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[AI는 지금] 구글, 학습·추론 모두 효율로 승부…AI 인프라 판 흔든다

구글이 여러 데이터센터에 나뉜 연산 자원으로 대규모 인공지능(AI) 모델을 학습시키는 기술을 공개했다. 통신량과 장애 영향을 줄인 구조로, 초거대 AI 인프라 경쟁에서도 성능 못지않게 효율이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 구글 딥마인드는 23일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '디커플드 디로코(Decoupled DiLoCo)'를 발표했다. 대규모 학습 작업을 여러 개의 독립된 연산 단위로 나누고, 이들 사이에 비동기식으로 데이터를 주고받는 구조다. 동일한 칩을 하나의 대형 클러스터로 묶어 동기 상태를 유지하는 기존 방식과 달리 떨어진 데이터센터의 연산 자원을 여러 학습 단위로 나눠 운영하는 것이 핵심이다. 디커플드 디로코는 여러 지역에 나뉜 연산 자원을 묶어 학습을 이어가는 분산 학습 구조다. 특정 구역에서 장애가 발생해도 전체 학습이 멈추지 않도록 설계했다. 구글은 이 구조를 적용해 미국 4개 지역에서 120억 개 매개변수(12B) 모델을 2~5기가비피에스(Gbps) 광역망으로 학습시켰고, 기존 동기화 방식 대비 20배 이상 빠른 결과를 냈다. 또 별도 전용망 없이도 광역 네트워크 수준에서 생산급 분산 사전학습이 가능하다는 점도 강조했다. 장애 상황을 가정한 실험도 진행했다. 카오스 엔지니어링(chaos engineering) 방식으로 하드웨어 장애를 넣은 환경에서 일부 학습 단위가 중단된 뒤에도 전체 학습을 이어갔다. 또 복구된 단위는 다시 체계에 편입됐다. 특정 장비나 특정 구역의 문제가 전체 학습 작업으로 번지는 영향을 줄이도록 설계한 구조란 점에서 주목된다. 디커플드 디로코는 기존 디로코(DiLoCo)를 확장한 기술이다. 구글 딥마인드는 지난 2023년 연결성이 낮은 여러 연산 구역에서도 언어모델을 학습할 수 있는 저통신 분산 학습 기술인 디로코를 공개했다. 당시 8개 작업 단위 기준 완전 동기식 최적화와 유사한 성능을 내면서도 통신량은 500배 줄였다고 밝힌 바 있다. 이번에는 여기에 비동기 데이터 흐름과 장애 격리 구조를 더했다. 이는 구글의 6세대 텐서처리장치(TPU)인 트릴리움 운용 전략과도 연결된다. 구글은 디커플드 디로코를 통해 'TPU v6e'와 'TPU v5p' 등 서로 다른 세대의 칩을 하나의 학습 작업에 함께 투입할 수 있다고 설명했다. 신형 칩이 모든 지역에 동시 배치되지 않는 만큼, 최신 칩 확보뿐 아니라 기존 설비 활용도도 AI 인프라 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다. 이와 별개로 구글은 추론 병목 완화에도 속도를 내고 있다. 특히 구글 리서치가 지난 3월 공개한 '터보퀀트(TurboQuant)'는 생성형 AI 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 메모리 병목을 압축 기술로 줄일 수 있다는 점에서 업계의 높은 관심을 받았다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. 이를 통해 구글은 디커플드 디로코로 학습 단계에서 네트워크와 장애 영향을 줄이고, 터보퀀트로 추론 단계에서 메모리 병목을 낮추는 방식으로 AI 인프라 전반의 효율 개선에 나선 것으로 보인다. 경쟁사들도 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 블랙웰 계열에서 추론 성능과 함께 토큰당 비용 절감, 전력 효율을 강조하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 마이아 200(Maia 200)을 AI 토큰 생성의 경제성을 높이기 위한 추론 가속기로 소개했다. 메타는 MTIA 로드맵을 공개하며 맞춤형 반도체를 인공지능 인프라 전략의 중심에 두겠다고 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)도 트레이니엄3 울트라서버를 내놓으며 비용 효율과 에너지 효율을 전면에 내세웠다. 다만 구글은 칩 성능이나 서비스 단가에만 초점을 맞추지 않았다는 점에서 차별화된 모습을 보이고 있다. 학습 단계에선 데이터센터 간 분산 학습 구조를 손보고, 추론 단계에선 메모리 병목을 줄이는 방식으로 접근 범위를 넓혔다. 서로 다른 세대의 하드웨어를 함께 쓰는 구조까지 제시한 점도 특징이다. 업계 관계자는 "이제 AI 인프라 경쟁은 더 많은 칩 확보에서 끝나지 않는다"며 "분산된 자원을 얼마나 안정적으로 묶어 학습시키고, 추론 비용을 얼마나 낮추느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"고 설명했다.

2026.04.24 16:43장유미 기자

몬드리안에이아이, LG AI 교육에 인프라 공급…GPU 클라우드 시장 입지 강화

몬드리안에이아이가 LG AI연구원 교육 조직에 프라이빗 인공지능(AI) 클라우드 플랫폼을 공급하며 엔터프라이즈 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 자원 운영과 맞춤형 지원 체계를 앞세워 AI 교육·연구 환경 최적화에 나섰다는 평가다. 몬드리안에이아이는 LG AI연구원 산하 교육 프로그램 'LG AI 아카데미'에 최적화된 프라이빗 AI 클라우드 플랫폼을 구축하고 서비스를 제공 중이라고 24일 밝혔다. 이번 프로젝트는 LG그룹 내 AI 전문 인재 양성을 위한 교육 환경 구축을 목적으로 추진됐다. 교육생들이 대규모 연산 자원을 안정적으로 활용할 수 있도록 인프라 효율성과 운영 편의성을 동시에 확보하는 것이 핵심 과제였다. 몬드리안에이아이는 자사 AI 클라우드 솔루션 '런유어 클라우드'를 기반으로 맞춤형 인프라를 구축했다. 고성능 GPU 자원을 중단 없이 사용할 수 있도록 안정성을 확보하는 동시에 교육 과정별로 상이한 요구사항을 유연하게 반영할 수 있도록 설계했다. 특히 하이브리드 기술 지원 체계를 도입해 차별화된 운영 방식을 구현했다. 단순 기술 지원을 넘어 교육 단계에 따라 맞춤형 심화 지원을 제공하며 집중형 지원과 티켓형 지원을 병행해 운영 효율성과 서비스 품질을 동시에 높였다. 운영 편의성도 강화했다. LG AI연구원 전용 엔터프라이즈 포털을 구축해 관리자가 직접 교육생에게 자원을 할당하고 GPU·CPU·메모리·네트워크 트래픽 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 했다. 이를 통해 관리 효율성을 높이는 동시에 비용 절감 효과도 기대할 수 있다는 설명이다. 회사 측에 따르면 이번 사업은 대형 클라우드 사업자들이 참여한 경쟁 속에서 수주한 성과다. 몬드리안에이아이는 AI 특화 클라우드 기술력과 신속한 데모 시연, 보안 규정 준수 이력 등을 기반으로 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 이번 사례를 통해 AI 인프라 구축 역량을 검증받으며 주요 레퍼런스를 확보한 것으로 평가된다. 회사는 이번 프로젝트를 발판으로 AI 인프라 사업 확장에 박차를 가한다. 향후 멀티 벤더 자원 운영 역량을 고도화하고 GPU 클라우드를 넘어 AI 에이전트, API 라우터 등 고급 기능을 접목해 엔터프라이즈 AI 시장에서 입지를 강화할 계획이다. 고영민 몬드리안에이아이 총괄매니저는 "국가대표 AI '엑사원'을 만드는 LG AI연구원을 고객사로 확보한 것은 우리 기술적 완성도와 운영 노하우를 입증하는 중요한 이정표"라며 "이번 성공 사례를 발판 삼아 AI 전환을 검토 중인 기업·연구소·교육기관 등을 대상으로 맞춤형 인프라 사업을 적극 확장해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.04.24 13:29한정호 기자

