대기업·신생 우주기업 시너지 확인삼성전자, 차세대 패키지 내성 평가하이닉스, 메모리 데이터 안전성 검증 미국 우주항공국(NASA)의 유인 달 탐사선 ‘아르테미스 Ⅱ’가 2일 발사에 성공하면서, 54년 만에 달을 향한 인류의 귀환을 넘어 자원 채굴 등 ‘달 경제(Lunar Economy)’ 시대가 막을 올렸다. 특히 한국의 초소형 위성 ‘K-라드큐브’가 아르테미스에 동승했고, 여기에 삼성전자 및 SK하이닉스의 반도체가 함께 실렸다. 우리나라 역시 미래 우주 산업의 핵심 공급망에 진입하기 위한 시험대에 오른 셈이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 위성에 ‘부탑재체’ 형식으로 반도체를 실어 보낸 것은 우주의 가혹한 환경에 노출시키기 위해서다. 유인 탐사의 필수 조건인 방사선 내성을 실전에서 증명하고 기술적 신뢰성을 확보하려는 취지다. 이날 발사 약 5시간 뒤 고도 약 4만km 지점에 도달한 K-라드큐브는 향후 강력한 고에너지 입자가 밀집해 우주비행사에게 치명적일 수 있는 밴앨런대의 방사선을 고도별로 정밀 측정한다. 삼성전자는 이번 미션에서 머리카락 굵기의 수만 분의 일에 불과한 나노미터급 회로와 입체(3D) 구조를 갖춘 차세대 반도체 패키지(MCM)의 내성을 평가한다. 반도체 회로가 미세해질수록 미량의 방사선에도 데이터가 튀거나 기기가 멈추는 오류가 생기기 쉬워, 이번 테스트는 삼성의 초미세 공정 기술이 우주에서도 통한다는 증거가 될 수 있다. SK하이닉스는 공기가 없는 진공 상태와 뜨거운 태양 복사열이 반복되는 극한 환경에서 메모리 속 데이터가 깨지지 않고 안전하게 유지되는지를 검증한다. 한국천문연구원과 협업해 우주의 열기를 견딜 수 있는 특수 설계 보드를 제작했으며, 위성 내부 센서를 통해 반도체가 열에 어떻게 반응하는지 실시간으로 살핀다. 머지않은 미래에 달이나 우주 공간에 세워질 데이터센터에서도 국산 메모리가 안정적인 저장 능력을 보장할 수 있다는 실전 데이터를 마련하는 것이 실험의 핵심이다. 이번 미션은 대기업과 뉴스페이스 기업의 기술력이 결합된 ‘K-우주 원팀’의 시너지를 확인했다는 점에서도 의미가 크다. 위성 제조 기업인 나라스페이스테크놀로지는 NASA의 안전 기준을 충족하는 시스템 통합을 주도했고, KT SAT은 심우주 통신 인프라를 통해 지상과의 데이터 송수신을 책임진다. 이런 행보의 배경에는 거대한 우주 경제권의 부상이 깔려 있다. 글로벌 컨설팅 그룹 PwC는 달 경제가 2050년까지 연간 1273억 달러(약 192조원) 규모의 매출을 창출할 것으로 내다봤다. 다만 이를 위해선 정부 주도의 탐사를 넘어 민간 중심의 자생적 생태계가 뒷받침되어야 한다.

골프화 전문 브랜드 잔디로가 고객의 발 데이터를 실제 생산 공정에 반영하는 ‘토털 커스텀 제조 솔루션’을 선보이며 사용자들의 좋은 반응을 얻고 있다. 잔디로는 본사에서 고객들의 발 길이와 볼 너비, 발등 높이, 아치 형태, 좌우 비대칭 등 세밀한 데이터를 정밀 측정한 뒤 이를 곧바로 생산 라인에 적용한다. 기존 브랜드들이 기성 크기 안에서 적합한 제품을 찾는 방식이라면, 잔디로는 측정 데이터를 기반으로 ‘개인 맞춤형 골프화’를 제작하는 것이 특징이다. 회사 측은 이런 시스템을 통해 좌우 발 크기 차이로 인한 불편이나 특이 족형으로 인한 통증을 겪는 골퍼들에게 실질적인 해결책을 제시한다고 설명했다. 신제품에도 이런 기술력이 집약됐다. 잔디로가 선보인 ‘2026년형 모션 스파이크리스’는 한국인의 발 형태를 반영한 ‘K라스트’를 적용해 발볼이 넓고 발등이 높은 골퍼도 편안하게 착용할 수 있도록 설계됐다. 여기에 특수 논슬립 패턴을 적용한 멀티 스파이크리스 아웃솔을 통해 필드에서는 접지력을, 일상에서는 운동화 수준의 보행 편의성을 제공한다. 또한 특허받은 3D 4웨이 인솔은 발 아치를 입체적으로 지지해 줘 장시간 라운딩 시 피로도를 줄이고 스윙의 안정성을 높여준다는 설명이다.

