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'AI 풀스택'통합검색 결과 입니다. (34건)

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KT, 모두의AI에 국산 AI 풀스택 결집…리벨리온·업스테이지 등 참여

KT가 정부의 대국민 AI 서비스 '모두의AI' 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드 네트워크까지 아우르는 풀스택 전략을 앞세운다. KT는 모두의AI 사업을 위해 국내 AI 전문기업들과 컨소시엄을 구성하고, 각 기업이 보유한 AI 인프라와 모델과 플랫폼을 하나의 서비스 기반으로 연결한다고 23일 밝혔다. KT는 단순히 개별 기술을 결합하는 데 그치지 않고 다양한 국내 AI 기업의 기술을 대규모 국민 서비스에서 실제 활용할 수 있도록 연계하는 데 초점을 맞췄다. AI 인프라 영역에는 리벨리온과 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온의 국산 NPU, 래블업의 AI 컴퓨팅 자원 운영 기술, 베슬AI코리아의 AI 개발 운영 플랫폼을 결합해 대규모 AI 서비스를 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있는 기반을 구축한다. AI 모델 플랫폼 영역에는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등이 참여한다. 각 기업의 AI 모델과 전문 기술을 활용해 이용 환경과 서비스 수요에 따라 다양한 AI 서비스를 제공한다는 계획이다. 아울러 KT의 전국 단위 통신 인프라와 클라우드 데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 결합한다. 많은 이용자가 동시에 AI 서비스를 이용하는 상황에서도 안정적인 서비스 품질을 유지할 수 있도록 인프라와 운영 역량을 제공한다. 특히 KT는 컨소시엄에 참여한 기업들의 기술을 유기적으로 연결하는 'AI 오케스트레이션' 체계를 구축할 방침이다. 국내 AI 기업이 각각 보유한 반도체와 컴퓨팅 인프라, 모델·플랫폼을 실제 대국민 서비스에서 활용할 수 있도록 하나의 체계로 연결하는 역할이다. KT는 이를 통해 모두의AI 서비스 경쟁력을 높이는 동시에 국내 AI 기업의 기술이 대규모 상용 서비스에서 활용될 수 있는 기회를 확대해 국내 AI 생태계 성장에도 기여한다는 계획이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장은 "모두의AI가 국민이 일상에서 안정적으로 이용하는 서비스가 되기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 반도체 컴퓨팅 인프라와 클라우드 네트워크, 대규모 운영 역량이 함께 필요하다"며 "국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.08.23 09:13박수형 기자

"GPU 증설보다 효율 따져야"…망고부스트가 꺼낸 'AI 풀스택' 해법

"값비싼 그래픽처리장치(GPU)를 늘리기보다 이미 확보한 자원을 효율적으로 활용해야 하는 시대가 왔습니다." 망고부스트가 인공지능(AI) 인프라 시장에 던진 메시지다. 데이터처리장치(DPU)와 추론 소프트웨어(SW), GPU·스토리지 서버를 하나의 시스템으로 결합해 AI 데이터센터(AIDC)의 병목을 줄이겠다는 전략이다. 망고부스트는 DPU로 사업을 시작했지만 현재는 GPU 서버와 스토리지 서버, AI 추론 SW를 아우르는 AI 풀스택 기업으로 영역을 넓히고 있다. 개별 부품 공급을 넘어 데이터센터에 즉시 구축할 수 있는 랙 단위 시스템과 서버리스 추론 서비스까지 제공하겠다는 구상이다. 이런 전략은 망고부스트가 내세운 '부스트 유어 데이터센터(Boost Your Data Center)' 목표와 맞닿았다. 데이터센터 장비를 계속 늘리기보다 GPU와 서버, 스토리지 사이 데이터 이동을 최적화해 기존 인프라 처리 성능을 최대한 끌어내겠다는 의미다. 망고부스트 기술은 김장우 대표가 이끈 서울대 고성능컴퓨터시스템연구실에서 출발했다. 김 대표는 선마이크로시스템즈와 오라클에서 중앙처리장치(CPU)·시스템 아키텍트로 근무한 뒤 서울대 교수로 재직하며 10년 이상 서버 가속 기술을 연구했다. 김 대표와 연구진은 CPU가 연산뿐 아니라 네트워크와 스토리지 관련 작업까지 처리하는 기존 서버 구조에 주목했다. CPU에 업무가 몰리면 GPU와 스토리지 사이 데이터 이동이 느려지고, 고가의 GPU가 연산을 수행하지 못한 채 대기하는 시간이 늘어날 수 있기 때문이다. 연구진은 CPU가 맡던 네트워크와 스토리지 작업을 별도 반도체로 분리하는 DPU 기술을 개발했다. 김 대표는 연구 결과를 실제 데이터센터 환경에 적용하기 위해 2022년 망고부스트를 설립했다. 망고부스트는 미국 델라웨어 법인으로 출발해 워싱턴주 벨뷰에 본사를 뒀다. 서울과 산호세, 토론토, 도쿄, 인도네시아 등에서도 연구개발과 제품화, 고객 대응 업무를 수행하고 있다. 조직은 연구개발 중심으로 이뤄졌다. 현재 125명 넘는 엔지니어를 확보했으며 전체 인력 약 75%를 연구개발 업무에 배치했다. 부스트X에서 알폰소·케사르까지…HW·SW 하나로 묶었다 망고부스트 사업 출발점은 자체 DPU '부스트X(Mango BoostX™)'다. 부스트X는 CPU가 담당하던 네트워크와 스토리지, 보안 관련 작업을 대신 처리해 CPU와 GPU가 핵심 연산에 집중하도록 돕는다. 고속 네트워크 기반 AI 인프라에는 '로키 AI(RoCE AI)'가 적용된다. 로키 AI는 통합 이더넷 환경에서 원격직접메모리접근(RDMA)을 지원하는 RoCE 통신을 가속해 GPU와 서버 사이 데이터 전송 과정에서 발생하는 병목을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트는 부스트X가 AI 에이전트 인프라 조정 작업까지 지원하도록 기술을 확장하고 있다. AI 에이전트가 여러 모델과 데이터, 외부 도구를 오가는 과정에서 발생하는 네트워크·스토리지 처리를 CPU에서 분리한다는 구상이다. DPU 위에서는 AI 추론 SW 'LLM부스트(LLM Boost™)'가 작동한다. LLM부스트는 여러 GPU와 서버에 AI 추론 요청을 분배하고 각 GPU가 맡을 작업을 조정해 유휴 시간을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트 인프라는 서로 다른 세대나 제조사 AI 가속기를 하나의 클러스터처럼 활용하도록 설계한 것도 특징이다. 기업이 기존 GPU를 폐기하거나 전체 시스템을 최신 장비로 교체하지 않고도 신규 GPU와 함께 운용할 수 있도록 지원한다. 특히 GPU 서버 '알폰소(Mango Alphonso™)'는 이들 기술을 완제품 형태로 묶은 제품이다. AMD GPU와 부스트X, LLM부스트를 하나의 서버에 탑재해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·통신 환경을 통합했다. 스토리지 서버 '케사르(Mango Kesar™)'는 GPU가 연산에 필요한 데이터를 제때 공급하도록 지원한다. 저장 용량과 처리 성능을 각각 확장할 수 있는 분리형 구조를 채택했으며, DPU가 GPU와 스토리지 사이 통신을 가속한다. 통합 관리 SW '망고 AI 센터(MAC)'는 여러 서버 노드의 GPU·메모리 사용률과 전력, 온도, 네트워크 상태를 한 화면에서 보여준다. 관리자는 GPU가 제대로 활용되고 있는지 확인하고 시스템에서 발생한 병목이나 이상 상태를 파악할 수 있다. 서울에 42U 랙 10대 구축…벤치마크 넘어 실서비스 검증 서울에 위치한 망고부스트 데이터센터에 들어서자 검은색 서버랙이 줄지어 있었다. 랙 전면에 설치된 노란색 패널에는 '부스트 유어 데이터센터(BOOST YOUR DATA CENTER)' 문구가 적혀 있었다. 망고부스트는 외부 사업자가 운영하는 코로케이션 데이터센터의 공간과 전력·냉각 설비를 빌려 자체 AI 시스템을 구축하고 있다. 이곳에는 AMD 'MI355X' GPU를 탑재한 42U 규격 서버랙 10대를 배치할 계획이다. 각 랙은 GPU 서버 알폰소와 스토리지 서버 케사르를 중심으로 구성됐다. 부스트X와 로키 AI가 GPU·서버·스토리지 사이 데이터 이동을 가속하고, LLM부스트가 여러 GPU에 AI 추론 작업을 분배하는 구조다. 망고 AI 센터 화면에서는 GPU 사용률과 메모리, 전력, 온도, 네트워크 상태를 실시간으로 확인할 수 있었다. 개별 장비가 아니라 랙 전체의 연산 자원과 데이터 흐름을 통합 관리하기 위한 체계다. 망고부스트가 자체 데이터센터를 구축한 이유는 개별 제품이 아닌 전체 시스템의 성능을 검증하기 위해서다. DPU나 SW만 공급하면 고객이 사용하는 GPU와 네트워크, 스토리지 구성에 따라 실제 성능이 달라질 수 있다. 회사는 직접 구성한 데이터센터에서 HW와 SW를 함께 조정해 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 환경에서도 재현할 방침이다. 고객이 도입 전에 시스템 성능을 검증하는 공간으로도 활용한다. 망고부스트는 국제 AI 시스템 성능평가 'MLPerf'를 통해 추론 기술력을 검증하고 있다. MLPerf 인퍼런스 5.0에서 AMD 'MI300X' GPU 32개와 LLM부스트를 결합한 시스템은 엔비디아 'H100' GPU 32개 기반 비교 시스템보다 비용 대비 처리량이 2.8배 높은 것으로 나타났다. 다만 해당 수치는 망고부스트가 적용한 GPU와 SW 가격을 기준으로 총비용을 산정한 결과다. 고객 장비 도입 가격과 전력·냉각 비용, 운영 조건에 따라 실제 경제성은 달라질 수 있다. MLPerf 인퍼런스 6.0에서는 미국과 한국에 설치된 세 종류 AMD GPU 24개를 하나의 추론 시스템으로 연결했다. 해당 시스템은 '라마2-70B' 모델을 구동해 95.5%의 확장 효율을 기록했다. 망고부스트는 이를 통해 지역과 세대가 다른 GPU도 하나의 AI 추론 자원으로 활용할 수 있다고 설명했다. 기존 GPU와 최신 GPU를 같이 사용하면 장비 교체와 데이터센터 증설 부담을 줄일 수 있다는 주장이다. 망고부스트는 이런 HW·SW 통합 역량을 서버리스 AI 추론 서비스로 확장했다. 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 'AMD 어드밴싱 AI 2026(AMD Advancing AI 2026)'에서 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스(Mango Inference)'를 상용 출시했다. 망고 인퍼런스는 개발자가 GPU와 서버를 직접 구축·운영하지 않고 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 AI 모델을 이용하도록 지원한다. 망고부스트의 GPU 서버와 DPU, LLM부스트를 서비스 형태로 제공하는 식이다. 망고부스트는 행사에서 AMD 최신 AI 가속기를 기반으로 엔비디아 차세대 칩 기반 시스템을 웃도는 추론 성능을 구현했다고 밝혔다. 엔비디아 GPU에 의존하지 않고도 AI 모델을 더 빠르고 경제적으로 운영할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 당시 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)도 행사장에 마련된 망고부스트 부스를 방문해 망고 인퍼런스를 살펴봤다. 망고부스트에 따르면 배 부총리와 리사 수 CEO는 서버리스 AI 추론 플랫폼의 필요성과 활용 가능성에 공감의 뜻을 나타냈다. 강남 데이터센터는 망고 인퍼런스의 성능과 안정성을 검증하고 실제 고객 요청을 처리하는 기반 시설로 활용된다. 제품 시험장과 고객 검증 공간을 넘어 AI 연산 자원을 서비스 형태로 공급하는 거점 역할까지 맡는 셈이다. 망고부스트는 완성형 서버랙을 판매하거나 고객 데이터센터에 동일한 시스템을 구축하는 방식으로 사업을 확대할 방침이다. DPU와 서버 공급에서 출발해 랙 단위 통합 인프라와 서버리스 AI 추론 서비스까지 사업 구조를 넓히고 있다. 망고부스트는 "우리 과제는 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 서비스에서도 재현하는 것"이라며 "응답속도와 안정성뿐 아니라 전력·냉각 효율, 유지보수와 장애 대응 능력까지 입증하겠다"고 강조했다.

