지난 9월 2일 엔비디아의 허깅페이스 인수 계약이 성사되었다는 소식이 나왔다. 인수 총액은 129억 3000만 달러로, 주주들에게 돌아가는 119억 달러에 더하여 회사에 남기로 한 직원들에게 지분 보상으로 최대 10억 달러가 더 들어갈 것이라고 한다. 법적 승인이 이루어지면 내년 상반기 완료가 전망된다. 엔비디아는 이미 작년 12월 반도체 스타트업 그록을 200억 달러에 사들인 바 있으며 이번 건은 엔비디아 역사상 두 번째로 큰 인수합병이다. 허깅페이스는 개방된 플랫폼으로서 인공지능(AI) 업계의 표준 저장소로 불리는 곳이다. 1800만 명이 넘는 개발자가 참여하여 작업을 서로 공유하는 곳으로, 300만 개 이상의 모델이 나와 있으며 고객 기업만 해도 20만 개가 넘는 곳이다. 폐쇄형 기업인 앤스로픽이나 오픈AI 등 선도 기업들의 개발자들 또한 이곳을 개발과 모델 검증의 중요한 플랫폼으로 이용하고 있다. 그런 의미에서 인공지능 발전의 엔진 역할을 하는 것이라고 할 수 있다. 그런데 반도체 기업인 엔비디아가 이곳을 완전히 소유하게 되는 계약이 성사되었다는 소식은 큰 파장을 던지고 있다. 많은 이들은 이 인수의 동기에 주목한다. 젠슨 황은 허깅페이스 집단 해킹 사건이 벌어진 직후인 7월 24일, 인공지능 업계가 소수 기업의 기술 독점에 지배당하지 않고 또 안전을 강화하기 위해서라도 오픈 모델에 대한 접근을 더 많은 스타트업과 대학 연구소들에게 제공해야 한다는 글을 발표하였다. 이 서한에 25개 기업이 서명하였고 동참한 기업은 하루 만에 50개사로 나흘 뒤엔 150개사 이상으로 불어났다. 처음엔 빠져 있던 오픈AI와 구글과 아마존 또한 이 흐름에 곧 합류했다. 흥미롭게도 안전이 최고의 가치임을 목놓아 외치는 앤스로픽이 끝까지 참여하지 않았다. 최근 업계에 충격을 던졌던 중국 모델 키미 K3에 대해서도 황은 중국 모델 또한 성능만 뛰어나면 얼마든지 써야 한다고 하면서, 모델 하나에 세계가 의존하는 순간 그것이 곧 약한 고리, 단 하나의 공격 지점이 된다고 주장했다. 이러한 맥락에서 벌어진 이번 인수는 단순한 엔비디아의 사업 확장이 아니라, 끝내 문을 걸어 잠근 진영에 맞서서 오픈소스 생태계 전체를 지켜내겠다는 선언으로 읽힌다. 그럴 법한 일이다. 이 폐쇄형 인공지능의 선도기업들은 엔비디아에 대한 의존을 벗어나기 위해 독자적인 GPU 생산을 계획하고 있다고 알려져 있다. 이에 대해 엔비디아는 자신들의 제품에 대한 시장 수요를 확보하기 위해서라도 오픈소스 모델들이 왕성하게 발전할 수 있는 장을 지켜내야 한다. 그런데 그 결과는 한걸음 더 나아간다. 엔비디아는 이제 GPU 생산에서 시작하여 인공지능 모델의 개발에 이르는 전 과정을 독자적으로 갖춘 이른바 ‘풀 스택’ 체제를 갖출 수 있게 되었다. 장군을 멍군으로 받으면서 동시에 거꾸로 장군을 친 셈이다. 이 거래가 완결되는 데에는 아직 장벽이 있다. 세계 최대 시가총액 기업이 업계에 필수적인 인프라를 완전히 집어삼키는 일을 ‘빅3’의 이익과 무관하지 않은 미국 규제당국이 순순히 승인할지가 불확실하기 때문이다. 하지만 이러한 고래들의 힘싸움 와중에 터지는 새우등이 있다. 바로 ‘오픈소스’의 공간이다. 물론 황은 허깅페이스가 앞으로도 개방형 플랫폼으로 남을 것이며 엔비디아 컴퓨팅을 강요하는 일은 없을 것이라고 약속했다. 다만 그 약속을 지킬지 말지를 결정할 권한 자체가 이제 전적으로 한 회사에 있다는 사실은 달라지지 않는다. 비슷한 장면이 있었다. 지난 2018년 오픈소스 개발자들의 놀이터였던 깃허브가 마이크로소프트에 75억 달러에 인수됐을 때에도 개발자 커뮤니티가 대기업 품에서도 중립성을 지킬 수 있을까라는 질문이 나온 바가 있었다. 이 질문의 답은 아직 나오지 않았고, 훨씬 더 큰 판에서 이 질문은 똑같은 모습으로 돌아왔다. ‘개방’이 소유물이 된 것이다. 서로 다른 논리를 가진 이 두 명사는 공존할 수 있을까. 한 쪽이 이긴다면 어느 쪽일까. 홍기빈 글로벌정치경제연구소 소장

인공지능(AI) 개발 속도를 늦추자는 ‘AI 속도조절론’이 미국에서 반독점 소송으로 번졌다. AI 개발 경쟁과 안전을 둘러싼 논쟁이 소비자 피해로까지 확대되면서 업계의 셈법도 복잡해지고 있다. 19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 연방북부지법에 따르면 플로리다주 찰스 뷔스트 변호사 등 원고 4명은 앤트로픽, 오픈AI, 스페이스X AI, 구글을 상대로 집단소송을 제기했다. AI 기업들이 개발 속도를 늦추기로 합의한 것은 기업 간 담합에 해당하고, 이에 손해를 배상해야 한다는 주장이다. 원고 측은 개별 기업이 자체적으로 안전 기준을 마련하면 문제가 없지만, 경쟁 관계의 기업들이 공동으로 속도를 늦추기로 합의하는 것은 미국 셔먼법 제1조가 금지하는 담합에 해당한다고 주장했다. 특히 챗GPT·클로드·그록·제미나이 등 AI 서비스를 이용하는 유료 소비자의 경우 같은 구독료를 내면서 기업의 동반 속도 조절로 충분한 서비스를 이용하지 못한다고 했다. 이번 소송은 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 지난 12일 최첨단 AI 개발 속도를 조절해야 한다며 올린 글에서 시작됐다. 아모데이 CEO는 AI가 스스로 더 뛰어난 AI를 만들어내는 단계로 접어들면서 인간의 통제 능력을 넘어설 수 있다고 경고했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 스페이스X AI CEO, 데미스 허사비스 구글 최고과학자 등도 이에 동조했다. 다만 원고 측은 이번 소송이 AI 개발을 무조건 가속하라는 의미는 아니라고 강조했다. AI 안전을 위해 개발 속도를 제한하더라도 기업 간 합의가 아니라 의회와 정부가 투명한 절차를 거쳐 공적이고 구속력 있는 규칙을 마련해야 한다는 것이다.

