노조, 성과급 상한 폐지 재차 요구사측, 제도화 거부로 ‘평행선’ 달려암참 “파업 시 경쟁국 이익” 우려구윤철 부총리, 중재 의지 재강조 삼성전자 노사가 11일 중앙노동위원회 사후조정 첫날 회의에서 11시간 30분에 이르는 ‘마라톤 협상’을 벌였지만 최종 합의에는 이르지 못했다. 다만 중노위가 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 논의는 진행됐다”고 밝히면서 극적 타결 가능성은 남겨뒀다. 같은 날 주한미국상공회의소(암참)까지 총파업 우려를 공개 표명하면서 노사 협상에 대한 압박 수위도 커지는 모습이다. 황기돈 중노위 조정위원은 이날 오후 9시 30분쯤 회의를 마친 뒤 기자들과 만나 “오늘은 그냥 내일 계속하는 걸로 결정됐다”며 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 얘기는 했다”고 말했다. 이어 “노사가 서로 이야기해서 굳이 조정안을 안 내고 (노사끼리) 스스로 결정할 수 있으면 그 방법으로 가는 것이 최고이고, 안 되면 조정안을 내야 한다”고 설명했다. 삼성전자 노사는 이날부터 이틀 일정으로 사후조정 절차에 돌입했다. 노조는 성과급 상한 폐지와 영업이익 15% 지급 제도화를 재차 요구했고, 사측은 상한 폐지의 제도화는 수용할 수 없다는 입장을 유지했다. 삼성전자 초기업노동조합 최승호 위원장은 이날 “영업이익 15% 성과급 지급과 상한 폐지를 계속 요구하고 있다”며 “회사가 제도화에 대한 입장이 없으면 조정은 어렵다”고 말했다. 협상이 장기화하는 가운데 암참은 이날 이례적으로 공식 입장문을 내고 총파업 현실화 가능성에 우려를 나타냈다. 암참은 “삼성전자에서 상당한 수준의 생산 차질이나 운영 불확실성이 발생할 경우 글로벌 메모리 반도체 시장의 공급 병목과 가격 변동성 확대, 조달 안정성 악화 우려가 커질 수 있다”고 밝혔다. 이어 “전략 산업 내 노동 불확실성은 한국이 구축해온 안정적 제조·기술·공급망 허브로서의 경쟁력에도 영향을 줄 수 있다”고 경고했다. 암참 회원사인 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 빅테크는 인공지능(AI) 서버·데이터센터 사업에서 삼성전자 메모리에 크게 의존하고 있다. 암참은 “운영 안정성 불확실성이 확대될 경우 글로벌 기업들의 공급망 다변화 움직임이 더욱 빨라질 수 있다”며 “경쟁국들이 반사이익을 얻을 가능성도 있다”고 했다. 정부도 중재 의지를 재차 강조했다. 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 이날 기자간담회에서 “전 세계가 반도체 칩을 구하려고 하는 중요한 시기에 노사 불협화음으로 스스로 기회를 놓치는 일이 있어선 안 된다”며 “노사가 현명하게 판단해 주길 다시 한번 당부한다”고 말했다.

삼성전자 노사가 11일 중앙노동위원회 사후조정 첫날 회의에서 11시간 30분에 이르는 ‘마라톤 협상’을 벌였지만 최종 합의에는 이르지 못했다. 다만 중노위가 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 논의는 진행됐다”고 밝히면서 극적 타결 가능성은 남겨뒀다. 같은 날 주한미국상공회의소(암참)까지 총파업 우려를 공개 표명하면서 노사 협상에 대한 압박 수위도 커지는 모습이다. 황기돈 중노위 조정위원은 이날 오후 9시 30분쯤 회의를 마친 뒤 기자들과 만나 “오늘은 그냥 내일 계속하는 걸로 결정됐다”며 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 얘기는 했다”고 말했다. 이어 “노사가 서로 이야기해서 굳이 조정안을 안 내고 (노사끼리) 스스로 결정할 수 있으면 그 방법으로 가는 것이 최고이고, 안 되면 조정안을 내야 한다”고 설명했다. 삼성전자 노사는 이날부터 이틀 일정으로 사후조정 절차에 돌입했다. 노조는 성과급 상한 폐지와 영업이익 15% 지급 제도화를 재차 요구했고, 사측은 상한 폐지의 제도화는 수용할 수 없다는 입장을 유지했다. 삼성전자 초기업노동조합 최승호 위원장은 이날 “영업이익 15% 성과급 지급과 상한 폐지를 계속 요구하고 있다”며 “회사가 제도화에 대한 입장이 없으면 조정은 어렵다”고 말했다. 협상이 장기화하는 가운데 암참은 이날 이례적으로 공식 입장문을 내고 총파업 현실화 가능성에 우려를 나타냈다. 암참은 “삼성전자에서 상당한 수준의 생산 차질이나 운영 불확실성이 발생할 경우 글로벌 메모리 반도체 시장의 공급 병목과 가격 변동성 확대, 조달 안정성 악화 우려가 커질 수 있다”고 밝혔다. 이어 “전략 산업 내 노동 불확실성은 한국이 구축해온 안정적 제조·기술·공급망 허브로서의 경쟁력에도 영향을 줄 수 있다”고 경고했다. 암참 회원사인 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 빅테크는 인공지능(AI) 서버·데이터센터 사업에서 삼성전자 메모리에 크게 의존하고 있다. 암참은 “운영 안정성 불확실성이 확대될 경우 글로벌 기업들의 공급망 다변화 움직임이 더욱 빨라질 수 있다”며 “경쟁국들이 반사이익을 얻을 가능성도 있다”고 했다. 정부도 중재 의지를 재차 강조했다. 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 이날 기자간담회에서 “전 세계가 반도체 칩을 구하려고 하는 중요한 시기에 노사 불협화음으로 스스로 기회를 놓치는 일이 있어선 안 된다”며 “노사가 현명하게 판단해 주길 다시 한번 당부한다”고 말했다.

광섬유, 속도 빠르고 전력 소모 낮아AI ‘데이터 병목’ 해결사로 떠올라엔비디아, 코닝과 4.6조원 협업 발표메타·MS 등 이미 광섬유 체제 준비CPO 등 AI칩 구조 자체 변화될 듯 엔비디아가 미국 광학·광섬유 기업 코닝과 최대 32억 달러(약 4조 6000억원) 규모 협력에 나서며 글로벌 빅테크들의 ‘빛의 인프라’ 경쟁이 한층 더 치열해지고 있다. 생성형 인공지능(AI) 시대에 들어 데이터 이동량이 폭증하면서 기존 구리선 기반 연결 구조가 한계에 도달하자 전기 대신 빛으로 데이터를 보내는 광통신이 차세대 AI 인프라 핵심 기술로 떠오르고 있다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 엔비디아와 코닝은 차세대 AI 인프라용 첨단 광학 솔루션 공급을 위한 다년간 상업·기술 파트너십 체결 사실을 발표했다. 엔비디아는 코닝 주식 1500만주를 주당 180달러에 살 수 있는 권리를 확보했고 별도로 5억 달러(7260억원)를 선지급했다. 총 투자 규모는 최대 32억 달러에 달한다. 코닝은 미국 내 광학 연결장치 생산 능력을 10배 확대하고 광섬유 생산량도 50% 늘릴 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “지능이 빛의 속도로 움직이는 AI 인프라의 토대를 만드는 과정”이라고 밝혔다. 엔비디아가 코닝과 손잡은 배경에는 이른바 ‘구리의 벽’ 문제가 있다. 기존 데이터센터는 구리선 안에 전기 신호를 흘려 GPU끼리 데이터를 주고받았지만 생성형 AI 시대에는 수천~수만 개의 GPU가 동시에 막대한 데이터를 처리해야 한다. 이 과정에서 구리선은 전송 속도 한계와 발열, 전력 소모 문제를 드러내기 시작했다. 특히 초당 800기가비트(Gbps) 이상 초고속 환경에서는 구리 케이블이 1~2m만 넘어도 신호가 약해지는 것으로 알려졌다. 반면 광섬유 케이블은 빛으로 데이터를 전달하기 때문에 수 ㎞ 거리에서도 빠른 속도와 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 웬델 윅스 코닝 CEO는 “광섬유가 구리선보다 전력 소모를 5~20배 줄일 수 있다”고 설명했다. 메타와 마이크로소프트(MS) 등 다른 빅테크들도 이미 빛의 인프라 경쟁에 뛰어들었다. 메타는 코닝과 최대 60억 달러(8조 7000억원) 규모 광케이블 공급 계약을 체결했고, MS는 가운데가 공기로 비어 있어 빛이 더 빠르게 이동할 수 있는 차세대 광섬유(HCF) 기술 확대를 추진 중이다. 업계에서는 앞으로 광섬유가 단순 케이블 교체를 넘어 AI칩 구조 자체까지 바꿀 것으로 보고 있다. 대표적인 기술이 공동패키징광학(CPO)이다. CPO는 GPU와 광통신 장비를 최대한 가까이 붙여 데이터 이동 거리를 줄이는 기술이다. 기존에는 GPU에서 나온 데이터가 전기 신호 상태로 이동한 뒤 빛 신호로 바뀌었다면 앞으로는 GPU 가까운 곳에서 바로 빛으로 변환해 데이터를 보내겠다는 개념이다. 엔비디아는 차세대 AI 서버 ‘베라 루빈’ 플랫폼에서 구리선 약 5000개를 광섬유로 바꾸고 광통신 장비를 GPU 가까이에 배치하는 CPO 기술 도입을 추진 중이다. 엔비디아는 올해 초 관련 기술 확보를 위해 광학 부품 기업인 코히런트와 루멘텀에도 총 40억 달러(5조 8000억원)를 투자했다. 브로드컴과 마벨, 인텔 역시 관련 기술 개발에 뛰어든 상태다.

