사진=IT타임스

밴티지, 1GW 이상 전력 시스템 제조 역량 확보 계약

핵심 요약

  • 오픈AI가 구글 클라우드에 모델·에이전트 기능을 제공하기로 했다. SK텔레콤은 수학 추론을 강화하고, 딥엑스와 로봇 기업들은 교통·물류·시설 관리 현장으로 AI 적용을 넓히고 있다.

오픈AI가 프런티어 모델과 코덱스(Codex) 기반 에이전트 워크플로를 구글 클라우드에 제공하기로 했다. 10월 셋째 주 IT 산업에서는 AI를 실제 서비스로 운영할 클라우드 플랫폼과 데이터센터 전력·냉각, 산업 현장 적용 기술이 주요 경쟁 요소로 떠올랐다.

오픈AI 모델과 에이전트 워크플로는 구글 클라우드의 모델 가든(Model Garden)에 제공된다. 기업과 개발자는 기존 클라우드 환경에서 소프트웨어를 개발하고 에이전트 기반 업무를 구축할 수 있다. 데이터 관리·보안 체계와 AI 모델을 결합해 기업의 도입 장벽을 낮추려는 협력이다.

AI 서버의 전력 사용과 발열 증가에 대응하는 투자도 이어졌다. 밴티지는 헤론파워 일렉트로닉스와 1GW 이상의 전력 시스템 제조 역량을 확보하는 계약을 체결했다. 양사는 솔리드스테이트 변압기(SST) 기반 ‘헤론 링크’를 하이퍼스케일 데이터센터에 적용할 계획이다.

데이터빈은 한국남동발전과 발전소 해수를 활용한 AI 데이터센터 액침냉각 시스템 개발에 착수했다. 해수 기반 열교환 모듈과 AI 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 기술을 결합해 발전소 연계형 엣지 데이터센터 모델을 개발한다. 한국에머슨과 에스넷시스템도 산업 자동화·에너지 관리 기술에 AI 인프라·네트워크·보안 역량을 더해 데이터센터와 신재생에너지 시장을 공략하기로 했다.

반도체 분야에서는 SK하이닉스가 미국 자회사 솔리다임의 프리 IPO와 IPO 추진 검토를 중단했다. 회사는 성장 가능성이나 투자 필요성의 변화가 아니라 자본시장 상황 등을 고려한 결정이라고 밝혔다.

클라우드 밖에서 AI를 실행하는 기술도 주목받았다. 딥엑스는 2026 ITS 세계총회에서 1~5W 전력으로 교통 CCTV와 도로 인프라를 실시간 분석하는 초저전력 신경망처리장치(NPU)를 선보였다. 교통·철도 적용 사례를 바탕으로 해외 기업과 개발·양산 협력도 확대한다.

SK텔레콤은 서울대·KAIST 연구진과 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K2’의 수학 추론 능력 강화에 나섰다. 전문 수학 지식 학습으로 난제 해결에 도전하고 재귀적 자기개선과 에이전틱 AI 연구에도 활용하려 한다. 오픈AI는 서울의 개발자 행사 ‘데브데이 익스체인지’에서 닷츠와 챗GPT 스페이스, 에이전트 API 등 개발 도구 활용 방안을 소개했다.

물류 현장에서는 테라다인 로보틱스와 세리액트가 산업용 AI 솔루션 개발·공급을 위해 제휴했다. 세리액트의 피지컬 AI 플랫폼 ‘코텍스(Cortex)’를 협동로봇과 결합한다. 양사는 유럽 고객사에 양팔 로봇 시스템 수백 대를 공급했으며, 잘란도의 반품 처리 현장 등을 바탕으로 상품 피킹·분류와 제조 자동화 시장 확대를 추진한다.

티엑스알로보틱스는 골프장용 자율주행 잔디깎이 로봇 2종을 공개했다. 시간당 1만2,000㎡를 예초하는 전동 3갱 모델과 기존 장비를 무인화하는 리트로핏 모델이다. 차량용 반도체 기업 엘모스는 초음파 센서·모터 제어·전력 관리·하드웨어 보안 기술을 휴머노이드 등 로봇 시스템에 적용할 수 있다고 소개했다.

자동차 업계에서는 신차와 전동화 성능 경쟁이 이어졌다. 현대자동차의 5세대 완전변경 모델 ‘디 올 뉴 투싼’은 계약 첫날 1만5,045대를 기록했다. 2020년 출시된 4세대 모델보다 첫날 계약이 약 39% 많았고, 고객의 55%가 하이브리드를 선택했다. 기아 EV6 GT는 독일 아우토 모토 운트 슈포트의 고출력 전기차 비교 평가에서 테슬라 모델 Y 퍼포먼스, 지커 7GT, 폴스타 4, BYD 등 경쟁 차종을 제치고 종합 1위에 올랐다.

기아는 유럽·캐나다·아시아태평양·UAE 등 17개국의 목적기반차량(PBV) 딜러 33명을 한국으로 초청해 생산·품질 관리와 서비스 운영 역량을 소개했다. 현대차·기아는 차량 데이터를 활용한 신규 서비스를 발굴하기 위해 대학생·개발자·스타트업이 참여하는 차량용 앱 개발 공모전도 진행한다.

AI 산업에서는 모델 성능과 함께 배포·운영 기반의 중요성이 커지고 있다. 기업 업무에 모델을 연결하는 플랫폼, 전력·냉각을 뒷받침하는 데이터센터, 현장에서 작동하는 반도체·로봇 기술이 경쟁력을 좌우할 요소로 꼽힌다.

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