도널드 트럼프 미국 대통령의 ‘애착 담요’라는 별칭까지 얻은 최측근 여성 보좌관 나탈리 하프가 트럼프 대통령의 아일랜드 방문에 동행하면서 두 사람의 가까운 업무 관계가 다시 주목받고 있다. 미국 온라인 매체 데일리비스트 등 현지 언론의 지난 14일(현지시간) 보도에 따르면 하프는 지난 12~13일 이틀간 이뤄진 트럼프 대통령의 아일랜드 방문에 동행해 공식 석상에서 그의 곁을 지켰다. 하프는 귀국길에 트럼프 대통령과 함께 전용기인 에어포스원에 탑승했고, 이후 백악관으로 돌아오는 해병대 헬기에서도 트럼프 대통령 바로 옆자리에 앉은 모습이 포착됐다. 이번 아일랜드 일정에는 장남 도널드 트럼프 주니어와 차남 에릭 트럼프 등 가족들도 동행했지만 멜라니아 여사는 모습을 보이지 않았다. 하프의 행보가 주목받는 건 트럼프 대통령의 곁에서 좀처럼 떨어지지 않는 보좌관으로 알려져 있기 때문이다. 1991년생인 하프 보좌관은 캘리포니아 출신으로 원아메리카뉴스(OAN) 앵커를 지냈다. 현재는 대통령 행정보좌관으로 트럼프 대통령의 일정을 가까이에서 보좌하고 있다. 트럼프 대통령이 온라인 화면보다 종이 자료를 선호하는 것으로 알려지면서 온라인 기사나 자료 등을 출력해 전달하는 모습이 자주 포착됐고 이 때문에 ‘인간 프린터’라는 별명도 생겼다. 매기 해버먼 뉴욕타임스(NYT) 백악관 출입 기자는 하프 보좌관이 트럼프 대통령에게 정서적 안정감을 주는 ‘애착 담요’ 같은 존재라고 평가한 바 있다. ‘애착 담요’에 쏟아지는 관심트럼프 대통령의 ‘애착 담요’로 불리는 하프가 주목받은 건 지난달 트럼프 대통령의 튀르키예 출장이었다. 당시 그는 이란의 암살 위협을 우려해 튀르키예에서 에어포스원에 탔다가 비밀리에 다른 미군 항공기로 갈아탔는데, 이때 트럼프 대통령과 함께 미군 항공기를 갈아탄 소수의 측근 중 한 명이 하프 보좌관이었다. 뉴욕타임스 기자 매기 하버만이 쓴 책인 ‘정권 교체’에는 트럼프 대통령이 두 번째 임기 초반에 참모진에게 “하프는 아내와 아이들만큼 나를 아껴주는 유일한 사람”이라고 말했으며, 다른 참모진들에게는 “당신들은 백악관에서 나가 돈을 벌려 하겠지만 하프는 절대 나를 떠나지 않을 것”이라고 말했다는 내용이 등장하기도 한다. 이와 관련해 민주당 대선주자 중 한 명인 존 오소프 상원의원은 “트럼프 대통령은 일할 생각은 없고 그저 ‘날아다니는 궁전’(대통령 전용기)을 타고 하프와 함께 여행을 하고 싶어 할 뿐”이라고 꼬집었다. 다만 멜라니아 여사 측은 두 사람의 관계에 선을 그었다. 지난주 멜라니아 여사의 대변인인 마크 베크먼은 “하프가 트럼프 대통령에게 보이는 ‘집착’은 업무적인 관계 그 이상의 것이 아니다”라며 “언론이 지나치게 대통령 가족의 사생활에 지나치게 관심을 보이고 있다”고 비판했다. 트럼프와 ‘애착 담요’의 입맞춤 사진 논란트럼프 대통령과 하프의 관계는 최근 공개된 한 장의 사진 이후 더욱 주목받기 시작했다. 지난 15일 미 시사 주간지 뉴스위크에 따르면 트럼프 대통령이 골프장에서 나탈리 하프를 껴안고 입을 맞추는 사진 2장이 여러 SNS 계정에 공유됐다. 이후 해당 사진은 전 세계로 확산했다. 유포된 사진 2장은 서로 다른 사진이 아닌, 동일한 장면을 변형한 각각의 다른 버전으로 추정된다. 한 장은 비교적 선명하고, 다른 한 장은 흐릿해 세부 사항을 확인하기 어렵다. 해당 사진의 출처로 AP통신·로이터통신같이 공신력 있는 언론사는 물론, 백악관 공식 사진작가, 또는 게티이미지 중 어느 곳도 아닌 것으로 밝혀졌다. 특히 고해상도 버전의 사진에선 AI로 생성된 이미지에서 나타나는 몇 가지 시각적 부자연스러움이 발견됐다. 뉴스위크는 “xAI가 개발한 AI 챗봇 ‘그록’을 통해 분석한 결과 해당 사진들은 AI로 생성된 뒤 흐리게 처리되거나 압축된 이미지에서 나타나는 특징과 일치하는 것으로 나타났다”고 전했다. 챗GPT 또한 “사진의 시각적 이상 징후가 AI 생성 또는 상당한 수준의 디지털 조작에서 나타나는 특징과 일치한다”며 “2장의 사진에서 모두 촬영 기기·날짜·위치 또는 편집 여부를 확인할 수 있는 유의미한 메타데이터를 찾을 수 없다”고 분석했다. 백악관 측은 ‘가짜 사진’이라고 일축하며 “내세울 만한 실질적인 내용이 없어 대신 가짜 사진을 퍼뜨리는 민주당 쪽에서 나온 것”이라고 주장했다. 다만 트럼프 대통령과 하프 본인은 해당 사진과 관련한 직접적인 입장은 내놓지 않았다.

대학원 연구실 동료들의 얼굴 사진을 딥페이크로 합성해 성 착취물을 제작한 중국인 유학생이 1심에서 실형을 선고받았다. 10일 연합뉴스에 따르면 서울북부지법 형사5단독 권소영 판사는 성폭력처벌법 위반(상습 허위 영상물 편집·반포) 등 혐의로 기소된 A(30)씨에게 징역 1년 6개월을 선고했다. 이어 40시간의 성폭력 치료 프로그램 이수, 5년간 아동·청소년 및 장애인 관련 기관 취업 제한도 명령했다. 앞서 검찰은 징역 3년을 구형하고 신상정보 공개 고지, 성폭력 치료 프로그램 이수를 함께 요구했었다. 권 판사는 “재범 방지 효과는 형의 집행과 신상정보 등록, 취업 제한, 성폭력 치료 프로그램 이수로도 기대할 수 있다”며 신상정보 공개 및 고지 명령은 하지 않았다. A씨는 지난해 11월부터 6개월간 인공지능(AI)을 이용해 연구실 동료 등 피해자 7명의 얼굴 이미지를 영상·사진 등 음란물에 합성해 딥페이크 성 착취물 1141개를 제작한 혐의를 받는다. 수사 과정에서 A씨가 생성형 AI ‘그록’ 안전장치를 우회하는 방법을 검색한 기록도 확인됐다. 권 판사는 “피고인은 같은 대학 연구실 학생들인 피해자 학생들의 촬영물을 수차례에 걸쳐 편집·합성 또는 가공하는 등 범행의 경위와 내용에 비춰볼 때 죄질이 불량하고 죄책이 무겁다”고 비판했다. 이어 “피고인이 피해자들에게 각 700만원을 공탁했으나 피해자들은 공탁금의 수령을 거부한 점도 고려했다”고 덧붙였다. 다만 A씨가 잘못을 인정하며 반성하고 있고 형사 처벌 전력이 없는 점, 편집·합성한 영상이 유포됐다고 볼 만한 정황이 없다는 점도 양형에 참작했다고 밝혔다.

