전 국민 대상 인공지능(AI) 서비스 구축 사업인 ‘모두의 AI’ 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤, 카카오, KT 3개 컨소시엄이 최종 선정됐다고 과학기술정보통신부가 28일 밝혔다. 과학기술정보통신부는 이번 공모에 참여한 6개 컨소시엄을 대상으로 기술 적합성을 심사하는 서면평가와 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 생태계 기여도 등을 검증하는 발표평가를 거쳐 3개 컨소시엄을 선정했다. 선정된 사업자들은 외산 AI를 뛰어넘는 범용 AI 챗봇 서비스와 복잡한 공공 행정 절차를 대신하는 공공 AI 에이전트, 스타트업 협업 기반의 차별화된 특화 서비스를 선보인다. 컨소시엄별 개발 계획을 보면 SK텔레콤 컨소시엄은 질문 하나로 계획 수립부터 실행까지 처리하는 실행형 AI를 개발한다. SK텔레콤 컨소시엄은 앱·웹뿐만 아니라 전화와 문자로도 이용할 수 있도록 해 디지털 취약계층의 접근성을 높이고 공식 API가 없는 매장이나 관공서도 전화 대행으로 연결하는 기능을 구현한다. 카카오 컨소시엄은 국민 메신저를 진입점으로 삼아 범용 챗봇과 AI 에이전트를 결합한다. LG유플러스와 함께 연내 전화 AI 서비스 라이트(Lite) 버전을 출시하고 에이전트 마켓플레이스 연계를 통해 유망 AI 기업의 특화 서비스를 빠르게 유통·확보할 계획이다. KT 컨소시엄은 다음 포털과 다나와, 무신사, 직방 등 다양한 파트너 채널과 자사 통신·미디어(IPTV) 인프라를 연결해 정보 탐색과 공공 서비스를 하나의 대화 흐름 안에서 지원하는 통합 AI를 선보인다. 정부는 선정된 3개 사업자에게 올해 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산으로 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용을 뒷받침한다. 과기정통부는 오는 9월 중 이들 사업자와 협약을 맺고 실무협의체를 구성한 뒤 베타 서비스를 거쳐 연내 모두의 AI 정식 서비스를 개시할 예정이다.

고성능 인공지능(AI)의 발전으로 대형·고밀도 데이터센터가 늘어나면서 서버에서 발생하는 열을 액체로 직접 식히는 ‘액체냉각’ 시장 경쟁이 뜨거워지고 있다. 한 랙에 수십 개의 그래픽처리장치(GPU)를 집적하는 빽빽한 서버 구조가 확산하면서 공기를 순환시키는 기존의 공랭 방식보다 효율적인 발열 관리가 필요해지면서다. 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30kW 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 액체냉각은 냉각수를 서버 내부로 순환시켜 GPU와 중앙처리장치(CPU) 등에서 발생하는 열을 직접적으로 낮추는 방식이다. 시장조사업체 트렌드포스는 전 세계 AI 칩에 액체냉각을 적용하는 비중이 지난해 33%에서 내년 59%까지 성장할 것이라고 전망했다. 국내 기업들은 잇따라 액체냉각 관련 부품은 물론, 시스템 구축 등 시장 경쟁에 뛰어들고 있다. LG CNS는 네이버 클라우드와 협력해 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 소유한 엔비디아의 베라 루빈을 안정적으로 운영하기 위해 삼송 데이터센터에 액체냉각 인프라를 구축한다고 26일 밝혔다. 네이버클라우드와 함께 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. LG전자는 액체냉각의 핵심 부품인 냉각수분배장치(CDU)에 집중하고 있다. 이미 기업간거래(B2B) 사업의 핵심 방향으로 냉난방공조에 무게를 실어 왔던 LG전자는 최근 국내에서 처음으로 엔비디아로부터 600kW급 CDU의 최종 품질 인증을 획득했다. CDU뿐만 아니라 냉각수를 대량 생성하는 대형 칠러, 칩셋을 직접 냉각하는 콜드 플레이트까지 ‘칩 투 칠러’ 포트폴리오를 완성한다는 게 LG전자의 전략이다. 삼성전자는 지난해 인수한 플랙트그룹을 통해 삼성전자 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투입해 공조 제품 생산라인을 건립하는 투자협약을 체결했다. 주력 품목은 CDU로, 전력 효율을 높이고 이중화 설계와 이상 신호 감지 기능 등을 적용해 에너지 효율과 안정성을 강화하는 플랙트그룹의 기술력을 고도화할 계획이다. 삼일PwC는 최근 보고서에서 “향후 2~3년은 글로벌 냉각 기술의 표준과 생태계가 형성되는 시기”라며 “한국 기업들에도 중요한 분기점이 될 것”이라고 전망했다.

