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LG CNS, 베라 루빈 품은 모듈형 AI 팩토리 출사표…'원 LG' 역량 결집

LG CNS가 그래픽처리장치(GPU)와 서버, 전력·냉각 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터를 앞세워 인공지능(AI) 팩토리 시장 공략에 나선다. 엔비디아 차세대 GPU 베라 루빈을 기반으로 인프라부터 AI 서비스까지 통합 제공하는 풀스택 사업도 확대한다는 목표다. LG CNS는 지난 29일 싱가포르에서 열린 아시아 최대 데이터센터 박람회 '데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026'에 참가해 프리패브 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다고 30일 밝혔다. PMDC는 AI 팩토리 구현에 필요한 GPU와 서버, 전력·냉각 설비 등을 규격화된 모듈 형태로 사전에 제작한 뒤 데이터센터 현장에 설치하는 방식이다. 기존에는 데이터센터 건물을 지은 뒤 기계·설비·배관(MEP)과 AI 인프라를 순차적으로 구축해야 했다. PMDC는 주요 설비를 미리 제작해 현장 공정을 줄이는 방식으로 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. AI 연산 수요에 맞춰 필요한 모듈을 추가할 수 있어 단계적인 증설도 가능하다. LG CNS는 이를 통해 고객이 필요한 시점에 AI 인프라를 빠르게 공급하고 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. LG그룹 계열사의 '원 LG' 인프라 기술도 결합한다. LG CNS의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량에 LG전자의 모듈형 냉각 인프라 솔루션과 LG에너지솔루션의 배터리 솔루션을 더해 AI 팩토리에 필요한 인프라를 통합 제공한다는 구상이다. PMDC를 기반으로 한 모듈형 AI 팩토리 사업도 추진한다. 대규모 부지를 확보하거나 별도의 데이터센터 건물을 건설하지 않고 컨테이너 형태의 소형 AI 데이터센터를 구축하는 방식이다. 필요한 기능과 AI 연산 규모에 따라 컨테이너를 추가해 인프라를 확장할 수 있다. LG CNS는 엔비디아 베라 루빈을 기반으로 IT 부하 전력 4메가와트(MW) 규모의 모듈과 GB300 기반 1.2MW 규모 모듈을 출시했다. 향후 고객의 AI 인프라 수요에 맞춰 다양한 사양의 모듈형 AI 팩토리 라인업을 확대할 계획이다. 베라 루빈 기반의 AI 팩토리 풀스택 서비스도 선보였다. GPU와 데이터센터 인프라를 개별적으로 공급하는 데 그치지 않고 GPU 자원부터 AI 학습·추론 서비스, 전력·냉각까지 하나로 묶어 제공하는 것이 핵심이다. AI 팩토리 풀스택 서비스는 베라 루빈 GPU 자원을 클라우드 형태로 제공하는 서비스형 GPU(GPUaaS)와 피지컬 AI 등의 실시간 학습·추론을 지원하는 인텔리전스 서비스, 이를 안정적으로 운영하기 위한 전력·냉각 기술 등으로 구성된다. LG CNS는 GPU 연산 성능과 전력·냉각 기술을 지속적으로 고도화해 AI 서비스 운영 효율을 높인다는 계획이다. 40여 년간 축적한 데이터센터 DBO 경험을 기반으로 기존 데이터센터의 AI 데이터센터 전환과 고성능 GPU에 최적화된 인프라 구축 역량도 강화하고 있다. LG CNS는 이번 DCWA 참가를 계기로 동남아시아를 비롯해 북미와 유럽 등으로 AI 데이터센터와 AI 팩토리 사업을 넓혀갈 방침이다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 "AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스"라며 "고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것"이라고 말했다. 이어 "데이터센터 설계·구축·운영을 아우르는 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 AI 팩토리 생태계를 선도하며 사업 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.09.30 10:01한정호 기자

자동차 공장 AI 기술, 항공우주로…현대로템·현대차 맞손

현대로템이 현대자동차의 인공지능(AI) 기반 제조기술을 항공우주 생산 현장에 도입해 고위험 공정의 자동화를 추진한다. 현대로템은 최근 현대차와 생산 현장 자동화 및 안전성 향상을 위한 포괄적 기술협력 업무협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 양사는 현대차 스마트팩토리 기술을 활용해 항공우주 사업장의 작업환경과 생산 품질을 개선할 계획이다. 협력의 초점은 위험도가 높은 생산 공정에 자동화 시스템을 적용하는 것이다. 현대로템은 안전사고가 첨단 제품의 개발·생산 일정에 영향을 미칠 수 있는 만큼, 자동화와 무인화 기술로 사고 위험을 줄이고 엔진·추진체의 안정적인 공급 기반을 갖춘다는 구상이다. 현대로템은 현재 국방과학연구소(ADD)와 국방기술진흥연구소의 과제를 통해 덕티드 램제트 엔진, 극초음속 엔진, 재사용 발사체용 메탄엔진 등의 기술을 개발하고 있다. 이번 협약은 이 같은 항공우주 사업 확대에 맞춰 생산 현장의 안전관리 역량을 높이기 위한 조치다. 생산·연구개발 시설에 대한 투자도 진행한다. 현대로템은 지난 3월 전북특별자치도·무주군과 투자협약을 맺고, 2034년까지 약 3000억원을 들여 항공우주 종합 생산기지를 조성하기로 했다. 새 거점은 제품 생산과 연구개발을 함께 담당할 예정이다. 장거리 공대공 유도탄 관련 기술 개발도 수행하고 있다. 지난해 ADD가 발주한 기체구조·추진기관 핵심기술 과제를 수주했으며, 실제 제품과 동등한 수준의 상세 설계를 맡고 있다. 회사는 구성품 단계의 제작 능력을 확보한 상태에서 관련 연구개발을 진행하고 있다고 설명했다. 현대로템의 항공우주 엔진 개발은 1990년대 액체추진로켓 개발 참여로 거슬러 올라간다. 2000년대 초에는 램제트 엔진 기술 개발에 착수했고, 이후 극초음속 엔진 분야로 사업 범위를 넓혔다.

2026.09.22 09:34류은주 기자

LG CNS, 3814억원 들여 베라 루빈 확보…그룹 AI 팩토리 키운다

LG CNS가 3814억원을 투입해 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 가속기 베라 루빈을 확보한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 인프라 투자를 바탕으로 AI 팩토리 구축 역량을 강화하고 향후 GPU 서비스와 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. 17일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 지난 11일 이사회를 열고 엔비디아 베라 루빈 등을 포함한 GPU와 인프라 설비를 3814억원에 취득하기로 결정했다. 투자 규모는 지난해 말 연결 기준 자산총액 5조 2853억원의 7.2%에 해당한다. 거래 상대방은 한국휴렛팩커드 유한회사 등이며 취득 예정일은 내년 6월30일이다. LG CNS는 이번 투자의 목적을 AI 팩토리 구축을 위한 GPU 장비 확보라고 밝혔다. 이번 투자는 LG CNS의 기존 연간 유형자산 취득액과 비교해도 큰 규모다. KB증권에 따르면 3814억원은 기존 연간 유형자산 취득액의 약 8.6배에 해당한다. 단순 GPU 확보를 넘어 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 투자 성격이 있다는 분석이다. LG그룹은 내년 상반기 베라 루빈 기반 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 통합 기술을 검증한 뒤 2028년 상반기 천안에 80메가와트(MW) 규모 AI 팩토리를 구축할 계획이다. KB증권은 LG CNS가 이 과정에서 설계부터 가상 시운전, 구축, 운영까지 이어지는 AI 팩토리 전 과정의 표준화된 아키텍처를 확보할 것으로 내다봤다. 베라 루빈 기반 AI 팩토리는 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지, 전력, 액체냉각, 디지털트윈, 운영 소프트웨어(SW) 등을 하나의 인프라로 통합하는 구조다. 확보한 인프라는 LG CNS의 AI 인프라 서비스 사업과도 연계될 전망이다. LG CNS는 자체 플랫폼 XPU웍스를 통해 기업에 다양한 AI 연산자원을 구독형으로 제공 중이다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 연산자원을 서비스 형태로 이용할 수 있도록 하는 방식이다. 향후에는 자체 GPU 서비스뿐 아니라 고객 전용 프라이빗 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS), AI 팩토리 DBO 사업으로 적용 범위를 확대할 수 있다는 분석이 나온다. 기존 데이터센터 구축 중심의 프로젝트형 사업에서 구축 이후 운영과 서비스를 결합한 반복 매출 구조로 사업모델을 넓힐 수 있다는 관측이다. LG그룹 내부의 AI 수요도 초기 GPU 가동률을 뒷받침할 것으로 예상된다. 로보틱스와 모빌리티, AI 모델 개발 등 계열사의 AI 연산 수요를 기반으로 기본 가동률을 확보한 뒤 남는 GPU 용량을 외부 고객에게 공급하는 방식이다. 김준섭 KB증권 애널리스트는 "LG CNS의 이번 투자는 단순 GPU 확보보다 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 레퍼런스 투자 성격으로 판단한다"며 "검증된 구축·운영 모델과 플랫폼을 반복 적용할 수 있을 경우 기존 프로젝트형 매출에서 운영·서비스를 결합한 반복 매출로 사업영역이 확대될 가능성이 있다"고 밝혔다.

