생성형 인공지능(AI) 확산으로 데이터 저장 구조가 변화하면서 한동안 쇠퇴 산업으로 분류됐던 하드디스크(HDD)가 핵심 인프라로 재부상했다. 4일 업계에 따르면 글로벌 HDD 제조사 씨게이트는 2026년 1분기에 매출 31억 1000만 달러(약 4조 5754억원)를 기록해, 전년 동기의 21억 6000만달러(약 3조 1777억원)와 비교해 44% 증가했다. 매출총이익률은 47.0%로 전년의 36.2%에서 10.8%포인트 상승했고, 출하량은 199EB(엑사바이트)로 전년 144EB 대비 39% 증가했다. 특히 데이터센터 매출은 25억달러(약 3조 6780억원)로 전년 대비 55% 증가하며 전체 매출의 80%를 차지했다. 씨게이트는 지난달 28일(현지시간) 보도자료를 통해 “AI는 컴퓨팅만으로 작동하는 것이 아니라, 폭증하는 데이터를 얼마나 경제적으로 저장하느냐가 더 중요하다”라고 강조했다. HDD를 주력으로 하는 웨스턴디지털도 유사한 흐름이다. 매출은 33억 4000만달러(약 4조 9138억원)로 전년 22억 9400만달러(약 3조 3750억원) 대비 45% 증가했다. 매출총이익률은 50.5%로 전년 40.1% 대비 10.4%포인트 상승하며 50%를 처음 돌파했다. 출하량 역시 222EB로 전년 166EB 대비 34% 증가했다. 구글·마이크로소프트 등 클라우드 기업에 HDD를 공급해 발생하는 매출 비중은 89%에 달해 사실상 대부분의 성장이 데이터센터에서 이뤄지고 있다. 출하량 증가는 AI 구조 변화와 맞물려 있다. 학습 중심이던 AI가 추론·에이전틱 AI로 진화하면서 데이터 생성과 저장이 반복되고, 자율주행·로봇 확산으로 데이터 규모도 빠르게 커지고 있다. 이로 인해 클라우드 기업들의 데이터센터 투자가 늘면서 HDD 수요가 증가하고 있다. SSD가 고성능 처리를 담당하는 반면, 대규모 저장은 HDD가 더 경제적이라는 점도 영향을 미쳤다. 씨게이트는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “데이터센터용 HDD 생산 물량이 2027년까지 대부분 계약된 상태”라고 설명했다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.

인공지능(AI) 업계와 이용자들 사이에서 ‘덕테이프’(Duct Tape·덕트 테이프)라는 코드명으로 불렸던 AI 이미지 생성 도구의 정체가 예상대로 오픈AI의 새 모델로 드러났다. 오픈AI는 지난해 일본 애니메이션 스튜디오 ‘지브리’ 풍 그림을 만들어내는 기능으로 인기를 끈 이미지 도구의 새 버전인 ‘챗GPT 이미지 2.0’을 21일(현지시간) 공개했다. ‘이미지젠(ImageGen) 2.0’ 모델을 기반으로 만들어진 이 서비스는 앞서 AI 평가 플랫폼 ‘아레나’의 이용자 대상 테스트에서 글자 표현 문제를 완벽에 가깝게 해결했다는 호평을 받으며 관심을 끈 덕테이프의 정식 출시판이다. 오픈AI는 해당 모델에 대해 “단순히 재미를 위한 이미지 생성을 넘어서서 시각적 지능을 갖추고 있다”며 “특히 텍스트 처리에서 (전작 대비) 큰 진전을 이뤘다”고 소개했다. 이 모델은 또 전문적인 디자인 능력을 대폭 강화해 인포그래픽 등 시각 정보 표현에 강점을 보인다는 설명이다. 이에 따라 오픈AI는 이 모델이 교육용·연구용으로 특히 많이 활용될 것이라고 내다봤다. 이미지 생성 과정에서 추론 능력을 강화한 사고(Thinking)·프로(Pro) 모델도 선보였다. 이를 활용하면 사고의 연쇄 기능을 통해 보다 정확한 결과물을 얻을 수 있고, 만화와 같은 여러 장의 이미지에서 인물이나 캐릭터가 일관성을 유지하게 할 수도 있다. 오픈AI는 최근 핵심 사업에 집중하고 부차적인 사업은 정리한다는 기조하에 동영상 생성 도구인 ‘소라’(Sora) 서비스를 접겠다고 최근 발표한 바 있다. 