인공지능(AI) 경쟁에서 오픈AI와 구글에 밀렸다는 평가를 받던 메타가 개인 AI 에이전트 ‘뮤즈(Muse)’로 분위기를 바꾸고 있다. 출시 이후 메타 주가가 20% 넘게 뛰었고 AMD와 인텔 등 반도체주까지 강세를 보이면서 월가에서는 뮤즈가 AI 산업의 새로운 수요를 만들어낼 수 있을지 주목하고 있다. 최근에는 전자상거래 업체 쇼피파이가 뮤즈와 손잡고 AI가 이용자를 대신해 쇼핑을 마칠 수 있도록 하겠다고 나서는 등 실제 서비스 확장 움직임도 나타나고 있다. 시장의 관심을 끌어올린 출발점은 빠른 이용자 증가세다. 시장조사업체 앱토피아에 따르면 뮤즈는 출시 12일 만에 280만회 다운로드됐다. 미국·캐나다에서 같은 조건으로 비교하면 180만회로 챗GPT 출시 초기 12일간 130만회를 웃돌았다. JP모건은 뮤즈가 “챗GPT 이후 가장 널리 사용되는 소비자 AI 애플리케이션이 될 잠재력이 있다”고 평가했다. 뮤즈가 기존 챗봇과 다른 점은 답변을 내놓는 것을 넘어 이용자가 맡긴 일을 직접 처리한다는 것이다. 여행 준비를 부탁하면 항공편과 숙소를 검색하고 여러 웹사이트를 오가며 예약 절차까지 밟는다. 이메일을 보내거나 물건을 사고 자동차 판매를 맡기는 것도 가능하다. 이용자마다 클라우드에 별도의 가상 컴퓨터를 두고 뮤즈가 브라우저를 직접 움직이는 방식으로, 사람이 하던 검색과 클릭, 정보 입력을 AI가 대신한다. 메타를 바라보는 시장의 시선이 달라진 것도 이 때문이다. 메타는 그동안 AI에 막대한 자금을 쏟아부었지만 이를 어떻게 수익으로 연결할지는 뚜렷하게 보여주지 못했다. 오픈소스 모델 ‘라마(Llama)’는 지난해 라마4의 성능과 벤치마크 논란을 겪었고, 메타는 이후 외부 인재를 대거 영입하고 AI 조직을 ‘메타 슈퍼인텔리전스랩스(MSL)’ 중심으로 재편했다. 이런 상황에서 뮤즈가 빠르게 이용자를 확보하면서 대규모 AI 투자를 실제 소비자 서비스와 매출로 연결할 가능성이 처음 구체적으로 드러났다는 평가가 나온다. 수익모델도 이미 마련했다. 일정 사용량까지는 무료지만 이후 월 20달러와 100달러 요금제를 이용해야 한다. 미 투자은행 제프리스는 2027년 말 이용자가 10억명에 이르고 이 가운데 3%가 유료로 전환한다고 가정할 경우 연간 108억 달러의 매출을 올릴 수 있다고 추산했다. 뮤즈를 향한 기대는 반도체 시장으로도 번졌다. 최근 AMD와 인텔 주가가 크게 오른 것도 AI 에이전트 확산이 중앙처리장치(CPU)의 새로운 수요처가 될 수 있다는 기대가 반영된 결과다. 존스트레이딩의 마이클 오루크 수석 시장전략가는 “시장은 뮤즈를 이미 공급이 빠듯한 CPU 시장에 호재로 받아들였다”고 말했다. AI 모델 학습에는 그래픽처리장치(GPU)가 집중적으로 쓰이는 반면 뮤즈 같은 에이전트는 추론과 함께 웹페이지를 열고 여러 프로그램을 실행하는 작업을 반복한다. 이용자가 늘어날수록 이를 처리할 데이터센터의 범용 연산 능력도 더 필요해질 수 있다. 로이터는 뮤즈의 빠른 확산으로 데이터센터용 CPU 수요가 늘어날 것이라는 기대가 반도체주 상승에 힘을 보탰다고 전했다. 서비스 영역이 넓어지면서 기존 플랫폼과의 관계도 새로운 변수로 떠올랐다. 아마존은 뮤즈가 이용자를 대신해 자사 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것을 차단한 반면 쇼피파이는 뮤즈를 통한 쇼핑을 지원하기로 했다. AI 에이전트가 웹사이트의 단순 방문자가 아니라 소비자를 대신해 거래하는 주체로 등장하면서 유통·플랫폼 업체들도 서로 다른 대응에 나선 것이다. 개인정보 문제도 남아 있다. 미 정보기술(IT) 매체 더버지는 뮤즈에 이메일과 여러 계정을 연결한 뒤 이용자 자신도 미처 의식하지 못했던 개인정보까지 찾아냈다며 “작동한다. 그리고 섬뜩하다”고 평가했다. 한국 이용자들이 뮤즈를 직접 써볼 시점은 아직 정해지지 않았다. 현재 서비스 지역은 미국과 캐나다이며 메타는 한국을 포함한 추가 출시 국가와 일정을 공개하지 않았다.

중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)가 최신 모바일 D램 양산에 이어 차세대 공정까지 상용화하며 삼성전자와 SK하이닉스를 추격하고 있다. 아직 첨단 공정과 고대역폭메모리(HBM) 등에서는 격차가 있지만 범용 D램에서 시작한 중국의 추격이 고성능 모바일 제품으로 빠르게 확산하는 모습이다. 23일 업계에 따르면 CXMT는 지난 20일 중국 허페이에서 열린 세계제조업대회에서 5세대 D램 기술 플랫폼 ‘G5’의 양산에 들어갔다고 발표했다. 같은 날 로이터통신은 CXMT가 메모리 배열의 핵심 구조 간 간격을 11.95나노미터(㎚)까지 줄였으며, 회사 측이 이를 세계 최고 수준의 양산 공정에 근접한 기술이라고 설명했다고 보도했다. CXMT는 G5를 적용한 24기가비트(Gb) LPDDR5X 제품 2종도 공개했다. 회사에 따르면 기존 공정과 비교해 웨이퍼 한 장에서 생산할 수 있는 칩의 수가 50% 이상 늘었다. 다만 이는 CXMT가 자체 제시한 수치다. 차세대 모바일 D램인 LPDDR6에서는 한발 먼저 상용화에 들어갔다. CXMT는 지난 7일 LPDDR6를 양산해 샤오미의 폴더블 스마트폰 ‘샤오미 18 폴드’에 탑재했다고 발표했다. 최대 데이터 전송속도는 초당 12.8기가비트(Gbps)다. LPDDR은 스마트폰 등에 주로 쓰이는 저전력 D램으로, 기기 자체에서 인공지능(AI)을 구동하는 온디바이스 AI 확산과 함께 처리 속도와 전력 효율의 중요성이 커지고 있다. 사업 영역을 낸드플래시까지 넓히려는 움직임도 나타났다. 로이터통신은 지난 18일 복수의 소식통을 인용해 CXMT가 베이징에 짓는 새 공장에 3차원(3D) 낸드 연구개발(R＆D) 생산라인을 구축할 계획이라고 보도했다. 별도 연구소에서도 낸드 기술을 개발하고 있는 것으로 전해졌다. 다만 로이터는 낸드 양산 시점은 정해지지 않았으며 계획이 바뀔 가능성도 있다고 전했다. D램 전문업체인 CXMT가 실제 낸드 양산에 나설 경우 삼성전자·SK하이닉스뿐 아니라 중국 낸드 업체 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)와도 경쟁하게 된다. 한국 업체들과의 격차가 당장 사라진 것은 아니다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 2분기 세계 D램 매출 점유율은 삼성전자가 39.4%, SK하이닉스가 24.9%, 미국 마이크론이 23.3%로 상위 3사가 시장 대부분을 차지했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM을 비롯한 AI용 고부가 메모리와 10나노급 6세대(1c) D램 등 첨단 제품에 투자를 집중하고 있다. 모바일 D램에서도 차세대 제품 경쟁이 본격화하고 있다. 삼성전자는 23일 LPDDR6를 퀄컴의 차세대 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’ 플랫폼에서 최대 10.7Gbps 속도로 업계 최초 검증했다고 밝혔다. SK하이닉스는 지난 3월 1c 공정을 적용한 LPDDR6 개발을 완료하고 하반기 공급에 나선다는 계획을 밝힌 바 있다.

