현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아가 오픈AI 데이터센터의 자금 조달을 위해 최대 1050억 달러(약 149조원)의 신용을 보강한다. 자사 인공지능(AI) 칩이 들어갈 인프라의 금융까지 지원해 장기 수요를 선점하려는 전략이다. 17일(현지시간) 엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 건설 중인 ‘포츠파이크’ 데이터센터 개발사 SB에너지에 최대 1050억 달러의 잔존가치 보증을 제공한다고 밝혔다. 소프트뱅크 자회사인 SB에너지가 시설을 짓고 오픈AI가 20년간 임차하며, 엔비디아는 이곳에 AI 가속기를 독점 공급한다. SB에너지에는 별도로 15억 달러도 투자한다. 1050억 달러를 엔비디아가 당장 현금으로 내놓는 것은 아니다. 오픈AI가 임대료를 내지 못하면 시설을 다른 업체에 임대하거나 매각해 회수한 금액과 미리 보장한 최소 가치의 차액을 엔비디아가 메우는 방식이다. 신용등급이 없는 비상장사 오픈AI 대신 엔비디아의 신용을 활용해 대규모 데이터센터 건설 자금을 조달하기 쉽게 만드는 구조다. 엔비디아가 이 같은 부담을 감수하는 배경에는 장기 칩 수요가 있다. 4.25기가와트(GW) 규모의 1단계 시설에는 그래픽처리장치(GPU) 약 150만개가 들어갈 수 있다. 엔비디아는 이를 1500억~2000억 달러의 매출 기회로 추산했다. 오픈AI가 2030년까지 약속하거나 계획한 엔비디아 컴퓨팅 구매 규모는 최대 6000억 달러(약 850조원)에 이를 수 있다는 설명이다. 이번 거래는 엔비디아가 칩 판매를 넘어 AI 인프라 금융까지 역할을 넓히는 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 앞서 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR 등과 5000억 달러 이상의 민간 자금을 AI 인프라로 끌어들이는 금융 플랫폼 구축 계획을 발표했다. 엔비디아가 AI 인프라 투자와 자사 칩 수요를 함께 묶는 거래가 늘면서 순환금융 논란이 커지자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 회사 홈페이지에 올린 글에서 “이것은 순환금융이 아니다”라고 반박했다. 오픈AI가 임대료를 내고 시설이 가동될수록 엔비디아의 보증 부담은 줄어들며, 장기 수요가 확인된 만큼 필요한 인프라를 미리 확보하는 공급망 전략이라는 설명이다.

미드호·파월호 저수율 사상 최저치방류 못하면 기업들 가동 중단 위기임계점 도달 땐 전력 공급 70% 급감농민들 “칩 식히느라 목말라 죽어” 미국 최대 저수지인 미드호와 파월호가 최악의 가뭄을 겪으면서 남서부 지역 4000만명의 식수와 전력 공급에 비상등이 켜졌다. 저렴한 땅을 찾아 서부 사막 지대로 옮겨간 빅테크 기업들도 전대미문의 물 부족 사태로 가동 중단 위기에 처했다. 기후 변화가 초래한 ‘물 확보 전쟁’이 글로벌 인공지능(AI) 공급망의 아킬레스건으로 부상했다는 분석이 나온다. 17일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT)에 따르면 이 지역 수원인 콜로라도강 수계의 저수율은 지난 16일 기준 사상 최저치인 20~30%로 떨어지며, 댐에서 물을 방류하는 것이 불가능한 ‘데드풀’(Deadpool·사수) 임계점에 근접했다. 수년 전부터 미국 글로벌 반도체 기업과 빅테크들은 규제가 적고 부지가 넓은 애리조나(피닉스), 네바다(라스베이거스), 유타주 일대에 거대한 ‘사막 테크 밸리’를 구축해왔다. 하지만 주 수원인 콜로라도강이 바닥을 드러내면서 공장 가동 여부조차 불투명해졌다. 피닉스 지역 언론 AZ패밀리에 따르면 TSMC는 2650억 달러(약 350조원)를 투자해 대규모 반도체 메가팹을 건설 중인데, 2·3나노 첨단 공정에만 하루 수십만톤의 물이 소모된다. 인근에서 1.8 나노급 공정을 준비 중인 인텔도 막대한 양의 용수가 필수적이다. 향후 피닉스시의 용수 공급이 제한될 경우 공장 가동률을 낮춰야 하는 사태가 벌어질 수 있다. 이 지역에 AI 데이터센터를 운용 중인 메타·구글·마이크로소프트(MS)도 이중고를 겪고 있다. 엔비디아의 최신 칩이 밀집한 서버 열을 식히기 위해 연간 수백만톤의 냉각수가 필요하기 때문이다. 더 큰 문제는 전력난에 따른 셧다운 위기가 올 수 있다는 점이다. 미드호의 후버 댐과 파월호의 글렌 캐니언 댐은 미 남서부 전력을 공급하는 핵심 발전소다. 미드호 수위가 1035피트(약 315m) 아래로 떨어지면 발전 능력이 70% 급감한다는 시뮬레이션 결과도 있다. CNN은 현재 미드호의 수위는 1040피트로, 임계점 도달 시기는 2027년 4월이 될 것으로 전망했다. 이들 기업이 대량의 물을 소모한다는 사실이 알려지면서 현지 주민과 농민들은 “컴퓨터 칩을 식히느라 목말라 죽게 생겼다”며 거세게 반발하고 있다. 경제 매체 비즈니스 인사이더는 콜로라도강 수계 이용권을 두고 빅테크와 지자체 간의 소송전까지 벌어졌다고 보도했다. 현장을 취재한 빌 위어 CNN 수석 기후 특파원은 “이번 사태는 대도시와 농민, 빅테크가 한정된 물을 두고 싸우는 재앙”이라며 “물을 할당하던 과거 정책에서 탈피해 해수 담수화 등 연방 정부 차원의 인프라 투자가 있어야 첨단 산업과 지역의 공멸을 막을 수 있다”고 강조했다.

국민대학교가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 ‘SDV 대응 가혹환경극복 자동차반도체 핵심IP 원천기술 개발사업’의 ‘차량용 차세대 보안반도체 핵심IP 원천기술개발’ 공동연구 개발기관으로 선정됐다고 18일 밝혔다. 국민대는 보안·무선통신 반도체 기업 라닉스를 비롯해 성균관대, 아주대, 한국자동차연구원, 현대모비스와 컨소시엄을 구성해 2030년 12월까지 연구를 수행한다. 총사업비는 100억원 규모며, 국민대에는 약 17억원이 지원된다. 이번 과제는 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 사이버보안을 강화하기 위한 차세대 보안반도체 핵심 IP 확보가 목표다. 양자내성암호(PQC), 하드웨어 보안 모듈(HSM), 물리적 복제방지 기술(PUF), 진난수발생기(TRNG), 다계층 침입탐지시스템(IDS) 등을 통합하는 기술을 개발한다. 국민대는 칩 내부와 차량 네트워크의 보안 정보를 함께 분석하는 다계층 IDS와 양자내성암호 하드웨어 구현·검증, TRNG 평가 기술 등을 맡는다. 특히 칩과 차량 네트워크를 연계해 위협을 탐지하는 수직 통합형 IDS 기술을 개발하고 실차 환경에서 검증한다. 과제 책임자인 전상훈 국민대 자동차IT융합학과 교수는 “차량 네트워크 보안과 칩 레벨 보안, 암호학을 아우르는 융합 연구 역량을 바탕으로 미래 모빌리티 보안 기술 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

