삼성전자의 차세대 고대역폭 메모리(HBM)인 ‘HBM4’의 세계 최초 양산 출하가 임박했다. 삼성전자가 인공지능(AI) 반도체의 차세대 주력 모델로 꼽히는 HBM4를 앞세워 기술 경쟁력을 회복하고 메모리 시장의 주도권을 쥘 수 있을지 관심이 집중된다. 8일 업계에 따르면 삼성전자는 엔비디아에 공급할 HBM4의 양산 출하 시점을 이르면 설 연휴 직후인 이달 셋째 주로 확정한 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 “지난달 기업설명회에서 2월 중 HBM4 제품 양산 출하가 예정돼 있다고 발표했는데, 그 시점이 임박해 공식화할 수 있는 단계에 이르렀다”고 말했다. 삼성전자는 이미 엔비디아의 품질 테스트를 통과해 구매주문(PO)을 확보했으며, HBM4가 적용되는 AI 가속기 ‘베라 루빈’의 출시 일정 등을 고려해 출하 시기를 결정한 것으로 알려졌다. 고객사 완제품 테스트를 위한 HBM4 샘플 물량도 이번 PO를 통해 대폭 늘어난 것으로 전해진다. 엔비디아는 다음 달 ‘GTC 2026’에서 삼성전자 HBM4를 적용한 베라 루빈을 처음 공개할 것으로 관측된다. 차세대 HBM4의 양산 출하는 이번이 세계 최초다. 삼성전자는 개발 초기부터 국제반도체 표준협의기구(JEDEC)의 표준을 뛰어넘는 성능을 목표로 정했다. 삼성전자는 이번 HBM4에 1c(10나노급 6세대) D램과 4나노 파운드리 공정을 동시에 적용하는 승부수를 던졌다. 데이터 처리 속도는 최대 11.7Gbps로, JEDEC 표준(8Gbps) 및 현재 주력인 HBM3E(9.6Gbps)를 웃돈다. 단일 스택(묶음) 기준 메모리 대역폭은 최대 3TB/s로 전작 대비 2.4배 향상됐고, 12단 적층으로 최대 36GB 용량을 제공한다. 한편 삼성전자는 지난해 미국에서 전 세계 기업 중 가장 많은 특허를 취득해 4년 연속 1위를 기록했다. 미국 특허정보 업체 IFI 클레임스가 최근 발간한 보고서에 따르면 지난해 미국에서 등록된 특허는 32만 3272건으로, 이 중 삼성전자가 7054건의 특허를 확보해 전체 등록 특허의 2% 이상을 차지했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 ‘CES 2026’ 현장에서 차세대 인공지능(AI) 반도체 공급망에 대해 강력한 자신감을 드러내면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 한국 반도체 기업에 호재가 될 전망이다. 황 CEO는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 진행한 기자 회견에서 “우리는 당분간 전 세계 HBM4(6세대 고대역폭메모리)를 가장 먼저, 대량으로 사용하는 유일한 고객이 될 것”이라며, 삼성전자와 SK하이닉스의 생산 능력을 신뢰하기에 메모리 공급 부족은 전혀 걱정하지 않는다고 강조했다. 이어 그는 “AI 공장 수요가 폭증하며 세계는 더 많은 메모리 팹을 필요로 하게 될 것”이라고 했다. 실제 시장조사업체 카운터포인트리서치는 올해 1분기 메모리 가격이 전 분기 대비 최대 50% 추가 상승할 것으로 봤다. 특히 AI 서버의 필수 부품인 서버용 고용량 D램(RDIMM) 가격은 연내 1000달러 돌파까지 점쳐진다. 삼성증권 역시 이날 보고서를 통해 “HBM4 시장이 개화하는 올해 삼성전자의 점유율이 35%까지 치솟으며 수익성이 극대화될 것”이라 전망했다. 이미 2026년 물량을 완판한 SK하이닉스에 이어 삼성까지 공급망에 안착하면서, 가격 주도권이 제조사로 넘어온 ‘공급자 우위’ 시장이 굳어지는 모양새다. 이러한 전략적 공조를 증명하듯 엔비디아 주요 경영진은 이날 삼성전자 프라이빗 전시관을 전격 방문해 약 50분간 기술 미팅을 가졌다. 전날 황 CEO가 HBM4를 탑재한 차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’의 연내 출시를 공식화한 만큼, 양사가 핵심 부품의 규격과 공급 일정을 최종 조율하는 단계에 진입했다는 관측이 나온다. 황 CEO의 행보는 제조와 모빌리티 분야로도 확장됐다. 그는 이날 독일 기술기업 지멘스와의 협력을 발표하며 AI을 기반으로 한 가상 모형인 ‘디지털 트윈’ 사례로 HD현대의 스마트 조선소를 꼽으며 “우리의 비전을 완벽히 구현한 곳”이라 언급하기도 했다.

엔비디아 내년 로보택시 서비스차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’도 공개AMD 새 GPU ‘MI455X’로 맞불 세계 최대 인공지능(AI) 반도체 기업인 엔비디아가 메르세데스 벤츠와 손잡고 올해 1분기 자율주행차를 출시한다. 또 내년에는 로보택시 서비스를 개시한다. 자율주행차를 앞세워 피지컬 AI의 본격 상용화를 선언한 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 ‘CES 2026 특별 연설’을 통해 자율주행 차량 플랫폼 ‘알파마요’를 공개한 뒤 “엔비디아가 첫 자율주행 차량을 출시한다. 미국은 1분기, 유럽은 2분기, 아시아는 3~4분기로 예정됐다”고 말했다. 알파마요는 카메라와 각종 센서 입력을 종합해 주변 상황을 이해한 뒤 적합한 운전 결정을 내리는 AI로 신형 메르세데스 벤츠 CLA에 우선 적용된다. 엔비디아는 내년부터 파트너사들과 함께 운전자 개입이 필요하지 않은 레벨4 수준의 자율주행 로보택시도 시험 운영할 계획이다. 황 CEO는 이와 함께 현재 ‘그레이스 블랙웰’(GB)을 잇는 차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’(VR)을 전격 공개하며 이르면 올해 하반기에 출시한다고 예고했다. ‘베라 루빈 NVL72’는 기존 GB 기반 제품 대비 추론 성능이 5배 뛰어나며, AI 모델이 데이터를 처리하는 토큰당 비용을 10분의1 수준으로 낮췄다. 미국 반도체 기업 AMD의 리사 수 CEO도 이날 라스베이거스 베네시안 호텔에서 기조연설을 통해 신형 GPU ‘인스팅트 MI455X’ 등을 공개하며 엔비디아에 맞불을 놨다. 인스팅트 MI455X GPU는 오픈AI를 비롯한 AI 기업의 데이터 서버를 구축하는 데 사용된다. 수 CEO는 “이전 모델(MI335X)보다 연산 성능이 10배 이상 좋아졌다”고 말했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔 블로라이브 극장에서 개최한 ‘CES 2026’ 기조연설에서 베라 루빈을 전격 공개했다. 중앙처리장치(CPU) ‘베라’ 36개와 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’ 72개를 하나로 구성한 ‘베라 루빈 NVL72’는 기존 GB 기반 제품 대비 추론 성능이 5배에 달하고, 토큰당 비용은 10분의 1 수준으로 낮췄다. 모델 훈련에 필요한 GPU 수도 4분의 1로 줄였다. 이에 따라 기업들이 기존보다 훨씬 적은 비용으로 대규모 AI 모델을 운용할 수 있을 것으로 보인다. 엔비디아는 현재 블랙웰 제품이 시장에서 좋은 반응을 보이는 상황에서 베라 루빈을 조기에 공개했다. 황 CEO는 “우리는 단 1년도 뒤처지지 않고 매년 컴퓨팅 기술 수준을 발전시켜야 한다고 생각했다”며 “그러기 위해서는 지금쯤 생산에 들어가야 한다. 그래서 베라 루빈은 현재 본격적인 양산 단계에 있다”고 강조했다 엔비디아는 루빈 기반 제품이 올해 하반기 시장에 출시된다고 예고했다. 사진은 젠슨 황 CEO가 미국 네바다주 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 엔비디아 CES 2026 라이브에서 로봇과 함께 기조연설을 하고 있다.