2026.09.17 16:41한정호 기자

AI가 24시간 돌리는 무인공장...KT, '다크팩토리' 핵심 인프라 만든다

KT가 AI로 생산공정을 제어해 24시간 가동하는 무인 자동화 공장인 '다크팩토리' 구축에 참여한다. 공장 가까이에 소형 AI데이터센터를 배치하고 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조현장에 적용하기 위한 기술 개발을 맡는다. KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI기반 다크팩토리 설계 구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 17일 밝혔다. 과제는 '협업지능 피지컬AI기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업 중 하나다. 전북혁신도시 인근에 전 공정에 AI 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화하고 24시간 운영할 수 있는 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. 연구에는 KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 참여한다. 실제 제조현장과 AI 통신 인프라를 연계해 피지컬AI 기술을 검증할 계획이다. KT가 맡은 핵심 분야는 '모듈형 엣지 AIDC'다. 공장에서 사전에 제작한 소형·분산형 AI데이터센터를 산업현장 가까이에 설치해 AI 연산을 처리하는 방식이다. 여기에 가상환경에서 활용할 수 있는 디지털 데이터 자산인 'Sim-Ready'를 기반으로 합성 데이터를 만들고 검증하는 체계와 AI 에이전트 통합 운영환경을 개발한다. 특히 시뮬레이션에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이는 데 초점을 맞춘다. 이를 통해 무인공장을 안정적으로 운영하기 위한 인프라와 관제 기술도 확보한다는 계획이다. 향후 참여 기업의 제조현장에서는 모듈형 엣지 AIDC와 '데이터 플라이휠' 등을 결합한 다크팩토리 통합 플랫폼을 실증한다. 데이터와 AI 학습모델이 지속적으로 상호작용하면서 모델 성능을 높이는 구조를 실제 산업환경에서 검증하는 것이다. KT는 실증 과정에서 확보한 기술을 제조업별 특성에 맞춘 피지컬AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 글로벌 AX 사업 경험과 기업 파트너십을 활용해 향후 해외 제조 AI 시장으로 사업 범위를 넓힌다는 구상이다. 박재형 KT AX미래기술원장은 “정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것”이라며 “KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다”고 말했다.

2026.09.17 10:33박수형 기자

미소정보기술, 에이전틱 AI 국가 R&D 사업 참여…물리해석 시뮬레이션 자동화 기술 개발

미소정보기술이 정부의 에이전틱 AI 국가 연구개발(R&D) 사업에 참여해 인공지능(AI)이 물리해석 시뮬레이션 업무를 수행하는 기술 개발에 나선다. 미소정보기술은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '실세계 능동 행동형 에이전틱 AI 기술개발 사업'에 선정됐다고 14일 밝혔다. 이번 사업은 생성형 AI를 넘어 AI가 주변 환경과 데이터를 스스로 인식하고 목표를 설정한 뒤 계획 수립과 실행까지 수행하는 능동형 AI 기술 확보를 목표로 한다. 브이이엔지이가 주관기관을 맡았으며 미소정보기술, 연세대학교, 포항공과대학교 등이 참여한다. 미소정보기술은 사업 내에서 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 멀티에이전트 협업형 물리해석 시뮬레이션 자동 수행 에이전틱 AI' 기술 개발을 담당한다. 기존 CAE(컴퓨터 지원 공학) 기반 물리해석 시뮬레이션은 모델링과 해석 조건 설정, 결과 검증 등 대부분 과정이 전문가의 수작업에 의존해왔다. 이 때문에 전문 인력 확보가 어렵고 해석 품질 편차가 발생하는 한편, 설계 변경 시 반복 작업이 많아 자동화에도 한계가 있었다. 이번 연구는 물리해석 과정 전반에 AI 에이전트를 적용해 해석 기획부터 설정, 실행, 결과 분석까지 전 과정을 자동화하는 데 초점을 맞춘다. 핵심은 여러 AI 에이전트가 역할을 분담해 협업하는 멀티에이전트 구조다. 사용자가 자연어로 해석 목표를 입력하면 AI 에이전트가 이를 이해하고 필요한 절차를 계획한 뒤 모델과 경계조건, 해석 조건을 설정한다. 이후 적합한 시뮬레이션 도구를 선택해 실행하고 결과를 분석해 엔지니어가 활용할 수 있는 형태로 제공하는 방식이다. 특히 MCP 기반 표준 환경을 활용해 서로 다른 AI 에이전트와 엔지니어링 소프트웨어를 연동함으로써 시뮬레이션 수행 과정의 자동화를 구현할 계획이다. 이를 통해 기존의 'AI 보조형 엔지니어링'에서 나아가 AI가 직접 시뮬레이션 도구를 활용하고 결과를 분석하는 환경 구축을 추진한다. 미소정보기술은 이번 사업을 계기로 자사가 보유한 멀티모달 데이터 플랫폼과 AI 기술 역량을 물리 기반 시뮬레이션 영역까지 확대할 방침이다. 향후 자동차, 반도체, 배터리, 조선, 항공우주, 방산 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 AI 기반 엔지니어링 자동화 기술로 발전시킨다는 구상이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "이번 국가 R&D 사업은 생성형 AI를 넘어 AI가 스스로 판단하고 계획해 실제 엔지니어링 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기술 확보를 위한 중요한 프로젝트"라며 "산업 현장의 시뮬레이션 자동화와 엔지니어 생산성 향상에 기여할 수 있도록 기술 개발에 집중하겠다"고 말했다. 한편 미소정보기술은 AI 팩토리 전문기업 선정, 스마트공장 공급기업 역량진단 레벨3, 기술사업성 평가 AAA 등을 획득했으며 의료·제조·공공·금융·국방 분야를 중심으로 AI 전환(AX) 사업을 확대하고 있다. 이번 연구를 통해 AI 에이전트 기반 시뮬레이션 자동화 기술을 확보해 디지털 엔지니어링 시장 공략에 나설 계획이다.

2026.09.14 15:24남혁우 기자

설비 교체 없이 'AI 자율공장'으로…산단공-삼성SDS, 춘천 산단 AX 모델 제시

노후화된 공장 설비를 전면 교체하지 않고도 인공지능(AI) 기반 자율 운영 체계로 전환하는 방안이 제시됐다. 기존 생산설비에 사물인터넷(IoT) 센서와 통신 단말을 추가하고 프라이빗 5G 특화망과 AI 분석 플랫폼으로 데이터를 실시간 연결하는 방식이다. 강정아 한국산업단지공단 차장과 허필현 삼성SDS 그룹장은 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 열린 '삼성SDS 리얼 서밋 2026'에서 춘천 산업단지를 대상으로 한 AI 전환(AX) 모델과 프라이빗 5G 특화망 활용 방안을 소개했다. 핵심은 대규모 설비 교체 없이 기존 생산 자산을 활용하는 것이다. 설비의 가동·정지 정보와 생산량, 불량, 물류, 안전 데이터를 자동 수집해 통합 관제하고, AI로 이상 징후와 비가동 원인을 분석한다. 이를 통해 생산 중단을 예방하고 설비 운영 효율을 높일 수 있다는 설명이다. 춘천 모델은 후평·거두·남춘천 산업단지를 하나의 서비스 구조로 연결한다. 후평산단에는 프라이빗 5G 코어망과 실증 인프라를 구축하고, 거두산단에는 바이오 제조 서비스를 적용한다. 남춘천산단에는 물류와 산업단지 공통 서비스를 연계한다. 특히 후평산단의 5G 코어를 거두·남춘천산단이 함께 활용하는 '코어 공유형' 구조를 적용한다. 산업단지마다 5G 코어를 별도 구축하는 대신 공용 코어를 활용하고, 현장에는 기지국, 사용자평면기능(UPF), 엣지 장비를 추가하는 방식이다. 초기 구축비와 운영 부담을 줄이면서 서비스 확산 속도를 높일 수 있다는 것이 강 차장의 설명이다. 강 차장은 거두산단의 체외진단 기업 바디텍메드 사례를 들어 현장 데이터 단절 문제를 설명했다. 이 회사 카트리지 생산라인은 28개 공정 설비로 구성됐지만, 설비 데이터가 중앙 시스템과 자동 연동되지 않아 작업자가 데이터를 수기로 기록하고 취합해야 했다. 그는 "당시 현장 설비 가동률은 약 85% 수준이었다"며 "가동률을 90~95% 수준으로 높이기 위해서는 설비가 언제, 어떤 이유로 멈추는지를 데이터로 세밀하게 파악해야 한다"고 말했다. 산단공은 센서와 통신 단말을 통해 데이터를 자동 수집하고, 이를 5G 특화망으로 관제 플랫폼에 전달하는 체계를 구축할 계획이다. 사업은 단계적으로 추진한다. 우선 후평산단과 춘천바이오산업진흥원 선도공장에 5G 기반을 구축하고, 발효·추출 공정에 센서와 영상 기반 서비스를 적용한다. 이후 드론·CCTV 기반 안전관제와 주문관리시스템(OMS)·운송관리시스템(TMS)·창고관리시스템(WMS)을 연계한 물류 공유 플랫폼 등을 확대할 예정이다. 허필현 삼성SDS 그룹장은 제조업 AX가 로봇과 AI가 현장에서 직접 인지·판단·실행하는 '피지컬 AI'로 발전하고 있다며 안정적인 통신 인프라의 필요성을 강조했다. 로봇 제어와 자율이동로봇(AMR), 무인운반차(AGV) 운영 환경에서는 통신 지연 시간이 예측 가능한 범위 안에서 일정하게 유지되는 '확정적 전송'이 중요하다는 설명이다. 허 그룹장은 와이파이 환경의 한 공장 사례를 들어 통신 불안정이 생산 현장에 미치는 영향을 설명했다. 해당 공장에서는 약 3개월 반 동안 AGV와 AMR이 3초 이상 멈춘 사례가 1131회 발생했으며, 누적 지연 시간은 6000초를 넘었다. 이에 따른 생산 차질 비용은 약 33억원으로 추산됐다. 원인별로는 이동 중 접속 지점이 바뀌는 로밍 과정에서 발생한 통신 지연이 58%로 가장 큰 비중을 차지했다. 로밍 실패는 29%, 기타 원인은 14%로 집계됐다. 허필현 그룹장은 "순간적인 통신 지연도 후속 공정의 지연과 생산 손실로 이어질 수 있다"며 "프라이빗 5G 특화망은 피지컬 AI에 필요한 실시간성, 안정성, 보안성을 지원하는 기반 인프라가 될 수 있다"고 말했다.