2026.08.19 14:41김미정 기자

[현장] 국방 AI도 '풀스택'…"예산·소요제기 체계 바꿔야"

국방 인공지능(AI)을 모델 개발에 한정하지 않고 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈·지휘통제까지 연결하는 '풀스택'으로 구축해야 한다는 제안이 나왔다. 이를 실제 국방 사업으로 구현하려면 기술 개발뿐 아니라 예산 편성과 소요제기 등 기존 사업 체계의 변화가 필요하다는 지적도 제기됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 12일 서울 중구 SK텔레콤 T타워에서 '26-8차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 국방 AI, 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈까지 품어야 첫 발표자로 나선 김명국 SK텔레콤 담당은 국방 AI를 실제 전장에 적용하려면 각 기술 요소가 따로 움직여서는 안 된다고 봤다. 전장 환경에서는 인프라부터 데이터와 모델까지 서로 맞물려야 하는 만큼, AI 구현에 필요한 요소를 하나의 구조로 연결해야 한다는 취지다. 김 담당은 "국방 AI 풀스택은 AI 인프라, AI 데이터, 온톨로지, 국방 특화 모델, 디지털트윈 등으로 구성된다"며 "각 요소가 개별적으로 존재하는 것이 아니라 실제 임무 수행까지 연결되는 구조를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 강민준 SK텔레콤 팀장은 이를 데이터와 모델, 에이전트가 연결되는 구조로 구체화했다. 미국-이란 전쟁에서 공개된 AI 활용 사례를 바탕으로 국방 AI 아키텍처를 ▲AI 인프라·데이터 패브릭·지식베이스 ▲국방·태스크 특화 파운데이션 모델 및 소형언어모델(sLLM) ▲에이전트·지휘통제 시스템 등 세 단계 레이어로 정리했다. 강 팀장은 "해당 구조 자체는 민간과 다르지 않되 각 레이어를 국방 맥락에 맞게 적용하는 것이 관건"이라며 "전장 데이터 대부분이 위성영상·통신 등 비정형 데이터라 거대언어모델(LLM)이 곧바로 처리할 수 없어 표준화된 온톨로지 매핑 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 그러면서 "거버넌스는 별도 단계가 아니라 세 레이어 전체에 항상 함께 가야 하는 요소"라고 부연했다. AI 풀스택, 구축보다 '운영' 관건…GPU 효율화부터 데이터·C2까지 AI 인프라 역시 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보하느냐보다 이를 어떻게 효율적으로 배분하고 운영하느냐가 중요하다는 의견이 나왔다. 임성하 SK텔레콤 부장은 데이터센터 전력 확보부터 GPU 운영까지 통합 관리한 국내 대형 금융그룹 사례를 통해 인프라 운영 방식의 변화를 설명했다. 임 부장에 따르면 해당 금융그룹은 계열사별로 AI 인프라를 따로 구축하는 대신 GPU 자원을 선투자한 뒤 가상화해 필요한 만큼 배분하는 방식으로 전환했다. 그 결과 AI 인프라 총소유비용(TCO)을 약 12% 줄이고 GPU 활용률을 70~80%대로 높였다. 자원 확보에 걸리는 시간도 기존 수개월에서 수분 이내로 단축했다. 임 부장은 "인프라를 구축한 이후에도 데이터 수집·가공, 모델 개발·학습·배포까지 이어지는 개발 사이클을 지원하는 운영 체계가 필요하다"며 "개발자가 GPU나 개발환경을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 AI옵스 등 관리 환경을 갖춰야 한다"고 강조했다. 최병욱 SK텔레콤 전문위원은 국방 AI 출발점으로 데이터 관리와 온톨로지를 제시했다. 데이터가 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 체계마다 다른 의미와 형식을 국방 공통의 언어로 연결해야 AI와 에이전트가 활용할 수 있다는 설명이다. 최 전문위원은 "국방 데이터는 체계 중심으로 관리되다 보니 서로 연결되지 않는 경우가 많고, 실제 활용하려고 보면 데이터가 맞지 않는 경우도 있다"며 "신뢰할 수 있는 국방 데이터 기반을 만들고 체계별 데이터를 국방 공통 의미로 연결하는 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "시스템이 아닌 임무 중심 데이터를 제공하고 AI·에이전트가 국방 데이터를 즉시 활용할 수 있는 환경도 구축해야 한다"고 덧붙였다. "기술보다 제도가 병목"…국방 AI 사업·예산 구조부터 바꿔야 현장 토의에서는 국방 AI 풀스택을 실제 사업으로 구현하기 위해 사업 방식부터 바꿔야 한다는 요구가 나왔다. 특히 개별 기능이나 체계 단위로 사업을 쪼개기보다 하나의 임무를 처음부터 끝까지 연결해 작은 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식이 제안됐다. 손대권 인하대 물류AX실증센터장(전 육군 군수사령관)은 "타격 중에서 필요한 영역을 센싱부터 결심까지 한번 풀스택으로 연결해 볼 필요가 있다"며 "데이터 수집부터 분석하고 결심에 이르는 에이전팅까지 보다 쉽게 접근할 수 있다면 영역을 넓히기 쉬울 것"이라고 내다봤다. 예산 편성의 유연성이 필요하다는 주장도 이어졌다. 손 센터장은 "AI 관련 사업의 예산 상한을 탄력적으로 조정하는 정책이 검토되고 있다 "며 "오는 10월경 경제부총리와 함께 예산·세제·재정정책상의 제약을 논의하는 자리를 준비 중"이라고 밝혔다. 최 전문위원은 기존 소요제기 방식 자체가 AI 사업의 실제 비용 구조를 반영하지 못한다고 지적했다. AI 인프라와 데이터·처리 자원을 하나의 사업 안에서 구축해야 하는 경우 기존 사업 양식과 예산 기준만으로는 필요한 규모를 담기 어렵다는 이유에서다. 최 전문위원은 "어떤 사업에서 인프라 비용만 최소 30억원 정도가 필요한데 소요제기서에서는 전체를 포함해 10억원 이내로 맞춰야 하는 식"이라며 "소요제기서는 체계와 내용에 따라 달라져야 한다"고 말했다. 산업 생태계에서는 국방 특화 영역을 중심으로 국내 기업 간 협업을 확대해야 한다는 목소리도 있었다. 해외 솔루션을 활용하더라도 군의 특수성을 고려해 그대로 적용하기보다 국내 기업의 기술과 결합해 국방 환경에 맞게 최적화해야 한다는 취지다. 김 담당은 "군의 특수성을 고려하면 엔비디아 솔루션을 그대로 적용하기보다 산업 현장에 특화된 부분은 국내 기업과 협업해야 한다"며 "독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트를 비롯해 국방 AI 풀스택을 구성하는 요소들을 실제 국방에 최적화하는 작업을 별도 추진할 필요가 있다"고 말했다. 조직과 데이터 측면에서는 군 내부 역량과 데이터 활용 능력이 중요하다는 의견이 나왔다. 민간 기술을 도입하는 것만으로는 국방 현장의 요구를 구체화하고 사업을 지속하는 데 한계가 있기 때문이다. 신상우 중령(국가인공지능전략위원회 지원단)은 "국방 AI 성패는 국방 내부의 AI 역량에 달린 셈"이라며 "민간의 기술 지원을 받더라도 군이 AI 사업 시작과 끝을 주도할 수 있는 전문성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 15:05이나연 기자

쏘카, 올해 2분기 영업이익 68억원…전년比 271%↑

쏘카가 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 호실적을 달성했다. 전기차 중심의 가격 변동 최소화와 '블랙라벨' 등 프리미엄 서비스가 신규 수요로 이어졌다는 평가다. 이를 기반으로 쏘카는 하반기 인공지능(AI)·풀스택 모빌리티·자율주행으로 대표되는 성장 전략을 본격 가동한다. 쏘카는 2분기 연결 기준 매출액 1210억원, 영업이익 68억원을 기록했다고 11일 공시했다. 매출과 영업이익은 전년 동기 대비 각각 23%, 271% 증가했다. 별도기준으로는 매출액 1152억원, 영업이익 88억원, 당기순이익 90억원을 거뒀다. 쏘카는 '과감한 이용자 중심 서비스 투자 전략'을 통한 신규 수요 확보를 실적 배경으로 꼽았다. 중동 정세 불안으로 인한 유가 변동 속에서도 전기차 중심으로 가격 변동을 최소화하면서 테슬라 FSD를 누구나 이용해볼 수 있도록 한 '블랙라벨' 등 프리미엄 서비스를 출시했다. 회사는 이같은 서비스가 카셰어링 이용시간과 가동률, 신규 고객 유입으로 이어져 이번 실적에 반영됐다고 분석했다. 아울러, 쏘카는 올해 2월 제주 여행객을 위한 '항공기 지연 · 결항 케어 서비스'를 업계 최초로 도입했다. 항공편 결항으로 제주 방문이 취소되면 결제액 전체를 환불하며, 반대로 제주에서 내륙으로 출발하는 항공편이 지연되면 지연된 시간만큼 차량 이용 시간을 무상으로 연장해 주는 서비스다. 주차 플랫폼 모두의주차장 매출은 33억원으로 전년 동기 대비 24% 성장했다. 분기 거래액은 200억원을 돌파하며 27% 증가하면서 역대 최대치를 기록했다. 상반기 신규 거래가 발생한 주차장은 400개소 이상으로 확대됐다. 성장의 축은 사전예매를 포함한 사업 다각화였다. 모두의주차장은 하반기에도 제휴 주차장과 상품 라인업을 확대하고 앱 편의성을 개선해 나가며 성장을 지속한다는 방침이다. 쏘카는 2분기 실적을 기반으로 올해 초 발표한 '쏘카 더 넥스트(SOCAR The NEXT)' 전략을 본격 구현하고 하반기 성장 모멘텀의 흐름을 이어나갈 계획이다. 큰 축은 'AI'와 '풀스택 모빌리티', '자율주행'이다. 인공지능(AI)은 비용절감과 동시에 매출 확대를 위한 무기로 적극 활용한다. 현재 쏘카는 운영 전반에 AI를 내재화하여 간접비를 15% 감소시키고 인력당 생산성 효율화를 높이고 있다. 또한 생성형 AI 검색엔진 연계를 통해 내외국인 대상 잠재적 신규 이용자 확대도 추진한다. 풀스택 모빌리티의 경우 면허 취득부터 은퇴 이후까지 전연령대 생애주기 차량 수요를 커버하는 것을 의미한다. 카셰어링, 구독, 중고차 매각으로 이어지는 차량 자산 회전 구조를 강화하고 하반기 중 신규 서비스도 선보여 이용접점을 넓힐 예정이다. 자율주행 신규법인 에이펙스모빌리티를 통한 미래 성장동력 확보도 추진한다. 쏘카를 통해 축적된 주행 데이터를 국제 표준에 맞게 가공해 파이프라인 구축 작업을 진행하는 것과 함께 빠르면 올해 안에 풀 센서킷을 장착한 차량을 실제 운영하며 학습을 위한 데이터 수집에도 직접 나설 계획이다. 이를 위해 에이펙스모빌리티는 쏘카의 650억원 유상증자를 포함해 7월 말 기준 자본 1500억원을 확보했다. 이와 별도로 쏘카는 본업 경쟁력 강화에 힘입어 주주 환원 정책도 지속적으로 실천해 나갈 예정이다. 현재 전액 소각을 목적으로 한 자사주 매입도 진행 중이며, 하반기 중 매입분 전액 소각과 기업가치 제고 계획 발표도 검토하고 있다. 박재욱 쏘카·에이펙스모빌리티 대표는 "지속적인 운영효율화 전략을 통해 이익을 내는 구조로 전환함과 동시에 주주가치 환원 정책 또한 정례화해 기업가치 제고에 힘쓸 것"이라고 말했다. 이어 "하반기에는 전 생애 주기 차량 수요를 커버하는 풀스택 모빌리티 서비스를 강화하고 자율주행 신설법인 에이펙스모빌리티의 '풀센서킷' 장착 차량 운행 준비에 속도를 내며 하반기 성장 모멘텀도 하나씩 구체화해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.11 18:23박서린 기자

[유미's 픽] '풀스택' 믿었던 구글, 제미나이 위기 불렀나…인력·조직도 '흔들'

