-엘살바도르 국가 교육개혁 참여…800개 학교·30만 학생이 IHFB 플랫폼으로 학습-정부도 ‘K-Edu 국제화’ 본격 시동…AI·디지털을 글로벌 확산 핵심 분야로-콘텐츠 수출 넘어 ‘K-Edu AI 수출’…한국 교육산업의 새로운 수출 모델 열리나 에이전틱 AI 기업 아이헤이트플라잉버그스(이하 IHFB, 대표 박찬용)가 엘살바도르 국가 공교육 시스템에 AI 기반 교육 운영 플랫폼을 대규모로 공급하며, 기존의 교재·콘텐츠 위주 수출을 넘어선 ‘K-Edu AI 수출’ 모델을 구축하고 있다고 밝혔다. 이번 공급은 정부가 K-에듀의 글로벌 확산에 속도를 높이는 흐름 속에서 국내 교육 AI 기업의 플랫폼이 해외 국가 공교육 체계에 대규모로 도입된 사례다. 현재 교육부는 ‘K-Edu 국제화 지원단’을 꾸려 한국 교육시스템의 해외 확산 전략을 수립 중이며, 글로벌 확산의 핵심 분야 중 하나로 ‘AI·디지털’을 제시한 바 있다. IHFB에 따르면 현재 엘살바도르 현지 약 800개 학교에서 약 30만 명의 학생이 IHFB 플랫폼을 활용해 학습을 진행하고 있다. 이는 일반적인 해외 실증(PoC) 범위를 넘어서는 적용 규모다. 국가 공교육 현장의 경우 학교별 교육과정과 교사, 학생 개개인의 학습 수준은 물론 인터넷·디바이스 환경과 학교 행정까지 종합적으로 고려해야 하므로 일반 소비자용 학습 앱과는 운영 난이도에서 차이가 난다. 엘살바도르의 교육개혁은 나이브 부켈레 대통령이 직접 성과와 확대 계획을 발표하고 있는 국가 핵심 사업이다. 엘살바도르 정부의 전체 교육개혁 프로그램은 171개 공립학교에서 출발해 현재 1000개 이상의 공립학교로 넓어졌으며, 앞으로 18개월 내에 전국 모든 공립학교로 확대하는 것을 목표로 삼고 있다. 앞서 부켈레 대통령은 이번 교육 개혁의 AI 튜터 개발 파트너로 xAI와 나란히 IHFB를 언급했다. 이 같은 사업 확대의 배경에는 초기 파일럿 성과가 자리 잡고 있다. 파일럿 대상이었던 171개 학교 학생 1198명을 대상으로 실시한 ‘PISA for Schools’ 평가 결과, 읽기·수학·과학 성취도가 독일·스웨덴 학생 평균과 비교 가능한 수준으로 도출됐다. 다만 해당 학교들은 전국을 대표하는 표본이 아니며, 이번 성과 또한 교수법과 교사 지원, 콘텐츠, 인프라 등 제반 요소가 복합적으로 작용한 결과다. 아울러 세계은행의 PISA 2025 분석에서도 엘살바도르는 과학 성적이 유의미하게 상승한 전 세계 16개 교육체계 중 하나로 선정됐다. IHFB가 현지에 수출한 핵심은 단순한 교재나 콘텐츠가 아닌 ‘교육 운영 방식’이다. IHFB 플랫폼은 학생이 학습 중 막힌 부분을 분석해 다시 설명해야 할 개념과 풀어야 할 문제를 지정하고, 그 학습 결과를 다음 단계 학습으로 연계하며, 교사가 이 전체 과정을 관리할 수 있도록 지원한다. 플랫폼 운영의 중심에는 학생이 당일 학습 분량을 그날 마무리하도록 관리하는 ‘일일학습’ 방식이 적용됐다. 그동안 국내에서 AI와 1:1 학습관리를 결합해 이 방식을 운영해 온 IHFB는 이를 스페인어를 사용하는 엘살바도르 교실 환경에 맞춰 이식했다. 회사는 AI가 학생의 학습 상태를 진단하고 실제 학습 행동까지 유도하는 ‘에이전틱 AI’ 기술로 이를 구현하고 있다. 박찬용 IHFB 대표는 “좋은 강의를 무료로 구할 수 있는 시대에도 성적이 저절로 오르지 않는 것은 끝까지 해내는 학생이 드물기 때문”이라며 “학습지를 매일 풀게 하던 일일학습의 전통, ‘완강’이라는 말을 만든 한국의 고민이 AI를 만나 바다를 건넌 것”이라고 말했다. 이어 “한국이 모든 영역에서 빅테크와 같은 방식으로 범용 AI 모델 경쟁을 할 필요는 없다. 한국이 오래 경쟁력을 쌓아온 교육 같은 산업에 AI를 결합해 실제 작동하는 운영 시스템으로 수출할 수 있다”며 “K-콘텐츠, K-뷰티, K-방산에 이어 K-Edu AI가 다음 수출산업이 될 수 있도록 엘살바도르에서 그 가능성을 증명하겠다”고 덧붙였다.

중국 기업들이 차세대 서버용 D램 시장 진출을 추진하는 한편 자체 인공지능(AI) 칩 출하량도 늘리며 기술 자립에 속도를 내고 있다. 메모리와 AI 반도체 전반으로 중국의 추격이 확산되면서 K반도체의 경쟁 부담도 커지고 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC 보고서에 따르면 올해 1~6월 중국 데이터센터용 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율은 34%까지 떨어졌다고 로이터 통신이 13일(현지시간) 보도했다. 출하량 기준으로 보면 67만 8000개에서 지난해 같은 기간과 비교해 44% 급감했다. AI 가속기는 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 특화된 칩이다. 반면 중국 기술기업 화웨이는 올해 1~6월 AI 가속기 57만 2000개를 출하해 지난해 같은 기간 30만개에서 크게 증가했다. 중국 내 AI 가속기 시장 점유율은 28%로 엔비디아를 6%포인트 차이로 바짝 추격하는 모습이다. 미국의 대중국 수출 규제 속에 중국 기업들이 자국산 AI 칩의 개발과 보급을 확대하면서 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임이 본격화하고 있다는 분석이 나온다. 중국산 AI 칩의 확산으로 엔비디아의 시장 지배력이 약화하면 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 국내 기업에도 영향을 미칠 수 있다. 전날 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)도 4F²(포에프스퀘어) 기술을 사용한 차세대 서버용 반도체 제품을 연내 양산하겠다고 예고하면서 범용 메모리 경쟁은 심화하고 있다.

중국 기업들이 차세대 서버용 D램 시장 진출을 추진하는 한편 자체 인공지능(AI) 칩 출하량도 늘리며 기술 자립에 속도를 내고 있다. 메모리와 AI 반도체 전반으로 중국의 추격이 확산되면서 K반도체의 경쟁 부담도 커지고 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC 보고서에 따르면 올해 1~6월 중국 데이터센터용 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율은 34%까지 떨어졌다고 로이터 통신이 13일(현지시간) 보도했다. 출하량 기준으로 보면 67만 8000개에서 지난해 같은 기간과 비교해 44% 급감했다. AI 가속기는 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 특화된 칩이다. 반면 중국 기술기업 화웨이는 올해 1~6월 AI 가속기 57만2000개를 출하해 지난해 같은 기간 30만개에서 크게 증가했다. 중국 내 AI 가속기 시장 점유율은 28%로 엔비디아를 6%포인트 차이로 바짝 추격하는 모습이다. 미국의 대중국 수출 규제 속에 중국 기업들이 자국산 AI 칩의 개발과 보급을 확대하면서 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임이 본격화하고 있다는 분석이 나온다. 중국산 AI 칩의 확산으로 엔비디아의 시장 지배력이 약화하면 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 국내 기업에도 영향을 미칠 수 있다. 여기에 중국 최대 반도체 기업인 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 차세대 서버용 D램 출시를 예고하고 있어 범용 메모리 시장에서도 경쟁이 심화하는 모습이다. CXMT는 국내 반도체 기업들이 아직 연구 단계인 4F²(포에프스퀘어) 기술을 사용한 서버용 반도체 제품을 올해 중 출시하겠다고 밝혔다. 4F² 구조는 기존 6F² 구조보다 셀 면적을 줄여 집적도를 높일 수 있는 기술이다. CXMT가 해당 기술의 양산에 성공할 경우 삼성전자와 SK하이닉스가 주도하는 서버용 D램 시장에서도 경쟁 압력이 커질 수 있다. 삼성전자·SK하이닉스, 데이터 처리 방식 혁신 나서삼성전자와 SK하이닉스는 고성능 메모리 개발을 넘어 데이터 처리 방식 혁신에 나서는 등 기술 우위를 강화한다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 반도체대전(SEDEX 2026)에서 ‘AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향’을 주제로 한 발표에서 “AI 인프라의 성능 규모가 오는 2030년에는 올해보다 약 20배까지 커질 것”이라고 말했다. 이에 개별 메모리 성능을 넘어 메모리 계층 ‘최적화’가 중요하다고 강조했다. AI 시스템에는 HBM, D램, 낸드 플래시 등 용도와 속도가 다른 여러 종류의 메모리가 있는데 앞으로는 메모리 전체를 쓰임에 따라 효율적으로 쓰도록 시스템화하는 게 중요하다는 얘기다. SK하이닉스는 이를 위해 기존 HBM의 성능을 고도화하는 동시에 3차원(3D) 적층 D램과 고대역폭 플래시(HBF) 등 차세대 메모리 기술 개발을 추진하고 있다. 삼성전자는 AI 연산 장치와 메모리 사이의 데이터 이동 거리를 줄여 AI 처리 속도와 전력 효율을 높이는 3D 메모리 기반 기술을 선보였다. 메모리 내부에 연산 기능을 통합한 LPDDR-PIM 등도 전시했다.

