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'GPU'통합검색 결과 입니다. (540건)

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삼성SDS·엘리스그룹, 국가 AI 연구 인프라 책임진다…고성능 GPU 공급

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 사업에 나란히 참여해 국내 산학연 연구자들에게 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 엔비디아 최신 GPU부터 대규모 클러스터, AI 개발·운영 환경까지 제공해 연구자들이 인프라 구축 부담 없이 초거대 AI 모델과 생성형 AI 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 목표다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정됐다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하기 어려운 연구자에게 AI 연구용 GPU 자원을 제공하는 국가 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM), 생성형 AI 연구·개발에 필요한 클라우드 기반 고성능 GPU 인프라와 연구 환경을 지원한다. 전체 사업 규모는 약 153억원으로 서비스는 지난달부터 내년 3월까지 제공된다. 공급사 선정 과정에선 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 주요 평가 항목으로 반영됐다. 복수 사업자가 선정된 가운데 삼성SDS는 입찰에서 1순위로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업을 통해 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300 '블랙웰 울트라' 기반 GPU 클러스터를 공급한다. B300은 사업 제안요청서(RFP)가 요구한 호퍼급 이상 사양을 웃도는 최신 아키텍처 기반 GPU로, 대규모 파라미터 모델의 학습과 추론을 지원한다. 특히 다수 GPU를 하나의 자원 풀로 구성하고 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공할 예정이다. 이를 통해 장기간 대규모 연산이 필요한 연구부터 단기 실험 과제까지 연구 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. GPU뿐 아니라 CPU·메모리·스토리지·네트워크·개발 환경도 사전에 구성해 제공한다. 연구자가 직접 복잡한 인프라를 구축하는 데 투입하는 시간을 줄이고 AI 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 한다는 목표다. 삼성SDS는 자체 클라우드인 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 중심으로 AI 컴퓨팅 서비스를 지속 확대 중이다. 지난 3월 국내 최초로 엔비디아 B300 기반 서비스형 GPU(GPUaaS)를 출시한 데 이어 지난달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드(RNGD)' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 SCP에 탑재했다. 엘리스그룹도 이번 사업의 복수 공급사 가운데 하나로 선정됐다. 대규모 국가 GPU 임차사업 등 기존 AI 인프라 사업 수행 경험을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 자원부터 AI 학습·개발 환경, 운영·기술 지원까지 연구 전 과정을 지원하는 통합 체계를 제시했다. 엘리스그룹은 자체 기술로 구축한 엔드투엔드 AI 클라우드를 연구 환경에 활용할 계획이다. 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'를 시작으로 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI', AI 개발환경 '런박스', 데이터 관리 '데이터허브', 모델 배포 'ML API'까지 연결해 제공할 방침이다. 이를 통해 연구자들이 인프라 설정이나 시스템 간 호환성 문제를 직접 해결하지 않고 GPU 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 다수 GPU를 고속 네트워크로 연결한 클러스터 환경도 제공해 초거대 AI 모델 등 대규모 연산이 필요한 연구를 뒷받침할 계획이다. 삼성SDS 이호준 클라우드서비스사업부장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 수주는 대규모 AI 인프라 운영 경험과 하드웨어부터 소프트웨어 플랫폼까지 아우르는 엔드투엔드 AI 클라우드 기술력이 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 국내 산학연 연구자들이 AI 인프라 구축에 시간을 쓰지 않고 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 11:08한정호 기자

NHN클라우드, AI GPU 성과로 매출 85%↑…데이터센터 30MW 더 늘린다

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대에 힘입어 올해 2분기 가파른 성장세를 기록했다. 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 매출이 본격화되면서 NHN 전체 실적 개선을 이끈 가운데, 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터를 추가 확보하고 B300 이상 최신 GPU를 확충해 AI 인프라 사업을 확대한다는 계획이다. NHN은 11일 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문 매출이 전년 동기 대비 52.9%, 전분기 대비 27.1% 증가한 1598억원을 기록했다고 밝혔다. 기술 부문 성장은 NHN클라우드의 AI GPU 사업과 일본 기술법인 NHN테코러스의 아마존웹서비스(AWS) 리세일 사업이 이끌었다. AI GPU 사업 본격화…NHN클라우드 매출 85%↑ 실적 발표에 따르면 NHN클라우드의 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 GPUaaS 공급이 2분기부터 본격화되며 안정적인 매출이 발생한 영향이다. 일본 사업도 성장세를 이어갔다. NHN테코러스는 AWS 리세일 사업 성장에 힘입어 2분기 매출이 전년 동기 대비 27% 증가했다. NHN클라우드의 GPU 사업과 일본 클라우드 사업이 함께 성장하면서 기술 부문 전체 매출 증가율은 NHN 주요 사업 가운데 가장 높은 52.9%를 기록했다. NHN 전체 실적도 역대 최대치를 기록했다. 2분기 연결 기준 매출은 7579억원으로 전년 동기 대비 25.3% 증가했고 영업이익은 579억원으로 164.1% 늘었다. 매출과 영업이익 모두 창사 이래 최대 분기 실적이다. 이에 대해 정우진 NHN 대표는 "이번 분기 실적 개선의 가장 큰 동인은 NHN클라우드의 AI GPU 사업"이라며 "2분기부터 서울 양평 리전의 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU 공급이 본격화되며 안정적으로 매출이 발생하기 시작했다"고 설명했다. NHN클라우드는 GPU 인프라를 넘어 AI 개발·운영 전반을 지원하는 사업 구조 구축에도 속도를 내고 있다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 통합 체계를 제시했다. 정 대표는 "인프라 제공에 그치지 않고 고객의 AI 전환을 지원하는 핵심 파트너로 자리매김해 나가고자 한다"고 말했다. 현재 양평 리전의 추가 매출 가능성도 남아 있다. NHN클라우드는 정부 GPU 구축 사업을 통해 확보한 물량 가운데 회사가 자체 운영하는 잔여 물량을 대상으로 신규 장기계약을 논의 중이다. 이에 당초 예상보다 긍정적인 GPU 사업 매출 흐름이 이어질 것으로 전망하고 있다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 이날 실적 발표에서 회사 경쟁력으로 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 꼽았다. 그는 "팩토리X라는 풀스택 브랜드를 최근 론칭했고 B200 수냉식 서버를 운영하면서 안정적인 경험도 확보했다"며 "GPU 운영 플랫폼뿐 아니라 AI 에이전트 등 전체적인 AI 환경을 제공 중"이라고 강조했다. 내년까지 AI 데이터센터 30MW 확충…글로벌 진출도 속도 NHN클라우드는 급증하는 GPU 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라도 선제적으로 확대한다는 방침이다. 내년까지 최소 30MW 규모 AI 데이터센터 용량을 추가 확보하고 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU를 도입할 계획이다. 중장기적으로 AI 수요 증가에 맞춰 추가 상면 확보도 지속 검토할 예정이다. 구체적으로 추가 확보할 30MW 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차 방식으로 마련하고 나머지 10MW는 자체 데이터센터로 구축할 계획이다. 목표 시점은 내년 하반기로, 추가 확보 규모는 현재 NHN클라우드가 양평·판교·광주에서 운영 중인 데이터센터 인프라와 비슷한 수준이다. 이와 함께 NHN은 NHN클라우드의 기업공개(IPO) 계획 관련 질의에 대해선 말을 아꼈다. 재무적투자자(FI)인 IMM 등 주주 협의가 필요한 가운데, GPU 사업의 영업이익 증대를 통해 기업가치가 충분히 인정받을 수 있는 시점을 고려해야 한다는 입장이다. NHN클라우드는 해외 고객의 AI 수요를 겨냥한 글로벌 사업 확대도 추진한다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 밝혔다.