AI 전문기업 바이브컴퍼니가 AI 에이전트의 성능 지원을 위한 데이터 인텔리전스 플랫폼 ‘VAIV AI DATA PLATFORM(이하 VAIV AI DATA)’을 정식 출시했다. 최근 AI 산업은 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어, AI가 실제 추론 과정에서 얼마나 정확하고 최신화된 정보를 확보할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 거대언어모델(LLM)은 학습 데이터 이후의 최신 정보를 반영하지 못하는 ‘지식 컷오프(Knowledge Cut-off)’ 한계를 안고 있어, 실무 환경에서 최신 시장 변화와 이슈를 충분히 반영하지 못한다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 바이브컴퍼니는 이러한 문제의 핵심을 ‘외부 컨텍스트 데이터 부재’로 진단하고, AI 에이전트가 시장 흐름과 실시간 변화를 이해할 수 있도록 지원하는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 출시했다. 현재 산업 현장에는 ERP나 데이터베이스(DB) 등 내부 데이터를 통합하는 솔루션은 다수 존재하지만, AI 에이전트가 외부 시장 상황을 이해하기 위한 고품질 데이터 공급 체계는 부족한 실정이다. VAIV AI DATA는 이러한 데이터 병목 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 바이브컴퍼니가 지난 26년간 축적해온 약 550억 건 규모의 데이터 자산을 기반으로, AI가 즉시 이해하고 활용할 수 있는 지능형 지식 구조로 재설계해 제공하는 것이 핵심이다. 단순히 원천 데이터를 전달하는 수준을 넘어, 산업 리포트·기업 공시 정보·소셜 담론 등 다양한 멀티채널 데이터를 비즈니스 목적에 맞춰 구조화했다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI 에이전트는 기업 내부 데이터에만 의존하지 않고, 실시간 시장 흐름과 사회적 맥락을 기반으로 보다 정교한 추론과 의사결정을 수행할 수 있게 된다. 기업은 변화하는 시장 상황에 보다 민첩하게 대응하고, 리서치와 분석 업무 효율 또한 높일 수 있다고 회사 측은 밝혔다. 플랫폼은 비즈니스 목적에 최적화된 5종의 데이터 인텔리전스를 공급한다. 세부 구성은 ▲실시간 시장 변화와 소비자 반응을 분석하는 ‘Trend 데이터’ ▲사회적 이슈 추적으로 리스크를 관리하는 ‘Issue 데이터’ ▲전문 지식 기반 리서치 과정을 구조화하는 ‘Research 데이터’ ▲AI 프로파일링을 통한 SNS 유저 특성 분석인 ‘Profiling 데이터’ ▲국내외 투자 지표와 시황 정보를 정제한 ‘Finance 데이터’ 등이다. 운용 편의성 측면에서는 글로벌 표준인 MCP(Model Context Protocol) 연동을 포함해 API, 대시보드, 커스텀 파일 등 4가지 방식의 연동을 지원한다. 이에 따라 도입 기업은 별도의 데이터 파이프라인 구축 절차 없이 실시간 데이터 분석과 리포트 작성 업무에 플랫폼을 활용할 수 있다. 김경서 바이브컴퍼니 대표는 “이제 AI 경쟁력의 핵심은 단순히 뛰어난 모델을 보유하는 데 그치지 않고, 해당 모델이 현시점의 외부 상황을 전문가처럼 읽어낼 수 있도록 만드는 생생한 지식 공급에 있다”며 “VAIV AI DATA는 26년간 축적한 데이터 역량을 에이전틱 AI 시대에 맞춰 재설계한 플랫폼으로, 복잡한 시장 신호를 AI가 즉시 이해할 수 있는 맥락으로 제공하는 지능형 엔진 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다. 바이브컴퍼니(구 다음소프트)는 2000년 설립된 국내 AI 전문기업으로, 데이터 자산과 생성형 AI 기술을 결합해 공공과 민간 분야에 AX(AI 전환) 서비스를 제공하고 있다.

전력망 교체·데이터센터 수요 급증글로벌 전력기기 기업들 기술 경쟁대한전선, HVDC·해저케이블 공개효성중공업 등도 수출용 모델 전시 미국 내 인공지능(AI) 데이터 센터 확장과 노후 전력망 교체가 맞물리면서 전력 산업이 ‘슈퍼사이클’을 맞은 가운데 우리나라 전력 인프라 기업들이 미국 현지 최대 전시회인 ‘IEEE PES T＆D 2026’에 총출동했다. AI 데이터센터를 위한 초고효율·고용량 솔루션과 노후 전력망 교체, 환경 규제와 재생에너지 확대 등 북미 시장의 수요에 맞춰 시장 공략에 나선다는 계획이다. 국제전기전자공학회(IEEE)는 4일(현지시간)부터 7일까지 미국 시카고에서 열리는 IEEE PES T＆D 2026 전시회에 전세계 72개국에서 930여개 기업이 참여했다고 6일 밝혔다. 2년전 850여곳보다 규모가 대폭 확대된 것은 물론 역대 최대 규모다. 이는 글로벌 AI 경쟁의 병목이 반도체를 넘어 전력망으로 확장되고 있기 때문으로 보인다. AI 데이터센터 확산에 따른 전력 수요 급증으로 변압기, 송배전 설비, 케이블, 에너지저장장치(ESS), 전력반도체, 스마트그리드 등이 핵심 인프라로 부상했다. IEEE PES T＆D는 북미 최대 규모의 송배전 전문 전시회로 2년마다 열린다. 이번 전시는 ‘중단없는 공급, 흔들림 없는 회복’이 주제다. AI 데이터센터를 위한 전력망 혁신, 탈탄소 기술 상용화, 신재생 에너지 안정성 확보, 연계와 분산형 전력 시스템 등이 눈에 띈다. 북미 시장에서 급성장 중인 우리나라 기업들도 참여했다. 대한전선은 차세대 전력망 구축을 위한 전략 제품을 선보였다. 미국에서 수주한 320㎸급을 포함해 525㎸급 초고압 직류송전(HVDC) 지중·해저케이블 등 차세대 기술력을 집중적으로 강조했다. 미국 내 AI 서버 가동을 위한 전력량은 일반 서버 대비 최대 수십 배에 달해 고용량 송전이 가능한 HVDC(초고압 직류송전 시스템) 케이블이 필수 인프라로 꼽힌다. 대한전선 관계자는 “노후 전력 인프라 비중이 높은 미국 시장을 겨냥해 기존 관로를 활용해 송전 용량을 높이는 노후 전력망 교체 설루션을 배치해 현지 전력청 관계자의 큰 관심을 모았다”고 전했다. 효성중공업은 세계 최대 용량 800㎸ 7000A GCB(가스절연차단기), 차세대 데이터센터의 핵심 전력 설루션 SST(반도체 변압기), 국내 최초 독자 기술로 개발한 전압형 HVDC 등을 공개한다. HD현대일렉트릭, LS일렉트릭 등도 전시관을 마련하고 북미 시장 공략에 속도를 냈다. 업계 관계자는 “현재 미국 등 전 세계적으로 전력기기 관련 수요가 넘치다 보니 유럽 기업 뿐 아니라 우리나라 기업에게도 시장이 크게 열린 상황”이라고 말했다. 북미 시장은 1970년대 설치된 노후 전력망 교체와 AI 데이터센터 수요가 급증하면서 글로벌 전력기기 기업들의 각축장이 됐다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스에 따르면 북미 데이터센터 전력 인프라 시장 규모는 2025년 약 158억 달러(약 22조 9500억원)에서 2031년 234억 달러(약 34조원)로 연평균 6.7%씩 성장할 전망이다. 초고압 송전 등에서 독보적인 기술을 보유한 독일의 지멘스나 스위스의 ABB, 미국 GE버노바, 일본의 히타치 역시 미국 내 공장을 증설하고 있다.

