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.

내년 3월 안으로 중국이 미국과 비슷한 성능의 인공지능(AI)을 내놓을 것이란 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)의 전망에 중국 칭화대 교수가 그보다 더 빠를 것이라고 반박했다. 머스크가 운영하는 소셜미디어 엑스(X)에서 이뤄진 중국과 미국의 AI 경쟁에 대한 토론은 지난 18일 탕제 중국 칭화대 컴퓨터공학과 교수가 개발한 AI인 GLM 성능 평가가 발단이 됐다. 탕 교수가 창업한 즈푸에서 개발한 AI인 GLM이 세계 최고 성능으로 평가받는 미국 앤트로픽 사의 클로드보다 7개월 정도 뒤처져 있다는 내용이었다. 이에 머스크는 언제 중국 AI가 앤트로픽의 페이블이나 미토스급 성능을 따라잡을 것으로 예상하느냐는 질문에 “아마도 내년 1분기(1~3월)”라고 답했다. 그러자 탕 교수는 “그렇게 오래 걸리지 않을 것”이라고 지적했다. 머스크는 탕 교수에게 “성능을 기준으로는 내년 1분기 전에 따라잡을 수 있더라도 실제 유용성으로 측정했을 때는 1분기(Q1) 만으로도 매우 인상적일 것”이라며 “앤트로픽은 유용성을 극대화하는 데 집중해왔는데, 이는 AI 성능 측정에는 잘 드러나지 않지만 매출에서는 확실히 나타난다”고 밝혔다. 탕 교수는 “특히 인공지능 연구에서 ‘지능이 진정으로 무엇인지’에 대한 집중이 필요하다”면서 중국이 AI 매출에 있어서는 취약하다는 점을 인정했다. 앤트로픽, 오픈AI 등 미국 AI 기업은 올가을 증시에서 상장을 준비하고 있으며, 이를 통해 AI 산업의 상업적 가치를 입증하려 하고 있다. 반면 ‘패스트 팔로어’인 중국 AI는 오픈 소스(AI의 코드·학습 데이터 등을 공개) 전략과 함께 미국 AI보다 수십 배 싼 가격에 토큰(AI 정보처리의 기본 단위)을 제공한다. 지난 15일 탕 교수는 대규모 언어 모델 GLM-5.2를 공식 출시하고 오픈 소스도 공개했다. 전 세계 100만명 이상의 사용자가 참가해 AI의 코딩 실력을 평가하는 ‘코드 아레나’에서 GLM은 1위를 차지했다. 즉각적인 질문에 답변하는 기능에 중점을 둔 이전 AI와 달리 GLM-5.2는 장기간 과제에 최적화되어 있어 대규모 엔지니어링 프로젝트를 수 시간 동안 자율적으로 수행하는 것이 가능하다. 앤트로픽의 최신 모델인 페이블5와 미토스5는 지난 12일 외국인 접근이 차단되는 수출 금지 규제를 미국 상무부로부터 받았다. 당시 탕 교수는 “과학은 반드시 전 세계적이어야 한다”며 “범용 인공지능(AGI)으로 가는 길은 높은 벽에 갇혀서는 안 된다”고 미국 정부의 AI 규제를 에둘러 비판했다. 시장은 주가 상승으로 머스크가 지목한 AI에 관한 관심을 반영했다. 탕 교수가 설립한 AI 기업 즈푸(智谱清言·널리지 아틀라스 테크놀로지)는 홍콩 증시에서 22일 37.33%나 상승했다.

인간의 오감은 다양한 외부 정보를 받아들이는 중요한 창구다. 오감 중 어느 한 쪽에 기능이 약화되면 정보 수용이 제한될 수 있다. 특히 눈을 통해 받아들이는 정보는 엄청나다. 이는 사람뿐만 아니라 기계에서도 마찬가지다. 인공지능의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 스마트폰 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지 다양하게 활용된다. 이들 장치에서는 시각 정보를 고해상도로 인식하는 것이 중요하다. 이에 카이스트 전기및전자공학부, 미국 매사추세츠공과대(MIT), 마이크로소프트 공동 연구팀은 적은 GPU(그래픽처리장치) 메모리만으로도 인공지능(AI)이 세상을 더 선명하게 볼 수 있도록 하는 범용 기술을 개발해 메모리 효율을 최대 16배 높였다고 17일 밝혔다. 이 기술은 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회인 ‘CVPR 2026’에서 지난 7일 발표됐고 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 ‘CVPR 컴퓨트 골드 스타’ 상을 받았다. 연구 과정의 투명성과 재현 가능성 부분에서도 인정받아 ‘트랜스패런시 챔피언’에도 선정됐다. 최근 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 현실의 물리적 환경과 변화를 학습해 예측하는 AI 모델인 세계 모델은 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도로 압축해 활용하고 있다. 문제는 압축하는 과정에서 작은 물체나 얇은 구조물, 미세한 결함 같은 중요한 시각 정보가 손실될 수 있다는 점이다. 또 모든 영상을 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요한 실시간 처리가 어려워진다. 이는 스마트폰 같은 소형 기기나 기동성이 중요한 휴머노이드 로봇이 주변 환경을 정밀하게 인식해야 하는 상황에 빠르게 대처할 수 없게 만든다. 이에 연구팀은 입력 이미지의 경계와 구조 정보를 활용해 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 ‘업샘플 애니씽’(Upsample Anything)을 개발했다. 기존 기술은 새로운 환경이나 데이터에 적용하기 위해 별도의 재학습이나 복잡한 최적화 과정을 거쳐야 했지만 이번 기술은 추가 데이터 학습 없이 입력 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어 다양한 환경에 즉시 적용할 수 있다. 또 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하지 않고 핵심 정보만 압축해 활용함으로써 GPU 메모리 사용량을 크게 줄였다. AI 연구에서 주로 사용되는 약 5만 픽셀, 224×224 크기 이미지를 기준으로 0.4초의 짧은 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원했고 GPU 메모리 효율도 최대 16배까지 향상시키는 것으로 확인됐다. 연구를 이끈 김창익 카이스트 교수는 “제한된 연산 자원만으로도 AI가 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식할 수 있게 한 이번 기술은 스마트폰 같은 소형 기기는 물론 작은 물체를 정확하게 식별하고 조작해야 하는 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 온디바이스 AI 등 다양한 차세대 인공지능 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

부산시와 부산과학기술고등교육진흥원(BISTEP)은 지난 15일 부산라이즈혁신원에서 ‘탄성 소재를 중심으로 한 부산 화학소재산업의 고부가가치 전환과 육성 전략 세미나’를 열었다고 밝혔다. 이번 세미나는 부산 화학소재산업 현황과 발전 역량을 진단하고, 범용제품 중심의 지역 산업구조를 고부가가치 제품 생산구조로 전환하기 위한 연구개발 역량과 전문인력 양성 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 세미나에는 배종우 한국소재융합연구원 선임본부장, 김정수 한국소재융합연구원 본부장, 이원희 화승코퍼레이션 재료연구센터장, 김용 한국산업용섬유협회 부회장 등이 참석했다. 참석자들은 부산이 강점을 가진 고무·플라스틱, 기계·장비 산업을 기반으로 해양환경·첨단산업·제조 AI 공정 고부가 소재 개발, 화학소재 연구 거점 구축, 고급 전문인력 활용이 중요하다는 데 의견을 모았다. 또 지역 소재기업 간 기술, 장비, 생산 역량을 연계하는 산·산 협력 플랫폼이 필요하다는 의견이 제시됐다. 아울러 기술 양산에 필요한 실증을 위해 평가 장비 및 설비에 대한 정보를 공유해야 하며 노후 범용장비 교체, 장비 운용을 담당할 테크니션 육성도 함께 추진해야 한다는 제안이 이어졌다. 김영부 BISTEP 원장은 “제시된 의견을 바탕으로 지역 산업 수요에 부합하는 실효성 있는 화학소재산업 육성 방안을 마련하겠다”라고 말했다.

