시중은행에 이어 2금융권인 저축은행까지 해킹 공격에 노출되면서 금융권 전반에 ‘AI 해킹’ 공포가 급격히 확산하고 있다. 3일 금융권에 따르면 예가람저축은행은 지난달 30일 고객 개인정보가 포함된 서버에 신원 미상의 해커가 접근해 정보가 유출된 정황을 확인했다고 밝혔다. 이번 사고로 유출된 정보는 고객 성명, 생년월일, 연락처 등이며 피해 규모는 약 4만명으로 추정된다. 예가람저축은행 측은 유출 사실을 인지한 즉시 관련 서비스를 중단하고 외부 IP 차단 등 긴급 조치를 취하는 한편, 당국 신고 및 피해 고객 구제를 위한 전담 센터 운영에 나섰다. 이번 사태는 앞서 신한은행, KB국민은행, 하나은행 등 주요 시중은행들이 인공지능(AI)을 활용한 해킹 공격을 받아 대규모 고객 정보가 유출된 초유의 사고에 이어 발생했다. 1금융권에 이어 2금융권까지 해커의 먹잇감이 되면서 AI 기술을 악용한 정교한 해킹 공격이 금융권 보안 체계를 뿌리째 흔들고 있다는 지적이 나온다.

미국 메모리 반도체 기업 마이크론이 인공지능(AI) 데이터센터 수요에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버용 메모리 수요가 급증하면서 삼성전자와 SK하이닉스도 3분기에 사상 최대 영업이익을 거둘 것으로 전망된다. AI 투자가 실제 반도체 수요로 이어지고 있다는 점이 실적으로 확인되면서 ‘AI 버블론’의 쟁점도 다음 단계로 넘어가고 있다. 막대한 AI 투자가 실제 수익으로 이어지냐는 부분이다. 마이크론은 2026회계연도 4분기(6~8월) 매출이 542억 2900만 달러(약 73조 7000억원)로 전년 동기(113억 1500만 달러)의 4.8배로 늘었다고 30일(현지시간) 밝혔다. AI 서버용 메모리 등을 포함한 데이터센터 사업 매출은 180억 달러(약 24조 5000억원)로 1년 새 11배 이상 증가했다. 조정 매출총이익률도 87%에 달했다. 마이크론은 다음 분기 매출을 600억~630억 달러로 내다봤다. 산자이 메로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 실적 발표에서 장기 공급계약인 전략적 고객 협약이 26건으로 늘었다고 밝혔다. 이를 통해 2030년까지 예상 매출의 35% 이상을 확보했으며 고객 약정액은 320억 달러에 이른다. 메로트라 CEO는 2027·2028회계연도 메모리 수급이 “올해보다 훨씬 빠듯해질 것”이라고 내다봤다. 마이크론은 늘어나는 수요에 맞춰 설비투자도 확대할 계획이다. 마이크론에서 확인된 메모리 호황은 삼성전자와 SK하이닉스 실적에도 이어질 전망이다. 세 회사 모두 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)와 D램 수요 증가, 메모리 가격 상승의 수혜를 받고 있어서다. 금융정보업체 에프앤가이드에 따르면 삼성전자의 3분기 영업이익 컨센서스는 약 109조원, SK하이닉스는 약 77조원이다. 전망대로라면 두 회사 모두 분기 기준 최대 영업이익을 새로 쓰게 된다. 밥 오도넬 테크낼러시스리서치 수석 애널리스트는 마이크론의 이번 실적과 전망이 “AI 인프라 투자의 회복력을 의심해온 시각에 쐐기를 박을 만하다”고 평가했다. 공급 부족은 여전하다. 시장조사업체 트렌드포스는 HBM4 비중 확대와 공급 제약으로 2027년 HBM 평균판매가격이 올해보다 121% 오를 것으로 전망했다. HBM은 같은 용량의 범용 D램보다 생산에 더 많은 웨이퍼가 필요하다. HBM 생산을 늘릴수록 범용 D램에 투입할 생산 여력이 줄어드는 만큼 전반적인 메모리 공급도 빠르게 늘기 어려운 구조다. 다만 메모리업체의 호실적이 AI 투자 자체의 수익성까지 보여주는 것은 아니다. 반도체를 사들이고 데이터센터를 짓는 빅테크는 막대한 투자비를 AI 서비스와 클라우드 사업 등의 매출로 회수해야 한다. 골드만삭스는 미국 주요 하이퍼스케일러의 설비투자가 올해 약 8000억 달러(약 1087조원)에서 내년 1조 2000억 달러(약 1630조원)로 늘어날 것으로 전망했다. 이들이 AI 인프라 투자에서 손익분기점을 맞추려면 향후 연간 약 3000억 달러(약 408조원)의 AI 매출이 필요할 것으로 추산했다.

서울 서초구가 인공지능 카메라가 현장에서 위험 상황을 감지·분석하는 ‘엣지형(Edge) AI 지능형 폐쇄회로(CC)TV 선별관제시스템’을 통해 스마트 안전 관제 체계 강화에 나선다고 1일 밝혔다. 엣지형 AI 시스템은 AI 기술을 활용해 CCTV 영상 속 사진·차량 등 객체와 배회·쓰러짐·침입·폭행 등 이상행동을 자동으로 감지하고 위험 상황 때 관제요원에게 즉시 알려주는 시스템이다. 지난 4월 선제 도입된 시스템은 현장에서 위험 상황을 감지하는 ‘엣지형 AI CCTV’가 선별한 데이터만 관제센터로 전송한다. 이 시스템을 활용하면 영상 전체를 서버로 전송·분석하는 기존 방식보다 데이터 전송량과 서버 부담을 줄일 수 있다. 네트워크 사용량과 운영 비용을 줄이는 효과도 있다. 구는 사고와 범죄에 빠르게 대응하기 위해 2023년부터 시스템을 도입해 왔지만 모든 영상을 관제센터 서버로 전송해 분석하는 기존 ‘서버형’ 방식은 데이터 전송량 증가와 서버 부하가 커지는 등의 한계가 있었다. 구는 상반기에 안전 취약지역 15곳에 AI CCTV 33대를 우선 설치했다. 9월 중 방범용 CCTV 신규 설치와 노후 카메라 교체로 163대를 추가 구축해 AI CCTV를 총 196대 규모로 늘렸다. 추가 구축 물량은 방범용 CCTV 신규 설치 60대, 노후 카메라 교체 103대다. 구는 실제 현장 관제 데이터를 활용해 운영 안정성과 탐지 정확도 향상에도 힘쓴다. 위험 상황을 정확하게 탐지한 사례와 잘못 탐지한 사례 등을 비교·분석해 현장 환경에 따른 탐지 성능을 점검한다. 구는 정확하고 효율적인 선별 관제가 이뤄질 수 있도록 시스템을 고도화할 계획이다. AI CCTV 적용도 단계적으로 늘린다. 올해 196대를 구축한 후 2027년에는 215대를 추가 구축한다. 이후에도 적용 대상을 늘려 촘촘한 지능형 안전 관제망을 구축할 예정이다. 전성수 구청장은 “앞으로도 현장 관제 데이터를 바탕으로 AI 감지 정확도와 시스템 운영 성과를 지속 분석해 스마트 안전 관제 체계를 더욱 발전시키고 주민이 안심하고 생활할 수 있는 안전한 도시를 만들어 가겠다”고 말했다.

