현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

피지컬 AI·로봇 산업 육성 원년 선포제조업과 결합해 ‘자율 제조’ 시대로현대차, 새만금 AI 데이터센터 건립연 3만대 규모 로봇 생산 전초기지그린수소 활용해 ‘스마트시티’ 구현7만명 고용 창출·16조원 경제 효과산업화 과정에서 소외됐던 전북도가 ‘피지컬 인공지능(AI)·로봇·친환경 에너지 허브’로 떠오르고 있다. 정부의 피지컬 AI 선도지역 육성과 현대자동차그룹의 새만금 9조원 투자는 전북의 산업 체질을 완전히 바꾸는 기폭제가 됐다. 대형 호재들이 맞물리면서 전북은 국내에서 가장 고도화된 ‘미래 모빌리티·첨단 로봇·수소 신산업의 전초기지’로 도약하는 계기를 맞았다. 전북은 2026년을 ‘AI 로봇 산업 육성 원년’으로 선포했다. 산업 생태계 패러다임을 바꾸어 기존의 낙후 이미지를 떨쳐버리고 글로벌 첨단산업 전진기지로 나아가는 역사적 전환점을 만들겠다는 전략이다. 21일 전북도에 따르면 전북의 산업 생태계는 전통 제조·농생명에서 ‘피지컬 AI·로봇 중심지’로 급변하고 있다. 정부가 피지컬 AI를 육성해 로봇 클러스터의 마중물 역할을 하고 대학·연구기관·기업이 함께 순환형 미래산업 밸류체인을 구축하는 구조다. 도가 추진해 온 첨단 제조 혁신 전략은 현대차그룹의 9조원 투자로 날개를 달았다. 사상 최대 규모의 투자 유치가 확정된 새만금은 ‘AI 로봇 산업 클러스터’ 조성 계획과 맞물려 미래 첨단 산업의 중심지로 자리매김하는 전기가 마련됐다. ●피지컬 AI 적용 ‘최적지’ 전북이 ‘피지컬 AI 선도지역 육성 및 첨단 제조 혁신 사업’에 시동을 걸었다. 상용차·농기계 등 전통적인 제조업 인프라에 AI를 결합해 스스로 판단하고 움직이는 ‘자율 제조’ 시대를 열겠다는 포부다. 전북이 피지컬 AI에 집중하는 이유는 지역 산업 구조의 특수성과 맞닿아 있다. 전북 제조업체의 약 97%는 50인 미만의 소기업으로, 단순 반복 공정이 많아 인력난과 생산성 저하라는 이중고를 겪어왔다. 하지만 ‘다품종 소량 생산’과 ‘복합 공정’ 중심의 산업 구조는 정형화된 로봇보다 유연한 판단력이 필요한 피지컬 AI를 적용하기에 최적의 토양이 됐다. 여기에 농생명과 모빌리티라는 확실한 특화 분야를 보유하고 있어 현실 세계에서 구동되는 AI 기술을 실증하기에 가장 적합한 ‘테스트베드’로 선택된 것이다. 정부는 전북을 피지컬 AI의 선진 사례 도시로 낙점하고 파격적인 지원을 이어가고 있다. 과학기술정보통신부와 전북도는 2026년부터 5년간 1조원 규모의 ‘전북 AI 전환(AX) 연구개발(R＆D)’ 사업을 추진 중이다. 전북의 피지컬 AI 로드맵은 단순한 자동화를 넘어 ‘AI 다크팩토리(무인·자율 생산체계)’ 구현을 목표로 한다. ●로봇·수소 접목한 미래 모빌리티 주목 피지컬 AI와 연계된 현대차그룹의 투자는 전북의 산업 구조가 바뀌는 역사적인 전환점이 됐다. 새만금을 단순한 매립지가 아닌, 세계 최초의 AI 수소 시티이자 로봇 수출 모델의 테스트베드로 만들었다. 현대차그룹의 투자는 크게 다섯 가지 축으로 나뉜다. 우선 5조 8000억원을 투입해 AI 데이터센터를 건립한다. GPU(그래픽처리장) 5만 장 규모의 인프라를 구축해 피지컬 AI 생태계의 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 또 2029년 가동을 목표로 연 3만대 규모의 로봇을 생산하는 전초기지를 건설한다. 수전해 플랜트(1조원)는 연간 3만t의 그린수소를 생산해 에너지 자립형 산업 기반을 닦는다. 여기에 태양광 발전(1조 3000억원)은 데이터센터와 공장에 필요한 전력을 친환경적으로 공급, 탄소중립 실증 모델 역할을 한다. 새만금의 중심인 수변도시에는 수소 AI 시범도시(4000억원)가 조성된다. 이곳에서는 로봇과 수소 기술이 실제 생활에 적용되는 미래 모빌리티 실증 모델을 구현한다. AI 수소 도시는 교통·안전(로봇), 물류·운영(AI), 에너지(수소)를 일상에 구현한 세계적 스마트시티 모델이 될 전망이다. ●수도권 디지털 인프라 분산 효과 피지컬 AI 클러스터가 완성되고 현대차그룹의 투자가 실현되면 전북은 ‘영세한 중소 제조업 중심 지역’에서 ‘대한민국 AI 로봇 실증 및 산업화 거점’으로 도약할 전망이다. 특히 수도권에 집중된 디지털 인프라를 제조 거점인 비수도권으로 분산시켜 지역 간 불균형을 해소하고 균형발전의 새로운 축을 형성한다. 현대차그룹의 새만금 투자는 7만명의 고용 창출과 16조원 규모의 경제 유발 효과가 기대된다. 피지컬 AI 분야도 연간 5000억원 이상의 경제 효과와 수천 명의 첨단 정보통신(IT)·제조 일자리 고용 창출이 일어날 것으로 전망하고 있다. 이로 인해 AI, 소프트웨어, 로봇 공학, 수소 에너지 등 고급 기술 인력에 대한 수요가 급증, 지역 대학의 인재 양성 프로그램이 활성화하고 청년 인구가 유입되는 선순환 구조가 만들어질 전망이다. 양선화 도 미래첨단산업국장은 “새만금은 이미 지정된 ‘이차전지 특화단지’와 현대차의 ‘수소·로봇 거점’이 시너지를 내며 독보적인 에너지·모빌리티 클러스터로 발돋움하게 된다”며 “거대한 첨단 산업 거점이 형성됨에 따라 항만, 공항, 철도 등 사회기반시설(SOC) 구축 사업이 강력한 타당성을 얻으며 속도를 낼 것”이라고 말했다.

경북 포항에 세포 단위 시료 연구 장비가 구축되면서 전국 연구자를 대상으로 공동 활용에 들어간다. 포항시는 포스텍(포항공대) 세포막단백질연구소에 극저온전자단층촬영(Cryo-ET) 장비와 GPGPU(범용 연산 그래픽 처리 장치) 기반 데이터 처리 인프라가 구축돼 이달부터 전국 산학연 연구자를 대상으로 공동 활용 서비스를 시작했다고 20일 밝혔다. Cryo-ET는 생체 시료를 극저온 상태로 동결한 뒤 전자빔으로 다양한 각도에서 촬영해 나노미터 수준의 3차원 고해상도 구조 정보를 얻는 첨단 분석 기술이다. 해당 장비는 지난해 9월 국내 최초로 세포막단백질연구소에 도입됐다. 특히 Cryo-ET 데이터는 촬영 이후 정렬·재구성·후처리 등 고성능 연산이 필수인 경우가 많다. 이에 연구소는 대규모 연산 자원이 가능한 GPGPU와 스토리지·네트워크를 포함한 분석 인프라를 최근 마련했다. 공동 활용 서비스는 신청과 심의, 사용자 교육, 측정, 데이터 처리, 결과 전달까지 전 과정을 지원한다. 이를 통해 수도권과 비수도권, 기관 규모에 따른 연구 인프라 격차를 줄여 첨단 분석 장비 접근성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다. 이달부터 예약 포털을 통해 이용 신청을 받고 있고, 심의와 우선순위 기준에 따라 장비 사용과 분석 지원을 제공한다. 향후 정기 교육과 워크숍, 기술 컨설팅 등을 병행해 Cryo-ET 활용 저변 확대에도 나설 예정이다. 이지오 세포막단백질연구소장은 “Cryo-ET 활용에 필수적인 데이터 처리 인프라와 운영 체계를 함께 마련했다는 점에서 의미가 크다”며 “전국 연구자들이 공동 활용 서비스를 통해 보다 신속하고 안정적으로 첨단 분석을 수행할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