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 격화하면서 경쟁 관계인 기업들이 이해관계에 따라 손을 잡거나 기존 동맹에 균열이 생기는 ‘합종연횡’이 본격화하고 있다. AI 모델 개발 경쟁을 넘어 클라우드와 반도체 등 AI 생태계 전반에서 주도권 경쟁이 치열해지면서 기업 간 협력과 경쟁의 경계도 빠르게 허물어지는 모습이다. 오픈AI는 29일(현지 시간) 스페이스X가 인수한 AI 코딩 도구 ‘커서’에 자사 AI 모델 공급을 중단하겠다고 스페이스X에 통보했다. 오픈AI는 계약 종료 통지 기한을 꽉 채운 11월 12일을 계약 종료일로 지목하며 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 이끄는 기업들이 과거 계약을 위반한 전력을 문제 삼았다. 머스크는 곧장 엑스(X)에서 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)와 그레그 브록먼 사장을 겨냥해 “‘사기꾼 올트먼’과 ‘그레그 주식맨’은 개방형(오픈소스) 비영리 단체를 훔친 도저히 믿을 수 없는 놈들”이라며 비난했다. 그간 스페이스X의 자회사 xAI의 자체 AI 모델 훈련과 애플의 알고리즘 조작 의혹 등을 두고 법정 공방과 공개 설전을 벌였던 올트먼 CEO와 머스크 CEO의 공방이 재점화한 것이다. 여기에 오픈AI의 경쟁사인 앤트로픽이 뛰어들면서 복잡한 합종연횡 구도가 드러났다. 앤트로픽의 톰 브라운 공동창업자는 “커서에 클로드 모델을 제공하기 위해 연산 자원을 지속적으로 확대할 것”이라고 밝혔다. 오픈AI 모델이 빠진 빈자리를 차지해 개발자 시장에서 클로드의 영향력을 확대하겠다는 의도다. 스페이스X 역시 xAI를 통해 ‘그록’을 개발하고 있어 앤트로픽과 경쟁 관계지만, 오픈AI를 견제하려는 두 기업의 이해관계가 맞아떨어진 것이다. 이 같은 빅테크들의 ‘적과의 동침’ 사례는 심심치 않게 나타나고 있다. 대표 사례가 서로를 비판하면서도 서로의 주요 고객이기도 한 메타와 앤트로픽이다. 마크 저커버그 메타 CEO는 지난 10일 에세이 ‘미래는 모두의 것’에서 “한 기업만이 초지능을 보유한다면 오늘날보다 덜 역동적이고 번영을 누리지 못할 것”이라며 폐쇄형 AI 기업인 앤트로픽을 저격했다. 이를 두고 뉴욕타임스는 “메타는 앤트로픽의 최대 고객사로서 앤트로픽의 성장에 큰 도움을 줬다”고 지적했다. 오랜 동맹이었던 마이크로소프트(MS)와 오픈AI의 관계도 역동적이다. MS는 오픈AI에 클라우드를 사실상 독점 공급했으나 현재는 코파일럿 등 자체 AI 모델을 개발하며 경쟁을 하고 있다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

엔비디아가 오픈웨이트(개방형 가중치) 인공지능(AI) 모델 구축을 위해 코딩 전문 AI 스타트업인 ‘풀사이드’와 60억 달러(약 8조 3000억원) 규모의 라이선스 계약을 체결했다. 중국의 인공지능(AI) 굴기에 맞서 AI 소프트웨어 개발에 속도를 내는 모습이다. 월스트리트저널(WSJ)은 22일(현지 시간) 엔비디아가 풀사이드에 60억 달러를 지급하고 엔지니어 100여 명도 전원 자사로 영입해 자체 개발 중인 오픈웨이트 AI ‘네모트론’에 투입한다고 밝혔다. 추가로 10억 달러를 투자해 별도 지분도 확보했다. 풀사이드는 2023년 깃허브 출신 개발자 제이슨 워너 등이 설립한 스타트업으로, 정부·국방 분야의 코딩 자동화 AI ‘라구나S’로 주목받았다. 오픈웨이트 AI는 구조와 데이터, 가중치 등을 완전히 개방하는 ‘오픈소스’와 폐쇄형 AI 모델의 중간 형태로, 운영비가 저렴하고 맞춤화가 쉽다는 장점이 있다. 이는 딥시크, 문샷AI 등 빠르게 확대되고 있는 중국의 AI 기술에 맞서 개방형 모델을 통해 미국 주도의 AI 가치사슬을 확장하기 위한 전략으로 풀이된다. 미스트랄, 퍼플렉시티 등과 개방형 모델 협의체 ‘네모트론 연합’을 출범시킨 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 “미국의 AI 리더십은 개방적 생태계 확산 여부로 판가름 난다”고 강조한 바 있다. 엔비디아는 퍼플렉시티에 추가 지분 투자도 논의 중인 것으로 알려졌다. 다만 시장에선 엔비디아가 사실상 기업결합 심사를 우회하는 방식으로 풀사이드를 흡수했다는 비판도 제기된다. 블룸버그통신은 이번 계약이 지난해 12월 반도체 스타트업 ‘그록’의 설계 기술을 200억 달러에 비독점 제휴한 방식과 유사하다고 지적했다.

현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

상장 후 첫 실적을 공개한 스페이스X가 위성 인터넷 ‘스타링크’ 성장에 힘입어 시장 기대를 웃도는 매출을 올렸다. 다만 인공지능(AI) 인프라 투자가 급증해 잉여현금흐름은 적자로 돌아섰다. 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 내년 우주 AI 데이터센터 위성을 발사하겠다는 구상을 내놨다. 스페이스X는 지난 2분기 매출이 78억 달러(약 11조원)로 전년 동기 보다 92% 증가했다고 4일(현지시간) 밝혔다. 시장 전망치(69억 3000만 달러)도 넘었다. 순손실도 5억 4100만 달러로 예상치(19억 달러)보다 적었다. 실적을 이끈 것은 스타링크였다. 통신 부문 매출은 42억 9000만 달러로 전체의 절반을 넘었고 영업이익은 16억 6000만 달러를 기록했다. 가입자는 1200만명으로 1년 새 두 배로 늘었다. 저가 요금제와 해외 진출 확대가 성장세를 뒷받침했다. 반면 xAI와 생성형 AI ‘그록’, 소셜미디어 엑스(X) 등을 포함한 AI 부문은 12억 6000만 달러의 영업손실을 냈다. 2분기 AI 자본지출은 158억 달러로 전분기의 두 배를 넘었고 회사 전체 자본지출은 184억 달러에 달했다. 결국 수익으로 투자 규모를 감당할 수 없어 잉여현금흐름은 19억 달러 적자를 기록했다. 머스크 CEO는 콘퍼런스콜에서 “사람들이 스타링크를 과소평가한다”며 2030년 매출 1조 달러 달성 가능성을 강조했다. 연말까지 AI 컴퓨팅 용량을 2기가와트(GW) 이상으로 늘리고 내년 말 10GW까지 확대하겠다고 했다. 우주 데이터센터용 ‘스타마인드 AI’ 위성을 내년에 발사하고, 1년 뒤 스타십을 하루 한 차례 이상 쏘아 올리겠다는 계획도 제시했다. 시장은 성장성보다 투자 부담에 민감하게 반응했다. 스페이스X 주가는 이날 정규장에서 9.4% 올랐지만 시간외거래에서 7%대 하락세를 기록했다. 외신들은 스타링크가 벌어들인 현금을 AI와 우주사업에 동시에 투입하는 구조가 시험대에 올랐다고 평가했다. 다만 상장으로 현금성 자산이 935억 달러까지 증가한 상태여서 당장은 투자 여력은 충분하다는 평가도 나온다.

