정부가 전국민 누구나 비용과 사용량 제한 없이 이용 가능한 국산 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI 프로젝트’를 본격 추진한다. 사업자 공모를 통해 연내 대국민 서비스를 출시하겠다는 목표다. 과학기술정보통신부는 다음 달 11일까지 모두의 AI 프로젝트 공모를 진행한다고 13일 밝혔다. 과기정통부에 따르면 생성형 AI 국내 이용자가 약 2300만명에 이르고 있지만 국민의 3분의 1은 AI를 이용하지 못하고 있는 실정이다. 또 이용자 대부분은 해외 AI 서비스를 이용하고 있는데 이용량 제약과 향후 구독료 상승 등 글로벌 빅테크 정책 변화에 취약하다는 우려가 제기되고 있다. 이에 과기정통부는 국민 누구나 국산 AI 서비스를 누릴 수 있도록 모두의 AI 프로젝트에 착수했다. 모두의 AI는 대국민 서비스 접점과 경험이 있는 기업 2~3개사를 선정해 이들 기업 주도로 AI 서비스를 제공하는 프로젝트다. 독자 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 AI 모델을 50% 이상, 서비스 기업 모델 외에 타사 국산 AI 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 단 필요 최소한의 기능에 한해 외산 AI 모델 활용을 제한적으로 허용하지만 정부 지원에서 외산 모델 활용분은 배제할 방침이다. 과기정통부는 범용 AI 챗봇 서비스를 전 국민 대상 비용 부담이나 이용량 제약 없이 연내 서비스할 계획이다. 또 공공서비스를 찾아 미리 알려주고 신청까지 대신해주는 공공 AI 에이전트를 제공하고, 기업별로 차별화된 특화 서비스도 자체 개발·연계하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “모두의 AI는 단순한 서비스를 넘어 AI가 촉발할 새로운 경제 구조 속에서 국민 모두가 혜택을 고루 누릴 수 있게 뒷받침하는 플랫폼”이라며 “기업과 정부뿐만 아니라 국민들도 우리 AI를 적극 이용하며 함께 발전시켜 나갈 수 있도록 많은 관심과 지원을 당부드린다”고 말했다.

최 “메모리 고객 5~6배 공급 원해여건만 맞으면 어디든 공장 건설”주가 상한가에 액면 분할 거론도마이크론, 美에 2500억 달러 투자CXMT, 중국서 6.5조원 IPO 착수 SK하이닉스가 미국 나스닥 상장으로 약 40조원을 확보하면서 글로벌 인공지능(AI) 붐을 탄 메모리 시장의 투자 경쟁이 한층 달아오르고 있다. 미국은 마이크론을 앞세워 수백조원 규모의 생산 확대에 나섰고, 중국은 창신메모리(CXMT)가 기업공개(IPO)를 통해 추격 자금 확보에 나섰다. 대만 난야까지 대규모 공장 증설 계획을 내놓으며 메모리 반도체 주도권을 둘러싼 ‘쩐의 전쟁’이 본격화하는 양상이다. 12일 업계에 따르면 SK하이닉스는 지난 10일(현지시간) 미국 나스닥에 미국주식예탁증서(ADR)를 상장해 265억 700만 달러(약 40조원)를 조달했다. 최근 AI 투자 둔화 우려로 반도체주가 숨 고르기에 들어간 상황에서도 두 자릿수 상승률로 메모리 반도체에 대한 투자자들의 기대를 재확인했다. 첫 거래일에 공모가(149달러)보다 13.1% 오른 168.49달러에 거래를 마쳤다. 확보한 자금은 용인 반도체 클러스터와 청주 첨단 패키징 공장, 극자외선(EUV) 장비 도입 등 메모리 생산능력 확대에 투입될 예정이다. SK하이닉스는 AI 확산으로 메모리 시장이 과거처럼 공급 과잉과 부족을 반복하는 경기순환 산업에서 벗어나 구조적인 성장 국면에 접어들었다고 보고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 이날 외신 인터뷰와 한국 기자 간담회 등에서 “AI를 통한 구조적 변화는 이미 일어났다”며 “올해와 내년의 생산능력을 고려하면 고대역폭메모리(HBM)와 범용 D램 모두 수요가 공급을 크게 웃돌고 있다”고 말했다. 이어 향후 5년간 생산능력을 두 배로 늘리더라도 고객사들은 5~6배 수준의 공급을 원하고 있다며, 전력·용수·부지 등 여건이 갖춰진다면 미국을 포함한 어느 지역에서든 추가 공장 건설을 검토할 수 있다고 밝혔다. 이번 상장 흥행은 AI 시대에 메모리 산업을 바라보는 시장의 입장 변화를 보여준다. 과거에는 반도체가 스마트폰과 PC 판매량에 따라 호황과 불황을 반복하는 경기순환 산업으로 인식됐지만, AI 데이터센터 투자 확대와 장기 공급계약 증가로 지속적인 성장이 예상된다는 것이다. 미국 마이크론은 2035년까지 미국에 2500억 달러(약 376조원)를 투자하고 자사 D램 생산의 40%를 현지에서 만들겠다는 계획을 최근 발표했다. 당초 계획보다 투자 규모를 거듭 늘린 것으로, AI 반도체 공급망을 자국 중심으로 재편하려는 미 트럼프 정부의 정책과 맞물려 있다. 중국은 범용 D램을 앞세워 추격에 속도를 내고 있다. 세계 D램 4위인 CXMT는 지난 9일 상하이증권거래소에 투자설명서를 제출하고 295억 위안(약 6조 5000억원) 규모의 IPO 절차에 착수했다. 조달 자금은 생산라인 고도화와 D램 기술 개발, 차세대 제품 연구 등에 투입할 계획이다. CXMT는 고대역폭메모리(HBM)보다 DDR5와 LPDDR5X 등 범용 D램을 중심으로 점유율을 확대하겠다는 계획이다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등이 HBM 생산에 집중하는 사이에 AI 서버 투자 확대에 따라 수요가 함께 늘어난 범용 D램 시장을 공략하겠다는 계산이다. 대만 난야도 AI 호황에 맞춰 생산능력 확대에 나섰다. 난야는 2027년 설비투자를 2000억 대만달러(약 9조원) 이상으로 늘리고 신규 공장 건설에 속도를 낼 계획이다. 올해 투자액의 약 4배에 달하는 규모다. 신규 공장의 첫 생산라인은 2028년에 매월 3만장의 웨이퍼 생산능력을 확보하는 것이 목표다. 한편 상장 첫날 주가가 큰 폭으로 오르면서 액면분할 가능성도 거론됐다. 이에 대해 최 회장은 “요청이 좀 더 오면 당연히 검토할 것”이라면서도 “아직 CFO로부터 제안을 받은 것은 아니다”라고 말했다.