2026.08.11 10:34한정호 기자

NHN, 2분기 매출 7579억·영업익 579억…분기 최대 실적 달성

NHN(대표 정우진)이 게임, 결제, 기술 등 핵심 사업 부문의 고른 성장세에 힘입어 분기 기준 역대 최대 실적을 기록했다. NHN은 11일 실적 발표를 통해 2026년 2분기 연결기준 매출 7579억원, 영업이익 579억원을 기록했다고 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 각각 25.3%, 164.1% 증가한 수치로, 매출과 영업이익 모두 분기 최대 기록이다. 사업 부문별로는 기술 부문이 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU 공급 본격화에 힘입어 전년 동기 대비 52.9% 증가한 1598억원의 매출을 올렸다. 게임 부문은 규제 환경 변화 영향으로 인한 웹보드게임 매출 증가와 일본 시장 내 '#콤파스' 등의 흥행에 따라 전년 동기 대비 21.5% 증가한 1396억원을 기록했다. 플랫폼별로 PC 온라인 게임은 491억원, 모바일 게임은 905억원을 기록했고, 이는 각각 동기간 대비 13.5%, 26.3% 상승한 수치다. 결제 부문은 NHN KCP의 신규 대형 가맹점 유입에 따른 거래대금 증가에 힘입어 27.3% 상승한 3940억원의 매출을 올렸다. NHN은 하반기에도 각 사업별 성장세를 이어갈 계획이다. 기술 사업 분야에서는 NHN클라우드가 다음해까지 최소 30메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터를 추가 확보한다. 아울러 B300 이상 최신 그래픽처리장치(GPU) 자산을 확충하며 AI 인프라 사업을 공격적으로 확장해 나갈 방침이다. 게임사업에서 NHN은 향후 일본 시장을 중심으로 신작 개발 역량을 모아 나갈 계획이다. 특히 NHN 게임사업부문과 일본 NHN플레이아트가 협업 중인 신작 '환상세계의 푸치포용'은 올 겨울 출시가 목표로, NHN플레이아트는 오는 9월 도쿄게임쇼에 참가해 '환상세계의 푸치포용'을 포함한 주요 신작과 라이브 게임들을 소개할 예정이다. 결제 사업에서는 NHN KCP의 기존 가맹점 네트워크와 운영 역량을 바탕으로 관련 인프라와 결제 모델을 지속 고도화해 나갈 예정이다. 정우진 NHN 대표는 "지난 몇 년간 진행해 온 경영효율화 및 비용통제의 성과는 지난해 4분기부터 실적에 반영되기 시작했고, 올해는 그 기반 위에서 주요 사업의 성과가 본격화되는 시기"라며 "이번 2분기 실적은 그 성과가 이익으로 확인된 첫 분기이며, 이를 성장 국면의 출발점으로 삼아 하반기에도 이러한 흐름을 이어 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 08:50진성우 기자

망고부스트, 글로벌 웹사이트 오픈…'AI 풀스택' 사업 힘준다

망고부스트가 글로벌 웹사이트를 새롭게 열고 인공지능(AI) 인프라 사업 확대에 나섰다. AI 데이터센터를 넘어 에이전트 운영까지 지원하는 AI 풀스택 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 구상이다. 망고부스트는 새 비전과 사업 전략을 담은 글로벌 웹사이트를 공식 오픈했다고 10일 밝혔다. 웹사이트를 통해 '초지능 최적화가 시작되는 곳'이라는 비전과 '전 세계를 위한 엔드투엔드 에이전틱 AI 인프라 구축'이라는 미션을 글로벌 고객과 파트너에게 공개했다. 이날 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스' 출시 계획도 발표됐다. 망고 인퍼런스는 개발자가 API 키를 연동하면 서버리스 환경에서 오픈소스 AI 모델별로 최적화된 추론 성능을 이용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 망고부스트는 망고 인퍼런스를 자체 시스템과 결합해 AI 추론 과정 비용 대비 성능을 높일 방침이다. 현재 공식 출시에 앞서 프리런칭 사전 등록을 진행하고 있다. 신청자에게 서비스 오픈 소식과 관련 혜택을 뉴스레터로 제공할 예정이다. 새 웹사이트는 '플랫폼'과 '제품' '솔루션' '회사' '자료' 등으로 구성됐다. 망고부스트는 '실리콘부터 시스템까지' 전략 중심으로 AI 데이터센터 구축 기술부터 산업별 솔루션과 핵심 기술 경쟁력·글로벌 파트너십을 소개했다. 망고부스트는 대규모 AI 학습과 추론을 지원하는 데이터센터 인프라를 넘어 자율적으로 판단하고 협업하는 AI 에이전트 운영 환경까지 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 컴퓨팅과 네트워크·소프트웨어를 연결한 엔드투엔드 AI 인프라를 구축해 글로벌 시장 경쟁력 강화를 목표로 삼았다. 망고부스트는 데이터처리장치(DPU)와 시스템 소프트웨어를 비롯해 AI 데이터센터용 하드웨어와 소프트웨어를 자체 개발하고 있다. AI 가속기와 네트워크·시스템 소프트웨어를 통합 설계·최적화해 AI 워크로드를 위한 개방형 네트워크 패브릭 플랫폼을 제공하고 있다. 김장우 망고부스트 대표는 "이번 글로벌 웹사이트 오픈은 단순한 홈페이지 리뉴얼이 아니라 우리 새로운 비전과 글로벌 전략을 고객과 공유하는 중요한 출발점"이라며 "AI 데이터센터를 넘어 에이전틱 AI 시대를 뒷받침하는 AI 인프라를 구축하고 '실리콘부터 시스템까지' 전략을 기반으로 고객들에게 최적의 AI 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다.

