SK하이닉스가 인공지능(AI) 메모리 수요 확대에 힘입어 분기 사상 최대 실적을 다시 썼다. 영업이익률은 76%를 넘어서며 반도체 업계 최고 수준을 이어갔다. 다만 범용 메모리 가격 급등과 경쟁사들의 호실적을 반영해 시장의 눈높이가 빠르게 높아지면서 매출과 영업이익은 컨센서스를 밑돌았다. 실적 발표 이후 주가도 약세를 보이면서 시장의 관심은 HBM4와 장기공급계약이 현재의 호황을 얼마나 이어갈지에 쏠리고 있다. SK하이닉스는 29일 올해 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 각각 256.8%, 557.2% 늘었고, 직전 분기와 비교하면 50.9%, 61.0% 증가했다. 영업이익률은 76.3%로 전 분기보다 4.8%포인트 높아졌다. 대만 TSMC의 2분기 영업이익률 60.3%를 웃돌며 3분기 연속 앞섰다. HBM과 AI 서버용 D램, 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 판매가 늘어난 데다 범용 D램과 낸드 가격까지 큰 폭으로 오른 결과다. 사상 최대 실적에도 시장 전망치에는 미치지 못했다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 증권사 컨센서스는 매출 83조 9391억원, 영업이익 63조 9868억원이었다. 실제 실적은 이보다 각각 5.5%, 5.4% 낮았다. 2분기 범용 D램과 낸드 가격이 예상보다 가파르게 오른 데다 삼성전자와 마이크론이 시장 전망을 웃도는 실적을 내놓으면서 SK하이닉스의 영업이익 전망도 64조원 안팎까지 올라갔다. 그러나 SK하이닉스는 경쟁사보다 HBM 비중이 높아 범용 메모리 가격 상승에 따른 실적 개선 폭이 시장의 기대보다 작았던 것으로 보인다. 범용 D램 비중이 큰 업체는 가격 상승분이 평균판매가격에 곧바로 반영된다. 반면 SK하이닉스는 이미 가격이 높은 HBM이 매출에서 차지하는 비중이 커 범용 제품 가격이 올라도 전체 실적에 미치는 효과는 상대적으로 제한적이다. 이를 반영해 한국투자증권과 메리츠증권은 영업이익을 각각 60조 4000억원, 60조 1000억원으로 예상했다. 실제 영업이익은 이들 전망과 큰 차이가 없었다. 막판까지 높아진 시장 평균에는 못 미쳤지만, 제품 구성을 감안한 전망에는 대체로 부합했다. 실적 발표 이후 주가는 약세를 보였다. 미국 애프터마켓에서 SK하이닉스 ADR은 정규장 종가보다 장중 7% 가까이 떨어져 거래됐다. 이날 프리마켓에서도 SK하이닉스는 4%대 가까이 하락해 거래가 시작됐다. 전날부터 이어진 반도체주 매도세에 컨센서스 하회가 겹친 것으로 풀이된다. 순이익은 키옥시아 투자이익이 더해지며 93조 9226억원으로 늘었다. 2분기 말 현금성 자산은 전 분기보다 33조 6000억원 증가한 88조원, 순현금은 69조 4000억원으로 확대됐다. 대규모 생산시설 투자를 이어갈 재무 여력도 그만큼 커졌다. 하반기 이후에는 HBM4와 장기공급계약이 실적 흐름을 좌우할 전망이다. SK하이닉스는 2분기 HBM4 양산 출하를 시작했으며 하반기부터 생산량을 본격적으로 늘릴 계획이다. 핵심 고객을 포함한 10여곳과 장기공급계약 협상도 마쳤다. 다년 계약이 확대되면 수요 변화에 따라 가격과 실적이 크게 출렁였던 메모리 산업의 변동성을 낮출 수 있다. 고객사의 중장기 투자 계획에 맞춰 생산과 설비투자를 조정할 수 있다는 점도 이전 호황기와 달라진 대목이다. 다만 계약이 물량뿐 아니라 가격까지 어느 정도 보장하는지는 공개되지 않았다. SK하이닉스는 청주 M15X의 양산 일정을 앞당기고 2027년 초 용인 1기 팹의 클린룸을 연 뒤 생산능력을 확대할 계획이다. 첨단 패키징 공장 P＆T7과 낸드 생산기지 M17 등도 단계적으로 추진한다.

SK하이닉스가 인공지능(AI) 메모리 수요 확대에 힘입어 올해 2분기 사상 최대 실적을 기록했다. SK하이닉스는 29일 연결 기준 2분기 매출이 79조 3187억원, 영업이익은 60조 5426억원으로 잠정 집계됐다고 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 직전 분기와 비교하면 매출은 51%, 영업이익은 61% 늘었다. 영업이익률은 76%로 전 분기보다 4%포인트 상승했다. 당기순이익은 93조 9226억원으로 전년 동기 대비 1242%, 전 분기 대비 133% 증가했다. 순이익률은 118%를 기록했다. AI 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭메모리(HBM)와 AI 서버용 D램, 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매가 늘어난 영향이다. D램과 낸드플래시 가격도 전 분기에 이어 큰 폭으로 상승했다. 상반기 누적 매출은 사상 처음으로 100조원을 넘어섰다. 2분기 말 현금성 자산은 88조원으로 전 분기 말보다 33조 6000억원 늘었고, 차입금은 18조 6000억원으로 7000억원 감소했다. 순현금은 69조 4000억원으로 확대됐다. SK하이닉스는 핵심 고객을 포함한 10여개 고객사와 장기공급계약 협상을 마무리했으며, 다른 주요 고객들과도 추가 협의를 진행하고 있다고 밝혔다. 차세대 제품인 HBM4는 2분기 양산 출하를 시작했으며 하반기부터 생산을 본격적으로 확대한다. 회사는 고객이 요구하는 동작 속도와 업계 최고 수준의 전력 효율, 원가 경쟁력을 확보했다고 설명했다. SK하이닉스는 충북 청주 M15X의 양산 일정을 앞당기고, 2027년 초 용인 반도체 클러스터 1기 팹의 클린룸 가동 이후 생산능력을 신속히 확대하기 위한 투자도 진행할 계획이다.

