매주 금요일 [주간 여의도 Who?]가 온라인을 통해 독자를 찾아갑니다. 서울신문 정당팀이 ‘주간 여의도 인물’을 선정해 탐구합니다. 지난 일주일 국회에서 가장 눈에 띄었던 정치인의 말과 움직임을 다각도로 포착해 분석합니다. “3대 메가프로젝트에 포함된 피지컬 인공지능(AI), AI 데이터센터(DC)가 우리 상임위 소관입니다. AI기본법 개정 등 후속 제도 정비를 속히 진행해야 합니다.” 국회 과학기술정보방송통신위원회 더불어민주당 간사인 한준호(재선·경기 고양을) 의원은 AI 강국 기반을 갖추는 게 가장 시급한 과제라고 했다. 한 의원은 지난 21일 서울신문과 만나 “정부의 3대 메가프로젝트는 반도체, 피지컬AI, AI DC 등 이 세 축을 지역의 산업·연구 역량과 연결해 AI 산업 생태계를 전국으로 확장하려는 구상”이라면서 “상임위 내에서 할 수 있는 부분은 속도를 내려고 한다”고 말했다. 이어 “이제 예산 시기로 넘어가는 만큼 관련 예산도 중점적으로 챙기는 작업을 시작하려고 한다”고 했다. 한 의원은 예산 심사 기준으로 사업별 수요와 기존 사업과의 중복 여부, 민간 투자와의 연계, 실증 이후 확산 계획, 성과 측정을 꼽았다. 그러면서 “독자 AI 모델과 그래픽처리장치(GPU), 국가AI컴퓨팅센터, 국산 AI 반도체가 실제 기술 개발과 산업 현장의 활용으로 이어지는지도 확인하겠다”며 예산 심사 후 집행 과정까지 면밀히 살펴보겠다고 했다. 23일 과학기술정보통신부 등에 대한 종합감사를 끝으로 올해 국정감사를 마무리하는 한 의원은 “이번 국감 성과는 민주당 과방위원들이 각자 맡은 현안을 깊이 파고들고, 그 결과를 제도 개선 과제로 함께 모아낸 것”이라고 강조했다. 한 의원은 지난 22일 방송미디어통신위원회(방미통위) 등에 대한 종합국감에서 5년째 방치된 통신3사 미환급금에 대한 실질적 환급 대책을 촉구하는 등 민생 문제도 짚었다. 전체 미환급금의 80% 이상이 1만원을 넘은 만큼 이용자가 제 돈을 돌려받을 수 있게 개선 방안을 마련해달라는 취지였다. 또 463억원에 달하는 불법스팸 과태료 장기체납에 대한 정리 계획 마련도 촉구했다. 해마다 징수를 하지만 누적 체납은 줄지 않고 시간이 흐를수록 회수 자체가 어려운 구조를 짚은 것이다. 이진숙 국감 제척엔 “이해충돌 우려 해소 차원”R＆D 연구 안정적 지원·합리적 평가 체계 촉구“단기 실적, 행정 부담 쫓기지 않게 제도 정비”이진숙 국민의힘 의원의 국감 제척 문제로 여야가 충돌한 것과 관련해선 “방송통신위원장 재임 중 본인(이진숙 의원)이 관여한 사안을 감사할 때 생길 수 있는 이해충돌 우려를 해소하기 위해 해당 사안에 한해 적용한 조치”라고 했다. 한 의원은 전날 범여권 과방위원들과 함께 기자회견에서도 헌법재판소가 이 의원에 대한 제척 의결의 효력정지 가처분 신청을 일부 인용한 것과 관련해 “제척이 유지된 범위와 이유를 외면한 채 국민에게 결정의 일부만 전달하고 있다”며 “국민의힘은 결정 왜곡을 멈추고 공정한 국감에 협조해야 한다”고 했다. 이번 국감에서 연구개발(R＆D) 예산 삭감으로 흔들린 연구 현장에 대한 안정적 지원과 합리적 평가 체계 마련을 촉구한 한 의원은 신뢰 회복 중요성도 강조했다. 그는 “지난 1일 토론회에서 연구자들이 안정적으로 연구에 몰입하기 위해선 예산의 연속성과 연구 자율성이 중요하다는 현장 목소리를 확인했다”며 “다년도 연구 지원을 강화하고 예산 조정이 불가피할 때는 사유와 절차를 투명하게 하겠다”고 했다. 또 “연구 분야와 과제 기간에 맞는 평가를 정착시키고 과제 기획과 수행 과정에서 연구자의 전문성과 자율성을 보장해야 한다”고 강조했다. 단기 실적과 행정 부담에 쫓기지 않고 도전적인 연구에 나설 수 있게 제도를 정비하겠다는 구상이다. 사이버 침해 사고 땐 기관간 정보 공유과방위, 디지털 정보 보존 등 우선 점검방송·OTT 아우른 ‘통합미디어법’ 필요최근 큰 우려를 낳은 금융권 해킹 사고와 관련해선 사고 정보를 신속히 공유하고 관계기관이 함께 조사하는 체계부터 강화해야 한다고 한 의원은 설명했다. 과방위에서도 ▲침해사고 발생 즉시 신고 및 관계기관 통보 체계 ▲서버 이미지·로그 등 사고 원인 규명에 필요한 디지털 증거 보존 ▲금융당국·과기부·한국인터넷진흥원(KISA) 공동 조사와 재발 방지 대책 ▲피해자에 대한 신속한 안내와 구제 ▲신고 지연, 증거 훼손에 대한 기업 책임과 제재 기준 등을 우선 점검하겠다고 했다. 한 의원은 “LG유플러스 사이버 침해사고에서 확인된 증거 보존과 조사 체계의 문제를 금융권 전반의 개선으로 연결하겠다”고 했다. 방송·미디어 제도 개선에도 팔을 걷어붙인 한 의원은 YTN 매각 과정과 관련해 “방미통위가 감사원 감사 결과와 법원 판단을 토대로 최다액출자자 변경 승인 과정의 적법성, 공공성을 판단하고 필요한 조치를 해야 한다”고 했다. 또 방송과 온라인동영상플랫폼(OTT)을 아우르는 통합미디어법 제정 필요성도 강조했다. 그는 “우리는 IPTV법이 별도로 존재하고 OTT는 정보통신망법에서 규제를 받고 있고 레거시(전통) 미디어는 전부 방송법 제재를 받는다”며 “동일 서비스, 동일 규제 방향인 전세계 흐름에 맞춰 우리도 이걸 합치는 작업을 하려고 한다”고 했다. 방송법의 경우 37년 만에 틀 자체를 바꾸는 굉장히 큰 작업이라는 게 한 의원 설명이다.

러시아 산업통상부가 병행수입 허용 목록에서 제외돼 있던 일부 외국 브랜드 제품을 다시 허용하는 방안을 논의하고 있다. 여기에는 삼성전자와 SK하이닉스 제품도 포함된 것으로 알려졌다. 러시아 경제 매체 포브스는 21일 익명의 소식통 2명을 인용해 “러시아 정부 소속 ‘AI 인프라 및 데이터센터’ 실무 그룹이 산업통상부의 명령에 따라 삼성전자·SK하이닉스를 포함한 외국 제품의 병행수입 허가를 검토 중”이라고 보도했다. 보도에 따르면 지난 5월 산업통상부는 일부 외국 브랜드 20여 개의 서버 장비와 데이터 저장 시스템, 모니터, 프린터 및 복합기 등의 러시아 반입을 제한했다. 제한 목록에는 에이서, 시스코, 삼성전자 등이 포함돼 있었다. 포브스는 “러시아가 병행수입을 허용하려는 주요 대상은 서버 장비와 데이터센터에 사용하는 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 저장장치”라며 “그래픽처리장치(GPU) 부족과 AI 장비 가격 상승에 대응해 해외 제품의 수입 규제를 완화하려는 것이 목적”이라고 전했다. 앞서 2022년 삼성전자는 지정학적 이유로 러시아에 대한 제품 판매를 중단했다. SK하이닉스 역시 시장 조사 및 여론조사를 담당하는 러시아 지사를 운영하다가 2024년 폐쇄했으며 공식적으로 제품을 공급하지 않고 있다. 산업통상부 관계자는 포브스에 “병행수입 금지 명령을 철회하는 것이 목표”라며 “지난 5월 이후 러시아 고객들은 특히 삼성과 SK하이닉스 등 한국 브랜드의 메모리 구매에 어려움을 겪고 있다”고 말했다. 포브스는 “러시아의 경우 병행수입이 허용될 경우 삼성전자나 SK하이닉스의 별도 동의 없이도 정품을 들여올 수 있지만, 허용 목록에서 제외된 상태라면 원칙적으로 두 회사의 동의가 필요하다”고 설명했다. “삼전·하이닉스, 러 SSD 시장에서 가장 큰 업체”러시아 오피스 소프트웨어 기업 ‘마이오피스’의 공동 창업자인 드미트리 코미사로프는 매체에 “러시아에는 메모리를 생산할 수 있는 기업이 없다. SSD를 생산하려는 곳은 있지만 그 규모는 얀덱스의 수요를 감당할 수준이 아니다”라며 “삼성전자와 SK하이닉스는 메모리와 SSD 시장에서 가장 큰 업체”라고 강조했다. 얀덱스는 ‘러시아판 구글’로 불리는 러시아 최대 IT 기업이다. 러시아의 대형 IT 기업인 소프트라인 그룹의 하드웨어 프로젝트 책임자인 이반 아파나시예프 역시 “러시아에도 메모리 모듈을 생산하는 기업들이 있지만 메모리 칩 자체는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 해외 제조업체에서 공급받아야 한다”고 말했다. 이어 “러시아산 제품은 주로 PC 플랫폼을 대상으로 하며 일부 모델은 성능 면에서 제약이 있다”고 인정했다. 러시아 규제 완화 배경은 우크라이나 드론?러시아 산업통상부의 이번 검토는 세계적인 메모리 공급 위기와 더불어 우크라이나의 얀덱스 데이터센터 드론 공습 등과 맞물려 있다. 모스크바타임스에 따르면 우크라이나는 이달 들어 3차례에 걸쳐 얀덱스의 데이터센터 3곳을 공격했다. 얀덱스뿐 아니라 스베르방크의 데이터센터 1곳, VK의 데이터센터 1곳 등 총 3곳이 드론 공습을 받았다. 러시아 최대 검색·포털 서비스를 비롯해 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 전자상거래 등의 사업을 운영하는 얀덱스의 데이터센터가 피격되면서 이를 복구하기 위한 필수 부품 또는 메모리 확보가 절실해졌다. 러시아 투자 분석회사 카마 플로우의 투자 애널리스트인 안나 라부네츠는 “삼성전자와 SK하이닉스 제품을 산업통상부 명령의 적용 대상에서 제외하자는 제안은 합리적”이라며 “우크라이나 드론 공습으로 데이터센터들이 피해를 입은 후에는 공급 문제를 해결해야 할 필요성이 더욱 분명해졌다”고 강조했다. 이어 “업계는 현재 설비 용량을 늘리는 단계가 아닌 긴급 복구와 예비 시스템 확보 단계에 있다”며 “이런 상황에서 신속한 공급과 재고 확보가 최우선”이라고 덧붙였다. 한편 미국은 2022년부터 수출관리규정(EAR)에 따른 대러 수출통제를 강화하고, 해외직접생산품규칙(FDPR)을 적용해 미국산 기술·소프트웨어의 직접적인 산출물이거나 해당 기술·소프트웨어를 활용한 특정 생산설비를 통해 제조된 해외 생산 제품의 러시아 수출·재수출 등을 통제해 왔다. 이에 따라 제3국에서 생산되거나 제3국을 경유하는 제품이라도 EAR의 적용 대상에 해당하고 관련 허가 요건이 적용되는 경우에는 미국의 수출통제를 준수해야 한다. 더불어 미 상무부는 미국산 제품뿐 아니라 일정한 요건을 충족하는 해외 생산 제품에도 EAR을 적용할 수 있다고 규정한다. 따라서 러시아가 병행수입을 허용하려는 제품이 삼성전자·SK하이닉스의 일반 D램인지, NAND 플래시 메모리인지, SSD 등 저장장치인지 등에 따라 미국의 수출통제 적용 여부가 달라질 수 있다.

