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.

●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.

엔비디아는 올해 초부터 최신형 그래픽 카드인 지포스 RTX 50 시리즈를 하나씩 공개했습니다. 하지만 공개 후 소비자들의 반응은 아직 차갑기만 합니다. 기대한 만큼 성능 향상 폭이 크지 않은 데다 페이퍼 론칭 논란이 일 정도로 물량도 부족했기 때문입니다. 물량 부족 문제는 서서히 해소되고 있지만, 아직도 소비자들이 체감하는 가격은 가뜩이나 비싸진 공식 가격보다도 더 비싼 편입니다. 최상위 그래픽 카드인 지포스 RTX 5090은 한때 800만원을 호가하기도 했지만, 심지어 가격을 지불할 의사가 있는 소비자도 물건을 구하기 어려울 정도였습니다. 이제는 공급이 약간 원활해진 상태지만, 여전히 RTX 5090은 400만~500만원대이고, RTX 5080 역시 999달러라는 공식 가격이 무색하게 아직도 200만원 전후의 가격에서 팔리고 있습니다. 하지만 사실 대다수 소비자들이 100만원이 넘는 고가 그래픽 카드를 구매하는 것은 아닙니다. AI 개발 및 연구라면 몰라도 게임이 목적이라면 그렇게 많은 돈을 지불하기 부담스럽기 때문입니다. 실제로 시장에서 가장 많이 팔리는 것은 100만원이 넘지 않는 ‘저렴한’ 가격의 그래픽 카드들입니다. 이번에 출시된 지포스 RTX 5060Ti처럼 60 라인업의 중급형 그래픽 카드가 여기에서 속합니다. 이들은 주로 팔리는 대중적 그래픽 카드라는 뜻에서 메인스트림 제품으로 불리기도 합니다. 물론 메인스트림 그래픽 카드도 이제는 그렇게 저렴하지 않습니다. RTX 4060도 40만원대, RTX 4060 Ti는 60만원대에서 가격을 형성하고 있습니다. 그나마 그 뒤를 잇는 RTX 5060 시리즈에서 한 가지 희망적인 부분은 초기 출시 가격이 전작보다 저렴해졌다는 것입니다. RTX 5060Ti의 가격은 16GB(기가바이트) 버전 기준 429달러(약 61만원)로 RTX 4060보다 70달러나 저렴해졌고 8GB 버전 역시 379달러로 20달러 저렴해졌습니다. 기본 모델인 RTX 5060은 299달러로 가격이 동결됐지만, 고급형인 Ti 모델과 성능 차이가 줄어들어 어느 정도 납득할 수 있는 수준으로 여겨집니다. 하지만 먼저 출시된 RTX 5060 Ti의 벤치마크 결과를 보면 아쉬운 점이 많은 게 사실입니다. RTX 5060 Ti의 성능은 RTX 4060 Ti와 비교해서 17~23% 정도 높기는 하나 RTX 4070과 비교해서는 7~12% 정도 낮은 성능을 보여주고 있습니다. 일반적으로 차세대 제품이 나오면 이전 세대 상위 제품을 넘어섰던 것과 비교해서 아쉬운 대목입니다. 다소 아쉬워 보이는 성능은 사실 RTX 5060 Ti의 스펙을 생각하면 당연한 결과이기도 합니다. RTX 5060 Ti에 사용된 GB 206은 전작인 RTX 4060 Ti에 사용된 AD 106보다 큰 GPU가 아닙니다. 둘 다 TSMC의 4N 공정으로 만들어졌는데, GB 206의 트랜지스터 집적도가 219억 개로 오히려 AD 106보다 10억 개나 줄어들었습니다. 덕분에 다이 사이즈도 줄어들어 최신 GDDR7 메모리 적용에도 가격을 낮출 여지가 있었던 것으로 보입니다. 다만 트랜지스터 집적도가 줄어든 만큼 성능도 약간 줄거나 비슷한 게 아닐까 하는 우려도 있었으나 출시 후 벤치마크 결과를 보면 이런 최악의 경우는 피한 것으로 보입니다. GPU 아키텍처 개선과 GDDR7 덕분에 대폭 늘어난 메모리 대역폭(288GB/s에서 448GB/s로 증가)이 최악의 결과를 피한 비결로 보입니다. 