AI 모델 경쟁에서 오픈AI, 앤트로픽에 밀리고 있는 구글이 최근 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 투자와 조직 재정비에 속도를 내고 있다. 막대한 AI 인프라 투자를 이어가는 가운데 핵심 모델인 제미나이의 출시 지연과 경쟁력 약화 우려, 주요 연구진 이탈이 잇따르면서 투자 확대를 통해 기술 경쟁력을 회복할 수 있을지 주목된다. 7일 블룸버그·로이터 등 주요 외신에 따르면 알파벳은 미국 투자적격등급 회사채 시장에서 최대 250억 달러를 조달하는 방안을 추진하고 있다. 만기는 2년부터 40년까지 최대 10개 회차로 나눌 예정이다. 알파벳의 올해 자본지출 전망치는 최대 2050억 달러로, 지난해의 두 배를 웃돈다. AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라 투자 확대 영향으로 올해 2분기 잉여현금흐름(FCF)은 마이너스 58억6000만 달러를 기록했다. 2004년 기업공개(IPO) 이후 첫 분기 기준 FCF 적자다. 이처럼 투자 규모는 커지고 있지만 구글의 핵심 AI 모델인 제미나이는 최근 경쟁사와의 격차가 벌어진 모양새다. 구글은 지난달 '제미나이 3.6 플래시' 등 경량 모델 3종을 공개했지만 당초 6월 출시가 예상됐던 고성능 모델 '제미나이 3.5 프로'는 내놓지 못했다. 지난해 11월 '제미나이 3 프로' 이후 약 8개월 동안 후속 프로 모델 공백이 이어진 셈이다. 출시 지연 사유로는 코딩 성능이 내부 목표에 미치지 못한 점이 거론된다. 특히 코딩은 최근 AI 모델의 성능 경쟁이 가장 치열한 분야 중 하나로, 오픈AI와 앤트로픽이 잇따라 고성능 모델을 내놓으면서 구글의 플래그십 모델 공백에 대한 부담도 커지고 있다. 구글 내부의 컴퓨팅 자원 배분도 변수로 꼽힌다. 구글은 자체 AI 가속기 TPU부터 데이터센터, 구글클라우드, 제미나이, 검색·유튜브까지 AI 전 영역을 직접 운영하고 있다. 여기에 구글 클라우드를 이용하는 외부 고객사에 TPU 기반 컴퓨팅을 공급하는 동시에 딥마인드의 대규모 모델 훈련에도 자원을 투입해야 하는 구조를 갖고 있다. 이규원 DS투자증권 연구원은 "비대해진 조직에 따른 느린 실행 속도와 함께 AI 모델을 개발하는 딥마인드가 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못했다는 점이 제미나이 경쟁력 약화 원인으로 거론된다"며 "TPU 판매 확대를 위해 고객사에 TPU 기반 컴퓨팅 용량까지 함께 제공하면서 경쟁사 대비 모델 훈련에 컴퓨팅을 많이 배분하지 못했을 것"이라고 말했다. 조직 변화도 이어지고 있다. 구글에서 27년간 근무하며 검색 인프라와 AI 연구를 이끈 제프 딘 수석과학자는 산자이 게마와트, 오리올 비냘스, 꾸옥 레 등과 회사를 떠나 '디스커버리 루프'를 설립했다. 지난 6월에는 제미나이 공동 개발자 노엄 샤지어가 오픈AI로, 존 점퍼가 앤트로픽으로 이동했다. 딥마인드 경영 체계도 바뀌었다. 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)는 알파벳 수석과학자와 딥마인드 의장을 맡아 범용인공지능(AGI)과 장기 연구에 더 집중하고, 코라이 카부쿠오을루 최고기술책임자(CTO)가 딥마인드의 운영을 맡게 됐다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "최근 구글이 일반적인 거대언어모델(LLM) 경쟁보다 '과학 연구용 AI' 쪽에 무게를 더 싣는 흐름도 보인다"며 "LLM 경쟁을 포기하는 것인지, 장기 전략을 강화하면서 다시 반전을 노리는 것인지는 조금 더 지켜볼 필요가 있다"고 말했다. 업계에선 구글이 그동안 내세워온 롱 컨텍스트와 자체 TPU 중심 전략도 다시 시험대에 올랐다고 평가했다. 모델 규모와 입력량이 커질수록 메모리와 연산 자원 부담도 함께 늘어나는 만큼 차세대 모델에서 성능뿐 아니라 안정성과 자원 효율을 얼마나 끌어올리는지가 중요해졌다고 봐서다. 구글도 데이터센터와 차세대 TPU 투자를 늘리며 컴퓨팅 여력 확대에 나서고 있다. 과거 챗GPT 등장 직후 AI 경쟁에서 밀렸다는 평가를 받다가 제미나이 3 시리즈로 다시 선두권에 올라선 만큼, 추가 인프라 투자가 차기 모델의 성능 개선으로 이어질지가 주목된다. 이 AI 에반젤리스트는 "구글은 자체 TPU와 롱 컨텍스트 중심 전략을 펼쳐왔는데 최근 입력량이 커지면서 메모리 병목과 연산 자원 한계가 나타나는 듯하다"며 "새 모델이 이런 문제를 얼마나 해결하느냐에 따라 다시 경쟁력을 회복할 수도, 위험이 더 커질 수도 있다"고 분석했다.

2026.08.07 15:33장유미 기자

[기고] K-AIDC 국가전략사업, '출연연 중심의 통합 실증' 추진을 제안한다

지난 7월 29일, 과학기술정보통신부를 비롯한 관계 부처와 산업계가 한자리에 모여 국내 AI 데이터센터 생태계를 국가전략산업으로 육성하기 위한 'AIDC 얼라이언스'를 출범시켰다. 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트의 핵심 축 중 하나인 AI 데이터센터 사업은 AI 반도체, 피지컬 AI와 함께 대한민국 국가 인공지능 생태계를 구축하는 가장 핵심적인 사업이다. 18.4GW 규모의 AIDC 인프라 조성, 범부처 차원의 금융 지원, 글로벌 패키지 수출산업화 TF 구성 등 구체적인 실행 의지를 보여준 정책 당국의 결단과 현장 관계자들의 노고에 정중한 응원과 격려를 보낸다. 특히 출범식 직전에 발표된 글로벌 IB 모건 스탠리(Morgan Stanley)의 'AI 인프라 가치 사슬 분석'은 우리에게 시사하는 바가 크다. 모건 스탠리는 AI 인프라를 단순한 장비의 집합이 아닌 '①반도체 공정 → ②프로세서(NPU) → ③서버 구성요소(CXL/메모리) → ④서버 통합 → ⑤네트워크 → ⑥내부 전원/냉각(액침냉각) → ⑦외부 전원 및 계통망'이라는 7개 가치 사슬이 유기적으로 결합된 초연결 체계로 정의했다. 올바른 국가 R&D와 전략산업 정책이 추진되려면, 이처럼 가치 사슬 단계별로 핵심 기술을 명확히 분류하고 각 기술에 대한 우리의 객관적 기술 수준을 정밀하게 파악하는 일이 선행돼야 한다. 하지만 지금까지 정부 주도로 추진돼 온 수많은 대형 R&D 사업 방식은 깊은 아쉬움을 남긴다. 연구개발, 기반조성, 인력양성, 표준화라는 형식적인 틀로 사업을 잘라내고, 그 안에서 소형 연구 과제를 나눠서 지원해 연구를 하고 과제 종료로 끝내는 방식이 반복돼 왔다. 여기에 범부처·다부처 사업이라는 명목하에 부처별 예산 한도(실링)에 맞춰 과제를 쪼개다 보니 기술이 개별화·파편화되는 현상을 숱하게 목도했다. 자율주행차, 5G, 제조 혁신 등 대형 국가 프로젝트들이 그러했다. 창대하게 시작했지만, 결국 하나로 통합되지 못한 성과물은 개별 파편으로 남아 시장의 외면을 받고 아무도 찾지 않는 결과로 이어지곤 했다. 이러한 관행적 사업 추진 방식은 치열한 글로벌 AI 패권 전쟁 속에서 더 이상 아무런 실효를 거둘 수 없다. 5년, 10년씩 연구 기간을 늘려 잡고 사업이 끝나면 제대로 된 성과 분석도 없이 2단계 후속 사업으로 이어지는 전형적인 '연구비 확보 수단'으로 전락해서는 안 된다. AIDC 사업의 본질은 파편화된 기술 개발이 아니라, '시스템 통합(system Integration)'을 통한 핵심 기술 및 개발 결과물의 완벽하고 신속한 검증에 있다. 우리 기술과 제품에 대한 확실한 실증 레퍼런스 확보가 반드시 수반되어야 한다. 우리가 AIDC 사업 구축과 실증에 속도를 내야 하는 이유는 명확하다. 중국 화웨이는 미·중 갈등의 한복판에서 자체 NPU(어센드)와 초고속 네트워크 연동을 기반으로 완결된 AI 데이터센터를 구축해 냈으며, 지난 7월 17일 상하이 세계인공지능박람회(WAIC)를 통해 해당 시스템을 전격 공개했다. 나아가 이를 바탕으로 제3세계 중심의 '소버린 AI' 시장을 중국 중심으로 빠르게 선점하려 하고 있다. 화웨이 사례와 중국 중심의 소버린 AI 확산은 우리에게 주어진 시간이 많지 않음을 보여주는 엄중한 경고다. 7월 25일 대통령이 참석한 샌프란시스코 AI 서밋에서의 '샌프란시스코 AI 선언' 발표와, 브라질·칠레 등 남미 순방을 통한 '소버린 AI 글로벌 협력' 구상이 실질적인 결실을 맺기 위해서도 K-AIDC의 독자적 구축과 해외 진출은 매우 철저하고 시급하게 추진돼야 한다. 이 같은 시급성을 극복하고 완성도 높은 시스템 통합을 달성하기 위한 방법으로 '정부출연연구기관(출연연)을 AIDC 풀스택 기술개발 및 통합 실증 사업의 중심'에 세우는 것을 제안한다. 반도체·공정(KIST), AI 칩/SW(ETRI), 슈퍼컴 운영(KISTI), 액침냉각(KIMM), 초고압 전력망(KERI), 분산전원(KIER) 등 7개 가치 사슬 전반의 원천기술과 테스트베드를 모두 보유한 집단은 국가과학기술연구회(NST) 산하 출연연 연합체가 상당한 경쟁력을 갖는다. 이해관계가 첨예한 민간 기업이 타 계층의 기술적 리스크까지 끌어안고 풀스택을 직접 통합·검증하기란 현실적으로 쉽지 않다. 그렇다고 정부 행정조직이 직접 기술적 통합을 관리·감독하는 데에도 구조적 한계가 존재한다. 다행히 2026년은 지난 30년간 출연연을 파편화된 과제 수주 경쟁에 옭아매었던 PBS(프로젝트 기반 시스템)가 사실상 폐지되고 국가 대형 전략연구 체제로 전면 전환된 원년이다. 이에 정부에 정중히 제안한다. PBS 폐지에 따른 '첫 번째 국가전략연구 임무 사업'으로 「K-AIDC 풀스택 통합 실증 사업」을 전격 지정해 주시기를 바란다. 출연연 연합체가 이 막중한 임무를 완수할 수 있도록 과감한 예산 지원과 제도적 뒷받침이 수반돼야 한다. 과기정통부 내부의 관행적 칸막이를 과감히 허물고, 관련 출연연을 하나로 묶는 '국가 AIDC 전략연구단'을 즉시 가동해 추진하는 것이 필요하다. 출연연이 중심이 되어 국산 NPU 적용 비율을 50% 이상으로 탑재한 '액침냉각-NPU-수전망 모듈형 AIDC 레퍼런스'를 3년 이내에 단기 집중적으로 개발하고 시스템을 통합해야 한다. 그리고 PUE(전력효율)와 상호 호환성을 정밀 검증·보증하는 '국가 공인 실증 센터'로 작동하게 해야 한다. 출연연의 엄격하고 공인된 레퍼런스가 확보될 때 비로소 국내 팹리스, 전력기기, 냉각 설비 기업들이 하나의 검증된 패키지로 글로벌 소버린 AI 시장에 정면 진출할 수 있을 것이다. 과거의 관행적인 대형 R&D 기획 틀을 과감히 벗어던져야 할 때다. PBS 폐지 시대를 맞이한 출연연의 첫 번째 국가 전략 임무로서 K-AIDC 시스템 통합을 과감하게 추진해 나가는 정부의 신속하고 전략적인 결단을 촉구한다.

