중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

SK그룹이 인공지능(AI)을 미래 성장축으로 삼아 총 1100조원 규모의 대규모 투자에 나서는 동시에 협력사 지원과 인재 육성 등 사회적 가치 확대에도 속도를 내고 있다. AI 인프라와 반도체를 중심으로 새로운 성장동력을 확보하는 한편 경제적 가치와 사회적 가치를 함께 추구하는 ‘더블보텀라인(DBL)’ 경영을 통해 지속가능한 성장 기반을 강화하겠다는 전략이다. AI 경쟁력의 핵심은 인프라 구축이다. SK그룹은 최근 발표한 3대 메가프로젝트를 통해 총 1100조원 규모의 중장기 투자 계획을 제시했다. 핵심은 총 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터(DC)를 전국에 단계적으로 구축하고 AI 반도체 생산 기반을 확대하는 것이다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산 수요가 급증하는 상황에서 데이터센터와 반도체를 동시에 확보해 글로벌 AI 시장을 선점하겠다는 구상이다. 투자의 양대 축은 SK텔레콤과 SK하이닉스다. SK텔레콤은 글로벌 빅테크와 협력을 확대하며 AI 데이터센터 사업을 본격화하고, SK하이닉스는 용인 반도체 클러스터와 청주, 서남권을 잇는 AI 메모리 생산벨트를 구축해 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 차세대 메모리 생산능력을 확대할 계획이다. 용인 클러스터의 생산시설 구축 일정도 당초 계획보다 크게 앞당기며 AI 반도체 주도권 확보에 속도를 내고 있다. AI 투자는 개별 사업 확대에 머물지 않는다. AI 데이터센터에서 발생하는 막대한 반도체 수요를 그룹 내 메모리 사업과 연결하고, 통신과 AI 서비스까지 하나의 생태계로 묶는 것이 목표다. AI 인프라부터 반도체, 서비스에 이르는 밸류체인을 구축해 AI 산업 전반에서 경쟁 우위를 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 업무 방식 역시 AI 중심으로 재편되고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 임직원들에게 ‘1인 1 에이전트’ 환경을 제안하며 AI를 업무 전반에 활용하는 운영 혁신을 주문했다. 단순히 개인이 AI를 사용하는 수준을 넘어 조직 전체의 업무 프로세스와 의사결정 방식을 AI 중심으로 전환하겠다는 의미다. 국내외 AI 기업이 참여하는 ‘K-AI 얼라이언스’도 확대 개편해 글로벌 AI 협력 생태계 구축에도 나서고 있다. 사회적 가치 창출은 SK 경영의 또 다른 축이다. SK는 지난해 32조 2000억원의 사회적 가치를 창출했다. 사회적 가치 측정을 시작한 2018년(16조원)과 비교하면 두 배 가까이 늘어난 규모다. 누적 사회적 가치 창출액은 155조원에 달한다. SK는 고용과 배당, 납세는 물론 환경과 사회공헌 등 기업 활동이 사회에 미치는 영향을 화폐 단위로 계량화해 관리하는 DBL 체계를 운영하고 있다. 지난해에는 계열사 실적 개선에 힘입어 경제간접 기여성과가 31조 8000억원으로 증가했다. 반도체 생산 확대에 따라 온실가스 배출 등 환경 부문의 부담은 커졌지만, 재생에너지 확대와 고효율 설비 도입을 통해 영향을 최소화하는 데 힘을 쏟고 있다. 삶의 질 개선과 동반성장 등을 포함한 사회성과는 3년 연속 증가하며 환경 부문의 부담을 상쇄했다. 한편 SK는 최근 주요 계열사들이 참여하는 ‘1·2·3차 협력사 상생 협약’을 체결하고 총 1조 4000억원 규모의 신규 자금을 공급하기로 했다. SK하이닉스를 중심으로 대금 지급 기한을 단축하고 연구개발(R＆D) 도전 보상제를 도입해 협력사의 자금 부담과 기술 개발을 지원할 계획이다. 기존 1차 협력사 중심에서 벗어나 2·3차 협력사까지 지원 범위를 넓혀 반도체 공급망 전반의 경쟁력을 높이겠다는 취지다. 미래 경쟁력을 좌우할 인재 육성도 장기 투자 대상이다. SK는 정부의 K-뉴딜 아카데미 사업에 참여해 비수도권 청년을 대상으로 AI 반도체와 AI 에이전트 보안 교육을 운영하고 있다. 한국고등교육재단을 통해서는 신진 연구자를 지원하는 ‘KFAS 신진학자상’을 신설해 AI 연구 생태계 강화에도 힘을 보태고 있다. 산업 경쟁력의 기반이 결국 사람이라는 판단 아래 교육과 연구 지원을 지속 확대하는 것이다. AI 시대를 둘러싼 경쟁이 인프라와 기술, 인재, 공급망을 아우르는 종합 경쟁으로 확산하는 가운데 SK는 대규모 투자와 사회적 가치 창출을 함께 추진하는 전략을 택했다는 평가다.

