전남광주통합특별시가 내년도 주요 현안사업에 필요한 국가 예산확보를 위해 지역 국회의원과 공동대응체제를 구축했다. 통합특별시는 30일 국회의원회관 제1세미나실에서 더불어민주당 전남광주통합특별시당과 첫 예산정책협의회를 열고, 지역 현안 해결과 2027년도 정부예산 확보를 위한 공동 대응 방안을 논의했다. 이번 협의회는 전남과 광주가 40년 만에 행정통합을 이룬 뒤 처음 열린 것으로, 그동안 전남은 전남도당과, 광주는 광주시당과 각각 추진해 온 예산정책협의를 전남광주통합특별시 차원의 단일 대응체계로 전환했다는 데 의미가 있다는 평가다. 이날협의회에는 민형배 통합특별시장과 양부남 전남광주통합특별시당위원장, 지역 국회의원 13명, 통합특별시 관계 공무원이 참석했다. 통합특별시는 이날 정책 건의 1건과 법률 건의 3건, 2027년 국고 건의사업 30건을 설명하고 정부예산안 반영과 국회 차원의 적극적인 지원을 요청했다. 주요 정책 현안으로 전남과 광주가 보유한 AI·재생에너지·미래차·소재·부품 역량을 연계한 호남권 반도체 클러스터 조성 추진 상황과 핵심 기반시설 구축 방향을 공유했다. 통합특별시는 호남권 반도체 클러스터가 국가 반도체산업의 새로운 성장축으로 자리 잡을 수 있도록 국회 차원의 전폭적인 지원을 건의했다. 법률 분야에서는 ▲‘재생에너지 자립도시 조성 및 지원에 관한 특별법’의 신속한 제정 ▲농협·수협 등 핵심 공공기관 이전을 위한 관련 법률 개정 ▲균형발전특별회계 전환사업 재원 보전을 위한 ‘지방세법’ 개정 등을 요청했다. 2027년 국고 건의 사업은 통합특별시의 미래 성장 전략과 사업 간 연계성을 고려해 AI 분야 6건, 전략산업 분야 7건, SOC 분야 5건, 문화·관광 분야 5건, 농·해수 분야 4건, 기타 분야 3건이다. 주요 건의사업은 분야별로 AI 분야의 경우 ▲국가 NPU 컴퓨팅센터 광주 설립 ▲메가프로젝트 AI데이터센터 기반시설 구축 ▲국가 AI 집적단지 활성화 ▲AI 데이터센터 테스트베드 지원 등이다. 국가 NPU 컴퓨팅센터 광주 설립은 우리 기술로 독자적인 AI 역량을 확보하고 국산 NPU의 실증과 확산을 촉진하기 위한 사업이다. 정보화전략계획 수립 용역비 19억 7000만 원의 반영을 요청했다. 메가프로젝트 AI데이터센터 기반시설 구축사업은 해남 솔라시도 일원에 154㎸ 전력공급시설과 용수시설을 구축하는 사업이다. 시는 사업의 신속한 추진을 위해 예비타당성조사 면제와 기본·실시설계비 132억 원의 국비 지원을 건의했다. 전략산업 분야는 ▲우주발사체 지·산·학·연 연합캠퍼스 조성 ▲자율주행차 전용테크 구축 ▲고전력 반도체 모듈 실증·평가 플랫폼 구축 ▲휴머노이드 기반 제조산업 M.AX 전환사업 등이다. SOC 분야에서는 전남광주통합특별시의 단일 생활·경제권 형성과 첨단산업 거점 간 연결성 강화를 위해 ▲영암~광주 고속도로 ▲서해안철도 군산~목포 구간 ▲광주 신산업선 ▲광주~나주 광역철도 ▲광주~화순 광역철도의 국가계획 반영과 예비타당성조사 대상사업 선정을 요청했다. 민형배 시장은 “이번 협의회는 통합특별시와 지역 국회의원들이 하나의 전략과 목소리로 정부예산 확보에 나서는 첫 자리”라며 “AI와 반도체, 에너지, 미래차, 문화콘텐츠, 농수산업을 유기적으로 연결해 시민들이 체감할 수 있는 통합의 성과를 만들겠다”고 말했다. 이어 “더불어민주당 전남광주통합특별시당과 전남광주통합특별시 간의 긴밀한 당·정 협력 체계를 구축·정립해 전남광주통합특별시의 주요한 지역 현안을 풀어나가겠다“고 강조했다. 양부남 시당위원장은 “전남과 광주가 하나가 된 만큼 지역 국회의원들도 한 팀이 돼 전남광주통합특별시의 미래를 뒷받침하겠다”며 “오늘 건의된 핵심사업이 정부안에 반영되고 관련 법안이 조속히 처리될 수 있도록 당 차원에서 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