●마이크론, 2026년 1분기 깜짝 성장’ 금융시장에서 인공지능(AI) 거품론(투자 과열 논란)이 확산하고 있지만, AI 산업에서는 온도 차가 뚜렷하다. 실제 수익까지 장기간이 소요되는 인프라 투자 분야는 AI 거품론이 힘을 받는 반면, 수요가 여전히 견조한 핵심 부품 산업은 거품론이 무색하다. AI 서비스·클라우드 기업 오러클이 대규모 데이터센터 투자에 제동이 걸리며 AI 거품론의 중심에 선 반면, 마이크론테크놀로지는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록하며 반도체 슈퍼사이클에 대한 기대감을 끌어올린 것이 대표적이다. 마이크론은 17일(현지시간) 2026회계연도 1분기(2025년 9~11월) 매출이 전년 동기 대비 57% 급증한 136억 4000만 달러(약 20조 1800억원)를 기록했다고 밝혔다. 산제이 메흐로트라 마이크론 CEO는 컨퍼런스콜에서 “1분기에 사상 최대 매출을 기록했다”며 “D램 수요의 50~60%만 충족할 수 있을 정도로 공급이 부족한 상황”이라고 강조했다. 마이크론은 HBM 시장 규모(TAM)가 2025년 350억 달러에서 2028년 1000억 달러로 급팽창할 것으로 내다봤다. 기존 예상보다 2년이나 앞당겨진 것이다. ●오러클, 14조원대 데이터센터 난항 이런 낙관론은 간밤에 전해진 오러클발 소식과 극명한 대비를 이룬다. 오러클은 오픈AI를 위한 100억 달러 규모의 AI 데이터센터 건설을 추진했지나, 핵심 투자자인 블루아울 캐피털이 자금 조달 조건 악화로 이탈하며 프로젝트에 불확실성이 커졌다. 대규모 AI 인프라 투자가 실제 수익으로 연결될 수 있냐는 시장의 의구심에 다시 불을 지핀 셈이다. 업계는 빅테크의 AI 투자 확대는 지속될 것으로 본다. 다만, AI 산업 내 분야별 사업 특성 상 특정 산업에 대한 거품론 우려는 지속될 수 있다고 본다. 일례로 오러클의 사업과 같은 데이터센터는 막대한 초기 인프라 투자 후 수익 회수까지 시간이 걸려 금융 환경에 민감하다. 반면 메모리는 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 소모되는 필수재 성격이 커서 수요 증가가 즉각 실적으로 이어지고 있다. 마이크론의 선전은 국내 업계에도 대형 호재다. 글로벌 D램 시장은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 3사가 매출의 90% 이상을 점유하는 과점 구조로, HBM 양산이 가능한 곳도 이들뿐이다. 증권가는 삼성전자 반도체(DS) 부문의 올해 4분기 영업이익을 15조원 안팎으로, SK하이닉스는 16조원대 중반으로 전망하고 있다. 양사의 분기 합산 영업이익이 30조원을 넘어설 것이라는 관측이 지배적이다. ●D램 업계 차세대 기술 경쟁 치열 차세대 기술 경쟁도 치열하다. SK하이닉스는 업계 최초로 인텔의 최신 서버 플랫폼 ‘제온 6’로부터 256GB DDR5 모듈의 호환성 인증을 획득하며 고용량 시장 선점에 나섰다. 기존 제품 대비 추론 성능은 16% 높이고 전력 소모는 18% 줄였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 겨냥해 저전력·고대역폭 특성을 갖춘 모듈형 메모리 ‘SOCAMM2’ 협력을 논의 중이다. 기존 DDR5 대비 전력 소모를 최대 77% 절감할 수 있는 SOCAMM2는 고성능 칩이 밀집된 차세대 서버 환경의 핵심 솔루션으로 꼽힌다.

불임 모기 대규모 사육한 모레이라우주 진화 측정 망원경 구상 타이슨 희귀 질환을 극복한 아기, 9000m 해저에서 기묘한 생명체를 발견한 과학자, 뎅기열 확산을 막는 모기를 개발한 연구자, 반과학적 정부 정책에 대항하는 보건정책 학자. 과학 저널 ‘네이처’가 올해 과학계를 빛낸 ‘2025년 과학을 만든 10명’을 9일 발표했다. 미국 펜실베이니아 필라델피아 교외에 사는 아기 KJ 멀둔은 체내 요소 수치가 과도하게 높아져 영구적인 뇌 손상이나 사망을 초래하는 CPS1 결핍증을 안고 태어났다. 필라델피아 아동병원 의료진은 크리스퍼 유전자 가위 기술를 이용해 세계 최초로 개인 맞춤형 유전자 치료에 성공했다. 네이처가 ‘선구적 아기’라고 명명한 KJ 멀둔을 치료한 기술은 완치까지는 아니지만 현재로서는 유전 질환 치료 효과가 가장 높다고 연구팀은 밝혔다. 올해는 인간 지식의 경계를 넓힌 해이기도 하다. 칠레에 있는 베라 루빈 천문대는 우주 구조와 진화를 측정하기 위해 인류가 제작한 가장 강력한 광시야 관측 망원경 중 하나로 네이처는 30년 전 이 망원경을 처음 구상한 물리학자인 캘리포니아 데이비스대 토니 타이슨 교수를 ‘망원경 개척자’로 선정했다. 중국과학원 심해과학기술연구소 소속 지구과학자 멩그란 두 박사는 자체 개발 유인 잠수정 ‘펜더우제’를 타고 해저 9000m까지 내려가 지구상에서 동물이 생존할 수 있는 가장 깊은 환경을 발견했다. 또 지난 1월 적은 자원으로 최고 수준의 성능을 보인 대규모 언어 모델 ‘딥시크’를 공개하며 인공지능 분야에 큰 충격을 가져온 중국 AI 스타트업 딥시크 CEO 량원평이 ‘AI 독불장군’으로 명명되며 올해 과학계 10대 인물 중 하나로 선정됐다. 특히 딥시크는 오픈 소스 방식으로 무료로 다운로드와 활용이 가능해 과학자들에게 도움이 됐다고 네이처는 평가했다. 한편 미국 도널드 트럼프 대통령의 백신 정책에 반대했다는 이유로 질병통제예방센터(CDC) 소장 취임 2주 만에 해임된 면역학자 수잔 모나레즈 박사는 ‘공중 보건 수호자’로 선정됐다. 이 밖에도 연구 윤리 문제 규명에 앞장선 데이터 과학자 아찰 아그라왈 박사(인도), 박테리아에 감염돼 뎅기열 확산이 불가능한 불임 모기를 대량으로 사육한 농업 공학자 루시아노 모레이라 연구원(브라질), 지난 4월 세계 최초로 글로벌 팬데믹 조약 체결을 끌어낸 프레셔스 마초소(남아프리카공화국), 치명적 유전 질환인 헌팅턴병 진행을 75%나 줄일 수 있는 기술을 개발한 사라 타브리즈 영국 런던대(UCL) 신경학과 교수, 항균 펩타이드 생성 메커니즘을 발견한 이스라엘 바이츠만 과학 연구소 시스템 생물학자 이파트 메르블 박사 등이 선정됐다.