인공지능(AI) 확산에 따라 증가하는 데이터센터가 주민 반발, 전력·용지 확보 등의 문제에 부딪히면서 빅테크들이 육상을 벗어나 바다와 우주 등 미개척지로 뱃머리를 돌리고 있다. AI 경쟁력의 병목이 컴퓨팅 능력에서 토지 및 전력망 등 인프라로 확대되면서 데이터센터를 지을 새로운 ‘영토’를 개척하는 기술 경쟁에 불이 붙었다. 25일 산업계에 따르면 국내에서 집중하는 기술은 바닷물을 냉각에 활용하는 수중 데이터센터(UDC)와 선박이나 바지선을 개조해 서버를 탑재하는 해상부유식 데이터센터(FDC)다. 둘 다 주민 민원이나 인허가 문제에서 자유롭고, 바닷물을 이용해 서버에서 발생하는 열을 냉각하는 방식이어서 경제적이다. 바닷속에 들어간 데이터센터KIOST, 울산 수심 20m 시공 계획수도권 집중 해소하고 해수로 냉각 산업계, FDC·액침냉각 개발 속도한국해양과학기술원(KIOST)은 지난해 11월 울산시와 ‘수중 데이터센터 구축모형 개발’을 위한 업무협약을 체결했고 관련 기술을 개발 중이다. 울산 앞바다 수심 20m 해저에 서버 10만대 규모의 수중 데이터센터 단지를 설계·시공·유지하는 기술을 개발하겠다는 것으로 2031년 상용화가 목표다. 한국수력원자력, 울산과학기술원, 포스코, SK텔레콤 등도 참여한다. 수중 데이터센터는 별도 인허가 없이 공유수면 점용·사용 허가만 획득하면 돼 건축 기간이 짧다. 육상 데이터센터는 전체 소비전력 중 약 40%를 냉각시스템 가동에 쓰지만 해수를 활용하면 이 비용도 대폭 감소한다. 문제는 해수 취수에 따른 유지·보수 부담이다. KIOST는 2022년 구조체 외부와 연결된 열교환 파이프로 해수를 유입·배출시키며 열을 식히는 방식을 택했다. 한택희 KIOST 책임연구원은 “뜨거워진 (외부 열교환) 파이프로 해저 미생물이 모여들어 열효율이 떨어졌고 이에 대한 고압 세척 과정에서 파이프가 손상될 가능성도 생겨 유지·보수가 어려웠다”고 돌아봤다. 마이크로소프트(MS) 역시 2015년에 ‘나틱 프로젝트’를 통해 같은 냉각 방식의 수중 데이터센터를 최초로 개발했고 2년여간의 실증을 통해 ‘성공’이라고 자평했지만, 상업화까지는 힘들 것으로 보고 사실상 중단한 것으로 전해졌다. 이에 KIOST는 외부 파이프를 없앤 ‘이중벽 실린더 구조물’ 기술로 상업화에 도전하고 있다. 지난해 12월 이와 관련한 특허출원도 마쳤다. 중국도 적극적이다. 하이랜더는 2023년 하이난섬 인근에 최초의 상업용 수중 데이터센터 가동에 성공한 데 이어 상하이 린강에 해상풍력 발전과 연계한 총 24㎿ 규모 수중 데이터센터 일부를 운용하고 있다. 육지에서 전력 소모 비난이 높다면, 하이랜더는 해상풍력으로 생산한 전력과 바닷물로 이를 대체한 셈이다. 다만 해양 생태계 교란 문제에 대해서는 아직 알려진 바가 없다. 바다 위 데이터센터로 불리는 FDC 역시 인허가 유연성과 구축 신속성, 해수를 활용한 냉각 효율성 등이 강점이다. 특히 국내 조선사의 해양플랜트 건조 기술력이 핵심이다. 삼성중공업은 지난 4월 미국 선급협회와 영국 로이드 선급협회로부터 개념설계 인증(AIP)을 확보했고, FDC 상업 서비스 시점을 2028년 상반기로 발표했다. 연내 최대 2척의 FDC 수주 가능성도 거론되고 있다. HD한국조선해양은 지난 6월 프랑스 에너지 기업 슈나이더 일렉트릭과 FDC 인프라 기술 공동개발 업무협약을 체결했다. 또 정보·통신(IT) 기업들은 냉각 효율 제고에 집중하고 있다. KT클라우드는 지난해 말부터 액침 냉각 기술 상용화에 나섰다. 액침 냉각은 서버나 전자 제품을 절연액에 담아 열을 제거하는 기술이다. 2024년 실증 결과에 따르면 기존 공랭식 대비 유틸리티 전력량을 58%, 서버 팬 전력량을 15% 이상 절감했다. 네이버는 외기 활용과 데이터센터 폐열 재활용 등을 통해 냉각 전력량을 감축하고 있다. 네이버는 더 나아가 지난 13일 파력 발전을 활용하는 해상 AI데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 ‘판탈라사’에 투자했다고 밝힌 바 있다. 해외 데이터센터 현황MS, 최초 수중 DC, 2년 만에 중단中, 해상풍력발전 연계해 일부 운용극저온 우주센터 꿈… 상용화 과제미국, 유럽, 일본 등은 우주 데이터센터를 꿈꾸고 있다. 미국 스타트업 스타클라우드는 지난해 11월 실증 연구 차원에서 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 위성을 스페이스X 팰컨9에 실어 우주로 발사했다. 유럽연합은 2024년 200만 유로(약 32억원)를 투자한 어센드(ASCEND) 프로젝트를 통해 우주 데이터센터 실현 가능성을 확인했다. 일본의 통신기업 NTT와 위성·방송기업 스카파JSAT는 2022년 합작회사 스페이스 컴퍼스(Space compass)를 설립한 뒤 우주 데이터센터 사업을 추진하고 있다. 우주 데이터센터는 평균 영하 270도의 극저온 환경서 냉각 에너지 소모량을 지상 대비 최대 95%까지 줄일 수 있고 높은 태양광 발전 효율 등을 갖출 수 있다. 비용은 막대하겠지만 각종 사회 규제에서 자유롭다. 다만, 미국 의회 산하 회계감사원은 “우주 데이터센터 배치에는 공학적·경제적 장벽이 존재한다”며 “그간 우주로 발사된 어떤 것보다도 큰 태양광 어레이(태양광 패널을 이어 붙인 대형 발전 장치)가 필요하며 이런 규모의 냉각 솔루션도 검증된 바 없다”고 평가했다.

그레이스 블랙웰·베라 루빈에 적용서버용 메모리 수요 증가세 기대AI 인프라 투자비 부담 상승 변수 엔비디아의 인공지능(AI) 칩을 탑재한 서버 가격이 내년 초부터 15% 이상 오른다. 차세대 제품 출하를 앞두고 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 등 메모리 가격 상승분을 반영한 조치다. 메모리 가격 강세가 내년까지 이어질 가능성이 커지면서 삼성전자와 SK하이닉스의 실적 전망에도 힘이 실리고 있다. 블룸버그통신은 22일(현지시간) 마이크로소프트와 구글, 오라클 등에 서버를 공급하는 제조업체들이 최근 고객사에 가격 인상 계획을 전달했다고 보도했다. 현행 주력 제품인 ‘그레이스 블랙웰’과 차세대 ‘베라 루빈’을 탑재한 서버가 대상이다. 인상 폭은 가속기 세대와 메모리 구성에 따라 달라진다. 가격 인상의 주된 원인은 AI 서버에 들어가는 메모리 가격 급등이다. AI 가속기의 성능을 끌어내려면 그래픽처리장치(GPU)에 대량의 데이터를 빠르게 전달하는 HBM이 필수적이고, 서버용 D램도 일반 서버보다 많이 들어간다. 내년 출하분 가격 인상까지 예고한 것은 메모리 공급 부족이 단기간에 해소되기 어렵다는 판단을 반영한 것으로 풀이된다. 삼성전자와 SK하이닉스에는 판매가격 상승과 고부가 제품 확대가 모두 실적 개선 요인이다. HBM과 서버용 D램 가격이 오르면 같은 물량을 팔아도 매출이 늘어난다. 반도체는 공장과 장비 등에 들어가는 고정비 비중이 커, 가동률을 유지한 채 제품 가격이 오르면 매출보다 영업이익이 더 큰 폭으로 늘 수 있다. 엔비디아의 주요 HBM 공급사인 SK하이닉스는 베라 루빈 출하 확대에 따른 수혜가 예상된다. 삼성전자도 HBM 생산 확대와 함께 서버용 D램과 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)의 가격 상승이 실적 개선에 보탬이 될 전망이다. 구글과 아마존 등이 자체 AI 가속기를 늘리더라도 HBM과 서버용 메모리 수요는 이어질 가능성이 크다. 서버 가격 상승이 AI 인프라 투자비를 키우는 점은 변수다. 디인포메이션은 이번 인상으로 1GW급 AI 데이터센터의 구축비가 최소 50억 달러 늘어날 수 있다고 추산했다. 비용 부담으로 데이터센터 착공이나 장비 도입이 늦어지면 중장기 메모리 수요에도 영향을 줄 수 있다. 시장에서는 26일 발표되는 엔비디아의 2027회계연도 2분기(2026년 4월 27일~7월 26일) 실적에도 주목하고 있다. 시장은 매출 약 920억 달러, 주당순이익 2.09달러를 예상한다. 베라 루빈 공급 일정과 부품 가격 상승에 따른 수익성 변화, 주요 고객사의 AI 투자 계획이 삼성전자와 SK하이닉스의 내년 실적을 가늠할 핵심 지표가 될 전망이다.