2026.09.08 16:27남혁우 기자

네이버 이해진, 브룩필드 회장 만났다…AI 팩토리 후속 논의

지난 7월 1GW급 인공지능(AI) 팩토리 구축을 위한 투자 협력을 논의했던 네이버와 브룩필드가 실제 투자 결정에 이어 후속 논의에 나섰다. 브룩필드가 1단계 사업에 최대 90억 달러를 투입하기로 한 가운데, 양사는 자본 투자를 넘어 인프라 조달과 고객 유치 등 사업 전반으로 협력을 확대할 방침이다. 네이버는 이해진 의장과 브루스 플랫 브룩필드자산운용 회장이 지난 3일 네이버 1784 사옥에서 만나 1GW급 AI 팩토리 사업에 대한 후속 논의를 진행했다고 4일 밝혔다. 이 의장은 브룩필드가 투자 결정을 통해 네이버의 AI팩토리 사업 비전을 뒷받침해준 것에 감사를 표했다. 이어 인프라 투자 분야에서 축적된 브룩필드의 역량과 네이버의 AI 기술력을 결합해 양사가 글로벌 AI인프라 시장을 선도해 가길 기대한다고 덧붙였다. 플랫 회장은 AI 팩토리 구축 사업의 자본 파트너로 브룩필드를 택해준 것에 감사 인사를 전달했다. 브룩필드가 단순히 자본 투자자 역할에 그치지 않고 장비 및 인프라의 효율적 조달과 고객 유치 등 사업 전반에 실질적 도움을 주는 파트너가 되겠다고 말했다. 브룩필드는 전세계에서 1조 달러 이상의 자산을 운용하는 글로벌 대체자산 운용사로, 네이버와 엔비디아의 1GW급 AI 팩토리 구축 사업 중 1단계(200MW)에 최대 90억 달러를 투입하기로 했다. 브룩필드는 이번 1단계 파이낸싱을 시작으로 향후 단계에서도 파트너십을 이어갈 계획이다.

2026.09.04 18:34박서린 기자

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

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

2026.09.04 16:17권봉석 기자

[최홍석 칼럼] AI 에이전트가 달리려면 어떤 도로가 필요한가

"AI 추론은 '빠른 망'이 아니라 '예측 가능한 망'을 원한다. 지연이 작은 것보다 지연이 일정한 것이 AI 에이전트 서비스의 품질을 결정한다." 이 시리즈는 지금까지 망을 어떻게 만드는가, 즉 인프라의 언어로 이야기해 왔습니다. 4월 OpenROADM, 5월 SRv6·RON, 6월 소버린 AI, 7월 자율화 거점, 8월 6G 설계 철학, 이 모든 논의가 궁극적으로 수렴하는 질문이 바로 이것입니다. 그 망 위에서 무엇이 달리는가. 2026년, AI 에이전트 서비스가 본격화되면서 네트워크에 완전히 새로운 요구사항이 생겼습니다. 챗봇이 아닙니다. 스스로 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 판단해 다음 행동을 결정하는 에이전틱 AI가 실시간으로 서비스되기 시작했습니다. 이 에이전트들이 달리려면 지금까지와는 다른 종류의 도로가 필요합니다. 그 도로를 누가 깔 것인가, 통신사의 가장 현실적인 기회이자 도전이 여기 있습니다. AI 추론 트래픽은 기존 데이터와 무엇이 다른가 AI 에이전트 서비스가 네트워크에 요구하는 것은 단순한 대역폭 확대가 아닙니다. 트래픽의 성격 자체가 다릅니다. 세 가지 핵심 차이가 있습니다. 첫째, 예측 가능한 지연과 지터입니다. 음성 AI 에이전트처럼 대화형 서비스는 응답이 약 500ms를 넘으면 지연감을 줄 수 있어, 클라이언트 기준 time-to-first-token(TTFT)을 중요한 SLO로 둡니다. 원격 제어·협력 제어와 같은 안전 중요 서비스는 지연과 지터가 안전성에 영향을 줄 수 있으므로, 안전 기능을 원격망 품질에만 의존하지 않고 로컬 폐루프·이중화와 함께 설계해야 합니다. 일반 인터넷 트래픽은 평균 지연만으로도 충분한 경우가 많지만, 실시간 AI 서비스는 워크로드별로 P99 등 꼬리 지연 목표를 관리해야 합니다. 둘째, 버스트성(Burstiness)입니다. AI 에이전트 서비스는 동시 요청이 순간적으로 폭증하는 특성을 가집니다. 중앙 집중식 추론 클러스터는 이 버스트 구간에서 처리 용량이 포화되고, 지연이 급격히 증가합니다. 컴캐스트와 엔비디아의 GTC 2026 벤치마크는 이를 명확히 보여줍니다. 버스트 트래픽 조건(P99)에서 단일 중앙 집중식 클러스터는 오히려 처리량이 감소한 반면, 4개 엣지 사이트에 분산된 AI 그리드는 42,362 토큰/초 처리량을 유지했습니다. 셋째, 멀티-티어 분산 처리입니다. 일부 에이전틱 AI 서비스는 단일 모델만으로 처리되지 않으며, 디바이스·엣지·코어의 서로 다른 모델과 도구가 협력할 수 있습니다. 디바이스에서 경량 추론, 엣지에서 도메인 특화 모델, 코어에서 대형 모델을 선택적으로 활용하는 구조입니다. 다만 일반적인 에이전트 서비스가 계층 간 마이크로초 단위 동기화를 요구하는 것은 아니며, 엄격한 시간 동기는 TSN 기반 산업 제어 등 특정 워크로드의 요구사항입니다. NPU 서버와 AI Grid — 추론 인프라의 새 지형 NPU 서버란 무엇인가 GPU가 병렬 연산에 폭넓게 활용되는 반면, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산에 특화된 가속기입니다. 일부 추론 워크로드에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이나 비용 측면에서 이점을 낼 수 있지만, 실제 성능은 모델 구조·정밀도·메모리 구성·배치 크기·소프트웨어 생태계에 따라 달라집니다. CPU가 시스템 운용·데이터 처리를 맡고 NPU 또는 GPU가 AI 연산을 가속하는 이종 컴퓨팅 구조가 일반적입니다. AI Grid — 분산 추론 인프라 엔비디아는 GTC 2026에서 AI 그리드 레퍼런스 아키텍처를 발표했습니다. 핵심은 지역 PoP, 중앙국, 메트로 허브와 엣지 거점에 가속 컴퓨팅을 배치해 지리적으로 분산된 AI 추론 플랫폼을 구성하는 것입니다. 약 10만 개라는 수치는 개별 텔코의 자산이 아니라 전 세계 통신사와 분산 클라우드 사업자가 운영하는 분산 네트워크 데이터센터의 합산 추정치입니다. 기지국은 모든 곳에 추론 서버를 두기보다, 전력·냉각·경제성을 검토해 선택적으로 활용할 수 있는 미래 배치점으로 보는 편이 정확합니다. 한 가지 구현 방식은 코어 AI 팩토리, 지역 엣지 노드, 그리고 선택적 AI-RAN 거점으로 역할을 나누는 것입니다. 코어에서는 대형 모델 학습·파인튜닝과 광역 서비스가, 지역 엣지에서는 지연·데이터 주권·대역폭 요구가 높은 추론이 수행될 수 있습니다. AI-RAN은 RAN과 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원 공유를 검증하는 단계이며, 모든 기지국이 사용자 추론을 처리한다는 뜻은 아닙니다. 사용자와 데이터에 가까운 곳에서 처리하면 왕복 구간을 줄일 수 있지만, 종단간 지연은 무선·전송·큐잉·모델 처리 시간을 함께 고려해야 합니다. 통신사가 설계해야 할 네 가지 네트워크 요건 AI 그리드가 제 성능을 발휘하려면 그것을 연결하는 네트워크가 AI 추론 트래픽의 특성을 수용할 수 있어야 합니다. 4개의 구체적 요건이 있습니다. ① SRv6 기반 결정론적 경로 제어 일반 IP 망에서는 혼잡이나 장애에 따라 경로와 지연이 변동할 수 있습니다. SRv6의 SR Policy는 소스에서 명시 경로를 지정하는 기반이 되어, 지연 민감 트래픽의 경로 변동을 줄이는 데 활용할 수 있습니다. 