서울시는 낙성대와 신림동 서울대 일대에 조성된 창업 생태계 거점인 관악S밸리의 핵심이 될 ‘서울창업허브 관악’의 설계공모 당선작을 13일 공개했다. 대상지인 옛 신림3공영차고지 부지(신림동 131-6 일대)는 최근 차고지 이전을 완료한 상태다. 시는 총 992억원을 투입해 2028년 4월 착공, 2031년 8월 준공을 목표로 사업을 진행한다. 600여명 수용이 가능한 기업 입주공간과 딥테크(AI·반도체·우주항공·바이오 등) 특화지원공간 등을 갖춘 서남권 창업의 핵심 거점으로 조성할 계획이다. 서울시는 서울창업허브 관악에 기업 전용 지원 시설 외에도 주민 개방형 주차장과 휴게·문화 공간을 효율적으로 배치해 단순한 창업 지원 시설을 넘어 지역 주민과 청년 창업가가 자연스럽게 소통할 수 있는 공간으로 만든다는 목표다. 설계공모에서는 공공건축 공모 최초로 2차 발표심사에 ‘인공지능(AI) 음성 변조 기술’을 도입해 블라인드 심사의 공정성을 강화했다. 안대희 시 미래공간기획관은 “오랫동안 차고지로 쓰이던 공간을 서남권 혁신 창업거점으로 탈바꿈시키고 관악S밸리를 대한민국 딥테크 창업의 중심지로 만들겠다”고 밝혔다.

서울 관악구 신림동의 옛 공영차고지 부지가 약 600명을 수용하는 딥테크 창업 거점으로 탈바꿈한다. 총사업비 992억원이 투입되며 2031년 하반기 준공이 목표다. 서울시는 관악S밸리의 핵심 거점으로 조성하는 ‘서울창업허브 관악’ 설계공모에서 건축사사무소 품사(대표 온진성)가 제출한 ‘비워진 길모서리, 세 개의 건물군(群)’을 당선작으로 선정했다고 13일 밝혔다. 사업 대상지는 최근 이전을 마친 신림3공영차고지 부지인 관악구 신림동 131-6 일대다. 기업 입주 공간을 비롯해 딥테크 특화 지원 공간, 전용 연구·실증 시설, 주민 개방형 부설 주차장 등이 들어선다. 기업 입주 공간에는 약 600명을 수용할 수 있다. 서울창업허브 관악은 로봇·인공지능(AI)·생명공학 등 딥테크 분야의 창업과 성장을 지원하는 거점이다. 낙성대·신림·서울대 일대에 형성된 관악S밸리의 연구 역량을 기반으로 대학과 연구기관, 기업, 투자자를 연결하고 초기 창업부터 스케일업 단계까지 지원하는 역할을 맡는다. 이번 설계공모에는 304개 팀이 참가 등록했으며 78개 작품이 접수됐다. 2차 심사에 오른 5개 작품을 대상으로 주변 환경에 대한 이해와 공공성, 창업 공간에 특화된 프로그램 배치, 동선과 공간 구성, 시공 및 운영 단계의 유연성 등을 종합적으로 평가했다. 당선작의 핵심은 하나의 거대한 건물을 세우는 대신 건물을 3개의 매스로 분절하고 대지의 모서리를 비워 주변과 연결한 데 있다. 사업지 남측에는 도림천과 폭 54m에 이르는 도로, 대형 건물이 자리한 반면 다른 면에는 다세대·다가구주택과 골목길이 밀집해 있다. 설계안은 이처럼 서로 다른 주변 조건에 대응하기 위해 건물을 세 덩어리로 나누고 각 면의 규모를 주변 도시 조직에 맞췄다. 세 매스가 중첩되는 삼각형 형태로 건물을 배치하면서 생긴 대지 모서리는 공원 등 외부 공간으로 비웠다. 대규모 건축물이 주변 저층 주거지에 주는 압박감을 낮추는 동시에 지역 주민이 이용할 수 있는 열린 공간을 확보하려는 구상이다. 내부 공간의 유연성을 높이기 위해 동선과 설비, 구조 기능을 담당하는 코어는 삼각형의 세 모서리에 집중 배치했다. 기능을 외곽에 모으면서 중앙부에는 로비와 라운지, 다목적 홀, 하늘정원 등 높은 층고의 대공간을 확보했다. 입주 기업의 변화에 따라 내부 공간을 유연하게 활용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 건물에는 특정한 정면과 배면을 두지 않았다. 세 면이 각각 마주하는 주변 환경과 내부 프로그램에 따라 파사드의 규모와 표정을 달리하되 기본적인 건축 언어는 공유하도록 했다. 이를 통해 하나의 거대한 건축물보다는 세 개의 작은 건물이 포개진 군집처럼 보이도록 계획했다. 심사위원단은 당선작에 대해 “대지의 모서리들을 개방하고 각각 반응함으로써 주변 맥락 모두를 놓치지 않고 배려하는 독특한 배치 및 매스 계획을 다양한 외부 공간들과 함께 가장 설득력 있게 제안했다”고 평가했다. 이번 공모에서는 심사 방식에도 새로운 기술이 도입됐다. 서울시는 공공건축 설계공모 최초로 2차 발표심사에 AI 음성변조 기술을 적용했다. 발표자의 목소리로 신원이 드러날 가능성을 차단해 블라인드 심사의 공정성과 투명성을 높이기 위한 조치다. 안대희 서울시 미래공간기획관은 “오랫동안 차고지로 쓰이던 공간을 시대적 흐름에 맞춰 서남권 혁신 창업 거점으로 탈바꿈시키고 당선작이 가진 우수한 건축적 구상을 충실히 실현해 관악S밸리를 대한민국 딥테크 창업의 중심지로 만들겠다”고 말했다.