GPU 추가 학습 없이 글로벌 AI 추론 성능 3위 달성 국내 인공지능(AI) 스타트업 비드래프트(VIDraft Inc.·대표 김민식)가 추가 GPU 학습 과정을 거치지 않고도 최상위권 추론 성능을 도출하는 대형언어모델(LLM) 프레임워크 기술을 공개했다. 비드래프트는 자사가 개발한 ‘Darwin Family’ 계열 모델의 핵심 기술을 담은 연구 논문을 공개하고, 관련 핵심 기술 3건에 대한 국내 특허를 출원했다고 밝혔다. 이번에 등록된 논문은 「Darwin Family: MRI Trust Weighted Evolutionary Merging for Training Free Scaling of Language Model Reasoning」으로, 현재 Hugging Face Papers와 오픈소스 아카이브 arXiv(등록번호 2605.14386)에 게재된 상태다. 본 연구에는 비드래프트 소속 연구원 7명이 공동 저자로 참여 명단을 올렸다. Darwin Family는 기존 AI 개발 과정에서 필수로 여겨졌던 추가 학습(Post training) 없이 모델 병합만으로 고성능 추론 능력을 구현하는 새로운 방식의 AI 모델 프레임워크다. 핵심 기술은 MRI Trust Fusion, 14차원 적응형 병합 게놈(Merge Genome), 아키텍처 매퍼(Architecture Mapper) 등 세 가지로 구성된다. MRI Trust Fusion은 모델 각 레이어의 기능적 중요도를 분석한 뒤 신뢰 파라미터를 기반으로 동적 융합을 수행하는 기술이다. 이를 통해 GPQA 정확도를 기존 방식 대비 2.5%포인트 향상시켰다는 설명이다. 또한 14차원 병합 게놈 기술은 어텐션과 FFN, 임베딩 등 모델 내부 구성 요소를 세밀하게 제어하며 경사하강법 없이 진화 탐색만으로 최적 병합 전략을 자동 탐색한다. 아키텍처 매퍼는 Transformer와 Mamba 등 서로 다른 AI 구조 간 결합을 가능하게 하는 기술로, 추가 재학습 없이 이종 모델 교배를 구현한다. Darwin Family는 Hugging Face가 주관하는 AI 성능 벤치마크인 ‘GPQA Diamond(Graduate Level Google Proof Q＆A)’ 평가에서 글로벌 3위를 기록했다. 해당 지표는 박사 학위 소지자 수준의 과학적 추론 능력을 평가하는 대표적 기술 지표다. 비드래프트는 별도의 파인튜닝이나 사후 학습을 거치지 않고도 수백억 파라미터 규모의 Fully Trained 모델들의 성능 데이터 수준을 상회했으며, 최소 4B부터 최대 35B 규모에 이르기까지 다양한 모델 세그먼트 구간에서 부모 모델 대비 실질적 성능 향상 수치를 검증했다고 밝혔다. 국내 정량 평가 지표에서도 상위 순위를 점유하고 있다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관·운영하는 ‘K-AI 리더보드’에서는 Darwin 기반 모델들이 2위, 3위, 4위, 5위, 7위, 8위를 동시에 기록 중인 것으로 집계됐다. 특히 현재 1위 모델과의 데이터 점수 격차는 0.001점 범위 내에 있는 것으로 확인됐다. 비드래프트에 따르면 공식 모델 공개 이후 45일 만에 파생·양자화 레포지터리 88개와 개별 모델 파일 473개가 생성됐다. GGUF 양자화 분야 개발자 bartowski와 mradermacher 등 글로벌 오픈소스 커뮤니티 개발자들도 Darwin 모델군 배포와 최적화 작업에 참여하고 있다. 현재 Darwin 모델은 Windows·Linux·Mac 환경의 GGUF 포맷을 비롯해 Apple MLX, AWQ, NVIDIA Blackwell 전용 NVfp4 등 다양한 플랫폼을 지원한다. 김민식 비드래프트 대표는 “Darwin 생태계의 확산 속도와 규모는 국내 AI 모델 역사에서도 보기 드문 수준”이라며 “세계 최상위권 양자화 개발자들의 자발적 참여와 폭넓은 플랫폼 지원 체계를 기반으로 글로벌 AI 표준 생태계로 진입하고 있다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 수행된 ‘AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 임차 지원) 사용자 지원사업’의 지원을 받아 진행됐다.

삼성, 공조기기 ‘플랙트’ 공장 설립SK·오픈AI 합작 데이터센터 거론전남광주통합특별시 출범도 호재AI·에너지·반도체 산업 집중 지원AI 영재고 내년 개교… 인재 양성 인공지능(AI) 기반 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 최근 들어 국내외 대기업의 투자 움직임이 이어지면서 전남광주통합특별시의 미래 성장 거점으로서 가치가 주목받고 있다. AI 연구개발특구와 AI 기업 유치, 첨단산업단지 조성이 계획된 데다 향후 데이터센터 설립 가능성까지 제기되는 등 첨단 산업 프로젝트가 잇따라 예정돼 있어서다. 18일 광주시 등에 따르면 삼성전자는 지난해 11월 유럽 최대 공조기기 업체인 플랙트그룹을 인수한 뒤 국내 생산설비를 광주에 구축하기로 결정했다. 광주는 이미 AI 생태계가 구축돼 있고 기존 삼성전자 가전 생산설비도 갖추고 있어 플랙트 입지로 적합하다는 평가를 받는다. 삼성전자는 현재 플랙트그룹의 생산설비 입지로 국가 AI 데이터센터가 위치한 첨단3지구와 첨단산단을 두고 막바지 검토를 진행 중인 것으로 알려졌다. 첨단3지구는 이와 함께 SK그룹과 오픈AI가 합작한 서남권 데이터센터 설립 후보지로도 거론되고 있다. 오픈AI는 생성형 AI 서비스인 챗GPT를 개발한 글로벌 기업으로, 최근 초대형 AI 데이터센터와 AI 인프라 확대에 적극 나서고 있다. 서남권 데이터센터는 대규모 GPU(그래픽 처리 장치) 기반 인프라 구축을 목표로 한다. 대기업들의 투자 움직임이 이어지는 가운데 오는 7월 전남광주통합특별시가 출범한다는 점 역시 첨단3지구를 비롯한 지역 발전 요인으로 분석된다. 통합특별시에는 서울특별시에 준하는 행정적 위상과 함께 연간 5조 원씩 4년간 최대 20조원 규모의 정부 재정 지원이 기대된다. 이에 따라 AI와 에너지·반도체 산업 육성 정책이 본격 추진되면 ‘최첨단 산업의 거점’으로서 첨단3지구의 위상과 가치는 더욱 커질 전망이다. 광주시 북구와 광산구·전남 장성군 일대에 걸쳐 조성되는 첨단3지구는 약 362만㎡ 규모의 일반산단으로, 광주연구개발특구 핵심 축의 하나다. AI 기반 과학기술 창업단지와 연구산업복합단지 조성을 목표로 개발이 한창 진행 중이다. 첨단3지구는 국가 AI 데이터센터를 중심으로 한 산업 생태계가 형성돼 있어 데이터센터와의 연계 가능성이 높은 입지로 평가받는다. 장성 파인데이터센터도 내년 준공을 목표로 추진 중이며 2029년에는 지역 핵심 사업인 국립심뇌혈관센터도 완공될 예정이다. 특히 광주 도심과 가까워 생활 인프라와 인재 확보 측면에서도 경쟁력을 갖췄다는 분석이다. 교육과 산업을 잇는 인재 양성 인프라도 확충되고 있다. 첨단3지구 내에는 광주과학기술원(GIST) 부설 AI 영재고가 내년 3월 개교 예정이다. 국가 AI 데이터센터 등 첨단3지구 내 다양한 AI 인프라를 교육 과정에 활용할 수 있어 AI 인재 육성에 이바지할 것으로 기대된다. 주변 산업벨트와의 연계성도 주목된다. 첨단3지구 반경 7㎞ 내에는 광주첨단과학국가산단 등 6개 대형 산단이 자리 잡고 있다. 이들 산단에는 삼성전자·현대모비스 등 대기업들이 입주해 있어 산업 간 연계 기반도 갖추고 있다. 제도적 기반도 마련돼 있다. 첨단3지구는 경제자유구역과 광주연구개발특구로 지정돼 매력적인 기업 유치 여건을 갖췄다. 첨단3지구 조성에 따른 생산유발효과는 약 1조 703억원, 고용유발효과는 6500여 명 수준으로 추산된다. 인근 의료특화산단 조성도 추진되면서 추가적인 고용 창출도 기대된다. 아울러 첨단3지구는 광주시와 전남도를 연결하는 교통축에 자리 잡고 있어 산단 간 연계와 물류 이동이 쉬운 구조라는 평가를 받는다. 호남고속도로와 국도 13호선·빛고을대로 등 주요 도로망을 통해 광주와 전남 전역으로의 이동이 편리하다. 빛고을대로 연결 진입도로 신설 및 도로망 확충도 추진되면서 교통 여건은 더욱 좋아질 전망이다. 지역 부동산 관계자는 “기업 유치 및 투자 확대 그리고 산업 인프라 확장 등이 맞물리면서 첨단3지구는 AI 산업을 중심으로 한 핵심 산업거점으로 자리매김하고 있다”며 “데이터센터와 연구개발 인프라, 산단이 결합한 구조로, 성장 기반이 견실한 지역으로 평가된다”고 말했다.