삼성전자가 7거래일간 13% 넘게 오르며 28만원 고지에 안착했다. 개인 투자자들의 ‘팔자’에도 기관과 자사주 매입이 주가를 떠받친 데 이어 외국인들까지 사들이고 있다. 이날 유가증권시장에서 삼성전자는 전 거래일 대비 2.89% 오른 28만 4500원에 시작해 2% 안팎 상승하고 있다. 전날 미 뉴욕증시에서 반도체가 강세를 보인 영향으로 SK하이닉스가 장 초반 3%대 상승한 뒤 상승분을 반납한 가운데 삼성전자 홀로 코스피를 떠받치고 있다. 삼성전자의 ‘역대 최대 규모’ 분기배당을 앞두고 기관과 외국인이 집중 매수하는 가운데 저가 매수에 나섰던 개인은 차익을 실현하는 분위기다. 앞서 삼성전자는 오는 3분기 정규 분기배당을 포함해 약 30조원의 현금배당을 시행한다고 밝혔는데, 배당기준일(30일)을 고려하면 28일까지 주식을 매수해야 배당금을 받을 수 있다. 증권가는 삼성전자의 주당 배당금을 1주당 4500원 안팎으로 추산하고 있다. 한국거래소에 따르면 개인은 지난 16일부터 22일까지 5거래일 동안 삼성전자를 총 4조 7400억원어치 순매도했다. 삼성전자가 24만원대까지 내려간 11일과 14일 3거래일간 2조 1740억원어치 사들인 개인은 다시 25만원대로 올라선 15일부터 ‘팔자’에 나선 것이다. 반면 같은 기간 기관은 2조 3930억원 순매수했으며 삼성전자의 자사주 매입으로 추정되는 기타법인 순매수액은 2조 5180억원으로 집계됐다. 이에 더해 9일부터 4거래일간 삼성전자를 팔던 외국인이 21일 순매수로 돌아서 22일까지 2거래일간 6820억원어치를 사들였다. 개인 4조원 순매도…외국인 돌아왔다삼성전자 주가는 앤프로픽과 오픈AI 등이 ‘AI 속도조절론’을 제기하면서 이달 중순 급락했지만, 이후 AI 고점에 대한 우려가 해소되고 증권가가 일제히 내년 실적 전망을 끌어올리면서 반등에 성공했다. 다만 자사주 매입이 끝난 뒤의 수급 공백에 대한 우려는 여전하다. 삼성전자는 오는 11월 21일까지 총 5328만 5968주를 매입하기로 했는데, 이 중 75% 이상을 이미 사들였다. 증권가에서는 삼성전자의 자사주 매입이 이르면 다음 달 중순쯤 끝날 것으로 내다본다. 증권가는 삼성전자의 목표주가에 대해 엇갈린 관측을 내놓고 있다. 이날 유안타증권은 삼성전자의 목표주가를 기존 53만원에서 63만원으로 끌어올렸다. 메모리 가격 상승과 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 판매 확대 등을 고려하면 메모리 업사이클이 장기화될 가능성이 있으며, 가격 상승폭은 다소 둔화되더라도 타이트한 수급 환경은 내후년에도 이어진다는 관측이다. 반면 같은 날 키움증권은 삼성전자의 목표주가를 35만원으로 유지했다. 투자의견은 ‘매수’로 유지했지만, 예상보다 가파른 원·달러 평균 환율 하락과 범용 D램 가격 상승률 둔화로 올해 3분기 실적은 기존 전망치를 하회할 것이라고 내다봤다.

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.

인공지능(AI) 반도체의 핵심인 고대역폭메모리(HBM) 관련 평균 수출단가가 넉 달 연속 가파른 상승세를 이어가다 8월 하락 전환한 것으로 나타났다. HBM 시장에서는 미국 마이크론이, D램 시장에서는 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 점유율 확대에 나서며 K-메모리를 압박하고 있다. HBM의 기술 초격차 유지, 범용 D램의 원가·제품 경쟁력 향상 등 ‘투트랙 전략’이 필요한 상황이다. 20일 한국무역협회 무역통계 서비스에 따르면 HBM 관련 평균 수출가는 올해 3월 40.68달러에서 4월 53.04 달러, 5월 58.21달러, 6월 69.51달러, 7월 76.14달러로 4개월 연속 가파른 상승세였다. 반면 지난달에는 73.39달러로 3.6% 하락하며 상승세가 꺾였다. 3월부터 7월까지 수출단가가 약 87% 급등한 뒤 첫 하락세를 보였다는 점에서 업계의 속내는 복잡해졌다. 우선 HBM 공급 경쟁 탓에 단가 상승세가 둔화하는 초기 신호 아니냐는 해석이 나온다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “HBM 수출단가 하락은 시장 공급 물량이 늘어난 영향일 수 있다”며 “미국 마이크론이 공급을 확대하는 등 후발 업체들의 공급이 점차 늘어나면 HBM 가격에 하락 압력이 커질 수 있다”고 말했다. 마이크론은 HBM 생산능력을 지난해 월 4만~5만장에서 올해 연말에는 10만장 수준으로 늘릴 계획인 것으로 알려졌다. 지난 2분기에 HBM4 양산에 들어갔고 설비투자도 확대 중이다. 삼성전자도 올해 말에 17만장 규모의 생산능력을 월 25만장 수준으로 증설할 것이라는 관측이 나온다. SK하이닉스는 지난 6월에 웨이퍼 생산능력을 향후 5년간 2배로 확대한다는 계획을 내놓은 바 있다. 다만 지난달 HBM 수출액과 물량은 전달보다 증가했다는 점에서 HBM 수출단가 하락을 곧바로 수요 둔화나 시장 가격 하락으로 해석하기는 어렵다. 반도체 업계 관계자는 “해당 통계에는 HBM뿐 아니라 장비 등 다른 품목도 포함돼 있어 현재 통계만으로 단정 짓기는 어렵다”고 했다. D램 시장에서는 중국 CXMT의 추격이 변수다. 트렌드포스에 따르면 2분기 D램 시장 점유율은 삼성전자 39.4%, SK하이닉스 24.9%, 마이크론 23.3%, CXMT 9.5% 순이었다. 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 점유율이 1분기 67.3%에서 64.3%로 낮아진 반면 마이크론과 CXMT는 각각 점유율을 끌어올렸다. 특히 마이크론과 CXMT의 수익성도 빠르게 높아지고 있다. 업계와 외신에 따르면 지난 2분기 영업이익률은 CXMT(82%), 마이크론(80.4%), SK하이닉스(76.3%), 삼성전자 DS부문(70%) 순이었다. 업계 관계자는 “한국 업체들이 여전히 앞서 있지만 미중 기업들이 정부의 지원을 등에 업고 추격 속도를 높이고 있다”며 “HBM은 차세대 제품의 성능과 양산 기술을 고도화해 경쟁력을 유지하고, D램은 수율 개선을 통해 원가 경쟁력을 높이는 등 적극적인 대응이 필요한 시기”라고 말했다.

- 국내 협업툴 최초 양대 AI 플랫폼 연동… 자연어로 사내 업무 지시·조회- MCP 공개 3개월 만에 2,900개 사 사용… 누적 AI 호출 100만 건 달성 협업툴 ‘플로우(flow)’를 운영하는 마드라스체크(대표 이학준)는 플로우가 오픈AI의 ChatGPT와 앤트로픽의 Claude에 공식 앱으로 동시 등록됐다고 17일 밝혔다. 국내 협업툴 가운데 양대 대화형 AI 플랫폼에 모두 공식 등록된 것은 플로우가 처음이라고 회사 측은 설명했다. 이제 플로우 고객은 협업툴 화면을 직접 열지 않아도 ChatGPT나 Claude 대화창에서 자연어로 업무를 처리할 수 있다. “김 대리, 이번 주 영업 일정 알려줘”, “이번 주 우리 팀에서 지연된 업무가 뭐지?”, “이 과제를 김 대리에게 요청해줘”라고 입력하면 AI가 플로우에 축적된 실제 업무 데이터와 조직 맥락을 바탕으로 답변하고 필요한 업무 실행까지 처리한다. 프로젝트·업무·게시글·일정·위키·조직도 등 플로우의 39개 기능이 AI와 연결됐다. 업무 조회와 검색은 물론 새 업무 생성, 담당자 지정, 상태 변경, 댓글 작성, 일정 등록까지 AI 대화창 안에서 가능하다. AI가 정보를 읽는 단계를 넘어 회사의 실제 업무를 움직이는 구조다. ■ MCP 공개 3개월 만에 누적 100만건… 실사용으로 검증 플로우는 지난 6월 25일 자사 행사 ‘AX 페스타(AX Festa)’에서 MCP(Model Context Protocol) 기반 AI 연동을 처음 공개했다. 이후 이날까지 약 3개월간 누적 AI 업무 호출 100만건을 기록했으며, 현재 2,900개 기업의 실무자 7,500여명이 AI를 통해 플로우 업무를 처리하고 있다. 공식 앱 등록에 앞서 실제 고객사의 업무 환경에서 활용성이 먼저 검증된 셈이다. 회사는 이번 동시 등록으로 AI를 통한 업무 접근 경로가 넓어지는 만큼 기업 내 AI 업무 활용도가 한층 높아질 것으로 보고 있다. 사용 방식도 간단하다. ChatGPT에서는 ‘앱스(Apps)’ 메뉴에서 플로우를 검색해 계정을 연결하며, 최초 호출 이후에는 대화창의 추가 버튼으로 바로 불러올 수 있다. Claude에서는 설정의 커넥터 메뉴에서 플로우를 추가하면 된다. 연결 후에는 평소 말하듯 질문하거나 업무를 지시하면 된다. ■ “AI가 그럴듯한 답변을 만드는 것을 넘어, 우리 회사의 일을 처리한다” 플로우 연동의 차별점은 범용 AI와 달리 회사의 실제 업무 맥락과 연결된다는 데 있다. 프로젝트 진행 이력과 담당자, 마감일, 업무 상태, 댓글과 문서 등 조직에 쌓인 데이터를 AI가 참조해 답변의 근거로 활용한다. 예를 들어 “A 프로젝트 진행 상황을 정리해줘”라고 요청하면 AI는 실제 프로젝트의 업무 현황을 정리한다. “작년 프로젝트의 장단점을 분석해 올해 기획서를 작성해줘”라고 입력하면 과거 업무 데이터와 결과를 바탕으로 초안을 만든다. ■ 스타트업·대기업·공공까지 “개발 없이 연결만 하면 된다” 기업이 AI를 업무에 붙이려면 통상 별도 시스템을 구축하거나 데이터를 따로 정리해야 한다. 이번 연동에는 그 과정이 없다. 이미 쓰던 ChatGPT나 Claude에 플로우를 연결하면 회사에 쌓여 있던 업무 데이터가 그대로 AI의 근거가 된다. 보안 구조도 갖췄다. 연동 환경에서 기업 데이터는 각 고객사에 그대로 남는다. AI는 사용자가 연결을 승인한 뒤 해당 사용자가 플로우에서 볼 수 있는 범위 안에서만 데이터를 조회하며, 권한이 없는 프로젝트와 업무는 AI도 접근할 수 없다. 회사는 고객별 조직 구조와 보안 요구 수준에 맞춰 AI 업무 환경을 고도화하는 컨설팅을 확대할 계획이다. 플로우는 삼성전기, 삼성생명, 삼성화재, 현대모비스, S-OIL, 이랜드리테일, BGF리테일, 한국투자증권, 미래에셋증권, 현대해상 등 다양한 산업의 기업 고객이 사용하고 있다. 공공 부문에서는 한국가스공사, 한국토지주택공사(LH), 한국거래소, 국회예산정책처 등이 도입해 사용 중이다. ■ AI 시대, SaaS의 새 관문은 ‘AI 대화창’ 이번 등록은 협업툴의 기능 확장을 넘어 SaaS(서비스형 소프트웨어)의 인터페이스가 바뀌는 흐름에 대응한 행보다. 웹 시대에는 브라우저와 검색이, 모바일 시대에는 앱스토어가 서비스의 주요 접점이었다면, AI 시대에는 ChatGPT와 Claude 같은 대화형 AI가 새로운 업무 인터페이스이자 서비스 발견 채널로 떠오르고 있다. 글로벌 SaaS 기업들도 이미 움직이고 있다. 부킹닷컴, 캔바, 피그마, 스포티파이 등이 ChatGPT 앱 생태계에 참여했고, 세일즈포스는 Claude 안에서 CRM 데이터를 조회하고 업무를 처리하는 기능을 선보였다. 서비스나우 역시 MCP 기반으로 자사 시스템을 AI 에이전트에 개방했다. 이학준 대표는 “세일즈포스가 Claude 안에 CRM을 넣은 것과 플로우가 ChatGPT 안에 들어간 것은 같은 방향”이라며 “국내 SaaS도 글로벌 표준 위에서 혁신할 수 있다는 걸 보여주고 싶었다”고 말했다. 플로우는 MCP 표준을 기반으로 양대 플랫폼에 연결함으로써, 고객이 어떤 AI를 사용하더라도 그 안에서 실제 업무를 확인하고 실행할 수 있는 기반을 마련했다. 향후 MCP를 지원하는 다양한 AI 도구로 연동 범위를 넓힐 계획이다. ■ “화면이 아니라 데이터로 경쟁하는 시대” 이 대표는 “우리가 만드는 것은 AI 기능을 덧붙인 협업툴이 아니라, AI가 고객사의 실제 업무를 이해하고 실행하도록 만드는 플랫폼”이라며 “앞으로 SaaS의 경쟁력은 더 많은 화면을 만드는 데 있지 않고, AI가 회사의 데이터와 워크플로우를 얼마나 정확하게 이해하고 일을 처리하게 하느냐에 달려 있다”고 말했다. 한편 마드라스체크는 국내 협업툴 ‘플로우’와 글로벌 협업툴 ‘모닝메이트’를 운영하는 B2B SaaS 기업이다. 플로우는 현재 5,500개 이상의 기업 고객이 사용하고 있으며, 금융·공공 등 높은 보안 수준이 요구되는 영역을 중심으로 구축형(온프레미스) 사례를 확보하고 있다. 모닝메이트는 137개국에 유료 고객을 두고 있으며, 회사는 글로벌 서비스에도 같은 MCP 구조를 확장할 계획이다.

