LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터 예측 분야에서 구글과 알리바바 등 글로벌 빅테크를 제치고 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. LG는 올해 하반기 제조와 금융, 바이오·헬스케어 분야에서 기술 검증(PoC)을 진행한 뒤 사업화에 속도를 낸다는 계획이다. LG AI연구원은 표 데이터를 분석·예측하는 ‘엑사원 태뷸러’와 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 ‘엑사원 포캐스트(Forecast)’가 글로벌 AI 성능 평가(리더보드)에서 각각 세계 최고 수준의 성능을 기록했다고 7일 밝혔다. 산업 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드는 화학, 의료, 금융, 제조 등 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기반으로 AI의 예측 능력을 검증하는 지표다. 엑사원 태뷸러는 다양한 산업에서 활용되는 표 형태의 정형 데이터를 분석하는 AI 모델이다. 기존 범용 거대언어모델(LLM)이 표를 텍스트로 변환해 처리하는 것과 달리 행과 열의 구조, 데이터 간 관계를 직접 이해하는 것이 특징이다. 이 모델은 글로벌 리더보드인 ‘탭아레나(TabArena)’의 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 차지했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 최근 공개한 ‘탭FM(TabFM)’의 1749점을 앞섰다. 엑사원 포캐스트도 시계열 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드 ‘기프트-이밸(GIFT-Eval)’에서 구글과 알리바바 등을 제치고, 추가 학습 없이 새로운 분야의 데이터를 예측하는 ‘제로샷’ 부문 1위에 올랐다. 실제 업무 환경에서 AI가 스스로 데이터를 분석하고 예측하는 ‘에이전틱 AI’ 부문에서도 2위를 기록하며 산업 현장 적용 가능성을 입증했다. LG AI연구원은 올해 하반기 제조와 바이오·헬스케어, 금융 분야에서 PoC를 진행한 뒤 사업화를 본격 추진할 계획이다. 제조 분야에서는 배터리 품질 판정, 바이오·헬스케어에서는 질병 위험도 예측, 금융 분야에서는 연체·부도·이상거래 탐지 등에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 엑사원 포캐스트는 이미 LG전자와 LG에너지솔루션의 제품 수요와 원자재 가격 예측에 활용되고 있다. 올해부터는 코스콤(KOSCOM), 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 한국과 미국 증시를 분석하는 AI 서비스도 제공 중이다. LG AI연구원은 산업 특화 AI 적용 범위도 확대하고 있다. 병리학 AI 모델 ‘엑사원 패스(Path)’를 기반으로 암 진단을 지원하는 에이전틱 AI를 개발 중이며, 시각 정보를 이해해 로봇을 제어하는 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI로 빠르게 이동하고 있다”며 “국내 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 보여준 사례”라고 말했다.

딥러닝·제미나이 이끈 제프 딘 창업허사비스, 알파벳 수석과학자 겸임인재들 이탈과 지도부 변화 겹쳐알파벳 주가 발표 당일 4%대 폭락 구글이 인공지능(AI) 조직의 지휘체계를 대폭 손질했다. 27년간 검색 인프라와 AI 기술을 이끌어온 제프 딘(왼쪽) 구글 수석과학자가 핵심 연구진과 함께 회사를 떠나고, 데미스 허사비스(오른쪽) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 알파벳 수석과학자와 구글 딥마인드 의장을 맡는다. 차기 제미나이 모델 출시가 늦어지는 상황에서 인재 이탈과 지도부 변화가 겹치자 시장도 민감하게 반응했다. 알파벳은 5일(현지시간) 허사비스가 범용인공지능(AGI)과 신약 개발 등 장기 연구와 과학 전략에 집중한다고 밝혔다. 구글 딥마인드의 일상 운영과 제미나이 개발·상용화는 코레이 카부크추오글루 최고기술책임자(CTO)가 총괄한다. 딘이 맡았던 연구와 운영 기능을 두 사람에게 나눠 맡긴 구조다. 지휘체계 개편보다 시장의 시선을 끈 것은 딘의 퇴사였다. 1999년 구글에 합류한 딘은 초기 검색 시스템과 분산컴퓨팅 기술을 구축하고 구글 브레인 공동 설립, AI 반도체 개발, 제미나이 연구까지 이끌어온 인물이다. 산제이 게마왓과 오리올 비냘스, 쿽 레 등 주요 연구자들도 딘이 설립하는 공익기업 ‘디스커버리 루프’에 합류한다. 구글은 디스커버리 루프의 투자자이자 클라우드 파트너로 참여해 협력 관계를 이어간다. 경쟁사로의 직접 이직과는 다르지만 검색과 클라우드, 딥러닝, 대규모언어모델(LLM) 등 핵심 기술을 축적해온 연구진이 동시에 현업을 떠난다는 점은 부담이다. 구글의 핵심 인력 이탈은 앞서 지난 6월부터 이어졌다. 제미나이 공동 책임자였던 노암 셰이저가 지난 6월 오픈AI로 이동했고, 단백질의 입체 구조를 예측해 신약·질병 연구를 앞당긴 AI ‘알파폴드’의 공동 개발자 존 점퍼도 앤스로픽 합류를 결정했다. 점퍼는 이 공로로 2024년 노벨화학상을 받았다. 제미나이 개발에 참여한 연구자들도 뒤이어 앤스로픽으로 옮겼다. 인력 공백에 대한 우려는 차기 모델의 출시 지연과 맞물려 커지고 있다. ‘제미나이 3.5 프로’는 코딩 성능 등이 내부 기대에 못 미쳐 공개 일정이 늦어진 것으로 전해졌다. 일각에서는 구글이 3.5 프로 대신 차세대 ‘제미나이 4’ 개발에 무게를 옮길 가능성도 거론한다. 알파벳 주가가 발표 당일 4% 넘게 하락한 것도 구글의 혁신과 제품 실행력이 약해질 수 있다는 시장의 불안을 보여줬다. 다만 제미나이를 검색과 클라우드에 빠르게 접목하며 이용자와 매출을 늘리는 등 구글의 AI 사업 기반은 여전히 탄탄하다. 허사비스 전기를 쓴 영국 작가 세바스천 말러비는 이번 개편을 허사비스가 장기 연구를, 카부크추오글루가 제품 개발을 맡아온 기존 역할 분담을 공식화한 것으로 평가했다.

