정부가 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)’ 사업에서 2개 정예팀을 최종 선발한다는 기존 계획을 예정대로 진행한다. 이후 내년부터 AI 모델 정책을 글로벌 최상위급 모델을 개발하는 ‘프런티어 AI’와 기존 독파모를 산업·연구 현장에 확산시키는 ‘AI 생태계 확대’ 두 축으로 재편한다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 지난 2일 서울 무교동 NIA 빌딩에서 독파모 설명회를 열고 “예정대로 ‘톱2’를 결정할 것”이라며 “독파모는 계속돼야 하고, 계속될 것”이라고 거듭 강조했다. 최근 정부가 대규모 프런티어AI 개발 사업을 추진하면서 독파모가 중단 논란에 휩싸이자 진화에 나선 것이다. 류 차관은 “독파모를 프런티어 모델 개발 트랙과 산업 현장 확산 트랙으로 재설계하고 있다”며 “최종 선정되는 두 기업에 인센티브를 주는 방안도 고려하고 있다”고 설명했다. 구체적으로는 내년 2월 중순경 독파모 3차 단계평가를 거쳐 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 중 2개 팀을 선정한다. 독파모는 국내 기업이 자체 AI 파운데이션 모델을 개발하도록 정부가 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등을 지원하는 사업으로, 지난해 5개 정예팀을 선정한 뒤 단계평가를 거쳐 현재 3개 팀이 남았다. 다만 지원 규모와 방식은 달라질 전망이다. 기존 계획은 최종 두 팀에 GPU 1000개를 각각 지원하는 방식이었지만, 글로벌 AI 기술 발전 속도가 당초 예상보다 훨씬 빨라진 만큼 자원의 집중이 필요하다는 것이 과기정통부의 판단이다. 이에 정부는 ‘최고 성능’ 프런티어AI 개발에 대규모 자원을 투입한다. 과기정통부는 내년도 예산안에서 프런티어 AI 모델 개발 지원을 위해 4조 7000억원을 편성했다. 세부적으로는 엔비디아의 고성능 GPU ‘베라루빈’ 1만장 구매에 3조 9000억원, AI 학습용 데이터 구매에 8000억원, 해외 우수 연구자 20명 유치에 250억원이 책정됐다. 기존 독파모의 산업 현장 확산도 추진한다. 글로벌 최고 성능을 놓고 경쟁하는 것과 별개로 제조·금융·공공·보안 등 실제 산업에서 쓸 수 있는 국산 AI 모델을 키우겠다는 취지다. 정부는 또 이미 구매했거나 입고 예정인 GPU 약 2만 9000장의 내년도 배분 계획도 연말까지 확정할 예정이다. 한편 정부는 ‘정책 일관성 부재 논란’에는 “(AI 개발 상황이) 예측하기 매우 어려웠다”며 “올해와 같은 상황을 어떤 전문가가 예측할 수 있었겠나”라고 반문했다.

국가대표 인공지능(AI) 모델을 육성하기 위해 추진된 ‘독자 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트가 재편된다. 특수목적법인(SPC)을 설립해 여러 기업이 현재 기술 수준에서 가장 앞선 최첨단 범용 AI인 ‘프런티어급 모델’을 공동 개발하는 방식으로 전환을 검토한다. 과학기술정보통신부 관계자는 28일 “독파모 프로젝트가 성과는 있었지만 최근 엔트로픽이 공개한 ‘미토스’를 봤을 때 다른 방식으로 AI 모델을 고도화할 필요성이 있다는 인식이 정부 내에 있었다”며 이렇게 말했다. 미국·중국의 최상위 AI와 성능 격차를 좁히는 데 현재 방식으로는 한계가 있다는 판단이 깔린 것이다. 앞서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관도 독파모 방식에 대한 근본적인 재검토가 필요하다며 프런티어 AI 모델을 확보하기 위한 새로운 방안을 강구하겠다고 밝힌 바 있다. 이에 과기정통부는 복수 기업의 개발 역량과 자원을 하나의 프런티어 AI 개발에 집중하는 방안인 SPC 방식을 검토하고 있다. 정부 관계자는 “독파모를 하던 기업들이 프론티어 모델 고도화 쪽으로도 참여할 것으로 보고 있다”면서 “독파모로 축적한 노하우를 바탕으로 기술 개발에 속도를 내자는 취지다. 새로운 기업들도 도전 가능하도록 문을 열어둘 것”이라고 설명했다. 기존 독파모 프로젝트는 내년 초까지 진행되는 3차 평가 이후 프런티어 AI 모델 프로젝트에 편입되는 방식으로 개편될 전망이다. 당초 독파모는 기업 간 경쟁을 통해 고성능 그래픽처리장치(GPU) 자원을 단계적으로 몰아서 지원하는 방식으로 설계됐다. 하지만 여러 기업을 경쟁시켜 단계적으로 후보를 줄이던 기존 방식은 최종 팀을 선정하기까지 단계별 평가에 시간이 걸리는 데다 초기에는 GPU가 여러 기업에 분산돼 급변하는 프런티어 AI 경쟁을 따라잡기 어렵다는 한계가 있었다. 실제 정부는 지난해 8월 국대 AI 공모를 통해 기업 5곳을 선발했지만, 3차례 평가를 거쳐야 하는 탓에 아직까지 최종 2팀을 추리지 못했다. 지난 8월 2차 평가에서 SK텔레콤·업스테이지·LG AI 연구원이 살아남은 상태다. 다만 정부의 프로젝트 전환을 두고서는 공정성 논란도 작용한 것이 아니냐는 해석이 나온다. 2차 평가 당시 AI 스타트업 모티프테크놀로지스가 글로벌 AI 평가 기관인 아티피셜애널리시스 벤치마크에서 1등을 했지만 종합 점수에서 4위로 탈락해 논란을 빚은 바 있다. 한편 정부는 내년부터 최상위 AI 모델 및 기술 확보에 5조 5937억원을 투입할 계획이다. 과기정통부 관계자는 “엔비디아의 최신 GPU ‘베라루빈’ 1만장 확보에만 3조 8500억원을 배정했다”고 밝혔다.