2026.08.10 08:30김미정 기자

美상무부, 中 AI 기업 해외 '클라우드 연산 임대' 조사 착수

미국 정부가 중국 인공지능(AI) 기업이 해외 데이터센터에 설치된 엔비디아 첨단 칩 연산능력을 임대하는 방식으로 대중 수출규제를 우회하는 실태에 대한 전면 조사에 착수했다. 중국 AI 기업 기술력이 빠르게 높아지면서 미국의 대중 반도체 제재 실효 논란이 커진 데 따른 조치다. 블룸버그 통신은 미 상무부 산업안보국(BIS)의 단속 전담 부서가 중국 AI 기업들이 해외 데이터센터를 통해 엔비디아 첨단 프로세서에 접근하는 경로를 조사하기 시작했다고 8일(현지시간) 보도했다. 이번 조사는 중국 AI 유니콘 문샷 AI가 미국 앤트로픽이나 오픈AI의 최신 모델에 필적하는 성능을 내세운 '키미 K3'를 공개한 직후 본격화됐다. 미 백악관 고위 관계자는 문샷 AI가 태국의 제3자 업체를 통해 엔비디아 최신 반도체 블랙웰 연산 자원에 원격 접근해 모델을 학습했다는 의혹을 제기했다. BIS는 중국으로 엔비디아 첨단 칩이 밀반출되는 국가와 경로를 파악하는 동시에 중국 기업이 해외 데이터센터에 구축된 엔비디아 칩 연산 자원을 원격 이용하는 실태를 조사하고 있다. 특히 태국과 말레이시아 등 동남아시아는 중국 AI 기업의 클라우드 연산 수요가 몰리면서 데이터센터 건설이 빠르게 늘고 있는 지역이다. 알리바바의 경우 미 당국 조사를 받고 있는 싱가포르 기업 메가스피드가 말레이시아에 구축한 엔비디아 칩 기반 연산 자원에 케이맨 제도 소재 페이퍼컴퍼니를 거쳐 접근하는 등 복잡한 우회 구조를 활용한 것으로 알려졌다. 문제는 현행 미국 수출관리규정(EAR)이 주로 반도체 등 물리적 제품 이동을 통제하는 데 초점을 맞추고 있다는 점이다. 해외 데이터센터의 그래픽처리장치(GPU) 연산능력을 클라우드 형태로 임대하는 행위까지 상무부가 직접 규제할 법적 권한이 있는지를 두고 논의가 이어지고 있다. 미 하원은 이 같은 원격접근을 차단하기 위한 법안을 통과시켰지만, 엔비디아 등 미국 기술 기업들은 규제가 강화되면 동남아 데이터센터 시장을 해외 경쟁사에 내줄 수 있다며 반발하고 있다. 블룸버그 통신은 백악관 관계자 발언을 인용해 "트럼프 행정부는 현대 역사상 가장 엄격한 수출통제 체제를 시행해 왔으며, 미국 국가 안보와 경제 안보를 수호하기 위해 계속 노력할 것"이라고 밝혔지만, 원격접속에 대한 구체적 질문에는 직접적 답변을 피했다고 보도했다.

2026.08.09 08:00전화평 기자

베슬AI, 엔비디아 B200 GPU 1천장 이상 확보…"AI 팩토리 확장"

베슬AI가 엔비디아 블랙웰 B200 그래픽처리장치(GPU) 1000장 이상을 확보하며 인공지능(AI) 클라우드와 AI 팩토리 사업 확대에 나선다. 대규모 학습·추론 수요에 대응할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하고 고객별 워크로드에 최적화된 AI 인프라까지 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 베슬AI는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상을 확보했다고 7일 밝혔다. 이번에 확보한 GPU 자원은 자사 GPU 클라우드 서비스인 '베슬 클라우드'를 통해 고객에게 공급할 예정이다. 회사는 SK텔레콤과의 협력을 통해 고성능 GPU 인프라를 확보했으며 이를 바탕으로 베슬 클라우드의 컴퓨팅 자원 공급 역량을 강화할 계획이다. 베슬 클라우드는 복수의 글로벌 데이터센터를 기반으로 A100과 H100, B200 등 고성능 GPU를 온디맨드·스팟·예약형으로 제공하는 서비스다. 기업과 연구자가 직접 인프라를 구축하지 않고도 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원한다. 베슬AI는 이번 B200 확보를 계기로 글로벌 AI 기업을 대상으로 한 사업도 확대할 방침이다. AI 모델 경쟁이 자체 기술력뿐 아니라 안정적인 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산하는 만큼 GPU 공급 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 구상이다. 확보한 GPU 자원을 기반으로 베슬 클라우드 서비스도 고도화한다. 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 관리 체계를 통합 제공하는 AI 팩토리 서비스 구축을 추진할 방침이다. AI 팩토리는 대규모 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 GPU와 네트워크, 스토리지, 개발·운영 환경을 통합 제공하는 인프라 체계다. 베슬AI는 이번 B200 자원 확보를 대규모 학습과 추론을 동시에 지원하는 AI 팩토리 인프라 확장의 기반으로 활용할 계획이다. 회사는 연내 GPU 1만장, 내년에는 5만장을 수용할 수 있는 100메가와트(MW)급 인프라를 확보한다는 목표도 제시했다. 현재 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 독자 파운데이션 모델 개발 기업을 비롯해 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 미국 AI 프론티어랩 스타트업을 고객으로 확보해 서비스 이용량과 매출을 확대 중이다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 모델 개발 역량에 더해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용할 수 있는 기반이 갖춰져야 한다"며 "대규모 블랙웰 GPU 자원을 베슬 클라우드에 반영하고 고객별 AI 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 인프라까지 확장해 국내외 AI 기업이 대규모 학습·추론을 빠르게 수행할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:24한정호 기자

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

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

2026.08.07 10:22한정호 기자

'AI 국가대표' 뒷받침하는 NHN클라우드…'팩토리X 서울' 가동

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

2026.08.07 10:22한정호 기자

[AI인재강국] 세상을 보는 AI, 한국 컴퓨터비전의 다음 10년

컴퓨터비전은 기계에 눈을 달아주는 연구다. 카메라로 들어온 영상에서 물체를 찾고, 장면의 3차원 구조를 파악하며, 시간의 흐름 속에서 무슨 일이 일어나는지를 이해한다. 자율주행차가 보행자를 인식하고, 로봇이 물건을 집어 들고, 스마트폰이 어두운 사진을 선명하게 되살리는 일 모두 그 바탕에 컴퓨터비전이 있다. 생성형 AI와 피지컬 AI 역시 결국 현실 세계를 정확히 '보는' 능력 위에서 작동한다. 한국 컴퓨터비전의 성장을 가까이에서 보여주는 지표가 한국컴퓨터비전학술대회(KCCV)다. 2014년 100여 명으로 시작한 학회는 올해 1500명이 참석하는 규모로 성장했다. 같은 기간 한국은 CVPR, ICCV, ECCV 등 세계 최고 학회에서 논문 편수 기준 세계 3위에 올라섰다. 10여 년 만에 이룬 비약적인 성장이고, 그 과정에서 배출된 젊은 연구자들은 국내외 대학과 기업의 최전선에서 활약하고 있다. 그러나 논문 수가 곧 연구 리더십을 뜻하지는 않는다. 새로운 문제를 정의하고 분야의 흐름을 바꾸는 연구는 여전히 소수 국가와 글로벌 빅테크가 주도한다. 격차의 상당 부분은 아이디어보다 연구 인프라, 특히 컴퓨팅 자원에서 비롯된다. 대규모 모델을 처음부터 학습하고 실패를 반복해 볼 수 없는 환경에서는 해외에서 공개된 모델을 분석하고 개선하는 연구에 머물기 쉽다. 이제 한국 컴퓨터비전은 양적 성장을 넘어 세계가 따라올 연구를 만드는 질적 도약을 준비해야 한다. 감사하게도 올해 정부의 GPU 지원 사업은 대학 연구 현장에 의미 있는 변화를 만들고 있다. 본 연구실도 국가AI연구거점을 통해 지원받은 GPU를 기반으로, 영상을 픽셀의 집합이 아니라 3차원 공간 속 객체 단위로 표현하는 3D 토크나이제이션과, 끊임없이 들어오는 영상을 실시간으로 이해하는 스트리밍 비디오 모델 연구를 시작했다. 이는 로봇과 자율주행을 비롯한 피지컬 AI의 기반 기술이다. 공개된 모델을 가져다 쓰는 데서 그치지 않고 문제 정의부터 모델 설계와 학습까지 우리 손으로 수행하는 경험은 학생을 연구의 추격자가 아니라 창조자로 성장시킨다. 국제 교류도 연구 경쟁력을 높이는 핵심 조건이다. 해외 대학과 기업의 연구자들과 공동연구를 하다 보면 서로 다른 관점과 자원이 만날 때 혼자서는 도달하기 어려운 성과가 나온다. KCCV가 세계적 석학을 꾸준히 초청하는 이유도 여기에 있다. 강연장에서 시작된 만남이 학생의 연구 주제를 바꾸고, 공동연구와 세계 무대의 성과로 이어지는 선순환을 여러 차례 보았다. 국제 협력은 선택적 행사가 아니라 우리 연구의 질문과 기준을 세계 수준으로 끌어올리는 필수 인프라다. 인재 양성은 숫자를 늘리는 것만으로 완성되지 않는다. AI가 수행하는 업무와 산업이 요구하는 역량이 빠르게 바뀌는 만큼, 대학과 산업계가 함께 어떤 인재를 어떻게 길러야 하는지 논의해야 한다. 학생들의 진로도 대학이나 대기업에만 머물러서는 안 된다. 자신이 개발한 AI 기술로 새로운 문제를 해결하고 시장을 만드는 스타트업에 더 많은 젊은 연구자가 도전해야 한다. 대학의 연구 성과가 논문을 넘어 창업으로 이어질 때, 학생은 일자리를 찾는 인재를 넘어 새로운 산업과 일자리를 만드는 인재로 성장한다. 대학은 창업을 연구의 이탈이 아닌 연구 성과의 확장으로 인정하고, 정부는 초기 기술 검증과 투자, 실패 후 재도전을 지원하는 생태계를 조성해야 한다. 정부의 역할은 단기 과제 지원을 넘어야 한다. GPU와 데이터, 국제 공동연구, 안정적인 연구인력 지원을 장기적 연구 인프라로 구축해 연구자가 몇 년 뒤의 성과를 내다보며 난제에 도전할 수 있게 해야 한다. 산업계는 현장의 문제와 자원을 대학과 공유하고, 대학은 개별 기관의 이해를 넘어 인재 양성의 큰 그림을 함께 그려야 한다. 지금 연구실에서 GPU를 붙잡고 실패를 거듭하는 대학원생이 10년 뒤 한국 AI의 방향을 정할 연구자가 되고, 새로운 글로벌 AI 기업을 세울 창업가가 된다. AI 인재강국은 인재의 수가 아니라 그들이 얼마나 큰 질문을 던지고, 그 답을 연구와 산업으로 이어갈 수 있느냐로 결정된다. 정부와 산학이 도전의 시간을 함께 보장할 때, 한국 컴퓨터비전은 빠르게 따라온 지난 10년을 넘어 새로운 기준과 산업을 만드는 다음 10년을 열 수 있다. 한국이 AI 인재강국이 되는 순간은 세계가 한국 연구자의 질문을 따라오고, 그 질문에서 새로운 산업이 시작될 때다.

