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SKT 독자 AI 모델 'A.X K2' 수학도 잘한다..."올림피아드 금메달 수준"

SK텔레콤이 개발한 독자 AI 모델 'A.X K2'가 국제수학올림피아드(IMO) 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 성적을 거둬 이목을 끈다. 아울러 글로벌 수학 추론 벤치마크에서도 공동 최고점을 기록하며 수리 추론 성능을 입증했다. 11일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면, A.X K2가 IMO 2026 6개 문제 평가에서 42점 만점에 29점을 기록했다. 올해 IMO 금메달 기준선인 29점과 같은 점수다. A.X K2 각종 수학 평가 선두권 휩쓸었다 A.X K2는 미국과 중국 이외 지역에서 개발된 AI 모델 가운데 현재까지 IMO 2026 금메달 기준을 충족했다. 중국 샤오홍슈(레드노트)의 'dots-note-3.0'은 이번 평가에서 42점 만점을 기록한 가운데, A.X K2는 그 뒤를 잇는 유일한 국내 AI 모델이다. 아울러 A.X K2는 IMO 2025 기출문제 평가에서도 42점 만점에 35점을 받아 당시 금메달 기준을 충족했다. 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 평가에서는 만점을 기록했다. 앞서 이전 모델인 A.X K1도 KMO 1차 시험에서 국내 독자 모델 가운데 가장 높은 점수를 받았다. A.X K2는 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 'MathArena AIME 2026' 리더보드에서도 정상에 올랐다. 고난도 수학적 추론과 문제 해결 능력을 평가하는 지표로 97.1%의 정확도를 기록하면서, 오픈AI 최고기술책임자 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩의 '잉클링(Inkling)'과 공동 최고점을 기록했다. 이 평가에서 중국 스텝펀의 'Step-3.5-Flash'는 96.67%, 문샷AI의 'Kimi-K2.6'은 96.4%를 기록했다. AIME는 미국수학올림피아드 선발 과정에 활용되는 수학 시험인데, MathArena AIME 2026은 올해 AIME 문제를 기반으로 30개 문항을 공개해 AI 모델의 최종 답변 정확도를 평가한다. AI 모델에서 수학 능력이 왜 중요할까 AI 모델에서 수학 능력을 주요 성능 지표로 보는 이유는 복잡한 문제를 여러 단계로 나눠 논리적으로 추론하고 일관된 결론을 도출하는 능력을 평가할 수 있다는 점이다. 단순히 계산을 얼마나 잘하는지 따지는 게 아니라는 설명이다. 특히 수학은 정답과 오답을 명확하게 판별할 수 있다는 점에서 AI의 추론 능력을 객관적으로 검증할 수 있다. 자연어 평가에서는 그럴듯한 답변과 정확한 답변을 구분하기 어려운 경우가 있으나 수학 문제는 결과의 정확성을 비교적 명확하게 확인할 수 있다. 이 때문에 높은 수학 추론 능력은 금융·회계뿐 아니라 제조 공정 최적화, 물류, 과학 연구 등 복잡한 계산과 다단계 판단이 필요한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 가늠하는 지표로도 활용된다. 계산이나 추론 과정에서 발생한 작은 오류가 비용 증가나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 만큼 AI 모델은 정확한 추론 능력이 중요하다는 뜻이다. 국제 AI 안전 보고서도 수학 추론 능력의 향상이 안전 필수 소프트웨어 검증과 복잡한 과학 문제 해결, AI 연구 등 다른 영역의 성능 향상으로 이어질 가능성에 주목하고 있다. 글로벌 AI 기업들이 수학 분야 인재 확보에 나서는 것도 같은 맥락이다. 올해 필즈상 수상자인 제이콥 치머만 토론토대 교수는 최근 AI 안전 연구를 위해 오픈AI에 합류한다고 밝혔다. AI 모델의 성능 경쟁이 단순한 언어 생성 능력을 넘어 정밀한 추론과 검증 능력으로 확대되면서 수학 역량의 중요성도 커진 셈이다. SK텔레콤이 지난달 공개한 A.X K2는 6880억 개 매개변수로 개발된 AI 모델로 수학과 과학 추론 능력, 한국 지식과 장문 추론 능력을 강화된 점이 특징이다.

2026.08.11 10:38박수형 기자

[르포] 엔비디아 칩 7656장 열기, 물로 식힌다…NHN클라우드 'AI 심장' 가보니

서울 영등포구 양평동에 위치한 대형 인공지능(AI) 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'. 데이터홀 문이 열리자 검은색 서버 랙이 긴 대열을 이뤄 모습을 드러냈다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200 수천 장이 쉼 없이 연산 중이었지만 예상했던 굉음은 들리지 않았다. 고성능 GPU가 뿜어내는 열을 공기가 아닌 물로 식히는 수랭식 냉각 시스템 덕분이다. NHN클라우드는 지난 6일 팩토리X 서울의 관제실과 데이터홀 등 주요 시설 투어를 진행했다. 팩토리X 서울은 NHN클라우드가 글로벌 자산운용사 액티스 데이터센터 일부를 임차해 정부와 함께 AI 인프라를 구축한 시설이다. 이곳에는 B200 GPU 총 7656장이 구축돼있다. NHN클라우드는 3층부터 6층까지 4개 층을 사용하며 전력·냉각·네트워크·GPU를 단일 운영 체계로 관리 중이다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 "단일 데이터센터에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "이처럼 대규모 GPU 자원을 수랭식 냉각 방식으로 운영하는 것도 국내에선 첫 사례"라고 강조했다. 일주일 넘는 AI 학습…관제실은 24시간 가동 투어 첫 순서로는 2층 관제실을 방문했다. 벽면을 가득 채운 모니터에는 3~6층에서 가동 중인 GPU 서버와 네트워크, 스토리지 상태가 실시간으로 표시됐다. 장비 사용률과 장애 발생 여부는 물론 데이터홀의 온도와 냉각 환경까지 이곳에서 확인할 수 있다. AI 모델 학습은 일반적인 기업용 애플리케이션처럼 정규 업무시간에만 돌아가지 않는다. 작업을 시작하면 일주일 이상 이어지기도 하고 대규모 학습은 한 달 가까이 계속될 수 있다. 연산 도중 서버나 네트워크에 문제가 발생하면 그동안 진행한 작업이 영향을 받을 수 있어 중단 없는 관리가 필요하다. 이에 팩토리X 서울 관제실에는 주간 3명, 야간 2명의 운영 인력이 상주하며 2교대로 시설을 관측한다. 물리적 장비 상태와 데이터센터 인프라는 현장에서 관리하고 서비스·애플리케이션 영역은 판교에 있는 NHN클라우드 인력도 원격으로 살피는 체계다. 이 사업부장은 "AI 학습은 낮에만 진행하고 밤에는 멈추는 작업이 아니다"라며 "길게는 일주일이나 한 달씩 연속으로 돌아가기 때문에 안정적인 서비스 제공을 위해 24시간 모니터링하고 있다"고 말했다. 랙 아래 CDU·위에는 냉각 배관…GPU 열 직접 회수 다음으로 6층 데이터홀에 들어서자 가장 먼저 눈에 들어온 것은 8m에 달하는 높은 층고였다. 공랭식 장비에서 배출된 뜨거운 공기가 위로 올라간 뒤 다시 냉각돼 순환할 공간을 확보하기 위한 설계다. 기존 데이터센터 가운데는 층고가 3~5m에 불과한 곳도 있어 고집적 GPU 서버를 배치하기 어렵다는 게 NHN클라우드의 설명이다. 서버 랙의 구성도 일반적인 데이터센터와 달랐다. 한 랙에는 GPU 서버 6대가 배치됐고 가장 아래에는 냉각수분배장치(CDU)가 설치돼 있었다. 랙 상단에는 냉각수를 공급하고 회수하는 배관이 연결됐으며 전력 공급을 위한 케이블 6개가 나란히 내려왔다. CDU는 데이터센터에서 공급된 냉수와 GPU 서버 내부를 순환하는 냉매 사이에서 열을 교환한다. 서버 내부의 콜드플레이트가 GPU와 중앙처리장치(CPU)에서 발생하는 열을 직접 흡수하고 데워진 냉매는 CDU를 거쳐 다시 냉각된다. 네트워크와 스토리지 등 수랭식이 적용되지 않은 장비는 기존 공랭 방식으로 식힌다. 이 사업부장은 "현재 GPU와 CPU에서 발생하는 열의 약 70%는 수랭 방식으로 제거하고 나머지는 공랭으로 처리한다"며 "네트워크나 스토리지 장비는 여전히 공랭이 필요해 데이터센터에서 공랭 설비를 완전히 없앨 수는 없다"고 설명했다. NHN클라우드에 따르면 팩토리X 서울은 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경으로 설계됐다. 전체 시설의 수전 용량은 40메가와트(MW), IT 장비에 배정된 전력은 26MW 수준이다. 이 가운데 NHN클라우드가 임차해 사용하는 4개 층에는 약 13MW의 IT 전력이 배정됐으며 현재 정부 프로젝트 및 자체 활용분 대부분을 사용 중이다. AI 데이터센터 경쟁력, GPU 넘어 전력·냉각으로 AI 데이터센터에서 GPU만큼 중요한 것은 이를 끊김 없이 가동할 전력과 냉각 능력이다. 기존 데이터센터는 서버 랙의 하중과 전력 용량, 층고가 일반 서버에 맞춰 설계된 경우가 많아 고집적 AI 데이터센터로 전환하기 어렵다. 전력 설비를 증설하려 해도 외부 전력 확보부터 변압기·수배전 설비 조달까지 상당한 시간이 필요하다. 팩토리X 서울은 외부 전력을 이중으로 공급받고 무정전전원장치(UPS)와 비상발전기를 갖췄다. 전력망에 문제가 발생하면 UPS가 즉시 전력 공급을 이어받고 이후 발전기가 가동돼 GPU 서버가 갑자기 멈추는 상황을 막는다. 냉각수의 압력과 유량, 온도에도 이상이 발생하면 공급을 자동으로 차단하는 구조를 적용했다. 수랭식은 에너지 효율뿐 아니라 운영 안정성을 높이는 역할도 한다. NHN클라우드는 100% 공랭 방식인 광주 국가 AI 데이터센터와 팩토리X 서울을 모두 운영한 결과 수랭식 환경에서 장비 장애 발생이 상대적으로 적었다고 설명했다. 고열에 따른 GPU 성능 저하와 부품 장애 가능성을 줄일 수 있어서다. 이 사업부장은 "GPU를 많이 확보하는 것도 중요하지만 이제는 대규모 자원을 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지가 더 중요하다"며 "수랭식이 도입되면서 데이터센터 시설과 IT 장비의 경계가 사라지고 있는 만큼 IT 운영자도 배관과 밸브, 냉각 체계를 이해해야 안정적인 서비스를 제공할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