희귀 질환을 극복한 아기, 9000m 해저에서 기묘한 생명체를 발견한 과학자, 뎅기열 확산을 막는 모기를 개발한 연구자, 반과학적 정부 정책에 대항하는 보건정책 학자. 과학 저널 ‘네이처’는 이들을 포함해 ‘2025년 과학을 만든 10명’을 9일 발표했다. 네이처가 발표한 ‘올해의 10인’은 순위를 매긴 것이 아니라 올해 과학계의 중요한 발전과 이야기, 그 과정에서 중요한 역할을 한 인물과 그 주변인을 조명하기 위한 것이다. 올해 생의학 분야에서는 희귀 질환 치료에 있어서 두 가지 중요한 진전을 이룬 해다. 우선 ‘선구적 아기’라고 이름 붙여진 미국 펜실베이니아 필라델피아 교외에 사는 아기 KJ멀둔은 체내 요소 수치가 과도하게 높아져 영구적인 뇌 손상이나 사망을 초래하는 CPS1 결핍증을 안고 태어났다. 필라델피아 아동병원 의료진은 크리스퍼 유전자 가위 기술을 이용해 세계 최초로 개인 맞춤형 유전자 편집 기술로 유전 질환을 치료하는 데 성공했다. 유전 질환의 완치까지는 아니지만 치료 효과가 높다고 연구팀은 밝힌 상태다. ‘헌팅턴병의 영웅’ 사라 타브리즈 영국 런던대(UCL) 신경학과 교수는 해가 없는 바이러스를 사용한 유전자 치료제를 개발해 치명적 유전 질환인 헌팅턴병의 진행을 75%가량 늦추는 데 성공했다. 올해는 인간 지식의 경계를 넓힌 해이기도 하다. 칠레에 있는 베라 루빈 천문대는 우주 구조와 진화를 측정하기 위해 인류가 제작한 가장 강력한 광시야 관측 망원경 중 하나로 네이처는 30년 전 이 망원경을 처음 구상한 캘리포니아 데이비스대 물리학자 토니 타이슨 교수를 ‘망원경 개척자’로 선정했다. 중국과학원 심해과학기술연구소 소속 지구과학자 멩그란 두 박사는 자체 개발 유인 잠수정 ‘펜더우제’를 타고 해저 9000m까지 내려가 지구상에서 동물이 생존할 수 있는 가장 깊은 생태계를 발견했다. 이스라엘 바이츠만 과학 연구소의 시스템 생물학자 이파트 메르블 박사는 세포 청소부로 알려진 ‘프로테아솜’이 세포 단백질을 분해해 감염과 싸우는 데 도움을 주는 항균 펩타이드를 생성한다는 사실을 처음 발견해 ‘펩타이드 탐정’이라고 이름 붙여졌다. 지난 1월 최고 수준의 모델과 동등한 성능을 보이지만 훨씬 적은 자원으로 구축된 대규모 언어 모델 ‘딥시크’를 공개하며 인공지능 분야에 지각변동을 일으킨 중국 AI 스타트업 딥시크의 CEO 량원평이 ‘AI 독불장군’으로 명명되며 올해 과학계 10대 인물 중 하나로 선정됐다. 특히 오픈 소스 방식으로 무료로 다운로드와 활용이 가능해 과학자들에게 도움이 되고 있다고 네이처는 평가했다. 한편 미국 질병통제예방센터(CDC) 소장으로 채용됐다가 트럼프 정부의 백신 정책에 반대한다는 이유로 2주 만에 해임된 면역학자 수잔 모나레즈 박사는 ‘공중 보건 수호자’로 선정됐다. 이 밖에도 연구 윤리 문제 규명에 앞장선 인도의 데이터 과학자 아찰 아그라왈 박사를 ‘철회 탐정’, 모기를 박테리아에 감염시켜 뎅기열 확산을 막는 연구를 진행하고 실제 모기 공장을 설립한 브라질의 농업 공학자이자 곤충학자인 루시아노 모레이라 연구원은 ‘모기 목장주’, 지난 4월 세계 최초로 팬데믹에 대한 예방과 대응을 위한 지침 원칙을 제시한 글로벌 팬데믹 조약을 실현한 남아프리카공화국 프레셔스 마초소는 ‘펜데믹 협상가’로 선정됐다. 브랜던 마허 편집자는 “이번 선정은 올해 과학계에서 가장 의미 있는 순간에 이바지한 다양한 인물들을 부각하기 위한 것”이라며 “특히 올해 선정된 10인은 새로운 영역의 탐구, 획기적 의학 발전 가능성, 과학 진실성 수호에 대한 확고한 헌신, 글로벌 보건 정책을 주도한 이들”이라고 설명했다.

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.

인공지능(AI) 대표 기업인 엔비디아와 챗GPT 개발사 오픈AI가 대규모 AI 인프라 구축을 위해 손을 잡았다. 엔비디아는 오픈AI와 새로운 전략적 파트너십을 체결하고 오픈AI에 최대 1000억 달러(약 140조원)를 투자할 계획이라고 22일(현지시간) 밝혔다. 이번 투자액은 민간기업으로는 최대 규모다. 오픈AI는 2022년 11월 챗GPT를 출시하며 AI 열풍을 이끌었고, 엔비디아는 최신 AI 칩으로 AI의 고도화를 주도하고 있다. 이번 투자로 엔비디아는 자사의 첨단 AI 칩을 사용해 오픈AI 모델을 학습·배포할 수 있는 10기가와트(GW) 규모의 데이터센터 구축을 지원하게 된다. 10GW는 원전 10기에 해당하는 규모다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “10GW는 400만~500만 개 GPU(그래픽처리장치)에 해당하며, 이는 엔비디아가 올해 출하할 총량과 같고 지난해 대비 두 배”라고 말했다. 블룸버그통신은 소식통을 인용해 엔비디아가 이번 거래를 통해 오픈AI의 비상장 지분을 받게 된다고 보도했다. 두 기업은 이날 거래 의향서도 체결했다. 투자는 단계적으로 진행된다. 엔비디아는 우선 1단계로 100억달러를 투자해 1GW 규모의 데이터센터 구축을 지원한다. 여기엔 엔비디아의 차세대 AI 반도체 ‘베라 루빈’을 투입하며, 내년 하반기 AI 인프라 가동을 목표로 하고 있다. 양사는 이번 협력으로 AI 붐 주도권을 더욱 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “컴퓨팅 인프라는 미래 경제의 기반이 될 것”이라며 “우리는 엔비디아와 함께 구축하고 있는 것을 활용해 새로운 AI 혁신을 창출하고 이를 다른 사람들과 기업에 제공할 것”이라고 밝혔다.

미국에서 한국계 장애인 인권운동가 스테이시 박 밀번(1987~2020·한국 이름 박지혜)의 모습이 새겨진 동전이 11일(현지시간)부터 유통된다. 지난 8일 미 조폐국은 스테이시 박 밀번 쿼터(25센트) 동전을 연방준비은행과 각 주화 단말기로 배송해 11일부터 유통한다고 밝혔다. 이 동전은 미 조폐국의 ‘미국 여성 쿼터 프로그램’ 19번째 디자인이다. 조폐국은 2022년부터 올해까지 여성 선구자들의 업적을 기념해 매년 5개의 쿼터를 발행해 왔다. 이 동전 앞면에는 미국 초대 대통령 조지 워싱턴의 얼굴이, 뒷면에는 단발머리에 안경을 쓴 채 전동 휠체어에 앉아 연설하는 밀번의 모습이 새겨졌다. 밀번은 1987년 주한미군이었던 아버지 조엘 밀번과 한국인 어머니 진 밀번 사이에서 3남매 중 장녀로 태어났다. 태어날 때부터 퇴행성 근육 질환을 앓았던 그는 “너는 다른 아이와 다르지 않다”는 부모의 격려를 들으며 학창 시절을 보냈다. 하지만 초등학교 4학년 때 낙상 사고를 계기로 자신의 몸이 다른 이들과 다르다는 걸 인식했다. 이후 그는 장애인으로서 겪은 불편함과 부당함, 개선해야 할 점 등을 개인 블로그에 올리기 시작했고, 글이 큰 반향을 일으키면서 청소년 장애인 인권 운동가로 주목받았다. 스무살이던 2007년 밀번은 노스캐롤라이나 주정부가 공립 고교 교육과정에 장애인 역사를 포함하는 데 주도적인 역할을 하면서 전국에 이름을 알렸다. 밀스칼리지를 졸업한 그는 캘리포니아주로 이주해 장애인, 유색인종, 성 소수자를 위한 인권 운동에 힘썼다. 2014년 버락 오바마 미 행정부는 밀번을 지적장애인들을 위한 정책자문위원으로 지명했다. 신장암으로 투병 중이던 밀번은 코로나19가 한창이던 2020년 사회적 약자들에게 마스크 등 긴급 의약품·위생용품을 전달하는 데 앞장서다 건강이 악화됐다. 결국 그의 33번째 생일인 그해 5월 19일 세상을 떠났다. 밀번의 동전은 최소 3억개, 많을 경우 7억개까지 발행될 예정이다. 1970년대 발행된 쿼터가 지금까지 통용되는 것을 보면 미국인들은 앞으로 50년 동안 일상생활에서 밀번의 얼굴을 볼 수 있을 것으로 전망된다. 한편 올해 쿼터 디자인에는 밀번 외에도 언론인이자 시민운동가 아이다 웰스(1862~1931), 걸스카우트 창립자 줄리엣 고든 로(1860~1927), 천체 물리학자 베라 루빈(1928~2016), 흑인 최초 프로 테니스 선수 알테어 깁슨(1927~2003) 등이 포함됐다.

