로봇산업의 경쟁 구도가 빠르게 재편되고 있다. 더 정교한 로봇 팔이나 빠른 이동 성능보다, 로봇 전반에 공통으로 적용 가능한 인공지능(AI) 운영체계(OS)를 누가 선점하느냐가 기업 가치의 핵심으로 떠오르고 있다. 피지컬 AI(Physical AI) 확산과 함께 로봇산업의 무게중심이 하드웨어에서 ‘지능의 운영체계’로 이동하고 있다는 분석이다. 이 같은 변화는 오는 6~9일 미국 라스베이거스에서 열리는 CES 2026에서도 분명히 드러날 전망이다. CES를 주최하는 미국 소비자기술협회(CTA)는 올해 핵심 키워드로 ‘로보틱스’를 전면에 내세웠다. 킨제이 패브리지오 CTA 회장은 “로보틱스 출품작이 전년 대비 32% 증가했다”며 “AI와 로봇의 결합이 기술 전시를 넘어 산업 경쟁의 중심으로 이동하고 있다”고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CES 2025에서 ‘피지컬 AI’ 개념을 제시한 지 불과 1년 만에, 논의의 초점은 기술 가능성에서 상용화 경쟁으로 빠르게 이동했다. 산업용 로봇 팔, 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드 등 로봇 형태는 갈수록 다양해지고 있지만, 이를 움직이는 인지·판단·행동의 핵심 알고리즘은 하나의 공통 엔진으로 수렴하는 흐름이 뚜렷하다. 이 지점에서 국내 AI 스타트업 페르소나AI가 주목받고 있다. 페르소나AI는 2025~2026년 2년 연속 CES 혁신상을 수상하며, 로봇 OS 경쟁에서 한국 기업의 존재감을 각인시켰다. 이 회사가 개발한 AI 모델은 특정 로봇 하드웨어나 반도체에 종속되지 않는 ‘경량 AI 엔진’을 기반으로 한다는 점이 특징이다. 고성능 GPU나 상시 인터넷 연결 없이도 구동 가능하도록 설계돼, PC·서버·로봇·에지 디바이스 등 다양한 환경에 동일한 인공지능 두뇌를 이식할 수 있다. 이는 최근 학계와 산업계가 정의하는 피지컬 AI의 핵심 구조와도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 단순한 로봇 제어 소프트웨어가 아니라, 인지(Perception)–판단(Decision)–행동(Action)을 실시간으로 연결하는 통합 지능 시스템으로, 운영체계 계층에서의 표준화와 범용성이 성공의 관건으로 꼽힌다. 특히 클라우드 의존도를 낮추고 에지 환경에서 자율적 의사결정을 수행할 수 있는 구조는 향후 산업 현장 적용의 핵심 요건으로 평가된다. 페르소나AI의 전략은 개별 로봇이 아닌 산업 구조 전체를 겨냥하고 있다는 점에서 의미가 크다. 업계 관계자는 “로봇산업에서는 최고 성능보다 안정성, 범용성, 유지 비용이 더 중요하다”며 “로봇의 형태는 계속 바뀌지만, 사고 체계와 판단 구조가 매번 달라질 수는 없기 때문에 로봇 OS의 표준화가 필연적”이라고 설명했다. 글로벌 시장에서도 로봇 두뇌를 둘러싼 경쟁은 이미 본격화됐다. 미국의 로봇 소프트웨어 스타트업 피지컬 인텔리전스는 오픈AI와 제프 베이조스 등이 투자한 기업으로, 다수의 산업용 로봇에 공통 엔진을 공급하며 2025년 말 기준 약 56억달러의 기업가치를 인정받았다. 피규어AI 역시 비전·언어·행동을 통합한 로봇 두뇌를 앞세워 약 40억달러 수준의 가치가 거론된다. 전문가들은 피지컬 AI 시대의 승자는 ‘로봇을 만드는 기업’이 아니라 ‘로봇이 생각하고 움직이는 방식을 정의하는 기업’이 될 가능성이 높다고 본다. 경량 AI 기반의 로봇 OS를 앞세운 페르소나AI가 CES 2026을 기점으로 글로벌 피지컬 AI 경쟁에서 어떤 위치를 차지할지 업계의 이목이 쏠리고 있다.

삼성전자가 국내 기업 사상 처음으로 ‘분기 영업이익 20조원’ 시대를 열었다. 삼성전자의 역대 최대 분기 실적은 물론 한국 기업 중 사상 첫 기록이다. 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 메모리 반도체 수요를 키우면서 촉발된 ‘메모리 슈퍼사이클’을 타고 올해 영업이익이 100조원을 돌파할 거라는 기대도 나온다. 삼성전자는 8일 잠정 실적 공시를 통해 2025년 4분기 연결 기준 매출 93조원, 영업이익 20조원을 기록했다고 밝혔다. 매출과 영업이익 모두 창사 이래 최고치다. 영업이익은 전년 동기 대비 208.2%, 전 분기 대비 64.3% 증가했다. 지난해 연간 누적 매출 역시 332조 7700억원으로 사상 최대 기록을 새로 썼다. 이번 ‘어닝 서프라이즈’는 단순한 업황 수혜를 넘어 삼성의 비즈니스 모델이 ‘범용 칩 공급’에서 ‘AI 플랫폼 파트너’로 진화하고 있음을 시사한다. 실제 삼성전자는 엔비디아에 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)를 본격 공급하기 시작한 데 이어 최근 북미 빅테크 기업들로부터 차세대 HBM4와 AI 가속기용 맞춤형 칩을 잇달아 수주하며 실적의 질적 변화를 이끌어 냈다. 과거의 실적이 수요에 따른 가격 변동에 의존했다면 이제는 고객사와 긴밀히 연계된 ‘수주형 비즈니스’가 20조원 시대를 견인하는 핵심 동력이 된 셈이다. 재계에서는 이재용 회장의 글로벌 네트워크 경영과 전영현 부회장의 ‘기술 쇄신’ 전략이 시너지를 낸 결과로 보고 있다. 이 회장은 직접 엔비디아, 테슬라, 애플 등 빅테크 수장들과 연쇄 회동하며 맞춤형 HBM과 파운드리 수주를 주도했고 전 부회장은 제조 현장의 근원적 경쟁력을 복원하며 ‘기술 초격차’ 본능을 깨웠다. 이번 실적의 질적 성장을 뒷받침하는 핵심 병기로는 본격 양산 궤도에 진입한 6세대 HBM4가 꼽힌다. 삼성은 메모리(1c 나노)와 파운드리(4나노 로직 공정) 역량을 결합한 단일 아키텍처를 선보이며 AI 데이터센터의 최대 난제인 발열과 에너지 효율 개선에 주력했다. 당초 예상을 앞당겨 올해 초부터 공급 물량을 확대하기 시작하면서, 기획 단계부터 고객사 맞춤형으로 칩을 만드는 ‘수주형 플랫폼 비즈니스’로의 체질 개선에도 탄력이 붙고 있다는 분석이다. 압도적인 제조 효율은 수익성 개선의 일등 공신이다. 지난해 하반기 1c 나노 D램 수율이 양산 안정권인 80% 수준에 근접했다는 평가 속에 삼성은 업계 최고 수준의 원가 경쟁력을 확보한 것으로 보인다. 여기에 범용 D램 가격이 2018년 슈퍼사이클 당시의 고점을 넘어 9.3달러까지 치솟으면서, 생산 원가 절감과 제품 가격 상승이 맞물린 강력한 이익 구조가 형성됐다. 실제 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 삼성전자는 지난해 4분기 D램 시장에서 192억 달러(약 26조원)의 매출을 기록하며 1년 만에 글로벌 점유율 1위 자리를 탈환한 것으로 나타났다. 그간 전체 실적의 발목을 잡았던 비메모리 부문의 약진도 주목할 대목이다. 증권업계에서는 파운드리와 시스템LSI 부문의 지난해 4분기 적자폭이 8000억원 미만으로 줄어들며 흑자 전환의 기틀을 마련했을 것으로 관측한다. 메모리 사업에서 거둔 수익을 파운드리 시설에 투자하고, 여기서 확보한 최첨단 공정 기술로 다시 고성능 맞춤형 칩 수주를 끌어오는 삼성만의 ‘통합 제조 경쟁력’이 실질적인 성과로 나타나고 있다는 분석이다. 실제 파운드리는 테슬라와의 자율주행 칩 협력을 공고히 하는 한편 구글·메타·AMD 등 빅테크 기업들과의 차세대 AI 칩 수주 전선에서도 유의미한 진전을 보이고 있다. 여기에 퀄컴이 차세대 모바일 프로세서 생산 일부를 삼성 2나노 공정에 맡길 가능성까지 제기되면서 특정 고객사에 의존하지 않는 ‘수주 다변화’에 대한 기대감도 어느 때보다 커지는 분위기다. 삼성이 열어젖힌 ‘분기 20조원’ 시대는 마이크론과 SK하이닉스를 포함한 글로벌 반도체 산업 전체가 전례 없는 ‘슈퍼 사이클’에 진입했음을 알리는 신호탄이다. 앞서 마이크론이 시장의 예상을 훌쩍 뛰어넘는 실적을 기록한 데 이어 오는 21일 실적 발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 역대급 성적이 확실시되면서 업계 전반에선 반도체 투톱의 ‘연간 영업이익 100조원’ 시대가 현실화할 것이라는 기대감이 커지고 있다.