국산 AI 반도체의 강자 퓨리오사AI, 대규모언어모델(LLM)의 대표주자 업스테이지, 클라우드 서비스 전문기업 오케스트로 클라우드. 여기에 서버와 데이터센터 인프라 전문기업까지 가세하며 국내 AI 산업의 핵심 기술 역량을 결집한 ‘소버린 AI 드림팀’이 탄생했다. 클라우드 서비스 전문기업 오케스트로 클라우드는 지난 16일 퓨리오사AI, 업스테이지, 에스피케이인크(SPK), 대원씨티에스와 ‘NPU 기반 소버린 AI 풀스택 상품 공동 개발’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 AI 반도체, 모델, 클라우드, 인프라 등 각 영역의 국내 선도 기업들이 단일 통합 AI 인프라 제품 개발을 위해 의기투합했다는 점에서 큰 관심을 모으고 있다. 단순한 기술 협력을 넘어 각사의 핵심 역량을 결합한 단일 제품을 완성하고 공동 사업까지 전개하는 다방면의 협력이라는 점에서 남다른 의의를 지닌다. 5개사가 공동 개발할 ‘소버린 AI 풀스택 어플라이언스’는 AI 컴퓨팅부터 클라우드 인프라, 모델 추론, 운영·관리까지 하나의 환경에서 제공하는 통합 AI 인프라 상품이다. 기존에는 AI 서비스를 구축하기 위해 반도체와 서버, 클라우드 플랫폼, AI 모델 등을 개별적으로 도입하고 연계해야 했다면, 이번 협력은 이러한 핵심 요소를 하나의 상품으로 통합해 복잡하고 까다로웠던 AI 인프라 구축 과정을 획기적으로 간소화하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 고객은 별도의 복잡한 준비 과정 없이도 AI 서비스를 쉽고 간편하게 도입·운영할 수 있게 된다. 특히 해외 GPU와 클라우드 기술에 대한 의존도를 낮추고 국내 기술을 중심으로 AI 인프라를 구현함으로써, 데이터와 AI 운영 환경에 대한 독립적인 통제권을 확보할 수 있다는 점도 강점이다. 공공기관과 기업은 AI 인프라 도입 및 운영 부담을 줄이는 동시에, 자체 환경에서 자율성과 확장성을 갖춘 AI 서비스를 구현할 수 있을 것으로 기대된다. 오케스트로 클라우드는 이번 협력에서 통합 AI 인프라 구현을 위한 클라우드 플랫폼을 제공하고 기술 검증을 총괄한다. 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’와 Ceph 기반 소프트웨어 정의 스토리지(SDS) 환경에 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘RNGD’, 업스테이지의 LLM ‘솔라(SOLAR)’를 결합해 AI 컴퓨팅 자원 관리부터 모델 추론까지 유기적으로 연결되는 통합 환경을 구현할 계획이다. 각 참여 기업의 역할도 명확하다. 오케스트로의 풀스택 AI 인프라 소프트웨어와 오케스트로 클라우드의 구축·운영 역량을 중심으로 각사의 핵심 기술이 결합된다. 퓨리오사AI는 국산 NPU ‘RNGD’를 통해 AI 추론에 필요한 컴퓨팅 기술을 제공하고, 업스테이지는 LLM ‘솔라’를 기반으로 AI 모델 및 추론 기술을 지원한다. SPK는 서버 인프라와 하드웨어 기술을, 대원씨티에스는 데이터센터와 네트워크 인프라를 담당한다. 이를 통해 AI 서비스 구현에 필요한 핵심 기술과 인프라를 아우르는 통합 상품 개발 체계를 갖추게 된다. 5개사는 이번 공동 개발로 다진 기술력과 체계적인 운영 기반을 활용해 소버린 AI 풀스택 어플라이언스를 본격 상용화할 계획이다. 이와 함께 도입부터 사후 기술 지원 및 운영을 아우르는 매니지드 서비스(Managed Service)를 구축해, 고객사들이 개별 솔루션 간 연동이나 관리 부담에서 벗어나 핵심 AI 서비스 역량에만 집중하도록 돕는다는 구상이다. 나아가 공공 및 민간 시장을 겨냥해 공동 영업, 마케팅, 개념검증(PoC), 벤치마크 테스트(BMT), 제안 활동 등 다각적인 사업 협력에 돌입한다. 오케스트로 클라우드는 이번 제휴를 발판 삼아 인프라 구축부터 토탈 운영·관리까지 아우르는 통합 서비스 영역을 넓히고, 국내 소버린 AI 생태계 내에서 주도권을 확고히 다진다는 방침이다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 “AI 산업의 경쟁력은 개별 기술의 우수성을 넘어 이를 얼마나 완성도 높은 하나의 서비스로 구현하느냐에 달려 있다”며 “국내 AI 산업 각 분야의 핵심 기업들이 역량을 결집한 만큼, AI 컴퓨팅부터 모델 추론, 인프라 운영·관리까지 하나로 통합한 소버린 AI 풀스택 어플라이언스를 선보여 국내 AI 인프라 시장에 새로운 기준을 제시하겠다”고 말했다.

AI 활용이 기업의 필수 과제로 자리 잡으면서, 가상화 인프라 전환을 바라보는 기업들의 시각도 달라지고 있다. 오케스트로가 실시한 설문조사에서도 이러한 변화가 확인됐다. 지난 4월 조사에서는 안정적인 인프라 전환에 관심이 집중됐다면, 9월 조사에서는 AI 활용과 향후 비즈니스 확장까지 고려한 인프라 확장성이 핵심 선택 기준으로 떠올랐다. AI 인프라 소프트웨어 분야의 선두 주자인 오케스트로(김범재·김영광 공동대표)가 지난 9월 공공기관과 민간 기업의 IT 실무자 1만 3541명을 대상으로 진행한 ‘VM웨어 전환 및 가상화 운영 실태 조사’의 상세 결과를 16일 전격 공개했다. 올해 4월 진행된 초기 조사 당시에는 응답자의 37%가 ‘성능 및 안정성’을 가상화 인프라 도입의 가장 핵심적인 기준으로 꼽은 바 있다. 그러나 이번 하반기 조사에서는 무려 70%에 달하는 응답자가 ‘인프라 확장성’을 최우선 솔루션 선택 요건으로 지목해 뚜렷한 인식 변화를 드러냈으며, 이는 단순한 기존 인프라의 안정적 대체라는 차원을 넘어 향후 업무의 급격한 팽창과 유연한 시스템 운영 능력이 기업들의 실질적인 최우선 과제로 대두되었음을 명백히 입증하고 있다. 이번 조사에서 전체 응답자의 62%는 가상화 환경 전환을 검토하거나 계획·진행 중이라고 답했다. 전환을 검토하는 주요 이유는 ‘라이선스 및 유지보수 비용 증가(57%)’였지만, 실제 솔루션 선택에서는 ‘인프라 확장성(70%)’이 ‘도입·운영 비용(20%)’을 크게 앞섰다. 확장성을 중시하는 이유로는 ‘업무 확대에 따른 컴퓨팅 자원 확충(65%)’이 가장 높았으며 ▲중장기 인프라 운영의 유연성 확보(46%) ▲AI·클라우드 환경으로의 확장(41%)이 뒤를 이었다. 기술 요건에서도 ‘기존 업무와 신규 워크로드의 병행 운영(68%)’과 ‘기존 서버·스토리지 환경과의 호환성(61%)’이 높은 응답을 얻었다. 향후 인프라 고도화 방향으로는 ▲멀티·하이브리드 클라우드 통합 운영(42%) ▲AI 인프라·GPU 운영 환경(35%) ▲쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브 환경(31%) 등이 꼽혔다. 가상화 인프라의 역할이 기존 시스템 운영을 넘어 멀티클라우드와 AI 인프라까지 확대되는 흐름이다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’를 앞세워 급변하는 시장의 요구사항에 적극적으로 대응하고 있다. 해당 솔루션은 기존에 구축되어 있는 서버와 스토리지 인프라를 그대로 활용하면서도, 무중단 상태로 컴퓨팅 자원을 유연하게 확장할 수 있는 장점을 지닌다. 아울러 지능형 자동화 자원 관리와 전문적인 GPU 자원 제어 기능을 탑재하여, 전통적인 기존 업무 시스템부터 최신 인공지능(AI) 워크로드에 이르는 다양한 영역을 안정적으로 포용할 수 있도록 돕는다. 이와 더불어 체계적인 통합 모니터링 체계와 고도화된 장애 원인 분석 기능을 제공함으로써, 인프라의 폭넓은 확장성과 흔들림 없는 운영 안정성을 동시에 달성할 수 있도록 뒷받침한다. 아울러 쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’와 멀티·하이브리드 클라우드 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’를 통해 컨테이너 기반 신규 서비스 운영과 이기종 클라우드 환경의 통합 관리를 지원한다. AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 GPU·NPU 자원 배분을 통해 AI 서비스의 응답 지연을 줄이고 인프라 활용 효율을 높인다. 이를 통해 기존 가상화 인프라의 안정적인 전환부터 클라우드 네이티브 및 AI 인프라 환경으로의 확장까지 대응할 수 있는 기술 체계를 갖추고 있다. 오케스트로 김범재 대표는 “기업의 IT 인프라는 더 이상 현재의 업무를 유지하기 위한 기반에 머무르지 않고, 비즈니스 성장과 새로운 기술 혁신을 뒷받침하는 핵심 경쟁력으로 진화하고 있다”며 “오케스트로의 AI 인프라 풀스택은 고객이 특정 벤더나 기술에 종속되지 않고 가상화 환경을 클라우드와 AI 영역까지 유연하게 확장할 수 있도록 기술적 선택의 폭을 넓혀 줄 것”이라고 말했다.