인공지능(AI) 피크아웃에 대한 우려로 인해 주식 시장이 출렁이고 있지만, 기본적으로 메모리는 AI뿐 아니라 정보통신기술(IT) 인프라를 유지하기 위해 필수적인 제품이고 결국 장기적으로는 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리에 대한 수요가 늘어날 수밖에 없습니다. 따라서 업계에서는 현재 범용 D램 제품인 DDR5 및 LPDDR5/5x 제품을 대신하기 위한 DDR6 및 LPDDR6 제품을 준비 중에 있습니다. 이 가운데 LPDDR6는 올해 양산에 들어갈 예정이고 DDR6는 2~3년 후 본격 보급될 것으로 예상됩니다. 하지만 최근 에이전틱 AI의 수요가 늘어나면서 고성능 CPU와 이 CPU를 뒷받침할 고성능 서버 메모리에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 이를 위해 LPDDR5x 메모리를 서버에서 사용할 수 있게 해주는 규격인 소캠 2 (SOCAMM2) 메모리 모듈이 본격적으로 양산에 들어가 엔비디아의 베라 루빈 시스템에 사용되고 있으며 기존의 범용 서버 CPU를 위해서는 DDR5 메모리의 속도와 용량을 늘린 MRDIMM 규격이 보급되고 있습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank Dual Inline Memory Module)은 하나의 메모리 모듈에 2개의 메모리 랭크를 멀티플렉싱해 실효 대역폭을 거의 두 배로 높이는 구조로 DDR5 메모리의 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그러면서도 기존의 DDR5 DIMM에 호환돼 별도의 인터페이스 변화 없이 중앙처리장치(CPU)에서 지원하면 바로 서버에서 사용할 수 있습니다. 현재 제온 6 CPU가 이를 지원하고 있으며 AMD 역시 에픽 6 CPU에서 MRDIMM을 지원할 예정입니다. 기본적으로 MRDIMM 메모리는 DDR5보다 대역폭이 두 배이기 때문에 속도가 8800MT/s에서 17,600MT/s까지 지원할 수 있습니다. 이는 미래 규격인 DDR6와 같은 속도로 DDR6의 속도를 현재 하드웨어로 사용할 수 있는 셈입니다. 다만 1만 2800MT/s 이상의 속도에서는 MRDIMM 메모리도 빠른 속도에서 정확한 신호 전달과 제어를 위해 새로운 칩이 필요합니다. 따라서 1만 2800MT/s 이상의 속도를 지닌 MRDIMM 메모리에서는 MRCD(Multiplexed Rank Registering Clock Driver)라는 새로운 칩이 필요한데, 기존 서버용 RCD(Registering Clock Driver)의 기능을 크게 확장한 칩입니다. MRCD는 명령, 주소, 클럭, 제어 신호를 모두 버퍼링·재구동합니다. 1만 2800MT/s 이상의 MRDIMM 메모리에서는 1개의 MRCD 칩이 여러 개의 데이터 트래픽 관리 칩인 MDB/MBD (Multiplexed Rank Data Buffer/Multiplexing Data Buffer)와 함께 신호를 관리합니다. (아래 사진 참조) 마이크론은 이미 32GB, 48GB, 64GB, 96GB, 128GB 용량의 12,800MT/s 2세대 MRDIMM 메모리를 출시했으며 여기에 추가로 1만 4400MT/s 96GB 모듈도 추가했습니다. 여기에 더해 관련 컨트롤러 제조사인 르네사스는 3세대 MRCD + MDB/MBD를 미리 선보였는데 1만 6000MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다. 따라서 내년에는 3세대 MRDIMM 메모리가 서버 시장에 보급될 것으로 보입니다. 다만 1만 7600MT/s에 이르면 사실상 DDR5 스펙의 한계에 근접하는 만큼 제조사들은 DDR6를 고민하지 않을 수 없습니다. DDR6는 기본 대역폭이 최대 1만 7600MT/s로 논의되고 있기 때문에 MRDIMM 형태로 제조할 경우 그 두 배인 최대 3만 5200MT/s도 가능할 것으로 보입니다. 이와 같은 메모리 대역폭 증가는 AI 시대에 필요한 충분한 대역폭을 제공해 AI 반도체 성장을 견인할 것으로 기대합니다.

로봇 가치 ‘움직임 알고리즘’ 결정소프트웨어 데이터 축적 중요해져현대차그룹 ‘피지컬 AI’ 전환 속도“데이터 수집·공용 활용 길 열려야” 중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 분석했다.

중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 특히 유니트리는 IPO 자금 조달 예정액의 48.1%를 지능형 로봇 모델 연구 개발에 투입할 계획이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “한국은 절대적인 데이터 학습량이 부족한 상황”이라고 분석했다. 박 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 덧붙였다.

AI 기반 건설테크 전문기업 ㈜매쓰에이아이(대표 허준)는 오는 5~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 외국인 근로자와의 현장 소통을 지원하는 실시간 다국어 플랫폼 ‘커넥트 라이브(Connect Live)’를 선보이고 본격적인 마케팅에 나선다고 4일 밝혔다. 최근 국내 건설 현장은 고령화와 인력 부족으로 외국인 근로자 비중이 빠르게 늘고 있다. 언어 장벽으로 인한 의사소통 미숙은 시공 오류와 안전사고로 이어질 수 있어, 중대재해처벌법 대응과 현장 안전관리의 핵심 과제로 떠올랐다. ‘커넥트 라이브’는 이러한 소통 단절을 해결하고 현장 안전을 확보하기 위해 개발된 스마트 건설 솔루션이다. 건설 특화 AI 알고리즘 적용… 현장 용어 번역 정확도 30% 향상‘커넥트 라이브’는 한국어를 비롯해 영어, 중국어, 일본어, 베트남어, 태국어, 우즈베크어 등 국내 건설 현장 투입도가 높은 주요 언어의 실시간 통역을 제공한다. 범용 번역기와 달리 건설 전문 시공 용어와 안전 교육 수칙 데이터를 집중 학습시킨 ‘건설 특화 AI 알고리즘’을 자체 ই식한 것이 특징이다. 이를 통해 일반 번역 대비 현장 용어 번역 정확도를 30% 이상 높여 오작업 위험을 최소화했다. 실제 현장 검증을 통한 성과도 입증됐다. 매쓰에이아이는 호반건설 현장 실증 프로젝트를 마무리하며 기술성숙도(TRL) 8단계를 확보했다. 실증 결과, 도입 현장의 안전사고 발생률은 약 20% 감소했고 작업 생산성은 15% 향상됐다. 현장별로 발생하던 통역 인력 고용 비용도 연간 약 1,500만 원 절감하는 효과를 거뒀다. 매쓰에이아이 허준 대표는 “커넥트 라이브는 외국인 근로자의 안전을 보호하는 동시에 건설사의 생산성 향상과 중대재해 리스크 관리를 돕는 솔루션”이라며 “이번 전시를 계기로 대형 건설사 및 협력사들과의 상생 협력을 강화하고 건설 현장의 디지털 전환과 안전 표준화에 앞장서겠다”고 말했다. 한편 매쓰에이아이가 참가하는 ‘호반 동반성장+건설특별관’은 서울신문이 주최하고 호반이 후원하며, ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 통합 개최된다. 행사 기간 동안 호반 혁신기술공모전 시상식, Hi Demo Day, 혁신기술 세미나 등이 열려 건설사와 스타트업, 중소기업 간 기술 교류와 상생 협력을 지원할 예정이다. 행사는 8일까지 코엑스에서 개최된다.