분기 영업익 20조 첫 돌파… 역대 최대 기록 삼성전자가 반도체 업황의 폭발적 회복에 힘입어 분기 영업이익 20조원 고지를 사상 처음으로 밟았다. 8일 삼성전자는 지난해 4분기 매출 93조원, 영업이익 20조원의 잠정 실적을 공시했다. 이는 전년 동기 대비 각각 22.7%, 208.2% 급증한 수치다. 특히 이번 영업이익은 반도체 슈퍼사이클 정점이었던 2018년 3분기(17조 5700억원)를 넘어선 역대 최대 분기 실적이며, 연간 매출 역시 332조 7700억원으로 사상 최대치를 기록했다. 이번 실적의 핵심 동력은 전체 영업이익의 약 80%를 책임진 반도체(DS) 부문이다. 증권가에서는 DS 부문이 4분기에만 16조~17조 원 안팎의 이익을 거둔 것으로 분석하고 있다. AI 서버 수요 확대로 범용 D램 및 낸드플래시 가격이 급등한 가운데, 업계 최대 생산 능력을 보유한 삼성전자가 가격 상승 수혜를 집중시킨 결과다. 실제로 지난해 상반기 1~4%대에 머물던 DS 부문 영업이익률은 4분기 기준 약 38%까지 수직 상승한 것으로 추정된다. 파운드리와 시스템LSI 등 비메모리 부문도 적자 폭을 8000억원 미만으로 줄이며 실적 개선에 기여한 것으로 분석된다. 시장의 시선은 이제 올해 연간 영업이익이 100조원을 넘어설지 여부에 쏠리고 있다. 지난해 연간 영업이익(43조 5300억원)을 두 배 이상 상회하는 수치지만, 현재 업황 흐름을 고려하면 실현 가능한 목표라는 분석이 우세하다. 증권가 일각에서는 올해 삼성전자의 영업이익이 최대 123조원에 달할 것이라는 관측도 나온다. 이는 고대역폭 메모리(HBM) 시장 내 영향력 확대와 비메모리 부문의 흑자 전환 가능성이 견인할 전망이다. 특히 차세대 제품인 HBM4(6세대)가 향후 실적의 최대 변수로 꼽힌다. 삼성전자는 최근 엔비디아 등 주요 고객사로부터 HBM4 테스트 최고점을 받는 등 기술적 신뢰도를 확보하며 공급망 진입에 청신호를 켰다. 이에 따라 지난해 10%대였던 HBM 시장 점유율은 올해 30%를 상회하고, 관련 매출 또한 전년 대비 3배 증가한 26조원에 이를 것으로 점쳐진다. 고환율 등 대외 변수가 상존하지만, AI 인프라 투자 지속에 따른 메모리 부족 현상이 강력해 삼성전자의 우상향 추세는 당분간 지속될 전망이다.

삼성전자가 반도체 업황의 전폭적인 회복세에 힘입어 분기당 영업이익 20조원 시대를 열지 주목된다. 이재용 회장이 새해 첫 행보로 사장단 만찬을 열어 인공지능(AI) 전환 전략을 직접 점검하고 나선 것도 실적 반등을 기술 리더십 강화의 동력으로 삼으려는 의지로 풀이된다. 오는 7·8일 발표될 삼성전자의 지난해 4분기 잠정 실적은 시장 기대를 크게 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’가 될 것이라는 거라는 관측이 4일 업계에서 연이어 제시됐다. 다올투자증권은 매출 96조 2000억원, 영업이익 20조 4000억원을 제시하며 삼성전자의 사상 첫 20조원 돌파를 예견했고, IBK투자증권도 영업이익 규모를 21조 7000억원까지 상향 조정했다. IBK투자증권은 삼성전자의 올해 연간 영업이익이 133조원에 달할 것으로 내다봤다. 금융정보업체 에프앤가이드에서 제시한 삼성전자의 지난해 4분기 영업이익 컨센서스인 16조 4000억원 수준을 훌쩍 넘는 수치다. 실적 반등의 기폭제로는 ‘범용 D램’이 꼽힌다. 시장조사업체 D램익스체인지 조사 결과, PC용 범용 D램(DDR4 8Gb) 가격은 1년 만에 7배 가까이 급등하며 역대 최고치를 기록했다. 최첨단 공정 설비가 HBM 생산에 집중되면서 일반 D램 공급이 줄어드는 ‘공급 병목’이 가격을 끌어올렸다. 여기에 낸드플래시 가격까지 동반 상승하며 삼성전자는 메모리 전 영역에서 수익성을 확보했다. 경영 현장에서도 실적 회복세를 기회로 삼으려는 행보가 이어졌다. 이재용 삼성전자 회장은 새해 첫 출근일인 지난 2일 서초사옥에서 계열사 사장단과 신년 만찬을 했다. 전영현 DS부문장(부회장)과 노태문 DX부문장(사장) 등 경영진이 총출동한 가운데 이 회장은 ‘AI 중심 기업’으로의 전환과 기술 리더십 강화를 당부했다. 특히 전 부회장은 차세대 제품인 HBM4(6세대)가 고객사로부터 “삼성이 돌아왔다”는 평가를 받고 있다며 기술 경쟁력에 자신감을 보였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 HBM4를 공급하며 시장 점유율을 올해 30% 이상으로 높일 계획이다. 세계 시장에서는 이번 호황이 단기 반등을 넘어 장기 슈퍼사이클로 이어질 가능성에 주목한다. JP모건 등 주요 투자은행들은 AI 수요가 학습용을 넘어 실생활 추론용으로 확장됨에 따라 메모리 시장의 상승주기가 과거 호황기의 기록을 경신할 수 있다고 분석했다. 다만 지정학적 리스크와 경쟁사의 추격은 여전히 변수다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

