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[IT뉴스]68조원 가치 ‘분산형 AI’ 시대 온다…인프라 시장은 이미 변화 중

온카뱅크관리자

2026-10-13 06:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">클라우드·엣지·디바이스 연결하는 하이브리드 AI 부상 <br>퀄컴·인텔·AMD·엔비디아, 각자 강점 앞세워 인프라 확장</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8yoFCuwaRv">
          <p contents-hash="79e0bfdc64d8ef4d3df1eb5b95a10397f369f8788057d023953375f8a84263f9" dmcf-pid="6Wg3h7rNLS" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 기술의 활용 범위가 생성형 AI에서 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 확장되면서 AI 인프라의 구조도 변화하고 있다. 클라우드 중심의 AI 처리 방식에서 벗어나 디바이스와 엣지, 데이터센터를 연결하고 작업에 따라 최적의 컴퓨팅 자원을 활용하는 '분산형 AI'가 새로운 방향으로 제시된다. 분산형 AI가 2035년 국내에서 창출할 경제적 가치는 연간 68조원 이상에 달할 것으로 전망된다.</p>
          <div contents-hash="38725fdb771b5d704984e3514acf2b3695877050b1e9d63ce6172a94a454b7a5" dmcf-pid="PTLtIUDgLl" dmcf-ptype="general">
           '분산형 AI'는 클라우드와 엣지, 온프레미스와 온디바이스 등 여러 계층의 컴퓨팅 환경을 연결하고 필요에 따라 가장 적절한 위치에서 작업을 처리하는 구조다. 주요 컴퓨팅 기술 기업들도 향후 AI 실행 환경이 분산형 구조로 발전할 것으로 예상하고 대응에 나섰다. 이들은 디바이스에서 클라우드까지 다양한 영역을 위한 제품군을 보강하면서, 각자의 강점을 살려 시장 경쟁력을 강화하고 있다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="534677616d67c79a020b4cf6e4b825a059ca40a8a9a3c63f3573471b2a28f175" data-idxno="454292" data-type="photo" dmcf-pid="QyoFCuwaJh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="퀄컴 드래곤플라이 랙스케일 구성 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061004728ifpn.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="2iuweI6bJY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061004728ifpn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            퀄컴 드래곤플라이 랙스케일 구성 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d0b17171b59081b5f6280b88c00161a389665e4442f38f282663ef5dba604460" dmcf-pid="xWg3h7rNLC" dmcf-ptype="general"><strong>AI 인프라, 계층화된 '분산형'에서 나오는 기회 '연간 68조원'</strong></p>
          <p contents-hash="dc748979c82332e16bc858d2e1da6106c432289306190bc3128a08693599ee22" dmcf-pid="yMFa4kb0MI" dmcf-ptype="general">AI 시대의 방향성이 바뀌고 있다. 질문에 답변하던 생성형 AI 시대는 작업을 수행하는 '에이전틱 AI' 시대를 거쳐 실제 물리 환경에 작용하는 '피지컬 AI'로 나아가고 있다. 이러한 흐름 속에서 중요한 변화는 '분산형' AI 인프라다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI 모두 클라우드의 초거대 모델뿐 아니라 엣지 데이터센터와 개인용 디바이스 등 다양한 환경에서 가장 적합한 모델과 컴퓨팅 자원을 활용해 성능과 비용을 최적화할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="db29795159d06a547ceb0f00c95272926c0612fea1d1122bd0fbdb68ce49d687" dmcf-pid="WR3N8EKpLO" dmcf-ptype="general">에이전틱 AI와 피지컬 AI가 부상하면서 AI 인프라도 클라우드 일변도에서 '분산형-하이브리드' 구조로 확장되고 있다. 피지컬 AI는 반응성과 보안, 에이전틱 AI는 비용과 성능, 보안 등의 이유로 클라우드에만 의존하기 어렵다. 이에 따라 대형 데이터센터부터 엣지 데이터센터, 온프레미스 서버, 온디바이스에 이르는 다양한 계층에서 여러 모델을 필요에 따라 조율하는 방식이 중요해지고 있다.  </p>