일론 머스크가 이끄는 스페이스X가 상장 후 처음 공개한 분기 실적에서 시장 예상을 웃도는 매출을 올렸다. 위성 인터넷 서비스 스타링크가 외형 성장뿐 아니라 이익 개선까지 이끌면서 핵심 사업으로 자리 잡았지만, 인공지능(AI)과 우주사업에 투입되는 막대한 비용은 부담으로 남았다. 스페이스X는 4일(현지시간) 올해 2분기 매출이 78억 달러(약 11조원)로 지난해 같은 기간보다 92% 증가했다고 밝혔다. 시장조사업체 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 전망치 69억 3000만 달러도 웃돌았다. 영업손실은 1억 4300만 달러로 전년 동기 9억 7000만 달러에서 크게 줄었고, 순손실도 시장 예상보다 적은 5억 4100만 달러를 기록했다. 실적 개선을 주도한 것은 스타링크를 포함한 통신사업이다. 통신 부문 매출은 42억 9000만 달러로 전체 매출의 절반을 넘었고, 영업이익은 전년 동기보다 79% 증가한 16억 6000만 달러에 달했다. 스타링크 가입자는 1200만명으로 1년 전보다 두 배로 늘었다. 저가 요금제 도입과 해외시장 확대 영향으로 가입자당 평균 매출은 85달러에서 66달러로 줄었지만 가입자 증가가 이를 상쇄했다. 스타링크는 가정용 위성 인터넷에서 항공기·선박과 기업·정부용 통신으로 사업 영역을 넓히고 있다. 귄 숏웰 스페이스X 사장은 콘퍼런스콜에서 주요 항공사들이 스타링크의 기내 인터넷 서비스를 선호하고 있다며 추가 성장 가능성을 강조했다. 반면 AI와 우주사업에서는 적자가 이어졌다. xAI의 AI 모델 그록과 엑스(X) 등을 포함한 AI 부문은 매출 25억 6000만 달러를 기록했지만 영업손실이 12억 6000만 달러에 달했다. 로켓 발사와 미국 항공우주국(NASA) 사업 등을 포함한 우주 부문도 5억 4200만 달러의 영업손실을 냈다. 투자 규모도 가파르게 늘었다. 2분기 자본지출은 183억 7000만 달러로 분기 매출의 두 배를 넘었으며 이 가운데 AI 관련 지출이 158억 달러를 차지했다. 지난해 같은 기간 30억 달러를 밑돌았던 투자 규모가 급증하면서, 시장에서는 스타링크의 수익 증가가 AI 인프라와 스타십 개발 비용을 계속 뒷받침할 수 있을지에 관심이 쏠렸다. 실적 발표 뒤 스페이스X 주가가 시간외거래에서 7%대 하락한 것도 예상보다 큰 투자 규모가 부각된 영향으로 풀이됐다. 머스크 최고경영자(CEO)는 콘퍼런스콜에서 “사람들이 스타링크를 과소평가하고 있다”며 2030년 연간 매출 1조 달러를 달성하겠다고 밝혔다. 내년까지 우주 데이터센터용 AI 위성을 발사하고, 1년 뒤에는 차세대 우주선 스타십을 하루 한 차례 이상 발사하겠다는 계획도 내놨다. 달 표면에 질량 가속기를 설치해 인공위성을 쏘아 올리겠다는 구상도 제시했다.

최근 주식 시장을 뒤흔든 메타(Meta)발 인공지능(AI) 과잉 투자 우려는 과도한 반응이라는 의견과 함께 실제 투자가 정점이 이르렀다는 신호라는 상반된 해석이 나오고 있습니다. 사실 발단은 메타의 공식 발표가 아니라 블룸버그 등 외신의 발표였습니다. 메타가 자체 대규모 데이터센터 인프라를 활용해 잉여 AI 컴퓨팅 자원(컴퓨팅 파워)을 외부에 판매하는 ‘메타 컴퓨트 클라우드 사업’을 구상하고 있다고 보도한 것인데, 이는 AI 인프라 투자 과잉 신호로 해석되어 AI 및 반도체 관련 주가 일시적으로 폭락했습니다. 그런데 사실 이는 새로운 소식은 아닙니다. 지난 5월 주주 통화에서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 클라우드 사업 진출 가능성을 강하게 시사한 바 있습니다. 그는 거의 매주 외부 기업들이 찾아와 API 서비스를 열어달라거나, 우리가 구매한 비용에 프리미엄을 얹어 컴퓨팅 파워를 살 수 없겠냐고 요청한다면서 만약 우리가 인프라를 과잉 구축했다고 판단되는 시점이 온다면 그럴 수 있다는 이야기를 한 바 있습니다. 따라서 실제 판매에 들어간다는 소식이 들리자 이를 과잉 구축에 따른 신호로 해석한 것입니다. 다만 이는 메타의 공식 발표도 아니고 사실이라고 해도 실제 AI 인프라 투자가 대폭 줄어들지도 모르는 상황에서 다소 예민한 반응으로 보입니다. 그럼에도 들여다봐야 하는 메타의 속 사정은 막대한 비용을 들여 출범한 메타 AI 수요가 과연 그만큼 수요를 끌어올 수 있는지입니다. 메타는 자체 AI 모델을 만들기 위해 높은 몸값을 지불하면서 관련 인력을 끌어들였습니다. 이렇게 개발한 AI는 추천 알고리즘이나 메타의 주력 사업인 광고 서비스를 개선하는데 적용되고 있습니다. 다만 메타 AI 유료 서비스는 최근에 도입된 상태로 수익은 아직 많지 않을 것으로 보입니다. 반면 메타는 올해에만 약 1250억 달러에서 1450억 달러에 달하는 천문학적인 자본 지출(CapEx)을 계획한 것으로 알려져 있습니다. 이렇게 막대한 비용을 들여 AI 인프라를 구축했고 현재도 투자를 계속하고 있는데, 당장 수익은 많지 않고 인프라도 오히려 남는 상황이라면 잉여 자원을 판매하는 것이 가장 합리적 판단입니다. 만약 메타가 구축한 AI 인프라가 시장에 대규모로 풀리게 되면, 다른 AI 기업들이 굳이 비싼 돈을 들여 새로운 데이터센터를 짓거나 칩을 구매하는 대신 메타의 자원을 임대해 사용하게 될 가능성이 높습니다. 이는 반도체 수요 감소로 이어질 수 있어 주식 시장을 출렁이게 만들어졌지만, 판매가 사실이라고 해도 전체 AI 시장에 미칠 영향은 아직 미지수입니다. 오히려 분명해진 부분은 메타 AI의 불확실성입니다. 이와 비슷한 사례는 일론 머스크의 ‘xAI’입니다. 그록 AI의 활성 사용자 수는 경쟁자보다 훨씬 적은 수준으로 수백억 달러를 들여 구축한 콜로서스 1/2 데이터 센터의 연산 자원이 많이 남는 상황입니다. 따라서 xAI는 구글, 앤스로픽 같은 경쟁자에게 잉여 연산 자원을 판매하고 있습니다. 당장에는 막대한 투자금을 회수할 수 있는 수익원이 생긴 셈이지만, 이렇게 많은 잉여 자원이 남는다면 그록 AI의 미래는 불투명해진 상태입니다. 메타 AI도 비슷하지만 미묘하게 다른 상황에 처해 있습니다. 이미 월 수십억 달러의 임대 계약을 맺은 xAI와 달리 메타는 정식 판매 소식을 밝힌 것도 아닌데, 시장에서 가능성 높게 볼 정도로 메타 AI 수요에 대한 의구심이 존재합니다. 현재까지 메타 AI는 경쟁자 대비 우수한 성능이나 높은 수요를 보이고 있진 않기 때문입니다. 물론 잉여 연산 자원 판매가 사실이라도 메타의 전략은 일단 남는 자원을 판매해서 필요한 투자금을 충당하고 그 사이 자체 AI 성능을 개선할 수 있는 시간을 버는 것일 가능성이 높습니다. 메타는 현재 두 가지 판매 전략을 준비 중인 것으로 알려졌습니다. 개발자들이 API를 통해 메타의 모델을 호출해 쓰는 ‘모델 호스팅 방식’과, GPU와 네트워크 같은 원시 컴퓨팅 자원 자체를 통째로 빌려주는 ‘인프라 임대 방식’입니다. 메타 AI가 성능을 빠르게 개선해 이런 우려를 불식시키고 AI 서비스로 살아남을지 현시점에서는 확실치 않지만, 결국 이 싸움에서 승자는 소수만 남게 될 가능성이 높습니다. 앞으로 1~2년 정도가 이를 판가름할 결정적인 시기가 될 것입니다.

