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[법과 상식 사이] AI 시대, 망 이용대가 논쟁을 다시 생각할 때

망 이용대가를 둘러싼 논쟁은 오래됐다. 한쪽에서는 대규모 트래픽을 발생시키는 콘텐츠 사업자도 다른 대다수 사업자와 같이 네트워크 비용을 분담해야 한다고 주장하고, 다른 쪽에서는 이러한 부담이 인터넷의 개방성과 혁신을 저해할 수 있다고 우려한다. 비용을 누가 부담할 것인가에 논의가 집중되면서 인터넷이 실제로 어떻게 연결되고 그 비용이 어떻게 발생하는지는 상대적으로 주목받지 못했다. 인터넷은 하나의 사업자가 구축한 단일망이 아니다. 수많은 통신사업자(ISP)의 네트워크와 백본, 인터넷교환센터(IX), 콘텐츠전송네트워크(CDN), 콘텐츠 사업자(CP) 등이 서로 연결돼 하나의 인터넷을 구성한다. 사업자가 다른 사업자의 망을 이용하고 비용을 지급하는 트랜짓(transit)이 있는가 하면 서로 트래픽을 교환하는 피어링(peering)도 있다. 피어링 역시 당사자의 규모와 트래픽, 협상관계 등에 따라 다양한 형태로 이뤄진다. 우리나라에서는 ISP 간 인터넷망 상호접속에 정부가 정한 상호접속기준이 적용되고, 사업자 간 트래픽 교환과 정산에 관한 규칙도 마련돼 있다. 여기서 ISP 간 상호접속료와 CP가 ISP에 지급하는 이른바 '망 이용대가'는 구별할 필요가 있다. 전자는 네트워크 사업자 간 연결과 정산의 문제이고, 후자는 콘텐츠 사업자와 통신사업자 사이의 계약과 비용 부담에 관한 문제다. 다만 인터넷의 연결구조와 비용구조가 서로 영향을 미치는 만큼 완전히 별개의 문제로만 보기도 어렵다. 이 논쟁을 다시 살펴봐야 할 새로운 이유가 생겼다. 인공지능의 확산이다. 지금까지 AI 인프라에 대한 관심은 GPU와 데이터센터 등 연산 자원의 확보에 집중돼 왔다. 그러나 AI의 활용 영역이 확대될수록 연산 능력만으로는 충분하지 않다. 자율주행, 로봇, 스마트팩토리, XR과 같은 서비스에서는 단말에서 생성되는 데이터가 클라우드나 엣지로 전달되고, 그곳에서 이뤄진 분석과 판단이 다시 현장의 기기와 서비스로 이어진다. AI가 실제 환경에서 작동하려면 연산과 데이터가 있는 여러 지점을 빠르고 안정적으로 연결하는 네트워크가 뒷받침돼야 한다. 이에 따라 네트워크에 요구되는 역할도 달라진다. 단순히 더 많은 데이터를 전송하는 것을 넘어 낮은 지연시간과 높은 신뢰성, 안정적인 연결이 중요해진다. AI의 성능이 뛰어나더라도 필요한 데이터와 연산 결과가 필요한 순간에 전달되지 못한다면 실제 서비스의 성능은 제한될 수밖에 없다. AI 인프라를 연산 자원만으로 설명하기 어려운 이유다. 결국 AI 시대의 핵심 인프라는 컴퓨팅만이 아니다. GPU와 데이터센터에 대한 투자만큼 이를 연결하는 초고속·저지연·고신뢰의 차세대 네트워크에 대한 투자도 중요하다. `문제는 이러한 네트워크가 저절로 만들어지는 것이 아니라는 점이다. 새로운 수요에 대응하려면 지속적인 설비 고도화와 투자가 필요하다. 더욱이 AI 시대에는 콘텐츠 사업자와 통신사업자뿐 아니라 클라우드, 데이터센터, 엣지 등 다양한 사업자가 하나의 서비스 생태계에서 연결된다. 네트워크를 둘러싼 비용과 편익의 구조 역시 기존보다 복잡해질 수밖에 없다. 따라서 망 이용대가 논쟁도 기존의 CP와 ISP 사이의 비용 부담 문제에만 머물러서는 안 된다. 단순히 '누가 망 이용대가를 낼 것인가'를 넘어 'AI 시대에 필요한 네트워크를 누가 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 나눌 것인가'를 논의해야 한다. 통신사업자, 국내외 콘텐츠·플랫폼 사업자, 클라우드 사업자, 이용자와 정부 등 여러 이해관계자가 얽혀 있다. 어느 한쪽의 부담만을 전제로 결론을 내리기보다는 네트워크에 대한 충분한 투자 유인을 확보하면서도 혁신과 경쟁, 이용자 후생을 함께 고려하는 논의가 필요하다. 망 이용대가에 하나의 정답이 있다고 보기는 어렵다. 기술과 시장이 빠르게 변하고 있기 때문이다. 중요한 것은 과거의 찬반 구도에 머무르지 않는 것이다. AI가 산업과 일상 전반으로 확산될수록 이를 뒷받침하는 망의 중요성도 함께 커진다. 이제 망 이용대가 논의를 트래픽 비용을 둘러싼 분쟁을 넘어 AI 시대에 필요한 네트워크를 어떻게 지속 가능하게 구축하고 그 비용과 편익을 어떻게 합리적으로 나눌 것인가라는 더 큰 질문 속에서 다시 살펴볼 때다.

2026.09.04 14:49안정민 컬럼니스트

[AI인재강국] 피지컬 AI가 다시 불러낸 '세계'에 대한 질문

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 요즘 AI 분야를 가로지르는 키워드는 단연 '월드 모델(World Model)'이다. 거대 AI 모델들이 인터넷 스케일의 데이터를 학습해 그럴듯한 문장과 영상을 만들어내며 여러 영역들을 휩쓸고 있지만, 정작 몸을 입혀 화면 바깥의 현실로 데려와야 하는 피지컬 AI, 즉 로봇 AI 영역에서는 좀처럼 힘을 쓰지 못하고 있다. 효과적인 후속학습, 테스트타임 컴퓨트 같은 기법들을 통해 나름의 개선책을 찾아왔지만, 그 결과를 믿고 로봇을 현실에 그대로 풀어놓을 만한 수준에는 아직 이르지 못한 것이다. 그러다 보니 행동하기 전에 앞으로 일어날 결과를 미리 평가하고 검증할 수 있는 오라클, 즉 '월드 모델'이 점점 주목받게 됐다. 전세계 굵직한 연구소와 기업들이 일제히 '세계를 이해하고 미래를 시뮬레이션하는 AI'로 방향을 틀고 있는 이유다. 사실 월드 모델이라는 개념 자체는 새로울 게 별로 없다. 지금 이 순간에도 우리 머릿속에는 세계에 대한 어떤 정신적 모형이 존재한다는 것을 우리는 손쉽게 의식할 수 있다. 심리학과 로봇공학, 인공지능은 저마다 다른 언어로 이 '세계상'을 최소 수십 년 전부터 다뤄왔다. 1940년대 심리학자 케네스 크레이크가 제시한 '정신적 모형'의 개념은 외적 행동만을 과학의 대상으로 삼아야한다는 행동주의에 맞서 마음의 내적 과정을 들여다보기 시작한 '인지 혁명'을 예고했고, 그 흐름은 이후 인지과학과 AI 분야로까지 이어졌다. 그러니 지금의 '월드 모델' 붐은 새 개념의 등장이라기보다, '마음이 세계를 어떻게 담아내는가'라는 오래된 질문이 피지컬 AI라는 난제 덕분에 다시 귀환했다고 봐야할 것이다. 한동안 딥러닝과 스케일링의 시대를 지나며, 유연한 범용 학습 모델과 충분한 데이터만 있으면 고전적 이론이나 인지-물리 기반 모델은 굳이 필요하지 않다는 '씁쓸한 교훈'이 학계의 주류처럼 보이던 때가 있었다. 대규모 데이터를 쌓고 거기서 귀납적으로 일반화를 끌어내는 것이 중심이 된 것이다. 이전 세대에게 AI 연구란 계산적, 알고리즘적, 구현적 층위를 분석해 나가며 인지 구조의 본성을 밝히는 일이었으나 어느새 그런 시대는 저물고, 밝혀야할 '정보처리 과정과 구조'는 데이터에 기반한 '종단간의 대규모 학습'으로 조용히 대체되는 듯했다. 인간의 행동을 철저히 증류해서 똑똑한 AI를 만들 수 있다면 뭐가 더 필요하단 말인가? 이제 '피지컬 AI'라는 난제 덕분에 필수적인 구조로서의 '월드 모델', 즉 '세계상'에 대한 흥미롭고 심오한 질문들이 우리에게 돌아왔다. 그 세계는 데이터를 축적하다 보면 저절로 드러나는 대상이 아니라, 세계상을 구축해줄 내적 구조와 능동적인 과정을 통해 드러나는 대상일 것이다. 그런데, 그것이 구체적으로 어떤 형태를 가져야하는지는 뭐하나 뚜렷한 것이 없다. 월드 모델 안에 무엇이 어떻게 표상되며, 얼마나 명시적이어야 하는지, 무엇을 어디까지 어떻게 설계해야 하고, 또 무엇을 어디까지 어떻게 학습해야 하는 건지. 그래서 어쩌면 지금이야말로 진취적인 한국 AI 연구가 확실히 도약할 수 있을 시점인지도 모른다. 빅테크의 자본과 GPU 규모를 뒤쫓는 지루한 경쟁에서는 늘 한 걸음 늦을 수밖에 없지만, 세계를 어떻게 구조화할 것인가라는 흥미로운 질문 앞에서는 데이터의 크기보다 질문의 깊이와 대담한 시도가 중요해질 것이기 때문이다. 그래서, 나는 이 시기가 무척이나 반갑다.

