도널드 트럼프 미국 대통령이 중국을 향해 닫아걸었던 빗장을 풀고 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 칩 ‘H200’ 수출을 허용했다. 중국 AI 기업이 미국 글로벌 테크를 빠른 수준으로 따라잡는 가운데 고성능 칩까지 손에 넣게 될 경우 미중 AI 패권 경쟁은 한층 치열해질 것으로 관측된다. 엔비디아에 메모리를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 우리 반도체 기업엔 호재가 될 것으로 전망된다. 트럼프 대통령은 8일(현지시간) 트루스소셜을 통해 “시진핑 중국 국가주석에게 엔비디아의 H200 제품 수출을 허용할 것이라고 통보했다”며 “시 주석도 긍정적인 반응을 보였고, (엔비디아가 중국에 판매한) 수익의 25%는 미국 정부에 지급될 것”이라고 밝혔다. 미국은 조 바이든 정부 시절부터 중국에 고성능 칩 수출을 통제하고 성능이 떨어지는 ‘H20’만 판매하고 있다. H200은 H20보다 AI 시스템 훈련에서 6배 이상 뛰어난 것으로 평가받는다. 미국은 그간 보수 진영을 중심으로 중국에 고성능 칩을 수출할 경우 군사적으로 이용돼 안보가 위협받을 것이라며 반대해 왔다. 그럼에도 트럼프 대통령이 수출을 결정한 것은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 설득이 통한 것으로 보인다. 황 CEO는 ‘엔비디아 칩의 중국 수출을 막으면 화웨이 같은 중국 기업만 이득을 본다’는 취지로 트럼프 대통령을 설득한 것으로 알려졌다. 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회담을 계기로 미중 갈등이 해빙 모드에 돌입한 것도 트럼프 대통령이 H200 수출을 결심한 배경이 됐을 것이란 분석이다. 다만 트럼프 대통령도 미국 내 반발을 우려한 듯 엔비디아의 가장 최신 칩인 ‘블랙웰’과 내년에 출시될 예정인 ‘루빈’에 대해선 “거래 대상이 아니다”라고 선을 그었다. 블랙웰은 H200보다 AI 시스템 훈련에서 1.5배, 추론 작업은 5배 빠른 성능을 갖췄다. 트럼프 대통령은 또 엔비디아가 중국에 H200을 판매해 얻은 수익의 25%를 세금으로 거두겠다며 “이 정책은 미국의 일자리를 지원하고 제조업을 강화하는 동시에 납세자들에게도 도움이 될 것”이라고 강조했다. 하지만 미국에선 여전히 반대 목소리가 거세다. 하원 중국 특별위원장인 공화당 존 물레나(미시간) 의원은 로이터통신에 보낸 성명에서 “중국이 이 칩을 사용해 군사력과 감시 능력을 강화할 것”이라며 “중국이 기술을 훔쳐 칩을 대량생산하고 엔비디아를 경쟁자로 몰아내려 할 것”이라고 우려했다. 미 싱크탱크 ‘진보연구소’(IFP)의 앨릭스 스탭은 AFP통신에 이번 결정을 “엄청난 자살골”이라고 평가했다. 당장은 세계 시가총액 1위 기업 엔비디아의 독주 체제가 한층 확고해질 전망이지만 엔비디아 등에 ‘올라탄’ 중국의 추격이 더욱 거세질 수 있다는 점에서 다른 글로벌 빅테크들에는 부담으로 작용할 수 있다. 오픈AI와 구글, 메타 등 미국 테크기업들은 이번 결정에 촉각을 곤두세우고 있다. 올해 초 ‘딥시크’가 저가 칩을 이용해 챗GPT에 버금가는 생성형 AI 모델을 개발하는 등 중국은 이미 상당한 수준의 역량을 입증했기 때문이다. 특히 중국 정부의 막대한 보조금과 저렴한 전력 인프라가 고성능 칩과 결합할 경우 중국 AI 산업의 추격 속도가 한층 빨라질 것으로 보인다. 바이든 정부 시절 백악관 기술 및 보안 담당관을 지낸 에런 바트닉 컬럼비아대 자문은 “H200 판매 승인 조치가 중국의 반도체 역량을 크게 향상시킬 것”이라고 월스트리트저널(WSJ)에 밝혔다. 다만 중국 정부가 H200을 수입하더라도 자국 반도체 산업 보호를 위해 할당량을 설정할 수 있을 것이라는 전망도 나온다. 앞서 시 주석은 H20에 대해선 사용을 자제하고 화웨이 등 국산 칩을 쓰라고 종용했다. 중국은 미중 협력이 중요하다는 원론적 입장을 밝혔다. 궈자쿤 중국 외교부 대변인은 9일 정례 브리핑에서 나온 관련 질문에 즉답하지 않고 “중국은 중미가 협력을 통해 호혜 윈윈을 실현해야 한다고 일관되게 주장해 왔다”고 말했다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 중국에 닫아걸었던 빗장을 풀고 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 칩 ‘H200’ 수출을 허용했다. 중국 AI 기업이 미국 글로벌 테크를 빠른 수준으로 따라잡고 있는 가운데 고성능 칩까지 손에 넣게 될 경우 미중 AI패권 경쟁이 한층 치열해질 것으로 관측된다. 엔비디아에 메모리를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 우리 반도체 기업엔 호재가 될 전망이다. 트럼프 대통령은 8일(현지시간) 트루스소셜을 통해 “시진핑 중국 국가주석에게 엔비디아의 H200 제품 수출을 허용할 것이라고 통보했다”며 “시 주석도 긍정적인 반응을 보였고, (엔비디아가 중국에 판매한) 수익의 25%는 미국 정부에 지급될 것”이라고 밝혔다. 미국은 조 바이든 정부 시절부터 중국에 고성능 칩 수출을 통제하고 성능이 떨어지는 ‘H20’만 판매하고 있다. H200은 H20보다 AI 시스템 훈련에서 6배 이상 뛰어난 것으로 평가받는다. 미국은 그간 보수진영을 중심으로 중국에 고성능 칩을 수출할 경우 군사적으로 이용돼 안보가 위협받을 것이라며 반대했다. 그럼에도 트럼프 대통령이 수출을 결정한 것은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 설득이 통한 것으로 보인다. 황 CEO는 ‘엔비디아 칩의 중국 수출을 막으면 화웨이 같은 중국 기업만 이득 본다’는 취지로 트럼프 대통령을 설득한 것으로 알려졌다. 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회담을 계기로 미중 갈등이 해빙모드에 돌입한 것도 트럼프 대통령이 H200 수출을 결심한 배경이란 분석이다. 다만 트럼프 대통령도 미국 내 반발을 우려한 듯 엔비디아의 가장 최신 칩인 ‘블랙웰’과 내년에 출시될 예정인 ‘루빈’에 대해선 “거래 대상이 아니다”고 선을 그었다. 블랙웰은 H200보다 AI 시스템 훈련에서 1.5배, 추론 작업은 5배 빠른 성능을 갖췄다. 트럼프 대통령은 또 엔비디아가 중국에 H200을 판매해 거둔 수익의 25%를 세금으로 거두겠다며 “이 정책이 미국의 일자리를 지원하고 제조업을 강화하며 납세자들에게도 도움이 될 것”이라고 강조했다. 하지만 미국에선 여전히 반대 목소리가 거세다. 하원 중국 특별위원장인 공화당 존 무레나(미시간) 의원은 로이터통신에 보낸 성명에서 “중국이 이 칩을 사용해 군사력과 감시 능력을 강화할 것”이라며 “중국이 기술을 훔쳐 칩을 대량 생산하고 엔비디아를 경쟁자로 몰아내려 할 것”이라고 우려했다. 미 싱크탱크 ‘진보연구소’(IFP)의 알렉스 스탭은 AFP 통신에 이번 결정을 “엄청난 자살골”이라고 평가했다. 당장은 세계 시가총액 1위 기업 엔비디아의 독주 체제가 한층 더 확고해질 전망이지만, 엔비디아 등에 ‘올라탄’ 중국의 추격이 더욱 거세질 수 있다는 점에서 다른 글로벌 빅테크들에게는 부담으로 작용할 수 있다. 오픈AI와 구글, 메타 등 미국 테크들은 이번 결정에 촉각을 곤두세우고 있다. 올해 초 ‘딥시크’가 저가 칩을 이용해 챗GPT에 버금가는 상생형 AI 모델을 개발하는 등 중국이 이미 상당한 수준의 역량을 입증했기 때문이다. 특히 중국 정부의 막대한 보조금과 저렴한 전력 인프라가 고성능 칩과 결합할 경우 중국 AI 산업의 추격 속도가 한층 빨라질 것으로 보인다. 다만 중국 정부가 H200을 수입하더라도 자국 반도체 산업 보호를 위해 할당량을 설정할 수 있을 것이란 전망도 나온다. 앞서 시 주석은 H20에 대해선 사용을 자제하고 화웨이 등 국산 칩을 쓰라고 종용했다. 이에 황 CEO는 H200 수출이 허용돼도 중국이 받아들일지 “알 수 없다”고 말한 바 있다. 바이든 정부 시절 백악관 기술 및 보안 담당관을 지낸 에런 바트닉 컬럼비아대 자문은 “H200 판매 승인 조치가 중국의 반도체 역량을 크게 향상시킬 것이고, 미국은 수출을 허용한 대가로 별다른 성과를 거두지 못한 것으로 보인다”고 월스트리트저널(WSJ)에 말했다.

