급변하는 인공지능(AI) 기술 환경 속에서 경기도가 실효성 있는 AI·바이오 육성 전략을 구축하려면 불확실한 장기 기술 예측에 매몰되기보다 지자체 고유의 역량과 가용 자원에 집중해야 한다는 지적이 나왔다. 경기도의회 미래과학협력위원회 박상현 의원(더불어민주당, 부천2)은 30일 개최된 「바이오 인공지능 산업 육성 기본계획 수립 연구」 중간보고회에 참석해 경기도가 실행 가능한 역할과 지원 범위를 명확히 규정하고, 기업과 도민이 체감할 수 있는 현장 중심의 전략을 수립할 것을 주문했다. 이번 연구용역은 「경기도 바이오 인공지능 산업 육성 및 지원 조례」를 근거로 향후 5개년간 경기도 바이오 AI 산업의 비전과 중점 추진과제를 도출하기 위해 추진되고 있다. 이날 보고회에서는 AI 기반 신약 개발, 디지털 헬스케어 및 첨단 의료기기, 스마트 바이오 제조 분야의 산업 실태와 기업 수요조사 결과가 공유됐으며, 주요 정책 방향에 대한 논의가 오갔다. 박상현 의원은 기존의 경직된 중장기 계획 방식으로는 기하급수적으로 발전하는 기술 속도를 따라잡을 수 없다는 점을 짚었다. 박 의원은 “과거에는 아이디어에서 시제품까지 몇 년이 걸리던 기술개발 과정이 이제는 수개월 단위로 단축될 정도로 변화 속도가 빨라졌다”며 “5년 뒤는커녕 6개월 후에 어떤 기술이 등장하고 산업구조가 어떻게 바뀔지 예측하기 어려운 상황에서 현재의 기술과 기업 애로사항을 기준으로 5년짜리 계획을 만드는 데는 분명한 한계가 있다”고 말했다. 이어 박 의원은 “그렇기 때문에 중요한 것은 모든 미래기술을 예측하려는 것이 아니라, 기술이 어떻게 변하더라도 경기도가 할 수 있는 것이 무엇인지 정확하게 정의하는 것”이라며 중앙정부 사업과의 명확한 역할 분담을 요구했다. 특히 대규모 GPU 확보, 초거대 데이터센터 구축, 전력망 공급 등 막대한 국가 예산과 인프라가 수반되는 국가 전략 영역에 지자체가 무리하게 뛰어드는 것은 비효율적이라고 진단했다. 박 의원은 “중앙정부가 대규모 예산을 투입하는 영역을 경기도가 작은 규모로 반복해서는 차별화된 경쟁력을 만들기 어렵다”며 “경기도가 할 수 없는 것과 할 수 있는 것을 구분하고, 한정된 재원과 정책수단을 어디에 집중할 것인지가 기본계획에 분명하게 담겨야 한다”고 강조했다. 실효성 있는 대안으로는 도와 산하기관이 보유한 공공데이터의 개방과 연계를 제시했다. 박 의원은 “민간 영역에서 확보하기 어려운 데이터를 경기도와 산하기관은 이미 상당 부분 보유하고 있다”며 “새로운 대규모 인프라를 만드는 것만 생각할 것이 아니라 우리가 이미 가진 자원을 어떻게 연결하고 활용할 것인지부터 고민해야 한다”고 밝혔다. 이날 참석한 전문가들도 병원과 제약사, 바이오·AI 기업을 잇는 PoC(개념검증) 및 실증 인프라 조성, 의료데이터 활용 창구 지원, 중소기업 대상 클라우드·컴퓨팅 바우처 제공, 중앙정부 R＆D 사업 연계 중개 기능, 산·학·병·연 협력 거점 허브 구축 등을 주요 대안으로 제시했다. 박상현 의원은 “기술변화가 빠를수록 거창한 미래 전망보다 지금 경기도가 가진 자원으로 도내 기업에 무엇을 제공할 수 있고, 그것이 도민에게 어떤 변화로 이어질 수 있는지를 보여주는 정책이 필요하다”며 “5년 뒤 기술을 맞히는 계획이 아니라, 기술이 어떻게 바뀌더라도 경기도가 해야 할 역할을 분명히 하고 현장에서 실제 작동할 수 있는 기본계획으로 보완해 달라”고 당부했다.

인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 ‘입지 경쟁’으로 번지고 있다. AI 추론의 고도화로 막대한 전력 확보와 안정적인 냉각을 위한 조건은 까다로워진 반면, 전력망 부담과 주민 반발 등으로 새로운 데이터센터 부지를 확보하기가 어려워지면서다. 글로벌 기업들은 육지를 넘어 북극권과 바다, 우주까지 데이터센터의 새로운 후보지로 겨냥하고 있다. 가장 현실적인 대안으로 꼽히는 곳은 북극권에 가까운 고위도 지역이다. 차가운 외기를 활용해 냉각 부담을 낮출 수 있고 수력·풍력·원전 등 안정적인 전력원을 확보하기도 상대적으로 쉽다. 구글은 지난 10일(현지시간) 핀란드에 향후 2년간 최소 130억유로(약 21조원)를 투자해 데이터센터와 관련 인프라를 확충하겠다고 밝혔다. 구글은 원전 운영사 포르툼과 22년간 원전 전력의 최대 50%를 공급받는 계약도 체결했다. 추운 기후를 활용하는 동시에 안정적인 무탄소 전력을 확보하려는 전략이다. 오픈AI도 노르웨이에서 AI 데이터센터 프로젝트를 추진하고 있다. 지난해 노르웨이 나르비크에 ‘스타게이트 노르웨이’를 구축하겠다고 밝힌 오픈AI는 230메가와트(MW) 규모로 시작해 이후 290MW를 추가 확장할 계획이다. 초기 목표는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 10만개를 배치하는 것이다. 수력발전이 풍부하고 기온이 낮은 나르비크의 입지 조건을 활용한다는 구상이다. 메타는 북미에서 캐나다 앨버타주 스터전 카운티에 1기가와트(GW) 규모 데이터센터를 건설한다. 메타는 폐쇄형 액체냉각 시스템과 건식 냉각 방식을 적용해 운영 과정에서 냉각용 물 사용을 없애고, 데이터센터가 사용하는 전력에 맞먹는 청정에너지를 앨버타 전력망에 추가할 계획이라고 밝혔다. 국내 조선업계는 육지를 넘어 바다 위에 데이터센터를 띄우는 ‘부유식 데이터센터’를 새로운 성장동력으로 삼고 있다. 데이터센터를 선박이나 해상 구조물에 탑재해, 육상의 대규모 부지를 확보하지 않고도 전력과 냉각 문제를 해결하겠다는 구상이다. 특히 바닷물을 냉각에 활용할 수 있어 데이터센터의 핵심 과제인 열 관리에도 유리하다. 한화오션은 지난 13일 자체 개발한 60MW급 부유식 데이터센터의 실물 모형을 세계 최대 가스 전시회인 ‘가스텍 2026’에서 처음 공개했다. 해상에서 자체적으로 전력을 생산하고 바닷물을 활용하는 냉각 시스템을 적용해 에너지 효율을 높였다. 블록을 조립하듯 맞춤형으로 제작할 수 있는 ‘모듈화 설계’도 적용했다. HD한국조선해양은 프랑스 슈나이더 일렉트릭과 부유식 데이터센터 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 100MW급 발전 설비 개발을 추진하고 있다. 삼성중공업도 오픈AI와 부유식 데이터센터 공동 개발을 위한 인수의향서(LOI)를 체결한 데 이어 미국 데이터센터 개발 전문기업 ‘무스테리안’과 업무협약 및 엔지니어링 계약을 맺으며 관련 사업에 뛰어들었다. 울산에서는 해양수산부가 추진하는 수중 데이터센터인 ‘탄소제로 수중데이터센터 표준모형(모델) 개발사업’이 추진되고 있다. 기존 육상 데이터센터의 냉각을 위한 소비전력 과다, 용지 확보 등의 한계를 극복하고 수중 체험관광과 연계하는 것이 목표다. 모듈형 플랫폼은 연말까지 제작을 완료한 뒤 육상 성능 테스트를 거쳐 2027년 가을 실제 해역에 투입돼 시운전에 들어간다. 북극권과 바다가 데이터센터의 현실적인 대안으로 떠오르고 있다면 장기적으로는 우주도 잠재력 높은 후보지다. 태양광을 이용해 전력을 공급하고 위성에 AI 연산 장비를 탑재해 데이터를 지상으로 보내기 전에 우주에서 처리하는 방식이다. 미국 스타트업 스타클라우드는 지난달 우주 데이터센터 개발을 위해 2억 5000만달러의 추가 투자를 유치했다. 이 회사는 궤도에서 AI 추론을 수행하는 위성을 개발하고 있으며, 차세대 위성 ‘스타클라우드-3’을 스페이스X의 ‘스타십’에 실어 발사하는 방안을 추진하고 있다. 다만 우주 데이터센터는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 크다. 진공 상태인 우주에서는 지상처럼 공기나 물을 이용해 열을 식힐 수 없어 별도의 방열 기술이 필요하기 때문이다. 위성 발사 비용과 우주 방사선, 통신·데이터 전송 비용, 우주쓰레기 문제도 해결해야 한다. 글로벌 컨설팅업체 맥킨지는 우주 데이터센터의 경제성을 확보하기 위해 발사 주기와 위성 교체 비용, 데이터 이동 비용 등을 종합적으로 고려해야 한다고 지적했다. AI 데이터센터의 입지는 이제 단순히 땅값이 싼 곳을 찾는 문제가 아니다. 얼마나 안정적으로 전력을 확보할 수 있는지, 막대한 열을 얼마나 효율적으로 식힐 수 있는지가 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 육상 데이터센터의 한계가 커질수록 데이터센터가 북극권과 바다, 우주로 영역을 넓혀가는 움직임도 더욱 빨라질 전망이다.