삼성물산, 차세대 주거 모델 선봬hy, 부설연구소서 균주 연구 활발 KB국민카드, 디지털 혁신에 속도영남이공대, 학생 중심 경영 강화 아파트 부문 1위 ‘삼성물산’삼성물산이 29일 한국생산성본부가 발표한 ‘2025 NCSI(국가고객만족도)’ 조사에서 아파트 부문 28년 연속 1위를 차지했다. 최근 삼성물산은 거주자가 라이프스타일에 맞춰 주거 공간을 자유롭게 디자인할 수 있는 차세대 주거 모델 ‘넥스트홈’을 선보였다. 앞서 지난해에는 기존 홈 플랫폼 ‘홈닉’을 업그레이드한 ‘홈닉 2.0’을 론칭했다. 홈닉 2.0은 관리비 및 월세 납부 등 결제 기능은 물론, 가전과 IoT 기기를 통합 제어하는 ‘매터’(Matter) 기술을 도입해 완결형 홈 플랫폼을 구현하는 입주민 생활 밀착형 서비스다. 아울러 삼성물산은 주거성능연구소를 설립해 결로, 소음, 누수 등 하자 최소화를 위한 공법 개발에 매진해 왔다. 시공 단계부터 엄격한 품질 기준을 적용하는 ‘품질실명제’와 ‘품질시연회’ 등이 대표적이다. 층간소음 해결에도 적극적이다. 건설업계 처음으로 설립된 층간소음연구소는 재료와 구조, 신공법을 망라한 종합 솔루션을 확보했다. 고객 서비스 브랜드 ‘헤스티아’ 역시 진화를 거듭하고 있다. AI 기반의 이미지 분석 기술을 도입한 ‘헤스티아 2.0’ 앱을 통해 입주민의 AS 요청을 실시간으로 분류하고 엔지니어를 배정함으로써 서비스 만족도를 높이고 있다. 우유·발효유 부문 1위 ‘hy’hy가 2025 NCSI 조사에서 우유·발효유 부문 1위에 올랐다. 1997년 조사 시작 이래 28년 연속 수상이다. hy의 경쟁력은 1976년 설립한 기업 부설 연구소에서 나온다. 50년 넘게 축적한 연구 노하우를 바탕으로 현재 전체 연구 인력의 90%가 석박사급으로 구성돼 있다. 이들이 전 세계에서 수집한 5000여종의 균주 라이브러리는 hy만의 핵심 자산이다. 현재 120건 이상의 특허와 다수의 개별인정형 균주를 보유하고 있다. 최근 hy는 건강과 즐거움을 동시에 추구하는 ‘헬시플레저’ 열풍에 맞춰 당, 지방, 첨가물을 줄인 ‘로우스펙’(Low-Spec) 제품 개발에 집중하고 있다. 올해 출시한 ‘야쿠르트 XO’는 독자 발효공법(LF-7)을 통해 당과 지방을 0%로 낮췄다. 또한 스테디셀러 ‘윌’에 작약추출물을 더해 위 건강 케어를 강화한 ‘윌 작약’ 등 기능성 라인업을 고도화했다. 전국 단위 콜드체인망과 1만 1000여명의 ‘프레시 매니저’는 hy만의 차별화한 오프라인 경쟁력이다. 전동 카트 ‘코코’(CoCo)를 활용한 신선 배송은 물론, 3만여명의 홀몸노인을 정기 방문하며 고독사 예방 등 지역사회 안전망 역할을 하고 있다. 신용·체크카드 부문 1위 ‘KB국민카드’KB국민카드가 상품 경쟁력과 디지털 혁신을 결합해 고객 접점을 넓히고 있다. 지난해 4월 출시한 해외 특화 상품 ‘KB국민 트래블러스 체크카드’는 56종 통화 100% 환율 우대와 해외 이용 수수료 면제 등의 혜택을 제공한다. 최근에는 홍콩·마카오 에디션을 내놓으며 라인업을 강화했다. 일상 혜택을 담은 ‘위시(WE:SH) 카드’ 시리즈는 8종의 세분된 맞춤형 혜택을 통해 누적 가입자를 늘리는 등 생애주기별 필수 카드로 자리매김했다. KB국민카드의 디지털 전환 핵심인 ‘KB페이’는 가입자 1500만명을 돌파했다. 온오프라인 전 가맹점 결제는 물론, 타사 카드까지 통합 관리하는 ‘오픈페이’(Open Pay) 기능을 통해 범용성을 확보했다. 단순 결제를 넘어 개인 자산 관리(PFM)와 마이데이터 서비스, 모바일 학생증, 공공 서비스 알림 등 일상 밀접형 서비스를 결합해 금융과 생활의 경계를 허물었다는 평가다. KB국민카드는 소비자 보호를 위해 AI 모델을 활용한 ‘불완전판매 모니터링 자동화 시스템’을 전면 가동 중이다. 또한, 고객 패널 ‘이지토커’의 의견을 경영에 반영하고 있으며, 점자카드 도입 등 금융 취약계층을 위한 ESG 경영에도 앞장선다. 전문대학 부문 1위 ‘영남이공대학교’영남이공대학교는 매 학기 소통의 장을 정례화한다. 수렴된 의견은 ▲현장 중심 교육 강화 ▲최신 산업 트렌드 커리큘럼 개편 ▲취업 연계 프로그램 확대 등에 적극 반영한다. 이런 ‘학생 중심 경영’은 2023~2025학년도 3년 연속 신입생 100% 등록과 12년 연속 NCSI 전문대학 부문 1위라는 성과로 이어지고 있다. 최근 영남이공대는 재학생들의 진솔한 목소리를 대학 운영에 담기 위해 마련한 ‘총장 토크 콘서트’(미팅위크)를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 학생복지처 주관으로 지난 9월 8일부터 24일까지 총 9회에 걸쳐 진행된 이번 행사는 간호학과, 소프트웨어융합과 등 32개 학과(계열)에서 2100여명의 학생이 참여했다. 특히 학생들이 가장 편안하게 대화할 수 있는 점심시간을 활용해 조별로 자유롭게 의견을 나누는 방식으로 진행됐다. 이재용 영남이공대 총장은 이번 콘서트에서 학생들과 눈높이를 맞추며 대학 생활 만족도, 진로 준비의 어려움, 학과 교육환경 개선 등 실질적인 고민을 경청했다. 학생들은 평소 전하기 힘들었던 건의사항을 제안했으며, 대학 측은 이를 기록해 학사제도 개선과 복지시설 확충에 단계적으로 반영하기로 약속했다.