그래도 벤치마크 결과를 보면 RTX 5060 Ti는 대다수 소비자들에게 실망스러운 제품인 것이 분명합니다. 몇 년을 기다렸는데, 성능 향상 폭은 기다림의 대가치곤 만족스럽지 않기 때문입니다. 다만 한 가지 치트키라고 할 수 있는 부분은 인공지능 이미지 품질 및 성능 향상 기술인 DLSS 4입니다. DLSS 4의 다중 프레임 생성(MFG)를 사용하면 속도가 몇 배 빨라질 수 있습니다. DLSS 4를 지원하는 게임에서는 MFG x4 적용 시 RTX 4070은 물론 RTX 4070s도 넘어서는 성능을 보여줍니다. 물론 모든 게임에서 DLSS4가 지원되는 것은 아니지만, 이미 100개의 게임이 지원 리스트에 추가됐고 점점 지원 가능한 게임의 숫자가 늘고 있어 시간이 지날수록 RTX 4060 Ti와 체감 차이가 분명해질 것입니다. 따라서 가격이 별 차이가 없다면 대다수의 소비자들이 RTX 5060 Ti로 이동하게 될 것으로 예상됩니다. 한편 전력 제한과 발열 때문에 고성능 그래픽 카드를 탑재하기 부담스러운 노트북에는 RTX 5060 시리즈가 중급형 게이밍 노트북의 표준으로 RTX 4060을 빠르게 대체할 것으로 예상됩니다. RTX 5060은 기본 연산 성능이 FP32 기준 19.2 TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 23.7TFLOPS나 RTX 4070의 22.1TFLOPS보단 낮지만, RTX 4060의 15.1TFLOPS와 비교해서 27% 정도 높습니다. 따라서 가격이 같다면 당연히 RTX 5060으로 가게 될 것입니다. 여기에 DLSS4를 지원하는 게임에서는 RTX 5060의 성능이 RTX 4070도 넘볼 수 있으면서 전력 소모는 훨씬 적기 때문에 노트북 환경에서 안성맞춤입니다. 8GB의 메모리도 디스플레이 해상도가 대부분 QHD나 FHD인 노트북 환경에서는 큰 단점이 아닙니다. 요약하면 소비자들의 초기 반응은 아직까지 냉랭하지만, 가격이 빠르게 안정화돼서 RTX 5060 Ti가 60만원대, RTX 5060가 40만원대로 안착할 수 있다면 비슷한 가격대에서 다른 대안이 없기 때문에 자연스럽게 메인스트림 시장을 장악하게 될 것으로 보입니다. 반면 다른 RTX 50 시리즈처럼 초기 가격이 비싸다면 냉담한 반응은 한동안 이어질 것으로 예상됩니다. 한 가지 변수는 AMD가 RTX 5060/5060 Ti의 대항마가 될 수 있는 가성비 높은 중급형 그래픽 카드를 내놓는 것입니다. 만약 그렇게 된다면 RTX 5060/5060 Ti의 가격도 빠르게 안정화될 것으로 예상됩니다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 25일 서울 중구 콘퍼런스하우스 달개비에서 제183차 회의를 열고 2월 한 달 동안의 서울신문 보도에 대해 논의했다. 회의에는 김영석(연세대 언론홍보영상학부 명예교수) 위원장과 최승필(한국외대 법학전문대학원 교수), 허진재(한국갤럽 이사), 김재희(김재희법률사무소 대표변호사), 윤광일(숙명여대 정치외교학과 교수), 이재현(이화여대 커뮤니케이션·미디어학과 석사과정) 위원이 참석했다. 위원회는 ‘비하人드 AI’, ‘딥시크 충격 AI전쟁 어디로 가나’ 등 인공지능(AI) 관련 심층 기획의 차별성이 돋보인다고 평가했다. 신년 기획으로 선보인 ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’에 대해선 개헌 의미를 전문적으로 파고들어 생산적 대안이 제시됐다고 평가하며 뒷심을 잃지 않아야 한다고 당부했다. ‘디시의 청년들’, ‘문해력 실종 시대’ 등의 기사에는 트렌디하다는 호평을 내놨고, ‘눈길을 끄는 판결’은 편집이 눈에 띈다고 밝혔다. 