엔비디아가 대형 인공지능(AI) 모델을 외부 서버에 연결하지 않고도 구동할 수 있는 고성능 노트북 ‘RTX 스파크’를 출시했다. 데이터센터에서 주로 활용하던 AI 연산 기술을 개인용 PC로 확장해 콘텐츠 제작부터 AI 프로그램 개발, 게임까지 하나의 기기에서 처리할 수 있도록 했다. 엔비디아는 16일부터 마이크로소프트(MS), 델, HP, 레노버, 에이수스, MSI 등 6개 제조사를 통해 RTX 스파크 노트북을 판매한다고 밝혔다. 가격은 2599달러부터 시작하며 국가와 제품 구성에 따라 달라진다. RTX 스파크에는 엔비디아의 블랙웰 그래픽처리장치(GPU)와 그레이스 중앙처리장치(CPU)를 결합한 슈퍼칩이 탑재됐다. 최대 128기가바이트(GB)의 통합 메모리와 초당 1000조번의 연산에 해당하는 1페타플롭의 AI 연산 성능을 제공한다. 다만 이는 데이터를 4비트 단위로 처리하는 FP4 정밀도 기준이다. CPU 설계에는 대만 반도체 기업 미디어텍이 참여했다. 가장 큰 특징은 대형언어모델(LLM)과 AI 에이전트를 노트북 자체에서 실행할 수 있다는 점이다. 외부 클라우드 서버에 데이터를 보내지 않고도 문서 처리나 코드 작성 등 AI 작업을 수행할 수 있다. 개발자는 별도의 서버를 구축하지 않고 노트북에서 AI 모델을 시험하고 프로그램을 개발할 수 있다. 콘텐츠 제작과 게임 성능도 강화했다. 엔비디아에 따르면 전원에 연결하지 않은 상태에서도 8K 영상 편집과 최대 90GB 규모의 3차원(3D) 장면 렌더링이 가능하다. 어도비는 포토샵과 프리미어의 AI 편집 기능에 엔비디아의 가속 기술을 적용했다. 게임에서는 AI를 활용해 화질과 프레임 속도를 높이는 ‘DLSS 5’ 기술을 지원한다. 엔비디아는 MS와 협력해 윈도 운영체제에서도 AI 개발 도구를 활용할 수 있도록 했다. 기존에 리눅스 환경을 중심으로 사용되던 AI 개발 기술을 윈도 노트북으로 확대하는 것으로, 개발자뿐 아니라 일반 이용자도 AI 에이전트를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 한다는 구상이다. 엔비디아는 이날 오후 서울 코엑스에서도 RTX 스파크 출시 기념 체험 행사를 열었다. 서울을 비롯해 미국 샌프란시스코, 독일 베를린, 대만 타이베이 등 세계 6개 도시에서 신제품을 선보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “RTX 스파크는 엔비디아의 AI·그래픽 기술과 윈도를 결합해 콘텐츠 제작과 게임, 개인용 AI 에이전트 실행을 지원하는 차세대 PC”라고 말했다.

서울대에서 전력 배정 부족으로 인공지능(AI) 연구 활동에 차질이 빚어지는 것으로 13일 파악됐다. 추가 전력 확보를 위한 인프라 증설도 2030년쯤 마무리될 것으로 보여 ‘AI 연구 공백’이 현실화하는 것 아니냐는 우려가 나온다. 국회 교육위원회 소속 한병도 더불어민주당 의원이 서울대로부터 제출받은 ‘전력 부족으로 인한 연구활동 차질 현황 등’ 자료를 보면 공과대학은 지난 8월 말 9570만원짜리 그래픽처리장치(GPU) 서버를 납품받았지만 전력 배정 부족으로 지난달 말까지 설치 및 가동이 안 된 것으로 나타났다. 이 서버는 머신러닝·딥러닝 데이터분석 장비로 화학생물공학부 전산실에 배치될 예정이었다. 자연과학대학도 전력 부족으로 인한 연구 지연, 연구실 이동 및 서버 이전 사례가 2개 연구실에서 보고됐다고 밝혔다. 전력 배분 및 기자재 설치까지 대기 기간만 약 11개월 이상 걸리는 것으로 나타났다. 미가동 상태인 서버·연구장비 금액도 약 2억원에 달한다. 이는 일부 단과대학에서 확인된 사례로 전체 규모는 파악되지 않았다. 서울대 내 GPU 서버(1382장, 3월 기준)는 기관 및 연구실별로 운영되고 있어 장비 현황, 가동률, 공동활용 실적을 통합 관리하는 체계가 마련돼 있지 않다. 이런 가운데 향후 5년간 서울대 내 GPU 서버·냉각에 필요한 전력은 올해 2304㎾에서 2030년 4028㎾로 74.8% 늘어날 것으로 전망됐다. 이는 최근 3년간 GPU 서버 평균 증가율 15%를 산술 적용한 전망치다. 엔비디아 ‘B300’ 등 초고전력 GPU 서버가 도입될 경우 추정치 이상의 전력이 필요한 상황이다. 앞서 서울대는 2021년 6월 한국전력에 25㎿ 규모의 전력용량 증설 검토를 요청했으나 한전은 “전력계통 공급 요건이 좋지 않다”며 증설 불가 회신을 했다. 이후 서울대는 전력계통영향평가 대상에서 제외된 뒤 지난해 10월 24㎿ 규모의 전력수전예정통지서를 제출했다. 한전은 지난 6월 2030년 10월쯤 공급이 가능하다고 회신했다. 앞으로도 4년 뒤에야 전력 증설이 가능하다는 것이다. 투자에 들어가는 예상 금액만 약 100억원으로 추산됐다. 서울대는 전력 여유가 있는 인근 건물 내 연구시설을 확충하거나 시흥캠퍼스 내 GPU 센터를 건립해 AI 연구시설의 전력 수요를 분산한다는 계획이다. 한병도 의원은 “AI 연구 경쟁력은 장비를 사들이는 것만으로 확보되지 않는다. 필요한 곳에 전력을 공급하고 장비를 실제로 가동할 수 있어야 한다”며 “정부와 한전은 대학의 AI 연구 전력 수요를 계통 보강 계획에 반영하고, 서울대는 미가동 장비를 전수조사해 여유 서버실 활용과 GPU 공동이용 기준을 마련해야 한다”고 강조했다. 이어 “시흥 GPU센터도 최신 집행 현황과 단계별 추진 일정을 점검해 연구 차질을 줄여야 한다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 인프라에 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있는 빅테크들이 반도체의 연산 효율을 높이는 기술 확보에 속도를 내고 있다. AI 서비스가 빠르게 확산하면서 값비싼 반도체를 추가로 사들이는 것 못지않게 기존 장비의 처리량을 높여 운영비를 낮추는 일이 중요해졌기 때문이다. 미국 월스트리트저널(WSJ)은 11일(현지시간) 아마존이 이스라엘계 AI 스타트업 데카르트를 약 70억 달러(약 10조원)에 인수하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 앞서 엔비디아가 인수 협상을 벌였고 앤트로픽도 약 60억 달러에 인수를 검토했으나 지난달 실사 이후 협상을 중단했다. 구글과 스페이스X도 잠재적 인수 후보로 거론됐다. 2023년 설립된 데카르트의 기업 가치는 지난 5월 약 40억 달러에서 5개월 만에 70억 달러 수준으로 높아졌다. 데카르트는 실시간 영상 생성 AI와 이를 빠르게 구동하는 최적화 기술을 개발한다. AI 모델은 대체로 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 중심으로 개발되지만, 아마존과 구글 등은 비용을 줄이고 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 자체 반도체를 키우고 있다. 문제는 반도체를 바꾼다고 기존 AI 모델이 곧바로 같은 성능을 내는 것은 아니라는 점이다. 장비에 맞게 프로그램을 수정하고 연산 과정을 조정해야 한다. 데카르트는 아마존과의 협력에서 이 같은 최적화 기술을 선보였다. 아마존의 자체 AI 반도체 트레이니엄3를 이용해 실시간 영상 생성 모델을 구동한 결과, 아마존웹서비스(AWS)가 공개한 초기 시험에서 GPU 대비 영상 처리량은 최대 4배 높았고 비용 효율은 2배 개선됐다. 아마존이 데카르트를 인수하면 영상 생성 AI 기술과 함께 자체 반도체를 활용할 소프트웨어 역량도 확보할 수 있다. 다만 인수 협상은 아직 진행 중이며 구체적인 거래 조건은 확정되지 않았다. 연산 효율을 높이는 기술은 AI 서비스의 수익성과 직결된다. 이용자에게 답변이나 영상을 생성해 줄 때마다 반도체 연산이 필요하기 때문이다. 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면 추가 투자 부담을 줄이면서 서비스 규모를 키울 수 있다. AI 소프트웨어 기업 모듈러는 다양한 반도체에서 AI 프로그램을 구동하기 쉽게 만드는 기술을 개발하고 있다. 래딕스아크는 추론 과정의 연산과 메모리 사용을 줄이고, 베이스텐과 파이어웍스 AI는 여러 GPU에 작업을 효율적으로 배분하는 서비스를 제공한다. 국내 AI 인프라 기업 망고부스트도 12일 서울 강남구에서 기자간담회를 열고 AI 추론 플랫폼 ‘망고 인퍼런스’를 공개했다. 기업과 개발자가 GPU 서버를 구축하지 않고 AI 모델을 이용할 수 있는 서비스다. 망고부스트는 AMD의 GPU에 자체 개발한 네트워크 장비와 추론 소프트웨어를 결합했다. 연산장치와 저장장치에서 GPU로 데이터가 이동하는 과정을 개선해 처리 속도를 높이고 비용을 낮추는 구상이다.