'AI 국가대표' 뒷받침하는 NHN클라우드…'팩토리X 서울' 가동

NHN클라우드가 대형 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 바탕으로 국내 산·학·연 인공지능(AI) 생태계 활성화와 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발을 뒷받침한다. 서울 도심에 구축한 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'을 기반으로 4개 독파모 정예팀에 고성능 컴퓨팅 자원을 공급하는 한편, 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 토대로 자체 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 목표다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 지난 6일 서울 영등포구 팩토리X 서울 데이터센터 투어에서 "현재 단일 데이터센터 안에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "대규모 수랭식 냉각 기반으로 자원을 안정적으로 운영 중"이라고 밝혔다. 팩토리X 서울은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 조성된 AI 인프라로 올해 4월 개소했다. NHN클라우드는 글로벌 자산운용사 액티스의 양평 데이터센터 일부를 임차해 GPU 인프라를 구축했다. 정부 사업을 통해 엔비디아 엔비디아 AI 가속기 B200 GPU 총 7656장을 구축했으며 향후 5년간 해당 인프라 운영을 맡는다. 이 가운데 정부 AI 컴퓨팅 자원은 팩토리X 서울 3~5층에서 운영된다. 3~4층에는 B200 GPU 4080장을 통합 단일 클러스터로 묶은 대규모 연산 환경이 구축됐다. 대규모 AI 모델을 학습할 때 수천 개의 GPU가 하나의 시스템처럼 동시에 연산할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 데이터센터 6층에선 NHN클라우드 자체 AI 클라우드 서비스와 GPU 인프라를 운영 중이다. 정부가 진행 중인 독파모 프로젝트 선정 4개 정예팀도 조만간 이곳의 GPU 자원을 활용할 예정이다. 독파모에 공급되는 자원은 팩토리X 서울 4~5층을 중심으로 배정될 예정으로, NHN클라우드는 정부가 정한 자원 배분 계획에 따라 인프라 운영과 공급을 지원한다. 구체적인 팀별 GPU 배정 규모는 공개되지 않았다. 이 사업부장은 "정부가 산업체와 학교, 연구소 등에 자원을 배정하면 우리는 이에 맞춰 GPU를 공급·운영하는 역할"며 "실제 자원이 어떤 연구나 업무에 사용되는지는 이용 기관이 결정하고 우리는 안정적으로 자원을 사용할 수 있도록 운영을 지원한다"고 설명했다. 독파모에 투입되는 GPU 역시 특정 팀이 계속 점유하는 구조는 아니다. 정부가 이용 기간을 정해 자원을 배분하고 해당 기간이 끝나면 다시 다른 기업이나 대학, 연구기관 등에 공급하는 방식이다. 기존 산·학·연에 공급되는 GPU 자원 역시 일정 기간을 정해 배정되고 있다. 대규모 GPU를 하나로 묶는 클러스터 구축 역량도 팩토리X 서울의 핵심이다. NHN클라우드는 3~4층에 구축한 4080장의 B200 GPU를 510개 노드로 연결해 하나의 클러스터를 구성했다. 회사는 해당 클러스터를 대상으로 고성능 컴퓨팅 성능 측정인 HPL 테스트를 진행했으며 이를 기반으로 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서도 20위에 등재됐다. NHN클라우드는 앞서 광주 국가 AI 데이터센터도 구축해 H100·A100 등 약 1000장의 GPU를 기반으로 AI 연구개발을 지원해 왔다. 광주 센터에서 확보한 GPU 운영 경험과 자사 판교 데이터센터의 고밀도 인프라 설계 경험을 팩토리X 서울 구축에 반영했다. 정부 프로젝트를 넘어 민간 영역으로도 사업을 확대 중이다. 올해 크래프톤을 대상으로 엔비디아 블랙웰 울트라 1000개 규모 인프라를 공급하며 현재 판교 데이터센터를 기반으로 서비스를 제공 중이다. 향후 추가 GPU 인프라 구축에도 나설 계획이다. 특히 팩토리X 서울에는 대규모 B200 운영을 위해 수랭식 냉각 시스템이 적용됐다. 고집적 GPU에서 발생하는 열을 냉각수를 이용해 직접 처리하는 방식으로, 기존 공랭식 대비 냉각에 필요한 에너지를 줄이면서 GPU를 안정적인 온도로 유지할 수 있다. NHN클라우드에 따르면 수랭식 시스템 도입으로 공랭식 대비 약 15~20%의 에너지 절감 효과를 확보했다. 이 사업부장은 "기존 광주 센터는 100% 공랭 방식인데 이를 운영한 경험과 이곳에서 수랭식을 몇 달간 운영한 경험을 비교하면 수랭식에서 장비 장애가 발생하는 비율이 매우 적다"며 "운영 사업자 입장에선 비용도 고려해야 하지만 고객이 사용하는 서비스의 장애를 줄이는 것이 더 중요하다"고 말했다. 최근 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘면서 NHN클라우드는 추가 인프라 확보 방안도 검토하고 있다. 팩토리X 서울에서 회사에 배정된 자체 활용 자원은 현재 대부분 고객에게 공급된 상태다. 광주 국가 AI 데이터센터 역시 사실상 모두 가동되고 있어 외부 데이터센터 활용과 자체 데이터센터 투자 가능성을 함께 살펴보는 상황이다. 다만 구체적인 투자 규모와 시기는 아직 정해지지 않았다. 이 사업부장은 "AI 인프라 수요는 앞으로도 늘어날 것으로 보고 있다"며 "현재 자체 자원의 장기계약을 추진하는 등 보유한 GPU 인프라를 안정적으로 운영하고 지속적인 수요에 대응할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "외부에서 활용할 수 있는 데이터센터를 계속 알아보는 한편 자체적인 데이터센터 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

"추론하며 스스로 학습하는 AI…SKT 'A.X K2' 경쟁력 키운다"

AI 모델 성능 경쟁이 사전 학습 규모를 키우는 방식에서 추론 과정에 더 많은 연산 자원을 투입하는 방향으로 향하고 있다. 이미 학습을 마친 AI가 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답을 내놓는 '추론 시점 학습'이 대표적이다. SK텔레콤은 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)와 추론 시점 학습 기술을 활용해 대규모 언어 모델의 추론 성능을 높이는 연구를 진행하고 있다. 공동 연구를 이끄는 김윤형 MIT 전기전자공학·컴퓨터과학부 교수는 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰를 통해 이 기술이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연산 자원 대비 성능을 높일 수 있다고 내다봤다. 연구는 MIT가 주관하는 글로벌 산학 협력 컨소시엄 'MGAIC'의 하나로 추진된다. MGAIC에는 SK텔레콤을 비롯해 오픈AI와 코카콜라 등 각 산업의 대표 기업들이 참여하고 있으며, 60개 이상의 프로젝트를 통해 AI의 산업 적용 가능성을 모색하고 있다. “사전 학습 넘어 추론 단계에서 한 번 더 생각” SK텔레콤과 MIT 공동연구 핵심은 추론 시점 학습과 관련 기술을 이용해 대규모 언어 모델의 성능을 높이는 것이다. 김 교수는 연구의 출발점이 AI 연산 자원을 바라보는 패러다임의 변화에 있다고 설명했다. 지난 수년간 AI는 모델의 매개변수와 학습 데이터, 연산 자원 등 사전 학습 단계의 규모를 키우는 방식으로 발전했다. 최근에는 학습을 마친 모델이 답을 생성하는 추론 단계에서 추가 연산 자원을 사용해도 성능이 뚜렷하게 향상된다는 연구 결과가 나오고 있다. 김 교수는 “추론 시점 학습은 연산 자원의 일부를 모델이 눈앞에 놓인 특정 문제를 스스로 해결하는 데 사용하면 어떨까라는 아이디어에서 출발한다”고 밝혔다. 일반적인 언어 모델은 학습을 마치면 고정된 상태로 배포되지만, 추론 시점 학습을 적용한 모델은 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답변을 생성한다. 그는 “추론 단계의 연산 자원을 모델의 실제 성능과 역량 향상에 어떻게 활용할 것인가는 AI 학계의 핵심 화두”라며 “추론 시점 학습이 이에 유용한 접근 방식을 제공할 것”이라고 설명했다. 검색 넘어 전체 내용 통합하는 AI 연구팀은 AI가 긴 문맥을 이해하는 능력도 고도화할 계획이다. 김 교수는 긴 문맥 이해를 검색과 통합의 두 가지 관점으로 구분해야 한다고 설명했다. 검색은 방대한 텍스트에서 관련 정보를 찾는 능력으로 현재 AI 모델도 비교적 잘 수행한다. 반면 통합은 문서 전체에서 일관된 이해를 유지하고 서로 다른 부분의 정보를 연결하는 능력이다. 문서 앞부분과 뒷부분의 내용이 논리적으로 충돌할 때 이를 감지하는 것이 대표적이다. 이론적으로 100만개의 토큰을 처리하는 모델도 통합의 의미에서는 긴 문맥을 제대로 이해하지 못할 수 있다. 김 교수는 “소비자 대상과 기업 대상 서비스 모두에서 유용한 AI 에이전트를 개발하려면 통합의 관점에서 긴 문맥을 깊이 이해하는 시스템을 구축해야 한다”며 “이 능력이 AI 서비스의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다. 기술이 상용화되면 대규모 언어 모델은 수학적 추론이나 여러 단계의 판단이 필요한 복잡한 문제를 더 효율적으로 처리할 수 있다. 김 교수는 이를 기반으로 한 AI 응용 서비스의 성능과 반응 속도도 크게 개선될 것으로 기대했다. “MIT와 SK텔레콤, 원천 연구와 상용화 결합” 김 교수는 SK텔레콤과 MIT의 협력이 학계의 원천 기술 탐색 역량과 기업의 상용화 역량을 결합한다는 점에서 의미가 있다고 평가했다. 그는 “학계는 새로운 가능성의 탐색에 강하고 기업은 기술의 실용적 활용에 강점이 있다”며 “AI의 비약적인 발전을 위해서는 두 역량이 반드시 결합돼야 한다”고 말했다. MIT 연구진은 실제 서비스 출시를 목표로 AI 시스템을 구축하는 SK텔레콤 개발진에게서 산업 현장의 통찰을 얻을 수 있다. SK텔레콤은 단기적인 상용화 제약에서 벗어나 근본적인 원천 기술을 탐구하는 학계와 협력할 수 있다. 공동 연구의 성과는 A.X K2의 추론 성능 향상에도 활용될 수 있다. 추론 단계의 연산량을 늘리면 수학 문제 풀이와 같은 추론 영역의 성능을 지속해서 높일 수 있지만, 서비스 비용과 응답시간도 함께 증가할 수 있다. 김 교수는 “공동 연구에서 개발할 추론 시점 학습 기술은 A.X K2가 투입하는 추론 연산 자원 대비 성능을 높이는 효율을 획기적으로 개선할 것”이라고 전망했다. “독자 AI 평가, 화려한 기술보다 글로벌 격차 봐야” 김 교수는 한국이 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 모델 개발에서 의미 있는 진전을 이뤘다고 평가했다. 다만 2차 평가에서는 새롭고 화려한 기술의 적용 여부보다 글로벌 모델 개발사들이 사용하는 핵심 성능평가 지표를 기준으로 선도 모델과의 격차를 얼마나 줄였는지 살펴야 한다고 조언했다. 그는 “선도 모델과의 격차를 줄였다는 것은 이미 알려진 모델 개발 방법을 대규모 환경에서 제대로 실행할 수 있다는 의미”라며 “이러한 실행 역량을 증명하는 것이 현 단계에서 가장 중요하다”고 말했다. 소버린 AI에 대해서는 독자적인 AI 인프라와 생태계를 구축하려는 시도는 자연스럽지만, 목표를 주권이라는 틀에만 가두면 국가 간 협력보다 과도한 경쟁을 부를 수 있다고 지적했다. 김 교수는 소버린 AI 경쟁력의 핵심으로 대규모 AI 시스템을 직접 구축하고 운영할 수 있는 연구자와 기술자 양성을 꼽았다. 그는 “연산 자원은 돈으로 살 수 있고 데이터센터도 건립할 수 있지만, 대규모 시스템을 직접 운영한 경험과 역량을 축적하는 데는 훨씬 더 오랜 시간이 필요하다”고 강조했다.