2026.08.04 15:42김태진 컬럼니스트

KOSA 풀스택 AI 컨소시엄, 사우디 장관과 산업협력 타진

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 이끄는 풀스택 인공지능(AI) 컨소시엄이 사우디아라비아 통신정보기술부(MCIT) 장관급 대표단과 만나 한국형 AI 기술의 중동 진출 가능성을 타진했다. KOSA는 전날 메가존클라우드 과천 메가존산학연센터에서 압둘라 알스와하 MCIT 장관을 비롯한 사우디 대표단과 '한-사우디 AI 산업협력 간담회'를 개최했다고 16일 밝혔다. 사우디 측에서는 알스와하 장관과 하이삼 알오할리 통신·우주·기술위원회(CST) 위원장 등 고위 관계자들이 자리했다. 한국 측에서는 조준희 KOSA 회장과 메가존클라우드·업스테이지·NC AI·LG AI연구원·퓨리오사AI·유라클·라이너 등 컨소시엄 참여사 경영진이 참석했다. 간담회에서는 AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·클라우드 인프라·AI 응용 솔루션으로 구성된 풀스택 AI 플랫폼 모델이 소개됐다. 이어 이들 모델을 사우디 산업 현장에 적용하기 위한 기술검증 중심의 협력 방안을 논의했다. 풀스택 AI 컨소시엄은 KOSA가 지난해 11월 구성한 협력체로 AI 반도체·모델·플랫폼·서비스 기업이 참여하고 있다. 로보틱스·자율시스템과 결합한 피지컬 AI 영역으로의 확장도 검토하고 있다. 조준희 회장은 "AI 인프라·모델·클라우드·응용 서비스 분야의 국내 기업 역량을 결집해 한-사우디 AI 산업협력이 실질적인 비즈니스 기회로 이어질 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.16 16:41이나연 기자

"아시아 AI인프라 허브로"...SKT, 15GW 규모 AIDC 구축 추진

SK텔레콤이 아시아 AI 인프라 허브로 도약하기 위해 최대 15GW 규모 AI 데이터센터(AIDC) 구축 추진에 나선다. AI 컴퓨팅 인프라가 국가 경쟁력을 좌우하는 환경에서 'AI 3강'이라는 정부 목표와 지역 균형 발전을 연계해 AIDC 전략을 검토한다는 방침이다. 통상 1GW급의 AI 데이터센터 구축에는 약 70조 원에 이르는 막대한 사업비가 투입된다. 사업비는 자체 투자 외에도 전략적 파트너 투자, 고객사 장기 계약, 프로젝트 파이낸싱 등을 통해 조달하게 된다. AI 컴퓨팅 인프라 공급부족 선제 대응 SK텔레콤은 이같은 대규모 사업비가 투입되는 AIDC 구축에 나선 배경으로 세계적인 공급 부족 현상을 꼽았다. 맥킨지에 따르면 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22%씩 성장하는 데 비해 공급이 따라가지 못해 2030년 미국에서만 약 15GW의 공급 부족이 발생할 전망이다. 아마존이 올해 약 2000억 달러에 이르는 대규모 자본지출(CAPEX) 계획을 발표한 것도 AI 자원 공급을 최대한 빨리 늘리기 위한 것으로 볼 수 있다. 이에 글로벌 빅테크들은 미국에 집중됐던 데이터센터 투자를 세계 각지로 확대하고 있다. 이런 상황에서 한국은 글로벌 빅테크의 AIDC 투자처로 주목받고 있다. 한국은 고대역폭 메모리(HBM) 등 AI 핵심 부품 분야에서 높은 경쟁력을 갖추고 있다. 또한 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 여건과 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 GW급 인프라 운영 역량을 보유해 AIDC 입지로서 매력도가 높다. SK텔레콤은 이러한 탄탄한 수요와 입지적 강점을 기반으로 15GW 규모의 AIDC를 구축할 계획이다. 영남권 2GW 우선 구축, 서남권 1GW 추가 구축 우선 울산에 짓고 있는 1호 AIDC를 시작으로 영남권 전체에 2GW 이상 규모의 클러스터를 구축하고, 글로벌 빅테크의 AI 인프라 수요를 한국으로 유치하는 거점으로 활용한다. 또한 서남권 1GW 추가 구축을 포함해 국내에 5GW 규모의 AI 데이터센터를 2029년부터 단계적으로 오픈하는 것을 추진할 예정이다. 초기 투자 부담과 사업 위험 최소화를 위해 수요와 투자 여건을 고려해가며 2035년에 15GW 규모의 AIDC가 순차적으로 추진될 수 있도록 확대해 나갈 계획이다. AIDC 인프라 핵심 요소는 반도체, 에너지 솔루션 그리고 데이터센터의 건설과 운용 역량이다. SK그룹은 이러한 핵심 역량을 계열사 별로 이미 확보하고 있다. 이번 AIDC 구축 프로젝트에는 각 계열사가 참여해 그룹이 보유한 풀스택 AI 인프라 역량을 총결집할 예정이다. 풀스택 역량 갖춘 SK그룹, SKT는 AI 인프라 설계자 특히 SK텔레콤은 'AI 인프라 설계자'로서 AIDC 설계 구축 운영을 총괄하는 중추적 역할을 담당하게 된다. 이미 SK텔레콤은 AIDC 사업을 적극적으로 추진해오며 엔비디아, 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 빅테크들과의 협력을 지속해 오고 있다. 현재 울산에서는 2027년 하반기 가동을 목표로 AWS와 하이퍼스케일급 AIDC를 건설 중이다. 특히 이곳은 글로벌 선도 클라우드 사업자인 AWS의 높은 기술 요구 수준을 반영해 AIDC에 특화된 냉각과 전력 시스템을 구축 중이다. 지난해 11월 'SK AI 서밋 2025'에서는 정재헌 CEO가 AI 인프라 구축 로드맵을 공개하며, 국가대표 AI 사업자로서 AI 인프라 진화를 이끌겠다고 밝힌 바 있다. 장기적으로는 글로벌 빅테크들과의 협력 확대를 모색하며, 울산 AI 데이터센터를 총 1GW 이상 규모로 확장하겠다는 청사진도 제시했다. 최근에는 엔비디아와 공동으로 차세대 AI 데이터센터로 불리는 'AI 팩토리' 운영 계획을 발표한 바 있다. SK텔레콤은 2027년 AI 팩토리 운영을 시작해 향후 GW급 규모로 확대해 나갈 예정이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 “AIDC 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것”이라며 “정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.05 09:00박수형 기자

기술자립·데이터·제조실증 3대 축 가동…'피지컬 AI 강국' 도약 선포

국내 인공지능(AI)과 로봇 산업의 미래를 이끌 '피지컬 AI 얼라이언스 2기'가 공식 출범했다. 이와 함께 정부와 유관 기관은 국산 피지컬 AI 핵심 기술 확보와 데이터 인프라 구축, 제조 현장 실증을 축으로 한 대규모 프로젝트를 본격 추진한다. 연구실 수준에 머물던 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 적용해 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 19일 정보통신산업진흥원(NIPA)과 정보통신기획평가원(IITP)은 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에서 피지컬 AI 산업 육성 전략과 주요 사업 추진 계획을 공개했다. 기술 자주성 확보와 '풀스택' 국산화 조준 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역 AX 본부장은 2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기의 핵심 과제로 ▲기술 자립 ▲데이터 확보 ▲규제 개선 등 3대 중점 프로젝트를 제시하며 산업 경쟁력 강화를 위한 민관 협력 필요성을 강조했다. 정 본부장은 얼라이언스 1기 운영 과정에서 200여 개 기업의 의견을 수렴한 결과, 글로벌 피지컬 AI 경쟁력 확보를 위해 기술 종속 문제와 데이터 부족, 규제 장벽이 가장 시급한 과제로 도출됐다고 설명했다. 첫 번째 과제는 국산 기술 기반의 피지컬 AI 풀스택(Full Stack) 구축이다. 그는 현재 국내 산업이 해외 AI 플랫폼과 컴퓨팅 생태계에 크게 의존하고 있다며 국방, 보안, 국가 전략기술 분야에서는 기술 주권 확보와 핵심 기술 내재화가 필수적이라고 강조했다. 이를 위해 과학기술정보통신부와 함께 피지컬 AI 핵심 기술 확보 사업을 추진하고 있으며, 제조 분야 특화 피지컬 AI 모델도 고도화하고 있다고 밝혔다. 또한 연구개발을 넘어 기업 간 협력과 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있는 생태계 구축이 필요하다고 덧붙였다. 두 번째 과제는 피지컬 AI용 행동 데이터 생산 체계 구축이다. 정 본부장은 피지컬 AI는 단순히 기존 데이터를 활용하는 방식만으로는 한계가 있다고 설명했다. 실제 산업 현장에서 요구되는 데이터를 생성하고 검증할 수 있는 전용 인프라가 필요하다는 것이다. 이를 위해 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진하고 있으며, 이곳에서 데이터 생성과 시뮬레이션, 합성 데이터 생산이 가능한 통합 환경을 조성할 계획이라고 밝혔다. 해당 사업은 과기정통부 신규 사업으로 기획 단계에 있으며 얼라이언스 참여 기업들과 함께 구체적인 운영 방안을 마련할 예정이다. 세 번째 과제는 법·제도 개선이다. 정 본부장은 피지컬 AI가 실제 산업과 비즈니스로 확산되기 위해서는 규제 개선이 필수적이라고 말했다. 기업이 기술 개발과 사업화 과정에서 겪는 제도적 애로사항을 지속적으로 수렴해 정책과 법제도 개선에 반영하겠다는 계획도 밝혔다. 정 본부장은 "피지컬 AI 세계 1등 국가가 되기 위해서는 기술과 데이터, 제도뿐 아니라 더 많은 과제가 필요하다"며 "산업계와 협단체, 정부가 함께 논의하며 부족한 부분을 채워나가겠다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI 얼라이언스가 국내 기업의 성장과 글로벌 진출을 적극 지원해 한국이 세계적으로 주목받는 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다. 피지컬 AI 경쟁력 핵심은 데이터...트레이닝 센터 구축 추진 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 데이터 인프라 구축도 추진된다. 피지컬 AI는 로봇이 실제 환경을 인식하고 판단·행동해야 하는 만큼 생성형 AI보다 훨씬 방대한 데이터가 필요하다. 업계에서는 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 규모가 거대언어모델(LLM)의 수백~수천배에 이를 것으로 전망하고 있다. 이에 따라 NIPA는 실제 산업 현장 데이터와 시뮬레이션 기반의 합성데이터(Synthetic Data)를 동시에 생산·검증할 수 있는 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진한다. 센터에서는 데이터 생성부터 디지털 트윈, 가상 시뮬레이션, 합성데이터 제작 환경을 풀스택(Full Stack)으로 통합 구축하여 국내 기업이 고품질 학습 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 김욱 IITP 피지컬AI PM은 "피지컬 AI는 기존 LLM 대비 100배에서 1000배 이상 데이터 양이 필요하다"며 "단순한 데이터 개방을 넘어 실데이터와 가상 데이터를 유기적으로 통합 정제하는 대규모 데이터 파이프라인 구축이 기술 성패를 가를 핵심 과제"라고 강조했다. 이어 "이렇게 확보된 데이터는 로봇이 미래를 예측해 자율 제어하도록 돕는 '월드 모델(World Model)' 학습에 투입된다"며 "나아가 로봇의 실시간 제어를 뒷받침할 '초저지연·저전력 온디바이스 AI 반도체'와의 공동 디자인(Co-design)을 통해 하드웨어와 소프트웨어가 완전 융합된 생태계를 완성하겠다"고 덧붙였다. 전북·경남서 미래형 AI 공장 실증...5년 프로젝트 시동 제조 현장 실증은 지역 거점을 중심으로 본격화된다. 이준우 NIPA 전북·경남 AX 사업 PM은 전북과 경남을 두 축으로 하는 대형 실증 프로젝트 추진 계획을 공개했다. 이 PM은 "피지컬 AI의 핵심은 물리 세계에서 자율적으로 상호작용하는 것"이라며 기술 개발뿐 아니라 현장 적용과 검증의 중요성을 피력했다. 전북 지역에서는 AI 기반 미래형 제조공장 구축을 목표로, 휴머노이드와 다양한 지능형 장비가 유기적으로 협력하는 '무인·자율 공장 모델'을 개발한다. 실제 제조 현장에서 작동 가능한 테스트베드와 데이터 플랫폼을 구축해 미래형 공장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 경남 지역에서는 제조업 현장의 '물리지능(Physical Intelligence) 고도화'에 초점을 맞춘다. 제조 장비와 공정에서 발생하는 데이터를 기반으로 물리 법칙을 스스로 학습하는 AI 모델을 개발하고 인간과 AI가 협업하는 차세대 제조 환경을 구현하는 것이 목표다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우를 AI에 이식해 생산성을 극대화하고 작업자 안전을 강화하는 데 집중할 계획이다. 이준우 PM은 "궁극적으로는 AI가 공장 운영 전반을 자율적으로 지원하는 미래형 제조 레퍼런스를 구축하는 것이 목표"라며 "지역 제조 산업의 체질을 개선하는 동시에, 향후 글로벌 시장에 공장 자체를 패키지 형태로 수출할 수 있는 새로운 산업 모델까지 창출해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.06.19 14:08남혁우 기자

국방 AX 힘 싣는 네이버클라우드…"2030년 전군 AI 에이전트 확산"

