배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리가 어제부터 국가인공지능(AI)전략위원회 상근 부위원장 자리를 겸직한다. 임문영 전 부위원장이 광주 광산을 보궐선거 출마로 사직한 데 따른 임시 방편이다. 청와대에 신설된 AI미래기획수석으로 임명됐던 하정우 전 수석도 지난달 부산 북구갑 보궐선거 출마로 자리를 비웠다. 정부 출범과 함께 야심차게 마련된 자리들을 1년도 지키지 못한 것이다. 326개 과제가 담긴 ‘대한민국 AI 행동계획’ 점검과 부처 간 협업, AI 입법 프레임워크 설계 등 갈 길이 여간 바쁘지 않다. 컨트롤타워 공백은 당장 예산 확보, 인재 양성, 국제 공조 차질로 이어진다. AI 국가 사령탑이 이토록 가볍게 흔들려서 되는 일인지 걱정이 앞설 수밖에 없다. 우리 반도체 기업들은 전대미문의 기록적 수익을 내고 있으나 반도체 슈퍼사이클이 얼마나 지속될지는 아무도 장담할 수 없다. 정부가 약속한 ‘AI 3강’을 실현하겠다면 지금은 기업 투자 재원을 탄탄히 확보하고 데이터센터, 전력망 등 인프라를 보강할 방안을 찾느라 바빠야 할 때 아닌가. 김용범 청와대 정책실장은 “AI 인프라 시대의 과실은 전 국민에게 환원돼야 한다”고 했다. 이 발언이 논란이 되자 이재명 대통령은 “초과세수의 국민 환원”을 뜻하는 것이라며 진화에 나섰다. ‘AI 국민배당금’을 놓고 갑론을박하지만, AI 시대에 우리 반도체가 시장 주도권을 쥐고 있기에 그나마 가능한 공방이다. 물 들어올 때 노 젓는 것은 만고의 진리다. 초과 이윤을 어떻게 나눠 쓸지보다 지금의 골든타임을 놓치지 않고 AI 강국으로 도약할 발판을 어떻게 만들지 그 고민을 먼저 해야 한다. 주요국들은 AI 청사진을 짜서 시한을 정해 밀어붙인다. 미국은 10기가와트 데이터센터를 미 전역에 구축하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 가동한다. 중국은 화웨이 칩과 딥시크를 잇는 생태계 자립에 나섰고, 유럽연합(EU)은 AI 기가팩토리 5곳 건설 계획을 못박았다. 우리는 무엇을 하고 있는가.

국회 전체 의석 5%가 바뀌는 큰 판차기 총선 주도권·대선 포석 연결평택을 조국, 김용남·유의동과 3강국회 입성 땐 여권 권력 지형 변화내리 3번 전재수 선택한 부산 북갑한동훈 백병전·하정우 전 수석 출격계양을 등 교통정리 골머리 앓은 與짠물 경쟁 野, 윤어게인 공천 될 판6·3 지방선거, 재보궐 선거가 딱 한 달 앞으로 다가왔다. 사전투표를 감안하면 남은 시간은 더 짧다. 지난달 이 지면에서도 살펴봤지만 지금도 여당의 구조적 우세에는 큰 변화가 없다. 남은 한 달 동안 대통령이나 여당이 큰 위기에 처하거나 야당에 대한 국민적 평가가 갑자기 달라질 가능성은 낮다. 그럼에도 전국 선거답게 긴장감은 상당히 높아지고 있다. 특히 부산, 울산, 경남을 중심으로 국민의힘 소속 현역 자치단체장들이 여당 후보와의 격차를 줄이면서 접전 양상이 벌어지고 있다. 수성을 해야 하지만 추격자 노릇도 해야 하는 이들의 선거 전략은 대동소이하다. 지지율이 낮고 당내에서도 빈축을 사고 있는 장동혁 대표의 개입을 최대한 차단하면서 야당 현직 단체장과 여당 후보의 맞대결, 닫힌 싸움을 만들어 내야 하는 것이다. 독자적 지역 선대위 출범, 당명이나 빨간색 당 색을 전면에 내세우지 않는 캠페인 등이 이를 방증하고 있다. 만약 이런 전략이 먹혀든다면 부울경→대구→서울, 강원으로 동남풍이 확산되고 역시 국민의힘 현역 단체장들이 버티고 있는 충청권에 영향을 미칠지도 모르겠다. 국민의힘으로선 솟아날 구멍이 영 없지는 않으니 마지막까지 기대를 버리지 않을 상황이 마련되긴 한 셈이다. 그런데 이번에 지방선거만큼이나 중요한 것은 무려 14곳에서 펼쳐지는 국회의원 재보궐 선거다. 이재명 대통령 집권 1년 만에, 제22대 국회 하반기 시작을 앞두고 전체 의석의 5%가 바뀌는 큰 판이 벌어지게 됐다. 게다가 이 선거는 여와 야의 대결 이상의 성격을 띠고 있다. 지방선거에서 당선되는 사람들은, 그들 역시 제각각의 정치적 계획과 전망이 있겠지만 당분간은 자기 지역 행정에 매진해야 한다. 하지만 재보궐 국회의원 선거는 다르다. 여와 야의 승패 가르기라는 성격도 크지만, 이재명 정부 임기가 중반부로 접어드는 시점에서 각 진영 내부의 역학 관계는 물론이고 차기 총선 주도권, 대선의 포석과도 연결된다. 그렇기 때문에 6·3 선거에서도 재보궐 선거가 지방선거보다 어떤 의미에서 더 흥미롭고 치열하다. ●민주당, 원래 가졌던 13곳 이겨야 본전 자기 자리에서 선거를 발생시키지 않기 위해 의원직 사퇴 날짜를 미룰지도 모른다는 이야기들이 없지 않았지만 결국 6·3 지방선거 출마자 중 여야 의원들은 모두 의원직을 내려놓았다. 애초에 선거법 등으로 현역 의원이 직을 상실한 곳에 더해 14곳의 자리가 생겼는데 원래 의석의 주인을 따져 보면 더불어민주당이 13명, 국민의힘이 1명이다. 산술적으로만 따지자면 민주당은 싹 다 이겨야 본전치기고 야당 입장에선 추경호 대구시장 후보 자리 1석에 조금이라도 더하면 남는 장사가 된다. 호남권이나 인천, 경기 안산 등은 민주당의 텃밭이라 승부보다는 공천이 관심사였다. 부산에서 태어나 초등학교 교사 생활을 하다 변호사가 된 후 울산에서 활동하고, 지난 총선 때 울산 지역 영입 인재로 발탁됐지만 낙선한 후 청와대 대변인을 지낸 사람(전은수 후보)을 아무 연고도 없는 충남 아산을 선거구에 전략공천한 것은 민주당의 초강세 혹은 무심함을 그대로 드러내고 있다. 강훈식 청와대 비서실장이 자기 지역구를 청와대 대변인에게 물려준 셈이다. 반대로 국민의힘 입장에선 경기 하남갑과 평택을, 부산 북구갑, 충남 공주·부여·청양 등이 해볼 만한 곳이다. ●핫플 평택을·부산 북구갑 다자 혼전 어쨌든 이번 재보궐 선거에서 현재 가장 관심을 모으는 곳은 경기 평택을과 부산 북구갑이라는 데는 이론의 여지가 없다. 그런데 이 두 곳은 여야의 맞대결이 아니라 다자간 혼전이 벌어지는 곳이다. 그래서 더 수싸움이 치열하고 계산이 복잡하다. 평택을에는 조국 조국혁신당 대표, 부산 북구갑에는 한동훈 전 국민의힘 대표가 나선다. 두 사람 모두 여러 차기 주자 여론조사에서 각 진영의 선두권에 있는 인물들이다. 그런데 두 사람 모두 민주당, 국민의힘을 대표해서 나오지 못했다. 오히려 거대 양당은 ‘공당의 책무는 승리’라며 그 두 사람을 압박하고 있다. 두 사람 입장에서는 상대 진영에 대한 경쟁력은 물론 자기 진영 내에서도 독자적 역량을 증명해 내야 하는 셈이다. 평택을은 말 그대로 혼전 양상이다. 민주당은 오랜 고민 끝에 국민의힘 소속으로 국회의원을 지냈고 개혁신당을 거쳐 온 수원 출신 김용남 전 의원을 공천했다. 지역 내 대규모 제조업 사업장을 중심으로 만만찮은 세를 갖고 있는 진보당에선 김재연 전 대표가 일찌감치 밭을 갈고 있다. 범진보가 셋으로 갈라진 것. 보수 진영에선 ‘유일한 평택 사람’이자 이 지역에서 이미 3선을 한 유의동 전 의원과 극우 혹은 강경보수의 상징적 인물인 황교안 자유와혁신 대표가 나섰다. ●조국, 배지 성공 땐 비명·친문 구심점 원래 평택은 도농 복합도시로 정치적 바람이 잔잔한 곳이지만 지금은 다르다. 이번 선거를 제외하고라도 세계 최대 규모의 삼성전자 캠퍼스, 세계 최대 규모의 미군기지 캠프 험프리스, 고덕 등으로 도시의 성격이 급변했다. 지금은 거대 양당 후보인 김용남, 유의동과 조국이 3강을 형성하고 있다. 조 후보가 김용남 후보와 자신을 중심으로 한 정치적 단일화를 이뤄 낸다면 손쉬운 승부가 될 수 있겠지만 ‘뉴이재명’의 대표성을 지녔다고 자부하는 김용남 후보도 민주당에 안착하기 위해 총력을 다할 것이고 여권 내 ‘비명’(비이재명)의 대표 격인 조 후보에게 민주당이 프리패스를 내주기도 어려운 상황이다. ‘평택 사람’ 유의동도 저력의 소유자다. 조 후보 입장에선 스스로 치고 나가 힘에 의한 사실상 단일화를 이뤄야 하는 것. 조 후보가 국회에 입성하느냐 마느냐에 따라 향후 여권의 권력 지형도 상당히 달라질 것이다. 민주당과 조국혁신당이 지방선거 후 합당키로 약속해 놓은 상황이기도 하고 조 후보가 배지를 달고 원내에 복귀한다면 친문(친문재인)·비명의 구심점이 될 것이 분명하다. 그렇기 때문에 김어준으로 대표되는 여권의 원 주류들은 그에게 우호적이지만 ‘뉴이재명’은 상당한 경계심을 드러내고 있다. 부산 북구갑도 유사점이 크다. 민주당 전재수 부산시장 후보의 아성이던 곳에 국민의힘 출신 한동훈 후보가 출사표를 던졌고 부산 출신인 하정우 전 청와대 AI미래기획수석이 민주당의 전폭적 지지를 받고 내려왔다. 국민의힘은 경선을 통해 후보를 선출한다는데 과거 이 지역에서 재선을 했지만 스스로 떠났다가 돌아온 박민식 전 의원의 공천이 유력해 보인다. ●국힘, 한동훈 막으며 동남풍 확산 과제 부산 북구 자체가 보수 세가 강한 부산 지역구지만 지난 3차례 총선에서 모두 민주당 배지(전재수)를 만든 복합적인 성격을 띠고 있다. 국힘에서 제명당한 이후 존재감을 오히려 높여 온 한 전 대표의 등장이 이 지역을 핫플레이스로 만든 것. 한 전 대표는 입성 2주밖에 안 됐지만 강력한 인지도를 바탕으로 철저히 바닥을 훑는 캠페인을 벌이고 있다. 차가운 엘리트 이미지와 정반대로 백병전을 벌이고 있는 그에 대한 현지 반응도 괜찮다는 것이 지배적 평가다. 또한 한동훈이 등장하자마자 직접 견제에 나서 난타전을 벌였던 전재수 후보의 기세도 한풀 꺾여, 한 후보 측은 자신들이 ‘동남풍의 시발점’이라 자부하고 있다. 한동훈을 제명한 국힘 장 대표 입장에선 그의 국회 입성을 두고 볼 순 없는 일이다. 하지만 국힘 입장에서 한동훈을 막는 동시에 동남풍을 키워 나가는 것은 초고난도의 과제다. ‘전재수 행님’의 고교 후배인 하 전 수석이 이 틈을 노리고 부산으로 왔다. 일반적인 선거의 관점에서 보면 하 전 수석은 매력적인 자원임에는 분명하고 3자 구도가 유지되면 가장 유리하다. 하지만 출마 과정에서 잡음이 상당했고 본인 개인의 정치적 역량이 검증되지 않았다. 평택을의 조 후보도 그렇지만 부산 북구갑에서 한 후보가 당선된다면 보수 정치권의 판도가 완전히 바뀔 것이다. ‘윤어게인의 종지부’가 되는 것. 그렇기 때문에 장 대표 말고라도 한 후보에 대해 떨떠름한 시선을 보내는 국힘 인사들이 상당하지만 국힘 입장에서, 특히 부울경 선거를 치르는 사람들 입장에서 한동훈을 공박하면 장 대표와 한 묶음 신세가 된다. 위의 두 곳만큼은 아니지만 다른 선거구의 양상도 일반적 선거와는 다르게 진행되고 있다. 민주당은 자체 교통정리에 상당한 골머리를 앓았다. 우여곡절 끝에 이 대통령의 지역구이자 송영길 전 대표의 지역구였던 인천 계양을에는 이 대통령의 분신인 김남준 전 청와대 대변인을 공천했고 송 전 대표는 인천 연수갑으로 갔다. 경기 안산갑에는 김남국 전 청와대 비서관이 확정됐다. 경기 하남갑에는 이광재 전 강원지사가 공천됐다. 2심에서 유죄를 받고 대법원 판결을 기다리고 있는 김용 전 민주연구원 부원장은 경기도 강세 지역 출마를 강력히 희망했지만 공천을 받지 못했다. 경쟁력보다는 여권 내부 역학 관계가 크게 좌지우지한 라인업이다. 없는 형편이지만 국힘도 복잡하긴 매한가지다. 국힘 입장에서 해볼 만한 지역은 평택을, 하남갑, 부산 북구갑, 공주·부여·청양, 울산 남구갑, 대구 달성 등이다. 이 가운데 평택을(유의동), 하남갑(이용), 대구 달성(이진숙)의 공천을 확정 지었다. 문제는 공천을 받은 이용 전 의원, 이진숙 전 방송통신위원장과 공주·부여·청양에 출마한 정진석 전 대통령실 비서실장이 ‘윤석열 상징성’이 강한 인물들이라는 점이다. 이들이 실제로 해당 지역에서 상대적 경쟁력을 갖추고 있는 것은 분명하다. 하지만 윤석열·김건희 부부가 최근 내란죄가 아닌 죄목의 2심 판결에서도 상당한 중형을 받은 마당에 ‘윤어게인’ 딱지가 다시 붙는다면 그나마 불기 시작한 ‘동남풍’은 역풍을 맞을 것이 분명하다. 한동훈 내치고 윤어게인 끌어안는 그림이다. 이런 까닭에 전 지역에 전략공천을 단행한 민주당과 달리 국힘은 경선을 많이 진행한다지만, 현재 국힘 상황에서 후보 경선은 ‘짠물’ 경쟁장이 되기 십상이다. 국힘 역시도 내부의 역학 관계, 향후 포석이 훨씬 더 눈길을 끄는 상황이다. 윤태곤 공공전략컨설턴트