2026.08.07 08:00김선주 컬럼니스트

노타, 中 '키미 K3' 경량화…GPU 최대 절반 줄여

노타가 최근 업계 주목을 받는 중국 문샷AI의 초거대 인공지능(AI) 모델 '키미 K3'를 경량화해 구동에 필요한 그래픽처리장치(GPU)를 최대 절반으로 줄이는 데 성공했다. 노타는 전문가 모듈을 각각 25%·50% 줄인 키미 K3 경량화 모델 2종을 공개했다고 6일 밝혔다. 2조 8000억 개 매개변수를 갖춘 키미 K3는 입력값에 따라 필요한 모듈만 선택적으로 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택한 오픈웨이트 모델이다. 이를 구동하려면 엔비디아 최신 고성능 GPU인 B300 8장이 필요해 기업·개발자가 활용하기에 비용과 인프라 부담이 컸다. 키미 K3는 학습 단계부터 가중치와 활성값을 각각 4비트와 8비트로 설계해 일반적인 양자화 방식만으로는 추가 압축 범위가 제한적이라는 문제도 있었다. 노타는 이를 자체 개발한 '비균일 전문가 프루닝' 기술로 해결했다. 모델 층별 특성과 모듈 중요도를 분석해 핵심 전문가는 보존하고 기여도가 낮은 모듈만 선별 제거하는 방식이다. 모든 층을 동일 비율로 줄이던 기존 방식과 달리 층별 제거 비율을 다르게 적용해 성능 저하를 최소화했다. 키미 K3 경량화 모델 2종은 구동에 필요한 GPU 수가 기존 8장에서 각각 6장·4장으로 줄었다. 노타 자체 평가 결과, 50% 경량화 모델은 층별 전문가를 동일한 비율로 제거하는 기존 방식(REAP)보다 대다수 벤치마크에서 더 높은 성능 보존율을 기록했다. 고난도 과학·추론 능력 평가(GPQA-Diamond)와 지시 수행 능력 평가(IFeval) 점수는 각각 2.52점, 2.22점 높았다. 김태호 노타 최고기술책임자(CTO)는 "다양한 프론티어급 AI 모델을 한정된 연산 자원에서도 효율적으로 활용할 수 있도록 기술 적용 범위를 확대하겠다"고 말했다.

2026.08.06 14:05이나연 기자

딥엑스, 공군 기지 AI 경계감시체계에 국산 NPU 공급

초저전력 온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스가 공군 기지 AI 경계감시체계 구축 사업에 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 딥엑스는 자사 NPU가 국방부의 'NPU 기반 지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 최종 적용 제품으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 외산 GPU 중심의 AI 영상감시 체계를 100% 국산 NPU로 구현한 국방 분야 첫 사례다. 이번 프로젝트는 공군 기지 활주로와 철책 등 주요 경계 지역을 AI 기반으로 24시간 감시하는 시스템 구축 사업이다. 국방 부대 네트워크 전문기업 케이엠넷과 AI 영상분석 전문기업 핀텔이 협력해 진행하며, 딥엑스는 AI 연산 플랫폼을 공급한다. 공개 경쟁입찰을 거쳐 지난 7월 30일 최종 계약이 체결됐다. 공급되는 제품은 영상 디코딩과 AI 추론을 통합 처리하는 'DX-H1 V-NPU'와 최대 100TOPS 성능의 'DX-H1' 엣지 서버용 NPU 카드다. 기존 GPU가 맡던 영상 디코딩과 AI 추론을 하나의 NPU로 처리해 구축 비용과 전력 소비를 줄인 것이 특징이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 사업은 외산 GPU 중심의 시스템을 국산 NPU 기반으로 전환한 사례"라며 "공공 안전과 국방을 포함한 다양한 산업 현장으로 온디바이스 AI 적용을 확대할 것"이라고 말했다.

