올 연말쯤이면 비싼 요금을 내고 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 외국산 생성형 인공지능(AI)을 사용하지 않아도 될 전망이다. 정부가 국산 생성형 AI를 무료로 보급하겠다는 계획을 내놨기 때문이다. 과학기술정보통신부는 16일 청와대 영빈관에서 열린 이재명 대통령 주재 ‘2026년 하반기 업무계획’ 보고에서 K-생성형 인공지능 ‘모두의 AI’ 서비스를 제공하겠다고 밝혔다. 요금제에 따라 제공되는 서비스가 달라지는 외국산 AI와 달리 비용 부담은 물론 이용량 제약 없이 범용 AI 챗봇 서비스를 이용할 수 있게 한다는 방침이다. 연말부터 서비스를 시작하고 내년부터는 청년 지원금, 장학금, 각종 복지혜택 등 여기저기에 흩어져 있는 다양한 정부 지원 혜택을 쉽게 찾아볼 수 있을 뿐만 아니라 필요한 서류와 절차를 안내하고 신청까지 한 번에 대행하는 AI 에이전트로 진화한다. 정부는 이를 통해 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 계획이다. 올 하반기 농축산물 가격비교, AI 국세상담, 국가유산 해설, 소셜미디어(SNS) 아동·청소년 위기대응 등 4개 서비스를 시작으로 내년까지 국민의 삶과 밀접한 분야의 AI 서비스 10개가 출시된다. AI 활용도를 높이기 위해 정부는 연말까지 514만 명에게 AI 활용역량 교육을 제공한다. 교육 접근성을 높이기 위해 민간과 공공의 AI 교육을 한 곳에서 쉽게 찾아 수강할 수 있는 온라인 교육환경을 조성하고 어르신과 취약계층 등을 대상으로 찾아가는 교육도 제공한다. 이와 함께 정부는 AI를 활용한 사이버 위협에 대응하기 위해 현재 보유한 국내 독자 AI 모델에 보안 관련 데이터를 추가 학습해 보안 특화 독자 AI 모델을 연내에 출시하겠다고 밝혔다. 중장기적으로는 미국 AI 기업 앤트로픽이 개발한 초고성능 AI 모델 미토스 수준의 고도화된 프론티어 모델 개발을 할 예정이다. AI 사용이 늘어나면서 급증하는 전력 수요에 대비해 SMR, 핵융합 등 전력 확보를 위한 기술에도 투자할 계획이다. SMR 분야에서는 2035년 첫 상용 SMR 건설 계획과 함께 용융염원자로, 초소형모듈원자로 등 차세대 SMR 개발 전략도 추진하고 내년에는 SMR을 탑재한 원자력 추진선 건조를 위한 민관합작 대형 프로젝트에 착수한다. 핵융합 발전 역시 2030년대 전력 생산 실현을 목표로 실증로 설계를 진행 중이며 2035년 실증로 준공을 위해 내년부터 민관협력 모델 정립을 추진할 것이라고 정부는 밝혔다. 한편 우주항공청은 2035년까지 우주항공 기업 1200개, 글로벌 시장 점유율 3.0%를 달성하기 위한 핵심과제를 제시했다. 우선 올 하반기 초소형군집위성 등 15기의 위성을 실은 한국형 발사체 누리호 5차 발사를 하고 발사 비용을 10분의 1로 낮출 재사용 차세대발사체 개발과 제2우주센터 건립지 선정을 추진하겠다고 밝혔다. 하반기에 달 우주환경 모니터를 발사하고 2029년 달 궤도 통신위성, 2030년 소형 달 착륙선 발사를 추진하며 2035년까지 한국형 저궤도 위성통신망을 구축할 계획이다. 우주청은 청사가 위치한 사천을 우주항공허브로 삼아 진주, 창원, 순천, 고흥을 연결한 남해안 우주항공 벨트를 구축해 민간 주도 혁신 생태계를 조성하겠다는 계획을 제시했다.

