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'DGX-A100 GPU'통합검색 결과 입니다. (669건)

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NHN클라우드, 3분기 매출 75.5% 성장…내년까지 AI 데이터센터 100MW 확보

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대에 힘입어 올해 3분기에도 높은 매출 성장세를 이어갔다. 정부 GPU 구축 사업과 민간 고객 대상 서비스 매출이 늘면서 안정적인 흑자 구조를 유지한 가운데, 신규 AI 데이터센터 확보와 차세대 GPU 도입을 통해 사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. NHN은 10일 올해 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문 매출이 전년 동기 대비 53.6%, 전 분기 대비 7.5% 증가한 1717억원을 기록했다고 밝혔다. 기술 부문 성장을 이끈 NHN클라우드는 3분기 연결 매출이 전년 동기 대비 75.5%, 전 분기 대비 10.3% 증가했다. AI GPU 서비스 사업이 성장하면서 매출 확대와 함께 안정적인 흑자 기조를 이어갔다. 특히 정부 'AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업'을 통해 운영 중인 서울 양평 '팩토리X 서울'의 대외용 GPU 물량을 향후 5년간 공급할 수 있도록 전량 판매했다. 해당 데이터센터에는 엔비디아 B200 GPU 7656장이 구축돼 있다. 지난 8월에는 광주 국가 AI데이터센터에 엔비디아 최신 B300 GPU를 신규 투입하며 인프라 확충에 나섰다. 민간 부문에서도 크래프톤 GPU 클러스터 구축·운영 사업 매출이 본격 반영되면서 공공과 민간 영역에서 고른 성장세를 나타냈다. NHN클라우드는 GPU 수요 확대에 대응하기 위해 내년 말까지 기존 인프라를 포함해 총 100MW 규모 AI 데이터센터를 운영할 계획이다. 이를 위해 수도권과 호남권을 중심으로 신규 데이터센터 확보와 GPU 인프라 확충을 추진 중이다. 우선 지난 8월 발표한 30MW 규모 데이터센터 추가 확보 계획에 따라 포항 AI데이터센터 내 20MW 규모 시설에 대한 임대차 확약서를 체결했다. 해당 데이터센터는 내년 4분기 준공을 목표로 하고 있다. 나머지 10MW는 광주연구개발특구에 자체 데이터센터를 구축해 내년 말까지 완공할 예정이다. 아울러 전남 장성에 조성 중인 26MW 규모 '장성파인 AI데이터센터'도 임차할 계획이다. 기존 광주 국가 AI데이터센터 인근에 신규 거점을 확보해 인프라 집적도를 높이고 데이터센터 운영 효율을 강화한다는 구상이다. 수도권에서는 서울 가산과 인천 가좌 데이터센터를 추가 임차해 엔비디아 B300 GPU 1700장 이상을 구축한다. 내년 1월부터 서비스를 순차적으로 개시하고 관련 매출을 인식할 예정이다. 차세대 GPU를 활용한 정부 AI 인프라 사업 참여도 준비하고 있다. 신규 데이터센터에 액체냉각 설비를 확보해 엔비디아 차세대 GPU인 '베라 루빈' 도입에 대응한다는 방침이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "내년 정부 사업은 약 4조원 규모로 베라 루빈 기종을 탑재하는 방향으로 예상하고 있다"며 "AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업 참여를 염두에 두고 준비하고 있으며 신규로 구축하는 데이터센터는 베라 루빈을 운영할 수 있는 수냉 설비를 갖췄다"고 말했다. 클라우드 사업 경쟁력 강화를 위한 계열사 시너지 확대에도 나선다. 지난 7월 NHN클라우드 자회사로 편입된 이노그리드 실적이 3분기부터 연결 실적에 반영되기 시작했다. NHN클라우드는 이노그리드 기술력을 활용해 공공·국방·금융 등 보안 요구 수준이 높은 프라이빗 클라우드 시장 공략을 강화할 계획이다. 일본 기술법인 NHN테코러스도 아마존웹서비스(AWS) 리세일 사업 성장에 힘입어 3분기 매출이 전년 동기 대비 20.8% 증가하며 기술 부문 실적 개선에 힘을 보탰다. 정우진 NHN 대표는 "NHN클라우드는 AI 데이터센터 인프라 확보 계획을 구체화하고 추가 상면을 확보해 내년 말까지 약 100MW 규모 데이터센터를 운영하는 사업자로 거듭날 것"이라며 "정부 사업에 이어 민간 기업 사업에서도 고객을 순조롭게 확보하고 있는 만큼 앞으로도 시장 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.11.10 10:32한정호 기자

구글, 차세대 TPU 2종 공개…추론 속도 높이고 보안까지 잡는다

구글이 인공지능(AI) 에이전트 시대에 대응하기 위해 차세대 텐서처리장치(TPU) 제품군을 확대하고 AI 인프라 경쟁력 강화에 나선다. 기업 데이터 보호에 특화된 기밀 컴퓨팅 기술부터 대규모 AI 에이전트 추론에 필요한 메모리와 연산 성능까지 강화해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 전략이다. 구글 클라우드는 9일 8세대 TPU 신규 시스템 'TPU 8tx'와 'TPU 8i 맥스'를 공개했다. 지난 4월 발표한 대규모 AI 학습용 'TPU 8t', 저지연 추론용 'TPU 8i'에 이어 신규 시스템 2종을 추가하면서 8세대 TPU 제품군을 총 4종으로 확대했다. 마크 로메이어 구글 클라우드 AI 및 컴퓨팅 인프라 부문 부사장 겸 총괄은 지난 6일 열린 글로벌 온라인 미디어 브리핑에서 "AI는 단순히 질문하고 답변을 받는 채팅 단계를 넘어 복잡한 작업을 수행하는 에이전트 시대로 이동하고 있다"며 "하나의 사용자 요청이 내부적으로 수백~수천 개의 작업으로 확대될 수 있다"고 말했다. 이어 "AI 에이전트가 여러 작업을 동시에 수행하면서 인프라 수요도 기존 인간 중심 상호작용 대비 1,000배까지 증가할 수 있다"며 "이제는 가속기를 얼마나 많이 보유했느냐뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 이동시키고 메모리를 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 중요하다"고 강조했다. 기밀 컴퓨팅·대규모 추론 특화…8세대 TPU 4종 체계 구축 이번에 공개된 TPU 8tx는 민감한 기업 데이터와 독자 AI 모델을 안전하게 처리하도록 설계된 시스템이다. 구글 TPU 가운데 처음으로 하드웨어 기반 기밀 컴퓨팅 기능을 적용했으며 금융·공공 등 보안과 규제 준수 요구가 높은 산업을 주요 대상으로 삼았다. TPU 8tx는 기존 TPU 8t와 동일한 실리콘을 기반으로 AMD의 x86 호스트 중앙처리장치(CPU)를 결합했다. 데이터와 모델 가중치를 AI 추론 과정에서도 보호하도록 하드웨어 계층에 보안 기능을 적용했으며 저지연 네트워크 기술인 '보드플라이'를 활용해 TPU 8t 대비 추론 지연시간을 최대 절반으로 줄였다. 로메이어 부사장은 "TPU 8tx는 민감한 데이터와 독자 모델을 사용하는 기업이 보안과 성능 가운데 하나를 선택할 필요가 없도록 설계됐다"며 "높은 수준의 기밀 컴퓨팅 보호 기능과 낮은 추론 지연시간을 동시에 제공할 수 있다"고 설명했다. 함께 공개된 TPU 8i 맥스는 대규모 문서와 코드, 이메일 등 방대한 데이터를 처리하는 AI 에이전트에 특화됐다. 기존 TPU 8i 칩 2개를 단일 패키지로 결합해 연산 성능과 메모리 처리량을 높인 시스템이다. TPU 8i 맥스는 384GB 고대역폭 메모리(HBM)를 탑재해 기존 TPU 8i 대비 메모리 용량을 33% 확대했다. 메모리 대역폭은 17.2TB/s, 온칩 SRAM은 768MB로 각각 두 배 늘렸다. 동일한 랙 공간에 두 배의 연산 자원을 집적해 데이터센터 공간 활용도와 시스템 효율도 높였다. 로메이어 부사장은 "AI 에이전트가 수많은 문서와 코드에 동시에 접근하면서 메모리 용량과 대역폭에 대한 부담이 커지고 있다"며 "TPU 8i 맥스는 대규모 컨텍스트를 처리하면서도 많은 에이전트가 병렬로 작업할 수 있도록 설계됐다"고 밝혔다. 파이토치 지원 확대…AI 개발부터 추론까지 소프트웨어 강화 구글은 신규 TPU와 함께 개발자가 기존 AI 모델과 소프트웨어를 활용할 수 있도록 개방형 생태계도 강화한다. 자체 가속기 성능뿐 아니라 개발 편의성과 운영 효율을 높여 기업 고객의 TPU 도입 장벽을 낮추겠다는 구상이다. 이를 위해 메타 등과 협력해 개발한 '토치TPU'를 통해 파이토치 기반 AI 모델과 코드를 큰 수정 없이 TPU에서 실행할 수 있도록 지원한다. 또 오픈소스 추론 엔진인 vLLM과 SGLang의 TPU 지원을 확대해 개발자가 학습부터 추론까지 기존 개발 환경을 활용할 수 있도록 한다는 목표다. AI 에이전트 가속기 활용 효율을 높이는 'TPU 싱크'도 오픈소스로 제공한다. AI 에이전트가 외부 도구나 사용자 응답을 기다리는 동안 작업 메모리를 TPU 밖으로 옮겨 연산 자원을 확보하고 작업이 재개되면 메모리를 복원하는 방식이다. 이를 통해 유휴 자원을 줄이고 AI 에이전트 운영 비용을 낮출 수 있다는 설명이다. 구글은 TPU 싱크를 최신 8세대뿐 아니라 5~7세대 TPU에도 적용할 계획이다. 이와 함께 하드웨어 수준에서 격리된 마이크로 가상머신(VM)을 제공하는 '에이전트 컴퓨트 엔진'을 통해 AI 에이전트 실행 환경도 확대할 방침이다. TPU 고객 100곳 이상 확보…AI 인프라 시장 공략 확대 구글은 자체 TPU와 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 함께 제공하는 전략으로 AI 인프라 시장 공략을 강화 중이다. 구글 쿠버네티스 엔진(GKE)을 기반으로 고객이 작업 특성에 따라 TPU와 GPU를 선택하고 운영할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 구글은 현재 100곳 이상의 고객이 TPU를 활용하고 있다고 밝혔다. 주요 고객 사례로 앤트로픽과 애플, 글로벌 금융기업 시타델 등을 언급했으며 오라클 클라우드를 통한 TPU 기반 서비스 제공 계획도 밝혔다. 앞으로도 AI 워크로드 특성에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계하는 'AI 하이퍼컴퓨터' 전략을 강화할 계획이다. 구글 딥마인드와 검색, 유튜브, 지메일 등 자체 서비스 운영 과정에서 확보한 기술과 경험을 클라우드 고객에게 확대 적용한다는 목표다. 로메이어 부사장은 "AI 인프라는 빠르게 변화하는 워크로드 요구에 맞춰 발전해야 한다"며 "고객이 필요한 하드웨어를 자유롭게 선택하면서도 성능·효율·보안·유연성을 확보해 AI 서비스를 구축하고 확장할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.11.10 08:20한정호 기자

