정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

LG전자가 엔비디아의 품질 인증을 앞세워 급성장하는 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장을 본격 공략한다. LG전자는 600㎾(킬로와트)급 냉각수 분배 장치(CDU)가 최근 엔비디아의 최종 품질 인증을 획득했다고 27일 밝혔다. 국내 기업 중 엔비디아의 CDU 인증을 받은 것은 처음이다. CDU는 AI 데이터센터의 발열을 잡는 액체 냉각 시스템의 핵심 설비다. 기존에는 데이터센터 전체를 냉각하는 공랭식 방식을 활용했지만 고대역폭메모리(HBM), 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능·고발열 반도체의 확산으로 서버 랙의 전력 밀도와 발열량이 증가하면서 냉각 효율에 한계가 생겼다. 이 때문에 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 액체 냉각 기술이 중요해지는 추세다. LG전자 CDU는 GPU와 중앙처리장치(CPU)에 부착된 콜드 플레이트로 냉각수를 순환시켜 열을 직접 회수하는 ‘다이렉트 투 칩(DTC)’ 방식을 적용했다. 기존 공랭식 냉각과 함께 운용해 냉각 효율을 높일 수 있다. 가상 센서 기술과 누수 감지 기능을 탑재한 CDU는 표준 프로토콜을 통해 데이터센터 통합관제시스템과 연동된다. 엔비디아의 장애 대응 시험에서는 펌프나 CDU에 문제가 발생해도 예비 장치로 자동 전환돼 냉각이 중단 없이 유지됐다. 이번 엔비디아 인증으로 LG전자 CDU는 글로벌 AI 데이터센터 공급망에 진입할 수 있는 발판을 마련하게 됐다. AI 데이터센터 시장은 연평균 약 26% 성장해 2034년에는 약 1335억 달러(약 195조원) 규모에 이를 것으로 전망된다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

오픈AI는 지난 21일(현지시간) 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 시험용 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 모델은 보안 문제 답을 찾다 내부 시스템의 새 취약점을 발견해 인터넷에 접속했고 권한을 높인 뒤 여러 시스템을 거쳐 허깅페이스 서버에서 원격으로 코드를 실행했다. 사람이 시킨 일은 보안 문제를 푸는 것이었고, 외부 시스템 공격 지시는 없었다. 그런데 모델은 답을 얻기 위해 스스로 방법을 골랐고, 그 과정에서 실제 시스템까지 건드렸다. AI가 틀린 답을 내놓은 것이 아니라 맞는 답을 찾으려다 개발자가 예상하지 못한 행동을 이어 간 셈이다. 평가 당시 일부 안전장치가 완화돼 있었던 것은 사실이다. 그렇다고 고성능 모델이 시험 환경의 허점을 찾아 외부 서버 침투까지 이어 갔다는 사실까지 가벼워지지는 않는다. 모델은 제로데이 취약점과 탈취한 인증정보를 조합하고 권한 상승과 내부망 이동을 거쳐 목표에 도달했다. 오픈AI가 사고 뒤 격리와 감시, 인터넷 접근 통제를 강화하겠다고 밝힌 이유다. 위험의 성격이 달라진 배경에는 AI의 진화가 있다. 최신 모델은 질문에 답하는 도구를 넘어 직접 일을 처리하는 에이전트로 발전하고 있다. 목표를 여러 단계로 나누고 필요한 도구를 고른 뒤 중간 결과에 따라 다음 행동을 정한다. 사람이 일일이 지시하지 않아도 복잡한 업무를 끝낼 수 있는 능력이 이번에는 허용되지 않은 경로를 찾아내는 데 쓰였다. 이제는 결과뿐 아니라 그 결과에 이르는 과정도 살펴야 한다. 오픈AI의 시행착오를 먼 나라 일로 넘길 수 없는 이유도 여기에 있다. 한국은 미국과 중국에 이은 ‘AI 3강’을 목표로 자체 모델 개발과 산업 현장 적용에 속도를 내고 있다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 경쟁 중이다. 국내 기업들은 공공·제조·국방·교육 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 해외 모델을 가져다 쓰는 단계를 넘어 직접 개발·운영하는 만큼 책임도 달라진다. 국내에서 만든 AI가 예상 밖의 행동을 했을 때 어떻게 발견하고 멈출지, 사고 기록을 어디까지 공개할지, 개발사와 서비스 기업의 책임을 어떻게 나눌지를 우리 스스로 정해야 한다. 성능 경쟁에 앞서 통제 기준을 세우지 않으면 같은 시행착오를 뒤늦게 되풀이할 수 있다. 지난 24일(현지시간) 발표된 ‘샌프란시스코 AI 선언’은 한국을 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가로 키우는 동시에, AI가 ‘인간 중심의 가치’ 위에서 발전해야 한다는 원칙을 담았다. 이제 이 ‘인간 중심’이라는 기치를 구체적 실행 기준으로 옮겨야 할 때다. AI 모델의 행동을 추적하고, 필요할 때는 멈출 수 있는 능력과 의무를 갖추며, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하는 기준이 그것이다. AI 3강은 강한 기술을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 그 기술을 어디까지 믿고 맡길 수 있는지도 함께 증명해야 한다. 민나리 산업부 기자

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.