앤트로픽·오픈AI “안전 검증 필요”젠슨 황 ‘AI 파국론’ 전망에 선 그어 인공지능(AI) 개발 속도조절론이 소위 ‘세기의 논쟁’으로 부상한 가운데, 글로벌 빅테크 및 AI 선두 기업들의 입장이 갈리고 있다. 인간이 예측할 수 없는 AI의 위험에 대응할 필요가 있다는 생각은 같다. 하지만 엔비디아는 AI 고도화 가속, 앤트로픽·오픈AI는 개발 속도 조절, 마이크로소프트(MS)는 인간의 통제 강화 등 사업 영역과 이익에 따라 분화가 심화하는 모습이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 14일(현지시간) 미국 로스앤젤레스에서 열린 ‘올인 서밋’에서 AI 고도화가 인류 파멸로 이어질 수 있다는 전망에 대해 “과학에 근거하지 않았다”고 밝혔다. 또 인터뷰 도중 도널드 트럼프 미국 대통령이 전화해 AI 파국론을 “사기”라고 일축하자 황 CEO는 “(트럼프 대통령이) 이 문제의 복잡성을 잘 이해하고 있다”고 했다. AI 속도조절론에 가장 뚜렷하게 선을 그은 셈이다. MS가 이날 내놓은 답은 ‘통제’다. MS는 ‘AI 행동강령’을 공개하고 “AI는 의식을 갖고 있지 않고 의식을 모방하도록 설계돼서도 안 된다”고 밝혔다. AI가 인간의 수정이나 종료 명령을 거부하지 못해야 하며, 인간에게 통제권이 없다면 AI의 범용성, 자율성, 성능 일부를 포기할 수 있다는 원칙도 담았다. 무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이를 향후 자체 AI 모델을 규율할 ‘헌법’이라고 설명했다. 속도조절론은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 지난 12일 불을 붙였다. AI가 다음 AI 개발을 돕는 ‘재귀적 자기 개선’과 통제망 이탈 사례가 잇따르자 안전 연구와 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 벌자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO, 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 공감했다. 하지만 해당 논의가 AI 산업 전반으로 확산되자 해법은 갈렸다. 황 CEO의 속도조절 선 긋기는 AI 전체의 연산량 증가가 곧 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 수요 증가로 이어지면서 엔비디아의 이익이 확대되기 때문으로 보인다. MS는 AI를 얼마나 빨리 개발하느냐보다 기업과 이용자가 계속 안심하고 쓸 수 있느냐가 중요하다. 애저 클라우드와 마이크로소프트365, 코파일럿 등 기업용 서비스에서 AI 활용이 늘수록 사업도 커진다. AI에 대한 불신으로 인한 도입 위축이나 기술 발전 둔화는 부담이다. 개발 속도 감속보다 ‘통제 가능한 AI’를 앞세운 배경으로 읽힌다. 반면 속도조절론을 처음 꺼낸 프런티어 모델 개발사들은 안전 책임뿐 아니라 막대한 개발비 부담도 안고 있다. 새 모델 출시 주기가 짧아질수록 거액을 들여 학습한 모델에서 투자비를 회수할 시간도 줄어든다. 오픈AI가 2030년까지 부담할 것으로 예상되는 컴퓨팅 비용만 7500억 달러(약 1020조원)에 이른다. 속도조절론을 AI 고도화에 대한 순수한 논쟁으로만 보기는 어렵다는 시각도 나온다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 더버지는 안전 규칙 강화가 막대한 비용을 감당할 수 있는 선두 업체에 유리한 반면 후발주자와 오픈소스 진영에는 진입 장벽으로 작용할 수 있다고 지적했다. AI 안전 보장을 위한 제동이 기존 업체의 시장 지배력을 굳히는 ‘사다리 걷어차기’가 될 수 있다는 것이다. 증시는 이런 논쟁이 AI 인프라 투자 둔화로 이어질 가능성을 우려했다. 간밤 미국에서 필라델피아반도체지수가 5.9% 급락했고 엔비디아와 마이크론은 각각 3.4%, 5.3% 내렸다. 모델 개발이 실제로 느려지면 데이터센터와 GPU, 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 둔화할 수 있다는 우려가 반도체주에 영향을 미친 것이다.