최근 미국 프런티어 모델을 거의 따라잡은 성능과 증류 논란으로 유명해진 문샷 AI의 키미 K3나 지난해 AI 시장에 큰 충격을 몰고 온 딥시크와 비교해서 알리바바의 Qwen은 상대적으로 대중적 인지도는 낮은 편입니다. 하지만 누구나 다운로드 해 사용할 수 있는 개방형 LLM 모델 가운데서 Qwen 3.8 시리즈는 모델 크기 대비 높은 성능으로 많은 사용자를 확보한 상태로 만만치 않은 기술력을 자랑하는 회사이기도 합니다. 여기에 중국 AI 회사 가운데서는 일찍부터 AI 하드웨어에 많은 투자를 해 자체 플랫폼을 구축하고 있는 회사이기도 합니다. 이런 점에서 알리바바는 자체 모델인 제미나이와 AI 가속기인 TPU를 지닌 구글과 상당히 유사한 전략을 지닌 회사이기도 합니다. 최근 알리바바는 5조에서 10조개 파라미터 규모의 차세대 Qwen 모델을 개발하겠다고 밝혔습니다. 더 중요한 것은 이런 대형 모델을 훈련하고 서비스할 수 있는 자체 AI 가속기 ‘젠우 V900’을 공개했다는 점입니다. 지난 22일 항저우에서 열린 압사라 콘퍼런스에서 공개한 알리바바의 젠우 V900은 216GB의 메모리를 탑재하고 있으며 전 세대인 M890의 3배의 성능을 지니고 있습니다. 구체적인 성능은 아직 공개하지 않았는데, FP16 기준으로 3배라면 1.8 PFLOPs의 성능을 지닌 것으로 추정됩니다. 여기에 FP8/FP4 연산도 지원한다고 밝혔습니다. 아무튼 대략적인 수치를 감안하면 알리바바의 젠우 V900은 엔비디아의 베라 루빈(FP4 기준 50 PFLOPs)과 비교해 성능은 낮은 편입니다. 하지만 엔비디아 칩을 수입하기 힘든 알리바바 입장에서는 자체 개발이 필수적인 상황입니다. 그리고 사실 중국 내에서 경쟁 상대인 화웨이 어센드 칩과 비교해서 크게 낮은 성능이라고 할 수 없는 수준이기도 합니다. 일단 젠우 V900 칩을 계획대로 양산해서 목표처럼 20GW 급 데이터 센터를 2032년까지 구축할 수 있다면 알리바바는 나름 승산이 있다고 보고 있습니다. 중국 AI 모델의 특징은 상대적으로 적은 연산 자원을 이용해서 높은 성능을 낼 수 있게 한 데 있습니다. 미국이 제재로 칩 수급이 어려운 상황에서 내놓은 여러 고육지책이 지금은 오히려 큰 무기가 되고 있는 셈입니다. 최신 Qwen 모델은 활성 파라미터 크기를 줄여 연산 부담을 더는 MoE(Mixture of Experts) 기법은 물론이고 ‘N-gram 임베딩’처럼 AI 가속기의 메모리 부담까지 덜어주는 최신 기법을 사용해 연산 자원 대비 높은 성능을 보여주고 있습니다. 따라서 50만 개의 V900 칩을 실제로 양산해 대규모 AI 데이터 센터를 구축할 수만 있다면 앞으로 AI 경쟁에서 연산 자원 확보에 어려움을 겪는 딥시크나 키미 K3보다 유리한 고지를 차지할 수 있습니다. 물론 하이퍼스케일러가 되기 위해서는 AI 가속기 만으로는 불가능합니다. 한 개의 기속기에서 10조 개의 파라미터를 돌릴 순 없기 때문입니다. 젠우 V900 가속기는 알리바바의 ICN 스위치 패브릭을 통해 약 1.2TB/s의 칩 간 인터커넥트 속도를 제공합니다. 그리고 지우(Panjiu) 슈퍼노드 서버(V900 + ICN 스위치 기반), 이톈(Yitian) CPU를 포함한 자체 맞춤형 랙 스케일 솔루션을 개발하고 있습니다. 다만 중국 내 반도체 수급 상황도 쉽지 않다는 점을 생각하면 순조롭게 캐파 확장에 성공할 수 있을진 미지수입니다. 최대 50만 개의 V900 가속기는 108페타바이트의 HBM 메모리를 의미합니다. 다만 중국 내 고성능 반도체와 고대역폭 메모리 공급이 빠듯한 상황이어서, 계획대로 50만 개 규모로 양산해 대규모 데이터센터를 구축할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 물론 이런 어려움을 극복하고 알리바바가 대규모 데이터센터, 자체 AI 가속기, 자체 LLM까지 완성한다면 AI 수직 계열화에 한 발 더 다가가며 입지를 크게 강화할 수 있을 것입니다. 알리바바는 젠우 V900의 출시 시점을 내년 1분기로 밝혔습니다. 알리바바가 어떤 결과를 겨두게 될지 주목됩니다.

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

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.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 앞으로 그래픽처리장치(GPU) 40만개가 추가로 가동될 것이라고 예고했다. 오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’ 학습에 이미 블랙웰 GPU 10만개 이상이 투입된 데 이어 AI 개발에 동원되는 반도체 규모가 수십만개 단위로 커지고 있다. AI 가속기에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM) 수요도 덩달아 늘면서 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 실적 기대도 높아지고 있다. 황 CEO는 6일(현지시간) 엑스(X)에 아스트라가 10만개 이상의 블랙웰 GPU로 학습됐다며 “범용인공지능(AGI)이 도래했다”고 평가했다. AGI는 인간이 수행하는 대부분의 지적 업무를 폭넓게 해낼 수 있는 수준의 AI를 뜻한다. 이어 “앞으로 40만개의 GPU가 추가로 가동될 것”이라고 밝혔다. 40만개의 구체적인 투입처와 가동 시점은 밝히지 않았다. GPU 성능이 빠르게 향상되는 ‘황의 법칙’이 이어지고 있지만 성능 개선이 수요를 줄이기는커녕 더 큰 모델과 더 많은 연산을 불러오며 외려 GPU와 HBM의 수요가 커지는 상황이다. GPU 투입량 증가는 곧 HBM 수요 확대와 연결된다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 대량의 데이터를 빠르게 주고받도록 만든 메모리로, 블랙웰을 비롯한 AI 가속기에 필수적으로 탑재된다. AI 데이터센터 투자가 급증하면서 HBM 생산량도 빠르게 늘고 있지만 수요 증가 속도를 따라잡기에는 부족하다는 전망이 우세하다. 트렌드포스는 내년 HBM의 총 메모리 용량 기준 출하량이 올해보다 50~60% 늘어나도 공급 부족이 이어질 것으로 내다봤다. 트렌드포스에 따르면 엔비디아는 차세대 ‘루빈 울트라’에 당초 검토하던 12단 HBM4E뿐 아니라 적층 수를 낮춘 8단 HBM4E와 8·12단 HBM4 등 여러 구성을 검토하고 있다. 내년 D램 공급 부족과 고적층 HBM4E의 초기 수율, 인증 일정 등을 고려해 한정된 메모리로 더 많은 GPU를 생산하기 위한 선택지를 넓히고 있다는 분석이다. 엔비디아가 GPU당 HBM 탑재량까지 조정하는 방안을 검토하는 것은 HBM 공급 압박이 그만큼 크다는 의미이기도 하다. AI 인프라 투자가 수십만개의 GPU를 추가로 흡수하는 상황에서는 이런 조정이 전체 HBM 수요 감소로 이어지기보다 GPU 공급 확대를 뒷받침할 가능성이 크다. 수요 확대의 직접적인 수혜가 예상되는 곳은 삼성전자와 SK하이닉스다. 카운터포인트리서치가 지난 3일 발표한 자료에 따르면 올해 2분기 글로벌 HBM 시장에서 SK하이닉스는 매출 기준 점유율 50%로 1위를 차지했고 삼성전자는 1분기 21%에서 33%로 점유율을 높였다.