고부가 제품·장기 공급계약 늘어삼전, 亞 두 번째 시총 ‘1조달러 클럽’업계 CEO도 “전략자산” 한목소리AI 거품론·中 업체 추격 등 우려도“변동성 줄어도 사이클은 안 사라져” 삼성전자와 SK하이닉스가 주가 급등으로 각각 ‘27만 전자’, ‘160만 닉스’로 불리면서 대표적인 경기순환 산업(사이클 산업)으로 꼽혀 온 메모리 반도체가 인공지능(AI) 시대를 맞아 구조적으로 재편되고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 코스피 상승을 견인하고 있는 삼성전자와 SK하이닉스가 더이상 경기순환주가 아니라 AI 인프라 핵심주로 재평가받고 있다는 주장이다. 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 6일 장중 각각 27만원, 162만원까지 치솟으며 역대 최고치를 경신했다. 특히 삼성전자 시가총액은 약 1576조원(약 1조 830억 달러) 수준까지 불어나며 아시아 기업 중 대만 TSMC에 이어 두 번째로 ‘시가총액 1조 달러 클럽’에 안착했다. SK하이닉스의 시가총액도 1154조원(7930억 달러) 안팎까지 올랐다. 메모리 반도체의 ‘탈(脫)사이클’ 주장이 힘을 얻는 배경에는 폭발적인 실적 개선이 자리하고 있다. 삼성전자는 올해 1분기 연결 기준 영업이익 57조 2000억원으로 사상 최대 실적을 기록했고 SK하이닉스의 영업이익률은 ‘꿈의 70%’를 넘긴 72%였다. 그간은 PC·스마트폰 수요 둔화로 재고가 쌓이면 메모리 반도체 가격이 급락하고, 이후 감산과 공급 축소를 거쳐 다시 가격이 급등하는 흐름이 반복됐다. 하지만 AI 붐으로 수요의 중심축이 소비자 기기에서 AI 데이터센터로 이동했다. 구글·마이크로소프트·메타·아마존 등 빅테크 4개사의 올해 AI 인프라 설비투자(Capex)만 6000억 달러(873조원)를 웃돌 전망이다. 메모리 반도체의 산업구조도 근본적으로 바뀌었다. AI 붐을 탄 고대역폭메모리(HBM)는 첨단 패키징과 수율 확보, 고객 인증 등이 동시에 필요해 단순 웨이퍼 증설만으로는 생산량을 늘리기 어려워 공급 부족 현상이 이어질 가능성이 크다. 과거 메모리 반도체 거래는 분기 단위 단기 계약이 일반적이었지만 최근에는 3~5년 장기 공급계약이 늘고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 2월 대만 방문 인터뷰에서 “AI의 다음 병목은 연산력이 아닌 메모리다. AI의 미래는 메모리에 달렸다”고 말했다. 산제이 메흐로트라 마이크론 CEO도 “AI는 메모리를 이 시대의 정의적인 ‘전략적 자산’으로 근본적으로 재정의했다”고 평가했다. 다만 반론도 있다. AI 투자 확대가 장기간 이어질지 불확실한 데다 중국 CXMT·YMTC 등의 추격도 변수로 꼽힌다. 반도체 산업의 패권 경쟁을 다룬 책 ‘칩 워’의 저자 크리스 밀러는 지난달 28일 영국 파이낸셜타임스(FT)에 “장기 계약이 (사이클에) 변동성을 줄일 수는 있어도 사이클 자체가 사라지는 것은 아니다”라고 말했다.

- AI 에이전트 실패 원인 12가지 함정으로 체계화… 환각·불충분한 탐색이 주요 요인- 에이전트 간 통신 프로토콜 강화로… 오류 줄이고 실행 시간 22.3% 단축- IITP 국책과제 핵심 성과… MS 주도 AIOps 워크숍서 국내 산학 컨소시엄 유일 채택 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)와 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실(지도교수 이경용)이 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 학술대회인 ‘ASPLOS 2026’의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ASPLOS(ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)는 컴퓨터 아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 다루는 CORE 랭킹 A* 등급의 학술대회이며, 해당 워크숍은 2020년부터 마이크로소프트가 주도해 온 클라우드 지능화 분야 포럼이다. 이번 논문은 ‘Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?’를 주제로 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 분석했다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억 8000만 개의 토큰을 투입하는 실험을 진행해 실패 원인을 12가지 유형으로 체계화했다. 분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 요인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 확인됐다. 이러한 문제는 모델의 성능과 무관하게 공통적으로 나타나, 에이전트 프레임워크의 구조적 결함이 주요 병목 지점임이 밝혀졌다. 연구팀은 프롬프트 수정 대신 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 감소시키고 실행 시간은 22.3% 단축하는 성과를 도출했다. 에이전트 간 코드, 실행 결과, 예외 정보 등을 더 풍부하게 공유하는 방식은 정확도와 효율 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다. 학술대회 현장에서는 논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며, 산·학계 연구자들은 LLM 기반 근본원인분석의 핵심 실패 요인으로 꼽힌 ‘에이전트 파이프라인의 구조적 한계’와 이를 극복하기 위한 ‘멀티 에이전트 프레임워크’ 기반의 개선 방향에 주목했다. 모델 세대별 환각 추이와 컨텍스트 확장의 부작용 등 독창적인 실험 결과에도 질문이 집중됐으며, 자가 성찰 메커니즘과 RCA 특화 모델 등 차세대 AI 운영 기술을 둘러싼 의견 교류도 활발히 이뤄졌다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘클라우드 장애 극복을 위한 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술 개발’ 과제의 핵심 성과다. 오케스트로와 한양대학교 이경용 교수 연구팀이 컨소시엄을 구성해 공동 수행했으며, 글로벌 빅테크가 주도해 온 AIOps 연구 분야에서 국내 연구팀이 치열한 경쟁을 뚫고 독보적인 연구 역량을 입증했다는 평가다. 김범재 오케스트로 대표는 “글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 입증했다”며 “이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 ‘자율 운영 클라우드’ 구현에 속도를 낼 것”이라고 밝혔다.

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 수 있을지 주목됩니다

“넉 달간 200명 하이닉스 이적” 주장영업이익 15% 성과급 지급 등 요구협상 결렬 땐 새달 21일 총파업 돌입법조계 “성과급으로 파업은 과도해”주주 “악덕 채무업자냐” 맞불 집회로이터 “파업 땐 전 산업 공급 병목” 슈퍼사이클에 올라탄 반도체 업황이 수출과 실적의 고공행진을 이어가는 가운데, 삼성전자 노조가 40조원 이상의 청구서를 요구하면서 진통이 계속되고 있다. 삼성전자 초기업노조는 23일 오후 삼성전자 평택사업장 앞에서 투쟁결의대회를 개최했다. 노조 측은 영업이익의 15%를 성과급으로 지급하고, 성과급 상한제를 폐지할 것을 요구했다. 삼성전자의 연간 영업이익이 최대 300조원에 달할 것이라는 증권업계 전망대로라면, 노조가 요구하는 성과급 규모는 최대 45조원에 달한다. 최승호 노조위원장은 투쟁사에서 “더 나은 삼성전자를 만들기 위해 성실히 교섭해왔지만, 회사는 성과급 상한 폐지 등 핵심 요구를 외면한 채 일회성 포상으로 협상을 마무리하려 했다”고 주장했다. 최 위원장은 “삼성전자가 오늘 이 자리에 오를 수 있었던 것, 세계 시장에서 이름을 떨칠 수 있었던 것은 조합원들의 노력 덕분”이라고 했다. 이어 집회를 마친 뒤 기자들과 만나 “최근 4개월 동안 SK하이닉스로 이직한 인원만 200명이 넘는다. 인재 유출을 막지 못하면 회사 경쟁력도 유지되기 어렵다”고 했다. 경찰과 주최 측 추산 4만명의 집회 참가자들은 ‘투명하게 바꾸고, 상한 폐지 실행하자’ 등의 손팻말을 들고 구호를 외쳤다. 노조는 사측과 합의가 이뤄지지 않을 경우 다음달 21일부터 6월 7일까지 총파업에 돌입한다는 방침이다. 하지만 산업계와 법조계 일각에서는 성과급을 둘러싼 이번 쟁의행위의 정당성에 의문을 제기하고 있다. 대법원이 성과 인센티브의 임금성을 인정하지 않은 상황에서, 경영 성과의 배분 방식을 두고 파업을 추진하는 것은 과도한 쟁의행위라는 지적이다. 실제 대법원은 삼성전자 퇴직자들이 제기한 소송에서 “성과 인센티브(OPI)는 퇴직금 산정의 기초가 되는 평균임금에 해당하지 않는다”고 판결했다. 판결의 핵심 요지는 성과급은 근로 성과의 사후적 정산이 아니라 경영 성과의 사후적 분배라는 판단이다. 앞서 2025년 8월 판결에서도 “근무 실적과 연동되는 ‘순수한 의미의 성과급’은 일반적으로 근로의 대가라고 보기 어려워 통상임금에 해당하지 않는다”고 판단했다. 노조의 주장대로 이번 삼성전자의 실적이 온전히 노동의 성과로 볼 것인지에 대해서도 의견이 엇갈린다. 반도체 산업은 단순 조립·생산이 아니라 공정 기술과 대규모 투자가 생산성을 좌우하는 고부가가치 산업으로, 기술력과 투자 규모가 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 삼성전자는 2021년부터 2025년까지 약 148조원을 연구개발에 투입했다. 노사 갈등은 주주와 노조 간 대립으로도 확산되는 양상이다. 이날 오전에는 대한민국 주주운동본부 소속 일부 회원들이 집회 장소 인근에서 맞불 집회를 열고 노조의 성과급 요구가 과도하다고 비판했다. 이들은 “반도체 공장의 지분을 갖고 있는 사람은 주주들이지, 직원들이 아니다”라며 “반도체 호황 사이클에서 공장을 멈추면, 주주들의 재산에 직접적인 피해를 주는 것”이라고 주장했다. 이어 “상한선 없는 성과급을 요구하는 건 악덕 채무업자와 다름없다”고 덧붙였다. 삼성전자는 총파업 가능성에 대비해 사내 게시판에 ‘안전보호시설 유지·운영’의 필요성을 강조하는 공지문을 게시했다. 유독성·가연성 가스와 화학물질을 다루는 반도체 공정 특성상, 파업 기간에도 안전 관련 인력은 정상 근무가 필요하다는 취지다. 업계에 따르면 회사는 노동조합법에 따라 전체 직원 약 12만 8000명 중 5% 수준을 필수 유지 인력으로 요청한 것으로 알려졌다. 노조법 제42조 2항은 사업장 안전보호시설의 유지·운영을 방해하는 행위를 금지하고 있다. 로이터는 “노조의 파업으로 세계 최대 메모리 칩 제조업체인 삼성전자의 생산에 차질이 빚어질 경우 AI 데이터 센터, 자동차, 스마트폰 등 전 산업 분야에서 공급 병목 현상이 심화될 것”이라고 전망했다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 “파업이 현실화될 경우 메모리 생산 차질로 공급 부족이 심화되고, 이는 가격 상승 압력을 확대시키는 요인으로 작용할 것”이라고 진단했다.

