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'DGX-A100 GPU'통합검색 결과 입니다. (513건)

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시스원, 공군 첫 AI 인프라 사업 나선다

시스원이 공군 인공지능(AI) 기반 임무 수행 체계 구축을 위한 첫 사업의 우선협상대상자로 선정됐다. 시스원은 공군 전력지원체계사업단이 발주한 '공군 실증목적 그래픽처리장치(GPU) 구축사업' 개찰 결과, 기술능력평가 최고점을 획득했다며 23일 이같이 밝혔다. 이번 사업은 총 66억원(리스) 규모로, 계룡 소재 A부대와 오산 소재 B부대 등 2개 부대를 대상으로 추진된다. 시스원은 엔비디아 B300 GPU 서버를 비롯해 항온항습기, 무정전전원공급장치(UPS) 등을 공급한다. 전력·냉각 등 최적의 기반 환경구축부터 통합시험, 검수, 사용자·관리자 교육까지 사업 전 과정을 수행할 예정이다. 시스원은 지난 2021년부터 공군 전산장비 통합 유지보수 사업을 수행해 왔다. 현재 '2025~2027년 공군 전산장비 통합 유지보수 용역'을 수행 중이다. 주요 공군 부대에 상주 인력을 배치해 전산장비 운영 및 유지보수 체계를 지원하고 있다. 시스원은 "안정적인 사업 수행을 통해 실증 성과를 확보하고 육군과 해군 등 전군 GPU 인프라 사업으로 영역을 확대하겠다"며 "퓨리오사AI 공공부문 총판으로 축적한 신경망처리장치(NPU) 공급 역량을 더해 소버린 AI 인프라 구축과 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.23 15:17이나연 기자

엘리스그룹, 전국 첫 산업단지 GPU·NPU 엣지 AI 데이터센터 구축 지원

엘리스그룹이 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 엣지 인공지능(AI) 데이터센터 구축 사업에 참여하며 제조업 AI 전환(AX) 지원에 앞장선다. 엘리스그룹은 산업통상자원부 '2026년 산업단지 엣지 AIDC 실증 시범사업'에 선정된 한국산업단지공단 부산본부의 '부산 조선·해양 엣지 AI 데이터센터 구축사업'에 참여한다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 전국 산업단지 최초로 GPU와 국산 NPU 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축해 제조기업의 AX를 지원하는 프로젝트로 평가된다. 사업 참여로 엘리스그룹은 자사 AI 클라우드 '엘리스클라우드'에서 검증한 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'와 AI 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI'를 통합한 패키지를 외부 고객에게 공급하는 첫 상용 레퍼런스를 확보하게 됐다. AI 인프라 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 AI 인프라 기업으로서 기술 역량을 입증했다는 게 회사 측 설명이다. 엘리스그룹은 이번 사업에서 고밀도 전력 설계 기술을 적용한 AI PMDC 2기를 구축하고 이를 통합 운영하는 ECI 플랫폼을 제공할 예정이다. GPU와 국산 NPU 등 서로 다른 AI 가속기 자원을 효율적으로 분배·운영하는 ECI 기술을 통해 연산 자원 활용도를 높이고 제조업 환경에 최적화된 저지연·고효율 AI 인프라를 구현할 계획이다. 해당 데이터센터에서 GPU는 제조 AI 모델 학습과 검증, 고성능 연산을 담당하고 국산 NPU는 AI 추론과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스를 처리한다. 안정적인 서비스 운영을 위한 재해복구(DR) 체계도 함께 구축한다. 엣지 AI 데이터센터를 엘리스클라우드와 연계해 무중단 전력 공급과 보안 이중화 체계를 마련함으로써 장애 발생 시에도 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 엘리스그룹은 제조업 AI 서비스의 현장 적용을 지원하는 동시에 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 목표다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업은 우리가 자체 AI 클라우드에서 검증한 AI PMDC와 ECI 통합 패키지를 산업 현장에 적용하는 첫 번째 사례"라며 "제조업 AI 전환은 물론 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여하는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.23 11:39한정호 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, 베라 루빈 양산에 "AI 서버 경쟁판 바뀐다"

엔비디아가 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 '베라 루빈' 기반 시스템의 양산과 고객사 구축에 들어가면서 AI 서버 시장의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU), 네트워크를 개별 서버에 조립하던 방식에서 벗어나 랙 전체를 하나의 시스템으로 공급하는 구조가 확산되면서, 서버업체의 경쟁력도 자체 설계보다 생산 자동화와 액체냉각, 현장 구축 능력으로 이동하는 분위기다. 22일 블룸버그통신에 따르면 엔비디아는 베라 루빈 기반 시스템을 오픈AI와 구글 클라우드, 마이크로소프트(MS) 애저, 메타, 코어위브, 델테크놀로지스 등에 공급하고 있다. 오픈AI는 오는 3분기부터 베라 루빈을 대규모로 도입할 계획이다. 베라 루빈 NVL72는 루빈 GPU와 베라 CPU, 네트워크 칩 등을 하나의 랙에 통합한 AI 컴퓨팅 시스템이다. 개별 서버를 납품한 뒤 데이터센터에서 연결하는 방식과 달리 전력과 냉각, 네트워크까지 검증된 랙 단위로 공급해 설치 기간과 장애 위험을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 서버 조립 방식도 달라졌다. 기존 제품은 GPU와 CPU, 네트워크 장비가 들어간 트레이를 작업자가 직접 케이블로 연결해 초기 생산 과정에서 조립 시간이 길고 불량률도 높았다. 반면 베라 루빈은 내부 케이블을 회로기판과 전용 연결장치로 대체해 사람이 수시간 동안 하던 작업을 로봇이 수분 만에 처리할 수 있도록 설계됐다. 주요 부품에 액체냉각을 적용하면서 팬과 공기 통로가 차지하던 공간도 줄였다. 같은 면적에 더 많은 연산 장치를 배치할 수 있게 되면서 서버업체의 공급 범위도 랙 조립에서 냉각수분배장치와 배관, 전력설비까지 넓어질 것으로 보인다. 이 같은 변화는 델과 슈퍼마이크로, HPE, 레노버 등 AI 서버업체의 사업 구조에도 영향을 줄 것으로 보인다. 엔비디아가 CPU와 GPU, 네트워크, 랙 구조를 표준화할수록 업체별 하드웨어 설계 차이는 줄고 생산량과 납기, 냉각 기술, 구축 서비스가 수주를 가르는 요소로 부상할 가능성이 있어서다. 특히 델은 대형 클라우드 사업자와 AI 전용 데이터센터 운영업체를 대상으로 랙 공급을 늘리는 동시에 기업용 AI 인프라 구축 사업을 확대할 여지가 커졌다. 서버와 스토리지, 네트워크, 유지관리 서비스를 함께 제공할 수 있어 단순 장비 판매보다 통합 프로젝트 수주에 유리할 수 있다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 신형 GPU를 빠르게 서버 제품으로 내놓던 기존 강점에서 액체냉각과 랙 단위 구축 역량으로 경쟁 범위를 넓혀야 할 것으로 보인다. 제품 출시 속도만으로 차별화하기 어려워진 만큼 생산시설과 냉각설비, 현장 설치 능력이 실적에 미치는 영향도 커질 전망이다. 폭스콘과 콴타, 위윈 등 대만 전자제품위탁생산·설계 업체에는 대량 생산 기회가 늘어날 것으로 보인다. 엔비디아의 표준 설계에 따라 동일한 랙을 반복 생산하는 구조에선 자체 서버 브랜드보다 자동화 설비와 부품 조달, 생산 수율을 갖춘 제조업체가 유리해서다. HPE와 레노버는 국가 AI 인프라와 슈퍼컴퓨터, 기업 전용 AI 데이터센터 시장에서 냉각과 운영 서비스를 앞세울 가능성이 크다. AI 서버의 전력 밀도가 높아질수록 기존 데이터센터를 개조하고 시스템을 안정적으로 운영하는 기술의 중요성도 커질 것으로 보인다. 다만 서버업체의 매출 확대가 수익성 개선으로 곧바로 이어지지는 않을 것으로 예상된다. 핵심 칩과 네트워크, 시스템 설계를 엔비디아가 공급하는 구조에서 서버업체가 가져갈 수 있는 부가가치는 제조와 구축, 유지관리 영역에 집중될 수 있기 때문이다. 또 대형 클라우드 고객을 대상으로 한 가격 경쟁이 심해지면 출하량 증가에도 마진이 제한될 가능성이 있다. 경쟁사인 AMD도 분주히 움직이는 모양새다. AMD는 차세대 GPU와 CPU, 네트워크를 통합한 AI 랙 '헬리오스'를 앞세워 현재 랙 스케일 시장 공략을 강화하고 있다. 이에 클라우드 사업자들이 엔비디아 제품과 AMD 시스템, 자체 개발 칩을 함께 운용하는 멀티벤더 전략을 확대하면 서버업체의 설계·구축 부담도 커질 가능성이 있다. 이언 벅 엔비디아 부사장은 "우리는 완전한 양산 단계에 들어갔다"며 "현재 모든 주요 고객사에서 시스템(베라 루빈)을 구축하고 있다"고 말했다.