한국이 개발한 인공지능(AI) 모델의 경쟁력이 세계 3위 수준이라는 미국 명문대 연구소의 평가 결과가 나왔다. 인구수 대비 AI 특허 수는 2년 연속 세계 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부는 미국 스탠퍼드대 ‘사람 중심 AI 연구소’(HAI)가 지난 13일(현지시간) 발표한 ‘AI 인덱스 2026’ 보고서에 이런 내용이 담겼다고 14일 밝혔다. 한국은 지난해 출시된 주목할 만한 AI 모델 수에서 미국(50개), 중국(30개)에 이어 3위(5개)를 기록했다. 5개 중에 4개가 LG AI 연구원의 AI 모델 ‘엑사원’이었다. 캐나다, 프랑스, 홍콩, 영국 등은 1개로 공동 4위에 올랐다. 한국은 2위인 중국과 6배 격차가 나 세계 AI 경쟁국 구도는 ‘2강 1중 4약’으로 평가된다. 한국은 세계 ‘AI 3강’ 진입을 목표로 하고 있다. 인구 10만명당 AI 특허 수는 14.31개로 전년도에 이어 2년 연속 세계 1위를 달성했다. 룩셈부르크(12.25개)와 중국(6.95개), 미국(4.68개)이 뒤를 이었다. AI 도입률은 25위에서 18위로 7계단 올랐다. 보고서는 한국의 ‘AI 기본법’을 국가 차원의 AI 산업 육성과 신뢰 기반 조성의 근거를 마련한 선도적 사례로 소개했가. 고대역폭메모리(HBM) 제조 관련 글로벌 선도 기업으로 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 미국의 마이크론과 함께 조명됐다.