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.

AI·ICT 전문기업 쿠도커뮤니케이션㈜(대표 김용식)이 포어스카우트(Forescout)의 통합 플랫폼 라이선스를 기반으로, 기업 고객의 IT·OT·IoT 전 영역에 걸친 가시성 확보와 강력한 보안 운영 체계 구축을 지원한다고 밝혔다. 기업의 네트워크에는 임직원 PC와 서버뿐 아니라 BYOD 단말, 프린터, CCTV, 네트워크 장비, 생산설비, PLC·HMI, 센서와 각종 스마트 기기까지 다양한 자산이 연결된다. 그러나 IT와 OT, IoT 영역이 서로 다른 도구와 조직으로 관리되면서 실제로 어떤 자산이 연결돼 있고, 어떤 상태이며, 어느 자산부터 조치해야 하는지 한눈에 파악하기 어려운 문제가 지속돼 왔다. 포어스카우트는 이러한 과제를 해결하고자 기존의 전통적 네트워크 접근제어(NAC)를 넘어선 통합 플랫폼 전략을 펼치고 있다. 기업 내 모든 연결 자산을 실시간으로 식별·분류하고 위험도를 평가해 정책별로 통제하는 방식아다. 현재 이 플랫폼은 관리형 및 비관리형 자산은 물론 IT, OT, IoT, 의료기기 환경까지 폭넓은 가시성을 제공하며, 다양한 네트워크 및 보안 솔루션과 연동해 대응 프로세스를 자동화하도록 설계됐다. 포어스카우트 번들 라이선스는 필요한 기능을 개별 제품 단위로 각각 도입하는 방식에서 벗어나, 고객의 보안 목적과 환경에 맞춰 자산 가시성, NAC, OT·IoT 모니터링, 위험 평가, 네트워크 세분화, 외부 보안 솔루션 연동 및 기술지원 등을 하나의 구성으로 설계하는 방식이다. 이를 통해 고객은 복잡한 라이선스 관리 부담을 줄이고, 현재 필요한 기능부터 시작해 향후 보안 범위를 단계적으로 확장할 수 있다. 포어스카우트 플랫폼의 운영 흐름은 단순하다. 먼저 네트워크에 연결된 자산을 찾아내고, 해당 자산이 PC인지 서버인지, 생산설비인지 IoT 기기인지 구분한다. 이후 운영체제, 보안 설정, 취약점, 통신 상태와 같은 정보를 종합해 위험도를 판단하고, 기업 정책에 따라 접근 제한, 네트워크 분리, 담당자 알림, 다른 보안 시스템을 통한 추가 조치로 연결한다. 특히 생산공장과 물류센터, 데이터센터, 연구시설처럼 업무용 IT 장비와 운영기술(OT) 장비가 함께 존재하는 환경에서는 단일 화면에서 자산 현황과 위험을 확인할 수 있다는 점이 중요하다. 보안 담당자는 서로 다른 시스템의 정보를 일일이 대조하지 않고도 미확인 장비, 오래된 운영체제, 정책을 위반한 단말, 비정상 통신을 보이는 설비 등을 우선순위에 따라 확인할 수 있다. 이번 번들 라이선스 전환은 기존 NAC 기능을 축소하거나 대체하는 개념이 아니다. NAC를 통합 플랫폼의 주요 기능으로 유지하면서 자산 인텔리전스, OT·IoT 가시성, 위험 기반 대응, 정책 자동화와 연동 기능을 함께 활용할 수 있도록 범위를 넓히는 전략이다. 고객은 조직의 보안 성숙도와 사업 우선순위에 따라 필요한 기능을 선택하고, 향후 추가 요구가 발생하면 동일한 플랫폼 안에서 확장할 수 있다. 기업 고객이 기대할 수 있는 주요 효과는 다음과 같다. 쿠도커뮤니케이션은 금융, 제조, 공공, 유통, 의료 등 전 산업군의 고객을 대상으로 포어스카우트의 기존 운영 환경 및 신규 요구사항을 면밀히 분석할 방침이다. 이를 바탕으로 고객사별 자산 규모와 보안 목표에 최적화된 번들 구성을 제안할 계획이다. 아울러, 기존 라이선스에서 번들형으로 전환하는 고객이 서비스 중단 리스크 없이 단계적으로 플랫폼 활용도를 극대화할 수 있도록 전문적인 기술 검토와 전환 설계 지원을 아끼지 않을 예정이다. 포어스카우트는 에이전트 설치에 대한 의존도를 낮춘 방식과 다양한 제조사 환경을 지원하는 개방형 연동 구조를 바탕으로, 기업이 보유한 보안·IT 운영 도구의 데이터를 연결하고 자산 가시성과 대응 효율을 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 통해 기업은 단순한 NAC 구축을 넘어, 연결 자산 전반을 지속적으로 파악하고 위험을 줄이는 통합 보안 운영 체계를 마련할 수 있다.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.

