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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

"두 달 만에 맞춤형 AIDC 지어 드려요"...바로AI, 모듈형 HACC 승부수

"바로AI는 30평 공간과 300kW 전력만 확보되면, 어느 건물이든 두 달 반 만에 고객이 원하는 사양의 데이터센터를 구축합니다." 이용덕 바로AI 대표는 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 바로AI의 모듈형 데이터센터 사업을 이같이 소개했다. 이 대표는 "AI 데이터센터 시장이 대형화 경쟁에 들어갔지만 모든 기업이 대규모 인프라가 필요한 것은 아니다"라며 "고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 전력과 발열 부담이 커지고 GPU 세대교체 주기도 빨라지는 만큼, 필요한 규모만큼 구축하고 수요가 늘어날 때 확장하는 방식이 효율적"이라고 설명했다. 바로AI가 개발한 모듈형 하이브리드 AI 컴퓨팅 센터(HACC)는 이 같은 전략을 구현한 제품이다. 지난해 평택 지식산업센터에 30평 규모 모듈 2개를 구축한 것이 첫 양산 모델이다. 기존 데이터센터처럼 대규모 시설을 먼저 짓고 GPU를 채우는 방식이 아니라 고객이 필요한 GPU 규모에 맞춰 인프라를 구축하고 이후 수요에 따라 모듈을 추가한다. 이 대표는 이를 '나만의 AI, 나만의 데이터센터' 전략이라고 설명했다. 기업마다 개발하는 AI 모델과 데이터 규모가 다른 만큼 획일적인 대규모 인프라보다 맞춤형 구축이 필요하다는 것이다. GPU 세대교체 빠른데…"처음부터 다 살 필요 없다" 바로AI가 모듈형 데이터센터를 강조하는 배경에는 GPU의 높은 가격과 빠른 세대교체가 있다. 데이터센터를 먼저 크게 구축한 뒤 GPU를 한꺼번에 채우면 초기 투자 부담이 커지는 데다, 2~3년 뒤에는 기존 GPU를 교체해야 할 위험도 있다는 설명이다. 바로AI는 한 고객사가 GPU 서버 40대 규모 프라이빗 클라우드를 요청했지만, 우선 20대만 구축하자고 역제안한 사례도 소개했다. 고객 연구개발 상황을 고려해 필요한 시점에 추가 증설하는 것이 총소유비용(TCO) 측면에서 유리하다고 판단했기 때문이다. HACC 기반에는 바로AI가 7년간 개발해온 수냉 GPU 서버 '포세이돈'이 있다. 바로AI는 GPU에서 발생하는 열을 서버 내부에서 직접 제어하는 수냉 기술을 적용해 별도 대규모 외부 냉각설비 의존도를 낮췄다. '인쇄회로기판(PCB) 냉각 블록 및 제조방법' 특허와 '수냉각 GPU 서버' 특허 등 등록 특허 2건도 확보했다. 이 대표는 "서버는 하드웨어와 소프트웨어의 결합체이고, 하드웨어는 수많은 경험과 문제 해결을 거치면서 향상된다"며 "바로AI 서버는 지난 7년간 끊임없이 열과 소음을 잡아온 결과물"이라고 말했다. 현재 포세이돈은 89개 대학의 350여개 연구실, 86개 B2B 기업, 7개 종합병원, 28개 정부기관 등에 공급됐다. 재구매율은 70%를 넘는다는 게 이 대표 설명이다. 회사는 해당 기술을 발전시켜 랙(Rack) 단에서 열을 잡는 수냉 시스템을 개발하고 있다. 바로AI는 GPU 서버에서 출발해 프라이빗 클라우드와 데이터센터까지 사업 영역을 넓혔다. 고객이 서버를 늘리면서 이를 묶어 관리할 클라우드가 필요해졌고, 이후 유지보수까지 직접 제공하는 풀스택 구조를 구축했다. 3년간 하드웨어·소프트웨어 보증을 제공하고 분기별 고객 방문을 통해 장비 상태를 점검하는 '디스턴스 제로(Distance Zero)' 전략도 운영한다. 고객과 거리를 '0'으로 만드는 걸 뜻한다. 이 대표는 "단순히 장비를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 어떤 AI를 개발하는지 파악해 다음에 필요한 인프라까지 제안한다는 전략"이라고 말했다. "데이터센터보다 AI 도입 기업 늘려야"…산업 AX 정조준 바로AI가 정조준하는 시장은 제조·물류 등 전통 산업 현장에 AI를 적용하는 'AX'다. 이 대표는 대규모 데이터센터 숫자를 늘리는 것보다 AI를 실제 도입하고 개발하는 기업의 숫자를 늘리는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 "전통 산업의 최고경영자(CEO)들을 만나면 AI를 하고 싶은데 무엇을 어떻게 해야 할지 모르겠다는 이야기를 많이 한다"며 "바로AI는 HACC와 온프레미스 기술을 기반으로 2·3차 산업과 공장에 AI를 접목해 이들의 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 역할을 하고 싶다"고 말했다. 바로AI는 지난해 90억원의 매출을 기록했다. 창업 후 연평균성장률(CAGR)은 약 95%다. 매출의 최소 30%를 연구개발(R&D)에 투자하며 기술 개발에 집중해왔다. 이제 1차 플랫폼 개발을 마무리하고 시장 확산을 위한 외부 투자와 파트너십도 검토하고 있다. 이 대표는 "필요한 만큼 만들고 필요할 때 확장하는 AI 인프라가 앞으로 중요해질 것"이라며 "바로AI가 기업의 AI 도입을 돕고 산업별 AX 플랫폼으로 성장할 수 있는 기반을 만들겠다"고 강조했다. Who is | 이용덕 바로AI 대표 이용덕 대표는 AI 반도체와 GPU 인프라 분야에서 오랜 경험을 쌓은 기업인이다. 2002년부터 2006년까지 브로드컴 코리아 초대 지사장을 역임한 뒤, 2006년부터 2018년까지 엔비디아코리아 지사장으로 근무했다. 이후 2019년 바로AI를 창립하고 지금까지 대표로 회사를 운영 중이다.