교모세포종은 가장 치명적인 악성 뇌종양으로 꼽힌다. 암세포가 정상 뇌조직으로 빠르게 퍼지고 종양 특성도 환자마다 달라서 치료가 까다롭다. 국내 연구진이 환자에게 항암제를 투여하기 전에 환자와 똑같은 상태를 재현한 칩으로 약효를 확인한 뒤 치료 효과를 극대화할 수 있는 방법을 찾는 기술을 개발했다. 카이스트 기계공학과, 성균관대 생명물리학과, 분당차병원, 차의과학대 공동 연구팀이 교모세포종 환자의 치료 반응을 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽(BBTB) 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 이 연구 결과는 재료 및 나노과학 분야 국제 학술지 ‘스몰’에 실렸다. 똑같은 암에 같은 항암제를 써도 환자마다 효과는 다르게 나타난다. 더군다나 뇌에는 혈액 속 유해물질이 뇌로 들어오는 것을 막는 혈액-뇌 장벽이 있어 뇌종양 환자의 치료를 위한 항암제가 종양세포까지 도달하는 것을 방해한다. 더군다나 교모세포종이 생기면 종양 주변 혈관장벽도 변하게 된다. 변화 상태가 환자마다 다르기 때문에 같은 항암제를 사용해도 환자마다 효과가 달라지는 이유도 여기에 있다. 이전에도 교모세포종 환자의 치료 반응 예측을 위해 종양 유전자나 바이오마커를 활용했지만 변화된 종양 주변 혈관 환경이나 약물 사용 효과를 파악하기는 어려웠다. 연구팀은 환자의 종양뿐만 아니라 항암제가 종양까지 도달하는 혈관장벽까지 구현한 칩을 개발했다. 연구팀은 환자에게 얻은 교모세포종 세포와 뇌혈관 내피세포, 별아교세포를 작은 미세유체 칩 안에서 배양해 실제 암세포와 정상 뇌조직이 맞닿는 부위와 유사한 환경을 만들었다. 혈관 주변 세포와 면역세포도 추가할 수 있도록 설계해 실제 사람의 뇌종양 주변 혈관 환경과 유사하게 재현했다. 연구팀은 서로 다른 형태의 교모세포종 환자 3명의 종양세포로 혈액-뇌종양 장벽 칩을 만들었다. 이에 교모세포종 치료에 사용되는 테모졸로마이드(TMZ)와 베바시주맙(BEV)을 적용해 환자별 치료 반응을 살폈다. TMZ는 암세포 자체를 공격하는 항암제인 반면 BEV는 암이 성장하는 데 필요한 혈관 생성을 억제하는 표적치료제다. 분석 결과 기존 유전자 검사에서는 비슷한 치료 반응이 예상됐던 환자들도 칩에서 나타난 혈관장벽의 특성과 치료제 반응은 다르게 나타났다. 칩에서 확인한 환자별 치료 반응은 실제 환자의 치료 경과와도 상당히 높은 수준으로 일치했다. 연구팀에 따르면 이번 플랫폼을 활용하면 실제 환자의 종양과 혈관장벽을 모사한 환경에서 신약 후보물질의 효과를 평가하고 어떤 환자에게 효과가 나타날 가능성이 높은지 탐색하는 전임상 평가에도 활용하는 등 신약 개발에도 활용할 가능성이 있다. 연구에 참여한 안송이 카이스트 기계공학과 교수는 “이번 연구는 환자 유래 종양세포와 혈액-뇌종양 장벽을 함께 재현함으로써 환자마다 다른 치료 반응을 실제와 가깝게 평가할 수 있는 플랫폼을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “보다 많은 환자를 대상으로 검증해 교모세포종 환자의 맞춤형 치료 전략 수립과 신약 개발을 위한 전임상 평가 플랫폼으로 발전시킬 것”이라고 말했다.

올해 성장률 전망, 6개월만에 2배 상향 국제신용평가사 무디스가 올해 한국의 경제 성장률 전망을 세 달 만에 1%포인트 또 올려 3.5%로 예측한 것으로 확인됐다. 반도체 호황이 적어도 내년 중반까지 이어질 것이라는 분석이다. 18일 연합뉴스에 따르면 무디스는 한국 신용등급 정기 검토를 마치고서 최근 내놓은 보고서에서 한국의 국내총생산(GDP)이 올해 3.5%, 내년에 2.7% 성장할 것으로 봤다. 이는 국제금융센터가 집계한 지난달 말 기준 8개 주요 투자은행(IB)의 올해 전망치 평균(3.2%)보다 0.3%포인트 높다. 무디스는 지난 2월 발표한 한국 국가신용등급 보고서에서는 올해 성장률을 1.8%로 내다봤다. 이어 지난 5월 글로벌 경제 전망에서는 예상치를 2.5%로 올렸고, 최근 보고서에서 또 1.0%포인트 추가 상향했다. 무디스는 “칩 수요는 이어지고 있으며 한국의 고급 메모리 공급업체를 현실적으로 대체할 만한 기업은 제한돼 있다”면서 반도체 사이클이 적어도 2027년 중반까지는 강하게 유지될 것이라고 관측했다. 반도체, 인공지능(AI) 데이터센터, 피지컬 AI 등 3대 핵심 분야를 중점적으로 육성하기 위해 정부가 추진 중인 메가 프로젝트도 거론했다. 무디스는 한국이 메가 프로젝트로 새로운 성장 엔진을 만들고 수도권 집중을 벗어난 균형 발전을 추진하려고 한다면서, 만약 일련의 시도가 성공적으로 이뤄지면 생산성을 높이고 잠재성장률을 끌어올릴 수도 있다는 관점에도 주목했다. 무디스는 초과 세입이 이어지고 성장률 전망이 높아지는 가운데 한국 정부의 재정 건전성은 애초 예상보다 좋아질 것이라고 보면서, 올해 GDP 대비 재정 적자는 애초 목표보다 0.1%포인트 개선한 3.8%가 될 것으로 내다봤다. 다만 정책 개혁이 없다면 고령화에 따른 의무 지출, 국방·안보 비용, 수출 경쟁력 유지를 위한 투자 비용 등이 재정 압력을 키울 수 있다고 조언했다.

한때 AI 및 반도체 관련 주식들을 크게 출렁거리게 만든 중국 딥시크(Deepseek)가 새로운 인공지능(AI) 모델인 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’을 출시하면서 가격을 인상했습니다. 새 프로 모델의 가격은 100만 토큰당 일반 입력 3위안, 출력 6위안이며 이전 처리 내용을 재활용하는 캐시 입력은 0.025위안입니다. 그리고 사용자가 몰리면서 응답 시간이 길어지는 피크 시간대(오전 9시~오후 12시, 오후 2~6시) 요금은 일반 입력 9위안, 출력 27위안으로 크게 높아졌습니다. 여기에 저렴한 V4 플래시 모델 역시 피크 시간대 가격을 4배 올리기로 했습니다. 이와 같은 가격 인상은 최근 사용자가 몰리면서 불가피한 결과였다는 분석도 나오고 있습니다. 딥시크는 최신 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수입이 어려워지면서 H100 기준 2만 개 정도의 연산 자원에 의존해 서비스를 제공해 왔습니다. 그러면서도 서방 모델과 견줄 수 있는 높은 성능과 매우 저렴한 가격을 책정해 사용자가 몰렸습니다. 딥시크는 토큰 소비량 기준으로 구글이나 오픈AI를 넘어섰고 최근엔 월 사용량 기준으로 앤스로픽에 이어 2위를 차지하기도 했습니다. 그 비결은 연산 효율이 뛰어난 모델에 있습니다. 최근 공개한 ‘V4-Flash-0731’의 경우 단 2840억 개의 파라미터만을 가지고 있음에도 불구하고, 수조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정되는 앤스로픽 오푸스에 근접한 성능을 제공합니다. 이렇게 제한된 연산 자원으로도 높은 성능의 서비스가 가능했던 비결은 MoE(Mixture of Experts) 구조에 있습니다. MoE는 일부 파라미터만 활성화시켜 연산 자원을 최대한 적게 소모하는 구조로 같은 하드웨어로 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. V4-Flash-0731의 경우 실제 활성화되는 파라미터는 130억 개 정도에 불과합니다. 여기에 하드웨어 최적화를 위해 어텐션/메모리 최적화로 KV 캐시를 줄였습니다. 또 유료 서비스에서 중요한 에이전트·코딩·도구 사용 성능을 높이기 위해 이에 특화된 사후 훈련(Post-training)으로 성능을 끌어올렸습니다. 그리고 DSpark(speculative decoding) 같은 몇 가지 방식을 더해 제한된 하드웨어에서 성능을 최대로 높일 수 있습니다. 하지만 이것도 사용자가 몰리면서 한계에 부딪힌 상태입니다. 더구나 DeepSeek-V4-Pro-0813은 모델 파라미터가 1.6조 개에 달하고 MoE 구조를 지녔어도 활성 파라미터가 490억 개에 달합니다. 아무리 하드웨어 최적화를 해도 제한된 연산 자원으로 전 세계에서 쏟아지는 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 결국 딥시크는 가격을 전체적으로 올리면서 수요를 분산하고, 이렇게 벌어들인 자금으로 추가 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이됩니다. 현재 엔비디아 칩 수입 금지로 인해 딥시크가 선택할 수 있는 대안은 화웨이 GPU입니다. 대표적인 제품은 어센드 950으로 딥시크에 따르면 어센드 950의 4대가 엔비디아 GB 300 한 대의 성능과 비슷하다고 합니다. 참고로 이 GPU에는 CXMT 메모리가 사용됩니다. 앞서 지난 5월 투자자 콜 유출 자료에서 딥시크 창업자 량원펑이 “화웨이가 약 1만 6000개의 Ascend 950 카드를 할당했다”고 말한 것으로 보도된 바 있습니다. 따라서 대략 GB 300 기준 4000장 정도의 연산 자원을 추가로 확보한 것으로 보이는데, 이는 서방의 대규모 하이퍼스케일러와 비교하면 터무니없이 적은 연산 자원입니다. 물론 이렇게 한정된 연산 자원을 지니고도 최적화를 통해 토큰 소비량 2위로 껑충 뛰어오른 점을 생각하면 딥시크가 무시할 수 없는 AI 업계의 다크호스임을 이해할 수 있습니다. 가격 인상 후 딥시크는 실적을 개선한 후 증시에 상장할 것으로 예상됩니다. 현재 내년 상장을 목표로 IPO를 준비 중인 것으로 알려져 있으며 이를 통해 증시에서 막대한 자금을 끌어올 것으로 예상됩니다. 그러면 약점으로 지적되어 온 연산 자원 확보를 위한 실탄도 넉넉히 마련할 수 있습니다. 화웨이 GPU가 같은 성능의 엔비디아 GPU 대비 더 비싼 것으로 알려져 있긴 하나 뛰어난 모델 효율성을 감안하면 충분히 서방 모델과 경쟁할 수 있다는 계산이 깔려 있을 것입니다. 다만 그전에 가격을 인상해도 충분히 사용자를 잡아 둘 수 있는 성능을 보여줘야 합니다. 최근 오픈AI는 GPT 5.6 일부 모델의 가격을 대폭 인하하면서 중국발 저가 AI와 경쟁에 나선 상태이며 키미 K3, 알리바바의 Qwen 같은 중국 내 다른 경쟁자들도 만만치 않은 상대입니다. 딥시크가 다른 경쟁자를 제치고 토큰 사용량 점유율을 높여 나갈 수 있을지 주목됩니다.

