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.

틱톡의 모회사로, 중국 베이징에 본사를 둔 바이트댄스의 인공지능(AI) 영상 생성 모델 ‘시댄스 2.0’이 미국 할리우드를 뒤흔들고 있다. 옥상 위에서 톱스타 톰 크루즈와 브래드 피트가 난투를 벌이는 15초짜리 영상은 완성도만 놓고 보면 신작 블록버스터 예고편과 다름없지만 실제로는 ‘두 줄짜리 프롬프트’로 만든 AI 생성물이다. 카메라, 스태프, 배우 없이도 이 정도 퀄리티의 액션 시퀀스가 찍히자 미국 영화업계에서는 “우리는 끝났다”는 비관론까지 터져 나왔다. 시댄스 2.0은 텍스트만으로 15초짜리 실사 영상과 유명 지식재산권(IP)에 기반한 장면을 쏟아내는 도구다. 실제로 소셜미디어(SNS)에 올라온 클립들을 보면 ‘스파이더맨’, ‘타이타닉’, ‘반지의 제왕’, ‘기묘한 이야기’ 등 주요 프랜차이즈와 ‘브레이킹 배드’의 주인공 캐릭터 월터 화이트까지 총출동한다. 문제는 이들이 모두 정식 라이선스가 아닌, 사실상 ‘AI 클립아트’처럼 무단 활용되고 있다는 점이다. 미국 영화 작가와 감독들은 “머지않아 한 사람이 컴퓨터 앞에 앉아 현재 할리우드와 구분할 수 없는 영화를 만들 것”이라며 생계 위협을 호소하고 있다. 미국영화협회(MPA)는 시댄스 2.0이 “미국 저작권 보호 대상 작품을 단 하루 만에 대규모로 무단 사용했다”며 강력하게 비난하고 침해 행위의 즉각 중단을 요구했다. 할리우드를 대표하는 스튜디오인 디즈니는 바이트댄스에 저작권 침해 중단 요구서를 보내 “스타워즈·마블 캐릭터를 마치 무료 퍼블릭 도메인 클립아트처럼 취급하고 있다”고 지적했다. 배우·감독조합이 참여한 ‘휴먼 아티스트리 캠페인’ 등 창작자 단체는 시댄스를 “대규모 절도”로 규정하며 가능한 모든 법적 수단을 동원하라고 촉구하고 있다. 관전 포인트는 이 사태가 단순한 기술 쇼크를 넘어 AI 시대 저작권 질서를 둘러싼 미중 패권 경쟁의 일부라는 점이다. 디즈니는 오픈AI와는 정식 라이선싱·지분 투자를 바탕으로 협력 모델을 구축했지만 중국 기업과는 연이어 경고장과 소송을 주고받는 ‘충돌 구조’를 반복해 왔다. 딥시크가 AI 추론에서 미국 빅테크를 위협한 데 이어 시댄스 2.0은 영상 제작 영역에서 비슷한 충격파를 던지고 있다. 기술 경쟁이 곧 규범 경쟁이 되는 국면이다. 한국 콘텐츠 산업에도 시사하는 바가 크다. 오늘 시댄스가 복제하는 대상이 할리우드라면 내일은 K드라마, K팝 아티스트, 웹툰 IP가 될 수 있다. AI 기업의 무단 학습과 생성에 대응할 수 있도록 저작권·초상권·퍼블리시티권을 재정비하고 해외 사업자를 겨냥한 집행 수단까지 준비해야 한다. 동시에 국내 AI 기업에는 정식 라이선싱과 수익 공유를 전제로 한 ‘협력 모델’을 열어 주지 않으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 병에서 나온 요정은 다시 넣을 수 없다. 그렇다면 한국이 할 일은 AI를 막는 것이 아니라 창작자의 권리를 전제로 공존의 규칙을 빠르게 설계하는 것이다. 한정훈 K엔터테크허브 대표

인공지능(AI)이 실제 환자 사례를 분석한 결과 의료진보다 더 높은 진단 정확도를 보였다는 연구 결과가 나왔다. 다만 연구진은 AI가 의사를 대신하기보다는 복잡한 판단을 돕는 보조 도구로 활용될 가능성이 크다고 선을 그었다. 연세대 의대 본과생들과 용인세브란스병원 교수 연구팀은 오픈AI의 멀티모달·추론 인공지능 모델의 임상 판단 성능을 의료진과 비교·분석한 결과를 10일 발표했다. 연구팀은 2011년부터 2024년까지 의료 교육 플랫폼 ‘메드스케이프’에 공개된 환자 사례 1426건을 활용했다. 각 사례에는 병력과 검사 수치뿐 아니라 엑스레이(X-ray), 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 심전도, 병리 슬라이드 등 총 917건의 의료 영상이 포함돼 실제 진료 현장과 유사한 조건을 갖췄다. 분석 결과 다수 의료진이 선택한 답안의 평균 정확도는 85.0%였다. 반면 오픈AI ‘GPT-4o’ 모델은 88.4%, 최신 추론 모델 ‘o1’은 94.3%의 정확도를 기록했다. 특히 o1은 진단뿐 아니라 질병 특성 파악, 검사 계획 수립, 치료 방향 설정 등 전 과정에서 90% 이상의 성능을 유지했다. 같은 사례를 다섯 차례 반복 분석한 결과에서도 AI의 판단은 비교적 일관됐다. o1 모델은 90.7%의 사례에서 다섯 번 모두 같은 정답을 제시했다. 연구진은 “단순한 우연이나 무작위 선택이 아닌 체계적인 추론을 바탕으로 답을 도출했음을 보여주는 결과”라고 설명했다. 배성아·박진영 용인세브란스병원 교수는 “AI가 텍스트와 의료 영상을 통합해 실제 임상의 수준 판단을 내릴 수 있다는 점을 객관적으로 입증한 사례”라면서도 “이는 AI가 의료진의 판단을 대체한다기보다, 복잡한 임상 상황에서 의사 결정을 보조하고 안전성을 높이는 도구로 활용될 수 있음을 보여준다”고 밝혔다. 연구 결과는 국제 의학 학술지 ‘메디신(볼티모어)’ 최신 호에 게재됐다.