서울시의회 의원연구단체 ‘서울 미래 일자리 연구회’(대표의원 이종배)가 주관하는 ‘AI 시대 일자리 위기, 서울은 어떻게 대응할 것인가‘ 토론회가 지난 8일 서울시의회에서 개최됐다. 이날 토론회는 정책심AI 기술 확산이 노동시장에 미치는 영향을 분석하고, 특히 서울의 특수한 경제 구조와 청년층 고용 불안정 심화에 대한 선제적 정책 대응 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 토론회는 이효원 서울시의원이 사회를 맡아 진행했다. 이종배 의원은 개회사를 통해 “AI 시대의 변화는 예측이 어려운 만큼 10년, 20년 뒤를 내다보는 전문가들의 고견이 필요하다”며 “오늘 논의가 시민과 지자체가 함께 미래를 준비하고 서울의 경쟁력을 높이는 데 중요한 출발점이 되길 바란다”고 밝혔다. 이어 김형재 서울시의회 정책심의위원장은 축사를 통해 “AI 시대의 일자리 위기는 서울시가 반드시 선제적으로 대비해야 할 과제”라며 “오늘 논의될 전문가들의 진단과 해법을 시정 정책에 적극 반영해 시민의 삶의 질 향상으로 이어지길 기대한다”고 말했다. 발표자 장지연 한국노동연구원 연구위원은 AI 시대 일자리 소멸에 대한 우려는 과거 새로운 기술이 등장할 때마다 반복되어 온 현상이라며, “당분간 고용 총량을 걱정할 타이밍은 아닌 것 같다”고 진단했다. 그러나 마부가 운전기사가 될 수 없는 것처럼 AI가 대체하는 루틴한 직무 종사자들에게 미치는 영향은 불균등하게 나타날 것이라고 지적했다. 또한 AI는 직업 전체가 아닌 직무를 대체하며, 상대적으로 단순 직무로 구성된 일자리는 자동화될 가능성이 높지만, 일부 직무만 대체되어 생산성을 높이는 증강 일자리도 나타날 것이라고 전망했다. 다만 AI 노출도가 높은 직종에서 청년층 고용이 현저하게 감소하는 현상이 관찰되기 시작했으며, 이는 경험이 많은 시니어에게 유리하고 신규 진입 청년에게 불리한 국면으로 이어지고 있다고 분석했다. 김덕환 서울시 일자리정책과장은 서울시의 일자리 정책 방향에 대해 실무 중심의 AI 인재 양성에 집중해야 할 시점이라며, 청년취업사관학교와 AI 허브를 통한 인재 양성 계획을 밝혔다. 2030년까지 AI 인재 1만명 양성, 취업률 80% 달성을 목표로 하며, 글로벌 빅테크 전담 캠퍼스 확대, 지역산업 거점별 특화과정 운영, 인턴십 프로그램 도입 등을 통해 교육 체계를 강화할 계획이라고 했다. 김묵한 서울연구원 경제혁신연구실장은 서울은 서비스업 비중 90% 이상의 경제 구조와 전국 대학생의 50% 이상이 거쳐 가는 특성으로 인해 AI 전환의 영향을 가장 빠르고 크게 받을 것이라고 진단했다.또한 신입부터 경력을 쌓아 전문가로 성장하는 기존 커리어 개발의 기본 전제가 깨질 수 있다는 점을 가장 큰 문제로 짚으며, 장기적인 인력 수급을 위한 사회적 합의 및 공공의 지원책 마련이 시급하다고 강조했다. 강은애 서울시 여성가족재단 여성가족정책팀장은 AI 전환이 성별, 계층, 숙련도에 따라 불균등하게 영향을 미치므로, 여성, 고령층, 저숙련 노동자 등 고용 약자의 안정 방안을 강화해야 한다고 주장했다. 핵심 인재 양성과 더불어 모든 시민의 AI 기본 역량 보장을 위한 직업 교육 확대가 필요하며, AI 인재 양성 과정에서 성별 균형을 고려한 정책 도입을 제안했다. 토론을 주재한 이종배 의원은 청년층의 구직난과 기업의 AI 인력 부족 같은 미스매칭 현상은 “기업이 요구하는 AI 활용 능력 수준을 청년들이 아직 갖추지 못했기 때문”이라고 분석한 의견에 공감을 표했으며 “AI가 출현함으로써 일자리가 감소되는 면도 있지만, AI를 이용해 일자리를 창출할 수 있는 분야도 있을 것”이라며, 서울시가 이러한 창의적인 일자리를 적극적으로 발굴해야 한다고 강조했다. 마무리 발언을 통해 이 의원은 “사라지는 일자리는 예측되지만, 새로 생기는 일자리는 지금 예측이 거의 불가능하다”는 장지연 연구위원의 발언을 언급하며 “서울시는 단기 전망에 의존하지 말고, 고용 변화 모니터링 체계와 촘촘한 재교육 시스템을 갖춰야 한다”고 강조했다.

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.

