벤치마크·전문가·사용자 종합평가3개 팀 GPU B200 1000장씩 지원“기존 뛰어넘는 새 지원체계 논의”내년 초 최종 2개 팀 선정할 예정 한국을 대표하는 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크·전문가·사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 1위와 4위 간 점수 격차는 벤치마크 부문 4.0점, 전문가 평가 부문 2.4점, 이용자 평가 부문 5.0점으로 나타났다. 이번 평가를 통과한 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 호평받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대할 계획이라고 밝혔다. 과기정통부에 따르면 6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억원 수준이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI 모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 한편 과기정통부는 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 최종 2개 팀을 선정할 예정이다.

엔비디아가 오픈AI 데이터센터의 자금 조달을 위해 최대 1050억 달러(약 149조원)의 신용을 보강한다. 자사 인공지능(AI) 칩이 들어갈 인프라의 금융까지 지원해 장기 수요를 선점하려는 전략이다. 17일(현지시간) 엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 건설 중인 ‘포츠파이크’ 데이터센터 개발사 SB에너지에 최대 1050억 달러의 잔존가치 보증을 제공한다고 밝혔다. 소프트뱅크 자회사인 SB에너지가 시설을 짓고 오픈AI가 20년간 임차하며, 엔비디아는 이곳에 AI 가속기를 독점 공급한다. SB에너지에는 별도로 15억 달러도 투자한다. 1050억 달러를 엔비디아가 당장 현금으로 내놓는 것은 아니다. 오픈AI가 임대료를 내지 못하면 시설을 다른 업체에 임대하거나 매각해 회수한 금액과 미리 보장한 최소 가치의 차액을 엔비디아가 메우는 방식이다. 신용등급이 없는 비상장사 오픈AI 대신 엔비디아의 신용을 활용해 대규모 데이터센터 건설 자금을 조달하기 쉽게 만드는 구조다. 엔비디아가 이 같은 부담을 감수하는 배경에는 장기 칩 수요가 있다. 4.25기가와트(GW) 규모의 1단계 시설에는 그래픽처리장치(GPU) 약 150만개가 들어갈 수 있다. 엔비디아는 이를 1500억~2000억 달러의 매출 기회로 추산했다. 오픈AI가 2030년까지 약속하거나 계획한 엔비디아 컴퓨팅 구매 규모는 최대 6000억 달러(약 850조원)에 이를 수 있다는 설명이다. 이번 거래는 엔비디아가 칩 판매를 넘어 AI 인프라 금융까지 역할을 넓히는 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 앞서 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR 등과 5000억 달러 이상의 민간 자금을 AI 인프라로 끌어들이는 금융 플랫폼 구축 계획을 발표했다. 엔비디아가 AI 인프라 투자와 자사 칩 수요를 함께 묶는 거래가 늘면서 순환금융 논란이 커지자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 회사 홈페이지에 올린 글에서 “이것은 순환금융이 아니다”라고 반박했다. 오픈AI가 임대료를 내고 시설이 가동될수록 엔비디아의 보증 부담은 줄어들며, 장기 수요가 확인된 만큼 필요한 인프라를 미리 확보하는 공급망 전략이라는 설명이다.

한국의 대표 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 보면 벤치마크 평가에서 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점, 전문가 평가에서 1, 4위의 격차는 2.4점, 이용자 평가에서 1위와 4위의 격차는 5.0점으로 나타났다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 2단계 평가에 참여한 4곳 모두 AAII에서 모두 31점 이상을 획득해 유럽과 캐나다 등 주요 모델을 모두 추월했다. 40점을 초과한 최상위 점수 구간에는 미국과 중국에 이어 한국 모델이 유일하게 포함됐다. 국가별 프론티어 AI 모델 성능 비교에서도 한국은 미국, 중국에 이어 글로벌 3위에 올랐다. 이번 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스의 모티프3는 AAII에서 47점을 기록해 전 세계 기업별 AI 모델 중 10위에 올랐다. 이번 평가에 통과한 진출팀에 대한 평가 의견을 보면 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 좋은 평가를 받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대하는 한편 기존 방식을 뛰어넘는 지원체계를 관계부처와 논의 중이라고 밝혔다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억 원 수준”이라고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 독파모 3차 평가는 내년 초 예상최종 2개팀 선정…지원 방식은 미정또 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 정도에 최종 2개팀을 선정할 것으로 전망된다. 최종 선정 이후 지원 방식에 대해서는 전면 재검토 중이라고 정부는 밝혔다. 한편 독파모 2차 평가에 참여한 4개팀은 정부 결과 발표 직후 일제히 입장을 내놨다. LG AI연구원은 “세계 시장에서 경쟁할 수 있는 기함급 초대규모 파운데이션 모델 개발의 기반을 마련하는 데 중점을 뒀다”며 “이번 2차 평가 통과는 초대형 모델을 안정적으로 학습하고 운영할 수 있는 기술 기반을 확보하는 동시에 사용자가 실제로 체감하는 응답 품질과 활용 성능을 개선했다는 데 의미가 있다”고 밝혔다. SK텔레콤은 “다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각하며 함께해온 컨소시엄 참여 기업·기관들의 노력이 있었기에 가능했다”며 “자체 AI 모델의 산업 및 실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중하겠다”고 말했다. 업스테이지도 “전 국민이 AI 혜택을 누릴 수 있는 생태계 기반을 마련함과 동시에 한국 AI가 글로벌 무대의 중심으로 나아가는 역사적인 시간을 함께하게 돼 큰 영광”이라며 “최종 실증 단계로 넘어가는 만큼 포털 다음과 컨소시엄 참여사 등을 통해 국민들이 직접 체감할 수 있는 실사용 모델을 고도화하는 데 최선을 다하는 한편, 아시아권으로 지원 언어를 확대해 글로벌 확산 기반도 마련하겠다”며 앞으로 계획을 제시했다. 탈락 모티프 “신생 스타트업에도 기회줘 감사”“글로벌 프런티어 모델 개발에 최선 다할 것”아쉽게 탈락한 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 뜻깊었다”며 “정부가 독파모 개발에 도전하기로 결정하고 작은 신생 스타트업에도 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것인 만큼 앞으로도 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다할 것”이라고 밝혔다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

