최근 상장한 스페이스X가 합병한 xAI가 수백억 달러를 들여 구축한 막대한 컴퓨팅 자원을 외부에 대규모로 임대하며 수익성 확보에 나섰습니다. 최근 스페이스X는 펜타곤과 연계된 AI 기업 ‘리플렉션’(Reflection)과 63억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 계약 내용은 다음 달부터 2029년까지 리플렉션에 엔비디아 GB300 GPU 접근권을 제공하며, 매달 1억 5000만 달러, 약 3년 반 동안 총 63억 달러의 사용료를 받는 것입니다. 이번 계약은 스페이스X의 재정 구조 측면에서는 호재이지만, 반대로 그록 AI의 미래에 대한 의구심은 커지고 있습니다. 이미 스페이스X는 콜로서스 1 데이터 센터를 앤스로픽에 월 12억 5000만 달러 규모로 대여하고 있으며, 콜로서스 2 데이터 센터 역시 구글과 월 9억 2000만 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결한 상태입니다. 앞서 언급한 리플렉션 계약까지 이들 세 곳의 임대 수익을 모두 합산하면 매달 약 23억 2000만 달러에 달합니다. 천문학적인 전력 유지비를 고려하더라도, 데이터 센터 구축에 투입된 막대한 비용을 몇 년 이내로 회수할 수 있는 괜찮은 계약입니다. 그럼에도 시장의 의구심이 커진 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 ‘인프라 임대업’이 가능하다는 이야기는 자사 인공지능(AI) 모델인 ‘그록’이 본래 예상했던 만큼 수요가 없다는 반증이기 때문입니다. 상식적으로 자체 AI 모델의 수요가 폭발적이라면 데이터 센터의 연산 자원은 내부 학습과 서비스를 위해 완전히 가동되어야 합니다. 반면 자체 데이터 센터만으로는 부족해서 xAI의 콜로서스 데이터 센터를 임대한 구글은 상황이 반대라는 것을 알 수 있습니다. 제미나이 같은 AI 서비스가 당장 수익으로 연결되느냐는 차지하고서라도 이런 막대한 비용을 감당해서라도 데이터 센터를 추가 임대할 정도로 AI 수요는 넘치고 있다는 증거이기 때문입니다. 따라서 사실 AI 자체의 성장성은 구글이 훨씬 높다고 평가할 수 있습니다. 실제로 스페이스X가 상장 과정에서 밝힌 지표를 보면 현시점에서 그록의 상태는 그렇게 좋지만은 않아 보입니다. 그록의 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억 1700만 명에 달한다고 했지만, 실제 유료 사용자는 190만 명에 불과합니다. 소셜미디어(SNS)인 X의 프리미엄 구독자를 모두 포함해도 유료 고객 수는 630만 명 수준에 그치는데, 이는 두 콜로서스 데이터 센터 구축에 투입된 수백억 달러의 천문학적인 비용을 회수하기엔 턱없이 부족한 수준입니다. 따라서 비싼 돈 들여 건설한 데이터 센터를 놀리느니 경쟁사인 앤스로픽이나 구글에 대여하기로 결정한 것으로 보입니다. 다만 여기서 궁금해지는 대목은 구글이나 앤스로픽과 같은 경쟁 기업들이 막대한 비용을 내고 xAI의 데이터 센터를 임대하는 이유입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 현재 GPU, 메모리, CPU, SSD는 물론 모든 인프라 관련 비용이 폭발적으로 늘어난 상태에서 자체 데이터 센터를 확장할 경우 비용이 크게 치솟을 수밖에 없습니다. 따라서 이미 있는 데이터 센터를 임대하는 것이 비용 면에서 오히려 저렴할 수 있습니다. 물론 데이터 센터를 추가로 새로 짓는 데 걸리는 긴 시간 역시 이유입니다. 그리고 그록 AI처럼 막대한 투자를 했는데, 막상 새로 데이터 센터를 짓고 난 뒤에는 실제 수요가 그에 미치지 못하는 경우도 생각하지 않을 수 없습니다. 