동영상 도구와 달리 이미지 도구는 계속 개발하는 이유에 대해 오픈AI 관계자는 “챗GPT에 있어 이미지 생성은 궁극적인 개인 비서를 만드는 데 있어 핵심적인 요소”인 반면 “동영상에 대한 수요는 아직 그 정도는 아니었다”고 답했다. 이와 같은 이미지 생성 도구가 허위 정보 유포나 정치적 목적에 악용될 우려에 관한 질문에도 “우리는 사용자를 모니터링하고 보호하는 것은 물론이고 생성된 콘텐츠가 미치는 영향에 대해서도 매우 신중하게 다루고 있다”고 강조했다. 오픈AI는 챗GPT 이미지 2.0을 무료 이용자를 포함한 모든 계정에서 쓸 수 있도록 공개하고, 사고·프로 모델은 월 20∼200달러 요금제 이용자에게만 제공할 예정이다. 한편, 오픈AI의 이미지 생성 도구 공개는 이미지 소프트웨어(SW) 기업인 어도비가 연례 ‘어도비 서밋’을 개최하는 가운데 이뤄졌다. 사힐 굽타 어도비 파트너십 수석 총괄은 AI 모델들이 이미지 생성 등 분야에 진출하면서 어도비와 경쟁 관계가 된 것이 아니냐는 질문에 “고객들은 서로 다른 용도로 각 모델을 사용한다”고 일축했다.

크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자(CEO)가 방한해 삼성전자, SK하이닉스, LG전자 경영진과 잇따라 회동했다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP)의 강자인 퀄컴이 파운드리·메모리·인공지능(AI) 협력 전반을 점검하는 동시에 공급망 재편과 신사업 확대 전략을 구체화하기 위한 행보로 해석된다. 아몬 CEO는 21일 한진만 삼성전자 파운드리사업부장(사장)과의 회동에서 2나노미터(㎚·10억분의 1ꏭ) 공정 기반 차세대 애플리케이션 프로세서(AP) ‘스냅드래곤 8 엘리트 2’ 위탁생산을 핵심 의제로 논의한 것으로 알려졌다. 퀄컴은 최근 수년간 TSMC 중심의 생산 구조를 유지해왔으나 차세대 제품부터는 삼성전자를 포함한 파운드리 이원화 전략을 검토 중인 것으로 전해졌다. 업계에서는 삼성 파운드리의 수율 개선과 기술 신뢰도 회복, 글로벌 웨이퍼 가격 상승 등이 복합적으로 작용한 결과로 보고 있다. 실제로 아몬 CEO는 지난 1월 “여러 파운드리 기업 가운데 삼성전자와 가장 먼저 2나노 공정 도입을 논의했다”며 “파운드리 이원화 전략은 여전히 유효하다”고 밝힌 바 있다. 아몬 CEO는 SK하이닉스 경영진과의 만남에서 AI 확산에 따른 메모리 수급 문제 등을 다룬 것으로 보인다. 퀄컴이 데이터센터용 AI 추론 칩 ‘AI200’ 등을 통해 서버 시장 진출을 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 저전력 D램(LPDDR) 확보 필요성이 크게 확대된 상황이다. 특히 AI 서버 수요 증가로 메모리 공급이 병목 요소로 부상하면서 주요 고객사가 직접 공급망 확보에 나서는 흐름과 궤를 같이한다. LG전자와는 ‘피지컬 AI’를 중심으로 협력 확대 방안이 논의됐다. 두 회사는 과거 모바일 사업에서 시작된 협력 관계를 현재 전장·가전 영역으로 확장해왔으며, 최근에는 로봇과 스마트홈 등 물리적 환경 기반 AI 분야로 협력 범위를 넓히는 추세다. LG전자는 스마트홈과 모빌리티를 연결하는 AI 전략을 추진 중이며, 퀄컴은 로봇용 프로세서 ‘드래곤윙 IQ10’ 등을 앞세워 관련 시장 진입을 본격화하고 있다.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