지금은 상상하기 힘들 수도 있지만, 10년 전만 해도 AMD는 파산 위기에 몰려 있던 회사였습니다. 그러다가 2017년 Zen 아키텍처 기반의 라이젠을 내놓으면서 극적인 반전의 계기를 마련합니다. Zen 아키텍처 기반의 서버 CPU인 에픽(EPYC) 역시 마찬가지로 서버 시장에서 사실상 퇴출되다시피 했던 AMD의 점유율을 무섭게 끌어올리면서 현재는 데이터 센터 부문에서 인텔보다 더 높은 매출을 올리고 있습니다. 서버 CPU 점유율도 매출액 기준으로 거의 절반에 육박한 것으로 평가받고 있습니다. Zen 아키텍처를 선보인 지 9년이 흐른 지금 AMD는 TSMC의 최신 2nm 공정으로 제조한 Zen 6 아키텍처 기반의 에픽 서버 CPU인 코드명 베니스(Venice)를 정식 공개했습니다. 베니스는 최대 256코어 512스레드를 지닌 초대형 서버 CPU로 무려 2030억 개의 트랜지스터를 집적한 괴물 CPU입니다. 이렇게 큰 CPU를 한 번에 제조하기는 어렵기 때문에 베니스는 TSMC의 2nm 공정으로 제조한 컴퓨트 칩렛(chiplet, 모듈형 단일 기능 집적 회로) 8개(각 32코어)를 6nm 공정으로 만든 두 개의 I/O 칩렛에 연결해 제조됩니다. CPU와 달리 높은 클럭으로 동작할 필요가 없는 I/O 칩렛은 저렴한 공정으로 제조한 것입니다. TSMC의 2nm 공정 기술은 나노시트 트랜지스터(GAA)를 최초로 적용해서 동일 전력 소비에서 10~15% 향상된 성능, 25~30% 낮은 전력 소비, 그리고 최대 15% 향상된 트랜지스터 밀도를 제공합니다. 그 덕분에 베니스는 최초로 작은 칩렛 하나에 32코어를 집적할 수 있었는데, 1세대 에픽 프로세서가 32코어를 집적하기 위해 4개의 8코어 칩렛을 사용했던 것과 비교해서 기술 발전 정도를 짐작할 수 있습니다. 참고로 최대 클럭도 5GHz로 서버 프로세서치고는 상당히 높은 수준으로 올릴 수 있게 됐습니다. 에픽 베니스는 필요할 때는 256개의 최대 코어 중 96개만 더 높은 클럭으로 구동할 수 있는 옵션을 제공합니다. 6세대 에픽 CPU는 크게 두 가지 제품군으로 출시됩니다. 에픽 9006 SP7 칩은 64개에서 256개의 Zen 6 코어, 128개에서 512개의 스레드, 최대 1.6TB/s의 대역폭, 그리고 최대 64Gbps의 속도를 지원하는 PCIe Gen6를 탑재한 플래그십 제품입니다. 2026년 4분기에 출시될 예정입니다. 에픽 9006 SP8 서버 CPU는 2027년 상반기 출시 예정으로 8~128코어의 보다 저렴하고 유연한 시스템을 위한 제품군입니다. 참고로 가격은 최상위 256코어 제품인 에픽 9996 기준 1만 4904달러입니다. AMD 에픽 CPU는 경쟁사 대비 더 많은 코어 숫자를 지녀 더 비싼 가격에 팔리고 있으며 이로 인해 출하 수량 대비 매출이 높은 것으로 알려져 있습니다. 최근 에이전틱 AI로 인한 고성능 서버 CPU 수요가 증가한 점을 생각하면 6세대 에픽 베니스의 선전을 기대할 수 있습니다. AMD는 에이전트 기반 CPU 서버 샌드박스에서 엔비디아 베라(Vera) 같은 Arm 기반 CPU 대비 와트당 최대 2.8배의 에이전트 처리량을, 범용 CPU 서버에서는 와트당 최대 3.3배의 성능을 제공한다고 주장합니다. 또한 5세대 에픽 튜린 CPU 대비 최대 1.8배의 토큰/초 처리량, 1.7배의 에이전트/와트 효율, 그리고 1.4배의 성능/와트 효율을 제공합니다. 다만 현재 TSMC의 2nm 공정은 애플과 같은 주요 빅테크에서 주문이 쏟아지는 상황으로 공급 병목 현상을 겪고 있습니다. 따라서 AMD는 Zen 6 기반의 소비자용 CPU 출시를 올해 하반기에서 내년으로 연기한 상황입니다. 메모리 가격 폭등과 더불어 한동안 소비자 CPU 시장은 다소 침체될 수밖에 없는 분위기입니다. 다만 Zen 6 베니스의 등장은 소비자용 제품 역시 그렇게 먼 미래는 아니라는 점을 보여주고 있습니다. AMD는 2028년 Zen 7 아키텍처 기반의 7세대 EPYC 플로렌스(Florence)를 개발하고 있다고 발표했습니다. Zen 7은 TSMC의 A16 혹은 그 이하 공정이 예상됩니다. 또한 이 프로세서는 차세대 메모리 표준인 MRDIMM 및 LPDDR 시리즈(혹은 DDR6)를 지원하는 최초의 EPYC 제품군이 될 것으로 보입니다. 그리고 2030년에는 코드명 라벤나(Ravenna)로 알려진 Zen 8 아키텍처가 등장할 예정입니다. 물론 AMD의 거침없는 행보에 대응하기 위해 인텔의 발걸음도 빨라지고 있습니다. 인텔은 최대 288코어 288스레드의 클리어워터 포레스트 서버 CPU를 18A 공정을 이용해 제조하고 개량형인 18A-P를 차세대 제온 다이아몬드 래피즈에 적용해 에이전틱 AI 시장에서 주도권 확보를 위해 노력하고 있습니다. AI 시대 서버 시장을 두고 시장 1위를 차지하려는 AMD와 부활의 조짐을 보이는 인텔 간의 치열한 싸움이 예상됩니다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