AI 교양 의무 이수 후 AX로 확장학부와 대학원 연계 과정도 확대기업 실습과 산학 프로젝트 지원“지역 산업전환 이끌 인재 키울 것”국립순천대가 지방에서는 이례적으로 전교생 인공지능(AI) 기초교육부터 전공별 융합교육, 석·박사급 연구와 산업현장 실증까지 이어지는 AI·AI 전환(AX) 교육체제 구축에 나서 관심을 모은다. 올해 하반기 과학기술정보통신부의 ‘AI중심대학’과 ‘AI혁신인재양성사업’에 잇따라 선정되면서다. 두 사업에 투입되는 사업비는 8년간 총 479억원 규모다. 두 사업은 각각 학부와 대학원을 중심으로 운영되지만 국립순천대는 이를 별개 사업으로 두지 않고 하나의 인재양성 체계로 연결할 계획이다. 전교생 AI 기초교육에서 전공별 AX 교육, 석·박사급 연구와 산업현장 실증까지 이어지는 하나의 ‘인재양성 사다리’를 놓는다는 구상이다. ●전교생 AI 배우고, 전공마다 AX 입힌다 12일 국립순천대에 따르면 학부 교육의 출발점은 ‘전교생 AI 교육’이다. AI중심대학사업에는 2026년부터 2033년까지 8년간 정부지원금 212억원을 포함해 총 275억원을 투입한다. 전공과 관계없이 모든 학생이 5학점 이상의 AI 교양과목을 이수하도록 하고 데이터 분석과 생성형 AI 활용, 프롬프트 설계 등 AI를 실제 학업과 업무에 활용하는 능력을 기른다. 기초교육 이후에는 자신의 전공과 AI를 결합하는 AX 교육으로 확장한다. 사업에는 38개 학과가 참여한다. 비전공자가 AI·AX 교육으로 진입할 수 있도록 ‘AX 브릿지’ 교육과정을 운영한다. AI반도체, 뉴스페이스, 문화콘텐츠, 스마트농업 등 다양한 융합·연계전공을 확대하고 AI공학을 비롯해 AI 교육콘텐츠, 에너지AI, 피지컬AI, 기계우주항공AI 등 각 전공의 특성을 살린 심화교육도 운영한다. ●농업 전공자는 AI, AI 전공자는 농업을 국립순천대는 과기정통부 주관 ‘2026년 인공지능혁신 인재양성사업’에 최종 선정됨에 따라 스마트팜과 인공지능(AI) 기술을 결합한 ‘스마트농업 AX대학원’을 고흥스마트팜혁신밸리에서 고흥군과 공동 운영해 미래 농업 인재 육성에 나선다. 다음 달부터 2031년 12월까지 약 5년 2개월간 추진된다. 국비 155억원을 포함해 전남광주통합특별시·순천시 등에서 총 204억원의 사업비가 투입된다. 순천대는 스마트농업 분야의 AI·데이터 기반 혁신을 이끌 전문 인재 양성을 목표로 2027년부터 매년 40명씩, 총 200명의 석·박사급 인재를 배출할 계획이다. 교육과정은 ▲시설원예 AX ▲노지·무인농기계 AX ▲데이터·클라우드 AX 등 3대 핵심 특화 트랙으로 구성된다. 특히 전체 교육과정의 약 30%를 고흥혁신밸리 현장에서 직접 진행해 이론에 그치지 않고 실제 농업 현장에 AI와 데이터 기술을 적용하는 ‘현장 밀착형 실무 교육’을 한층 강화할 방침이다. 대학의 이론 교육과 혁신밸리의 재배·산업 현장이 맞물리면서 학생들은 작물 생육 데이터와 환경제어, AI·자동화 기술을 직접 다루며 실무 역량을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 지역 주민과 청년들을 위한 혜택도 마련된다. 학사 학위를 보유한 고흥혁신밸리 보육센터 수료생과 고흥군민에게 대학원 교육 참여 기회를 적극 제공하고 참여기업 및 순천대의 AI 기반 농업 연구 성과를 지역 사회와 공유해 첨단 농업 기술의 저변을 확대할 계획이다. 스마트농업 AX 교육은 학생의 전공에 따라 출발점을 달리한다. 농학·원예·농기계·농업경제 등 농업 분야 전공자는 AI와 머신러닝을 보완해 배우고 AI·소프트웨어 전공자는 시설원예와 노지농업 등 농업 현장을 익힌다. 서로 다른 출발점에서 ‘브릿지’ 교육을 거친 학생들은 이후 시설원예, 노지·무인농기계, 데이터·클라우드 분야로 진입해 생성형 AI와 피지컬AI, 자율주행, 농업데이터 분석 등을 실제 농업 문제 해결에 적용한다. ●학부에서 대학원까지 ‘AI 사다리’ 학부와 대학원 사이의 경계도 낮춘다. 학·석사 및 학·석·박사 연계 과정을 확대하고 학부 3학년부터 대학원 교과목을 이수할 수 있도록 한다. 학부생이 연구실에서 연구를 경험하고 학점도 받을 수 있는 ‘연구실 인턴 학점제’도 도입한다. 학부에서 운영 중인 스마트농업융합전공을 대학원의 스마트농업 AX 전공과 연계해 학부 교육이 석·박사 연구로 이어지는 경로를 구축한다. ●기업이 교실로, 산업현장이 실험실로 기업은 교육과 연구의 공동 파트너로 참여한다. 학부에서는 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈, AWS, 업스테이지, 메가존클라우드, 한전KDN 등이 참여해 산업현장의 AI 기술을 교육하고 현장실습과 산학 프로젝트를 지원한다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버와 상용 대규모언어모델 등 AI 교육·연구 인프라도 확충한다. 대학원에서는 농기계 전문기업 대동과 AI 서비스 기업 이스트소프트가 공동연구개발기관으로 참여한다. 대동은 자율주행 농기계와 농작업 데이터, 실장비 가늠터를 제공하고, 이스트소프트는 생성형 AI와 AI 에이전트, 클라우드 서비스 기술을 교육·연구에 접목한다. 학생이 개발한 기술을 실제 장비와 서비스 환경에서 검증하고 산학공동 연구와 인턴십, 취·창업으로 연결하는 방식이다. 교육과 연구의 무대는 캠퍼스 밖 지역 산업현장으로도 넓어진다. 순천의 애니메이션·문화콘텐츠, 여수의 석유화학, 고흥의 우주항공·스마트농업, 광양의 첨단소재 등 지역 주력산업을 AI 교육 및 산학 프로젝트와 연계한다. 특히 순천·고흥 등에 구축한 그린스마트팜 가늠터는 스마트농업 AX 대학원의 현장실증 기반으로 활용할 계획이다. 이병운 순천대 총장은 “AI를 융합한 미래형 전문인재를 체계적으로 양성하고 교육과 연구 성과가 지역 산업의 혁신과 기업 성장으로 이어질 수 있도록 대학의 역량을 집중하겠다”며 “AI·AX 교육과 연구를 통해 지역의 산업 전환을 이끌 수 있는 인재양성 기반을 강화해 나가겠다”고 말했다.

삼성전기가 인공지능(AI) 서버용 고부가 반도체 패키지기판 생산능력 확대를 위해 국내 세종과 베트남 생산거점에 총 6조 7800억원을 투자한다. AI 서버와 고성능컴퓨팅(HPC) 시장 성장에 맞춰 핵심 부품 생산 기반을 대폭 넓히는 것이다. 삼성전기는 28일 세종사업장 패키지기판 생산시설 증설에 4조 2700억원을 투자한다고 밝혔다. 단일 제품 투자로는 회사 역대 최대 규모다. 투자 기간은 이달부터 2028년 5월까지이며 신규 생산라인은 같은 해 9월부터 양산에 들어갈 예정이다. 베트남 생산법인도 이날 현지 패키지기판 공장 증설에 2조 5100억원을 투자한다고 공시했다. 투자 예정일은 2028년 4월 말이다. 삼성전기가 증설하는 제품은 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA)다. AI 가속기와 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU) 등 고성능 반도체와 메인보드를 연결해 전기 신호와 전력을 전달하는 기판이다. 최근 AI 서버용 반도체가 고성능화하면서 이를 받치는 기판 수요도 빠르게 늘고 있다. 이번 투자는 글로벌 빅테크·반도체 고객사와의 중장기 협력을 바탕으로 추진된다. 고객사가 일부 투자금을 지원하고 중장기 물량도 보장하기로 해 삼성전기는 대규모 설비투자 부담과 가동률 변동 위험을 낮출 수 있게 됐다. 회사는 향후 2~3년간 AI 인프라 투자가 이어지면서 고성능 패키지기판 수요도 지속될 것으로 보고 있다. 삼성전기는 세종사업장을 고부가 제품의 핵심 생산거점으로 활용하고 베트남 생산시설도 함께 확충해 AI 서버와 HPC, 전장용 기판 수요에 대응할 계획이다.