다만 기자들이 직접 현장에 뛰어들어 적극적으로 질문해야 한다는 지적이 있었다. 윤석열 대통령에 대한 헌법재판소의 탄핵심판이 막바지에 이른 만큼 그 결과와 관계없이 절차적 정당성에 관한 고민을 끊임없이 해야 한다고도 강조했다. 다음은 위원들의 주요 의견이다. 김재희 변호사‘비하人드 AI’ 르포 완성도 높아눈길 끄는 판결만 모아 돋보여4~6일자 딥시크 기획을 비롯한 AI 관련 기사들은 자칫 뻔한 기사가 될 수 있었는데 차별성이 돋보였다. ‘비하人드 AI’ 기획의 경우 서울신문 기자 3명이 직접 데이터 라벨링 프로젝트에 참여해 노동과정을 르포로 녹여 냈다. 이에 그치지 않고 인간의 노동권에 미치는 영향을 짜임새 있게 연결 지어 완성도를 높였다. ‘87년 체제 대한민국만 빼고 다 뜯어고치자’는 뒷심을 잃지 않고 현 시국에서 개헌의 의미를 전문적이고 심도 있게 파고든 시리즈다. 정치구조를 다룬 기사를 보면 독자들의 정치에 대한 피로도가 굉장히 높아지는데 비판에 그치는 것이 아니라 생산적인 대안과 혜안을 제시할 수 있는 기사들이 다뤄졌다. 다만 시즌1 정치 분야를 마무리하고 시즌3·4 분야인 사회, 문화·체육을 다루게 되면 87년 체제와 어떻게 연관시켜 이어 갈 수 있을지 지켜봐야 하겠다. 14~15일자 ‘눈길 끄는 판결’은 자칫 그냥 넘길 수 있는 중요한 판결들을 한눈에 들어오게 했다는 점에서 편집이 돋보였다. 일자를 달리해 단신으로 처리하기보다는 일주일에 한 번 코너를 만들어 판결들을 지면에 담는다면 독자들이 보기 편할 것 같다. 최승필 교수AI 보도 일관된 스토리 없어 산만국민 의견 없는 개헌 논의 잘 짚어이달에는 AI 관련 기사가 두드러졌지만 아쉬운 점도 있었다. 6일자 ‘한국 AI 기본법 내년 시행…딥시크 충격에 한발 늦은 총력전’ 기사를 보면 AI 기본법이 어떤 내용인지 정의가 없었다. 또 19일자 ‘당정, 내년 상반기까지 GPU 2만장 확보’, 21~22일자 ‘정부, AI 국가대표 정예팀 선발’ 등 AI 관련 보도들이 나오는데 전반적으로 일관된 스토리가 없어 산만하다는 느낌이 들었다. ‘87년 체제 대한민국 빼고 다 뜯어고치자’ 기획은 좋았다. 특히 3일자에 실렸던 ‘권력구조만 따지는 개헌…“최소 1년, 국민 의견수렴 거쳐야” 기사는 개헌 논의에 ‘국민’이 없다는 포인트를 잘 짚었다. 또 20일자 금값 관련 기사에서는 르포가 돋보였다. 다만 중앙은행, 국제시장 등 추가적인 분석이 부족했던 점은 아쉬웠다. 13일자 ‘성과급·중처법 줄줄이 결론…역대급 노무폭탄 온다’ 기사는 대법원 전원합의체 판단을 기다리는 사건을 다룬 보도인데 추후 실무에 어떤 변화가 올 것인지 구체화한 데다 직장 내 괴롭힘 사건과 관련해서도 잘 풀어 썼다는 측면에서 많은 공부가 됐다. 특히 같은 날 씨줄날줄 ‘LTV와 담합 사이’는 연구가 많이 된 글이다. 2000년 초반의 과거 사건까지 모두 조사하고 결과 및 쟁점을 잘 정리했다. ‘LTV 담합 공정위 칼끝에 오른 은행들…짜맞추기 조사 불만’ 기사와도 잘 연결된다. 허진재 이사‘일베보다 독한 디시’ 분석력 탁월 ‘황금 티켓 증후군’ 이달 좋은 기사21일자 ‘“DJ의 길” “70년史 부정”…이재명의 중도보수 뿌리논쟁 비화’ 기사는 그래픽을 잘 섞어 한국 정당사에서 더불어민주당이 차지하는 이념적 위치까지 살펴보며 이 논쟁을 이해하는 데 굉장한 도움을 줬다. 여기서 그쳤다는 아쉬움이 있었는데 24일자 ‘경제는 右로 노동은 左로…집토끼·산토끼 다 잡겠다는 이재명’ 기사에서 나오는 정책들에 대해 보수나 진보로 평가하며 기사 흐름이 잘 이어졌다. 19일자 ‘일베보다 독해진 디시의 청년들’ 기사는 굉장히 흥미로웠다. 