부산대와 전남대, 충남대 등 3개 국립대가 이재명 정부의 대표 고등교육 공약인 ‘서울대 10개 만들기’ 사업의 첫 지원 대상으로 선정됐다. 이들 대학은 향후 5년 동안 각각 매년 700~800억원, 총 3900억원 정도의 재정 지원을 받으며 지역 성장산업과 연계한 교육·연구 혁신에 나선다. 최교진 교육부 장관은 1일 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 2026년 거점국립대 패키지 지원 대학으로 부산대와 전남대, 충남대 3곳을 최종 선정했다고 밝혔다. 최 장관은 “국립대학이 ‘국가균형성장 달성’ 임무를 달성할 수 있도록 행·재정적 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다. ‘서울대 10개 만들기’는 서울대 제외 거점국립대 9곳을 지역 성장의 핵심 거점으로 육성하는 방안이다. 교육부는 3곳을 우선 ‘국가대표 거점국립대’로 지정해 집중 지원하겠다는 방침이다. 내년 이후 6개교 중 우선 지원 대학을 추가 선정할 가능성도 열려있다. 선정된 3개 대학에는 ▲브랜드 단과대·융합연구원(400억원) ▲인공지능(AI) 거점대학(100억원) ▲5극3특 공유대학 사업(200억원)이 패키지 형태로 지원된다. 3가지 분야를 합해 약 700억원 규모다. 내년부터는 3개교에 첨단분야 혁신융합대학사업(COSS) 명목의 지원금 100억원도 추가 지급돼 연간 총 800억원이 투입된다. 여기에 일반재정지원(올해 200~300억원)과 내년부터 신설되는 미래인재성장자금을 합하면 지원금은 크게 늘어날 전망이다. 교육부 관계자는 “3개교에 지급되는 내년도 총 지원금은 2140억원 수준”이라면서 “전체 예산 증액 상황에 따라서 지원액이 변동될 수 있다”고 설명했다. 이를 감안하면 교육부가 2030년까지 5년간 3개 대학에 추가로 투입하는 총 예산은 1조 1700억원+알파(α)가 될 전망이다. 막대한 예산이 들어가는 만큼 교육부는 3개교를 대상으로 성과관리위원회를 별도로 만들어 관리·감독할 예정이다. 우선 부산대는 조선해양·기계시스템·항공우주 분야를 아우르는 ‘혁신제조융합대학’을 신설하고, LG전자·한화 계열사 등과의 계약학과 운영 등을 청사진으로 제시했다. 이를 통해 세계 100위 내 단과대학으로 육성하겠다는 목표다. 또한 학부 424명, 대학원 270명 규모의 국내 최대 AI 대학을 신설하고, 양산캠퍼스를 산업 AI 전환(AX) 연구캠퍼스로 조성할 계획이다. 전남대는 첨단반도체와 미래에너지 분야를 중심으로 ‘첨단융합대학’을 신설할 계획이다. 삼성과 한국전력 등 기업과 공동연구 체계를 확대하고, AI·AX 인재 4655명을 양성하겠다는 목표를 내세웠다. 서남권 27개 대학이 참여하는 공유대학을 통해 공동팹과 클린룸을 활용한 실전형 교육도 추진한다. 충남대는 ‘넥서스(NEXUS) 과학기술대학’을 설립하고, 한국과학기술원(KAIST)·선도기업(앵커기업)과 공동 교육과정을 운영한다. 네이버클라우드 AI 공동연구소를 설립하고, AI 대학과 AX 융합교육을 확대해 연간 500명의 AI 융합인재를 양성할 계획이다. 이번 선정 대상에서 제외된 6개교 역시 일반재정지원, 미래인재성장자금, 5극3특 공유대학 사업(100억원) 등을 지원받는다. 패키지 대학 대비 올해 600억원, 내년부터 700억원 적은 액수다.

과학기술정보통신부 내년도 예산안이 올해 추가경정예산보다 5조 8272억원이 증가한 29조 6476억원으로 편성됐다. 특히 AI 대전환을 목표로 3대 메가프로젝트와 최상위 AI 모델 및 기술 확보, AI 서비스 및 활용, AI 포용사회 예산으로 9조 4000억원을 편성했다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 의결된 ‘2027년 예산안’을 공개하며 3대 중점 투자 분야로 △인공지능(AI) 대전환 가속화 △넥스트(NEXT) AI, 첨단기술 확보 △과학기술·디지털 기반 균형성장 지원을 지정했다고 밝혔다. 특히 정부의 3대 메가 프로젝트, 7대 시드(SEED) 프로젝트를 뒷받침하고 정책 성과를 모든 세대와 지역, 계층에 확산하는 것에 역점을 뒀다. 과기정통부의 AI 예산은 올해와 비교해 84.3% 증가한 9조 4000억원, 연구개발 예산은 18.5% 증가한 14조 1000억원이다. 과기정통부 예산에서 특히 주목할 부분은 AI이다. 내년 AI 대전환에는 올해보다 84.3% 늘어난 9조 4211억원을 배정했다. 3대 메가프로젝트 본격 추진, 최상위 AI 모델·기술 확보, AI 서비스·활용, AI 포용사회 등 4개 부문에 관해 3대 메가프로젝트 예산은 올해 2981억원에서 7956억원으로 늘었다. AI 데이터센터(AIDC) 클러스터 조성 및 산업 육성에 878억원, 소부장·클라우드 기술 개발·고도화에 1155억원이 새로 편성됐다. 최상위 AI 모델·기술 확보를 위해 5조 5937억원을 투입할 예정인데 특히 그래픽처리장치(GPU) 1만장 확보를 포함한 AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화 예산이 올해 2조 841억원에서 3조 8500억원으로 대폭 늘었다. AI 서비스·활용을 위해 1조 8611억원이 배정됐는데 모든 국민이 범용 AI 챗봇, 공공 AI 에이전트를 부담 없이 쓸 수 있도록 하는 ‘전 국민 AI서비스 보편적 활용지원 사업’에 2500억원이 신규 편성됐다. 이와 함께 AI 이후 미래 먹거리가 될 첨단기술 확보에는 올해보다 1조 6845억원 늘어난 12조 3770억원이 투입된다. 소형모듈원자로(SMR), 핵융합 등 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조 3439억원을 투입할 계획이다. 선박용 SMR인 해양용 용융염원자로(MSR), 혁신형 SMR 상용화 사업 등을 새로 시작하고 핵융합 인프라 구축에는 올해 처음 1601억원을 투입한다. 우주 분야에서는 2035년 한국형 저궤도 위성통신망 구축을 위한 기술 확보에 나설 예정이며, 국가전략기술 분야에는 5조 6408억원을 투입한다. 기초연구를 비롯한 연구개발(R＆D) 생태계 강화에는 5조 1636억원이 투입된다. 개인 기초연구 과제 수도 올해 1만 5300개에서 1만 8000개 수준으로 늘릴 계획이며 지역 연구자만 받을 수 있는 지역 장기연구에 300억원이 새로 배정됐다. 영재학교 및 연구중심대학 신설·확대를 위한 예산과 대통령과학장학금 등 이공계 장학금 확대에도 나선다. 그렇지만 AI를 비롯해 다른 분야와 비교했을 때 증가폭은 크지 않다. 올해 4조 7117억원보다 4519억원 증가하는 것에 불과하다. 한편 정부는 내년 연구개발(R＆D) 예산을 올해보다 약 4조원 증가한 39조 5000억원으로 책정했다. 국가과학기술자문회의 심의 대상인 과기정통부 과학기술혁신본부가 배분·조정하는 주요 R＆D는 올해보다 3조 5000억원 늘어난 33조 8000억원, 기획예산처가 편성하는 일반 R＆D는 5조 7000억원으로 올해보다 5000억원 증가했다. 올해 R＆D 예산은 정부 총지출 대비 4.81% 수준으로 5%에 미치지 못했다. 이에 대해 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “각 부처의 수요에 맞춰 감액과 증액을 결정했을 뿐 5% 자체를 목표로 두지 않는다”며 “5%를 상회한다는 목표를 설정하고 예산을 심의·조정하지 않았다”고 설명했다.