정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

엔비디아가 세계 주요 빅테크와 사이버 보안 기업, 연구기관을 아우르는 개방형 인공지능(AI) 보안 연합체를 출범시키며 글로벌 생태계 구축에 나섰다. AI의 진화와 함께 중요성이 커질 수밖에 없는 보안·안전 분야에서 연합 전선을 구축하며 엔비디아의 AI 협력 사슬을 공고히 하려는 것으로 풀이된다. 엔비디아는 27일 AI 안전과 사이버 보안 강화를 위한 글로벌 협력체인 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스’를 공식 출범했다고 밝혔다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 소프트웨어와 AI 에이전트를 보호하기 위한 개방형 기술 및 보안 도구를 공동 개발·공유하는 연합체다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 새로운 보안 위협이 커지는 상황에서 개방형 AI 모델과 에이전트 하네스, 각종 보안 기술을 함께 개발해 취약점을 선제적으로 발견하고 대응하자는 취지로 결성됐다. 앤트로픽의 AI 보안 프로젝트 ‘프로젝트 글래스윙’과도 비슷한 취지다. 엔비디아는 이번 얼라이언스를 통해 개방형 AI 모델과 모델 가중치, 데이터, 차세대 에이전트 하네스 연구를 제공할 계획이다. AI 에이전트의 행동을 테스트하고 추적·감사할 수 있도록 지원하는 오픈소스 연구 프로젝트 ‘누아(NOOA)’도 깃허브를 통해 공개했다. 창립 파트너에는 엔비디아를 비롯해 마이크로소프트(MS), IBM, HPE, 델 테크놀로지스, 팔란티어, 세일즈포스, SAP, 지멘스, 클라우드플레어, 크라우드스트라이크, 데이터브릭스, 허깅페이스, 스페이스X, 리눅스 재단 등 글로벌 기업과 연구기관 약 40곳이 참여했다. 특히 국내에서는 SK텔레콤과 네이버가 창립 회원사로 이름을 올렸다. 국내 대표 AI 기업들이 글로벌 AI 보안 규범과 개방형 기술 표준을 논의하는 초기 멤버로 참여하면서 향후 AI 보안 분야에서도 영향력을 확대할 기반을 마련했다는 평가가 나온다. SK텔레콤은 이날 AI 서비스와 AI 데이터센터(AIDC), AI 에이전트 사업을 확대하는 가운데 글로벌 파트너들과 함께 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계 조성에 앞장설 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 AI 산업의 개방형 혁신과 건전한 AI 생태계 구축을 위한 국제 협력에도 적극 참여할 예정이다. 네이버는 자체 AI 개발 역량과 오픈소스 AI 생태계 참여 경험을 바탕으로 글로벌 AI 보안 기술 개발과 생태계 확장에 기여한다는 입장이다. 엔비디아는 최근 AI 기술을 전략 자산으로 관리하려는 폐쇄적 움직임이 확산하는 가운데 AI 보안은 개방형 생태계를 중심으로 발전해야 한다는 입장을 재차 강조해 왔다. 엔비디아는 “정책 입안자와 규제 당국은 개방형 모델과 하네스, 보안 도구를 AI 정책의 위험 요소가 아닌 방어 자산으로 인식해야 한다”며 “최첨단 개방형 AI 시스템을 일괄적으로 제한하면 방어 역량이 약화하고 소수의 폐쇄형 사업자에게 권한과 의존도, 취약성이 집중될 위험이 있다”고 밝혔다.

