한글과컴퓨터가 미국과 유럽을 겨냥한 투트랙 글로벌 진출에 나선다고 23일 밝혔다. 미국에서는 1인 창업가를, 유럽에서는 공공·금융 시장을 정조준한다. 미국 시장의 무기는 AI 워크포스 플랫폼 ‘노마디안(Nomadian)’이다. 오는 12월 베타 버전을 거쳐 2027년 정식 구독 서비스를 시작한다. 웹 기반 3D 가상 사무실에서 직무별 AI팀이 협업하듯 일하고, 최종 승인은 사람이 내려 안정성을 높였다. 직원 없는 미국 무고용 사업체 3040만곳을 파고든다는 전략이다. 유럽 시장은 기업 인프라에 직접 설치하는 ‘소버린 에이전틱 OS’로 공략한다. 유럽의 엄격한 인공지능법(AI Act)과 개인정보보호법(GDPR) 규제에 맞춰 데이터가 외부로 유출되지 않는 폐쇄망 환경을 구축했다. 폴란드 IT 기업들과 손잡고 현지 레퍼런스 확보에 돌입했다. 이 같은 해외 진출의 원동력은 탄탄한 국내 실적이다. 국내 공공·민간 고객 20만 곳이 문서 SW에서 AI 솔루션으로 전환하면서 올해 상반기 AI 매출만 약 135억원을 기록했다. 이는 지난해 연간 실적(약 89억원)의 1.5배에 달한다. 한컴은 올해 매출 2100억원, 영업이익 600억원으로 사상 최대 실적 경신을 노린다. 김연수 한컴 대표는 “미국에서는 누구나 AI 팀과 함께 창업하는 시대를 열고 유럽에서는 데이터 주권을 지키는 에이전틱 OS로 글로벌 표준을 세우겠다”고 포부를 밝혔다.

본래 반도체 업계 1위로 한때 넘볼 상대가 없던 것 같던 인텔은 10㎚ 이하 미세 공정 진입에서 TSMC나 삼성에 뒤지면서 과거의 영광을 잃고 어려운 상황에 빠졌습니다. 뒤늦게 공격적인 투자를 진행하면서 경쟁자를 추격하긴 했지만, 라이벌인 AMD에 시장 점유율을 내주고 야심 차게 도전한 파운드리 시장에서는 TSMC의 독주 앞에 고배를 마시면서 회사가 큰 위기에 빠지기도 했습니다. 하지만 최근 스스로 목표를 설정하고 과업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 인해 CPU 수요가 늘고 18A(1.8㎚) 같은 최신 미세 공정 양산에 성공하면서 다시 재기의 기회를 노리고 있습니다. 인텔은 이미 18A 공정을 개선한 18A-P 공정의 ‘초기 위험 생산’에 들어간 상태로, 차세대 제온 7 프로세서인 ‘다이아몬드 래피즈’에 적용될 예정입니다. 18A-P 공정은 트랜지스터 밀도는 동일하나 18A와 비교해서 동일한 전력 소비에서 성능이 9% 높거나 동일한 성능에서 전력 소비가 18% 감소합니다. 인텔의 진격은 여기서 멈추지 않고 있습니다. 18A-P 다음 차세대 미세 공정인 14A(1.4㎚) 노드는 이미 지난 6월에 결함 밀도(D0) 0.5를 달성했습니다. D0 또는 결함 밀도는 실리콘 웨이퍼의 단위 면적당 검출되는 미세한 결함의 평균 개수를 나타냅니다. 특정 칩 제조 공정이 상용화에 가까워질수록 결함 밀도는 일반적으로 줄어들고 반대로 수율이 증가합니다. 인텔은 내년 1분기까지 D0를 0.1~0.2로 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다. 인텔 14A는 차세대 극자외선 노광 설비(EUV)인 ‘고개구율 EUV’(High-NA EUV) 리소그래피 장치를 적용한 첫 미세 공정으로, 인텔의 게이트 올 어라운드(GAA) 기술인 리본펫 2(RibbonFET 2)를 적용해 성능을 높이고 18A-P 공정에서 도입한 전력 제어 기술인 파워 부스트(Power Boost) 기술 역시 고도화할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 18A-P에서 이루지 못한 트랜지스터 밀도 증가는 물론 공정 미세화에 따른 성능 향상을 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다. 인텔에 따르면 14A 공정의 개선 속도는 2012년 22㎚ 시대 이후 가장 빠른 속도로 일정보다 더 빠르게 개발이 진행되고 있습니다. 심지어 최근 일부 언론에서 14A 공정 위험 생산을 2027년 1분기로 앞당긴다는 보도가 나왔을 정도로 인텔 내부 분위기는 자신감이 넘치고 있습니다. 다만 인텔은 Wccftech 등 매체에 공식적으로 “내부 제품 대상 초기 위험 생산은 2027년 하반기, 대량 양산은 2028년”이라는 기존 발표를 재확인했습니다. 물론 이것도 과거 미세 공정 개발보다 빠른 속도입니다. 다만 발목을 잡는 것은 부족한 생산 캐파입니다. 현재 18A, 18A-P 모두 대부분의 물량을 애리조나의 Fab 52가 담당하는 상황으로 알려져 있는데, 옆에 건설하고 있는 Fab 62가 완공되더라도 초기 생산량은 적을 수밖에 없다는 분석이 나오고 있습니다. 일부 증권 애널리스트는 2027년 초기 생산량은 웨이퍼 기준 월 6000장 정도이고 2028년에도 2만 4000장에 이를 것으로 내다봤습니다. 따라서 당분간 일부 제품들은 지금처럼 외부 파운드리의 웨이퍼를 빌려 쓸 수밖에 없을 것이라는 전망도 제기됩니다. 비교를 위해 살펴보면 TSMC는 올해 4분기까지 2㎚ 웨이퍼 월 생산 능력을 당초 알려진 것보다 훨씬 많은 10만 수준까지 늘릴 수 있다는 이야기가 나오고 있습니다. 14A 공정 역시 서두르고 있는데, 현재 TSMC는 타이중 과학 단지 2기 확장 부지에 총 4개 공장(P1~P4)을 1.4㎚ 전용으로 건설하고 있습니다. 현지 언론 보도에 따르면 이미 P1은 내년 4월 시범 생산에 들어가 2027년 하반기 양산 가능한 상태까지 서두르는 상황입니다. 인텔과는 양산 능력에서 비교가 되지 않는 수준입니다. 현재 TSMC는 AI 붐 덕분에 상당한 수익을 내고 있어서 충분한 투자 여력을 지니고 있습니다. 한동안 어려움을 겪다가 최근에 실적을 개선한 인텔이 따라잡기 버거운 상대라는 점은 분명합니다. 그럼에도 과거처럼 일정을 미루거나 취소하는 대신 적어도 로드맵을 따라 착실하게 개발을 진행하는 모습은 인텔이 수렁에서 빠져나왔다는 점을 보여주고 있습니다. 미세 공정 개발 능력을 확보했다면 다음 문제는 결국 생산 능력입니다. 과거 계획했다가 취소된 팹들을 다시 추진하고 14A 다음 차세대 미세 공정 개발을 위해서는 앞으로 막대한 투자가 필요합니다. 인텔에게는 현재의 에이전틱 AI 붐이 한때 유행이 아니라 최소 몇 년 이상 지속되어야만 하는 상황인 셈입니다.