엔비디아가 오픈AI 데이터센터의 자금 조달을 위해 최대 1050억 달러(약 149조원)의 신용을 보강한다. 자사 인공지능(AI) 칩이 들어갈 인프라의 금융까지 지원해 장기 수요를 선점하려는 전략이다. 17일(현지시간) 엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 건설 중인 ‘포츠파이크’ 데이터센터 개발사 SB에너지에 최대 1050억 달러의 잔존가치 보증을 제공한다고 밝혔다. 소프트뱅크 자회사인 SB에너지가 시설을 짓고 오픈AI가 20년간 임차하며, 엔비디아는 이곳에 AI 가속기를 독점 공급한다. SB에너지에는 별도로 15억 달러도 투자한다. 1050억 달러를 엔비디아가 당장 현금으로 내놓는 것은 아니다. 오픈AI가 임대료를 내지 못하면 시설을 다른 업체에 임대하거나 매각해 회수한 금액과 미리 보장한 최소 가치의 차액을 엔비디아가 메우는 방식이다. 신용등급이 없는 비상장사 오픈AI 대신 엔비디아의 신용을 활용해 대규모 데이터센터 건설 자금을 조달하기 쉽게 만드는 구조다. 엔비디아가 이 같은 부담을 감수하는 배경에는 장기 칩 수요가 있다. 4.25기가와트(GW) 규모의 1단계 시설에는 그래픽처리장치(GPU) 약 150만개가 들어갈 수 있다. 엔비디아는 이를 1500억~2000억 달러의 매출 기회로 추산했다. 오픈AI가 2030년까지 약속하거나 계획한 엔비디아 컴퓨팅 구매 규모는 최대 6000억 달러(약 850조원)에 이를 수 있다는 설명이다. 이번 거래는 엔비디아가 칩 판매를 넘어 AI 인프라 금융까지 역할을 넓히는 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 앞서 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR 등과 5000억 달러 이상의 민간 자금을 AI 인프라로 끌어들이는 금융 플랫폼 구축 계획을 발표했다. 엔비디아가 AI 인프라 투자와 자사 칩 수요를 함께 묶는 거래가 늘면서 순환금융 논란이 커지자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 회사 홈페이지에 올린 글에서 “이것은 순환금융이 아니다”라고 반박했다. 오픈AI가 임대료를 내고 시설이 가동될수록 엔비디아의 보증 부담은 줄어들며, 장기 수요가 확인된 만큼 필요한 인프라를 미리 확보하는 공급망 전략이라는 설명이다.

한국의 대표 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 보면 벤치마크 평가에서 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점, 전문가 평가에서 1, 4위의 격차는 2.4점, 이용자 평가에서 1위와 4위의 격차는 5.0점으로 나타났다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 2단계 평가에 참여한 4곳 모두 AAII에서 모두 31점 이상을 획득해 유럽과 캐나다 등 주요 모델을 모두 추월했다. 40점을 초과한 최상위 점수 구간에는 미국과 중국에 이어 한국 모델이 유일하게 포함됐다. 국가별 프론티어 AI 모델 성능 비교에서도 한국은 미국, 중국에 이어 글로벌 3위에 올랐다. 이번 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스의 모티프3는 AAII에서 47점을 기록해 전 세계 기업별 AI 모델 중 10위에 올랐다. 이번 평가에 통과한 진출팀에 대한 평가 의견을 보면 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 좋은 평가를 받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대하는 한편 기존 방식을 뛰어넘는 지원체계를 관계부처와 논의 중이라고 밝혔다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억 원 수준”이라고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 독파모 3차 평가는 내년 초 예상최종 2개팀 선정…지원 방식은 미정또 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 정도에 최종 2개팀을 선정할 것으로 전망된다. 최종 선정 이후 지원 방식에 대해서는 전면 재검토 중이라고 정부는 밝혔다. 한편 독파모 2차 평가에 참여한 4개팀은 정부 결과 발표 직후 일제히 입장을 내놨다. LG AI연구원은 “세계 시장에서 경쟁할 수 있는 기함급 초대규모 파운데이션 모델 개발의 기반을 마련하는 데 중점을 뒀다”며 “이번 2차 평가 통과는 초대형 모델을 안정적으로 학습하고 운영할 수 있는 기술 기반을 확보하는 동시에 사용자가 실제로 체감하는 응답 품질과 활용 성능을 개선했다는 데 의미가 있다”고 밝혔다. SK텔레콤은 “다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각하며 함께해온 컨소시엄 참여 기업·기관들의 노력이 있었기에 가능했다”며 “자체 AI 모델의 산업 및 실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중하겠다”고 말했다. 업스테이지도 “전 국민이 AI 혜택을 누릴 수 있는 생태계 기반을 마련함과 동시에 한국 AI가 글로벌 무대의 중심으로 나아가는 역사적인 시간을 함께하게 돼 큰 영광”이라며 “최종 실증 단계로 넘어가는 만큼 포털 다음과 컨소시엄 참여사 등을 통해 국민들이 직접 체감할 수 있는 실사용 모델을 고도화하는 데 최선을 다하는 한편, 아시아권으로 지원 언어를 확대해 글로벌 확산 기반도 마련하겠다”며 앞으로 계획을 제시했다. 탈락 모티프 “신생 스타트업에도 기회줘 감사”“글로벌 프런티어 모델 개발에 최선 다할 것”아쉽게 탈락한 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 뜻깊었다”며 “정부가 독파모 개발에 도전하기로 결정하고 작은 신생 스타트업에도 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것인 만큼 앞으로도 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다할 것”이라고 밝혔다.