실제 여론조사 결과 20대 남성들이 스스로를 보수라고 생각하는 현상이 급증하고 있다. 12·3 비상계엄 사태 이후 디시인사이드 커뮤니티에 올라온 게시글 수, 내용을 들며 분석력 있는 기사를 만들었다. 다만 전체적인 기사의 톤이 ‘청년들이 과격해졌다’는 데만 맞춰져 균형을 잡았다면 좋았을 것이라는 생각이 들었다. 6일자 ‘집·직장·학벌 먼저 황금 티켓 증후군’ 기사는 단편적으로 한국보건사회연구원 보고서 내용을 전달한 것이 아니라 2021년 경제협력개발기구(OECD)가 낸 리포트 내용까지 다 연결시켜 기사화했다. 데이터를 섞어 더 가치 있는 기사를 만들어 냈다는 점에서 이달의 좋은 기사로 평가된다. 이재현 대학원생‘텍스트힙’ 젊은층 문화 잘 포착해교사 살인 우울증 부각돼 아쉬워14일자 ‘문해력 실종 시대…다시 몸으로 읽다’ 기사를 보고 소셜미디어(SNS)와 쇼츠(짧은 동영상)로 대표되는 디지털 콘텐츠 시대 속에서 종이책을 읽고 필사하는 행위가 새로운 감성적 경험이자 자기표현 방식으로 자리잡고 있다는 점이 흥미롭게 다가왔다. 단순한 독서 문화에 대한 분석을 넘어 젊은 세대의 트렌드를 상세히 조명하는 방식이 돋보였다. MZ세대이지만 ‘텍스트힙’(독서 행위가 멋지고 세련된 활동으로 인식되는 현상)이라는 개념을 서울신문을 통해 접하게 됐다. 서울신문이 젊은층의 새로운 문화적 흐름을 세밀하게 포착하고 깊이 있게 전달하는 데 강점을 지녔다는 것을 확인할 수 있었다. ‘대전 초등학생 살인 사건’ 보도에서 가해자의 우울증 병력이 헤드라인이나 부제에 지나치게 강조된 것은 바람직하지 않다. 18일자 ‘잠재적 범죄자 낙인 걱정에 더 수렁으로…우울증은 죄가 없다’ 기사를 보면 급하게 우울증이 원인이라고 한 것은 아니라며 뒷수습을 하는 듯한 느낌이 들었다. 4일자 ‘청소년에 빗장 건 인스타 계정 가짜 생년월일 쓰면 못 잡아요’ 기사는 단순한 규제만으로 청소년들의 SNS 중독 문제를 해결하기 어렵다는 점을 잘 지적했지만 부작용 문제로 논의를 더 확장했으면 하는 아쉬움이 있다. 24일자 ‘적자 가계부에 미래 빼앗긴 청년들’ 기사의 경우 대학생 사례가 적어 구체적인 수치나 통계가 보완됐으면 좋겠다고 봤다. 윤광일 교수오세훈·카플란 대담은 원론 그쳐이미 답 정해둔 듯한 기사 피해야기자는 날카롭게 질문을 하고 파고들어야 한다. 통화하기보다는 직접 찾아가 1~2시간 동안 붙잡고 물어야 한다. 받을 수 있는 자료는 미리 받아 확인한 뒤 허점을 짚어야 한다. 12일자 ‘오세훈 “연 1만명 AI인재 양성·테크시티…서울, AI 혁신도시로”’ 기사에 AI 대가인 제리 카플란 미 스탠퍼드대 교수의 대담이 나오는데 원론적인 멘트에 그쳐 아쉽다. 그런 측면에서 ‘비하人드 AI’ 기획은 심층 인터뷰를 포함해 정책적인 대안을 만들기 위해 노동 실태 그다음에 유연근로제의 문제까지 다뤘다. 특히 세라 로버츠 UCLA 교수 인터뷰에서 ‘표현의 자유를 제한할 수 있다’는 부분은 취재 내용을 충분히 숙지하고 독자를 위해 궁금한 점을 물어본 것으로 느껴졌다. 10일자 ‘거대 양당 힘에 짓눌린 풀뿌리 민주주의…지역정당 싹을 틔워라’ 기사에서는 이미 답을 정해 둔 듯한 느낌이 들었다. 지역정당을 다루려면 여기서 파생될 수 있는 문제점에 국민적 합의가 있는지까지 들여다봐야 한다. 13일자 1면 ‘월급루팡 잡아라’에서는 주 4일제 화두를 다루기도 했는데 주 5일제 도입 당시 언론에서 반발했던 것처럼 노동생산성 문제에 집중하기보다는 대세를 거스르는 것은 아닌지 고려해 볼 필요가 있다. 