한국기술교육대학교(총장 유길상) 컴퓨터공학부 전강욱 교수 연구팀이 ETRI·전북대 연구팀과 공동연구로 초대규모 텐서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 GPU–스토리지 협업 기반 터커 분해 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 텐서(Tensor)는 데이터를 다차원 배열의 형태로 구조화한 것이며, 터커(Tucker) 분해는 복잡한 다차원 데이터를 작게 나누어 효율적으로 분석하는 기술이다. 최근 인공지능, 데이터마이닝, 추천시스템, 과학계산 등 다양한 분야에서 고차원·대규모 데이터 분석의 중요성이 커지고 있다. 텐서 분해는 다차원 데이터의 잠재 구조를 분석하는 핵심 기술로 활용되고 있지만, 데이터 규모가 커질수록 메모리 사용량의 급격한 증가와 데이터 쏠림 현상으로 병렬 처리 효율이 저하되는 문제가 있었다. 연구팀은 데이터 분포의 쏠림 특성을 고려한 다단계 분할 기법과 GPU–스토리지 협업 실행 구조를 결합한 새로운 Tucker 분해 프레임워크인 ‘GSP-Tucker’를 제안했다. 제안 기술은 대규모 희소 텐서를 여러 단계로 분할하고, GPU 연산과 스토리지 기반 데이터 처리를 유기적으로 결합, 제한된 메모리 환경에서도 대규모 텐서 분해를 안정적으로 수행할 수 있도록 설계됐다. 기존 Tucker 분해 기법들은 대규모 중간 결과를 한꺼번에 메모리에 적재하거나, 데이터 쏠림이 심한 경우 특정 연산 구간에 부하가 집중되는 문제가 있었다. 실험 결과 제안한 GSP-Tucker는 기존 최신 Tucker 분해 기법들이 메모리 부족 또는 실행 실패를 보이는 대규모 데이터셋에서도 안정적으로 동작했다. 메모리 사용량과 실행 성능 측면에서도 우수한 결과를 보여 단일 머신 환경에서도 초대규모 텐서 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 제시한 성과다. 전 교수는 “향후 추천시스템, 지식그래프 분석, 과학계산, 대규모 인공지능 데이터 처리 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구 논문은 데이터베이스 분야 세계 3대 학술대회 중 하나인 IEEE ICDE(International Conference on Data Engineering) 2026에 채택됐다.

전남 해남군 솔라시도 기업도시가 국가 인공지능(AI) 경쟁력을 좌우할 거대한 ‘데이터 허브’로 탈바꿈한다. 4000억 원의 출자금을 포함해 오는 2030년까지 총 2조4000억 원이 투입되는 이번 사업은 대한민국 디지털 대전환의 핵심 이정표가 될 전망이다. 전남도는 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘국가 AI컴퓨팅센터’ 건립 사업의 최종 사업자로 삼성SDS 컨소시엄이 확정됐다고 15일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 필두로 네이버클라우드, 삼성전자, 삼성물산, 카카오, KT, 클러쉬 등 국내 내로라하는 ICT 기업들과 전남도, 서남해안기업도시개발이 대거 참여해 공신력을 높였다. 국가 AI컴퓨팅센터는 AI 연구와 서비스 개발에 필수적인 컴퓨팅 자원을 한데 모아 관리하고, 이를 산업계와 연구계에 적기 공급하는 ‘국가적 AI 병기창’ 역할을 수행한다. 규모 면에서도 압도적이다. 오는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장을 우선 확보하고, 2030년까지 총 5만 장을 단계적으로 구축해 세계적 수준의 연산 능력을 갖출 계획이다. 현재 실시설계 수립과 특수목적법인(SPC) 설립 절차가 막바지에 다다랐으며, 오는 7월 착공해 2028년 하반기부터 본격 가동에 들어간다. 센터 운영의 생명줄인 전력 공급 문제도 해결됐다. 최근 한국전력공사는 해남군 산이면 상공리 일원에 지하 1층, 지상 4층 규모의 ‘산이변전소’ 신축 인허가를 최종 승인했다. 154㎸급 최첨단 설비를 갖춘 이 변전소는 센터와 함께 오는 7월 착공해 2028년 4월 완공될 예정이다. 전남도는 이번 센터 건립이 가져올 파급 효과에 주목하고 있다. 관련 기업 입주와 전문 인력 유입이 본격화되면 약 6조 4000억 원의 생산 유발 효과와 1조 5000억 원의 부가가치 창출, 1만 9500명의 고용 창출이 이뤄질 것으로 내다보고 있다.

데이터 유출 막고 행정 효율 높여민관 협력 ‘소버린 AI 전략’ 가늠자국내 최고 수준의 인공지능(AI) 기술력을 국방 행정 전반에 투입하는 국방 인공지능 전환(AX) 프로젝트가 본궤도에 오른다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 국방 현장에 적용하는 첫 사례로, 국가 안보와 직결된 데이터 주권을 민간 기술로 확보하는 ‘소버린 AI’ 전략의 가늠자가 될 전망이다. SK텔레콤은 14일 서울 중구 본사에서 국방부와 ‘독자 AI 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 SK텔레콤이 지난 1월 국내 최초로 매개변수 5000억개를 돌파하며 과기정통부의 독자 AI 모델 프로젝트 2단계에 진출시킨 ‘A.X K1’을 국방 환경에 최적화해 이식하는 것이 핵심이다. 범용 모델을 빌려 쓰는 단계를 넘어 안보 특수성을 반영한 ‘전용 엔진’을 구축한다는 방침이다. 국방부는 이번 협약을 계기로 2분기 중에 과기정통부의 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 배정하기로 했다. 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 연산 자원을 정부가 직접 지원하고, 민간은 독자 모델과 경량화 기술을 제공해 국가 연구개발(R＆D) 인프라와 민간 기술력의 시너지를 극대화하는 구조다. 보안이 생명인 국방 환경을 고려해 기술적 해법도 정교화한다. SK텔레콤은 대규모 모델의 연산 부담은 낮추되 처리 속도는 높이는 경량화 기술을 전면에 배치한다. 특히 외부 클라우드 연결이 제한되는 폐쇄적인 군 네트워크 특성에 맞춰 국방 데이터를 집중 학습시킨 ‘온프레미스’형 AI를 구현한다. 이를 통해 데이터 유출을 원천 차단하면서 군 행정 효율성을 끌어올린다는 구상이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약은 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 국방 AX가 한걸음 도약하는 결정적 계기”라며 “민간과의 협력을 지속 확대해 국방 전반에 AI를 효과적으로 안착시키겠다”고 밝혔다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 본부장 역시 “데이터 주권과 보안이 중요한 금융, 제조 등 공공 영역 전반으로 K-AI 경쟁력을 확산해 나가겠다”고 했다.