직접 인프라를 구축했다가 기대한 만큼 수요가 없어 xAI처럼 데이터 센터를 놀리는 리스크를 감수하기보다, 계약 취소 옵션이 포함된 임대 방식을 통해 유연하게 대응하는 것이 더 안전한 대안일 수 있습니다. 현재 스페이스X는 xAI의 부채를 갚기 위해 200억 이상 달러 규모의 회사채를 발행하고 있습니다. 대규모 AI 데이터 센터 임대 계약 덕분에 그록 AI의 수익화와는 관련 없이 이 부채를 감당할 순 있을 것으로 보이지만, 그록의 성장성을 증명하지 못한다면 스페이스X의 엄청난 시가총액을 정당화하긴 쉽지 않습니다. 스페이스X가 자회사로 편입한 xAI의 가치가 매출보다 훨씬 높게 매겨진 것은 임대 사업이 아니라 앞으로 AI의 성장 가능성을 내다본 것이기 때문입니다. 일론 머스크의 xAI가 데이터 센터 임대업이 아니라 본업인 AI로 성장할 수 있을지는 올해 공개할 그록 5에 달려 있습니다. 본래 올해 1분기 공개를 목표로 했던 그록 5는 현시점까지 공개가 밀린 상태로 아마도 공개가 임박한 상황으로 보입니다. 경쟁자들이 이미 성능을 대폭 업그레이드한 상황에서 그록 5의 모습이 어떨지 궁금합니다.

네이버클라우드가 2조원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확보·구축·운용지원 사업에서 GPU 사용권 1576장을 취득했다고 25일 공시했다. 이번에 네이버클라우드가 취득한 GPU 사용권은 1576장으로 금액으로는 약 2457억원 규모다. 네이버클라우드는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 전날 협약을 맺고 GPU 자체 활용 사용권을 취득했다고 공시했다. 앞서 네이버클라우드는 올해 2조 800억원 규모로 추진되는 GPU 확보·구축·운용지원 사업에서 삼성SDS, 엘리스그룹과 함께 참여 기업으로 선정된 바 있다. 당초 정부가 네이버클라우드에 배정한 물량은 엔비디아 베라루빈 1008장과 B300 3112장으로 이번에 네이버클라우드가 공시한 물량은 공공 활용분이 아닌 자체 활용 수량에 해당한다. 이중 베라루빈 모델은 기존 모델보다 대역폭과 연산 속도가 빨라 데이터 병목 현상과 사용자 요청 처리 모델 면에서 성능이 향상됐다. 네이버클라우드 관계자는 “전체 물량 4120장 중 자체 활용분 1576장에 관한 공시다”라며 “정부가 구매하는 GPU를 네이버클라우드 데이터센터에 구축해 2031년까지 운영하고 그 대가로 GPU 사용권을 받는 것이다”라고 설명했다.

국민체육진흥공단은 24일 내부 네트워크에서 안전하게 활용할 수 있는 생성형 인공지능(AI) 플랫폼인 ‘KSPO-GPT’를 구축하고 임직원 대상 서비스를 시작했다고 밝혔다. 체육공단은 지난해 7월 챗GPT, 제미나이 등 다양한 최신 AI 모델을 무제한으로 선택·활용할 수 있는 외부망 AI 플랫폼을 도입해 전 임직원에게 제공한 바 있다. 도입 후 1년 만에 사용량은 40배 이상 늘었으나 외부망이라는 제한적 운영으로 사내 자료의 직접 활용에는 한계가 있었다. 이번 ‘KSPO-GPT’는 외부 인터넷과 분리된 내부망 내 운영으로 정보 유출 위험을 원천 차단하고 고성능 ‘H200 GPU’를 기반으로 안정적인 추론 성능을 확보했다. 이를 통해 체육공단 임직원은 복잡한 규정이나 행정 절차를 빠르게 확인함은 물론 동시에 답변의 근거도 함께 제시받아 업무 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있게 됐다. 체육공단 관계자는 “내부 업무의 인공지능 전환은 그 자체가 목적이 아니라 국민께 더 나은 스포츠 행정 서비스를 제공하기 위한 수단”이라며 “KSPO-GPT를 발판으로 전 사업 영역에서 국민이 체감할 수 있는 혁신적인 변화를 만들어 가겠다”고 말했다.