미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 시장 예상치를 밑도는 2분기 실적을 예고하자 하루 만에 시가총액 약 670억 달러(약 100조원)가 증발했다. 나이키 전체의 기업가치를 넘어서는 규모다. 시장에서는 이번 사태를 단순한 ‘어닝 쇼크’(실적 충격)보다 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업의 정보기술(IT) 투자에서 우선순위가 변했음을 보여주는 상징적인 사건으로 보고 있다. IBM은 14일(현지시간) 지난 2분기 매출이 172억 달러로 지난해 같은 기간보다 1% 증가하는 데 그칠 것으로 예상된다고 밝혔다. 시장 전망치인 178억 6000만 달러를 6억 6000만 달러 밑도는 수준이다. 발표 직후 IBM 주가는 장중 25% 넘게 급락했다. 매출 전망이 시장 기대보다 4%가량 낮았을 뿐인데 시가총액은 4분의 1 가까이 증발한 것이다. 투자자들이 주목한 것은 실적 자체보다 실적 부진의 배경이다. IBM은 기업용 소프트웨어와 메인프레임 서버를 주력으로 하는 회사다. 메인프레임은 은행 전산망이나 항공 예약 시스템처럼 중단 없이 운영돼야 하는 핵심 업무를 처리하는 컴퓨터다. 반면 최근 기업들이 앞다퉈 투자하는 AI 인프라는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 AI 서버처럼 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 장비를 뜻한다. 용도는 다르지만 최근에는 한정된 기업 IT 예산을 두고 경쟁하는 관계다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 치열해지면서 기업들은 GPU와 AI 서버 확보를 투자에서 최우선 순위에 두고 있다. 공급 부족이 이어지는 AI 칩은 제때 확보하지 못하면 사업 일정 자체가 늦어질 수 있지만, 기존 메인프레임 교체나 소프트웨어 업그레이드는 상대적으로 미룰 여지가 있다. AI 투자 확대가 기존 IT 시장의 예산까지 흡수하기 시작한 셈이다. IBM도 이를 피하지 못했다. 아빈드 크리슈나 최고경영자(CEO)는 “우리는 충분히 빠르게 적응하지 못했다”며 대형 계약이 잇따라 지연된 점을 실적 부진의 원인으로 꼽았다. IBM은 AI 플랫폼 ‘왓슨X(watsonx)’와 하이브리드 클라우드 사업을 확대하고 있지만 고객들의 투자 방향이 예상보다 빠르게 AI 인프라 중심으로 이동했다는 설명이다. IBM만의 문제는 아니라는 분석도 나온다. 이마케터의 제이컵 본 애널리스트는 “기업들의 자본 지출이 기존 소프트웨어와 서비스에서 메모리 반도체 등 AI 하드웨어로 이동하고 있다”며 “시장은 AI 경쟁에서 뒤처지는 조짐을 보이는 레거시 기업을 가혹하게 평가할 것”이라고 말했다. 반면 AI 인프라 공급망에 있는 기업들은 수혜를 이어갈 것으로 전망된다. 엔비디아를 비롯해 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론 등이 대표적이다. AI 경쟁이 기술 개발을 넘어 기업들의 투자 우선순위까지 바꾸면서 산업 지형도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다.

크래프톤이 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회 중 하나인 국제머신러닝학회(ICML) 2026에서 메인 트랙 논문 10편이 채택되는 성과를 거뒀다. 세계 3대 AI 학회의 단일 행사 기준으로 크래프톤의 역대 최대 메인 트랙 채택 기록이다. 크래프톤은 서울에서 지난 11일까지 열린 이번 ICML에서 메인 트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표했다고 13일 밝혔다. 메인 트랙 논문에는 월드모델과 멀티모달 대규모언어모델(LLM), 선호 학습, 추론, 최적화 등 AI 파운데이션 모델의 핵심 기술 연구가 담겼다. AI가 가상환경을 이해하고 예측하는 월드모델과 LLM의 추론 성능을 높이는 기술 등 게임을 넘어 다양한 AI 모델에 활용할 수 있는 기반 기술을 폭넓게 제시했다. 학회 기간에는 게임과 AI 연구자들이 교류하는 ‘AI 포 게임스(AI for Games)’ 행사도 개최했다. 행사에는 소니AI와 마이크로소프트 리서치, 엔비디아, NC AI 등 국내외 학계와 산업계 관계자 500여명이 참석해 AI 게임 에이전트와 인터랙티브 월드모델, AI 기반 게임 제작 기술의 발전 방향 등을 논의했다. 크래프톤은 이번 행사를 통해 게임과 AI 연구 생태계 간 협력도 확대했다. 크래프톤은 지금까지 뉴립스(NeurIPS), ICML, 국제표현학습학회(ICLR) 등 세계 3대 AI 학회를 포함한 주요 글로벌 학회에서 총 85편의 논문을 발표했다. 올해도 현재까지 17편의 논문을 게재했다. 회사는 연구 성과를 실제 게임 개발과 AI 기술 고도화에 적용하는 한편 국내외 AI 연구 생태계와의 협력을 지속적으로 확대할 계획이라고 밝혔다.

- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

삼성전자가 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD) 양산에 돌입했다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 eSSD까지 AI 메모리 제품군을 확장하며 AI 인프라 전반에서 영향력을 키우는 모습이다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 eSSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. eSSD는 데이터센터와 서버 환경에 최적화된 저장 장치(스토리지)다. 최근 생성형 AI 확산으로 학습과 추론에 필요한 데이터 규모가 급격히 증가하면서 AI 가속기에 데이터를 안정적이고 신속하게 공급하는 eSSD의 중요성이 커지고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 성능뿐 아니라 데이터를 이동·저장하는 메모리와 스토리지 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하는 만큼, eSSD는 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다. PM1763은 빠른 읽기 속도와 효율적인 데이터 처리가 강점이다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다고 설명했다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공되며, 이 가운데 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현한다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB다. 전작 ‘PM1753’ 대비 약 2배 향상됐으며, 이는 40GB(기가바이트) 크기의 대형 언어 모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 아울러 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화된 제품이다. 또 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상됐다. 업계는 이번 삼성전자의 eSSD 양산이 HBM을 넘어 AI 서버용 저장장치 시장에서도 공급 역량을 입증한 사례로 분석한다. 한편 삼성전자는 오는 22일 영국 런던에서 열리는 ‘갤럭시 언팩 2026’에서 8세대 폴더블폰과 웨어러블 기기 등을 공개한다. 이에 앞서 노태문 완제품(DX) 부문 대표이사 사장은 뉴스룸에 공개한 기고문을 통해 “가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라, 나를 가장 잘 아는 AI”라고 강조했다. 노사장은 이번 언팩에서 더 개인적이고 자연스러운 AI 경험을 공개하겠다고 예고했다.