"엔비디아냐 AMD냐"...기로에 선 K-반도체

국내 인공지능(AI) 반도체 업계가 글로벌 빅테크들과 동맹을 계기로 노선 선택의 기로에 섰다. 엔비디아 중심 독점 생태계에 밀착해 글로벌 표준과 실전 레퍼런스를 선점하려는 진영과, AMD 및 토종 인프라 스타트업과 손잡고 '개방형 이기종 연합'을 꾸려 대안 시장을 개척하려는 진영으로 나뉘는 양상이다. 리벨리온은 9일 서울 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이'에서 엔비디아의 핵심 연결 기술인 'NV링크 퓨전(NVLink Fusion)' 체제에 전격 합류하는 업무협약(MOU)을 발표했다. 100% 독자 생태계 구축이라는 이상적 경로 대신, 엔비디아의 표준화된 MGX 랙 아키텍처 위에 차세대 신경망처리장치(NPU) '리벨 200'을 얹는 실리적 '락인(Lock-in)' 전략을 택했다. 박성현 리벨리온 대표는 "엔비디아 GPU 인터커넥트 기술과 특정 워크로드에 최적화된 리벨리온 NPU가 함께 소버린 AI 컴퓨팅 스탠다드를 정의하는 첫걸음"이라며 "가성비 좋은 토큰을 만들기 위한 스탠다드 규격 마련에 방점을 찍고 있다"고 강조했다. 엔비디아는 리벨리온과 협력을 발표하며 "엔비디아 플랫폼은 수직 통합돼 있으면서도 수평적으로 개방돼 있다"고 강조했다. 팹리스들이 맞춤형 xPU를 개발하더라도 랙 스케일 아키텍처나 네트워킹, 공급망 구축에서 막대한 진입장벽을 겪는데, NV링크 퓨전은 이 난제 해결 열쇠라는 설명이다. 국산 NPU를 엔비디아 검증 인프라에 연동해 개발 복잡성을 대폭 낮추고 출시시기를 앞당기겠다는 의도로 해석된다. 이 하드웨어가 구동될 무대는 SK텔레콤이 주도하는 AI 데이터센터(AIDC)다. 정부가 추진하는 'K-AI 데이터센터(KAIDC)' 메가 프로젝트 백본 역할을 맡아 실전 레퍼런스를 다지겠다는 전략이다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 "SK텔레콤 같은 인프라 사업자가 엔비디아 GPU와 리벨리온 NPU를 유기적으로 묶은 최적 데이터센터를 구축하고, 공공 및 민간 고객은 API를 통해 하드웨어 고민 없이 저렴하게 '소버린 토큰'을 소비할 수 있는 환경을 만들 것"이라고 밝혔다. 이와 달리 AMD를 축으로 한 '비(非)엔비디아 연합전선'도 빠르게 세를 불리고 있다. 지난달 방한한 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 과기정통부 및 국내 AI 반도체·인프라 기업과 만나 협력을 논의한 바 있다. 당시 참석한 국내 AI 스타트업 13곳 중 퓨리오사AI와 망고부스트는 지난 4일 AMD 어드밴싱 AI 월드투어 서울 2026 행사 중 MOU를 맺었다. 이기종 반도체 연결 협력에 동의한 셈이다. 이들은 특정 빅테크에 종속되지 않는 '오픈 ROCm' 생태계를 기반으로 '이기종 AI 컴퓨팅 패키지'를 구축한다. 한 반도체 업계 관계자는 "엔비디아의 글로벌 표준 에코시스템 속에서 확실한 스케일을 쥐고 레퍼런스를 쌓을지, 혹은 AMD를 중심축으로 삼는 이기종 개방형 연합에서 또 다른 진영 대안을 모색할지에 따라 국내 팹리스 생존법이 갈리고 있다"며 "어느 쪽이든 빅테크 영향권 아래서 치러지는 이번 노선 경쟁이 향후 국내 AI 반도체 산업의 글로벌 성패를 가를 리트머스 시험지가 될 전망"이라고 진단했다.

2026.11.09 18:27전화평 기자

노타, GPU 4분의 1로 초거대 AI 구동…전력 부담 낮춘다

인공지능(AI) 모델 최적화 기업 노타가 초거대 AI 모델 구동에 필요한 그래픽처리장치(GPU)를 8장에서 2장으로 줄이는 기술을 확보했다. AI 실행 과정에서 소비하는 에너지도 줄여 데이터센터와 기업용 AI 인프라 시장 공략에 나선다는 방침이다. 노타는 업스테이지의 2500억 매개변수 AI 모델 '솔라 오픈 2'를 경량화해 구동에 필요한 엔비디아 H100 GPU를 기존 8장에서 2장으로 줄였다고 9일 밝혔다. 모델 가중치 저장에 필요한 메모리는 500.6기가바이트(GB)에서 117.8GB로 76.5% 감소했다고 설명했다. 노타는 AI 모델의 연산 정밀도를 낮추는 양자화와 중요도가 낮은 연산 모듈을 제거하는 가지치기 기술을 적용했다. 모델 성능 저하를 최소화하면서 메모리 사용량을 줄여 적은 GPU로도 대규모 모델을 실행하도록 최적화했다. 중국 문샷AI의 초거대 모델 '키미 K3'에도 기술을 적용했다. 전체 매개변수가 2조 8000억 개에 달하는 이 모델은 기존에 엔비디아 B300 GPU 8장이 필요했지만, 노타는 일부 연산 모듈을 제거해 GPU 6장과 4장으로 각각 구동할 수 있는 경량화 버전 2종을 개발했다. 키미 K3에는 모델 내부에서 필요한 연산 모듈만 선택적으로 사용하는 전문가 혼합(MoE) 구조가 적용됐다. 노타는 각 모듈의 중요도를 분석해 상대적으로 기여도가 낮은 부분을 제거하는 방식으로 모델 크기를 줄였다. 모델 경량화뿐 아니라 실제 AI 실행 과정에서 소비하는 에너지를 줄이는 기술도 개발하고 있다. 노타는 AMD의 '라이젠 AI 맥스+ 395' 환경에서 알리바바의 '큐웬3 8B' 모델을 대상으로 추론 최적화 실험을 진행했다. GPU와 신경망처리장치(NPU)에 연산 작업을 나눠 맡기는 방식으로 기존 AMD 하이브리드 실행 환경보다 토큰당 에너지 소비를 31% 줄였다. AI가 답변을 완료하는 데 걸리는 시간도 최대 52% 단축했다고 밝혔다. 이러한 기술 개발은 AI 데이터센터의 전력과 용수 사용에 대한 부담이 커지는 가운데 이뤄지고 있다. 미국 여론조사기관 갤럽이 지난 3월 실시한 조사에서는 미국 성인 약 70%가 거주 지역에 AI 데이터센터를 건설하는 데 반대한다고 답했다. 반대 이유로는 전력과 물 사용에 따른 환경 영향과 생활비 부담 등이 꼽혔다. 미국 로런스버클리국립연구소도 올해 발표한 보고서에서 2030년 데이터센터가 미국 전체 전력 사용량의 11.8%를 차지할 것으로 추산했다. 해당 전망은 AI 전용 시설뿐 아니라 전체 데이터센터 전력 수요를 대상으로 한다. 데이터센터는 AI 모델을 실행하는 과정에서 발생한 열을 식히기 위해 냉각 설비를 가동한다. 냉각 방식에 따라 상당한 전력이나 물이 필요하다. AI 모델의 연산량과 메모리 사용량을 줄이면 일정한 작업량을 처리하는 데 필요한 서버 자원과 전력 부담을 낮출 수 있다. 노타는 이를 위해 AI 모델 경량화와 반도체별 연산 최적화, 추론·서빙 효율 개선으로 기술 적용 범위를 넓히고 있다. 추론 최적화는 AI가 답변을 생성하는 연산 과정을 개선하는 기술이다. 서빙 최적화는 여러 이용자의 요청을 효율적으로 처리하도록 서버 자원을 배분하는 방식을 뜻한다. 사업 확대에도 나선다. 노타는 자체 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 중심으로 반도체 기업에 소프트웨어 라이선스와 모델 최적화 기술을 공급하고 있다. 기존 고객과의 후속 계약을 확보하면서 기술 공급 관계를 확대하고 있다는 설명이다. 노타는 앞으로 GPU뿐 아니라 중앙처리장치(CPU), NPU 등 다양한 반도체 환경에서 AI 모델을 효율적으로 실행하도록 기술을 고도화할 계획이다. 특정 반도체에 의존하지 않고 기업이 보유한 컴퓨팅 자원을 활용해 AI를 운영하도록 지원한다는 전략이다. 김태호 노타 최고기술책임자(CTO)는 "글로벌 반도체 생태계와의 협력을 기반으로 AI 실행과 운영 최적화 기술 적용 범위를 넓히고 있다"며 "고객의 컴퓨팅 효율을 높이는 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.11.09 17:28김동원 기자

韓 독파모 개발사 한자리에…"K-AI 경쟁력 높이려면 기술 협력 필수"

국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 개발 기업들이 글로벌 AI 경쟁력 확보를 위해 기술 효율을 높이고 기업 간 협력을 강화해야 한다고 강조했다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원 확보뿐 아니라 데이터 품질 개선과 학습·추론 최적화가 중요해진 가운데, 국내 기업 간 기술 공유와 공동 연구가 'K-AI' 경쟁력을 높일 핵심 과제로 제시됐다. 엔비디아는 9일 서울 코엑스에서 개최한 'AI 데이 서울 2026'에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 등 독파모 개발 기업들과 'K-AI 프런티어 빌더스 패널'을 진행했다. 세 기업은 독자 AI 모델 개발 과정에서 겪은 기술 과제와 엔비디아 협력 사례를 공유했다. 먼저 제한된 GPU 자원과 개발 일정 속에서 모델 성능을 높이기 위한 전략을 소개했다. LG AI연구원은 지도 미세조정(SFT) 데이터 품질 개선에 집중하고 있으며 업스테이지는 강화학습(RL) 비중을 확대 중이다. SK텔레콤은 대규모 모델 학습 초기부터 아키텍처를 최적화해 개발 비용을 줄이는 데 주력하고 있다. 엔비디아 기술을 활용한 구체적인 성과도 공개했다. SK텔레콤은 약 10테라바이트(TB) 규모 사전 학습 데이터에서 중복 문서를 제거하는 작업에 엔비디아 '네모 큐레이터'를 도입했다. GPU 가속을 적용하면서 기존 2~3주 걸리던 데이터 처리 기간을 약 3일로 단축했다. 양현호 SK텔레콤 연구원은 "모델 학습 속도가 10%만 빨라져도 GPU 사용 시간으로 약 6일을 줄일 수 있고 이를 비용으로 환산하면 약 6억원에 해당한다"며 "초기 아키텍처 설계와 검증에 많은 신경을 쓰고 있다"고 말했다. 업스테이지는 엔비디아 블랙웰 GPU와 양자화 기술, 추론 최적화 플랫폼 '다이나모'를 활용해 AI 서비스 효율을 높이고 있다. 특히 KV 캐시 관리 기술을 개선해 적은 자원으로 더 많은 추론 요청을 처리하는 데 집중하고 있다고 밝혔다. 송인서 업스테이지 LLM 테크리드는 "양자화를 적용하면 처리량과 메모리 효율을 동시에 개선할 수 있지만 모델 성능이 떨어질 가능성도 있다"며 "모델 레이어마다 양자화 민감도가 다르기에 민감도가 낮은 부분은 적극적으로 양자화하고 나머지는 높은 정밀도를 유지하고 있다"고 설명했다. 국내 독파모 개발 기업 간 협력 필요성도 주요 화두로 떠올랐다. 패널들은 글로벌 AI 기술 발전 속도가 빨라지는 상황에서 개별 기업이 경쟁하는 동시에 연구 성과와 개발 경험을 공유할 수 있는 환경을 마련해야 한다고 강조했다. 송 테크리드는 "모델 개발 주기가 점점 빨라지고 있지만 프로젝트 일정에 맞춰 개발하다 보면 새로운 연구 흐름을 빠르게 따라가기 어려운 부분이 있다"며 "경쟁도 좋지만 공개 프로젝트를 더 큰 규모로 함께 진행하는 것도 의미가 있을 것"이라고 짚었다. 조현직 LG AI연구원 엑사원랩 팀장 역시 "기술 분야에서는 경쟁력과 직결되다 보니 서로 경험을 공유하지 못하는 부분이 있다"며 "경쟁 관계를 유지하면서도 기술 보고서를 통해 실험 결과를 충실히 공유하고 큰 지원 주체가 있다면 국가 역량을 모아 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있는 모델을 만들 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 글로벌 AI 모델과 경쟁하겠다는 목표도 강조했다. 그는 "엑사원 API 플랫폼을 무료로 공개했고 앞으로 개발 중인 모델의 중간 버전도 계속 선보일 예정"이라며 "사용자들이 아쉬운 점과 만족한 부분을 적극적으로 알려주시면 이를 반영해 글로벌 모델들을 모두 이겨보겠다"고 밝혔다.