2026.08.05 10:25전화평 기자

AMD, 2분기 영업이익 3.2조...전년比 2.6배 증가

AMD가 4일(현지시간) 2분기 실적을 공개했다. AMD에 따르면 2분기 매출은 115억 3600만 달러(약 16조 4942억원)로 전년 동기(76억 8500만 달러, 약 10조 9880억원) 대비 50% 늘어났다. 영업이익은 22억 9700만 달러(약 3조 2842억원)로 전년 동기(8억 7200만 달러, 약 1조 2467억원) 대비 2.6배 증가했다. 리사 수 AMD CEO는 "데이터센터 부문 매출이 전년 동기 대비 두 배 이상 증가하면서 분기 기준 사상 최대 매출과 수익성을 달성했다"고 설명했다. 실제로 에픽(EPYC) 프로세서와 인스팅트 MI 시리즈 GPU AI 가속기 등을 담당하는 데이터센터 부문 매출은 67억 달러(약 9조 5797억원)로 전년 대비 두 배 성장했다. 진 후 AMD 최고재무책임자는 "2분기 매출은 데이터센터 사업의 견조한 성장에 힘입어 전년 동기 대비 50% 증가한 115억 달러를 기록하며 사상 최대 실적을 달성했다"고 설명했다. 이어 "데이터센터 부문은 이번 분기 전체 매출의 58%를 차지했다"고 밝혔다. PC용 라이젠 프로세서와 라데온 GPU를 공급하는 클라이언트 및 게이밍 부문 매출은 38억 달러(약 5조 4332억원)로 전년 대비 6% 늘어났다. 이 중 PC용 프로세서를 담당하는 클라이언트 부문 매출이 31억 달러(약 4조 4324억원)로 23% 성장한 반면, 콘솔 게임기 등을 담당하는 게이밍 부문 매출은 7억 7900만 달러(약 1조 1138억원)로 전년 대비 31% 줄어들었다. AMD는 "콘솔 게임기 등 맞춤형 반도체 출하량 감소로 인한 결과"라고 설명했다. 임베디드 부문 매출은 전년 동기 대비 19% 증가한 9억 7700만 달러(약 1조 3969억원)였다. AMD 주가는 이날 3일 대비 7.4% 오른 520.52달러로 정규장을 마감했지만 실적 발표 이후 시간외 거래에서 9.5%가량 하락한 470달러 안팎에서 거래되고 있다. 주가 하락 배경으로는 올 3분기 매출 예상치로 제시한 130억 달러(약 18조 5875억원)가 시장의 기대치인 140억 달러(약 20조 173억원)에 못 미치고 있는 것으로 해석된다. 또 라이젠·에픽 프로세서와 인스팅트 MI 시리즈 가속기를 위탁생산하는 대만 TSMC의 물량 확대가 제한적이라 수요에 대응할 수 없다는 점도 꼽혔다. 리사 수 AMD CEO는 "하반기에는 서버용 에픽 프로세서 수요가 증가하고 인스팅트 MI 시리즈 AI GPU 가속기 도입이 확대되는 한편, 랙 단위 AI 시스템인 헬리오스가 본격적으로 출하되며 강력한 성장세를 이어갈 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.05 09:10권봉석 기자

엘리스그룹, B300 최적화 AI 데이터센터 구축한다…국내 첫 '온수 냉각' 적용

엘리스그룹이 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B300에 최적화한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 국내 최초로 온수 냉각 방식을 적용해 전력 효율을 높이고 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충에도 적극 나선다는 목표다. 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 서버확충 및 GPU 통합운영환경구축) 사업' 참여 기업으로 선정돼 B300 최적화 모듈형 AI 데이터센터를 구축·운영한다고 4일 밝혔다. 이번 사업은 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하고 국내 기업과 연구기관의 AI 연구개발을 지원하기 위해 추진된다. 엘리스그룹은 총 2560장의 B300 GPU를 4개 동의 모듈형 AI 데이터센터에 각 640장씩 배치해 구축할 예정이다. 회사는 초고전력·고집적 환경에 맞춰 데이터센터 설계를 완료했으며 B300 특성에 맞게 GPU 클러스터 구조와 냉각, 네트워크, 전력 효율 등을 최적화했다고 설명했다. 데이터센터 전력사용효율(PUE)은 1.1 수준을 목표로 하며 직접수랭식(DLC) 냉각 방식과 대규모 GPU 클러스터에 적합한 초고속 네트워크 구조도 함께 적용할 방침이다. 특히 냉각 시스템에는 40도 이상의 냉각수를 활용하는 온수 냉각과 외기 냉각 방식을 적용한다. 이를 통해 냉각에 필요한 전력 소비를 줄이고 운영 효율을 높이는 한편, 특허 기술 기반의 배관 분리 설계로 수랭식 데이터센터의 누수 위험에도 대응한다는 방침이다. 차세대 AI 반도체 환경에서 요구되는 수랭식 냉각에 따른 하중 문제는 고하중·고단열 성능을 갖춘 모듈러 컨테이너 방식으로 해결하도록 설계했다. 일반 데이터센터와 달리 별도의 대규모 구조 보강 없이 자체 설계한 모듈형 구조를 활용해 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 엘리스그룹은 이번 사업을 계기로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충에 기여하는 동시에 B300뿐 아니라 향후 엔비디아 베라루빈 등 차세대 고전력·고집적 GPU 환경에 대응할 수 있는 냉각 기술과 PMDC 설계·구축 역량도 강화할 계획이다. 이를 토대로 대규모 GPU 클러스터링과 냉각·전력 효율화, AI 클라우드 서비스 운영 등 AI 인프라 전반의 기술 경쟁력을 고도화한다는 방침이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업으로 고성능 GPU 환경에 최적화된 모듈형 AI 데이터센터를 구축해 안정적이고 효율적인 AI 컴퓨팅 인프라를 제공할 것"이라며 "GPU부터 네트워크와 스토리지까지 최적화한 AI 인프라를 구축하고 국산 기술을 기반으로 완성한 K-PMDC를 통해 국내 AI 컴퓨팅 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.08.04 14:21한정호 기자

"국가AI컴퓨팅센터 GPU, B200 확정 아냐…최신 AI 반도체 도입"