호반건설은 인공지능(AI) 기반 ‘레미콘 자동 수량 산출 기술’을 개발해 호반써밋 현장 두 곳에 시범 적용하고 있다고 28일 밝혔다. ●서버 등록 도면 AI가 자동 분석 AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술은 지하층 등 구조물 타설에 필요한 레미콘 물량을 AI가 자동으로 산출하는 시스템이다. 서버에 등록된 도면을 AI가 자동으로 분석하고 가공된 도면에 현장 기술자가 타설 구간을 표시하면 실시간으로 레미콘 소요량이 산출되는 방식이다. 바닥, 기둥, 보 등 구조체별 수량과 레미콘 강도별 수량으로 구분해 결과를 확인할 수 있다. 이전에는 현장 기술자가 도면을 직접 확인하며 타설 구간별 레미콘 수량을 수작업으로 계산해 주문했다. 따라서 경험이 적은 기술자는 수량을 산출하는 데 시간이 오래 걸리고 오류에 대한 부담도 컸다. 산출량이 실제 필요한 물량과 차이가 나면 타설이 지연되거나 레미콘이 과다하게 남는 등 비효율적으로 현장이 운영되는 것이다. AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술을 활용하면 현장 기술자는 자동 산출된 데이터를 바탕으로 더 정확하게 레미콘 주문 계획을 세울 수 있게 된다. 호반건설은 이번 기술을 통해 업무 시간을 단축하고 수량 산출의 정확도 향상, 레미콘 손실량 감소, 공정 운영 효율 개선 등의 효과가 기대된다고 봤다. 호반건설은 이달 한 달간 호반써밋 건설 현장 2곳에서 기술 검증을 진행하고 있다. 이번 기술 개발을 주도한 호반건설 CA(Cost＆AS)팀은 현장 사용자들의 의견을 반영해 기능을 보완한 뒤 다음 달 중 전체 현장으로 확대 적용할 계획이다. 전 현장에서 적용을 마치면 AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술을 건설 현장에서 본격적으로 활용하는 선도 사례가 될 것으로도 보인다. ● AI 도면 분석 발주 업무 ‘반나절로’ 호반건설은 지난해에는 AI 기반 창호 자동 적산 기술을 개발해 현장에 적용하는 등 공사 물량 산출 체계의 고도화를 꾸준히 추진하고 있다. AI가 도면을 분석해 공사 물량을 자동 산출하는 방식으로 기존에 사흘 이상 걸리던 적산 및 발주 업무를 반나절 수준으로 줄일 수 있게 됐다.

인공지능(AI) 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹이 솔루션의 기획·개발부터 서비스 제공, 기술 지원까지 전 과정을 AX(인공지능 전환) 기반으로 재편하는 ‘오케스트로(OKESTRO) 4.0’ 전략을 발표했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 코엑스에서 열린 기자간담회에서 “기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원과 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영의 주도권을 확보해야 한다”고 밝혔다. 오케스트로 4.0은 ‘오케스트로 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합했다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이에 따라 고객은 필요한 기술의 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있다. 김 의장은 “AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다”고 설명했다. 나아가 장애와 환경 변화에도 안정적인 서비스 운영을 뒷받침해 서비스의 연속성을 높이고, 데이터와 정책에 기반한 판단을 지원해 의사결정의 완전성을 강화한다. 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스’, 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷’, 재해복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토’ 등으로 구성된다. 김 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

감사원이 어제 발표한 과학기술 분야 공공전산망 보안 관리 실태 감사 결과는 정부 기관의 보안 관리가 얼마나 허술한지 적나라하게 보여 준다. 한국과학기술연구원 등 5개 기관은 백신 설치가 의무가 아니라는 사유로 전체 서버 1만 7073대 중 374대(2.2%)에만 백신을 설치해 운영해 온 것으로 확인됐다. 최근 줄줄이 불거진 국립외교원과 국군병원의 해킹과 정보 유출 사태가 결코 우연한 사고가 아니었다는 방증이다. 감사원 감사 결과 한국생명공학연구원, 한국전자통신연구원, 한국원자력연구원, 한국과학기술정보연구원, 한국항공우주연구원 등의 PC는 허술한 관리로 최근 1년간 690대의 하드디스크드라이브가 탈거됐다. 연구자가 이직하면서 하드디스크를 떼어가기도 했다. 자료 반출이 속수무책이었던 셈이다. 퇴직자가 사용한 12대는 소재 파악조차 어려웠다. 직원들이 집에 설치한 네트워크 데이터 저장장치 191대 중 144대는 인터넷에 그대로 노출됐다. 한 직원의 서버는 해외에서 2개월 동안 6만여건 로그인 시도가 확인됐다. 이쯤 되면 해킹을 당하지 않는 것이 이상할 지경이다. 보안이 생명이어야 할 연구기관들의 보안 관리 지침이 엉망이었다. 반·출입 절차, 비인가 사용 금지 등을 무시하고 주먹구구식으로 전산망을 운영해 왔다니 충격적이다. 해커나 산업스파이가 마음만 먹으면 국가 기술을 탈취할 수 있었다. 정부는 SK텔레콤 등 민간 기업의 해킹 및 정보 유출 사태가 벌어질 때마다 요란한 대응을 했다. 조사단을 꾸리고 과징금 제재, 재발 방지 요구 등 강력한 조치를 취했다. 민간에는 그렇게 엄포를 놓았으면서 정작 정부 산하 기관에 대한 보안 관리는 손 놓고 있었다면 책임에서 벗어날 수 없다. 최근 외교부 산하 국립외교원은 10개월 동안 해킹돼 한국 외교관 전원을 포함해 약 1만명의 신상 정보가 털리는 초유의 사태를 빚었다. 유출 사고를 알고도 5개월이나 공개하지 않아 은폐 논란을 일으켰다. 국방부 직할 국군의무사령부도 지난해 11~12월 무단 접속으로 군인 민감 정보가 노출된 것을 지난 4월 조사하고도 최근에야 공개해 뒷북이라는 비판을 받았다. 민간의 해킹에는 요란하게 대응하면서 정작 정부 내 보안 사고에는 쉬쉬하는 것 아니냐는 눈총을 받기에 충분하다. 인공지능(AI) 경쟁 속 사이버 전쟁이 가열되면서 정부를 상대로 한 해킹 시도는 갈수록 늘어나고 있다. 중국, 북한 등의 해킹에 따른 정보 유출은 더 심각해진다. 정부는 컨트롤타워를 세워 법과 제도를 정비하는 등 철저한 대응에 나서야 한다.