세계 최대 남반구 전천(全天) 탐사 관측 사업인 LSST(차세대 시공간 탐사 관측)를 수행하는 베라 C. 루빈천문대가 찍은 석호성운과 삼엽성운(오른쪽 위)의 모습. 이 사진은 7시간 동안 관측하며 촬영한 678개의 이미지를 결합해 만든 것이다. LSST는 칠레 중부 해발 2647m ‘쎄로 파촌’에 설치한 구경 8.4m 탐사 전용 대형망원경으로 남반구 밤하늘 전체를 관측하는 프로젝트다. 미국, 칠레, 한국(한국천문연구원) 등 전 세계 30개 국가가 참여하고 있다. 미국 루빈 천문대 제공

트럼프, 정부·연방 지출 축소 공언조류 인플루엔자 변종 확산 긴장아프리카서 말라리아 백신 접종태양계 9번째 행성 발견 기대감 새해가 되면 사람들은 ‘올해는 무슨 일이 벌어질까’ 하는 기대감과 궁금증을 갖게 된다. 과학 저널 ‘사이언스’는 새해를 맞아 “2025년에 가장 크게 머리기사를 장식할 과학계 소식”이라는 제목으로 올해 주목해야 할 과학계 이슈들을 정리했다. 사이언스는 가장 먼저 ‘트럼프 2기’의 과학 정책을 선정했다. 도널드 트럼프 미국 대통령 당선인은 지난해 11월 당선이 확정되면서부터 정부를 축소하고 연방 지출을 줄이겠다고 공언하고 있어 미국 과학계는 긴장하고 있다. 특히 트럼프 2기 행정부는 전 세계에서 생물·의학 분야 연구에 가장 많이 투자하는 국립보건원(NIH)을 포함해 연구비를 관리하는 국립과학재단(NSF)까지 정조준하고 있다. 과학계가 더 우려하는 것은 1기 때처럼 기후 변화, 생태계 보전, 신재생에너지 분야는 물론 포용적 과학 인력 양성까지도 손을 보겠다고 하는 점이다. 실제로 기업들 중심으로 나타나고 있는 다양성·형평성·포용성(DEI) 정책 폐기가 대학과 연구 기관으로 확대될 기미가 보인다. 이로 인해 연구 자금 분배와 임상시험 대상자의 편향성이 나타날 것으로 예상된다. 또 올해는 기후 변화와의 전쟁에서 중요한 전환점이 되는 해가 될 것으로 보인다. 화석 연료로 인한 온실가스 배출량은 지난 2년 동안 매년 약 1%씩 증가해 2024년에는 총 416억t에 이르렀다. 전기차, 재생에너지, 재조림(再造林) 증가로 탄소 배출이 다소 정체됐지만 최근 인공지능(AI) 사용 확대로 인한 데이터 센터 확충과 코로나19 팬데믹 이후 화석 연료 사용 증가로 탄소 배출량은 다시 늘고 있다. 과학자들은 “탄소 배출이 0이 되는 ‘넷제로’에 도달하더라도 이미 배출된 이산화탄소량이 너무 많아 산업화 이전 상태로 돌아가기까지는 수십 년이 걸릴 것”이라고 말한다. 그런가 하면 2023년 말 시작된 H5N1 조류 인플루엔자 변종이 현재 미국 서부를 중심으로 젖소뿐만 아니라 돼지 등 가축에게 감염되고 있어 전 세계를 위협할 수 있는 심각한 공중보건상 문제로 받아들여지고 있다. 특히 소나 돼지처럼 인간과 가깝게 지내는 포유류에게 감염이 잦아질 경우 바이러스는 진화해 인간도 감염시킬 수 있다. 만약 H5N1 변종 바이러스가 인간도 쉽게 감염시킬 수 있게 된다면 코로나19보다 더 두려운 상황이 벌어질 것이라는 우려가 커지고 있다. 열대 지역의 대표적인 전염병인 말라리아에 대한 백신 접종도 주목된다. 말라리아는 치료제는 있지만 예방 접종은 아직 없었다. 2023년 말라리아 백신이 개발되기는 했지만 예방 효과가 높지는 않은 것으로 알려져 있다. 그런데도 올해부터 사하라 이남 아프리카 12개국 이상 국가에서 어린이를 대상으로 말라리아 백신을 접종하기로 했다. 예방 효과가 높진 않지만 이를 통해 감염률을 낮추고, 중증 말라리아로 입원하는 아동의 수를 줄일 수 있을 것이라는 기대 때문이다. 이 밖에도 뼈 화석에서 화학적 신호를 식별해 행동과 건강, 사회적 관습 등을 추적하는 연구가 진행 중이며, 칠레에 있는 베라 루빈 천문대가 올해 중순부터 본격적으로 가동되면서 그동안 알려지지 않았던 혜성과 소행성, 원거리 은하계의 항성, 해왕성 너머에 있는 미지의 태양계 아홉 번째 행성을 찾아 나설 계획이다. 이와 함께 미국 정부가 새로 준비 중인 권장 식단에 붉은 육류 섭취 제한 지침을 포함할 것인지도 의학자와 식품 과학자들의 관심을 끌고 있다.