인공지능(AI)이 촉발한 ‘칩플레이션’이 올해 스마트폰 신제품 가격을 평균 25% 끌어올린 것으로 나타났다. 첫 폴더블폰을 내놓은 애플이 프리미엄 전략을 앞세워 ‘500만원 스마트폰’ 시대를 열면서, 스마트폰 시장이 고가 제품 중심으로 재편되는 동시에 전체 수요가 위축될 가능성도 제기된다. 애플은 지난 9일(현지시간) 신제품 공개 행사에서 첫 폴더블 아이폰인 ‘아이폰 듀오’를 공개했다. 국내 출고가는 256GB 기준 329만원부터 시작하며 최상위 2TB 모델은 509만원에 달한다. 스마트폰 한 대 가격이 500만원을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 플래그십 아이폰 가격도 올랐다. 아이폰18 프로와 프로 맥스의 국내 출고가는 각각 199만원, 219만원부터 시작한다. 로이터통신은 메모리 반도체 가격 급등이 애플의 가격 인상에 영향을 미쳤다고 보도했다. AI 데이터센터 투자 확대로 고대역폭메모리(HBM) 수요가 급증하면서 범용 D램과 낸드플래시 공급까지 빠듯해졌기 때문이다. 메모리 가격이 가파르게 오르면서 애플을 비롯한 스마트폰 제조사들의 원가 부담도 커지고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 전 세계 스마트폰 평균 판매가격은 15% 상승했다. 특히 올해 새롭게 출시된 스마트폰의 가격은 평균 25%가량 올랐으며, 전체 모델 가운데 10개 중 4개 이상이 가격을 인상한 것으로 나타났다. 지역별로는 중저가 스마트폰 비중이 높은 인도의 가격 상승률이 21%로 가장 높았고 아시아태평양 19%, 중동·아프리카 18%, 라틴아메리카 16% 등이 뒤를 이었다. 스마트폰 가격 상승은 제조사들의 ‘프리미엄 모델’ 경쟁을 더욱 부추길 전망이다. 원가 상승분을 가격에 반영하는 과정에서 판매량을 늘리기보다 고가 제품의 비중을 높여 평균판매가격을 끌어올리는 전략이 강화될 수 있기 때문이다. 애플이 이번 신제품 공개 행사에서 플래그십 모델인 아이폰18 프로와 프로 맥스를 먼저 공개하고 기본형 아이폰18은 발표하지 않은 점도 이 같은 프리미엄화 흐름과 맞닿아 있다는 분석이다. 폴더블폰은 프리미엄화 전략의 대표적인 제품으로 꼽힌다. 뉴욕타임스(NYT)는 “애플과 삼성전자 등이 평면 스마트폰의 디자인 차별화가 어려워진 상황에서 폴더블폰을 통해 고급 제품의 존재감을 부각하고 있다”고 평가했다. 폴더블폰은 일반 스마트폰과 한눈에 구별되는 형태를 갖춰 소비자에게 ‘프리미엄 제품’이라는 인식을 심어주기 쉽다는 분석이다. 디스플레이와 카메라, 기판 등 고부가 부품 탑재 비중이 높은 만큼 고가 정책을 펼치기도 용이하다. 고가화가 스마트폰 시장 전체의 성장으로 이어질지는 미지수다. 시장조사기관 IDC는 올해 스마트폰 평균 가격 상승 등의 영향으로 전 세계 스마트폰 판매량이 17% 감소할 것으로 예상했다. 반면 폴더블폰 판매량은 아이폰 듀오 출시 효과로 12% 증가한 2290만대에 이를 것으로 전망했다. 전체 스마트폰 시장이 위축되는 가운데 고가·폴더블 등 일부 프리미엄 제품으로 수요가 쏠릴 수 있다는 의미다. 스마트폰 가격 상승이 제조사와 부품업체에 마냥 호재인 것도 아니다. 가격 부담이 커질수록 소비자들이 스마트폰 교체 주기를 늦추거나 저용량·중저가 모델, 중고 제품을 선택할 가능성이 있기 때문이다. 반면 폴더블 등 초프리미엄 제품의 판매가 확대되면 고부가 부품을 공급하는 국내 부품업체에는 새로운 기회가 될 수 있다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’의 수요 폭증으로 월 200달러(약 27만원)짜리 최상위 ‘프로’ 요금제의 신규 가입을 일시 중단했다. 새 모델 출시 직후 수요가 예상보다 빠르게 늘어 이를 감당할 자원이 부족한 탓이다. 티보 소티오 오픈AI 제품·플랫폼 총괄은 10일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X)에 “기존 이용자들이 아스트라를 계속 쓸 수 있도록 월 200달러 프로 요금제의 신규 가입을 일시 중단한다”고 밝혔다. 이미 가입한 사람은 영향을 받지 않는다. 기존 가입자들의 서비스 품질을 유지하면서 동시에 최대한 많은 이용자에게 아스트라를 제공하기 위한 조치라는 설명이다. 오픈AI의 챗GPT 유료 상품은 월 8달러 ‘고’, 20달러 ‘플러스’, 100달러와 200달러짜리 ‘프로’로 나뉜다. 이 가운데 문을 닫은 것은 맨 위 등급이다. 소티오 총괄은 “이 요금제가 시스템에 가장 큰 부담을 준다”며 “서비스를 최대한 넓게 유지하면서 취할 수 있는 가장 작은 조치를 택한 것”이라고 설명했다. 실제로 이 요금제는 5시간당 최신 모델 아스트라에 900건까지 질문할 수 있어, 낸 돈에 비해 쓸 수 있는 양이 아래 등급의 두 배다. 가장 많이 쓰는 고객만 골라 막은 셈이다. 오픈AI는 지난 3일 공개한 ‘GPT-6 아스트라’ 모델이 사람 대신 컴퓨터를 직접 조작해 문서를 만들고 웹사이트를 구축하는 수준에 이르렀다고 밝혔다. 그렉 브록먼 사장은 공개 당일 기자 브리핑을 “AGI(범용인공지능) 시대에 오신 것을 환영한다”는 말로 끝맺었다. 다만 브록먼 사장도 “개인적 믿음”이라는 단서를 달며 판단은 이용자에게 맡겼다. AGI는 사람이 하는 대부분의 경제활동을 AI가 대신할 수 있는 단계를 뜻한다. 반응은 뜨거웠다. 소티오 총괄은 하루 전에도 “아스트라 수요는 전례가 없는 수준”이라며 “지금까지 가파른 성장을 여러 번 겪었지만 이런 건 처음”이라고 했다. 오픈AI가 돈을 내겠다는 고객을 돌려보낸 것은 2023년 11월 챗GPT 플러스 가입을 잠시 막은 이후 약 3년 만이다. 문제는 AI를 돌리는 데 드는 연산 능력이다. 아스트라는 텍사스주 ‘스타게이트’ 데이터센터에서 그래픽처리장치(GPU) 10만개 이상을 동원해 학습시킨, 오픈AI 사상 최대 규모 모델이다. 성능이 올라간 만큼 한 번 답을 만들 때마다 잡아먹는 계산량도 커졌다. 여기에 이 모델이 해킹에 악용되지 않는지 감시하는 안전장치까지 추가 연산을 소모한다. 결국 이번 사태는 AI 시장의 병목이 ‘수요’에서 ‘공급’으로 옮겨갔음을 보여준다. 쓰겠다는 사람은 넘치는데 돌릴 컴퓨터가 모자란 상황이다. 이에 따라 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터, 전력 설비로 이어지는 투자 수요가 당분간 식지 않을 것이라는 관측이 나온다. HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 영향을 미칠 수 있는 대목이다. 한편 오픈AI는 같은 날 미국 연방총무청(GSA)과 계약을 맺고 아스트라를 포함한 AI를 공공부문에 절반 가격으로 공급하기로 했다. 개인 고객에게는 최고가 상품을 못 팔면서, 정부에는 절반 값에 공급하는 셈이다. 정부 계약 역시 쓴 만큼 요금을 매기는 방식이어서, 오픈AI로서는 연산 부담을 관리하면서 공공시장을 선점하겠다는 계산으로 풀이된다.

디지털 자산 특화 AI 플랫폼 서프(Surf AI)가 오는 9월 17일 서울 소피텔에서 ‘2026 디지털 자산 AI 써밋’을 개최한다. 빗썸(Bithumb), 포필러스(Four Pillars), 비트고(BitGo)와 공동으로 진행하는 이번 행사에는 기관·업계 파트너·미디어 관계자 약 50명이 참석해 AI가 디지털 자산 산업의 의사결정과 사용자 경험을 어떻게 바꾸고 있는지 실제 사례를 중심으로 논의한다. 서프는 기업의 AI 기반 디지털 전환을 지원하는 AI 인텔리전스 플랫폼이다. 범용 대규모언어모델(LLM)과 달리 디지털 자산 시장의 데이터 구조와 업무 환경에 맞춰 설계됐으며, 정제·구조화한 데이터와 고객별 업무 맥락에 맞춘 솔루션을 바탕으로 각 조직이 자체적인 정보 분석·활용 역량을 갖출 수 있도록 돕는다. 써밋의 핵심 주제는 빗썸과 서프의 협업 사례다. 빗썸은 서프와 공동 개발한 ‘빗썸 AI’를 이번 행사에서 소개한다. 빗썸 AI는 국내 가상자산 거래소 최초로 AI 종목시그널·종목분석·데일리시황·추천질문을 결합한 종합 분석 서비스로, 가격·거래량·온체인 데이터·커뮤니티 반응을 종합한 심층 리포트를 통해 이용자의 시장 분석을 돕는다. 아시아 블록체인 인프라·리서치 기업 포필러스도 이번 행보에 힘을 보탠다. 국내 금융기관의 디지털 자산 시장 진출을 조력해 온 포필러스는 현재 서프와 손잡고 ‘아시아 중앙화 거래소(CEX) 리서치’ 공동 연구를 이어가는 중이다. 앞서 지난 7월 발표된 첫 번째 결과물인 ‘전통 금융 회사들과 한국 거래소’ 보고서에서는 대형 금융기관들의 국내 가상자산 거래소 지분 인수 현황과 시장 진입 전략이 집중 조명되었다. 특히 해당 리서치는 가상자산 거래소가 단순한 코인 매매 공간을 넘어, 전통 금융과 디지털 자산 생태계를 이어주는 핵심 교두보로 자리매김하고 있음을 시사해 주목을 받았다. 글로벌 디지털 자산 인프라 기업 비트고도 함께한다. 100개국 이상 5,800개 이상의 기관·기업 고객을 대상으로 사업을 전개하는 비트고는 지난 8월 한국 법인 비트고코리아가 금융정보분석원(FIU) 가상자산사업자(VASP) 신고 수리를 완료했으며, 이번 행사에서 기관 관계자를 위한 맞춤형 교육 세션을 진행할 예정이다. 디지털 자산 산업의 핵심 분야인 거래소 서비스, 리서치, 기관용 인프라에서 인공지능(AI)이 어떻게 혁신을 이끌어낼지 이번 행사에서 심도 있게 다뤄진다. 특히 단순한 업무 자동화 단계를 넘어, 엄격한 정확성과 보안이 요구되는 핵심 제품 경험과 고도화된 의사결정 프로세스에 AI를 실질적으로 접목하는 방안이 핵심 의제로 집중 논의될 전망이다. 박서현 서프 한국 총괄은 “AI 도입의 다음 단계는 문서 작성이나 요약 자동화를 넘어, 조직이 스스로 신뢰할 수 있는 인텔리전스를 생산하고 이를 제품화하는 것”이라며 “2026 디지털 자산 AI 써밋은 한국 시장에서 그 가능성을 실제 사례와 함께 논의하는 자리”라고 전했다.