수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.

인공지능(AI) 확산에 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 반도체 기판 업계가 슈퍼사이클을 맞은 가운데, LG이노텍이 2031년까지 반도체 기판을 담당하는 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성하겠다는 포부를 밝혔다. LG이노텍은 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 미디어 테크 데이를 열고 2031년까지 패키지솔루션사업 매출 3조원 시대를 열겠다며 이렇게 밝혔다. 패키지솔루션사업 매출은 지난해 1조 7200억원으로 전년 대비 약 18% 성장했고, 영업이익은 1289억원으로 82% 급등했다. 특히 LG이노텍은 AI 데이터센터와 자율주행 차량, 로봇 등 피지컬 AI에 적용되는 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 기판에 주력할 계획이다. FC-BGA는 기존 데이터센터, 스마트폰, 클라우드 등에 들어가던 모바일 앱프로세서(AP)용 기판과 달리 추론형·초대형 기기에 특화해 크기와 성능을 고도화한 반도체 기판이다. PC와 데이터센터, 자율주행차 등에 탑재되는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), AI 가속기에 적용된다. 기판 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판 양산 기술을 확보해 시장 확장을 본격화하고 있다. 황정호 패키지솔루션 마케팅담당은 “CPU 시장 성장과 함께 고객 요청이 예상보다 훨씬 많다”며 “어떤 고객과 생산능력을 배분할지 고민할 정도”라고 말했다. 고객 수요가 늘면서 LG이노텍은 구미·베트남 등 국내외 생산 거점을 대상으로 추가 증설을 검토 중이다. 글로벌 빅테크에서 장기공급계약(LTA) 요청도 쇄도하고 있어, 신규 투자 여부를 신중하게 검토할 방침이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 연평균 10.6%씩 성장해 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)에 달할 것으로 예상된다.

LG이노텍이 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 한 미디어 테크 데이를 개최하고 오는 2031년까지 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성할 것이라고 밝혔다. LG이노텍은 이날 ‘RF-SiP’(무선주파수 패키지형 시스템), ‘FC-CSP’(플립칩 칩스케일 패키지), ‘FC-BGA’(플립칩 볼그리드 어레이) 등 반도체 기판 제품 3종을 소개하며 이같이 말했다. LG이노텍 패키지솔루션 사업의 ‘효자 품목’이 된 반도체 기판은 반도체 칩을 탑재해 전기 신호와 전력을 전달하는 핵심 부품이다. 특히 글로벌 인공지능(AI) 돌풍을 맞은 빅테크 기업들의 고성능 반도체 기판에 대한 수요가 급격히 늘며 패키징솔루션 사업은 가파른 성장세를 보이고 있다. 지난해 LG이노텍 패키지솔루션사업 매출은 1조 7200억원으로 전년(1조 4600억원) 대비 약 18% 상승한 것으로 나타났다. 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82%의 상승률을 기록했다. 