김영석 위원장비상계엄 잘 마무리해야 할 순간우리 사회 내부 문제점 등 고민을12·3 비상계엄 사태 이후 몇 달간 어떻게 지냈을까 생각이 들 정도로 어수선한 상태에서 지내 왔는데 마무리를 잘해야 한다. 기사나 칼럼을 쓸 때 우리 사회가 안고 있는 내부 문제점, 외부 시각에서 볼 때의 마음이나 자세 등이 반영됐는지도 고민해야 한다. 헌재의 결과가 어떻게 나올 것인지, 그 이후에 어떻게 우리 사회가 진행될 것인지 하는 예측을 다루기보다는 진행되는 과정에서 절차적 정당성이 있는지에 언론은 모든 초점을 맞춰야 한다. 정당성이 확보되지 않는 상황에서 어떤 결과가 나왔을 때 우리 사회는 깨질 수 있다는 우려도 있다.

- 인터넷 연결 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술 공개- 보안·비용·환각 현상 문제 해결한 ‘3무(無) AI’로 주목- 기업·공공기관 대상 AI 솔루션 시장 확장 전 세계를 뒤흔든 중국발 ‘딥시크 쇼크’ 속에서 한국 AI 기업 페르소나AI가 강력한 대항마로 떠오르고 있다. 이 기업은 인터넷과 GPU 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술을 선보이며 CES 2025 혁신상을 수상했다. 특히 페르소나AI의 AI 엔진은 보안과 비용 문제를 해결한 혁신적 기술로 평가받고 있다. CES 2025 현장에서 공개된 페르소나AI의 AI 기술은 ‘NO INTERNET, NO GPU’라는 강력한 메시지를 내걸었다. 실제로 이 기술은 인터넷 연결 없이도 다양한 AI 기능을 수행할 수 있으며, GPU가 아닌 CPU 기반 AI 연산 기술을 활용해 실행된다. 이는 보안·비용·환각 현상(모델 환각 문제) 등 기존 AI 기술의 한계를 해결한 ‘3무(無) AI’로 평가받으며 뜨거운 관심을 받았다. 페르소나AI의 기술적 강점은 자체 개발한 AI 엔진에 있다. 기존 글로벌 AI 모델이 클라우드 기반으로 동작해 높은 서버 비용과 보안 이슈를 동반하는 반면, 페르소나AI는 인터넷 없이도 동작하는 경량화된 AI 엔진을 구현했다. 특히, GPU 없이도 AI 연산이 가능하도록 설계돼, 기존 대비 50% 이하의 비용으로 AI를 활용할 수 있다. 또한 페르소나AI의 AI 기술은 금융, 공공, 군사 등 보안이 중요한 분야에서 강점을 발휘한다. 딥시크가 개인정보 유출 문제로 논란을 빚고 있는 것과 달리, 페르소나AI는 인터넷 연결 없이 온프레미스(On-Premise) 환경에서 AI를 운영할 수 있어 데이터 보호 수준이 높다. 이러한 기술력 덕분에 이미 다수의 기업 및 공공기관이 페르소나AI의 솔루션을 도입했다. 페르소나AI가 선보인 생성형 AI ‘SONA 1’은 이미지 생성뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델) 기능도 갖추고 있어 문서 작업, 번역, 코딩 등 다양한 AI 활용이 가능하다. 특히, 일회성 구매 이후 추가 비용 없이 무제한 사용이 가능하다는 점에서 혁신적인 비즈니스 모델로 주목받고 있다. 페르소나AI는 2018년부터 FPGA 기반 AI 반도체를 개발하고, 2020년 AI 키오스크를 출시하는 등 AI 기술 선도 기업으로 자리 잡아왔다. 2023년에는 한국형 생성형 AI 모델 ‘KGPT’를 선보이며 국내 AI 시장에서 입지를 다졌으며, 지난해 TG삼보와 AI PC를 공동 출시하는 등 글로벌 AI 시장에서도 경쟁력을 강화하고 있다. 유승재 페르소나AI 대표는 “누구나 AI를 쉽게 활용하는 ‘1인 1봇 시대’가 현실이 되고 있다”며 “비용, 보안, 환각 현상 걱정 없는 ‘3무 AI’로 대한민국 AI의 저력을 보여주겠다”고 포부를 밝혔다. 