반도체·차량·보안 등 분야 다양해GPU·소프트웨어 ‘과도 의존’ 우려“NPU 육성해 자체 솔루션 만들어야” 삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이  베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이 모두 베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 예상보다 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 엔비디아의 글로벌 AI 생태계는 빅테크·AI 모델, 클라우드, 반도체·메모리, 로보틱스, 산업용 소프트웨어, 보안 AI 등 전방위로 확장 중이다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. GPU 병목을 이용해 세계 AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. GPU에서 출발한 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 엔비디아가 GPU의 연산 능력을 실제 AI 성능으로 끌어내는 프레임워크·라이브러리·드라이버·컴파일러까지 일찌감치 선점한 만큼 소프트웨어와 모델 개발·운용 체계 등을 특정 플랫폼에 맞추면 공급자를 바꾸는 비용은 더욱 커진다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 엔비디아가 직접 확보하기 어려운 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

삼전·닉스, 2분기 영업익 고공행진 LG이노텍, 전년대비 2057% 폭증전력기기 수출 호재·통신사 급성장“초격차 경쟁·환경 문제 등 과제도” 인공지능(AI) 열풍으로 전 세계에서 데이터센터 투자가 확대되면서 반도체부터 전자부품, 전력기기, 통신까지 관련 산업의 실적이 뚜렷하게 개선되고 있다. AI 데이터센터가 서버를 모아놓은 시설을 넘어 산업 생태계로 자리매김하며 국내 기업의 신성장동력으로 자리 잡는 모습이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 데이터센터의 최대 수혜자다. 지난 2분기 삼성전자의 영업이익은 지난해 같은 기간과 비교해 무려 1813.8% 증가한 89조 4924억원이었고, SK하이닉스는 557.2% 증가한 60조 5426억원을 기록했다. AI 데이터센터에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 필수재이고, GPU가 AI 연산을 수행하려면 방대한 데이터를 빠르게 공급할 메모리가 핵심 부품이다. 시장에서는 AI 투자 지속 여부와 공급 확대에 따른 반도체 업황의 ‘피크아웃’ 가능성에 대한 우려도 있었지만 양사의 2분기 실적은 이런 우려를 잠재웠고, AI 데이터센터발 수요가 실제 기업 실적으로 이어지고 있다는 점을 확인시켰다. AI 서버에 들어가는 각종 전자부품과 기판을 생산하는 업체들도 수혜를 받고 있다. LG이노텍은 AI 서버용 반도체 기판(FC-BGA) 공급 확대 등에 힘입어 올해 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 무려 2057%(2458억원) 증가했다. 삼성전기도 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 2배(4404억원)로 늘었고, 3분기에는 더 상향될 전망이다. 13일 금융투자업계에 따르면 모건스탠리는 최근 보고서에서 국내 기술주 최선호 종목을 삼성전자에서 삼성전기로 교체했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따른 적층세라믹커패시터(MLCC)와 반도체 패키지 기판 수요 증가를 높게 평가한 결과다. MLCC는 전기를 저장했다 필요한 곳에 공급해 전자기기가 안정적으로 작동하도록 하는 핵심 부품이다. 무라타와 삼성전기의 합산 점유율이 약 85%에 달하며 공급 부족 현상이 나타나고 있다. AI 데이터센터 건설 붐은 전력기기 업체에도 새로운 기회다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 전력 사용량이 많아 대규모 전력 공급 설비가 필요하다. 특히 미국 내 데이터센터용 전력기기 품귀 현상은 국내 기업 수출 확대에 호재다. HD현대일렉트릭은 올해 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 37.3% 증가한 2870억원을 기록했다. 효성중공업은 2분기 영업이익이 2643억원으로 전년 동기보다 60.9% 늘었다. 업계 관계자는 “향후 2~3년 뒤에는 최근 두드러지는 데이터센터 관련 인프라 공급 계약 발주가 매출에 본격 반영될 것”이라고 말했다. 통신업계에서도 AI와 데이터센터가 새로운 성장 분야로 부상하고 있다. SK텔레콤 등 통신 3사는 기존 통신사업에 더해 AI·클라우드·데이터센터 사업을 확대하고 있다. 아직 전체 실적에서 차지하는 비중은 크지 않지만 성장세가 가파르다. AI 데이터센터 사업의 성장세는 실적으로 입증됐지만, 지속적인 성장을 위해 넘어야 할 대외 변수와 경쟁 압력은 커지고 있다. 조홍종 단국대 경제학과 교수는 “국내 기업들의 데이터센터 사업 전망은 현재 ‘미국의 투자 열기가 언제까지 이어질지’와 ‘중국의 기술력이 얼마나 빠르게 추격해 올지’ 사이에 샌드위치처럼 끼어 있다”며 “최대한 빨리 재투자를 통해 초격차 경쟁을 벌여야 한다”고 당부했다. 막대한 전력 사용에 따른 전력망 부담과 환경 문제, 데이터센터 건설에 따른 지역 갈등도 해결해야 할 과제다.

오케스트로 그룹이 AI 주권 확보를 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 제시한다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 25일 오후 2시 ‘AI 주권 시대, 도시에서 데이터센터까지’를 주제로 온라인 웨비나를 진행한다고 13일 밝혔다. AI가 산업과 공공 부문 전반으로 빠르게 스며들면서, 자체적인 데이터와 인프라 통제력을 뜻하는 ‘AI 주권’의 가치가 날로 높아지고 있다. 특히 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하려면 고성능 GPU와 데이터센터 같은 하드웨어 인프라뿐만 아니라, 이를 유기적으로 제어하고 구동할 수 있는 핵심 소프트웨어 역량이 반드시 병행되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이번 웨비나에서는 박소아 오케스트로 클라우드 대표가 연사로 나서 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 ‘주권과 속도’의 딜레마를 짚고, 이에 대응하기 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 소개한다. 데이터와 인프라에 대한 통제권을 확보하면서도 산업·업무별 요구에 맞춰 유연하게 구성할 수 있는 AI 인프라 전략을 제시하고, 이를 도시 단위로 확장한 ‘천안·아산 K-AI City’ 사례도 함께 다룰 예정이다. 소버린 AI 데이터센터는 기업 맞춤형 독립 환경을 구축해, 하드웨어와 AI 모델을 독자적으로 통제할 수 있는 것이 특징이다. 산업군이나 고객의 특성에 맞춘 유연한 서비스 조합이 가능하며, 인프라부터 응용 프로그램까지 전체 운영 과정을 투명하게 모니터링할 수 있어 관리의 신뢰성을 극대화한다. 데이터센터 상면과 베어메탈, IaaS·PaaS, GPU, 마이그레이션, 재해복구(DR) 등 클라우드 인프라 서비스를 카탈로그 형태로 제공한다. 여기에 AI 추론 서비스와 국산 NPU·AI 모델, 데이터 카탈로그 및 AI 아키텍처 컨설팅까지 연계해 필요한 AI 인프라 환경을 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘천안·아산 K-AI City’ 사업 사례도 소개한다. 천안·아산 K-AI City는 천안과 아산 두 도시를 하나의 AI 운영체계로 통합하는 AI 특화 시범 도시 사업이다. 오케스트로 그룹은 AI 데이터센터를 축으로 도시 데이터와 각종 서비스를 유기적으로 연결하는 인프라 구축 비전을 제시한다. 특히 자율주행 모빌리티, 디지털 트윈, AI CCTV, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 첨단 도시 서비스를 전폭적으로 뒷받침할 혁신적인 인프라 구현 방향을 공유할 예정다. 이를 통해 AI 데이터센터가 단순한 연산 자원 공급원을 넘어, 도시 전체의 데이터와 AI 서비스를 긴밀히 엮어내는 핵심 신경망으로 어떻게 진화하는지 명확히 선보일 계획이다. 웨비나는 25일 오후 2시부터 올쇼TV를 통해 온라인으로 진행된다. 참가비는 무료이며, 사전 등록 후 참여할 수 있다. 오케스트로 클라우드 박소아 대표는 “AI 주권은 데이터와 인프라를 스스로 선택하고 통제할 수 있는 역량에서 시작된다”며 “이번 웨비나에서는 소버린 AI 데이터센터 구현 전략과 이를 도시 단위 AI 인프라로 확장한 천안·아산 K-AI City 사례를 통해 AI 인프라 자립을 위한 구체적인 방향을 제시할 것”이라고 말했다.