15년 전 AMD는 불도저라는 새로운 아키텍처에 기반한 신제품을 내놓았습니다. 독특한 모듈식 구조로 1개 모듈에 두 개의 코어를 넣어 8코어 소비자용 CPU를 야심 차게 내놓았지만, 결과는 처참했습니다. 같은 시기의 인텔 4코어 CPU보다 성능이 낮은 8코어 CPU였기 때문입니다. 결국 AMD는 저렴한 가격에 CPU를 팔 수밖에 없었는데, 그마저도 잘 팔리지 않아 회사가 오랫동안 어려움을 겪어야 했습니다. 이런 사정은 2017년 젠(Zen) 아키텍처 기반의 라이젠 제품군을 내놓으면서 바뀌기 시작합니다. 오히려 이 시기 인텔이 주춤한 사이 AMD는 꾸준히 성능을 높였고, 결국 인텔의 점유율을 상당 부분 빼앗아 올 수 있었습니다. 특히 TSMC의 최신 미세 공정을 이용하고 3D V 캐시 같은 신기술을 적용해 게임 성능을 크게 끌어올린 것이 주효했습니다. 뒤늦게 인텔 역시 코어 숫자를 크게 늘린 신제품을 내놓았지만 시장의 흐름을 완전히 바꾸기에는 역부족이었습니다. 노트북 시장에서는 여전히 강한 점유율을 유지하고 있지만, 데스크톱 시장에서는 강력한 게임 성능으로 무장한 AMD의 X3D 시리즈에 소비자용 고성능 CPU의 자리를 내줄 수밖에 없었습니다. 그러면서 입장이 뒤바뀌어 인텔의 최신 CPU가 AMD보다 더 낮은 가격에 출시되고 있습니다. 예를 들어 작년에 내놓은 코어 울트라 9 285K의 경우 24코어에 586달러로 출시됐지만, 이에 대응하는 AMD의 최고 성능 데스크톱 CPU인 라이젠 9 9950X3D는 699달러에 출시됐습니다. 주력 게임 CPU인 라이젠 7 9800X3D의 출시 가격도 8코어 제품인데 479달러에 달한 점을 생각하면 인텔이 과거와 달리 성능이 아닌 가격으로 승부를 봐야 하는 처지라는 점을 알 수 있습니다. 한때 파산 위기까지 몰렸던 AMD가 지금은 오히려 인텔을 압박하는 위치에 올라섰다는 점을 생각하면 성숙 산업인 반도체 업계에서 보기 드문 극적인 역전입니다. 이런 상황을 타개하기 위해 인텔은 18A 공정을 적용한 팬서 레이크를 내놓으면서 반전을 꾀하고 있지만, 당장에는 노트북 시장에 밖에 투입할 수 없는 상황입니다. 올해 초 데스크톱 시장에 투입할 완전히 새로운 제품이 없는 상황에서 인텔은 결국 작년에 출시한 코드 네임 애로우 레이크의 리프레시 버전을 내놓을 수밖에 없었습니다. 이런 사정상 인텔이 내놓을 수 있는 카드는 가격 인하뿐인데, 생각보다 더 파격적인 가격 인하 카드를 들고나왔습니다. 코어 울트라 7 270K 플러스와 5 250K 플러스는 각각 24코어와 18코어 제품이라는 점을 생각하면 믿기 어려운 수준인 299달러와 199달러로 출시됐습니다. 특히 24코어는 현재 인텔 소비자용 CPU 가운데에서도 제일 많은 코어 숫자인 점을 생각하면 파격적인 수준입니다. 최대 클럭 역시 기존 최고 제품인 코어 울트라 9 285K의 5.7GHz보다 약간 낮은 5.5GHz 수준으로 큰 차이가 나지 않습니다. 이런 상황이다 보니 인텔은 아예 코어 울트라 9 290K 플러스 출시를 포기하고 두 제품을 주력으로 판매할 계획으로 보입니다. 참고로 코어 울트라 7 270K 플러스와 5 250K 플러스는 기본적으로 기존 애로우 레이크 아키텍처를 유지한 제품이지만 몇 가지 소소한 업그레이드도 적용됐습니다. 네이티브 DDR5-7200 지원(기존 6400)과 다이-투-다이(Die-to-Die) 연결 주파수 최대 900MHz 증가로 CPU 내부 통신과 메모리 접근 속도를 개선했습니다. 또한 4-Rank CUDIMM(또는 CQDIMM) 메모리를 지원해 시스템 메모리 확장성도 높였습니다. 이론적으로는 128GB 메모리 모듈을 사용해 최대 512GB까지 장착할 수 있습니다. 하지만 이런 업그레이드가 무색하게 현재 PC 시장 사정은 좋지 않습니다. AI 데이터센터 수요가 폭발적으로 증가하면서 메모리 시장이 심각한 수급 불안을 겪고 있기 때문입니다. 실제로 국내 가격 비교 사이트인 다나와 기준으로 삼성 DDR5-5600 16GB 메모리 가격은 작년 같은 시기 약 7만 원 수준에서 최근에는 30만 원 수준까지 올라 네 배 이상 급등했습니다. 이 때문에 소비자 시장에서는 ‘메모리 대란’이라는 말까지 나오고 있습니다. 이 같은 가격 상승은 AI 서버에 필수적인 HBM 수요가 폭증하면서 메모리 제조사들이 생산 역량을 HBM 쪽으로 집중한 영향이 큽니다. HBM은 같은 용량의 일반 DRAM보다 훨씬 많은 웨이퍼와 공정을 필요로 하기 때문에 HBM 생산이 늘어날수록 일반 DDR5 생산 여력이 줄어드는 구조입니다. 그 결과 PC와 스마트폰에 사용되는 메모리 공급이 상대적으로 줄어들면서 가격 상승 압력이 커지고 있습니다. 시장 조사 기관들은 이런 공급 불안과 가격 상승이 2026년 PC와 스마트폰 시장에도 부담으로 작용할 가능성이 있다고 보고 있습니다. 이런 상황에서 인텔이 CPU 가격을 크게 낮춘 것은 조금이라도 시장 수요를 자극하려는 시도로 볼 수 있습니다. 다른 한편으로는 상대적으로 여유를 보이는 AMD와 비교해 인텔이 그만큼 절박한 상황이라는 점을 보여주는 장면이기도 합니다. 인텔 입장에서는 단순히 CPU 한 세대의 판매량만이 문제가 아닙니다. CPU 판매가 줄어들면 메인보드와 칩셋, 그리고 전체 PC 플랫폼 생태계까지 위축될 수 있습니다. 차세대 아키텍처가 나오기 전까지 가격을 크게 낮춰서라도 시장 점유율을 유지하려고 노력하는 이유입니다. 인텔은 팬서 레이크와 애로우 레이크 리프레시로 올해 초의 보릿고개를 버티고, 18A 공정 기반 서버 프로세서인 클리어워터 포레스트와 차세대 데스크톱 프로세서인 노바 레이크로 반전을 노릴 계획입니다. 어려운 상황에서 가격 인하 승부수가 통할 수 있을지, 차세대 제품 출시 전까지 얼마나 버틸 수 있을지 올해 상황이 주목됩니다.