크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자(CEO)가 방한해 삼성전자, SK하이닉스, LG전자 경영진과 잇따라 회동했다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP)의 강자인 퀄컴이 파운드리·메모리·인공지능(AI) 협력 전반을 점검하는 동시에 공급망 재편과 신사업 확대 전략을 구체화하기 위한 행보로 해석된다. 아몬 CEO는 21일 한진만 삼성전자 파운드리사업부장(사장)과의 회동에서 2나노미터(㎚·10억분의 1ꏭ) 공정 기반 차세대 애플리케이션 프로세서(AP) ‘스냅드래곤 8 엘리트 2’ 위탁생산을 핵심 의제로 논의한 것으로 알려졌다. 퀄컴은 최근 수년간 TSMC 중심의 생산 구조를 유지해왔으나 차세대 제품부터는 삼성전자를 포함한 파운드리 이원화 전략을 검토 중인 것으로 전해졌다. 업계에서는 삼성 파운드리의 수율 개선과 기술 신뢰도 회복, 글로벌 웨이퍼 가격 상승 등이 복합적으로 작용한 결과로 보고 있다. 실제로 아몬 CEO는 지난 1월 “여러 파운드리 기업 가운데 삼성전자와 가장 먼저 2나노 공정 도입을 논의했다”며 “파운드리 이원화 전략은 여전히 유효하다”고 밝힌 바 있다. 아몬 CEO는 SK하이닉스 경영진과의 만남에서 AI 확산에 따른 메모리 수급 문제 등을 다룬 것으로 보인다. 퀄컴이 데이터센터용 AI 추론 칩 ‘AI200’ 등을 통해 서버 시장 진출을 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 저전력 D램(LPDDR) 확보 필요성이 크게 확대된 상황이다. 특히 AI 서버 수요 증가로 메모리 공급이 병목 요소로 부상하면서 주요 고객사가 직접 공급망 확보에 나서는 흐름과 궤를 같이한다. LG전자와는 ‘피지컬 AI’를 중심으로 협력 확대 방안이 논의됐다. 두 회사는 과거 모바일 사업에서 시작된 협력 관계를 현재 전장·가전 영역으로 확장해왔으며, 최근에는 로봇과 스마트홈 등 물리적 환경 기반 AI 분야로 협력 범위를 넓히는 추세다. LG전자는 스마트홈과 모빌리티를 연결하는 AI 전략을 추진 중이며, 퀄컴은 로봇용 프로세서 ‘드래곤윙 IQ10’ 등을 앞세워 관련 시장 진입을 본격화하고 있다.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

소프트웨어가 하드웨어 수요 잠식‘훈련’ 필요 없어 이르면 연내 가능비용 줄어 ‘온디바이스 AI’ 앞당겨판매 대수 늘면 반도체 수요도 증가‘지능형 메모리’ 미래 기술 선점해야 구글 리서치가 인공지능(AI) 모델의 메모리 사용량을 6분의1로 줄이는 혁신 알고리즘 ‘터보퀀트’(TurboQuant)를 전격 공개해 글로벌 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 소프트웨어가 하드웨어 수요를 잠식할 것이라는 ‘수요 절벽’ 위기론과 시장 파이가 커질 것이라는 낙관론이 팽팽하다. 29일 핵심 쟁점을 일문일답으로 풀었다. Q. 터보퀀트란 어떤 기술인가. A. AI가 대화 맥락을 기억하는 ‘실시간 메모장’(KV 캐시)의 용량을 획기적으로 줄이는 기술이다. 기존에 데이터를 무거운 ‘고화질 사진’로 저장했다면, 화질 손상은 거의 없으면서 용량만 6분의 1로 줄인 ‘고효율 압축 이미지’로 변환하는 식이다. 여기에 보정 필터를 더해 미세 정보까지 선명하게 되살린다. 예컨대 백과사전 6권을 핵심만 요약한 1권으로 만들면서도 답변 정확도는 그대로 유지하는 셈이다. Q. 과거 구글의 ‘텐서 처리 장치’(TPU)가 공개됐을 때보다 시장이 더 민감한 이유는. A. TPU가 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)라는 하드웨어 장비를 ‘구글 칩’으로 바꿔보겠다는 하드웨어 간의 대체 경쟁이었다면, 터보퀀트는 어떤 연산 장치를 써도 메모리 ‘구매량’ 자체를 6분의 1로 줄일 수 있는 범용 소프트웨어 솔루션이다. 메모리 업체 입장에서 고객사가 칩 브랜드(하드웨어)를 바꾸는 게 아니라, 주문서의 수량(메모리 용량) 자체를 지워버리는 셈이라 타격의 결이 다르다. Q. 그럼에도 ‘장기 낙관론’이 나오는 이유는. A. 자원의 이용 효율이 높아져 비용이 낮아지면 전체 소비량이 늘어나는 ‘제본스의 역설’ 때문이다. AI 운영비가 낮아지면 모든 기기에 AI가 기본 탑재되는 ‘온디바이스 AI’ 시대가 앞당겨진다. 개별 기기당 탑재량은 줄어도 판매 대수가 압도적으로 늘어 전체 메모리 수요는 더 커질 것으로 전망된다. Q. 시장에선 상용화가 이르면 연내 가능할 것으로 보는데. A. 그렇다. 터보퀀트는 기존 AI 모델을 새로 학습시킬 필요 없이 운영 중인 시스템에 ‘필터’처럼 갈아 끼우는 ‘훈련 불필요’ 방식이다. Q. 상용화 신중론이 나오는 이유는. A. 해결할 과제가 많다. 수만 대의 서버가 얽힌 클라우드 시스템에 병목 없이 녹여내는 기술적 최적화가 필수다. 다양한 모델에서 동일한 품질을 내는지 증명해야 하고, 주요 환경에서 별도 튜닝 없이 쓸 수 있는 범용 표준으로 채택돼야 한다. 데이터 복원 과정에서 발생하는 시간 지연과 실시간 대화 품질 저하 우려도 넘어야 한다. Q. 한국 기업들은 어떻게 대응해야 하나. A. 삼성전자나 SK하이닉스는 단순히 정해진 규격의 부품만 납품하는 공급자에서 벗어나 AI 시스템 전체의 효율을 설계하는 ‘통합 솔루션 파트너’로서의 역량을 입증해야 한다. 메모리 스스로 연산까지 돕는 지능형 메모리(PIM)나 기기 간 연결 장벽을 허무는 차세대 연결 기술(CXL) 같은 미래 기술을 선점해야 한다.

삼성SDS가 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 ‘B300’을 기반으로 한 클라우드 서비스를 국내 처음 선보였다. 삼성SDS는 자사 클라우드 플랫폼 ‘삼성 클라우드 플랫폼(SCP)’을 통해 B300 기반 GPU 구독형 서비스 GPUaaS를 출시했다고 23일 밝혔다. 기업들이 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 ‘AI 추론’ 단계로 진입하면서, 급증하는 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하려는 것이다. B300 GPU는 12단 고대역폭메모리 HBM3E를 탑재해 GPU당 288GB의 메모리 용량과 초당 8TB의 대역폭을 제공한다. 복잡한 연산이 필요한 AI 추론 영역에서 H100 대비 용량은 3.6배, 대역폭은 2.4배로 메모리 성능이 향상됐다. 이에 따라 대규모 언어 모델(LLM) 실행 시 GPU의 빠른 연산 속도 대비 느린 메모리의 데이터 전송 속도로 인해 전반적인 성능이 저하되는 데이터 병목 현상이 획기적으로 개선됐다. SCP B300 GPUaaS를 도입하면 고용량 메모리를 통해 거대 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있어 AI 에이전트, 이미지·영상·코드 생성 및 분석 등 고성능이 필요한 AI 서비스의 지연 시간을 최소화할 수 있다.