조지태 패키지솔루션사업부장(전무)은 “LG이노텍은 고객보다 한 발 앞서 시장의 변화를 예측하고 기술을 고도화해 나가며, 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 ‘퍼스트 무버’”라며 “차별화된 기술력을 발판 삼아 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모로 육성할 것”이라고 밝혔다. LG이노텍이 이날 가장 먼저 소개한 RF-SiP 기판은 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 다양한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. 글로벌 RF-SiP 기판 시장 점유율 65%를 차지하며 시장을 선도하고 있는 LG이노텍은 올해 얇은 두께의 슬림형 스마트폰이 모바일 업계의 트렌드로 부각되며 점유율이 80%까지 확대될 것으로 보고 있다. 또 다른 핵심 제품인 FC-CSP 기판은 칩과 기판의 크기가 비슷해 모바일 기기의 AP에 들어가는 저전력 D램(LPDDR) 등에서 소형 칩 패키지를 기판 위에 얹어 메인보드와 연결하는데 주로 사용된다. 반도체칩과 기판을 기존의 ‘와이어 본딩’ 방식이 아니라 미세한 금속 돌기인 ‘범프’로 연결해 발열을 낮추고 전력 효율을 높인 게 특징이다. 모바일 AP용으로 사용됐던 FC-CSP 기판은 최근 메모리 분야로 용처가 확장되는 추세다. 데이터를 얼마나 많이 저장하느냐가 중요했던 시대를 지나 추론형∙에이전틱 AI가 부상하면서 데이터를 실시간으로 처리하고 추론하는 고속·고밀도 처리 능력이 중요해졌기 때문이다. AI 가속기와 서버 등에 메모리용 반도체칩이 확대 적용되면서 메모리 반도체 패키징을 담당하는 FC-CSP 기판의 수요도 함께 급증하게 됐다. 이같은 추론형 AI가 실제 하드웨어에 접목되는 피지컬 AI로 확장되며 주목받는 기술이 FC-BGA 기판이다. FC-BGA 기판은 기존의 모바일 AP용 FC-CSP 기판과 성능 및 기능을 비슷하게 유지하면서 PC·노트북·차량·AI 서버·데이터센터 등의 대형 기기에 특화시킨 반도체 기판이다. FC-CSP 기판 대비 면적이 18배 이상 확대됐고 기판 층수도 6~8개에서 16~22개로 3배 이상 늘렸다. 기판의 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판의 양산 기술을 확보했고 120㎜ 이상의 초대면적 FC-BGA 기판도 개발 중이다. 지난 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격 선언한 LG이노텍은 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’를 통해 생산 공정 전반을 AX(AI 전환)하고 수율을 빠르게 올리고 있다. LG이노텍은 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기 및 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드급 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 지난해 54억 2000만 달러(약 8조 2100억원) 규모였던 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)로 연평균 10.6%씩 성장할 것으로 예상된다. 황정호 패키지솔루션마케팅담당(상무)는 “학습형 AI에서 GPU의 비중이 압도적으로 높았다면, 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU의 비중이 더 높아질 것으로 예상된다”며 “많은 글로벌 빅테크 업체들이 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA의 새로운 사업 기회가 열리고 있는 상황”이라고 말했다.