대학생들 실패·성공하며 적성 찾아나노미터 정밀 로봇 세계 최초 도전3D프린팅으로 자동차 등 제작도비인기 학문·주제에도 연구비 지원고연봉 국가 연구기관 등으로 취업 ‘패스트 팔로워(fast follower)의 시대는 저물었다.’ 최근 수년간 과학기술 학계와 업계를 뒤덮은 위기의식이다. 인공지능(AI)과 피지컬 AI의 보편화로 산업 생태계는 빠르게 변화했다. 미국, 유럽 등 선진국의 기술을 학습해 경제를 일궈낸 우리나라의 성장 모델이 더는 통하지 않는다는 우려가 나온다. 아무리 빠르게 따라가도 변화 속도가 더 빠르다는 것이다. 위기 극복의 실마리는 ‘퍼스트 무버’(first mover)가 된 싱가포르의 과학·기술 정책에서 찾을 수 있다. 싱가포르 정부는 ‘따라가기’보다는 ‘선도하는’ 모델을 택했다. 싱가포르 연구진은 ‘남들이 가지 않는 길’을 과감히 택한다. 싱가포르 난양공대(NTU) 로봇 연구팀은 나노미터 단위로 정밀하게 움직이는 로봇에 세계 최초로 도전했다. 룸궈잔 기계항공공학과 조교수가 소개한 ‘약 투여용’ 로봇은 지름 2㎜, 두께 1㎜ 정도의 원형 로봇 4개가 차곡차곡 쌓여 원통을 이룬 모습이었다. 나노로봇은 약을 투여하라는 명령을 받자 정확히 지시받은 자리에 입력된 용량만큼 4가지 약을 뿌렸다. 룸 교수는 “먹는 약을 복용하면 아픈 부위에 약이 도달하는 비율은 5%에 불과하지만, ‘나노로봇’이 약을 투여하면 이 비율이 55%까지 치솟는다”고 설명했다. NTU는 로봇 분야에서 세계가 주목할 만한 성과를 꾸준히 내놓고 있다. 천이밍 기계항공공학과 교수가 만든 로봇은 물건을 들어 올리는 ‘피킹’(picking) 기술로 아마존 경연대회에서 우승해 현재까지 아마존 매장에서 쓰이고 있다. 칩을 심고 머신러닝을 통해 학습시킨 ‘사이보그’ 딱정벌레를 2025년 미얀마 지진 현장에 투입해 생존자 확인에 큰 도움을 주기도 했다. 조남준 NTU 재료과학 및 공학부 교수의 ‘크로스 이코노미’(cross economy·변환경제)도 같은 맥락이다. 변환경제는 단순 재활용을 의미하는 ‘순환경제’에서 한 단계 진화된 개념으로, 버려지는 재료를 아예 다른 형태로 가공해 상품화하는 것을 말한다. ‘꽃가루’는 그가 주목한 대표적 재료다. 꽃가루는 통상 알레르기를 유발하는 부정적 물질로만 인식되지만, 그에겐 천문학적 가치를 지닌 귀한 재료로 보였다. 조 교수는 “꽃가루를 가공해 종이, 스펀지, 섬유, 대체당, 선크림 등 무궁무진한 제품들을 만들 수 있다”고 강조했다. 영와이이 기계항공공학과 교수는 ‘3D 프린팅’ 분야의 선구자다. 1991년부터 3D 프린팅 기술의 중요성을 일찌감치 알아채고 연구를 시작했다. NTU 연구원들은 그의 지도 하에 3D 프린팅으로 화장실을 만들어 인도에 수출했다. 또 학생들이 3D 프린팅으로 만든 자동차는 ‘쉘 에코 마라톤’이라는 국제 경주대회에서 우수한 성적을 거뒀다. 싱가포르는 바이오제약, 반도체, 전기공학, 데이터과학, 환경공학 등 각 분야 인재풀도 다양하다. 버나드 탄 NUS 수석부총장은 “싱가포르에서도 의대 선호는 높지만 다른 STEM 분야에도 인재들이 공평하게 분배돼 있다”면서 “싱가포르는 연구 중심으로 학생들을 가르치기 때문”이라고 말했다. 주입식 교육은 기억에 남는 게 별로 없지만, 연구 중심 교육은 스스로 탐구하고 실패·성공하는 과정에서 학생의 적성을 확실하게 찾아준다는 것이다. 비인기 학문·주제여도 지원을 아끼지 않는 점 역시 여러 분야의 균형 성장을 돕는 버팀목이다. 김희림 NTU 환경생태공학과 교수는 아시아 인종의 인류학적 자료를 세계 최초로 집대성했다. 그는 “기초과학 연구이고, 수익성도 없지만 1000만 달러(약 140억원)를 지원받았다”고 회상했다. 김 교수는 이 연구를 통해 과거에 인도차이나반도 쪽의 아시아인이 알래스카를 거쳐 남미로 이동한 사실을 밝혀냈다. 