          <div contents-hash="38e57ecb64f60aabdc95023910acc547f2c45835f6a0851c73364d300184f516" dmcf-pid="Ye0j6D9Uis" dmcf-ptype="general">
           클라우드 중심 구조는 컴퓨팅 용량 확장에도 한계가 있다. 글로벌 기술정책 컨설팅 기업인 액세스 파트너십은 한국의 AI 추론 컴퓨팅 수요가 2030년까지 현재의 약 30배 수준으로 증가할 수 있다고 전망했다. 이를 클라우드 중심으로 충족하려면 데이터센터 용량이 약 5배 확장돼야 하지만, 현재의 데이터센터 투자 추세가 이어질 경우 2030년 필요한 AI 추론 역량의 86%가 부족할 가능성이 있다고 지적했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7a8fd9a962e5b532b9d922ce100313d5c019d3355c17d9c40153ce4002f63dba" data-idxno="454293" data-type="photo" dmcf-pid="GdpAPw2uMm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한국 분산형 AI의 경제적 가치 및 주요 정책 과제 요약 / 퀄컴" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061006030vyad.jpg" data-org-width="1272" dmcf-mid="VS5a4kb0dW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061006030vyad.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한국 분산형 AI의 경제적 가치 및 주요 정책 과제 요약 / 퀄컴
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e816687150ea113f50f6cce1a54ce25e9e7c47fe39578fef08b96ff360577520" dmcf-pid="HJUcQrV7Mr" dmcf-ptype="general">분산형 AI는 기존 클라우드 중심 AI를 대체하는 것이 아니라 다양한 컴퓨팅 환경을 서로 연결해 효율을 높이는 구조다. 대규모 연산은 클라우드에서, 상대적으로 단순하고 즉각적인 판단과 실행은 엣지나 디바이스에서 처리한다. 특히 피지컬 AI에서는 현장의 실시간 '행동'은 로컬에서, 데이터 분석과 모델 개선은 클라우드에서 수행하는 방식이 효과적이다. </p>
          <p contents-hash="a40c639ddb00eaf7fe37d9734427cae68f26862d385ca2e11ed7a10bfdca25c1" dmcf-pid="Xiukxmfzew" dmcf-ptype="general">액세스 파트너십은 분산형 AI가 2035년 국내에서 연간 500억달러(약 68조원) 이상의 경제적 가치를 창출할 것으로 전망했다. 분야별로는 자율형 산업 운영이 230억달러(약 31조원) 이상으로 가장 크고, 분산형 AI를 통한 수출 경쟁력 강화가 210억달러(약 28조원) 이상, 동반자·보조 로봇이 59억달러(약 8조원) 이상으로 추산됐다. 이는 생산성 향상과 시장 확대에 따른 추가 매출과 비용 절감 등을 반영한 수치다.</p>
          <div contents-hash="211c9e2fd44617f2002b9217438f022d7684fdedd5f4e9d4a4fa9a72b94f12e6" dmcf-pid="Zn7EMs4qnD" dmcf-ptype="general">
           이러한 잠재력을 실현하기 위해서는 지속적인 투자와 정책적 지원도 필요하다. 액세스 파트너십은 한국이 분산형 AI를 효과적으로 확산하기 위해 2026년부터 2035년까지 약 180억달러(약 24조원), 연평균 약 20억달러(약 2조6700억원)의 추가 투자가 필요할 것으로 추산했다. 투자 분야로는 산업 현장의 AI 도입과 인력·기술 역량 전환, 인프라 및 연결성 강화, 하드웨어 생태계 육성 등이 꼽혔다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="070053c4ab89ca2750725d9ca17af574395f152b098dcc6e2eebace2cf31166e" data-idxno="454294" data-type="photo" dmcf-pid="5LzDRO8BLE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인텔과 삼바노바의 협력으로 구현된 '삼바랙' / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061007261tnwl.