다만 SRv6만으로 결정론적 레이턴시가 보장되지는 않습니다. 보장형 지연을 위해서는 용량 설계, 자원 예약, 입장 제어, 큐잉·스케줄링과 필요 시 DetNet·TSN 같은 메커니즘을 함께 적용해야 합니다. 따라서 SRv6 단일 패브릭은 AI Grid 연결의 유용한 기반이지만, 그 자체가 충분조건은 아닙니다. ② 5G 네트워크 슬라이싱...AI 추론 전용 슬라이스 AI 추론·일반 데이터·IoT 센서 데이터는 서로 다른 QoS 요건을 가질 수 있습니다. 5G 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리 인프라 위에서 용도별 논리 네트워크와 정책을 구성하는 기능이며, 실제 보장 범위는 RAN·전송·코어·애플리케이션을 포함한 종단간 설계와 SLA에 좌우됩니다. 노키아와 AWS는 MWC 2026에서 AI가 네트워크 KPI와 상황 정보를 바탕으로 슬라이싱 정책을 조정하고, SMO를 통해 RAN 정책을 적용하는 인텐트 기반 사례를 발표했습니다. 이는 기업 AI가 표준 API로 슬라이스를 직접 협상한 상용 구조라기보다, 자동화된 정책 운영을 향한 실증 사례로 보는 것이 적절합니다. ③ 엣지 UPF 분산 배치 5G 코어의 UPF(User Plane Function)를 엣지 가까이 분산 배치하면 사용자 트래픽을 중앙 코어까지 보내지 않고 인접한 서비스 거점으로 분기할 수 있습니다. 다만 UPF가 AI 추론을 직접 수행하는 것은 아닙니다. UPF는 로컬 브레이크아웃을 제공하고, 인접한 MEC 또는 AI 서버가 추론을 수행하는 구조가 일반적입니다. 지연 개선 효과는 배치 위치·무선 구간·전송망·모델 처리 시간에 따라 달라지며, sub-15ms와 같은 목표는 특정 서비스와 측정 범위를 명시해 검증해야 합니다. ④ gNMI 기반 실시간 레이턴시 가시성 AI 그리드에서는 네트워크 지연·손실·혼잡뿐 아니라 추론 지연, 처리량, 큐 깊이, 가속기 사용률 같은 애플리케이션·플랫폼 지표를 함께 관측하고, 오케스트레이터가 이를 바탕으로 요청을 적절한 노드에 배치하는 구조가 필요합니다. gNMI 스트리밍 텔레메트리는 네트워크 장비 상태를 수집하는 유용한 인터페이스이지만, 추론 성능 관측이나 동적 라우팅 전체를 대신하지는 않습니다. 애플리케이션 관측성, 용량 관리, 정책·트래픽 제어와 결합해야 합니다. 아카마이는 요청을 적절한 컴퓨팅 계층에 매칭해 비용과 레이턴시를 함께 최적화하는 접근을 제시했습니다. 글로벌 Telco의 실제 구현 사례 컴캐스트 × 엔비디아...AI 그리드 레퍼런스 검증 (2026.03) 컴캐스트는 엔비디아와 함께 깊은 분산 네트워크 아키텍처를 AI 그리드로 활용하는 협업을 발표했습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크에서 퍼스널l AI의 음성 소형 언어 모델을 RTX PRO 6000 GPU 기반의 4개 사이트 AI Grid에 분산 배치했을 때, 상관된 버스트 트래픽에서도 음성 상호작용의 종단간 지연을 500ms 목표 안에서 유지했습니다. 같은 시험 조건에서 중앙집중형 구성과 비교한 토큰당 비용 절감은 버스트 시 76.1%였습니다. 이는 특정 모델·하드웨어·트래픽 조건의 결과이며 일반적 비용 절감률로 해석해서는 안 됩니다. SKT × Arm × 리벨리온...국산 NPU 기반 AI 추론 인프라 (2026.04) SKT는 Arm·리벨리온과 3자 협약을 통해 Arm AGI CPU와 리벨리온 RebelCard NPU를 결합한 AI 추론 서버를 공동 개발하고, 자사 AI 데이터센터에서 성능·안정성을 실증하기로 했습니다. A.X K1 모델의 운영도 검토 대상이며, 현 시점에서는 상용 도입 완료가 아니라 개발·검증 단계로 표현하는 것이 정확합니다. SKT는 별도의 GPU 기반 AI 인프라 협력도 추진하고 있어, 향후 NPU와 GPU를 워크로드별로 병행 활용할 가능성이 있습니다. AT&T × 시스코 × 엔비디아...제로-트러스트 AI 추론 아키텍처 (2026.03) AT&T와 시스코는 달라스 디스커버리 디스트릭트에서 엔비디아 GPU와 시스코의 파일럿 플랫폼을 활용한 공개안전 사용사례를 시연했습니다. 이 협력은 전용 IoT 코어, 로컬 트래픽 분기, 엣지 컴퓨팅과 제로-트러스트 보안을 결합해 실시간 AI를 네트워크 가까이 제공하려는 접근입니다. 다만 이는 상용 전면 배치라기보다 시연·파일럿과 산업 적용 확대 단계로 보는 것이 정확합니다. 인도삿 × 노키아 × 엔비디아...소버린 AI 그리드 (2026.06) Indosat Ooredoo Hutchison는 2026년 3월 MWC에서 노키아·엔비디아와 함께 동남아시아 최초의 AI-RAN 기반 레이어3 5G 통화를 실증했습니다. 노키아 에어스케일 무선 장비와 RAN 소프트웨어가 엔비디아 GPU 가속 인프라 위에서 동작하며, AI와 RAN 워크로드를 동일한 컴퓨팅 자원에서 동시에 처리할 수 있음을 기능적으로 검증한 사례입니다. 이후 인도네시아 현장 시험과 망 현대화는 추진 단계이므로, AI 그리드와 AI-RAN의 전국 상용 구현 완료로 단정하지 않는 것이 적절합니다. 한국 통신사의 실행 과제...지금 무엇을 결정해야 하는가 영국 리서치 컨설팅 회사인 Analysys Mason에 따르면 통신사의 GPUaaS 수익은 2024년 1억 달러 미만에서 2030년 96억 달러로 성장할 전망이며, 전 세계 약 30개 사업자가 이미 GPUaaS를 출시했습니다. 다만 맥킨지의 잠재 시장 규모와 Analysys Mason의 Telco 수익 전망은 대상 범위와 산정 방법이 달라 이를 단순 점유율로 비교하기에는 한계가 있습니다. 핵심 메시지는 기회가 존재하되, 통신사가 하이퍼스케일러·네오클라우드와 직접 규모 경쟁하기보다 데이터 주권, 연결성, 지역 엣지, 산업별 통합 서비스처럼 차별화 가능한 영역을 선택해야 한다는 점입니다. 국내 통신사의 현실적 준비 순서는 다음과 같습니다. 결론 : 망이 추론 인프라가 되는 시대, 도로를 먼저 깔아야 한다 AI 에이전트 서비스에는 단순히 빠른 망보다 워크로드별로 예측 가능한 종단간 성능, 관측성, 보안과 비용 효율이 중요합니다. 이 시리즈가 다룬 SRv6 단일 패브릭, OpenROADM 개방 광전송, TM Forum L4 자율화 거점은 이러한 AI 추론 인프라의 기반이 될 수 있습니다. 다만 각각은 충분조건이 아니라, 컴퓨팅·오케스트레이션·보안·운영 설계와 결합돼야 합니다. 엔비디아의 AI 그리드 레퍼런스 설계, SKT의 NPU 기반 추론 서버 개발, 인도삿의 소버린 AI와 AI-RAN 추진은 통신사가 분산 추론 인프라의 유력한 제공자가 될 수 있음을 보여 줍니다. 그러나 CDN·분산 클라우드·엔터프라이즈 엣지 사업자도 경쟁과 협력의 대상입니다. 통신사의 강점은 광범위한 접속망과 지역 거점, QoS·보안·운영 역량을 결합해 특정 산업과 지역에 차별화된 서비스를 제공하는 데 있습니다. "AI 에이전트 시대에 통신사의 역할은 단순한 전송 제공을 넘어, 연결성과 분산 컴퓨팅을 결합한 서비스 운영자로 확장될 수 있습니다. 다만 이 역할은 단독 소유권이 아니라 클라우드·CDN·장비·애플리케이션 사업자와의 생태계 경쟁 및 협력 속에서 형성될 것입니다." 도로가 없으면 어떤 차도 달릴 수 없습니다. AI 에이전트 서비스의 시대에 그 도로를 먼저 깔기 시작하는 통신사가, 다음 10년의 AI 인프라 패권을 가져갑니다.