자는 척했던 거인창신메모리, 5년 내 판도 엎을 것국가 빅펀드, 수십조원 씨앗 뿌려IPO로 시장에서 자본 회수 모델DDR4 반값에 뿌리며 시장 잠식삼전닉스, 멈추는 순간 따라잡혀AI 응용시장에 사활 거는 中14억 인구와 데이터 원석이 무기AI로 제조업 전환, 생산성 극대화2500명 필요했던 공장, 로봇 대체불도 끄고 사람도 없이 밤새 가동원가절감해 제조업 세계 1위 목표한국의 대응방안은한국 제조업·미국 빅테크 손잡고중국처럼 생산 원가 낮춰 생산을반도체·배터리·바이오 최종 보루규제·주52시간 근무 등 타개하고고품질·고신뢰 첨단 공급자 돼야인공지능(AI) 시대의 총아인 반도체와 휴머노이드 로봇 분야에서 중국이 무섭게 부상하고 있다. 최근 중국경제전문가인 전병서 중국경제금융연구소장을 만나 중국 반도체·AI 굴기의 비결, 한국 반도체의 갈 길 등에 대해 이야기를 나눴다. 전 소장은 “최근 반도체 초호황은 미중 갈등에서 우리가 어부지리를 얻은 것으로 실력으로 착각하면 안 된다”며 “미국도 중국도 못 하는 고품질·고신뢰의 첨단 기술 공급자 포지션을 확보하는 것이 한국의 생존 전략”이라고 강조했다. ●유일하게 中 앞선 반도체, 기술 격차 3년 -창신메모리(CXMT)가 최근 상하이 증시에 상장해 시가총액 1위(약 770조 원)에 올랐다. “잠자던 거인이 깨어난 게 아니라, 사실 자고 있던 척했던 거다. 지금은 세계 4위지만 5년 안에 판도가 뒤집힐 것이다. 현재 우리와 기술 격차는 범용 D램은 3년, HBM은 5년 격차, 이 숫자를 편하게 볼 수 있는 한국 기업은 없다. 올해 2분기 CXMT의 D램 점유율은 불과 1년 만에 4%에서 10%로 2.5배 뛰었다. 반도체 슈퍼사이클이 CXMT에 자금과 자신감을 동시에 선물했다. 호황의 과실이 경쟁자를 키우는 아이러니가 벌어지고 있다.” -중국 반도체 산업이 ‘국가 보조금’에서 ‘증시 활용’으로 전략을 바꿨나. “씨앗은 국가가 뿌리고 열매는 시장이 따가는 구조다. 1단계는 국가 빅펀드가 수십조원을 쏟아 기술 기반을 닦는 것, 2단계는 기업공개(IPO)로 자본을 회수하는 것이다. CXMT는 666억 위안, YMTC는 330억 위안을 증시에서 확보할 예정이다. 리스크는 국가가, 수익은 시장이 가져간다. 반도체에 이어 로봇까지 이 공식이 반복된다. 더 교묘한 건 글로벌 자본을 끌어들여 외국 투자자들이 중국 반도체에 돈을 넣게 만들면, 미국도 함부로 제재하기 어려워지는 구조를 만든다는 점이다. 외국 돈이 들어오면 미국도 쉽게 손을 못 댄다.” -CXMT가 삼성전자·SK하이닉스에 실질적으로 영향을 미칠 시점은. “범용 D램 기술 격차 3년, 실적 타격은 5년, 달력을 보면서 긴장해야 할 숫자다. CXMT는 지금 DDR4를 반값에 뿌리며 시장을 잠식 중이다. 가격전쟁은 이미 시작됐고, 한국에 남은 방어선은 HBM뿐이다. 삼성과 SK하이닉스가 HBM4, HBM4E에 자원을 집중하고 범용 D램 의존도를 줄이는 것 외에 선택지가 없다. 중국이 쫓아올 수 없는 속도로 계속 앞으로 달아나야 한다. 멈추는 순간 따라잡힌다.” -HBM 경쟁에서 중국은 아직 못 따라오고 있는데. “5년 격차의 기술 해자(진입 장벽), 지금은 든든해 보이지만 해자도 메워진다. HBM은 단순 반도체가 아니라 패키징·적층 공정이 결합된 복합 기술이다. 2030년 이전에 판도가 뒤집힐 가능성은 낮다. 그러나 중국이 HBM3를 양산하는 순간, 한국은 HBM4E와 HBM5로 이미 올라서 있어야 한다. 기술 우위란 결국 속도 경쟁이다. 앞서가고 있다는 안도감이 가장 위험하다.” -최근 반도체 호황은 우리 기업의 실력 아닌가. “운을 실력으로 오판하는 착각이다. 미중이 싸우는 바람에 우리한테 황금비가 내린 것이다. 미국의 대중 반도체·AI 제재가 없었다면 지금의 초과수요는 절반도 되지 않았을 것이다. 우리가 어부지리를 얻은 셈이다. 단군 이래 최대의 지정학적 횡재를 실력으로 포장하는 순간 판단이 흐려진다. 지금 대비해야 할 건 반도체 가격 하락이다. 부동산 폭락보다 더 빠르고 더 깊을 수 있다.” -중국의 AI모델 딥시크가 전 세계에 충격을 줬다. “딥시크가 증명한 건 단순하다. 돈 많이 쓴다고 이기는 게임이 아닐 수 있다는 것이다. 중국 AI 기업들은 오픈AI·구글과 어깨를 나란히 할 수 있는 모델을 연달아 내놓고 있다. 미국은 물량으로, 중국은 저비용 효율로 싸운다. 다만 추론 극한·에이전트 AI·멀티모달 최전선에서는 미국이 여전히 6~12개월 앞서 있다. AI는 1등이 독식하는 시장이다. 그 격차가 작아 보여도 결정적이다.” -중국은 AI보다 기존 산업에 AI를 활용하는데 적극적인데. “중국은 이걸 ‘AI플러스’라 부른다. AI 모델 전쟁에서 이기기 어려우면 AI 응용 시장에서 이기겠다는 전략이다. 14억 인구와 세계 최대 제조업이 데이터 원석이다. 제조·물류·농업·의료에 AI를 입히면 데이터가 폭발하고 AI 성능이 다시 올라가는 선순환이 생긴다. 제조업의 AI 전환을 통해 생산성을 높이겠다는 전략이다. 중국 수출이 금지된 최첨단 그래픽처리장치(GPU)가 없어도 산업적인 응용은 중간급 칩으로 충분히 작동한다. 싸움터를 자신에게 유리한 곳으로 옮긴 것이다.” ●저비용 두뇌·몸통 단 中휴머노이드 -AI플러스로 어떻게 생산성을 높일 수 있나. “작년에 중국의 가전제품을 만드는 공장을 다녀왔다. 과거 2500명이 돌리던 라인을 지금은 로봇과 자율 운반차가 대신한다. 불도 끄고 사람도 없이 밤새 돌아가는 공장, 이른바 ‘다크팩토리’(Dark Factory)다. 현재 중국에서 수백 개가 가동 중이다. 중국이 노리는 건 AI로 생산원가를 절반으로 자르는 것, 제조업 세계 1위를 기술이 아닌 원가절감으로 굳히는 것이다. AI를 목적이 아니라 돈 버는 수단으로 본다.” -중국의 AI플러스 전략이 한국에는 어떤 영향을 줄까. “AI플러스의 최대 피해자는 한국이다. 반도체 빼고 제조업에서 중국을 앞서는 분야가 사실상 없는 상황에서, 중국이 다크팩토리로 인건비를 0에 수렴시키고 원가를 40~50% 낮추면 한국 제조업은 직격탄을 맞을 수 밖에 없다. 경고음은 울리고 있지만 한국은 듣지 못하고 있다.” -우리 제조업에서도 AI를 활용할 방안이 있다면. “한국이 미국에 무역 합의에 따른 3500억 달러를 투자해도 원금 회수가 쉽지 않다. 그 해법으로 산업 데이터를 많이 확보한 한국의 제조업과 미국의 빅테크가 손 잡고 중국처럼 생산원가를 낮춘 제품을 생산하는 것이다. 예를들어 현대차와 오픈AI, 삼성전자와 클로드, SK하이닉스와 구글이 손잡고 ‘한국형 AI플러스’를 만드는 것이다. 먼저 한국에서 다크팩토리를 만들어 원가가 50% 절감되는 것을 보여주는 시범사업을 한 뒤 미국에 이런 공장을 짓는 것이다.” -중국 로봇 기업 유니트리도 상장해 주가가 폭등했다. “1600만 원짜리 휴머노이드가 로봇 시장의 문법을 바꿨다. 테슬라 옵티머스보다 싸고 더 많이 찍어낸다. 유니트리 G1은 글로벌 가격 파괴를 선도하며 전 세계 휴머노이드 시장의 32%를 장악했다. 중국의 강점은 부품 공급망이 전부 국내에 있다는 점이다. 모터·배터리·센서·액추에이터 등 핵심 부품을 외국에서 조달할 필요가 없다. 글로벌 휴머노이드 설치 시장 상위 4개사가 전부 중국 업체다. 로봇 시장을 만든 것도, 지배하는 것도 중국이다.” -중국 휴머노이드 밸류체인이 세계에 주는 영향력은. “딥시크라는 저비용 두뇌에 유니트리라는 저비용 몸통, 이 조합이 ‘피지컬 AI’ 양산 시대를 열고 있다. 모터·배터리·AI 모델·로봇 프레임까지 밸류체인이 중국 안에서 완결된다. 외부 의존도가 거의 없다. 역설적으로 이 지점이 한국의 기회다. 서방 기업들이 중국산 하드웨어를 꺼리는 상황에서, 자동차·정밀기계 기반을 갖추고 신뢰성과 공급망 안정성을 증명할 수 있는 한국이 믿을 수 있는 대안으로 부상할 수 있다.” -미국 제재에도 중국의 반도체·로봇 기술이 향상되는 이유는. “미국 제재가 오히려 자립을 강요했다. 화웨이가 미국 칩 공급이 끊기자 기린 칩을 스스로 만든 게 상징적이다. 위기를 기회로 바꾼 게 아니라, 다른 선택지가 없었던 거다. 그 결과 중국 반도체 엔지니어 수는 5년 만에 3배 이상 늘었다. 공대생이 의대생보다 대우받는 나라, 그 선택이 지금의 기술력을 만들었다. 현재 반도체 자립도 33%, 로봇 자립도 55~65%다. 제재의 역설이다.” ●수명 다한 전략적 모호성 버려야 -이대로면 우리 기업이 코너에 몰리지 않을까. “가마솥의 개구리가 물이 뜨거워지는 걸 모르듯, 위기는 천천히 온다. 철강·조선·가전·화학은 이미 중국에 내줬다. 반도체·배터리·바이오가 마지막 보루인데, 이마저 내주면 한국의 수출 경쟁력은 해체된다. 다음 세대 기술인 HBM5·차세대 배터리·바이오신약에 지금 당장 베팅해야 한다. 중국보다 1~2세대 앞서 있으면 가격이 아닌 기술로 싸울 수 있다. 규제·주 52시간 근무·데이터·벤처자본 등 발목을 잡는 구조를 빨리 타개해야 한다.” -미중패권 시대 한국은 어떤 스탠스를 취해야 하나. “전략적 모호성은 수명이 다했다. 이제는 선택적 명확성의 시대다. HBM·AI 반도체·첨단 방산은 미국 동맹 체계 안에서만 움직여야 한다. 그러나 경제와 시장에서는 중국과의 실용적 관계를 끊을 수 없다. 중국은 여전히 한국 최대 수출처다. 등을 돌리는 건 전략이 아니라 자해다. 미국도 중국도 독자적으로 할 수 없는 것, 고품질·고신뢰의 첨단 부품 공급자 포지션을 선점하면 양쪽 모두에게 없어서는 안 되는 나라가 된다.” -오래전부터 중국을 지켜봤다. 느끼는 점은. “중국은 느리다는 편견은 착각이었다. 20년 전 중국 공대생은 100만 명이었다. 지금은 이공계 졸업생만 480만 명, 한국 전체 대학생보다 많다. 중국 기업가들의 위기의식은 한국보다 훨씬 날이 서 있다. ‘내일 망할 수 있다’는 공포가 혁신을 만든다. 실패해도 다시 하는 집요함이 있다. 한국은 대기업 시스템에 안주하는 경향이 있다. 중국 지도자들은 45일에 한 번씩 AI·빅데이터 등 첨단 산업을 함께 공부한다. 국가 장기 산업전략을 세우고 일관성 있게 밀어붙인다. 한국은 정권이 바뀔 때마다 전략이 흔들린다. 그 차이가 지금의 격차를 만들었다.” ■ 전병서 중국경제연구소장은 중국 칭화대에서 석사, 푸단대에서 박사학위를 받았다. 대우경제연구소에서 반도체와 IT애널리스트로 17년간 일했다. 대우증권 상무, 한화증권 전무를 역임한 이후 20년여간 중국 경제와 금융을 연구하고 있다. 성균관대 중국대학원, 중앙대 경영전문대학원에서 MBA학생들을 가르치고 있다. 저서로는 ‘금융대국 중국의 탄생’, ‘기술패권시대의 대중국 혁신전략’, ‘한국반도체 슈퍼乙전략’,‘차이나 퍼즐’ 등이 있다. 최광숙 대기자

