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.

- SBA ‘하이서울 인도네시아 시장개척단’ 사업 통해 해외 비즈니스 성과- 식품·무역·뷰티·IT 등 다양한 산업군 기업들과 협력 기반 마련 씨마켓플레이스(이하 씨마켓)가 서울경제진흥원(SBA)이 추진한 ‘하이서울 인도네시아 시장개척단’ 사업을 통해 인도네시아 현지 기업 7곳과 업무협약(MOU)을 체결하며 해외 진출의 의미 있는 성과를 거뒀다. 씨마켓은 하이서울기업의 일원으로서 서울 기업 20여 곳과 함께 지난 11월 24일(월)부터 28일(금)까지 4박 5일간 인도네시아에서 진행된 비즈니스 매칭 프로그램에 참여했다. 이번 행사에는 한국 기업과의 적극적인 교류 및 제휴를 희망하는 60여 개의 인도네시아 현지 기업이 참석해 양국의 산업 협력 가능성을 높였다. 특히 씨마켓플레이스는 AI와 연계한 선진화된 전자구매솔루션을 선보이며 현지 기업들의 높은 관심을 받았다. 간편한 RFQ 등록, 방대한 한국 기업 DB 연동, AI 기반 매칭 기능 등 혁신적인 서비스를 바탕으로 기업들의 실질적 조달·거래 성과를 지원할 수 있다는 점이 주목받았다. 그 결과, 식품·무역·인력제공·뷰티·IT 등 다양한 산업군의 7개 기업과 MOU를 체결하며 인도네시아 시장 진출의 기반을 다졌다. 이는 씨마켓 전자구매솔루션이 산업 분야와 관계없이 범용적으로 활용 가능한 글로벌 조달 플랫폼임을 확인한 사례로 평가된다. 씨마켓 관계자는 “한국과 인도네시아 기업들을 연결하는 새로운 조달·무역 플랫폼 역할을 하겠다”며 “이번 협약을 시작으로 양국 기업 간 활발한 교류와 실질적인 비즈니스 성과가 지속적으로 창출되길 기대한다”고 말했다. 한편 씨마켓은 내년 글로벌 버전 플랫폼 공개와 함께 인도네시아를 포함한 동남아 시장에서의 전자조달 생태계 구축에 속도를 낼 계획이다.

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

전라남도는 26일 동부청사에서 여수그린에너지㈜, ㈜한화 글로벌부문, ㈜LX MMA 등과 1조 2441억 원, 고용 창출 147명 규모의 투자협약을 했다. 협약식에는 김영록 전남도지사와 한상훈 여수그린에너지㈜ 대표이사, 김태욱 ㈜한화 글로벌부문 머티어리얼(Material)사업부장, 김창호 ㈜엘엑스 엠엠에이(LX MMA) 공장장, 정기명 여수시장 등이 참석했다. 투자협약에 따라 여수그린에너지는 1조원을 투자해 여수산단 입주 기업에 전력·스팀을 안정적으로 공급하기 위한 LNG 복합화력발전소를 건설한다. 스팀과 전력을 동시에 생산해 에너지 이용 효율을 높이고 석탄화력발전 대체를 통해 친환경에너지 정책에도 기여할 계획이다. 한화 글로벌 부문은 바이오의약품 제조 공정에 필수적으로 사용되는 완충용액의 핵심 원료인 고순도 트리스(TRIS) 생산라인을 구축한다. 그동안 전량 해외에 의존하던 바이오 공정 핵심 소재를 국내에서 처음으로 자체 생산하게 돼 국가 바이오산업의 공급망 안정과 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 기대된다. 또 이번 투자로 기존 범용 화학 사업 역량을 기반으로 고부가가치 바이오 소재 분야까지 사업 영역을 확장하겠다는 구상이다. 엘엑스 엠엠에이는 내후성, 내마모성, 접착성이 뛰어나 자동차 부품, 페인트 원료 등에 사용되는 특수 플라스틱 폴리메틸메타크릴레이트(PMMA)를 생산한다. 특히 새로 증설되는 폴리메틸메타크릴레이트 3공장은 생산량의 약 70%를 수출해 전남의 수출 경쟁력 강화에 기여할 것으로 보인다. 이번 투자는 여수국가산단의 범용 석유화학 소재 중심 산업구조를 친환경·바이오·고부가가치 산업으로 전환하는 첫걸음이 될 전망이다. 또 대규모 설비 투자에 따라 건설과 물류·서비스업 등에 따른 고용 확대와 지역 고용 안정에도 도움이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 김영록 지사는 “여수국가산단은 대한민국 산업을 지탱해온 핵심 생산기지”라며 “이번 투자협약을 계기로 여수국가산단의 체질 개선과 지역경제 회복을 위해 총력을 기울이겠다”고 말했다. 한편 전남도는 고부가가치·친환경 기업 중심의 투자유치와 함께 4조 6천억 원 규모의 ‘석유화학 대전환 메가 프로젝트’를 추진한다. 앞으로 탄소 포집·활용·저장(CCUS) 클러스터 구축과 친환경 화학산업 특화단지 조성, 친환경·고부가가치 공정 기술개발, 인공지능(AI) 기반 혁신 생태계 구축 등 지속 가능한 석유화학산업 성장 기반을 마련할 계획이다.