산업통상부는 5일 휴머노이드 로봇 관련 반도체 시장에서 영향력이 커지고 있는 Arm과 ‘한국 반도체·인공지능(AI) 산업 강화’를 위한 양해각서(MOU)를 체결하고, 국내 반도체 인력 1400명 양성에 나선다고 밝혔다. 이번 MOU는 이재명 대통령과 소프트뱅크 손정의 회장, 르네 하스(Rene Haas) Arm 최고경영자(CEO) 간 회담을 계기로 한국과 소프트뱅크·Arm 간 협력을 강화하기 위해 추진됐다. 산업부와 Arm은 ▲산업 맞춤형 인재 양성(1400명) ▲기술 교류 및 생태계 강화 ▲대학 간 연계 확대 ▲연구개발(R&D) 등 네 가지 분야에서 협력을 강화한다. 양측은 후속 논의를 위한 워킹그룹을 설립해 세부 추진 방안을 구체화할 계획이다. 산업부는 ‘Arm 스쿨(가칭)’ 프로그램을 운영해 2030년까지 반도체 전문 인력 약 1400명을 양성하고, 팹리스·파운드리 등 시스템 반도체 산업의 경쟁력 제고에 활용한다는 방침이다. Arm은 애플·구글·마이크로소프트(MS) 등 전세계 빅테크 및 삼성·엔비디아·퀄컴 등 반도체 기업들이 의존하는 세계 최고의 컴퓨터 설계 플랫폼이다. 김정관 장관은 “이번 양해각서를 통해 우리 AI 반도체 산업의 미래를 책임질 핵심 인력 육성 기반을 마련했다”며 “향후 AI 시대에 대비해 세계 최고 수준의 글로벌 기업들과 협력 기반을 구축하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.

내년 한국의 전체 수출액이 7110억 달러(약 1047조 5000억원)에 이를 것이란 전망이 나왔다. 무역수지도 올해보다 흑자 폭이 확대되는 등 수출 성장세가 계속될 것으로 예측됐다. 한국무역협회 국제무역통상연구원이 5일 발간한 ‘2025년 수출입 평가 및 20206년 전망’ 보고서에 따르면 내년 수출은 올해보다 1.0% 상승한 7110억 달러로 분석됐다. 올해 수출은 지난해보다 3% 상승한 7040억 달러로 사상 최초로 7000억 달러를 돌파할 것으로 전망됐다. 연구원은 한국 수출을 견인하고 있는 반도체가 올해보다 5.9% 증가한 1800억 달러에 달할 것으로 예상했다. 반도체는 올해 인공지능(AI) 중심의 수요가 견고하고, 메모리 가격의 상승으로 사상 최대치를 경신했다. 지난달까지 올해 반도체 누적 수출액은 1526억 달러로, 이미 지난해 세운 역대 최대 수출액 1419억 달러를 넘어섰다. 내년에도 빅테크 기업들의 AI 관련 투자와 메모리 가격 상승이 지속되면서 수출 증가세가 지속될 전망이다. D램(DDR4 8Gb)는 올해 4분기 7.50 달러에서 내년 2분기 9.40 달러로 상승할 것으로 예측됐다. 일반기계도 올해보다 2.8% 증가한 481억 달러로 예측됐다. 미국 관세 압박과 중국발 수요 감소 등 하방압력이 지속되지만, 해외 산업설비 관련 수주와 원자재가 및 물류비 안정으로 소폭 반등이 예상된다. 무선통신기기(5.4%), 디스플레이(2.9%), 가전(1.4%), 컴퓨터(7.8%) 등 정보통신기술(ICT) 산업은 전반적인 성장세를 보일 것으로 봤다. 반면 자동차 수출은 올해보다 1.0% 감소한 712억 달러로 전망됐다. 한국산 미국향 자동차 관세가 25%에서 15%로 인하돼 불확실성이 제거됐지만, 기저효과와 점진적인 미국 현지 생산 확대로 소폭 약세를 보일 것으로 분석됐다. 현재 50% 고율 관세를 적용받고 있는 철강도 2.0% 감소한 296억 달러를 기록하며 관세 여파가 지속될 것으로 봤다. 내년 수입은 0.5% 증가한 6330억 달러, 무역수지는 780억 달러 흑자로 3년 연속 흑자를 기록할 것으로 전망됐다. 장상식 원장은 “한미 협상을 계기로 대미 수출 여건이 상당 부분 개선됐지만 내년 글로벌 교역 성장세가 매우 제한적”이라며 “미국 중간선거, 미국·멕시코·캐나다 협정(USMCA) 개정 가능성 등 여전히 복합적인 불확실성이 산재한 만큼 중동·아세안 등으로 수출시장을 다변화하고 K-콘텐츠 및 소비재를 중심으로 수출 저변을 지속적으로 확대해 나가야 한다”고 강조했다.

대규모 데이터센터 등 인프라 구축삼성SDS 시작으로 파트너 늘릴 듯 한국 30% 번역 등 업무 활용도 주목“경제적 가치 창출되는 현장은 기업AI 전환 돕는 최적의 파트너 될 것” 구글의 제미나이3.0 출시로 선두 지위를 위협받으며 ‘코드 레드’(비상 경영 상황)를 선언한 오픈AI가 삼성·SK와의 협력을 기반으로 한국에서 AI 인프라 구축에 속도를 내는 등 돌파구 마련에 나서고 있다. 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데 인구 당 유료구독 비율 세계 1위인 한국을 핵심 파트너이자 전략 시장으로 규정하고 기업용 AI 확산과 기술 고도화에 힘을 싣는 모습이다. 오픈AI 코리아는 4일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 기자간담회를 열고 국내 기업 협력 전략과 스타게이트 프로젝트 진행 현황을 설명했다. 부임 후 첫 공식 행사에 참석한 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 “경제적 가치가 창출되는 곳은 기업 현장”이라며 “오픈AI 코리아가 국내 기업의 AI 전환을 돕는 최적의 파트너가 되겠다”고 말했다. 김 대표는 이날 삼성·SK와 함께 추진 중인 ‘한국형 스타게이트’ 프로젝트의 최근 논의 내용을 공개했다. 스타게이트는 오픈AI가 차세대 초거대 모델을 훈련하기 위해 추진하는 대규모 데이터센터·AI 인프라 구축 프로그램으로, 전 세계 파트너와 협력해 컴퓨팅 자원을 확보하는 방식으로 진행 중이다. 그는 “현재 두 건의 스타게이트 프로젝트를 진행하고 있으며, 이번 주에 스타게이트 본사 팀이 방한해 삼성과 SK를 직접 만났다”고 밝혔다. 다만 투자 규모나 일정은 “아직 초기 조율 단계”라며 구체적 언급을 피했다. 김 대표는 “오픈AI는 빅테크가 아닌 만큼 전 세계에서 인프라를 확보하는 방식으로 접근하고 있으며 오라클·소프트뱅크 등과 협력하고 있다”고 설명했다. 한국형 스타게이트 프로젝트는 단순히 데이터센터 구축에 그치지 않는다. 삼성전자는 고성능·저전력 메모리(HBM) 공급을, 삼성SDS는 데이터센터 설계·운영을, 삼성물산·삼성중공업은 해상 설치형 플로팅 데이터센터 개발을 맡는 등 그룹 차원의 협력이 이어지고 있다. SK하이닉스는 오픈AI에 공급할 HBM 생산 능력을 대폭 확충하고 있으며, SK텔레콤 역시 서남권에 오픈AI 전용 데이터센터 구축을 논의 중이다. 김 대표는 “포항 프로젝트와 해상 데이터센터 역시 계획대로 검토가 진행되고 있다”며 “컴퓨팅 수요가 급증하는 만큼 한국에서도 인프라 확보가 중요하다”고 말했다. 오픈AI는 동시에 기업 고객 지원 체계도 강화하고 있다. 김 대표는 “삼성SDS가 이달 중 오픈AI의 첫 공식 채널 파트너로 계약을 마무리할 예정”이라고 말했다. 오픈AI는 이날 한국의 챗GPT 활용 데이터도 공개했다. 한국은 인구 대비 챗GPT 유료 구독 비율이 세계 1위이며, 문서 작성·번역 등 업무 목적 활용 비율(29%)이 가장 높았다. 이는 건강·생활 정보 등 일상적 활용 비중이 큰 글로벌 평균과는 다른 양상으로, 오픈AI가 한국을 기업용 AI 확산의 테스트베드로 판단하는 근거다. 글로벌 챗GPT 일일 메시지는 1년 만에 약 6배로 증가했다.

