최근 마이크론 테크놀로지의 산자이 메로트라 최고경영자(CEO)는 실적 발표에서 흥미로운 전망을 내놓았습니다. 자율주행차처럼 휴머노이드 로봇 1대당 200GB 이상의 D램과 수 테라바이트의 낸드 플래시가 필요하기 때문에, 피지컬 AI가 결국 미래 메모리·스토리지 수요의 주요 동력이 될 수 있다는 것입니다. 이는 현재의 AI 붐이 끝난 뒤 실적이 꺾일 수 있다는 시장의 우려를 불식시키려는 메시지로 읽힙니다. 그런데 그 직후 일론 머스크는 엑스(X)에 묘하게 다른 시각을 보여주는 글을 올렸습니다. 테슬라가 개발 중인 AI5 칩의 메모리 용량을 기존 계획의 절반인 72GB로, AI6 칩은 약 3분의 1을 줄인 144GB로 조정했다는 내용이었습니다. 메모리 공급 부족을 극복하고 비용을 크게 낮추기 위한 결정이며, 이 변경이 옵티머스 성능에는 거의 영향을 주지 않을 것이라고 강조했습니다. 옵티머스와 테슬라 자율주행 시스템에 탑재될 AI5는 약 2000~2500 TOPS의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 기존 AI4 대비 유용한 성능이 5배 이상 향상된 수준입니다. 칩은 하프 렉티클 크기(430mm² 정도)의 단일 대형 다이에 12개의 D램 모듈을 주변에 배치한 형태로 설계됐으며, 대용량 온 칩 (On-chip) SRAM을 함께 탑재하고 있습니다. 여기서 머스크가 강조한 포인트는 명확합니다. 메모리 ‘용량’보다 ‘대역폭(속도)’이 더 중요한 병목이라는 것입니다. 용량을 줄이면서도 대역폭 자체는 그대로 유지했고, 추가로 온 칩 SRAM을 적극 활용해 실효 속도를 높인 것으로 보입니다. 프로세서 내부에 있는 SRAM은 용량은 작지만 외부 D램보다 훨씬 빠르게 데이터를 주고받을 수 있기 때문입니다. 로봇과 자율주행에 필요한 피지컬 AI는 사실 크고 똑똑한 모델보다 빠른 모델이 더 중요합니다. 계속해서 변하는 상황에 맞춰 즉각적으로 반응해야 하기 때문입니다. 파라미터가 많은 모델은 더 정교한 판단을 내릴 가능성이 높지만, 너무 커지면 연산에 시간과 전력이 많이 소모돼 반응 속도가 느려지고 로봇에 탑재하기 부담스러워집니다. 머스크의 주장에 따르면 AI5는 엔비디아 H100에 준하는 성능을 내면서도 전력 소모는 200W 수준으로 비교적 낮게 설계됐습니다. 온 칩 SRAM으로 필요한 빠른 반응을 확보하고, 용량을 줄인 LPDDR5 메모리로 전력 효율을 높인 덕분으로 풀이됩니다. TSMC와 삼성의 2㎚ 공정을 통해 전성비를 개선했을 가능성도 큽니다. 물론 이 모든 내용은 테슬라와 머스크의 주장에 기반한 것입니다. AI5 칩이 실제로 공개되거나 양산된 것은 아니기 때문에, 전력 소모와 메모리 사용량을 줄이면서도 피지컬 AI에 적합한 반응 속도를 확보했는지 현재로서는 검증하기 어렵습니다. AI5의 본격 양산은 2027년으로 예정돼 있으며, 그때 실제 제품이 나오면 자연스럽게 확인될 전망입니다. 그래도 이 내용이 흥미로운 이유는 테슬라의 AI 전략을 엿볼 수 있기 때문입니다. 앞서 중국 AI 모델들은 메모리와 연산 자원을 구하기 어려운 상황에서 극단적인 효율화 기술을 적극 도입했습니다. 반면 테슬라는 메모리 수급의 현실적 제약을 인정하면서도, 피지컬 AI에 필수적인 빠른 반응 속도와 높은 전력 효율을 우선시한 설계를 선택한 것으로 보입니다. 이 전략이 실제로 효과적인지 가까운 미래에 확인할 수 있을 것입니다.

빅테크 주도 ‘전기화’ 대전환…50년 요금·수급 체계 수술 시급원전 동남축·재생에너지 서남축…나주 ‘K-Power 전력수도’로인공지능(AI) 시대가 초고속으로 열리면서 전력 인프라가 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산으로 떠오르고 있다. 조환익 전 한국전력공사 사장은 “AI 시대의 거대한 신규 전력 수요에 대응하려면 전력망 확충과 시장 구조 개혁을 서둘러야 한다”며 “총 1,400조원 규모의 3대 메가프로젝트 성공 여부가 국가의 미래를 좌우할 것”이라고 강조했다. 조 전 사장은 지난달 30일 오후 6시30분 동신대학교 대정도서관에서 열린 특별강연에서 ‘전기국가 시대에 던지는 10가지 화두’를 주제로 대한민국의 에너지 전략과 전력산업의 미래를 제시했다. 동신대 AI글로컬융합연구소와 제3기 여성리더십 최고위과정, 빛가람기술사업화아카데미가 공동 주최·주관하고 나주시 양성평등기금이 후원한 이날 행사에는 학계와 지자체, 전력산업 관계자 등 100여명이 참석했다. 조 전 사장은 세계 에너지 시장의 중심이 석유에서 전기로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 기후위기와 중동 정세 불안, 석유수출국기구(OPEC)의 분열 등으로 기존 석유 중심 에너지 질서가 흔들리는 가운데 글로벌 빅테크 기업들이 AI를 앞세워 산업 전반의 ‘전기화’를 가속하고 있다는 것이다. 조 전 사장은 “산업·건축·수송 전 분야의 전기화와 전력망 노후화가 동시에 진행되고 있다”며 “AI 혁명과 국제 안보 위기가 겹치면서 한국도 전례 없는 전력 수급 압박에 직면했다”고 말했다. 이어 “1,400조원 규모의 3대 메가프로젝트는 단순한 산업 프로젝트가 아니라 국가의 지속 가능성을 좌우할 핵심 안보 자산”이라며 사업 초기 3년간 국가 자원을 집중 투입할 필요가 있다고 강조했다. ◇“원전 경쟁력 세계 최고…50년 경직적 통제가 발목” 한국 전력산업의 강점으로는 원전 건설·운영 기술과 세계적 수준의 전력 품질을 꼽았다. 조 전 사장은 한국이 정해진 공기와 예산을 맞추는 ‘원 타임, 인 버젯(One Time, In Budget)’ 역량을 갖추고 있으며, 원전 등을 통해 안정적인 기저부하를 유지해 왔다고 평가했다. 반면 전력산업의 구조적 문제로는 장기간 유지돼 온 중앙집권적 수급·가격 통제 체계와 한전의 재정 악화 등을 지적했다. 조 전 사장은 “50년간 유지돼 온 중앙집권적 수급 및 가격 통제로 시장의 가격 신호가 제대로 작동하지 않고 있다”며 “민간 투자 유인이 떨어지는 데다 송전선로와 발전시설을 둘러싼 갈등, 전력 인프라 노후화와 전문인력 부족 등이 전력국가 전환의 병목지점”이라고 말했다. ◇국가 전력 믹스 법제화…“메가프로젝트 초기 3년 총력 지원” 조 전 사장은 위기 극복을 위한 4대 과제로 △국가 전력 믹스의 법제화 △산업 인프라의 전기화 △메가프로젝트에 대한 국가 차원의 지원 △전력시장 개선과 해외 진출을 제시했다. 우선 공공성과 시장성이 조화를 이루는 장기 국가 전력 믹스를 법제화하고 송배전과 전력 수요시장이 연계되는 운영체계를 구축해야 한다고 했다. 원전 수명 연장과 소형모듈원자로(SMR)의 적정한 확충, 방사성폐기물 보관시설의 조기 확정과 함께 에너지저장장치(ESS), 히트펌프, 전기차, 전기선박 등 산업 전기화에도 적극 나서야 한다고 제언했다. 특히 1,400조원 규모 메가프로젝트의 성공을 위해 초기 3년간 국가 자원을 집중하고, AI 기반 송배전망과 신규 전력망·변전시설을 조기에 구축해야 한다고 강조했다. 한전 등 전력 공기업의 구조 개선과 사업 다각화, 대미 에너지 사업 등 해외시장 진출을 위한 ‘원팀 코리아’ 구축도 주문했다. ◇원전 동남축·재생에너지 서남축…“나주를 K-Power 전력수도로” 지역 발전 전략으로는 원전을 중심으로 한 동남축과 재생에너지를 기반으로 한 서남축을 양대 축으로 구축하는 방안이 제시됐다. 고리·울진·울산 등 동남축은 원전 인프라를 바탕으로 기존 제조업의 AI 전환(AX)과 전력 모빌리티 산업을 이끌고, 호남권 서남축은 풍부한 재생에너지와 한전·전력거래소·한전KDN·한전KPS 등 전력 관련 공기업 인프라를 활용해 새로운 성장동력을 만들어야 한다는 구상이다. 특히 나주 에너지밸리의 활성화를 위해 수요관리·수배전·AI 융합·무정전 관리 등 특화 분야를 선정하고 앵커기업과 산학 클러스터를 유치해야 한다고 제안했다. 영산강을 활용한 관광·문화 콘텐츠와 전력과학관 건립, 한국에너지공대(KENTECH)와의 연계 등을 통해 ‘K-Power 에너토피아’로 브랜드화할 필요가 있다는 것이다. 조 전 사장은 “나주가 한전과 전력 관련 공기업이 집적된 강점을 살려 대한민국의 ‘K-Power 전력수도’로 재도약해야 한다”고 강조했다. 동신대에는 송배전과 데이터센터 운영 등 현장에 즉시 투입할 수 있는 실무형 전력 기술 인재 양성을 주문했다. 에너지밸리와 RE100 산업단지에 필요한 인력을 공급하는 글로컬 대학으로 체질을 강화해야 한다는 취지다.