인공지능(AI)이 사이버 공격을 돕는 도구를 넘어 스스로 공격 대상을 정하고 침투하는 단계에 들어섰다. 성능 평가 과정에서 개발자가 부여한 목표를 달성하기 위해 실제 외부 시스템에 침투한 사실이 공개되면서, 최첨단 AI의 안전성과 통제 방식을 둘러싼 논의도 새로운 국면을 맞고 있다. 오픈AI는 21일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 최신 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 이보다 성능이 높은 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 격리 환경을 벗어나 오픈소스 AI 플랫폼 ‘허깅페이스’의 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 평가에 사용된 모델은 공격 능력을 확인하기 위해 일부 안전장치가 완화된 상태였다. 오픈AI는 이번 사안을 “최첨단 사이버 역량이 개입된 전례 없는 사고”로 규정했다. 사고는 AI를 위한 해킹 실기시험장인 ‘익스플로잇짐’을 평가하는 과정에서 발생했다. 모델은 외부 인터넷과 분리된 시험 환경에서 제로데이(아직 아무도 모르거나 고쳐지지 않은 보안 취약점)를 찾아 권한을 확대한 뒤 인터넷 연결 경로를 확보했다. 이어 평가 문제의 해답이 허깅페이스에 있을 것으로 추론하고 서버에 침투해 데이터베이스에서 답을 확보했다. 공격 대상을 정하고 침투해 목표를 달성하는 전 과정을 스스로 수행한 것이다. 오픈AI는 “모델들이 익스플로잇짐 문제를 해결하는 데 지나치게 집중한 나머지 극단적인 수단까지 동원한 것으로 보인다”고 밝혔다. 목표 달성을 위해 개발자가 설정한 통제 범위를 스스로 우회했다는 설명이다. 허깅페이스는 지난 16일 보안 사고를 공개하면서 코드 실행 취약점으로 인증 정보가 탈취됐지만 공개 모델과 이용자 정보가 유출되거나 변조된 정황은 확인되지 않았다고 밝혔다. 양사는 현재 공격 경로와 취약점을 공동 조사하고 있으며 결과도 공개할 방침이다. 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)는 “AI 안전은 어느 한 기업이 비공개로 해결할 수 있는 문제가 아니라 개방적인 협력 속에서 풀어야 한다”며 “이번 사고는 AI 안전 연구와 정보 공유의 필요성을 보여준 사례”라고 밝혔다. 안전장치를 완화한 미공개 모델이 실제 공격에 사용되면서 AI 모델의 출시 전 검증과 통제를 제도화해야 한다는 논의에 힘이 실리는 모습이다.

코스피가 22일 ‘칠천피’ 안착에는 실패했지만 장중 5% 넘게 급등하며 또다시 매수 사이드카가 발동됐다. 매수와 매도 각각 20회, 올해 들어 총 40번째 사이드카다. 7월 들어서는 거래일 4일 중 3일꼴로 사이드카가 작동할 만큼 극심한 ‘롤러코스터 장세’가 이어지고 있다. ●4거래일 만에 장중 7000선 넘어서 이날 코스피는 전 거래일보다 49.75 포인트(0.74%) 오른 6797.70에 거래를 마쳤다. 지수는 304.14 포인트(4.51%) 상승한 7052.09로 출발해 장중 7166.00까지 치솟았다. 코스피가 장중 7000선을 넘어선 것은 지난 15일 이후 4거래일 만이다. 이날 코스피가 장중 급등하면서 올해 들어 20번째 매수 사이드카가 발동됐다. 사이드카는 주가가 단시간에 급등하거나 급락하면 프로그램 매매를 5분간 일시 중단해 시장 충격을 완화하는 제도다. 이날 발동을 포함하면 올해 코스피 사이드카는 매수 20회와 매도 20회 등 총 40회로 늘었다. 종전 연간 최다였던 2008년 글로벌 금융위기 당시 26회보다 14회(53.8%) 많은 수준이다. 코로나19 충격이 시장을 덮친 2020년에도 연간 발동 횟수는 7회에 그쳤다. 특히 7월 들어 변동성이 극단적으로 커졌다. 이날까지 이달 15거래일 가운데 11거래일(73.3%)에서 사이드카가 발동했다. 거래일 4일 중 3일꼴로 시장 안전장치가 작동한 셈이다. 미·이란 전쟁과 금리 인상, 미국 AI 반도체주 등 대외 변수에 국내 증시가 민감하게 반응하는 가운데 단일종목 레버리지 ETF를 통한 단기 자금 유입까지 겹치며 주가 진폭이 커졌다는 분석이다. 장 초반 반등은 간밤 미국 반도체주 강세가 이끌었다. 차세대 인공지능(AI) 서버 플랫폼 ‘베라 루빈’ 양산 소식에 엔비디아가 1.97% 상승했고 필라델피아반도체지수도 5.21% 급등했다. SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR)는 13.75% 오른 171.94달러에 거래를 마쳤다. ●구글 실적 발표 앞두고 경계심 가득 삼성전자와 SK하이닉스도 장 초반 각각 5%와 8% 넘게 뛰었다. SK하이닉스는 한때 200만원까지 오르며 ‘200만닉스’를 회복했다. 그러나 오후 들어 상승세가 꺾이면서 삼성전자는 0.58% 오른 채 마감했고, SK하이닉스는 0.33% 하락 전환했다. 한국시간으로 23일 새벽 발표될 구글 모회사 알파벳의 실적과 자본투자(CAPEX) 계획을 앞두고 경계감이 커진 영향으로 풀이된다. 한지영 키움증권 연구원은 “이번 알파벳 실적은 AI 수요의 지속 가능성을 확인하는 첫 시험대”라며 “클라우드 성장세와 자본투자 계획이 시장 기대를 충족한다면 반도체를 비롯한 국내 증시의 투자심리도 개선될 것”이라고 말했다.