2026.07.22 15:46장유미 기자

신진서가 꺾은 바둑 AI '카타고'…알파고와 무엇이 다른가

신진서 9단이 바둑 인공지능(AI) '카타고' 상대로 역전승을 거두면서 카타고와 알파고 기술 차이에 관심이 쏠리고 있다. 현재 카타고는 알파고보다 적은 연산으로 대국 능력뿐 아니라 형세 판단, 예상 집 차이, 영역 분석 기능을 빠르게 올린 것으로 나타났다. 신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 '쎈수학·한경 기신전' 최종 3국에서 카타고를 상대로 승리했다. 1국을 내준 뒤 2·3국을 연달아 따내며 최종 전적 2승 1패로 대회를 마쳤다. 업계에서는 이세돌 9단이 구글 딥마인드의 알파고와 맞붙었던 10년 전보다 바둑 AI 기술이 한층 발전했다고 평가하고 있다. 카타고가 알파고보다 적은 연산으로 대국 능력을 비롯한 형세 판단, 예상 집 차이, 영역 분석 등 실전 활용 기능을 빠르게 높였다는 이유에서다. 10년 전 이세돌 9단과 대국한 알파고는 구글딥마인드가 AI의 학습과 추론 능력을 입증하기 위해 개발한 연구용 바둑 AI였다. 소스코드와 학습 모델이 공개되지 않아 이용자가 직접 내려받아 대국하거나 기보를 분석할 수 있는 형태는 아니었다. 당시 이 9단과 맞붙은 모델은 '알파고 리'였다. 알파고 리는 인간 프로기사들이 둔 기보를 먼저 학습한 뒤 스스로 반복 대국하며 실력을 높였다. 인간 바둑 토대로 기본기를 익힌 뒤 자기 학습을 추가한 식이다. 딥마인드는 이후 인간 기보를 전혀 사용하지 않고 바둑 규칙만으로 스스로 학습하는 '알파고 제로'를 내놨다. 당시 알파고 제로는 학습을 시작한 지 사흘 만에 알파고 리와의 내부 대국에서 100전 전승을 기록했다. 카타고, 알파고보다 가성비↑…집 차이·바둑판 영역 인식도 카타고는 미국 개발자 데이비드 우가 2019년 공개한 오픈소스 바둑 AI다. 알파고 제로가 사용한 자기 대국 기반 학습법을 토대로 하되, 더 적은 컴퓨팅 자원으로 빠르게 실력을 높일 수 있도록 학습 방식을 높인 것으로 알려졌다. 알파고 리가 주로 어떤 수를 둬야 승리할 가능성이 높은지 학습했다면, 카타고는 승패뿐 아니라 최종 집 차이와 바둑판의 영역까지 학습했다. 단순히 '이 수를 두면 이길 가능성이 높다'고 판단하는 데 그치지 않고 '해당 수를 두면 어느 쪽이 몇 집 정도 앞서는지' 또는 '각 공간을 누가 차지할 가능성이 높은지'까지 계산할 수 있는 셈이다. 이에 카타고는 알파고보다 여러 정보를 동시에 할 수 있다. 같은 대국에서도 더 많은 판단 기준을 얻을 수 있다. 단순히 승패 결과만 보고 시행착오를 반복하는 것보다 바둑판에서 무엇이 잘됐고 잘못됐는지를 세분화하는 식이다. 카타고는 비교적 적은 연산으로도 빠르게 강해질 수 있어 승률을 높일 수도 있다. 실제 카타고 개발 논문에 따르면 카타고는 당시 유사한 오픈소스 바둑 AI보다 약 50분의 1 수준 연산으로 학습 효율을 높였다. 데이비드 우는 "카타고는 30개 미만 그래픽처리장치(GPU)를 19일간 사용해 수천 개 GPU로 학습한 기존 오픈소스 모델 성능을 넘어섰다"고 논문을 통해 밝혔다. 신진서 9단은 카타고를 어떻게 이겼나..."AI 강점 무력화" 지난 21일 대회 전 바둑계에서는 신진서가 카타고 상대로 한 판만 이겨도 의미 있는 성과라는 평이 많았다. 그러나 신진서는 예상을 뛰어넘어 두 차례 승리를 거두며 최종 우승까지 차지했다. 신 9단은 AI 강점을 무력화한 것이 승리 비결이라고 밝혔다. 복잡한 전투를 피하고 쉽게 무너지지 않는 수비적인 바둑을 선택한 셈이다. 그는 "평소 스타일을 내려놓고 오직 승리를 위한 바둑을 두는 과정은 쉽지 않았다"며 "공격적으로 주도권을 잡기보다 불리한 조건을 견디면서 기회를 기다혔다"고 기자회견서 밝혔다. 신 9단은 카타고가 완벽한 수를 추구하는 특성이 오히려 약점으로 작용할 수 있다고 봤다. 그는 "바둑 AI는 형세가 불리해져도 승패를 뒤집기 위한 과감한 승부수보다 손해를 최소화하는 안정적인 수를 택한다"며 "인간 기사는 상황에 따라 정석에서 벗어난 승부수나 상대가 예상하지 못한 묘수를 던질 수 있거나, 상대를 흔들고 실수를 유도하는 선택을 할 수 있다"고 설명했다. 그는 "인간 기사의 매력은 불확실성과 창의성"이라며 "AI가 계산 능력과 정확성에서는 앞서지만 실제 승부에서는 심리와 전략, 상황 판단도 중요한 변수로 작용한다"고 말했다. 이어 "이번 대회를 통해 인간 기사도 AI를 상대로 충분히 견디고 경쟁할 수 있다는 걸 보여줬다"며 "AI의 수를 그대로 따라가기보다 특성을 분석하고 인간만의 승부 감각을 활용하면 맞설 여지가 있다"고 덧붙였다.

2026.07.22 10:26김미정 기자

[AI 고속도로] AI 데이터센터 돈줄 된 블랙록…메타에 120억 달러 조달 나선 까닭

인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 대규모 자본 조달 능력을 겨루는 단계로 확대되고 있다. 기가와트(GW)급 데이터센터 건설에 수백억 달러가 필요해지면서 장기 자금을 안정적으로 끌어올 수 있는 금융 역량이 빅테크의 AI 인프라 확장 속도를 좌우하는 요소로 부상했다. 21일 블룸버그통신에 따르면 블랙록은 메타가 사용할 AI 데이터센터 건설 자금을 마련하기 위해 120억 달러가 넘는 채권 발행을 추진하고 있다. JP모건체이스와 모건스탠리는 지난 20일부터 투자자 모집에 착수했다. 이번 거래는 블랙록이 최근 인수한 글로벌인프라스트럭처파트너스(GIP)와 HPS인베스트먼트파트너스의 역량을 결합한 첫 대형 AI 인프라 금융 사례다. GIP는 인프라 지분 투자, HPS는 사모대출과 구조화 금융에 강점을 가진 회사로, 블랙록은 두 회사를 각각 125억 달러와 120억 달러에 인수했다. 메타와 블랙록은 데이터센터 건설을 위해 '프로젝트 소파이피야 홀딩스'라는 합작법인을 세웠다. GIP와 HPS가 운용하는 펀드가 합작사 지분 80%를 보유하고 메타가 나머지 20%를 갖는다. 120억 달러 이상의 채권도 메타가 아닌 합작사 측에서 조달한다. 메타는 데이터센터를 사용할 권리를 확보하면서 건설 자금의 직접 차입 부담을 합작사와 나눌 수 있다. 데이터센터는 기가와트급 규모로 2028년 가동될 예정이며 완공 후 300명 이상의 현장 인력을 고용할 것으로 예상된다. 이 같은 합작사 구조는 메타가 블루아울캐피털과 추진한 미국 루이지애나주 '하이페리온' 데이터센터 사업에도 적용됐다. 블루아울이 지분 80%, 메타가 20%를 보유하고 합작사가 건설 자금을 조달하는 방식이다. 이처럼 AI 데이터센터 투자비가 급증하자 빅테크들은 자체 현금과 회사채에만 의존하지 않고 사모펀드·인프라 운용사와 투자 부담을 나누고 있다. 자산운용사는 장기 운영 수익과 인프라 지분을 확보하고 빅테크는 재무 부담을 낮추면서 데이터센터 확충을 이어가는 구조다. 특히 블루아울과 블랙스톤이 주도해 온 AI 데이터센터 금융시장에 세계 최대 자산운용사인 블랙록까지 가세하면서 향후 경쟁도 치열해질 것으로 보인다. 블랙록은 지난해 10월 마이크로소프트, 엔비디아, 아랍에미리트(UAE) 투자 플랫폼 MGX 등과 함께 얼라인드데이터센터스를 400억 달러에 인수하기로 합의하는 등 AI 인프라 투자를 확대하고 있다. 블랙록은 앞으로도 GIP의 인프라 투자 역량과 HPS의 신용금융 역량을 디지털 인프라 거래에 함께 활용할 계획이다. 이를 통해 GPU와 전력 확보에 더해 초대형 프로젝트의 지분과 부채를 함께 설계하는 자본 조달 경쟁에서도 주도권을 확보하려는 모습이다. 래리 핑크 블랙록 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 "GIP와 HPS가 거래 발굴 단계부터 함께 움직이고 있다"며 "통합 플랫폼에 대한 확신은 특히 디지털 인프라에서 커지고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:22장유미 기자

이동수 에이투시스 대표 "국가 AI 경쟁력, GPU 확보보다 통합 운영 역량"

국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 전략이 그래픽처리장치(GPU) 확보에 치우져선 안 된다는 주장이 나왔다. 에이전틱 AI 환경에 맞는 AI 반도체와 메모리, 데이터센터, 소프트웨어(SW)를 통합 구축해야 된다는 설명이다. 이동수 에이투시스 대표는 20일 국가AI전략위원회가 서울스퀘어에서 개최한 '에이전틱 AI 시대 국가 컴퓨팅 전략' 세미나에서 이같이 밝혔다. 이 대표는 AI전략위에서 기술혁신·인프라 분과위원으로도 활동 중이다. 이 대표는 GPU 보유량보다 다양한 연산 자원을 효율적으로 배분·운영하는 역량이 중요하다고 진단했다. 에이전틱 AI 환경에서는 검색과 분석, 코딩 등에 특화된 여러 모델과 에이전트가 하나의 업무를 나눠 처리한다는 이유에서다. 이 과정에서 서로 다른 요청이 불규칙하게 들어오면, 특정 모델에 맞춰 구축한 GPU 활용률이 떨어질 가능성이 높다. 이 대표는 에이전틱 AI 시대에 메모리 기술 중요성이 높아질 것으로 내다봤다. 여러 에이전트가 작업 결과와 대화 맥락을 주고받으려면 메모리를 효율적으로 활용해야 한다는 이유에서다. 그는 "에이전트가 이미 처리한 정보를 케이브이(KV) 캐시에 저장해 다시 쓰면 같은 내용을 반복해서 계산하는 작업을 줄일 수 있다"고 설명했다. KV 캐시는 모델이 앞서 읽은 문맥을 임시 보관하는 단기 기억장치다. 에이전트가 외부 도구를 실행한 뒤 모델을 재호출할 때 기존 문맥을 캐시에서 불러오면 GPU 연산량과 응답 지연을 줄일 수 있다. 이 대표는 서비스 특성과 모델별 수요에 맞춰 연산과 메모리 자원을 탄력적으로 배분하는 운영 체계가 필요하다고 강조했다. GPU 성능뿐 아니라 고대역폭메모리(HBM)와 네트워크, 중앙처리장치(CPU), 캐시 관리 기술을 함께 최적화해야 하는 이유에서다. 그는 AI 인프라 평가 기준도 달라져야 한다고 주장했다. 기존 AI 팩토리는 가격이나 전력당 얼마나 많은 토큰을 생성하는지를 중심으로 평가했지만, 에이전틱 AI에서는 작업 완료까지 걸린 시간과 전체 비용, 전력 소비, 성공률을 함께 살펴야 한다는 것이다. 이 대표는 "토큰 가격이 저렴한 모델이라도 같은 작업을 여러 차례 반복하면 최종 비용이 더 커질 수 있다"며 "토큰 단가가 높은 모델이 적은 시행착오로 업무를 빠르게 끝내면 전체 비용은 낮아질 수 있어 토큰당 가격만으로 효율을 판단하기 어렵다"고 말했다. 그는 "결국 에이전틱 AI 시대 컴퓨팅 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 주어진 업무를 얼마나 적은 비용과 시간으로 끝내는지에 달렸다"고 덧붙였다.