페르소나AI는 인터넷과 GPU에 의존하지 않는 온디바이스 AI 기술로 글로벌 AI 시장의 패러다임을 전환하고 있다. 딥시크와 같은 중앙집중형 AI 모델의 대안으로 떠오르며, 보안과 비용 문제를 해결한 새로운 AI 활용 모델을 제시했다. 이러한 흐름이 지속된다면 페르소나AI는 한국 AI 기술의 글로벌 확장을 이끄는 핵심 플레이어가 될 가능성이 크다. 앞으로 온디바이스 AI 시장에서 어떤 성과를 거둘지, 그리고 AI 생태계에서 얼마나 강력한 입지를 구축할지 주목된다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

인류는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따른 시대적 변곡점을 지나고 있다. AI가 모든 분야로 확산되면서 올해 노벨 과학상 3개 중 물리학상과 화학상이 이 분야 연구자들에게 돌아갔다. 노벨위원회는 세상의 근본 다이내믹스에 대해 연구하는 학자에게 수여하는 물리학상을 젠 AI 인공신경망 구조를 설계·구현한 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 안겼다. 또 새로운 단백질 구조를 찾아내는 AI 기술로 질병 치료약 발견의 새로운 패러다임을 연 워싱턴대의 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 그의 동료 존 점퍼를 화학상 수상자로 선정했다. 변혁의 시대에는 자유의 가치가 두드러진다. 올해 노벨 경제학상은 국가 간 부의 차이에 대한 연구를 통해 자유롭고 포용적인 체계를 갖춘 국가가 번영한다는 것을 보여 준 MIT의 다론 아제모을루, 사이먼 존슨 교수와 시카고대의 제임스 로빈슨 교수에게 돌아갔다. 러시아나 중국 같은 톱다운 체계는 일시적으로 자원 분배의 효율성을 높일 수 있지만 이런 성장은 지속 가능하지 않다. 이런 전체주의 국가에서는 누구에게나 혁신을 주도하고 성과를 나눌 수 있는 자유가 주어지지 않기 때문이다. 노벨상 수상자들은 한국의 고도성장에 이르는 과정도 이런 자유가 주어졌기에 가능했던 것으로 해석했다. 혁신의 자유를 존중하는 체계에서는 기존의 시장에서 견고한 입지를 차지한 ‘인컴번트 기업’들도 혁신을 하지 못하면 새로운 혁신 스타트업들에 밀려 역사에서 사라진다. 구글의 등장으로 인터넷 시대 검색을 연 야후가 사라지고, 대화형 AI를 지원하는 오픈AI 등 스타트업들의 등장으로 구글의 독보적인 검색과 주된 수입원인 광고시장이 미래에 위협받는 것이 이런 예다. 또한 AI 때문에 반도체 산업이 CPU 중심에서 AI 가속 반도체인 GPU 중심으로 바뀌면서 관련 기술에 독보적인 엔비디아와 파운드리 기업 TSMC가 시장의 변곡점을 만들어 냈다. 이 두 회사의 현재 시장 가치는 각각 3조 4000억 달러와 1조 달러에 이른다. 한때 1위의 반도체 기업 인텔은 그 가치가 불과 1000억 달러에 불과한 15위로 떨어져 존망의 위기에 빠졌다. 반면 인텔에 밀려 고전하던 2위의 CPU 기업 AMD는 GPU 공급에서 엔비디아 대안 기업으로 부상하면서 시장 가치가 6위로 올라 삼성전자에 근접하고 있다. 또한 메모리 업체들의 시장 영향력은 메모리 칩과 엔비디아 GPU 칩의 패키징까지 담당하는 TSMC 때문에 줄어들 수밖에 없게 됐다. 자유로운 혁신 체계의 근본은 혁신을 선도하는 인재와 도전적 실험에 투자하는 혁신 자본이다. 허사비스와 점퍼가 딥마인드를 인수한 구글의 지원 없이 노벨 화학상 수상이 가능했을까. 