연구기관 서버 백신 고작 2.2%보안과제 6만여개 무단 반출도과학기술정보통신부와 우주항공청 산하 주요 연구기관에서 직원이 하드디스크 드라이브(HDD)를 무단으로 분리해 연구자료를 반출하는 등 정보보안 관리가 부실한 것으로 드러났다. 전체 서버의 2.2%에만 백신이 설치돼 있었던 것으로도 조사됐다. 감사원은 28일 이런 내용의 ‘공공전산망 보안관리 실태 주요 감사결과’를 공개했다. ‘국가연구개발사업 보안관리지침’에 따르면 연구기관들은 보안과제에 사용된 노트북과 외장형 저장매체(HDD)에 엄격한 반출입 절차를 마련해야 한다. 하지만 감사 결과 6개 연구기관은 별도의 보안대책 없이 HDD 사용 현황조차 제대로 관리하지 않았다. 이에 따라 HDD 수량과 반출 여부를 확인할 수 없는 등 기본적인 보안통제가 이뤄지지 않은 것으로 나타났다. 감사원이 한국전자통신연구원을 제외한 5개 연구기관의 2024년 10월부터 2025년 9월까지 1년간 HDD 분리 현황을 분석한 결과, 총 690대의 HDD가 PC에서 분리됐다. 이 가운데 퇴직자가 사용한 HDD 39대 중 12대는 현재 소재가 확인되지 않거나 연구기관 밖에 있는 것으로 파악됐다. 특히 이 가운데 2대는 한국항공우주연구원에서 대학 부교수로 이직한 직원이 사용한 것으로, 4개 보안과제 관련 파일 6만 956개를 삭제하지 않은 채 HDD를 분리해 연구자료를 무단 반출한 사실도 확인됐다. 서버 보안도 취약했다. 한국과학기술연구원 등 5개 기관은 백신 설치가 의무가 아니라는 이유로 전체 서버 1만 7073대 중 374대(2.2%)에만 백신을 설치해 운영했다. 감사원이 251대 서버에 백신을 설치하고 검사한 결과 4대 기관 21대 서버에서 총 38종의 악성프로그램이 검출되는 등 보안에 취약한 상태로 파악됐다. 과기정통부는 2023년부터 연 1회 이상 서버 취약점 점검을 의무화했다. 하지만 지난해 6개 연구기관이 보유한 서버 클러스터 8361식 가운데 취약점 점검이 실시된 것은 2484식(29.7%)에 그쳤다. 감사원은 과기정통부와 우주항공청에 비인가 HDD 사용을 금지하고 반출입 절차를 마련하는 등 저장매체 보안대책을 강화하는 한편, 서버 백신 설치 기준을 마련하고 연구기관 서버의 보안관리를 강화하도록 통보했다.

중국 최대 D램 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 대규모 자금 조달과 증설 계획을 앞세워 빠르게 성장하고 있지만, 우리나라 업계에서는 삼성전자와 SK하이닉스의 핵심 시장을 당장 흔들기는 어렵다는 평가가 나온다. CXMT가 범용 D램과 중국 내수를 중심으로 몸집을 키우는 반면 국내 업체들은 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 첨단 D램에서 경쟁해 시장이 다르다는 분석이다. CXMT는 28일 상하이증권거래소 과창판에서 전날보다 4.08% 내린 47위안에 거래를 마치며 중국 증시 시가총액 1위 자리를 다시 중국공상은행에 내줬다. 다만 상장 첫날 공모가보다 465.82% 급등한 것을 감안하면 여전히 고공행진 중이다. CXMT는 세계 D램 시장 4위다. 옴디아에 따르면 올해 1분기 시장 점유율은 전 분기 4.7%에서 7.6%로 높아졌다. 다만 이런 점유율 상승은 삼성전자와 SK하이닉스의 주력 시장을 잠식한 결과로 보기는 힘들다는 평가도 있다. 글로벌 업체들이 인공지능(AI) 서버용 HBM과 고용량 D램에 생산능력을 집중하면서 생긴 범용 D램 공급 공백을 흡수했다는 것이다. CXMT의 주력 제품도 DDR5와 LPDDR5X 등 PC·스마트폰용 D램이다. 이번 상장 자금인 최대 14조 4000억원이 증설에 투입되면 범용 제품의 가격과 공급에는 압박이 커질 수 있지만, 고부가 AI 메모리와는 아직 경쟁의 층위가 다른 셈이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 양산과 차세대 제품 검증을 진행하며 엔비디아 등 글로벌 AI 반도체 기업과 공급 경험을 쌓아 왔다. HBM은 제품 개발에 그치지 않고 적층·패키징과 열 관리, 수율을 확보한 뒤 고객사의 장기 검증을 통과해야 실제 매출로 이어진다. 업계 관계자는 “중국 업체들의 기술 추격 속도는 빠르지만 HBM 시장은 개발 성공보다 고객 인증과 대량 양산 능력이 더 중요하다”며 “글로벌 선도 업체들과의 경쟁력을 기술 개발 단계만으로 판단하기는 이르다”고 말했다.

