원(24.4%↑), SaaS 3조 2000억원(24.2%↑), 서비스형 플랫폼(PaaS) 5700억원(22.0%↑) 등 전 영역에서 고르게 성장했다. 과기정통부는 이러한 산업 구조적 과제를 반영해 클라우드 산업의 성장 지원 정책을 확대한다는 계획이다. 국가AI컴퓨팅센터 구축, 그래픽처리장치(GPU) 구매 및 임차 지원 등 GPU 마중물 사업과 이를 수용할 AI 데이터센터 생태계 조성에 속도를 낸다. 또 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 AI 전환(AX) 원스톱 바우처 등 국내 클라우드 수요를 창출할 수 있는 핵심 사업들도 추진한다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반인 클라우드 수요 확대에 발맞춰 민간 클라우드 시장의 지속적인 성장과 공공 부문의 민간 클라우드 도입 확산을 위해 노력해 나가겠다"고 밝혔다. 클라우드 업계 관계자는 "시장 성장 속도에 비해 전문 인력과 운영 역량이 충분히 확보되지 못한 상황"이라며 "인력 양성과 함께 산업 구조 전반을 고려한 정책 지원이 필요하다"고 말했다.

2026.04.03 08:40한정호 기자

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