삼성전자가 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

울산시가 고위험·고용량 배터리 에너지 설비의 화재를 선제적으로 방지하기 위한 인공지능(AI) 기반 안전관리체계 구축에 나선다. 시는 행정안전부 주관 ‘2026년도 지역 맞춤형 재난안전 문제해결 기술개발 지원 공모 사업’에 선정돼 ‘다중탐지(멀티센서)·AI 기반 사고 데이터화 통합안전관리시스템’ 개발과 현장 실증을 본격 추진한다고 밝혔다. 이번 사업에는 올해부터 2028년까지 3년간 국비 16억원, 시비 4억원 등 총 20억원의 사업비가 투입된다. 주관 연구개발기관으로는 스마트 안전진단 전문기업인 아이티공간이 참여하고 울산대, 한국화학융합시험연구원(KTR), 도시와 농촌이 공동 연구를 맡는다. 실증은 한국동서발전이 함께 진행한다. 국가산업단지와 이차전지 특화단지가 공존하는 울산은 대용량 배터리 에너지 저장장치(ESS) 등 고위험 인프라가 밀집해 있어 화재 시 대규모 피해 우려가 컸다. 이번에 개발되는 시스템은 기존 배터리관리시스템의 한계를 넘어 오프가스, 미세 진동, 음향 등 비전기적 화재 전조 증상까지 실시간으로 감지하는 다중양식(멀티모달) 기술을 적용한다. 특히 통신망이 단절된 상황에서도 독립적으로 작동하는 저전력 경량화 AI 모델을 탑재해 1초 이내에 위험을 독자 추론하고 자동 격리 및 소화설비를 연동하는 보완 체계를 갖춘다. 아울러 사고 전후 데이터를 블랙박스 형태로 저장해 원인을 규명하는 플랫폼과, 모바일에서도 직관적으로 현장을 확인하는 3D 디지털 트윈 시각화 기술도 구현할 예정이다. 시는 2027년부터는 KTR의 열폭주 모사 실험을 거쳐 한국동서발전 울산발전본부에서 1㎿h 이상 설비를 대상으로 3개월간 장기 실증을 수행해 신뢰성을 검증한다. 시 관계자는 “발화 전 이상 징후를 1초 이내에 잡아내고 사고 데이터를 자산화하는 국산 안전 플랫폼을 확보해, 대한민국에서 가장 안전한 첨단 안전 선도도시 울산을 만들겠다”고 밝혔다.

SK텔레콤이 전국에 최대 15GW(기가와트) 규모의 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나선다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 초대형 AI 컴퓨팅 인프라를 조성해 한국을 ‘아시아 AI 인프라 허브’로 키우겠다는 구상이다. 통신 서비스를 넘어 AI 인프라를 설계·구축·운영하는 사업자로 역할을 확대하겠다는 청사진도 함께 제시했다. SK텔레콤은 5일 이 같은 내용을 담은 AI 데이터센터 구축 계획을 공개했다. AI 모델 학습과 추론 수요가 급증하면서 전 세계적으로 AI 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁이 치열해지는 가운데, 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력과 안정적인 전력 공급 기반을 갖춘 한국이 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 거점이 될 수 있다는 판단에서다. 글로벌 컨설팅사 맥킨지는 2030년 미국에서만 AI 데이터센터 공급 부족 규모가 약 15GW에 이를 것으로 전망했다. SK텔레콤은 울산에서 건설 중인 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 클러스터를 구축하고, 서남권에도 1GW를 추가 조성할 계획이다. 이를 기반으로 2029년부터 전국 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 가동한 뒤 2035년에는 15GW까지 확대한다는 청사진을 제시했다. 15GW는 원전 10여기의 발전 용량에 맞먹는 전력 규모가 필요한 초대형 프로젝트다. 대규모 투자 재원은 전략적 투자와 프로젝트 파이낸싱(PF), 장기 계약 등을 통해 확보할 방침이다. 사업에는 SK그룹의 AI 역량이 총동원된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계·구축·운영을 총괄하는 ‘AI 인프라 설계자’ 역할을 맡고, SK하이닉스의 AI 반도체와 그룹의 에너지·인프라 역량을 결집한다. 현재 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설 중이며, 엔비디아와는 차세대 AI 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축도 추진하고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 인프라로 육성할 계획이다. AI 컴퓨팅 인프라를 새로운 성장 기반으로 삼아 글로벌 AI 기업의 수요를 국내로 끌어들이고, AI 산업 생태계 경쟁력을 높이겠다는 전략이다.