오케스트로 그룹이 AI 주권 확보를 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 제시한다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 25일 오후 2시 ‘AI 주권 시대, 도시에서 데이터센터까지’를 주제로 온라인 웨비나를 진행한다고 13일 밝혔다. AI가 산업과 공공 부문 전반으로 빠르게 스며들면서, 자체적인 데이터와 인프라 통제력을 뜻하는 ‘AI 주권’의 가치가 날로 높아지고 있다. 특히 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하려면 고성능 GPU와 데이터센터 같은 하드웨어 인프라뿐만 아니라, 이를 유기적으로 제어하고 구동할 수 있는 핵심 소프트웨어 역량이 반드시 병행되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이번 웨비나에서는 박소아 오케스트로 클라우드 대표가 연사로 나서 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 ‘주권과 속도’의 딜레마를 짚고, 이에 대응하기 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 소개한다. 데이터와 인프라에 대한 통제권을 확보하면서도 산업·업무별 요구에 맞춰 유연하게 구성할 수 있는 AI 인프라 전략을 제시하고, 이를 도시 단위로 확장한 ‘천안·아산 K-AI City’ 사례도 함께 다룰 예정이다. 소버린 AI 데이터센터는 기업 맞춤형 독립 환경을 구축해, 하드웨어와 AI 모델을 독자적으로 통제할 수 있는 것이 특징이다. 산업군이나 고객의 특성에 맞춘 유연한 서비스 조합이 가능하며, 인프라부터 응용 프로그램까지 전체 운영 과정을 투명하게 모니터링할 수 있어 관리의 신뢰성을 극대화한다. 데이터센터 상면과 베어메탈, IaaS·PaaS, GPU, 마이그레이션, 재해복구(DR) 등 클라우드 인프라 서비스를 카탈로그 형태로 제공한다. 여기에 AI 추론 서비스와 국산 NPU·AI 모델, 데이터 카탈로그 및 AI 아키텍처 컨설팅까지 연계해 필요한 AI 인프라 환경을 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘천안·아산 K-AI City’ 사업 사례도 소개한다. 천안·아산 K-AI City는 천안과 아산 두 도시를 하나의 AI 운영체계로 통합하는 AI 특화 시범 도시 사업이다. 오케스트로 그룹은 AI 데이터센터를 축으로 도시 데이터와 각종 서비스를 유기적으로 연결하는 인프라 구축 비전을 제시한다. 특히 자율주행 모빌리티, 디지털 트윈, AI CCTV, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 첨단 도시 서비스를 전폭적으로 뒷받침할 혁신적인 인프라 구현 방향을 공유할 예정다. 이를 통해 AI 데이터센터가 단순한 연산 자원 공급원을 넘어, 도시 전체의 데이터와 AI 서비스를 긴밀히 엮어내는 핵심 신경망으로 어떻게 진화하는지 명확히 선보일 계획이다. 웨비나는 25일 오후 2시부터 올쇼TV를 통해 온라인으로 진행된다. 참가비는 무료이며, 사전 등록 후 참여할 수 있다. 오케스트로 클라우드 박소아 대표는 “AI 주권은 데이터와 인프라를 스스로 선택하고 통제할 수 있는 역량에서 시작된다”며 “이번 웨비나에서는 소버린 AI 데이터센터 구현 전략과 이를 도시 단위 AI 인프라로 확장한 천안·아산 K-AI City 사례를 통해 AI 인프라 자립을 위한 구체적인 방향을 제시할 것”이라고 말했다.