HBM 슈퍼사이클 3~4년 전망중국, 범용D램·낸드플래시 위협적시스템반도체 설계도 이미 韓 앞서온디바이스 AI 칩 국산화해야스마트폰·車·로봇·공장 경쟁력 원천엔비디아 세계 지배 이유는 CUDAAI 인프라 투자 과열 우려 있지만2000년 닷컴 버블 때와는 다를 것3G 이통 선제 인프라 거대한 결실호남 ‘제2 반도체 기지’ 프로젝트정부 신속 행정·인프라로 뒷받침미래 투자는 기업들에 맡기면 돼인공지능(AI) 시대가 도래하면서 반도체 산업이 역대급 ‘슈퍼사이클’(초호황기)을 맞이했다. AI 반도체에 필수적인 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급자인 삼성전자와 SK하이닉스는 지난해 사상 최대 실적을 경신한 뒤 호조세를 이어가고 있다. 이에 힘입어 국내 주식시장도 활황이다. 하지만 일각에선 AI 거품론을 우려하는 목소리도 나온다. 이번 호황이 일시적 특수에 그치지 않고 지속 가능한 산업 경쟁력으로 이어지려면 무엇이 필요할까. 국내 1세대 시스템반도체 개발자이자 산학연을 아우른 전문가인 김용석(67) 가천대 반도체대학 석좌교수는 “앞으로 5년이 골든타임”이라며 “메모리 호황을 기회로 삼아 HBM 이후를 준비해야 할 때”라고 강조했다. 한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나오려면 반도체 생태계를 시스템반도체로 다변화하고, 자동차·로봇·공장 등에 온디바이스 AI(기기 자체에서 AI를 구동하는 기술) 반도체를 국산화해야 한다는 것이다. 그는 산업통상부가 추진하는 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡아 이 과제를 총괄하고 있다. 지난 9일 경기 성남시 가천대 연구실에서 그를 만났다. -AI 반도체 슈퍼사이클은 얼마나 지속될까. “전문가들은 앞으로 3~4년을 한계로 본다. HBM 호황에 취해 있다간 지금의 반도체 슈퍼사이클이 오히려 독이 될 수 있다. 무엇보다 중국이 만만치 않다. 첨단 미세공정이 필요 없는 범용 D램과 낸드플래시 시장에서 중국은 가장 즉각적이고 파괴적인 위협이 될 것이다. 시스템반도체 설계 분야는 이미 우리나라를 앞선 지 오래됐다. 캠브리콘, 무어스레드와 같이 중국이 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 전략적으로 키우는 AI 반도체 스타트업의 성장도 놀랍다.” -이번 호황이 지속적인 발전으로 이어지려면 어떻게 해야 하나. “중국은 이미 10년 전 ‘제조 2025’를 제시하고 첨단산업을 집중 육성했다. 현재 중국의 팹리스(반도체 설계 전문기업)는 한국을 양적, 질적인 면에서 모두 앞서고 있다. 그동안 시스템 반도체 설계 능력을 꾸준히 키워왔고, 앞으로 온디바이스 AI 반도체 설계 분야에서 강력한 힘을 발휘할 것으로 보인다. 우리는 HBM 초격차를 유지하면서 반도체 생태계를 메모리에서 시스템반도체로 다변화해야 한다.” -한국은 메모리반도체 강자인데, 시스템반도체로 다변화해야 하는 이유는 무엇인가. “스마트폰, PC, 자동차 등의 경쟁력은 결국 시스템반도체에서 나온다. 애플과 테슬라가 왜 직접 칩을 개발하는지 생각해 보면 알 수 있다. 우리만의 기능과 성능을 넣으려면 시스템반도체를 직접 개발하는 게 좋다. 만약 삼성 갤럭시에 들어가는 엑시노스(삼성전자가 설계한 스마트폰용 시스템반도체)가 없다면 퀄컴(미국 팹리스 기업)이 부르는 게 값이 된다. 엑시노스가 있기에 협상이 가능한 것이다.” -한국은 세계 최고 수준의 메모리 기술을 보유하고 있지만, 엔비디아 같은 기업은 나오지 못했다. 근본적인 이유는 무엇일까. “엔비디아가 세계를 지배하는 이유는 GPU(그래픽·연산용 반도체) 칩 성능 때문만은 아니다. 2006년 개발한 개발자용 소프트웨어 플랫폼 CUDA가 있기 때문이다. 전 세계 개발자들은 CUDA에 종속돼 있다. 우리나라가 소프트웨어 역량이 떨어지는 것도 이유다. 제품을 만드는 기업에서 시스템반도체와 소프트웨어를 자체 개발하려는 노력이 지속돼야 한다.” -AI 인프라 투자 과열을 우려하는 시각도 있다. “AI 데이터센터 투자는 단기적 과열 우려가 있지만, 하이퍼스케일러(AI 데이터센터를 짓고 운영할 수 있는 초대형 기업들)의 기초체력 덕분에 2000년 닷컴 버블과는 다를 것이다. 지금은 IMT-2000(3G 이동통신) 초기와 비슷하다. 당시에도 투자 과열과 거품론이 있었지만 선제적으로 인프라를 구축한 덕분에 스마트폰 생태계와 모바일 혁명이라는 거대한 결실을 맺었다.” -정부는 지난달 삼성전자, SK하이닉스와 함께 경기 용인에 이어 호남을 ‘제2의 반도체 기지’로 조성한다는 메가프로젝트를 발표했다. “삼성과 SK하이닉스는 이미 용인에 팹(공장) 10기를 계획하고 있다. 정부는 신속한 원스톱 행정 지원과 국가 책임의 인프라 조성에 최우선으로 나서야 한다. 또 이같은 성과를 바탕으로 기업들의 미래 투자가 비수도권으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 급하게 서두를 일은 아니다. 기업에 맡기면 된다. 전력과 용수는 돈으로 해결되지만, 진짜 문제는 인재를 확보하는 것이다. 인재들이 비수도권 지역에 계속 머물게 하려면 교육 환경은 물론 문화·예술 등 인프라까지 갖춰야 한다.” -삼성의 현 상태를 평가한다면. “강력한 반도체 슈퍼 사이클과 AI 시장의 확대로 매출과 영업이익은 기록을 경신하고 있다. 하지만 과거 독보적인 초격차 경쟁력이나 새로운 패러다임을 이끄는 혁신 문화가 완전히 회복됐다고 보긴 어렵다. AI 및 차세대 반도체 분야에서 판도를 바꾸는 원천 기술을 선점하려면 지금과 같은 호황기에 대규모 연구개발(R＆D) 투자가 이뤄져야 한다. 최근 노조의 성과급 제도화 요구나 DS(반도체)·DX(제품) 사업 부문 간 격차, 비메모리(시스템반도체·파운드리) 부문의 소외감 등 조직 내 갈등 요인도 해소해야 한다.” -혁신을 지속하려면 어떻게 해야 하나. “실패를 용인하고 새로운 것에 도전하는 문화가 필요하다. 내가 처음 삼성에 입사했을 때 비디오카세트(VCR)가 신제품으로 나오던 아날로그 시대였다. 반도체(DS) 부문이 아닌 제품을 만드는 DX 부문으로 입사했는데, 미국 모토로라에서 스카우트돼서 온 과장급 선배가 ‘앞으로는 제품을 만드는 곳에서 칩을 직접 설계해서 쓰게 될 것’이라며 반도체 설계를 제안했다. 당시만 해도 반도체 설계는 반도체 회사에서만 한다고 생각했는데, 그 통념을 깨고 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작한 것이다.” 김 교수는 1998년부터 이동통신 소프트웨어 분야로 옮겨 개발했던 통신 칩(모뎀) 11개를 액자에 넣어 보관했다. “1998년부터 2002년까지 만든 이 칩들은 모두 상용화에 실패한 것들이다. 퀄컴이 독보적으로 잘하고 있었지만, 삼성에서도 직접 해보자며 자체 개발을 시작했던 것이다. 비록 당시엔 실패했지만 도전이 이어지면서 지금의 엑시노스로 결실을 맺었다. 상용화에 실패했는데도 나는 임원으로 승진했다. 당시 삼성은 ‘이 기술만큼은 반드시 확보하자’는 목표가 있으면 실패하더라도 도전을 인정했다.” -인재 유출을 막으려면 어떻게 해야 하나. “미국 실리콘밸리에서 점심시간에 식당에 가면 수많은 한국인 연구자들을 만날 수 있다. 박사급이면 미국 빅테크 기업에선 연봉 100만 달러(약 15억원) 정도를 받는다. 한국에선 1억 5000만원 정도다. 보수도 중요하지만 미국 빅테크 기업에서 일하고 싶어 하는 또 다른 이유는 커리어 때문이다. 국내 기업은 아직도 연공서열을 무시할 수 없다. 그래서 아무리 능력 있고 뛰어나도 젊은 직원을 파격적으로 대우해주지 못한다. 오픈AI, 구글, 애플에선 가능하다. 우수한 엔지니어는 정년 없이 계속해서 연구에 매진할 수 있도록 하고, 단 한 명이라도 사장보다 더 많은 연봉을 받는 최고 엔지니어가 나와야 한다.” -반도체교육원에선 학생들에게 어떤 것을 가르치나. “초등학생부터 중·고등학생, 취업준비생까지 전 세대를 대상으로 맞춤형 교육을 한다. 요즘은 초등학생들도 젠슨 황이나 엔비디아, TSMC를 이야기할 정도다. 지난해와 재작년에 초등학생들과 SK하이닉스 팹을 견학했는데 학생들의 관심이 예상보다 훨씬 크다는 걸 실감했다. 초·중학생한테 반도체 지식을 주입하는 것이 목적은 아니다. 우선 반도체를 재미있는 분야로 느끼게 하고, 훗날 진로를 선택할 때 자연스럽게 이공계에 관심을 갖도록 하는 것이 목표다.” ■김용석 가천대 석좌교수는 1959년 태어나 성균관대 전자공학과를 졸업하고, 같은 대학 정보통신대학원과 동국대 정보통신공학과에서 각각 석사, 박사 학위를 받았다. 1983년 삼성전자 종합연구소에 입사해 31년간 근무하며 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작했으며, TV·오디오·이동통신 칩을 개발했다. 2010년 스마트폰 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 갤럭시 S1~S4 개발에 참여했다. 10년간 삼성전자 임원(상무)을 지내고 퇴직한 뒤 2014년부터 성균관대 전자전기공학부 교수로 11년간 재직했다. 현재 가천대 반도체대학 석좌교수 겸 반도체교육원장이며, 산업통상부 AI반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡고 있다. 대통령 표창, 국무총리상, 장관상 등 다수의 정부 표창을 받았다. 저서로는 ‘AI 반도체 전쟁’ 등이 있다.