최근 상장한 스페이스X가 합병한 xAI가 수백억 달러를 들여 구축한 막대한 컴퓨팅 자원을 외부에 대규모로 임대하며 수익성 확보에 나섰습니다. 최근 스페이스X는 펜타곤과 연계된 AI 기업 ‘리플렉션’(Reflection)과 63억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 계약 내용은 다음 달부터 2029년까지 리플렉션에 엔비디아 GB300 GPU 접근권을 제공하며, 매달 1억 5000만 달러, 약 3년 반 동안 총 63억 달러의 사용료를 받는 것입니다. 이번 계약은 스페이스X의 재정 구조 측면에서는 호재이지만, 반대로 그록 AI의 미래에 대한 의구심은 커지고 있습니다. 이미 스페이스X는 콜로서스 1 데이터 센터를 앤스로픽에 월 12억 5000만 달러 규모로 대여하고 있으며, 콜로서스 2 데이터 센터 역시 구글과 월 9억 2000만 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결한 상태입니다. 앞서 언급한 리플렉션 계약까지 이들 세 곳의 임대 수익을 모두 합산하면 매달 약 23억 2000만 달러에 달합니다. 천문학적인 전력 유지비를 고려하더라도, 데이터 센터 구축에 투입된 막대한 비용을 몇 년 이내로 회수할 수 있는 괜찮은 계약입니다. 그럼에도 시장의 의구심이 커진 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 ‘인프라 임대업’이 가능하다는 이야기는 자사 인공지능(AI) 모델인 ‘그록’이 본래 예상했던 만큼 수요가 없다는 반증이기 때문입니다. 상식적으로 자체 AI 모델의 수요가 폭발적이라면 데이터 센터의 연산 자원은 내부 학습과 서비스를 위해 완전히 가동되어야 합니다. 반면 자체 데이터 센터만으로는 부족해서 xAI의 콜로서스 데이터 센터를 임대한 구글은 상황이 반대라는 것을 알 수 있습니다. 제미나이 같은 AI 서비스가 당장 수익으로 연결되느냐는 차지하고서라도 이런 막대한 비용을 감당해서라도 데이터 센터를 추가 임대할 정도로 AI 수요는 넘치고 있다는 증거이기 때문입니다. 따라서 사실 AI 자체의 성장성은 구글이 훨씬 높다고 평가할 수 있습니다. 실제로 스페이스X가 상장 과정에서 밝힌 지표를 보면 현시점에서 그록의 상태는 그렇게 좋지만은 않아 보입니다. 그록의 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억 1700만 명에 달한다고 했지만, 실제 유료 사용자는 190만 명에 불과합니다. 소셜미디어(SNS)인 X의 프리미엄 구독자를 모두 포함해도 유료 고객 수는 630만 명 수준에 그치는데, 이는 두 콜로서스 데이터 센터 구축에 투입된 수백억 달러의 천문학적인 비용을 회수하기엔 턱없이 부족한 수준입니다. 따라서 비싼 돈 들여 건설한 데이터 센터를 놀리느니 경쟁사인 앤스로픽이나 구글에 대여하기로 결정한 것으로 보입니다. 다만 여기서 궁금해지는 대목은 구글이나 앤스로픽과 같은 경쟁 기업들이 막대한 비용을 내고 xAI의 데이터 센터를 임대하는 이유입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 현재 GPU, 메모리, CPU, SSD는 물론 모든 인프라 관련 비용이 폭발적으로 늘어난 상태에서 자체 데이터 센터를 확장할 경우 비용이 크게 치솟을 수밖에 없습니다. 따라서 이미 있는 데이터 센터를 임대하는 것이 비용 면에서 오히려 저렴할 수 있습니다. 물론 데이터 센터를 추가로 새로 짓는 데 걸리는 긴 시간 역시 이유입니다. 그리고 그록 AI처럼 막대한 투자를 했는데, 막상 새로 데이터 센터를 짓고 난 뒤에는 실제 수요가 그에 미치지 못하는 경우도 생각하지 않을 수 없습니다. 직접 인프라를 구축했다가 기대한 만큼 수요가 없어 xAI처럼 데이터 센터를 놀리는 리스크를 감수하기보다, 계약 취소 옵션이 포함된 임대 방식을 통해 유연하게 대응하는 것이 더 안전한 대안일 수 있습니다. 현재 스페이스X는 xAI의 부채를 갚기 위해 200억 이상 달러 규모의 회사채를 발행하고 있습니다. 대규모 AI 데이터 센터 임대 계약 덕분에 그록 AI의 수익화와는 관련 없이 이 부채를 감당할 순 있을 것으로 보이지만, 그록의 성장성을 증명하지 못한다면 스페이스X의 엄청난 시가총액을 정당화하긴 쉽지 않습니다. 스페이스X가 자회사로 편입한 xAI의 가치가 매출보다 훨씬 높게 매겨진 것은 임대 사업이 아니라 앞으로 AI의 성장 가능성을 내다본 것이기 때문입니다. 일론 머스크의 xAI가 데이터 센터 임대업이 아니라 본업인 AI로 성장할 수 있을지는 올해 공개할 그록 5에 달려 있습니다. 본래 올해 1분기 공개를 목표로 했던 그록 5는 현시점까지 공개가 밀린 상태로 아마도 공개가 임박한 상황으로 보입니다. 경쟁자들이 이미 성능을 대폭 업그레이드한 상황에서 그록 5의 모습이 어떨지 궁금합니다.

생성형 인공지능(AI) 챗봇마다 정치·사회 현안에 대한 답변 성향이 다른 것으로 나타났다. 오픈AI의 챗GPT와 앤트로픽의 클로드, 중국 딥시크의 AI는 상대적으로 진보적 답변 비중이 높았던 반면 구글 제미나이는 양측 입장을 함께 제시하는 중립적 답변이 많았다는 분석이 나왔다. 워싱턴포스트(WP)는 24일(현지시간) 챗GPT 5.5, 클로드 오퍼스 4.8, 제미나이 3.1 프로, xAI의 그록 4.3, 딥시크 V4 프로를 대상으로 정치적 편향성을 분석한 결과를 공개했다. 소수인종 우대 정책, 출생시민권, 사형제도, 의료제도 등 미국 사회의 민감한 현안 20개를 질문한 뒤 답변 성향을 분석하는 방식이다. WP는 AI가 같은 질문에도 다른 답을 내놓을 수 있다는 점을 고려해 질문을 5차례 반복했고, 과거 대화 이력이 영향을 주지 않도록 개인화 기능도 차단했다. 분석 결과 챗GPT는 답변의 80%가 진보 성향으로 분류됐고, 딥시크는 70%가 진보적 답변으로 평가됐다. 클로드는 진보적 답변이 43%, 중립적 답변이 57%였으며 보수적 답변은 나타나지 않았다. 일론 머스크가 기존 AI의 ‘정치적 올바름’을 비판하며 개발한 그록 역시 진보 성향 답변 비중이 40%로 나타났고, 보수 성향 답변의 비중은 33%였다. 반면 제미나이는 93%가 양측 입장을 함께 제시하는 중립적 답변을 내놓은 것으로 분류됐다. 션 웨스트우드 다트머스대 양극화연구소장은 “AI가 미묘한 정책 논쟁을 중립적으로 전달하지 못하고 있다”며 “민주당과 공화당 모두 AI가 정치적으로 중립적이라고 믿지 않는다는 점은 드물게 의견일치를 보이는 지점”이라고 말했다.