우수 인재를 유치하려는 시도도 꾸준하다. NUS는 프레지덴셜 영 프로페서십(PYP)을 통해 STEM 분야 젊은 인재들을 조교수로 임용한다. 북미에서 공부하던 박소민 NUS 화학과 조교수도 이 프로그램을 통해 싱가포르에서 커리어를 시작했다. 박 교수는 “초반 연구 지원금, 정착금, 시드머니, 연구실 장비와 공간을 해결해 준 게 NUS로 오게 된 결정적 계기”라고 말했다. 그는 5년간 20억원을 연구비 등으로 지원받는다. 직업적 안정성도 싱가포르를 STEM 강국으로 만든 밑거름이다. 다수의 싱가포르 STEM 인재들은 높은 급여와 고용 안정성이 보장되는 국가 연구기관에서 일한다. 싱가포르 과학기술청(A*STAR)이 대표적이다. A*STAR는 기초과학, 생명과학, 첨단 제조(소재·반도체), 디지털 기술, 기후·에너지 등 다양한 분야에서 연구를 수행하며 국가 과학기술 혁신과 산업 경쟁력 강화를 주도한다. 굳이 의대를 가지 않고 자신이 원하는 공부를 하더라도 미래가 불안하지 않다는 뜻이다. 산학 연계도 활발하다. 탄 수석부총장은 “대다수의 NUS 교수들이 기업 쪽 파트너가 있어서 협업이 잘 된다”면서 “예컨대 싱가포르항공이 항공기 내 습도를 정하는 연구를 의뢰하는 등 기업이 자금을 제공하면 학교는 공간과 교수, 학생들을 지원한다”고 말했다.

정부가 미국 빅테크 기업 구글이 요구하는 ‘고정밀 한국 지도 반출’을 수용하는 쪽에 무게를 싣는 것으로 전해진 가운데 구글도 ‘데이터 센터’를 한국에 구축하는 방안을 긍정적으로 검토하는 것으로 알려졌다. 그간 구글은 “구글맵은 클라우드 기반의 글로벌 서비스여서 데이터를 미국·유럽연합(EU) 등 전 세계 서버에 분산 저장해야 한다”고 주장했고, 한국 정부는 “정밀 지도 데이터는 공간정보관리법에 따라 국가 안보상 서버를 국내에 둬야 한다”고 맞서 왔다. 이로써 미국의 관세 압박 빌미가 된 ‘디지털 비관세 장벽’ 중 하나가 해소될 것으로 보인다. 통상 당국 관계자는 19일 “구글에 고해상 정밀 지도 반출을 허용하는 것이 양보할 수 있는 카드로 좁혀졌다”면서 “구글은 정부에서 요구한 군부대 등 안보 시설에 가림(블러) 처리와 국내에 서버를 두는 것을 합리적인 선에서 받아들이기로 했다”고 밝혔다. 앞서 제이미슨 그리어 미 무역대표부(USTR) 대표는 대미투자특별법이 국회를 통과하더라도 구글에 고정밀 지도 반출 등 디지털 서비스 비관세 장벽이 해소되지 않으면 관세를 인상할 수밖에 없다는 입장을 밝힌 바 있다. 한미 통상 당국은 조만간 관세·비관세 장벽 해소를 위한 한미 자유무역협정(FTA) 이행위원회를 열고 이런 내용을 논의할 예정이다. 그간 국가정보원과 국방부, 과학기술정보통신부 등은 “3D로 구현할 수 있는 고정밀 디지털 지도가 군 시설 정밀 노출 등 안보 시설에 위협이 될 수 있다”며 반출에 반대해왔다. 네이버 지도, 카카오맵, 티맵 등 국내 지도 기반 산업들도 잠식당할 수 있다는 점도 반대의 이유가 됐다. 하지만 정부는 한국을 찾는 외국인에 대한 ‘구글맵 서비스’를 통해 다양한 신산업이 확대될 가능성이 크다고 보고 반출 허용 쪽으로 기운 것으로 전해졌다. 정부 관계자는 “해외 대부분 국가에서 작동하는 구글 지도가 한국에서만 작동하지 않아 많은 외국인 관광객이 불편을 겪어 왔다”면서 “구글맵과 연계한 인공지능(AI), 우버 등 각종 디지털 서비스는 일자리 창출에 기여할 수 있는 부분이 있다”고 말했다. 장상식 한국무역협회 국제무역통상연구원장은 “구글맵에는 단순 내비게이션 기능만 있는 게 아니라 음식점 평판, 우버 사업자 확대 등 부가가치를 창출할 수 있는 영역이 많이 있고 해외에서도 시너지가 날 수 있다”고 말했다. 최준원 서울대 전기정보공학과 교수는 “국내 업계가 언제까지 구글맵 서비스를 막으며 독점할 수 없다”고 말했다.