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.

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.

베선트 “IP 절도 선 넘으면 수출 통제”젠슨황 “훌륭한 中 모델 써야” 반기상원 상무위, 커넥티드 차 법안 통과중국 지분 20% 벤츠 美서 못 팔 수도 중국의 개방형 인공지능(AI) 모델이 잇따라 뛰어난 성능을 선보이면서 미국이 AI와 커넥티드 차량 등 첨단 분야에서 중국 자본과 기술을 차단하는 전방위적 제재를 추진하고 있다. 제재에 눌린 듯 했던 중국은 자체 생태계를 만들거나 제재를 우회해 최첨단 기술을 발전시켰고 미국이 또다시 제재 수위를 높이는 악순환이 반복되면서 ‘기술 냉전’이 격화하고 있다. 스콧 베선트 미국 재무장관은 22일(현지시간) 엑스(X)에 “개방형 AI와 그에 따른 혁신을 지지하지만 미국 지식재산권(IP)에 대한 사냥터 개방까지 허가하는 것은 아니다”라며 “중국 기업들이 은밀하게 IP 절도의 선을 넘어 ‘증류’ 공격을 감행할 경우 제재와 수출통제 명단 등재를 검토할 것”이라고 밝혔다. 지난 17일 중국 스타트업 문샷AI가 내놓은 ‘키미 K3’ 등 개방형 AI 모델이 오픈AI·앤트로픽의 최상위 모델에 맞먹는 수준으로 올라온 것이 무단 ‘증류’를 감행한 결과라고 본 셈이다. 증류란 상위 AI 모델의 답변을 데이터로 삼아 새 AI 모델을 훈련하는 기법이다. 오픈AI와 앤트로픽 등 폐쇄형 상용 AI 개발사들은 무단 증류를 막고 있지만, 중국 AI 기업들이 이 방어 체계를 우회했다는 의혹을 제기한 셈이다. 하지만 미국 리틀 테크 협회는 이날 도널드 트럼프 대통령과 하워드 러트닉 상무장관 등에 서한을 보내 중국 오픈웨이트 모델 접근을 막지 말 것을 촉구했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)도 이날 공개된 악시오스와의 인터뷰에서 “훌륭한 중국 오픈소스 모델은 사용돼야 한다”고 밝혔다. 미국의 모빌리티 규제 시도도 거세졌다. 상원 상무위원회는 이날 ‘2026 커넥티드 차량 보안법안’을 통과시켰다. 중국·러시아·이란·북한 등 적대국과 연계된 커넥티드 차량, 소프트웨어 및 하드웨어의 수입·제조·판매를 금지하는 내용이다. 또 이들 국가 내 법인이 특정 자동차 기업의 지분, 의결권, 이사회 의석의 15% 이상을 보유하면 해당 기업이 제조한 차량의 미국 내 판매를 금지한다. 이 법안이 최종 가결되면 중국의 지분 투자가 20%에 가까운 벤츠는 미국 내 판로가 막힌다. 이에 테드 크루즈 상무위원장은 “이 법안이 제정되기 전 수정이 필요하다. 벤츠의 미국 내 판매 금지를 절대 고려하지 않을 것”이라고 말했다. 미중 간 기술 패권 경쟁은 국내 산업계에 기회이자 부담이다. 자동차와 배터리의 경우 중국산의 미국 시장 진입 차단으로 수주 기회가 넓어질 수 있다. 반면 중국산 자동차 부품 등 공급선을 바꿔야 하는 부담도 공존한다. 국내 배터리 업계 관계자는 “중국산 소재 비중이 높아 상황을 주시하며 공급망 다변화를 모색하고 있다”고 말했다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “미국이 자국 내 중국차 진입을 막는 것 자체는 우리 산업계에 나쁘지 않은 구도”라면서도 “한국GM 등 중국 부품 의존도가 상대적으로 높았던 기업이나 차종은 부품 거래선을 바꿔야 하는 부담에 직면할 수 있다”고 했다.