AI·청년·양극화 대응 집중 투자… 전기차 보조금 역대 최대 지원 내년에 인공지능(AI)과 3대 메가프로젝트를 지원할 ‘반도체 특별회계’가 신설된다. 출산·육아 지원금은 ‘아동기본수당’으로 확대·개편되고, 18세까지 연간 최대 120만원을 정부가 지원하는 ‘우리아이 자립 펀드’가 도입된다. 전기차 보조금은 역대 최대 규모로 늘어난다. 더불어민주당과 정부는 25일 국회에서 ‘2027년 예산안 당정협의’를 열고 조만간 발표될 800조원+알파(α) 규모 예산안의 ‘5대 집중 투자 분야’를 공개했다. 박홍근 기획예산처 장관은 “이재명 정부가 처음으로 온전히 편성 전 과정을 주관한 예산”이라면서 “반도체 호황으로 증대된 세수를 일시적 지출로 소진하지 않으려고 신설하는 미래대응기금을 잠재성장률 반등을 뒷받침하는 전략적 투자 플랫폼이자 세수 변동성을 완화하는 재정 안정화 장치로 활용하겠다”고 말했다. 이재명 대통령은 이날 국무회의에서 내년 예산안과 관련해 “늘어난 재정 여력을 미래에 더 많은 열매를 수확하기 위한 씨앗으로 삼는 ‘생산적 재정 전략’으로 전환해야 한다”며 “지금은 눈앞의 재정 수치 관리에 매몰되는 우를 범할 때가 아니다”라고 밝혔다. 이어 “소중한 미래 재원을 보다 효율적이고 생산적인 분야에 투입해 지금의 1만원을 내일은 10만원으로, 이후에 100만원으로 키우는 지혜가 필요하다”고 강조했다. 국회 예산안 심의에 대해서는 “예산안 제출 이후에도 국회나 국민의 합리적 대안은 열린 자세로 검토해 달라”며 “국회 심의 과정에서 변경된다고 해서 너무 흔들리지 않으면 좋겠다”고 주문했다. 당정이 공개한 5대 투자 분야는 ▲AI 및 3대 메가프로젝트 ▲우주·항공, 바이오 산업 등 미래 성장엔진 ▲청년 성장 ▲K자형 양극화 대응 및 지방 주도 성장 ▲국민 안전 등이다. 먼저 반도체 특별회계를 신설해 3대 메가프로젝트를 통합 지원한다. 제조업의 피지컬 AI 도입 확대를 위한 AI 솔루션을 개발·지원한다. 국산 AI 모델 개발을 위해 그래픽처리장치(GPU) 1만장을 공급한다. 미래 성장엔진 확충을 위해 2030년 달 착륙을 위한 연구개발(R＆D)에 재정을 대거 투입한다. 자율주행차 시범 지역을 확대하고 전기차 보조금도 대폭 늘린다. 청년 성장 지원 방안으로는 대학생이 한 학기 동안 인턴 활동을 하면 학점을 인정해 주는 ‘대학생 인턴 학기제’가 도입된다. 국회 예산결산특별위원회 민주당 간사인 정태호 의원은 “기존 아동수당을 ‘아동기본수당’으로 확대·개편하는 내용이 예산안에 담긴다”고 밝혔다. K자형 양극화 대응과 지방 주도 성장 분야에서는 앵커기업이 지방으로 가면 설비 투자 비용을 정부가 지원하는 ‘성장엔진 특별보조금’이 신설된다. 미래 성장 지원금을 도입해 지방의 정주 여건을 개선하는 데 쓴다. 또 지역 필수의료 특별회계가 새로 도입된다. 지방국립대 등록금을 전액 지원하는 방안도 추진된다. 아울러 국민 안전 강화를 위해 핵추진잠수함 개발을 지원하고 군 초급 간부 보수를 대폭 인상할 방침이다.

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

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

‘바다 위 데이터센터’로 불리는 부유식 데이터센터(FDC)가 조선업계의 신성장 동력으로 부상하고 있다. 육상 데이터센터가 부지 확보 문제와 주민 반대 등으로 진척이 늦어지고 있어서다. 그간 해양플랜트 건조 기술력을 축적한 국내 조선업계는 새 먹거리로 FDC 개발에 박차를 가하고 있다. 2일 업계에 따르면 삼성중공업은 이번 하반기에 FDC 건조 사업을 수주할 가능성이 높다. 국내 조선 3사 중 가장 먼저 50㎿급 FDC 기본설계를 마친 뒤 지난 4월 미국 선급협회와 영국 로이드 선급협회로부터 개념설계 인증(AIP)을 확보했다. 지난 6월에는 그리스 대형 선주사인 캐피탈, 미국 인공지능(AI) 서버 기업 슈퍼마이크로 등과 FDC 사업 협약을 맺었다. 이어 미국 데이터센터 개발사 무스테리안과 FDC 설비 관련 엔지니어링 계약 체결도 앞둔 것으로 알려졌다. 또 삼성중공업은 국내 조선사 중 처음으로 FDC 상업 서비스 시점을 2028년 상반기로 발표했다. 지난달 24일 2분기 실적설명회에서 연내 최대 2척의 FDC 수주 가능성도 언급했다. HD한국조선해양은 지난달 프랑스 에너지 관리 기업 슈나이더 일렉트릭과 FDC 인프라 기술 공동개발 업무협약을 체결했다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터의 전력·냉각·에너지 관리 기술을 보유하고 있다. 아울러 HD현대중공업이 자체 개발한 육상 발전용 ‘힘센엔진’의 발전 설비 역량과 결합해 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 중장기적으로는 해상풍력과 소형모듈원전(SMR)을 데이터센터 전력원으로 활용하는 방안도 추진할 계획이다. 한화오션도 내부 연구·개발(R＆D)로 FDC 시장 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. FDC가 육상 데이터센터의 대안으로 주목받는 이유는 인허가의 유연성과 구축의 신속성, 해수를 활용한 냉각 효율성 덕분이다. 해상풍력이나 육상 변전소 연계 등으로 전력 공급도 더 유연하다는 평가다. 특히 FDC 건조를 위해 해수 냉각 시스템과 그래픽처리장치(GPU) 보호 설비, 하부 선체 디자인 기술 등이 관건인데 국내 조선사들은 부유식 액화천연가스 생산설비(FLNG)나 원유 생산·저장·하역설비(FPSO) 제작 역량을 보유하고 있어 이런 기술에 특화돼 있다. 육상 데이터센터 구축을 둘러싸고 국내외에서 벌어지는 잡음으로 FDC는 보다 조명받고 있다. 이미 주민 반대로 경기 용인과 안양에서 데이터센터 신축이 철회됐고, 고양의 경우 10개월 지연된 바 있다. 서울 금천구 독산동의 경우 전자파, 막대한 전력 소비, 열돔 현상 등에 대한 우려로 주민 반대가 거세지면서 시행사가 일부 주민을 명예훼손·업무방해 혐의로 고소해 갈등은 더 깊어졌다. DS투자증권 보고서에 따르면 세계적으로 내년 가동 예정인 육상 데이터센터 중 약 70%가 준공에 차질을 빚고 있다. 미국 뉴욕주 등은 신규 데이터센터의 환경 허가 발급을 중단했다.

최근 상장한 스페이스X가 합병한 xAI가 수백억 달러를 들여 구축한 막대한 컴퓨팅 자원을 외부에 대규모로 임대하며 수익성 확보에 나섰습니다. 최근 스페이스X는 펜타곤과 연계된 AI 기업 ‘리플렉션’(Reflection)과 63억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 계약 내용은 다음 달부터 2029년까지 리플렉션에 엔비디아 GB300 GPU 접근권을 제공하며, 매달 1억 5000만 달러, 약 3년 반 동안 총 63억 달러의 사용료를 받는 것입니다. 이번 계약은 스페이스X의 재정 구조 측면에서는 호재이지만, 반대로 그록 AI의 미래에 대한 의구심은 커지고 있습니다. 이미 스페이스X는 콜로서스 1 데이터 센터를 앤스로픽에 월 12억 5000만 달러 규모로 대여하고 있으며, 콜로서스 2 데이터 센터 역시 구글과 월 9억 2000만 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결한 상태입니다. 앞서 언급한 리플렉션 계약까지 이들 세 곳의 임대 수익을 모두 합산하면 매달 약 23억 2000만 달러에 달합니다. 천문학적인 전력 유지비를 고려하더라도, 데이터 센터 구축에 투입된 막대한 비용을 몇 년 이내로 회수할 수 있는 괜찮은 계약입니다. 그럼에도 시장의 의구심이 커진 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 ‘인프라 임대업’이 가능하다는 이야기는 자사 인공지능(AI) 모델인 ‘그록’이 본래 예상했던 만큼 수요가 없다는 반증이기 때문입니다. 상식적으로 자체 AI 모델의 수요가 폭발적이라면 데이터 센터의 연산 자원은 내부 학습과 서비스를 위해 완전히 가동되어야 합니다. 반면 자체 데이터 센터만으로는 부족해서 xAI의 콜로서스 데이터 센터를 임대한 구글은 상황이 반대라는 것을 알 수 있습니다. 제미나이 같은 AI 서비스가 당장 수익으로 연결되느냐는 차지하고서라도 이런 막대한 비용을 감당해서라도 데이터 센터를 추가 임대할 정도로 AI 수요는 넘치고 있다는 증거이기 때문입니다. 따라서 사실 AI 자체의 성장성은 구글이 훨씬 높다고 평가할 수 있습니다. 실제로 스페이스X가 상장 과정에서 밝힌 지표를 보면 현시점에서 그록의 상태는 그렇게 좋지만은 않아 보입니다. 그록의 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억 1700만 명에 달한다고 했지만, 실제 유료 사용자는 190만 명에 불과합니다. 소셜미디어(SNS)인 X의 프리미엄 구독자를 모두 포함해도 유료 고객 수는 630만 명 수준에 그치는데, 이는 두 콜로서스 데이터 센터 구축에 투입된 수백억 달러의 천문학적인 비용을 회수하기엔 턱없이 부족한 수준입니다. 따라서 비싼 돈 들여 건설한 데이터 센터를 놀리느니 경쟁사인 앤스로픽이나 구글에 대여하기로 결정한 것으로 보입니다. 다만 여기서 궁금해지는 대목은 구글이나 앤스로픽과 같은 경쟁 기업들이 막대한 비용을 내고 xAI의 데이터 센터를 임대하는 이유입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 현재 GPU, 메모리, CPU, SSD는 물론 모든 인프라 관련 비용이 폭발적으로 늘어난 상태에서 자체 데이터 센터를 확장할 경우 비용이 크게 치솟을 수밖에 없습니다. 따라서 이미 있는 데이터 센터를 임대하는 것이 비용 면에서 오히려 저렴할 수 있습니다. 물론 데이터 센터를 추가로 새로 짓는 데 걸리는 긴 시간 역시 이유입니다. 그리고 그록 AI처럼 막대한 투자를 했는데, 막상 새로 데이터 센터를 짓고 난 뒤에는 실제 수요가 그에 미치지 못하는 경우도 생각하지 않을 수 없습니다. 직접 인프라를 구축했다가 기대한 만큼 수요가 없어 xAI처럼 데이터 센터를 놀리는 리스크를 감수하기보다, 계약 취소 옵션이 포함된 임대 방식을 통해 유연하게 대응하는 것이 더 안전한 대안일 수 있습니다. 현재 스페이스X는 xAI의 부채를 갚기 위해 200억 이상 달러 규모의 회사채를 발행하고 있습니다. 대규모 AI 데이터 센터 임대 계약 덕분에 그록 AI의 수익화와는 관련 없이 이 부채를 감당할 순 있을 것으로 보이지만, 그록의 성장성을 증명하지 못한다면 스페이스X의 엄청난 시가총액을 정당화하긴 쉽지 않습니다. 스페이스X가 자회사로 편입한 xAI의 가치가 매출보다 훨씬 높게 매겨진 것은 임대 사업이 아니라 앞으로 AI의 성장 가능성을 내다본 것이기 때문입니다. 일론 머스크의 xAI가 데이터 센터 임대업이 아니라 본업인 AI로 성장할 수 있을지는 올해 공개할 그록 5에 달려 있습니다. 본래 올해 1분기 공개를 목표로 했던 그록 5는 현시점까지 공개가 밀린 상태로 아마도 공개가 임박한 상황으로 보입니다. 경쟁자들이 이미 성능을 대폭 업그레이드한 상황에서 그록 5의 모습이 어떨지 궁금합니다.