2026.09.04 14:24조민수 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

엔비디아, 유휴 PC GPU로 AI 추론 분산하는 'PAIR' 공개

엔비디아가 4일 가정이나 사무실 내 PC GPU 자원을 이용해 AI 추론을 분산처리하는 '퍼스널 AI 라우터(PAIR)' 기술을 공개했다. 엔비디아는 "현재 미국 가정 중 절반 이상은 PC를 두 대 이상 이용하지만 상당한 연산 성능이 하루 중 대부분 쓰이지 않는 형태로 남아 있다"고 설명했다. 이어 "PAIR는 이처럼 사용되지 않는 PC의 컴퓨팅 자원을 로컬 AI에 활용할 수 있도록 지원하는 무료 오픈소스 소프트웨어"라고 설명했다. PAIR는 올라마와 LM스튜디오를 지원하며 에이전틱 AI 구현에 필요한 여러 개의 작은 작업을 내부 네트워크에 연결된 PC와 분산해 처리하는 방식으로 작동한다. 메인 PC에서 게임이나 콘텐츠 제작 등 다른 작업을 수행하는 동안 AI 워크로드를 상대적으로 여유가 있는 다른 시스템으로 이동하는 것도 가능하다. 다만 페어가 여러 PC의 GPU 메모리를 하나로 합쳐 하나의 대형 GPU처럼 사용하는 것은 아니다. 개별 추론 요청은 특정 시스템에서 처리되며, 여러 장치에 하나의 모델을 분할해 실행하는 방식과는 차이가 있다. 엔비디아는 "클라우드 서비스 대신 가정이나 기업 내 PC 자원을 로컬 AI 인프라로 전환해 로컬 AI와 멀티 에이전트 애플리케이션의 처리량을 높일 수 있다"고 설명했다. PAIR는 엔비디아 지포스 RTX 20 시리즈 이후 GPU와 엔비디아 RTX 프로 워크스테이션 GPU, DGX 스파크와 애플 M4 이후를 지원한다. 지원 운영체제는 윈도, 맥OS, 리눅스이며 그래픽 인터페이스와 터미널 인터페이스를 모두 지원한다.

2026.09.04 08:22권봉석 기자

베슬AI, 제약·바이오로 AI 인프라 영토 넓힌다…SK바이오팜에 B200 공급

베슬AI가 대규모 인공지능(AI) 연산 인프라 공급을 바탕으로 제약·바이오 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 베슬AI는 SK바이오팜과 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 128장 규모의 공급 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 계약에 따라 베슬AI는 지난 8월부터 GPU 클라우드 플랫폼 '베슬 클라우드'를 통해 B200 16개 노드, 총 128장 규모 GPU 컴퓨팅 자원을 SK바이오팜에 제공한다. SK바이오팜은 공급받은 GPU 인프라를 화합물과 약물정보를 활용한 연구개발과 의료 데이터 기반 파운데이션 모델의 사전학습 등에 활용할 계획이다. 대규모 연산이 필요한 AI 연구 환경을 확보해 신약 연구개발 과정에서 AI 기술의 적용 가능성을 검증하고 실제 활용 사례를 구축한다는 목표다. 베슬AI는 이번 계약을 계기로 기존 AI 기업과 연구기관 중심이었던 고객 기반을 제약·바이오 산업으로 확장한다. 화합물 구조 탐색과 약물정보 분석 등 바이오 분야에서 증가하는 고성능 컴퓨팅 수요를 공략한다는 방침이다. 베슬 클라우드는 기업과 연구기관이 별도 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 모델 학습과 추론에 필요한 고성능 GPU 자원을 이용할 수 있도록 지원하는 클라우드 서비스다. 베슬AI는 복수의 글로벌 데이터센터에서 확보한 GPU를 고객별 워크로드 특성에 맞춰 연결·제공하는 '네오클라우드' 모델을 운영 중이다. 이를 기반으로 GPU 자원 활용과 운영 효율을 높인다는 전략이다. 회사는 최근 SK텔레콤과 대규모 GPU 인프라 확보·운영 협력을 추진하는 등 GPU 공급 기반도 확대 중이다. 한국을 비롯해 미국·이스라엘·핀란드 등의 글로벌 데이터센터와 협력하고 있으며 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 글로벌 고객사도 확보했다. GPU 인프라 규모도 대폭 확대할 계획이다. 베슬AI는 연내 GPU 1만 장을 확보하고 내년에는 5만 장과 100메가와트(MW)급 인프라 구축을 목표로 하고 있으며 네오클라우드와 AI 팩토리 사업도 확대할 방침이다. 안재만 베슬AI 대표는 "신약 연구개발과 바이오 파운데이션 모델 구축에는 대규모 연산 자원과 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량이 필수적"이라며 "SK바이오팜의 AI 연구 및 AX 과제를 지원하고 제약·바이오를 비롯한 다양한 산업에서 AI 활용이 연구개발 과정에 기여할 수 있도록 GPU 인프라 공급을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:26한정호 기자

메가존클라우드, 프랑스 콴델라와 맞손…광자 양자컴퓨팅 시장 공략

메가존클라우드가 프랑스 광자 양자컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 협력해 국내 양자컴퓨팅 생태계 확대에 나선다. 클라우드 기반 양자컴퓨팅 서비스와 그래픽처리장치(GPU)·양자처리장치(QPU)를 결합한 하이브리드 컴퓨팅 환경을 구축해 기업과 연구기관의 양자 기술 활용을 지원한다는 계획이다. 메가존클라우드는 서울 역삼동 사무소에서 콴델라와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 3일 밝혔다. 협약식에는 김동호 메가존클라우드 CQO와 김유석 콴델라 한국지사장을 비롯한 양사 관계자가 참석했다. 2017년 프랑스 국립과학연구센터(CNRS) 연구 성과를 바탕으로 설립된 콴델라는 광자 기반 양자프로세서와 개발 소프트웨어, 클라우드 서비스를 제공하는 광자 양자컴퓨팅 전문기업이다. 양사는 이번 협약을 통해 국내 고객이 실제 업무 환경에서 양자컴퓨팅 기술을 검증할 수 있는 기반을 마련하기로 했다. 광자 양자컴퓨팅은 빛의 입자인 광자를 활용해 정보를 처리하는 방식으로, 기존 광통신 기술과의 연계가 용이하고 초전도 방식 대비 극저온 냉각 부담이 적다는 장점이 있다. 협력의 핵심은 GPU와 광자 기반 QPU를 연계한 하이브리드 컴퓨팅 환경 구축이다. 양사는 클라우드 환경에서 관련 기술 검증(PoC)을 공동 수행하고, 국내 기업·대학·연구기관이 대규모 인프라 투자 없이 양자컴퓨팅을 시험할 수 있도록 지원할 예정이다. 이와 함께 산업별 활용 사례 발굴, 정부 연구개발(R&D) 및 실증사업 참여, 온프레미스 광자 양자컴퓨터 구축 등 시장 확대를 위한 협력도 추진한다. 공동 세미나와 기술 워크숍, 실습 교육, 개발자 프로그램, 해커톤 등을 통해 국내 양자컴퓨팅 인력 양성에도 힘을 모은다. 메가존클라우드는 국내 고객 발굴과 사업 개발, 클라우드 및 GPU 인프라 구성, AI·데이터 환경과 양자컴퓨팅 자원 간 연계, 프로젝트 운영을 담당한다. 콴델라는 광자 기반 QPU와 개발 환경, 양자 알고리즘 전문성을 제공하고 교육 및 기술 검증을 지원할 계획이다. 메가존클라우드는 앞서 지난 7월 중성원자 방식 양자컴퓨팅 기업 파스칼(Pasqal)과 협력한 데 이어 이번 콴델라와의 협약을 통해 다양한 양자 하드웨어 기술을 아우르는 협력 체계를 구축하게 됐다. 회사는 자체 양자컴퓨팅 브랜드 '웨이브(WAVE)'를 중심으로 양자 자원 접근부터 교육, 기술 검증, 산업별 활용 모델 발굴까지 지원 범위를 확대할 방침이다. 콴델라는 이번 협력의 일환으로 지난달 26일 메가존클라우드와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 공동 개최한 양자컴퓨팅 해커톤 '퀀텀 리프레이밍 챌린지 2026'에도 후원사로 참여했다. 김동호 메가존클라우드 CQO는 "AI와 데이터 분석의 연산 복잡성이 높아지면서 기존 컴퓨팅을 보완할 차세대 기술에 대한 관심이 커지고 있다"며 "고객이 GPU·클라우드·AI 환경과 연계해 양자컴퓨팅의 실질적인 활용 가능성을 검증할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김유석 콴델라 한국지사장은 "광자 기반 하드웨어부터 QPU, 양자 알고리즘 개발 환경까지 제공하는 풀스택 역량을 바탕으로 국내 기업과 연구기관이 실제 워크로드에서 광자 양자컴퓨팅을 검증할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 11:08남혁우 기자