김윤덕 국토교통부 장관이 12일 “부동산 시장에서 부동산 가격을 하향 안정화 추세로 잡는 것이 근본적으로 전월세에 사는 무주택자들에게 이익”이라고 강조했다. 특히 초고가·비거주 1주택자와 이른바 ‘똘똘한 한 채’ 소유자를 겨냥한 보유세 인상과 장기보유특별공제(장특공제) 손질 필요성도 거론했다. 김 장관은 이날 CBS 라디오에 출연해 “전월세 시장에서 전셋값 산정의 기본 베이스는 집값”이라며 이렇게 말했다. 수도권을 중심으로 전셋값 오름세가 이어지며 세입자들의 불안이 커지자 진화에 나선 것으로 풀이된다. 그는 강남 3구와 용산구의 집값이 2주 연속 하락한 것을 두고 “부동산은 심리가 중요하지 않나. 그런 면에서 집값 상승 기대감이 크게 꺾였다는 점에 주목하고 있다”고 강조했다. 다만 전세 매물 잠김 해소를 위한 토지거래허가구역(토허구역) 해제 여부에 대해서는 “부동산 시장 안정화에 도움이 되기 때문에 (토허구역을) 푸는 것은 고려하지 않고 있다”며 “일관되게 정책을 밀고 나가겠다”고 선을 그었다. 토허구역 해제 이후 집값 상승이 재연될 수 있다는 우려를 반영한 발언이다. 실제로 지난해 ‘잠·삼·대·청’(서울 송파구 잠실동, 강남구 삼성·대치·청담동) 토허구역 해제 이후 서울 집값이 상승한 바 있다. 임대차 시장의 ‘병목 현상’은 초단기 공급 대책으로 돌파하겠다는 구상이다. 김 장관은 “상가를 주택으로 빠르게 개조해 공급한다든가, 1인가구 증가에 맞춰 프리미엄 원룸 주택 공급 방식을 채택하는 등 공급을 초단기적으로 늘릴 생각”이라며 “매입임대도 활성화하겠다”고 밝혔다. 매입임대는 한국토지주택공사(LH)가 도심 내 주택을 사들여 공급하는 방식이다. 통상 아파트 매매가와 전세가는 정비례 관계다. 서울연구원이 공개한 서울연구데이터서비스를 보면 서울 주택매매가격지수는 2022년 1월 109.0(2020년=100)까지 상승한 뒤 같은 해 7월 이후 내림세로 돌아섰다. 전세 가격지수도 2022년 1월 108.3까지 올랐다가 매매가격지수와 동조 현상을 보이며 함께 하락했다. 김 장관은 특히 보유세 인상 등 세제 개편을 통한 ‘매물 유도’를 시사했다. 그는 “살지도 않으면서 주택을 소유할 일이 없다”며 “생활하고 사는 집 외의 투기성·투자성 주택 보유가 경제적으로 더 손해라는 일관된 정책을 할 것”이라고 밝혔다. 그간 물량 공급에 방점이 찍혔던 부동산 대책에 세제 개편까지 더해 집값 하락 효과를 극대화하겠다는 취지다. 다만 구체적인 세율이나 적용 방식에 대해서는 언급하지 않았다. 김 장관은 “집을 가지고 있는 것이 경제적으로 이익이 되지 않는다는 말에 정부 정책의 모든 지향과 방향이 함축돼 있다”고 설명했다. 보유세 인상과 함께 ‘똘똘한 한 채’ 심리를 부추긴 장특공제 개선 필요성도 언급했다. 그는 “실제 집값이 많이 올랐는데 그분들이 낸 세금을 월급쟁이들이 낸 세금과 비교해 보면 사실상 거의 말이 안 되는 수준”이라며 “전체적으로 세제 손질이 필요하다”고 강조했다. 경제정의실천시민연합(경실련)이 발표한 자료에 따르면 압구정 현대 3차 82.5㎡를 15년간 보유한 가구주의 장특공제액은 26억 6000만원에 달했다. 김 장관은 오는 5월 9일 다주택자 양도소득세 중과 유예 종료 이후를 겨냥해 세제·금융·공급을 망라한 종합 대책을 준비 중이라고도 밝혔다. 그는 재정경제부, 금융위원회 등과 함께 대책을 논의 중이며 유동성 관리와 통화 정책, 부동산감독원을 통한 투기성 자본 대응 방안도 함께 검토하고 있다고 말했다.

SK텔레콤은 4일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 개최 중인 MWC26에서 글로벌 서버 제조사 ‘슈퍼마이크로’, 인공지능(AI) 데이터센터(DC) 기계·전기·배관(MEP) 분야 글로벌 제조사 ‘슈나이더 일렉트릭’ 등 글로벌 파트너들과의 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 MOU는 AI DC 구축 기간을 단축하고 공급 병목을 해소하는 통합 모델 ‘프리팹 모듈러’ 방식의 솔루션을 확보하는 것이 목적이다.

퀄컴 “글로벌 60개사와 6G 상용화”모바일 트래픽서 AI 비중 급증세1년 앞당겨 2029년 도입 못박아화웨이 “5.5G 즉각적 확산” 반격 지상망 효율 극대화 6G 길목 노려“AI 병목 해결… 자율주행·로봇 유리” “인공지능(AI) 혁명을 믿는다면 6G(6세대 이동통신)는 필수입니다. 저항은 무의미합니다.”(크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자) “AI는 6G를 기다려주지 않습니다. 지금 당장 지능형 세계로 넘어가야 합니다.”(양 차오빈 화웨이 사장) 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26 기조연설장에서는 미래 표준을 설계하려는 ‘미국 중심 진영’과 현재 시장의 실리를 수성하려는 ‘중국 중심 진영’ 사이에 전략적 온도 차가 선명하게 드러났다. 퀄컴이 MWC 개막과 함께 30여개였던 파트너사를 60여개로 늘리며 ‘2029년 6G 상용화’ 로드맵을 들고 나오자, 화웨이는 ‘5G 어드밴스드(5.5G)’의 즉각적인 확산을 해법으로 제시하며 맞섰다. 화웨이는 이번 전시에서 6G 기술력을 대거 과시했지만 당장의 비즈니스 모델로는 5.5G를 전면에 내세웠다. 미국의 위성 통신 패권을 단기간에 앞지르기 어렵다는 판단 아래, 지상망 효율을 극대화해 6G로 가는 길목을 선점하겠다는 실리적 판단이다. 특히 5.5G는 대용량 데이터를 클라우드로 전송할 때 발생하는 ‘업링크(상향 전송) 병목 해결’에 최적화되어 있어, 로봇이나 자율주행차 상용화에 유리하다는 설명이다. 반면 퀄컴은 상용화 시점을 업계의 전망보다 1년 앞당긴 2029년으로 못 박았다. 가속화된 AI 전환 속도에 맞춘 승부수다. 퀄컴에게 6G는 단순히 빠른 속도를 넘어 통신망 자체가 AI처럼 사고하는 ‘AI 네이티브’ 환경의 주도권을 뜻한다. 아몬 최고경영자(CEO)는 2034년 모바일 트래픽의 30%를 AI가 점유할 것으로 예측한다. 이 때가 되면 지상 기지국과 위성, 사물 감지(센싱) 기능이 하나로 통합되는 지능형 인프라가 필요하기에 6G로 조속한 전환이 필요하다는 것이다. 업계는 퀄컴 진영과 화웨이 진영 간의 대결구도가 첨예해진 배경에는 완전히 달라진 ‘게임의 법칙’이 깔려있다고 본다. 그간 네트워크 장비의 주도권을 쥔 편이 승자가 됐지만, 이제는 망 위에 흐르는 데이터를 누가 더 효율적으로 처리하냐는 ‘연산력’의 대결이라는 것이다. 기존 인프라의 공식을 깨뜨린 건 엔비디아의 ‘AI-RAN(무선접속망)’이다. 엔비디아는 기지국에 범용 그래픽처리장치(GPU) 서버를 심어 소프트웨어만으로 통신을 구현하는 역발상을 제시했다. 소프트뱅크와 함께 공개한 초당 36Gbps의 속도는 전용 장비 없이 오직 GPU와 소프트웨어만으로 구현된 수치다. 통신 처리에 쓰고 남은 GPU 자원은 AI 연산에 즉시 투입할 수 있다. 값비싼 하드웨어 교체 주기에 부담을 느끼던 이동통신사들에게 새로운 선택지를 준 것이다. 국내 통신 3사는 우선 퀄컴의 6G 연합에 이름을 올렸지만, ‘주권’ 확보 전략은 각각 다르다. SK텔레콤은 엔비디아 주도 연합의 이사회 멤버로서 인프라 표준을 설계하고 글로벌 텔코 AI 얼라이언스(GTAA)의 결속을 다지는 등 ‘다자간 동맹’의 구심점 역할에 주력하고 있다. LG유플러스는 거대 담론보다 고객 접점인 AI 에이전트 고도화에 화력을 집중하며 기술 종속을 방어하는 ‘실용주의’ 행보를 보였다. KT는 6G를 지상과 해상, 공중을 유기적으로 잇는 ‘3차원 커버리지’로 정의하며 차별화된 비전을 제시했다. 재난 상황에서도 결함 없는 통합 아키텍처를 구축해 네트워크의 신뢰성을 확보함으로써, AI가 자율적으로 운영되는 지능형 인프라의 종착지를 선점하겠다는 포석이다. 업계 관계자는 “이번 MWC는 통신사가 망을 깔던 ‘건설사’에서 그 위 데이터를 가공하는 ‘운영사’로 탈바꿈해야 생존할 수 있음을 보여준 변곡점”이라며 “결국 6G 레이스는 개별 기술의 우위를 넘어 AI와 위성, 보안 등을 하나의 두뇌처럼 묶어내는 지능형 아키텍처를 누가 먼저 완성하느냐의 싸움이 될 것”이라고 진단했다.