반도체 수요 급증에 메모리값 급등삼성·LG 노트북 33~42%나 올라양육시설 청소년·자립준비청년 등 IT 기기 후원 ‘뚝’… 교육·취업 우려 중고 기기 기부도 20~30%로 줄어“PC·스마트폰 ‘렌털 시대’ 올 수도” 인공지능(AI) 반도체 수요 급증으로 메모리 가격이 치솟으면서 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등 정보통신(IT) 기기의 가격이 가파르게 상승하고 있다. 이른바 ‘칩플레이션(반도체 인플레이션)’ 여파가 일반 소비자 부담은 물론, 디지털 취약계층의 교육·취업 격차로 이어질 수 있다는 우려가 커지고 있다. 아동보호시설 관계자는 8일 “아동양육시설 청소년들이나 퇴소를 앞둔 자립준비청년들에게 노트북 등 정보통신(IT) 기기는 필수”라며 “하지만 가격이 워낙 올라 후원도 줄었고, 후원자들에게 별도로 요청을 해도 부담스러워하는 분위기”라고 전했다. 이곳 청년들의 경우 온라인 학업뿐 아니라 자립을 위한 행정·금융·취업 절차에서 더욱 불리한 상황을 맞게 된다는 의미다. 국가통계포털에 따르면 지난달에 컴퓨터 소비자물가지수는 95.42를 기록해 10개월 연속 상승했다. 지난해 1월과 비교하면 5.1% 올랐다. 삼성전자의 올해 신제품인 ‘갤럭시 북6 프로(35.6㎝)’는 341만원으로 전작인 ‘갤럭시 북5 프로’(255만 8000원)와 비교해 약 33.3% 인상됐다. LG전자의 ‘그램 프로 AI 2026(40.6㎝)’은 381만원에 판매되고 있는데, 전작(269만원) 대비 가격이 41.6% 올랐다. 가격 상승의 원인은 AI 열풍이다. AI 산업의 급성장으로 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가가치 메모리 반도체 수요 증가에 반도체 기업들은 일반 D램 생산 라인을 HBM 생산 라인 등으로 전환했다. 이에 일반 D램 공급이 부족해져 가격 상승 압력이 커졌다. 여기에 AI 서비스가 대규모 데이터를 실시간으로 처리·저장하는 ‘추론’ 영역으로 확장하면서 저장용 메모리인 낸드 수요도 늘어났다. 시장조사업체 D램익스체인지에 따르면 지난달 PC용 D램 범용 제품(DDR4 8Gb 1Gx8)의 평균 고정거래가격은 11.50달러로, 전월(9.30달러) 대비 23.66% 상승했다. 올해 1분기에 PC용 D램 계약 가격은 전 분기 대비 105~110% 급등할 것으로 전망된다. 시장조사업쳬 트렌드 포스는 노트북의 수익성 악화로 올해 전세계 노트북 생산량을 지난해보다 5.4% 감소한 약 1억 7300만대로 예측했고, 메모리 반도체 가격의 고공행진이 계속될 경우 10.1%까지 줄어들 것으로 봤다. 이에 IT 기기 판매 사이트에는 “지금이 가장 싸다”는 댓글이 적지 않다. 삼성전자가 곧 출시할 스마트폰 ‘갤럭시 S26’도 국내 기준으로 전작 대비 가격 인상이 예상되는 등 IT 기기 전분야로 가격 인상이 확대되는 분위기다. 가장 타격이 큰 건 취약계층이다. 자립준비청년을 지원하는 아동권리 전문 NGO인 ‘굿네이버스’의 한 협력시설은 “원래도 IT 기기는 단가가 높아 후원이 많이 들어오는 물품은 아니었지만, 최근 들어 후원율이 눈에 띄게 떨어지고 있다는 것을 체감한다”고 말했다. 단체가 IT 기기 후원을 요청해도, 후원자들이 가격 부담이 적은 생활용품이나 생필품 위주로 대체 지원한다는 것이다. 중고 IT 기기를 기부받아 다시 제조한 뒤 취약계층에 지원하는 비영리IT지원센터도 사정은 마찬가지다. 센터 관계자는 “과거 10년간 매년 100대 안팎의 기기를 꾸준히 기부받았다면, 지난해 말에는 20~30대 수준에 그쳤다”고 전했다. 최근에는 ‘물가가 올라 같은 금액으로 후원할 수 있는 IT 기기 수가 줄었는데 어떻게 해야 하냐’는 문의가 늘었다고 했다. 이런 반도체 가격 상승에 대해 김정호 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 “미래에는 메모리 반도체 가격이 급등해 PC와 스마트폰을 전월세처럼 빌려 쓰는 시대가 올 수 있다”고 전망했다.

“수학자들이 인공지능(AI)에 기대하는 것은 정답이 아닙니다. 인간이 미처 생각지 못한 길을 가보라고 속삭여 주는 ‘영감’ 그 자체입니다.” 김상현 고등과학원(KIAS) 교수는 8일 통화에서 구글이 생성형 AI 제미나이를 고급 추론 모드로 만든 딥싱크를 기반으로 개발한 수학 AI 에이전트 ‘알레테이아’(Aletheia)의 성과에 대해 이렇게 설명했다. 김 교수는 정준혁 브라운대 교수 등과 알레테이아로 수학적 난제를 푼 내용을 논문에 담아 지난 2일 논문 사전공개 사이트인 ‘아카이브’(arXiv)에 발표했다. 알레테이아는 지난해 12월에 일주일간 ‘에르되시 문제’ 풀이에 투입됐다. 헝가리 수학자 에르되시 팔이 남긴 1179개의 난제 모음으로 약 700개가 미해결 상태인데, 알레테이아는 200개의 해법 초안을 내놓았다. 이후 김 교수 등 연구진은 한 달간 정밀 검증해 최종 13개 문항에서 수학적으로 의미 있는 해답을 도출했다. 이번 연구는 AI가 고도의 추론이 필요한 기초 과학 분야에서 전문가의 사고를 어디까지 자극할 수 있는지를 확인하려 기획됐다. 김 교수는 알레테이아의 능력에 대해 전문가의 시행착오를 줄여주는 ‘클리셰(Cliche·전형적 수법) 활용’으로 꼽았다. 그는 “이번에 해결된 문제들은 전문가라면 마땅히 먼저 시도해 볼 법한 해결 방식인 ‘클리셰’가 존재하는 영역이었다”며 “AI가 이를 선제적으로 수행해 성공 사례를 찾아냄으로써 수학자들이 겪어야 할 방대한 시행착오를 획기적으로 줄여줬다”고 말했다. ‘에르되시 1051번’의 경우 알레테이아는 풀이 과정을 온전히 스스로 제시했고, 수학자들이 이를 일반화한 별도의 논문을 발표할 정도로 성과를 냈다. 이는 신약 개발이나 신소재 설계 등 복잡한 데이터 속에서 최적의 경로를 찾아야 하는 산업 연구·개발(R＆D) 분야에도 시사점을 던진다. AI를 ‘정답 자판기’가 아니라, 전문가가 놓치기 쉬운 논리적 사각지대를 메워주는 ‘지능형 파트너’로 삼을 수 있어서다. 김 교수는 “수백 년간 쌓아온 수학 커뮤니티의 엄격한 질서 속에서 AI를 새로운 도구로 수용하는 것이 미래 과학의 방향이 될 것”이라며 “결국 미래 전문가의 역할은 AI가 내놓은 선택지 중 무엇이 가치 있는지 결정하는 ‘질문의 힘’에 있다”고 강조했다.

AI 고도화에 메모리 수요 폭발HBM은 책장, HBF는 도서관삼성·SK, 美빅테크와 협력 나서 “고대역폭메모리(HBM)가 책장이라면, 차세대 메모리인 고대역폭플래시(HBF)는 도서관입니다. 책장에서 빨리 책을 꺼낼 수 있지만, 도서관은 대용량의 정보를 갖고 있습니다.” ‘HBM의 아버지’로 불리는 김정호 카이스트(한국과학기술원) 전기및전자공학부 교수가 3일 서울 중구 프레스센터에서 열린 ‘HBF 기술개발 전략 설명회’에서 인공지능(AI) 시대의 핵심 축으로 HBM에 이어 삼성전자와 SK하이닉스가 개발을 주도하는 HBF가 부상할 것이라며 이렇게 말했다. 이어 김 교수는 “AI 시대를 10단계까지라고 하면, 지금은 1~2단계 수준”이라며 “초기 핵심 부품은 반도체이고, 결국 승부를 가르는 것은 메모리”라고 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM 설계 기술을 정립하고 확산하는 데 기여한 주역이다. HBF는 비휘발성 메모리인 낸드 플래시를 수직으로 쌓아 용량을 극대화한 차세대 메모리다. 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 HBM과 개념이 유사하다. 휘발성인 HBM이 ‘초고속’에 방점이 찍혔다면, 비휘발성인 HBF의 최대 장점은 ‘초대용량’이다. 업계에선 AI 반도체의 연산 속도뿐 아니라 용량 측면에서 병목 현상이 갈수록 심화하고 있다고 본다. 김 교수는 “데이터 연산을 담당하는 GPU(그래픽처리장치)의 혁신은 거의 끝났다”며 “엔비디아도 2~3년 내 (시장 지배력이) 떨어질 것으로 본다”고 전망했다. 이어 “AI 모델에서는 학습과 추론의 경계도 사라지고 있다”고 했다. 특히 이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합한 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없다는 것이 김 교수의 설명이다. 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 붙이는 구조적 변화가 필요한데, 여기에서 허리 역할을 수행하는 것이 HBF다. 김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 HBM 기술은 물론 HBF 기술 개발을 주도하는 삼성전자와 SK하이닉스가 수혜를 입을 것으로 봤다. 그는 “이 영역은 삼성전자와 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라며 “HBM에 이어 HBF도 한국 메모리 제조사가 주도권을 잡아야 AI 시장에서 영향력을 잃지 않을 것”이라고 말했다. 김 교수는 HBF 시장 규모가 2038년을 기점으로 HBM 시장을 역전할 것으로 전망했다. 양사의 움직임도 분주하다. SK하이닉스는 샌디스크와 협력해 내년 양산을 목표로 HBF를 개발하고 있다. SK하이닉스는 지난달 29일 실적 콘퍼런스콜에서 “HBM의 확장 개념인 HBF 기술을 구체화하는 등 다양하고 변화하는 AI 시장에 입체적으로 대응하려고 한다”고 밝혔다. 삼성전자는 현재 HBM에 주력하고 있지만, 내부적으로 HBF 독자 개발을 진행하는 것으로 알려졌다.