로위랩, 리빗, 비바이노베이션, 인프라시프트, 텐일레븐, 팔레트 등 참여호반그룹은 기업형 벤처캐피탈(CVC) 법인 플랜에이치벤처스(PlanH)와 공동으로 ‘호반 오픈이노베이션 데모데이’를 진행했다. 2022년 시작해 올해로 네 번째를 맞은 이 행사는 스타트업의 우수 기술을 소개하고 투자 및 사업화를 연계하기 위한 자리다. 호반그룹은 올해 처음으로 혁신기술공모전과 데모데이를 결합해 발굴부터 실증, 사업화, 투자까지 이어지는 벤처투자 플랫폼을 구축하고 스타트업과의 협력 시너지를 강화했다. 호반 오픈이노베이션 데모데이에 참가해 자사의 기술을 선보인 6개 기업을 소개한다. 3D 공간 데이터 전문기업 ‘로위랩’ 3D 공간 데이터 전문 기업 ㈜로위랩은 데모데이에서 3D 공간 데이터 기술과 이를 기반으로 전개할 플랫폼 확장 가능성을 소개했다. 로위랩은 실물 공간을 정밀한 3D 데이터로 전환하고, 이를 웹 기반에서 체험과 거래가 가능한 디지털 자산으로 활용할 수 있는 기술을 점차 발전시켜왔다. 단순 2D 모델이나 VR 투어를 넘어, 공간 안에서 구매·옵션 선택·계약 연동까지 연계 가능한 플랫폼으로 확장할 수 있는 기술 역량을 갖추고 있다. 로위랩은 ▲모델하우스부터 입주 이후 사후관리까지 연결 가능한 부동산 운영 통합 플랫폼 ▲사용자가 자신의 공간을 만들고, 그 안에서 실제 제품을 배치·체험·구매까지 가능한 퍼스널 커머스 플랫폼으로 확장할 수 있는 기술적 기반을 소개했다. 이를 통해 다양한 산업에서 공간 데이터를 활용한 마케팅과 커머스 혁신이 가능함을 시연했다. 로위랩은 3D 데이터 수집·가공·시각화뿐 아니라 AI 분석까지 포함하며, 스마트홈·IoT 디바이스와 연계한 실시간 공간 경험 제공까지 가능하도록 기술을 발전시킬 계획이다. 장태원 대표는 “로위랩의 기술 현황과 플랫폼 확장 가능성을 공유하며, 공간 데이터를 활용한 실질적 비즈니스 가능성을 업계와 투자자에게 전달할 수 있었다”라고 밝혔다. 그룹사 단위 탄소배출 관리·수익화 기업 ‘리빗’ 그룹사 단위 탄소배출 관리·수익화 기업인 리빗은 데이터 기반 탄소 배출량 관리 플랫폼 ‘탄솔루션’을 통해 기업의 사업장 단위 온실가스(Scope 1~3) 배출을 통합 관리하고 감축 비용을 산출함으로써, 기업의 기후경영 의사결정을 효율화하고 있다. ‘탄솔루션’은 사업장별 전기·연료·자재 사용량 등 활동 데이터를 자동 연동하여 복잡한 배출량 산정 과정을 단순화하고, 인벤토리 구축·검증까지 일괄 지원한다. AI 기반 감축 시뮬레이션 기능을 통해 감축 실적과 재무성과를 연동·분석함으로써, 감축 프로젝트의 비용 대비 효과를 객관적으로 평가할 수 있는 것이 특징이다. 온실가스 배출량을 시각화한 대시보드와 자동 보고서 생성 기능은 기업의 ESG 공시·검증 부담을 줄이고, 온실가스 관리 수준을 한 단계 높이는 데 기여하고 있다. 리빗은 현재 호반건설과 호반산업을 포함한 호반그룹 내 주요 사업장에 ‘탄솔루션’을 적용하여 국토부 보고대상 사업장의 온실가스 인벤토리 구축 및 배출 데이터 관리를 진행하고 있다. 향후에는 호반그룹 내 계열사 간 감축 데이터 연계 및 배출권 수익화 전략을 통해 그룹 차원의 시너지 효과를 극대화할 계획이다. 