한때 반도체 업계의 부동의 1위로 꼽혔던 인텔은 지난 몇 년간 큰 어려움을 겪었습니다. 10㎚ 이하 미세공정과 극자외선(EUV) 공정 도입이 늦어지면서 경쟁사에 뒤처졌고, 결국 자사 최신 중앙처리장치(CPU)에 대만 TSMC 공정을 도입하는 상황까지 맞았습니다. 하지만 최근 18A 공정 양산에 들어가면서 반등의 발판을 마련했습니다. 에이전틱 인공지능(AI) 확산으로 서버용 CPU의 역할이 커지면서 관련 수요도 늘고 있습니다. 인텔은 현재 18A의 개량형인 18A-P 공정의 초기 생산에 들어가는 한편, 차세대 미세공정인 14A 개발에도 속도를 내고 있습니다. 최근 열린 반도체 기술 학술행사 ‘핫칩스’(Hot Chips) 2026에서 인텔은 18A-P 공정의 세부 내용을 공개했습니다. 차세대 제온 프로세서 ‘다이아몬드 래피즈’(Diamond Rapids)뿐 아니라 소비자용 CPU인 ‘노바 레이크’(Nova Lake)에도 18A-P를 적용할 수 있다고 밝혔습니다. 성능 9% 높이고 전력 18% 줄여…핵심은 ‘파워부스트’인텔에 따르면 18A-P는 기존 18A와 비교해 같은 전력에서 성능을 약 9% 높이거나, 같은 성능에서 전력 소모를 약 18% 줄일 수 있습니다. 성능 향상의 핵심은 ‘파워부스트’(Power Boost) 기술입니다. 인텔은 18A에서 후면 전력 공급 기술인 ‘파워비아’(PowerVia)를 도입했습니다. 기존에는 트랜지스터층 위에 신호선과 전력선을 함께 배치했지만, 파워비아는 전력 공급 경로를 웨이퍼 후면으로 옮깁니다. 기존 전면 전력 공급 방식은 제조가 비교적 쉽지만 프로세서가 복잡해질수록 신호선과 전력선이 얽히면서 성능과 전력 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다. 파워비아는 전력선을 후면으로 옮겨 이런 문제를 줄이는 방식입니다. 18A-P에는 여기에 파워부스트가 더해졌습니다. 트랜지스터의 앞뒤 양쪽에서 전류를 공급해 전력 효율을 높이고 보다 세밀하게 전력을 제어하는 기술입니다. 인텔은 18A에서 도입한 게이트올어라운드(GAA) 구조의 ‘리본펫’(RibbonFET)도 개선했습니다. 열 배출 성능 역시 보완해 18A-P의 성능을 끌어올렸습니다. 특히 인텔은 0.5V의 낮은 전압에서 기존 18A보다 약 30% 높은 동작 주파수를 달성했다고 밝혔습니다. 저전력으로 구동해야 하는 노트북이나 태블릿 등에 유리한 특성입니다. 서버용 넘어 노바 레이크까지…18A-P 적용 확대당초 18A-P는 차세대 제온 서버용 프로세서인 다이아몬드 래피즈에 우선 적용될 것으로 알려졌습니다. 그러나 인텔은 이번 행사에서 이미 생산 중인 실리콘을 기준으로 저전압에서는 약 30%, 고전압에서도 두 자릿수의 성능 개선을 확인했다고 밝혔습니다. 또 다이아몬드 래피즈와 노바 레이크가 모두 18A-P의 초기 성능 개선 효과를 받을 예정이라고 설명했습니다. 서버용뿐 아니라 소비자용 CPU로 적용 범위를 확대하겠다는 의미입니다. 18A-P 공정의 완성도와 생산성이 예상보다 빠르게 개선되고 있다는 신호로 해석할 수 있습니다. 인텔은 미국 애리조나주의 팹 52(Fab 52)에서 18A 공정 양산을 시작했습니다. 초기에는 수율이 낮았던 것으로 알려졌지만 최근에는 상당 부분 개선됐고, 18A-P도 시험 생산 단계에 들어간 것으로 전해졌습니다. 다만 내년 노바 레이크 물량까지 모두 18A-P로 생산하기에는 생산능력이 충분하지 않을 것이라는 전망도 나옵니다. 현재 18A급 미세공정을 생산할 수 있는 주요 시설은 애리조나 팹 52와 오리건 D1X 팹입니다. D1X는 규모가 상대적으로 작아 실질적인 양산 물량 상당 부분을 팹 52가 담당해야 합니다. 현재 장비 반입이 진행 중인 팹 62가 본격 가동되면 생산능력 부족은 완화될 수 있습니다. 그전까지는 노바 레이크 일부 물량을 TSMC 2㎚ 공정에 맡길 가능성도 거론됩니다. 그럼에도 인텔이 18A-P의 적용 범위를 서버용에서 소비자용 CPU까지 넓히려는 것은 공정 성능과 수율에 대한 자신감을 보여주는 대목입니다. 인텔이 18A-P를 안정적으로 양산하고 차세대 14A 공정까지 성공적으로 이어가며 과거의 경쟁력을 되찾을 수 있을지 주목됩니다.