구글이 제미나이를 운영체제(OS)에 통합한 지능형 체제(IS)의 개념을 내놓으면서 크롬북 플러스를 업데이트 하는 대신 새로운 노트북 라인업인 ‘구글북’(Googlebook)을 공개했습니다. 상세 사양이나 제품에 대한 공개는 없었지만, 기존의 윈도우나 iOS/Mac에 맞설 수 있는 노트북 OS와 제품군을 만드는 것이 목표로 보입니다. 하지만 여기서 의문이 드는 대목은 과거 공개한 크롬북 플러스와의 차이점이 무엇이냐는 것입니다. 기본적으로 크롬 OS와 크롬북은 저가형 교육용 노트북 시장에서 나름 자신만의 입지를 굳힌 제품입니다. 국내에서는 널리 쓰이지 않지만, 미국, 유럽, 일본에서는 교육용 제품으로 많이 사용됩니다. 일단 OS 가격이 포함되지 않고 윈도우 보다 낮은 사양에서도 돌아가는 장점이 있어 가격이 중요한 교육용 시장에서 인기를 끌고 있는 것입니다. 특히 코로나19 대유행 시기에는 온라인 수업과 연계되면서 판매량이 연간 3000만대를 넘기도 했습니다. 하지만 그 이후에는 판매량이 하락세를 겪었습니다. 최근에는 다시 완만한 회복세를 보였으나 올해 메모리, SSD 가격이 큰 폭으로 상승하면서 다시 판매량이 줄어들 가능성이 큰 상태입니다. 크롬북의 문제점은 기본적으로 저가형이고 사양이 낮아서 업무용 및 게임 등 다양한 용도로 쓰기에는 다소 아쉽다는 것입니다. 따라서 구글은 크롬북 플러스라는 업그레이드 형을 이미 발표한 바 있습니다. 제조사 입장에서는 저가형만 만들다 보니 수익성이 낮고 구글 입장에서는 점유율을 늘려 생태계를 확장할 필요가 있어 나온 제품이지만, 실제 판매량은 많지 않았습니다. 크롬북 수요 자체가 300달러 이하의 교육용 노트북에 집중되어 있는데다, 약간 비용을 추가하면 모든 기능을 갖춘 맥북 에어나 윈도우 노트북을 살 수 있기 때문입니다. 따라서 구글북은 크롬북과 크롬북 플러스의 한계를 돌파하기 위한 제품으로 볼 수 있습니다. 구글에 따르면 구글북은 안드로이드, 구글 플레이, 그리고 크롬OS(ChromeOS)의 장점을 한데 모았습니다. 예를 들어 별도의 에뮬레이션 과정 없이 노트북에서 안드로이드 애플리케이션을 완벽하게 구동할 수 있습니다. 또 구글북은 인공지능(AI) 기술인 ‘제미나이’(Gemini)를 핵심 성능으로 내세우고 있습니다. 예를 들어 사용자가 마우스 포인터를 흔드는 동작(shake)을 통해 즉시 제미나이 모드를 활성화할 수 있는 새로운 인터페이스를 도입했습니다. 그리고 제미나이를 통해 자신만의 맞춤형 위젯을 생성하고 활용할 수도 있습니다. 하지만 이것만으로 소비자들의 지갑을 열게 할 수 있을진 미지수입니다. 구글 AI 서비스 확산과 주도권 확보를 위해서는 결국 모든 플랫폼에서 제미나이를 제한 없이 사용할 수 있게 해줘야 합니다. 이미 널리 보급된 윈도우 OS를 기반으로 한 코파일럿 기능처럼 OS나 플랫폼에 제한을 둘 수 없다는 이야기입니다. 더구나 사실 AI 기능 강조는 구글 크롬북 플러스에서도 똑같이 했던 이야기입니다. 구글 포토에서 사진에 불필요한 부분을 지워주는 매직 이레이저나 화상회의 AI, 제미나이와의 통합 등은 이미 크롬북 플러스에서 선보인 내용입니다. 구글북은 제미나이와의 더 깊은 통합을 강조하고 있는데, 통합하지 않아도 잘 쓸 수 있는 제미나이를 통합해 과연 시너지 효과를 볼 수 있을지 의문이 드는 대목입니다. 두 번째로 하드웨어 역시 기존의 AI 노트북보다 낮을 수 있습니다. 인텔의 와일드캣 레이크 (Wildcat Lake)를 사용할 것이라는 이야기가 나오고 있는데, 기본적으로 고성능 코어 2개에 저전력 코어 4개를 사용해 성능이 그렇게까지 뛰어나다고 보긴 어렵습니다. 내장 그래픽은 Xe3 iGPU 역시 2코어이고 NPU 성능 역시 코파일럿 기능을 지원하는 AI 노트북(40 TOPS 이상) 보다 훨씬 낮은 17 TOPS 정도로 알려져 있습니다. 물론 제조사에 따라 더 강력한 칩을 탑재할 수도 있으나 그러면 가격도 그만큼 올라가게 될 것입니다. 주요 경쟁 상대인 맥북 네오와 가격 경쟁이 힘든 것은 물론 맥북 에어, 윈도우 AI 노트북들과 가격이 비슷해질 수도 있습니다. 세번째 문제는 x86에 안드로이드 기반일 것으로 보이는 구글 OS를 돌린다는 것입니다. 과거에도 x86 안드로이드가 있긴 했지만 성능 최적화 측면에서 보면 Arm 만큼 성능과 호환성이 좋지 못했습니다. 설령 호환이 된다 해도 성능에서는 손해가 있을 수 있습니다. 지금 Arm 윈도우 시장에 나와 있는 퀄컴의 스냅드래곤 기반 AI 노트북과 비슷한 문제에 직면할 가능성이 있어 보이는데, 굳이 x86 프로세서를 채택한 배경 역시 궁금해지는 부분입니다. 마지막으로 지금 직면한 가장 큰 문제는 칩플레이션을 극복할 수 있느냐는 것입니다. 애플은 칩플레이션 상황에서 상대적으로 선전하고 있습니다. 기본적으로 맥북은 OS 자체가 메모리 절약 성능이 우수해 메모리를 상대적으로 적게 탑재해도 윈도우 노트북보다 유리한 상황입니다. 여기에 자체 프로세서와 OS를 통해 수직 계열화를 이룩해 가격 통제가 쉽고 본래 높은 가격의 프리미엄 이미지로 가격 인상 요인도 쉽게 흡수할 수 있습니다. 덕분에 애플은 올해 유일하게 판매량이 대폭 늘어날 대형 컴퓨터 제조업체로 지목되고 있습니다. 반면 구글북은 에이서, 델, HP, 레노버, ASUS 같은 기존 업체들이 참가하는 방식으로 보입니다. 이들은 애플처럼 자체 칩을 사용하지도 않고 공급망 장악력이 떨어지기 때문에 현재 칩플레이션으로 가격이 폭등하면서 판매가 줄어들고 있는 윈도우 노트북과 차이점이 과연 무엇인지 애매한 상황입니다. 그럼에도 구글이 구글북이라는 새로운 제품군을 들고나온 것은 결국 크롬북 플러스로는 일반 노트북 및 PC 시장에 진입하기가 쉽지 않다는 한계를 확인했기 때문일 것입니다. 2011년 크롬북도 처음에는 성공 여부가 불투명했으나 결국 교육 시장에서 자리를 잡은 것처럼, 구글북 역시 제미나이 AI 노트북이라는 새로운 정체성을 찾고 시장에 안착할 수 있을지 주목됩니다.