기업공개(IPO)를 추진하는 중국 CXMT(창신메모리)가 차세대 D램 개발과 생산 확대를 통한 추격 전략을 공식화했다. CXMT는 D램 분야에서 세계 4위를 차지하고 있다. 12일 업계에 따르면 CXMT는 지난 9일 상하이증권거래소에 투자설명서를 제출했다. IPO 절차를 본격적으로 시작한 셈이다. CXMT가 정부 지원을 넘어 자체 자금 조달에 나서면서 글로벌 메모리 시장 경쟁에 변수가 될 전망이다. CXMT는 투자설명서에서 생산능력 기준으로 중국 내 1위이자 세계 4위 D램 업체라고 소개했다. 주요 경쟁사로는 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등을 꼽았다. 다만 “글로벌 선두 3개 업체와는 여전히 일정한 격차가 존재한다”고 명시했다. 이에 생산능력 확대와 연구개발(R＆D) 투자 등으로 경쟁력을 높이겠다고 밝혔다. CXMT의 IPO 조달 계획은 295억 위안(약 6조 5000억원)이다. 생산라인 기술 업그레이드, D램 기술 고도화, 차세대 D램 선행기술 연구개발 등에 투입한다. 또 고대역폭메모리(HBM)보다 DDR5·LPDDR5X 등 범용 D램 제품군을 성장시키겠다고 제시했다. HBM 분야에서 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 글로벌 3강을 유지하는 만큼, 비교적 경쟁력이 있는 범용 D램을 앞세우겠다는 의미다. 최근 인공지능(AI) 서버 투자 확대로 범용 D램 역시 수요와 수익성이 함께 높아지는 상황이다. 특히 글로벌 3강이 HBM에 집중하면서 범용 D램 수요를 완벽히 채우지 못하는 현상도 나타나고 있다. 업계에서는 CXMT가 정부 지원과 민간 자본을 활용하면서 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론을 향한 추격에 속도를 더욱 높일 것으로 보고 있다.

- 리눅스 재단 산하 에이전틱 AI 파운데이션(AAIF) 멤버로 가입해 AI결제 논의 참여- 오픈AI·앤트로픽·MS 등 200개 이상 글로벌 기업·기관과 AI 에이전트 생태계 협력 AI 에이전트가 커머스 환경에서 상품 탐색부터 구매, 최종 결제까지 전 과정을 스스로 수행하는 시대로 진화함에 따라, 글로벌 결제 인프라의 상호운용성과 안정성을 확보하기 위한 국내 기업의 글로벌 표준화 행보가 본격화된다. 종합결제기업 NHN KCP(대표이사 박준석)는 이러한 패러다임 변화에 선제적으로 대응하기 위해 리눅스 재단(Linux Foundation) 산하의 글로벌 오픈소스 재단인 ‘에이전틱 AI 파운데이션(AAIF, Agentic AI Foundation)’에 멤버로 가입하고, 글로벌 AI 결제 표준화 논의에 공식 참여한다고 밝혔다. AAIF는 에이전틱 AI가 실험 단계를 넘어 실제 서비스 환경으로 확산되는 흐름에 맞춰 개방형·상호운용 인프라의 중립적 운영을 지원하는 재단이다. 현재 마이크로소프트(MS), 구글(Google), 아마존웹서비스(AWS), 스트라이프(Stripe) 등 200여 개 글로벌 기업 및 기관이 참여하며 AI 에이전트 생태계의 표준화 논의를 이끌고 있다. NHN KCP는 이번 가입을 계기로 AAIF 내 주요 워킹그룹에 참여해 차세대 AI 에이전트 기반 결제 생태계 구축에 본격적으로 나선다. 회사는 국내 최대 규모의 온·오프라인 통합 결제 인프라와 글로벌 크로스보더 결제 네트워크를 보유하고 있다. NHN KCP는 이러한 기술 경쟁력을 바탕으로 글로벌 AI 에이전트가 국내외 다양한 커머스 환경에서 끊김 없이 결제를 연동할 수 있도록 상호운용성 표준 모델 제안과 기술 고도화에 기여할 방침이다. NHN KCP 박준석 대표이사는 “AI 에이전트가 소비와 결제의 주체로 부상하는 차세대 커머스 환경에서는 스테이블코인 등 국경과 플랫폼을 초월해 적용 가능한 안전한 범용 결제 프로토콜이 필수적”이라며, “이번 AAIF 합류를 통해 글로벌 스탠다드 확립에 기여하는 한편, 검증된 혁신 기술들을 국내에 발 빠르게 적용하여 AI 시대의 결제 패러다임을 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, NHN KCP는 최근 글로벌 블록체인 플랫폼 아발란체(Avalanche) 개발사 아바랩스(Ava Labs)와 업무협약을 체결하고 결제 특화 메인넷 구축에 나서는 등 차세대 디지털 결제 인프라 확장을 위한 행보를 이어가고 있다.