[AI 고속도로] 델, AI 서버 주문 폭증에 '역대급 실적'…연간 매출 263조원 전망

델 테크놀로지스가 인공지능(AI) 서버 수요 급증에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버 주문과 수주잔고가 역대 최대 수준으로 늘어난 가운데, 올해 AI 서버 매출 전망을 740억 달러(약 101조원)까지 끌어올리며 연간 실적 전망도 대폭 상향했다. 델은 2027 회계연도 2분기(5~7월) 매출이 전년 동기 대비 58% 증가한 469억 7100만 달러(약 64조원)를 기록했다고 1일(현지시간) 밝혔다. 순이익은 41억 3300만 달러(약 5조 6600억원)로 255% 증가했으며 희석 주당순이익(EPS)은 6.34달러로 273% 늘었다. 비일반회계기준(Non-GAAP) EPS는 7.04달러로 203% 증가해 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 예상치 4.92달러를 크게 웃돌았다. 이같은 실적 성장은 AI 서버를 중심으로 한 인프라 사업이 이끌었다. 델의 인프라솔루션그룹(ISG) 매출은 317억 8200만 달러(약 43조원)로 전년 동기 대비 89% 증가했다. 이 가운데 AI 특화 서버 매출은 164억 100만 달러(약 22조원)로 두 배 증가했으며 전통 서버·네트워킹 매출도 105억 3100만 달러(약 14조원)로 122% 늘었다. 스토리지 매출은 48억 5000만 달러(약 6조원)로 26% 증가했다. 장비 주문도 가파르게 증가하는 추세다. 델은 2분기 AI 서버 신규 주문이 사상 최대인 609억 달러(약 83조원)를 기록했다고 밝혔다. 최근 1년간 누적 주문은 1317억 달러(약 180조원)에 달하며 지난 7월 말 기준 AI 서버 수주잔고 역시 역대 최대인 950억 달러(약 130조원)를 기록했다. AI 확산은 델의 전통 서버 사업에도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 기업들이 첨단 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 특화 서버 외에도 AI와 에이전틱 AI 운영에 필요한 중앙처리장치(CPU) 기반 컴퓨팅 자원을 함께 확충하면서 전통 서버 수요도 증가하는 상황이다. 제프 클라크 델 부회장 겸 최고운영책임자(COO)는 "AI와 에이전틱 워크플로우를 지원하기 위해 상당한 CPU 컴퓨팅 용량을 필요로 하는 기업 고객들이 늘고 있다"며 "이러한 워크로드가 우리의 전통 서버 수요도 증가시키고 있다"고 말했다. 델은 최근 지속 확대되는 AI 인프라 수요를 반영해 올해 실적 전망도 대폭 높였다. 2027 회계연도 전체 매출 전망을 기존 1670억 달러(약 229조원)에서 1920억 달러(약 263조원)로 250억 달러(약 34조원) 상향했으며 이는 전년 대비 69% 증가한 수준이다. 조정 EPS 전망도 기존 17.90달러에서 25.50달러로 높였다. 특히 연간 AI 최적화 서버 매출 전망은 기존 600억 달러(약 82조원)에서 740억 달러(약 101조원)로 상향했다. 전년 대비 약 3배에 달하는 규모다. 호실적과 전망치 상향에 주가는 시간외 거래에서 반등했다. 델 주가는 실적 발표를 앞두고 차익실현 등의 영향으로 1일(현지시간) 뉴욕증시 정규장에서 전 거래일보다 31.01달러(6.80%) 떨어진 425.00달러에 마감했다. 그러나 실적 발표 이후 시간외 거래에선 34.03달러(8.01%) 오른 459.03달러를 기록하며 정규장 낙폭을 만회했다. 클라크 COO는 "AI 확산으로 AI 서버뿐 아니라 기존 IT 인프라에 대한 수요도 함께 증가하고 있다"며 "기업들의 데이터센터 현대화 투자가 이어지면서 우리의 사업 기회도 확대되고 있다"고 밝혔다.