한국전력공사(이하 한전)가 지난 3월 23일 전남 나주 본사에서 AI 경영혁신 선포식을 열고, ‘AI와 에너지의 결합을 통해 세계 최고의 에너지 AI 플랫폼 사업자로서 도약하겠다’(The Best Energy AI Platform Provider)는 비전과 로드맵을 공식 발표했다. 이날 선포식에는 김동철 한전 사장과 경영진을 비롯해 기후에너지환경부, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등 유관기관 관계자들이 참석했다. 특히 김 사장이 휴머노이드 로봇과 함께 입장하는 퍼포먼스를 선보이며, AI가 주도할 전력산업의 미래를 상징적으로 보여줬다는 게 한전 관계자의 설명이다. 한전은 에너지 안보와 기후 위기 대응 등의 복잡한 난제 해결을 위해 AI를 경영혁신의 핵심 동력으로 활용할 방침이다. 고객감동·안전·ESG 경영 전반은 물론, 전력 공급의 전 과정에 AI를 본격 도입해 전력망 운영의 효율을 높이고, 일하는 방식의 근본적 변화를 꾀한다는 전략이다. 이날 한전은 ▲데이터 ▲솔루션 ▲인프라 ▲거버넌스·협력체계 ▲역량·문화를 AI 대전환 로드맵의 5대 중점전략으로 제시했다. 전력데이터에 의미와 맥락을 부여하는 데이터 온톨로지(Ontology·지식체계)를 구축해 AI가 즉시 활용할 수 있는 데이터 기반을 갖추는 것을 목표로, 기존 나주와 대전 데이터센터 두 곳을 AI데이터센터로 전면 전환하고 고성능 GPU자원을 확충해 AI솔루션을 구동할 핵심 인프라를 구축한다. 또한, AI 위험관리 체계를 만들어 안전성과 신뢰성을 확보하고, 공공기관 유일의 AI 전문 연구기관인 한전 AI연구소와 KENTECH 등과의 협업체계도 갖춘다. 아울러 ‘AI 퍼스트(First)’ 문화를 조성해 핵심 인력의 확충과 전문 역량을 집중 육성한다. 한전은 이와 같은 세부 과제를 속도감 있게 추진하기 위해 최근 신설된 ‘AI혁신단’을 중심으로 전사적 역량을 결집하고, 이를 통해 전력망 적기 건설과 국민 체감형 서비스 제공 등 실질적인 성과를 도출한다는 계획이다.

전남 기업도시 솔라시도가 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라인 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’ 구축 부지로 확정되면서 전남 인공지능(AI) 산업 대전환의 발판을 마련했다. 전남도는 과학기술정보통신부의 국가 AI 컴퓨팅 센터 건립 사업에서 해남 솔라시도에 입지를 제안한 삼성SDS 컨소시엄이 최종 참여자로 확정됐다고 밝혔다. 삼성SDS를 주축으로 구성된 컨소시엄은 초거대 AI 연산을 위한 고성능 컴퓨팅 인프라 구축과 안정적 운영 능력을 입증하며 최종 참여자로 선정됐다. 이번 선정은 전남도의 AI 데이터센터 입지 준비와 국내 최고 수준의 IT 서비스 기업인 삼성SDS 컨소시엄의 기술 역량이 결합한 결과라는 평가다. 국가 AI 컴퓨팅 센터는 AI 연구·개발과 서비스 제공에 필요한 AI 컴퓨팅 자원을 집적해 운영·관리하고 산업·연구계 등에 공급하는 시설이다. 정부는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장, 2030년까지 5만 장을 단계적으로 확보해 운영할 계획이다. 현재 실시설계 수립과 신규 특수목적법인(SPC) 설립을 진행 중이며, 7월쯤 착공해 2028년 하반기 본격 가동을 목표로 하고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 센터는 출자금만 4000억원이며, 2030년까지 2조 4065억원이 투입되는 사업이다. 솔라시도 일대에 관련 기업 입주와 전문 인력 유입이 가속화될 전망이며 이를 통해 6조 4000억원의 경제 유발 효과와 1조 5000억원의 부가가치 창출과 1만 9500여명의 고용 창출이 기대된다. 김영록 전남도지사는 “이번 성과는 전남도가 그동안 공들인 ‘솔라시도 데이터센터 클러스터’ 조성 사업의 결정적 마중물이 될 것”이라며 “삼성SDS 컨소시엄과의 견고한 파트너십을 통해 글로벌 수준의 컴퓨팅 환경을 조성하고, 전남을 대한민국 디지털 대전환의 심장부로 만들겠다”고 밝혔다.

광주시가 ‘세계적 자율주행 실증도시 도약’을 목표로 국내 모빌리티 선도기업들과 ‘K-자율주행 국가대표팀’을 결성했다. 광주시는 13일 김대중컨벤션센터 전시장에서 ‘자율주행 실증도시 조성 사업’의 성공적 추진을 위한 ‘대한민국 자율주행팀 업무협약’을 체결했다. 협약에는 광주시, 국토교통부, 한국교통안전공단, 현대자동차, 삼성화재, 라이드플럭스, 오토노머스에이투지(A2Z) 등 자율주행 산업을 견인하는 민·관·연 7개 기관이 참여했다. 참여 기관들은 ‘대한민국 글로벌 자율주행 3대 강국 도약’을 위한 전략적 협력체계를 구축하기로 했다. 이번 협약의 핵심은 대한민국 자율주행 산업의 역량을 총결집한 ‘국가대표급 협력 모델’이 탄생했다는 점이다. 참여 기관들은 광주를 세계적인 자율주행 실증 모델 도시로 조성하기 위해 각 분야의 전문성을 결합하기로 했다. 국토부는 정책·제도 수립 및 행정적 지원을 포함해 사업을 총괄하며, 한국교통안전공단은 전반적인 사업 관리와 행정 지원·기술적 성과 검증을 수행한다. 참여 기업들은 자율주행 차량 공급, 기술 제어 지원, 실시간 차량 모니터링 환경 제공, 자율주행 전용 보험 상품 및 사고 대응 안전망 구축 등을 맡아 실증의 실효성을 높이게 된다. 광주시는 ‘인공지능 대표도시’로서 보유한 독보적인 기반시설(인프라)을 실증사업에 전폭 지원한다. 국내 유일 국가 AI데이터센터의 GPU 자원을 활용해 자율주행 차량이 수집하는 방대한 데이터를 실시간으로 학습하고 고도화할 수 있는 환경을 제공한다. 또 실증 참여 기업들을 위해 ▲광주미래차모빌리티진흥원 내 기업 상주 공간 및 관제센터 제공 ▲공공기관 부지를 활용한 전용 차고지 및 충전 스테이션 구축 ▲자율주행 사고 대응 안전망 구축 등을 지원한다. 자율주행 실증도시 조성 사업은 국비 610억원을 투입해 2026년부터 2028년까지 3년간 추진하는 전국 최초 대규모 자율주행 실증 프로젝트다. 사업 계획에 따라 광주에는 자율주행차량 200대가 투입돼 시범운행을 진행한다. 특히 이 사업은 광주에서 확보한 실증 데이터를 활용, 인공지능이 인지부터 제어까지 자율주행의 전 과정을 통합·수행하는 ‘E2E(End-to-End) 기반 인공지능 기술’ 검증에 주력한다. 광주시는 도심과 농촌이 복합된 지형적 특성을 활용해 실증구역을 단계적으로 확대하며 기술적 완성도를 확인할 계획이다. 광주시는 이 사업을 ‘AI 모빌리티 국가시범도시 조성’, ‘미래차 산업 혁신 클러스터’와 연계해 지역 경제의 핵심인 자동차 산업의 대전환을 이끌어낼 방침이다. 강기정 광주시장은 “기아와 GGM이라는 2개의 완성차 공장을 가지고 있는 광주가 또 한 번 새로운 역사를 쓰게 됐다”며 “자율주행 실증을 시작으로 AI와 모빌리티 산업을 완성할 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다”고 말했다.