현존하는 최대 우주망원경인 제임스 웹 우주망원경(JWST)에 ‘아인슈타인 지그재그’가 포착됐다. 단일 이미지에 하나의 퀘이사(은하핵)가 여섯 개로 나타난 이미지로, 이 배열은 1915년 알베르트 아인슈타인이 처음 제안한 ‘중력렌즈’ 효과에 의한 것이다. 과학자들은 이 발견이 우주론에서 풀리지 않은 최대 난제를 해결할 것으로 판단하고 있다. J1721+8842로 명명된 이 시스템은 매우 밝은 퀘이사를 가진 두 은하가 넓게 분리되면서도 완벽하게 정렬된 상태로 렌즈화해 구성돼 있다. 이런 사례는 아인슈타인의 중력이론인 일반 상대성 이론에서 예측한 휘어진 시공간 현상을 보여주는 사례이며, J1721+8842 지그재그는 표준 중력렌즈가 갖지 못한 힘을 가지고 있다. ​이 아인슈타인 지그재그는 우주론에서 가장 큰 미스터리로 꼽히는 암흑 에너지의 본질과 허블-르메르트 상수(허블 상수)와 관련이 있다. 암흑 에너지와 허블-르메르트 상수는 팽창하는 우주를 설명하는 데 핵심 요소다. 암흑 에너지는 우주 에너지와 물질 총량의 70% 가까이 차지하면서 팽창을 주도한다고 여겨지지만 정체는 명확하지 않다. 허블 상수 역시 우주 팽창 속도를 측정할 수 있는 속도-거리의 법칙이다. 스탠포드대 소속 우주 연구원인 마틴 밀론은 “이 시스템은 매혹적인 자연 현상일 뿐만 아니라 우주론적 매개변수를 측정하는 데 유용하다”면서 “허블 상수와 암흑 에너지 상태 방정식에 모두 엄격한 제약을 가할 잠재력을 제공한다”고 덧붙였다.​ 중력 렌즈가 만들어낸 링, 십자가, 지그재그일반 상대성 이론은 질량이 있는 물체가 공간과 시간 구조 자체에 곡률(구부러짐)을 발생시키고, 이는 ‘시공간’이라는 단일 4차원 연속체로 통합된다고 설명한다. 물체의 질량이 클수록 시공간에서 발생하는 곡률이 커진다. 중력은 이러한 곡률에서 발생하므로 물체의 질량이 클수록 중력의 영향이 커진다. 중력 렌즈는 배경 광원에서 나온 빛이 지구로 오는 경로에 거대한 렌즈 물체를 지나가면서 곡률에 따라 휘어져 발생한다. 중력 렌즈 주위를 다른 경로로 이동하면서 렌즈 질량에 다양한 거리에서 접근하고 서로 다른 양으로 휘어진다. 즉 같은 배경 광원에서 나온 이 빛이 같은 망원경에 다른 시간에 도착한다는 뜻이다. 따라서 단일 배경 발광체가 단일 이미지의 여러 곳에 나타날 수 있는데, 이러한 물체는 아인슈타인 링, 아인슈타인 십자가, 이번처럼 아인슈타인 지그재그와 같은 배열을 형성할 수 있다. ​사실 ​JWST가 이 현상을 처음 발견한 망원경은 아니다. 초거대 블랙홀 주변의 밝게 빛나는 가스와 먼지로 구성된 렌즈 퀘이사는 2017년 하와이 할리아칼라 천문대에 있는 파노라마 탐사 망원경과 판스타스(Pan-STARRS) 망원경 시스템을 사용한 캐머런 레몬에 포착됐다.​ 일반적으로 단일 은하에서 생성된 중력 렌즈는 정렬에 따라 두 개 또는 네 개의 이미지를 형성한다. 렌즈 퀘이사는 4번 렌즈화했지만, JWST는 높은 감도 덕분에 멀리 떨어진 두 개 퀘이사를 희귀한 여섯 개 이미지로 구성했고, 연구팀은 이를 ‘아인슈타인 지그재그’라고 명명했다. 밀론은 “여러 이미지 중 두 개의 광학 경로가 한쪽 은하를 지나 다른 쪽 은하에 의해 휘어져 지그재그 패턴을 만들었다”고 설명했다. 연구 책임자이자 EPFL 천체물리학 연구소 과학자인 프레데릭 덕스는 과학자들이 중력렌즈를 생성하는 세 개의 다른 천체 사이에 이렇게 완벽한 정렬을 발견한 것은 이번이 처음이라고 밝혔다. 일반적으로 중력렌즈는 두 개의 천체만 포함한다. 예를 들어 렌즈 역할을 하는 은하와 광원 역할을 하는 또 다른 은하가 작동한다. 단일 은하계가 그 자체로 완벽한 렌즈 역할을 하는 경우는 없다. 정렬이 충분하지 않기 때문이다.​ J1721+8842를 만든 은하의 경우 하나는 빛이 지구로 23억년 동안 이동하고, 더 먼 은하는 100억년을 이동할 만큼 매우 멀리 떨어져 있다. 그런데도 두 은하가 완벽에 가까운 정렬을 하면서 약 110억 광년 떨어진 퀘이사 광원에서 나오는 빛을 감지하는 역할을 하고, 전경 은하는 중간 은하계에서 나오는 빛을 렌즈로 처리하면서 ‘아인슈타인 지그재그’를 만들어냈다.​ 덕스는 “이건 드문 일이다. 5만개 렌즈 퀘이사 중 하나가 이런 구성을 가질 것으로 예상하는데, 심지어 우린 렌즈 퀘이사를 300개 정도만 알고 있는 상황에서 이런 발견을 하다니 정말 운이 좋았다”고 감탄했다. 아이슈타인 지그재그의 발견, 우주론 미스터리 풀까연구팀은 이미 허블 상수를 측정하기 위해 J1721+8842의 업데이트된 모델을 연구 중이라고 설명했다. 대부분의 렌즈 퀘이사는 이 목적으로 사용할 수 있지만, 이 퀘이사는 두 개의 다른 렌즈를 가지고 있기 때문에 렌즈 모델을 훨씬 더 잘 제한하고 허블 상수의 불확실성을 더욱 줄일 것으로 연구자들은 보고 있다. 덕스는 “허블 긴장이라고 부르는 것으로 인해 우주론이 잠재적 위기에 처해 있는 시기에 이것은 매우 흥미롭다“고 밝혔다. ​허블 긴장은 아주 초기 우주에서 허블 상수를 측정하고 이 값의 진화를 138억년의 우주 역사를 (최고의 우주론적 모델을 사용해) 추정하면 지역 우주를 관측한 측정 값과 허블 상수를 현재 나이로 측정할 때 값이 동일해야 하지만 두 결과 사이에는 큰 차이가 있다. ​연구팀은 “어느 쪽이든 측정 오류가 있을 수 있으므로 확실한 위기를 선언하기 전에 잠재적 오류를 계속 찾고 측정을 개선해야 한다”고 설명했다. 또한 이 렌즈는 우주의 암흑 에너지 상태 방정식을 제한하는 데 동시에 사용할 수도 있다. 연구팀은 “이것은 매우 흥미로운데, 이 양과 허블 상수는 일반적으로 퇴화해 ‘두 노브를 다른 방향으로 움직여도’ 관측 데이터에 잘 맞출 수 있기 때문이다. 이 시스템을 사용하면 이러한 퇴화를 깨뜨릴 수 있다”고 했다. J1721+8842를 사용해 두 값을 동시에 결정할 수 있는데, 일반적으로는 불가능하다. 연구팀이 조사하려는 두 값을 ‘안전한’ 방식으로 측정해 잠재적인 편향과 오류를 피하기 전에 많은 이론적 작업과 기술적 인프라 개발이 필요하다. JWST는 J1721+8842의 진정한 본질을 아인슈타인 지그재그로 발견하는 데 필수적이었지만 이러한 애매한 배열을 더 많이 찾는 데 가장 적합한 도구는 아닐 수 있다. ​연구팀은 “판스타스와 유클리드 또는 미래의 베라 루빈 천문대(LSST)와 같은 가이아의 하늘 조사는 이 검색에 적합한 도구”라면서 “우리는 렌즈 퀘이사를 계속 찾을 것이다! LSST와 유클리드 미션으로 더 많은 것을 찾을 것으로 기대한다. 또 다른 지그재그를 우연히 발견할지는 운에 달려 있다”고 덧붙였다. ​팀의 연구는 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 게시됐다.