2026.11.09 16:18한정호 기자

정석근 SKT "GPU·NPU 결합해 세계서 가장 싸게 토큰 생산"

“한국이 전 세계에서 가장 싸게 토큰을 만들 수 있고, 그걸 통해서 우리나라에서 AI를 정말 많이 쓰도록 하게 하겠다.” 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자(CTO) 겸 AI CIC장은 9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 AI 데이에서 국내 대규모 AI 데이터센터(AIDC) 구축의 목표를 이같이 밝혔다. SK텔레콤은 이날 엔비디아, 리벨리온과 한국형 소버린 AI 인프라 구축을 위한 GPU NPU 통합 시스템 개발 업무협약을 체결했다. 엔비디아 GPU와 리벨리온 NPU에 추론 작업을 나눠 맡겨 처리 성능과 전력 효율을 높일 계획이다. 나아가 국내 인프라의 규모의 경제를 바탕으로 토큰 생산 비용을 낮추고, 기업과 국민의 AI 이용을 확대하겠다는 구상이다. GPU는 질문 분석, NPU는 추론...역할 나뉜다 3사는 엔비디아의 NV링크 퓨전(NVLink Fusion)을 활용해 리벨리온이 개발 중인 NPU '리벨 R200'을 엔비디아 플랫폼에 연결한다. 아울러 엔비디아의 서버 랙 표준 설계 규격인 MGX를 적용해 랙 단위의 GPU·NPU 통합 시스템을 개발한다. NV링크 퓨전은 엔비디아 GPU끼리 데이터를 빠르게 주고받는 연결 기술인 NV링크를 다른 기업의 AI 반도체(XPU)에도 활용할 수 있도록 확장한 기술이다. 통합 시스템에는 추론 과정을 서로 다른 반도체에 나눠 맡기는 '분리형 추론'을 적용한다. 사용자의 질문을 분석하는 프리필 단계는 엔비디아 GPU가, 답변을 순차적으로 생성하는 디코드 단계는 리벨리온 NPU가 담당한다. 프리필은 계산량이 많아 GPU 같은 고성능 연산 칩이 유리하다. 디코드에서는 연산보다 메모리에서 필요한 데이터를 빠르게 불러오는 능력이 중요하다. 각 단계에 적합한 반도체를 배치해 처리 속도와 전력 효율을 높이겠다는 것이다. 에이전틱 AI 확산으로 추론 요청이 늘면서 AIDC의 성능과 함께 전력·운영비용 경쟁력을 확보하려는 접근이다. 정석근 CIC장은 “엔비디아 GPU와 리벨리온 NPU를 결합해 독자 파운데이션 모델을 비롯한 국산 모델을 추론할 수 있는 환경을 만들어보려고 한다”고 밝혔다. 그는 또 “글로벌 시장에서 검증된 엔비디아 GPU를 활용하면서도 국내 NPU를 활용할 수 있는 환경을 만들어주는 게 인프라 사업자가 해야 할 일이라고 생각한다”고 강조했다. SK텔레콤은 AIDC 구축 운영 경험을 바탕으로 통합 시스템을 데이터센터에 도입해 성능과 안정성을 실증한다. 실제 서비스에서의 활용과 상용화 가능성도 검토할 계획이다. “NPU 사서 직접 운영하는 건 진입 장벽”...고객은 API로 이용 정석근 CIC장이 제시한 사업 방향은 '소버린 토큰'이다. 국산 반도체와 모델을 개발하는 데서 나아가, 고객이 실제로 이용할 수 있는 AI 인프라와 서비스까지 연결하겠다는 구상이다. 그는 “한국의 문화를 반영하고 우리가 통제할 수 있는 모델을 국내에서 만드는 것은 중요하다. 동시에 그 모델을 올릴 데이터센터와 최적의 컴퓨팅 환경도 확보해야 한다”고 말했다. 이어 “저희가 하고 싶은 것은 '소버린 토큰'을 만드는 것”이라고 덧붙였다. SK텔레콤은 이를 위해 GPU와 NPU를 결합한 데이터센터를 전문 사업자로서 운영하고 고객에게 AI 인프라를 제공할 계획이다. 고객이 국산 NPU를 구매한 뒤 직접 시스템을 구성하고 운영해야 하는 부담을 낮추는 방식이다. 정 CIC장은 “최근 GPU 기술이 발전하면서 데이터센터를 구축하고 운영하는 일 자체의 난도가 높아졌다”며 “한국에서 NPU를 만들어 국내 기업이나 정부에 'NPU를 사서 직접 데이터센터를 만들고 운영하세요'라고 한다면 진입 장벽이 될 것”이라고 말했다. 그러면서 “실제로 이를 이용할 정부와 공공기관, 민간 기업, 대국민 서비스 사업자는 물리적인 하드웨어를 크게 걱정하지 않고 API를 통해 토큰을 쓸 수 있게 하겠다는 것”이라고 설명했다. SK텔레콤은 독자 AI 모델 A.X K2와 '모두의 AI' 같은 대국민 서비스를 해당 인프라에 연결해 인프라부터 모델과 서비스까지 아우르는 풀스택 소버린 AI를 제공할 방침이다. 3사는 과학기술정보통신부의 소버린 AI, 국산 AI 반도체 육성 정책에 맞춰 국내 구축 사례를 확보하고 공공·민간의 AI 서비스 기반을 마련한다. SK텔레콤은 국산 반도체의 사업화를 위해 국내 실증과 고객 지원이 함께 필요하다고 강조했다. 정 CIC장은 “정부도 지원하고 벤처캐피털과 기관들도 투자해 리벨리온 같은 회사가 투자를 받고 인력을 확보해 칩을 만들 수 있는 환경까지는 조성해왔다”며 “일반 기업에 칩을 팔거나 해외에 수출하는 데는 진입 장벽이 있다”고 말했다. 이어 “국내 사업자와 함께 국내에서 의미 있는 레퍼런스를 만들고 실증할 필요가 있다”며 “실제 AI 서비스가 이 인프라를 활용해 토큰을 대규모로 만들어낼 수 있도록, 고객이 인프라를 쓸 수 있게 돕는 지원도 필요하다”고 밝혔다. 아쉬시 카란디카르 엔비디아 NV링크 퓨전 부문 부사장은 “NV링크 퓨전은 한국의 ASIC을 엔비디아의 AI 팩토리 플랫폼과 결합해 고성능 AI 인프라를 구현할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 “리벨리온은 대한민국을 대표하는 AI 반도체 기업으로 성장하며 입증한 독자적인 기술력을 바탕으로 엔비디아, SK텔레콤과 차세대 AI 인프라를 함께 설계하고, 한국이 만든 기술이 세계의 AI를 움직이는 핵심 축으로 성장하도록 하겠다”고 밝혔다. 정 CIC장은 “SK텔레콤은 AIDC 구축 운영 경험과 독자 AI 모델 A.X K2, '모두의 AI' 같은 대국민 서비스 역량을 바탕으로 풀스택 소버린 AI 경쟁력을 강화하고, 공공과 민간이 실제로 활용할 수 있는 소버린 AI 인프라 생태계를 만들어 가겠다”고 했다.

2026.11.09 16:15박수형 기자

엔비디아 올라탄 토종NPU...소버린AI로 글로벌 토큰시장 진출

엔비디아와 SK텔레콤, 리벨리온이 국산 AI 반도체와 글로벌 컴퓨팅 생태계를 결합하는 소버린 AI 인프라 구축에 나선다. 핵심 기술과 데이터 인프라에 대한 주도권을 확보하면서 글로벌 기업의 기술과 공급망을 활용해 사업 확장 속도를 높인다는 구상이다. 정부는 국내 실증을 넘어 국산 반도체가 해외 시장에서 선택받는 성과로 이끈다는 목표다. 박성현 리벨리온 대표는 9일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 엔비디아 AI DAY 중에 진행된 3사 협력 발표에서 “현실적인 소버린 AI 모델의 핵심은 두 가지”라며 “핵심 가치사슬 참여를 통한 기술 자주성, 그리고 데이터와 인프라에 대한 주도권의 능동적 행사”라고 말했다. 이날 3사는 NV링크 퓨전(NVLink Fusion) 기반 협력 업무협약을 체결했다. 리벨리온의 차세대 리벨 R200 NPU를 엔비디아 플랫폼에 연결하고, SK텔레콤 AI 데이터센터(AIDC)에서 GPU와 NPU를 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅 환경을 구현하는 식이다. 핵심 기술 확보, 글로벌 인프라로 확장 소버린 AI를 구현하면서 모든 부품과 기술을 자체 개발하는 접근도 있지만 시장 진입 시점과 확장성을 고려하면 핵심 역량을 확보한 상태에서 글로벌 생태계를 활용하는 방식도 필요하다. 이날 SK텔레콤과 리벨리온이 엔비디아와 맞손을 잡은 이유다. 박성현 대표는 “현실적으로 확장성과 시장 출시까지 걸리는 시간을 생각하면, 모든 기술을 A부터 Z까지 전부 만들기보다 핵심 기술력을 갖추고 글로벌 생태계 안에서 어떻게 이를 구현하고 가속할 수 있을지 고민해야 한다”고 했다. 리벨리온이 엔비디아와 협력하는 이유도 칩 개발 이후 시스템을 확장하는 데 필요한 기술과 생태계에 있다. NPU를 개발하더라도 여러 칩을 연결하는 인터커넥트와 스위치, 랙 단위 시스템, 네트워킹과 공급망까지 갖춰야 실제 데이터센터에 배치할 수 있다. 박 대표는 엔비디아의 인터커넥트·스위치·랙 단위 솔루션에 대해 “처음부터 다 따라가려면 그것만으로도 3~4년이 걸리고 막대한 비용이 들 것”이라고 말했다. NV링크 퓨전은 외부 기업의 가속기를 엔비디아 플랫폼에 연결하는 기반이다. 엔비디아 측은 NPU 등 맞춤형 칩을 고대역폭 저지연 네트워크로 연결하고, 기존 랙 아키텍처와 공급망을 활용해 개발과 배포의 복잡성을 줄일 수 있다고 설명했다. 3사는 리벨리온의 NPU, 엔비디아의 연결 기술과 시스템 생태계, SK텔레콤의 인프라 운영 역량을 결합할 계획이다. 국내에서 소버린 AI 컴퓨팅의 표준을 만들고 이를 바탕으로 글로벌 시장에 도전한다는 목표다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자(CTO) 겸 AI CIC장은 “글로벌 시장에서 검증된 엔비디아 GPU를 활용하면서도 국내 NPU를 활용할 수 있는 환경을 만들어주는 게 인프라 사업자가 해야 할 일이라고 생각한다”고 밝혔다. SK텔레콤은 국산 모델을 개발하는 것과 함께 해당 모델을 구동할 데이터센터와 컴퓨팅 환경도 확보해야 한다고 봤다. GPU와 NPU를 결합한 인프라를 전문 사업자가 구축 운영하고, 기업과 공공기관은 API로 토큰을 이용하도록 해 국산 NPU 활용의 진입 장벽을 낮출 구상이다. 국내 실증을 해외 사업으로, 정부 “세계가 선택해야” 협력 다음 과제는 국내 구축 사례를 실제 시장 진출로 연결하는 것이다. 정석근 CIC장은 “국내 사업자와 함께 국내에서 의미 있는 레퍼런스를 만들고 실증할 필요가 있다”며 “리벨리온 같은 기업이 다음 단계로 가기 위해 지금 필요한 지원”이라고 강조했다. 국내에서 투자와 인력 확보를 통해 칩을 개발할 여건은 조성해 왔지만, 일반 기업에 판매하거나 해외에 수출하는 데는 진입 장벽이 있다는 판단에 따른 것이다. 이에 따라, 칩 공급자를 지원하는 데서 나아가 이를 사용할 고객의 여건도 마련하고 실제 AI 서비스가 해당 인프라를 이용해 대규모 토큰 생산으로 사업화를 이루겠다는 설명이다. 협약식이 끝나고 이어진 라운드테이블에서 정석근 CIC장은 “국내 기업이 데이터센터 클러스터에 의미 있게 참여할 수 있는 기반을 마련하는 데도 의미가 있다”며 “데이터센터와 반도체, 모델, 애플리케이션까지 결합한 소버린 AI 사례를 국내에서 만들고 해외로 확장하겠다”고 밝혔다. 정부 역시 협력의 목표를 국산 기술 개발 이후의 사업 성과에 뒀다. 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 “AI 추론 시장이 확대되면서 GPU, CPU, NPU가 각자의 장점을 살리는 이기종 컴퓨팅이 중요해지고 있다”며 “국산 NPU가 글로벌 생태계에 연결돼 GPU와 상호 보완적인 역할을 수행할 기회”라고 분석했다. 정부는 협력 성과가 리벨리온뿐 아니라 국내 NPU 기업 전반으로 확산될 수 있도록 지원할 방침이다. 다양한 글로벌 기업과의 협력을 통해 국내 기업의 기술 경쟁력을 높이고 해외 시장 진출을 뒷받침한다는 계획이다. 이도규 실장은 “오늘의 MOU가 선언에 그치지 않고 기술과 제품 경쟁력 강화, 나아가 글로벌 시장 진출이라는 가시적인 성과로 이어지는 것이 중요하다”며 “우리의 목표는 단순히 국산 AI 반도체를 개발하는 데 그치지 않고, 세계가 우리의 기술을 필요로 하고 우리의 반도체를 선택하며, 이를 통해 새로운 시장을 함께 만들어가는 것”이라고 밝혔다.