2026.07.28 16:23전화평 기자

메가존클라우드, 국내 유일 '삼성 클라우드 플랫폼' 최상위 파트너 승격

메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 '플래티넘 파트너'로 선정됐다. 공공 클라우드와 인공지능(AI)·그래픽처리장치(GPU) 클라우드 분야에서 쌓은 사업 수행 경험과 기술력을 인정받았다는 평가다. 메가존클라우드는 삼성SDS SCP 파트너 프로그램에서 최고 등급인 플래티넘 파트너로 승격됐다고 28일 밝혔다. 현재 SCP 플래티넘 파트너는 메가존클라우드가 유일하다. 회사는 지난해 8월 SCP '어드밴스드 파트너' 등급을 획득한 데 이어 약 1년 만에 최상위 등급으로 승격됐다. 이번 승격은 SCP 기반 클라우드 사업 수행 역량과 기술 전문성, 고객 지원 역량 등을 종합적으로 인정받은 결과라고 회사 측은 설명했다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 자격 취득 현황 등을 종합 평가해 부여된다. 사업 실적은 최근 1년간의 성과를 기준으로 산정된다. 메가존클라우드는 공공 분야에서 다수의 SCP 기반 사업을 수행하는 한편 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), 서비스형 GPU(GPUaaS) 등 고성능 인프라 분야에서도 사업 성과를 확보해 플래티넘 등급 요건을 충족했다고 밝혔다. 대표 사례로는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 구축 사업 등이 꼽힌다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원 사업 등을 수행하며 AI 연구·개발을 위한 GPU 인프라 구축 역량을 입증해왔다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "이번 선정은 SCP 기반의 다양한 공공사업 수행 경험과 AI·GPU 클라우드 분야에서 축적한 기술 역량을 인정받은 결과"라며 "K-클라우드를 아우르는 멀티클라우드 역량으로 소버린 AI 시대에 기관·기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 11:04한정호 기자