현존하는 최대 우주망원경인 제임스 웹 우주망원경(JWST)에 ‘아인슈타인 지그재그’가 포착됐다. 단일 이미지에 하나의 퀘이사(은하핵)가 여섯 개로 나타난 이미지로, 이 배열은 1915년 알베르트 아인슈타인이 처음 제안한 ‘중력렌즈’ 효과에 의한 것이다. 과학자들은 이 발견이 우주론에서 풀리지 않은 최대 난제를 해결할 것으로 판단하고 있다. J1721+8842로 명명된 이 시스템은 매우 밝은 퀘이사를 가진 두 은하가 넓게 분리되면서도 완벽하게 정렬된 상태로 렌즈화해 구성돼 있다. 이런 사례는 아인슈타인의 중력이론인 일반 상대성 이론에서 예측한 휘어진 시공간 현상을 보여주는 사례이며, J1721+8842 지그재그는 표준 중력렌즈가 갖지 못한 힘을 가지고 있다. ​이 아인슈타인 지그재그는 우주론에서 가장 큰 미스터리로 꼽히는 암흑 에너지의 본질과 허블-르메르트 상수(허블 상수)와 관련이 있다. 암흑 에너지와 허블-르메르트 상수는 팽창하는 우주를 설명하는 데 핵심 요소다. 암흑 에너지는 우주 에너지와 물질 총량의 70% 가까이 차지하면서 팽창을 주도한다고 여겨지지만 정체는 명확하지 않다. 허블 상수 역시 우주 팽창 속도를 측정할 수 있는 속도-거리의 법칙이다. 스탠포드대 소속 우주 연구원인 마틴 밀론은 “이 시스템은 매혹적인 자연 현상일 뿐만 아니라 우주론적 매개변수를 측정하는 데 유용하다”면서 “허블 상수와 암흑 에너지 상태 방정식에 모두 엄격한 제약을 가할 잠재력을 제공한다”고 덧붙였다.​ 중력 렌즈가 만들어낸 링, 십자가, 지그재그​일반 상대성 이론은 질량이 있는 물체가 공간과 시간 구조 자체에 곡률(구부러짐)을 발생시키고, 이는 ‘시공간’이라는 단일 4차원 연속체로 통합된다고 설명한다. 물체의 질량이 클수록 시공간에서 발생하는 곡률이 커진다. 중력은 이러한 곡률에서 발생하므로 물체의 질량이 클수록 중력의 영향이 커진다. 중력 렌즈는 배경 광원에서 나온 빛이 지구로 오는 경로에 거대한 렌즈 물체를 지나가면서 곡률에 따라 휘어져 발생한다. 중력 렌즈 주위를 다른 경로로 이동하면서 렌즈 질량에 다양한 거리에서 접근하고 서로 다른 양으로 휘어진다. 즉 같은 배경 광원에서 나온 이 빛이 같은 망원경에 다른 시간에 도착한다는 뜻이다. 따라서 단일 배경 발광체가 단일 이미지의 여러 곳에 나타날 수 있는데, 이러한 물체는 아인슈타인 링, 아인슈타인 십자가, 이번처럼 아인슈타인 지그재그와 같은 배열을 형성할 수 있다. ​사실 ​JWST가 이 현상을 처음 발견한 망원경은 아니다. 초거대 블랙홀 주변의 밝게 빛나는 가스와 먼지로 구성된 렌즈 퀘이사는 2017년 하와이 할리아칼라 천문대에 있는 파노라마 탐사 망원경과 판스타스(Pan-STARRS) 망원경 시스템을 사용한 캐머런 레몬에 포착됐다.​ 일반적으로 단일 은하에서 생성된 중력 렌즈는 정렬에 따라 두 개 또는 네 개의 이미지를 형성한다. 렌즈 퀘이사는 4번 렌즈화했지만, JWST는 높은 감도 덕분에 멀리 떨어진 두 개 퀘이사를 희귀한 여섯 개 이미지로 구성했고, 연구팀은 이를 ‘아인슈타인 지그재그’라고 명명했다. 밀론은 “여러 이미지 중 두 개의 광학 경로가 한쪽 은하를 지나 다른 쪽 은하에 의해 휘어져 지그재그 패턴을 만들었다”고 설명했다. ​연구 책임자이자 EPFL 천체물리학 연구소 과학자인 프레데릭 덕스는 과학자들이 중력렌즈를 생성하는 세 개의 다른 천체 사이에 이렇게 완벽한 정렬을 발견한 것은 이번이 처음이라고 밝혔다. 일반적으로 중력렌즈는 두 개의 천체만 포함한다. 예를 들어 렌즈 역할을 하는 은하와 광원 역할을 하는 또 다른 은하가 작동한다. 단일 은하계가 그 자체로 완벽한 렌즈 역할을 하는 경우는 없다. 정렬이 충분하지 않기 때문이다.​ J1721+8842를 만든 은하의 경우 하나는 빛이 지구로 23억년 동안 이동하고, 더 먼 은하는 100억년을 이동할 만큼 매우 멀리 떨어져 있다. 그런데도 두 은하가 완벽에 가까운 정렬을 하면서 약 110억 광년 떨어진 퀘이사 광원에서 나오는 빛을 감지하는 역할을 하고, 전경 은하는 중간 은하계에서 나오는 빛을 렌즈로 처리하면서 ‘아인슈타인 지그재그’를 만들어냈다.​ 덕스는 “이건 드문 일이다. 5만개 렌즈 퀘이사 중 하나가 이런 구성을 가질 것으로 예상하는데, 심지어 우린 렌즈 퀘이사를 300개 정도만 알고 있는 상황에서 이런 발견을 하다니 정말 운이 좋았다”고 감탄했다. 아이슈타인 지그재그의 발견, 우주론 미스터리 풀까​연구팀은 이미 허블 상수를 측정하기 위해 J1721+8842의 업데이트된 모델을 연구 중이라고 설명했다. 대부분의 렌즈 퀘이사는 이 목적으로 사용할 수 있지만, 이 퀘이사는 두 개의 다른 렌즈를 가지고 있기 때문에 렌즈 모델을 훨씬 더 잘 제한하고 허블 상수의 불확실성을 더욱 줄일 것으로 연구자들은 보고 있다. 덕스는 “허블 긴장이라고 부르는 것으로 인해 우주론이 잠재적 위기에 처해 있는 시기에 이것은 매우 흥미롭다“고 밝혔다. ​허블 긴장은 아주 초기 우주에서 허블 상수를 측정하고 이 값의 진화를 138억년의 우주 역사를 (최고의 우주론적 모델을 사용해) 추정하면 지역 우주를 관측한 측정 값과 허블 상수를 현재 나이로 측정할 때 값이 동일해야 하지만 두 결과 사이에는 큰 차이가 있다. ​연구팀은 “어느 쪽이든 측정 오류가 있을 수 있으므로 확실한 위기를 선언하기 전에 잠재적 오류를 계속 찾고 측정을 개선해야 한다”고 설명했다. 또한 이 렌즈는 우주의 암흑 에너지 상태 방정식을 제한하는 데 동시에 사용할 수도 있다. 연구팀은 “이것은 매우 흥미로운데, 이 양과 허블 상수는 일반적으로 퇴화해 ‘두 노브를 다른 방향으로 움직여도’ 관측 데이터에 잘 맞출 수 있기 때문이다. 이 시스템을 사용하면 이러한 퇴화를 깨뜨릴 수 있다”고 했다. J1721+8842를 사용해 두 값을 동시에 결정할 수 있는데, 일반적으로는 불가능하다. 연구팀이 조사하려는 두 값을 ‘안전한’ 방식으로 측정해 잠재적인 편향과 오류를 피하기 전에 많은 이론적 작업과 기술적 인프라 개발이 필요하다. JWST는 J1721+8842의 진정한 본질을 아인슈타인 지그재그로 발견하는 데 필수적이었지만 이러한 애매한 배열을 더 많이 찾는 데 가장 적합한 도구는 아닐 수 있다. ​연구팀은 “판스타스와 유클리드 또는 미래의 베라 루빈 천문대(LSST)와 같은 가이아의 하늘 조사는 이 검색에 적합한 도구”라면서 “우리는 렌즈 퀘이사를 계속 찾을 것이다! LSST와 유클리드 미션으로 더 많은 것을 찾을 것으로 기대한다. 또 다른 지그재그를 우연히 발견할지는 운에 달려 있다”고 덧붙였다. ​팀의 연구는 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 게시됐다.

