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"TSMC, 2028년까지 AI칩 패키징 독주"

TSMC의 2.D 패키징 기술 'CoWoS-L'이 최소 2028년까지 인공지능(AI) 칩 패키징 시장 주류 자리를 지킬 것이라는 전망이 나왔다. 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 하이퍼스케일러의 고성능 AI 칩 개발 경쟁으로 기판 대면적화가 2.5D 패키징 기술 핵심 과제로 떠올랐기 때문이다. 인텔의 차세대 패키징 솔루션 'EMIB-T'가 대항마지만, 기술 성숙도와 수율에서는 아직 TSMC를 쫓아가지 못하고 있다는 분석이다. 시장조사업체 트렌드포스는 18일(현지시간) 첨단 반도체 패키징 시장 보고서에서 폭발적인 AI 인프라 수요로 초대형 패키징 기술 경쟁이 격화하고 있다고 밝혔다. 2026년 엔비디아의 고성능 GPU 출하량은 전년비 약 30% 증가할 것으로 예상된다. AMD도 올해 하반기부터 차세대 가속기 'MI400·MI450' 시리즈를 본격 공급하며 패키징 수요를 끌어올리고 있다. 주문형 반도체(ASIC)를 개발하는 빅테크 진영 확장세도 뚜렷하다. 구글은 TPU v7을 앞세워 2026년 자체 칩 출하량과 성장률 1위를 차지할 것으로 예상된다. AWS 역시 올해 하반기부터 시스템을 '트레이니움 v3(Trainium v3)'로 전환하고 있다. 마이크로소프트(MS)와 메타는 상대적으로 GPU 서버 의존도가 높지만, 자체 칩 전환 비중을 점차 늘려가는 추세다. 그동안 AI 서버 칩은 실리콘 인터포저를 활용해 고대역폭메모리(HBM)과 컴퓨트 다이를 연결하는 TSMC의 'CoWoS-S' 패키징을 주로 채택해 왔다. 그러나 단일 칩 크기가 커지고 HBM 탑재량이 급증하면서 실리콘 인터포저의 물리적 한계에 부딪혔다. 이에 고속 실리콘 브리지 다이를 내장해 확장성을 높인 'CoWoS-L'로 세대교체가 필수 수순으로 자리 잡았다. 현재 엔비디아와 AMD의 최신 가속기, 메타의 'MTIA 400'이 CoWoS-L을 채택했다. AWS와 MS도 2027년 CoWoS-L 도입을 앞두고 있다. 문제는 패키지 대형화에 따른 CoWoS-L의 가파른 비용 상승과 만성적인 TSMC의 생산능력(캐파) 병목 현상이다. 이에 주요 빅테크는 대형 인터포저 의존도를 낮추고자 비용 경쟁력이 높은 인텔 EMIB 기술로 눈을 돌리고 있다. 인텔은 배선밀도 한계를 극복하기 위해 실리콘관통전극(TSV)을 결합한 차세대 'EMIB-T'를 개발했다. 구글이 2027년 EMIB-T 도입을 검토 중이고 AWS도 기술 검증 테스트 중이다. 트렌드포스는 "인텔 EMIB-T가 TSMC CoWoS-L의 직접적인 대체 솔루션으로 부상하며 반사이익을 노리고 있으나, 검증된 양산 수율과 공정 안정성을 앞세운 TSMC CoWoS-L의 시장 지배력은 2028년까지 굳건히 유지될 것"이라고 예상했다.

2026.09.19 08:00전화평 기자

제논, 초거대 AI에 '컴퓨터 조작' 능력 더했다…B200 8장으로 후학습

제논이 초거대 오픈소스 모델에 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 실행력을 더해 활용도를 높이고, 제한된 그래픽처리장치(GPU) 자원으로 이를 구현한 후학습 기술까지 선보였다. 제논은 3970억개 파라미터 규모의 오픈소스 모델 '훈민 VLM(비전언어모델) 397B'를 공개했다고 18일 밝혔다. 훈민 VLM 397B는 큐원3.5-397B를 기반으로 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작할 수 있도록 후학습한 모델이다. 화면 속 버튼이나 입력창 등을 찾아내는 그라운딩 능력과 컴퓨터 작업을 수행하는 능력을 강화했다. 제논에 따르면 이 모델은 화면 속 조작 대상의 위치를 식별하는 5개 벤치마크에서 기본 모델인 큐원3.5-397B와 컴퓨터 조작 특화 모델인 큐원-CUA보다 높은 성능을 기록했다. 고난도 화면 인식 벤치마크인 스크린스팟-프로에서는 정확도 75.6점을 기록하며 허깅페이스 공식 리더보드 2위에 올랐다. 등록된 48개 모델 가운데 국내 기업 모델로는 유일하다고 회사 측은 설명했다. 컴퓨터 작업 수행 능력도 향상됐다. 리눅스 데스크톱 작업 360개로 구성된 OS월드에서는 70.5점을 기록해 기본 모델보다 22.3점 높았으며 윈도우 에이전트 아레나에서는 9.1점 향상된 성능을 보였다. 컴퓨터 사용 능력을 추가하면서 기존 언어 성능이 떨어지는 문제도 최소화했다. KMMLU와 K-MM벤치를 포함한 8개 한국어 벤치마크에서 기본 모델과의 성능 차이를 2점 이내로 유지했다. 특히 이번 모델에는 초거대 공개 모델을 제한된 컴퓨팅 자원으로 고도화하는 제논의 후학습 기술이 적용됐다. 제논은 공개된 컴퓨터 조작 모델의 능력을 저랭크 방식으로 이식한 뒤 FP8 양자화 상태에서 지도학습(SFT)과 강화학습(RL)을 거쳤다. 전체 후학습 과정에는 엔비디아 B200 GPU 8장을 활용했다. 훈민 VLM 397B는 오픈소스인 아파치 2.0 라이선스로 공개됐으며 원본 모델과 용량을 절반 수준으로 줄인 FP8 버전도 제공됐다. 제논은 모델뿐 아니라 비교 평가 조건과 방법론도 문서로 공개했다. 명대우 제논 최고기술책임자(CTO)는 "AI 경쟁의 무게중심이 파라미터 규모에서 효율적인 능력 추가와 실제 활용으로 이동하고 있다"며 "제한된 컴퓨팅 자원으로 397B 모델의 컴퓨터 사용 능력을 강화하면서 한국어 성능까지 유지한 경험을 바탕으로 액셔너블 AI와 방법론을 지속 공개하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:27이나연 기자

오케스트로 클라우드, KT와 AI 사업 키운다…AIDC·GPU 전방위 협력

오케스트로 클라우드가 KT와 손잡고 인공지능 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터(AIDC), 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 AI 사업 전반으로 협력 범위를 넓힌다. 양사 인프라와 AI 플랫폼 역량을 결합해 공공·금융·기업 시장을 공동 공략한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 인프라 수요가 확대되는 가운데 양사 기술·사업 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하기 위해 마련됐다. 양사는 클라우드와 네트워크, 데이터센터 인프라와 AI 플랫폼 등 각사가 보유한 역량을 바탕으로 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대할 계획이다. 협력 분야는 ▲AX ▲AIDC ▲매니지드 AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야다. AX 분야에선 생성형 AI와 AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진할 방침이다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에선 데이터센터 구축·운영을 비롯해 GPU·신경망처리장치(NPU) 클러스터와 AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발할 계획이다. 엣지 데이터센터와 AI 전용 인프라의 기획·사업화에도 나선다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 KT클라우드의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 이를 바탕으로 금융권 등 높은 수준의 보안이 필요한 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. GPU 인프라 사업도 함께 추진한다. 양사는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 매니지드 AI GPU 서비스와 GPU 자원 운영·관제·최적화 사업에서 협력한다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스 형태로 제공하고 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다는 구상이다. AI 플랫폼·클라우드 분야에선 KT의 클라우드 인프라와 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 기술을 결합할 예정이다. 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론 플랫폼을 공동 사업화하고 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 구축에도 협력한다. 양사는 주요 고객을 대상으로 공동 제안과 마케팅도 진행한다. 공공·금융·기업 시장에서 신규 AI 사업과 비즈니스 모델을 발굴해 중장기적으로 협력 사업을 확대한다는 목표다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다"며 "KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:36한정호 기자