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="fP0kxmfziy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061007261tnwl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인텔과 삼바노바의 협력으로 구현된 '삼바랙' / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="16ecc7bfb7584d7a1cbd454e6244294ced950ee7daa0f02b6c72edce5634c937" dmcf-pid="1oqweI6bek" dmcf-ptype="general"><strong>AI 인프라 시장, '분산형 AI'로 연결 움직임 본격화</strong></p>
          <p contents-hash="6e3d9c8179206bf09cd9f781b5631b120a7c71ce63a83422b430af11e007427b" dmcf-pid="tA2ILvRfRc" dmcf-ptype="general">AI 인프라 시장도 '분산형-하이브리드' 구조로 변화하고 있다. 아직 데이터센터와 엣지, 디바이스 등 주요 영역이 서로 분리돼 있지만 글로벌 주요 기술 기업들은 이들 영역을 하나의 생태계로 연결하는 전략을 내세우고 있다. 다만 이를 실현하기 위한 세부 전략과 접근 방식은 기업별 사업 기반과 강점에 따라 서로 다른 양상을 보인다.</p>
          <p contents-hash="79f3644e0b8ab14e567d562c975e024fb16a768274fd7f7827ec5822b767d481" dmcf-pid="FcVCoTe4LA" dmcf-ptype="general">퀄컴은 일반 사용자나 엔드포인트 디바이스를 중심으로 분산형 AI 전략을 전개하고 있다. 이 전략에서 핵심 역할을 하는 것은 스마트폰과 PC에 탑재되는 '스냅드래곤(Snapdragon)' 칩과 NPU(신경망처리장치)다. 산업용 디바이스와 엣지 디바이스 영역에서는 스냅드래곤 기술을 기반으로 한 '드래곤윙(DragonWing)' 시리즈 칩으로 제품군을 확장했다. </p>
          <p contents-hash="b3c64cf1c3d27aa495b7d792d2039b0b6e52679affe73f5d5aeadbe43db8cf0e" dmcf-pid="3kfhgyd8ij" dmcf-ptype="general">데이터센터 영역으로도 본격적인 확장에 나섰다. 지난 6월 퀄컴은 데이터센터용 제품 브랜드로 '드래곤플라이(Dragonfly)'를 공식 발표했다. 이후 기존  AI200·AI250 가속기를 이 브랜드에 편입하고, AI300 가속기와 C1000 CPU를 발표하면서 데이터센터용 제품군을 보강했다. 지난 7월에는 통합 소프트웨어 스택 확보를 위해 '모듈러(Modular)'를 인수하고 엔드포인트에서 클라우드까지 아우르는 '풀 스택' 플랫폼 구현을 목표로 제시했다.</p>
          <p contents-hash="dc33c37c8848becf40167655e17b01212297b537b1fffbe3c0e5cf1c417c619a" dmcf-pid="0E4laWJ6eN" dmcf-ptype="general">인텔은 클라이언트와 데이터센터를 분산형 AI 전략의 두 축으로 삼았다. 클라이언트 영역에서는 PC용 '코어 울트라' 시리즈 프로세서를 중심으로 엣지 디바이스까지 제품군을 확장했다. 인텔의 '코어 울트라' 시리즈는 GPU와 NPU 모두 범용 활용성이 높다는 점이 특징이다. 소프트웨어 측면에서도 원API(oneAPI)나 오픈비노(openVINO) 등을 오랜 기간 개발해 엔드포인트에서 데이터센터까지 일관된 개발 환경을 제공하고 있다. </p>
          <div contents-hash="1235588236bf4c83674a8a1becb2d395d482355821ec3b7bb91cb2415140c708" dmcf-pid="pD8SNYiPna" dmcf-ptype="general">