태양계의 9번째 행성이었던 명왕성이 왜소행성으로 강등되기 전부터 과학자들은 명왕성 궤도 밖 먼 곳의 다른 행성이 존재하는지 연구해 왔다. 그동안 최신 망원경으로 자세히 관측했기 때문에 이제 목성이나 토성 크기 행성이 태양계 외곽에 숨어 있을 가능성은 희박하다. 그래도 일부 과학자들은 여전히 태양계 아주 먼 곳에 작은 행성 크기 천체가 숨어 있을 것으로 보고 있다. 해왕성 밖 궤도를 도는 얼음 소행성의 궤도가 이상하게 한쪽으로 쏠려 있거나 기울어져 있기 때문이다. 하지만 꾸준한 관측에도 불구하고 행성급 천체를 찾아내지 못하자 일부 과학자들은 다른 가설을 내놓기 시작했다. 이 가운데는 9번째 행성이 현재 관측 기술로 찾아내기 힘든 미니 블랙홀이라는 가설도 있었다. 독일 율리히 연구소 수잔 팔츠너와 동료들은 이보다 덜 급진적인 가설을 내놓았다. 그것은 오래전 태양 근처를 스쳐 지나간 다른 별이다. 연구팀은 태양계 외곽 소행성의 궤도를 조사해 일부는 너무 기울어진 궤도로 돌고 있고 심지어 반대 방향으로 공전하는 천체도 있는 점을 들어 미지의 행성이 아닌 오래전 태양계 근처를 지나간 별에 무게를 뒀다. 연구팀은 3000회에 걸친 컴퓨터 시뮬레이션을 통해(사진) 태양 질량의 0.8배 정도 되는 행성이 지구 태양 간 거리의 110배인 165억㎞ 정도 거리에서 지나갈 경우 태양계 먼 소행성의 궤도가 지금처럼 나올 수 있다는 점을 입증했다. 은하계에 수천억 개의 별이 있고, 태양의 수명이 46억년 정도라는 점을 생각할 때 이 정도 거리에서 다른 별이 한 번 이상 스쳐 지나 갔다는 주장은 나름 설득력을 지닌다. 이 가설이 옳다면 아직 발견하지 못한 태양계의 멀고 희미한 천체들의 궤도에 그 증거가 남아 있을 수 있다. 연구팀은 베라 C 루빈(Vera C. Rubin) 같은 차세대 망원경에 큰 기대를 걸고 있다. 대형 천체 망원경에 32억 화소 이미지 센서를 장착한 베라 C 루빈 망원경은 지금까지 관측이 어려웠던 태양계의 희미한 천체도 관측할 수 있다. 9번째 행성이나 미니 블랙홀 같은 더 멋진 가설이 옳을지 아니면 그냥 다른 별이 스쳐 지나간 흔적이라는 평범한 설명이 옳은지, 아니면 누구도 생각 못했던 새로운 가설이 맞는지 알아내기 위해 과학자들은 연구를 계속해 나갈 것이다.

태양계의 9번째 행성이었던 명왕성이 왜소행성으로 강등되기 전부터 과학자들은 명왕성 궤도 밖 먼 곳의 다른 행성이 존재하는지 연구해 왔다. 그동안 최신 망원경으로 자세히 관측했기 때문에 이제 목성이나 토성 크기 행성이 태양계 외곽에 숨어 있을 가능성은 희박하다. 그래도 일부 과학자들은 여전히 태양계 아주 먼 곳에 작은 행성 크기 천체가 숨어 있을 것으로 보고 있다. 해왕성 밖 궤도를 도는 얼음 소행성의 궤도가 이상하게 한쪽으로 쏠려 있거나 기울어져 있기 때문이다. 하지만 꾸준한 관측에도 불구하고 행성급 천체를 찾아내지 못하자 일부 과학자들은 다른 가설을 내놓기 시작했다. 이 가운데는 9번째 행성이 현재 관측 기술로 찾아내기 힘든 미니 블랙홀이라는 가설도 있었다. 독일 율리히 연구소 수잔 팔츠너와 동료들은 이보다 덜 급진적인 가설을 내놓았다. 그것은 오래전 태양 근처를 스쳐 지나간 다른 별이다. 연구팀은 태양계 외곽 소행성의 궤도를 조사해 일부는 너무 기울어진 궤도로 돌고 있고 심지어 반대 방향으로 공전하는 천체도 있는 점을 들어 미지의 행성이 아닌 오래전 태양계 근처를 지나간 별에 무게를 뒀다. 연구팀은 3000회에 걸친 컴퓨터 시뮬레이션을 통해(사진) 태양 질량의 0.8배 정도 되는 행성이 지구 태양 간 거리의 110배인 165억㎞ 정도 거리에서 지나갈 경우 태양계 먼 소행성의 궤도가 지금처럼 나올 수 있다는 점을 입증했다. 은하계에 수천억 개의 별이 있고, 태양의 수명이 46억년 정도라는 점을 생각할 때 이 정도 거리에서 다른 별이 한 번 이상 스쳐 지나 갔다는 주장은 나름 설득력을 지닌다. 이 가설이 옳다면 아직 발견하지 못한 태양계의 멀고 희미한 천체들의 궤도에 그 증거가 남아 있을 수 있다. 연구팀은 베라 C 루빈(Vera C. Rubin) 같은 차세대 망원경에 큰 기대를 걸고 있다. 대형 천체 망원경에 32억 화소 이미지 센서를 장착한 베라 C 루빈 망원경은 지금까지 관측이 어려웠던 태양계의 희미한 천체도 관측할 수 있다. 9번째 행성이나 미니 블랙홀 같은 더 멋진 가설이 옳을지 아니면 그냥 다른 별이 스쳐 지나간 흔적이라는 평범한 설명이 옳은지, 아니면 누구도 생각 못했던 새로운 가설이 맞는지 알아내기 위해 과학자들은 연구를 계속해 나갈 것이다.

전 세계 곳곳의 ‘불이 꺼지지 않는 연구실’에서 올해는 어떤 연구 성과를 내놓을까. 새해를 맞아 네이처는 ‘2023년에 주목해야 할 과학 연구들’을 선정해 발표했다. ●‘차세대 백신’ 사람 대상 임상시험 돌입 우선 네이처는 ‘차세대 백신 기술’을 올해 가장 관심을 갖고 봐야 할 연구로 꼽았다. mRNA 백신은 코로나19에 대응하기 위해 처음 만들어졌다. 많은 과학자들이 이 방식을 이용해 다양한 백신 개발에 착수해 올해 본격적인 임상시험에 들어갈 예정이다. 화이자와 함께 코로나19 백신을 만들었던 독일 바이오엔텍은 말라리아, 결핵, 헤르페스 mRNA 백신을 개발해 사람을 대상으로 한 임상시험을 상반기 중에 시작한다. 모더나 역시 헤르페스와 대상포진 바이러스에 대한 mRNA 백신 후보를 개발해 조만간 임상시험에 착수한다. 또 바이오엔텍과 화이자는 지난해 11월 코로나19와 계절성 인플루엔자를 모두 예방할 수 있는 mRNA 백신을 개발해 동물 실험 중에 있다. ●유럽 ‘유클리드우주망원경’ 올해 발사 2021년 크리스마스에 발사돼 지난 8월 전 세계를 놀라게 만든 영상을 보내온 미국 항공우주국(NASA)의 제임스웹우주망원경(JWST)에 이어 유럽우주국(ESA)의 유클리드우주망원경이 올해 발사된다. 유클리드우주망원경도 JWST와 마찬가지로 지구로부터 150만㎞ 떨어진 라그랑주점에 배치된다. 유클리드우주망원경은 최소 6년 동안 궤도를 돌면서 약 100억 광년 거리까지 우주 전역의 은하들이 어떻게 분포하는지 관찰하면서 정밀한 3D 입체 우주지도를 작성하는 것을 목표로 하고 있다.미국 에너지부 산하 SLAC 국립 가속기센터에서 개발한 지름 8.4m의 대형시놉틱관측망원경(LSST)이 칠레에 위치한 베라 루빈 천문대에 설치돼 오는 7월부터 본격적인 관측에 나선다. 32억 화소 카메라가 붙어 있는 LSST는 남반구 하늘 전체를 선명하게 관측할 수 있다. 우주 관측과 함께 우주 탐사도 활발할 것으로 보인다. 지난달 11일 일본 민간우주기업 아이스페이스는 자체 개발한 달 착륙선 ‘하쿠도R 미션1’을 발사했다. 오는 4월 달 착륙에 성공하면 인류 최초의 민간 달 탐사선이 달에 서는 기록을 세우게 된다. 인도는 6월에 달 탐사선 ‘찬드라얀 3호’를 발사해 달의 남극 근처에 착륙해 달 표면을 탐사한다는 계획을 세웠다. 4월에는 ESA가 ‘목성 얼음위성 탐사선’을 보내 목성과 주변 위성의 환경을 연구할 계획이다. 미국의 민간우주기업 스페이스X는 스타십 로켓에 11명을 실어 6일간의 민간 우주 비행에 나설 예정이다. 조만간 민간인 달 여행도 계획하고 있다. ●美FDA 알츠하이머 치료제 승인 임박 의약학 분야에서도 놀라운 성과들이 쏟아질 것으로 기대된다. 미국 식품의약국(FDA)은 미국 바이오기업 바이오젠과 일본 제약사 에자이가 공동 개발한 알츠하이머 치료제 레카네맙의 승인 여부를 조만간 결정한다. 레카네맙은 인지기능 개선 효과도 있지만 임상 3상 시험 중 3명의 환자가 사망해 약물 안전성에 대한 우려는 여전히 큰 상황이다. 이와 함께 크리스퍼캐스9 유전자 가위를 이용한 유전자 치료제도 올해 안에 시장에 선보일 것으로 기대되고 있다. 미국 바이오기업 버텍스와 크리스퍼 테라퓨틱스가 공동 개발한 겸상적혈구 치료를 위한 크리스퍼 유전자 가위 치료제는 오는 3월 FDA에 승인 신청을 할 계획인 것으로 알려졌다. 세계보건기구(WHO)가 전 세계 약 300명의 과학자들에게 검토받은 인류를 잠재적으로 위협할 수 있는 25개 이상의 바이러스와 박테리아 목록을 발표하는 것도 주목해야 할 연구다.●유럽 17개국 참여 ‘중성자 가속기’ 가동 한편 유럽 17개국이 참여해 스웨덴 룬드에 건설 중인 중성자 가속기 ‘ESS’가 올해 가동된다. ESS는 역대 가장 강력한 중성자 가속기다. 또 우주 구성 기본입자인 뮤온을 이용한 실험 결과도 오는 4월 발표된다. 특히 기존 물리학 표준모형에서 벗어나는 결과들이 속출하면서 물리학계를 뒤흔들 연구 결과가 발표될 것으로 기대하는 분위기다.핀란드가 남서부 해안에 있는 섬 올킬루오토에 마련된 세계 최초의 고준위 방사성 폐기물 처분장 가동도 올해 주목할 과학계 뉴스다. 최대 6500t의 방사성 폐기물을 구리통에 넣고 점토로 겉을 덮은 다음 지하 400m 화강암 기반 터널 안에 보관하는 방식으로 수십만 년 동안 봉인된 상태를 유지할 수 있다.

