네이버가 엔비디아와 손잡고 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 단계적으로 데이터센터를 확대하고, 아시아를 넘어 유럽·중동 시장까지 공동 진출하기로 했다. 네이버는 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 파트너십에 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 제휴를 넘어 글로벌 수요 발굴부터 인프라 구축·운영, 사업화까지 전 과정을 함께 추진하는 형태다. 특히 네이버는 사업 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 우선 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 인프라를 확대한다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확장할 계획이다. 이후 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축을 추진한다. 1GW는 각 세종 최대 용량의 약 4배 규모로, 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 양사는 이를 통해 폭증하는 글로벌 AI 수요에 대응하고 차세대 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. AI 팩토리 구축에는 네이버가 축적한 대규모 GPU 클러스터 운영 경험과 하이퍼스케일 데이터센터 노하우가 활용된다. 여기에 엔비디아의 차세대 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 결합해 데이터센터 설계와 전력·냉각 시스템, 네트워크, AI 소프트웨어 운영까지 아우르는 차세대 AI 인프라를 구축할 계획이다. 양사는 글로벌 시장 공략에도 속도를 낸다. 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’에서 만나 사업 로드맵과 글로벌 진출 전략을 논의한다. 양사는 아시아·태평양 지역을 넘어 유럽과 중동 시장까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 방향에 공감대를 형성한 것으로 알려졌다. 엔비디아는 이날 별도로 진행한 미디어 브리핑에서 네이버를 한국 소버린 AI 전략의 핵심 파트너로 소개했다. 라즈 미르푸리 엔비디아 글로벌 AI 클라우드 및 인프라 에코시스템 부문 부사장은 “네이버는 뛰어난 기술 인재와 강력한 클라우드 역량, 한국 시장에 대한 깊은 이해를 갖추고 있다”며 “한국어와 산업 환경에 특화된 AI 모델을 발전시킬 수 있는 강점을 보유하고 있다”고 말했다. AI 모델 분야 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론 3 울트라’를 활용해 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 고도화할 계획이다. 최근 네이버는 커서, 미스트랄AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업들이 참여한 ‘네모트론 연합’에 국내 기업 최초로 합류했다. 네이버는 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 하이퍼클로바X의 성능과 글로벌 경쟁력을 높인다는 전략이다. 피지컬 AI 분야 협력도 본격화한다. 네이버는 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’와 자체 공간 모델링 기술, 거리뷰 데이터를 결합해 ‘서울 월드 모델’ 구축에 나선다. 서울 월드 모델은 현실 공간을 디지털 환경에 구현하는 AI 모델로, 향후 로보틱스와 스마트시티, 공간지능 서비스 개발 등에 활용될 전망이다. 엔비디아는 한국을 소버린 AI와 피지컬 AI 확산의 핵심 시장으로 평가했다. 미르푸리 부사장은 “현재는 생성형 AI와 AI 에이전트가 시장 성장을 이끌고 있지만 피지컬 AI 역시 빠르게 중요성이 커질 것”이라며 “한국은 제조업 경쟁력이 뛰어난 국가인 만큼 로봇과 산업 시스템, 각종 센서를 활용한 피지컬 AI 분야에서 큰 기회를 갖고 있다”고 말했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 됐다”며 “네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터를 미래 성장사업으로 육성해 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 내놨다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 전력·냉각·운영 역량을 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 건설 현장에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 현재 공정률 약 20%인 파주 AIDC는 수도권에서 유일하게 200MW(메가와트) 규모 전력 공급이 확정된 초대형 AI 데이터센터다. 연면적은 약 15만㎡로 축구장 20여개 규모에 달한다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료된 상태다. 회사는 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 역할도 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 AI 모델을 학습시키는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 기업과 일반 이용자가 AI 서비스를 실시간으로 사용하는 과정에서 전력 사용량과 발열이 급증할 것으로 보고 있다. 이에 따라 데이터센터 경쟁력 역시 단순한 서버 수용 공간이 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 제어할 수 있는지에 달려 있다는 설명이다. LG유플러스는 이를 위해 데이터센터 구축 기간을 단축하는 방안을 추진한다. 주요 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식의 공법을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. 그래픽처리장치(GPU)는 수개월 안에 확보할 수 있지만 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸리는 만큼 공급 지연을 줄이는 것이 중요하다고 회사 측은 설명했다. 냉각 기술도 차별화 요소로 내세웠다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 함께 활용하는 구조로 설계됐다. AI 서버의 발열 수준에 따라 다양한 방식의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 하기 위해서다. LG유플러스는 평촌 데이터센터에서 관련 기술 검증을 진행해 왔으며, 올해 하반기에는 실제 서버 환경에서 상용 실증에 나설 예정이다. 센터 구축에는 LG 계열사들의 기술도 집약된다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 비상 전원용 배터리를 공급한다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “그동안 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다.

LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터를 미래 성장사업으로 육성해 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 내놨다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 전력·냉각·운영 역량을 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 건설 현장에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 현재 공정률 약 20%인 파주 AIDC는 수도권에서 유일하게 200MW(메가와트) 규모 전력 공급이 확정된 초대형 AI 데이터센터다. 연면적은 약 15만㎡로 축구장 20여개 규모에 달한다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료된 상태다. 회사는 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 역할도 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 AI 모델을 학습시키는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 기업과 일반 이용자가 AI 서비스를 실시간으로 사용하는 과정에서 전력 사용량과 발열이 급증할 것으로 보고 있다. 이에 따라 데이터센터 경쟁력 역시 단순한 서버 수용 공간이 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 제어할 수 있는지에 달려 있다는 설명이다. LG유플러스는 이를 위해 데이터센터 구축 기간을 단축하는 방안을 추진한다. 주요 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식의 공법을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. GPU는 수개월 안에 확보할 수 있지만 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸리는 만큼 공급 지연을 줄이는 것이 중요하다고 회사 측은 설명했다. 냉각 기술도 차별화 요소로 내세웠다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 함께 활용하는 구조로 설계됐다. AI 서버의 발열 수준에 따라 다양한 방식의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 하기 위해서다. LG유플러스는 평촌 데이터센터에서 관련 기술 검증을 진행해 왔으며, 올해 하반기에는 실제 서버 환경에서 상용 실증에 나설 예정이다. 센터 구축에는 LG 계열사들의 기술도 집약된다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 비상 전원용 배터리를 공급한다. LS일렉트릭과는 차세대 전력 시스템을 공동 개발 중이다. LG유플러스는 이들 설비를 통합 관리하는 데이터센터 운영 시스템도 자체 개발하고 있다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장(상무)은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “그동안 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다.

- 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.