한국과학기술원(KAIST)이 상처 부위에 뿌리기만 하면 1초 이내에 강력한 하이드로겔 장벽을 형성하는 파우더형 지혈제를 개발한 것으로 알려져 화제다. 29일 업계에 따르면 신소재공학과 스티브 박·생명과학과 전상용 교수 공동연구팀이 개발한 ‘AGCL 파우더’는 알지네이트·겔란검, 키토산 등 생체적합 천연 소재를 결합한 구조로, 혈액의 칼슘 등 양이온과 반응하면 1초 만에 겔 상태로 변해 상처를 즉각 밀봉한다. 파우더 내부에 3차원 구조를 형성해 자체 무게의 7배 이상(725%)에 달하는 혈액을 흡수할 수 있다. 이에 따라 고압·과다 출혈 상황에서도 혈류를 빠르게 차단하며, 손으로 강하게 눌러도 버틸 수 있는 압력 수준인 ‘40kPa’ 이상의 높은 접착력으로 상용 지혈제보다 훨씬 뛰어난 밀폐 성능을 보였다. 연구팀에 따르면 AGCL 파우더는 모두 자연 유래 물질로 구성돼 혈액과 접촉해도 안전한 용혈률 3% 미만, 세포 생존율 99% 이상, 항균 효과 99.9%를 나타냈다. 동물실험에서도 빠른 상처 회복과 혈관·콜라겐 재생 촉진 등 우수한 조직 재생 효과가 확인됐다. 이 지혈제는 실온·고습 환경에서도 2년간 성능이 유지돼 군 작전 현장이나 재난 지역 등 열악한 환경에서도 즉시 사용할 수 있다는 장점을 갖췄다. 이 기술은 육군 소령 연구진도 직접 참여해 실제 전투 환경을 고려한 실전형 기술로 완성도를 높였다. 이번 연구는 국방 목적 외 재난 현장, 개발도상국, 의료 취약 지역 등 응급의료 전반으로의 활용 가능성도 매우 크다. 특히 전투 현장에서의 응급처치부터 체내 수술 지혈까지 가능하다는 점에서 국방과학기술이 민간으로 확장된 대표적 스핀오프 사례로 평가된다. 연구에 참여한 박규순 KAIST 박사과정생(육군 소령)은 “이 지혈제는 깊고 큰 불규칙 상처에도 자유롭게 적용할 수 있어 하나의 파우더만으로 다양한 상처 유형에 대응할 수 있는 범용성을 확보했다”며 “이번 기술이 국방과 민간 의료 현장에서 생명을 살리는 기술로 쓰이길 기대한다”고 전했다. KAIST 손영주 석박통합과정생이 공동 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수, 전상용 교수가 지도한 이번 연구는 화학, 재료공학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈’(Advanced Functional Materials)에 온라인 출판됐다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

양질의 데이터가 AI 경쟁 열쇠한국, 최고의 디지털 데이터 보유AI와 융합시켜 경쟁력 확보해야데이터 공유는 선택이 아닌 의무네거티브 시스템 도입해 공개를‘AI 3대 강국’으로 가는 길강력한 정부 AI 컨트롤타워 시급보상 열악한 한국 인재 유출 심각미중은 파격 연봉·연구비로 유인균형 잡힌 AI 생태계 조성이 중요 인공지능(AI)이라는 고속 열차가 세계 질서를 재편하며 우리 삶의 패러다임을 통째로 바꾸고 있다. AI 시대 치열한 경쟁에서 살아남기 위해 필요한 인재 및 데이터 확보, 전력 확충, 규제 완화 등 핵심 과제가 즐비하지만 어느 것 하나 쉬운 사안이 없다. AI 및 정보통신 분야 전문가인 최양희 한림대 총장은 최근 서울신문과의 인터뷰에서 “제조업 강국인 한국이 확보한 산업 데이터를 자산화해 우리만의 AI 생태계를 구축하는 전략이 필요하다”고 밝혔다. 또 “지금까지의 데이터 개방이 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다면, 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등을 제외하고 전면 개방해야 한다”고 했다. -AI 기술 개발에서 가장 중요한 것 중 하나가 데이터다. “그렇다. 2014년 미래창조과학부 장관 시절 AI 얘기가 나와서 별도 팀을 꾸려 미국 실리콘밸리와 뉴욕 등지로 보낸 뒤 기업 동향, 정부 정책, 투자 등에 대해 알아 봤다. 그때 다녀온 공무원들이 ‘우리 미래가 AI에 달려 있다. 안 하면 큰일난다’고 하더라. 그러면서 AI 발전에 가장 중요한 것이 양질의 데이터라고 했다. 당시 판단은 정확했다.” ●양질의 데이터가 AI 기술 승패 갈라 -한국이 가진 양질의 데이터는 무엇인가. “AI 기술 패권 경쟁은 데이터의 질이 승패를 결정한다. 우리가 강점을 지닌 산업 현장의 데이터를 자산화해야 한다. 구글이나 오픈AI가 웹 문서는 장악했을지 몰라도 삼성전자의 반도체 수율이나 현대차의 주행 테스트, 아산병원의 임상 치료 성과 같은 최고의 도메인 데이터는 확보하지 못했다.” -양질의 데이터 확보 방안은. “한국은 제조업, 의료, 공공행정 분야에서 최고의 디지털 데이터를 보유하고 있다. 이를 AI로 가공해 활용하는 우리만의 데이터 생태계를 구축해야 한다. 또 한국형 고품질 말뭉치 데이터 구축이 필요하다. 영미권 중심의 데이터로 학습된 AI는 한국의 문화적 맥락을 왜곡할 수 있다. 우리가 만든 AI가 한국 문화를 가장 정확하게 이해하고 표현할 수 있도록 데이터 주권을 확립해야 한다.” -최근 행정안전부는 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 했다. “행안부가 디지털 플랫폼 정부 구현을 위해 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 선언했지만, 넘어야 할 산이 많다. 데이터를 자산이자 권력으로 인식해 공유하지 않으면 소버린(주권) AI는 구축될 수 없다. 데이터 공유가 선택이 아닌 의무가 되도록 데이터 통합 거버넌스를 혁신해야 한다.” -공공데이터를 보다 과감하게 공개하라는 목소리가 높다. “현 데이터 개방 방식으로는 급변하는 AI 기술 속도를 따라잡기 어렵다. 법률·의료·금융·에너지·기후 등 공공데이터가 AI 산업의 마중물이 되도록 하는 혁신적인 정책이 필요하다. 지금까지 데이터 개방은 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다. 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등 법에 명시된 비공개 사유가 아니라면 네거티브 시스템을 도입해 전면 개방해야 한다.” ●한국 첨단 제조 역량을 AI와 결합해야 -AI 선진국에 종속되지 않기 위한 대응 방안은. “현재 AI 경쟁은 ‘다윗과 골리앗’의 싸움이다. 