정부가 2030년까지 재생에너지 설비 용량을 100GW 이상으로 확대한다. 신차의 40% 이상을 전기차·수소차가 차지하도록 유도한다. 산업계는 원유 등 1차 에너지원 사용을 줄이고 전기로의 전환을 추진한다. 국내 주요 전력 공급방법을 재생에너지로 전환해 에너지 수급 위기 상황을 기회로 이용하겠다는 구상이다. 기후에너지환경부는 6일 국무회의에서 이런 내용의 ‘국민 주권 정부 에너지 대전환 추진 계획’을 보고했다. 최근 중동 사태로 원유 수입 다변화 등 기존의 에너지 안보 전략이 더 이상 유효하지 않은 상황이 됐고 인공지능(AI) 데이터센터, 피지컬 인공지능 확산, 첨단 전략산업 투자 확대 등으로 전력 수요가 폭증하고 있어 재생에너지 등 국내 생산 에너지를 확대하기로 했다. 기후부는 우선 재생에너지 설비 용량을 2030년까지 100GW 이상으로 늘리고 재생에너지 발전 비중을 20% 이상으로 끌어올리기로 했다. 재생에너지는 전력 공급이 일정하지 않은 ‘간헐성’이 단점인 만큼 전력망에 에너지저장장치(ESS)와 양수발전댐 등 전력을 저장했다가 필요할 때 공급할 수 있는 유연성 자원도 늘린다. 재생에너지 확대를 뒷받침하고 산업을 육성하기 위해 태양광 셀·모듈, 풍력 터빈, 배터리에너지저장장치(BESS), 전선, 변압기, 수전해 설비 등 핵심 기술 개발과 실증을 지원한다. 에너지 분야 창업을 지원하는 한편 ‘지역 에너지 특별시’도 조성한다. 전기요금과 전력시장도 개편한다. 현재 재생에너지 RPS 제도(일정 규모 이상 발전사업자가 발전량 일정 비율을 재생에너지로 공급하도록 하는 제도)를 ‘장기 고정가격 계약시장 제도’로 전환해 재생에너지 발전 단가 하락을 유도한다. 주민이 재생에너지 발전 사업과 고압 송전망 건설에 투자하고 이익을 나누는 사업에 국민 1000만명이 참여하도록 한다. 석탄화력발전소 60기를 2040년까지 단계적으로 폐지하는 구체적 로드맵을 마련하고 2040년 이후에도 설계 수명이 남는 21기의 경우 ‘에너지 안보 발전원’으로 활용하는 방안을 모색한다. 전기차와 수소차는 지원을 통해 2030년까지 신차의 40% 이상을 차지할 수 있도록 한다. 경찰차와 액화석유가스(LPG) 택시, 렌터카, 법인차 등을 조기에 전기차로 전환하고 건설기계·농기계·선박·이륜차 전기화에 속도를 낼 계획이다. 석탄 대신 수소를 활용해 철광석에서 산소를 제거하고 철강을 생산하는 30만t 규모 ‘수소환원제철 설비’를 2028년 완공하고 2038년 상용화한다는 계획도 추진된다. 석유화학 분야에서는 전기 나프타 분해 설비 전환과 공정 효율화가 추진된다. 기후부는 “에너지 대전환을 신속히 추진해 중동 전쟁 등 대외적 충격에도 흔들리지 않도록 만들겠다”면서 “에너지 자립을 실현하는 한편 산업 경쟁력 확보로 ‘녹색 제조 세계 3강’으로 도약하고 햇빛·바람·계통 소득으로 에너지 소득을 실현하겠다”고 밝혔다.

하정우 청와대 AI미래기획수석은 19일 방한 중인 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)를 만나 한국의 ‘인공지능(AI) 3강’ 달성을 위한 협력 방안을 논의했다. 하 수석과 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 이날 서울 종로구 국가과학기술자문회의 회의실에서 수 CEO를 접견하고 전국적인 AI 고속도로 구축 등을 통한 ‘AI 3강’ 도약 전략을 설명했다고 청와대는 밝혔다. 수 CEO가 이끄는 AMD는 미국의 글로벌 반도체 설계 전문(팹리스) 기업으로, AI 가속기 시장에서 엔비디아에 이어 점유율 2위를 차지하고 있다. 이 자리에서 수 CEO는 이번 방문을 통해 국내 AI 기업들과 협력이 보다 공고해진 점에 만족을 드러냈다고 국가AI전략위원회는 전했다. 또한 한국 정부와 AMD는 현재의 성공적인 협력 모델을 바탕으로 향후 더 많은 한국 기업들이 AMD의 개방형 AI 생태계를 통해 시너지를 창출할 수 있도록 민관 협력을 확대해 나가기로 했다. 특히 양측은 한국의 글로벌 AI 경쟁력 확보와 지역 산업의 AI 전환(AX)을 위한 협력 방안에 대한 의견을 나눴다. 또 데이터 센터 구축 등 지역 균형 발전을 위한 지역 산업 AX의 중요성에 대해 공감하고, 그 실현 과정에서 AI 연구혁신 프로그램인 ‘K문샷’과 연계한 AI 소프트웨어 인재 양성 및 공동 연구개발(R＆D) 등 다각적인 협력 방안을 모색했다. 국가AI전략위원회는 “양측은 앞으로도 글로벌 개방형 AI 생태계 구축을 위해 상호 호혜적인 협력을 확대해 나가기로 했다”고 강조했다.

임문영 AI전략위 부위원장 강연“컴퓨터공학자 노벨상 받는 시대우린 아직 학문 간 칸막이에 갇혀 정부, 독자 AI 프로젝트 진행 중” “세상을 이끄는 세 가지 힘인 권력, 지식, 민중 가운데 가장 크게 변화한 것이 지식입니다. 인공지능(AI)이 몰고 온 지식 인플레이션 시대에 이 지식이 어디로 향하게 될지가 우리의 고민입니다.” 우리나라의 AI 중장기 전략을 진두지휘하는 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 10일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 ‘AI 시대의 지식리더십’이란 주제의 서울신문 광화문라운지 강연에서 이같이 말했다. 임 부위원장은 “지식 인플레이션 시대에 지식이 어떻게 발전하고 어떤 방향으로 가는지를 봐야 한다”며 “컴퓨터공학자가 노벨 물리학·화학상을 받는 시대에 우리나라는 여전히 학문 간 칸막이 속에서 모든 걸 해석하려 한다”고 지적했다. 이어 “과거의 문·이과 개념이 무너진 지 오래된 만큼 ‘통섭’이 필요한 시대”라고 강조했다. 임 부위원장은 미국의 ‘제네시스 미션’에 대해 “모든 과학 데이터와 시설을 모은 뒤 무한 루프를 돌려서 최종 결론을 낼 때까지 AI가 스스로 혼자 일하게 만드는 방식”이라며 AI 시대의 지식 생산 변화상을 소개했다. 이어 “한국도 AI를 통해 24시간 돌아가는 실험실에서 기존보다 연구를 훨씬 빠르게 수행하는 변화가 일어나고 있다”고 전했다. AI 시대의 과제도 짚었다. 임 부위원장은 “AI가 생산한 슬롭(쓰레기) 콘텐츠가 인간이 만든 자료의 양을 역전하기 시작했다”며 “AI가 또 다른 AI 슬롭을 다시 학습하면서 ‘모델 붕괴’라는 파멸적인 상황이 닥칠 가능성이 커졌다”고 우려했다. 또한 사람들의 확증편향이 심각해진 상황을 짚으며 “파편화된 사회를 어떻게 통합할 것인지도 문제”라고 설명했다. 한국이 ‘AI 3강’ 국가가 될 것이라고도 전망했다. 임 부위원장은 “우리나라는 이미 AI 3강 그룹 안에 있다”면서도 “1, 2위인 미국·중국과의 격차에는 넘사벽(넘을 수 없는 4차원의 벽)이 있다”고 진단했다. 그는 “변화 속에서 기존 관성으로는 살 수 없다”며 “그래서 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트를 진행하고 AI 행동계획을 의결했다”고 언급했다. 이어 “이를 통해 AI 발전 생태계를 조성하고 잠재적 우수 기업을 길러내는 게 이재명 정부의 목표”라고 강조했다.