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

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

허블 우주망원경이 100년 동안 관측할 범위를 한 달만에 관측할 수 있는 최신형 우주망원경이 발사됐다. 미국 항공우주국(NASA)은 30일 오전 7시26분(한국시간 30일 오후 8시 26분) 플로리다주 케네디 우주센터에서 ‘낸시 그레이스 로먼 우주망원경’ 발사에 성공했다고 밝혔다. 로먼 망원경은 허블, 제임스 웹에 이어 미국이 발사한 3번째 우주망원경이다. 개발 기간 10년, 개발비 약 43억 달러(약 5조 9362억원)이 투입됐다. 재미있는 점은 9·11 테러 이후 국가정찰국(NRO)이 만들던 정찰 위성을 나사가 넘겨받아 우주망원경으로 개조했다는 것이다. 그 덕분에 애초 내년 5월 발사 예정이었으나 9개월 가량 앞당길 수 있었다. 로먼 우주망원경은 길이 12.7m, 폭 4m로 허블 우주망원경과 비슷한 크기이고 반사 거울의 지름도 2.4m로 허블과 같다. 그렇지만 허블 망원경보다 1000배 이상 빠른 관측 능력을 갖췄고 시야각은 최소 100배 넓은 300메가픽셀 카메라를 탑재했다. 로먼 우주망원경의 광시야 관측기는 대형 적외선 검출기 18개를 모자이크처럼 배열해 우주를 촬영하게 된다. 로먼 우주망원경이 관측 활동을 하는 최종 목적지는 지구에서 태양 반대쪽으로 약 150만㎞ 떨어진 제2라그랑주점(L2)이다. 라그랑주점은 지구와 태양의 중력이 공전운동을 하는 우주선의 원심력과 균형을 이뤄 안정적 궤도를 유지할 수 있는 위치다. 특히 L2는 지구가 햇빛을 가려주기 때문에 천체 관측이 훨씬 용이하다. 지구와 달 사이 거리인 38만 5000㎞보다 4배 정도 먼 L2에는 제임스 웹 우주망원경(JWST)이 2022년부터 자리 잡고 임무를 수행 중이다. JWST가 멀리 있는 천체 하나하나를 자세히 들여다보는 역할을 하고 로먼 우주망원경은 하늘의 넓은 부분을 한꺼번에 찍는 역할을 하는 것이다. 로먼 우주망원경은 지구 궤도를 돌며 1차 기기점검을 마친 뒤 3개월 정도의 여정을 거쳐 목표 궤도에 안착한 뒤 내년 초 첫 관측 사진을 전송할 예정이다. 과학자들이 로먼 우주망원경에 기대하는 것은 우주 가속 팽창의 원인으로 지목되는 암흑 에너지, 우주에 구조를 제공하지만 눈에는 보이지 않는 암흑 물질과 관련된 새로운 데이터 확보다. 이와 함께 태양계 밖 외계 행성 탐사 과제도 수행하게 된다. 지금까지 발견한 외계 행성은 6000여 개인데 로먼 우주망원경은 3중 추적 기술로 지금보다 40배나 더 많이 찾을 것으로 나사는 기대하고 있다. 로먼 우주망원경은 1960년대 나사 최초 수석 천문학자인 낸시 그레이스 로먼(1925~2018) 박사의 이름을 딴 것이다. 로먼 박사는 망원경의 관측 범위를 넓히기 위해서는 대기층을 벗어나 지구 궤도에서 우주 관측 필요성을 강조해 우주망원경 프로그램을 세우는 데 기여해 ‘허블 우주망원경의 어머니’로 불렸다. 칠레 베라 루빈 천문대가 처음으로 여성 천문학자의 이름을 딴 것처럼 우주망원경에 여성 과학자 이름이 붙은 것은 이번이 처음이다.

엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 13분기 연속 사상 최대 매출을 기록했다. 내년에도 시장 예상을 뛰어넘는 성장을 자신하면서 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스의 호황도 이어질 전망이다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(올해 5~7월) 매출이 962억 2000만 달러(약 133조 2000억 원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 영업이익은 124% 증가한 637억 3000만 달러(약 88조 3000억원)였고, 순이익은 126% 늘어난 596억 9000만 달러, 데이터센터 매출은 117% 증가한 890억 달러로 모두 사상 최대였다. 엔비디아는 다음 회계연도 매출 증가율을 시장 전망치 45%를 크게 웃도는 약 70%로 제시했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI는 변곡점에 도달했으며 이제 연산자원은 매출”이라며 AI 투자 확대가 이어질 것으로 자신했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’ 양산이 본격화하면서 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 더 커질 전망이다. 엔비디아의 공급·설비 약정액은 한 분기 만에 1190억 달러에서 2790억 달러로 두 배 이상 늘었고, 회사는 주로 메모리 조달과 관련됐다고 밝혔다. 메모리 가격 상승은 엔비디아에는 원가 부담이지만 삼성전자와 SK하이닉스에는 실적 개선 요인이다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 조달 비용 증가로 매출총이익률이 2분기 75%에서 4분기 71~72%까지 낮아질 것으로 내다봤다. 반면 국내 메모리 업체는 HBM4 출하 확대와 D램 가격 상승에 힘입어 가격 협상력을 이어갈 가능성이 크다. 메모리 수요에 대한 기대가 커지면서 이날 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 1.72%, 2.49% 상승했다. 장 초반에는 각각 3.63%, 5.92% 급등했다. 코스피는 1.53% 오른 6912.37에 마감했다. 황 CEO는 또 구글·아마존 등 빅테크의 자체 AI 칩(ASIC)이 특정 작업에 초점을 맞춘 반면 엔비디아는 여러 클라우드에서 활용할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다고 강조했다. 한편 디인포메이션은 이날 엔비디아가 오픈소스 AI 모델 플랫폼인 ‘허깅페이스’를 129억 달러(약 18조원)에 인수하기로 했다고 보도했다. 오픈소스 AI 생태계의 영향력을 넓히고 허깅페이스의 클라우드를 자사 컴퓨팅 판매 채널로 활용하려는 포석으로 풀이된다.

엔비디아가 시장 전망을 웃도는 2분기 실적을 내놓고 다음 회계연도에도 가파른 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’이 본격 양산에 들어간 데다 AI 수요가 일부 빅테크를 넘어 여러 AI 연구소와 스타트업, 피지컬 AI 등으로 넓어지고 있다는 판단에서다. 다만 급등하는 메모리 가격은 수익성에 부담을 주고 있고, 엔비디아의 대규모 AI 투자를 둘러싼 ‘순환금융’ 논란도 이어지고 있다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(5~7월) 매출이 962억 2100만 달러로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 시장 예상치 약 923억 달러를 웃돌았다. 핵심인 데이터센터 매출은 890억 달러로 117% 늘었고 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 전망치 2.09달러를 넘어섰다. 3분기 매출 전망치도 1080억 달러로 시장 예상치 약 1042억 달러보다 높게 제시했다. 중국 데이터센터용 컴퓨팅 매출은 전망에 반영하지 않았다. “AI가 변곡점”…베라 루빈 본격 양산시장 관심은 이미 그 이후의 성장세로 옮겨갔다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 이날 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 팩트셋이 집계한 시장 전망치인 약 45%를 크게 웃돈다. 공급 부족이 이어지는 상황에서도 AI 컴퓨팅 수요가 계속 늘어날 것으로 본 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “AI는 이제 유용한 일을 하고 있고 토큰은 생산성과 수익을 만들어내고 있다. 이제 컴퓨팅이 곧 매출”이라고 말했다. 이어 “지난해 이맘때는 한 곳의 연구소가 투자를 이끌었지만 지금은 새로운 AI 연구소와 스타트업이 생겨나고 여러 프런티어 연구소가 동시에 확장하고 있다”고 강조했다. AI 투자가 정점을 지났다는 우려와 달리 실제 AI 활용처와 고객층이 함께 넓어지고 있다는 설명이다. 차세대 AI 플랫폼 베라 루빈도 본격 양산에 들어갔다. 코어위브와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네비우스에서 이미 베라 루빈 기반 랙이 가동되고 있다. 황 CEO는 “AI 인프라 구축이 전속력으로 진행되고 있다”며 “현재 본격 양산 중인 베라 루빈은 바로 이 순간을 위해 만들어졌다”고 말했다. 블랙웰에 이어 새 플랫폼을 빠르게 투입해 급증하는 AI 연산 수요를 따라잡겠다는 전략이다. 메모리값 급등에 수익성 압박하지만 메모리 가격 급등은 엔비디아에도 부담이 되고 있다. AI 서버용 HBM(고대역폭메모리)과 D램 수요가 급증하면서 메모리 확보 비용이 크게 늘었기 때문이다. 2분기 매출총이익률은 75.0%였지만 엔비디아는 3분기에는 74.0%±0.5%포인트로 낮아질 것으로 예상했다. 콘퍼런스콜에서는 메모리 가격 상승 등의 영향으로 매출총이익률이 2027회계연도 4분기 71~72% 수준까지 내려간 뒤 2028회계연도에는 72~73%로 회복할 것으로 내다봤다. 원가 상승에 대응해 제품 가격도 올릴 계획이다. 엔비디아는 다음 회계연도 1분기부터 가격 인상을 추진할 방침이다. 앞서 블룸버그는 베라 루빈과 그레이스 블랙웰 기반 AI 서버의 내년 초 출하 가격이 15% 이상 오를 수 있다는 통보를 주요 고객사들이 받았다고 보도했다. 메모리 종류와 탑재량에 따라 인상 폭은 달라질 전망이다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스에는 긍정적인 신호다. 베라 루빈 생산이 늘수록 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 함께 커진다. 엔비디아는 메모리를 중심으로 공급망 확보를 위한 구매 약정도 크게 늘렸으며 공급 제약이 2028회계연도까지 이어질 것으로 보고 있다. 메모리 업체가 가격과 물량 협상에서 우위를 이어갈 수 있는 환경인 셈이다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 차세대 메모리 공동 개발을 위한 다년간 기술 협력도 발표했다. ‘순환금융’ 논란엔 “전략적 투자”엔비디아의 자금 지원이 AI 칩 수요를 스스로 만들어내는 것 아니냐는 ‘순환금융’ 논란도 이날 관심을 모았다. 엔비디아는 최근 AI 기업에 대한 지분 투자와 데이터센터 사업에 대한 신용 지원을 잇달아 확대하고 있다. 이와 별도로 아폴로와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR과 독립적인 금융 플랫폼을 만들어 장기간에 걸쳐 5000억 달러 이상의 제3자 자본을 AI 인프라에 끌어들이겠다고 밝혔다. 이 5000억 달러는 엔비디아가 직접 투자하는 자금이나 특정 고객에게 제공하는 단일 금융 약정은 아니다. 크레스 CFO는 콘퍼런스콜에서 이러한 자금 지원을 전략적 투자라고 설명했다. 오픈AI 등 선도 AI 기업이 컴퓨팅 자원 부족으로 성장에 제약을 받고 있는 만큼 자금과 인프라를 지원해 AI 생태계를 키우는 것이 엔비디아에도 도움이 된다는 것이다. 회사는 투자 자체에서 수익을 얻는 동시에 컴퓨팅 수요를 확대할 수 있다고 보고 있다. 다만 시장에서는 엔비디아의 금융 지원이 확대될수록 AI 칩 수요 가운데 얼마가 실제 최종 수요에서 나오고, 얼마가 금융 구조의 도움을 받고 있는지를 확인해야 한다는 경계도 이어지고 있다. 시장 반응은 긍정적이었다. 엔비디아 주가는 실적 발표 직후에는 방향을 잡지 못했지만 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 70% 성장 전망 등이 공개된 뒤 시간외 거래에서 4% 넘게 올랐다. 실적 자체뿐 아니라 베라 루빈 양산과 강한 AI 수요 전망이 투자자들의 우려를 누그러뜨린 것으로 풀이된다.