스스로 허점 찾아 침투하는 AI‘최강 보안’ OS 27년 된 버그 찾아내기존 500만번 놓친 취약점도 포착해킹 재현 평가서도 압도적 성적글로벌 금융 안보 위기美 재무부·연준, 월가와 긴급회의영국·캐나다 등도 대책 마련 나서금감원, 금융사들과 대응 방안 점검 전세계 최상위 테크 전문가들이 철통 보안이라 자부하며 27년 동안 검증해온 운영체제(OS)의 방어선이 인공지능(AI) 앞에서 단 몇 시간 만에 무너졌다. 난공불락의 성벽을 무너뜨린 주인공은 AI 스타트업 앤스로픽이 최근 공개한 차세대 모델 ‘미토스’(Mythos)다. 보안 체계의 붕괴를 우려한 미국, 캐나다, 영국 등은 금융기관들과 보안 점검 및 긴급 협의에 나섰고 우리나라 금융감독원도 대응 방안을 점검했다. 13일 AI 업계에 따르면 미토스는 복잡한 소프트웨어의 설계 구조를 인간 전문가 수준으로 추론해 보안 취약점을 스스로 찾아내고 침투 경로까지 설계하는 이른바 ‘자율형 보안 지능’이다. 미토스의 위력은 보안 결함을 즉각 해킹 도구로 무기화하는 자율성에 있다. 사람이 침투 경로를 지시해야 했던 과거 모델과 달리, 미토스는 “약점을 찾아 침투하라”는 단 한 줄의 명령만으로 취약점 분석부터 실제 공격 코드(익스플로잇) 제작까지 전 과정을 스스로 완수한다. 앤스로픽에 따르면 미토스는 보안이 강력하기로 유명한 ‘오픈BSD’에서 27년 된 버그를 찾아냈고, 기존 도구가 500만 번 넘게 놓쳤던 취약점까지 단번에 포착했다. 특히 격리된 가상 환경을 스스로 탈출해 활동 흔적을 지우는 등 통제를 벗어난 지능을 보이기도 했다. 이런 파괴력의 본질은 AI가 단순히 데이터를 찾는 수준을 넘어 스스로 허점을 찾아 ‘사고’하고 ‘침투’하는 단계에 진입했음을 의미한다. 미토스는 박사급 전문가용 추론 시험인 ‘인류의 마지막 시험’(HLE)에서 사상 최초로 50%의 벽을 넘긴 56.8%를 기록했으며, 해킹 재현 평가에서도 83.1%라는 압도적 성적을 거뒀다. 소프트웨어 설계 구조를 꿰뚫어 보고 파괴적인 결함을 스스로 추론해낼 수 있는 ‘지능형 저격수’로 진화한 것이다. 글로벌 금융계는 안보 위기에 직면하게 됐다. 한 곳의 구멍만 뚫려도 결제와 송금이 얽힌 거대한 인프라 전체가 마비될 위험이 크기 때문이다. 미국 재무부와 연준(Fed) 수뇌부는 지난 7일(현지시간) 월가 주요 은행 최고경영자(CEO)들을 긴급 소집해 금융 시스템 방어를 위해 미토스를 활용하라고 강력 권고했다. 해커들이 미토스급 AI를 확보하기 전에 금융권이 먼저 ‘지능형 방패’를 구축하라는 취지다. JD 밴스 미 부통령과 스콧 베센트 재무장관은 주요 AI 기업 CEO들과 비공개 회의를 열어 사이버 공격 대응책을 점검했고, 백악관은 국가 핵심 시설의 보안 취약성에 대해 전수 조사에 착수했다. 12일에는 ‘프로젝트 글래스윙’이 공식 출범했다. 이는 글로벌 빅테크 및 금융사 50여개가 참여해 해커보다 먼저 시스템의 구멍을 찾아 메우겠다는 ‘선제적 방어 카르텔’ 성격이다. 파이낸셜타임스는 영국 금융 규제 당국이 정부 보안 기관 및 주요 은행들과 긴급 회담을 열었다고 보도했고 블룸버그통신은 캐나다에서도 중앙은행과 금융사들이 관련 문제로 회동했다고 전했다. 글로벌 안보 지형이 급변하자 금융감독원은 이날 국내 은행 등 주요 금융사 정보보안 담당 실무자들을 긴급 소집해 AI발 보안 위협과 대응 방안을 점검했다. 글로벌 금융 시스템이 촘촘히 연결된 만큼, 미토스가 발견한 수천 개의 결함이 국내 금융망으로 전이되어 예금 인출 사태(뱅크런)나 유동성 위기를 초래할 시나리오를 선제적으로 살피기 위한 행보로 풀이된다. 전문가들은 AI 정책의 무게중심을 ‘산업 육성’에서 ‘국가 리스크 관리’로 즉시 재정립해야 한다고 조언했다. 한 보안 전문가는 “AI가 취약점 탐지와 공격 자동화를 동시에 수행하면서 보안 정책은 활용 전략보다 우선순위에 놓여야 하는 항목이 됐다”며 “금융권 대상 AI 공격 시나리오 구축과 범정부 차원의 통합 대응 체계 마련이 시급하다”고 강조했다.