LG가 엔비디아와 손잡고 인공지능(AI)이 현실에서 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시장 선점에 나선다. LG가 만든 ‘몸체’에 엔비디아의 ‘두뇌’를 얹은 휴머노이드 로봇 공동 개발을 넘어 AI 팩토리와 모빌리티까지 협력 범위를 구체화했다. 가전제품 회사에서 AI 로봇·자율주행 기술을 파는 회사로 완전히 체질을 바꾸겠다는 의미다. 16일 LG그룹은 엔비디아와의 협력을 계기로 가상 공간의 AI 지능을 실제 산업 현장과 일상으로 연결하는 피지컬 AI의 거점이 되겠다는 목표를 밝혔다. 구광모 LG그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 ‘전략적 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 협력 범위는 로봇을 비롯한 AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야다. 황 CEO가 지난 6월 서울 여의도 LG타워에서 구 회장과 회동한 지 두 달여 만에 본격적으로 사업을 구체화했다. 구 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께할 과제가 명확해졌다”며 “AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 양사는 우선 내년 1분기 중 이족 보행 휴머노이드를 공개한다. 이 로봇에는 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈인 ‘젯슨 토르’와 엔비디아의 휴머노이드 파운데이션 모델인 ‘아이작 그루트’ 등이 탑재될 예정이다. LG는 여기에 LG전자 액추에이터, LG이노텍 센서, LG에너지솔루션 배터리 등 주요 계열사 기술과 역량을 결집한다. 바퀴로 이동하는 제조 로봇 ‘LG클로이드’도 연내 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 현장 실증에 나선다. 역시 아이작 그루트를 기반으로 개발한 LG클로이드의 성능이 입증되면 향후 글로벌 생산 시설을 비롯해 가정과 사업 공간 등 다양한 환경으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 두 번째 협력 분야는 AI 팩토리 분야다. LG는 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 실제 운영까지 통합 관리하는 엔비디아 DSX 플랫폼을 기반으로 AI 팩토리 시장을 선도할 레퍼런스(개발 표준)를 구축한다. LG전자의 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS·LG유플러스의 설계·운영 노하우 등을 결집할 예정이다. 내년 상반기 엔비디아 베라루빈을 기반으로 LG의 냉각·전력·IT 기술을 검증하기 위한 레퍼런스 사이트를 갖추고, 2028년 상반기에는 충남 천안에 80㎿ 규모의 AI 팩토리를 짓는다. 모빌리티 분야에서 LG는 엔비디아의 드라이브 하이페리온 플랫폼에 차세대 AI 중심 차량(AIDV)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다.

미국이 한국을 포함한 35개 국가에 중국의 인공지능(AI) 개발에 동참할 경우 미국이 주도하는 AI 연합에서 제외될 것이라고 경고했다. 미국과 중국의 치열한 AI 개발 경쟁에서 미국 편을 들라고 압박하는 것으로 중국산 메모리 반도체 사용을 검토 중인 애플은 트럼프 행정부의 강한 반발에 직면했다. 로이터통신은 15일(현지시간) 미 국무부가 지난 6월 미국과의 AI 협력에 참여 의사를 밝힌 ‘AI 기회 성명’에 참가한 35개국에 경고 편지를 전달할 예정이라고 전했다. 한국, 호주, 일본 등 35개국이 ‘AI 기회 성명’에 참여했으며 여기에는 지난해 중국과의 AI 및 반도체, 희토류 경쟁에서 안정적인 공급망 확보를 위해 출범한 ‘팍스 실리카’에 참여한 24개 국가도 모두 포함된다. 국무부가 이처럼 AI 협력을 약속한 나라에 경고 편지를 발송하게 된 것은 시진핑 중국 국가주석이 지난달 17일 열린 세계 AI 대회에서 중국이 ‘룰’을 정하겠다는 의지를 보이며, 세계 AI 협력 기구를 출범했기 때문이다. 중국 출범 AI 협력기구에는 29개국이 서명했는데 카자흐스탄이 유일하게 미중 양국의 AI 연합에 모두 가입하면서 미 정부가 경각심을 갖게 됐다. ‘저비용·오픈웨이트(학습가중치 공개)’ 중국 AI 모델의 시장점유율이 빠르게 상승하는 상황에서 트럼프 정부가 자국이 주도하는 AI 연합에 참여한 국가들이 중국과 협력하지 않도록 ‘철의 장막’을 치려 한다고 통신은 분석했다. 미 정부의 경고 편지에는 중국을 구체적으로 언급하지 않았지만 “모든 것의 일부는 아무것도 아니다”라며 “팍스 실리카 선언의 서명은 단순한 회원가입이 아니라 약속이며, 우리와 어긋나는 기대를 가진 곳과 ‘중복 자격’을 가질 수 없다”고 지적했다. 중국과의 AI 개발 경쟁에서 확실한 우위를 점하겠다는 의지의 표명인 셈이다. 중국산 메모리 반도체 사용을 검토 중인 애플에는 하워드 러트닉 미 상무장관이 직접 찾아 분명한 반대 의사를 전달했다. 러트닉 장관은 지난 13일 팀 쿡 애플 최고경영자와 함께 텍사스의 새로운 생산시설을 방문해 “미국 회사가 중국 메모리를 사용하는 것은 좋은(great) 일이 아니다”라고 강조했다. 애플은 AI 붐으로 인한 세계적인 메모리 품귀 현상 때문에 중국 창신메모리와 양쯔메모리의 칩을 중국에서 판매되는 제품에만 사용하는 것을 검토 중이다. 미국 메모리업체 마이크론 테크놀로지도 최근 트럼프 정부에 애플이 중국산 메모리를 사용하도록 해서는 안 된다고 촉구했다. 애플뿐 아니라 자동차 기업부터 의료산업까지 다양한 분야에서 메모리 공급 부족을 호소하자 미 정부는 인텔이 애플 기기에 사용되는 칩 일부를 제조하도록 했다. 인텔과 애플의 협약을 끌어낸 것도 러트닉 장관으로 그는 텍사스 방문에서 “미국의 제조업 부흥을 이끌 수 있는 독보적인 위치에 있는 애플이 미국에서 제조업을 하겠다는 약속을 해줘야 한다”고 애플을 압박했다. 애플은 아직 아이폰을 미국에서 생산하겠다는 약속을 하지 않고 있지만, 트럼프 행정부로부터 관세 감면을 받기 위해 미국 내 생산량을 늘리는 방안을 고려 중이다.

고점 대비 반토막 났던 SK하이닉스 주가가 반등하는 가운데, 최태원 SK그룹 회장이 메모리 반도체 수요에 대해 “전쟁 같은 상황”이라며 공급 부족이 이어질 것이라고 밝혔다. 최 회장은 13일(현지시간) 공개된 미 경제 매체 CNBC와의 인터뷰에서 “내년은 메모리 공급 부족이 가장 심각한 해가 될 것”이라며 이같이 말했다. 그는 “고객사들이 요구하는 내년 물량은 올해의 거의 두 배”라며, 이처럼 수요가 폭발적으로 증가하고 있지만 “생산 능력을 확장하려면 최소 4~5년이 필요하다. 메모리 기업들은 아직 증설 준비를 하지 못했다”라고 지적했다. 최 회장은 ‘반도체 슈퍼사이클’이 상당 기간 이어질 것이라는 전망을 내놓았다. 그는 “인공지능(AI)은 성장할수록 막대한 메모리를 필요로 한다”면서, 특히 한 사람이 여러 AI 에이전트를 사용하는 탓에 더 많은 메모리가 필요하다고 설명했다. 그러면서 “모두가 메모리 칩을 원하지만, 메모리가 없으면 AI 컴퓨팅 시스템과 AI 칩을 생산할 수 없다”며, 생산 능력을 최대한 빨리 확대하기 위한 노력을 기울이고 있다고 덧붙였다. SK하이닉스는 지난 6월 종가 기준 291만원을 돌파한 뒤 급락세를 탔다. 지난달 30일 132만 2000원까지 추락한 뒤 이튿날 30% 급등한 SK하이닉스는 이후 등락을 이어가고 있다. 지난달 29일 실적 발표 이후 새 주주 환원 정책을 발표하지 않으면서 이달 초 주가가 지지부진했지만, ‘메모리 고점론’ 우려가 상당 부분 해소되고 메모리 반도체주 투심이 회복되며 지난 4거래일 동안 15.8% 상승하며 이날 160만원대를 회복했다. 최 회장은 SK하이닉스 주가가 급락하던 지난달 17일에는 투자자들을 향해 “샀다 팔았다 하지 말라”고 조언하기도 했다. 최 회장은 당시 제주에서 열린 대한상공회의소 하계포럼에서 상의 회장 자격으로 연단에 올라 “메모리는 앞으로도 계속 필요하기 때문에 시간을 두고 보면 우상향한다”며 “샀다 팔았다 하기보다 보유하는 것이 자산을 지키는 데 도움이 된다”고 말했다. 최 회장은 “기대가 커지면 (주가가) 크게 오르고 기대에 미치지 못하면 다시 조정을 받기도 한다”면서 “메모리 수요는 앞으로 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다”는 견해를 밝혔다.