경기도의회 교육기획위원회 이건한 의원(더불어민주당, 용인 8)이 경기도교육청의 AI 기반 통합 플랫폼 ‘G-ONE(지원이)’ 사업을 점검하며 현장 중심의 실질적 성과 창출과 안정적 운영 체계 구축을 당부했다. G-ONE은 학생, 학부모, 교직원을 하나로 연결하는 경기교육 통합 플랫폼이다. 구축 예산에만 433억 원이 투입되며 향후 매년 260억 원 이상의 유지 보수비가 소요되는 대규모 정보화 사업이다. 이건한 의원은 평소 “공공 사업은 시스템을 구축하는 것보다 운영 과정에서 어떤 성과를 내느냐가 더 중요하다”는 의정 철학을 강조해 왔다. G-ONE 역시 단순한 구축에 머물지 않고 교직원의 업무 부담 경감과 학생·학부모의 편의성 향상이라는 실질적인 성과로 이어져야 한다고 지적했다. 이어 이 의원은 플랫폼의 안정적 운영과 개인정보 보호를 위한 보안 체계 강화를 요청했다. 또한 AI 기반 교육 행정을 안정적으로 추진하기 위해서는 전산·AI 전문 인력 확충과 조직 역량 강화가 선행되어야 한다고 강조했다. 이와 함께 경기도교육청이 자체 개발한 AI 특화 모델을 타 시·도 교육청까지 활용할 수 있도록 사업화하여 새로운 수익 모델을 창출하는 방안과, 학생·학부모에게 친숙하게 다가갈 수 있도록 G-ONE 전용 캐릭터를 개발해 경기교육의 대표 브랜드로 육성하자는 정책 제안도 내놨다. 이건한 의원은 “G-ONE은 대규모 예산이 투입되는 사업인 만큼 구축 자체가 목적이 돼서는 안 된다. 학교 현장의 업무를 실질적으로 줄이고 학생과 학부모가 체감하는 성과를 만들어야 한다”고 강조했다. 이어 “AI 전문 인력을 확보하고 시스템의 안정성과 보안을 강화하는 것은 물론, 자체 개발한 AI 기술의 외부 활용과 수익화 방안도 적극 검토해야 한다”고 말했다. 이에 대해 경기도교육청 측은 해외 범용 AI 사용 시 발생할 수 있는 데이터 유출 위험을 방지하고 데이터 주권을 확보하기 위해 자체 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 아울러 통합 플랫폼 운영을 통해 장기적인 예산을 절감하고, 교직원이 본연의 교육 활동에 집중할 수 있도록 업무 경감을 지원하는 것이 핵심 목적이라고 밝혔다. 한편, AI 기반 교직원 업무 지원과 가정 통신문·알림장 등 소통 기능을 제공하는 G-ONE 플랫폼은 시범 운영을 거쳐 2027년 1월부터 본격적인 정식 서비스를 시작할 예정이다.

SK하이닉스가 인공지능(AI) 메모리 수요 확대에 힘입어 분기 사상 최대 실적을 다시 썼다. 영업이익률은 76%를 넘어서며 반도체 업계 최고 수준을 이어갔다. 다만 범용 메모리 가격 급등과 경쟁사들의 호실적을 반영해 시장의 눈높이가 빠르게 높아지면서 매출과 영업이익은 컨센서스를 밑돌았다. 실적 발표 이후 주가도 약세를 보이면서 시장의 관심은 HBM4와 장기공급계약이 현재의 호황을 얼마나 이어갈지에 쏠리고 있다. SK하이닉스는 29일 올해 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 각각 256.8%, 557.2% 늘었고, 직전 분기와 비교하면 50.9%, 61.0% 증가했다. 영업이익률은 76.3%로 전 분기보다 4.8%포인트 높아졌다. 대만 TSMC의 2분기 영업이익률 60.3%를 웃돌며 3분기 연속 앞섰다. HBM과 AI 서버용 D램, 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 판매가 늘어난 데다 범용 D램과 낸드 가격까지 큰 폭으로 오른 결과다. 사상 최대 실적에도 시장 전망치에는 미치지 못했다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 증권사 컨센서스는 매출 83조 9391억원, 영업이익 63조 9868억원이었다. 실제 실적은 이보다 각각 5.5%, 5.4% 낮았다. 2분기 범용 D램과 낸드 가격이 예상보다 가파르게 오른 데다 삼성전자와 마이크론이 시장 전망을 웃도는 실적을 내놓으면서 SK하이닉스의 영업이익 전망도 64조원 안팎까지 올라갔다. 그러나 SK하이닉스는 경쟁사보다 HBM 비중이 높아 범용 메모리 가격 상승에 따른 실적 개선 폭이 시장의 기대보다 작았던 것으로 보인다. 범용 D램 비중이 큰 업체는 가격 상승분이 평균판매가격에 곧바로 반영된다. 반면 SK하이닉스는 이미 가격이 높은 HBM이 매출에서 차지하는 비중이 커 범용 제품 가격이 올라도 전체 실적에 미치는 효과는 상대적으로 제한적이다. 이를 반영해 한국투자증권과 메리츠증권은 영업이익을 각각 60조 4000억원, 60조 1000억원으로 예상했다. 실제 영업이익은 이들 전망과 큰 차이가 없었다. 막판까지 높아진 시장 평균에는 못 미쳤지만, 제품 구성을 감안한 전망에는 대체로 부합했다. 실적 발표 이후 주가는 약세를 보였다. 미국 애프터마켓에서 SK하이닉스 ADR은 정규장 종가보다 장중 7% 가까이 떨어져 거래됐다. 이날 프리마켓에서도 SK하이닉스는 4%대 가까이 하락해 거래가 시작됐다. 전날부터 이어진 반도체주 매도세에 컨센서스 하회가 겹친 것으로 풀이된다. 순이익은 키옥시아 투자이익이 더해지며 93조 9226억원으로 늘었다. 2분기 말 현금성 자산은 전 분기보다 33조 6000억원 증가한 88조원, 순현금은 69조 4000억원으로 확대됐다. 대규모 생산시설 투자를 이어갈 재무 여력도 그만큼 커졌다. 하반기 이후에는 HBM4와 장기공급계약이 실적 흐름을 좌우할 전망이다. SK하이닉스는 2분기 HBM4 양산 출하를 시작했으며 하반기부터 생산량을 본격적으로 늘릴 계획이다. 핵심 고객을 포함한 10여곳과 장기공급계약 협상도 마쳤다. 다년 계약이 확대되면 수요 변화에 따라 가격과 실적이 크게 출렁였던 메모리 산업의 변동성을 낮출 수 있다. 고객사의 중장기 투자 계획에 맞춰 생산과 설비투자를 조정할 수 있다는 점도 이전 호황기와 달라진 대목이다. 다만 계약이 물량뿐 아니라 가격까지 어느 정도 보장하는지는 공개되지 않았다. SK하이닉스는 청주 M15X의 양산 일정을 앞당기고 2027년 초 용인 1기 팹의 클린룸을 연 뒤 생산능력을 확대할 계획이다. 첨단 패키징 공장 P＆T7과 낸드 생산기지 M17 등도 단계적으로 추진한다.