네이버클라우드가 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개하며 국방 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 드론·전술차량·무인체계 등 제한된 컴퓨팅 환경에서도 실시간으로 영상·음성·문서를 분석할 수 있는 AI 모델을 앞세워 국방 AI 풀스택 전략을 강화하고 2030년까지 국방 전 영역 AI 전환(AX)을 추진한다는 목표다. 네이버클라우드는 지난 10~12일 제주에서 열린 '2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회'에서 자체 개발한 경량 옴니모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다고 15일 밝혔다. 최근 국방 분야에선 드론 영상과 위성사진, 무전 음성, 작전 문서 등 다양한 정보를 실시간으로 분석해 의사결정에 활용하는 수요가 늘고 있다. 이에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 동시에 이해할 수 있는 옴니모달 AI가 차세대 국방 핵심 기술로 주목받고 있다. 네이버클라우드가 공개한 하이퍼클로바X 시드 4B는 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 모델이다. 자체 개발한 비전 인코더 '하이퍼클로바X 클립'과 오디오 인코더를 적용해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 또 한글 문서를 포함한 한국어 중심 데이터를 학습해 국내 국방 환경에 적합한 이해 능력을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 이번 모델은 드론·무인체계·전술차량 등 엣지 환경에서 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 기존 8B급 대규모언어모델(LLM) 백본을 '프루닝'과 '지식 증류' 기술로 최적화해 모델 크기를 절반 수준으로 줄이는 동시에 성능은 향상시켰다. 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 구현한 것으로 평가된다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 드론 및 해안 감시 영상 기반 객체 탐지와 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에도 활용할 수 있다. 네이버클라우드는 향후 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 등 다양한 국방 분야에 적용한다는 방침이다. 회사는 이번 행사에서 국방 AI 풀스택 전략도 함께 소개했다. 국방 분야 특성상 데이터 보안과 통제권 확보가 중요한 만큼 인프라와 머신러닝 운영(MLOps), LLM, AI 에이전트를 폐쇄망 환경에서 직접 운영할 수 있는 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업 참여를 확대하는 한편, 장기적으로 국방 전 영역에 AI 에이전트를 적용해 자율형 작전 지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 국방 AI 경쟁이 개별 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼, 보안을 아우르는 AI 풀스택 구축 경쟁으로 확대되는 가운데, 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 시장 공략을 강화하는 모습이다. 네이버클라우드 측은 "올해 국방 AX를 위한 기반을 구축하고 국방 관련 다양한 사업에 참여한 후 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산할 것"이라며 "자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 국방 전 영역의 AX를 단계적으로 완성할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.15 09:58한정호 기자

[현장] 국방 AI 풀스택 경쟁 시작됐다…한국형 해법은 '연결'

국방 인공지능(AI) 경쟁력이 개별 AI 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼·보안·서비스를 아우르는 'AI 풀스택' 구축 역량으로 이동하고 있다는 진단이 나왔다. 국방 AI 확산을 위해선 기술 도입보다 데이터 통합과 AI 운영체계(OS), 소버린 보안 체계 구축이 선행돼야 한다는 분석이다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 10일 서울 강남구 엘리스그룹 본사에서 '국방 AI 혁신 네트워크' 세미나를 개최했다. 행사는 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '국방 AI 풀스택'을 주제로 진행됐다. 최근 미국과 중국을 중심으로 국방 AI 경쟁이 가속화되면서 국내에서도 데이터·인프라·플랫폼·서비스를 아우르는 AI 생태계 구축 필요성이 커지고 있다. 이날 국방 분야 전문가들은 AI 도입 과정에서 필요한 핵심 요소와 향후 발전 방향을 공유하고 민·군 협력 방안을 논의했다. 국방 AI 풀스택 성공 요소는 보안·플랫폼·데이터 연결 첫 번째 발표에 나선 서영규 엘리스그룹 최고정보보호책임자(CISO)는 최근 자율화 단계에 진입한 AI 기반 사이버 공격 현황을 짚으며 소버린 AI 시대에는 운영 주권과 보안 주권 확보가 필수라고 강조했다. 특히 AI가 스스로 취약점을 탐색하고 공격을 수행하는 수준까지 발전하면서 기존 인력 중심 보안 체계만으로는 대응에 한계가 있다고 진단했다. 또 외산 AI 의존도가 높아질 경우 보안 대응 과정에서 핵심 정보와 운영 주도권이 해외 기업에 집중될 수 있다고 우려했다. 그는 "사이버 공격은 이미 자율이기에 방어도 자율이어야 하고 그 자율은 우리 것이어야 한다"며 "보안 없는 소버린 AI는 없다"고 말했다. 이어 "AI 공격을 사람이 일일이 대응하는 시대는 끝나가고 있다"며 "국방과 공공 분야에선 에이전틱 보안 체계를 중심으로 한 자율 방어 역량 확보가 중요하다"고 덧붙였다. 다음 발표를 맡은 이주호 마키나락스 책임매니저는 국방 AI의 핵심 축으로 'AI OS'를 제시했다. 그는 AI 서비스 구축 과정에서 필요한 인프라 운영과 데이터 관리, 모델 학습·배포 과정을 통합 관리할 플랫폼이 필요하다고 설명했다. 특히 국방 환경은 폐쇄망과 제한된 자원 환경이라는 특수성이 있는 만큼 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 중간 계층의 역할이 더욱 중요하다고 강조했다. 이 책임매니저는 "국방 AI를 제대로 하려면 인프라와 AI 서비스를 연결하는 가운데 층인 AI OS가 반드시 필요하다"며 "연결 고리가 탄탄해야 신뢰성 있는 국방 AI 서비스를 운영할 수 있다"고 밝혔다. 마지막으로 전승현 SIA 최고기술책임자(CTO)는 국방 AI가 성공적으로 확산되기 위해선 기술 중심이 아닌 문제 중심 접근이 필요하다고 짚었다. 최근 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)에 대한 관심이 높아지고 있지만 실제 국방 현장에선 문제 해결에 적합한 다양한 AI 기술이 유기적으로 결합돼야 한다고도 지적했다. 기술 자체보다 현장의 요구사항과 작전 환경을 정확히 이해하는 것이 우선이라는 설명이다. 특히 전 CTO는 팔란티어의 '메이븐 스마트 시스템' 사례를 언급하며 AI보다 중요한 것은 정보 통합이라고 강조했다. 그는 "많은 사람들이 메이븐 스마트 시스템의 핵심을 클로드와 같은 LLM이라고 생각하지만 실제 핵심은 정보의 통합"이라며 "위성·센서·작전 데이터를 연결해 의사결정을 지원하는 체계가 더욱 중요하다"고 말했다. 이어 "국방 AI는 데이터와 인프라, 서비스가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 작전 지원 효과를 낼 수 있다"고 덧붙였다. "한국형 국방 AI, 정부가 연결자 돼야" 이어진 종합토론에선 국방 AI 풀스택 구축을 위한 정부 역할과 데이터 통합, 보안 규제 개선 방안이 주요 의제로 다뤄졌다. 좌장을 맡은 손대권 인하대학교 교수는 미국은 빅테크 중심, 중국은 정부 중심으로 국방 AI 생태계를 구축하고 있는 상황을 설명하며 한국 역시 민간·정부를 연결할 컨트롤타워가 필요하다고 진단했다. 이날 발표자들은 국방 데이터가 기관별로 분산돼 있는 '사일로' 구조가 AI 확산의 가장 큰 걸림돌 가운데 하나라고 입을 모았다. 위성 정보와 정찰 데이터, 지휘통제 체계가 유기적으로 연계돼야 실질적인 AI 의사결정 체계를 구축할 수 있다는 설명이다. 또 폐쇄망 환경에서도 AI를 운영할 수 있는 인프라와 데이터센터, 보안 체계 구축이 필요하다는 의견도 제기됐다. 국방 AI 사업이 개별 기술 도입을 넘어 데이터·플랫폼·인프라를 통합하는 방향으로 전환돼야 한다는 데 참석자들의 공감대가 형성됐다. 끝으로 손 교수는 "국방 AI 풀스택은 개별 기업이나 기관이 단독으로 구축할 수 있는 영역이 아니다"라며 "정부가 데이터와 플랫폼, 표준을 연결하는 오케스트레이터 역할을 맡고 민간이 혁신을 담당하는 생태계를 만들어야 한다"고 강조했다.

2026.06.10 14:23한정호 기자

SKT-엔비디아, 'AI 클라우드' 공동 구축

SK텔레콤이 엔비디아와 글로벌 시장을 겨냥한 AI 인프라 구축에 나선다. 양사는 엔비디아의 풀스택 DSX 플랫폼 기반으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 AI 클라우드 협력을 추진하기로 했다. 이를 위해 AI 작업에 특화된 데이터센터 'AI 팩토리'를 G기가와트급 스케일을 목표로 확장한다. 지난 1일 대만에서 열린 회동에서 최태원 SK그룹 회장과 젠슨황 엔비디아 CEO는 양사가 구상해 온 AI 인프라 로드맵을 검토하고 그룹 차원의 협력을 추진하기로 합의했다. 협력의 주요 실행 주체인 SK텔레콤은 엔비디아와의 긴밀한 공조를 바탕으로 아시아 최대 AI 인프라 구축을 목표로 사업을 추진한다. AI 팩토리는 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 '토큰'을 지속적으로 생산하는 지능 공장으로, 엔비디아 DSX 기반 인프라를 토대로 구축된다. 이는 범용 컴퓨팅과 데이터 스토리지에 국한된 기존 데이터센터를 뛰어넘는 차세대 개념이다. AI 팩토리는 2027년 한국에서 첫 가동을 시작할 계획이다. 양사 AI 클라우드의 거버넌스와 운영 구조를 검증하는 첫 사례가 될 전망이다. SK텔레콤은 이 모델을 GW급 인프라로 단계적으로 확장하고 아시아 전역으로 AI 인프라를 넓혀 나간다. 이를 위해 SK텔레콤은 엔비디아 AI 인프라와 소프트웨어를 활용해 고성능 클라우드 AI 서비스를 제공하는 글로벌 파트너 생태계 프로그램인 '엔비디아 클라우드 파트너' 프로그램에 합류한다. AI 인프라 시장 경쟁력을 좌우하는 최저 토큰 비용과 와트당 최고 성능을 확보하기 위해서다. 엔비디아와의 협력은 SK텔레콤 AI 클라우드 사업의 핵심 기반이 될 전망이다. SK텔레콤은 블랙웰 GPU를 시작으로 AI 학습과 추론을 지원하고, 올해 하반기 공급 예정인 최신 엔비디아 베라 루빈 플랫폼도 순차적으로 활용할 계획이다. AI 팩토리 구현에는 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹과 소프트웨어를 아우르는 'AI 풀스택' 역량이 필수적이다. SK텔레콤은 컴퓨팅과 전용 소프트웨어 등 엔비디아 AI 인프라를 확보하고, 엔비디아는 SK하이닉스의 메모리 리더십과 SK텔레콤의 AI 팩토리 구축 운영 전문성을 활용할 수 있게 된다. SK텔레콤은 이를 기반으로 아시아 전역에서 엔비디아가 필요로 하는 AI 인프라와 사업 네트워크를 실질적으로 제공하는 핵심 파트너로 자리를 잡고 아시아를 대표하는 AI 클라우드 사업자 중 하나로 도약한다는 구상이다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다”며 “단순 서비스 제공을 넘어 양사가 GPU, 메모리, 에너지 문제까지 공동 대응함으로써 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고, 한국과 세계를 이끄는 기업 및 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.