북한이 국제사회의 대북 제재를 뚫고 엔비디아의 구식 그래픽처리장치(GPU) 등을 확보해 인공지능(AI) 분야에서 연구 성과를 내고 있다는 분석이 나왔다. 김민정 국가안보전략연구원 첨단기술전략센터장이 16일 발표한 ‘북한 AI 역량 평가와 안보적 함의-음성 AI 기술과 연산 환경을 중심으로’ 보고서에 따르면 북한 김일성종합대학, 국가과학원, 리과대학 등 연구기관은 엔비디아의 테슬라 P100, 지포스 RTX 2070 등 그래픽처리장치와 퀄컴의 스냅드래곤 820 등을 신경망, 음성합성, 억양 식별 등 분야에 활용했다. 언급된 장비들은 모두 2016~2018년에 출시된 것이며 미국의 포괄적 대북 수출 통제 조치에 따라 북한 반입이 금지돼 있다. 그러나 북한은 중국 등 제3국을 통해 중고 장비 등을 확보한 것으로 추측된다. 실제로 북한 연구기관이 공개한 보고서에는 엔비디아의 테슬라 P100, RTX 2070을 사용했다고 밝힌 대목이 있는 것으로 알려졌다. 북한이 AI 기반 시설을 보유하고 있다고 보기 어렵지만, 연구소급 서버와 민수용 그래픽카드를 통해 감시·식별·음성처리·영상추적 기능을 반복 실험할 수 있는 최소 연산 여건을 확보한 것이라는 해석이 나온다. 김 센터장은 또 북한 연구진이 휴대전화에 퀄컴의 스냅드래곤 820을 사용한 데 대해서는 북한의 인공지능 연구가 서버 장비 학습 이외에도 소형 장비 검증 단계에 진입했음을 시사한다고 분석했다. 그는 북한의 AI 장비·환경에 대해 “구세대 GPU, 민수용 그래픽카드, 휴대 단말기급 연산칩을 활용한 특정 임무형 AI 기능 구현 단계로 평가된다”며 “안면인식, 음성합성, 억양 식별, 영상 추적 등 특정 임무 기능을 구현할 수 있는 수준”이라고 설명했다. 구식 엔비디아 GPU, 군사력 증강에 영향 미칠까북한이 국제사회의 제재를 뚫고 엔비디아 등 유력 업체의 GPU를 확보할 루트를 얻었다면 이는 군사력 향상에도 영향을 미칠 가능성이 있다. 김 센터장이 언급한 대로 AI가 가장 먼저 쓰이는 분야는 폐쇄회로(CC)TV의 얼굴인식이나 위성사진 분석, 차량 번호판 인식 등이다. 이러한 분야는 향후 사람 대신 AI가 전장에서 특정 차량이나 인물을 자동 탐지하도록 만들 수 있다. 더불어 북한은 우크라이나 전쟁에 러시아를 위한 파병을 보낸 뒤 실전에서 드론의 성능과 사용법 등을 숙지했다. 비록 구식 GPU이긴 하나 이를 이용한 AI 연구는 드론의 영상을 자동 분류하거나 이동 물체를 추적하도록 하는 시스템 연구에 활용될 가능성이 있다. 이 밖에도 이미 북한이 전 세계에 입증한 사이버 테러와 해킹 능력이 AI와 만나 대량 데이터를 분류하고 피싱 메시지를 자동으로 생성하게 하거나 악성코드를 심는 작업 등이 수월해질 수 있다. 다만 현재 북한이 우회 경로로 입수했다고 추정되는 엔비디아 GPU 장비만으로는 최첨단 무기를 설계하거나 기존 무기를 혁신적으로 바꾸기는 어렵다. 따라서 전문가들은 북한이 확보한 엔비디아 장비가 소형 장비 및 드론 영상 분석, 얼굴·인물 식별, 사이버 작전 지원 등에 활용될 가능성이 있다고 전망한다. 한국 군사력 5위, 북한은?한편 북한의 군사력은 전 세계 145개국 중 31위로 평가됐다. 군사력 평가기관 글로벌파이어파워(GFP)는 2026년 한국의 국방력을 5위, 북한을 31위로 평가했다. GFP는 △총인구, 군사조직 규모 △항공기, 헬기, 전차, 포, 함정 등 장비의 수 △국방비, 구매력 평가(PPP), 외환 및 금 보유고 등 재정 △공항, 항구, 터미널, 철도, 도로 등 사회기반 시설 △석유 생산량 및 소비량 등 자원 △국토 면적, 해안선 길이 등을 고려해 국가별 순위를 정한다. 대다수의 평가 항목에서 한국이 북한을 크게 앞서지만, 병력 규모 면에서는 북한의 상비군(약 132만명)이 한국(약 45만명)보다 약 3배 앞서는 것으로 나타났다. 다만 전시 때 병력을 보충하고 국가 방위력을 유지하는 핵심 지표인 예비군 규모는 한국이 앞선다. 한국의 예비군 동원력은 310만명으로 세계 3위로, 북한(56만명)과의 격차가 5배에 이른다. GFP는 핵무기 등 비대칭전력과 사이버·드론 전력은 군사력 평가에 반영하지 않았다. 그럼에도 기동력·화력·정밀 타격 능력 등에서 한국이 북한을 압도해 실질적인 억지력을 갖췄다는 평가가 나온다.