2026.09.04 11:18최홍석 컬럼니스트

에이수스, AI 인프라 키워드로 '토큰 경제학' 제시

에이수스가 지난 해 두바이에 이어 올해 서울에서 AI 인프라 전략을 제시했다. AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 구동하는 데이터센터와 서버, 전력·냉각 인프라의 효율을 높여야 한다는 것이 핵심이다. 에이수스는 3일 오후 서울 여의도 콘래드호텔에서 아태지역 IT 업계 관계자와 의사 결정권자 300여 명이 참여한 가운데 '에이수스 AI테크 서밋 서울'을 개최했다. 이날 폴 주 에이수스 인프라 솔루션 비즈니스 그룹(ISG) 총괄 수석부사장은 "AI가 더 이상 연구실이나 실험실에 머무는 기술이 아니라 이미 우리 삶의 일부가 됐다"고 강조했다. 이어 "특히 AI가 생성하는 결과물인 '토큰'을 얼마나 효율적으로 생산하느냐에 따라 인프라 경쟁력이 좌우될 수 있다"며 '토큰 경제학'을 주요 화두로 제시했다. 엔비디아 "데이터센터, 토큰 생산하는 AI 팩토리로 진화" AI 인프라를 둘러싼 에이수스와 엔비디아의 협력도 확대되고 있다. 정소영 엔비디아코리아 대표는 "양사는 PC와 컨슈머 사업을 중심으로 협력했지만 코로나19 이후 데이터센터 사업으로 영역을 넓혔으며, AI 발전과 함께 협력 범위가 더욱 커지고 있다"고 설명했다. 정소영 대표는 이날 데이터센터의 역할 자체가 바뀌고 있다고 진단했다. 과거 데이터센터가 서버를 수용하고 운영하는 공간이었다면, 이제는 AI 연산을 통해 끊임없이 토큰을 만들어내는 'AI 팩토리'로 전환되고 있다는 설명이다. 토큰은 생성형 AI가 텍스트 등을 처리하고 결과를 만들어내는 과정에서 사용하는 기본 단위다. AI 활용이 확대될수록 필요한 토큰의 양도 증가하기 때문에, 동일한 전력과 컴퓨팅 자원으로 얼마나 많은 토큰을 처리·생성할 수 있는지가 데이터센터의 효율성과 비용을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 이민형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트는 에이전틱 AI의 확산이 이러한 데이터센터 수요를 더욱 키울 것으로 전망했다. 에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 사용자가 부여한 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 반복하고 필요한 도구를 호출하며 결과를 검증하는 방식으로 작동한다. AI가 수행하는 작업이 복잡해질수록 필요한 연산량과 토큰 사용량도 늘어날 수 있다는 의미다. 엔비디아는 이를 뒷받침하기 위한 데이터센터 설계 개념으로 'AI 팩토리'와 DSX 플랫폼을 제시했다. 데이터센터 규모가 수십~수백MW에서 GW급으로 확대되는 상황에서 전력·냉각·네트워크·스토리지 등 인프라 전체를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 접근이다. 고전력 GPU 시대, 전력·냉각이 AI 인프라 경쟁력 에이수스 역시 AI 서버의 연산 성능만으로는 인프라 경쟁력을 설명하기 어렵다고 봤다. AI 연산에 필요한 전력과 냉각 비용이 함께 증가하는 만큼, 결국 핵심은 토큰 하나를 생성하는 데 필요한 비용과 에너지 효율이라는 설명이다. 에이수스는 고전력 GPU를 안정적으로 구동하기 위한 전력 전달 기술과 HVDC 기술을 연구하고 있다. GPU의 전력 소비가 증가할수록 전력 공급과 변환 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 것이 데이터센터 운영 효율을 높이는 중요한 요소다. 냉각 분야에서는 GPU에 가까운 위치에서 열을 제거하는 마이크로채널 콜드 플레이트를 비롯해 100% 수랭식 서버와 메가와트급 냉각을 지원하는 CDU 등을 개발하고 있다. 고밀도 GPU 서버에서 발생하는 열을 효율적으로 제거해 전력 소비와 냉각 부담을 낮추겠다는 전략이다. 앨버트 우 에이수스 솔루션 사업 총괄은 "AI 인프라의 경쟁력은 AI 서버와 스토리지, 네트워크를 통합하는 하드웨어에 소프트웨어 스택과 전문 서비스를 결합하는 '골든 트라이앵글' 전략으로 AI 인프라 구축부터 운영과 최적화까지 지원하겠다"고 밝혔다. 에이수스, 제조·자동차·로봇까지 엣지 AI 확대 에이수스는 대규모 데이터센터뿐 아니라 실제 데이터가 생성되는 현장에서 AI를 처리하는 엣지 컴퓨팅 전략도 공개했다. 엣지 컴퓨팅은 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 처리 지연시간을 낮춰 실시간 대응이 필요한 산업 현장에 적합하다. 외부로 전송되는 데이터를 줄여 보안성과 운영 효율을 높일 수 있다는 점도 장점이다. 에이수스는 이날 제조 현장의 머신비전이나 자동차의 영상·센서 데이터를 현장에서 즉시 처리할 수 있는 엣지 컴퓨팅 솔루션도 함께 공개했다. 에이수스 관계자는 "에이수스의 최종 목표는 기업이 단순히 AI에 투자하는 것을 넘어 비즈니스 전반의 운영 과정에 지능을 내재화할 수 있도록 돕는 것"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 글로벌 기술 생태계와의 협력을 강화하고, 확장 가능한 성장을 위한 AI 팩토리 구축 및 운영 역량을 지속적으로 고도화해 나갈 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 09:30권봉석 기자

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

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

2026.09.02 14:59한정호 기자

엔비디아 "AI 인프라 호황에 내년 매출 70% 이상 성장 전망"

엔비디아가 26일(현지시간) 2분기 실적발표 이후 진행된 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 투자 수요 증가에 따라 내년(회계연도 기준 2028년) 매출이 올해 대비 70% 늘어날 것"이라고 밝혔다. 엔비디아에 따르면 올 2분기(5~7월, 회계연도 기준 2027년 2분기) 매출은 962억 2100만 달러(약 133조 1600억원)로 전년 동기(467억 4300만 달러, 약 64조 6900억원) 대비 두 배 이상 늘어났다. 이날 콜렛 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 "내년 전체 매출은 올해 대비 70% 늘어날 것"이라고 밝혔다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 역시 "공급망 제약이 없다면 70% 이상도 기대할 수 있다"고 설명했다. 성장을 이끄는 핵심 변수는 에이전틱 AI다. 콜렛 크레스 CFO는 "AI 에이전트가 추론과 계획, 도구 사용을 반복하면서 인간이 동일한 작업을 수행할 때보다 15~100배 많은 연산 자원을 필요로 할 수 있다"고 설명했다. 젠슨 황 CEO는 엔비디아의 경쟁력이 단순한 GPU 성능에 있지 않다고 강조했다. 엔비디아는 데이터 생성·준비, 사전학습, 사후학습, 에이전틱 추론 등 AI의 전체 과정을 하나의 시스템에서 처리할 수 있는 'AI 팩토리' 플랫폼을 구축했다는 설명이다. D램과 고대역폭메모리(HBM), SSD 등 메모리 반도체 뿐만 아니라 데이터센터 전력·시설, 파운드리 등 전체 공급망 제약에 대해 젠슨 황 CEO는 "특정 부품 뿐만 아니라 전력과 냉각, 메모리, 웨이퍼, 각종 시스템 부품 등 공급망 전반에 제약이 있다"고 밝혔다. 이어 "현재 모든 요소를 전력으로 가동하고 있으며 생산능력이 한꺼번에 늘어나는 것이 아니라 매일 조금씩 늘어날 것이다. 현재 엔비디아가 확보한 공급량은 수요의 약 70% 수준이며, 실제 수요는 그보다 훨씬 높다"고 덧붙였다. 콜렛 크레스 CFO는 "AI 인프라 구축 자체가 메모리 부족을 심화시키고 있다. 메모리 가격 상승폭이 당초 예상보다 컸고 내년에도 가격 상승이 이어질 것"이라고 내다봤다. 대규모 투자도 AI 인프라 확대를 뒷받침한다. 엔비디아는 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR 등 금융사들과 손잡고 향후 AI 인프라 구축을 위해 5000억 달러(692조 2500억원) 이상의 제3자 자본을 동원하는 금융 플랫폼을 추진하고 있다. 콜렛 크레스 CFO는 "프런티어 AI 연구소들이 컴퓨팅 자원 부족에 직면해 있으며, 엔비디아의 자금 지원은 이들의 성장을 돕는 동시에 투자 수익을 확보하기 위한 것"이라고 설명했다. 젠슨 황 CEO는 "오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업에 대한 투자는 전략적 파트너십의 일환이며 이들이 장기적으로 엔비디아의 주요 고객으로 남을 것"이라고 강조했다.

2026.08.27 09:03권봉석 기자

LG CNS-네이버클라우드, 액체냉각 AI 인프라 구축한다…'베라 루빈' 고발열 대응

LG CNS가 인공지능(AI) 팩토리 인프라 시장 선점을 목표로 첨단 그래픽처리장치(GPU)의 고발열·고밀도 전력에 대응 가능한 액체냉각 적용에 앞장선다. LG CNS는 네이버클라우드와 손잡고 차세대 냉각 기술인 액체냉각 인프라 구축에 나선다고 26일 밝혔다. 생성형 AI 확산으로 고성능 GPU 전력소비와 발열이 늘어나는 가운데, 기존 공랭 방식을 보완하는 대규모 액체냉각 기술을 데이터센터에 선제적으로 적용한다는 방침이다. LG CNS는 네이버클라우드와 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용하고 고성능 AI 서비스 지원을 위한 기반을 마련할 계획이다. 앞서 LG CNS는 삼송 데이터센터의 위탁운영을 맡아 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 안정적으로 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상된다. 특히 베라 루빈이 액체냉각 인프라를 기반으로 국내 데이터센터에 본격 적용된다는 점에서 삼송 데이터센터는 AI 팩토리 구현을 위한 핵심 거점으로 평가된다. LG CNS는 총 수전 용량 80메가와트(MW)인 삼송 데이터센터가 국내 최대급 AI 팩토리로 자리매김할 것으로 내다봤다. 삼송 데이터센터에 적용하는 DTC는 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 액체냉각 방식이다. 공기 대비 열전달 효율이 높은 액체를 활용해 고집적 GPU 서버의 발열을 효율적으로 제어한다. 일반적으로 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30키로와트(kW) 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 이에 DTC와 같은 액체냉각은 AI 팩토리 구현을 위한 필수 기술로 주목받고 있다. 시장조사기관 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억 7000만 달러(약 5조 6240억원)에서 2033년 276억 5000만 달러(약 38조원) 규모로 성장할 전망이다. 이에 대응해 LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량과 AI 인프라 기술을 결합해 ▲DTC 액체냉각 ▲GPU 서버 운영 환경 ▲전력 공급 체계 ▲AI 플랫폼 운영 기반까지 통합 구현한다는 목표다. 네이버클라우드는 AI 플랫폼 운영 역량과 대규모 GPU 서비스 경험을 바탕으로 국내 공공기관과 기업에 안정적인 고성능 AI 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 우리 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.26 10:01한정호 기자

[현장] 델 "AI 에이전트 수천개 쓰는 시대…일하는 방식부터 바꿔야"