오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델들이 통제된 실험 환경을 벗어나 외부 사이트를 해킹하는 초유의 사고가 발생했다. 인간의 통제를 벗어난 AI의 사이버 공격이 현실화된 첫 사례다. 21일(현지시간) 오픈AI는 ‘GPT-5.6 솔’과 일부 미공개 AI 모델이 내부 평가 도중 통제를 벗어나 개방형(오픈소스) AI 공유 플랫폼 ‘허깅페이스’를 해킹한 사실을 확인했다고 밝혔다. 허깅페이스는 AI 개발자들이 함께 쓰는 거대한 ‘AI 자료창고’로, 개발자들은 이곳에서 AI 모델과 데이터를 공유하고 서로의 성과를 바탕으로 새로운 AI를 개발한다. 이번 사고는 AI 모델의 취약점 탐지 및 공격 능력을 측정하는 내부 실험 과정에서 발생했다. 당시 오픈AI 모델들은 평가를 위해 사이버 공격에 대한 안전장치가 일부 완화된 상태였다. 오픈AI는 이들 모델의 사이버 공격 능력을 평가하기 위해 외부 인터넷과 격리된 ‘샌드박스’ 환경에서 시험을 진행했으나, AI 모델들은 미공개(제로데이) 취약점을 이용해 통제망을 뚫고 인터넷에 접속했다고 설명했다. 이후 허깅페이스에 접속해 인증 정보를 탈취하고 해당 서버를 해킹한 것으로 나타났다. 오픈AI는 자사 모델들이 이같이 행동한 이유에 대해 “모든 정황을 종합해 볼 때 이 모델들은 (보안 벤치마크인) ‘익스플로잇짐’의 평가용 문제에 대한 해법을 찾는 데 지나치게 집중해 극단적인 수단까지 동원했던 것으로 보인다”고 분석했다. 앞서 허깅페이스는 지난 16일 자사 서버가 자율 AI 에이전트에 의해 해킹됐으며 공격자가 어떤 모델을 사용했는지는 확인되지 않았다고 공지한 바 있다. 해당 사건의 범인이 오픈AI의 모델들로 드러난 셈이다. 허깅페이스는 이와 같은 해킹 사실을 AI 지원 탐지 시스템의 발견으로 인지했고, 공격 양상의 분석도 AI로 진행했다. 회사는 “일반에 공개된 사용자 대상 모델이나 데이터세트 등이 변조된 흔적은 발견되지 않았고, 소프트웨어 공급망도 안전한 것으로 확인됐다”고 말했다. 허깅페이스와 오픈AI는 현재 공동으로 포렌식(디지털 증거 분석) 조사를 진행해 관련 취약점을 보완하고 있다. 오픈AI는 “이번 사건은 최첨단 기법이 동원된 전례 없는 사이버 공격으로 간주하고 있다”며 “현재 허깅페이스와 사건 전말의 이해와 모델의 대응 능력을 가늠하기 위해 초기 조사 결과를 조사 중”이라고 밝혔다. 그러면서 “허깅페이스와 조사를 계속 진행해 조사가 완료되는 대로 취약점 및 자세한 조사 정보를 공개할 예정”이라고 덧붙였다. 오픈AI가 엄격한 격리 환경에서 내부 평가를 진행했음에도 이 같은 사고가 발생한 만큼 AI의 사이버 안전에 대한 논란이 커질 것으로 보인다. 특히 폐쇄형으로 운영되는 미국의 상용 AI 모델과 견줘 안전 관련 통제 수준이 낮은 것으로 알려진 중국산 개방형 모델의 성능이 크게 향상되면서 이를 악용한 사이버 공격이 더 늘어날 가능성도 제기된다. 실제 허깅페이스는 애초 이번 해킹 공격을 중국 즈푸(智譜·Z.ai)의 개방형 모델 GLM 5.2로 분석하기도 했다. 주요 상용 모델은 내장된 안전장치 때문에 사이버 공격의 로그 분석을 거부한 반면 GLM 5.2는 이를 수행했기 때문이다. 허깅페이스는 “자율적인 AI 기반 공격이 더는 이론상 개념이 아니다”라며 공격뿐 아니라 방어에도 AI를 적극적으로 활용해 속도를 따라잡아야 한다고 강조했다.