2026.06.08 08:35박수형 기자

[현장] 솔트룩스, 풀스택 AI로 '에이전트 공존 시대' 선점 나선다

솔트룩스가 차세대 거대언어모델(LLM) '루시아 4.0'과 온톨로지 파운드리 플랫폼을 중심으로 한 풀스택 인공지능(AI) 라인업을 처음 공개했다. 비정형 문서 자동 구조화부터 에이전트 설계·운영, 온프레미스 배포까지 전 과정을 단일 체계로 커버하는 엔터프라이즈 AI 스택이다. 솔트룩스는 28일 서울 강남구 GS타워에서 개최한 '솔트룩스 AI 컨퍼런스(SAC) 2026'에서 루시아 4.0, 도큐먼트 스튜디오, 에이전트 스튜디오, 온톨로지 파운드리, 일체형 AI 어플라이언스 '루시아 온 2.0'을 선보였다. 루시아 4.0은 온톨로지 이해와 에이전틱 AI 실행을 핵심으로 설계된 전문 도메인 특화 모델이다. 솔트룩스는 지난 4년간 40개 이상 파트너사와 협업해 12개 산업 도메인 200만 건의 독자 지도 미세조정(SFT) 데이터를 구축했으며, 온톨로지 조회 쿼리 생성 능력에서 타 모델 대비 70점 이상 우위를 보였다. 멀티모델 환경에서 질의 특성에 따라 최적 모델을 자동 선택하는 모델 라우터 기능도 탑재했다. 김성태 파트장은 "현장에서 직접 사용해 봤을 때 입력 길이의 절반에 해당하는 입력을 넣었을 때도 지시 사항을 잘 이행하지 못하거나 불안정한 퍼포먼스를 보였다"며 최신 LLM의 현장 적용 한계를 극복하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 도큐먼트 스튜디오는 비정형 문서·이미지를 AI가 활용 가능한 구조화 데이터로 변환하는 제품이다. 문서 분류·파싱·편집·핵심 필드 추출 4대 기능을 제공하며 페이지 분리·중첩표·계층구조 등 현장 파싱 4대 난제에 대응한다. 김동영 파트장은 "구조가 망가지면 LLM이 컨텍스트를 이해하지 못하고 답변 품질 또한 크게 떨어진다"며 "에이전트 자동화의 시작점은 비정형 문서를 AI가 잘 활용할 수 있는 형태로 바꾸는 것"이라고 강조했다. 에이전트 스튜디오는 노코드·로코드 기반 에이전트 빌더다. 자율 판단·실행하는 싱글 에이전트와 노드 기반 흐름을 설계하는 워크플로우 에이전트 두 가지 유형을 제공한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)·응용 프로그램 인터페이스(API) 사전 등록 후 재사용과 자동 실행 트리거를 지원한다. 최세윤 파트장은 "단순한 반복 업무가 아니라 복잡한 프로세스까지 구현할 수 있다"고 설명했다. 온톨로지 파운드리는 솔트룩스의 20년 이상 온톨로지 구축 경험과 특허 39건을 LLM과 결합한 플랫폼이다. 전문 인력 없이도 LLM 기반으로 온톨로지 스키마를 반자동 생성하고, 제로 트러스트 레이어로 기업 데이터 접근 권한 거버넌스를 확보한다. 고종현 파트장은 "LLM이 여전히 가지고 있는 환각이나 설명 가능성 부재 문제를 온톨로지가 정확히 해결해 줄 수 있다"며 "사용자들이 에이전트를 설계하고 배포까지 할 수 있는 제품을 만들고자 했다"고 말했다. 루시아 온 2.0은 이 모든 기능을 기업 내부 온프레미스 환경에 일체형으로 설치할 수 있는 AI 어플라이언스다. 고 파트장은 "인간과 에이전트가 공존하는 시대에서 솔트룩스의 대비책을 구축하고 있다"며 "이 솔루션들이 여러분과 함께 많은 곳에서 혁신적으로 실현되기를 기대한다"고 덧붙였다.

2026.05.28 14:02이나연 기자

"풀스택으로 디지털주권 확보"...SKT, 국가대표 '소버린AI' 통신사 꼽혀

SK텔레콤이 GPU 클러스터, 가상화 플랫폼, 독자 AI 파운데이션 모델을 아우루는 '풀스택' 전략으로 한국형 AI 생태계 구축을 주도하는 가운데, 국가대표 디지털 주권을 아우르는 회사로 꼽혔다. 영국 텔레콤TV는 최근 '디지털 주권, 통신사에게 무엇을 의미하는가'(Digital Sovereignty, What it Means for Telcos) 보고서를 발간했다. 보고서에서는 SK텔레콤이 유일하게 소버린AI를 구축하는 아시아 지역의 통신사로 꼽혔다. 세계 주요 통신사가 단순 데이터 저장을 넘어선 자국 데이터와 인프라, 기술을 독립적으로 통제할 수 있는 체계 구축이 디지털 주권의 필수 요건을 내세우는 가운데 보고서에서 지목된 글로벌 9개 통신사 가운데 아시아 지역의 통신사는 SK텔레콤이 유일하다. 보고서에 따르면, 캐나다 벨 캐나다, 영국 BT, 독일 도이치 텔레콤, 스위스 스위스콤, 노르웨이 텔레노르, 북유럽 텔리아, 북미 텔러스, 영국 보다폰 등 전 세계 주요 통신사가 '소버린 AI'를 새로운 성장축으로 삼은 가운데 '데이터 저장 위치만으로는 디지털 주권(소버린)이 성립하지 않는다'는 점에서 공통된 의견을 보였다. 크리스티네 크낙푸스 니콜리치 도이치텔레콤 최고주권책임자(CSO)는 소버린을 데이터, 운영, 기술 3단계로 정의했다. 미국 클라우드법의 역외 적용 가능성을 감안할 때, 유럽 내 인프라라도 미국 관할권 사업자가 운영하면 완전한 소버린으로 볼 수 없다는 것이다. 헤샴 파미 텔러스 최고정보책임자(CIO)는 '소버린 바이 디자인' 개념을 들어 하드웨어부터 운영 인력까지 자국 통제 속에 두는 게 완전한 소버린이라고 설명했다. SK텔레콤도 김태윤 파운데이션 모델 담당의 인터뷰를 통해 한국 AI 모델, 한국 인프라, 국가 법체계 하 데이터 통제를 소버린 서비스의 핵심 요건으로 제시했다. 김 담당은 "SK텔레콤의 '디지털 주권' 개념은 '소버린 AI'라는 더 큰 전략과 근본적으로 연결돼 있다"며 "주권적 AI란 한 국가가 자체 인프라, 데이터, 모델, 인재를 활용해 AI를 독립적으로 개발, 배포, 관리할 수 있는 역량을 의미한다"고 말했다. 그러면서 "통신사는 전국 네트워크, 데이터 센터, 엣지 플랫폼과 보안 연결을 포함한 신뢰할 수 있는 국가 인프라를 구축하고 운영하는 데 오랜 경험을 가지고 있다"며 "이런 경험은 현지 제어, 복원력, 보안, 규정 준수가 필요한 주권 디지털 서비스를 구현하는 데 유리하다"고 설명했다. 특히 보고서가 주목한 부분은 SK텔레콤의 풀스택 전략이다. 자체 GPU 클러스터 '해인'과 AI 데이터센터 가상화 플랫폼 '페타서스 AI 클라우드', 자체 파운데이션 모델 'AX K1'을 수직 통합해 GPUaaS부터 모델, 서비스까지 자국 내에서 완결시키겠다는 구상이다. 김 담당은 "글로벌 하이퍼스케일러와의 협력은 인프라 확장에 활용할 수 있지만, 컴퓨트 관리, 데이터 핸들링, 서비스 운영이라는 핵심 통제 계층은 반드시 한국에 남아야 한다"고 강조했다. 현재 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2단계 진출 사업자로 선정됐다. AX K1은 오픈소스 플랫폼을 통해 공개됐고, SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX, SK브로드밴드 등 그룹사와 최종현학술원, 한국고등교육재단 등 연구 기관이 검증, 적용에 참여하고 있다. 김 담당은 "소버린 AI는 단순한 기술 선택이 아니라 국가 차원의 전략적 과제이며, 모든 시민과 기업이 이익을 공유할 수 있는 디지털 생태계의 토대"라고 말했다.

2026.05.15 09:30홍지후 기자

이원진 삼성 신임 TV 사업부장 "제조 넘어 AI 풀스택 기업 도약"

삼성전자 신임 영상디스플레이(VD) 사업부장으로 취임한 이원진 사장이 인공지능(AI) 대전환기를 맞아 TV 제조를 넘어선 'AI 풀스택 기업'으로 도약과 글로벌 1위 수성을 위한 파괴적 혁신에 나서겠다는 포부를 밝혔다. 12일 업계에 따르면 이 사장은 이날 임직원들에게 보낸 취임 메시지에서 "1등이라는 위상은 시대 흐름에 맞는 부단한 자기 성찰과 준비된 혁신, 기민한 대응만이 창출할 수 있는 성과"라며 "비록 지금 우리 사업이 처한 환경은 엄중하지만 우리에겐 혁신을 이어온 저력과 성공 DNA가 있다"고 강조했다. 이 사장은 구글 북미 광고솔루션 총괄과 구글 코리아 대표를 거쳐 2014년 삼성전자에 입사한 서비스 사업 전문가다. 삼성전자는 지난 4일 수요 둔화와 중국 업체들의 저가 공세 등 환경에서 TV 사업 수익성 개선과 미래 전략 구체화 과제를 이 사장에게 맡겼다. 그는 "안주하지 않는 자기 성찰과 혁신을 통해 우리 사업을 재정의하고 과감하게 도전하자"고 주문하며, 하드웨어를 넘어 칩부터 서비스까지 아우르는 '풀스택' 역량을 갖춰야 한다는 의지를 분명히 했다. 이 사장은 가격 경쟁력을 앞세운 중국 브랜드의 추격, 그리고 소프트웨어 파워로 거실을 노리는 빅테크, 강력한 콘텐츠를 기반으로 고객 시간을 점유하는 서비스·플랫폼 업체까지 경쟁 범위가 확대됐다고 진단했다. 그는 유연한 사고로 사업 성장 방식을 바꿔야 한다고 역설하며 "기존의 틀을 벗어난 혁신을 받아들이는 데 두려워하지 말자"고 당부했다. 20년 이상 한 분야에서 1등을 유지해 온 성과를 바탕으로 서로 믿고 의지하며 새로운 도약의 시대를 맞자는 격려도 잊지 않았다. 삼성전자는 지난 4일 '서비스 전문가' 글로벌마케팅실장 이원진 사장을 신임 VD 사업부장에 임명했다. '엔지니어 출신' 용석우 영상디스플레이(VD) 사업부장은 디바이스경험(DX)부문장 보좌역으로 자리를 옮겼다.

2026.05.12 15:08전화평 기자

[종합] 글로벌 클라우드 3강, AI 타고 '고공행진'…구글, AWS·MS 턱밑 추격

글로벌 클라우드 3강이 인공지능(AI)을 무기로 성장세를 이어갔다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS)가 여전히 클라우드 시장을 주도하는 가운데, 구글 클라우드가 폭발적 성장으로 격차를 빠르게 좁히며 주도권 3파전이 격화되는 모습이다. 29일(현지시간) 아마존·MS·구글 지주회사 알파벳은 각각 1분기 실적을 발표하며 클라우드와 AI 사업을 중심으로 시장 기대를 웃도는 성과를 발표했다. 먼저 아마존은 AI 인프라 수요 확대를 등에 업고 견조한 성장세를 이어갔다. 1분기 매출은 1815억 달러(약 269조원)로 전년 대비 17% 증가했으며 영업이익은 239억 달러(약 35조원)로 크게 늘었다. 이중 AWS 매출은 376억 달러(약 55조원)로 28% 증가하며 최근 15분기 중 가장 높은 성장률을 기록했다. 영업이익도 142억 달러(약 21조원)를 기록하며 전체 수익성 개선을 이끌었다. AWS는 자체 AI 칩 '트레이니움'과 '그래비톤', 생성형 AI 플랫폼 '베드록'을 앞세워 기업 고객 확보에 속도를 내고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업과의 협력 확대도 인프라 수요를 끌어올린 핵심 요인으로 평가된다. 다만 대규모 AI 투자로 잉여현금흐름이 급감하는 등 비용 부담은 변수로 남았다. 아마존은 데이터센터와 AI 인프라 확충을 위해 공격적인 자본 지출을 이어가고 있다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 "고객들이 AI를 구축하고 운영하기 위해 우리 클라우드를 선택하는 흐름이 이어지고 있다"며 "도입 속도는 여전히 초기 단계지만 빠르게 확대되고 있다"고 밝혔다. MS 역시 클라우드와 AI를 중심으로 실적 상승세를 이어갔다. 1분기 매출은 828억 9000만 달러(약 122조원)로 전년 대비 18% 증가했으며 영업이익은 20% 늘었다. 특히 클라우드 매출은 545억 달러(약 80조원)로 29% 성장했고 '애저'를 포함한 지능형 클라우드 부문은 30% 증가했다. 애저와 기타 클라우드 서비스 매출 증가율은 40%에 달하며 AI 기반 수요 확대가 뚜렷하게 반영됐다. 기업용 AI 서비스와 생산성 도구, 전사적자원관리(ERP)까지 전반적인 포트폴리오에서 고른 성장세가 나타났다. MS는 AI 사업 연매출이 370억 달러(약 54조원)를 넘어섰다고 강조하며 '에이전트형 컴퓨팅' 시대 주도권 확보에 나서겠다고 밝혔다. 사티아 나델라 MS CEO는 "모든 기업이 에이전트형 컴퓨팅 시대에서 성과를 낼 수 있도록 AI와 클라우드 인프라를 제공할 것"이라고 말했다. 이번 실적 시즌에서 가장 주목받은 기업은 구글이다. 알파벳은 1분기 매출 1099억 달러(약 162조원)로 전년 대비 22% 성장했으며 순이익은 81% 급증했다. 특히 구글 클라우드 매출은 200억 달러(약 29조원)를 처음 돌파하며 63%라는 높은 성장률을 기록했다. 영업이익도 66억 달러(약 9조 7884억원)로 1년 새 3배로 늘며 수익성까지 확보했다. 이는 AWS(28%), MS 애저(30%) 대비 두 배 수준의 성장률로, 향후 시장 판도를 흔들 수 있다는 평가가 나온다. 구글 클라우드는 AI 칩 텐서처리장치(TPU)부터 AI 모델 '제미나이', 애플리케이션까지 아우르는 풀스택 AI 전략을 기반으로 최근 기업 수요를 빠르게 흡수하고 있다. 클라우드 시장 점유율도 20%를 넘어서며 AWS와 MS를 본격적으로 추격하는 구도를 형성했다. 업계에선 이번 실적을 계기로 클라우드 시장 3강 경쟁이 새로운 양상으로 재편되고 있다는 관측이 나온다. AI 인프라와 모델, 플랫폼을 모두 보유한 구글 클라우드가 주도권을 쥘 가능성이 커졌다는 분석이다. 순다 피차이 알파벳 CEO는 "AI가 우리 비즈니스 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다"며 "AI 투자 성과가 실적 개선으로 나타나고 있다"고 강조했다.