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.

- AI 기반 통합 보안 운영 체계와 고객 중심 서비스 역량 평가- IDC 마켓스케이프 메이저 플레이어 선정 이어 글로벌 평가서 경쟁력 확인 SK쉴더스(대표 민기식)가 글로벌 시장조사 기관 프로스트 앤드 설리번(Frost ＆ Sullivan)의 ‘2026 아시아태평양 고객 가치 리더십(2026 APAC Customer Value Leadership)’ 선정 기업에 이름을 올렸다. 프로스트 앤드 설리번은 매년 기술 경쟁력, 사업 성과, 고객 가치, 성장 가능성 등을 종합적으로 평가해 분야별 우수 기업을 선정한다. ‘아시아태평양 고객 가치 리더십’은 아태 지역 여러 산업군에서 서비스 우수성과 고객 가치 창출 역량을 평가하는 프로그램으로, SK쉴더스는 올해 사이버보안 서비스 부문 우수 기업으로 선정됐다. 최근 AI 도입과 클라우드 확산으로 기업의 IT 환경이 복잡해지면서, 보안 운영에서도 탐지·분석·대응을 통합적으로 수행하는 체계의 중요성이 커지고 있다. 이번 선정은 이러한 환경 변화에 대응하는 SK쉴더스의 통합 보안 서비스 운영 역량과 고객 지원 체계가 평가받았다는 점에서 의미가 있다. 프로스트 앤드 설리번은 최종 평가 선정 리포트를 통해 SK쉴더스의 AI 기반 통합 보안 운영 체계와 고객 중심 서비스를 주요 강점으로 꼽으며 이번 선정 배경을 설명했다. 특히 AI 사이버보안 관제 플랫폼인 ‘시큐디움(Secudium)’을 중심으로 한 운영 역량을 높이 평가했다. 시큐디움은 대규모 보안 로그 처리 역량을 바탕으로 위협 탐지·대응 서비스를 제공하며, 클라우드와 온프레미스가 혼합된 다양한 하이브리드 IT 환경에서도 보안 운영을 지원한다. 또한 관리형 보안 서비스(MSS), 관리형 탐지·대응(MDR), 침해 사고 대응, 디지털 포렌식, 모의 해킹, 보안 컨설팅을 아우르는 엔드투엔드(End-to-End) 사이버보안 서비스 포트폴리오를 경쟁력 요소로 소개했다. 더불어 차세대 보안 관제를 위한 에이전틱 AI 기반 SOC(Security Operations Center) 플랫폼 구축 전략과 이를 기반으로 한 성장 가능성에도 주목했다. 고객 경험과 만족도 측면에서도 경쟁력을 인정받았다. 프로스트 앤드 설리번은 SK쉴더스의 AI·자동화 기반 MDR 운영 체계와 약 95%에 달하는 MDR 고객 유지율을 대표 사례로 제시하며, 높은 고객 만족도와 장기적인 고객 신뢰를 확보하고 있다고 분석했다. 또한 고객 규모와 보안 성숙도에 맞춰 선택할 수 있는 구독형 서비스 모델과 유연한 서비스 운영 체계도 차별화된 경쟁력 요소로 평가했다. 한편, SK쉴더스는 지난해 ‘IDC 마켓스케이프: 아시아태평양 MDR 서비스 벤더 평가 2025’에서 국내 기업으로는 유일하게 메이저 플레이어(Major Player)로 선정된 데 이어, 이번 프로스트 앤드 설리번 평가에서도 고객 가치와 서비스 경쟁력을 인정받으며 글로벌 수준의 사이버보안 서비스 역량을 재확인했다. SK쉴더스 관계자는 “이번 선정은 고객이 직면한 다양한 보안 위협에 대해 SK쉴더스의 실질적인 대응 역량과 보안 전문성을 인정받은 결과”라며 “앞으로도 시큐디움과 MDR 역량을 기반으로 AI 중심의 보안 운영 체계를 실현하고 차세대 SOC를 선도해, 고객에게 더욱 높은 보안 가치와 신뢰를 제공하겠다”고 밝혔다.

인텔은 지난 몇 년간 심각한 위기에 몰린 상태였습니다. 주력 시장인 서버 및 클라이언트 CPU 시장에서 경쟁자인 AMD에 계속 시장 점유율을 내줬고 막대한 비용을 들여가며 추진한 파운드리 사업 역시 성과가 미미했습니다. 특히 미세 공정 개발에서 TSMC에 뒤지면서 파운드리 사업 진출은커녕 반도체 생산 부분을 포기해야 한다는 이야기까지 나왔습니다. 하지만 이런 상황은 작년부터 바뀌기 시작했습니다. 인텔이 야심 차게 준비한 18A 공정으로 만든 제품들이 하나씩 시장에 등장하기 시작했고 에이전틱 AI 덕분에 서버 CPU 시장 수요가 증가하면서 실적이 개선된 것입니다. 올해 1분기 인텔은 시장의 예상을 뛰어넘는 깜짝 실적을 발표했고 2분기 실적도 자신하고 있습니다. 인텔은 차세대 공정인 18A-P와 이를 적용한 차세대 서버 프로세서인 다이아몬드 래피즈(Diamond Rapids)를 공개하면서 이 기세를 이어가고 있습니다. 최근 열린 VLSI 2026 심포지엄에서 인텔은 18A-P 공정에 대한 상세한 정보를 공개하며 차세대 미세 공정의 구체적인 청사진을 제시했습니다. 현재 시범 생산(Risk Production) 단계에 진입한 18A-P는 기존 18A 공정의 설계를 그대로 유지하면서도 성능과 효율을 극대화한 개량형 공정입니다. 특히 설계 규칙(Design Rule)의 100% 호환성을 확보하여, 기존 18A 공정을 사용하던 설계 자산(IP)을 크게 변경하지 않고 재사용할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 이는 고객사의 제품 개발 및 검증 기간과 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 기존의 18A 공정 대비 동일한 전력 소비에서 성능이 9% 향상되거나, 동일한 성능에서 전력 소비가 18% 감소합니다. (표준 ARM 코어 서브 블록 기준). 비록 트랜지스터 밀도는 더 높아지지 않았지만, 클럭을 높이거나 혹은 같은 클럭에서 에너지 소비를 줄여 훨씬 빠르거나 혹은 효율적인 프로세서를 제조할 수 있습니다. 사실상 같은 세대 공정인데도 이렇게 성능을 높일 수 있는 비결은 ‘파워 부스트(Power Boost)’ 덕분입니다. 