2026.08.06 09:45박수형 기자

KG스틸, SKT 독자 AI모델로 설비 오류 대응 30% 줄였다

KG스틸 철강 공장에 적용된 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K2가 현장 설비 오류를 해결하는 시간을 크게 단축해 생산성을 향상시키고 있다. A.X K2는 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력에 한국어 이용 AI 에이전트다. SK텔레콤과 KG스틸은 지난 6월 A.X K2 현장 실증을 위한 업무협약을 맺고, 현장 데이터를 모델에 학습시키며 답변 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하고 있다. KG스틸은 실증이 마무리되는 오는 10월, 보안 안정성과 데이터 활용성이 뛰어난 온프레미스 방식으로 AI 에이전트 정식 도입을 검토한다는 방침이다. 독자 AI 모델이 연구실 밖으로 나와 산업 현장에 본격 쓰이게 되는 셈이다. 분산된 과거 기록을 실시간 매칭...한국어 특화 AI로 생산성 향상 KG스틸 당진 공장에서 실증을 담당하는 정춘호 기술연구소 선행연구팀장은 A.X K2 특장점으로 오류 해결 시간 단축을 꼽았다. 철강 공정 과정에서 설비 오류가 발생했을 때 라인이 멈추는 비가동 시간이 최소화돼 전체 공정 생산성이 향상된다는 설명이다. 정 팀장은 “공장에선 철판을 받아와 칼국수 반죽처럼 더 얇게 미는 냉간 압연 공정과 철판 부식을 방지하기 위해 아연도금을 하거나 페인트를 바르는 색상 도정을 거치는 연속 공정이 이뤄진다”면서 “이 과정에서 한 라인이 멈추면 전체 공장의 생산성이 떨어지는 문제점이 있다. 기존엔 문제가 발생했을 때 개인 PC, 네트워크, 내부 결제 문서 등 분산된 과거 조치 기록을 사람이 직접 찾고 기억에 의존해야 했다”고 운을 뗐다. 이어 “A.X K2 에이전트는 현장 실무자가 문제 상황을 자연어로 질문하면, 설비 오류에서 어떤 부품이 기능에 이상이 있는지 실시간으로 과거 데이터와 비교해 과거 유사 사례와 매칭해 우선 순위별 점검 가이드를 제시한다”며 “이로 인해 설비 비가동 해결 조치에 소요되는 전체 시간이 크게 단축되고 있다. 평균적으로 약 30% 정도 줄일 수 있다”고 설명했다. 한국어 사용이 편리한 점도 A.X K2 강점으로 꼽았다. 정 팀장은 “제조 현장에서 사용되는 단어는 영어, 독일어, 일본어가 많다. 현장 작업자는 외국어도 한국식으로 발음해 대화하고 문제를 해결한다”며 “한국어에 특화된 AI 에이전트가 제조 현장에 더 적합하다는 생각이다”고 말했다. 정확도 검증부터...향후 숙련자 암묵지 데이터화 현재는 현장 실증 단계인 만큼 학습 데이터의 양을 무작정 늘리기보다 답변의 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하는 데 초점을 맞추고 있다. 검증된 기존 데이터셋을 중심으로 학습시켜 AI 에이전트가 사실과 다른 답변을 생성하는 할루시네이션을 최소화한다는 방침이다. 숙련 기술자가 보유한 기술과 노하우는 실증을 마치고 모델의 정확도를 확보한 뒤 학습시킬 계획이다. 검증되지 않은 데이터를 한꺼번에 학습시키면 오류가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵고, 경우에 따라 처음부터 데이터 학습을 다시 진행해야 할 수 있기 때문이다. 정 팀장은 “정확도가 확보되지 않은 상태에서 학습량만 늘려 할루시네이션이 발생하면 다시 되돌리기 어렵다”며 “그렇게 되면 처음부터 데이터 학습을 다시 시작해야 하기 때문에 먼저 정확도를 확인한 뒤 데이터셋을 확대하는 작업을 진행할 것”이라고 말했다. 제조 현장에서는 숙련자의 기술과 노하우가 문서가 아닌 개인의 경험과 기억에 의존하는 암묵지 형태로 남아 있는 경우가 많다. 숙련자가 갑자기 퇴직하거나 은퇴하면 설비 운영과 문제 해결에 필요한 지식이 함께 사라질 수 있다는 우려가 나온다. 정 팀장은 “제조업에서는 숙련자의 노하우가 사람에게 의존하는 암묵지 형태로 남아 있고, 이들이 갑자기 은퇴하면 현장 지식이 단절될 수 있다”며 “실증이 끝나면 현장 기술자의 머릿속에 있는 암묵지와 개인용 컴퓨터에 저장된 노하우를 조사해 표준화·데이터화하고 AI 에이전트에 학습시킬 예정”이라고 밝혔다. 보안·속도 모두 잡는 온프레미스 방식 구축 추진 KG스틸은 높은 데이터 처리 능력, 보안성을 지닌 온프레미스 방식으로 AI 에이전트를 구축한다는 구상이다. 온프레미스는 회사가 클라우드를 빌려 쓰는 게 아니라, 사내 전산실이나 자체 보유한 서버 장비에 직접 소프트웨어와 시스템을 설치·운영하는 방식을 뜻한다. 정 팀장은 “제조 현장에 실시간 데이터들과 연동을 해서 에이전트가 돌아가야 되기 때문에 클라우드 서비스를 하면 무리가 있고, 보안상의 이슈로 제조업에선 적합하지 않다고 본다”며 “현재는 계획은 온프레미스로 구축을 하는 방향으로 하되, 사내 그룹웨어 등엔 클라우드를 사용할 계획이다”고 했다. 현장엔 A.X K2 기반 플래그십 모델의 기술적 역량을 바탕으로, 제조 현장에 필요한 응답 속도와 보안, 운영 효율을 함께 고려한 경량 모델이 사용된다. 정 팀장은 “온프레미스로 모델을 구축을 해야되는데 GPU가 더 많이 필요한 모델보다는 날렵하면서 무겁지 않은 모델이 훨씬 더 효율성이 높다”고 말했다. 정 팀장은 비용 효율성과 데이터 보안 안정성을 갖춘 A.X K2를 통해 미국 빅테크 기술에 대한 종속과 중국 AI 모델의 보안 우려도 줄일 수 있다고 강조했다. 제조 공정을 제어하는 산업용 컴퓨터부터 설비 운영체제까지 외산 장비가 많은 상황에서 판단과 제어를 담당하는 AI 모델마저 해외 기업에 의존하면 비용과 기술 종속 문제가 더욱 커질 수 있다는 지적이다. 그는 “제조업은 공정 자동제어에 사용되는 산업용 컴퓨터부터 설비를 운영하는 운영체제까지 외산 장비가 많다”며 “설비를 제어하거나 판단하는 AI 모델까지 챗GPT나 제미나이 같은 미국 빅테크 기업의 AI 에이전트 기술에 종속되면 모든 과정을 외부에 의존할 수밖에 없고 비용 부담도 커진다”고 말했다. 이어 “중국 딥시크 계열의 AI 모델은 저렴하지만 데이터 보안 측면에서 불안한 부분이 있다”며 “SK텔레콤의 A.X K2는 비용이 합리적이면서 내부 데이터의 보안 안정성도 확보할 수 있다”고 밝혔다. 기피 업무 에이전트화...향후 자율제조·피지컬 AI 운영에도 적용 KG스틸은 AI 에이전트 도입에 대한 현장 직원들의 거부감을 줄이기 위해 충분한 공감대를 형성하며 적용 범위를 순차적으로 확대할 계획이다. AI 에이전트가 단순히 인력을 대체하는 기술로 인식되지 않도록 직원들이 꺼리는 업무를 우선 맡기는 방향을 검토하고 있다. 정 팀장은 “모든 직원에게 AI 에이전트를 도입한다고 해서 한순간에 변화가 나타나지는 않을 것이며 어느 정도 시간이 필요할 것”이라며 “AI 에이전트가 단순한 인력 대체 수단으로 오해받지 않도록 AI와 공존하면서 더 많고 좋은 일을 함께 만들 수 있다는 공감대를 형성하는 것이 우선”이라고 말했다. 이어 “직원들이 기피하는 업무부터 에이전트화하는 방향을 계획하고 있다”며 “현장의 필요와 구성원들의 의견을 반영하면서 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 것”이라고 설명했다. 10월 실증이 마무리되면 KG스틸은 A.X K2의 구축 방식과 구체적인 활용처를 확정할 예정이다. 회사는 현재 설비 단계에서 자율 제조를 위한 AI를 적용하고 있으며, 다이 공정에서는 피지컬 AI 도입을 실증하고 있다. 향후 A.X K2를 설비 오류 해결뿐 아니라 자율 제조와 피지컬 AI 운영에도 활용한다는 구상이다. 정 팀장은 “자율 제조와 피지컬 AI를 운영하려면 작업 지시를 내리거나 설정값을 입력할 때 단위 설비별로 분산된 시스템을 하나의 흐름으로 묶는 통합 제어가 이뤄져야 한다”며 “이러한 통합 제어 과정에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.