2026.11.09 15:29박수형 기자

엔비디아 옆자리 꿰차는 토종 NPU...SKT·리벨리온 길 연다

국산 AI 반도체를 엔비디아 GPU와 함께 사용하는 AI 데이터센터(AIDC) 구축이 추진된다. 리벨리온의 NPU를 엔비디아 시스템에 결합해, 글로벌 AI 인프라 시장에서 국산 반도체의 활용 범위를 넓히는 협력이다. 과학기술정보통신부는 9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 'AI DAY' 행사에서 엔비디아, SK텔레콤, 리벨리온과 'NV링크 퓨전(NVLink Fusion) 협력 업무협약'을 체결했다. 체결식에는 이도규 과기정통부 정보통신정책실장, 레이몬드 테 엔비디아 수석부사장, 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자(CTO), 박성현 리벨리온 대표 등이 참석했다. 협약에 따라 SK텔레콤이 AIDC를 구축하는 과정에서 엔비디아 GPU와 리벨리온 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 시스템 구현을 추진한다. 과기정통부와 엔비디아가 협의해 온 NV링크 퓨전 기반 국산 NPU 연계 협력이 기업 간 사업 협력으로 구체화됐다. NV링크 퓨전은 엔비디아 AI 컴퓨팅 시스템에 외부 파트너의 가속기를 결합할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 국산 NPU를 엔비디아의 랙 단위 시스템에 탑재해 GPU와 함께 활용하는 기반이 된다. 국산 NPU 기업에는 엔비디아의 시스템 아키텍처 안에서 기술을 검증하고 사업화 기회를 확보하는 통로가 열린다. 독자적인 반도체 개발에서 나아가, 글로벌 시장에 공급되는 AI 컴퓨팅 플랫폼과의 연계를 확대한다는 의미다. 과기정통부는 AI 추론 수요 증가에 맞춰 GPU와 NPU를 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅에 주목하고 있다. 성능뿐 아니라 비용과 전력 효율을 중시하는 추론 시장에서 국산 NPU의 경쟁력을 구현하고, 국내 기업의 AIDC 시장 진입을 지원한다는 구상이다. 앞서 추진한 AMD와의 협력에 이어 엔비디아와도 연계가 구체화되면서 국산 NPU가 활용될 수 있는 글로벌 생태계도 넓어진다. 과기정통부는 협력이 리벨리온 외 다른 국산 NPU 기업으로 확산될 수 있도록 지원하고, 기술 개발과 성능 고도화를 실증·사업화·수출로 연결할 방침이다. 이날 과기정통부와 엔비디아는 'AI 스타트업 파트너십 포럼'도 공동 개최했다. 반도체를 비롯해 AI 모델, 피지컬 AI, 영상 이해, AI 설계와 안전, AI 인프라 등 다양한 분야의 국내 스타트업 22개사가 참여했다. 엔비디아에서는 디퓨 탈라 부사장과 조나단 코엔 부사장 등이 참석했다. 국내에서는 업스테이지, 리얼월드, 트웰브랩스, 퓨리오사AI, 리벨리온 등이 기술·사업 협력과 해외 시장 진출 기회를 논의했다. 과기정통부는 포럼에서 논의한 협력이 공동 연구와 기술 검증, 사업화로 이어지도록 지원할 계획이다. AMD, 엔비디아와 마련한 협력 기회를 바탕으로 국내 기업의 해외 진출을 뒷받침할 글로벌 빅테크와의 협력도 확대한다. 이도규 정보통신정책실장은 “AI 산업의 경쟁력은 개별 기술의 발전을 넘어, 다양한 역량이 서로 연결되고 융합될 때 더욱 커질 수 있다”고 말했다. 이어 “우리 기업들이 엔비디아와 기술적 사업적 협력 기회를 발굴하고, 나아가 글로벌 시장에 함께 진출하는 성과로 이어지기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.11.09 14:09박수형 기자

美 반도체 수출통제, 클라우드까지 번진다…韓 AI 기업도 영향권

미국이 클라우드를 통한 첨단 반도체 원격 이용까지 수출통제 범위를 확대하는 방안을 추진하면서 국내 인공지능(AI) 인프라 기업에도 영향이 미칠 것이라는 전망이 나왔다. 해외 데이터센터에 설치된 그래픽처리장치(GPU)를 인터넷으로 빌려 쓰는 방식까지 규제 대상에 포함될 수 있어 클라우드 사업자와 AI 개발 기업의 대응이 중요해지는 상황이다. 9일 법무법인 태평양이 발간한 '美 의회, 클라우드 원격접근도 수출통제 대상으로 추진' 기고에 따르면 미국 의회는 클라우드를 통한 첨단 반도체 이용을 규제하기 위해 '원격접근보안법(RASA)' 입법을 추진 중이다. 기존 미국 수출통제는 물품이나 소프트웨어, 기술의 해외 이전을 중심으로 적용됐다. 반도체를 직접 수출하지 않고 제3국 데이터센터에 설치된 GPU 연산 자원을 원격으로 임차하는 서비스형 GPU(GPUaaS)는 일반적으로 규제 대상에서 벗어나 있었다. 미국 의회는 이러한 구조를 중국 등 우려국이 AI 모델 학습에 필요한 연산 자원을 확보하는 이른바 '클라우드 허점'으로 보고 있다. 미국 상무부 산업안보국(BIS)은 지난 1월 엔비디아 H200급 반도체를 중국에 수출할 때 중국 등 우려국 이용자에게 클라우드 서비스를 제공하지 못하도록 제한했다. 다만 이 규제는 미국 정부의 허가를 받아 수출한 반도체에만 적용돼 다른 경로로 해외 데이터센터에 설치된 GPU를 원격으로 이용하는 경우까지 막기는 어렵다. 현재 미국 의회에는 규제 범위가 다른 두 법안이 계류 중이다. 지난 1월 하원을 찬성 369표, 반대 22표로 통과한 하원안은 미국 수출관리규정(EAR) 적용 대상 품목에 접근하는 외국인 전반을 규제할 수 있도록 했다. 반면 상원안은 중국·러시아·이란·북한 등 우려국 관련 이용자가 서비스형 인프라(IaaS)를 통해 통제품목목록(CCL)에 포함된 자원에 접근하는 경우로 범위를 좁혔다. 두 법안 모두 BIS에 원격 접근을 허가제로 관리할 권한을 부여하는 방식이다. 특히 클라우드 서비스를 이용하는 고객뿐 아니라 원격 접근을 제공하는 사업자도 규제 대상이 될 수 있다. 다만 구체적인 허가 요건과 심사 기준은 법 제정 이후 BIS가 마련할 후속 규정에 따라 결정될 예정이다. 이같은 흐름은 국내 클라우드·데이터센터 사업자에게 고객 신원 확인과 접속 관리가 핵심 과제가 될 전망이다. 상원안이 채택되면 중국 등 우려국 고객에게 GPU 클라우드를 제공하는 사업자는 최종 이용자와 최상위 모회사 소재지까지 확인해야 할 가능성이 제기된다. 제3국에 설립된 중국계 기업의 현지 법인도 규제 대상에 포함될 수 있어서다. 하원안이 채택될 경우 영향 범위는 더욱 넓어질 수 있다. 접근 주체를 특정 우려국이 아닌 외국인 전반으로 규정하고 있어 미국산 GPU가 설치된 해외 클라우드를 이용하는 한국 기업도 향후 BIS 규정에 따라 허가 대상에 포함될 가능성을 배제하기 어렵다. 이에 국내 AI 인프라 사업자는 고객 확인 체계와 함께 접속 지역·IP 주소 식별, 접근 권한 관리, 감사 로그 등 원격 이용 현황을 추적할 수 있는 시스템을 마련할 필요가 있다는 제언이 나온다. 고객 확인 기록과 접속 이력은 향후 규제 위반 여부를 판단하거나 사업자 책임을 소명하는 자료로 활용될 수 있기 때문이다. 해외 클라우드를 활용해 AI 모델을 개발하는 기업도 대비가 필요하다. 원격 GPU 접근이 제한되거나 차단될 가능성을 고려해 클라우드 계약 조건을 점검하고 서비스 중단에 대응할 업무 연속성 계획을 수립해야 한다는 분석이다. 특히 중국 등 우려국에 계열사나 고객을 둔 기업은 규제 영향을 우선 검토할 필요가 있다고 법무법인 태평양은 짚었다. 법안 시행 여부와 최종 규제 범위는 아직 확정되지 않았다. 두 법안 모두 상원 은행·주택·도시문제위원회에 계류 중이며 올해 국방수권법(NDAA)에 포함될지도 불투명하다. 의회 입법과 별개로 미국 상무부가 행정규제를 먼저 도입할 가능성도 제기된다. 법무법인 태평양은 "RASA는 아직 입법 단계이고 BIS 후속 규정도 마련되지 않았으므로 NDAA 최종 문안, 새 의회에서 재발의 여부, BIS 규정 동향을 지속적으로 확인하면서 단계별로 대응해 나가는 것이 바람직하다"고 제언했다.

2026.11.09 14:04한정호 기자

엔비디아 "AI 데이터센터, 건물 전체를 하나의 컴퓨터로 관리한다"

엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터 전력 효율을 높여 동일한 전력으로 더 많은 그래픽처리장치(GPU)를 운영하고 AI 연산 처리량을 확대하는 전략을 제시했다. 서버와 네트워크뿐 아니라 데이터센터 건물 전체를 단일 컴퓨터로 관리하는 기술을 앞세워 AI 인프라 운영 효율을 극대화한다는 목표다. 정구형 엔비디아 코리아 솔루션 아키텍트 팀장은 9일 서울 코엑스에서 열린 'AI 데이 서울 2026'에서 "우리는 데이터센터 건물과 부지 전체를 하나의 컴퓨터로 바라보고 있다"며 "이를 통해 데이터센터 에너지 사용을 최적화하는 기술을 제공할 것"이라고 밝혔다. 그는 AI 모델 규모가 커지고 하나의 애플리케이션에서 여러 모델을 동시에 사용하는 사례가 늘면서 데이터센터 인프라 설계 방식도 달라져야 한다고 강조했다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 GPU뿐 아니라 중앙처리장치(CPU), 네트워크, 스토리지까지 통합 관리할 필요성이 커지고 있다고 짚었다. 이에 엔비디아는 AI 데이터센터 설계와 운영을 지원하는 'DSX' 플랫폼을 제공 중이다. DSX는 GPU 클러스터 구축에 필요한 랙과 네트워크 구성부터 냉각 설비, 건물 하중, 전력 관리까지 아우르는 참조 설계와 오픈소스 소프트웨어로 구성된다. 기업과 클라우드 사업자가 전력 예산에 맞춰 AI 인프라를 구축하도록 지원하는 구조다. 핵심 기술은 데이터센터 전력을 실시간으로 관리하는 '맥스 LPS'다. 기존에는 각 서버 랙에 고정된 전력 한도를 적용했지만 맥스 LPS는 랙별 사용량과 건물 온도, 작업 부하를 분석해 전력 배분을 조정한다. 이를 통해 사용하지 않는 전력 용량을 줄이고 같은 전력으로 더 많은 GPU를 운영할 수 있도록 지원한다. 정 팀장은 "기존 전력 관리 방식은 운영 중 전력 한도가 바뀌지 않는 고정 설정이었다"며 "맥스 LPS는 건물 관리 시스템과 연동해 각 랙의 전력 사용량과 온도를 지속적으로 확인하고 전력을 실시간으로 배분할 수 있다"고 설명했다. 실제 적용 사례도 소개했다. 엔비디아에 따르면 한 엔비디아 클라우드 파트너(NCP)는 맥스 LPS를 적용해 동일한 전력 예산에서 GPU 구축량을 약 37% 늘렸다. 이에 맞춰 해당 인프라에서 생성할 수 있는 AI 토큰량도 50% 증가한 것으로 나타났다. 전력 운영 방식에 따른 차이도 제시했다. 엔비디아는 1기가와트(GW) 전력 예산을 가정했을 때 최대 전력 기준인 '맥스 P' 방식으로는 4000개 랙을 운영할 수 있지만 전력 상한을 낮춘 '맥스 Q' 방식에서는 4800개 랙을 수용할 수 있다고 설명했다. 맥스 LPS는 여기서 한 단계 더 나아가 전력 배분을 실시간으로 조정하는 기술이다. 엔비디아는 맞춤형 AI 반도체를 기존 인프라와 결합하는 'NV링크 퓨전' 전략도 공개했다. 이 기술은 기업이 자체 개발한 AI 가속기인 XPU를 엔비디아 고속 연결 기술과 랙 아키텍처에 통합하도록 지원한다. 맞춤형 반도체 개발 기업이 기존 엔비디아 공급망과 데이터센터 인프라를 활용할 수 있도록 한다는 구상이다. 제시 클레이튼 엔비디아 AI 인프라 수석 제품 마케팅 매니저는 "맞춤형 반도체를 개발하는 일은 시작에 불과하다"며 "시스템 통합과 네트워크 구축, 공급망 확보 과정에서 10억 달러 이상 비용과 1년 이상 시간이 추가될 수 있다"고 짚었다. 이어 "NV링크 퓨전은 맞춤형 반도체 혁신과 엔비디아의 검증된 AI 인프라 플랫폼을 결합해 설계를 단순화하고 시장 출시 시간을 단축한다"고 덧붙였다. AI 팩토리 장기 운영 전략도 강조했다. 엔비디아는 2020년 출시한 A100 GPU가 일부 클라우드 사업자와 2029년까지 계약돼 있다는 사례를 소개하며 GPU 수명과 다양한 작업을 처리할 수 있는 범용성이 중요하다고 설명했다. 차세대 베라 루빈 플랫폼에서도 피지컬 AI와 에이전틱 AI, 과학·반도체 설계 시뮬레이션 등 여러 작업을 지원한다는 방침이다. 정 팀장은 "우리는 AI 애플리케이션과 모델뿐 아니라 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지, 데이터센터 시설까지 모든 영역에서 최적화를 추진하고 있다"며 "앞으로도 블랙웰과 루빈을 비롯한 차세대 플랫폼 전반에서 기술 혁신을 이어가고 고객·파트너와 협력하겠다"고 밝혔다.