한국이 살아남으려면 전략적으로 중요한 핵심 영역의 경쟁 우위를 확보해야 한다. 이를 위해서는 미국·중국이 선도하는 범용 거대언어모델(LLM)과의 정면 승부보다 특화된 모델의 경쟁력을 강화해야 한다. 제조업·의료·법률 등 특정 분야에선 더 적은 파라미터(매개변수)로도 신속·정확하고 보안성이 뛰어난 한국형 모델을 만들 수 있다. AI와 제조 역량 융합에 집중해야 한다.” -우리 기업의 AI 기술 수준은. “기업들의 AI 도입은 걸음마 수준에 머물고 있다. 산업 간 격차도 극복해야 한다. 금융이나 정보 서비스 업종의 AI 도입은 상대적으로 빠른 반면 제조 현장은 더디다. 제조업이 AI와 결합해 혁신 잠재력을 발휘할 때 우리 산업의 고유한 경쟁 우위를 극대화할 수 있다.” -정보기술(IT) 강국이자 제조업 강국인 한국의 강점을 살릴 수 있는 방안은. “우리나라가 AI 강국들과 경쟁하려면 첨단 제조 역량을 AI와 결합해 혁신적 솔루션을 제공하고, 세계시장을 공략해야 한다. 최첨단 반도체 기술과 자체 AI 모델을 결합하면 고도의 경쟁력을 확보할 수 있다. 이를 통해 기기 자체에서 AI가 구동되는 온디바이스 시장을 선도할 수 있을 것이다. 문화 및 언어와 결합된 한국형 특화 AI 모델도 우리의 자산이다. 한국의 풍부한 문화 콘텐츠는 대체 불가능한 고부가가치 데이터다. 이를 기술과 융합해 문화적 감수성을 갖춘 AI를 실현하면, 한국만의 확고한 영역을 확보할 수 있다.” -정부가 ‘AI 3대 강국’ 목표를 제시했다. 하지만 구체적인 방안은 잘 보이지 않는다. “부처 간 칸막이를 부수고 예산과 인력을 즉시 투입할 수 있는 강력한 거버넌스가 필요하다. 강한 집행력을 지닌 AI 컨트롤타워가 있어야 한다. 개별 기업이 감당하기 힘든 천문학적인 AI 인프라를 국가가 공공재로 공급해야 한다.” ●AI 기술 개발의 발목 잡는 규제 없애야 -얼마 전 한국을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 그래픽처리장치(GPU)를 한국에 대거 공급하기로 했다. “AI 개발 과정에서의 GPU 확보는 총성 없는 전쟁이다. 스타트업이나 중소기업은 GPU를 구하지 못해 기술 개발을 포기하는 일이 많다. 그런 면에서 최근 26만장의 GPU 확보는 큰 힘이 될 것이다. 초고속 인터넷망처럼 국가가 AI 컴퓨팅센터를 건립해 고성능 GPU와 클라우드 인프라를 저렴하게 공급해야 한다. 전력과 부지가 확보된 거점에 대규모 국가 데이터센터를 짓고, 기업들이 전기료나 장비 걱정 없이 개발에 몰두하는 AI 허브를 구축해야 한다.” -각종 규제가 AI 산업 발전을 가로막고 있다. “AI 산업 현장에선 기술이 있어도 법과 제도가 따라오지 못해 사업화가 지체되는 경우가 많다. 낡은 규제가 혁신의 발목을 잡고 있다. 법적 불확실성을 걷어 내는 게 시급하다. 기업들이 열심히 AI를 개발해 놓고도 최근 데이터 관련 소송을 우려하는 경우가 있다. AI 학습을 위한 데이터 이용 면책 규정을 담은 저작권법 개정안을 조속히 통과시켜야 한다. 합법적으로 학습해도 된다는 신호를 줘야 한다. 규제가 모호해 투자가 위축되는 일이 없어야 한다.” -AI 인재도 부족한데. “산업 현장에선 AI 인재 수급 불균형으로 어려움을 겪고 있다. 초중급 개발자는 늘어났지만, 시스템을 설계하고 모델을 다룰 수 있는 고급 인재는 희소한 실정이다. 주요국들은 국가 차원의 비자 완화, 정주 여건 개선, 연구 자율성 보장 등 우수 인재 유치에 총력전을 펼치고 있다. 미국 빅테크 기업들은 천문학적 연봉을 제시하며 인재를 흡입하고 있다. 중국은 국가 주도로 ‘천인계획’(千人計劃) 등을 통해 해외 체류 자국 연구자에게 파격적인 정착금과 연구비를 지원해 귀국을 유도하고 있다. 또한 인해전술을 방불케 하는 압도적 규모의 이공계 인력을 배출하고 있다.” -AI 인력의 해외 유출이 사회문제가 되고 있다. “한국은 AI 인재 유출이 유입보다 많은 대표적인 국가다. 이는 기회 격차와 환경의 열세에 기인한다. 국가 차원의 생태계 체질 개선이 시급하다. 인재 확보의 첫 번째 문제는 금전적 보상이다. 미 빅테크 기업들은 박사급 신입 연구원에게도 고액의 연봉과 주식 보상을 제공한다. 반면 국내 기업과 대학은 낮은 인건비와 열악한 보상 체계로 고전하고 있다. 글로벌 인재들은 연구 주제의 자율성과 장기적인 연구 보장을 중시한다. 한국에서는 잠재력이 크지만 장기적 도전이 필요한 과제를 시도하기가 어렵다. 수직적인 조직 문화와 과도한 행정 업무가 연구자들의 몰입을 방해하고 있다.” ●천문학적 AI 인프라, 공공재로 공급을 -미국이 AI 패권 경쟁에서 앞서가고 있지만, 중국의 기술굴기도 대단하다. “장관 재임 초기에 완강 중국 과학기술부 장관을 만났을 때 그는 ‘중국은 한국을 배우고 싶다’고 했다. 당시 중국은 한국의 우수한 과학기술 정책을 배우고 싶은 모델로 삼았다. 그러더니 3년이 지난 2017년 초 ‘한국적 모델로는 한계가 있다. 이제 중국 나름의 고유 모델을 만들어서 가겠다’고 하더라. 중국은 이제 한국을 넘어선 것 같다. AI를 비롯한 분야에 엄청난 자금을 퍼붓는 등 과학기술 발전에 전력을 다하는 것을 보면 중국이 무섭게 느껴질 정도다.” -정부의 AI 정책에서 보완할 점은. “정부가 AI 핵심 전략 기술 확보를 위해 ‘선택과 집중’ 정책을 추진하는 것은 시의적절하다. 여기에 과학기술 생태계 전반의 기초 체력을 튼튼히 하는 방향으로 지원 범위를 넓혀 가면 좋겠다. 특정 분야나 상위 그룹에 인재와 자원이 집중되는 현상을 ‘고른 성장’과 ‘균형 잡힌 생태계 조성’으로 보완하면 보다 지속 가능한 발전을 이끌어 낼 수 있을 것이다.” ■ 최양희 총장은 서울대 전자공학과를 졸업한 후 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 석사 학위를, 프랑스 국립정보통신대(ENST)에서 전산학 박사 학위를 받았다. 정보통신 및 AI 분야 전문가로 평가받는다. 서울대 컴퓨터공학과 교수 및 융합과학기술대학원장, 삼성미래기술육성재단 초대 이사장을 거쳐 2014년부터 3년 동안 미래창조과학부 장관을 지냈다. 이후 서울대 AI위원회 위원장, 국가과학기술자문회의 부의장 등을 맡았으며 2021년 9월부터 한림대 총장으로 재직하고 있다. 최광숙 대기자