한국엡손이 차세대 성장 전략으로 로보틱스와 산업용 잉크젯, 마이크로디바이스 등 기업 간 거래(B2B)를 공략한다. 프린팅 사업에서 축적한 초소형·고정밀 기술을 산업 현장에 적용해 사업 구조를 ‘프린터 기업’에서 ‘산업용 기술 기업’으로 전환한다는 전략이다. 세이코엡손은 22일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 한국엡손 창립 30주년 및 글로벌 최고경영자(CEO) 방한 미디어 간담회를 열고 이 같은 내용의 중장기 성장 전략을 발표했다. 요시다 준키치 세이코엡손 대표이사 사장은 이날 향후 10년 장기 비전인 ‘엔지니어드 퓨처 2035’를 공개하며 “지금까지 축적해온 코어 기술을 기반으로 성장 영역에서 사업 확대를 지속하겠다”고 밝혔다. 요시다 대표의 한국 방문은 취임 이후 처음이다. 엡손의 사업 전환을 이끌 핵심은 로보틱스와 산업용 잉크젯, 마이크로디바이스다. 현재 전체 매출의 약 33%인 산업용 영역의 매출 비중을 2035년 50%까지 끌어올리고, 전체 사업이익에서 차지하는 비중도 45%에서 70%까지 높인다는 목표다. 기존 프린팅 사업을 축소하는 대신 이를 안정적인 수익 기반으로 유지하면서 제품을 만들며 축적한 정밀 기술을 산업용 부품과 소재, 자동화 분야로 확장한다는 구상이다. 엡손은 현재 매출의 약 70%를 프린팅 사업에서 거두고 있다. 로보틱스에서는 수평 다관절 방식의 스카라(SCARA) 로봇과 6축 로봇 등을 앞세워 전자·반도체 기업을 중심으로 자동화 수요를 공략한다. 반복 작업뿐 아니라 정밀도가 요구되는 제조 공정으로 로봇 적용 분야를 넓힐 계획이다. 산업용 잉크젯은 기존 프린터의 ‘출력’ 개념을 제조 공정으로 확장하는 분야다. 엡손은 잉크젯 솔루션과 프린트헤드 기술을 기반으로 상업·산업용 프린팅은 물론 굿즈 제작, 온디맨드 생산 등 디지털 제조 영역으로 사업을 확대하고 있다. 마이크로디바이스도 성장축으로 꼽힌다. 엡손은 수정 원재료의 제조·가공부터 반도체와 수정 디바이스 기술까지 확보하고 있다. 데이터센터와 서버, 고속통신 시장에서 데이터 처리량과 통신 속도가 높아질수록 정밀한 타이밍 제어와 저전력·소형 부품에 대한 수요가 커질 것으로 보고 관련 사업을 확대한다. 요시다 대표는 “그래픽처리장치(GPU)와 메모리 분야에 큰 투자가 이뤄지고 있다”며 “데이터센터와 서버, 통신 속도가 빨라질수록 소비되는 전력도 많아진다”고 말했다. 이어 “엡손은 데이터 전송과 서버, 데이터센터 등 고정밀 타이밍이 요구되는 영역에 대응하면서 저전력과 소형화를 함께 구현하고 있다”고 설명했다. 사업구조 전환을 위한 투자도 본격화한다. 엡손은 2026~2028년 성장·전략 분야에 총 2800억엔(약 2조 4000억원)을 투자한다. 이 가운데 성장 분야 투자와 인수·합병(M＆A) 등 전략 투자를 통해 로보틱스와 정밀 이노베이션 등 신성장 영역을 확대할 계획이다. 수익성 개선도 병행한다. 엡손은 글로벌 운영체계와 공급망을 재설계하고 고정비 구조와 자산 효율을 개선해 3년간 260억엔 규모의 수익 개선을 추진한다. 2028회계연도까지 투하자본이익률(ROIC) 8% 이상, 자기자본이익률(ROE) 10% 이상, 매출이익률(ROS) 8% 이상을 달성한다는 목표도 제시했다. 한국 시장에서도 산업용 사업 확대에 나선다. 한국엡손은 지난해 회계연도 매출 2276억원을 기록해 전년보다 약 28% 성장했다. 특히 정밀 이노베이션 부문 매출이 205%, 산업·로보틱스 부문이 24% 증가하며 성장을 이끌었다. 정밀 이노베이션 부문에서는 잉크젯 솔루션을 기반으로 프린트헤드 사업을 확대했고, 산업·로보틱스 부문에서는 상업·산업용 프린팅과 자동화 분야로 적용처를 넓혔다. 한국엡손은 국내 반도체·이차전지·IT 기업을 대상으로 산업용 잉크젯과 로보틱스 등 B2B 사업을 확대할 계획이다. 요시다 대표는 “한국은 반도체, 이차전지, IT 등 첨단산업 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖춘 중요한 전략 시장”이라며 “단순한 판매 시장을 넘어 새로운 가치를 함께 만들어가는 ‘공동 창조 파트너’로 보고 있다”고 말했다. 모로후시 준 한국엡손 대표는 “30주년은 지난 성과를 돌아보는 동시에 앞으로의 성장을 준비하는 새로운 출발점”이라며 “엡손만의 정밀 기술과 엔지니어링 역량을 바탕으로 산업의 혁신과 생산성 향상을 지원하겠다”고 말했다.

현대건설은 경북 포항에 세워지는 40㎿ 규모의 ‘포항 인공지능(AI) 데이터센터’ 건설에 본격 착수했다. 현대건설은 에이아이팩토리포항피에프브이(AI Factory Pohang PFV)가 발주한 ‘포항 AI 데이터센터 신축공사’의 본계약을 마치고 사전 제작 콘크리트(PC) 설치에 들어갔다고 21일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터 신축공사는 경북 포항시 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전 용량 40㎿ 규모의 AI 전용 데이터센터를 건립하는 프로젝트다. 기존의 범용 연산 중심 데이터센터와 달리 대규모 데이터를 실시간으로 분석·처리하는 AI 작업에 특화된 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 데이터센터로, 지난 6월 착공해 내년 하반기 운영을 목표로 한다. 공사 기간은 총 16.5개월이다. 사업 시행사인 네오에이아이클라우드(Neo AI Cloud)는 포항 AI 데이터센터를 차세대 GPU까지 안정적으로 수용할 수 있는 확장형 인프라로 구축할 계획이다. 엔비디아의 최신 AI칩 ‘베라 루빈’ 기반의 그래픽처리장치(GPU) 서버에 대응하기 위해 일반 클라우드 데이터센터보다 전력 밀도가 약 10배 높은 초고집적 환경을 구현했고 고발열 AI 서버의 냉각을 고려해 국내 최초로 ‘수랭식 냉각시스템’을 도입했다. 에너지 효율 지표인 PUE도 1.25로 설계해 에너지 손실을 최소화했다. 현대건설은 특히 16.5개월이라는 짧은 공사 기간을 맞추기 위해 PC 공법으로 사전 제작하는 방식을 국내에서 처음으로 적용했다. 이를 통해 기존 현장 타설 공법으로는 1년가량 소요될 골조 공사를 2개월로 단축했다. 또 착공 전부터 최적의 사업 구조와 방식을 검토하는 프리컨스터럭션 서비스(PCS)와 설계·인허가·시공 준비를 병행 추진하는 패스트트랙 방식을 활용해 전체 일정을 단축했다. 현대건설 관계자는 “최근 생성형 AI와 초거대 AI 모델 확산으로 데이터센터 시장 경쟁력은 규모를 넘어 서비스 개시 속도전으로 옮겨가고 있다”며 “포항 AI 데이터센터를 공기 안에 성공적으로 준공해 사업성과 공기, 품질을 동시에 확보하는 차별화된 경쟁력을 입증할 것”이라고 말했다.

AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 퓨리오사AI(대표 백준호)와 손잡고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 상용화와 시장 확대에 나선다. 오케스트로 그룹은 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 ‘NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘RNGD(레니게이드)’와 오케스트로 AI 인프라 소프트웨어 간 긴밀한 기술 협력을 이어왔다. 퓨리오사AI NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고, RNGD 기반 LLM을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현해 왔다. 그 성과로 오케스트로는 기존 GPU 중심으로 제공해 온 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’의 지원 범위를 퓨리오사AI RNGD까지 확장했다. CONCERTO A.I.는 AI 모델의 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사의 기술 협력을 통해 고객이 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고, NPU에서도 AI 서비스를 보다 손쉽게 구축·운영할 수 있는 기반을 마련했다. CONCERTO A.I.는 단순한 NPU 기반 모델 구동을 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 지능형 라우팅(Intelligent Routing)과 토폴로지 기반 스케줄링(Topology-aware Scheduling) 기능도 지원한다. 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 적합한 추론 경로를 구성하고, GPU·NPU 등 이종 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 맞춰 활용할 수 있도록 한다. 이번 MOU는 그동안 축적한 기술 검증 성과를 실제 고객 사업으로 연결하기 위한 협력의 다음 단계다. 양사는 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 퓨리오사AI RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 지속 검증하고, 고객 대상 BMT(벤치마크테스트)와 실증을 통해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 아울러 검증을 마친 기술의 시장 안착을 도모하기 위해 사업적 협업 체계도 대폭 강화한다. 공공·금융·산업 분야 고객별 요구사항과 업무 특성을 다각도로 분석하여 RNGD 기반 AI 인프라를 맞춤형으로 공동 설계·제안하고, BMT 및 실증 사업을 성공적인 상용 구축으로 연계함으로써 업종별 대표 레퍼런스를 구축할 방침이다. 이에 더해 공동 마케팅과 영업, 밀착 기술 지원을 유기적으로 연계해 RNGD 인프라의 시장 도입을 가속화하고 혁신적인 비즈니스 모델 창출에도 적극 나선다. 향후에는 다채로운 AI 모델과 복잡한 워크로드에 유연하게 대응 가능하도록 차세대 AI 추론 인프라 대상의 공동 기술 검증 작업 역시 한층 확대 진행한다. AI 모델부터 추론 런타임, 가속기를 아우르는 통합 관리·모니터링 체계를 한 단계 끌어올리는 한편, GPU와 NPU 등 다종 가속기를 업무 성격에 따라 최적의 상태로 배분·활용하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 환경으로 파트너십을 확장해 나갈 구상이다. 오케스트로는 이러한 기술 협력을 자체 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 역량과도 연계한다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’ 등을 기반으로 AI 인프라의 구축부터 플랫폼 운영, 통합 관리까지 아우르는 역량을 강화하고 NPU를 포함한 다양한 AI 컴퓨팅 자원을 활용하는 사업으로 영역을 넓힌다. 특히 양사는 국산 AI 모델과 국산 AI 가속기, 이를 실제 서비스로 연결하는 AI 인프라 소프트웨어를 결합한 ‘K-AI 인프라’ 생태계 확산에도 협력한다. 퓨리오사AI의 RNGD 하드웨어 및 소프트웨어와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI 및 소버린 AI 구축 수요를 공략하고, 기술 검증과 구축 경험을 축적해 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 영역을 지속 확대할 방침이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI가 실제 기업과 공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라, 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고, 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고, GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 CONCERTO A.I.의 기술 범위를 확장해 왔다”며 “이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고, 양사의 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다”고 말했다.

AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로(공동대표 김범재·김영광)가 국내 VM웨어 윈백 시장에서 지난 3년간 쌓아온 가상화 전환 기술력과 다수의 고객 사례, 자체 풀스택 솔루션을 발판 삼아 AI 인프라 시장 진출을 본격 확대한다고 17일 밝혔다. 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 개편 이후 국내 기업·기관의 가상화 솔루션 선택 기준이 달라지고 있다. 초기에는 BMT·PoC를 통해 대체 솔루션의 성능과 안정성을 검증하는 데 초점이 맞춰졌다면, 최근에는 클라우드 네이티브와 AI 도입이 확대되면서 전환 이후 인프라를 어떻게 확장할 수 있는지가 중요한 선택 기준으로 떠오르고 있다. 오케스트로는 탈VM웨어 수요가 형성된 초기부터 공공·금융·민간 고객을 대상으로 BMT·PoC와 구축·전환 사업을 수행해 왔다. 올해 상반기 VM웨어 윈백 매출은 전년 동기 대비 99.5% 증가했으며, 윈백 고객사 수는 2배로 늘었다. 같은 기간 금융 부문 매출은 216% 증가했고, 제조 등 민간 부문 매출도 약 15배 규모로 확대됐다. 오케스트로는 가상화 전환 이후 고객의 인프라 확장까지 주도하고 있다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ 도입 고객 가운데 60% 이상이 ‘비올라(VIOLA)’와 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ 등을 추가 도입해 컨테이너 운영과 멀티·하이브리드 클라우드 환경까지 적용 범위를 확대하고 있다. 실제 금융권에서는 콘트라베이스 기반 인프라에 비올라를 적용해 컨테이너 환경을 구성하고, 오케스트로 CMP로 가상화와 클라우드 자원을 통합 관리한다. 여기에 데브옵스 솔루션 ‘트롬본(TROMBONE)’을 적용해 CI/CD·DevSecOps 기반의 개발·배포 과정을 자동화하고, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I)’를 연계해 GPU 자원과 AI 모델, 추론 서비스까지 아우르는 운영 체계를 갖추고 있다. 이러한 인프라 확장의 핵심은 자체 개발한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어에 있다. 고객은 자사 시스템 환경과 전환 우선순위, 운영 전략에 따라 가상화, 클라우드 네이티브, DevOps, AI 솔루션을 맞춤형으로 구성하며, 기술 도입 시점과 운영 방침을 주도적으로 설정할 수 있다. 오케스트로는 VM웨어 계약 갱신을 앞둔 기업 및 기관의 가상화 교체 수요에 적극 대응하는 한편, 윈백 성과로 입증된 고객 기반과 수행 노하우를 발판 삼아 클라우드 네이티브 및 AI 인프라 영역으로 사업 영역을 한층 넓혀갈 방침이다. 김범재 오케스트로 대표는 “3년 전에는 VM웨어를 안정적으로 대체할 수 있는지가 핵심이었다면, 이제는 전환 이후 인프라를 어떻게 확장할 것인지까지 함께 봐야 한다”며 “오케스트로는 검증된 가상화 전환 역량과 AI 인프라 풀스택 소프트웨어를 바탕으로 고객이 어떤 기술을 언제 도입할지 직접 결정하고, 인프라 운영 방향을 주도할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’의 수요 폭증으로 월 200달러(약 27만원)짜리 최상위 ‘프로’ 요금제의 신규 가입을 일시 중단했다. 새 모델 출시 직후 수요가 예상보다 빠르게 늘어 이를 감당할 자원이 부족한 탓이다. 티보 소티오 오픈AI 제품·플랫폼 총괄은 10일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X)에 “기존 이용자들이 아스트라를 계속 쓸 수 있도록 월 200달러 프로 요금제의 신규 가입을 일시 중단한다”고 밝혔다. 이미 가입한 사람은 영향을 받지 않는다. 기존 가입자들의 서비스 품질을 유지하면서 동시에 최대한 많은 이용자에게 아스트라를 제공하기 위한 조치라는 설명이다. 오픈AI의 챗GPT 유료 상품은 월 8달러 ‘고’, 20달러 ‘플러스’, 100달러와 200달러짜리 ‘프로’로 나뉜다. 이 가운데 문을 닫은 것은 맨 위 등급이다. 소티오 총괄은 “이 요금제가 시스템에 가장 큰 부담을 준다”며 “서비스를 최대한 넓게 유지하면서 취할 수 있는 가장 작은 조치를 택한 것”이라고 설명했다. 실제로 이 요금제는 5시간당 최신 모델 아스트라에 900건까지 질문할 수 있어, 낸 돈에 비해 쓸 수 있는 양이 아래 등급의 두 배다. 가장 많이 쓰는 고객만 골라 막은 셈이다. 오픈AI는 지난 3일 공개한 ‘GPT-6 아스트라’ 모델이 사람 대신 컴퓨터를 직접 조작해 문서를 만들고 웹사이트를 구축하는 수준에 이르렀다고 밝혔다. 그렉 브록먼 사장은 공개 당일 기자 브리핑을 “AGI(범용인공지능) 시대에 오신 것을 환영한다”는 말로 끝맺었다. 다만 브록먼 사장도 “개인적 믿음”이라는 단서를 달며 판단은 이용자에게 맡겼다. AGI는 사람이 하는 대부분의 경제활동을 AI가 대신할 수 있는 단계를 뜻한다. 반응은 뜨거웠다. 소티오 총괄은 하루 전에도 “아스트라 수요는 전례가 없는 수준”이라며 “지금까지 가파른 성장을 여러 번 겪었지만 이런 건 처음”이라고 했다. 오픈AI가 돈을 내겠다는 고객을 돌려보낸 것은 2023년 11월 챗GPT 플러스 가입을 잠시 막은 이후 약 3년 만이다. 문제는 AI를 돌리는 데 드는 연산 능력이다. 아스트라는 텍사스주 ‘스타게이트’ 데이터센터에서 그래픽처리장치(GPU) 10만개 이상을 동원해 학습시킨, 오픈AI 사상 최대 규모 모델이다. 성능이 올라간 만큼 한 번 답을 만들 때마다 잡아먹는 계산량도 커졌다. 여기에 이 모델이 해킹에 악용되지 않는지 감시하는 안전장치까지 추가 연산을 소모한다. 결국 이번 사태는 AI 시장의 병목이 ‘수요’에서 ‘공급’으로 옮겨갔음을 보여준다. 쓰겠다는 사람은 넘치는데 돌릴 컴퓨터가 모자란 상황이다. 이에 따라 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터, 전력 설비로 이어지는 투자 수요가 당분간 식지 않을 것이라는 관측이 나온다. HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 영향을 미칠 수 있는 대목이다. 한편 오픈AI는 같은 날 미국 연방총무청(GSA)과 계약을 맺고 아스트라를 포함한 AI를 공공부문에 절반 가격으로 공급하기로 했다. 개인 고객에게는 최고가 상품을 못 팔면서, 정부에는 절반 값에 공급하는 셈이다. 정부 계약 역시 쓴 만큼 요금을 매기는 방식이어서, 오픈AI로서는 연산 부담을 관리하면서 공공시장을 선점하겠다는 계산으로 풀이된다.