- 근무환경 전환·AI 확산에 경계형 보안모델 한계…공공·금융·국방 모두 새 체계 도입- SGA솔루션즈, 시큐어OS 서버보안·데이터센터 보안에서 제로트러스트·양자내성암호로 확장 국내 정보보안 시장이 커지고 있다. 민간에서는 제재가 강화되고 보안 투자 공시가 의무화된다. 공공·금융·국방 분야는 일률적인 망분리를 벗어나 데이터 등급에 따라 접근을 통제하는 새 보안체계로 옮겨 가고 있다. 지난 11일 시행된 개정 개인정보 보호법에 따라, 고의·중과실로 3년 안에 위반을 반복하거나 1,000만 명 이상에게 피해를 입히는 등 중대한 침해행위에는 전체 매출액의 최대 10%까지 과징금을 부과할 수 있다. 반면 개인정보 보호에 미리 투자한 기업은 과징금 기준금액을 최대 40%까지 감경받을 수 있다. 2027년부터는 모든 상장사가 정보보호 투자액과 전담인력 현황을 공시해야 한다. 사고 전 투자 여부가 제재 수준과 시장 평가를 함께 좌우하게 된 셈이다. 통신·유통·미디어 등에서 대규모 유출 사고가 잇따르면서 보안 인식도 달라졌다. 최근 침해사고 상당수는 공격자가 내부망에 들어온 뒤 오랫동안 탐지되지 않는 형태다. 이제 침입을 막는 것만큼, 침입 이후 서버·계정·데이터 접근을 어떻게 통제할지가 핵심 과제가 됐다. 원격·하이브리드 근무와 클라우드 확산으로 내부와 외부를 나누던 경계형 보안모델도 한계를 드러냈다. AI 확산은 이를 더 뚜렷하게 만들었다. AI를 업무에 쓰려면 데이터에 접근해야 하지만, 망분리 환경에서는 접근 자체가 막혀 있기 때문이다. 이에 정부는 데이터를 C(기밀)·S(민감)·O(공개) 등급으로 나눠 통제 수준을 달리하는 N2SF(국가 망 보안체계)를 마련했다. 금융권은 자율보안체계로 전환하고 있고, 국방·방산 분야는 K-RMF(한국형 위험관리 프레임워크)로 대응하고 있다. 방식은 달라도 방향은 같다. 네트워크 경계를 믿는 대신, 사용자·단말·계정·서버를 하나하나 검증하고 통제하는 것이다. 이 흐름에서 서버보안의 역할이 커지고 있다. 인증된 사용자라도 서버 안에서는 허용된 자원과 명령에만 접근하도록 권한을 나누고, 주요 행위를 기록해야 한다. 서버와 워크로드를 잘게 나눠 필요한 통신만 허용하는 ‘마이크로세그멘테이션(Micro-Segmentation)’도 주목받고 있다. SGA솔루션즈는 이러한 전환에 대응할 수 있는 제품군을 확보하고 있다. 서버보안 솔루션 ‘레드캐슬(Red Castle)’을 중심으로 시큐어OS 기반의 서버 접근통제·권한관리 분야에서 공공 레퍼런스를 축적해 왔고, 최근에는 제로트러스트와 양자내성암호(PQC) 영역으로 대응 범위를 넓히고 있다. 새로운 보안체계가 요구하는 등급별 차등 통제는 결국 중요 데이터가 위치한 서버 계층에서 구현된다는 점에서, 기존 사업 기반과 정책 수요가 맞물린다는 평가다. 데이터센터 보안도 SGA솔루션즈가 대응 범위를 넓혀 온 영역이다. 클라우드 전환과 AI 인프라 확산으로 서버와 데이터가 소수의 데이터센터에 집중되면서, 한 지점의 통제 실패가 기관·기업 전체 업무로 번지는 구조가 만들어졌다. 접근 권한 관리와 계정 통제, 암호화, 이력 기록이 한 체계 안에서 맞물려야 하는 이유다. 정책 수요는 이미 계약으로 이어지고 있다. SGA솔루션즈는 최근 공공기관과 금융권을 포함한 규제 민감 산업에서 잇따라 공급 계약을 확보했다. SGA솔루션즈 관계자는 “업무 환경 변화로 드러난 기존 보안모델의 한계가 AI 확산으로 더 분명해졌고, 그 대응으로 새로운 보안체계가 잇따라 나온 것”이라며 “데이터가 모이는 서버와 데이터센터 단계에서 접근 권한과 이력이 실제로 통제되고 있는지 다시 확인해야 할 시점”이라고 말했다. 이어 “서버보안에서 축적한 통제 역량을 데이터센터 보안과 제로트러스트, 차세대 암호 영역까지 확장해 나가겠다”고 덧붙였다.

지방정부의 ‘인공지능 전환’(AX)이 속도를 내고 있다. 대전시는 28일 육군과 방산 AX 협력체계 구축과 지역 방위산업 기업 지원을 위한 업무협약을 체결했다. 양 측은 방산 AX 관련 교류와 협력, 방산기업·연구기관의 국방 데이터 활용과 기술개발, 국방 AX 수요 기반 연구개발 과제 발굴·기획과 사업화 등을 추진하기로 했다. ‘방산 AX 클러스터 조성’을 민선 9기 핵심 사업으로 추진할 계획인 시는 문평동 옛 대덕경찰서 부지를 방산기업의 AI 기술 개발과 실증을 지원할 거점으로 지정했다. 육군 AX 대전 거점을 비롯해 1단계로 시험동에 시험·실증 인프라를 구축하고 2단계로 본관동을 증·개축해 방산기업 종합지원 기능을 확충한다. 방산 AX 클러스터의 핵심축인 육군 AX 대전 거점은 민원동에 조성할 예정으로 육군본부가 운영을 맡고 카이스트는 AI 기술개발·교육, 한남대가 데이터 안심존과 AI 서버 등 인프라를 구축한다. 육군이 협력과제를 제시하면 기업·연구기관이 국방 데이터를 활용해 개발한 AI 기술과 솔루션을 실증·검증하는 협력체계다. 대전은 ‘방산 소재·부품·장비 특화단지’ 선정에 이어 육군의 AX 거점까지 유치하며 기술개발부터 실증·사업화로 이어지는 방산 AX 생태계를 구축하게 됐다. ‘AI 수도’를 꿈꾸는 충남도는 이날 보행 약자 웨어러블 로봇 지원과 충남형 중소기업 AX 모델, 스마트 농기계 안심 알림 앱 구축 등 AI 발굴 과제 219건 보고회를 개최했다. 주민의 삶의 질과 지역 산업 구조 개선에 필요한 우선 과제는 속도감 있게 추진한다.

삼성전기가 인공지능(AI) 서버용 고부가 반도체 패키지기판 생산능력 확대를 위해 국내 세종과 베트남 생산거점에 총 6조 7800억원을 투자한다. AI 서버와 고성능컴퓨팅(HPC) 시장 성장에 맞춰 핵심 부품 생산 기반을 대폭 넓히는 것이다. 삼성전기는 28일 세종사업장 패키지기판 생산시설 증설에 4조 2700억원을 투자한다고 밝혔다. 단일 제품 투자로는 회사 역대 최대 규모다. 투자 기간은 이달부터 2028년 5월까지이며 신규 생산라인은 같은 해 9월부터 양산에 들어갈 예정이다. 베트남 생산법인도 이날 현지 패키지기판 공장 증설에 2조 5100억원을 투자한다고 공시했다. 투자 예정일은 2028년 4월 말이다. 삼성전기가 증설하는 제품은 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA)다. AI 가속기와 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU) 등 고성능 반도체와 메인보드를 연결해 전기 신호와 전력을 전달하는 기판이다. 최근 AI 서버용 반도체가 고성능화하면서 이를 받치는 기판 수요도 빠르게 늘고 있다. 이번 투자는 글로벌 빅테크·반도체 고객사와의 중장기 협력을 바탕으로 추진된다. 고객사가 일부 투자금을 지원하고 중장기 물량도 보장하기로 해 삼성전기는 대규모 설비투자 부담과 가동률 변동 위험을 낮출 수 있게 됐다. 회사는 향후 2~3년간 AI 인프라 투자가 이어지면서 고성능 패키지기판 수요도 지속될 것으로 보고 있다. 삼성전기는 세종사업장을 고부가 제품의 핵심 생산거점으로 활용하고 베트남 생산시설도 함께 확충해 AI 서버와 HPC, 전장용 기판 수요에 대응할 계획이다.