수원특례시(시장 이재준)가 전국 최초로 인공지능(AI)을 활용한 문화유산 안전관리 시스템을 구축했다. 수원시화성사업소가 관내 혁신 기업과 협업해 추진한 ‘재난·방범용 3차원(3D) 디지털 트윈 영상 스마트 자동 모니터링 시스템’으로 세계문화유산인 수원화성의 화재 예방과 안전 관리를 강화한다. 올해 초 ‘2026 조달 혁신 시범사업’에 선정된 후 고도화 작업을 거쳐 구축을 완료했다. 이번 시스템은 ‘디지털 트윈’에 실시간 재난안전 인프라를 연동했다. 디지털 트윈(Digital twin)은 현실 세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상 세계에 구현한 것을 말한다. 첨단 방재 시스템 구축으로 수원화성 전 구역은 ‘디지털 트윈’으로 구현된다. 시스템은 인공지능(AI) 영상 분석 기술로 무단 침입, 화재(불꽃·연기), 관광객 쓰러짐(실신), 군집 등 위험 이벤트가 발생하는 즉시 감지한다. 위험 이벤트가 포착되면 디지털 트윈 화면이 해당 상세 위치로 즉각 자동 연동돼 관리자가 복잡한 과정 없이 실시간 현장 상황을 파악하고, 신속하게 조치할 수 있다. 수원시화성사업소는 또 장안문 성곽에 균열이 발생하면 신속하게 대응하기 위해 경사계, 진동계, 열화상 카메라 기술을 추가로 도입했다. 경사계와 진동계로 구조물 안전을 상시 계측하고, 이상 징후가 발생하면 ‘주의-경보-발생’의 3단계 알람 시스템이 가동되도록 했다. 또 열화상 카메라가 육안으로 확인하기 어려운 미세한 온도 상승을 감지해 화재 위험을 초기에 차단한다.

많은 사람이 실험실과 과학자라고 하면 피펫과 시약이 오가는 장면을 떠올린다. 전형적인 생명과학 실험실 풍경을 바꿀 혁신적 인공지능이 등장했다. 연구자가 지시만 내리면 AI가 스스로 유전자 가위 클로닝 프로토콜을 짜고, 액체 취급 로봇을 구동할 자동화 코드를 작성해 낼 수 있게 한다. 연구자들이 반복적 노동에서 벗어나 창의적인 가설 생성에 집중할 수 있는 새로운 시대를 열 것으로 기대된다. 미국 스탠퍼드대 컴퓨터과학과, 스탠퍼드대 의대 병리학과, 암 생물학 연구실, 소아과, 워싱턴대 컴퓨터과학부, 버클리 캘리포니아대 전기전자컴퓨터과학과, 프린스턴대 전기컴퓨터공학과, 생명과학 에이전틱 AI 개발사 사일로, 생명공학 기업 제넨텍, 아크 연구소, 레트로 바이오사이언스, 타마린드바이오 공동 연구팀은 다양한 의생명 연구를 자율적으로 수행할 수 있는 범용 의생명 인공지능(AI) 에이전트 ‘비옴니’(BIomni)를 개발했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘사이언스’ 7월 10일 자에 실렸다. 현대 의생명 연구는 질병 기전, 진단, 치료제 개발을 이끌고 있지만 파편화되고 복잡한 작업 흐름 때문에 새로운 발견이 지연되는 경우가 많다. 대규모 실험, 데이터, 도구는 급증하고 있지만 이를 다룰 연구자 수는 턱없이 부족해 수많은 데이터가 제대로 활용되지 못하고 방치되는 경우가 많다. 연구팀이 개발한 비옴니는 의생명과학 분야 25개 하위 분야의 논문 2500여 편을 분석해 ‘행동 공간’을 통합적으로 구축했다. 행동 공간은 AI 에이전트가 의생명과학 연구를 수행하기 위해 자유롭게 꺼내 쓸 수 있는 가용한 모든 연구 도구와 자원의 총체를 뜻한다. 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 에이전틱 AI인 비옴니는 105개 소프트웨어 패키지, 150개 전문도구, 59개 데이터베이스가 통합돼 있다. 사전에 설정된 템플릿 없이도 검색 증강 계획과 코드 기반 실행을 통해 작업 흐름을 동적으로 구성한다. 성능 평가 결과 비옴니는 전문가 수준의 정확도를 유지하면서 작업 시간을 획기적으로 단축했다. 염기서열 분석을 통해 얻은 수만 개의 이름 모를 세포 데이터에 생물학적 이름표를 붙여주는 단일 세포 RNA 시퀀싱 주석 달기는 의생명과학 연구에서 필수적이지만 노동집약적 과정이기도 하다. 인간 전문가가 약 230분 걸리던 작업을 비옴니는 75분 만에 마쳤다. 희귀질환 진단은 약 3분, 전장유전체 연관분석(GWAS) 원인 유전자 탐지에서는 단 4분 만에 작업을 완료해 인간 전문가와 대등한 정확도를 입증했다. 연구팀에 따르면 비옴니의 범용성은 웨어러블 센서 데이터를 활용한 코로나19 생리적 지표 및 생체리듬 분석, 다중 오믹스 데이터를 통한 인간 배아 골격계 세포의 유전자 조절 네트워크 분석, 단백질 열안정성 최적화, 액체 취급 로봇 구동을 위한 자동화 코드 생성까지 광범위한 임무를 자율적으로 완수함으로써 입증했다. 연구를 이끈 유레 레스코베츠 스탠퍼드대 교수는 “비옴니가 복잡하고 노동 집약적인 분석을 자동화함으로써 연구자들이 창의적인 가설 생성, 학제 간 협력에 노력을 집중할 수 있게 해줄 것”이라며 “이번 연구는 인공지능이 인간 과학자와 협력해 기초 연구부터 중개 연구까지 의생명 분야의 발견을 가속하는 연구 환경 변화의 이정표가 될 것으로 기대한다” 라고 말했다. 이번 연구 결과에 대해 임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장은 “이번 연구는 최근 활발하게 논의되고 있는 ‘AI 과학자’(AI Scientist) 흐름을 대표하는 사례로 새로운 생명과학 전용 모델을 개발했다기보다, 대규모 언어모델이 문헌 검색, 데이터베이스 활용, 생명정보학 도구 실행, 코드 작성, 실험 프로토콜 생성까지 연구 전 과정을 하나의 워크플로우로 수행하도록 한 것이다”라고 평가했다. 임 실장은 “비옴니는 연구자의 생산성을 높이는 데는 도움이 되는 연구 보조 플랫폼일 뿐 새로운 과학적 발견이나 창의적인 가설 생성 능력이 충분히 입증됐다고 보기는 어렵다”고 덧붙였다. 박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수도 “연구팀에서 밝힌 것처럼 전문가 수준이라고 하는 것은 과장이다”라며 “AI 과학자가 좀 더 발전한다면 미래에는 AI는 반복 계산과 도구 조립을 맡고, 인간은 연구 개발의 방향·가치·철학 판단을 맡게 될 것으로 생각한다”고 설명했다.