역사적으로 거대한 기술 혁명의 승자는 새로운 동력원을 실물 세계의 인프라와 결합해 낸 국가들이었다. 18세기 영국이 1차 산업혁명의 패권을 쥔 이유는 단순히 석탄이 많아서가 아니었다. 석탄을 증기기관, 철강, 철도 등 하나의 거대한 ‘물리적 체계’로 연결하는 실물 인프라 구축에 성공했기 때문이다. 20세기 미국의 패권 역시 석유라는 에너지를 자동차, 물류 시스템이라는 실물 경제로 구현해 낸 데서 비롯되었다. 지금, 우리는 그와 맞먹는 세 번째 역사적 변곡점에 서 있다. 오픈AI, 구글 등 미국의 빅테크 기업들이 천문학적인 자본을 쏟아부으며 구축한 인공지능(AI)이 드디어 모니터 밖으로 뛰쳐나오고 있다. 사이버 공간에 머물던 지능이 자동차, 로봇, 공장, 전력망 등 실물 세계의 인프라와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 시대가 열린 것이다. 그동안 소프트웨어 플랫폼 경쟁에서 한발 물러나 있던 한국 산업으로선 절호의 ‘공급망 역습’ 기회가 열린 것이다. 이 역습을 주도할 우리의 핵심 무기는 바로 현장의 데이터다. 지금껏 AI 패권은 알고리즘과 컴퓨팅 파워를 장악한 미국 빅테크의 독무대였다. 그러나 AI가 실물 경제에서 부가가치를 내려면 전혀 다른 자산이 필요하다. 바로 수십 년 축적된 ‘제조 데이터’와 ‘첨단 인프라’다. 반도체 미세 공정의 수율이나 조선소의 정밀한 용접 노하우 같은 실물 데이터 없이는 아무리 뛰어난 AI도 무용지물이다. 글로벌 데이터 기업 팔란티어가 한국을 주목하는 것도 각 산업 밑바닥에 흐르는 이 소중한 현장 데이터를 선점하기 위해서다. 우리는 빅테크의 공세에 맹목적인 적대감이나 두려움을 가질 필요가 없다. 오히려 그들의 ‘알고리즘 두뇌’와 우리의 ‘제조업 육체’를 결합하는 고도화된 협력 모델을 선제적으로 제시해야 한다. 한국의 정밀한 제조 현장을 빅테크 AI 기술의 최상위 테스트베드로 제공하는 대신, 핵심 기술을 공유받거나 조인트 벤처(JV)를 설립해 산업별 특화 AI를 공동 개발하는 방식이다. 데이터 주권은 지키되, 글로벌 최고 수준의 기술력과는 적극적으로 연대하는 ‘스마트한 동맹’만이 피지컬 AI 시대의 진정한 승리 공식이다. 하지만 기회는 양날의 칼이다. 1980년대, 일본은 세계 최고의 메모리 반도체와 가전 제조 능력을 갖추고도 ‘윈텔’(윈도우+인텔) 동맹으로 대변되는 미국의 소프트웨어 생태계에 종속되면서 결국 단순 하드웨어 조립 기지로 전락하고 말았다. 핵심 두뇌(OS)를 장악하지 못한 채 하청에 만족한 대가는 잃어버린 30년이었다. 지금의 AI 혁명에서도 이 역사는 반복될 수 있다. 빅테크의 범용 AI에 우리의 제조 현장 데이터를 고스란히 내어준다면, 한국 산업은 21세기 AI 식민주의, 즉 ‘디지털 소작농’으로 전락할 우려가 높다. 글로벌 플랫폼 기업에 종속되는 우를 범하지 않기 위해서는, 철저히 현장에 최적화된 전용 AI 모델을 우리 손으로 통제하고 운영할 수 있어야 한다. 우리가 확보한 독자적인 AI 통제권은 곧 지정학적 위기 속에서 가장 강력한 방패가 된다. 미중 반도체 전쟁 속 대만 TSMC의 ‘실리콘 방패’가 증명하듯 압도적 첨단 파운드리 인프라는 미국과 중국 모두가 함부로 단절할 수 없는 무기가 됐다. 지금의 AI 전쟁도 마찬가지다. 미국 주도의 첨단 보안망에 동참하되 범용 소재와 거대 시장에선 중국과 실용적으로 연결되는 ‘디리스킹’(위험 완화)을 펴야 한다. K배터리가 원자재는 중국과 협력하면서도 핵심 수율을 쥐고 있는 ‘스마트팩토리 제어 모델’은 철저히 보안망에 묶어 두는 것과 같은 방식이다. 미국 빅테크의 AI ‘뇌’(Brain)가 실물경제를 지배하려면 한국이 가진 첨단 제조의 ‘뼈와 근육’, 차세대 에너지 인프라라는 ‘혈관’이 절실하다. 우리가 피지컬 AI를 통해 생산성과 품질에서 압도적인 ‘K제조업의 방패’를 만들어 낸다면, 미국에는 대체할 수 없는 경제동맹이 되고 중국에는 ‘무시할 수 없는 파트너’로 자리매김이 가능하다. 역사적으로 강대국을 움직이는 최고의 무기는 언제나 현장에서 나오는 ‘대체 불가능한 초격차 실물 기술’임을 잊지 말아야 한다. 오일만 EBN 편집국장

삼성전자가 올해 3분기 잠정 영업이익 100조원을 돌파한 데 이어 SK하이닉스도 80%에 육박하는 영업이익률을 기록할 것이라는 전망이 나온다. 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 메모리 수요 증가와 가격 상승에 힘입어 SK하이닉스의 분기 최대 실적 경신에도 기대가 커지고 있다. 9일 확인한 금융정보업체 에프앤가이드 집계에서 SK하이닉스의 올해 3분기 매출과 영업이익 컨센서스(증권사 전망치 평균)는 지난 8일 기준 각각 98조 4172억원, 77조 829억원으로 나타났다. 지난해 같은 기간보다 각각 302.5%, 577.2% 증가한 규모다. 전망대로라면 매출과 영업이익 모두 분기 사상 최대치를 경신한다. 특히 눈길을 끄는 것은 수익성이다. 예상 매출과 영업이익으로 계산한 영업이익률은 78.3%다. 매출 100원당 약 78원을 영업이익으로 남기는 셈으로, 지난 2분기 76.3%보다 약 2%포인트 높다. 대규모 설비투자와 연구개발이 필요한 제조업에서 이례적인 수준의 수익성이 이어지는 것이다. IBK투자증권은 지난 7일 SK하이닉스의 3분기 매출을 약 95조 8000억원, 영업이익을 약 75조 1000억원으로 예상했다. 원·달러 환율 하락을 반영해 기존 추정치를 낮췄지만, 영업이익률은 전 분기보다 2.1%포인트 높은 78.4%에 이를 것으로 봤다. 호실적의 배경에는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 메모리 수요 확대와 D램·낸드플래시 가격 상승이 있다. AI 인프라 투자가 늘어나는 반면 공급 확대는 제한되면서 메모리 업체의 수익성이 높아지고 있다는 분석이다. SK하이닉스는 지난 2분기 실적 발표 당시 AI 메모리와 범용 메모리 수요가 함께 늘고 있다고 설명했다. 2분기 양산 출하를 시작한 HBM4의 생산도 하반기 확대한다는 계획을 제시했다. 회계 기간은 다르지만 미국 마이크론은 이미 영업이익률 80%를 넘어섰다. 지난달 30일 발표한 회계연도 2026년 4분기 실적에서 매출 542억 2900만달러, 영업이익 437억 5100만달러를 기록했다. 9월 3일 종료된 해당 분기의 미국 회계기준(GAAP) 영업이익률은 80.7%로, 직전 분기 80.4%에 이어 두 분기 연속 80%를 웃돌았다. 삼성전자도 지난 8일 연결 기준 3분기 잠정 매출 195조원, 영업이익 107조4000억원을 발표했다. 영업이익은 지난해 같은 기간보다 782.5% 늘었고, 스마트폰과 가전 등을 포함한 전사 영업이익률은 55.1%에 달했다. 메모리사업만의 수익성은 이번 잠정실적에서 공개되지 않았다. 이달 말 예정된 SK하이닉스 실적 발표에서는 높은 수익성의 지속 여부가 핵심 쟁점이 될 전망이다. 원화 강세는 달러로 벌어들인 매출을 원화로 환산할 때 실적 증가폭을 제한하는 변수다. HBM4 공급 확대와 메모리 가격 상승이 환율 영향을 얼마나 상쇄했는지, 향후 수요와 공급을 회사가 어떻게 전망하는지에 관심이 쏠린다.