삼성전자가 2026년 사업전략의 핵심을 인공지능(AI)으로 제시하고 반도체와 스마트폰, 가전 등 전 사업 영역에서 AI 경쟁력 강화에 나선다고 28일 밝혔다. 삼성전자는 지난 3월 18일 경기 수원시 수원컨벤션센터에서 열린 제57기 정기 주주총회에서 DS부문과 DX부문의 올해 사업전략과 전망을 공개했다. DS부문은 메모리·파운드리·시스템LSI 등 반도체 전 영역에서 근원적인 기술 경쟁력을 강화한다. 메모리는 AI 및 서버용 고부가가치 제품을 중심으로 시장에 대응하고 HBM4 등 차세대 제품의 경쟁력을 높인다는 계획이다. 파운드리는 GAA 공정 기술을 기반으로 2나노 시대 기술 주도권 확보에 나서며 데이터센터와 로보틱스 등 AI 수요를 적극 공략한다. 특히 메모리, 파운드리, 로직 설계, 첨단 패키징을 아우르는 ‘원스톱 솔루션’을 바탕으로 종합 AI 반도체 솔루션 기업으로 도약한다는 구상이다. AI 기술과 인프라를 반도체 설계부터 연구개발(R＆D), 제조, 품질 등 전 과정에 적용해 개발 속도와 수율을 높이고 선행 연구개발 투자도 강화한다. DX부문은 모든 제품과 서비스에 AI를 접목하고 AI 전환(AX)을 전사적으로 확대한다. 스마트폰은 ‘갤럭시 AI’를 기반으로 에이전틱 AI폰 시대를 선도하고 차세대 폼팩터와 프라이버시 디스플레이 등 차별화한 기술을 강화한다. 갤럭시 AI 기기 생산은 지난해 4억대에서 올해 8억대로 확대할 계획이다. TV 사업에서는 신규 라인업을 AI TV로 구성하고 마이크로 RGB와 미니 LED 등 프리미엄 제품을 늘린다. 생활가전은 AI 기반 맞춤형 서비스를 강화하고, 공조 사업은 플랙트그룹과의 시너지를 바탕으로 AI 데이터센터 등 고부가 시장을 확대한다. 하만은 AI 기반 지능형 콕핏과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 역량을 강화한다. 로봇과 메드텍 등 신성장 분야에도 투자를 늘린다. 제조용 휴머노이드 로봇을 생산라인에 우선 도입해 관련 기술과 데이터를 축적하고, 로봇AI와 핸드 기술 등을 고도화한다. 메드텍 분야에서는 AI와 데이터 기반 정밀 의료 및 개인 맞춤형 헬스케어 사업을 강화한다. 삼성전자의 AI 중심 전략은 주요 사업 성과로도 이어지고 있다. ‘갤럭시 S26 울트라’는 지난 3월 스페인 바르셀로나에서 열린 ‘MWC 2026’에서 ‘최고 전시 제품상’을 받았다. TV 사업에서는 글로벌 시장조사업체 옴디아 기준 2025년 매출 점유율 29.1%로 글로벌 TV 시장 1위를 기록하며 2006년 이후 20년 연속 선두를 유지했다. 

- 장애 직전 작업 이력까지 연계 분석… 장애 대응 시간 단축- CPU·메모리 사용률만으로 찾기 어려운 병목 분석… 성능 저하 원인 신속 파악- 가상화 넘어 물리 인프라까지 추적… 장애 진단 범위 확대 AI 인프라 소프트웨어 전문기업 오케스트로(공동대표 김범재·김영광)는 오는 9월 29일 오후 2시 ‘VM웨어 전환 이후, 인프라 운영의 새로운 기준’을 주제로 온라인 웨비나를 개최한다고 28일 밝혔다. 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 개편 이후 계약 갱신을 앞둔 기업과 기관을 중심으로 가상화 환경 전환이 본격화되고 있다. 초기에는 기존 워크로드를 안정적으로 옮기는 일이 관건이었지만, 최근에는 전환 이후의 운영 효율성과 인프라 확장성까지 함께 따지는 흐름이다. 어떤 가상화 환경을 선택하느냐에 따라 전환 이후 운영 방식과 확장 범위가 달라진다. 워크로드 이전에만 초점을 맞추면 실제 운영에 필요한 기능과 확장성을 충분히 확보하지 못할 수 있고, 이후 컨테이너나 멀티·하이브리드 클라우드로 확장하는 과정에서 인프라를 다시 구성해야 하는 상황이 생길 수 있다. 실제로 VM웨어 대체를 위해 다른 가상화 솔루션을 도입했다가 운영과 확장에서 제약을 겪고, 약 1년 만에 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’로 다시 전환한 고객 사례도 있다. 이번 웨비나에서는 서영석 오케스트로 테크세일즈본부장(부사장)이 연사로 나서 VM웨어 전환 과정에서 고려해야 할 핵심 요건을 짚는다. 이어 실제 운영 환경에서 검증한 콘트라베이스의 기능과 전환 사례를 소개한다. 콘트라베이스는 장애 원인 분석에 필요한 정보를 한데 모아 운영자의 판단을 돕는다. 일반적인 가상화 환경에서는 알람과 자원 상태, 작업 이력을 각각 확인하며 원인을 추적해야 하지만, 콘트라베이스는 알람과 최근 작업 이력, 자원 상태를 함께 제공해 장애 직전에 수행된 작업과 변경 사항을 바로 확인할 수 있다. 여러 화면을 일일이 오가지 않고도 원인을 파악해 대응 시간을 줄일 수 있다는 설명이다. CPU·메모리 사용률만으로는 드러나지 않는 성능 저하 원인도 분석한다. 자원 사용량이 높지 않은데 서비스가 느려지는 경우, 병목을 판단할 수 있는 지표를 제공해 원인을 좁혀갈 수 있도록 지원한다. 가상자원에는 이상이 없는데 통신 장애가 발생하는 상황에도 물리 인프라까지 추적이 가능하다. 콘트라베이스는 가상머신이 연결된 물리 호스트와 스위치·포트 등 네트워크 구간을 함께 확인해 실제 장애 지점을 찾는다. 가상자원 정보만으로는 파악하기 어려운 문제까지 확인해 원인 규명에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 오케스트로는 VM웨어 전환 수요가 확대되는 가운데 콘트라베이스의 운영 기능을 지속 고도화하고, 전환 이후에도 안정적인 가상화 환경을 구축할 수 있도록 지원할 예정이다. 나아가 가상화부터 클라우드 네이티브, AI 인프라까지 아우르는 풀스택 소프트웨어를 기반으로 고객이 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 지원할 방침이다. 웨비나는 9월 29일 오후 2시부터 올쇼TV를 통해 온라인으로 진행된다. 참가비는 무료이며, 사전 등록 후 참여할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “VM웨어 전환의 성패는 시스템을 안정적으로 이전하는 것뿐 아니라 이후 인프라를 얼마나 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는지에 달려 있다”며 “오케스트로는 VM웨어 전환 시장에서 축적한 기술력과 경험을 바탕으로 전환 이후 운영까지 아우르는 새로운 기준을 제시해 나가겠다”고 말했다.