인공지능(AI)의 정치 답변에 있어서 오픈AI 챗GPT 등 대부분의 서비스가 진보에 편향돼 있고 구글의 제미나이만 중립적이라는 분석 결과가 나왔다. 24일(현지시간) 워싱턴포스트(WP)는 AI 챗봇의 정치적 편향성을 검증하기 위해 ▲오픈AI의 챗GPT 5.5 ▲앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.8 ▲딥시크의 딥시크 V4 프로 ▲xAI의 그록 4.3 ▲구글의 제미나이 3.1 프로 등 각 AI 업체의 주요 챗봇 서비스를 대상으로 소수인종 우대 정책, 출생 시민권 논란 등 미국에서 정치적으로 민감한 20개 질문에 대한 답변을 받아 그 내용을 공개했다. WP는 AI 챗봇 답변이 과거의 질문과 답변 내용을 기반으로 도출되는 것을 막기 위해 개인화 설정을 차단한 후 질문을 던졌으며 질문별로 30단어 이내로 9학년(한국 기준 중학교 3학년에 해당) 수준의 답변을 해달라고 요청했다. 또 AI 모델이 같은 질문에 다른 대답을 할 수 있다는 점을 고려해 동일 질문을 5번씩 반복해 일관성을 확보했다. 그 결과, 챗GPT는 답변의 80%가 진보적 성향을 제시했으며 딥시크도 답변의 70%가 진보적 내용에 쏠려 있었다. 우편향 답변은 각각 3%와 7%에 불과했다. 클로드는 진보적 성향의 답변이 43%, 중립적 답변이 57%였으며 보수적인 답변을 한 사례는 없었다. 테슬라의 최고경영자(CEO)인 일론 머스크가 ‘진실 추구’에 반기를 들겠다며 xAI를 통해 개발한 그록조차도 진보 성향 답변 비율이 40%에 달했다. 보수 성향 답변의 비율은 33%였다. 반면 제미나이는 좌편향 답변이 7%에 불과했으며 93%는 양쪽 입장을 모두 반영한 답을 내놨다. 션 웨스트우드 다트머스대학교 양극화연구소장은 “점점 많은 사람이 세상을 이해하거나 뉴스를 접하기 위해 AI를 사용하는 상황에서 AI가 어떤 입장을 증폭시키는지 이해하는 것은 중요하다”며 “이러한 AI 도구는 미묘한 정책 논쟁을 중립적인 시각에서 제공하지 못하고 있다”고 했다.

TSMC가 글로벌 파운드리(반도체 위탁생산) 시장에서 70%를 넘는 점유율로 독주 체제를 굳히면서 삼성전자와의 격차가 더욱 벌어졌다. 12일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 세계 파운드리 시장 1위인 TSMC는 1분기 매출 358억 5500만달러를 기록하며 점유율 72.3%를 차지했다. 전년 동기 대비 매출은 40.5% 증가했고 점유율은 4.6% 포인트 상승했다. 반면 삼성전자는 매출 32억 100만달러, 점유율 6.5%를 기록했다. 매출은 전년 동기보다 10.6% 증가했지만 점유율은 1.2% 포인트 하락했다. 양사 간 격차는 더욱 확대됐다. TSMC와 삼성전자의 점유율 차이는 지난해 1분기 59.9% 포인트에서 올해 65.8% 포인트로 벌어졌다. 삼성전자를 추격하는 중국 SMIC는 매출 25억 500만달러, 점유율 5.1%를 기록하며 삼성전자와의 격차를 1.4% 포인트까지 좁혔다. 업계에서는 AI 반도체 시장이 급성장하는 과정에서 TSMC가 엔비디아, AMD, 애플, 브로드컴 등 주요 고객사의 첨단 공정 수요를 사실상 독점하면서 시장 지배력을 더욱 강화하고 있다는 분석이 나온다. 삼성전자는 3나노 게이트올어라운드(GAA) 공정 양산을 세계 최초로 시작했지만 수율과 고객 확보 측면에서 기대만큼 성과를 내지 못하면서 점유율 확대에 어려움을 겪고 있다. 한편 한진만 삼성전자 DS부문 파운드리사업부장(사장)은 이날 임직원 대상 경영현황 설명회에서 현재의 위기를 인정하면서도 중장기 경쟁력 회복 의지를 밝혔다. 한 사장은 “파운드리 사업의 흑자 전환은 내년에도 쉽지 않아 보인다”며 “2028년에는 흑자 달성 가능성이 높다”고 말했다. 최근 증권가에서는 비메모리 사업의 적자 폭 축소와 함께 내년 흑자 전환 가능성도 제기했지만 회사 내부에서는 보다 보수적인 전망을 내놓은 셈이다. 그는 적자 지속의 원인으로 모바일 중심 사업 구조 탈피 지연, 기술 완성도 부족, 낮은 수익성의 수주 구조, 레거시 공정 운영 전략 미흡 등을 지목했다. 특히 “적자를 만든 것은 결국 경영진의 책임”이라며 사업 체질 개선을 통해 수익성을 높이겠다는 의지를 드러낸 것으로 전해졌다. 삼성전자는 향후 선단 공정 경쟁력 확보와 주력 공정 사업 기반 강화를 동시에 추진한다는 계획이다. 현재 수익을 내고 있는 8인치(구형) 파운드리 사업에 대해서도 시장 경쟁 심화를 이유로 단계적 축소 방침을 밝혔다. 대신 2나노 이하 첨단 공정과 AI 반도체 생산 역량에 집중해 수익성 중심의 사업 구조를 구축한다는 전략이다. 실제 삼성전자는 미국 텍사스주 테일러 공장에 2나노 공정을 적용한 생산시설을 구축 중이며, 내년부터 테슬라 차세대 AI6 칩 양산에 나설 것으로 전망된다. 엔비디아 플랫폼에 탑재되는 그록(Groq)의 언어처리장치(LPU) 생산도 맡고 있으며, 최근에는 구글 차세대 TPU 핵심 부품 수주 가능성도 거론된다.