삼성전자가 인공지능(AI)발 반도체 초호황을 타고 글로벌 빅테크 최초로 ‘분기 기준 영업이익 100조원 시대’를 열었다. 1년 만에 이익 규모가 10조원대에서 100조원대로 뛰면서 전대미문의 기업사를 새로 쓴 셈이다. 삼성전자는 지난 3분기 잠정실적 집계 결과 연결 기준 매출 195조원, 영업이익 107조 4000억원을 기록했다고 8일 공시했다. 전년 동기 대비 각각 126.6%, 782.5% 증가했다. 영업이익률도 55.1%로 삼성전자의 역대 최고 기록이다. 분기 최대 실적을 거뒀던 직전 2분기와 비교해도 매출은 13.7%, 영업이익은 20% 더 늘었다. 4개 분기 연속으로 매출과 영업이익 신기록 경신을 이어가고 있으며 3분기의 경우 하루 평균 1조 1674억원, 시간당 약 486억원씩 벌어들인 셈이다. 이번 실적은 약 12조 6000억원 규모로 추산되는 직원 성과급 충당금이 반영됐다. 분기 영업이익 100조원 돌파는 전무후무한 수준이다. 엔비디아가 달성한 지난 2분기(5~7월) 637억 달러(약 85조 4000억원)도 훌쩍 뛰어넘었다. 같은 기간 알파벳 408억 달러(약 54조 5000억원), 마이크로소프트 406억 달러(약 54조 4000억원) 등과 비교하면 2배에 가깝다.  세계 자동차 판매 1위인 일본 도요타자동차의 지난해 연간 영업이익(3조 7662억엔·약 35조 5000억원)의 3배 이상을 한 개 분기 만에 거두었다. 이번 사상 최대 실적은 글로벌 메모리 반도체 초호황 덕분이다. 부문별·사업부별 실적은 공개되지 않았지만, 이번에도 반도체 부문(DS), 특히 메모리 사업부가 홀로 전사 실적을 견인한 것으로 업계는 보고 있다. 빅테크 기업들의 AI 데이터센터 투자가 경쟁적으로 이어지면서 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 DDR5 등 고성능 D램 수요가 급증한 영향이 컸다. 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)를 비롯한 낸드플래시 수요도 강세를 지속한 것으로 보인다. 증권가에서는 DS 부문이 3분기에만 110조원 안팎의 영업이익을 냈을 것으로 추정하고 있다. 다만 비메모리 부문의 시스템LSI와 파운드리 사업부는 이번에도 적자를 낸 것으로 보인다. 지난 분기 7000억원대의 적자를 기록한 디바이스경험(DX) 부문 역시 원자재 비용 부담 증가와 글로벌 경쟁 심화 등의 영향으로 적자 폭이 확대된 것으로 분석된다. 시장에서는 향후 반도체 호황이 계속될지 주목하고 있다. 최근 다수 전문가들은 AI가 촉발한 산업혁명이 과거와 달리 장기적이고 구조적인 반도체 수요를 창출하고 있다며 슈퍼사이클이 더 이어질 것이라는 데 무게를 두고 있다. 과거 메모리 시장은 PC와 스마트폰 판매량에 따라 호황과 불황을 반복하는 경향이 강했지만, AI 데이터센터가 새로운 핵심 수요처로 자리 잡으면서 반도체 시장의 성장 동력이 달라졌다는 평가다. 시장조사업체 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격이 전 분기 대비 10~15%, 낸드는 15~20% 오를 것으로 전망했다. 증권가에서는 삼성전자가 오는 4분기에도 실적 성장을 이어갈 것으로 봤다. 한화투자증권은 삼성전자의 4분기 매출을 213조 6000억원, 영업이익을 117조 7000억원으로 전망했다. 올해 영업이익은 무려 370조원 수준으로 추정된다. 이는 엔비디아의 올해 영업이익 전망치(약 360조 2000억원)을 웃돈다. 만일 이런 수치가 현실화된다면 삼성전자는 처음으로 연간 영업이익 면에서 엔비디아를 제치게 된다. 게다가 삼성전자가 세계 최초로 양산을 시작한 HBM4도 내년부터 본격적으로 실적 개선에 기여할 전망이다. 이에 내년 연간 영업이익이 550조원 안팎이 될 것이라는 전망도 증권가에서 나온다. 다만 AI 데이터센터에 대한 막대한 투자가 지속되더라도 빅테크 기업들의 투자 효율성에 대한 검증이 본격화되거나 AI 서비스의 성장 속도가 예상보다 둔화할 경우 반도체 수요에도 영향을 줄 수 있다.

인공지능(AI) 반도체 수요 폭증으로 삼성전자가 사상 최대 실적을 이어가고 있는 가운데 글로벌 경쟁업체들의 추격도 거세지고 있다. 세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 대만 TSMC는 3분기 사상 최대 매출을 기록했다. 글로벌 D램 반도체시장에서는 미국의 마이크론이 2위인 SK하이닉스를 넘보고 있고, 창신메모리테크놀로지스(CXMT)를 비롯한 중국 업체들은 공급량을 빠르게 늘리며 맹추격 중이다. 8일(현지시간) 블룸버그통신과 CNBC 방송에 따르면 TSMC의 3분기 매출은 약 1조 4900억 대만달러(약 467억 달러, 64조4300억원)로 집계됐다. AI 반도체 수요 급증에 힘입어 지난해 같은 기간과 비교해 51% 증가한 수치다. TSMC는 삼성전자 파운드리 사업의 경쟁사라 할 수 있지만, 삼성전자의 주력인 메모리 사업과는 직접적인 경쟁 관계는 아니다. TSMC의 실적 호조는 AI 반도체 수요가 여전히 견조하다는 신호로 해석된다. 글로벌 D램 반도체시장에서는 마이크론의 약진이 눈에 띈다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 마이크론의 2분기 글로벌 D램 시장 점유율은 전분기 22%에서 2분기 24%까지 상승하며 2위인 하이닉스(25%)와의 격차를 1%포인트까지 좁혔다. 삼성전자는 여전히 1위(38%)를 지켰다. 마이크론은 최근 발표한 2026 회계연도 4분기(6~8월) 실적에서 매출 542억 3000만 달러(약 73조 6000억원)를 기록하며 사상 최대 분기 실적을 냈다. 중국 업체의 추격도 매섭다. CXMT는 범용 D램을 중심으로 점유율을 빠르게 높여 2분기 처음으로 글로벌 시장의 10%를 차지했다. 1년 전 4%에서 두 배 이상 늘어난 수치다. 중국 CXMT는 DDR4·DDR5 등 범용 D램을 중심으로 생산을 확대하고 있다. 낸드플래시에서는 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)의 성장세가 두드러진다. 삼성전자의 역대 최대 실적에도 주가는 크게 반응하지 않았다. 이날 유가증권시장에서 삼성전자는 전장보다 2.42% 내린 26만 2000원에 장을 마쳤다. 삼성전자가 반도체(DS)부문 직원들의 대규모 성과급 지급에도 관심이 쏠린다. DS 부문의 연간 영업이익을 370조원으로 봤을 때 예를들어 메모리사업부 소속 세전 성과급 7억 5000만원 전체에 공제율 54.5%를 단순 적용하면 공제 후 금액은 약 3억 4150만원으로 추정된다.