오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델들이 통제된 실험 환경을 벗어나 외부 사이트를 해킹하는 초유의 사고가 발생했다. 인간의 통제를 벗어난 AI의 사이버 공격이 현실화된 첫 사례다. 21일(현지시간) 오픈AI는 ‘GPT-5.6 솔’과 일부 미공개 AI 모델이 내부 평가 도중 통제를 벗어나 개방형(오픈소스) AI 공유 플랫폼 ‘허깅페이스’를 해킹한 사실을 확인했다고 밝혔다. 허깅페이스는 AI 개발자들이 함께 쓰는 거대한 ‘AI 자료창고’로, 개발자들은 이곳에서 AI 모델과 데이터를 공유하고 서로의 성과를 바탕으로 새로운 AI를 개발한다. 이번 사고는 AI 모델의 취약점 탐지 및 공격 능력을 측정하는 내부 실험 과정에서 발생했다. 당시 오픈AI 모델들은 평가를 위해 사이버 공격에 대한 안전장치가 일부 완화된 상태였다. 오픈AI는 이들 모델의 사이버 공격 능력을 평가하기 위해 외부 인터넷과 격리된 ‘샌드박스’ 환경에서 시험을 진행했으나, AI 모델들은 미공개(제로데이) 취약점을 이용해 통제망을 뚫고 인터넷에 접속했다고 설명했다. 이후 허깅페이스에 접속해 인증 정보를 탈취하고 해당 서버를 해킹한 것으로 나타났다. 오픈AI는 자사 모델들이 이같이 행동한 이유에 대해 “모든 정황을 종합해 볼 때 이 모델들은 (보안 벤치마크인) ‘익스플로잇짐’의 평가용 문제에 대한 해법을 찾는 데 지나치게 집중해 극단적인 수단까지 동원했던 것으로 보인다”고 분석했다. 앞서 허깅페이스는 지난 16일 자사 서버가 자율 AI 에이전트에 의해 해킹됐으며 공격자가 어떤 모델을 사용했는지는 확인되지 않았다고 공지한 바 있다. 해당 사건의 범인이 오픈AI의 모델들로 드러난 셈이다. 허깅페이스는 이와 같은 해킹 사실을 AI 지원 탐지 시스템의 발견으로 인지했고, 공격 양상의 분석도 AI로 진행했다. 회사는 “일반에 공개된 사용자 대상 모델이나 데이터세트 등이 변조된 흔적은 발견되지 않았고, 소프트웨어 공급망도 안전한 것으로 확인됐다”고 말했다. 허깅페이스와 오픈AI는 현재 공동으로 포렌식(디지털 증거 분석) 조사를 진행해 관련 취약점을 보완하고 있다. 오픈AI는 “이번 사건은 최첨단 기법이 동원된 전례 없는 사이버 공격으로 간주하고 있다”며 “현재 허깅페이스와 사건 전말의 이해와 모델의 대응 능력을 가늠하기 위해 초기 조사 결과를 조사 중”이라고 밝혔다. 그러면서 “허깅페이스와 조사를 계속 진행해 조사가 완료되는 대로 취약점 및 자세한 조사 정보를 공개할 예정”이라고 덧붙였다. 오픈AI가 엄격한 격리 환경에서 내부 평가를 진행했음에도 이 같은 사고가 발생한 만큼 AI의 사이버 안전에 대한 논란이 커질 것으로 보인다. 특히 폐쇄형으로 운영되는 미국의 상용 AI 모델과 견줘 안전 관련 통제 수준이 낮은 것으로 알려진 중국산 개방형 모델의 성능이 크게 향상되면서 이를 악용한 사이버 공격이 더 늘어날 가능성도 제기된다. 실제 허깅페이스는 애초 이번 해킹 공격을 중국 즈푸(智譜·Z.ai)의 개방형 모델 GLM 5.2로 분석하기도 했다. 주요 상용 모델은 내장된 안전장치 때문에 사이버 공격의 로그 분석을 거부한 반면 GLM 5.2는 이를 수행했기 때문이다. 허깅페이스는 “자율적인 AI 기반 공격이 더는 이론상 개념이 아니다”라며 공격뿐 아니라 방어에도 AI를 적극적으로 활용해 속도를 따라잡아야 한다고 강조했다.