2026.09.02 15:36한정호 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

과기정통부, 내년 AI 예산 85% 증액…독자모델·산업·국민 AI 키운다

과학기술정보통신부가 내년 인공지능(AI) 예산을 9조원대로 끌어올리며 AI 경쟁력 확보에 재정 투입을 대폭 확대한다. 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 기반 투자뿐 아니라 독자 AI 모델 개발, 산업·지역 인공지능 전환(AX), 국민 대상 AI 서비스까지 지원 범위를 넓히면서 AI 정책의 무게중심도 인프라 구축에서 산업·서비스 확산으로 한층 넓어지는 모습이다. 1일 과기정통부가 발표한 '2027년도 예산안'에 따르면 내년 과기정통부 AI 예산은 9조 4211억원으로, 올해 5조938억원보다 약 84.9% 늘어난다. 정부 전체 AI 예산 가운데 과기정통부가 담당하는 비중은 57%다. 과기정통부 전체 예산도 올해 23조8204억원에서 내년 29조6476억원으로 24.5% 증가한다. 지난해 편성한 2026년도 예산안에서는 첨단 GPU 1만5000장 추가 확보와 국가AI컴퓨팅센터 설립 등 연산 인프라 확충에 예산이 대거 투입됐다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 피지컬 AI, 독자 AI 파운데이션 모델, 지역 AX 사업도 함께 추진했지만, 대규모 재정은 컴퓨팅 자원 확보에 집중됐다. 이에 과기정통부는 내년에 인프라 투자를 더 늘리면서 모델 개발과 데이터, 인재, 서비스 확산까지 투자 범위를 넓힐 방침이다. 가장 많은 예산이 배정된 분야는 '최상위 AI 모델·기술 확보'로, 관련 예산은 올해 2조6146억원에서 내년 5조5937억원으로 두 배 이상 증가한다. GPU 확충 예산은 올해 2조841억원에서 내년 3조8500억원으로 늘어난다. 특히 정부는 최상위급 독자 AI 모델 개발을 위해 엔비디아의 차세대 GPU '베라 루빈' 1만 장을 확보하는 데 주력할 계획이다. 데이터 투자 증가폭은 더 크다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 확대된다. 생성AI 프론티어 인재 양성에도 250억원을 새로 편성했다. GPU 중심이던 AI 경쟁력 확보 정책을 데이터와 고급 인재까지 확장하는 것이다. 차세대 AI 기술 개발 투자도 확대한다. 경량·저전력 AI와 온디바이스 AI, 자율에이전트, 시계열 파운데이션 모델 등을 개발하고 AI 안전 기술과 차세대 범용 AI 연구도 강화한다. AI 안전 기술개발 예산은 79억원에서 152억원으로, 인간지향적 차세대 도전형 AI 기술개발은 70억원에서 160억원으로 각각 늘어난다. AI 보안 분야에는 신규 사업이 대거 포함됐다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원, 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 700억원을 투입한다. AI 생태계 보안 내재화 핵심기술 개발 예산도 36억원에서 72억원으로 확대한다. AI를 실제 서비스와 산업 현장에 적용하기 위한 투자도 늘어난다. AI 서비스·활용 분야 예산은 올해 1조2067억원에서 내년 1조8611억원으로 증가한다. 범용 AI 서비스부터 지역·산업 AX, 과학기술 분야 AI 적용까지 포괄한다. 대표 신규 사업은 '모두의 AI'다. 정부는 국내 AI 모델로 개발한 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 국민이 이용할 수 있도록 지원하고, 이용자가 필요한 AI 에이전트를 직접 활용하거나 만들 수 있는 환경도 구축한다. 전국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업에는 내년에 2500억원을 신규 편성했다. 지역 AX 투자도 크게 늘어난다. 대경(대구-경북권)·서남(광주-전남)·전북·동남(부산-울산-경남) 등 4대 권역 AX 연구개발(R&D) 예산은 올해 1770억원에서 내년 3345억원으로 약 89% 증가한다. 대경은 바이오·로봇, 서남은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남은 정밀제조를 중심으로 AI 적용을 확대한다. 의료와 제조 분야에서도 신규 사업을 시작한다. AI 통합 이동형 병원 진단 지원 고도화·실증에 35억원, 이차전지 특화 역설계 AI 에이전트 구축에 67억원을 투입한다. 에이전틱 AI 트윈 핵심기술 개발에는 40억원을 배정한다. 민간 AI 개발자를 채용해 행정과 국민 서비스를 개선하는 '국민AI서비스혁신추진단'에도 운영비 68억원을 편성했다. AI 인재와 국민 활용을 포함한 'AI 포용사회' 예산은 올해 9744억원에서 내년 1조1707억원으로 늘어난다. 글로벌 AI 협력과 고급 인재 양성, 국민 AI 역량 강화 등이 주요 사업이다. AI중심대학은 올해 18개에서 내년 67개로 확대한다. 관련 예산도 1180억원에서 1850억원으로 늘어난다. 인공지능융합혁신인재양성 사업은 210억원에서 936억원으로, AI 최고급 신진연구자 지원은 340억원에서 540억원으로 증가한다. 산학 협력 기반 AX대학원도 신설한다. 전 국민의 AI 활용을 지원하는 사업도 확대한다. 전국민 AI 활용 서비스 개발환경 조성 예산은 125억원에서 151억원으로, 스마트빌리지 보급·확산은 887억원에서 1064억원으로 늘어난다. 모두의 AI 경진대회에는 올해보다 60억원 늘어난 190억원을 투입한다. 이처럼 예산 규모가 빠르게 커지는 만큼 재정 집행 구조를 둘러싼 논란이 재발할 가능성도 있다. 앞서 올해 과기정통부 AI 예산 가운데 GPU 구매 지원에 2조원 이상이 배정되면서 정부 AI 투자가 해외 GPU 기업과 대규모 사업을 수행할 수 있는 일부 기업에 집중된다는 지적이 제기된 바 있다. 내년에도 GPU 투자가 대폭 확대되는 만큼, 재정 집행의 수혜가 특정 기업에 쏠리지 않도록 사업 구조를 설계할 필요성도 커질 것으로 보인다. 반면 글로벌 최상위 수준의 AI 모델을 개발하려면 대규모 연산 자원 확보가 선행돼야 한다는 시각도 있다. 정부가 추진하는 프론티어급 독자 AI 모델은 학습 단계부터 막대한 GPU가 필요한 만큼 국내 기업이 자체적으로 감당하기 어려운 비용을 재정으로 뒷받침할 필요가 있다는 것이다. 이에 정부도 모델 개발 속도를 높이기 위해 기존에 확보한 GPU 7000장을 우선 투입하고 산·학·연 민간 임차 물량 8000장을 추가 활용한 뒤 베라루빈 1만 장을 새로 확보할 계획이다. 동시에 내년에는 데이터와 AI 반도체, 피지컬 AI, 지역 AX, 중소기업 AI 보안 서비스 등으로도 지원 범위를 넓힐 예정이다. 또 예산 확대가 실제 국내 AI 기업의 사업 기회와 서비스 확산, 산업 생산성 향상으로 이어지도록 집행 구조를 설계하는 일도 중요해질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "GPU와 데이터에 대한 대규모 투자는 프론티어 AI 경쟁을 위해 필요하지만, 실제 성과를 내려면 모델 개발 이후 서비스와 산업 적용까지 이어지는 생태계가 함께 커져야 한다"며 "중소 AI·소프트웨어 기업이 실증과 사업화 단계에서 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.01 12:21장유미 기자

정부, 독자 AI에 5조6천억원 쏟는다…GPU 1만장 확충해 '프론티어' 도전

정부가 독자 인공지능(AI) 모델과 차세대 AI 기술 확보에 내년 약 5조 6000억원에 달하는 예산을 투입한다. 지난해부터 속도를 높여온 그래픽처리장치(GPU) 확충과 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 발판으로 내년에는 첨단 GPU 1만 장과 대규모 학습 데이터를 추가 투입해 글로벌 최상위급 프론티어 AI 모델 개발에 도전한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 2027년도 예산안 중 '최상위 AI모델·기술 확보' 분야에 5조 5937억원을 편성했다고 1일 발표했다. 올해 2조 6146억원보다 2조 9791억원 늘어난 규모로 1년 만에 두 배 이상으로 확대됐다. 가장 큰 비중을 차지하는 부문은 AI 컴퓨팅 인프라 확충이다. 정부는 독자 AI 모델 개발 등에 활용할 대규모 GPU 1만 장을 추가 확보하기 위해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화' 사업 내 GPU 확충 예산을 올해 2조 841억원에서 내년 3조 8500억원으로 늘릴 예정이다. 모델 성능을 좌우하는 데이터 투자도 크게 확대한다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 약 27배 늘어난다. 글로벌 수준의 생성형 AI 연구를 이끌 인재를 확보하기 위한 '생성AI 프론티어 인재' 사업에도 신규로 250억원을 투입한다. GPU·데이터·인재를 묶어 독자 AI 모델 경쟁력을 끌어올리는 전략으로 풀이된다. 정부는 지난해부터 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 확충 속도를 높여왔다. 지난해 약 1조 4600억원을 투입한 GPU 확보 사업을 통해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 총 1만 3136장의 고성능 GPU를 구축했다. 사업자 자체 활용분과 정부 활용분 GPU를 통해 국가 AI 프로젝트와 산학연을 지원하고 있다. 특히 올해 사업에선 2조 805억원을 투입해 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU 9704장 확보에 나섰다. 수행 사업자로는 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹을 선정했고 B300 서비스를 우선 개시한 후 내년 상반기부터 베라루빈 기반 컴퓨팅 자원을 공급할 예정이다. 확충한 GPU는 독자 AI 모델 개발에 투입되고 있다. 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에선 최근 2차 단계 평가를 거쳐 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다. 정부는 이들 팀에 엔비디아 B200 GPU를 각각 1000장씩 총 3000장을 지원해 모델 고도화를 뒷받침할 계획이다. 독파모 사업은 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내에서 독자적으로 개발·고도화할 수 있는 AI 모델을 확보하기 위해 지난해 시작됐다. 정부는 국내 모델 성능이 아직 중국의 주요 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 것으로 보고 올 하반기 추가 학습과 고도화를 통해 격차를 좁힌 뒤 내년에는 글로벌 최상위 프론티어 모델 개발 단계로 올라선다는 목표다. 내년 예산은 모델 개발뿐 아니라 현재 AI 기술의 한계를 넘어설 차세대 기술에도 투입된다. 경량·저전력 AI 기술 개발 예산을 90억원에서 120억원으로 늘리고 자율행동체 온디바이스 핵심기술 개발에는 100억원을 투입한다. 시계열 파운데이션 모델 개발 사업도 신규 추진하며 AI 안전 기술 개발에는 올해 79억원보다 약 두 배 많은 152억원을 배정했다. AI를 활용한 사이버보안 기술 투자도 확대한다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원을 신규 투입하고 AI가 해킹을 탐지·방어하는 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술 개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 새롭게 700억원을 편성했다. 최상위 AI 모델 확보와 함께 이를 안전하게 활용할 수 있는 기술 기반까지 구축한다는 구상이다. 업계 관계자는 "글로벌 AI 경쟁에선 GPU와 고품질 데이터에 얼마나 지속 투자할 수 있느냐가 중요한 만큼 정부가 관련 예산을 대폭 확대한 것은 긍정적"이라며 "확보한 컴퓨팅 자원을 실제 AI 모델 성능 향상으로 연결할 수 있도록 장기적인 지원과 효율적인 자원 배분이 함께 이뤄지길 기대한다"고 말했다. 정부는 내년 대규모 GPU와 데이터, 인재 투자를 바탕으로 독자 AI 모델의 글로벌 경쟁력을 끌어올린다는 방침이다. 그간 기업들이 독파모 프로젝트를 통해 축적한 모델 개발 경험에 정부의 컴퓨팅 인프라 지원을 더해 글로벌 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 25일 이재명 대통령 주재 국무회의에서 "현재는 중국의 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 상황이지만 올 하반기에는 이를 추격해 달성할 것"이라며 "내년에도 보다 많은 GPU와 데이터를 투입해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전하겠다"고 강조했다.