경남 진주시가 시민 편의와 도시 안전을 높이기 위한 스마트 복합도시 조성 사업을 확대하며 디지털·인공지능(AI) 기반 스마트도시 구축에 속도를 내고 있다. 시는 현재 지역 내 183곳에 공공와이파이 254대를 구축하고 실시간 방문인구 분석 시스템을 도입해 데이터 기반 행정을 본격화하고 있다고 14일 밝혔다. 여기에 긴급차량 우선 신호 시스템과 AI 기반 지능형 CCTV를 확대 운영하며 스마트 안전도시 구현에도 힘을 쏟고 있다. 먼저 시민들의 통신비 부담을 줄이고 정보 접근성을 높이고자 2018년부터 추진한 공공와이파이 확대 사업은 현재 183개소, 254대 규모로 확대했다. 이달부터는 장애 발생 여부를 실시간으로 점검·관리하는 시스템도 도입해 서비스 품질을 높였다. 또 시는 스마트폰 무선 신호를 활용한 실시간 방문인구 분석 시스템을 구축해 행사장과 공원, 거리 등 특정 공간의 방문객 규모와 체류 현황을 정밀하게 파악할 수 있도록 했다. 수집된 데이터는 개인 식별이 불가능한 비식별·암호화 방식으로 처리되며 축제와 문화행사 운영 효율을 높이는 데 활용될 예정이다. 도시 안전 분야에서는 긴급차량 우선 신호 시스템을 확대 운영하고 있다. 이 시스템은 소방차와 구급차의 위치 정보를 실시간으로 파악해 이동 경로의 신호를 원격 제어하는 방식이다. 시 분석 결과 해당 시스템을 활용할 경우 평균 2분 30초가량 출동 시간을 단축하는 효과가 있는 것으로 나타났다. 최근에는 신진주역세권의 교통 혼잡과 긴급 출동 수요 증가를 고려해 상평교 사거리~진주역 사거리 구간을 추가 구축했다. 주요 교차로에는 긴급차량 접근을 미리 알릴 수 있는 안내 전광판과 경광등도 설치했다. AI 기반 지능형 폐쇄회로(CC)TV 운영도 확대되고 있다. 지능형 CCTV는 싸움, 배회, 쓰러짐 등 이상 행동을 자동으로 감지해 관제요원에게 실시간으로 알리는 시스템이다. 현재 도시관제센터가 운영하는 CCTV 5500여 대 가운데 차량번호 인식용과 교통정보 수집용 등을 제외한 방범용 CCTV 4100여 대가 AI 기반 지능형 CCTV로 운영되고 있다. 특히 어린이보호구역과 주택 밀집 지역 등 범죄 취약지역에는 AI CCTV를 집중적으로 배치해 범죄 예방과 신속 대응 체계를 강화했다. 진주시는 농촌 지역 마을에도 AI 기반 지능형 CCTV를 확대 설치해 도농 간 안전 격차를 줄이고 있으며, 앞으로도 AI 기술 고도화와 스마트 안전 인프라 확충을 지속 추진할 계획이다. 시 관계자는 “시민들이 보다 안전하고 편리한 일상을 누릴 수 있도록 스마트 기술을 활용한 도시 혁신을 지속해 나가겠다”고 밝혔다.

국내 ‘4대 그룹’이 톱다운(top-down·하향) 방식으로 인공지능 전환(AX) 속도전에 사활을 걸었다. AI가 생산성·혁신 속도·의사결정 품질 등 전방위적으로 기업 간 격차를 벌릴 수 있다는 판단 아래 최고경영자(CEO)가 직접 ‘AI 문해력’을 높여야 조직 개선이 가능하다는 취지로, AI 기술의 접목을 넘어 ‘AI 경영 시대’가 열린 셈이다. SK그룹은 11일부터 2박 3일간 경기도 이천 SKMS 연구소에서 ‘AI가 가져올 파괴적 혁신, AX 중심 경영으로의 대전환’을 주제로 ‘2026 뉴(New) 이천포럼’을 개최한다고 10일 밝혔다. 최태원 SK그룹 회장, 최재원 수석부회장, 최창원 수펙스추구협의회 의장, 주요 멤버사 CEO 등 경영진 50여명이 참석한다. 뉴 이천포럼은 올해 처음으로 SK 경영진이 그룹 전략을 논의했던 기존의 ‘경영전략회의’와 SK 구성원 중심의 ‘이천포럼’을 통합했다. ‘AI의 발전 흐름을 따라잡지 못하면 미래 생존을 담보할 수 없다’는 엄중한 위기의식에서 둘을 통합했다는 게 SK의 설명이다. SK는 뉴 이천포럼에서 AI 시대의 대응 전략과 실행 로드맵을 집중 논의할 계획이다. 2017년부터 10년째 이어진 이천포럼은 외부 석학을 초청하는 등 외연 확장의 차원으로 진행됐지만 올해는 임직원과 구성원들 간 ‘AI 끝장토론’ 형식으로 진행한다. 삼성은 관계사 전체 사장단을 대상으로 한 AI 집중교육인 ‘AI 전환 부트 캠프(AX Boot Camp)’를 추진 중이다. 전 관계사 사장단 50여 명이 6월 중 이틀 간 인력개발원 호암관에서 공동 ‘AX 비전’을 선포하고 집중 추진 전략을 모색한다. 현대자동차그룹도 피지컬 AI 관련 교육을 강화하고 있다. 부품 계열사인 현대모비스는 지난 1일 실장급 이상 임원들을 대상으로 피지컬 AI 산업 발전 현황과 글로벌 경쟁사들의 기술 개발 현황 등에 대한 강연을 실시했다. 그룹 차원에서도 2023년부터 팀장급 이상에 AX 리더 교육을 진행하고 있다. LG그룹은 최근 전 세계 임원을 대상으로 한 AI 교육 과정인 ‘AI 포 컴퍼니’를 시작했다. 지난 3월 구광모 LG그룹 회장과 계열사 CEO 등 전 임원이 참석한 ‘AX 캠프’의 후속 프로그램으로, 임원 맞춤형 AI 교육을 통해 ‘AI 퍼스트 리더’를 육성한다는 취지다. 당시 LG 사장단은 경영진 주도로 명확한 AX 목표를 설정하고 설계부터 생산, 마케팅에 이르는 전 과정에서 AX를 활용한 구조적 혁신을 가속화하기로 했다. 업계는 AI에 대해 전기, 컴퓨터, 인터넷의 도입과 같이 산업계를 뒤바꿀 ‘범용 기술’로 인정하는 분위기다. 그간 CEO가 임원에게, 임원이 직원에게 지시를 하달했다면, AI 시대에는 CEO가 AI분석시스템의 조언과 검토를 통해 임직원에게 지시하는 형식이 될 것이라는 전망도 나온다. 사람이 하던 의사결정과 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계할 경우 CEO의 역할은 더욱 중요해질 것으로 보인다. 글로벌 빅테크들은 AI 도입 확대를 명분으로 연이어 구조조정에 나서며 체질 개선에 나서고 있지만, 고용 유연성이 부족한 우리나라의 경우 기업들이 ‘한국형 AX’를 조직에 맞게 창조해야 하는 상황이다. 대한리더십학회장인 방호진 제주대 경영학과 교수는 “단순한 개발 작업의 4분의 3은 에이전트 AI가 할 정도로 AI 수준이 고도화돼 기업은 기존 인력을 새로운 일로 전환 배치해야 하는 시점에 서 있다”며 “AX는 조직과 업무를 다시 설계해야 하는 과정이라 CEO급부터 ‘톱다운’식으로 주도할 수밖에 없다”고 말했다.