GPU 고르지 마세요…노타, 인텔 B70 기반 영상관제 패키지 출시

노타가 인텔의 전문가용 그래픽처리장치(GPU)에 맞춰 최적화한 인공지능(AI) 영상관제 솔루션을 패키지로 선보이며 산업용 AI 시장을 공략한다. 노타는 인텔과 자사의 영상관제 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 인텔 GPU '아크 프로 B70'을 결합한 패키지 제품을 출시했다고 17일 밝혔다. 이번 제품은 인텔 B70과 해당 GPU 연산 구조에 맞춰 최적화한 NVA로 구성됐다. 기업과 기관은 별도로 하드웨어를 선정하고 소프트웨어를 최적화하는 과정 없이 영상관제 시스템을 구축할 수 있다. 노타와 인텔은 지능형교통체계(ITS), 산업안전, 선별관제 등에서 AI 영상관제 수요가 늘고 있지만 CCTV 채널 수와 요구 성능, 기존 인프라가 제각각인 점을 고려해 패키지를 공동 개발했다. 노타는 B70에 맞춰 NVA를 최적화하고 인텔은 하드웨어·소프트웨어 환경에 대한 기술 지원을 맡았다. 성능 검증에서는 B70 1장으로 32개 영상 채널에서 초당 총 540장의 화면을 처리했다. 채널당 평균 처리 성능은 초당 16.9장으로, 실제 ITS 운영 목표인 초당 15장을 웃돌았다. 검증에는 노타가 지난해 대전광역시에 구축한 약 800개 CCTV 채널과 200개 스마트교차로의 운영 환경을 기준으로 삼았다. CCTV 영상 압축 해제부터 차량·사람 탐지와 추적, 분석 결과 변환·전송까지 실제 영상관제 시스템의 전체 과정을 반영했다. NVA는 컴퓨터 비전(CV)과 비전언어모델(VLM)을 결합해 영상 속 객체와 행동뿐 아니라 상황 맥락까지 분석하고 주요 내용을 보고서로 생성한다. 노타의 AI 경량화·하드웨어 최적화 기술을 적용해 서버와 클라우드뿐 아니라 모바일·엣지 디바이스에서도 구동할 수 있다. 양사는 이번 제품 출시를 시작으로 공동 고객 발굴과 도입 컨설팅, 현장 기술 지원을 진행할 계획이다. 지능형교통체계와 산업안전, 선별관제 등 산업용 AI 분야로 협력 범위도 확대한다. 채명수 노타 대표는 "이번 패키지 제품은 노타의 최적화 기술력과 인텔의 하드웨어 경쟁력을 결합해 산업 현장에서 요구하는 성능을 실제 제품으로 구현한 성과"라며 "고객이 각 현장에 적합한 AI 인프라를 구축할 수 있도록 선택지를 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.09.17 17:17이나연 기자

LG CNS, 3814억원 들여 베라 루빈 확보…그룹 AI 팩토리 키운다

LG CNS가 3814억원을 투입해 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 가속기 베라 루빈을 확보한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 인프라 투자를 바탕으로 AI 팩토리 구축 역량을 강화하고 향후 GPU 서비스와 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. 17일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 지난 11일 이사회를 열고 엔비디아 베라 루빈 등을 포함한 GPU와 인프라 설비를 3814억원에 취득하기로 결정했다. 투자 규모는 지난해 말 연결 기준 자산총액 5조 2853억원의 7.2%에 해당한다. 거래 상대방은 한국휴렛팩커드 유한회사 등이며 취득 예정일은 내년 6월30일이다. LG CNS는 이번 투자의 목적을 AI 팩토리 구축을 위한 GPU 장비 확보라고 밝혔다. 이번 투자는 LG CNS의 기존 연간 유형자산 취득액과 비교해도 큰 규모다. KB증권에 따르면 3814억원은 기존 연간 유형자산 취득액의 약 8.6배에 해당한다. 단순 GPU 확보를 넘어 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 투자 성격이 있다는 분석이다. LG그룹은 내년 상반기 베라 루빈 기반 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 통합 기술을 검증한 뒤 2028년 상반기 천안에 80메가와트(MW) 규모 AI 팩토리를 구축할 계획이다. KB증권은 LG CNS가 이 과정에서 설계부터 가상 시운전, 구축, 운영까지 이어지는 AI 팩토리 전 과정의 표준화된 아키텍처를 확보할 것으로 내다봤다. 베라 루빈 기반 AI 팩토리는 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지, 전력, 액체냉각, 디지털트윈, 운영 소프트웨어(SW) 등을 하나의 인프라로 통합하는 구조다. 확보한 인프라는 LG CNS의 AI 인프라 서비스 사업과도 연계될 전망이다. LG CNS는 자체 플랫폼 XPU웍스를 통해 기업에 다양한 AI 연산자원을 구독형으로 제공 중이다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 연산자원을 서비스 형태로 이용할 수 있도록 하는 방식이다. 향후에는 자체 GPU 서비스뿐 아니라 고객 전용 프라이빗 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS), AI 팩토리 DBO 사업으로 적용 범위를 확대할 수 있다는 분석이 나온다. 기존 데이터센터 구축 중심의 프로젝트형 사업에서 구축 이후 운영과 서비스를 결합한 반복 매출 구조로 사업모델을 넓힐 수 있다는 관측이다. LG그룹 내부의 AI 수요도 초기 GPU 가동률을 뒷받침할 것으로 예상된다. 로보틱스와 모빌리티, AI 모델 개발 등 계열사의 AI 연산 수요를 기반으로 기본 가동률을 확보한 뒤 남는 GPU 용량을 외부 고객에게 공급하는 방식이다. 김준섭 KB증권 애널리스트는 "LG CNS의 이번 투자는 단순 GPU 확보보다 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 레퍼런스 투자 성격으로 판단한다"며 "검증된 구축·운영 모델과 플랫폼을 반복 적용할 수 있을 경우 기존 프로젝트형 매출에서 운영·서비스를 결합한 반복 매출로 사업영역이 확대될 가능성이 있다"고 밝혔다.

2026.09.17 16:41한정호 기자

브릴스, 인천에 휴머노이드 센터 건립…"설계부터 AI 학습까지 수행"

국내 로봇 플랫폼 기업 브릴스가 휴머노이드 센터를 구축한다. 브릴스는 휴머노이드 생산부터 데이터 확보, 인공지능(AI) 모델 개발까지 한 곳에서 수행하는 종합시설을 구상하고 있다. 16일 브릴스 내부 사정에 정통한 관계자는 "브릴스가 인천 건물을 증축해 1500평 규모 휴머노이드 센터를 조성할 계획"이라며 "휴머노이드 하드웨어 개발은 물론 데이터 확보와 모델 개발까지 소화할 예정"이라고 말했다. 공사는 다음달 시작될 것으로 보인다. 브릴스 관계자는 휴머노이드 센터 건립 계획에 대해 "구체적인 규모와 일정은 바뀔 수 있다"고 짧게 답했다. 브릴스는 인천에 건물 2동을 보유하고 잇다. 2동 중 1층짜리 건물을 휴머노이드 센터로 다시 세울 계획이다. 센터 핵심 기능 중 하나는 데이터 팩토리다. 브릴스는 텔레오퍼레이션 장비 약 20대를 구입해 데이터 팩토리를 구축할 예정이다. 텔레오퍼레이션 장비는 사람이 멀리 떨어진 곳에서 로봇이나 기계를 실시간으로 원격 조종하기 위해 사용하는 제어 장치다. 해당 장치를 착용한 인간이 팔을 움직이면, 로봇 팔도 그대로 움직여 데이터를 생성한다. 휴머노이드 하드웨어의 경우 브릴스는 향후 미국 수출을 염두에 두고 부품을 구성하고 있다. 미국 수출 제품에는 미국산 부품을 사용하고, 나머지 국가에는 다른 지역에서 만든 부품을 사용해 원가를 절감한다는 전략이다. 대구 수성알파시티에 '로봇 소부장(소재·부품·장비) R&D 센터'를 설립하고 휴머노이드 부품을 연구·실증할 예정이다. 최근 미국 연방통신위원회(FCC)는 신규 승인을 받지 않은 첨단로봇의 미국 수입과 유통, 판매를 제한했다. 미국에 수출하려면 미국산 부품 원가 비중이 65%를 넘어야 한다. 브릴스가 휴머노이드를 자체 제작하려는 배경에는 원가가 있다. 브릴스는 로봇 플랫폼 기업으로, 완성된 로봇을 외부에서 구매해 고객사 현장 설비와 연동하는 작업을 수행한다. 로봇 본체를 사다 쓰는 구조여서 매출원가에서 로봇 비중이 클 수밖에 없다. 휴머노이드를 직접 만들어 쓸 수 있으면 향후 휴머노이드 기반 솔루션을 공급할 때 원가를 낮출 수 있다. 휴머노이드 AI 모델 개발을 위한 그래픽처리장치(GPU) 데이터센터도 확충한다. 브릴스는 이미 30억원을 투자해 GPU 서버를 마련했다. 향후 더 확대할 계획이다. 인프라 투자와 연구개발 자금은 코스닥 상장으로 조달한다. 브릴스는 이르면 다음 달 기업공개(IPO)를 마무리할 예정이다. 이번 공모에서 198억~234억원 규모 자금을 확보할 수 있다.