2026.09.01 12:20한정호 기자

엔비디아 RTX 스파크, 게임 호환성 높여 Arm PC 시장 공략

엔비디아가 이르면 9월부터 글로벌 시장에 공급할 Arm 기반 윈도용 플랫폼 'RTX 스파크' 출시를 앞두고 게임 개발사 지원 확보에 나섰다. 기존 Arm 기반 윈도 PC 시장에서 선점 효과를 누려온 퀄컴과 차별화하기 위해 지포스 GPU의 강점을 적극 활용하려는 시도다. 엔비디아는 최근 독일 쾰른에서 열린 '게임스컴 2026'을 통해 일렉트로닉 아츠(EA), 유비소프트, 엠바크 스튜디오 등이 RTX 스파크 플랫폼 지원에 합류했다고 밝혔다. F1 25, 아크레이더스 등 지원 대상 게임도 구체화됐다. 멀티플레이어 환경에서 핵(Hack) 등 부정행위를 차단하는 안티치트 기술도 RTX 스파크를 지원할 예정이다. RTX 스파크 강점 'GPU' 앞세워 게임 생태계 확보 RTX 스파크에 내장된 블랙웰 GPU의 강점을 살리려면 기존 출시 게임과 호환성 확보가 중요하다. 엔비디아는 국내외 주요 게임 개발사와 20년 넘게 긴밀히 협력하면서 PC 게임 시장에서 상당한 기반을 확보했다. 특히 AI 기반 프레임 생성 기술인 DLSS와 광원 효과를 실제에 가깝게 묘사하는 레이 트레이싱 등 엔비디아의 그래픽 기술을 그대로 활용할 수 있다는 점은 퀄컴 대비 차별화 요소가 될 수 있다. 엔비디아는 RTX 스파크를 AI와 콘텐츠 제작뿐 아니라 게임까지 아우르는 플랫폼으로 내세우고 있다. 2560×1440 화소에서 AAA 게임을 초당 100프레임 이상으로 구동 가능하다는 것이 엔비디아 설명이다. 게임 호환성 확대, 퀄컴에도 기회 엔비디아보다 한 발 앞서 Arm용 윈도 PC 플랫폼을 공급해 온 퀄컴 역시 게임 호환성 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울였다. 퀄컴은 이미 작년 포트나이트를 개발하는 에픽게임스와 협업해 안티치트 솔루션 '이지 안티치트'의 Arm 호환성도 확보했다. 이지 안티치트는 에이밍 핵이나 맵핵 등 게임 내 부정행위를 탐지·차단하는 데 활용된다. 주요 게임사들이 엔비디아와 협력해 Arm 환경 지원을 늘리는 것은 퀄컴에도 이로운 일이다. 게임 호환성이 개선될수록 스냅드래곤 기반 윈도 PC의 활용 범위가 넓어지기 때문이다. 퀄컴, 아드레노 GPU 성능 향상 과제로 부상 다만 게임 호환성 확대가 퀄컴에 마냥 긍정적이지만은 않다. 스냅드래곤 X SoC에 내장되는 아드레노 GPU 성능을 높여야 한다는 과제가 생겼기 때문이다. 일례로 스냅드래곤 X2 엘리트 익스트림에 내장된 아드레노 X2 GPU는 전 세대보다 성능이 약 두 배 향상됐다. 그러나 인텔 Xe3, AMD 라데온 등 기존 x86 프로세서 제조사의 내장 GPU와 비교하면 절대적인 성능이 떨어진다는 평가를 받는다. 2012년부터 작년까지 퀄컴에서 수석부사장(SVP)으로 재직하며 아드레노 GPU 개발에 깊게 관여했던 에릭 데머스는 올 초 인텔로 이적했다. 아드레노 GPU 성능을 높여야 하는 퀄컴에는 상당한 부담 요인이다. "에이수스·MSI, 초기 공급 물량 예약 마감" RTX 스파크 기반 PC는 이르면 오는 9월을 시작으로 시장에 공급될 예정이다. 레노버, HP, 델테크놀로지스, 에이수스, 마이크로소프트 등 주요 업체가 노트북과 미니 PC 등을 공급할 예정이다. 대만 매체 경제일보는 31일 공급망 관계자를 인용해 "1차 출시 업체로 참여하는 에이수스와 MSI는 초기 공급 물량 예약을 마치고 엔비디아에 RTX 스파크 추가 공급을 요청했다"고 보도했다. 이어 "MSI 역시 중국 본토와 대만, 미국 고객들의 적극적인 주문으로 고급형 N1X 칩을 탑재한 노트북의 초도 물량 예약이 끝나 엔비디아에 추가 물량 공급을 요청중"이라고 설명했다.

2026.08.31 16:42권봉석 기자

NHN클라우드, 포항 AI 데이터센터 20MW 임차…GPU 사업 가속

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대를 위해 경북 포항에 20메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 확보한다. GPU 수요 증가에 대응해 내년 말까지 총 30MW 규모 데이터센터 인프라를 추가 확보하고 국내외 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다는 계획이다. 31일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 NHN은 자회사 NHN클라우드가 AI GPU 사업 확장을 위해 에이아이팩토리포항피에프브이와 포항 데이터센터 임대차확약서를 체결한다고 공시했다. 임차 대상은 데이터센터 내 20MW에 해당하는 공간과 부대시설이며 임대 기간은 임차 개시일로부터 60개월이다. 이번 계약은 NHN클라우드가 추진하는 AI 데이터센터 인프라 확충 계획의 일환이다. NHN클라우드는 AI·클라우드 인프라 경쟁력을 강화하기 위해 내년 말까지 총 30MW 규모의 데이터센터 인프라를 추가 확보할 계획이다. 포항에서 20MW를 확보하고 이 외의 10MW는 임대가 아닌 자체 구축할 예정으로, 현재 입지를 검토 중이다. NHN은 데이터센터 임차와 관련해 NHN클라우드가 부담하는 채무에 대한 보증도 제공한다. 보증금액은 1101억 1400만원으로, 회사 2025년 말 연결 기준 자기자본 1조 7708억원의 6.22%에 해당한다. 보증 기간은 지난 28일부터 2028년 2월 28일까지다. 다만 NHN클라우드가 임대차확약서에 따라 실제 부담할 채무액은 아직 확정되지 않았다. NHN은 임대 조건 등을 감안해 산정한 모회사 보증금액 1101억 1400만원을 채무금액으로 기재했다. 이번 보증을 포함한 NHN의 채무보증 잔액은 5184억여원이다. NHN은 NHN클라우드의 시설투자를 위한 금융 지원에도 나선다. NHN클라우드가 신한은행에서 차입하는 600억원에 대해 720억원 규모의 연대보증을 제공한다. 보증 기간은 다음 달 3일부터 2034년 9월 3일까지다. 앞서 NHN클라우드는 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급을 본격화했다. 이에 힘입어 올해 2분기 NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN클라우드는 데이터센터 인프라뿐 아니라 최신 GPU 확보와 AI 서비스 역량 강화도 병행 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 사업 체계를 구축하고 있다. 기존 데이터센터에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU 도입도 추진할 계획이다. NHN은 공시를 통해 "임대차 계약을 통해 NHN클라우드는 안정적인 데이터센터 인프라를 조기에 확보함으로써, 증가하는 GPUaaS 및 클라우드 서비스 수요에 대응할 수 있는 사업 기반을 강화하고 중장기 매출 성장에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 장기적으로 해외 고객 AI 수요를 겨냥한 글로벌 사업 확대도 추진한다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 앞서 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.31 10:48한정호 기자