인공지능(AI)과 반도체를 미래 성장동력으로 삼아 3대 메가프로젝트에 내년 21조3000억원이 투입된다. 반도체 생산기반과 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 집중 육성하고 독자 AI 모델 개발과 전력·용수 인프라까지 뒷받침해 AI 산업 전 주기를 국내에 구축한다는 구상이다. 1일 정부의 ‘2027년도 예산안’에 따르면 올해 가장 큰 폭으로 늘어난 투자 항목은 3대 메가프로젝트를 비롯한 AI 분야다. 올해보다 97.2% 늘어난 21조 3000억원이 편성됐다. 반도체는 생산기반부터 기술·인재까지 전 주기를 지원한다. ‘반도체산업 경쟁력강화 특별회계’를 신설하고 서남권 반도체 클러스터에 1조 5000억원을 투입한다. 용인·평택 반도체 팹의 조기 가동을 위한 기반시설에도 1000억원을 지원한다. 국산 AI 반도체 경쟁력 강화에도 나선다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 AI 모델·서비스를 통합 최적화하는 ‘K-AI 반도체’ 기술개발에 200억원을 신규 투입하고 화합물반도체 시제품 제작·실증을 위한 상생팹 구축에 국비 480억원을 지원한다. 피지컬AI 분야에는 3조 1000억원을 투입한다. 제조·스마트팩토리·건설·농업·국방·돌봄·물류·항만 등 8개 분야에서 AI 로봇의 현장 실증을 지원하고 선도적 수요 창출을 위해 국산 AI 로봇 2000여대를 도입한다. 핵심 기술 연구개발에는 1조 5000억원을 투입하고 AI 학습용 데이터를 생산할 트레이닝센터와 데이터팩토리도 구축한다. AIDC에는 5000억원을 투자한다. 핵심 부품 성능을 검증하는 테스트랩을 구축하고 서버·전력·냉각 등 소재·부품·장비와 클라우드 기술개발을 지원한다. AI와 반도체 산업의 기반인 전력·용수 인프라에는 2조 1000억원을 지원해 송전망과 변전소, 에너지저장장치(ESS) 등을 확충한다. 독자 AI 모델 개발에는 5조 2000억원을 편성했다. 프런티어 AI 모델 확보를 위해 최상위급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘베라루빈’ 1만장을 확보하는 데 3조 9000억원을 투자하고 AI 학습용 데이터와 해외 연구자 유치 등을 지원한다. AI 활용을 국민 생활로 확산하기 위한 ‘모두의 AI’에는 2조 4000억원을 투입한다. AI가 주민등록 발급이나 여권 재발급, KTX 예매 등 공공서비스를 찾아 신청하는 AI 에이전트를 개발하고 여행·돌봄 등 민간 서비스에도 AI 활용을 확대한다. 전 국민 390만명을 대상으로 한 AI 교육에는 2조 1000억원을 지원한다. 새로운 성장축을 만들기 위한 첨단전략산업 지원 예산도 올해보다 14.4% 늘어난 41조4000억원을 편성했다. 이 가운데 NEXT 10대 전략기술 분야에는 15조원을 투입한다. 우주항공 분야에서는 2030년 달 착륙을 목표로 착륙선과 발사체 개발 등 핵심 기술 확보에 나선다. 자율주행 실증을 확대하고 도심항공교통(UAM) 실기체 도입 등 미래 모빌리티 기술의 상용화 기반도 마련한다. 국가 연구개발(R＆D) 투자는 차세대 성장축 확보에 집중한다. 소형모듈원자로(SMR)·핵융합·재생에너지·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 ‘7대 SEED’ 분야에 대한 투자를 확대하고, 기업 R＆D에 정부가 지분을 확보하는 투자형 R＆D도 새롭게 도입한다. 에너지 대전환을 위해 공장 지붕과 영농형 태양광 등 다양한 형태의 태양광 사업을 지원하고 지역 주민이 재생에너지 발전 수익을 공유하는 햇빛소득마을도 확대한다. 전기차 보조금 지원 물량도 30만대에서 역대 최대인 43만대로 늘린다. 창업 생태계 조성에도 재정 투입을 확대한다. ‘모두의 창업’ 프로젝트 선발 인원을 1만 5000명에서 2만명으로 늘리고 비수도권 창업도시도 4곳에서 10곳으로 확대한다. 재창업과 사업전환을 지원하는 재도전 사업도 강화한다. 문화 분야에서는 K-콘텐츠의 기획부터 사업화·유통·해외 진출까지 전 주기 지원을 강화한다. 방한 관광객 유치를 위해 5대 메가관광권을 조성해 지방 관광 활성화에도 나선다. 중소기업의 성장과 수출 지원도 강화한다. 신성장 분야 유망기업 300곳을 선정해 맞춤형 지원을 제공하고 중소기업 R＆D와 기술사업화, 수출 지원을 강화한다.

연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.

인공지능 전환(AX) 인프라 소프트웨어 기업 아크릴(대표 박외진)이 북미 시장에 도전장을 던지며 글로벌 시장 진출에 시동을 걸었다. 아크릴은 최근 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 제39회 한미과학기술학술대회(UKC 2026)에서 그래픽처리장치(GPU) 운영 플랫폼인 ‘GPU베이스’를 소개했다고 31일 밝혔다. GPU베이스는 서로 다른 제조사의 GPU와 NPU(신경망처리장치)를 하나의 자원 풀로 묶어 운영하는 소프트웨어다. GPU 한 장을 여러 작업이 나눠 쓰도록 분할하고 네트워크 병목을 줄여 장비의 성능을 끌어올린다. 국내외에서 대형 AI 데이터센터 구축이 잇따르면서 GPU 운영·효율화 소프트웨어 수요도 함께 늘고 있다. UKC는 지난 5일부터 나흘간 진행됐다. 아크릴은 대회 기간 한미 인공지능(AI) 협력 공식 심포지엄에 국내 기업 중 유일하게 패널로 참여하고, 공식 스폰서 포럼의 핵심 발표를 맡았다. 발표 내용은 올해 상반기 글로벌 3대 클라우드 환경에서 이기종 GPU 7종 1272장을 대상으로 성능 검증을 진행한 결과가 핵심이다. 아크릴은 대회 기간 플로리다대 슈퍼컴퓨팅 시설 ‘하이퍼게이터’를 방문해 협력 방안을 논의하고 플로리다주정부 경제개발기구 ‘셀렉트플로리다’와도 라운드테이블을 가졌다. 포럼 연사로 나선 엔비디아 공동창업자 크리스 말라초프스키도 만났다. 아크릴은 지난 6월 정보통신기획평가원(IITP)이 발주한 이더넷 기반 GPU 클러스터 네트워크 패브릭 개발 과제의 주관기관으로 선정됐다. 총사업비 약 67억원(정부 지원금 55억원) 규모로 2028년 12월까지 연세대·성균관대·아주대와 공동 수행한다. 엔비디아 전용 네트워크 기술인 인피니밴드를 개방형 이더넷으로 대체하는 것이 목표다. 아크릴은 한컴 모듈형 데이터센터(MDC) 고급형 공급(누적 55억원)을 3분기 안에 마무리할 예정이다. 또 하반기엔 단일 클러스터 1000장 규모의 버티컬 페이즈에서 성능 검증을 이어간다. 이를 바탕으로 한국인정기구(KOLAS) 공인시험성적서 발급을 추진한다. 북미에서는 UKC 기간 만난 대학·연구기관과 후속 협의를 이어간다. 박외진 아크릴 대표는 “AI 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했느냐에서, 보유한 연산 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “북미 대학·연구소·데이터센터가 실제로 겪고 있는 운영 문제를 근거로 공동 실증과 사업 협력을 구체화하겠다”고 말했다.