최근 미국 프런티어 모델을 거의 따라잡은 성능과 증류 논란으로 유명해진 문샷 AI의 키미 K3나 지난해 AI 시장에 큰 충격을 몰고 온 딥시크와 비교해서 알리바바의 Qwen은 상대적으로 대중적 인지도는 낮은 편입니다. 하지만 누구나 다운로드 해 사용할 수 있는 개방형 LLM 모델 가운데서 Qwen 3.8 시리즈는 모델 크기 대비 높은 성능으로 많은 사용자를 확보한 상태로 만만치 않은 기술력을 자랑하는 회사이기도 합니다. 여기에 중국 AI 회사 가운데서는 일찍부터 AI 하드웨어에 많은 투자를 해 자체 플랫폼을 구축하고 있는 회사이기도 합니다. 이런 점에서 알리바바는 자체 모델인 제미나이와 AI 가속기인 TPU를 지닌 구글과 상당히 유사한 전략을 지닌 회사이기도 합니다. 최근 알리바바는 5조에서 10조개 파라미터 규모의 차세대 Qwen 모델을 개발하겠다고 밝혔습니다. 더 중요한 것은 이런 대형 모델을 훈련하고 서비스할 수 있는 자체 AI 가속기 ‘젠우 V900’을 공개했다는 점입니다. 지난 22일 항저우에서 열린 압사라 콘퍼런스에서 공개한 알리바바의 젠우 V900은 216GB의 메모리를 탑재하고 있으며 전 세대인 M890의 3배의 성능을 지니고 있습니다. 구체적인 성능은 아직 공개하지 않았는데, FP16 기준으로 3배라면 1.8 PFLOPs의 성능을 지닌 것으로 추정됩니다. 여기에 FP8/FP4 연산도 지원한다고 밝혔습니다. 아무튼 대략적인 수치를 감안하면 알리바바의 젠우 V900은 엔비디아의 베라 루빈(FP4 기준 50 PFLOPs)과 비교해 성능은 낮은 편입니다. 하지만 엔비디아 칩을 수입하기 힘든 알리바바 입장에서는 자체 개발이 필수적인 상황입니다. 그리고 사실 중국 내에서 경쟁 상대인 화웨이 어센드 칩과 비교해서 크게 낮은 성능이라고 할 수 없는 수준이기도 합니다. 일단 젠우 V900 칩을 계획대로 양산해서 목표처럼 20GW 급 데이터 센터를 2032년까지 구축할 수 있다면 알리바바는 나름 승산이 있다고 보고 있습니다. 중국 AI 모델의 특징은 상대적으로 적은 연산 자원을 이용해서 높은 성능을 낼 수 있게 한 데 있습니다. 미국이 제재로 칩 수급이 어려운 상황에서 내놓은 여러 고육지책이 지금은 오히려 큰 무기가 되고 있는 셈입니다. 최신 Qwen 모델은 활성 파라미터 크기를 줄여 연산 부담을 더는 MoE(Mixture of Experts) 기법은 물론이고 ‘N-gram 임베딩’처럼 AI 가속기의 메모리 부담까지 덜어주는 최신 기법을 사용해 연산 자원 대비 높은 성능을 보여주고 있습니다. 따라서 50만 개의 V900 칩을 실제로 양산해 대규모 AI 데이터 센터를 구축할 수만 있다면 앞으로 AI 경쟁에서 연산 자원 확보에 어려움을 겪는 딥시크나 키미 K3보다 유리한 고지를 차지할 수 있습니다. 물론 하이퍼스케일러가 되기 위해서는 AI 가속기 만으로는 불가능합니다. 한 개의 기속기에서 10조 개의 파라미터를 돌릴 순 없기 때문입니다. 젠우 V900 가속기는 알리바바의 ICN 스위치 패브릭을 통해 약 1.2TB/s의 칩 간 인터커넥트 속도를 제공합니다. 그리고 지우(Panjiu) 슈퍼노드 서버(V900 + ICN 스위치 기반), 이톈(Yitian) CPU를 포함한 자체 맞춤형 랙 스케일 솔루션을 개발하고 있습니다. 다만 중국 내 반도체 수급 상황도 쉽지 않다는 점을 생각하면 순조롭게 캐파 확장에 성공할 수 있을진 미지수입니다. 최대 50만 개의 V900 가속기는 108페타바이트의 HBM 메모리를 의미합니다. 다만 중국 내 고성능 반도체와 고대역폭 메모리 공급이 빠듯한 상황이어서, 계획대로 50만 개 규모로 양산해 대규모 데이터센터를 구축할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 물론 이런 어려움을 극복하고 알리바바가 대규모 데이터센터, 자체 AI 가속기, 자체 LLM까지 완성한다면 AI 수직 계열화에 한 발 더 다가가며 입지를 크게 강화할 수 있을 것입니다. 알리바바는 젠우 V900의 출시 시점을 내년 1분기로 밝혔습니다. 알리바바가 어떤 결과를 겨두게 될지 주목됩니다.

LG전자가 엔비디아의 공식 파트너 프로그램인 ‘엔비디아 파트너 네트워크(NPN)’에서 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 솔루션 분야인 ‘파워 앤드 쿨링’ 파트너로 선정됐다고 27일 밝혔다. NPN은 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼과 기술 생태계를 기반으로 하드웨어·소프트웨어·서비스·인프라 기업들이 참여하는 글로벌 협력 프로그램이다. 엔비디아는 NPN을 통해 AI 데이터센터와 AI 팩토리 구축에 필요한 검증된 파트너와 솔루션을 고객사에 연결한다. 참여 기업은 기술 협력과 영업·마케팅 지원 등을 통해 글로벌 고객 접점을 확대할 수 있다. 이번 파트너 등재로 LG전자는 엔비디아 기술 기반의 AI 데이터센터를 구축하는 고객사에 고효율 냉각 솔루션을 제안할 기회를 확보했다. 특히 글로벌 기업들이 데이터센터를 기획하고 설계하는 초기 단계부터 LG전자의 칠러와 냉각수 분배장치(CDU)를 적용할 수 있는 기회가 확대됐다. 데이터센터 구축 초기부터 냉각 시스템을 설계하면 각 데이터센터 서버의 발열 특징에 맞춰 효율적으로 전력과 열을 관리하는 맞춤형 솔루션을 설치할 수 있다. LG전자는 앞서 국내 기업 최초로 600㎾ 및 1㎿급 CDU의 엔비디아 규격 승인 요건을 충족한 바 있다. 2.5㎿급 고용량 CDU는 AI 팩토리 규격 승인을 받아 엔비디아의 제품 인증인 ‘DSX 레디 CDU’도 획득했다. LG전자는 신규 데이터센터 증설 수요의 60% 이상이 집중되는 북미 시장을 중심으로 사업 확대에 나설 계획이다. 

LG전자가 엔비디아의 공식 파트너 프로그램인 ‘엔비디아 파트너 네트워크(NPN)’에서 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 솔루션 분야인 ‘파워 앤드 쿨링’ 파트너로 선정됐다고 27일 밝혔다. NPN은 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼과 기술 생태계를 기반으로 하드웨어·소프트웨어·서비스·인프라 기업들이 참여하는 글로벌 협력 프로그램이다. 엔비디아는 NPN을 통해 AI 데이터센터와 AI 팩토리 구축에 필요한 검증된 파트너와 솔루션을 고객사에 연결한다. 참여 기업은 기술 협력과 영업·마케팅 지원 등을 통해 글로벌 고객 접점을 확대할 수 있다. 이번 파트너 등재로 LG전자는 엔비디아 기술 기반의 AI 데이터센터를 구축하는 고객사에 고효율 냉각 솔루션을 제안할 기회를 확보했다. 특히 글로벌 기업들이 데이터센터를 기획하고 설계하는 초기 단계부터 LG전자의 칠러와 냉각수 분배장치(CDU)를 적용할 수 있는 기회가 확대됐다. 데이터센터 구축 초기부터 냉각 시스템을 설계하면 각 데이터센터 서버의 발열 특징에 맞춰 효율적으로 전력과 열을 관리하는 맞춤형 솔루션을 설치할 수 있다. LG전자는 앞서 국내 기업 최초로 600㎾ 및 1㎿급 CDU의 엔비디아 규격 승인 요건을 충족한 바 있다. 2.5㎿급 고용량 CDU는 AI 팩토리 규격 승인을 받아 엔비디아의 제품 인증인 ‘DSX 레디 CDU’도 획득했다. LG전자는 신규 데이터센터 증설 수요의 60% 이상이 집중되는 북미 시장을 중심으로 사업 확대에 나설 계획이다. 초대형 클라우드 사업자인 하이퍼스케일러와 데이터센터 임대·운영 사업자인 코로케이션 기업을 주요 고객으로 삼아 냉각 솔루션 공급을 확대한다는 구상이다.

LG전자가 SK엔무브와 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터에 쓰이는 차세대 냉매와 냉동기유, 액침 냉각 기술을 공동 개발한다. 최근 글로벌 빅테크와 AI 데이터센터 냉각 협력을 확대하고 있는 LG전자가 냉각 장비를 넘어 핵심 소재와 차세대 열관리 기술까지 사업 영역을 넓힌다. LG전자는 지난 21일 서울 종로구 SK서린빌딩에서 SK엔무브와 ‘가전·상업·산업용 신규 냉매, 냉동기유 및 액침 냉각 기술 공동 선행 개발’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 양사는 지구온난화지수(GWP)가 150 미만이면서 과불화화합물(PFAS)을 사용하지 않는 차세대 냉매를 공동 개발하고 성능을 검증한다. 유럽과 북미를 중심으로 냉매 환경규제가 강화하는 데 대응하기 위해서다. LG전자의 냉난방공조(HVAC) 기술과 SK엔무브의 냉매·냉동기유 개발 역량을 결합해 SK엔무브가 신규 냉매 후보를 개발하면 LG전자가 공조 제품과 시스템에 적용해 성능과 안전성을 확인한다. 새 냉매의 특성에 맞춘 냉동기유도 함께 개발한다. 냉매가 열을 옮기는 역할을 한다면 냉동기유는 압축기 등 공조 시스템의 주요 부품 간 마찰과 손상을 줄이는 소재다. 냉매와 냉동기유를 함께 최적화해 냉각 효율과 시스템 안정성을 높일 수 있다. AI 데이터센터용 액침 냉각 협력도 확대한다. 액침 냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 액체에 직접 담가 열을 식히는 방식으로, 고성능 AI 반도체의 발열 증가에 대응할 차세대 냉각 기술로 꼽힌다. LG전자와 SK엔무브는 지난해 미국 액침 냉각 전문기업 GRC와 관련 기술 실증과 사업화 가능성을 검토해왔다. 앞으로 데이터센터뿐 아니라 에너지저장장치(ESS)와 전기차 부품 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. LG전자는 최근 AI 데이터센터를 냉난방공조 사업의 주요 성장 시장으로 삼고 글로벌 빅테크와 협력을 확대하고 있다. 마이크로소프트(MS)와 데이터센터 냉각·전력 인프라 분야에서 협력하는 한편 엔비디아의 AI 데이터센터 설계 생태계에도 냉각 솔루션을 공급하고 있다.