이정민 대표는 “건설 현장의 탄소 배출뿐 아니라 감축 실적을 데이터로 표준화해 그룹사 단위에서 관리·활용할 수 있도록 하는 것이 중요하다”며 “AI 기반 탄소회계 엔진을 통해 호반그룹의 전사적 기후경영 체계를 고도화하고, 향후 감축 실적을 기반으로 상쇄배출권 확보와 이를 수익화로 확장하는 모델을 추진 중”이라고 밝혔다. AI로 진화한 착한의사 비즈니스 ‘비바이노베이션’ 국내 최대 건강검진 플랫폼 ‘착한의사’를 운영하는 ㈜비바이노베이션은 AI 기반 솔루션을 통해 기업 건강경영의 새로운 표준을 선도하고 있다. 개인검진 플랫폼으로 시작한 착한의사는 호반그룹의 전략적 투자를 바탕으로 기업검진 플랫폼 ‘착한의사 비즈니스’를 통해 B2B 시장에서 성장을 이어왔고, 최근 추적관찰 영역으로 서비스를 확장하고 있다. ‘착한의사 비즈니스’는 기업별 규모와 업종 특성에 맞춘 유연한 설계로 주목받고 있다. 병원 네트워크부터 검진 예약, 결제, 결과 관리, 사후 추적관찰까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 자동화하여 고객사의 검진 효율을 크게 향상시켰다. 이를 통해 검진 참여율 상승과 기업 고객과의 안정적 관계 구축에 기여했다. 특히 AI와 빅데이터를 활용한 ‘주치의 A.I’ 서비스는 개인별 건강 상태에 맞는 검사항목을 추천하고, 이상 소견 발견 시 추적관찰과 전문의 상담을 연계한다. 24시간 가능한 예약 및 챗봇 상담 등 편리성과 직관성을 갖춘 사용자 경험도 강점이다. ‘착한의사 비즈니스’는 종합검진은 물론 채용검진, 특수검진, 국가검진까지 다양한 검진 서비스를 제공한다. 특히 검진 지원금이 없는 기업 임직원을 위한 전용 솔루션을 마련해 기업검진 올인원 플랫폼으로 자리를 확고히 하고 있다. 비바이노베이션은 이러한 기술력을 바탕으로 중소벤처기업부 시범구매제품으로 선정됐으며, 공공기관까지 고객 범위를 확대하고 있다. 박한 대표는 “AI와 데이터 기반 기술력을 통해 기업과 임직원이 지속가능한 건강경영의 가치를 누릴 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 건설산업 업무의 디지털 기술 선도 ‘인프라시프트’ ㈜인프라시프트는 건설산업 업무의 디지털화 기술을 선도하는 프롭테크 기업이다. 인프라시프트에서 운영하는 국토개발 플랫폼 ‘프롬’(Prom)은 공간정보, 법률, 엔지니어링 기술을 융합하여 기존의 단순 반복 업무와 전문성이 요구되는 법률기준 분석을 자동화함으로써 업계의 패러다임을 변화시켜왔다. 기존 개발사업을 위한 기획 또는 계획 업무에서 법적 제한 검토나 공간분석을 수행하려면 전문가라 하여도 수일에서 수십 일이 걸렸다. 정보의 수집부터 법률검토와 분석과정은 CAD, GIS, 엑셀 등 범용 툴을 활용해 수작업으로 진행하기 때문이다. 이러한 업무는 전국의 공간정보와 법률이 융합된 프롬을 활용하면 몇 번의 클릭만으로 10분 이내에 대상지의 기초조사와 입지분석 그리고 법률기준 사업 판단까지 원스탑으로 해결이 가능하다. 