델 테크놀로지스가 인공지능(AI)을 단순한 업무 생산성 도구에서 기업 비즈니스와 산업 현장을 움직이는 핵심 인프라로 확장하는 청사진을 제시했다. AI 에이전트 확산에 맞춰 데이터센터와 데이터, 보안, 업무 환경을 아우르는 인프라를 현대화하고 'AI 팩토리'를 중심으로 기업 AI 투자를 실질적인 비즈니스 성과로 연결한다는 목표다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 25일 서울 코엑스에서 개최한 '델 테크놀로지스 포럼 2026'에서 "많은 기업이 AI를 새로운 성장 기회로 받아들이고 있지만 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 보안과 규제, 데이터 거버넌스, 인프라 준비 등 다양한 어려움에 직면하고 있다"며 "엔드투엔드 포트폴리오와 개방형 생태계를 바탕으로 기업의 장기적인 기술 로드맵을 제시하고 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 전략적 파트너 역할을 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 행사는 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장이 무대에 등장해 로봇과 악수하며 시작됐다. 그는 3년 전 생성형 AI 시대가 도래한 당시 포럼에서도 AI를 주요 화두로 제시했던 점을 언급하며 이제는 생활과 업무에서 AI를 빼놓기 어려운 시대가 됐다고 진단했다. 또 기업의 관심 역시 AI 도입 자체에서 비용과 전력 소비를 낮추면서 실제 업무에 얼마나 효과적으로 활용할 수 있느냐로 옮겨가고 있다고 설명했다. 유 사장도 지난 1년간 AI 산업의 변화 속도가 예상보다 빨랐다고 평가했다. 그러면서 AI 모델 비용은 낮아지고 있지만 사용량과 토큰 소비는 빠르게 증가하고 있고 AI가 산업 현장으로 확산되면서 사이버 복원력과 리스크 관리, 거버넌스의 중요성도 함께 커졌다고 강조했다. 실제 델이 최근 진행한 '2026년 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사'에 따르면 응답 기업의 87%는 급변하는 환경에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 대해 유 사장은 "기업들은 AI와 업무·산업 현장, 데이터센터를 별개의 과제로 추진해선 안 되며 AI·데이터·보안을 아우르는 실행 가능한 로드맵을 마련해야 한다"며 "특히 보안과 사이버 복원력은 AI 구축 이후 추가하는 기능이 아니라 초기 설계부터 포함해야 할 필수 요소"라고 말했다. "AI, 전기만큼 근본적인 인프라…데이터가 기업 경쟁력 좌우" 마이클 델 회장도 이날 포럼 영상 메시지를 통해 AI가 기업과 사회의 기반 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 "AI 지능은 전기만큼이나 근본적인 인프라가 돼 병원·공장·연구소·도시로 스며들고 있다"며 "이런 상황 속 기업의 차별점은 각자가 보유한 고유한 데이터이며 모든 조직은 이를 얼마나 빠르게 영향력으로 전환할 수 있느냐는 과제에 직면했다"고 짚었다. 델은 이를 지원하기 위해 기업 데이터가 존재하는 곳에서 AI를 구동할 수 있는 하이브리드 AI 인프라 전략을 강화하고 있다. 현재 5000곳 이상 기업 고객이 '델 AI 팩토리'에서 워크로드를 운영 중이며 신약 개발과 산업 자동화, 금융 서비스 등으로 활용 분야를 확대하고 있다. 이와 관련해 맷 던피 델 테크놀로지스 수석부사장은 AI를 실제 사업 성과로 연결하기 위해선 기존 업무 방식 자체를 재설계해야 한다고 제언했다. 단순히 기존 프로세스에 AI를 추가하는 방식으로는 투자 효과를 충분히 거둘 수 없다고도 지적했다. 시장에서 큰 경쟁력을 지닌 업무부터 AI를 적용하고 이후 투자 효과를 실현할 수 있도록 운영 모델까지 변화시켜야 한다는 설명이다. 또 기업용 에이전트를 구축하는 과정에선 데이터 준비와 업무 흐름에 대한 이해, 온톨로지 구축, 기존 시스템과의 통합 등을 거쳐야 한다고 짚었다. 던피 수석부사장은 "기업용 에이전트 구축은 혼자 할 수 있는 영역이 아닌 다양한 플레이어가 필요한 분야"라며 "기업 내 마케팅, 사업부서, 데이터 사이언스, 보안, 법무·개인정보보호 조직 등이 모두 함께 움직여야 실제 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있다"고 강조했다. 데이터센터 현대화부터 '토크노믹스'까지…AI 비용 구조 바뀐다 델은 AI 확산에 대응하기 위한 출발점으로 데이터센터 현대화를 꼽았다. 델이 실시한 조사에서 국내 응답자의 72%는 현재 IT 인프라가 AI를 지원할 준비가 충분하지 않다고 답했다. 이에 던피 수석부사장은 데이터 구조를 정비하는 동시에, AI에 최적화된 빠르고 유연한 인프라를 구축해야 한다고 설명했다. AI 에이전트 확산에 따른 '토크노믹스(Tokenomics)'도 새로운 핵심 과제로 제시됐다. AI 모델의 토큰 단가는 하락하고 있지만 에이전트와 AI 서비스 사용량이 더 빠르게 늘어나면서 기업이 부담해야 하는 전체 비용은 오히려 커질 수 있어서다. 워크로드와 모델, 이를 구동할 시스템·인프라 위치까지 함께 고려한 비용 구조를 설계해야 하는 상황이다. 이에 따라 IT 조직의 역할도 달라질 것으로 전망했다. 던피 수석부사장은 "기존 시스템·애플리케이션 관리자들은 AI 워크로드와 지식 계층, 컨텍스트 엔진을 이해하고 적절한 모델과 데이터 배치 방식을 설계하는 'AI 아키텍트'가 될 것"이라며 "다양한 AI 모델 가운데 워크로드 특성에 따라 온프레미스와 PC, 퍼블릭 클라우드 등을 선택해 비용 효율적인 아키텍처를 구성하는 역량이 요구된다"고 말했다. 젠슨 황·마이클 델 "에이전트 시대 온다" 이날 행사에선 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드'에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마이클 델 회장이 나눈 대담 영상도 공개됐다. 황 CEO는 생성형 AI가 에이전틱 시스템으로 진화하면서 처음으로 실질적으로 유용한 AI가 등장했고 이에 맞춰 AI 컴퓨팅 수요가 가파르게 증가하고 있다고 진단했다. 엔비디아와 델은 AI 에이전트를 구동하기 위한 새로운 컴퓨팅 시스템 개발에 나서고 있다. 기업이 자체 데이터와 특화 모델을 로컬 환경에서 구동하는 동시에, 대규모언어모델(LLM)은 클라우드에서 활용하는 하이브리드 AI 구조다. 양사는 31년간 이어온 협력 관계를 바탕으로 AI 인프라 협력을 확대한다는 방침이다. 파트너십의 핵심 솔루션은 델 AI 팩토리다. 델이 보유한 제품과 프레임워크를 넘어 기업이 다양한 에이전트를 운영할 수 있도록 돕는 통합 포트폴리오다. 델 AI 서버, 스토리지, 플랫폼에 더해 고객별로 구축한 AI 솔루션도 표준화해 빠른 AI 도입과 배포를 지원한다는 목표다. 던피 수석부사장은 "기업은 AI의 경제성을 이해하고 직접 실험하며 새로운 업무 방식을 만들어가야 한다"며 "우리는 고객이 AI의 잠재력을 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있도록 함께 혁신하는 전략적 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.08.25 13:03한정호 기자

에브리봇, 中 'X스퀘어' 손잡고 한국형 휴머노이드 개발

로봇 기업 에브리봇이 중국 피지컬 인공지능(AI) 기업 'X스퀘어 로봇(X-Square Robot)'과 업무협약(MOU)을 체결하고 한국 휴머노이드 시장 공략에 나선다고 25일 밝혔다. X스퀘어는 샤오미를 비롯해 메이투안, 알리바바, 바이트댄스 등 중국 4대 빅테크 기업 모두로부터 투자를 유치한 스타트업이다. 자체 피지컬 AI 파운데이션 모델인 'WALL' 시리즈를 기반으로 로봇 하드웨어부터 AI 모델까지 자체 개발하는 풀스택 역량을 갖췄다. 에브리봇은 X스퀘어의 고성능 하드웨어에 자사 핵심 기술을 접목해 국내 제조·물류·서비스 환경에 최적화된 '한국형 피지컬 AI 휴머노이드'를 선보일 계획이다. 또한 에브리봇은 중국 닝보에 위치한 X스퀘어의 휴머노이드 데이터팩토리 실사를 진행하며 데이터 역량 강화 방안도 마련했다. 해당 팩토리는 5000㎡ 규모로 27대의 로봇을 투입해 하루 최대 7.5테라바이트(TB)에 달하는 멀티모달(시각, 촉각, 동작 등) 데이터를 수집한다. 에브리봇은 이번 협력을 통해 하드웨어 확보부터 국내 실증, 행동 데이터 축적, AI 학습으로 이어지는 피지컬 AI 사업 밸류체인을 단계적으로 구축할 방침이다.

