인공지능(AI) 광풍이 불며 우후죽순처럼 AI 사업에 뛰어드는 국내 기업이 늘고 있다.
하지만 수익성 측면을 놓고 보면 ‘속 빈 강정'에 가깝다는 평가다. 신산업인 AI 사업은 기술혁신을 위해 막대한 투자가 소요되는 데 반해 시장 형성이 더디고 경쟁이 치열해 수익을 내기 쉽지 않다.
실제 AI 기업을 표방한 업체의 성적표는 대부분 어둡다. 자체 개발한 AI 플랫폼 '루시아(LUXIA)'를 기반으로 교육, 금융, 공공 등 다양한 산업 분야에 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 솔트룩스는 지난해 66억 원의 적자를 기록했다. AI 기술 기반 데이터베이스 및 온라인 정보를 제공하는 마음AI도 지난 해 71억 원의 영업손실을 냈다.
AI 비전 기업 알체라 역시 안면 인식 사업에 힘입어 지난해 매출액이 크게 늘었지만 역시 적자를 면하지 못했다. 알체라는 6일 지난해 연결기준 매출 173억 원, 영업손실 104억 원을 기록했다고 공시했다.
수익 활로를 찾으려는 AI 업계 시도가 계속 되고 있는 가운데 데이터센터가 새로운 먹거리로 떠오르고 있다. 한국데이터센터연합회의 국내 데이터센터산업 시장보고서인 ‘코리아 데이터센터 마켓 2024~2027’에 따르면 민간 데이터센터 매출액은 연 10% 성장했다. 상업용 데이터센터의 IT 전력 공급가능량은 2023년 583메가와트(MW)에 오는 2027년 1482메가와트(MW)까지 증가할 것이 예상돼 급성장할 것으로 예측됐다.
데이터센터 규모는 확대되고 있지만 대규모 화재와 데이터 손실 등 이를 관리할 운영기술의 중요성도 점차 중요해지고 있다.
이에 글로벌 기업들은 데이터센터의 사고사전 예방과 운영효율성을 위해 AI모니터링 시스템 도입에 박차를 가하고 있다.
업계 관계자는 “시간에 따라 변화하는 대규모 설비·장치, 막대한 네트워크 트래픽 패턴에 대한 분석은 전문가라 하더라도 사고 발생 전 탐지가 현실적으로 어렵다”며 “AI와 기계 학습을 사용한 자동화를 통해 리소스 최적화와 예측분석이 중요해졌다”고 설명했다.
미국 조사기관 GMI에 따르면 2022년 75억 달러로평가된데이터센터 자동화 시장 규모는 2032년에는 267억 달러로확장하며 연간13% 성장할 것으로 예측됐다. 실제 메타와 구글은 자체 구축한 데이터센터에 AIOps를 적용해 각각 기존 대비 31%, 40% 비용을 절감한 것으로 파악됐다.
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