2026.07.20 17:17김미정 기자

[AI 고속도로] 인프라 고객서 경쟁사된 메타…네오클라우드 업계 '긴장'

메타가 인공지능(AI) 인프라를 외부에 제공하는 자체 클라우드 사업을 추진하면서 AI 특화 클라우드(네오클라우드) 업계 긴장감이 커지고 있다. 그동안 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 임대해온 핵심 고객 메타가 직접 인프라 공급자로 나설 가능성이 커지면서 향후 시장 경쟁 구도에도 변화가 예상된다. 17일 업계에 따르면 메타는 자체 데이터센터와 AI 연산 인프라를 활용해 외부 기업에 컴퓨팅 자원을 제공하는 '메타 컴퓨트' 프로젝트를 추진 중이다. 자체 AI 모델을 API 형태로 제공하는 것은 물론, 남는 GPU 연산 자원을 서비스형 인프라(IaaS) 방식으로 판매하는 방안도 함께 검토 중인 것으로 알려졌다. 메타의 움직임은 AI 인프라 투자에 투입한 자본을 새로운 수익원으로 연결하기 위한 전략으로 풀이된다. 회사는 올해 AI 인프라 투자 규모를 최대 1450억 달러까지 확대할 계획으로, 미국과 캐나다를 중심으로 초대형 데이터센터 구축도 잇달아 발표하고 있다. 최근 루이지애나주 '하이페리온' 데이터센터를 최소 5기가와트(GW) 규모로 확대하고 캐나다에도 1GW급 AI 데이터센터 건설 계획을 공개하는 등 자체 컴퓨팅 역량 확보에 속도를 내고 있다. 더불어 자체 AI 칩 개발과 데이터센터 확충도 병행하며 AI 인프라 자립을 추진 중이다. 여기에 남는 컴퓨팅 자원까지 외부에 공급할 경우 기존 AI 클라우드 시장에도 적지 않은 영향을 미칠 것이란 전망이 나온다. 업계가 주목하는 이유는 메타가 얼마 전까지 네오클라우드 기업들의 최대 고객 가운데 하나였기 때문이다. 메타는 생성형 AI 개발 과정에서 자체 데이터센터 구축 속도가 GPU 수요를 따라가지 못하자 네비우스와 코어위브 등 네오클라우드 기업으로부터 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 임대해왔다. 특히 네비우스와는 최대 270억 달러 규모까지 확대 가능한 장기 인프라 계약을 체결했고 코어위브와도 수십억 달러 규모 계약을 맺으며 AI 연산 자원을 확보했다. 네오클라우드 기업들은 이같은 빅테크의 AI 투자 확대를 발판으로 빠르게 성장했다. 자체 데이터센터를 짓는 데 수년이 걸리는 빅테크 대신, 최신 GPU를 즉시 제공하는 역할을 맡으며 AI 인프라 시장의 새로운 사업 모델을 구축했다. 하지만 메타가 직접 AI 컴퓨팅 서비스 제공에 나서면서 시장 변화가 예상된다. 기존 네오클라우드 고객이 경쟁사로 바뀌는 것은 물론, 메타가 대규모 GPU 자원을 시장에 공급할 경우 AI 인프라 임대 가격에도 영향을 줄 수 있다는 우려가 제기된다. 실제 최근 시장에선 이런 우려가 주가에도 반영됐다. 메타의 클라우드 사업 확대 가능성이 알려진 이후 네비우스를 비롯한 주요 네오클라우드 기업들의 주가가 동반 약세를 보였다. 투자자들은 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 3대 글로벌 클라우드 기업에 더해 메타까지 인프라 사업을 추진하면서 AI 시장 경쟁이 더 치열해질 것이라는 전망을 내놓고 있다. 다만 업계에선 메타가 당장 네오클라우드 기업들을 대체하기는 쉽지 않을 것이라는 분석도 나온다. 자체 AI 모델 개발과 서비스 운영에도 막대한 GPU가 필요한 만큼 상당 기간 외부 AI 컴퓨팅 자원을 병행 활용할 가능성이 높다는 이유에서다. 여전히 네비우스, 코어위브 등과 AI 인프라 계약이 유지되고 있으며 자체 AI 데이터센터 확장에도 수년이 소요될 전망이다. 업계 관계자는 "메타는 지금도 네오클라우드 기업들의 핵심 고객이지만 동시에 미래에는 가장 강력한 경쟁자가 될 가능성이 있다"고 말했다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 5월 실적 발표에서 "외부 기업들이 API 서비스 구축이나 컴퓨팅 구매를 거의 매주 문의하고 있다"며 "인프라 자원이 과잉 투자 상태라고 판단되는 시점이 오면 외부 판매도 충분히 가능한 선택지"라고 밝힌 바 있다.

2026.07.17 10:30한정호 기자

AI 개발·GPU 운영 한번에…오픈소스컨설팅, 신제품 2종 출시

오픈소스컨설팅이 그래픽처리장치(GPU) 운영 자동화와 클라우드 개발환경을 통합한 플랫폼을 앞세워 기업 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 박차를 가한다. 오픈소스컨설팅은 GPU 운영 자동화 솔루션 '플레이스 GPU옵스(Playce GPUOps)'와 클라우드 개발환경 솔루션 '플레이스 컨테이너'를 동시 출시했다고 16일 밝혔다. 최근 생성형 AI 확산으로 기업들의 GPU 투자가 빠르게 늘고 있지만 실제 활용률은 기대에 미치지 못하는 상황이다. AI 개발환경과 GPU 자원 관리가 서로 다른 시스템에서 운영되면서 관리 복잡도가 커지고 GPU가 필요한 곳에 자원이 제때 배정되지 않는 문제가 지속되고 있다는 게 회사 측 설명이다. 오픈소스컨설팅은 개발환경과 GPU 운영을 단일 플랫폼으로 통합하는 방식으로 이러한 문제를 해결한다는 구상이다. 이번에 공개한 두 제품은 회사가 수행해온 생성형 AI·GPU 인프라 구축 프로젝트에서 축적한 현장 요구를 기반으로 개발됐다. 개발환경 생성과 동시에 GPU를 연결하고 사용이 끝난 GPU를 자동 회수해 다른 사용자에게 재배분해 달라는 고객 요구를 표준 제품으로 구현했다. 플레이스 컨테이너는 쿠버네티스 기반 클라우드 개발환경 플랫폼이다. 개발자는 브라우저에서 VS코드와 주피터 노트북, ML플로우 등 다양한 개발 템플릿을 선택해 약 30초 만에 개인 개발환경을 생성할 수 있다. AI 개발에 필요한 경우 GPU도 동시에 연결할 수 있어 별도 신청 절차 없이 곧바로 GPU 기반 개발환경을 사용할 수 있다. 폐쇄망 환경도 지원해 금융과 공공기관에서도 활용 가능하도록 설계됐다. 플레이스 GPU옵스는 GPU 도입 이후 운영 전 과정을 단일 웹 콘솔에서 관리하는 플랫폼이다. 사용자 인증과 권한 관리, GPU 클러스터 스케줄링, 워크로드 배포, GPU 파티셔닝, 실시간 모니터링, 자산 관리 등을 통합 지원한다. GPU 일부만 필요한 경우 필요한 용량만 할당하는 파티셔닝 기능과 유휴 GPU 자동 회수 및 재배치 기능을 제공해 동일한 인프라에서 더 많은 AI 학습과 추론 작업을 수행할 수 있도록 설계했다. 오픈소스컨설팅에 따르면 두 제품을 함께 활용할 시 개발환경 생성부터 GPU 할당, 모델 학습, 자원 회수까지 단일 운영 흐름으로 연결된다. AI 개발이 끝난 뒤에는 GPU를 자동으로 회수해 대기 중인 다른 작업에 재배분한다. 특히 오픈소스컨설팅의 프라이빗 클라우드 플랫폼 '플레이스 클라우드'와 연계해 AI 개발·배포·운영을 통합 관리할 수 있다. 오픈소스컨설팅은 클라우드 네이티브 전환과 오픈소스 기반 인프라 구축 경험을 바탕으로 CNCF 쿠버네티스 서비스 인증과 오픈인프라재단 지원 조직 자격을 확보했다. AI 워크로드를 포함한 프라이빗 클라우드 플랫폼 사업도 확대 중이다. 장용훈 오픈소스컨설팅 대표는 "AI 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 보유했는지가 아니라 확보한 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐에 달려 있다"며 "플레이스 컨테이너와 플레이스 GPU옵스를 통해 AI 개발·운영을 단일 플랫폼으로 연결하고 고객이 AI 서비스를 더 빠르고 안정적으로 구축·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.16 17:08한정호 기자