삼성전자가 인공지능(AI)발 반도체 초호황을 타고 글로벌 빅테크 최초로 ‘분기 기준 영업이익 100조원 시대’를 열었다. 1년 만에 이익 규모가 10조원대에서 100조원대로 뛰면서 전대미문의 기업사를 새로 쓴 셈이다. 삼성전자는 지난 3분기 잠정실적 집계 결과 연결 기준 매출 195조원, 영업이익 107조 4000억원을 기록했다고 8일 공시했다. 전년 동기 대비 각각 126.6%, 782.5% 증가했다. 영업이익률도 55.1%로 삼성전자의 역대 최고 기록이다. 분기 최대 실적을 거뒀던 직전 2분기와 비교해도 매출은 13.7%, 영업이익은 20% 더 늘었다. 4개 분기 연속으로 매출과 영업이익 신기록 경신을 이어가고 있으며 3분기의 경우 하루 평균 1조 1674억원, 시간당 약 486억원씩 벌어들인 셈이다. 이번 실적은 약 12조 6000억원 규모로 추산되는 직원 성과급 충당금이 반영됐다. 분기 영업이익 100조원 돌파는 전무후무한 수준이다. 엔비디아가 달성한 지난 2분기(5~7월) 637억 달러(약 85조 4000억원)도 훌쩍 뛰어넘었다. 같은 기간 알파벳 408억 달러(약 54조 5000억원), 마이크로소프트 406억 달러(약 54조 4000억원) 등과 비교하면 2배에 가깝다. 세계 자동차 판매 1위인 일본 도요타자동차의 지난해 연간 영업이익(3조 7662억엔·약 35조 5000억원)의 3배 이상을 한 개 분기 만에 거두었다. 이번 사상 최대 실적은 글로벌 메모리 반도체 초호황 덕분이다. 부문별·사업부별 실적은 공개되지 않았지만, 이번에도 반도체 부문(DS), 특히 메모리 사업부가 홀로 전사 실적을 견인한 것으로 업계는 보고 있다. 빅테크 기업들의 AI 데이터센터 투자가 경쟁적으로 이어지면서 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 DDR5 등 고성능 D램 수요가 급증한 영향이 컸다. 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)를 비롯한 낸드플래시 수요도 강세를 지속한 것으로 보인다. 증권가에서는 DS 부문이 3분기에만 110조원 안팎의 영업이익을 냈을 것으로 추정하고 있다. 다만 비메모리 부문의 시스템LSI와 파운드리 사업부는 이번에도 적자를 낸 것으로 보인다. 지난 분기 7000억원대의 적자를 기록한 디바이스경험(DX) 부문 역시 원자재 비용 부담 증가와 글로벌 경쟁 심화 등의 영향으로 적자 폭이 확대된 것으로 분석된다. 시장에서는 향후 반도체 호황이 계속될지 주목하고 있다. 최근 다수 전문가들은 AI가 촉발한 산업혁명이 과거와 달리 장기적이고 구조적인 반도체 수요를 창출하고 있다며 슈퍼사이클이 더 이어질 것이라는 데 무게를 두고 있다. 과거 메모리 시장은 PC와 스마트폰 판매량에 따라 호황과 불황을 반복하는 경향이 강했지만, AI 데이터센터가 새로운 핵심 수요처로 자리 잡으면서 반도체 시장의 성장 동력이 달라졌다는 평가다. 시장조사업체 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격이 전 분기 대비 10~15%, 낸드는 15~20% 오를 것으로 전망했다. 증권가에서는 삼성전자가 오는 4분기에도 실적 성장을 이어갈 것으로 봤다. 한화투자증권은 삼성전자의 4분기 매출을 213조 6000억원, 영업이익을 117조 7000억원으로 전망했다. 올해 영업이익은 무려 370조원 수준으로 추정된다. 이는 엔비디아의 올해 영업이익 전망치(약 360조 2000억원)을 웃돈다. 만일 이런 수치가 현실화된다면 삼성전자는 처음으로 연간 영업이익 면에서 엔비디아를 제치게 된다. 게다가 삼성전자가 세계 최초로 양산을 시작한 HBM4도 내년부터 본격적으로 실적 개선에 기여할 전망이다. 이에 내년 연간 영업이익이 550조원 안팎이 될 것이라는 전망도 증권가에서 나온다. 다만 AI 데이터센터에 대한 막대한 투자가 지속되더라도 빅테크 기업들의 투자 효율성에 대한 검증이 본격화되거나 AI 서비스의 성장 속도가 예상보다 둔화할 경우 반도체 수요에도 영향을 줄 수 있다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “AI 시대를 맞아 메모리 반도체의 가치가 예상보다 크게 높아졌다”며 “앞으로도 고성능 메모리 수요가 이어질 가능성이 큰 만큼 차세대 제품을 선제적으로 내놓고 시스템 반도체까지 경쟁력을 넓혀야 한다”고 말했다.

전년 대비 782% 증가해 107.4조원3분기 매출 195조원 나란히 신기록 삼성전자가 국내 기업 사상 최초로 분기 영업이익 100조원 시대를 열었다. 삼성전자는 연결 기준 올해 3분기 영업이익이 107조 4000억원으로 지난해 같은 기간보다 782.5% 증가한 것으로 잠정 집계됐다고 8일 공시했다. 매출은 195조원으로 전년 동기 대비 126.6% 증가했다. 한국 기업이 분기 영업익 100조원을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 이로써 삼성전자는 지난해 4분기 매출 93조 8000억원, 영업익 20조 1000억원으로 나란히 역대 최대 기록을 세운 이래 4개 분기 연속으로 매출과 영업익 신기록을 갈아치웠다. 삼성전자의 영업익은 이번 1개 분기만으로 지난해 전체(43조 6000억원)의 2.5배에 육박했다. 부문별·사업부별 실적은 아직 공개되지 않았지만, 이번 분기에도 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 전사 실적을 견인한 것으로 분석된다. 이는 인공지능(AI) 서버에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯해 DDR5 등 고부가 D램 판매가 확대되고, 공급 부족에 따른 메모리 가격 상승이 맞물리면서 수익성이 크게 개선된 영향으로 풀이된다. 업계에서는 4분기는 물론 내년까지도 이런 흐름이 지속될 것이란 전망이 나오고 있다. 시장조사업체 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격이 전 분기 대비 10~15%, 낸드는 15~20% 오를 것으로 내다봤다.

아마존의 인공지능(AI) 음성비서 ‘알렉사’ 개발을 이끈 로히트 프라사드가 현대자동차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스의 새 수장을 맡게 됐다. 걷고 뛰고 물체를 다루는 동작 능력으로 선두권 기술력을 보여온 휴머노이드 ‘아틀라스’의 뛰어난 ‘몸’에 AI ‘뇌’를 결합해 실제 제조현장 투입과 상용화에 속도를 내려는 전략이다. 보스턴다이내믹스는 7일 프라사드 전 아마존 범용인공지능(AGI) 수석부사장 겸 수석과학자를 신임 최고경영자(CEO)로 영입했다고 밝혔다. 프라사드 CEO는 “첨단 AI와 로보틱스를 융합해 현실 세계에서 의미 있는 가치를 창출하고 로보틱스의 적용 범위를 산업 전반으로 확장하겠다”고 말했다. 프라사드 CEO는 음성·언어 AI 연구에서 출발해 대화형·생성형·멀티모달 AI와 AGI까지 AI 기술 발전의 주요 흐름을 두루 경험했다. 2013년 제프 베이조스 아마존 창업자가 후원한 비밀 프로젝트에 합류해 음성으로 질문하거나 음악 재생, 스마트홈 기기 제어 등을 할 수 있는 AI 비서 알렉사 개발을 주도했다. 이후 여러 AI 서비스의 기반이 되는 생성형 AI ‘노바’ 파운데이션 모델 개발을 총괄하고 가정용 로봇 ‘아스트로’ 프로젝트에도 참여했다. 기술을 제품과 사업으로 연결한 경험도 강점이다. 프라사드 CEO는 알렉사를 제품·서비스와 개발자·제조사가 참여하는 플랫폼으로 확장하는 데 기여했고, 급성장기에는 1만명 넘는 조직을 이끌었다. 로봇의 ‘몸’에 강한 보스턴다이내믹스가 AI를 통해 자율성과 적응력을 높이려는 방향과 맞닿아 있다. 아틀라스도 연구·시연 단계를 넘어 제조현장 투입을 준비하고 있다. 현대차그룹은 미국 조지아주 로봇 훈련·검증 거점인 ‘로보틱스 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)에서 부품을 생산 순서에 맞게 배열하는 ‘시퀀싱’과 자재 취급 등을 훈련하고 있다. 2028년부터 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 같은 시기 연간 3만대 규모의 로봇 생산체제도 구축할 계획이다. 2030년에는 부품 조립 등 복잡한 공정으로 적용 범위를 넓힌다. AI 성능을 높이기 위한 외부 협력도 진행 중이다. 보스턴다이내믹스는 구글 딥마인드와 협력해 로봇이 주변 상황을 이해하고 판단하도록 하는 AI 모델과 아틀라스의 로봇 기술을 결합하고 있다. 글로벌 경쟁사들도 범용성과 현장 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 피규어AI는 지난달 자체 AI ‘헬릭스 2.5’를 공개해 낯선 주택 30곳에서 거실 정리, 수건 접기, 침대 정돈 등을 수행하며 적응력을 시험했다. 앱트로닉도 구글 딥마인드와 협력해 고객·협력사 현장에서 확보한 작업 데이터를 AI 학습에 활용하고 있다. 휴머노이드 경쟁이 보행과 관절 성능 등 ‘몸’에서 범용 AI와 현장 데이터, 양산 능력, 안전성과 사업성을 아우르는 종합전으로 확장되는 셈이다. 현대차그룹도 산업현장을 AI 로봇의 훈련·검증 무대로 활용해 아틀라스 상용화에 속도를 낸다는 구상이다.