중국발 ‘반도체 태풍’이 심상치 않다. 그제 메모리 반도체 기업인 창신메모리테크놀로지(CXMT)의 성공적인 증시 상장에 이어 어제는 반도체 제조의 핵심 기술인 노광 장비를 생산하기 시작했다는 소식이 전해졌다. 중국의 아찔한 추격에 반도체 업종을 위시한 한국 주가는 폭락했다. 이번에 중국이 개발한 것은 고성능 극자외선(EUV) 노광 장비보다는 한 단계 아래인 심자외선(DUV) 장비다. 하지만 미국의 촘촘한 반도체 기술·장비 수출 규제를 뚫고 이를 자체적으로 개발했다는 사실 자체가 놀랍다. 안 그래도 중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 빅테크의 AI에 뒤지지 않는 AI 모델 ‘키미 K3’를 깜짝 공개한 충격이 채 가시지 않은 상황이다. CXMT가 상장으로 확보한 대규모 자금을 투자할 경우 범용 D램 시장에서 선두인 한국과의 격차는 더욱 좁혀질 것이다. 중국은 아직 HBM 등 고성능 메모리 반도체 분야에서는 우리 기업을 따라잡기 쉽지 않아 보이고 미국의 규제에도 막혀 있으나 방심해서는 안 된다. DUV와 키미 K3로 확인했듯 중국 안에서는 지금 어떤 반전의 드라마가 쓰여지고 있는지 아무도 모른다. ‘반도체 굴기’를 표방한 중국은 국가 차원의 전방위적 지원을 쏟아붓는다. 거대한 내수시장에다 노조도 없고 규제도 없다. 우리는 도끼자루 썩는 줄 모르고 신선놀음이다. 노조는 파업을 무기로 규정에도 없는 성과급을 달라고 떼를 쓰고, 정부는 ‘국민 배당금’ 운운하며 잔치를 벌이자고 한다. 이럴 때가 아니라 정신을 바짝 차려야 한다. 적어도 반도체 등 첨단산업에서는 주 52시간 근무와 같은 규제를 철폐하는 등 정책적 지원이 필수적이다. 반도체 공장을 어디에 짓느냐의 문제를 놓고 정치적 고려가 개입돼서도 안 된다. 1990년대 초까지만 해도 설마 일본이 D램 시장 1위를 빼앗기리라고는 누구도 상상하지 못했다. 잠깐 한눈 팔면 나락으로 떨어지는 게 첨단산업이다.

중국 최대 D램 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 대규모 자금 조달과 증설 계획을 앞세워 빠르게 성장하고 있지만, 우리나라 업계에서는 삼성전자와 SK하이닉스의 핵심 시장을 당장 흔들기는 어렵다는 평가가 나온다. CXMT가 범용 D램과 중국 내수를 중심으로 몸집을 키우는 반면 국내 업체들은 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 첨단 D램에서 경쟁해 시장이 다르다는 분석이다. CXMT는 28일 상하이증권거래소 과창판에서 전날보다 4.08% 내린 47위안에 거래를 마치며 중국 증시 시가총액 1위 자리를 다시 중국공상은행에 내줬다. 다만 상장 첫날 공모가보다 465.82% 급등한 것을 감안하면 여전히 고공행진 중이다. CXMT는 세계 D램 시장 4위다. 옴디아에 따르면 올해 1분기 시장 점유율은 전 분기 4.7%에서 7.6%로 높아졌다. 다만 이런 점유율 상승은 삼성전자와 SK하이닉스의 주력 시장을 잠식한 결과로 보기는 힘들다는 평가도 있다. 글로벌 업체들이 인공지능(AI) 서버용 HBM과 고용량 D램에 생산능력을 집중하면서 생긴 범용 D램 공급 공백을 흡수했다는 것이다. CXMT의 주력 제품도 DDR5와 LPDDR5X 등 PC·스마트폰용 D램이다. 이번 상장 자금인 최대 14조 4000억원이 증설에 투입되면 범용 제품의 가격과 공급에는 압박이 커질 수 있지만, 고부가 AI 메모리와는 아직 경쟁의 층위가 다른 셈이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 양산과 차세대 제품 검증을 진행하며 엔비디아 등 글로벌 AI 반도체 기업과 공급 경험을 쌓아 왔다. HBM은 제품 개발에 그치지 않고 적층·패키징과 열 관리, 수율을 확보한 뒤 고객사의 장기 검증을 통과해야 실제 매출로 이어진다. 업계 관계자는 “중국 업체들의 기술 추격 속도는 빠르지만 HBM 시장은 개발 성공보다 고객 인증과 대량 양산 능력이 더 중요하다”며 “글로벌 선도 업체들과의 경쟁력을 기술 개발 단계만으로 판단하기는 이르다”고 말했다.