서울시의회 기획경제위원회 주무열 의원(관악2, 더불어민주당)은 지난 27일 제339회 임시회 5분 자유발언을 통해 AI 기술을 공공정책에 적극 활용하고, 서울시가 각 자치구의 AI 실증 사업을 공모받아 성과를 검증·확산하는 ‘AI공공정책 허브’로 기능해야 한다고 제안했다. 주 의원은 기존 아동학대 예방사업이 사후약방문 식의 대처에 머물렀다고 비판하며, 관악구의원으로 재직할 당시 주도했던 ‘AI 기반 아동학대 전수조사’의 혁신적인 성과를 공유했다. 머신러닝 기술을 접목한 아동 그림 심리진단 프로그램을 통해 지난 3년 동안 2천여 명에 달하는 학부모가 직접 자녀의 심리 상태를 점검할 수 있었다. 그 결과 5.3%라는 높은 학대 위험 아동 발견율을 기록했으며, 단순히 위험군을 찾아내는 데 그치지 않고 실제 부모들의 일상생활 지원까지 유기적으로 연계해 촘촘한 사회 안전망을 구축했다고 강조했다. 이어 X-ray 학습 AI가 CT 판독을 95% 이상 예측하거나 치매 환자 뇌파를 1분 만에 판별하는 사례를 소개하며, AI를 활용하면 예산 효용이 10배로 높아지고 진단 왜곡도 막을 수 있다고 강조했다. 주 의원은 경기도의 ‘AI챌린지과제’처럼 서울시도 각 자치구의 AI 공모사업을 검증해 전 시정으로 확산하고, 전날 스마트 클라우드쇼에서 오세훈 시장이 밝힌 ‘열린 실증무대’ 기조를 공공정책에 적용해 가장 도움이 필요한 시민에게 기술이 먼저 닿는 진정한 ‘AI수도 서울’이 되어야 한다고 당부하며 발언을 마쳤다.

정보통신기술(ICT) 종합 행사인 ‘K-ICT WEEK in BUSAN’이 내달 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 열린다. ‘AX Wave in BUSAN, AX’(혁신 거점 부산)를 주제로 한 이번 행사는 기업 성장, 인재 정착, 시민 체감 등 3대 가치 중심의 인공지능 전환(AX) 생태계를 한자리에서 선보인다. 글로벌 AI 번역 기업인 독일 딥엘, 베트남 IT 기업인 FPT, 국내 클라우드 전문 기업인 더존비즈온, 메가존 등이 참여해 인공지능 전환 기술을 선보이며, 국내외 전문가가 참여하는 콘퍼런스와 세미나도 함께 열린다. 우리 기업의 국내외 판로 개척과 해외 시장 진출을 지원하기 위한 비즈니스 상담 프로그램도 진행한다. 대시민 체험 행사인 ‘부산 AI 페스티벌’이 함께 열려 시민이 AI 기술을 체험하고, 일상 속 AI를 쉽고 재미있게 즐길 수 있는 콘텐츠를 제공한다. 이번 행사는 부산시를 비롯해 과학기술정보통신부, 부산광역시교육청 등이 공동 주최한다.

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 격화하면서 경쟁 관계인 기업들이 이해관계에 따라 손을 잡거나 기존 동맹에 균열이 생기는 ‘합종연횡’이 본격화하고 있다. AI 모델 개발 경쟁을 넘어 클라우드와 반도체 등 AI 생태계 전반에서 주도권 경쟁이 치열해지면서 기업 간 협력과 경쟁의 경계도 빠르게 허물어지는 모습이다. 오픈AI는 29일(현지 시간) 스페이스X가 인수한 AI 코딩 도구 ‘커서’에 자사 AI 모델 공급을 중단하겠다고 스페이스X에 통보했다. 오픈AI는 계약 종료 통지 기한을 꽉 채운 11월 12일을 계약 종료일로 지목하며 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 이끄는 기업들이 과거 계약을 위반한 전력을 문제 삼았다. 머스크는 곧장 엑스(X)에서 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)와 그레그 브록먼 사장을 겨냥해 “‘사기꾼 올트먼’과 ‘그레그 주식맨’은 개방형(오픈소스) 비영리 단체를 훔친 도저히 믿을 수 없는 놈들”이라며 비난했다. 그간 스페이스X의 자회사 xAI의 자체 AI 모델 훈련과 애플의 알고리즘 조작 의혹 등을 두고 법정 공방과 공개 설전을 벌였던 올트먼 CEO와 머스크 CEO의 공방이 재점화한 것이다. 여기에 오픈AI의 경쟁사인 앤트로픽이 뛰어들면서 복잡한 합종연횡 구도가 드러났다. 앤트로픽의 톰 브라운 공동창업자는 “커서에 클로드 모델을 제공하기 위해 연산 자원을 지속적으로 확대할 것”이라고 밝혔다. 오픈AI 모델이 빠진 빈자리를 차지해 개발자 시장에서 클로드의 영향력을 확대하겠다는 의도다. 스페이스X 역시 xAI를 통해 ‘그록’을 개발하고 있어 앤트로픽과 경쟁 관계지만, 오픈AI를 견제하려는 두 기업의 이해관계가 맞아떨어진 것이다. 이 같은 빅테크들의 ‘적과의 동침’ 사례는 심심치 않게 나타나고 있다. 대표 사례가 서로를 비판하면서도 서로의 주요 고객이기도 한 메타와 앤트로픽이다. 마크 저커버그 메타 CEO는 지난 10일 에세이 ‘미래는 모두의 것’에서 “한 기업만이 초지능을 보유한다면 오늘날보다 덜 역동적이고 번영을 누리지 못할 것”이라며 폐쇄형 AI 기업인 앤트로픽을 저격했다. 이를 두고 뉴욕타임스는 “메타는 앤트로픽의 최대 고객사로서 앤트로픽의 성장에 큰 도움을 줬다”고 지적했다. 오랜 동맹이었던 마이크로소프트(MS)와 오픈AI의 관계도 역동적이다. MS는 오픈AI에 클라우드를 사실상 독점 공급했으나 현재는 코파일럿 등 자체 AI 모델을 개발하며 경쟁을 하고 있다.