미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽 연구원이 회사를 떠나면서 “10년 안에 AI가 인류를 파멸시킬 수 있다”는 경고를 내놨다. 앤트로픽을 퇴사한 연구원 제이컵 콕슨(27)은 8일(현지시간) 소셜미디어(SNS) 엑스(X)에 퇴사 사실을 알리며 “지난 3년간 오픈AI와 앤트로픽에서 연구를 진행해 왔는데, 두 회사 모두 책임감 있는 모습을 보이지 않는다”며 이같이 말했다. 올해 초 오픈AI를 떠나 AI 안전을 중시하는 기업으로 알려진 앤트로픽에 합류한 콕슨은 대규모 데이터를 활용해 새로운 AI 모델을 학습시키는 분야를 연구했다. 콕슨은 “(AI 회사들은) 스스로 발전하는 초지능을 향해 질주하며 우리의 생명을 위험에 빠뜨리고 있다”며 AI 시스템 구축에 몰두하는 업계 전반의 흐름에 동참하고 싶지 않다고 밝혔다. 그는 “AI를 개발하는 사람들은 AI가 10년 안에 우리를 모두 죽일 수도 있다고 진심으로 믿는다”며 “이건 단순한 마케팅 전략이 아니다”라고 강조했다. 그러면서 “AI 기술의 위력을 과소평가하지 말라”며 “머지않아 이 기술들은 무엇이든 해킹하고 모든 분야를 하룻밤 사이에 혁신하며 막대한 권력과 자원을 획득할 수 있는 초인적인 시스템이 될 것”이라고 지적했다. 콕슨은 AI 업체들이 인간의 개입 없이 스스로 성능을 개선하는 시스템을 개발하기 위해 경쟁하는 상황에서 안전 문제가 뒷전으로 밀릴 수 있다고 우려했다. 특히 스스로 성능을 개선하는 AI가 인간의 통제를 벗어나 명령을 거부하는 수준까지 발전할 가능성도 있다는 것이 콕슨의 주장이다. 콕슨은 미 월스트리트저널(WSJ)과의 인터뷰에서도 같은 경고를 날렸다. 그는 “가장 공격적인 시나리오 가운데 상당수가 현실화하는 방향으로 가고 있다”며 “내년 말이면 이미 상황이 통제 불능에 빠질 수도 있다”고 말했다. 기업들이 서로, 그리고 중국의 신생 기업들과 경쟁하는 상황에서 안전성과의 타협은 피할 수 없는 현실이라는 게 그의 설명이다. 앤트로픽 내부 임원들도 콕슨의 말에 동의했다. 앤트로픽의 정렬 과학(Alignment Science) 총괄인 에번 휴빙거는 “우리는 진심으로 AI가 모든 인류를 멸망시킬 수 있다고 믿는다. 개인적으로 향후 10년 이내에 그럴 확률이 10%가 넘는다고 생각한다”고 했다. 새뮤얼 마크스 확장감독(Scalable Oversight) 총괄도 개인 의견임을 전제로 “AI 개발자들은 자신들의 기술이 인류의 멸종 또는 그와 유사한 심각한 결과를 초래할 수 있다고 믿는다”며 “향후 몇 년 내에 발생할 수 있다”고 지적했다. 콕슨은 인간의 능력을 능가하는 범용인공지능(AGI)을 책임 있게 개발하기 위해서는 정부의 개입이나 AI 업계의 공동 대응이 필요하다고 강조했다. 그는 최근 각국 정부가 필요할 경우 인공지능 개발 속도를 늦출 수 있는 국제적 공조 체계를 마련하라고 촉구한 인공지능 연구자들의 성명에도 참여했다. 이 성명에는 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)와 오픈AI의 야쿠프 파초키 수석과학자 등 연구자 1000여명이 서명했다. AI 안전에 대한 우려로 앤트로픽 직원이 회사를 떠난 것은 콕슨이 처음으로 알려졌다. 올해 초에는 안전 분야를 연구하던 한 연구원이 “세상이 위험에 처해 있다”고 경고하며 시를 공부하기 위해 회사를 떠났다고 WSJ는 전했다.

인간 감시 피한 AI 90년 수학 난제도 88시간 만에 해결 오픈AI의 인공지능(AI)이 인간과 기계를 가르던 경계를 잇달아 넘고 있다. 대학수학능력시험에서 만점 수준의 성능을 보인 최신 모델은 이번에는 컴퓨터 접속자가 사람임을 확인하려 만든 문제를 48단계까지 모두 풀었다. 오픈AI의 더 강력한 내부 모델은 상금 100만 달러(약 13억 3000만원)가 걸린 수학 난제의 해법을 제시했다. AI의 광범위하고 빠른 고도화에 범용인공지능(AGI)에 대한 기대도 커지고 있지만, 인간이 AI를 끝까지 통제할 수 있겠냐는 우려도 확산하고 있다. 오픈AI 개발자 샤리프 샤밈은 8일(현지시간) 엑스(X)에 최신 모델 ‘GPT-6 아스트라’가 캡차(CAPTCHA)를 본뜬 브라우저 게임 ‘로봇이 아닙니다’를 푸는 모습을 공개했다. 캡차는 사람은 알아볼 수 있지만 자동화 프로그램은 풀기 어렵게 문제를 내 접속자가 사람인지 확인하는 방식이다. 아스트라는 일그러진 문자를 읽고 여러 사진에서 신호등이 찍힌 칸을 골랐으며, 비슷한 이미지 속 쿠키와 개도 가려냈다. 48단계를 모두 통과한 뒤에는 ‘인간 증명서’를 받았다. 아스트라는 앞서 한국 수능에서도 전 과목 만점 수준의 결과를 냈다. 오픈AI는 같은 날 인간이 약 90년간 풀지 못한 수학 난제의 해법도 내놨다. 자사 내부 AI가 미국 클레이수학연구소(CMI)의 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 가운데 하나인 나비에-스토크스 문제를 해결했다고 주장한 것이다. CMI는 2000년 7개 난제에 각각 100만 달러의 상금을 걸었고, 지금까지 공식적으로 해결된 것은 푸앵카레 추측 하나뿐이다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 공식으로 일기예보와 항공기·자동차 설계, 혈류 분석 등에 쓰인다. 난제의 핵심은 매끄럽게 흐르던 유체에서도 어느 순간 소용돌이가 걷잡을 수 없이 빨라져 유속 같은 값이 무한대로 치솟는 ‘특이점’이 생길 수 있느냐다. 오픈AI는 165쪽 분량의 논문에서 특정 조건에서는 이런 특이점이 유한한 시간 안에 생길 수 있음을 증명했다고 밝혔다. AI 에이전트 가동 88시간 만에 해법에 도달했고, 아스트라를 이용해 증명 보조 도구 ‘린’(Lean)으로 논리를 검증하는 데 17시간을 더 썼다. 다만 난제 해결로 공식 인정받으려면 수학계의 검증과 CMI의 판단을 거쳐야 한다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여 준 사례”라고 의미를 부여했다. 이번 오픈AI의 난제 해결 발표 전부터 연구 우선권을 둘러싼 논란도 불거졌다. 이 난제를 앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게와 함께 별도로 연구한 트리스탄 벅매스터 뉴욕대 교수는 오픈AI가 양측의 연구 결과를 함께 발표하자며 알푀게를 저자 명단에서 빼달라는 취지의 요구를 했다고 지난 7일 주장했다. 오픈AI는 부인했다. AI 성능이 빠르게 높아지면서 통제 가능성을 둘러싼 우려도 커지고 있다. 오픈AI를 거쳐 앤트로픽에서 AI 모델 학습을 연구해 온 제이컵 콕슨은 최근 회사를 떠나며 인간의 개입 없이 스스로 성능을 높이는 AI가 개발 경쟁 속에서 통제를 벗어날 가능성을 경고했다. 그는 “가장 공격적인 시나리오 가운데 상당수가 현실화하는 방향으로 가고 있다”며 “내년 말이면 이미 상황이 통제 불능에 빠질 수도 있다”고 말했다. 한편 오픈AI 코리아는 이날 출범 1주년 기자간담회를 열고 국내 챗GPT 엔터프라이즈 도입 규모가 1년 새 약 28배 늘었다고 밝혔다. ‘챗GPT 워크’와 코딩 에이전트 ‘코덱스’의 국내 주간 활성 이용자도 6개월 만에 14배 증가했다.

사내 7대 핵심 업무부터 AI 적용오픈AI 사이버 보안에 최초 참여내년 로봇 통합 관리 플랫폼 공개2031년까지 AX·RX 10조 투자 삼성SDS가 오픈AI·앤트로픽과 기업용 인공지능(AI) 시장 공략을 강화하고 로봇 기반 제조 혁신으로 영역을 넓힌다. 기업의 AI 전환(AX)을 실제 성과로 연결하고, 로봇 전환(RX)을 새로운 성장축으로 키우겠다는 전략이다. 삼성SDS는 8일 서울 코엑스에서 ‘리얼 서밋 2026’을 열고 ‘다차원 AI 풀스택’ 전략을 공개했다. 이준희 대표는 인프라·플랫폼·솔루션에 컨설팅과 구축·운영 역량을 결합해 고객사의 업무를 AI 중심으로 재설계하겠다고 밝혔다. 사내 7대 핵심 업무에 AI를 먼저 적용하고, 현장전문가(FDE)도 연말까지 200여명 양성한다. 국내 기업 최초로 오픈AI의 사이버 보안 프로그램 ‘데이브레이크’에 파일럿 파트너로도 참여한다. 이를 활용해 고객사의 보안 취약점을 찾고 영향을 검증한 뒤 해결책까지 제시하는 서비스를 개발한다. 지난 7월 손잡은 앤트로픽과는 AI 기술을 고객사의 실제 업무에 시험 적용하고, 이를 토대로 신규 AX 사업을 공동 발굴한다. 행사에서 영상 메시지를 전한 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트들이 일터에 합류해 긍정적인 영향을 미치기 시작했다”고 말했다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 엔지니어 3명이 8주 만에 제품 베타 버전을 만든 사례를 들어 AI가 소수 인력의 실행력을 높인다고 설명했다. 삼성SDS는 디지털 영역의 AX에 이어 제조 현장을 겨냥한 로봇 전환(RX)을 새로운 사업축으로 제시했다. RX는 공장에 로봇을 배치하는 데 그치지 않고 AI로 로봇의 작업 능력을 계속 높이며, 여러 로봇과 생산설비를 연계해 제조 현장 전체를 지능화하는 개념이다. 삼성SDS는 25년간 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 쌓은 경험을 RX 사업에 활용한다. 이를 토대로 2027년 생산설비와 여러 로봇을 통합 관리하는 ‘로봇 오케스트레이션 플랫폼’을 선보이고, 월든 로보틱스 등 피지컬 AI 기업 10곳과 제조 현장에 적용할 사례를 발굴할 계획이다. 러스 테드레이크 월든 최고경영자(CEO)는 “로봇이 생산현장에서 성과를 내려면 고객과 작업에 대한 깊은 이해와 대규모 구축 역량이 필요하다”며 삼성SDS와의 협력에 기대감을 나타냈다. 삼성SDS는 AX·RX와 물류 사업을 키우기 위해 2031년까지 총 10조원을 투자할 계획이다. 이 대표는 AX 분야의 유망 기술과 함께 RX 분야에서는 로봇의 범용 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델 관련 기업에 대한 지분 투자를 검토하고 있다고 밝혔다.