한화는 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 산업에 총 55조원을 투자해 독자 발사체와 위성망, 국방 AI를 아우르는 통합 우주 인프라를 구축한다. 김동관 한화 부회장은 3일 경남 진주에서 열린 영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 ‘AI 우주강국’ 중장기 전략을 발표하며 “우주 주권 확보, 자주국방을 위한 AI 구축, 영남권을 중심으로 한 대한민국의 우주항공 생태계 완성 등의 목표를 위해 55조원을 선제적으로 투자하겠다”고 밝혔다. 한화는 우선 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 한 통합 우주 인프라 구축에 주력한다. 우주에서 정보를 수집하면 AI가 분석해 우리 군의 판단과 작전 수행으로 이어질 수 있도록 시스템을 만들겠다는 구상이다. 이를 위해 한화에어로스페이스는 우주발사체에 약 23조원을 투자할 계획이다. 단조립장과 발사체 개발 시험시설을 구축하고 앞으로 상업발사로 전환해 독자적인 우주 수송 능력을 확보할 계획이다. 한화시스템도 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI데이터센터, 위성통신망 확보를 위해 약 20조원을 투자한다. 한화가 추진하는 통합 우주 인프라는 고도 350㎞ 관측위성군과 400㎞ 상공에 구축할 우주 AI 데이터센터, 고도 900㎞에 배치되는 저궤도 위성통신망 등으로 구성된다. 한화시스템은 2031년까지 SAR 위성 64기를 운영하고, 저궤도 통신망은 위성 192기로 서비스를 시작한 뒤 60기 이상을 추가 발사할 계획이다. 김 부회장은 또 “우주 주권 확보를 위한 첫 단추는 독자 발사체 개발”이라며 “한화는 독자 발사체 개발을 통해 우리나라가 언제든지 우주에 다다를 수 있는 역량을 확보하겠다”고 강조했다. 한화는 국방 AI 역량 강화에도 10조원 이상을 투자할 예정이다. 경남 창원에 국방 AI 데이터센터를 구축해 우주와 지상·해상·공중에서 수집한 정보를 통합 분석한다. 또 이를 기반으로 전장 데이터를 학습, 추론하는 실전 특화 국방 AI 모델인 ‘디펜스 오에스’(Defense OS)를 개발한다. 디펜스 오에스 개발에는 2040년까지 약 2조원이 투입된다. 김 부회장은 “우리의 유무인 복합 체계는 자주국방을 담보할 뿐 아니라 우리나라가 세계적 수준의 방산 강국 지위를 더욱더 공고히 할 수 있는 든든한 기반이 될 것”이라고도 말했다. 한화는 지역인재 양성을 위해 부산대, 창원대, 경상대 등 영남권 대학과의 산학과제 수행, 장학생 선발, 재직자 재교육 등을 하고 있다. 앞으로는 학부 계약학과 설치와 계약정원제 대학원 운영 등으로 협력을 넓혀갈 계획이다. 지역 협력업체와의 상생 프로그램도 적극적으로 추진할 방침이다. 정책금융 등을 통해 협력업체에 저리 시설자금을 지원하고 자동화, 원격화 등으로 안전 관리를 강화해 생산 기반을 고도화하도록 한다. 김 부회장은 “지역 인재가 지역에서 배우고 지역 기업이 세계 시장에 도전하고 지역 생태계가 대한민국의 미래를 담보하는 선순환 구조야말로 한화가 생각하는 산업 생태계의 완성”이라고 강조했다.

- 2,000명‧20여 곳 후원사 참여… 7월 28일 코엑스 오디토리움서 개최- 오케스트로 4.0 공개… AI 인프라 풀스택 솔루션 ‘대대적 혁신’- 중앙정부·공공기관·대기업·글로벌 IT 기업 주요 관계자 한자리에 AI 시대 클라우드의 새로운 질서를 조망하는 대규모 컨퍼런스가 열린다. AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 7월 28일 서울 삼성동 코엑스 3층 오디토리움에서 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’을 개최한다고 2일 밝혔다. OPUS는 오케스트로 그룹이 매년 개최하는 기술 컨퍼런스로, AI와 클라우드 산업의 기술 흐름을 짚고 최신 솔루션 전략을 공유하는 자리다. 올해 행사는 2000명 규모로 진행되며, 국내외 기업 20여 곳이 후원사로 참여한다. 특히 이번 행사에는 주요 정부 부처와 공공기관을 비롯해 대기업, 글로벌 IT 기업 관계자들이 참석해 AI 시대 클라우드와 인프라 혁신 방향을 논의할 예정이다. 이번 컨퍼런스의 주제는 ‘WE GENERATE CLOUD’다. 오케스트로 그룹은 현장에서 ‘오케스트로 4.0’을 공개하고, 그룹의 AI 인프라 풀스택 솔루션 체계를 전개하여 클라우드 운영 기준을 제시할 방침이다. 행사는 ▲키노트 ▲테크 세션 ▲고객사 발표 ▲테크 토크(Tech Talk) ▲전시 부스 ▲이벤트 등으로 구성되며, AI‧클라우드 전환 전략과 실제 적용 사례를 폭넓게 다룰 예정이다. 행사는 김범재 오케스트로 대표의 환영사와 글로벌 기술·산업 생태계를 이끄는 국내외 주요 인사들의 축사로 막을 연다. 이어 김민준 의장과 김영광 오케스트로 대표가 첫 번째 키노트 연사로 나서 ‘생성의 시대, 다시 쓰는 클라우드의 질서’를 주제로 발표한다. 첫 번째 테크 세션은 ‘AI 시대를 여는 클라우드 인프라 전략’을 주제로 마련된다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 중심으로 AI 워크로드 확대에 대응하는 클라우드 인프라 운영 전략과 기술 방향을 소개한다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 두 번째 키노트에서 ‘AI 시대의 클라우드 네이티브와 DR 전략’을 발표한다. 박 대표는 국가 AI 전략, 클라우드 네이티브 전환의 필요성, 재해복구 전략 및 로드맵을 짚고, 대구 PPP 기반 민관협력 클라우드 서비스를 통해 한국교통안전공단과 KTC 등 기관의 클라우드 네이티브 전환 성공 사례를 소개할 예정이다. 이후 두 번째 테크 세션에서는 ‘의도를 현실로 연결하는 실행 체계’를 주제로 진행된다. 오케스트로는 이 자리에서 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’와 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’을 통해 고객의 의도를 클라우드 운영과 서비스 개발, 데이터 활용으로 연결하는 방안을 다룬다. 행사의 마지막을 장식할 테크 토크(Tech Talk)는 ‘AI가 만들어내는 새로운 가능성’을 주제로 열린다. 해당 세션에서는 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’을 중심으로 생성형 AI가 기업의 의사결정과 업무 방식, 클라우드 운영 체계에 가져올 변화를 조망하고, AI 시대 클라우드가 나아갈 방향을 논의한다. 이번 행사에는 업스테이지, KT클라우드, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 넷앱(NetApp), 빔(Veeam), 티맥스티베로, CIQ, 블루어드(Blueward), KAYTUS, 엔텔스 등을 비롯해 국내외 주요 기업 20여 곳이 후원사로 참여한다. 후원사들은 행사장 내 전시 부스와 체험 프로그램을 통해 AI 인프라, 클라우드, 데이터, 보안, 재해복구 등 최신 기술과 솔루션을 소개할 예정이다. 참관객을 위한 풍성한 현장 이벤트도 마련된다. 오케스트로 그룹은 행사장 방문객에게 ‘OPUS 2026’ 한정판 굿즈를 제공하며, 전시 부스 방문 이벤트 참여자에게는 다양한 기념품을 증정한다. 이 밖에도 여름휴가 시즌을 겨냥한 럭키드로우를 통해 해외 왕복 항공권을 비롯해 세라젬 안마의자, 삼성 에어컨, LG 스타일러, 다이슨 선풍기, 에어팟 맥스 등 푸짐한 경품을 제공할 예정이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 경쟁력은 단순히 어떤 AI 모델을 선택하느냐가 아니라, 이를 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 인프라 역량에서 결정된다”며 “OPUS 2026을 통해 ‘오케스트로 4.0’이 제시하는 AI 인프라 풀스택 전략과 클라우드의 새로운 질서를 공유하고, 고객과 파트너가 함께 AI 전환의 방향을 모색하는 뜻깊은 자리가 되기를 기대한다”고 밝혔다. OPUS 2026의 사전 등록은 행사 공식 홈페이지에서 가능하다.