국가인공지능(AI)컴퓨팅센터 구축을 총괄하는 정부와 사업 추진 기관이 첨단 그래픽처리장치(GPU) 도입 계획과 공공 활용 방식, 냉각 기술 등 주요 운영 방향을 공개했다. 정부는 당초 사업 제안 당시 제시된 엔비디아 B200 기준을 고정하지 않고 시장 상황에 맞춰 최신 AI 반도체를 도입한다는 방침이다. 공공 활용 비중과 내년 조기 서비스 물량은 향후 민관 특수목적법인 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC) 이사회와 정부 협의를 거쳐 확정하기로 했다. 과학기술정보통신부는 3일 전남 해남군 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 국가AI컴퓨팅센터 착공식을 열고 본격적인 건설에 착수했다. 이날 착공식 이후 진행된 질의응답에는 김광년 과기정통부 인공지능컴퓨팅인프라팀장과 오태원 코아크 AI컴퓨팅서비스본부장, 최희주 데이터센터건립총괄이 참석해 GPU 확보 계획과 공공 활용 방안, 전력·용수 공급, 향후 운영 계획 등에 대한 질문에 답했다. "GPU 도입, B200 고정 안한다…최신 제품 검토" -GPU 1만5천장 규모를 확대할 계획이 있는지, 국산 NPU 활용 계획은 (김광년 과기정통부 인공지능컴퓨팅인프라팀장) "1만 5000장은 당초 사업 계획을 세울 당시 기준이다. 아직 센터 구축이 완료되지 않은 만큼 확대 여부를 지금 확정적으로 말하기는 어렵다. 국가AI컴퓨팅센터를 설립하는 이유 자체가 수요 변화에 유연하게 대응하기 위한 것이다. 국산 신경망처리장치(NPU) 활용 역시 현재로선 참여 기업들과 함께 검토하고 있는 단계다." -GPU 1만5천장은 엔비디아 B200만이 기준인가. AMD와의 협업 가능성도 있나. (김광년 팀장) "최초 제안은 B200 기준으로 1만 5000장 규모를 제시한 것이 맞다. 다만 앞으로 신제품이 계속 출시되는 만큼 B200을 그대로 도입한다고 확정한 것은 아니다. 그 시점에 가장 적합한 최신 GPU와 AI 반도체를 도입하는 것이 기본 원칙이다. AMD 협업 여부도 현재로선 확정된 사항이 없다." -향후 GPU 용량을 추가로 확대할 가능성도 있나. (김광년 팀장) "추가 수요가 있다면 확대 가능성을 배제하고 있진 않다. 다만 정부가 일방적으로 결정하는 사안은 아니며 실제 수요와 코아크 운영 상황 등을 함께 협의해 결정하게 될 것이다." 공공 활용·조기 서비스…"정부 수요 우선" -국가AI컴퓨팅센터 GPU 가운데 공공 활용 비중은 어느 정도인가. (김광년 팀장) "정부가 추진 중인 GPU 5만 장 확보 계획에는 지난해 추가경정예산으로 확보한 물량과 올해 추진 사업, 슈퍼컴퓨터 6호기 등이 모두 포함된다. 이중 국가AI컴퓨팅센터의 1만 5000장은 SPC가 운영하는 구조인 만큼, 현재 공공에 어느 정도를 배정하겠다고 확정된 것은 없다. 센터가 구축되면 정부와 코아크가 협의해 결정할 것이다." (오태원 코아크 AI컴퓨팅서비스본부장) "코아크가 민간 기업이지만 설립 취지에 맞게 정부와 공공 수요를 최우선으로 대응할 계획이다. 최근 공공부문의 AI 컴퓨팅 수요가 상당히 큰 만큼, 이를 우선적으로 지원하는 방향을 고려하고 있다." -내년 삼성SDS 데이터센터에서 제공하는 조기 서비스 물량은 어느 정도인가. (김광년 팀장) "아직 확정되지 않았다. 다만 일부 물량이라도 최대한 빨리 구축해 조기 서비스를 시작하자는 방향으로 추진하고 있다." -코아크 내부 의사결정은 어떻게 이뤄지나. (오태원 본부장) "주주와 이사회 의사결정 절차를 거쳐 계획이 최종 확정된다. 기존 설립 취지에 맞춰 사업을 추진할 방침이다." 전력·용수 확보…"95% 수냉식 적용" -전력과 용수는 충분히 확보됐나. (최희주 코아크 데이터센터건립총괄) "지자체와 한국전력이 40메가와트(MW) 전력 공급을 확정했고 용수도 문제가 없도록 협의를 마쳤다. 국가AI컴퓨팅센터는 물 사용량을 줄이는 방향으로 설계하고 있으며 95% 수냉식 기반 냉각 방식을 적용할 계획이다. 폐쇄형 순환 구조를 활용해 친환경적으로 물 사용량을 최소화하겠다."

2026.08.03 17:10한정호 기자

[AI 고속도로] 엔비디아·AMD 손잡은 韓…AI 인프라 생태계 다변화

정부가 엔비디아에 이어 AMD와도 인공지능(AI) 컴퓨팅 협력을 확대하면서 국내 AI 인프라 생태계가 다변화하고 있다. 특정 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 개방형 인프라 구축이 본격화되면서 데이터센터와 클라우드, AI 반도체, 시스템 소프트웨어(SW) 기업까지 참여하는 생태계 확장이 빨라질 것이란 전망이 나온다. 2일 업계에 따르면 최근 정부는 엔비디아와 GPU 협력에 이어 AMD와 AI 반도체 생태계 구축을 위한 협력을 본격화하고 있다. AI 컴퓨팅 경쟁의 중심이 단일 GPU 확보를 넘어 다양한 연산 자원을 효율적으로 조합하는 구조로 이동하면서 국내 AI 인프라 전략 역시 생태계 중심으로 확대되는 모습이다. 최근 정부가 AMD와 체결한 양해각서(MOU)의 핵심도 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축이다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 메모리와 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트익스프레스링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 SW 등 국내 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성하는 데 초점을 맞췄다. 이는 최근 AI 인프라 경쟁 양상이 달라지고 있어서다. 대규모 AI 모델 학습 중심에서 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 수요가 빠르게 증가하면서 GPU 하나만으로 모든 연산을 처리하기보다 CPU와 GPU, NPU를 워크로드에 맞게 조합하는 방식이 효율성과 비용 측면에서 주목받고 있다. 실제 정부 역시 올해 AI 컴퓨팅 자원 확충 사업을 통해 엔비디아 차세대 GPU를 대규모 확보하는 동시에 국가AI컴퓨팅센터와 국산 NPU 생태계 육성을 병행 중이다. GPU 확보와 함께 다양한 AI 반도체가 함께 활용되는 환경을 구축해 국내 AI 인프라 경쟁력을 높인다는 구상이다. 민간 기업들의 움직임도 비슷하다. 최근 네이버는 엔비디아와 브룩필드로부터 대규모 투자를 유치해 글로벌 AI 팩토리 구축과 GPU 공급망 확보에 나섰다. 엔비디아와 긴밀한 파트너십을 기반으로 국내 데이터센터 확장을 추진하는 가운데, 올해 초 AMD와도 협력해 하이퍼클로바X 운영 환경에 AMD GPU를 적용하는 방안을 추진하는 등 AI 인프라 선택지를 확대한 모습이다. AI 스타트업들도 같은 흐름을 보이고 있다. 대표적으로 업스테이지는 국가대표 AI 모델 개발 과정에서 AMD GPU와 ROCm 생태계를 활용하기로 했으며 정부의 독자 AI 모델 프로젝트와도 연계해 개방형 AI 플랫폼 기반을 확대하고 있다. IT서비스·클라우드 업계 역시 변화 속도를 높이고 있다. 삼성SDS, LG CNS, KT클라우드 등은 국산 NPU를 활용한 서비스형 NPU(NPUaaS)와 관련 플랫폼을 잇달아 출시해왔다. GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선택할 수 있도록 하면서 AI 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 이같은 변화는 AI 인프라 경쟁의 범위도 넓히고 있다. 과거에는 GPU 확보 자체가 경쟁력이었다면 최근에는 데이터센터와 전력, 냉각, 네트워크, 서버, 클라우드 플랫폼, AI 운영 SW까지 통합 제공할 수 있는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상 중이다. 정부 역시 AI 경쟁력을 반도체 공급에만 국한하지 않고 데이터센터와 AI 컴퓨팅 자원, 테스트베드, 산업 생태계를 모두 연결하는 종합 AI 인프라 전략으로 확대하고 있다. AI 생산기지와 데이터센터 허브를 구축하고 국내외 기업이 함께 참여하는 협력 구조를 강화하겠다는 목표다. 글로벌 빅테크들의 움직임도 이러한 흐름을 뒷받침한다. 엔비디아와 AMD는 최근 잇따라 국내 AI 연구센터 설립 계획을 발표하며 한국을 아시아 AI 거점으로 육성하겠다는 전략을 내놨다. 단순한 반도체 판매를 넘어 연구개발과 인재 양성, 생태계 확대까지 경쟁 환경이 넓어지고 있다는 평가다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다"며 "AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.02 10:25한정호 기자

"中 AI 유니콘 문샷 AI, 알리바바서 엔비디아 칩 2만대 제공받아"