삼성SDS가 클라우드와 인공지능(AI) 사업 호조에 힘입어 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 성장세를 이어갔다. 두나무와 스테이블코인 등 가상자산 협업에 나서며 사업 기회를 확대하는 추세다. 삼성SDS는 30일 연결 기준 올해 2분기 매출이 3조 7178억원으로 지난해 같은 기간보다 5.9% 증가했다고 공시했다. 영업이익은 2318억원으로 0.7% 증가했고, 순이익은 1841억원으로 4.6% 늘었다. 사업별로는 정보기술(IT) 서비스 부문이 실적을 견인했다. IT서비스 매출은 1조 7625억원으로 전년 동기 대비 5% 증가했다. 특히 클라우드 사업 매출은 7794억원으로 17% 늘었으며, 대외 클라우드 사업 매출은 75% 급증했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 확대와 공공·민간 분야의 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업 성장에 힘입어 클라우드서비스제공(CSP) 사업 매출도 24% 증가했다. 금융권 인공지능(AI) 전환 사업과 조선업 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 확대 영향으로 클라우드관리서비스(MSP) 사업 매출도 17% 늘었다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장(부사장)은 이날 실적발표 컨퍼런스콜에서 “중앙 정부 지능형 업무혁신 사업은 현재 47개 부처, 18만 명을 대상으로 진행 중”이라며 “올해 말까지 30개 부처, 13만 명 확보를 목표로 사업 확산에 집중하고 있다”고 밝혔다. AI 풀스택 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 지난달 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업 핵심 사업자로 선정됐으며, 이달에는 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’ 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 금융권에서는 우리은행 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정된 데 이어 한국수출입은행의 생성형 AI 시스템 구축 사업도 수주했다. 이날 컨퍼런스콜에서는 두나무와의 협력 계획도 공개됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 “두나무 지분 투자는 단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자”라며 “스테이블코인 인프라와 가상자산 기반 금융 시스템통합(SI), AI 기반 차세대 결제 사업 등 다양한 사업 기회를 염두에 두고 있다”고 밝혔다. AI 인프라 투자도 확대한다. 삼성SDS는 현재 110메가와트(MW) 규모인 AI 인프라를 2029년 230MW까지 늘리고, 2031년에는 설계·구축·운영 사업을 포함해 800MW 이상으로 확대할 계획이다. 이를 통해 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 급증하는 AI 수요에 적극 대응한다는 방침이다.