중국이 창신메모리테크놀로지(CXMT)의 이른바 ‘상장 쇼크’에 이어 미국 극자외선(EUV) 규제에 대적할 액침 심자외선(DUV) 노광장비를 양산했다는 소식에 세계 반도체 시장이 흔들렸다. 미국의 제재에도 중국이 반도체 굴기에 잇따라 눈에 띄는 성과를 내면서 한국·대만·미국 등 반도체 강국의 우려도 심화하는 모습이다. 미국 정보기술(IT) 매체 디인포메이션은 27일(현지시간) 중국 상하이의 한 국영 반도체 장비 기업이 첨단 반도체 생산에 사용되는 액침 DUV 노광장비를 자체 개발해 생산하기 시작했다고 보도했다. 업체 이름은 공개되지 않았지만, 노광장비 관련 스타트업인 위량성테크놀로지 등에서 개발 인력을 모은 것으로 전해졌다. 이 기업은 올해 약 5대의 DUV 장비를 CXMT와 중신궈지 등에 납품하고, 내년에는 생산량을 약 20대로 늘릴 계획이다. 다만 아직 생산 초기 단계로 장비의 신뢰성 검증이 필요한 것으로 전해졌다. 노광장비는 미세 반도체 회로를 웨이퍼에 찍어내는 기기로 DUV는 미국이 2019년부터 대중 수출을 금지한 최첨단 EUV보다 떨어진다. 하지만 DUV 역시 여전히 많이 쓰이는 검증된 기술이다. 중국은 미국 제재에 대한 우회로로 DUV 기술 자립을 추진해 왔다. 권석준 성균관대 화학공학부 교수는 “EUV의 부재를 DUV와 로직폴딩 등 우회로를 통해 흡수했다”며 “미국의 제재가 중국의 기술 확산을 늦췄지만 ‘무엇을 포기할지’에 대한 국가적 합의를 만들어 준 셈”이라고 말했다. 중국의 DUV 양산 소식에 세계 EUV 노광장비 시장을 독점하던 네덜란드 ‘ASML’의 미국주식예탁증서(ADR) 주가가 5.8% 급락했고, CXMT의 성공적인 상장에 엔비디아(-4.99%), 샌디스크(-11.02%), 마이크론(-2.25%)의 주가도 줄줄이 하락했다. 또 낸드플래시 제조사인 키옥시아 주가 역시 18.33% 급락했다. 권 교수는 “CXMT의 서버 D램 매출 비중은 4.6%에서 26.5%로 뛰었다. 이 추세대로 가면 2028년에는 글로벌 공급의 17% 수준으로 올라설 것”이라며 “마이크론을 밀어내고 CXMT가 새로운 D램 3강으로 충분히 올라설 수 있다”고 분석했다. 이어 “문제는 삼성전자와 SK하이닉스의 생산 규모 절반 이상이 여전히 범용 D램이라는 점”이라며 “HBM에서 이기고도 범용 D램에서 마진이 깎이는 구조가 만들어질 수 있다”고 지적했다. 중국 정부의 전폭적 지원과 자립 가능한 내수 시장을 등에 업은 CXMT 등과 초격차를 유지하려면 속도전이 필요하다는 목소리가 높다. 안기현 반도체산업협회 전무는 “중국이 한 번 우리나라를 추월하면 다시 따라잡기 어렵다. 우리나라가 아직 기술적으로 앞서 있는 지금 공장을 빠르게 지어야 한다”며 “부지, 용수, 전력과 같은 인프라를 정부가 신속하게 지원하는 동시에 연구자들을 위한 환경을 만들어야 한다”고 말했다.

중국이 창신메모리테크놀로지(CXMT)의 이른바 ‘상장 쇼크’에 이어 미국 극자외선(EUV) 규제에 대적할 액침 심자외선(DUV) 노광장비를 양산했다는 소식에 세계 반도체 시장이 흔들렸다. 미국의 제재에도 중국이 반도체 굴기에 잇따라 눈에 띄는 성과를 내면서 한국·대만·미국 등 반도체 강국의 우려도 심화하는 모습이다. 미국 정보기술(IT) 매체 디인포메이션은 27일(현지시간) 중국 상하이의 한 국영 반도체 장비 기업이 첨단 반도체 생산에 사용되는 액침 DUV 노광장비를 자체 개발해 생산하기 시작했다고 보도했다. 업체 이름은 공개되지 않았지만, 노광장비 관련 스타트업인 위량성테크놀로지 등에서 개발 인력을 모은 것으로 전해졌다. 이 기업은 올해 약 5대의 DUV 장비를 CXMT와 중신궈지 등에 납품하고, 내년에는 생산량을 약 20대로 늘릴 계획이다. 다만 아직 생산 초기 단계로 장비의 신뢰성 검증이 필요한 것으로 전해졌다. 노광장비는 미세 반도체 회로를 웨이퍼에 찍어내는 기기로 DUV는 미국이 2019년부터 대중 수출을 금지한 최첨단 EUV보다 떨어진다. 하지만 DUV 역시 여전히 많이 쓰이는 검증된 기술이다. 중국은 미국 제재에 대한 우회로로 DUV 기술 자립을 추진해 왔다. 권석준 성균관대 화학공학부 교수는 “EUV의 부재를 DUV와 로직폴딩 등 우회로를 통해 흡수했다”며 “미국의 제재가 중국의 기술 확산을 늦췄지만 ‘무엇을 포기할지’에 대한 국가적 합의를 만들어 준 셈”이라고 말했다. 중국의 DUV 양산 소식에 세계 EUV 노광장비 시장을 독점하던 네덜란드 ‘ASML’의 미국주식예탁증서(ADR) 주가가 5.8% 급락했고, CXMT의 성공적인 상장에 엔비디아(-4.99%), 샌디스크(-11.02%), 마이크론(-2.25%)의 주가도 줄줄이 하락했다. 또 낸드플래시 제조사인 키옥시아 주가 역시 18.33% 급락했다. 권 교수는 “CXMT의 서버 D램 매출 비중은 4.6%에서 26.5%로 뛰었다. 이 추세대로 가면 2028년에는 글로벌 공급의 17% 수준으로 올라설 것”이라며 “마이크론을 밀어내고 CXMT가 새로운 D램 3강으로 충분히 올라설 수 있다”고 분석했다. 이어 “문제는 삼성전자와 SK하이닉스의 생산 규모 절반 이상이 여전히 범용 D램이라는 점”이라며 “HBM에서 이기고도 범용 D램에서 마진이 깎이는 구조가 만들어질 수 있다”고 지적했다. 중국 정부의 전폭적 지원과 자립 가능한 내수 시장을 등에 업은 CXMT 등과 초격차를 유지하려면 속도전이 필요하다는 목소리가 높다. 안기현 반도체산업협회 전무는 “중국이 한 번 우리나라를 추월하면 다시 따라잡기 어렵다. 우리나라가 아직 기술적으로 앞서 있는 지금 공장을 빠르게 지어야 한다”며 “부지, 용수, 전력과 같은 인프라를 정부가 신속하게 지원하는 동시에 연구자들을 위한 환경을 만들어야 한다”고 말했다.