전국민에 '모두의 AI' 보급...반도체·AIDC·피지컬AI 집중 육성

과학기술정보통신부가 전국민이 AI를 사용하는 'AI 기본사회'를 실현하기로 했다. 아울러 국가적인 대도약을 위한 반도체, AI 데이터센터, 피지컬AI 등 3대 메가프로젝트를 추진하는데 총력을 기울이기로 했다. 과기정통부는 16일 청와대 영빈관에서 이같은 내용을 담은 업무보고를 실시했다. 앞서 보고 전날 사전브리핑에서 과기정통부는 하반기 주요 핵심 과제로 ▲3대 메가프로젝트 총력 추진 ▲모두가 누리는 AI 기본사회 실현 ▲세계 최고에 도전하는 과학기술 생태계 조성 ▲청년의 성장사다리 구축과 지역의 혁신성장 지원 ▲세계 5대 우주항공 강국 도약 등을 꼽았다. 연내 'AI 챗봇' 무상 보급 정부는 하반기 전 국민이 쉽고 부담 없이 한국 AI를 활용할 수 있도록 모두의 AI 서비스를 출시한다. 한국 AI 모델로 챗GPT와 같은 범용 AI 챗봇 서비스를 이용량 제약 없이 무상 제공할 예정이다. 과기정통부는 “기업들과 30차례 이상 논의하며 모델 개발이 아닌 서비스 개발 사업으로 방향을 잡아 연내 서비스 출시가 가능한 것으로 확인됐다”며 “미토스 등 기존 모델과의 차별성을 두고, 우리가 독자적으로 어떤 모델을 개발할 수 있을지 지속해서 고민하고 있다”고 설명했다. 하반기 온라인 AI 교육 환경을 조성하고, AI디지털배움터 찾아가는 교육을 강화한다. 내년엔 AI 에이전트로 서비스를 발전·고도화해 전 국민에 공공 AI 에이전트를 보급한다. 550조 투입해 8.4GW 대규모 AIDC 구축...핵심 장비 국산화·수출 추진 과기정통부는 지난 15일 서울정부청사에서 열린 과기정통부 하반기 업무보고 사전브리핑에서 “2028년까지 550조 원 규모, 8.4GW 대규모 AIDC 구축을 목표로 한다”며 “정부는 민간 투자가 신속하게 집행될 수 있도록 전력, 용수 등 인프라 문제를 적극지원하고, 이를 수출 산업화하기 위해 노력하겠다”고 밝혔다. 정부는 AIDC 구축을 넘어 관련 하드웨어와 솔루션 국산화와 수출 패키지 전략을 펼친다. 과기정통부는 “냉각기, UPS(무정전 전원장치), 발전기 등 데이터센터 핵심 장비 중 성장 가능성이 높은 품목을 국산화하고 이를 패키지화하여 수출 시장을 확대할 계획이다”고 설명했다. AIDC에 들어가는 기술과 장비를 국산화해 내년부터 국가 전략산업화를 추진하고, AI 데이터센터 특별법에 따라 클러스터를 지정해 전후방 산업 육성 거점을 세운다. 첨단 GPU 약 5만장을 차질없이 확보해 국가 AI 프로젝트에 투입할 수 있도록 올해 하반기부터 내년 배분계획을 수립한다. 제조 현장에 입히는 '피지컬 AI'… 전북·경남 중심 자체 기술 국산화 속도 제조 현장 중심 피지컬 AI 기술 개발과 글로벌 협력을 진행하며 세계최고 수준의 피지컬AI 경쟁력을 확보하는 것도 목표다. 과기정통부는 부처TF, 얼라이언스, 전담지원단 등 3축 체제를 본격 가동해 전력·부지·인허가 등을 지원하고 실행을 가속화한다. 과기정통부는 “전북, 경남은 지난해 사전 검증 사업을 토대로 적정성 검토를 거쳐 진행 중”이라며 “피지컬AI 컨소시엄에 외국 기업이 참여해 경쟁하는 것에 제한은 없으나, 궁극적인 정부의 목표는 한국 자체 기술을 통한 피지컬 AI의 국산화와 이를 통한 해외 진출이다”고 밝혔다. '정부 5만·민간 21만 장' GPU 확보 총력...'출자' 방식 R&D 이같은 AI 인프라를 뒷받침하기 위한 GPU에 대해서 과기정통부는 “민간 21만 장, 정부 5만 장을 목표로 한다”며 “현재 정부는 3만 5000장을 확보해 이중 1만 1600장을 사용중이다”고 밝혔다. 이어 “남은 2만장 물량을 포함해 산학연 지원, 독자파운데이션모델(독파모), 주요 정부 프로젝트 등 3대 축을 중심으로 가장 효율적으로 배분할 수 있는 세부 로드맵을 수립할 예정이다”고 덧붙였다. 또 정부 R&D 방식의 패러다임 변화와 민간 주도 기술 개발에 관한 내용을 공유했다. 과기정통부는 “투자 R&D를 단순 출연이 아닌 출자 방식으로 진행하고, 지분 가치 산정과 회수는 전문 기관이 대행하며, 실패 시 투자금 손실을 감수하고 성공 시 이익을 수령한다”고 밝혔다. 민간 R&D와의 차별점으로는 “단순 저층형 HBM 개발을 넘어, 메모리와 연산 소자를 묶은 이중 적층 방식을 개발해 반도체 성능과 에너지 효율을 10배 이상 향상하는 사업이며, 연내 로드맵을 발표할 예정이다”고 설명했다. 초기 정착비 최대 10년 지원...청년 연구자 육성 아울러 인재들이 지속 유입도록 과학기술·AI 인재 전주기 지원체계를 구축한다. 과학기술원 부설 지역 영재학교, 석박사 국가장학금, 신진 연구자 기초연구 수혜율을 확대하고, 해외 인재를 유치해 청년 인재를 육성한다. 이공계 연구생활장려금을 기존 1.3%에서 연내 2.8%까지 높이고, 신진교원 기초연구 수혜율도 지속 확대한다. 과기정통부는 “한국 신진연구자를 연내 600명 지원하고, 지역 우수 인재 정착을 위해 초기 정착비를 최대 10년간 지원하는 방안을 구상 중이다”며 “해외 우수 인재도 2030년까지 2000명 유치가 목표이며, 올해는 연내 600명 유치를 위해 과감한 재정 투자를 아끼지 않을 계획이다”고 밝혔다. 통신 주권과 국가 안보 위한 우주 도전...저궤도 통신 기술 자립화 시동 또 연내 5G 단독망(SA)을 상용화하고, AI-RAN을 시범 사업으로 구축하며 한국형 저궤도 통신망을 완성하겠다는 목표를 제시했다. 과기정통부는 “하반기 한국형 위성 저궤도 통신망을 완성해 6G 시대를 주도하겠다”며 “하이퍼 AI 네트워크 전략에 따라 네트워크 보완 전략을 꾸준히 추진하겠다”고 밝혔다. 그러면서 “저궤도 통신은 통신 주권과 국가 안보의 문제이며, 국방과 재난재해, 공공 분야 등 가장 필요한 부문에 최소 용량을 제공하는 것부터 서비스 제공을 시작하겠다”며 “저궤도 위성통신 기술 개발 사업은 과기정통부와 우주항공청이 함께 사업을 진행중이다”고 강조했다. 이어 “2030년에 핵심 기술 국산화, 자립화를 목표로 기술을 개발하고, 2035년에 한국 독자망을 구축하겠다”며 “국가 통신 인프라를 2030년까지 4배 이상 확충하고, 하반기 AI와 RAN을 결합해 AI-RAN을 시범 사업을 구축하겠다”고 설명했다. 과기정통부는 또 출연연구기관(PBS) 행정 효율화와 제도적 기반 마련을 추진한다. 과기정통부는 “감사, 홍보, 채용 등 4개 분야 통합을 추진 중이고 하반기 목표로 상세 규모와 시점을 조율하고 있다”며 “이달 시행령 개정을 통해 자산화 관리 근거를 마련하고, 이를 토대로 과기정통부가 주도해 구체적인 사업 지정을 규모를 협의해 나갈 계획이다”고 밝혔다. K문샷 프로젝트에 대해선 “기존 R&D 관리 제도가 따라가지 못했던 한계를 보완 중이라며, 전문가 중심의 기획·평가 제도를 강화해 속도를 낼 예정이며, 오는 8월 중 12개 마일스톤 계획을 종합 발표하겠다”고 설명했다.

2026.07.16 12:33홍지후 기자

AI산업 4대 키워드는 '에이전트·인프라 병목·피지컬AI·수익화'

본격적인 인공지능(AI) 에이전트 시대에 접어들며 디지털 세상의 AI가 물리 세계에서 실현되는 피지컬AI가 화두로 떠올랐다. 급속한 AI 확산에 GPU를 비롯해 전력과 메모리반도체 부족 현상이 극심해졌고, 투자 경쟁에서 AI가 수익성을 증명해야 하는 시대에 접어들었다. SK텔레콤 AI정책연구원이 분석한 올해 상반기 AI 산업의 트렌드를 정리한 내용이다. 15일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI 정책연구원은 올해 상반기 AI 산업을 관통하는 4대 키워드로 ▲AI 에이전트 ▲AI 인프라 ▲피지컬AI ▲수익화 등을 제시했다. “말하는 AI에서 행동하는 AI로” 올해 초부터 글로벌 빅테크는 일제히 AI 에이전트를 차세대 핵심 전략으로 내세웠다. 엔비디아는 GTC 2026에서 '에이전틱 AI'를 핵심 화두로 제시했고, 구글은 24시간 동작하는 개인 AI 에이전트 '제미나이 스파크'를 공개했다. 애플도 WWDC에서 차세대 애플 인텔리전스와 '시리 AI'를 선보이며 AI 전략을 본격화했다. 기업들의 구호에 그치지 않고 이용자 경험도 빠르게 변화하는 모양새다. 구글 AI 검색 모드는 월간 이용자 10억 명을 돌파했고, 검색은 키워드를 입력해 링크를 찾는 방식에서 AI가 맥락을 이해하고 작업을 수행하는 형태로 진화하고 있다. 아울러 국내기업도 계획 수립부터 실행, 피드백까지 수행하는 에이전틱 AI를 업무에 도입하고 있다. “GPU 넘어 메모리·전력 확보 경쟁” AI 경쟁은 모델 성능보다 인프라 확보가 더 중요한 시대에 접어들었다는 평가다. 인프라 투자 수요가 공급을 훨씬 뛰어넘기 때문이다. 그간 엔비디아 GPU 확보가 투자 경쟁을 좌우하는 요소로 꼽혔는데 GPU 공급 외에도 인프라 투자에 대한 병목이 동시 다발로 발생하고 있다. 연구원은 이에 따라 올해 AI 인프라 경쟁을 '칩, 메모리, 전력' 등 삼중 병목으로 규정했다. 추론형 AI 확산으로 GPU 수요가 급증했고, 이에 따라 HBM을 비롯한 메모리 공급 부족도 심화됐다. 시장조사업체 IDC는 메모리 부족 현상이 최소 2027년까지 이어질 것으로 내다봤다. 전력 문제도 줄곧 화두다. 미국에서는 향후 5년간 추가 전력 수요 절반 이상이 AI 데이터센터에서 발생할 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 AI 경쟁은 GPU 확보를 넘어 메모리와 전력, 냉각까지 포함한 종합 인프라 경쟁으로 확대되고 있다. “AI가 현실 물리 세계로 나온다” AI 활동 무대가 디지털을 넘어 현실 세계로 확장되고 있다. 피지컬AI 이야기다. 올 상반기를 넘어 앞으로 오랜 기간 AI 산업을 관통할 이슈로 꼽힌다. 먼저 올해 CES와 GTC에서는 휴머노이드 로봇과 자율주행, 스마트 제조 등 피지컬 AI 기술이 핵심 화두로 떠올랐다. 엔비디아는 실제 환경 대신 가상 공간에서 학습 데이터를 만드는 피지컬 AI 데이터 팩토리를 공개하며 산업 적용을 가속화하고 있고, 각국 여러 기업을 대상으로 우군을 늘리고 있다. SK텔레콤은 GTC에서 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용한 에이전틱 디지털 트윈 모델링 기술을 선보였는데, 이는 제조 현장 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 자동 변환해 디지털 트윈 구축을 지원하는 기술이다. 피지컬AI를 실제 산업 현장에 적용하려는 시도에 따라 제조 현장의 휴머노이드 도입과 물류 자동화를 중심으로 피지컬AI 실증이 본격화되고 있다. 본격적인 산업 재편이 이뤄질 수 있다는 전망도 힘을 얻는다. “AI 투자, 이제는 돈을 벌어야” AI 산업은 이제 투자 경쟁을 넘어 수익성을 입증해야 하는 단계에 들어섰다. 알파벳과 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 빅테크 4사의 올해 AI 관련 자본지출은 약 7250억 달러에 이를 것으로 예상된다. 다만 이같은 막대한 자본 투자가 실제 기업의 매출로 이어지는 부분에 대해서는 여전히 물음표가 남아있다. 그러면서 토큰 이코노미 논의가 시작됐다. 예컨대 구글은 월 100달러의 'AI 울트라' 플랜을 내놓으며 프로 플랜 대비 사용 한도를 5배 높였고, 애플은 시리 AI를 일정량까지 무료로 제공하되 초과 사용분은 아이클라우드+ 유료 구독으로 연결하는 구조를 택하고 있다.