정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

민형배 전남광주통합특별시장이 박홍근 기획예산처 장관을 만나 ‘국가 NPU컴퓨팅센터 설립’과 ‘AI 데이터센터 기반시설 구축’ 등 내년도 핵심 국비사업의 정부 예산 반영을 요청했다. 민 시장은 24일 서울 한국재정정보원에서 박 장관을 면담하고 국가 AI컴퓨팅센터와 대규모 AI데이터센터 투자가 추진되는 영암·해남 솔라시도의 접근성 개선을 위해 ‘영암~광주 고속도로’를 제3차 고속도로 건설계획에 반영하고 예비타당성조사 대상사업으로 선정해 줄 것을 건의했다. 민 시장은 또 지역 핵심사업으로 ‘국가 NPU컴퓨팅센터 광주 설립’을 제시했다. 국산 AI반도체의 실증·검증 및 확산을 지원하는 국가 기반을 마련하기 위해 정보화전략계획 수립비 19억7000만원의 반영을 요청했다. 이와 함께 AI 1단계 사업인 인공지능집적단지 후속 사업으로 산업·도시·일상을 AI로 전환하는 ‘AX 실증밸리 조성’에 필요한 사업비 1153억원의 차질 없는 반영도 건의했다. 국내 최초의 도시 단위 자율주행차 실증과 연계한 자율주행차 전용테크 구축도 강조했다. 빛그린국가산단에 자율주행차 점검·정비·검증 기반을 구축해 생산부터 실증·정비·서비스까지 이어지는 산업 생태계를 완성할 수 있도록 설계비 및 기반 구축비 80억원 지원을 요청했다. 이 밖에 ▲AI 데이터센터 테스트베드 지원 50억원 ▲마른김 집적화단지 시범 조성 15억원 ▲AI-콘텐츠 융복합 지원센터 구축 60억원 ▲국가 AI집적단지 활성화 100억원 ▲휴머노이드 기반 제조산업 M.AX 전환 45억원 등도 지역 주요 사업으로 제시했다. 민형배 시장은 “이번 건의 사업은 국가 AI 경쟁력을 높이고 미래산업 전환을 앞당길 전략적 투자”라며 “전남의 에너지·농수산·우주항공 자원과 광주의 AI·모빌리티·문화산업 역량을 연계해 대한민국의 새로운 성장축을 만들겠다”고 말했다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

삼성SDS가 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU·딥러닝 계산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 특화된 반도체 칩)인 ‘레니게이드’를 기반으로 한 NPUaaS(서비스로서 NPU)를 삼성클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다고 20일 밝혔다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하고 문서를 분석할 때 그래픽처리장치(GPU) 대비 효율이 좋다. AI 산업이 기존의 거대언어모델(LLM)에 적합한 ‘학습’에서 ‘추론·실행’ 중심으로 이동하면서 비용 효율성이 좋은 NPU의 인기도 증가하고 있다. 이전에는 LLM 모델 자체를 제작하는 게 중요했지만, 현재는 수억 명이 LLM을 함께 사용할 수 있어야 해서다. NPU는 전력 소모가 적어 기업 입장에서 GPU 대비 전력과 운영 비용을 절감할 수 있다. 또 AI 추론을 전용 하드웨어에서 수행해 연산 시간을 단축할 수 있다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 사용할 수 있다. 기업의 수요 및 데이터 규모에 따라 NPU를 1장, 2장, 4장, 8장 등 원하는 단위로 자유롭게 선택해 활용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용이 가능하다.