‘코스피 5000’ 담론이 여전히 뜨겁다. 1, 2차 상법 개정에 이어 자사주 소각 의무화, 배당소득 분리과세 추진 등 정부의 일관된 관련 정책들이 기대감도 높인다. 하지만 이 지점에서 우리는 차분히 질문해야 한다. 코스피 5000이 경제정책의 궁극적 목표일까. 답은 자명하다. 그것은 지속 성장하는 경제와 투명한 시장이 만들어 내는 결과물일 뿐 본질은 아니다. 한국 경제는 지금 역사적 기로에 서 있다. 잠재성장률은 1% 후반대로 내려앉았고, 구조개혁을 위한 골든타임은 빠르게 흘러가고 있다. 지난 반세기 이상 유효했던 요소 투입형 추격 경제 패러다임은 한계에 봉착했다. 자본과 노동을 더 투입해 양적으로 성장하던 시대가 종언을 고하고 있다는 의미다. 이제 우리에게 필요한 것은 ‘총요소생산성’(TFP) 혁명을 통한 선도형 경제로의 대전환이 아닐까. 하지만 최근 정책당국과 시장이 요구하는 강력한 주주환원 드라이브에는 간과해선 안 될 ‘구조적 함정’이 도사리고 있다. 물론 소수주주들의 요구는 그동안 한국 기업들이 쌓아 둔 비효율적 유보금의 효율화 관점에서 일리가 있다. 문제는 재원이 한정된 상황에서 주주환원과 미래 투자는 현실적 상충 관계에 놓이기 쉽다는 점이다. 소수주주 권리가 강해질수록 경영진은 불확실성이 큰 혁신적 연구개발이나 모험 투자 대신 당장의 지표를 개선할 선택지에 안주하기 쉽다. 확실한 단기 성적표가 그들의 임기 연장에 유리한 까닭이다. 이는 앞서 언급한 TFP 혁명을 위한 도전을 위축시켜 결국 한국 경제를 ‘확대 성장’이 아닌 ‘축소 균형’의 늪으로 이끌 위험이 있다. 성장 기대는 한국 경제의 체질 혁명에서 출발한다. 하지만 한국의 TFP 증가율은 지난 수십년간 하락 추세를 보여 왔다. 경제 발전 단계는 선진국 문턱을 넘었으나 규제와 기업문화, 혁신성과 자원배분 시스템은 추격형 시절의 관성에 머물러 있기 때문이다. 그 증거는 명백하다. 지난 10여년간 미국 증권시장은 빅테크 중심 신생 혁신 기업들이 시총 상단을 차지하며 판을 바꿨다. 하지만 우리 증시는 여전히 소수의 전통 제조업 기반 재벌 기업들이 그 자리를 지키고 있다. 창조적 파괴가 부재하고 역동성이 멈춘 ‘고인 물’ 경제라는 방증이다. TFP 혁명의 방향은 명확하다. 반도체·자동차·배터리 등 한국의 주력 제조업은 막대한 자본 투입이 필수적이라 소프트웨어 기반의 미국 빅테크 대비 자본 효율성과 확장성에 물리적 한계가 존재한다. 그러나 축적된 우리의 제조 역량은 인공지능(AI) 시대의 핵심 자산이다. AI 혁명은 결국 데이터센터와 피지컬 AI 등 견고한 하드웨어 토대 위에서 완성도를 높이기 때문이다. ‘제조업의 서비스화’도 부가가치 제고의 관건이다. 테슬라가 자동차에 자율주행 데이터와 구독 모델을 결합했듯 하드웨어에 AI를 이식해 부가가치를 극대화하는 것, 이것이 우리 제조업이 추격형을 넘어 선도형으로 진화하기 위한 첫 번째 열쇠다. 두 번째 성장 동력은 ‘녹색 대전환’이다. 저탄소 제조 역량은 2030년대 미래의 미덕이 아니라 시장 진입을 결정짓는 ‘생존 면허’다. 유럽의 탄소국경조정제도(CBAM)와 글로벌 고객사들의 RE100 요구를 충족하지 못하면 글로벌 공급망에서 퇴출당하는 것은 시간문제다. 따라서 녹색 전환을 단순한 비용으로 치부해선 안 된다. 오히려 이는 탄소 장벽을 넘어 고부가가치 시장을 선점하고 후발 주자들의 추격을 따돌리는 ‘기술적 해자’를 구축하는 과정으로 봐야 한다. 이 거대한 전환은 민간의 고군분투만으로는 불가능하다. 정부의 과감한 구조개혁이 필수다. 노동시장 개혁, 규제 혁파, 교육 혁명 등을 통해 자본과 인재가 낡은 산업에서 신산업으로 흐르도록 물꼬를 터야 한다. 고통스럽더라도 대한민국 경제의 ‘운영체제’(OS)를 완전히 갈아엎어야 한다. 골든타임의 초침 소리가 귓가를 때린다. 류영재 서스틴베스트 대표

세계 각국 데이터센터 유치에 사활美, 연방·주정부 차원 인센티브 지원 中, 8개 지역 매년 70조원 이상 투입2030년 전력 소비량 2배 증가 전망냉각용수 소요량 114% 늘어 12억㎥주요 인프라 놓고 주민과 분쟁 우려 전 세계가 인공지능(AI) 패권 경쟁에 돌입하면서 경쟁의 무게추가 ‘데이터센터’로 옮겨가고 있다. AI 모델을 학습시키는 연산력 확보가 국가 경쟁력을 좌우하는 단계에 이르자 미국, 중국을 비롯한 주요국들은 앞다퉈 AI 데이터센터 건설·투자에 뛰어들고 있다. 그러나 거대한 용량의 전력·물을 소비하는 데이터센터의 확장은 지역 사회와 환경에 극적인 영향을 끼치고, 전력망·수자원 정책, 사이버 안보 등을 둘러싼 갈등과 대응도 과제로 떠올랐다. 글로벌 신용위험 관리그룹 코페이스에 따르면 글로벌 데이터센터 용량은 오는 2030년 130GW(1GW는 원전 1기 설비 용량)로, 지난해 대비 2.3배 급증할 것으로 예상된다. 구글, 메타, 엔비디아, 아마존 등 빅테크들은 본거지인 미국은 물론 전 세계 허브 지역에서 데이터센터 투자 경쟁을 벌이고 있다. 구글은 미 텍사스주에 400억 달러(약 58조원)를 들여 데이터센터 3곳을 신설하는 것 외에 핀란드에 11억 달러, 말레이시아에 20억 달러를 투자한다고 최근 밝혔다. 마이크로소프트(MS)는 지난 9월 영국에 300억 달러 규모 AI 인프라 투자 계획을 발표했다. 반도체기업 엔비디아도 데이터센터 운영에 직접 나서며 오픈AI와의 파트너십을 통해 최대 1000억 달러를 투자, 10GW 규모 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 데이터센터의 ‘핫 스폿’(투자 지역)으로 떠오른 버지니아주 북부를 비롯해 캘리포니아·텍사스·애리조나·인디애나 등 미국 지역과 중국 베이징·내몽고·광둥 지역, 말레이시아, 인도, 중동 등은 주요 투자 지역으로 떠오르고 있다. 기업들과 별개로 각국 정부 역시 저마다 데이터센터 유치에 사활을 걸고 있다. 미국은 연방·주 정부 차원 세제·인센티브 지원을 내걸고 있고, 이에 맞선 중국은 강력한 국가 주도 보조금, AI 칩 내수화 추진을 양대 축으로 경쟁한다. 유럽연합(EU), 싱가포르는 에너지·물소비 효율성 지침 등 ‘그린(green) 요건’을 충족하는 시설에 우대 정책을, 인도는 원스톱 인허가 등을 제공하고 있다. 특히 중국 정부는 AI 데이터센터를 ‘전략 인프라’로 지정해 국가 차원의 자금·전력·세제 지원을 아끼지 않고 있다. 