SKT 뉴스룸 통해 참여 기업별 역할·강점 소개 정부 독자 AI 파운데이션 모델 사업 본격 평가 단계 내년 1월 15일 1차 평가서 5개 팀 중 4개 팀 선발 SK텔레콤이 참여 중인 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 정예팀의 구성과 역할을 공개했다. 정부가 추진 중인 ‘국가대표 AI’ 프로젝트는 내년 1월 15일 1차 평가를 앞두고 있으며, 이 평가를 거쳐 정예팀은 5곳에서 4곳으로 줄어들 예정이다. SK텔레콤은 14일 뉴스룸을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀에 참여 중인 기업들의 역할과 기술적 강점을 소개했다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온이 참여하고 있으며, SK텔레콤는 독자 모델의 경쟁력으로 정확성·신뢰성·확장성·범용성·효율성 등 다섯 가지를 제시했다. 정확성 고도화는 라이너가 담당한다. 라이너는 실제 서비스 환경에서 축적한 AI 운영 경험을 바탕으로, 모델 개발 과정의 핵심 단계를 내부 역량으로 빠르게 연결하는 구조를 강점으로 내세웠다. 셀렉트스타는 한국어 환경에 특화된 평가 체계를 기반으로 모델의 신뢰성과 안정성을 검증하는 역할을 맡는다. 실제 서비스 과정에서 발생할 수 있는 오류와 편향을 조기에 탐지·개선하는 데 초점을 둔다. 글로벌 확장성은 크래프톤이 담당한다. 전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해온 경험과 멀티모달 AI 연구개발 역량, 축적된 사용자 행동 데이터를 바탕으로 독자 모델의 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 포티투닷은 차량 환경에서의 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량을 통해, 낮은 지연 시간과 실시간 판단이 요구되는 환경에서도 활용 가능한 범용성을 확보하는 역할을 맡았다. 인프라 효율성은 국산 AI 반도체 기업인 리벨리온이 담당한다. 리벨리온은 국산 AI 모델과 국산 반도체를 함께 최적화하는 구조를 통해 실제 서비스 환경에서의 연산 효율과 비용 경쟁력을 높이겠다는 전략을 제시했다. 과학기술정보통신부는 지난 8월 4일 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 컨소시엄을 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀으로 선정했다. 해외 빅테크 의존도를 낮추고, 자국 내 인프라·데이터·모델·인재를 확보하는 이른바 ‘소버린 AI’ 역량 구축이 목표다. 정부는 단계별 평가를 통해 내년 1월 15일 1차 평가 이후 정예팀을 4곳으로 줄이고, 이후 추가 평가를 거쳐 2027년 최종 2개 팀만 남길 예정이다. GPU, 데이터, 인재 확보 지원 역시 평가 결과에 따라 차등 적용된다. 업계에서는 이번 1차 평가가 독자 AI 전략의 방향성을 가늠하는 첫 분기점이 될 것으로 보고 있다. 한 업계 관계자는 “지금까지는 각 컨소시엄이 기술 구상과 협업 구조를 설명하는 단계였다면, 이제부터는 실제 구현 가능성과 완성도가 본격적으로 비교될 것”이라며 “1차 평가 결과가 이후 정부 지원과 사업 전개의 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

AI 네이티브 소프트웨어 기업 애피어(Appier)가 차세대 마케팅의 미래로 ‘AI 에이전트’를 제시하며 업계의 이목을 집중시켰다. 애피어는 지난 11일 서울 강남 성암아트홀에서 개최한 ‘AI 에이전트 로드쇼’를 성황리에 마쳤다고 밝혔다. 이날 행사에는 마케팅 전문가와 광고업계 관계자 약 250명이 참석해 AI 에이전트가 주도할 새로운 마케팅 전략에 대해 논의했다. 행사의 포문을 연 치한 위(Chih-Han Yu) 애피어 공동설립자 겸 CEO는 단순한 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 넘어선 ‘AaaS(Agent as a Service, 서비스형 에이전트)’와 ‘IaaS(Intelligence as a Service, 서비스형 인텔리전스)’라는 새로운 비전을 제시했다. 치한 위 CEO는 “애피어 창업 전 하버드대 박사과정 시절부터 에이전트 AI 시대의 도래를 확신했다”며 “현재의 범용 AI 모델이 ‘똑똑한 대학생’ 수준이라면, 애피어의 에이전트는 축적된 노하우를 바탕으로 한 ‘마케팅 박사(PhD)’ 수준의 전문가”라고 강조했다. 이어 그는 AI가 실질적인 생산성과 투자대비수익률(ROI)을 높여 기업 성장을 견인할 것이라고 덧붙였다. 기조연설에는 ‘시대예보’ 시리즈의 저자이자 마인드 마이너로 알려진 송길영 작가가 나섰다. 송 작가는 ‘경량문명’ 시대를 화두로 던지며 “규모의 경제보다 기민함이 중요한 시대에 AI 에이전트는 개인의 실행력을 비약적으로 확장해 주는 ‘증강 파트너’가 될 것”이라고 전망했다. 그는 소규모 조직이 AI를 통해 전문성을 재정의하고 깊이 있는 실행력을 확보하는 인사이트를 공유해 청중의 공감을 얻었다. 이날 애피어는 자사 전 제품군에 적용된 8종의 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 데모를 시연하며 구체적인 활용법을 소개했다. 공개된 에이전트는 ▲고객 획득과 퍼포먼스 극대화를 위한 애드 클라우드 3종(ROI·코딩·디렉터 에이전트) ▲리텐션 및 고객 경험(CX) 강화를 위한 개인화 클라우드 3종(세일즈·서비스·캠페인 에이전트) ▲전략적 의사결정을 지원하는 데이터 클라우드 2종(인사이트·오디언스 에이전트)으로 구성됐다. 애피어 측은 이번에 발표된 8종의 마케팅 전문 AI 에이전트가 한국어를 포함해 영어, 일본어, 중국어를 지원하며 각 시장에 순차적으로 출시될 예정이라고 밝혔다. 또한 기업의 규모와 관계없이 도입할 수 있도록 유연한 가격 체계를 제공할 계획이다.