주택 새 공급 경로 확보품질 좋은 도시 공간 공급 늘리면주거 안정돼 불안한 집값도 진정소규모 정비·인허가 허들 낮춰야인재 중심의 도시 조성인재 네트워크, 일자리 창출 핵심국가 전략으로 지식 생태계 조성지방 소멸 막는 프로젝트 필수적청년 주거 사다리 복원강남·분당 같은 새로운 공간 필요청년들 활동할 선택지 많아져야임대·비아파트 공급이 우선 순위안정적 월세 주택 확대무주택 청년 영끌 감당 못 할 수도전세 대출은 유동성 과잉 이어져이자보다 싼 월세 주택 많이 공급역대 정부가 집값 안정을 위해 다양한 정책을 내놨지만 번번이 한계에 부딪혔다. ‘정부가 시장을 이긴다’는 강한 의지를 내세운 이재명 정부 역시 공급 부족에 따른 수도권 아파트값 상승과 전월세난 심화로 어려움을 겪고 있다. 부동산 정책의 해법을 모색하기 위해 주택시장 통계와 공급 지원을 담당하는 이헌욱(58) 한국부동산원장을 만났다. 이 원장은 지난 15일 서울 서초구 서울신문 본사에서 가진 인터뷰에서 기존 부동산 정책이 한계를 만났다면서도 “인간이 만든 문제이니 해결할 수 있고, 회피해서는 안 된다”고 단호하게 말했다. 집값 자체보다 주거 안정을 목표로 삼아야 한다며 새로운 주택 공급 경로 확보, 인재 중심의 도시 조성, 청년 주거 사다리 복원, 안정적인 월세 확대 등을 제안했다. 일문일답. -부동산 시장의 불안이 반복되는 원인은. “핵심은 수도권 주택 문제다. 불안의 원인은 한마디로 압축 성장의 부작용 때문이다. 단기간에 산업화와 도시화가 진행되는 동안 양질의 도시 공간을 제공하는 데 치밀하지 못했다. 사람들이 선호하는 도시 공간의 구조적 희소성을 완화하려는 노력을 지속하지 않으면서 도시 불균형이 심해졌다.” -이런 구조적인 격차에도 집값 안정이 가능한가. “집값에 매몰되면 문제를 풀 수 없다. 목표는 주거 안정이어야 한다. 품질이 좋은 주거 공간, 도시 공간을 충분하게 많이 공급하면 사람들의 선택이 더 수월해지고 이런 과정으로 주거 안정을 보장할 수 있다. 주거 안정을 보장한 결과로 집값이 조금 하향 안정화하는 것은 감수해야 할 일이다. 이렇게 자연적으로 시장 안정이 이뤄지도록 하는 게 맞는 방향이다.” -경쟁력을 가진 도시 공간을 늘리려면 일자리 창출이 중요할 텐데. “중요한 것은 인재 네트워크다. 인재들이 모여 지식산업 네트워크를 꾸려야 일자리가 생긴다. 새로운 지식을 만드는 프로젝트를 수행할 핵심 인재 풀을 30만명 정도 구성하면 종합적인 인재 허브로 작동할 수 있다. 호남의 메가 프로젝트도 그런 노력이다. 인재 생태계 없이는 기업이 갈 수 없다. 그건 기업한테 망하라는 얘기다. 대만의 신주과학단지와 같은 거점을 우리도 30년 전에 만들었어야 한다. 대전의 대덕 연구단지조차 인재 밀도가 낮다. 국가 전략으로 인재 네트워크를 통한 지식 생태계를 만드는 데 많은 노력을 기울여야 한다. 그렇지 않으면 지방 소멸을 막을 수 없다.” -도시 공간 조성에는 시간이 걸리고, 공급 부족은 현재 문제다. “장기적으로는 도시 정비를 통해 좋은 공간으로의 전환을 지속하고 있지만 당장 집이 부족하고 고통받는 이들도 있으니 단기적 방안도 찾아야 한다. 기존 방식은 이미 한계에 와 있다. 과거에는 빈 땅이 있었다. 아니면 단독주택을 다가구 주택으로 바꾸는 방식을 많이 했는데 이제 쉽지 않다. 500가구 미만 소규모 정비사업 활성화, 지식산업센터 등 기존 건물의 주거 전환, 준공업 용지 활용 등 새로운 길을 열고 작게라도 할 수 있는 것을 먼저 실행해야 한다. 또 인허가 허들을 낮춰 병목을 풀고 경기도 3기 신도시 등 유휴 부지에 시급하게 주택을 공급하는 것도 단기적인 효과가 있을 것으로 본다.” -당장 서울을 중심으로 집값 상승세는 계속되고 여론도 좋지 않다. “역시 오랫동안 주택이 충분하게 공급되지 못한 탓이 가장 크다. 공사비 급등으로 자금 조달이 어려워졌고 전세 사기 여파로 비아파트 부문 공급도 사실상 끊겼다. 서울 아파트 공급도 20% 이상 줄고 도심 정비사업도 지난 5년간 정체됐다. 이런 복합적인 영향들로 공급이 굉장히 부족한 상태다.” -청년층의 주거 불안과 고민이 크다. “청년들에게 아주 미안하다. 우리(기성세대)는 직장을 얻고 열심히 노력하면 집 한 채 마련하는 것이 그렇게 어렵지 않았다. 성장의 시대라서 희망이 있었다. 지금은 성장이 거의 끝난 데다 불균형 성장의 결과로 기회가 골고루 가지 못하는 문제도 있다. 정말 미안한 것은 그동안 청년들에게 필요한 공간을 제공하지 못한 것이다. 우리 윗세대의 강남이나 우리 세대의 분당처럼 새로 개발하는 공간이 있어야 한다. 지금도 강남 같은 곳을 만들 수 있다고 생각한다. 강남과 서울, 수도권 외에도 청년들이 활동할 수 있는 선택지가 많아져야 한다. 과감한 국가 프로젝트로 추진해야 한다.” -청년 주택 정책으로 임대주택이나 비아파트를 중시하면서 젊은 세대의 박탈감이 화두로 부상했다. “비아파트가 강조되는 것은 그동안 비아파트 공급이 너무 무너져 있어서 이를 재건해야 주거 사다리가 복원된다고 보기 때문이다. 처음부터 아파트에 살면 좋지만 다 그러기는 쉽지 않다. 조금 부족하더라도 일단 임대주택과 비아파트에서 시작했다가 돈을 모아서 더 원하는 곳에 살 기회를 정부가 계속 보장하겠다는 취지다. 평생 거기서 살라는 게 아니다.” -추격 매수를 고민하는 무주택 청년이나 서민에게 집을 사라고 권하겠나, 기다리라고 하겠나. “형편에 맞춰서 해야지 절대 ‘영끌’하고 무리하면 안 된다. 금리도 오르고 거시 환경의 변동성이 커 자칫 감당할 수 없는 결과에 이를 수 있다. 정부가 신도시 분양, 청년들을 위한 임대 물량 및 청약 우대 등 실질적인 기회를 넓히는 많은 노력을 하고 있다. 100% 만족은 안 되어도 살 만하다는 집을 마련할 수 있을 테니 무리는 하지 마시길 바란다.” -집을 사고 싶어도 대출 문턱이 높아 주저하는 사람들도 많다. 대출 규제를 완화할까. “대출을 풀기는 굉장히 어렵다. 외환위기와 코로나19를 거치며 급증한 가계부채를 아직 줄이지 못한 데다 시중 유동성이 크게 늘고 있다. 반도체 호황 등은 좋은 일이지만 그렇게 유입되는 자금도 유동성 관리에는 큰 부담이다. 대출 완화는 신중해야 한다.” -전세는 결국 사라질 제도라고 보나. “전세는 집값이 계속 오를 것이라는 기대 아래에서 생긴 사금융인데, 여기에 전세 대출까지 뒤를 받쳐주니 유동성 과잉으로 이어지는 문제가 있다. 그래서 전세 대출은 좀 엄격하게 다루는 게 맞다고 생각하는 편이다. 더 좋은 것은 전세 대출받아 내는 이자보다 더 저렴한 수준에서 선택할 수 있는 안정적인 월세 주택을 많이 공급하는 것이다. 충분히 좋은 집이 많이 공급되면 전세 수요가 줄고, 결국 전세는 없어지지 않겠나.” -취임 후 부동산원에 주택공급지원본부를 신설했다. “(조직개편으로) 정비지원기구 역할을 통해 도시정비사업의 병목을 풀고 원활하게 진행하도록 하고 있다. 큰 틀에선 부동산 데이터 전문기관으로서 체계적인 데이터를 바탕으로 부동산 문제 해결을 위한 방향성을 제시할 계획이다. 어떤 도시가 높은 삶의 질과 혁신성을 가졌는지 데이터로 밝히고 도시마다 강점과 약점을 구체적으로 짚어 ‘좋은 도시’의 방향을 제시하려고 한다. 서울을 넘어 각지에 ‘위대한 도시’가 생기기를 바란다. 각 도시의 경쟁력을 구성하는 요소들을 바탕으로 인공지능(AI) 기반의 ‘도시 온톨로지’ 플랫폼(주택·교통·일자리·교육 등 도시의 다양한 정보를 연결해 AI가 도시의 구조와 문제를 분석하도록 하는 지식 체계)을 구축하고 싶다.” -부동산원에서 매주 공표하는 아파트가격 통계가 시장 불안을 부추긴다는 지적도 있다. “주간 통계는 표본을 갖고 기하평균을 산출해서 낸다. 모든 표본이 매주 거래가 되지 않으니 유사 사례의 거래를 비교·보정하기도 한다. 전문적인 역량으로 상당히 많은 노력을 기울여 정교한 통계 작업을 하고 있다. 세계적으로 이렇게 매주 국가가 승인한 주택 가격 통계를 내는 나라가 없다. 과연 이게 맞는지 고민은 된다. 충분히 사회적 논의가 이뤄지면 그에 따른 역할을 하겠다.” -정부가 개입할수록 부동산 시장이 왜곡된다는 비판도 있다. “시장에만 맡겨두면 편하겠지만, 주택 문제에 대해선 국민도 정부에 많은 요구를 한다. 지당한 요구이고 국가는 노력할 의무가 있다. 많은 어려움을 겪는 것을 알고 있고 책임감도 크다. 시장 정상화와 서민의 주거 안정을 지키는 일은 결코 회피해선 안 되는 (정부의) 책무다.” ■ 이헌욱 원장은 경남 의령 태생. 서울대 공대 졸업 후 변호사(사법연수원 30기)로 참여연대와 민주사회를 위한 변호사 모임에서 주거·금융·가계 부담 문제 등을 다루는 민생 운동을 했다. 제11대 경기주택도시공사 사장(2019~2021년)으로서 당시 이재명 경기도 지사와 부동산 및 주거·도시정책 분야에서 호흡을 맞추며 기본주택(장기공공임대), 기본대출 등을 주도했다. 지난 2월 제17대 한국부동산원 원장으로 취임했다.