2026.09.16 17:27진운용 기자

ETRI-KAIST, 코어VLN 기술 개발…로봇 길찾기 챌린지서 세계 1위

ETRI와 KAIST 공동팀이 '로봇 길 찾기 AI 챌린지'에서 '숨막히는' 경쟁 끝에 세계 1위를 차지했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 필드로보틱스연구실과 KAIST 미래도시 로봇연구실이 연합으로 'URL-FRRS' 팀을 구성해 컴퓨터비전 학술대회(ECCV 2026)의 EMR(물리적 환경에서의 체화된 멀티모달 추론) 워크숍에서 온라인으로 진행된 'VLNVerse(시각-언어 내비게이션) 챌린지'에 나서 1위를 차지했다고 16일 밝혔다. 시각-언어 내비게이션(VLN)은 로봇이 사람의 자연어 명령을 이해하고, 카메라로 주변 환경을 살펴 스스로 목적지까지 이동하는 기술이다. 사람이 일일이 이동경로를 입력하거나 정밀지도를 미리 만들어 주지 않아도 로봇이 '사람의 말'과 '눈앞의 공간'을 함께 이해해 길을 찾는 것이 핵심이다. 이번 챌린지에는 총 112개 팀이 경쟁했다. ETRI 이우주 연구원과 KAIST 성창기 박사(팀장), 박주혜·홍다솔 박사과정생, 공제이·이찬혁 석사과정생이 'URL-FRRS'팀으로 참여했다. 이우주 ETRI 필드로보틱스연구실 연구원은 "2위를 차지한 중국 창첸산66팀과는 점수가 같은 90.7점인데, 답안 제출 시간이 대략 15분 정도 더 빨랐던 것으로 안다"며 "1시간을 남겨놓고, 1위와 3위 순위가 바뀌는 등 박진감있는 챌린지다. 서로 성능과 전략 노출을 방어하며, 경기를 진행한다"고 말했다. 3위를 차지한 베타-VLN팀과 4위인 루반 저장대(LuBan ZJUb(89.7점)팀도 같은 89.7점을 기록했다. 팀장을 맡았던 성창기 박사는 "과제는 2개 였다. 거실 파란 소파 찾는 것과 복도 끝 두 번째 문으로 들어가, 창가에서 멈추라는 미션이 주어졌다"며 "사전 훈련 과정에서 로봇이 도착지 인식을 제대로 못하는 문제가 있다는 것을 알게됐다. 이를 해결하기 위해 360도 이미지 확인, 목적지 3m내 데이터 추가 확인 등의 알고리즘을 새로 설계했다"고 말했다. 이우주 연구원은 " 비게이션 AI가 잘못 멈춘 경우 스스로 이를 확인하고 다시 탐색할 수 있도록 '코어 브이엘엔(CoRe-VLN)' 기술을 개발했다"며 "로봇이 목적지라고 판단해 멈췄을 때 곧바로 임무를 끝내지 않고 '정말 제대로 도착했는지'를 AI가 한 번 더 확인하는 것"이라고 덧붙였다. ETRI는 이번 성과를 위해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원으로부터 최신 AI 가속기인 엔비디아 H200 GPU 32장(4노드)을 12개월 간 지원받았다. 한편 ETRI는 이번 대회에서 검증한 기술을 시각장애인을 위한 길 안내 로봇인 '가이드 독(Guide Dog)' 연구에 적용할 계획이다. '에디(EDDY)'라는 이름을 붙여놓은 시각장애 안내로봇은 현재 개발이 진행 중으로, 예를 들어 “입구를 찾아줘”라고 말하면 주변 환경을 살펴 안전하게 이동할 경로를 찾아 안내한다. 또 ETRI가 주관하고 KAIST 명현 교수 연구팀을 포함한 6개 기관이 참여하는 '자율행동체 온디바이스 응용 지원 핵심기술 개발 사업'을 통해 이번에 선행연구 개념으로 개발한 '코어 VLN'을 경량화, 오는 2029년까지 국산 AI 반도체(K-NPU)로 시각-언어 모델(VLM)을 구동하도록 할 계획이다. 최승민 ETRI 필드로보틱스연구실장은 “로봇이 스스로 '제대로 도착했는가'를 확인하고, 잘못 찾아갔다면 다시 목적지를 찾는 능력은 안내견 로봇이 시각장애인의 말을 안전한 이동으로 연결하는 데 꼭 필요한 기술”이라며 “이번에 1위한 기술을 바탕으로 국산 AI 반도체에서 실시간으로 동작하는 온디바이스 이동지능으로 발전시켜 실제 현장에 적용해 나갈 것"이라고 말했다. 명현 KAIST 교수는 “향후 사람과 공간을 함께 사용하는 배송·안내 등 다양한 서비스 로봇의 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 명현 교수 연구실은 지난 7월 호주에서 열린 로보틱스 학술대회 'RSS 2026' OWN 워크숍의 '내비트레이스 챌린지'에서 2위를 차지했다.

2026.09.16 15:16박희범 기자

베슬AI, 포항 AI 데이터센터 GPU 플랫폼 맡는다…네오AI와 맞손

베슬AI가 경북 포항에 구축되는 인공지능(AI) 데이터센터에 그래픽처리장치(GPU) 플랫폼을 공급한다. 베슬AI는 네오에이아이클라우드(네오AI)와 포항 AI 데이터센터 인프라 및 GPU 플랫폼 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 16일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터는 지역활성화 투자펀드 제9호 프로젝트로 선정된 사업이다. 경상북도가 40억원을 출자하며 총사업비 6000억원을 투입해 포항시 남구 광명일반산업단지에 수전용량 40메가와트(MW) 규모로 조성한다. 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 수냉식 AI 전용 데이터센터로 구축된다. 지역의 전력·부지 여건과 정책금융을 결합해 AI 연산 인프라를 확충한다는 구상이다. 양사는 데이터센터 기반 인프라와 GPU 플랫폼 영역을 나눠 구축·운영할 방침이다. 네오AI는 데이터센터 설계와 시공, 인허가, 구축 일정 관리를 비롯해 전력·냉각·통신·보안 등 기반 인프라와 GPU 인프라의 구축·운영 관리를 담당한다. 베슬AI는 데이터센터 인프라와 연계되는 GPU 플랫폼의 제공과 구축·운영을 맡는다. GPU 자원의 할당과 모니터링, 스케줄링 등 플랫폼 기반 자원 관리와 국내외 고객 발굴도 담당할 예정이다. 특히 데이터센터가 완공된 뒤 GPU 플랫폼을 적용하는 방식이 아니라 구축 단계부터 실제 운영 조건을 반영하는 게 특징이다. 베슬AI는 GPU 플랫폼 운영에 필요한 조건과 고객 요구사항을 네오AI에 제공하고 데이터센터 인프라와 플랫폼을 연계하기 위한 기술 검토를 지원할 계획이다. 양사는 이를 바탕으로 기술 조건과 구축 일정, 운영 절차 등을 협의해 고객 요구에 맞는 데이터센터 인프라와 GPU 플랫폼 서비스를 구성한다는 목표다. 국내외 AI 인프라 고객 확보에도 함께 나선다. 베슬AI가 GPU 플랫폼 수요를 가진 잠재 고객을 발굴하면 네오AI와 협의해 포항 AI 데이터센터 기반 서비스를 제안하는 방식이다. 네오AI는 고객 유치에 필요한 데이터센터 인프라 정보와 기술 검토를 지원하고 양사는 공동 제안과 마케팅을 추진한다. 베슬AI는 GPU 클라우드 서비스 '베슬 클라우드'를 기반으로 네오클라우드 사업을 확대 중이다. 이번 협력을 통해 기존 GPU 플랫폼 운영 경험과 국내외 고객 수요를 데이터센터 구축 과정에 반영하고 인프라와 플랫폼을 결합한 AI 컴퓨팅 서비스 사업으로 영역을 넓힌다는 방침이다. 조용완 네오AI 대표는 "포항 AI데이터센터는 고밀도 GPU 서버 운영에 최적화된 전력·냉각 인프라를 기반으로 국내외 고객에게 안정적인 고성능 AI 컴퓨팅 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있다"며 "베슬AI GPU 플랫폼 기술·운영 역량과 우리 데이터센터 인프라 운영 역량을 결합해 다양한 AI 워크로드와 고객 수요에 유연하게 대응하고 경쟁력 있는 AI 인프라 생태계를 조성해 나가겠다"고 말했다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 데이터센터가 고객이 필요로 하는 서비스를 제공하려면 구축 단계부터 GPU 플랫폼의 운영 조건과 실제 이용 수요를 함께 고려해야 한다"며 "우리 GPU 플랫폼 운영 역량을 네오AI가 구축하는 데이터센터 인프라와 연계해 국내외 고객 요구에 부합하는 서비스를 제공할 수 있도록 협력하겠다"고 밝혔다.