중국 최대 D램 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 메모리 가격 상승에 힘입어 올해 상반기 15조원이 넘는 순이익을 냈다. CXMT는 상반기 매출이 1503억 1000만 위안(약 31조원)으로 지난해 같은 기간보다 873.64% 늘었다고 28일 상하이거래소에 공시했다. 지배주주 귀속 순이익은 776억 500만 위안(약 15조 8000억원)으로, 지난해 상반기 23억 3200만 위안 적자에서 흑자로 돌아섰다. 지난 5월 내놓은 예상치도 크게 넘어섰다. 당시 CXMT는 상반기 매출을 1100억~1200억 위안, 지배주주 귀속 순이익을 500억~570억 위안으로 제시했다. 실제 매출과 순이익은 예상 범위 상단보다 각각 25%, 36% 많았다. 2분기 지배주주 귀속 순이익은 528억 4300만 위안으로 1분기 247억 6200만 위안보다 113% 늘었다. 상반기 매출총이익률은 84.84%, 영업활동 현금흐름은 1311억 5600만 위안이었다. CXMT는 인공지능(AI)용 메모리 수요가 늘어난 데다 주요 업체들이 첨단 제품으로 생산라인을 돌리면서 D램 공급이 부족해진 결과라고 설명했다. 지난해 하반기부터 D램 가격이 큰 폭으로 오른 데다 판매량 증가와 제품 구성 개선도 실적에 영향을 미쳤다. 2016년 설립된 CXMT는 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론에 이은 세계 4위 D램 업체다. 알리바바클라우드와 바이트댄스, 텐센트, 레노버, 샤오미 등 중국 기업을 고객으로 두고 있으며 지난달 상하이증권거래소 과학기술주 시장에 상장했다. 월스트리트저널(WSJ)은 AI발 메모리 부족으로 CXMT도 큰 수혜를 봤다고 전했다. CXMT는 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 제품에서는 선두 3사와 격차가 있지만, 범용 D램 판매로 확보한 자금을 공정 개선과 증설에 투입하고 있다. 중국 내 범용 D램 시장을 놓고 삼성전자·SK하이닉스와의 경쟁이 한층 치열해질 수 있다.

엔비디아가 중소 인공지능(AI) 클라우드 업체의 그래픽처리장치(GPU) 구매를 지원하고 매출 일부를 받는 금융지원 사업의 일부 거래를 중단했다는 보도가 나왔다. 월스트리트저널(WSJ)은 27일(현지시간) 관계자들을 인용해 엔비디아가 지난주 ‘AI 컴퓨팅 파트너십’에 포함된 일부 신규 거래의 추진을 멈췄다고 보도했다. 지난 7월 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 다만 사업을 폐기하지는 않고 구조를 바꾸거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안을 검토하는 것으로 전해졌다. 이 사업은 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체가 엔비디아 GPU를 구매할 수 있도록 신용을 보강해 주는 방식이다. 클라우드 업체가 확보한 GPU 임대 물량을 판매하지 못하면 엔비디아가 남는 컴퓨팅 용량을 빌려 최소 수요를 보장한다. 엔비디아는 GPU를 판매한 뒤 해당 장비에서 발생하는 클라우드 매출의 일부도 받는다. 문제는 엔비디아가 거래 과정에서 고객사의 영업 방식에 관여한 정도였다. WSJ에 따르면 엔비디아는 일부 클라우드 업체에 GPU를 빌려줄 수 있는 고객을 제한하고, 대형 고객사 한 곳보다 여러 중소 고객사에 물량을 나눠 공급하도록 요구했다. 일부 계약에는 클라우드 매출이 일정 기준을 넘으면 초과분의 50%를 엔비디아가 받는 조건도 담긴 것으로 전해졌다. 이 같은 조건을 두고 잠재적인 참여 업체들과 마찰이 빚어졌으며, 엔비디아 내부에서도 반독점 심사로 이어질 수 있다는 우려가 제기됐다고 WSJ는 전했다. 일부 직원은 엔비디아가 고객사의 사업 방식을 통제하는 것으로 비칠 수 있다는 우려를 기존·잠재 고객사에 전달한 것으로 알려졌다. 엔비디아가 지난 7월 첫 협력 업체로 공개한 곳은 호주의 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만개, 퍼머스는 최대 17만개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획이었다. 엔비디아가 이 사업과 관련해 부담하기로 한 약정은 통상 6년간 모두 360억 달러(약 50조원) 규모로 전해졌다. 이번 조치가 두 회사와 맺은 기존 계약에도 적용되는지는 확인되지 않았다. 엔비디아는 일부 거래의 중단 여부를 직접 확인하지 않았다. 대변인은 WSJ 보도와 관련해 “빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 넓히려는 새로운 사업 모델은 유지되고 있으며 높은 수요에 맞춰 계속 발전하고 있다”고 로이터에 밝혔다.

엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 13분기 연속 사상 최대 매출을 기록했다. 내년에도 시장 예상을 뛰어넘는 성장을 자신하면서 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스의 호황도 이어질 전망이다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(올해 5~7월) 매출이 962억 2000만 달러(약 133조 2000억 원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 영업이익은 124% 증가한 637억 3000만 달러(약 88조 3000억원)였고, 순이익은 126% 늘어난 596억 9000만 달러, 데이터센터 매출은 117% 증가한 890억 달러로 모두 사상 최대였다. 엔비디아는 다음 회계연도 매출 증가율을 시장 전망치 45%를 크게 웃도는 약 70%로 제시했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI는 변곡점에 도달했으며 이제 연산자원은 매출”이라며 AI 투자 확대가 이어질 것으로 자신했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’ 양산이 본격화하면서 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 더 커질 전망이다. 엔비디아의 공급·설비 약정액은 한 분기 만에 1190억 달러에서 2790억 달러로 두 배 이상 늘었고, 회사는 주로 메모리 조달과 관련됐다고 밝혔다. 메모리 가격 상승은 엔비디아에는 원가 부담이지만 삼성전자와 SK하이닉스에는 실적 개선 요인이다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 조달 비용 증가로 매출총이익률이 2분기 75%에서 4분기 71~72%까지 낮아질 것으로 내다봤다. 반면 국내 메모리 업체는 HBM4 출하 확대와 D램 가격 상승에 힘입어 가격 협상력을 이어갈 가능성이 크다. 메모리 수요에 대한 기대가 커지면서 이날 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 1.72%, 2.49% 상승했다. 장 초반에는 각각 3.63%, 5.92% 급등했다. 코스피는 1.53% 오른 6912.37에 마감했다. 황 CEO는 또 구글·아마존 등 빅테크의 자체 AI 칩(ASIC)이 특정 작업에 초점을 맞춘 반면 엔비디아는 여러 클라우드에서 활용할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다고 강조했다. 한편 디인포메이션은 이날 엔비디아가 오픈소스 AI 모델 플랫폼인 ‘허깅페이스’를 129억 달러(약 18조원)에 인수하기로 했다고 보도했다. 오픈소스 AI 생태계의 영향력을 넓히고 허깅페이스의 클라우드를 자사 컴퓨팅 판매 채널로 활용하려는 포석으로 풀이된다.