우크라이나군이 숲속에 엄폐돼 있던 러시아제 방공체계를 미국제 고기동성 포병로켓시스템(HIMARS, 이하 하이마스)를 이용해 파괴하는 모습의 영상을 공개했다. 우크라이나 군사 전문 매체 디펜스 익스프레스는 15일(현지시간) “우크라이나 제45여단이 운용하는 하이마스가 러시아군의 ‘부크’(BuK) 방공체계를 요격해 차량 두 대를 명중시켰다”고 전했다. 부크는 러시아의 중거리 지대공 미사일 방공체계로, 적의 전투기와 헬기, 순항미사일 등 공중 표적을 탐지·추적해 요격하는 역할을 한다. 차량에 레이더와 미사일 발사기를 탑재해 기동성이 높은 것이 특징이며 여러 차량이 하나의 방공부대를 구성해 탐지부터 교전까지 수행할 수 있다. 공개된 영상을 보면 우크라이나군이 수풀에 가려진 채 서 있는 부크 미사일 방공체계가 우크라이나군이 하이마스를 이용해 발사한 발사체에 맞아 폭발한다. 이 과정에서 해당 방공체계에 탑재돼 있던 탄약이 함께 폭발하면서 피해가 가중됐다. 우크라이나군은 “이번 공격으로 최소 한 대의 부크 미사일 체계를 무력화했다”며 “부크 발사차량 폭발 과정에서 자주포가 손상된 것을 확인했다”고 밝혔다. 이어 “해당 목표물은 인근 지역에서 작전 중인 다른 우크라이나 부대에 의해 처음 발견됐다”며 “제45여단이 하이마스를 동원하기 전 다른 병력이 러시아 방공망을 식별하는 데 도움을 줬다”고 덧붙였다. 디펜스 익스프레스는 “이러한 협력은 우크라이나군의 전장 정찰 및 화력 지원이 점차 통합되고 있음을 보여준다”며 “드론 부대와 기타 부대는 러시아 장비를 탐지하고 추적할 수 있으며, 포병 부대는 이 과정에서 얻은 표적 데이터를 활용해 정밀 유도 무기로 공격을 가할 수 있다”고 설명했다. 이어 “중거리 방공망을 위해 설계된 부크 시스템은 러시아군의 주요 군사 자산을 항공기 및 기타 공중 위협으로부터 보호하는 데 사용될 수 있다”며 “러시아군이 운용하는 부크 미사일 시스템의 파괴는 개별 차량의 손실 이상의 가치를 지닌다. 러시아의 다층적인 방공망에 공백을 만들 수 있기 때문”이라고 평가했다. 앞서 우크라이나군은 지난 3일에도 러시아군의 부크 미사일 시스템을 공격해 피해를 입혔다. 당시 러시아군은 우크라이나의 하이마스 공격을 막기 위해서 미사일 2발을 발사했지만 하이마스 공격을 막지는 못했다. 우크라, 구형 패트리엇 미사일 생산할까한편 우크라이나는 미국에 줄곧 요청해 온 패트리엇 방공체계 요격 미사일의 국내 생산을 두고 논의를 이어가고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 13일 우크라이나에 패트리엇 요격 미사일 생산 면허를 이전할 계획이 있느냐는 질문에 “논의가 진행되고 있다”면서 “다만 생산 면허 이전 대상은 최신 버전이 아니라 ‘덜 현대적인 버전’”이라고 선을 그었다. 이와 관련해 디펜스 익스프레스는 15일 “트럼프 대통령의 발언은 이미 특정 미사일 모델을 암시하는 것으로 보인다”며 패트리엇 PAC-2 미사일을 언급했다. 패트리엇 PAC-2 미사일은 근접 폭발과 파편을 통해 탄도 미사일만 요격할 수 있으며 파편은 목표물에 대한 위협을 분산시킬 수 있다. 해당 미사일의 요격률은 약 60% 수준으로 알려졌다. 반면 최신형인 PAC-3는 탄도 표적 명중률이 80~90%에 달하며 목표물에 직접 충돌해 파괴하는 ‘히트 투 킬’(Hit-to-kill) 방식을 적용해 적의 공중 위협을 더욱 적극적으로 파괴할 수 있다. 디펜스 익스프레스는 “PAC-2의 사거리와 교전 고도는 PAC-3의 절반 수준이지만 그럼에도 현재 PAC-2에는 생산 병목 현상이 없다는 것이 매우 중요한 장점”이라며 “PAC-2는 능동 레이더 탐색기와 이중 펄스 고체 연료 엔진 등 복잡하고 값비싼 부품이 필요하지 않다”고 설명했다. 이어 “이러한 이유로 독일은 이미 PAC-2를 독자적으로 생산하기로 결정했다”며 “트럼프 대통령이 우크라이나에 생산 면허 이전과 관련해 언급한 것은 PAC-2일 가능성이 있다. 이는 빠른 관점에서 봤을 때 우크라이나에게도 가장 적합하고 좋은 선택일 수 있다”고 분석했다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’의 수요 폭증으로 월 200달러(약 27만원)짜리 최상위 ‘프로’ 요금제의 신규 가입을 일시 중단했다. 새 모델 출시 직후 수요가 예상보다 빠르게 늘어 이를 감당할 자원이 부족한 탓이다. 티보 소티오 오픈AI 제품·플랫폼 총괄은 10일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X)에 “기존 이용자들이 아스트라를 계속 쓸 수 있도록 월 200달러 프로 요금제의 신규 가입을 일시 중단한다”고 밝혔다. 이미 가입한 사람은 영향을 받지 않는다. 기존 가입자들의 서비스 품질을 유지하면서 동시에 최대한 많은 이용자에게 아스트라를 제공하기 위한 조치라는 설명이다. 오픈AI의 챗GPT 유료 상품은 월 8달러 ‘고’, 20달러 ‘플러스’, 100달러와 200달러짜리 ‘프로’로 나뉜다. 이 가운데 문을 닫은 것은 맨 위 등급이다. 소티오 총괄은 “이 요금제가 시스템에 가장 큰 부담을 준다”며 “서비스를 최대한 넓게 유지하면서 취할 수 있는 가장 작은 조치를 택한 것”이라고 설명했다. 실제로 이 요금제는 5시간당 최신 모델 아스트라에 900건까지 질문할 수 있어, 낸 돈에 비해 쓸 수 있는 양이 아래 등급의 두 배다. 가장 많이 쓰는 고객만 골라 막은 셈이다. 오픈AI는 지난 3일 공개한 ‘GPT-6 아스트라’ 모델이 사람 대신 컴퓨터를 직접 조작해 문서를 만들고 웹사이트를 구축하는 수준에 이르렀다고 밝혔다. 그렉 브록먼 사장은 공개 당일 기자 브리핑을 “AGI(범용인공지능) 시대에 오신 것을 환영한다”는 말로 끝맺었다. 다만 브록먼 사장도 “개인적 믿음”이라는 단서를 달며 판단은 이용자에게 맡겼다. AGI는 사람이 하는 대부분의 경제활동을 AI가 대신할 수 있는 단계를 뜻한다. 반응은 뜨거웠다. 소티오 총괄은 하루 전에도 “아스트라 수요는 전례가 없는 수준”이라며 “지금까지 가파른 성장을 여러 번 겪었지만 이런 건 처음”이라고 했다. 오픈AI가 돈을 내겠다는 고객을 돌려보낸 것은 2023년 11월 챗GPT 플러스 가입을 잠시 막은 이후 약 3년 만이다. 문제는 AI를 돌리는 데 드는 연산 능력이다. 아스트라는 텍사스주 ‘스타게이트’ 데이터센터에서 그래픽처리장치(GPU) 10만개 이상을 동원해 학습시킨, 오픈AI 사상 최대 규모 모델이다. 성능이 올라간 만큼 한 번 답을 만들 때마다 잡아먹는 계산량도 커졌다. 여기에 이 모델이 해킹에 악용되지 않는지 감시하는 안전장치까지 추가 연산을 소모한다. 결국 이번 사태는 AI 시장의 병목이 ‘수요’에서 ‘공급’으로 옮겨갔음을 보여준다. 쓰겠다는 사람은 넘치는데 돌릴 컴퓨터가 모자란 상황이다. 이에 따라 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터, 전력 설비로 이어지는 투자 수요가 당분간 식지 않을 것이라는 관측이 나온다. HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 영향을 미칠 수 있는 대목이다. 한편 오픈AI는 같은 날 미국 연방총무청(GSA)과 계약을 맺고 아스트라를 포함한 AI를 공공부문에 절반 가격으로 공급하기로 했다. 개인 고객에게는 최고가 상품을 못 팔면서, 정부에는 절반 값에 공급하는 셈이다. 정부 계약 역시 쓴 만큼 요금을 매기는 방식이어서, 오픈AI로서는 연산 부담을 관리하면서 공공시장을 선점하겠다는 계산으로 풀이된다.