인텔 역사상 가장 특이한 형태의 프로세서가 공개됐습니다. 18A 공정으로 제조된 스타파이어(Starfire) SoC(System on a chip)가 그것으로 세계 최초의 ‘18A 미세 공정 우주 등급 프로세서’입니다. 이 프로세서는 과거 바이든 행정부의 ‘반도체 및 과학법’(CHIPS and Science Act)을 통해 미 국방부·안보 목적으로 배정된 약 30억 달러 규모의 별도 프로그램 지원을 바탕으로 개발됐습니다. 스타파이어는 인텔의 18A 미세 공정 프로세서인 ‘팬서 레이크’ 기반입니다. 그래서 팬서 레이크에 사용된 것과 동일한 고성능 P코어 4개와 고효율 E코어 4개를 사용하며 내장 그래픽으로 4Xe3 GPU(그래픽처리장치)를 지니고 있습니다. 별도의 NPU(신경망처리장치)까지 지니고 있어 우주 등급 프로세서 가운데 최초로 인공지능(AI) 연산까지 가능합니다. 이번 발표가 놀라운 이유는 일반적으로 고방사선 환경인 우주에서는 최첨단 미세 공정 프로세서가 오히려 불리하기 때문입니다. 따라서 지금까지 우주선이나 우주 망원경에는 오래된 프로세서를 이용한 방사선 내성 프로세서가 사용되어 왔습니다. 예를 들어 미 항공우주국(NASA)의 큐리오시티 로버나 퍼서비어런스 로버, 제임스 웹 우주 망원경에는 2001년 개발한 방사선 내성 프로세서인 ‘RAD 750’이 사용됐습니다. RAD 750은 기술적으로 1990년대 CPU(중앙처리장치)인 ‘IBM PowerPC 750’ 기반으로 30년 전 컴퓨터 성능을 지니고 있습니다. 제조 공정도 이 시기 펜티엄 2나 3급 CPU를 만들던 250㎚, 혹은 150㎚ 공정을 사용합니다. 하지만 오히려 이렇게 오래된 공정으로 만든 프로세서가 방사선에 잘 버티는 장점이 있습니다. 회로가 큰 만큼 외부 방사선에 노출되어도 잘 버틸 수 있기 때문입니다. 하지만 워낙 오래된 기술을 사용하다 보니 기술적으로 새로운 기능을 탑재하기 어렵다는 문제점이 있어 왔습니다. 인텔이 개발한 18A 공정의 스타파이어는 이 한계를 말끔하게 극복한 프로세서입니다. 물론 우주에서의 안전성 확보를 위해 저전력 버전은 클록을 1GHz까지 낮추고 고성능 버전도 3.1GHz로 제한했지만, 이것만으로도 오래전 사용된 프로세서의 성능을 크게 뛰어넘을 것으로 예상됩니다. 다만 앞서 말한 것처럼 트랜지스터 크기가 줄어들고 회로가 작아지면 프로세서 성능은 좋아지지만, 외부 방사선에는 취약해집니다. 예를 들어 트랜지스터가 작아지면 저장된 전하량이 줄어듭니다. 따라서 우주 공간에 풍부한 고에너지 입자(우주선, 양성자, 중이온)가 한 번 충돌해도 심각한 오류가 나기 쉽습니다. 여기에 누적된 방사선량이 지구와는 비교할 수 없이 크기 때문에 프로세서 자체에 손상이 날 가능성도 커집니다. 마지막으로 우주에는 태양광과 어두운 지역 사이의 온도 차이가 커서 극단적인 저온과 고온 사이를 오가게 됩니다. 모든 것이 프로세서와 전자기기에 치명적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 인텔은 이를 막기 위해 프로세서 설계 단계부터 TID(총 이온화 선량), SEL(단일 사건 래치업), SEE(단일 사건 효과) 대응을 강화하고, 첨단 Foveros 3D 패키징을 활용해 극한 환경에서도 안정성을 확보했습니다. 또 고에너지 방사선을 차폐할 수 있는 고성능 보호 장치를 추가했습니다. 스타파이어는 우주 환경에서 10년 이상 작동할 수 있으며, 영상 125도에서 영하 55도까지 매우 넓은 작동 온도를 보장합니다. 18A 같은 최신 미세 공정에서 이는 놀라운 기술적 혁신입니다. 구체적으로 어떤 우주선이나 위성에 스타파이어를 사용할지는 공개하지 않았지만, 우주 등급인 만큼 군사위성이나 아니면 고고도 비행하는 항공기 등에 사용할 수 있을 것으로 생각됩니다. 또 앞으로 NASA의 심우주 탐사선이나 우주 망원경에도 이 최신 프로세서가 사용될 수 있을 것입니다. 후자의 경우 최신 프로세서의 성능을 통해 과거에는 불가능했던 인공지능 자율 임무 수행도 기대할 수 있을 것으로 보입니다.

부산시는 산업통상부 주관 ‘2026년 산업단지 엣지 AIDC 실증 시범사업’ 공모에 ‘부산 조선·해양 엣지 AI 데이터센터 구축사업’이 선정됐다고 13일 밝혔다. 이번 사업은 산업단지 입주기업이 개별적으로 구축하기 어려운 인공지능(AI) 연산 인프라를 공용으로 제공해 인공지능 전환(AX)을 촉진하는 사업이다. 시는 이 사업을 통해 명지녹산국가산업단지에 전국 산업단지 최초로 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반의 엣지 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 시는 2026년 12월 베타 오픈을 목표로 설계·구축을 추진하며, 의무 운영 기간(5년) 종료 후에도 자립 운영이 가능한 모델을 구축해 향후 동남권·대불·군산 등 조선산업벨트로 확산할 방침이다.

- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

공공 맞춤형 시연과 전담 컨설팅으로 실질적 도입 계약 논의 활발 도메인 특화 AI 에이전트 기업 와이즈넛(096250, 대표 강용성)이 23일부터 24일까지 양일간 킨텍스에서 열린 ‘2026 공공 AI 박람회’에 참가해 공공기관 맞춤형 AI 에이전트와 AI 어플라이언스를 선보이고 공공 AX 전략을 제시했다고 밝혔다. 와이즈넛은 80건 이상의 AI 에이전트 구축 실적을 바탕으로 공공기관의 예산 및 행정 효율성 제고를 위한 실행 방안을 발표했다. ‘2026 공공 AI 박람회’는 행정안전부의 ‘제9회 전자정부의 날’을 기념하여 연계 개최된 행사다. 중앙정부, 지방자치단체의 정보화 및 행정혁신 담당자들이 참여해 공공분야 AI 전환 전략을 공유했다. 이번 행사에는 와이즈넛, 삼성SDS, LG CNS, 네이버클라우드, 카카오 등 국내 주요 AI 기업들이 참가해 공공 AX 관련 기술을 출품했다. 와이즈넛은 행정 편의성과 대국민 서비스 구조 개편을 검토 중인 공공기관 담당자들을 대상으로 △멀티 에이전트 플랫폼 ‘와이즈 에이전트 스피어’ △에이전트 특화 LLM ‘와이즈 로아’ △AI 에이전트 올인원 제작 도구 ‘와이즈 에이전트 랩스’ 등 핵심 솔루션을 전시하고 기관별 1:1 전담 컨설팅을 진행했다. 이와 함께 보안성과 비용 효율성을 요구하는 공공기관 환경에 맞춘 일체형 AI 어플라이언스도 출품했다. 해당 제품은 와이즈넛의 에이전트 특화 LLM 및 RAG 기반 AI 에이전트 솔루션과 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드(RNGD)’를 결합한 모델로, 현장에서 성능과 운영 방식 시연이 진행됐다. 이 제품은 모든 데이터 처리가 내부 폐쇄망에서 이루어지는 온프레미스(On-Premise) 구조로 설계되어 공공기관의 보안 기준을 충족하며, 전력 및 비용 효율성을 기반으로 인프라 운영 부담을 완화하는 기술적 특성을 지닌다. 현장에서는 이를 기반으로 한 기관 관계자들의 도입 검토가 진행됐다. 강용성 와이즈넛 대표는 “공공 AX가 국가적 핵심 과제로 부상한 가운데, 이번 박람회는 와이즈넛의 AI 에이전트 기술이 공공 행정 및 업무를 어떻게 혁신적으로 바꿀 수 있는지를 직접 보여준 자리”라며 “공공 시장 맞춤형 AI 에이전트 솔루션부터 고성능·고효율 AI 어플라이언스까지, 폭넓은 제품 포트폴리오를 바탕으로 공공 AX 확산에 적극 기여해 나가겠다”고 밝혔다.

LG전자가 연필 한 자루 수준 두께의 무선 TV와 투명 TV를 앞세워 초프리미엄 TV 시장에 승부수를 던졌다. 세계 최초 무선 저지연 전송 기술과 최신 인공지능(AI) 프로세서를 적용한 신제품으로 글로벌 올레드 TV 시장 1위 굳히기에 나선다는 전략이다. LG전자는 24일 무선 월페이퍼 TV ‘LG 시그니처 올레드 W’와 무선 투명 TV ‘LG 시그니처 올레드 T’를 국내를 시작으로 글로벌 시장에 순차 출시한다고 밝혔다. LG 시그니처 올레드 W는 두께 0.9㎝대의 초슬림 디자인을 구현한 2026년형 무선 월페이퍼 TV다. 세계 최초로 ‘진정한 무선 저지연 비전’ 인증을 받은 무선 전송 기술을 적용해 4K·165㎐(헤르츠) 영상을 화질 손실이나 지연 없이 실시간 전송할 수 있다. TV가 벽에서 떨어져 거실 한가운데를 차지해도 복잡한 전원선이 보이지 않는다. 셋톱박스 등 외부 기기를 연결하는 ‘제로 커넥트 박스’도 기존 무선 TV 대비 35% 작아졌다. 신제품에는 최신 화질·음질 AI 프로세서인 ‘3세대 알파11’이 탑재됐다. 기존 대비 5.6배 향상된 신경망처리장치(NPU) 성능과 70% 높아진 그래픽 처리 성능을 바탕으로 더욱 자연스럽고 선명한 화질을 구현한다. LG전자가 이와 함께 출시한 LG 시그니처 올레드 T는 리모컨 버튼 하나로 화면 뒤 공간이 그대로 비치는 ‘투명 스크린 모드’와 압도적 4K 화질을 구현하는 ‘블랙 스크린 모드’를 자유롭게 전환할 수 있는 77인치 TV다. 화면 뒤 공간을 볼 수 있어 TV를 보지 않을 때는 개방감 있는 공간 장식품으로 활용할 수 있고, TV를 볼 때는 영화와 게임 등 콘텐츠를 즐길 수 있는 구조다. 출하가는 LG 시그니처 올레드 W가 77인치 1050만원, 83인치 1600만원이고, LG 시그니처 올레드 T는 77인치 기준 1억원에 달한다. LG전자는 이번 신제품 출시를 통해 프리미엄 TV 라인업을 강화하고 올레드 TV 시장 리더십을 더욱 공고히 한다는 계획이다. 