지금은 상상하기 힘들 수도 있지만, 10년 전만 해도 AMD는 파산 위기에 몰려 있던 회사였습니다. 그러다가 2017년 Zen 아키텍처 기반의 라이젠을 내놓으면서 극적인 반전의 계기를 마련합니다. Zen 아키텍처 기반의 서버 CPU인 에픽(EPYC) 역시 마찬가지로 서버 시장에서 사실상 퇴출되다시피 했던 AMD의 점유율을 무섭게 끌어올리면서 현재는 데이터 센터 부문에서 인텔보다 더 높은 매출을 올리고 있습니다. 서버 CPU 점유율도 매출액 기준으로 거의 절반에 육박한 것으로 평가받고 있습니다. Zen 아키텍처를 선보인 지 9년이 흐른 지금 AMD는 TSMC의 최신 2nm 공정으로 제조한 Zen 6 아키텍처 기반의 에픽 서버 CPU인 코드명 베니스(Venice)를 정식 공개했습니다. 베니스는 최대 256코어 512스레드를 지닌 초대형 서버 CPU로 무려 2030억 개의 트랜지스터를 집적한 괴물 CPU입니다. 이렇게 큰 CPU를 한 번에 제조하기는 어렵기 때문에 베니스는 TSMC의 2nm 공정으로 제조한 컴퓨트 칩렛(chiplet, 모듈형 단일 기능 집적 회로) 8개(각 32코어)를 6nm 공정으로 만든 두 개의 I/O 칩렛에 연결해 제조됩니다. CPU와 달리 높은 클럭으로 동작할 필요가 없는 I/O 칩렛은 저렴한 공정으로 제조한 것입니다. TSMC의 2nm 공정 기술은 나노시트 트랜지스터(GAA)를 최초로 적용해서 동일 전력 소비에서 10~15% 향상된 성능, 25~30% 낮은 전력 소비, 그리고 최대 15% 향상된 트랜지스터 밀도를 제공합니다. 그 덕분에 베니스는 최초로 작은 칩렛 하나에 32코어를 집적할 수 있었는데, 1세대 에픽 프로세서가 32코어를 집적하기 위해 4개의 8코어 칩렛을 사용했던 것과 비교해서 기술 발전 정도를 짐작할 수 있습니다. 참고로 최대 클럭도 5GHz로 서버 프로세서치고는 상당히 높은 수준으로 올릴 수 있게 됐습니다. 에픽 베니스는 필요할 때는 256개의 최대 코어 중 96개만 더 높은 클럭으로 구동할 수 있는 옵션을 제공합니다. 6세대 에픽 CPU는 크게 두 가지 제품군으로 출시됩니다. 에픽 9006 SP7 칩은 64개에서 256개의 Zen 6 코어, 128개에서 512개의 스레드, 최대 1.6TB/s의 대역폭, 그리고 최대 64Gbps의 속도를 지원하는 PCIe Gen6를 탑재한 플래그십 제품입니다. 2026년 4분기에 출시될 예정입니다. 에픽 9006 SP8 서버 CPU는 2027년 상반기 출시 예정으로 8~128코어의 보다 저렴하고 유연한 시스템을 위한 제품군입니다. 참고로 가격은 최상위 256코어 제품인 에픽 9996 기준 1만 4904달러입니다. AMD 에픽 CPU는 경쟁사 대비 더 많은 코어 숫자를 지녀 더 비싼 가격에 팔리고 있으며 이로 인해 출하 수량 대비 매출이 높은 것으로 알려져 있습니다. 최근 에이전틱 AI로 인한 고성능 서버 CPU 수요가 증가한 점을 생각하면 6세대 에픽 베니스의 선전을 기대할 수 있습니다. AMD는 에이전트 기반 CPU 서버 샌드박스에서 엔비디아 베라(Vera) 같은 Arm 기반 CPU 대비 와트당 최대 2.8배의 에이전트 처리량을, 범용 CPU 서버에서는 와트당 최대 3.3배의 성능을 제공한다고 주장합니다. 또한 5세대 에픽 튜린 CPU 대비 최대 1.8배의 토큰/초 처리량, 1.7배의 에이전트/와트 효율, 그리고 1.4배의 성능/와트 효율을 제공합니다. 다만 현재 TSMC의 2nm 공정은 애플과 같은 주요 빅테크에서 주문이 쏟아지는 상황으로 공급 병목 현상을 겪고 있습니다. 따라서 AMD는 Zen 6 기반의 소비자용 CPU 출시를 올해 하반기에서 내년으로 연기한 상황입니다. 메모리 가격 폭등과 더불어 한동안 소비자 CPU 시장은 다소 침체될 수밖에 없는 분위기입니다. 다만 Zen 6 베니스의 등장은 소비자용 제품 역시 그렇게 먼 미래는 아니라는 점을 보여주고 있습니다. AMD는 2028년 Zen 7 아키텍처 기반의 7세대 EPYC 플로렌스(Florence)를 개발하고 있다고 발표했습니다. Zen 7은 TSMC의 A16 혹은 그 이하 공정이 예상됩니다. 또한 이 프로세서는 차세대 메모리 표준인 MRDIMM 및 LPDDR 시리즈(혹은 DDR6)를 지원하는 최초의 EPYC 제품군이 될 것으로 보입니다. 그리고 2030년에는 코드명 라벤나(Ravenna)로 알려진 Zen 8 아키텍처가 등장할 예정입니다. 물론 AMD의 거침없는 행보에 대응하기 위해 인텔의 발걸음도 빨라지고 있습니다. 인텔은 최대 288코어 288스레드의 클리어워터 포레스트 서버 CPU를 18A 공정을 이용해 제조하고 개량형인 18A-P를 차세대 제온 다이아몬드 래피즈에 적용해 에이전틱 AI 시장에서 주도권 확보를 위해 노력하고 있습니다. AI 시대 서버 시장을 두고 시장 1위를 차지하려는 AMD와 부활의 조짐을 보이는 인텔 간의 치열한 싸움이 예상됩니다.

동국제강그룹의 열연 철강 사업 회사인 동국제강 별도 기준 2분기 영업이익이 456억원으로 작년 동기보다 52.3% 증가했다고 24일 밝혔다. 계절적 성수기와 반도체·인공지능(AI) 데이터센터 등 대형 산업 인프라 확대가 맞물리며 수익성이 개선된 것으로 분석된다. 매출은 9955억원으로 작년보다 11.4% 증가했고, 순이익은 116억원으로 26.8% 늘었다. 글로벌 수출 활성화 전략에 따른 판매량 증대도 긍정적으로 작용했다. 후판 부문도 조선용 수요 강세로 생산·판매량이 일부 개선됐다. 동국제강그룹의 냉연 철강 사업 회사인 동국씨엠은 2분기 211억원의 영업이익을 내 흑자 전환했다. 작년 2분기에는 150억원의 영업손실을 기록했다. 순이익 역시 146억원으로 흑자 전환한 가운데 매출은 5451억원으로 8.6% 늘었다. 동국씨엠은 지난 4월 중국산 도금·컬러강판에 대한 반덤핑 잠정 관세 부과로 저가 범용재 공급이 점차 감소함에 따라 내수시장 판매 수익성이 개선됐다고 설명했다. 또한 고환율 환경 속에서 럭스틸·앱스틸 등 고부가재 수출 비중을 높게 유지하며 생산·판매량을 증대해 손익을 회복할 수 있었다고 덧붙였다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