네이버가 엔비디아와 손잡고 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 단계적으로 데이터센터를 확대하고, 아시아를 넘어 유럽·중동 시장까지 공동 진출하기로 했다. 네이버는 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 파트너십에 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 제휴를 넘어 글로벌 수요 발굴부터 인프라 구축·운영, 사업화까지 전 과정을 함께 추진하는 형태다. 특히 네이버는 사업 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 우선 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 인프라를 확대한다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확장할 계획이다. 이후 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축을 추진한다. 1GW는 각 세종 최대 용량의 약 4배 규모로, 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 양사는 이를 통해 폭증하는 글로벌 AI 수요에 대응하고 차세대 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. AI 팩토리 구축에는 네이버가 축적한 대규모 GPU 클러스터 운영 경험과 하이퍼스케일 데이터센터 노하우가 활용된다. 여기에 엔비디아의 차세대 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 결합해 데이터센터 설계와 전력·냉각 시스템, 네트워크, AI 소프트웨어 운영까지 아우르는 차세대 AI 인프라를 구축할 계획이다. 양사는 글로벌 시장 공략에도 속도를 낸다. 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’에서 만나 사업 로드맵과 글로벌 진출 전략을 논의한다. 양사는 아시아·태평양 지역을 넘어 유럽과 중동 시장까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 방향에 공감대를 형성한 것으로 알려졌다. 엔비디아는 이날 별도로 진행한 미디어 브리핑에서 네이버를 한국 소버린 AI 전략의 핵심 파트너로 소개했다. 라즈 미르푸리 엔비디아 글로벌 AI 클라우드 및 인프라 에코시스템 부문 부사장은 “네이버는 뛰어난 기술 인재와 강력한 클라우드 역량, 한국 시장에 대한 깊은 이해를 갖추고 있다”며 “한국어와 산업 환경에 특화된 AI 모델을 발전시킬 수 있는 강점을 보유하고 있다”고 말했다. AI 모델 분야 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론 3 울트라’를 활용해 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 고도화할 계획이다. 최근 네이버는 커서, 미스트랄AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업들이 참여한 ‘네모트론 연합’에 국내 기업 최초로 합류했다. 네이버는 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 하이퍼클로바X의 성능과 글로벌 경쟁력을 높인다는 전략이다. 피지컬 AI 분야 협력도 본격화한다. 네이버는 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’와 자체 공간 모델링 기술, 거리뷰 데이터를 결합해 ‘서울 월드 모델’ 구축에 나선다. 서울 월드 모델은 현실 공간을 디지털 환경에 구현하는 AI 모델로, 향후 로보틱스와 스마트시티, 공간지능 서비스 개발 등에 활용될 전망이다. 엔비디아는 한국을 소버린 AI와 피지컬 AI 확산의 핵심 시장으로 평가했다. 미르푸리 부사장은 “현재는 생성형 AI와 AI 에이전트가 시장 성장을 이끌고 있지만 피지컬 AI 역시 빠르게 중요성이 커질 것”이라며 “한국은 제조업 경쟁력이 뛰어난 국가인 만큼 로봇과 산업 시스템, 각종 센서를 활용한 피지컬 AI 분야에서 큰 기회를 갖고 있다”고 말했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 됐다”며 “네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