동부 지역 데이터를 전력자원이 풍부한 서부로 옮겨와 처리하는 디지털 인프라 전략인 ‘동수서산(東數西算) 프로젝트’를 통해 전국 8개 지역에 데이터센터를 집중 배치하고자 매년 70조원 이상을 쏟아붓고 있다. 로이터통신에 따르면 중국은 최근 국가 자금이 투입된 신규 데이터센터에 자국산 칩만 사용하도록 의무화하는 지침까지 내렸다. 그러나 데이터센터의 급속한 확장은 방대한 전력망 사용, 냉각용수·토지 접근성, 데이터 주권, 사이버 안보 등 제약에도 직면하고 있다. 국제원자력기구(IEA) 올해 보고서에 따르면 전 세계 데이터센터 전력 소비량은 지난해 약 460TWh에서 2030년 약 945TWh로 2배 넘게 증가할 전망이다. 데이터센터의 냉각용수 소요량 역시 지난 2023년 약 5억 6000㎥에서 2030년 12억㎥로 114% 증가할 것으로 예상된다. 실제로 미 금융정보 업체 인베스터 옵서버에 따르면 지난 2020년에서 올해까지 약 5년간 미국 전체 전기요금은 평균 34% 포인트 상승한 것으로 나타났다. 데이터센터가 몰려있는 버지니아·텍사스·캘리포니아주의 경우 31~64% 포인트까지 인상됐다. 연료 가격 변동과 기후재해 대응, 노후 송전설비 보수, 탄소세 등이 함께 작용한 결과이긴 하나 데이터센터 건설 역시 전기요금 인상의 한 요인이라는 지적이다. 애리조나주와 캘리포니아 베이 에어리어 지역은 가뭄 지역임에도 불구하고 대규모 시설이 잇따라 들어서며 주민과의 물 분쟁이, 텍사스는 송전망 안정성, 인디애나는 환경영향평가 등이 지역사회 갈등 요인으로 떠오른 상황이다. 또 각국이 국가 안보·전력·군사·의료·항공 등 중요 인프라를 클라우드 기반으로 전환하면서 데이터센터에 대한 공격·해킹 등이 국가 마비와 직결될 위험성도 한층 커졌다. 데이터 주권에 대한 국가 간 갈등도 가시화되는 추세다. EU와 인도·사우디·중국 등은 모두 국내 데이터센터 건설에 ‘해당 국가 내 저장(Localization)’ 조건을 제시하고 있다. 이는 외국 기업이 데이터센터를 건설한 뒤 자국민 정보를 해외로 전송하거나, 본국 정부가 법적으로 접근할 가능성이 있기 때문이다. 데이터센터가 각국의 미래 경쟁력을 좌우할 전략 인프라로 떠오른 반면 전력·상수원 고갈과 확장 비용, 주민 반발, 환경 영향 등이 중첩되며 이를 다룰 각국 정부·지자체의 조정 능력 역시 절실해질 전망이다.

AI 에이전트 스타트업 젠스파크(Genspark)가 2억 7,500만 달러의 시리즈 B 투자를 유치하며, 기업 가치 12억 5천만 달러를 달성, 실리콘밸리 AI 에이전트 기업 중 처음으로 유니콘 기업에 공식 등극했다. 이례적인 성장 속도와 기술력, 그리고 자율 실행 기반의 AI 워크스페이스 플랫폼으로 젠스파크는 전 세계 사용자들과 기업들의 주목을 받고 있다. 이번 투자 라운드에는 Salesforce, Zoom, Box 등 세계적인 SaaS 성공 사례를 이끈 실리콘밸리의 대표 벤처캐피털 Emergence Capital Partners를 비롯해, SBI Investment, LG Technology Ventures, Pavilion Capital, Uphonest Capital 등이 참여했다. 기존 투자사들도 전원 참여해 후속 투자에 나섰다. 청약이 초과될 정도로 뜨거운 관심을 받은 이번 투자는 단순한 기대감을 넘어 젠스파크의 기술과 시장성을 입증하는 계기로 평가된다. 젠스파크의 가파른 성장세도 주목받는다. 단 5개월 만에 연환산 매출 5천만 달러를 돌파하며, 현재 AI 시장 내 가장 빠른 성장 곡선을 그리고 있는 기업 중 하나다. 특히 AI 워크스페이스 시장에서 구글, 마이크로소프트 등 기존 빅테크를 위협하는 혁신 기업으로 부상하며, 시장의 판도 자체를 바꾸고 있다는 평가를 받는다. 젠스파크가 이번에 정식 출시한 Genspark AI 워크스페이스는 기존 AI 보조 도구들과의 결정적인 차별성을 지닌다. 해당 플랫폼은 사용자가 일일이 단계를 지시하지 않아도, 고수준의 목표만 설정하면 복잡한 작업을 자동으로 완성해내는 ‘Autopilot(자동조종 모드)’ 기반이다. 단순히 업무를 돕는 AI가 아니라, 실질적인 결과물을 자동으로 만들어내는 자율 실행형 AI 에이전트라는 점에서 새로운 카테고리를 개척했다. 특히 Genspark는 자체 개발한 ‘Mixture-of-Agents’ 시스템을 통해 30개 이상의 선도 AI 모델(GPT, Claude, Gemini 등)을 상황에 맞게 조율하고, 150개 이상의 자체 개발 툴과 20개 이상의 프리미엄 데이터셋을 활용한다. 이 모든 자원을 연결해 사용자의 단 하나의 지시만으로도 최종적인 비즈니스 결과물을 자동으로 도출하며, 기존 워크플로우 툴에서는 상상하기 어려운 수준의 업무 효율성을 제공한다. 이러한 기능은 실제 기업 현장에서 검증됐다. 한 상장 부동산 기업의 CFO는 “우리는 20개 이상의 AI 도구를 시도해봤지만, Genspark만이 이사회용 보고서에 바로 활용할 수 있을 만큼 완성도가 높았다”고 밝히며, 실질적인 업무 생산성 향상을 증명했다. 젠스파크는 Microsoft, Google, Meta, Pinterest 등 실리콘밸리 빅테크 출신 인재들이 공동 창업한 기업이다. CEO 에릭 징(Eric Jing)은 Bing 초기 멤버 출신으로, 직전 창업한 기업을 55억 달러 규모로 성장시킨 연쇄 창업가다. CTO 케이 주(Kay Zhu)는 Google에서 세계 최초로 딥 뉴럴 네트워크 기반 검색 랭킹 모델을 출시한 AI 전문가이며, COO 웬 상(Wen Sang)은 MIT 박사 출신으로 엔터프라이즈 SaaS 기업을 창업해 성공적인 엑싯을 이끈 바 있다. 에릭 징 CEO는 “전 세계 10억 명이 넘는 지식 노동자들은 반복적인 문서 작성과 데이터 작업에 많은 시간을 소모하고 있다”며 “Genspark는 이들에게 단순한 ‘도우미’가 아니라, 완성된 결과물을 직접 제공하는 자율 실행 AI 파트너가 될 것”이라고 강조했다. 이번 투자 유치와 유니콘 등극은 단순한 자금 조달을 넘어, 젠스파크의 전략적 비전과 기술 실행력이 결합된 결정적 전환점으로 평가된다. Genspark는 향후 Microsoft 365 Copilot이나 Google Gemini 같은 대형 플랫폼과 경쟁할 수 있는 진정한 대안으로서, 글로벌 AI 워크스페이스 시장에서 중심축 역할을 할 전망이다. 젠스파크에 대한 더 자세한 정보는 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.