로봇과 인공지능(AI) 신사업을 확장하며 기대를 모았던 LG전자의 소액주주 수가 올해 상반기 처음으로 100만명을 돌파했다. 14일 LG전자 반기보고서에 따르면 올해 6월 말 기준 소액주주 수는 122만 7359명으로 지난해 말(51만 1135명)보다 약 71만 6000명 증가했다. 6개월 만에 두 배 이상 늘며 처음으로 ‘100만 주주’를 넘어섰다. 소액주주가 보유한 지분은 전체 발행주식의 58.43%다. 올해 초 8만~9만원대에 머물던 LG전자 주가는 실적 개선과 피지컬 AI·로보틱스 등 미래 사업 확대 기대감에 힘입어 상승세를 탔다. 여기에 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한과 협력 기대감이 더해지면서 6월 초 장중 한때 43만 8000원까지 치솟기도 했다. LG그룹은 이날 엔비디아의 플랫폼을 기반으로 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야에서 AI 확산을 가속화한다고 밝혔다. 구광모 LG그룹 회장은 미국 캘리포니아주 샌타클라라에 위치한 엔비디아 본사에서 황 CEO와 만나 ‘전략적 사업협력을 위한 MOU’를 체결했다. 한편 반도체와 구리 등 주요 원자재 가격 상승 여파로 LG전자의 올해 상반기 원재료 매입액은 지난해보다 1조원 이상 늘어났다. 상반기 LG이노텍을 제외한 원재료 매입액은 15조 3091억원으로 지난해 같은 기간(14조 435억원)보다 1조 2656억원(9.0%) 증가했다. 주요 원재료 가격도 일제히 상승했다. 영상기기 부품에 쓰이는 반도체(칩)의 평균 가격은 지난해 말보다 37.4% 올랐다. 생활가전과 냉난방공조(HVAC) 제품에 사용되는 구리 가격도 각각 32.6%, 27.9% 상승했다. 이 밖에 카메라 모듈용 이미지센서는 4.1%, 차량용 인포테인먼트 제품에 들어가는 디스플레이 패널은 3.8% 각각 가격이 올랐다. 사업부별로는 전장(VS)사업본부의 원재료 매입액이 3조 5726억원으로 지난해보다 7017억원(24.4%) 증가해 가장 큰 폭의 증가세를 보였다. TV를 담당하는 MS사업본부는 5조 5658억원으로 4750억원(9.3%), 냉난방공조를 맡는 ES사업본부는 5356억원으로 1018억원(9.0%) 각각 늘었다. 반면 생활가전(HS)사업본부는 5조 6351억원으로 지난해보다 129억원 감소했다. 물류비 부담도 커졌다. 올해 상반기 운반비는 1조 5273억원으로 지난해 같은 기간보다 7.4% 증가했다. 업계에서는 중동 지역 지정학적 리스크로 해상·항공 운임이 상승한 영향으로 보고 있다. 이날 공개된 반기보고서에 따르면 구 회장은 올해 상반기 ㈜LG에서 급여 24억 1700만원과 상여 24억 1300만원 등 총 48억 3000만원의 보수를 받았다. 권봉석 LG 최고운영책임자(COO) 부회장은 19억 400만원, 하범종 LG 경영지원부문장 사장은 9억 3400만원을 각각 수령했다. LG전자에서는 지난해 말 퇴임한 조주완 전 최고경영자(CEO)가 급여 5억 1000만원, 상여 6억 7300만원, 퇴직소득 41억 200만원을 포함해 총 52억 8500만원을 받았다. 현 CEO인 류재철 사장은 급여 8억 700만원과 상여 10억 8900만원 등 총 18억 9600만원을 수령했다. 문혁수 LG이노텍 대표이사 사장은 올해 상반기 총 12억 9700만원(급여 7억 2600만원·상여 5억 6200만원·기타소득 900만원)의 보수를 받았다. 정철동 LG디스플레이 사장은 급여 7억 2700만원, 상여 7억 2600만원, 기타 근로소득 400만원 등 14억 5700만원을 받았다.

LG그룹이 엔비디아와 손잡고 휴머노이드 로봇과 AI 팩토리, 미래 모빌리티를 아우르는 전략적 협력에 나선다. 내년 1분기 엔비디아 플랫폼을 기반으로 한 차세대 휴머노이드 로봇을 공개하고, AI 인프라와 자율주행 분야까지 협력을 확대해 AI 시대 표준 선점에 속도를 낸다는 전략이다. LG와 엔비디아는 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 구광모 LG그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO) 등이 참석한 가운데 전략적 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야를 중심으로 협력한다. 가장 먼저 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 플랫폼 기반의 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발한다. 이 로봇에는 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’와 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트(Isaac GR00T)’, 로봇 안전 플랫폼 ‘헤일로스 포 로보틱스(Halos for Robotics)’가 적용된다. LG는 여기에 LG전자의 액추에이터, LG이노텍의 센서, LG에너지솔루션의 배터리 등 계열사 핵심 기술을 결합해 로봇 경쟁력을 높일 계획이다. 연내에는 휠베이스 형태의 ‘LG 클로이드’를 LG전자 미국 테네시 세탁기 공장 생산라인에 투입해 제조 현장에서 실증(PoC)을 진행한다. 이를 통해 확보한 데이터와 운영 경험을 토대로 글로벌 생산시설은 물론 가정과 상업 공간으로 적용 범위를 넓혀갈 방침이다. LG CNS는 자체 로봇 플랫폼 ‘피지컬웍스(Physical Works)’를 기반으로 로봇 데이터 팩토리 구축을 지원한다. 제조 현장에서 축적되는 데이터는 LG가 자체 개발 중인 로봇 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 활용된다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 적극 활용하는 동시에 자체 AI 모델 경쟁력도 지속적으로 강화할 계획이다. AI 팩토리 분야에서는 엔비디아의 AI 팩토리 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 글로벌 시장을 겨냥한 표준 모델 구축에 나선다. LG전자의 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS와 LG유플러스의 설계·운영 역량, LS의 전력 솔루션 등을 결집한 ‘원(One) LG’ 체제로 AI 인프라 사업을 확대한다. 내년 상반기에는 차세대 AI 서버 플랫폼 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’ 기반의 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 기술을 검증한다. 이어 2028년 상반기에는 충남 천안에 80MW 규모 AI 팩토리를 조성할 예정이다. 이 시설에는 공사 기간을 20% 이상 단축할 수 있는 프리패브(Prefab) 모듈형 설계가 적용되며, 피지컬 AI와 로봇 파운데이션 모델 개발을 위한 핵심 거점으로 활용된다. LG는 검증된 AI 팩토리 솔루션을 글로벌 빅테크 기업에 공급하는 사업도 추진할 계획이다. 모빌리티 분야에서는 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온’ 플랫폼과 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI), 차량용 소프트웨어 기술을 결합해 차세대 AI 기반 차량(AIDV)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼을 공동 개발한다. 이를 통해 LG는 기존 IVI 중심의 전장 사업을 자율주행 영역으로 확대한다는 구상이다. 협약식에는 권봉석 ㈜LG 최고운영책임자(COO), 류재철 LG전자 CEO, 홍범식 LG유플러스 CEO, 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표, 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 등 양사 주요 경영진이 참석했다. 구 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 추진할 과제가 더욱 명확해졌다”며 “산업을 선도하는 레퍼런스를 구축해 AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 황 CEO는 “피지컬 AI는 우리의 일상을 근본적으로 바꿔놓을 것”이라며 “LG의 제조 경쟁력과 엔비디아의 AI 기술을 결합해 로봇과 AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기겠다”고 밝혔다.