구글 제미나이, 한국타이어에 도입…모빌리티 AI 전환 가속

구글 클라우드가 생성형 인공지능(AI) '제미나이'를 앞세운 AI 풀스택 전략 확산에 속도를 내는 가운데, 한국앤컴퍼니그룹이 이를 도입해 글로벌 운영 체계를 전면 재편한다. 단순 자동화를 넘어 에이전틱 AI 기반 의사결정 구조를 구축하며 모빌리티 사업 경쟁력 강화에 나선다는 전략이다. 구글 클라우드는 한국타이어앤테크놀로지 지주사 한국앤컴퍼니그룹이 '제미나이 엔터프라이즈'를 도입해 글로벌 운영 혁신에 나선다고 24일 밝혔다. 한국앤컴퍼니는 이번 도입을 통해 마케팅·영업·물류·생산·품질 관리 등 전 사업 영역에 AI 기반 데이터 활용과 의사결정 체계를 적용할 계획이다. 단순 업무 자동화를 넘어 AI 에이전트와 임직원이 협업하는 에이전틱 AI 환경을 구축해 기업 운영 방식을 전면 전환한다는 목표다. 특히 정형·비정형 데이터를 단일 AI 플랫폼으로 통합해 부서 간 데이터 사일로를 해소하고 실시간 데이터 기반 의사결정 체계를 구축할 방침이다. 글로벌 사업 운영 효율성을 높이고 빠른 대응 체계를 확보한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 한국앤컴퍼니의 'AI 인 모션' 비전과 맞물려 추진된다. 클라우드 네이티브 기반 AI를 적용해 비즈니스 혁신을 가속하고 미래 모빌리티 시장에서 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 한국앤컴퍼니는 제미나이 엔터프라이즈를 전사적 AI 엔진으로 활용해 공급망 관리, 고객 경험, 생산 최적화 등 주요 업무 전반을 고도화한다. 이를 통해 타이어, 배터리, 열관리 기술 등 모빌리티 핵심 사업에서 경쟁 우위를 확보하고 AI 기반 의사결정 체계를 고도화해 장기 성장 기반을 마련할 계획이다. 김성진 한국앤컴퍼니 최고디지털책임자(CDO)는 "구글 클라우드와의 파트너십은 우리가 선도적인 기술 중심 기업으로 도약하는 여정의 중대한 전환점"이라며 "제미나이 엔터프라이즈를 시작으로 구글 클라우드의 세계적인 AI·데이터 분석 역량을 결합함으로써 기존 프로세스를 최적화하는 것을 넘어 새로운 혁신 기반을 다지고 있다"고 말했다. 이어 "구글 클라우드와 메가존소프트의 전문적인 지원 아래 우리 기술 리더십을 공고히 하고 AI 인 모션 비전을 통해 모빌리티의 미래를 그려나가는 핵심 동력을 확보할 것"이라고 덧붙였다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 "한국앤컴퍼니는 구글의 통합 에이전틱 플랫폼을 통해 방대한 데이터 사일로와 실행 가능한 혁신 사이의 간극을 메우고 있다"며 "이번 파트너십을 통해 한국앤컴퍼니가 더욱 민첩하게 글로벌 운영 방식을 재정의하고 AI 인 모션 비전 아래 고객에게 차별화된 가치를 제공할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.24 13:20한정호 기자