범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

이재용 삼성전자 회장은 29일 새로운 반도체 단지 후보지로 광주를 계획하고 있다고 밝혔다. 이 회장은 이날 청와대 영빈관에서 이재명 대통령 주재로 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 “기흥, 화성, 평택에 이어 용인 국가산단의 투자 일정이 많이 빨라졌고 새로운 단지를 준비해야 할 시점도 앞당겨졌다”며 이같이 말했다. 이 회장은 광주에 대해 “여러 지역 중 전력, 용수, 인력 확보와 인프라 등 많은 인센티브 지원이 기대되는 곳”이라고 설명했다. 이 회장은 또 충청권에는 고대역폭 메모리(HBM) 팹(공장)을 집중 투자하겠다고 덧붙였다. 이 회장은 “인공지능(AI) 모델의 학습과 추론에 없어서는 안 될 고대역폭 메모리(HBM)는 반도체칩을 적층하는 최첨단 기술이 필요하고, 메인 팹 수준의 공정을 요구한다”며 “HBM 팹은 기존의 반도체 후공정 팹과 함께 천안, 온양 등 충청권에 집중 투자하겠다”고 말했다. 경북 구미에는 삼성그룹 내부용 AI 데이터센터와 피지컬 AI 관련 투자가, 경남 울산에는 차세대 전고체 배터리와 배터리에너지저장장치(BESS) 관련 투자가 이뤄진다. 삼성중공업은 경남 거제에서 차세대 조선 사업 관련 투자를, 삼성전기는 부산에서 최첨단 패키지 기판 관련 투자를 늘린다. 이 회장은 또 인천 송도를 세계 최대의 바이오 단지로 키우겠다는 청사진도 제시했다. 이 회장은 “기업과 정부, 지자체가 힘을 모으면 대통령께서 말씀한 대체 불가한 대한민국을 만들 수 있다고 확신한다”며 “저도 기업인의 한 사람으로서 일조하게 돼 영광으로 생각한다”고 말했다.

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.

고대 마야 문명 때 인신공양과 제물 봉헌에 사용된 것으로 보이는 제단이 과테말라 밀림에서 발견됐다. 23일(현지시간) 중남미 언론에 따르면 과테말라 문화부는 멕시코 및 벨리즈와 국경을 맞대고 있는 북부 페텐주(州)의 밀림 지역 내 엘 티그레 고고학 유적지에서 제단으로 보이는 구조물이 발견됐다고 발표했다. 구조물 주변에서는 제단에서 제물로 바쳐진 것으로 보이는 유골이 다수 발굴됐다. 과테말라는 2025년부터 엘 티그레에서 프랑스, 멕시코, 캐나다 등 다국적 고고학자들이 참여한 가운데 고대 유적 발굴 프로젝트를 진행해 왔다. 과테말라 문화부는 이번 발견으로 마야 문명의 가장 복잡한 시기 중 하나를 연구하고 이해하는 데 매우 중요한 단서를 확보했다고 밝혔다. 발견된 제단은 높이 2.2m, 지름 5m 규모의 원형으로 한쪽으론 직사각형 형태의 구조물과 연결돼 있다. 제단과 직사각형 구조물을 합치면 전체 길이는 약 10m에 달한다. 제단은 정교하게 다듬어진 대형 석회암 블록으로 축조돼 당시 기술을 엿볼 수 있다. 가장자리에는 장식 몰딩이 설치됐던 흔적이 남아 있고 붉은색 안료로 치장한 자국도 발견돼 당시 최고의 화려함을 자랑했던 것으로 추정된다. 축조 시기는 기원전 100년에서 서기 150년 사이로 추정된다. 문화부는 “약 2000년 전 만든 구조물이지만 거의 훼손되지 않아 보전 상태가 뛰어나다”면서 2025년 시작한 발굴 프로젝트 최대 성과로 볼 수 있다고 밝혔다. 고고학계가 발견된 구조물을 인신공양에 사용한 제단으로 보는 건 이 같은 추론을 뒷받침하는 매장의 흔적이 다수 발견된 때문이다. 발굴에 참여한 프랑스의 고고학자 줄리앵 이케는 “구조물 북쪽에서 생후 3개월이 채 되지 않은 영아의 유골이 동물 형상의 장식이 있는 그릇 아래에서 발굴됐다”고 밝혔다. 구조물 서쪽에선 7~9세 사이로 추정되는 어린이의 유골이 나왔다. 구조물 중앙 대형 용기 아래에선 30~40세로 추정되는 성인 남성의 유골이 나왔는데 유골 곁에선 가오리 꼬리 가시로 만든 송곳 모양의 도구가 출토됐다. 가오리 꼬리 가시로 제작한 송곳은 마야 문명 종교 의식에서 자해 의례 때 사용된 도구로 알려져 있다. 문화부는 “구조물 축조 때부터 매장된 것으로 보이는 영아와 어린이의 유골이 계속 나오고 있는 점, 이른바 자가 희생(자해) 도구가 나온 점 등을 볼 때 종교적 의식을 위한 구조물 즉 인신공양을 위한 제단으로 보는 게 가장 합리적이라는 것이 학계의 의견”이라고 설명했다. 한편 지금의 과테말라와 멕시코, 엘살바도르, 온두라스, 벨리즈 등 메소아메리카에서 꽃핀 마야 문명은 250~900년 고전기에 절정에 달했다가 후기 고전기(900~1200년)에 접어들면서 쇠퇴하기 시작했다.