오픈 AI는 최근 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer Scale Engine, 이하 WSE)을 개발하는 미국의 스타트업인 세레브라스(Cerebras)와 인프라 도입 계약을 체결했습니다. 세레브라스의 WSE 기반의 750MW 데이터 센터를 구축하는 계획으로 2028년 가동을 목표로 하고 있습니다. 투자 규모는 공개하지 않았지만, 일부 언론 보도에서는 100억 달러에 달하는 것으로 추정되고 있습니다. 오픈 AI는 세레브라스의 최신 WSE3-3 기반의 GPT-5.3-Codex-Spark를 공개해 이 프로세서에서 가능성을 보여주고 있습니다. 물론 현재는 엔비디아 의존도가 여전히 높고 두 회사가 기존에 맺은 상호 투자 계획들은 여전히 유효하지만, 이런 행보는 오픈 AI가 새로운 대안을 찾고 있다는 인상을 주기에는 충분합니다. 이를 통해 엔비디아와의 협상에서 우위를 점하는 것은 물론 더 비용 합리적인 대안을 찾을 수도 있는 것입니다. 다만 웨이퍼 스케일 엔진이라는 새로운 기술을 들고나온 세레브라스가 실제 그만큼의 성과를 보여줄 수 있을지는 아직 미지수입니다. 세레브라스는 2015년 설립된 스타트업으로 2019년 첫 번째 WSE 제품을 내놓았습니다. 이 기술에 웨이퍼 스케일이라는 명칭이 붙은 이유는 간단합니다. 프로세서를 만들 때 사용되는 둥근 원판인 웨이퍼를 잘라서 칩을 만드는 게 아니라 웨이퍼 전체를 통째로 하나의 프로세서로 사용하기 때문입니다. 현대적인 프로세서와 메모리 모두 웨이퍼를 잘라서 제품을 만들고 있지만, 웨이퍼를 여러 개로 잘라서 프로세서를 만든 후 이들을 별도의 시스템에서 병렬로 연결한다는 것은 사실 제조 비용 상승은 물론 프로세서 간 데이터 전송 시 발생하는 병목현상으로 인해 성능이 떨어질 우려가 있습니다. 따라서 발상을 바꿔 아예 웨이퍼 하나를 통째로 멀티코어 프로세서로 활용하자는 아이디어는 이전부터 있어 왔으나 몇 가지 큰 걸림돌이 있어 실현되지는 못했습니다. 첫 번째는 프로세서 제조 과정에서 사소한 오류 하나만 생겨도 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되는 위험성이 있다는 것입니다. 예를 들어 기존의 프로세서는 웨이퍼 하나에서 150개 정도의 제품이 나왔을 때 100개 정도만 양품이면 나머지 50개를 버려도 충분히 수익을 낼 수 있습니다. 하지만 웨이퍼 전체에서 치명적인 오류가 한 번만 발생하면 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되어 손해가 클 수밖에 없습니다. 웨이퍼 안에 수많은 코어를 탑재할 경우 코어 간 병목 현상과 메모리 병목 현상 역시 우려될 수 있는 문제입니다. 마지막으로 이렇게 거대한 프로세서는 전력 소모량과 발열량 역시 엄청나게 클 수밖에 없어 실용적인 시스템을 구축하기 힘들었습니다. 세레브라스는 새로운 방법으로 이 한계를 극복했습니다. 우선 하나의 큰 코어 대신 작은 코어 여러 개를 연결해 반복되는 구조를 만든 후 각 코어가 모두 연결되어 있어 일부 코어와 연결 회로에 오류가 생기더라도 나머지 부분이 정상 작동하도록 만들었습니다. 그리고 대용량의 SRAM을 프로세서에 통합해 메모리 병목 현상을 최소화했습니다. 2024년 공개한 세레브라스의 최신 프로세서인 WSE-3의 경우 TSMC의 5nm 공정을 이용해 4조 개의 트랜지스터를 집적한 역대 가장 거대한 프로세서로 90만 개의 코어를 집적했습니다. 실제로는 90만 개보다 더 많은 코어를 넣어서 오류가 나더라도 90만 개 정도의 코어 숫자를 보장한 것입니다. 하지만 코어가 많다고 해서 성능이 바로 그만큼 높아지는 것은 아닙니다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 속담처럼, 수많은 코어가 유기적으로 연결되어야 합니다. WSE-3는 코어들은 거대한 메쉬(Mesh) 구조로 연결되어 있습니다. 하나의 실리콘 안에서 모든 코어가 연결된 덕분에 수천 개의 GPU를 묶을 때 발생하는 병목 현상을 피하고 데이터 전송 속도가 매우 빠른 것이 특징입니다. WSE-3는 90만 개의 코어를 뒷받침하기 위해 44GB SRAM 메모리를 칩에 통합하고 있습니다. 다만 이것만으로는 대규모 AI 연산에 필요한 대규모 데이터를 모두 담을 수 없기 때문에 가중치(Weights)를 칩 외부의 전용 스토리지에 보관하고, 연산 시 필요한 부분만 초고속 스트리밍으로 칩에 공급하는 방식을 사용합니다. 이런 독특한 구조를 통해 웨이퍼 스케일 엔진 기술은 기본 AI 프로세서가 지닌 한계를 극복할 차세대 AI 솔루션으로 주목받고 있습니다. 하지만 장밋빛 미래만 보이는 것은 아닙니다. 현재 AI 생태계 자체가 엔비디아의 CUDA에 기반해 있고 AI 서비스 솔루션 자체도 GPU에 최적화되어 있다는 점은 무시하기 어려운 장벽입니다. 더구나 현재도 적자인 오픈 AI는 여기저기 투자 계획과 협업 프로젝트를 발표하고 있지만, 이 막대한 자금들을 어디서 조달할 수 있을지 의구심이 제기되고 있습니다. 지금 흑자를 내고 있다고 해도 앞으로 계획된 투자를 진행하기 위해서 필요한 천문학적인 자금을 조달하기는 쉽지 않을 것입니다. 그런데 또 대규모 투자 계획을 발표하니 의문이 제기되는 것도 당연합니다. 마지막으로 실제 WSE-3나 혹은 그 후속 프로세서들이 이론이 아니라 실제로 엔비디아의 GPU보다 더 앞선 성능을 보여줄 수 있는지 역시 충분히 검증되지 않은 상태입니다. 현재 여러 AI 제조사가 자사의 기술이 엔비디아보다 우월하다고 주장하고 있지만, 현재까지 의미 있는 대항마로 성장한 곳은 구글의 TPU 정도이며 오랜 라이벌인 AMD 조차도 아직 엔비디아의 아성에 도전할 수준은 되지 않고 있습니다. 오랜 세월 축적된 엔비디아의 기술을 신생 스타트업이 쉽게 뛰어넘을 수 있을지 아무래도 의문인데, 확실하지 않은 곳에 많은 자금을 투자할 정도로 재무 사정이 넉넉하지 않아 보인다는 것이 솔직한 평가일 것입니다. 물론 엔비디아의 현재 모습을 10년 전 대부분 예상 못한 것처럼 앞으로 10년 후 역시 예상하기 어려운 게 사실입니다. 과연 10년 후 엔비디아의 독점이 계속 유지될 수 있을지, 아니면 예상치 못한 다크호스가 시장을 뒤흔들게 될지 궁금합니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 23일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 제192차 회의를 열고 11월 한 달간의 서울신문 보도를 종합 점검했다. 회의에는 김영석(연세대 언론홍보영상학부 명예교수) 위원장을 비롯해 최승필(한국외대 법학전문대학원 교수), 허진재(한국갤럽 여론조사 수석), 윤광일(숙명여대 정치외교학과 교수), 김재희(김재희법률사무소 대표변호사), 이재현(이화여대 커뮤니케이션·미디어학 박사과정) 위원이 참석했다. 위원들은 서울신문이 청년과 인공지능(AI), 환율, 온실가스 감축 목표 등 주요 이슈를 단발성 보도에 그치지 않고 지속적으로 추적해 온 점을 긍정적으로 평가했다. 한국 음주운전 차량에 딸을 잃은 대만인 부모 인터뷰, 아동학대 예방의 날 기획 등 이슈면 기사들의 완성도가 높다는 의견도 이어졌으며, 정치 기사 전반에서 중립성이 잘 유지된 점 역시 좋은 평가를 받았다. 다만 일부 기사는 사실관계 정리에 머물러 학계 분석, 정책 제안, 국제 비교 등 입체적 분석이 보강될 필요가 있다는 지적이 나왔다. 다음은 위원들의 주요 의견이다. 김영석 연세대 명예교수‘이슈면’ 그때그때 주요 의제 부각과학·국제 기사 쉽게 접근할 필요11월에는 아시아태평양경제협의체(APEC) 정상회의가 원만하게 마무리됐고, 관세 협상도 타결됐다. 이러한 굵직한 이슈들과 분권형 개헌 논쟁, 대장동 항소 포기 등 한 달 동안 한국 사회를 흔든 주요 의제들이 지면에 고르게 반영된 점은 의미가 있다. 다만 여러 기사가 사실관계 정리에 머무르면서 구조와 방향성을 제시하는 단계까지 나아가지 못한 것은 아쉽다. 무엇이 핵심 쟁점이며 어떤 기준으로 판단해야 하는지 안내할 수 있다면 독자의 이해 폭은 훨씬 넓어진다. 과학·국제 보도는 보강될 필요가 있다. 난도가 높은 영역이지만, 쉽고 생활적인 설명부터 시작하면 된다. 예컨대 AI를 다룰 때도 기술적 개념 대신 실생활에서 어떻게 활용되는지 풀어내면 독자가 훨씬 쉽게 접근할 수 있다. 독자도 많아질 것이다. 이슈면은 그때그때 중요한 의제를 잘 부각하고 있다. 여기에 독자가 ‘지금 한국 사회가 어디에 서 있는가’와 ‘앞으로 어디로 가야 하는가’를 판단하는 데 도움이 되는 심층 기획, 그리고 한눈에 들어오는 직관적 기획이라는 두 축을 더 강화하면 더욱 좋겠다. 윤광일 숙명여대 교수 여야 정치 지형 비교 편집 인상적청년 정치인 비중 수치화 돋보여10일자 5~6면 ‘민주 호남 지지율 첫 50%대…정청래 “말보단 일하러 왔다”’ 기사와 ‘국힘 선출직평가위’ 속도전…단체장 하위 20% 배제 검토’를 한 눈에 병렬 배치해 독자가 두 정당의 흐름을 명확하게 비교할 수 있도록 구성한 편집이 인상적이었다. 사진과 기사 배치에서도 균형감이 살아 있었고, 정치 지형을 한눈에 읽을 수 있도록 설계했다. 21일자 ‘인구 41%인데 의원 5%… ‘금전 장벽’에 막힌 2030 정치인’ 기사에서는 인구 비율과 국회 내 청년 비중을 수치로 대비해 문제의식을 분명하게 드러낸 점이 돋보였다. 기탁금·공천 구조 같은 제도 장벽을 실제 청년 정치인의 경험과 연결해 풀어낸 구성도 매끄러웠다. 다만 청년 정치인이 영입 이후 어떻게 소모되고 어떤 경로로 정치권 밖으로 밀려나는지까지 추적했다면 더 좋았겠다. 반면 계엄 가담 공직자 색출 기준 보도들은 총리실 입장을 사실상 그대로 전달하는 수준에 머물러, 민주주의 후퇴 논란을 충분히 짚지 못한 아쉬움이 있다. 정부 입장뿐 아니라 학계와 시민사회의 우려를 함께 담았다면 좋았을 것이다. 10일자 국가 AI 컨트롤타워 인터뷰는 인터뷰 대상자가 대통령과 가까운 인물이라는 점 외에 역할·책임·권한이 충분히 드러나지 않아, 어떤 국가 전략을 설계하고자 하는지 독자가 파악하기 어려웠다. 허진재 한국갤럽 여론수석 ‘APEC 결산’ 독자의 궁금증 해소아동학대 문제·제도 대안 잘 연결3일자 APEC 결산 기사 ‘빅테크가 한국과 손잡는 이유’는 행사 스케치에 머물지 않고 ‘왜 한국인가’를 중심 질문으로 설정해 독자의 궁금증을 해소한 점이 돋보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 그래픽처리장치(GPU) 26만 장을 공급하는 배경을 한국의 반도체·AI 인프라, 정책 환경, 수요 구조 등과 유기적으로 연결지어 설명한 점이 좋았다. 14일자 “한국은 음주운전 처벌이 너무 관대… 얼마나 더 희생돼야 하나요”와 19일자 “부모의 끝없는 학대…친권 빼앗고서야 벗어났다” 기사는 구조적 문제와 제도 대안으로 연결해 해설한 사례로 의미가 있다. 다만 인터뷰 분량을 줄이더라도 대만 사례, 판례, 제도 비교를 조금만 더 보완했더라면 한국 제도의 위치가 더욱 분명하게 드러났을 것이다. 3일자 노정태의 뉴스 인문학 ‘똑똑한 흙수저 헨리도 좌절하게 하는 부동산 대책’은 사회경제적 계층 이동의 어려움이 청년층의 좌절로 어떻게 이어지는지를 설명하는 방식이 문제의 본질을 직관적으로 전달했다. 반면 여론조사 기사 중에는 표본 수가 충분하지 않은 수치를 제목으로 끌어올린 사례가 있어 아쉬움이 있다. 최승필 한국외대 교수온실가스 감축 목표치 의미 설명만환율 기사 ‘일관성 부족’ 독자 혼란9일부터 실린 온실가스 감축 기사는 2035년까지 53~61% 감축이라는 목표치가 갖는 의미를 설명하는 데 그쳤다. 이명박·박근혜·문재인 정부를 거치며 온실가스 감축 정책이 어떻게 변해왔는지, 정권 변화에 따라 산업계가 어떤 준비를 해왔는지 등 구조적 맥락이 함께 제시됐다면 독자의 이해가 훨씬 높아졌을 것이다. 14일자 카카오 과징금 판결 단독 기사는 쟁점을 충분히 해설하지 못한 점이 아쉽다. 대법원 판단의 핵심은 ‘카카오는 잘못했지만, 영업정지 대신 과징금을 부과한 행정처분이 적법했는지 여부’인데, 제목만 보면 ‘카카오가 억울하게 과징금을 받았다’는 것으로 읽힌다. 환율 기사들은 여러 날에 걸쳐 원인·해법·전망이 기사마다 서로 다른 방향으로 제시되면서 독자에게 혼란을 줄 수 있다. 환율 담당 기자들이 공동 기획을 통해 문제의식을 통일한다면 설명의 일관성이 크게 높아질 것이다. 대학가의 AI 컨닝 논란 역시 학생 개인의 윤리 문제로만 접근할 것이 아니라, 온라인 시험 구조와 AI 가이드라인 부재 등 제도적 요인을 함께 설명해야 분석의 완결성이 생긴다. 김재희 변호사관가 ‘과로미덕’ 구조적 문제 짚어‘청소년 딥페이크 범죄’ 시의적절21~22일자 “올해 연차 딱 이틀 썼어요” 공직사회 여전한 ‘과로미덕’ 기사는 서울신문의 강점인 공공·행정 분야 전문성이 잘 드러난 보도였다. 타 언론이 소홀히 다뤄온 주제를 깊이 추적했다는 점에서 의의가 크다. 과로사 산재 승인 통계와 순직 공무원 사례 등 객관적 자료가 촘촘하게 활용돼 공직사회 장시간 노동 관행의 구조적 문제를 설득력 있게 보여줬다. 특히 최근 대통령실 업무 문화가 ‘미덕’처럼 왜곡될 수 있는 위험을 전반적 공직 문화로 확장해 해석한 점이 돋보인다. 17일자 청소년 딥페이크 성범죄 보도는 청소년 가해 증가라는 사회적 위험을 시의적절하게 부각했다. 특히 2024년 법 개정으로 ‘반포 목적’이 없어도 제작만으로 처벌이 가능해진 점, 시청·저장 자체도 처벌 대상이 된 점 등은 독자에게 매우 유용한 정보다. 3일자 월요인터뷰는 일본 개호보험 도입의 설계자를 직접 만나 초고령사회 전략을 짚었다는 점에서 기획의도는 충분히 성취했다. 그러나 제도적 성과 중심으로만 전개되면서 정작 독자가 기초적으로 이해해야 할 개념 설명이 부족했다. 이재현 이화여대 박사과정 ‘AI 커닝’ 다양한 의견 더 담았으면‘월요인터뷰’ 이혼 의미 신선한 접근AI 커닝 기사들은 흥미로웠지만 학생들의 윤리 문제에만 초점을 맞춘 구성이어서 시각이 다소 협소하게 느껴졌다. AI 활용이 실제로 어떤 환경과 조건에서 이뤄지고 있는지, 교수·학생·대학 행정 등 다양한 목소리가 조금 더 담겼다면 현실적 맥락이 풍부해졌을 것이다. 17일자 ‘‘4년제 대졸 2030 장기 백수’ 13개월 만에 최대치’ 기사도 흥미로운 주제였지만, 리드에서 제기한 문제의식과 이후 전개되는 통계 설명의 연결이 다소 매끄럽지 않았다. 앞부분에서 독자의 관심을 강하게 끌어놓고 뒤에서는 전체 장기 실업자 통계 중심으로 흐르면서 최초의 문제 의식이 옅어졌다. 같은 날 실린 월요인터뷰 ‘결혼은 신중하게, 이혼은 신속하게, 나답게 살아야 행복하다’ 기사는 제목부터 눈길을 끌었다. 저출생 논의 속에서 이혼을 ‘나답게 살기 위한 선택’이라는 관점으로 풀어낸 점이 신선했고, 통념적 접근에서 벗어나 개인의 삶을 주체적 선택의 문제로 조명한 구성이 인상적이었다.

