--- title: "리벨리온, KB금융에 국산 AI 추론 인프라 넣는다" published: 2026-05-27T20:49:02.030Z canonical: https://jeff.news/article/3305 --- # 리벨리온, KB금융에 국산 AI 추론 인프라 넣는다 리벨리온이 KB금융그룹과 전략적 업무 제휴를 맺고 금융 AI 인프라 협력에 나섰다. 리벨리온은 KB금융에 AI 반도체 기반 추론 인프라를 제공하고, KB금융은 사업 운영과 자금 조달 관련 금융 서비스를 지원한다. - 리벨리온이 KB금융그룹과 손잡고 금융권 AI 인프라에 들어감 - 27일 박성현 리벨리온 대표와 양종희 KB금융그룹 회장이 ‘AI-금융 전방위 협력’을 위한 전략적 업무 제휴를 체결함 - 리벨리온은 KB금융그룹에 AI 반도체 기반 추론 인프라를 제공함 - KB금융그룹은 리벨리온에 사업 운영과 자금 조달 관련 금융 서비스를 지원함 - 협력 규모 같은 세부 조건은 공개되지 않음 - 포인트는 “금융권 AI는 그냥 클라우드 붙이면 끝”이 아니라는 데 있음 - 금융권은 망분리 규제가 적용돼 내부망 사용이 필요함 - 일반 산업군처럼 클라우드 기반 AI 서비스를 바로 가져다 쓰기 어렵고, 구축형 온프레미스 인프라 요구가 큼 - 리벨리온은 추론에 최적화된 제품을 KB금융에 제공하면서 금융 현장 적용 경험을 쌓겠다는 계획임 > [!IMPORTANT] > 금융권은 규제 때문에 AI 인프라 선택지가 제한됨. 그래서 온프레미스 환경에서 돌아가는 국산 AI 추론 장비는 단순 국산화 구호보다 훨씬 현실적인 수요가 있음. - 양사의 관계는 이번 협약으로 갑자기 시작된 게 아님 - KB금융그룹은 리벨리온의 시리즈 A 단계부터 투자를 이끌어온 쪽임 - 리벨리온의 기업 가치는 3조4000억원으로 평가됨 - 국민성장펀드 직접투자 1호 업체로도 선정됨 - 투자 관계가 실제 금융 AI 인프라 협력으로 이어진 그림임 - 리벨리온 입장에서는 금융권 레퍼런스를 확보하는 게 꽤 중요함 - 금융은 보안, 안정성, 내부통제, 규제 대응 요구가 강한 시장임 - 여기서 추론 인프라를 돌려본 경험은 다른 규제 산업으로 확장할 때도 설득력이 생김 - 박성현 대표가 “금융이 키운 기술이 다시 금융 인프라를 바꾸는 선순환”이라고 말한 것도 이 맥락임 - 한국 개발자 입장에서는 국산 AI 반도체가 어디서 실제로 쓰일지 보는 사례로 의미가 있음 - 모델 개발 뉴스는 많지만, 실제 기업 내부망에서 추론 인프라를 어떻게 운영할지는 별개의 문제임 - 특히 금융권 AI 도입은 데이터 반출, 망분리, 감사 대응, 지연시간, 비용이 한꺼번에 걸림 - 이번 협력은 “국산 AI 칩이 클라우드 밖에서도 먹히는가”를 검증하는 초기 사례에 가까움 --- ## 기술 맥락 - 이 기사에서 핵심 선택은 클라우드 AI 서비스가 아니라 온프레미스 추론 인프라예요. 금융권은 망분리와 내부통제 요구가 강해서, 외부 서비스에 데이터를 쉽게 보내는 구조를 만들기 어렵거든요. - 리벨리온이 제공하려는 건 모델 학습용 대규모 클러스터라기보다 실제 업무 요청을 처리하는 추론 인프라에 가까워요. 왜냐하면 은행·카드·증권 업무에서 필요한 건 매번 모델을 새로 학습하는 것보다, 내부 데이터 기반으로 안정적인 응답을 빠르게 내는 쪽이기 때문이에요. - KB금융 입장에서도 투자한 AI 반도체 회사의 기술을 자기 인프라에서 검증할 수 있다는 장점이 있어요. 단순 지분 투자로 끝나는 게 아니라, 규제가 강한 금융 환경에서 쓸 수 있는지 직접 확인하는 레퍼런스를 만드는 셈이에요. - 개발팀 관점에서는 칩 성능만큼 운영 조건이 중요해요. 내부망 배포, 모델 서빙, 장애 대응, 보안 감사, 비용 구조까지 맞아야 금융권에서 계속 쓸 수 있거든요. ## 핵심 포인트 - 리벨리온과 KB금융그룹이 AI-금융 전방위 협력을 위한 업무협약을 체결함 - 금융권은 망분리 규제로 클라우드보다 온프레미스 AI 인프라 수요가 큼 - 리벨리온은 기업가치 3조4000억원으로 평가됐고 국민성장펀드 직접투자 1호 업체로 선정됨 ## 인사이트 국산 AI 반도체가 진짜 돈 되는 레퍼런스를 만들려면 금융처럼 규제 강하고 안정성 요구가 높은 시장을 뚫는 게 중요함. 규모는 공개되지 않았지만, 온프레미스 추론 인프라 실전 경험을 쌓는다는 점에서 의미가 꽤 큼.