인텔은 18A에서 업계 최초로 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)를 적용했습니다. 본래 트랜지스터 위에 전력층과 신호층을 모두 올렸던 기존의 방식 대신 전력층을 아래로 내리고 트랜지스터를 중간에, 신호층을 가장 위에 배치하는 방식으로 바꾼 것인데, 덕분에 전력 소모는 줄이고 회로 밀도는 높일 수 있었습니다. 18A-P에서는 여기서 한 발 더 나아가 트랜지스터의 전면과 후면 양쪽에서 접촉을 형성하는 업계 최초의 ‘듀얼 콘택트(Dual-contact)’ 구조를 구현했습니다. 덕분에 트랜지스터의 구동 전류를 높이고 저항을 대폭 낮추어, 칩의 정전용량(Capacitance) 증가 없이도 더 높은 주파수를 안정적으로 확보할 수 있게 됐습니다. 칩의 집적도가 높아짐에 따라 필연적으로 발생하는 발열과 신호 손실 문제는 소재와 설계의 공동 최적화(DTCO)를 통해 최대한 해소했습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 새로운 소재와 설계 혁신을 통해 열 저항을 20~40%가량 낮춤으로써 고성능 상태를 더 오래 유지할 수 있습니다. 그리고 반도체 층간 연결 통로인 비아(Via)의 형상과 소재를 최적화하여 저항을 10~30% 줄이는 데 성공했습니다. 여기에 더해 초저임계전압(ULVT)과 저임계전압(LVT) 사이에 다섯 번째 로직 임계전압(Vt) 옵션을 추가함으로써, 설계자가 속도가 중요한 영역과 전력 절감이 필요한 영역을 더욱 정밀하게 제어할 수 있도록 유연성을 높였습니다. 앞서 발표한 것처럼 인텔은 차세대 제온 ‘다이아몬드 래피즈’의 핵심 연산을 담당하는 컴퓨트 타일에 이 공정을 도입할 계획입니다. 최대 192개의 고성능 P 코어를 장착해 발열이 상당할 것으로 예상되지만, 인텔은 18A-P 공정을 적용해 효율과 성능 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 아울러 전력 효율이 중요해지는 AI 가속기 시장이나 발열 제약이 엄격한 모바일 AP 시장을 겨냥해 외부 고객사 유치에도 박차를 가하고 있습니다. 다만 현재 18A 공정의 양산 능력이 그렇게 크지 않다는 점은 파운드리 시장을 노리는 인텔의 큰 약점입니다. 현재 양산 중인 공장은 애리조나의 Fab 52가 유일한 상태로 서버 및 모바일 프로세서 가운데 일부만 이곳에서 생산 중입니다. 데스크톱 CPU인 애로우 레이크는 여전히 TSMC의 미세 공정을 활용하고 있습니다. 이런 상황은 다음 세대인 노바 레이크에서도 달라지지 않을 것이라는 예측이 나오고 있는데, 현재 인텔의 18A 계열 양산 능력으로 서버와 클라이언트 시장 모두를 감당하기는 어려울 것이라는 예측도 나오는 상황입니다. 이와 같은 약점을 극복하기 위해서는 현재 Fab 52 옆에 건설 중인 Fab 62와 업계 최초로 ‘하이 NA EUV’(High-NA EUV) 노광 장비가 대거 배치되는 팹인 오하이오의 Fab 27 같은 현재 건설 중인 최첨단 팹이 예정대로 순조롭게 완성되고 가동되어야 합니다. 20A에서 한 번 고배를 마신 인텔은 18A를 가까스로 성공시키면서 실점을 만회할 기회를 얻었습니다. 계속해서 18A-P와 14A를 통해 득점을 이어나가며 반전의 드라마를 쓸 수 있을지 주목됩니다.

페르소나에이아이가 10일 서울 코엑스에서 개막한 ‘2026 STK(스마트 테크 코리아)’에 참가해 AI 로봇 시연을 진행했다고 밝혔다. 당일 행사장에는 해당 기업의 로봇 기술 시연을 확인하려는 방문객들이 전시 부스에 집중되며 피지컬 AI 기술에 대한 시장의 관심도를 반영했다. 전시 현장에서는 페르소나AI가 공개한 AI 로봇의 기동과 반응 속도를 확인하기 위한 관람객들의 대기열이 형성됐다. 해당 로봇에는 한국 각 지역 작업자의 사투리를 인식하도록 설계된 페르소나AI의 SSTT(Sovereign AI Speech to Text) 음성모델이 온디바이스 형태로 탑재됐다. 현장 진행자의 구두 명령에 따라 사족 보행 로봇과 휴머노이드 로봇이 구동하는 제어 과정이 공개됐으며, 다수의 관람객이 부스 주변에서 시연 과정을 촬영했다. 페르소나AI는 이번 전시회를 통해 LAM, VLA, sLLM 등 자체 개발한 인공지능 모델을 로봇 운영체제(OS)에 최적화하여 연동한 기술을 시연했다. 기업 측은 이를 기반으로 에이전틱 로봇 시장으로 사업 영역을 확대하고 초기에 진입하겠다는 계획을 공개했다. 기술의 개발 방향은 단순한 하드웨어 제어 단계를 넘어 AI 로봇이 상황 판단과 명령 실행을 동시에 수행하는 구조를 구축하는 것이다. 이번 기술 시연은 인공지능이 소프트웨어 환경을 넘어 물리적 영역으로 확장되는 피지컬 AI의 구현 가능성을 검증했다는 점에서 지표를 지닌다. 페르소나AI는 개발된 AI 로봇을 바탕으로 산업 및 국방 등 실제 현장에서 적용 가능한 활용 방안을 도출했으며, 관람객들에게 차세대 인공지능 기술의 발전 단계를 제시했다. 인공지능과 로봇 인프라가 결합한 기술이 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 부문으로 확산될 것이라는 시장의 전망도 현장에서 수집됐다. 전시장을 방문한 업계 관계자들과 일반 관람객들은 페르소나AI의 시연 부스에서 기술 규격과 적용 범위에 대한 질의응답을 진행했으며, 시연 종료 이후에도 부스를 통한 상담이 지속됐다. 한편, 차세대 기술의 동향을 확인 수 있는 국내 산업 전시회인 ‘STK 2026’은 오는 12일까지 사흘간 코엑스에서 개최되며, 인공지능, 로봇공학, 제조 자동화 등 다양한 솔루션이 전시된다. 행사 초반부터 관람객의 방문이 이어지고 있는 페르소나AI 부스는 피지컬 AI 분야에 대한 업계의 수요를 보여주는 사례로 평가받고 있다.