“데이터 전략 없이 AI 전략을 세울 수는 없습니다.” 발라 카시비스와나탄 스노우플레이크 AI·개발자 경험 담당 부사장은 27일 서울 코엑스에서 열린 ‘스노우플레이크 월드 투어 서울 2026’에서 기업의 인공지능(AI) 활용에서 데이터의 중요성을 이같이 강조했다. AI 에이전트를 도입하는 데 그치지 않고 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 연결해 정확하고 안전하게 활용할 수 있어야 실제 업무까지 맡길 수 있다는 것이다. 스노우플레이크는 기업 데이터를 클라우드에서 저장·분석하고 AI와 애플리케이션에 활용하도록 돕는 데이터 플랫폼 기업이다. 전 세계 고객사는 1만 3900곳을 넘는다. 한국 지사가 출범한 2021년부터 지난해까지 국내 매출은 약 18배, 고객 수는 10배 이상 늘었다. 올해 상반기 매출도 전년 동기 수준을 넘어섰다. 국내 10대 그룹 가운데 8곳과 넥슨·카카오·토스 등이 스노우플레이크에서 데이터와 AI 업무를 운영하고 있다. 이날 스노우플레이크가 제시한 방향은 기업 데이터를 먼저 정비한 뒤 그 위에서 AI 에이전트가 일하도록 하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’다. 기업마다 데이터베이스와 업무 프로그램이 따로 운영되는 상황에서는 AI가 필요한 정보를 제대로 찾기 어렵고 접근 권한과 보안 문제도 생길 수 있다. 스노우플레이크는 데이터를 한곳에서 관리하고 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 기존 업무 시스템과 AI를 연결하면서 여러 에이전트의 접근 권한과 활동까지 함께 통제하는 방식을 제시했다. 같은 용어를 부서마다 다르게 사용하는 문제도 해결해야 한다고 봤다. 예컨대 ‘매출’의 기준이 영업과 재무 부서에서 다르면 AI가 같은 질문에도 서로 다른 답을 낼 수 있다. 기업 내부의 업무 기준과 데이터의 의미를 AI가 함께 이해하도록 해야 답변의 정확도를 높일 수 있다는 설명이다. 특정 AI 모델 하나에 종속되지 않고 업무의 난도와 비용에 따라 여러 모델을 선택할 수 있도록 하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 현장에서는 국내 기업의 실제 활용 사례도 공개됐다. KB금융그룹은 현재 100개 이상의 AI 에이전트를 개발·운영하고 있으며 올해 약 300개까지 확대할 계획이다. KB국민은행에서는 대상 직원의 약 90%가 AI를 업무에 활용하고 실제 이용자도 8000명을 넘어섰다. 자산관리와 금융상담에서 시작해 리스크 관리, 여신심사, 법률 지원, IT 개발 등으로 활용 범위도 넓히고 있다. 이경종 KB국민은행·KB금융지주 상무는 “AI 에이전트의 경쟁력은 모델의 성능도 중요하지만 에이전트가 믿고 행동할 수 있는 데이터 기반에서 나온다”고 말했다. 스노우플레이크는 앞으로 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어 기업 시스템에 직접 접속해 업무를 처리하는 AI 에이전트 확산에 초점을 맞출 계획이다. 이용석 한국 지사장은 “AI를 언젠가 해볼 시험이 아니라 지금 성과를 내는 업무로 만들겠다”고 말했다.

엔비디아가 시장 전망을 웃도는 2분기 실적을 내놓고 다음 회계연도에도 가파른 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’이 본격 양산에 들어간 데다 AI 수요가 일부 빅테크를 넘어 여러 AI 연구소와 스타트업, 피지컬 AI 등으로 넓어지고 있다는 판단에서다. 다만 급등하는 메모리 가격은 수익성에 부담을 주고 있고, 엔비디아의 대규모 AI 투자를 둘러싼 ‘순환금융’ 논란도 이어지고 있다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(5~7월) 매출이 962억 2100만 달러로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 시장 예상치 약 923억 달러를 웃돌았다. 핵심인 데이터센터 매출은 890억 달러로 117% 늘었고 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 전망치 2.09달러를 넘어섰다. 3분기 매출 전망치도 1080억 달러로 시장 예상치 약 1042억 달러보다 높게 제시했다. 중국 데이터센터용 컴퓨팅 매출은 전망에 반영하지 않았다. “AI가 변곡점”…베라 루빈 본격 양산시장 관심은 이미 그 이후의 성장세로 옮겨갔다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 이날 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 팩트셋이 집계한 시장 전망치인 약 45%를 크게 웃돈다. 공급 부족이 이어지는 상황에서도 AI 컴퓨팅 수요가 계속 늘어날 것으로 본 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “AI는 이제 유용한 일을 하고 있고 토큰은 생산성과 수익을 만들어내고 있다. 이제 컴퓨팅이 곧 매출”이라고 말했다. 이어 “지난해 이맘때는 한 곳의 연구소가 투자를 이끌었지만 지금은 새로운 AI 연구소와 스타트업이 생겨나고 여러 프런티어 연구소가 동시에 확장하고 있다”고 강조했다. AI 투자가 정점을 지났다는 우려와 달리 실제 AI 활용처와 고객층이 함께 넓어지고 있다는 설명이다. 차세대 AI 플랫폼 베라 루빈도 본격 양산에 들어갔다. 코어위브와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네비우스에서 이미 베라 루빈 기반 랙이 가동되고 있다. 황 CEO는 “AI 인프라 구축이 전속력으로 진행되고 있다”며 “현재 본격 양산 중인 베라 루빈은 바로 이 순간을 위해 만들어졌다”고 말했다. 블랙웰에 이어 새 플랫폼을 빠르게 투입해 급증하는 AI 연산 수요를 따라잡겠다는 전략이다. 메모리값 급등에 수익성 압박하지만 메모리 가격 급등은 엔비디아에도 부담이 되고 있다. AI 서버용 HBM(고대역폭메모리)과 D램 수요가 급증하면서 메모리 확보 비용이 크게 늘었기 때문이다. 2분기 매출총이익률은 75.0%였지만 엔비디아는 3분기에는 74.0%±0.5%포인트로 낮아질 것으로 예상했다. 콘퍼런스콜에서는 메모리 가격 상승 등의 영향으로 매출총이익률이 2027회계연도 4분기 71~72% 수준까지 내려간 뒤 2028회계연도에는 72~73%로 회복할 것으로 내다봤다. 원가 상승에 대응해 제품 가격도 올릴 계획이다. 엔비디아는 다음 회계연도 1분기부터 가격 인상을 추진할 방침이다. 앞서 블룸버그는 베라 루빈과 그레이스 블랙웰 기반 AI 서버의 내년 초 출하 가격이 15% 이상 오를 수 있다는 통보를 주요 고객사들이 받았다고 보도했다. 메모리 종류와 탑재량에 따라 인상 폭은 달라질 전망이다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스에는 긍정적인 신호다. 베라 루빈 생산이 늘수록 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 함께 커진다. 엔비디아는 메모리를 중심으로 공급망 확보를 위한 구매 약정도 크게 늘렸으며 공급 제약이 2028회계연도까지 이어질 것으로 보고 있다. 메모리 업체가 가격과 물량 협상에서 우위를 이어갈 수 있는 환경인 셈이다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 차세대 메모리 공동 개발을 위한 다년간 기술 협력도 발표했다. ‘순환금융’ 논란엔 “전략적 투자”엔비디아의 자금 지원이 AI 칩 수요를 스스로 만들어내는 것 아니냐는 ‘순환금융’ 논란도 이날 관심을 모았다. 엔비디아는 최근 AI 기업에 대한 지분 투자와 데이터센터 사업에 대한 신용 지원을 잇달아 확대하고 있다. 이와 별도로 아폴로와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR과 독립적인 금융 플랫폼을 만들어 장기간에 걸쳐 5000억 달러 이상의 제3자 자본을 AI 인프라에 끌어들이겠다고 밝혔다. 이 5000억 달러는 엔비디아가 직접 투자하는 자금이나 특정 고객에게 제공하는 단일 금융 약정은 아니다. 크레스 CFO는 콘퍼런스콜에서 이러한 자금 지원을 전략적 투자라고 설명했다. 오픈AI 등 선도 AI 기업이 컴퓨팅 자원 부족으로 성장에 제약을 받고 있는 만큼 자금과 인프라를 지원해 AI 생태계를 키우는 것이 엔비디아에도 도움이 된다는 것이다. 회사는 투자 자체에서 수익을 얻는 동시에 컴퓨팅 수요를 확대할 수 있다고 보고 있다. 다만 시장에서는 엔비디아의 금융 지원이 확대될수록 AI 칩 수요 가운데 얼마가 실제 최종 수요에서 나오고, 얼마가 금융 구조의 도움을 받고 있는지를 확인해야 한다는 경계도 이어지고 있다. 시장 반응은 긍정적이었다. 엔비디아 주가는 실적 발표 직후에는 방향을 잡지 못했지만 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 70% 성장 전망 등이 공개된 뒤 시간외 거래에서 4% 넘게 올랐다. 실적 자체뿐 아니라 베라 루빈 양산과 강한 AI 수요 전망이 투자자들의 우려를 누그러뜨린 것으로 풀이된다.