미국 오픈AI의 새 인공지능(AI) 모델 ‘아스트라’ 공개로 반도체주에 대한 투심이 회복되며 삼성전자와 SK하이닉스가 급등 출발한 7일 증권가는 재차 양사에 대한 눈높이를 끌어올렸다. 반면 개인 투자자들은 이날 오전 유가증권시장에서 2조원 넘게 순매도하며 차익을 실현했다. 이날 KB증권은 내년 메모리 반도체 시장의 ‘역사상 가장 타이트한 공급 환경’을 예상하며 강력한 재평가가 필요하다는 분석을 내놓았다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 보고서에서 “최근 하이퍼스케일러들의 내년 AI 인프라 투자 규모는 전년 대비 60% 증가한 1조 3000억 달러로 급격히 상향 조정되고 있다”면서 “AI가 클라우드 AI 서비스, 토큰 과금, 에이전틱 AI 및 모델 호스팅 등 직접적 신규 매출처로 부상하며 AI 수익 모델이 구체화되는 단계에 본격 진입했기 때문”이라고 설명했다. 이어 “AI 인프라 투자에서 메모리 반도체가 차지하는 비중은 2025년 14%에서 2027년 57%로 2년 만에 4배 증가할 것”이라며 “HBM4 메모리 용량이 증가한 가운데, CPU 서버 DRAM과 추론용 엔터프라이즈 SSD 증가가 동시에 발생되고 있기 때문”이라고 덧붙였다. 김 본부장은 “3분기 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 재고는 10일 미만까지 낮아진 상황으로, 단순한 수요 회복 국면을 넘어 공급 가능한 물량 자체가 절대적으로 부족해질 가능성이 높다”면서 내년에는 ‘메모리 물량 고갈’에 이를 수 있다고 내다봤다. 이어 현재 삼성전자와 SK하이닉스의 주가는 2027년 실적 기준 주가수익비율(PER) 3배 수준이라며, “향후 3년간 역대 최대 실적 경신과 대규모 주주환원 정책 지속이 예상돼 극단적 저평가에서 강력한 재평가 시작이 기대된다”고 강조했다. “내년 실적 기준 PER 3배”“아스트라, 메모리 장기 수요 확신 강화”미래에셋증권은 이날 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 일제히 상향 조정했다. 삼성전자는 기존 37만원에서 40만원으로, SK하이닉스는 기존 280만원에서 310만원으로 끌어올리고 ‘매수’ 의견을 유지했다. 김영건 미래에셋증권 연구원은 삼성전자에 대해 “환율 하락에 따른 부정적 영향을 반영하더라도 이익 증가 흐름은 이어질 것”이라며 내년 연간 영업이익은 536조원으로 추정했다. 또 오픈 AI의 ‘GPT6-아스트라’ 출시를 계기로 메모리 성능의 중요성이 커질 것이며, 삼성전자가 고대역폭메모리(HBM) 기술 고도화를 통해 메모리 시장의 주도권을 이어갈 것이라는 전망을 내놓았다. SK하이닉스에 대해서는 내년 영업이익이 386조원에 달할 것으로 관측되는 반면, 현재 주가는 밸류에이션 부담이 낮다고 판단했다. 또한 AI용 GPU의 HBM 탑재량이 증가하는 데다 맞춤형 인공지능(AI) 반도체(ASIC) 진영으로도 HBM 적용이 확대되는 흐름 속에 HBM 시장점유율 1위인 SK하이닉스가 수혜를 받을 것이라고 기대했다. 손인준 유진투자증권 연구원도 이날 보고서에서 ‘GPT-6 아스트라’ 출시로 불붙은 반도체 투심 회복에 주목하며 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 ‘강력 매수’ 의견을 유지했다. 손 연구원은 “챗GPT, 클로드 등 과거 AI의 주요 분기점 이후 반도체 전반 및 메모리 업종의 주가는 큰 폭으로 상승했다”면서 “AI 활용이 인프라 수요와 실적으로 연결되며 반도체의 가치가 재평가됐다는 점에 주목한다. 아스트라 역시 장기 수요에 대한 확신을 강화할 계기가 될 전망”이라고 분석했다. 한편 지난주 개인과 외국인, 기관 등 3개 수급 주체가 모두 ‘팔자’로 돌아선 유가증권시장에서 이날 오전 기관과 외국인은 순매수로 돌아섰다. 이날 오전 11시 20분까지 유가증권시장에서 외국인은 9170억원, 기관은 7740억원 순매수했으며 삼성전자와 SK하이닉스의 자사주 매입으로 추정되는 ‘기타법인’의 순매수도 6240억원으로 집계됐다. 반면 개인은 2조 3040억원을 순매도하며 차익을 실현했다.

ICT 전문기업 ㈜진인프라(대표이사 김성용)는 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 AI 기반 건설 현장 안전관리 플랫폼 ‘JIN SAFETY(진세이프티)’의 현장 운영 성과보고회를 열고, 경기 용인 현장에서 9월 1일 본 운영에 들어갔다고 지난 3일 밝혔다. 성과보고회는 1일 광주 대광건영 본사에서 열렸다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에서 실증(PoC)에 착수한 이후 약 3개월간의 운영 결과와 기능 개발 현황을 공유하고, 하반기 적용 계획을 논의했다. 현재 JIN SAFETY는 구미·용인 2개 현장에서 18개 채널의 AI 안전관제와 이동형 CCTV 6대를 운영하고 있다. 용인 현장에는 지난 8월 20일 이동형 CCTV 4대가 도입됐다. 이 가운데 1대는 열화상 겸용 모델로, 야간과 저조도 환경의 인식률을 보완한다. 서비스 기간은 2026년 9월부터 2028년 5월까지 21개월이다. ◆ 카메라는 바꾸지 않고, 현장이 요구한 위험을 학습시킨다 JIN SAFETY는 현장에 이미 설치·운영 중인 관제 CCTV의 영상을 그대로 받아 서버에서 분석한다. AI 칩이 내장된 카메라나 별도의 AI 박스로 교체할 필요가 없어, 현장 규모가 클수록 도입 부담이 줄어드는 구조다. 용인 현장에는 영상을 직접 수집하는 RTSP 연동 방식을 처음 적용했으며, 종전 방식과 비교해 연결 안정성·화질·객체 인식률 전 항목에서 우위를 확인했다. 판정 항목은 총 13종으로 구성된다. 세부적으로는 떨어짐·넘어짐, 안전모·안전벨트·안전화 미착용, 고소작업 상태 등 위험 요인 6종과 장비 인식 6종(굴착기·지게차·레미콘·고소작업대·트럭·덤프)이 포함된다. 여기에 현장 맞춤형 요구 사항을 적극 반영하여 신호수 부재 및 타워크레인 신호수 관련 항목 2종을 새롭게 개발·추가했다. 판정 구조에는 시각언어모델(VLM)을 적용했다. 1차로 영상 속 인원·장비·보호구를 탐지한 뒤, 2차로 해당 장면 전체를 다시 판단하는 2중 구조다. 좌표만으로 판단할 때 발생하던 구조적 오탐을 걸러내기 위한 설계다. 위험으로 판정된 순간에는 증거 이미지가 자동 저장돼, 관리자가 판정 표시본과 원본을 나란히 대조할 수 있다. 관제 화면은 최대 16분할까지 동시에 표출되며 현장과 본사, 모바일에서 함께 볼 수 있다. 현장별 서브 계정으로 담당자 권한을 분리하고 본사 계정은 전 현장을 통합 조회하는 구조다. 폭염기 온열 질환 예방을 위한 체감온도 표시, 기간별 통계의 엑셀·PDF 내려받기 기능도 운영 중이다. ◆ 알림·방송으로 확장… 웨어러블 연동 연내 검증 양사는 하반기 고도화 작업에 속도를 낸다. 오는 9월부터는 위험 감지 시 관리자 스마트폰으로 즉시 알림이 전송되며, 푸시 링크를 통해 검출 화면을 실시간으로 확인할 수 있는 기능이 도입된다. 이어 9월 중 용인 현장에서 현장 IP 스피커 연동 음성 안내 시스템의 실증을 마치고 10월부터 본격적인 확대에 들어간다. 아울러 이동형 CCTV의 원격 방향 제어와 현장 음성 송출 기능 역시 10월 적용을 목표로 현재 개발이 진행 중이다. CCTV 화면 안에 구역을 지정해 해당 영역만 판정하는 기능과, 소화기 비치 위치를 등록해 이탈 시 즉시 알리는 기능도 개발이 진행되고 있다. 근로자 건강 상태와 현장 내 위치를 확인하는 스마트밴드 연동은 연내 성능 검증을 목표로 한다. 대광건영 관계자는 “현장이 넓고 공정이 수시로 바뀌는 건설 현장에서는 관리자의 육안 점검만으로 사각지대를 없애기 어렵다”며 “검증된 기능을 중심으로 적용 현장을 넓혀 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “현장에서 나온 요구를 곧바로 개발에 반영해 온 것이 이번 확대 적용으로 이어졌다”며 “자체 GPU 인프라와 전담 개발 인력을 바탕으로 요구 사항 반영 속도를 유지해, 실제 현장에서 쓰이는 안전관리 플랫폼으로 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