광주시가 ‘국가NPU(신경망처리장치)컴퓨팅센터’ 구축 예산 확보에 나서면서 지난 5년간 ‘인공지능(AI) 중심도시 광주 프로젝트’를 통해 조성된 광주형 AI생태계가 본격적인 성장단계에 진입했다는 평가를 받고 잇다. 광주시는 24일 AI산업의 실질적 성장을 이끌 국가NPU컴퓨팅센터 구축과 ‘AI 전환(AX) 실증밸리’ 조성을 통한 미래 전략산업 육성을 본격화한다고 밝혔다. NPU는 인공지능 추론 단계에서 그래픽처리장치(GPU)보다 10~100배 높은 효율을 보이는 차세대 반도체다. 광주시는 국가AI컴퓨팅센터 유치 무산 이후 ‘AI 메가샌드박스’ 전략을 바탕으로 국가NPU컴퓨팅센터 유치, AI 규제프리 실증도시 조성 등을 정부에 제안하며 후속 논의를 이어오고 있다. 이와 함께 AI 기술 실증과 기업·연구기관·산업계 간 연계를 강화하기 위한 핵심 거점으로 ‘국가AI연구소’를 유치하는 방안도 정부와 협의하고 있다. 이와 관련 강기정 광주시장은 지난 23일 “국가NPU컴퓨팅센터 구축과 AI 모빌리티신도시 조성 등 AI관련 대안 사업들에 대해 정부·=여당과 구체적인 협의가 진행되고 있다”며 “다음달 시민들께 결과를 구체적으로 말씀드리겠다”고 밝혔다. 광주시는 지난 5년간 ‘AI 중심도시 광주 프로젝트’를 통해 기업 유치, 기반시설 조성, 인재 양성으로 이어지는 종합 지원체계를 구축하며 광주형 AI 생태계를 확립해오고 있다. 구체적으로 ▲AI 관련 160여 개 기업 유치 ▲지역 AI기업의 CES 혁신상 24건 수상 ▲국가AI데이터센터·실증랩·창업·교육 기반 구축 등 AI 산업 전반에서 실질적인 성과를 거두며 지역 산업구조 변화를 이끌고 있다.

이재명 대통령은 4일 “정부가 마련한 내년도 예산안은 바로 인공지능(AI) 시대를 여는 대한민국의 첫 번째 예산안”이라며 국회 처리에 대한 초당적 협력을 요청했다. 이 대통령은 이날 국회에서 가진 시정연설에서 “박정희 대통령이 산업화의 고속도로를 깔고, 김대중 대통령이 정보화의 고속도로를 낸 것처럼, 이제는 AI 시대의 고속도로를 구축해 도약과 성장의 미래를 열어야 한다”며 이같이 밝혔다. 이 대통령은 “오늘은 제가 대통령 취임 선서를 한 지 정확히 5개월째 되는 날”이라며 “불법 계엄의 여파로 심화한 민생경제 한파 극복을 위해 지난 5개월 동안 비상한 각오로 임했고, 다행히 지금 우리 경제는 위급상황을 벗어났다”고 평가했다. 이어 “주가지수도 4000을 돌파했다”며 “국민 여러분의 협력으로 주가를 옥죄던 지정학적 리스크, 지배구조 리스크, 시장 투명성 리스크가 일부 개선되고, AI 등 산업경제 정책이 조금씩 자리를 잡아간 덕분”이라고 말했다. 이 대통령은 “그러나 여기에서 안주하거나 만족하기엔 우리가 처한 상황이 절대 녹록지 않다”며 “우리는 지금 겪어보지도 못한 국제 무역 통상질서의 재편과 AI 대전환의 파도 앞에서 국가 생존을 모색해야 할 절체절명의 위기”라고 진단했다. 그러면서 “변화를 읽지 못하고 남의 뒤만 따라가면 끝없이 도태되지만 변화를 선도하며 한 발짝 앞서가면 무한한 기회를 누릴 수 있다”며 “농경 사회에서 산업 사회로, 산업 사회에서 정보 사회로 전환해 왔던 것처럼 AI 사회로의 전환은 필연”이라고 강조했다. 특히 “산업화 시대에는 하루가 늦으면 한 달이 뒤처지고, 정보화 시대에는 하루가 늦으면 1년이 뒤처졌지만, AI 시대에는 하루가 늦으면 한 세대가 뒤처진다”며 신속한 대응의 필요성을 역설했다. 이전 정부의 정책에 대한 지적도 나왔다. 이 대통령은 “안타깝게도 지난 정부는 천금 같은 시간을 허비한 것도 모자라 연구개발(R&D) 예산까지 대폭 삭감하며 과거로 퇴행했다”며 “출발이 늦은 만큼 지금부터라도 부단히 속도를 높여 선발주자들을 따라잡아야 우리에게도 기회가 생긴다”고 했다. 구체적인 예산 편성 원칙으로는 “총지출을 올해 대비 8.1% 증가한 728조원으로 편성한 가운데, ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 대전환에 10조 1000억원을 편성했다”며 “이는 올해 예산 3조 3000억원보다 3배 이상 늘어난 규모”라고 설명했다. 그러면서 “피지컬 AI 선도 국가 달성을 위해 국내의 우수한 제조 역량과 데이터를 활용해 중점사업에 집중 투자하겠다”고 소개했다. 이 대통령은 로봇, 자동차, 조선, 가전·반도체, 팩토리 등 주요 산업 분야를 중심으로 AI 대전환에 향후 5년간 약 6조원을 투입하겠다는 계획도 밝혔다. 또 복지·고용, 납세, 신약 심사 등을 중심으로 공공부문 AI 도입을 확산하는 동시에, 고급인재 1만1000명을 양성하고 국민 누구나 AI를 주도적으로 활용할 수 있도록 지원하겠다고 전했다. 이번 한미 정상회담에서 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 확보한 것에 대해서는 “이제 국내 민간기업도 GPU 확보에 어려움이 없을 것”이라고 언급했다. 아울러 정부도 고성능 GPU 1만 5000장을 추가로 구매, 정부의 목표인 3만 5000장을 조기에 확보하겠다고 밝혔다. 이 대통령은 “미래를 대비하기 위해 꼭 필요한 예산은 과감하게 편성하되 불필요한 예산은 대폭 삭감했다”며 “정부 예산은 모두 국민이 낸 세금이고, 그 세금에 국민 한 분 한 분의 땀과 눈물이 배어 있는 만큼 단 한 푼의 예산도 허투루 쓰지 않기 위해 노력했다”면서 협조를 거듭 당부했다. 이 대통령은 “저성과·저효율 지출을 포함해 역대 최대 규모인 27조원의 지출을 삭감했고, 모든 내역을 투명하게 공개해 국민께서 제대로 감시하고 주권을 행사할 수 있도록 했다”며 “정부는 2026년 총지출을 올해 대비 8.1% 증가한 728조원으로 편성했다”고 밝혔다. AI 예산 10조 1000억원 중 2조 6000억원은 산업·생활·공공 전 분야 AI 도입에 투입하고, 인재 양성과 인프라 구축에 7조 5000억원을 투입할 계획이다. 로봇, 자동차, 조선, 가전·반도체, 팩토리 등 주요 산업 분야를 중심으로 AI 대전환을 신속하게 이루기 위해 향후 5년간 약 6조원을 투입하겠다고도 밝혔다. 또 “AI·콘텐츠·방위산업 등 첨단 전략산업 분야의 핵심 기술 개발을 위한 R&D 투자도 역대 최대 규모인 35조 3000억원으로 19.3% 확대 편성했다”며 “향후 5년간 150조원의 국민성장펀드를 조성해 미래 성장의 씨앗인 첨단전략산업 육성을 도모하고, 성장의 혜택을 국민께서 함께 누릴 수 있도록 하겠다”고 다짐했다. 이 대통령은 “내년은 ‘AI 시대’를 열고, 대한민국의 새로운 백 년을 준비하는 역사적 출발점이 될 것”이라며 “다가오는 미래가 절망과 불안이 넘치는 세상이 아니라 희망과 기회로 충만할 수 있도록 함께 노력하자”고 당부했다. 이어 “저는 우리 국민의 저력을 믿는다. 그래서 자신 있다”며 “전쟁의 폐허 속에서 한강의 기적을 일궈내고, 금 모으기 운동으로 IMF 외환위기를 극복해 낸 우리 국민이 힘을 모은다면 못해낼 일이 없다고 확신한다”고 강조했다. 그러면서 “산업화와 정보화를 성공적으로 이뤄낸 것처럼 위대한 국민과 함께 ‘AI 시대’의 문을 활짝 열겠다”며 “대한민국의 미래를 위해 정부는 열린 자세로 국회의 제안을 경청하고, 좋은 대안은 언제든 수용하겠다”고 했다. 이 대통령은 “비록 여야 간 입장의 차이는 존재하고, 이렇게 안타까운 현실도 드러나지만, 국민과 나라를 위하는 진심은 다르지 않다고 믿는다”며 “이번 예산안이 법정기한 내에 통과돼 대한민국이 새로운 미래로 나아갈 수 있도록 초당적인 협력을 부탁드린다. 2026년 예산안이 치밀한 심사를 거쳐 신속히 확정되길 기대한다”고 밝혔다.

