- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

삼성전자가 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD) 양산에 돌입했다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 eSSD까지 AI 메모리 제품군을 확장하며 AI 인프라 전반에서 영향력을 키우는 모습이다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 eSSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. eSSD는 데이터센터와 서버 환경에 최적화된 저장 장치(스토리지)다. 최근 생성형 AI 확산으로 학습과 추론에 필요한 데이터 규모가 급격히 증가하면서 AI 가속기에 데이터를 안정적이고 신속하게 공급하는 eSSD의 중요성이 커지고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 성능뿐 아니라 데이터를 이동·저장하는 메모리와 스토리지 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하는 만큼, eSSD는 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다. PM1763은 빠른 읽기 속도와 효율적인 데이터 처리가 강점이다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다고 설명했다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공되며, 이 가운데 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현한다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB다. 전작 ‘PM1753’ 대비 약 2배 향상됐으며, 이는 40GB(기가바이트) 크기의 대형 언어 모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 아울러 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화된 제품이다. 또 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상됐다. 업계는 이번 삼성전자의 eSSD 양산이 HBM을 넘어 AI 서버용 저장장치 시장에서도 공급 역량을 입증한 사례로 분석한다. 한편 삼성전자는 오는 22일 영국 런던에서 열리는 ‘갤럭시 언팩 2026’에서 8세대 폴더블폰과 웨어러블 기기 등을 공개한다. 이에 앞서 노태문 완제품(DX) 부문 대표이사 사장은 뉴스룸에 공개한 기고문을 통해 “가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라, 나를 가장 잘 아는 AI”라고 강조했다. 노사장은 이번 언팩에서 더 개인적이고 자연스러운 AI 경험을 공개하겠다고 예고했다.

삼성전자가 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

강원도가 민선 9기 최대 현안인 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 본격적으로 돌입한다. 도는 6일 도청에서 동해시, GS와 동해 AI 데이터센터 조성을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다. 협약에 따라 도와 동해시, GS는 데이터센터 건립과 AI 인프라 산업 육성을 위해 협력한다. 앞서 지난달 29일 정부가 발표한 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에 포함된 동해 AI 데이터센터는 GS가 동해 북평제2일반산업단지에 2.4GW 규모로 짓는다. 우선 2028년까지 1.2GW급을 완공하고 이듬해인 2029년 1.2GW급을 증설한다. 2.4GW급의 AI 데이터센터는 단일 시설 기준으로는 아시아 최대 규모이다. 그래픽처리장치(GPU), 메모리 비용까지 포함할 경우 투자비는 최대 120조원에 이른다. GS가 북평제2산단을 소유하고 있어 토지 보상과 매입에 드는 시간이 절약되고, 도와 동해시가 전폭적인 지원도 약속해 AI 데이터센터 건립은 신속하게 이뤄질 것으로 보인다. 우상호 강원지사는 취임 첫날인 1일 ‘AI 데이터센터추진단 구성’을 1호로 결재하고, 지난달 30일 기자회견에서는 “(메가프로젝트 중) 가장 빨리 착공하겠다”며 속도전을 예고했다. 동해시도 AI 데이터센터 건립을 지원하기 위해 경제, 산업, 도시계획, 건축, 환경 부서가 참여하는 전담팀 구성을 추진하고 있다. 우 지사는 “동해 AI 데이터센터는 강원 AI 산업의 첫 프로젝트이자 AI 산업 생태계 조성의 출발점이 될 것”이라며 “기업은 투자에 전념하고 행정은 도가 책임진다는 자세로 기업이 원하는 속도에 맞춰 적극적으로 지원하겠다”고 말했다.