기존 ‘200달러’ 단일 체제서 ‘100달러’ 옵션 추가 코딩 도구 사용량 5배 확대, 헤비 유저 혜택 집중 생성형 인공지능(AI) 선두주자 오픈AI가 챗GPT에 월 100달러(한국 공식 가격 15만 9000원) 규모의 새로운 ‘프로(Pro)’ 요금제 옵션을 도입했다. 기존에 월 200달러(약 29만원)에 달했던 프로 요금제의 높은 가격 장벽을 절반 수준으로 낮춰, 전문가와 개발자 등 ‘헤비 유저’들을 대거 흡수하겠다는 포석이다. 10일 오픈AI와 관련 업계에 따르면 챗GPT 유료 라인업은 Go(1만 3,000원), Plus(2만 9,000원), Pro(15만 9000원부터)로 재편됐다. 이번 개편의 핵심은 초고성능 구간인 ‘프로’ 요금제의 다변화다. 그동안 시장에서는 20달러짜리 플러스 요금제는 아쉽고, 200달러짜리는 너무 비싸다는 목소리가 컸는데, 이번에 100달러대 ‘중간 지대’를 신설하며 이용자 선택권을 넓혔다. 오픈AI가 요금제를 다변화한 이유는 AI를 업무 도구로 쓰는 고숙련 사용자층의 요구에 부응하기 위해서다. 단순한 대화 수준을 넘어 실제 업무에 AI를 활용하는 사례가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 실제로 오픈AI의 코딩 특화 에이전트인 ‘코덱스(Codex)’는 최근 3개월 만에 주간 사용자 수가 5배 급증하며 300만명을 돌파했다. 신설된 월 100달러 프로 요금제는 이런 ‘헤비 유저’를 겨냥했다. 기존 플러스 요금제보다 5배 많은 코덱스 사용량을 보장하는 것이 특징이다. 여기에 최신 추론 모델인 인스턴트와 씽킹을 무제한 지원한다. 차세대 모델인 GPT-5.4 기반의 추론 기능도 포함해 복잡한 개발이나 분석 업무의 연속성을 높였다. 오픈AI 측은 “작업량이 많은 환경에서도 제약 없이 AI를 실무에 활용하도록 선택지를 넓힌 것”이라고 설명했다. 이처럼 생성형 AI 시장에선 ‘이용 패턴별 맞춤형 요금제’ 경쟁이 치열하다. 경쟁사인 구글이 비용 효율성을 강조한 ‘제미나이 1.5 플래시(Gemini 1.5 Flash)’로 가성비 시장을 공략하자, 오픈AI는 저가형부터 초고성능 모델까지 풀라인업을 구축하며 맞불을 놓은 모양새다. 이용자의 업무 성격과 예산에 맞춘 ‘체급별 구독 경쟁’이 본격화됐다는 분석이다. 업계에서는 이번 개편을 연내 추진 중인 기업공개(IPO)를 앞둔 수익 구조 다변화 전략으로 보고 있다. 오픈AI는 유료 구독 모델 세분화와 광고 도입을 통해 2030년까지 광고 매출로만 1000억 달러를 벌어들인다는 구상이다.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

과학·기술·공학·수학 평가 77.3점오픈AI·앤트로픽 경쟁 모델 앞서차트 분석·추론 능력도 우위 보여‘독자 AI 파운데이션 모델’도 대비 LG AI연구원이 9일 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.5’를 공개했다. 설계도나 재무제표 등 서류 인식 능력을 고도화시킨 것이 특징으로 대중 서비스 보다는 산업용 활용이 확대될 전망이다. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 자체 개발한 ‘비전 인코더’와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 ‘비전-언어 모델’(VLM)로, 국내 최초 멀티모달 AI를 구현했던 엑사원 1.0부터 쌓아온 기술력의 집합체다. 엑사원 3.0부터 LLM에 집중해온 LG AI연구원이 다시 VLM으로 회귀한 것은 오는 8월 예정된 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 2단계 평가까지 대비한 것이다. LG AI연구원은 3단계 진출이 확정되면 본격적으로 모달리티 확장에 나서고, 궁극적으로 엑사원을 피지컬 AI까지 발전시킬 계획이다. 엑사원 4.5에서 가장 크게 향상된 성능은 복합 문서를 정확하게 읽고 추론하는 능력이다. 계약서, 재무제표, 전문 문헌 등 데이터와 숫자로 구성된 문서부터 기술 도면 등 그림 형태의 문서까지 이미지의 내용과 맥락을 이해해 텍스트로 출력할 수 있다. 설계도 등이 사용되는 건설업이나 제조현장, 연구원 및 학계 등 기업 간 거래(B2B)에서 활용성이 특히 높다. 소버린 AI를 목표로 하는 만큼 한국에 특화된 것도 강점이다. LG AI연구원은 지난 1월에는 동북아역사재단으로부터 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있다. 엑사원을 한국의 역사와 문화, 사회적 맥락까지 깊이 이해하는 AI로 발전시키려는 것이다. LG AI연구원이 공개한 벤치마크 점수에 따르면 엑사원 4.5는 과학·기술·공학·수학(STEM) 성능을 측정하는 5개 지표에서 평균 77.3점을 기록해 미국 오픈AI의 ‘GPT5-미니’(73.5점)와 앤트로픽의 ‘클로드 소넷 4.5’(74.6점), 중국 알리바바의 ‘큐웬3 VL 32B’(74.8점)를 모두 앞섰다. 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 ‘차트QA 프로’ 지표에서는 62.2점으로 GPT5-미니(60.9점), 클로드 소넷 4.5(62.1점)를 모두 넘어섰다. 시각 능력 평가 지표에서 높은 점수를 기록한 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 단순히 인식하는 수준을 넘어 맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 뜻이다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “엑사원 4.5를 시작으로 음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들어가겠다”고 밝혔다.

알렉산더왕 연구팀의 첫 작품석박사 설계한 ‘인류 최종 시험’구글·오픈AI 경쟁작보다 앞서인스타그램·AI 안경 등에 적용 메타가 인공지능(AI) 생태계의 ‘개방’을 상징하던 기존의 오픈소스 전략을 버리고 기술 독점을 통한 정면 승부를 선택했다. 그동안 ‘라마(Llama)’ 시리즈를 무료로 배포하며 생태계 확장을 주도해온 것과 달리 이번엔 ‘폐쇄형’ 모델로 승부수를 던진 것이다. 이는 글로벌 AI 경쟁의 축이 누구나 쓸 수 있는 ‘공유 자산’에서 빅테크가 기술을 점유하고 통제하는 ‘성능 중심’으로 완전히 옮겨갔음을 의미한다. 메타는 8일(현지시간) 알렉산더 왕 최고AI책임자(CAIO)가 이끄는 메타초지능연구소(MSL)의 첫 결과물인 ‘뮤즈 스파크(Muse Spark)’를 전격 출시했다. 