중국 연구진이 인공지능(AI)과 6G 통신에 활용할 수 있는 초고속 아날로그 컴퓨팅 칩을 개발했다. 이 기술이 발전하면 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 최대 1000배 빠른 연산 속도를 낼 수 있다는 전망이 나왔다. 22일 홍콩 매체 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 베이징대 쑨중 교수 연구팀은 저항성 메모리(ReRAM) 기술을 적용한 아날로그 행렬 연산 장치를 만들고 연구 결과를 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’(Nature Electronics)에 발표했다. 연구진은 이 장치가 디지털 프로세서와 같은 정밀도를 유지하면서도 처리량은 1000배, 에너지 효율은 100배 높다고 설명했다. 기존 GPU가 가진 전력 소모와 데이터 병목 문제를 근본적으로 줄일 수 있다는 것이다. “세기의 난제 해결”…디지털 한계 넘어선 아날로그 접근 쑨 교수팀은 “정밀성과 확장성을 함께 확보하는 일은 오랫동안 아날로그 컴퓨팅의 병목이었다”며 “이번 연구는 그 난제를 풀 방법을 제시한다”고 밝혔다. 연구진이 만든 장치는 저항성 물질의 전기 저항값을 조절해 데이터를 저장하고 연산을 동시에 수행한다. 메모리와 연산을 분리하지 않아 데이터 이동에 걸리는 시간과 전력을 크게 줄였다. 논문에 따르면 이 장치는 중간 규모 행렬 방정식(32×32~128×128)을 해결할 때 이미 엔비디아 H100 GPU보다 높은 효율을 보였다. 연구팀은 전기회로망을 더 정교하게 설계하면 성능이 한층 향상될 것으로 예상했다. “AI·6G·자연 시뮬레이션에 활용 가능”BBC와 블룸버그 등 외신은 이번 성과가 AI 대형 모델 학습과 6G 통신 신호 처리, 복잡한 기후 시뮬레이션처럼 연속적 계산이 필요한 분야의 돌파구가 될 수 있다고 평가했다. 연구진은 “AI와 통신 분야는 실시간으로 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는데, 디지털 방식은 속도와 에너지 소비에서 한계에 부딪히고 있다”며 “아날로그 칩은 이 문제를 해결할 대안이 될 수 있다”고 말했다. “GPU 대체까지는 갈 길 멀다”전문가들은 대량생산과 신뢰성 확보, 노이즈 제어가 상용화의 관건이라고 본다. 시장조사기관 트렌드포스는 “이번 성과는 연구실 수준의 기술 시연에 가깝다”며 “GPU를 실제로 대체하려면 산업용 검증과 공정 통합이 필요하다”고 분석했다. 2023년 중국 칭화대 연구진도 엔비디아 A100보다 3000배 빠르고 전력소모가 400만배 낮은 광전자 아날로그 칩을 발표한 바 있다. 이번 성과는 중국 내 차세대 컴퓨팅 기술 경쟁이 한층 가속화되고 있음을 보여준다. “디지털 중심 패러다임 흔들릴 수도”전문가들은 이번 연구가 디지털 반도체 중심 체계의 전환 신호가 될 수 있다고 본다. AI·6G·국방 분야는 초저전력·고처리량 연산 기술이 국가 경쟁력을 좌우하기 때문이다. 국내 반도체 업계 관계자는 “아날로그 연산 기술이 다시 부상하고 있다”며 “한국도 저항성 메모리 기반 연산소자와 AI용 비메모리 칩 개발을 병행해야 한다”고 말했다.

중국 연구진이 인공지능(AI)과 6G 통신에 활용할 수 있는 초고속 아날로그 컴퓨팅 칩을 개발했다. 이 기술이 발전하면 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 최대 1000배 빠른 연산 속도를 낼 수 있다는 전망이 나왔다. 22일 홍콩 매체 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 베이징대 쑨중 교수 연구팀은 저항성 메모리(ReRAM) 기술을 적용한 아날로그 행렬 연산 장치를 만들고 연구 결과를 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’(Nature Electronics)에 발표했다. 연구진은 이 장치가 디지털 프로세서와 같은 정밀도를 유지하면서도 처리량은 1000배, 에너지 효율은 100배 높다고 설명했다. 기존 GPU가 가진 전력 소모와 데이터 병목 문제를 근본적으로 줄일 수 있다는 것이다. “세기의 난제 해결”…디지털 한계 넘어선 아날로그 접근 쑨 교수팀은 “정밀성과 확장성을 함께 확보하는 일은 오랫동안 아날로그 컴퓨팅의 병목이었다”며 “이번 연구는 그 난제를 풀 방법을 제시한다”고 밝혔다. 연구진이 만든 장치는 저항성 물질의 전기 저항값을 조절해 데이터를 저장하고 연산을 동시에 수행한다. 메모리와 연산을 분리하지 않아 데이터 이동에 걸리는 시간과 전력을 크게 줄였다. 논문에 따르면 이 장치는 중간 규모 행렬 방정식(32×32~128×128)을 해결할 때 이미 엔비디아 H100 GPU보다 높은 효율을 보였다. 연구팀은 전기회로망을 더 정교하게 설계하면 성능이 한층 향상될 것으로 예상했다. “AI·6G·자연 시뮬레이션에 활용 가능”BBC와 블룸버그 등 외신은 이번 성과가 AI 대형 모델 학습과 6G 통신 신호 처리, 복잡한 기후 시뮬레이션처럼 연속적 계산이 필요한 분야의 돌파구가 될 수 있다고 평가했다. 연구진은 “AI와 통신 분야는 실시간으로 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는데, 디지털 방식은 속도와 에너지 소비에서 한계에 부딪히고 있다”며 “아날로그 칩은 이 문제를 해결할 대안이 될 수 있다”고 말했다. “GPU 대체까지는 갈 길 멀다”전문가들은 대량생산과 신뢰성 확보, 노이즈 제어가 상용화의 관건이라고 본다. 시장조사기관 트렌드포스는 “이번 성과는 연구실 수준의 기술 시연에 가깝다”며 “GPU를 실제로 대체하려면 산업용 검증과 공정 통합이 필요하다”고 분석했다. 2023년 중국 칭화대 연구진도 엔비디아 A100보다 3000배 빠르고 전력소모가 400만배 낮은 광전자 아날로그 칩을 발표한 바 있다. 이번 성과는 중국 내 차세대 컴퓨팅 기술 경쟁이 한층 가속화되고 있음을 보여준다. “디지털 중심 패러다임 흔들릴 수도”전문가들은 이번 연구가 디지털 반도체 중심 체계의 전환 신호가 될 수 있다고 본다. AI·6G·국방 분야는 초저전력·고처리량 연산 기술이 국가 경쟁력을 좌우하기 때문이다. 국내 반도체 업계 관계자는 “아날로그 연산 기술이 다시 부상하고 있다”며 “한국도 저항성 메모리 기반 연산소자와 AI용 비메모리 칩 개발을 병행해야 한다”고 말했다.

올해 초 발표된 엔비디아의 지포스 RTX 50 시리즈는 몇 년 만에 대대적인 아키텍처 변경이라는 점에서 처음에는 많은 기대를 받았습니다. 하지만 막상 가격과 성능이 알려지면서 여론은 싸늘하게 변하기 시작했습니다. 인공지능을 이용해서 프레임을 생성하거나 이미지 품질을 높이는 DLSS4 기능을 빼고 나면 몇 년 전 나온 RTX 40 시리즈와 성능 차이가 별로 없었기 때문입니다. 예를 들어 RTX 5080은 4K 해상도에서 RTX 4080 Super와 비교해 성능 차이가 12~14% 정도에 지나지 않았습니다. DLSS4를 지원하는 게임에서는 프레임 생성을 통해 속도 차이가 두 배까지 날 수 있지만, 이를 지원하지 않는 상당수 게임에서는 이전과 성능 차이를 크게 느낄 수 없었습니다. 사실 RTX 40 시리즈는 DLSS를 빼도 전작인 RTX 30 시리즈보다 훨씬 성능이 좋았습니다. 다만 가격이 비싸서 업그레이드를 미룬 소비자들이 많았는데, 정작 RTX 50 시리즈의 성능이 기대에 미치지 못하는 건 물론이고 가격마저 비싸다 보니 소비자들의 실망은 이만저만 큰 게 아니었습니다. 그러나 모두가 실망한 건 아니었습니다. 오랜 세월 지포스의 기세에 눌려 시장 점유율 한 자릿 수에 머문 AMD의 라데온에게는 실로 오랜만에 반가운 기회가 아닐 수 없었습니다. 올해 AMD가 출시한 라데온 RX 9070 시리즈는 높은 가성비로 환영받으며 시장에서 선전했습니다. 초기 판매량은 전작의 10배 수준이고 점유율도 두 자릿수로 크게 늘었다는 소식이 들릴 정도였습니다. 하지만 그런데도 엔비디아는 별다른 대응을 하지 않았습니다. 신제품을 출시하거나 가격을 낮춰 경쟁사를 다시 압박하지 않았던 것입니다. 물론 이와 같은 소극적 행보도 어느 정도는 납득할 수 있는 부분이 있습니다. 현재 엔비디아의 매출 대부분은 AI 데이터 센터에 납품하는 서버용 GPU에서 나오고 있고 이 제품들이 훨씬 비싸서 이윤이 많이 남기 때문에 굳이 게임용 그래픽 카드에 집중할 필요가 없는 상황입니다. 구태여 가격을 낮춰가며 더 팔아야 할 이유가 없는 셈입니다. 그런데 최근 발표한 엔비디아의 2분기 실적(회계연도로는 2026년 2분기)을 보면 의외의 반전 스토리를 볼 수 있습니다. 엔비디아의 이번 2분기 매출은 전년 동기 대비 56% 증가한 467억 4000만 달러를 기록했으며 순이익도 전년 대비 59% 증가한 257억 8000만 달러를 기록했습니다. 데이터 센터 부분 매출이 410억 달러로 대부분을 차지하는 가운데 놀라운 사실은 게임 부분 매출도 역대 최대를 기록했다는 것입니다. 올해 2분기 게임 부분 매출은 작년 동기 대비 49%, 전 분기 대비 14%나 늘어난 43억 달러에 달했습니다. RTX 40 시리즈 단종으로 현재 대부분 RTX 50 시리즈만 판매된다는 점을 생각하면 지포스 RTX 50 시리즈는 지포스 역사상 가장 높은 매출액을 달성한 셈입니다. 경쟁사를 압박하기 위해 굳이 가격을 낮추지 않은 게 충분히 이해되는 실적입니다. 지포스 분기 매출 43억 달러가 정말 과거에는 상상하기 힘든 깜짝 실적이라는 점은 10년 전 분기 실적을 보면 알 수 있습니다. 2015년 2분기(회계연도 상으로는 2016년 2분기) 실적은 전체 매출 11억 5300만 달러 규모였습니다. 이는 지포스는 물론 쿼드로나 데이터 센터, 임베디드 매출을 다 합친 액수였습니다. 그런데 이제는 지포스만으로 10년 전 1년 매출을 3개월 만에 올린 것입니다. 이런 깜짝 실적의 배경은 일부 점유율을 내줬다고는 해도 여전히 80% 이상인 지포스의 높은 시장 점유율과 이전보다 훨씬 비싸진 그래픽 카드 가격 덕분으로 풀이됩니다. 하지만 왜 높은 가격에도 수요가 줄지 않고 계속 팔리는지에 대한 분석도 필요합니다. 가장 가능성 높은 설명은 AI 연산 수요입니다. 현재도 공식 가격보다 훨씬 높은 가격에 팔리는 RTX 5090의 경우 여전히 공급 대비 수요가 높아 국내에서는 400만 원에 달하는 가격에 팔리고 있습니다. 그나마 좀 저렴한 대안인 RTX 5080도 200만 원 수준입니다. 그래도 잘 팔리는 이유는 이미지 생성 및 대규모 언어 모델 (LLM) 같은 AI 연산 목적으로 사용하기 위해서는 넉넉한 메모리를 지닌 고성능 그래픽 카드가 필요하기 때문입니다. 연구실이나 기업에서 사용한다고 생각하면 서버용 GPU와 비교할 때 오히려 저렴한 가격이라고 할 수 있습니다. 현재의 AI 발전 속도를 고려하면 앞으로 AI 연산을 위한 고성능 그래픽 카드 수요는 기업뿐 아니라 개인도 상당한 수준으로 늘어날 것으로 보입니다. 여전히 게임도 중요한 목적이긴 하지만, 앞으로 그래픽 카드 수요를 견인하는 큰 축은 내부 정보 유출이나 추가 비용 걱정 없이 사용할 수 있는 로컬 AI가 될 것으로 예상됩니다.