2026.11.09 13:29한정호 기자

불륜 인정한 젠슨 황, 中 스파이 연루 의혹에 리더십 '흔들'

시가총액 4조 5000억 달러(약 6119조원) 규모 세계 최대 AI 반도체 기업, 엔비디아가 창사 이래 가장 큰 경영 리스크에 직면했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 중국 정보기관과 연계된 것으로 의심받는 싱가포르 기업 '메가스피드' 전 임원 '앨리스 황'과 불륜 사실을 시인하며 우려가 커지고 있기 때문이다. 젠슨 황 CEO는 8일(현지시간) 엔비디아 임직원에게 보낸 입장문에서 "배우자에게 충실하지 못했고 내 행동이 아내와 자녀에게 상처를 줬다. 내 행동에 대한 변명의 여지가 없으며 매우 미안하게 생각한다"고 밝혔다. 이어 "최근 보도에서 제기된 국가안보 우려와 관련해 이사회가 시작한 독립적인 조사에 전적으로 협력하겠다"고 밝혔다. 그러나 이사회 조사에 이어 미국 하원 외교위원회와 중국특별위원회, 정보위원회 등 3개 위원회의 비공개 조사도 예정돼 있다. 자체 조사와 청문회 결과에 따라서는 30년 가까이 유지했던 CEO 자리도 흔들릴 수 있다. "중국 시장 놓칠 수 없다"던 과거 발언 도마 도널드 트럼프 2기 행정부는 지난 해 출범 이후 엔비디아 등 미국산 GPU의 중국 수출 규제를 강화하는 방향으로 선회했다. 젠슨 황 CEO는 이후 실적 발표와 컨퍼런스콜 등 공개 석상에서 기회가 있을 때마다 중국 시장의 중요성을 강조하며 GPU 수출 허용을 지속적으로 요구했다. 작년 5월 실적발표에서는 "중국은 세계 최대 규모 AI 시장 중 하나이고 시장 규모는 500억 달러(약 69조원)에 달하지만, 이 시장에 미국 기업이 진출할 수 없다"고 밝혔다. 뉴욕타임스발 보도로 불거진 이번 스캔들에 따라 중국 시장의 중요성을 수시로 역설했던 젠슨 황 CEO의 발언도 다시 주목받고 있다. 일각에서는 그의 발언이 순수한 사업적 판단에서 비롯된 것인지에 대해서도 의문을 제기하고 있다. 젠슨 황 CEO는 이후 트럼프 행정부와 협의를 거쳐 중국 시장용으로 설계된 H20 GPU의 수출을 허가받는 대신 관련 매출의 약 15%를 미국 정부에 납부하는 방안에 합의하기도 했다. 미 하원 3개 위원회, 젠슨 황 조사 본격화 미국 하원은 엔비디아를 비롯한 미국 반도체 기업들의 첨단 기술이 중국으로 유입되는 문제를 지속적으로 경계해 왔다. 고성능 AI 반도체뿐 아니라 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 메모리 반도체의 대중국 수출과 기술 이전 문제도 주요 감시 대상이다. 미국 하원 중국특별위원회를 포함한 3개 위원회는 지난 5일 젠슨 황 CEO에게 앨리스 황과의 관계 및 엔비디아의 민감정보 관리 체계에 관해 비공개 설명을 요구했다. 이들 위원회는 서한에서 "중국의 침투와 첨단 미국 기술에 대한 접근 문제는 이번 회기에서 세 위원회가 수행하는 핵심 조사 사안이며, 미국 국가안보가 어느 정도 위험에 노출됐는지 의회가 파악하는 것이 중요하다"고 설명했다. 임직원에 "신뢰 회복 노력"...이사회 조사 결과 주목 젠슨 황 CEO는 엔비디아 창립자이자 최고경영자로 회사 설립 이후 현재까지 경영 전반에 막대한 영향력을 행사해 왔다. 젠슨 황 CEO는 임직원에게 보낸 입장문에서 "이사회 자체 조사에 협력하고 회사와 임직원, 이사회, 파트너 및 주주들의 신뢰를 회복하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다. 이어 "엔비디아를 보호하고 미국 국가안보를 뒷받침하는 데 최선을 다하고 있다"고 강조했다. 그러나 국가안보 침해 의혹이 사실로 확인될 경우 CEO로서의 입지도 자연히 흔들린다. 인텔 전 CEO도 사내연애로 퇴진...젠슨 황은 더 복잡 미국 반도체 기업 CEO가 개인 문제로 자리에서 물러난 가장 최근 사례로 2018년 브라이언 크르자니치 전 인텔 CEO를 들 수 있다. 그는 당시 인텔 관리자급 이상에 적용되는 '사내연애 금지' 규정을 위반한 사실이 확인되면서 CEO에서 물러나는 한편 이사회에서도 사임했다. 이후 약 7년간의 공백기를 거친 그는 2024년 10월 자동차용 소프트웨어 기업 세렌스 CEO로 취임했다. 그러나 이번 젠슨 황 CEO를 둘러싼 논란은 브라이언 크르자니치 사례와 차이가 크다. 개인 사생활 문제를 넘어 미국이 가장 경계하는 국가인 중국 정보기관의 접근 가능성, 첨단 반도체 기술의 보안 문제까지 얽혀 있다. 젠슨 황 CEO의 거취뿐 아니라 미국의 대중국 반도체 수출통제 정책에도 영향을 미칠 가능성이 있다.

2026.11.09 11:40권봉석 기자

[AI 리더스] 네이버클라우드 "아시아 대표 AI 팩토리 기업 도약…글로벌 공략 박차"

"아시아에선 아직 인공지능(AI) 팩토리 시장을 대표하는 기업이 뚜렷하지 않습니다. 네이버클라우드가 아시아를 대표하는 AI 팩토리 사업자로 자리 잡고 이를 기반으로 글로벌 시장까지 확대해 나가겠습니다." 김병준 네이버클라우드 이사는 5일 경기 성남시 분당구 네이버 그린팩토리에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. 네이버클라우드는 약 10년간 축적한 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험과 데이터센터 설계·운영 기술을 앞세워 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 나서고 있다. 엔비디아와 차세대 AI 팩토리 아키텍처 개발 협력을 강화하고 대규모 GPU 클러스터 운영 역량을 바탕으로 아시아 시장에서 입지를 확보한다는 전략이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 기존 클라우드 GPU 서비스와 비교해 필요한 인프라 규모부터 완전히 다르다"며 "대규모 GPU를 고객이 원하는 시점에 안정적으로 공급하고 운영할 수 있는 풀스택 역량이 우리의 핵심 경쟁력"이라고 밝혔다. "GPU 운영만 10년…데이터센터부터 클라우드까지 자체 역량 확보" AI 팩토리는 대규모 GPU와 네트워크·스토리지·전력·냉각 설비 등을 통합해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 공급하는 인프라를 뜻한다. 김 이사는 AI 팩토리 사업에서 GPU 확보 규모뿐 아니라 장기간 축적한 운영 경험이 중요하다고 짚었다. 기존 클라우드 GPU 서비스는 주로 수십~수백 장 규모였지만 AI 팩토리는 최소 1000장 이상, 현재는 수천~수만 장 규모 GPU를 동시에 운영해야 하는 상황이다. 네이버클라우드는 지난 2016년부터 엔비디아 P40·P4를 시작으로 V100, T4, A100, H100, H200 등 다양한 GPU를 운영해 왔다. AI 모델 학습과 추론뿐 아니라 미디어 인코딩·디코딩 등 여러 네이버 서비스에 GPU를 활용했으며 단일 클러스터 기준 최대 약 4000장을 운영한 경험을 확보했다. AI 팩토리 사업에선 장비와 전력, 데이터센터 입지를 사전에 확보하는 공급망 관리도 중요한 요소로 꼽힌다. 일부 네오클라우드 기업은 고객 계약 이후 데이터센터와 GPU를 확보하는 과정에서 납기를 맞추지 못하는 사례가 발생하지만, 네이버클라우드는 기존 인프라 운영 경험과 글로벌 공급사 협력 관계를 활용할 수 있다는 설명이다. 운영 안정성도 강점으로 내세웠다. 네이버클라우드는 장애 발생 시 담당 책임자가 대응을 총괄하는 체계를 갖추고 있으며 첫 응답을 5분 이내에 수행하도록 운영 중이다. 고객이 요구하는 높은 서비스 가용성과 장애 대응 수준을 충족하기 위해 자동화 체계도 활용하고 있다. 김 이사는 "데이터센터 설계부터 운영, 클라우드 서비스까지 전체 과정을 직접 수행할 수 있는 풀스택 역량을 갖췄다는 점이 다른 네오클라우드 기업과 차별화된다"고 말했다. 엔비디아와 차세대 AI 팩토리 기술 협력…전력·냉각 최적화 강화 네이버클라우드는 엔비디아의 10억 달러 규모 전략적 투자 추진과 브룩필드의 최대 90억 달러 규모 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 바탕으로 AI 팩토리 구축에 속도를 내고 있다. 엔비디아와 차세대 GPU '베라 루빈'을 위한 AI 팩토리 아키텍처 개발도 논의 중이다. 기존 GPU와 네트워크 중심 설계를 넘어 전력 공급과 데이터센터 배치, 냉각 설비까지 통합 최적화하는 방향이다. 김 이사는 "엔비디아 DSX 아키텍처는 GPU 랙뿐 아니라 전력 공급 단계부터 데이터센터 전체를 함께 고려하는 구조"라며 "엔비디아가 여러 협력사와 함께 아키텍처를 만들어가는 과정에서 우리도 기술 연구를 긴밀히 진행 중"이라고 설명했다. 실제 네이버클라우드는 엔비디아와 400G 네트워크 구성, 전력 배분 최적화, 냉각 설비 설계 등을 검토해왔다. 엔비디아 AI 인프라 아키텍처와 자체 클라우드 서비스 기술을 결합해 여러 고객이 GPU 자원을 분리해 사용할 수 있는 멀티테넌시 환경도 연구 중이다. 전력 관리 측면에선 실제 GPU 운영 데이터를 활용한 설계 기술을 강조했다. GPU 클러스터가 동시에 작업을 시작하면 순간 전력 사용량이 장비 사양에 기재된 수치보다 1.5~2배까지 높아질 수 있어 정밀한 전력 측정과 설비 구성이 필요하다는 설명이다. 냉각 기술도 자체 연구를 이어가고 있다. 네이버클라우드는 약 3년 전부터 각 세종 데이터센터에 직접액체냉각(DLC) 연구 환경을 구축하고 냉각수 압력과 유량, 냉매 특성 등을 검증해 왔다. 향후 GPU 발열이 더욱 증가할 경우 DLC와 액침냉각을 함께 활용하는 방안도 준비 중이다. 김 이사는 "차세대 GPU가 등장할수록 발열이 커지는 만큼 냉각수 순환 속도와 압력도 높아져야 한다"며 "앞으로 DLC만으로 감당하기 어려운 칩이 나타날 가능성까지 고려해 액침냉각 기술도 준비하고 있다"고 밝혔다. "2028년 200MW 공급 역량 입증…1GW까지 확대 구상" 네이버클라우드는 AI 팩토리 사업을 국내와 공공 시장에 한정하지 않고 글로벌 민간 고객 중심으로 확대한다는 방침이다. 특히 수 메가와트(MW)에서 수십 MW 규모 GPU 인프라를 필요로 하는 기업을 주요 고객군으로 삼는다는 목표다. 해외 시장에선 소버린 AI 수요에도 대응할 계획이다. 보안이 중요한 작업은 고객 데이터센터에서 처리하고 나머지 작업은 프라이빗형 AI 팩토리에서 수행하는 하이브리드 아키텍처도 마련하고 있다. 이를 기반으로 각국 정부와 기업이 요구하는 데이터 통제와 AI 인프라 운영 환경을 지원한다는 구상이다. 네이버클라우드는 초기 55MW 규모에서 출발해 2028년까지 200MW 수준 AI 팩토리 공급 역량을 확보하고 이후 고객 수요에 따라 장기적으로 1GW까지 확대할 예정이다. 김 이사는 "우선 200MW 규모를 안정적으로 공급할 수 있다는 점을 고객에게 입증하는 것이 중요하다"며 "이러한 신뢰를 확보하면 향후 1GW 규모까지 사업을 안정적으로 확대할 수 있을 것"이라고 말했다. 끝으로 그는 "미국을 대표하는 네오클라우드 기업으로는 코어위브가 있고 유럽에는 네비우스가 있지만 아시아는 이제 AI 팩토리 시장이 시작되는 단계"라며 "네이버클라우드가 아시아에서 AI 팩토리 하면 가장 먼저 떠오르는 기업이 되고 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 경쟁하는 기업으로 성장하겠다"고 강조했다.