차세대 잠수함 사업에서 한국을 탈락시킨 캐나다가 이번에는 3국이 추진 중인 차세대 전투기 공동개발에 눈독을 들이고 있다. 로이터 통신 등 외신은 21일(현지시간) 캐나다가 일본, 영국, 이탈리아가 추진 중인 차세대 전투기 공동개발 사업 ‘글로벌전투항공프로그램’(GCAP)에 옵서버로 참여한다고 보도했다. 이는 GCAP 창립 3개국 외에 다른 국가가 참여하는 최초의 사례다. 이날 런던에서 영국·이탈리아·캐나다 국방장관과 회담을 가진 고이즈미 신지로 일본 방위상은 기자회견을 통해 “캐나다가 옵서버 자격으로 참여함으로써 GCAP는 제3국과의 협력에서 다음 단계로 진입했다”면서 “캐나다가 인도-태평양 지역과 유럽-대서양 지역을 연결하는 가교로서 GCAP의 중요성을 더욱 강화하기를 강력히 희망한다”고 밝혔다. 앞서 2022년 12월 3국 정부는 2035년 실전 배치를 목표로 초음속 성능과 레이더 탐지 능력을 대폭 강화한 6세대 전투기를 공동 개발하기로 합의하고 GCAP 조약에 서명했다. GCAP는 과거 영국과 이탈리아가 추진하던 6세대 전투기 개발 계획 ‘템페스트’(Tempest)와 일본의 차세대 전투기 개발 계획 ‘F-X’를 합친 것으로 각국 주력 전투기인 유로파이터 타이푼(영국·이탈리아)과 F-2(일본) 등을 대체하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 영국 BAE 시스템즈, 이탈리아 레오나르도, 일본 미쓰비시중공업 등 각국의 대표적인 방산업체가 참여했다. 캐나다가 GCAP에 눈독을 들이는 이유는 미국산 F-35 스텔스 전투기 등에 안보를 전적으로 의존해 온 것을 벗어나고 미국과의 협상력도 높이려는 계산이 숨어있다. 옵서버는 개발 과정에서의 결정권이 없어 향후 주요 생산 라인에 참여하거나 맞춤형 제작도 불가능하다. 그러나 개발 분담금은 면제되는데, 정식 회원국이 되면 수조 원에 달하는 초기 개발비와 무기 의무 구매 계약을 맺어야 한다. 또한 옵서버는 전투기의 핵심 기술 개발 회의 등에는 참여할 수 있어 첨단 정보를 얻을 수 있다. 이 때문에 캐나다의 옵서버 참여는 지극히 계산된 철저한 실리주의 전략으로 풀이된다. 한편 이 전투기는 6세대로, 유로파이터 타이푼의 속도(2495㎞/h)보다 빠를 것으로 예상된다. 특히 BAE 시스템즈는 이 전투기가 세계에서 가장 진보적이고 상호 운용이 가능하며 연결성이 뛰어난 전투기가 될 것으로 자신한다. 사측에 따르면 이 전투기에는 지능형 무기 시스템, 소프트웨어로 구동되는 대화형 조종석, 현재 시스템보다 1만 배 더 많은 데이터를 제공할 수 있는 강력한 차세대 레이더가 장착될 예정이다. 또한 통상 6세대 전투기 특징으로 거론되는 AI 기술과 드론도 선보일 것으로 예상된다.

- 오케스트로 AI 인프라 풀스택 소프트웨어와 넷앱 데이터 오케스트레이션 역량 결합- GPU 기반 AI 추론·대규모 데이터 파이프라인·고성능 스토리지 통합 검증- Active-Active DR 기반 서비스 연속성 강화… 국내 AI·클라우드 시장 공략 AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)가 지능형 데이터 인프라 기업 넷앱(NetApp)과 AI 추론 및 재해 복구(DR) 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 기업의 AI 도입이 시범(파일럿) 단계를 넘어 실제 운영 단계로 진입함에 따라 안정적인 AI 추론 환경 구축의 중요성이 커지고 있다. GPU 등 연산 자원 확보는 물론 대규모 데이터를 신속히 처리·분석하고 안전하게 보호하는 데이터 인프라, 예기치 못한 장애에 대응하는 재해 복구 체계 확보가 핵심 과제로 떠올랐다. 이번 협약은 이 같은 기업용 AI 서비스 운영 과제에 대응해 오케스트로의 AI 인프라와 넷앱의 데이터 인프라를 하나의 아키텍처로 통합하기 위해 추진됐다. 양사는 오케스트로가 보유한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술에 넷앱의 데이터 오케스트레이션 및 엔터프라이즈급 재해 복구 역량을 결합해 데이터 파이프라인을 가속화하고, AI 추론 서비스 운영에 최적화된 통합 아키텍처를 공동 개발할 계획이다. 오케스트로 김범재 대표는 “AI가 실제 산업 현장으로 확산되면서 기업들은 AI 추론 성능뿐 아니라 데이터 안정성, 서비스 연속성까지 함께 확보해야 하는 과제를 안고 있다”며 “이번 협약을 통해 오케스트로의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술과 넷앱의 데이터 인프라 전문성을 결합해 기업 고객이 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 통합 아키텍처를 구현해 나가겠다”고 말했다. 유재성 한국넷앱 대표는 “기업들은 AI 도입을 확대하고자 하지만 성능과 비용 효율성 간 균형을 맞춰야 하는 부담을 안고 있다”며 “넷앱은 AI에 최적화된 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 기업이 워크로드에 따라 인프라를 유연하게 구성하고 비용을 최적화할 수 있는 견고한 데이터 기반을 구축하도록 지원하고 있다”고 말했다. 이어 “오케스트로와의 협력은 기업이 엔터프라이즈 AI를 확장할 수 있도록 지원하겠다는 넷앱의 의지를 보여준다”며 “고성능 AI 워크로드를 지원하고, 거버넌스가 적용된 안전한 데이터에 즉시 접근할 수 있도록 하며, 운영 안정성과 데이터 보호를 보장하는 지능형 데이터 인프라를 통해 기업의 AI 확장을 지원할 것”이라고 덧붙였다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 기반으로 AI 인프라 운영에 필요한 풀스택 소프트웨어를 제공한다. 이를 통해 AI 서비스 구현부터 인프라 운영, 추론 관리, 통합 관제까지 지원하며, 고객은 AI 서비스와 클라우드 인프라, 데이터 인프라를 하나의 운영 체계 안에서 통합 관리할 수 있다. 넷앱은 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 AI 데이터 파이프라인의 효율적이고 안정적인 운영을 지원한다. 오케스트로는 API 기반 연동을 통해 넷앱 스토리지의 주요 기능을 자사 플랫폼과 통합할 예정이다. 넷앱은 플랫폼 통합을 위한 테스트용 하드웨어와 전담 엔지니어링 지원을 제공한다. 이번 협약에 따라 양사는 ▲넷앱 테크놀로지 얼라이언스 프로그램(NetApp Technology Alliance Program) 기반 AI·데이터 인프라 통합 생태계 공동 개발 ▲GPU 가속 기반 AI 추론, 대규모 데이터 파이프라인, 고성능 스토리지 통합 및 복원력 검증 ▲기업용 AI·클라우드 구축을 위한 Active-Active DR 참조 아키텍처 및 운영 모델 수립 ▲국내외 시장 대상 공동 GTM(Go-to-Market) 전략 수립 등을 추진한다. 이를 통해 양사는 AI 추론 서비스 운영에 최적화된 데이터 인프라 환경을 마련하고, Active-Active 기반 재해 복구(DR) 환경 구축을 지원해 고객의 비즈니스 연속성과 데이터 안정성을 강화할 계획이다. 나아가 국내 AI·클라우드 시장의 디지털 혁신과 관련 산업 생태계 발전에 기여할 예정이다. 오케스트로는 넷앱과의 기술 연계를 기반으로 AI 인프라부터 데이터 관리, 재해 복구까지 통합 지원하는 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 사업을 확대해 나갈 방침이다.