AI가 스스로 아이디어를 내고 실험을 설계하는 ‘비인간 혁신가’로 부상하는 가운데, 국내외 연구개발(R＆D)·기술혁신 분야 석학과 정책기관, 산업계 리더들이 서울에 모여 AI 시대의 R＆D 전략을 논의한다. 기술경영경제학회(KOSIME)는 오는 29일부터 30일까지 고려대 안암캠퍼스에서 ‘2026 R＆D 매니지먼트 워크숍’을 개최한다고 28일 밝혔다. 이번 행사는 영국 R＆D 매니지먼트 협회(RADMA), 고려대 정부학연구소(IGS)가 공동 주관한다. 행사 주제는 ‘AI 시대 R＆D 경영의 미래’다. 생성형 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI가 산업 구조와 국가 혁신 시스템을 재편하는 상황에서 AI 기반 의사결정, 산업 AI, 기술주권, 글로벌 R＆D 협력 전략, 혁신정책 등이 폭넓게 논의될 예정이다. 개막 행사에서는 배경훈 과학기술정보통신부 부총리가 축사를 하고, 팀 민셜 영국 케임브리지대 교수와 임우형 LG AI연구원 원장이 기조강연에 나선다. 워크숍에는 혁신·기술경영 분야의 해외 석학들도 대거 참여한다. 팀 민셜·레티지아 모타라 케임브리지대 교수, 알베르토 디 미닌 이탈리아 산타나대 교수, 빔 반하버베케 벨기에 앤트워프대 교수, 유안 조우 중국 칭화대 교수, 카주야키 모토하시 일본 도쿄대 교수, 메이치 후 대만 칭화대 교수, 발렌티나 아무소 영국 UCL 교수 등이 발제와 토론을 맡는다. 국내에서는 이정동·이근 서울대 교수 등이 참여한다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP), 한국개발연구원(KDI), 과학기술정책연구원(STEPI), 한국산업기술기획평가원(KEIT), 한국산업기술진흥협회(KOITA) 등 주요 정책 연구기관과 산업계도 함께한다. 행사 기간에는 30여개의 전문 세션이 운영된다. 주요 의제는 AI 전략과 거버넌스, AI 기반 평가·의사결정 시스템, AI와 노동·인적자본, 오픈 이노베이션, 국가전략기술, 탄소중립과 산업 전환, AI 정책 설계 등이다. 국제 학계의 관심도 집중되고 있다. 세계적 SSCI 학술지인 ‘R＆D 매니지먼트 저널’은 이번 워크숍과 연계해 특별호를 편성했다. 특별호의 주제는 ‘비인간 혁신가: 에이전틱 AI, 피지컬 AI와 R＆D 경영의 변화’다. 특별호는 AI가 더 이상 단순한 연구 보조 도구가 아니라 아이디어 생성, 실험 설계, 의사결정, 연구개발 과정에 직접 참여하는 혁신의 행위자로 등장하고 있다는 문제의식에서 출발한다. 인간과 AI의 최적 역할 분담, AI가 생성한 지식과 특허의 소유권, AI 시대의 개방형 혁신 재정의 등이 핵심 쟁점으로 다뤄질 예정이다. 특별호 초빙편집인으로는 안준모 고려대 교수, 알베르토 디 미닌 교수, 이성주 서울대 교수, 홍아름 경희대 교수가 참여한다. 안준모 기술경영경제학회장은 “AI 시대의 R＆D는 더 이상 개별 연구소나 기업 단위의 경쟁만으로 설명할 수 없다”며 “국가 차원의 데이터, 인재, 산업, 정책, 플랫폼이 연결되는 새로운 혁신 생태계 구축이 중요하다”고 밝혔다. 이어 “한국은 제조업과 ICT 인프라, 우수한 인적자원을 갖춘 만큼 AI 기반 R＆D 혁신을 선도할 잠재력이 크다”며 “이제는 단순한 기술 추격을 넘어 글로벌 기술 질서와 표준, AI 거버넌스를 함께 설계하는 국가로 도약해야 한다”고 강조했다. 기술경영경제학회는 올해로 35년차를 맞은 기술·경영·경제 융합 연구 분야의 국내 대표 학술단체다. 과학기술정책, 산업혁신, 디지털 전환, 기술사업화, 국가 R＆D, 스타트업 생태계 등 산학연관 의제를 다뤄왔다. 최근에는 생성형 AI, 에이전틱 AI, 반도체 경쟁, 디지털 주권 등 국가 미래 전략과 직결된 의제에도 주목하고 있다. 행사 마지막 날에는 특별 문화공연 ‘하모니 인 이노베이션: 동행’도 열린다. 비올라 연주자인 김남중 이화여대 초빙교수, 해금 연주자인 노은아 서울대 교수, 장구 연주자인 서수복 국립국악원 악장이 무대에 올라 기술 혁신과 문화적 융합의 의미를 전할 예정이다.

한컴이 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트를 LG AI연구원의 생성형 AI 플랫폼 ‘챗엑사원’에 공급한다고 22일 밝혔다. 한컴은 LG AI연구원이 전략적 사업 얼라이언스 협약을 체결해 장기 파트너십을 본격 가동하는 것이다. 한컴의 AI 에이전트 기술을 LG AI연구원의 챗엑사원 서비스 플랫폼에 접목하는 것이 핵심 과제다. 이를 바탕으로 한컴의 AI 에이전트 역량과 LG AI연구원의 서비스 인프라를 아우르는 통합 솔루션을 개발한다는 게 한컴의 설명이다. 챗엑사원에서 생성된 결과물을 한컴의 문서 작성 에이전트가 웹 기반 한글 뷰어로 즉시 확인할 수 있도록 전환한다. 사용자가 챗엑사원 채팅창에서 기획서 작성을 요청하면 한컴 에이전트가 문서 구조를 분석하고 양식을 적용해 자체적으로 초안을 완성한 뒤 한글 문서 형태로 미리보기 하거나 저장할 수 있다. 한편 한컴은 36년 만에 사명을 변경하고 글로벌 에이전틱 운영체제(OS)로 도약하겠다고 밝힌 바 있다.