자는 척했던 거인창신메모리, 5년 내 판도 엎을 것국가 빅펀드, 수십조원 씨앗 뿌려IPO로 시장에서 자본 회수 모델DDR4 반값에 뿌리며 시장 잠식삼전닉스, 멈추는 순간 따라잡혀AI 응용시장에 사활 거는 中14억 인구와 데이터 원석이 무기AI로 제조업 전환, 생산성 극대화2500명 필요했던 공장, 로봇 대체불도 끄고 사람도 없이 밤새 가동원가절감해 제조업 세계 1위 목표한국의 대응방안은한국 제조업·미국 빅테크 손잡고중국처럼 생산 원가 낮춰 생산을반도체·배터리·바이오 최종 보루규제·주52시간 근무 등 타개하고고품질·고신뢰 첨단 공급자 돼야인공지능(AI) 시대의 총아인 반도체와 휴머노이드 로봇 분야에서 중국이 무섭게 부상하고 있다. 최근 중국경제전문가인 전병서 중국경제금융연구소장을 만나 중국 반도체·AI 굴기의 비결, 한국 반도체의 갈 길 등에 대해 이야기를 나눴다. 전 소장은 “최근 반도체 초호황은 미중 갈등에서 우리가 어부지리를 얻은 것으로 실력으로 착각하면 안 된다”며 “미국도 중국도 못 하는 고품질·고신뢰의 첨단 기술 공급자 포지션을 확보하는 것이 한국의 생존 전략”이라고 강조했다. ●유일하게 中 앞선 반도체, 기술 격차 3년 -창신메모리(CXMT)가 최근 상하이 증시에 상장해 시가총액 1위(약 770조 원)에 올랐다. “잠자던 거인이 깨어난 게 아니라, 사실 자고 있던 척했던 거다. 지금은 세계 4위지만 5년 안에 판도가 뒤집힐 것이다. 현재 우리와 기술 격차는 범용 D램은 3년, HBM은 5년 격차, 이 숫자를 편하게 볼 수 있는 한국 기업은 없다. 올해 2분기 CXMT의 D램 점유율은 불과 1년 만에 4%에서 10%로 2.5배 뛰었다. 반도체 슈퍼사이클이 CXMT에 자금과 자신감을 동시에 선물했다. 호황의 과실이 경쟁자를 키우는 아이러니가 벌어지고 있다.” -중국 반도체 산업이 ‘국가 보조금’에서 ‘증시 활용’으로 전략을 바꿨나. “씨앗은 국가가 뿌리고 열매는 시장이 따가는 구조다. 1단계는 국가 빅펀드가 수십조원을 쏟아 기술 기반을 닦는 것, 2단계는 기업공개(IPO)로 자본을 회수하는 것이다. CXMT는 666억 위안, YMTC는 330억 위안을 증시에서 확보할 예정이다. 리스크는 국가가, 수익은 시장이 가져간다. 반도체에 이어 로봇까지 이 공식이 반복된다. 더 교묘한 건 글로벌 자본을 끌어들여 외국 투자자들이 중국 반도체에 돈을 넣게 만들면, 미국도 함부로 제재하기 어려워지는 구조를 만든다는 점이다. 외국 돈이 들어오면 미국도 쉽게 손을 못 댄다.” -CXMT가 삼성전자·SK하이닉스에 실질적으로 영향을 미칠 시점은. “범용 D램 기술 격차 3년, 실적 타격은 5년, 달력을 보면서 긴장해야 할 숫자다. CXMT는 지금 DDR4를 반값에 뿌리며 시장을 잠식 중이다. 가격전쟁은 이미 시작됐고, 한국에 남은 방어선은 HBM뿐이다. 삼성과 SK하이닉스가 HBM4, HBM4E에 자원을 집중하고 범용 D램 의존도를 줄이는 것 외에 선택지가 없다. 중국이 쫓아올 수 없는 속도로 계속 앞으로 달아나야 한다. 멈추는 순간 따라잡힌다.” -HBM 경쟁에서 중국은 아직 못 따라오고 있는데. “5년 격차의 기술 해자(진입 장벽), 지금은 든든해 보이지만 해자도 메워진다. HBM은 단순 반도체가 아니라 패키징·적층 공정이 결합된 복합 기술이다. 2030년 이전에 판도가 뒤집힐 가능성은 낮다. 그러나 중국이 HBM3를 양산하는 순간, 한국은 HBM4E와 HBM5로 이미 올라서 있어야 한다. 기술 우위란 결국 속도 경쟁이다. 앞서가고 있다는 안도감이 가장 위험하다.” -최근 반도체 호황은 우리 기업의 실력 아닌가. “운을 실력으로 오판하는 착각이다. 미중이 싸우는 바람에 우리한테 황금비가 내린 것이다. 미국의 대중 반도체·AI 제재가 없었다면 지금의 초과수요는 절반도 되지 않았을 것이다. 우리가 어부지리를 얻은 셈이다. 단군 이래 최대의 지정학적 횡재를 실력으로 포장하는 순간 판단이 흐려진다. 지금 대비해야 할 건 반도체 가격 하락이다. 부동산 폭락보다 더 빠르고 더 깊을 수 있다.” -중국의 AI모델 딥시크가 전 세계에 충격을 줬다. “딥시크가 증명한 건 단순하다. 돈 많이 쓴다고 이기는 게임이 아닐 수 있다는 것이다. 중국 AI 기업들은 오픈AI·구글과 어깨를 나란히 할 수 있는 모델을 연달아 내놓고 있다. 미국은 물량으로, 중국은 저비용 효율로 싸운다. 다만 추론 극한·에이전트 AI·멀티모달 최전선에서는 미국이 여전히 6~12개월 앞서 있다. AI는 1등이 독식하는 시장이다. 그 격차가 작아 보여도 결정적이다.” -중국은 AI보다 기존 산업에 AI를 활용하는데 적극적인데. “중국은 이걸 ‘AI플러스’라 부른다. AI 모델 전쟁에서 이기기 어려우면 AI 응용 시장에서 이기겠다는 전략이다. 14억 인구와 세계 최대 제조업이 데이터 원석이다. 제조·물류·농업·의료에 AI를 입히면 데이터가 폭발하고 AI 성능이 다시 올라가는 선순환이 생긴다. 제조업의 AI 전환을 통해 생산성을 높이겠다는 전략이다. 중국 수출이 금지된 최첨단 그래픽처리장치(GPU)가 없어도 산업적인 응용은 중간급 칩으로 충분히 작동한다. 싸움터를 자신에게 유리한 곳으로 옮긴 것이다.” ●저비용 두뇌·몸통 단 中휴머노이드 -AI플러스로 어떻게 생산성을 높일 수 있나. “작년에 중국의 가전제품을 만드는 공장을 다녀왔다. 과거 2500명이 돌리던 라인을 지금은 로봇과 자율 운반차가 대신한다. 불도 끄고 사람도 없이 밤새 돌아가는 공장, 이른바 ‘다크팩토리’(Dark Factory)다. 현재 중국에서 수백 개가 가동 중이다. 중국이 노리는 건 AI로 생산원가를 절반으로 자르는 것, 제조업 세계 1위를 기술이 아닌 원가절감으로 굳히는 것이다. AI를 목적이 아니라 돈 버는 수단으로 본다.” -중국의 AI플러스 전략이 한국에는 어떤 영향을 줄까. “AI플러스의 최대 피해자는 한국이다. 반도체 빼고 제조업에서 중국을 앞서는 분야가 사실상 없는 상황에서, 중국이 다크팩토리로 인건비를 0에 수렴시키고 원가를 40~50% 낮추면 한국 제조업은 직격탄을 맞을 수 밖에 없다. 경고음은 울리고 있지만 한국은 듣지 못하고 있다.” -우리 제조업에서도 AI를 활용할 방안이 있다면. “한국이 미국에 무역 합의에 따른 3500억 달러를 투자해도 원금 회수가 쉽지 않다. 그 해법으로 산업 데이터를 많이 확보한 한국의 제조업과 미국의 빅테크가 손 잡고 중국처럼 생산원가를 낮춘 제품을 생산하는 것이다. 예를들어 현대차와 오픈AI, 삼성전자와 클로드, SK하이닉스와 구글이 손잡고 ‘한국형 AI플러스’를 만드는 것이다. 먼저 한국에서 다크팩토리를 만들어 원가가 50% 절감되는 것을 보여주는 시범사업을 한 뒤 미국에 이런 공장을 짓는 것이다.” -중국 로봇 기업 유니트리도 상장해 주가가 폭등했다. “1600만 원짜리 휴머노이드가 로봇 시장의 문법을 바꿨다. 테슬라 옵티머스보다 싸고 더 많이 찍어낸다. 유니트리 G1은 글로벌 가격 파괴를 선도하며 전 세계 휴머노이드 시장의 32%를 장악했다. 중국의 강점은 부품 공급망이 전부 국내에 있다는 점이다. 모터·배터리·센서·액추에이터 등 핵심 부품을 외국에서 조달할 필요가 없다. 글로벌 휴머노이드 설치 시장 상위 4개사가 전부 중국 업체다. 로봇 시장을 만든 것도, 지배하는 것도 중국이다.” -중국 휴머노이드 밸류체인이 세계에 주는 영향력은. “딥시크라는 저비용 두뇌에 유니트리라는 저비용 몸통, 이 조합이 ‘피지컬 AI’ 양산 시대를 열고 있다. 모터·배터리·AI 모델·로봇 프레임까지 밸류체인이 중국 안에서 완결된다. 외부 의존도가 거의 없다. 역설적으로 이 지점이 한국의 기회다. 서방 기업들이 중국산 하드웨어를 꺼리는 상황에서, 자동차·정밀기계 기반을 갖추고 신뢰성과 공급망 안정성을 증명할 수 있는 한국이 믿을 수 있는 대안으로 부상할 수 있다.” -미국 제재에도 중국의 반도체·로봇 기술이 향상되는 이유는. “미국 제재가 오히려 자립을 강요했다. 화웨이가 미국 칩 공급이 끊기자 기린 칩을 스스로 만든 게 상징적이다. 위기를 기회로 바꾼 게 아니라, 다른 선택지가 없었던 거다. 그 결과 중국 반도체 엔지니어 수는 5년 만에 3배 이상 늘었다. 공대생이 의대생보다 대우받는 나라, 그 선택이 지금의 기술력을 만들었다. 현재 반도체 자립도 33%, 로봇 자립도 55~65%다. 제재의 역설이다.” ●수명 다한 전략적 모호성 버려야 -이대로면 우리 기업이 코너에 몰리지 않을까. “가마솥의 개구리가 물이 뜨거워지는 걸 모르듯, 위기는 천천히 온다. 철강·조선·가전·화학은 이미 중국에 내줬다. 반도체·배터리·바이오가 마지막 보루인데, 이마저 내주면 한국의 수출 경쟁력은 해체된다. 다음 세대 기술인 HBM5·차세대 배터리·바이오신약에 지금 당장 베팅해야 한다. 중국보다 1~2세대 앞서 있으면 가격이 아닌 기술로 싸울 수 있다. 규제·주 52시간 근무·데이터·벤처자본 등 발목을 잡는 구조를 빨리 타개해야 한다.” -미중패권 시대 한국은 어떤 스탠스를 취해야 하나. “전략적 모호성은 수명이 다했다. 이제는 선택적 명확성의 시대다. HBM·AI 반도체·첨단 방산은 미국 동맹 체계 안에서만 움직여야 한다. 그러나 경제와 시장에서는 중국과의 실용적 관계를 끊을 수 없다. 중국은 여전히 한국 최대 수출처다. 등을 돌리는 건 전략이 아니라 자해다. 미국도 중국도 독자적으로 할 수 없는 것, 고품질·고신뢰의 첨단 부품 공급자 포지션을 선점하면 양쪽 모두에게 없어서는 안 되는 나라가 된다.” -오래전부터 중국을 지켜봤다. 느끼는 점은. “중국은 느리다는 편견은 착각이었다. 20년 전 중국 공대생은 100만 명이었다. 지금은 이공계 졸업생만 480만 명, 한국 전체 대학생보다 많다. 중국 기업가들의 위기의식은 한국보다 훨씬 날이 서 있다. ‘내일 망할 수 있다’는 공포가 혁신을 만든다. 실패해도 다시 하는 집요함이 있다. 한국은 대기업 시스템에 안주하는 경향이 있다. 중국 지도자들은 45일에 한 번씩 AI·빅데이터 등 첨단 산업을 함께 공부한다. 국가 장기 산업전략을 세우고 일관성 있게 밀어붙인다. 한국은 정권이 바뀔 때마다 전략이 흔들린다. 그 차이가 지금의 격차를 만들었다.” ■ 전병서 중국경제연구소장은 중국 칭화대에서 석사, 푸단대에서 박사학위를 받았다. 대우경제연구소에서 반도체와 IT애널리스트로 17년간 일했다. 대우증권 상무, 한화증권 전무를 역임한 이후 20년여간 중국 경제와 금융을 연구하고 있다. 성균관대 중국대학원, 중앙대 경영전문대학원에서 MBA학생들을 가르치고 있다. 저서로는 ‘금융대국 중국의 탄생’, ‘기술패권시대의 대중국 혁신전략’, ‘한국반도체 슈퍼乙전략’,‘차이나 퍼즐’ 등이 있다. 최광숙 대기자