고성능 인공지능(AI)의 발전으로 대형·고밀도 데이터센터가 늘어나면서 서버에서 발생하는 열을 액체로 직접 식히는 ‘액체냉각’ 시장 경쟁이 뜨거워지고 있다. 한 랙에 수십 개의 그래픽처리장치(GPU)를 집적하는 빽빽한 서버 구조가 확산하면서 공기를 순환시키는 기존의 공랭 방식보다 효율적인 발열 관리가 필요해지면서다. 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30kW 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 액체냉각은 냉각수를 서버 내부로 순환시켜 GPU와 중앙처리장치(CPU) 등에서 발생하는 열을 직접적으로 낮추는 방식이다. 시장조사업체 트렌드포스는 전 세계 AI 칩에 액체냉각을 적용하는 비중이 지난해 33%에서 내년 59%까지 성장할 것이라고 전망했다. 국내 기업들은 잇따라 액체냉각 관련 부품은 물론, 시스템 구축 등 시장 경쟁에 뛰어들고 있다. LG CNS는 네이버 클라우드와 협력해 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 소유한 엔비디아의 베라 루빈을 안정적으로 운영하기 위해 삼송 데이터센터에 액체냉각 인프라를 구축한다고 26일 밝혔다. 네이버클라우드와 함께 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. LG전자는 액체냉각의 핵심 부품인 냉각수분배장치(CDU)에 집중하고 있다. 이미 기업간거래(B2B) 사업의 핵심 방향으로 냉난방공조에 무게를 실어 왔던 LG전자는 최근 국내에서 처음으로 엔비디아로부터 600kW급 CDU의 최종 품질 인증을 획득했다. CDU뿐만 아니라 냉각수를 대량 생성하는 대형 칠러, 칩셋을 직접 냉각하는 콜드 플레이트까지 ‘칩 투 칠러’ 포트폴리오를 완성한다는 게 LG전자의 전략이다. 삼성전자는 지난해 인수한 플랙트그룹을 통해 삼성전자 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투입해 공조 제품 생산라인을 건립하는 투자협약을 체결했다. 주력 품목은 CDU로, 전력 효율을 높이고 이중화 설계와 이상 신호 감지 기능 등을 적용해 에너지 효율과 안정성을 강화하는 플랙트그룹의 기술력을 고도화할 계획이다. 삼일PwC는 최근 보고서에서 “향후 2~3년은 글로벌 냉각 기술의 표준과 생태계가 형성되는 시기”라며 “한국 기업들에도 중요한 분기점이 될 것”이라고 전망했다.

정부가 추진하는 ‘사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발’ 사업에 SK텔레콤과 네이버클라우드가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 도전장을 냈다. 국내 대표 AI 기업들이 사이버보안 분야의 ‘소버린 AI’ 경쟁에 나선 것으로, 최종 선정된 컨소시엄에는 엔비디아의 최신 AI 가속기 256장이 제공된다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 함께 사업 참여팀을 모집한 결과 SK텔레콤과 네이버클라우드 컨소시엄이 각각 지원했다고 26일 밝혔다. SK텔레콤은 ‘전방위 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 주제로 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 업스테이지, SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 국내 주요 보안기업과 고려대·숭실대 산학협력단 등이 참여했다. 네이버클라우드는 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’을 목표로 32개 기업·기관이 참여하는 컨소시엄을 꾸렸다. LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등 LG 계열사를 비롯해 이스트시큐리티, 트릴리온랩스, 티오리한국, 하이퍼엑셀, 한국항공우주산업, 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원 등이 이름을 올렸다. 서울대·한국과학기술원(카이스트)·포항공대 등 학계도 참여한다. 두 컨소시엄은 각각 보안 위협을 탐지·분석하고 대응하는 AI 모델을 개발해 국내 사이버 위협 환경에 특화된 서비스를 구현한다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 AI 에이전트 기반의 보안 서비스 실증을, 네이버클라우드는 국가 차원의 사이버 안보 역량 내재화를 강조했다. 과기정통부는 제출 서류 검토와 외부 전문가 발표평가 등을 거쳐 다음 달 초 최종 사업자 1곳을 선정할 예정이다. 선정된 컨소시엄에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장이 10개월간 제공된다. 개발된 AI 모델과 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 정보보호 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 할 방침이다. 정부가 특정 기업의 보안 AI 모델 개발을 넘어 국내 보안업계 전반에서 활용할 수 있는 기반 모델을 구축하겠다는 취지다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