삼성전자가 7일 영업이익 글로벌 1위라는 대기록을 세운 가운데, 인공지능(AI) 메모리 시장을 둘러싼 경쟁은 더욱 치열해지는 모습이다. AI 데이터센터 확산으로 고대역폭메모리(HBM) 등 차세대 메모리 수요가 급증하자 미국, 일본, 중국 등이 삼성전자와 SK하이닉스를 거세게 추격하고 있다. 정부가 기존 용인 반도체 클러스터에 이어 호남권(서남권)을 ‘제2 메모리 생산거점’으로 키우는 메가 프로젝트를 본격화한 상황에서, 차세대 기술 개발 및 생산기반 구축 속도가 기술 초격차 유지를 위한 관건이라는 제언이 나온다. 미국은 생산 확대와 수요처 선점에 속도를 내고 있다. 마이크론은 6일(현지시간) 포드와 차세대 차량용 반도체 장기 공급 계약을 체결했다. 앞서 GM과도 유사한 계약을 맺었고, 일본 히로시마에서는 약 14조원을 투입해 HBM과 차세대 D램 생산기지를 구축하고 있다. 일본 정부도 약 5조원의 보조금을 지원하며 첨단 메모리 공급망 확보를 지원 중이다. 일본의 추격도 거세다. 올해 일본 내 시가총액 1위에 오르기도 했던 낸드 메모리 업체 키옥시아가 대표적이다. 오타 히로오 키옥시아 사장은 지난달 말 주주총회에서 “몇 년이 걸리더라도 반드시 정상을 되찾겠다”며 낸드 시장 1위 탈환을 선언했다. 차세대 낸드 메모리인 ‘10세대 BiCS 플래시’와 자체 개발한 CBA 기술을 적용해 성능을 높인 대용량 SSD(초고속 저장장치)로 AI 서버 시장 공략을 강화하겠다는 전략이다. AI 서버 확산으로 SSD 수요도 빠르게 늘어날 것으로 예상되면서 HBM에 이어 낸드 시장에서도 주도권 경쟁이 치열해지는 모습이다. 중국은 미국의 첨단 반도체 수출 통제 속에서도 메모리 자립을 넘어 첨단 시장 진출에 속도를 내고 있다. D램 선두 업체 창신메모리(CXMT)는 범용 D램 생산능력 확대와 함께 HBM 개발을 추진 중이다. 낸드 업체 양쯔메모리(YMTC)는 독자 적층 기술과 하이브리드 본딩 기술을 고도화하며 차세대 낸드 경쟁력을 키우고 있다. 최근에는 CXL D램 등 이른바 ‘포스트 HBM’ 기술 투자도 확대하며 AI 메모리 시장에서 기술 격차를 좁히기 위한 행보를 이어 가고 있다. 삼성도 기술 초격차 유지에 고삐를 죄고 있다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 지난 5월 임원들에게 “성과에 안주하지 말고 지금의 호황을 근원적 경쟁력을 회복할 마지막 골든타임으로 여겨야 한다”며 “차세대 제품 개발을 통해 초격차 경쟁력을 확보해야 한다”는 취지로 강조한 것으로 알려졌다. 글로벌 투자 경쟁이 치열해지면서 우리나라도 생산 기반 확대에 속도를 내고 있다. 정부가 추진하는 서남권 메가 프로젝트에는 총 896조원 규모의 기업 투자가 담겼다. SK그룹은 메모리 팹 2기와 1GW 규모 AI 데이터센터를 구축하고, 삼성전자는 메모리 팹 2기와 국가 AI 컴퓨팅 센터를 조성하는 방안을 추진한다. AI 수요 확대에 대응해 메모리 생산과 AI 컴퓨팅 인프라를 한곳에 집적하는 것이 핵심이다. 정부는 전날 호남권 반도체 클러스터 후보지로 광주 군공항 부지를 확정한 데 이어 투기 수요 차단을 위해 이날 광주 군공항 인근을 토지거래허가구역으로 지정하는 방안을 관계 기관과 협의 중이라고 밝혔다. 안기현 한국반도체산업협회 전무는 “글로벌 경쟁이 치열해지는 만큼 기술 개발 속도를 높이고 차세대 제품을 통한 초격차를 이어 가는 것이 무엇보다 중요하다”며 “용인과 호남 클러스터 같은 생산 기반 구축도 속도감 있게 추진해야 경쟁력을 유지할 수 있다”고 말했다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 슈퍼사이클에 힘입어 올해 2분기 영업이익 89조 4000억원을 기록했다. 국내 기업은 물론 글로벌 시가총액 1위 기업인 미국 엔비디아의 분기 영업이익마저 뛰어넘으며 세계 1위에 올랐다. 약 17조원으로 추산되는 직원 성과급 충당금을 반영하기 전 실제 영업이익은 100조원을 넘어섰을 것으로 추정된다. 삼성전자는 올해 2분기 잠정 실적 집계 결과 연결 기준 매출 171조원, 영업이익 89조 4000억원을 기록했다고 7일 공시했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 사상 최대치로, 전년 동기 대비 각각 129.31%, 1810.26% 증가했다. 이번 분기 영업이익만으로도 2023년부터 지난해까지 3년간 벌어들인 누적 영업이익(82조 8700억원)을 넘어섰다. 비교하자면 세계 자동차 판매 1위인 일본 도요타자동차의 지난해(2025년 4월~2026년 3월) 연간 영업이익인 3조 7662억엔(약 35조 5000억원)의 2.5배를 단 한 분기 만에 거둔 셈이다. 90조원에 육박하는 삼성전자의 실적은 단순 계산으로 하루에 약 1조원을 벌어들인 셈이다. 올해 들어 전 세계 기업 중 가장 많은 영업이익을 기록한 미국 엔비디아도 1분기(2026년 2∼4월)에 535억 달러(약 81조 8000억원)의 영업이익을 올렸다. 게다가 이번 실적에는 약 17조원 규모로 추산되는 직원 성과급 충당금이 반영됐다. 이를 포함하면 2분기 영업이익은 106조 6000억원에 육박했을 것으로 업계는 보고 있다. 역대급 실적은 AI 인프라 투자 확대에 따른 메모리 반도체 수요 급증이 이끌었다. 사업부별 실적은 공개되지 않았지만 반도체(DS) 부문이 전사 영업이익 대부분을 차지한 것으로 업계는 보고 있다. 최근 제기됐던 반도체 업황 ‘피크아웃’(정점 통과) 우려도 사실상 잠재웠다는 평가다. 삼성전자는 글로벌 빅테크와 장기공급계약(LTA)을 잇달아 체결하며 중장기 수요 기반도 확보하고 있다. 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대로 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 삼성전자는 6세대 HBM4를 기점으로 시장 점유율 회복에 성공한 것으로 분석된다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4 양산을 시작한 데 이어 최근 누적 매출 12억 달러(약 1조 8500억원)를 돌파한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 HBM4에 이어 차세대 7세대 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 속도를 내고 있다. 업계에서는 5세대 HBM3E 개발 과정에서 SK하이닉스에 뒤처졌던 기술 경쟁력이 사실상 회복됐다는 평가가 나온다. 범용 D램과 낸드플래시 가격 상승도 실적 개선에 힘을 보탰다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 “올해 메모리 가격 상승률은 D램 308%, 낸드플래시 256%에 이를 것으로 예상된다”며 “에이전틱 AI 확산은 PC와 스마트폰 등 전방 산업 전반의 메모리 탑재량 증가로 이어질 것”이라고 전망했다. 한편 완제품 사업을 담당하는 DX 부문은 상대적으로 부진한 흐름을 이어 간 것으로 보인다. DX 부문의 지난 1분기 영업이익은 3조원이었다. 이에 따라 반도체와 비반도체 부문의 실적 양극화 현상이 심화하고 있다는 우려도 나온다. 시장의 관심은 연간 실적으로 향하고 있다. 증권가에서는 하반기에도 AI 반도체 수요가 이어지면서 삼성전자가 연간 영업이익 300조원을 무난히 달성할 것으로 전망하고 있다. 삼성전자의 연간 영업이익 전망치 372조 7568억원과 SK하이닉스의 전망치 265조 2302억원을 합하면 두 회사의 연간 영업이익은 637조 9870억원에 달한다. 이는 올해 정부 총수입 전망치(674조원)에 육박하는 규모다. 연간 영업이익만 단순 비교하면 우리나라는 미국 보잉사(42억 8100만 달러)를 98개, 코카콜라(137억 6000만 달러)를 30개 갖고 있는 것과 같다. 반도체 슈퍼사이클이 이어지는 2027년에는 삼성전자의 연간 영업이익이 523조 8381억원, SK하이닉스는 386조 663억원으로 각각 1.4~1.5배 증가할 것으로 전망된다. 두 회사의 영업이익을 합치면 909조 9044억원으로, 연간 영업이익만 1000조원에 육박하는 시대가 열릴 것이라는 전망도 나온다.