30년 AI 발전의 산증인LLM 딥러닝 이후 진화 매우 빨라시험 부정행위? 과제를 바꾸면 돼AI 거품론도 크게 걱정할 것 아냐실패 경험은 새로운 도전의 밑천피지컬AI 대응 어떻게로봇 도입 혜택, 노동자 함께 누려야기존 역할 달라져도 새 일자리 생겨AI 핵심은 이미 오픈소스로 알려져꾸준히 투자하면 한국도 3강 가능인간을 뛰어넘는 ‘디지털 뇌’가 물리적인 ‘몸’과 결합한 피지컬 인공지능(AI)이 2026년 벽두 인류의 화두로 떠올랐다. 성큼 다가온 피지컬 AI를 바라보는 시선에는 두려움과 기대가 교차한다. 일자리를 뺏길 수 있다는 걱정을 넘어, 인간 통제를 벗어날 수도 있을 것이란 막연한 불안까지 느낀다. 동시에 인간의 생물학·물리적 한계를 피지컬 AI의 ‘강력한 몸’을 통해 극복할 수 있을 것이란 희망도 공존한다. 30년 가까이 AI 학계와 산업·교육계에 독보적 영향력을 미친 피터 노빅(70) 구글 연구총괄(Director of Research) 겸 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구원(HAI) 펠로를 지난달 27일 화상으로 만났다. 노빅 총괄은 “(AI와 인간이 공존할 미래를) 누구도 정확하게 알 수는 없지만, 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점은 우려된다”면서 “그 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다”고 강조했다. 또 “피지컬 AI 도입에 따른 혜택을 경영자, 주주 외에 노동자도 함께 누릴 수 있어야 한다”고 밝혔다. 다음은 일문일답. -AI 교육 바이블로 불리는 ‘인공지능 : 현대적 접근방식’(1995)을 집필했는데. “(공동 저자인) 스튜어트 러셀(UC버클리 교수)과 적절한 때 만났다. 프로그래머가 직접 규칙과 지식을 일일이 입력하던 방식에서 머신러닝으로 이동이 일어날 때였다. 2022년 전후 거대언어모델(LLM)을 활용한 딥러닝이 AI 발전을 가속했다. 1995년 목격한 변화의 싹이 매우 빠르게 진화하는 상황이다.” -교육자이기도 해서 더 궁금하다. 최근 한국 대학에선 AI를 이용한 부정행위가 논란인데. “AI로 학생 개개인에게 세심한 개별 지도를 할 수 있게 됐다. 교사가 30명을 동시에 가르쳐야 하던 교실에선 어려웠다. 물론 학생이 부정행위를 하는 것은 아닌지, AI가 과제를 대신하고 학생은 생각하지 않는 건 아닌지 우려도 있다. 결국 학생이 더 깊게 사고하도록 과제를 바꾸는 게 중요하다. AI가 단순 작업을 대신하는 만큼, 학생은 보다 수준 높은 과제에 도전할 수 있어야 한다. 평가 일부를 대면으로 해야 한다. 과제를 받은 뒤, 교사가 마주 앉아 작업 과정과 내용을 설명하도록 요구하는 식이다. AI의 도움을 받았다면 제대로 답하지 못할 가능성이 크다.” -빅테크의 과도한 투자와 수익성 부진 우려에 따른 AI 거품론이 끊이지 않는다. “AI가 혁신 기술로 떠오르자 기회를 놓치지 않으려는 투자 열기가 주식시장에 번졌다. 과잉 투자도 생기고, 성공하는 기업도, 실패하는 기업도 나오기 마련이다. 하지만 크게 걱정하진 않는다. 2008년 (서브프라임 모기지 사태 때)에는 주식시장을 넘어 삶 전반이 타격을 입었다. 이번에도 일부 벤처캐피털은 기대만큼 이익을 거두지 못할 수 있다. 하지만 사회 전반에 부정적 영향을 미치지는 않을 거다. 일부는 실패하더라도 소중한 경험을 얻은 이들은 다른 곳에서 새로운 도전을 하게 될 거다.” -지난달 세계 최대 가전·IT 전시회 CES에서 현대자동차가 선보인 ‘아틀라스’로 피지컬 AI에 관한 관심이 뜨겁다. 이후 현대차 노동조합은 로봇의 공장 투입에 반대하고 나섰다. “자동차 산업은 이미 상당한 자동화가 이뤄졌다. 노동자가 모든 용접을 하거나, 자동차를 도장(塗裝)하는 시대는 끝났다. 노조가 로봇 도입으로 인한 이익을 공정하게 배분하라고 요구하는 것은 타당하다. 로봇이 생산 비용을 낮추고 생산성을 높여 이익을 가져다준다면 경영진과 주주, 기업뿐 아니라 노동자도 혜택을 함께 누릴 수 있어야 한다. 신기술 성과를 어떻게 공유할 것인지 사회적 합의가 필요하다.” -AI가 일자리를 대체할 거라는 전망이 많다. 어디까지 나아갈까. “아직 확실히 알 수는 없다. 과거 새로운 기술은 기존 일자리를 대체했지만, 결과적으로 더 많은 일자리를 만들었다. 이번에도 새로운 수요와 일자리가 생길 거다. 열린 마음으로 받아들이면 기회가 있다. 우려되는 건 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점이다. 농업 자동화는 여러 세대에 걸쳐 이뤄졌기에 적응할 시간이 있었다. 하지만 이번에는 훈련받았거나 하고 싶던 일이 사라지고, 다른 길을 시도하고 싶지 않다고 느끼는 사람도 분명히 생길 거다. 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 우리 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다.” -‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 담론을 주도하는 HAI에 몸담고 있다. AI가 공정하고 포용적이며 인류에게 유익하게 작동하게 하려면. “다양한 장치가 함께 작동해야 한다. 소비자는 제품을 고를 때 기업이 어떤 가치를 추구하고, 그 가치가 자신과 맞는지를 판단한다. 규제도 중요한 축이다. 정부가 무엇을 허용하고 허용하지 않을 지를 정한다. 주요 기업들은 자율 규제인 ‘AI 프레임워크’를 이미 마련했다. 소프트웨어 분야에선 흔치 않지만 전문 직능단체를 통한 관리도 고려할 수 있다. 예컨대 제3자 인증제도가 정부보다 빠를 수도 있다. (노빅 총괄은 미국 최초의 안전규격 인증 회사인 UL의 AI 안전위원회에 참여하고 있다.) 100여년 전 전기가 처음 등장했을 때 미국인들에겐 놀라움과 두려움이 공존했지만, UL이 전선이나 전구 등을 검사하고 안전하다는 인증을 부여하기 시작하면서 소비자들도 신뢰하게 됐다.” -한국은 세계 최초로 AI 생성물 표시를 의무화한 ‘AI 기본법’을 시행했다. “(어느 정도 규제가 적정한지) 아직 확실치 않다. 가짜 뉴스나 조작된 사진은 전에도 있었지만, 영상 제작까지 쉬워지면서 규모가 커졌다. 워터마크는 가능한 대응 수단이지만, 궁극적으론 출처에 더 의존하는 방향으로 나아가기를 바란다. 한쪽은 악의를 갖고 가짜를 만들어내는데, 선의를 지닌 다른 한쪽이 끊임없이 판별해야 하는 싸움은 바람직하지 않다. 웹사이트나 언론사 등이 ‘영상 출처가 어디고, 진짜라는 데 명예를 걸겠다’고 제시하는 구조가 돼야 한다.” -미국과 중국은 AI 분야의 확고한 양강이다. 한국이 틈을 비집고 ‘AI 3대 강국’에 진입할 수 있을까. “미국은 AI 분야의 선두다. 중국도 빠르게 따라잡았다. AI는 ‘패스트 팔로워’가 나타날 수 있는 분야라는 얘기다. 수십년간 전문성을 쌓아야 겨우 첫발을 뗄 수 있는 분야도 있지만, AI는 아니다. 핵심 기법은 오픈소스로 널리 알려졌기에 AI를 이해한 전문가와 연산 능력이나 데이터에 대한 투자, 꾸준한 노력이 갖춰지면 경쟁력을 확보할 수 있다. 한국도 충분히 올라설 수 있다.” -(그는 지난달 30일 서울시가 주관한 ‘AI 서울 2026’ 포럼에서 ‘파운데이션 모델이 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로 기조연설을 했다.) 서울시는 피지컬 AI 선도도시로 도약하기 위해 ‘양재 AI 클러스터’와 ‘수서 로봇 클러스터’를 키우기로 했다. 실리콘밸리처럼 성장할 수 있을까. “지난해가 LLM의 해였다면 올해는 피지컬 AI의 해다. 코로나19 때 로봇을 연구하는 학생들이 각자의 집이 아닌 연구실에 모인 게 오늘의 피지컬 AI 성과로 나타나고 있다. 실리콘밸리는 엔지니어, 법률가, 투자자 등 다양한 전문가가 기꺼이 모험하겠다는 마음을 품고 모인 곳이다. 전문가들이 함께 할 수 있는 환경이 성공을 위해 중요하다.” ■피터 노빅 연구총괄은 1956년 미국에서 태어나 브라운대에서 응용수학을 공부하고, UC버클리에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 스튜어트 러셀 UC버클리 교수와 함께 쓴 ‘인공지능: 현대적 접근방식’(1995)을 통해 AI 교육의 표준을 정립했다. 이 책은 전 세계 135개국, 1500개 대학에서 교재로 채택됐다. 2011년 세바스티안 스런과 함께 한 온라인 AI 강의는 16만명 이상이 수강해 온라인 대중교육(MOOC) 열풍의 기폭제가 됐다. 그는 이론에만 매몰되지 않았다. 1998년 미항공우주국(NASA)의 에임스 연구센터 계산과학 분과장을 맡아 우주탐사 로봇 및 자율주행 소프트웨어의 기반을 닦았다. 이후 구글에서 20년 넘게 연구총괄을 맡아 구글이 검색엔진을 넘어 최고의 AI 기업으로 거듭나는 과정을 이끌었다. ‘AI의 미래는 기술이 아닌 인간에 의해 결정되어야 한다’는 철학으로 만들어진 스탠퍼드대 HAI의 펠로를 겸하며 AI 기술의 혁신이 인간의 존엄을 훼손하지 않을 방법을 찾고 있다.

