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이노그리드, 국책 R&D 성과 사업화 속도…AI 인프라·플랫폼 역량 결집

이노그리드가 국책 연구개발(R&D)을 통해 확보한 인공지능(AI) 인프라와 플랫폼 기술을 자체 제품에 적용하며 사업화에 속도를 낸다. 이노그리드는 AI 서비스형 플랫폼(PaaS)과 AI 마이크로 데이터센터(MDC) 관련 국책과제에서 확보한 기술과 산업 현장 실증 경험을 자체 제품에 내재화하고 고객 사업으로 연결한다고 8일 밝혔다. 이번 사업화의 기반은 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발(AI-PaaS)'과 '마이크로 데이터센터 연동 스케일아웃 클라우드 개발(AI-MDC)' 등 두 국책과제다. AI-PaaS 과제는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 다양한 클라우드서비스제공사(CSP) 환경에서 AI 모델과 서비스를 개발하고 운영할 수 있는 플랫폼 기술을 확보하는 사업이다. 이노그리드는 주관기관으로 참여해 AI 모델 등록부터 서비스 실행까지 지원하는 통합 게이트웨이와 포털 기술을 개발했다. 참여기관들과 함께 데이터 활용과 모델 실행, 성능 모니터링, 외부 시스템 연동 등 핵심 기술을 확보하고 바이오·물류·문서 분야에서 활용 가능성을 검증했다. AI-MDC 과제에선 국산 AI 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터 구축·운영 기술을 개발 중이다. 이노그리드는 분산된 여러 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 하나의 클라우드처럼 통합 관리하고 업무 부하에 따라 자원을 배분하거나 확장하는 기술을 담당한다. 이를 기반으로 제조·의료·공공 분야에서 호흡재활 영상 분석과 협업형 자율이동로봇, 지능형 CCTV 관제 등 산업별 실증도 추진 중이다. 지난 1일 열린 성과공유회에선 참여기관들이 주요 개발 기술과 실증 결과를 공유하고 후속 사업화 방향을 논의했다. 이노그리드는 두 과제의 성과를 AI 인프라와 플랫폼이라는 두 축으로 연결할 계획이다. AI-PaaS에서 확보한 모델 개발·학습·배포·운영 기술과 AI-MDC에서 축적한 국산 AI 반도체 기반 인프라 운영 기술을 결합해 통합 AI 서비스 환경을 제공한다는 전략이다. 확보한 기술은 자체 AI 플랫폼 'AI큐브잇'과 AI 인프라 제품에 단계적으로 적용한다. 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU) 등 다양한 컴퓨팅 자원을 클라우드와 연결하고 AI 서비스 개발부터 운영까지 지원하는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼' 전략도 구체화한다. 이노그리드는 NHN인재아이엔씨와의 합병 이후 제시한 '비전 플러스 2030'에 따라 국내 클라우드 솔루션 1위 도약과 솔루션·서비스 포트폴리오 확대, 고객 기반 확대를 추진하고 있다. 이번 국책과제 성과를 자체 제품 경쟁력 강화와 신규 고객 사업 발굴로 연결한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 두 과제는 AI 개발·운영 플랫폼과 국산 AI 반도체 기반 AI 인프라라는 두 영역의 기술과 경험을 산업 현장에서 확보·축적하고 있다는 데 의미가 있다"며 "국책 R&D 성과를 자체 제품과 플랫폼에 지속적으로 내재화해 고객이 실제 활용할 수 있는 사업과 서비스로 연결해 나가겠다"고 말했다. 이어 "합병 이후 우리는 '비전 플러스 2030'을 통해 국내 클라우드 솔루션 1위 도약, 솔루션·서비스 포트폴리오 확대, 고객 기반 확대라는 세 가지 목표를 제시했다"며 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 전략을 중심으로 기술 경쟁력을 지속 강화하고 기술 중심 성장을 통해 이러한 목표를 구체적인 제품과 사업 성과로 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.08 10:57한정호 기자