- 지능형 GSLB로 장애 시 자동 우회, 최적 서버에 실시간 연결- 멀티 클라우드·복수 데이터센터 트래픽 통합 관리… 별도 장비 없이 빠른 도입 도메인·비즈니스 솔루션 전문기업 후이즈(공동대표이사 정지훈·우희문)가 멀티 클라우드와 복수 데이터센터 환경에서 트래픽을 실시간으로 최적화하는 지능형 부하 분산 서비스 ‘Super DNS 트래픽 매니저’를 출시했다고 28일 밝혔다. ‘Super DNS 트래픽 매니저’는 글로벌 클라우드·보안 기업 아카마이(Akamai)의 분산 네트워크 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 한 고성능 GSLB(Global Server Load Balancing, 글로벌 서버 부하 분산) 서비스다. 여러 데이터센터와 클라우드에 흩어진 서버의 상태와 전 세계 인터넷 환경을 실시간으로 분석해 사용자 요청을 최적의 서버로 자동 연결하며, 특정 데이터센터나 서버에 장애가 생기면 정상 작동 중인 다른 경로로 즉시 우회해 서비스 중단을 막는다. 별도 장비를 구입하거나 설치할 필요가 없다는 점도 강점이다. 이용 중인 데이터센터와 클라우드 인프라 그대로 서비스를 적용할 수 있으며, 후이즈가 도입 환경 분석부터 설정까지 전문 기술 지원을 1:1로 제공한다. 이에 따라 금융·전자상거래·공공기관·게임 등 중단 없이 대규모 트래픽을 처리해야 하는 서비스 운영자에게 특히 유용할 것으로 기대된다. 후이즈는 앞서 DDoS 공격을 방어하고 가동률 100%를 보장하는 고성능 클라우드 네임서버 ‘Super DNS’를 국세청, 대검찰청 등 다수 정부·공공기관에 공급해 왔다. 이번 트래픽 매니저 출시로 후이즈는 DNS(Domain Name System) 보안·안정성을 넘어 애플리케이션과 웹 서비스의 성능과 가용성까지 관리하는 영역으로 ‘Super DNS’ 제품군을 확장했다. 기존 ‘Super DNS’가 네임서버의 보안과 안정적인 운영에 초점을 맞췄다면, 이번 서비스는 사용자 요청을 실제 서비스 인프라에 전달하는 단계까지 관리 대상으로 포함한다. 정지훈 후이즈 공동대표이사는 “앱과 웹 서비스의 운영 인프라가 멀티 클라우드·복수 데이터센터 환경으로 전환되면서, 장애 발생 시 얼마나 빠르게 정상 경로로 전환하고 평상시 얼마나 효율적으로 트래픽을 분산하느냐가 고객 경험과 서비스 경쟁력을 좌우하는 중요 요소가 됐다”면서, “Super DNS 트래픽 매니저를 통해 기업이 복잡한 인프라를 추가 장비 투자 없이 안정적으로 운영하고, 사용자는 언제 어디서나 빠르고 안정적인 서비스를 누릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

MS 데이터센터에 인프라 공급 협력국내 유일 엔비디아 ‘DSX 레디’ 획득 LG전자·LG엔솔은 AI 팩토리 합류계열사 역량 묶어 ‘빅테크 원픽’ 으로 구광모 LG그룹 회장이 새 성장축으로 인공지능(AI) 데이터센터 인프라를 낙점했다. 사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)와 냉각·전력·정보기술(IT) 인프라 협력을 논의한 데 이어, LG전자와 LG에너지솔루션은 엔비디아의 차세대 AI 팩토리 생태계에 합류했다. 전자·배터리·IT서비스 등 계열사들의 강점을 묶어 글로벌 AI 인프라 시장을 공략하는 행보가 본격화됐다. LG는 21일(현지시간) 미국 워싱턴주 레드먼드 MS 본사에서 구 회장과 나델라 CEO 등이 참석한 가운데 최고경영진 회의를 열었다고 22일 밝혔다. 권봉석 LG 최고운영책임자(COO), 류재철 LG전자 CEO, 홍범식 LG유플러스 CEO, 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표 등도 함께했다. 양측의 협력이 구체화된 분야는 AI 데이터센터(AI DC)가 대표적이다. MS가 세계 각지에서 데이터센터를 확대하는 과정에 LG의 냉각·전력·IT 인프라를 공급하는 방안을 추진한다. 단기적으로는 대용량 냉각 솔루션을 중심으로 사업 기회를 찾고, 중장기적으로는 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에서 조립해 공사 기간을 줄이는 ‘프리팹’ 데이터센터까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. LG 내부의 AI 전환(AX)에도 MS 기술을 활용한다. 사무직 임직원을 대상으로 생성형 AI 업무도구 ‘코파일럿’과 클라우드 플랫폼을 도입하고, 로봇 등이 현실 공간을 인식하고 움직이는 피지컬 AI 모델의 개발·학습에도 MS의 고성능 컴퓨팅 자원을 활용할 방침이다. LG가 AI DC를 새 성장축으로 보는 배경에는 계열사별 사업 역량을 집중할 수 있다는 점이 깔려 있다. LG전자는 냉각, LG에너지솔루션은 배터리, LG CNS와 LG유플러스는 데이터센터 설계·운영과 IT 인프라 역량을 갖고 있다. AI 서버의 전력 소비와 발열이 커질수록 이들 사업의 연계 효과도 커질 수 있다. 엔비디아와의 협력은 이런 전략이 실제 사업으로 이어지고 있음을 보여준다. LG전자의 2.5메가와트(㎿)급 냉각수분배장치(CDU)는 22일 엔비디아의 ‘DSX 레디’ 승인을 받았다. 여러 대의 고성능 서버 랙을 한꺼번에 액체로 식히는 장비로, 엔비디아가 AI 팩토리에 요구하는 냉각 기준을 충족했다. LG전자는 앞서 600킬로와트(㎾)와 1㎿급 CDU도 규격 승인을 받아 소·중·대용량 제품군을 갖췄다. LG에너지솔루션도 배터리에너지저장장치(BESS)로 DSX 레디 파트너에 이름을 올렸다. 선정된 업체는 전 세계 3곳으로, 국내 배터리 기업 중에서는 유일하다. AI 서버의 전력 사용량이 순간적으로 급증할 때 배터리가 충·방전하며 부하를 조절하고 전압을 안정적으로 유지하는 역할을 한다. LG에너지솔루션은 연말까지 북미에서 50기가와트시(GWh) 이상의 에너지저장장치(ESS) 생산능력을 확보할 계획이다.