LG AI연구원과 유네스코가 20일 서울 중구 유네스코 한국위원회에서 ‘인공지능(AI) 윤리 MOOC(대중 개방형 온라인 코스) 프로젝트’를 론칭하고 전 세계 누구나 무료로 수강할 수 있는 교육과정을 공개했다. 행사에는 칼레드 엘에나니 유네스코 사무총장, 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 홍현익 유네스코 한국위원회 사무총장, 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장 등이 참석했다. 이번 프로젝트는 2024년 AI 서울 정상회의를 계기로 협약을 체결한 지 2년 만에 나온 첫 결실이다. 한국의 민간 AI 연구기관이 유엔 전문기구와 공동으로 콘텐츠를 기획·개발해 전 세계 대상 교육 프로그램을 개발한 것은 처음이다. LG AI연구원과 유네스코는 세계적인 AI 석학 앤드루 응이 설립한 온라인 공개강좌 플랫폼 ‘코세라’를 통해 세계 어디서나 접근이 가능한 AI 윤리 교육 프로그램을 제공한다. 또 실사례를 기반으로 한 실습 과제를 통해 ‘AI 윤리 MOOC 프로젝트’를 연수 프로그램으로 확대한다. 

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.

‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

지난 6월 한국이 또 하나의 이정표를 세웠다. 미국, 중국, 독일에 이어 세계에서 네 번째로 월간 수출 1000억 달러를 달성했다. 인공지능(AI)이 촉발한 반도체 슈퍼사이클이 배경이다. 반도체가 국가 경쟁력의 핵심 산업으로 자리잡은 지금 한국이 생산과 기술에서 세계 선두를 유지하고 있다는 사실은 무엇보다 든든한 자산이다. 그러나 지금의 성공에 안주할 여유는 없다. 반도체 산업의 승부는 더이상 생산 능력만으로 결정되지 않는다. 차세대 기술을 누가 먼저 확보하고, 세계 최고의 인재를 누가 끌어모으느냐가 승패를 가른다. 혁신의 역사는 개방된 연구 플랫폼의 역사였다. 근대 과학기술의 기틀이 마련되던 17세기, 영국 왕립학회는 국적과 신분을 초월한 석학들이 지식을 공유하며 과학혁명을 이끈 공간이었다. 오늘날 반도체 분야에서는 벨기에 IMEC와 미국 반도체연구조합(SRC)이 그 역할을 맡고 있다. 세계 유수의 반도체 기업과 대학, 연구기관이 함께 미래 기술을 개발하는 이들 연구 플랫폼에는 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 한국 기업들도 참여하고 있다. 첨단기술 경쟁에서 개방형 연구 생태계가 얼마나 중요한지를 보여 주는 사례다. 한국은 경제뿐 아니라 과학기술과 문화 전반에서 세계의 핵심 국가로 자리매김했다. 반도체 분야에서 한국 기업에서의 연구개발 경험은 국제적으로 높은 평가를 받는다. 하지만 정작 이들을 끌어안고 성장시킬 플랫폼은 부족하다. 치열한 기술경쟁을 벌이고 있는 기업 연구소는 엄격한 보안과 단기 사업 목표에 집중할 수밖에 없고, 대학과 정부출연연구기관은 막대한 투자가 필요한 첨단 반도체 연구를 독자적으로 감당하기 어렵다. 세계 최고 인재들이 모여들 연구 허브가 없는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 막대한 성과를 거두고 있는 지금이야말로 미래를 위한 전략적 투자를 시작할 적기다. 정부, 기업, 대학, 출연연이 참여하는 한국형 반도체 종합연구소를 설립해야 한다. 특정 기업을 지원하기 위한 조직이 아닌 대한민국 반도체 생태계 전체를 위한 전략 자산이자 미래 세대를 위한 투자다. 차세대 메모리, AI 반도체, 첨단 패키징, 반도체 제조 공정 등 국가 전략기술을 공동으로 개발하고, 세계 최고 수준의 연구 장비와 인프라를 공유하는 개방형 플랫폼이 되어야 한다. 종합연구소의 성공은 개방성과 생태계의 다양성에 달려 있다. 중요한 것은 조직이나 건물이 아니라 운영 방식이다. 대기업과 스타트업, 팹리스와 파운드리, 소재·부품 기업, 대학과 연구기관이 자유롭게 협력하는 생태계를 만들어야 한다. 연구 성과를 공유하고 협력할 수 있는 구조가 갖춰질 때, 혁신은 가속된다. 이 연구소가 성공적으로 자리잡는다면 효과는 기술 개발에만 그치지 않는다. 그 자체로 세계 인재를 끌어들이는 강력한 자산이 된다. 세계 최고의 인재는 높은 연봉만으로 움직이지 않는다. 자신의 연구가 세계를 바꿀 수 있다는 확신, 최고 수준의 연구 환경, 국경을 넘어 협력할 수 있는 개방성이 있을 때 비로소 모여든다. 이러한 조건을 갖춘 연구소는 단순한 연구기관을 넘어 대한민국 반도체 경쟁력을 지탱하는 핵심 인프라가 될 것이다. 한국은 세계 최고의 반도체 생산국 가운데 하나다. 생산 강국에서 연구 강국으로 도약하지 못하면 오늘의 성과는 오래가지 못한다. AI 시대의 반도체 패권은 공장에서만 결정되지 않는다. 사람과 지식이 모이는 곳, 지금이 바로 대한민국이 그 중심을 만들어야 할 때다. 장준연 한국과학기술연구원(KIST) 부원장

