인간이 속한 호모 속(genus Homo)은 아마도 오스트랄로피테쿠스 속(genus Australopithecus)에서 진화한 것으로 여겨진다. 오스트랄로피테쿠스는 현생 인류보다 작은 뇌를 지녔으나 직립 보행을 했고, 논란이 있기는 하나 아마도 원시적인 도구를 사용할 수 있었던 것으로 보인다. 오스트랄로피테쿠스 연구에 큰 기여를 했던 화석은 1970년대에 발견된 루시(Lucy)로 골격의 약 40%가 온전히 보존돼 오스트랄로피테쿠스를 이해하는 데 많은 정보를 제공했다. 통상 고생물 화석, 특히 인류 선조의 화석은 뼈의 일부만 발견되는 경우가 많다는 점을 생각하면 루시의 발견은 과학자들에게 큰 선물이나 다를 바 없었다. 하지만 루시가 마지막 선물은 아니었다. 루시의 발견 이후 수십 년이 지난 후 과학자들은 남아프리카 공화국의 스털크폰테인(Sterkfontein) 동굴에서 골격의 약 90%가 보존된 오스트랄로피테쿠스 화석인 리틀 풋(Little Foot)을 발굴했다. 그러나 주변 암석에 완전히 매몰된 상태로 발견되어 이를 떼어내 손상 없이 분리하는 데 무려 20년에 가까운 세월이 필요했다. 오랜 세월 힘든 작업 끝에 분리된 리틀 풋은 과학자들에게 여러 가지 정보를 제공했다. 하지만 중요한 정보를 담고 있는 두개골은 이미 심하게 눌려 변형된 상태였다. 귀중한 화석을 손상시키지 않고 분석하기 위해 과학자들은 이 화석을 기반암에서 분리한 2017년 이후 여러 가지 방법을 동원해 연구를 진행했다. 10일 학계에 따르면 아멜리 보데가 이끄는 프랑스 고생물학·진화·고생태계·고영장류학 연구실(PALEVOPRIM), 프랑스 국립과학연구센터(CNRS), 푸아티에 대학교 연구팀은 강력한 3차원 스캔 기술을 이용해 리틀 풋의 두개골을 물리적으로 건드리지 않고 얼굴 부분을 가상으로 복원하는 데 성공했다. 이전에도 과학자들은 ‘X선 스캔’을 통해 귀중한 두개골을 건드리지 않고 비파괴 검사 방식으로 조사했으나 많은 한계가 있었다. 화석화 과정에서 리틀 풋의 두개골 내부는 연조직이 사라지고 퇴적물로 채워졌는데, 일반적인 X선 CT(컴퓨터단층촬영)로는 밀도가 높은 퇴적층 때문에 충분한 해상도의 이미지를 얻기 어려웠기 때문이다. 이에 연구팀은 대안으로 훨씬 강력한 ‘싱크로트론 방사선 스캐닝’을 선택했다. 싱크로트론은 전자를 가속해 매우 강력한 X선을 만들어내는 시설로, 초고해상도의 단층 이미지를 얻는 데 사용된다. 연구팀은 리틀 풋의 두개골을 영국으로 가져가 다이아몬드 라이트 소스 싱크로트론의 I12 빔라인에서 약 21㎛ 해상도로 스캔했다. 이 과정에서 9000장이 넘는 이미지와 수 테라바이트(TB)에 이르는 데이터가 생성됐다. 이를 다시 퍼즐처럼 맞춰 3차원으로 재구성하는 작업에는 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요했기 때문에 연구팀은 케임브리지대 슈퍼컴퓨터를 이용해 복원 작업을 수행했다. 이러한 노력은 결국 과학적 성과로 이어졌다. 연구팀은 리틀 풋에 대한 몇 가지 중요한 정보를 새롭게 확인할 수 있었다. 예를 들어 리틀 풋의 안와(눈이 들어가는 위치)가 상대적으로 크다는 점을 확인했는데, 이는 이 부위가 당시 진화 과정에서 어떤 선택 압력을 받았을 가능성을 시사한다. 예를 들어 인간처럼 시각 정보에 많이 의존하는 특징을 지녔을 수 있다. 또 남아프리카에서 발견된 리틀 풋은 동아프리카에서 발견된 오스트랄로피테쿠스 친척들과 여러 해부학적 특징을 공유하고 있었다. 따라서 리틀 풋이 살았던 약 360만~370만 년 전 시기에는 두 지역의 오스트랄로피테쿠스가 아직 크게 분화되지 않았을 가능성이 있으며, 이후 남아프리카 지역에서 독자적인 진화가 진행되었을 수도 있다. 과학자들은 인류의 진화 과정에 대해 많은 정보를 알아냈지만 아직도 풀리지 않은 미스터리가 많이 남아 있다. 실제로 리틀 풋이 오스트랄로피테쿠스 진화 계통에서 정확히 어디에 위치하는지도 여전히 논쟁의 대상이다. 하지만 지금처럼 여러 가지 어려움을 극복하고 연구를 계속한다면 언젠가는 우리 인간의 족보에 대해 훨씬 더 명확하게 알 수 있게 될 것이다.

인간이 속한 호모 속(genus Homo)은 아마도 오스트랄로피테쿠스 속(genus Australopithecus)에서 진화한 것으로 여겨진다. 오스트랄로피테쿠스는 현생 인류보다 작은 뇌를 지녔으나 직립 보행을 했고, 논란이 있기는 하나 아마도 원시적인 도구를 사용할 수 있었던 것으로 보인다. 오스트랄로피테쿠스 연구에 큰 기여를 했던 화석은 1970년대에 발견된 루시(Lucy)로 골격의 약 40%가 온전히 보존돼 오스트랄로피테쿠스를 이해하는 데 많은 정보를 제공했다. 통상 고생물 화석, 특히 인류 선조의 화석은 뼈의 일부만 발견되는 경우가 많다는 점을 생각하면 루시의 발견은 과학자들에게 큰 선물이나 다를 바 없었다. 하지만 루시가 마지막 선물은 아니었다. 루시의 발견 이후 수십 년이 지난 후 과학자들은 남아프리카 공화국의 스털크폰테인(Sterkfontein) 동굴에서 골격의 약 90%가 보존된 오스트랄로피테쿠스 화석인 리틀 풋(Little Foot)을 발굴했다. 그러나 주변 암석에 완전히 매몰된 상태로 발견되어 이를 떼어내 손상 없이 분리하는 데 무려 20년에 가까운 세월이 필요했다. 오랜 세월 힘든 작업 끝에 분리된 리틀 풋은 과학자들에게 여러 가지 정보를 제공했다. 하지만 중요한 정보를 담고 있는 두개골은 이미 심하게 눌려 변형된 상태였다. 귀중한 화석을 손상시키지 않고 분석하기 위해 과학자들은 이 화석을 기반암에서 분리한 2017년 이후 여러 가지 방법을 동원해 연구를 진행했다. 10일 학계에 따르면 아멜리 보데가 이끄는 프랑스 고생물학·진화·고생태계·고영장류학 연구실(PALEVOPRIM), 프랑스 국립과학연구센터(CNRS), 푸아티에 대학교 연구팀은 강력한 3차원 스캔 기술을 이용해 리틀 풋의 두개골을 물리적으로 건드리지 않고 얼굴 부분을 가상으로 복원하는 데 성공했다. 이전에도 과학자들은 ‘X선 스캔’을 통해 귀중한 두개골을 건드리지 않고 비파괴 검사 방식으로 조사했으나 많은 한계가 있었다. 화석화 과정에서 리틀 풋의 두개골 내부는 연조직이 사라지고 퇴적물로 채워졌는데, 일반적인 X선 CT(컴퓨터단층촬영)로는 밀도가 높은 퇴적층 때문에 충분한 해상도의 이미지를 얻기 어려웠기 때문이다. 이에 연구팀은 대안으로 훨씬 강력한 ‘싱크로트론 방사선 스캐닝’을 선택했다. 싱크로트론은 전자를 가속해 매우 강력한 X선을 만들어내는 시설로, 초고해상도의 단층 이미지를 얻는 데 사용된다. 연구팀은 리틀 풋의 두개골을 영국으로 가져가 다이아몬드 라이트 소스 싱크로트론의 I12 빔라인에서 약 21㎛ 해상도로 스캔했다. 이 과정에서 9000장이 넘는 이미지와 수 테라바이트(TB)에 이르는 데이터가 생성됐다. 이를 다시 퍼즐처럼 맞춰 3차원으로 재구성하는 작업에는 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요했기 때문에 연구팀은 케임브리지대 슈퍼컴퓨터를 이용해 복원 작업을 수행했다. 이러한 노력은 결국 과학적 성과로 이어졌다. 연구팀은 리틀 풋에 대한 몇 가지 중요한 정보를 새롭게 확인할 수 있었다. 예를 들어 리틀 풋의 안와(눈이 들어가는 위치)가 상대적으로 크다는 점을 확인했는데, 이는 이 부위가 당시 진화 과정에서 어떤 선택 압력을 받았을 가능성을 시사한다. 예를 들어 인간처럼 시각 정보에 많이 의존하는 특징을 지녔을 수 있다. 또 남아프리카에서 발견된 리틀 풋은 동아프리카에서 발견된 오스트랄로피테쿠스 친척들과 여러 해부학적 특징을 공유하고 있었다. 따라서 리틀 풋이 살았던 약 360만~370만 년 전 시기에는 두 지역의 오스트랄로피테쿠스가 아직 크게 분화되지 않았을 가능성이 있으며, 이후 남아프리카 지역에서 독자적인 진화가 진행되었을 수도 있다. 과학자들은 인류의 진화 과정에 대해 많은 정보를 알아냈지만 아직도 풀리지 않은 미스터리가 많이 남아 있다. 실제로 리틀 풋이 오스트랄로피테쿠스 진화 계통에서 정확히 어디에 위치하는지도 여전히 논쟁의 대상이다. 하지만 지금처럼 여러 가지 어려움을 극복하고 연구를 계속한다면 언젠가는 우리 인간의 족보에 대해 훨씬 더 명확하게 알 수 있게 될 것이다.

