대입을 준비하는 학생들이 공부를 할 때 개념을 깊이 파고들고 이해하기보다 기출문제를 닥치는 대로 풀면서 패턴을 익히겠다는 것을 ‘양치기 한다’고 말한다. 그렇지만 양치기 공부법으로는 성적 향상에 한계가 있다. 인공지능(AI)도 마찬가지다. 특정 분야 업무를 처리하기 위해서는 별도의 공부가 필요하다. 챗GPT 같은 대규모 언어모델(LLM)을 의료나 코딩 분야에 활용하려면 관련 자료를 추가로 학습시켜야 한다. 그런데 비슷한 내용을 반복해서 학습시키면 시간 대비 효율이 낮다. 국내 연구진이 AI가 배워야 할 자료를 똑똑하게 분류해 학습 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 개발했다. 카이스트 전산학부 연구팀은 AI가 학습할 자료를 효과적으로 선별하고 여러 그래픽처리장치(GPU)에 골고루 나눠주는 ‘클러스터’라는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 이 연구 결과는 자연어처리 분야 국제 학술대회인 ‘EMNLP 2026’에서 발표됐다. 기존 AI 학습 방식은 여러 학생이 문제집을 나눠 풀듯 여러 GPU가 학습 자료를 분담해 처리하는 구조다. 문제는 학습 자료를 무작위로 나누면 여러 GPU가 비슷한 유형의 문제를 반복해서 학습할 수 있다는 점이다. 계산은 많이 하지만 새로운 정보를 얻는 효과는 크지 않을 수 있다. 연구팀은 이 같은 비효율을 줄이기 위해 AI가 학습할 때 얻는 효과가 비슷한 자료끼리 먼저 묶었다. 예를 들어 학생에게 덧셈을 가르칠 때 사과 두 개와 세 개를 합치는 문제, 연필 두 자루와 세 자루를 합치는 문제는 표현만 다를 뿐 익히는 계산 방법은 같다. 이런 문제를 모두 반복해서 풀게 할 필요는 없는 것처럼 연구팀은 겉으로는 다른 내용이라도 AI에 비슷한 학습 효과를 주는 자료를 찾아 같은 그룹으로 분류했다. 이후 각 그룹에서 다양한 유형의 자료를 골라내고 여러 GPU가 서로 다른 정보를 나눠 학습하도록 배분했다. 비슷한 문제는 줄이되 AI가 익혀야 할 다양한 내용은 빠뜨리지 않도록 했다. 연구팀은 코딩과 의료 분야의 학습 자료 3종을 활용해 AI 학습 효율 성능을 검증했다. 약 70억 개와 130억 개의 매개변수를 가진 AI 모델을 대상으로 8가지 성능 평가를 진행한 결과 전체 학습 자료의 약 31%만 사용하고도 기존 방식과 비교해 성능을 거의 유지했다. 학습 시간은 최대 69.6% 단축됐다. 기존에 10시간 걸리던 추가 학습을 약 3시간 만에 끝낼 수 있는 수준이다. 연구를 이끈 이재길 교수는 “이번 연구는 AI를 더 효율적으로 학습시키려면 무조건 많은 데이터와 GPU를 투입하는 것보다 어떤 자료를 선택하고 어떻게 배분하는지가 중요하다는 점을 제시한다”며 “이 기술을 실제 산업 현장에 적용하면 기업의 고객 상담이나 문서 검색, 의료진의 정보 확인을 돕는 전문 AI를 개발하는 데 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

현대차그룹이 피지컬 인공지능(AI) 역량 고도화의 핵심인 인공지능(AI) 데이터센터 건립에 본격 착수하며 9조원 규모의 ‘새만금 AI 밸리’ 투자 이행을 본격화했다. 현대차그룹은 현대차·기아·현대모비스·현대건설·현대오토에버 등 그룹사들이 AI 데이터센터 건립 및 사업 추진을 위한 투자 참여를 최종 결정했다고 30일 밝혔다. 이에 따라 내달 AI 데이터센터 사업을 전담 실행할 특수목적법인(SPC) 2곳이 공식 출범한다. 설립 법인은 하이퍼스케일(대규모 데이터센터 운영사) 데이터센터 건축과 인프라 구축을 전담하는 ‘데이터센터 SPC’, 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 확보해 서비스를 제공하는 ‘GPU 서비스 SPC’로 이원화된다. 인프라 시공과 연산 자원 및 소프트웨어 운영을 분리해 사업 추진의 전문성과 실행 속도를 높인다는 구상이다. 그룹의 IT 및 소프트웨어 전문 계열사인 현대오토에버는 이사회 의결을 거쳐 GPU 서비스 SPC 참여를 확정했다. 그동안 축적해 온 기술 역량과 고성능 연산 자원 관리 역량을 결집해 그룹 전반의 인공지능 전환(AX)을 지원한다는 방침이다. 현대차그룹은 AI 데이터센터를 기반으로 데이터의 축적은 물론 반복적인 학습과 검증을 통한 자율주행, 로봇, 제조 AI 등 피지컬 AI 및 연구개발(R＆D) 등 분야 핵심 기술 내재화 및 역량 고도화에 속도를 낼 예정이다. AI 데이터센터는 엔드투엔드(E2E) 자율주행 알고리즘을 24시간 끊김 없이 학습 및 검증하는 슈퍼컴퓨팅 허브 역할을 수행하게 된다. 레벨 4 이상 자율주행을 구현하기 위해서는 실제 도로에서 수집된 방대한 양의 주행 데이터는 물론 악천후와 돌발 장애물 등 위험 상황을 가상으로 구현한 시뮬레이션 합성 데이터를 끊임없이 학습해야 한다. 피지컬 AI 구현을 위한 고난도 로봇 행동 모델은 AI 데이터센터를 기반으로 한 디지털 트윈 환경 속에서 집중 훈련된다. 이를 바탕으로 시각과 언어를 인지해 로봇 스스로 판단하고 작업하는 지능 기술, 비정형 환경에 유연하게 대응하는 서비스 및 모바일 로보틱스, 정밀 동작 수행을 위한 관절 제어 기술 등의 완성도를 한층 끌어올릴 예정이다. 아울러 차량 R＆D 과정 역시 초기 디자인 구상부터 가상 충돌 시험, 공기역학 해석, 배터리 열관리 등 각 엔지니어링 단계마다 고성능 AI를 활용해 연구원들의 단순 반복 업무를 줄이고 개발 효율과 품질도 향상시킬 수 있다. 현대차그룹은 AI 데이터센터의 안정적 인프라 구축과 대규모 클라우드 연동 등 경쟁력 확보를 위해 글로벌 기업 등과 기술 협력을 논의하고 있다. 산업은행 등과 체결한 업무협약(MOU)을 토대로 금융 지원 방안도 적극 조율 중이다. 한편, 현대차그룹은 이날 오전 전북 군산시 자동차기술원 미래모빌리티테크센터에서 ‘HMG 새만금사무소’ 개소식을 개최했다. HMG 새만금사무소는 상주 인력을 중심으로 공장 건설 관련 인허가와 정주 여건 개선 등 주요 현안을 관계기관과 직접 협의하는 현장 거점 역할을 맡는다. 신승규 현대차그룹 부사장은 “현대차그룹은 자율주행 및 피지컬 AI 기술 내재화와 역량 고도화를 위해 대규모 데이터 축적과 학습이 가능한 AI 데이터센터를 새만금에서 우선 착공할 계획”이라면서 “HMG 새만금사무소는 프로젝트를 흔들림 없이 추진하겠다는 의지를 나타내는 상징”이라고 강조했다. 현대차그룹이 추진 중인 새만금 AI 밸리는 AI 데이터센터와 로봇 제조 클러스터, 태양광 발전 및 청정 수소를 생산하는 수전해 플랜트, AI 수소 시티 등이 유기적으로 결합해 자립 순환형 미래 산업 생태계를 구축하는 대규모 프로젝트다. 현대차그룹 관계자는 “AI 데이터센터 SPC 설립은 새만금 AI 밸리 투자가 본격적인 궤도에 올랐음을 알리는 신호탄”이라며 “HMG 새만금사무소를 중심으로 AI 데이터센터뿐만 아니라 연계 사업도 차질 없이 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