삼성전자가 반도체 슈퍼사이클(초호황)에 힘입어 또 한 번 분기 역대 최대 실적을 갈아치웠다. 삼성전자는 올해 2분기 잠정 실적 집계 결과 연결 기준 매출 171조 원, 영업이익 89조 4000억 원을 기록했다고 7일 공시했다. 매출과 영업이익은 모두 분기 최고 실적으로, 전년 동기 대비 각각 129.31%, 1810.26% 증가했다. 지난 1분기와 비교해서는 각각 27.74%, 56.21% 늘었다. 이번 실적은 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 메모리 반도체 슈퍼사이클이 본격화된 영향으로 풀이된다. 삼성전자는 지난해 4분기부터 3개 분기 연속으로 매출과 영업익 모두 최대 실적을 달성했다. 업계에서는 삼성전자가 범용 D램은 물론 서버용 D램, 고대역폭메모리(HBM) 판매 확대에 힘입어 수익성이 개선된 것으로 보고 있다. 글로벌 빅테크 기업들의 투자 확대로 서버용 D램과 HBM 수요가 빠르게 늘면서 메모리 가격 강세는 심화되는 모습이다. 또 삼성전자는 올해 초 6세대 HBM인 HBM4를 세계 최초로 양산·출하하며 고부가 제품 비중도 확대하고 있다. 한편 삼성전자의 2분기 영업이익은 글로벌 시가총액 1위 기업인 엔비디아의 2027 회계연도 1분기(2026년 2~4월) 영업이익 535억 달러(81조 8555억 원)를 넘어서는 규모다. 국내 증권사들은 이번 2분기 실적에 10조 원 후반대의 충당금이 반영됐을 것으로 분석하고 있다. 이에 반도체 성과급 관련 충당금을 제외하면 영업이익이 100조 원을 넘어섰을 것이라는 관측도 제기된다.

인공지능(AI) 붐으로 인해 메모리 반도체 가격이 치솟으면서, 하반기에 스마트폰과 PC 등 전자제품 가격이 줄줄이 인상돼 주요 정보기술(IT) 기업들이 마진 압박을 받을 전망이다. 5일 시장조사기관 트렌드포스에 따르면 지난 1분기 범용 D램 가격은 직전 분기 대비 90~95%, 낸드플래시 가격은 55~60% 상승했다. 트렌드포스는 “스마트폰 제조사들이 지속적으로 높아지는 LPD램(저전력 D램) 가격을 상쇄하려 3분기에 소매 가격을 인상할 것”이라고 예상했다. AI 데이터센터 증설로 우선순위에서 밀린 모바일·PC용 메모리 반도체의 경우 품귀 현상이 이어지고 있다. IDC는 지난 2월 분기별 전망에서 “메모리 가격 상승의 영향으로 올해 스마트폰 출하량은 전년 대비 12.9% 감소하고, 평균 판매가는 14% 상승한 523달러(80만원)로 역대 최고치를 기록할 것”이라고 예측했다. 실제 삼성전자, 애플, 샤오미, 소니 등 IT 기업들은 한 번 출시된 전자제품 시리즈는 시간이 지날수록 가격을 내린다는 통념을 깨고 줄줄이 가격을 인상했다. 애플은 지난달 아이패드 가격을 100∼200달러, 맥북 가격을 100∼300달러 올렸다. 시스템 칩, 메모리, 저장공간 등을 최대 사양으로 선택한 16인치 맥북 프로는 9999달러(한국 가격 1699만원)에 육박했다. 애플이 하반기에 내놓을 전망인 자사의 첫 폴더블폰 가격 역시 예상보다 높아질 수 있다는 관측이 나온다. 특히 상대적으로 저렴한 메모리 반도체를 사용해 가성비 시장을 공략하는 샤오미, 오포 등 중국 기업조차 가격 인상 행렬에 동참한 상황이다. 삼성전자는 지난 2월 갤럭시 S26 시리즈를 전작보다 9만 9000원 올렸고, 갤럭시 Z폴드와 플립7 역시 9만 4600원씩 인상했다. 오는 22일 출시되는 삼성전자의 갤럭시 Z폴드·플립8의 경우도 고용량 옵션에서 특히 가격 인상 가능성이 큰 것으로 알려졌다.