- ‘K-AI 시티’ 실현 위한 충청권 AI 특화 시범도시 본격 추진- 소버린 AI 클라우드 데이터센터 통합 운영관리로 AI 인프라 최적화- 산·학·연·관 11개 기관과 재난·교통·행정·에너지 AI 서비스 실증 기반 마련 AI·클라우드 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 국토교통부가 주관하는 ‘AI 특화 시범도시 사업’의 충청권 대상지로 천안·아산이 최종 선정됨에 따라, 사업을 수행할 천안·아산 컨소시엄의 대표 기업으로서 도시 단위 AI 인프라 구축에 나선다고 22일 밝혔다. AI 특화 시범도시 사업은 도시 공간에 AI 기술과 서비스를 실증하기 위해 AI 인프라, 도시 데이터, 규제특례를 갖춘 시범도시를 조성하는 정부 사업이다. 공모를 통해 충청권 1개소와 강원권 1개소 등 총 2개소가 선정됐다. 공공이 도시지능센터와 AI빌리지 등 기반 인프라를 구축하고, 민간이 AI 인프라 운영과 AI 기술 개발 및 실증을 담당하는 구조로 운영된다. 천안·아산 사업은 2026년부터 2030년까지 5개년간 총사업비 약 6109억원 규모로 추진된다. 양 도시가 공동 운영 중인 ‘천안아산 도시통합운영센터’를 기반으로 데이터 기반 행정 혁신과 AI 실증 플랫폼을 구축하고 도시 데이터와 AI 인프라를 활용하여 재난·교통·행정·에너지 등 도시 운영 전반을 지능화하는 것이 핵심이다. 오케스트로는 이번 사업의 핵심 기반인 소버린 AI 클라우드 데이터센터의 통합 운영관리 체계를 구축한다. 국산 GPU·NPU 기반 AI 연산 자원을 효율적으로 운영하고, 공공과 민간이 안정적으로 활용할 수 있는 인프라 운영 기반을 마련한다. 오케스트로를 대표 기업으로 하는 천안·아산 컨소시엄에는 ▲업스테이지 ▲노타 ▲클로봇 ▲한전KDN ▲KAIST 모빌리티 AX연구소 ▲충남콘텐츠진흥원 등 산·학·연·관 11개 기관이 참여한다. 컨소시엄은 AI 인프라부터 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI, 에너지, 모빌리티까지 AI 도시 구현에 필요한 밸류체인 전 영역을 아우른다. 컨소시엄은 선제 대응형 통합재난관리, 교통 흐름 최적화, 지능형 에너지 통합관리, AI 기반 민원 대응 등 시민 체감형 AI 서비스를 2026년부터 단계적으로 실증할 계획이다. 이를 통해 천안·아산은 두 도시가 공유하는 1178㎢의 공동 생활권에서 발생하는 도시 문제를 하나의 플랫폼에서 파악하고 대응하는 초광역 AI 도시 운영 모델을 구현할 것으로 기대된다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “K-AI 시티의 핵심은 도시 데이터를 안전하게 연결하고, AI 서비스가 안정적으로 작동할 수 있는 인프라를 갖추는 것”이라며 “오케스트로는 소버린 AI 클라우드와 데이터센터 통합 운영관리 기술을 바탕으로 천안·아산이 대한민국을 대표하는 K-AI 시티 선도 모델로 자리 잡을 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다”고 밝혔다.

