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국내 클라우드 업계, AI 풀스택·탈VM웨어·국산 NPU 생태계로 움직인다

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아이티센그룹은 STK 2026에서 엔터프라이즈 AI 풀스택 솔루션을 공개하고, 오케스트로는 콘트라베이스로 지자체·산하기관 가상화 전환 사업을 수주했어. 오픈K클라우드 커뮤니티는 국산 AI 반도체 클라우드 플랫폼 기술 교류 행사를 열며 NPUaaS와 AI 인프라 운영 효율화를 논의했어.

  • 1

    아이티센그룹은 멀티 AI 에이전트 관리, 오픈소스 데이터 플랫폼, AI 인프라 오케스트레이션을 묶은 엔터프라이즈 AI 풀스택을 소개

  • 2

    오케스트로는 콘트라베이스로 올해 상반기 지자체·산하기관 가상화 전환 사업을 연이어 수주

  • 3

    콘트라베이스는 지난해 윈백 매출 100억원을 넘겼고, VM웨어 라이선스 변화에 따른 전환 수요를 겨냥

  • 4

    오픈K클라우드 콜랩데이에서는 NPUaaS, AI 반도체 기반 데이터센터, 생성형 멀티모달 AI 활용 사례가 공유됨

  • 국내 클라우드 업계에서 세 갈래 움직임이 같이 나왔음

    • 아이티센그룹은 STK 2026에서 엔터프라이즈 AI 풀스택 솔루션을 소개할 예정임
    • 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스’로 지자체와 산하기관 전환 사업을 연이어 수주했음
    • 오픈K클라우드 커뮤니티는 국산 AI 반도체 클라우드 플랫폼 기술 교류 행사인 ‘콜랩데이 2026’을 열었음
  • 아이티센그룹의 메시지는 “AI 도입 비용 폭증과 빅테크 종속을 풀스택으로 풀겠다”는 쪽임

    • 아이티센클로잇은 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 ‘에이전트고 2026’을 선보임
    • 무분별한 자원 낭비를 막고 데이터 유출 리스크를 통제하는 기술을 강조함
    • 씨플랫폼은 오픈소스 기반 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 ‘EDB 포스트그레스 AI’로 온프레미스 기반 소버린 AI 환경을 제시함
  • 아이티센씨티에스는 AI 인프라 오케스트레이터 역할을 맡음

    • 온프레미스, 멀티 클라우드, 고성능 컴퓨팅(HPC) 자원을 통합 조율하는 방향임
    • 전시에서는 예쁜 데모보다 엔터프라이즈 환경의 예외 상황과 시스템 과부하를 방어·복구하는 실전형 아키텍처를 보여주겠다고 함
  • 오케스트로는 ‘콘트라베이스’로 탈VM웨어 수요를 잡는 중임

    • 지난해 콘트라베이스 윈백 매출이 100억원을 넘었음
    • 올해 상반기에도 대기업뿐 아니라 지자체와 산하기관의 핵심 가상화 전환 사업을 연이어 수주했음
    • 최근에는 영남권 소재 3개 기관의 전환 사업도 추가 확보함

ℹ️참고

> VM웨어 라이선스 정책 변화 이후 공공·기업 인프라 쪽에서는 비용과 운영 불확실성을 줄이려는 전환 수요가 계속 나오고 있음. 이 기사에서 콘트라베이스가 언급되는 배경도 딱 그 지점임.

  • 지자체 행정망 전환은 생각보다 난도가 높음

    • 내부망과 외부망이 분리된 환경이라 단순 서버 이전보다 고려할 게 많음
    • 오케스트로는 호스트·인스턴스 고가용성, 자원 최적화, 다양한 스토리지 연동을 지원한다고 설명함
    • 콘트라베이스가 조달청 디지털서비스몰에 등록돼 있어 공공기관 구매 절차 부담도 줄일 수 있음
  • 오픈K클라우드 콜랩데이 2026의 주제는 국산 AI 반도체 클라우드 플랫폼 생태계였음

    • 5월 27일 서울 엘타워에서 열렸고, 클라우드서비스제공사업자(CSP), 매니지드서비스제공사업자(MSP), 데이터센터 운영사, AI 서비스 사업자 등이 참여함
    • 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관으로 참여해 오픈K클라우드 커뮤니티를 운영 중임
  • 발표 주제도 꽤 실무 인프라 쪽에 붙어 있음

    • ETRI는 서비스형 NPU(NPUaaS)와 AI 인프라 운영 효율화 방안을 발표함
    • 하이퍼엑셀은 AI 반도체 기반 데이터센터 컴포저블 클러스터 인프라 구축·검증을 다룸
    • 가비아는 AI 반도체 클라우드 서비스 현황과 시장 관점의 과제를 공유함
    • 노타AI는 생성형 멀티모달 AI 시각언어모델(VLM)을 활용한 AI 전환(AX) 사례를 소개함

이 기사는 작은 업계 소식 묶음처럼 보이지만, 흐름은 꽤 선명해. 엔터프라이즈 AI는 비용·종속성 문제를 피하려 하고, 공공 인프라는 탈VM웨어를 고민하고, 국산 NPU는 클라우드 운영 모델을 찾는 중이야.

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