엔비디아가 최소 1조개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 차세대 오픈 인공지능(AI) 모델 ‘네모트론4’를 개발하고 있다. AI 칩에 이어 자체 오픈웨이트 모델까지 직접 공급하며, 소수 대형 고객에 집중된 그래픽처리장치(GPU)의 수요를 넓히려는 포석으로 보인다. 정보·통신(IT) 전문 매체인 디인포메이션은 엔비디아가 차세대 오픈웨이트 AI 모델 ‘네모트론 4’를 개발 중이며 이르면 오는 늦가을에는 개발이 마무리될 수 있다고 12일 전했다. 오픈웨이트는 AI 모델의 학습된 가중치인 파라미터를 공개하는 모델이다. 누구나 이를 내려받아 목적에 맞게 사용할 수 있도록 하는 것이다. 네모트론4는 지난 6월 공개한 ‘네모트론3 울트라’의 약 두 배 규모로 세계 최고 수준의 오픈소스 AI 모델을 목표로 하고 있다. 다만 네모트론3 울트라는 현재 관련 성능 평가에서 미국 오픈소스 모델 중 2위에 그치며 중국 최상위 모델과 격차가 큰 상황이다. 전체 순위로는 상위 40위권 밖이다. 엔비디아는 이날 대형 모델의 능력을 옮겨오는 ‘증류’ 기법으로 만든 매개변수 300억개 규모의 경량 모델 ‘네모트론3.5 라이트닝’도 별도로 공개했다. 엔비디아가 오픈웨이트 AI 모델에 공을 들이는 것은 오픈 모델이 자사 GPU 수요를 키울 것으로 기대하기 때문이다. 무료로 풀린 모델도 구동하려면 GPU가 필요한 만큼 오픈 모델이 퍼질수록 하드웨어와 데이터센터 수요가 늘어난다는 논리다. 엔비디아는 최근 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 생태계 확장에 적극 나서고 있다. 전날에는 월가의 대형 금융회사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원) 이상 규모의 자금을 AI 인프라에 동원하기로 하는 등 GPU 수요를 뒷받침할 데이터센터 구축 지원에도 속도를 내고 있다.

삼성SDS가 정부의 인공지능(AI) 연구 지원사업에 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 사업의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기 어려운 대학과 정부출연연구기관 등에 AI 연구용 GPU를 지원하는 국가 사업이다. 연구자들이 초거대 AI와 대규모언어모델(LLM)을 개발, 실험할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 제공한다. 사업 규모는 약 153억원이다. 지원 기간은 올해 7월부터 내년 3월까지다. 이번 공급사 선정은 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 종합 심사했다. 선정된 복수의 사업자 중 삼성SDS가 1순위 공급사로 뽑혔다. 삼성SDS는 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰 울트라(B300) 등을 기반으로 한 GPU 클러스터를 공급한다. 여러 GPU를 하나의 자원처럼 사용할 수 있는 대규모 클러스터링 환경과 고속 인터커넥트 네트워크 등도 제공한다. 연구자는 장기간 진행하는 대형 모델 학습부터 단기 실험까지 과제 특성에 따라 자원을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 삼성SDS는 GPU뿐만 아니라 중앙처리장치(CPU)와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경도 제공한다고 밝혔다. 연구자가 별도의 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 연구에 집중하도록 지원한다는 설명이다.

SK하이닉스가 일본 낸드플래시 업체 키옥시아의 사실상 최대주주 지위에 올라섰다. 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선도하는 SK하이닉스가 낸드와 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)까지 사업 영역을 넓혀온 가운데, AI 메모리 사업의 다음 축에도 관심이 쏠린다. 11일 일본 전자공시시스템에 따르면 도시바가 키옥시아 지분을 추가 매각하면서 베인캐피털 산하 특수목적법인(SPC) ‘BCPE 판게이아 케이만2’가 단일 최대주주로 올라섰다. SK하이닉스는 전환사채(CB) 형태로 이 법인에 투자해 의결권을 확보할 수 있는 권리를 갖고 있다. 다만 현재 키옥시아에 직접 의결권을 행사하는 것은 아니며, CB를 주식으로 전환하려면 각국 경쟁당국의 승인 등이 필요하다. 키옥시아 투자는 SK하이닉스가 낸드 경쟁력을 보강하던 과정에서 시작됐다. SK하이닉스는 2017년 베인캐피털이 주도한 도시바메모리 인수 컨소시엄에 참여해 이듬해 3950억엔(당시 약 4조원)을 투자했다. 미국 원전 사업 손실로 도시바가 핵심 자산인 메모리 사업을 매각하자, D램에 비해 상대적으로 약했던 낸드 사업을 키울 기회로 판단한 것이다. 이후에는 낸드 사업을 직접 확대하는 데 속도를 냈다. 2020년 90억 달러를 들여 인텔의 낸드와 기업용 SSD 사업을 인수해 솔리다임을 출범시켰고, 올해는 솔리다임을 재편해 미국에 AI 솔루션 전문 회사를 세우고 최대 100억 달러를 투자하기로 했다. 모바일 중심이던 낸드 사업에 데이터센터용 SSD 경쟁력을 더한 데 이어 AI 인프라용 스토리지와 솔루션으로 범위를 넓히는 흐름이다. AI 시장이 학습에서 추론으로 확산하면서 낸드와 기업용 SSD의 중요성도 커지고 있다. AI 학습에선 GPU에 데이터를 빠르게 공급하는 HBM이 핵심이지만, 대규모 추론에는 방대한 데이터를 저장하고 불러오는 낸드가 필요하다. SK하이닉스가 키옥시아에 장기 투자하고 솔리다임을 인수한 데 이어 최근 샌디스크와 낸드 기반 HBF(고대역폭플래시) 표준 개발에 나선 것도 이런 수요에 대응하기 위해서다. 