중국 정부는 오래전부터 반도체, 특히 메모리 자급을 국가 전략 과제로 설정하고 막대한 투자를 이어왔습니다. 그러나 성과는 제한적이었습니다. 반도체 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 지 오래되었고, 신규 팹 건설에는 천문학적인 자본과 축적된 공정 기술이 필요하기 때문입니다. 실제로 칭화 유니 그룹은 자금난으로 붕괴되었고, 푸젠 진화는 미국의 제재로 사업이 중단되었으며, 우한 홍신은 사기 사건으로 사실상 역사 속으로 사라졌습니다. 이러한 실패의 연속 속에서 드물게 생존에 성공한 기업이 등장했습니다. 2019년 허페이에서 DDR4 메모리 양산에 돌입한 창신 메모리(CXMT)입니다. CXMT는 중국 최초로 의미 있는 수준의 D램 양산에 성공한 기업으로 평가받고 있습니다. CXMT는 설립 초기, 파산한 독일 메모리 기업 키몬다(Qimonda)로부터 다수의 D램 관련 특허를 정식으로 인수하며 기술적 기반을 다졌습니다. 이를 통해 제재 리스크를 줄이는 동시에 자체 공정 역량을 축적해 왔습니다. 다만 성장 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 한국 반도체 인력 유출 논란이 제기되었고, 실제로 관련자 일부가 실형을 선고받은 사례도 있었습니다. 이로 인해 국내에서는 CXMT를 바라보는 시선이 마냥 우호적이지만은 않은 것도 사실입니다. 그럼에도 불구하고 CXMT의 기술적 진전은 분명합니다. 2019년 DDR4 양산을 시작으로 2024년에는 DDR5와 LPDDR5 양산에 성공했습니다. 허페이에 위치한 두 개의 팹을 중심으로 월 약 16만 장 수준의 웨이퍼 처리 능력을 갖춘 것으로 알려져 있으며, 베이징 경제 기술 개발구 이좡(Yizhuang) 반도체 클러스터에는 CXMT 베이징 법인 명의로 신규 생산 거점을 구축 중입니다. 베이징 팹의 구체적인 생산 규모는 공개되지 않았으나, 현재 가동 중인 1단계 팹에서 월 5만~10만 장 수준, 향후 2단계에서 두 번째 팹이 완공될 경우 월 15만 장 이상의 생산 능력이 추가될 것으로 예상됩니다. 계획대로 진행된다면 현재 목표인 월 30만 장 규모의 생산이 가능해질 전망입니다. 이곳에서는 15nm~17nm급 공정을 중심으로 DDR5와 LPDDR5X 생산에 주력할 것으로 알려져 있습니다. CXMT는 2025년 하반기 기준, 8000Mbps 속도의 DDR5와 1만 667Mbps 속도의 LPDDR5X 양산에 진입했다고 발표했습니다. 또한 DDR5 양산 수율이 80% 수준에 근접했다고 밝혔으나, 이는 회사 측 발표와 일부 업계 추정에 근거한 수치로 외부에서 이를 검증할 수 있는 자료는 제한적입니다. CXMT는 현재 상장을 앞둔 비상장 기업이라 공시한 내용 자체가 별로 없습니다. 또 중국 기업 특유의 비공개 경영 문화로 인해 세부적인 정보 파악에는 한계가 있습니다. 확실한 점은 현재 글로벌 D램 시장 점유율이 약 5% 내외로 추정되며, 아직 ‘안정적인 4위 업체’로 평가하기에는 이르다는 점입니다. 다만 최근의 AI발 메모리 가격 급등과 공급 부족 국면은 CXMT에 매우 유리한 환경을 제공하고 있습니다. 2025년 12월 30일, CXMT는 상하이 증권거래소 STAR 마켓 상장을 위한 증권신고서를 제출하면서 2025년 첫 연간 흑자 달성이 유력하다고 밝혔습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 매출은 570억 위안, 누적 순손실은 408.6억 위안에 달했지만, 지난해 한 해 매출은 550억~580억 위안, 순이익은 20억~35억 위안으로 전망했습니다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승이 수익성 개선의 핵심 배경입니다. CXMT의 주요 고객은 레노버, 화웨이, 알리바바 등 중국 내 기업들입니다. 중국 정부의 정책적 지원 속에서 국산 메모리 채택이 확대되며 안정적인 판로를 확보했습니다. 여기에 글로벌 메모리 공급 부족이 겹치면서, 중국 외 기업들 사이에서도 CXMT 제품을 검토하는 움직임이 감지되고 있습니다. 현재의 가격 환경이 유지된다면 올해는 수익성과 고객 기반 모두 대폭 확대될 가능성이 큽니다. CXMT는 이번 상장을 통해 약 6조 원 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있습니다. 조달 자금은 베이징 팹 2 증설과 올해 착공에 들어간 상하이 신규 팹 및 패키징 시설에 투입될 예정입니다. 미국의 제재로 ASML이나 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT) 등 서방 장비 도입이 제한되면서, 베이징 팹은 중국산 노광·식각·증착 장비를 실제 양산에 적용하는 ‘시험장’ 성격을 띠는 만큼 실제 양산 및 수율이 얼마 정도 될 것인가가 업계의 관심으로 떠오르고 있습니다. 상하이 패키징 시설은 메모리 후공정, 특히 HBM 메모리 생산을 염두에 둔 투자입니다. CXMT는 지난해 하반기부터 화웨이 등 중국 내 주요 AI 칩 설계 기업에 HBM3 시제품을 제공했다고 밝히며, 단계적인 양산을 추진 중입니다. 또 2027년까지 HBM3E 양산을 목표로 선두 업체와의 기술 격차를 줄이겠다는 계획을 제시했습니다. 다만 초기 단계인 만큼 수율과 생산 안정성 측면에서 어려움을 겪을 가능성은 여전히 큽니다. AI발 메모리 대란은 CXMT의 공격적인 증설 전략이 치명적인 부담으로 돌아갈 가능성을 크게 낮춰주었습니다. 여기에 미국의 대중 제재 역시 역설적으로 중국 내 국산 메모리 채택을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 호황이 영원히 지속되지는 않을 것입니다. AI 산업에서 실질적인 수익을 창출하지 못하는 기업들이 투자 속도를 조절하기 시작하면, 시장은 다시 소수 업체 중심의 과점 구조로 재편될 가능성이 큽니다. 이 과정에서 과도한 메모리 생산 설비 증설은 다시 한번 메모리 가격 급락과 치킨 게임을 촉발할 수 있습니다. 그 시점이 오면 이미 막대한 현금 흐름과 기술 경쟁력을 확보한 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 버틸 수 있겠지만, 후발주자인 CXMT는 생존의 기로에 설 가능성도 배제할 수 없습니다. 첨단 공정 장비에 대한 수입 제재가 장기화될 경우, 미세 공정 전환에서의 한계 역시 본격적으로 드러날 수 있습니다. 수익성이 높은 최첨단 공정과 고부가 메모리 제품에 집중한 선두 업체들은 치킨 게임 국면에서도 손실을 최소화하거나 수익을 유지할 수 있지만, 상대적으로 가격 경쟁력에 의존하는 후발 업체들은 구조적으로 불리할 수밖에 없습니다. 실제로 이와 같은 과정을 거치며 수많은 D램 업체들이 시장에서 사라졌고, 현재의 3강 체제가 형성되었습니다. CXMT가 글로벌 메모리 시장 점유율 10%를 돌파하며 4강 체제를 구축할 수 있을지, 아니면 또 하나의 치킨 게임 희생양으로 남을지는 앞으로 몇 년이 결정할 것입니다. AI라는 일시적 순풍을 넘어, 기술과 수익성이라는 본질적인 경쟁력을 입증할 수 있는지가 CXMT의 진정한 시험대가 될 것으로 보입니다.