인공지능(AI) 경쟁이 개별 기업의 기술력을 넘어 공급망과 혁신 생태계의 경쟁으로 확대되면서 삼성도 상생 전략을 한 단계 고도화하고 있다. 협력회사의 경쟁력을 높이는 데 그치지 않고 스타트업과 미래 인재까지 연결하는 생태계를 구축해 AI 시대의 지속 가능한 성장 기반을 마련하겠다는 전략이다. AI 산업은 반도체와 소프트웨어, 소재·부품·장비, 제조기술이 유기적으로 연결되는 산업이다. 기술 변화 속도가 빨라질수록 대기업뿐 아니라 협력회사와 스타트업, 연구기관까지 함께 성장하는 생태계가 경쟁력을 좌우한다. 삼성이 상생 전략을 자금 지원 중심에서 기술 혁신과 개방형 혁신, 인재 육성으로 확대하는 것도 이러한 산업 환경 변화를 반영한 행보다. 상생 전략의 출발점은 협력회사다. 삼성전자는 올해 생활가전·모바일(DX·디바이스 경험)부문과 반도체(DS·디바이스 경험)부문에서 각각 ‘2026년 상생협력 데이(DAY)’를 열고 협력회사들과 중장기 사업 전략 및 기술 로드맵을 공유했다. AI 전환과 공급망 재편이 빨라지는 상황에서 협력회사와 기술 방향을 함께 논의하고 제조 혁신 방안을 모색하기 위한 자리다. 노태문 삼성전자 대표이사 사장은 DX부문 행사에서 제조와 품질 전반의 AI 전환과 스마트팩토리 구축을 함께 추진하겠다고 밝혔고, 전영현 삼성전자 대표이사 부회장도 반도체 기술 경쟁력은 협력회사와의 긴밀한 협력에서 나온다며 동반성장을 강조했다. AI 시대에는 협력회사까지 포함한 공급망 전체의 경쟁력이 기업 경쟁력을 좌우한다는 판단이 반영된 것이다. 지원 방식도 자금 지원을 넘어 기술과 인력 양성으로 확대되고 있다. 삼성전자는 상생펀드를 통해 3차 협력회사까지 자금을 지원하고 있으며 삼성디스플레이와 함께 1조원 규모의 ESG(환경·사회·지배구조) 펀드도 운영하고 있다. 중소벤처기업부와는 500억원 규모의 공동투자형 기술개발사업을 추진하고, 지난해까지 약 2500건의 특허를 중소기업에 무상 이전했다. 반도체 소재·부품·장비 기업에는 생산 인프라와 패턴 웨이퍼를 제공해 제품 검증과 사업화를 지원하고, AI와 ESG, 자동화 교육을 통해 제조 경쟁력 향상도 돕고 있다. 단순한 비용 지원이 아니라 협력회사가 자체 기술력과 생산성을 높여 글로벌 공급망 변화에 대응할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춘 것이다. 실제 AI 기반 센서 개발과 반도체 소재 국산화, 탄소 저감 등 기술 혁신 성과를 낸 협력회사들이 올해 우수 사례로 선정됐다. 상생은 협력회사에만 머물지 않는다. 삼성전자는 2012년 사내벤처 프로그램 ‘C랩 인사이드’를 시작한 데 이어 2018년부터는 외부 스타트업을 지원하는 ‘C랩 아웃사이드’를 운영하며 개방형 혁신 생태계를 확대하고 있다. 현재까지 육성한 사내벤처와 스타트업은 959개에 달한다. 올해 세계 최대 정보기술(IT)·가전 전시회 CES에는 AI와 로봇, 디지털 헬스 분야 C랩 스타트업 15개사가 참가해 글로벌 시장 진출과 투자 유치에 나섰다. 삼성은 기술과 사업 인프라를 스타트업과 공유하며 혁신 기술이 시장으로 이어질 수 있도록 지원 범위를 넓혀가고 있다. 미래 경쟁력의 기반인 인재 육성도 같은 흐름이다. 삼성은 ‘함께가요 미래로! Enabling People’이라는 사회공헌 비전 아래 삼성청년SW아카데미(SSAFY), 삼성드림클래스, 삼성희망디딤돌, 삼성푸른코끼리 등을 운영하며 청년과 청소년의 디지털 역량과 자립을 지원하고 있다. AI 산업의 경쟁력이 결국 우수 인재 확보와 교육에서 시작된다는 판단 아래 사회공헌을 미래 산업 기반을 만드는 투자로 확대하고 있는 것이다. 이 같은 상생 노력은 외부 평가에서도 성과를 인정받고 있다. 삼성전자는 지난해 동반성장위원회의 동반성장지수 평가에서 국내 기업 최초로 14년 연속 최우수 등급을 받았다. 단순히 협력회사를 지원하는 수준을 넘어 산업 생태계 전반의 경쟁력을 함께 끌어올리는 구조를 만들었다는 점에서 의미가 있다는 평가다. AI 시대의 경쟁이 기술 혁신뿐 아니라 공급망과 스타트업, 인재가 함께 성장하는 생태계 구축으로 확대되는 가운데 삼성은 상생을 미래 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 전략으로 구체화하고 있다.