기상 오보와 중앙재난안전대책본부의 광역자치단체 단위 영상회의로 인해 지방자치단체의 행정력과 혈세가 낭비되고 있다는 지적이 나온다. 11일 전국 지자체에 따르면 자연 재난부서는 기상청 일기예보를 기준으로 비상근무 여부를 결정한다. 집중호우와 폭설, 태풍 발생이 우려되면 예비특보 단계부터 광역·기초단체 자연 재난부서가 비상근무에 돌입한다. 각종 장비·구조 인력도 출동 준비 태세를 갖춘다. 그러나 슈퍼컴퓨터까지 동원한 기상청의 예보가 틀리는 경우가 적지 않아 잦은 비상근무에 시달리는 공무원들의 불만이 높은 실정이다. 전북도 관계자는 “주민들에게 안전주의 문자가 발송돼도 예보가 틀려 흐지부지 지나가는 경우가 적지 않다”면서 “기상청이 잘못 예보를 하면 지자체 공무원들도 덩달아 헛수고를 하는 경우가 잦다”고 호소했다. 실제로 지난 7~8일 전북 서해안 일대에 내려진 대설특보에 따라 전북도와 6개 시군은 비상근무에 들어갔다. 그러나 김제시는 1읍 14면 4동 가운데 대설특보에 해당하는 눈이 내린 지역이 광활면 한 곳뿐이었고 시내 중심부는 눈발조차 없었다는 게 전북도의 설명이다. 또 중대본은 기상재해 발생 시 인접 지역 확대 가능성에 대비해 광역지자체 내 모든 기초지자체를 영상회의에 참석하도록 요구하고 있지만 이 역시 ‘행정력 낭비’라는 지적이다. 전북도 일선 지자체 공무원들은 “서해안에 집중호우나 폭설, 강한 바람으로 기상특보가 내려질 경우 100㎞ 이상 떨어진 동부 산악지역 지자체까지 영상회의에 참석해야 하는데 구시대적 발상”이라고 입을 모은다. 재난부서 간부 공무원에 대한 초과근무수당 미지급도 해묵은 문제이지만 개선되지 않고 있다. 광역지자체 4급 이상, 기초지자체 5급 이상 재난부서 공무원은 기상특보 기간에 비상근무를 해도 시간외수당은 물론 대체 휴일도 받지 못한다. 한 지자체의 과장은 “재난 발생 시 과할 정도로 대응해야 하는 것은 공무원의 당연한 책무지만 힘이 빠질 때가 적지 않다”며 “합리적인 수준에서 해결책이 나오길 바란다”고 말했다.

미국의 한 연구소에서 과학자들이 차세대 컴퓨팅 기술로 불리는 양자컴퓨터 개발 경쟁에 속도를 내고 있다. 연구진은 이 기술로 암 치료 시점을 앞당길 수 있다고 기대하지만, 동시에 전 세계 금융·군사 보안 체계를 흔들 수 있다는 경고도 나온다. 8일(현지시간) 워싱턴포스트(WP)에 따르면 메릴랜드주 칼리지파크의 양자컴퓨팅 기업 아이온큐(IonQ) 연구진은 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 양자 프로세서를 개발하려고 경쟁하고 있다. 그들은 이 기술이 신약 개발 속도를 크게 높여 암 치료 시기를 앞당길 수 있다고 보고 있다. ◆ 신약 개발 속도 끌어올리는 계산 능력 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터와 작동 방식부터 다르다. 현재의 컴퓨터는 한 번에 하나의 값만 처리하는 ‘비트’(bit)를 사용하지만, 양자컴퓨터는 0과 1을 동시에 표현하는 ‘중첩 상태’를 만들 수 있는 ‘큐비트(qubit)’를 사용한다. 큐비트가 늘어날수록 연산 능력은 선형이 아니라 기하급수적으로 증가한다. 큐비트 1개는 두 가지 상태를 표현하지만, 10개만 되어도 1024가지 조합을 동시에 계산한다. 이 때문에 양자컴퓨터는 복잡한 화학 반응이나 분자 구조를 시뮬레이션하는 데 강점을 보인다. 과학자들은 이 능력을 활용해 신약 후보 물질과 암세포 간 반응을 가상 실험으로 먼저 계산하려 한다. 연구진은 임상시험 이전 단계에서 성공 가능성이 높은 후보만 골라 개발 기간과 비용을 크게 줄이겠다는 구상이다. 아이온큐 측은 양자컴퓨터가 완성되면 기업들이 물류 경로를 최적화하고 자동차 설계 비용도 줄일 수 있다고 전망했다. ◆ “몇 분 만에 비밀번호 뚫을 수도” 하지만 이 기술은 큰 위험도 함께 가져온다. 강력한 양자컴퓨터가 등장하면 현재의 암호 체계가 무너질 가능성이 있기 때문이다. 현대의 암호 기술은 방대한 경우의 수를 하나씩 대입해야 한다. 그래서 기존 컴퓨터는 해독에 수년에서 수십 년을 쏟아야 한다. 그러나 양자컴퓨터는 수많은 경우를 동시에 계산해 몇 분 만에 암호를 풀 수도 있다. 이 경우 해커나 적대 세력은 은행 계좌, 정부 데이터베이스, 의료 기록 등 디지털 정보 대부분에 접근할 수 있다. 군사 분야에서도 암호 체계가 무너지면 기존 무기보다 더 큰 위협이 될 수 있다는 분석이 나온다. 아이온큐 경영진은 이런 위험을 줄이기 위해 양자 인터넷과 ‘해독 불가능한’ 양자 암호 기술 개발에도 투자하고 있다고 밝혔다. ◆ “AI처럼 갑자기 등장할 수도” 전문가들은 실용적인 양자컴퓨터가 등장하기까지 최소 10년은 걸릴 것으로 본다. 양자컴퓨터가 산업적으로 의미를 가지려면 기존 컴퓨터 성능을 실제로 넘어야 하기 때문이다. 하지만 업계 일각에서는 상용화 시점이 더 빨라질 수 있다고 본다. 인공지능(AI)이 몇 년 전까지만 해도 회의적인 시선을 받았지만, 챗GPT 등장 이후 일상 기술로 자리 잡은 것과 비슷한 흐름이 나타날 수 있다는 분석이다. 아이온큐 측은 “어느 날 갑자기 양자컴퓨터로 암을 치료했다는 소식을 듣게 될 수도 있다”며 “그 시점이 생각보다 가까울 수 있다”고 밝혔다.

한국 과학고 1학년 끝나면 ‘서·카·포’ 진학 판가름상당수 의대 향한 수능 올인…학원 줄 서고 실험 뒷전미국 과학고 학생이 원하는 연구·실험 등 적극 지원인문학·동아리 활발… ‘통섭형 탐구’ 능력 키워 나가 최고급 과학 두뇌를 키우려 세운 과학고 20개, 영재학교 8개에서 매년 2000여명의 졸업생이 배출되지만 이들의 의대 쏠림이 심화하면서 과학 교육 개혁을 주장하는 목소리가 높다. 특히 과학기술 연구·실험보다 내신등급이 중시되면서, 과학 연구 교육이 ‘형식’으로 전락했다는 지적이 높다. 김경진(23·가명)씨는 12일 “과학고든 뭐든 결국 국어·영어·수학·사회·과학을 다 잘하는 육각형 인재여야 대학에 간다”고 말했다. 그는 과학고 재학 시절 금요일 수업 후부터 주말은 서울 강남구 대치동에서 팀 과외와 개인 과외를 받았다. 수학과 과학을 좋아해 과학고를 택했지만 대입 평가의 중심은 연구가 아닌 내신 경쟁과 수학능력시험 준비였다. 학교 수업 중 정작 좋아하는 연구·실험 보고서는 형식만 갖춰 냈다. 반면 미국 버지니아주 토머스 제퍼슨 과학고(TJHSST) 졸업반(12학년) 이한선군은 연구 프로젝트로 마지막 학기를 바쁘게 지내고 있다. 연구 주제는 ‘양자색역학 상전이 과정에서 원시 블랙홀이 형성되는 과정 시뮬레이션’이다. 교내 천문학 동아리 친구들과 토론하며 해법을 찾고 있다. 이군의 친구 중에는 인근 대학교와 연구소에서 자문을 구하기도 한다. 독창적인 연구 프로젝트를 완료해야 졸업장을 받을 수 있고, 연구 결과는 명문대 입시에서 중요한 평가 지표다. 같은 과학고이지만, 미국에서는 과학에 대한 깊이 있는 탐구와 연구가 중심인 반면 한국에서는 내신 경쟁과 수능 준비에 집중하느라 연구는 뒷전인 셈이다. 우리나라 과학고 학생들은 입학 후 ‘수시냐 정시냐’의 갈림길에 직면한다. 전교생이 100명 안팎으로 적은데다 우수한 학생끼리 경쟁하니 시험도 고난도다. 내신 경쟁에서 밀리면 ‘서카포’(서울대·카이스트·포스텍) 수시모집과 멀어진다. 학부모 최모씨는 “1학년 끝날 때쯤 수시로 서카포를 못 간다는 결론이 나면 정시를 목표로 수능 준비를 한다”고 설명했다. 소위 ‘정시 파이터’가 되는 순간 사교육은 필수다. 의약학 계열로 진로를 잡았다면 수능 준비에 올인해야 한다. 영재학교·과학고 3학년(해당연도 졸업생)이 의약학 계열로 진학하려면 이미 받은 장학금을 환수당해야 한다. 하지만 한 학부형은 “입시 준비로 매달 사교육비가 200만~300만원이나 드는데, 장학금을 토해내는 것 정도는 크게 개의치 않는다”고 말했다. 실제 영재학교·과학고 학생들이 N수를 거쳐 의대에 진학하는 숫자는 증가세다. 서울신문이 이날 김문수 더불어민주당 의원실을 통해 입수한 ‘최근 5년간 영재학교·과학고 출신의 10개 국립의대 신입생 현황’에 따르면, 의대에 입학한 영재·과학고 학생 중 N수생은 2021년 23명, 2022년 32명, 2023년 35명, 2024년 44명, 2025년 46명으로 5년 연속 증가했고, 4년만에 2배가 됐다. 과학고에서는 N수생이 5년간 109명, 영재학교는 71명이 국립대 의대로 향했다. N수생 비중도 2021년 79.3%에서 2025년 95.8%로 크게 올랐다. 사립의대 29곳을 합하면 N수로 의대로 진학한 영재학교·과학고 학생들은 훨씬 많을 것으로 보인다. 