국민체육진흥공단은 24일 내부 네트워크에서 안전하게 활용할 수 있는 생성형 인공지능(AI) 플랫폼인 ‘KSPO-GPT’를 구축하고 임직원 대상 서비스를 시작했다고 밝혔다. 체육공단은 지난해 7월 챗GPT, 제미나이 등 다양한 최신 AI 모델을 무제한으로 선택·활용할 수 있는 외부망 AI 플랫폼을 도입해 전 임직원에게 제공한 바 있다. 도입 후 1년 만에 사용량은 40배 이상 늘었으나 외부망이라는 제한적 운영으로 사내 자료의 직접 활용에는 한계가 있었다. 이번 ‘KSPO-GPT’는 외부 인터넷과 분리된 내부망 내 운영으로 정보 유출 위험을 원천 차단하고 고성능 ‘H200 GPU’를 기반으로 안정적인 추론 성능을 확보했다. 이를 통해 체육공단 임직원은 복잡한 규정이나 행정 절차를 빠르게 확인함은 물론 동시에 답변의 근거도 함께 제시받아 업무 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있게 됐다. 체육공단 관계자는 “내부 업무의 인공지능 전환은 그 자체가 목적이 아니라 국민께 더 나은 스포츠 행정 서비스를 제공하기 위한 수단”이라며 “KSPO-GPT를 발판으로 전 사업 영역에서 국민이 체감할 수 있는 혁신적인 변화를 만들어 가겠다”고 말했다.