2026.09.16 11:35한정호 기자

GPU 없이 돌리는 AI…비드래프트 '포켓', 7주 만에 100만 다운로드

비드래프트가 그래픽처리장치(GPU) 없이 개인용 기기에서 구동하는 온디바이스 인공지능(AI) 모델로 빠르게 다운로드를 늘리고 있다. 350억 파라미터 규모 모델 '포켓(POCKET)-35B'는 공개 약 7주 만에 누적 다운로드 100만건을 넘어섰다. AI 파운드리 기업 비드래프트는 포켓-35B의 허깅페이스 누적 다운로드가 지난 11일 100만건을 돌파했다고 15일 밝혔다. 지난 7월 22일 공개된 이 모델은 이날 기준 107만 6570건의 다운로드를 기록했다. 공개 이후 하루 평균 다운로드는 1만 9936건에 달했다. 비드래프트에 따르면 누적 다운로드 100만건을 넘어선 국내 AI 모델 21종 가운데 가장 빠른 속도로 2위 모델의 하루 평균 다운로드 9468건보다 약 2.1배 많았다. 최근 들어 다운로드 속도도 빨라졌다. 전체 누적 다운로드의 76%에 해당하는 81만 5008건이 최근 30일 동안 발생했다. 해외 AI 모델과 비교해도 국내 모델 가운데 상위권에 이름을 올렸다. 비드래프트가 운영하는 '글로벌 거대언어모델(LLM) 다운로드 리더보드'를 기준으로 포켓-35B는 최근 30일 다운로드 수에서 세계 103위를 기록해 상위 300개에 포함된 한국 모델 4종 가운데 순위가 가장 높았다. 같은 기간 세계 상위 300개 모델의 국가별 다운로드 비중은 중국이 66.1%로 가장 높았고 미국이 31.3%를 차지했다. 한국 비중은 0.5%였으며 비드래프트의 포켓 모델 2종이 한국 모델 전체 다운로드의 60.2%를 차지했다. 개인용 기기에서 AI 모델을 구동할 때 주로 사용하는 'GGUF' 형식으로 범위를 좁히면 포켓-35B는 세계 13위에 올랐다. 상위 300개 모델 가운데 GGUF 형식은 65종으로 중국이 47종 미국이 12종이었으며 한국 모델 2종은 모두 비드래프트가 개발했다. 포켓-35B는 별도 GPU 없이 노트북과 미니PC·태블릿 등에서 실행할 수 있는 350억 파라미터 규모 AI 모델이다. 외부 서버에 접속하지 않고 기기 안에서 직접 AI를 구동하는 온디바이스 구조를 채택했다. 비드래프트 관계자는 "다운로드 수는 홍보로 만들 수 있는 숫자가 아니다"라며 "받아 간 사람이 곧 실행한 사람이라는 점이 온디바이스 모델의 특징"이라고 말했다.

2026.09.15 18:02김동원 기자

엔비디아, 84GB 메모리 탑재 'RTX 프로 5500 블랙웰' 공개

엔비디아가 15일 AI 개발과 추론, 시뮬레이션 등을 겨냥한 새로운 전문가용 GPU 'RTX 프로 5500 블랙웰'을 공개했다. RTX 프로 5500 블랙웰은 게임용 최상위 GPU인 지포스 RTX 5090과 같은 GB202 GPU 기반이며 쿠다(CUDA) 코어 수도 2만 1760개로 같다. 여기에 대용량 AI 모델과 데이터를 클라우드 없이 처리할 수 있는 GDDR7 84GB 메모리를 조합했다. 작년 출시된 상위 모델인 RTX 프로 6000 블랙웰 대비 메모리 용량은 14GB 줄었다. 엔비디아는 84GB 메모리를 활용해 더 큰 모델이나 긴 컨텍스트를 GPU 메모리에 직접 올리고 여러 AI 모델을 동시에 구동할 수 있다고 설명했다. 여러 개발자가 GPU 자원을 공유하는 경우 메모리를 절반인 42GB씩 활용해 최대 2개 인스턴스로 나눌 수 있는 멀티인스턴스GPU(MIG)도 지원한다. 메모리 대역폭은 최대 1.398TB/s로 오류정정코드(ECC)를 지원한다. 워크스테이션과 PCI 익스프레스 5.0 16레인으로 연결되며 디스플레이포트 2.1b 단자로 최대 4개 모니터를 연결할 수 있다. 최대 소모 전력은 600W이며 냉각 방식은 냉각팬을 활용한 공랭식이다. RXM 폼팩터 적용시 수랭식 냉각으로 랙마운트 워크스테이션 구성도 가능하다. RTX 프로 5500 블랙웰의 구체적인 가격과 공급 시점은 미정이다. 다만 상위 제품인 RTX 프로 6000 블랙웰 가격이 15일 현재 2600만원 선에서 형성돼 있어 이보다 다소 낮아질 것으로 보인다.

2026.09.15 11:38권봉석 기자

PC용 GPU 가격은 올랐는데 출하량은 증가... 누가 샀나

데스크톱 PC용 그래픽카드(GPU) 가격이 작년 대비 크게 상승했지만 출하량은 오히려 늘었다는 이례적인 조사 결과가 나왔다. 1980년대 말부터 30년 이상 GPU 시장 동향을 분석해 온 시장조사업체 존페디리서치(JPR)에 따르면, 올해 2분기 세계 PC용 GPU 출하량은 약 7550만 개로 집계됐다. 1분기 대비 10.4%, 전년 동기 대비 1.1% 증가한 수치다. 이 가운데 프로세서와 분리된 그래픽카드 형태의 제품 출하량은 약 1250만 장으로, 전분기 대비 10% 증가했다. JPR에 따르면 GPU 출하량은 2분기에 전분기보다 평균 6%가량 감소하는 계절적 경향이 있지만 올해는 오히려 늘어난 것이다. 이런 특이한 현상의 배경에 중국 업체들의 AI 관련 수요가 있다는 주장도 제기됐다. 과거 고성능 GPU가 게임 대신 이더리움 등 암호화폐 채굴에 동원됐던 것처럼, AI 학습과 추론에도 일반 소비자용 GPU가 활용되고 있다는 것이다. CPU 판매 감소에도 외장 GPU 판매 강세 JPR에 따르면 2분기 그래픽카드 출하량이 강세를 보이면서 데스크톱 PC용 프로세서 출하량 대비 별도 GPU 탑재 비율은 89%까지 상승했다. 1분기보다 23% 포인트 높아진 이례적인 수치다. 존 페디 JPR 회장은 "글로벌 메모리 위기로 부품 가격이 급등하는 가운데 공급 측의 재고 선확보, 인위적인 수요 충격, 지역별 시장 상황이 복합적으로 작용했다"고 분석했다. 그러나 같은 시기 데스크톱 PC용 프로세서 출하량은 오히려 감소했다. 또 엔비디아는 지난 8월 초 지포스 RTX 50 시리즈 그래픽카드 가격을 최대 30% 가량 올리기도 했다. 이는 결국 일반 소비자 수요로 해석하기 어려운 특별한 수요처가 있다는 가설로 이어진다. "中 업체, 소비자용 GPU를 AI 워크스테이션에 활용" 홍콩 IT매체 HKEPC는 그래픽카드 출하량 증가의 배경으로 중국 업체를 지목했다. HKEPC는 10일 "중국 업체들이 고성능 그래픽카드를 구매해 AI 워크스테이션용으로 개조하고 있다"고 설명했다. HKEPC가 공개한 사진에는 주요 제조사의 엔비디아 지포스 RTX 5090 탑재 그래픽카드가 팔레트 단위로 포장된 모습이 담겼다. 엔비디아는 미국 정부의 수출 규제에 따라 중국 시장에 일부 연산 기능을 제한한 지포스 RTX 5090D만 공급할 수 있다. HKEPC는 "미국 수출 규제에도 RTX 5090이 끊임없이 중국으로 유입되고 있다"고 설명했다. "RTX 5090, 워크스테이션용 GPU보다 가격·납기 유리" 엔비디아가 출시 당시 제시한 RTX 5090의 권장소비자가격(MSRP)은 1999달러(약 280만원)였다. 그러나 현재 국내 시장가는 권장소비자가격의 3배를 넘어선 상태다. 14일 커넥트웨이브 가격비교서비스 다나와에 따르면 국내 시장에서 GDDR7 32GB를 탑재한 RTX 5090 제품의 최저가는 830만원 선에서 시작한다. 냉각 구조나 디자인, 오버클록 여부에 따라 개당 1천만원을 넘는 제품도 있다. 워크스테이션과 AI 처리에 특화된 RTX 프로 6000 블랙웰 등 GPU 가격은 2500만원을 훌쩍 넘는다. 납기 역시 문제인데 한 공급사 관계자는 "최소 두 달 이상 기다려야 하는 상황"이라고 설명했다. 반면 RTX 5090은 높은 가격을 감수한다면 상대적으로 빠르게 확보할 수 있다. 32GB 메모리를 활용해 일부 AI 모델의 개발과 추론, 엔비디아 GPU 탑재 서버 구동을 위한 모델 개발에도 충분한 성능을 지녔다. 과거 암호화폐 채굴에도 소비자용 GPU 동원 게임을 위해 설계된 일반 소비자용 GPU가 다른 용도로 대량 전용된 사례는 과거에도 있었다. 2019년부터 2021년까지 이더리움 등 암호화폐 채굴에 고성능 그래픽카드가 대량으로 동원되면서 그래픽카드 품귀와 가격 상승이 나타났다. 반면 현재는 AI 연산 수요를 두고 기업과 일반 소비자가 확보 경쟁을 벌이는 상황이다. 14일 다나와 관계자는 "RTX 5090 등 고성능 제품은 물론 RTX 5080/5070 Ti 등 일부 중간급 제품까지 가격대 재편이 나타날 수 있는 상황"이라고 설명했다.