- AI 모델·GPU 확보 넘어 인프라 운영 역량이 AI 경쟁력 좌우- ‘SCORE’로 운영 데이터 연결… ‘OKESTRO GenDev’로 SDLC 생산성 10.6배 향상- AI 인프라 소프트웨어 전반을 AX 기반으로 재편… 변화 대응 속도·기술 주권 강화 AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 28일 서울 삼성동 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’ 기자간담회에서 ‘OKESTRO 4.0’을 공식 발표했다. 오케스트로 그룹은 생성형 AI 도입 확대로 AI 경쟁력의 기준이 모델 성능이나 GPU 확보를 넘어 실제 서비스를 안정적으로 운영하고, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 신속하게 확장·전환하는 인프라 소프트웨어 역량으로 이동하고 있다고 분석했다. 기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원, 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영 주도권을 확보해야 한다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘OKESTRO 4.0’을 제시했다. ‘OKESTRO 4.0’은 ‘OKESTRO 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합해 솔루션의 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 재편하는 전략이다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객은 기술 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 오케스트로 그룹은 장애 및 환경 변화에도 안정적인 서비스를 유지해 연관 업무의 연속성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계를 핵심 경쟁력으로 제시했다. 오케스트로 그룹은 AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점을 ‘OKESTRO 4.0’의 차별점으로 제시했다. 이 같은 역량을 뒷받침하는 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’, 재해 복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’ 등으로 구성된다. 이를 구현하는 핵심 체계는 온톨로지 기반 지식 그래프 ‘SCORE’와 AI 기반 기술 생성 체계 ‘OKESTRO GenDev’다. SCORE는 고객 환경의 자원과 서비스, 장애와 변경 이력, 정책과 비용 등 분산된 운영 데이터를 관계와 맥락에 따라 연결한다. 데이터의 출처와 계보까지 추적해 AI가 실제 운영 환경과 검증 가능한 근거를 바탕으로 상황을 이해하고 판단하도록 지원한다. OKESTRO GenDev는 SCORE에 축적된 고객 환경 정보와 운영 데이터를 기반으로 필요한 기술과 대응 방안을 생성·검증하는 체계다. 소프트웨어의 기획, 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 전 과정에 AI를 적용해 각 단계의 업무 효율을 높인다. OKESTRO GenDev 적용 시 기존 소프트웨어 개발 생애 주기(SDLC) 대비 전체 생산성이 약 10.6배 향상된다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 SCORE와 OKESTRO GenDev를 AI 인프라 소프트웨어 전반에 적용해 전 제품군을 4.0 체계로 재편할 방침이다. 이를 통해 인프라 운영을 사후 복구 중심에서 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고, 기술 개발과 인프라 운영 전반의 의사결정을 일관된 데이터와 정책에 기반해 지원할 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “‘OKESTRO 4.0’을 통해 솔루션 개발부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 전환하고, 서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

부산시교육청이 오는 9월부터 시내 모든 학교의 학생과 교사들이 주요 생성형 인공지능(AI)을 무료로 사용할 수 있는 플랫폼을 운영한다. 시교육청은 클라우드·AI 서비스 통합 로그인 시스템인 펜즈(PENZ)를 구축했다고 28일 밝혔다. 펜즈는 다음 달 시범 운영을 거쳐 오는 9월 시내 모든 초중고교에 도입할 예정이다. 펜즈 도입으로 학생과 교직원 모두 제미나이, 코파일럿, 파이어플라이, 챗GPT 등 유료 AI 서비스와 구글, 마이크로소프트, 어도비의 유료 라이선스를 이용할 수 있게 된다. 학생들은 초등학교 입학 때부터 고등학교 졸업 때까지, 교직원은 입직부터 퇴직 때까지 동일한 펜즈 계정을 사용할 수 있다. 그동안은 전학·전보, 상급학교 진학 등의 경우에 새로운 계정을 발급받아야 해 앞서 작업한 내용이 사라지는 불편함이 있었다. 펜즈 도입으로 학생들은 데이터 손실 없이 12년간 학습 데이터를 축적할 수 있게 됐다. 펜즈는 나이스(NEIS) 학적 정보와 연동돼 학생 계정 생성, 진급 등을 자동 반영해 교사도 계정 관리 업무에서 벗어날 수 있게 됐다. 행정직 공무원은 전보 발령 시에도 동일한 클라우드 계정을 유지하게 돼 기관 간 유기적 업무 연동이 가능해진다. 시교육청은 교직원과 학생들의 정보가 외부로 유출되지 않도록 2억 원을 들여 자체 서버를 갖추는 등 관련 시스템 구축에 4억 원을 투입했다. 시교육청은 인공지능 기반 디자인 도구인 캔바의 교육용 버전도 펜즈에 탑재해 교직원과 학생들이 자유롭게 사용할 수 있게 했다. 교육용 캔바는 무료로 제공되지만 학생 개인이 개별적으로 사용 권한을 얻기는 어려웠다. 시교육청은 지난해 5월 부산국제고 재학생인 김희린 양으로부터 이 문제를 해결해 달라는 요청을 받고 기술적 검토를 거쳐 펜즈에 탑재했다. 시교육청 관계자는 “펜즈는 학생에게 공평하고 중단 없는 디지털 교육 기회를 보장하고, 교사의 업무를 경감하는 강력한 기반이 될 것”이라고 밝혔다.