정부 5극 3특 전략에 기반한 성장엔진 연계 지역인재 육성과 맞물려, 부산대학교는 동남권역 지·산·학·연 혁신 허브로서 막중한 책임을 수행하고 있다. 최재원 총장은 “최고 거점국립대로서 초광역 권역 산업 체질을 바꿀 초격차 기술을 선도하는 동시에 학문 생태계 전반을 보호하는 균형 잡힌 거점 역할을 수행 중”이라며 “지역산업, 대기업과 협력해 청년 인재 양성과 정주, 지역 성장동력 확충을 동시에 실현하는 성장엔진 연계 인재 육성의 혁신 모델이 될 것”이라고 밝혔다. 이와 관련해 부산대는 2027학년도부터 신입생 30명을 선발하는 스마트가전공학과를 신설하면서 학부-대학원-연구-취업을 연결하는 통합형 인재 양성 체계를 완성하는 중요한 전환점을 마련했다. 이와 함께 교육·연구·행정 전 영역을 인공지능(AI) 중심으로 혁신하는 ‘PNU-인공지능 전환(AX)’을 추진하며 대학 AI 혁신의 새로운 모델이 되고 있다. 수준별 AI 전문·융합 커리큘럼 운영과 함께 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버를 집적화한 첨단 클라우드 컴퓨팅 인프라를 지원해 실전형 프로젝트 수업을 통한 AI 활용 융합인재를 양성한다. 이런 AI 혁신과 선도는 학생 로봇연구팀 타이디보이가 세계 최대 AI 로봇대회 로보컵(RoboCup) 홈서비스 부문에서 2년 연속 세계 1위로 우승을 차지하는 성과로 이어지고 있다. 부산대는 이 외에도 ‘5극 3특 공유대학’ 체제를 주도해 권역 내 대학 및 연구기관들과의 동반 성장을 지원해 동남권 전체의 혁신 역량 제고를 추진하고 있다. 또 기업 주도로 현장 맞춤형 인재를 양성하는 ‘브랜드 단과대학’과 ‘AI 대학’ 등을 통해 청년이 매력적인 경력을 쌓고 동남권에 정주할 수 있는 기반을 탄탄하게 닦아 나갈 예정이다.

삼성SDS가 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU·딥러닝 계산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 특화된 반도체 칩)인 ‘레니게이드’를 기반으로 한 NPUaaS(서비스로서 NPU)를 삼성클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다고 20일 밝혔다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하고 문서를 분석할 때 그래픽처리장치(GPU) 대비 효율이 좋다. AI 산업이 기존의 거대언어모델(LLM)에 적합한 ‘학습’에서 ‘추론·실행’ 중심으로 이동하면서 비용 효율성이 좋은 NPU의 인기도 증가하고 있다. 이전에는 LLM 모델 자체를 제작하는 게 중요했지만, 현재는 수억 명이 LLM을 함께 사용할 수 있어야 해서다. NPU는 전력 소모가 적어 기업 입장에서 GPU 대비 전력과 운영 비용을 절감할 수 있다. 또 AI 추론을 전용 하드웨어에서 수행해 연산 시간을 단축할 수 있다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 사용할 수 있다. 기업의 수요 및 데이터 규모에 따라 NPU를 1장, 2장, 4장, 8장 등 원하는 단위로 자유롭게 선택해 활용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용이 가능하다.

미국 빅테크들의 2분기 실적 발표가 이번 주 시작된다. 최근 인공지능(AI) 투자 과열과 반도체 업황 ‘피크아웃(정점 통과)’ 우려로 글로벌 기술주가 조정을 받는 가운데, 시장은 실적 자체보다 AI 수요와 설비투자(CAPEX) 확대 기조가 유지될지에 주목하고 있다. 20일 업계에 따르면 구글 모회사 알파벳과 테슬라가 22일(현지시간) 실적을 발표하며 빅테크 실적 시즌의 막을 올린다. 이어 29일 마이크로소프트(MS)와 메타, 30일 애플과 아마존이 잇달아 성적표를 내놓는다. SK하이닉스도 29일 실적을 발표한다. 무엇보다 알파벳의 실적에 관심이 쏠린다. 구글은 지난달 투자자 설명회에서 “AI 수요가 공급 능력을 크게 웃돌고 있다”며 올해 CAPEX를 1800억~1900억 달러로 확대하고 내년에도 추가 투자하겠다고 밝혔다. 미 투자은행 뱅크오브아메리카는 기업들의 AI 도입 확산을 근거로 알파벳이 올해 CAPEX를 1900억~2000억 달러 수준으로 추가 상향할 수 있다고 전망했다. 다만 일회성 회계 효과보다 광고와 검색, 클라우드 등 본업의 성장세를 확인해야 한다는 분석도 내놨다. AI 투자 확대 기조는 반도체 공급망에서도 이어지고 있다. 세계 최대 파운드리 업체 TSMC는 최근 “AI 반도체에 대한 다년간의 구조적 수요를 보고 있다”며 미국 애리조나 투자 규모를 2650억 달러로 확대한다고 공식 확인했다. 고객 수요에 대응하기 위해 투자를 계속하겠다는 것으로, AI 인프라 투자 사이클이 단기에 꺾이지 않을 것이라는 자신감을 재확인한 셈이다. 빅테크의 투자 규모는 이미 국가 경제와 맞먹는다. 골드만삭스는 알파벳과 MS, 아마존, 메타 등 4개사의 올해 CAPEX가 7250억 달러에 달하고, 2030년까지 AI 관련 누적 투자액이 5조 3000억 달러에 이를 것으로 추산했다. 빅테크 실적은 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 적잖은 영향을 미칠 전망이다. 투자 확대 기조가 유지될 경우 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 수요가 더 확대될 수 있어서다. DS투자증권은 신규 생산능력이 대부분 2028년 이후에야 실제 공급으로 이어지는 만큼 AI 메모리 시장은 아직 구조적인 공급과잉이나 업황 정점을 논하기에는 이르다고 봤다.