인공지능(AI) 확산에 따라 증가하는 데이터센터가 주민 반발, 전력·용지 확보 등의 문제에 부딪히면서 빅테크들이 육상을 벗어나 바다와 우주 등 미개척지로 뱃머리를 돌리고 있다. AI 경쟁력의 병목이 컴퓨팅 능력에서 토지 및 전력망 등 인프라로 확대되면서 데이터센터를 지을 새로운 ‘영토’를 개척하는 기술 경쟁에 불이 붙었다. 25일 산업계에 따르면 국내에서 집중하는 기술은 바닷물을 냉각에 활용하는 수중 데이터센터(UDC)와 선박이나 바지선을 개조해 서버를 탑재하는 해상부유식 데이터센터(FDC)다. 둘 다 주민 민원이나 인허가 문제에서 자유롭고, 바닷물을 이용해 서버에서 발생하는 열을 냉각하는 방식이어서 경제적이다. 바닷속에 들어간 데이터센터KIOST, 울산 수심 20m 시공 계획수도권 집중 해소하고 해수로 냉각 산업계, FDC·액침냉각 개발 속도한국해양과학기술원(KIOST)은 지난해 11월 울산시와 ‘수중 데이터센터 구축모형 개발’을 위한 업무협약을 체결했고 관련 기술을 개발 중이다. 울산 앞바다 수심 20m 해저에 서버 10만대 규모의 수중 데이터센터 단지를 설계·시공·유지하는 기술을 개발하겠다는 것으로 2031년 상용화가 목표다. 한국수력원자력, 울산과학기술원, 포스코, SK텔레콤 등도 참여한다. 수중 데이터센터는 별도 인허가 없이 공유수면 점용·사용 허가만 획득하면 돼 건축 기간이 짧다. 육상 데이터센터는 전체 소비전력 중 약 40%를 냉각시스템 가동에 쓰지만 해수를 활용하면 이 비용도 대폭 감소한다. 문제는 해수 취수에 따른 유지·보수 부담이다. KIOST는 2022년 구조체 외부와 연결된 열교환 파이프로 해수를 유입·배출시키며 열을 식히는 방식을 택했다. 한택희 KIOST 책임연구원은 “뜨거워진 (외부 열교환) 파이프로 해저 미생물이 모여들어 열효율이 떨어졌고 이에 대한 고압 세척 과정에서 파이프가 손상될 가능성도 생겨 유지·보수가 어려웠다”고 돌아봤다. 마이크로소프트(MS) 역시 2015년에 ‘나틱 프로젝트’를 통해 같은 냉각 방식의 수중 데이터센터를 최초로 개발했고 2년여간의 실증을 통해 ‘성공’이라고 자평했지만, 상업화까지는 힘들 것으로 보고 사실상 중단한 것으로 전해졌다. 이에 KIOST는 외부 파이프를 없앤 ‘이중벽 실린더 구조물’ 기술로 상업화에 도전하고 있다. 지난해 12월 이와 관련한 특허출원도 마쳤다. 중국도 적극적이다. 하이랜더는 2023년 하이난섬 인근에 최초의 상업용 수중 데이터센터 가동에 성공한 데 이어 상하이 린강에 해상풍력 발전과 연계한 총 24㎿ 규모 수중 데이터센터 일부를 운용하고 있다. 육지에서 전력 소모 비난이 높다면, 하이랜더는 해상풍력으로 생산한 전력과 바닷물로 이를 대체한 셈이다. 다만 해양 생태계 교란 문제에 대해서는 아직 알려진 바가 없다. 바다 위 데이터센터로 불리는 FDC 역시 인허가 유연성과 구축 신속성, 해수를 활용한 냉각 효율성 등이 강점이다. 특히 국내 조선사의 해양플랜트 건조 기술력이 핵심이다. 삼성중공업은 지난 4월 미국 선급협회와 영국 로이드 선급협회로부터 개념설계 인증(AIP)을 확보했고, FDC 상업 서비스 시점을 2028년 상반기로 발표했다. 연내 최대 2척의 FDC 수주 가능성도 거론되고 있다. HD한국조선해양은 지난 6월 프랑스 에너지 기업 슈나이더 일렉트릭과 FDC 인프라 기술 공동개발 업무협약을 체결했다. 또 정보·통신(IT) 기업들은 냉각 효율 제고에 집중하고 있다. KT클라우드는 지난해 말부터 액침 냉각 기술 상용화에 나섰다. 액침 냉각은 서버나 전자 제품을 절연액에 담아 열을 제거하는 기술이다. 2024년 실증 결과에 따르면 기존 공랭식 대비 유틸리티 전력량을 58%, 서버 팬 전력량을 15% 이상 절감했다. 네이버는 외기 활용과 데이터센터 폐열 재활용 등을 통해 냉각 전력량을 감축하고 있다. 네이버는 더 나아가 지난 13일 파력 발전을 활용하는 해상 AI데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 ‘판탈라사’에 투자했다고 밝힌 바 있다. 해외 데이터센터 현황MS, 최초 수중 DC, 2년 만에 중단中, 해상풍력발전 연계해 일부 운용극저온 우주센터 꿈… 상용화 과제미국, 유럽, 일본 등은 우주 데이터센터를 꿈꾸고 있다. 미국 스타트업 스타클라우드는 지난해 11월 실증 연구 차원에서 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 위성을 스페이스X 팰컨9에 실어 우주로 발사했다. 유럽연합은 2024년 200만 유로(약 32억원)를 투자한 어센드(ASCEND) 프로젝트를 통해 우주 데이터센터 실현 가능성을 확인했다. 일본의 통신기업 NTT와 위성·방송기업 스카파JSAT는 2022년 합작회사 스페이스 컴퍼스(Space compass)를 설립한 뒤 우주 데이터센터 사업을 추진하고 있다. 우주 데이터센터는 평균 영하 270도의 극저온 환경서 냉각 에너지 소모량을 지상 대비 최대 95%까지 줄일 수 있고 높은 태양광 발전 효율 등을 갖출 수 있다. 비용은 막대하겠지만 각종 사회 규제에서 자유롭다. 다만, 미국 의회 산하 회계감사원은 “우주 데이터센터 배치에는 공학적·경제적 장벽이 존재한다”며 “그간 우주로 발사된 어떤 것보다도 큰 태양광 어레이(태양광 패널을 이어 붙인 대형 발전 장치)가 필요하며 이런 규모의 냉각 솔루션도 검증된 바 없다”고 평가했다.

프랑스·독일·스페인 합작 6세대 전투기 사업 ‘FCAS’에서 독일이 빠져나간 자리를 인도가 차지하려 하고 있다. 지난 7일 인도 국방부는 뉴델리에서 열린 국회 국방상임위원회 보고서에서 프랑스가 주도하는 6세대 전투기 개발을 위한 FCAS 사업에 참여하기 위해 적극적인 노력을 시작했다고 밝혔다. FCAS는 원래 프랑스와 독일 그리고 스페인이 공동 개발을 추진했지만, 올 6월 프랑스와 독일이 핵심인 유인 전투기 공동 개발을 포기하면서 프랑스만 독자 개발 노선을 걷기로 했었다. 독일은 유인 전투기 프로그램에서는 빠지지만, 전투 클라우드 등 나머지 핵심 기술 분야에서는 협력을 유지한다. 인도의 FCAS 참여 구상은 올 3월 처음 알려졌다. 당시 외신들은 인도가 차세대 공중전 시스템 확보를 위해 유럽의 6세대 전투기 개발 프로그램인 FCAS 또는 GCAP(영국, 이탈리아, 일본 합작)에 참여를 고려한다고 보도했다. 인도는 ‘AMCA’라는 자국산 5세대 전투기 개발 계획을 추진하고 있는데, 프랑스와 FCAS 협력이 가시화될 경우 추가적인 국제적인 공동 개발 및 산업적 기회를 모색하는 계기가 될 것으로 보인다. 인도가 FCAS에 참여하려는 궁극적인 이유는 전투 클라우드 네트워킹 및 협업 무인 시스템을 포함한 첨단 6세대 전투기 역량을 확보하는 동시에 목표한 42개 전투 비행대대를 채우기 위한 목적이 크다. 현재 인도 공군의 전투기 전력은 정원인 42개 비행대대에 한참 못 미치는 29개 비행대대, 542대 정도다. 1개 비행대대는 기종에 따라 다르지만, 평균적으로 16~18대로 구성되며, 18대로 가정할 때 42개 비행대대는 756대여야 한다. 인도 공군이 전투기 수량 확보를 위해 안간힘을 쓰고 있긴 하다. 프랑스에서 직도입한 라팔 전투기 36대 외에 114대를 더 주문할 예정이며, 자국산 테자스 Mk-1A 경전투기도 180대를 주문했다. 여기에 더해 자체 개발 5세대 전투기인 AMCA 개발을 위한 예산도 계속해서 투입하고 있다. 5세대 전투기 관련해서는 AMCA의 개발이 지지부진한 상황에서 러시아가 Su-57의 면허 생산을 제안했지만, 거부됐다. 인도의 FCAS 참여 시도가 반드시 핵심 기술 분야에서 인도의 참여를 의미하지는 않을 것으로 보인다. FCAS도 유인 전투기에서 프랑스 닷소와 독일 에어버스의 산업 주도권, 업무 분담, 지적 재산권에 대한 분쟁이 해결되지 못한 상황에서 종료됐다. 라팔 전투기 도입 사업에서도 프랑스에 과도한 지적재산권을 요구하다가 거부당한 사례도 있다. 하지만, 독일과 결별 당시 닷소 에비에이션이 독자 개발 능력을 장담한 것과 달리, 프랑스 정부는 막대한 재정 적자 등으로 인해 충분한 개발 자금을 제공할 수 있을지에 대한 우려가 제기되고 있다. 중국과 파키스탄의 공군력에 대응할 전력 구상과 함께 전투기 숫자를 어떻게 채워야 할지 인도 공군의 계산이 복잡해지고 있다.