-Pantera Capital·Coinbase Ventures·DCG 참여 디지털 자산 분석에 특화된 AI 인텔리전스 플랫폼 서프(Surf)가 판테라 캐피털(Pantera Capital) 주도의 1500만 달러(약 200억 원) 투자를 유치했다고 밝혔다. 이번 라운드에는 코인베이스 벤처스(Coinbase Ventures)와 디지털 커런시 그룹(DCG, Digital Currency Group) 등 글로벌 주요 기관이 참여하여 서프의 기술 경쟁력과 시장 성장성을 인정했다. 서프는 디지털 자산 시장 분석을 위해 처음부터 설계된 도메인 특화 인공지능(AI)을 개발하고 있다. 서프는 기존 범용 LLM이 해내기 어려운 정교한 맥락 이해와 데이터 해석 능력을 제공한다. Surf는 멀티에이전트 아키텍처를 기반으로 소셜 데이터, 온체인 활동, 토큰 흐름 등 시장 변수를 종합 분석한다. 사용자는 챗 인터페이스 하나로 복잡한 리서치 과정을 자동화할 수 있다. 지난 7월 출시 이후 연간 반복 매출(ARR) 수백만 달러 규모를 달성했으며, 100만 건 이상의 리서치 리포트를 생성했다. 월 50% 이상 성장하며 전 세계 주요 거래소·리서치 기관의 80%가 일상적으로 사용하는 플랫폼으로 자리 잡았다. 이번 투자금을 통해 서프는 차세대 모델 Surf 2.0 개발과 기관 고객 전용 Surf Enterprise 출시에 속도를 낸다. Surf 2.0은 더욱 고도화된 모델과 확장된 독점 데이터셋을 적용한다. 숙련된 애널리스트가 수행하던 다단계 업무를 자동화하는 신규 에이전트가 도입될 예정이다. 기관용 서비스에는 강화된 보안 통제, 전용 인프라, SOC 2 컴플라이언스 등 글로벌 기관 투자의 요구 조건이 반영된다. 라이언 리(Ryan Li) 서프 공동창업자 겸 CEO는 “투자 판단은 결국 ‘신뢰할 수 있는 정보’를 얼마나 빠르고 정확하게 확보하느냐의 문제지만, 범용 AI는 디지털 자산 시장의 특수성과 복잡성을 세밀하게 반영하기 어렵다”고 강조했다. 그는 “Surf는 이러한 한계를 해결하기 위해 처음부터 디지털 자산 분석에 최적화된 구조로 설계됐으며, 투자자들이 의사결정 과정에서 안심하고 사용할 수 있는 수준의 정확성과 일관성을 제공하는 데 집중하고 있다”고 설명했다. 판테라 캐피털의 니할 먼더(Nihal Maunder) 파트너는 “디지털 자산 리서치는 높은 맥락 이해도가 필수적이지만 기존 LLM은 이를 충분히 소화하지 못한다”고 밝혔다. 그는 “Surf는 이 문제를 가장 정면으로 해결한 팀이며, 시장이 이미 Surf를 필요로 하고 있다는 점을 트랙션이 증명하고 있다”고 덧붙였다. 업계에서는 Surf가 기존 범용 AI 대비 높은 정확도를 바탕으로 리서치 업무 효율을 크게 높이고 있다는 평가가 나온다. 디지털 자산 분석의 복잡성이 커지는 만큼, 도메인 특화 AI에 대한 수요도 더욱 확대될 것으로 전망된다. 서프는 이번 투자를 계기로 Surf 2.0 개발과 엔터프라이즈 제품 출시를 가속화한다. 서프는 글로벌 기관과 투자자들이 보다 신뢰도 높은 분석 환경을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

광주시가 대한민국 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략인 ‘국가 AX 혁신거점 광주’ 조성을 본격화한다. 광주시는 2026년도 광주시 예산으로 역대 최대인 총 3조9497억원을 확보했다. 이 가운데 AI관련 예산은 1634억원 규모로, 대규모 실증·기반시설 조성과 인재양성 등 전 분야에서 AI 사업을 본격적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다. ▲인공지능 기반시설 확충: 3개 사업에 208억원 국가 AX 거점 구축의 핵심인 기반시설 확대를 위해 3개 사업에 208억원이 확보됐다. 광주에 국가 NPU 전용 컴퓨팅센터를 설립하는 방안에 대한 타당성 연구(6억원)를 추진한다. 국산 NPU의 실증·활용을 위한 공공형 컴퓨팅센터를 조성하고, 범용 소프트웨어 환경을 구축해 NPU 생태계 확장을 도모할 계획이다. 국가 AI데이터센터 고도화(192억원) 사업은 AI데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원(H100)을 산·학·연에 보다 폭넓게 지원하고, 고도화를 위한 기본계획을 수립할 예정이다. 피지컬AI 기반 휴머노이드 제조혁신센터 구축예산에 10억원이 확보돼 산업 현장의 AX 확산을 위해 휴머노이드 로봇 시험생산과 성능평가를 위한 기반시설을 구축한다. ▲ AI 실증도시 구현 : 2개 사업에 302억원 광주시는 도시 전역을 실증 공간으로 확장하는 ‘광주형 규제프리 도시모델’을 본격 기획(5억원)한다. 기존 규제특례의 적용 범위를 산업·서비스 단위에서 도시 전역으로 확대하는 ‘광주형 규제프리 도시규모 실증모델’ 마련을 위한 사업 기획이다. 또 교통·안전·에너지 등 도시문제 해결을 위한 AX 기술 실증을 대규모로 추진하는 ‘AX 실증밸리’ 조성(297억원)으로 시민 체감형 인공지능(AI) 서비스를 확대할 계획이다. ▲AI 인재양성 강화 : 2개 사업에 136억원 AI 인재양성도 한층 강화된다. 광주인공지능사관학교(105억원)는 최고급 실무교육 과정인 ‘SW마에스트로’를 도입하고, 내년부터 전 과정이 전액 국비 지원으로 운영된다. 광주과학기술원(GIST) 부설 광주 AI 과학영재학교 설립 예산(31억원)이 반영돼 초·중·고-대학-산업으로 이어지는 인공지능(AI) 인재 사다리가 확고해진다. ▲AI 반도체 실증 확대 : 2개 사업에 280억원 국산 NPU시장의 경쟁력 강화와 조기 상용화를 위해 실증 기반시설을 대폭 강화한다. AI 반도체 실증 지원(220억원), 반도체 첨단패키징 실증센터 구축(60억원)을 통해 설계검증·패키징·고장 분석 등 전주기 지원체계를 구축해 국산 AI 반도체 상용화를 가속한다. ▲AI 자율주행 특화도시 조성 : 3개 사업에 628억원 광주시는 인공지능과 모빌리티를 융합해 신도시에서 첨단기술과 서비스를 개발·실증하는 미래도시모델 조성 계획(10억원)을 수립하고, 자율주행차 200대 규모의 도시 단위 대규모 실증(611억원)을 추진한다. 또 자율주행 데이터 학습을 위한 GPU 기반 AI 학습센터 기획(7억원)도 포함됐다. ▲AI 헬스케어·뷰티산업 육성 : 4개 사업에 81억원 방문·접수, 진료·진단, 수술, 입원·병동, 퇴원·수납 등 병원 이용 전 과정에 AI 기술을 집적·적용한 AI 특화병원 운영(30억원) 그리고 지역 내 노화 코호트(전남대병원·조선대병원·기독병원)를 공적으로 활용할 수 있도록 통합실증연구지원센터 구축(16억원) 예산이 확보됐다. 또 AI헬스케어 실증 콤플레스 조성(25억원)과 AI 뷰티기기 기술 고도화(10억원) 등을 통해 의료·바이오·뷰티 분야의 고부가가치 산업 육성이 본격화된다. 최태조 인공지능산업실장은 “내년 정부 AI 예산 확보로 광주는 국산 반도체(NPU), 최첨단 자율주행, AI 병원 등 국가 AX 핵심 전략을 최초로 실증하는 도시로 도약할 것”이라며 “정교한 사업 기획과 속도감 있는 추진으로 광주가 대한민국 AI 3강 도약을 이끄는 선봉장이 되겠다”고 밝혔다.