칩 속 냉각 통로로 온도 30% 낮춰고성능 메모리 안정화 핵심 기술대량 생산·기존 패키지 호환 가능 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)의 최대 난제인 발열 문제를 해결할 신기술로 ‘iHBM’을 공개했다. 인공지능(AI) 연산 확대와 함께 HBM의 적층 단수와 속도가 급격히 향상되면서, 업계는 ‘발열 제어’ 기술이 차세대 AI 메모리 시장에서 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있다. SK하이닉스 역시 iHBM을 앞세워 차세대 HBM 시장에서 발열 제어 주도권 확보에 나선 셈이다. SK하이닉스는 26일 iHBM 기술을 공개했다. HBM 패키지 내부에 전기는 통하지 않지만 열 전도율이 높은 실리콘 소재인 ‘ICE’를 넣어 열이 빠져나가는 ‘추가 통로’를 만드는 방식으로 열 방출 경로를 개선했다. 기존 HBM이 내부 열을 외부로 전달해 식히는 구조였다면, iHBM은 내부 발열 구간을 직접 관리하는 구조로 진화한 것이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 AI용 핵심 메모리다. 최근 AI의 확산으로 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 간 데이터 처리량이 폭증하면서 메모리 성능은 향상됐지만 적층 수가 늘고 속도가 빨라질수록 발열도 함께 증가해 냉각과 안정성 확보는 새로운 과제다. 특히 업계는 HBM과 GPU를 연결하는 ‘D2D PHY’ 구간의 발열 관리가 차세대 HBM 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이라는 입장이다. D2D PHY는 HBM과 GPU 사이에서 데이터를 초고속으로 주고받는 연결 통로다. 데이터 이동량이 많아질수록 단위 면적당 발생하는 발열량인 발열 밀도도 급격히 높아진다. iHBM은 발열이 가장 집중되는 D2D PHY 영역 안에 냉각 요소(ICE)를 넣어 열이 빠져나가는 전용 경로를 별도로 만들었다. 이를 통해 기존 대비 열저항을 30% 이상 낮췄고, 고온·고부하 환경에서도 안정적인 동작 특성을 확보했다고 SK하이닉스는 설명했다. 양산성과 고객 호환성도 강화했다. SK하이닉스는 이미 업계에서 널리 쓰이는 MR-MUF 기반 WLP 공정을 적용해 안정적으로 대량 생산이 가능하다고 밝혔다. MR-MUF는 반도체 칩 사이를 보호재로 채워 열과 충격에 견디도록 만드는 공정이며, WLP는 반도체를 자르기 전 웨이퍼 상태에서 패키징과 검사를 동시에 진행해 생산 효율을 높이는 기술이다. 또 고객사가 현재 사용하는 반도체 패키지 구조(SiP)와도 높은 호환성을 확보해 큰 설계 변경 없이 바로 적용할 수 있도록 했다. SiP는 서로 다른 기능의 반도체 칩을 하나의 패키지 안에 넣어 하나의 시스템처럼 작동하게 만드는 기술이다. SK하이닉스는 iHBM 기술을 고성능컴퓨팅(HPC), AI 데이터센터 등 초고집적·초고대역폭 환경에 적용해 시스템 안정성과 운영 효율을 더욱 높일 것으로 예상된다. 또 고온에서 안정적으로 작동하는 메모리 반도체를 원하는 엔비디아와의 협력 관계를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보인다.

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.

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.

- 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.

경기도경제과학진흥원(경과원)은 도내 인공지능(AI) 중소기업의 글로벌 시장 진출을 지원하는 ‘경기도 AI 글로벌 챌린지’ 사업의 ‘NGG 프로그램’에 참여할 기업을 22일까지 모집한다고 밝혔다. 이번 사업은 글로벌 AI 빅테크 기업과 협력해 유망 AI 기업의 기술 경쟁력과 글로벌 사업 역량을 높이기 위해 추진됐다. 경과원은 단순 기술개발 지원을 넘어 교육과 컨설팅, 글로벌 네트워킹을 연계한 성장 프로그램을 운영해 도내 AI 산업 생태계 경쟁력을 높일 계획이다. 지원 대상은 경기도 내 AI 관련 딥테크 기술을 보유한 중소기업과 스타트업이다. 모집 분야는 AI와 데이터, 네트워크, 5G, 양자컴퓨팅 등 첨단 기술 기반 산업 전반이다. 경과원은 서류평가와 발표평가를 거쳐 최종 10개 사를 선정할 예정이다. 경기도 AI클러스터 멤버십 기업과 여성기업, 사회적기업에는 가점을 준다. 프로그램은 글로벌 빅테크 AI 전문 교육과 기업별 맞춤형 컨설팅, 글로벌 네트워킹 등으로 구성되며 참가기업은 AI 기술 역량 강화와 해외시장 진출 전략 수립, 투자유치 역량 강화 등을 지원받을 수 있다. 특히 빅테크 개발자 밋업과 글로벌 VC 연계 프로그램을 통해 참가기업은 글로벌 개발자와 투자자 네트워크를 구축하고 최신 AI 기술과 산업 동향을 공유할 수 있다. 아울러 우수기업 5개 사에는 내년 3월 미국 샌프란시스코 산호세에서 개최되는 개발자 컨퍼런스인 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2027’ 참관 기회를 지원한다. 현창하 경과원 미래신산업부문 상임이사는 “AI 시장 경쟁이 치열해지는 상황에서 도내 AI 기업의 기술 경쟁력과 글로벌 사업 역량 강화가 무엇보다 중요하다”라며 “빅테크 기업과의 협력을 기반으로 도내 기업이 해외시장 진출과 투자유치 기회를 확보할 수 있도록 지원하겠다”라고 밝혔다.