경기도의회 이성원 의원(더불어민주당, 시흥5)이 좌장을 맡은 ‘국가첨단전략산업 바이오 특화단지의 경기도 미래산업·일자리 연계를 위한 입법정책토론회’가 27일 오후 2시 서울대학교 시흥캠퍼스 교육협력동에서 열렸다. 이번 토론회는 범정부 차원의 바이오 정책 흐름에 대응해 경기시흥 바이오 특화단지의 발전 방향을 모색하고, 대학·병원·연구기관·기업 간 연계 방안과 경기도 차원의 정책적·입법적 지원책을 논의하고자 마련됐다. 현장에는 임병택 시흥시장을 비롯해 국가바이오혁신위원회, 한국과학기술기획평가원(KISTEP), 서울대학교, 서울대병원, 종근당, 경기도경제과학진흥원, 경기도 및 시흥시 관계자 등이 참석했다. 첫 번째 주제발표에 나선 서경원 국가바이오혁신위원회 위원은 국가 바이오산업 정책이 기존 개별 부처 중심에서 범정부 차원의 산업 육성과 혁신생태계 구축으로 전환되고 있다고 짚었다. 특히 전국에 흩어진 바이오 클러스터의 중복투자와 기능 분산 문제를 지적하며, 경기도가 지닌 연구·임상·생산 역량을 하나로 묶고 지역별 기능 분담과 규제 합리화를 추진해야 한다고 제안했다. 두 번째 발제자인 김주원 한국과학기술기획평가원 연구위원은 국가 바이오 클러스터 전략 변화에 따른 경기도의 대응 과제를 발표했다. 김 연구위원은 시흥·판교·광교 등 도내 주요 바이오 거점별 특성을 살려 기능을 분담하고, 기존 산업·연구 역량을 잇는 광역 혁신생태계를 조성해야 한다고 설명했다. 이어진 지정토론에서는 각계 전문가들이 특화단지 조성을 위한 세부 과제를 제시했다. 신영기 서울대학교 시흥캠퍼스 본부장은 대학·병원·기업을 연결하는 바이오 혁신공간 조성과 AI·바이오 융합 기반의 미래형 캠퍼스 구축 방향을 발표했으며, 이형철 서울대병원 헬스케어AI연구원장은 의료데이터와 AI를 활용한 신약개발 가능성을 언급하며 안전한 데이터 활용 체계와 데이터센터, GPU 및 안정적 전력 인프라 확보의 중요성을 강조했다. 기업 측 토론자로 나선 이윤석 종근당 상무는 특화단지 내 연구시설 구축 과정에서 발생하는 규제와 행정절차상의 애로사항을 전달하며, 투자 활성화를 위한 실질적인 규제 완화와 대학·병원 연계 전문인력 양성을 요청했다. 최해종 경기도경제과학진흥원 본부장은 전문인력 확보와 정주여건 개선, 창업 활성화 및 장기 투자재원 마련의 필요성을 짚었다. 행정기관의 추진 방향도 공유됐다. 이수재 경기도 AI산업육성과장은 의료데이터 활용체계 개선과 AI 연산자원, 전력 공급, 연구인력 정주여건 등 핵심 인프라 구축 방안을 설명했으며, 함은정 시흥시 미래전략담당관은 서울대와 서울대병원의 연구·임상 역량을 기업 성장과 연계하고 지역 제조업 기반을 바이오 소재·부품·장비 및 피지컬 AI 산업으로 넓히는 발전 구상을 제시했다. 토론회 좌장을 맡은 이성원 의원은 경기시흥 바이오 특화단지가 안착하기 위해서는 산·학·연·병 협력과 더불어 개발제한구역 해제, 산업단지 지정 등 신속한 행정절차 지원이 병행돼야 한다고 짚었다. 아울러 경기도의 재정 여건 속에서 관련 사업 예산 확보가 불투명한 상황에 대해 우려를 표하며 재원 마련의 필요성을 언급했다. 이성원 의원은 “경기시흥 바이오 특화단지는 대학과 병원, 연구기관과 기업이 함께 성장할 수 있는 중요한 기반을 갖추고 있다”며 “이러한 역량을 실질적인 산업 경쟁력과 양질의 일자리 창출로 연결하기 위해서는 경기도와 시흥시, 관계기관의 긴밀한 협력이 필요하다”고 강조했다. 이어 “바이오 특화단지의 성공을 위해 규제 개선과 행정절차 지원, 관련 사업의 예산 확보 등 해결해야 할 과제가 적지 않다”며 “오늘 논의된 의견들이 실효성 있는 정책과 입법으로 이어질 수 있도록 경기도의회 차원에서도 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.

울산이 인공지능(AI)을 이용해 산업 현장의 전면적인 체질 개선에 속도를 내고 있다. 울산시는 8일 오전 롯데호텔에서 지역 주도형 인공지능(AI) 대전환 사업 성과공유회 및 중소벤처기업진흥공단 점검회의를 개최했다고 밝혔다. 이날 자리에는 신민식 울산시 경제부시장과 반정식 중소벤처기업진흥공단 지역혁신이사 등 지역 중소기업 단체장 및 사업 수행기관 관계자 70여명이 참석해 협력 방안을 모색했다. 총 240억 6000만원(국비 140억원 포함)이 투입되는 이번 사업은 광역지자체가 지역 산업의 특성을 반영해 기획한 대표적인 인공지능 확산 모델이다. 울산테크노파크가 주관하고 울산정보산업진흥원, 울산과학기술원(UNIST), 울산대학교, 울산창조경제혁신센터 등 지역 핵심 산·학·연 기관이 참여해 중소기업의 기술 도입부터 실증과 확산에 이르는 전 과정을 지원하고 있다. 사업의 핵심은 현장 기업이 체감할 수 있는 4대 인프라와 지원책을 유기적으로 가동하는 데 있다. 먼저 개방형 혁신 공간인 제조 AI 체험 쇼룸과 아카데미를 열어 기업의 이해도를 높였으며, 개별 기업이 감당하기 어려운 고가의 최신 GPU 클러스터를 갖춘 공유형 ‘제조 AI 컴퓨팅센터’를 구축해 인프라 진입장벽을 대폭 낮췄다. 아울러 100여개 기업 대상 맞춤형 솔루션 보급과 현장 컨설팅을 밀착 지원하는 한편, 재직자 교육을 통해 전문 인재 양성에도 힘쓰고 있다. 이러한 전방위 지원은 현장의 가시적인 성과로 이어지고 있다. 이날 성과공유회에서는 지원을 받은 제조 기업들이 공정 불량률을 크게 낮추고 생산성을 끌어올려 실질적인 매출 증대를 달성한 구체적인 사례들이 소개되어 주목을 받았다. 울산시는 중소벤처기업진흥공단과 함께 추진 과정에서 수렴된 기업 애로사항을 적극적으로 보완하며 후속 연계 지원을 이어갈 방침이다. 신민식 경제부시장은 “이번 사업을 통해 중소기업의 기술 도입 부담을 덜고 전 주기적 지원체계를 더욱 공고히 다져가고 있다”며 “지역 기업들의 인공지능 전환을 가속화해 지속 가능한 제조 혁신 생태계를 완성해 나가겠다”고 강조했다.