LG에너지솔루션이 엔비디아가 처음으로 선보이는 차세대 인공지능(AI) 팩토리 생태계 ‘DSX 레디’에 배터리에너지저장장치(BESS) 기업으로 합류했다고 22일 밝혔다. 이번 BESS 파트너로 선정된 기업은 LG에너지솔루션과 테슬라, 히타치 에너지 등 전 세계 3곳으로 국내 배터리 기업 중에선 LG에너지솔루션이 유일하다. AI 팩토리는 AI의 생명 주기 전반을 관리하며 데이터로부터 가치를 창출하도록 설계된 고도화된 데이터센터다. 엔비디아는 이 AI팩토리의 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 통합∙최적화하기 위해 DSX AI 팩토리 플랫폼을 구축하고 있다. DSX 레디는 관련 요건을 충족한 파트너 제품과 설루션을 대상으로 한 자격 프로그램이다. LG에너지솔루션은 고용량 리튬·인산·철(LFP) 배터리 기반 ‘JF2 AC 링크’ 제품으로, AC 에너지저장설루션에 적용되는 엔비디아 DSX 레디 요건을 충족했다. 이 제품은 높은 안전성과 에너지 효율, 장수명을 갖췄고 모듈형 설계를 통해 건설 기간도 단축할 수 있다. 데이터센터의 규모 확대에 맞춘 신속한 확장이 가능하다. 전력 제어와 부하 관리 기술에도 강점을 갖추고 있다. AI 서버의 급격한 전력 사용량 변화에 맞춰 충·방전하며 부하를 완화하는 ‘AI 부하 평준화’ 성능과 함께 전력망의 전압이 급격하게 떨어지거나 오르는 상황에서도 안정적으로 전력을 공급하는 ‘전압 유지’ 기능을 탑재했다. LG에너지솔루션은 현재 북미에서 5개의 에너지저장장치(ESS) 생산 거점을 운영하며 배터리 셀부터 팩, 링크까지 ESS 전반에 걸친 제품을 100% 현지 생산하고 있다. 빠르게 생산 역량을 확보해 올해 말 북미 지역에만 50GWh 이상의 ESS 생산능력을 확보한다는 계획이다. 강창범 LG에너지솔루션 ESS전지사업부 전무는 “엔비디아가 처음으로 선보이는 DSX 레디에 파트너로 합류한 것은 AI데이터센터에 최적화된 LG에너지솔루션의 제품 경쟁력을 입증한 결과”라며 “앞으로도 차별화된 현지 생산 역량과 기술리더십을 바탕으로 AI인프라사업 영역을 더욱 확대하고 성장을 가속해 나가겠다”고 말했다.

현대건설은 경북 포항에 세워지는 40㎿ 규모의 ‘포항 인공지능(AI) 데이터센터’ 건설에 본격 착수했다. 현대건설은 에이아이팩토리포항피에프브이(AI Factory Pohang PFV)가 발주한 ‘포항 AI 데이터센터 신축공사’의 본계약을 마치고 사전 제작 콘크리트(PC) 설치에 들어갔다고 21일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터 신축공사는 경북 포항시 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전 용량 40㎿ 규모의 AI 전용 데이터센터를 건립하는 프로젝트다. 기존의 범용 연산 중심 데이터센터와 달리 대규모 데이터를 실시간으로 분석·처리하는 AI 작업에 특화된 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 데이터센터로, 지난 6월 착공해 내년 하반기 운영을 목표로 한다. 공사 기간은 총 16.5개월이다. 사업 시행사인 네오에이아이클라우드(Neo AI Cloud)는 포항 AI 데이터센터를 차세대 GPU까지 안정적으로 수용할 수 있는 확장형 인프라로 구축할 계획이다. 엔비디아의 최신 AI칩 ‘베라 루빈’ 기반의 그래픽처리장치(GPU) 서버에 대응하기 위해 일반 클라우드 데이터센터보다 전력 밀도가 약 10배 높은 초고집적 환경을 구현했고 고발열 AI 서버의 냉각을 고려해 국내 최초로 ‘수랭식 냉각시스템’을 도입했다. 에너지 효율 지표인 PUE도 1.25로 설계해 에너지 손실을 최소화했다. 현대건설은 특히 16.5개월이라는 짧은 공사 기간을 맞추기 위해 PC 공법으로 사전 제작하는 방식을 국내에서 처음으로 적용했다. 이를 통해 기존 현장 타설 공법으로는 1년가량 소요될 골조 공사를 2개월로 단축했다. 또 착공 전부터 최적의 사업 구조와 방식을 검토하는 프리컨스터럭션 서비스(PCS)와 설계·인허가·시공 준비를 병행 추진하는 패스트트랙 방식을 활용해 전체 일정을 단축했다. 현대건설 관계자는 “최근 생성형 AI와 초거대 AI 모델 확산으로 데이터센터 시장 경쟁력은 규모를 넘어 서비스 개시 속도전으로 옮겨가고 있다”며 “포항 AI 데이터센터를 공기 안에 성공적으로 준공해 사업성과 공기, 품질을 동시에 확보하는 차별화된 경쟁력을 입증할 것”이라고 말했다.

수학을 잘하는 학생들 백이면 백 모두 오답노트를 만든다. 오답노트는 자기가 틀린 문제를 정리해 취약한 부분을 파악하고 기억해뒀다가 비슷한 유형이 나오면 곧바로 활용할 수 있게 한다. 문제가 풀리지 않을 때마다 전문가에게 묻는 것이 아니라 오답노트를 만들어 비슷한 문제에 활용하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 카이스트 전산학부, 산업및시스템공학과, 아마존, LG AI연구원 공동 연구팀은 스마트 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘큐어’(CURE·누적 지식 재사용)를 개발했다고 21일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회 ‘유럽 컴퓨터 비전 학회’(ECCV 2026)에서 발표됐다. 스마트폰 같은 기기는 계산 능력과 메모리의 제한 때문에 가벼운 소형 AI를 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만 복잡한 문제나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어진다. 반면 모든 문제를 고성능 서버의 대형 AI에 맡기면 정확도는 높일 수 있지만 통신량과 서버 연산량이 늘어나 답변 대기 시간은 길어지고 서비스 운영 비용도 커진다. 이를 해결하기 위해 기기의 소형 AI가 먼저 판단하고 어려운 문제만 서버로 보내는 협업 방식이 연구됐지만 서버에서 받은 답을 저장하지 않기 때문에 비슷한 문제가 던져지면 서버에 다시 도움을 반복해 요청해야 하는 단점이 있다. 이에 연구팀은 서버가 알려준 답을 일회성으로 사용하지 않고 기기가 나중에 다시 사용할 수 있는 지식으로 축적할 수 있도록 했다. 큐어는 기기의 소형 AI가 입력을 스스로 처리할 수 있도록 판단하고 해결이 어려운 경우 기기에 저장된 서버 지식을 활용하고 저장된 지식으로도 부족할 때만 서버에 도움을 요청하는 방식이다. 수학 문제를 풀 때 혼자 풀어보고 모르면 배운 내용을 찾아본 뒤 그래도 모를 경우 전문가에게 묻는 것과 같다. 스마트 기기의 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못하면 서버의 대형 AI에 답을 요청한다. 이때 큐어는 서버의 판단 결과와 이미지 특성을 기기의 지식 저장소에 반영해 이후 비슷한 차종의 사진을 만나면 앞서 저장된 지식을 참고해 기기에서 직접 판단하는 식이다. 특히 큐어는 서버가 처리한 사진을 하나씩 저장하는 것이 아니라 여러 사진이 공유하는 특징과 서로 다른 점을 요약해 지식으로 보관한다. 이를 통해 이전에 본 사진뿐만 아니라 처음 접하는 유사한 사진을 판단할 때도 축적된 지식을 활용할 수 있다. 연구팀은 기기용 소형 모델과 서버용 대형 모델로 다양한 이미지 분류 데이터셋을 이용한 실험으로 큐어의 성능을 검증했다. 그 결과 모든 입력값을 대형 서버 모델로 처리하는 방식에 근접하는 정확도를 보이면서도 기존 방식보다 서버 호출 횟수를 평균 55.61%나 줄였다. 처리 속도 역시 서버의 지식을 기기에 축적하지 않는 기존 기기-서버 협업 방식보다는 최대 2.80배, 모든 입력을 대형 서버 모델로 처리하는 방식보다 최대 3.67배 빠른 것으로 확인됐다. 서버에 묻는 횟수를 줄여 데이터를 주고받고 답을 기다리는 시간을 단축한 덕분이다. 큐어는 소형 모델과 서버 모델을 별도로 다시 학습시키지 않고도 적용할 수 있다. 더군다나 기존 AI 모델은 그대로 두고 서버에서 얻은 지식을 담는 별도의 저장소를 붙이는 방식이어서 다양한 AI 모델과 서비스에 유연하게 적용할 수 있다는 장점도 갖고 있다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 스마트폰뿐 아니라 제한된 기기 자원으로 주변 환경을 인식해야 하는 로봇과 웨어러블 기기에도 응용할 수 있다. 특히 통신이 느리거나 불안정한 환경에서도 로봇이 서버의 답을 기다리지 않고 이전에 얻은 지식을 바탕으로 더 많은 상황을 현장에서 직접 판단하는 데 도움을 줄 수 있다. 이재길 카이스트 전산학부 교수는 “큐어는 높은 정확도를 유지하면서 통신 부담과 응답 시간을 줄여 스마트폰과 로봇, 웨어러블 등 다양한 기기에서 고성능 AI를 효율적으로 활용하는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