美 트럼프 행정부, 中 AI '원격 연산 우회' 차단 추진…태국·싱가포르 정조준

미국 트럼프 행정부가 중국 기업들이 제3국에 위치한 원격 서버를 통해 최첨단 인공지능(AI) 반도체 연산 자원에 접근하는 '규제 허점'을 원천 차단하기 위한 새로운 수출 통제 조치를 검토 중이다. 미국 IT 전문 매체 디인포메이션은 미 정부가 중국 대비 수출 규제 강도가 낮은 태국, 싱가포르 등의 데이터센터를 통한 중국 기업의 원격 연산 접근을 제한하는 신규 규제안을 준비하고 있다고 현지시간 28 보도했다. 미 상무부는 이르면 오는 9월 업계 관계자 및 무역 단체들과 초안을 공유하고 의견 수렴에 나설 것으로 전해졌다. 이번 규제 추진의 핵심 기폭제로는 중국 AI 스타트업 문샷이 최근 공개한 오픈소스 모델 '키미 K3(Kimi K3)'가 지목된다. 앞서 마이클 크라시오스 백악관 과학기술정책실장은 "문샷이 태국에 위치한 엔비디아 서버를 통해 미국의 최신 AI 모델을 증류 및 학습시켜 키미 K3를 개발했다"고 지적한 바 있다. 현재 미국의 대중국 반도체 수출 통제는 2022년 제정된 물리적 하드웨어 중심 규제에 머물러 있어, 해외 클라우드를 통한 원격 연산 자원 임대 행위를 직접 제재하기 어렵다는 맹점이 있었다. 트럼프 행정부는 출범 초기 바이든 정부 시절의 광범위한 'AI 확산 규칙(AI Diffusion Rule)' 집행을 유예한 이후, 산업계 반발로 계층형 라이선스 제도를 철회하는 등 규제 방향성을 두고 혼선을 빚어왔다. 다만 상무부의 신규 규제안이 현실화되더라도 법적 공방은 불가피할 전망이다. 전통적으로 물리적 상품의 수출입 운송을 감독해 온 상무부가 무형의 국경 간 클라우드 서비스까지 관할할 법적 권한이 있는지를 두고 논란이 일고 있기 때문이다. 한편, 대만 사법당국이 엔비디아 직원을 포함해 최첨단 AI 서버 밀반출 일당을 잇달아 기소하는 등 물리적 밀수 단속이 강화되는 가운데, 원격 우회로까지 차단하려는 미국의 이번 조치가 글로벌 AI 인프라 공급망에 미칠 파장에 이목이 집중되고 있다.

2026.08.29 09:30전화평 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

아마존, 엔비디아 AI칩 200만개 더 산다…생성형AI 수요 대응

아마존이 향후 2년 동안 엔비디아의 인공지능(AI) 반도체 200만개를 추가로 데이터센터에 투입한다. 자체 AI 칩 개발에 막대한 자금을 쏟고 있지만 생성형 AI 수요에 대응하기 위해 엔비디아의 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보도 대폭 늘리는 모습이다. 26일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 아마존과 엔비디아는 아마존이 2027년과 2028년에 엔비디아의 고성능 GPU 약 200만개를 도입한다고 밝혔다. 해당 칩들은 AI 모델을 학습하고 구동하는 데 사용된다. 이는 아마존이 지난 3월 발표한 엔비디아 칩 100만개 도입 계획과 별도다. 당시 아마존은 올해부터 아마존웹서비스(AWS) 데이터센터에 엔비디아 칩을 설치하겠다고 밝혔다. 외신에 따르면 아마존이 이번에 도입하는 제품에는 엔비디아의 블랙웰 울트라와 차세대 제품인 루빈, 루빈 울트라 GPU가 포함된다. 이들 제품의 정가는 개당 최소 수만 달러 수준이 될 것으로 예상된다고 외신은 설명했다. 대형 고객은 할인된 가격으로 공급받을 수 있지만 아마존과 엔비디아는 이번 계약의 구체적인 금액을 공개하지 않았다. 엔비디아 GPU는 생성형 AI 투자 확대의 핵심 인프라로 꼽힌다. 현재 대부분의 대규모언어모델(LLM)을 학습하고 실제 서비스에서 구동하는 데 엔비디아 GPU가 활용되고 있다. 다만 엔비디아의 주요 고객인 아마존과 마이크로소프트(MS), 구글 모회사 알파벳은 동시에 자체 AI 반도체 개발에도 나서고 있다. 각사의 데이터센터 환경에 맞춘 칩을 개발해 비용과 전력 효율을 높이고 이를 고객에게 제공하겠다는 전략이다. 아마존도 자체 반도체 개발 조직인 안나푸르나랩스에 최근 수년간 대규모 투자를 이어왔다. 안나푸르나랩스는 중앙처리장치(CPU)를 비롯해 엔비디아 GPU에 맞서기 위한 AI 가속기 트레이니엄을 개발하고 있다. 아마존은 차세대 트레이니엄 AI 칩에 엔비디아의 네트워킹 기술을 활용할 계획이라고 밝힌 바 있다. 외신은 아마존이 자체 AI 반도체 개발을 확대하면서도 엔비디아 GPU를 대규모로 추가 확보하기로 한 것은 AI 인프라 시장에서 엔비디아 제품에 대한 의존도가 여전히 높다는 점을 보여준다고 전했다.

2026.08.27 08:51류승현 기자

엔비디아, 분기 매출 133조 '예상치 훌쩍'...13분기 연속 기록 경신

엔비디아가 26일(현지시간) 올 2분기(5~7월, 회계연도 기준 2027년 2분기) 예상치를 뛰어넘는 실적을 발표했다. AI 데이터센터 수요 증가 지속으로 전체 매출이 962억 달러를 넘어선 데다 3분기(8~10월) 매출 역시 사상 최초로 1000억 달러(약 140조원)를 넘어설 것으로 전망된다. 엔비디아에 따르면 2분기 매출은 962억 2100만 달러(약 133조 1600억원)로 전년 동기(467억 4300만 달러, 약 64조 6900억원) 대비 두 배 이상 늘어났다. 이는 지난 5월 자체 전망치인 910억 달러(약 125조 9400억원), 시장 전망치인 920억 달러(약 127조 3300억원)를 40억 달러 이상 넘어선 수치다. 영업이익은 637억 3400만 달러(약 88조 2100억원)로 전년 동기(284억 4000만 달러, 약 39조 3600억원) 대비 두 배 이상 늘어났다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "AI 관련 수요가 폭증하며 새로운 AI 연구소와 스타트업이 잇따라 등장하는 황금기가 열렸고, 여러 프런티어 연구소가 동시에 규모를 확대하고 있다"며 "미국을 포함한 전세계에서 강력한 성장세가 이어지고 있다"고 강조했다. 이어 "AI 인프라 구축은 전속력으로 진행되고 있다. 이제 완전한 생산 체제에 들어간 베라 루빈 AI GPU 시스템은 이런 시대를 뒷받침하기 위해 만들어졌다"고 덧붙였다. 엔비디아는 올 1분기부터 사업 실적을 '데이터센터'와 '엣지 컴퓨팅' 등 두 개 시장으로 구분해 발표한다. 현재와 미래 성장 동력을 보다 명확히 반영하기 위해서라는 것이다. 데이터센터 부문은 ▲글로벌 클라우드 기업과 대형 인터넷 기업 매출을 포함한 '하이퍼스케일(Hyperscale)' ▲AI 클라우드, 산업, 기업 부문을 일컫는 'ACIE'로 구분된다. 데이터센터 부문 매출은 890억 달러(약 12조 3180억원)로 전년 동기 대비 18% 늘어났다. 또 1분기와 마찬가지로 2분기 전체 매출의 92.5%가 데이터센터 부문에서 나왔다. 이 중 하이퍼스케일 부문 매출은 487억 달러(약 6조 7400억원), AICE 부문 매출은 403억 달러(약 5조 5780억원) 수준이었다. 엔비디아는 "블랙웰 울트라(GB300) 출하가 시작되며 하이퍼스케일 부문 매출이 전년 대비 두 배 이상 늘어났으며 H200 등 중국 시장 관련 매출은 데이터센터 부문 전체 매출의 1% 이하"라고 설명했다. 엣지 컴퓨팅 부문은 PC, 게임 콘솔, 워크스테이션, AI-RAN 기지국, 로보틱스, 오토모티브(자동차) 등 에이전틱 AI 및 피지컬 AI용 기기를 포함한다. 이 부문의 1분기 매출은 71억 9800만 달러(약 9962억원)이며 전년 동기(56억 4700만 달러, 약 7815억원) 대비 27% 늘어났다. 엔비디아는 "블랙웰 기반 워크스테이션 판매는 늘어났지만 PC 부문은 메모리 가격 상승으로 인한 영향으로 일부 감소했다"고 설명했다. 엔비디아는 오는 10월 1일 주당 25센트 배당금을 지급할 예정이다. 배당락은 9월 10일이다. 엔비디아는 올해 3분기(8~10월) 매출 1080억 달러(약 149조 4720억원)를 예상했다. 이는 2분기 매출보다 약 12% 증가한 수준으로, 엔비디아 분기 매출이 사상 처음으로 1000억 달러를 넘어설 것이라는 전망이다. 실적 발표 이후 주가는 시간 외 거래에서 종가(218.45달러) 대비 4%가량 오른 218달러 선에서 등락을 이어가고 있다.