2026.09.14 17:08권봉석 기자

[써보고서] '역대급 흥행' 갤Z폴드8, 중심엔 '스냅드래곤8 엘리트 5세대'

삼성전자 폴더블폰 갤럭시Z폴드8·울트라·플립8이 국내 사전판매에서 역대 갤럭시 스마트폰 최다 판매 기록을 세웠다. 지난달 28일부터 이달 3일까지 폴더블폰 3종 국내 사전판매량은 144만 대였다. 종전 기록인 2019년 갤럭시노트10의 138만 대를 웃돌았다. 모델별로 Z폴드8 판매 비중이 70%로 가장 높았다. 갤럭시Z폴드8 시리즈에는 퀄컴 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) '스냅드래곤8 엘리트 5세대'를 탑재했다. 운영체제는 안드로이드17로, 이를 최초로 탑재한 스마트폰이기도 하다. 실제 기기로 벤치마크와 게임 구동 테스트 등으로 칩셋 성능을 확인했다. 긱벤치7 멀티코어 9500점대…GPU 컴퓨트 점수는 1만6451점 연산 성능 측정에는 지난 7월 정식 출시된 최신 버전인 긱벤치7(Geekbench 7)을 사용했다. 측정 결과 싱글코어 2946점, 멀티코어 9517점을 기록했다. 긱벤치7은 멀티코어 테스트 방식이 이전 버전인 긱벤치6과 다르게 설계돼, 동일 칩셋이라도 두 버전의 점수를 직접 비교하기는 어렵다. 같은 긱벤치7 기준 그래픽처리장치(GPU) 컴퓨트 점수는 1만 6451점이었다. 스냅드래곤8 엘리트 5세대는 퀄컴 오라이온(Oryon) 중앙처리장치(CPU) 기반 2+6 옥타코어 구조를 채택했다. 프라임 코어 2개와 퍼포먼스 코어 6개로 구성돼 고성능 작업과 다중 워크로드를 나눠 처리한다. GPU는 아드레노(Adreno) 840으로, 슬라이스드 아키텍처를 적용해 작업 부하에 따라 연산 유닛을 병렬로 활용하는 구조다. 3나노미터(nm) 공정으로 제조돼 성능과 전력 효율을 함께 확보했다는 게 퀄컴의 설명이다. 그래픽 성능 측정을 위해 3D마크 와일드 라이프 익스트림 테스트도 진행했다. 화면을 펼친 메인 디스플레이 상태에서는 6230점(평균 37.31프레임), 접은 커버 디스플레이 상태에서는 7164점(평균 42.96프레임)을 기록했다. 이는 접었을 때 기준 상위 2% 안에 들어가는 점수다. 배틀그라운드 모바일 90프레임 유지…점유율은 여유 있는 수준 실제 게임 구동 테스트는 고사양 3D 슈팅 게임 '배틀그라운드 모바일'로 진행했다. Z폴드8의 메인 디스플레이로 플레이한 결과 초당 프레임 수는 최고 수준인 90을 유지했다. CPU 점유율은 평상시 30%대에서, 화면 전환이나 액션이 몰리는 구간에서는 50%대까지 상승했다. GPU 점유율은 평소 30%대를 유지하다 대규모 전투 장면에서 40%대 초중반까지 올랐다. 램(RAM) 사용량은 테스트 시간 동안 65~67% 구간에서 유지됐다. 측정된 수치는 CPU·GPU 점유율 모두 최대치에 도달하지 않은 상태에서 유지됐음을 보여준다. 벤치마크 결과는 소프트웨어 버전과 주변 온도, 개별 기기 편차에 따라 달라질 수 있다. 스냅드래곤8 엘리트 5세대는 헥사곤(Hexagon) 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 갤럭시Z폴드8의 온디바이스 AI(인공지능) 기능을 뒷받침한다. 실시간 번역, 생성형 편집 등 갤럭시 AI 기능 상당수가 이 NPU를 통해 처리된다. CPU 내 QMX(Qualcomm Matrix Extensions) 엔진은 경량 추론을 보조해, 대형 연산은 NPU가, 소규모 연산은 NPU와 QMX가 나눠 처리하는 구조다.

2026.09.14 17:03전화평 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 기자

[AI는 지금] AMD 추격에 '쿠다' 더 세졌다…엔비디아, AI SW 주도권 강화 가속

엔비디아가 인공지능(AI) 가속기 시장의 주도권을 지키기 위해 소프트웨어 경쟁력을 한층 강화하고 있다. 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 '루빈' 출하가 시작된 가운데 쿠다(CUDA)의 개발 지원을 확대하고 공유 GPU 관리와 AI 코딩 기능까지 고도화하면서 기업과 개발자를 자사 생태계에 더욱 깊숙이 끌어들이려는 모양새다. 엔비디아는 지난 9일 '쿠다 툴킷 13.4'를 공개했다고 10일 밝혔다. 이번 버전에는 차세대 GPU '루빈' 아키텍처 지원을 비롯해 공유 GPU 관리, 쿠다 파이썬과 C++ 라이브러리, AI 개발 도구 관련 기능이 추가됐다. 루빈 지원은 개발자 프리뷰 형태로 제공된다. 이에 따라 개발자들은 정식 지원에 앞서 기존 애플리케이션과 라이브러리를 루빈 환경에 맞게 점검하고 이전 작업을 준비할 수 있다. 최근 루빈 공급이 시작된 가운데 엔비디아는 하드웨어 도입과 함께 이번 일로 소프트웨어 전환 준비까지 앞당기려는 분위기다. 다만 루빈 지원 기능은 아직 개발자 프리뷰 단계로, 성능 벤치마크나 성능 분석, 실제 서비스 배포 용도로는 권장되지 않는다. 엔비디아는 이번에 기업들이 보유한 GPU를 효율적으로 활용하기 위한 기능도 강화했다. 특히 '멀티 프로세스 서비스(MPS) V3'는 기존 MPS의 제어 계층을 개편해 하나의 GPU를 여러 작업이 공유할 때 자원 배분을 보다 세밀하게 설정할 수 있도록 한 것이 특징이다. 이번 일로 기업들은 스트리밍 멀티프로세서(SM)를 나눠 사용하거나 컨테이너별 GPU 메모리 한도를 설정할 수 있으며 작업의 실행 우선순위도 관리할 수 있다. 또 여러 AI 모델과 에이전트를 동시에 운영하는 기업이나 클라우드 사업자가 GPU 사용률을 높이면서 워크로드별 자원을 구분하는 데도 활용할 수 있다. 이 같은 기능은 기업의 AI 투자가 모델 학습에서 실제 서비스 운영으로 확대되면서 중요성이 커지고 있다. 고가 GPU를 특정 작업이 독점하기보다 여러 워크로드를 공유할 수 있을수록 같은 인프라에서 처리할 수 있는 AI 서비스가 늘어나기 때문이다. 이에 엔비디아도 쿠다의 역할을 GPU 프로그래밍뿐 아니라 공유 자원 관리까지 지속적으로 넓히고 있다. 개발자가 쿠다를 사용하는 방식도 이번 일로 단순해졌다. 쿠다 파이썬은 공개 API에 타입 정보를 제공해 통합개발환경(IDE)이나 코딩 에이전트가 함수 구조와 반환형 등을 파악하기 쉽게 만들었다. 쿠다 C++에서는 카피 이프(copy_if), 파인드 이프(find_if), 리듀스(reduce), 트랜스폼(transform) 등 개발자가 익숙한 표준 라이브러리 방식으로 GPU 병렬 연산을 처리할 수 있게 했다. AI 코딩 에이전트를 활용한 개발 환경도 확대했다. 엔비디아는 '엔사이트 AI(Nsight AI)'를 통해 최신 쿠다 문서와 코드 예제를 지원되는 AI 코딩 에이전트에 연결하는 '쿠다 MCP 서버'를 제공한다. 개발자가 문서를 직접 검색하는 부담을 줄이고 AI의 도움을 받아 쿠다 소프트웨어를 개발할 수 있도록 한 것이다. 운영체제 지원 범위도 넓혔다. 쿠다 13.4는 RTX 스파크 기기를 대상으로 윈도 온 Arm을 새롭게 지원한다. Arm 환경에서 리눅스를 넘어 윈도까지 쿠다 개발 영역을 확대한 것이다. 엔비디아가 소프트웨어 생태계를 강화하는 사이 AMD도 추격에 속도를 내고 있다. AMD는 지난달 27일 'ROCm 10'과 AI 기반 개발 환경 'ROCm.AI'를 정식 출시했다. ROCm.AI는 개발자가 기존 AI 개발 도구를 이용해 AMD 하드웨어에서 워크로드를 구축하고 실행·최적화할 수 있도록 지원한다. 이처럼 AMD가 개발 편의성과 호환성 강화에 공을 들이는 것도 기업의 가속기 선택에서 소프트웨어가 차지하는 비중이 커지고 있어서다. 이미 사용 중인 모델과 라이브러리, 개발도구를 다른 GPU 환경에서도 그대로 활용하기 어렵다면, 별도 검증과 최적화가 필요해 전환 비용이 커질 수 있다. 업계 관계자는 "AI 가속기는 단순히 칩 성능만 보고 바꾸기 어렵다"며 "기존 소프트웨어와 개발 환경을 얼마나 적은 비용으로 옮길 수 있느냐가 실제 도입 결정에 큰 영향을 줄 것"이라고 말했다.