김진애 국가건축정책위원장이재명 대통령은 지난달 다주택자 양도소득세 중과 유예를 예정대로 5월 9일 종료한다고 선언하며 부동산 시장 정상화에 온힘을 쏟고 있다. 연일 다주택자들을 향해 “버티는 것보다 파는 것이 유리할 것”이라고 경고하면서 다주택자에 대한 각종 혜택을 축소하겠다는 의지를 내비쳤다. 설 연휴에는 장동혁 국민의힘 대표와 이 문제를 두고 소셜미디어(SNS)로 설전을 벌이는 등 부동산 문제가 6월 지방선거 전 핵심 이슈로 떠오른 상황이다. 건축·도시 전문가로 국회의원을 지낸 김진애 국가건축정책위원장은 지난 19일 서울신문과 인터뷰에서 특유의 거침없는 화법으로 부동산 현안을 짚었다. 그는 이 대통령의 다주택자 규제 강화 기조는 ‘다주택자를 악마화’한 문재인 정부와는 다르다고 전제하며 임기 1년 차 여대야소 국면에서 이 대통령이 강력한 추진력으로 부동산 시장 정상화에 성과를 낼 것이라고 내다봤다. 특히 ‘똘똘한 한 채’ 선호 현상이 부동산 시장 왜곡의 주범이라며 1가구 1주택 보호에 치중한 세제 및 대출의 개편이 필요하다고 강조했다. 다음은 일문일답. 초고가 ‘한 채’ 선호로 공급 병목 종부세 폐지하고 재산세로 통합과세 기준을 ‘총자산’으로 바꿔야‘도심 저층 주거지’ 해법으로 제시세운지구 고층 개발, 바보 같은 짓시장 혼자 도시공간 결정 말아야李정부 4년 동행할 서울시장 중요청년이 부담 가능한 주택이 핵심좋은 후보 안 나오면 출마할 수도-정부의 다주택자 규제 강화 기조를 평가한다면. “부동산 정상화라고 본다. 다주택자 양도소득세 중과는 윤석열 정권이 1년씩 유예했는데, 시장에 안 좋은 사인을 준다. ‘버티면 또 유예해주겠지’라고. 모든 걸 원칙적으로 한다는 입장은 너무나 반가운 사인이다. 특히 선거를 앞두고 부동산을 건드리면 안 된다는 말이 있고, 정당이나 청와대는 굉장히 조심스러워하는데 대통령이 ‘우리는 원칙대로 한다’는 사인을 준 것이다.” -이 대통령은 ‘다주택 보유 자체를 사회악이라 비난할 수는 없다’고도 했다. “굉장히 현명하다고 생각한다. 문재인 정부는 다주택자를 악마화하며 다주택자들에게 주택을 팔라고 했다. 한편에서는 다주택자가 민간 임대사업자로 등록하도록 유도했다. 그러다 보니 시장에선 ‘똘똘한 한 채’ 선호가 강화되는 동시에 임대사업자들이 주택을 몇백 채씩 사 모으는 현상이 나타났다. 특히 똘똘한 한 채 선호 현상은 초고층 주상복합이나 아파트 단지에 대한 수요만 높이고 임대차 시장을 떠받치는 다세대 다가구 주택의 공급은 감소시키는 양극화를 유발했다. 똘똘한 한 채 선호 현상 때문에 부동산 시장이 어그러지는 게 굉장히 많다.” -‘똘똘한 한 채’ 선호 현상을 걷어낼 방법은. “1가구 1주택에 대한 과도한 보호는 재고해야 한다. 장기 보유하면 할수록 세금을 감면해주니 가격이 높은 주택을 살수록 유리하다. 그래서 똘똘한 한 채로 가는 거다. 특히 1가구 1주택 중심의 세제를 개편할 필요가 있다. 재산세 부과 기준을 주택 수가 아닌 전체 보유 자산으로 해야 한다. 지방에 다세대 주택 두 세 채 가져서 총 10억 가진 사람과 아파트 한 채로 30억 가진 사람 사이에 차이를 둬야 한다. 대신 재산세는 제대로 거둬야 한다. 악마화되고 효과도 없어진 종합부동산세를 없애고 재산세로 통합해야 한다. 대신 지방세인 재산세를 국가 차원에서 배분하기 위해 30% 정도는 국세로 쓸 수 있게 해야 한다.” -문재인 정부 때는 ‘정부가 시장을 이기지 못했다’는 평가가 나왔다. “모든 정책은 타이밍이다. 문재인 정부 초기에는 여소야대라 하고 싶은 대로 못 했다. 3~4년차에 여대야소가 됐을 때 종부세 등을 강화했지만, 효과를 보기에 너무 짧았다. ‘정권이 바뀌면 정책도 바뀌지 않겠나’라는 시장의 인식도 있었다. 하지만 지금은 1년차고 여대야소다. 부동산 세제도, 대출도 정상화할 수 있을 것이다.” -부동산 가격 안정화에 공급도 중요한데. “여태까지 공급이 잘 안된 이유는 똘똘한 한 채 때문이다. 초고가 아파트를 만들기 위해 아파트가 단지화되고, 단지가 커진다. 그러면 이해관계자 간 협상이 길어지고 공사비도 올라가니 지방정부가 지구를 지정하고 허가를 내주더라도 착공이 안 된다. 공급의 병목 현상이 생긴 이유다.” 국가건축정책위원회는 건축정책의 비전·목표를 제시하고 관계 부처의 건축정책을 심의·조정하는 대통령 소속 위원회다. 지난해 9월 취임한 김 위원장은 올해 위원회의 핵심 과제로 ‘공간 민주주의’와 ‘건축산업 대전환’을 제시했으며, 최근 청와대에 주택 공급 방안으로 ‘도심 블록형 주택’을 보고했다. -김윤덕 국토교통부 장관은 최근 ‘도심 블록형 주택’에 긍정적 반응을 보였다. “국건위가 제안한 건 도심 저층 주거지를 공급하는 방안이다. 공급 방안일 뿐만 아니라 건축 혁신, 임대 혁신 등이 망라됐다. 개발 단위를 중형으로 줄이고, 단지가 아니라 건축을 중심으로, 종합적 품질경영(TQM)이 가능한 방식으로 하겠다는 것이다. 지금은 설계와 시공, 운영이 따로니 사후 관리가 안 된다. 먹튀하는 분양 사업밖에 없게 된다. TQM, 즉 기획부터 설계, 시공, 임대 분양 관리, 시설 운영까지 패키지로 할 수 있어야 한다.” -‘공간 민주주의’와 ‘건축산업 대전환’의 구체적 내용은 무엇인가. “공간 민주주의는 가치의 측면이고 건축산업의 대전환은 실용의 측면이다. 공간 민주주의는 민주주의 관점에서 일상적인 공간을 어떻게 배분해 활용할 것인가의 문제다. 광화문 광장의 활용 방안을 서울시장 혼자 결정하지 말자는 것이다. 아울러 토목의 시대를 지나 건축의 시대를 맞아 건설 산업을 바꿔야 한다. 여전히 토목 시대에 만들어진 법, 규제들이 발목을 잡고 있다. 규제 리셋이 필요하다. 그중 하나가 주차장이다. 주차장이 건축을 옥죄고 있다. 공사비의 30%를 지하에 때려 박는다. 이를 저렴하게 할 방법이 로봇 주차, 인공지능(AI) 주차다. 이걸 해보려고 한다.” 2021년 4·7 서울시장 보궐선거에 출마했었던 김 위원장은 최근 서울의 역사, 과제, 비전을 담은 ‘이토록 서울’을 출간했다. 김 위원장은 책에서 역대 서울시장들을 평가하며 차기 서울시장은 서울의 본질적 과제에 도전하는 리더십을 발휘해야 한다고 설파했다. -지역 균형 발전과 서울의 성장은 어떻게 조화를 이뤄야 하나. “서울은 이미 세계 유일무이의 매력적인 도시로 성장했다. 활용 방법을 고민해야 한다. 서울에 투자를 해야하는데, 데이터센터 등은 지방으로 간다고 하지 않나. 그렇다면 서울에는 문화산업, K컬처 경제를 하는 게 필요하다. 예를 들어 서울에 K팝 공연 등을 위한 아레나가 필요하다는 주장이 나오는데 저는 서울이 아니라 수도권에 지어야 한다고 생각한다. ‘코첼라 모델’이다. 북미 최대 음악 페스티벌인 코첼라는 로스앤젤레스(LA) 교외에서 개최되지만 관련 관광은 LA 중심으로 이뤄진다. 코첼라처럼 50만명 이상의 페스티벌을 개최하기엔 서울에 땅이 부족하다. 하지만 수도권에 개최한다고 하더라도 관광객들은 서울에 와서 머물 것이다. 서울과 수도권이 협업해야 한다.” -서울시의 종묘 앞 세운지구 개발에는 정부가 반대하고, 정부의 태릉CC 주택 공급에는 서울시가 ‘이중 잣대’라며 비판하고 있다. “세운지구 개발은 어리석다. 시간의 힘이 만든 공간을 건드리는 건 바보 같은 짓이다. 대안도 있다. 왜 거기에 꼭 145m 건물이 올라가야 하나. 세운지구는 광장시장과 연결된 곳이라 (세운상가의) 전자상가와 바로 붙어서 새로운 엔터테인먼트 허브가 될 수 있는 곳이다. 꼭 높을 필요는 없다. 반면 태릉CC는 문재인 정부 때도 1만호를 짓는다고 했다. 그때 영향평가를 했다. 이번에도 분명히 유산평가를 할 거다. 태릉은 유산평가를 받아서 하겠다는 건데 종묘 앞은 안 받겠다는 것 아닌가.” -차기 서울시장이 풀어야 할 본질적 과제는 무엇인가. “서울이 인구, 특히 젊은 인구를 잃고 있다는 것이다. 해결 방법은 두 가지다. 부담 가능한 주택을 어떻게 주느냐. 서울의 주택 공급률은 97%다. 100%가 안 되는 소수의 도시 중 하나다. 이걸 당연하게 생각하는 건 잘못이다. 젊은 생산 인구들이 싸게 살 수 있는 주택을 어떻게 많이 만들어 줄 수 있느냐에 집중해야 한다. 특히 공공 임대가 늘지 않는데, 시장이 머리를 싸매고 국토부를 압박하면서 해야 한다. 또 하나는 일자리 배치 문제다. AI 시대에 일자리가 줄어드는 건 당연하다. 자기의 창의적인 아이디어로 사업을 해서 살아남고 사회에 기여하겠다는 청년들에게 투자해야 한다.” -선거에 출마할 의향이 있는지. “차기 서울시장은 너무 중요하다. 이재명 정부와 4년을 같이 갈 시장이다. 잘하면 신나게 갈 수 있다. 좋은 공약을 가진 후보가 있으면 밀어줄 수도 있다. 그런 후보가 안 나오면 내가 나갈 수도 있다. 아직은 그런 후보가 안 보여서 직접 출마하는 쪽으로 기울어지고 있는데 끝까지 기다려보겠다.” ■ 김진애 국가건축정책위원장은 서울대 건축학과를 졸업하고 미 매사추세츠공대(MIT)에서 건축학 석사와 도시계획학 박사 학위를 취득했다. 1979년 행정 신수도 기본계획, 1996년 부산 수영정보단지 마스터플랜, 2000년 인사동길 등 도시 개발 프로젝트에 참여했다. 참여정부에서 대통령 자문 건설기술·건축문화선진화위원회 위원장을 지내며 건축기본법 제정을 이끌었다. 18·21대 국회의원으로 국토교통위원회와 법제사법위원회에서 일했다. 이재명 정부 출범 후 지난해 9월 국가건축정책위원장에 취임했다.