“지난 20년간 삼성은 매출이 450억원 규모에서 35조원으로 늘었습니다. 열심히 일해서 그런 줄 알지만 착각입니다. 1970~80년대 고도 성장은 반도체, 주식회사, 컴퓨터의 출현에다 생산 대국 일본에 인접한 지리적 이점이 있었고, 소 팔고 논 팔아 교육을 시킨 결과가 한데 어우러진 것입니다. 그런데 삼성을 포함해 너나없이 저 잘난 덕으로 생각하고 있으니 이걸 깨우치라는 겁니다.” 이건희 삼성전자 선대회장은 1993년 ‘마누라와 자식 빼고 다 바꾸자’로 유명한 신경영 전략을 발표하고 3개월 뒤 언론 인터뷰에서 이렇게 밝혔다. 당시 삼성 매출은 국가예산(38조 500억원)에 맞먹었고, 1991년 냉전 종식으로 세계화가 본격화되는 가운데 반도체가 부상했다. 하지만 이 선대회장은 ‘과거의 성공 방정식이 미래에도 통하지 않는다’고 생각했다. 인공지능(AI)이라는 현재의 새 변수를 적용해도 그의 조언은 여전히 유효하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 올해 영업이익만 최대 600조원에 이를 수 있다. 두 기업의 이익이 정부의 올해 예산(727조 9000억원)에 달할 가능성도 배제할 수 없다. 이 선대회장의 말대로 이런 호황이 ‘열심히 해서 그런 줄 알지만’, 우리나라가 ‘AI를 잘해서’라기보다 AI 학습·추론을 위한 서버 투자 확대로 반도체 수요의 중심이 연산 장치에서 한국이 강한 메모리로 이동했기 때문이라고 할 수 있다. 미중 간 기술패권 경쟁, 생성형 AI의 확산, 우리 메모리 제조 역량이 지금 정확하게 맞아떨어진 결과일 수 있다. 이런 ‘구조적 행운’을 강조하는 것이 경제 주체의 노력을 폄하하려는 것은 아니다. 세계 1위 고대역폭메모리(HBM)는 분명 축적된 고난도 공정 기술의 산물이다. 다만 성과를 오롯이 자신의 실력으로만 돌리는 과신은 행운의 조건이 바뀔 미래에 제대로 대응하지 못하게 만들 수 있다. 근로자는 내 기여분을 내놓으라며 N% 성과급을 주장하고, 정부는 정책지원 덕분이라며 사회기여를 강조하는 가운데 기업은 여기저기 눈치 보고 대응하느라 전력을 다하지 못할 수도 있다. 최근 황철주 주성엔지니어링 회장은 본지 인터뷰에서 ‘가장 위험한 1등’, ‘살얼음판을 걷는 1위’라고 우리 반도체 업계를 평가했다. 세계적인 소부장(소재·부품·장비) 기업은 미국, 유럽, 일본 등에 있으니 이들이 소부장 수출을 줄일 경우 ‘기술력이 좋아도 원재료가 없는데 뭘 할 수 있겠냐’는 취지였다. 일각에서는 AI 인프라 투자 사이클이 꺾이거나 중국이 자체 메모리 굴기에 성공하면 뒤집힐 ‘조건부’ 호황이라는 지적도 나온다. 내년이나 후년까지 HBM 슈퍼사이클이 지속될 것이라는 확신에 찬 전망을 부정하려는 것이 아니라, 그 이후를 대비하자는 얘기다. 반도체 다음은 무엇인가. 첨단 바이오, 양자컴퓨팅 등 다른 주도 산업을 꼽으려는 게 아니다. 우리 정부가 반도체 다음 기술을 육성하는 데 사활을 걸기를 바란다. 기업인들은 대기업에는 우상향 발전을 유지하도록 ‘정부의 관리’가 필요하지만, 혁신 기술 기업에는 ‘보호·육성책’을 쏟아부어야 한다고 설명했다. 혁신 기업이 신기술·신제품을 만드는 데는 수십년이 걸릴 수 있고, HBM처럼 ‘외부 조건의 정렬’과 우연히 만날 때까지 수십년을 기다려야 할 수도 있다. 엔비디아는 1993년 창립 이후 2022년 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 붐을 만날 때까지 약 30년이 걸렸고, 1984년 세워진 ASML은 EUV 노광장비 독점 공급자로서 진가를 발휘한 2018년까지 약 35년이 필요했다. 무엇보다 혁신 기술 기업들을 위한 보호·육성책이 정치적 임기(5년)와 무관하게 작동하도록 해 달라고 호소했다. 이에 이정동 서울대 공대 교수가 제안한 ‘인내 자본’에 주목할 필요가 있다. 금융시장에 돈은 많은데, 정작 위험을 안고 오래 기다리는 ‘착한 돈’이 적다는 것이다. 국가 차원의 딥테크 기업 전문 투자기관이나 연기금의 활용 등을 고민할 만하다. 이경주 산업부장

‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

‘인공지능(AI) 후발주자’로 평가받던 애플이 최근 사상 최고 주가를 경신하며 주목받고 있다. 중국 AI 시장을 공략하며 고객사를 확대하는 동시에, 내부적으로는 AI 칩 스타트업 인수를 통한 서버용 반도체 경쟁력을 강화하려는 ‘투트랙 전략’을 꾀하는 모습이다. 15일(현지시간) 미국 정보기술(IT) 매체 디인포메이션에 따르면 애플은 최근 여러 반도체 스타트업과 인수 가능성을 타진하고 투자은행들과 관련 거래를 논의하고 있다. 애플은 전통적으로 대규모 인수합병(M＆A)에 보수적이었으나 최근 자체 개발 중인 AI 서버용 프로세서의 성능이 충분히 올라오지 않자 적극적으로 칩 자립도를 높이려는 모습이다. 애플은 현재 내부 AI 서버로 자체 설계한 ‘M2 울트라’ 칩을 사용하고 있지만 고성능 작업을 완벽하게 처리하지 못하고 있다. 실제로 올해 초 진행된 음성비서 ‘시리’의 개편 과정에서도 구글의 생성형 AI 제미나이를 구동할 때 자체 칩의 한계로 일부 복잡한 연산 기능을 엔비디아 AI 칩으로 우회 처리한 것으로 알려졌다. 애플은 당초 ‘발트라’라는 차세대 서버 칩도 올해 출시할 계획이었으나 일정이 지연된 바 있다. 대외적으로는 중국 시장 공략을 통한 외연 확대를 꾀하고 있다. 애플은 최근 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)로부터 AI 서비스 ‘애플 인텔리전스’의 현지 출시 승인을 받았다. 알리바바의 AI 모델인 ‘큐원’을 콘텐츠 필터링에 활용하고, 검색 기능은 바이두와 연동하는 등 중국 현지 기업과 협력 체계를 구축했다. 이는 미국 기업에게 장애물이 될 수 있는 중국 정부의 자국 기업 우대 정책을 오히려 협업 기회로 활용해 세계 최대 스마트폰 시장에서 아이폰의 경쟁력을 유지하려는 전략으로 풀이된다. 업계에서는 세계 스마트폰 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 애플이 중국 시장 공략과 함께 반도체 기술 투자 확대로 회사 안팎에서 시장 영향력과 기술 자립을 모두 키우려는 투트랙 전략이라는 분석이 나온다. 팀 쿡 최고경영자(CEO) 체제 이후 리더십 개편을 앞둔 점도 AI 중심의 사업 재편에 속도를 내는 배경으로 꼽힌다.

LG전자가 피지컬 인공지능(AI)과 AI 데이터센터 냉각솔루션, 스마트팩토리 등 미래 사업 경쟁력 강화로 AI 시대의 신성장 동력 확보에 나섰다. 올해를 로봇 사업 본격화의 원년으로 보고 종합 로봇 솔루션 기업으로서의 입지를 강화하겠다는 방침이다. LG전자는 최근 최고경영자(CEO) 직속으로 전사 로봇 사업 역량을 결집한 로보틱스사업센터를 신설했다. 피지컬 AI 기반의 대표 미래 사업으로 육성 중인 로보틱스 분야에서 사업 기회 발굴부터 공급망, 제조 등에 이르기까지 실제 사업에 필요한 핵심 역량을 결집해 성장 속도를 끌어올리겠다는 취지다. LG전자는 로봇 성능 고도화를 위해 서초구 양재 연구개발(R＆D) 캠퍼스에 로봇 학습용 데이터팩토리도 구축하고 있다. 이르면 이달 중 LG 클로이드 100대를 투입해 운영을 시작할 예정이다. 이어 200대 이상을 순차 투입해 연내 학습용 로봇 대수를 총 300대 규모까지 확대할 계획이다. LG전자는 데이터팩토리를 통해 로봇의 두뇌에 해당하는 RFM(Robot Foundation Model)을 고도화해 로봇 성능도 성장시킬 계획이다. 이에 엔비디아 등 글로벌 빅테크와의 협력이 가속화할 것으로 보인다. 액추에이터 시장에서도 최근 양산을 시작했다. 액추에이터는 모터·감속기·제어기·센서 등을 결합해 회전과 직선 운동을 만드는 구동 장치다. 로봇의 손가락, 팔다리를 정확하게 움직이게 해 로봇의 경쟁력을 좌우하는 핵심 부품이다. 이 밖에 LG전자는 AI 데이터센터를 위한 토털 냉난방공조(HVAC) 솔루션을 앞세워 B2B 영역의 핵심 동력인 HVAC 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 고성능 서버 수요 급증으로 막대한 열을 효율적으로 제어하는 고성능 냉각 시스템이 필수가 된 가운데 차세대 열관리 솔루션으로 관련 시장을 선도하겠다는 것이다. 스마트팩토리 사업은 향후 다양한 산업군의 생산 공정을 혁신하는 고수익 B2B 솔루션으로 육성해 나갈 계획이다. LG전자가 최근 10년간 축적한 제조·생산 데이터 분량은 약 770테라바이트(TB)에 이른다.