황 “정부, 기업 자본 접근 지원해야”네이버 ‘각 세종’을 전초기지로 활용하이닉스, 전용 차세대 메모리 공급SKT, 설계·구축·최적화 플랫폼 제공LG, 휴머노이드·물류 로봇 효율 제고 현대차 ‘AI 밸리’ 새만금, 황 투자 의향삼성, 6세대 HBM4·파운드리 협력 SK·네이버 등 국내 주요 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능(AI) 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축에 본격 나선다. 현대자동차그룹과 LG그룹, 두산그룹 역시 AI 팩토리를 기반으로 확장되는 피지컬 AI 산업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다. 반도체와 첨단 통신 인프라, 제조 기술이 총망라된 거대한 AI 인프라가 구축되는 셈이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석해 “한국에 잠재적으로 수천억 달러 규모의 비즈니스를 가져왔다. 한국 역사상 가장 큰 규모의 비즈니스”라고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스에 가져온 사업은 일반적인 규모가 아니다. 세상이 한 번도 본 적 없는 수준”이라고 했다. 황 CEO는 “한국은 제조업과 중공업, 소프트웨어 등 모든 것을 잘 한다. 이는 매우 독특한 상황”이라며 한국의 강점으로 에너지 인프라, K뷰티와 같은 글로벌 소프트파워 등을 추가로 꼽았다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간이며 한국의 기회”라고 거듭 강조한 뒤 “이 새로운 기회는 한국의 문화를 발판 삼아야 하며, 한국 문화는 AI에 완벽하게 부합한다”고 말했다. 이어 한국 정부를 향해서는 “기업들이 자본에 쉽게 접근하도록 정부가 지원하는 것이 매우 중요하다”고 촉구했다. AI 거품론 및 국내 증시 하락 현상에 대해서는 “소음에 불과하다”면서 “한국은 AI의 미래에 투자하기에 너무나 환상적인 곳이며 오히려 할인된 가격에 살 수 있는 좋은 기회”라고 말했다. 황 CEO는 이날 낮에는 국내 주요 기업인들과 잇따라 만나 협력 청사진을 공개했다. 이를 종합하면 엔비디아는 2027년 첫 가동을 목표로 GW(기가와트)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 머물렀다면, AI 팩토리는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 차세대 데이터센터다. 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 일종의 ‘지능 공장’으로, 엔비디아는 이를 기반으로 글로벌 AI 인프라를 확대할 계획이다. 우선 네이버는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’을 AI 팩토리 사업의 전초기지로 활용한다. 네이버는 2027년 55MW(메가와트) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 1GW 규모 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 네이버는 세계 12개 기업이 참여하는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론’ 연합에 국내 기업으로는 처음 합류했다. 황 CEO는 이날 오후 경기 성남시 분당구에 위치한 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 이해진 의장 등과 만난 뒤 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 특별 라이브에 출연했다. SK텔레콤도 엔비디아 AI 팩토리의 설계·구축·최적화를 아우르는 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 차세대 AI 데이터센터 기술 개발을 위한 공동 연구도 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 반도체 설계 및 제조를 가속화하는 장기 기술 파트너십을 강화하기로 했다. 최태원 SK그룹 회장은 “미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들겠다”고 밝혔다. AI 팩토리와 피지컬 AI 관련 계열사를 두루 갖춘 LG그룹은 엔비디아의 차세대 피지컬 AI 생태계 확장에 핵심 협력 파트너로 부상했다. 황 CEO와 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 가운데 열린 최고경영진회의(TMM)에서는 양사가 차세대 AI 산업 분야에서 전략적 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 특히 엔비디아의 인간형 로봇 추론 모델 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 피지컬 AI 분야 협력을 확대할 계획이다. 이날 현대차그룹 양재 사옥에서 진행된 황 CEO와 정의선 현대차그룹 회장의 회동에서도 미래 모빌리티와 피지컬 AI 분야 협력이 집중적으로 논의됐다. 특히 황 CEO는 AI 산업단지로 개발될 새만금을 한국의 ‘AI 밸리’로 칭하며 정 회장의 새만금 투자 제안에 화답했다. 정 회장은 기자들에게 “(황 CEO와) 조인해서 완벽한 AI와 로보틱스 데이터센터 시스템을 같이 만들어내도록 이야기를 나눴다”고 전했다. 황 CEO는 “정 회장이 한국 ‘AI 밸리’인 새만금에 투자하는 게 어떠냐고 제안했다”면서 “그래서 저는 ‘훌륭한 돼지고기 바베큐(삼겹살)가 있다면 기꺼이 그렇게 하겠다’고 답했다”고 했다. 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 의미로 읽힌다. 두산그룹도 에너지와 전자소재, 로보틱스 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 한편 황 CEO는 전영현 삼성전자 부회장과도 비공개로 만나 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 파운드리 등 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 “올해부터 시작해서 HBM4와 저전력 메모리 모듈인 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 하고 내년부터는 HBM4E(7세대), 파운드리, HBM5(8세대) 등 장기적인 협력도 많은 얘기를 했다”고 전했다. 이어 “4나노(㎚·10억 분의 1m)와 8나노 공정으로 엔비디아 자율주행 칩 생산 (AI 추론 전용) 그록 칩 등을 협력하고 있고, 그 다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 덧붙였다.