엔비디아가 블랙록·블랙스톤 등 월가의 대형 금융사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원)가 넘는 자금을 인공지능(AI) 인프라 시장에 끌어들인다. AI 데이터센터 투자비가 급증하면서 고객의 자금 조달 자체가 부담으로 떠오르자, 향후 데이터센터에서 벌어들일 수익을 토대로 돈을 빌려 그래픽처리장치(GPU)를 살 수 있도록 금융권과 자금줄을 만들겠다는 것이다. 엔비디아는 10일(현지시간) 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6곳과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이들 금융사는 하이퍼스케일러와 AI 연구소, 기업 등이 데이터센터를 짓고 엔비디아 장비를 도입하는 데 필요한 자금을 공급한다. 5000억 달러는 이미 확보된 돈이 아니라 앞으로 금융권을 통해 조달할 목표액이다. 엔비디아도 잠재 거래의 최대 25%인 1250억 달러까지 손실 위험을 떠받치는 방식으로 자금 조달을 지원할 수 있다고 밝혔다. 구조는 발전소나 상업용 부동산의 자금 조달과 비슷하다. 발전소가 앞으로 전기를 팔아 벌 돈을 근거로 건설비를 빌리듯, AI 사업자도 GPU와 데이터센터에서 발생할 컴퓨팅 사용료를 토대로 자금을 조달한다. 기업은 막대한 초기 투자비를 모두 자체 자금으로 부담하지 않아도 되고 금융사는 향후 현금흐름을 보고 돈을 댄 뒤 이자와 투자수익을 얻는다. 엔비디아로서는 고객의 자금 부족으로 데이터센터 건설과 GPU 구매가 늦어지는 일을 줄일 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CNBC 인터뷰에서 “기술 칩이 투자 가능한 자산군이 된 것은 사실상 처음”이라고 강조한 것도 이 때문이다. 그는 엔비디아 칩을 수익을 창출하고 생산적이며 수명이 긴 자산으로 규정하면서 컴퓨터가 이제 “전기나 인터넷처럼 인프라의 일부”가 됐다고 말했다. GPU도 여러 고객과 AI 작업에 계속 활용하면서 장기간 수익을 낼 수 있는 생산설비라는 논리다. 월가의 대형 금융사들도 AI 컴퓨팅을 새로운 투자 대상으로 봤다. 래리 핑크 블랙록 CEO는 CNBC에서 이번 시도를 1970년대 주택저당증권(MBS)의 등장에 빗대며 ‘금융공학의 다음 미래’라고 평가했다. AI 데이터센터의 미래 수익을 토대로 대출과 투자상품이 만들어지면 컴퓨팅 인프라 자체가 새로운 자산시장으로 자리 잡을 수 있다는 얘기다. 당장은 보험사와 연기금, 사모자본 등 기관투자가가 중심이지만 관련 금융상품이 늘어나면 개인투자자에게도 간접 투자 기회가 열릴 가능성이 있다. 관건은 GPU가 집이나 발전소처럼 장기간 안정적인 자산가치를 유지할 수 있느냐다. GPU는 기술 교체 속도가 빨라 차세대 칩이 나오면 기존 장비의 수익성과 가치가 예상보다 빠르게 떨어질 수 있다. AI 서비스에서 벌어들이는 수익이 막대한 데이터센터 투자비를 따라가지 못할 경우 금융사까지 손실을 떠안을 가능성도 있다. 엔비디아가 GPU의 긴 수명과 다른 고객에게 옮겨 쓸 수 있는 유연성을 거듭 강조하는 것도 이런 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 그럼에도 월가의 대형 자산운용사들이 한꺼번에 참여한 것은 AI 인프라 투자가 당분간 더 커질 것이라는 판단이 깔려 있다. 모건스탠리는 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 2026~2028년 AI 인프라에 3조 5000억 달러를 투입하고 전체 구축 규모는 8조 달러를 넘어설 것으로 추산했다. 국내 반도체 업계에도 AI 인프라 투자 확대에 따른 수혜가 예상된다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 늘면 HBM과 서버용 D램·솔리드스테이트드라이브(SSD) 수요 확대가 삼성전자와 SK하이닉스에는 기회가 될 수 있다. 동시에 네이버 등 국내 AI 인프라 사업자에게는 GPU 확보와 함께 글로벌 기관자금을 얼마나 안정적으로 끌어오느냐가 투자 속도를 좌우하는 경쟁력으로 부상할 가능성이 있다.

NHN이 결제와 인공지능(AI) 클라우드, 게임 등 주력 사업의 고른 성장에 힘입어 2분기 역대 최대 실적을 거뒀다. 특히 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) 공급 매출이 반영되면서 클라우드 사업의 성장세가 두드러졌다. NHN은 올해 2분기 연결 기준 매출 7579억원, 영업이익 579억원을 기록했다고 11일 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 각각 25.3%, 164% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대다. 순이익은 291억원으로 159% 늘었다. 가장 큰 비중을 차지하는 결제 부문 매출은 3940억원으로 27.3% 증가했다. NHN KCP의 2분기 거래대금은 17조원으로 집계됐고, 국내 전자지급결제대행(PG) 시장 점유율은 30%를 기록했다. NHN페이코도 쿠폰과 기업복지 거래가 늘면서 수익성이 개선되고 적자 폭을 줄였다. AI 클라우드 등을 포함한 기술 부문 매출은 1598억원으로 52.9% 늘었다. NHN클라우드는 서울 양평 리전에 공급한 엔비디아 B200 GPU 관련 매출이 반영되면서 매출이 전년 동기보다 85% 증가했다. NHN테코러스 역시 아마존웹서비스(AWS) 리세일 사업 성장으로 매출이 27% 늘었다. 게임 매출도 1396억원으로 21.5% 증가했다. 웹보드 게임 규제 완화로 이용자당 평균 매출이 높아진 데다 모바일과 PC 온라인 게임 매출이 함께 늘었다. 반면 NHN링크와 NHN코미코, NHN여행박사 등이 포함된 기타 사업 매출은 880억원으로 8.8% 감소했다. NHN은 클라우드 성장세에 맞춰 AI 인프라 투자도 확대한다. 내년까지 최소 30MW 규모의 AI 데이터센터를 추가 확보하고 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU를 확충할 계획이다. 회사는 GPU 사업의 해외 진출을 위해 일본 데이터센터 확보도 추진하고 있다. 결제 부문에서는 NHN KCP의 가맹점망을 활용한 스테이블코인 결제 인프라와 사업 모델을 준비하고, 게임 부문에서는 일본 시장을 중심으로 신작을 확대한다. NHN플레이아트는 다음 달 도쿄게임쇼에서 신작과 주요 라이브 게임을 선보일 예정이다. 실적 개선과 AI 클라우드 성장세가 부각되면서 주가도 크게 뛰었다. 이날 NHN은 전 거래일보다 29.82% 오른 5만 4200원에 거래를 마쳐 상한가를 기록했다.