나스닥 ADR 상장 이후 링크드인 글“임직원이 선도 기업으로 성장시켜”“상장으로 美 AI 파트너와 연결 강화” 최태원 SK그룹 회장이 14년 전 하이닉스 인수 당시를 떠올리며 “모두가 반대했던 결정이었지만 임직원들이 그 선택이 옳았음을 증명했다”고 밝혔다. 최 회장은 16일 자신의 링크드인에 글을 올려 “SK하이닉스의 나스닥 미국주식예탁증서(ADR) 상장은 SK하이닉스와 SK그룹, 더 나아가 인공지능(AI) 생태계 전체에 있어 중요한 이정표”라며 이같이 말했다. 최 회장은 2012년 하이닉스 인수 과정에 대해 “당시 많은 이들이 인수 결정에 의문을 제기했다”며 “회사는 파산 위기에 놓여 있었고, 메모리는 범용(Commodity) 제품으로 여겨졌다”고 회상했다. 그럼에도 하이닉스 인수를 결정한 이유에 대해 “메모리는 반도체 산업에서 더 큰 역할을 할 기술이라고 믿었고, SK가 메모리 기술을 확보하면 무엇이든 해낼 수 있다고 믿었다”고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스 임직원들은 회사를 정상화하는 데 그치지 않고 메모리 분야의 선도 기업이자 세계에서 가장 가치 있는 기업 가운데 하나로 성장시켰다. 그들이 우리의 선택이 옳았음을 증명했다”고 평가했다. 최 회장은 이번 ADR 상장이 SK하이닉스를 넘어 SK그룹의 글로벌 위상을 높이는 계기가 됐다고 강조했다. 그는 “SK하이닉스는 AI 구현에 필요한 막대한 데이터를 빠르게 처리하는 핵심 기술인 고대역폭메모리(HBM) 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있다”며 “최근 발표한 향후 5년간 생산능력 두 배 확대 계획을 뒷받침할 투자 재원 확보와 메모리 공급 부족 해소에도 도움이 될 것”이라고 설명했다. 또 “ADR 상장은 단순한 자금 조달을 넘어 글로벌 투자자와 미국 AI 파트너들과의 연결을 강화하는 계기가 될 것”이라며 “주주가치 제고와 글로벌 인재 확보, 지속 가능한 성장 기반 강화에도 기여할 것으로 기대한다”고 했다. 최 회장은 끝으로 “꿈을 현실로 만든 SK하이닉스 임직원들에게 감사드린다”며 “이번주 우리는 SK하이닉스와 SK그룹의 새로운 장을 열었다. 앞으로 펼쳐질 미래가 기대된다”고 덧붙였다. SK하이닉스는 ADR 발행으로 조달한 자금을 ▲용인 반도체 클러스터 1기 팹 건설 ▲청주 첨단 패키징 생산시설인 P＆T7 건설 ▲극자외선(EUV) 노광장비 도입 등에 투입할 예정이다.

현대모비스가 미래 모빌리티 시장을 선도할 기술 혁신을 바탕으로 글로벌 시장에서 존재감을 키우고 있다. 지난해 글로벌 완성차 업체를 대상으로 목표 수주액(74억 5000만 달러)을 23% 초과 달성한 91억 7000만달러(약 13조 2000억원)의 핵심 부품 수주를 달성했고, 올해도 배터리 시스템과 차세대 전장 부품을 중심으로 수주 활동에 집중하고 있다. 현대모비스는 지난 3월 헝가리 케치케메트 지역에 신설한 모듈 공장을 본격 가동했다. 이를 통해 북미에 이어 유럽에서도 메르세데스-벤츠의 전동화 모델용 섀시 모듈을 공급하게 됐다. 헝가리는 동유럽의 자동차·배터리 생산 허브로 급부상하고 있으며, 독일 대표 자동차 기업들의 생산 거점은 물론 최근 중국 완성차와 배터리 업체들도 대규모 투자를 하고 있다. 현대모비스는 헝가리 공장에 전기차·하이브리드 차종용 섀시 모듈은 물론 내연차와 혼류 생산이 가능한 설비까지 구축했다. 또 스페인 나바라 지역에는 배터리시스템(BSA) 신공장을 가동한다. 폭스바겐 전기차에 들어가는 BSA를 공급하는 스페인 신공장은 현대모비스가 유럽에 구축한 두 번째 글로벌 완성차 전용 공장이다. 이외 슬로바키아 공장에서는 구동 모터와 감속기, 인버터 등을 통합 모듈화한 전동화 구동(PE) 시스템을 독자 개발했다. 현대모비스는 지난 5월에는 기존에 확보한 고성능 250㎾급 PE 시스템에 이어 160㎾급 범용 모델 PE 시스템도 독자 개발에 성공하는 등 글로벌 영업을 강화하기 위한 선도 기술 연구개발도 한창이다. 이와 함께 인공지능(AI) 로보틱스, 소프트웨어 기반 모빌리티(SDV) 등 미래 성장 동력에 대한 투자에 속도를 내고 있다. 글로벌 반도체 기업 퀄컴과는 SDV와 첨단 운전자보조시스템(ADAS) 등 광범위한 분야에서 협력한다는 내용의 업무협약(MOU)을 체결했다. AI 로보틱스 생태계에도 참여한다. 보스턴다이내믹스와 협력 체계를 구축해 차세대 휴머노이드 로봇 아틀라스에 들어갈 액추에이터를 양산 공급할 계획이다. 로봇의 근육·관절 역할을 하는 액추에이터는 로봇 원가의 60% 가까이 차지하는 핵심 부품이다.