5일 한국을 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장과 만나 ‘AI(인공지능) 동맹’ 강화에 나섰다. 이들은 이날 서울 마포구 홍대입구역 인근 삼겹살집에서 소맥(소주+맥주)과 삼겹살로 1차 만찬을 가진 데 이어, 2차로 치킨집까지 이동하며 친분과 협력 관계를 다졌다. 이날 오후 홍대입구역 인근은 황 CEO와 국내 주요 기업 총수들을 보기 위해 몰린 시민과 취재진으로 장사진을 이뤘다. 경찰은 보행로 확보와 안전 관리를 위해 현장 통제에 나서기도 했다. 특히 2차 장소인 ‘BBQ치킨 홍대입구점’ 앞은 취재진과 시민, 해외 관광객들까지 뒤엉키며 인산인해를 이뤘다. 황 CEO와 국내 대표 기업인들이 총 3시간 30분 동안 자리를 함께한 만큼, 이번 만남은 AI 반도체와 데이터센터, 로봇, 피지컬 AI 등 미래 산업 협력을 한층 강화하는 계기가 될 것으로 보인다. SK그룹은 SK하이닉스를 중심으로 엔비디아의 핵심 파트너로 자리 잡았다. AI 가속기 수요 확대와 함께 고대역폭메모리(HBM) 공급망의 중요성이 커지는 가운데, 황 CEO는 이날 김포공항 입국 직후에도 한국 메모리 업계의 역할을 거듭 강조했다. 그는 삼겹살집 앞에서 시민들에게 “More HBM”이라고 외치기도 했다. LG전자는 엔비디아의 범용 휴머노이드 추론 모델인 ‘아이작 GR00T(그루트)’를 기반으로 자체 피지컬 AI 모델을 개발하고 있다. 또 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼을 활용해 지능형 로봇의 현장 실증도 진행 중이고, AI 데이터센터용 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업 등 AI 인프라 사업도 육성하고 있다. LG AI연구원의 ‘엑사원(EXAONE)’을 비롯해 LG이노텍(로봇 센싱·반도체 기판), LG유플러스(클라우드) 등 계열사 전반에서도 엔비디아와의 협력 확대 가능성이 거론된다. 네이버 역시 로봇과 클라우드, 디지털트윈, 5G 특화망 등 미래 기술 개발에 속도를 내고 있다. 업계에서는 엔비디아가 AI 인프라와 로봇, 데이터센터 사업 전반에서 네이버와의 협력을 확대할 가능성이 있다는 분석이 나온다. 이날 이 의장은 네이버페이 결제 단말기인 커넥트의 안면인식 시스템을 활용해 1차 식사 비용을 결제하면서 눈길을 끌었다. 2차 비용은 최 회장이 결제한 것으로 전해졌다. 이런 가운데 엔비디아는 한국 내 AI 기술센터 설립을 위한 채용 절차에도 본격 착수했다. 황 CEO는 직접 “서울에 짓게 될 것 같다”고 언급하며 국내 AI 연구원과 엔지니어들에게 공개적으로 러브콜을 보내기도 했다. 황 CEO는 오는 7일 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기에서 시구할 예정이며, 박정원 두산그룹 회장이 시타자로 나선다.

최근 자율주행에 대한 관심이 높아지면서 기업들의 시선은 자연스레 그 원천인 ‘데이터 수집’으로 향하고 있다. 하지만 기업들이 방대한 주행 데이터를 앞다퉈 모으고 있다고 해서 안심할 단계는 아니다. 자율주행 기술의 고도화를 위해서는 데이터의 양을 넘어 데이터의 질과 수집 방식 그리고 활용 생태계에 대한 근본적인 고민이 필요하다. 이를 위해 다음의 세 가지 전략이 필요하다. 첫째, ‘단순 영상’을 넘어선 ‘복합 데이터’의 수집이다. 자율주행 엔드투엔드(E2E) 모델을 학습시키기 위해 단순히 차량에 달린 카메라 영상만 모으면 된다고 생각하기 쉽지만, 이는 큰 오산이다. 인간의 뇌가 시각, 청각 등을 종합해 운전하듯 자율주행 인공지능(AI) 역시 다각도의 정보가 필요하다. 카메라뿐만 아니라 라이다(LiDAR), 레이더(Radar) 등의 데이터는 물론 고정밀 지도(HD Map), 정밀 측위 정보, 주변 객체 정보 등이 동기화된 ‘복합 데이터’가 수집되어야 한다. 둘째, 데이터의 ‘양’보다 ‘질’에 집중해야 한다. 대량의 데이터를 모으는 것은 중요하지만 텅 빈 직선 도로를 수만 시간 달린 데이터는 AI 학습에 큰 도움이 되지 않는다. 자율주행의 진정한 난관은 교차로에서의 꼬리물기, 무단횡단, 악천후 등 복잡하고 예측 불가능한 상황에서 발생한다. 따라서 통제된 환경을 넘어 일상에서 마주할 수 있는 각종 예외 상황에 대한 데이터를 누적하고 분류하는 작업이 필수적이다. 셋째, 개별 기업의 한계를 극복할 산학연 데이터 연합의 구축이다. 앞서 언급한 고품질의 복합 데이터를 대량으로 수집, 저장, 가공하는 데에는 상당한 자본과 비용이 소모된다. 하나의 기업, 특히 스타트업이 독자적으로 감당하기에는 진입 장벽이 너무 높아 그동안 국내에서는 이렇다 할 대규모 데이터 축적 시도가 부족했던 것이 현실이다. 이제는 학계와 정부, 민간 기업들이 힘을 합쳐 데이터를 공동으로 수집하고 나누어 쓸 수 있는 데이터 풀을 조성해야 한다. 마지막으로 일부 도시의 인프라와 교통 환경에만 국한된 데이터로는 범용성을 갖춘 모델을 학습시키기 어렵다. 복잡한 도심 도로망과 심한 교통 체증을 겪는 도심 지역, 굴곡진 산악 지형, 혹한이나 폭설이 잦은 지역, 해변 도로 등 다양한 지리적 및 환경적 특성을 반영할 수 있도록 실증도시가 전국 곳곳으로 추가 지정되어야 한다. 다양한 환경의 주행 데이터를 규모 있게 수집해 학습시켜야만 안전하게 작동하는 완벽한 자율주행 기술을 완성할 수 있다. 정부와 기업이 원팀이 되어 고품질 복합 데이터를 대규모로 구축하고 규제의 허들을 낮춰 데이터가 막힘없이 흐르게 할 때, 우리는 글로벌 피지컬 AI 시대의 진정한 선도 국가로 자리매김할 수 있을 것이다. 김진규 카카오모빌리티 부사장

호반그룹이 생성형 인공지능(AI)을 실무에서 보다 적합하게 활용하기 위한 ‘AI 에이전트 라이브러리 공모전’을 개최했다고 1일 밝혔다. 호반그룹이 임직원을 대상으로 처음 개최한 AI 에이전트 공모전으로, 업무 전반에서 활용할 수 있는 AI 에이전트를 발굴하고 실무 중심의 AI 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 호반건설을 비롯해 대한전선, 호반호텔앤리조트, 삼성금거래소 등 주요 계열사 임직원들이 참여했다. 참가자들은 지난 3월부터 3개월 동안 다양한 업무 분야에 적용할 수 있는 생성형 AI 기반 아이디어를 선보였다. 공모전에는 총 30여 개의 AI 에이전트 및 활용 사례가 접수됐다. 참가자들은 직접 개발한 에이전트를 시연하며 실제 업무 적용 가능성과 효율성을 소개했다. 심사는 업무 적합성, 업무 기여도, 범용성, AI 기술 구현 수준, 완성도 등을 종합 평가해 최종 5건의 우수 사례를 선정했다. 우수 사례로는 대상을 받은 케이블 설계 자동화를 비롯해 AI 기반 하자 사례 보고서 작성, 재무·데이터 관리, 시장정보 수집 및 보고 자동화, 공공데이터 활용 부동산 정보 제공 등 다양한 실무형 활용 사례가 선정됐다. 호반그룹은 우수 AI 에이전트 사례를 사내에 공유하고 실제 업무에 활용할 계획이다.