중국 정부는 오래전부터 반도체, 특히 메모리 자급을 국가 전략 과제로 설정하고 막대한 투자를 이어왔습니다. 그러나 성과는 제한적이었습니다. 반도체 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 지 오래되었고, 신규 팹 건설에는 천문학적인 자본과 축적된 공정 기술이 필요하기 때문입니다. 실제로 칭화 유니 그룹은 자금난으로 붕괴되었고, 푸젠 진화는 미국의 제재로 사업이 중단되었으며, 우한 홍신은 사기 사건으로 사실상 역사 속으로 사라졌습니다. 이러한 실패의 연속 속에서 드물게 생존에 성공한 기업이 등장했습니다. 2019년 허페이에서 DDR4 메모리 양산에 돌입한 창신 메모리(CXMT)입니다. CXMT는 중국 최초로 의미 있는 수준의 D램 양산에 성공한 기업으로 평가받고 있습니다. CXMT는 설립 초기, 파산한 독일 메모리 기업 키몬다(Qimonda)로부터 다수의 D램 관련 특허를 정식으로 인수하며 기술적 기반을 다졌습니다. 이를 통해 제재 리스크를 줄이는 동시에 자체 공정 역량을 축적해 왔습니다. 다만 성장 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 한국 반도체 인력 유출 논란이 제기되었고, 실제로 관련자 일부가 실형을 선고받은 사례도 있었습니다. 이로 인해 국내에서는 CXMT를 바라보는 시선이 마냥 우호적이지만은 않은 것도 사실입니다. 그럼에도 불구하고 CXMT의 기술적 진전은 분명합니다. 2019년 DDR4 양산을 시작으로 2024년에는 DDR5와 LPDDR5 양산에 성공했습니다. 허페이에 위치한 두 개의 팹을 중심으로 월 약 16만 장 수준의 웨이퍼 처리 능력을 갖춘 것으로 알려져 있으며, 베이징 경제 기술 개발구 이좡(Yizhuang) 반도체 클러스터에는 CXMT 베이징 법인 명의로 신규 생산 거점을 구축 중입니다. 베이징 팹의 구체적인 생산 규모는 공개되지 않았으나, 현재 가동 중인 1단계 팹에서 월 5만~10만 장 수준, 향후 2단계에서 두 번째 팹이 완공될 경우 월 15만 장 이상의 생산 능력이 추가될 것으로 예상됩니다. 계획대로 진행된다면 현재 목표인 월 30만 장 규모의 생산이 가능해질 전망입니다. 이곳에서는 15nm~17nm급 공정을 중심으로 DDR5와 LPDDR5X 생산에 주력할 것으로 알려져 있습니다. CXMT는 2025년 하반기 기준, 8000Mbps 속도의 DDR5와 1만 667Mbps 속도의 LPDDR5X 양산에 진입했다고 발표했습니다. 또한 DDR5 양산 수율이 80% 수준에 근접했다고 밝혔으나, 이는 회사 측 발표와 일부 업계 추정에 근거한 수치로 외부에서 이를 검증할 수 있는 자료는 제한적입니다. CXMT는 현재 상장을 앞둔 비상장 기업이라 공시한 내용 자체가 별로 없습니다. 또 중국 기업 특유의 비공개 경영 문화로 인해 세부적인 정보 파악에는 한계가 있습니다. 확실한 점은 현재 글로벌 D램 시장 점유율이 약 5% 내외로 추정되며, 아직 ‘안정적인 4위 업체’로 평가하기에는 이르다는 점입니다. 다만 최근의 AI발 메모리 가격 급등과 공급 부족 국면은 CXMT에 매우 유리한 환경을 제공하고 있습니다. 2025년 12월 30일, CXMT는 상하이 증권거래소 STAR 마켓 상장을 위한 증권신고서를 제출하면서 2025년 첫 연간 흑자 달성이 유력하다고 밝혔습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 매출은 570억 위안, 누적 순손실은 408.6억 위안에 달했지만, 지난해 한 해 매출은 550억~580억 위안, 순이익은 20억~35억 위안으로 전망했습니다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승이 수익성 개선의 핵심 배경입니다. CXMT의 주요 고객은 레노버, 화웨이, 알리바바 등 중국 내 기업들입니다. 중국 정부의 정책적 지원 속에서 국산 메모리 채택이 확대되며 안정적인 판로를 확보했습니다. 여기에 글로벌 메모리 공급 부족이 겹치면서, 중국 외 기업들 사이에서도 CXMT 제품을 검토하는 움직임이 감지되고 있습니다. 현재의 가격 환경이 유지된다면 올해는 수익성과 고객 기반 모두 대폭 확대될 가능성이 큽니다. CXMT는 이번 상장을 통해 약 6조 원 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있습니다. 조달 자금은 베이징 팹 2 증설과 올해 착공에 들어간 상하이 신규 팹 및 패키징 시설에 투입될 예정입니다. 미국의 제재로 ASML이나 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT) 등 서방 장비 도입이 제한되면서, 베이징 팹은 중국산 노광·식각·증착 장비를 실제 양산에 적용하는 ‘시험장’ 성격을 띠는 만큼 실제 양산 및 수율이 얼마 정도 될 것인가가 업계의 관심으로 떠오르고 있습니다. 상하이 패키징 시설은 메모리 후공정, 특히 HBM 메모리 생산을 염두에 둔 투자입니다. CXMT는 지난해 하반기부터 화웨이 등 중국 내 주요 AI 칩 설계 기업에 HBM3 시제품을 제공했다고 밝히며, 단계적인 양산을 추진 중입니다. 또 2027년까지 HBM3E 양산을 목표로 선두 업체와의 기술 격차를 줄이겠다는 계획을 제시했습니다. 다만 초기 단계인 만큼 수율과 생산 안정성 측면에서 어려움을 겪을 가능성은 여전히 큽니다. AI발 메모리 대란은 CXMT의 공격적인 증설 전략이 치명적인 부담으로 돌아갈 가능성을 크게 낮춰주었습니다. 여기에 미국의 대중 제재 역시 역설적으로 중국 내 국산 메모리 채택을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 호황이 영원히 지속되지는 않을 것입니다. AI 산업에서 실질적인 수익을 창출하지 못하는 기업들이 투자 속도를 조절하기 시작하면, 시장은 다시 소수 업체 중심의 과점 구조로 재편될 가능성이 큽니다. 이 과정에서 과도한 메모리 생산 설비 증설은 다시 한번 메모리 가격 급락과 치킨 게임을 촉발할 수 있습니다. 그 시점이 오면 이미 막대한 현금 흐름과 기술 경쟁력을 확보한 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 버틸 수 있겠지만, 후발주자인 CXMT는 생존의 기로에 설 가능성도 배제할 수 없습니다. 첨단 공정 장비에 대한 수입 제재가 장기화될 경우, 미세 공정 전환에서의 한계 역시 본격적으로 드러날 수 있습니다. 수익성이 높은 최첨단 공정과 고부가 메모리 제품에 집중한 선두 업체들은 치킨 게임 국면에서도 손실을 최소화하거나 수익을 유지할 수 있지만, 상대적으로 가격 경쟁력에 의존하는 후발 업체들은 구조적으로 불리할 수밖에 없습니다. 실제로 이와 같은 과정을 거치며 수많은 D램 업체들이 시장에서 사라졌고, 현재의 3강 체제가 형성되었습니다. CXMT가 글로벌 메모리 시장 점유율 10%를 돌파하며 4강 체제를 구축할 수 있을지, 아니면 또 하나의 치킨 게임 희생양으로 남을지는 앞으로 몇 년이 결정할 것입니다. AI라는 일시적 순풍을 넘어, 기술과 수익성이라는 본질적인 경쟁력을 입증할 수 있는지가 CXMT의 진정한 시험대가 될 것으로 보입니다.

1970년 개통된 경부고속도로는 산업화 시대 ‘물류 동맥’으로 한국 경제의 비약적인 발전을 이끌었다. 26년 후인 1996년에 세계 최초로 상용화한 코드분할다중접속(CDMA) 이동통신 서비스는 ‘데이터 동맥’이 돼 우리나라를 정보기술(IT) 강국으로 도약시켰다. 또다시 30년이 흐른 지금 초고압 직류 송전망(HVDC) 구축 프로젝트인 ‘서해안 에너지 고속도로’가 4차 산업의 동맥으로 부상했다. 이 기회를 놓치면 막대한 전력이 필요한 ‘인공지능(AI) 대전환’에 실패할 것이라는 목소리가 높다. 25일 한국전력에 따르면 전력계통영향평가 시범 운영을 신청(지난해 9월 기준)한 데이터센터 총 318건 가운데 149건(46.9%)이 전력 공급 불가 판정을 받았다. 수도권의 경우 210건 중 134건(63.8%)이 허가를 받지 못했다. 대규모 전력을 사용하는 데이터센터가 수도권에 집중되면서 기존 전력망의 한계를 넘어선 결과다. 지역별로 경기도가 168건의 데이터센터 전력평가 신청 중 108건(64.3%)이 무산돼 가장 많았고 인천에서는 18건이 신청됐지만 모두 불가 판정을 받았다. 이어 서울은 24건 중에서 8건이, 전북도는 6건 중 5건이, 세종시는 9건 중 3건이 공급 불가 판정을 받았다. 이들 지역에 안정적으로 전력을 공급할 서해안 에너지 고속도로 등 서남권의 에너지 인프라 구축이 절실한 상황이다. 산업계는 전기를 공기처럼 안정적으로 공급하지 못하면 AI 모델도, 데이터센터도, 반도체 산업도 없다는 입장이다. 통신업계 관계자는 “기술 변화가 빠른 AI 시장 대응에 있어 최대 승부처는 전력 확보”라고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 공급하기로 약속한 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 안정적으로 가동하려면 연 500㎿의 전력이 필요하다. 인구 20만명의 신도시 두 곳이 1년간 쓰는 전력량이다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “중국, 미국과 함께 한국이 AI 3강이 되려면 전력부터 3강이 돼야 한다”고 강조했다. 국내 전력 인프라의 핵심 축은 전남을 비롯해 서남권을 따라 형성돼 있다. 서남권은 해상풍력과 태양광 등 재생에너지 자원이 풍부하다. KDB미래전략연구소는 호남권과 수도권을 연결하는 전력망이 적시에 구축되지 않으면 2036년에 호남권에서 발생하는 재생에너지의 잉여 전력은 58.5GW에 달할 것으로 전망했다. 서해안 대규모 해상풍력 단지에서 생산된 전력을 수도권으로 보내는 서해안 에너지 고속도로(새만금~서화성)는 AI를 가동하는 전력의 혈관 역할을 할 것으로 기대된다. 이재명 정부의 핵심 금융정책인 국민성장펀드 1호 메가프로젝트가 투자처로 전남 해남 신안우이 해상풍력 프로젝트를 검토하는 것도 에너지 수급 및 지역균형발전 면에서 상징적이다. 정부는 2030년까지 620㎞에 이르는 서해안 에너지 고속도로를 구축할 계획이다. 박상인 서울대 행정대학원 교수는 “서남권에 AI 생태계를 위한 에너지 인프라를 우선 구축하고 장기적으로 에너지 고속도로를 동남권까지 연결하는 전략을 펴야 한다”고 말했다. 유승훈 서울과기대 미래에너지융합학과 교수는 “AI 산업은 생산성 향상으로 이어져 국내총생산(GDP)뿐만 아니라 잠재성장률도 높이게 될 것”이라면서 “세계 각국이 AI 데이터센터에 안정적인 전력을 공급하려고 총력전에 나선 상황에서 한국도 서해안 에너지 고속도로를 속도감 있게 구축해야 한다”고 강조했다.

‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

정부는 국가 인공지능(AI)컴퓨팅센터를 연내 착공하는 등 AI 인프라 구축에 속도를 내고 피지컬 AI 1등을 목표로 로봇·자동차 등 집중 지원에 나선다. ‘AI 3강 도약’에 본격적으로 시동을 건 모습이다. 정부는 9일 ‘2026년 경제성장전략’을 발표하며 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 구상을 밝혔다. 먼저 국가 AI컴퓨팅센터 구축·운영을 위한 민관 합작 SPC(정부, 정책금융, 민간 참여자 출자 예정)를 신속히 설립하고 건축 설계, 에너지·건축 인허가 등을 거쳐 올해 착공한다는 방침이다. 정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만장은 산·학·연, 국가 AI 프로젝트 등에 체계적으로 배분한다. 또 GPU를 올해 1만 5000장, 2028년까지 5만 2000장 이상 확보할 계획이다. 전력망 확충과 전력계통영향평가 개선으로 AI 전력 수요도 뒷받침한다. AI 기술 확보를 위해 민관 협력 차세대 연구조직을 설립하고, 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화와 기술 선점을 위한 대규모 실증을 추진한다. 올해 초 공개 예정인 독자 AI 모델을 민간 서비스에 활용하고, 정부 인공지능 대전환(AX) 사업에도 우선 적용한다. 정부는 또 제조·물류·농업 등 산업 전반에 AI 활용을 확대하고, 선박·가전·드론·스마트팩토리·AI 반도체 등 분야별 AX 프로젝트를 추진한다. 공공 부문에서는 3대 선도 공공 AX 과제를 수행하기로 했다. 휴머노이드 로봇, 자율작업 로봇, 농업 완전자율 로봇 등 실물경제 적용 중심의 피지컬 AI 육성도 포함됐다. 피지컬 AI는 인공지능이 로봇·자율주행 장비·드론 등 물리적 기기에 적용돼 실제 행동을 수행하는 기술이다. 정부는 로봇, 자동차, 선박, 가전 등 7대 선도 분야를 집중 지원하며, 월드모델 기반 AI 학습으로 전 분야 AI 로봇 확산을 추진한다. 자동차 자율주행 시범 운행 범위를 도시 전체로 확장한 실증도시를 상반기 내 조성하고, 3분기에는 자율주행 중심의 교통·물류 AI 전환 계획을 수립하기로 했다. 이 밖에도 자율운항선박, 농업·항공·소방 드론 개발, 중소기업 AI 스마트공장 확대도 병행한다. 과학기술 및 AI 분야 인재 양성에도 나선다. 정부는 4대 과학기술원과 거점 국립대에 AI 단과대학을 신설하고, 지방대학과 교육과정을 공유하는 등 권역별 AI 확 및 AX 핵심인재를 양성한다. 2027년에는 AI 단과대학 신설을 3대 과기원 등으로 확대할 방침이다. 이공계 대학생 및 대학원생의 안정적 성장을 위해 장학금·연구생활장려금을 확대하고 8년 과정의 학·석·박사 과정을 5년 6개월로 단축하는 패스트트랙을 신설해 혁신인재를 빠르게 키워낸다는 구상도 내놨다. 또 국가과학자 제도를 도입, 국가 R＆D 리더로서 활동할 리더급 우수 과학자·공학자 20명을 올해 상반기 선발할 계획이다. 올해 정부 R＆D 예산은 35조 5000억 원으로 편성됐다. 정부는 R＆D 예산을 향후 정부 총지출의 5% 수준으로 지속 확대한다는 계획이다. 이를 통해 국가전략기술 핵심 원천기술 확보와 도전적 R＆D 전용 트랙 신설을 추진한다.

2026년 새해 재계의 화두는 단연 인공지능(AI)을 통한 체질 개선이다. 국내 주요 그룹의 수장들은 신년사에서 올해를 AI 주도권 확보를 위한 ‘대격변의 원년’으로 꼽으며 사업 구조의 대전환을 촉구했다. 최태원 SK그룹 회장은 1일 신년사에서 “그간 축적해온 자산과 가치를 바탕으로 새로움을 만드는 법고창신(法古創新)의 마음가짐으로 다가오는 파도를 헤쳐 나가는 승풍파랑(乘風破浪)의 도전에 나서자”고 밝혔다. 승풍파랑은 ‘바람을 타고 파도를 헤쳐 나간다’라는 의미로, AI라는 시대 흐름을 성장 동력으로 삼아 세계 시장의 불확실성을 돌파하겠다는 의지로 읽힌다. 또 최 회장은 법고창신(옛것을 본받아 새로운 것을 창조한다)을 언급하며 그간 SK가 축적한 본원적 경쟁력 위에 AI라는 혁신을 입혀 차별화된 가치를 만들자고 강조했다. 최 회장은 “그간 쌓아온 시간과 역량을 토대로 지난해 AI 반도체 분야에서 글로벌 시장의 높은 신뢰를 다시 한번 확인했다”며 “세계 유수의 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 하며 AI 생태계의 핵심 파트너로 입지를 다져가고 있다”고 평가했다. 이어 “AI 시대는 이제 막이 오른 단계일 뿐”이라며 “더 큰 글로벌 무대로 나아가자”고 했다. 최 회장의 자신감에는 반도체와 서비스, 인프라를 아우르는 SK의 견고한 ‘AI 밸류체인’이 깔려 있다. SK하이닉스는 전 세계 고대역폭메모리(HBM) 시장의 선두에 섰고, SK텔레콤은 최근 500B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’을 선보이며 기술력을 증명했다. 최 회장은 에너지, 통신, 바이오 등 전 계열사의 역량을 AI와 결합하는 ‘AI 통합 솔루션’을 SK가 글로벌 리더로 도약할 원동력으로 꼽았다. 박정원 두산그룹 회장도 이날 신년사에서 ‘AX(AI 전환) 가속화’를 새해 핵심 전략으로 내세웠다. 박 회장은 “AI 경쟁력을 갖춘 기업과 그렇지 못한 기업은 머지않아 완전히 다른 선상에 서게 될 것”이라며, 두산의 제조 역량과 데이터를 바탕으로 ‘피지컬 AI’ 시대를 선점하겠다는 포부를 밝혔다. 특히 AI 시대를 맞아 급증하는 전력 수요에 맞춰 대형원전과 소형모듈원전(SMR) 등 에너지 분야에서 기회를 잡는 데 집중할 방침이다. 정부도 AI 분야에 예산 투입을 강화했다. 과학기술정보통신부는 이날 AI 3강 도약을 위해 올해 과학기술·정보통신기술 연구·개발(R＆D) 예산을 지난해보다 25.4% 늘린 8조 1000억원으로 확정했다. 주로 기업들이 강조한 ‘AX 엔진’과 ‘피지컬 AI’ 기술 개발에 투입된다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.

정부가 향후 5년간 인공지능(AI)과 반도체 등을 투자하는 국민성장펀드를 출범하고 내년 30조원 이상의 자금을 투입하기로 했다. 특히 AI에만 6조원을 집중 투입해 정부의 ‘AI 세계 3강’ 실현에 힘을 싣는다. 16일 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관 주재로 열린 산업경쟁력강화 관계장관회의 겸 성장전략 태스크포스(TF) 회의에서 ‘2026년 국민성장펀드 운용방안’을 논의했다. 국민성장펀드는 AI·반도체·모빌리티 등 첨단산업에 5년간 150조원을 투자해 경제 성장을 유도하고 수익도 내는 것을 목표로 한다. 우선 내년에는 민간 자금과 정부 기금(첨단전략산업기금)으로 각각 15조원을 확보해 총 30조원 이상 규모로 국민성장펀드를 운용한다. 금융위원회는 30조원보다 수요가 많더라도 적극 승인해 초기 지원 효과를 극대화할 계획이다. 구 부총리는 “산업계의 도전 정신을 금융권의 모험자본이 적극 뒷받침해 첨단전략산업 발전의 ‘기폭제’가 될 것”이라고 말했다. 자금 투입액이 가장 많은 분야는 산업 파급효과가 큰 AI다. 총 6조원을 투입한다. 이어 반도체 4조 2000억원, 모빌리티 3조 1000억원, 바이오·백신 2조 3000억원, 이차전지 1조 6000억원, 미디어·콘텐츠 1조원, 항공우주·방산 7000억원 순으로 투입된다. 지원 방식 별로는 중소·중견기업 증자 등에 참여하는 직접 투자 방식이 3조원, 정책성 펀드를 조성해 지분 투자하는 간접투자가 7조원이다. 이중 일반 국민이 직접 참여할 수 있는 국민 참여형 펀드도 6000억원 안팎으로 조성하고 내년 1분기 중 별도의 세제 혜택을 마련한다. 전력망·발전·용수 시설 설립을 지원하는 인프라 투·융자에 10조원을, 2~3%대 금리로 자금을 지원하는 초저리 대출에도 10조원을 투입한다. 정부는 이달 중 기금운용심의회 위원을 위촉하고 1차 회의를 열고 1호 투자처를 결정지을 예정이다. 이날 회의에선 ‘초혁신경제 15대 선도프로젝트’ 추진 계획도 논의됐다. 구 부총리는 “2029년까지 고온 초전도자석 실용화 기술을 개발해 세계 최고 사양의 초전도체 시험 시설을 구축할 것”이라면서 “임상 3상 특화펀드 1500억원과 1조원 규모의 바이오·백신 펀드를 통해 국산 바이오의약품의 해외 진출을 뒷받침하겠다”고 말했다. 아울러 정부는 화석연료 대신 공기열을 활용하는 ‘히트펌프’를 2035년까지 350만대를 보급해 온실가스 518만t을 감축하겠다고 밝혔다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