[AI는 지금] "모델 경쟁 끝났다"…해외 CSP 3사, 'AI 거버넌스'로 승부수

마이크로소프트(MS)를 필두로 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP) 빅3가 단순한 '인공지능(AI) 모델' 경쟁을 넘어 'AI 거버넌스(통제·관리)' 주도권 확보를 위한 인프라 기술 고도화에 나섰다. 기업들이 AI 에이전트 도입 시 가장 우려하는 보안 격리와 실행 통제 문제를 해결하며 '디지털 직원' 시대를 겨냥한 경쟁이 본격화됐다는 평가다. 24일 업계에 따르면 MS는 지난 22일 '파운드리 에이전트 서비스(Foundry Agent Service)'를 통해 에이전트 전용 '호스트형 에이전트(Hosted Agents)' 기능을 공개 프리뷰로 선보였다. 에이전트가 코드를 실행하거나 데이터를 처리할 때마다 독립된 가상머신(VM) 수준의 샌드박스를 실시간 할당해 기업의 기존 시스템과 완전히 분리된 환경에서 작업하도록 설계한 것이 핵심이다. 기존 클라우드 인프라는 다수 사용자가 자원을 공유하는 구조인 탓에 에이전트가 임의 코드를 실행할 경우 보안 리스크가 발생할 수 있었다. MS는 이를 하이퍼바이저 기반 격리 구조로 해결하며 세션별 독립 실행 환경과 파일 시스템 유지 기능을 함께 제공한다. 특히 에이전트가 중단 후 재개되더라도 이전 작업 상태를 그대로 이어가는 '지속성(Persistence)'을 기본 기능으로 내세웠다. 비용 구조 역시 바꿨다. 에이전트가 유휴 상태일 경우 자원을 자동으로 줄여 비용이 발생하지 않도록 하는 '스케일 투 제로(Scale-to-zero)' 방식을 적용해 실제 업무 단위 중심의 과금 구조를 제시했다. AWS도 유사한 방향으로 대응에 나섰다. '아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)' 내 코드 인터프리터 기능을 통해 에이전트가 생성한 코드를 격리된 환경에서 실행할 수 있도록 지원한다. 서버리스 기반 아키텍처를 활용해 필요 시에만 자원을 할당하는 구조로, 보안과 비용 효율을 동시에 확보하는 데 초점을 맞췄다. 구글 클라우드는 인프라 레벨에서 접근하고 있다. '구글 분산형 클라우드(GDC)'를 통해 데이터센터 자체를 기업 내부나 특정 환경으로 확장 배치함으로써 데이터가 외부로 나가지 않도록 물리적 격리를 구현한다. 여기에 '버텍스 AI 에이전트 빌더(Vertex AI Agent Builder)'를 결합해 고보안 환경에서도 에이전트 기반 서비스를 운영할 수 있는 구조를 제시했다. 글로벌 CSP들이 이처럼 보안·격리 기술을 전면에 내세운 것은 AI 에이전트의 기업 내 실사용 단계가 본격화됐음을 보여주는 신호로 풀이된다. 클라우드 경쟁의 중심이 '누가 더 뛰어난 모델을 보유했는가'에서 '누가 더 안전하게 에이전트를 통제할 수 있는 인프라를 제공하는가'로 이동하고 있다는 분석이다. 또 기업 입장에선 아무리 성능이 뛰어난 AI라도 내부 시스템 접근 권한과 데이터 처리 과정이 통제되지 않으면 실제 업무에 투입하기 어렵다. 이에 CSP들은 ▲세션별 독립 실행 환경(샌드박스) ▲유휴 시 비용을 줄이는 구조 ▲에이전트별 신원 및 권한 관리 체계 등을 인프라 단에서 기본 제공하기 시작했다. 특히 MS와 AWS가 에이전트 실행 환경을 논리적으로 격리하는 데 초점을 맞췄다면, 구글은 GDC를 통해 클라우드 인프라 자체를 물리적으로 분리하는 전략을 취하고 있다는 점에서 접근 방식에도 차이를 보인다. 업계에선 이 같은 흐름을 두고 클라우드의 '에이전트화'가 본격화되고 있다고 평가했다. 또 단순히 연산 자원을 제공하는 수준을 넘어 AI가 실제 업무를 수행하는 '작업 공간' 자체를 설계하는 경쟁으로 확장되고 있다고 봤다. MS 측은 "전통적인 컴퓨팅은 여러 사용자가 동일한 인스턴스를 공유하도록 설계됐지만 이는 에이전트 환경에 적합하지 않다"며 "각 에이전트는 고유한 격리 환경과 지속적인 상태를 갖춘 전용 인프라 위에서 구동돼야 한다"고 밝혔다.

2026.04.24 12:27장유미 기자

[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다는 평이 이어졌다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자

LG CNS, 구글 클라우드 한국 대표 파트너 3년 연속…국내 유일

LG CNS가 구글 클라우드와의 협력 성과를 인정받아 국내 유일 한국 대표 파트너로 선정됐다. LG CNS는 구글 클라우드의 연례 행사 '구글 클라우드 넥스트 2026'에서 '올해의 파트너 2026' 한국 부문에 선정됐다고 23일 밝혔다. 2023년 서비스·판매 파트너 2관왕, 2024년 서비스 파트너 수상에 이어 세 번째 수상이다. LG CNS는 구글 생성형 인공지능(AI) 모델 '제미나이'와 기업용 AI 플랫폼 '버텍스 AI'를 활용해 제조·금융·유통·통신·공공 등 다양한 산업에서 수백 건의 AI 서비스를 구축했다. 구글 클라우드와 제미나이 기반 기업형 AI 사업 모델을 공동 개발하며 아시아·태평양 및 미주 지역 고객의 전사적 AI 전환(AX)을 지원하고 있다. 헬스케어·바이오 분야에선 AI 에이전트, 유전체 데이터 분석, 단백질 구조 예측 기반 신약개발 서비스 등 연구개발 프로젝트도 진행 중이다. 양사 협력은 2022년 9월 국내 기업 최초로 미국 구글 클라우드 본사에서 디지털 전환 협약 'DTP'를 체결하며 시작됐다. 이후 2025년 '구글 클라우드 넥스트 2025'에서 아태·미주 지역 AX 사업 공동 확대에 합의했다. LG CNS는 2020년부터 구글 클라우드 최고 등급 파트너 자격인 '프리미어 파트너'를 유지하고 있다. 제미나이 엔터프라이즈·AI·데이터 분석·인프라 등 총 6개 영역 전문 역량 인증을 보유하고 있으며 2024년 아시아 최초로 구글 클라우드 AI 인증을 획득했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 "구글 클라우드와의 긴밀한 협력을 바탕으로 제조·금융·헬스케어 등 다양한 산업에 AI 서비스를 제공하며 독보적인 성과를 내고 있다"며 "아시아·태평양 및 미주 지역 고객의 AX를 선도하는 파트너로 나아가겠다"고 강조했다.

2026.04.23 17:49이나연 기자

[컨콜] 삼성SDS "KKR, 이사회 옵저버 참여…포트폴리오 협력"

삼성SDS가 글로벌 사모펀드 KKR의 이사회 참여 방식과 구체적인 협력 구조를 공개했다. 이준희 삼성SDS 대표는 23일 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "KKR은 이사회에 옵저버로 참여하기로 협의했다"며 "투자 자문과 내부 실행 역량 논의, KKR 포트폴리오 기업들과의 협력 측면에서도 앞으로 많은 논의를 할 것"이라고 밝혔다. 이 대표는 KKR 협력의 기대 효과에 대해 "KKR이 가진 여러 포트폴리오 기업과의 협력을 통해 새로운 사업 기회를 발굴할 수 있을 것"이라며 "M&A뿐 아니라 자본 활용과 글로벌 사업 확장 측면에서 전략적 파트너 역할을 수행할 예정"이라고 설명했다. KKR의 투자 방식에 대한 질문도 나왔다. KKR은 싱가포르텔레콤 데이터센터 등 기존 아시아 투자에서 직접 투자 방식을 취했던 것과 달리, 삼성SDS엔 지분 투자 방식을 택했다. 이에 대해 이 대표는 "KKR도 한 가지 방향만 투자하는 것은 아닐 것"이라며 "상황과 기회에 따라 다양한 방법 투자를 진행할 것으로 예상한다"고 답했다. 그러면서 "우린 데이터센터 사업도 하고 있지만 그 외에 다양한 종류 사업을 영위하고 있다"며 "전반적인 측면에서 좋은 밸류가 있다고 KKR이 판단한 것"이라고 말했다. 또 그는 "이번 협력을 기점으로 기업 가치가 한 단계 더 성장해 주주 가치 제고에도 직접적으로 기여할 것으로 확신한다"고 덧붙였다.