화학상 수상자 워싱턴대 베이커 교수는 이 대학의 단백질 설계 연구원에 투입된 공적 연구비와 기부금, 베이커 교수와 이 연구원 출신들이 세운 20개가 넘는 바이오 스타트업에 투자된 벤처자본 없이 가능했을까. 베이커 교수는 올해도 딥마인드 알파폴드에 대적하는 로제타폴드 연구 결과를 바탕으로 10억 달러의 벤처 자본을 유치해 자이라 테라퓨틱스를 공동 창업했다. 기술개발을 선도하는 공동창업자는 CMU에서 박사를 마친 뒤 베이커 교수와 함께 연구하다 최근에는 메타에 몸담았던 헤투 카미세티 박사다. CEO는 제넨테크의 연구를 총괄했던 경력과 여러 바이오 회사 공동창업 경력이 있는 전임 스탠퍼드대 총장 마크 테시어 라빈이 맡았다. 노벨 화학상의 사례는 혁신 연구로 세상을 바꾸려면 뛰어난 인재들이 도전적 실험을 이어 나갈 규모의 자본 파이프라인이 있어야 한다는 것을 보여 준다. 국가 연구비는 혁신의 씨앗을 뿌릴 수 있지만 그 속도와 규모면에서 사적 벤처 자본과 비교가 되지 않는다. 우리도 이런 사적 벤처 자본 파이프라인을 어떻게 만들지 고민해야 한다. 한국의 작가 한강에게 수여된 노벨 문학상도 변하는 세상에서 자유의 가치를 다시 한번 일깨웠다. AI 에이전트와 휴머노이드가 인간을 반복적인 일상으로부터 자유롭게 할 세상에서 인류는 어떤 가치로 새로운 시대를 만들어 가야 할지 고민해야 할 것이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 젠슨 황 엔비디아 CEO와의 대담에서 애플의 ‘폐쇄적 생태계’를 저격하는 발언을 쏟아내며 반(反)애플 전선 구축을 공고히 했다. 애플은 자사의 인공지능(AI) 훈련에 엔비디아 칩을 사용하지 않는 것으로 알려지며 엔비디아와 거리두기에 나선 모습이다. 29일(현지시간) 저커버그 CEO는 미국 콜로라도 컨벤션센터에서 열린 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스 ‘시그라프 2024’ 특별대담에서 최근 오픈소스로 공개된 메타의 생성형 AI 모델 ‘라마 3.1’을 설명하던 중 애플과 같은 폐쇄형 플랫폼에 대해 “빌어먹을 것”이라며 강도 높게 비판했다. 저커버그 CEO는 “폐쇄형 플랫폼에 대해 얘기하면 화가 난다”며 “모바일 시대에는 애플이 승리한 것처럼 보이지만, 다음 세대에는 오픈 생태계가 승리할 것이 확실하다”고 말했다. 그러면서 “오픈소스로 AI 생태계를 만들면 예산도 엄청나게 아낄 수 있다”면서 “엔비디아가 많이 도와주고 있다”고 했다. 메타의 라마 3.1은 엔비디아의 H100 그래픽처리장치(GPU) 1만 6000개를 기반으로 훈련됐는데, 해당 칩은 개당 3만~4만 달러에 달하는 것으로 알려졌다. 애플은 구글과의 협력을 강화하며 탈(脫)엔비디아에 속도를 내는 모습이다. 애플은 이날 공개한 자사 AI 시스템 ‘애플 인텔리전스’ 관련 연구 논문에서 애플 인텔리전스의 기반이 되는 AFM 온디바이스와 AFM 서버 모델을 ‘클라우드 TPU 클러스터’에서 학습시켰다고 밝혔다. 구글을 직접 언급하진 않았지만 구글이 설계한 AI 전용 칩인 TPU를 적시함으로써 엔비디아 칩을 사용하지 않은 점을 드러낸 것이다. 주요 빅테크 가운데 엔비디아 칩을 쓰지 않는다고 공개한 곳은 애플이 처음이다. 엔비디아가 AI 전용 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있다는 점을 감안하면 애플의 이번 결정은 빅테크들이 AI를 구축하는 데 엔비디아에 대한 의존도를 최소화하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 미 CNBC 역시 “빅테크들이 엔비디아의 대안을 찾고 있다는 신호”라고 평가했다.