[배틀라인 3줄 요약]● 우크라이나는 러시아 정찰무인기의 비행제어장치에서 삼성전자 메모리 2종이 확인됐다고 주장했다. 민간용 범용 부품이 제3국을 거쳐 우회 수출돼 군사용으로 전용된 것으로 의심된다.● 우크라이나는 2026년 2분기 생산된 Kh-101 순항미사일에도 한 발당 서방산 부품이 100개 넘게 들어갔다고도 밝혔다.● 삼성전자의 직접 공급이나 제재 위반을 입증할 근거는 없다. 한국에는 범용 반도체의 최종사용자와 제3국 재수출 경로를 추적해 러시아 군수망으로의 전용을 차단해야 할 과제가 남았다. 러시아군이 운용하는 정찰무인기의 비행제어장치에서 삼성전자 메모리 반도체 2종이 발견됐다고 우크라이나 정보당국이 밝혔다. 우크라이나 국방부 군사정보총국(GUR)은 지난 4월 13일(현지시간) 러시아 정찰무인기 ‘크냐지 베시치 올레그’의 비행제어장치와 내부 부품을 촬영한 사진을 ‘전쟁과 제재’ 데이터베이스에 공개했다. 사진에는 삼성전자 식별표기가 새겨진 메모리 반도체 2종이 담겼다. 민간용 범용 부품이 제3국을 거쳐 우회 수출돼 군사용으로 전용된 것으로 의심된다. 삼성 메모리, 러 정찰드론 비행제어장치에GUR이 공개한 칩의 표면 마킹을 삼성전자 제품 사양서와 대조하면 두 부품은 각각 4기가비트 DDR3 D램 K4B4G1646E-BCNB와 8GB eMMC 5.1 메모리 KLM8G1GETF-B041로 식별된다. 칩 표면에는 삼성전자를 나타내는 SEC와 제품 기본번호·사양 접미사가 나뉘어 찍혀 있다. DDR3 D램은 데이터를 일시 처리하는 작업용 메모리이고, eMMC는 낸드플래시와 제어장치를 결합한 내장형 저장장치다. 두 제품 모두 컴퓨터와 통신·산업장비 등에 쓰이는 상용 메모리다. GUR은 제조사를 삼성전자, 제조사 본사 소재국을 한국으로 분류했다. 삼성 메모리가 들어간 ‘크냐지 베시치 올레그’는 러시아 업체 우시쿠이니크가 개발한 정찰무인기다. 광각 풀HD 카메라와 광학 10배 줌 카메라를 갖춘 3축 짐벌을 탑재한다. 러시아 국방부는 이 기체가 은폐된 표적을 찾아 공격용 FPV 드론을 유도하고 통신을 중계하는 데 사용된다고 밝혔다. 비행제어장치에는 삼성전자 메모리 외에도 스위스 ST마이크로일렉트로닉스와 미국 텍사스인스트루먼트·아날로그디바이시스, 중국 업체의 전자부품이 들어갔다. 민간부품, 제3국 거쳐 우회 수출…군사용 전용삼성 부품의 생산 시기와 유통 경로는 공개되지 않았다. 삼성전자가 러시아에 제품을 직접 공급했거나 수출통제를 위반했다고 볼 근거도 없다. 기존 전자제품이나 재고에서 분리됐는지, 해외 유통업체와 제3국을 거쳐 러시아로 들어갔는지도 확인되지 않았다. 전문가들은 민간용 범용 부품이 제3국을 거쳐 우회 수출돼 군사용으로 전용된 것으로 의심한다. 앞서 뉴욕타임스(NYT)는 러시아 정보기관이 일본에서 군사용으로 전용할 수 있는 첨단 전자장비를 조달해온 정황이 드러났다고 보도한 바 있다. 매체는 정보기관이 베트남과 스리랑카, 우즈베키스탄 등 제3국을 거쳐 물품을 러시아로 들여오는 경로를 이용했다고 전했다. 우크라이나는 러시아와 북한, 이란이 무기 기술을 확보하기 위해 함께 짜고 국제 제재를 회피하고 있다며, 수출 통제를 강화하는 등 적절한 조치가 필요하다는 입장이다. 러·이란 AI 드론에는 엔비디아 ‘젯슨 오린’ 실제로 러시아의 V2U 공격용 무인기와 이란산 샤헤드-136 개량형에서는 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈도 확인됐다. GUR이 지난해 6월 공개한 V2U에는 중국 리톱의 A203 미니컴퓨터와 엔비디아 ‘젯슨 오린’ 모듈이 탑재됐다. GUR은 이 장치가 카메라 영상과 저장된 지형자료를 대조해 항법을 수행하고 목표물을 자동으로 탐색·선택하는 데 쓰인다고 분석했다. 같은 달 격추된 이란산 샤헤드-136 MS 계열에서도 젯슨 오린과 적외선 카메라가 발견됐다. GUR은 내부 설계 변경이 러시아와 이란의 공동 개량 가능성을 보여준다고 평가했다. 젯슨 오린은 로봇과 자율주행, 산업용 영상처리에 쓰이는 상용 제품이다. GUR은 V2U에 들어간 모듈의 러시아 수입업체로 카잔 소재 ‘히메브라지야’를 지목했다. 이 회사는 미국과 유럽연합(EU), 일본 등의 제재 대상이다. Su-57용 신형 미사일도 일본·독일 부품 의존러시아가 Su-57 전투기용으로 개발한 신형 공중발사 순항미사일 S-71K ‘코뵤르’에서도 외산 전자부품이 대거 발견됐다. GUR이 지난 4월 27일 공개한 분석에 따르면 비행제어·관성항법·전원공급 계통의 전자부품 40종 가운데 대부분이 미국·중국·스위스·일본·독일·대만·아일랜드 업체 제품이었다. 미국 텍사스인스트루먼트와 아날로그디바이시스, 일본 무라타·르네사스·TDK, 독일 인피니언 등의 부품이 확인됐다. GUR은 S-71K가 2025년 말 처음 실전에 투입됐으며 사거리는 최대 300㎞로 추정된다고 밝혔다. 2026년 생산 미사일에도 서방산 부품 버젓이우크라이나 대통령실은 지난해 생산된 미국·독일·일본·대만·스위스·중국산 부품이 올해에도 러시아 무기에서 발견되고 있다고 밝히기도 했다. 파이낸셜타임스(FT)는 지난 5월 14일 키이우 공습에 투입돼 우크라이나 당국이 분석한 Kh-101 순항미사일들이 2026년 2분기 생산품이었다고 보도했다. 우크라이나 제재당국자는 미사일 한 발마다 서방산 부품이 100개 넘게 들어갔다고 밝혔다. FT가 별도로 확인한 지난 1월 회수 동형 미사일에서는 2024년과 2025년 생산을 나타내는 부품 표기가 발견됐다. 미국 텍사스인스트루먼트·AMD·교세라AVX와 독일 하팅, 네덜란드 넥스페리아 등의 제품이 포함됐다. 직접수출 차단 넘어 유통경로 추적해야한국은 전략물자와 대러시아 상황허가 대상품목을 수출할 때 최종사용자 서약서 등을 요구한다. 해당 삼성전자 메모리가 수출허가 대상이었는지와 어느 나라·업체를 거쳐 러시아로 들어갔는지는 공개자료만으로 확인할 수 없다. 이번 사례는 범용 전자부품의 군사적 전용을 막으려면 품목뿐 아니라 거래 경로도 살펴야 한다는 점을 보여준다. 모든 반도체를 끝까지 추적하기는 어려운 만큼 우회수출 위험이 큰 제3국과 비정상적인 대량 주문, 신생 중개업체, 제재 대상자와 연계된 거래에 심사를 집중하는 방식이 요구된다. GUR이 공개한 부품번호와 생산코드를 제조사·관세청·무역안보관리원이 공유하면 최초 판매처와 중간 유통망을 역추적하는 데 활용할 수 있다. 관세청은 올해 자동차 분야에서 AI와 빅데이터를 이용한 대러시아 우회수출 단속을 강화했다. 한국은 세계 메모리 공급망의 핵심국이자 국제사회의 대러 수출통제에 참여하고 있다. 한국산 부품이 러시아 무기에서 반복해 확인되면 개별 기업의 거래관리를 넘어 한국 수출통제 체계에 대한 신뢰 문제로 번질 수 있다. 한국 수출통제의 다음 과제는 러시아행 직접 수출을 막는 데서 한발 더 나아가, 제3국을 거친 한국산 부품이 러시아의 정찰·타격 체계에 편입되는 경로를 찾아 차단하는 것이다.

엔비디아가 최소 1조개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 차세대 오픈 인공지능(AI) 모델 ‘네모트론4’를 개발하고 있다. AI 칩에 이어 자체 오픈웨이트 모델까지 직접 공급하며, 소수 대형 고객에 집중된 그래픽처리장치(GPU)의 수요를 넓히려는 포석으로 보인다. 정보·통신(IT) 전문 매체인 디인포메이션은 엔비디아가 차세대 오픈웨이트 AI 모델 ‘네모트론 4’를 개발 중이며 이르면 오는 늦가을에는 개발이 마무리될 수 있다고 12일 전했다. 오픈웨이트는 AI 모델의 학습된 가중치인 파라미터를 공개하는 모델이다. 누구나 이를 내려받아 목적에 맞게 사용할 수 있도록 하는 것이다. 네모트론4는 지난 6월 공개한 ‘네모트론3 울트라’의 약 두 배 규모로 세계 최고 수준의 오픈소스 AI 모델을 목표로 하고 있다. 다만 네모트론3 울트라는 현재 관련 성능 평가에서 미국 오픈소스 모델 중 2위에 그치며 중국 최상위 모델과 격차가 큰 상황이다. 전체 순위로는 상위 40위권 밖이다. 엔비디아는 이날 대형 모델의 능력을 옮겨오는 ‘증류’ 기법으로 만든 매개변수 300억개 규모의 경량 모델 ‘네모트론3.5 라이트닝’도 별도로 공개했다. 엔비디아가 오픈웨이트 AI 모델에 공을 들이는 것은 오픈 모델이 자사 GPU 수요를 키울 것으로 기대하기 때문이다. 무료로 풀린 모델도 구동하려면 GPU가 필요한 만큼 오픈 모델이 퍼질수록 하드웨어와 데이터센터 수요가 늘어난다는 논리다. 엔비디아는 최근 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 생태계 확장에 적극 나서고 있다. 전날에는 월가의 대형 금융회사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원) 이상 규모의 자금을 AI 인프라에 동원하기로 하는 등 GPU 수요를 뒷받침할 데이터센터 구축 지원에도 속도를 내고 있다.