교육부는 지난해 8월 영재학교·과학고의 해당연도 졸업생 중 의약학 계열 진학 비율이 2023년부터 3년 연속 감소했다고 밝혔는데, 이는 N수를 통한 우회 진학이 제외된 통계였다. 반면 미국 과학 영재 교육의 중심에는 자기 주도적 탐구가 있다. TJHSST의 경우 수학·과학 등 과목에는 대학 수준의 강의가 다수 개설돼 있다. 이군은 “학교에선 내가 연구하고 싶은 주제를 자유롭게 선택해 탐구해 나갈 수 있다”며 “멘토십 프로그램에 참여하면 외부 전문가를 멘토로 연결해준다”고 말했다. 그는 또 “수업에 정해진 답은 없다. 실험을 통해 검증하는 방식”이라며 “전문 연구기관이 쓰는 슈퍼컴퓨터와 각종 최첨단 기기가 갖춰진 실험실에서 탐구활동을 진행한다”고 했다. 한국 영재학교·과학고의 교육과정도 대학 수준의 학문을 미리 배우는 심화 학습과 실험·토론·연구 등 연구교육 프로그램(R＆E)이 있다. 하지만 내신과 수능에 몰두하는 한국 학생들은 이런 교육과정에 집중할 여유가 없다. 한 과학고 교장은 “과학은 실험이 매우 중요한데 시간이 오래 걸려 내신에 방해가 된다는 인식이 퍼져있다”며 “고급 물리·고급 화학은 수능에 안 나오니 학생들이 할 이유를 못 찾는다”고 답답해했다. 학교 밖 활동은 학교생활기록부에 기재할 수 없으니 올림피아드나 경시대회 등 대외 활동도 의미가 없다. 한미 과학고의 또 다른 차이는 인문학에 대한 대접이다. 한국 과학고에서 국어·사회 등 인문 교과는 ‘시험 과목’ 중 하나지만, TJHSST 학생들은 과학·기술·공학·수학(STEM)과 인문학을 연결해 통섭형 탐구를 하도록 요구받는다. TJHSST는 교육이념에서 “비판적 사고력과 문제 해결 능력은 우리 시대의 복잡한 사회적·윤리적 문제를 해결하는 데 필수적”이라며 인문학적 소양을 강조했다. 미국 과학고는 학생들의 동아리 활동을 장려한다. 매주 수요일과 금요일은 오후 2시 25분부터 하교 때까지 클럽활동 시간이다. 2000여명의 재학생은 180여개의 동아리에서 활동하고 있다. ‘동물 권리 클럽’, ‘제퍼슨 시인들’, ‘미소 짓기 모임’, ‘볼룸 댄스’ 등 다양하다. 우리나라에서도 연구 중심 교육으로 혁신하자는 목소리가 적지 않다. 이항로 한국과학교육단체총연합회장은 “핸즈 온 사이언스(실험·탐구 중심 수업)는 과학 교육에서 매우 중요한데 지금은 대입에 밀려 많이 사라졌다”며 “이런 과정을 충실히 이수하고 각종 활동에서 낸 성취를 대학 입시에 반영해야 영재교육이 정상화될 것”이라고 말했다. 영재 교육과 대학 교육간 연계를 강화해야 한다는 지적도 있다. 영재학교·과학고는 보통 대학 과목을 미리 듣고 대학에서 이수 학점으로 인정받는 AP 제도를 운영하는데, 과기특성화대학이 아닌 종합대학에 진학하는 학생들은 학점 인정을 받지 못한다. 이희현 한국교육개발원 학생·학부모연구실장은 “영재학교에서 받은 교육이 대학에서 연결되지 못하고 단절되면서 이공계 분야에 대한 흥미가 떨어지는 경우도 많다”며 “대학 교육의 질을 높이는 동시에 다양한 경로와 롤모델을 제시해 줄 필요가 있다”고 강조했다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

포항에 AI센터 투자 몰리는 이유철강 등 국가 주력 제조산업 밀집AI 기반 산업전환 선도 수요 갖춰세계적 연구 인프라·AI 인재 탄탄경북 전력 자립률 262% 안정 공급“동남권에 AI 인프라 투자 나서야”전국 분산 구축… 지역 불균형 해소대한민국 혁신 견인 엔진으로 도약글로벌 강대국들이 인공지능(AI)을 국가 핵심 경쟁력으로 키우면서 관련 기술력과 인프라, 핵심 소재를 확보하기 위한 ‘총성 없는 전쟁’이 갈수록 치열해지고 있다. 정부는 내년 AI 관련 예산을 9조 9000억원으로 확대해 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 본격 투자에 나선다. AI 강국으로 올라서기 위해서는 필수 인프라인 ‘AI 고속도로’ 구축이 필수다. 대규모 연산에 필요한 핵심 장비인 그래픽처리장치(GPU) 확보와 함께 이를 설치하고 운영할 AI 데이터센터를 조성해야만 가능하다. 지난 10월 ‘2025 아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋’ 참석을 계기로 젠슨 황 엔비디아 CEO는 한국에 26만장의 GPU를 공급하겠다는 협력 계획을 밝혔다. 정부는 내년 2분기까지 ‘데이터센터 구축 종합계획’을 수립하는 등 AI 데이터센터 구축에 팔을 걷어붙일 전망이다. 앞서 경북 포항시는 오픈AI와 네오AI 클라우드가 공동 추진하는 글로벌 AI데이터센터 건립지로 최종 확정된 바 있다. 안정적인 전력 공급과 연구 인프라, 철강·이차전지 등 산업 기반을 두루 갖춘 지역적 강점을 고려해 민간 기업이 투자를 결정한 것이다. 아직 초기 단계이기는 하지만 국가 차원의 투자는 서남권에 집중되고 있다. 이에 포항시는 국가균형발전과 전력·부지 확보, 연산 자원의 효과적인 분산 등을 고려한 동해안권 AI 인프라 국가 투자 유치에 더욱 공을 들이고 있다. ●AI 데이터센터 민간 투자 이뤄지는 포항 22일 포항시에 따르면 오픈AI와 네오AI 클라우드가 공동으로 추진하는 글로벌 AI데이터센터의 건립이 조만간 착공식을 시작으로 본격적으로 추진된다. AI데이터센터 건립은 단순한 인프라 유치에 머무르지 않고 포항과 대한민국 전반에 커다란 파급효과를 가져올 전망이다. 수조 원 규모의 투자와 함께 건설, 장비, 운영 등 연관 산업이 활성화되고, AI데이터센터 운영·보안·개발 분야 신규 고용도 기대된다. 지역 핵심 산업이라 할 수 있는 철강, 이차전지, 바이오를 AI와 결합해 스마트 제조, 신소재 개발, 신약 연구 등 신성장 동력 확보로도 이어진다. 지역 기업은 AI 연산자원에 대한 접근성이 강화되면서 글로벌 진출 기회도 넘볼 수 있다. 시는 정부, 오픈AI, 네오AI 클라우드와 긴밀히 협력해 AI데이터센터 건립이 차질 없이 진행되도록 행정·제도적 지원에 총력을 기울일 방침이다. 각종 인허가 절차를 신속하게 처리하기 위해 ‘인허가 패스트트랙 전담 태스크포스(TF)’를 구성하는 등 AI데이터센터 건립이 가장 빠르고 안정적으로 추진될 수 있도록 적극 지원할 방침이다. 시는 AI데이터센터를 구심점으로 산업·경제·사회를 아우르는 전주기 ‘AI 혁신 생태계’를 완성하고, 국가 혁신을 선도하는 ‘AI 고속도로 모델’을 구축할 계획이다. 지난 반세기 동안 철강산업으로 대한민국의 산업화를 이끌었던 만큼 이제는 AI 강국 도약을 견인하는 전략 거점이자, 세계가 주목하는 글로벌 AI 선도도시 포항으로 새롭게 도약한다는 구상이다. 이처럼 포항이 민간 차원의 AI데이터센터를 유치할 수 있었던 강점으로는 우선 철강·첨단소재·이차전지·기계·금속 등 국가 주력 제조산업의 밀집이 있다. 대한민국 제조산업 벨트의 중심지로서 AI 기반 산업전환(AX)을 선도할 수 있는 풍부한 산업수요를 갖춘 셈이다. 또한 인근 울산의 자동차·조선, 부산의 항만·물류, 대구의 기계·로봇 산업수요까지 연계되면 동해안권 전역의 산업 생태계를 AI 중심으로 확장할 수 있다. 다음으로는 AI 기술과 연구개발을 동시에 뒷받침할 수 있는 세계적 수준의 연구 인프라를 보유하고 있다는 점이다. 포항공과대(포스텍) 인공지능연구원, 4세대 방사광가속기, 한국로봇융합연구원, 나노융합기술원, 애플 R&D지원센터, 포스코 미래기술연구원 등 글로벌 수준의 연구시설이 집적돼 있다. 방대한 연구자료를 축적하고 있는 이들 기관은 국가급 AI 인프라와 연계될 경우 산업 혁신과 연구 성과를 가속하여 국제 경쟁력을 한층 높일 수 있다. 연구 인프라와 함께 풍부한 AI 인재 수급도 가능하다. 포항공대와 한동대를 중심으로 매년 수백 명의 석·박사급 AI 인재가 배출되고 있고, 이들은 AI 연구개발과 산업 현장에 즉시 투입할 수 있는 수준급 역량을 갖추고 있어 AI 생태계 전반의 지속 가능한 성장을 견인할 핵심 기반이 된다. 안정적인 전력공급 여건은 포항만의 확실한 강점이다. 울진과 경주 원자력발전소를 중심으로 한 대규모 전력망이 인접해 있다. 전력 수급에 제약이 큰 수도권과 달리 국가급 AI 인프라 운영에 안정적으로 대응할 수 있는 환경을 갖춘 것이다. ●가속화되는 패권 경쟁 시대 ‘생존법’ AI 인프라 확보를 둘러싼 기술 패권 경쟁이 가속화하면서 국가 투자도 전략적으로 이뤄져야 한다는 지적이 나온다. 미국은 700조 원 규모의 ‘스타게이트 프로젝트’를 추진하며 초대형 슈퍼컴퓨팅 인프라를 전국 단위로 분산 구축하고 있다. 중국 또한 베이징·상하이·광저우 등 8대 거점에 ‘국가 AI 컴퓨팅 망’을 구축해 권역별 초대형 GPU 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 우리나라도 ‘AI 3대 강국 도약’을 목표로 대규모 AI 인프라 확충에 나서고 있지만 AI 인프라 입지는 수도권과 서남권에 편중되어 있다. 