2026.07.15 15:55박수형 기자

클라우데라, 배스트데이터와 기업용 'AI 팩토리' 구축…GPU 병목 해소

클라우데라가 배스트데이터와 함께 기업용 인공지능(AI) 팩토리 시장 공략에 나선다. 양사 데이터 플랫폼과 그래픽처리장치(GPU) 최적화 스토리지를 결합해 데이터 병목 현상을 해소하고 하이브리드 환경 전반에서 AI 학습·추론을 지원하는 통합 AI 인프라를 제공한다는 구상이다. 클라우데라는 배스트데이터와 전략적 파트너십을 체결하고 통합형 AI 팩토리 솔루션을 공동 제공한다고 15일 밝혔다. AI 팩토리는 데이터 수집부터 정제·관리, AI 모델 학습과 추론까지 단일 운영 체계에서 수행하는 확장형 AI 운영 환경이다. 양사는 온프레미스 데이터센터와 퍼블릭 클라우드 등 하이브리드 환경 어디서나 구축 가능한 AI 인프라를 함께 제공할 방침이다. 이번 협력은 클라우데라의 레이크하우스 데이터 서비스와 배스트데이터의 GPU 최적화 스토리지 및 AI 운영체제를 결합하는 것이 특징이다. 기업이 보유한 데이터를 AI 활용이 가능한 'AI 레디 데이터'로 전환하고 데이터 엔지니어링부터 분석, 머신러닝, 생성형 AI까지 하나의 플랫폼에서 지원한다는 목표다. 양사는 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 레퍼런스 디자인을 기반으로 데이터 플랫폼을 구축할 예정이다. 배스트데이터의 AI 운영체제는 GPU 가속 벡터 데이터베이스와 고성능 스토리지, 글로벌 네임스페이스 기능을 제공하고 클라우데라는 데이터 엔지니어링과 거버넌스, AI 서비스를 담당한다. 기업들이 생성형 AI와 에이전틱 AI를 확대하는 과정에서 걸림돌로 꼽히는 GPU 병목 현상도 해결 대상으로 제시했다. GPU 클러스터가 데이터 공급 지연으로 충분히 활용되지 못하는 문제를 초고대역폭·저지연 데이터 파이프라인으로 개선해 GPU 가동률과 투자 대비 수익(ROI)을 높인다는 설명이다. 또 정형·비정형·멀티모달 데이터를 아우르는 대규모 스토리지와 데이터센터, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 전반의 일관된 운영 환경을 제공할 계획이다. 원시 데이터 수집부터 모델 배포까지 단일 AI 팩토리 아키텍처를 지원해 기업이 단순 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경의 AI 시스템을 구축할 수 있도록 돕는다는 방침이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 "기업들이 GPU에 수십억 달러를 투자하고 있지만, 데이터 병목으로 인해 충분한 가동률을 확보하지 못하는 경우가 많다"며 "이번 파트너십을 통해 GPU 병목 현상을 해소하고 데이터 수집부터 인사이트 도출까지 데이터가 원활하게 흐르는 진정한 AI 팩토리를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 양사는 엔비디아 AI 인프라와 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어, 배스트데이터 AI 운영체제, 클라우데라의 데이터·AI 서비스를 결합해 프라이빗 AI와 소버린 AI 환경에 최적화된 AI 팩토리도 제공할 계획이다. 클라우데라 AI 인퍼런스 서비스는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 최신 AI 모델을 데이터가 있는 환경에서 직접 배포·운영할 수 있도록 지원한다. 아울러 엔비디아 cuDF를 활용해 아파치 스파크 기반 데이터 처리도 GPU로 가속한다. 이를 통해 데이터 엔지니어링 워크로드 성능을 높이고 AI 워크로드 최적화를 지원할 예정이다. 규제가 엄격한 산업에서도 프로덕션급 AI 시스템을 구축할 수 있는 통합 환경을 제공할 계획이다. 클라우데라는 이번 협력을 통해 약 60엑사바이트 규모 고객 데이터를 기반으로 새로운 사업 기회를 확보할 것으로 보고 있다. 프라이빗 AI 인프라 수요 확대와 함께 AI 팩토리 시장에서도 성장 기반을 마련한다는 구상이다. 제프 덴워스 배스트데이터 공동창업자는 "기업 대부분은 이미 AI에 필요한 데이터를 보유하고 있지만, 관건은 데이터 가치를 끌어내 AI 추론·파인튜닝·데이터 분석으로 이어지는 지속적인 파이프라인을 구축해 차세대 지능형 애플리케이션을 만드는 것"이라며 "양사는 고객이 데이터·인텔리전스·인프라를 하이브리드 환경 전반의 단일 AI 운영 플랫폼으로 연결하는 AI 팩토리를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "최근 데이터 준비 설문조사에 따르면 국내 기업의 56%가 인프라 제약을 겪고 있어 데이터 기반 이니셔티브가 저해되고 있다"며 "데이터 품질과 통합 부족도 AI 도입 확장과 ROI 극대화의 걸림돌로 작용하고 있는 상황"이라고 설명했다. 이어 "AI에 데이터를 막힘 없이 공급할 수 있는지가 관건이 되고 있다"며 "이번 파트너십을 통해 국내 고객사는 GPU 자원을 최대한 활용하고 AI 투자의 실질적인 성과를 거둘 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.15 15:50한정호 기자

아이티센씨티에스, 공공 SMR 플랫폼 개발 슈퍼컴 구축…풀스택 AI 입증

아이티센씨티에스가 공공 슈퍼컴퓨터 구축 사업을 수행하며 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 인프라 기술력을 입증했다. 엔비디아 H200 기반 그래픽처리장치(GPU)와 자체 AI 운영 플랫폼을 결합해 풀스택 AI 인프라 역량을 확보했다는 평가다. 아이티센씨티에스는 한국원자력연구원의 SMR 가상 원자로 플랫폼(V-SMR) 개발을 위한 슈퍼컴퓨터 구축 프로젝트에 대규모 GPU 클러스터 플랫폼 도입과 시스템 구축을 완료했다고 14일 밝혔다. 이번 사업은 정부가 추진하는 '글로벌 톱 전략연구단' 사업의 일환으로 한국원자력연구원과 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국전자통신연구원(ETRI)이 공동 참여하는 대형 융합 프로젝트다. 사업은 2029년까지 단계적으로 추진될 예정이다. 프로젝트는 엔비디아 H200 기반 GPU 클러스터를 활용해 SMR 핵심 기술인 고신뢰도 원자로 시뮬레이션 환경을 구축하는 것이 목표다. 회사는 대규모 병렬 연산이 필요한 연구 환경에 맞춰 GPU 서버뿐 아니라 고속 네트워크와 스토리지, 관리 서버, 작업 스케줄러, 모니터링 체계 등을 통합한 HPC 인프라를 구축했다. 아이티센씨티에스는 이번 구축을 통해 원자로 고신뢰도 해석과 신속 해석 기술 개발을 위한 연구 기반을 마련했다고 설명했다. 향후 SMR 설계 검증과 안전성 평가를 지원해 국내 SMR 기술의 글로벌 경쟁력 제고에도 기여한다는 방침이다. 인프라 구축과 함께 연구 환경에 최적화한 AI 인프라 운영관리 체계도 구현했다. 오픈소스 기반 작업 스케줄러와 관리·모니터링 소프트웨어를 연구원 운영 환경에 맞게 커스터마이징해 작업 제출부터 GPU 자원 배분, 사용 현황 확인, 장애 대응까지 지원하는 HPC 운영 체계를 구축했다. 자체 개발한 AI 운영 플랫폼도 적용했다. 플랫폼은 중앙처리장치(CPU)와 GPU, 스토리지, 기반 설비의 사용량과 전력 소비를 실시간으로 모니터링하고 워크로드 변화에 따라 자원을 동적으로 재분배한다. 또 장애 발생 시 자동 복구 기능을 제공해 AI 전문 운영 인력이 부족한 환경에서도 안정적인 AI·HPC 인프라 운영을 지원한다. 아이티센씨티에스는 이번 프로젝트를 계기로 공공 연구기관과 기업을 대상으로 AI 인프라 구축부터 운영관리까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 서비스를 확대한다는 방침이다. 남영수 아이티센씨티에스 부사장은 "이번 프로젝트는 우리가 단순 하드웨어 공급업체를 넘어 고객 AI 여정을 처음부터 끝까지 함께하는 풀스택 서비스 파트너임을 증명한 사례"라며 "검증된 인프라 기술력과 자체 운영 플랫폼을 바탕으로 국내 기업·공공기관이 가장 믿고 맡길 수 있는 AI 인프라 서비스 표준을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.07.14 12:25한정호 기자

메가존클라우드, 서울 AI 기업 키운다…GPU·기술 지원

메가존클라우드가 정부 손잡고 서울 소재 인공지능(AI) 기업에 기술 개발·사업화를 지원한다. 메가존클라우드는 서울 우면동 서울AI허브에서 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약'을 체결했다고 13일 밝혔다. 협약식에는 서민택 메가존클라우드 부사장과 변우석 서울AI허브 센터장 등 양측 관계자가 참석했다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 공동 지원한다. AI 전환 확산과 기업 성장에 필요한 프로그램도 함께 운영할 방침이다. 메가존클라우드는 서울AI허브가 지원하는 기업에 고성능 컴퓨팅과 멀티클라우드 기반 AI 인프라를 제공한다. AI 서비스 개발과 사업화에 필요한 기술 지원과 전문 컨설팅도 맡는다. 지원 분야는 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 기술 전반이다. 양측은 그래픽처리장치(GPU)와 AI 인프라 지원, 기술 세미나, 네트워킹 프로그램 등을 통해 기업 기술 경쟁력을 높일 방침이다. 양측은 현재 '서울AI허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울AI허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영 중이다. 메가존클라우드는 해당 사업의 GPU 인프라 공급기업으로 참여한다. 멀티클라우드 기반 GPU 자원과 기술 지원을 제공해 기업별 AI 개발 환경 구축을 돕는다. 최근 서울AI허브 메인센터에서 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정기업 약 70개사가 참여했다. 양측은 추가 수요기업을 모집하고 지원 프로그램을 확대해 올해까지 총 100개사를 지원할 계획이다. 서울AI허브는 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산학연관 협력 네트워크 연계를 담당하는 서울시 AI 산업 육성 거점이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울AI허브 손잡고 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.13 15:35김미정 기자

