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LG CNS, 국내 기업 최초 해외 AI데이터센터 구축…인니 30MW급 완공 外
딜사이트 주명호, 김주연, 송한석, 최령, 변한석 기자
2026-11-02 10:02:35
LG CNS 본사 전경.jpg

[딜사이트 주명호, 김주연, 송한석, 최령, 변한석 기자] LG CNS는 인도네시아 자카르타에 30MW급 하이퍼스케일 AI데이터센터 구축을 완료했다고 2일 밝혔다. 국내 기업이 해외 고객사의 AI데이터센터를 현지에 직접 구축한 첫 사례다. LG CNS는 데이터센터 완공 전 전체 수용 용량에 해당하는 고객 확보도 마쳤다. 이번 사업은 지난해 인도네시아 시나르마스 그룹, 한국투자리얼에셋운용 양사의 합작법인 KMG가 발주한 AI데이터센터 구축 사업이다. LG CNS가 국내에서 축적한 AI데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 해외 시장에서 입증했다는 점에서 의미가 있다.


◆LG유플러스 평촌2센터, ISO 50001 에너지경영시스템 인증 획득

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LG유플러스는 경기도 안양시에 위치한 평촌2센터가 국제표준화기구(ISO)의 에너지경영시스템 국제표준인 ‘ISO 50001’ 인증을 획득했다고 2일 밝혔다. ISO 50001은 조직이 에너지 사용을 체계적으로 관리하고 에너지 성과를 지속적으로 개선할 수 있도록 에너지경영체계 구축과 운영에 대한 요구사항을 규정한 국제표준이다. LG유플러스는 데이터센터를 비롯한 주요 사업장의 에너지 사용을 줄이기 위해 고효율 설비 교체와 냉방설비 운영 효율화, 재생에너지 전환 등 에너지 절감 활동을 추진하고 있다.


◆KT, 삼성전자와 가을 야구서 AI 네트워크 운용 기술 검증

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KT는 삼성전자와 수원 KT위즈파크에서 디지털 트윈 플랫폼 ‘AI 셀 트윈’에 기반한 ‘무선망 자율 운용 기술’을 검증했다고 2일 밝혔다. AI 셀 트윈은 디지털 공간에 가상으로 무선망을 구현한 KT의 네트워크 디지털 트윈 플랫폼이다. 가상 통신 환경에서 모바일 사용 패턴과 트래픽 변화를 임의로 설정해 다양한 네트워크 운용 방안을 시험해볼 수 있다. 양사는 ‘무선망 자율 운용 기술’도 공동 개발했다. 이는 AI 셀 트윈 환경을 기반으로, AI가 최적의 네트워크 운용 방안을 도출하고 사전에 검증한 뒤 실제 무선망에 적용하는 기술이다.


◆카카오인베스트먼트, ‘출항 2기’ 지원팀 두배 가까이 늘었다

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카카오인베스트먼트는 4대 과학기술원의 유망 AI 기술을 발굴해 실제 창업 및 사업화로 연결하는 ‘카카오 AI 돛 출항 2기’에 총 122개 팀이 지원했다고 밝혔다. 이는 지난 1기 66개 팀과 비교해 약 85% 증가한 규모다. ‘카카오 AI 돛 출항’은 KAIST・GIST・DGIST・UNIST 등 4대 과학기술원에서 나온 유망 AI 기술과 아이디어를 발굴해 실제 창업과 사업화로 연결함으로써 스타트업의 성장을 돕는 프로그램이다. 카카오인베스트먼트와 카카오 AI 돛이 공동 주최해 투자 검토와 카카오 계열사의 기술실증(PoC)을 연계, 연구 단계 기술이 실제 사업으로 이어질 수 있도록 지원하는 것이 특징이다.


◆라운즈, 일본 안경 전시회서 AI 안경 쇼핑 솔루션 선보여

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아이웨어 전문 AI 서비스 기업 라운즈는 미국 시장 진출에 이어 일본 안경 전시회에 참가하며 글로벌 사업 확대에 속도를 내고 있다고 2일 밝혔다. 라운즈는 11월 오픈 예정인 미국 로스앤젤레스의 프리미엄 안경원 ‘THE EYEZ’에 AI 안경 쇼핑 기기 ‘라운즈미러’와 자체 브랜드(PB) 안경테 공급을 완료했다. 이어 지난 10월 일본에서 열린 ‘재팬 아이웨어 엑스포’에서는 AI 안경 솔루션으로 ‘라운즈미러’를 소개하며 본격적인 글로벌 시장 공략에 나서기 시작했다. 이번 전시에서 라운즈는 일본 파트너사 허그오자와와 공동 부스를 운영하고, 자사의 AI 안경 쇼핑 솔루션 ‘라운즈미러’를 ‘라운즈터치(ROUNZ Touch)’라는 이름으로 일본 시장에 선보였다.

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◆슈퍼브에이아이, LH에 VLM 기반 하자 자동 분류 시스템 공급

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비전 인텔리전스 기업 슈퍼브에이아이는 한국토지주택공사(LH)에 VLM 기반의 하자 자동 분류 시스템을 구축하는 1차 사업을 완료하고 현재 2차 고도화 사업을 진행하고 있다고 2일 밝혔다. 슈퍼브에이아이는 1차 사업에서 여러 단계를 거치던 하자 분류 과정을 VLM 하나로 압축한 시스템을 구축했다. 통상적으로 하자 위치를 찾는 모델과 유형을 분류하는 모델이 따로 필요하지만, 단일 모델로 처리해 구조가 단순하고 유지보수 부담도 적다. 이미지 한 장으로 공간, 부위자재, 하자 유형, 공종(시공종류/작업분야), 공사 유형 등 다섯 가지 항목을 동시에 분류하며, 접수 즉시 24시간 실시간으로 처리된 결과를 판단 근거와 함께 자연어 문장으로 제공한다.

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