아마존의 인공지능(AI) 음성비서 ‘알렉사’ 개발을 이끈 로히트 프라사드가 현대자동차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스의 새 수장을 맡게 됐다. 걷고 뛰고 물체를 다루는 동작 능력으로 선두권 기술력을 보여온 휴머노이드 ‘아틀라스’의 뛰어난 ‘몸’에 AI ‘뇌’를 결합해 실제 제조현장 투입과 상용화에 속도를 내려는 전략이다. 보스턴다이내믹스는 7일 프라사드 전 아마존 범용인공지능(AGI) 수석부사장 겸 수석과학자를 신임 최고경영자(CEO)로 영입했다고 밝혔다. 프라사드 CEO는 “첨단 AI와 로보틱스를 융합해 현실 세계에서 의미 있는 가치를 창출하고 로보틱스의 적용 범위를 산업 전반으로 확장하겠다”고 말했다. 프라사드 CEO는 음성·언어 AI 연구에서 출발해 대화형·생성형·멀티모달 AI와 AGI까지 AI 기술 발전의 주요 흐름을 두루 경험했다. 2013년 제프 베이조스 아마존 창업자가 후원한 비밀 프로젝트에 합류해 음성으로 질문하거나 음악 재생, 스마트홈 기기 제어 등을 할 수 있는 AI 비서 알렉사 개발을 주도했다. 이후 여러 AI 서비스의 기반이 되는 생성형 AI ‘노바’ 파운데이션 모델 개발을 총괄하고 가정용 로봇 ‘아스트로’ 프로젝트에도 참여했다. 기술을 제품과 사업으로 연결한 경험도 강점이다. 프라사드 CEO는 알렉사를 제품·서비스와 개발자·제조사가 참여하는 플랫폼으로 확장하는 데 기여했고, 급성장기에는 1만명 넘는 조직을 이끌었다. 로봇의 ‘몸’에서 경쟁력을 쌓은 보스턴다이내믹스가 AI를 통해 자율성과 적응력을 높이려는 방향과 맞닿아 있다. 아틀라스도 연구·시연 단계를 넘어 제조현장 투입을 준비하고 있다. 현대차그룹은 미국 조지아주 로봇 훈련·검증 거점인 ‘로보틱스 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)에서 부품을 생산 순서에 맞게 배열하는 ‘시퀀싱’과 자재 취급 등을 훈련하고 있다. 2028년부터 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 같은 시기 연간 3만대 규모의 로봇 생산체제도 구축할 계획이다. 2030년에는 부품 조립 등 복잡한 공정으로 적용 범위를 넓힌다. AI 성능을 높이기 위한 외부 협력도 진행 중이다. 보스턴다이내믹스는 구글 딥마인드와 협력해 로봇이 주변 상황을 이해하고 판단하도록 하는 AI 모델과 아틀라스의 로봇 기술을 결합하고 있다. 글로벌 경쟁사들도 범용성과 현장 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 피규어AI는 지난달 자체 AI ‘헬릭스 2.5’를 공개해 낯선 주택 30곳에서 거실 정리와 수건 접기, 침대 정돈 등을 수행하며 적응력을 시험했다. 앱트로닉도 구글 딥마인드와 협력해 고객·협력사 현장에서 확보한 작업 데이터를 AI 학습에 활용하고 있다. 애질리티로보틱스는 이달 포트로보틱스와 휴머노이드 ‘디짓 5’의 안전체계 강화에 나섰다. 휴머노이드 경쟁이 보행과 관절 성능 등 ‘몸’에서 범용 AI와 현장 데이터, 양산 능력, 안전성과 사업성을 아우르는 종합전으로 확장되는 셈이다. 현대차그룹도 산업현장을 AI 로봇의 훈련·검증 무대로 활용해 아틀라스 상용화에 속도를 낸다는 구상이다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 6일 인공지능(AI) 3대 강국으로서 입지를 다지고 올해 안에 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 AI를 활용할 수 있는 ‘모두의 AI’를 선보이겠다고 밝혔다. 배 부총리는 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에서 인사말을 통해 “대한민국의 혁신 동력인 AI와 과학기술 분야에서 글로벌 선도국가로 도약할 수 있도록 3가지 큰 방향의 역량을 집중하겠다”고 말했다. 우선 AI 산업 경쟁력 강화를 위해 AI데이터센터와 피지컬AI, 반도체를 3대 핵심 프로젝트로 선정하고 민관 협력을 강화한다. AI데이터센터는 관련 특별법을 바탕으로 인허가 등 규제를 개선하고 피지컬AI는 실제 동작과 물리법칙을 반영한 데이터를 확보해 범용 모델 개발부터 현장 적용까지 추진할 방침이다. 과학기술 분야에서는 AI·반도체와 함께 향후 10~20년을 이끌 차세대 성장동력 확보에도 나선다. 소형모듈원자로(SMR), 핵융합, 양자, 우주·항공, 첨단바이오 등 7개 분야를 ‘시드(SEED)’로 묶어 집중 육성할 방침이다. 연구개발(R＆D) 체계도 연구자들이 연구 자체에 집중할 수 있도록 개선한다. 실패와 시행착오를 허용하는 연구환경을 조성하고 현장의 불필요한 행정절차와 부담을 줄이겠다는 계획이다. AI와 과학기술 분야 인재 확보에도 투자를 확대한다. 과학기술원 부설 영재학교를 확대하고 석·박사 국가장학금과 신진연구자 기초연구 지원을 강화한다. 연내 500개 이상의 딥테크 창업팀을 발굴해 청년 연구자의 기술 창업도 지원한다. 모든 국민이 AI 혜택을 누릴 수 있는 ‘AI 기본사회’ 구현에도 나선다. 배 부총리는 “올 연말에 모든 국민이 비용 부담과 이용량 제한 없이 사용할 수 있도록 ‘모두의 AI’ 서비스가 출시된다”고 밝혔다. 국민에게 필요한 공공서비스를 먼저 찾아 안내하고 신청까지 지원하는 AI 에이전트도 구현할 계획이다. 건강·교육·금융·세무 등 분야별 맞춤형 AI 서비스도 제공한다. AI 활용 격차가 경제·사회적 격차로 이어지지 않도록 전 국민을 대상으로 한 AI 교육도 확대한다. 국민이 AI를 단순히 사용하는 데 그치지 않고 일상과 업무에 활용할 수 있도록 기반을 마련한다는 취지다.

최근 글로벌 의료계에서는 의미심장한 변화의 바람이 불고 있다. 미국 캘리포니아에 본사를 두고 있는 세계적인 의료기관인 카이저 퍼마넨테(Kaiser Permanente)나 스탠퍼드 헬스케어(Stanford Health Care) 등을 중심으로 행정, IT, 데이터 분석 등 비임상 분야의 구조조정이 잇따르고 있다. 이러한 변화를 단지 경영 효율화나 단순 비용 절감 때문으로만 볼 수는 없다. 그 이면에는 반복적이고 표준화된 업무를 획기적인 속도로 처리하기 시작한 인공지능(AI)의 고도화가 자리 잡고 있다. AI 진화는 단순히 업무 자동화나 비용 절감을 넘어 지난 수세기 동안 서양의학을 지배해 온 ‘의료 패러다임’ 자체를 뿌리째 흔들고 있다. 기존 현대의학은 대량 생산형 의료(Mass Medicine), 즉 표준화와 통계적 효율성을 중심으로 발전해 왔다. 무작위 대조군 연구(RCT)와 임상 진료 지침을 바탕으로, 특정 질환을 가진 대다수 환자에게 평균적으로 가장 효과적인 ‘표준치료’를 적용하는 방식이다. 그러나 AI가 데이터 분석과 표준화된 진단 보조를 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 수행하면서 인간 의료인에게 요구되는 핵심 역량의 축이 이동하고 있다. “이 환자는 평균적인 데이터와 무엇이 다른가?” 앞으로 인간 의사의 역할은 표준적 가이드라인을 검색하는 것이 아니라, AI가 포착하지 못하는 환자의 미세한 개별성 즉, 체질, 유전체, 환경, 생활습관, 심리적 상태를 종합하여 최종 판단을 내리는 데 집중될 것이다. AI 보조로 데이터 처리 비용이 극단적으로 낮아짐에 따라, 기존의 ‘대량 생산형 표준치료’는 환자 한 사람 한 사람에게 최적화된 ‘초개인화 맞춤 의료(Personalized Medicine)’로 신속하게 전환되고 있다. 의료 중심축이 ‘개인맞춤’으로 이동하는 이 거대한 전환기에서 가장 주목받는 분야 중 하나가 바로 ‘한의학(전통의학)’이다. 한의학은 태생적으로 변증론치(辨證論治)와 사상의학 등 환자 개개인의 생체 반응과 체질, 환경을 종합해 치료법을 달리하는 맞춤 의료의 전통을 수천 년간 이어왔다. 하지만 그동안 한의학은 ‘경험적 지식’ 비중이 높고, 복합 처방과 미세한 체질 차이를 무작위 대조군 임상(RCT) 방식으로 명확히 규명하기 어렵다는 이유로 과학적 검증의 한계에 봉착해 있었다. AI 기술은 이 오래된 난제를 해결할 열쇠가 되고 있다. AI는 단순 선형 통계로 해석하기 힘든 복잡한 다변량 생체 데이터, 정성적 증상, 방대한 한의학 임상 기록에서 패턴을 추출하는 데 탁월한 성능을 발휘한다. 수만 건의 임상 데이터를 AI로 분석하면, 경험적으로만 전해지던 한약 처방과 침구 치료의 유효 패턴을 규명하고 새로운 치료 가이드를 도출할 수 있다. 글로벌 시장은 이미 이러한 가능성에 눈을 뜨고 있다. 중국은 국가적 차원에서 중의학과 AI를 결합한 ‘지능형 중의학’과 ‘스마트 중의원’ 구축을 강력히 추진 중이며, AI를 활용한 제약 연구 및 전통 진단 자동화에 대규모 투자를 집행하고 있다. 이는 전통의학을 AI라는 최첨단 도구로 다시 해석하여 세계 의료 시장의 표준을 선점하려는 전략적 포석이다. 중국은 국가위생건강위원회가 ‘AI+의료위생’ 로드맵을 지휘하고, 알리바바·텐센트·JD닷컴 등 초대형 빅테크 기업들이 위챗(WeChat)과 같은 범용 플랫폼에 AI 중의학 모델을 직접 결합하는 대규모 인프라 중심 전략을 취하고 있다. 국가 주도의 톱다운 + 기업의 플랫폼 생태계 조성으로 14억 인구의 의료 접근성 해소 및 국가 차원의 의료산업 표준화를 선점하고 있는 셈이다. 이와 달리 한국은 한국한의학연구원(KIOM) 및 주요 한의과대학, 벤처 연구소를 중심으로 맥진·설진·체질 진단 장비의 객관화 및 전자의무기록(EMR) 기반의 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)을 고도화하여 기술 밀도 중심의 연구가 진행되고 있다. 한의학의 미래성장 가능성 3대 축은 △데이터 기반의 정밀 맞춤 치료 △복합 처방의 과학적 검증 및 신약 발굴 △AI-인간 의료인의 협업 모델 등이다. 데이터 기반의 정밀 맞춤 치료는 맥진, 설진, 문진 등 정성적 진단 지표를 AI 센서 및 생체 데이터와 결합해 객관화된 맞춤 처방 체계 구축이다. 복합 처방의 과학적 검증 및 신약 발굴은 여러 약재가 복합 작용하는 한약의 기전을 AI 시뮬레이션으로 분석해 효능을 정밀 검증하고 신약 후보물질을 발굴하는 것이다. AI-인간 의료인 협업 모델은 단순 진단·분석은 AI가 맡고, 한의사는 환자와의 깊은 교감 및 종합적 최종 판단을 담당하는 융합 진료 구현이다. 결국 AI 도입은 의사나 한의사를 대체하는 것이 아니라, ‘의료를 행하는 방식’을 고도화하는 과정이다. 전통의학 역시 AI에 의해 저절로 효능이 입증되는 것은 아니며, 최종적으로는 엄밀한 임상 검증을 거쳐야 한다. 그러나 데이터 분석 능력이 획기적으로 향상되면서 과거에는 불가능했던 방식으로 전통 지식을 검증하고 발전시킬 수 있는 길이 넓게 열렸다. AI 시대의 의료는 더 이상 “서양의학이냐, 한의학이냐”라는 이분법적 구도로 흘러가지 않는다. 서양의학의 정밀한 유전체·생체 데이터와 한의학의 전신적·개인 맞춤적 접근법이 AI라는 매개체를 통해 하나의 ‘진화된 맞춤형 의료시스템’으로 융합될 것이라는 게 전문가들의 대체적인 의견이다. 표준화된 치료에서 개인맞춤 치료로, 경험 중심에서 데이터 기반 검증으로, 단독 판단에서 AI 분석과 인간의 종합 판단으로 이동하는 의료 패러다임의 대전환. 그 격변의 한가운데서 한의학은 단순한 전통의 보존을 넘어, 미래 정밀 의료의 핵심 축으로 도약할 강력한 기회를 맞이하고 있다.