대전형 ‘자율주행 버스’가 시범 운행한다. 대전시와 한국전자통신연구원(ETRI)는 29일 대덕 특구 내 주요 연구기관과 생활 거점을 연결하는 대전형 자율주행 노선버스(A5) 운행을 시작했다고 밝혔다. 기존 세종·충북 광역 노선(A2·A3)이 간선급행버스체계(BRT) 전용 도로로 도시 간 이동에 집중했다면 A5 노선은 보행자와 교차로가 혼재된 도심 교통 환경 속에서 실증할 예정이다. 운행 노선은 ‘한국과학기술원(KAIST)∼신세계백화점∼대덕고∼하나아파트∼반석역∼세종터미널’ 구간이다. 지하철(반석역)과 시외버스(세종터미널)를 연결해 체험용이 아닌 미래형 대중 교통서비스의 역할을 점검할 예정이다. 시는 전국 최초로 구축한 실사 기반 고정밀 3D 정밀지도가 탑재된 관제시스템은 자율주행 버스의 위치와 상황을 관리하고 운행 중 돌발 상황에 유연하게 대응하게 된다. ETRI는 국책 연구개발로 확보한 핵심 기술을 적용해 도심 구간에서는 50㎞, BRT 구간에서는 최대 80㎞로 주행한다. 주행 환경에서 차선 유지, 차간 거리 제어, 끼어들기, 급제동 대응 등 상용화 실험도 진행할 예정이다. 자율주행 버스는 3월 말까지 무상서비스를 통해 기술 안정성과 편의성을 검증한 뒤 유상으로 전환하고 정류장과 운행 횟수 등도 늘릴 계획이다. 시범 운행 초기에는 하루 1회 운행하다 3월부터 운행 횟수를 2회로 확대하기로 했다. 차량에는 전문 안전요원이 탑승해 돌발 상황에 대응하고 강우나 강설 등 기상 악화 시에는 수동 운전으로 전환하거나 운행 일정을 조정하게 된다. 시범 기간 탑승은 예약이 필요하고 수집된 자율주행 데이터는 민간과 학계에 전면 개방할 예정이다. 이장우 대전시장은 “대전 노선은 과학도시의 강점을 살려 정밀 인프라를 활용한 도심 내 기술 실증에 집중했다”면서 “시민이 일상에서 자율주행의 편의성과 안전을 느낄 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

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.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

과학적 사유와 예술적 감각을 결합해 독자적인 전자음악 세계를 구축해온 세계적인 아티스트 ‘맥스 쿠퍼(Max Cooper)’가 오는 2월 12일 서울 용산구 블루스퀘어 SOL 트래블홀에서 단독 내한 공연 ‘MAX COOPER 3D AV LIVE SEOUL’을 개최한다. 이번 공연은 음악을 넘어 시각·공간·지각의 경계를 확장하는 3D 오디오비주얼 라이브 퍼포먼스로 관객에게 영화 같은 몰입감을 선사할 예정이다. 이번 무대는 문화예술 기업 ‘라프(LAAF)’와 ‘IDID’가 공동 주최하고 디지털 아트 플랫폼 ‘프렉티스(PRECTXE)’가 기획·주관을 맡았다. 빛과 구조, 사운드가 정교하게 결합된 3D AV 라이브 형식으로 구성되는 가운데 전자음악과 비주얼 아트, 과학적 개념이 유기적으로 맞물리는 새로운 형태의 몰입형 공연 경험을 예고하고 있다. 맥스 쿠퍼는 과학자 출신의 전자음악 프로듀서, 다학제 예술가, 음반사 설립자로 음악, 시각예술의 경계를 넘나드는 독자적인 영역을 구축해왔다. 컴퓨테이셔널 생물학(계산생물학, Computational Biology) 박사 학위를 보유한 가운데 고대 아테네의 아크로폴리스 극장에서 공연한 최초의 현대 전자음악가이자 돌비 애트모스(Dolby Atmos) 포맷으로 음악을 제작한 선도적 아티스트 중 한 명이다. 그는 자신의 레이블 ‘Mesh’를 중심으로 지난 15년 동안 음악, 설치미술, 이머시브 체험, 온라인 미디어, 뮤직비디오, 라이브 이벤트 등 다양한 형식의 작업을 선보여 왔다. 최근에는 자하 하디드 아키텍츠, 돌비, 엘어쿠스틱스, 4DSOUND, 캠브리지 대학 생명과학 연구소 ‘비브라함 연구소’ 등과 협업하며 조명을 받은 바 있다. 아울러 퐁피두-메츠, ZKM 칼스루에, 런던 바비칸 센터, 런던 과학박물관 등 세계 유수의 기관에서 작품을 선보이며 호평을 받았다. 올해에는 서울 블루스퀘어 SOL트래블홀, 도쿄 현지 공연을 포함해 5월 영국 로열 알버트 홀 오디오비주얼 무대 등의 주요 라이브 일정을 소화할 계획이다. 무엇보다 서울에서 선보일 이번 3D AV 라이브의 경우 깊이감 있는 프로젝션과 구조적인 비주얼, 입체적인 사운드 디자인을 결합해 관객의 지각 및 공간 감각을 흔드는 무대를 펼칠 예정이다. 특히 맥스 쿠퍼는 자신의 뇌 MRI 스캔 데이터를 비주얼로 활용한 프로젝트 ‘8 Billion Realities’ EP 등을 통해 음악, 데이터, 기술이 인간의 의식과 어떻게 맞닿는지를 탐구해왔다. 이러한 시도는 사운드와 이미지가 긴밀하게 결합된 맥스 쿠퍼만의 독창적인 라이브 음악으로 확장되고 있다. 맥스 쿠퍼는 올해 투어에서 이를 한층 발전된 형태로 선보인다는 각오다. 맥스 쿠퍼는 한국과 의미있는 인연을 이어오고 있다. 그의 7번째 스튜디오 정규 음반 ‘On Being’의 앨범 아트워크는 시각예술가 안민정과의 협업으로 제작됐다. ‘On Being’은 2년에 걸쳐 익명의 온라인 관객으로부터 수집된 수백 개의 문장에서 출발한 프로젝트다. 최근에는 음악, 시각예술, 사유의 융합을 통해 성찰과 연결을 위한 공간을 제시한다는 긍정적 평가를 받았다. 더불어 ‘On Being’은 음악을 넘어 인스톨레이션 전시로도 확장되고 있다. 실제로 런던 중심부의 예술·패션·음악 분야 최첨단 프로젝트를 선보이는 크리에이티브 허브 ‘W1 Curates’, 미국 마이애미 기술과 예술 축제인 ‘IGNITE Broward’에 전시돼 이목을 집중시켰다. 뿐만 아니라 안민정의 작품 ‘자화상_라하프(Self-Portrait_Rachaph, 2024)’는 최근 뉴욕 현대미술관(MoMA)에 영구 소장됐다. 전자음악과 동시대 시각예술이 만나는 이러한 협업의 계보가 이번 서울 공연을 통해 다시 한 번 조명될 예정이다. 한편, ‘MAX COOPER 3D AV LIVE SEOUL’은 스탠딩으로 진행되며 인터파크 NOL 티켓에서 예매할 수 있다.