수도권에는 주요 데이터센터가 밀집해 있고, 광주는 6000억원 규모의 AX 실증 밸리 조성사업을 추진 중이다. 전남에는 국가AI컴퓨팅센터 사업이 단독 응모로 추진 중이다. 지역적 불균형을 해소하고, 전력·부지 확보, 연산자원 분산 등 전략적인 대응을 위해서는 동남권에 대한 투자도 이뤄져야 한다는 게 전문가들의 의견이다. 각 권역의 산업 특성을 기반으로 상호보완적인 역할을 수행할 수 있기 때문이다. 특히 포항은 동해안권 거점으로서 철강·이차전지 등 AI 제조혁신을 주도하고, 부산은 해양물류 AI, 광주는 모빌리티·로봇실증 중심, 전남은 국가AI컴퓨팅센터 중심의 연산 허브 거점으로 기능할 수 있다. 한국전력의 통계에 따르면 2025년 기준 경북도의 전력 자립률은 262%로 전국 1위를 기록하고 있다. 국가급 AI 인프라 구축과 운영에 가장 중요한 전력 인프라가 경북과 동해안권에 몰려있는 셈이다. 동해안권에 포항을 중심으로 한 전략적 투자가 이뤄진다면 대한민국 AI 고속도로의 오른쪽 축 완성을 기대할 수 있다. 이강덕 포항시장은 “철강으로 대한민국 산업화를 이끌었던 포항이 이제는 AI로 대한민국의 혁신을 견인하는 핵심 엔진으로 도약할 시기”라며 “전국을 잇는 AI 고속도로의 동해안권 거점으로 거듭나 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있도록 모든 역량을 총동원하겠다”고 강조했다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 미국의 인공지능(AI) 인프라 구축 속도가 중국보다 현저히 느리다고 지적하며 에너지 공급력과 산업 추진력에서 중국이 앞서 있다고 평가했다. 황 CEO는 최근 워싱턴 전략국제문제연구소(CSIS)에서 존 햄리 소장과 대담을 갖고 “미국에서 AI 슈퍼컴퓨터용 데이터센터를 짓는 데 착공부터 완공까지 3년이 걸리지만, 중국은 주말에 병원도 세운다”고 미 경제전문매체 포천이 6일(현지시간) 보도했다. 그는 “중국은 에너지 공급량이 미국의 두 배에 달한다”며 “우리 경제가 더 큰데도 에너지 생산은 정체돼 있다. 그들의 에너지 곡선은 ‘수직 상승’인데, 우리의 그래프는 평평하다”고 비판했다. ◆ “AI 칩은 미국이 앞서지만…방심은 금물” 황 CEO는 다만 AI 칩 기술력에서는 “엔비디아를 비롯한 미국이 아직 몇 세대 앞서 있다”고 강조했다. 그러나 그는 “중국이 제조 역량이 없다고 생각한다면 큰 착각”이라며 빠른 추격을 경고했다. 황 CEO는 이어 도널드 트럼프 대통령의 제조업 리쇼어링(해외 공장의 국내 복귀) 정책과 AI 산업 투자 촉진에 대해 “엔비디아와 미국 반도체 산업의 미래에 긍정적인 역할을 하고 있다”고 평가했다. 앞서 황 CEO는 지난달 초 “중국이 AI 경쟁에서 승리할 것”이라고 발언했다가 논란이 일자 “중국은 미국보다 나노초(nanosecond) 단위로만 뒤처져 있다”고 해명했다. ◆ “AI 인프라 속도전”…미국, 규제·전력망 제약에 뒤처져 미국은 AI 붐 속에 데이터센터 건설이 폭증하고 있지만 인허가·전력 공급망 제약 등으로 공사 속도가 느린 것이 업계의 공통된 지적이다. 데이터센터 건설업체 데이터뱅크의 라울 마르티넥 CEO는 “미국에선 향후 1년 안에 5~7기가와트(GW) 규모의 데이터센터가 추가로 가동될 것”이라며 “이는 최소 500억 달러(약 73조 원)에서 최대 1050억 달러(약 154조 원)의 투자가 수반될 것”이라고 말했다. 포천은 미국의 AI 인프라 확장이 사상 최대 규모로 진행되고 있으나 중국의 ‘속도전’과 국가 주도형 에지 공급력에는 여전히 미치지 못한다는 전문가 분석을 전했다. ◆ 야후뉴스 3400여 개 댓글 “인프라 지연은 규제·기업 탐욕 때문” 이 발언이 전해지자 야후뉴스 댓글란에는 하루 만에 3400개가 넘는 의견이 달리며 격론이 벌어졌다. 다수의 이용자들은 황 CEO의 지적에 “절반은 맞지만 절반은 책임 회피”라는 반응을 보였다. 한 이용자(케네스)는 “데이터센터를 짓겠다면 발전 설비까지 포함해 스스로 짓는 게 맞다. 세금으로 전력망을 지원받을 생각을 말라”고 꼬집었다. 또 다른 이용자(폴)는 “테크기업들은 인프라 비용을 사회에 떠넘긴 채 수익만 챙긴다”며 “주변 도로와 생활환경 피해는 고스란히 지역민 몫”이라고 비판했다. 다른 이용자들은 구조적 문제를 지적했다. 크리스 G라는 이용자는 “미국 전력망은 민영화돼 있어 ‘수요에 딱 맞게’만 운영된다. 여유 용량을 만들면 이익이 줄어드니 항상 전력 부족 구조가 된다”고 했고, 이용자 패스트는 “규제와 안전 인허가는 필요하지만 관료주의와 로비 때문에 일정이 비정상적으로 늘어난다”고 지적했다. ‘49er존’이라는 이용자는 “메타 프로젝트 기준으로 착공부터 가동까지 6개월 남짓이면 된다”며 “3년은 과장”이라고 반박했다. 반면 ‘익스펜더블 에세츠’는 “문제는 공사 기간이 아니라 전력망”이라며 “데이터센터를 세워도 감당할 전기가 없다”고 밝혔다. 또한 “중국이 빠른 건 사실이지만 안전기준과 노동환경을 무시한 결과”(로버트), “병원을 주말에 세운다지만 품질은 믿기 어렵다”(릭) 등 회의론도 다수였다. 일부는 정치 구조 차이로 원인을 돌렸다. “중국은 한 사람이 모든 결정을 내리지만, 미국은 이익집단이 얽혀 결단이 늦다”(대럴), “중국은 엔지니어가 나라를 이끌고, 미국은 변호사가 이끈다”(그렉) 등의 댓글이 높은 공감을 얻었다. ◆ “속도 vs 안전”…정책 신뢰의 문제로 번져 황 CEO의 발언은 단순한 산업 비교를 넘어 ‘민주주의 국가의 효율성과 사회적 합의 구조’를 둘러싼 논쟁으로 번졌다. 댓글 다수는 “중국의 속도에는 이유가 있다. 규제와 안전을 생략한 결과일 뿐”(퍼플필)이라고 지적하는 한편, “미국의 정치적 무능과 인프라 투자 부족이 자초한 결과”(스테번, TX3롬)라는 자성도 잇따랐다. 결국 젠슨 황의 발언은 ‘AI 패권 경쟁의 속도전’이 단순한 기술력 문제가 아니라 정치·에너지·규제·책임 구조 전체의 경쟁으로 확산되고 있음을 드러낸 셈이다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 미국의 인공지능(AI) 인프라 구축 속도가 중국보다 현저히 느리다고 지적하며 에너지 공급력과 산업 추진력에서 중국이 앞서 있다고 평가했다. 황 CEO는 최근 워싱턴 전략국제문제연구소(CSIS)에서 존 햄리 소장과 대담을 갖고 “미국에서 AI 슈퍼컴퓨터용 데이터센터를 짓는 데 착공부터 완공까지 3년이 걸리지만, 중국은 주말에 병원도 세운다”고 미 경제전문매체 포천이 6일(현지시간) 보도했다. 그는 “중국은 에너지 공급량이 미국의 두 배에 달한다”며 “우리 경제가 더 큰데도 에너지 생산은 정체돼 있다. 그들의 에너지 곡선은 ‘수직 상승’인데, 우리의 그래프는 평평하다”고 비판했다. ◆ “AI 칩은 미국이 앞서지만…방심은 금물” 황 CEO는 다만 AI 칩 기술력에서는 “엔비디아를 비롯한 미국이 아직 몇 세대 앞서 있다”고 강조했다. 그러나 그는 “중국이 제조 역량이 없다고 생각한다면 큰 착각”이라며 빠른 추격을 경고했다. 황 CEO는 이어 도널드 트럼프 대통령의 제조업 리쇼어링(해외 공장의 국내 복귀) 정책과 AI 산업 투자 촉진에 대해 “엔비디아와 미국 반도체 산업의 미래에 긍정적인 역할을 하고 있다”고 평가했다. 앞서 황 CEO는 지난달 초 “중국이 AI 경쟁에서 승리할 것”이라고 발언했다가 논란이 일자 “중국은 미국보다 나노초(nanosecond) 단위로만 뒤처져 있다”고 해명했다. ◆ “AI 인프라 속도전”…미국, 규제·전력망 제약에 뒤처져 미국은 AI 붐 속에 데이터센터 건설이 폭증하고 있지만 인허가·전력 공급망 제약 등으로 공사 속도가 느린 것이 업계의 공통된 지적이다. 데이터센터 건설업체 데이터뱅크의 라울 마르티넥 CEO는 “미국에선 향후 1년 안에 5~7기가와트(GW) 규모의 데이터센터가 추가로 가동될 것”이라며 “이는 최소 500억 달러(약 73조 원)에서 최대 1050억 달러(약 154조 원)의 투자가 수반될 것”이라고 말했다. 포천은 미국의 AI 인프라 확장이 사상 최대 규모로 진행되고 있으나 중국의 ‘속도전’과 국가 주도형 에지 공급력에는 여전히 미치지 못한다는 전문가 분석을 전했다. ◆ 야후뉴스 3400여 개 댓글 “인프라 지연은 규제·기업 탐욕 때문” 이 발언이 전해지자 야후뉴스 댓글란에는 하루 만에 3400개가 넘는 의견이 달리며 격론이 벌어졌다. 다수의 이용자들은 황 CEO의 지적에 “절반은 맞지만 절반은 책임 회피”라는 반응을 보였다. 