엔비디아가 최소 1조개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 차세대 오픈 인공지능(AI) 모델 ‘네모트론4’를 개발하고 있다. AI 칩에 이어 자체 오픈웨이트 모델까지 직접 공급하며, 소수 대형 고객에 집중된 그래픽처리장치(GPU)의 수요를 넓히려는 포석으로 보인다. 정보·통신(IT) 전문 매체인 디인포메이션은 엔비디아가 차세대 오픈웨이트 AI 모델 ‘네모트론 4’를 개발 중이며 이르면 오는 늦가을에는 개발이 마무리될 수 있다고 12일 전했다. 오픈웨이트는 AI 모델의 학습된 가중치인 파라미터를 공개하는 모델이다. 누구나 이를 내려받아 목적에 맞게 사용할 수 있도록 하는 것이다. 네모트론4는 지난 6월 공개한 ‘네모트론3 울트라’의 약 두 배 규모로 세계 최고 수준의 오픈소스 AI 모델을 목표로 하고 있다. 다만 네모트론3 울트라는 현재 관련 성능 평가에서 미국 오픈소스 모델 중 2위에 그치며 중국 최상위 모델과 격차가 큰 상황이다. 전체 순위로는 상위 40위권 밖이다. 엔비디아는 이날 대형 모델의 능력을 옮겨오는 ‘증류’ 기법으로 만든 매개변수 300억개 규모의 경량 모델 ‘네모트론3.5 라이트닝’도 별도로 공개했다. 엔비디아가 오픈웨이트 AI 모델에 공을 들이는 것은 오픈 모델이 자사 GPU 수요를 키울 것으로 기대하기 때문이다. 무료로 풀린 모델도 구동하려면 GPU가 필요한 만큼 오픈 모델이 퍼질수록 하드웨어와 데이터센터 수요가 늘어난다는 논리다. 엔비디아는 최근 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 생태계 확장에 적극 나서고 있다. 전날에는 월가의 대형 금융회사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원) 이상 규모의 자금을 AI 인프라에 동원하기로 하는 등 GPU 수요를 뒷받침할 데이터센터 구축 지원에도 속도를 내고 있다.

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

2주 앞으로 다가온 세계 최대 규모의 게임 전시회 ‘게임스컴 2026’이 차세대 인공지능(AI) 기술 경쟁의 무대로 떠오르고 있다. 게임의 그래픽·물리 엔진과 3차원(3D) 시뮬레이션 기술이 피지컬 AI의 학습·검증 환경으로 주목받으면서 글로벌 AI 기업들도 게임 기술에 눈을 돌리는 모습이다. 11일 게임스컴 홈페이지에 따르면 닌텐도, 엑스박스 등 게임사 외에 삼성전자와 마이크로소프트(MS), 엔비디아, 샌디스크, AMD, 인텔 등 국내외 AI 반도체 유관 기업들이 대거 참가한다. 삼성전자는 ‘플레이삼성’을 슬로건으로 전시관을 마련하고 모바일과 PC, 콘솔 플랫폼을 연결하는 통합 게이밍 경험을 선보인다고 이날 밝혔다. 체험형으로 전시되는 세계 최초 6K 게이밍 모니터 ‘오디세이 G8’은 엔비디아 지싱크와 AMD 프리싱크 프리미엄을 지원해 게임 화면이 끊기는 현상을 줄였다. 삼성전자는 이번 행사에서 고성능 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) ‘9100 프로’ 등 저장장치와 지난달 출시된 ‘갤럭시 Z 폴드8 울트라’ 등으로 전시 대상을 확대했다. 샌디스크 역시 지난 5월 출시한 SSD 신제품 옵티머스 라인업을 선보일 것으로 보인다. 지난해 게임스컴에 복귀했던 엔비디아는 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘지포스 RTX 5080’ 등을 토대로 국내외 게임사들과의 협업 사례를 보여줄 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한했을 당시 엔씨, 크래프톤 등 국내 게임사들과 연이어 만난 만큼 현장에서 국내 게임사들과의 협업 사례도 관전 포인트다. 지난해 약 36만 명이 방문한 게임스컴은 매년 참가사 및 전시 규모에서 역대 최고 기록을 경신해 왔다. 올해는 최초로 행사 전 전시 공간이 모두 팔리는 등 개최 전부터 성황을 예고하고 있다. 집중도가 대거 격상된 배경에는 게임 산업이 AI 반도체와 피지컬 AI의 테스트베드로 성장하고 있기 때문이라는 분석이 나온다. 게임에 사용되던 동시접속, 물리 엔진, 3D 가상세계, 충돌 계산 등의 기술이 휴머노이드, 자율주행 등 피지컬 AI의 핵심 기술과 연결되기 때문이다. 피지컬 AI를 개발하려면 수많은 데이터를 입력하고 현실에서 시행착오를 거쳐야 하지만 게임에서의 간접 학습을 통해 데이터 투입 비용을 줄일 수 있다. 최신 GPU와 메모리 성능을 가장 빨리 요구하는 게임 시장의 특성상 AI용 반도체를 간접적으로 홍보하기에 최적이라는 점도 공략 포인트다. 업계 관계자는 “과거 게임 전시회는 게이밍 모니터 등 디스플레이와 게임 콘텐츠의 홍보 비중이 컸다면 최근에는 SSD 등 저장장치와 메모리 기술 홍보로도 확대되는 추세”라고 말했다.

삼성SDS가 정부의 인공지능(AI) 연구 지원사업에 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 사업의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기 어려운 대학과 정부출연연구기관 등에 AI 연구용 GPU를 지원하는 국가 사업이다. 연구자들이 초거대 AI와 대규모언어모델(LLM)을 개발, 실험할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 제공한다. 사업 규모는 약 153억원이다. 지원 기간은 올해 7월부터 내년 3월까지다. 이번 공급사 선정은 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 종합 심사했다. 선정된 복수의 사업자 중 삼성SDS가 1순위 공급사로 뽑혔다. 삼성SDS는 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰 울트라(B300) 등을 기반으로 한 GPU 클러스터를 공급한다. 여러 GPU를 하나의 자원처럼 사용할 수 있는 대규모 클러스터링 환경과 고속 인터커넥트 네트워크 등도 제공한다. 연구자는 장기간 진행하는 대형 모델 학습부터 단기 실험까지 과제 특성에 따라 자원을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 삼성SDS는 GPU뿐만 아니라 중앙처리장치(CPU)와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경도 제공한다고 밝혔다. 연구자가 별도의 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 연구에 집중하도록 지원한다는 설명이다.