정부가 소형모듈원자로(SMR)와 핵융합, 재생에너지 등 7대 첨단 기술 분야를 대한민국 미래성장동력으로 정하고 집중 육성하기로 했다. 이 분야를 반도체와 인공지능(AI) 산업 이후 새로운 먹거리로 보고 국가의 핵심 전략 자산으로 키우겠다는 것이다. 이재명 대통령은 12일 청와대에서 ‘미래성장동력, 7대 SEED(씨앗) 보고회’를 주재하고 “우리가 무한한 기회를 누리는 선도자가 될 것인지 또는 도태의 위험에 언제나 노출돼 있는 추격자가 될 것인지는 우리의 선택에 달려 있다”며 “반도체 산업이 만들어 준 절호의 기회를 활용해 인공지능 시대, 그다음 먹거리를 우리가 미리 준비해야 한다”고 강조했다. 정부가 선정한 7대 시드는 SMR과 핵융합, 재생에너지, 양자, 우주·항공, 첨단바이오, 첨단 소재·부품 개발 등이다. 정부는 반도체 등 기존 주력산업을 중심으로 ‘3대 메가 프로젝트’를 추진해 산업 경쟁력을 높이고 여기서 창출된 자본과 성과를 차세대 첨단기술에 재투자하는 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 이에 대해 이 대통령은 “7가지 첨단 기술, 7대 시드 프로젝트는 우리 경제의 차세대 성장 엔진인 동시에 국가의 핵심 전략 자산이 될 것”이라고 평가했다. 이어 “대한민국의 대도약을 이끌어낼 혁신의 원동력이 될 것”이라고 덧붙였다. 또 “오늘 우리가 뿌린 첨단 기술 씨앗들이 미래에는 거대한 나무로 자라나서 새로운 메가프로젝트로 자라나게 될 것”이라고 했다. 이 대통령은 7대 시드 프로젝트 추진 이유로 첨단 기술의 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점을 들었다. 이 대통령은 “우리 인류 역사를 되돌아보면 언제나 한발 앞서서 첨단 과학기술에 투자한 국가는 번영을 이뤘고 이를 소홀히 한 국가는 쇠퇴했음을 알 수 있다”고 했다. 이어 “최근 주목받고 있는 첨단 기술의 공통적인 특징은 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점, 그리고 개인과 국가 모두 변화를 놓치면 소외된다는 점”이라고 설명했다. 정부 방침과 관련해 이 대통령은 “전통 제조업도 중요한데 그 기반 위에서 미래 첨단 산업에서 우리가 다른 나라들보다 앞서 가야 한다는 것”이라고 강조했다. 7대 시드 프로젝트 가운데 가장 눈에 띄는 분야는 차세대 SMR 육성이다. 정부는 경수형 SMR은 2035년 상용화하고 비경수형 SMR은 2030년대 건설에 착수하겠다는 목표를 제시했다. 비경수형은 원자로 냉각재로 물(경수) 대신 액체 나트륨 등을 사용하는 차세대 SMR이다. 특히 비경수형 SMR은 민관 공동 출자 특수목적법인(SPC)을 중심으로 기술 개발과 사업화를 동시에 추진해 글로벌 시장 선점에 나선다. 태양의 에너지 생성 원리를 지상에 구현하는 핵융합은 ‘한국형 혁신 핵융합로’를 개발해 2030년대 전력 생산을 실현한다는 계획이다. 동시에 2040년대 상용 전력 공급을 목표로 상용로 건설도 함께 추진한다. 재생에너지 분야에서는 페로브스카이트 태양전지와 기존 실리콘 태양전지를 겹쳐 만든 차세대 고효율 태양전지인 ‘페로브스카이트 탠덤셀’ 상용화를 추진한다. 풍력은 20㎿ 이상 초대형 터빈 상용화를, 수소는 50~100㎿급 대규모 수전해(전기분해) 실증에 나선다. 양자 분야에서는 오류정정이 가능한 100큐비트급 국산 양자컴퓨터를 확보하고 10년 내 양자칩 제조 역량 세계 1위를 목표로 내걸었다. 우주·항공 분야에서는 2030년 국내 최초 달 착륙과 2035년 독자 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 첨단바이오 분야에서는 2030년 AI 바이오 인프라를 구축하고 2035년 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 제품을 상용화한다. 또 10대 핵심 광물 재자원화율을 2030년까지 20%로 확대하고 소부장(소재·부품·장비) 분야에 향후 5년간 10조원의 연구개발 투자에 나서기로 했다.