SK가 영남권을 아시아 최대 인공지능(AI) 인프라 허브 구축하기 위해 약 140조원을 투자한다. SK텔레콤은 3일 경남 진주에서 열린 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 이러한 내용의 영남권 투자 세부 계획을 공개했다. ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’의 일환으로 추진된다. SK는 울산을 첫 번째 GW(기가와트)급 AI 데이터센터 사업지로 선정하고 내년 4분기 가동을 목표로 100MW(메가와트) 규모의 하이퍼스케일 AI 데이터센터 구축을 시작했다. 이후 900MW를 추가로 구축한다는 계획이다. 또 울산 외 영남권에 단계적으로 1GW 이상 규모의 AI 데이터센터를 추가로 조성한다. 이를 위해 외자 유치를 포함해 약 140조원이 투자될 예정이다. 추가 사업 후보지는 유관 부처와 함께 검토하고 있다. SK는 2029년부터 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 가동하고, 중장기적으로는 전국에 15GW 규모까지 확대한다는 구상을 내놨다. 우선 1단계 목표인 5GW 규모 AI 데이터센터 구축이 단순한 데이터센터 건설을 넘어서는 초대형 프로젝트라고 설명했다. 부지 약 75만평과 그래픽처리장치(GPU) 300만장, 고대역폭메모리(HBM) 2400만장, 약 350조원의 투자가 필요한 규모다. 정재헌 SK텔레콤 사장은 “AI 데이터센터 인프라의 핵심 요소는 반도체와 에너지 솔루션, 데이터센터 건설·운영 역량”이라며 “SK는 이러한 역량을 모두 갖추고 있을 뿐 아니라 이미 AI 데이터센터를 구축·운영한 경험도 보유하고 있다”고 말했다. 이어 “대규모 AI 데이터센터를 기반으로 영남의 제조 산업 역량이 AI와 결합하면 생산성 혁신뿐 아니라 제조 AI를 실증하고 확산하는 허브로 성장할 수 있다”고 말했다.

최근 주식 시장을 뒤흔든 메타(Meta)발 인공지능(AI) 과잉 투자 우려는 과도한 반응이라는 의견과 함께 실제 투자가 정점이 이르렀다는 신호라는 상반된 해석이 나오고 있습니다. 사실 발단은 메타의 공식 발표가 아니라 블룸버그 등 외신의 발표였습니다. 메타가 자체 대규모 데이터센터 인프라를 활용해 잉여 AI 컴퓨팅 자원(컴퓨팅 파워)을 외부에 판매하는 ‘메타 컴퓨트 클라우드 사업’을 구상하고 있다고 보도한 것인데, 이는 AI 인프라 투자 과잉 신호로 해석되어 AI 및 반도체 관련 주가 일시적으로 폭락했습니다. 그런데 사실 이는 새로운 소식은 아닙니다. 지난 5월 주주 통화에서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 클라우드 사업 진출 가능성을 강하게 시사한 바 있습니다. 그는 거의 매주 외부 기업들이 찾아와 API 서비스를 열어달라거나, 우리가 구매한 비용에 프리미엄을 얹어 컴퓨팅 파워를 살 수 없겠냐고 요청한다면서 만약 우리가 인프라를 과잉 구축했다고 판단되는 시점이 온다면 그럴 수 있다는 이야기를 한 바 있습니다. 따라서 실제 판매에 들어간다는 소식이 들리자 이를 과잉 구축에 따른 신호로 해석한 것입니다. 다만 이는 메타의 공식 발표도 아니고 사실이라고 해도 실제 AI 인프라 투자가 대폭 줄어들지도 모르는 상황에서 다소 예민한 반응으로 보입니다. 그럼에도 들여다봐야 하는 메타의 속 사정은 막대한 비용을 들여 출범한 메타 AI 수요가 과연 그만큼 수요를 끌어올 수 있는지입니다. 메타는 자체 AI 모델을 만들기 위해 높은 몸값을 지불하면서 관련 인력을 끌어들였습니다. 이렇게 개발한 AI는 추천 알고리즘이나 메타의 주력 사업인 광고 서비스를 개선하는데 적용되고 있습니다. 다만 메타 AI 유료 서비스는 최근에 도입된 상태로 수익은 아직 많지 않을 것으로 보입니다. 반면 메타는 올해에만 약 1250억 달러에서 1450억 달러에 달하는 천문학적인 자본 지출(CapEx)을 계획한 것으로 알려져 있습니다. 이렇게 막대한 비용을 들여 AI 인프라를 구축했고 현재도 투자를 계속하고 있는데, 당장 수익은 많지 않고 인프라도 오히려 남는 상황이라면 잉여 자원을 판매하는 것이 가장 합리적 판단입니다. 만약 메타가 구축한 AI 인프라가 시장에 대규모로 풀리게 되면, 다른 AI 기업들이 굳이 비싼 돈을 들여 새로운 데이터센터를 짓거나 칩을 구매하는 대신 메타의 자원을 임대해 사용하게 될 가능성이 높습니다. 이는 반도체 수요 감소로 이어질 수 있어 주식 시장을 출렁이게 만들어졌지만, 판매가 사실이라고 해도 전체 AI 시장에 미칠 영향은 아직 미지수입니다. 오히려 분명해진 부분은 메타 AI의 불확실성입니다. 이와 비슷한 사례는 일론 머스크의 ‘xAI’입니다. 그록 AI의 활성 사용자 수는 경쟁자보다 훨씬 적은 수준으로 수백억 달러를 들여 구축한 콜로서스 1/2 데이터 센터의 연산 자원이 많이 남는 상황입니다. 따라서 xAI는 구글, 앤스로픽 같은 경쟁자에게 잉여 연산 자원을 판매하고 있습니다. 당장에는 막대한 투자금을 회수할 수 있는 수익원이 생긴 셈이지만, 이렇게 많은 잉여 자원이 남는다면 그록 AI의 미래는 불투명해진 상태입니다. 메타 AI도 비슷하지만 미묘하게 다른 상황에 처해 있습니다. 이미 월 수십억 달러의 임대 계약을 맺은 xAI와 달리 메타는 정식 판매 소식을 밝힌 것도 아닌데, 시장에서 가능성 높게 볼 정도로 메타 AI 수요에 대한 의구심이 존재합니다. 현재까지 메타 AI는 경쟁자 대비 우수한 성능이나 높은 수요를 보이고 있진 않기 때문입니다. 물론 잉여 연산 자원 판매가 사실이라도 메타의 전략은 일단 남는 자원을 판매해서 필요한 투자금을 충당하고 그 사이 자체 AI 성능을 개선할 수 있는 시간을 버는 것일 가능성이 높습니다. 메타는 현재 두 가지 판매 전략을 준비 중인 것으로 알려졌습니다. 개발자들이 API를 통해 메타의 모델을 호출해 쓰는 ‘모델 호스팅 방식’과, GPU와 네트워크 같은 원시 컴퓨팅 자원 자체를 통째로 빌려주는 ‘인프라 임대 방식’입니다. 메타 AI가 성능을 빠르게 개선해 이런 우려를 불식시키고 AI 서비스로 살아남을지 현시점에서는 확실치 않지만, 결국 이 싸움에서 승자는 소수만 남게 될 가능성이 높습니다. 앞으로 1~2년 정도가 이를 판가름할 결정적인 시기가 될 것입니다.