또한 프롬은 전문가 수준의 보고서와 예상 사업비 산출까지 자동으로 생성해 업무처리 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 이는 결국 기업의 생산성 향상으로 이어져 매출 증대를 견인할 것이다. ㈜인프라시프트는 국토개발 분야를 넘어 건설산업 전 영역으로 기술 적용 범위를 확장해 업계 표준 솔루션 기업으로의 도약을 준비 중이다. 건설업무 디지털화의 완결을 목표로 핵심 기술인 법률융합분석 기술 기반 토지이용계획 추론 및 3D 건축설계 단계로 프롬은 고도화를 진행 중이다. 이를 통해 ㈜인프라시프트는 향후 건설산업 전 분야의 핵심 파트너로 자리매김할 것이라는 비전을 제시했다. 인공지능 건축설계 서비스 ‘텐일레븐’ 4차 산업혁명의 거센 파고는 건설 산업에도 변화를 가져오고 있는 가운데 텐일레븐의 인공지능 건축설계 서비스 ‘빌드잇’(BUILDIT)은 건축 법규를 만족하면서 용적률, 세대 수, 일조량을 최대화하는 건축설계 서비스다. 기존에 수작업으로 진행하던 복잡하고 반복적인 건축설계 과정을 인공지능으로 자동화해 5일 이상 걸리던 사업성 검토 업무를 30분으로 줄였다. 또한 편집 소프트웨어 ‘빌드잇 디자이너’를 사용해 빌드잇의 설계 결과를 3차원으로 확인하며 건물 위치, 층수 변경 등을 편집할 수 있다. 편집 중에도 빌드잇은 인동, 이격거리 등 ‘건축법’을 고려하고 주변 건물과 지형을 함께 가시화해 세대별 조망 확인은 물론 지형 및 주변 건물로 인해 발생하는 그림자 변화까지 실시간으로 확인할 수 있다. 텐일레븐은 이러한 기술력으로 2000세대급 대단지 아파트 설계에 빌드잇을 사용해 건축 심의를 통과하기도 했고, 공공기관에서 건축설계 법규 검토 도구로 활용하고 있다. 또한 빌드잇은 모듈러 건축 솔루션 ‘빌드잇엠’(BUILDIT-M)으로 연결된다. 빌드잇엠은 표준화된 건축 모듈을 공장에서 제작하고 현장에서 설치하는 방식의 시공 솔루션이다. 균일한 품질로 날씨 영향없이 시공이 가능하여 공기를 30% 이상 단축시킬 수 있다. 또한 소음, 분진, 교통 방해등의 민원도 최소화할 수 있다. 텐일레븐은 시공 건축물의 안정성 및 정밀도에 대한 검증도 까다롭게 받았으며, 건축 모듈을 이동하고 재사용할 수 있어 환경 친화적이다. 이호영 대표는 “텐일레븐이 스마트 기술을 활용해 건설 산업을 어떻게 혁신하는지 보여주고 싶다. 사업지 선정부터 설계, 시공, 사후관리까지 건축의 모든 과정을 최적화하는 콘테크 기업으로 성장하는 것이 목표”라고 말했다. AI 마케팅·광고 통합 솔루션 ‘팔레트’ AI 마케팅 테크 기업인 팔레트는 AI 기술을 기반으로 마케팅·광고 통합 플랫폼을 제공한다. 2018년 광고대행사로 출발한 팔레트는 지난 2월 ‘모두를 위한 크리에이티브’라는 비전 아래 광고 제작 사업과 AI 플랫폼 개발을 결합, 새로운 형태의 비즈니스 모델로 전환했다. 팔레트는 단순히 AI 기술 적용을 넘어 브랜드가 가진 고민과 전달하고자 하는 핵심 메시지를 깊이 이해하고 AI 기술로 풀어낼 수 있는 최적의 크리에이티브 솔루션을 찾아낸다. 여기에 팔레트만의 창의성과 감성, 브랜드 커뮤니케이션 전문가들의 역량이 더해져 큰 차이를 만들어낸다. 팔레트의 AI 크리에이티브 솔루션은 팔레트 ‘AI 애드버타이징’과 팔레트 ‘AI 에이전트’로 구분한다. 