호반건설은 레미콘 타설 업무의 효율성을 높이기 위해 인공지능(AI) 기반 ‘레미콘 자동 수량 산출 기술’을 개발해 시범 현장에 적용하고 있다고 28일 밝혔다. AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술은 지하층 등 구조물 타설에 필요한 레미콘 물량을 AI가 자동으로 산출하는 시스템이다. 서버에 업로드된 도면을 AI가 자동 분석하고, 가공된 도면에 현장 기술자가 타설 구간을 표시하면 실시간으로 레미콘 소요량이 산출된다. 결과는 바닥, 기둥, 보 등 구조체별 수량과 레미콘 강도별 수량으로 구분해 확인할 수 있다. 이를 통해 현장 기술자는 자동 산출된 데이터를 바탕으로 더욱 정확하게 레미콘 주문 계획을 세울 수 있다. 호반건설은 이번 기술로 업무시간을 단축하고 수량 산출 정확도 향상, 레미콘 손실량 감소, 공정 운영 효율 개선 등의 효과가 기대된다고 전했다. 이전에는 현장 기술자가 도면을 직접 확인하며 타설 구간별 레미콘 수량을 수작업으로 계산해 주문해왔다. 따라서 경험이 적은 기술자는 산출하는 데 시간이 오래 걸리고 오류에 대한 부담이 컸다. 산출량이 실제 필요 물량과 차이가 발생하면 타설이 지연되거나 레미콘이 과다하게 남는 등 현장 운영의 비효율로 이어지는 것이다. 호반건설은 7월 한 달간 호반써밋 건설 현장 2곳에서 기술 검증을 진행하고 있다. 이번 기술 개발을 주도한 호반건설 CA팀은 현장 사용자 의견을 반영해 기능을 보완한 뒤 8월 중 전 현장으로 확대 적용할 계획이다. 전 현장 적용이 완료되면 AI 기반 레미콘 자동 수량 산출 기술을 건설 현장에서 본격 활용하는 선도 사례가 될 것으로 보인다. 앞서 호반건설은 지난해 AI 기반 창호 자동 적산 기술을 개발해 현장에 적용했다. 해당 기술은 AI가 도면을 분석해 공사 물량을 자동 산출하는 방식으로, 기존 사흘 이상 걸리던 적산 및 발주 업무를 반나절 수준으로 단축하면서 정확도와 업무 효율을 함께 높였다. 호반건설은 이번 레미콘 자동 수량 산출 기술을 비롯해 창호 자동 적산 기술 등 AI 기반 물량 산출 시스템을 단계적으로 확대해 전체 공사 물량 산출 체계를 고도화할 계획이다. 호반써밋 건설 현장의 생산성과 업무 효율을 높이는 AI 기술 개발도 지속 추진할 방침이다. 호반건설 관계자는 “AI를 단순한 업무 지원 수단이 아니라 현장 생산성을 높이는 실질적인 도구로 활용하고 있다”며 “앞으로도 현장 실무자의 업무 부담을 줄이고 공정 및 원가 관리의 정확도를 높일 수 있는 AI 기술 도입을 지속 확대하겠다”고 말했다.

정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

LG전자가 엔비디아의 품질 인증을 앞세워 급성장하는 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장을 본격 공략한다. LG전자는 600㎾(킬로와트)급 냉각수 분배 장치(CDU)가 최근 엔비디아의 최종 품질 인증을 획득했다고 27일 밝혔다. 국내 기업 중 엔비디아의 CDU 인증을 받은 것은 처음이다. CDU는 AI 데이터센터의 발열을 잡는 액체 냉각 시스템의 핵심 설비다. 기존에는 데이터센터 전체를 냉각하는 공랭식 방식을 활용했지만 고대역폭메모리(HBM), 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능·고발열 반도체의 확산으로 서버 랙의 전력 밀도와 발열량이 증가하면서 냉각 효율에 한계가 생겼다. 이 때문에 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 액체 냉각 기술이 중요해지는 추세다. LG전자 CDU는 GPU와 중앙처리장치(CPU)에 부착된 콜드 플레이트로 냉각수를 순환시켜 열을 직접 회수하는 ‘다이렉트 투 칩(DTC)’ 방식을 적용했다. 기존 공랭식 냉각과 함께 운용해 냉각 효율을 높일 수 있다. 가상 센서 기술과 누수 감지 기능을 탑재한 CDU는 표준 프로토콜을 통해 데이터센터 통합관제시스템과 연동된다. 엔비디아의 장애 대응 시험에서는 펌프나 CDU에 문제가 발생해도 예비 장치로 자동 전환돼 냉각이 중단 없이 유지됐다. 이번 엔비디아 인증으로 LG전자 CDU는 글로벌 AI 데이터센터 공급망에 진입할 수 있는 발판을 마련하게 됐다. AI 데이터센터 시장은 연평균 약 26% 성장해 2034년에는 약 1335억 달러(약 195조원) 규모에 이를 것으로 전망된다.