한국형 AI 터미널운영시스템 무인이송장비로 하역~이송 자동화진해신항 사람 개입 없는 환경 추진물류통합플랫폼도 AI 전환화물차에 방문시간 추천·자동 예약선박 도착 예측해 선석 배정 최적화생산성 넘어 안전성 최우선화물 고정 대신하는 로봇 설계 완료 항만 내 충돌 예방 서비스 개발·적용우리나라 첫 근대 무역항인 부산항이 올해 개항 150주년을 맞았다. 그동안 수출입 전초기지로 경제성장을 든든하게 뒷받침한 부산항은 세계 2위의 ‘컨테이너 환적 허브’로 위상을 확고히 했다. 다가올 150년을 준비하는 부산항은 물동량을 키우는 양적 성장을 넘어 ‘지능형 항만’으로 질적 성장을 추구하며 ‘인공지능(AI) 전환’ 시대의 세계적 선도 항만으로 도약을 준비 중이다. ●경제성장 함께한 부산항150년 12일 부산항만공사(BPA)에 따르면 부산항은 신라시대 때부터 한반도의 대일본 관문 역할을 해온 항만이다. 1876년 강화도조약 체결과 함께 부산포라는 이름으로 개항하면서 국제항으로 세계 무대에 등장했다. 일제 강점기 수탈 통로로 이용된 아픈 역사를 지나 6·25 전쟁 때는 국제연합군이 첫발을 내딛고 전후에는 원조물자가 들어와 국민에게 전달되는 소중한 창구였다. 1960년대부터 산업화가 시작되면서 급증한 수출입 물동량을 감당하기 위해 부산항은 국가 차원의 체계적 관리 아래 개발되면서 수출 전진기지 임무를 수행했다. 특히 관리·운영 기관인 BPA가 2004년 출범하면서 성장에 속도가 붙었다. 출범 당시 1041만 TEU(1TEU는 길이 약 6.1m 컨테이너 1개)였던 물동량은 지난해 2480만 TEU로 배 이상 늘었다. 부산항은 국내 수출입 화물의 77%를 처리하고 오가는 화물의 가치가 472조원에 이를 정도로 우리나라 경제에 중요한 역할을 하고 있다. ●우리 기술로 항만 자동화 완성 세계 주요 항만은 무인 자동화를 단계적으로 적용하고 AI 기술을 도입해 경쟁력을 강화하는 방안을 모색하고 있다. 이에 BPA도 부산항 ‘AI 대전환’ 계획을 수립하고 지능형 항만 도약을 추진하고 있다. 운영 전반에 AI를 도입해 ‘초연결 항만’을 구현하고 컨테이너 터미널의 생산성 30% 향상, 항만 내 인명사고 제로 등을 달성하는 게 목표다. 총예산 8921억원 중 4351억원을 2030년까지 투입해 빠른 속도로 추진할 계획이다. 부산항 AI 대전환의 핵심은 우리 기술로 만드는 ‘AI 기반 한국형 자동화 터미널’의 완성이다. 그 시작은 2024년 4월 개장한 부산항 신항 7부두다. 이곳은 우리나라 최초의 완전 자동화 부두로, 화물 하역부터 이송이 터미널운영시스템(TOS)에 의해 자동으로 이뤄진다. TOS에 입력된 정보가 무인이송장비(AGV)로 전송되고 AGV가 선박에서 화물을 내리는 컨테이너 크레인, 장치장(야드)에서 화물을 반입·반출할 때 쓰이는 트랜스퍼 크레인을 오가며 화물을 나른다. BPA는 이 성과를 바탕으로 7부두 후속 사업인 신항 서컨테이너터미널 2-6단계에서 국산 컨테이너 크레인 6기, 트랜스퍼 크레인 34기를 제작하고 장래 진해신항에 항만장비제어시스템(ECS)을 구축한다. TOS가 부두 내 개별 하역·이송 장비에 작업을 지시한다면 ECS는 모든 자동화 장비를 통합 통제한다. 또 AI가 컨테이너를 이송·적재하는 최적 경로를 스스로 판단하면서 터미널 운영 효율을 높인다. 자율주행 기능이 탑재된 야드 트럭, 노면전차 셔틀도 도입해 항만 내에서 컨테이너가 사람의 개입 없이 신속하게 이동하는 환경을 조성할 예정이다. ●데이터로 연결되는 항만 AI 고속도로 또 하나의 핵심 전략은 항만 물류 데이터를 유기적으로 연결하는 ‘물류통합플랫폼(체인포털)’의 AI 전환이다. 항만에서는 선사, 터미널 운영사, 운송사, 화물차 기사 등 다양한 주체가 복합적으로 업무를 수행하지만 일부 관계자 간 한 방향으로 정보가 전달되면서 비효율이 발생한다. 체인포털의 AI화를 통해 모든 이해관계자가 유기적으로 정보를 주고받으면서 더 나은 물류 흐름을 만든다는 게 BPA의 계획이다. 이를 위해 부산항에 출입하는 모든 화물차 기사가 이용하는 모바일 앱인 ‘올컨e’에 트럭 방문 시간 추천·자동 예약 기능을 갖춘 음성 대화형 AI를 도입해 항만 게이트 혼잡을 막고 효율을 높일 계획이다. 해상에서는 선석 배정 최적화와 실시간 이상징후 탐지 시스템인 ‘포트-i’에 AI를 도입해 고도화한다. AI는 선박과 화물 데이터를 분석해 물류가 지연되면 대체 선박을 추천하고 선박 도착 시간을 정확하게 예측해 선석 운영의 효율성을 높인다. 또한 글로벌 주요 항만과 데이터를 주고받아 선박 입항부터 하역, 출항까지 모든 과정을 최대한 효율적으로 만드는 ‘한국형 선박 기항 최적화(K-PCO)’ 모델도 구현해 글로벌 표준을 선도할 계획이다. ●안전 지키는 피지컬AI 도입 부산항의 AI 대전환은 생산성 향상을 넘어 항만에서 근로자의 생명과 안전을 지키는 데도 목적을 두고 있다. 이를 위해 현장의 고위험 작업을 로봇과 AI가 대신 수행하는 ‘피지컬 AI’ 도입을 적극 추진한다. 추락 사고가 발생할 위험이 큰 높은 화물 고정(라싱) 작업을 대신할 로봇 설계가 이미 완료됐으며 올해 실증을 거쳐 내년부터 현장에 도입할 계획이다. 선박을 부두에 고정하는 줄잡이 작업에 투입할 로봇 연구도 한창 진행 중이다. 또한 현장 영상을 분석해 항만 내 장비와 트럭, 트럭과 사람 간 충돌 위험을 예측하고 경고를 보내는 ‘AI 충돌 예방 서비스’를 개발해 ‘올컨e’에 적용할 계획이다. AI가 크레인 쇠밧줄의 결함을 자동 진단하는 기술을 개발해 실증을 진행 중이며, 강풍이 불 때 컨테이너 전도 가능성을 계산해 미리 안전하게 조치하는 시뮬레이션 기술 개발도 추진 중이다. BPA는 이러한 AI 대전환 추진을 위해 지난해 전담 조직인 ‘디지털 AI부’를 신설하고 민·관·연 협업 체계를 강화했다. 또 중소 물류 업체들도 AI 기술을 활용할 수 있도록 공공 주도의 ‘GPU 서버 팜’과 데이터 센터 구축을 추진하는 등 AI 생태계 조성에도 앞장서고 있다. BPA 관계자는 “부산항 AI 대전환은 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하는 핵심 동력이 될 것”이라며 “부산항 운영 경험에 AI 기술을 결합해 글로벌 항만 시장의 선도자가 되겠다”고 밝혔다.