범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

벤츠·닛산 등 15억 달러 투자 유치구글처럼 소프트웨어만 공급 매력사고시 역추적 어려운 점은 과제현대차의 독자 기술 개발 ‘시험대’ 영국의 자율주행 인공지능(AI) 스타트업 ‘웨이브’(Wayve)가 글로벌 완성차 업계에 거센 돌풍을 일으키고 있다. 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등 업체들이 테슬라와 웨이모 등 실리콘밸리 ‘빅테크’의 독주를 막고 미래 시장을 선점하려 웨이브와 함께 ‘AI 연합군’을 결성하는 모습이다. 28일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 웨이브는 올해 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등으로부터 15억 달러(약 2조 3000억원)의 투자를 전격 유치하며 기업가치 86억 달러(약 13조 2500억원)의 다크호스로 부상했다. 앞서 웨이브는 2024년 소프트뱅크 등으로부터 10억 5000만 달러를 투자받은 바 있다. 테슬라·웨이모와 다른 웨이브의 약진은 ‘차량 제조 및 운영 방식’ 차이에서 명확히 드러난다. 테슬라가 차량을 직접 만들고 소프트웨어까지 독점하는 ‘폐쇄 생태계’라면, 구글 모기업 알파벳의 자율주행 자회사인 웨이모는 차를 직접 만들진 않지만 재규어 차량 등을 활용해 자사 플랫폼 기반 무인 로보택시를 운영한다. 반면 웨이브는 차도 만들지 않고 로보택시 영업도 하지 않는다. 스마트폰 제조사에 운영체제를 개방한 구글 안드로이드처럼, 완성차 제조사들이 사서 자사 차량에 이식할 수 있는 ‘범용 소프트웨어 두뇌’만 파는 순수 공급자다. 자체 개발을 고수하다 테슬라 등의 발전 속도를 따라잡을 수 없는 완성차 업체들로서는 하드웨어 제조 주도권을 뺏길 염려 없이 AI 두뇌만 수혈받을 수 있어 매력이 있는 것이다. 웨이브의 핵심 기술은 테슬라처럼 정밀 지도 없이 AI가 주행 영상을 보고 스스로 운전법을 학습하는 ‘엔드투엔드’(E2E) 방식이다. 스텔란티스는 웨이브 AI 드라이버를 차량 플랫폼에 통합시켜 고속도로와 도심 전반을 아우르는 감독형 자율주행 기능을 도입하고 북미 시장을 시작으로 2028년에 상용화한다는 계획이다. 닛산도 웨이브·우버와 손을 잡고 일본 로보택시 도입을 추진 중이다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “웨이브는 정밀 지도가 필요 없어 별도 개발 없이 즉각 적용할 수 있고, 채택한 회사가 늘어날수록 데이터가 축적돼 확장성이 뛰어나 앞으로도 채택하는 회사가 늘어날 것”이라고 분석했다. 극복할 과제도 있다. 엔드투엔드 AI는 내부 연산 과정을 역추적하기 어려운 ‘블랙박스’ 모델로 불린다. 사고 발생 시 AI가 왜 해당 주행 경로를 선택했는지 역추적해 설명하기 어려워 안전을 최우선시하는 자동차 업계의 엄격한 규제와 검증을 통과하기 까다롭다는 지적이다. 이에 자율주행 소프트웨어의 ‘기술 내재화’를 추진해온 현대자동차그룹의 전략적 셈법에도 이목이 쏠린다. 현대차그룹은 주행 소프트웨어는 자립을 추진하는 동시에, 차량 하드웨어 플랫폼은 웨이모에 로보택시용으로 공급하는 철저한 실리 중심의 투트랙 전략을 쓰고 있다. 이에 대해 이 교수는 “현대차그룹이 웨이브와 협력하는 것은 필요하나 기술이 종속될 수도 있어, 자체 개발은 포기할 수 없을 것”이라고 말했다.

영국의 자율주행 인공지능(AI) 스타트업 ‘웨이브’(Wayve)가 글로벌 완성차 업계에 거센 돌풍을 일으키고 있다. 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등 업체들이 테슬라와 웨이모 등 실리콘밸리 ‘빅테크’의 독주를 막고 미래 시장을 선점하려 웨이브와 함께 ‘AI 연합군’을 결성하는 모습이다. 28일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 웨이브는 올해 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등으로부터 15억 달러(약 2조 3000억원)의 투자를 전격 유치하며 기업가치 86억 달러(약 13조 2500억원)의 다크호스로 부상했다. 앞서 웨이브는 2024년 소프트뱅크 등으로부터 10억 5000만 달러를 투자받은 바 있다. 테슬라·웨이모와 다른 웨이브의 약진은 ‘차량 제조 및 운영 방식’ 차이에서 명확히 드러난다. 테슬라가 차량을 직접 만들고 소프트웨어까지 독점하는 ‘폐쇄 생태계’라면, 구글 모기업 알파벳의 자율주행 자회사인 웨이모는 차를 직접 만들진 않지만 재규어 차량 등을 활용해 자사 플랫폼 기반 무인 로보택시를 운영한다. 반면 웨이브는 차도 만들지 않고 로보택시 영업도 하지 않는다. 스마트폰 제조사에 운영체제를 개방한 구글 안드로이드처럼, 완성차 제조사들이 사서 자사 차량에 이식할 수 있는 ‘범용 소프트웨어 두뇌’만 파는 순수 공급자다. 자체 개발을 고수하다 테슬라 등의 발전 속도를 따라잡을 수 없는 완성차 업체들로서는 하드웨어 제조 주도권을 뺏길 염려 없이 AI 두뇌만 수혈받을 수 있어 매력이 있는 것이다. 웨이브의 핵심 기술은 테슬라처럼 정밀 지도 없이 AI가 주행 영상을 보고 스스로 운전법을 학습하는 ‘엔드투엔드’(E2E) 방식이다. 스텔란티스는 웨이브 AI 드라이버를 차량 플랫폼에 통합시켜 고속도로와 도심 전반을 아우르는 감독형 자율주행 기능을 도입하고 북미 시장을 시작으로 2028년에 상용화한다는 계획이다. 닛산도 웨이브·우버와 손을 잡고 일본 로보택시 도입을 추진 중이다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “웨이브는 정밀 지도가 필요 없어 별도 개발 없이 즉각 적용할 수 있고, 채택한 회사가 늘어날수록 데이터가 축적돼 확장성이 뛰어나 앞으로도 채택하는 회사가 늘어날 것”이라고 분석했다. 극복할 과제도 있다. 엔드투엔드 AI는 내부 연산 과정을 역추적하기 어려운 ‘블랙박스’ 모델로 불린다. 사고 발생 시 AI가 왜 해당 주행 경로를 선택했는지 역추적해 설명하기 어려워 안전을 최우선시하는 자동차 업계의 엄격한 규제와 검증을 통과하기 까다롭다는 지적이다. 이에 자율주행 소프트웨어의 ‘기술 내재화’를 추진해온 현대자동차그룹의 전략적 셈법에도 이목이 쏠린다. 현대차그룹은 주행 소프트웨어는 자립을 추진하는 동시에, 차량 하드웨어 플랫폼은 웨이모에 로보택시용으로 공급하는 철저한 실리 중심의 투트랙 전략을 쓰고 있다. 이에 대해 이 교수는 “현대차그룹이 웨이브와 협력하는 것은 필요하나 기술이 종속될 수도 있어, 자체 개발은 포기할 수 없을 것”이라고 말했다.