최근 세간을 놀라게 만든 중국의 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’나 딥시크 ‘V4.1 플래시’, 알리바바 ‘Qwen 3.8’ 등은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 모델 크기와 관계없이 극도로 효율성을 높여 제한된 하드웨어에서 최대한 많은 토큰을 생성할 수 있다는 것입니다. 여기에 모델을 공개하기 때문에 실제로 전 세계 많은 사용자가 개인 컴퓨터나 클라우드, 그리고 내부 컴퓨터에서 이 모델들을 사용하고 있습니다. 성능에 비해 하드웨어 자원을 매우 효율적으로 사용해 비용을 절감할 수 있는 것이 높은 인기의 비결입니다. 중국 모델의 효율이 높은 이유 중 하나는 아이러니하게도 미국의 금수 조치로 인해 연산 인프라를 확충하기 어렵다는 점에 있습니다. 엔비디아 칩 수급이 힘들다 보니 어쩔 수 없이 연산 효율성을 높여야만 하는 것입니다. 물론 최근 화웨이 같은 중국 내 정보기술(IT) 기업들이 자체 AI 가속기인 ‘어센드’(Ascend) 시리즈를 공급하고 있긴 하나, 아직은 성능 면에서 엔비디아 칩과 상당한 격차가 있어 당분간 연산 효율화에 집중하는 구조가 이어질 것으로 보입니다. 물론 화웨이도 가만히 있지 않고 어센드 신경망처리장치(NPU)와 이를 모아 구성한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드(Atlas SuperPod)를 꾸준히 업그레이드하고 있습니다. 최근 개최된 화웨이 커넥트 2026 행사에서는 앞으로 2029년까지 어센드 960DT/PR, 어센드 970, 어센드 980 칩에 대한 로드맵을 공개했습니다. 흥미롭게도 중국 딥시크의 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)은 이전 컨퍼런스 콜에서 중국의 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 화웨이의 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’가 엔비디아의 ‘GB300 NVL72 랙’을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장한 바 있습니다. 다만 4개의 어센드 칩이 있어야 GB300 한 개를 대체할 수 있는 수준이라는 점은 인정했습니다. 그런데 공개된 수치를 보면 화웨이 어센드 칩이 GB300을 따라잡기 위해서는 여전히 상당한 시간이 필요한 것으로 보입니다. 우선 내년 1분기에 화웨이는 차세대 제품인 ‘어센드 960DT’를 선보일 예정입니다. 이 칩은 새로운 SIMD/SIMT 아키텍처를 채택해 FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 등 다양한 데이터 포맷을 지원합니다. 이 칩은 최대 2 PFLOPS(페타플롭스)의 FP8 연산 능력과 4 PFLOPS의 FP4 연산 능력을 지니고 있으며, 288GB HBM 메모리와 9.6TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 참고로 GB300의 dense FP4 연산 능력이 약 15 PFLOPS라는 점을 생각하면, 내년 출시할 어센드 960DT의 성능은 엔비디아 칩을 대체하기엔 아직 부족한 수준입니다. 따라서 화웨이는 수많은 어센드 NPU를 연결한 거대한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드를 개발했습니다. 엔비디아의 NVL72 랙 시스템이 72개의 GPU와 36개의 CPU를 사용하는 것과 달리, 아틀라스 960E 슈퍼포드는 무려 4096개의 NPU를 고속 인터페이스로 연결해 최대 16 EFLOPS의 연산 성능을 목표로 하고 있습니다. 화웨이 커넥트 2026에서 화웨이는 이렇게 많은 칩을 고속으로 연결해 하나의 거대한 연산 기계로 활용할 수 있는 신기술도 같이 공개했습니다. 예를 들어 고속 광학 인터페이스인 Hi-ONE 5500개를 적용해 기존 대비 전력을 550㎾나 절감했다고 합니다. 다만 그럼에도 전력 소모량은 상당히 많을 것으로 예상됩니다. 전기를 많이 먹는 HBM 메모리를 288GB나 장착한 데다, TSMC가 아닌 중국 파운드리인 SMIC의 공정을 사용할 수밖에 없어 성능 대비 전력 소모가 클 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 어센드 칩을 사용한 아틀라스 슈퍼포드는 엔비디아의 NVL72 랙 시스템에 비해 전력 소모가 크고 유지비가 많이 들 것으로 예상됩니다. 이런 단점에도 불구하고 미국의 제재로 인해 엔비디아 칩 수급이 어려운 중국 내 AI 회사들은 선택의 여지가 제한된 상황에서 화웨이 칩을 사용할 수밖에 없고, 화웨이도 그 점을 잘 알고 있기 때문에 계속해서 어센드 시리즈를 개발할 예정입니다. 화웨이는 2027년 1분기에 어센드 960DT를 출시한 후 3분기에는 추론 특화 버전인 960PR을 출시하고, 2028년에는 어센드 970을 출시할 계획입니다. 어센드 970은 3.6 PFLOPS FP8/14 PFLOPS FP4의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 2029년 출시 목표인 어센드 980에서는 다시 스펙을 두 배로 늘려 7.2 PFLOPS FP8/28 PFLOPS FP4까지 성능을 높인다는 계획입니다. 계획대로 된다면 GB300은 따라잡을 수 있지만, 2029년까지도 베라 루빈의 50 PFLOPS FP4 성능에는 미치지 못하는 수준입니다. 따라서 중국 AI 회사들은 다소 불리한 위치에 있지만, 앞서 이야기했듯이 놀라운 연산 효율화를 통해 미국 프런티어 AI 모델에 강력한 위협이 되고 있습니다. 여기에 화웨이 역시 느리지만 꾸준한 성장세를 보이고 있어, 미래에는 미국의 제재가 큰 힘을 발휘하지 못할 가능성이 높아지고 있습니다. AI 패권을 놓고 벌이는 싸움에서 쉽게 승자를 예측하기 어려운 이유입니다.

클라우드 서비스 전문 기업 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 AI 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터·GPU 인프라 구축·운영까지 AI 사업 전반에서 협력한다. 이번 협력은 AI 서비스 영역을 넘어 GPU 및 데이터센터 인프라 수요가 가파르게 증가하는 시장 상황에 맞춰, 두 회사가 지닌 기술력과 사업 노하우를 모아 신규 기회를 모색하고자 추진됐다. 이에 따라 양사는 클라우드, 네트워크, 데이터센터 등 고유의 인프라 자산과 AI 플랫폼 경쟁력을 융합해 공공·금융·기업 부문에서 사업 영역을 전방위로 넓혀갈 예정이다. 양사는 협약에 따라 ▲AX ▲AI 데이터센터(AIDC) ▲Managed AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야에서 협력한다. 먼저 AX 분야에서는 생성형 AI, AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진한다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에서는 데이터센터 구축·운영과 함께 GPU·NPU 클러스터, AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발한다. 엣지 데이터센터(Edge DC)와 AI 전용 인프라의 기획·사업화도 추진한다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 kt cloud의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축하고, 금융권 등 보안 요구가 높은 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. Managed AI GPU 분야에서는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 Managed AI GPU 서비스와 GPU 자원의 운영·관제·최적화 사업을 함께 추진한다. AI 모델 학습·추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스로 제공하고, 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다. AI 플랫폼 및 클라우드 부문에서는 KT가 보유한 인프라 역량과 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 노하우를 결합한다. 이를 기반으로 MLOps 및 AI 추론 플랫폼 분야의 공동 사업화를 도모하는 한편, 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 조성을 위해서도 긴밀히 공조할 계획이다. 더불어 양사는 핵심 고객군을 겨냥한 공동 마케팅과 제안 활동을 전개하고, 공공·금융·기업 영역 전반에서 신규 AI 비즈니스 모델을 지속 발굴함으로써 중장기적 AI 사업 성장 기반을 견고히 다질 방침이다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 “이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사의 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다”며 “KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고, 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다.