2026.04.23 17:10이나연 기자

[컨콜] 삼성SDS "구글 GDC로 고보안 시장 잡는다…AI·MSP·보안 협력"

삼성SDS가 구글 클라우드와 인공지능(AI)·클라우드·보안을 아우르는 전방위 파트너십에 나섰다. 단순 클라우드 협력을 넘어 고보안 규제 산업까지 겨냥한 사업 확장이 핵심이다. 이준희 삼성SDS 대표는 23일 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 고보안 규제 시장 확대를 위한 협력을 추진하겠다"며 "제미나이 엔터프라이즈 기반 에이전틱 AI 솔루션을 기업 고객에게 제공할 것"이라고 밝혔다. 23일(현지시간) 삼성SDS는 미국 라스베이거스에서 열린 '구글 클라우드 넥스트 2026'에서 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 공식 발표했다. 양사 협력 방향은 크게 ▲GDC 기반 고보안·규제 산업 공략 ▲삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통한 제미나이 엔터프라이즈 통합 제공 ▲구글 클라우드 플랫폼(GCP)과 삼성SDS 업종별 전문성을 결합한 MSP 사업 강화 ▲구글 클라우드 보안 솔루션(Wiz)과 삼성SDS 보안 역량을 결합한 클라우드 보안 협력 등이다. 김정욱 삼성SDS MSP담당 부사장은 "이번 파트너십은 AI·클라우드·보안까지 굉장히 폭넓은 영역에서의 협력"이라며 "우리가 주력으로 보는 공공과 금융 사업 확대에 꼭 필요한 파트너십"이라고 강조했다. 김 부사장은 "GDC가 협력 대상에 포함된 것이 굉장히 의미 있다"며 "고보안을 필요로 하거나 규제 산업에서 사업을 확대할 수 있는 협력"이라고 설명했다. 이어 "구글이 가진 AI·클라우드 기술과 우리의 업종별 시스템 통합(SI) 경험, 운영 역량 시너지를 낼 수 있는 굉장히 중요한 파트너십"이라고 평가했다.

2026.04.23 16:12이나연 기자

김봉균 한국인공지능클라우드산업협회장 "산업·정부 잇는 가교 역할 강화"

"산업계의 생생한 목소리를 담아내는 플랫폼으로서 현장 의견이 정책에 반영되도록 적극적인 소통을 이어가겠습니다." 김봉균 신임 한국인공지능클라우드산업협회장은 23일 양재 엘타워에서 열린 '제9회 AI-클라우드 리더스포럼'에서 이같이 강조했다. 이번 포럼은 생성형 AI를 중심으로 산업 전반에 AI 도입이 확산되면서 데이터 처리와 서비스 구현의 핵심 인프라인 클라우드 중요성이 커지는 흐름 속에서 마련됐다. 정부와 산업계 주요 인사들이 한자리에 모여 AI·클라우드 산업의 미래 전략과 성장 방향을 논의하고 협력 방안을 모색했다. 행사에는 과학기술정보통신부를 비롯해 협회장인 김봉균 KT클라우드 대표, 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈, 한글과컴퓨터, 이노그리드, 아마존웹서비스(AWS), 세일즈포스 등 국내외 주요 클라우드 기업 60여 곳, 70여 명의 관계자들이 참석했다. 김 회장은 취임 후 첫 공식 일정으로 참석한 이번 포럼에서 AI와 클라우드의 결합이 산업 구조를 바꾸는 핵심 전환점이라고 강조했다. 그는 AI 구현과 확산의 기반이 되는 클라우드 경쟁력이 기업과 국가 경쟁력으로 직결된다고 진단했다. 이 가운데 협회가 산업계와 정부를 연결하는 가교 역할을 강화하겠다는 의지를 밝혔다. 특별강연에선 용인호 과학기술정보통신부 사무관이 'AI 시대, 클라우드 정책 방향'을 주제로 발표를 진행했다. AI 확산을 뒷받침하기 위한 국가 차원의 정책 방향과 클라우드 인프라 전략을 제시하며 공공과 민간의 협력 필요성을 강조했다. 이어진 기업 발표에선 산업계 관점의 전략이 공유됐다. 감철웅 KT클라우드 상무는 AI 서비스 확산을 위한 협력 기반과 클라우드 인프라 방향을 제시했다. 이호석 AWS 이사는 글로벌 기업 AI 도입 사례와 대규모 서비스 운영 경험을 소개했다. 포럼 간사인 함재춘 사무국장은 "AI 확산과 함께 클라우드의 전략적 중요성이 더욱 커지고 있는 시점에서 이번 포럼은 정책과 산업을 연결하는 의미 있는 교류의 장이었다"며 "앞으로도 산업계와 정부 간 협력을 기반으로 AI·클라우드 생태계 활성화에 기여해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.23 15:16한정호 기자

메가존클라우드-데이터독, 첫 APJ 협력…LLM 운영 가시성 강화

메가존클라우드가 생성형 인공지능(AI) 가시성과 안정성을 확보하기 위해 데이터독과 손잡았다. 메가존클라우드는 데이터독과 전략적 협력 협약(SCA)을 체결하고 생성형 AI 운영 관리 지원에 나선다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 데이터독이 아시아태평양·일본 지역에서 체결한 첫 SCA 사례다. 이번 협력은 두 기업 핵심 역량 결합에 초점이 맞춰졌다. 메가존클라우드는 AI·클라우드 구축·운영 경험을 기반으로 데이터독 옵저버빌리티 기술을 접목해 기업이 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 핵심은 거대언어모델(LLM) 옵저버빌리티다. 이를 통해 기업은 AI 서비스에서 발생하는 질문과 응답 과정의 오류 여부와 응답 속도, 비용 발생 구조까지 한 번에 모니터링할 수 있다. 데이터독은 기존 클라우드 인프라와 애플리케이션 상태를 통합 관리하는 플랫폼에 LLM 관측 기능을 확장했다. 이에 따라 AI 모델 추론 과정과 성능 지표, 비용, 데이터를 한 환경에서 파악하고 문제 원인을 빠르게 분석할 수 있게 됐다. 두 기업은 통합 서비스 패키지를 구성해 고객 사례 확보에 나설 계획이다. 또 아시아태평양과 일본 시장을 중심으로 협력 범위를 넓히고 공동 마케팅과 기술 세미나를 통해 파트너십을 강화한다. 메가존클라우드는 데이터독 국내 유일 프리미어 파트너다. 전담 엔지니어 조직과 전용 기술 시스템을 운영하고 있다. 이를 통해 고객 문의와 기술 지원 요청에 신속하게 대응하고 전문적인 컨설팅을 제공하고 있다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "세계적인 옵저버빌리티 플랫폼 기업 데이터독과 아태지역 최초로 SCA를 맺게 된 것은 우리 글로벌 수준 기술 역량을 입증하는 결과"라며 "두 기업 솔루션 바탕으로 고객이 복잡한 LLM 환경을 사각지대 없이 안정적으로 관리하고 보다 빠르고 적극적으로 AI 혁신을 추진할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.04.23 13:27김미정 기자