호반그룹이 임직원의 생성형 인공지능(AI) 활용 역량 강화를 위해 AI 실무 활용 공모전을 개최했다고 1일 밝혔다. 이번 공모전은 그룹 업무 전반에서 활용 가능한 AI 에이전트를 발굴하고 실무 중심의 AI 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. AI 에이전트는 반복 업무 자동화와 데이터 분석, 문서 작성 등을 지원하는 AI 기반 업무 도구다. 이번 대회에는 호반건설을 비롯해 대한전선, 호반호텔앤리조트, 삼성금거래소 등 그룹 주요 계열사 임직원들이 참여했다. 참가자들은 지난 3월부터 3개월 동안 다양한 업무 분야에 적용 가능한 생성형 AI 기반 아이디어를 선보였다. 호반그룹이 임직원을 대상으로 처음 개최한 AI 에이전트 공모전으로, 그룹 내 생성형 AI 활용 문화를 확산하는 계기가 될 것으로 기대된다. AI 에이전트 라이브러리 공모전에는 총 30여 개의 AI 에이전트 및 활용 사례가 접수됐다. 참가자들은 직접 개발한 에이전트를 시연하며 실제 업무 적용 가능성과 효율성을 소개했다. 심사는 업무 적합성, 업무 기여도, 범용성, AI 기술 구현 수준, 완성도 등을 종합적으로 평가해 최종 5건의 우수 사례를 선정했다. 우수 사례로는 대상을 수상한 △케이블 설계 자동화를 비롯해 △AI 기반 하자 사례 보고서 작성 △재무·데이터 관리 △시장정보 수집 및 보고 자동화 △공공데이터 활용 부동산 정보 제공 등 다양한 실무형 활용 사례가 선정됐다. 특히 반복 업무를 줄이고 업무 효율성과 데이터 활용도를 높일 수 있는 아이디어들이 좋은 평가를 받았다. 호반그룹은 이번 공모전을 계기로 우수 AI 에이전트 사례를 사내에 공유하고 실제 업무에 활용할 계획이다. 또한 생성형 AI 기반 업무 혁신 사례를 지속적으로 발굴해 임직원들의 업무 생산성과 디지털 활용 역량을 강화해 나갈 방침이다. 호반그룹 관계자는 “산업 전반에서 생성형 AI 활용이 빠르게 확대되면서 AI를 업무에 효과적으로 접목하는 역량이 기업 경쟁력의 중요한 요소로 자리 잡고 있다”며 “우수 AI 활용 사례를 지속적으로 발굴하고, AI 기반의 업무 혁신 문화를 그룹 전반에 정착시켜 미래 경쟁력을 높여 나가겠다”고 밝혔다. 한편 호반그룹은 오픈이노베이션과 기술공모전 등을 통해 건설 및 산업 현장에 적용 가능한 혁신 기술 발굴에도 힘쓰고 있다. 지난달에는 경기도 공동주택 현장에서 AI 기반 외벽 균열 점검 로봇 실증을 완료했으며, 추후 기술 검증을 거쳐 현장 적용 방안을 적극 검토할 계획이다.

“2029년 완만한 다운사이클 예상과거와 같은 급락 아닌 연착륙”1분기 D램 매출 1000억弗 육박HBM 필두로 사상 최고치 기록 극심한 호황과 불황의 반복으로 글로벌 메모리 반도체 산업을 짓눌러온 ‘죽음의 사이클’이 막을 내리고 있다는 진단이 나왔다. 메모리 반도체가 인공지능(AI) 시대의 핵심인 고대역폭메모리(HBM)를 필두로 대체 불가 부품으로 진화하면서 불황 때도 급격한 충격 대신 완만한 연착륙이 예상된다는 것이다. 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등 3대 메모리 반도체 생산 기업은 모두 시가총액 1조 달러(약 1500조원) 클럽에 입성했다. 27일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 HBM을 포함한 글로벌 D램 매출은 전 분기 대비 80% 증가한 970억 달러(약 133조원)로 집계됐다. 1000억 달러에 육박하는 사상 최고치로, 지난해 동기 대비 260% 급증했다. 삼성전자가 38%의 시장 점유율로 선두를 지켰다. 2위는 SK하이닉스(29%)였고, 미국 마이크론이 22%의 점유율로 3위를 유지했다. 4위인 중국 CXMT의 점유율도 8%로 전년 동기(3%) 대비 두 배 이상 늘었다. 카운터포인트리서치는 “올해 1분기 D램 시장은 전례 없는 수요 확대가 성장을 견인했으며, 분기 중 메모리 가격 역시 역대 최고 수준을 기록했다”며 “HBM과 AI 데이터센터 인프라 내 고성능 저전력 D램(LPDDR5) 탑재량 확대도 성장의 핵심 요인으로 작용했다”고 분석했다. 이런 호황이 기존 예상보다 더 길게 이어질 것이라는 전망도 적지 않다. 인베스팅닷컴에 따르면 글로벌 투자은행(IB) UBS는 최근 리포트를 통해 “AI 인프라 투자 확대로 인해 메모리 공급 부족 현상이 2028년 상반기까지 지속될 것”이라고 전망했다. 기존에는 내년 말까지 공급 부족 현상이 지속될 것으로 봤는데 6개월 가량 늦춘 것이다. 이어 UBS는 “2029년에 완만한 다운사이클이 올 것”이라며, 과거와 같은 급격한 추락이 아닌 장기 호황 속 연착륙을 예상했다. 이미 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사의 HBM 물량이장기 계약을 통해 향후 3년 치가 모두 완판됐다는 것을 근거로 들었다. 수요 예측 실패에 따른 가격 폭락 등이 발생할 유인이 적다는 분석이다. 메모리 반도체 산업은 메모리 반도체가 표준화된 규격에 맞춰 대량 생산되는 범용품 성격이 짙었다. 반면 엔비디아 등 빅테크 기업의 AI 가속기에 탑재되는 HBM은 고객사의 요구에 맞춰 고도의 최적화 및 커스터마이징을 거쳐야 하는 핵심 부품이어서 단기간에 대체 생산이 불가능한 구조다. 마이크론, SK하이닉스 등도 이런 분석에 힘입어 연달아 시가총액 1조 달러 클럽에 입성했다. 마이크론은 UBS가 목표 주가를 기존 535달러에서 1625달러로 세 배 이상 상향 조정한 데 따라 26일(현지시간) 뉴욕 증시에서 19.2% 급등한 895.88달러에 장을 마감했다. 종가 기준 시총은 1조 230억 달러로 미 증시 10위권이다. SK하이닉스도 이날 주가가 9.31% 급등하며 장중 시가총액 1조 달러를 넘어섰다. 삼성전자에 이어 국내 기업으로는 두 번째이며, 아시아 기업 중에선 대만 TSMC에 이어 3번째다.