2.4조 AI센터 착공·삼성 17조 투자솔라시도, RE100 AI 산단 승부수600세대 ‘첫마을 주택단지’ 조성기후센터·연구·스마트단지 원스톱‘농업R＆D 남녘 거점’ 로드맵 완성초고속도로 건설 광역교통망 확충 전남광주 해남군이 인공지능(AI)과 재생에너지, 첨단 연구개발(R＆D)을 묶은 국가 전략 산업 거점으로 주목받고 있다. 해남군은 민선 9기 군정 목표로 ‘에너지 넘치는 대한민국 농어촌 수도’를 내걸었다. 솔라시도 기업도시를 AI·에너지 거점으로 키우고 농업을 연구·실증·유통·가공이 결합한 산업으로 재편하며 주거·교육·교통을 한꺼번에 밀어 올려 인구 유출의 물길을 되돌리겠다는, 이른바 ‘백년대계’의 설계도다. 6일 해남군에 따르면 군이 가장 공을 들이는 분야는 AI 산업과 농업이다. 농업을 단순한 생산업에 머물게 하지 않고, 연구·실증·유통·가공이 하나의 사슬로 이어지는 산업으로 재편한다는 것이다. 해남에는 농업 분야 기후변화 대응의 사령탑인 국립농식품기후변화대응센터가 들어선다. 이 센터는 올 하반기 착공해 2029년 상반기 준공을 목표로 추진되고 있다. 이곳은 기후변화 영향 예측과 대응 기술 개발, 국가 전략 수립 등을 총괄한다. 이와 맞물려 삼산면 일원에는 총 82㏊ 규모의 농업연구단지가 조성되고 있다. 이미 완공돼 가동 중인 제1단지에는 고구마연구센터와 청년농업인 임대농장, 과학영농 실증시험 기반 시설 등이 자리 잡았다. 향후 민간기업 R＆D 시설과 교육·연수 시설, 마늘·고구마 육종 시설까지 집적되면 현장 실증, 기술 보급과 교육까지 원스톱으로 이뤄지는 국내 최대 규모의 미래농업 플랫폼이 완성된다. 스마트농업 로드맵도 구체화하고 있다. 군은 삼산면 농업연구2단지 일원에 2029년까지 18.6㏊ 규모의 ‘스마트농업 육성 지구’를 조성해 생산·유통·교육·창업이 하나로 연결되는 구조를 만들 계획이다. 임대형 스마트팜과 스마트 유통·저장 시설이 함께 들어서며 장기적으로는 연구 1·2·3단지 전체를 스마트농업 육성지구로 확대하는 방안까지 검토 중이다. 기후센터가 예측을 담당하고 연구단지가 품종·기술을 벼려내며 육성지구가 이를 현장에 뿌리내리게 한다는, 3단 로켓 방식의 설계다. 해남이 농업의 산업적 전환을 서두르는 데에는 기후변화로 작물 재배환경이 요동치고 농촌 고령화가 가파른 상황에서 생산량 확대만으로는 경쟁력을 지탱하기 어렵다고 판단했기 때문이다. 이 때문에 군은 AI·스마트농업과 종자·품종 연구, 유통 혁신을 한 다발로 묶어 농업의 부가가치를 끌어올리고 관련 첨단 기업까지 유치해 ‘농업 R＆D의 남녘 거점’을 완성하겠다는 전략을 세웠다. 솔라시도도 주목된다. 지난 8월 과학기술정보통신부는 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 국가AI컴퓨팅센터 착공식을 열고 본격적인 공사에 들어갔다. 센터는 4만 8996㎡ 부지에 총사업비 2조 4065억원을 투입해 연면적 1만 6978㎡, 지상 2층 규모로 조성된다. 삼성SDS를 주관으로 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·KT 등이 참여하는 컨소시엄이 사업을 이끈다. 2028년 완공되면 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 규모의 초대형 인프라를 갖춘, 초거대 AI 모델의 학습과 연구를 지원하는 국가 차원의 연산 허브가 된다. 여기에 대기업의 대규모 투자가 겹치면서 판이 커졌다. 삼성전자는 호남권에 총 425조원을 투자하겠다는 청사진을 내놓았다. 이 가운데 약 17조원은 솔라시도에 투입돼 국가AI데이터센터 구축에 쓰인다. 초대형 210㎿급인 이 데이터센터는 삼성SDS 주도로 올 하반기 착공해 2028년 첫 가동을 목표로 한다. 이 두 축을 발판으로 클라우드·디지털 서비스 기업을 집적하고 재생에너지 자립 도시와 RE100 국가산단을 동시 조성해 ‘친환경 에너지가 결합한 국내 최대 규모 AI 클러스터’를 완성한다는 게 군의 구상이다. 산업 시설만 늘려서는 사람이 오지 않는다. 군이 주거·교육·교통 기반을 함께 손보는 이유다. 솔라시도에는 600세대 규모의 ‘첫마을 주택단지’ 조성이 추진되고 있고, 해남읍 일대에도 2028년까지 1000여 세대의 신규 주택 공급이 예정돼 있다. 기업 입주와 인구 증가 속도에 맞춰 장기적으로 최대 6600세대 규모의 주거단지를 단계적으로 확충할 예정이다. 교육 분야에서는 2024년 교육발전특구 지정에 이어 마이스터고 유치라는 굵직한 성과를 이미 이뤄냈다. 교육부가 지난 6월 신규 지정한 산업수요 맞춤형 고등학교 6개교에 해남공고가 포함됐다. 2028년 3월 문을 여는 해남공고는 ‘AI공조냉동·에너지·반도체코스’로 구성된 ‘AI인프라 운영과’를 운영할 계획이며 총 207억원이 투입돼 ‘AI데이터센터고등학교(가칭)’로 재도약한다. 국가AI컴퓨팅센터·AI데이터센터라는 앵커 시설을 겨눈 인력 양성 전략이다. 여기에 글로벌 인재 양성을 위한 국제학교 유치도 함께 검토되고 있다. 광역 교통망 확충도 무엇보다 중요하다. 군은 ▲광주~솔라시도 초고속도로 건설 ▲광주~완도 고속도로 2단계 조기 추진 ▲해남 경유 고속철도 노선의 제5차 국가철도망 구축 계획 반영 등 굵직한 사회 기반시설(SOC) 사업을 정부에 지속해 건의하고 있다. 광역교통망이 뒷받침되어야 기업과 인재의 유입, 물류 경쟁력 강화가 비로소 궤도에 오른다는 것이 군의 일관된 입장이다. 민선 9기 해남이 내건 ‘대한민국 농어촌 수도’의 핵심은 결국 농어촌을 ‘지원 대상’이 아니라 ‘새로운 산업의 생산기지’로 바꾸는 데에 있다. 농어업이라는 든든한 토양 위에 AI와 에너지, R＆D를 심고 산단과 주거·교육·교통을 하나의 유기체로 엮어 사람이 빠져나가는 농촌에서 사람이 찾아오는 농촌으로 전환하겠다는 구상이다. 국가AI컴퓨팅센터가 첫 삽을 떴고 대규모 민간 투자 계획이 하나둘 현실화하며 미래를 향한 기회의 문은 이미 열렸다. 군 관계자는 “농업연구단지와 스마트농업 클러스터, 그리고 정주 기반까지 제때 갖춰진다면 해남은 오랜 농어업의 생산기지를 넘어 AI·에너지와 미래농업이 한 줄기로 흐르는 서남권의 새로운 성장축으로 자리 잡을 수 있을 것“이라고 말했다.