지난 16일(현지시간) 카메라에 담은 런던 동부 브릭레인의 풍경은 평화롭다. 오래된 벽돌 건물 사이로 사람들이 오가고 형형색색의 그래피티가 골목을 채운다. 작은 주얼리와 오래된 음반을 파는 좌판을 지나면 한 남성이 여러 사람을 상대로 동시에 체스를 두고 있다. 조금 더 걷다 보면 지워진 뱅크시 작품의 흔적도 만날 수 있다. 오래된 것과 새로운 것, 예술과 일상이 자연스럽게 뒤섞인 거리다. 하지만 평화로워 보이는 이 거리도 변화의 기로에 서 있다. 브릭레인에서는 지금 인공지능(AI) 시대의 핵심 기반시설인 데이터센터 건설을 둘러싼 논쟁이 벌어지고 있다. 거리 곳곳에서 우연히 마주친 ‘AI가 당신을 가스라이팅하고 있다’는 경고문은 그래서인지 묘하게 눈에 남았다. 그 중심에는 과거 런던을 대표하는 대형 맥주 양조장이었던 트루먼 브루어리(Old Truman Brewery)가 있다. 거대한 붉은 벽돌 건물은 양조장이 문을 닫은 뒤 빈티지 마켓과 독립 상점, 작업실과 전시·공연장이 모인 문화공간으로 탈바꿈했다. 현재 주변에는 100곳이 넘는 독립 상점과 식음료 업장, 200곳이 넘는 시장 노점이 자리 잡고 있다. 이 오래된 양조장 한쪽에 이제 데이터를 처리하는 새로운 ‘공장’이 들어선다. 브루어리 서쪽 그레이 이글 스트리트에 연면적 약 5200㎡, 높이 약 29m의 데이터센터를 짓는 계획이다. 오피스와 상점, 음식점, 영화관, 주택 등을 아우르는 대규모 재개발도 함께 추진된다. 가장 첨예한 쟁점은 주택이다. 런던 동부 자치구인 타워햄리츠가 지역사회와 함께 마련한 주택 중심의 대안 구상에는 트루먼 브루어리 부지에 345가구를 공급하는 방안이 담겼지만, 현재 승인된 개발안에는 44가구만 포함됐다. 이 가운데 사회임대주택은 6가구다. 주택난이 심각한 지역에서 대규모 부지의 상당 부분을 데이터센터와 업무시설에 내주는 것이 적절하냐는 반발이 나온 이유다. 데이터센터가 가져올 부담도 논란거리다. 수많은 서버를 24시간 가동하고 식혀야 하는 만큼 많은 전력과 냉각 설비가 필요하다. 주민단체 ‘세이브 브릭레인’은 전력망 부담과 소음, 열과 탄소배출 등을 문제로 꼽는다. 방글라데시계 주민과 독립 상인들이 오랫동안 일궈온 삶의 터전과 지역 공동체가 재개발 과정에서 흔들릴 수 있다는 우려도 나온다. 개발사 측은 다른 청사진을 내놓는다. 낡고 방치된 건물을 정비하고 업무·상업 시설을 확충해 지역 경제에 활력을 불어넣을 수 있다는 입장이다. AI와 클라우드 사용이 빠르게 늘면서 데이터센터 수요가 커지고 있는 현실도 이 같은 개발을 추진하는 이유 중 하나다. 양측의 주장이 맞선 가운데 타워햄리츠 구의회 개발위원회는 지난해 7월 개발안에 반대한다는 입장을 밝혔다. 개발사는 구의회가 법정 기한 내 결정을 내리지 않았다며 이의를 제기했고, 이후 중앙정부가 최종 결정권을 가져갔다. 영국 정부는 지난달 29일 데이터센터를 포함한 트루먼 브루어리 일대의 4개 개발 계획을 최종 승인했다. 반대 주민들은 승인 이후에도 시위와 공개회의를 이어가고 있다. 공사가 시작되면 오랜 시간에 걸쳐 만들어진 브릭레인의 풍경도 조금씩 달라질지 모른다. AI 시대에는 데이터를 담을 공간도, 사람이 살아갈 터전도 필요하다. 한정된 도시를 무엇으로 채우고 누구에게 내어줄 것인가. 훗날 다시 카메라를 들고 이곳을 찾았을 때, 개발로 달라진 모습 속에서도 브릭레인만의 색깔은 지워지지 않았기를 바라본다.

1954년 대전의 첫 사립대로 개교한 목원대는 2027학년도 전체 모집 인원(1892명)의 99.3%(1879명)를 수시 모집으로 선발할 예정이다. 개교 72주년을 맞은 목원대는 인공지능(AI) 시대에 발맞춰 교육·행정·인프라 전 영역에 AI를 접목하는 등 미래 교육 혁신에 속도를 내고 있다. 문화예술과 인문사회, 과학기술을 아우르는 융복합 교육을 기반으로, 학문의 경계를 허물고 사회가 요구하는 전문성과 융합 역량을 갖춘 인재 양성 체계를 구축했다. 목원대는 2025년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 소프트웨어(SW) 중심대학 사업에 선정돼 6년간 약 55억 원의 국비 지원을 바탕으로 AI·SW 핵심 인재 양성에 나서고 있다. 지난해 컴퓨터융합학부(컴퓨터공학·AI 실감 콘텐츠·사이버보안 전공)에 이어 올해 AI·SW 융합대학과 AI 융복합학부를 신설했다. 컴퓨터융합학부·게임소프트웨어공학과·AI 응용학과 등과 연계해 AI·실감 콘텐츠·사이버보안·클라우드 분야 교육의 전문성에 초점을 맞추고 있다. 산학협력 프로젝트와 인턴십을 확대한 현장과의 협력에 기반한 역량 강화도 추진한다. 학생 맞춤형 교육 체계의 실효성을 높이고 있다. 165개 전공 모듈과 AI 융합 특수 영역 등 소단위 학위과정을 통해 학생이 진로와 관심에 맞춰 교육과정 설계가 가능하다. 차세대 학습관리시스템(LMS)에 AI 튜터봇, 맞춤형 학습 추천, 학습 분석 기능 등을 도입했고 AI 면접과 외국인 유학생 대상 AI 실시간 통역 시스템 운영을 통해 학습 적응력을 높였다. 특히 학습 이력과 성취도를 분석해 개인별 맞춤형 콘텐츠와 학습 경로를 추천하고, 학습 부진 위험군은 사전 예측해 보충 자료 등을 제공하는 기능도 갖췄다. 조재윤 입학처장은 “목원대 수시 모집은 교과 성적과 면접, 실기 등 수험생의 다양한 강점이 전형 선택으로 이어질 수 있도록 설계돼 있다”면서 “상위 5개 과목과 진로 선택 과목 등 8개 과목 반영 방식과 실기 중심 전형을 활용해 자신의 장점을 살린 지원 전략 수립이 가능하다”고 말했다.