2026.08.27 08:32권봉석 기자

[AI 리더스] 엘리스그룹 "GPU 확보 넘어 '잘 쓰는 기술'로…국가 AI 생태계 뒷받침할 것"

엘리스그룹이 교육·클라우드 기업을 넘어 인공지능(AI) 데이터센터 구축부터 그래픽처리장치(GPU) 운영, AI 서비스까지 직접 연결하는 'AI 풀스택 기업'으로 사업 영역을 확장한다. 정부의 대규모 GPU 확충 사업을 발판으로 AI 인프라 구축 경험을 쌓는 동시에, 자체 클라우드 인프라 소프트웨어(SW)와 모듈형 데이터센터 기술을 결합해 국내 AI 인프라 시장에서 입지를 넓힌다는 목표다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 26일 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 "앞으로는 GPU를 얼마나 많이 가지고 있느냐 자체가 경쟁력이 되기는 어렵다"며 "GPU와 AI 모델 사이를 얼마나 효율적으로 연결하고 자원을 활용해 결과물을 만들어내느냐가 인프라 경쟁의 핵심이 될 것"이라고 밝혔다. 회사는 이같은 시장 변화에 맞춰 데이터센터부터 AI 서비스까지 단일 기술 체계로 연결하는 전략을 추진 중이다. 데이터센터 구축과 GPU 서버 조달·운영, 네트워크·스토리지, 클라우드 운영 SW를 자체적으로 연결하고 실제 AI 모델 개발과 서비스 운영 경험까지 인프라 설계에 반영하는 방식이다. 인프라와 서비스 사업을 별개로 키우기보다 각 수요와 경험을 다시 기술 개발에 반영하는 선순환 구조를 만든다는 방침이다. 박 CTO는 "AI 서비스를 직접 개발하면 어떤 인프라가 필요한지 알 수 있고 반대로 인프라가 고도화되면 이를 기반으로 새로운 서비스를 개발할 수 있다"며 "우리 AI 서비스와 교육 사업에서 발생하는 수요가 인프라를 발전시키고 인프라의 발전이 다시 새로운 서비스를 만드는 구조를 만들고 있다"고 강조했다. GPU 운영 넘어 데이터센터 구축까지…정부 사업서 경험 축적 이러한 전략의 핵심 무대로는 정부 AI 인프라 사업이 꼽힌다. 엘리스그룹은 올해 과학기술정보통신부가 추진한 총 2조 805억원 규모 'AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업' 수행기관으로 선정돼 엔비디아 B300 GPU 2560장을 구축한다. 정부는 사업자 선정 과정에서 GPU 확보뿐 아니라 대규모 클러스터 구축·운영, 전력·냉각, 네트워크 설계 등 AI 인프라 전반의 역량을 평가했다. 엘리스그룹은 B300 2560장을 4개 모듈형 AI 데이터센터에 각각 640장씩 구축할 계획이다. 직접수랭식(DLC)에 40도 이상의 냉각수를 활용하는 온수 냉각과 외기 냉각을 적용하고 데이터센터 전력사용효율(PUE) 1.1 수준을 목표로 한다. 고집적·고전력 GPU 환경에 대응할 수 있도록 네트워크와 전력까지 함께 최적화할 계획이다. 박 CTO는 정부 사업에서 엘리스그룹이 보유한 경쟁력을 '엔드투엔드 AI 인프라'로 설명했다. 데이터센터 구축에서 시작해 GPU 서버 조달·설치·운영, 자원을 효율적으로 활용하기 위한 SW, 실제 모델 학습과 추론 서비스를 위한 기술 지원까지 전 영역을 연결할 수 있다는 것이다. 특히 이번 사업은 엘리스그룹이 AI 인프라 사업을 한 단계 확대하는 계기도 될 전망이다. 박 CTO는 "기존에는 GPU를 운영·공급하는 레퍼런스가 중심이었다면 이번에는 데이터센터 구축부터 시작한다는 점에서 새로운 경험과 노하우를 확보하게 될 것"이라고 말했다. 이어 "AI 인프라처럼 초기 비용이 큰 산업에선 새로운 시도를 한 기업이 실제로 구축하고 운영해본 경험을 확보하는 것이 중요하다"며 "정부가 새로운 기술을 시도하는 기업의 첫 고객이 돼주기에 이를 기반으로 민간과 해외 시장까지 확대할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. PMDC·ECI 결합…"GPU 제대로 쓰는 기술이 경쟁력" 엘리스그룹의 AI 인프라 전략을 뒷받침하는 기술은 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'와 자체 클라우드 인프라 SW 'ECI'다. PMDC는 전력·냉각·IT 장비·관제 시스템을 하나의 모듈로 통합해 공장에서 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 시설을 먼저 짓고 서버를 배치하는 기존 방식과 달리, 어떤 AI 워크로드와 GPU를 사용할지를 먼저 정하고 이에 맞춰 데이터센터를 종합적으로 설계한다는 점이 강점으로 평가된다. 또 최신 GPU 세대가 빠르게 바뀌는 만큼 모듈형 데이터센터로 빠르게 검증·도입하는 능력 자체도 경쟁력으로 꼽았다. 박 CTO는 "B200 GPU를 수용하는 수랭식 환경을 구축한 바 있으며 B300용 데이터센터도 설계·검증해왔다"며 "엔비디아 GPU뿐만 아니라 국산 신경망처리장치(NPU), AMD GPU 등 다양한 이기종 AI 가속기 환경 대응 역량도 갖춰왔고 앞으로도 관련 기술을 지속 고도화할 것"이라고 밝혔다. 구축된 GPU의 실제 활용 효율을 높이는 ECI도 회사 핵심 자산이다. 이는 GPU 스케줄링으로 유휴 시간을 줄이는 한편 네트워크와 스토리지를 GPU 특성에 맞춰 최적화해 고가의 GPU가 제 성능을 낼 수 있도록 지원한다. 범용 클라우드 인프라 관리보다 대규모 AI 학습과 GPU 클러스터 운영에 특화됐다는 설명이다. 엘리스그룹은 PMDC와 ECI를 결합해 데이터센터 구축과 GPU 운영을 단일 체계로 연결했다. ECI는 클라우드 서비스 보안인증(CSAP) 서비스형 인프라(IaaS) 인증을 확보했으며 엘리스클라우드를 통해 공급되는 GPU 자원에도 적용되고 있다. 향후 공공뿐 아니라 민간 AI 서비스까지 AI 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 박 CTO는 "최신 GPU를 확보해도 기존 스토리지나 네트워크를 그대로 사용하면 데이터가 늦게 전달되면서 GPU 가동이 저조해지는 일이 생긴다"며 "GPU만 최신 기술을 도입하는 것이 아니라 전체 인프라를 효율적인 GPU 운영에 맞춰 설계해야 실제 성능을 끌어낼 수 있다"고 말했다. "AI 인프라는 '토큰 공장'…소버린 AI까지 연결한다" 박 CTO는 향후 AI 인프라 산업의 중심이 하드웨어(HW) 확보에서 '토큰 생산성'으로 옮겨갈 것으로 전망했다. AI 학습 중심이던 컴퓨팅 수요가 추론과 서비스 영역으로 이동하고 GPU와 각종 AI 가속기 공급도 늘면서 단순한 HW 보유량만으로는 차별화하기 어려워지고 있다는 판단이다. 그는 GPU와 데이터센터, 운영 SW 모두 궁극적으로 AI 서비스를 위한 토큰을 생산하는 기반 시설이라고 짚었다. GPU 숫자보다 얼마나 빠르고 효율적으로 인프라를 구축하고 적절한 모델을 배치하며 컴퓨팅 자원을 최대한 활용할 수 있는지가 AI 인프라 경쟁력을 평가하는 새로운 기준이 될 것으로 내다봤다. 이같은 전망은 엘리스그룹이 추진하는 소버린 AI 구상과도 연결된다. 박 CTO는 특정 GPU나 AI 반도체를 국산화하는 것만으로 소버린 AI를 구현했다고 보기는 어렵다고 밝혔다. 데이터센터 구축부터 SW 운영·개발, AI 모델 개발과 서빙, 실제 서비스 이용까지 전체 생태계를 통제하고 관리할 수 있는 역량이 필요하다는 것이다. 박 CTO는 "우리는 AI가 사회에서 더 널리 쓰이고 유용하게 활용되면서도 자원이 낭비되지 않도록 하기 위해 필요한 기술을 다각도로 지원한다"며 "AI 모델과 데이터센터의 효율화부터 최신 AI 인프라 기술, 소버린 AI까지 AI가 국가와 사회에서 제대로 활용될 수 있도록 뒷받침하는 기업으로 성장할 것"이라고 강조했다.