과학기술정보통신부 내년도 예산안이 올해 추가경정예산보다 5조 8272억원이 증가한 29조 6476억원으로 편성됐다. 특히 AI 대전환을 목표로 3대 메가프로젝트와 최상위 AI 모델 및 기술 확보, AI 서비스 및 활용, AI 포용사회 예산으로 9조 4000억원을 편성했다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 의결된 ‘2027년 예산안’을 공개하며 3대 중점 투자 분야로 △인공지능(AI) 대전환 가속화 △넥스트(NEXT) AI, 첨단기술 확보 △과학기술·디지털 기반 균형성장 지원을 지정했다고 밝혔다. 특히 정부의 3대 메가 프로젝트, 7대 시드(SEED) 프로젝트를 뒷받침하고 정책 성과를 모든 세대와 지역, 계층에 확산하는 것에 역점을 뒀다. 과기정통부의 AI 예산은 올해와 비교해 84.3% 증가한 9조 4000억원, 연구개발 예산은 18.5% 증가한 14조 1000억원이다. 과기정통부 예산에서 특히 주목할 부분은 AI이다. 내년 AI 대전환에는 올해보다 84.3% 늘어난 9조 4211억원을 배정했다. 3대 메가프로젝트 본격 추진, 최상위 AI 모델·기술 확보, AI 서비스·활용, AI 포용사회 등 4개 부문에 관해 3대 메가프로젝트 예산은 올해 2981억원에서 7956억원으로 늘었다. AI 데이터센터(AIDC) 클러스터 조성 및 산업 육성에 878억원, 소부장·클라우드 기술 개발·고도화에 1155억원이 새로 편성됐다. 최상위 AI 모델·기술 확보를 위해 5조 5937억원을 투입할 예정인데 특히 그래픽처리장치(GPU) 1만장 확보를 포함한 AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화 예산이 올해 2조 841억원에서 3조 8500억원으로 대폭 늘었다. AI 서비스·활용을 위해 1조 8611억원이 배정됐는데 모든 국민이 범용 AI 챗봇, 공공 AI 에이전트를 부담 없이 쓸 수 있도록 하는 ‘전 국민 AI서비스 보편적 활용지원 사업’에 2500억원이 신규 편성됐다. 이와 함께 AI 이후 미래 먹거리가 될 첨단기술 확보에는 올해보다 1조 6845억원 늘어난 12조 3770억원이 투입된다. 소형모듈원자로(SMR), 핵융합 등 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조 3439억원을 투입할 계획이다. 선박용 SMR인 해양용 용융염원자로(MSR), 혁신형 SMR 상용화 사업 등을 새로 시작하고 핵융합 인프라 구축에는 올해 처음 1601억원을 투입한다. 우주 분야에서는 2035년 한국형 저궤도 위성통신망 구축을 위한 기술 확보에 나설 예정이며, 국가전략기술 분야에는 5조 6408억원을 투입한다. 기초연구를 비롯한 연구개발(R＆D) 생태계 강화에는 5조 1636억원이 투입된다. 개인 기초연구 과제 수도 올해 1만 5300개에서 1만 8000개 수준으로 늘릴 계획이며 지역 연구자만 받을 수 있는 지역 장기연구에 300억원이 새로 배정됐다. 영재학교 및 연구중심대학 신설·확대를 위한 예산과 대통령과학장학금 등 이공계 장학금 확대에도 나선다. 그렇지만 AI를 비롯해 다른 분야와 비교했을 때 증가폭은 크지 않다. 올해 4조 7117억원보다 4519억원 증가하는 것에 불과하다. 한편 정부는 내년 연구개발(R＆D) 예산을 올해보다 약 4조원 증가한 39조 5000억원으로 책정했다. 국가과학기술자문회의 심의 대상인 과기정통부 과학기술혁신본부가 배분·조정하는 주요 R＆D는 올해보다 3조 5000억원 늘어난 33조 8000억원, 기획예산처가 편성하는 일반 R＆D는 5조 7000억원으로 올해보다 5000억원 증가했다. 올해 R＆D 예산은 정부 총지출 대비 4.81% 수준으로 5%에 미치지 못했다. 이에 대해 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “각 부처의 수요에 맞춰 감액과 증액을 결정했을 뿐 5% 자체를 목표로 두지 않는다”며 “5%를 상회한다는 목표를 설정하고 예산을 심의·조정하지 않았다”고 설명했다.

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.

인공지능 전환(AX) 인프라 소프트웨어 기업 아크릴(대표 박외진)이 북미 시장에 도전장을 던지며 글로벌 시장 진출에 시동을 걸었다. 아크릴은 최근 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 제39회 한미과학기술학술대회(UKC 2026)에서 그래픽처리장치(GPU) 운영 플랫폼인 ‘GPU베이스’를 소개했다고 31일 밝혔다. GPU베이스는 서로 다른 제조사의 GPU와 NPU(신경망처리장치)를 하나의 자원 풀로 묶어 운영하는 소프트웨어다. GPU 한 장을 여러 작업이 나눠 쓰도록 분할하고 네트워크 병목을 줄여 장비의 성능을 끌어올린다. 국내외에서 대형 AI 데이터센터 구축이 잇따르면서 GPU 운영·효율화 소프트웨어 수요도 함께 늘고 있다. UKC는 지난 5일부터 나흘간 진행됐다. 아크릴은 대회 기간 한미 인공지능(AI) 협력 공식 심포지엄에 국내 기업 중 유일하게 패널로 참여하고, 공식 스폰서 포럼의 핵심 발표를 맡았다. 발표 내용은 올해 상반기 글로벌 3대 클라우드 환경에서 이기종 GPU 7종 1272장을 대상으로 성능 검증을 진행한 결과가 핵심이다. 아크릴은 대회 기간 플로리다대 슈퍼컴퓨팅 시설 ‘하이퍼게이터’를 방문해 협력 방안을 논의하고 플로리다주정부 경제개발기구 ‘셀렉트플로리다’와도 라운드테이블을 가졌다. 포럼 연사로 나선 엔비디아 공동창업자 크리스 말라초프스키도 만났다. 아크릴은 지난 6월 정보통신기획평가원(IITP)이 발주한 이더넷 기반 GPU 클러스터 네트워크 패브릭 개발 과제의 주관기관으로 선정됐다. 총사업비 약 67억원(정부 지원금 55억원) 규모로 2028년 12월까지 연세대·성균관대·아주대와 공동 수행한다. 엔비디아 전용 네트워크 기술인 인피니밴드를 개방형 이더넷으로 대체하는 것이 목표다. 아크릴은 한컴 모듈형 데이터센터(MDC) 고급형 공급(누적 55억원)을 3분기 안에 마무리할 예정이다. 또 하반기엔 단일 클러스터 1000장 규모의 버티컬 페이즈에서 성능 검증을 이어간다. 이를 바탕으로 한국인정기구(KOLAS) 공인시험성적서 발급을 추진한다. 북미에서는 UKC 기간 만난 대학·연구기관과 후속 협의를 이어간다. 박외진 아크릴 대표는 “AI 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했느냐에서, 보유한 연산 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “북미 대학·연구소·데이터센터가 실제로 겪고 있는 운영 문제를 근거로 공동 실증과 사업 협력을 구체화하겠다”고 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.