블록체인 특화 LLM 평가 체계 제시...“범용 AI 고성능에도 Web3 전문 추론은 과제로 남아”싱가포르 오픈소스 AI 연구기관 DMind AI가 아시아 연구진과 공동으로 개발한 ‘디마인드 벤치마크(DMind Benchmark)’ 논문이 국제 학술대회 ‘KDD 2026(ACM SIGKDD)’의 데이터셋 및 벤치마크(Datasets ＆ Benchmarks) 트랙에 채택됐다고 26일 밝혔다. 본 학술대회는 오는 8월 9일부터 13일까지 제주에서 개최된다. 이번 연구는 웹3(Web3) 및 블록체인 분야에서 대형언어모델(LLM)의 성능을 정량적으로 측정하기 위한 평가 체계를 제안한 것이 핵심이다. 연구팀은 기존의 범용 AI 평가 방식에서 벗어나 블록체인 산업 특화 과제를 중심으로 모델의 실무 활용성과 전문 추론 능력을 검증하는 데 중점을 두었다고 설명했다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 특정 산업 분야에 최적화된 도메인 특화 AI 개발 경쟁이 확대되는 흐름이다. 특히 금융·보안 분야에서는 단순 언어 생성 능력보다 정확한 추론과 안정성이 중요해지면서 전문 벤치마크 구축 필요성도 커지고 있다. 디마인드 벤치마크는 블록체인 기초 개념, 인프라, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 금융(DeFi), 탈중앙화 자율조직(DAO), 대체불가토큰(NFT), 토큰 이코노믹스, 밈코인, 보안 취약점 등 총 9개 도메인을 평가 범주로 설정했다. 단순 객관식 형태를 넘어 스마트 컨트랙트 디버깅, 온체인 수치 추론 등 실제 환경 기반 문제도 포함한 점이 특징이다. 연구팀은 GPT-5 시리즈, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen 등 총 31개 주요 AI 모델을 대상으로 성능을 비교 평가했다. 평가 결과 GPT-5 Medium이 전체 평균 77.63점으로 가장 높은 점수를 기록했지만, 토큰 이코노믹스와 보안 취약점 분야에서는 다수 모델이 낮은 성능을 보였다고 밝혔다. 연구진은 현재 상용화된 주요 AI 모델들도 Web3 전문 추론 영역에서는 여전히 한계를 드러내고 있다고 분석했다. 특히 복잡한 토큰 구조 해석이나 스마트 컨트랙트 보안 관련 문제에서는 모델 간 성능 편차가 크게 나타났다고 설명했다. 비용 대비 성능 측면에서는 일부 오픈소스 모델의 경쟁력도 확인됐다는 평가다. 연구에 따르면 DMind의 32B 파라미터 오픈소스 모델은 Web3 특화 과제에서 제한된 비용으로도 높은 성능을 기록했다. 특히 토큰 이코노믹스와 보안 영역에서는 대규모 범용 모델 대비 10~30% 수준의 비용으로 유사하거나 더 높은 성능을 보였다고 연구팀은 밝혔다. 업계에서는 생성형 AI가 금융·디지털 자산 분야로 확대 적용되면서 스마트 컨트랙트 검증이나 온체인 데이터 분석 자동화 수요도 증가하는 추세다. 이에 따라 산업 특화 AI 모델의 신뢰성과 검증 체계 중요성도 함께 커지고 있다는 분석이 나온다. 싱가포르 경영대학교 정보시스템학과 주페이다(ZHU Feida) 교수는 “이번 연구는 Web3 AI 분야에서 측정 가능한 평가 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 해당 분야 AI 기술의 성능과 안정성 검증 체계 구축에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 DMind 모델은 현재 AI 금융 플랫폼 ‘Minara(미나라)’에 적용돼 운영 중이다. 연구팀은 개인 투자자와 디지털 자산 보유자를 위한 재무 비서 기능 등에 해당 기술이 활용되고 있다고 설명했다.

서울 중구는 안전 사각지대를 줄이고 스마트 관제 체계를 확립하기 위해 오는 9월까지 노후 방범용 폐쇄회로(CC)TV 75대를 인공지능(AI)을 활용한 CCTV로 교체한다고 26일 밝혔다. 새로 도입하는 장비는 중구에서 최초로 도입하는 800만 화소 초고화질 카메라다. 해상도를 기존 200만 화소보다 대폭 개선해 야간이나 악천후에도 명확히 식별할 수 있다는 게 구의 설명이다. 특히 원거리 영상을 확대해도 화질 저하가 발생하지 않아 하나의 기기로 더 넓은 구역을 효율적으로 확인할 수 있다. 또한 설치될 CCTV에는 AI 영상 분석 소프트웨어가 탑재된다. 영상을 실시간으로 분석해 폭행이나 쓰러짐 등 위급 상황이 발생하면 통합관제센터 모니터에 즉각 알림을 표출한다. 이를 통해 경찰이나 소방 등 유관 기관과 한층 신속한 초동 대처가 가능해질 것으로 기대된다. 현재 중구에 설치된 CCTV는 총 3522대(지능형 909대 포함)다. CCTV는 방범이나 공원 관리, 주정차 단속, 쓰레기 단속, 문화재 관리, 재난 재해 대응 등을 위해 운영되고 있다. 구는 “앞으로 노후 장비 교체와 성능 개선으로 빈틈없는 스마트 관제망을 구축해 나갈 방침”이라고 밝혔다.

한국 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 이끌고 있는 이은호·문형필 성균관대 지능형로봇학과 교수는 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라며 “숙련된 작업자의 암묵지(경험과 학습에서 쌓인 노하우)를 AI에 반영하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 밝혔다. ●1.2조 들여 AI팩토리·물류 로봇 개발 두 교수는 최근 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’과의 인터뷰에서 “AI만 잘 만든다고 되는 게 아니라 실제 제조 현장 경험과 데이터가 필수”라며 이렇게 밝혔다. 제조 AI는 실시간 센서·AI 판단·로봇 동작까지 긴밀하게 연결돼야 한다. 그런 점에서 챗GPT 같은 생성형 AI가 일상 환경에서 구할 수 없는 실제 공장 데이터 확보와 숙련된 작업자의 노하우는 매우 중요하다. 이 교수는 “숙련된 작업자들의 현장 경험은 문서화되지 않은 경우가 많지만 공정 안정성과 품질에 결정적 역할을 한다”고 강조했다. 두 교수는 정부와 함께 ‘K휴머노이드 얼라이언스’와 ‘AI 팩토리(공장)’ 프로젝트를 추진 중이다. 2030년 상업용 휴머노이드·제조 AI 세계 선도국 도약을 목표로 한국전자기술연구원, LG전자, CJ로지스틱스 등과 물류 로봇·AI 팩토리 기술을 개발하고 있다. 산업통상부는 1500여개 기업·학계·연구기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 출범하고 올해 예산 1조 2000억원을 투입한다. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI를 통해 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 문 교수는 CJ로지스틱스와 컨테이너 화물에서 시간당 2000개 이상의 화물을 자동 하역하고, 검수·분류·포장 등 수작업 의존도가 높은 영역에 비닐 포장까지 자동으로 할 수 있는 물류 로봇 ‘로지봇’을 개발하고 있다. 이 교수는 LG전자와 가전제품의 판금 공정에 AI 기술 자율제조와 품질관리 시스템을 적용하는 협업 플랫폼을 개발 중이다. 불량률을 줄이고 고장을 사전에 예고하고 일관된 품질을 확보하는 것이 목표다. ●AI 제조 기술과 시스템 수출 시대로 이 교수는 25일 서울신문과의 인터뷰에서 M.AX 추진을 위해 현장 데이터와 숙련된 근로자의 노하우가 중요하다고 거듭 밝혔다. 그는 “AI 자율제조 기술과 시스템을 수출해야 할 시대가 오고 있다”며 “제조 현장에 다양한 데이터가 존재하는 한국은 대체 불가능한 협력자가 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “숙련 작업자의 노하우를 AI로 이식하는 과정이 필요하다”며 “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공(베테랑)의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라고 말했다. 이어 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 모아 AI로 객관화하고 데이터화해 새 인력이 이어갈 수 있도록 해야 한다”고 강조했다. 같은 맥락에서 숙련된 근로자들의 파업 예고로 사회적 혼란을 겪었던 삼성전자의 경영 리스크도 어느 정도 해소될 것으로 내다봤다. 이 교수는 “삼성전자의 범용 D램은 M.AX로 대체 가능하다”며 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하지만 한국은 현재 기술 문제보다 노사 간 협력 이슈가 더 큰 것 같다”고 지적했다.