영국 런던의 베이커스트리트 221B번지에 다녀온 후 글을 쓴다. 셜록 홈스가 살았다는 이곳은, ‘죄와 벌’ 속 라스콜리니코프가 전당포 노파를 살해할 궁리에 빠져 있던 상트페테르부르크 스톨랴르니 골목 5번지만큼이나 문학적 상상력이 집약된 장소다. 현재 그곳은 셜록 홈스 박물관으로 운영되고 있다. 박물관을 둘러본 후 베이커스트리트 주변을 어슬렁거리며 지하철역 입구의 거대한 홈스 동상을 사진에 담고, 그의 이름을 내건 펍에서 불멸의 인기를 실감했다. 그는 실존하지 않았던 가상의 인물이다. 작가 코넌 도일은 환자가 문을 열고 들어오는 모습만 보고도 병력을 추론해 내던 에든버러대학 시절의 스승 조지프 벨을 모델 삼아 홈스를 형상화했다. 상상의 인물을 빅토리아 시대의 런던이라는 공간 속에 정교하게 배치했기에 팬들은 그가 실존 인물이라 여기기에 이르렀다. 도일이 소설 속에서 홈스를 죽은 것으로 묘사하자, 검은 리본을 달고 그의 죽음을 추모하는 사람이 등장할 정도였다. 21세기에 베이커스트리트를 배회하는 홈스의 팬에게 그는 여전히 탐정 영웅이다. 원작의 지속적 인기로 인해 홈스 시리즈는 수차례 영상화됐다. 드라마 속 홈스는 M60 기관총을 든 근육질 람보와는 사뭇 다르다. 메마른 듯한 몸매에 움푹 파인 볼. 이는 그의 무기가 물리력이 아니라 지성임을 보여 준다. 그를 빅토리아 시대의 영웅으로 만들어 준 요소는 신체적 능력이 아닌 탁월한 추론 능력이기에, 홈스는 ‘미션 임파서블’ 시리즈의 톰 크루즈를 닮은 몸매일 필요가 없다. 고대 헬라스 비극에서 극 전개의 꼬인 매듭을 풀기 위해 기계 장치를 타고 내려오는 신에게 전적으로 의존하는 연출기법을 ‘데우스 엑스 마키나’(Deus Ex Machina)라 한다. 홈스는 기계 장치를 타고 내려온 신처럼 익명성이라는 안개 속에 숨어 있는 범인을 추론으로 색출해 사건을 종결시키는 19세기의 ‘데우스 엑스 마키나’였다. 세월이 한참 흘러 추론이 인간이 아니라 기계의 몫이 된 시대가 됐다. 확률적 추론기계인 인공지능(AI)이 전방위적으로 그것도 예상보다 빠른 속도로 인간 고유의 영역을 대체하자, 등장한 지 몇 년도 지나지 않아 AI는 기계에 대한 인간의 기대와 태도를 바꿔 놓았다. 19세기의 런던 사람들이 경찰이 풀지 못한 사건을 ‘데우스 엑스 마키나’ 홈스에게 의뢰했듯이, 21세기의 인간은 풀지 못하는 과제에 직면하면 추론 기계(Machina) AI에 궁금증 해결과 까다로운 과제 처리를 의뢰한다. 추론의 영웅 홈스의 불멸의 인기에 데이터 기반 추론 기계 AI가 도전장을 던진 셈이다. AI는 인간 홈스를 대신해 미래의 ‘데우스 엑스 마키나’가 될 수 있을까? 하지만 AI가 현실의 모든 질문에 데이터 기반 추론의 힘으로 답을 내려줄 수 있는 전지전능한, 하늘에서 내려온 신(Deus)이 될 수 있는지 여부까지 추론기계에 물을 순 없다. 그 답은 당연히 인간의 몫이다. 이 칼럼은 AI가 당연한 미래라고 주장되는 시대에 인간의 몫을 하려는 시도다. 노명우 아주대 경제정치사회융합학부 교수

오디세우스의 모험을 다룬 호메로스의 서사시 ‘오디세이아’에는 세이렌과 관련한 유명한 일화가 있다. 유혹과 파멸의 님프, 세이렌은 매혹적인 노래로 선원들을 홀려 배를 난파시킨다. 그녀의 목소리를 조금이라도 더 가까이에서 듣기 위해 암초에 가까이 갈수록 돌이킬 수 없는 파국으로 치닫는다. 그녀의 유혹을 떨칠 수 있는 규칙은 단 하나. 그 소리에 귀 기울이지 않는 것이다. 귀향길에 나선 오디세우스는 부하들의 귀를 밀랍으로 막게 하고 스스로 몸을 기둥에 묶어 위험에서 벗어날 수 있었다. 2022년 오픈AI가 인공지능(AI) 챗봇 서비스를 출시한 지 3년 만에 AI는 우리 일상의 많은 부분을 치고 들어왔다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 지난해 CES 2025 기조연설에서 화두로 던졌던 ‘피지컬 AI’ 시대는 1년 만에 눈앞에 펼쳐졌고, 앞으로 10년 이내에 모든 면에서 인간의 능력을 뛰어넘는 범용 AI(AGI)가 출현할 것이라는 전문가들의 예측은 명약관화다. 인간의 노동과 인간의 사고, 추론의 영역까지 깊숙이 관여하고 있는 현실 앞에서 우리는 AI가 부르는 달콤한 세이렌의 노래에 취하지 않고 즐기면서 목적지를 향해 나아갈 현명한 방법을 숙고해야만 한다. AI는 인류 역사상 처음으로 기계가 노동 수단의 지위를 벗어나 노동 그 자체가 될 가능성을 드러낸다. 인간에게 노동으로부터의 해방, 그로 인한 자유를 맛보게 해줄 수 있지만, 동시에 노동에서의 추방과 이로 인한 궁핍의 굴레에 대한 두려움도 초래한다. 경쟁과 독점의 논리만 지배한다면 ‘절대 반지’가 돼 버린 AI가 경신하는 디스토피아를 마주할 수 있다. 생산 효율이 인간 존엄을 대체하고, 이제껏 경험해 보지 못한 양극화가 부추기는 배타적, 파괴적 인간 소외를 마주해야 하는 최악의 상황일 것이다. 반면 누구나 기술의 편익을 자유롭게 활용하고 접근할 수 있는, AI가 공유자산이 되는 사회는 어떨까. 구성원 간 차등은 인정하지만, 최소 수혜자의 편익이 보장되고 최대 수혜자의 편익과 함께 동조하며 성장할 수 있는 사회 말이다. 중요한 것은 패러다임 전환이다. 개별적 생존경쟁과 적자생존의 사회진화론만이 아니라 서로가 엮여 있는 그물망 속에 살아가는 공동체 자유주의와 자유협동주의도 인류 역사 발전의 추동력이다. 이는 이미 AI 기술 발전의 최전선에 있는 빅테크 기업의 리더들 사이에서 제기되기도 했다. ‘인류 전체의 AGI’를 기치로 오픈AI를 탄생시킨 샘 올트먼은 기술이 창출할 전례 없는 생산성과 부를 분배하는 문제가 핵심 쟁점이 될 것이라고 전망했다. 마이크로소프트(MS)의 사티아 나델라 역시 ‘AI의 민주화’를 강조하며 비슷한 입장을 견지한다. 얼마 전 세계 최초로 AI 기본법이 전면 시행됐다. 아쉽게도 이 법에는 AI 기술 편익에 대한 사회적 논의는 포함되지 않았다. 이제 우리는 새로운 세상을 관통할 인식의 패러다임 전환으로 AI 대분기를 준비해야 한다. 기술의 혜택이 모두에게 개방되는 협력적인 공동체 설계가 필요하다. 상호 투쟁만큼이나 상호 부조 역시 자연의 법칙이다. 우리에게는 AI가 아무리 매혹적인 노래를 불러도 현혹되지 않고 즐길 수 있는 지혜가 요구된다. AI와의 조화로운 공생 속에서 공동체의 자발적 협동이 이끄는 ‘포스트 자본주의’ 시대를 고민해야 할 때다. 정문헌 서울 종로구청장