최근 개최된 ‘핫 칩스(Hot Chips) 2026’에서 삼성전자는 다양한 고객사에 맞춤형 고대역폭메모리(HBM)를 제공할 수 있다고 강조했습니다. 그 직후 엔비디아는 자체 커스텀 HBM 메모리 규격인 ‘NVHBM’을 공개했습니다. 타이밍이 맞물려 있어 업계에서는 삼성전자의 NVHBM 참여 가능성에 주목하고 있습니다. 이미 JEDEC의 HBM 표준이 존재하고 현재 HBM4E 샘플이 공급되는 상황에서 엔비디아가 굳이 자체 설계인 NVHBM을 공개한 것은 그래픽처리장치(GPU)를 위한 연산 공간을 확보하고 메모리 대역폭을 늘리기 위한 맞춤형 메모리가 필요했기 때문으로 풀이됩니다. 현재 인공지능(AI) 데이터 센터들은 막대한 전력을 소모하는 중앙처리장치(CPU)와 GPU를 수만 개에서 수십만 개 돌리고 있습니다. 치솟는 전력 소모와 냉각을 위한 물 공급 부족은 지역 사회의 강력한 반발을 불러일으키고 있습니다. AI 데이터 센터를 운영하는 하이퍼스케일러들은 막대한 운영 비용을 절감하고 주민 반발을 줄이기 위해서라도 더 효율적인 시스템을 필요로 하고 있습니다. NVHBM의 핵심은 현재 공간에 여유가 있는 HBM의 베이스 다이에 본래 GPU가 갖고 있던 메모리 컨트롤러를 옮기는 것입니다. HBM은 D램 다이를 쌓아서 베이스 다이 위에 올리는 구조이기 때문에, 이렇게 만들면 메모리 컨트롤러와 D램의 간격이 줄어들어 전력 소모량은 줄이고 효율은 높일 수 있습니다. 엔비디아에 따르면 HBM4E와 비교해 대역폭은 30% 증가하고 전력 소모는 15% 줄어 GPU의 메모리 병목을 완화하고 효율을 크게 높일 수 있다고 합니다. 엔비디아는 이미 로드맵에서 ‘파인만(Feynman) GPU’에 맞춤형 HBM을 사용할 것이라고 언급했습니다. 따라서 2028년 출시될 파인만 GPU가 NVHBM을 채택한 최초의 GPU가 될 가능성이 높습니다. 여기서 짚어볼 점은 HBM 베이스 다이를 엔비디아가 설계하면서 얻는 이점입니다. 우선 베이스 다이를 하나로 통일하면 각 회사별로 HBM 메모리를 따로 검증하는 대신 표준 규격이 되면서 호환이 쉬워지고 안정성도 높아집니다. 또 메모리 컨트롤러를 메모리 쪽으로 넘기면서 남는 공간에 연산 회로를 추가로 탑재할 수 있게 되어 GPU 성능을 더 높일 수 있습니다. NVHBM은 엔비디아의 NVLink Fusion 파트너들에게도 제공될 예정이어서, 엔비디아 생태계 전체로 영향력이 확대될 수 있습니다. 하지만 동시에 현재는 각 회사가 제조하던 베이스 다이 설계를 엔비디아가 맡게 되어 엔비디아의 영향력이 커질 것이라는 이야기도 나옵니다. 예를 들어 삼성전자는 HBM4에서 자체 설계한 베이스 다이를 삼성 파운드리의 4㎚ 첨단 공정으로 제조해 성능 경쟁에서 우위를 점할 수 있었지만, 앞으로는 그런 차이가 줄어들고 엔비디아의 표준 설계에 따라야 합니다. 더 중요한 것은 만약 HBM 메모리가 급격히 NVHBM 중심으로 재편될 경우 AMD 같은 경쟁자나 맞춤형 AI 가속기를 만드는 업체들을 약화시킬 수 있다는 점입니다. NVHBM을 기술 표준으로 공개해도 엔비디아 GPU와 생태계에 최적화되어 있어 그만큼 엔비디아에 이득입니다. 여기에 엔비디아가 설계를 주도하고 만약 생산까지 담당하면 메모리 제조사들은 D램 다이만 공급하는 형태가 될 가능성도 있습니다. 다만 이런 변화는 현재 강한 협상력을 가진 메모리 제조사들이 쉽게 받아들이기 어려울 수 있습니다. 특히 자체 파운드리를 지닌 삼성 쪽에서 받아들이기 어려운 조건으로 보입니다. 그런 상황까지 가지 않더라도 NVHBM은 GPU의 성능을 높일 수 있는 새로운 기술 표준이면서 동시에 엔비디아의 시장 지배력을 더 강화시키는 도구가 될 가능성이 있어 보입니다. 메모리 빅3와 다른 AI 경쟁사들이 어떻게 대응할지 주목됩니다.

상수원 보호구역 규제로 50년간 개발 제약을 겪어온 경기동부 지역을 데이터와 에너지가 결합한 첨단 연구개발(R＆D) 중심지로 전환해야 한다는 정책 제안이 나왔다. 경기도의회 도시환경위원회 임창휘 의원(더불어민주당, 광주2)은 2일 열린 제393회 임시회 제2차 본회의 대집행부 질문 일문일답을 통해 경기동부 지역의 첨단 클러스터 구축 및 체계적인 도시계획 수립 방안을 제시했다. 임 의원은 대규모 전력과 용수가 요구되는 첨단산업단지의 특성을 짚으며, 용인 반도체 클러스터 등을 예로 들었다. 임 의원은 “용인 반도체 클러스터 등 거대한 첨단산업단지는 하루 수백만 톤의 막대한 용수와 전력을 필요로 한다”며, “그동안 2,500만 수도권 시민의 생명수를 지키기 위해 희생해 온 경기동부가 이제는 데이터와 에너지를 결합한 첨단 R＆D 산업의 중심지가 되어야 한다”고 강조했다. 제조 중심의 대량 생산 산단보다는 엔비디아(NVIDIA) 등 글로벌 혁신 기업의 모델을 벤치마킹해야 한다는 의견도 제시됐다. 자연을 보전하면서 연구원과 가족이 안정적으로 정주할 수 있는 모델로 프랑스 소피아 앙티폴리스와 일본 쓰쿠바 사이언스 시티를 꼽으며, 경기도 차원의 세계적 클러스터 구상을 제안했다. 특히 광주시의 지리적 입지가 핵심 전략지로 부각됐다. 화성·평택·용인·이천·여주를 잇는 반도체 생산벨트와 수원(광교)·성남(판교)·하남(교산)의 소프트웨어·AI R＆D 축 사이에 광주시가 위치해 있다는 분석이다. 임 의원은 “두 거대한 첨단산업 생태계의 정중앙에 자리 잡은 광주시는 단순한 물리적 중심을 넘어, 하드웨어와 소프트웨어를 융합하고 시너지를 창출하는 핵심 거점으로 거듭나야 한다”고 역설했다. 광주시의 토지 이용 한계와 난개발 문제에 대한 해결책도 함께 제시됐다. 임 의원은 광주시 면적의 65%가 임야라는 점을 언급하며, 과도한 규제로 인해 공장과 빌라가 뒤섞인 소규모 난개발이 산림을 훼손하고 있다고 지적했다. 이에 대한 해법으로 역세권과 하천을 잇는 수변 공원화 및 도심 숲 네트워크를 기반으로 한 ‘공원 속의 도시’ 구상을 제안하며 체계적인 마스터플랜의 필요성을 피력했다. 인재 유치를 위한 신속한 정주 인프라 확충 방안으로는 국유지 활용안이 제시됐다. 임 의원은 “도시 개발 추진 시 가장 많은 시간이 소요되는 것은 설계가 아닌 토지 수용 및 보상 과정”이라고 꼬집으며, “토지 수용과 설계에 소요되는 시간을 단축하기 위해 정부가 소유한 대규모 골프장 등 공공 부지를 도시 용도로 전환하여 전략적으로 활용해야 한다”고 밝혔다. 끝으로 수도권 전력망 병목 현상을 해소할 대안으로 대규모 에너지저장장치(ESS) 거점화를 제시했다. 임 의원은 “경기도의 핵심 먹거리인 반도체 산업이 성공하려면 막대한 에너지가 필수적인 만큼, ESS 거점화와 인프라 확충은 개별적으로 흩어져 진행될 것이 아니라 반드시 경기도의 철저한 계획 아래 하나로 묶여야 한다”고 지적했다. 이어 “첨단 산업과 에너지, 그리고 도시 계획을 분리할 것이 아니라 통합적인 시각에서 묶어내야 한다”며 경기도 차원의 컨트롤타워 가동과 종합 계획 수립을 촉구했다.