스포츠를 흥미롭게 만드는 대표적인 서사로는 라이벌 열전을 꼽을 수 있지만 끊을 수 없는 천적 관계의 먹이사슬도 빼놓을 수 없다. 천적 관계는 팀과 팀, 팀과 개인, 개인과 개인 등 다양한 형태로 발현되는데 이를 슬기롭게 이용하는 것은 매우 효율적인 전략이 된다. 그러나 정상적인 흐름을 인위적으로 조정하다 자칫 치명적인 역효과를 불러오는 경우도 많다. 올 시즌엔 SSG 랜더스가 이런 상대성을 이용해 톡톡히 재미를 보고 있다. 희생양은 kt 위즈다. kt는 올 시즌 2위를 달리고 있지만 유독 SSG만 만나면 스텝이 꼬였다. kt는 지금까지 SSG와 세 차례 3연전을 치렀는데 매번 1승2패로 밀렸다. kt가 상대전적에서 열세를 보이는 상대는 삼성 라이온즈와 SSG 두 팀 뿐이다. 3위로 선두권 경쟁을 펼치고 있는 삼성에 3승5패로 뒤지는 것은 그렇다 치더라도 9위에 머물고 있는 SSG에 3승6패로 밀린 것은 뜻밖의 결과다. 바짝 상승세를 타는가 싶다가도 SSG만 만나면 꼬리를 내려야 했다. 공교롭게도 그때마다 SSG의 선발 로테이션이 김건우-타케다 쇼타-앤서니 베니지아노 순으로 돌아갔다. 지난 5일부터 7일까지 이어진 문학 3연전은 왜 이숭용 SSG 감독이 kt를 상대로 이런 ‘복붙 로테이션’을 활용하는지 잘 보여주는 사례였다. 첫날 등판한 김건우는 5이닝 3실점(2자책점)으로 꿋꿋하게 버텼고 그 덕분에 SSG는 5회말 4점을 뽑아내며 역전에 성공했다. kt가 8, 9회 각각 1점씩 따라붙었으나 끝내 5-6으로 1점차 패배의 쓰라림을 맛봤다. 이튿날엔 타케다가 물러난 이후인 8회초 kt가 대거 4점을 뽑아 7-3으로 이기긴 했지만 7회까지는 3-3 팽팽한 흐름이 이어졌다. 마지막 날엔 한동안 부진했던 베니지아노가 신들린 피칭을 했다. 7이닝 동안 8개의 삼진을 솎아냈고 2개의 안타와 4사구 2개만 허용하는 호투였다. SSG의 7-0 완승. 5월 12일엔 김건우가 5이닝 1실점으로 kt 타선을 꽁꽁 묶었다. 이틀째엔 반격에 나선 kt가 타케다를 상대로 18-4로 대승을 거뒀지만 다음날엔 2회까지 6점을 뽑아내며 베니지아노를 조기 강판시키고도 곧바로 6실점하는 바람에 난타전이 벌어졌고 10-16으로 패하고 말았다. 첫 맞대결이었던 4월 24일과 25일엔 김건우와 타케다가 각각 7이닝과 5이닝을 무실점으로 틀어막았다. kt 입장에서는 마지막 날 베니지아노의 부진을 틈타 12-2로 이긴 것이 천만다행으로 느껴졌을 정도였다. kt는 23일 SSG를 홈으로 불러들여 시즌 네 번째 3연전을 치른다. SSG는 지난주 롯데 자이언츠, NC 다이노스와의 6연전에 김민준-김건우-타케다-베니지아노-해치-최민준을 차례로 올렸다. 김건우-타케다-베니지아노가 모두 5일 휴식 후 선발 등판할 수 있도록 판이 완벽하게 짜였다. 이강철 kt 감독은 “이번에도 또 선발 로테이션이 그렇게 돌아갈 것 같다”며 “이런 경우는 세계 최초 아닌가?”라고 혀를 내둘렀다. 이 감독은 “그 친구들은 다른 팀한테 가서 깨지고는 우리만 만나면 그렇게 잘 던질 수가 없다”고 답답한 속내를 드러냈다. kt는 주말 3연전에서 KIA 타이거즈를 만나 1승2패를 당하며 상승세가 한풀 꺾인 상태다. SSG와의 3연전에서 연이어 루징 시리즈를 기록한다면 전반기 내에는 선두로 치고 올라서기가 힘들 수 있다. 그렇다면 KBO리그 역사상 유사한 사례는 없었을까? 프로야구 공식기록을 담당하는 스포츠투아이에 따르면 특정팀을 상대로 똑같은 투수 3명을 선발 투입하는 로테이션을 가장 많이 반복한 것은 3회가 최다인데 이번이 13번째다. 다만 등판 순서까지 완벽하게 ‘복붙’한 투수 로테이션으로 세 차례 3연전에 나선 것은 이번을 포함해 세 번뿐이다. 2008년 4월 8~10일, 4월 25~27일, 5월 20~22일 한화 이글스는 두산 베어스를 상대로 송진우-양훈-정민철을 차례로 올렸다. 그러나 결과는 4승 5패. 2016년 4월 29일~5월 1일, 5월 17~19일, 6월 3~5일 삼성도 한화전에 장원삼-윤성환-앨런 웹스터를 퍼즐 끼워 넣듯 투입했으나 3승 6패로 참담한 결과를 떠안았다. 반면 같은 투수로 등판 순서에만 살짝 변주를 한 경우엔 어김없이 의도한 성과를 거뒀다. 7승 2패로 압도한 경우가 세 번, 6승 3패가 네 번, 5승 4패가 세 번이다. 재미있는 사실은 이런 투수 로테이션은 투수 출신 감독보다 오히려 야수 출신 감독이 더 자주 구사했다는 점이다. 기록에 가담한 총 12명의 감독 가운데 투수 출신은 김영덕, 김성근, 김인식, 한용덕 감독 등 4명 뿐이다. 특정 투수에게 뼈저리게 당했던 자신의 경험이 강하게 투영된 것이 아닐까 하는 추론이 가능하다. 가장 먼저 이런 로테이션을 시도했던 사령탑은 1985년 삼성의 지휘봉을 잡고 있었던 김영덕 감독이다. 4월 12~14일, 20~22일 벌어진 삼미 슈퍼스타즈와의 2, 3차 시리즈에 김시진-김일융-황규봉을 연달아 투입해 6승을 쓸어 담았다. 그런데 5월 17~19일 4차 시리즈엔 김일융-황규봉-김시진 순으로 변화를 줬다가 1승2패로 쓴맛을 봤다. 김성근 감독은 두 팀에서, 류중일 감독은 2년 연속 진기록을 남겼다. 김 감독은 1990년 태평양 돌핀스와 2002년 LG 트윈스에서 양상문-조병천-최창호, 데니 해리거-이동현-안병원의 로테이션으로 OB 베어스(현 두산)와 SK 와이번스(현 SSG)를 상대해 6승3패와 5승4패를 기록했다. 류 감독은 삼성 시절이던 2015년 LG전에 타일러 클로이드-알프레도 피가로-차우찬을 집중 투입해 6승3패로 재미를 톡톡히 봤는데 이듬해엔 앞서 언급한 것처럼 정반대의 결과를 떠안았다. 1997년엔 삼성이 한화전에 김상엽-박충식-전병호를 앞세워 재미를 봤는데 2, 3차 시리즈에서는 백인천 감독이 4승2패를 기록했고 4차 시리즈에서는 갑작스러운 백 감독의 건강이상으로 임시 사령탑에 오른 조창수 감독이 같은 로테이션으로 3승을 쓸어 담았다. 결과가 어찌 되건 SSG가 23일부터 이어지는 kt와의 3연전에 또다시 김건우-타케다-베니지아노를 차례로 선발 등판시킬 경우 KBO리그에는 또 하나의 진기록이 추가된다. 주중 3연전의 색다른 볼거리다.