페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 개최되는 ‘2026 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA)’에 참가해 피지컬AI 로봇 기술을 시연한다. 이번 행사에서 페르소나AI는 음성 명령을 기반으로 상황을 관찰하고 판단해 행동하는 에이전틱(Agentic) 로봇 기술과 자체 개발한 로봇 운영체제(OS) 역량을 공개한다. 전시 현장에서는 한국, 미국, 중국 등 3개국 공동연구를 통해 개발된 휴머노이드와 사족보행 로봇이 소개된다. 해당 로봇군에는 페르소나AI의 자체 AI 엔진이 탑재됐으며, 음성 인식 기반의 지능형 로봇 기술이 적용됐다. 특히 지역별 사투리까지 인식 가능한 온디바이스 기반 SSTT(Sovereign AI Speech to Text) 음성 모델을 내장해 응답 속도를 높이고 데이터 보안성을 강화했다. 이는 비용 효율성을 개선해 산업 현장 및 일상 환경에 적용 가능한 수준으로 구현됐다. 공개된 로봇은 단순 명령 수행을 넘어 주변 상황을 스스로 판단하는 에이전틱 기능을 보유했다. 사용자가 “덥다”고 말할 경우 주변 환경을 인식해 에어컨을 작동하거나 물을 제공하는 등 능동적 행동을 수행한다. 이는 기업이 자체 보유한 복수의 AI 모델을 로봇에 탑재해 기술적 패러다임을 제시한 사례다. 참관객들은 전시 기간 중 일 4회 진행되는 시연을 통해 피지컬AI의 기술 방향성을 확인할 수 있다. 페르소나AI는 경량화된 원천 AI 엔진을 앞세워 로봇 OS 개발을 선도하며 피지컬AI 시대를 앞당기고 있다. 인터넷 연결이나 GPU 없이도 동작하는 경량 AI 모델을 기반으로 CES 2025·2026 혁신상 연속 수상과 Gen AI Competition 등 국제 대회 수상을 통해 글로벌 기술 경쟁력을 입증해왔다. 또한 LAM, VLA, sLLM 등 자체 개발한 AI 모델을 로봇 OS에 최적화해 에이전틱 로봇 시장 선점을 목표로 하고 있다. 회사는 온디바이스 기반 AI와 한국어 특화 음성 인식 기술을 바탕으로 로봇, 제조, 물류 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 점차 넓혀갈 계획이다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

“인공지능(AI)이 바둑을 교육할 수 있다면 바둑의 진입장벽이 굉장히 낮아지지 않을까요?” 이세돌 9단은 9일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 ‘에이전틱 AI 상용화 글로벌 캠페인’에서 에이전틱 AI 스타트업 ‘인핸스’의 AI 운영체제(OS)를 활용하며 이같이 말했다. 바둑 실력을 일정 수준 이상으로 올리기 위해선 일주일에 3일, 3년 이상 기원에 오가며 수련해야 하는데 AI를 이용하면 바둑 교육에 대한 접근성이 낮아질 수 있다는 뜻이다. 이날 캠페인은 이 9단이 2016년 알파고와 대국을 벌인 장소에서 동일하게 진행됐다. 당시 대국 때와 비슷하게 검은 정장과 흰 셔츠를 입고 행사에 참석한 이 9단은 10년 전 알파고와의 대국을 회상하며 “에릭 슈미트 당시 구글 최고경영자(CEO)가 옆집 할아버지처럼 제 딸과 놀아주셔서 ‘중요한 대국을 앞두고 저렇게 편안하다니, 자신이 없다면 저럴 수 있을까’ 하는 생각에 굉장히 위기감이 들었다”고 고백했다. 그러면서 “그때 기억이 선명한데 알파고 10년 만에 이렇게 같은 장소에서 (프로그램을) 만들고 많이 바뀌었다”고 말했다. 이 9단은 인핸스의 AI OS를 활용해 직접 초보자를 위한 바둑 교육 프로그램을 설계했다. 이승현 인핸스 대표가 묻고 이 9단이 답변하면, 인핸스의 AI OS가 대담을 녹음해 내용을 분석하고 이 9단의 의견을 반영해 교육 프로그램을 만드는 식이다. 이 9단은 “바둑 잘 두는 AI는 이미 있는데 바둑을 가르치는 교육 프로그램은 없다고 봐도 무방하다”며 “어린 나이에 포커스를 맞추고, 바둑을 처음 배우는 아이들을 위해 9·9줄의 형태도 들어갔으면 좋겠다”고 주문했다. 대담이 끝나자 AI OS는 이 9단의 발언을 토대로 웹 서치, 디자인 등의 과정을 거쳐 초보자가 AI와 바둑을 두며 훈련을 할 수 있는 시스템을 만들었다. 이 9단은 바둑 교육 프로그램과 즉석에서 바둑을 두며 “알파고 수준은 넘어섰다고 봐야 할 것 같다. 사람이 이기기 힘든 수준”이라고 평가했다. 이 9단이 장고를 하자 AI는 ‘이럴 때는 R8 자리에 두어 흩어진 흑돌 친구들이 서로 손을 꽉 잡을 수 있게 도와달라’ 등 어린아이의 눈높이에 맞춰 해설을 이어갔다. 이 9단은 대담에서 “제가 10년 전 (AI와) 대결을 했다면 이제는 상황이 완전히 바뀌었다”며 “AI로 뭔가를 만들고 같이 할 수 있는, 협업해나가는 형태로 (관계가) 바뀐 것 같다”고 말했다. 이어 “우리가 풀지 못하는 수많은 난제를 AI와의 협업을 통해 비교적 쉽게 진행할 수 있다”며 “AI를 통해 일자리가 변화한다고 보고, 수많은 일자리가 생겨날 것이라고 생각한다”고 덧붙였다.

