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판매 침체에 속끓는 자동차업계...‘쏘나타’만 웃었다

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Tuesday, June 04, 2019, 06:06:00

신형 쏘나타, 5월 판매량 1만 3000대 돌파... 42개월 만에 정상 등극
쌍용차, 3개월 연속 1만대 넘겨 3위 사수..르노삼성은 여전히 최하위

 

인더뉴스 박경보 기자ㅣ 국내 자동차 시장의 침체가 계속되는 가운데 신형 쏘나타가 오랜만에 ‘베스트셀링카’에 등극했다. 지난달 총 1만 3000대가 넘게 팔리며 그랜저를 제친 쏘나타는 3년 6개월 만에 정상에 올랐다.

 

제조사별로 보면 쌍용차는 5월에도 1만대를 돌파하며 내수 3위 굳히기에 들어갔다. 반면 노사갈등을 겪는 르노삼성은 최하위를 면치 못한 모습이다. 쌍용차는 주력 신차인 티볼리 페이스리프트(부분변경)를 출시하는 만큼, 3위와 하위권 간 격차는 당분간 좁혀지기 힘들 전망이다.

 

◇ 현대차, 신형 쏘나타 선전에 전년比 9.5% 증가

 

현대차는 지난 5월 내수 시장에서 총 6만 7756대를 판매해 전년 동월 대비 9.5% 증가한 실적을 기록했다. 가장 눈에 띄는 차종은 전년 동월 대비 141.4% 급증한 신형 쏘나타(1만 3376대)다. 압도적인 판매량을 보인 신형 쏘나타는 기존 베스트셀링카였던 그랜저(8327대)와 격차를 5049대나 벌렸다.

 

다만 쏘나타를 제외하면 현대차의 전반적인 판매 실적은 침체된 모습이다. 그랜저를 비롯해 아반떼(4752대), 싼타페(6882대), 팰리세이드(3743대) 등 주력차종들의 판매량이 전년보다 떨어졌다.

 

특히 지난 5월 해외 판매는 28만 9759대에 그쳐 전년 동월(32만 5610대)과 비교하면 무려 11%나 급감했다. 중국 등 주요 해외 시장에서 부진했던 탓에 현대차의 5월 총 판매량도 전년보다 7.7% 감소한 35만 7515대에 머물렀다.

 

◇ 주력 신차 없는 기아차, 날개없는 추락...전년比 8.9% 급감

 

기아차는 지난달 내수 시장에서 총 4만 3000대 판매하는 것에 그쳐 전년 동월 대비 8.6%나 뒷걸음질쳤다. 신차인 쏘울(688대)과 친환경차 니로(3080대), 스포티지(3320대)를 제외하면 대부분의 차종들이 부진했다.

 

특히 기아차의 내수 최다 판매 모델인 카니발(6109대)은 전년 동월 대비 23.7% 감소했다. 주력모델인 쏘렌토(4548대) 역시 햐향세를 피하지 못했다. 그나마 올해 출시된 쏘울(688대)이 전년 대비 191.5% 증가했지만, 주력모델이 아닌 데다 절대적인 판매량도 낮은 수준이다.

 

기아차는 해외에서도 19만 6059대 판매하는 것에 그쳐 전년 동월 대비 2.2% 뒷걸음질쳤다. 쏘울을 제외하면 이렇다 할 신차를 내지 못한 기아차는 셀토스, 신형 모하비 및 K7를 앞세워 판매 회복에 나선다는 계획이다.

 

◇ 5월에도 내수 1만대 넘긴 쌍용차...수출 확대는 과제

 

쌍용차는 지난 5월 내수 시장에서 총 1만 1016대를 판매하며 3개월 연속 1만대를 돌파했다. 전년 동월 대비 4.1% 증가한 쌍용차는 4위인 한국지엠과 4000대 넘게 격차를 벌렸다.

 

신형 코란도는 전년 동월 보다 378.9%나 성장한 1585대를 기록해 쌍용차의 성장세를 이끌었다. 주력모델인 티볼리(3977대) 역시 전년 동월 대비 8.7% 증가했다. 다만 팰리세이드의 기세에 밀린 G4 렉스턴(1189대)은 전년 보다 16.6% 감소했다.

 

 

내수 시장에서 순항하고 있는 쌍용차지만, 해외 시장에선 부진을 벗어나지 못했다. 해외에서 고작 2232대에 그치면서 3229대를 기록했던 전년 동월 보다 30.9%나 급감했다. 쌍용차는 해외 시장에 코란도 등 주력 신차를 순차 출시해 판매 회복에 속도를 낼 예정이다.

 

◇ 한국지엠, 5월 내수 판매량 6727대...스파크 실적 반등

 

한국지엠은 지난달 내수 시장에서 총 6727대를 판매해 전년 동월 대비 12.3% 감소했다. 하지만 6433대에 그쳤던 전월보다는 소폭 늘었고, 주력 차종인 스파크(3130대)도 오랜만에 3000대를 넘겼다.

 

스파크의 판매량은 전년 동월 대비 22.3% 증가했고, 트랙스(1157대)도 9.5% 늘었다. 다만 핵심 차종인 말리부(1144대)는 전년 대비 0.6% 감소하며 주춤하는 모습을 보였다. 한국지엠은 6월에도 무이자 할부 프로그램을 진행해 내수 판매량을 늘릴 방침이다.

 

 

◇ 6130대 그친 르노삼성...‘만년 꼴찌’ 굳어지나

 

르노삼성은 지난 5월 내수 시장에서 총 6130대 판매하는 데 그쳐 최하위를 벗어나지 못했다. 주력 차종인 SM6(1511대)는 전년 동월 대비 25.3% 떨어졌고, QM6(2313대)는 전년과 동일한 판매량을 기록했다.

 

주력인 SM6와 QM6를 제외한 8종의 모델들은 모두 500대도 넘지 못했다. SM7(432대), SM5(148대), SM3(321대), QM3(418대) 등 대부분 미미한 판매량을 기록했다. 상대적으로 신차인 클리오 역시 440대에 그쳐 전년 동월 대비 41.8%나 급감했다.

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박경보 기자 kyung2332@inthenews.co.kr

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네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




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