오픈AI의 ‘GPT6-아스트라’ 공개로 ‘삼전닉스’가 이틀째 급등하다 막판 제동이 걸렸다. 국제유가가 장중 100달러에 육박하며 미 국채금리마저 오른 탓이다. 이날 유가증권시장에서 삼성전자는 전 거래일 대비 0.19% 내린 26만 9500원, SK하이닉스는 0.56% 오른 179만 3000원에 거래를 마쳤다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이날 장중 각각 3.33%, 5.95%까지 치솟았으나 장 막판 나란히 상승분을 반납한 채 보합 마감했다. 이에 장중 7100선을 넘어섰던 코스피는 전 거래일 대비 40.87포인트(0.58%) 내린 6954.52로 마감했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 4일(현지시간) 오픈AI가 새 AI 모델인 ‘GPT-6 아스트라’를 출시하면서 범용인공지능(AGI) 시대의 도래를 선언한 뒤 첫 거래일인 7일 각각 5%대, 8%대 급등했다. 간밤 중동 불안으로 브렌트유가 배럴당 98달러에 육박하며 6주 만에 최고치를 기록했지만, 간밤 미 뉴욕증시가 휴장한 상황에서 전날의 상승 흐름을 고스란히 이어받았다. 그러나 상승세가 꺾인 건 유가 급등과 이로 인한 미 국채금리 급등 탓이었다. 이날 유럽ICE선물거래소에서 브렌트유 11월물은 배럴당 98달러를 넘어섰다. 서부텍사스산 원유(WTI) 10월물도 94달러에 육박했다. 이에 미 국채 10년물 금리는 거래가 재개된 뒤 한때 4.8%를 넘어섰다. 브렌트유 98달러 돌파…국채금리 ‘들썩’이날 개인 투자자들은 3조원어치를 순매도하며 차익 실현에 나섰다. 개인은 이날 유가증권시장에서 3조 3320억원을 순매도했다. 지난 ‘삼전닉스’가 상승세로 돌아선 지난 4일부터 3거래일 동안 순매도액은 13조 5940억원에 달한다. 반면 외국인은 6316억원, 기관은 6428억원 순매수했다. 3거래일 동안 외국인은 3조 7390억원, 기관은 4조 9610억원 순매수했으며 삼성전자와 SK하이닉스의 자사주 매입 물량으로 추정되는 기타법인의 순매수액은 4조 9680억원으로 집계됐다. 증권가에서는 유가 급등과 미 연방준비제도의 기준금리 인상 여부 등을 둘러싸고 당분간 불확실성이 불가피하다고 내다본다. 오는 10일(한국시간) 미국 8월 생산자물가지수(PPI)와 다음 날 8월 소비자물가지수(CPI) 발표가 기다리고 있으며, 연준은 15~16일 연방공개시장위원회(FOMC)를 열고 금리 인상 여부를 결정한다. 시장은 9월 FOMC에서 기준금리를 인상할 확률을 약 58%로 내다보고 있다. 권순호 대신증권 연구원은 “FOMC까지 남은 기간 동안 대외 변수에 따른 변동성 확대 가능성을 경계해야 한다”면서도 “향후 금리 인상 전망이 약화되며 국채 금리가 안정될 경우 증시의 반등 탄력을 강화하는 요인으로 작용할 것”이라고 전망했다.