대구 도시철도 1호선 중앙로역에 전국 최초로 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 재난안전 시스템이 도입된다. 역사 내 화재나 침수 등 이상 상황을 스스로 감지하는 것은 물론, 가상공간을 활용해 대피 경로까지 실시간으로 안내하는 안전 체계가 구축될 전망이다. 대구교통공사는 내년까지 사업비 24억원을 들여 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 재난안전 시스템을 구축한다고 10일 밝혔다. 이 시스템은 역사 내 폐쇄회로(CC)TV 영상을 실시간 분석해 화재나 침수, 지진 등 각종 재해뿐만 아니라 범죄와 부상자 발생 등의 상황까지 즉각 감지한다. 이와 함께 역사 내부 구조를 가상공간에 동일하게 구현해 재난 발생 시 AI가 최적의 대피 경로를 역무원에게 시각적으로 제공하는 시스템도 갖춘다. 이를 통해 기존 관제 방식의 고질적인 문제인 오탐률을 대폭 낮춰 대형 재난 발생 시 인명피해를 대폭 줄일 수 있다는 게 공사 관계자의 설명이다. 공사는 중앙로역 실증 이후 대구 도시철도 전 역사로 확대하는 방안도 검토 중이다. 김기혁 대구교통공사 사장은 “이번 사업은 AI와 디지털 트윈 기술을 융합해 도시철도 안전관리 체계를 한 단계 도약시키는 계기가 될 것”이라고 말했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 닷새간의 일정을 마치고 떠났다. 그의 행보는 한국이 차세대 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 도약할 가능성을 확인시켜 준 결정적인 계기였다. 특히 로봇, 자동차, 공장 설비 등 가상 공간을 넘어 현실 세계에서 스스로 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대를 앞두고, 양측의 협력 구도가 이번 방한을 기점으로 한층 뚜렷해졌다는 점은 주목할 만하다. 황 CEO는 현대차, LG, SK, 네이버 등 주요 기업과 전방위적인 동맹을 맺었다. 이로써 한국은 AI 인프라와 피지컬 AI까지 아우르는 ‘AI 생태계의 모든 과정을 갖춘’ 기술 강국으로서의 저력을 입증했다. 그는 “지금은 한국의 시간”이라면서 제조 전문성이 AI와 결합할 때 폭발적 변화가 일어날 것이라고 평가했다. 한국의 방대한 제조 데이터와 역량이 글로벌 AI 혁명을 주도할 강력한 동력임을 시사한 것이다. 하지만 빛이 강할수록 그림자도 짙다. 세계 AI 인프라를 사실상 독점한 엔비디아의 생태계에 깊숙이 편입될수록 기술적 의존도는 커질 수밖에 없다. 우리가 쌓아 온 핵심 제조 데이터가 엔비디아의 지배력을 공고히 하는 밑거름으로만 그치고 정작 우리 기업은 고부가가치 설계와 운영의 주도권을 놓친 채 ‘고급 하청 기지’로 밀려날 위험도 배제할 수 없다. 정부와 기업은 이번 동맹을 자립의 발판으로 삼아야 하는 숙제를 안았다. 세계 최고 수준의 메모리 경쟁력을 지렛대 삼아 협력 구조를 상호보완적으로 재편하고, 신경망처리장치(NPU) 등 독자적인 AI 반도체 기술 육성에도 박차를 가해야 한다. 엔비디아 플랫폼 위에서 구동되는 데이터와 서비스, 응용 산업 구조까지 우리 손으로 주도해야 한다. 한국이 글로벌 AI 혁명을 이끄는 미래를 열지, 아니면 특정 플랫폼에 갇힌 기술 의존 구조로 밀려날지는 우리가 얼마나 치열하게 독자 경쟁력을 확보하고 다져 나가느냐에 달려 있다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

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.

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.