정부가 총 18.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하기 위해 2035년까지 1000조원이 넘는 금액을 투자하기로 했다. 또 2030년까지 피지컬 AI 글로벌 1강 도약 목표를 발표했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 “우선 2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이어 “수도권 집중에서 벗어나 지역별로 AIDC를 지어 지역 활성화에도 기여하겠다”고 덧붙였다. 피지컬 AI 육성 전략도 내놨다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략 산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 그는 피지컬 AI가 기존 로봇과 본질적으로 다르다는 점을 강조했다. 배 부총리는 “기존 로봇은 인간이 가이드한 룰 기반의 수동적 도구였지만, 피지컬 AI는 사람처럼 상황을 인식하고 의사결정을 예측하며 행동한다”며 “이런 자율성으로 인해 산업현장과 일상생활이 변하는 대전환의 시기를 맞이하고 있다”고 언급했다. 그러면서 한국이 피지컬 AI를 선도할 최적 조건을 갖추고 있다고도 했다. 배 부총리는 “강력한 제조 기반의 산업 인프라와 세계적 수준의 AI 역량을 보유하고 있고, 반도체 분야에서는 세계 1·2위 기업이 한국에 있다”고 했다. 배 부총리는 피지컬 AI의 핵심 과제로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “생성형 AI는 10만 년에 달하는 데이터를 확보하고 있는 반면 피지컬 AI는 1만 시간 수준으로 턱없이 부족하다”며 “지금의 피지컬 AI를 현재 수준의 대규모언어모델(LLM)로 만들기 위해서는 10만 년의 시간이 걸릴 수 있다”고 설명했다. 특히 제각기 다른 물체별로 물리법칙을 적용한 동작 데이터를 일일이 수집해야 하는 피지컬 AI 데이터 확보 어려움을 지적하며 “현장 데이터를 최대한 확보하는 동시에 목적에 맞는 가상 시뮬레이션 환경을 구축해 합성 데이터를 만들어내는 것이 중요하다”고 강조했다. 데이터 기반이 갖춰지면 그다음 단계로 실제 세상을 이해하고 행동을 예측하는 ‘월드모델’ 기반의 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축한다는 계획이다. 이를 토대로 분야별 특화 모델을 개발해 현장에 적용하고, 로봇과 범용 피지컬AI 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 피지컬 AI 풀스택 전반의 국산화도 추진한다. 배 부총리는 “농업, 제조, 안전돌봄 등 다양한 분야에서 실증 사업을 지원하고, 피지컬 AI 플랫폼이 수출 산업이 될 수 있도록 적극 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 이어 “피지컬 AI로 주력 산업의 생산성을 20% 높여 초격차를 만들고, 가정 내 로봇 도입을 통한 복지 수요 대응, 지역경제 활성화, 산재사망 제로 구현까지 대한민국의 지속가능한 성장 전략을 만들어가겠다”고 말했다.

메모리 가격 급등으로 맥과 아이패드 가격을 최대 300달러 인상한 애플이 이번에는 중국산 D램 도입까지 검토하는 것으로 알려졌다. 파이낸셜타임스(FT)는 애플이 트럼프 행정부를 상대로 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)의 D램 사용 승인을 요청하는 로비를 벌이고 있다고 지난 26일(현지시간) 보도했다. CXMT는 미국 국방부가 중국 군사기업 명단에 올린 업체다. 애플이 메모리 공급난에 대응해 공급망 다변화에 나선 셈이다. 메모리 가격 상승세는 당분간 이어질 전망이다. 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 따라 주요 메모리 업체들이 수익성이 높은 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 생산 비중을 늘리면서 스마트폰과 PC에 쓰이는 범용 D램과 낸드메모리 공급이 상대적으로 부족하다. 이에 따라 아이폰18과 삼성전자 신제품 등도 가격 인상 압력을 받을 것이라는 관측이 나온다. 강민수 카운터포인트리서치 연구원은 “다른 브랜드들도 애플 사례를 따라 가격 인상을 진행할 가능성이 높다”며 “가격 인상과 함께 보급형 모델 출시를 줄이고 프리미엄 제품 중심으로 포트폴리오를 재편하려는 움직임도 나타날 수 있다”고 전망했다. 애플이 메모리 가격 급등을 가격 인상의 배경으로 지목한 가운데, 수밋 사다나 마이크론 최고사업책임자(CBO)는 월스트리트저널(WSJ) 인터뷰에서 “당시 가격 책정에서 지나치게 공격적이었던 몇몇 고객사에 그런 방식은 건설적이지 않다고 경고했다”고 말했다. 이어 일부 대형 고객사들의 과도한 가격 인하 압박이 2023년 메모리 업계의 투자 위축을 불러왔고, 결국 현재의 공급 부족으로 이어졌다고 주장했다.

AGI ·피지컬 AI 등 인프라 구축 중심원전·바이오·방산 등 전략산업 투자기존청년적금·신설 아이자립펀드미래세대 자산 형성 과정 직접 지원경기둔화 땐 세수결손 보완기능도 정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

연산 성능 50%·전력 효율 70% 향상수직으로 쌓아… 5년 뒤 양산 전망삼성 등 파운드리 시장 ‘3파전’ 변수 미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 세계 최초로 1㎚(나노미터·10억분의 1m) 이하 반도체 공정 기술을 공개했다. 상용화에 성공하면 인공지능(AI) 확산으로 늘어난 연산 수요를 충족하고 전력 효율을 끌어올릴 수 있어 글로벌 반도체 패권 경쟁에 새로운 변수가 될 것으로 전망된다. IBM은 25일(현지 시간) 세계 최초의 ‘1나노 이하’ 칩 기술인 0.7나노(7옹스트롬) 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 반도체 공정에서 나노는 공정의 미세함을 나타내는 단위로, 숫자가 작을수록 더 정교한 공정을 뜻한다. 나노스택 아키텍처는 평면에 트랜지스터 소자를 최대한 촘촘하게 배열해 미세화를 진행해 온 기존 반도체 업계의 방식에서 벗어나, 소자를 수직 방향으로 엇갈리게 쌓아 올리는 적층 공법을 적용한 것이 특징이다. IBM은 이 기술을 활용하면 손톱 크기 칩에 트랜지스터 1000억 개를 채워 넣을 수 있다고 소개했다. 이는 2021년 발표한 기존 2나노 칩보다 밀도가 두 배가량 높아진 수준이다. 이를 통해 칩의 연산 성능을 50% 높이거나 전력 효율을 최대 70%까지 끌어올릴 수 있다는 게 IBM의 설명이다. 또 칩 내부 메모리인 S램의 공간 효율도 40% 향상돼 고대역폭을 요구하는 AI 반도체 설계에도 유리할 것으로 전망된다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발(R＆D) 총괄 부사장은 “AI 컴퓨팅 시대에는 모두가 더 높은 성능을 원하지만, 폭증하는 전력 비용까지 감당하고 싶어 하지는 않는다”며 “이번 기술은 성능을 높이는 동시에 전력 부담을 줄일 수 있다는 점에서 AI에 중요한 의미가 있다”고 강조했다. IBM은 이번 기술이 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 반도체에 적용할 수 있는 범용 기술이라고 밝혔다. 이어 실제 생산 시기를 이르면 5년 뒤로 전망했다. 다만 양산까지는 기술적으로 넘어야 할 과제가 적지 않아 더 많은 시간이 걸릴 수 있다는 관측도 나온다. 이번 기술 공개는 TSMC와 삼성전자, 인텔의 3파전 양상으로 전개되고 있는 파운드리(위탁 생산) 시장에도 새로운 변수로 작용할 전망이다. IBM은 일본 파운드리 업체 라피더스와 협력 관계를 맺고 있으며, 현재 라피더스에 2나노 생산 기술을 이전하고 있다. 다만 이번 발표에서 구체적인 상용화 파트너를 공개하지는 않았다.

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.