2026.11.05 11:10한정호 기자

"GPU 놀리는 병목 잡는다"…넷앱, AI 스토리지 기술 확보 승부수

그래픽처리장치(GPU)의 데이터 처리 병목을 해소하기 위한 고성능 스토리지 기술 경쟁이 치열해지는 가운데 넷앱이 관련 기술 확보에 나섰다. AI 데이터센터의 GPU 규모가 커질수록 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐가 연산 효율과 운영 비용에 영향을 미치는 만큼 전문기업 인수를 통해 AI 인프라 시장 공략을 강화하려는 모습이다. 넷앱은 차세대 메타데이터 아키텍처와 고성능 병렬 파일 시스템 전문기업인 '피크에이아이오(PEAK:AIO)' 인수를 완료했다고 3일 밝혔다. 이번 인수를 통해 자체 스토리지 운영체제인 '온탭(ONTAP)'에 피크에이아이오의 기술을 결합하고 AI 클라우드와 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업자를 위한 초대형 스토리지 아키텍처 개발을 추진한다. 인수 금액은 공개되지 않았다. 넷앱이 이번 인수에 나선 것은 AI 데이터센터의 GPU 활용률을 높이기 위해서다. AI 모델 학습과 추론 과정에서는 대규모 GPU가 동시에 방대한 데이터를 읽고 처리해야 한다. 이때 스토리지에서 데이터를 공급하는 속도가 GPU의 연산 처리 속도를 따라가지 못하면 병목 현상이 발생한다. 특히 수만 개 이상의 GPU를 운영하는 AI 데이터센터에선 데이터 처리 지연이 인프라 운영 비용 증가로 이어질 수 있다. GPUaaS 사업자는 고가의 GPU를 고객에게 임대해 수익을 창출하는 만큼 데이터 병목으로 GPU 가동률이 떨어지면 투자 수익성에도 영향을 받는다. 넷앱은 지난 9월 공개한 차세대 AI 스토리지 아키텍처 '노버스(Novus)'를 통해 이러한 문제를 해결하겠다는 전략을 제시한 바 있다. 노버스는 최대 초당 100TB의 통합 처리량과 제타바이트 규모 파일 시스템을 목표로 설계됐다. 수백만 개 GPU에 데이터를 지속적으로 공급해 대규모 AI 인프라의 효율을 높이겠다는 구상이다. 이번에 인수한 피크에이아이오는 노버스의 기술적 기반을 강화하는 역할을 맡는다. 영국 맨체스터에 본사를 둔 이 회사는 AI 워크로드에 특화된 소프트웨어 정의 스토리지와 병렬 파일 시스템 기술을 보유하고 있다. 미국 로스앨러모스 국립연구소와 카네기멜런대 등 연구기관에서도 관련 기술이 활용되고 있다. 특히 넷앱이 주목한 것은 메타데이터 처리 기술이다. 메타데이터는 파일의 위치와 크기, 접근 권한 등 데이터를 관리하는 데 필요한 정보를 뜻한다. AI 학습 환경에서는 수많은 GPU가 동시에 파일에 접근하기 때문에 메타데이터 처리 속도가 전체 시스템 성능에 영향을 준다. 피크에이아이오는 메타데이터와 실제 데이터를 분리해 처리하는 아키텍처를 통해 이러한 병목을 줄이는 기술을 확보했다. 넷앱은 이를 온탭에 결합해 대규모 AI 환경에서 파일 접근 성능과 동시 처리 능력을 높일 계획이다. 또 특정 업체의 전용 클라이언트에 의존하지 않고 개방형 표준을 활용한다는 점도 특징이다. 넷앱은 병렬 네트워크 파일 시스템(NFS) 기반 접근 기술을 통해 대규모 GPU 클러스터에서도 여러 연산 장치가 데이터를 동시에 활용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 샴 나이어 넷앱 최고제품책임자(CPO)는 "AI 팩토리의 생산성은 데이터 파이프라인에 달려 있다"며 "넷앱의 통합 스토리지와 PEAK:AIO의 메타데이터 아키텍처를 결합해 데이터와 메타데이터를 분리하고 동시 처리 규모에 따라 성능을 확장할 수 있도록 할 것"이라고 말했다. 이번 인수로 넷앱의 AI 인프라 사업 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 현재 고성능 AI 스토리지 시장에서는 배스트 데이터, 웨카(WEKA), DDN 등 전문기업들이 대규모 GPU 클러스터를 겨냥한 제품과 서비스를 공급하고 있다. 이들 기업은 AI 학습과 추론에 필요한 초고속 데이터 처리 기술을 앞세워 시장을 공략하고 있다. 넷앱은 기존 기업용 스토리지 시장에서 확보한 데이터 관리·보안 역량에 피크에이아이오의 병렬 파일 시스템 기술을 더해 경쟁력을 높이려는 것으로 풀이된다. 고객 기반 확대도 예상된다. 기존 넷앱의 주요 고객은 금융·제조·공공 등 기업용 데이터센터 운영 조직이었지만, AI 인프라 투자가 늘면서 대규모 GPU 클러스터를 운영하는 AI 클라우드와 GPUaaS 사업자가 새로운 공략 대상으로 떠오르고 있다. 넷앱은 이번 인수를 계기로 기존 온탭 고객들이 AI 워크로드를 확대할 수 있는 기술적 기반을 마련하는 동시에 초대형 AI 데이터센터 시장으로 사업 영역을 넓힐 방침이다. 조지 쿠리안 넷앱 최고경영자(CEO)는 "AI 인프라가 전례 없는 규모로 확대되면서 처음부터 새롭게 설계된 스토리지 접근 방식이 필요해지고 있다"며 "피크에이아이오의 메타데이터 및 병렬 네임스페이스 기술을 넷앱의 데이터 관리 역량과 결합해 AI 클라우드와 GPUaaS 사업자의 성장을 지원하는 차세대 제타바이트 규모 아키텍처를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.11.03 15:47장유미 기자

[AI 고속도로] GPU 투자 부담 커지자 네오클라우드 회의론 확산…韓 기업도 시험대

인공지능(AI) 인프라 투자 열풍을 타고 급성장한 네오클라우드 산업을 둘러싸고 회의론이 확산하고 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보와 데이터센터 구축에 막대한 자금이 투입되고 있지만, 투자 규모에 걸맞은 수익을 창출할 수 있을지 의문이 커지는 모습이다. 국내에서도 AI 인프라 사업에 뛰어드는 기업들이 늘면서 안정적인 고객 확보와 투자금 회수가 핵심 과제로 떠올랐다. 3일 업계와 외신에 따르면 미국 코어위브와 네비우스 등 주요 네오클라우드 기업들은 대규모 부채와 자금 조달 부담에 대한 우려로 최근 주가 약세를 이어가고 있다. 국내에서도 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 AI 인프라 기업들이 사업 확대에 나선 가운데 GPU 가동률과 수익성을 둘러싼 시장 관심이 높아지고 있다. 네오클라우드는 고성능 GPU를 대량 확보해 AI 모델 학습·추론에 필요한 연산 자원을 클라우드 방식으로 제공하는 전문 사업자를 뜻한다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS), 구글 등 기존 클라우드 사업자와 달리 AI 연산에 특화된 인프라를 중심으로 사업을 운영하는 구조다. 대표 기업으로는 미국 코어위브와 네비우스, 아이렌 등이 꼽힌다. GPU 확보 경쟁에 급성장했지만…부채·수익성 우려 확산 네오클라우드는 생성형 AI 확산과 함께 빠르게 성장했다. 빅테크와 AI 개발사들이 자체 데이터센터만으로 급증하는 연산 수요를 감당하기 어려워지면서 GPU 인프라를 전문으로 공급하는 기업들이 성장 기회를 확보했다. 그러나 최근에는 대규모 설비투자에 따른 차입금과 이자 부담, GPU 세대교체에 따른 자산가치 하락 가능성이 주요 위험 요인으로 지목되고 있다. 실제 주요 네오클라우드 기업의 주가 하락세가 이어지고 있다. 2일(현지시간) 미국 증시에선 코어위브와 네비우스 주가가 약 8% 하락하는 등 AI 인프라 관련주가 동반 약세를 보였다. 앞서 지난달 26일 로이터통신은 두 기업을 비롯한 주요 네오클라우드 종목이 한 달간 30% 넘게 하락했다고 보도했다. 투자자들이 AI 연산 수요보다 대규모 인프라 투자에 필요한 자금 조달 부담에 주목하고 있다는 분석이 나온다. 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO)도 네오클라우드 업계 구조조정 가능성을 경고했다. 그는 지난달 25일 엑스(X)를 통해 AI 데이터센터 외에 안정적인 매출원이 없는 기업들이 자금 조달에 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 특히 200곳이 넘는 네오클라우드 기업을 거론하며 "일부는 살아남겠지만 많지는 않을 것"이라고 전망했다. 이 같은 우려는 네오클라우드 사업 구조와 맞닿아 있다. GPU와 데이터센터를 확보하려면 막대한 초기 자금이 필요하지만 설비 구축 이후 실제 매출이 발생하기까지 상당한 시간이 걸려서다. 차세대 GPU 출시 주기가 짧아지면서 기존 장비의 수익 창출 기간이 예상보다 줄어들 수 있다는 지적도 제기된다. 반면 AI 인프라 수요가 여전히 강하다는 반론도 나온다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 최근 CNBC 인터뷰에서 네오클라우드 수요가 매우 강하다고 강조했다. 기업들이 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 지속해서 확대하고 있는 만큼 자금 조달 문제도 해결될 수 있다는 입장이다. 국내도 GPU 투자 경쟁 가열…사업 확대 속 수익성 부담 국내에서도 AI 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 기업들이 GPU 클라우드 사업을 확대하는 가운데 네이버클라우드와 삼성SDS, NHN클라우드 등 기존 클라우드·IT서비스 기업들도 대규모 AI 인프라 투자에 속도를 내는 상황이다. 국내 AI 인프라 기업 엘리스그룹은 지난달 20일 코스닥 상장 첫날 공모가 9만 500원보다 32.04% 하락한 6만 1500원에 거래를 마쳤다. 당시 종가 기준 시가총액은 약 6844억원으로 공모가 기준 약 1조원에 달했던 기업가치를 크게 밑돌았다. 기업공개(IPO) 과정에서 10조원이 넘는 청약증거금을 끌어모았지만 상장 이후에는 주가 약세가 이어지고 있다. AI 인프라 사업에 대한 성장 기대와 별개로 향후 실적과 투자 성과를 확인하려는 시장 분위기가 반영됐다는 해석이 나온다. 베슬AI도 네오클라우드 사업 확대를 위한 중장기 청사진을 제시했다. 현재 GPU 약 7000장을 운영 중이며 2028년까지 전국 8개 AI 데이터센터 거점을 확보하고 2030년까지 GPU를 20만 장으로 늘릴 계획이다. 최근 한국투자증권과 GPU 인프라 확충을 위한 금융 협력 업무협약(MOU)을 체결했으며 SK바이오팜과 엔비디아 B200 GPU 128장 공급 계약도 맺었다. 다만 금융 협약의 구체적인 투자 규모와 구조는 아직 확정되지 않은 만큼 향후 자금 조달과 안정적인 고객 수요 확보가 사업 확대 관건으로 꼽힌다. 투자 규모보다 고객 확보 쟁점…수익성 검증 본격화 기존 클라우드 기업들도 AI 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 네이버는 최근 글로벌 자산운용사 브룩필드와 최대 90억 달러 규모 AI 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 체결했다. 브룩필드가 GPU와 데이터센터 등 자산을 확보하고 네이버클라우드가 이를 운영해 고객에게 서비스를 제공하는 구조다. 네이버는 내년 상반기 55메가와트(MW)를 시작으로 2028년까지 200MW 규모로 확대할 계획이다. 삼성SDS도 글로벌 투자회사 KKR과 전략적 협력을 맺고 AI 인프라 투자와 신사업 확대를 추진 중이며 NHN클라우드는 GPU 인프라를 확충해 공공과 기업 고객을 대상으로 서비스를 제공하고 있다. 이들 기업은 기존 IT서비스와 클라우드 사업에서 확보한 고객 기반과 수익을 활용할 수 있다는 점에서 GPU 임대 사업에 크게 의존하는 일부 해외 네오클라우드 기업과 차이가 있다. 다만 외부 자본을 활용하거나 기존 사업 기반을 갖췄더라도 투자 부담은 남아 있다는 지적이 나온다. GPU 임대 수요가 예상보다 적거나 장비 가동률이 떨어지면 인프라 사용료와 금융비용이 수익성을 압박할 수 있기 때문이다. 업계에선 GPU 확보 규모보다 장기 고객 계약과 실제 가동률, 투자금 회수 기간이 사업 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. GPU 임대 중심 사업 구조를 AI 모델 운영과 추론 최적화, 데이터 관리 등으로 다각화해야 한다는 제언도 나온다. 정부가 추진하는 GPU 공급 사업을 통한 초기 수요 확보와 함께 민간·해외 고객을 확대해 지속 가능한 매출 기반을 마련하는 전략이 필요하다는 분석이다. 시장조사업체 가트너는 지난달 발표한 보고서에서 비용 부담과 차별화된 사업 모델 부족으로 2030년까지 네오클라우드 기업 80% 이상이 독립 운영을 중단할 것으로 전망했다. 윌 소머 가트너 수석 애널리스트는 "AI에 특화된 클라우드 인프라 시장의 지출 증가세만으로는 AI 컴퓨팅 사업자 대부분이 현재 세대 AI 반도체가 교체되기 전에 투자금을 회수하기 어려울 것"이라고 분석했다.