엔비디아가 블랙록·블랙스톤 등 월가의 대형 금융사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원)가 넘는 자금을 인공지능(AI) 인프라 시장에 끌어들인다. AI 데이터센터 투자비가 급증하면서 고객의 자금 조달 자체가 부담으로 떠오르자, 향후 데이터센터에서 벌어들일 수익을 토대로 돈을 빌려 그래픽처리장치(GPU)를 살 수 있도록 금융권과 자금줄을 만들겠다는 것이다. 엔비디아는 10일(현지시간) 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6곳과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이들 금융사는 하이퍼스케일러와 AI 연구소, 기업 등이 데이터센터를 짓고 엔비디아 장비를 도입하는 데 필요한 자금을 공급한다. 5000억 달러는 이미 확보된 돈이 아니라 앞으로 금융권을 통해 조달할 목표액이다. 엔비디아도 잠재 거래의 최대 25%인 1250억 달러까지 손실 위험을 떠받치는 방식으로 자금 조달을 지원할 수 있다고 밝혔다. 구조는 발전소나 상업용 부동산의 자금 조달과 비슷하다. 발전소가 앞으로 전기를 팔아 벌 돈을 근거로 건설비를 빌리듯, AI 사업자도 GPU와 데이터센터에서 발생할 컴퓨팅 사용료를 토대로 자금을 조달한다. 기업은 막대한 초기 투자비를 모두 자체 자금으로 부담하지 않아도 되고 금융사는 향후 현금흐름을 보고 돈을 댄 뒤 이자와 투자수익을 얻는다. 엔비디아로서는 고객의 자금 부족으로 데이터센터 건설과 GPU 구매가 늦어지는 일을 줄일 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CNBC 인터뷰에서 “기술 칩이 투자 가능한 자산군이 된 것은 사실상 처음”이라고 강조한 것도 이 때문이다. 그는 엔비디아 칩을 수익을 창출하고 생산적이며 수명이 긴 자산으로 규정하면서 컴퓨터가 이제 “전기나 인터넷처럼 인프라의 일부”가 됐다고 말했다. GPU도 여러 고객과 AI 작업에 계속 활용하면서 장기간 수익을 낼 수 있는 생산설비라는 논리다. 월가의 대형 금융사들도 AI 컴퓨팅을 새로운 투자 대상으로 봤다. 래리 핑크 블랙록 CEO는 CNBC에서 이번 시도를 1970년대 주택저당증권(MBS)의 등장에 빗대며 ‘금융공학의 다음 미래’라고 평가했다. AI 데이터센터의 미래 수익을 토대로 대출과 투자상품이 만들어지면 컴퓨팅 인프라 자체가 새로운 자산시장으로 자리 잡을 수 있다는 얘기다. 당장은 보험사와 연기금, 사모자본 등 기관투자가가 중심이지만 관련 금융상품이 늘어나면 개인투자자에게도 간접 투자 기회가 열릴 가능성이 있다. 관건은 GPU가 집이나 발전소처럼 장기간 안정적인 자산가치를 유지할 수 있느냐다. GPU는 기술 교체 속도가 빨라 차세대 칩이 나오면 기존 장비의 수익성과 가치가 예상보다 빠르게 떨어질 수 있다. AI 서비스에서 벌어들이는 수익이 막대한 데이터센터 투자비를 따라가지 못할 경우 금융사까지 손실을 떠안을 가능성도 있다. 엔비디아가 GPU의 긴 수명과 다른 고객에게 옮겨 쓸 수 있는 유연성을 거듭 강조하는 것도 이런 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 그럼에도 월가의 대형 자산운용사들이 한꺼번에 참여한 것은 AI 인프라 투자가 당분간 더 커질 것이라는 판단이 깔려 있다. 모건스탠리는 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 2026~2028년 AI 인프라에 3조 5000억 달러를 투입하고 전체 구축 규모는 8조 달러를 넘어설 것으로 추산했다. 국내 반도체 업계에도 AI 인프라 투자 확대에 따른 수혜가 예상된다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 늘면 HBM과 서버용 D램·솔리드스테이트드라이브(SSD) 수요 확대가 삼성전자와 SK하이닉스에는 기회가 될 수 있다. 동시에 네이버 등 국내 AI 인프라 사업자에게는 GPU 확보와 함께 글로벌 기관자금을 얼마나 안정적으로 끌어오느냐가 투자 속도를 좌우하는 경쟁력으로 부상할 가능성이 있다.