2026.08.26 11:00한정호 기자

통신사 새 먹거리는 'AI 네트워크'...GPU·엣지·피지컬AI 수익화 기대

통신사의 새로운 수익원으로 AI 네트워크가 부상하고 있다. 전 세계 통신 인프라 전문가 10명 중 9명은 향후 3~5년 내 AI 네트워크가 통신사의 매출 성장을 견인할 것으로 내다봤다. 최근 미국 네트워크 시스템 전문기업 시에나가 글로벌 리서치 기관 센서스와이드와 전 세계 12개국 1200명 이상의 통신·인프라 전문가를 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 응답자 90%가 AI 네트워크를 향후 매출 성장을 이끌 핵심 동력으로 꼽았다. AI 인프라 수요가 급증하면서 광네트워크와 데이터센터, 그래픽처리장치(GPU) 등 기존 통신사의 인프라 자산을 활용한 사업 기회도 확대될 전망이다. 응답자의 절반가량은 AI 기반 연결 서비스 수요에 대응하기 위해 관리형 광섬유 네트워크(MOFN) 서비스가 중요하다고 봤다. 통신사들은 데이터센터 상호연결(DCI)과 GPU 서비스 등으로도 새로운 수익원을 모색하고 있는 것으로 나타났다. 다. 특히 GPU 서비스에서는 다른 사업자와 협력이 핵심으로 꼽혔다. 응답자 94%는 클라우드 네오클라우드 사업자와의 전략적 파트너십이 GPU 사업 성공에 필수적이라고 답했다. 44%는 시장 진출 방식으로 수익 공유 모델을 채택할 계획이라고 밝혔다. AI 서비스 확산에 따른 소비자 시장의 성장 가능성도 높게 평가됐다. 응답자 95%는 AI 기반 엔터테인먼트가 향후 3년 내 새로운 수익원을 창출할 것으로 예상했다. 29%는 스마트 안경과 건강 추적기 등 AI 웨어러블 기기를 프리미엄 서비스 매출을 견인할 요인으로 지목했다. 네트워크 엣지도 주요 수익원으로 떠올랐다. 응답자 39%는 엣지 컴퓨팅과 서비스형 GPU(GPUaaS), 로컬 AI 추론 서비스가 향후 3년 내 기업 매출의 20% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 88%는 이들 서비스가 기업 매출에서 최소 10% 이상의 비중을 차지할 것으로 내다봤다. 산업 현장에서는 피지컬 AI에 대한 기대가 높았다. 응답자 60%는 산업용 로봇 등 피지컬 AI가 5년 내 전체 기업 AI 매출의 15% 이상을 차지할 것으로 예상했다. 다만 AI를 실제 수익으로 연결하기 위해서는 네트워크 인프라 고도화가 선행돼야 한다는 점이 꼽혔다. 응답자 88%는 기업의 AI 서비스수준협약(SLA) 요구사항을 충족하기 위해 광네트워크 업그레이드가 시급하다고 답했다. 35%는 안정적이고 일관된 네트워크 성능을 프리미엄 AI 서비스의 핵심 요소로 꼽았다. AI 트래픽 증가에 대응하기 위한 네트워크 자동화 필요성도 커지고 있다. 응답자 96%는 AI 인프라와 트래픽을 효율적으로 제어하기 위해 에이전트 기반 AI 등을 활용한 네트워크 자동화가 필수적이라고 봤다.

2026.08.26 10:27홍지후 기자

[AI 고속도로] "네트워크만으론 부족"…시스코, AI 데이터센터 풀스택으로 영역 확대

시스코가 슈퍼마이크로와 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 네트워크 중심에서 랙스케일 풀스택 인프라로 확대한다. 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) 시스템에 서버·네트워크·액체냉각·보안·운영을 통합해 공급하면서 AI 데이터센터 시장의 경쟁도 개별 장비에서 통합 구축 역량 중심으로 빠르게 옮겨가는 모습이다. 시스코는 25일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 슈퍼마이크로와 손잡고 '엔비디아 기반 시스코 시큐어 AI 팩토리'를 랙스케일 AI 컴퓨팅 영역으로 확대한다고 발표했다. 슈퍼마이크로의 액체·공랭식 고밀도 서버를 자사 AI 인프라 포트폴리오에 포함하고 오는 10월부터 공급할 예정이다. 이번 협력으로 시스코는 기존 강점인 네트워크와 보안에 GPU 컴퓨팅과 냉각까지 결합한 통합 AI 인프라를 제공하게 됐다. 슈퍼마이크로는 고밀도 GPU 서버와 액체냉각 시스템을 맡고, 엔비디아는 GPU와 AI 소프트웨어를 공급하는 구조다. 지원 대상에는 엔비디아 '베라 루빈 NVL72'와 'HGX 루빈 NVL8'이 포함된다. 시스코는 자사 액체냉각 AI 네트워크 시스템과 슈퍼마이크로의 액체냉각 서버를 연결해 랙에서 네트워크 패브릭까지 아우르는 냉각 구조도 제공한다. 초거대 AI 모델 학습과 대규모 추론 환경에서 GPU뿐 아니라 전력과 냉각, 네트워크 효율이 성능과 비용을 좌우하는 상황을 겨냥한 구성이다. 시스코는 이번 확장을 통해 기업 고객뿐 아니라 네오클라우드와 소버린 클라우드 시장까지 공략한다. 엔비디아 클라우드 파트너(NCP) 규격에 맞춰 프런트엔드에는 시스코 '실리콘 원' 기반 스위치, 백엔드에는 엔비디아 '스펙트럼-X' 기반 시스코 스위치를 적용하고 이를 '넥서스 원'으로 통합한다. 시스코는 자사 스위치와 네트워크 운영체제를 활용해 NCP 규격을 충족하는 구조를 차별점으로 내세웠다. 시장에선 이번 협력이 AI 데이터센터 경쟁 구도를 한 단계 더 넓히는 계기가 될 것으로 보인다. 지금까지 델과 HPE, 레노버, 슈퍼마이크로 등이 GPU 서버를 중심으로 경쟁했다면, 앞으로는 서버와 네트워크, 냉각, 보안, 운영을 얼마나 빠르게 통합해 가동하느냐가 중요해질 가능성이 커졌다. 시스코도 직접 GPU 서버를 개발하기보다 슈퍼마이크로와 협력하는 방식을 택했다. 자사가 강점을 가진 네트워크와 보안, 운영 소프트웨어를 중심으로 전체 AI 인프라를 묶고 서버 전문 업체의 기술을 결합해 시장 진입 속도를 높이려는 전략으로 풀이된다. 이번 일은 슈퍼마이크로에도 긍정적인 효과가 있을 것으로 예상된다. 시스코의 글로벌 기업 고객과 판매망을 활용할 수 있는 데다 자사 고밀도 GPU 서버와 액체냉각 시스템이 시스코의 AI 인프라 포트폴리오에 포함되면서 판매 채널을 넓힐 수 있기 때문이다. 다만 양사는 구체적인 주문 규모와 매출 목표는 공개하지 않았다. 시스코는 인프라 구축 이후 운영 효율을 높이기 위한 서비스도 강화한다. 또 새 검증 서비스 'CVIS'를 통해 실제 구축된 시스템이 설계된 레퍼런스 아키텍처와 일치하는지 확인하고 대규모 AI 연구소를 통해 관련 도구와 소프트웨어 검증 역량도 확대할 계획이다. 더불어 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 시스코 클라우드 컨트롤 기반 에이전틱옵스도 연계해 컴퓨팅과 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 광통신, 네트워크 상태를 통합 관리하도록 지원한다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "우리는 역사상 가장 큰 데이터센터 구축 사이클 중 하나의 시작점에 있다"며 "모든 조직이 AI 확장을 서두르고 있지만 데이터 통제와 토큰 비용 관리, 실질적인 투자수익률을 함께 확보해야 한다"고 말했다.

2026.08.26 10:18장유미 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

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