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.

대표 안티에이징 스킨케어 브랜드 바이오힐 보(BIOHEAL BOH)가 서울 성수동에 브랜드 최초의 플래그십 스토어 ‘BIO SKIN SOLUTION LAB(바이오 스킨 솔루션 랩)’을 오픈했다. 이번 플래그십 스토어는 바이오힐 보가 축적해 온 피부과학 연구 데이터와 기술력을 집약한 공간이다. 바이오힐 보는 피부 표면의 고민을 넘어, 근본적인 노화의 원인을 분석하고 솔루션을 제공하는 안티에이징 전문 브랜드다. 성수 핵심 상권인 ‘올리브영N 성수’에 문을 연 이번 스토어는 이러한 브랜드 정체성을 바탕으로, 고객이 자신의 피부 노화를 명확히 인지하고 최적의 효능을 경험할 수 있도록 기획됐다. 공간의 핵심은 브랜드의 독자적인 기술력이 담긴 개인 맞춤형 피부 진단 서비스다. 바이오힐 보만의 피부 진단 서비스 ‘바이오 스킨 스캐닝(Bio Skin Scanning)’은 민감도, 광채, 탄력, 모공, 주름, 색소침착 등 6가지 피부 노화 시그널을 정밀 측정한다. 약 30분간 진행되는 이 프로그램은 전문 교육을 이수한 ‘바이오힐 보 엑스퍼트’가 1:1로 진행하며, 피부 부위별 탄력 저하와 각도에 따른 노화 지표를 분석해 솔루션을 제안한다. 특히 현재 상태뿐만 아니라 향후 진행 방향을 예측하는 ‘미래 노화 시뮬레이션’을 통해 체계적인 관리 계획까지 수립할 수 있다. 간편한 진단을 원하는 고객을 위해 AI 기반 ‘셀프 피부 진단 키오스크’도 마련되었으며, 글로벌 고객 비중이 높은 상권 특성을 고려해 한국어·중국어·영어 응대가 가능한 전문 인력을 상시 배치했다. ‘BIO SKIN SOLUTION LAB’은 올리브영N 성수 1층에서 매일 오전 10시부터 오후 10시까지 운영된다. 현장에서는 브랜드 대표 제품인 ‘프로바이오덤™ 3D 리프팅 크림’을 비롯한 전 제품을 자유롭게 체험하고 구매할 수 있다. 오픈을 기념해 구매 금액에 따라 정품 제품, 파우치, 어메니티 세트 등 다양한 사은품을 증정하며, 플래그십 단독 할인 혜택도 제공한다. 플래그십 핵심 서비스인 피부 진단 서비스는 네이버 사전 예약과 현장 예약시스템으로 운영된다. 바이오힐 보 관계자는 “이번 플래그십 스토어는 단순한 제품 판매를 넘어, 정교한 노화 솔루션을 제공하려는 브랜드의 비전을 담은 첫 공간”이라며, “고객들이 자신의 피부 노화를 정확히 이해하고 그에 맞는 솔루션을 경험할 수 있도록, 노화에 대한 고민과 연구를 지속하는 브랜드로서 성장해가겠다”라고 밝혔다.