시리즈는 굵직한 사건현장을 누빈 베테랑 현장 기자인 유영규 기자의 생생한 경험과 법의학 전문가들의 자문을 바탕으로 구성하는 서울신문의 특화 기사입니다. 서울신문은 기사 내용을 생생하게 전달하기 위해 AI 음성을 이용해 ‘범죄는 흔적은 남긴다’ 연재물의 내용을 재구성했습니다. 2001년 7월. 서울 성북구의 한 아파트 단지는 여느 때와 다름없이 평온해 보였다. 하지만 그 평온함 속에는 끔찍한 비극이 똬리를 틀고 있었다. 집주인 A(당시 37세)씨의 여동생은 며칠째 연락이 끊긴 언니 생각에 속이 타들어 가고 있었다. 수화기 너머로는 기계적인 연결음만 들려올 뿐, 언니의 목소리는 들을 수 없었다. 7월 초의 무더운 여름밤, 가족들은 결국 경찰과 함께 A씨의 아파트 문을 열었다. 집 안은 기이할 정도로 고요했다. 현관에는 자주 신던 구두가 보이지 않았고, 방 안도 정돈되어 있었다. 그러나 안방 침대 밑을 들여다본 순간, 가족들은 비명을 지르며 주저앉고 말았다. A씨는 속옷 차림으로 침대 밑 깊숙한 곳에 숨겨져 있었다. 이미 싸늘하게 식은 주검이었다. 공포는 거기서 끝나지 않았다. 건넌방에 세 들어 살던 직장인 B(당시 26세)씨의 방에서도 똑같은 참혹한 광경이목격되었다. B씨 역시 자신의 침대 밑에서 언니와 같은 자세로 목이 졸려 숨져 있었다. 한집에 살던 두 여성이 동시에 살해당한, 충격적인 이중 살인 사건이었다. 현장에 출동한 경찰 감식반조차 혀를 내둘렀다. 범인은 매우 치밀하고 냉정했다. 시신을 침대 밑에 숨긴 것은 시신 발견 시간을 최대한 늦추기 위한 계산된 행동이었다. 더욱이 두 시신 옆에는 피해자들의 지갑, 휴대전화, 구두가 마치 외출 준비를 해둔 것처럼 가지런히 놓여 있었다. 현장은 마치 대청소라도 한 듯 깨끗했다. 외부에서 강제로 침입한 흔적은 전무했다. 현관문 도어락 파손도, 창문을 뜯은 자국도 없었다. 방어흔도 발견되지 않았으며, 범인의 DNA를 특정할 수 있는 혈흔, 머리카락, 심지어 미세한 섬유 조각조차 나오지 않았다. 성폭행의 흔적인 정액 반응 역시 음성이었다. 경찰은 수사의 방향을 ‘면식범’으로 설정했다. 아무리 피해자들이 힘없는 여성이라 할지라도, 외부인이 소리 소문 없이 들어와 두 명을 차례로 제압하고, 증거를 인멸한 뒤 유유히 사라지기는 어렵다는 판단 때문이었다. 피해자들이 경계심 없이 문을 열어주었거나, 자연스럽게 집 안으로 들어올 수 있는 사람. 수사팀의 레이더망은 피해자들의 주변 인물들로 좁혀졌다. 죽은 자는 말이 없다? 시신이 말하는 ‘시간’범인을 특정하기 위해서는 정확한 사망 추정 시각을 아는 것이 급선무였다. 국립과학수사연구원의 부검 결과, 두 사람의 사망 시점은 시신 발견 하루 전 오전 1시에서 6시 사이로 추정됐다. 여기서 과학수사의 중요한 기법인 ‘사후 경과시간(PMI)’ 추론 과정을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 사망 시각을 추정하는 가장 고전적이면서도 신뢰도 높은 방법은 시신의 직장(Rectum) 체온을 이용한 ‘헨스게 계산도표(Henssge Nomogram)’를 활용하는 것이다. 사람은 사망 후 체온 조절 능력을 상실하여 주변 온도와 같아질 때까지 체온이 하강한다. 이를 역추적하는 공식은 다음과 같다. [(37도-직장체온)÷0.83×보정계수] 이 공식에서 ‘보정계수’는 시신이 놓인 환경과 계절에 따라 달라진다. 통상 겨울에는 0.7, 봄·가을에는 1.0, 여름에는 1.4를 적용한다. 예를 들어, 여름철 발견된 시신의 직장 체온이 30도라면, 보정계수 1.4를 대입해 사망한 지 약 11~12시간이 지났음을 유추해내는 식이다. 물론 여기에 시신의 경직도(사후 강직)와 시반(피 쏠림 현상)의 상태를 종합하여 오차 범위를 줄인다. 이 사건의 경우, 무더운 여름이라는 계절적 요인과 시신의 상태를 종합해 범행 시간을 특정할 수 있었다. 벼랑 끝에 몰린 두 남자, 그리고 거짓말 탐지기경찰은 사망 추정 시각과 주변인 탐문 결과를 토대로 유력한 용의자 두 명을 지목했다. 첫 번째 용의자는 세입자 B씨의 약혼남 C씨였다. 그는 최근 다른 여자가 생겨 B씨와 잦은 다툼을 벌였고, B씨에게 3천만 원이라는 거액을 빌린 채무 관계도 있었다. 범행 동기가 충분해 보였고, 사건 당일의 알리바이 또한 명확하지 않았다. 두 번째 용의자는 집주인 A씨의 전 동거남 D씨였다. 헤어진 후에도 감정이 좋지 않았던 그는 “사건 전날 밤 회식 후 차에서 잠들었다”라고 진술했지만, 공교롭게도 그의 차가 주차된 곳은 범행 장소인 A씨의 아파트 앞이었다. 심증은 확실했다. 하지만 결정적인 ‘물증’이 없었다. 수사팀은 딜레마에 빠졌다. 자백을 강요할 수도 없는 상황에서, 경찰은 최후의 수단으로 ‘거짓말 탐지기’ 조사를 결정했다. “당신은 A씨를 살해한 후 침대 밑에 감추었습니까?”“B씨도 당신이 죽였습니까?” 밀실 안, 조사관의 날카로운 질문이 이어졌다. 용의자들의 몸에는 호흡, 맥박, 혈압, 피부 전기 반응(땀 분비) 등을 측정하는 센서가 부착되었다. 범인이 아니라면 알 수 없는 현장의 구체적인 묘사가 질문에 섞여 들어갔다. 쌀 씹기에서 뇌파 분석까지…거짓을 꿰뚫는 기술여기서 우리는 인류가 ‘거짓’을 밝혀내기 위해 얼마나 오랫동안 분투해 왔는지 살펴볼 필요가 있다. 거짓말 탐지의 역사는 조선시대로 거슬러 올라간다. 우리 조상들은 용의자에게 생쌀을 씹게 한 뒤 뱉어보라고 했다. 사람이 거짓말을 하면 긴장으로 인해 교감신경이 활성화되고, 침 분비가 억제되어 입이 마른다. 뱉어낸 쌀이 축축하지 않고 말라 있다면 범인으로 간주했던 것이다. 물론 이 방법은 억울한 피해자를 낳을 수 있는 비과학적인 측면이 있었다. 현대적인 의미의 거짓말 탐지기가 수사에 본격적으로 도입된 것은 1980년대부터다. 1981년 온 국민을 충격에 빠뜨렸던 ‘이윤상 군 유괴 살인 사건’에서 범인 주영형의 자백을 끌어내는 데 결정적인 역할을 하며 그 효용성을 입증했다. 최근에는 기술이 더욱 진화했다. 단순히 생리적 반응을 넘어, 뇌의 인지 과정을 추적하는 ‘뇌지문 탐지(Brain Fingerprinting)’ 기술이 주목받고 있다. 범인이 범행 도구인 흉기나 피해자의 사진을 볼 때, 뇌에서는 ‘P300’이라 불리는 특정한 뇌파가 발생한다. 이는 무의식적인 기억의 반응이기에 의지로 조작하기가 불가능하다. 실제로 2010년 부산 여중생 납치 살해 사건의 범인 김길태 역시 뇌파 검사 앞에서 무너져 내렸다. 더 나아가 최근 학계는 ‘바이브라 이미지(Vibra Image)’ 기술에 주목하고 있다. 인간은 감정 변화에 따라 머리를 미세하게 움직이는데, 카메라로 이 미세한 진동수와 진폭을 포착해 색상으로 시각화하는 기술이다. 피의자의 몸에 센서를 부착하지 않고도 얼굴만 촬영하여 거짓 여부를 판별할 수 있는 시대가 온 것이다. 기계의 반전… “그들은 범인이 아니다”다시 2002년의 조사실로 돌아가 보자. 3시간에 걸친 강도 높은 거짓말 탐지기 조사 결과는 수사팀을 충격에 빠뜨렸다. 기계는 유력 용의자 C씨와 D씨 모두에게 ‘진실’ 반응을 보였다. 즉, 두 사람 모두 범인이 아니라는 것이었다. 수사는 원점으로 돌아갔다. 면식범에 의한 원한 관계가 아니라면, 대체 누가, 왜 이들을 잔혹하게 살해했단 말인가? 그때, 사건 발생 5일 만에 새로운 단서가 포착되었다. 피해자들의 사라진 현금카드에서 돈이 인출된 기록이 확인된 것이다. 경찰은 즉시 해당 은행의 CCTV를 확보했다. 화면 속에는 낯선 남자가 등장했다. 긴 얼굴에 특징적인 주걱턱을 가진 20대 후반의 남성. 그는 두 차례에 걸쳐 태연하게 현금 380만 원을 인출해 사라졌다. 경찰은 CCTV 속 남성을 공범일 가능성이 높다고 보고 수배 전단을 배포했다. 하지만 여전히 기존 용의자들에 대한 의심을 완전히 거두지는 못한 상태였다. 사건의 실타래는 의외의 곳에서 풀렸다. “기름값이 없어서…” 악마의 평범성수배 전단이 배포된 직후, 인천 부평경찰서 강력계 형사로부터 한 통의 전화가 걸려 왔다. “우리가 며칠 전 부녀자 강도 살인 혐의로 잡은 놈이 있는데, 전단 속 얼굴이랑 똑같습니다.” 서울 형사들이 급파되어 유치장에 수감된 김 모(29) 씨를 대조해 보았다. CCTV 속의 그 ‘주걱턱’ 남자였다. 김 씨는 추궁 끝에 범행 일체를 자백했다. 그가 털어놓은 살인의 동기는 너무나도 허무하고 충격적이었다. “별다른 이유는 없었어요. 차를 몰고 가는데 기름이 떨어졌고, 돈이 필요해서 무작정 아무 집이나 털기로 했습니다. 마침 그 집 문이 열려 있더군요.” 김 씨는 우연히 복도식 아파트를 지나다 현관문이 살짝 열려 있던 A씨의 집을 발견하고 침입했다. 그리고 잠자던 두 여성을 넥타이 등으로 목 졸라 살해했다. 그가 시신을 침대 밑에 숨기고 현장을 청소한 것은, 치밀한 계획범죄여서가 아니라 단지 도주할 시간을 벌기 위한 본능적인 행동이었다. 그는 범행 후 훔친 카드로 돈을 인출해 유흥비로 탕진했다. 추가 수사 결과, 김 씨는 이미 다른 지역에서도 부녀자를 살해한 연쇄 살인마였다. 총 3명의 여성이 그의 손에 목숨을 잃었다. 그는 재판 끝에 대법원에서 사형 확정판결을 받았으나, 집행은 이루어지지 않은 채 현재까지 교도소에 수감 중이다. 진실을 밝혀준 무죄의 증명이 사건은 ‘과학수사’가 범인을 잡는 칼이 되기도 하지만, 억울한 사람을 보호하는 방패가 되기도 함을 명확히 보여주었다. 만약 거짓말 탐지기가 없었다면, 정황 증거만으로 C씨와 D씨는 긴 법정 공방 속에 고통받았을지 모른다. 기계는 냉정하게 그들의 결백을 증명했고, 수사팀이 진짜 범인인 ‘제3의 인물’을 찾는 데 집중할 수 있도록 길을 터주었다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