최근 몇 달간 중국의 AI 모델은 전 세계에 큰 충격을 줬습니다. 7월에 발표된 문샷 AI의 키미 K3는 가중치가 공개된 오픈 모델 가운데서 가장 큰 2.8조개의 파라미터를 지닌 프런티어급 모델로 API 데뷔 후 불과 36시간 만에 글로벌 AI 성능 평가 플랫폼인 Arena.ai의 웹 개발(WebDev) 및 코딩(Code) 리더보드에서 1679점을 기록하며, 미국 빅테크의 최신 모델(앤스로픽의 페이블 5, 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 등)을 제치고 1위에 올랐습니다. 하지만 모델이 공개된 후 성능보다 다른 이유로 더 유명해졌는데, 미국 앤스로픽의 최신 모델을 증류한 흔적이 발견됐기 때문입니다. 물론 모델 증류만으로 2.8조개 파라미터를 지닌 초대형 모델을 만드는 건 불가능하지만, 미국 정부와 앤스로픽이 반발한 것은 당연한 수순이었습니다. 하지만 중국 AI의 약진은 여기서 그치지 않았습니다. 지난해 증시에 충격을 준 딥시크는 올해 다시 공격적인 가격 인하를 통해 토큰 소비량 기준으로 앤스로픽의 뒤를 이어 2위까지 치고 올라갔습니다. 몰리는 수요를 감당하지 못해 결국 가격을 인상하긴 했지만, 중국 AI 모델의 거센 약진을 보여준 사례로 평가됩니다. 상대적으로 뉴스에는 덜 나오지만, 다른 중국 AI 모델들도 올해 상당한 결과물을 보여주고 있습니다. 알리바바의 큐원(Qwen)은 최신 3.8 버전을 내놓으면서 개인 PC에서도 돌아갈 수 있는 Qwen 3.8 27B를 선보였습니다. 파라미터가 수조개가 넘는 대형 프런티어 모델과 비교하면 270억(27B)개의 파라미터를 지닌 Qwen 3.8 27B의 성능은 대단치 않아 보일 수 있습니다. 하지만 벤치마크는 의외의 결과를 보여줬습니다. Qwen 3.8 27B는 실제 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 능력을 측정하는 가장 중요한 에이전틱 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 앤스로픽의 클로드 오푸스 4.6 맥스(Claude Opus 4.6 Max)의 53.4%를 상회하는 61.7%를 기록하며 놀라움을 안겼습니다. 실제 수많은 다운로드가 이뤄지면서 사용자들 사이에서는 가정용 오푸스(Opus at home)라는 반응이 나오는 중입니다. 여러 벤치마크를 가중 평균해 모델의 전반적인 지능을 하나의 숫자로 요약하는 벤치마크인 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)에서도 52점을 기록해 오픈웨이트 모델 중 상위권이며, 일부 프런티어 모델에 근접하는 수준입니다. (xhigh reasoning 설정 기준) Qwen 3.8 27B도 압축하지 않은 BF16 모델은 56GB 정도 용량이라 개인 PC의 그래픽카드 및 메모리에 모두 올리기 어렵습니다. 하지만 최신 4비트 양자화 모델은 크기를 16.5GB까지 줄여 어느 정도 사양이 되는 개인 PC에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 실제 개인적으로 사용한 결과 16GB 이상 메모리를 지닌 그래픽카드에서 충분히 구동할 수 있었고 코딩 및 에이전틱 임무에서 생각보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 다만 원활하게 돌리기 위해서는 24GB 메모리를 지닌 그래픽카드나 그에 준하는 통합 메모리가 권장됩니다. 흥미롭게도 Qwen 3.8 27B나 같이 공개한 Qwen 3.8 플래시 넥스트와 프런티어급 모델인 Qwen 3.8 맥스는 모두 한 가지 공통된 특징을 지니고 있습니다. 바로 엔비디아 GPU처럼 고성능 AI 가속기를 구하기 힘든 중국 내 특수 상황을 반영해 제한적인 컴퓨터, 서버 사양에서도 높은 성능을 낼 수 있게 개발됐다는 점입니다. 이렇게 제한된 하드웨어에서 가장 높은 성능을 내게 개발한 것이 이제는 27B 정도의 소형 모델에서도 높은 성능을 낸 비결로 보입니다. 중국 AI 모델에 대해서는 여전히 미국 프런티어 모델에 대한 증류 의혹이 있긴 하지만, 가성비 모델을 만드는 기술에 있어서는 누구도 따라올 수 없는 가장 독보적인 기술을 지닌 것은 사실입니다. 결국 같은 성능이라면 비용을 절감하는 쪽이 유리할 수밖에 없습니다. 더구나 모델을 계속 무료로 푸는 정책 역시 장기적으로 보면 경쟁자에게 큰 부담입니다. 중국의 AI 굴기는 이미 무시하기 힘든 수준으로 성장한 만큼 미국의 프런티어 모델들도 이에 대한 대응이 필요할 것으로 생각됩니다. 비용을 고민하지 않고 성능을 높이는 것보다 같은 성능이면 더 효율적이고 저렴한 모델을 개발해 원가를 절감하려는 노력이 필요합니다. 소버린 AI를 강조하고 있는 우리에게도 중요한 시사점입니다.

인공지능(AI)과 반도체를 미래 성장동력으로 삼아 3대 메가프로젝트에 내년 21조3000억원이 투입된다. 반도체 생산기반과 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 집중 육성하고 독자 AI 모델 개발과 전력·용수 인프라까지 뒷받침해 AI 산업 전 주기를 국내에 구축한다는 구상이다. 1일 정부의 ‘2027년도 예산안’에 따르면 올해 가장 큰 폭으로 늘어난 투자 항목은 3대 메가프로젝트를 비롯한 AI 분야다. 올해보다 97.2% 늘어난 21조 3000억원이 편성됐다. 반도체는 생산기반부터 기술·인재까지 전 주기를 지원한다. ‘반도체산업 경쟁력강화 특별회계’를 신설하고 서남권 반도체 클러스터에 1조 5000억원을 투입한다. 용인·평택 반도체 팹의 조기 가동을 위한 기반시설에도 1000억원을 지원한다. 국산 AI 반도체 경쟁력 강화에도 나선다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 AI 모델·서비스를 통합 최적화하는 ‘K-AI 반도체’ 기술개발에 200억원을 신규 투입하고 화합물반도체 시제품 제작·실증을 위한 상생팹 구축에 국비 480억원을 지원한다. 피지컬AI 분야에는 3조 1000억원을 투입한다. 제조·스마트팩토리·건설·농업·국방·돌봄·물류·항만 등 8개 분야에서 AI 로봇의 현장 실증을 지원하고 선도적 수요 창출을 위해 국산 AI 로봇 2000여대를 도입한다. 핵심 기술 연구개발에는 1조 5000억원을 투입하고 AI 학습용 데이터를 생산할 트레이닝센터와 데이터팩토리도 구축한다. AIDC에는 5000억원을 투자한다. 핵심 부품 성능을 검증하는 테스트랩을 구축하고 서버·전력·냉각 등 소재·부품·장비와 클라우드 기술개발을 지원한다. AI와 반도체 산업의 기반인 전력·용수 인프라에는 2조 1000억원을 지원해 송전망과 변전소, 에너지저장장치(ESS) 등을 확충한다. 독자 AI 모델 개발에는 5조 2000억원을 편성했다. 프런티어 AI 모델 확보를 위해 최상위급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘베라루빈’ 1만장을 확보하는 데 3조 9000억원을 투자하고 AI 학습용 데이터와 해외 연구자 유치 등을 지원한다. AI 활용을 국민 생활로 확산하기 위한 ‘모두의 AI’에는 2조 4000억원을 투입한다. AI가 주민등록 발급이나 여권 재발급, KTX 예매 등 공공서비스를 찾아 신청하는 AI 에이전트를 개발하고 여행·돌봄 등 민간 서비스에도 AI 활용을 확대한다. 전 국민 390만명을 대상으로 한 AI 교육에는 2조 1000억원을 지원한다. 새로운 성장축을 만들기 위한 첨단전략산업 지원 예산도 올해보다 14.4% 늘어난 41조4000억원을 편성했다. 이 가운데 NEXT 10대 전략기술 분야에는 15조원을 투입한다. 우주항공 분야에서는 2030년 달 착륙을 목표로 착륙선과 발사체 개발 등 핵심 기술 확보에 나선다. 자율주행 실증을 확대하고 도심항공교통(UAM) 실기체 도입 등 미래 모빌리티 기술의 상용화 기반도 마련한다. 국가 연구개발(R＆D) 투자는 차세대 성장축 확보에 집중한다. 소형모듈원자로(SMR)·핵융합·재생에너지·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 ‘7대 SEED’ 분야에 대한 투자를 확대하고, 기업 R＆D에 정부가 지분을 확보하는 투자형 R＆D도 새롭게 도입한다. 에너지 대전환을 위해 공장 지붕과 영농형 태양광 등 다양한 형태의 태양광 사업을 지원하고 지역 주민이 재생에너지 발전 수익을 공유하는 햇빛소득마을도 확대한다. 전기차 보조금 지원 물량도 30만대에서 역대 최대인 43만대로 늘린다. 창업 생태계 조성에도 재정 투입을 확대한다. ‘모두의 창업’ 프로젝트 선발 인원을 1만 5000명에서 2만명으로 늘리고 비수도권 창업도시도 4곳에서 10곳으로 확대한다. 재창업과 사업전환을 지원하는 재도전 사업도 강화한다. 문화 분야에서는 K-콘텐츠의 기획부터 사업화·유통·해외 진출까지 전 주기 지원을 강화한다. 방한 관광객 유치를 위해 5대 메가관광권을 조성해 지방 관광 활성화에도 나선다. 중소기업의 성장과 수출 지원도 강화한다. 신성장 분야 유망기업 300곳을 선정해 맞춤형 지원을 제공하고 중소기업 R＆D와 기술사업화, 수출 지원을 강화한다.

연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.

고성능 인공지능(AI)의 발전으로 대형·고밀도 데이터센터가 늘어나면서 서버에서 발생하는 열을 액체로 직접 식히는 ‘액체냉각’ 시장 경쟁이 뜨거워지고 있다. 한 랙에 수십 개의 그래픽처리장치(GPU)를 집적하는 빽빽한 서버 구조가 확산하면서 공기를 순환시키는 기존의 공랭 방식보다 효율적인 발열 관리가 필요해지면서다. 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30kW 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 액체냉각은 냉각수를 서버 내부로 순환시켜 GPU와 중앙처리장치(CPU) 등에서 발생하는 열을 직접적으로 낮추는 방식이다. 시장조사업체 트렌드포스는 전 세계 AI 칩에 액체냉각을 적용하는 비중이 지난해 33%에서 내년 59%까지 성장할 것이라고 전망했다. 국내 기업들은 잇따라 액체냉각 관련 부품은 물론, 시스템 구축 등 시장 경쟁에 뛰어들고 있다. LG CNS는 네이버 클라우드와 협력해 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 소유한 엔비디아의 베라 루빈을 안정적으로 운영하기 위해 삼송 데이터센터에 액체냉각 인프라를 구축한다고 26일 밝혔다. 네이버클라우드와 함께 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. LG전자는 액체냉각의 핵심 부품인 냉각수분배장치(CDU)에 집중하고 있다. 이미 기업간거래(B2B) 사업의 핵심 방향으로 냉난방공조에 무게를 실어 왔던 LG전자는 최근 국내에서 처음으로 엔비디아로부터 600kW급 CDU의 최종 품질 인증을 획득했다. CDU뿐만 아니라 냉각수를 대량 생성하는 대형 칠러, 칩셋을 직접 냉각하는 콜드 플레이트까지 ‘칩 투 칠러’ 포트폴리오를 완성한다는 게 LG전자의 전략이다. 삼성전자는 지난해 인수한 플랙트그룹을 통해 삼성전자 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투입해 공조 제품 생산라인을 건립하는 투자협약을 체결했다. 주력 품목은 CDU로, 전력 효율을 높이고 이중화 설계와 이상 신호 감지 기능 등을 적용해 에너지 효율과 안정성을 강화하는 플랙트그룹의 기술력을 고도화할 계획이다. 삼일PwC는 최근 보고서에서 “향후 2~3년은 글로벌 냉각 기술의 표준과 생태계가 형성되는 시기”라며 “한국 기업들에도 중요한 분기점이 될 것”이라고 전망했다.