삼성SDS·엘리스, 정부 AI 연구용 컴퓨팅 공급 맡는다…AWS 제쳐

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 인프라 사업을 수주하며 지난해 해당 사업을 맡았던 아마존웹서비스(AWS)에 이어 올해 공급사로 선정됐다. 국내 산학연에 AI 연구 환경을 제공하는 사업으로, 공공 AI 인프라 시장 경쟁에서 레퍼런스를 확대하게 됐다. 9일 조달청 나라장터에 따르면 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 발주한 '2026년 AI연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 그래픽처리장치(GPU) 자원 공급 및 유지보수' 사업 협상대상자로 삼성SDS와 엘리스그룹이 복수 선정됐다. 경쟁에는 AWS코리아까지 3개사가 참여했다. 이번 사업은 계약일부터 오는 12월 31일까지 클라우드 기반 GPU 자원을 공급·운영하는 프로젝트다. 연구기관이 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM) 등을 개발할 수 있도록 GPU 인프라와 운영 환경을 제공할 예정이다. 사업 예산은 153억원 규모다. 제안요청서(RFP)에 따르면 선정 사업자는 엔비디아 H100급 이상 GPU를 포함한 AI 컴퓨팅 자원을 확보해 연구자에게 제공하게 된다. 특히 다수 GPU를 하나로 묶어 활용할 수 있도록 클러스터 구성과 고속 네트워크 구축이 요건으로 제시됐다. GPU 운영 방식은 연구 목적에 따라 고정할당과 동적할당을 모두 지원하도록 했다. GPU뿐 아니라 중앙처리장치(CPU)·메모리·스토리지·네트워크를 포함한 연구 환경을 지원해 연구자가 컴퓨팅 자원을 즉시 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 입찰은 기술평가 100% 방식으로 진행됐다. 평가엔 GPU 제공 계획과 보유 자원 규모, 연구환경 수준, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 중점적으로 반영됐다. 아울러 RFP상 기술평가 결과를 바탕으로 1·2순위인 삼성SDS와 엘리스그룹이 사업 협상대상자로 선정됐다. 이번 사업은 지난해 AWS가 처음으로 정부 AI 연구용 GPU 공급 사업을 수주한 이후 1년 만에 추진된 것으로, 공급사가 다시 국내 클라우드 기업으로 바뀌었다. 당시 AWS는 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 글로벌 클라우드 기업 가운데 처음으로 정부 AI 연구 프로젝트에 GPU 인프라를 공급했다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 향후 현장실사와 협상을 거쳐 최종 계약을 체결할 예정이다.

2026.07.09 18:37한정호 기자

가비아, AI 비용 낮춘다…GPU·클라우드 결합 인프라 출시

가비아가 물리 그래픽처리장치(GPU) 서버와 클라우드 환경을 결합한 하이브리드 인공지능(AI) 인프라 구성을 선보이며 기업 비용 부담 완화에 나섰다. 가비아는 'GPU 서버호스팅'과 '가비아 클라우드'를 연동한 하이브리드 클라우드 구성을 출시했다고 9일 밝혔다. AI 학습과 추론, 서비스 운영을 작업 단계별로 분리해 초기 투자와 운영 비용을 동시에 줄일 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 최근 생성형 AI 서비스 확산으로 GPU 수요가 급증하면서 기업들의 인프라 비용 부담도 커지고 있다. 고성능 GPU를 직접 구축하면 초기 투자 비용이 크고 모든 환경을 클라우드에서 운영하면 상시 사용료가 누적되는 만큼, 비용 효율적인 인프라 구성이 새로운 과제로 부상 중이다. 가비아는 이같은 부담을 줄이기 위해 물리 GPU 서버와 클라우드를 결합한 하이브리드 구성을 마련했다. AI 학습과 그래픽 작업 등 고성능 연산은 RTX 4090 기반 물리 GPU 서버가 담당하고 상시 서비스 운영과 트래픽 대응은 클라우드 서버가 맡는 방식이다. 이를 통해 기업은 초기 대규모 투자 없이도 고성능 GPU를 활용하고 서비스 수요 변화에 맞춰 자원을 유연하게 조정할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 활용 방식은 업무 특성에 따라 달라진다. 이미지 생성 서비스 기업의 경우 물리 GPU 서버에서 대량의 이미지를 생성한 뒤 결과물을 클라우드로 이관해 안정적으로 서비스를 제공할 수 있다. 또 AI 모델 개발 기업은 대규모 학습 단계에서만 물리 GPU를 활용하고 추론과 상시 서비스는 클라우드에서 운영해 비용을 절감할 수 있다. 실시간 추론 서비스를 운영하는 기업도 신규 모델 개발 기간에만 GPU 서버를 연동하는 방식으로 인프라 효율을 높일 것으로 보인다. 가비아는 이번 출시를 기념해 오는 9월 30일까지 신규 신청 고객을 대상으로 GPU 서버호스팅 결제 금액만큼 가비아 클라우드 크레딧을 환급하는 프로모션도 진행한다. 고성능 하드웨어와 클라우드를 함께 활용하거나 인프라 비용 절감과 이중화를 검토하는 신규 고객이 대상이다. 오석 가비아 클라우드사업팀장은 "기업들이 자체 구축이나 전면 클라우드라는 양자택일에서 벗어나 작업 단계별로 자원을 최적화해 효율을 극대화할 수 있도록 이번 구성을 마련했다"고 밝혔다. 이어 "30년 가까이 축적된 인프라 운영 역량을 바탕으로 고객들이 초기 진입 장벽 없이 안전하고 경제적인 AI 인프라 환경을 구축하도록 지원을 아끼지 않겠다"고 덧붙였다.

2026.07.09 14:06한정호 기자

[AI리더스] 김형우 에스넷시스템 "AI 시대 경쟁력은 실행하는 조직"

"인공지능(AI)의 등장으로 그 어느 때보다 변화가 빠르고 예측이 어려운 시대가 됐습니다. 이런 시대에 생존하려면 완벽한 계획을 세우기보다 현장에서 먼저 실행하고 수정·보완하며 대응할 수 있는 조직이 돼야 합니다." 김형우 에스넷시스템 대표는 9일 서울 강남구 사옥에서 진행한 인터뷰에서 기업 운영의 핵심 요소로 '실행하는 조직'을 제시하고 이를 위한 전략과 비전을 밝혔다. 지난 1월 선임된 김 대표는 2000년 입사 이후 26년간 공공, 금융, 클라우드, 커머셜, 엔터프라이즈 등 주요 사업 영역을 두루 거친 현장형 경영인이다. 완벽한 계획보다 실행이 우선 그가 일관되게 강조한 것은 '실행하는 조직'이다. 김 대표는 "지금은 계획을 완벽하게 짜서 실행하려 하면 이미 늦어버리는 상황"이라며 "아이디어가 잡히면 큰 방향을 세운 뒤 현장에서 먼저 실행하고, 수정·보완을 거쳐 완성도를 높여가는 방식이 지금 시대에 더 맞다"고 말했다. 이를 위해 김 대표가 취임 후 6개월간 가장 먼저 추진한 것은 현장 분석과 조직 진단이었다. 빠르게 바뀌는 기술 환경 속에서 현장의 업무 방식과 분위기를 직접 점검하고 실행이 더딘 원인을 파악하기 위해서다. 김 대표는 "각 분야 직원들 대화하고 고객 현장을 방문하면서 사업부별 진단에 많은 시간을 쏟았다"며 "쉽게 추진되지 못했던 과제들이 왜 멈춰 있었는지 살피고 이를 실제 실행으로 옮기기 위한 트리거 역할을 하려 했다"고 설명했다. 이어 "실패 역시 학습의 과정이라고 보기 때문에 성공만 요구하지는 않는다"며 "회사가 직원에게 해줘야 하는 것은 결국 기회를 주는 것"이라고 운영 철학을 밝혔다. "전 직원을 AI 전문가로"...전사적 AI 역량 확보 김 대표는 실행하는 조직의 기반으로 전사적 AI 역량 확보도 강조했다. 그는 "지난해 서울대 AI 최고경영자(CEO) 과정을 수료하며 약 30년 만에 개발을 다시 접했고 이 과정에서 AI의 강력함을 몸소 느꼈다"며 "전 직원이 AI를 익숙하게 활용하고, 나아가 AI 전문가가 될 수 있도록 해야겠다고 생각했다"고 밝혔다. 이에 따라 에스넷시스템은 직원들이 개별적으로 사용하던 생성형 AI를 엔터프라이즈 버전으로 전환하는 작업을 추진 중이다. 업무별·직무별 AI 교육도 운영하고 있으며, 현장 엔지니어의 근무 특성을 고려한 별도 교육 과정도 마련했다. 사내에서는 이미 자산관리를 자동화하는 '펄스(Pulse)', 직원 스킬셋을 등록·평가해 인력 배치에 활용하는 '업무 지원 도우미 포털', 엔지니어용 검색증강생성(RAG) 챗봇 '블루빗ai(Bluebits.ai)' 등이 직원 주도로 개발돼 실제 업무에 활용되고 있다. 신입과 주니어 인력 육성의 중요성도 강조했다. AI가 기본적인 작업을 빠르게 처리해준다고 해도 향후 더 큰 역할을 맡을 인재를 계속 키우지 않으면 조직의 지속 가능성이 약해질 수 있다는 이유에서다. 김 대표는 "단기적인 효율만 보면 보수적으로 접근할 수 있지만, 회사의 미래를 생각하면 채용과 양성을 멈출 수 없다"며 "역량 강화가 결국 생존이고, AI 시대에도 사람을 어떻게 성장시키느냐가 핵심 과제"라고 말했다. AI 시대 핵심 경쟁력은 도메인 지식 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 김 대표는 궁극적인 경쟁력은 여전히 도메인 지식에 있다고 강조했다. 기술 자체보다 고객 환경과 업무를 얼마나 깊이 이해하느냐가 더 중요하다는 판단이다. 그는 "AI 도구는 점점 더 강력해지고 누구나 활용할 수 있는 방향으로 갈 것"이라며 "그럴수록 차이를 만드는 것은 고객의 업무를 얼마나 잘 이해하고, 그 결과물을 실제 현장에 맞게 적용할 수 있느냐"라고 말했다. 김 대표는 에스넷시스템의 강점 역시 도메인 경쟁력에 있다고 봤다. 공공, 금융, 기업 시장에서 오랫동안 축적해온 구축·운영 경험과 고객 업무에 대한 이해, 다양한 파트너 생태계와의 협업 경험이 AI 시대에도 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 설명이다. 그는 "AI가 초안을 만들고 속도를 높여줄 수는 있어도, 고객이 실제로 원하는 것이 무엇인지 읽어내고 현장에 맞는 해답으로 구체화하는 것은 결국 사람과 조직의 역량"이라며 "도메인 지식과 현장 경험이 쌓인 조직이 유리할 수밖에 없다"고 말했다. 확대되는 AI 인프라 시장...하반기 성장 기대 김 대표는 하반기 사업 전망에 대해 낙관적인 견해를 밝혔다. AI 도입이 본격화되면서 데이터센터와 GPU 기반 인프라, 운영 자동화 영역에서 수요가 확대될 것으로 기대했다. 그는 "작년에도 전체 매출의 50% 이상이 데이터센터 관련 사업에서 나왔다"며 "6~7월부터 AI 데이터센터 관련 수주가 본격적으로 들어오고 있다"고 말했다. 에스넷시스템이 주목하는 분야 중 하나는 GPU 활용 효율화다. 반도체 가격 상승으로 데이터센터 구축에 투입되는 장비 가격 부담이 커지면서, 고객사들도 장비를 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지에 대한 관심을 높이고 있다는 설명이다. 김 대표는 "그동안 데이터센터를 구축한 기업 중 GPU 활용률이 50%를 넘는 고객이 드물었다"며 "이제는 인프라 투자와 운영 효율화에 대한 고민이 함께 이어지고 있다"고 설명했다. 에스넷시스템은 엔비디아가 제공하는 런AI(Run:ai)와 자체 개발 솔루션 '클라우드 허브'를 결합해 고객사의 GPU 효율화를 지원하고 있다. 김 대표는 "지금처럼 급변하는 환경에서는 머릿속으로만 준비해서는 안 된다"며 "현장에서 먼저 움직이고, 배우고, 고치고, 다시 실행하는 조직만이 살아남을 수 있다"고 말했다. 이어 "에스넷시스템이 가진 인프라 역량과 현장 경험, 고객 이해를 바탕으로 AI 인프라와 운영, 자동화 영역에서 새로운 성장 기회를 만들어가겠다"며 "결국 차이를 만드는 것은 실행력"이라고 강조했다.