AI데이터센터 등 투자 확대 영향‘큰 손’ 엔비디아 매출만 8조 육박6조 구매 새 초대형 고객사도 확보SK하이닉스가 엔비디아 등 미국 빅테크의 인공지능(AI) 투자 확대에 힘입어 올해 1분기 미국 매출을 전년 동기 대비 약 166% 늘어난 34조원 수준까지 끌어올렸다. AI 메모리 반도체 시장에서 영향력 확대 전략이 순항한 결과다. SK하이닉스가 지난 15일 공시한 분기보고서에 따르면 올해 1분기 국내외 총 매출액 52조 5763억원 중 미국 매출은 33조 9992억원으로 전년 동기(12조 7945억원) 대비 165.7% 증가했다. 총매출 중 미국 매출 비중은 64.7%였다. 72% 수준이었던 지난해 1분기보다 낮아졌다. 하지만 미국 시장 비율이 70%를 넘을 경우 미국 경기 및 규제에 절대적인 영향을 받을 수 있다는 점에서 매출은 늘리고 미국 시장 비중을 낮춰 다각화에 성공했다는 평가가 나온다. 엔비디아·마이크로소프트(MS)·구글·아마존·메타 등 미국 빅테크들의 AI 데이터센터 투자 확대로 미국에서 영업이익이 급등한 것으로 보인다. 특히 고대역폭메모리(HBM) 공급 확대와 범용 D램·낸드 가격 상승이 동시에 반영되면서 실적을 끌어올렸다. SK하이닉스의 올해 1분기에 엔비디아 매출은 7조 7806억원으로 추정된다. 같은 기간 회사 전체 매출의 14.8% 수준으로 여전히 1등 고객이다. 전년 동기에 엔비디아 매출 추정치였던 4조 7862억원과 비교해 62.6% 급증했다. 특히 이번 분기에는 전체 매출의 12.4%에 해당하는 6조 5365억원을 구매한 신규 빅테크 고객사가 등장했다. SK하이닉스에서 특정 고객사 매출 비중이 10%를 넘긴 것은 엔비디아를 제외하면 처음이다. 공시에 고객명은 공개되지 않았다. 업계는 MS나 구글 등 글로벌 빅테크 중 하나로 본다. SK하이닉스가 복수의 초대형 AI 고객사를 확보했다는 의미다. 한편, 17일 기업데이터연구소 CEO스코어가 국내 매출 상위 500대 기업 중 지난 15일까지 1분기 보고서를 제출한 328개사를 분석한 결과, 총 영업이익은 156조 351억원으로 전년 동기 대비 158.6%(95조 7057억원) 증가했다. 이중 삼성전자와 SK하이닉스의 영업이익은 약 94조원으로 60%를 차지했다. 영업이익 순위는 삼성전자(57조 2328억원)와 SK하이닉스(37조 6103억원)에 이어 한국전력공사(3조 7842억원), 현대자동차(2조 5147억원), 기아(2조 2051억원), LG전자(1조 6737억원), GS칼텍스(1조 6367억원), 한국수력원자력(1조 4674억원), 미래에셋캐피탈(1조 4474억원), 미래에셋증권(1조 3750억원) 등이 자리했다.

국내 반도체 양사가 글로벌 빅테크 기업들의 인공지능(AI) 인프라 투자 확대에 힘입어 역대급 실적 행진을 이어가고 있다. SK하이닉스가 엔비디아 외에 6조원대 매출을 기록한 ‘신규 큰손’을 확보한 데 이어, 삼성전자 역시 주요 5대 매출처에 아마존이 처음으로 이름을 올리는 등 K-반도체가 북미 AI 핵심 공급망을 완전히 장악한 모양새다. 15일 양사가 공시한 1분기 보고서에 따르면, AI 서버용 메모리 수요 폭발이 미주 지역 매출을 견인했다. SK하이닉스의 1분기 미주 매출은 33조 9992억원으로 전년 동기 대비 약 21조원 폭증했다. 삼성전자 역시 미주 지역 순매출이 59조 7503억원을 기록, 지난해 같은 기간(30조 2195억원)보다 2배 가까이 급성장하며 지역별 매출 1위를 수성했다. 가장 눈에 띄는 변화는 고객사 명단의 재편이다. 삼성전자의 경우 주요 5대 매출처(알파벳, 아마존, 도이치텔레콤, 테크트로닉스, 베리존)에 세계 최대 클라우드 업체인 아마존이 처음으로 진입했다. 이는 데이터센터용 반도체 판매 확대와 가격 상승이 맞물린 결과로, 그간 삼성의 주요 고객이었던 애플을 밀어내고 AI 큰손들이 전면에 등장했음을 보여준다. SK하이닉스 또한 ‘엔비디아 쏠림’ 우려를 씻어냈다. 1분기 엔비디아로부터 7조 7806억원의 매출을 거둔 것으로 추정되는 가운데, 매출 비중 12.4%를 차지하는 6조 5365억원 규모의 새로운 핵심 고객사를 확보했다. 업계에서는 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글 등 자체 AI 가속기를 개발 중인 북미 빅테크 중 한 곳이 SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 핵심 파트너로 합류한 것으로 보고 있다. 중국 시장의 가파른 반등세도 공통적인 현상이다. 삼성전자의 중국 매출은 전년 대비 3배 이상 늘어난 28조 1634억원을 기록했으며, SK하이닉스도 중국 매출 비중을 24.3%(12조 7966억원)까지 끌어올렸다. 미국에는 AI용 고성능 메모리를, 중국에는 모바일 및 범용 제품을 집중 공급하는 양사의 전략이 적중하며 전방위적인 수익성 개선을 이끌어냈다.