구글과 개발한 모바일용 OS 장착넌지시 뒤에서 일상 돕는 스마트폰측면 시야각 제한 기능에 환호성사전판매 시작… 구독 클럽도 운영 삼성전자가 차세대 플래그십 스마트폰 ‘갤럭시 S26’ 시리즈에 구글과 공동 개발한 모바일용 인공지능(AI) 운영체제(OS)를 최초로 탑재했다. 스마트폰의 근간인 OS 단계까지 AI를 연결해 이른바 ‘에이전틱 AI 폰’을 구현하겠다는 전략이다. 노태문 삼성전자 대표이사 사장(DX부문장)은 25일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 진행된 ‘갤럭시 언팩 2026’ 행사 이후 열린 기자간담회에서 “사용자가 AI를 일부러 찾기보다는 AI가 뒤에서 조용히 도와 일상을 더 쉽게 만드는 것이 목표”라며 구글과의 AI OS 공동 개발 배경을 설명했다. 노 사장은 “S26를 시작으로 AI OS를 점점 고도화시켜 나갈 것이고, 구글과 협력해 생태계를 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 그는 이번 갤럭시 S26 시리즈를 “월드 퍼스트(세계 최초) 모바일 에이전틱 AI 폰”이라고 소개했다. 기존에는 스마트폰 사용자가 일일이 필요한 애플리케이션(앱)을 찾아 실행해야 했다면, 이제는 AI가 사용자의 의도나 맥락을 파악해 적절한 기능을 선제적으로 제안하는 방식으로 진화했다는 설명이다. 갤럭시 S26 시리즈 판매 목표에 대해서는 “전작을 뛰어넘는 성과를 내는 것이 목표”라고 강조했다. 특히 노 사장은 올해 8억대 이상의 갤럭시 기기에 AI 사용이 가능하도록 서비스를 확대하고 AI 대중화를 더 가속화하겠다는 포부도 밝혔다. 그는 “삼성은 AI 대중화의 관점에서 2025년 말까지 4억대 이상 갤럭시 기기에서 AI를 사용 가능하도록 확대했다”며 “올해는 이를 두 배로 확대할 목표를 갖고 있다”고 전했다. 이를 위해 올해 출시하는 모든 갤럭시 신제품은 스마트폰뿐만 아니라 태블릿·PC·웨어러블까지 AI를 지원하겠다는 방침이다. 이날 언팩 행사장은 1200석 규모의 좌석이 모두 찰 정도로 열기가 뜨거웠다. 특히 모바일 업계 최초로 측면에서 보이는 화면을 제한한 ‘갤럭시 S26 울트라’의 ‘프라이버시 디스플레이’ 기능이 시연될 때는 관객석에서 환호성과 박수갈채가 이어지기도 했다. 주요 외신들도 이 기능에 주목했다. 미국 일간 월스트리트저널(WSJ)은 “애플이 즉시 따라 해야 할 기능”이라고 보도했다. IT 전문 매체 ‘폰아레나’도 “매우 천재적”이라고 평가하며 애플이 향후 아이폰이나 맥북에 유사한 기술을 도입할 가능성이 크다고 전망했다. 한편 갤럭시 S26 시리즈 사전 판매는 오는 27일부터 3월 5일까지 진행된다. 국내 공식 출시일은 다음 달 11일이다. 삼성전자는 사전 판매 시작과 함께 ‘뉴(New) 갤럭시 AI 구독클럽’ 가입도 시작한다. 클럽에 가입하면 기기 반납 시 최대 50% 잔존가 보상, ‘삼성케어플러스 스마트폰 파손+’ 제공, 모바일 액세서리 할인 등의 혜택이 주어진다.

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

10월 8일(현지시간) 네덜란드 암스테르담에서 개막한 ‘월드 서밋 AI 2025’(World Summit AI 2025)는 기업들에 명확한 경고와 함께 구체적인 로드맵을 제시했다. AI 도입의 ‘실험 단계’는 끝났으며, 이제 전사적 활용과 수익 창출 단계로 전환해야 한다는 것이다. 현지에서 목격한 글로벌 선도 기업들은 이미 AI를 조직 깊숙이 통합하며 가시적 성과를 내고 있었다. 한국 기업들이 이 격차를 좁히기 위해선 어떤 과제를 해결해야 할까. AI가 절약해준 시간, 질적 가치 창출에 투자“기계는 당신에게 시간 낭비하지 말라고 말하겠지만, 오직 인간만이 ‘어떤 시간이 낭비할 가치가 있는지’ 말할 수 있다”라는 미래학자 제이슨 스나이더의 메시지는 한국 기업들이 놓치기 쉬운 핵심을 건드린다. 많은 기업이 AI 도입의 목표를 ‘업무 효율화’와 ‘비용 절감’에만 둔다. 물론 중요한 목표지만 그것이 전부라면, AI는 단지 직원을 더 빠르게 일하도록 하는 채찍에 불과하다. 정말 중요한 질문은 ‘AI가 절약해준 시간으로 우리는 무엇을 할 것인가’이다. 암스테르담은 우리에게 “AI는 반복적이고 기계적인 작업을 처리하고, 인간은 창의성과 전략적 사고가 필요한 일에 집중할 수 있게 해야 한다”라는 교훈을 줬다. 고객 서비스 부서가 기본적인 문의의 90%를 AI 챗봇으로 처리할 때, 부서 직원은 남은 10%의 복잡한 문제를 더 깊이 있게 해결하고, AI가 놓친 고객의 감정을 읽고 공감하며, 고객 피드백을 분석해 제품 개선 아이디어를 제안하는 방식으로 운영해야 한다는 것이다. AI가 양적 생산성을 담당하면, 인간은 질적 가치를 창출해야 한다. 하향식에서 상향식으로…조직 문화의 근본적 전환하지만 아직 한국 대기업의 AI 도입 패턴은 한계가 뚜렷하다. 본사 디지털혁신팀이나 IT 부서가 주도하고, 전략을 수립하며, 표준 솔루션을 선정해 전사에 배포하는 전형적인 하향식(top-down)이 한계의 배경이다. 이 방식으로는 각 부서와 현업의 구체적 요구를 충족하기 어렵다. 반면 네덜란드 거대 투자기업이자 중국 텐센트의 최대주주인 프로수스(Prosus)의 2만 5000명 전 직원은 현재 각자 필요한 AI 에이전트를 직접 만들어 사용하는 상향식(bottom-up) 접근을 하고 있다. 