구글·아마존도 자체 칩 본격화삼성·SK, HBM 다변화 기회로 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장이 범용 성능을 앞세운 ‘엔비디아 표준’과 비용·전력 효율을 극대화한 ‘빅테크 전용 칩’ 간에 2차 경쟁 국면으로 진입했다. 구글과 아마존에 이어 마이크로소프트(MS)까지 독자 AI 가속기를 공개하며 자체 칩 생태계를 확대한 가운데, SK하이닉스가 MS의 신규 가속기에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 등 우리나라 반도체 산업의 선전은 계속될 전망된다. MS는 26일(현지시간) 자체 개발한 AI 가속기 ‘마이아 200’을 공개하고 “MS가 지금까지 배포한 추론 시스템 가운데 가장 효율적이며, 현재 운영 중인 최신 시스템 대비 달러당 성능이 30% 더 좋다”고 밝혔다. 마이아200은 대만 TSMC의 3나노 공정을 적용한 주문형 반도체(ASIC) 기반 칩으로, 대규모 AI 추론 작업의 효율을 극대화한다. 마이아 200에는 총 216GB의 5세대 고대역폭 메모리(HBM3E)가 탑재됐고, SK하이닉스가 12단 HBM3E를 단독 공급하는 것으로 알려졌다. 구글과 아마존웹서비스(AWS) 역시 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 행보를 이어가고 있다. 구글은 브로드컴과 공동 설계한 텐서처리장치(TPU) ‘트릴리움’을 고도화해 자사 AI 서비스 전반에 적용 중이며, AWS는 AI 학습에 특화된 전용 칩 ‘트레이니엄’을 중심으로 자체 칩 전략을 확대하고 있다. 이들 전용 칩은 범용 연산에 강점을 지닌 GPU와 달리, AI 연산의 핵심인 행렬 계산에 자원을 집중하는 구조로 설계돼 비용과 전력 효율을 크게 끌어올린 것이 특징이다. 엔비디아는 이에 맞서 차세대 플랫폼 ‘루빈(Rubin)’을 통해 기술 격차를 다시 벌리겠다는 전략을 내세우고 있다. 루빈은 차세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 기반으로 성능과 확장성을 동시에 강화하는 것이 핵심으로, 자체 AI 칩 확산에 ‘절대 성능’으로 대응하겠다는 구상으로 해석된다. 이 같은 ‘탈 엔비디아’ 흐름은 국내 메모리 반도체 업계에는 오히려 기회로 작용하고 있다. SK하이닉스는 MS의 마이아 200을 비롯해 구글, AWS 등 글로벌 빅테크의 자체 AI 전용 칩으로 HBM 공급처를 빠르게 넓히며 시장 1위의 입지를 공고히 하고 있다. AI 학습에서 추론으로 무게중심이 이동하는 2차 경쟁 국면 역시 고성능 메모리 수요를 확대하는 요인으로 작용하고 있다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 관련 품질 테스트에서 긍정적인 평가를 받은 것으로 전해졌고, 차세대 제품 양산을 목표로 준비에 속도를 내고 있다.