국내 양대 플랫폼 네이버와 카카오가 인공지능(AI)을 다음 성장동력으로 키우는 방식에서 서로 다른 길을 택했다. 네이버는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 갖춘 AI 인프라를 새로운 사업으로 키우는 반면, 카카오는 대규모 인프라 투자보다 카카오톡을 기반으로 이용자의 주문·예약·결제까지 연결하는 AI 에이전트에 집중한다. 9일 정보기술(IT) 업계에 따르면 양사는 지난주 2분기 실적 발표에서 이 같은 AI 전략을 구체화했다. 네이버는 2분기 매출 3조 3888억원으로 분기 최대치를 경신했고, 카카오는 매출 2조 985억원과 영업이익 2770억원으로 모두 역대 분기 최대치를 기록했다. 기존 검색·광고·커머스 사업의 성장세를 바탕으로 AI 투자 여력을 확보했지만 어디에 돈을 쓰고 어떤 방식으로 수익을 낼지는 확연히 갈렸다. 네이버는 AI를 기존 서비스 경쟁력을 높이는 기술에 그치지 않고 별도의 인프라 사업으로 확장하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 추진하는 AI 팩토리를 2027년 55메가와트(MW) 규모로 가동한 뒤 2028년 200MW까지 확대할 계획이다. 최수연 대표는 실적 발표에서 “단순한 컴퓨팅 임대를 넘어 GPU 컴퓨팅과 클라우드, 모델 운영 서비스를 결합한 고부가가치 사업으로 접근하겠다”고 밝혔다. 기업과 정부의 소버린 AI 수요도 주요 공략 대상이다. 카카오는 자체 AI 데이터센터나 GPU 클라우드에 대규모로 투자하기보다 카카오톡 기반 AI 서비스에 역량을 집중한다. 정신아 대표는 AI 인프라는 선행 투자 규모가 큰 데 비해 장기 투자수익률의 불확실성이 있다고 설명했다. 카카오는 대화 속 이용자의 의도를 AI가 파악해 음식 추천부터 주문·결제까지 이어주는 서비스를 쿠팡이츠와 먼저 선보이고, 향후 커머스·예약·여행·결제 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 두 회사 모두 기술 투자 자체는 꾸준히 늘리고 있다. 1분기 연구개발비는 네이버 6020억원, 카카오 3316억원으로 각각 매출의 18.6%, 17.1%를 차지했다. 네이버가 AI 인프라까지 사업 영역을 넓혀 기업·공공 시장을 겨냥한다면, 카카오는 이미 확보한 이용자 접점을 활용해 AI를 실제 거래로 연결하는 데 무게를 뒀다.

경북 포항에 철강 전용 인공지능(AI) 데이터센터가 조성된다. 포항시는 경북도와 함께 산업통상부 공모 사업인 ‘철강산업 AI 융합실증 허브 구축사업’에 최종 선정됐다고 9일 밝혔다. 총 240억원이 투입되는 사업은 2030년까지 철강기업들의 데이터를 수집·정제·활용해 산업 현장에 적용 가능한 AI 솔루션 개발과 실증을 지원하는 것이 핵심이다. 포항블루밸리 국가산업단지 일원에 철강 특화 AI 융합실증센터와 고성능 GPU 기반 AI 연산 인프라를 구축한다. 이를 통해 중견·중소 철강기업도 공동 활용할 수 있는 철강 전용 AI 데이터센터를 조성한다. 센터가 조성되면 지역 기업들이 겪고 있는 AI 투자 비용 및 AI 인프라 부족 문제가 해소될 전망이다. 생산공정 최적화와 품질관리, 설비 예지보전, 산업안전 등 철강산업 전반에 AI 활용이 확대될 것으로 기대된다. 시는 사업을 통해 철강산업 운영 방식을 데이터 기반 의사결정 체계로 전환하고, 생산성 향상과 불량률 감소, 설비 가동률 개선 등 제조 경쟁력을 높일 계획이다. 산업안전 분야 AI 활용 확대와 산학연 협력 기반 제조 AI 생태계 조성에도 속도를 낼 방침이다. 박용선 시장은 “이번 공모 선정은 포항 철강산업이 AI 기반 미래형 제조로 전환하는 중요한 전환점”이라며 “현장 중심의 실증 지원과 인프라 구축을 통해 지역 기업의 경쟁력을 높여 국가 제조 AI 혁신을 선도해 나가겠다”고 했다.

단순한 GPU 물량 확보가 곧 기업의 AI 인프라 경쟁력으로 직결되지는 않는다. 이제는 한정된 자원 속에서 추론 효율성을 극대화하고 비용 대비 성능을 최적화하는 역량이 핵심 성공 요인으로 부상하고 있다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’에서 AI 인프라에 대한 고객의 관심이 GPU 확보에서 추론 성능과 운영 효율로 이동하고 있음을 확인했다고 7일 밝혔다. 지난 7월 28일 서울 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’에는 공공기관, 금융사, 제조·통신 대기업, IT 서비스 기업 등의 IT 관계자 2,000명 이상이 참석했다. 행사에서는 기업과 공공기관의 AI 인프라 구축·운영 과제를 중심으로 상담과 기술 논의가 이어졌다. GPU 자원 배분과 응답 지연 개선, 복잡한 추론 환경의 효과적인 운영 방안에 대한 문의가 집중됐으며, 기존 자원을 활용해 추론 성능과 운영 안정성을 높이려는 수요가 공통적으로 나타났다. 오케스트로는 현장의 목소리를 종합한 결과, AI 인프라 경쟁력의 척도가 단순한 GPU 확보량을 넘어 실제 운영 성과로 진화하고 있다고 분석했다. 특히 처리 속도와 성능을 극대화하는 동시에, 운영 비용과 복잡성을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 핵심 평가 기준으로 떠올랐다는 설명이다. 이러한 흐름은 ‘OPUS 2026’ 이후 기업·공공기관 IT 종사자 1703명을 대상으로 진행한 조사에서도 확인됐다. 조사 결과, AI 인프라 또는 추론 환경을 운영할 때 가장 큰 부담으로 GPU 서버 비용(36.9%)과 AI 인프라 전문 인력 부족(36.5%)이 꼽혔다. AI 인프라 구축·운영 경험이 부족하다는 응답도 22.2%를 차지했다. AI 추론 플랫폼을 선택할 때는 추론 성능과 응답 속도(20.2%), GPU 활용률과 비용 효율(19.2%), 기존 인프라 및 클라우드 환경과의 연계성(16.7%)을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 하드웨어 확보에서 소프트웨어 기반의 운영 효율화로 이동하고 있음을 보여준다. 기업과 공공기관은 보유 자원의 활용 효율과 추론 성능을 높이고 비용과 운영 안정성을 함께 관리하는 것을 주요 과제로 인식하고 있다. 오케스트로는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 통해 급증하는 AI 인프라 수요에 적극 대응하고 있다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 실시간 자원 배분으로 응답 지연을 최소화하고, GPU 자원 효율성을 극대화한다. 오케스트로는 이번 ‘OPUS 2026’에서 파악한 현장 수요와 시장 조사 결과를 바탕으로, 기업과 공공기관이 직면한 AI 인프라 운영 과제를 성공적으로 해결해 나갈 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “OPUS 2026은 금융·제조·IT 등 다양한 산업의 기업과 공공기관이 AI 인프라를 운영하며 겪는 과제와 시장의 변화를 직접 확인한 자리였다”며 “고객과 현장의 목소리를 바탕으로 한정된 자원에서도 AI 서비스의 응답 성능과 처리 효율을 높일 수 있는 해법을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 말했다.