부산을 고령자 친화 기술(에이지 테크) 실증과 사업화 거점으로 육성하는 사업이 본격적으로 추진된다. 부산시와 부산정보산업진흥원은 최근 하하센터 동구점에서 ‘해양문화도시 기반 에이지테크 실증 거점 조성 사업’의 착수보고회를 개최했다고 15일 밝혔다. 이 사업은 2030년까지 5년간 국·시비 270억원을 투입해 초고령사회에 대비한 인공지능(AI) 기반 실버산업을 육성하고 부산을 실증·사업화 거점으로 만드는 것을 목표로 한다. 이번 사업을 통해 기업·수요처·시민이 참여하는 개방형 실증 생태계를 조성하고 건강 관리에 한정됐던 에이지테크 적용 범위를 여가, 교육, 금융, 음식, 사회참여 등 고령자 생활 전반으로 확장할 계획이다. 올해 진흥원은 수요처 등과 함께 20개 과제 실증을 추진한다. 진흥원은 팬스타 크루즈, 시그니엘, 라우어 시니어타운 등 생활밀착형·해양관광 특화 실증 수요처 32곳을 확보했다. 또 일본 오카야마 의료기관을 실증 협력처로 확보해 부산에서 검증한 에이지테크 서비스가 세계 시장으로 진출하는 발판으로 삼을 계획이다.

서울 용산전자상가 나진상가 17·18동 일대가 신산업 업무시설과 시민 개방공간, 입체보행 네트워크를 갖춘 복합거점으로 탈바꿈한다. 2027년 착공해 2030년 완공을 목표로 한다. 15일 서울시는 전날 열린 제11차 건축위원회에서 ‘용산전자상가지구 특별계획구역8 신축공사’의 건축심의를 통과시켰다고 밝혔다. 용산구 한강로2가 15-2번지 일대에 지하 9층~지상 26층, 연면적 약 15만 5000㎡ 규모의 업무시설과 근린생활시설, 운동시설 등을 조성하게 된다. 대상지는 1969년 사용승인을 받은 나진상가 17·18동과 1988년 사용승인을 받은 용산주차빌딩 부지다. 서울시는 이 사업을 통해 기존 전자상가의 산업적 정체성을 유지하면서 인공지능(AI)·정보통신기술(ICT) 중심의 신산업 업무공간을 조성해 용산국제업무지구와의 연계를 강화할 계획이다. 저층부에는 근린생활시설과 개방형 라운지 등 시민과 입주자가 함께 이용할 수 있는 공간을 배치하고, 상부에는 신산업 업무공간을 조성한다. 또 청파로와 용산역을 잇는 공중보행로와 건물 내부를 연결하는 브리지를 설치해 보행 동선을 개선할 계획이다. 공공기여시설로는 공영주차장과 서울시 보훈회관이 들어선다. 연면적 약 2만㎡ 규모의 공영주차장에는 400면 규모의 주차공간과 자전거 관련 시설, 장애인콜택시 차고지 등이 조성된다. 서울시 보훈회관은 분산돼 있던 국가유공자와 보훈 단체를 한곳에 모아 공공서비스 기능을 강화할 예정이다. 명노준 시 주택실장은 “노후한 전자상가 일대가 보행·녹지공간과 미래산업 기반을 갖춘 새로운 도시 거점으로 거듭날 것”이라고 밝혔다.