중국 빅테크 기업 알리바바가 인공지능(AI) 기능과 디스플레이를 탑재한 스마트안경 판매를 시작했다. 지난 9월 세계 최초로 디스플레이 기반의 소비자용 스마트안경을 선보인 미국 메타플랫폼(메타)에 이어 ‘스마트폰을 잇는 차세대 기기’로 꼽히는 스마트안경에 도전장을 낸 것이다. 외신 등에 따르면 알리바바는 지난달 27일 중국 시장에 스마트안경 ‘쿼크 AI’를 공식 출시했다. 쿼크 AI는 두 가지 모델로 구성된다. 표준형인 S1은 3799위안(약 78만원), 저가 모델인 G1은 1899위안(약 39만원)부터 출발한다. 799달러(약 117만원)부터 시작하는 메타 제품과 비교하면 30~70% 저렴해 가격 경쟁력은 쿼크 AI가 더 높다. 쿼크 AI에는 알리바바가 자체 개발한 AI 챗봇 ‘큐웬’이 탑재됐다. 안경을 쓴 채 외국어로 된 메뉴판을 보면 실시간으로 번역되고, 회의나 강연 내용을 자동으로 요약하는 AI 회의록 기능, 가상 비서와의 질의응답 등을 이용할 수 있다. 안경에 장착된 카메라로 제품 사진을 찍으면 중국 알리바바 쇼핑 애플리케이션(앱)인 타오바오에서 해당 제품 가격을 표시해주기도 한다. 일단 중국에서 쿼크 AI 판매를 시작한 알리바바는 내년에 글로벌 판매를 진행할 계획이다. 스마트안경은 글로벌 빅테크가 스마트폰을 이을 차세대 정보기술(IT) 기기로 주목하는 분야다. 기존 스마트폰은 텍스트·음성을 입력해야 AI 기능을 활용할 수 있지만, 스마트안경은 카메라와 센서를 통해 사용자의 시야를 실시간으로 인식하고 AI 기능을 바로 쓸 수 있다는 점에서 더 유용할 것으로 전망된다. 구글·삼성전자가 스마트안경을 공동 개발 중이며, 아마존과 애플도 이르면 내년 말 제품을 출시할 것으로 보인다. 시장 조사 업체 옴디아에 따르면 내년까지 스마트안경의 세계 판매량은 1000만대를 넘어설 것으로 예상된다. 올해보다 2배 증가한 수치다.

여야의 반도체특별법 협상에서 업계 최대 숙원인 ‘주 52시간제 예외 조항’이 최후 쟁점이 됐다. 반도체 클러스터 지정, 인프라 국비 지원 등 각종 지원책이 추진된다지만 ‘사람이 일할 수 있게 해 달라’는 가장 절실한 요구가 난항에 빠진 것이다. 1년 넘게 논의하고도 핵심 쟁점을 조율하지 못한 정치권의 안이함이 국가 경쟁력의 발목을 잡고 있다. 인공지능(AI) 시대를 맞아 세계 반도체 시장은 초격차 경쟁의 복판에 서 있다. 미국은 연봉 10만 달러 이상 전문직에 근로시간 제한을 두지 않는 ‘화이트칼라 이그젬션’을 운용한다. 일본도 고소득 전문직의 노동시간 규제를 면제하는 ‘고도 프로페셔널’ 제도를 시행 중이다. 대만 TSMC는 24시간 3교대 연구 시스템을 운영하고, 미국 엔비디아는 주 7일 근무에 새벽 2시 퇴근이 일상이다. 중국 빅테크 기업들은 오전 9시부터 오후 9시까지 주 6일 근무하는 ‘996’ 관행 속에서 일한다. 정치권을 향해 이런 호소를 하는 것도 이제는 입이 아프다. 현행 탄력적 근로시간제는 최대 6개월 단위지만, 반도체 연구개발(R&D) 프로젝트 주기는 8개월에서 1년이다. 이에 업계에선 10개월 안팎의 집중 근무 후 장기 휴가를 보장하는 아이디어가 제시됐지만 여야 모두 제대로 살펴볼 기색이 없다. 경쟁국들이 총력전을 펼치는 마당에 첨단 R&D 인력까지 일률적 근로시간 규제로 묶어 두는 것은 자승자박을 넘어 자해나 다름없는 일이다. 정치권이 이런 인식이면 안 그래도 뒤처지는 한국의 산업 경쟁력은 뚝뚝 떨어질 수밖에 없다. 한국경제인협회는 최근 중국이 5년 뒤에 우리나라의 10대 수출 주력 업종을 모두 앞설 것이라는 경고를 내놨다. 현장에서는 철강, 일반기계, 이차전지, 디스플레이, 자동차 및 부품 등 5개 업종의 기업 경쟁력은 이미 중국에 추월당했다고 평가했다. 이대로 가다간 반도체, 전기전자, 선박, 석유화학, 바이오헬스 등 5개 업종마저 경쟁국에 전부 역전될 것이다. 정치권이 책임질 수 있나.

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.

구글이 선보인 생성형 인공지능(AI) ‘제미나이 3.0’이 글로벌 AI 시장의 판도를 뒤흔들고 있는 가운데, 국내에서는 삼성전자가 최대 수혜주가 될 것이라는 분석이 나온다. 제미나이 3.0은 지난 18일 공개된 이후 이미지 생성·편집과 추론 능력에서 경쟁 모델들을 압도하며 폭발적인 관심을 받고 있다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 제미나이 3.0 출시 뒤 “이제 우리가 (구글을) 쫓아가는 입장”이라고 평가했고, 일론 머스트 테슬라 CEO도 자신의 엑스(X) 계정에 “축하한다”는 글을 남기며 구글의 기술력을 인정했다. 특히 해당 모델이 구글의 자체 AI 반도체인 ‘텐서처리장치(TPU)’ 기반으로 구현되면서 연산 효율성을 극대화하고 비용을 획기적으로 낮췄다는 점이 성공 요인으로 분석된다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)에 의존하지 않고 자체 칩으로 오픈AI를 앞질렀다는 평가 속에 구글이 AI 산업 지형도를 다시 그릴 것이라는 전망도 나왔다. 블룸버그 통신 등 외신에 따르면 구글은 빅테크 기업들에 TPU 공급을 추진하고 있다. 페이스북 모회사 메타는 수십억 달러 규모의 TPU 도입을 논의 중인 것으로 알려졌다. 제미나이 3.0 흥행과 TPU 혁신에 힘입어 구글 모회사 알파벳의 주가도 가파르게 상승하고 있다. 25일(현지시간) 알파벳은 주당 323.64달러(약 47만4600원)로 거래를 마치며 제미나이 3.0 출시일(18일) 대비 13.57% 올랐다. 이 같은 흐름 속에 국내 증시에서는 삼성전자가 가장 큰 수혜를 입을 것이라는 분석이 나왔다. 삼성전자는 구글 TPU 설계 및 생산을 담당하는 브로드컴에 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 메모리 반도체를 공급하고 있다. 26일 KB증권은 TPU 생태계 확장의 최대 수혜주로 삼성전자를 꼽으며 투자 의견 ‘매수’와 목표주가 16만원을 유지했다. 김동원 KB증권 연구원은 “삼성전자는 북미 빅테크 기업들의 높은 메모리 공급 점유율을 기반으로 구글, 브로드컴, 아마존, 메타 등의 메모리 공급망 다변화 전략의 직접적 수혜가 기대된다”라고 밝혔다. 김 연구원은 “결국 엔비디아 GPU 의존도가 점차 축소될 전망”이라며 “엔비디아 집중에 따른 빅테크의 과도한 자본지출과 감가상각에서 불거진 AI 버블 우려는 향후 AI 생태계 다변화로 완화될 것”이라고 덧붙였다. KB증권은 내년 삼성전자의 영업이익이 전년 대비 108% 증가한 97조원에 달할 것으로 전망했다. 특히 올해 4분기 영업이익으로는 전년 대비 192% 증가한 19조원을 제시했다. 김 연구원은 “삼성전자는 브로드컴 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”라고 강조했다.