NHN이 결제와 게임 사업 성장세에도 불구하고 비용 증가 영향으로 올해 1분기 영업이익이 소폭 감소했다. 특히 지급수수료와 마케팅 비용이 크게 늘면서 수익성이 다소 둔화됐다. 다만 결제·웹보드 게임·클라우드 등 주요 사업은 성장 흐름을 이어갔고, NHN은 일본 게임 시장과 국방 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. NHN은 12일 연결 기준 올해 1분기 영업이익이 263억원으로 전년 동기 대비 5% 감소했다고 공시했다. 같은 기간 매출은 6714억원으로 11.9% 증가했고, 순이익은 311억원으로 흑자 전환했다. 영업비용은 6451억원으로 12.7% 늘었다. 지급수수료가 15.3% 증가했고 광고선전비와 감가상각비도 각각 29.2%, 23.9% 확대됐다. 신작 게임 마케팅과 인프라 투자 확대가 비용 증가에 영향을 준 것으로 풀이된다. 사업 부문별로는 결제 사업이 성장세를 이끌었다. 결제 부문 매출은 3546억원으로 전년 동기 대비 22.1% 증가했다. 자회사 KCP의 결제대금 증가와 페이코 기업복지 서비스 거래 확대가 실적을 견인했다. 페이코 기업복지 서비스 거래금액은 전년 동기 대비 33% 증가했다. 게임 부문 매출은 1278억원으로 6.8% 늘었다. 특히 지난 2월 시행된 웹보드 게임 규제 완화 영향으로 고스톱·포커 게임 이용자당 평균 매출이 상승하면서 웹보드 게임 매출이 전년 대비 11% 증가했다. 일본 시장에서는 모바일 게임 ‘라인 디즈니 츠무츠무’가 12주년 이벤트와 ‘명탐정 코난’ 협업 효과로 매출이 전년 대비 47% 급증했다. 정우진 NHN 대표는 “일본 시장을 겨냥한 게임 사업 전략 변화를 준비하고 있다”며 “인지도가 높은 일본 지적재산권(IP) 기반 신규 프로젝트를 추진 중”이라고 말했다. 클라우드와 협업툴 등 기술 부문 매출은 1257억원으로 전년 동기 대비 19% 증가했다. NHN클라우드는 이노그리드와 NHN인재아이엔씨 합병을 통해 풀스택 클라우드 경쟁력 강화에 나선다. NHN은 이를 기반으로 공공·금융 시장 공략을 확대하겠다는 방침이다. AI 인프라 사업도 본격 확대된다. NHN클라우드는 정부 그래픽처리장치(GPU) 사업 일환으로 양평 리전에 구축한 수냉식 GPU B200을 지난 3월 말부터 가동했고, 광주 국가 AI데이터센터에는 차세대 GPU B300 구축 사업을 수주했다. 또 AI 인프라 기업 베슬AI와 GPU 공급 계약을 체결해 200억원 이상 매출을 기대하고 있다. 국방 분야 협업툴 사업도 확대한다. NHN두레이는 국방부 협업 플랫폼 ‘국방이음’을 올 하반기 전군 30만명 규모로 확대 적용할 예정이다. NHN은 이를 계기로 국방 AI 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다는 전략이다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 “신작 출시 영향으로 올해 광고비는 지난해보다 약 10% 증가할 것”이라며 “양평 리전 가동 효과로 클라우드(CSP) 매출은 올해 30% 이상 성장할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

공용 연구용 AI 가속기 인프라 구축으로 지역 산학협력 거점 조성 및 산업 AI 전환 본격화 한동대학교가 글로컬대학 지원사업의 일환으로 지난 5월 7일 교내 제네시스랩 장응복홀에서 ‘2026 AI 가속기 및 산학협력 포럼’을 개최했다. 이번 행사에서는 국내 대학 중 최초로 구축된 엔비디아(NVIDIA) DGX B200 기반 AI 가속기의 도입 성과와 향후 운영 로드맵이 발표됐다. 행사는 한동대 AI혁신센터 실장 이한진 교수의 진행으로 ▲AI 가속기 도입 성과 및 운영 계획 발표(AI혁신센터 이정훈 실장)를 시작으로 ▲한동대 AI 연구진 소개 ▲AI 분야 산학협력 우수사례 발표(최희열 교수) ▲엔비디아의 AI 가속기 기술 소개(국내 총판 류평수 부사장) ▲한동대 교수진 및 참석 기업·기관 간 네트워킹 순으로 진행됐으며, 관련 기업 및 기관 관계자 약 80명이 참석했다. 한동대 AI혁신센터는 초저지연·고성능 GPU 인프라를 기반으로 연구 역량을 높이고 기업 협력 수요에 대응할 수 있는 실행 체계를 마련했다. 센터는 DGX B200 GPU 서버(Blackwell 180GB x 8) 1식과 RTX PRO 6000 GPU 서버(Blackwell 96GB x 8) 2식을 구축하여 초대형 모델 학습과 다중 사용자 연산 환경을 동시에 지원한다. 또한 NVLink 5 기반 약 100ns(≈10-7초) 수준의 초고속 연결을 통해 여러 장의 GPU를 하나의 초대형 GPU처럼 통합 활용할 수 있어, 대규모 AI 모델 학습과 고속 연산 효율을 높인 것이 특징이다. 아울러 한동대는 외부와 분리된 보안형 AI 가속기 인프라를 구축하여 국가핵심기술, 방산, 보안등급 데이터 등 높은 보호 수준이 요구되는 분야에서도 활용 가능한 연구 환경을 마련했다. 민감한 내부 데이터도 내부 통제형 환경에서 안전하게 활용할 수 있도록 데이터 반출 통제, 접근 권한 관리, 망 분리, 암호화 저장 체계를 강화함으로써 보안성과 연구 활용성을 동시에 확보한 공용 AI 인프라 체계를 구축했다. 이번 구축은 단순한 장비 확보를 넘어 국내 대학 최초 B200 도입이라는 상징성과 함께 지역에서도 수도권 수준 이상의 첨단 AI 연구개발이 가능한 협력 거점을 조성했다는 점에서 의미가 크다. 한동대는 이를 바탕으로 AI 인프라의 지역 불균형을 완화하고, 포항을 중심으로 지역 기업 및 협력기관과의 산학협력을 본격 확대할 계획이다. 특히 포항 지역의 주력 산업인 철강, 제조, 에너지, 바이오, 물류 분야와의 연계를 통해 실질적인 산학협력을 추진하고 뉴로메카, 동국산업, 한국로봇융합연구원, 포스텍 생명공학연구센터 등 참여기업 담당자와의 네트워킹을 통해 산업 현장의 수요를 발굴·예측하며 협력을 단계적으로 확대해 나갈 예정이다. 한동대학교는 자원 제공 방식에서 나아가 교육, 수요 발굴, 공동연구, 인프라 활용을 통합한 ‘AI 가속기 활용 패키지 지원’을 운영한다. 이를 통해 AI 전문인력과 전담 조직이 부족한 지역 산업체도 단계별 교육과 맞춤형 프로젝트를 통해 AI 도입 가능성을 구체화하고, DGX B200 및 RTX 기반 AI 가속기 인프라를 활용한 실질적 연구개발로 이어갈 수 있도록 지원할 계획이다.

민형배 의원이 더불어민주당 전남광주통합특별시장 후보로 선출되면서 공석이 된 광주 광산을 보궐선거에 임문영 국가AI전략위 부위원장이 전략공천됐다. 광주 출신인 임 부위원장은 1세대 IT전문가이자 이재명 대통령과 성남부터 대선까지 함께 동행한 대표적 ‘친명 인사’로 꼽힌다. 임 부위원장은 광주 살레시오고등학교와 연세대 정치외교학과를 졸업했다. 대학생 시절에는 학생운동에 참여하기도 했으나 앨빈 토플러의 저서 ‘권력이동’을 탐독하고 인터넷과 정보화로 진로를 정한 것으로 알려졌다. 한국PC통신에 입사해서는 ‘하이텔 길라잡이’를 집필하고 나우콤 나우누리 대표 시삽(운영자)을 맡는 등 국내 1세대 IT전문가로 활동했다. 이재명 대통령이 성남시장으로 일할 당시에는 정책보좌관을, 경기도지사 시절에는 정보화정책보좌관으로 활동했다. 지난해 대선에서도 이재명 후보 디지털특별위원장을 맡았으며, 이 대통령 취임 직후 초대 AI미래기획수석으로 하정우 수석과 함께 이름이 거론됐을 만큼 신뢰가 두터운 것으로 알려졌다. 임 부위원장의 전략공천은 광주를 ‘AI특화도시’로 성장시키려는 이재명 정부의 국가전략과도 궤를 같이 한다는 평가가 나오고 있다. 대규모 GPU확보와 데이터센터 입지 선정, 전력망 확충, 지자체간 이견 조율 등 국회와 정부, 지자체간 다양한 소통이 필요한 시점에서 ‘AI 전문가’로서 지역에서 필요한 역할을 수행해야 한다는 것이다. 정청래 민주당 대표도 임 부위원장에 대해 “이재명 정부가 추진하는 AI 3대 강국 대한민국 초석을 다진 최고 전문가”라며 “하정우 전 AI수석과 함께 쌍두마차가 돼 국회서 AI입법 활동에 큰 역할을 해주길 바란다”고 당부한 바 있다. 강준현 민주당 수석대변인도 임 부위원장 전략공천을 발표하면서 “광주 첨단과학 국가산업단지가 있는 광산을은 광주에서 가장 젊고 역동적인 도시”라며 “미래 먹거리를 책임감 있게 설계할 최적임자로 판단했다. 중앙정부와의 탄탄한 네트워크를 바탕으로 지역 현안을 신속히 해결할 것”이라고 말했다.