공모가 466% 폭등… 시총 712조원IPO로 최대 14.4조원 실탄도 챙겨 중국 최대 D램 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 상장 첫날 미국을 대표하는 종합반도체 기업 인텔을 시가총액에서 넘어섰다. 막대한 중국 정부의 지원금에 더해 이번 기업공개(IPO)로 최대 14조 4000억원의 투자 재원도 확보했다. 범용 D램에 막대한 투자는 물론 고대역폭메모리(HBM)까지 정조준하면서 한국·대만·미국의 3강 체제가 흔들릴 수 있다는 전망도 나온다. CXMT는 27일 상하이증권거래소 과창판(과학기술주 전용 시장)에서 공모가 8.66위안보다 465.82% 오른 49위안에 거래를 마쳤다. 장중에는 55.03위안까지 올랐다. 종가 기준 시가총액은 3조 2800억 위안(약 712조원·4846억 달러)으로, 지난 24일(현지시간) 뉴욕증시에서 종가 기준으로 인텔(4693억 달러)을 넘었다. 중국 본토 증시의 시가총액 1위였던 중국공상은행(2조 7600억 위안)도 크게 제치며 선두에 올랐다. CXMT는 IPO로 579억 2000만 위안(약 12조 5000억원)을 조달했다. 초과배정 옵션이 모두 행사되면 666억 1000만 위안(약 14조 4000억원)으로 늘어난다. 올해 아시아 최대이자 중국 반도체 기업 사상 최대 규모다. 이 자금은 12인치 D램 생산라인 확충과 공정 고도화, 고대역폭메모리(HBM) 연구개발에 투입된다. CXMT는 이미 세계 D램 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론에 이은 4위로 올라섰다.  글로벌 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 점유율은 지난해 1분기 3%에서 올해 1분기 8%로 빠르게 늘고 있다. 여기에 생산능력을 한 단계 더 키울 자금까지 확보한 것이다. 특히 지난해 매출은 617억 9900만 위안으로 전년보다 155.6% 늘며 연간 기준 첫 흑자를 냈다. 올해 상반기 매출은 전년 상반기보다 7배 넘게 늘어난 1100억~1200억 위안, 순이익은 660억~750억 위안에 이를 전망이다. 첫날 주가 폭등에는 중국 반도체 자립에 대한 기대가 상당 부분 반영됐다는 평가가 나온다. 상반기 예상 순이익을 연간으로 단순 환산한 주가수익비율(PER)은 20배 중반으로, 삼성전자와 SK하이닉스보다 높다. 첫날 유통 가능 물량이 전체의 6.73%에 그친 점도 주가 상승폭을 키웠다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 최근 애플은 미국 밖에서 판매하는 제품에 CXMT 등 중국산 메모리를 사용할 수 있도록 미 정부에 규제 완화를 요구했다. CXMT가 품질과 수율, 고객사 인증을 충족하면 중국 내수뿐 아니라 글로벌 스마트폰과 PC 공급망으로 진입할 가능성이 있다. 미국 마이크론이 중국산 메모리 사용에 반대하는 것도 이런 위협이 현실화할 가능성을 의식한 것이다. CXMT와의 첫 격전지는 범용 D램이 될 가능성이 크다. PC와 스마트폰, 일반 서버에 쓰이는 범용 D램은 공급 변화에 따라 가격이 크게 움직인다. CXMT가 생산을 늘리고 중국 기업의 자국산 채택이 확대되면 삼성전자와 SK하이닉스는 중국 시장 점유율 하락과 글로벌 가격 압박을 동시에 받을 수 있다. 국내 업체가 공급량을 조절하고 고객사와 가격을 협상할 여지도 줄 수 있다. 범용 D램에서 쌓은 매출과 생산 경험은 HBM 추격의 발판이 된다. 다만 최첨단 HBM 시장에서 CXMT의 경쟁력에 대한 시각은 아직 엇갈린다. HBM3 개발에 성공했다는 관측과 아직은 샘플 개발 및 양산 추진 단계라는 분석이 나온다. 일본계 글로벌 투자은행(IB) 노무라는 CXMT의 세계 D램 점유율이 2028년 말 18%까지 높아질 수 있다며 목표주가 116위안을 제시했다. 반면 미국 투자리서치업체 모닝스타는 극자외선(EUV) 노광장비 확보의 한계와 첨단 공정 격차를 들어 적정가치를 14.9위안으로 평가했다. 중국 내수와 정책 자금이 성장의 발판이지만 기술, 수율, 고객사 인증은 여전히 넘어야 할 벽이라는 판단이다. 전문가들은 반도체 슈퍼사이클에 안주하지 말고 우리 기업이 초격차 기술 개발 속도를 높이고 공격적인 설비 투자에 나서는 가운데 정부도 적극적인 인프라·정책 지원을 하라고 제언했다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “중국의 공급 비중이 커질수록 삼성전자와 SK하이닉스가 물량을 조절할 여지는 줄어든다”며 “수익성이 낮아지면 차세대 기술과 생산시설에 투자할 여력도 줄어든다. 투자 위축이 다시 경쟁력 약화로 이어지지 않도록 첨단 공장과 차세대 메모리에 대한 선제 투자를 지속해야 한다”고 강조했다.

청각장애인을 속여 계좌를 가로채고 3200억원대 불법 도박을 벌인 일당이 경찰에 붙잡혔다. 농인과 청인 사이의 의사소통을 돕는 ‘청각장애인통역사’가 대포계좌를 모집하는 데 핵심 역할을 한 것으로 드러났다. 부산경찰청 광역범죄수사대는 전자금융거래법 위반 등 혐의로 양방베팅 조직의 관리자 A씨 등 25명을 붙잡아 이 중 계좌모집책 B씨를 구속했다고 27일 밝혔다. 이 조직에 계좌를 제공한 청각장애인 등 89명도 불구속 입건했다. 이 조직은 2023년 10월부터 지난해 4월까지 불법 도박사이트 여러 곳에서 3200억원을 베팅하며 불법 도박을 한 혐의를 받는다. 경찰에 따르면 이들은 한 게임의 양쪽 결과 모두에 돈을 거는 양방베팅 수법으로 도박을 벌였다. 게임 승패에 따른 수익보다 도박자금을 충전할 때 사이트가 지급하는 0.5% 내외의 보너스 포인트를 수익으로 삼는 전략이었다. 다만 도박 사이트는 양방베팅을 하는 계정을 발견하면 삭제하기 때문에 이들은 ID를 여러 개 만들기 위해 개인정보와 계좌번호를 수집했다. 이 과정에서 청각장애통역사인 B씨가 핵심적 역할을 했다. 그는 통역사로 활동하면서 유대를 쌓은 청각장애인 등에게 “거래 실적을 만들어 신용도를 높여주겠다”면서 접근해 계좌정보를 받고 조직에 넘겼다. 이 조직에서는 계좌모집책으로 B씨 등 청각장애인 3명이 활동했으며, 이들은 신뢰 관계인 점을 이용해 청각장애인 87명의 계좌정보를 얻어 조직에 넘겼다. 경찰 조사 결과 B씨는 홀덤펍에 출입하면서 A씨와 친분을 쌓은 것으로 드러났다. B씨는 대포계좌 한 개를 제공할 때마다 A씨로부터 약 130만원을 받아 챙겼으며, 장애인들에게는 약 10만원을 지급하면서 계좌를 넘기도록 꼬드긴 것으로 조사됐다. 경찰은 53억원 상당의 도박 자금이 오간 불법 도박 사이트를 조사하는 과정에 이런 대포계좌 유통 경로를 확인했다. 도박에 쓰인 계좌를 분석하는 중 거래 규모가 큰 계좌 상당수의 명의자가 청각장애인이라는 점을 포착하고 수사를 확대한 것이다. 경찰은 양방베팅 조직 외에 2024년 1월부터 5월까지 해외에 서버를 두고 불법 도박사이트를 운영한 일당과 상습 도박자 55명도 검거했다. 도박사이트 운영진 3명 중 2명을 구속했으며, 최대 3억2천만원을 베팅한 고액·상습 도박자 3명도 함께 구속했다. 경찰 관계자는 “청각장애인들의 신뢰를 이용해 범죄에 끌어들인 악질적인 사건”이라며 “장애인 등 취약계층을 노리는 지하경제 유통망을 끝까지 추적해 엄정하게 대응하겠다”고 밝혔다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