데이터 유출 막고 행정 효율 높여민관 협력 ‘소버린 AI 전략’ 가늠자국내 최고 수준의 인공지능(AI) 기술력을 국방 행정 전반에 투입하는 국방 인공지능 전환(AX) 프로젝트가 본궤도에 오른다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 국방 현장에 적용하는 첫 사례로, 국가 안보와 직결된 데이터 주권을 민간 기술로 확보하는 ‘소버린 AI’ 전략의 가늠자가 될 전망이다. SK텔레콤은 14일 서울 중구 본사에서 국방부와 ‘독자 AI 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 SK텔레콤이 지난 1월 국내 최초로 매개변수 5000억개를 돌파하며 과기정통부의 독자 AI 모델 프로젝트 2단계에 진출시킨 ‘A.X K1’을 국방 환경에 최적화해 이식하는 것이 핵심이다. 범용 모델을 빌려 쓰는 단계를 넘어 안보 특수성을 반영한 ‘전용 엔진’을 구축한다는 방침이다. 국방부는 이번 협약을 계기로 2분기 중에 과기정통부의 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 배정하기로 했다. 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 연산 자원을 정부가 직접 지원하고, 민간은 독자 모델과 경량화 기술을 제공해 국가 연구개발(R＆D) 인프라와 민간 기술력의 시너지를 극대화하는 구조다. 보안이 생명인 국방 환경을 고려해 기술적 해법도 정교화한다. SK텔레콤은 대규모 모델의 연산 부담은 낮추되 처리 속도는 높이는 경량화 기술을 전면에 배치한다. 특히 외부 클라우드 연결이 제한되는 폐쇄적인 군 네트워크 특성에 맞춰 국방 데이터를 집중 학습시킨 ‘온프레미스’형 AI를 구현한다. 이를 통해 데이터 유출을 원천 차단하면서 군 행정 효율성을 끌어올린다는 구상이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약은 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 국방 AX가 한걸음 도약하는 결정적 계기”라며 “민간과의 협력을 지속 확대해 국방 전반에 AI를 효과적으로 안착시키겠다”고 밝혔다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 본부장 역시 “데이터 주권과 보안이 중요한 금융, 제조 등 공공 영역 전반으로 K-AI 경쟁력을 확산해 나가겠다”고 했다.

인공지능(AI)을 행정의 보조 수단에 그치지 않고 국가 운영체계 전반을 혁신하는 핵심 기반으로 삼아야 한다는 공감대가 넓어지는 가운데, 공공 AI 거버넌스 체계 구축과 혁신 사례 축적 필요성을 본격적으로 논의하는 세미나가 열렸다. 현장 공무원이 직접 AI 기반 업무 시스템을 설계·운영한 실제 사례를 공유하며, 공공부문 AI 전환이 충분히 실현 가능하다는 점을 확인한 자리가 됐다. 한국행정학회는 14일 서울 중구 무교동 NIA빌딩에서 ‘AI 민주정부의 행정 패러다임 혁신과 사례’를 주제로 AX(인공지능 전환) 제2차 기획세미나를 열었다고 밝혔다. 한국행정학회 AGI(범용 인공지능) 뉴거버넌스 특별위원회가 주관한 이번 세미나에는 현장 공무원과 연구자, 정책 실무자들이 참여해 공공부문 AI 전환의 실천적 방향을 모색했다. 이번 행사는 지난 1월 개최된 1차 세미나 ‘국가AI 전략 실현을 위한 행정의 과제’의 후속 논의로 기획됐다. 행정 데이터 구조 혁신과 공공 AI 인프라 구축, 정부의 전략적 역할 등이 집중적으로 다뤄졌다. 성시경 한국행정학회장은 개회사에서 “AI는 행정의 효율성과 민주성을 동시에 끌어올리는 핵심 동력”이라며 “학계와 실무 현장이 함께 공공 AI 거버넌스 체계를 만들고 혁신 사례를 축적해가는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다. 한국행정학회가 AX 대전환 속에서 정부 혁신 사례를 지속적으로 발굴하고 공유해 행정학의 미래 방향을 제시해 나가겠다는 뜻도 밝혔다. AX 대전환이란 단순히 AI 기술을 업무의 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어, 조직 운영과 서비스 전반의 핵심 기반으로 삼아 근본적인 혁신을 이루는 과정을 뜻한다. AI 기술을 통해 의사결정과 업무 프로세스를 최적화하는 것이 대표적이다. 현재 민간은 물론 공공 부문에서도 AX 대전환은 가속화하고 있다. 우리 정부도 국가 AI 전략을 강화하며 공공부문 AX를 핵심 국정과제로 추진해왔다. 황규철 행정안전부 인공지능정부실장은 축사를 통해 “AI 민주정부는 기존 업무에 인공지능을 얹는 것과는 다르다”면서 “국민과 함께 만들어가는 친절하고 유능한 정부 모델로, 행정의 문턱을 낮추고 사각지대 없는 서비스를 구현하는 방향으로 혁신을 추진하겠다”고 말했다. 발표는 두 건으로 진행됐다. 전종홍 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원 겸 국가AI전략위원회 위원은 AI 행동계획 시각화와 공공 개방형 응용프로그램 분석, 법령·국회 정보를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 구축 등 실제 프로젝트 경험을 소개했다. 두 번째 발표자는 공공 현장에서 직접 AI 도구를 개발한 류승인 광진구청 주무관이었다. 그는 ‘공공부문 AI 혁신 사례’ 를 소개하며 공직자가 직접 AI 기반 업무 시스템을 설계하고 운영할 가능성을 보여줬다. 특히 공직자 시민 개발과 공공데이터의 AI 친화적 전환 등 현장 밀착형 실천 전략이 참석자들의 관심을 끌었다. 세미나 후반부는 명승환 인하대 교수의 사회로 종합 토론이 이어졌다. 박진솔 인하대 교수, 성욱준 서울과학기술대 교수, 한세억 동아대 교수와 함께 김유석 한국지역정보개발원 디지털정책본부장, 김대중 한국지방재정공제회 박사, 홍성수 행정안전부 공공인공지능혁신과 사무관, 김재윤 국회사무처 법제연구과 과장 등이 참여해 AI 시대 행정학의 과제, 공공 데이터 구조 개혁, 정부의 AI 인프라 전략 등을 폭넓게 짚었다. 한국행정학회 측은 “이번 세미나가 공공부문 AX 혁신 사례를 학술적으로 공유하는 데 그치지 않고, AI 민주정부 구현과 공공 AI 거버넌스 체계 구축을 위한 실천적 정책 토대로 이어지길 기대한다”고 덧붙였다.

부산시는 도심 수목을 더욱 효율적으로 관리하기 위해 5월부터 ‘AI 기반 스마트 수목관리시스템’을 시범 도입한다고 13일 밝혔다. 간선도로인 중앙대로 가로수 등 수목 8000주를 대상으로 추진되는 이번 사업은 인력에 의존해 수행되던 기존 수목 조사 방식을 보완하기 위해 차량 탑재형 라이다(LiDAR)와 인공지능(AI) 기술을 활용한다. 라이다(LIDAR)·고해상도 카메라 장착 차량을 운용해 중앙대로 가로수 위치, 수종, 나무 높이, 나뭇가지 너비, 말라 죽은 가지 등 생육 정보를 자동으로 수집·분석하게 된다. 시는 단순 현황 조사에 그치지 않고 수목 관리 전반을 단계별로 연계하는 ‘선제적 수목 관리 시스템’을 구축할 방침이다. 시는 올해 12월 시범용역 준공 이후 미비점 등을 보완, 확대 시행 여부를 검토할 예정이다.