한국형 발사체 누리호 5호가 오는 7일 전남광주통합특별시 고흥 나로우주센터에서 발사되는 가운데 곧 수행될 다양한 실험에 눈길이 쏠린다. 국산 반도체의 우주 작동 여부와 우주 의약품 생산 가능성을 시험하는 등 우주기술의 산업·공공 활용 가능성을 확인하는 기회여서다. 4일 우주항공청에 따르면 누리호 5차 발사는 누리호의 발사 신뢰성 제고를 위한 것으로 역대 가장 많은 ‘15기 위성’을 우주로 보낸다. 이는 카이스트 인공위성연구소에서 개발한 초소형 군집 위성(네온샛) 2~6호 5기와 대학·우주기업·지방자치단체 등이 개발한 큐브위성 10기 등이다. 이들은 우주 환경·지구 관측, 바이오·인공지능(AI), 반도체 및 위성 부품 검증 등 서로 다른 임무를 수행한다. 주탑재 위성인 네온샛은 100㎏ 미만의 무게로 흑백 1m 이내, 컬러 4m 이내 해상도의 전자광학카메라를 탑재한 초소형 지구관측위성이다. 이번에 5기가 올라가고 내년 누리호 6차 발사 때 5기가 추가로 발사된다. 이들 위성 10기는 서로 다른 궤도면에 배치돼 군집을 이루며 한반도를 하루 3회 이상 촬영한다. 결과물은 국가 안보, 재난·재해 대응 등에 활용된다. 우주의학 기업 스페이스린텍의 큐브위성 비-1012(BEE-1012)는 우주에서 의약품 결정을 성장시키는 실험을 한다. 약의 원료인 단백질이나 화합물은 결정의 모양과 구조에 따라 약의 성질이 달라질 수 있다. 이에 중력이 없는 우주에서 지상과 다른 방식으로 결정이 자라는지를 시험한다. 이번에는 코오롱생명과학의 치매 치료제 성분 도네페질이 실린다. 저궤도 위성은 지상과의 교신 시간이 제한적이어서 실시간 소통이 힘든만큼 비-1012는 데이터 분석 후 의미 있는 데이터만 지상으로 전송하도록 AI를 탑재했다. 한국항공우주연구원이 개발한 E3 테스터-2(국산소자부품 우주검증 플랫폼 2호)에는 SK하이닉스의 D램과 범용 플래시 저장 장치(UFS) 등이 실린다. 우주의 열과 방사선 환경에서 기능 특성, 오류율, 성능 저하 등을 확인한다. 위성·우주선용 컴퓨터나 우주 데이터센터 등 우주산업의 메모리 반도체 수요를 선점하기 위한 기초 작업이기도 하다. 지방자치단체에서 개발을 주관한 위성도 실린다. 대전광역시의 대전샛-1호는 1.5m급 전자광학카메라로 대전 지역의 도시 공간 변화를 관측하는 동시에 전개형 태양전지판, 대용량 메모리 등 대전 지역 기업에서 개발한 우주 소부장 기술을 검증할 예정이다. 누리호 5호는 고흥 나로우주센터에서 최종 조립을 마치고 5일 발사대 이동 차량인 무인특수이동차량에 오른 뒤 6일 오전 제2발사대로 이동한다. 7일 낮 12시 23분쯤 우주로 향하며 발사에 성공하면 이륙 2분 3초 후부터 1~3단이 차례로 분리되고, 발사 13분 30초 후 위성 15기의 분리가 시작된다. 임무를 다하면 누리호는 궤도를 돌다 지구 중력에 의해 대기권으로 재진입하고 불타 사라지게 된다.

미국 메모리 반도체 기업 마이크론이 인공지능(AI) 데이터센터 수요에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버용 메모리 수요가 급증하면서 삼성전자와 SK하이닉스도 3분기에 사상 최대 영업이익을 거둘 것으로 전망된다. AI 투자가 실제 반도체 수요로 이어지고 있다는 점이 실적으로 확인되면서 ‘AI 버블론’의 쟁점도 다음 단계로 넘어가고 있다. 막대한 AI 투자가 실제 수익으로 이어지냐는 부분이다. 마이크론은 2026회계연도 4분기(6~8월) 매출이 542억 2900만 달러(약 73조 7000억원)로 전년 동기(113억 1500만 달러)의 4.8배로 늘었다고 30일(현지시간) 밝혔다. AI 서버용 메모리 등을 포함한 데이터센터 사업 매출은 180억 달러(약 24조 5000억원)로 1년 새 11배 이상 증가했다. 조정 매출총이익률도 87%에 달했다. 마이크론은 다음 분기 매출을 600억~630억 달러로 내다봤다. 산자이 메로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 실적 발표에서 장기 공급계약인 전략적 고객 협약이 26건으로 늘었다고 밝혔다. 이를 통해 2030년까지 예상 매출의 35% 이상을 확보했으며 고객 약정액은 320억 달러에 이른다. 메로트라 CEO는 2027·2028회계연도 메모리 수급이 “올해보다 훨씬 빠듯해질 것”이라고 내다봤다. 마이크론은 늘어나는 수요에 맞춰 설비투자도 확대할 계획이다. 마이크론에서 확인된 메모리 호황은 삼성전자와 SK하이닉스 실적에도 이어질 전망이다. 세 회사 모두 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)와 D램 수요 증가, 메모리 가격 상승의 수혜를 받고 있어서다. 금융정보업체 에프앤가이드에 따르면 삼성전자의 3분기 영업이익 컨센서스는 약 109조원, SK하이닉스는 약 77조원이다. 전망대로라면 두 회사 모두 분기 기준 최대 영업이익을 새로 쓰게 된다. 밥 오도넬 테크낼러시스리서치 수석 애널리스트는 마이크론의 이번 실적과 전망이 “AI 인프라 투자의 회복력을 의심해온 시각에 쐐기를 박을 만하다”고 평가했다. 공급 부족은 여전하다. 시장조사업체 트렌드포스는 HBM4 비중 확대와 공급 제약으로 2027년 HBM 평균판매가격이 올해보다 121% 오를 것으로 전망했다. HBM은 같은 용량의 범용 D램보다 생산에 더 많은 웨이퍼가 필요하다. HBM 생산을 늘릴수록 범용 D램에 투입할 생산 여력이 줄어드는 만큼 전반적인 메모리 공급도 빠르게 늘기 어려운 구조다. 다만 메모리업체의 호실적이 AI 투자 자체의 수익성까지 보여주는 것은 아니다. 반도체를 사들이고 데이터센터를 짓는 빅테크는 막대한 투자비를 AI 서비스와 클라우드 사업 등의 매출로 회수해야 한다. 골드만삭스는 미국 주요 하이퍼스케일러의 설비투자가 올해 약 8000억 달러(약 1087조원)에서 내년 1조 2000억 달러(약 1630조원)로 늘어날 것으로 전망했다. 이들이 AI 인프라 투자에서 손익분기점을 맞추려면 향후 연간 약 3000억 달러(약 408조원)의 AI 매출이 필요할 것으로 추산했다.