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

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 24일(현지시간) 인공지능(AI) 칩을 탑재한 위성을 내년 4분기에 발사한다고 밝혔다. 머스크 CEO는 이날 엑스에 올린 글에서 “내년 4분기 발사를 위해 우주에 최적화한 엔비디아의 ‘베라 루빈 NVL72 시스템’을 설계했으며 2028년에는 (AI 위성이) 상당한 규모가 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “우리의 설계는 기존 랙보다 훨씬 단순하고, 비용이 낮으며, 밀도가 높고, 가볍다”고 부연했다. 머스크는 AI 연산을 위성에서 처리하는 우주 데이터센터 구축을 구상하고 있다. 효율적이고 구조가 단순한 위성 형태의 데이터센터가 기존 데이터센터를 대체할 것이라는 주장으로, 지난 6월 스페이스X 상장을 앞두고 공개한 영상에서 태양광으로 구동되는 궤도 AI 데이터센터 구상을 설명한 바 있다. 당시 머스크는 “우주에 AI를 배치하는 비용이 지상보다 낮아지는 시점이 대부분 예상보다 훨씬 빨리 올 것이며, 2년 아니면 3년이면 될 것 같다”고 주장했다. 스페이스X는 우주 데이터센터용 위성 최대 100만기의 발사 승인을 연방통신위원회(FCC)에 신청한 상태다.

배우 한가인이 자녀 얼굴 공개에 대한 입장을 밝혔다. 한가인은 지난 20일 유튜브 채널 ‘자유부인 한가인’을 통해 영상에 종종 출연하는 아들과 딸에 대해 이야기했다. 한가인의 자녀들은 영상에 출연할 때마다 항상 얼굴이 가려진 모습이다. 제작진이 “저렇게 찍을 거면 뭐 하러 찍냐”는 댓글을 언급하자 한가인은 “아이들이랑 찍을 때 아이들 얼굴을 가리고 있다. 공개는 안 하고 있다”고 말문을 열었다. 한가인은 “아이들은 그렇게 출연하고 싶어 한다. 주기적으로 ‘엄마, 나는 언제 출연하냐’, ‘이런 콘텐츠 찍고 싶다’고 한다”고 말했다. 그러면서 한가인은 “근데 애들이 나중에 왜 내 얼굴 공개했냐고 할 수 있다. 지금은 본인 의사지만 나중에 영상을 다 지우게 되는 불상사가 생길 수 있다”고 전했다. 특히 아이들이 아직 미성년자인 것도 고려했다. 한가인은 “아직 어려서 지금의 선택을 아이들의 의지라고 하기에는 조금 어렵지 않을까 싶다”며 “당분간은 얼굴을 가리려고 한다. 그렇지만 본인들이 너무 같이 출연하고 싶어 해서 그렇게 하고 있는 점 양해 부탁드린다”고 덧붙였다. 범람하는 스타 육아 예능…자녀 ‘비공개’ 고수하기도연예인이 자녀와 함께 출연하는 콘텐츠는 이젠 흔한 예능프로그램 소재로 자리 잡았다. 여기에 유튜브나 인스타그램 등 1인 미디어가 대중화되면서 온라인상에 자녀들의 일상을 공개하는 스타들도 늘고 있다. 친근한 가족 일상을 공개하면서 대중에게 더 가까이 다가갈 수 있고, 또 자녀의 인기가 많아지면 광고 촬영으로 수익을 얻게 되기도 한다. 하지만 이런 상황에서도 자녀의 얼굴을 꽁꽁 숨기는 스타들도 있다. 실제 일반 대중 사이에서도 자녀의 개인정보를 온라인상에 과도하게 올리는 ‘셰어런팅’을 지적하는 목소리가 적지 않다. 부모가 얼굴이 알려진 연예인이라는 이유만으로 자녀까지 공개적인 삶을 살라고 강요할 수 없고, 또 부모가 유명인인 만큼 범죄에 악용될 가능성도 있기 때문이다. 래퍼 빈지노의 아내 미초바는 최근 유튜브 채널을 통해 “(아들의) 얼굴을 공개하지 않겠다”고 선언한 바 있다. 그는 “지금은 너무 귀여운 아기지만, 나중에 어른이 되었을 때 생각해야 한다”며 “루빈이한테 스스로 선택할 기회를 주고 싶다”고 전했다. 배우 김태희·비 부부도 딸의 얼굴을 공개하지 않겠다고 여러 차례 밝혀온 바 있다. 비는 지난 2019년 영화 ‘자전차왕 엄복동’ 개봉 당시 인터뷰에서 “예전만 해도 저의 아이는 이렇고 저의 식구는 이렇게 지내고 있다고 밝게 이야기할 수 있을 텐데 요즘 세상이 너무 무서워졌다. 아이가 너무 예쁘고 사실 공개도 하고 싶지만 그게 나중에 다 칼이 되어서 돌아오더라. 이건 안 되겠다고 생각해서 앞으로도 철저히 가족과 일은 벽을 치고 싶다”고 밝혔다. 쌍둥이 딸을 키우는 방송인 정형돈도 채널A ‘오은영의 금쪽상담소’에서 “나는 아이들을 노출하지 않았다. 그건 아이가 선택해야 한다고 생각했다”면서 “가족이 행복하다는 걸 아이를 이용해서 보여주면 안 될 것 같았다”고 자신의 생각을 밝혔다. 2020년생 자녀 일상을 공유하며 88만명의 구독자를 보유했던 유튜버 ‘진정부부’도 유튜브를 잠정 중단한 바 있다. 당시 진정부부는 유튜브 중단 이유에 대해 “유튜브를 하면서 아이가 점점 유명해지고 놀이터에 가더라도 모든 관심이 아이한테 쏠릴 때가 있다. 관심을 받아서 감사하지만 이게 아이 인격 형성에 나쁜 영향을 끼칠 수도 있다는 걱정을 했다”고 말했다. 그러면서 “지금은 저희가 아이 옆에 붙어있지만 나중에 아이가 혼자 등하교하는 시간이 생길 텐데 우리의 활동 반경이 노출되면 위험한 상황이 생길 수 있지 않나. 그런 게 많이 걱정됐다”고 덧붙였다. 이외에도 이민정·이병헌 부부, 백지영·정석원 부부 등은 유튜브나 SNS에 자녀와 함께 하는 일상 등을 공개하면서도 자녀 얼굴을 스티커나 모자이크 등으로 가리고 있다. 부모 10명 중 8명 “SNS에 자녀 게시물 올린 적 있다”‘셰어런팅’이란 공유(Share)와 양육(Parenting)을 합친 말로, 양육자가 아동 사진을 소셜미디어(SNS)에 올리는 행위를 뜻한다. 많은 부모들이 자녀의 사진을 온라인상에 올리고 있다. 2021년 국제 구호개발 NGO(비정부기구) 세이브더칠드런이 만 0~11세 자녀를 둔 우리나라 부모 가운데 최근 3개월 동안 SNS에 콘텐츠를 올린 경험이 있는 1000명을 대상으로 설문한 결과 86.1%가 ‘자녀의 사진이나 영상을 게시한 적이 있다’고 답했다. 이 가운데 35.8%는 게시물을 올릴 때 이용자 누구나 볼 수 있는 전체 공개로 설정했다. 비공개는 3.8%에 불과했다. 자녀의 사진이나 영상, 글을 게재할 때 당사자에게 이해를 구해본 적이 있다고 답한 부모는 44.6%에 그쳤다. 자녀 사진을 올리는 이유로는 63.9%가 ‘아이의 성장을 기록하기 위해서’를 꼽았다. ‘자녀의 귀여운 모습을 자랑하고 싶어서’(24.6%), ‘자녀의 근황을 친인척에게 알리기 위해’(10.6%)라는 응답이 뒤를 이었다. 하지만 자녀의 신상을 무분별하게 온라인상에 공개하는 것은 디지털 범죄의 출발점이 될 수 있다. 호주 사이버안전위원회는 소아성애 성향 범죄 사이트에 게재된 이미지의 절반가량이 부모가 SNS에 공유한 사진이었다고 밝힌 바 있다. 영국 금융기업 바클레이즈는 2030년 성인이 되는 아이들의 신분 도용 피해 중 3분의 2가 셰어런팅에서 비롯될 것이라 경고하기도 했다. 세이브더칠드런이 제작한 가이드라인에 따르면 부모는 자녀의 사진을 온라인상에 공개할 때 ▲아이의 미래에 대해 한 번 더 신중하게 생각하기 ▲아이에게 충분히 설명하고 ‘싫다’고 말할 기회 주기 ▲SNS 기업이 개인정보를 어떻게 이용하는지 확인하기 ▲아이의 개인정보가 새고 있지 않은지 주기적으로 검색하기 ▲아이의 이름 숨기기 ▲목욕 사진, 수영복 사진, 속옷 차림의 사진은 범죄 표적이 될 수 있으니 유의하기 ▲올린 게시물 주기적으로 삭제하기 등을 유념하는 것이 좋다.