2026.04.30 15:36한정호 기자

[AI 리더스] 공공 AX에 진심인 삼성SDS…김긍환 상무 "AI 풀스택 앞세워 속도전"

"공공 인공지능 전환(AX)은 현재 봄의 끝자락에 와 있고, 민간 AX는 이미 여름 초입에 들어섰습니다. 공공도 이제 씨를 뿌리는 단계를 넘어 확산으로 가야 합니다. 결국 승부는 규모와 속도에서 갈릴 수밖에 없습니다." 김긍환 삼성SDS 컨설팅팀 상무는 22일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 공공 인공지능(AI) 시장이 현재 실증 단계를 지나 본격 확산 국면에 접어들고 있다고 진단했다. 개별 기관이 인프라와 플랫폼, 서비스를 제각각 도입하는 방식으로는 행정 혁신의 속도를 높이기 어려운 만큼, 중앙의 공통 기반 위에서 성공 사례를 빠르게 축적해야 한다고 강조했다. 또 김 상무는 올해 공공 AX 시장의 변곡점이 이미 시작됐다고 봤다. 지난 2024년부터 공공 부문 곳곳에서 개념검증(PoC) 사업이 이어졌다면, 올해부터는 중앙부처를 중심으로 본 구축 사업이 본격화하고 있다고 판단했다. 그는 "이제는 단순히 AI를 시험해보는 단계가 아니다"며 "실제 업무에 적용하고 확산하는 단계로 넘어가고 있다"고 말했다. 공공 AX 승부처는 '공통 기반'…기관별 개별 구축 한계 이 같은 변화는 정부 정책과도 맞물린다. 김 상무는 정부의 AI 기반 지능형 행정환경 확산 정책이 올해 공공 발주 구조를 바꾸고 있다고 진단했다. 실제로 공공기관 AI 사업 제안요청서(RFP)에 범정부 AI 플랫폼 활용 검토 내용이 반영되고 있고, 기관 평가에서도 혁신 성과가 중요한 기준으로 작용하면서 사업 추진 속도도 빨라질 가능성이 커진 분위기다. 이에 맞춰 삼성SDS는 'AI 풀스택'을 해법으로 내세웠다. 공공기관이 AI를 제대로 도입하려면 그래픽처리장치(GPU)를 포함한 인프라, AI 플랫폼, 데이터 구조, 실제 업무에 적용되는 애플리케이션이 모두 맞물려야 하는데, 이를 여러 사업자가 나눠 공급하는 방식으로는 속도와 완성도를 담보하기 어렵다고 판단해서다. 김 상무는 "지금은 기술의 성능만큼이나 얼마나 빠르게, 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 중요하다"며 "인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 한 번에 가져갈 수 있어야 공공 AX도 속도를 낼 수 있다"고 밝혔다. 이를 위해 삼성SDS는 공공 특화 클라우드와 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스(FabriX)', 협업·자동화 솔루션 '브리티웍스(Brity Works)'를 전면에 내세우고 있다. 국가정보자원관리원 대구센터 민관협력형(PPP) 기반 위에서 범정부 AI 공통기반 사업과 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 수행하고 있고, 경기도교육청 '경기교육 디지털플랫폼' 사업에도 브리티웍스를 공급하며 공공 레퍼런스를 확대 중이다. 김 상무는 "범정부 공통기반 역시 고정된 플랫폼이 아니라 지속적으로 진화하는 구조여야 한다"며 "대규모언어모델(LLM)뿐 아니라 MCP((Model Context Protocol·AI-외부 시스템 연동 표준), A2A(Agent2Agent·에이전트 간 협업 프로토콜) 등 새로운 기술 요소를 플랫폼 단에서 계속 반영해 각 기관이 필요한 기능을 빠르게 가져다 쓸 수 있어야 한다"고 말했다. '작은 성공' 빠르게 확산해야…성과·변화관리·인프라가 관건 김 상무는 공공 AX의 성공 조건으로 '작은 성공의 빠른 확산'을 꼽았다. 기관 전체를 한 번에 AI 중심으로 전환하는 것은 이상적이지만, 현실적으로는 인프라와 데이터, 사용자 준비 수준을 함께 고려해야 하는 만큼 단계적 접근이 불가피하다는 설명이다. 다만 이 같은 단계적 접근도 기관별로 따로 가는 방식이 아닌 중앙 공통 기반 위에서 이뤄져야 한다고 강조했다. 그는 "작게 시작한다고 해서 인프라까지 기관별로 따로 작게 만들면 비용은 많이 들고 확장성은 떨어진다"며 "범정부 AI 공통기반 같은 플랫폼을 활용해 필요한 기능부터 얹고 이후 사용 사례를 늘려가는 방식이 바람직하다"고 말했다. 이어 "처음엔 작은 사용 사례 하나로 시작하더라도 나중에 50개, 100개로 확대될 때 같은 기반 위에서 자연스럽게 커질 수 있어야 한다"고 덧붙였다. 또 김 상무는 이 과정에서 ISP(정보화전략계획) 단계의 중요성도 피력했다. ISP가 본사업 수주를 보장하는 것은 아니지만, 이 단계에서 사업 방향과 기술 구조가 사실상 결정되는 만큼 삼성SDS도 파트너사와 함께 아키텍처와 데이터 구조 설계에 참여해 초기 방향을 바로잡기 위해 노력 중이라고 설명했다.그는 "ISP 단계에서부터 파트너사와 협업해 국가 표준에 부합하는 데이터 및 기술 아키텍처의 밑그림을 제대로 그려야 본 사업에서의 시행착오를 줄일 수 있다"며 "이는 단순히 시스템 구축에 그치지 않고, 급변하는 GPU 인프라와 AI 모델의 세대교체 주기에 유연하게 대응할 수 있는 클라우드 네이티브 환경을 구현하기 위한 것"이라고 밝혔다. 가장 먼저 성과가 나타날 분야로는 대민 서비스와 공통 행정업무를 지목했다. 민원 자동 분류와 응답, 문서 작성, 보고서 작성, 정보 검색처럼 사용자 수와 사용 빈도가 높은 업무일수록 AI 효과가 빠르게 드러날 수 있다는 판단에서다. 반면 수사나 치안처럼 고도의 특수성과 복잡성을 필요로 하는 업무는 상대적으로 더 신중한 접근이 필요하다고 봤다. 김 상무는 "성과는 특정 업무에 AI를 적용했을 때의 효과에 사용자 수와 사용 빈도를 곱한 것에 비례한다"며 "그런 점에서 민원 서비스나 공통 행정업무가 가장 먼저 체감 성과를 낼 가능성이 크다"고 진단했다. 이어 "올해는 대민 서비스 분야와 AI 기반 안전관리 분야에 예산이 상대적으로 집중될 가능성이 높다"고 내다봤다. 다만 그는 아직 공공 AX 성과를 정량적으로 단정하긴 이르다고 봤다. 특히 정부24 등 일부 사례는 이제 막 시작 단계인 만큼 민원 처리 시간 단축 효과 등을 수치로 평가하기는 어렵다고 밝혔다. 또 현장에서도 우선은 적용 가능성과 확산 가능성을 확인하는 과정이 더 중요하다고 강조했다. 공공기관의 AI 도입 수준은 아직 초기 확산 단계라는 평가도 내놨다. 실제 삼성SDS 자체 조사 결과 공공기관의 AI 도입률은 53% 수준이지만, 실제로 이를 활용하지 않는 기관은 11%에 달했다. 또 전사적으로 도입한 기관은 7% 수준에 그쳤다. 이에 대해 그는 "공공기관의 AI 도입 논의는 이미 전반으로 확산된 상황"이라며 "하지만 체감도 높은 전면 도입은 이제 시작 단계"라고 설명했다. 성과만으론 '부족'…변화관리·인프라가 관건 공공 AX와 민간 AX의 차이점으로는 '경제성'보다 '미션'과 '안정성'의 비중이 더 크다는 점도 짚었다. 민간은 투자 대비 효과가 절대적인 기준이 되지만, 공공은 해당 기관의 고유한 미션을 얼마나 잘 수행하게 하느냐, 서비스 안정성과 보안이 얼마나 담보되느냐가 더 중요한 판단 기준이 된다는 것이다. 이 때문에 공공 AX는 기술 도입 자체보다도 행정 현장에 맞는 적용 방식과 운영 체계를 함께 설계해야 한다고도 강조했다. 김 상무는 "저희가 컨설팅이든 구축 사업이든 빠지지 않고 넣는 것이 변화관리 서비스"라며 "예전처럼 시스템만 만들고 매뉴얼만 주는 방식으로는 안 되기 때문"이라고 설명했다. 이어 "공무원과 조직이 AI를 이해하고 실제 업무에 어떻게 연결할지 함께 만들어가는 과정이 필요하다"며 "우리는 AI 교육과 시스템 활용 교육, 기술 트렌드 교육은 물론 실제 업무 적용 아이디어를 논의하는 워크숍형 프로그램도 병행하고 있다"고 덧붙였다. 인프라의 중요성도 거듭 강조했다. 김 상무는 AI 시대에는 애플리케이션의 완성도만큼이나 GPU 컴퓨팅, 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 얼마나 갖췄느냐가 실질적인 차별화 포인트가 된다고 짚었다. 그는 "GPU 기술은 1년 단위로 세대가 바뀔 만큼 기술 휘발성이 강해 기관이 직접 인프라를 구축할 경우 불과 3년만 지나도 노후화 문제에 직면하게 된다"며 "결국 공공 AX의 성패는 최신 인프라를 유연하게 제공할 수 있는 민간 클라우드와 범정부 공통 기반 플랫폼을 얼마나 전략적으로 활용하느냐에 달려 있다"고 역설했다. 이어 "재해복구(DR), GPU 서비스 같은 기반 역량은 AX 확산의 필수 조건"이라며 "공공기관 입장에서 '믿고 맡길 수 있는 AX 파트너'를 판단하는 기준 역시 결국 이러한 하드웨어와 클라우드 인프라의 운영 역량에서 판가름 날 것"이라고 덧붙였다. 김 상무는 향후 AX 수요가 중앙부처를 시작으로 지자체와 공사·공단, 산하기관까지 확대될 것이라고도 봤다. 범정부 공통기반을 토대로 플랫폼과 서비스를 확장하는 흐름이 자리 잡으면, 개별 기관이 독립적으로 새 시스템을 구축하기보다 공통 플랫폼 위에서 필요한 기능을 빠르게 구현하는 구조가 강화될 것으로 예상했다. 그는 "2~3년 뒤에는 지자체와 여러 산하기관도 공통 기반을 활용해 플랫폼을 구현하는 방향으로 갈 가능성이 크다"며 "그 과정에서 공공 AX 시장은 자연스럽게 커질 것"이라고 말했다. 그러면서 "AI 3대 강국으로 가는 과정에서 삼성SDS가 가장 큰 역할을 해야 한다고 생각한다"며 "국내 대표 IT 서비스 기업으로서 책임감을 갖고 공공 AX 확산의 중심 역할을 해나가겠다"고 마무리했다.

