3. 공공기관, 1분기 디지털 서비스 계약 역대급 4. 경북 초거대 AI 클라우드팜 본격화
클루닉스가 HD한국조선해양과 HD현대중공업에 차세대 연구개발(R&D) 플랫폼인 'R&D Workspace'를 성공적으로 구축했어요. 이를 통해 HD한국조선해양과 HD현대중공업은 웹 기반으로 언제 어디서나 업무 환경에 간편하게 접근할 수 있고, 기존 컴퓨팅 환경을 중앙에서 한 번에 관리하여 효율성을 높일 수 있게 되었어요.
더불어 'R&D Workspace' 도입을 통해 연구해석의 전처리, 해석, 후처리 등을 통합 환경에서 수행함에 따라 통합 자원 활용률이 9.5% 증가했고, 사용자 작업 대기 시간은 36% 단축되었으며, 분석 모델 성능은 20% 향상되는 성과를 거뒀어요.
대한상공회의소가 '대한민국 AI 정책 포럼'을 개최한다고 밝혔어요. 이 포럼은 인공지능(AI)이 가져올 거대한 폭풍이 우리 경제, 사회, 산업에 미칠 영향을 점검하고, 한국이 AI 'G3(세계 3강)'로 도약하기 위한 방향과 과제를 모색하기 위한 자리예요. AI 정책 방향에 대해 민관이 함께 점검하는 계기가 될 전망이에요.
포럼에서는 AI 생태계상 부가가치 창출이 기대되는 핵심 3개 분야인 ▲AIDC(AI Data Center) 인프라 구축 ▲산업 AI 경쟁력 제고 ▲한국형 LLM(대규모 언어 모델) 구축 등을 중심으로 논의가 이뤄질 예정이에요.
삼성그룹 계열사들이 사내에서 외부 생성형 인공지능(AI)인 챗GPT를 사용할 수 있도록 문턱을 낮췄어요. 그동안 자체 개발한 AI만 허용했는데, 삼성전자를 시작으로 계열사 전반에 외부 AI 도입을 확대하는 양상이에요. 글로벌 AI 경쟁이 격화하면서 업무 효율성과 경쟁력을 높이기 위한 전략으로 풀이돼요.
이재용 회장이 샘 올트먼 오픈AI CEO와 회동한 뒤 삼성 내부에서 외부 AI 도입이 활성화된 영향으로 보이는데요. 삼성전자 반도체(DS) 부문도 외부 AI를 제품 제조, 개발에 적극 활용하고 있어요. 삼성 계열사들은 향후 외부 AI의 활용 범위를 확대 검토하며 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화할 방침이에요.
올해 1분기 디지털서비스 전문계약제도를 통한 공공 클라우드·인공지능(AI) 서비스 도입이 지난해 연간 실적을 뛰어넘으며 사상 최고 속도로 확대됐어요. 공공 부문의 디지털 전환이 본격화되고 있는 것으로 풀이되는데요. 디지털서비스 이용지원시스템에 따르면 올해 1분기 디지털서비스 전문 계약제도를 활용한 공공 계약 금액이 916억원을 기록했어요. 이는 지난 한 해 동안 달성한 총액 856억원을 넘어서는 성과예요.
이번 1분기 계약 금액이 급증한 요인으로는 공공기관의 클라우드 서비스 도입이 속도가 붙고 있다는 것과, AI 구축이 함께 손꼽혀요. 더불어 주목할 점은 SaaS(서비스형 소프트웨어)의 계약 규모는 가장 낮게 나타난 반면 IaaS(서비스형 인프라)는 계약 건수가 2배에 달했다는 것이에요.
경상북도가 최근 2025년 '지역특화형 초거대 AI 클라우드 팜 실증 및 AI 확산 환경 조성 2차년도 착수보고회'를 개최하고, 경북형 초거대 AI 생태계 조성 사업을 본격화하고 있어요. 우선 경산시에는 GPU 서버와 대용량 스토리지를 갖춘 초거대 AI 전용 마이크로 데이터센터가 구축돼요. 해당 인프라는 지역 기업이 고성능 AI 학습과 실증을 수행할 수 있 환경을 제공하며, 다양한 산업에 적용할 수 있는 특화 플랫폼과 함께 운영돼요.
구미시는 방위산업 분야에 AI 기술을 접목하고, 경산시는 차량 AI 어시스턴트를 개발할 계획이에요. 또한 지역 거점형 AI 인프라가 활용될 수 있도록 포스텍, 영남대학교, 대구대학교 등 13개 기관이 참여하는 협의체가 중심이 되어, AI 전문 인재 양성과 스타트업 창업 지원 프로그램 운영도 함께 추진해요.
AI 인프라를 확장하는 것은 마치 고속도로를 넓히는 것과 같아요. 단기적으로는 교통 체증을 해소할 수 있지만, 곧 더 많은 차량이 몰려들어 다시 혼잡해지죠. 최근 국내 기업들을 대상으로 한 조사에 따르면, AI 기술 활용의 필요성에 대한 인식은 높지만 실제 활용률은 약 30% 수준에 머무르는 것으로 나타났어요.
AI 인프라의 효율성을 강화하기 위해서는 통합적인 접근 방식이 필요해요. 온프레미스 인프라와 연계된 클라우드 기반의 공유 인프라를 구축해 여러 기관과 연구팀이 AI 자원을 공유하고, 피크 시간대가 다른 워크로드를 통합해 자원 활용률을 극대화해야 해요.