“인공지능(AI) 모델 경쟁력도 중요하지만 이를 이용해 서비스를 어떻게 만들어갈지도 중요합니다. ‘모두의 AI’도 이를 위한 것입니다. 전 국민을 대상으로 한 서비스인 만큼 쉽지 않은 도전이기 때문에 모든 것을 한 번에 이루기는 어려울 것입니다. 모두를 만족시킬 수 있는 서비스를 제공할 수 있도록 차질 없이 준비하겠습니다.” 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 20일 정부세종청사에서 취임 1주년 기자간담회를 열고 이같이 말했다. 과기정통부는 지난 16일 청와대 영빈관에서 열린 ‘2026 하반기 업무계획’ 보고에서 올해 말부터 외국산 생성형 AI 대신 전 국민이 이용량과 비용 부담 없이 사용할 수 있는 범용 AI 챗봇 서비스 ‘모두의 AI’를 제공하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “모두의 AI 서비스가 시작된다고 하더라도 지금 외국산 AI를 쓰는 사람들이 모두 갈아탈 것이라고 생각하지 않는다”면서 “외산 AI보다 더 나은 서비스가 제공될 때 사용자 이동이 가능하다고 보고 다양한 생활밀착형 공공 서비스를 우선 붙여 나가겠다는 계획이며 ‘모두의 AI 서비스’는 에이전틱 AI로 전환하는 징검다리 역할”이라고 설명했다. 배 부총리는 또 “우리 자체 역량으로 독자적인 AI를 가져야 할 필요가 있냐는 질문을 던지는 분들이 여전히 계신다”며 “AI를 통해 한국의 산업 경쟁력을 강화시키는 것은 물론 세계 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보하기 위해서는 반드시 필요한 과정”이라고 말했다. 한편 “취임 1년 동안 한 일 중에 가장 자부심이 느껴지는 것은 무엇이냐”는 질문에 배 부총리는 ‘수평적 조직 문화를 정착시킨 것’이라고 답했다.

중국 메모리 굴기가 대규모 자금 조달을 발판으로 한층 속도를 내고 있다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 최대 15조원 규모의 기업공개(IPO)를 통해 생산 확대에 필요한 실탄 확보에 나서면서다. 인공지능(AI) 투자 확대로 메모리 호황이 이어지는 가운데 중국의 대규모 증설이 현실화할 경우 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론이 주도해온 시장 경쟁 구도에도 변화가 생길 수 있다는 관측이 나온다. 16일 상하이증권거래소 공시와 블룸버그 등에 따르면 CXMT는 공모가를 주당 8.66위안으로 확정했다. 추가 공모 물량까지 반영하면 조달 규모는 최대 666억 위안(약 14조 6000억원)으로 당초 계획했던 295억 위안의 두 배를 웃돈다. 이는 중국에서 2010년 농업은행 이후 두 번째로 큰 IPO이자 중국 내 반도체 기업으로는 역대 최대 규모다. 상장은 오는 27일로 예정돼 있으며 확보한 자금은 생산라인 증설과 공정 고도화, 연구개발(R＆D)에 투입될 예정이다. 블룸버그는 이번 IPO가 메모리 업계의 ‘슈퍼사이클’ 기대를 흔들 수 있는 변수라고 평가했다. AI 투자 확대로 메모리 공급 부족이 장기화할 것이라는 전망이 우세하지만, CXMT가 확보한 자금으로 생산능력을 공격적으로 확대하면 공급 증가로 가격 상승세가 예상보다 일찍 꺾일 수 있다는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론이 HBM 생산에 집중하는 사이 CXMT가 범용 D램 시장에서 점유율을 높이면 기존 업체들의 가격 협상력도 약화할 수 있다고 분석했다. 중국 메모리 기업들의 추격 속도는 빨라지는 추세다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 CXMT의 글로벌 D램 시장 점유율은 약 8%로 1년 전보다 두 배 가까이 높아졌다. 이미 차세대 범용 제품인 DDR5 양산 체제를 구축했고, 중국 내수시장을 기반으로 생산 규모도 빠르게 확대하고 있다. 업계에서는 단기간에 HBM 기술 격차를 따라잡기는 쉽지 않지만 범용 D램에서는 물량 확대만으로도 시장 가격과 수급에 상당한 영향을 미칠 수 있을 것으로 보고 있다. 낸드플래시 업체 양쯔메모리(YMTC)도 상장을 추진하면서 중국 메모리 산업 전반의 투자도 확대될 거란 전망이다. 중국의 추격에 맞서 주요국도 반도체 생산기반 확충에 속도를 내고 있다. AI 시대 메모리 경쟁이 기업 간 기술력 대결을 넘어 생산능력과 자금력을 둘러싼 국가 간 경쟁으로 번지는 모습이다. 일본은 차세대 2나노 반도체 양산을 추진하는 라피더스에 대한 추가 지원을 이어가는 한편, 마이크론의 히로시마 공장을 중심으로 D램과 HBM 생산기반도 확대하고 있다. 미국에서는 마이크론이 반도체법(CHIPS Act) 지원과 연방·주정부 인센티브를 바탕으로 생산시설 확충에 나섰고, 인도 역시 최근 약 20조원 규모의 ‘세미콘 2.0’ 정책을 승인해 반도체 설계와 제조시설, 연구개발 지원을 확대하기로 했다