팔레트 출범과 동시에 선보인 팔레트 AI 애드버타이징은 AI 영상 광고 제작 대행이 가능해 시네마틱 브랜드 필름, 기업 브랜딩 영상, 제품 홍보 영상 등에 적합하다. 기존 광고대행사의 역량을 바탕으로 기획부터 제작 대행까지 진행한다. 이를 통해 제작비와 기간을 70% 이상 절감하면서도 브랜드 감성은 그대로 유지하는 새로운 광고 제작 방식을 확립했다. 팔레트는 처음부터 끝까지 전 과정을 통합 솔루션으로 제공하는 ‘엔드 투 엔드’(End to end)방식으로 운영한다. 팔레트는 세계 각지의 상용 AI 기술들을 목적에 맞게 조합하고 통합하는 ‘AI 오케스트레이션’(Orchestration) 기술을 갖추고 있다. 여러 AI 툴을 기반으로 워크플로우 안에서 실행할 수 있는 AI 크리에이티브 엔진을 구축했다. 결과적으로 브랜드 담당자는 복잡한 툴을 다루지 않아도 단 몇 단계로 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있다. 이종근 대표는 “팔레트는 앞으로도 AI 기술을 ‘사람을 대체하는 기술’이 아닌, 창의와 전략을 확장하는 기술로 정의하며, 마케팅·광고 산업의 새로운 인프라 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

삼성전자, 평택 5라인 공사 돌입“첨단 복합 라인 운영… 미래 선점”SK하이닉스, 용인에 600조 투자이르면 내년 초 HBM4 양산 시동“세계시장 규모 2029년 1491조원” 삼성전자와 SK하이닉스가 국내 반도체 생산기지를 확장하며 반도체 공급 속도전에 돌입했다. 메모리 슈퍼사이클(초호황기)을 맞아 수요가 폭발적으로 늘어나리란 전망에 클린룸(초미세 반도체 제조를 위한 청정 공간)을 늘리고, 팹(생산시설) 완공을 앞당기고 있다. 18일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 경기 평택사업장 2단지 5라인(P5) 공사에 돌입했다. 삼성전자 평택사업장은 1단지(P1~4)와 2단지(P5~6)를 합쳐 289만㎡(약 87만평) 규모로, 여의도 면적에 맞먹는 세계 최대 규모의 반도체 생산기지다. 2028년 가동 예정인 P5는 최소 60조원 이상의 자금을 투입해 차세대 고대역폭메모리(HBM)과 범용 D램을 병행 생산하는 ‘메가 팹’ 역할을 한다. 시장 상황에 따라 파운드리(반도체 위탁생산) 라인도 구축할 계획이다. 삼성전자는 최첨단 메모리와 초미세 시스템 반도체를 하나의 생산라인에서 만들어내는 걸 경쟁력으로 내세운다. 삼성전자 관계자는 “대부분의 라인을 첨단 복합 라인으로 운영하는 평택사업장은 미래 반도체 시장을 선점하는 데 핵심적인 역할을 할 것”이라며 “특히 5라인은 삼성전자의 제조 기술력과 연구개발 역량을 집중 투입할 예정”이라고 말했다. 삼성전자는 용인 반도체 국가산업단지 클러스터에도 360조원을 들여 총 6기의 팹을 추진한다. 내년 말까지 1기 팹 건설에 착공해 2030년 가동을 목표로 하고 있다. SK하이닉스는 용인 반도체 클러스터의 클린룸 면적을 1.5배 이상 늘리며 투자 규모도 확대하고 있다. SK하이닉스는 2019년 용인 반도체 클러스트 조성 계획을 발표하며 120조원을 투자하겠다고 밝혔는데, 최태원 SK그룹 회장이 지난 16일 용산 대통령실에서 열린 ‘한미 관세협상 후속 민관 합동회의’에서 한 발언을 보면 용인 클러스터에만 향후 600조원 규모의 투자가 이뤄질 거란 전망이 나온다. 