2026.08.06 09:41홍지후 기자

스페이스X, AI 매출 247% 급증…대규모 투자에 주가는 하락

일론 머스크가 이끄는 항공우주·인공지능(AI) 기업 스페이스X가 상장 후 첫 분기 실적에서 AI 사업의 가파른 성장세를 확인했다. AI 매출은 1년 전보다 3배 이상 늘었지만 대규모 인프라 투자에 따른 단기 수익성 부담이 부각되며 시간외 거래에서 주가는 하락했다. 스페이스X가 4일(현지시간) 발표한 올해 2분기 실적에 따르면 AI 부문 매출은 25억 6100만달러(약 3조 6600억원)로 지난해 같은 기간보다 247% 증가했다. AI 솔루션·인프라 사업 확대와 신규 클라우드 서비스 계약, 생성형 AI 모델 '그록' 및 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터) 구독 매출 증가가 실적을 이끌었다. AI 부문 영업손실은 12억 5700만 달러(약 1조 7900억원)를 기록했지만 직전 분기보다 손실 규모를 49% 줄였다. 조정 상각 전 영업이익(EBITDA)은 11억 4600만 달러로 흑자 전환에 성공했다. 회사는 신규 클라우드 서비스 계약 확대와 AI 인프라 매출 증가가 수익성 개선을 이끌었다고 설명했다. AI 인프라 투자도 공격적으로 확대했다. 2분기 전체 설비투자(CAPEX)는 183억 6900만 달러였으며 이 가운데 158억 2800만달러가 AI 부문에 투입됐다. 전체 설비투자의 약 86%에 해당하는 규모다. AI 컴퓨팅 규모는 1.4기가와트(GW)로 확대됐다. 스페이스X는 2분기 141억 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결했다. 또 AI 기업용 서비스 경쟁력 강화를 위해 600억 달러 규모의 AI 코딩 플랫폼 '커서' 인수를 추진하고 있다. 지난달에는 최신 AI 모델 그록 4.5를 공개하는 등 AI 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 다만 시장은 예상보다 큰 AI 투자 규모를 부담으로 받아들였다. 스페이스X 주가는 정규장에서 125.33달러로 9.43% 상승 마감했지만 실적 발표 이후 시간외 거래에서는 7~8% 하락했다. AI 인프라 확대에 따른 단기 수익성 부담이 투자심리를 위축시킨 것으로 풀이된다. 머스크 최고경영자(CEO)는 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "우리는 누구보다 빠른 속도로 AI 컴퓨팅 용량을 구축하고 있다"며 "AI 모델도 크게 개선하고 있다"고 말했다.

2026.08.05 10:15이나연 기자

스페이스X, 상장 후 첫 실적...분기 매출 11조원

스페이스X가 상장 이후 처음 발표한 실적에서 시장 예상을 웃도는 매출 수치를 공개했다. 다만 AI 인프라에 대한 대규모 투자가 나타나면서 주가는 시간외거래에서 약세를 면치 못했다. 4일(현지시간) 스페이스X는 지난 2분기 매출 78억 1400만 달러(약 11조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 92% 증가한 수치로, 시장 예상치보다 약 10억 달러를 웃도는 매출이다. 영업이익은 5억 4100만 달러(약 8000억원)로 지난해 대비 절반 가까이 줄었다. 위성통신 스타링크가 포함된 커넥티비티 부문 매출은 42억 9100만 달러, 영업이익은 16억 5600만 달러를 기록했다. 매출은 연간 66%, 영업이익은 79% 늘었다. 스타링크 가입자는 1200만 명으로 1년 전보다 두 배로 늘었다. 기업고객과 정부 대상 매출은 전년 동기 대비 108% 증가했다. 미국 정부에만 60억 달러 수준의 장기계약이 이뤄졌다. 우주 부문은 매출 9억 6200만달러에 5억 4200만 달러의 영업손실을 기록했다. 스타십 연구개발 비용이 늘어나면서 손실이 커졌다. AI 부문 매출은 25억 6100만 달러, 영업손실은 12억 5700만 달러를 기록했다. 투자자들이 눈여겨본 자본지출은 183억 6900만 달러를 기록했다. 대부분이 AI 부문 투자에 해당한다. AI 부문 자본지출만 158억 2800만 달러에 이른다. 시장 전망치를 넘어서는 AI 투자 지출에 스타링크 주가는 시간외거래에서 한때 6% 가까이 하락했다.

2026.08.05 09:03박수형 기자

"제조부터 국방까지"…SKT, '일하는 AI' 확산 시동

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 본격 나선다. AI로 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현하고, 이를 기반으로 한국형 소버린 AI 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 4일 회사 뉴스룸 인터뷰에서 “A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것”이라며 “에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다”고 밝혔다. A.X K2, 문맥 제대로 알아듣는다 A.X K2는 총 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대언어모델(LLM)이다. 추론 과정에서는 330억 개(33B)의 매개변수만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 모델 규모를 키우면서도 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 매개변수를 늘리며 성능은 크게 향상됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%p 높아졌고, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 상승했으며, AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 또 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro)는 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK)는 91.6점을 기록했고, 통신 분야 에이전트 도구 활용 능력을 평가하는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. AI 에이전트는 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하기 때문에 긴 문맥을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 중요하다. SGA는 이러한 환경에 최적화된 구조로, 입력 길이가 길어질수록 처리 속도와 안정성이 향상된다. 120K 토큰 입력 기준으로는 A.X K1 대비 토큰 처리량이 67.7% 개선됐다. “일하는 AI”...산업 국방 현장 적용 본격화 SK텔레콤은 텍스트 모델뿐 아니라 비전언어모델(VLM)과 오디오 음성 모델도 함께 선보였다. 제조 도면과 문서, 차트 등을 이해하는 'A.X K2 VL'과 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치' 등을 통해 산업 현장에서 필요한 멀티모달 AI를 구현한다는 계획이다. 이에 따라 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. 회사는 KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과 함께 제조 특화 AI 에이전트를 실증하고 있다. 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습한 AI가 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 제안하는 방식이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등을 지원하고 있다. 국방 분야도 주요 적용처다. SK텔레콤은 국방부에 A.X K1을 FP8·FP4·INT4 형태로 양자화해 공급했으며, A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에서 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 활용하지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 해 보안성을 확보했다. 해외 오픈소스 모델과 비교했을 때 A.X K2 경쟁력으로 ▲한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 성능 ▲데이터 주권과 보안 ▲개방성을 꼽혔다. 김 담당은 “국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다”며 “국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표”라고 설명했다. 조 단위 매개변수 모델로 확장, 국산 NPU 적용 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI'와 '모두의 챌린지 AX-LLM' 등을 통해 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있는 생태계도 확대한다. 향후에는 조(兆) 단위 매개변수를 갖춘 차세대 모델 개발도 추진한다. 먼저 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 기반으로 모델 규모를 확대하는 동시에 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량을 고도화한다. 서울대, KAIST, 크래프톤 등과 차세대 아키텍처 연구도 병행한다. 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화할 계획이다. 김 담당은 “A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례”라며 “개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.04 09:38박수형 기자

"AI가 칩 설계부터 검증까지"…엔비디아, 엔지니어링 에이전트 고도화

엔비디아가 인공지능(AI) 에이전트 활용 범위를 전문 엔지니어링 업무로 확장한다. 엔비디아는 엔지니어링용 '엔비디아 에이전트 툴킷'에 피직스네모와 쿠다-X 라이브러리를 추가했다고 28일 밝혔다. 개발자는 이를 활용해 물리학 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 엔비디아 에이전트 툴킷은 특정 산업 도구와 모델, 데이터를 연결한 전문 AI 보조도구를 개발할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트로 AI 에이전트가 물리학 모델과 수치해석 솔버, 양자화학 기술을 직접 호출해 활용할 수 있게 됐다. 피직스네모는 AI 물리 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 기술을 제공한다. 모델 구조를 엔지니어링 업무에서 바로 호출할 수 있는 도구로 전환해 복잡한 설계와 시뮬레이션에 활용하도록 지원한다. 쿠다-X에는 반복형 스파스 솔버 ;엔비디아 cuISS'와 직접형 스파스 솔버 '엔비디아 cuDSS'가 포함됐다. 물리·엔지니어링 시뮬레이션과 전자설계자동화 과정에서 발생하는 대규모 선형 계산을 그래픽처리장치(GPU)로 가속하는 기술이다. 양자화학 라이브러리 '엔비디아 cuEST'는 고정밀 양자화학 시뮬레이션을 대규모 생산 업무에 적용할 수 있도록 지원한다. 밀도범함수이론과 후속 계산 기법을 활용해 반도체 소자와 소재 개발에 필요한 기저 상태·여기 상태 시뮬레이션을 처리한다. 엔비디아는 칩 설계와 검증을 위한 AI 모델도 강화했다. 하드웨어 설계 에이전트 '에이스-아르티엘'을 탑재한 '네모트론 3 울트라'는 레지스터 전송 수준(RTL) 코딩 성능을 측정하는 종합 베릴로그 설계 문제 벤치마크에서 오픈 모델 가운데 가장 높은 성능을 기록했다. 기업은 자체 데이터로 네모트론 3 울트라를 추가 학습하고 내부 서버나 온프레미스 환경에 배포할 수 있다. 이를 통해 칩 설계용 AI 에이전트를 맞춤화하면서 설계 데이터에 대한 통제권과 보안을 확보할 수 있다는 설명이다. 특히 삼성은 '쿠리소'와 쿠다-X를 활용해 계산 리소그래피 성능을 최대 20배 높였다고 밝힌 바 있다. 피직스네모를 적용해 최대 100억개 셀로 구성된 칩 규모에서도 수치해석 솔버 수준의 정확도를 갖춘 열응력 분석을 수행하고 있다. 티모시 코스타 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "이제 AI는 물리학, 시뮬레이션, 설계 도구를 작업에 활용할 수 있다"며 "엔비디아 에이전트 툴킷을 통해 개발자는 물리학을 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하며 고품질 데이터를 생성하는 에이전틱 엔지니어를 구축할 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.28 11:13김미정 기자

리벨리온, SKT 초거대 AI 'A.X K1' 서버 구동 성공…국산 NPU 기술력 입증

국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 SK텔레콤의 초거대 AI 파운데이션 모델을 자체 서버 인프라에서 구동하는 데 성공했다. 이에 국산 신경망처리장치(NPU)의 대규모 인프라 처리 성능을 증명했다는 평가다. 리벨리온은 SK텔레콤의 독자 AI 모델 'A.X K1(이하 K1)'을 자사 고성능 AI 반도체 기반 리벨 서버에 탑재해 성공적으로 구동하고, 이를 기반으로 한 실시간 AI 에이전트 서비스 데모를 공개했다고 23일 밝혔다. 이번 실증은 5000억(500B)개 이상의 파라미터(매개변수) 규모를 갖춘 초거대 언어모델을 단일 NPU 서버 환경에서 안정적으로 추론·연산해 냈다. 리벨리온은 전용 분산 처리 소프트웨어 최적화를 통해 단일 서버 구성만으로 글로벌 고성능 GPU 서버에 준하는 인프라 효율성을 확보했다고 설명했다. 특히 K1 모델의 핵심 구조인 MoE 연산을 칩셋 단에서 병목 현상 없이 분산 병렬 처리하는 기술을 구현해, 데이터센터 구축 및 운영에 들어가는 고비용 부담을 절감할 수 있는 발판을 마련했다. 실증 현장에서 리벨리온은 실생활 활용 가능성을 보여주는 '지도(Map)형 에이전트 서비스' 데모를 선보였다. 수많은 이용자가 동시 접속해 복잡한 일상 질의를 던지는 다중 동시 요청 상황에서도 지연시간 없이 실시간으로 연산을 처리하고 지도에 결과를 표출하는 성능을 시연했다. 리벨리온은 과학기술정보통신부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업 SKT 컨소시엄에 참여해 국산 NPU 기반 AI 인프라 실증을 주도하고 있다. 앞서 SKT의 '에이닷 전화 통화요약' 등 실시간 AI 상용 서비스에 자사 NPU를 적용해 약 1년간 안정적으로 운영해 온 경험을 보유하고 있다. 박성현 리벨리온 대표는 “국산 초거대 AI 모델과 국산 NPU의 결합만으로 대규모 실용 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있음을 입증한 '소버린 AI'의 구체적 사례”라며 “소프트웨어 및 반도체 인프라 경쟁력을 지속 강화해 국가 차원의 AI 기반 구축에 기여하겠다”고 말했다.