“내 차 번호판이 뭐였지?” 차량 정비소 접수창구에서 이렇게 말하면서 당황하며 주차장으로 발길을 돌리던 풍경이 사라진다. 구글의 인공지능(AI) 제미나이가 구글 포토에 저장된 사진 속 번호판을 판독해 알려주고, 지메일에서 차량 구매 내역을 찾아 접수에 필요한 상세 모델 정보까지 한 번에 해결해준다. 타이어를 바꿀 때도 과거 가족 여행 사진을 토대로 주행 환경을 추론해 최적의 사계절용 제품을 가격대별로 추천한다. 구글은 14일(현지시간) 이용자의 이메일과 사진 속 개인적 맥락을 읽어내 답변하는 ‘퍼스널 인텔리전스’ 기능을 공개했다. 단순히 인터넷의 방대한 정보를 요약해 전달하던 기존의 생성형 AI에서 개인의 삶을 깊숙이 파고드는 ‘진정한 개인 비서’ 시대로 진입했음을 뜻한다. 범용적인 지식을 뽐내던 AI가 이제 ‘나’라는 사람을 이해하고 보조하는 강력한 개인 맞춤형 도구로 진화한 것이다. 업계는 해당 서비스로 일상의 풍경도 바뀔 것으로 봤다. 봄 방학 여행을 계획할 때 제미나이는 지메일과 사진에 기록된 가족의 취향을 분석해 우리 가족만을 위한 열차 여행과 이동 중 즐길 보드게임을 제안한다. AI가 이용자의 의도를 오해해 좋아하지 않는 골프 여행을 제안하더라도, “나는 골프를 즐기지 않아”라고 한마디면 즉시 제안을 교정한다. 구글은 민감한 개인정보를 다루는 만큼 보안 체계를 철저하게 설계했다고 밝혔다. 조쉬 우드워드 구글 부사장은 “앱 연동은 이용자가 직접 승인해야 시작되며, 해당 정보는 답변을 위한 참고 자료로만 쓰일 뿐 AI 모델 학습에는 활용되지 않는다”고 밝혔다. 데이터가 외부로 전송되지 않고 구글 서비스 내에서 안전하게 처리된다는 점을 강조한 것이다. 건강 정보와 같은 예민한 주제도 AI가 선제적으로 언급하지 않도록 안전장치를 마련했다고 했다. 다만, 일각에서는 메일·사진·검색·유튜브·기기권한 등 개인 정보 접근 범위가 광범위해 개인정보 유출에 대한 우려도 나온다. 이번 기능은 미국 내 유료 구독자를 대상으로 베타 서비스를 시작했고, 향후 국가와 대상을 확대한다.

3D 렌더링 및 클라우드 컴퓨팅 시장에서 골렘 네트워크(Golem Network)와 샐러드(Salad)의 전략적 파트너십이 업계의 주목을 받고 있다. 13일 발표된 파트너십의 핵심은 샐러드가 보유한 대규모 분산형 GPU 인프라를 골렘의 탈중앙화 프로토콜 위에서 구동하는 것이다. 양사는 이를 통해 고비용 구조인 기존 렌더링 시장의 비효율을 개선하겠다는 계획이며, 업계에서는 이번 결합이 가져올 가성비에 주목하고 있다. 양사가 공개한 벤치마크 데이터에 따르면 RTX 2070급 그래픽카드를 기준으로 블렌더(Blender) 렌더링 작업을 수행할 경우 샐러드의 유휴 자원 활용 모델은 시간당 약 0.02달러 수준으로 이용 가능하다. 이는 기존 업계 주요 경쟁 서비스들의 이코노미 요금(시간당 약 0.27달러 선) 대비 약 10분의 1 수준의 비용으로 동일한 블렌더(Blender) 렌더링 작업을 수행할 수 있게 된다. 골렘 네트워크의 안정적인 결제 및 리소스 할당 기술에 샐러드의 방대한 하드웨어 공급망이 더해지면서 3D 렌더링뿐만 아니라 AI 추론, 신약 개발 시뮬레이션 등 고성능 연산이 필요한 다양한 워크로드를 유연하게 지원할 수 있게 됐다. 카일 도슨(Kyle Dodson) 샐러드 CTO는 “골렘과의 협력을 통해 비용 효율성과 컴퓨팅 오케스트레이션을 더욱 강화할 것”이라고 밝혔다. 이번 파트너십은 고비용 문제로 어려움을 겪던 기존 렌더링 플랫폼 사용자들에게 새로운 선택지를 제공하며 시장 점유율을 빠르게 확대할 것으로 전망된다.

부산시교육청 산하 10개 공공도서관이 학생들의 올바른 독서습관 형성과 문해력·수리력을 향상에 힘을 모은다. 시교육청은 학생 독서 습관 형성과 기초 문해력·수리력 향상을 통한 문제 해결 능력 함양을 위해 10개 공공도서관이 ‘문해력·수리력 읽음 채움 프로젝트’, ‘학생 읽기 다짐 프로젝트’를 추진한다고 14일 밝혔다. ‘문해력·수리력 읽음 채움 프로젝트’는 올해 처음 추진하는 사업으로, 독서 습관 형성 사업과 연계해 학생의 사고력·추론력, 문제해결 능력 향상을 목표로 한다. 이 프로젝트는 ‘읽음’(독서 활동 지원)과 ‘채움’(문해력·수리력 프로그램 지원)으로 운영된다. ‘읽음’을 통해 유아와 학생을 대상으로 하는 문해력·수시력 자료 코너를 운영하고, 북큐레이션·독서토론·체험형 독서 행사 등 다양한 활동을 지원한다. ‘채움’으로는 기초 문해력·수리력 향상을 위한 방과 후·주말 프로그램, 학부모를 대상으로 하는 자녀 교육 특강 등을 오는 3월부터 운영한다 학생 읽기 다짐 프로젝트는 2024년부터 운영 중인 독서 진흥 사업으로 유아부터 중·고교생까지 전 학령을 대상으로 독서 습관 형성을 지원한다. 올해는 운영 기간과 횟수를 확대해 더 많은 학생이 참여할 수 있도록 할 방침이다. 이 프로젝트는 각 가정으로 매월 도서와 접이식 서가를 대여하는 ‘우리 집으로 도서관이 왔어요’, 연 2회 학교급별 목표 권수에 도전하는 ‘도전, 책 읽기’로 구성된다. 도전 책 읽기 1기 참여자 모집은 오는 20일부터 각 도서관별로 진행한다. 부산시교육청 관계자는 “문해력과 수리력은 모든 학습의 출발점이며, 미래 사회를 살아가기 위한 핵심 역량이다. 이번 프로젝트가 학생들이 스스로 생각하고 문제를 해결하는 힘을 기르는 데 실질적 도움이 되길 바란다”라고 말했다.