전남광주특별시는 3일 해남군 산이면 기업도시에서 대한민국 인공지능 경쟁력을 획기적으로 높일 국가 핵심 인프라인 국가 AI컴퓨팅센터 착공식을 개최했다. 이날 착공식에는 과학기술정보통신부를 비롯해 전남광주통합특별시, 해남군, 영암군, 삼성SDS, 네이버클라우드, 카카오, KT 등 산·학·연·관 관계자들이 참석해 국가 AI 산업의 미래 비전을 함께 공유했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 인공지능 연구개발과 서비스 제공에 필요한 초고성능 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 구축·운영해 산업계와 연구기관, 대학 등에 안정적으로 공급하는 국가 핵심 디지털 인프라다. 센터는 2028년까지 40MW 규모로 구축되며, AI 수요 증가에 맞춰 2030년까지 80MW 규모로 단계적으로 확장될 예정이다. 총사업비는 약 2조 5000억 원이며, 해남군 산이면 기업도시 내 약 1만 5천 평 부지에 전산동과 운영동, 부속동 등이 조성된다. 특히 국가 AI컴퓨팅센터를 중심으로 AI 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 디지털 서비스 등 관련 기업의 집적과 전문 인력 유입이 본격화될 것으로 기대된다. 이를 통해 대규모 투자와 양질의 일자리 창출은 물론, 산학연 협력과 기술혁신이 선순환하는 대한민국 대표 AI 혁신 생태계가 구축될 전망이다. 또한 국가 AI컴퓨팅센터는 전남광주특별시가 추진하는 ‘솔라시도 데이터센터 파크’의 핵심 거점으로 지역 균형 발전과 국가 디지털 경쟁력을 동시에 견인하는 전략 거점 역할을 수행하게 된다. 민형배 시장은 “896조 원 규모의 반도체 클러스터와 함께 전남광주에 대한민국 AI 산업의 새로운 축이 만들어지고 있다”며 “반도체와 전력, 첨단 제조 역량을 모두 갖춘 전남광주의 압도적 성장으로 ‘AI 강국, 대체 불가 대한민국’을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

전남광주통합특별시는 3일 해남군 산이면 기업도시에서 국가 AI컴퓨팅센터 착공식을 개최했다. 이날 착공식에는 과학기술정보통신부를 비롯해 전남광주통합특별시, 해남군, 영암군, 삼성SDS, 네이버클라우드, 카카오, KT 등 산·학·연·관 관계자들이 참석했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 인공지능 연구개발과 서비스 제공에 필요한 초고성능 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 구축·운영해 산업계와 연구기관, 대학 등에 안정적으로 공급하는 국가 핵심 디지털 인프라다. 국가AI컴퓨팅센터는 2028년까지 40MW 규모로 구축되며, AI 수요 증가에 맞춰 2030년까지 80MW 규모로 단계적으로 확장될 예정이다. 총사업비는 약 2조 5000억 원이며, 해남군 산이면 기업도시 내 약 1만 5000평 부지에 전산동과 운영동, 부속동 등이 조성된다. 지역에서는 국가 AI컴퓨팅센터를 중심으로 AI 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 디지털서비스 등 관련 기업의 집적과 전문인력 유입이 본격화될 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 대규모 투자와 양질의 일자리 창출은 물론, 산학연 협력과 기술혁신이 선순환하는 대한민국 대표 AI 혁신 생태계가 구축될 전망이다. 국가 AI컴퓨팅센터는 전남광주통합특별시가 추진하는 ‘솔라시도 데이터센터 파크’의 핵심 거점으로 자리매김하며, 지역 균형발전과 국가 디지털 경쟁력을 동시에 이끌어가는 전략 거점 역할을 수행하게 된다. 민형배 통합특별시장은 “896조 원 규모의 반도체 클러스터와 함께 전남광주에 대한민국 AI 산업의 새로운 축이 만들어지고 있다”며 “오늘의 착공식이 솔라시도의 새로운 출발이자 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 힘찬 출발점이 되기를 기대한다”고 말했다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 글로벌 AI(인공지능) 시장이 폐쇄형 생태계 중심으로 빠르게 재편되고 있다며 독자적인 프런티어(최상위) 모델 확보에 나서야 한다고 강조했다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 취임 1주년 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려 드는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 AI 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 어느 날 갑자기 중단되거나 가격이 100배 뛰는 상황에도 대응할 수 없다”고 말했다. 그는 최근 중국이 개방형 AI 모델을 공개하고 있지만 장기적으로는 미국과 같이 폐쇄형 중심으로 전환할 가능성이 크다고 봤다. 배 부총리는 “미국은 점점 폐쇄형 AI 정책을 만들어가는 반면 중국은 모델을 공개하며 진영을 확장하려는 노력을 하고 있다”며 그러나 “미국과 비슷한 절차를 밟아가고 있다고 생각한다”고 말했다. 그러면서 “미국도 초기에는 많은 모델들을 서비스화하면서 나왔지만 그것들을 폐쇄 모델로 전환하고 미토스 수출 통제 등 정부 규제도 점점 강화되고 있다”고 설명했다. 배 부총리는 이 자리에서 세계적 AI 경쟁력 확보를 위한 투트랙 전략을 제안했다. 국내 산업 생태계의 AI 전환(AX)을 위한 ‘독자 파운데이션 모델 개발 프로젝트(독파모)’를 지속하는 동시에 글로벌 프론티어(최상위)급 모델 개발을 통해 글로벌 기술 패권 경쟁에 뛰어들어야 한다는 것이다. 배 부총리는 “과거만 해도 독자 AI가 왜 필요한지에 대한 의문이 잇따랐지만 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 추진하면서 현재는 외산 AI를 활용하더라도 우리 스스로 독자적인 AI를 갖춰야 한다는 데 공감대가 형성되고 있다”며 “이 자체가 의미 있는 성과”라고 말했다. 세계 최고 수준의 프론티어급 모델 개발은 막대한 자본과 컴퓨팅 자원이 투입되는 프로젝트로 정부의 투자 의지와 예산 확보가 필수적이다. 배 부총리는 “미토스급 모델을 개발하려면 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘베라루빈’ 기준으로 약 1만장이 필요하고 그 가격은 지금 기준으로만 3조 5000억원 수준”이라며 “GPU 클러스터 구축 등 부대 비용까지 고려하면 실제 투입 비용은 더욱 커질 것”이라고 말했다. 과기정통부는 내년 예산에 이를 반영하기 위해 재정당국과 협의를 이어가고 있는 상황이다. 그는 “정부가 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 투자형 연구개발(R＆D) 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”며 “AI 3대 강국을 넘어 글로벌 리더십을 확보하려면 이 정도 투자는 필요하다”고 강조했다.

최태원 SK그룹 회장이 11일 니혼게이자이신문(닛케이)과의 인터뷰에서 대량의 데이터를 효율적으로 연산하는 ‘인공지능(AI) 팩토리’(AI를 생산하는 초대형 데이터센터)를 2028~2029년 중 일본에서 가동하겠다고 밝혔다. 최 회장이 언급한 일본의 AI 팩토리는 SK하이닉스의 메모리 반도체와 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 결합한 형태가 될 예정이다. 규모는 대도시 소비 전력에 해당하는 기가와트(GW)급으로, 최 회장은 일본에서 넓은 토지와 충분한 전력을 확보할 수 있는 후보지를 조사 중이라고 설명했다. 최 회장은 “현재 많은 산업이 반도체 부족에 시달리는 심각한 상황”이라고 지적한 뒤 “반도체 생산 능력을 더 늘릴 경우 한국 이외 지역에서의 반도체 공장 신설도 검토하고 있다”고 말했다. 그는 일본을 후보지로 꼽으며 “전력이나 재료 등 필요한 생태계가 모두 갖춰져 있다”고 강조했다. 그간 한일 간 경제 공동체 구상을 거듭 강조했던 최 회장이 현재 용인에서 건설 중인 SK하이닉스의 반도체 클러스터 이후 차기 건설 부지로 일본 유력설에 힘을 실었다는 평가가 나온다. 