오픈AI는 지난 21일(현지시간) 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 시험용 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 모델은 보안 문제 답을 찾다 내부 시스템의 새 취약점을 발견해 인터넷에 접속했고 권한을 높인 뒤 여러 시스템을 거쳐 허깅페이스 서버에서 원격으로 코드를 실행했다. 사람이 시킨 일은 보안 문제를 푸는 것이었고, 외부 시스템 공격 지시는 없었다. 그런데 모델은 답을 얻기 위해 스스로 방법을 골랐고, 그 과정에서 실제 시스템까지 건드렸다. AI가 틀린 답을 내놓은 것이 아니라 맞는 답을 찾으려다 개발자가 예상하지 못한 행동을 이어 간 셈이다. 평가 당시 일부 안전장치가 완화돼 있었던 것은 사실이다. 그렇다고 고성능 모델이 시험 환경의 허점을 찾아 외부 서버 침투까지 이어 갔다는 사실까지 가벼워지지는 않는다. 모델은 제로데이 취약점과 탈취한 인증정보를 조합하고 권한 상승과 내부망 이동을 거쳐 목표에 도달했다. 오픈AI가 사고 뒤 격리와 감시, 인터넷 접근 통제를 강화하겠다고 밝힌 이유다. 위험의 성격이 달라진 배경에는 AI의 진화가 있다. 최신 모델은 질문에 답하는 도구를 넘어 직접 일을 처리하는 에이전트로 발전하고 있다. 목표를 여러 단계로 나누고 필요한 도구를 고른 뒤 중간 결과에 따라 다음 행동을 정한다. 사람이 일일이 지시하지 않아도 복잡한 업무를 끝낼 수 있는 능력이 이번에는 허용되지 않은 경로를 찾아내는 데 쓰였다. 이제는 결과뿐 아니라 그 결과에 이르는 과정도 살펴야 한다. 오픈AI의 시행착오를 먼 나라 일로 넘길 수 없는 이유도 여기에 있다. 한국은 미국과 중국에 이은 ‘AI 3강’을 목표로 자체 모델 개발과 산업 현장 적용에 속도를 내고 있다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 경쟁 중이다. 국내 기업들은 공공·제조·국방·교육 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 해외 모델을 가져다 쓰는 단계를 넘어 직접 개발·운영하는 만큼 책임도 달라진다. 국내에서 만든 AI가 예상 밖의 행동을 했을 때 어떻게 발견하고 멈출지, 사고 기록을 어디까지 공개할지, 개발사와 서비스 기업의 책임을 어떻게 나눌지를 우리 스스로 정해야 한다. 성능 경쟁에 앞서 통제 기준을 세우지 않으면 같은 시행착오를 뒤늦게 되풀이할 수 있다. 지난 24일(현지시간) 발표된 ‘샌프란시스코 AI 선언’은 한국을 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가로 키우는 동시에, AI가 ‘인간 중심의 가치’ 위에서 발전해야 한다는 원칙을 담았다. 이제 이 ‘인간 중심’이라는 기치를 구체적 실행 기준으로 옮겨야 할 때다. AI 모델의 행동을 추적하고, 필요할 때는 멈출 수 있는 능력과 의무를 갖추며, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하는 기준이 그것이다. AI 3강은 강한 기술을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 그 기술을 어디까지 믿고 맡길 수 있는지도 함께 증명해야 한다. 민나리 산업부 기자

국립외교원 해킹으로 외교관 등 1만여 건의 대규모 개인정보 유출 사건이 발생한 가운데 외교부와 산하기관을 상대로 한 해킹 시도가 올해 상반기에만 10만 건에 육박한 것으로 26일 파악됐다. 통일부와 산하기관 대상 시도도 2022년 대비 3배 이상 늘어난 데다, 상반기에 이미 지난해 수치를 돌파해 외교·안보망 전반에 보안 강화가 시급하다는 지적이 나온다. 국회 외교통일위원회 소속 김준환 더불어민주당 의원실에 따르면 올해 1~6월 외교부·한국국제교류재단·한국국제협력단(KOICA)을 상대로 한 사이버 공격 건수는 총 9만 6483건이다. 지난해 전체 발생 건수인 7만 3700여 건을 이미 넘어선 수치로, 이 추세대로라면 올 연말에는 지난해의 2배를 훌쩍 넘어설 전망이다. 특히 외교부 산하기관이 주요 타깃이 된 점이 눈에 띈다. 올해 상반기 외교부를 상대로 한 공격 건수는 1만 6254건이었지만, 한국국제교류재단과 코이카 상대 공격 건수는 각각 7만여 건, 1만여 건이었다. 본부보다 해외 네트워크가 많고 비교적 서버 관리가 취약한 점을 노린 것으로 풀이된다. 공격 유형별로 살펴보면 단순 해킹 메일 수신 외에 직접 해킹을 시도하는 경우가 두드러졌다. 가장 많은 건수를 차지한 공격 유형은 ‘서버 정보유출 시도(4만 9602건)’였다. 다음으로는 서버 정보수집 시도(1만 8852건), 홈페이지 해킹 시도(1만 7844건)가 뒤를 이었다. 네트워크 침입 시도는 2022년(8건)보다 334배 늘어난 2680건으로 가장 크게 증가했다. 해커들의 인터넷 주소(IP) 우회 경로 국가도 다양해졌다. 외교부 상대 사이버 공격 IP 우회국 1위도 미국에서 올해 베트남으로 바뀌었다. 과거 주요 우회 경로였던 미국, 중국 외에 제3국 우회 양상이 두드러진 것은 상대적으로 수사 공조가 더디고 보안 경계가 느슨한 국가를 통해 신원 추적을 차단하려는 의도로 풀이된다. 통일부와 산하기관을 상대로 한 공격 건수도 급증하는 추세다. 통일부·남북교류협력지원협회·북한이탈주민지원재단을 상대로 한 올해 공격 건수는 지난 15일 기준 3580건으로, 지난해 전체 건수(4264건)의 80%를 넘어섰다. 특히 실제 남북 교역과 민간 접촉 등을 관리하는 남북교류협력지원협회에 공격이 집중된 것으로 나타났다. 김 의원은 “외교·안보 관련 정보에 대한 공격 시도는 국가 안위와 직결되는 만큼 그 심각성을 매우 무겁게 받아들이고 철저히 보호해야 한다”며 “산하기관을 통한 우회 침투 시도도 결코 소홀히 대처해서는 안 되며, 본부와의 보안 격차를 해소해 방어망을 촘촘히 다져야 한다”고 말했다.

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.