2026.07.09 10:41남혁우 기자

SKT '해인 클러스터', CSAP 인증 획득..."소버린 AI 시장 공략"

SK텔레콤의 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 데이터센터 인프라가 정부 보안 기준을 통과했다. 회사는 인증을 바탕으로 소버린 AI 시장 입지를 강화한다는 방침이다. SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 해인 클러스터가 한국인터넷진흥원 주관 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 취득했다고 6일 밝혔다. SK텔레콤은 인증을 기반으로 GPU 클러스터의 공신력과 기술 신뢰도를 확보했다고 설명했다. 해인 클러스터는 유휴 상태 검증이 아니라, 정부 주관 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 실제 활용 중인 상태로 더 엄격한 보안 기준을 통과했다는 점에서 의미가 크다고 덧붙였다. SK텔레콤은 인증을 발판 삼아 한국 소버린 AI 클라우드 시장에서 입지를 강화한다는 방침이다. 해인 클러스터는 정부 주관 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로 활용되며 소버린 AI 인프라로서의 역량을 입증하고 있다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 “앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다”고 밝혔다.

2026.07.06 10:21홍지후 기자

장석복 IBS 원장 "30대 연구단장 뽑아 '돌파형' 연구할 것"

한국기초과학연구원(IBS)이 연구 단장급 연령대를 10년 정도 앞당기는 파격적인 인사를 예고했다. 돌파형 연구를 위한 프로그램도 준비 중이다. 장석복 한국기초과학연구원(IBS) 원장은 지난 1일 기관 운영 방향을 설명하는 기자간담회를 갖고, 이같이 말했다. 장 원장은 "젊은 개척가형 연구자를 모셔, 돌파형 연구가 시작될 수 있도록 계획하고 있다. 독일 막스프랑크나 헬름홀츠 연구소는 노벨상 수상자가 31명이 나왔다. 그들 임용시기가 평균 41~44세고, 일을 처음 시작한 것이 보통 37~38세다"라며 "우리도 연구의 중심 축인 연구단장 임용 시기를 10년 정도 점진적으로 당길 계획"이라고 말했다. 이를 위해 장 원장은 혁신적인 30~40대 연구자가 주도하는 개척가형 연구단을 5년 내 10개 이상 출범시킬 계획이다. "노벨상 수상이 우리가 추구하는 목표는 아니지만, 의미는 있다. 10년 이내 우리도 받을 것으로 기대한다." 장 원장은 우리나라 노벨상 수상에 대해 "통계적으로 보거나 외국에서 노벨상을 받는 잣대 등을 평가해보면, 국내에도 후보자들이 여러 명 있다. 단장급 중에서도 있다. 지금은 조명받지 못할지 몰라도 순식간에 각광받는 인물이 나올 수 있다"며 "조금만 호흡을 갖고 기다려달라. 10년 정도면 기대할 수 있지 않겠나"라며 조심스럽게 전망했다. 개방형 연구생태계 조성에도 목소리에 힘을 실었다. IBS가 그동안 기초연구만 하도록 하는 경직된 연구 방향을 갖고 있었는데, 이를 전면 오픈해 대학이나 출연연구기관, 기업, 병원 등의 연구주체와 협력 연구를 확대할 방침이다. 기초과학 범주를 중요시 하되, 연구단 특성에 맞게 유연하게 가져간다는 것. 장 원장은 "기관운영 기본철학은 '사람이 우선'이다. 사람이 연구분야를 창출하는 관점에서 접근할 것"이라며 "정책이나 연구 방향에 맞춰 연구단장을 임용하는 것이 아니라, 우수한 사람을 먼저 발굴할 것이다. 그가 어떤 연구하든 자율성을 부여할 것"이라고 말했다. 장 원장은 또 "최근 하사비스 구글 딥 마인드 CEO가 노벨상을 받았듯 과학기술이 기초과학을 앞서는 경우도 종종 발생한다"며 "연구분야 역시 기초과학만 고집하지 않고 유연 확장형으로 기관을 운영해 나갈 것"이라고 말했다. 예시로 장 원장은 양자과학, 합성생물학, 신소재, 유전자 치료, 뇌-컴퓨터 인터페이스 등 차세대 연구 분야를 집중 발굴, 육성할 뜻을 내비쳤다. 인공지능(AI)도 강조했다. 장 원장은 "AI가 전 분야에 혁신을 가져오고 있다. 기초과학 분야도 마찬가지다. 효율성과 집중도 면에서 이미 AI역할이 벅찰 정도로 쇄도하고 압도하고 있다. IBS도 AI를 기초과학에 접목하는 방향으로 연구를 이끌어 갈 것"이라고 덧붙였다. 인프라도 확충 문제도 거론했다. 본원 2차 청사를 중심으로 연구 성과 축적과 함께 UNIST, GIST, DGIST 캠퍼스를 순차로 건립해 나갈 계획이다. 또 중이온 가속기(라온) 신임 소장 조기 선임으로 내실화를 기할 방침이다. 장 원장은 "현재 라온은 빔라인이 잘 작동하고 있다"며 "많은 이용자들이 높은 수준의 빔을 이용해 연구를 수행하고, 사용자 중심의 시설로 발전시켜 나갈 것"이라고 언급했다. GPU 1천장 도입 계획…연구영역 확대가 응용분야 한다는 말은 아냐" 이외에 장원장은 질의 응답에서 "돌파형 연구 의미는 그라운드브레이킹(혁신적인)이다. 새로운 지형을 돌파하거나 만드는, 연구영역을 새로 개척하는 것이다. 유명 저널에 연구결과 발표하는 것도 좋지만, 새로운 영역을 만들고 이끌어 내는 연구가 훨씬 더 중용한 일로 여기고, 평가해야 한다"고 강조했다. AI접목과 관련해서는 GPU 1,000장 정도를 도입할 계획이라고 언급했다. 조만간 UNIST에 AI를 기반으로 하는 합성 생물학 분야 연구단이 출범한다는 말도 덧붙였다. IBS 연구영역 확장과 관련 장 원장은 "출연연까지 영구 영역을 넓히려는 것은 아니다"라며 "인위적인 확장이 아니다. 현재는 IBS가 다른 분야 연구진과 협력도 제한적인 상황이다. 이 규제 높이를 좀 들어올려 임상 등의 협업이 원활하게 진행되게 하겠다는 것이다. IBS가 응용 연구를 한다는 건 아니다"라고 못박았다.