‘세계 18위’ 반년 만에 7계단 상승한국어 특화기술 완성 단계 돌입GPT-5, 수능 100점 ‘만점’ 기록추론 능력 갖춰 업무 활용에 가능中 저가 ‘딥시크’ 유독 맥 못 춰 한국이 전 세계 인공지능(AI) 시장의 정체를 뚫고 홀로 질주하고 있다. 마이크로소프트(MS)가 2025년 AI 보고서에서 한국의 광범위한 AI 확산을 별도로 집중 조명하는 등 세계의 이목이 쏠리는 모습이다. 단순한 AI의 유행이 아니라 한국어 특화 기술이 완성 단계에 접어들고 국가 안보 철학이 맞물린 결과로 분석된다. 12일 MS가 발표한 ‘2025년 생성형 AI 확산 보고서’에 따르면 지난해 하반기 한국의 AI 도입률은 30.7%로 6개월 전 상반기 도입률(25.9%)보다 4.8% 포인트나 늘었다. 이에 따라 세계 순위도 25위에서 18위로 7계단이나 수직 상승했다. 글로벌 1·2위인 아랍에미리트(64.0%)와 싱가포르(60.9%)를 빠르게 추격하는 동시에 AI 종주국인 미국(28.3%, 24위)을 앞질렀다. 특히 지난해 하반기 전 세계 생성형 AI 사용 비중은 16.3%로, 상반기(15.1%)보다 단 1.2% 포인트 늘었고 선진국과 신흥국 간 도입 격차가 10.6% 포인트까지 벌어지는 등 글로벌 AI 양극화가 심화하는 상황이어서 한국의 ‘나홀로 성장’은 이례적이다. 아이지에이웍스 모바일인덱스 조사에 따르면 지난해 국내 챗GPT 앱 신규 설치 건수는 1657만건으로 전체 앱 중 1위였다. 국내 AI 확산의 일등 공신은 고난도 추론 능력을 갖춘 한국어 모델의 진화다. 과거 오픈AI GPT-3.5 시절, AI의 한국어 수능(CSAT) 성적은 100점 만점에 16점에 불과했다. 복잡한 문맥을 제대로 읽어내지 못해서다. 하지만 최신 GPT-5는 수능에서 100점 만점을 기록하며 ‘언어 장벽’을 완벽히 허물었다. AI가 한국어 특유의 미묘한 뉘앙스와 복합적인 추론 능력까지 갖추면서 실무 파트너로 거듭난 셈이다. 문화적 촉매제도 한몫했다. 지난해 텍스트 한 줄로 ‘지브리 감성’의 애니메이션 이미지를 만들어 내는 기능이 소셜미디어(SNS)를 통해 번진 것이 결정적이었다. 기술적 장벽 없이 누구나 자신만의 창작물을 만드는 재미에 빠졌고, 이 가벼운 ‘놀이’ 경험은 AI에 대한 심리적 거부감을 허물었다. 세계 시장을 휩쓰는 중국산 저가 모델 ‘딥시크’가 유독 국내에서만 맥을 못 춘 것도 흥미롭다. MS 보고서는 딥시크가 무료 서비스와 낮은 진입 장벽으로 중국과 아프리카 시장을 빠르게 장악하고 있다고 봤다. 하지만 보안과 데이터 주권을 무엇보다 중시하는 한국 시장의 벽을 넘기엔 역부족이었다. 업계 관계자는 “한국 소비자는 저렴한 가격뿐 아니라 어떤 기술을 믿고 쓸 것인가도 중시한다”고 말했다. 최근 국내 업계를 달군 ‘바닥부터 개발’(프롬 스크래치) 논란도 기술 주권의 중요성을 보여 준다. ‘순수 국산 모델’에 대한 집념은 자존심의 문제보다는 보안과 국가 안보라는 생존 가치와 맞닿아 있다. 앞으로 이달 시행되는 ‘AI 기본법’과 데이터 거부권(옵트아웃) 제도가 AI 확산의 변곡점이 될 전망이다.

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.

엔비디아 내년 로보택시 서비스차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’도 공개AMD 새 GPU ‘MI455X’로 맞불 세계 최대 인공지능(AI) 반도체 기업인 엔비디아가 메르세데스 벤츠와 손잡고 올해 1분기 자율주행차를 출시한다. 또 내년에는 로보택시 서비스를 개시한다. 자율주행차를 앞세워 피지컬 AI의 본격 상용화를 선언한 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 ‘CES 2026 특별 연설’을 통해 자율주행 차량 플랫폼 ‘알파마요’를 공개한 뒤 “엔비디아가 첫 자율주행 차량을 출시한다. 미국은 1분기, 유럽은 2분기, 아시아는 3~4분기로 예정됐다”고 말했다. 알파마요는 카메라와 각종 센서 입력을 종합해 주변 상황을 이해한 뒤 적합한 운전 결정을 내리는 AI로 신형 메르세데스 벤츠 CLA에 우선 적용된다. 엔비디아는 내년부터 파트너사들과 함께 운전자 개입이 필요하지 않은 레벨4 수준의 자율주행 로보택시도 시험 운영할 계획이다. 황 CEO는 이와 함께 현재 ‘그레이스 블랙웰’(GB)을 잇는 차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’(VR)을 전격 공개하며 이르면 올해 하반기에 출시한다고 예고했다. ‘베라 루빈 NVL72’는 기존 GB 기반 제품 대비 추론 성능이 5배 뛰어나며, AI 모델이 데이터를 처리하는 토큰당 비용을 10분의1 수준으로 낮췄다. 미국 반도체 기업 AMD의 리사 수 CEO도 이날 라스베이거스 베네시안 호텔에서 기조연설을 통해 신형 GPU ‘인스팅트 MI455X’ 등을 공개하며 엔비디아에 맞불을 놨다. 인스팅트 MI455X GPU는 오픈AI를 비롯한 AI 기업의 데이터 서버를 구축하는 데 사용된다. 수 CEO는 “이전 모델(MI335X)보다 연산 성능이 10배 이상 좋아졌다”고 말했다.