여러 국산 AI 반도체 하나로 묶는다…'AI-MDC' 산업 확산 시동

국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터(MDC) 기술이 제조·의료·공공 등 실제 산업 현장으로 확산될 전망이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI-MDC 기술개발 과제 성과공유회'를 개최하고 국산 AI 반도체 기반 마이크로 데이터센터 개발과 클라우드 연동, 운영 플랫폼, AI 서비스 실증 등 주요 연구개발 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. AI-MDC는 국산 AI 반도체를 기반으로 AI 연산에 필요한 서버와 네트워크, 운영·관리 환경 등을 랙 단위의 마이크로 데이터센터로 구현하는 기술이다. 대규모 중앙집중형 데이터센터에만 의존하지 않고 제조 현장이나 병원, 공공시설 등 AI 연산이 필요한 곳과 가까운 위치에 컴퓨팅 자원을 배치하는 것이 특징이다. 이번 연구개발은 국산 AI 반도체 기반 마이크로데이터센터 확산 사업의 일환으로 추진되고 있다. 빠르고 유연하면서 안전하고 비용 효율적인 올인원 마이크로 데이터센터 구현이 목표다. 전체 사업은 ▲국산 AI 반도체 기반 MDC 개발 ▲MDC 연동 스케일아웃 클라우드 ▲MDC 운영·확산 기술 ▲MDC 활용 AI 서비스 개발 등 4개 세부과제로 구성됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 사업을 총괄하고 각 연구기관이 인프라와 클라우드, 운영 소프트웨어, AI 서비스 기술을 연계해 개발 중이다.. 분산된 여러 AI-MDC를 하나의 클라우드처럼 활용하는 기술도 개발한다. 이노그리드를 중심으로 여러 마이크로 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 통합 관리하고 AI 워크로드에 따라 필요한 자원을 배포·확장할 수 있는 스케일아웃 클라우드 환경을 구축하고 있다. 서로 다른 국산 AI 반도체를 하나의 환경에서 활용하기 위한 'AI 서비스 오픈 플랫폼' 개발도 추진한다. 이종 AI 반도체를 지원하는 소프트웨어개발키트(u-SDK)를 비롯해 다중 AI 모델 최적화 구동 기술, AI-MDC 전용 저장소, 데이터센터인프라관리(DCIM) 연계 모니터링, 거대언어모델(LLM) 기반 사용자 포털 등을 개발할 계획이다. 개발 기술은 의료·제조·공공 분야에서 실증한다. 의료 분야에선 환자가 스마트폰으로 촬영한 호흡재활 영상을 AI-MDC에서 분석해 자세와 관절 각도를 판별하고 올바른 재활 동작 여부를 실시간으로 안내하는 서비스를 검증한다. 제조 분야에선 조선소의 협업형 지능형 자율이동로봇(AMR)에 AI-MDC를 적용한다. 작업자 검출과 재식별·추종, 자연어 명령, 관제와 AI 모델 운영 등을 연계해 제조 현장에서 활용 가능성을 확인할 방침이다. 공공 분야에선 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(sLLM)을 활용한 지능형 폐쇄회로(CC)TV 관제 서비스를 개발한다. 영상 속 객체를 검출·추적하고 VLM이 상황을 판단한 뒤 sLLM을 통해 자연어 검색과 질의응답까지 지원하는 방식이다. 연구진은 산업별 AI 모델을 국산 신경망처리장치(NPU)에 맞게 경량화·최적화한 뒤 AI-MDC와 연동 클라우드 환경에 탑재해 실제 현장에서 검증할 계획이다. 이를 통해 국산 AI 반도체에서 인프라와 플랫폼, AI 서비스, 현장 실증까지 연결되는 활용 생태계를 구축한다는 구상이다. 여준기 ETRI 본부장은 "AI-MDC는 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하는 데 그치지 않고 다양한 AI 반도체와 클라우드, 운영 플랫폼, AI 서비스를 단일 환경에서 연계해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라며 "이번 연구개발을 통해 국산 AI 반도체가 다양한 산업의 AI 서비스로 이어질 수 있는 기술적 기반과 활용 생태계를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "제조·의료·공공 등 다양한 현장의 실증 결과를 기술개발에 지속적으로 반영하고, AI-MDC 구축과 운영에 필요한 소프트웨어와 개발환경을 함께 개방·확산함으로써 국산 AI 반도체와 AI 인프라 산업의 활용 기반을 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.02 14:33한정호 기자

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