“새 GPU 필요 없나” 투자 위축 우려 마이크론 등 美 반도체 주가 급락 증권가 “AI 투자 축소 신호 아냐”전문가 “AI 반도체 수요는 여전해이달 반도체 실적·투자 계획 변수” ‘남는 GPU(그래픽처리장치)를 빌려주고 돈을 벌겠다.’ 페이스북·인스타그램의 모회사이자 초대형 데이터센터 운영 기업인 메타의 이 한마디가 ‘인공지능(AI) 투자 낙관론’에 균열을 냈다. 시장은 “남는 GPU가 있을 정도면 앞으로 AI 반도체를 예전만큼 많이 사지 않는 것 아니냐”고 받아들였고, 미국 반도체주에 이어 삼성전자와 SK하이닉스까지 급락했다. 2일 삼성전자는 전 거래일보다 2만 8500원(-9.06%) 내린 28만 6000원, SK하이닉스는 37만 3000원(-14.57%) 떨어진 218만 7000원에 거래를 마쳤다. 각각 14거래일, 29거래일 만의 최저치다. 삼성전자는 6월 초 이후 지켜온 ‘30만 전자’도 내줬다. 발단은 메타의 클라우드 사업 진출 검토다. 1일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 그동안 AI 개발을 위해 구축한 대규모 데이터센터에서 남는 GPU를 외부 기업에 빌려주거나 판매하는 ‘메타 컴퓨트(Meta Compute)’ 사업을 검토하고 있다고 보도했다. 그동안 내부에서만 쓰던 AI 설비를 다른 기업에도 빌려주며 수익을 내겠다는 전략이다. 그동안 시장은 빅테크들이 AI 데이터센터를 계속 늘리면서 GPU와 고대역폭메모리(HBM)를 대량으로 사들일 것으로 기대했다. 하지만 메타가 남는 GPU를 외부에 빌려주겠다고 하자 “당장 새 GPU를 추가로 살 필요가 없는 것 아니냐”는 해석이 나왔다. 결국 AI 데이터센터를 늘리는 속도도 예상보다 느려지고, AI 반도체 수요도 줄어들 수 있다는 우려가 커진 것이다. 이 여파로 간밤 미국 증시에서 마이크론(-10.57%), 샌디스크(-10.62%), AMD (-6.89%) 등 반도체주가 일제히 급락했고 필라델피아 반도체지수도 6% 넘게 떨어졌다. 그 충격이 이날 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체주로 이어졌다는 분석이다. 반면 메타는 새로운 수익원을 확보할 수 있다는 기대에 주가가 9% 가까이 올랐다. 다만 증권가에서는 이번 하락을 AI 투자 축소의 신호로 보기는 이르다는 분석이 많다. 조아인 삼성증권 연구원은 “메타의 GPU 수익화는 AI 인프라 투자를 줄이려는 것이 아니라 이미 확보한 자산의 활용도를 높이려는 전략”이라고 말했다. 한지영 키움증권 연구원도 “메타는 이미 상반기부터 클라우드 사업 진출을 예고해 왔다”며 “이번 소식을 투자 과잉으로 해석하는 것은 무리”라고 밝혔다. 시장에서는 이번 조정도 단기에 그칠 가능성에 무게를 두고 있다. 박연주 미래에셋증권 리서치센터장은 “AI 인프라용 반도체 수요는 여전히 견조하고 반도체 기업의 실적과 밸류에이션도 매력적”이라며 “7월 반도체 실적과 빅테크의 AI 투자 계획이 향후 주가의 핵심 변수가 될 것”이라고 말했다.