경북 포항에 철강 전용 인공지능(AI) 데이터센터가 조성된다. 포항시는 경북도와 함께 산업통상부 공모 사업인 ‘철강산업 AI 융합실증 허브 구축사업’에 최종 선정됐다고 9일 밝혔다. 총 240억원이 투입되는 사업은 2030년까지 철강기업들의 데이터를 수집·정제·활용해 산업 현장에 적용 가능한 AI 솔루션 개발과 실증을 지원하는 것이 핵심이다. 포항블루밸리 국가산업단지 일원에 철강 특화 AI 융합실증센터와 고성능 GPU 기반 AI 연산 인프라를 구축한다. 이를 통해 중견·중소 철강기업도 공동 활용할 수 있는 철강 전용 AI 데이터센터를 조성한다. 센터가 조성되면 지역 기업들이 겪고 있는 AI 투자 비용 및 AI 인프라 부족 문제가 해소될 전망이다. 생산공정 최적화와 품질관리, 설비 예지보전, 산업안전 등 철강산업 전반에 AI 활용이 확대될 것으로 기대된다. 시는 사업을 통해 철강산업 운영 방식을 데이터 기반 의사결정 체계로 전환하고, 생산성 향상과 불량률 감소, 설비 가동률 개선 등 제조 경쟁력을 높일 계획이다. 산업안전 분야 AI 활용 확대와 산학연 협력 기반 제조 AI 생태계 조성에도 속도를 낼 방침이다. 박용선 시장은 “이번 공모 선정은 포항 철강산업이 AI 기반 미래형 제조로 전환하는 중요한 전환점”이라며 “현장 중심의 실증 지원과 인프라 구축을 통해 지역 기업의 경쟁력을 높여 국가 제조 AI 혁신을 선도해 나가겠다”고 했다.

미국과 이스라엘의 이란 선제공격을 수십 일 전에 예측했다고 주장하는 중국 AI(인공지능) 기업이 ‘중국판 팔란티어’로 불리며 주목받고 있다. 6일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 징안테크놀로지는 미국이 이란을 공습하기 50여 일 전 자체 AI 분석을 통해 중동 지역의 미군 정찰 자산이 비정상적으로 집중되는 움직임을 포착했다고 주장했다. SCMP는 “해당 회사는 지난 1월 6일 오픈소스 정보와 AI 분석을 기반으로 미국이 이미 군사작전을 준비하고 있을 가능성이 있다고 예측했고 실제 공습이 이뤄지기 50여 일 전에 이를 공개했다”고 보도했다. 매체가 주목한 징안테크놀로지는 저장성 항저우에 본사를 둔 국방 AI 및 방위기술 전문 기업으로 AI, 빅데이터, 자율 시스템, 첨단 센서 기술을 활용해 군과 정보기관, 공공안보 분야에 소프트웨어 중심의 국방 솔루션을 개발·공급하는 업체다. 기존 무기 제조업체와 달리 하드웨어보다 데이터와 알고리즘, AI 소프트웨어를 핵심 경쟁력으로 내세우는 해당 업체는 전통적인 방산기업처럼 군이 요구한 장비를 제작하는 방식이 아니라, 자체 자금을 투입해 새로운 기술을 먼저 개발한 뒤 완성된 제품을 군과 공공기관에 공급하는 방식을 채택하고 있다. 해당 업체가 이란 전쟁을 사전에 예측할 때 사용한 것으로 추정되는 시스템은 ‘징치’(Jingqi) 글로벌 상황인식 시스템이다. 이 시스템은 위성영상과 신호정보(SIGINT), 영상정보(IMINT), 오픈소스정보(OSINT), 대규모 언어모델(LLM) 등을 결합해 전 세계 항공기와 선박, 위성, 항만, 공항, 군사기지, 발사장 등의 움직임을 실시간으로 추적·분석하는 AI 기반 상황인식 플랫폼이다. 군과 정부 기관은 이를 통해 전 세계 군사 및 안보 동향을 실시간으로 파악할 수 있다. SCMP는 “징안테크놀로지의 ‘징치’는 미국 팔란티어의 ‘고담’과 비슷한 중국판 AI 지휘통제 플랫폼이라고 홍보하고 있다”고 전했다. 중국의 대표적인 경제·산업 매체인 계면신문은 “징안테크놀로지와 GPU(고성능 그래픽 처리장치) 업체 징자웨이의 협력은 ‘중국판 팔란티어의 구축’과 같다”고 평가하기도 했다. 중국 군사 AI 기술, 미국에 앞서는 상황?해당 업체는 이란 전쟁 발발 50여 일 전 미군의 군사적 움직임을 사전에 파악하고 이를 예고했다고 주장하지만, 일부 군사전문가들은 징안테크놀로지의 홍보가 과장됐을 가능성을 지적한다. 중국 싱크탱크 ‘남중국해 전략 상황 탐사 이니셔티브’(SCSPI)의 후보 소장은 “(미국과 중국 기업의) 격차는 기술 자체가 아니라 기술을 실제 작전에 적용하는 능력에 있다. 특히 의사결정 지원(decision support) 분야에서는 미국이 훨씬 앞서 있다”고 지적했다. 중국이 AI 기술을 보유하고 있는 것은 사실이지만 실제 지휘·통제와 전장 의사결정에 깊이 통합하는 수준에서는 미국에 뒤처져 있다는 것이다. 다만 후 소장의 언급대로 중국 AI가 실제 현지 군 프로젝트에 참여하고 정부와 보조를 맞추고 있는 것만은 사실로 추정된다. 징안테크놀로지는 홈페이지에 중국병기공업집단과 중국전자과기집단(CETC), 중국항천과공집단(CASIC), 중국항천과기집단(CASC) 등을 주요 고객 및 협력기관으로 공개하고 있다. 중국 공개 프로젝트 자료에서는 전략지원부대 관련 레이더 감시 사업에 참여했다는 내용도 확인된다. 이와 관련해 SCMP는 “중국의 과제는 단순히 미국 기술을 모방하는 것이 아니라 AI를 군 조직에 효과적으로 통합하고 이를 운용할 제도를 구축하는 데 있다”고 평가했다. 중국 군사 관련 AI의 현주소중국은 AI을 미래 전쟁의 핵심 기술로 규정하고 이를 군 현대화 전략의 중심에 배치하고 있다. 인민해방군(PLA)은 기존의 기계화와 정보화를 넘어 지능화(Intelligentization)를 목표로 내세우며, AI를 지휘통제(C2), 정보·감시·정찰(ISR), 무인체계, 전자전, 사이버전 등 다양한 군사 분야에 적용하고 있다. 로이터 통신은 지난달 31일 “중국은 군사 AI 기술을 빠르게 발전시키고 있지만, 여전히 미국의 첨단 AI를 활용해 자체 모델을 개발하는 단계에 있다는 평가가 나온다”며 “실전 검증과 전장 운용 경험은 여전히 미국이 우위에 있다고 평가한다”고 전했다. 싱가포르 난양공대의 안보 전문가 제임스 차 교수는 로이터에 “중국이 무인체계와 AI 등 첨단 기술을 중심으로 군 현대화를 추진하고 있으나, 전투 준비 태세와 실전 운용 능력은 지속적인 검증이 필요한 과제”라고 분석했다.