최태원 SK그룹 회장이 11일 니혼게이자이신문(닛케이)과의 인터뷰에서 대량의 데이터를 효율적으로 연산하는 ‘인공지능(AI) 팩토리’(AI를 생산하는 초대형 데이터센터)를 2028~2029년 중 일본에서 가동하겠다고 밝혔다. 최 회장이 언급한 일본의 AI 팩토리는 SK하이닉스의 메모리 반도체와 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 결합한 형태가 될 예정이다. 규모는 대도시 소비 전력에 해당하는 기가와트(GW)급으로, 최 회장은 일본에서 넓은 토지와 충분한 전력을 확보할 수 있는 후보지를 조사 중이라고 설명했다. 최 회장은 “현재 많은 산업이 반도체 부족에 시달리는 심각한 상황”이라고 지적한 뒤 “반도체 생산 능력을 더 늘릴 경우 한국 이외 지역에서의 반도체 공장 신설도 검토하고 있다”고 말했다. 그는 일본을 후보지로 꼽으며 “전력이나 재료 등 필요한 생태계가 모두 갖춰져 있다”고 강조했다. 그간 한일 간 경제 공동체 구상을 거듭 강조했던 최 회장이 현재 용인에서 건설 중인 SK하이닉스의 반도체 클러스터 이후 차기 건설 부지로 일본 유력설에 힘을 실었다는 평가가 나온다. 

우리나라를 찾아 지난 5일간 ‘거대 인공지능(AI) 생태계’에 참여해 달라고 각계에 요청한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 9일 출국했다. 우리 기업들은 대체로 새로운 성장 기회라고 봤지만, 일각에선 엔비디아 생태계에 대한 종속이 심화할 수 있다는 지적도 나왔다. 황 CEO는 이날 서울 강서구 서울김포비즈니스항공센터(SGBAC)에서 기자들과 만나 “한국에 기여한 가장 큰 부분은 AI 산업을 만들고 AI 생태계를 창출한 것”이라며 “우리 기술 없이는 첨단 슈퍼컴퓨터를 구축하는 것이 불가능하다. 이제 훌륭한 파트너십을 맺었으니 함께 이 산업을 키워나갈 것”이라고 밝혔다. 황 CEO가 SK그룹, 현대자동차그룹, LG그룹 등 주요 대기업을 비롯해 게임사, 스타트업까지 만나면서 한국은 엔비디아 AI 생태계의 핵심 거점으로 부상했다. 특히 이번 방한에서 황 CEO가 ‘AI 팩토리’(AI를 생산하는 초대형 데이터센터)를 기가와트(GW)급 규모로 조성하겠다고 밝히면서 AI 인프라 분야에서 수조 원대의 투자를 기대하게 됐다. DS투자증권은 1GW급 AI 팩토리의 현 가치를 최소 19조원으로 책정했고, AI 기술 고도화에 따라 2029년 매출은 3조 9000억원에 달할 것으로 예상했다. 황 CEO는 고대역폭메모리(HBM) 공급망 강화에도 사활을 걸었다. 닷새 중 최태원 SK그룹 회장과 세 번이나 만나고 전영현 삼성전자 DS부문장과도 별도 회동을 가진 황 CEO의 행보는 HBM 공급망 확보가 이번 방한의 핵심 목적 중 하나임을 드러냈다. 장영재 카이스트 제조피지컬AI연구소장은 “한국은 AI 인프라와 관련된 반도체, 전력, 데이터센터 기업들이 골고루 포진해 있고, 피지컬 AI를 현실화하기 좋은 제조업도 다양해 엔비디아 입장에서 전체적인 AI 생태계를 만들기에 최적의 환경”이라고 분석했다. 다만, AI 동맹의 반작용으로 최신 그래픽처리장치(GPU) 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아에 과도하게 종속되지 않아야 한다며 경계하는 목소리도 나온다. 국내 기업들이 AI 인프라를 확장할수록 엔비디아에 대한 기술 의존도 함께 깊어지는 구조이기 때문이다. 또 AI 팩토리의 경우 용수와 전력 소모량이 커 추후 지역 경제에 미칠 영향과 부가가치를 저울질해야 한다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “산업 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 활용하는지가 중요하지, AI 팩토리 등 기반 자체가 득이 될 순 없다”며 “추후 다른 메모리 시장이 커질 가능성에 대비해 엔비디아 한 기업에 ‘올인’하는 것이 맞는지 고민해야 할 시점”이라고 말했다.