지금 시장의 중심은 반도체다. 나스닥과 스탠더드앤드푸어스(S＆P)500이 신고가 흐름을 보이는 배경에도 인공지능(AI) 인프라 투자가 있다. 마이크론의 강한 주가 흐름, SK하이닉스의 고대역폭 메모리(HBM) 경쟁력, 삼성전자의 메모리 회복 기대가 동시에 부각되는 이유다. 기대가 커진 시장에서는 실적이 좋아도 주가가 덜 오를 수 있고, 작은 실망에도 조정이 크게 나올 수 있다. 상승장이 무서운 이유는 투자자가 리스크를 잊기 시작하기 때문이다. 그래서 지금은 ‘더 오를 종목’을 맞히는 게임보다 ‘돈의 흐름을 어떻게 담을 것인가’를 고민해야 한다. 반도체를 부정하라는 얘기는 아니다. 문제는 접근 방식이다. 현실적인 해법은 이렇다. 핵심은 지수로, 모멘텀(상승 동력)은 일부만 가져가는 것이다. 나스닥100 상장지수펀드(ETF)는 반도체, AI, 클라우드, 소프트웨어, 플랫폼 기업을 함께 담는다. 여기에 반도체 ETF나 전력 인프라 ETF를 일부 더하면 현재의 주도 섹터를 따라가면서도 개별 종목 리스크는 낮출 수 있다. 앞으로 돈의 흐름은 반도체 안에서도 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 중심에서 서버, 네트워크, 전력기기, 냉각 인프라, AI 소프트웨어로 넓어질 가능성이 크다. AI 데이터센터는 결국 전기를 먹고 움직이기 때문이다. 인프라 투자가 어느 정도 진행된 뒤에는 앤트로픽 같은 AI 소프트웨어 기업이나 스페이스X 같은 우주·통신 인프라 기업도 장기 모멘텀 후보가 될 수 있다. 다만 아직 비상장 영역도 많아 일반 투자자는 무리하게 직접 접근하기보다 ETF와 상장 대체 종목을 통해 간접적으로 흐름을 담는 편이 현실적이다. 영원한 주도주는 없지만 투자자가 모든 종목을 맞힐 필요도 없다. 한 번에 정답을 찾기보다, 중심 자산과 위성 자산의 비중을 조절하는 것이 프라이빗뱅커(PB) 관점의 핵심 전략이다. 김미영 한국투자증권 마곡PB센터 영업2팀장

젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터를 지구 궤도에 올리기 위한 핵심 인재 채용에 나섰다. 엔비디아는 최대 6억 원대 후반의 기본급과 주식 보상을 내걸고 우주에서 자율 운영할 AI 시스템 개발자를 찾는다. 29일(현지시간) 엔비디아 채용공고에 따르면 회사는 첫 궤도 데이터센터 모듈 ‘스페이스-1’과 후속 플랫폼의 시스템 소프트웨어 수석 설계자를 모집하고 있다. 스페이스-1은 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 기반으로 저궤도 환경에 맞춰 설계한 연산 모듈이다. 위성에서 수집한 방대한 자료를 지상으로 모두 내려보내지 않고 우주에서 직접 분석하거나, 대규모 궤도 데이터센터의 연산 기반으로 활용하는 것이 목표다. 지원자는 서버·플랫폼 소프트웨어 분야에서 15년 이상 경력을 갖춰야 한다. AI 인프라와 대규모 데이터센터는 물론 우주 시스템 구축 경험도 요구된다. 기본급은 27만 2000∼43만 1250달러다. 최고액은 약 6억 6700만원이며, 별도의 주식 보상을 받을 자격도 주어진다. 고장 나도 갈 수 없다…5년간 스스로 버텨야수석 설계자는 운영체제와 펌웨어, 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 드라이버, 쿠다(CUDA), 원격 관리 기능을 하나의 시스템으로 통합한다. 사람이 직접 수리하러 갈 수 없는 만큼 궤도에서 발생한 고장을 스스로 감지하고 복구하는 기능도 설계해야 한다. 엔비디아는 스페이스-1이 강한 방사선과 극심한 온도 변화를 견디며 최소 5년간 작동하도록 개발하고 있다. 태양동기궤도에서 최대 8000차례의 열 변화가 반복돼도 성능을 유지하고 지구 그림자에 들어가 태양광 발전이 끊기는 구간에서도 전력을 안정적으로 관리해야 한다. 황 CEO는 지난 3월 열린 ‘지티씨(GTC) 2026’에서 스페이스-1을 공개하며 엔비디아의 연산 기술을 지상 데이터센터에서 우주로 확대하겠다는 구상을 밝혔다. 엔비디아는 이 모듈을 통해 위성 영상 분석과 자율 우주 임무, 실시간 과학 탐사 등에 데이터센터급 AI 성능을 제공할 계획이다. 구글·스페이스X도 우주 데이터센터 경쟁우주 데이터센터 경쟁에는 구글과 스페이스X도 뛰어들었다. 구글은 ‘프로젝트 선캐처’를 통해 우주에서 머신러닝 연산을 수행하는 방안을 연구하고 있다. 구글은 2027년 초까지 시제품 위성 2대를 발사해 자체 AI 칩과 통신 기술을 시험할 예정이다. 스페이스X도 우주에 대규모 AI 연산망을 구축하는 계획을 공개했다. 스페이스X는 태양에너지를 활용하는 위성들을 연결해 궤도 데이터센터로 운용한다는 구상이다. AI 데이터센터는 막대한 전기와 냉각용수를 소비해 미국 곳곳에서 주민 반발을 사고 있다. 우주에서는 태양광을 장시간 활용할 수 있고, 위성이 생성한 데이터를 현장에서 바로 처리해 지상 전송 부담도 줄일 수 있다는 기대가 나온다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 우주 방사선과 통신 지연, 발열 해소, 발사 비용뿐 아니라 고장 난 장비를 즉시 교체할 수 없다는 문제가 남아 있다. 결국 엔비디아가 내건 6억 7000만 원은 단순한 고액 연봉이 아니라, 지상 데이터센터와 전혀 다른 환경에서 AI 시스템을 홀로 살아남게 만들 인재에게 제시한 대가인 셈이다.

AGI ·피지컬 AI 등 인프라 구축 중심원전·바이오·방산 등 전략산업 투자기존청년적금·신설 아이자립펀드미래세대 자산 형성 과정 직접 지원경기둔화 땐 세수결손 보완기능도 정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

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.

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.

수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.

- ‘K-AI 시티’ 실현 위한 충청권 AI 특화 시범도시 본격 추진- 소버린 AI 클라우드 데이터센터 통합 운영관리로 AI 인프라 최적화- 산·학·연·관 11개 기관과 재난·교통·행정·에너지 AI 서비스 실증 기반 마련 AI·클라우드 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 국토교통부가 주관하는 ‘AI 특화 시범도시 사업’의 충청권 대상지로 천안·아산이 최종 선정됨에 따라, 사업을 수행할 천안·아산 컨소시엄의 대표 기업으로서 도시 단위 AI 인프라 구축에 나선다고 22일 밝혔다. AI 특화 시범도시 사업은 도시 공간에 AI 기술과 서비스를 실증하기 위해 AI 인프라, 도시 데이터, 규제특례를 갖춘 시범도시를 조성하는 정부 사업이다. 공모를 통해 충청권 1개소와 강원권 1개소 등 총 2개소가 선정됐다. 공공이 도시지능센터와 AI빌리지 등 기반 인프라를 구축하고, 민간이 AI 인프라 운영과 AI 기술 개발 및 실증을 담당하는 구조로 운영된다. 천안·아산 사업은 2026년부터 2030년까지 5개년간 총사업비 약 6109억원 규모로 추진된다. 양 도시가 공동 운영 중인 ‘천안아산 도시통합운영센터’를 기반으로 데이터 기반 행정 혁신과 AI 실증 플랫폼을 구축하고 도시 데이터와 AI 인프라를 활용하여 재난·교통·행정·에너지 등 도시 운영 전반을 지능화하는 것이 핵심이다. 오케스트로는 이번 사업의 핵심 기반인 소버린 AI 클라우드 데이터센터의 통합 운영관리 체계를 구축한다. 국산 GPU·NPU 기반 AI 연산 자원을 효율적으로 운영하고, 공공과 민간이 안정적으로 활용할 수 있는 인프라 운영 기반을 마련한다. 오케스트로를 대표 기업으로 하는 천안·아산 컨소시엄에는 ▲업스테이지 ▲노타 ▲클로봇 ▲한전KDN ▲KAIST 모빌리티 AX연구소 ▲충남콘텐츠진흥원 등 산·학·연·관 11개 기관이 참여한다. 컨소시엄은 AI 인프라부터 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI, 에너지, 모빌리티까지 AI 도시 구현에 필요한 밸류체인 전 영역을 아우른다. 컨소시엄은 선제 대응형 통합재난관리, 교통 흐름 최적화, 지능형 에너지 통합관리, AI 기반 민원 대응 등 시민 체감형 AI 서비스를 2026년부터 단계적으로 실증할 계획이다. 이를 통해 천안·아산은 두 도시가 공유하는 1178㎢의 공동 생활권에서 발생하는 도시 문제를 하나의 플랫폼에서 파악하고 대응하는 초광역 AI 도시 운영 모델을 구현할 것으로 기대된다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “K-AI 시티의 핵심은 도시 데이터를 안전하게 연결하고, AI 서비스가 안정적으로 작동할 수 있는 인프라를 갖추는 것”이라며 “오케스트로는 소버린 AI 클라우드와 데이터센터 통합 운영관리 기술을 바탕으로 천안·아산이 대한민국을 대표하는 K-AI 시티 선도 모델로 자리 잡을 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다”고 밝혔다.