[배틀라인 3줄 요약]● 전쟁 후 첫 총선에서 집권 통합러시아당의 압승이 유력해졌다. 2021년 324석에 이어 압도적인 의회 지배력을 이어갈 것으로 보인다.● 전쟁의 부담이 러시아 본토까지 깊숙이 파고든 상황에서도 의회 권력구도를 뒤흔들 만한 변화는 나타나지 않았다.● 새 두마가 2031년까지 존속하면서 푸틴 대통령은 2030년 자신의 거취를 결정할 때까지 친크렘린 의회와 함께 가게 됐다. 2022년 러시아의 우크라이나 전면 침공 이후 처음 치러진 총선에서 블라디미르 푸틴 대통령을 지지하는 집권 통합러시아당의 압승이 유력해졌다. 2030년 현 임기가 끝나는 푸틴 대통령으로서는 차기 대선을 맞을 때까지 자신을 뒷받침할 의회 기반을 다시 확보하게 됐다. 21일(현지시간) 러시아 중앙선거관리위원회에 따르면 개표가 67.12% 진행된 가운데 통합러시아당은 정당명부 투표에서 57.60%를 얻었다. 2위 공산당은 13.95%에 그쳤다. 통합러시아당 후보들은 225개 지역구 가운데 204곳에서도 선두를 달렸다. 정당명부와 지역구 모두 크게 앞서면서 국가두마(하원) 450석에서 압도적 다수를 유지할 것으로 보인다. 잠정 투표율은 56.66%였다. 통합러시아당은 2021년 총선에서도 324석을 차지해 전체 의석의 3분의 2를 넘겼다. 우크라 드론 총공세에도 집권당 우위이번 선거의 의미는 세력 확대보다 기존 지배력을 지켜냈다는 데 있다. 전쟁이 5년째 이어지고 경제 부담이 커진 데다 투표 마지막 날에는 대규모 드론 공격이 러시아 수도권까지 덮쳤다. AP는 우크라이나군이 러시아를 향해 1000대 넘는 드론을 날렸다고 전했다. 러시아 측은 토요일 이후 1600대 이상을 격추했다고 밝혔으며 모스크바 정유시설도 공격을 받아 피해가 발생했다. 선거 시스템도 공격받았다. 엘라 팜필로바 러시아 중앙선관위원장은 선거 관련 서버와 전자투표 시스템 등에 대한 ‘잠재적으로 위험한 접근 시도’ 1억건 이상을 차단했다고 주장했다. 러시아 당국은 전자투표 시스템과 통신망을 겨냥한 사이버 공격이 이어졌으며 일부 공격에 인공지능(AI) 기술이 활용됐다고 밝혔다. 팜필로바 위원장은 공격 강도는 컸지만 선거 시스템에 영향을 준 공격은 없었다고 주장했다. 러시아 측은 우크라이나의 선거 방해 가능성도 제기했지만 이를 뒷받침할 독립적인 증거는 공개하지 않았다. 이처럼 전쟁의 부담이 러시아 본토까지 깊숙이 파고든 상황에서도 의회 권력구도를 뒤흔들 만한 변화는 나타나지 않았다. 반전 세력 제한 속 선거…크렘린 속내는앞서 푸틴 대통령은 이번 총선을 우크라이나 전쟁에 대한 국내 지지를 보여주는 무대로 삼았다. 그는 선거를 앞두고 유권자의 선택이 수백만명이 러시아군을 지지하고 있음을 보여줄 것이라고 말했다. 반전 세력의 선거 참여는 크게 제한됐다. 자유주의 정당 야블로코의 정당명부는 투표용지에서 빠졌고 공개적으로 전쟁에 반대해온 후보 상당수도 출마하지 못했다. 러시아는 유럽안보협력기구(OSCE) 선거감시단도 초청하지 않았다. 물론 전쟁은 끝내야 한다는 여론은 강했다. 레바다센터의 8월 조사에서 러시아군의 우크라이나 내 행동을 지지한다는 응답은 68%였지만 59%는 평화협상에 들어가야 한다고 답했다. 군사행동을 계속해야 한다는 응답은 31%였다. 통합러시아당의 득표율을 ‘전쟁 계속’에 대한 찬성표로 그대로 환산할 수 없는 이유다. 하지만 전쟁 종식을 원하는 여론이 총선에서 의석 변화로 이어지지는 않았다. AP는 크렘린이 이번 선거를 전쟁에 대한 국민적 지지를 과시하고 전쟁 수행의 정당성을 강조하는 계기로 활용하려 한다고 분석했다. 새 두마 2031년까지…푸틴 2030년 재출마 변수이번에 구성되는 제9대 두마는 푸틴 대통령의 현 임기가 끝나는 2030년을 지나 2031년까지 존속한다. 푸틴 대통령은 2020년 개헌으로 2030년 대선에 다시 출마할 수 있고, 당선되면 2036년까지 대통령직을 유지한다. 그는 지난 6월 헌법상 재출마가 가능하다고 확인하면서 실제 출마 여부에는 말을 아꼈다. 이번 총선 결과대로라면 푸틴 대통령이 자신의 거취를 결정할 때까지 의회에서 그의 선택에 제동을 걸 세력은 눈에 띄지 않는다. 앞으로 2030년까지 푸틴 체제의 가장 큰 변수는 우크라이나 전쟁의 향방과 장기전이 러시아 경제에 남길 부담이 될 전망이다.

AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 퓨리오사AI(대표 백준호)와 손잡고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 상용화와 시장 확대에 나선다. 오케스트로 그룹은 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 ‘NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘RNGD(레니게이드)’와 오케스트로 AI 인프라 소프트웨어 간 긴밀한 기술 협력을 이어왔다. 퓨리오사AI NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고, RNGD 기반 LLM을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현해 왔다. 그 성과로 오케스트로는 기존 GPU 중심으로 제공해 온 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’의 지원 범위를 퓨리오사AI RNGD까지 확장했다. CONCERTO A.I.는 AI 모델의 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사의 기술 협력을 통해 고객이 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고, NPU에서도 AI 서비스를 보다 손쉽게 구축·운영할 수 있는 기반을 마련했다. CONCERTO A.I.는 단순한 NPU 기반 모델 구동을 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 지능형 라우팅(Intelligent Routing)과 토폴로지 기반 스케줄링(Topology-aware Scheduling) 기능도 지원한다. 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 적합한 추론 경로를 구성하고, GPU·NPU 등 이종 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 맞춰 활용할 수 있도록 한다. 이번 MOU는 그동안 축적한 기술 검증 성과를 실제 고객 사업으로 연결하기 위한 협력의 다음 단계다. 양사는 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 퓨리오사AI RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 지속 검증하고, 고객 대상 BMT(벤치마크테스트)와 실증을 통해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 아울러 검증을 마친 기술의 시장 안착을 도모하기 위해 사업적 협업 체계도 대폭 강화한다. 공공·금융·산업 분야 고객별 요구사항과 업무 특성을 다각도로 분석하여 RNGD 기반 AI 인프라를 맞춤형으로 공동 설계·제안하고, BMT 및 실증 사업을 성공적인 상용 구축으로 연계함으로써 업종별 대표 레퍼런스를 구축할 방침이다. 이에 더해 공동 마케팅과 영업, 밀착 기술 지원을 유기적으로 연계해 RNGD 인프라의 시장 도입을 가속화하고 혁신적인 비즈니스 모델 창출에도 적극 나선다. 향후에는 다채로운 AI 모델과 복잡한 워크로드에 유연하게 대응 가능하도록 차세대 AI 추론 인프라 대상의 공동 기술 검증 작업 역시 한층 확대 진행한다. AI 모델부터 추론 런타임, 가속기를 아우르는 통합 관리·모니터링 체계를 한 단계 끌어올리는 한편, GPU와 NPU 등 다종 가속기를 업무 성격에 따라 최적의 상태로 배분·활용하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 환경으로 파트너십을 확장해 나갈 구상이다. 오케스트로는 이러한 기술 협력을 자체 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 역량과도 연계한다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’ 등을 기반으로 AI 인프라의 구축부터 플랫폼 운영, 통합 관리까지 아우르는 역량을 강화하고 NPU를 포함한 다양한 AI 컴퓨팅 자원을 활용하는 사업으로 영역을 넓힌다. 특히 양사는 국산 AI 모델과 국산 AI 가속기, 이를 실제 서비스로 연결하는 AI 인프라 소프트웨어를 결합한 ‘K-AI 인프라’ 생태계 확산에도 협력한다. 퓨리오사AI의 RNGD 하드웨어 및 소프트웨어와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI 및 소버린 AI 구축 수요를 공략하고, 기술 검증과 구축 경험을 축적해 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 영역을 지속 확대할 방침이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI가 실제 기업과 공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라, 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고, 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고, GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 CONCERTO A.I.의 기술 범위를 확장해 왔다”며 “이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고, 양사의 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다”고 말했다.