울산시는 관내 시내버스에 설치된 노후 공공와이파이 장비를 차세대 무선통신 규격인 ‘와이파이 7(Wi-Fi 7)’로 전면 교체한다고 3일 밝혔다. 이번 조치는 정부의 국민 통신 기본권 보장 및 가계 통신비 완화 정책의 일환으로 추진된다. 울산시는 관내 전체 시내버스 762대의 와이파이 장비를 5G 백홀 기반의 와이파이 7로 일원화한다. 그동안 구축 시기가 달라 혼재되어 있던 장비를 통일해 통신 품질을 높이고 실시간 장애 대응 효율성을 개선한다는 방침이다. 새로 도입되는 와이파이 7은 기존 규격 대비 데이터 전송 대역폭이 320MHz로 2배 확대되었으며, 여러 주파수 대역을 동시에 사용하는 다중 링크 동작(MLO) 기술이 적용됐다. 이를 통해 출퇴근 시간대 등 승객 밀집 상황이나 버스 이동 중에도 데이터 병목과 통신 끊김 현상이 최소화되어, 승객들이 고화질 동영상 시청 등을 보다 안정적으로 이용할 수 있을 것으로 전망된다. 제공되는 데이터 용량도 늘어난다. 버스 1대당 월 데이터 사용 한도는 기존 200GB에서 300GB로 50% 확대되며, 기본 제공 용량을 모두 소진하더라도 품질보장(QoS) 기준에 따라 최소 100Mbps 이상의 속도가 유지되도록 서비스 품질이 개선된다. 울산시는 오는 10월부터 새로운 와이파이 서비스를 정식으로 운영할 계획이다. 울산시 관계자는 “앞으로도 생활 밀착형 디지털 인프라를 지속 확충해 누구나 소외 없이 디지털 교통복지를 누릴 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

車공장이 로봇 두뇌 훈련 ‘AI 교실’테슬라, FSD 방식 ‘옵티머스’로 확장BMW·벤츠 등도 실증 무대로 활용현대차, 공장 →AI 재학습 구축 속도 중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.

인공지능 전환(AX) 인프라 소프트웨어 기업 아크릴(대표 박외진)이 북미 시장에 도전장을 던지며 글로벌 시장 진출에 시동을 걸었다. 아크릴은 최근 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 제39회 한미과학기술학술대회(UKC 2026)에서 그래픽처리장치(GPU) 운영 플랫폼인 ‘GPU베이스’를 소개했다고 31일 밝혔다. GPU베이스는 서로 다른 제조사의 GPU와 NPU(신경망처리장치)를 하나의 자원 풀로 묶어 운영하는 소프트웨어다. GPU 한 장을 여러 작업이 나눠 쓰도록 분할하고 네트워크 병목을 줄여 장비의 성능을 끌어올린다. 국내외에서 대형 AI 데이터센터 구축이 잇따르면서 GPU 운영·효율화 소프트웨어 수요도 함께 늘고 있다. UKC는 지난 5일부터 나흘간 진행됐다. 아크릴은 대회 기간 한미 인공지능(AI) 협력 공식 심포지엄에 국내 기업 중 유일하게 패널로 참여하고, 공식 스폰서 포럼의 핵심 발표를 맡았다. 발표 내용은 올해 상반기 글로벌 3대 클라우드 환경에서 이기종 GPU 7종 1272장을 대상으로 성능 검증을 진행한 결과가 핵심이다. 아크릴은 대회 기간 플로리다대 슈퍼컴퓨팅 시설 ‘하이퍼게이터’를 방문해 협력 방안을 논의하고 플로리다주정부 경제개발기구 ‘셀렉트플로리다’와도 라운드테이블을 가졌다. 포럼 연사로 나선 엔비디아 공동창업자 크리스 말라초프스키도 만났다. 아크릴은 지난 6월 정보통신기획평가원(IITP)이 발주한 이더넷 기반 GPU 클러스터 네트워크 패브릭 개발 과제의 주관기관으로 선정됐다. 총사업비 약 67억원(정부 지원금 55억원) 규모로 2028년 12월까지 연세대·성균관대·아주대와 공동 수행한다. 엔비디아 전용 네트워크 기술인 인피니밴드를 개방형 이더넷으로 대체하는 것이 목표다. 아크릴은 한컴 모듈형 데이터센터(MDC) 고급형 공급(누적 55억원)을 3분기 안에 마무리할 예정이다. 또 하반기엔 단일 클러스터 1000장 규모의 버티컬 페이즈에서 성능 검증을 이어간다. 이를 바탕으로 한국인정기구(KOLAS) 공인시험성적서 발급을 추진한다. 북미에서는 UKC 기간 만난 대학·연구기관과 후속 협의를 이어간다. 박외진 아크릴 대표는 “AI 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했느냐에서, 보유한 연산 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “북미 대학·연구소·데이터센터가 실제로 겪고 있는 운영 문제를 근거로 공동 실증과 사업 협력을 구체화하겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 확산에 따라 증가하는 데이터센터가 주민 반발, 전력·용지 확보 등의 문제에 부딪히면서 빅테크들이 육상을 벗어나 바다와 우주 등 미개척지로 뱃머리를 돌리고 있다. AI 경쟁력의 병목이 컴퓨팅 능력에서 토지 및 전력망 등 인프라로 확대되면서 데이터센터를 지을 새로운 ‘영토’를 개척하는 기술 경쟁에 불이 붙었다. 25일 산업계에 따르면 국내에서 집중하는 기술은 바닷물을 냉각에 활용하는 수중 데이터센터(UDC)와 선박이나 바지선을 개조해 서버를 탑재하는 해상부유식 데이터센터(FDC)다. 둘 다 주민 민원이나 인허가 문제에서 자유롭고, 바닷물을 이용해 서버에서 발생하는 열을 냉각하는 방식이어서 경제적이다. 바닷속에 들어간 데이터센터KIOST, 울산 수심 20m 시공 계획수도권 집중 해소하고 해수로 냉각 산업계, FDC·액침냉각 개발 속도한국해양과학기술원(KIOST)은 지난해 11월 울산시와 ‘수중 데이터센터 구축모형 개발’을 위한 업무협약을 체결했고 관련 기술을 개발 중이다. 울산 앞바다 수심 20m 해저에 서버 10만대 규모의 수중 데이터센터 단지를 설계·시공·유지하는 기술을 개발하겠다는 것으로 2031년 상용화가 목표다. 한국수력원자력, 울산과학기술원, 포스코, SK텔레콤 등도 참여한다. 수중 데이터센터는 별도 인허가 없이 공유수면 점용·사용 허가만 획득하면 돼 건축 기간이 짧다. 육상 데이터센터는 전체 소비전력 중 약 40%를 냉각시스템 가동에 쓰지만 해수를 활용하면 이 비용도 대폭 감소한다. 문제는 해수 취수에 따른 유지·보수 부담이다. KIOST는 2022년 구조체 외부와 연결된 열교환 파이프로 해수를 유입·배출시키며 열을 식히는 방식을 택했다. 한택희 KIOST 책임연구원은 “뜨거워진 (외부 열교환) 파이프로 해저 미생물이 모여들어 열효율이 떨어졌고 이에 대한 고압 세척 과정에서 파이프가 손상될 가능성도 생겨 유지·보수가 어려웠다”고 돌아봤다. 마이크로소프트(MS) 역시 2015년에 ‘나틱 프로젝트’를 통해 같은 냉각 방식의 수중 데이터센터를 최초로 개발했고 2년여간의 실증을 통해 ‘성공’이라고 자평했지만, 상업화까지는 힘들 것으로 보고 사실상 중단한 것으로 전해졌다. 