2026.09.10 18:46장유미 기자

[기고] AI 3대 강국, SW는 왜 뒷걸음질인가

정부가 그래픽처리장치(GPU)와 독자 인공지능(AI) 모델에 대규모 투자를 하는 방향에는 동의한다. AI 주권을 확보하고 해외 기술 의존도를 줄이려면 우리도 자체적인 기술 기반을 가져야 한다. 이재명 대통령도 AI 3대 강국과 AI 활용 확대를 계속 강조하고 있다. 다만 이제 조금 불편한 질문도 해야 한다. 대한민국 소프트웨어(SW) 기업은 얼마를 벌었나. 2027년 과기정통부 AI 예산안은 5조 938억원에서 9조 4211억원으로 84.3% 늘었다. 반면 비 연구개발(R&D) SW 관련 예산은 약 3300억원에서 2900억원 수준으로 줄었다. 세부적으로 보면 SW산업기반확충은 15%, 서비스형 시스템(XaaS) 선도 프로젝트는 28.5%, 공공SW사업선진화는 15% 감소했다. SW기업의 해외진출 지원 예산도 줄었다. 올해 상황도 다르지 않다. 공공 서비스형 소프트웨어(SaaS) 개발·검증 예산은 60억원에서 16억원으로 줄었고 SaaS 전환지원은 160억원에서 89억원으로 감소했다. K-서비스형 플랫폼(PaaS) 생태계 지원 예산은 아예 사라졌다. AI에는 큰돈을 쓰면서 정작 그 AI를 제품과 서비스로 만들어 시장에서 팔아야 할 SW기업의 기반 예산은 원래도 크지 않았는데 그마저 줄이고 있다. GPU는 결국 인프라이고 모델도 기반 기술이다. 그 기술을 실제 기업의 업무에 적용하고, 생산성을 높이고, 고객이 돈을 내는 서비스로 만드는 것은 결국 소프트웨어다. 독자 AI 모델도 마찬가지다. 벤치마크 성능이 좋아지고 기술 수준이 올라가는 것은 분명 의미가 있다. 하지만 국가가 막대한 예산을 투자했다면 이제 결과도 보여줘야 한다. 해외에서 돈을 내고 쓰는 고객이 몇 곳인지, 해외 매출은 얼마인지, 우리 기술을 실제로 선택한 글로벌 기업은 몇 곳인지 함께 이야기해야 한다. AI에 얼마를 투자했는지는 잘 알려져 있다. 이제 그 돈으로 해외에서 얼마를 벌었는지도 공개할 때가 됐다. 기술적 성과는 계속 평가하고 지원하면서 산업적 성과에 대해서는 아무도 책임지지 않는 구조가 반복돼서는 안 된다. 성과가 부족하다면 왜 부족했는지 설명해야 하고 그 결과는 다음 정책과 예산에 반영돼야 한다. 예산에는 성과가 따라야 하고, 성과에는 책임이 따라야 한다. 대한민국 SW 기업이 가야 할 방향도 분명하다. 국산 모델 하나만 바라봐서도 안 되고 특정 글로벌 모델 하나에 종속돼서도 안 된다. 국산 모델이든 오픈AI, 구글, 앤트로픽, 오픈소스 모델이든 고객과 산업에 맞춰 가장 적합한 기술을 선택하고 필요하면 바꿔 쓸 수 있어야 한다. 중요한 것은 특정 모델이 아니라 어떤 모델과도 연결되고 세계시장에서도 경쟁할 수 있는 소프트웨어를 만드는 것이다. 우리의 목표가 모델 하나를 보유하는 데서 끝나서는 안 된다. 국내에서 충분히 검증하고 제대로 된 제품으로 만들고 해외에서 돈을 벌어야 한다. 대통령이 이야기하는 AI 3대 강국 역시 여기까지 가야 산업 현장에서 의미가 있다고 본다. 정부에서 AI 정책을 이끄는 주요 인사들에게도 조금 더 무거운 책임감이 필요하다. AI 포럼도 많고 간담회도 많다. 기사와 사회관계망서비스(SNS)를 보면 새로운 발표와 선언도 계속 나온다. 그런데 정작 현장의 중소 SW 기업들은 여전히 어렵다. AI를 이야기하며 스포트라이트를 받는 시간만큼 국내 SW기업들이 왜 이렇게 힘든지도 조금 더 직접 들여다봤으면 한다. SaaS로 전환하라고 하면서 SaaS 지원은 줄이고 글로벌 시장으로 나가라고 하면서 해외진출 기반까지 줄인다면 기업은 무엇을 믿고 투자해야 하는지 답답할 수밖에 없다. 정부의 AI 성과지표도 이제는 달라질 필요가 있다. GPU를 얼마나 확보했는지도 중요하지만 실제 산업에서 얼마나 활용되고 있는지가 더 중요하다. 벤치마크 성적도 필요하지만 돈을 내는 고객이 실제로 얼마나 생겼는지 봐야 한다. 기술 검증(PoC)을 몇 건 했다는 발표보다 그중 몇 건이 상용화됐고 얼마의 매출과 수출로 이어졌는지가 더 중요하다. 국민 세금으로 추진한 AI 사업이 얼마의 해외 매출을 만들었고 글로벌 고객을 확보했는지, 그 과정에서 국내 중소 SW기업에 실제 얼마나 많은 사업과 매출이 돌아갔는지도 공개할 필요가 있다. 정책의 중심도 달라져야 한다. GPU를 확보하는 데서 실제 활용으로 가야 하고 모델을 만드는 데서 글로벌 서비스로 이어져야 한다. 벤치마크 성적은 해외 매출로 증명돼야 하며 PoC는 상용화와 수출로 연결돼야 한다. 행사와 선언도 필요하다. 하지만 결국 기업이 성장하지 못하면 산업정책의 의미도 퇴색할 수밖에 없다. 대한민국 AI 정책의 성적표는 GPU 숫자나 모델 크기가 아니다. 세계가 돈을 내고 사용하는 대한민국 소프트웨어를 얼마나 만들어냈는가. 이 질문에 제대로 답할 수 있을 때 비로소 대한민국은 AI 강국이라고 말할 수 있을 것이다.