인공지능(AI) 주식을 두고 월가의 전설로 꼽히는 두 투자 대가가 정반대 선택을 했습니다. ‘오마하의 현인’ 워렌 버핏 버크셔 해서웨이 회장이 AI 기업에 수조 원을 투자한 반면, 영화 ‘빅쇼트’의 실제 모델인 마이클 버리 사이온자산운용 창업자는 AI 주식 가격 하락에 베팅해 시장의 관심이 집중되고 있습니다. 24일 투자 전문 매체 모틀리풀에 따르면, 미국 증권거래위원회에 최근 제출된 투자 내역서(13F)를 분석한 결과 버핏이 이끄는 버크셔 해서웨이가 구글 모회사 알파벳에 40억 달러(약 5조 8900억원) 이상을 투자했습니다. 반면 2008년 금융위기를 앞두고 주가 하락에 거금을 걸어 큰 수익을 거뒀던 버리는 엔비디아와 팔란티어 주식에 공매도 베팅을 했습니다. 버리가 운용하는 헤지펀드 시온자산운용은 3분기에 팔란티어와 엔비디아에 대한 풋옵션(주식을 특정 가격에 팔 수 있는 권리)을 총 11억 달러(약 1조 6200억원)어치 매수했습니다. 버리가 두 기업의 주가가 앞으로 떨어질 것이라고 보고 거액을 베팅했다는 뜻입니다. 버리, 팔라티어·엔비디아 하락에 대거 베팅버리가 팔란티어에 베팅한 이유는 주가가 지나치게 높다고 판단했기 때문입니다. 지난 19일 기준 팔란티어의 주가매출비율(P/S)은 107배에 달합니다. 이 회사가 1년간 벌어들이는 매출의 107배 가격으로 주식이 거래된다는 뜻입니다. 2000년대 초 ‘닷컴 버블’ 당시 마이크로소프트, 시스코, 아마존 같은 기업들도 이 비율이 30~50 수준이었습니다. 팔란티어는 그때보다 훨씬 높은 수준이니, 버리는 거품이 심하게 끼었다고 본 것입니다. 엔비디아에 대한 버리의 우려는 조금 다릅니다. AI 개발에 필수적인 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 관련 회계 처리가 장부상의 이익을 부풀렸다고 봤습니다. 예를 들어 어떤 회사가 GPU를 5년 동안 쓸 수 있다고 가정하면, 구매 비용을 5년에 나눠서 비용으로 처리합니다. 그런데 엔비디아는 1~2년마다 새로운 칩을 내놓기 때문에 실제 사용 기간은 2~3년에 불과할 수 있습니다. 버리는 기업들이 이런 방식으로 실적을 과장하고 있다고 의심합니다. 즉 기업들이 GPU 비용을 실제보다 길게 나눠서 처리하면, 매년 장부에 잡히는 비용이 줄어들고 이익은 더 크게 보이는데요. 이렇게 부풀려진 실적 덕분에 빅테크 기업들이 계속 엔비디아 GPU를 대량 구매할 여력이 있는 것처럼 보인다는 겁니다. 버핏의 선택은 알파벳…‘기술주 중 저렴’ 판단버핏은 1년 넘게 애플 등 기술주 비중을 줄여왔습니다. 그런데 3분기에 처음으로 AI 관련 기업인 알파벳에 투자했습니다. 알파벳의 주가수익비율(PER)은 28배로, 미국 대형 7대 기술주 ‘매그니피센트 7’(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존·메타·테슬라) 중 두 번째로 낮습니다. 버핏 입장에서는 다른 AI 기업에 비해 상대적으로 저렴하다고 판단한 것으로 보입니다. 버핏은 회계 처리 방식보다는 큰 그림을 보는 투자자로 알려져 있습니다. 꾸준히 이익을 내고 배당을 주는 튼튼한 기업에 장기 투자하는 전략을 고수해왔습니다. 서로 다른 투자 철학…향후 성과에 이목 집중결국 두 투자자의 차이는 투자 철학에서 비롯됩니다. 버리는 시장의 비정상적인 상황을 포착해 단기간에 수익을 내는 투자자에 가깝습니다. 반면 버핏은 좋은 기업의 주식을 사서 오래 보유하는 장기 투자자입니다. 버리가 AI 거품 붕괴에 베팅해 단기 수익을 올릴 수도 있습니다. 하지만 오랜 시간에 걸쳐 자산을 불리는 방식으로는 버핏의 전략이 더 검증된 방법이라는 평가가 나옵니다.