이에 KIOST는 외부 파이프를 없앤 ‘이중벽 실린더 구조물’ 기술로 상업화에 도전하고 있다. 지난해 12월 이와 관련한 특허출원도 마쳤다. 중국도 적극적이다. 하이랜더는 2023년 하이난섬 인근에 최초의 상업용 수중 데이터센터 가동에 성공한 데 이어 상하이 린강에 해상풍력 발전과 연계한 총 24㎿ 규모 수중 데이터센터 일부를 운용하고 있다. 육지에서 전력 소모 비난이 높다면, 하이랜더는 해상풍력으로 생산한 전력과 바닷물로 이를 대체한 셈이다. 다만 해양 생태계 교란 문제에 대해서는 아직 알려진 바가 없다. 바다 위 데이터센터로 불리는 FDC 역시 인허가 유연성과 구축 신속성, 해수를 활용한 냉각 효율성 등이 강점이다. 특히 국내 조선사의 해양플랜트 건조 기술력이 핵심이다. 삼성중공업은 지난 4월 미국 선급협회와 영국 로이드 선급협회로부터 개념설계 인증(AIP)을 확보했고, FDC 상업 서비스 시점을 2028년 상반기로 발표했다. 연내 최대 2척의 FDC 수주 가능성도 거론되고 있다. HD한국조선해양은 지난 6월 프랑스 에너지 기업 슈나이더 일렉트릭과 FDC 인프라 기술 공동개발 업무협약을 체결했다. 또 정보·통신(IT) 기업들은 냉각 효율 제고에 집중하고 있다. KT클라우드는 지난해 말부터 액침 냉각 기술 상용화에 나섰다. 액침 냉각은 서버나 전자 제품을 절연액에 담아 열을 제거하는 기술이다. 2024년 실증 결과에 따르면 기존 공랭식 대비 유틸리티 전력량을 58%, 서버 팬 전력량을 15% 이상 절감했다. 네이버는 외기 활용과 데이터센터 폐열 재활용 등을 통해 냉각 전력량을 감축하고 있다. 네이버는 더 나아가 지난 13일 파력 발전을 활용하는 해상 AI데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 ‘판탈라사’에 투자했다고 밝힌 바 있다. 해외 데이터센터 현황MS, 최초 수중 DC, 2년 만에 중단中, 해상풍력발전 연계해 일부 운용극저온 우주센터 꿈… 상용화 과제미국, 유럽, 일본 등은 우주 데이터센터를 꿈꾸고 있다. 미국 스타트업 스타클라우드는 지난해 11월 실증 연구 차원에서 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 위성을 스페이스X 팰컨9에 실어 우주로 발사했다. 유럽연합은 2024년 200만 유로(약 32억원)를 투자한 어센드(ASCEND) 프로젝트를 통해 우주 데이터센터 실현 가능성을 확인했다. 일본의 통신기업 NTT와 위성·방송기업 스카파JSAT는 2022년 합작회사 스페이스 컴퍼스(Space compass)를 설립한 뒤 우주 데이터센터 사업을 추진하고 있다. 우주 데이터센터는 평균 영하 270도의 극저온 환경서 냉각 에너지 소모량을 지상 대비 최대 95%까지 줄일 수 있고 높은 태양광 발전 효율 등을 갖출 수 있다. 비용은 막대하겠지만 각종 사회 규제에서 자유롭다. 다만, 미국 의회 산하 회계감사원은 “우주 데이터센터 배치에는 공학적·경제적 장벽이 존재한다”며 “그간 우주로 발사된 어떤 것보다도 큰 태양광 어레이(태양광 패널을 이어 붙인 대형 발전 장치)가 필요하며 이런 규모의 냉각 솔루션도 검증된 바 없다”고 평가했다.

삼성, GPU 일부 연산 기능 옮겨와성능·전력효율 맞춤형 HBM 제시하닉, 20단 이상 적층할 접합 기술발열 부위 식혀주는 ‘iHBM’ 개발 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)의 승부처로 각각 연산 기능과 패키징 기술을 꺼내 들었다. 삼성전자는 HBM의 기능을 넓히고, SK하이닉스는 20단 이상 높이 쌓아도 발열과 뒤틀림을 잡는 접합·냉각 기술을 개발한다. AI 반도체의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 메모리로 확산되는 가운데 중국의 추격에도 대응하려는 전략이다. 두 회사는 23일(현지 시간) 미국 스탠퍼드대에서 개막한 학술회의 ‘핫칩스 2026’에서 차세대 HBM 전략을 공개했다. 업계의 공통 고민은 AI 칩의 계산 속도를 메모리가 따라가지 못하는 ‘메모리 병목’이다. GPU가 아무리 빨리 계산해도 필요한 데이터를 메모리가 제때 보내주지 못하면 제 성능을 낼 수 없다. AI 가속기의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 높아지는 반면 HBM의 데이터 전송 속도 증가 폭은 같은 기간 2배에도 못 미친다는 게 업계의 분석이다. 삼성전자의 해법은 HBM 자체를 더 ‘똑똑하게’ 만드는 것이다. HBM 맨 아래에는 여러 장의 D램과 GPU 사이에서 데이터 흐름을 관리하는 ‘베이스다이’가 있다. 삼성전자는 여기에 지금까지 GPU가 맡았던 메모리 제어 기능과 데이터 처리 작업 일부를 옮기는 방안을 제시했다. GPU의 부담을 HBM이 나눠 맡는 셈이다. 메모리 제어 기능을 HBM으로 옮겨 확보한 GPU 내부 공간에 연산 코어를 더 넣으면 성능을 높일 수 있다는 것이다. SK하이닉스는 HBM을 더 높이 쌓을 때 생기는 열과 뒤틀림을 해결하는 데 초점을 맞췄다. HBM은 D램을 여러 층 쌓을수록 용량은 늘지만 열을 빼내기 어렵고 칩이 휘는 문제도 커진다. SK하이닉스는 20단 이상 적층을 위해 칩 사이 금속을 직접 붙여 층간 간격을 줄이는 ‘하이브리드 본딩’을 연구하고 있다. HBM 내부에 냉각 요소를 넣어 열을 빼내는 ‘iHBM’도 개발 중이다. 이재식 SK하이닉스 아메리카 부사장은 “HBM 자체의 성능뿐 아니라 GPU와 패키징, 파운드리까지 고객과 함께 최적화해야 한다”고 말했다. 이 같은 기술 경쟁은 HBM 수요가 엔비디아 GPU 중심에서 구글·아마존·메타 등 빅테크의 자체 AI 가속기로 확대되는 흐름과 맞물린다. 카운터포인트리서치는 주문형 반도체(ASIC)용 HBM 수요가 2024년부터 2028년까지 35배로 늘어날 것으로 전망했다. 중국 메모리 업체들의 추격도 변수다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)는 지난해 4분기 세계 D램 시장 매출 기준 점유율 7.7%로 4위까지 올라섰다. 범용 D램에서 중국의 추격이 거세진 만큼 차세대 HBM에서 기술 격차를 벌리는 것이 중요해진 셈이다. 당장의 승부처는 HBM4와 내년 양산을 앞둔 HBM4E다. 삼성전자는 지난 2월, SK하이닉스는 2분기부터 HBM4 양산 공급에 들어갔으며 두 회사 모두 HBM4E 샘플을 고객사에 전달했다. HBM의 승부 기준도 단순히 데이터를 더 빨리 보내고 더 많이 쌓는 데서 고객의 AI 칩에 맞춰 기능과 구조까지 설계하는 방향으로 바뀌고 있다.