2026.11.03 11:01한정호 기자

나무AX, 한국산업기술시험원에 AI 개발 솔루션 공급…공공시장 공략

나무AX가 한국산업기술시험원(KTL)의 인공지능(AI) 개발환경 구축 사업에 자체 소프트웨어(SW)를 공급하며 공공 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리와 AI 모델 운영 기술을 바탕으로 공공 연구기관 AI 개발 효율을 높인다는 목표다. 나무AX는 KTL이 추진하는 고성능 GPU 연산장비 도입 사업에 AI 개발환경 구성을 위한 자체 SW를 공급한다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 KTL이 AI 솔루션 개발과 학습에 필요한 고성능 연산 기반을 확보하고자 추진된다. 나무AX는 서버 전문기업 코코링크가 공급하는 GPU 서버에 '엑스터 엔터프라이즈(Xster Enterprise)'를 적용해 AI 모델 개발과 실행에 필요한 환경을 마련할 계획이다. 엑스터 엔터프라이즈는 여러 연구·개발 작업에 GPU 자원을 효율적으로 배분하고 AI 모델 운영을 지원하는 솔루션이다. 연구 목적과 필요한 연산 성능에 따라 GPU를 분할하고 사용자·그룹별로 자원을 할당할 수 있도록 지원한다. 관리자는 GPU 사용 현황을 확인하고 필요한 작업에 연산 자원을 배정할 수 있다. 이를 통해 여러 연구자가 고성능 GPU 장비를 함께 활용하면서 유휴 자원을 줄이고 인프라 운영 효율을 높일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. AI 모델 배포 과정도 간소화한다. 연구자가 화면에서 사용할 AI 모델과 실행 조건을 선택하고 동작 상태를 확인할 수 있도록 구성해 개발 과정에서 반복되는 설정 작업과 관리 부담을 줄인다. 이번 공급은 나무AX와 코코링크가 지난 8월 체결한 AI 인프라 협력 업무협약(MOU)의 후속 성과다. 양사는 당시 AI 서버와 GPU·모델 운영 SW를 결합해 공급하기로 협력했으며 이번 KTL 사업을 통해 공공 연구·시험 분야로 적용 범위를 넓히게 됐다. 나무AX는 가상화·클라우드 분야에서 축적한 자원 관리 기술을 기반으로 GPU 운영과 AI 모델 관리 사업을 확대 중이다. 이번 사업에서도 코코링크 서버 기술과 자체 SW를 결합해 공공기관 연구 목적에 맞춘 AI 개발환경을 제공한다는 방침이다. 특히 공공 연구기관에서 여러 사용자가 GPU 자원을 공유하는 환경을 지원하며 자체 솔루션의 활용 범위를 넓혀갈 계획이다. 고성능 연산장비 도입 이후 자원 배분과 모델 운영까지 지원해 AI 인프라 활용 효율을 높이는 데 주력한다는 목표다. 나무AX 관계자는 "고성능 GPU를 도입한 뒤에는 실제 개발 수요에 맞게 배분하고 활용하는 것이 중요하다"며 "연구자가 필요한 연산자원을 원활하게 이용하고 개발에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.03 10:54한정호 기자

삼성SDS, 60MW 구미 AI 데이터센터 착공…영남권 60조원 투자 첫 성과

삼성SDS가 경북 구미에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 건립을 본격화하며 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 초기 60메가와트(MW) 규모로 구축한 뒤 최대 120MW까지 확장해 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요에 대응하고 제조·로봇 산업 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. 삼성SDS는 경북 구미시 공단동에 AI 전용 데이터센터인 '구미 AI 데이터센터'를 착공하고 본격적인 건립에 나선다고 2일 밝혔다. 구미 AI 데이터센터는 약 1만 4000평 부지에 초기 전력 용량 60MW 규모로 조성된다. 향후 AI 수요 증가에 따라 최대 120MW까지 단계적으로 확장할 수 있도록 설계됐으며 오는 2028년 말 준공 예정이다. 삼성SDS는 지난 8월 말 구미시로부터 착공 승인을 받아 현재 공사를 진행 중이다. 앞서 지난 1월에는 구미 AI 데이터센터 신규 건립을 위해 4273억원을 투자한다고 공시하고 경상북도·구미시와 데이터센터 건립을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이번 착공은 삼성이 지난 7월 발표한 영남권 60조원 투자 계획의 첫 가시적 성과다. 삼성은 당시 경남 진주시 경상국립대에서 열린 '영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 영남 지역을 글로벌 피지컬 AI 혁신 클러스터로 조성하겠다는 계획을 발표했다. 주요 투자 분야는 구미 휴머노이드 로봇·AI 데이터센터, 울산 전고체 배터리, 부산 AI 서버용 패키지 기판·적층세라믹커패시터(MLCC), 거제 고부가가치 선박 등이다. 삼성SDS는 구미 AI 데이터센터를 통해 국가 AI 경쟁력 강화와 지역 첨단산업 생태계 확충에도 기여할 계획이다. 데이터센터에는 고성능 GPU 서버 운영을 위한 대용량 전력·냉각 인프라가 구축된다. 삼성SDS는 30년간 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 다양한 AI 시스템을 수용할 수 있는 하이퍼스케일 인프라를 조성한다는 목표다. 특히 GPU 서버에서 발생하는 높은 열을 효율적으로 처리하기 위해 공냉식과 수냉식을 결합한 하이브리드 냉각 기술을 적용한다. 네트워크와 스토리지 등 발열이 상대적으로 낮은 일반 서버에는 공냉식을, 고밀도 GPU 서버에는 물을 순환시켜 열을 식히는 수냉식을 적용하는 방식이다. 전력 인프라도 고밀도 GPU 환경에 맞춰 설계한다. 대용량 전력 공급 체계와 주요 설비 이중화, 비상전원 시스템을 구축해 안정적인 운영을 지원하고 향후 초고전력 랙까지 수용할 수 있도록 확장성을 확보할 계획이다. 삼성SDS는 구미 AI 데이터센터를 기반으로 자체 GPU를 구축·운영하는 서비스와 고객이 직접 GPU를 설치해 활용하는 코로케이션 사업을 함께 추진한다. 특정 GPU나 서비스에 제한되지 않는 인프라를 제공해 외부 기업 고객의 다양한 AI 수요에 대응할 방침이다. 삼성 관계사들의 제조·로봇 사업에도 활용된다. 특히 제조 현장에 로봇 기술을 적용하는 로보틱스 전환(RX) 사업과 연계해 정밀 작업 로봇의 AI 학습 등 대규모 연산이 필요한 분야를 지원할 예정이다. 삼성SDS는 이를 통해 AI 인프라 공급뿐 아니라 클라우드와 AI 플랫폼·서비스를 결합한 사업 역량을 강화할 계획이다. 구미 AI 데이터센터를 차세대 제조·산업 AX를 지원하는 핵심 인프라로 활용한다는 구상이다. 이준희 삼성SDS 대표는 "그동안 축적해온 데이터센터 구축·운영 경험과 클라우드, AI 기술 역량을 모아 고객이 믿고 이용할 수 있는 AI 인프라를 만들겠다"며 "지역경제와 산업 생태계 발전에 기여하도록 책임과 역할을 다함은 물론 차세대 AI 인프라를 바탕으로 제조·산업 현장 AX 혁신을 이끌고 고객에게 최적의 AI 풀스택 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.11.02 15:01한정호 기자

국내 최대 슈퍼컴퓨터 6호기 가동…고성능 GPU 8496개 장착

국내 최대인 최신 GPU 8496개를 갖춘 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 '한강'이 다음 달 정식 서비스에 들어간다. 과학기술정보통신부와 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2일 대전 KISTI 본원에서 슈퍼컴퓨터 6호기 '한강' 가동식을 개최했다. 가동식에는 김성수 과기정통부 연구개발정책실장, 이식 KISTI 원장을 비롯한 산·학·연 및 유관기관 관계자 등 200여 명이 참석했다. 한강에는 엔비디아 CPU-GPU 통합 가속기 칩인 'GH200' 등 최신 GPU 8,496개와 CPU 9,936개가 탑재됐다. 5호기 누리온 대비 한강의 이론연산성능은 614페타플롭스(초당 6.14×10의 17승회 연산)로 24배, 저장공간은 205페타바이트로 10배, 네트워크 성능은 400Gbps로 4배 성능을 갖췄다. 구입 및 설치, 구축에 총 3825억원이 투입됐다. 이식 원장은 "오는 11월 초 국제슈퍼컴퓨팅컨퍼런스(SC2026)에서 발표될 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능순위(Top500)에서도 10위권급에 등재될 것"이라며 "한강은 5호기가 지원해 온 CPU 기반 대규모 계산과학·시뮬레이션 연구 지원 기능은 물론, 최신 GPU를 활용한 AI 기반 과학연구까지 새롭게 지원할 수 있도록 성능을 대폭 강화했다"고 말했다. 한강은 향후 K-문샷 등 국가전략 R&D를 중점 지원하는 한편, 대학·출연연의 도전적 연구부터 기업의 기술개발까지 폭넓게 뒷받침하는 핵심 연구 인프라로 활용될 예정이다. KISTI는 이를 위해 지난 9월부터 연구자 모집을 거쳐 현재 시범서비스를 운영 중이다. 공식 서비스 개시일은 오는 12월 16일이다. 한편 이날 행사에서는 또 국가 초고성능컴퓨팅 발전과 6호기 구축에 기여한 ▲홍태영 KISTI 슈퍼컴퓨팅 인프라센터장(부총리 표창) ▲KISTI 권오경 HPC응용팀장· 조완우 선임기술원·오자연 행정원(이상 KISTI 원장 표창) ▲전은지 KAIST 교수, 박환열 순천향대 교수, 이환규 단국대 교수, 백서인 고려대 교수, 곽상규 고려대 교수(이상 공로패)에 표창과 공로패가 수여됐다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 “한강은 AI와 과학기술 융합을 지원, 새로운 과학적 발견을 이끌어 갈 핵심 기반”이라며, “K-문샷 등 국가적 난제 해결과 산·학·연의 혁신적인 연구를 적극 지원해 대한민국 과학기술 경쟁력을 높여 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.11.02 11:19박희범 기자