삼성SDS, 실적 급감에도 클라우드 선방…"AI 인프라에 5조 투자"

삼성SDS가 일회성 비용 영향으로 대폭 줄어든 영업익을 기록했지만 기존 클라우드·인공지능(AI) 사업에선 가시적 성과를 보인 것으로 나타났다. 삼성SDS는 1분기 잠정실적으로 매출 3조 3529억원, 영업익 783억원을 기록했다고 23일 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 3.9% 감소했고 영업익은 70.8% 줄었다. 영업익 감소는 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원 반영 영향이 큰 것으로 나타났다. 삼성SDS는 해당 비용 요인을 제외하면 본업 수익 구조는 크게 흔들리지 않았다고 밝혔다. 사업별로는 클라우드 사업이 성장세를 보였다. 클라우드 매출은 6909억원으로 5.8% 증가해 시스템유지보수(ITO) 사업을 넘어 IT서비스 부문 내 최대 비중을 차지했다. 세부적으로는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 기반 클라우드 서비스 제공자(CSP) 사업이 공공 AI전환(AX) 수요 확대와 그래픽처리장치 서비스(GPUaaS) 증가 영향으로 12% 성장했다. 관리형 서비스 제공자(MSP) 사업도 금융과 공공 매출 증가와 글로벌 파트너 협력 확대로 4% 올랐다. 물류 부문 매출은 소폭 감소했다. 첼로스퀘어 매출은 30% 이상 증가했지만 물동량 감소와 운임 하락 영향으로 전체 물류 매출은 7.8% 줄었다. 삼성SDS는 2분기 실적 반등 가능성을 제시했다. 공공 GPUaaS 확대 금융 매출 상승, 범정부 AI 서비스 확산 등으로 클라우드 중심 회복세가 예상된다는 설명이다. 중장기적으로는 AI 중심 체질 전환에 속도를 낼 방침이다. AI 인프라 AX·AI 서비스, AI 플랫폼을 포함한 풀스택 전략을 추진하며 2031년까지 총 10조원을 투자할 계획이다. 삼성SDS는 10조원 중 5조원을 AI 인프라에 배정했다. 구미 AI 데이터센터와 국가 AI컴퓨팅센터 등 신규 인프라 확충을 목표로 뒀다. 서비스와 솔루션 경쟁력 강화를 위해 1조원을 투입한다. 신사업과 글로벌 확장을 위한 전략적 인수합병(M&A)에도 4조원을 투자할 계획이다. 데이터센터 구축·운영 사업(DBO)도 초기 성과를 내고 있는 것으로 나타났다. 현재 국내 대형 자산운용사가 추진하는 데이터센터 사업 개념 설계를 수주해 진행 중이다. 삼성SDS는 "다음 분기에는 공공 업종 GPUaaS 증가, 금융 업종 매출 상승, 범정부향 지능형 AI 서비스 확산 등 클라우드 사업 확대로 실적 개선이 전망된다"고 밝혔다.

2026.04.23 10:20김미정 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

"엔비디아 제친다"…구글, 학습·추론용 '8세대 TPU' 공개

구글이 인공지능(AI) 에이전트 추론 경쟁력을 높이기 위해 새 칩을 공개했다. 구글클라우드는 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 '구글클라우드 넥스트 2026'를 앞두고 진행한 미디어 브리핑에서 학습용 8세대 '텐서처리장치(TPU) 8t'와 추론용 'TPU8i'를 동시에 출시한다고 밝혔다. 이번 발표 핵심은 AI 학습과 추론을 분리한 점이다. AI 에이전트 확산으로 실제 업무를 수행하는 추론 중요성이 커지면서 칩 구조도 목적별로 최적화한 것이다. 학습용 8t는 연산 처리량을 극대화한 구조로 이뤄졌다. 전 세대 대비 성능이 3배 향상됐다. 대규모 데이터에서 패턴을 학습하는 데 초점을 맞춘 설계다. 추론용 8i는 지연 시간을 줄이고 동시 처리 능력을 강화했다. 전 세대 대비 성능은 80% 올랐으며, 온칩 집단 연산 지연은 최대 5배 감소했다. 온칩 집단 연산은 칩 내부에서 데이터 결합과 분산 처리를 즉시 수행하는 기술이다. 이를 통해 AI 에이전트가 더 복잡한 작업을 빠르고 적은 에너지로 처리할 수 있다. 구글클라우드는 2015년 1세대 TPU 공개 후 2~3년 주기로 신제품을 내놨다. 챗GPT 등장 이후에는 매년 출시 주기를 앞당기며 개발 속도를 높이고 있다. 이번 8세대 TPU는 연내 정식 출시될 예정이다. 구글클라우드는 엔비디아 GPU 공급 부족 상황을 기회로 삼아 AI 인프라 시장 점유율을 확대하겠다는 전략을 밝혔다. 이 외에도 구글클라우드는 자체 모델 '제미나이'를 포함한 풀스택 전략을 강조했다. 칩과 모델 서비스 보안을 통합해 기업용 AI 에이전트 환경을 구축하겠다는 구상이다. 구글클라우드는 "이번 칩 시리즈는 AI 에이전트가 더 복잡한 문제를 더 적은 에너지로 더 빠르게 해결할 수 있게 돕는다"고 밝혔다.

2026.04.22 21:37김미정 기자

구글클라우드 CEO "AI가 업무하는 시대…'지능 통합' 필수"

"인공지능(AI)이 단순 도구에서 기업 운영 전반을 실행하는 주체로 진화했습니다. 이럴수록 중요한 것은 AI 지능을 한데 통합하는 것입니다. 우리는 AI 에이전트 구축부터 운영까지 전 과정을 아우르는 플랫폼을 통해 기업을 지원할 것입니다." 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 '구글클라우드 넥스트 2026'를 앞두고 열린 미디어 브리핑에서 통합 AI 플랫폼을 핵심 인프라로 강조했다. 쿠리안 CEO는 데이터와 애플리케이션, 사람을 연결해 모든 업무를 지능형 흐름으로 통합하는 것이 핵심이라고 주장했다. 이번 행사에 공개될 핵심 기술은 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'이다. 이 플랫폼은 에이전트 구축을 비롯한 확장, 거버넌스, 최적화를 한 환경에서 처리할 수 있도록 설계됐다. 쿠리안 CEO는 "기업은 이 플랫폼으로 실제 업무 수행하는 실행형 AI를 도입할 수 있을 것"이라며 "에이전트 간 협업을 지원하는 오케스트레이션 기능으로 복잡한 업무 흐름까지 자동화할 수 있을 것"이라고 강조했다. 이 플랫폼에는 개발자뿐 아니라 비개발자를 위한 기능이 포함됐다. 자연어 기반으로 에이전트를 만드는 '에이전트 스튜디오'와 에이전트 자산을 관리하는 '에이전트 레지스트리', 장기 기억을 제공하는 '메모리 기능' 등이 대표적이다. 쿠리안 CEO는 플랫폼 내 보안과 통제 기능도 강화됐다고 밝혔다. 에이전트별 고유 ID를 부여하는 '에이전트 아이덴티티'와 정책 기반 통제를 수행하는 '에이전트 게이트웨이', 이상 행동을 탐지하는 '에이전트 디텍션' 기능이 통합적으로 보안 강화에 활용된다. 쿠리안 CEO는 제미나이 엔터프라이즈 앱 활용 사례도 공유했다. 해당 앱은 에이전트를 생성·공유·실행할 수 있는 통합 인터페이스를 제공한다. 반복 업무를 자동화하는 '스킬'과 문서 작업을 지원하는 '캔버스' 기능도 추가됐다. 쿠리안 CEO는 "앞으로 기업 운영 구조 자체가 바뀔 것"이라며 "AI는 정보 조회 중심에서 벗어나 업무를 직접 실행하는 행동 중심 AI로 진화할 것"이라고 내다봤다.