올 연말쯤이면 비싼 요금을 내고 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 외국산 생성형 인공지능(AI)을 사용하지 않아도 될 전망이다. 정부가 국산 생성형 AI를 무료로 보급하겠다는 계획을 내놨기 때문이다. 과학기술정보통신부는 16일 청와대 영빈관에서 열린 이재명 대통령 주재 ‘2026년 하반기 업무계획’ 보고에서 K-생성형 인공지능 ‘모두의 AI’ 서비스를 제공하겠다고 밝혔다. 요금제에 따라 제공되는 서비스가 달라지는 외국산 AI와 달리 비용 부담은 물론 이용량 제약 없이 범용 AI 챗봇 서비스를 이용할 수 있게 한다는 방침이다. 연말부터 서비스를 시작하고 내년부터는 청년 지원금, 장학금, 각종 복지혜택 등 여기저기에 흩어져 있는 다양한 정부 지원 혜택을 쉽게 찾아볼 수 있을 뿐만 아니라 필요한 서류와 절차를 안내하고 신청까지 한 번에 대행하는 AI 에이전트로 진화한다. 정부는 이를 통해 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 계획이다. 올 하반기 농축산물 가격비교, AI 국세상담, 국가유산 해설, 소셜미디어(SNS) 아동·청소년 위기대응 등 4개 서비스를 시작으로 내년까지 국민의 삶과 밀접한 분야의 AI 서비스 10개가 출시된다. AI 활용도를 높이기 위해 정부는 연말까지 514만 명에게 AI 활용역량 교육을 제공한다. 교육 접근성을 높이기 위해 민간과 공공의 AI 교육을 한 곳에서 쉽게 찾아 수강할 수 있는 온라인 교육환경을 조성하고 어르신과 취약계층 등을 대상으로 찾아가는 교육도 제공한다. 이와 함께 정부는 AI를 활용한 사이버 위협에 대응하기 위해 현재 보유한 국내 독자 AI 모델에 보안 관련 데이터를 추가 학습해 보안 특화 독자 AI 모델을 연내에 출시하겠다고 밝혔다. 중장기적으로는 미국 AI 기업 앤트로픽이 개발한 초고성능 AI 모델 미토스 수준의 고도화된 프론티어 모델 개발을 할 예정이다. AI 사용이 늘어나면서 급증하는 전력 수요에 대비해 SMR, 핵융합 등 전력 확보를 위한 기술에도 투자할 계획이다. SMR 분야에서는 2035년 첫 상용 SMR 건설 계획과 함께 용융염원자로, 초소형모듈원자로 등 차세대 SMR 개발 전략도 추진하고 내년에는 SMR을 탑재한 원자력 추진선 건조를 위한 민관합작 대형 프로젝트에 착수한다. 핵융합 발전 역시 2030년대 전력 생산 실현을 목표로 실증로 설계를 진행 중이며 2035년 실증로 준공을 위해 내년부터 민관협력 모델 정립을 추진할 것이라고 정부는 밝혔다. 한편 우주항공청은 2035년까지 우주항공 기업 1200개, 글로벌 시장 점유율 3.0%를 달성하기 위한 핵심과제를 제시했다. 우선 올 하반기 초소형군집위성 등 15기의 위성을 실은 한국형 발사체 누리호 5차 발사를 하고 발사 비용을 10분의 1로 낮출 재사용 차세대발사체 개발과 제2우주센터 건립지 선정을 추진하겠다고 밝혔다. 하반기에 달 우주환경 모니터를 발사하고 2029년 달 궤도 통신위성, 2030년 소형 달 착륙선 발사를 추진하며 2035년까지 한국형 저궤도 위성통신망을 구축할 계획이다. 우주청은 청사가 위치한 사천을 우주항공허브로 삼아 진주, 창원, 순천, 고흥을 연결한 남해안 우주항공 벨트를 구축해 민간 주도 혁신 생태계를 조성하겠다는 계획을 제시했다.

나스닥 ADR 상장 이후 링크드인 글“임직원이 선도 기업으로 성장시켜”“상장으로 美 AI 파트너와 연결 강화” 최태원 SK그룹 회장이 14년 전 하이닉스 인수 당시를 떠올리며 “모두가 반대했던 결정이었지만 임직원들이 그 선택이 옳았음을 증명했다”고 밝혔다. 최 회장은 16일 자신의 링크드인에 글을 올려 “SK하이닉스의 나스닥 미국주식예탁증서(ADR) 상장은 SK하이닉스와 SK그룹, 더 나아가 인공지능(AI) 생태계 전체에 있어 중요한 이정표”라며 이같이 말했다. 최 회장은 2012년 하이닉스 인수 과정에 대해 “당시 많은 이들이 인수 결정에 의문을 제기했다”며 “회사는 파산 위기에 놓여 있었고, 메모리는 범용(Commodity) 제품으로 여겨졌다”고 회상했다. 그럼에도 하이닉스 인수를 결정한 이유에 대해 “메모리는 반도체 산업에서 더 큰 역할을 할 기술이라고 믿었고, SK가 메모리 기술을 확보하면 무엇이든 해낼 수 있다고 믿었다”고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스 임직원들은 회사를 정상화하는 데 그치지 않고 메모리 분야의 선도 기업이자 세계에서 가장 가치 있는 기업 가운데 하나로 성장시켰다. 그들이 우리의 선택이 옳았음을 증명했다”고 평가했다. 최 회장은 이번 ADR 상장이 SK하이닉스를 넘어 SK그룹의 글로벌 위상을 높이는 계기가 됐다고 강조했다. 그는 “SK하이닉스는 AI 구현에 필요한 막대한 데이터를 빠르게 처리하는 핵심 기술인 고대역폭메모리(HBM) 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있다”며 “최근 발표한 향후 5년간 생산능력 두 배 확대 계획을 뒷받침할 투자 재원 확보와 메모리 공급 부족 해소에도 도움이 될 것”이라고 설명했다. 또 “ADR 상장은 단순한 자금 조달을 넘어 글로벌 투자자와 미국 AI 파트너들과의 연결을 강화하는 계기가 될 것”이라며 “주주가치 제고와 글로벌 인재 확보, 지속 가능한 성장 기반 강화에도 기여할 것으로 기대한다”고 했다. 최 회장은 끝으로 “꿈을 현실로 만든 SK하이닉스 임직원들에게 감사드린다”며 “이번주 우리는 SK하이닉스와 SK그룹의 새로운 장을 열었다. 앞으로 펼쳐질 미래가 기대된다”고 덧붙였다. SK하이닉스는 ADR 발행으로 조달한 자금을 ▲용인 반도체 클러스터 1기 팹 건설 ▲청주 첨단 패키징 생산시설인 P＆T7 건설 ▲극자외선(EUV) 노광장비 도입 등에 투입할 예정이다.

현대모비스가 미래 모빌리티 시장을 선도할 기술 혁신을 바탕으로 글로벌 시장에서 존재감을 키우고 있다. 지난해 글로벌 완성차 업체를 대상으로 목표 수주액(74억 5000만 달러)을 23% 초과 달성한 91억 7000만달러(약 13조 2000억원)의 핵심 부품 수주를 달성했고, 올해도 배터리 시스템과 차세대 전장 부품을 중심으로 수주 활동에 집중하고 있다. 현대모비스는 지난 3월 헝가리 케치케메트 지역에 신설한 모듈 공장을 본격 가동했다. 이를 통해 북미에 이어 유럽에서도 메르세데스-벤츠의 전동화 모델용 섀시 모듈을 공급하게 됐다. 헝가리는 동유럽의 자동차·배터리 생산 허브로 급부상하고 있으며, 독일 대표 자동차 기업들의 생산 거점은 물론 최근 중국 완성차와 배터리 업체들도 대규모 투자를 하고 있다. 현대모비스는 헝가리 공장에 전기차·하이브리드 차종용 섀시 모듈은 물론 내연차와 혼류 생산이 가능한 설비까지 구축했다. 또 스페인 나바라 지역에는 배터리시스템(BSA) 신공장을 가동한다. 폭스바겐 전기차에 들어가는 BSA를 공급하는 스페인 신공장은 현대모비스가 유럽에 구축한 두 번째 글로벌 완성차 전용 공장이다. 이외 슬로바키아 공장에서는 구동 모터와 감속기, 인버터 등을 통합 모듈화한 전동화 구동(PE) 시스템을 독자 개발했다. 현대모비스는 지난 5월에는 기존에 확보한 고성능 250㎾급 PE 시스템에 이어 160㎾급 범용 모델 PE 시스템도 독자 개발에 성공하는 등 글로벌 영업을 강화하기 위한 선도 기술 연구개발도 한창이다. 이와 함께 인공지능(AI) 로보틱스, 소프트웨어 기반 모빌리티(SDV) 등 미래 성장 동력에 대한 투자에 속도를 내고 있다. 글로벌 반도체 기업 퀄컴과는 SDV와 첨단 운전자보조시스템(ADAS) 등 광범위한 분야에서 협력한다는 내용의 업무협약(MOU)을 체결했다. AI 로보틱스 생태계에도 참여한다. 보스턴다이내믹스와 협력 체계를 구축해 차세대 휴머노이드 로봇 아틀라스에 들어갈 액추에이터를 양산 공급할 계획이다. 로봇의 근육·관절 역할을 하는 액추에이터는 로봇 원가의 60% 가까이 차지하는 핵심 부품이다.