한 이용자(케네스)는 “데이터센터를 짓겠다면 발전 설비까지 포함해 스스로 짓는 게 맞다. 세금으로 전력망을 지원받을 생각을 말라”고 꼬집었다. 또 다른 이용자(폴)는 “테크기업들은 인프라 비용을 사회에 떠넘긴 채 수익만 챙긴다”며 “주변 도로와 생활환경 피해는 고스란히 지역민 몫”이라고 비판했다. 다른 이용자들은 구조적 문제를 지적했다. 크리스 G라는 이용자는 “미국 전력망은 민영화돼 있어 ‘수요에 딱 맞게’만 운영된다. 여유 용량을 만들면 이익이 줄어드니 항상 전력 부족 구조가 된다”고 했고, 이용자 패스트는 “규제와 안전 인허가는 필요하지만 관료주의와 로비 때문에 일정이 비정상적으로 늘어난다”고 지적했다. ‘49er존’이라는 이용자는 “메타 프로젝트 기준으로 착공부터 가동까지 6개월 남짓이면 된다”며 “3년은 과장”이라고 반박했다. 반면 ‘익스펜더블 에세츠’는 “문제는 공사 기간이 아니라 전력망”이라며 “데이터센터를 세워도 감당할 전기가 없다”고 밝혔다. 또한 “중국이 빠른 건 사실이지만 안전기준과 노동환경을 무시한 결과”(로버트), “병원을 주말에 세운다지만 품질은 믿기 어렵다”(릭) 등 회의론도 다수였다. 일부는 정치 구조 차이로 원인을 돌렸다. “중국은 한 사람이 모든 결정을 내리지만, 미국은 이익집단이 얽혀 결단이 늦다”(대럴), “중국은 엔지니어가 나라를 이끌고, 미국은 변호사가 이끈다”(그렉) 등의 댓글이 높은 공감을 얻었다. ◆ “속도 vs 안전”…정책 신뢰의 문제로 번져 황 CEO의 발언은 단순한 산업 비교를 넘어 ‘민주주의 국가의 효율성과 사회적 합의 구조’를 둘러싼 논쟁으로 번졌다. 댓글 다수는 “중국의 속도에는 이유가 있다. 규제와 안전을 생략한 결과일 뿐”(퍼플필)이라고 지적하는 한편, “미국의 정치적 무능과 인프라 투자 부족이 자초한 결과”(스테번, TX3롬)라는 자성도 잇따랐다. 결국 젠슨 황의 발언은 ‘AI 패권 경쟁의 속도전’이 단순한 기술력 문제가 아니라 정치·에너지·규제·책임 구조 전체의 경쟁으로 확산되고 있음을 드러낸 셈이다.

정부가 차세대 치명적 팬데믹에 대한 대비를 강화하고 국제 보건안보를 높이기 위한 국내외 노력을 지원하기 위해 1,890만 달러(약 278억 원)의 신규 공여를 발표했다. 외교부는 이번 재원을 감염병혁신연합(CEPI)에 대한 연례 분담금으로 제공할 예정이다. CEPI는 메르스, 라싸열, 치쿤구니야, 그리고 ‘미지의 감염병(Disease X)’과 같은 신종 바이러스 위협으로부터 보호하기 위해 100일 이내에 백신 및 기타 대응 도구를 개발해 필요로 하는 모든 이들에게 공급될 수 있도록 하는 데 전념하는 국제기구다. 이번 신규 재정 공여 협약은 노르웨이 오슬로에 위치한 CEPI 본부에서 열린 회의에서 서민정 주노르웨이 대사와 CEPI 리처드 해쳇 대표 간 서명했다. 회의에서 서민정 대사는 CEPI 2.0 전략의 성과를 환영하면서, 한국 정부가 팬데믹 대비의 중요성을 충분히 인식하고 있으며 앞으로도 CEPI와 긴밀히 협력해 나갈 것이라고 강조했다. 아울러 내년 예정된 리처드 해쳇 대표의 방한이 매우 시기적절하다고 평가하며, 이번 방한이 의미 있는 계기가 되기를 기대한다고 밝혔다. 해당 재원은 민관 파트너십 기구인 CEPI가 2026년 말까지 추진하는 팬데믹 대비 및 대응 활동을 지원하며, 이후 CEPI는 새로운 전략을 출범할 예정이다. 새로운 팬데믹 대비 전략인 CEPI 3.0은 향후 발생할 감염병 또는 팬데믹 상황에서 ‘100일 미션’ 이행을 위한 전 세계적 대비 역량 구축에 중점을 둘 계획이다. 신종 감염병 확인 후 3개월 이내에 국민 건강을 보호할 수 있게 되는 것은 첫 번째 코로나19 백신 개발에 소요된 기간의 약 3분의 1에 해당하며, 이는 수백만 명의 생명을 구하고 전 세계적으로 수조 달러에 달하는 경제적 손실을 예방하는 데 기여할 수 있다. CEPI 리처드 해쳇 대표는 “다음 팬데믹 위협이 어디에서, 언제 발생할지 알 수는 없지만, 반드시 올 것이라는 점은 분명하다”며 “한국의 CEPI에 대한 지속적인 투자는 이러한 대비를 향한 강력한 의지를 보여주는 것으로, 팬데믹에 대한 대비의 필요성을 강조하는 명확하고 시급한 메시지를 전 세계에 전하고 있다. 뛰어난 연구개발 역량과 신속한 동원 능력을 갖춘 한국은 ‘팬데믹 종식’이라는 공동의 목표를 향한 중요한 파트너”라고 말했다. 이번 발표를 포함해 한국 정부의 CEPI 누적 기여액은 총 7,000만 달러에 달한다. 이러한 재정적 지원은 한국뿐 아니라 세계 여러 지역에서 감염병 및 팬데믹 위협에 대응하기 위한 학술 및 제약 분야 연구를 지원해 왔다. CEPI가 지원하는 한국의 주요 연구개발 파트너에는 국산 코로나19백신 ‘스카이코비원’을 개발한 SK바이오사이언스가 포함된다. SK바이오사이언스는 CEPI와 협력해 여러 코로나바이러스를 동시에 예방할 수 있는 백신을 개발하고 있으며, 해당 백신 후보는 향후 수개월 내 임상시험 심사 이후 임상 단계에 진입할 예정이다. CEPI는 질병관리청과도 협력하여 공중보건 위협에 대응하기 위한 백신 및 기타 생물학적 대응수단 개발을 가속화하고 있다. 질병청과 국제백신연구소(IVI)는 CEPI가 구축한 ‘중앙실험실 네트워크’의 일원으로, 이는 감염병 및 팬데믹 백신의 표준화된 평가를 수행하는 세계 최대 규모의 연구소 네트워크다. 한국 내 기반을 마련하는 것은 지역에서 발생하는 신종 감염병에 더욱 신속하게 대응하고, 이에 대한 대비 역량을 강화하는 데 기여할 수 있다. CEPI는 한국 주요 과학기술 포럼과 협력을 이어가고 있으며, 2025년 10월 세계 바이오 서밋(World Bio Summit) 및 국제백신산업포럼에도 참석했다. 또한 과학기술정보통신부 산하 한국과학기술정보연구원 등 선도적 슈퍼컴퓨팅 기관과 협력해, 한국의 감염병 대응 AI 허브로서의 잠재력에 대해 논의하고 있다. 이러한 논의는 CEPI가 개발 중인 미래 팬데믹 R&D 방식을 혁신할 차세대 AI 플랫폼인 팬데믹 대비 엔진(Pandemic Preparedness Engine) 개발을 뒷받침하고 있다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

‘앵’, ‘드르륵’…. 치과 문을 열자마자 들리는 각종 치과 기기의 소음은 ‘치과 공포증’(odontophobia)을 유발한다. 과거 치료 경험으로 통증에 대한 두려움이나 막연한 심리적 불안감 등으로 생기는 치과 공포증은 치과를 피하게 만들어 충치, 잇몸병, 치아 손실 등 위험이 커질 뿐 아니라 그에 따른 치료비 부담도 커지게 된다. 많은 전문가는 치과 공포증의 중요한 요인을 치과 드릴이 내는 날카로운 소음으로 본다. 이에 일본 오사카대, 고베대, 대만 국립 쳉공대 공동 연구팀은 슈퍼컴퓨터를 이용해 치과 드릴의 대규모 공기 음향학 시뮬레이션을 한 결과, 치과 드릴의 소음이 실제로 치과 공포증을 일으킨다고 7일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 1~5일 미국 하와이 호놀룰루에서 열린 ‘제6회 미국음향학회·일본음향학회 공동 콘퍼런스’에서 발표됐다. 치과 공포증을 호소하는 환자들은 많지만, 이와 관련한 과학적 연구는 거의 없다. 연구팀은 압축 공기로 구동되고 분당 약 32만 번 회전하는 치과용 드릴의 내외부의 공기 역학을 이해하기 위해 정밀 시뮬레이션을 했다. 연구팀은 공기가 드릴 내부와 주변을 어떻게 이동하며 소음을 만드는지 시각화하는 데 성공했다. 이와 함께 연구팀은 약 20 k㎐(킬로헤르츠)의 고주파 음을 발생할 수 있는 치과 드릴의 심리적 영향을 어린이와 성인을 대상으로 측정했다. 그 결과, 어린이들은 어른들보다 치과 드릴 소리를 더 크고 불쾌하게 느낀다는 점이 확인됐다. 연구팀은 치료 효과는 유지하면서 소음을 줄이기는 사실상 어렵다고 밝혔다. 연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 성능을 최대한 유지하면서 소음을 최소화하기 위해 드릴 날 구조와 배기구를 최적화하는 새로운 기술을 개발 중이다. 연구를 이끈 야마다 토모미 일본 오사카대 치과대 교수는 “이번 연구 결과는 단순히 드릴 소음을 줄이는 것만으로는 불쾌감이나 치과 공포증을 완화하기에는 충분하지 않다는 것을 보여준다”며 “특히 아동의 치과 드릴 소리로 인한 공포증은 단순한 심리적 차원이 아닌 생리적 본질로 접근해야 한다”고 말했다. 야마다 교수는 “어린이들은 치과 드릴 소리를 어른과 다르게 인지하는 만큼, 치과 치료에 대한 두려움은 상상력이 아닌 감각적 반응”이라며 “드릴 소리의 크기뿐만 아니라 음질 개선이 이뤄져야 할 것”이라고 덧붙였다.

양자컴퓨팅 전문 기업 주가가 1년 새 최대 23배 넘게 폭등하며 월가를 들썩이게 했지만, 억만장자들의 반응은 싸늘했습니다. 이들이 베팅한 곳은 따로 있었는데요. 바로 구글의 모회사 알파벳이었죠. 이미 현금을 벌어들이는 탄탄한 사업 기반 위에서 양자컴퓨팅을 키워가는 전략, 이게 진짜 고수의 플레이라고 본 겁니다. 26일(현지시간) 미국 투자 전문 매체 모틀리풀에 따르면, 억만장자 펀드매니저들은 양자컴퓨팅 전문 기업 대신 알파벳을 최고의 양자컴퓨팅 투자처로 점찍었습니다. 양자컴퓨팅은 월가가 주목하는 차세대 혁신 기술입니다. 보스턴컨설팅그룹은 양자컴퓨팅이 15년 후 전 세계적으로 4500억~8500억 달러(약 659조~1244조원)의 경제적 가치를 만들어낼 것으로 내다봤습니다. 주가 폭등했지만…억만장자 떠올린 건 ‘닷컴 교훈’지난 1년간 아이온큐, 리게티 컴퓨팅, 디웨이브 퀀텀, 퀀텀 컴퓨팅 등 양자컴퓨팅 전문 기업의 주가는 최대 1490%까지 치솟았는데요. 월가의 내로라하는 억만장자 투자자 대부분이 이러한 양자컴퓨팅 전문 기업을 외면한 건 눈앞의 수익보다 역사적 교훈에 주목했기 때문입니다. 약 30년 전 인터넷이 본격 확산한 이후, 초기 단계에서 거품 붕괴를 피해 간 혁신 기술은 단 하나도 없었습니다. 닷컴 버블이 터지기 전, 월가 주요 인터넷 기업들의 주가매출액비율(PSR)이 30~40배에 달했습니다. 이 수치는 30년간 거품을 가늠하는 잣대가 됐죠. 그렇다면 현재 양자컴퓨팅 기업들은 어떨까요? 지난 21일 장 마감 기준, 아이온큐, 리게티 컴퓨팅, 디웨이브 퀀텀, 퀀텀 컴퓨팅 등 4개 기업의 최근 12개월 PSR을 살펴보면, 최저 130배(아이온큐)에서 최고 2661배(퀀텀 컴퓨팅)에 달했습니다. 앞으로 매출이 세 자릿수로 성장한다고 가정해도, 이들은 역사적 거품 영역에서 벗어날 수 없습니다. 게다가 투자자들은 신기술의 확산 속도와 유용성을 과대평가하는 경향이 있습니다. 실제로 양자컴퓨터는 아직 제대로 상업화되지 않았죠. 억만장자들의 선택은 알파벳…버핏도 6조원 넘게 베팅거품이 터지면 큰 타격을 받을 수 있는 양자컴퓨팅 전문주 대신, 여러 억만장자 펀드매니저들은 이미 탄탄한 수익 기반을 갖춘 ‘매그니피센트 7’(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존·메타·테슬라) 멤버이자 구글 모회사인 알파벳에 돈을 걸었습니다. 9월 말 13F 보고서를 보면 알파벳에 대한 억만장자 투자자들의 신뢰가 확연히 드러납니다. 13F 보고서는 운용 자산 1억 달러 이상인 기관투자자들이 분기마다 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출하는 보유 주식 현황 보고서입니다. 억만장자 투자자인 세스 클라먼의 헤지펀드 바우포스트 그룹에선 2위, 체이스 콜먼이 감독하는 타이거 글로벌 매니지먼트와 빌 애크먼의 퍼싱스퀘어 캐피털 매니지먼트에선 각각 3위 보유 종목을 차지했습니다. ‘투자의 귀재’ 워런 버핏도 가세했습니다. 그가 이끄는 버크셔 해서웨이는 3분기에만 40억 달러(약 5조 8500억원) 이상의 알파벳 주식을 매입했습니다. 윌로우 공개한 알파벳, 여유 있게 미래 준비 중알파벳이 현명한 양자컴퓨팅 투자처인 이유는 이미 막대한 현금을 벌어들이는 사업들을 갖추고 있기 때문입니다. 먼저 구글입니다. 10년 넘게 전 세계 인터넷 검색 시장의 90% 안팎을 장악하며 막강한 광고 가격 결정력을 누리고 있습니다. 두 번째는 유튜브입니다. 전 세계에서 두 번째로 많이 방문하는 웹사이트로, 구글과 마찬가지로 강력한 광고 수익을 창출합니다. 마지막으로 구글 클라우드입니다. 세계 3위 클라우드 플랫폼으로 연간 매출 600억 달러(약 88조원) 이상을 올리며, 2030년까지 알파벳의 핵심 수익원이 될 전망입니다. 핵심은 알파벳이 이미 수익성 높은 사업들을 보유하고 있으며, 막대한 현금(9월 말 기준 약 145조원)을 쌓아놓고 있다는 점입니다. 기존 사업 타격 없이 양자컴퓨팅에 공격적으로 투자할 여력이 충분하죠. 실제로 알파벳은 지난해 12월 최신 양자 처리 장치 ‘윌로우’를 세상에 내놨습니다. 윌로우는 오류를 대폭 줄이고 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터보다 1만 3000배 빠른 계산을 해냅니다. 양자컴퓨팅이 본격 상용화되려면 수년이 더 걸릴 것으로 예상됩니다. 억만장자들이 조급하게 전문 기업에 베팅하지 않고, 느긋하게 기다릴 여력이 있는 알파벳을 택한 이유입니다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 24일(현지시간) 연방정부 차원의 인공지능(AI) 개발과 활용을 대폭 가속화하기 위해 ‘제네시스 미션’(Genesis Mission) 행정명령에 직접 서명했다. 백악관은 이번 미션을 “수십 년간의 연방 투자로 축적한 세계 최대 규모의 연방 과학자료를 통합해 AI 혁신을 이끄는 역사적 프로젝트”라고 설명했다. 트럼프 대통령은 “지금 우리가 맞닥뜨린 과학적 도전은 제2차 세계대전 당시 핵무기 개발 계획이었던 ‘맨해튼 프로젝트’에 버금가는 규모의 국가적 노력이 필요하다”며 “국립연구소, 대학, 민간기업의 과학자들이 한 시스템으로 협력해 국가 연구개발 역량을 극대화하겠다”고 말했다. “아폴로 이후 최대 규모의 과학자원 동원”마이클 크라치오스 백악관 과학기술정책실장은 “제네시스 미션은 아폴로 프로그램 이후 가장 큰 규모로 연방 과학자원을 결집시키는 계획”이라고 밝혔다. 그는 “각 부처와 연구기관이 보유한 국가 연구 데이터 자원을 AI 플랫폼으로 통합해 새로운 과학적 돌파구를 더 빠르게 만들어내겠다”고 강조했다. 블룸버그통신에 따르면 이번 미션은 에너지부(DOE)가 슈퍼컴퓨팅 자원과 연방 과학 자료를 직접 연결해 ‘과학 기초 모델’(Scientific Foundation Models)을 구축하는 것이 핵심이다. 엔비디아, 델 테크놀로지스, AMD, HPE 등 주요 IT기업도 슈퍼컴퓨팅 협력 파트너로 참여한다. 로봇 실험실·AI 실증 플랫폼 단계별 추진 기즈모도는 행정명령이 향후 1년간의 구체적 일정표를 명시했다고 전했다. 에너지부는 서명일로부터 60일 안에 AI가 해결할 20대 핵심 과학 과제를 선정하고 90일 이내에 연방정부가 보유한 슈퍼컴퓨팅 자원과 연구시설 현황을 정리한다. 120일 차에는 데이터를 정제해 모델 학습 기반을 마련하고 240일 차에는 로봇 실험실과 자동화 생산시설을 본격적으로 가동한다. 270일 차에는 첫 AI 실증 프로젝트를 시연하고 1년 뒤에는 연구성과를 담은 연례 평가 보고서를 공개한다. 기즈모도는 “미국 정부가 과학연구의 상당 부분을 AI에 위임하는 자동화 연구 체계를 구축하려 한다”며 “AI가 연구를 수행하고 사람은 결과를 수확하는 시대를 예고했다”고 분석했다. AI가 에너지·의학·신소재 연구 자동화 트럼프 행정부는 이번 미션을 통해 AI가 신소재·의약·에너지 분야 연구를 자동화해 과학적 발견 속도를 혁신적으로 높일 것으로 기대하고 있다. 크리스 라이트 에너지부 장관은 “AI의 힘으로 과학과 에너지 산업의 새로운 혁명을 열겠다”며 “전력망 효율을 높이고 전기요금 상승세를 멈추겠다”고 밝혔다. 그는 “에너지 가격이 안정되면 결국 미국 가정의 부담이 줄어들 것”이라고 강조했다. “AI 맨해튼 프로젝트”…정책 전환 신호도기즈모도는 “제네시스 미션은 트럼프 행정부가 추진해온 여러 AI 행정명령 중 가장 포괄적이고 야심찬 구상”이라고 평가했다. 이번 행정명령은 기존 연구비 삭감 기조 속에서도 AI 중심의 효율적 연구체계로 전환하려는 전략적 시도로 풀이된다. 트럼프 행정부는 최근 일부 기후·보건 연구 예산을 줄이고 대신 AI 기반 과학혁신 프로그램에 예산을 집중하고 있다. “AI 패권 경쟁서 미국 우위 강화”트럼프 대통령은 “미국은 지금 AI 개발과 활용에서 세계 각국과 경쟁하고 있다”며 “제네시스 미션은 과학적 발견과 경제 성장의 주도권을 되찾기 위한 국가 전략”이라고 말했다. 정치전문매체 폴리티코는 “트럼프 대통령이 AI를 우주개발 경쟁과 동급의 국가 과학 프로젝트로 격상시켰다”며 “이는 미국의 기술 패권을 강화하려는 정책적 선언”이라고 평가했다. 해외 반응은 “AI는 부자만 위한 기술”…냉소와 우려 뒤섞여블룸버그 보도가 실린 야후뉴스에는 25일 하루 동안 900개가 넘는 댓글이 달리며 뜨거운 논쟁이 이어졌다. 대다수 이용자들은 트럼프 행정부의 AI 추진에 비판적이었으며 “AI는 결국 일자리를 없애고 부자들만 이익을 본다”는 냉소가 주를 이뤘다. 한 이용자는 “이건 ‘국가 혁신’이 아니라 억만장자에게 세금으로 돈을 퍼주는 일”이라고 비꼬았고 또 다른 댓글은 “AI 서버가 늘수록 전기요금이 오를 것”이라며 에너지 비용 급등을 우려했다. “트럼프는 과학을 이해하지 못하면서 과학 혁신을 말한다”거나 “AI가 일자리를 40% 없앨 것”이라는 의견도 다수였다. 일부 보수 성향 이용자들은 “중국에 뒤처질 수 없다”며 트럼프 대통령의 결정을 지지했지만 전반적으로는 “규제 없는 AI 확장은 위험하다”, “과학보다 주식시장 부양이 목적”이라는 비판적 목소리가 압도적이었다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 24일(현지시간) 연방정부 차원의 인공지능(AI) 개발과 활용을 대폭 가속화하기 위해 ‘제네시스 미션’(Genesis Mission) 행정명령에 직접 서명했다. 백악관은 이번 미션을 “수십 년간의 연방 투자로 축적한 세계 최대 규모의 연방 과학자료를 통합해 AI 혁신을 이끄는 역사적 프로젝트”라고 설명했다. 트럼프 대통령은 “지금 우리가 맞닥뜨린 과학적 도전은 제2차 세계대전 당시 핵무기 개발 계획이었던 ‘맨해튼 프로젝트’에 버금가는 규모의 국가적 노력이 필요하다”며 “국립연구소, 대학, 민간기업의 과학자들이 한 시스템으로 협력해 국가 연구개발 역량을 극대화하겠다”고 말했다. “아폴로 이후 최대 규모의 과학자원 동원”마이클 크라치오스 백악관 과학기술정책실장은 “제네시스 미션은 아폴로 프로그램 이후 가장 큰 규모로 연방 과학자원을 결집시키는 계획”이라고 밝혔다. 그는 “각 부처와 연구기관이 보유한 국가 연구 데이터 자원을 AI 플랫폼으로 통합해 새로운 과학적 돌파구를 더 빠르게 만들어내겠다”고 강조했다. 블룸버그통신에 따르면 이번 미션은 에너지부(DOE)가 슈퍼컴퓨팅 자원과 연방 과학 자료를 직접 연결해 ‘과학 기초 모델’(Scientific Foundation Models)을 구축하는 것이 핵심이다. 엔비디아, 델 테크놀로지스, AMD, HPE 등 주요 IT기업도 슈퍼컴퓨팅 협력 파트너로 참여한다. 로봇 실험실·AI 실증 플랫폼 단계별 추진 기즈모도는 행정명령이 향후 1년간의 구체적 일정표를 명시했다고 전했다. 에너지부는 서명일로부터 60일 안에 AI가 해결할 20대 핵심 과학 과제를 선정하고 90일 이내에 연방정부가 보유한 슈퍼컴퓨팅 자원과 연구시설 현황을 정리한다. 120일 차에는 데이터를 정제해 모델 학습 기반을 마련하고 240일 차에는 로봇 실험실과 자동화 생산시설을 본격적으로 가동한다. 270일 차에는 첫 AI 실증 프로젝트를 시연하고 1년 뒤에는 연구성과를 담은 연례 평가 보고서를 공개한다. 기즈모도는 “미국 정부가 과학연구의 상당 부분을 AI에 위임하는 자동화 연구 체계를 구축하려 한다”며 “AI가 연구를 수행하고 사람은 결과를 수확하는 시대를 예고했다”고 분석했다. AI가 에너지·의학·신소재 연구 자동화 트럼프 행정부는 이번 미션을 통해 AI가 신소재·의약·에너지 분야 연구를 자동화해 과학적 발견 속도를 혁신적으로 높일 것으로 기대하고 있다. 크리스 라이트 에너지부 장관은 “AI의 힘으로 과학과 에너지 산업의 새로운 혁명을 열겠다”며 “전력망 효율을 높이고 전기요금 상승세를 멈추겠다”고 밝혔다. 그는 “에너지 가격이 안정되면 결국 미국 가정의 부담이 줄어들 것”이라고 강조했다. “AI 맨해튼 프로젝트”…정책 전환 신호도기즈모도는 “제네시스 미션은 트럼프 행정부가 추진해온 여러 AI 행정명령 중 가장 포괄적이고 야심찬 구상”이라고 평가했다. 이번 행정명령은 기존 연구비 삭감 기조 속에서도 AI 중심의 효율적 연구체계로 전환하려는 전략적 시도로 풀이된다. 트럼프 행정부는 최근 일부 기후·보건 연구 예산을 줄이고 대신 AI 기반 과학혁신 프로그램에 예산을 집중하고 있다. “AI 패권 경쟁서 미국 우위 강화”트럼프 대통령은 “미국은 지금 AI 개발과 활용에서 세계 각국과 경쟁하고 있다”며 “제네시스 미션은 과학적 발견과 경제 성장의 주도권을 되찾기 위한 국가 전략”이라고 말했다. 정치전문매체 폴리티코는 “트럼프 대통령이 AI를 우주개발 경쟁과 동급의 국가 과학 프로젝트로 격상시켰다”며 “이는 미국의 기술 패권을 강화하려는 정책적 선언”이라고 평가했다. 해외 반응은 “AI는 부자만 위한 기술”…냉소와 우려 뒤섞여블룸버그 보도가 실린 야후뉴스에는 25일 하루 동안 900개가 넘는 댓글이 달리며 뜨거운 논쟁이 이어졌다. 대다수 이용자들은 트럼프 행정부의 AI 추진에 비판적이었으며 “AI는 결국 일자리를 없애고 부자들만 이익을 본다”는 냉소가 주를 이뤘다. 한 이용자는 “이건 ‘국가 혁신’이 아니라 억만장자에게 세금으로 돈을 퍼주는 일”이라고 비꼬았고 또 다른 댓글은 “AI 서버가 늘수록 전기요금이 오를 것”이라며 에너지 비용 급등을 우려했다. “트럼프는 과학을 이해하지 못하면서 과학 혁신을 말한다”거나 “AI가 일자리를 40% 없앨 것”이라는 의견도 다수였다. 일부 보수 성향 이용자들은 “중국에 뒤처질 수 없다”며 트럼프 대통령의 결정을 지지했지만 전반적으로는 “규제 없는 AI 확장은 위험하다”, “과학보다 주식시장 부양이 목적”이라는 비판적 목소리가 압도적이었다.

‘꿈의 신소재’라 불리는 그래핀 양산 공장이 경북 포항에 문을 열였다. 18일 포항시는 블루밸리 국가산업단지에서 ‘그래핀스퀘어 포항공장 준공식’을 개최했다고 밝혔다. 그래핀은 강철보다 200배 강하고 전도성·유연성·투명성 등 뛰어난 물성을 가진 차세대 핵심소재다. 정부는 지난 8월 그래핀을 ‘초혁신경제 선도프로젝트’ 중 하나로 지정해 적극적인 지원 계획을 밝힌 바 있다. 전기차 배터리, 재생에너지, 바이오 신약, AI 슈퍼컴퓨터, 항공우주까지 활용 범위가 폭발적으로 확대되면서 세계 각국이 기술 경쟁에 뛰어든 상황이다. 그래핀스퀘어는 그래핀 상용화를 실현한 글로벌 선도기업으로 평가받는다. 국제학술지 네이처에 보고된 화학기상증착(CVD) 기반 대면적 그래핀 합성기술을 토대로 세계 최초로 CVD그래핀 필름 양산체계를 완성했다. 해외 유력 매체와 전시회에서 다수 수상하며 혁신성을 인정받아 왔다. 이번 포항공장 준공으로 그래핀스퀘어는 시험·분석 및 시생산을 거쳐 내년부터 CVD그래핀 필름의 본격적인 양산에 들어갈 예정이다. 프리미엄 조리가전, 자동차용 발열유리, 뷰티·헬스케어 기기, 웨어러블, 항공우주·조선 부품소재 등 다양한 산업 분야로 공급망을 확대할 계획이다. 준공식에서는 ‘포항 그래핀밸리 구축을 위한 산학연협의체’ 출범식도 함께 열렸다. 협의체는 그래핀스퀘어를 비롯해 국내외 기업, 대학, 연구기관으로 구성됐다. 포항 그래핀밸리 조성과 관련 기업 유치, 기술 협력 네트워크 구축 등 지역 산업 생태계 확장에 핵심적인 역할을 맡게 된다. 홍병희 그래핀스퀘어 대표는 “포항에서 세계 최초 그래핀 필름 상용화의 결실을 맺게 돼 매우 뜻깊고 감격스럽다”며 “그래핀은 더 이상 연구실에만 머무는 ‘꿈의 신소재’가 아닌 산업 혁신을 이끄는 핵심 소재로 자리매김할 것”이라고 말했다. 이강덕 시장은 “이번 준공은 그래핀 산업의 새로운 전환점”이라며 “그래핀스퀘어 포항공장이 포항을 세계 그래핀 산업의 중심 도시로 도약시키는 기폭제가 되기를 기대한다”고 했다.

구글이 개발한 인공지능(AI) 허리케인 예보 모델이 정확도 면에서 미국 기상청의 예보 모델을 압도했다는 분석 결과가 나왔다. 이제 일기예보는 물론 태풍·호우 등 기상재해에 대한 대비도 AI가 맡게 될 것이라는 전망이 나온다. 4일(현지시간) 미국 과학기술 전문매체 아르스 테크니카는 브라이언 맥놀디 마이애미대 선임연구원의 분석 결과를 인용해 이같이 보도했다. 맥놀디 연구원은 올해 대서양에서 발생한 허리케인 13건의 이동 경로를 예측한 모델 11가지를 비교했다. 비교 대상에는 구글 딥마인드 날씨연구소가 개발한 AI 기반 모델(GDMI)과 미국 기상청(NWS)이 사용하는 물리 모델 ‘지구예보체계’(GFS)의 결과물 ‘AVNI’가 포함됐다. AI 기반 모델은 과거 자료를 대규모로 학습시킨 모델이 미래를 예측하는 방식이고, 물리 모델은 방대한 현재 대기·기상 정보를 입력한 다음 방정식을 통해 예측하는 방식이다. 맥놀디는 예측 시작 시점부터 120시간(5일)까지의 위치 평균 오차를 측정한 결과 모든 구간에서 구글 모델의 오차가 가장 작았다고 밝혔다. 구글 모델은 다양한 모델 데이터를 인간 전문가들이 분석해 공식 발표하는 국립허리케인센터의 공식 발표(OFCL)보다도 더 정확도가 높았다. 심지어 미 기상청의 GFS 모델은 실제와 가장 차이가 컸다. 구글 모델은 허리케인 강도 예측에서도 대부분의 구간에서 가장 뛰어난 성능을 보여 준 반면 미 기상청의 GFS 모델은 예측 정확도가 낮았다. 허리케인 전문가인 마이클 로리는 “구글 딥마인드의 모델을 비롯한 AI 기반 모델들은 비싼 슈퍼컴퓨터가 필요한 기존의 물리 기반 모델과 달리 예보 산출 속도가 훨씬 빠르다”며 “이들 모델은 실수하더라도 실시간으로 수정하는 능력까지 갖추고 있다”고 평가했다. 구글은 지난 3월 국립허리케인센터 직원들에게 이 모델을 공개하고 모델 예측 결과를 센터와 공유했다. 지난 8월부터는 딥마인드 웹사이트를 통해 일반인에게도 허리케인 예보 정보를 공개하고 있다.

“한국은 세계 최고 수준의 메모리 기술을 보유국입니다. 메모리에 견줄 만한 게 있다면 후라이드 치킨 정도일 겁니다.” 아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋을 계기로 15년 만에 공식 방한한 젠슨 황 엔비디아 CEO가 31일 고대역폭메모리(HBM)의 주요 협력사인 삼성전자와 SK하이닉스의 협력 배경을 설명하며 이같이 말했다. 전날 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장과 진행한 ‘깐부치킨’ 회동을 겨냥해 농담을 하며 국내 메모리 기술력을 극찬한 것이다. 황 CEO는 이날 APEC CEO 서밋의 특별연설을 마친 후 경북 경주 예술의전당 원화홀에서 기자간담회를 열고 삼성전자와 SK하이닉스에 대해 “HBM4, HBM5는 물론, HBM97까지 장기적 파트너가 될 것을 100% 확신한다”고 말했다. 그는 “한 회사(SK하이닉스)는 집중도가 크고, 다른 회사인 삼성은 다양성이 더 크다”며 “집중에도 장점이 있고 다양성에도 장점이 있다”고 말했다. 이어 “그 어느 때보다 거대한 규모로 성장하는 엔비디아의 새로운 미래를 뒷받침하기 위해 한국의 기업들이 필요하다”며 “두 회사 모두 필요하다. 그들은 나의 ‘치맥 형제들’”라고 강조했다. 황 CEO는 기자간담회를 하기 전 회견장 바깥에서 기다리던 기자들과 만나서도 삼성전자와 SK하이닉스에 대해 “둘 다 제 치맥 친구이자 우호적인 경쟁자”라고 말하기도 했다. 황 CEO는 내년에 공급될 신형 GPU 루빈은 예정대로 생산에 들어갈 것이란 계획도 밝혔다. 그는 “내년 하반기에 루빈이 출시되는 일정은 변함이 없다”며 “실리콘이 확보돼 있고 시스템도 갖춰져 생산 준비를 진행 중”이라고 밝혔다. 황 CEO는 “루빈에 서로 다른 6개의 고도화된 ‘칩’이 있다”고 말해 6세대인 HBM4가 최초로 탑재될 것이라 암시했다. 황 CEO의 발언을 종합하면 SK하이닉스뿐 아니라 삼성전자 역시 HBM4를 적기에 공급할 수 있다는 점을 시사한 것으로 풀이된다. 앞서 엔비디아는 전날 진행한 사전 기자간담회와 보도자료를 통해 삼성전자에 5만 개 이상의 GPU를 공급한다고 밝히며 우회적으로 삼성전자의 HBM4 납품을 인정하기도 했다. 이날 황 CEO는 답변 도중 “한국은 에너지 음료가 많다”며 콜라와 간식을 먹거나 ‘빼빼로’를 주변 기자들에게 나눠주는 등 편안한 분위기로 기자간담회를 단독 진행했다. 황 CEO는 엔비디아의 성공 비결에 대해 “엔비디아의 개성은 엔비디아가 AI의 미래를 창조하고 독보적인 경쟁력을 유지하기 위해 끊임없이 스스로를 혁신할 수 있도록 하는 원동력”이라며 “이 모든 것은 100% 개성 때문”이라고 말했다. 황 CEO는 이날 APEC CEO 서밋에서 특별연설을 마친 뒤 최태원 SK그룹 회장 겸 대한상공회의소 회장과도 단독 회동을 하는 등 국내 기업들과의 협력관계를 특히 강조했다. 황 CEO는 최 회장과 회동 직후 기자들과 만나 “SK는 제게 정말 중요하다. AI 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위해선 특별한 ‘베테랑’이 필요한데, SK와 협력해 AI 슈퍼컴퓨터 개발 중”이라고 말했다. 또 이 자리에서 “한국은 뛰어난 기술, 뛰어난 소프트웨어, 뛰어난 제조 기술을 보유하고 있는데, 이 모든 것이 조화를 이루는 몇 안되는 국가 중 하나”라며 26만장의 GPU 공급 협력에 대해 “한국이 AI와 로봇 공학을 선도할 수 있는 기회”라고 평가했다. 황 CEO는 최 회장을 영어 이름인 ‘토니’로 친근하게 부르며 전날 ‘치맥 회동’에서 이 회장과 정 회장에게 건넨 ‘DGX스파크’ 컴퓨터와 사케를 최 회장에게도 선물했다. 사케를 겨냥해 “나중에 같이 즐기자”는 황 CEO에게 최 회장은 HBM웨이퍼를 증정했다. 당초 최 회장이 세 사람의 치맥 회동 자리를 주선했으나 APEC CEO 서밋 일정을 마무리하느라 함께하지 못한 것으로 알려졌다.