- 오는 8월 10~13일 부산 벡스코(BEXCO)서 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(WLIC)’ 개최- 전 세계 120여 개국 3,000여 명 전문가 집결… AI 시대 도서관의 새로운 사회적 역할 논의- KAIST 김정남 교수 주도 메인 세션에서, ‘공공 AI 인프라·정보 진위 검증·AI 리터러시 교육’ 논제 제시인공지능(AI)의 급격한 확산으로 정보 생산과 유통 환경이 빠르게 변화하는 가운데 전 세계 도서관·정보 분야 전문가들이 부산에 모여 AI 시대 미래 도서관의 발전 방향을 모색한다. 국제도서관협회연맹(IFLA)이 주최하고 ‘한국도서관협회 2026 부산 세계도서관정보대회 국가위원회(공동 조직위원장 정연욱·차지호 국회의원, 이하 국가위원회)’가 주관하는 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(World Library and Information Congress 2026 Busan, 이하 WLIC)’가 오는 8월 10일부터 13일까지 나흘간 부산 벡스코(BEXCO)에서 열린다. 특히 오는 8월 12일 부산 벡스코 오디토리움에서 진행되는 메인 세션 ‘AI 기본사회의 도서관: 지식저장소에서 문명적 정제소로(Beyond the Repository: The Library as Civilizational Refinery)’에서는 한국과학기술원(KAIST) 문술미래전략대학원 김정남 교수가 좌장을 맡아 국내외 저명한 석학들과 함께 AI 시대 도서관의 정책 방향을 제시할 예정이다. 국가위원회가 준비한 이번 세션에는 한국과학기술원(KAIST) 박성필 교수, 전북대학교 오효정 교수, 미국 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스 데이비드 랭크스(R. David Lankes) 교수, 홍콩교육대학교 밍밍치우(Ming Ming Chiu) 교수가 패널로 참여한다. 이들은 블록체인‧지식재산·데이터 분석·기록 관리·정보 인프라 분야에서 도서관의 역할을 다각도로 논의한다. 김정남 교수는 “20세기에는 언론과 학술 공동체가 사회의 정보 신뢰를 뒷받침했다면 AI 시대에는 도서관이 공공성과 중립성을 바탕으로 새로운 신뢰 인프라를 구축할 수 있다”며 “AI가 방대한 정보를 실시간으로 생산하는 사회에서는 도서관이 단순한 자료 수집·보존 공간을 넘어, 방대한 정보 소음 속에서 사회가 신뢰할 수 있는 지식을 걸러내는 ‘문명적 정제소’로 진화해야 한다”고 강조했다. 이를 위해 도서관의 3대 핵심 기능으로 ‘공공 AI 인프라 허브(GPU·오픈소스 모델 지원)’, ‘정보 진위 검증 허브(C2PA 기반 출처 인증 및 모니터링)’, ‘시민 AI 리터러시 교육’을 제안할 예정이다. 문화체육관광부와 부산광역시가 후원하는 이번 대회는 2006년 서울 대회 이후 20년 만에 대한민국에서 다시 개최되는 세계 최대 규모의 도서관·정보 분야 국제 학술 행사로, ‘변화를 이끄는 도서관(Libraries Powering Transformation)’을 주제로 전 세계 120여 개국에서 3,000여 명의 도서관·정보 분야 전문가들이 참석한다. 대회 기간 중에는 총 180여 개의 전문 강연과 학술 세미나가 펼쳐지며, AI 시대의 도서관, 기후 리터러시, 지적 자유, 지식 공유, 지원 네트워크 강화 등 인류 공동의 지식 의제가 깊이 있게 다뤄질 예정이다. 이와 함께 배우 유지태 씨가 공식 홍보대사로 활동하며, 부산 지역 도서관 방문 및 지역 관광, 한국 문화 공연 행사인 ‘문화의 밤’ 등 다채로운 K-문화 체험 프로그램을 통해 대한민국의 지식·문화 역량을 세계에 알릴 계획이다.