2026.07.23 09:58전화평 기자

스페이스X, 美 펜타곤과 수십억달러 AI 컴퓨팅 공급 협상

일론 머스크가 이끄는 스페이스X가 미국 국방부(펜타곤)에 인공지능(AI) 모델 운영을 위한 대규모 컴퓨팅 자원을 공급하는 방안을 논의하고 있다. 협상 규모는 수십억달러에 달할 전망이다. 월스트리트저널(WSJ)은 18일(현지시간) 복수의 관계자를 인용해 스페이스X와 미국 국방부가 AI 모델 구동을 위한 데이터센터 컴퓨팅 용량 제공 계약을 협의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 진행 단계이며 최종 계약 체결로 이어질지는 확정되지 않았다. 계약이 성사되면 스페이스X는 기존 로켓 발사와 군사용 위성 서비스에 이어 AI 인프라 분야에서도 국방부의 핵심 파트너 자리에 오른다. 국방부는 이미 스페이스X의 발사체와 스타링크 위성통신망, 군사 위성 서비스를 광범위하게 쓰고 있다. 문제는 그 의존도가 여기서 더 커진다는 점이다. 일부 국가안보 담당 관료들은 국방부의 머스크 의존이 이미 과도하다고 우려를 제기한 바 있다. 스페이스X의 AI 컴퓨팅 사업은 올해 들어 궤도에 올랐다. 지난 5월 앤트로픽이 스페이스X의 콜로서스(Colossus) 데이터센터 전체 용량을 쓰는 계약을 맺으면서 월 12억5000만달러를 지급하기로 했다. 한 달 뒤인 6월엔 구글과 300억달러 규모 계약을 체결해 올해 10월부터 2029년 6월까지 매달 9억2000만달러를 받고 엔비디아 칩 등 컴퓨팅 자원을 내주는 조건으로 알려졌다. 이 흐름 위에 국방부가 세 번째 대형 고객으로 올라서는 셈이다. 회사 내부에서는 여기서 그치지 않고 코어위브(CoreWeave) 같은 기존 사업자보다 낮은 가격으로 AI 연산 자원을 파는 방안까지 검토 중이다. 미 국방부 역시 AI 활용 확대에 따라 대규모 컴퓨팅 인프라 확보를 추진하고 있다. 국가안보국(NSA)을 비롯한 정보기관과 전장 환경의 군 인력들이 AI를 적극 활용하면서 고성능 데이터센터 수요가 빠르게 증가하고 있기 때문이다. 현재 국방부의 주요 클라우드 공급업체는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글, 오라클 등이다. 특히 아마존은 정부기관용 컴퓨팅 인프라 확충을 위해 500억달러를 투자하고 있으며 국방부 수요 대응을 핵심 사업 중 하나로 추진하고 있다. 국방부는 특정 기업에 대한 의존도를 낮추기 위해 공급업체 다변화 전략을 추진하고 있다. 최근에는 스페이스X를 비롯해 아마존, 구글, 마이크로소프트, 오라클 등의 AI 모델과 관련 기술을 기밀 환경에서 활용할 수 있도록 승인했다. 올해 초 앤트로픽과의 갈등이 불거지면서 특정 공급사에 종속되는 데 대한 우려가 국방부 내에서 커진 것으로 전해졌다. 이 다변화 전략과 맞물리는 게 국방부가 추진하는 300억달러 규모 'AI 무기고(Artificial Intelligence Arsenal)' 프로젝트다. 고성능 AI 반도체 확보가 목표로 2027 회계연도 예산안에 담겨 현재 의회에서 논의 중이다. 스페이스X와의 협상 시점이 이 예산 논의와 겹치는 건 우연이 아니라는 시각도 있다. 스페이스X는 AI 기업 xAI를 인수해 그록(Grok) AI 모델과 데이터센터 사업을 통합했다. 회사는 미국 테네시주 멤피스에 대규모 AI 데이터센터를 구축하며 AI 인프라 역량 강화에 나서고 있다. 일론 머스크 CEO는 공시 문서를 통해 경쟁사보다 더 빠르고 저렴한 비용으로 데이터센터를 구축했다고 주장한 바 있다. 이 과정에서 부지 내 가스터빈을 설치해 자체 발전을 하는 전략을 취했는데 이는 환경 규정 위반 혐의로 소송이 제기되는 계기가 되기도 했다. 스페이스X는 투자자들에게 우주 공간에 데이터센터를 설치하는 방안도 제안한 것으로 전해진다. 업계에서는 스페이스X가 AI 모델 판매보다 데이터센터 임대와 컴퓨팅 자원 공급 사업에서 더 큰 수익을 거둘 가능성이 높은 것으로 보고 있다. 그록 AI 모델은 다른 AI 도구들과 사용자 확보 경쟁을 벌여야 하는 반면, 컴퓨팅 임대 사업은 상대적으로 안정적인 수익 구조를 갖췄다는 평가다. 앤트로픽·구글·스타트업 리플렉션 AI와 체결한 계약은 완전 가동 시 연간 수백억달러 규모의 매출로 이어질 수 있다는 전망도 나온다. 이번 협상이 성사될 경우 스페이스X는 우주산업 기업을 넘어 미국 AI 인프라 시장의 핵심 사업자로 입지를 더욱 강화할 것으로 예상된다. 머스크 CEO의 정치적 영향력과 대규모 정치 후원 이력을 둘러싼 이해상충 논란 역시 계속 거론되는 대목이다. 다만 미 행정부 관계자들은 이 같은 비판을 부인하고 있는 것으로 전해졌다. 로이터 등 외신에 따르면 스페이스X와 국방부는 해당 이슈에 아직 공식 입장을 밝히지 않았다.

2026.07.19 07:14남혁우 기자

"화성 건설로봇 만든다"...전 스페이스X 엔지니어, 1700억원 투자 유치

전 스페이스X 엔지니어가 창업한 건설 기술 스타트업이 1억 1500만달러(약 1700억원) 규모 투자 유치에 성공했다. 회사는 인공지능(AI)과 반자율 건설 로봇 기술을 기반으로 지구의 인프라 건설을 혁신하고 장기적으로는 달과 화성 건설 시장까지 진출하겠다는 구상이다. 17일 테라퍼마는 벤처캐피털 클라이너 퍼킨스가 주도한 1억 달러 규모 시리즈A 투자를 포함해 총 약 1억 1500만 달러를 조달했다고 밝혔다. 이번 투자에는 베인캐피털벤처스, 글레이드 브룩 캐피털 파트너스, 배너 VC, 사가 벤처스, 트러스트 벤처스, 데피니션, 피크6, 마그네타 캐피털, 라벨린 캐피털 등이 참여했다. 엔젤 투자자로는 스페이스X, 안두릴, 베이스 파워, 하드리안 등의 창업자와 엔지니어가 이름을 올렸다. 2024년 설립된 테라퍼마는 스페이스X 출신 노아 쇼셋 최고경영자(CEO)와 노아 맥기니스 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업했다. 두 사람은 스페이스X에서 스타링크, 스타실드, 스타십 프로젝트에 참여하며 대규모 물리 시스템을 빠르게 개발하고 운영한 경험을 쌓았다. 회사가 개발하는 핵심 기술은 AI 기반 건설 플랫폼과 반자율 중장비 시스템이다. 굴착기와 불도저, 로더, 롤러 등 기존 중장비를 로봇화해 작업자가 운전석에 탑승하지 않고도 원격으로 운영할 수 있도록 한다. 숙련된 작업자는 관제센터에서 여러 대의 장비를 동시에 제어할 수 있으며, 회사는 이를 통해 작업자 생산성을 최대 300%까지 향상시킬 수 있다고 설명했다. 또한 공사 기간 단축과 비용 절감, 안전성 향상 효과도 기대하고 있다. 테라퍼마는 건설 산업이 심각한 생산성 정체에 직면해 있다고 진단했다. 회사에 따르면 미국 건설업 노동 생산성은 1965년 이후 연평균 0.6% 감소한 반면, 미국 전체 경제 생산성은 연평균 1.6% 증가했다. 노아 쇼셋 CEO는 "건설은 현대 문명을 떠받치는 핵심 산업이지만 지난 50년 동안 생산성이 후퇴했다"며 "건설을 지금보다 10배 더 빠르고 저렴하며 안전하게 만드는 것이 목표"라고 말했다. 이어 "미국은 대륙횡단철도와 주간고속도로망, 후버댐 같은 거대한 프로젝트를 완성한 경험이 있다"며 "우리는 미국이 다시 대규모 건설 역량을 확보하도록 돕고, 장기적으로는 그 역량을 우주로 확장할 것"이라고 강조했다. 현재 테라퍼마는 주택, 에너지, 교통, 제조업 분야에서 다양한 프로젝트를 수행하고 있다. 최근에는 텍사스 지역 스타벅스 매장 부지 조성과 스포츠 경기장, 전력 변전소 건설 프로젝트에 참여했다. 미국 정부와 협력해 해외 핵심 인프라 및 물류 사업도 진행 중이다. 테라퍼마가 특히 주목받는 이유는 창업진이 단순히 건설 자동화에 그치지 않고 우주 인프라 시장까지 겨냥하고 있기 때문이다. 향후 달과 화성에 인간 거주지가 건설될 경우, 극한 환경에서 작동할 수 있는 자율 건설 장비가 필수적이라는 판단이다. 쇼셋 CEO는 "오늘 지구에서 해결하고 있는 건설 문제는 미래에 달과 화성에서도 동일하게 나타날 것"이라며 "현재 개발 중인 기술은 우주 환경에서도 높은 활용 가능성을 갖고 있다"고 말했다. 이어 "궁극적인 목표는 태양계에서 가장 큰 건설 회사를 만드는 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.07.17 09:37남혁우 기자