AI 투자 열풍의 그늘…빅테크 곳간에 경고등

알파벳, 아마존, 메타 등 주요 빅테크가 인공지능(AI) 데이터센터에 막대한 자금을 투입하면서 현금흐름이 악화하고 있다. 클라우드 사업은 빠르게 성장하고 있지만 일부 기업은 영업활동으로 벌어들인 현금보다 설비투자에 더 많은 자금을 사용하면서 투자비 회수와 수익성에 대한 우려가 커지고 있다. 주요 하이퍼스케일러 4곳 중 3곳이 3분기 잉여현금흐름(FCF) 적자를 기록하면서 시장의 관심도 AI 투자 규모와 매출 성장률에서 실제 투자 성과와 현금 창출 능력으로 이동하는 모습이다. 지난달 31일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 미국 주요 빅테크 기업 3분기 실적 발표 이후 AI 투자 부담에 대한 시장의 경계심이 커졌다. 기술주 중심 나스닥100지수는 10월 한 달간 6.7% 하락하며 지난해 3월 이후 가장 큰 월간 낙폭을 기록했다. 실제 빅테크의 클라우드 사업은 높은 성장세를 이어갔다. 3분기 구글클라우드 매출은 전년 동기 대비 103%, 아마존웹서비스(AWS)는 39%, 마이크로소프트(MS) 애저는 48% 증가했다. AI 인프라에 대한 수요가 여전히 높다는 의미다. 하지만 데이터센터 건설과 GPU 등 장비 확보에 막대한 자금이 투입되면서 현금흐름은 오히려 악화했다. 3분기 알파벳은 약 91억 달러, 아마존은 약 335억 달러, 메타는 약 21억 달러 잉여현금흐름 적자를 기록했다. 잉여현금흐름은 기업이 영업활동으로 벌어들인 현금에서 설비투자에 사용한 금액을 차감한 지표다. 특히 아마존은 3분기 영업현금흐름이 424억 달러였지만 설비 구입액은 773억 달러에 달했다. 지난해 같은 기간 약 13억 달러 흑자였던 잉여현금흐름이 대규모 적자로 돌아선 것이다. 최근 12개월 누적 잉여현금흐름도 약 424억 달러 적자를 기록했다. 알파벳 역시 3분기 설비투자가 514억 달러로 전년 동기 대비 두 배 이상 늘면서 두 분기 연속 잉여현금흐름 적자를 기록했다. 여기에 AI 검색 이용 증가에도 기존 검색 광고 매출 성장세가 둔화하면서 AI 서비스의 수익화 능력에 대한 우려까지 제기됐다. 메타도 올해 설비투자 전망치를 1350억~1450억 달러로 높였다. 투자 부담이 확대되자 국제신용평가사 S&P글로벌은 메타의 신용등급 전망을 '안정적'에서 '부정적'으로 낮췄다. 막대한 투자비를 넘어서는 수익이 언제 발생할지 불확실하다는 이유다. 4대 하이퍼스케일러 중 유일하게 잉여현금흐름 흑자를 유지한 MS도 시장의 우려를 피하지 못했다. MS는 3분기 186억 달러의 잉여현금흐름 흑자를 기록했지만, 금융리스를 포함한 설비투자가 452억 달러에 달했다. 회사가 향후 설비투자 확대를 예고하면서 지난달 30일 주가는 1.6% 하락했다. 빅테크 투자 부담은 자금 조달 방식에도 영향을 미치고 있다. 과거 자체 현금흐름으로 대규모 투자를 감당하던 기업들이 AI 데이터센터 확충을 위해 외부 차입도 늘리고 있다. 금융정보업체 팩트셋에 따르면 알파벳,아마존, 메타, 마이크로소프트,오라클 등 5개 기업의 연간 부채 증가액은 설비투자액 대비 2024회계연도 9%에서 올해 중반 최근 12개월 기준 32%로 높아졌다. 투자 규모뿐 아니라 이를 위한 자금 조달 부담도 함께 확대되고 있다는 의미다. 이러한 변화는 앞으로 AI 사업의 수익성을 평가하는 기준에도 영향을 미칠 전망이다. 클라우드 매출이 늘어나더라도 데이터센터 구축 비용과 자금 조달 부담이 계속 커지면 투자 수익을 실제 현금으로 회수하기까지 더 오랜 시간이 필요할 수 있기 때문이다. 다만 주요 빅테크는 AI 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터 투자를 지속할 계획이다. 이에 따라 국내 반도체 업계 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 메모리 수요도 당분간 뒷받침될 것으로 예상된다. 반면 투자비 회수에 대한 압박이 장기화하면 향후 설비투자 속도와 비용 효율화 전략에도 영향을 미칠 가능성이 있다. 시장에서는 AI 투자 자체보다 투자 성과를 입증하는 능력이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 그동안 대규모 데이터센터 확보와 클라우드 매출 증가가 성장 기대를 뒷받침했다면, 앞으로는 투자한 자금을 얼마나 효율적으로 수익과 현금흐름으로 전환하는지가 기업가치를 가르는 핵심 기준이 될 것이라는 설명이다. 앤서니 사글림베네 아메리프라이즈 수석시장전략가는 "AI의 다음 단계는 성과를 '증명'하는 단계가 될 것"이라며 "인프라를 구축하는 기업들에 대한 기대가 매우 높은 만큼 매 분기 실적은 그러한 기대가 정당한지 보여주는 성적표가 될 것"이라고 말했다.

2026.11.01 12:33남혁우 기자

삼성전기, 글로벌 고객과 8800억원 MLCC 공급계약

삼성전기가 글로벌 대형기업과 8793억원 규모 인공지능(AI) 서버용 적층세라믹커패시터(MLCC) 공급계약을 체결했다고 30일 밝혔다. 계약 기간은 2026년 12월 21일부터 2027년 12월 21일까지 1년 간이다. 올해 공시한 MLCC 장기공급계약 중 두 번째 규모다. 이번 계약은 삼성전기가 올해 공시한 8번째 장기공급계약이다. 지난 5월 이후 실리콘 커패시터와 AI 서버용 MLCC, 인덕터, 플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA) 등 부품을 대상으로 계약을 체결했다. 모두 더하면 5조 1800억원(공시 기준)이다. 삼성전기는 현재 고객 50여 곳과 장기공급계약을 체결했거나, 체결을 추진 중이다. 삼성전기는 2027년 MLCC 매출 과반이 장기공급계약에서 발생할 것이라고 밝혔다. 장기공급계약은 고객 중장기 수요를 기반으로 안정적 공급체계를 구축하고, 고부가품 중심 사업구조를 강화하는 데 기여할 수 있다. AI 서버용 MLCC 수요는 그래픽처리장치(GPU)·주문형반도체(ASIC) 등 반도체 성능 향상과 함께 확대되고 있다. AI 연산을 담당하는 GPU·ASIC의 다이 개수가 늘수록 전력 소비가 증가하고, 이를 안정적으로 공급하기 위한 MLCC 필요 용량이 매년 2배씩 증가할 것으로 예상하고 있다. AI 서버용 MLCC 시장은 일반 서버용과 비교해 고용량·초소형화뿐만 아니라 고온·고전압 등 까다로운 신뢰성 조건을 충족해야 한다. AI 서버용 MLCC는 진입장벽이 높고 글로벌 시장에서도 소수 업체만 공급 중이다. 삼성전기는 AI 서버용 MLCC 시장에서 40% 이상 점유율을 확보하며 글로벌 선두권을 유지하고 있다. 골드만삭스에 따르면 AI 서버용 MLCC 시장은 2025년 14억 달러에서 2030년 58억 달러로 연평균 약 34% 성장할 전망이다. 삼성전기는 "AI 산업 성장에 따라 고성능·고신뢰성 MLCC 수요가 확대되고 있다"며 "차별화 기술력과 안정적 공급 역량을 바탕으로 AI 서버용 MLCC 시장에서 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.10.30 15:18장경윤 기자

최형두 의원 "GPU 확보보다 활용 중요...예산·인프라 계획 점검"

국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 최형두 국민의힘 의원이 올해 국정감사에서 정부의 AI 인프라 구축 계획과 정보보안 대응체계, 첨단산업 육성 정책의 실효성을 집중 점검한 데 이어 예산 논의 과ㅏ정에서도 집중적으로 살피겠다고 밝혔다. 최 의원은 28일 "과학기술·AI 대도약의 답은 연구실과 공장, 국민의 일상이라는 현장에 있고 국감에서 드러난 과제를 내년도 예산 심사와 후속 입법으로 끝까지 챙기겠다"고 말했다. 특히 정부의 GPU 확보 목표와 실제 활용 규모 사이의 차이를 주목했다. 최 의원에 따르면 정부가 제시한 GPU 26만 장 가운데 81%는 민간기업의 도입 계획으로, 실제 연구자와 기업이 이용하는 정부 GPU는 약 1만 3100장이다. 올해 GPU 구매 예산의 집행률은 10월 초 기준 80%였지만 실제 장비 반입률은 27%에 그쳤다는 점도 문제로 제기했다. 대규모 AI 데이터센터 가동 시점이 2029~2030년으로 예정된 만큼 GPU 도입과 데이터센터 구축, 전력 공급을 연계한 실행계획이 필요하다고 주장했다. 최 의원은 "GPU 숫자를 늘리는 것만큼 그 숫자를 받쳐 줄 기반을 다시 다져야 한다"고 강조했다. 이에 따라 GPU 계약 입고 가동 현황을 구분해 공개하고, 장비 배분과 재배분 체계도 개선할 것을 주문했다. 정보보안 분야에서는 잇따른 침해사고에도 정부 대응이 부처별로 분산돼 있다고 지적했다. 제로 트러스트 민간 확산 예산이 27% 삭감된 점과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증의 실효성을 문제 삼고, 한국인터넷진흥원의 선제적인 현장 점검을 요구했다. 금융권에서 확인된 PHP 취약점과 관련해서는 은행뿐 아니라 카드 보험 증권사까지 점검 범위를 확대해야 한다고 주장했다. 최 의원은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관으로부터 범부처 종합대책을 조속히 마련하겠다는 답변을 받았다고 전했다. 첨단산업 분야에서는 소형모듈원자로(SMR)의 제조 단계 안전성 검증을 위한 인허가 제도 마련을 촉구했다. 미국식 제조허가제 도입을 검토하고, 관련 전문인력과 산업 생태계를 함께 육성해야 한다는 입장이다. 우주항공 분야에서는 누리호와 해외 발사체의 터보펌프 성능 격차를 지적하며 차세대 발사체 연구개발 로드맵과 핵심 부품 국산화 계획을 구체화할 것을 요구했다. 피지컬 AI 산업 육성을 위해서는 한국과학기술연구원(KIST)의 휴머노이드 기술을 창원·경남 제조현장에서 실증하는 방안을 제안했다. 조선·자동차부품 등 지역 제조업 기반을 활용해 로봇 학습용 데이터를 확보하고, 기존 자동차부품 기업의 로봇 부품 산업 진출을 지원하자는 취지다. 방송 미디어 분야에서는 공영방송 지배구조와 재원 체계 개선, 통합미디어법 제정 필요성을 제기했다. 또 구글과 메타, X 등 글로벌 플랫폼을 상대로는 조직적 기만행위(CIB) 차단 체계와 불법정보 대응의 실효성을 점검하고 국내외 사업자 간 규제 형평성 확보를 주문했다. 최 의원은 "이번 국감에서 확인된 것은 화려한 정책 구호와 산업 현장 간의 괴리였다"며 "정부의 '검토하겠다'는 관성적 답변이 실질적 변화로 이어질 수 있도록 끝까지 점검하겠다"고 말했다. 이어 "질의서와 근거 자료를 일자별로 투명하게 공개한 것은 국감을 일회성 정치 공방으로 끝내지 않겠다는 대국민 약속"이라며 "지적된 현안들이 내년도 예산안 심사와 후속 입법으로 확실히 매듭지어지도록 책임을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.28 14:35박수형 기자

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