아울러 SK하이닉스는 최근 청주 M15X 공사를 마치고 장비 반입을 시작, 이르면 내년 초부터 HBM4 양산 라인이 가동될 것으로 보인다. 2027년에는 용인 클러스터에 구축 중인 팹 4기 중 1호기가 가동된다. 이처럼 삼성전자와 SK하이닉스가 반도체 생산에 속도를 높이는 것은 인공지능(AI) 메모리 칩의 폭발적 수요가 예측되기 때문이다. 시장조사기관 옴디아는 글로벌 반도체 시장이 2029년 1조 165억 달러(약 1491조원)에 이를 것으로 전망했다.

네이버의 가상현실(VR) 기술이 360도 카메라와 스마트폰만 있으면 구현 가능한 수준의 범용화 단계에 진입했다. 9일 네이버에 따르면 네이버랩스는 지난 6~7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 통합 콘퍼런스 ‘단25’ 행사 현장을 네이버 지도에서 VR 투어로 구현하는 실험을 진행했다. 네이버랩스는 행사 당일 오전 전시홀을 360도 카메라로 촬영해 공간 데이터를 확보하고 인공지능(AI) 공간 분석과 클라우드 프로세싱을 거쳐 오후 2시쯤 네이버 지도 플레이스 영역에 VR 투어를 구현했다. 현재 이러한 VR 기술이 적용된 대표적인 사례는 네이버 부동산 ‘VR 매물투어’다. VR 매물투어는 집 내부를 360도 카메라로 촬영해 올리면 이용자가 직접 방문하지 않아도 집 내부 구조와 치수, 전망, 채광, 동선까지 화면에서 확인할 수 있다. 네이버 플레이스 ‘스토어뷰 3D’에도 이 기술이 적용됐다. 음식점, 카페, 팝업 스토어 등 상업 공간을 3D로 구현해 사용자가 매장을 방문하기 전 내부를 체험할 수 있다.

네이버 부동산·플레이스에 일부 적용 네이버의 가상현실(VR) 기술이 360도 카메라와 스마트폰만 있으면 구현 가능한 수준의 범용화 단계에 진입했다. 9일 네이버에 따르면 네이버랩스는 지난 6~7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 통합 콘퍼런스 ‘단25’ 행사 현장을 네이버 지도에서 VR 투어로 구현하는 실험을 진행했다. 네이버랩스는 행사 당일 오전 전시홀을 360도 카메라로 촬영해 공간 데이터를 확보하고 인공지능(AI) 공간 분석과 클라우드 프로세싱을 거쳐 오후 2시쯤 네이버 지도 플레이스 영역에 VR 투어를 구현했다. 현재 이러한 VR 기술이 적용된 대표적인 사례는 네이버 부동산 ‘VR 매물투어’다. VR 매물투어는 집 내부를 360도 카메라로 촬영해 올리면 이용자가 직접 방문하지 않아도 집 내부 구조와 치수, 전망, 채광, 동선까지 화면에서 확인할 수 있다. 이달 기준 VR 투어 매물은 7만건을 넘어섰고, 일반 매물과 비교해 평균 체류 시간이 40% 길고 거래 전환율도 높은 것으로 전해진다. 네이버 플레이스 ‘스토어뷰 3D’에도 이 기술이 적용됐다. 음식점, 카페, 팝업 스토어 등 상업 공간을 3D로 구현해 사용자가 매장을 방문하기 전 내부를 체험할 수 있다.