[AI는 지금] "6개월 만에 몸값 2배"…러버블, '바이브코딩' 광풍에 VC 줄섰다

자연어 프롬프트만으로 웹사이트와 애플리케이션을 만드는 '바이브코딩(vibe coding)' 시장에 글로벌 벤처캐피털 자금이 다시 몰리고 있다. 스웨덴 스타트업 러버블(Lovable)이 반년 만에 기업가치를 두 배 수준으로 끌어올리는 투자 유치를 논의하면서 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 제작 시장을 둘러싼 경쟁이 더 뜨거워지고 있다. 12일 테크크런치 등 외신에 따르면 러버블은 최근 3억 달러 규모 신규 투자 유치를 논의 중이다. 이번 투자에서 거론되는 기업가치는 132억 달러다. 지난해 12월 인정받은 66억 달러의 두 배 수준으로, 이번 라운드는 멘로벤처스가 주도할 것으로 알려졌다. 러버블은 설립 3년도 채 되지 않은 스웨덴 바이브코딩 스타트업으로, 안톤 오시카 최고경영자(CEO)와 파비안 헤딘 최고기술책임자(CTO)가 공동 창업했다. 지난 6월에는 연간 반복매출 환산액(ARR) 5억 달러를 달성해 업계의 주목을 받았다. 또 짧은 기간에 매출과 기업가치가 동시에 뛰면서 투자자들은 러버블을 단순한 AI 코딩 도구가 아니라 차세대 애플리케이션 제작 플랫폼으로 평가하고 있다. 러버블은 사용자가 원하는 서비스를 자연어로 설명하면 웹사이트와 전자상거래 스토어, 내부 업무용 애플리케이션 등을 만들 수 있도록 지원한다. 주요 이용자는 창업자, 개인 디자이너, 영업 담당자 등이다. 전문 개발자가 아니어도 아이디어를 빠르게 제품 형태로 구현할 수 있다는 점이 수요를 키우고 있다. 기업 시장에서도 활용 범위가 넓어지고 있다. 러버블은 워크데이, 아사나, 엔비디아 등을 고객으로 확보한 것으로 알려졌다. 개인 이용자의 실험용 도구를 넘어 기업 내부 업무 앱, 고객용 서비스, 프로토타입 제작 환경으로 확장할 가능성을 보여준 셈이다. 투자자들이 러버블에 주목하는 이유도 여기에 있다. 러버블은 코드를 대신 써주는 보조 도구가 아니라 소프트웨어 제작의 진입점을 장악할 수 있는 플랫폼으로 평가받고 있다. 기존에는 기획자, 디자이너, 개발자, 품질관리 인력이 단계별로 참여해야 했던 작업을 자연어 입력과 AI 생성 과정으로 압축할 수 있기 때문이다. 바이브코딩은 개발자가 직접 코드를 작성하는 대신 자연어로 요구사항과 맥락을 입력하면 AI가 애플리케이션 구조와 기능을 만들어내는 방식이다. 로그인, 데이터 처리, 화면 구성, 배포 등 개발 전반을 통합적으로 다룬다는 점에서 기존 코드 자동완성 도구와 차이가 있다. 이 방식은 개발 생산성을 높이는 데 그치지 않는다. 비개발자도 아이디어를 빠르게 구현할 수 있게 해 소프트웨어 제작 인구 자체를 넓힌다. 스타트업은 초기 서비스를 빠르게 만들고 검증할 수 있고, 기업 현업 부서는 개발 조직에 모든 요청을 맡기지 않아도 내부 업무용 도구를 직접 실험할 수 있다. 러버블 외에도 바이브코딩 관련 기업들의 몸값은 빠르게 뛰고 있다. 리플릿(Replit)은 지난 3월 4억 달러 규모 시리즈D 투자를 유치하며 기업가치 90억 달러를 인정받았다. 이는 6개월 전 30억 달러에서 세 배로 오른 수치다. 개발자용 AI 코드 편집기 커서도 대표 사례로 꼽힌다. 스페이스X는 커서를 개발한 애니스피어를 600억 달러에 인수한 뒤 곧바로 코딩 특화 모델 경쟁에 속도를 내고 있다. 특히 최근에는 커서와 연계한 그록 4.5를 공개하며 개발자용 AI 도구 시장 공략을 본격화했다. 커서는 전문 소프트웨어 엔지니어가 널리 쓰는 AI 코딩 도구로, 바이브코딩 흐름을 확산시킨 대표 서비스 중 하나로 평가받고 있다. 이처럼 바이브코딩 스타트업에 자금이 몰리는 것은 투자자들이 특정 기업보다 영역 전체의 성장성에 베팅하고 있다는 의미로 해석된다. AI 검색과 챗봇이 지식 접근 방식을 바꿨다면, 바이브코딩은 소프트웨어 생산 방식을 바꿀 수 있다는 기대가 커지고 있다. 또 최근에는 토큰 비용과 모델 접근 통제 문제도 바이브코딩 수요를 키우는 요인으로 떠오르고 있다. 고성능 AI 모델을 모든 개발 작업에 쓰면 비용 부담이 커지기 때문이다. 여기에 미국과 중국을 중심으로 고성능 모델 접근과 활용을 둘러싼 통제 이슈도 커지면서 기업들은 비용과 운영을 통제할 수 있는 개발 보조 환경을 찾고 있다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "러버블 같은 바이브코딩 기업의 가치가 오르는 것은 단순히 개발자들이 AI 코딩 도구를 많이 쓰기 때문만은 아니다"며 "자연어로 앱과 서비스를 만들 수 있는 환경이 확산되면 개발자뿐 아니라 기획자, 디자이너, 영업 조직, 기업 현업 부서까지 소프트웨어 제작 수요로 들어올 수 있기 때문에 시장 자체가 커진다"고 말했다. 이어 "여기에 데이터베이스, 배포, 권한 관리, 협업 기능까지 붙으면 바이브코딩 도구는 단순 코드 생성기를 넘어 기업용 개발 플랫폼으로 확장될 수 있다"며 "최상위 모델의 토큰 비용과 접근 통제 부담이 커지는 상황에서 기업들이 비용을 관리할 수 있는 코드 어시스턴트와 내부 개발 환경을 찾고 있다는 점도 이들 기업의 가치 상승을 뒷받침하는 요인"이라고 덧붙였다.

2026.07.12 09:06장유미 기자

[AI는 지금] 커서 품은 스페이스XAI, 코딩 AI에 꽂혔다…오픈AI·앤트로픽 추격 본격화

스페이스XAI가 커서와 공동 개발한 새 인공지능(AI) 모델 '그록 4.5'를 공개하며 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 코딩에 강점을 둔 모델을 금융, 법률, 보안 업무로 확장해 오픈AI와 앤트로픽이 주도해 온 기업용 AI 경쟁에 뛰어든 모습이다. 9일 블룸버그통신 등 주요 외신에 따르면 스페이스XAI는 이달 8일(현지시간) 커서와 공동 개발한 그록 4.5를 선보였다. 이 모델은 두 회사가 함께 만든 첫 AI 모델로, 소프트웨어 개발뿐 아니라 데이터 분석, 금융, 법률 업무처럼 장시간 실행과 도구 활용이 필요한 작업에 초점을 맞췄다. 터미널 기반 코딩 성능을 측정하는 주요 벤치마크에선 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.8'과 비슷한 수준을 기록하며 오픈AI 'GPT-5.5'와 경쟁할 수 있는 성능을 확보했다는 평가도 나왔다. 이번 일을 기점으로 커서는 스페이스XAI가 기업용 AI 시장을 파고드는 데 필요한 데이터와 유통 채널을 동시에 제공할 예정이다. 개발자가 실제 업무에서 코드를 작성하고 수정하고 테스트하는 과정이 플랫폼 안에 축적돼 있어서다. 스페이스XAI는 커서 생태계를 통해 실사용 데이터를 모델 고도화에 활용하고, 완성된 모델을 개발자 업무 환경 안에서 바로 배포할 수 있게 할 계획이다. 이 같은 스페이스XAI의 움직임은 오픈AI와 앤트로픽에 새로운 압박 요인이 될 것으로 보인다. 현재 앤트로픽은 클로드 코드를 앞세워 개발자 시장에서 입지를 넓혔고, 오픈AI도 코덱스로 코딩 에이전트 경쟁을 강화하고 있는 상태다. 스페이스XAI가 커서를 통해 코딩 도구 안에서 모델을 직접 유통하면 기업용 AI 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 업무 환경 장악력과 배포 속도까지 따지는 구도로 바뀔 가능성이 있다. 이번 일은 스페이스X의 운영 효율도 높일 수 있을 것으로 보인다. 로켓, 위성, 스타링크, 데이터센터를 운영하는 만큼, 앞으로 그록 4.5를 내부 개발과 운영 자동화에 적용해 엔지니어링 생산성은 물론 위성망 관리와 우주 인프라 운영 효율까지 높일 수 있을 것으로 기대된다. 다만 보안 기능 강화는 변수로 꼽힌다. 그록 4.5는 취약점 분석과 보안 점검에 활용될 수 있는 사이버보안 역량을 갖춘 모델로 소개됐다. 이에 기업 보안 업무 자동화에는 도움이 될 수 있지만 악용 가능성에 대한 규제 당국의 감시도 커질 수 있다. 기업 고객은 고성능 AI 모델을 도입할 때 접근 통제, 감사 추적, 책임 소재를 함께 따질 수밖에 없을 것으로 보인다. 업계에선 스페이스XAI의 이번 행보가 AI 모델 경쟁의 기준을 바꿀 수 있다고 보고 있다. 커서가 보유한 개발자 접점과 스페이스X의 컴퓨팅 인프라가 결합되면 모델 개발, 배포, 수익화까지 이어지는 속도가 빨라질 수 있다는 이유에서다.업계 관계자는 "기업용 AI 경쟁은 누가 더 똑똑한 모델을 갖췄느냐보다 실제 업무 흐름 안에 얼마나 깊게 들어가느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "스페이스XAI가 커서를 통해 개발자 접점을 확보한 만큼 금융, 법률, 보안 업무로 확장할 수 있을지가 오픈AI·앤트로픽과의 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.07.09 11:21장유미 기자