한국 경제가 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에 대응하기 위해서는 전문인재 육성과 규제체계 재정비, 초대형 AI 인프라 구축이 핵심 과제로 떠올랐다. 기업과 정부, 중앙은행이 한자리에 모인 세미나에서 AI 전환의 속도와 투자 수준을 둘러싼 현실적 경고도 제기됐다. 대한상공회의소와 한국은행은 5일 서울 중구 대한상의 국제회의장에서 ‘AI 기반의 성장과 혁신’을 주제로 공동 세미나를 열었다고 밝혔다. 대한상의와 한은이 한국 경제의 중장기 전략을 논의하기 위해 공동 세미나를 연 것은 올해가 네 번째다. 축사에 나선 하정우 대통령실 AI미래기획수석과 문신학 산업통상자원부 차관은 산업 전반의 AI 전환을 정부 차원에서 적극 지원하겠다고 밝혔다. 이어진 특별대담에서 최태원 대한상의 회장과 이창용 한국은행 총재는 글로벌 AI 경쟁 구도, 산업·금융 정책 방향 등을 두고 의견을 교환했다. 최 회장은 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 7년 안에 최소 20GW 규모의 AI 데이터센터 인프라를 마련해야 한다고 강조했다. 그는 “1GW 구축에 약 70조원이 필요해 총 1400조원 수준의 투자가 요구된다”며 “AI 인프라는 글로벌 인재·데이터를 끌어오는 중요한 유인책”이라고 말했다. 또 AI 스타트업 생태계의 대규모 확장을 주문하며 “매력적인 기업을 많이 만들어야 해외 자원을 불러올 수 있다. 몇만개 단위의 AI 스타트업을 키우지 못하면 경쟁에서 뒤처질 것”이라고 지적했다. 세미나에서는 전문 인력 부족과 규제 한계를 지적하는 목소리도 이어졌다. 기조연설에서 이홍락 LG AI연구원장은 “AI 전환은 기업의 존폐가 달린 문제이며, 현업 전 영역이 AI 중심으로 재편될 것”이라며 “기업 내부의 전문인력 육성이 가장 중요하다”고 강조했다. 오삼일 한국은행 고용연구팀장은 “국내 AI 인력의 임금 프리미엄이 6%로 낮아 해외 유출 요인이 되고 있다”고 말했다. 규제체계 구축도 핵심 과제로 꼽혔다. 김천구 대한상의 SGI 연구위원은 “AI를 적극 도입하면 잠재성장률이 2040년까지 0.66%p 높아질 수 있지만 현재 규제 체계가 뒷받침하지 못한다”며 “제조업 메가샌드박스, 네거티브 규제, 규제 일출제 등 새로운 규제 프레임이 필요하다”고 말했다. AI 산업 버블 논란에 대해 최 회장은 “주식 시장에서는 오버슈팅이 있지만 산업 자체에는 버블이 없다”고 선을 그었다. 그는 “AGI(범용인공지능)가 불가능하다는 것이 확인되지 않는 한 시장 붕괴는 없을 것”이라며 “이미 AGI 시대로 진입했다고 본다”고 말했다. 한국 경제의 시간도 많지 않다고 진단했다. “성장률이 0%대에 고착되면 한국은 회복이 어렵다. 5년 안에 새로운 성장 해법을 마련해야 한다”고 말했다. 이 총재는 스테이블코인 도입 필요성에는 공감하면서도 “자본 이동 자유화에 대한 사회적 합의가 충분하지 않다”며 “해외 자산 이동 규제·감시 등 제도적 현실을 감안해 은행 중심 도입이 바람직하다”고 밝혔다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

이재명 대통령은 5일 “인공지능(AI) 역량을 상·하수도처럼 모든 국민이 누리는 초보적 인프라로 활용할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이 대통령은 이날 오전 용산 대통령실에서 손정의 일본 소프트뱅크그룹 회장을 만나 이렇게 전망하며 “‘AI 기본사회’ 개념으로 대한민국 내에서 모든 국민, 모든 기업, 모든 집단이 AI를 최소한 기본적으로는 활용하는 사회를 만들고자 한다”고 강조했다. 이 대통령은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 김정관 산업부 장관, 강훈식 대통령 비서실장, 김용범 정책실장 등과 함께 손 회장을 맞이하며 전날 내린 첫눈을 언급했다. “대한민국에서는 첫눈을 귀하게 여겨 서설(瑞雪)이라고 하는데, 손 회장을 만나 좋은 결과가 있으면 좋겠다”며 환영의 뜻을 전했다. 이어 “손 회장은 이전에도 김대중 전 대통령, 문재인 전 대통령 때 좋은 제안을 주셔서 대한민국 경제 발전에 큰 도움이 됐다”며 “오늘도 AI와 관련해 대한민국이 세계 3대 강국을 지향하며 노력을 기울이는 데 대한 좋은 제안과 조언을 부탁드린다”고 말했다. 이 대통령은 또 “최근에 AI 버블 논란이 있는데, 손 회장님은 다른 견해를 가진 것 같다. 그 부분에 대한 얘길 들었으면 좋겠다”며 “대한민국은 AI가 가진 위험성과 유용성을 알고 있다. 위험성을 최소화하고 유용성 측면에 기대해 투자하고 있다”고 강조했다. 이 대통령은 “우리 국민은 손 회장께서 한미 통상 협상 과정에 상당한 도움을 주신 것을 모를 것”이라며 “협상 과정에 많은 조언과 도움을 주셨는데 감사 인사를 드린다”고 소개하기도 했다. 그러면서 “한일 간 AI 분야 협력이 중요하다고 생각하고, 손 회장님이 가교 역할을 해주셨으면 한다”고 당부했다. 손 회장은 “김대중 전 대통령을 만날 때에는 ‘브로드밴드’를 강조했고, 문재인 전 대통령은 AI를 강조했다”며 “이번에는 초인공지능(ASI)을 말씀드리고 싶다. ASI가 다음번으로 임박한 기술”이라고 설명했다. 손 회장은 또 범용인공지능(AGI)이 인간의 두뇌와 1대 1로 동일한 수준의 AI라면, ASI는 인간 두뇌보다 1만배 뛰어난 것을 의미한다며 “AGI는 등장할 것이고 인간 두뇌보다 똑똑해질 것은 확실하다”며 “우리가 던질 질문은 AGI가 아니라 ASI가 언제 등장하느냐다”라고 말했다. 이렇게 되면 마치 금붕어와 인간의 두뇌를 비교하는 것이 무의미한 것처럼, 인간이 똑똑한지 AI가 똑똑한지를 묻는 자체가 무의미해진다는 것이다. 손 회장은 “앞으로는 인류가 금붕어가 되고 AI가 인간이 되는 모습이 펼쳐질 것”이라며 “그렇기에 우리가 AI를 통제하고 가르치고 관리하려는 생각에서 벗어나 새로운 사고방식을 통해 AI와 조화롭게 함께 살아가는 것을 고민해야 할 때”라고 주장했다. 그는 “마치 우리가 집에 있는 강아지를 죽이려 하지 않는 것처럼, AI와 함께 행복하게 살아갈 수 있다고 생각한다”며 “ASI가 우리를 공격하거나 먹을까 봐 걱정할 필요는 없다”고 덧붙였다. 이에 대해 이 대통령이 “대체로는 안 그러겠지만 사나운 개가 있다면 걱정되는데 잘 해결되겠느냐”거나 “과학 분야가 아니라 노벨문학상까지 ASI가 석권하는 상황이 오겠느냐”고 물으며 관심을 보이자 손 회장은 “그렇게 될 수 있을 것이라고 생각한다”고 답했다. 이 대통령은 한편 일본 프로야구 소프트뱅크 호크스 구단이 올해 일본시리즈를 석권한 것을 언급하며 “우승하신 것 축하한다”는 인사도 건넸다. 그러자 손 회장은 “소프트뱅크는 8번 우승했다”며 “아직 만족하기 이르다. 10번 우승해야 한다”고 말하며 웃기도 했다.