오픈 AI는 최근 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer Scale Engine, 이하 WSE)을 개발하는 미국의 스타트업인 세레브라스(Cerebras)와 인프라 도입 계약을 체결했습니다. 세레브라스의 WSE 기반의 750MW 데이터 센터를 구축하는 계획으로 2028년 가동을 목표로 하고 있습니다. 투자 규모는 공개하지 않았지만, 일부 언론 보도에서는 100억 달러에 달하는 것으로 추정되고 있습니다. 오픈 AI는 세레브라스의 최신 WSE3-3 기반의 GPT-5.3-Codex-Spark를 공개해 이 프로세서에서 가능성을 보여주고 있습니다. 물론 현재는 엔비디아 의존도가 여전히 높고 두 회사가 기존에 맺은 상호 투자 계획들은 여전히 유효하지만, 이런 행보는 오픈 AI가 새로운 대안을 찾고 있다는 인상을 주기에는 충분합니다. 이를 통해 엔비디아와의 협상에서 우위를 점하는 것은 물론 더 비용 합리적인 대안을 찾을 수도 있는 것입니다. 다만 웨이퍼 스케일 엔진이라는 새로운 기술을 들고나온 세레브라스가 실제 그만큼의 성과를 보여줄 수 있을지는 아직 미지수입니다. 세레브라스는 2015년 설립된 스타트업으로 2019년 첫 번째 WSE 제품을 내놓았습니다. 이 기술에 웨이퍼 스케일이라는 명칭이 붙은 이유는 간단합니다. 프로세서를 만들 때 사용되는 둥근 원판인 웨이퍼를 잘라서 칩을 만드는 게 아니라 웨이퍼 전체를 통째로 하나의 프로세서로 사용하기 때문입니다. 현대적인 프로세서와 메모리 모두 웨이퍼를 잘라서 제품을 만들고 있지만, 웨이퍼를 여러 개로 잘라서 프로세서를 만든 후 이들을 별도의 시스템에서 병렬로 연결한다는 것은 사실 제조 비용 상승은 물론 프로세서 간 데이터 전송 시 발생하는 병목현상으로 인해 성능이 떨어질 우려가 있습니다. 따라서 발상을 바꿔 아예 웨이퍼 하나를 통째로 멀티코어 프로세서로 활용하자는 아이디어는 이전부터 있어 왔으나 몇 가지 큰 걸림돌이 있어 실현되지는 못했습니다. 첫 번째는 프로세서 제조 과정에서 사소한 오류 하나만 생겨도 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되는 위험성이 있다는 것입니다. 예를 들어 기존의 프로세서는 웨이퍼 하나에서 150개 정도의 제품이 나왔을 때 100개 정도만 양품이면 나머지 50개를 버려도 충분히 수익을 낼 수 있습니다. 하지만 웨이퍼 전체에서 치명적인 오류가 한 번만 발생하면 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되어 손해가 클 수밖에 없습니다. 웨이퍼 안에 수많은 코어를 탑재할 경우 코어 간 병목 현상과 메모리 병목 현상 역시 우려될 수 있는 문제입니다. 마지막으로 이렇게 거대한 프로세서는 전력 소모량과 발열량 역시 엄청나게 클 수밖에 없어 실용적인 시스템을 구축하기 힘들었습니다. 세레브라스는 새로운 방법으로 이 한계를 극복했습니다. 우선 하나의 큰 코어 대신 작은 코어 여러 개를 연결해 반복되는 구조를 만든 후 각 코어가 모두 연결되어 있어 일부 코어와 연결 회로에 오류가 생기더라도 나머지 부분이 정상 작동하도록 만들었습니다. 그리고 대용량의 SRAM을 프로세서에 통합해 메모리 병목 현상을 최소화했습니다. 2024년 공개한 세레브라스의 최신 프로세서인 WSE-3의 경우 TSMC의 5nm 공정을 이용해 4조 개의 트랜지스터를 집적한 역대 가장 거대한 프로세서로 90만 개의 코어를 집적했습니다. 실제로는 90만 개보다 더 많은 코어를 넣어서 오류가 나더라도 90만 개 정도의 코어 숫자를 보장한 것입니다. 하지만 코어가 많다고 해서 성능이 바로 그만큼 높아지는 것은 아닙니다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 속담처럼, 수많은 코어가 유기적으로 연결되어야 합니다. WSE-3는 코어들은 거대한 메쉬(Mesh) 구조로 연결되어 있습니다. 하나의 실리콘 안에서 모든 코어가 연결된 덕분에 수천 개의 GPU를 묶을 때 발생하는 병목 현상을 피하고 데이터 전송 속도가 매우 빠른 것이 특징입니다. WSE-3는 90만 개의 코어를 뒷받침하기 위해 44GB SRAM 메모리를 칩에 통합하고 있습니다. 다만 이것만으로는 대규모 AI 연산에 필요한 대규모 데이터를 모두 담을 수 없기 때문에 가중치(Weights)를 칩 외부의 전용 스토리지에 보관하고, 연산 시 필요한 부분만 초고속 스트리밍으로 칩에 공급하는 방식을 사용합니다. 이런 독특한 구조를 통해 웨이퍼 스케일 엔진 기술은 기본 AI 프로세서가 지닌 한계를 극복할 차세대 AI 솔루션으로 주목받고 있습니다. 하지만 장밋빛 미래만 보이는 것은 아닙니다. 현재 AI 생태계 자체가 엔비디아의 CUDA에 기반해 있고 AI 서비스 솔루션 자체도 GPU에 최적화되어 있다는 점은 무시하기 어려운 장벽입니다. 더구나 현재도 적자인 오픈 AI는 여기저기 투자 계획과 협업 프로젝트를 발표하고 있지만, 이 막대한 자금들을 어디서 조달할 수 있을지 의구심이 제기되고 있습니다. 지금 흑자를 내고 있다고 해도 앞으로 계획된 투자를 진행하기 위해서 필요한 천문학적인 자금을 조달하기는 쉽지 않을 것입니다. 그런데 또 대규모 투자 계획을 발표하니 의문이 제기되는 것도 당연합니다. 마지막으로 실제 WSE-3나 혹은 그 후속 프로세서들이 이론이 아니라 실제로 엔비디아의 GPU보다 더 앞선 성능을 보여줄 수 있는지 역시 충분히 검증되지 않은 상태입니다. 현재 여러 AI 제조사가 자사의 기술이 엔비디아보다 우월하다고 주장하고 있지만, 현재까지 의미 있는 대항마로 성장한 곳은 구글의 TPU 정도이며 오랜 라이벌인 AMD 조차도 아직 엔비디아의 아성에 도전할 수준은 되지 않고 있습니다. 오랜 세월 축적된 엔비디아의 기술을 신생 스타트업이 쉽게 뛰어넘을 수 있을지 아무래도 의문인데, 확실하지 않은 곳에 많은 자금을 투자할 정도로 재무 사정이 넉넉하지 않아 보인다는 것이 솔직한 평가일 것입니다. 물론 엔비디아의 현재 모습을 10년 전 대부분 예상 못한 것처럼 앞으로 10년 후 역시 예상하기 어려운 게 사실입니다. 과연 10년 후 엔비디아의 독점이 계속 유지될 수 있을지, 아니면 예상치 못한 다크호스가 시장을 뒤흔들게 될지 궁금합니다.