2026.08.25 11:01진운용 기자

나무에이엑스, AI·클라우드 솔루션 효과 봤다…상반기 흑자전환

나무에이엑스가 자체 인공지능(AI)·클라우드 솔루션 비중 확대에 힘입어 상반기 흑자전환에 성공했다. 하반기 AI 플랫폼 사업 성과를 더욱 구체화한다는 목표다. 나무에이엑스는 올해 2분기 연결 기준 매출 354억원, 영업이익 3억원, 당기순이익 2억원을 기록했다고 13일 밝혔다. 2분기 연결 매출은 전년 동기 대비 96.7% 증가했으며 영업이익과 당기순이익은 모두 흑자로 전환했다. 상반기 누적 연결 매출은 지난해 같은 기간보다 106.3% 늘어난 724억원을 기록했다. 영업이익은 8억원, 당기순이익은 10억원으로 매출 성장과 수익성 개선을 함께 이뤘다. 2분기 개별 매출은 129억원으로 전년 동기 대비 87.0% 증가했으며 이중 가상화·클라우드 사업 매출이 50%를 차지했다. 자체 솔루션 개발을 이어가는 가운데 별도 기준 영업손실은 전년 동기 9억원에서 4억원으로, 당기순손실은 11억원에서 5억원으로 줄었다. 나무에이엑스는 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '나무 에이전틱 AI(NAA)'를 비롯해 '스페로', '칵테일 클라우드', '나무버트' 등 자체 솔루션을 보유 중이다. 회사는 가상화·클라우드 분야에서 쌓아온 자원 관리·운영 역량을 AI 환경으로 넓혀 AI 데이터센터와 AI 팩토리에 인프라와 소프트웨어를 함께 제공하는 플랫폼 사업을 확대할 계획이다. 김화중 나무에이엑스 공동대표는 "상반기는 매출 확대뿐 아니라 자체 솔루션 비중이 높아지며 사업 포트폴리오가 한층 탄탄해진 시기였다"며 "하반기에는 기존 고객 기반과 제품 경쟁력을 바탕으로 AI 인프라 플랫폼 사업 성과를 구체화해 성장성과 수익성을 함께 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.13 13:38한정호 기자

"휴머노이드 와도 로봇 관제시스템 필요"

"휴머노이드가 공장에 들어와도 여러 종류 로봇을 한데 묶어 관제하는 시스템은 여전히 필요하다. 수십 종·수백 대 로봇이 병목 없이 움직이려면 어떤 로봇이 어디에서 무슨 일을 해야 하는지 판단하는 상위 의사결정 체계가 있어야 한다." 황일회 다임테크놀로지 최고기술책임자(CTO)는 최근 지디넷코리아와 만나 "단위 로봇에 대한 피지컬 인공지능(AI)과, 그 로봇을 엮어 전체 흐름을 만들어 내는 고등한 의사결정 시스템이 모두 다크팩토리가 가능하다"며 "로봇과 상위 의사결정 시스템은 레이어가 다르고 서로 협업하는 관계"라고 말했다. 다크팩토리는 AI·로봇·사물인터넷(IoT)으로 전 공정을 자동화해 사람 없이도 24시간 가동되는 '불 꺼진 공장'을 뜻한다. 다임리서치는 최근 사명을 다임테크놀로지로 변경했다. 다임테크놀로지의 주력품은 'xMS'다. 미지수 x에 매니지먼트 솔루션(Management Solution)을 붙인 이름이다. xMS는 제조 현장에서 서로 다른 브랜드의 이동 로봇(AMR)들이 교착 없이 효율적으로 움직이도록 실시간 스케줄링과 통합 제어를 수행하는 이기종 로봇 관제 솔루션이다. 주요 고객사로 SK온, LG에너지솔루션, 삼성디스플레이, 포스코 등이 있다. 황 CTO가 꼽은 제조 현장 특수성은 '좁은 공간'이다. 공장을 지을 때 건축 단가를 낮추기 위해 좁은 부지에 생산설비를 빼곡하게 배치하고, 이때 통로가 좁아진다. 통로가 좁으면 로봇끼리 마주 보고 서거나 교통 정리가 되지 않아 부딪힌다. 이를 위에서 내려다보며 이동로봇이 서로 교착되지 않도록 실시간으로 스케줄을 짜고 교통을 정리하는 것이 xMS 핵심이다. 여기에 서로 다른 제조사 로봇을 하나로 묶는 통합 관제가 더해진다. 황 CTO는 "로봇 메이커들도 각자 관제·스케줄링 솔루션이 있지만 자기 로봇만 챙긴다"며 "결국 여러 로봇을 단일 메시지로 제어하는 상위 소프트웨어가 필요하다"고 말했다. 자동화는 했지만 사람이 개입해 로봇 간 이동을 조율하는 경우가 비일비재하고, 엔드유저 입장에서 공정 구역별로 잘하는 메이커를 골라 섞어 쓰는 등 번거로운 상황을 피할 수 있다는 설명이다. "의사결정은 여전히 사람 몫" 자동화율이 높은 산업이라고 예외는 아니다. 황 CTO에 따르면 반도체 공장은 1만 평당 천장 이동로봇(OHT) 1000여 대가 돌아다니고, 여기서 하루 50만 건의 배송 호출이 발생한다. 이는 대도시의 일일 택시 호출과 맞먹는 규모다. 그는 "이를 단순하게 운영하면 1000대의 로봇이 30분 만에 교통마비를 일으킨다"며 "자동화 수준이 높은 반도체·디스플레이 공장조차 여전히 사람이 매일 회의를 열어 경험에 기대 로봇 이동을 조정한다"고 말했다. 통상 로봇 솔루션은 개념검증(PoC)을 거쳐 양산 라인으로 확산되지만, 다임테크놀로지는 처음부터 양산 라인 매출로 시작했다. 황 CTO는 "PoC는 거의 한 번도 하지 않았다"며 "현재 양산라인 30여 곳에서 솔루션이 가동 중이고, 수주 물량도 계속 늘고 있다"고 말했다. 이는 공장 자동화 현장에서 관제 시스템 수요가 그만큼 크다는 의미다. 다임테크놀로지는 휴머노이드가 상용화된다고 해도 관제 시스템은 여전히 필요하다고 강조한다. 단위 로봇이 자기 일을 잘하는 것과, 창고에서 생산까지 이어지는 흐름 전체를 판단하는 것은 층위가 다르다는 것이다. 언제 부품을 공급해야 하는지, 부품이 떨어지거나 설비가 고장 나면 대안으로 어느 설비에 물량을 넘겨야 하는지 같은 상위 레벨 의사결정까지 자동화돼야 진정한 다크팩토리가 가능하단 설명이다. 이동로봇 넘어 생산 전 과정으로…'공장 OS' 정조준 다임테크놀로지가 준비하는 다음 단계는 관제 범위 확장이다. xMS가 이기종 이동로봇 관제 솔루션이라면, 다임 테크놀로지는 이를 더 상위로 끌어올려 창고, 생산설비, 물류를 전부 연결하고 의사결정하는 소프트웨어를 개발하고 있다. 이동로봇뿐 아니라 생산 설비와 컨베이어, 크레인까지 통합 제어하는 방식이다. 이 솔루션은 공장 안에서 물건이 움직일 때 개입되는 모든 로봇과 설비를 묶어 어느 타이밍에 어느 창고에서 물건을 꺼내 어느 설비에 공급할지를 결정한다. 여기에 AI 에이전트를 붙이는 작업도 진행 중이다. 움직여야 할 로봇이 멈췄을 때 센서와 작업 이력을 종합해 원인과 조치 방법을 알려주거나, "수주가 늘어 다음 달 생산량이 1.5배가 되는데 현재 자동화 체계로 감당할 수 있느냐"는 질의에 답하는 식이다. 황 CTO는 이를 "공장을 운영하는 운영체제(OS)"라고 표현했다. 컴퓨터 OS 아래 그래픽카드와 중앙처리장치(CPU), 메모리가 각각 개선되는 것처럼, 휴머노이드와 협동로봇을 그 하위 구성요소로 본다는 얘기다. 그는 "결국 이것들이 하나의 시나리오 안에서 협업할 수 있게 만드는 체계가 필요하고, 그 체계를 만드는 것이 목표"라고 말했다. 매출 3년 새 12배 목표…"'팀 코리아'로 해외 공장 공략" 실적도 빠르게 늘고 있다. 다임테크놀로지 매출은 지난 2024년 14억원에서 지난해 71억원으로 늘었다. 올해 목표는 170억원이다. 기업공개(IPO)는 내년 말을 목표로 준비 중이다. 해외 시장의 경우 지금까지는 국내 기업의 해외 공장 위주였지만, 올해 미국 등 해외 기업과 실제 사업관계를 만들기 위한 작업을 진행 중이다. 관계가 형성되면 내년부터는 해외 기업의 현지 공장에도 솔루션을 납품할 수 있을 것으로 회사는 보고 있다. 다임테크놀로지는 국내 기업들과 연합전선도 구축하고 있다. 황 CTO는 "소프트웨어 관점에서 전체를 통합하는 OS가 있어야 국내 반도체·배터리 소부장사들과 센서·휴머노이드·로봇 기업을 하나로 묶어 함께 수출할 수 있다"며 "다임테크놀로지의 OS를 필두로 역량 있는 국내 기업을 모아 '팀 코리아'라는 이름으로 해외 공장을 지어줄 수 있다"고 강조했다. 수요는 이미 감지되고 있다. 미국에 공장을 지어야 하는 2차전지 업체나, 포드와 CATL의 합작법인처럼 새 생산거점을 세우는 기업들이 대표적이다. 반도체 후공정 공장을 말레이시아·인도 등으로 확산하려는 업체들에서도 문의가 들어오고 있다. 황 CTO는 "우선 국내 기업의 해외 공장에서 사업성을 검증하고, 내후년부터는 이 패키지를 묶어 실제 해외 기업을 찾아 전체 공장을 구축할 것"이라고 말했다.