최근 오픈소스 인공지능(AI) 모델 '키미 K3(Kimi K3)'를 공개하며 주목을 받은 중국 AI 스타트업 문샷 AI가 알리바바 그룹으로부터 엔비디아 칩 2만 대를 제공받아왔다고 보도됐다. 급성장 중인 중국 AI 기업의 미국 반도체 의존도가 여전히 높다는 분석이 나온다. 블룸버그 통신은 관련 비공개 계약 내용을 잘 아는 관계자들을 인용해 알리바바가 자사 클라우드 인프라를 통해 문샷 AI에 엔비디아 칩 기반의 연산 능력을 공급해 왔다고 지난달 31일(현지시간) 보도했다. 문샷 AI는 지난 7월 중순 일부 성능 지표에서 미국 오픈AI나 앤트로픽 최신 모델과 어깨를 견주는 키미 K3를 선보이며 파장을 일으켰다. 그러나 시장 관심은 문샷이 미국 정부의 전방위 제재 속에서 어떻게 고성능 컴퓨팅 자원을 확보했는지에 쏠렸다. 보도에 따르면 알리바바가 문샷 AI에 제공하는 연산능력 기반은 엔비디아의 호퍼 아키텍처 기반 칩 약 2만 대다. 복수 관계자들은 해당 칩이 호퍼 시리즈 중 가장 성능이 뛰어난 'H200'이라고 말했다. 알리바바 대변인은 "문샷 AI에 H200 칩을 공급했다는 주장은 전혀 사실무근"이라며 H200 제공 의혹을 부인했다. 하지만 실제 공급한 전체 엔비디아 칩 수량이나 구체적 모델명에 대해서는 말을 아꼈다. 미국 정부는 문샷 AI가 규제 허점을 이용해 엔비디아 최신 '블랙웰' 칩까지 활용했다는 의혹을 제기했다. 마이클 크라시오스 미 백악관 과학기술정책실장은 "문샷 AI가 태국에 위치한 제3자 업체를 통해 블랙웰 칩의 임대 연산 자원에 접근했고, 이를 '키미 K3' 학습에 활용했다"고 비판했다. 미국의 수출 규제법상 중국 기업이라도 해외 서버에 탑재된 최첨단 반도체 연산 능력을 임대하는 방식은 일부 허용되고 있어, 중국 기업들이 이를 우회 통로로 활용하고 있다는 지적이 나온다. 문샷 AI의 조달 사정에 정통한 관계자 역시 태국 등 동남아시아를 거쳐 블랙웰 연산 자원에 접근하는 채널이 존재한다고 인정했다. 한편, 이번 사태로 빅테크 기업과 스타트업 간 미묘한 경쟁 관계도 조명받고 있다. 알리바바는 문샷 AI의 주요 투자자 중 하나이지만, 알리바바 인프라를 바탕으로 개발된 문샷 AI의 키미 K3가 정작 알리바바 자체 AI 모델 '통이치엔원(Qwen)'의 성과를 앞지르면서 알리바바 내부에 복잡한 기류가 형성된 것으로 전해졌다.

2026.08.02 08:00전화평 기자

[기고] 인공지능의 수명

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 사람은 영생하지 못한다. 그렇다면 사람이 아닌 인공지능은 영생할 수 있을까. 인공지능은 생물학적 몸을 가진 존재가 아니므로 늙어 죽지는 않지만 하드웨어인 그래픽처리장치(GPU) 수명, 소프트웨어 업데이트 주기, 학습 데이터 유효성에 따라 수명이 결정된다. GPU는 통상 2년에서 5년 주기로 교체되고 소프트웨어는 지속적으로 업데이트되지만 2년 정도면 모델 자체가 바뀐다고 한다. 학습에 사용되는 데이터 역시 세상의 정보와 이용자의 요구가 달라지면서 1~2년만 지나도 낡은 정보가 되어 그대로 쓰기 어렵다. 결국 인공지능 수명은 길게 잡아도 5년 남짓이라는 이야기가 된다. 그러나 조금 더 들여다보면 다르게 보인다. GPU가 5년 뒤에 교체되는 것은 작동할 수 없게 돼서가 아니다. 성능이 향상되고 전력 소모가 적은 새로운 하드웨어가 출시되고 소프트웨어가 요구하는 성능도 높아지면서 효율 측면에서 오래된 하드웨어가 밀려나는 것일 뿐이다. 교체 주기가 지났다고 GPU가 멈추는 것은 아니므로 원래 소프트웨어가 그대로라면 오래된 하드웨어 위에서도 인공지능은 계속 작동할 수 있다. 반대로 하드웨어가 바뀌더라도 인공지능을 움직이는 소프트웨어가 유지된다면 동일한 인공지능이 수명을 이어간다고 볼 수 있을 것이다. 인공지능의 수명을 짧게 만드는 것은 오히려 소프트웨어 쪽이다. 학습해야 할 세상의 정보가 달라지고 이용자의 요구가 달라지니 인공지능 모델도 바뀌어야 한다는 것이다. 2022년 11월 오픈AI가 GPT-3.5 기반 챗GPT를 내놓은 뒤 이듬해 3월에 GPT-4를 발표했고 다른 인공지능 기업들도 반년에서 1년 간격으로 새로운 모델을 내놓았다. 4년이 채 지나지 않은 현재 기업 간 경쟁 때문인지 새로운 버전의 인공지능이나 동영상 생성 같은 새로운 기능이 발표되는 간격이 두 달이 안 될 정도로 짧아졌다. 2024년 5월에 발표돼 선풍적인 인기를 끌었던 GPT-4o만 해도 현재는 일반 이용자가 선택해 쓸 수 없게 됐다. 챗GPT 서비스가 모두 GPT-5 모델로 대체된 영향이다. 경쟁 모델인 클로드나 제미나이도 사정은 비슷하다. 같은 인공지능 모델을 2년 넘게 쓰기 어려운 상황이니 스마트폰의 교체 주기보다도 짧은 셈이다. 이용자 입장에서는 모델이 바뀌어도 이전에 나눈 대화를 기억하고 답해 준다면 같은 인공지능이라고 여길 수도 있다. 그러나 그것이 다른 인공지능이라는 점은 부인하기 어렵다. 인공지능의 수명을 결정하는 것은 하드웨어보다 소프트웨어 영향이 크다. 그 소프트웨어는 사람들이 살아가며 끊임없이 만들어 내는 세상의 정보와 인공지능에 거는 기대가 달라지기 때문에 변한다. 인공지능의 수명을 정하는 것은 다름 아닌 사람들의 삶과 기대다. 지금과 같은 경쟁적 발전이 언제까지 이어질지 알기는 어렵다. 다만 오래도록 이용자와 함께 성장하고 의지가 되주는 인공지능이 나타나기를 바란다.