월가의 억만장자 투자자 스탠리 드러켄밀러가 움직였습니다. 지난 3분기, 그가 대규모 자금을 집중 투하한 곳은 빅테크 인공지능(AI) 3총사, 즉 아마존, 메타, 알파벳이었는데요. 하지만 시장은 뜨겁게 달아오른 만큼이나 위태로운 상황입니다. 미 증시 거품 붕괴론이 급속도로 확산하는 가운데 전문가들의 경고가 사방에서 터져 나오고 있죠. 투자의 시계가 공격에서 수비로 옮겨갈 채비를 하는 모습입니다. 22일(현지시간) 미국 투자전문매체 모틀리풀 보도에 따르면, 억만장자 투자자 스탠리 드러켄밀러는 3분기에 아마존, 메타, 알파벳 주식을 새로 매수했습니다. 전직 헤지펀드 매니저인 드러켄밀러는 현재 자신의 자금만 운용하고 있습니다. 그는 빅테크에 올인하지는 않았으며, 마이크로소프트와 브로드컴은 이미 손을 털고 나왔죠. 1. 아마존그런 드러켄밀러가 3분기에 가장 많이 매수한 주식이 바로 아마존입니다. 아마존은 AI 분야에서 조용히 승승장구하고 있는데요. 가장 큰 수익원은 클라우드 컴퓨팅 부문인 아마존웹서비스(AWS)입니다. 이 부문은 3분기 매출 증가율만 20%로 성장을 가속화하고 있습니다. 최근에는 오픈AI와 7년간 380억 달러(약 57조원) 규모의 계약을 체결했죠. 아마존은 AI로 전자상거래 효율과 광고 타겟팅을 개선하고 있는데요. 주가수익비율(PER)이 전통 소매업체인 코스트코와 월마트보다도 낮아 밸류에이션 측면에서 매력적이라는 평가입니다. 2. 메타메타도 AI의 혜택을 받고 있습니다. AI를 사용해 추천 알고리즘을 강화해 사용자 참여를 높이고 있는데요. 지난 분기 매출은 26% 증가했고 광고 노출 14%, 광고 가격 10% 상승했습니다. 최근에는 왓츠앱과 스레드에서 광고를 시작해 성장 잠재력이 크다는 평가입니다. 메타는 빅테크 주요 기업 중 주가가 가장 저렴한 편입니다. 애널리스트가 추정한 2026년 실적 대비 주가가 19.5배 수준으로 빅테크 중 가장 저렴합니다. 3. 알파벳알파벳은 AI로 수익을 낼 최고의 기업입니다. 클라우드 사업이 빠르게 성장하며 지난 분기 매출이 34%, 영업이익이 89% 급증했습니다. AI 모델과 10년간 개발한 텐서처리장치(TPU) 칩으로 경쟁 우위를 확보했습니다. 검색 사업도 AI 덕분에 15% 성장하며 탄탄한 경쟁력을 유지하고 있습니다. 유튜브 스트리밍 사업은 견고한 성장세를 보이고 있으며, 웨이모 로보택시, 양자컴퓨팅 등 장기적으로 수익을 낼 수 있는 성장 기회도 풍부합니다. 2026년 예상 주가수익비율 25배로 장기 투자 매력이 높습니다. 거품 붕괴 우려는 여전다만 미국 증시 거품 논란은 여전합니다. 거품 여부를 판단하는 대표적인 지표가 월가에서 가장 신뢰받는 S&P500의 쉴러 주가수익비율인데요. 일반적인 주가수익비율은 최근 1년간의 실적만 보는 반면, 쉴러 주가수익비율은 지난 10년간의 평균 실적을 물가상승률까지 반영합니다. 단기 실적에 속지 않고 주가가 정말 비싼지 저렴한지를 장기적 관점에서 판단하는 도구라는 뜻이죠. 1871년부터 S&P500의 쉴러 주가수익비율 평균은 17.31배였습니다. 하지만 최근 30년간은 인터넷과 저금리로 인해 평균보다 높은 수준을 유지해왔습니다. 10월 말 쉴러 주가수익비율은 41.20배로 정점을 찍었습니다. 이는 역사상 두 번째로 높은 수치이며, 유일하게 더 높았던 때는 닷컴 버블 직전(44.19배)이었습니다. 모틀리풀은 “지난 154년간 쉴러 비율이 30배를 넘은 경우는 현재 포함 6번이었는데, 이전 5번 모두 주가가 20~89% 급락했다”며 “역사가 반복된다면 벤치마크 지수가 최소 20% 하락할 것으로 예상되며, 기술주 비중이 높은 나스닥은 더 큰 폭으로 하락할 가능성이 있다”고 경고했습니다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 AI는 세계 경제의 중심으로 확실하게 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화와 관세, 그리고 고물가에도 여전히 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있습니다. 구글, 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크들이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 서로 경쟁적으로 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있고 이에 따라 GPU를 거의 독점적으로 제공하는 엔비디아의 실적 역시 하늘 높은 줄 모르고 치솟았습니다. 올해 3분기(엔비디아 회계연도로는 2026년 3분기) 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 우려를 불식시키고 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 이번 3분기에 엔비디아는 570억 달러라는 역대 최대 실적을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러, 순이익은 319억 달러로 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 블랙웰에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이고 데이터 센터를 위한 클라우드 GPU는 완판된 상태라고 설명했습니다. 그리고 다음 분기에는 650억 달러라는 매출 신기록을 수립할 것으로 내다봤습니다. 한동안 내려갔던 엔비디아 주가는 실적 발표를 기점으로 반등했습니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 거품론이 완전히 사라진 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 성장 동력인 것과는 별개로 현시점에서 기대할 수 있는 경제적 이득에 비해 너무 많은 ‘묻지마 투자’가 이뤄지고 있고 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 높게 형성되어 있다는 것이 거품론의 배경입니다. 사실 새로운 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 있어 왔습니다. 예를 들어 철도의 경우에도 19세기 후반 산업 초창기에는 큰돈을 벌 수 있다는 기대에 자금이 몰리면서 마구잡이로 철도가 건설됐고 결국 상당수는 파산했습니다. 또 20세기 초반에는 우후죽순처럼 자동차 회사가 생기면서 한때 미국 내 자동차 회사의 숫자가 거의 2000개에 이르렀던 적도 있습니다. 결국 상당수 회사가 문을 닫았고 회사의 숫자가 줄어들면서 20세기 중반에는 포드, 크라이슬러, GM의 3강 체재로 굳어지게 됩니다. 투자의 달인인 워런 버핏도 이 사례를 언급하면서 신기술에서 누가 승자가 될지 알기 어렵다는 점을 강조한 바 있습니다. 자동차의 중요성과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 돈을 건지지 못했습니다. AI 버블과 가장 비슷하게 거론되는 사례인 닷컴 버블 역시 마찬가지입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없지만, 그렇다고 모든 인터넷 기업들이 돈을 번 것은 아닙니다. 예를 들어 검색 엔진에서는 구글, 전자 상거래에서는 아마존, 운영체제에서는 마이크로소프트, 소셜 미디어에서는 메타 등이 최종 승자가 됐고 다른 경쟁자들은 대부분 몰락했습니다. 물론 승리한 기업들이 아닌 경쟁사에 투자한 상당수 투자자는 돈을 잃었습니다. AI의 중요성과 별개로 AI 버블론이 나오는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐이 일면서 GPU 가격을 포함해 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 비용이 치솟고 있는 가운데 닷컴 버블 때처럼 AI 서비스로 돈을 벌고 있는 기업은 사실 많지 않습니다. 따라서 역설적으로 GPU 가격이 치솟고 메모리 가격이 폭등하는 상황이 AI 버블을 터트릴 바늘이 될 수 있습니다. 그나마 구글이나 마이크로소프트, 아마존은 AI 덕분에 많은 직원을 해고할 수 있게 되어 수익성이 개선되긴 했지만, 아직은 유료 서비스로 대규모 AI 데이터 센터 비용을 감당할 수 있는 기업은 많지 않아 보입니다. 상당수 사용자가 무료 서비스를 이용하고 있기 때문입니다. 일반 소비자이든 기업이든 유료 사용자를 충분히 확보할 수 있는 기업은 사실 많지 않을 것입니다. AI는 이미 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 산업과 일자리에 엄청난 영향을 주겠지만, 지금 우후죽순으로 등장하고 있는 AI 서비스 상당수는 유료 고객을 충분히 확보하지 못해 결국 사라질 가능성이 높습니다. 그리고 산업이 성숙해진 다음 서로 간의 경쟁이 줄어들면 AI 데이터 센터 역시 지금처럼 경쟁적으로 크게 지을 이유가 사라지고 비용 절감이 더 큰 목표가 될 것입니다. 이런 이유에서 엔비디아의 호실적에도 거품론은 완전히 날아가지 않고 남게 될 것입니다. 다만 AI 시장이 몇 차례에 걸쳐 큰 구조조정을 거치더라도 인터넷 이상으로 우리 삶에 큰 변화를 일으킬 차세대 성장 동력이라는 점은 분명해 보입니다. 단지 초기에는 여러 위기와 기회가 있을 수 있다는 점 역시 염두에 둬야 할 것입니다.