인공지능(AI)의 실제 모습이 각인되기 시작한 것은 2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 AI ‘알파고 리’와의 대국이다. 인공지능이 개발되면 체스, 바둑, 장기 등 보드게임으로 능력을 측정하곤 한다. 인간의 사고와 의사결정 능력의 집약체라고 보기 때문이다. 그런데 보드게임을 마주했을 때 사람과 AI의 경향성 자체가 완전히 다르다는 사실이 새로 밝혀졌다. 서울대 물리·천문학부, 이탈리아 파르마대 수학·물리·컴퓨터과학과, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 사람끼리 둔 대국과 AI끼리 둔 대국 총 2400판의 체스 게임을 한 수씩 분석한 결과 인간은 판이 복잡하게 얽히면 상황을 정리하려고 하지만 AI는 얽힌 상태를 훨씬 오래 그대로 끌고 가려고 한다는 사실을 확인했다고 8일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 물리학회에서 발행하는 ‘APS 오픈 사이언스’에 실렸다. 연구팀은 최정상 그랜드마스터 대국 1200판과 세계 최강 AI 엔진끼리 겨루는 공식 대회인 TCEC에서 스톡피시와 릴라 체스 제로가 맞붙은 2019~2024년 대국 1200판을 분석했다. 사람과 AI의 대국이 아니라 각각의 대국에서 나타나는 패턴을 비교하기 위한 것이다. 연구팀은 이번 연구에서 ‘전략적 긴장’이라는 새로운 기준을 제시했다. 체스에서 긴장은 서로 잡을 수도, 잡힐 수도 있는 기물이 맞물려 있는데도 교환을 실행하지 않은 상태를 말한다. 기물은 킹, 퀸, 룩, 비숍, 나이트, 폰 등 체스 게임에서 사용되는 말을 통칭하는 단어다. 긴장 상태에서 교환을 실행하면 판은 단순해지지만 버티면 양쪽 모두 ‘지금 잡게 되면 다음 수는 어떻게 될까’를 계속 계산하고 고민해야 하는 부담이 생긴다. 연구팀은 잠재된 복잡함을 숫자로 바꾸기 위해 선수들이 한 번 둘 때(반수)마다 체스판을 관계망으로 변환했다. 기물과 서로 노리고 있는 빈 칸을 점으로 놓고 곧바로 잡을 수 있는 관계(공격), 잡히면 되잡을 수 있는 관계(수비), 상대가 들어오면 잡을 수 있는 빈 칸(통제) 등 세 종류로 구분했다. 이렇게 만든 그물망이 얼마나 촘촘한지를 ‘최대 고유값’으로 요약했다. 체스판은 8×8, 64칸이기 때문에 관계망의 점은 최대 64개다. 값이 클수록 앞으로 벌어질 수 있는 일의 가짓수가 많고 동시에 작은 실수 하나가 판 전체로 번질 위험도 크다. 긴장 곡선의 모양은 양쪽이 비슷했다. 시작할 때는 기물이 멀리 떨어져 있어 낮다가 서로 다가서며 치솟고 30~60반수 구간에서 정점을 찍은 뒤 내려왔다. 정점 자체는 오히려 사람이 더 높았다. 그랜드마스터들이 40반수 무렵까지 따라가는 오프닝 정석이 원래 기물 충돌이 빽빽한 국면이기 때문이다. 차이는 정석 구간이 끝난 뒤부터 나타났다. 정석이 끝나고 스스로 계산해야 하는 구간에 들어서면 사람은 기물을 교환하며 판을 빠르게 정리했지만 AI는 얽혀 있는 국면을 훨씬 오래 유지했다. AI 대국은 판에 남은 기물 수도 더 많았고 관계망의 연결선과 고리도 더 촘촘한 것으로 확인됐다. 긴장을 견디는 힘은 실력과 계산 자원에 비례한 것으로 나타났다. 사람의 경우 플레이어의 능력을 수치로 계산한 엘로 점수가 높을수록 누적 긴장이 거의 직선으로 늘었고 같은 실력이라도 생각할 시간이 긴 클래식 대국이 속기나 초속기 대국보다 높게 나왔다. AI도 몇 수 앞까지 내다보는 탐색 깊이가 늘어날수록 긴장이 커졌다. 사람의 대국은 공격 관계가 수비 관계보다 많은 쪽으로 치우쳤고 기물마다 짊어진 부담의 편차도 컸다. 반면 AI는 공격과 수비가 고르게 분포했고 기물별 역할도 비교적 균등한 것으로 나타났다. 그러나 기물 하나당 긴장은 사람 쪽이 내내 높았다. 즉 사람은 기물을 자주 교환해 숫자를 줄이는 대신 남은 기물에 더 무거운 짐을 지우는 방식으로 두고 있었다는 말이다. 연구팀에 따르면 승부가 갈리는 시점은 대체로 30반수 전후로 긴장이 정점에 이르기 전으로 나타났다. 인간 게이머가 판을 단순화하는 행위는 승리의 원인이 아니라 결과라는 뜻이다. 이미 유리해진 쪽이 상대의 반격 여지를 줄이려 기물을 맞바꾸는 것이지 맞바꿈으로써 이기는 것이 아니다. 실제로 40반수 시점에서 폰 1개 이상 앞서 있을 때 최종 승리 확률은 사람 대국이 약 71%, AI 대국은 약 59%였다. 사람이 체스판에서 단순화하려는 성향은 적응적 태도라고 연구팀은 설명했다. 복잡한 판을 계속 정확히 계산하려면 막대한 인지 자원이 드는데 작업기억과 주의력에 한계가 있는 사람은 감당 가능한 수준으로 판을 줄여 정확도를 지키는 쪽을 택한다는 것이다. 체스 한 판을 지는 단기 손해보다 에너지를 아끼고 범용적 지능을 유지하는 장기 이득이 크다는 진화적 맞교환이라는 뜻이다. 연구를 이끈 에드워드 리 서울대 교수는 “체스는 지능 시스템이 눈앞의 기회와 장기적 결과를 저울질하는 방식을 통제된 환경에서 파악할 수 있게 해주는 좋은 연구 수단”이라며 “AI가 복잡성을 증폭시킨다면 협상이나 경제 경쟁, 갈등 같은 다른 전략적 상황에서는 어떨지 추론해볼 수 있다”고 말했다. 연구팀에 따르면 계산 능력이 커진 AI가 긴장을 오래 유지하는 쪽으로 움직인다면 더 복잡한 대치가 가능해지지만 오판의 대가도 커질 수 있다. 현실의 협상과 분쟁은 체스와 달리 정보가 불완전하고 규칙도 고정돼 있지 않아 직접 비교에는 신중해야 한다고 연구팀은 지적했다.

전날 4% 넘게 급등했던 코스피가 8일 장 초반 1%대 상승하며 7000선을 탈환한 데 이어 7100선마저 넘어섰다. 이날 코스피는 전 거래일 대비 50.40포인트(0.72%) 오른 7045.79에 개장해 이날 오전 11시 1.70% 오른 7113.99를 가리키고 있다. 전날 5.68% 오른 삼성전자는 이날 2%대 상승하며 27만 6500원에서 거래되고 있다. 전날 8.26% 급등한 SK하이닉스는 3%대 오르며 180만원을 넘어섰다. 지난 4일(현지시간) 오픈AI가 새 AI 모델인 ‘GPT-6 아스트라’를 출시하면서 범용인공지능(AGI) 시대의 도래를 선언한 것을 계기로 미 증시에서는 AI 투자 수요 증가에 대한 기대감에 힘입어 반도체주가 급등했다. 이에 전날 국내 증시에서도 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯한 AI 관련주들이 불기둥을 뿜었다. 이어 간밤 미 뉴욕증시가 휴장한 가운데 코스피는 전날의 상승 흐름을 고스란히 이어받고 있다. 지난주 내내 개인과 외국인, 기관 등 3개 수급 주체 모두 ‘팔자’에 나섰던 코스피는 외국인이 돌아오면서 훈풍을 이어가고 있다. 전날 2조 5530억원을 사들인 외국인은 이날도 1340억원어치를 순매수하고 있다. 기관 또한 전날 2조 6490억원어치를 순매수한 데 이어 이날도 4790억원어치 순매수 중이다. 반면 개인 홀로 매도를 이어가며 차익을 실현하고 있다. 전날 6조 8370억원어치를 팔아치운 개인은 이날도 1조 5730억원어치 순매도 중이다. ‘박스피’가 이어지다 단기간에 급등하자 ‘팔자’에 나선 것으로 풀이된다. 같은 시각 코스닥 지수는 전 거래일 대비 0.82% 오른 828.94를 가리키고 있다.

부산대학교는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 주관 ‘AI최고급신진연구자지원(AI스타펠로우십) 사업’에 선정됐다고 8일 밝혔다. AI스타펠로우십은 글로벌 인공지능(AI) 기술혁신을 선도할 최고급 신진연구자(박사 후 연구자 또는 임용 7년 이내 교원)를 육성하고, 세계적 수준 AI 연구 성과 창출을 지원하는 국가 공모 사업이다. 부산대는 2031년까지 국비 110억원, 시비 5억5000만원, 대학 5억5000만원 등 121억원을 투입해 AI 바이오·의료 융합 분야 연구개발을 추진한다. 부산대 연구진은 이번 사업을 통해 초음파 영상과 생체신호, 유전체, 진단 데이터 등을 통합하는 멀티모달(텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태의 정보를 동시에 처리하고 연결해 이해하는 기술) AI 기반 정밀 의료 플랫폼 구축을 목표로 AI 바이오·의료 융합 분야 연구개발을 수행한다. 주요 연구과제는 Embodied AI(로봇·모바일 플랫폼 등 물리적 몸체를 통해 센서로 환경을 인지하고, AI가 판단·계획을 거쳐 실제 행동까지 수행하는 지능형 시스템) 기반 초음파 3D 영상 기술, 범용 의료 AGI(인간처럼 다양한 분야 지식을 이해하고 스스로 학습·추론·창의적으로 문제를 해결할 수 있는 범용 인공지능) 기반 자동 진단 생성 시스템, 질병 연관 나노센서 및 AI 예측 모델 개발 등이다. 삼성메디슨, 포티투마루, 씨젠의료재단 등과도 협력해 산업 현장의 수요를 연구개발에 반영하고, 연구 결과가 의료 현장과 산업계에 신속하게 적용될 수 있도록 협력 체계를 강화한다.

여행 유튜버 곽튜브(본명 곽준빈·34)가 “있는 돈을 다 넣었다”며 SK하이닉스 투자 수익률을 공개했다. 곽튜브는 7일 자신의 유튜브 채널에 ‘세계에서 최고로 비싼 퍼스트클래스 비행 후기’라는 제목의 영상을 통해 SK하이닉스 투자 현황을 밝혔다. 그는 일본에서 아부다비로 향하는 비행기에 몸을 실었다. 그는 “그동안 비행기를 타면서 다리가 안 펴져 힘들었다”면서 “진짜 좋은 비행기를 타보고 싶었다. 세계에서 제일 좋은 비행기를 찾아봤다”고 말했다. 그가 탑승할 항공편은 에티하드항공의 일본·아부다비 노선에 있는 ‘더 레지던스’였다. 퍼스트클래스보다 더 높은 등급으로, 침실과 샤워실, 거실 등 ‘쓰리룸’으로 구성됐다. 그는 “9시간 비행에 1500만원으로, 역대 최고의 플렉스”라면서 “물론 제 돈으로 예약했다”고 설명했다. 이어 그는 휴대전화로 증권 모바일트레이딩시스템(MTS)에 접속했다. “돈을 거의 다 하이닉스에 넣었다”는 그의 SK하이닉스 평균 단가는 200만 7000원, 수익률은 -14%였다. 그는 “있는 돈을 다 때려박았다. 계속 물타서”라며 “여기서 조금만 더 타면 (평단가에) 다 왔다”고 설명했다. 한편 SK하이닉스는 미국의 국채 금리 급등에 지난 3일 159만 6000원까지 내려앉은 뒤 4일과 7일 2거래일 동안 11.7% 상승한 데 이어 8일도 3%대 급등해 184만원대에서 거래 중이다. 지난 4일(현지시간) 오픈AI가 새 AI모델인 ‘GPT-6 아스트라’를 출시하면서 범용인공지능(AGI) 시대의 도래를 선언한 것을 계기로 미 증시에서는 AI 투자 수요 증가에 대한 기대감에 힘입어 반도체주가 급등했고, 코스피에서 삼성전자와 SK하이닉스도 ‘불기둥’을 뿜었다. 이에 ‘팔자’를 이어가던 외국인이 순매수로 돌아섰다. 개인이 매도하며 차익을 실현하고 있지만 SK하이닉스의 자사주 매입이 떠받치며 주가는 상승세다. 다만 중동 불안에 브렌트유가 배럴당 97달러까지 치솟는 등 유가가 급등하며 미국 국채 10년물 금리가 재차 4.8%를 향하고 있어 하방 압력을 배제할 수 없는 상황이다.

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.