미국 에너지부 산하의 스탠퍼드 선형가속기센터(SLAC National Accelerator Laboratory)에서 개발 중인 32억 화소 카메라 센서가 완성됐다. 이 초고해상도 카메라는 암흑물질의 비밀을 풀고 태양계의 미스터리를 규명하기 위해 2015년부터 추진 중인 LSST(Legacy Survey of Space and Time) 프로젝트의 핵심 시스템이다. LSST 카메라는 칠레의 고산지대에 있는 베라 C 루빈 천문대(Vera C. Rubin Observatory)의 구경 8.4m 망원경에 설치되어 2022년부터 관측을 시작한다. 역사상 가장 높은 해상도인 32억 화소 이미지 센서는 사실 하나의 센서가 아니라 189개의 센서를 결합해 만든 것이다. 각 센서의 해상도는 1600만 화소다. 일반적인 DSLR 카메라나 스마트폰 메인 카메라와 비슷한 해상도이지만, 사람이나 풍경을 찍는 용도가 아니라 매우 희미하고 멀리 떨어진 천체를 찍는 카메라이기 때문에 희미하고 작은 물체를 잡아내는 능력은 비교할 수 없을 만큼 뛰어나다. LSST 카메라는 별도의 망원 렌즈 없이도 24㎞ 떨어진 골프공을 식별할 수 있을 정도다.이런 고해상도 카메라를 이용해 한 번에 달 면적의 40배에 달하는 하늘을 자동으로 관측한다. 다만 이런 정밀도를 위해 영하 101도의 극저온 환경에서 가동해야 한다. 스탠퍼드 선형가속기센터 연구팀은 189개의 이미지 센서를 모아 너비 61㎝의 LSST 카메라 센서를 만든 후 이를 극저온 용기에 넣어 실제 사물을 촬영했다. 첫 대상은 브로콜리로 마치 종양 조직이나 외계 생명체 같은 느낌을 준다.연구팀은 2021년 중반까지 테스트를 진행한 후 특별한 문제가 없으면 2021년에는 베라 C 루빈 천문대로 보내 망원경에 장착할 계획이다. LSST는 10년에 걸쳐 남반구 하늘 전체를 관측해 적어도 370억 개의 별과 은하, 그리고 태양계 소행성 데이터를 수집할 예정이다. 과학자들은 LSST를 통해 아직 그 정체를 모르는 암흑물질에 대한 결정적인 단서를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 과학자들이 기대하는 또 다른 성과는 태양계의 9번째 행성이다. 만약 실제로 존재한다면 LSST 데이터를 통해 밝혀질 가능성이 높다. 일부 과학자들은 9번째 행성의 정체가 미니 블랙홀일 가능성을 제시했다. 이 역시 LSST 데이터를 통해 검증할 수 있다. LSST의 첫 데이터는 2024년 공개 예정이다. 32억 화소 디지털카메라가 보여줄 우주의 모습이 어떨지 궁금하다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

국내 연구진이 포함된 과학자들이 태양계로 날아온 외계 천체의 구조에 대한 분석결과를 내놔 주목받고 있다. 한국천문연구원 이론천문연구센터, 미국 하버드-스미소니언 천체물리연구센터 공동연구팀은 2017년 태양계에서 관측된 최초의 성간천체인 ‘오우무아무아’가 기존에 알려진 것처럼 수소얼음으로 만들어진 것이 아니라고 18일 밝혔다. 이번 연구결과는 천문학 분야 국제학술지 ‘천체물리학 저널’ 17일자에 실렸다. 오우무아무아는 2017년 미국 하와이대 팬스타즈 연구팀이 발견한 태양계에서 관측된 최초의 성간(인터스텔라)천체이다. 오우무아무아가 태양계로 날아오는 속도가 비정상적으로 빨라 최근 과학자들은 오우무아무아가 수소 얼음으로 이뤄졌고 표면에서 분출되는 기체 때문에 가속도가 붙는다는 연구결과를 내놨다. 특히 수소얼음은 아직 우주에서 발견된 적이 없었기 때문에 많은 연구자들이 이 결과에 대해 주목했다. 이에 연구팀은 수소얼음은 우주에서 온도가 가장 낮은 것으로 알려진 거대분자운(GMC) 중심부에서 만들어졌을 것으로 보고 GMC에서 수소 얼음덩이가 만들어지는 과정을 컴퓨터 가상실험했다. 또 수소얼음덩이가 이동하면서 살아남을 수 있는 수명을 계산했다. 그 결과 거대분자운에서는 수소 얼음덩이로 이뤄진 성간천체가 만들어질 수가 없기 때문에 오우무아무아는 수소 얼음덩이가 아니라는 것을 증명했다. 또 태양계와 가장 가까운 GMC인 ‘W51’에서 수소 얼음덩이가 만들어졌다고 하더라도 이동 과정에서 기체입자들과 충돌해 기화돼 1000만년 이내에 사라지게 된다는 것을 밝혀냈다. W51은 지구로부터 1만 7000년 광년이 떨어져 있기 때문에 태양계로 진입하기 전에 이미 사라져버리게 된다는 설명이다. 연구를 이끈 티엠 황 한국천문연구원 박사는 “이번 연구는 수소얼음이 우주의 거대분자운에서 형성되는 과정을 규명하고 오우무아무아가 수소얼음덩어리가 아니라는 것을 밝혀냈다는데 의미가 크다”라며 “이런 성간천체 연구는 우주기원을 밝힐 결정적 단서를 제공해 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 2022년 칠레에 지구 위협 소행성 관측, 암흑물질 탐사, 우주진화 증거 관측 등을 위한 베라 루빈 천문대(VRO)가 완성돼 세계 최대 8.4m 탐사망원경이 본격적으로 가동되면 오우무아무아와 같은 성간천체를 1년에 1~2개 정도씩 찾아낼 수 있을 것으로 천문학자들은 예측하고 있다. 문홍규 천문연구원 우주과학본부 박사는 “2017년 오우무아무아에 이어, 2019년에는 보리소프가 발견돼 태양계 밖 외계천체 발견에 대한 기대가 커지고 있다”며 “한국도 이런 거대 연구시설을 이용해 태양계뿐만 아니라 외계행성계 기원 천체에 관한 연구까지 확장할 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr