지난해부터 이어진 메모리·스토리지 등 핵심 부품 가격 급등 여파로 국내외 PC 가격 인상이 본격화하고 있다. 인공지능(AI) 서버 수요 급증으로 범용 메모리 공급이 줄어들면서, 정보기술(IT) 기기 전반으로 가격 상승 압력이 확산되는 모습이다. 9일 시장조사업체 트렌드포스와 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 메모리 가격은 큰 폭으로 상승했다. 카운터포인트리서치는 범용 D램 가격이 전 분기 대비 50% 이상, 낸드플래시는 90% 이상 오른 것으로 분석했다. 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 메모리 생산이 확대되면서, 상대적으로 소비자용 메모리 공급이 축소되는 구조가 고착화되고 있다. 이에 따라 PC 제조 원가에서 큰 비중을 차지하는 메모리 부품 가격이 상승하면서 PC 가격 인상을 부추기고 있다는 분석이다. 카운터포인트리서치는 “메모리 가격 급등과 글로벌 불확실성이 맞물리며 IT 기기 전반의 가격 인상을 촉발하고 있다”고 밝혔다. 국내에서도 가격 인상 움직임이 본격화했다. LG전자는 지난 1일부터 ‘그램’ 일부 모델 가격을 최대 100만원 인상했다. 2026년형 16인치 그램은 출시가 314만원에서 현재 354만원대로 약 13% 올랐다. 삼성전자도 ‘갤럭시북6 시리즈’ 가격을 사양에 따라 17만 5000원에서 최대 90만원 인상했으며, ‘갤럭시 탭 S11 울트라’ 등 태블릿 제품 가격도 최대 15만원가량 올렸다. 업계 관계자는 “AI 서버 수요가 지속되는 한 메모리 가격 상승 압력은 쉽게 꺾이지 않을 것”이라고 말했다.

업계 최고층… 저장 효율 33% 높여D램 넘어 ‘낸드플래시’ 기술력 각인PC시장 공룡 ‘델’ 첫 공급처로 확보증권가, 1분기 실적 35조~38조 전망 SK하이닉스가 세계 최초로 ‘300단 낸드 시대’의 문을 열며 인공지능(AI) PC 시장의 핵심 하드웨어 주도권 선점에 나섰다. 고대역폭메모리(HBM)로 D램 시장의 판도를 바꾼 SK하이닉스가 이번엔 낸드플래시 분야에서 초격차 기술을 선보이며 ‘AI 메모리 올라운더’로서의 입지를 굳히는 모양새다. 단순히 적층 단수를 높이는 경쟁을 넘어, 폭증하는 AI 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 스토리지의 새로운 기준점을 제시했다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 업계 최고층인 321단 적층 기술과 데이터 저장 효율을 극대화한 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 방식을 결합한 소비자용 SSD(cSSD) 신제품인 ‘PQC21’을 출시하고 이달부터 본격적인 공급에 나선다고 8일 밝혔다. 특히 글로벌 PC 시장의 공룡인 델 테크놀로지스를 첫 공급처로 확보하며 단순 개발을 넘어선 즉각적인 실전 투입을 알렸다. 이번 제품의 핵심인 321단 적층은 반도체 칩 내부에서 데이터를 저장하는 셀을 수직으로 촘촘히 쌓아 올려 한정된 면적 안에 더 많은 데이터를 집어넣는 고난도 공정 기술이다. 여기에 셀 하나에 4비트의 정보를 담는 QLC 방식을 적용해 기존 TLC(트리플 레벨 셀) 대비 저장 효율을 약 33% 높이며 경제성까지 확보했다. 그동안 QLC 방식은 대용량 구현에는 유리하나 데이터 처리 속도가 느려지고 수명이 짧아진다는 점이 고질적인 기술적 난제로 지적돼 왔다. SK하이닉스는 데이터 처리 속도가 가장 빠른 SLC(싱글 레벨 셀)처럼 작동하는 특정 영역을 설정하는 ‘SLC 캐싱’ 기술을 PQC21에 적용해 이 같은 성능 저하 우려를 불식시켰다. 필요한 데이터를 신속하게 읽고 쓰는 최적화 작업을 통해 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하는 온디바이스 AI 환경에서도 매끄러운 작업 흐름을 보장한다. 특히 글로벌 PC 시장은 최근 회복세를 보이고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 지난해 전 세계 PC 시장은 윈도우 11 교체 수요 등에 힘입어 9.1% 성장하며 긴 침체기를 끝냈다. AI PC가 방대한 데이터를 로컬 환경에서 실시간 처리해야 하는 만큼, SK하이닉스는 고밀도 저장장치의 표준 자리를 빠르게 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 시장조사업체 IDC는 cSSD 시장 내 QLC 비중이 2027년 61%까지 치솟으며 주류 기술로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 업계에서는 이번 양산 소식이 글로벌 반도체 경쟁 구도에서 한국 기술의 ‘초격차’를 다시 한번 각인시킨 결과로 평가한다. 미국의 마이크론이 최신 제품에서 276단(추정) 수준에 머물러 있는 사이 SK하이닉스가 먼저 300단의 벽을 허물며 단수 경쟁에서 확실한 승기를 잡았기 때문이다. 이런 기술 혁신은 역대급 실적에 대한 기대감으로 이어지고 있다. 전날 삼성전자가 1분기 영업이익 57조원을 돌파하며 반도체 슈퍼사이클의 귀환을 알린 가운데 이달 말 실적발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 분기 최대 실적을 올릴 것으로 전망되고 있다. 일부 증권사에서는 SK하이닉스의 1분기 영업이익이 시장 전망치를 크게 웃도는 35조원에서 최대 38조원에 달할 것으로 추정한다. HBM3E와 같은 고성능 D램뿐만 아니라 고부가가치 낸드 제품군인 eSSD와 이번 321단 cSSD 등 ‘AI 맞춤형 솔루션’이 실적의 질적 성장을 강력하게 견인하고 있기 때문이라는 분석이다.

샤크 청소기에 미니 RC카 할인2만5000원 3병 ‘와인 골라담기’ 갤럭시 S26 사전예약 혜택e머니 더블 적립 이벤트도이마트가 생주꾸미, 봄나물, 딸기까지 봄 내음 가득한 제철 먹거리부터 880원 삼겹살, 무선 청소기, 밥솥 특가 할인과 함께 갤럭시 S26 사전예약 혜택까지 총망라한 봄맞이 ‘고래잇 페스타’ 할인 대장정에 돌입한다. 먼저 오늘부터 3월 4일까지 진행되는 고래잇 페스타 1주차 행사에서는 봄 제철 먹거리부터 주류, 가전 등 인기 품목을 최대 50% 특가에 선보인다. SSG닷컴 이마트몰에서도 고래잇 페스타 전 기간 신선·가공식품 등 대부분의 상품을 동일한 혜택가로 만나볼 수 있다. 우선 봄 제철 수산물은 신세계포인트 적립 시, 최대 50% 할인한다. 제철을 맞은 ‘남해안 봄멍게(150g)’는 반값 할인된 5980원에 판매하고, ‘생 주꾸미(100g)‘, ‘생 갑오징어(100g)’는 40% 할인된 4788원, 2388원에 선보인다. ‘러시아 대게(100g)’는 이달 28일 단 하루만 50% 할인된 3980원에 8t 물량을 한정수량 판매한다. 봄철 대표 나물인 ‘청도 미나리’는 신세계포인트 적립 시 30% 할인된 4886원, ‘초벌부추‘, ‘냉이’, ‘달래‘, ‘쑥’, ‘봄동‘ 등 봄나물 7종도 신세계포인트 적립 시, 2000원 할인 혜택을 제공한다. 오는 3월 3일 삼겹살 데이를 앞두고, 삼겹살·목심은 760t 물량으로 대폭 확대했다. ‘탄탄포크 삼겹살·목심(100g)’은 880원 초특가에 선보이며, ‘겉바속촉 네모 삼겹살(100g)’은 1080원, ‘냉동 대패 삼겹살(2kg)은 1만 7580원에 판매한다. ‘국내산 냉장 삼겹살·목심(100g)’은 이달 28일부터 3월 3일까지 4일 간만 행사카드 전액 결제 시, 50% 할인된 특가에 판매한다. 이마트의 연간 과일 매출 1위 품목인 딸기도 올해 최저가 수준으로 준비했다. 장희딸기, 금실딸기, 킹스베리 등 국산 딸기 전품목을 신세계포인트 적립 시 3000원 추가 할인혜택을 제공한다. 청소기, 밥솥 등 봄맞이 가전제품부터 인기 RC카 상품도 특가에 선보인다. ‘샤크 에보파워 시스템 부스트’와 ‘쿠쿠 3인용 IH 밥솥’은 행사카드 전액 결제 시, 각각 20만원, 10만원 할인된 39만 9000원, 19만 8000원에 판매한다. SNS 인기 아이템 ‘중장비 미니 RC카(5종)’은 각 3만 4900원에 판매된다. 2개 이상 구매 시, 10% 추가할인 혜택과 함께 이마트 모바일 금액권 ‘이마티콘’ 5000원을 증정한다. 와인부터 위스키까지 주류 행사도 강화했다. 우선 9800원부터 3만 4000원까지 구성된 40여종 와인 중 취향에 따라 3병을 자유롭게 선택해 2만 5000원에 구매할 수 있는 ‘와인 골라담기’ 행사를 진행한다. ‘G7 캔와인(350ml)’과 ‘피콜라미아 모스카토(250ml)’ 등 캔와인은 3캔에 9900원에 만나볼 수 있다. 프리미엄 버번 위스키 ‘1792 풀프루프(750ml)’는 이마트가 국내 수입 물량 전량을 단독 매입해, 신세계포인트 적립 시 6만원 할인된 9만 9800원 초특가에 1000병 한정 판매한다. 갤럭시 S26 사전 예약 단독 혜택도 준비했다. 오늘부터 3월 5일까지 8일 간, 이마트 내 입점된 삼성 모바일 점포에서 갤럭시 S26 시리즈 구매 시, 행사카드 추가 할인혜택과 함께 이마티콘, e머니 선착순 적립까지 받을 수 있다. 이 외에도 더블 스토리지, 삼성 포인트, 액세서리 할인쿠폰 등 혜택도 제공된다. 이 밖에도 기간 별로 오렌지, 라면, 비스킷, 두부, 치즈 등 그로서리 상품부터 화장지, 세제, 칫솔, 치약 등 일상용품까지 알뜰한 가격에 만나볼 수 있다. 이마트는 오는 3월 5일부터 11일까지 진행되는 고래잇 페스타 2주차 행사에서는 봄 참외부터 갈치, 오징어, 고등어 등 인기 신선식품 혜택을 강화하고, e머니 더블 적립 이벤트까지 더해 체감 할인 폭을 더욱 높인다는 계획이다. 이마트 정양오 전략마케팅본부장은 “이번 고래잇 페스타는 신선식품부터 주류, 디지털 가전까지 고객 생활 전반을 아우르는 다양한 상품군의 가격 경쟁력을 높였다”며 “고래잇 페스타에서만 경험할 수 있는 차별화된 혜택을 준비한 만큼 많은 고객분들이 합리적인 가격으로 쇼핑을 즐길 수 있기를 기대한다”고 말했다.

AI·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템이 기업 환경 변화에 대응하기 위한 ‘2026년 지속가능한 AI 전환 전략’을 발표했다. 25일 HS효성인포메이션시스템에 따르면 이번 전략의 핵심은 크게 네 가지로 구성된다. ‘파트너 에코시스템 강화’, ‘프라이빗 클라우드(Private Cloud) AI 인프라 확대’, ‘HS효성 AI 플랫폼 고도화’, ‘VSP One 데이터 플랫폼 강화’ 등이다. HS효성인포메이션시스템은 GPU 서버, 고성능 스토리지, 저전력 Arm 서버, 데이터 레이크, AIOps 등을 통합한 ‘HS효성 AI 플랫폼’을 통해 구축부터 운영까지 AI 인프라 전 과정을 지원하고 있다. 향후 DataOps, MLOps, LLMOps, AI 에이전트 등 활용 고도화 영역까지 포트폴리오를 확대한다는 계획이다. 또한 AI 연산 최적화를 중심으로 빠르게 진화하는 클라우드 환경에 맞춰 프라이빗 클라우드 기반 AI 인프라 수요에도 대응하고 있다. GPU 자원 관리와 AI 워크로드 운영을 통합한 ‘UCP 프라이빗 클라우드 AI’ 솔루션을 통해 모델 학습부터 추론, 운영까지 지원하는 풀스택 환경을 제공한다. 데이터 인프라 부문에서는 스토리지와 소프트웨어 정의 스토리지를 통합한 ‘VSP One’ 포트폴리오를 중심으로 랜섬웨어 대응과 재해복구 역량을 강화하고 있다.

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

서울시의회 서준오 의원(더불어민주당‧노원4)은 지난해 12월 16일 서울시의회 본회의를 통과한 2026년도 서울시‧서울시교육청 본예산에 노원구의 교통‧도시기반 확충, 생활SOC 확충, 교육환경 개선을 위한 예산 약 2984억 원(서울시 2903억 원, 서울시교육청 81억 원)을 대거 확보했다고 밝혔다. 서 의원은 서울시의회 주택공간위원회, 예산결산특별위원회 활동을 통해 노원구의 오랜 숙원사업 및 주민 생활과 직결된 사업들이 예산에 반영될 수 있도록 집중적으로 노력했으며, 서울시교육청과도 긴밀히 협의해 학생들의 안전하고 행복한 학교생활을 위한 교육환경 예산도 충분히 확보했다. 2026년 서울시 예산에는 노원구의 구조적 교통 문제 해결과 도시 전환을 위한 대규모 사업들이 반영됐다. ▲동북선 경전철 건설(2143억 1800만원) ▲동부간선도로 지하차도(창동상계구간) 건설(200억 200만원) ▲창동-상계 연결교량 건설(55억 3000만원) ▲창동‧상계 광역중심지 지구단위계획수립(1억 8500만원) ▲창동차량기지 송전선로 지중화(40억 3500만원) ▲하계역 6번출구 에스컬레이터 설치(50억 원) 예산이 포함됐다. 도시환경 개선과 자원순환·생활 인프라 강화를 위한 예산도 함께 반영됐다. ▲자원회수시설(노원소각장) 현대화사업(2억 6700만원) ▲업사이클센터 설치(24억 1400만원) ▲공릉동 도시활력거점 조성전략수립(3억 2500만원) ▲중계역 펀스테이션 조성(1억 5000만원) 예산이 확보됐다. 주거환경 개선과 재건축 사업 추진을 위한 예산으로는 ▲하계5단지, 상계마들 재건축(140억 8100만원) ▲광운대역~월계로간 도로개설(66억 8100만원) ▲우이천 수변활력거점 조성(21억 9000만원) ▲태릉어울림도서관 건립(1억 1200만원) ▲석계역 지하보차도 개선(월계1동 경로당 앞)(3억 7500만원)이 반영됐다. 기후·안전·생활 밀착형 사업 예산으로는 ▲탄소중립 선도도시 조성지원(6억 3500만원) ▲월계주공1단지 방음벽 통로 신설(2억 원) ▲월계1교 상행 언더패스(7억 5600만원) ▲학도암 명상문화체험관 건립(4억 원) ▲초등학교 앞 도로 스마트폴 설치(1억 원) ▲초안산 무장애숲길 화장실 설치(2억 원) ▲영축산 무장애숲길 보수정비(1억 원) ▲서울둘레길 정비(수락산, 불암산)(11억 원) ▲산림치유센터 운영(3억 4800만원) ▲야생동물 피해예방 사업(1억 8000만원)이 포함됐다. 도시 안전과 기반시설 정비를 위한 예산으로는 ▲CCTV통합관제센터 스토리지 성능보강(3억 원) ▲도로명 태양광 LED발광형표지판 설치(2억 원) ▲보호구역 내 LED표지병 설치(2억 원) ▲하수도 원형관로 정비(57억 5100만원) ▲하수도 사각형거 보수(40억 8600만원) ▲거리가게(노점) 환경개선(7200만원)이 반영됐다. 특히 2026년에는 서울시교육청의 노원구 학교시설 개선 예산도 대폭 확보됐다. 주요 내용으로는 ▲당현초 본관 방수공사 및 시청각실 시설·본관 냉난방·정보체육관 화장실 개선(10억 5800만원) ▲선곡초 내부도장 및 드라이비트 해소(9억 5400만원) ▲대진여고 Wee클래스 구축 및 옥상 방수공사(1억 8900만원), 게시시설·관리실 환경 및 특별교실 개선(6억 6400만원) ▲중원초 학교예술교육 지원, 체육관 방수공사 및 교실·통신·운동장 환경 개선(6억 5000만원) ▲서울아이티고 노후 승강기 교체 및 전기안전·냉난방 개선(6억 2300만원) ▲염광고 본관동 장애인 편의시설 설치 및 학생활동지원시설 개선(4억 2900만원) ▲광운중 본관동 장애인 편의시설 설치 및 안전관리(4억 2200만원) ▲노원중 교육지원시설·급식실 환기 개선(3억 6500만원) ▲신계초 교문시설 개선 및 교사동·체육관 방수공사(3억 5700만원) ▲녹천초 본관 냉난방 개선(3억 3700만원) 등이 포함됐다. 아울러 수업 환경의 질을 높이기 위해 ▲전자칠판 설치 사업(5억 8800만원)이 반영돼, 당현초·상수초·상천초·중원초·중평초·중현초·상계고·서울아이티고 등 다수 학교에서 디지털 학습환경이 구축될 예정이다. 이 밖에도 ▲신창중 체육관 방수공사 및 교실 환경개선(2억 5400만원) ▲연지초 외벽 및 포장 개선(2억 3100만원) ▲상명중 학교예술교육 지원 및 위생시설·냉난방 개선(2억 2500만원) ▲염광중 장애인화장실 확충 및 학생학습시설 개선(2억 1900만원) ▲월계고 위생시설 및 특별교실 환경개선(1억 2000만원) ▲상천초 체육관 안전·조명시설 개선(1억 2000만원) ▲중평초 급식실 보일러 및 교육환경 개선(1억 원) ▲중현초 교사동 및 정보화센터 방수공사(1억 원) ▲인덕과학기술고 실습장 옥상 방수공사(8500만원) ▲불암중 노후책걸상 교체(5000만원) 등이 반영돼 노원구 전반의 교육환경이 크게 개선될 전망이다. 서준오 의원은 “2026년 예산은 노원구의 교통, 안전, 생활환경, 교육까지 주민 삶의 전반을 바꾸는 예산”이라며 “우원식 국회의장님을 비롯해 오승록 노원구청장님과 긴밀하게 협의하여 지역에 필요한 예산을 우선적으로 서울시 예산에 반영시킨 결과”라고 밝혔다. 서 의원은 “예산 확보에 그치지 않고 사업이 차질 없이 추진되도록 집행 과정까지 꼼꼼히 챙기겠다”며 “앞으로도 노원구가 살기 좋은 도시, 아이 키우기 좋은 도시로 나아갈 수 있도록 노원구민만을 생각하는 활동을 이어가겠다”고 강조했다.

SK하이닉스 주가가 72만원선을 돌파하며 연일 사상 최고가를 갈아치우고 있다. 인공지능(AI) 확산에 따른 ‘메모리 슈퍼호황’ 기대가 투자 심리를 자극한 결과다. 주가 급등과 함께 온라인에서는 수익률 인증 글이 잇따르고 있고, 과거 저점에서 자사주를 대거 매수한 이른바 ‘전설의 직원’ 사례도 다시 회자되고 있다. 6일 SK하이닉스는 전 거래일보다 3만원(4.31%) 오른 72만 6000원에 거래를 마쳤다. 장중에는 72만 7000원까지 오르며 장중가·종가 모두 사상 최고가를 기록했다. 시가총액은 528조 5297억원으로, 코스닥 상장사 전체 시가총액은 물론 일본 시가총액 1위 기업인 도요타도 넘어섰다. 주가는 지난달 22일부터 9거래일 연속 상승했다. 이 기간 외국인 순매수액은 2조 318억원으로, 같은 기간 삼성전자를 크게 웃돌았다. 주가가 급등하자 온라인 주식 커뮤니티와 포털 종목 토론방에는 수익 인증 글이 줄을 잇고 있다. 직장인 익명 커뮤니티 ‘블라인드’에는 “우리 회사에 전설이 한 분 계신다”는 글과 함께 모바일트레이딩시스템(MTS) 화면 캡처가 올라왔다. 해당 투자자는 주당 7800원에 SK하이닉스 주식 5700주를 매수한 것으로 나타났다. 이 투자자는 2020년 처음 온라인에서 화제가 된 A씨로 추정된다. A씨는 당시 “자사주를 사면 미친 사람 취급을 받던 시절이었지만, 저평가됐다고 판단해 전 재산을 투자했다”며 “생애 첫 주식 투자였다”고 밝힌 바 있다. A씨는 2024년 5월에도 다시 등장했다. 한 네티즌이 ‘SK하이닉스 이 형 근황 아시는 분?’이라는 글을 올리자, A씨는 “아직도 팔 타이밍을 못 잡고 있다”는 댓글과 함께 보유 주식 5700주를 그대로 유지 중인 MTS 화면을 공개했다. 당시 수익률은 2424.86%에 달했다. 만약 A씨가 현재까지 주식을 보유하고 있다면, 보유 지분 가치는 약 41억 3820만원이다. 투자 원금 4446만원을 감안하면 평가이익은 40억 9374만원에 달하고, 수익률은 9600%를 넘는다. 전문가들은 SK하이닉스의 주가 강세가 당분간 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. AI 학습·추론 수요 확대로 서버 한 대당 탑재되는 D램과 고대역폭메모리(HBM) 용량이 지속적으로 늘고 있어서다. SK하이닉스는 최근 “AI 인프라 전반에서 메모리와 스토리지의 비중이 구조적으로 확대되고 있다”고 설명했다. 증권사들의 눈높이도 높아지고 있다. 대신증권은 올해 SK하이닉스의 영업이익 전망치를 100조 7760억원으로 제시했고, NH투자증권과 DS투자증권은 목표주가를 각각 86만원, 80만원으로 올렸다. 반도체주 급등과 함께 투자 열기도 달아오르고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 급등하면서 일부 투자자 사이에서는 ‘나만 안 하면 손해’라는 포모(FOMO) 심리도 확산하는 분위기다. 증권업계에서는 장기 성장성에는 공감하면서도 단기 급등에 따른 변동성 확대 가능성에는 주의가 필요하다는 신중론도 나온다.

서울시의회 주택공간위원회 박승진 의원(더불어민주당, 중랑3)은 지난 16일 서울시의회 본회의를 통과한 2026년 서울시 예산에 중랑구 지역사업 예산 총 29억 7000만원이 반영됐다고 밝혔다. 이번 예산은 박 의원이 상임위 활동을 통해 지역 현안을 지속적으로 제기하고, 예산 심의 과정에서 직접 조율하며 확보한 성과다. 특히 중랑구 주민들의 숙원이었던 지하철 7호선 중화역 1번 출구 에스컬레이터 설치 사업 예산 8억 9000만원을 반영, 61억원의 사업비 전액이 확보되면서, 2026년 상반기 착공이 가능해졌다. 중화역 1번 출구는 경사와 단차로 인해 고령자·교통약자·유모차 이용 주민들의 이용 불편과 안전 문제가 지속적으로 제기돼 왔던 곳으로, 이번 예산 확보는 생활 이동권 개선의 결정적 전환점이라는 평가다. 박 의원은 그동안 서울시의회에서 활동하며 중화역 일대 보행 환경과 교통약자 이동권 문제를 지속적으로 제기, 서울시와 서울교통공사를 상대로 사업 필요성을 강하게 요구해 왔다. 그 결과, 사업비 전액이 확보되어 2026년 상반기에 즉시 공사 착수가 가능해졌다. 이번 2026년 예산에는 중화역 에스컬레이터 사업 외에도 ▲중랑천 제방 나대지 녹화 등 환경개선 5억 원 ▲봉화산근린공원 공원등 정비 1억원 ▲봉화산근린공원 수목·초화 식재 5000만원 ▲사고 위험구간 경계석 LED 표지병 설치 2억원 ▲중랑구 스마트폴 설치 4억 5000만원 ▲지능형 CCTV 설치 2억원 ▲CCTV 스토리지 개선 1억원 등 생활 안전과 환경 개선을 위한 사업이 고르게 반영됐다. 또한 ▲중랑천 어르신 쉼터 공간기획 용역 1억 5000만원 ▲중랑 아티스트 콘서트 5000만원 ▲꽃빛거리·도깨비시장·장미제일시장·태릉시장·장미달빛거리 등 지역상권 활성화 사업에도 각각 예산이 편성돼, 주민 문화 향유와 골목상권 회복을 동시에 도모할 수 있게 됐다. 박 의원은 “중화역 1번 출구 에스컬레이터는 수년간 주민들께서 가장 많이 요청해 온 사업으로, 2026년 상반기 착공이 가능해진 것은 매우 큰 의미가 있다”며 “이번 예산은 보여주기식이 아니라 주민들이 일상에서 바로 체감할 수 있는 사업 위주로 반영되도록 끝까지 챙긴 결과”라고 밝혔다. 이어 “박홍근 국회의원과 함께 현안을 논의하고 필요한 예산을 점검하며, 중랑구의 주거·교통·생활 환경을 종합적으로 개선하는 데 중점을 두었다”며 “예산 확보에 그치지 않고, 실제 공사와 사업이 차질 없이 진행되도록 서울시와 긴밀히 협의하며 계속해서 점검하겠다”고 강조했다. 끝으로 박 의원은 “2026년 예산은 중랑구 변화의 출발점”이라며 “앞으로도 서울시의회에서 중랑구 주민들의 불편을 하나씩 해결해 나가는 실질적인 의정활동을 이어가겠다”고 밝혔다.

경기 오산시가 17일 반도체 후공정 패키징 전문 기업인 ㈜테크엘과 본사 확장 이전 및 신규 투자를 위한 투자유치 협약(MOU)을 체결했다. 협약은 오산시가 추진 중인 반도체 특화도시 조성 전략과 기업의 중장기 성장 계획이 맞물리며 성사됐다. 테크엘은 반도체 후공정 분야에서 메모리 패키징 스토리지를 중심으로 기술력을 축적해 온 기업으로, 글로벌 IT·전장 산업을 대상으로 다양한 제품을 공급하고 있다. 최근에는 전기차와 첨단 IoT 분야까지 사업 영역을 확장하며 지속적인 성장세를 이어가고 있다. 협약에 따라 테크엘은 본사를 오산시로 이전하고, 계열사 사업장 추가 확장 계획을 포함해 오는 2028년까지 단계적으로 약 450억 원 규모의 투자를 추진한다. 이와 함께 기존 인력 220여 명을 유지하면서 신규 인력 50명을 추가 채용할 계획이어서 지역 고용 창출 효과도 기대된다. 오산시는 기업의 원활한 이전과 안정적인 정착을 위해 행정적 지원과 협력을 강화하고, 산업 인프라 확충과 연계한 지원 방안도 함께 추진한다. 특히 신규 인력 채용 과정에서 오산시민 우선 채용이 이뤄질 수 있도록 기업 측에 협조를 요청했다. 한편, 테크엘은 총 6개 계열사로 구성된 BH그룹 계열사 중 하나로 1998년 (구)바른전자를 기반으로 설립돼 현재 화성시 장지동에 사업장을 두고 있다. BH그룹은 전자기판(PCB), 반도체 소재·장비, 자동차 전장 및 자동화 장비 등 다양한 분야에서 사업을 영위하며, 약 1조7천500억 원 규모의 매출을 기록하고 있다. 오산시는 협약을 계기로 반도체 소재·부품·장비 산업 중심의 지역 산업 구조를 한층 강화해 나갈 계획이다. 이권재 오산시장은 “이번 협약은 오산시가 미래 전략산업으로 육성하고 있는 반도체 산업 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 계기”라며 “기업의 투자가 지역 성장과 일자리 창출로 이어질 수 있도록 행정 절차를 잘 살피겠다”라고 밝혔다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐이 일어나면서 SSD 같은 고속 낸드 플래시는 물론이고 하드디스크 같은 오래된 구형 스토리지까지 수요가 급증하고 있습니다. 더 똑똑한 AI를 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터를 저장하고 백업하기 위해서는 더 많은 양의 하드디스크나 자기 테이프가 필요합니다. 문제는 기존 하드디스크나 자기 테이프의 내구성입니다. 자기 기록 장치는 태생적으로 데이터를 수십, 수백 년간 온전히 보존하기 어렵습니다. 기록 밀도를 높이기 위해 자성 입자를 더 촘촘히 배치할수록, 역설적으로 데이터의 수명은 줄어드는 ‘기술의 딜레마’에 빠지게 됩니다. 물론 주기적으로 데이터를 다시 백업하면 되지만, 막대한 양의 데이터를 수십 년, 수백 년 동안 장기 보존할 경우 비용이 많이 들고 데이터 소실의 위험도 존재합니다. 따라서 데이터 저장 기술을 연구하는 과학자들은 이전부터 유리를 이용한 데이터 저장 방법을 연구해왔습니다. 유리의 실리카 결정 안에 레이저로 기록을 남기면 매우 오랜 세월 변화 없이 결정 구조가 보존되기 때문에 영겁의 세월 동안 데이터를 저장할 수 있습니다. 여기에 유리 자체가 매우 저렴하고 온도나 습도 등 보존 조건이 까다롭지 않다는 것 역시 큰 장점입니다. 마지막으로 최신 펨토초 레이저 기술을 사용하면 유리 내부에 3차원적으로 작은 데이터 기록을 남길 수 있어 대용량의 데이터를 작은 유리판에 저장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 오래전부터 글라스 데이터 저장 기술에 투자해 왔습니다. 마이크로소프트의 ‘프로젝트 실리카’(Project Silica)는 손바닥 위에 올려놓을 수 있는 작은 유리판에 7TB(테라바이트) 데이터를 영구 보관하는 기술입니다. 이 기술은 2㎜ 두께의 유리 속에 100펨토초(1초의 1,000조분의1) 간격으로 레이저를 발사해 3차원적인 작은 구조인 복셀(Voxel)을 만드는 원리로 데이터를 저장합니다. 1마이크로미터 이하의 작은 복셀을 여러 층으로 쌓는 방식으로 얇은 유리에도 7TB 데이터를 보존할 수 있으며 데이터 보존 기간은 1만 년에 달합니다. 물론 글라스 스토리지 기술을 개발하는 것은 마이크로소프트만이 아닙니다. 영국 사우스햄프턴 대학의 스핀아웃인 스포토닉스(SPhotonix)는 이보다 더 진보한 5D 글라스 스토리지 기술을 개발했습니다. 다만, 이들은 MS가 자체적인 스토리지 시스템을 구축하는 것과 달리, 기존 데이터 센터 아키텍처에 자신들의 미디어 및 광학 기술을 라이선스하는 전략으로 차별화를 꾀하고 있습니다. 기술적으로 펨토초 레이저로 유리 내부에 미세한 구조인 메모리 크리스털(memory crystal)을 만들어 데이터를 영구 보존하는 원리는 프로젝트 실리카와 동일하지만, 세 개의 공간 차원(x, y, z)과 함께 나노 구조의 방향(Orientation) 및 세기(Intensity)라는 두 개의 광학 차원까지 기록합니다. 이처럼 총 5개의 데이터를 한 번에 기록할 수 있어 5D 글라스 스토리지 기술로 명명됐습니다. 연구팀에 따르면 5D 글라스 프로토타입은 5인치 지름의 유리판 한 개에 360TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 것은 데이터 보존 기간으로 연구팀의 주장에 따르면 우주의 나이와 같은 138억 년입니다. 물론 이는 유리 안에 있는 메모리 크리스털의 보존 기간을 의미하는 것으로 보이며 물리적으로 유리가 깨지거나 손상되면 그전에도 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 자기 기록 방식이나 낸드 플래시 같은 반도체 기술로는 흉내 내기 힘든 장기 데이터 보존 능력을 강조하기 위한 멘트로 풀이됩니다. 사우스햄프턴 대학의 연구팀은 5D 글라스 기술을 상용화하기 위해 스포토닉스라는 스타트업을 설립하고 프로토타입 글라스 미디어와 데이터를 쓰는 라이터(Writer), 데이터 기록을 읽는 리더(Reader) 장치를 개발했습니다. 다만 현재 프로토타입의 속도는 느린 편이라서 초당 쓰기 속도 4MB, 읽기 속도 30MB에 불과합니다. 연구팀은 3~4년 이내로 읽기 속도를 초당 500MB로 끌어올린다는 목표를 갖고 있습니다. 속도와 함께 상용화를 가로막는 가장 큰 요소는 바로 가격입니다. 미디어인 유리의 가격은 저렴하겠지만, 매우 작은 결정을 유리에 새기는 라이터와 이 기록을 읽어 들이는 리더의 가격은 저렴하지 않을 것입니다. 스포토닉스에 의하면 현재 가격은 라이터가 3만 달러, 리더가 6천 달러 수준입니다. 아무리 데이터 센터용이라고는 해도 여러 대가 필요한 만큼 가격을 적정한 수준으로 낮출 필요가 있을 것입니다. 스포토닉스는 향후 2년 내 데이터 센터 파일럿 테스트 진입을 목표로 상용화를 추진 중입니다. 5D 글라스 스토리지가 기존의 자기 테이프나 하드디스크로 달성하기 어려운 장기 ‘콜드 데이터’(Cold Data) 시장의 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있을지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐이 일어나면서 SSD 같은 고속 낸드 플래시는 물론이고 하드디스크 같은 오래된 구형 스토리지까지 수요가 급증하고 있습니다. 더 똑똑한 AI를 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터를 저장하고 백업하기 위해서는 더 많은 양의 하드디스크나 자기 테이프가 필요합니다. 문제는 기존 하드디스크나 자기 테이프의 내구성입니다. 자기 기록 장치는 태생적으로 데이터를 수십, 수백 년간 온전히 보존하기 어렵습니다. 기록 밀도를 높이기 위해 자성 입자를 더 촘촘히 배치할수록, 역설적으로 데이터의 수명은 줄어드는 ‘기술의 딜레마’에 빠지게 됩니다. 물론 주기적으로 데이터를 다시 백업하면 되지만, 막대한 양의 데이터를 수십 년, 수백 년 동안 장기 보존할 경우 비용이 많이 들고 데이터 소실의 위험도 존재합니다. 따라서 데이터 저장 기술을 연구하는 과학자들은 이전부터 유리를 이용한 데이터 저장 방법을 연구해왔습니다. 유리의 실리카 결정 안에 레이저로 기록을 남기면 매우 오랜 세월 변화 없이 결정 구조가 보존되기 때문에 영겁의 세월 동안 데이터를 저장할 수 있습니다. 여기에 유리 자체가 매우 저렴하고 온도나 습도 등 보존 조건이 까다롭지 않다는 것 역시 큰 장점입니다. 마지막으로 최신 펨토초 레이저 기술을 사용하면 유리 내부에 3차원적으로 작은 데이터 기록을 남길 수 있어 대용량의 데이터를 작은 유리판에 저장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 오래전부터 글라스 데이터 저장 기술에 투자해 왔습니다. 마이크로소프트의 ‘프로젝트 실리카’(Project Silica)는 손바닥 위에 올려놓을 수 있는 작은 유리판에 7TB(테라바이트) 데이터를 영구 보관하는 기술입니다. 이 기술은 2㎜ 두께의 유리 속에 100펨토초(1초의 1,000조분의1) 간격으로 레이저를 발사해 3차원적인 작은 구조인 복셀(Voxel)을 만드는 원리로 데이터를 저장합니다. 1마이크로미터 이하의 작은 복셀을 여러 층으로 쌓는 방식으로 얇은 유리에도 7TB 데이터를 보존할 수 있으며 데이터 보존 기간은 1만 년에 달합니다. 물론 글라스 스토리지 기술을 개발하는 것은 마이크로소프트만이 아닙니다. 영국 사우스햄프턴 대학의 스핀아웃인 스포토닉스(SPhotonix)는 이보다 더 진보한 5D 글라스 스토리지 기술을 개발했습니다. 다만, 이들은 MS가 자체적인 스토리지 시스템을 구축하는 것과 달리, 기존 데이터 센터 아키텍처에 자신들의 미디어 및 광학 기술을 라이선스하는 전략으로 차별화를 꾀하고 있습니다. 기술적으로 펨토초 레이저로 유리 내부에 미세한 구조인 메모리 크리스털(memory crystal)을 만들어 데이터를 영구 보존하는 원리는 프로젝트 실리카와 동일하지만, 세 개의 공간 차원(x, y, z)과 함께 나노 구조의 방향(Orientation) 및 세기(Intensity)라는 두 개의 광학 차원까지 기록합니다. 이처럼 총 5개의 데이터를 한 번에 기록할 수 있어 5D 글라스 스토리지 기술로 명명됐습니다. 연구팀에 따르면 5D 글라스 프로토타입은 5인치 지름의 유리판 한 개에 360TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 것은 데이터 보존 기간으로 연구팀의 주장에 따르면 우주의 나이와 같은 138억 년입니다. 물론 이는 유리 안에 있는 메모리 크리스털의 보존 기간을 의미하는 것으로 보이며 물리적으로 유리가 깨지거나 손상되면 그전에도 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 자기 기록 방식이나 낸드 플래시 같은 반도체 기술로는 흉내 내기 힘든 장기 데이터 보존 능력을 강조하기 위한 멘트로 풀이됩니다. 사우스햄프턴 대학의 연구팀은 5D 글라스 기술을 상용화하기 위해 스포토닉스라는 스타트업을 설립하고 프로토타입 글라스 미디어와 데이터를 쓰는 라이터(Writer), 데이터 기록을 읽는 리더(Reader) 장치를 개발했습니다. 다만 현재 프로토타입의 속도는 느린 편이라서 초당 쓰기 속도 4MB, 읽기 속도 30MB에 불과합니다. 연구팀은 3~4년 이내로 읽기 속도를 초당 500MB로 끌어올린다는 목표를 갖고 있습니다. 속도와 함께 상용화를 가로막는 가장 큰 요소는 바로 가격입니다. 미디어인 유리의 가격은 저렴하겠지만, 매우 작은 결정을 유리에 새기는 라이터와 이 기록을 읽어 들이는 리더의 가격은 저렴하지 않을 것입니다. 스포토닉스에 의하면 현재 가격은 라이터가 3만 달러, 리더가 6천 달러 수준입니다. 아무리 데이터 센터용이라고는 해도 여러 대가 필요한 만큼 가격을 적정한 수준으로 낮출 필요가 있을 것입니다. 스포토닉스는 향후 2년 내 데이터 센터 파일럿 테스트 진입을 목표로 상용화를 추진 중입니다. 5D 글라스 스토리지가 기존의 자기 테이프나 하드디스크로 달성하기 어려운 장기 ‘콜드 데이터’(Cold Data) 시장의 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있을지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.

HS효성이 60년 그룹 역사상 처음으로 전문경영인 체제를 도입하며 김규영(77) 전 효성그룹 부회장을 신임 회장으로 선임했다. 내년 4월 1일 김 회장이 정식 취임하면 창업주 3세인 조현상(54) HS효성 대표이사 부회장보다 직제상 상급자가 된다. 9일 HS효성은 10명 규모의 2026년 정기 임원 인사를 발표하며 이 같은 내용을 밝혔다. 김 회장은 1972년 효성그룹 모태기업인 동양나이론에 입사해 언양·안양공장장, 중국 총괄 사장, 효성그룹 CTO(최고기술책임자) 및 기술원장 등을 거쳐 2017년부터 8년간 효성 지주사 대표이사를 지낸 기술·경영 전문가다. 스판덱스 개발과 섬유 기술 고도화에 기여한 공로로 그룹 내 ‘기술 기반 경영’을 상징하는 인물로 통한다. HS효성은 “역량을 갖추면 누구든 그룹의 회장이 될 수 있다”는 조 부회장의 철학이 반영된 인사라고 설명했다. 송성진 트랜스월드 PU장과 양정규 HS효성인포메이션시스템 대표는 부사장으로 승진했다. 송 부사장은 글로벌 공급망·물류 역량을, 양 부사장은 인공지능(AI)·디지털전환(DX) 사업을 강화해 하이엔드 스토리지 시장에서 11년 연속 1위를 견인했다. 박창범·정유조 상무보도 신규 임원으로 발탁됐다.

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.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 AI는 세계 경제의 중심으로 확실하게 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화와 관세, 그리고 고물가에도 여전히 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있습니다. 구글, 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크들이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 서로 경쟁적으로 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있고 이에 따라 GPU를 거의 독점적으로 제공하는 엔비디아의 실적 역시 하늘 높은 줄 모르고 치솟았습니다. 올해 3분기(엔비디아 회계연도로는 2026년 3분기) 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 우려를 불식시키고 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 이번 3분기에 엔비디아는 570억 달러라는 역대 최대 실적을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러, 순이익은 319억 달러로 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 블랙웰에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이고 데이터 센터를 위한 클라우드 GPU는 완판된 상태라고 설명했습니다. 그리고 다음 분기에는 650억 달러라는 매출 신기록을 수립할 것으로 내다봤습니다. 한동안 내려갔던 엔비디아 주가는 실적 발표를 기점으로 반등했습니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 거품론이 완전히 사라진 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 성장 동력인 것과는 별개로 현시점에서 기대할 수 있는 경제적 이득에 비해 너무 많은 ‘묻지마 투자’가 이뤄지고 있고 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 높게 형성되어 있다는 것이 거품론의 배경입니다. 사실 새로운 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 있어 왔습니다. 예를 들어 철도의 경우에도 19세기 후반 산업 초창기에는 큰돈을 벌 수 있다는 기대에 자금이 몰리면서 마구잡이로 철도가 건설됐고 결국 상당수는 파산했습니다. 또 20세기 초반에는 우후죽순처럼 자동차 회사가 생기면서 한때 미국 내 자동차 회사의 숫자가 거의 2000개에 이르렀던 적도 있습니다. 결국 상당수 회사가 문을 닫았고 회사의 숫자가 줄어들면서 20세기 중반에는 포드, 크라이슬러, GM의 3강 체재로 굳어지게 됩니다. 투자의 달인인 워런 버핏도 이 사례를 언급하면서 신기술에서 누가 승자가 될지 알기 어렵다는 점을 강조한 바 있습니다. 자동차의 중요성과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 돈을 건지지 못했습니다. AI 버블과 가장 비슷하게 거론되는 사례인 닷컴 버블 역시 마찬가지입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없지만, 그렇다고 모든 인터넷 기업들이 돈을 번 것은 아닙니다. 예를 들어 검색 엔진에서는 구글, 전자 상거래에서는 아마존, 운영체제에서는 마이크로소프트, 소셜 미디어에서는 메타 등이 최종 승자가 됐고 다른 경쟁자들은 대부분 몰락했습니다. 물론 승리한 기업들이 아닌 경쟁사에 투자한 상당수 투자자는 돈을 잃었습니다. AI의 중요성과 별개로 AI 버블론이 나오는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐이 일면서 GPU 가격을 포함해 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 비용이 치솟고 있는 가운데 닷컴 버블 때처럼 AI 서비스로 돈을 벌고 있는 기업은 사실 많지 않습니다. 따라서 역설적으로 GPU 가격이 치솟고 메모리 가격이 폭등하는 상황이 AI 버블을 터트릴 바늘이 될 수 있습니다. 그나마 구글이나 마이크로소프트, 아마존은 AI 덕분에 많은 직원을 해고할 수 있게 되어 수익성이 개선되긴 했지만, 아직은 유료 서비스로 대규모 AI 데이터 센터 비용을 감당할 수 있는 기업은 많지 않아 보입니다. 상당수 사용자가 무료 서비스를 이용하고 있기 때문입니다. 일반 소비자이든 기업이든 유료 사용자를 충분히 확보할 수 있는 기업은 사실 많지 않을 것입니다. AI는 이미 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 산업과 일자리에 엄청난 영향을 주겠지만, 지금 우후죽순으로 등장하고 있는 AI 서비스 상당수는 유료 고객을 충분히 확보하지 못해 결국 사라질 가능성이 높습니다. 그리고 산업이 성숙해진 다음 서로 간의 경쟁이 줄어들면 AI 데이터 센터 역시 지금처럼 경쟁적으로 크게 지을 이유가 사라지고 비용 절감이 더 큰 목표가 될 것입니다. 이런 이유에서 엔비디아의 호실적에도 거품론은 완전히 날아가지 않고 남게 될 것입니다. 다만 AI 시장이 몇 차례에 걸쳐 큰 구조조정을 거치더라도 인터넷 이상으로 우리 삶에 큰 변화를 일으킬 차세대 성장 동력이라는 점은 분명해 보입니다. 단지 초기에는 여러 위기와 기회가 있을 수 있다는 점 역시 염두에 둬야 할 것입니다.

전남 신안군 장산도 해역에서 267명을 태운 대형 여객선이 무인도에 좌초한 사고는 당직 항해사의 운항 태만과 기본 절차 위반이 빚어낸 명백한 인재로 밝혀졌다. 좁고 섬이 많은 해역에서 자동조타기를 해제하지 않은 채 휴대전화를 보며 항해했고, 방향을 틀어야 할 지점을 그대로 지나친 사실이 확인됐다. 사고 당시 선장이 자리를 이탈하는 등 지휘 체계 전반에도 허점이 노출됐다. 20일 목포해경에 따르면 사고 당시 항해사 A(40대)씨에 대한 조사에서 “방향 전환을 하는 시점을 앞두고 휴대전화로 뉴스를 보고 있었다”는 동료들의 진술이 확보됐다. 사고 직전 선장이 조타실을 비운 상태에서 A씨가 단독 항해를 맡았다. 해경은 A씨와 인도네시아 국적의 조타수 B(40대)씨를 중과실치상 혐의로 긴급체포했다.  해경은 선장 C(60대)씨 역시 근무 태만과 조타실 이탈 경위 등을 중심으로 신병 처리 여부를 검토하고 있다. 사고 해역은 다수의 암초와 얕은 수심이 이어져 자동조타 운항이 금지된 구간이다. 그러나 A씨는 자동조타기를 해제하지 않은 채 22노트(약 시속 40㎞)의 속력으로 항해했고, 해경은 선박이 진로를 바꿔야 하는 ‘16번 등표’를 그대로 지나친 뒤 암초에 선체 절반을 걸친 채 멈춰 선 사실을 확인했다. 해경 관계자는 “좁은 항로에서 자동조타를 유지한 채 항해하는 것 자체가 운항 매뉴얼 위반인데, 그 와중에 휴대전화까지 보고 있었다는 건 용납하기 어렵다”며 “기계 결함이 아닌 인위적 과실이 핵심”이라고 강조했다. 사고 직전 해상교통관제센터(VTS)와의 교신이 단 한 차례도 이뤄지지 않은 점도 문제로 지적된다. 목포 VTS는 “사고 발생 전까지 이상 징후를 포착하지 못했으며 교신 기록도 없다”고 밝혔다. 해경은 “선박과 관제 사이의 기본적인 보고·확인 절차가 사실상 멈춰 있었던 상황”이라며 VTS와 선박 간 교신 체계 전반에 대한 점검에 착수했다. 사고 선박 ‘퀸제누비아2호’는 과거 인천~제주 노선을 오가던 ‘비욘드트러스트호’를 개조해 명칭을 변경한 선박이다. 취항 초기부터 엔진 이상 등으로 총 6차례 운항 차질을 빚은 적이 있으며, 선사였던 하이덱스스토리지는 재정난을 이유로 2023년 말 선박을 씨월드고속훼리 측에 넘기고 여객 면허를 반납했다. 선박 길이 170m, 2만 6000t 규모의 대형 카페리로 최대 1000여명까지 수용할 수 있다. 대형 인명 피해를 막은 것은 승객과 승무원의 비교적 차분한 대응이었다. 사고 충격 직후 선내에서는 안내방송이 반복됐으며 승객들은 구명조끼를 착용한 뒤 선미 램프로 이동했다. 승무원들은 ‘어린이·임산부·노약자 우선’ 원칙을 지키며 질서 유지를 도왔다. 일부 승객들은 소셜미디어(SNS)를 통해 “배가 기울었지만 안내에 따라 위쪽으로 대피하고 있다”고 전하기도 했다. 사고 직후 해경은 고속정·특수구조대·항공기 등을 총동원해 구조에 나섰고 사고 발생 3시간 10분 만인 오후 11시 27분 탑승객 267명 전원을 구조했다. 승객 20여명이 두통·타박상 등을 호소해 병원으로 옮겨졌으나 대부분 가벼운 증세였다. 한국해양안전교통공단 관계자는 “세월호 참사 이후 여객선 안전 교육과 매뉴얼 강화가 꾸준히 이뤄졌고 이번 사고에서도 이런 요소들이 피해를 줄이는 데 작용했다”고 설명했다. 해경은 선박의 항적 자료, 조타실 폐쇄회로(CC)TV, 휴대전화 포렌식 결과 등을 종합 분석해 정확한 사고 경위를 규명할 계획이다. 또 “선박 운항자의 개인적 과실뿐 아니라 근무 체계·감독 체계·관제 체계 전반의 구조적 문제가 있었는지도 조사하겠다”고 덧붙였다.