"스페이스X AI폰 공개, 완전한 거짓"…머스크, 언론보도 일축

일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 지난달 기업공개(IPO)를 앞두고 인공지능(AI) 기반 휴대폰 시제품을 투자자들에게 공개했다는 월스트리트저널(WSJ)의 보도를 전면 부인했다고 로이터통신이 1일(현지시간) 보도했다. 머스크는 자신의 엑스(X·옛 트위터)를 통해 해당 보도를 인용하며 “완전히 거짓”이라고 일축했다. 구체적인 반박 근거는 제시하지 않았다. 앞서 WSJ은 소식통을 인용해, 스페이스X가 IPO를 앞두고 AI 스마트폰 형태 시제품을 선보였다고 보도했다. 보도에 따르면 이 기기는 자체 운영체제(OS)를 기반으로 구동되며, 머스크의 AI 스타트업 xAI의 기술과 퀄컴의 스냅드래곤 칩을 탑재한 것으로 알려졌다. 다만 WSJ은 스페이스X가 일부 투자자들에게 "해당 프로젝트는 아직 초기 단계로 설계 진행 중이며, 최종 출시 여부는 불확실하다"고 설명했다고 전했다. 현재 스페이스X는 핵심 사업인 로켓 발사와 위성 인터넷을 넘어 AI 인프라, xAI의 거대언어모델(LLM) '그록', 우주 기반 컴퓨팅 계획 등에 막대한 자금을 투입하고 있다. 이는 스페이스X를 글로벌 AI 경쟁의 중심에 놓으려는 머스크 전략의 일환으로 풀이된다. 외신들은 머스크의 스마트폰 시장 도전 가능성을 꾸준히 제기해 왔다. 로이터 통신은 지난 2월 스페이스X가 스타링크 위성 통신망과 연동되는 모바일 기기를 개발해 기존 스마트폰 시장에 도전할 계획이라고 보도한 바 있다. 머스크 역시 지난 1월 스마트폰 개발 계획에 대해 "언젠가 출시될 가능성이 있다"면서도 "기존 휴대폰과는 완전히 다를 것"이라며 여지를 남겼다. 한편, 테크 업계에서는 스마트폰을 대체하려는 AI 전용 기기 개발 경쟁이 치열해지고 있다. 최근 마이크로소프트(MS)는 퀄컴 웨어러블 칩을 탑재하고 AI 에이전트, 음성 인식, 카메라 등을 활용해 사용자의 업무를 돕는 AI 기반 직원용 배지 시제품을 공개했다.

2026.07.02 09:39이정현 미디어연구소

로보티즈 "액추에이터 점유율 확대해 올 매출 500억원 목표"

로봇 액추에이터 기업 로보티즈가 수익성보다 매출 증대에 집중한다. 중국 제품과 비슷한 가격에 신제품을 출시하며 시장 점유율을 빠르게 확대한다는 계획이다. 액추에이터는 '로봇의 근육' 역할을 하는 부품이다. 제어 신호(전기)를 받아 실제 물리적 움직임(힘·토크·회전)으로 바꿔주는 구동 장치다. 1일 서울 여의도에서 열린 '코스닥 커넥트 2026'에서 로보티즈 관계자는 "올해 매출액은 500억원 정도로 예상하고, 내년에는 1000억원을 달성할 수 있을 것"이라며 "'Q 시리즈' 출시로 중국 시장을 적극 공략할 계획"이라고 말했다. 이어 "Q 시리즈는 마진을 챙기기보다 물량 공세로 점유율을 높이는 데 우선하고 있다"며 "다만 점유율을 높이면 마진도 충분히 챙길 수 있다"고 덧붙였다. 출하량이 증가하면서 규모의 경제 효과로 수익성이 개선되지만 낮은 가격에 증가폭은 제한적일 수 있다는 설명이다. Q 시리즈는 올해 하반기 중으로 출시 예정인 휴머노이드용 액추에이터 신제품이다. 중국 수요를 겨냥한 전략 제품으로, 현지 제품과 가격은 동일하면서도 높은 정밀 제어와 내구성을 동시에 구현했다. 회사 관계자는 "기존 다이나믹셀 기술력을 기반으로 개발돼 높은 품질을 자랑한다"며 "전량 우즈베키스탄에서 생산될 것"이라고 설명했다. 로보티즈는 현재 우즈베키스탄에 600억원을 투자해 액추에이터 공장을 짓고 있다. 공장 규모는 액추에이터 기준 총 500만개를 생산할 수 있는 수준이며 올해 10월 부분 가동을 시작할 계획이다. 지난해 로보티즈가 판매한 액추에이터 수량은 22만개다. 올해 예상 출하량은 40~50만개이고, 내년엔 100만개 이상이 예상된다. 현재 액추에이터 제품에서 가장 많이 팔리고 있는 종류는 초소형 제품인 'X 시리즈'다. 전체 출하량 중 70~80%를 차지한다. 로보티즈는 Q 시리즈가 출시되면 X 시리즈와 1:1 비율로 판매될 것으로 전망한다. 저가 제품인 Q 시리즈의 판매량이 확대되면서 전체 영업이익률 상승을 제한할 것으로 보인다. 앞선 관계자는 "Q 시리즈의 선주문이 들어오고 있다"며 "이미 올해 액추에이터 수주잔고는 작년의 2배를 넘어섰다"고 전했다. 지난해 액추에이터의 수주잔고는 41만개다. 로보티즈는 밸류체인 안정화를 위해 모터 내재화에도 나선다. 관계자는 "작년 모터 수급이 원활하지 않으면서 예상보다 출하량이 낮았다"며 "모터를 자체 생산해 내재화율 100%를 달성할 것"이라고 강조했다. 현재 내재화율은 모터를 제외한 95%다. 그러면서 "2028년부터는 매년 매출이 2배씩 늘어 2031년에 액추에이터와 데이터 사업을 합쳐서 10억달러, 약 1조5000억원을 달성할 것"이라고 말했다. 회사는 데이터팩토리 사업도 추진 중이다. 우즈베키스탄에 1000대 이상의 휴머노이드를 투입해 업무를 수행하면서 데이터를 확보하고, 이를 판매한다는 방침이다.

2026.07.01 17:24진운용 기자

리플렉션 AI, 스페이스X와 최대 63억달러 규모 AI 인프라 계약 체결

리플렉션 AI가 스페이스X와 최대 63억 달러(약 9조 7000억원)에 달하는 대규모 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 계약을 체결했다. 급증하는 AI 학습 수요에 대응하기 위해 최신 엔비디아 GPU 자원을 확보하면서 오픈웨이트(Open-weight) AI 모델 개발 경쟁에 본격적으로 나선다는 전략이다. 23일 CNBC 등 외신에 따르면 리플렉션 AI는 7월 1일부터 2029년까지 스페이스X의 '콜로서스2(Colossus 2)' 데이터센터에서 엔비디아 최신 GB300 AI 칩과 관련 인프라를 이용하기 위해 매월 1억5000만 달러(2307억원)를 지불한다. 계약 규모는 최대 63억달러에 달하며, 계약 시작 후 첫 3개월이 지난 시점부터는 양측 모두 90일 사전 통보를 통해 계약을 종료할 수 있다. 이번 계약은 스페이스X가 체결한 AI 인프라 임대 계약 가운데서는 비교적 작은 규모다. 앞서 앤트로픽은 월 12억5000만 달러, 구글은 월 9억2000만 달러 규모로 스페이스X와 컴퓨팅 자원 계약을 체결한 바 있다. 두 계약 역시 2029년까지 유지되는 조건이지만 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 공개적으로 '언제든 해지할 수 있는 계약'이라는 점을 강조해왔다. 콜로서스 데이터센터는 일론 머스크 CEO가 설립한 AI 기업 xAI의 모델 학습을 위해 구축된 시설이다. 이후 xAI가 스페이스X 조직에 통합된 뒤, 스페이스X는 자체 AI 프로젝트뿐 아니라 보유한 대규모 GPU 자원을 외부 AI 연구소와 기업에 임대하는 사업을 확대하고 있다. 리플렉션 AI는 이번 계약이 자사의 첫 번째 대규모 컴퓨팅 인프라 확보 사례라고 밝혔다. 특히 이를 통해 폐쇄형 AI 모델을 개발하는 오픈AI와 앤트로픽 등에 맞서는 오픈웨이트 전략을 더욱 강화할 수 있게 됐다고 강조했다. 오픈웨이트 모델은 학습이 완료된 모델의 가중치(weight)를 공개해 연구자와 기업들이 자유롭게 활용할 수 있도록 하는 방식이다. 최근 미국 정부가 앤트로픽의 폐쇄형 모델인 '페이블(Fable)'과 '미토스(Mythos)' 사용을 제한한 이후 개방형 AI 생태계에 대한 관심이 높아지고 있는 상황이다. 2024년 구글 딥마인드 출신 연구원 2명이 설립한 리플렉션 AI는 이번 계약이 "현재까지 공개된 오픈 AI 인프라 투자 가운데 가장 큰 규모 중 하나"라고 평가했다. 리플렉션 AI 측은 "최근 일련의 사건들은 AI 생태계에서 오픈소스가 얼마나 중요한지를 보여주고 있다"며 "점점 더 많은 국가와 기업들이 폐쇄형 모델에만 의존할 때 발생하는 위험과 비용을 인식하고 있다"고 밝혔다. 이어 "스페이스X와의 계약은 최전선 AI 생태계에서 리플렉션 AI의 전략적 중요성을 보여주는 신호"라며 "더 많은 컴퓨팅 자원은 세계 최고 수준의 개방형 AI 모델을 대규모로 개발할 수 있는 기반이 될 것"이라고 설명했다.