생성형 AI 시대의 대학 역할‘질문하는 교육’이 대학의 존재 이유AI에 창의적으로 묻는 통찰력 필요자기 전공 새 해법도 AI 통해 찾아야서남권 첨단산업 시대의 대학거대 프로젝트 마지막 단추는 사람반도체·에너지 분야 연 450명 공급기업·대학 인재 공동설계·양성 나서지역 의료·바이오 산업 비전전남대, 국내 유일 바이오 특화단지GIST와 손잡고 ‘의사과학자’ 육성세계 톱 100 연구중심 대학 키울 것전남광주 북구 용봉동 전남대학교 캠퍼스에 들어서면 고색창연한 교정의 정취와 첨단 기술의 열기가 묘하게 교차한다. 학령인구 감소와 수도권 집중이라는 ‘지방대 소멸’의 경고등이 켜진 지 오래지만 이근배(63) 전남대 총장의 목소리에는 위기감보다 확신에 찬 에너지가 넘쳤다. 그는 “이제 대학은 단순히 지식을 전수하는 곳이 아니라 지역의 생존을 견인하는 ‘혁신 플랫폼’이자 미래 산업의 ‘심장’이 되어야 한다”고 강조했다. 정부가 발표한 896조원 규모의 서남권 첨단산업 메가프로젝트. 그 거대한 역사의 변곡점에서 전남대는 ‘인공지능(AI) 선도 국립대학’이라는 깃발을 높이 들었다. 단순히 기술을 가르치는 것을 넘어 AI로 지역의 운명을 바꾸겠다는 이 총장의 비전은 단호하고 명확했다. 그는 교육자라기보다 미래를 설계하는 전략가에 가까웠다. 23일 서울신문은 지역과 대학의 미래를 함께 설계하고 있는 이 총장을 만나 대학 혁신의 방향과 대한민국 고등교육의 미래 전략을 들어봤다. ―챗GPT로 상징되는 생성형 AI 시대다. 대학의 존재 이유 자체가 도전받고 있는데 AI 시대 대학의 본질은 무엇일까. “인류 역사상 이토록 빠르고 강력한 변화는 없었다. 과거의 대학이 거대한 ‘지식의 창고’였는데 이제 그 역할은 사실상 끝났다. 파편화된 지식은 AI가 더 빠르고 정확하게 찾아내기 때문이다. 그렇다면 대학은 왜 존재해야 하는가. 나는 ‘정답을 찾는 교육’에서 ‘질문하는 교육’으로의 대전환에서 답을 찾는다. AI는 누군가 질문하지 않으면 답하지 않는다. 맥락을 짚어내고 무엇이 문제인지 정의하며 AI에게 날카롭고 창의적인 질문을 던질 수 있는 ‘통찰력’과 ‘사유의 힘’은 오직 인간만의 영역이다. 전남대는 학생들이 AI라는 강력한 파도를 타고 넘어 인류와 지역의 나침반이 되는 지혜의 광장으로 진화할 것이다.” ―구체적으로 어떤 교육 혁신을 준비하고 있는지. “2027학년도 신입생부터는 전교생이 AI 교양 6학점을 필수로 이수하게 된다. 인문학이든 예술이든 자기 전공의 벽을 넘어 AI를 도구로 쓸 줄 알아야 하기 때문이다. 이미 전체 교원의 31%인 600여 명이 AI 기초 역량 교육을 마쳤고 250시간에 달하는 ‘AI 마스터’ 과정에 참여하는 교수도 있다. 2029년까지 전 학과에 AI 교육과정을 도입해 학생들이 AI를 배우는 데서 그치지 않고 AI를 통해 자기 전공의 새로운 해법을 찾도록 할 계획이다.” ―‘인간 중심 AI’라는 슬로건이 인상적이다. 기술 지상주의에 대한 경계인가. “기술이 고도화될수록 역설적으로 가장 중요한 것은 ‘사람’이다. AI가 내놓은 결과를 비판적으로 수용하는 윤리 의식, 타인과 공감하고 연대하는 공동체 정신은 캠퍼스라는 공간에서 교수와 학생이 뜨겁게 부딪히며 체득하는 것이다. 특히 광주는 민주, 평화, 인권의 도시이다. 그 숭고한 가치를 AI와 결합하는 연구 인력, 이른바 ‘필로소포이 펠로우’를 기르고 있다. AI의 답을 사람의 자리에서 다시 묻는 힘, 그것이 전남대만의 차별화된 인재상이다.” ―글로컬대학 사업에도 이런 철학이 반영됐는지. “단순히 AI를 능숙하게 다루는 학생을 키우는 데는 큰 뜻이 없다. 총장으로서 진정 원하는 것은 ‘AI를 도구 삼아 자기가 발 딛고 선 지역을 바꿔보려는 청년’이다. 배움이 일자리로 이어지고 그 일자리가 지역을 살리는 선순환 구조를 만드는 것. 지방대의 위기를 국가균형발전의 해법으로 바꾸는 일은 거점 국립대학인 전남대만이 할 수 있는 책무다.” ―정부가 서남권 첨단산업 발전 비전을 발표했다. 천문학적 투자가 예고됐는데 대학의 역할은. “기업의 투자 계획이 구체화됐고 인프라는 정부와 지방자치단체가 마련한다. 이제 남은 마지막 단추는 그 현장에서 뛸 ‘인재’다. 사실상 이 거대한 프로젝트의 가장 큰 병목은 사람이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 반도체 팹, 세계 2위 후공정 기업 앰코의 광주 공장 증설 등 전남광주는 이제 반도체 제조의 전 과정을 완결하는 유일한 권역이 된다. 우리는 첨단융합대학을 신설해 반도체, 미래에너지 등 기업이 원하는 인재를 매년 450명씩 쏟아낼 준비를 마쳤다.” ―기업 일체형 교육을 강조하는데 기존 산학협력과 다른 점은. “과거의 산학협력이 교육과정 밖에서 맴돌았다면 이제는 기업이 대학의 안방까지 들어온다. 교육과정 설계 단계부터 기업이 참여해 ‘어떤 역량이 필요한지’를 함께 분석하고 그것이 곧바로 교과목이 된다. KT, CJ올리브네트웍스, 광주글로벌모터스(GGM) 같은 기업들이 무엇을 어떻게 가르칠지 우리와 함께 고민한다. 대학이 인재를 만들어 기업에 보내는 방식이 아니라 처음부터 기업과 대학이 같은 밑그림 아래 인재를 공동 설계하고 양성하는 구조다. 지금이 골든타임이다. 3년 안에 팹이 착공되면 인재를 적시에 공급해야 한다.” ―의대 교수 출신으로 의료와 바이오 산업에 대해서도 과감한 비전을 제시했는데. “전남대가 가진 가장 확실한 자산 중 하나가 바로 의료·바이오이다. 화순 바이오 특화단지는 연구개발부터 비임상, 임상, 품질인증, 생산까지 한 권역에서 완결할 수 있는 국내 유일의 바이오 특화단지다. 전남대는 화순전남대병원의 임상 데이터와 의과대학의 연구력을 하나로 잇는 ‘개방형 플랫폼’을 구축하고 있다. 특히 광주과학기술원(GIST)과 손잡고 ‘의사과학자’를 양성하는 미라클 사업단은 현장의 문제를 기술로 번역하는 핵심 기지가 될 것이다. 여기에 전남대병원 새 병원 건립은 의료·바이오 생태계의 연구·임상 역량을 높이는 동시에 지역 정주 여건을 뒷받침하는 핵심 과제다. 필수·응급의료와 중증질환 대응 역량을 강화해 서남권 의료체계를 한 단계 끌어올리고 산업 현장에서 일할 인재와 가족들이 안심하고 지역에 뿌리내릴 수 있도록 하겠다.” ―의료 현장에도 AI가 들어오는 것인지. “이미 전남대병원은 ‘AI 전환(AX) 선도병원’으로 나아가고 있다. AI가 웨어러블 기기로 환자의 부정맥을 실시간 감지하고 생성형 AI로 신약 후보 물질을 설계하는 기술도 개발했다. 하지만 잊지 말아야 할 것은 국립대 병원의 공공적 책무이다. 지역 의료가 무너지면 소멸은 가속화된다. 지역에서 교육받고 지역에서 수련해 정착하는 의료 인력 양성 체계를 지키는 것, 그것이 곧 바이오 산업 경쟁력의 토대다.” ―계획이 원대해도 학생들의 삶이 바뀌지 않으면 공허할 수 있는데. “지당한 말씀이다. 올해 진로취업본부를 독립 조직으로 확대한 이유도 여기에 있다. 입학부터 졸업 이후까지, 학생 개개인의 역량과 진로 목표를 진단해 맞춤형으로 지원한다. ‘징검다리 교수’와 전문 컨설턴트가 연계된 상담 체계를 통해 배운 지식이 실제 직무로 연결되는 성취감을 느끼게 할 것이다. 학생들이 자신의 가능성을 발견하고 주도적으로 미래를 설계할 수 있도록 입학부터 사회 진출까지 대학이 끝까지 책임지는 구조를 만들겠다.” ―국립대학으로서 재정 자립도 숙제인데. “정부 지원에만 기댈 수는 없다. 대학 스스로 성장의 재원을 만드는 선순환 구조가 필요하다. 산학협력을 통한 기술 이전, 발전기금의 투명한 운영, 그리고 지역 직장인을 위한 재교육 프로그램 등 수익원을 다변화하고 있다. 첨단산업융합연구원을 중심으로 기업과의 개방형 공동연구를 확대해 대학의 연구 성과가 기술이전과 사업화로 이어지는 기반을 만들겠다. 아울러 유휴 공간과 교육·연구시설도 지역사회와 기업에 개방해, 대학 자산의 공공성과 활용도를 함께 높이겠다.” ―임기(2029년 2월까지) 중 꼭 이루고 싶은 과제는. “지역의 미래를 실질적으로 바꾸는 세계적 거점대학으로 전환하는 것은 전남대가 지향하는 궁극적 모습이다. 세계 100위권 진입은 단순한 순위 목표가 아니라 전남대의 교육과 연구가 세계적 기준에서 경쟁력을 갖추었다는 증명이 돼야 한다. 임기 동안 전남대의 연구 경쟁력을 한 단계 끌어올리고 국내외의 뛰어난 학생과 연구자가 찾아오는 교육·연구 환경을 만들 것이다. 전남대가 강점을 가진 분야는 세계 수준으로 키우고 학생들이 전공의 벽을 넘어 변화하는 사회의 문제에 답할 수 있도록 교육의 틀도 새롭게 바꾸겠다. 중요한 것은 순위 자체가 아니다. 전남대가 더 높은 목표를 향해 계속 도약할 수 있는 힘을 갖추고 그 변화가 다음 세대에도 이어지도록 만드는 것이다. 임기 안에 전남대가 세계와 경쟁할 준비를 마친 대학으로 확실히 자리 잡게 하겠다.” ―대한민국 교육계와 청년들에게 한 말씀 한다면. “이제 정부, 지자체, 대학, 기업이 ‘원팀’이 되어야 한다. 규제를 넘어선 과감한 권한 이양과 파격적인 지원이 뒷받침되어야 지방 소멸을 막을 수 있다. 지방은 더 이상 한계가 아니다. 896조 원의 기회가 열리고 있는 이곳 서남권은 청년들이 꿈을 펼칠 거대한 도전의 현장이다. 전남대가 든든한 조력자가 되어 글로벌 핵심 인재로 도약할 수 있도록 모든 역량을 쏟겠다. 꿈을 크게 가져야 한다. 이곳에서 시작할 수 있다.” ■이근배 총장은 정형외과 의사이자 의학자에서 거점국립대학을 이끄는 대학 행정가로 변신했다. 1963년생으로 전남대 의대를 졸업하고 1999년부터 모교 교수로 재직했다. 족부·족관절 분야 권위자로 2015년 EBS ‘명의’에 선정됐으며 2023년 대한민국의학한림원 정회원에 이름을 올렸다. 전남대 직선제 초대 교수회장과 평의원회 의장, 거점국립대 교수회연합회장, 전남대병원 의생명연구원장 등을 거치며 대학 행정과 고등교육 정책에도 폭넓게 참여했다. 2025년 2월 제22대 총장에 취임했다. 임기는 2029년 2월까지.