2026.09.10 16:59어윤호 컬럼니스트

"K-팹리스, 해외 PoC 감당 한계"…마중물 정책 호소

국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들이 해외 진출 확대를 위해 정부 제도 지원을 요구했다. 연구실 단계 기술 검증을 넘어 상용화 단계에 진입했으나, 해외 고객 확보 과정에서 초기 실증 비용과 현지 기술 지원 부담이 크다는 이유다. 10일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '국산 NPU 수출 확대 및 판로 다변화를 위한 국회 정책토론회'에서 국내 신경망처리장치(NPU) 기업 관계자들은 글로벌 시장 진입 과정에서 직면하는 비용과 신뢰성 문제를 집중 지적했다. 이들은 스타트업이 해외 현지 기술 지원과 장기 품질 보증 요구를 홀로 감당하기 어렵다고 설명했다. 조재홍 딥엑스 상무는 "상반기 기준 1300만 달러 규모 수출 실적을 올렸으나, 해외 대기업은 3년에서 10년에 이르는 품질 보증을 유지할 수 있는지 의구심을 가진다"고 밝혔다. 그는 "시차 대응을 위한 현지 엔지니어 채용과 해외 전시회 참가비 등 고정비 부담이 상당하다"며 "CES 부스 운영비만 12억원 수준"이라고 밝혔다. 초기 시장 진입 문턱을 낮추기 위한 지원 방안이 제안됐다. 딥엑스는 수요기업의 초기 구매 부담을 낮추는 'K-AI 반도체 수출 바우처' 신설을 촉구했다. 3억원 안팎의 초기 개념증명(PoC) 비용을 보조해 30억원대 이상 본 계약 체결로 유도하는 마중물 구조다. 현지 테스트베드 제공과 소프트웨어 개발 키트(SDK) 런타임 최적화 프로그램 신설도 건의했다. 양산 단계 검증과 생산 인프라 한계도 언급됐다. 김주영 하이퍼엑셀 대표(카이스트 전기및전자공학부 교수)는 "시제품 단계와 달리 월 1만장 규모 납품 요구에는 테스트 자동화 등 생산 인프라 한계가 나타난다"며 "글로벌 빅테크를 설득하려면 실제 운영실적(레퍼런스) 확보가 필수"라고 강조했다. 박성현 리벨리온 대표는 공공 AI 인프라 조달 평가기준을 '외산 그래픽처리장치(GPU)' 규격 맞추기에서 'AI 가속기' 단위 성능 중심 경쟁으로 전환해야 한다고 밝혔다. 박 대표는 "국가 AI 컴퓨팅 센터 등에서 실제 트래픽을 장기간 처리하는 기회가 보장돼야 한다"며 "안방에서 대규모 실서비스 레퍼런스가 선행돼야 해외 고객을 설득할 수 있다"고 설명했다. 선제적 공공 인프라 배치 요구도 이어졌다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "반도체는 타이밍 산업인 만큼 수요를 기다리지 않고 대규모 배치를 통해 시장을 창출해야 한다"고 말했다. 이어 "2030년까지 확대될 8.5기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터에 국산 NPU 배치를 정책적으로 뒷받침해야 한다"며 "칩과 소프트웨어, 모델을 묶은 풀스택 인프라로 글로벌 소버린 AI 시장을 공략해야 한다"고 제안했다. 정책자금 연속성 확보도 과제다. 김주영 대표는 "AI 반도체는 매년 차세대 칩을 설계하고 양산해야 생존할 수 있는 구조"라며 "단발성 연구개발(R&D) 과제에 머물지 않고 국민성장펀드 등을 통해 팹리스를 향한 단계별 스케일업 자본 투입이 지속돼야 한다"고 요청했다. 정책토론회는 고동진 국민의힘 의원실 주관으로 열렸다. 고동진 의원은 인사말에서 "국산이라는 이유만으로 제품을 써달라는 논리는 시장에서 통하지 않는다"며 "엔비디아 대비 비용 효율이 확인된 만큼, 공공기관과 연구소 서버에서 국산 NPU를 선제 검증하고 안정화해야 수출길이 열린다"고 밝혔다.

2026.09.10 12:24전화평 기자

애플, 아이폰용 첫 2나노급 SoC 'A20 프로' 공개

애플이 9일(현지시간) 새 아이폰 공개 행사 '깜짝 빛날 시간.'에서 아이폰용 새 시스템반도체(SoC)인 'A20 프로'를 공개했다. A20 프로는 애플이 아이폰용으로 설계한 첫 2나노급 SoC로 미세화된 트랜지스터를 더 높은 밀도로 집적하면서 CPU와 GPU, AI 연산 성능을 동시에 끌어올렸다. CPU는 고성능 '슈퍼코어' 2개, 저전력 '효율' 코어 4개 등 총 6코어로 구성됐다. 애플에 따르면 슈퍼코어 성능은 전 세대 대비 최대 20% 향상됐고 효율 코어 4개에는 뉴럴 엔진과 별도로 신경망 가속 엔진을 통합했다. 애플은 "효율 코어에 신경망 가속기를 통합해 일반적인 앱은 물론 기기에서 직접 AI 모델을 실행하는 온디바이스 AI 작업에서도 지연시간을 줄일 수 있다"고 밝혔다. GPU는 총 7코어로 지금까지 출시된 아이폰용 SoC 중 가장 많은 코어를 내장했다. 일반 그래픽 성능은 전 세대 대비 최대 40% 향상됐다. GPU에도 신경망 가속기를 내장해 FP8(실수, 8비트) 연산 성능을 최대 두 배 높였다. 각종 AI 처리를 저전력으로 전담하는 뉴럴 엔진은 최대 32코어로 구성됐다. 전 세대 대비 연산 성능은 두 배, 메모리 대역폭은 50% 늘어났다는 것이 애플 설명이다. 발열 관리 방식도 달라졌다. A20 프로는 애플 PC·아이패드 프로용 M 시리즈 SoC에 먼저 적용됐던 새로운 패키징 구조를 그대로 가져왔다. 실리콘 다이가 증기 챔버와 직접 연결되도록 하는 한편 증기 챔버 표면 면적도 아이폰17 프로 대비 최대 3배 늘렸다. 이를 통해 지속적인 부하가 가해지는 게임 등 실행시 성능을 높였다. A20 프로는 같은 날(9일) 공개된 아이폰18 프로/프로맥스, 애플 첫 폴더블 스마트폰인 아이폰 듀오에 탑재된다.

2026.09.10 07:33권봉석 기자

"공간은 남는데 전력이 없다"…AIDC 특별법에 업계가 던진 과제는

"기존 데이터센터를 인공지능 데이터센터로(AIDC) 전환하고 나면 공간은 남는데 전력이 없습니다. 전력만 있다면 이미 지어진 데이터센터에 가장 빠르게 AI 인프라를 구축해 공급할 수 있습니다." 이치영 KT클라우드 팀장은 9일 과학기술정보통신부가 서울 마포구 누리꿈스퀘어에서 개최한 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법(AIDC 특별법)' 하위법령 마련을 위한 공개토론회에서 이같이 밝혔다. 내년 3월 AIDC 특별법 시행을 앞두고 산학계 전문가들은 하위법령이 실제 AI 인프라 확충으로 이어지려면 전력 확보와 기존 데이터센터의 AIDC 전환, 코로케이션 사업에 대한 명확한 기준 등이 함께 마련돼야 한다고 주문했다. 특히 업계에선 신규 AIDC 구축뿐 아니라 수도권에 이미 구축된 기존 데이터센터를 AI 인프라로 전환할 수 있도록 제도적 지원이 필요하다는 목소리가 나왔다. 이 팀장은 "우리나라 데이터센터의 70% 이상이 수도권에 있고 대부분 과거에 구축된 레거시 데이터센터"라며 "최근 일부 데이터센터를 AIDC로 전환했는데 서버 집약도가 높아지면서 공간은 4분의 1 정도밖에 차지하지 않지만 정작 전력이 부족한 상황"이라고 말했다. 그러면서 기존 데이터센터에 전력을 추가로 공급할 수 있다면 신규 데이터센터를 짓는 것보다 빠르게 AI 인프라를 확보할 수 있다고 강조했다. AIDC 특별법이 수도권에서 기존 데이터센터를 AIDC로 전환하는 경우와 관련해서도 전력 확보 및 전력계통영향평가 적용 방식을 함께 검토할 필요가 있다는 주장이다. 카카오도 기존 데이터센터의 AIDC 전환 과정에서 추가 전력 공급이 중요하다는 데 의견을 같이했다. 김세웅 카카오 부사장은 AI 학습용 데이터센터와 실제 서비스에 활용되는 추론용 데이터센터의 특성이 다른 만큼 AIDC 인정 기준도 이를 고려해 정교하게 설계해야 한다고 제언했다. 학습용 데이터센터는 GPU를 중심으로 구성할 수 있지만 추론용 데이터센터는 기존 서비스 인프라와 연동돼야 해 중앙처리장치(CPU) 등 기존 장비와 그래픽처리장치(GPU)가 함께 운영될 가능성이 높다. AI 장비의 전력 비율을 일률적으로 적용할 경우 기존 데이터센터에 GPU를 추가하는 추론용 AIDC가 인정 기준을 충족하지 못할 수 있다는 우려다. 김 부사장은 "토큰 팩토리와 모델 팩토리는 나뉘어져야 하고 그렇다면 GPU 비율 자체도 달라야 할 것"이라며 "학습용 기준으로 설정된다면 기존 서비스와 GPU가 함께 있는 데이터센터는 AIDC 기준을 충족하지 못할 수도 있다"고 짚었다. 코로케이션 사업에 대한 제도적 정의를 명확히 해달라는 요구도 나왔다. 코로케이션은 사업자가 데이터센터 공간과 전력·네트워크 등 인프라를 고객에게 제공하는 서비스지만 국내에 별도 업종 코드가 없어 임대업으로 취급되는 경우가 있다는 지적이다. 이 팀장은 데이터센터 구축 비용이 급증하는 상황에서 운영사뿐 아니라 자산운용사와 건설사 등 여러 사업자가 함께 AIDC를 구축·운영할 수 있는 생태계가 필요하다고 강조했다. 특히 산업단지에선 코로케이션이 임대 형태로 해석되면서 사업 추진에 제약이 발생할 수 있는 만큼 하위법령에서 역할과 개념을 명확히 할 필요가 있다고 주장했다. 법률 전문가들은 AIDC 신고 요건과 인허가 불통과 사유를 구체화해 사업자의 부담과 불확실성을 줄여야 한다고 제언했다. 이현규 김앤장 법률사무소 변호사는 "신고서가 너무 구체성을 요구하게 되면 나중에 사업자가 AIDC 특례를 받은 뒤 제대로 된 신고서를 제출한 것이 맞느냐는 문제 제기가 있을 수 있다"며 "AIDC를 식별하기 위해 필요한 최소한의 서식으로 정리할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "인허가 불통과 사유도 시행령에서 구체화하면 AIDC를 추진하려는 사업자들에게 많은 도움이 될 것"이라고 덧붙였다. 인허가 절차 단축뿐 아니라 실제 데이터센터가 운영에 들어갈 때까지 전체 구축 과정을 살펴야 한다는 주문도 나왔다. 지방자치단체의 건축 인허가는 과거보다 빨라졌지만 전기안전공사의 사용전검사나 소방검사 등 구축 후반부에서 인력 부족으로 일정이 지연될 수 있다는 것이다. 이 팀장은 "AIDC를 빨리 시장에 공급하려면 앞단의 인허가도 중요하지만 실제 운영되는 순간까지 전주기로 봐야 한다"며 "법령과 시행령에 이런 부분까지 담긴다면 좀 더 완벽한 제도가 될 수 있을 것"이라고 밝혔다. AIDC 특별법 제정 연구반 소속 전문가들은 전력계통영향평가 면제가 곧바로 전력 확보를 의미하는 것은 아니라는 점을 강조했다. 목형수 건국대 교수는 "전력계통영향평가 면제는 평가 절차의 문제로, 면제를 받더라도 계통 안정화에 대한 책임은 그대로 적용된다"며 "이번 제도의 성패는 AIDC가 전력을 어떻게 조기에 확보하느냐에 달려 있는 만큼 시행령에서 이를 더 살펴볼 필요가 있다"고 말했다.