지역활성화 투자 펀드의 9·10번째 프로젝트로 포항 인공지능(AI) 전용 데이터센터와 영광 배터리 에너지저장장치(BESS)가 선정됐다. 지역이 주도하고 민간이 참여하는 투자 모델을 통해 재생에너지 전력망과 AI 인프라를 확충하고 지역 첨단산업 육성 기반을 마련하겠다는 구상이다. 기획예산처는 6일 지역활성화 투자 펀드의 9·10번째 프로젝트로 포항 AI 전용 데이터센터와 영광 배터리 에너지저장장치가 각각 선정됐다고 밝혔다. 지역활성화 투자 펀드는 정부 재정과 지방소멸대응기금, 산업은행 등이 출자한 모펀드를 기반으로 지방정부와 민간이 자펀드와 프로젝트 특수목적법인(SPC)을 설립해 사업을 추진하는 구조다. 2024년 출범 이후 현재까지 8000억원 규모의 모펀드를 조성해 10개 사업(총사업비 4조 4000억원)이 선정됐다. 포항 AI 전용 데이터센터는 총사업비 6000억원을 투입해 경북 포항 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전용량 40MW(IT Load 32MW) 규모의 GPU 기반·수냉식 AI 전용 데이터센터를 건립하는 사업이다. AI 작업에 특화된 고성능 데이터센터로, 2026년 하반기 착공, 2028년 상반기 운영을 목표로 한다. 사업이 완료되면 건설 기간 4300명 고용과 1조 2000억원 규모의 생산 유발 효과가 기대된다. 영광 BESS 프로젝트에는 총 1798억원이 투입된다. 전남 영광에 최대 방전용량 80MW, 저장용량 480MWh 규모의 에너지저장장치를 구축하는 사업으로, 재생에너지 잉여 전력을 저장해 전력 수요가 높은 시간대에 공급하는 역할을 맡는다. 올해 상반기 착공했으며, 사업은 지난해 전력거래소와 체결한 15년 장기계약을 기반으로 운영된다. 정부는 내년 초 운영을 시작해 재생에너지 발전 비중이 높은 호남권의 전력망 안정성과 재생에너지 활용도를 높일 것으로 기대하고 있다. 특히 3대 메가프로젝트 등 지역 첨단산업을 뒷받침할 전력 인프라 기반이 강화될 것으로 전망했다.

- 오는 8월 10~13일 부산 벡스코(BEXCO)서 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(WLIC)’ 개최- 전 세계 120여 개국 3,000여 명 전문가 집결… AI 시대 도서관의 새로운 사회적 역할 논의- KAIST 김정남 교수 주도 메인 세션에서, ‘공공 AI 인프라·정보 진위 검증·AI 리터러시 교육’ 논제 제시인공지능(AI)의 급격한 확산으로 정보 생산과 유통 환경이 빠르게 변화하는 가운데 전 세계 도서관·정보 분야 전문가들이 부산에 모여 AI 시대 미래 도서관의 발전 방향을 모색한다. 국제도서관협회연맹(IFLA)이 주최하고 ‘한국도서관협회 2026 부산 세계도서관정보대회 국가위원회(공동 조직위원장 정연욱·차지호 국회의원, 이하 국가위원회)’가 주관하는 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(World Library and Information Congress 2026 Busan, 이하 WLIC)’가 오는 8월 10일부터 13일까지 나흘간 부산 벡스코(BEXCO)에서 열린다. 특히 오는 8월 12일 부산 벡스코 오디토리움에서 진행되는 메인 세션 ‘AI 기본사회의 도서관: 지식저장소에서 문명적 정제소로(Beyond the Repository: The Library as Civilizational Refinery)’에서는 한국과학기술원(KAIST) 문술미래전략대학원 김정남 교수가 좌장을 맡아 국내외 저명한 석학들과 함께 AI 시대 도서관의 정책 방향을 제시할 예정이다. 국가위원회가 준비한 이번 세션에는 한국과학기술원(KAIST) 박성필 교수, 전북대학교 오효정 교수, 미국 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스 데이비드 랭크스(R. David Lankes) 교수, 홍콩교육대학교 밍밍치우(Ming Ming Chiu) 교수가 패널로 참여한다. 이들은 블록체인‧지식재산·데이터 분석·기록 관리·정보 인프라 분야에서 도서관의 역할을 다각도로 논의한다. 김정남 교수는 “20세기에는 언론과 학술 공동체가 사회의 정보 신뢰를 뒷받침했다면 AI 시대에는 도서관이 공공성과 중립성을 바탕으로 새로운 신뢰 인프라를 구축할 수 있다”며 “AI가 방대한 정보를 실시간으로 생산하는 사회에서는 도서관이 단순한 자료 수집·보존 공간을 넘어, 방대한 정보 소음 속에서 사회가 신뢰할 수 있는 지식을 걸러내는 ‘문명적 정제소’로 진화해야 한다”고 강조했다. 이를 위해 도서관의 3대 핵심 기능으로 ‘공공 AI 인프라 허브(GPU·오픈소스 모델 지원)’, ‘정보 진위 검증 허브(C2PA 기반 출처 인증 및 모니터링)’, ‘시민 AI 리터러시 교육’을 제안할 예정이다. 문화체육관광부와 부산광역시가 후원하는 이번 대회는 2006년 서울 대회 이후 20년 만에 대한민국에서 다시 개최되는 세계 최대 규모의 도서관·정보 분야 국제 학술 행사로, ‘변화를 이끄는 도서관(Libraries Powering Transformation)’을 주제로 전 세계 120여 개국에서 3,000여 명의 도서관·정보 분야 전문가들이 참석한다. 대회 기간 중에는 총 180여 개의 전문 강연과 학술 세미나가 펼쳐지며, AI 시대의 도서관, 기후 리터러시, 지적 자유, 지식 공유, 지원 네트워크 강화 등 인류 공동의 지식 의제가 깊이 있게 다뤄질 예정이다. 이와 함께 배우 유지태 씨가 공식 홍보대사로 활동하며, 부산 지역 도서관 방문 및 지역 관광, 한국 문화 공연 행사인 ‘문화의 밤’ 등 다채로운 K-문화 체험 프로그램을 통해 대한민국의 지식·문화 역량을 세계에 알릴 계획이다.