SK하이닉스가 샌디스크와 함께 차세대 인공지능(AI) 서버 메모리로 각광받는 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 구성한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. SK하이닉스는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열리는 세계 최대 규모 메모리 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 이번 규격을 선보였다고 밝혔다. HBF는 AI 서버에서 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층이다. HBM과 같이 AI의 데이터 연산 속도가 빠르면서도 낸드플래시를 기반으로 해 용량을 크게 늘릴 수 있다. 추론형 AI의 확산에 따라 처리해야 할 데이터양이 늘면서 용량이 부족한 HBM과 속도가 느린 SSD의 단점을 동시에 보완하는 차세대 메모리로 주목받고 있다. 이번에 공개된 HBF의 용량은 최대 512GB까지 지원된다. HBF와 프로세서를 연결하는 방식은 업계 표준 인터페이스인 UCIe를 채택했다. UCIe를 통해 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 등 서로 다른 종류의 프로세서에도 HBF를 유연하게 적용할 수 있다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 저장장치 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에 나선다는 전략이다. 중국 CXMT(창신 메모리)까지 가세하며 치열해지는 글로벌 D램 경쟁에서 우위를 점하기 위해서다. 최근 AI 추론 시장의 경쟁력이 단일 칩의 성능보다 CPU와 GPU, 메모리와 저장 장치까지 모두 아우르는 시스템 차원의 최적화가 관건이 된 점도 가세했다. ‘풀스택 기업’을 표방하는 SK하이닉스는 HBF까지 밸류체인을 넓혀 HBM과 HBF를 모두 지원할 수 있는 종합 메모리 솔루션 기업으로 입지를 공고히 하겠다는 계획이다. 업계에서는 HBF 시장이 빠르게 성장해 2030년 17조원에 육박하고, 2038년에는 HBM 시장을 앞지를 것이란 예측도 나온다. 삼성전자도 ‘FMS 2026’에 참여해 HBM, 낸드, SSD를 잇는 ‘메모리 아키텍처 혁신’을 주제로 전시한다. D램, 낸드, 컨트롤러, 파운드리, 첨단 패키징 등 종합반도체기업(IDM)의 역량을 강조하며 AI 데이터 병목을 줄이는 방안을 소개할 예정이다. 한편, 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 2분기 D램 매출 기준으로 삼성전자는 39% 점유율을 기록해 1위를 유지했고, SK하이닉스는 점유율 26%를 차지했다.

이준희 삼성SDS 대표이사가 3일 전남광주통합특별시 해남군 솔라시도 데이터센터 파크에서 열린 국가 AI 컴퓨팅센터 착공식에서 환영사를 하고 있다. 센터는 해남군 산이면 구성리 솔라시도 기업도시에 총 2조 5000억원을 투입해 조성된다. 과학기술정보통신부는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장을 구축해 초거대 AI 모델 학습과 연구를 지원하는 국가 AI 컴퓨팅 허브 역할을 수행할 것이라고 밝혔다. 삼성SDS 제공

삼성SDS가 클라우드와 인공지능(AI) 사업 호조에 힘입어 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 성장세를 이어갔다. 두나무와 스테이블코인 등 가상자산 협업에 나서며 사업 기회를 확대하는 추세다. 삼성SDS는 30일 연결 기준 올해 2분기 매출이 3조 7178억원으로 지난해 같은 기간보다 5.9% 증가했다고 공시했다. 영업이익은 2318억원으로 0.7% 증가했고, 순이익은 1841억원으로 4.6% 늘었다. 사업별로는 정보기술(IT) 서비스 부문이 실적을 견인했다. IT서비스 매출은 1조 7625억원으로 전년 동기 대비 5% 증가했다. 특히 클라우드 사업 매출은 7794억원으로 17% 늘었으며, 대외 클라우드 사업 매출은 75% 급증했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 확대와 공공·민간 분야의 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업 성장에 힘입어 클라우드서비스제공(CSP) 사업 매출도 24% 증가했다. 금융권 인공지능(AI) 전환 사업과 조선업 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 확대 영향으로 클라우드관리서비스(MSP) 사업 매출도 17% 늘었다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장(부사장)은 이날 실적발표 컨퍼런스콜에서 “중앙 정부 지능형 업무혁신 사업은 현재 47개 부처, 18만 명을 대상으로 진행 중”이라며 “올해 말까지 30개 부처, 13만 명 확보를 목표로 사업 확산에 집중하고 있다”고 밝혔다. AI 풀스택 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 지난달 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업 핵심 사업자로 선정됐으며, 이달에는 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’ 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 금융권에서는 우리은행 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정된 데 이어 한국수출입은행의 생성형 AI 시스템 구축 사업도 수주했다. 이날 컨퍼런스콜에서는 두나무와의 협력 계획도 공개됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 “두나무 지분 투자는 단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자”라며 “스테이블코인 인프라와 가상자산 기반 금융 시스템통합(SI), AI 기반 차세대 결제 사업 등 다양한 사업 기회를 염두에 두고 있다”고 밝혔다. AI 인프라 투자도 확대한다. 삼성SDS는 현재 110메가와트(MW) 규모인 AI 인프라를 2029년 230MW까지 늘리고, 2031년에는 설계·구축·운영 사업을 포함해 800MW 이상으로 확대할 계획이다. 이를 통해 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 급증하는 AI 수요에 적극 대응한다는 방침이다.