2026.04.22 21:02김미정 기자

구글클라우드 "AI 하이퍼컴퓨터, 수백만 에이전트 동시 구동"

"인공지능(AI) 경쟁 중심이 모델 성능에서 인프라와 데이터로 이동하고 있습니다. 우리는 수백만 개 AI 에이전트를 동시에 구동할 수 있는 컴퓨팅·데이터 환경을 구축해 기술 주도권을 확보할 것입니다." 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 21일 미국 라스베이거스에서 열리는 '구글클라우드 넥스트 2026' 기자간담회에서 인프라·데이터 전략을 이같이 밝혔다. 그는 인프라 전략 핵심으로 'AI 하이퍼컴퓨터'를 꼽았다. 이는 텐서처리장치(TPU)를 비롯한 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU), 스토리지, 네트워크를 통합 시스템으로 결합해 AI 워크로드를 최적화하는 목적형 아키텍처다. 쿠리안 CEO는 "이 인프라는 AI 연산 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올릴 수 있다"고 강조했다. AI 하이퍼컴퓨터는 여러 계층으로 이뤄졌다. 우선 컴퓨트 계층에서는 8세대 TPU가 대규모 연산을 담당한다. 학습용 'TPU 8t'는 인터칩 인터커넥트(ICI) 기반으로 작동한다. 이는 단일 슈퍼포드에서 최대 9600개 TPU와 2PB 메모리까지 확장됐다. 이전 대비 최대 3배 높은 성능을 제공하는 셈이다. 여기서 추론용 'TPU 8i'는 대규모 에이전트 운영에 초점을 맞췄다. 온칩 초고속 임시 메모리(SRAM) 확대와 전용 연산 가속 엔진을 탑재했다. 쿠리안 CEO는 "이 엔진으로 추론 성능을 달러당 최대 80% 개선했다"며 "수백만 개 에이전트를 비용 효율적으로 실행할 수 있도록 설계됐다"고 설명했다. 쿠리안 CEO는 TPU뿐 아니라 컴퓨트 선택지도 기존보다 넓혔다고 밝혔다. 엔비디아 GPU '호퍼'와 '블랙웰'에 이어 차세대 '베라루빈 NVL72'를 도입했으며, 자체 설계한 '엑시온 CPU'를 통해 x86 대비 두 배 수준의 가격 대비 성능을 제공한다는 설명이다. 그는 네트워크 중심 컴퓨팅도 확장됐다고 발표했다. 신규 C4N·M4N 인스턴스는 대규모 에이전트 간 통신과 5G 코어, 데이터베이스 워크로드에 최적화됐으며, 네트워크 대역폭은 기존 대비 최대 4배 향상됐다. 구글클라우드는 스토리지와 네트워크 성능도 개선했다. 매니지드 러스터(Managed Lustre)는 초당 10테라바이트(TB) 처리량을 지원하며, 래피드 스토리지(Rapid Storage)는 최대 15TB/초 성능으로 학습과 추론 속도를 끌어올린다. 스마트 스토리지(Smart Storage)를 통해 비정형 데이터에 의미적 맥락을 부여해 엔터프라이즈 지식 그래프 기반을 구축했다. "수십만 가속기 연결…AI 네트워크 확장" 이날 구글클라우드는 대규모 AI 학습을 위한 네트워크와 소프트웨어(SW) 운영 구조를 포함한 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 특히 대규모 에이전트 운영을 위한 네트워크와 실행 환경 혁신이 핵심으로 제시됐다. 대규모 AI 학습을 위한 '버고 네트워크'는 TPU 슈퍼포드와 GPU 시스템을 연결해 수십만 개 가속기를 하나의 초대형 슈퍼컴퓨터처럼 운용할 수 있도록 지원한다. 소프트웨어 계층에서는 AI 실행 환경이 개선됐다. 구글은 TPU에서 파이토치를 네이티브로 지원하고 GPU와 TPU 전반에서 가상거대언어모델(vLLM) 최적화를 제공한다. 또 구글 쿠버네티스 엔진은 초당 300개 에이전트 샌드박스를 배포하고 초기 실행 시간을 서브초 수준으로 줄여 대규모 추론 확장성을 확보했다. 쿠리안 CEO는 클라우드 운영 방식도 개선했다고 밝혔다. 구글은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 클라우드 인프라를 에이전트가 직접 제어하는 구조를 도입했다. 이를 통해 시스템은 텔레메트리 데이터를 활용해 스스로 문제를 진단하고 근본 원인 분석과 설정 최적화를 자동 수행하는 자율 운영 체계로 전환된다. 그는 데이터 아키텍처도 바뀌었다고 밝혔다. '에이전틱 데이터 클라우드'는 기존 저장 중심 구조에서 벗어나 AI가 데이터를 실시간으로 이해하고 행동하는 '시스템 오브 액션'으로 진화하는 것이 핵심이다. 구글은 이런 인프라를 제미나이 모델과 생성형 AI 서비스에 적용하고 있다. 모델과 인프라를 동시에 설계해 확장성과 효율성을 올리고 연구 성과를 즉시 고객 환경에 반영하는 구조를 구축하는 것이 목표다. 쿠리안 CEO는 "앞으로 AI 경쟁은 모델 성능이 아니라 대규모 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 데이터 역량으로 기울 것"이라고 내다봤다.