중국산 오픈 웨이트 모델인 키미 K3는 미국의 프런티어 인공지능(AI) 모델과 맞먹는 성능으로 시장에 큰 충격을 안겼습니다. 앤스로픽 AI 모델의 지식 증류를 통해 사실상 기술을 탈취했다는 비판이 나오기도 했지만, 2.8조개의 파라미터를 지닌 초거대 모델을 증류만으로 만들 순 없기 때문에 이제 중국의 AI 기술을 더 이상 무시할 수 없다는 의견도 우세합니다. 더구나 모든 가중치를 공개하는 중국의 개방형 AI 모델이 장기적으로 보면 시장을 잠식할 수 있다는 우려도 만만치 않습니다. 누구나 모델을 받아서 내부적으로 돌릴 수 있기 때문에 내부 정보 유출을 꺼리는 기업이나 기관에서 상당히 매력적인 대안일 뿐 아니라 자사 서비스에 맞춤형으로 개조도 자유롭습니다. 하드웨어를 이미 가지고 있거나 저렴하게 대여할 수 있다면 서비스 비용도 낮출 수 있습니다. 다만 이렇게 되면 비싼 돈을 주고 미국의 프런티어 AI 모델을 누가 쓰겠냐는 우려가 나오는 것도 당연합니다. 결국 중국 개방형 AI 모델이 노리는 것도 이것이라는 비판도 적지 않습니다. 지금까지 IT 생태계는 개방형과 오픈 소스를 찬양해 왔지만, 개방형 AI 앞에서는 목소리가 달라지고 있습니다. 여기에 개방형 AI 모델을 악용하는 사람이나 집단이 나올 수 있다는 걱정도 있습니다. 하지만 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 ‘미래는 모두의 것’이라는 제목의 글에서 “초인공지능을 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다”며 개방형 AI를 지지하는 주장을 펼쳤습니다. 물론 악용 가능성도 인정하면서 모델의 개발 중간 단계부터 감시와 관리가 필요하다는 점은 인정했지만, 개방형 모델의 필요성을 역설한 것입니다. 아마도 저커버그가 갑자기 개방형 모델을 지지한 이유 중 하나는 미국이 폐쇄형 모델로 가는 반면 중국은 개방형 모델로 갈 경우 장기적으로 대부분의 국가들이 누구나 쓸 수 있는 중국 모델에 종속될 것이라는 우려일 것입니다. 사람들이 모두 중국산 개방형 AI만 사용한다면 생태계 역시 여기에 종속될 것입니다. 그리고 결국은 하드웨어 역시 종속될 수 있습니다. 현재 AI 가속기는 엔비디아 칩이 중심이지만, 중국산 AI GPU에서 훈련된 중국 AI 모델은 중국산 하드웨어에서 잘 돌아가게 될 것이기 때문입니다. 따라서 메타가 개방형 AI를 지지하면서 모델을 공개하기로 한 것은 상당한 의미가 있습니다. 물론 앤스로픽이나 오픈 AI처럼 실제 유료 사용자가 많지 않은 것도 이런 결정을 내린 배경 중 하나일 것입니다. 하지만 주요 빅테크 기업이 개방형 모델을 지지하면서 미국산 개방형 모델이 중국산 개방형 모델의 강력한 경쟁자가 될 가능성이 높아졌습니다. 다만 첫술부터 배부를 순 없다는 속담처럼 먼저 공개한 ‘뮤즈 글리머’(Muse Glimmer)의 성능은 사실 아주 인상적이진 않습니다. 뮤즈 글리머는 뮤즈 스파크처럼 대형 모델을 지식 증류해 만든 작은 로컬 모델로 30B(300억개)의 파라미터를 지니고 있습니다. 작다고는 해도 4비트 양자화 모델도 18GB 정도 크기이기 때문에 완전히 그래픽처리장치(GPU)에 올리려면 24GB 메모리가 필요하고 맥 같은 통합 메모리를 사용하는 경우 32GB 이상 모델이 추천됩니다. 현재 비슷한 위치에 있는 개방형 모델은 구글의 젬마 4(Gemma 4) 31B dense 모델과 알리바바의 Qwen 3.6 27B dense 모델인데 뮤즈 글리머는 코딩이나 일반 작업에서 더 우수하진 않지만, 여러 단계의 임무를 수행하는 에이전트 기능면에서 우수하다는 평가가 나오고 있습니다. 그러나 당장 경쟁 모델을 위협할 수 있을 정도의 인상적인 성능을 보여주진 않고 있습니다. 여기에 아직 모델이 하나뿐인 점도 약점입니다. 알리바바 Qwen의 경우 대형부터 중소형 모델까지 여러 모델이 있고 코딩 전용 모델인 코더 등 다양한 모델이 있어 사용자가 상황에 맞춰 고를 수 있는 선택지가 넓습니다. 대항마로 나온 젬마 4 역시 스마트폰에서 돌릴 수 있는 작은 모델에서 비교적 큰 31B 모델까지 선택의 폭이 좀 더 넓습니다. 특히 Qwen과 젬마 모두 MoE(Mixture of Expert) 기능을 지원해 개인 컴퓨터에서도 빠른 토큰 속도를 확보할 수 있습니다. 특히 Gemma 4 26B A4B QAT(Quantization-Aware Training) 모델은 학습 단계부터 양자화를 시뮬레이션해서 압축 시 발생하는 품질 손실을 효과적으로 줄였습니다. 덕분에 QAT 4비트 버전은 용량을 약 14.4GB 수준으로 줄여 16GB 메모리의 GPU나 개인용 노트북에서도 원활하게 굴러가면서도 성능은 57.7GB의 용량을 지닌 16비트 모델에 근접해 큰 인기를 끌고 있습니다. 뮤즈 글리머는 MoE 모델이 없는 단일 모델로 속도가 MoE 모델보다 느릴 수밖에 없지만, 대신 DFlash 드래프터 모델이라는 소형 보조 모델을 사용해 속도를 높일 수 있습니다. 메타가 발표한 데이터에 따르면 RTX 5090 카드에서는 3.1배, M5 Max에서는 1.8배, M4 Max에서는 1.5배 빠른 응답 속도를 제공합니다. Dense 모델의 단점인 높은 사양과 느린 응답 속도를 개선한 것으로 주목받고 있습니다. 메타의 뮤즈 글리머는 현시점에서는 그렇게 인상적인 성능을 지닌 개방형 AI라고 보긴 어렵습니다. 하지만 구글 젬마가 그랬던 것처럼 이후 버전에서 성능을 높여 나가면서 다양한 기능과 모델을 선보인다면 개방형 AI 부분에서 새로운 강자가 될 수 있습니다. 메타의 개방형 AI 승부수가 통할 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아가 블랙록·블랙스톤 등 월가의 대형 금융사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원)가 넘는 자금을 인공지능(AI) 인프라 시장에 끌어들인다. AI 데이터센터 투자비가 급증하면서 고객의 자금 조달 자체가 부담으로 떠오르자, 향후 데이터센터에서 벌어들일 수익을 토대로 돈을 빌려 그래픽처리장치(GPU)를 살 수 있도록 금융권과 자금줄을 만들겠다는 것이다. 엔비디아는 10일(현지시간) 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6곳과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이들 금융사는 하이퍼스케일러와 AI 연구소, 기업 등이 데이터센터를 짓고 엔비디아 장비를 도입하는 데 필요한 자금을 공급한다. 5000억 달러는 이미 확보된 돈이 아니라 앞으로 금융권을 통해 조달할 목표액이다. 엔비디아도 잠재 거래의 최대 25%인 1250억 달러까지 손실 위험을 떠받치는 방식으로 자금 조달을 지원할 수 있다고 밝혔다. 구조는 발전소나 상업용 부동산의 자금 조달과 비슷하다. 발전소가 앞으로 전기를 팔아 벌 돈을 근거로 건설비를 빌리듯, AI 사업자도 GPU와 데이터센터에서 발생할 컴퓨팅 사용료를 토대로 자금을 조달한다. 기업은 막대한 초기 투자비를 모두 자체 자금으로 부담하지 않아도 되고 금융사는 향후 현금흐름을 보고 돈을 댄 뒤 이자와 투자수익을 얻는다. 엔비디아로서는 고객의 자금 부족으로 데이터센터 건설과 GPU 구매가 늦어지는 일을 줄일 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CNBC 인터뷰에서 “기술 칩이 투자 가능한 자산군이 된 것은 사실상 처음”이라고 강조한 것도 이 때문이다. 그는 엔비디아 칩을 수익을 창출하고 생산적이며 수명이 긴 자산으로 규정하면서 컴퓨터가 이제 “전기나 인터넷처럼 인프라의 일부”가 됐다고 말했다. GPU도 여러 고객과 AI 작업에 계속 활용하면서 장기간 수익을 낼 수 있는 생산설비라는 논리다. 월가의 대형 금융사들도 AI 컴퓨팅을 새로운 투자 대상으로 봤다. 래리 핑크 블랙록 CEO는 CNBC에서 이번 시도를 1970년대 주택저당증권(MBS)의 등장에 빗대며 ‘금융공학의 다음 미래’라고 평가했다. AI 데이터센터의 미래 수익을 토대로 대출과 투자상품이 만들어지면 컴퓨팅 인프라 자체가 새로운 자산시장으로 자리 잡을 수 있다는 얘기다. 당장은 보험사와 연기금, 사모자본 등 기관투자가가 중심이지만 관련 금융상품이 늘어나면 개인투자자에게도 간접 투자 기회가 열릴 가능성이 있다. 관건은 GPU가 집이나 발전소처럼 장기간 안정적인 자산가치를 유지할 수 있느냐다. GPU는 기술 교체 속도가 빨라 차세대 칩이 나오면 기존 장비의 수익성과 가치가 예상보다 빠르게 떨어질 수 있다. AI 서비스에서 벌어들이는 수익이 막대한 데이터센터 투자비를 따라가지 못할 경우 금융사까지 손실을 떠안을 가능성도 있다. 엔비디아가 GPU의 긴 수명과 다른 고객에게 옮겨 쓸 수 있는 유연성을 거듭 강조하는 것도 이런 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 그럼에도 월가의 대형 자산운용사들이 한꺼번에 참여한 것은 AI 인프라 투자가 당분간 더 커질 것이라는 판단이 깔려 있다. 모건스탠리는 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 2026~2028년 AI 인프라에 3조 5000억 달러를 투입하고 전체 구축 규모는 8조 달러를 넘어설 것으로 추산했다. 국내 반도체 업계에도 AI 인프라 투자 확대에 따른 수혜가 예상된다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 늘면 HBM과 서버용 D램·솔리드스테이트드라이브(SSD) 수요 확대가 삼성전자와 SK하이닉스에는 기회가 될 수 있다. 동시에 네이버 등 국내 AI 인프라 사업자에게는 GPU 확보와 함께 글로벌 기관자금을 얼마나 안정적으로 끌어오느냐가 투자 속도를 좌우하는 경쟁력으로 부상할 가능성이 있다.

애플이 아이폰과 맥북 등 주요 제품에 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)의 칩을 시험하고 있다. 메모리 가격 상승과 공급 부족으로 삼성전자·SK하이닉스·마이크론에서 공급처를 넓히려는 움직임이다. 당장 국내 업체에 미칠 영향은 제한적이나 CXMT가 글로벌 고객을 확보하고 생산능력을 빠르게 늘리고 있어 중장기적으로 범용 D램 시장에서 경쟁자로 부상할 가능성이 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 9일(현지시간) 애플이 아이폰과 맥북 등 여러 제품에 CXMT의 D램을 시험 적용하고 있다고 보도했다. 애플은 중국에서 판매하는 제품에 CXMT 칩을 사용하는 방안을 검토하며 부품 공급을 위한 초기 논의도 진행해 온 것으로 전해졌다. 애플이 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 외에 새 공급처를 찾는 데는 AI 붐에 따른 메모리 부족이 영향을 미쳤다. 반도체 업체들이 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 생산을 늘리면서 스마트폰·PC용 메모리 수급이 빠듯해졌다. 애플은 메모리 가격 상승에 따른 부담을 여러 차례 언급했고, 미국 외 지역에서 판매하는 제품에 중국산 메모리를 사용할 수 있게 해 달라고 미 행정부에 요청해 왔다. 다만 미 정부가 이를 허용할지는 미지수다. 또 공급 부족 현상 심화로 애플이 CXMT에서 싼 가격으로 물량을 확보하기도 힘들다. 중국 IT 전문 매체 테크노드는 지난 6일 애플의 가격 인하 요구를 CXMT가 받아들이지 않으면서 논의가 난항 중이라고 보도했다. 최근 HP·아수스·에이서 등 PC 업체가 CXMT 제품을 채택한 것도 저가 제품을 찾기보다 부족한 메모리 물량을 확보하려는 성격이 강한 것으로 전해졌다. 이에 애플이 CXMT와의 협상을 무기로 삼성전자나 SK하이닉스를 상대로 협상 경쟁력을 높이는 것도 쉽지 않은 상황이다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 이날 보고서에서 빅테크 고객사의 메모리 수요 충족률이 현재 60%에 불과하다며 신규 공장 완공에 3년 이상 걸리는 점을 고려하면 최소 2028년까지 공급 부족이 이어질 것으로 전망했다. 특히 최근 들어 물량 확보 경쟁으로 기존 3년보다 긴 5년 장기공급계약(LTA)을 요구하는 빅테크들도 있다. CXMT의 최신 D램 공정은 삼성전자보다 1~2세대 뒤처진 것으로 평가된다. 특히 HBM은 대량 양산과 수율 확보, 고객 인증까지 3~4년가량 더 필요하다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM과 고성능 서버 D램 등 고부가 제품 비중을 높이는 점도 당장의 경쟁 압력을 낮추는 요인이다. 다만 CXMT는 최근 기업공개(IPO)로 최대 666억 1000만 위안(약 14조원)을 조달해 생산라인 확충과 기술 개발에 투입하고 있다. 현재 월 30만장 수준으로 추정되는 D램 웨이퍼 생산 능력도 신규 공장이 완공되면 60만장까지 늘어날 수 있다. 중국 내수에 집중해 온 CXMT가 글로벌 PC 업체에 이어 애플까지 고객으로 확보하고 공급 부족이 완화된다면 D램 시장의 경쟁은 더욱 치열해질 수 있다.