최태원 SK그룹 회장이 SK하이닉스 차기 반도체 공장 후보지와 관련해 “일본은 필요한 생태계가 갖춰진 훌륭한 후보지”라고 언급했다. 11일 일본 니혼게이자이신문(닛케이)은 전날 최 회장과 진행한 인터뷰 기사를 보도했다. 최 회장은 인터뷰에서 “메모리 반도체 증산을 서두르고 있다. 생산 능력을 확대할 경우 해외 공장 건설도 고려하고 있다”면서 “일본은 훌륭한 후보지다. 일본에는 반도체 제조 장비와 소재 기업들이 모여 있어 필요한 생태계가 모두 갖춰진 곳”이라고 말했다. 그는 전날 도쿄에서 기자들과 만난 자리에서도 호남 등 지방 공장 검토설과 관련해 “무조건 한국에만 (공장을) 짓는 게 아닐 수 있다”며 해외 공장 건설 가능성을 시사한 바 있다. 최 회장은 “전력도, 땅도, 사람도, 물도 다 갖춰져야 공장을 지을 수 있다”며 “그런 것이 잘 갖춰진 곳이라면 공장을 짓겠다는 생각을 하고 있다”고 밝혔다. 이어 “다만 현재는 용인 반도체 클러스터를 짓는 데 집중할 예정”이라고 밝혔다. 닛케이와 인터뷰에서도 “(용인 클러스터를) 애초 2045년까지 4개 공장을 순차적으로 가동할 계획이었지만 완공 시기를 수년 이상 앞당길 것”이라고 전했다. 최 회장은 이르면 2028년을 목표로 미국 인공지능(AI) 반도체 업체 엔비디아와 협력해 일본에 차세대 데이터 센터인 AI 팩토리를 설립하겠다는 뜻도 밝혔다. SK하이닉스가 생산하는 최첨단 메모리 반도체와 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 결합해 최적의 설계를 구현한다는 구상으로, 현재 일본 기업과 협의 중이다. 이와 관련해 닛케이는 “(최 회장이) 한국 외 해외 시장 전개 계획을 구체적으로 공개한 것은 일본이 처음”이라며 희망적인 평가를 내놨다. 현재 SK하이닉스는 구축 중인 용인 클러스터 외에 청주를 AI 반도체 메모리 생산 기지로 탈바꿈시키고 있다. 청주 신공장인 M15X(약 20조원 투자)가 지난 4월부터 가동에 돌입했으며, M15X 인근에 패키징 팹 P&T7(19조원 규모)도 올해 4월 착공해 2028년 초 완공을 목표로 하고 있다. K반도체 수출 역대급 폭증한국 시장을 이끌고 있는 SK하이닉스는 삼성전자와 함께 반도체 호황을 이어가고 있다. 11일 관세청은 6월 1~10일 수출액이 286억 달러를 기록해 전년 동기 대비 85.9% 늘었다고 밝혔다. 이는 역대 최대 규모로 기존 최고 기록이었던 지난 4월의 252억 달러를 크게 웃돌았다. 이 같은 수출 증가는 반도체가 주도했다는 분석이 나온다. 이 기간 반도체 수출은 110억 6800만 달러로 전년 동기 대비 205.8% 급증했으며 전월 동기(85억 3900만 달러)에 비해서도 30%가량 증가했다. 반도체가 전체 수출에서 차지하는 비중도 38.7%로 1년 전보다 15.1%포인트 확대됐다. SK하이닉스는 오는 8월 미국 주식예탁증서(ADR) 상장도 예정돼 있다. 메리츠증권은 10일 보고서에서 “지난해 11월 추진된 SK하이닉스의 ADR 발행이 순조롭게 진행되고 있다고 판단된다”면서 SK하이닉스 목표주가를 295만원으로 제시했다. 메리츠증권은 SK하이닉스가 ADR 발행을 통해 경쟁사 마이크론 대비 현저한 저평가를 즉각적으로 줄일 수 있을 것으로 예상했다. 또 투자자 저변을 넓히고 나스닥·필라델피아 반도체지수 편입 시 패시브 펀드 편입 수급을 받으며 재평가가 이뤄질 것으로 내다봤다.

인공지능(AI) 기반 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 최근 국내외 반도체 대기업들의 투자 움직임이 잇따르면서 전남광주통합특별시의 미래 성장 거점으로 급부상하고 있다. AI 연구개발특구 지정 등에 이어 최근 데이터센터 설립, 반도체 생산공장인 팹(fab) 유치에 청신호가 켜지면서 첨단3지구가 대표적인 수혜 지역이 되리라는 기대감이 커지고 있다. 10일 광주시와 정치권 등에 따르면 광주 첨단지구에 위치한 주요 반도체 후공정 기업인 앰코테크놀로지코리아가 2035년까지 1조 90억원을 들여 공장 증설에 나선다. 앰코가 공장 증설에 나선 것은 세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 기업인 대만 TSMC에서 수주한 반도체 패키징 물량이 최근 급증한 데 따른 것으로 알려졌다. 이미 4000여명의 직원을 고용 중인 앰코는 1단계로 2030년까지 5000억원을 투자할 계획이다. 2단계 투자가 마무리되면 적어도 1000명의 신규 고용이 발생할 것으로 기대된다. 삼성전자도 첨단지구 인근에 대규모 반도체 공장을 짓는 투자 계획을 사실상 확정, 조만간 발표할 것으로 알려졌다. 삼성은 수십조원을 투입해 첨단3지구 등 광주 지역 20만여평 부지에 ‘첨단 반도체 패키징 공장’을 설립하는 쪽으로 방향을 정한 것으로 전해졌다. 반도체 제조는 ▲회로 설계 ▲실리콘 웨이퍼 표면에 나노 단위 미세회로를 새기는 ‘전공정’ ▲완성된 웨이퍼를 가공해 칩 형태로 패키징하고 조립·검사하는 ‘후공정’으로 나뉜다. 삼성전자는 이 가운데 후공정 공장을 설립할 것으로 예상된다. 전공정 제품을 생산하는 반도체 팹 대비 전력 및 용수 사용량이 매우 적어 비교적 쉽게 공장을 설립할 수 있기 때문이다. 특히 후공정은 전공정에 비해 직접 고용 인원이 2~3배 많아 일자리 부족, 청년 유출이 심각한 이 지역에 좋은 기회가 될 것으로 전망된다. 삼성은 이와 함께 지난해 11월 인수한 유럽 최대 공조기기 업체 ‘플랙트’의 국내 생산설비도 첨단3지구 인근 삼성 제3공장 부지에 짓기로 하고 최근 설계를 마무리했다. SK그룹과 오픈AI가 합작해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 구축하는 ‘서남권 데이터센터’도 첨단3지구 근처인 장성 지역에 들어설 가능성이 커지고 있다. 민형배 전남광주특별시장 당선인은 8일 전남광주대전환기획위원회 출범식에서 “전남광주특별시에 대한 세계적 메모리 반도체 기업의 대규모 투자 계획이 조만간 발표될 것”이라고 밝힌 바 있다. 삼성 등 대기업의 반도체 공장 투자가 가시화되자 지역 경제계는 적극 반기고 있다. 한상원 광주상공회의소 회장은 “반도체 공장이 들어서면 지역 경제 각 분야에 활기가 도는 것은 물론 광주가 청년이 몰려드는 성장 도시가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 임문영(광주 광산을) 더불어민주당 국회의원은 “지방 소멸 위기를 극복하기 위해 광주를 미래 산업 전환의 중심이자 반도체 산업 핵심 거점으로 육성해야 한다”고 강조했다. 지역 부동산 업계 관계자는 “올해 들어 광주 첨단3지구가 AI, 반도체 중심 산업 거점으로 떠오르고 있다”며 “통합특별시 출범의 혜택을 가장 먼저 보는 지역이 될 것”이라고 내다봤다. 한편 최태원 SK그룹 회장은 이날 일본 도쿄 제국호텔에서 열린 닛케이포럼 ‘한일특별세션’ 대담 참석 뒤 기자들과 만나 반도체 차기 공장 입지와 관련해 “어디에 어떻게 짓겠다는 것은 종합적으로 고려해 결정하도록 하겠다”며 “일단 지금은 용인 클러스터를 짓는 데 초점을 맞추고 있다”고 밝혔다. 최 회장은 “반도체 수요가 계속 늘고 있어 어딘가로 가지 않을 수는 없고 준비가 숙제로 다가오고 있다. ‘무조건 한국에만 짓겠다’ 이것도 아닐 수도 있다”며 “시장이 그다음에 전혀 다르게 반응할 수 있다”고 덧붙였다.