2026.06.23 09:15남혁우 기자

엔비디아, 윈도 AI PC 'RTX 스파크' 3분기 출시...승부수 통할까

엔비디아가 생성 AI와 에이전틱 AI를 구동할 수 있는 Arm 기반 고성능 플랫폼 'RTX 스파크'를 앞세워 윈도 운영체제 기반 AI PC 시장 공략에 나선다. 작년 공개한 GB10 시스템반도체(SoC) 기반 개인용 AI 워크스테이션 플랫폼 'DGX 스파크'에 이어, 이용자 친화도가 높은 윈도 환경에서도 생성 AI 모델 실행과 추론 수요를 확대하겠다는 것이 엔비디아 전략이다. 컴퓨텍스 타이베이 2026에서 공개된 RTX 스파크 기반 제품은 오는 3분기부터 시장에 투입될 예정이며, 레노버·HP·델테크놀로지스·에이수스 등 주요 제조사가 거치형 미니 PC와 노트북형 워크스테이션을 준비 중이다. 다만 업계에서는 높은 원가 구조와 생태계 불확실성, 제조사의 재고 부담 등을 이유로 시장 안착 여부를 낙관하기 어렵다는 평가가 나온다. RTX 스파크, DGX 스파크 대비 일부 사양 조정 RTX 스파크는 엔비디아가 미디어텍과 공동 설계한 Arm 기반 20코어 그레이스 CPU와 블랙웰 GPU 기반 AI 워크스테이션용 칩 'GB10(2025)'을 기반으로 윈도 온 Arm 환경에 맞게 최적화한 제품이다. 엔비디아는 RTX 스파크 공개 당시 1페타플롭스(PFLOPS)급 AI 처리 성능을 내세웠다. 실행 가능한 거대언어모델(LLM) 규모는 DGX 스파크의 최대 2000억 파라미터 수준에서 1200억 파라미터 수준으로 줄었다. 또한 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상의 게임 구동도 가능하다. 'GTC 타이베이 2026' 당시 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "RTX 스파크 탑재 PC로 이용자들이 AI 에이전트를 직접 만들고 작업을 자동 수행하는 워크플로우를 경험할 수 있게 하겠다"고 공언하기도 했다. 주요 PC 제조사들은 오는 3분기부터 RTX 스파크 기반 미니 PC와 노트북, 타워형 워크스테이션 등을 공급 예정이다. 시장조사업체 IDC가 집계하는 PC 출하량 상위 5개 업체는 물론 MSI, 에이서, 기가바이트 등 대만계 업체와 마이크로소프트도 가세했다. 제조사 "RTX 스파크 대중화 쉽지 않다" 컴퓨텍스 타이베이 2026 기간 중 만난 대만계 PC 제조사 관계자들은 "RTX 스파크가 기존 인텔·AMD의 x86 프로세서와 엔비디아 지포스 GPU를 조합한 노트북처럼 폭넓은 시장을 확보하기는 쉽지 않을 것"이라고 전망했다. 가장 큰 걸림돌은 RTX 스파크 플랫폼의 공급 단가다. 익명을 요구한 한 대형 제조사 관계자는 "RTX 스파크는 작년 DGX 스파크에 포함됐던 고속 통신 인터페이스 등을 상당부분 그대로 유지한 채 작동 클록 등을 낮춘 것으로 안다"고 설명했다. 실제로 주요 제조사가 작년 출시한 DGX 스파크 기반 제품들은 두 대 제품을 동시에 연결해 성능을 높일 수 있다. 이를 위해서는 엔비디아가 개발한 독자 통신 기술인 '커넥트X'가 필요하다. RTX 스파크는 두 대 연결 기능을 지원하지 않지만 이를 위한 반도체 블록은 그대로 유지해 원가가 높아진다는 설명이다. 128GB 통합 메모리·메모리 가격 상승에 원가 부담 RTX 스파크가 채택한 통합 메모리 구조도 가격 상승 요인으로 지목된다. RTX 스파크는 LPDDR5X 메모리를 최대 128GB까지 통합해 공급되며 구매 후 메모리 확장 등은 불가능하다. AI 모델 실행 시 높은 대역폭을 확보할 수 있지만 일반 소비자에게 128GB 용량은 과도하다는 것이다. 여기에 작년 4분기부터 주요 빅테크 기업의 AI 인프라 투자 확대에 따른 D램·SSD 등 메모리 반도체 수급난도 가격 상승 요인으로 작용하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올 1분기 LPDDR5X 계약 가격은 작년 4분기 대비 60% 가까이 올랐고 2분기에도 90% 가까이 오를 것으로 전망된다. 또 다른 제조사 관계자는 "엔비디아가 64GB 등 메모리 용량을 일부 제한한 제품을 공급할 수 있겠지만 구동 가능한 AI 모델 용량도 그만큼 줄어들고 제품 핵심 가치에도 영향을 미칠 것"이라며 "128GB 단일 SKU 공급이 유력하다"고 전망했다. 엔비디아-미디어텍, 윈도 생태계 구축도 과제 AI PC 시장은 아직 표준이 완전히 정립되지 않은 초기 단계다. 하드웨어 성능뿐 아니라 소프트웨어 호환성과 개발자 지원이 성공의 핵심 요소로 꼽힌다. 리눅스 기반 'DGX OS'를 활용하던 DGX 스파크와 달리 RTX 스파크는 윈도 운영체제를 선택했다. 엔비디아와 미디어텍이 윈도 생태계 지원을 위해 어느 정도의 인적·물적 자원을 투입할 수 있을지도 변수다. 엔비디아보다 한 발 앞서 관련 시장에 뛰어든 퀄컴도 2016년부터 10년 가까이 윈도 운영체제 최적화를 위해 시행착오를 거듭해 왔다. 이런 노력이 빛을 본 것은 2024년 자체 개발 CPU를 내장한 '스냅드래곤 X 엘리트' 이후부터다. 이를 감안하면 엔비디아와 미디어텍 역시 상당한 시간과 자원을 투자할 필요가 있다. 실제 제품 출시 이후 드라이버와 펌웨어, 운영체제 최적화 등 장기적인 지원 체계가 유지되지 않는다면 새 소비자를 유인할 수 없다. 제조사 "재고 부담, 결국 우리 몫" PC 제조사들의 부담도 적지 않다. 현재 AI 반도체 시장에서 절대적인 영향력을 가진 엔비디아와의 협력을 위해 RTX 스파크 탑재 제품을 준비하고 있지만, 실제 시장 수요에 대해서는 여전히 신중한 입장이다. 또다른 제조사 관계자는 익명을 전제로 "RTX 스파크 기반 제품은 사실상 엔비디아의 새로운 실험에 가깝다. 엔비디아의 기대와 달리 판매량이 떨어진다면 생산 비용과 재고 관리 등 리스크는 제조사가 온전히 떠안아야 한다"고 설명했다. 각종 공급망에 정통한 궈밍치 홍콩 텐펑증권 애널리스트도 "RTX 스파크 기반 기기는 노트북 시장에서 극히 일부 틈새시장을 차지할 것이며 누가 상업적으로 승리했는지 판단하기 너무 이르다"고 지적했다. 그는 "하드웨어 출시 시점에서 개발자와 운영체제 지원이 자리잡지 않는다면, '이용자들이 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하겠다'는 젠슨 황 엔비디아 CEO의 약속을 지키는 데 큰 어려움을 겪을 것"이라고 전망했다.

2026.06.15 17:42권봉석 기자

한미반도체, 스페이스X에 500억원 투자…"AI·우주 인프라 선제 대응"

한미반도체가 상장을 앞둔 우주기업 스페이스X(SpaceX)에 지분 투자를 단행했다. 한미반도체는 스페이스X의 주식 500억원 규모를 취득한다고 15일 공시했다. 스페이스X는 로켓 기술과 위성 통신 서비스 '스타링크'를 운영하는 우주항공 및 네트워크 인프라 기업이다. 이번 투자는 일론 머스크가 추진하는 대규모 반도체 제조 시설 '테라팹(Terafab)' 프로젝트와 연계된 전략 투자다. 일론 머스크는 스페이스X, 테슬라, xAI 등에 필요한 인공지능(AI) 반도체 공급을 위해 미국 텍사스주 오스틴에 총 1190억 달러(약 181조원)를 투자해 반도체 생산시설을 건설 중이다. 해당 시설은 2028년 가동이 목표다. 테라팹에서 생산하는 반도체의 80%는 스페이스X의 우주항공 사업과 데이터센터에 공급하고, 나머지는 테슬라의 자율주행 및 로봇 사업에 투입될 예정이다. 이번 투자는 곽동신 한미반도체 회장과 팔란티어 창업자 피터 틸의 파트너십을 바탕으로 성립됐다. 피터 틸이 출자한 사모펀드 크레센도에쿼티파트너스는 지난 2013년 국내 기업 중 처음으로 한미반도체에 투자하며 인연을 맺은 바 있다. 한미반도체 관계자는 "AI 산업 흐름이 반도체와 데이터센터를 넘어 우주항공 및 위성통신 데이터 영역으로 확장돼 스페이스X 투자를 결정했다"며 "향후 회수되는 투자 수익을 본업인 반도체 장비사업에 재투자해 지속 가능한 성장을 도모하고 기업가치를 제고하겠다"고 말했다.

2026.06.12 09:23전화평 기자

퍼플렉시티, 2028년 상장 추진…앤트로픽·오픈AI와 무관

퍼플렉시티가 앤트로픽과 오픈AI의 상장 결과와 관계없이 2028년 기업공개(IPO)를 추진하겠다는 방침을 밝혔다. 10일 아라빈드 스리니바스 퍼플렉시티 최고경영자(CEO)는 CNBC와의 인터뷰에서 "두 회사와 무관하게 우리는 2028년 상장을 계획하고 있었고 지금도 그 계획에는 변함이 없다"고 말했다. 그는 이전에도 2028년 이전에는 상장할 계획이 없다고 밝힌 바 있다. 다만 최근 앤트로픽과 오픈AI가 잇따라 비공개로 IPO를 신청한 직후 이들의 상장 결과가 업계 전반에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상되는 상황에서도 이에 좌우되지 않겠다는 입장을 재확인해 주목받고 있다. 구체적인 공모가 등은 공개되지 않았지만 앤트로픽은 최근 약 1조 달러(약 1500조원)에 육박하는 기업가치를 인정받은 것으로 전해졌다. 이번 주 예정된 스페이스X 상장과 함께 이들 기업의 IPO는 사상 최대 규모가 될 수 있다는 관측도 나온다. 스리니바스 CEO는 "이들 상장이 업계에 미칠 파급 효과가 상당하다는 점은 부인하기 어렵다"며 "이번 주 스페이스X IPO는 앤트로픽이나 오픈AI의 흥행 여부를 가늠할 선행지표가 될 것"이라고 말했다. 이어 "이들 기업이 현재 좋은 성과를 내고 있어 상장 역시 성공적으로 이뤄질 것으로 본다"며 "AI 산업을 위해서도 이들의 IPO 성공은 중요하다"고 강조했다. 현재 전 세계 AI 기술을 선도하는 이른바 '프론티어 랩'인 앤트로픽과 오픈AI의 높은 기업가치를 둘러싸고 투자자들의 검증 요구도 커지고 있다. 이에 대해 스리니바스 CEO는 "두 회사는 최전선에 있는 만큼 높은 가치를 인정받을 만하다"고 평가하면서도 "만약 6개월 동안 이들 기업에서 모델 성능의 발전이 보이지 않는다면, 그것은 큰 문제가 될 것"이라고 지적했다. 퍼플렉시티는 단일 모델이 아니라 여러 기업의 AI 모델을 기반으로 서비스를 운영하고 있다. 사용자가 프롬프트를 입력하면 비용까지 고려해 해당 작업에 가장 적합한 모델을 선택하는 방식이다. 회사는 이를 비용 효율성을 높일 수 있는 차별화 전략으로 내세우고 있다. 스리니바스 CEO는 직원들이 생산성을 드러내기 위해 AI 사용량을 늘리는 이른바 '토큰맥싱' 현상을 언급하며 "사람들은 단순히 토큰 사용량을 늘리기보다 특정 작업에 가장 적합하고 효율적인 모델을 사용하기를 원한다"고 설명했다. 이어 "프론티어 모델보다 10~20배 저렴한 오픈소스 모델이 작업의 90%를 수행할 수 있다면, 아마 그 오픈소스 모델을 선택할 것"이라며 "프론티어 AI의 미래는 여전히 밝지만, 지난 몇 달간 이어진 무분별한 AI 지출은 앞으로 줄어들 것"이라고 전망했다.

2026.06.10 10:04남혁우 기자

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