2026.09.09 17:03한정호 기자

래블업이 제시한 AI 모델·인프라 통합 운영 전략은

래블업이 인공지능(AI) 모델과 반도체·클라우드 인프라를 결합하는 통합 운영 전략을 공개한다. AI 서비스 개발부터 추론·운영·보안까지 한 환경에서 관리할 수 있는 생태계 구축 방향을 제시할 계획이다. 래블업은 오는 29일 서울 삼성동 코엑스에서 연례 기술 컨퍼런스 '랩업 콘프 6'를 개최한다고 9일 밝혔다. 올해 행사는 '메이크 AI 컴포저블' 주제로 열린다. 래블업은 행사에서 거대언어모델(LLM) 관제·정산을 담당하는 컨트롤 플레인 '컨티뉴엄 라우터'와 통합 관리 계층인 '컨티뉴엄 허브'를 선보인다. 여러 AI 모델로 요청을 분배하고 토큰 사용량을 통합 관리하는 기술이다. 두 제품은 래블업이 제시한 '토큰팩토리' 개념을 구현하는 핵심 기술이다. 기업이 서비스 목적과 비용에 따라 다양한 모델과 AI 가속기를 선택하면서도 하나의 환경에서 운영할 수 있도록 지원한다. 래블업은 AI 산업 중심이 대규모 모델 학습용 그래픽처리장치(GPU) 구축에서 실제 서비스 운영으로 이동하고 있다고 봤다. 이에 따라 추론 성능과 비용을 최적화하고 여러 종류의 AI 가속기와 멀티클라우드 환경을 통합 관리하는 역량이 중요해졌다는 설명이다. 신정규 래블업 대표는 'AI 산업 시대의 엔드투엔드에 대하여'를 주제로 기조연설에 나선다. 인프라 구축부터 모델 학습과 추론·서비스 운영까지 전 과정을 연결하는 엔드투엔드 AI 플랫폼의 필요성과 사업 방향을 발표할 예정이다. 이날 AI 추론 과정에서 발생하는 병목 현상과 인프라 효율화 방안을 논의하는 패널 토론도 열린다. 김준기 래블업 최고기술책임자(CTO)와 노정석 비팩토리 대표, 김태호 노타 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 이활석 업스테이지 CTO가 자리한다. 행사에서는 AI 인프라와 추론·서빙, AI 에이전트, 플랫폼 엔지니어링, 보안, 데이터 파이프라인, 피지컬 AI를 다루는 발표가 이어진다. 엔비디아와 배스트데이터, kt클라우드, 퓨리오사AI, 삼성웰스토, 리얼월드, 에임인텔리전스, 한국과학기술원(KAIST) 등도 참여해 산업 현장 AI 구축 사례를 공유한다. 신 대표는 "다양한 모델과 인프라를 어떻게 연결하고 생성되는 토큰을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 중요한 경쟁력이 되고 있다"며 "이번 콘퍼런스를 통해 '메이크 AI 컴포저블'과 '토큰팩토리'가 실제 AI 운영 환경에서 어떻게 구현되는지 알릴 것"이라고 강조했다.

2026.09.09 16:33김미정 기자

슈퍼컴 6호기 10월말 시범 가동…테스트할 연구자 모집 나서

과학기술정보통신부와 한국과학기술정보연구원이 슈퍼컴퓨터 6호기 시범 가동 기간인 오는 10말부터 11월 중순까지 초고성능 연산자원 테스트에 참여할 산·학·연 연구자 모집에 나섰다. 응모 기간은 오는 23일부터 10월 8일까지다. 지원 숫자 제한은 없다. 공식 서비스는 오는 12월 중순으로 예정됐다. 공식 서비스 또한 오는 28일부터 10월 16일까지 사용자를 모집한다. 박찬열 한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅본부장은 " 휴렛패커드가 지난 8월 시스템 설치와 기본 점검을 완료하고, 현재 안정성 검사를 진행 중이다. 곧 성능 및 기능 검사에 들어가는데 대략 1개월 가량 걸릴 것으로 예상된다"며 "검사 기간에 따라 12월 중순 공식 서비스 일자가 결정될 것"이라고 말했다. 슈퍼컴퓨터 6호기 엔비디아 'GH200' 등 최신 GPU 8,496개와 CPU 9,936개를 탑재했다. 614페타플롭스(펩타플롭스=1초에 10의 15제곱 연산) 이론 연산성능, 205페타바이트 저장공간, 400Gbps 이상의 초고속 네트워크 성능을 갖췄다. 5호기 대비 24배 이론연산성능, 10배 저장공간, 4배 네트워크 성능에 해당한다. 박 본부장은 "최근 발표된 글로벌 슈퍼컴퓨터 Top500 현황을 고려할 때, 전 세계 10위권급 슈퍼컴퓨터로 등재될 것"으로 추정했다. 이 같은 슈퍼컴퓨터 6호기의 운영 프로그램은 국가전략, R&D혁신, 산업혁신 등 모두 3개다. 사용비율을 각각 30%, 55%, 15%로 구성했다. 국가전략 부문에선 국가 차원의 프로젝트를 대상으로 전체 자원의 30% 내외를 배분할 예정이다. K-문샷, 7대 SEED 등 핵심 사업에 우선 배분한다. 전체 슈퍼컴 자원의 55%를 쓰게 될 R&D혁신 부문에선 일반 산·학·연 연구자를 대상으로 초대형 시뮬레이션과 초병렬 연산이 필요한 '거대연구 (50개 노드 상당 자원량), 일반적 규모의 계산과학·AI기반 연구 등을 뒷받침하는 '창의연구(2~49개 노드 상당 자원량)'를 지원할 예정이다. 특히 아이디어 초기 검증 지원을 위해 최소한의 검토만을 거쳐 자원을 제공하는 '탐색연구(1개 노드 상당 자원량)'도 신설했다. 1노드는 슈퍼컴 자원 초소 배분 단위로, GH200 4개로 구성되어 있다. 산업혁신 부문에서는 산업계 연구자를 대상으로 15%의 연산자원과 더불어 KISTI의 컨설팅·기술지원을 함께 제공한다. 이식 KISTI 원장은 “안정적인 서비스 제공을 위해 만전을 기하고 있다. 연구자와 기업들의 슈퍼컴퓨팅 연산자원 활용으로 경쟁력이 한층 강화될 것으로 기대한다"고 말했다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 “슈퍼컴퓨터 6호기는 AI 시대 과학기술 연구생산성 대도약을 이끌 핵심 인프라”라며, “K-문샷, 7대 SEED를 비롯한 국가 전략기술 확보와 산·학·연 연구혁신에 실질적으로 기여하는 성과가 창출될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2026.09.09 10:00박희범 기자

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