한때 ‘시대에 뒤처졌다’는 평가까지 받던 인텔이 인공지능(AI) 시대의 중심으로 돌아오고 있다. 생성형 AI 시장이 학습 중심에서 실제 서비스를 수행하는 ‘추론’과 ‘에이전틱 AI’ 시대로 이동하면서 중앙처리장치(CPU)의 가치가 재부상하고 있어서다. 6일(현지시간) 뉴욕증시에서 인텔은 전 거래일 대비 4.49% 오른 113.01달러에 마감했다. 올해 들어 주가는 186.97% 급등하며 닷컴버블 당시 기록했던 사상 최고가도 넘어섰다. 2년 전만 해도 20달러대 주가로 ‘해체설’까지 거론됐으니, 극적인 반전이다. 인텔의 지난 1분기 매출은 135억 8000만 달러로 시장 전망치를 웃돌았고, AI 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 22% 증가한 51억 달러였다. 배경은 AI 산업의 구조 변화다. AI 시장은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심의 학습 단계가 주도했지만, 서비스를 수행하는 추론 단계 비중이 빠르게 커지고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI의 확산으로 복잡한 순차 연산과 시스템 제어를 담당하는 중앙처리장치(CPU)의 중요성이 재부상했다. AI 에이전트는 답변 생성을 넘어 데이터 호출, 작업 스케줄링, 시스템 제어 등을 반복 수행해야 한다. 병렬 연산에 강한 GPU뿐 아니라 복잡한 순차 처리와 자원 제어를 담당하는 CPU 역할이 필수적이다. 업계에서는 과거 1대 8 수준이던 CPU와 GPU 비중이 향후 1대 1 수준까지 근접할 수 있다는 전망도 나온다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 “1년 전에는 생존 가능 여부가 화두였다면 지금은 얼마나 빨리 제조 역량을 확대해 수요를 충족할 수 있는지가 핵심 과제”라고 말했다. 인텔은 최근 AMD와 AI 컴퓨트 익스텐션 공동 개발에 나섰고, 애플은 공급망 다변화를 위해 인텔 파운드리 활용 가능성을 검토 중인 것으로 알려졌다. 테슬라가 차세대 반도체 생산시설 ‘테라팹’에 인텔의 14A 공정을 도입하기로 하면서 파운드리 경쟁력 회복 기대감도 커지고 있다. 미국 행정부도 반도체 보조금 지급 과정에서 인텔 지분 10%를 확보하며 반도체 공급망의 핵심 축으로 인텔을 지원하고 있다.

광섬유, 속도 빠르고 전력 소모 낮아AI ‘데이터 병목’ 해결사로 떠올라엔비디아, 코닝과 4.6조원 협업 발표메타·MS 등 이미 광섬유 체제 준비CPO 등 AI칩 구조 자체 변화될 듯 엔비디아가 미국 광학·광섬유 기업 코닝과 최대 32억 달러(약 4조 6000억원) 규모 협력에 나서며 글로벌 빅테크들의 ‘빛의 인프라’ 경쟁이 한층 더 치열해지고 있다. 생성형 인공지능(AI) 시대에 들어 데이터 이동량이 폭증하면서 기존 구리선 기반 연결 구조가 한계에 도달하자 전기 대신 빛으로 데이터를 보내는 광통신이 차세대 AI 인프라 핵심 기술로 떠오르고 있다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 엔비디아와 코닝은 차세대 AI 인프라용 첨단 광학 솔루션 공급을 위한 다년간 상업·기술 파트너십 체결 사실을 발표했다. 엔비디아는 코닝 주식 1500만주를 주당 180달러에 살 수 있는 권리를 확보했고 별도로 5억 달러(7260억원)를 선지급했다. 총 투자 규모는 최대 32억 달러에 달한다. 코닝은 미국 내 광학 연결장치 생산 능력을 10배 확대하고 광섬유 생산량도 50% 늘릴 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “지능이 빛의 속도로 움직이는 AI 인프라의 토대를 만드는 과정”이라고 밝혔다. 엔비디아가 코닝과 손잡은 배경에는 이른바 ‘구리의 벽’ 문제가 있다. 기존 데이터센터는 구리선 안에 전기 신호를 흘려 GPU끼리 데이터를 주고받았지만 생성형 AI 시대에는 수천~수만 개의 GPU가 동시에 막대한 데이터를 처리해야 한다. 이 과정에서 구리선은 전송 속도 한계와 발열, 전력 소모 문제를 드러내기 시작했다. 특히 초당 800기가비트(Gbps) 이상 초고속 환경에서는 구리 케이블이 1~2m만 넘어도 신호가 약해지는 것으로 알려졌다. 반면 광섬유 케이블은 빛으로 데이터를 전달하기 때문에 수 ㎞ 거리에서도 빠른 속도와 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 웬델 윅스 코닝 CEO는 “광섬유가 구리선보다 전력 소모를 5~20배 줄일 수 있다”고 설명했다. 메타와 마이크로소프트(MS) 등 다른 빅테크들도 이미 빛의 인프라 경쟁에 뛰어들었다. 메타는 코닝과 최대 60억 달러(8조 7000억원) 규모 광케이블 공급 계약을 체결했고, MS는 가운데가 공기로 비어 있어 빛이 더 빠르게 이동할 수 있는 차세대 광섬유(HCF) 기술 확대를 추진 중이다. 업계에서는 앞으로 광섬유가 단순 케이블 교체를 넘어 AI칩 구조 자체까지 바꿀 것으로 보고 있다. 대표적인 기술이 공동패키징광학(CPO)이다. CPO는 GPU와 광통신 장비를 최대한 가까이 붙여 데이터 이동 거리를 줄이는 기술이다. 기존에는 GPU에서 나온 데이터가 전기 신호 상태로 이동한 뒤 빛 신호로 바뀌었다면 앞으로는 GPU 가까운 곳에서 바로 빛으로 변환해 데이터를 보내겠다는 개념이다. 엔비디아는 차세대 AI 서버 ‘베라 루빈’ 플랫폼에서 구리선 약 5000개를 광섬유로 바꾸고 광통신 장비를 GPU 가까이에 배치하는 CPO 기술 도입을 추진 중이다. 엔비디아는 올해 초 관련 기술 확보를 위해 광학 부품 기업인 코히런트와 루멘텀에도 총 40억 달러(5조 8000억원)를 투자했다. 브로드컴과 마벨, 인텔 역시 관련 기술 개발에 뛰어든 상태다.

SK텔레콤이 고객 신뢰 회복과 인공지능(AI) 사업 성장을 바탕으로 1분기 실적 반등에 성공했다. 지난해 해킹 사고 이후 주춤했던 영업이익은 1년 만에 다시 5000억원대를 회복했다. SK텔레콤은 연결 기준 올해 1분기 매출 4조 3923억원, 영업이익 5376억원, 순이익 3164억원을 기록했다고 7일 밝혔다. 전분기 대비 매출은 1.5% 증가하는 데 그쳤고, 영업이익은 전년 동기 대비 5.3% 감소했으나 생산성 개선 노력을 통해 수익성을 방어했다. 무선 사업은 뚜렷한 회복세를 보였다. 1분기 휴대전화 가입자는 약 21만명 순증했으며, 이동전화 매출은 전분기 대비 1.7% 늘었다. 지난해 해킹 사고로 인한 가입자 이탈이 멈췄고, 멤버십 개편 등 공격적인 마케팅을 통해 고객 신뢰를 회복한 결과다. 미래 성장 동력인 AI 사업은 수익 모델로 안착했다. 특히 AI 데이터센터(DC) 사업 매출은 가산 센터 가동률 상승과 GPUaaS(GPU 구독형 서비스) 매출 확대에 힘입어 전년 동기 대비 89.3% 급증한 1314억원을 기록했다. 유선 자회사 SK브로드밴드도 매출 1조 1498억원, 영업이익 1166억원 등 견조한 실적을 냈다. 실적 반등으로 주주환원도 정상화된다. SK텔레콤은 작년 하반기 중단했던 분기 배당을 재개하고, 1분기 배당금을 주당 830원으로 결정했다. LG유플러스 역시 전 사업 부문의 고른 성장으로 호실적을 거뒀다. LG유플러스의 1분기 매출은 3조 8037억원으로 전년 동기 대비 1.5% 늘었으며, 영업이익은 6.6% 증가한 2723억원을 기록했다.