왕 CAIO는 메타가 지난해 새 AI 모델 개발을 위해 약 21조원을 들여 영입한 데이터 플랫폼 기업 ‘스케일AI’의 창업자이자 개발자다. 이번 모델은 그가 이끄는 초지능 연구팀의 첫 성과로 작고 빠르면서도 과학·수학 등 전문 분야에서 인간 전문가 수준의 추론 능력을 갖췄다. 가장 눈에 띄는 성과는 AI의 한계를 시험하기 위해 고안된 ‘인류 최종 시험(HLE)’ 결과다. 석·박사급 전문가들이 AI가 풀기 어렵게 설계한 이 시험에서 뮤즈 스파크는 외부 도움 없이 스스로 답을 내는 ‘자체 사고’ 기준 50.2점을 기록했다. 이는 구글의 ‘제미나이 3.1 딥싱크(48.4)’와 오픈AI의 ‘GPT 5.4 프로(43.9)’를 앞선 수치로, 순수 지능 면에서 세계 최고 수준에 진입했음을 보여준다. 메타는 이처럼 향상된 추론 성능을 구현하기 위해 기술적 구조에도 변화를 줬다. 성능의 핵심은 새롭게 도입된 ‘심사숙고 모드’다. 여러 AI 에이전트가 동시에 문제를 분석하고 최적의 해답을 조율하는 기술로 사고의 깊이를 더했다. 이번 모델은 메타의 SNS 플랫폼은 물론 스마트 글래스 등에도 즉시 적용된다. AI 안경이 사용자가 보는 세상을 실시간으로 분석해 정보를 알려주고, 인스타그램 등에서 개인 비서처럼 대화를 나누는 식이다.

오픈AI가 초지능 시대를 대비해 로봇세 도입을 공개 제안했다. 인공지능(AI)이 기업 이윤을 늘리는 대신 노동 소득을 잠식할 수 있다는 이유에서다. 자본이득세·법인세 인상과 함께 자동화로 비용을 절감하고 이윤을 낸 기업에 ‘자동화 노동세’를 신설하자는 게 핵심이다. 오픈AI가 로봇세 개념의 창시자는 아니다. 2017년 MS 창업자 빌 게이츠가 “세금을 내던 사람들의 일자리를 빼앗으면서 로봇은 세금을 안 낸다”며 로봇세를 띄웠다. 그러자 래리 서머스 전 미국 재무장관은 “ATM, 모바일뱅킹에도 과세해야 하느냐”고 반박했다. 그해 한국에서는 자동화 설비 세액공제율을 낮춰 사실상의 세금 인상 효과를 거뒀다. ‘한국형 로봇세’로 불렸지만 본격적인 공론화로 이어지지는 못했다. ‘로봇=일자리 도둑’이라는 전제도 아직 경험적으로 확고하지 않다. 국제로봇연맹의 2023년 통계를 보면 로봇 밀도 상위국인 한국·독일·일본의 실업률은 세계적으로 낮은 편. 로봇과 고용이 함께 간다는 역설이다. 변곡점은 2022년 말 챗GPT다. 고비용 기술이던 AI 추론 비용이 이후 2년 만에 수백분의1로 떨어졌다. 이제 AI는 많은 영역에서 인건비보다 싸게 지적 업무를 처리하며 글쓰기부터 코딩, 추론까지 영역을 넓히고 있다. 일하는 방식과 산업구조, 공장 가동 형태가 바뀌면 세금 체계도 흔들리게 마련이다. 로봇세 논의가 촉발됐던 2017년은 이재명 대통령의 첫 대선 도전 시기와 겹친다. 이 대통령은 당시 경선 토론에서 ‘로봇세’에 대해 “생산력은 늘지만 일자리는 줄고, 돈 버는 사람은 계속 부를 쌓고 가난한 사람은 점점 가난해질 것”이라며 “그래서 기본소득제”라고 했다. 대통령이 된 지금은 AI 대전환에 4조 5000억원을 쏟으며 생산성 경쟁에 여념이 없다. 자동화의 부작용을 경계하던 시대에서 기술 소외를 우려하는 시대로의 급전환이다. 가차없이 빠른 기술의 속도는 제도의 숙성을 기다려 주지 않는다.