관절 360도 꺾고, 손엔 촉각 센서… “인간처럼 인간과 일해요”구글 손잡고 제미나이 두뇌 장착2028년 현대차 미국 공장에 투입 현대자동차그룹이 구글의 인공지능(AI) 조직 딥마인드와 손잡고 인간과 로봇이 협업하는 ‘차세대 로보틱스 생태계’를 구축하겠다고 선언했다. 최대 50㎏의 짐을 들고, 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달하는 AI 로봇 ‘아틀라스’가 2028년부터 현대차 공장에서 직원들과 함께 일한다. 완성차 업체에서 ‘인간·로봇 협업 사회’를 이끌 피지컬 AI 선도기업으로 변신하겠다는 것이다. 현대차그룹은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션센터에서 ‘CES 2026 미디어데이’를 열고 미국 내 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드가 ‘미래 휴머노이드 기술 개발 가속화를 위한 전략적 파트너십’을 맺었다고 밝혔다. 운동 능력을 가진 보스턴다이내믹스 아틀라스에 지능을 보유한 딥마인드의 AI 모델 제미나이를 결합해 로봇이 인지·추론하고 인간과 자연스럽게 상호작용하도록 하는 구상이다. 현대차그룹은 이를 위해 올해 미국 내에 ‘로봇 메타플랜트 응용센터’(RMAC)를 개소한다. 지난해 세계 최대 반도체 기업 엔비디아와 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약을 체결한 데 이어 글로벌 선도 기업들과 협력 체제를 가속하는 모습이다. 현대차그룹이 이날 최초로 공개한 휴머노이드 로봇 아틀라스는 제조 현장에 투입되는 ‘개발형 모델’과 핵심 기능을 테스트하는 ‘연구형 모델’로 나뉜다. 이날 아틀라스 연구형 모델은 컨벤션센터 무대 왼쪽에서 누웠다가 일어서 중앙으로 걸어 나온 뒤 청중들에게 손을 흔들었다. 이어 무대 앞으로 걸어가 목, 어깨, 허리, 손목 등 여러 관절을 360도로 회전시켰다. 곧바로 바닥에 떨어진 물건을 줍는 시늉을 하고 손을 뻗어 물건을 꺼내는 듯 섬세한 손놀림도 보였다. 무대 오른편으로 걸어가 멈춰 서더니 두 손을 뻗어 무대 끝에 등장한 아틀라스 개발형 모델을 손으로 가리키기도 했다. 가장 구현이 어렵다는 손가락의 섬세한 동작들도 자연스러운 구도로 완벽하게 보여 줬다. 아틀라스 연구형 모델은 360도 회전하는 관절을 갖췄다. 개발형 모델도 56개의 자유도(DoF·독립적으로 움직일 수 있는 방향의 수)를 갖춰 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있고 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서를 탑재했다. 또 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식할 수 있다. 사람과 비슷한 키 1.9m에 무게 90㎏으로 최대 50㎏의 무게를 들 수 있고 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달할 수 있다. 내구성이 뛰어나 섭씨 영하 20도에서 영상 40도 환경에서도 완전한 성능을 발휘하고 방수 기능을 갖춰 세척이 가능하다. 대부분의 작업을 하루 이내에 학습하는 능력을 갖췄고, 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 이동해 배터리를 교체하고 즉시 작업을 재개할 수 있도록 설계됐다. 아틀라스는 현대차그룹의 RMAC에서 로봇이 최적의 행동을 자체 설계하는 ‘매핑 기반 학습’을 통해 사전 훈련을 거친 뒤 실제 생산 현장인 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 투입돼 실전 데이터를 쌓는다. 로봇이 RMAC에서 학습한 훈련 데이터와 HMGMA에서 학습한 실전 데이터가 순환적 시너지 구조를 거듭해 사람과 함께 일하는 법을 배우고 진화하는 식이다. 현대차그룹은 2028년부터 아틀라스를 HMGMA에서 부품 분류와 같은 쉬운 작업에 투입하고, 2030년부터는 부품 조립까지 작업 범위를 넓혀 단계적으로 국내외 생산 현장 전반으로 확대한다는 방침이다. 아울러 축적된 데이터는 로봇을 넘어 자율주행 기술에도 이식돼 테슬라 등 선두 주자와의 격차를 좁힐 동력이 될 전망이다. 현대차그룹은 내부 계열사 역량을 총결집해 AI 로보틱스 생태계를 조성해 나가겠다는 계획이다. 연구개발, 학습·검증, 양산, 서비스 운영에 이르는 통합 관리 체제를 마련하고 2028년까지 연간 3만대의 로봇 생산 시스템을 구축하겠다는 목표다. 이를 위해 현대차·기아는 제조 인프라, 공정 제어, 생산 데이터 등을 제공하고 현대모비스는 정밀 액추에이터 개발, 현대글로비스는 물류·공급망 흐름 최적화를 담당한다. 현대차그룹은 로봇에 대한 구독 서비스 ‘원스톱 RaaS’도 도입할 계획이다. 장재훈 현대차그룹 부회장은 산업 현장의 로봇 도입으로 인한 일자리 축소 우려에 대해 “로봇은 단순히 노동을 대체하는 것이 아니다”라며 “단순 반복적이거나 위험해서 기피하는 노동에 대해 생산성 있는 로봇을 투입하고 그 로봇과 관련된 새로운 노동이 생겨나는 것이 중요하다”고 설명했다. 경쟁사에 비해 뒤진다고 평가받는 자율주행차 기술과 관련해서는 “글로벌 업체들과 함께함으로써 시장에 확신을 줄 수 있는 부분을 조만간 말씀드릴 수 있고 절대 늦지 않을 것이라고 생각한다”고 했다.

SK하이닉스가 미국 라스베이거스에서 열리는 ‘CES 2026’에 기업고객용 전시관을 열고 ‘고대역폭메모리(HBM)4 16단 48GB’를 처음 선보인다고 6일 밝혔다. HBM4 16단 48GB는 현재 업계 최고 속도인 11.7Gbps(초당 11.7기가비트)를 구현한 HBM4 12단 36GB의 후속 모델로 글로벌 초격차를 가속하는 데 일조할 것으로 보인다. 또 올해 전체 HBM 시장을 선도할 ‘HBM3E 12단 36GB’도 전시된다. HBM3E 12단 36GB는 엔비디아의 최신 인공지능(AI) 서버용 그래픽처리장치(GPU)에 탑재되는 모델이다. 이번 전시장에는 GPU 모듈을 함께 전시해 SK하이닉스의 HBM3E 12단 36GB가 AI 시스템 내에서 하는 역할을 시각적으로 구체화해 보여 줄 예정이다. 곽노정 대표이사(사장), 김주선 AI 인프라 사장(CMO) 등 SK하이닉스 임원진은 이날 오후 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 특별 연설 직후 이곳을 찾아 엔비디아 측 인사들과 만났다. 엔비디아에 HBM4, HBM3E 등을 공급하는 핵심 협력사로서의 입지를 공고히 하는 행보로 보인다. 또 SK하이닉스 전시관엔 AI 서버에 특화돼 AI 서버 수요가 폭증할 경우에 대비한 저전력 메모리 모듈 ‘소캠2’도 전시된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화된 차세대 저전력 메모리 LPDDR6도 선보인다. 낸드 분야에서는 AI 데이터센터 구축 확대로 수요가 급증하는 초고용량 기업용 메모리 저장장치(eSSD)에 최적화된 321단 2Tb 쿼드레벨 셀(QLC) 제품도 공개된다. QLC는 전력 효율과 성능을 크게 개선해 데이터센터의 저전력 환경에 적합하다. 이런 솔루션들이 실제 AI 생태계에서 어떻게 연결돼 움직이는지 살펴볼 수 있는 ‘AI 시스템 데모존’도 마련됐다. 특히 데모존에서는 고객 요청 사항을 반영해 GPU 등에 있던 일부 기능을 HBM에 옮기는 고객 맞춤형 cHBM(커스텀 HBM)의 내부 구조를 직접 확인할 수 있는 대형 모형이 등장한다. 해당 전시는 AI의 경쟁 축이 단순 성능에서 추론 효율과 비용 최적화로 이동하고 있다는 것을 보여 준다.