- AI 모델·GPU 확보 넘어 인프라 운영 역량이 AI 경쟁력 좌우- ‘SCORE’로 운영 데이터 연결… ‘OKESTRO GenDev’로 SDLC 생산성 10.6배 향상- AI 인프라 소프트웨어 전반을 AX 기반으로 재편… 변화 대응 속도·기술 주권 강화 AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 28일 서울 삼성동 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’ 기자간담회에서 ‘OKESTRO 4.0’을 공식 발표했다. 오케스트로 그룹은 생성형 AI 도입 확대로 AI 경쟁력의 기준이 모델 성능이나 GPU 확보를 넘어 실제 서비스를 안정적으로 운영하고, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 신속하게 확장·전환하는 인프라 소프트웨어 역량으로 이동하고 있다고 분석했다. 기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원, 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영 주도권을 확보해야 한다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘OKESTRO 4.0’을 제시했다. ‘OKESTRO 4.0’은 ‘OKESTRO 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합해 솔루션의 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 재편하는 전략이다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객은 기술 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 오케스트로 그룹은 장애 및 환경 변화에도 안정적인 서비스를 유지해 연관 업무의 연속성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계를 핵심 경쟁력으로 제시했다. 오케스트로 그룹은 AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점을 ‘OKESTRO 4.0’의 차별점으로 제시했다. 이 같은 역량을 뒷받침하는 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어는 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)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’, 재해 복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’ 등으로 구성된다. 이를 구현하는 핵심 체계는 온톨로지 기반 지식 그래프 ‘SCORE’와 AI 기반 기술 생성 체계 ‘OKESTRO GenDev’다. SCORE는 고객 환경의 자원과 서비스, 장애와 변경 이력, 정책과 비용 등 분산된 운영 데이터를 관계와 맥락에 따라 연결한다. 데이터의 출처와 계보까지 추적해 AI가 실제 운영 환경과 검증 가능한 근거를 바탕으로 상황을 이해하고 판단하도록 지원한다. OKESTRO GenDev는 SCORE에 축적된 고객 환경 정보와 운영 데이터를 기반으로 필요한 기술과 대응 방안을 생성·검증하는 체계다. 소프트웨어의 기획, 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 전 과정에 AI를 적용해 각 단계의 업무 효율을 높인다. OKESTRO GenDev 적용 시 기존 소프트웨어 개발 생애 주기(SDLC) 대비 전체 생산성이 약 10.6배 향상된다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 SCORE와 OKESTRO GenDev를 AI 인프라 소프트웨어 전반에 적용해 전 제품군을 4.0 체계로 재편할 방침이다. 이를 통해 인프라 운영을 사후 복구 중심에서 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고, 기술 개발과 인프라 운영 전반의 의사결정을 일관된 데이터와 정책에 기반해 지원할 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “‘OKESTRO 4.0’을 통해 솔루션 개발부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 전환하고, 서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

네이버가 엔비디아를 대상으로 10억달러(약 1조 4809억원) 규모의 제3자 배정 유상증자를 실시하기로 했다. 엔비디아는 거래가 마무리되면 네이버 지분 4.5%를 확보한다. 네이버는 엔비디아, 글로벌 투자사 브룩필드와 함께 세종 데이터센터에 구축하는 인공지능(AI) 팩토리 용량을 2028년까지 200메가와트(MW)로 확대할 계획이다. 네이버는 엔비디아에 보통주 724만 1564주를 배정하는 유상증자를 결정하고 전략적 투자 계약을 체결했다고 27일 밝혔다. 주금 납입 예정일은 오는 10월 30일이다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만이며, 2008년 코스피 이전 상장 이후 처음이다. 이번 투자는 네이버와 엔비디아가 지난달 발표한 기가와트(GW)급 AI팩토리 구축 협약의 후속 조치다. 엔비디아가 네이버의 주주로 참여하면서 양사의 협력 범위도 그래픽처리장치(GPU) 공급과 기술 제휴를 넘어 자본과 인프라 사업으로 확대된다. 네이버는 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’에 엔비디아의 AI 데이터센터 플랫폼인 ‘DSX’를 적용한다. 당초 55MW로 계획했던 AI팩토리 용량을 2028년까지 200MW로 세 배 이상 늘리고, 장기적으로는 1GW까지 확대한다는 목표다. 시설에는 엔비디아의 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼 등이 도입될 예정이다. 사업에 필요한 자금은 엔비디아와 브룩필드, 네이버가 나눠 조달한다. 브룩필드는 GPU와 데이터센터 등 AI 인프라 구축에 최대 90억달러를 지원하는 내용의 비구속적 조건부합의서를 네이버와 체결했다. 네이버는 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했으며, 나머지 사업비는 직접 부담할 계획이다. 다만 엔비디아의 투자는 일반적인 거래 종결 조건과 함께 네이버가 엔비디아 투자금과 별도로 최소 90억달러의 확정 금융을 확보하는 것을 전제로 한다. 현재로서는 유상증자 결정과 투자 계약이 이뤄진 단계로, 자금 납입과 거래 종결 절차가 남아 있다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI팩토리를 먼저 가동해 관련 매출을 내기 시작할 방침이다. 이후 한국과 미국의 AI 기업에 대규모 컴퓨팅 자원을 제공하고, 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 인프라 수요도 공략한다. 네이버는 유상증자와 함께 약 1조원 규모의 자사주 490만주를 다음 달 3일 소각하기로 했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “엔비디아의 전략적 투자와 브룩필드와의 인프라 조달 합의를 계기로 AI팩토리 사업이 본격적인 실행 단계에 들어섰다”며 “소버린 AI 생태계를 조성하고 한국의 AI 경쟁력 강화에 앞장서겠다”고 말했다.

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.