2026.04.22 11:46장유미 기자

통신 3사, 월드IT쇼에서 AI·통신 결합 기술 선봬

SK텔레콤, KT, LG유플러스등 이통 3사가 22일 서울 삼성동 코엑스에서 개막하는 '월드IT쇼'에 참가해 부스를 꾸리고 전시에 참여한다. SK텔레콤은 'AI의 모든 것'을 콘셉트로 약 262평 규모 대형 전시관을 마련한다. AI 인프라부터 모델, 서비스까지 풀스택 AI의 전 영역을 총망라해 선보인다. 전시관은 네트워크 AI, AI 데이터센터(DC) 설루션, AI 모델, 에이전트 AI, 피지컬 AI 등 5개 핵심 공간으로 구성됐다. 네트워크 AI 존에선 AI 시대 혈맥이 될 차세대 인프라 기술을 전면에 내세운다. AI 기지국), 네트워크용 AI 에이전트 등 차세대 네트워크 기술을 소개한다. AI DC 설루션 존에선 AIDC 경쟁력과 차세대 DC 플랫폼, 솔루션 비전을 제시한다. AI 주권을 실현하기 위한 한국 소버린 GPUaaS 해인, AIDC 인프라 매니저, AI 인퍼런스 팩토리 등으로 한국형 AI 인프라 표준을 제시한다. AI 모델 존에선 LLM 'A.X'와 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계에 진출한 매개변수 5000억개 규모 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 소개한다. 에이전트 AI 존에선 에이닷 전화, 에이닷 노트, 에이닷 오토 등 AI 에이전트 서비스를 선보인다. 피지컬 AI 존에선 디지털 트윈 플랫폼 과 로봇 트레이닝 플랫폼을 통해 AI가 가상 환경에서 학습한 뒤 현실에서 작동하는 기술을 시연한다. SK텔레콤은 전시관 내 별도 체험 공간인 '비전 시네마'와 '풀스택 야드'도 운영한다. 관람객은 대형 스크린 영상으로 미래 AI 세상을 경험하고, 다양한 이벤트로 풀스택 AI를 즐겁게 이해할 수 있다. 권영상 SK텔레콤 커뮤니케이션 지원실장은 "월드 IT쇼를 통해 SK텔레콤이 보유한 풀스택 AI 역량을 관람객이 직접 체감할 수 있을 것"이라며, "전시가 현실을 움직이는 AI를 경험하는 뜻깊은 자리가 되길 바란다"고 말했다. KT는 네트워크를 넘어 사람과 사람, 기술과 삶, 현재와 미래를 연결하는 '이음'을 주제로 AX 플랫폼 컴퍼니의 비전을 전시한다. 전시 공간엔 K컬처 콘셉트를 반영해 '한글'을 디자인 모티브로 적용했으며, AX 플랫폼과 6G 등 27개 혁신 기술 아이템을 선보인다. AX 플랫폼 공간에선 KT가 개발한 AI 모델 '믿음 K 프로'를 관람객이 직접 체험할 수 있다. 이와 함께 AI 클라우드 인프라 기반 에이전틱 AICC와 보안 안전 분야 AX 서비스를 소개한다. 공공, 금융, 제조 등 산업별 적용 사례와 기업 맞춤형 AX 도입 컨설팅도 제공한다. 6G 공간에선 속도 중심 경쟁을 넘어 네트워크가 스스로 판단하고 소통하는 지능형 인프라의 미래를 제시한다. 관람객은 유비쿼터스, AI 네이티브 등 6대 핵심 비전과 관련 기술, 장비를 직접 확인할 수 있다. 피지컬 AI 공간에선 'K RaaS'를 통해 로봇, 설비, 기존 시스템을 AI 에이전트로 연계한 산업 현장 적용 사례를 선보인다. 다양한 이기종 로봇이 자율적으로 협업하는 모습을 통해, 산업 전반으로 확장되는 AI 활용 방향을 선보인다. 파트너사와의 동반 성장을 위해 4개 파트너사의 아이템을 소개하는 '상생성장관'도 운영하며, 콘텐츠 엔터테인먼트와 결합한 AI 기반 참여형 체험 콘텐츠도 마련했다. '모두의 캔버스'에선 AI 카메라를 통해 전시관 전광판에 등장하는 경험을 제공하며, AI 응원댄스 챌린지에도 참여할 수 있다. 김동훈 KT 홍보실장은 “전시는 AI와 네트워크를 중심으로 AX 서비스와 미래 인프라를 체험할 수 있도록 구성했다”며 “관람객이 다양한 AI 기술을 직접 경험하는 자리가 될 것”이라고 말했다. LG유플러스는 올해 전시에 처음으로 참가해 '사람중심 AI'를 주제로, 보이스 AI 기술을 통해 음성을 기반으로 사람과 기술을 연결하는 미래 AI 서비스를 선보인다. 전시 부스는 AI 에이전트, AI 컨택센터, AI 인프라 등으로 구성되며, 관람객은 실제 사용 환경을 가정한 체험형 콘텐츠를 통해 보이스 AI를 중심으로 진화하는 LG유플러스 AI 기술과 활용 모습을 직접 경험할 수 있다. 대표 전시 기술은 AI 에이전트 '익시오' 진화형 모델 '익시오 프로'다. 익시오 프로는 사용자의 발화 내용과 맥락을 분석해 필요한 행동을 제안하는 능동형 AI 에이전트로, 단순 음성 인식을 넘어 사용자의 의도와 상황을 이해하는 게 특징이다. 보이스 AI의 기술적 진화를 넘어 미디어아트 전시도 함께 마련했다. 관람객은 전시장에서 자신의 목소리를 입력하면, AI가 목소리 감정과 톤을 분석해 개인화된 식물 형태 미디어아트로 구현되는 과정을 직접 체험할 수 있다. AI 보안 기술도 전시된다. LG유플러스는 암호화된 상태에서도 연산이 가능한 동형암호 기술을 적용한 보안 구조를 소개하며, 데이터 원문을 복호화하지 않고도 AI 처리가 가능한 환경을 구현한 기술 방향을 제시한다. 기업 고객을 위한 AI 솔루션도 함께 선보인다. LG유플러스는 정형화된 AI 상담의 한계를 극복한 차세대 AI 상담 솔루션 '에이전틱 AICC'와 기업 내부 데이터를 외부로 전송하지 않고 AI를 활용할 수 있는 온프레미스형 '소버린 AI 어플라이언스'를 소개한다. 정성권 LG유플러스 AX서비스개발그룹장은 개막일에 열리는 글로벌 ICT 전망 콘퍼런스에서 '보이스 AI를 중심으로 한 통신사의 에이전틱 AI 전략'을 주제로 기조 연설에 나선다. 정 전무는 통신사로써 LG유플러스가 추진하는 AI 기술 방향과 함께, 중장기 AI 사업 비전을 공유할 예정이다. 김다림 LG유플러스 마케팅커뮤니케이션담당은 “월드IT쇼 첫 참가를 통해 LG유플러스가 추구하는 AI 기술 방향과 고민을 산업 전반과 공유하고자 한다”며 “보이스 AI를 중심으로 일상과 산업 현장을 연결하는 차별화된 AI 경험을 통해 경쟁력을 지속 강화하겠다”고 말했다.

2026.04.21 09:49홍지후 기자

티맥스소프트, 글로벌 AI 플랫폼 기업 선언…신규 브랜드 '컨티뉴엄 AI' 론칭

티맥스소프트(대표 이형용)가 인공지능(AI) 중심 비즈니스 혁신을 주도하기 위해 새로운 브랜드인 '컨티뉴엄 AI(Continuum AI)'를 공식 론칭했다. 티맥스소프트는 차세대 AI 제품군의 브랜드 네임과 브랜드 아이덴티티(BI)를 이같이 확정했다고 21일 발표했다. 이번 신규 브랜드 공개는 기존 국내 미들웨어 시장 선두 자리에 머물지 않고, 다가오는 인공지능 전환(AX) 시대를 이끌어갈 글로벌 플레이어로 자리매김하겠다는 강력한 비전을 담고 있다. 새롭게 선보이는 '컨티뉴엄 AI'는 기업들이 직면한 다양한 사업적 난제와 비효율을 타파하기 위해 고안된 "AI 비즈니스 애플리케이션 개발 플랫폼"이다. 티맥스소프트는 끊임없이 이어지는 연속체라는 컨티뉴엄의 뜻처럼 단발성 솔루션 제공에 그치지 않고 지속적인 기계 학습과 진화를 바탕으로 기업의 문제를 꾸준히 해결하겠다는 제품 철학을 녹여냈다. 함께 공개된 BI 역시 이러한 지향점을 시각적인 타이포그래피 디자인으로 구현했다. 해당 플랫폼은 소버린(주권) AI 환경을 실현하는 동시에, 기업 환경에 최적화된 풀스택(Full Stack) 개발 및 운영 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 세부적으로는 ▲기업의 AI 접목을 돕는 통합 비즈니스 프레임워크 ▲AI옵스 기반의 IT 운영 관리 소프트웨어 '엔터프라이즈 매니저' ▲개발 효율성을 극대화하는 AI 분석 도구 '코드 인텔리전스' ▲기존 애플리케이션의 코드를 현대화하여 재구축하는 '애플리케이션 트랜스폼' 등 핵심 솔루션들로 구성된다. 티맥스소프트는 이번 브랜드 확정을 기점으로 전사적인 AI 아키텍처 구축과 솔루션 생태계 확장에 박차를 가할 예정이다. 다양한 산업군에서 요구하는 클라우드 네이티브 및 AI 전략을 원활하게 지원하여 고객의 비즈니스 가치를 극대화하는 데 전사적 역량을 집중한다는 방침이다. 이형용 티맥스소프트 대표는 "새롭게 선보이는 컨티뉴엄 AI는 맹목적인 기술 도입을 넘어 고객사의 실질적인 고충(Pain Point)을 지속적으로 해결해주겠다는 우리의 핵심 가치를 담고 있다"며 "이번 브랜드 론칭을 통해 글로벌 시장에서 AI 비즈니스 플랫폼으로서의 확고한 경쟁력과 의지를 증명해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.04.21 09:12남혁우 기자

중동 이어 아시아로…국내 AI 기업들, ADB 무대서 '풀스택' 경쟁력 입증

국내 인공지능(AI) 기업들이 아시아개발은행(ADB) 무대에서 한국형 AI 생태계의 우수성을 알리며 개발도상국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 반도체부터 모델, 서비스에 이르는 AI 전주기 통합 모델을 통해 개도국의 디지털 전환 해법을 제시하며 공적개발원조(ODA)와 연계한 실질적인 사업화 가능성을 확인했다는 평가다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 지난 16일 필리핀 마닐라 아시아개발은행(ADB) 본부에서 열린 'ADB-한국 인공지능 워크숍(ADB&Korea Workshop: Translating Korea's AI Experience into Action for DMCs)'에 참여해 한국형 풀스택 AI 모델과 산업 적용 사례를 발표했다고 17일 밝혔다. 이번 워크숍은 아시아개발은행(ADB)·과학기술정보통신부가 공동 주최했다. 또 ADB 및 개발도상국 정부 관계자를 대상으로 한국의 AI 정책, 인프라, 산업 사례를 공유하고 AI 기반 디지털 전환 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 카자흐스탄, 우즈베키스탄, 몽골, 필리핀 등 개발도상국 정부 관계자와 ADB, 한국 정부 및 공공기관, 산업계 전문가들이 참석했다. KOSA는 풀스택 AI 컨소시엄 소속 기업들과 함께 세션에 참여해 AI 반도체-모델-플랫폼-서비스로 이어지는 통합형 AI 구조를 소개했다. 개발도상국 환경을 고려한 적용 가능성과 실행 중심의 활용 방안을 중점적으로 제시했으며, 메가존클라우드는 중동 지역 AX(인공지능 전환) 사례를 기반으로 산업 적용 모델을 공유했다. 퓨리오사AI, 업스테이지, NC AI는 자사 솔루션과 함께 공공·산업 분야 적용 사례 및 ODA(공적개발원조) 연계 가능 사업 방향을 제안했다. 풀스택 AI 컨소시엄은 KOSA가 2025년 11월 자체 구성한 협력체로, AI 반도체·모델·플랫폼·서비스 기업이 참여하고 있다. 산업 현장에 적용 가능한 전주기 AI 모델을 기반으로 글로벌 시장 진출을 추진하며 현재 중동 지역을 중심으로 PoC(개념검증) 및 사업화 연계를 진행 중이다. 향후 로보틱스·자율시스템과 결합한 '피지컬 AI(Physical AI)' 영역으로의 확장도 검토하고 있다. 발표 후 컨소시엄 기반 풀스택 AI 모델에 대해 다수 참여국의 관심이 이어졌으며 국가 단위 AI 생태계 구축 모델로서의 적용 가능성도 주목받았다. KOSA는 "한국의 풀스택 AI 모델은 반도체부터 서비스까지 전주기를 아우르는 구조로, 개발도상국의 산업 발전 단계에 맞춘 적용이 가능하다"며 "ADB 및 참여국과의 협력을 통해 실질적인 사업 발굴과 성과 창출로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 10:55장유미 기자

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