우크라이나가 러시아 최대 전자상거래 플랫폼 ‘와일드베리스’(Wildberries)의 대형 물류창고를 잇달아 정밀 타격하면서 그 배경에 관심이 쏠리고 있다. 최근 우크라이나군 드론은 수도 모스크바 인근 포돌스크와 트베리 등 핵심 물류 거점을 정조준해 폭격했다. 지난달 이후 타격받은 와일드베리스 창고만 20여 곳에 달하며 인명 피해와 함께 대규모 물류 마비 사태가 현실화되고 있다. ‘러시아판 아마존’에 부닥친 13조원대 충격파 18일 시장 분석업체 데이터 인사이트에 따르면 이번 타격으로 와일드베리스가 입은 상품 손실과 물류 공간 파괴 규모는 최대 4800억 루블(약 7조 9700억원)에 달한다. 입점 판매자들의 피해까지 합산하면 전체 경제적 손실은 8000억 루블(약 13조 2800억원)을 웃돌 것으로 추산된다. 2022년 전쟁 이후 해외 기업들이 철수하면서 와일드베리스는 러시아 유통 시장의 절반을 점유할 만큼 급성장했으나, 축구장 수십 개 크기의 거대 물류센터가 화재에 취약하다는 점이 치명적 약점으로 작용한 셈이다. 군수 보급차단과 ‘경제 병목’ 타격의 이중 포석우크라이나 측은 와일드베리스가 단순한 민간 쇼핑몰을 넘어 러시아 군수물자 유통의 핵심 통로로 쓰이고 있다고 주장한다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 해당 물류망을 통해 항법 장비, 드론 부품, 전선 보급품 등이 유통되고 있다고 지적했다. 그러나 군사적 차단을 넘어 러시아 경제·사회 구조의 ‘아킬레스건’을 노렸다는 분석이 더 무게를 얻는다. 와일드베리스는 월간 이용자 8000만명, 입점 중소상공인만 100만명에 달해, 물류망 마비가 곧바로 민간 경제와 국민 체감 물가에 직격탄을 날리기 때문이다. 국책은행 부실화와 엘리트층 압박 카드 이번 타격의 파장은 러시아 금융권으로도 전파되고 있다. 와일드베리스는 최근 단기 차입금이 8배 이상 폭증하는 등 총부채가 140억 달러(약 19조 8000억원)에 이르는 상황이다. 주요 채권자인 스베르방크와 VTB 등 러시아 대형 국책은행들 역시 대출금 회수 불능 위험에 노출됐다. 우크라이나 대통령실 관계자는 연간 거래액 6조 루블(약 99조 5000억원) 규모의 기업을 흔듦으로써 러시아 금융 시스템을 압박하고, 푸틴 측근 및 엘리트층에는 “전쟁의 대가가 민간 삶과 자산까지 파괴한다”는 강력한 경고 메시지를 보내는 효과를 노렸다고 밝혔다. 상징적 민간 타격인가, 실질적 병목 붕괴인가 일각에서는 우크라이나가 러시아 전선 뒤편의 ‘사회적 병목 지점’을 정밀 조준하기 시작했다고 예상하고 있다. 전선의 교착 상태가 지속되는 가운데 러시아 내부의 유통과 금융이라는 급소를 타격해 전쟁 수행 능력을 근본적으로 약화시키려는 의도란 분석이다.

삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이 모두 베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 예상보다 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 엔비디아의 글로벌 AI 생태계는 빅테크·AI 모델, 클라우드, 반도체·메모리, 로보틱스, 산업용 소프트웨어, 보안 AI 등 전방위로 확장 중이다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. GPU 병목을 이용해 세계 AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. GPU에서 출발한 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 엔비디아가 GPU의 연산 능력을 실제 AI 성능으로 끌어내는 프레임워크·라이브러리·드라이버·컴파일러까지 일찌감치 선점한 만큼 소프트웨어와 모델 개발·운용 체계 등을 특정 플랫폼에 맞추면 공급자를 바꾸는 비용은 더욱 커진다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 엔비디아가 직접 확보하기 어려운 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

미국 월가는 콘텐츠 회사를 둘로 나눈다. 인공지능(AI) 승자와 패자다. 행동주의 투자사 앤슨펀드가 최근 할리우드 스튜디오 라이언스게이트 이사회에 보낸 편지의 표현이다. 근거는 주가다. 동영상 생성 AI 소라나 시댄스가 공개될 때마다 스튜디오 주가가 밀린다. 계산은 단순하다. 한 컷 제작 값이 0에 가까워지면 잘 만드는 능력으로 받아온 프리미엄도 사라진다. 검증된 결론은 아니다. 기본값으로 깔린 가정이다. 스튜디오는 이 때문에 자동으로 패자 칸에 들어가 있다. 앤슨의 요구도 짧았다. AI 시대에 맞게 회사를 재정의하라, 못 하면 팔라. 편지가 알려지자 라이언스게이트 주가는 4% 빠졌다. 하필 라이언스게이트다. 2024년 할리우드 메이저 최초로 AI 스타트업 런웨이와 손잡았다. 2만여 편의 라이브러리로 모델을 학습시켰다. 올해 2월엔 스튜디오 최초로 최고AI책임자(CAIO)를 앉혔고, 6월엔 런웨이 지분까지 사들였다. 이달 실적 발표에서 경영진은 AI가 제작비를 낮추고 있다고 했다. 값은 붙지 않았다. 앤슨이 때린 지점이 여기다. AI를 안 해서가 아니다. AI로 무엇을 벌 것인지를 투자자 언어로 설명하지 못했다는 것이다. 제작비 절감은 방어다. 2만 편을 쥔 회사가 라이선싱으로 프리미엄을 받아낸다는 게 공격이다. 그 이야기를 팔지 못했다. 기술이 아니라 서사가 없었다. 같은 주 반대편 답이 나왔다. 글로벌 온라인 동영상 서비스(OTT) 피콕이 울프게임즈와 만든 생성 AI 추리 게임 ‘퍼블릭 아이’를 앱에 붙였다. 6월 피콕 모바일 이용자의 40%가 앱에서 게임을 했다. 먼저 나온 ‘로앤오더: 클루 헌터’는 하루 평균 이용 시간 6분을 넘겼다. 방향이 다르다. 라이언스게이트는 AI로 비용을 줄였다. 피콕은 지식재산(IP)으로 없던 이용 시간을 만들었다. 앞은 비용 항목이고, 뒤는 구독 유지율과 광고 재고다. 곧 매출이다. 시장이 값을 매기는 쪽은 후자다. 왜 게임이었나. 조사기관 루미네이트가 지난달 낸 자료가 답이다. AI가 쓰인 걸 알면 이용 의향의 순선호도는 영화·TV 각본 –13%, 음악 –16%다. 게임만 +10%다. 애초에 컴퓨터가 만든 화면을 보는 장르라, AI가 배신으로 읽히지 않는다. 유고브 조사는 경계를 더 선명하게 보여준다. 배우를 AI로 대체하는 데는 75%가 반대했다. 반면 자막 번역은 64%, 촬영되지 않은 언어의 더빙은 52%가 받아들였다. 관객은 AI를 거부하지 않는다. 자리를 가린다. 사람의 연기와 각본을 건드리면 등을 돌리고, 보이지 않는 공정에 쓰면 눈감는다. 한국 제작사도 같은 좌표에 있다. K콘텐츠 글로벌 유통의 병목은 그 단가와 속도다. 지금 제작 능력은 프리미엄으로 인정받지 못한다. 소비자는 자막과 더빙에 문을 열어뒀다. 라이브러리는 자산이지만 그냥 둬서는 프리미엄이 되지는 않는다. 선택지는 셋이다. 학습 데이터로 내주고 사용료를 받는가. 새 이용 시간으로 바꿔 매출을 만드는가. 회사를 넘기는가. 라이언스게이트는 세 번째를 권유받는 처지가 됐다. 우리 시간이 더 남았다고 볼 근거는 없다. 한정훈 K엔터테크허브 대표

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.