오픈소스 보안 분야의 전문 기업인 턱스케어(TuxCare)는 Ubuntu 22.04 LTS의 공식 표준 보안 지원이 2027년 5월부로 마감됨에 따라, 해당 OS를 운용 중인 기업들이 보안 부재에 미리 대응할 수 있도록 OS 업그레이드와 확장 지원 정책을 선제적으로 마련해야 한다고 강조했다. Ubuntu 22.04 LTS(Jammy Jellyfish)는 2022년 4월 출시된 장기지원(LTS) 버전으로, 현재까지 기업의 서버와 클라우드 환경 등에서 폭넓게 활용되고 있다. 표준 보안 유지보수는 2027년 5월 종료될 예정이다. 이후에도 운영 중인 시스템이나 애플리케이션이 즉시 중단되는 것은 아니지만, 표준 지원 범위에서 제공되던 신규 취약점(CVE)에 대한 보안 업데이트를 더 이상 동일한 방식으로 받을 수 없게 된다. 턱스케어 측은 이러한 동작 방식이 도리어 기업의 선제적 대비를 방해하는 요소가 될 수 있다고 지적했다. 공식 지원이 끝난 후에도 시스템 부팅과 기존 서비스 가동이 문제없이 유지되다 보니 당장은 장애가 눈에 띄지 않지만, 미치명적 신규 취약점이 노출될수록 내부 보안 위협은 지속해서 쌓이게 되는 까닭이다. 특히 운영체제 업그레이드는 단순한 버전 변경만으로 끝나지 않는다. Ubuntu 22.04 LTS에서 최신 LTS 환경으로 전환하기 위해서는 애플리케이션과 라이브러리 호환성, 서드파티 패키지, 드라이버, 운영 정책 등을 함께 검증해야 한다. Ubuntu 22.04의 공식적인 다음 LTS 업그레이드 경로는 Ubuntu 24.04이며, 최신 환경까지 전환하려는 기업은 단계별 테스트와 검증 과정도 고려해야 한다. 대규모 서버 환경에서는 이러한 부담이 더욱 커진다. 수백대 이상의 서버를 운영하는 기업의 경우 서비스별 의존 관계와 유지보수 일정, 컴플라이언스 승인, 재부팅 및 업무 중단 가능성 등을 고려해야 하기 때문에 전체 시스템을 단기간에 전환하기 어렵다. 레거시 애플리케이션이나 특정 버전의 라이브러리에 의존하는 환경 역시 운영체제 업그레이드 일정이 장기화될 수 있다. 턱스케어가 발표한 ‘2026 오픈소스 환경 보고서(Open Source Landscape Report 2026)’에서도 이러한 현실이 나타났다. 지원이 종료된 오픈소스 구성요소를 운영 중인 조직 가운데 50.2%가 확장 수명주기 지원(Extended Lifecycle Support) 또는 벤더 패치를 활용한다고 응답했으며, 다른 기술로의 마이그레이션은 43.9%, 동일 기술의 지원 버전으로 업그레이드하는 방식은 41.0%로 조사됐다. 이는 기업들이 지원 종료 즉시 시스템을 교체하기보다는 기존 환경의 보안 안정성을 유지하면서 중장기적인 시스템 현대화와 마이그레이션을 병행하고 있음을 보여준다. 턱스케어는 이러한 기업을 위해 EOL(End of Life) 운영체제와 오픈소스 구성요소에 대한 보안 업데이트를 지속 제공하는 ‘Endless Lifecycle Support(ELS)’를 운영하고 있다. 현재 Ubuntu 16.04, 18.04, 20.04 등 지원이 종료된 Ubuntu 버전을 대상으로 ELS를 제공하고 있으며, Ubuntu 22.04 역시 표준 지원 종료 이후 ELS 지원 대상에 포함할 예정이다. ELS는 당장 시스템을 고도화하기 힘든 기업이 현행 운영 환경을 고수하면서도 새롭게 도출되는 취약점에 대한 보안 패치를 철저히 수급할 수 있도록 돕는다. 덕분에 기업은 공식 지원 종료 시점에 쫓겨 조급하게 전환을 추진하기보다, 서비스의 안정성과 연속성을 담보한 채 애플리케이션 영향도 검증과 차분한 마이그레이션을 추진할 수 있다. 구대완 턱스케어 한국지사장은 “운영체제의 표준 지원 종료는 시스템이 갑자기 작동을 멈추는 문제가 아니라, 정상적으로 운영되는 시스템에 보안 패치 공백이 발생하기 시작한다는 점에서 더욱 주의가 필요하다”며 “특히 국내 기업이 운영하는 주요 서비스와 레거시 시스템은 단기간에 운영체제를 변경하기 어려운 경우가 많은 만큼, Ubuntu 22.04의 지원 종료 시점까지 기다리기보다 현재 시스템과 애플리케이션의 의존성을 점검하고 업그레이드 또는 확장 지원 계획을 선제적으로 수립해야 한다”고 말했다. 이어 “턱스케어는 기업들이 ELS를 활용해 현재 시스템의 보안 안정성을 유지하면서 충분한 검증 기간을 확보하고, 각 조직의 일정과 환경에 맞춰 단계적으로 최신 플랫폼으로 전환할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다. 턱스케어는 기업들이 Ubuntu 22.04 환경의 버전과 보안 지원 상태, 애플리케이션 의존성 및 운영 중단 가능성을 사전에 점검하고 ▲지원되는 최신 LTS 버전으로의 업그레이드 ▲신규 인프라 구축 후 워크로드 이전 ▲확장 수명주기 지원을 활용한 단계적 마이그레이션 등의 대응 전략을 수립할 것을 권고하고 있다. ■ 턱스케어(TuxCare) 소개 턱스케어(TuxCare)는 리눅스 및 오픈소스 환경의 보안과 안정적인 운영을 지원하는 글로벌 오픈소스 보안 전문기업이다. 재부팅 없이 리눅스 커널 보안 패치를 적용하는 ‘KernelCare Enterprise’를 비롯해 운영체제 지원 종료(EOL) 이후에도 보안 업데이트를 제공하는 ‘Endless Lifecycle Support(ELS)’, 규정 준수 및 엔터프라이즈 보안 관련 솔루션을 제공하고 있다. 기업이 서비스 중단과 운영 부담을 최소화하면서 리눅스 및 오픈소스 인프라의 보안성과 지속적인 가용성을 확보할 수 있도록 지원한다. ■ 쿠도커뮤니케이션과 턱스케어 AI·ICT 전문기업 쿠도커뮤니케이션은 턱스케어의 국내 독점 총판으로, 국내 기업 및 기관을 대상으로 턱스케어의 리눅스 보안 및 오픈소스 라이프사이클 관리 솔루션을 공급하고 있다. KernelCare Enterprise와 Endless Lifecycle Support(ELS) 등을 중심으로 국내 고객의 무중단 보안 패치, 노후 운영체제 보안 유지, 리눅스 인프라 운영 효율화 및 보안 대응을 지원하고 있다.