외국인 거래 1년새 4배 증가JP모건 87명이 영업익 2698억국내 대형사보다 가파른 성장엔비디아 실적… 불장 시험대올 2분기 국내 증시가 가파르게 오르면서 외국인의 주식 거래를 중개하는 외국계 증권사들도 ‘불장’의 과실을 톡톡히 챙겼다. 외국인 거래대금이 1년 새 4배 이상으로 불어나자 주요 외국계 증권사의 순이익은 3배 넘게 뛰었다. 23일 금융투자협회에 따르면 JP모건과 골드만삭스, 메릴린치, UBS증권, 모건스탠리, 씨티그룹글로벌증권 등 6개 외국계 증권사의 올해 2분기 당기순이익은 총 6305억원으로 집계됐다. 지난해 같은 기간 2009억원보다 213.8% 늘어 1년 만에 3배 이상으로 불어났다. 올해 1분기 2702억원과 비교해도 133.3% 증가했다. 국내 증권사보다 증가 폭도 컸다. 국내 10대 대형 증권사의 2분기 순이익은 전년 동기 대비 141%, 전분기 대비 37% 증가했다. 외국계 6개사의 2분기 영업이익은 8289억원으로 전년 동기보다 220.7%, 전분기보다 134.4% 급증했다. 국내 증시 활황의 수혜가 외국계 증권사에 더 강하게 나타난 셈이다. 외국계 증권사의 배를 불린 원인 중 하나는 외국인의 ‘폭풍매매’다. 외국인은 국내 증권사를 통해서도 주식을 거래하지만 해외 기관과 헤지펀드 등은 JP모건이나 골드만삭스, 모건스탠리 등 글로벌 증권사를 주요 거래 창구로 활용한다. 외국인의 국내 주식 매매가 활발해질수록 주문을 중개하는 외국계 증권사의 브로커리지(위탁매매) 수익 기회도 커진다. 실제 2분기 유가증권시장에서 외국인이 사고판 주식은 총 1851조 9035억원에 달했다. 매수대금 880조 1227억원, 매도대금 971조 7808억원이다. 지난해 2분기 449조 4165억원과 비교하면 312.0% 급증했다. 불과 1년 사이 외국인 거래대금이 4배 이상으로 불어난 것이다. 가장 많은 돈을 번 곳은 JP모건이다. JP모건의 2분기 순이익은 2045억원, 영업이익은 2698억원에 달했다. 지난 6월 말 기준 국내 직원은 87명에 불과하지만 영업이익은 직원 1710명을 둔 메리츠증권(2457억원)을 웃돌았다. 골드만삭스도 1371억원의 순이익을 냈고 메릴린치와 UBS증권은 각각 982억원, 772억원을 기록했다. 3분기 들어 등락을 거듭하고 있는 국내 증시의 상승세가 이어질지는 이번 주가 분수령이다. 23일(현지시간) 개막하는 ‘핫칩스 2026’에서는 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 ‘루빈’이 공개되며, 26~27일에는 엔비디아와 마벨테크놀로지의 실적 발표가 이어진다. 엔비디아가 제품 세대교체 과정에서도 높은 총이익률을 유지할지가 관건이다. 나정환 NH투자증권 연구원은 “매출이 늘어도 마진이 훼손되면 AI 투자의 수익성 자체에 의문이 제기될 수 있다”고 말했다.