서울시는 취약계층 대상 무료 교육지원 플랫폼 서울런에서 챗GPT와 클로드, 제미나이 등 유료 생성형 인공지능(AI) 9종을 무료로 사용할 수 있는 ‘서울런 AI’를 운영한다고 9일 밝혔다. 서울런 AI는 월 구독료를 내야 이용할 수 있는 AI(퍼플렉시티·라마·미스트랄·큐원·그록·업스테이지 등)를 별도 가입이나 구독 없이 한 화면에서 이용하는 서비스다. 서울런 AI를 이용하는 학생들은 과제 요약 및 정리에 챗GPT·클로드·제미나이, 글쓰기와 첨삭에는 클로드·라마, 자료 검색과 인용이 필요할 때는 퍼플렉시티, 번역과 다국어 학습에 챗GPT·제미나이·큐원 등 사용 목적에 맞는 AI를 골라서 사용할 수 있다. 시는 안전한 AI 활용을 위한 윤리 가이드 학습과 AI 역량 진단을 전 과정에 적용할 계획이다. 윤리 가이드는 AI가 사실이 아닌 내용을 사실처럼 그럴듯하게 지어내는 이른바 ‘AI 환각’ 현상을 스스로 인식할 수 있도록 돕기 위해 마련됐다. 여기에는 ▲개인정보 지키기 ▲정직하게 쓰기 ▲사실 확인하기 ▲치우침 살피기 ▲스스로 판단하기 등 5가지 핵심 원칙이 담겼다. 시는 이날부터 26일까지 고등학생 이상 회원 1000명을 선착순으로 모집한다. 이후 AI 윤리 가이드 학습과 AI 사전 역량 진단을 모두 마친 학생을 최종 선발한다. 선정된 학생은 월 2만원 상당의 이용권을 최대 9개월 지원받아 사용량만큼 이용권을 차감한다. 시는 11월 AI 활용 우수사례 콘테스트를 열어 AI를 학습에 활용하는 방안과 활용 결과물을 공유할 예정이다. 정진우 서울시 평생교육국장은 “서울런 AI는 생성형 AI를 안전하게 배우고 똑똑하게 쓰도록 돕는 맞춤형 서비스”라며 “학생들이 비용 부담 없이 최신 AI를 학습에 적용하고 스스로 성장을 설계할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

황 “정부, 기업 자본 접근 지원해야”네이버 ‘각 세종’을 전초기지로 활용하이닉스, 전용 차세대 메모리 공급SKT, 설계·구축·최적화 플랫폼 제공LG, 휴머노이드·물류 로봇 효율 제고 현대차 ‘AI 밸리’ 새만금, 황 투자 의향삼성, 6세대 HBM4·파운드리 협력 SK·네이버 등 국내 주요 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능(AI) 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축에 본격 나선다. 현대자동차그룹과 LG그룹, 두산그룹 역시 AI 팩토리를 기반으로 확장되는 피지컬 AI 산업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다. 반도체와 첨단 통신 인프라, 제조 기술이 총망라된 거대한 AI 인프라가 구축되는 셈이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석해 “한국에 잠재적으로 수천억 달러 규모의 비즈니스를 가져왔다. 한국 역사상 가장 큰 규모의 비즈니스”라고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스에 가져온 사업은 일반적인 규모가 아니다. 세상이 한 번도 본 적 없는 수준”이라고 했다. 황 CEO는 “한국은 제조업과 중공업, 소프트웨어 등 모든 것을 잘 한다. 이는 매우 독특한 상황”이라며 한국의 강점으로 에너지 인프라, K뷰티와 같은 글로벌 소프트파워 등을 추가로 꼽았다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간이며 한국의 기회”라고 거듭 강조한 뒤 “이 새로운 기회는 한국의 문화를 발판 삼아야 하며, 한국 문화는 AI에 완벽하게 부합한다”고 말했다. 이어 한국 정부를 향해서는 “기업들이 자본에 쉽게 접근하도록 정부가 지원하는 것이 매우 중요하다”고 촉구했다. AI 거품론 및 국내 증시 하락 현상에 대해서는 “소음에 불과하다”면서 “한국은 AI의 미래에 투자하기에 너무나 환상적인 곳이며 오히려 할인된 가격에 살 수 있는 좋은 기회”라고 말했다. 황 CEO는 이날 낮에는 국내 주요 기업인들과 잇따라 만나 협력 청사진을 공개했다. 이를 종합하면 엔비디아는 2027년 첫 가동을 목표로 GW(기가와트)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 머물렀다면, AI 팩토리는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 차세대 데이터센터다. 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 일종의 ‘지능 공장’으로, 엔비디아는 이를 기반으로 글로벌 AI 인프라를 확대할 계획이다. 우선 네이버는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’을 AI 팩토리 사업의 전초기지로 활용한다. 네이버는 2027년 55MW(메가와트) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 1GW 규모 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 네이버는 세계 12개 기업이 참여하는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론’ 연합에 국내 기업으로는 처음 합류했다. 황 CEO는 이날 오후 경기 성남시 분당구에 위치한 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 이해진 의장 등과 만난 뒤 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 특별 라이브에 출연했다. SK텔레콤도 엔비디아 AI 팩토리의 설계·구축·최적화를 아우르는 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 차세대 AI 데이터센터 기술 개발을 위한 공동 연구도 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 반도체 설계 및 제조를 가속화하는 장기 기술 파트너십을 강화하기로 했다. 최태원 SK그룹 회장은 “미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들겠다”고 밝혔다. AI 팩토리와 피지컬 AI 관련 계열사를 두루 갖춘 LG그룹은 엔비디아의 차세대 피지컬 AI 생태계 확장에 핵심 협력 파트너로 부상했다. 황 CEO와 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 가운데 열린 최고경영진회의(TMM)에서는 양사가 차세대 AI 산업 분야에서 전략적 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 특히 엔비디아의 인간형 로봇 추론 모델 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 피지컬 AI 분야 협력을 확대할 계획이다. 이날 현대차그룹 양재 사옥에서 진행된 황 CEO와 정의선 현대차그룹 회장의 회동에서도 미래 모빌리티와 피지컬 AI 분야 협력이 집중적으로 논의됐다. 특히 황 CEO는 AI 산업단지로 개발될 새만금을 한국의 ‘AI 밸리’로 칭하며 정 회장의 새만금 투자 제안에 화답했다. 정 회장은 기자들에게 “(황 CEO와) 조인해서 완벽한 AI와 로보틱스 데이터센터 시스템을 같이 만들어내도록 이야기를 나눴다”고 전했다. 황 CEO는 “정 회장이 한국 ‘AI 밸리’인 새만금에 투자하는 게 어떠냐고 제안했다”면서 “그래서 저는 ‘훌륭한 돼지고기 바베큐(삼겹살)가 있다면 기꺼이 그렇게 하겠다’고 답했다”고 했다. 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 의미로 읽힌다. 두산그룹도 에너지와 전자소재, 로보틱스 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 한편 황 CEO는 전영현 삼성전자 부회장과도 비공개로 만나 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 파운드리 등 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 “올해부터 시작해서 HBM4와 저전력 메모리 모듈인 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 하고 내년부터는 HBM4E(7세대), 파운드리, HBM5(8세대) 등 장기적인 협력도 많은 얘기를 했다”고 전했다. 이어 “4나노(㎚·10억 분의 1m)와 8나노 공정으로 엔비디아 자율주행 칩 생산 (AI 추론 전용) 그록 칩 등을 협력하고 있고, 그 다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 덧붙였다.

삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’의 개발사인 미국 AI 기업 앤트로픽에 전략적 투자를 단행했다. 국내 반도체 양강 기업의 투자로 글로벌 AI 네트워크가 강화됐다는 분석이다. 28일(현지시간) 앤트로픽은 최근 진행한 시리즈H 투자 라운드에서 650억 달러를 유치하면서 기업 가치가 9650억 달러(약 1440조원)로 평가됐다고 밝혔다. 지난 2월 기업가치 평가액 3800억 달러(약 570조원)에서 3달 만에 2배 이상 증가한 수치다. 앤트로픽이 이번 투자금을 AI 인프라에 집중적으로 투입하겠다고 밝히면서 투자 라운드에 참여한 삼성전자와 SK하이닉스와의 AI 글로벌 동맹이 더 견고해진 것으로 분석된다. 마이크론 역시 전략적 인프라 파트너로 참여했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이번 투자로 AI 에이전트를 둘러싼 AI 생태계에서 전략적 협력 관계를 구축할 수 있는 기반을 다지게 됐다. 앤트로픽을 넘어 연계된 글로벌 AI 파트너들을 고객사로 확보할 기회도 기대할 수 있다. 앤트로픽은 이날 발표문에서 “이들 기업의 기술은 전 세계 메모리, 저장장치, 로직 칩 공급에 핵심 역할을 담당하고 있다”며 “(이들과의) 협력 관계는 고객 요구에 맞춰 컴퓨팅 역량을 안정적으로 확장하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 업계에서는 삼성전자와 앤트로픽이 단순 메모리 차원이 아닌 파운드리 분야까지 협력 범위를 넓힐 것으로 전망하고 있다. 앤트로픽이 언급한 ‘로직 칩’은 파운드리 공정을 통해 만드는데, 전략적 인프라 파트너 3사 중 유일하게 파운드리 사업부를 가진 곳이 삼성전자뿐이기 때문이다. 이에 따라 최근 몇 년간 적자를 이어온 삼성전자 파운드리 사업부에 청신호가 켜졌다는 분석도 나온다. 앞서 삼성전자는 테슬라의 차세대 AI 칩인 ‘AI5’와 ‘AI6’ 칩 수주를 따냈다. 엔비디아의 추론 전용 언어처리장치(LPU) 칩인 ‘그록3’의 역시 삼성전자 파운드리를 통해 생산되고 있다. SK하이닉스는 앤트로픽이 최근 AI 에이전트를 운영하기 위해 구축 중인 신규 데이터센터 인프라에 필요한 HBM을 공급할 것으로 보인다. 앤트로픽은 최근 아마존과 최대 5GW(기가와트) 규모 신규 데이터센터 용량 확보 계약을 체결하기도 했다.

챗봇 실시간 소통·여론 분석부터유니폼 시안·안무 코치까지 받아 인공지능(AI) 기술이 30일 앞으로 다가온 6·3 지방선거의 선거 운동 지형을 바꾸고 있다. AI 챗봇을 통한 후보와 유권자 간 실시간 소통부터 정밀한 여론 분석, 효율적인 유세 동선 설계까지 선거 캠페인의 전 과정에 AI를 활용하는 후보들이 늘어나면서다. 유세 안무를 짜고 의상을 맞출 때도 AI 도움을 얻는 등 비용과 시간을 모두 아낄 수 있어 자금과 조직력이 부족한 정치 신인 등의 진입 장벽을 크게 낮출 것으로 전망된다. 오영준 더불어민주당 대구 중구청장 후보는 공식 홈페이지 ‘오영준 닷컴’에 실시간 대규모언어모델(LLM) 기반 ‘AI 챗봇’을 전면 배치했다. 이 챗봇은 기사와 공약을 학습해 유권자의 질문에 즉각 답변하는 ‘24시간 대변인’ 역할을 한다. 오 후보가 캠프 내부용으로 쓰는 대시보드는 온라인 여론과 댓글 반응을 실시간 수치화해 전략 수립을 지원한다. AI가 단순한 홍보 도구를 넘어 의사결정을 돕는 ‘지능형 보좌진’의 역할을 맡고 있는 셈이다. 오 후보 캠프 관계자는 3일 “AI 기반의 효율화로 홈페이지 제작 등 선거 비용을 1000만원 이상 절약했다”고 밝혔다. 콘텐츠 제작 방식도 한층 효율화됐다. 지난 1일 서울 은평구 국민의힘 당협위원장실에서 만난 김영웅 서울시의원 후보와 오소영·이한백·장경은·황호진 은평구의원 후보는 생성형 AI ‘제미나이’를 활용해 숏폼 콘셉트 시안을 짠 뒤 이를 한참 동안 연습했다. 김 후보는 “기획 단계의 인건비를 대폭 줄인 것이 큰 성과”라고 강조했다. 선거 유세복 시안 제작이나 공약 구상, 연설문 작성에도 ‘챗GPT’, ‘그록’ 같은 생성형 AI를 활용했다. 장 후보는 “홍보 문구가 옷의 상단이나 중간 중 어디에 들어가는 게 좋은지 빠르고 쉽게 바꿔 볼 수 있다는 게 장점”이라고 설명했다. 이 후보는 “선거운동은 지역구 구석구석을 찾아가는 게 중요한데 AI로 거점을 미리 찾아 놓으면 시간을 벌고 주민을 더 만날 수 있다”고 했다. 중앙당이 개발한 ‘AI 솔루션’을 적극 활용하는 후보도 있다. 지난 1일 서울 광진구 노룬산공원에서 만난 이진현 개혁신당 광진구의원 라선거구 후보는 개혁신당 ‘AI 선거사무장’이 알려 주는 유세 동선과 본인이 AI로 직접 제작한 민원 제보 페이지를 참조해 하수도에 쌓여 있는 담배꽁초를 치우며 ‘핀셋 유세’를 했다. 이진현 후보는 “홈페이지 제작 외주비 300만원을 아꼈고, 유튜브 영상 편집에도 AI를 활용해 가성비 높은 선거운동이 가능해졌다”며 “시민들에게도 ‘세금을 아껴서’ 당선됐다고 당당하게 말하고 싶다”고 했다. 김덕수 조국혁신당 전남 나주시장 후보는 챗GPT 기반 ‘금성산’과 제미나이 기반 ‘영산강’ 등 두 가지 모델로 ‘AI 보좌관’을 가동 중이다. 시민들이 여기에 접속하면 후보의 공약과 비전을 확인할 수 있고 답변 하단의 구글폼을 통해 각종 의견, 민원을 후보에게 직접 남길 수 있다. 선거 정보를 유권자 친화적으로 전하려는 시도도 눈길을 끌었다. 이번 선거에서 국민의힘 경기도의원 비례대표에 도전하는 김한슬 구리시의원은 중앙선거관리위원회 데이터를 직관적으로 시각화한 유권자 맞춤형 선거 정보 사이트 ‘모두의 선거’를 개설했다. AI 코딩을 통해 열흘 만에 구축된 이 사이트는 후보자의 전과, 당적 변경 이력 등을 제공한다. 김 시의원은 “하루 평균 방문자 수가 1만명에 이른다”고 했다. 각 정당도 중앙당 차원에서 AI 활용법을 전수하고 있다. 민주당의 싱크탱크인 민주연구원은 자체 구축한 유권자 데이터에 다양한 빅데이터를 결합해 지도에 시각화한 ‘AI 전략지도’를 후보들에게 제공 중이다. 국민의힘은 후보들에게 지역별 인구 특성을 고려한 AI 가상 세계에서 공약·정책·메시지에 대한 반응을 미리 확인하는 시스템을 지원할 계획이다. 개혁신당은 최적화된 유세 일정과 동선 등 선거 운동 전략을 제공하는 ‘AI 사무장’과 ‘쇼츠 제작기’ 등을 자체 개발했다. ‘AI 선거’는 이미 세계적인 흐름이다. 일본 개발자 출신인 팀미라이의 안노 다카히로 대표는 지난 2월 중의원 선거에서 자신의 목소리·말투·공약을 학습한 챗봇 ‘AI안노’로 유권자들의 호응을 끌어내며 창당 9개월 만에 비례대표 11석을 차지했다. 에릭 애덤스 미국 뉴욕시장은 2023년 스페인어·중국어 등 다양한 외국어로 복제된 AI 음성을 활용해 ‘시정 홍보 로보콜’을 발송하는 등 기술을 활용해 유권자와의 접점을 넓혔다. 전 세계적으로 AI 선거가 활발해진 것은 AI 캠페인의 효용성이 입증됐기 때문이다. 데이비드 랜드 미 코넬대 교수팀은 AI 챗봇과의 대화가 유권자 표심에 미치는 영향이 기존 정치 광고보다 더 클 수 있다는 분석 결과를 내놓았다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.