전남광주대전환기획위원회는 19일 광주창조경제혁신센터에서 시민의 목소리를 현장에서 직접 듣고 정책에 반영하기 위한 ‘특별시민과의 대화’ 첫 번째 행사를 개최했다. ‘글로벌 100대 창업도시 함께 설계하다’를 주제로 열린 이번 행사는 청년 유출과 지역산업 침체 등 지역이 직면한 구조적 위기에 대응하고, 지속가능한 창업생태계를 조성하기 위한 정책을 함께 모색하기 위해 마련됐다. 특히 특별시민이 직접 정책 형성 과정에 참여하는 ‘시민참여형 정책 발굴’의 첫 출발점이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 이날 현장에는 민형배 전남광주통합특별시장 당선인, 정은승 전남광주대전환기획위원장, 하상용 창업지원네트워크 이사장, 임현택 전남광주대전환기획위원회 산업경제위원회 위원을 비롯해 창업 관련 기관 관계자와 창업가, 예비창업자 등 200여 명이 참석했다. 민형배 당선인은 인사말에서 “제가 말씀드리는 시민주권 정부는 시민이 결정하고 행정이 뒷받침하는 시스템”이라며 “오늘은 답변보다 경청에 집중하겠다. 현장의 어려움과 제안을 자유롭게 말씀해 달라”고 말했다. 정은승 위원장은 “광주의 하이테크 산업 역량과 전남의 농수산 자원을 결합하면 세계 어느 도시에도 없는 새로운 창업모델을 만들 수 있다”며 “전남광주통합특별시가 세계로 나아가는 창업의 날개를 달 수 있도록 경험과 역량을 아낌없이 나누겠다”고 말했다. 이날 참석자들은 글로벌 인재 유치와 정주 지원, 청년 및 여성 창업 지원 확대, 창업 실패 이후 재도전 환경 조성, AI 기업 GPU·연구 인프라 지속 지원 등 전남광주 창업정책 전반에 대한 다양한 의견을 제시했다. 참석자들은 우선 지역 대학과 산업계, 지자체가 협력해 글로벌 인재의 취업과 정착을 지원하는 체계를 구축해야 한다고 제안했다. 전남으로 본사를 이전해 사업을 운영 중인 한 기업 대표는 “전남광주에는 우수한 글로벌 유학생이 많지만 상당수가 수도권으로 떠나고 있다”며 지역 차원의 인재 정착 정책 필요성을 강조했다. 또 다른 참석자는 “창업에 실패해도 다시 도전할 수 있는 환경이 마련돼야 한다”며 “지원금을 넘어 창업자 간 연결과 성장 기회를 제공하는 시스템이 필요하다”고 말했다. 참석자들은 이 밖에도 수산업 분야 청년 창업을 위한 전용 정책자금 확대를 비롯해 광주의 기술과 전남의 농수산 자원을 연계한 지역 특화 창업모델 육성 필요성을 제기했다. 또한 창업 역량을 중·고등학교 단계부터 체계적으로 키울 수 있도록 창업교육을 확대해야 한다는 의견과 함께 경력보유 여성을 위한 맞춤형 창업 지원정책 마련, AI 기업의 GPU·연구 인프라 지원 및 소프트웨어 창업생태계 조성 필요성도 제안됐다. 민 당선인은 “창업은 청년이 지역에 머물고 새로운 산업과 일자리가 만들어지는 핵심 동력”이라며 “오늘 주신 현장의 목소리를 통합특별시의 새로운 창업 정책을 설계하는데 적극 반영하겠다”고 밝혔다. 이어 “앞으로 전남광주통합특별시 출범 과정에서 창업 환경도 크게 변화할 것”이라며 “정부나 지방정부가 무엇을 해주기를 기다리기보다 적극적으로 요구해 주길 바란다. 행정은 시민의 목소리를 받아들이고 뒷받침하는 역할을 하겠다”고 강조했다. 한편, 전남광주대전환기획위원회는 이날 창업 분야를 시작으로 문화, 여성, 농림축산, 해양수산, 노동 등 다양한 분야의 ‘특별시민과의 대화’를 이어갈 예정이다.