엔비디아가 미국 전력 인프라 개발업체 랜시엄에 최대 30억 달러(약 4조 2000억원)를 투자한다. 인공지능(AI) 데이터센터 확대로 전력과 부지 확보가 중요해지자 관련 인프라에 직접 투자한 것이다. 로이터와 디인포메이션은 8일(현지시간) 엔비디아가 랜시엄 지분 20%를 확보하는 데 20억 달러를 투자한다고 보도했다. 전력망 연결 등 일정 조건을 충족하면 10억 달러를 추가로 투입한다. 이번 거래에서 랜시엄의 토지 및 전력망 연결 포트폴리오는 100억 달러로 평가됐다. 랜시엄은 사모펀드 블랙스톤의 지원을 받는 전력 인프라 개발사로, 미국 텍사스주 애빌린에서 스타게이트 데이터센터의 전력 인프라를 개발하고 있다. 약 4㎢ 규모의 캠퍼스에는 1.2기가와트(GW) 규모의 전력망이 구축돼 있다. 랜시엄은 내년 기업공개(IPO)도 추진 중인 것으로 전해졌다. 엔비디아는 AI 칩 공급을 넘어 데이터센터 인프라로 투자 영역을 넓히고 있다. 지난달에는 데이터센터 개발업체 ‘헛8’이 건설하는 초대형 데이터센터를 최대 500억 달러에 장기 임차하기로 했다.

중국 반도체 회사로 이직하기 위해 SK하이닉스의 영업비밀 등을 대량으로 빼낸 혐의로 기소된 전 직원이 항소심에서도 실형을 선고받았다. 9일 법조계에 따르면 서울고법 형사10-1부(이상호 이재신 이혜란 고법판사)는 산업기술의 유출 방지 및 보호에 관한 법률(산업기술보호법) 위반, 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률 위반, 업무상 배임 혐의로 재판에 넘겨진 SK하이닉스 전 직원 김모씨에게 최근 1심과 같은 징역 1년 6개월을 선고했다. 김씨는 2016년부터 SK하이닉스에서 근무했으며, 2018년 1월부터 2022년 9월 말까지 SK하이닉스 중국 판매법인 상하이 사무소에서 주재원으로 근무하면서 고객 지원 업무를 담당했다. 그는 2022년 2월쯤 중국의 경쟁업체로 이직하려고 마음먹고 SK하이닉스의 CIS(CMOS Image Sensor·빛을 디지털 신호로 변환하는 반도체 소자) 관련 첨단기술과 영업비밀을 무단 유출하고 부정 사용·누설한 혐의로 재판에 넘겨졌다. 김씨는 중국 최대 통신장비 업체 화웨이의 자회사 하이실리콘 등으로부터 이직 제안을 받고 범행에 나선 것으로 조사됐다. 그는 이력서 작성에 활용할 목적으로 사내 보안 규정을 어기고 CIS 기술 관련 영업비밀 자료를 출력하거나 촬영한 것으로 파악됐다. 문서 공유 시스템에서 CIS 기술 관련 영업비밀 자료 20장을 출력한 데 이어, 같은 해 2~3월 8차례에 걸쳐 관련 자료 8개, 총 186장을 추가로 출력해 무단 유출한 것으로 알려졌다. 또 SK하이닉스의 업무용 노트북을 재택근무지로 가져가 자신의 아이패드로 영업비밀 자료를 촬영했다. 이 과정에서 170개(총 5900장)에 달하는 자료를 사진으로 촬영해 무단 유출한 것으로 조사됐다. 김씨는 이렇게 빼돌린 자료 중 일부를 중국 업체에 제출하는 이력서에 인용해 결과적으로 중국 회사에 누설했다. CIS 기술은 렌즈로 들어오는 빛을 감지해 전기적 영상 신호로 바꿔주는 핵심 기술로, 스마트폰부터 자동차 자율주행, 의료용 장비에 이르기까지 폭넓게 활용된다. 김씨는 2022년 3월 화웨이 자회사로 이직하기 위해 이력서에 CIS 기술 관련 영업비밀을 활용했다. 이후 이직이 보류되자 같은 해 8월 또 다른 중국 경쟁업체로 이직하기 위해 이력서를 보내고, 해당 회사의 팀장 등에게 SK하이닉스의 영업비밀을 추가로 누설한 혐의도 받는다. 1심은 김씨의 부정경쟁방지법 위반 등 영업비밀 유출 혐의를 유죄로 인정해 징역 1년 6개월을 선고했다. 해당 영업비밀이 SK하이닉스가 오랜 기간 인적·물적 자원을 투입해 개발한 성과라며, 해외 경쟁업체로 기술 정보가 유출되는 행위를 가볍게 처벌할 경우 기업의 손해가 막대할 뿐만 아니라 국가 경쟁력 약화로 이어질 수 있어 엄중한 처벌이 필요하다고 판단했다. 다만 유출된 자료가 CIS 칩 제조에 직접 사용될 수 있는 수준의 정보가 아니었던 점, 이력서 작성 등에 실제 사용된 일부 자료를 제외하면 나머지 자료 대부분이 누설되기 전에 회수된 점, 김씨에게 전과가 없고 범행을 인정하며 반성하고 있는 점 등은 유리한 양형 사유로 참작했다. 김씨가 유출한 자료 중에는 인공지능(AI)용 HBM(고대역폭메모리) 구현에 필요한 기술로 주목받는 ‘하이브리드 본딩’(Hybrid Bonding) 관련 자료도 포함돼 있었다. 그러나 1심은 이 부분에 대해 산업기술보호법 위반 혐의를 무죄로 판단했다. 산업기술보호법은 법에서 정한 ‘첨단기술’을 보호 대상으로 삼는다. 재판부는 사건 당시 김씨가 유출한 CIS 공정 관련 하이브리드 본딩 기술이 산업통상자원부 장관이 고시한 ‘첨단기술 및 제품의 범위’에 포함되는 첨단기술이라고 보기 어렵다고 판단했다. 검찰은 이에 불복해 항소했다. 특히 산업부의 첨단기술 확인 판단 등을 근거로 해당 하이브리드 본딩 기술이 산업기술보호법상 첨단기술에 해당한다고 주장했다. 2심 재판부는 그러나 1심의 해당 무죄 판단에 사실 오인이나 법리 오해가 없다고 판단했다. 항소심 재판부는 산업부 장관이 2023년 2월 이 사건 하이브리드 본딩 기술에 대해 첨단기술 제품 확인서를 발급한 사실은 인정했다. 하지만 이 확인서가 사건이 발생한 이후에 발급됐다는 점을 지적했다. 범죄 당시를 기준으로 해당 기술이 법령상 첨단기술에 해당하는지를 판단해야 하는 만큼 사후에 발급된 확인서만으로 당시의 기술을 산업기술보호법상 첨단기술로 볼 수는 없다는 취지다. 또한 형사처벌의 근거가 되는 법규는 명확해야 한다는 ‘명확성의 원칙’ 등을 고려해 검찰의 항소를 받아들이지 않았다. 다만 2심 재판부 역시 영업비밀 유출 자체에 대해서는 유죄 판단을 유지했다. 김씨가 SK하이닉스 중국 판매법인의 다소 소홀한 보안 관리 상태를 이용해 영업비밀을 대량으로 유출했고, 이를 이용해 작성한 이력서를 중국 회사에 전달하는 방식으로 실제 영업비밀까지 누설한 만큼 범행의 경위와 수단·방법 등에 비춰 죄질이 무겁다고 지적했다. 특히 해당 영업비밀이 피해 회사가 여러 해에 걸쳐 상당한 인적·물적 자원을 투입해 얻어낸 성과라고 강조했다. 영업비밀 침해 범죄를 가볍게 처벌할 경우 기업이 기술 개발에 힘써야 할 동기가 약해지고, 해외 경쟁업체가 인재 영입을 내세워 국내 기업이 오랜 노력 끝에 축적한 기술력을 손쉽게 탈취하는 것을 막기 어렵다는 취지로 질타했다. 그러나 김씨가 범행을 모두 인정하고 반성한 점, 유출된 영업비밀 대부분이 회수된 점, 전과가 없는 점 등은 1심과 마찬가지로 유리한 사정으로 고려됐다. 항소심에서는 김씨가 SK하이닉스를 위해 1000만원을 공탁한 점도 양형에 참작됐다. 결국 항소심은 김씨의 영업비밀 대량 유출 및 중국 경쟁사에 대한 누설 혐의에 대해서는 1심과 같이 유죄를 인정해 징역 1년 6개월을 유지했고, 하이브리드 본딩 기술이 사건 당시 산업기술보호법상 첨단기술에 해당한다는 검찰의 주장은 받아들이지 않았다.