마케팅 직원이 자신의 업무에 필요한 경쟁사 모니터링 에이전트를, 재무 담당자가 지출 패턴 분석 에이전트를 스스로 만든다. IT 부서는 인프라와 보안 프레임워크를 제공하되, 구체적인 활용은 현업이 주도한다. 프로수스의 글로벌 AI 책임자 유로 베이낫은 이를 통해 생산성과 작업 품질, 조직 민첩성에 뚜렷한 진전이 있었다고 설명했다. 이러한 전환을 위해서는 두 가지가 필요하다. 첫째, 전 직원 대상 AI 기초 교육이다. 코딩을 몰라도 AI 에이전트를 만들 수 있는 법을 모든 직원이 배워야 한다. 둘째, 실패를 용인하는 문화다. 현업이 만든 에이전트가 처음부터 완벽할 수 없다. 시행착오를 허용하고 빠르게 개선하는 조직 문화가 전제되어야 한다. 보안과 통제…속도와 안전의 균형다만 보안과 통제는 필수 요건이다. AI 에이전트는 스스로 판단하고 행동한다. 고객 데이터베이스에 접근하고, 이메일을 발송하며, 결제를 승인할 수도 있다. 만약 에이전트가 잘못된 판단을 하거나, 해킹당한다면 결과는 치명적일 수 있다. 암스테르담 현지에서 만난 독일 보안업체 관계자는 “AI 자체가 위험한 것이 아니라 통제 없는 사용이 위험하다”라며 “자율 AI 에이전트의 경우, 기계가 결정을 내리는 곳에서는 인간이 프레임워크(체계, 큰 틀)를 결정해야 한다”라고 강조했다. AI 에이전트가 새로운 표준이 되고 있지만, 보안과 가드레일(안전장치)은 필수적이라는 설명이다. 따라서 한국 기업들은 AI 도입 속도만큼이나 보안 체계 구축에도 투자해야 한다. 구체적으로는 세 가지가 필요하다. 첫째, AI 거버넌스 조직이다. AI 윤리위원회나 AI 리스크 관리팀을 구성해, 어떤 업무에 AI를 쓸 수 있고 어떤 업무에는 쓸 수 없는지 명확한 가이드라인을 수립해야 한다. 둘째, 에이전트 모니터링 시스템이다. AI 에이전트가 어떤 데이터에 접근했고, 어떤 행동을 했는지 실시간으로 추적하고 기록해야 한다. 이상 행동이 감지되면 즉시 중단시킬 수 있는 ‘킬 스위치’(원격 비활성화 기능)도 필수다. 셋째, 단계적 권한 부여다. 모든 직원이 처음부터 강력한 AI 에이전트를 만들 수 있게 해서는 안 된다. 기초 교육을 이수하고, 소규모 프로젝트에서 검증된 직원에게 단계적으로 권한을 확대해야 한다. 인재 육성 시급…6개월 늦으면 1년 뒤처진다 “AI가 전 세계 기술 환경을 빠르게 재편하고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 새로운 역량에 대한 수요를 가속화하고 있다. 교육이 진화하는 인력 수요에 맞춰 적응해야 한다”라는 미국 최대 교육 플랫폼 ‘코세라’(Coursera) 측 조언은 생존 전략으로 다가온다. AI 기술은 6개월마다 세대교체가 일어난다. 2024년 초 최신 기술이었던 것이 2024년 말에는 구식이 된다. 따라서 일회성 교육으로는 부족하다. 지속적 학습 체계가 필요하다. 한국 기업은 전 직원 대상으로 챗지피티(ChatGPT), 클로드(Claude) 같은 기본 도구 활용법을 교육한 뒤, 각 직무에 특화된 심화 교육을 진행하는 방식을 채택할 수 있다. 라훌 파탁 아마존웹서비스(AWS)의 부사장이 암스테르담에서 “AI 마인드셋을 갖춘 비전 있는 리더”의 중요성을 강조한 것처럼, 경영진의 AI 이해도도 중요하다. 임원진도 직접 AI 도구를 사용해보고, 그 가능성과 한계를 체험해야 올바른 의사결정을 할 수 있다. 지금 시작하지 않으면 따라잡을 수 없다암스테르담에서 목격한 바에 따르면 프로수스, BMW 같은 기업들은 이미 전사적 AI 활용 단계에 진입했다. 실험이 아니라 실전 배치를 통해 데이터를 축적하고, 시행착오를 겪으며 노하우를 쌓고 있다. AI 격차는 기술 격차가 아니다. 조직 문화, 인재, 거버넌스의 격차다. 챗지피티나 클로드 같은 도구는 누구나 쓸 수 있다. 하지만 조직 전체가 AI를 일상적으로 활용하고, 안전하게 관리하며, 의미 있는 가치를 창출하는 시스템을 구축하는 데는 최소 1~2년이 걸린다. 지금 시작하지 않으면, 한국 기업들은 글로벌 경쟁에서 영구적으로 뒤처질 수 있다. “파일럿 단계는 끝났다. 이제 실전”이라는 이번 월드 서밋 AI 2025의 메시지는 우리에게 여러 과제를 던진다. ■ AI 에이전트 (AI Agent): 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템이나 프로그램.■ 에이전틱 AI (Agentic AI): 자율성, 추론, 계획 능력을 가진 AI의 특성을 강조하는 표현.■ 에이전틱 엔터프라이즈 (Agentic Enterprise): AI 에이전트가 조직 운영의 핵심 주체로 자리잡은 기업.■ 멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent System): 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 시스템.■ 가드레일 (Guardrails): AI 에이전트가 안전하게 작동하도록 하는 안전장치 및 제약 조건.■ 상향식 AI 도입 (Bottom-up AI Adoption): IT 부서가 아닌 현업 직원들이 주도적으로 AI 도구를 만들고 활용하는 방식. ※이 기사는 한국언론진흥재단의 지원을 받아 작성되었습니다.