2026.04.22 21:01김미정 기자

구글클라우드가 그린 '제미나이 엔터프라이즈' 시대

구글클라우드가 인공지능(AI) 에이전트를 앞세워 기업 업무 구조 재편에 나섰다. 구글클라우드 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 '구글클라우드 넥스트 2026'를 개최하고 통합 AI 스택과 에이전트 플랫폼을 중심으로 구성한 새 기술을 발표했다. 이번 전략 핵심은 기업 데이터와 애플리케이션 인력과 에이전트를 하나의 흐름으로 연결하는 '제미나이 엔터프라이즈'다. 이를 통해 기업은 단순 챗봇을 넘어 스스로 인지 추론 행동까지 수행하는 자율형 에이전트를 업무 전반에 적용할 수 있게 된다. 구글클라우드는 에이전트 구축부터 운영까지 지원하는 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'를 공개했다. 해당 플랫폼은 모델 선택부터 생성, 통합, 배포, 보안까지 하나의 환경에서 처리해 기업이 에이전트를 빠르게 확장할 수 있도록 설계됐다. 모델 활용 범위도 대폭 확대됐다. 기업은 '모델 가든'을 통해 제미나이 3.1 프로, 리리아 3 등 구글 모델뿐 아니라 앤트로픽 클로드 계열 모델까지 포함해 200개 이상 모델을 선택적으로 사용할 수 있다. 국내에서 실제 적용 사례도 나타나고 있다. 카카오뱅크는 금융 규제를 준수하면서 생산성을 높였고, CJ올리브영은 비개발자까지 직접 에이전트를 구축하는 환경을 도입해 데이터 기반 업무 혁신을 이뤘다고 입을 모았다. 특히 올리브영은 상품 기획과 마케팅 분석을 자동화하고 매장에서는 재고 관리와 진열 최적화를 실시간으로 수행하는 구조를 구축했다. 또 글로벌 확장 과정에서도 AI를 활용해 국가별 고객 특성에 맞춘 운영 체계를 마련하고 있다. 인프라 측면에서도 대규모 변화가 제시됐다. 구글은 학습용 텐서처리장치(TPU) 8t와 추론용 TPU 8i를 공개해 모델 개발 기간을 단축하고 실시간 응답 성능을 강화했다. 이를 통해 달러당 성능을 80% 개선해 동일 비용으로 처리 가능한 수요를 크게 늘릴 수 있는 구조를 확보했다. 보안 영역에서는 AI 기반 사이버 보안 플랫폼을 통해 위협 탐지와 대응을 자동화했다. 제미나이 기반 분석 에이전트는 500만 건 이상의 경보를 처리하며 기존 30분 걸리던 분석을 60초 수준으로 줄였다. 또 구글 워크스페이스 전반에 '워크스페이스 인텔리전스'를 적용했다. 이메일 문서 회의 등 업무 맥락을 이해하고 다단계 작업을 자동 수행하는 환경도 구축했다. 이를 통해 사용자와 에이전트 간 정보 단절을 해소하고 업무 흐름을 하나로 통합한다. 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 "이제 개별 서비스를 단순 조합해 제공하는 단계는 지났다"라며 "모든 요소가 수직적으로 최적화된 통합 스택으로 새로운 AI 상용화 시대를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.04.22 21:01김미정 기자

"설계 도면 30분 만에 법규 검토"…희림, 건축 특화 AI 시스템 도입

복잡하고 까다로운 건축 법규 검토 작업을 인공지능(AI)으로 30분 만에 해결할 수 있는 방안이 제시됐다. 메가존클라우드(대표 염동훈)는 희림종합건축사사무소와 '건축 법규 검토 AI 에이전트 시스템'의 실증(PoC)을 성공리에 마쳤다고 22일 밝혔다. 양사가 함께 구축한 이번 AI 시스템은 설계 착수 전 반드시 거쳐야 하는 각종 법령 및 규제 확인 작업을 전면 자동화했다. 실무자가 설계 도면이나 공모 지침서를 PDF, 이미지 파일로 시스템에 업로드하면 AI가 법제처와 국토교통부의 공공 데이터(API)를 실시간으로 분석해 건폐율, 용적률, 피난 시설, 친환경 인증 등 8개 분야 38개 필수 항목의 위반 여부를 즉각 판별해 낸다. 특히 AI는 문서 내에서 면적, 용도, 위치 등 프로젝트의 핵심 정보를 스스로 추출해 해당 부지의 지구단위계획과 정밀 대조한다. 법적 근거를 제시하는 것은 물론, 위반 소지가 있는 부분은 업로드된 문서 내에 시각적으로 강조(하이라이트) 표시를 해주고 그 결과를 엑셀 파일로도 정리해 준다. 잦은 설계 변경 시에도 이전 데이터를 기억해 두었다가 재검토 시간을 10분 이내로 대폭 줄여주는 기능까지 갖췄다. 기술적 완성도와 보안성도 눈에 띈다. 국내 건축업계 최초로 아마존웹서비스(AWS)의 AI 플랫폼인 '아마존 베드록 에이전트코어'를 활용했으며 민감한 설계 데이터가 해외 서버로 유출되는 것을 막기 위해 국내 서울 리전 환경에서만 작동하도록 설계했다. 이러한 고성능 처리의 배경에는 '멀티 에이전트' 기술이 있다. 전체 작업을 총괄하는 '수퍼바이저 AI'의 지휘 아래 문서 전처리, 프로젝트 분석, 지구단위계획 파악, 법률 검토, 설계 기준 점검을 각각 전담하는 5개의 전문 AI가 유기적으로 협업하는 구조다. 지속적인 최적화를 통해 개발 초기와 비교해 1회 검토에 드는 비용을 86%나 절감하는 성과도 달성했다. 류무열 희림종합건축사사무소 본부장은 "건축 법규는 지자체 조례부터 각종 고시까지 복잡하게 얽혀 있어 숙련된 인력의 피로도가 매우 높은 작업"이라며, "새로운 AI 시스템 도입으로 업무 시간은 획기적으로 줄고 정확도는 높아졌으며, 잦은 설계 수정에 따른 재검토 스트레스에서도 크게 벗어날 수 있게 됐다"고 평가했다. 정진호 메가존클라우드 리더 역시 "이번 실증 성과는 AI가 단순한 문답을 넘어 고도의 전문 영역까지 완벽히 수행할 수 있음을 현장에서 입증한 사례"라며 "건축처럼 얽힌 규제가 많은 타 산업 분야로도 멀티 에이전트 기술 도입을 적극 제안할 계획"이라고 포부를 밝혔다.