2026.07.05 13:13박희범 기자

사이오닉AI, 건물 절반을 데이터센터로 만든 이유는

서울 강남구의 한 건물. 입구에 들어서자 복도 어딘가에서 희미하게 웅웅거리는 진동음이 들려왔다. 의식하지 않으면 지나칠 정도의 미세한 소리였다. 지하 1층부터 지상 7층까지, 총 8개 층으로 이루어진 이 건물은 일반 사무실과 자체 데이터센터가 더해진 통합 AI센터다. 창립 4주년을 앞둔 3년 차 스타트업 사이오닉AI가 빌딩 내부를 직접 개조해 구축한 것이다. 왜 사이오닉AI는 외부 인프라를 활용하는 대신 직접 사내에 데이터센터를 도입하는 선택을 했을까. 3일 사옥에서 만난 고석현 사이오닉AI 대표는 과감한 인프라 투자를 감행한 비전과 숨겨진 기술력을 소개했다. 엔비디아 B300과 HAC 공랭 구조로 이뤄진 데이터센터 안내를 받아 들어간 GPU 센터 내부는 소음을 막고 보안을 강화하기 위해 2단계 격벽을 거쳐 들어가야 했다. 차단문이 열리자 데이터센터 특유의 대규모 장비들이 거세게 돌아가는 소리가 들렸다. 엔비디아(NVIDIA)의 블랙웰 기반 최신 장비인 'B300 GPU' 서버가 탑재된 총 10개의 랙(Rack)이 자리잡고 있었다. 랙당 가격만 수억 원을 호가하는 장비를 스타트업이 어떻게 대량 확보했을까. 고 대표는 오랜 신뢰 관계에 있었다고 답했다. 그는 "네이버 재직 시절부터 엔비디아의 핵심 인프라 코드를 함께 개발하고 글로벌 AI 생태계에서 긴밀히 협력해 온 딥테크 파트너로 활동했다"며 "덕분에 높은 수준의 지원을 받아 구축할 수 있었다"고 설명했다. 냉각 방식은 구조가 공랭식을 선택하되 효율을 극한으로 끌어올리는 '고온 핫아일 컨테인먼트(HAC)' 구조를 적용했다. 서버랙에서 발생하는 고온 열기가 차가운 냉기와 섞이지 않도록 통로를 밀폐·격리해 상부로 뽑아내는 방식이다. 공간이 컴팩트할수록 격리 냉각 효율이 높아지는 원리를 이용해 좁은 사옥 내에서도 기업용으로 충분한 약 0.3메가와트(MW)의 전력 부하를 제어하고 있었다. 건축가 출신 대표'가 설계한 구조 …1년 외부 임대료보다 저렴하게 구축 사이오닉AI 사옥은 건물 전체가 하나의 거대한 'AI 유기체'처럼 맞물려 돌아가도록 치밀하게 설계되어 있다. 고석현 대표가 직접 팔을 걷어붙이고 공간을 레이아웃한 결과물이다. 고 대표는 "네이버 재직 당시 AI 인프라 활용 등의 경험이 구축에 많은 도움을 줬다"고 설명했다. 그 결과 비용 측면에서도 이례적인 성과를 거뒀다. 그는 "기존 경험을 바탕으로 외부 데이터센터를 1년 임대하는 비용보다 더 저렴하게 내부 데이터센터를 구축할 수 있었다"며 "이미 투자 회수는 1년을 넘어선 수준"이라고 밝혔다. 건물의 구조를 살펴보면 인프라 효율과 직원 소통 동선을 고려한 것이 직관적으로 드러난다. 건물 옥상에는 서버에서 발생하는 막대한 열을 외부로 방출하는 대형 냉각 장비들이 쉴 새 없이 돌아가고 있다. 옥상 아래 층에는 데이터센터실이 자리 잡았으며 데이터센터 바로 아랫단에는 간이 회의실이 연결된다. 이어 아래로 내려오면 임직원이 근무하기 위한 사무실과 휴게게공간이 마련됐다 고 대표는 "데이터센터의 진동이나 환경 요소가 업무에 영향을 줄 수 있어 바로 아래층은 회의실로 마련해 실제 업무공간과 분리하려 했다"고 설명했다. 건물의 하층부는 소통과 개방의 공간으로 이뤄졌다. 1층은 외부 손님을 맞이하는 미팅 룸이자 캐주얼하게 담소를 나눌 수 있는 소규모 바(Bar)로 꾸며져 자유로운 분위기를 자아낸다. 건물 가장 아래인 지하 1층은 전 직원이 모이는 전체 회의(올핸즈 미팅)는 물론, 외부 파트너사 교육, AI 관련 세미나, 대외 방송 송출까지 가능한 대형 무대와 강연장이 마련됐다. 고 대표는 "전사 직원을 대상으로 공지를 하거나 이벤트를 할 떄를 비롯해 AI 교육을 위한 전용 공간이 필요해 지하1층에 넓은 공간을 마련했다"며 "사내에 전용공간이 마련된 만큼 민감한 정보 등도 안전하게 공유할 수 있는 장점이 있다"고 설명했다. 사이오닉AI…인프라부터 서비스까지 직접 구축 사이오닉AI는 2023년 고석현 대표가 창업한 AI 스타트업이다. 고 대표는 2017년 네이버가 인수한 컴퍼니AI 공동창업자 출신으로, 이후 네이버 클로바 SW 플랫폼 리더를 거쳐 하이퍼클로바 개발에 참여했다. 대형 언어모델을 처음부터 설계하고 학습시킨 경험이 회사의 핵심 자산이다. 공동창업자들 역시 네이버 AI 연구개발 조직 출신으로, 창업 초기부터 모델·인프라·서비스를 모두 자체 역량으로 구축하는 방향을 택했다. 회사가 표방하는 방향은 'AI 풀스택'이다. 데이터센터(인프라)부터 파운데이션 모델, AI 플랫폼, 에이전트 서비스까지 전 구간을 직접 구축한다는 구상이다. 현재 금융·제조·공공·국방 분야 기업을 대상으로 에이전트 개발과 RAG 기반 솔루션을 공급하고 있으며, 대출 심사·계약 검토·시설 정보 조회 등 반복 업무를 지원하는 AI 에이전트가 주력 제품이다. 지난해 12월 네이버클라우드·IBK기업은행·에이티넘인베스트먼트·삼성벤처투자 등으로부터 250억원 규모의 시리즈A 투자를 유치해 누적 투자금 300억원을 넘겼다. 자체 데이터센터를 구축한 것도 이 풀스택 전략의 연장선이다. 외부 클라우드에 의존하지 않고 폐쇄망에서도 운영 가능한 AI 시스템을 고객에게 공급하기 위해서다. 국방, 안보 관련 사업을 진행할 수 있는 배경도 여기에 있다. 그는 "국방이나 금융 쪽 사업은 외부 클라우드를 쓸 수가 없다"며 "완전히 격리된 환경에서 AI를 구현하고 작동하는 모습을 보여주기 위해선 직접 구축한 것이 상당히 중요한 포인트라 할 수 있다"고 설명했다. 제조·국방으로 사업 확장, 국내 넘어 글로벌 목표 향후 사업 확대의 핵심 축은 제조와 국방이다. 제조 분야에서는 경남·경북 산단과 연계해 피지컬 AI 사업을 추진 중이다. 카메라와 장갑 등 모션 캡처 장비로 사람의 동작 데이터를 수집·학습시키는 시스템을 자체 개발하고 있으며 내년부터 산업부와 연계해 본격 드라이브를 걸 계획이다. 고석현 대표는 "탱크를 매일 운용하거나 비행기를 기동할 수 없는 만큼 시뮬레이션으로 학습하고 이를 실제 필드에 적용하고 데이터를 확보해 보완하는 것이 효율적"이라며 "앞으로 이런 사례가 더욱 늘어나는 만큼 자체 구축한 데이터센터 역할이 더욱 커질 것"이라고 설명했다. 이어 "한국 내수 시장에서 경쟁하는 것만으로는 한계가 있는 만큼 일본을 시작으로 글로벌 시장에서 성과를 내고, 제조·국방·금융 등 산업 전반에 AI를 실질적으로 녹여내는 회사로 성장하겠다며 "모델부터 인프라, 서비스까지 모든 걸 직접 쥐고 있는 것이 우리의 가장 큰 무기로 이를 바탕으로 본격적인 성장에 나설 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.07.03 10:58남혁우 기자

[AI 고속도로] "AI칩 독주 지켜라"…엔비디아, GPU 고객사에 돈줄 댄다

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 업체에 재무 보증을 제공하고 매출 일부를 공유받는 방식으로 그래픽처리장치(GPU) 판매 생태계를 넓히고 있다. 고가 GPU 구매 부담을 줄여 신생 클라우드 업체의 자금 조달을 돕고, 칩 판매 이후 임대 매출 일부까지 확보하는 구조다. 2일 디인포메이션에 따르면 엔비디아는 자사 GPU를 임대해 수익을 내는 소규모 클라우드 업체를 대상으로 재무 보증 프로그램을 운영하고 있다. 이 프로그램은 엔비디아 내부에서 'AI 컴퓨트 파트너십'으로 불린다. 이는 클라우드 업체가 GPU 임대 수요를 충분히 확보하지 못할 경우 엔비디아가 미사용 GPU를 다시 임대하겠다고 약속하는 방식이다. 대신 참여 업체는 매출 일부를 엔비디아와 공유한다. 엔비디아가 가져가는 비중은 계약 기간이 지날수록 낮아지는 구조로 전해졌다. 디인포메이션은 GPU 클라우드 업체 퍼머스와 샤론AI, 엔비디아와 거래하는 다른 기업 임원 3명이 이 같은 내용을 전했다고 보도했다. 엔비디아 대변인도 해당 프로그램의 존재를 이 매체에 확인해줬다. AI 클라우드 업체 입장에선 GPU 확보가 사업 확장의 주요 변수다. GPU는 AI 데이터센터에서 가장 비싼 부품으로 꼽히는데, 엔비디아 보증이 붙으면 신용등급이 낮거나 업력이 짧은 업체도 대출을 받기 쉬워진다. 엔비디아 입장에선 이 프로그램을 통해 GPU 판매처를 넓히면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 키울 수 있을 것으로 보인다. 대형 클라우드 사업자뿐 아니라 GPU 임대 전문 업체까지 자금 조달 구조 안에 묶어두면 칩 공급과 임대 수요에 대한 통제력이 커질 수 있어서다. AI 가속기 시장에서 경쟁이 치열해지고 있다는 점도 엔비디아가 금융 보증까지 꺼낸 이유로 꼽힌다. AMD는 인스팅트 GPU를 앞세워 AI 서버 시장을 확대하고 있고, 구글·아마존웹서비스·마이크로소프트 등 대형 클라우드 사업자들은 자체 AI 칩을 통해 엔비디아 의존도를 낮추려 하고 있다. 이 같은 상황 탓에 엔비디아는 GPU 성능과 소프트웨어 생태계에 더해 자금 조달 지원까지 결합해 대응에 나선 모습이다. 이 프로그램을 통해 AI 클라우드 업체가 초기 인프라를 엔비디아 GPU 기반으로 구축하면 이후 네트워킹, 소프트웨어, 운영 환경까지 엔비디아 생태계에 머무를 가능성이 커진다. 이 구조는 단순한 반도체 공급 계약과 다르다는 점에서도 주목된다. 엔비디아가 칩을 판매하는 데 그치지 않고 고객사의 GPU 활용률과 매출 흐름에 일부 참여하기 때문이다. 이에 업계에선 AI 인프라 시장에서 하드웨어 공급사와 클라우드 사업자 간 경계도 흐려지고 있다고 진단했다. 디인포메이션은 "엔비디아가 강력한 재무제표를 활용해 더 많은 기업이 고가 AI 칩을 구매하도록 돕고 있다"며 "이 과정에서 일부 수익을 되돌려받을 수도 있다"고 말했다. 그러면서 "엔비디아는 GPU 클라우드 업체들이 AI 개발자에게 GPU를 임대하지 못할 경우 미사용 GPU를 다시 임대하겠다고 약속하는 방식으로 신생 클라우드 업체를 재무적으로 뒷받침하고 있다"고 덧붙였다.

2026.07.02 18:07장유미 기자

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