- 23일부터 열리는 공공 AI 박람회 참가… 클라우드 기반 공공 AI 운영 전략 제시- ‘콘체르토 AI’ 현장 시연 통해 응답 지연 92%↓·처리 효율 50%↑ 성능 입증- 서버 가상화·DR 솔루션 연계… 장애·재난에도 대국민 서비스 연속성 확보 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 6월 23일부터 24일까지 일산 킨텍스 제2전시장 9B홀에서 열리는 ‘2026 공공 AI 박람회’에 참가해 클라우드 기반 운영 솔루션을 선보인다고 19일 밝혔다. 행정안전부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 이번 박람회는 제9회 전자정부의 날 행사와 연계해 열리는 공공 분야 AI 전시회다. 정부와 기업, 국민이 함께 참여해 AI 기반 행정 운영 방향을 모색하는 자리로, 공공 AI 기술 전시를 비롯해 재해복구(DR) 정책·기술 포럼, 비즈니스 매칭 프로그램 등이 마련된다. 오케스트로 그룹은 이번 박람회에서 공공 AI 서비스 도입 이후 필요한 클라우드 기반 운영 모델을 제시할 계획이다. 공공 분야 AI가 대국민 서비스로 확대되면서, 모델 도입 이후의 성능 관리와 인프라 운영, 서비스 연속성 확보의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 회사는 AI 추론 최적화와 클라우드 자원 운영, 재해복구 체계를 연계해 공공기관이 AI 서비스를 보다 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 소개할 예정이다. 주요 전시 솔루션인 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’는 AI 서비스 운영 과정에서 발생할 수 있는 응답 지연과 자원 비효율 문제를 줄이는 데 초점을 맞춘 플랫폼이다. 고부하 환경에서도 응답 성능과 자원 활용 효율을 안정적으로 유지할 수 있도록 AI 인프라 운영 최적화 기능을 지원한다. 특히 박람회 현장에서는 동시 요청이 급증하는 환경에서의 AI 추론 성능 변화를 시연할 예정이다. 오케스트로 그룹에 따르면 전체 응답 지연 시간은 최대 92% 감소하고, 처리 효율은 최대 50% 향상되는 결과를 확인할 수 있다. 또한 기존 방식 대비 토큰 생성 속도는 최대 2.2배까지 높아져, 고부하 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영이 가능하다는 점을 제시할 계획이다. 이를 통해 공공기관 관계자들에게 AI 서비스 확산에 필요한 인프라 운영 기준과 효율화 방안을 제안한다는 설명이다. 이와 함께 오케스트로 그룹은 AI·클라우드 풀스택 솔루션을 기반으로 소버린 AI 구현에 필요한 인프라 운영 체계도 소개한다. 공공기관이 클라우드 인프라와 AI 운영 환경을 단일 체계 안에서 통합 관리하고, 외산 솔루션 의존도를 조정할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 이를 바탕으로 기관별 가이드라인에 맞춘 AI 서비스 환경을 구축하고, 디지털 주권 확보와 클라우드 네이티브 전환을 함께 추진할 수 있는 방안을 제시할 예정이다. 클라우드 인프라 통합 운영과 서비스 연속성 확보를 위한 솔루션도 함께 출품된다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’는 공공기관의 클라우드 전환과 인프라 통합 운영을 지원하며, 재해복구 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’은 기관별 환경에 맞춘 재해복구 체계를 구현할 수 있도록 설계됐다. 자동화된 복구 절차와 DR 모의훈련 기능을 통해 장애나 재난 발생 시에도 행정 서비스와 대국민 서비스의 연속성을 유지할 수 있도록 지원한다. 박람회 기간 전시 부스에서는 공공기관 관계자와 참관객을 대상으로 공공 AI 전환과 클라우드 인프라 운영을 주제로 한 1:1 상담도 진행된다. 오케스트로 그룹은 기관별 업무 환경과 운영 과제에 맞춰, AI 서비스 도입 이후 필요한 인프라 구성과 운영 방식을 안내할 계획이다. 또한 이번 박람회를 계기로 공공기관별 환경에 적합한 AI·클라우드 풀스택 솔루션 적용 방안을 보다 구체화해 나간다는 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “공공 AI의 경쟁력은 이제 도입 여부가 아니라 실제 행정 서비스 안에서 얼마나 안정적으로 운영되느냐에 달려 있다”며 “AI 서비스의 성능과 비용 효율성, 서비스 연속성을 모두 고려한 독보적인 클라우드 운영 모델을 바탕으로 성공적인 공공 AX를 이끌어가겠다”고 밝혔다.

부산시교육청 교육연구정보원은 교수·학습용 생성형 인공지능(AI)인 ‘부산교육 AI 튜터(BeAT)’의 학생용 서비스를 개통했다고 19일 밝혔다. BeAT는 교사의 수업 준비와 평가 문항 제작을 돕고, 학생에게는 질문 해결과 맞춤형 학습 계획 마련을 지원하는 AI다. 교사용 서비스를 지난 4월 개통한 데 이어 이번에 학생용 서비스도 개통하면서 온전한 AI 기반 교수·학습 서비스 구축을 완료했다. BeAT는 GPT-5.4 추론 모델과 GPT-이미지 모델을 적용해 추론·이미지 생성 기능을 대폭 강화했다. 다국어 통·번역, AI 에이전트 기반 학습 설계를 지원하고 한글(hwp·hwpx), PDF, PPT, Word(docx) 등 다양한 파일 형식을 활용할 수 있다. 정보원은 BeAT가 현장에 안착할 수 있도록 다양한 연수와 교육 프로그램을 운영한다. 이달부터 지역 전체 고등학교 교사를 대상으로 연수를 실시하고 있다. 다음 달부터는 학생들이 생성형 AI를 올바로 이해하고 탐구 활동과 수행평가 준비 등에 학습 파트너로 활용할 수 있도록 BeAT 활용 교육 프로그램도 운영한다. 정보원 관계자는 “BeAT 서비스의 학생용 오픈과 맞춤형 연수 프로그램의 유기적 연계를 통해 공교육형 AI 활용의 성공적인 모델을 확산하겠다”고 말했다.

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.