가성비 높은 제품을 주로 내놓으며 한때 ‘대륙의 실수’로 불렸던 중국 기업들이 CES 2026에서는 최첨단 기술로 무장하고 글로벌 무대의 중심에 섰다. 계단을 오르는 로봇청소기는 물론 돌려차기를 하는 휴머노이드 등을 앞세워 참관객의 눈길을 사로잡았다. 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT(정보기술)·가전 전시회 ‘CES 2026’에서 로보락, 드리미, 에코백스 등 중국 가전 기업들의 로봇청소기 대전에 관심이 집중됐다. 국내 로봇청소기 시장 점유율 1위인 로보락은 세계 최초로 바퀴가 달린 2개의 다리를 단 로봇청소기 ‘사로스 로버’를 선보였다. 마치 ‘로봇 개’와 같이 관절이 꺾이는 다리와 바퀴를 결합해 로봇청소기의 몸체 높이 조절을 가능케 했다. 계단이나 경사로와 같이 지면의 높낮이가 달라져도 로봇청소기 본체의 수평을 안정적으로 유지했다. 또 민첩한 회전, 급정지, 방향 전환 등도 가능하다. 본체에는 지능형 소프트웨어를 장착해 복잡한 모션 센서 데이터와 3D 공간 인식 정보를 결합한 인공지능(AI) 알고리즘으로 계단이나 지형물을 인식한다. 드리미는 역대 최대 규모로 꾸린 전시관 입구에 세계 최초로 계단을 오르는 로봇청소기 ‘사이버 X’를 배치했다. 무한궤도 형태의 타원형 바퀴가 장착된 ‘쿼드트랙 시스템’을 탑재해 몸체가 기울어진 상태에서도 안정적으로 계단을 오르내릴 수 있다. 또 AI 기반 학습 기능을 강화한 플래그십 로봇청소기 ‘X60 Max 울트라는 물론 집게 팔을 장착하거나 바닥에 굴러다니는 물건을 빠른 속도로 피하는 로봇청소기도 선보였다. 또 지난해까지 삼성전자가 점유했던 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC) 센트럴홀의 가장 큰 부스는 중국 기업 TCL가 차지했다. 입구에서 아이돌봄용 AI 로봇 ‘에이미’가 관람객을 맞았고 자체 개발한 ‘SQD-미니 LED’ 디스플레이, 마이크로 LED TV, 증강현실(AR) 안경 등 다양한 제품군을 선보였다. 하이센스 전시관에선 휴머노이드 ‘애런’이 등장했다. 애런은 춤을 추거나 관람객을 향해 하트를 보내며 이목을 집중시켰다. 중국 테크 기업 유니트리의 휴머노이드 ‘유니트리 R1’은 링 위에 올라 사람과 권투 시합을 했다. 머리 보호구와 글러브를 낀 휴머노이드는 가드를 올리며 방어하고 좌우로 움직여 사람의 주먹을 피했고 빈틈을 노려 잽, 어퍼컷 등을 날렸다. 중국 ‘엔진AI 로보틱스’의 휴머노이드는 사각형 링에 올라 돌려차기 등 고난도 동작을 선보였고, 중국 내 휴머노이드 하프마라톤 대회에서 우승한 ‘X-휴머노이드’의 톈궁은 음악에 맞춰 춤을 췄다. 국내 가전업계 관계자는 “로봇청소기에서 중국이 다소 앞서 있다. 하지만 TV 등 다른 가전은 아직 기술적으로 한국이 더 우위에 있으니 보다 적극적으로 기술 개발에 나서야 한다”고 말했다.

- 1월 7일부터 20일까지 인천 스퀘어원 1층 팝업존에서 3D 바디 스캔 체험 팝업 운영- 체험 시 현금처럼 사용 가능한 2만5천 포인트 지급- 스톱워치 게임 및 인형뽑기 이벤트 등 다양한 현장 프로모션 및 경품 증정 신영와코루의 3D 바디스캐너 ‘스캔바이미(SCAN BY ME)’가 1월 7일부터 20일까지 인천 스퀘어원에서 새해 첫 팝업을 운영한다고 밝혔다. 360도 3D 입체 전신 뷰는 물론, 신체 18개 부위의 상세한 바디 데이터, 그리고 바디 타입부터 가슴 유형 등 평소에는 잘 몰랐던 체형 특징까지 제공하는 스캔바이미는 지난해 4월 처음 선보이며 언더웨어 업계에서는 처음 접하는 유니크한 서비스로 화제를 모았다. 이번 스캔바이미 스퀘어원 팝업에서는 3D 바디 스캔 체험은 물론 팝업에서만 가능한 혜택과 이벤트도 준비됐다. 스캔바이미 체험 시 현금처럼 사용할 수 있는 최대 2만 5000포인트, 스캔바이미 론칭일을 기념해 4.25초를 맞추는 흥미진진한 스톱워치 게임, 체험 후 제품 구매 시 인형 뽑기 이벤트 참여권 증정 등 체험의 놀라움과 이벤트의 즐거움을 동시에 경험할 수 있다. 스캔바이미 스퀘어원 팝업의 체험 예약은 스캔바이미 공식 인스타그램의 프로필 링크를 통해 쉽게 진행할 수 있다. 사전 예약을 우선으로 운영하지만, 예약이 없는 시간대일 경우 현장 신청을 통해 체험할 수 있다. 20일까지 2주간 운영하는 스캔바이미 팝업이 종료된 후에도 체험을 하고 싶다면, 스타필드 고양 비너스플러스 매장과 비너스 명동 직매장으로 찾아가면 된다. 팝업과 달리 두 곳 모두 상시 운영 중이며, 스캔바이미 공식 인스타그램 프로필 링크에 체험 매장별 예약이 안내되어 있다. 스캔바이미는 론칭 이후 지금까지 전체 체험 고객의 85%가 2030 세대일 정도로 젊은 층의 호응과 관심 속에 연일 체험 예약 매진이 발생하면서 예약 문의 역시 늘고 있다. 특히 360도로 확인할 수 있는 전신 뷰에 대한 신기함과 평상시 모르고 지나쳤던 신체 각 부위별 사이즈 등을 확인한 후 건강한 체형 관리에 대한 관심이 생겼다는 고객들의 재방문이 이어지고 있다. 여성 전용 무료 체험 서비스 스캔바이미는 스캔부터 결과 리포트 확인까지 약 15~20분 만에 혼자서도 부담 없이 빠르고 간편하게 이용할 수 있다. 무엇보다 프라이빗 스캔룸에서 혼자만의 특별한 체험을 할 수 있어 인스타그램 등 SNS를 통한 공유가 확산되고 있다. ‘스캔바이미’ 서비스를 담당하고 있는 신영와코루 관계자는 “퍼스널 체형 데이터를 바탕으로 쇼핑이나 속옷 사이즈 등 정확한 본인의 체형을 알고 싶다면 스캔바이미를 체험하는 것을 추천한다”면서 “상시 운영하고 있는 스타필드 고양과 명동은 물론, 더 많은 분들이 자신의 체형에 대해 잘 아실 수 있도록 스캔바이미 팝업을 통해 더 많은 곳으로 찾아갈 것”이라고 전했다. 한편, 이번 스캔바이미 스퀘어원 팝업은 지하철 인천 1호선 동춘역에 위치한 인천 스퀘어원 1층 H＆M 매장 옆 팝업존에서 만날 수 있다.