●트럼프, EU 및 멕시코에 30% 관세 부과 예정 [프랑스 rfi] 도널드 트럼프 미국 대통령은 유럽연합(EU)과 멕시코에 30%의 관세를 부과할 예정이며, 이는 8월 1일부터 발효됩니다. 이 조치에는 철강이나 자동차와 같은 특정 산업에 대한 별도의 관세는 포함되지 않습니다. 이번 관세 부과는 트럼프의 무역 전쟁 전술이 다시 고조되고 있음을 상징합니다. 이 소식은 즉각적으로 국제 시장에 충격을 주고 강력한 반발을 불러일으켰습니다. EU와 멕시코는 이 조치를 “불공정하고 파괴적”이라고 비난하면서도 마감 기한 전까지 미국과 협상을 계속할 의향이 있음을 시사했습니다. 트럼프의 30% 관세 부과 결정은 대서양 횡단 공급망과 북미 자유무역 시스템에 상당한 영향을 미칠 것으로 보입니다. ●트럼프 관세 정책, 전 세계 시장에 또 다른 충격 우려 [영국 파이낸셜타임스] 유럽 최대 자산운용사인 프론티어 유후리(Frontier Yu Huili)의 최고투자책임자 빈센트 모티어는 시장이 도널드 트럼프 전 대통령의 관세 정책에 대해 너무 안일하게 반응하고 있다고 경고했습니다. JP모건 체이스의 제이미 다이먼 최고경영자(CEO)도 “불행히도 시장에 불안감이 있다고 생각한다”며 유사한 견해를 밝혔습니다. 트럼프 행정부의 전직 고위 관리는 “시장은 많은 관세 정책이 철폐될 것으로 믿고 있지만 나는 그렇게 생각하지 않는다. 트럼프는 항상 관세를 좋아했다”고 말했습니다. ●러시아, 북한 핵 개발 옹호…서방에 경고장 [러시아 모스크바타임즈] 세르게이 라브로프 러시아 외무장관은 북한의 핵 프로그램 개발에 대한 입장을 존중하고 밝혔습니다. 라브로프 장관은 미국과 한국, 일본이 북한 주변에서 군사력을 증강하고 있다고 비난한 뒤 “우리는 왜 북한이 핵무기를 개발하는지 그 이유를 이해한다”고 말했습니다. 이는 최선희 북한 외무성 부상과의 회담 뒤 언급된 내용입니다. 북한은 미국의 대규모 군사 훈련을 침략 총연습으로 간주하며 미국의 군사적 위협으로부터 자신을 방어하고자 핵무기 개발이 불가피하다고 주장합니다. ●러북 경제 협력 강화: 무역 및 인적 교류 확대 모색 [러시아 이즈베스티야] 라브로프 장관은 최선희 북한 외무상과의 회담 뒤 러시아와 북한이 해상 통행을 재개할 계획이라고 발표했습니다. 앞서 알렉산더 마체고라 북한 주재 러시아 대사는 블라디보스토크로 오가는 직항편 외에 러시아 관광객을 태울 수 있는 페리 운항 필요성을 언급했습니다. 회담 뒤 양국 외무장관은 2025~2027년 부처 간 교류 계획에 서명했습니다. 북한은 러시아에서 석유 등 에너지 공급을 원하며 러시아 기업들과의 공동 프로젝트를 통해 자본을 유치하고 현대 기술을 활용하는 데 관심을 보였습니다. 러시아과학아카데미 중국·현대아시아연구소의 류드밀라 자하로바 수석연구원은 러시아의 노동력 부족 상황에서 북한 출신 노동자들이 국내 기업들에 매력적이지만, 현재 유엔 안전보장이사회 제재 때문에 이들을 러시아에서 고용하는 것은 제한적이라고 강조했습니다. ●“베이징-평양 철도 운행, 8월 재개” [홍콩 명보] 2020년 1월 코로나19 대유행으로 중단됐던 베이징~평양 간 열차 운행이 다음 달 재개될 것으로 보입니다. 중국과 북한 관계에 정통한 소식통들은 양국 철도 당국이 평양~베이징 철도 서비스 재개에 합의했다고 일본 NHK 방송에 전했습니다. 소식통들은 최종 조율이 이뤄지고 있으며 빠르면 8월에 서비스가 재개가 예상된다고 밝혔습니다. 이에 대해 중국 외교부는 정보가 없다고 언급했습니다. ●중국 휴머노이드 로봇 산업, 대량 생산 단계 진입 [대만 연합보] 중국 본토 휴머노이드 로봇 산업이 상업적 대량 생산 단계에 진입했습니다. 즈위안 로보틱스(智元機器人)와 유슈 과학기술(宇樹科技)은 ‘차이나모바일(항저우) 정보기술 유한공사’의 ‘차이나모바일(항저우) 휴머노이드 로봇’ 대량 주문을 낙찰받았다고 밝혔습니다. 이 주문에는 풀사이즈 휴머노이드 이족보행 로봇(7800만 위안)과 소형 휴머노이드 이족보행 로봇 및 컴퓨팅 파워, 다섯 손가락 손재주가 있는 제품(4605만 위안)이 포함돼 있습니다. ●中, 스텔스 항공모함 전투기 프로그램 공개 [홍콩 Asia Times] 중국은 스텔스 항공모함 전투기 프로그램을 공개하며 인도·태평양 지역에서 해군력을 재정의하려는 야심 찬 계획을 드러냈습니다. 중국은 5세대 스텔스 전투기의 생산 시설을 처음으로 공개했으며, 이는 해당 전투기를 세 번째 항공모함(푸젠함)에 배치하는 데 진전을 이뤘음을 시사합니다. 중국중앙(CCTV) 방송에서는 선양항공기공사(SAC)의 격납고에서 최소 두 대의 J-35 전투기가 관측됐습니다. 군사 분석가 숭중핑은 J-35가 부식 방지형 항공모함 탑재 변종일 가능성이 높으며, 이는 해당 기종의 대량 생산 첫 공개 신호라고 설명했습니다. 두 기종 모두 현재 해상 시험 중이며 푸젠에서 운용될 것으로 예상됩니다. ●상하이 최고 지도자, 호주 총리와 회담 [일본 요미우리신문] 중국 상하이시 최고 지도자인 천지닝 상하이시 공산당 서기는 13일 앤서니 앨버니지 호주 총리와 상하이에서 회담을 갖고 “무역 투자와 과학 기술 혁신 등 분야의 협력을 확대하겠다”고 밝혔습니다. 앨버니지 총리는 기후 변화에 대응하고 세계 무역의 발전을 촉진하기 위해 협력할 것이라고 응답했습니다. ●트럼프의 스테이블코인 수용, 中에 큰 압력 [중국 차이신] 미국이 스테이블코인을 수용함에 따라 베이징이 암호화폐에 대한 거부감을 버리라는 요구가 커지고 있습니다. 이는 달러의 지배력을 공고히 하고 베이징의 위안화 국제화 노력을 방해할 수 있습니다. 모건 스탠리 경제학자들은 최근 보고서에서 “이 디지털 토큰은 저비용, 거의 즉각적인 결제를 통해 미국 달러의 영향력을 암호화폐, 웹3, 신흥 시장으로 확장할 것”이라고 밝혔습니다. “중국이 이 흐름을 무시하면 디지털 인프라 경쟁에서 뒤처질 위험이 있다. 스테이블코인이 전통적인 은행 네트워크를 우회하는 메커니즘으로 기능하는 경우가 증가하고 있기 때문”이라고 덧붙였습니다. ●中 연구팀, 이산화탄소서 설탕 생산 기술 개발 [홍콩 사우스차이나모닝포스트] 중국 과학자 팀은 메탄올을 전환해 사탕수수나 사탕무 없이 설탕(수크로스)을 생산하는 생물전환 시스템을 개발했다고 밝혔습니다. 이 기술은 포집된 이산화탄소를 식품으로 전환하는 데 활용될 수 있습니다. 중국과학원 천진 산업생물공학연구소 연구진은 이 연구에서 저탄소 분자에서 설탕 합성을 위한 시스템을 성공적으로 설계하고 구현했다고 설명했습니다. 이는 대규모 토지와 물 자원이 필요한 기존 설탕 생산 방식의 대안이 될 수 있습니다. ●중국-아세안, 업그레이된 자유무역협정 비준 신청 제58차 아세안 외교장관 회의 및 관련 회의가 말레이시아 쿠알라룸푸르 컨벤션센터에서 열리고 있습니다. 중국과 동남아시아국가연합(ASEAN)은 10월에 지도자들에게 제출해 승인받을 자유무역지대(FTA) 업그레이드 협정을 체결했다고 왕이 중국 외교부장이 밝혔습니다. 그는 또 양측이 내년 중 남중국해 행동 규범(남중국해 분쟁 관리를 위한 지침 세트)에 대한 협상을 완료하고자 노력하기로 합의했다고 밝혔습니다. ●中, 사막에 엔비디아칩 기반 AI 허브 건설 추진 [대만 디지타임스] 중국은 신장 및 칭하이 사막 지역에 최소 39개의 데이터 센터를 건설할 계획입니다. 이 시설에는 11만 5000개 이상 엔비디아 H100·H200 그래픽처리장치(GPU)가 설치될 예정입니다. 이 고급 칩은 2022년부터 미국의 수출 금지 조치 대상에 포함돼 있으며, 칩 밀반입에 대한 우려가 제기돼 미국 당국의 감시가 강화되고 있습니다. 이미 여러 장소에서 데이터센터 건설이 진행 중입니다.