삼성전자가 세계 최초로 인공지능(AI) 산업의 핵심 부품인 6세대 고대역폭메모리 HBM4를 양산 및 출하했다고 12일 밝혔다. 최대 데이터 전송 속도는 13Gbps로 기존의 HBM3E와 비교해 22% 빨라졌고, 데이터 출입구를 1024개에서 2048개로 늘리면서 전송 데이터의 양도 급격히 늘었다. 반도체업계에서는 AI 그래픽저장장치(GPU)의 메모리 병목을 획기적으로 줄일 ‘게임체인저’로 평가했다. 삼성전자는 올해 하반기와 내년에 연이어 차기 HBM도 내놓으며 관련 기술을 선도하겠다는 구상이다. 황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 이날 “기존에 검증된 공정을 적용하던 전례를 깨고 1c D램(10나노급 6세대) 및 파운드리 4나노와 같은 최선단 공정을 적용했다”며 “공정 경쟁력과 설계 개선을 통해 성능 확장을 위한 여력을 충분히 확보함으로써 고객의 성능 상향 요구를 적기에 충족할 수 있었다”고 밝혔다. 삼성전자는 이번 설 연휴 직후 양산 출하를 계획했으나 고객사와 협의를 거쳐 일정을 일주일가량 앞당긴 것으로 알려졌다. HBM4는 엔비디아가 다음달 공개할 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재돼 GPU의 고등 연산을 지원할 전망이다. HBM은 D램 메모리를 여러 층으로 쌓아 연산에 필요한 메모리 자원을 크게 늘린 반도체 소자다. 적층된 메모리를 밑에서 받치고 있는 하단의 베이스다이에는 성능과 전력 효율 측면에서 유리한 4나노 공정을 적용했다. 그 결과 JEDEC(국제 산업 표준 기구)의 업계 표준인 8Gbps를 약 46% 상회하는 11.7Gbps의 동작 속도를 안정적으로 확보했다. 이는 전작 HBM3E의 최대 핀 속도인 9.6Gbps 대비 약 1.22배 향상된 수치다. 삼성전자 관계자는 “최대 13Gbps까지 구현이 가능해 AI 모델 규모가 커질수록 심화되는 데이터 병목을 효과적으로 해소할 것”이라고 말했다. 또 삼성전자의 HBM4는 단일 스택 기준 총 메모리 대역폭을 전작 HBM3E 대비 약 2.7배 향상된 최대 3.3TB/s 수준으로 끌어올렸다. 이는 고객사 요구 수준인 3.0TB/s를 상회한다. 또 삼성전자의 HBM4는 12단 적층 기술을 통해 24~36GB의 용량을 제공하며, 고객사의 제품 일정에 맞춰 16단 적층 기술을 적용해 최대 48GB까지 용량을 확장할 계획이다. 전력 소모와 열 집중 문제 해결에도 총력을 쏟았다. HBM은 컨트롤러 역할을 하는 베이스 다이와 D램을 수직으로 적층한 코어 다이로 구성된다. HBM4는 메모리와 GPU 사이에서 데이터를 주고받는 출입구인 데이터 전송 I/O 핀 수를 1024개에서 2048개로 확대했고 이에 따라 발생하는 전력 소모와 열 집중 문제를 해결하기 위해 코어 다이에 저전력 설계 기술을 적용했다. 또 하나의 차별화된 지점은 ‘원스톱 솔루션’ 제공이다. 삼성전자는 세계에서 유일하게 로직, 메모리, 파운드리, 패키징까지 아우르는 반도체 회사다. 회사는 선단 패키징 역량을 자체적으로 보유하고 있어 공급망 리스크를 최소화하는 한편 생산 리드타임을 단축할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있다. 삼성전자는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 내다봤다. 또 HBM4에 이어 HBM4E도 준비해 올해 하반기에 샘플을 출하할 계획이다. HBM4E는 HBM4의 기본 구조를 기반으로, 동작 속도·대역폭·전력 효율을 한층 끌어올린 차세대 고대역폭 메모리다. 삼성전자는 또 AI 반도체 종류에 따라 메모리도 맞춤 설계해 성능을 극대화하는 커스텀(맞춤형) HBM도 내년부터 샘플을 출하한다. 엔비디아 GPU에 이어 구글 ‘텐서처리장치’(TPU), 마이크로소프트(MS) ‘마이아’ 등 빅테크들의 AI 반도체 자체 개발 경쟁이 격화하는 가운데 각각에 최적화한 HBM 설계 수요를 충족하겠다는 구상이다. 삼성전자가 세계 최초 HBM4 양산 및 출하로 포문을 연 데 대해 경쟁자인 SK하이닉스와 미국 마이크론은 자신만의 전략에 집중하는 분위기다. SK하이닉스 관계자는 “고객이 요청한 (HBM4) 물량을 차질 없이 양산 중이며, 현재 최적화를 진행하고 있다”고 밝혔다. 최대 고객사인 엔비디아의 차세대 AI 가속기 출시 일정에 맞춰 제품 완성도를 극대화하겠다는 ‘실리 전략’으로 읽힌다. 업계에 따르면 SK하이닉스는 엔비디아 HBM4 물량의 3분의2 이상을 확보한 것으로 알려졌다. 미국 마이크론 역시 HBM4 경쟁에서 밀려났다는 루머를 정면으로 반박하고 나섰다. 마크 머피 마이크론 최고재무책임자(CFO)는 11일(현지시간) 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 공급망 탈락설’을 일축하며 “올해 HBM 공급 물량은 이미 완판됐으며 수율 또한 계획대로”라고 말했다. 이에 따라 메모리 공급 부족 국면에서 한국·미국 반도체 기업들의 수주 경쟁은 한층 격화될 전망이다.

삼성 “HBM4 우리가 최고”강력한 ‘원스톱’ 일괄 공급 역량에칩끼리 직접 붙인 ‘HCB’ 기술 더해단순 제조사 넘어 설계자로 거듭나SK하이닉스 “선두 수성”성능·전력효율·집적도 특화 제품고객사 필요성에 맞춰 달리 공급AI 활용·새 낸드 공정에 효율도 ‘업’ 글로벌 반도체 시장이 인공지능(AI) 혁명에 힘입어 이르면 올해 연간 매출 1조 달러(약 1450조원)를 돌파할 것이라는 전망이 나온 가운데 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 ‘구조 혁신’과 ‘맞춤형 대응’이라는 서로 다른 전략으로 맞붙었다. 송재혁 삼성전자 DS부문 최고기술책임자(CTO) 사장은 11일 서울 코엑스에서 개막한 ‘세미콘 코리아 2026’에서 “HBM4 기술에 있어서는 (우리가) 사실상 최고라는 평가를 받았다”고 밝혔다. 그는 삼성 전략의 핵심으로 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 ‘턴키’(일괄 공급) 역량을 꼽으며 “특별하고 강력한 삼성 반도체만의 시너지를 보여 줄 계획”이라고 강조했다. 세계 최고의 기술력으로 대응했던 삼성의 ‘원래 모습’을 보여 주겠다는 선언이다. 삼성전자는 이번 행사에서 맞춤형 메모리 ‘cHBM’(커스텀 HBM)과 차세대 아키텍처 ‘zHBM’을 내세웠다. 메모리 스스로 기초 연산을 처리해 데이터 병목 현상을 해결하고, 칩 사이의 범프를 없애 직접 붙이는 하이브리드 코퍼 본딩(HCB) 등을 통해 단순 제조사를 넘어 시스템 설계에 관여하는 ‘아키텍트’로 거듭나겠다는 구상이다. 이처럼 설계부터 생산까지 아우르는 삼성의 ‘원스톱 솔루션’은 시장의 주목을 받고 있다. 이날 로이터 통신 등은 삼성전자가 바이트댄스와 AI 칩 위탁생산 및 메모리 공급 협상에 나섰다고 보도하며 시장의 높은 관심을 뒷받침했다. 시장의 선두인 SK하이닉스는 고객의 요구에 즉각 대응하는 ‘실리 전략’으로 응수했다. 이강욱 SK하이닉스 패키지개발담당 부사장은 이날 AI 서밋에서 “차세대 제품으로 갈수록 고객의 맞춤형 요구가 증가하고 있다”며 ‘HBM B·T·S’라는 새로운 콘셉트를 제시했다. 이는 고객의 필요에 따라 밴드위스(B·성능), 열 방출(T·전력효율), 면적 효율(S·집적도)에 특화된 제품을 각각 공급하겠다는 전략이다. 특히 이 부사장은 “20단 이상의 초고적층 제품에서는 하이브리드 본딩 기술 도입이 필수적일 것”이라며 선두 수성을 위한 기술 로드맵을 구체화했다. 공정 및 연구개발(R＆D) 부문에서도 ‘효율’을 극대화했다. 이성훈 SK하이닉스 R＆D 공정 담당 부사장은 기조연설에서 “기술 난이도가 급상승하는 변곡점에서는 기존 인력 투입 중심의 R＆D는 한계가 있다”며 AI 모델을 통해 물질 탐색 기간을 400분의 1로 줄이는 등 ‘AI 기반 R＆D’로의 패러다임 전환을 강조했다. 아울러 차세대 낸드 공정인 ‘AIP’(All-In-Plug) 기술을 통해 비용을 획기적으로 낮추는 등 HBM에서 쌓은 노하우를 수익성 강화로 연결하겠다는 전략을 내놓았다. 이날 기조연설에 나선 엔비디아의 티머시 코스타 총괄 역시 ‘AI 팩토리’를 화두로 던지며 설계 주기를 단축하고 수율을 높이는 ‘스마트 제조’로의 전환을 주문했다. 기술 경쟁의 이면에는 우군 확보를 위한 경영진의 분주한 행보도 이어졌다. 김용관 삼성전자 DS부문 경영전략담당 사장 등 주요 경영진은 엑셀리스(Axcelis), TEL 등 협력사 부스를 직접 찾아 생태계 다지기에 힘을 실었다. 올해 역대 최대 규모로 개최된 세미콘 코리아 2026은 13일까지 진행된다. 전 세계 550여개 반도체 기업이 참여했고 사전 등록자는 7만 5000명에 달했다.