슈퍼마이크로, 최신 AMD 에픽 시리즈 서버 공개…AI 데이터센터 겨냥

슈퍼마이크로가 최신 AMD 프로세서를 적용한 신규 서버 포트폴리오를 공개하며 기업 인공지능(AI) 인프라 시장 공략을 강화한다. 차세대 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 결합한 데이터센터 플랫폼으로 AI 학습·추론·고성능컴퓨팅(HPC) 등 다양한 워크로드를 지원한다는 전략이다. 슈퍼마이크로는 6세대 AMD 에픽(EPYC) 9006 시리즈 CPU를 탑재한 차세대 H15 서버 포트폴리오를 출시했다고 27일 밝혔다. 신규 제품군은 AMD 인스팅트 GPU와 펜산도 네트워킹을 기반으로 AI와 클라우드, 엔터프라이즈 환경을 지원하도록 설계됐다. H15 서버는 최대 256코어·512스레드를 지원하며 클라우드와 엔터프라이즈, 스토리지, HPC, 에이전틱 AI 워크로드를 핵심 수요로 겨냥한다. 회사에 따르면 이전 세대 대비 CPU 성능은 최대 1.7배 향상됐으며 코어 수는 33%, PCIe 대역폭은 2배, 메모리 대역폭은 2.6배 확대됐다. 이를 통해 기존 데이터센터의 전력 환경을 유지하면서도 더 많은 AI 에이전트와 엔터프라이즈 애플리케이션을 동시에 운영할 수 있도록 지원한다는 목표다. 이번 포트폴리오는 ▲하이퍼 ▲클라우드DC ▲그랜드트윈 ▲플렉스트윈 ▲페타스케일 스토리지 ▲슈퍼블레이드 등 다양한 서버 제품군으로 구성됐다. 기업이 AI 추론부터 가상화, 클라우드 서비스, 스토리지, 대규모 HPC 환경까지 목적에 맞는 시스템을 선택할 수 있는 구조다. 슈퍼마이크로는 AMD GPU 기반 AI 인프라도 함께 확장했다. AMD 인스팅트 MI350P GPU를 지원하는 PCIe GPU 서버와 최대 72개의 GPU를 탑재하는 랙 스케일 'AMD 헬리오스 플랫폼'을 선보였다. 또 AMD 펜산도 폴라라 400 AI NIC를 적용해 AI 학습과 추론에 필요한 고대역폭 네트워크 환경 지원에도 나선다. 회사는 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)'을 통해 서버·GPU·네트워킹·냉각 기술을 통합 제공함으로써 기업이 개별 서버부터 데이터센터 규모 AI 인프라까지 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 빅 말얄라 슈퍼마이크로 최고비즈니스책임자는 "AMD 기반 신규 DCBBS 제품군은 고성능과 신속한 확장성, 최고 수준 효율성을 갖춘 차세대 AI 인프라를 제공한다"며 "글로벌 서비스팀과 탄탄한 공급망, 미국 AI 혁신에 대한 지속적인 투자를 바탕으로 고객이 보다 안정적으로 AI 인프라를 도입·확장할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 댄 맥나마라 AMD 컴퓨트·엔터프라이즈 AI 사업부 수석부사장 겸 총괄은 "최신 에픽 CPU와 인스팅트 GPU, 펜산도 네트워킹을 슈퍼마이크로의 모듈형 서버 및 랙 스케일 설계와 결합한다"며 "고객은 시스템 활용률을 높이고 에너지 소비와 총소유비용(TCO)을 절감하는 동시에 AI 인프라를 더욱 빠르게 구축할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.27 15:05한정호 기자