2026.07.31 16:52류광현 컬럼니스트

래블업, 코스닥 상장예심 통과…AI 인프라 해외 공략 속도

래블업이 코스닥 상장예비심사를 통과하고 기업공개 절차 추진에 시동 걸었다. 래블업은 지난 5월 21일 한국거래소에 상장예비심사를 청구한 뒤 약 두 달 만에 승인받았다고 31일 밝혔다. 대표 주관사는 NH투자증권이다. 래블업은 그래픽처리장치(GPU)를 비롯한 고성능 컴퓨팅 자원을 통합 운영하는 AI 인프라 플랫폼 기업이다. 주력 제품 '백엔드.AI'는 인공지능(AI) 모델 개발과 학습부터 배포·운영까지 필요한 컴퓨팅 자원을 통합 환경에서 관리한다. 백엔드.AI는 물리적 GPU를 논리적으로 나눠 여러 작업이 동시에 사용할 수 있도록 지원한다. 자체 개발한 '소코반 오케스트레이터'는 작업별 우선순위와 자원 수요에 따라 GPU를 자동 배분해 한정된 자원의 활용률을 높인다. 특정 제조사 장비에 종속되지 않는 범용성도 확보했다. 엔비디아와 AMD·인텔 GPU·AI 가속기를 비롯해 국내외 신경망처리장치(NPU)를 통합 관리하며 온프레미스와 퍼블릭 클라우드·하이브리드 환경을 모두 지원한다. 래블업은 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에서 업스테이지 컨소시엄의 인프라 파트너로 참여했다. 1차수에서 500여 장 이상과 2차수에서 880여 장 이상의 엔비디아 B200·H100 GPU 클러스터 운영을 지원하며 '솔라 오픈 100B'와 '솔라 오픈 2 250B' 학습을 뒷받침했다. 현재 국내외 120개 이상 사이트에 백엔드.AI를 공급하고 있다. KT와 삼성전자·신한은행·현대모비스·LG전자·대한민국 해군·삼성서울병원 등이 플랫폼을 활용하고 있으며 미국과 영국·브라질·태국에서도 고객을 확보했다. 글로벌 기술기업과 협력도 확대하고 있다. 아시아·태평양 지역에서 처음으로 엔비디아 'DGX-레디 소프트웨어 파트너'에 선정된 바 있다. 인텔과 델테크놀로지스·배스트데이터 등과 협력 관계를 구축했다. 래블업은 상장예비심사 청구에 앞서 한국거래소가 지정한 전문평가기관 두 곳으로부터 모두 A등급을 받았다. 상장으로 확보한 자금은 연구개발 고도화와 글로벌 시장 확대·인프라 확장에 투입할 계획이다. 해외 사업은 북미와 일본·동남아시아·유럽·중동을 중심으로 확대한다. 글로벌 AI 인프라 투자 증가와 각국의 소버린 AI 정책 강화에 대응해 현지 사업 기반을 넓힌다는 방침이다. 신정규 래블업 대표는 "우리가 축적한 AI 인프라 기술력과 사업화 역량을 인정받아 올해 코스닥 일반기업 가운데 가장 짧은 기간에 상장예비심사 승인을 받게 돼 매우 기쁘다"며 "이번 승인을 계기로 남은 공모 절차도 차질 없이 준비해 성공적인 코스닥 상장을 추진하겠다"고 말했다.

2026.07.31 15:20김미정 기자

[컨콜] 삼성SDS "하반기 공공·금융 AX 확대…IT서비스 영업이익률 12% 회복 목표"

삼성SDS가 하반기 공공과 금융 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대를 바탕으로 IT서비스 수익성을 지난해 수준으로 회복하겠다는 목표를 밝혔다. 김태호 삼성SDS 경영지원담당 부사장은 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "하반기에는 공공 및 금융 중심의 매출 증가와 지속적인 수익성 제고 활동을 통해 IT서비스 영업이익률을 지난해 수준인 12% 수준으로 회복할 것으로 보인다"고 말했다. 그는 "특히 2분기 클라우드 사업 매출은 7794억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했고 대외 매출은 금융·공공·조선 등 다양한 업종의 고객 확보를 통해 전년 대비 75% 증가하며 성장을 견인했다"고 설명했다. 이어 "CSP 부문은 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 증가와 해외 서비스형 GPU(GPUaaS) 확대로 성장했고 MSP는 금융 AX 사업과 글로벌 AI 서비스 도입 확산이 실적을 이끌었다"고 덧붙였다. 그러면서 "하반기에는 과학기술정보통신부 GPU 사업 등을 통해 GPUaaS 서비스를 확대하고 삼성 계열사의 글로벌 AI 서비스 도입과 금융·공공 고객 대상 AX 사업 신규 수주를 통해 성장을 이어갈 것"이라며 "서비스형 소프트웨어(SaaS) 부문은 범정부 지능형 플랫폼 사업에서 과반 이상의 고객을 확보해 구독 기반의 안정적인 매출을 확보할 것으로 기대한다"고 밝혔다. 끝으로 그는 "물류 사업은 블랙프라이데이 등 계절적 성수기 효과와 대외 사업 확대로 성장세가 예상되지만, 중동 정세 불안이 지속되고 있어 불확실성은 여전히 존재한다"고 설명했다.

2026.07.30 14:46한정호 기자

나무에이엑스, VM웨어 대체 시장 정조준…자체 플랫폼 '나무버트' 공개

나무에이엑스가 자체 개발한 서버 가상화 플랫폼을 선보이며 인공지능(AI) 인프라 포트폴리오 확대에 나선다. VM웨어 라이선스 정책 변경으로 대체 플랫폼 수요가 커지는 가운데 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 서버 가상화 시장 공략을 강화한다는 목표다. 나무에이엑스는 자체 서버 가상화 플랫폼 '나무버트(namuVIRT)'를 개발했다고 30일 밝혔다. 회사 측에 따르면 VM웨어 라이선스 정책 변경 이후 계약 갱신을 앞둔 기업들의 대체 플랫폼 검토가 이어지고 AI 학습·추론을 위한 그래픽처리장치(GPU) 활용이 확대되면서 서버 가상화 기술 중요성이 높아지고 있다. 나무에이엑스는 20년 이상 축적한 가상화 기술과 구축 경험을 바탕으로 자체 서버 가상화 기술을 확보해왔다. 나무버트는 컴퓨트·스토리지·네트워크 자원을 단일 콘솔에서 통합 관리하는 KVM 기반 서비스형 인프라(IaaS) 플랫폼이다. 대규모 가상머신(VM)을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 자원 활용도를 높여 기업의 인프라 운영 부담을 줄이는 것이 특징이다. 특히 VM웨어 환경에서 운영 중인 가상머신을 KVM 기반으로 이전하는 마이그레이션 기능을 제공한다. 이기종 하이퍼바이저 간 전환을 지원해 기존 인프라 자산을 유지하면서도 전환 부담을 줄일 수 있어 초기 구축 비용과 운영·유지보수 비용 절감에도 도움이 된다는 게 회사 측 설명이다. 고가용성(HA), 라이브 마이그레이션, GPU 및 가상 GPU(vGPU) 등 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 핵심 기능도 지원한다. GPU 기반 AI 워크로드를 안정적으로 처리하도록 설계했으며 자체 개발한 '칵테일클라우드'의 GPU 옵티마이저와 연계해 AI 학습·추론 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 구성했다. 나무에이엑스는 나무버트를 국내 인프라 환경에 최적화한 국산 서버 가상화 플랫폼으로 서버 자원 활용률을 높여 운영 효율과 비용 절감을 지원한다는 목표다. 구축부터 유지보수까지 전 과정을 아우르는 기술 서비스도 함께 제공할 방침이다. 나무에이엑스 측은 "나무버트를 추가하며 서버 가상화를 비롯해 AI 에이전트, 클라우드 네이티브 플랫폼(PaaS), 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 디지털 워크스페이스를 아우르는 AI 인프라 포트폴리오를 완성했다"고 강조했다. 이어 "앞으로 VM웨어 전환 수요가 늘어나는 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 영업을 강화하고 비용 효율적인 서버 가상화와 AI 인프라 시장 공략을 본격화할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.07.30 09:33한정호 기자

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