인공지능(AI)이 교통 신호와 도시시설, 각종 공공서비스를 분석하는 미래형 도시 모델인 ‘K-AI 시티’가 강원 원주시와 충남 천안·아산시에서 처음 구현된다. 국토교통부는 ‘AI 특화 시범도시 사업’ 공모 결과 강원권에서는 원주시, 충청권에서는 천안·아산시(공동 응모)를 최종 선정했다고 18일 밝혔다. AI 특화 시범도시에는 도시 전역에서 생성되는 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있는 인프라가 구축되고, 각종 규제 특례가 지원된다. 앞서 국토부는 지난 3월 강원·충청권 지방정부를 대상으로 공모를 실시했다. 강릉·원주·춘천 등 강원권 3곳과 대전과 천안·아산, 청주 등 충청권 3곳이 참여했고, 이날 각 권역별로 1곳씩 선정했다. 강원권에 선정된 원주시는 에스트래픽을 대표사로 현대자동차, NHN클라우드 등 7개 기관이 참여하는 컨소시엄과 함께 사업을 추진한다. ‘도시가 스스로 이해하고 움직이는 AI 혁신도시’가 콘셉트다. 원주 혁신도시를 중심으로 지역 내 AI 교육센터와 산업용 그래픽처리장치(GPU)센터 등을 연계해 도시와 산업이 함께 성장하는 AI 생태계를 구축할 계획이다. 충청권에서는 천안시와 아산시가 공동 선정됐다. 오케스트로를 비롯해 업스테이지, 노타 등 11개 기관이 참여한다. 이들은 ‘AI로 연결되는 하나의 미래, 천안·아산’을 제시했다. 천안아산역 일대를 중심으로 초광역 AI 도시 플랫폼을 구축하고, 두 도시의 교통·생활 데이터를 통합해 공동 현안을 해결하는 모델을 만들 계획이다. 원주시 관계자는 “AI 기술을 시민 일상에 접목해 도시가 AI 플랫폼으로 운영되는 미래형 혁신도시를 구현하겠다”고 밝혔다. 김석필 천안시장 권한대행은 “데이터 공유 체계를 완성해 독보적인 K-AI 도시 표준 모델을 만들겠다”고, 오세현 아산시장은 “세계적인 제조 역량에 AI를 더해 AI 대전환을 선도하는 도시로 도약하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI)이 교통신호와 도시시설, 각종 공공서비스를 분석하는 미래형 도시 모델인 ‘K-AI 시티’가 강원 원주시와 충남 천안·아산시에서 처음 구현된다. 국토교통부는 ‘AI 특화 시범도시 사업’ 공모 결과 강원권에서는 원주시, 충청권에서는 천안·아산시(공동응모)를 최종 선정했다고 18일 밝혔다. AI 특화 시범도시는 도시 전역에서 생성되는 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있도록 인프라를 구축하고 각종 규제 특례를 지원하는 사업을 말한다. 정부가 AI 인프라와 데이터 등 기반을 마련하면 민간 기업이 이를 활용해 다양한 AI 기술과 서비스를 개발하고 실증하는 선순환 생태계를 조성하겠다는 게 목표다. 앞서 국토부는 지난 3월 강원·충청권 지방정부를 대상으로 공모를 실시했다. 강릉·원주·춘천 등 강원권 3곳과 대전과 천안·아산, 청주 등 충청권 3곳이 참여했다. 현장실사와 제안서 평가를 거쳐 각 권역별로 1곳을 선정했다. 강원권 시범도시로 선정된 원주시는 에스트래픽을 대표사로 현대자동차, NHN클라우드 등 7개 기관이 참여하는 컨소시엄과 함께 사업을 추진한다. 이들은 ‘도시가 스스로 이해하고 움직이는 AI 혁신도시’를 제안했다. 원주 혁신도시를 중심으로 지역 내 AI 교육센터와 산업용 그래픽처리장치(GPU)센터 등을 연계해 도시와 산업이 함께 성장하는 AI 생태계를 구축한다는 구상이다. 충청권에서는 천안시와 아산시가 공동으로 선정됐다. 오케스트로를 비롯해 업스테이지, 노타 등 11개 기관이 참여한다. 이들은 ‘AI로 연결되는 하나의 미래, 천안·아산’을 제시했다. 천안아산역 일대를 중심으로 초광역 AI 도시 플랫폼을 구축하고, 두 도시의 교통·생활 데이터를 통합해 공동 현안을 해결하는 모델을 만들 계획이다. 국토부는 다음 달부터 시범도시 조성을 위한 기본구상 연구에 착수한다. 관련 법령 정비를 거쳐 2027년 시범도시를 공식 지정할 계획이다. 시범도시로 지정되면 도시지능센터와 고성능 데이터 수집·활용 시설 등 핵심 인프라를 구축하고, 도시데이터 활용과 실증사업에 대한 규제 특례도 추진한다. 국토부는 2030년까지 사업을 마무리할 방침이다. 김윤덕 국토부 장관은 “이번 사업은 AI 기술을 도시 전반에 적용하며 AI를 도시 운영체계에 적극 활용하는 첫 시도”라며 “국민들은 시범도시가 조성되는 원주, 천안·아산에서 AI가 만들어내는 변화를 일상에서 직접 체감하게 될 것”이라고 말했다.