AMD, 국산 NPU 생태계 힘 보탠다...한국에 R&D센터 설립

정부가 AMD와 AI반도체 분야에 맞손을 잡기로 했다. GPU 중심의 AI 컴퓨팅을 넘어 CPU, NPU 등 다양한 방식을 결합하는 이기종 컴퓨팅에 대비하기 위한 것이다. 27일 과학기술정보통신부에 따르면 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 리사 수 AMD 회장을 만나 AI 반도체와 컴퓨팅 분야 협력을 위한 양해각서를 체결했다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 2025년 기준 연매출 346억 달러를 기록했으며, 특히 서버용 CPU와 GPU의 수요 증가에 힘입어 데이터센터 사업 매출도 166억 달러에 달하는 등 AI 컴퓨팅 시장의 주요 기업으로 자리매김하고 있다. 특히 오픈소스 소프트웨어 플랫폼인 ROCm과 개방형 표준을 기반으로 AI 컴퓨팅 생태계 확대를 추진하고 있다. 이를 통해 구글, 애플, 마이크로소프트 등 여러 글로벌 기업들과 함께 개방형 초고속 AI 반도체 연결 표준인 UALink 창립 멤버로 참여하는 등 개방형 AI 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 이기종 AI 컴퓨팅 대비...국산 NPU, AMD와 협력 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI 확산에 따른 추론 수요 증가로, 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환되고 있다. AI 서비스 제공 비용을 낮추고 성능과 전력 효율을 최적화하기 위해 워크로드별 최적의 연산자원을 활용하는 방향으로 AI 인프라 경쟁의 중심이 이동하고 있다는 뜻이다. 양해각서는 AI 컴퓨팅 아키텍처 변화에 대응해 AMD의 CPU, GPU와 추론 분야에 강점을 가진 국산 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 구체적으로 AMD CPU, GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 구축과 실증을 추진한다. 이를 통해 AI 서비스별 특성에 맞춰 다양한 연산자원을 효율적으로 조합 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI반도체 기업뿐 아니라 메모리, DPU, CXL, 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 관련 국내 기업들이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성한다. 이를 기반으로 국산 AI반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델을 확보해 나갈 계획이다. AMD, 한국에 AI 연구센터 설립 양측은 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 'AI for Science' 연구 협력을 추진한다. 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발을 뒷받침하기 위해 AMD는 CPU와 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력 등을 제공할 계획이다. AMD는 국내에 인공지능 우수 연구센터(AI Center of Excellence) 설립을 추진한다. 인공지능 우수 연구센터는 AMD의 AI 컴퓨팅 자원과 소프트웨어 역량을 기반으로 국내 기업, 대학, 연구기관의 기술 협력을 비롯해 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증 및 공동연구를 지원하는 협력 거점 역할을 수행할 예정이다. 이를 통해 AMD의 글로벌 네트워크와 국내 산학연 역량을 유기적으로 연계해 개방형 AI 생태계를 기반으로 한 다양한 협력 기회를 확대해 나갈 계획이다. AI 분야 우수 인재 양성을 위해서도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학교와 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반의 교육 연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원하고, 국내 학생과 교수, 연구자들이 최신 AI 기술과 글로벌 개발 환경을 경험할 수 있는 기회를 확대해 나갈 예정이다. 이밖에 피지컬 AI 등 차세대 AI 분야의 공동연구와 기술 협력을 추진해 미래 AI 기술 경쟁력 확보를 위한 산학연 협력 기반을 확대해 나갈 예정이다. 과기정통부와 AMD 간 협력은 지난 3월 AMD 리사 수 회장의 방한으로 논의가 본격화됐으며, 이후 양측 간 긴밀한 협의를 거쳐 협력 분야와 실행 방안을 구체화해 왔다. 양해각서 체결식은 리사 수 회장의 초청으로 추진돼 글로벌 AI 생태계 변화에 대응하기 위한 양측의 전략적 협력 의지를 다시 한번 확인하는 계기가 됐다. 배경훈 부총리는 “글로벌 AI 경쟁은 CPU, GPU, NPU 등 다양한 연산자원을 결합하는 이기종 컴퓨팅과 개방형 생태계 중심으로 변화하고 있다”며 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”고 밝혔다. 이어 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI반도체 생태계의 경쟁력을 높이고, 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다. 한편, AMD의 리사 수 CEO는 "한국은 반도체와 AI, 첨단 연구, 피지컬 AI 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖춘 AMD의 핵심 전략 시장"이라며, "AMD는 과학기술정보통신부와 협력해 고성능 컴퓨팅 기술과 개방형 소프트웨어 역량, 글로벌 생태계 파트너십을 결합함으로써 대한민국이 개방형·이기종 AI 인프라를 구축할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 말했다. 이어 "이번 협력은 단순한 하드웨어 지원을 넘어 기술 협력과 인재 양성, 긴밀한 공동 연구개발을 통해 대한민국의 AI 혁신과 경제 성장에 기여하겠다는 AMD의 장기적인 의지를 보여주는 것"이라고 밝혔다. 양 기관은 이번 협약의 실질적인 이행을 위해 공동 협의체를 구성하고, 분기별 실무회의를 통해 세부 협력 과제와 추진 방안을 지속적으로 협의해 나갈 예정이다.