           현재 인텔의 데이터센터 포트폴리오는 CPU 중심이지만 다양한 아키텍처를 결합한 '이종 가속 컴퓨팅'을 발전 방향성으로 제시하고 있다. GPU 분야에서는 Xe3p 아키텍처 기반 워크스테이션 및 데이터센터용 '크레센트 아일랜드(Crescent Island)'를 준비하고 있고, 향후 다양한 IP를 하나의 칩에 탑재한 XPU '재규어 쇼어(Jaguar Shore)'도 예고했다. 삼바노바(SambaNova)의 RDU(Reconfigurable Dataflow Unit)를 결합해 추론 성능을 높인 시스템도 선보이는 등 다양한 기술적 접근을 시도하고 있다. 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc82a164f5d0b882694ad3618d17035786e7f2da9ebcd881c7e5d4608bfd8e58" data-idxno="454295" data-type="photo" dmcf-pid="Uw6vjGnQeg" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AMD의 헬리오스 랙스케일 솔루션 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061008505zehh.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="4VoFCuwaeT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552810-SDi8XcZ/20261013061008505zehh.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AMD의 헬리오스 랙스케일 솔루션 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d062b8942610526c9ba0bd0bf3c3015e14b0090deb85cf617ee420f8f1bba4d5" dmcf-pid="urPTAHLxeo" dmcf-ptype="general">AMD는 클라이언트와 엣지 디바이스, 데이터센터에 이르는 분산형 AI 인프라 전반에서 경쟁력을 확보하고 있다. 클라이언트와 엣지 디바이스에서는 CPU와 GPU, NPU를 모두 갖춘 '라이젠 AI' 시리즈 프로세서에 AECG(적응형 및 임베디드 컴퓨팅 그룹: Adaptive and Embedded Computing Group)가 보유한 FPGA(Field Programmable Gate Array) 기술을 결합할 수 있다는 점이 강점이다. 소프트웨어 측면에서도 데이터센터부터 PC, 엣지를 아우르는 'ROCm' 생태계를 지속적으로 확장하고 있다.</p>
          <p contents-hash="3b2206c218d87295b597e352f7534b4d41ce2ed3adef4ae8909ed1f9d9c0635f" dmcf-pid="7mQycXoMeL" dmcf-ptype="general">데이터센터에서도 CPU와 GPU, 네트워크를 아우르는 제품군을 확보했다. 이를 기반으로 한 '헬리오스(Helios)' 랙스케일 솔루션도 본격적으로 공급하고 있다. 헬리오스는 엔비디아의 'NVL72' 랙스케일 솔루션과 직접 경쟁할 수 있는 대안으로 꼽힌다. GPU 이외의 이종 가속 컴퓨팅 분야에서는 지난 7월 세레브라스(Cerebras)와 '웨이퍼 스케일 엔진' 관련 협력을 발표한 바 있다.</p>
          <p contents-hash="c5a502a4eab1f454b591ba66446bb9727db21fc587c3d3b0cc7d14e5800f381e" dmcf-pid="zsxWkZgRRn" dmcf-ptype="general">현재 AI 데이터센터 인프라에서 가장 큰 영향력을 가진 엔비디아도 GPU 데이터센터 중심의 사업 구조를 확장하고 있다. 엔비디아는 대규모 데이터센터와 'AI 팩토리'를 위한 최신 '베라 루빈 NVL72' 플랫폼에 자체 CPU와 GPU뿐 아니라 추론 가속기 '그록(Groq) 3 LPX'를 포함해 이종 가속 컴퓨팅 역량을 넓혔다. GPU 인프라에서도 랙스케일부터 기존 GPU 서버는 물론, 자체 설계 CPU 기반 서버로 제품군을 확장하며 GPU 중심의 사업 구조에서 벗어나고 있다.</p>
          <p contents-hash="6a553ddafb6e6af964e83b5c566a59f2c4839fbb860c6ceec5f3211f95395d61" dmcf-pid="qOMYE5aeMi" dmcf-ptype="general">엔비디아는 엣지 디바이스 영역에서도 '젯슨(Jetson)' 포트폴리오로 높은 경쟁력을 확보하고 있다. 특히 PC와 데이터센터, 엣지가 동일한 GPU 아키텍처와 쿠다(CUDA) 생태계를 공유할 수 있다는 점이 강점이다. 최근에는 이러한 영향력을 PC 영역으로 확대하고 있다. 엔비디아는 기존 PC용 외장 GPU 시장에서 견고한 기반을 갖추고 있지만, 이를 넘어 'RTX 스파크' 등으로 GPU를 넘어 전체 시스템 플랫폼 제공자로 역할을 확장하려는 모습을 보이고 있다. </p>
          <p contents-hash="c66883c915fbaf19728e57c69f6f0d63db5570ba8038c8396bf810e3bb2872ec" dmcf-pid="BIRGD1NdLJ" dmcf-ptype="general">권용만 기자<br>yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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