2026.04.22 18:12남혁우 기자

NC AI, NHN클라우드와 공공·금융 AX 시장 공략

NC AI가 클라우드 인프라 협력을 발판으로 공공·금융 중심 산업 인공지능(AI) 전환(AX) 시장 공략을 본격화한다. NC AI는 NHN클라우드와 AI 솔루션 및 클라우드 인프라 기반 공동 사업 추진을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 기점으로 ▲인프라 운영 및 기술 고도화 ▲대외 비즈니스 및 시장 확대 ▲국책 과제 및 공공 부문 전략 협력 등 세 축에서 협력한다. 차세대 컴퓨팅 자원의 안정적 공급 체계를 구축하고 대규모 인프라 자원 활용 조건을 상호 협의해 유연하고 최적화된 운영 기반을 다질 예정이다. 공공·금융 등 주요 산업군을 대상으로 한 공동 영업에도 나선다. 산업 현장에 최적화된 AI 융합 솔루션과 클라우드 서비스를 제안하며 시장 지배력을 확대하는 한편, 컨퍼런스·세미나 등 다양한 채널을 통한 공동 마케팅으로 양사 브랜드 인지도를 동반 강화한다는 방침이다. 정부·공공기관 주도 국책과제 수주를 위한 전략적 공조 역시 속도를 낸다. 공공 보안 가이드라인을 준수하는 클라우드 환경을 공동 설계해 국가 차원의 AI 인프라 및 국산 기술 자립화 생태계 조성에도 앞장선다는 목표다. 특히 NC AI는 이번 협력을 자사 핵심 기술 고도화와 연결한다. 현실 세계의 복잡한 물리 법칙을 시뮬레이션하는 월드모델과 피지컬 AI 기술은 대규모 컴퓨팅 환경이 필수적인 만큼, 최적화된 인프라 활용 방안을 지속 모색할 계획이다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 파트너십 핵심은 피지컬 AI와 월드모델 기술이 다양한 산업 현장에 적용될 최적의 인프라 환경 구축"이라며 "양사의 강력한 시너지를 바탕으로 공공 및 민간 기업의 성공적인 AX를 이끌겠다"고 말했다.

2026.04.22 14:17이나연 기자

레드햇-구글, '디지털 주권 클라우드' 맞손…AI 시대 규제 대응

레드햇이 규제 산업에서도 인공지능(AI) 도입과 운영 통제권을 확보할 수 있는 환경을 마련한다. 레드햇은 구글 손잡고 '레드햇 오픈시프트 온 구글클라우드 데디케이티드'를 내놨다고 22일 밝혔다. 금융, 의료, 공공 등 규제 산업 대상으로 격리된 인프라와 운영 독립성을 제공하는 것이 핵심이다. 해당 서비스는 2026년 하반기부터 정식 제공된다. 이번 솔루션은 데이터 위치뿐 아니라 기술 운영 통제권까지 포함한 디지털 주권 요구를 충족하는 데 초점 맞췄다. 기업은 엄격한 규제를 준수하면서도 AI 기반 업무 혁신을 동시에 추진할 수 있다. 레드햇은 오픈시프트를 구글클라우드 데디케이티드 환경에 적용해 보안성과 복원력을 유지하면서도 기술 스택에 대한 소유권과 통제권을 확보할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 기업은 폐쇄형 구조에 의존하지 않고 개방형 기반에서 유연한 전략을 수립할 수 있다. 플랫폼은 주권 인프라 통제 기능을 통해 개인정보보호규정(GDPR) 등 지역 규제를 준수할 수 있는 격리 환경을 제공한다. 또 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 워크로드를 지원해 보안 정책을 유지하면서도 고급 AI 서비스를 구축하고 운영할 수 있도록 설계됐다. 하이브리드 클라우드 환경에서도 일관성을 유지하는 점도 특징이다. 온프레미스와 관리형 클라우드 전반을 연결해 기존 시스템을 단계적으로 현대화할 수 있는 기반을 제공한다. 레드햇은 지역 클라우드 및 서비스 제공업체와 협력해 국가별 보안 요구와 규제 환경에 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 이를 통해 글로벌 기업도 각 지역 규제를 충족하는 운영 체계를 구축할 수 있다. 마이크 배럿 레드햇 하이브리드 클라우드 플랫폼 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "디지털 주권은 더 이상 데이터가 어디에 저장돼 있는지 문제가 아니라 기술에 대한 운영 통제권과 전략적 유연성, 신뢰를 유지하는 문제"라며 "우리는 구글과 협력해 규제가 엄격한 시장 고객들에게 AI 시대를 대비한 주권 기반을 제공하고 있다"라고 말했다.

2026.04.22 11:33김미정 기자

GS네오텍, AWS MSP 자격 갱신…자동화·데이터 운영 입증

GS네오텍이 아마존웹서비스(AWS) 관리형 서비스 제공자(MSP) 자격을 연장하며 클라우드 운영 역량 고도화에 속도를 낸다. 인공지능(AI) 기반 운영 자동화와 데이터 중심 관리 체계를 앞세워 클라우드 매니지드 서비스 경쟁력 강화에 나섰다는 평가다. GS네오텍은 AWS MSP 파트너 프로그램 갱신 심사를 통과하며 강화된 기술·운영·보안 역량을 기반으로 MSP 자격을 유지했다고 21일 밝혔다. AWS MSP 프로그램은 클라우드 인프라 설계부터 구축·운영·최적화까지 전 과정에 걸쳐 높은 수준의 기술력과 운영 역량을 갖춘 파트너를 선별하는 글로벌 인증 제도다. 특히 정기적인 갱신 심사를 통해 파트너가 최신 기술 트렌드를 반영해 지속적으로 역량을 고도화하고 있는지를 검증하는 것이 특징이다. 이번 심사는 기존 인프라 운영 중심 평가에서 한 단계 더 나아가 AI 기반 IT 운영과 데이터 기반 능동형 운영, 고도화된 기술 지원 체계를 포함하는 등 기준이 대폭 강화됐다. 단순 운영 수행을 넘어 자동화와 데이터 분석을 기반으로 고객 환경의 운영 효율성과 서비스 품질을 동시에 개선할 수 있는 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다는 분석이다. GS네오텍은 이러한 변화에 맞춰 운영 자동화 체계를 고도화하고 데이터 기반 운영 역량을 강화해 심사 요건을 충족했다. 회사는 미디어·커머스·제조 등 다양한 산업군에서 대규모 클라우드 운영 경험을 축적하며 장애 대응 체계 정밀화, 운영 프로세스 효율 개선, 비용 최적화 지원 등 실질적인 성과를 확보해왔다. 이를 통해 고객 규모와 산업 특성에 관계없이 안정적이고 전문적인 클라우드 매니지드 서비스를 제공할 수 있는 역량을 입증했다는 것이 회사 측 설명이다. 최근 MSP 업계는 단순 인프라 운영을 넘어 자동화·데이터 기반 운영 역량을 확보하는 것이 시장 경쟁력의 핵심으로 자리잡고 있다. 이번 갱신은 GS네오텍의 기술 경쟁력을 재확인한 사례로 평가된다. 서정인 GS네오텍 IT사업본부장은 "이번 AWS MSP 갱신은 자동화 기반 운영 체계와 데이터 중심 운영 역량을 지속적으로 고도화해 온 결과"라며 "앞으로도 고객 환경에 최적화된 안정적인 클라우드 운영과 지속적인 서비스 개선을 통해 고객 가치를 높여 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.04.21 15:20한정호 기자

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