2026.08.11 15:40진운용 기자

CJ올리브네트웍스, 2분기 매출 28.8%·영업익 15.8% 증가…AX 성장 견인

CJ올리브네트웍스가 인공지능(AI) 팩토리와 차세대 전사적자원관리(ERP) 구축 사업 확대에 힘입어 2분기 두 자릿수 실적 성장을 기록했다. 8일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 CJ올리브네트웍스는 2분기 매출 2545억원, 영업이익 200억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 28.8%, 영업이익은 15.8% 늘었다. 상각전영업이익(EBITDA)은 266억원으로 집계됐다. 전년 동기보다 31억원, 13.0% 증가한 수치다. 상반기 누적 매출은 4,663억원, 영업이익은 313억원, EBITDA는 446억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 각각 21.0%, 21.0%, 16.5% 증가했다. 이번 실적은 AI팩토리와 차세대 ERP 구축 등 핵심 사업 확장이 외형 성장을 이끌었고 비용 효율화도 수익성 개선에 힘을 보탰다. 사업 부문별로는 스마트 스페이스 AI전환(AX) 성장세가 두드러졌다. 2분기 매출은 467억원으로 전년 동기 191억원 대비 144.5% 증가했다. AI팩토리, 물류센터, AI데이터센터, VFX 스튜디오 등 공간·인프라 기반 사업 확대가 반영된 결과다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 18%까지 올라왔다. 가장 큰 비중을 차지하는 엔터프라이즈 AX는 1054억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 903억원에서 16.7% 증가한 규모다. 전체 매출 비중은 41%다. 그룹 계열사를 대상으로 한 차세대 ERP 구축과 산업별 AX 서비스 확대가 이 부문의 성장을 뒷받침했다. 이 밖에 데이터&마케팅 플랫폼(Data&MKT Platform)은 281억원으로 전년 동기 대비 36.0% 증가했고, 미디어 AI(Media AI)는 211억원으로 22.0% 늘었다. 아이티 운영(ITO)은 532억원으로 6.1% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔다. CJ올리브네트웍스는 하반기에도 스마트 스페이스 AX와 엔터프라이즈 AX를 중심으로 성장세를 이어간다는 계획이다. AI팩토리와 VFX 스튜디오 등 스마트 스페이스 비즈니스를 확대하고, AI 네이티브 컴퍼니 전략에 맞춰 엔터프라이즈 AX 사업도 넓혀간다는 구상이다. CJ올리브네트웍스 관계자는 "그룹사 차세대 ERP 구축과 AI팩토리 등 핵심 사업의 성장세가 2분기 실적으로 이어졌다"며 "하반기에도 스마트 스페이스 비즈니스와 엔터프라이즈 AX 사업을 확대해 AI 네이티브 컴퍼니로서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.07 18:37남혁우 기자

엔비디아 동반자 네이버 "내년 'AI 팩토리' 수익 가시화" 자신

네이버가 올해 2분기 광고·커머스를 포함한 플랫폼 성과와, 해외 사업 성장에 힘입어 두자릿수 매출 상승세를 기록해 시장의 기대감을 높였다. 최근 엔비디아를 3대 주주로 맞은 네이버는 '동반자' 관계를 재확인, AI 팩토리 매출이 내년 상반기부터 가시화될 것으로 내다봤다. 고객사 수요와 자체적인 수요를 적절히 혼합해 대응할 수 있다는 점을 들어 AI 팩토리 설립 과정에서의 수요 우려를 불식시키기도 했다. 이 밖에 회사는 웨일 브라우저 특화·건강 에이전트를 연내 출시하는 등 이용자와 'AI 서비스' 접점을 넓힌다는 계획이다. 2분기 매출 3.4조원·영업익 5천억원…전 부문 고른 성장 네이버는 2분기 실적 집계 결과 매출액 3조 3888억원, 영업이익 5203억원을 거뒀다고 7일 공시했다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 늘었지만, 영업이익은 0.2% 감소한 수치다. 광고, 커머스 등 핵심 사업의 실적과 글로벌 개인간 거래(C2C) 사업이 매출 성장을 이끌었지만, AI 인프라 투자가 병행되며 영업이익은 줄었다. 구체적으로 네이버 플랫폼 매출은 전년 동기보다 12.3% 증가한 1조 9022억원을 기록했다. 광고 매출에서 AI 성과가 두드러졌는데, AI 기반 지면 최적화 및 타깃팅 고도화, 지난달 말 출시된 AI 브리핑 광고가 대표적이다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 지난해 같은 기간 보다 16% 늘었다. 글로벌 도전 영역은 24.4% 증가한 1조 159억원의 매출을 올렸다. 왈라팝, 포시마크, 소다 등 C2C 플랫폼의 경쟁력 강화가 거래액 및 매출 성장세에 반영됐다. 콘텐츠와 엔터프라이즈 매출은 각각 0.5%, 21.3% 증가했다. AI 팩토리, 200MW 상면 대부분 확보…영업이익률은 20% 이상 기대 엔비디아, 브룩필드와 함께 추진하는 AI 팩토리 사업의 경우 네이버는 55MW를 가동하는 내년 상반기부터 매출이 발생할 것으로 전망했다. AI 팩토리는 그래픽처리장치(GPU)와 서버, 데이터센터, 전력·냉각 설비 등 물리적 기반 위에 AI 모델과 클라우드 기술을 통합해 대규모 연산 능력을 제공하는 시설을 의미한다. 네이버는 해당 AI 팩토리를 내년 말 100MW에서 2028년 200MW 규모로 키우고, 최종적으로는 1GW급 인프라를 구축할 예정이다. 최수연 네이버 버대표는 “신속하게 시장에 진입하기 위해 200MW까지는 임대 외부 상면을 최대한 활용하는 방향으로 진행하고 있고, 이는 거의 대부분 확보한 상태”라고 설명했다. 이를 통해 회사는 AI 팩토리의 장기 영업이익률을 20% 이상으로 바라보고 있다. 김희철 최고재무책임자는 “초반에는 마진율이 낮게 시작할 수 있지만, 사업이 성숙함에 따라 기본적으로 두 자릿수 이상, 나아가서는 20% 이상의 마진율을 기대하고 있다”고 밝혔다. 부동산·건강 에이전트 연내 출격…멤버십 기반 공격적 확대 시사 회사의 정체성이 된 'AI 에이전트' 영역에서는 올해 3분기 부동산 매물 찾기 기능을 고도화하고 웨일 브라우저 특화 에이전트를 추가한다. 연내에는 건강 에이전트도 선보인다. 커머스 분야에서는 '멤버십'에 힘을 준다. 앞으로 생활 밀착형 제휴와 오프라인 결제를 확대해 멤버십 가입자 기반 자체를 공격적으로 확대해나가고, 배송 영역에서도 멤버십과 연계해 혜택을 높인다. 10월부터는 멤버십 전용 반품 센터를 통해 빠른 반품을 지원하고 전용 새벽 배송을 본격적으로 도입한다. 지난달 말 출시된 AI 브리핑 내 광고는 신규 매출원으로 자리 잡는다는 계획이다. AI 브리핑의 클릭당 단가는 기존 검색 광고 대비 30% 높은 수준이며, 클릭전환율(CTR)도 30% 이상 높게 나타났다. 구매 전환율도 3배 이상 개선됐다. 향후 네이버는 AI 광고를 통해 검증한 랭킹 및 추천 기술을 플랫폼 내 광고 상품 전반에 적용해 광고 플랫폼의 경쟁력을 고도화한다는 계획이다. 중동·남미 데이터센터, 파트너십 논의도 전개 여기에 네이버는 중동과 남미 데이터센터 협력 가능성을 모색한다. 그중에서도 남미는 국내 수요와 그린 필드만으로 부족해, 글로벌 파트너가 필요하다는 입장이다. 최근 네이버는 이재명 대통령 남미 순방 당시 경제 사절단으로 동행해 브라질에서 스칼라 데이터 센터즈(SDC), 텍토 데이터 센터즈(TDC)를 포함한 현지 AI 기업들과 만남을 갖기도 했다. 최 대표는 “AI 학습 수요를 충당할 수 있는 것은 지역보다도 저렴한 전기 요금 등이다. 그린 필드 구축에 대한 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 글로벌 파트너를 확보하고 있다”며 “소버린 AI에 대한 수요도 함께 충족시킬 수 있는 파트너들과 다양하게 협의를 진행하고 있다”고 설명했다. 또 “중동의 경우 현재 굉장히 구체적으로 데이터센터 구축 및 클라우드 스펙에 대한 파트너십이 논의 중”이라고 부연했다.

2026.08.07 15:43박서린 기자

김희철 네이버 CFO "AI 팩토리 수급 안정성 문제 없어"

1GW급 인공지능(AI) 팩토리 설립 과정에서 발생할 수 있는 수요 우려에 네이버가 자체적인 수요를 적절히 혼합해 대응할 수 있다고 답했다. 또 남미 데이터센터 설립을 위해 다양한 파트너사와 협의을 시행하고 있음을 시사했다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 7일 진행된 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 “고객사 확보 등의 수요 리스크는 다른 클라우드 사업자와 달리 네이버도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사업자로서 고객사와 자사의 수요를 적절히 혼합해 수급 안정성을 가져갈 수 있을 것”이라고 말했다. AI 칩 확보와 자본 조달, 이자 비용 등 예상되는 문제점에 대해서는 엔비디아를 3대 주주로 확보해 전략적 협업 구조를 수립하고, 다양한 계약 기간을 가진 고객을 확보해 대응하고 있다고 강조했다. 그는 “공급 가격 변동에 대응하면서도 조달에 대한 금융 리스크를 최소화할 계획”이라고 덧붙였다. 빠른 차세대 인프라 출시 등 기술 변화 속도에 대응하기 위해서 고객과의 계약 구조 변화 가능성을 열어뒀다. 김 CFO는 “진부화율이 높아지는 만큼 컴퓨팅 가격이 상승하는 등 기술 변화에 맞춰 사업 전반적인 고객과의 계약 구조 역시 변화할 것이라고 생각하고 있다”고 밝혔다. 이외에도 증설 계획을 갖고 있는 데이터센터 각 세종은 두 개 부지 중 하나의 부지는 건물이 증설돼 있는 반면 다른 부지에서는 3분의 1 가량이 완성돼, 나머지를 확장하는 사업을 진행 중이다. 남미의 경우 글로벌 파트너가 반드시 필요하다고 판단해 다양한 파트너들과 협의를 진행 중이다. 이는 국내 수요와 그린 필드만으로는 부족하기 때문이다. 그린 필드는 기존 시설을 활용하지 않고 부지를 확보해 데이터센터를 새롭게 구축하는 방식이다. 최수연 대표는 “AI 학습 수요를 충당할 수 있는 것은 지역보다도 저렴한 전기 요금이나 그린 필드 구축에 대한 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 파트너를 확보하고 있다”면서 “소버린 AI에 대한 수요도 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양하게 협의를 진행 중”이라고 설명했다.

2026.08.07 11:30박서린 기자

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