그레이스 블랙웰·베라 루빈에 적용서버용 메모리 수요 증가세 기대AI 인프라 투자비 부담 상승 변수 엔비디아의 인공지능(AI) 칩을 탑재한 서버 가격이 내년 초부터 15% 이상 오른다. 차세대 제품 출하를 앞두고 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 등 메모리 가격 상승분을 반영한 조치다. 메모리 가격 강세가 내년까지 이어질 가능성이 커지면서 삼성전자와 SK하이닉스의 실적 전망에도 힘이 실리고 있다. 블룸버그통신은 22일(현지시간) 마이크로소프트와 구글, 오라클 등에 서버를 공급하는 제조업체들이 최근 고객사에 가격 인상 계획을 전달했다고 보도했다. 현행 주력 제품인 ‘그레이스 블랙웰’과 차세대 ‘베라 루빈’을 탑재한 서버가 대상이다. 인상 폭은 가속기 세대와 메모리 구성에 따라 달라진다. 가격 인상의 주된 원인은 AI 서버에 들어가는 메모리 가격 급등이다. AI 가속기의 성능을 끌어내려면 그래픽처리장치(GPU)에 대량의 데이터를 빠르게 전달하는 HBM이 필수적이고, 서버용 D램도 일반 서버보다 많이 들어간다. 내년 출하분 가격 인상까지 예고한 것은 메모리 공급 부족이 단기간에 해소되기 어렵다는 판단을 반영한 것으로 풀이된다. 삼성전자와 SK하이닉스에는 판매가격 상승과 고부가 제품 확대가 모두 실적 개선 요인이다. HBM과 서버용 D램 가격이 오르면 같은 물량을 팔아도 매출이 늘어난다. 반도체는 공장과 장비 등에 들어가는 고정비 비중이 커, 가동률을 유지한 채 제품 가격이 오르면 매출보다 영업이익이 더 큰 폭으로 늘 수 있다. 엔비디아의 주요 HBM 공급사인 SK하이닉스는 베라 루빈 출하 확대에 따른 수혜가 예상된다. 삼성전자도 HBM 생산 확대와 함께 서버용 D램과 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)의 가격 상승이 실적 개선에 보탬이 될 전망이다. 구글과 아마존 등이 자체 AI 가속기를 늘리더라도 HBM과 서버용 메모리 수요는 이어질 가능성이 크다. 서버 가격 상승이 AI 인프라 투자비를 키우는 점은 변수다. 디인포메이션은 이번 인상으로 1GW급 AI 데이터센터의 구축비가 최소 50억 달러 늘어날 수 있다고 추산했다. 비용 부담으로 데이터센터 착공이나 장비 도입이 늦어지면 중장기 메모리 수요에도 영향을 줄 수 있다. 시장에서는 26일 발표되는 엔비디아의 2027회계연도 2분기(2026년 4월 27일~7월 26일) 실적에도 주목하고 있다. 시장은 매출 약 920억 달러, 주당순이익 2.09달러를 예상한다. 베라 루빈 공급 일정과 부품 가격 상승에 따른 수익성 변화, 주요 고객사의 AI 투자 계획이 삼성전자와 SK하이닉스의 내년 실적을 가늠할 핵심 지표가 될 전망이다.