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

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

피지컬 AI·로봇 산업 육성 원년 선포제조업과 결합해 ‘자율 제조’ 시대로현대차, 새만금 AI 데이터센터 건립연 3만대 규모 로봇 생산 전초기지그린수소 활용해 ‘스마트시티’ 구현7만명 고용 창출·16조원 경제 효과산업화 과정에서 소외됐던 전북도가 ‘피지컬 인공지능(AI)·로봇·친환경 에너지 허브’로 떠오르고 있다. 정부의 피지컬 AI 선도지역 육성과 현대자동차그룹의 새만금 9조원 투자는 전북의 산업 체질을 완전히 바꾸는 기폭제가 됐다. 대형 호재들이 맞물리면서 전북은 국내에서 가장 고도화된 ‘미래 모빌리티·첨단 로봇·수소 신산업의 전초기지’로 도약하는 계기를 맞았다. 전북은 2026년을 ‘AI 로봇 산업 육성 원년’으로 선포했다. 산업 생태계 패러다임을 바꾸어 기존의 낙후 이미지를 떨쳐버리고 글로벌 첨단산업 전진기지로 나아가는 역사적 전환점을 만들겠다는 전략이다. 21일 전북도에 따르면 전북의 산업 생태계는 전통 제조·농생명에서 ‘피지컬 AI·로봇 중심지’로 급변하고 있다. 정부가 피지컬 AI를 육성해 로봇 클러스터의 마중물 역할을 하고 대학·연구기관·기업이 함께 순환형 미래산업 밸류체인을 구축하는 구조다. 도가 추진해 온 첨단 제조 혁신 전략은 현대차그룹의 9조원 투자로 날개를 달았다. 사상 최대 규모의 투자 유치가 확정된 새만금은 ‘AI 로봇 산업 클러스터’ 조성 계획과 맞물려 미래 첨단 산업의 중심지로 자리매김하는 전기가 마련됐다. ●피지컬 AI 적용 ‘최적지’ 전북이 ‘피지컬 AI 선도지역 육성 및 첨단 제조 혁신 사업’에 시동을 걸었다. 상용차·농기계 등 전통적인 제조업 인프라에 AI를 결합해 스스로 판단하고 움직이는 ‘자율 제조’ 시대를 열겠다는 포부다. 전북이 피지컬 AI에 집중하는 이유는 지역 산업 구조의 특수성과 맞닿아 있다. 전북 제조업체의 약 97%는 50인 미만의 소기업으로, 단순 반복 공정이 많아 인력난과 생산성 저하라는 이중고를 겪어왔다. 하지만 ‘다품종 소량 생산’과 ‘복합 공정’ 중심의 산업 구조는 정형화된 로봇보다 유연한 판단력이 필요한 피지컬 AI를 적용하기에 최적의 토양이 됐다. 여기에 농생명과 모빌리티라는 확실한 특화 분야를 보유하고 있어 현실 세계에서 구동되는 AI 기술을 실증하기에 가장 적합한 ‘테스트베드’로 선택된 것이다. 정부는 전북을 피지컬 AI의 선진 사례 도시로 낙점하고 파격적인 지원을 이어가고 있다. 과학기술정보통신부와 전북도는 2026년부터 5년간 1조원 규모의 ‘전북 AI 전환(AX) 연구개발(R＆D)’ 사업을 추진 중이다. 전북의 피지컬 AI 로드맵은 단순한 자동화를 넘어 ‘AI 다크팩토리(무인·자율 생산체계)’ 구현을 목표로 한다. ●로봇·수소 접목한 미래 모빌리티 주목 피지컬 AI와 연계된 현대차그룹의 투자는 전북의 산업 구조가 바뀌는 역사적인 전환점이 됐다. 새만금을 단순한 매립지가 아닌, 세계 최초의 AI 수소 시티이자 로봇 수출 모델의 테스트베드로 만들었다. 현대차그룹의 투자는 크게 다섯 가지 축으로 나뉜다. 우선 5조 8000억원을 투입해 AI 데이터센터를 건립한다. GPU(그래픽처리장) 5만 장 규모의 인프라를 구축해 피지컬 AI 생태계의 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 또 2029년 가동을 목표로 연 3만대 규모의 로봇을 생산하는 전초기지를 건설한다. 수전해 플랜트(1조원)는 연간 3만t의 그린수소를 생산해 에너지 자립형 산업 기반을 닦는다. 여기에 태양광 발전(1조 3000억원)은 데이터센터와 공장에 필요한 전력을 친환경적으로 공급, 탄소중립 실증 모델 역할을 한다. 새만금의 중심인 수변도시에는 수소 AI 시범도시(4000억원)가 조성된다. 이곳에서는 로봇과 수소 기술이 실제 생활에 적용되는 미래 모빌리티 실증 모델을 구현한다. AI 수소 도시는 교통·안전(로봇), 물류·운영(AI), 에너지(수소)를 일상에 구현한 세계적 스마트시티 모델이 될 전망이다. ●수도권 디지털 인프라 분산 효과 피지컬 AI 클러스터가 완성되고 현대차그룹의 투자가 실현되면 전북은 ‘영세한 중소 제조업 중심 지역’에서 ‘대한민국 AI 로봇 실증 및 산업화 거점’으로 도약할 전망이다. 특히 수도권에 집중된 디지털 인프라를 제조 거점인 비수도권으로 분산시켜 지역 간 불균형을 해소하고 균형발전의 새로운 축을 형성한다. 현대차그룹의 새만금 투자는 7만명의 고용 창출과 16조원 규모의 경제 유발 효과가 기대된다. 피지컬 AI 분야도 연간 5000억원 이상의 경제 효과와 수천 명의 첨단 정보통신(IT)·제조 일자리 고용 창출이 일어날 것으로 전망하고 있다. 이로 인해 AI, 소프트웨어, 로봇 공학, 수소 에너지 등 고급 기술 인력에 대한 수요가 급증, 지역 대학의 인재 양성 프로그램이 활성화하고 청년 인구가 유입되는 선순환 구조가 만들어질 전망이다. 양선화 도 미래첨단산업국장은 “새만금은 이미 지정된 ‘이차전지 특화단지’와 현대차의 ‘수소·로봇 거점’이 시너지를 내며 독보적인 에너지·모빌리티 클러스터로 발돋움하게 된다”며 “거대한 첨단 산업 거점이 형성됨에 따라 항만, 공항, 철도 등 사회기반시설(SOC) 구축 사업이 강력한 타당성을 얻으며 속도를 낼 것”이라고 말했다.