인공지능(AI) 기반 피부측정 및 헬스케어솔루션 전문기업 디지로그(대표 지현종)가 전국 중·고등학교를 대상으로 진행 중인 ‘AI기반 청소년 건강관리 프로젝트’가 청소년 건강증진의 새로운 해법으로 주목받고 있다. 7일 디지로그에 따르면 회사는 서울 동구고를 시작으로 신갈고, 안산디자인문화고, 춘천고, 아산고, 창문여고, 용인흥덕고, 인제고, 화천고 등 전국 각 지역 고등학교에 AI 기반 현장 피부측정 분석 및 건강분석 프로그램을 성공적으로 진행했다. 특히 수능시험 이후 고3 학생들을 위한 체험 프로그램으로 도입되면서 입시 스트레스로 지친 학생들에게 자신의 건강 상태를 과학적으로 점검하고 AI를 직접 체감할 수 있는 기회를 처음으로 제공하고 있다는 평가다. 디지로그가 제공하는 ‘AI 청소년 건강관리 프로그램’은 최첨단 3D 모델링 이미지 분석 기술로 20초 만에 17가지 피부 항목을 정밀 분석한다. 분석 결과는 리포트 형태로 제공돼 학생 스스로 자신의 건강 상태를 이해하고 생활 습관 개선으로 이어질 수 있도록 설계됐다. 피부의 겉모습뿐만 아니라 수분 적정 상태, 민감도, 여드름 발생 가능성 등을 분석해 학생들의 실제 생활 습관과 연결해 조언도 해준다. 디지로그는 “학생들의 관심이 가장 큰 얼굴 피부를 통해 자연스럽게 수분 섭취, 수면 패턴, 스트레스 관리 등 올바른 생활 습관을 형성하도록 AI기반의 과학적 데이터를 근거로 자연스럽게 유도하고 있어 예민한 학생들과 학부모, 해당 학교 교직원들의 큰 호응을 얻고 있다”고 밝혔다. 디지로그의 최대 강점은 단순한 온라인 데이터가 아니라 교육 현장에서 AI 측정 기기를 통해 직접 수집한 ‘현장 중심의 고품질 헬스 데이터’에 있다. 디지로그 관계자는 “피부는 우리 몸을 감싸고 있는 가장 큰 기관으로, 신체 내부와 외부를 연결하는 거울과 같다”며 “피부 데이터를 기반으로 체내 건강 예측 모델을 고도화하고 있다”고 밝혔다. 디지로그는 반도체급 정밀 분석 노하우를 헬스케어에 접목하여 데이터 이동 통로를 표준화하고 있다.

제2의 ‘케이팝 데몬 헌터스’(케데헌) 제작을 꿈꾸는 이들을 위한 국가유산 디지털 데이터가 추가로 개방됐다. 국가유산청은 30일 ‘국가유산 디지털 서비스’를 통해 기존 48만 건이던 국가유산 디지털 데이터를 20만 건의 추가로 개방한다고 밝혔다. 국가유산청은 또 고고학 분야 최초 인공지능(AI) 대화 로봇 서비스인 ‘한국고고학 사전’도 선보였다. 국가유산 디지털 서비스는 케데헌과 같은 영화뿐 아니라 게임 등에 활용할 수 있으며 무료로 사용 가능하다. 이번에 추가 개방된 주요 데이터는 국가유산의 훼손·멸실에 대비한 복원 및 보존·관리·활용을 위한 ‘국가유산 3D 정밀데이터’, 게임·영화·엔터테인먼트 등 디지털 콘텐츠 산업에 활용 가능한 ‘국가유산 3D 에셋’, 국가유산 학술·조사·연구·교육을 지원하는 이미지·도면·보고서 등이다. 국가유산청 관계자는 “국가유산 제대로 알리고, 활용할 수 있도록 소스를 개방한 것인데, 지금까지 118만 건이 활용된 것으로 조사됐다”며 “추정되는 경제적 가치는 1892억 원에 달한다”고 설명했다. 이번에 공개된 ‘한국고고학 사전’은 고고학 분야에 특화된 AI 서비스로, 검색증강생성(검색된 사실 데이터를 기반으로 답변 생성해 허위 정보 생성을 방지하는 기술) 기반의 근거 중심(소스 기반) 답변을 통해, 구석기·청동기시대 정보를 요약·정리하고 질의응답 생성이 가능하다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.