인공지능(AI) 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 삼성 등 국내외 초첨단 반도체 대기업들의 투자 움직임이 가시화되면서 지역민 사이에 ‘압도적 경제 성장’에 대한 기대감이 고조되고 있다. AI 연구개발특구 지정과 AI 기업 유치가 진행 중인 가운데 올 들어서는 대규모 반도체 팹까지 조성될 것으로 알려지면서 첨단3지구가 전남·광주 통합의 첫 번째 수혜 지역이 될 것이라는 전망도 나온다. 14일 광주시와 정치권 등에 따르면 광주 첨단지구에 위치한 세계적 반도체 후공정 기업인 앰코테크놀로지가 2035년까지 1조 90억원을 들여 3지구에 공장 증설에 나선다. 1단계로 2030년까지 5000억원을 투자할 예정이며 2단계 투자까지 마무리되면 근로자 1000여명의 신규 고용 효과가 발생할 것으로 예상된다. 삼성전자도 첨단3지구 일대에 대규모 반도체 공장을 짓는 투자 계획을 사실상 확정, 조만간 발표할 것으로 알려졌다. 삼성은 20조~30조원의 사업비를 투입, 첨단3지구 등 광주 지역 20만여평 부지에 ‘최첨단 반도체 패키징 공장’을 설립하는 쪽으로 방향을 정한 것으로 전해졌다. 삼성전자는 이와 함께 지난해 11월 인수한 유럽 최대 공조기기 업체 플랙트의 국내 생산 설비를 광주에 구축하기로 결정했다. 이와 관련해 삼성은 첨단3지구 인근 삼성 제3공장 부지에 2400억여원을 들여 공장을 짓기로 하고 최근 설계를 마무리했다. 가동이 시작되면 400명의 고용이 새로 발생할 것으로 알려졌다. 이와 함께 SK그룹과 오픈AI가 합작한 ‘서남권 데이터센터’도 첨단3지구와 인접한 전남 장성 지역으로 들어설 가능성이 커지고 있다. 서남권 데이터센터는 대규모 GPU(그래픽 처리 장치) 기반 인프라 구축을 목표로 한다. 이개호 국회의원을 비롯한 지역 정치권에서도 “첨단3지구는 반도체 공장 유치 최적지”라며 “삼성 반도체 공장이 들어서면 지역 경제 발전의 획기적인 계기가 될 것”이라고 연일 힘을 싣고 있다. 민형배 전남광주통합특별시장 당선인은 이와 관련해 지난 8일 전남광주대전환기획위원회 출범식에서 “전남광주특별시에 대한 세계적 메모리 반도체 기업의 대규모 투자 계획이 조만간 발표될 것”이라며 “정부와 기업이 오래전부터 준비하고 있었던 것으로 알고 있다. 우리 예상을 넘어설 만큼 대규모일 것으로 기대한다”고 말했다.