서울 서초구가 인공지능 카메라가 현장에서 위험 상황을 감지·분석하는 ‘엣지형(Edge) AI 지능형 폐쇄회로(CC)TV 선별관제시스템’을 통해 스마트 안전 관제 체계 강화에 나선다고 1일 밝혔다. 엣지형 AI 시스템은 AI 기술을 활용해 CCTV 영상 속 사진·차량 등 객체와 배회·쓰러짐·침입·폭행 등 이상행동을 자동으로 감지하고 위험 상황 때 관제요원에게 즉시 알려주는 시스템이다. 지난 4월 선제 도입된 시스템은 현장에서 위험 상황을 감지하는 ‘엣지형 AI CCTV’가 선별한 데이터만 관제센터로 전송한다. 이 시스템을 활용하면 영상 전체를 서버로 전송·분석하는 기존 방식보다 데이터 전송량과 서버 부담을 줄일 수 있다. 네트워크 사용량과 운영 비용을 줄이는 효과도 있다. 구는 사고와 범죄에 빠르게 대응하기 위해 2023년부터 시스템을 도입해 왔지만 모든 영상을 관제센터 서버로 전송해 분석하는 기존 ‘서버형’ 방식은 데이터 전송량 증가와 서버 부하가 커지는 등의 한계가 있었다. 구는 상반기에 안전 취약지역 15곳에 AI CCTV 33대를 우선 설치했다. 9월 중 방범용 CCTV 신규 설치와 노후 카메라 교체로 163대를 추가 구축해 AI CCTV를 총 196대 규모로 늘렸다. 추가 구축 물량은 방범용 CCTV 신규 설치 60대, 노후 카메라 교체 103대다. 구는 실제 현장 관제 데이터를 활용해 운영 안정성과 탐지 정확도 향상에도 힘쓴다. 위험 상황을 정확하게 탐지한 사례와 잘못 탐지한 사례 등을 비교·분석해 현장 환경에 따른 탐지 성능을 점검한다. 구는 정확하고 효율적인 선별 관제가 이뤄질 수 있도록 시스템을 고도화할 계획이다. AI CCTV 적용도 단계적으로 늘린다. 올해 196대를 구축한 후 2027년에는 215대를 추가 구축한다. 이후에도 적용 대상을 늘려 촘촘한 지능형 안전 관제망을 구축할 예정이다. 전성수 구청장은 “앞으로도 현장 관제 데이터를 바탕으로 AI 감지 정확도와 시스템 운영 성과를 지속 분석해 스마트 안전 관제 체계를 더욱 발전시키고 주민이 안심하고 생활할 수 있는 안전한 도시를 만들어 가겠다”고 말했다.

19년째 한국 사회의 변화와 소비를 추적해 온 ‘트렌드 코리아’의 2027년 판이 출간됐다. 김난도 서울대 명예교수는 30일 열린 출간 기자간담회에서 ‘권태사회’를 필두로 한 2027년 10대 소비 트렌드를 공개했다. 김 교수는 지난해에 이어 올해도 우리 사회를 관통하는 핵심 동력으로 인공지능(AI)을 지목했다. 다만 10대 키워드 전면에는 AI라는 단어가 직접적으로 드러나지 않는다. 김 교수는 “AI가 이미 일상의 범용재로 자리 잡았기 때문”이라며 “AI 기술 자체에 초점을 맞추기보다 AI가 개인, 조직, 사회를 어떻게 바꾸고 있는지 그 결과를 분석하고 대응 방안을 모색하는 데 중점을 뒀다”고 설명했다. 10대 소비트렌드 가운데 가장 강조된 키워드는 ‘권태사회’다. 김 교수는 “‘뭐 재미있는 일 없어요?’라고 묻는 사람들이 늘고 있다”며 “자극으로 꽉 찬 사회를 살지만, 요즘엔 ‘과잉형 권태’가 만연해졌다”고 설명했다. 이어 “굉장히 바쁘고 해야 할 일은 넘치는데, 진정으로 자신이 재미있고 의미 있는 일, 보람 있는 일을 찾기 힘든 권태를 의미한다”고 덧붙였다. 이어지는 키워드는 ‘라이프 ROI’(투자 대비 수익률)다. 가족관계·인간관계·직장생활·인생 설계 등 삶의 모든 국면에서 ROI를 따지는 사람이 늘고 있다. 사람이든 물건이든 돈값을 하지 못하는 것에 대해서는 가차 없는 ‘손절’이 이뤄진다고 분석했다. 이 밖에도 목적 없이도 일단 기록하고 저장하는 습관(저장인류), 인생의 새로운 전환점을 맞은 갱년기 세대(하프시그널)에 주목한다. 이어 조직과 시장에서는 AI를 도입하고도 생산성이 오르지 않는 이유, 성능 경쟁의 한계를 넘어 제품의 ‘형태’를 바꾸는 폼팩터 혁신, 새로운 고객을 얻기보다 기존 고객을 붙잡는 리:텐션 전략을 짚는다. 마지막으로 격변에 대응하기 위한 능력으로 남과 다른 것을 골라내는 ‘안목’, AI 시대에 더욱 귀해지는 ‘인간의 흔적’(휴먼엣지), 실패 비용이 낮아진 시대의 ‘일단 해보는 실행력’(해봄경제)을 강조한다. 붉은 양의 해인 2027년을 관통하는 슬로건으로는 ‘알파 시프’(Alpha sheep)를 제안했다. 무리를 따라가는 양이 아니라 시류와 알고리즘에서 한발 먼저 벗어나 자신의 판단으로 움직이는 ‘첫 번째 양’이 되자는 의미다. 그는 “성급한 채움으로 권태의 힘을 꺼뜨리지 말고, 휴먼엣지를 남길 안목을 키우고 일단 해보는 실행력을 앞세워야 한다”며 “AI가 공기처럼 일상화된 시대, 인간의 유일한 무기는 안목이 될 것이며 안목을 기르기 위해서는 메모가 중요하다”고 조언했다.

‘모두의 AI’ 위한 데이터 지능 기반부처마다 DB 구축 정책 활용 추진‘통계 메타데이터 체계’ 내년 완성AI가 통계를 찾고 해석 가능해져비만치료제 소비지출 포함 검토위고비·마운자로 등 월 30만~70만원의료?미용? 지출 항목 따져 검토정보 유출 막을 암호기술 도입 추진안형준 국가데이터처장은 “내년까지 독자적인 메타데이터 체계를 개발해 생성형 인공지능(AI)이 국가 통계 수치를 인식하지 못하는 문제를 해결하겠다”고 강조했다. ‘메타데이터’란 통계를 설명해 주는 부가 정보로, 누구나 AI를 통해 통계를 쉽게 찾을 수 있는 시스템을 구축해 데이터 활용도를 높이려는 것이다. 안 처장은 지난 16일 데이터처 출범 1주년을 맞아 정부대전청사에서 진행한 서울신문과의 인터뷰에서 향후 핵심 과제로 ‘통계 메타데이터 체계’ 구축을 꼽으며 이렇게 밝혔다. 이어 그는 “정부가 생산한 모든 자료를 AI가 활용할 수 있게 하는 시스템을 구축하고 각 부처로 확산하겠다”며 “이른바 ‘소버린 데이터’로 부를 수 있는 ‘모두의 AI를 위한 데이터 지능 기반’(MODI)도 구축하겠다”고 소개했다. 아울러 안 처장은 최근 소비가 급증한 위고비, 마운자로 등 비만치료제를 가계지출 조사 항목에 포함하는 방안도 검토하겠다고 밝혔다. 다음은 일문일답. -AI가 국가 통계를 활용해 분석하는 시스템은 언제쯤 완성되나. “생성형 AI는 텍스트를 기반으로 해 통계 수치를 읽지 못한다. 데이터처는 이를 해결하기 위해 내년까지 ‘통계 메타데이터 체계’를 개발하려고 한다. 특정 데이터가 무엇인지 설명하는 ‘메타데이터’를 정교하게 구축하면 AI가 통계를 찾고 해석할 수 있다. 지금은 가계동향조사 등 5개 통계에 대해 시범 운용 중이다. 통계 메타데이터 체계는 지난해 6월 경제협력개발기구(OECD) 통계청장 회의에서 세계 최초로 발표했다. 지금 스위스와 경쟁 중인데, 우리가 먼저 개발해 세계 표준 모델로 만들겠다.” -‘MODI’ 구축이 필요한 이유는. “공무원 개인이 AI를 비서처럼 활용하는 초기 단계의 AI는 부처마다 도입했다. 하지만 부처 전체의 업무 내용을 DB로 구축해 고도의 정책적 판단에 활용할 수 있어야 AI를 ‘진짜 쓴다’고 할 수 있다. 부처마다 데이터를 DB로 구축해 관리하고 클라우드로 연결하면 국가 DB가 된다. 정부가 국가 DB를 활용하고 민간에도 필요한 수준에서 개방하면 국가 차원의 범용 AI DB, 즉 ‘소버린 데이터’가 될 수 있다. 국가 DB 구축은 세계 최초 사례다.” -‘융합 데이터’는 어떻게 활용할 수 있나. “융합 데이터는 공공·민간 데이터를 결합한 것으로 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 돕는 역할을 한다. 주택소유통계에 부채 데이터를 연계하면 부채를 어떻게 조달해서 집을 여러 채 샀는지 알 수 있다. 특히 대출이 주택담보대출인지 신용대출인지도 분류할 수 있다. 한 사람이 여러 채를 가진 게 문제라면 대출 정책 방향을 잡을 수 있고, 지역별 차이를 바탕으로 시군구별 주택 정책을 원포인트로 추진할 수 있다.” -AI로 물가를 모니터링하는 시스템은 어떻게 운영되나. “데이터처는 소비자물가 동향을 한 달에 한 번 발표한다. 물가 발표가 세계에서 가장 빠른 나라 중 하나다. 다만 최근에는 물가 변동이 워낙 심해 AI로는 생필품 위주로 모니터링하려 한다. 가공식품 13개, 공산품 8개 정도를 대상으로 AI가 매일 가격을 체크하고 자료를 작성해 정책 부서에 제공할 계획이다.” -비만치료제를 소비지출 항목에 포함하는 방안은 검토하나. “한 번 들여다보겠다. 비만치료제 가격이 단계별로 한 달에 최소 30만~40만원에서 70만원에 이르면서 지출 비중이 커지고 있다. 다만 당장 반영하기는 쉽지 않다. 항목 하나를 별도로 떼거나 바꾸면 과거 자료와 현재 자료의 연속성이 깨진다. 비만치료제가 의료비 지출인지 미용 지출인지도 따져봐야 한다.” -AI가 일자리에 영향을 미치는지 통계적으로 포착할 방법이 있나. “매월 발표되는 고용동향으로는 AI가 고용에 미치는 영향을 알 수 없다. 산업·직업 분류가 최신 산업 트렌드를 반영하지 못하고 있어서다. 그래서 AI를 특수 분류로 구분해 공표하려고 한다. 그러면 AI와 관련된 산업을 묶어서 고용이 얼마나 늘고 줄었는지, 고용 이동이 어떻게 됐는지 볼 수 있을 것이다. 내년 상반기까지 마무리해 적용할 계획이다.” -AI가 데이터를 유출할 우려도 있다. “통계 당국은 정보 보호를 통계 작성만큼 중요하게 생각한다. 동형암호 기술 도입을 추진하고 있다. 주민등록번호를 암호화한 상태에서 자료를 연결하는 방식이다. 원자료를 동형암호 형태로 보관하면 해킹으로 알 수 없다. 관련 예산도 확보했다. 수치를 다르게 해 개인정보를 드러내지 않으면서도 전체 통계 수치는 유지하는 ‘재현 자료’도 내년부터 본격적으로 제공할 계획이다.” -통계가 잘못 인용된 기사를 AI가 자동 식별하는 시스템 개발 상황은. “내부적으로 초기 단계 검증을 했고 꽤 진전이 있었다. 통계 관련 기사 스크리닝은 1시간 안에 가능했다. 다음 단계인 통계의 진위를 판별하는 시스템을 개발하고 있다. 아마 내년 말까지 도입할 수 있을 것 같다.” [용어 클릭] ●소버린 데이터 ‘데이터 주권’과 연결된 개념으로 국가가 데이터를 관리·통제·활용할 수 있는 권한과 체계를 의미한다.