정부가 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’을 최우선으로 공급받기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동한 뒤 기자들과 만나 “우리가 그래픽처리장치(GPU)를 공급받는 데에 차질 없이 (엔비디아로부터) 지원받기로 했다”며 “한국이 최우선으로 공급받기로 했다”고 밝혔다. 지난해 엔비디아와 공급 협의를 마친 GPU 26만장 외 추가 물량에 대해서도 “기존에 계획했던 것들을 차질 없이 공급받는 것 외에 앞으로 추가적인 사업을 위한 공급도 문제없이 공급받기로 했다”고 설명했다. 배 부총리는 “한국이 거대언어모델(LLM)은 뒤처졌을지 몰라도 피지컬 AI는 치고 나가겠다는 의지를 보였고, 한국이 세계를 선도할 수 있도록 엔비디아가 적극적으로 지원하기로 했다”고 전했다. 정부가 AI 생태계 투자를 지원하겠다는 뜻을 밝히자, 황 CEO도 한국 정부와 함께 국내 AI 생태계에 투자하겠다고 화답했다는 설명이다. 정부의 첨단 GPU 확보 사업도 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부는 이날 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 사업 대상자로 선정하고, 이들 3개 클라우드 서비스 기업(CSP)과 2조 800억원 규모의 GPU 9704장을 확보할 계획이라고 밝혔다. 도입 물량은 베라루빈 2016장과 최신 GPU ‘B300’ 7688장이다. 정부는 애초 B300의 이전 모델인 ‘B200’ 1만 5000장 도입을 추진했으나, 고성능 최신 모델로 전환하면서 기존 계획보다 30% 이상 높은 컴퓨팅 성능을 확보하게 됐다고 설명했다.

SK그룹과 엔비디아가 AI 인프라 전 영역에 걸친 협력을 강화한다. SK텔레콤은 AI 팩토리와 AI 클라우드 구축에 나서고, SK하이닉스는 차세대 AI 메모리 공동 개발을 추진하며 양사의 협력 범위를 반도체를 넘어 AI 인프라 전반으로 확대한다. SK텔레콤은 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 엔비디아의 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 ‘풀스택 AI 클라우드’ 구축에 나선다. 양사는 AI 작업에 특화된 데이터센터인 ‘AI 팩토리’를 기가와트(GW)급 규모로 확대할 계획이다. 2027년 한국에서 첫 AI 팩토리를 가동한 뒤 단계적으로 인프라를 확장해 아시아 전역으로 사업을 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 엔비디아의 ‘엔비디아 클라우드 파트너(NCP)’ 프로그램에도 합류한다. 엔비디아 블랙웰 GPU와 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’ 등을 활용해 AI 학습과 추론 서비스를 제공하며 아시아 대표 AI 클라우드 사업자로 성장한다는 목표다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI 팩토리용 차세대 메모리 개발을 위한 장기 기술 파트너십을 체결했다. 양사는 엔비디아 AI 인프라 로드맵에 맞춰 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 협력 범위는 AI 인프라를 넘어 퍼스널 AI와 피지컬 AI 분야까지 확대된다. 양사는 엔비디아 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’, 자체 CPU ‘베라’, AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 로보틱스 플랫폼 ‘젯슨 토르’용 메모리를 공동 개발할 예정이다. 반도체 설계와 제조 분야 협력도 강화한다. SK하이닉스는 엔비디아의 CUDA-X와 PhysicsNeMo를 활용해 반도체 시뮬레이션을 고도화하고, 옴니버스와 OpenUSD 기반 디지털 트윈 기술을 활용해 자율 팹 구축에도 나선다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 확보하게 됐다”며 “AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 사업자로 성장하겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK그룹과 함께 AI 클라우드와 AI 팩토리, 차세대 메모리 분야 협력을 확대해 글로벌 AI 인프라 구축을 가속화할 것”이라고 말했다.

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.