광주시가 대한민국 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략인 ‘국가 AX 혁신거점 광주’ 조성을 본격화한다. 광주시는 2026년도 광주시 예산으로 역대 최대인 총 3조9497억원을 확보했다. 이 가운데 AI관련 예산은 1634억원 규모로, 대규모 실증·기반시설 조성과 인재양성 등 전 분야에서 AI 사업을 본격적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다. ▲인공지능 기반시설 확충: 3개 사업에 208억원 국가 AX 거점 구축의 핵심인 기반시설 확대를 위해 3개 사업에 208억원이 확보됐다. 광주에 국가 NPU 전용 컴퓨팅센터를 설립하는 방안에 대한 타당성 연구(6억원)를 추진한다. 국산 NPU의 실증·활용을 위한 공공형 컴퓨팅센터를 조성하고, 범용 소프트웨어 환경을 구축해 NPU 생태계 확장을 도모할 계획이다. 국가 AI데이터센터 고도화(192억원) 사업은 AI데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원(H100)을 산·학·연에 보다 폭넓게 지원하고, 고도화를 위한 기본계획을 수립할 예정이다. 피지컬AI 기반 휴머노이드 제조혁신센터 구축예산에 10억원이 확보돼 산업 현장의 AX 확산을 위해 휴머노이드 로봇 시험생산과 성능평가를 위한 기반시설을 구축한다. ▲ AI 실증도시 구현 : 2개 사업에 302억원 광주시는 도시 전역을 실증 공간으로 확장하는 ‘광주형 규제프리 도시모델’을 본격 기획(5억원)한다. 기존 규제특례의 적용 범위를 산업·서비스 단위에서 도시 전역으로 확대하는 ‘광주형 규제프리 도시규모 실증모델’ 마련을 위한 사업 기획이다. 또 교통·안전·에너지 등 도시문제 해결을 위한 AX 기술 실증을 대규모로 추진하는 ‘AX 실증밸리’ 조성(297억원)으로 시민 체감형 인공지능(AI) 서비스를 확대할 계획이다. ▲AI 인재양성 강화 : 2개 사업에 136억원 AI 인재양성도 한층 강화된다. 광주인공지능사관학교(105억원)는 최고급 실무교육 과정인 ‘SW마에스트로’를 도입하고, 내년부터 전 과정이 전액 국비 지원으로 운영된다. 광주과학기술원(GIST) 부설 광주 AI 과학영재학교 설립 예산(31억원)이 반영돼 초·중·고-대학-산업으로 이어지는 인공지능(AI) 인재 사다리가 확고해진다. ▲AI 반도체 실증 확대 : 2개 사업에 280억원 국산 NPU시장의 경쟁력 강화와 조기 상용화를 위해 실증 기반시설을 대폭 강화한다. AI 반도체 실증 지원(220억원), 반도체 첨단패키징 실증센터 구축(60억원)을 통해 설계검증·패키징·고장 분석 등 전주기 지원체계를 구축해 국산 AI 반도체 상용화를 가속한다. ▲AI 자율주행 특화도시 조성 : 3개 사업에 628억원 광주시는 인공지능과 모빌리티를 융합해 신도시에서 첨단기술과 서비스를 개발·실증하는 미래도시모델 조성 계획(10억원)을 수립하고, 자율주행차 200대 규모의 도시 단위 대규모 실증(611억원)을 추진한다. 또 자율주행 데이터 학습을 위한 GPU 기반 AI 학습센터 기획(7억원)도 포함됐다. ▲AI 헬스케어·뷰티산업 육성 : 4개 사업에 81억원 방문·접수, 진료·진단, 수술, 입원·병동, 퇴원·수납 등 병원 이용 전 과정에 AI 기술을 집적·적용한 AI 특화병원 운영(30억원) 그리고 지역 내 노화 코호트(전남대병원·조선대병원·기독병원)를 공적으로 활용할 수 있도록 통합실증연구지원센터 구축(16억원) 예산이 확보됐다. 또 AI헬스케어 실증 콤플레스 조성(25억원)과 AI 뷰티기기 기술 고도화(10억원) 등을 통해 의료·바이오·뷰티 분야의 고부가가치 산업 육성이 본격화된다. 최태조 인공지능산업실장은 “내년 정부 AI 예산 확보로 광주는 국산 반도체(NPU), 최첨단 자율주행, AI 병원 등 국가 AX 핵심 전략을 최초로 실증하는 도시로 도약할 것”이라며 “정교한 사업 기획과 속도감 있는 추진으로 광주가 대한민국 AI 3강 도약을 이끄는 선봉장이 되겠다”고 밝혔다.

한국 경제가 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에 대응하기 위해서는 전문인재 육성과 규제체계 재정비, 초대형 AI 인프라 구축이 핵심 과제로 떠올랐다. 기업과 정부, 중앙은행이 한자리에 모인 세미나에서 AI 전환의 속도와 투자 수준을 둘러싼 현실적 경고도 제기됐다. 대한상공회의소와 한국은행은 5일 서울 중구 대한상의 국제회의장에서 ‘AI 기반의 성장과 혁신’을 주제로 공동 세미나를 열었다고 밝혔다. 대한상의와 한은이 한국 경제의 중장기 전략을 논의하기 위해 공동 세미나를 연 것은 올해가 네 번째다. 축사에 나선 하정우 대통령실 AI미래기획수석과 문신학 산업통상자원부 차관은 산업 전반의 AI 전환을 정부 차원에서 적극 지원하겠다고 밝혔다. 이어진 특별대담에서 최태원 대한상의 회장과 이창용 한국은행 총재는 글로벌 AI 경쟁 구도, 산업·금융 정책 방향 등을 두고 의견을 교환했다. 최 회장은 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 7년 안에 최소 20GW 규모의 AI 데이터센터 인프라를 마련해야 한다고 강조했다. 그는 “1GW 구축에 약 70조원이 필요해 총 1400조원 수준의 투자가 요구된다”며 “AI 인프라는 글로벌 인재·데이터를 끌어오는 중요한 유인책”이라고 말했다. 또 AI 스타트업 생태계의 대규모 확장을 주문하며 “매력적인 기업을 많이 만들어야 해외 자원을 불러올 수 있다. 몇만개 단위의 AI 스타트업을 키우지 못하면 경쟁에서 뒤처질 것”이라고 지적했다. 세미나에서는 전문 인력 부족과 규제 한계를 지적하는 목소리도 이어졌다. 기조연설에서 이홍락 LG AI연구원장은 “AI 전환은 기업의 존폐가 달린 문제이며, 현업 전 영역이 AI 중심으로 재편될 것”이라며 “기업 내부의 전문인력 육성이 가장 중요하다”고 강조했다. 오삼일 한국은행 고용연구팀장은 “국내 AI 인력의 임금 프리미엄이 6%로 낮아 해외 유출 요인이 되고 있다”고 말했다. 규제체계 구축도 핵심 과제로 꼽혔다. 김천구 대한상의 SGI 연구위원은 “AI를 적극 도입하면 잠재성장률이 2040년까지 0.66%p 높아질 수 있지만 현재 규제 체계가 뒷받침하지 못한다”며 “제조업 메가샌드박스, 네거티브 규제, 규제 일출제 등 새로운 규제 프레임이 필요하다”고 말했다. AI 산업 버블 논란에 대해 최 회장은 “주식 시장에서는 오버슈팅이 있지만 산업 자체에는 버블이 없다”고 선을 그었다. 그는 “AGI(범용인공지능)가 불가능하다는 것이 확인되지 않는 한 시장 붕괴는 없을 것”이라며 “이미 AGI 시대로 진입했다고 본다”고 말했다. 한국 경제의 시간도 많지 않다고 진단했다. “성장률이 0%대에 고착되면 한국은 회복이 어렵다. 5년 안에 새로운 성장 해법을 마련해야 한다”고 말했다. 이 총재는 스테이블코인 도입 필요성에는 공감하면서도 “자본 이동 자유화에 대한 사회적 합의가 충분하지 않다”며 “해외 자산 이동 규제·감시 등 제도적 현실을 감안해 은행 중심 도입이 바람직하다”고 밝혔다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.