정부가 국가대표 인공지능(AI) 모델을 육성하려고 추진한 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 개발 사업이 온갖 논란 속에 시행 1년여 만에 방향을 튼다. 각종 오디션 프로그램처럼 단계별로 탈락자가 발생하는 ‘컷오프’ 방식을 도입해 흥행을 노렸지만 탈락한 기업에 대한 ‘낙인 효과’만 부각되면서 미완의 정책으로 흐르는 분위기다. 과학기술정보통신부 관계자는 29일 “정부 내부에서도 독파모 사업을 고도화할 필요가 있다는 목소리가 나왔다”며 “중단이라기보단 이어달리기”라고 설명했다. 이어 “현재 남은 3팀 중 2팀을 최종 선발하는 절차가 끝나고 나서 모두가 참여하는 ‘프런티어 AI 프로젝트’로 전환될 것”이라고 밝혔다. 프런티어 AI는 엔트로픽의 미토스나 오픈AI의 GPT-5.6처럼 현시점에서 가장 성능이 뛰어난 최상위급 범용 AI를 뜻한다. 현재 특수목적법인(SPC)을 설립한 뒤 여러 기업이 프런티어급 AI 모델을 공동 개발하는 방안이 유력하게 거론되고 있다. 합격과 탈락으로 승패를 나누는 경쟁 방식으로는 기업들의 역량을 한데 모으기가 어렵다는 판단에서다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관도 “프런티어급 모델은 현재 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 지원 수준으로는 달성하기 어렵다”고 우려를 표한 바 있다. 그간 독파모 사업은 각종 논란에 휩싸여 홍역을 앓았다. 1차 평가에서는 네이버클라우드 정예팀의 AI 모델이 중국 모델을 활용했다는 ‘독자성 논란’이 일었다. 정부가 당초 예정에 없던 ‘패자부활전’을 도입하자 ‘형평성 논란’이 터졌다. 2차 평가 과정에서는 글로벌 성능지표에서 높은 평가를 받은 모티프테크놀로지스가 탈락하며 ‘공정성 논란’이 제기됐다. 독파모 사업의 가장 큰 문제로는 ‘낙인 효과’가 꼽힌다. 탈락한 기업의 기술력이 수준급인데도 ‘탈락’이란 주홍글씨가 새겨졌고 주가까지 폭락했다. 국내 AI 대표 기업인 카카오, 네이버마저 연달아 고배를 들자 업계에서는 “정책 설계가 잘못됐다”는 불만이 터져 나왔다. 거액의 투자금을 쏟아부으며 최종 평가를 준비해 온 기업들은 “지난 1년간 이어 온 경쟁이 어떤 방식으로 마무리되고 이후 정책과 연결될지가 불투명해졌다”고 호소하고 있다. 거론되는 SPC 방식에 대한 우려도 제기되고 있다. 자원과 인력을 결집할 수 있는 장점은 있지만 자본과 인프라를 갖춘 대기업 중심으로 구조가 짜여 기술력을 앞세운 스타트업의 참여 기회가 적어질 수 있다는 점에서다. AI 업계 관계자는 “SPC와 같은 새로운 방식을 검토한다면 누가 어떤 기준으로 참여하고 기술 기업이 어떤 역할을 맡을지에 대해서도 충분한 논의가 필요하다”고 말했다.

국가대표 인공지능(AI) 모델을 육성하기 위해 추진된 ‘독자 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트가 재편된다. 특수목적법인(SPC)을 설립해 여러 기업이 현재 기술 수준에서 가장 앞선 최첨단 범용 AI인 ‘프런티어급 모델’을 공동 개발하는 방식으로 전환을 검토한다. 과학기술정보통신부 관계자는 28일 “독파모 프로젝트가 성과는 있었지만 최근 엔트로픽이 공개한 ‘미토스’를 봤을 때 다른 방식으로 AI 모델을 고도화할 필요성이 있다는 인식이 정부 내에 있었다”며 이렇게 말했다. 미국·중국의 최상위 AI와 성능 격차를 좁히는 데 현재 방식으로는 한계가 있다는 판단이 깔린 것이다. 앞서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관도 독파모 방식에 대한 근본적인 재검토가 필요하다며 프런티어 AI 모델을 확보하기 위한 새로운 방안을 강구하겠다고 밝힌 바 있다. 이에 과기정통부는 복수 기업의 개발 역량과 자원을 하나의 프런티어 AI 개발에 집중하는 방안인 SPC 방식을 검토하고 있다. 정부 관계자는 “독파모를 하던 기업들이 프론티어 모델 고도화 쪽으로도 참여할 것으로 보고 있다”면서 “독파모로 축적한 노하우를 바탕으로 기술 개발에 속도를 내자는 취지다. 새로운 기업들도 도전 가능하도록 문을 열어둘 것”이라고 설명했다. 기존 독파모 프로젝트는 내년 초까지 진행되는 3차 평가 이후 프런티어 AI 모델 프로젝트에 편입되는 방식으로 개편될 전망이다. 당초 독파모는 기업 간 경쟁을 통해 고성능 그래픽처리장치(GPU) 자원을 단계적으로 몰아서 지원하는 방식으로 설계됐다. 하지만 여러 기업을 경쟁시켜 단계적으로 후보를 줄이던 기존 방식은 최종 팀을 선정하기까지 단계별 평가에 시간이 걸리는 데다 초기에는 GPU가 여러 기업에 분산돼 급변하는 프런티어 AI 경쟁을 따라잡기 어렵다는 한계가 있었다. 실제 정부는 지난해 8월 국대 AI 공모를 통해 기업 5곳을 선발했지만, 3차례 평가를 거쳐야 하는 탓에 아직까지 최종 2팀을 추리지 못했다. 지난 8월 2차 평가에서 SK텔레콤·업스테이지·LG AI 연구원이 살아남은 상태다. 다만 정부의 프로젝트 전환을 두고서는 공정성 논란도 작용한 것이 아니냐는 해석이 나온다. 2차 평가 당시 AI 스타트업 모티프테크놀로지스가 글로벌 AI 평가 기관인 아티피셜애널리시스 벤치마크에서 1등을 했지만 종합 점수에서 4위로 탈락해 논란을 빚은 바 있다. 한편 정부는 내년부터 최상위 AI 모델 및 기술 확보에 5조 5937억원을 투입할 계획이다. 과기정통부 관계자는 “엔비디아의 최신 GPU ‘베라루빈’ 1만장 확보에만 3조 8500억원을 배정했다”고 밝혔다.