2026.07.27 12:00박수형 기자

엔비디아·브룩필드가 베팅한 네이버…14.6兆 장비 등 인프라 투자

엔비디아와 브룩필드로부터 100억 달러(약 14조 6080억원) 자금을 조달한 네이버가 확보한 실탄을 그래픽처리장치(GPU)와 장비 등 인프라에 투자한다. 네이버는 엔비디아로부터 제3자 배정 유상증자를 통해 10억 달러(약 1조 4608억원) 규모의 전략적 투자를 체결했다고 27일 밝혔다. 90억 달러(약 13조 1472억원) 규모의 그래픽처리장치(GPU) 인프라 및 데이터센터 확보를 위해 글로벌 투자사 브룩필드를 독점적 우선 협상대상자로 선정했다. 이번 계약으로 네이버는 AI팩토리 사업의 핵심 축인 GPU 수급과 장비 조달이라는 선결 과제를 해결할 수 있게 됐다. 엔비디아의 이번 투자는 지난 6월 양사가 발표한 '기가와트(GW)급 초대형 글로벌 AI팩토리 구축 협약'의 후속 조치다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만으로, 2008년 코스피 이전 상장 이후 처음이다. 엔비디아는 네이버 지분 4.5%(보통주 724만 1564주)를 취득하게 된다. 납입기한은 오는 10월 30일이다. 이와 함께 네이버는 주주가치 제고를 위한 대규모 자사주 소각도 병행한다. 네이버는 지난 24일 이사회에서 약 1조원 규모의 자사주 490만주를 내달 3일 소각하기로 결정했다고 공시했다. 네이버는 1조 달러(약 1461조 3000억원) 이상을 운용하는 브룩필드와의 사전계약을 통해 수백 MW(메가와트)의 AI팩토리 운용을 위한 최신 GPU와 데이터센터를 안정적으로 확보하게 된다. 브룩필드는 데이터센터와 신재생에너지 등 AI 인프라 분야의 프론티어 투자기업이다. 네이버는 협력을 통해 글로벌 GPU 공급 부족 상황에서도 대규모 컴퓨트 인프라를 선제적으로 확보할 수 있게 된다. 네이버의 자회사인 네이버클라우드는 엔비디아와 글로벌 AI팩토리 사업을 함께 추진하는 'AI 컴퓨트 파트너십' 계약을 긍정적으로 논의하고 있다. 기술 제휴를 포함해 수요와 자본까지 아우르는 통합 파트너십을 통해 엔비디아는 네이버클라우드의 공동 사업 주체로 참여할 것으로 전망된다. 엔비디아가 직접 투자를 결정한 배경에는 네이버가 보유한 세계 최고 수준의 '즉시 실행 가능한' 풀스택 AI 역량이 자리잡고 있다는 것이 회사 측 설명이다. 네이버는 데이터센터, GPU 클러스터, AI 플랫폼에 이어 자체 모델과 서비스까지 AI팩토리의 전 영역을 직접 운영해온 사업자다. 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라를 전 세계 최초로 상용화한 네이버는 20여 년간 축적한 인프라 운영경험을 바탕으로, 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 기술을 AI 워크로드에 맞춰 모두 내재화했다. 이러한 완성형 인프라는 곧 속도로 이어진다. 네이버는 자체 데이터센터에 더해 전국 20여 곳에 GPU 상면을 선제적으로 확보·운영하고 있으며, 표준 사양의 서버 체계를 구축해 자원 확보부터 서비스 개시까지의 기간을 1개월 이내로 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 나아가 네이버는 국내 최대 규모인 10만 장 수준의 GPU를 대규모 클러스터로 운영하며, 자원 관리·복구 자동화와 100% 수준의 모니터링을 통해 예측 가능하고 효율적인 인프라 운영을 실현하고 있다. 이러한 역량을 바탕으로 네이버는 이미 수십만 고객에게 기업용 서비스를 제공하고 있으며, 국내에서 유일하게 대규모 서비스형 GPU(GPUaaS)를 제공하는 사업자다. 빠르게 구축한 대규모 글로벌 협력을 기반으로, 네이버는 2027년부터 AI팩토리 사업을 통한 매출을 창출할 계획이다. 2027년 상반기 55MW 규모의 글로벌 AI팩토리 가동을 시작하고, 2028년 200MW 규모까지 본 궤도에 올린 후, 이를 발판 삼아 1GW급으로 빠르게 확장할 예정이다. 이를 통해 아시아·태평양, 유럽, 중동 시장의 소버린 AI 인프라 수요를 흡수하겠다는 전략이다. 최수연 대표는 “엔비디아와 브룩필드의 투자는 네이버 미래 성장에 중요한 전기가 될 것”이며 “이번 투자를 기점으로 네이버의 기술, 인프라를 통해 글로벌 AI인프라 시장에 빠르게 진출할 수 있는 계기를 마련하게 돼 매우 고무적”이라고 말했다. 이어 “AI팩토리 고객사 유치도 속도감 있게 마무리 해 네이버가 글로벌 AI인프라 분야의 주요한 기업으로 도약하는 분기점으로 삼겠다”고 말했다.

2026.07.27 09:48박서린 기자

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