구글 인공지능(AI) 부문 책임자인 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 범용인공지능(AGI) 시대가 임박했다며 미국이 주도하는 AI 규제기구를 신설해야 한다고 제안했다. 노벨화학상 수상자인 허사비스 CEO는 14일(현지시간) 엑스(X)를 통해 “AGI가 등장하기까지는 불과 몇 년밖에 남지 않았다”며 “이 기술의 영향은 산업혁명보다 10배 더 크고 빠를 것”이라고 했다. 그러면서 AGI는 인터넷이나 모바일 혁명보다 전기나 불의 발견에 가까운 수준이라며 ‘신중한 낙관주의’를 바탕으로 한 안전 관리 체계가 필요하다고 강조했다. 그는 미국 증권거래위원회(SEC) 감독 아래 금융회사를 관리하는 금융산업규제기구(FINRA)를 모델로 제시했다. 민간 중심의 독립 기구가 최첨단 AI 모델을 평가하고, 연방기관과 협력해 사이버보안과 생물학적 위험 등 국가안보와 관련한 시험을 맡아야 한다는 것이다. 또 AI 기업들이 모델 출시 30일 전 해당 기구에 자발적으로 모델을 제출해 평가받고, 제도의 실효성이 입증되면 이를 의무화하는 방안도 제안했다. 허사비스 CEO는 이 같은 체계가 기술 혁신을 저해하지 않으면서도 책임 있는 AI 개발을 유도하고, 장기적으로는 국제 표준 마련으로 이어질 수 있다고 전망했다. 허사비스 CEO의 제안은 미국이 최근 첨단 AI 모델에 대한 사전 검증과 접근 통제를 강화하는 흐름과도 맞닿아 있다.

미국-이란 전쟁으로 전 세계 석유 수급이 불안정하다 보니 많은 나라가 석유를 대체할 에너지원 확보에 적극 나서고 있다. 그러나 현재 우리 주위의 수많은 플라스틱, 섬유, 의약품 원료 등 대부분 화학제품은 석유에서 생산된다. 하지만 탄소배출과 환경오염 문제가 커지면서 미생물을 이용해 화학물질을 만드는 바이오제조가 차세대 제조 기술로 주목받고 있다. 문제는 실험실 연구가 실제 공장에서 대량 생산으로 이어지지 않는다는 것이다. 카이스트 생명화학공학과 이상엽 특훈교수팀은 이런 바이오제조 상용화의 핵심 과제를 종합 분석하고 이를 극복하기 위한 산업화 전략과 미래 발전 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 바이오제조의 핵심 기술인 시스템대사공학은 미생물의 대사 경로를 설계, 최적화해 원하는 화학물질을 생산하는 미생물 세포공장을 만드는 기술이다. 이 개념은 이상엽 교수가 세계 최초로 창안한 것으로 전 세계적으로 활발히 연구되고 있다. 문제는 연구실에서는 높은 생산성을 보인 기술이 산업 현장에서는 생산성이 떨어지고 생산비가 증가하거나 가격 경쟁력을 확보하지 못해 상용화에 실패하는 경우가 적지 않다는 것이다. 연구팀은 흔히 ‘데스 밸리’라고 불리는 연구실과 산업 현장 사이의 간극을 대표적으로 보여주는 사례로 바이오 기반 화학원료인 숙신산과 생분해성 플라스틱 폴리하이드록시알카노에이트(PHA)를 분석했다. 숙신산은 친환경 플라스틱과 다양한 화학소재를 만드는 핵심 원료다. 연구팀은 숙신산이 기존 석유화학 제품과 경쟁하기 위해서는 생산량뿐 아니라 원료 가격, 발효 공정, 분리·정제 비용, 시장 규모까지 함께 고려해야 하며 의약품, 화장품, 식품 소재 등 고부가가치 시장부터 단계적으로 진입하는 전략이 현실적인 해법이 될 수 있다고 제시했다. 또 PHA는 미생물이 세포 안에 축적하는 생분해성 플라스틱으로 사용 후 자연에서 분해되는 친환경 소재로 주목받는 소재지만 생산비와 회수 비용이 높아 기존 플라스틱과 비교하면 가격 경쟁력이 낮다. 이에 연구팀은 생산 공정을 단순화하고 의료용과 식품 포장재 등 고부가가치 분야부터 적용한 뒤 범용 시장으로 확대하는 단계적 접근이 필요하다고 분석했다. 또 연구팀은 인공지능(AI)이 바이오제조 산업화의 핵심 열쇠가 될 것이라고 전망했다. AI는 효소와 미생물 설계는 물론 생산 공정을 가상으로 구현하는 디지털 트윈, 경제성과 환경성을 동시에 분석하는 기술 등을 통해 바이오제조 전 과정을 최적화할 수 있으며 이를 통해 개발 기간과 생산 비용을 줄이고 상용화 성공 가능성을 높일 수 있다는 것이다. 연구를 이끈 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 바이오제조 산업화의 성공 조건을 종합적으로 분석하고 원료 확보부터 미생물 설계, 발효, 분리·정제, 시장 진입까지 전 주기를 아우르는 산업화 로드맵을 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다. 이 특훈교수는 “바이오제조 상용화는 원료-균주-발효-정제-시장으로 이어지는 전 과정이 유기적으로 연결돼야 가능하다”며 “시스템대사공학과 AI의 융합은 이러한 병목을 해결하고 바이오제조 시대를 앞당기는 핵심 기술이 될 것”이라고 덧붙였다.

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.