구글 인공지능(AI) 부문 책임자인 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 범용인공지능(AGI) 시대가 임박했다며 미국이 주도하는 AI 규제기구를 신설해야 한다고 제안했다. 노벨화학상 수상자인 허사비스 CEO는 14일(현지시간) 엑스(X)를 통해 “AGI가 등장하기까지는 불과 몇 년밖에 남지 않았다”며 “이 기술의 영향은 산업혁명보다 10배 더 크고 빠를 것”이라고 했다. 그러면서 AGI는 인터넷이나 모바일 혁명보다 전기나 불의 발견에 가까운 수준이라며 ‘신중한 낙관주의’를 바탕으로 한 안전 관리 체계가 필요하다고 강조했다. 그는 미국 증권거래위원회(SEC) 감독 아래 금융회사를 관리하는 금융산업규제기구(FINRA)를 모델로 제시했다. 민간 중심의 독립 기구가 최첨단 AI 모델을 평가하고, 연방기관과 협력해 사이버보안과 생물학적 위험 등 국가안보와 관련한 시험을 맡아야 한다는 것이다. 또 AI 기업들이 모델 출시 30일 전 해당 기구에 자발적으로 모델을 제출해 평가받고, 제도의 실효성이 입증되면 이를 의무화하는 방안도 제안했다. 허사비스 CEO는 이 같은 체계가 기술 혁신을 저해하지 않으면서도 책임 있는 AI 개발을 유도하고, 장기적으로는 국제 표준 마련으로 이어질 수 있다고 전망했다. 허사비스 CEO의 제안은 미국이 최근 첨단 AI 모델에 대한 사전 검증과 접근 통제를 강화하는 흐름과도 맞닿아 있다.

미국-이란 전쟁으로 전 세계 석유 수급이 불안정하다 보니 많은 나라가 석유를 대체할 에너지원 확보에 적극 나서고 있다. 그러나 현재 우리 주위의 수많은 플라스틱, 섬유, 의약품 원료 등 대부분 화학제품은 석유에서 생산된다. 하지만 탄소배출과 환경오염 문제가 커지면서 미생물을 이용해 화학물질을 만드는 바이오제조가 차세대 제조 기술로 주목받고 있다. 문제는 실험실 연구가 실제 공장에서 대량 생산으로 이어지지 않는다는 것이다. 카이스트 생명화학공학과 이상엽 특훈교수팀은 이런 바이오제조 상용화의 핵심 과제를 종합 분석하고 이를 극복하기 위한 산업화 전략과 미래 발전 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 바이오제조의 핵심 기술인 시스템대사공학은 미생물의 대사 경로를 설계, 최적화해 원하는 화학물질을 생산하는 미생물 세포공장을 만드는 기술이다. 이 개념은 이상엽 교수가 세계 최초로 창안한 것으로 전 세계적으로 활발히 연구되고 있다. 문제는 연구실에서는 높은 생산성을 보인 기술이 산업 현장에서는 생산성이 떨어지고 생산비가 증가하거나 가격 경쟁력을 확보하지 못해 상용화에 실패하는 경우가 적지 않다는 것이다. 연구팀은 흔히 ‘데스 밸리’라고 불리는 연구실과 산업 현장 사이의 간극을 대표적으로 보여주는 사례로 바이오 기반 화학원료인 숙신산과 생분해성 플라스틱 폴리하이드록시알카노에이트(PHA)를 분석했다. 숙신산은 친환경 플라스틱과 다양한 화학소재를 만드는 핵심 원료다. 연구팀은 숙신산이 기존 석유화학 제품과 경쟁하기 위해서는 생산량뿐 아니라 원료 가격, 발효 공정, 분리·정제 비용, 시장 규모까지 함께 고려해야 하며 의약품, 화장품, 식품 소재 등 고부가가치 시장부터 단계적으로 진입하는 전략이 현실적인 해법이 될 수 있다고 제시했다. 또 PHA는 미생물이 세포 안에 축적하는 생분해성 플라스틱으로 사용 후 자연에서 분해되는 친환경 소재로 주목받는 소재지만 생산비와 회수 비용이 높아 기존 플라스틱과 비교하면 가격 경쟁력이 낮다. 이에 연구팀은 생산 공정을 단순화하고 의료용과 식품 포장재 등 고부가가치 분야부터 적용한 뒤 범용 시장으로 확대하는 단계적 접근이 필요하다고 분석했다. 또 연구팀은 인공지능(AI)이 바이오제조 산업화의 핵심 열쇠가 될 것이라고 전망했다. AI는 효소와 미생물 설계는 물론 생산 공정을 가상으로 구현하는 디지털 트윈, 경제성과 환경성을 동시에 분석하는 기술 등을 통해 바이오제조 전 과정을 최적화할 수 있으며 이를 통해 개발 기간과 생산 비용을 줄이고 상용화 성공 가능성을 높일 수 있다는 것이다. 연구를 이끈 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 바이오제조 산업화의 성공 조건을 종합적으로 분석하고 원료 확보부터 미생물 설계, 발효, 분리·정제, 시장 진입까지 전 주기를 아우르는 산업화 로드맵을 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다. 이 특훈교수는 “바이오제조 상용화는 원료-균주-발효-정제-시장으로 이어지는 전 과정이 유기적으로 연결돼야 가능하다”며 “시스템대사공학과 AI의 융합은 이러한 병목을 해결하고 바이오제조 시대를 앞당기는 핵심 기술이 될 것”이라고 덧붙였다.