블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 러시아 정유시설과 대형 상업 물류망을 겨냥한 우크라이나의 ‘40일 작전’을 직접 거론하며 “판도라의 상자를 열었다”고 경고했다. 우크라이나 경제의 ‘가장 민감한 부문’을 겨냥한 보복도 공언했다. 우크라이나는 지난 6월 말부터 러시아 후방의 에너지·물류망에 대한 공격을 강화했다. 작전 기획에 정통한 우크라이나 당국자는 목표 중 하나가 9월 러시아 총선을 앞두고 러시아인들이 전쟁의 영향을 직접 체감하도록 하는 것이었다고 밝혔다. 총선을 한 달 앞둔 푸틴 대통령은 같은 날 집권당 행사에서 우크라이나의 공격을 러시아 사회를 흔들려는 시도로 규정하며 결집을 호소했다. “40일 내 러시아 패배 노려…판도라 상자 열었다”22일(현지시간) 로이터통신과 타스통신 등에 따르면 푸틴 대통령은 러시아 국영방송 기자 파벨 자루빈과의 인터뷰에서 우크라이나와 서방이 40일 안에 러시아에 또 한 번 ‘전략적 패배’를 안기려 했다고 주장했다. 그는 우크라이나가 러시아의 민간 생산시설과 물류망을 대규모 미사일과 무인기로 공격해 경제 여러 부문을 파괴하고 국민의 단결을 약화하려 했다고 비난했다. 푸틴 대통령은 “8월 5일 40일의 시한이 끝났다”며 공격이 러시아 경제에 피해와 인명 손실을 초래한 것은 인정하면서도 전황을 바꾸지는 못했다고 주장했다. 오히려 러시아군이 모든 전선에서 공세 속도를 높이고 있다고 했다. 이어 우크라이나의 공격에 대응해 키이우를 비롯한 우크라이나 방산업체에 대한 타격을 늘렸다고 밝혔다. 그는 우크라이나가 러시아의 경제·민간 인프라를 공격하면서 “판도라의 상자를 열었다”며 러시아군의 대응이 “훨씬 고통스럽고 파괴적”이라고 말했다. 그러면서 러시아가 우크라이나의 “가장 민감한 경제부문”을 타격하고 있다고 강조했다. 푸틴 대통령은 러시아의 압박으로 우크라이나가 ‘재앙적 상황’을 피하기 위해 중재자를 통한 합의를 모색하고 있다고도 주장했다. 그는 “언제나 대화할 준비가 돼 있다”면서도 협상은 현재의 현실을 반영해야 한다며, 외교 채널을 통해 전달받은 일부 제안은 “이례적이고 수용할 수 없다”고 말했다. 젤렌스키 ‘40일 작전’…“러 물류 손실 17조원”푸틴 대통령이 언급한 ‘40일’은 우크라이나가 지난 6월 말 시작한 후방 타격 작전이다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 우크라이나 보안국(SBU)에 러시아를 압박하기 위한 ‘40일 작전’을 지시했다. 작전 기간 러시아 정유·에너지시설과 크림반도 보급에 투입된 선박 등에 대한 장거리 공격이 이어졌고, 대형 상업 물류망으로도 공격 범위가 넓어졌다. 젤렌스키 대통령은 지난 8일 우크라이나 TV 인터뷰에서 러시아 물류망의 손실을 1조 루블(약 17조원)로 추산하며 작전이 성공적이었다고 평가했다. 작전에는 러시아 국내 여론을 겨냥한 목적도 있었던 것으로 전해졌다. 작전 기획에 정통한 우크라이나 당국자는 키이우인디펜던트에 목표 중 하나가 9월 총선을 앞두고 러시아인들이 전쟁의 영향을 직접 체감하도록 하는 것이었다고 밝혔다. 우크라, 정유·물류 공격…러, 곡물·수출망 압박40일 작전은 종료됐지만 러시아 후방을 겨냥한 우크라이나의 공격은 계속되고 있다. 22일 사마라주 노보쿠이비셰프스크에서는 산업시설이 무인기 공격을 받았다. 우크라이나군은 현지 정유공장을 공격했다고 밝혔다. 같은 주 차파옙스크에서는 러시아 대형 전자상거래업체 오존(Ozon)의 물류센터가 공격받아 운영이 중단됐다. 또 다른 전자상거래업체 와일드베리스(Wildberries)의 피해도 이어지고 있다. 지난달 18일 이후 최소 20여곳의 물류창고가 공격받았다. 푸틴 대통령은 지난 19일 정부에 파괴된 상업 물류시설의 재건을 지원하라고 지시했다. 정유시설 공격의 여파는 연료 수급에도 나타나고 있다. 알렉산드르 노바크 러시아 부총리는 일부 지역의 연료 부족분을 석유제품 수입과 저등급 연료 공급으로 메우고 있다고 밝혔다. 러시아 정부는 물류시설 재건에 이어 연료 공급 대책도 마련하고 있다. 반대로 러시아는 우크라이나의 농업과 흑해 수출망을 압박하고 있다. 러시아군은 최근 우크라이나의 흑해 항만과 곡물 저장·선적시설을 잇달아 공격했다. 푸틴 대통령은 이번 인터뷰에서 농산물 수출을 우크라이나의 ‘가장 민감한 경제부문’ 가운데 하나로 직접 거론했다. 우크라이나산 곡물 수출이 줄더라도 러시아가 최소 6000만t을 수출할 수 있어 세계 시장에서 공급 부족은 발생하지 않을 것이라고 주장했다. 총선 한 달 앞 “외부 위협 맞설 선거”…결집 호소푸틴 대통령의 메시지는 국내로도 향했다. 그는 같은 날 모스크바에서 열린 통합러시아당 전당대회에서 다음 달 18~20일 치러지는 국가두마 선거가 “국가의 안정과 정치체제의 성숙, 외부 위협에 맞설 능력을 확인해줄 것”이라고 말했다. 우크라이나를 향해서는 “적의 상황이 어려워질수록 키이우 정권은 더 폭력적이고 야만적인 공격을 자행한다”고 비난했다. 이어 군인과 장교뿐 아니라 각자의 자리에서 승리에 기여하는 국민의 단결이 중요하다며 지지를 호소했다. 푸틴 대통령은 우크라이나의 ‘40일 작전’에 맞서 경제보복을 공언하는 동시에 총선을 앞두고 국민 결집을 호소했다. 양측이 상대의 정유·물류·수출망을 겨냥하면서 전선 밖 후방 경제시설을 둘러싼 공방도 거세지고 있다.

현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

LG가 엔비디아와 손잡고 인공지능(AI)이 현실에서 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시장 선점에 나선다. LG가 만든 ‘몸체’에 엔비디아의 ‘두뇌’를 얹은 휴머노이드 로봇 공동 개발을 넘어 AI 팩토리와 모빌리티까지 협력 범위를 구체화했다. 가전제품 회사에서 AI 로봇·자율주행 기술을 파는 회사로 완전히 체질을 바꾸겠다는 의미다. 16일 LG그룹은 엔비디아와의 협력을 계기로 가상 공간의 AI 지능을 실제 산업 현장과 일상으로 연결하는 피지컬 AI의 거점이 되겠다는 목표를 밝혔다. 구광모 LG그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 ‘전략적 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 협력 범위는 로봇을 비롯한 AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야다. 황 CEO가 지난 6월 서울 여의도 LG타워에서 구 회장과 회동한 지 두 달여 만에 본격적으로 사업을 구체화했다. 구 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께할 과제가 명확해졌다”며 “AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 양사는 우선 내년 1분기 중 이족 보행 휴머노이드를 공개한다. 이 로봇에는 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈인 ‘젯슨 토르’와 엔비디아의 휴머노이드 파운데이션 모델인 ‘아이작 그루트’ 등이 탑재될 예정이다. LG는 여기에 LG전자 액추에이터, LG이노텍 센서, LG에너지솔루션 배터리 등 주요 계열사 기술과 역량을 결집한다. 바퀴로 이동하는 제조 로봇 ‘LG클로이드’도 연내 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 현장 실증에 나선다. 역시 아이작 그루트를 기반으로 개발한 LG클로이드의 성능이 입증되면 향후 글로벌 생산 시설을 비롯해 가정과 사업 공간 등 다양한 환경으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 두 번째 협력 분야는 AI 팩토리 분야다. LG는 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 실제 운영까지 통합 관리하는 엔비디아 DSX 플랫폼을 기반으로 AI 팩토리 시장을 선도할 레퍼런스(개발 표준)를 구축한다. LG전자의 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS·LG유플러스의 설계·운영 노하우 등을 결집할 예정이다. 내년 상반기 엔비디아 베라루빈을 기반으로 LG의 냉각·전력·IT 기술을 검증하기 위한 레퍼런스 사이트를 갖추고, 2028년 상반기에는 충남 천안에 80㎿ 규모의 AI 팩토리를 짓는다. 모빌리티 분야에서 LG는 엔비디아의 드라이브 하이페리온 플랫폼에 차세대 AI 중심 차량(AIDV)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다.