삼성전자가 이란 전쟁 등 돌출 악재에도 한국 기업 사상 최초로 ‘분기 영업이익 50조원’ 시대를 연 배경에는 반도체 슈퍼사이클(초호황기)과 맞물린 기술 경쟁력 회복이 자리하고 있다. 사법 리스크를 털어낸 이재용 삼성전자 회장이 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO), 일론 머스크 테슬라 CEO, 리사 수 AMD CEO 등 글로벌 빅테크 수장들과 접점을 넓히며 협력 확대에 나선 점도 이번 역대급 실적의 배경으로 꼽힌다. 글로벌 빅테크들 협력 효과세계 첫 6세대 HBM4 양산 시작GTC 2026서 차세대 제품도 공개삼성전자가 7일 공시한 잠정 실적에는 사업부별 세부 실적은 공개되지 않았지만, 증권가에서는 총 57조 2000억원의 영업이익 중 반도체에서만 약 50조원을 번 것으로 추정했다. 핵심 사업은 인공지능(AI)의 확산으로 수요가 몰린 고대역폭메모리(HBM)다. 삼성전자는 지난해 5세대 HBM 경쟁에서 밀린다는 평가를 받았지만, 지난 2월 세계 최초로 6세대 ‘HBM4’를 양산 출하하며 반전에 성공했다. 또한 지난달 열린 엔비디아 연례 개발자회의 ‘GTC 2026’에서 차세대 제품인 HBM4E를 공개하는 등 생산 능력을 확대하고 있다. 지난해 4분기 실적 발표 당시 삼성전자는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망했다. 서버·PC·모바일 등에 사용되는 범용 D램 가격 상승 역시 실적 개선을 이끌었다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 D램 가격이 전 분기보다 90∼95% 상승한 데 이어 2분기에도 약 60% 추가 상승할 것으로 예상된다. 삼성전자는 엔비디아, 구글 등 글로벌 빅테크 기업에 D램을 납품하고 있다. KB증권 김동원·이창민 연구원은 “AI 데이터센터 업체들이 삼성전자 D램과 낸드 출하량의 60%를 흡수하고 있다”며 “AI가 학습에서 추론 중심으로 빠르게 전환되면서 메모리 탑재량 증가 추세는 향후 수년간 지속될 것”이라고 밝혔다. 파운드리(반도체 위탁생산)와 시스템LSI 부문의 적자폭 축소도 실적 개선에 힘을 보탠 것으로 분석된다. 업계에서는 메모리와 함께 핵심 축을 이루는 파운드리 부문의 경쟁력 확보가 향후 실적 향방을 좌우할 것으로 보고 있다. 이 외에 환율 효과도 있었다. 반도체 수출 대금을 대부분 달러로 받는 구조상 원달러 환율 상승은 수익성 개선으로 직결된다. 스마트폰을 담당하는 모바일경험(MX) 사업부 실적에 대해서는 전망이 엇갈린다. 갤럭시 S26 시리즈 출시 효과는 긍정적 요인으로 꼽히지만, 부품 가격 상승 부담으로 수익성이 둔화됐을 것이란 관측도 나온다. 차세대 제품 생산 능력 확대HBM 수요 확대·D램 가격 상승세AI 데이터센터, 낸드 60% 싹쓸이TV·가전 사업을 맡고 있는 영상디스플레이(VD)·생활가전(DA) 사업부는 이전 분기에 6000억원의 적자를 기록했는데, 올해 1분기에도 적자 또는 소규모 흑자를 기록했을 것으로 보인다. 삼성전자 관계자는 “메모리 사업 중심의 DS 부문 매출 및 이익 상승과 완제품을 담당하는 디바이스경험(DX) 부문의 시장 경쟁력 강화로 전사 역대 최대 실적을 달성했다”고 설명했다. 삼성전자의 이번 1분기 영업이익은 글로벌 빅테크 중 상위 5위 안에 들 정도의 수준이다. 애플의 지난해 4분기 영업이익은 509억 달러였고, 엔비디아 443억 달러, 마이크로소프트 383억 달러, 알파벳(구글) 359억 달러 등이었다. 시장의 시선은 이미 내년으로 향하고 있다. 업계에서는 “현재 메모리 업황은 아직 미드 사이클(중간 국면)에 근접했다”며 향후 실적 상승 속도가 더욱 가팔라질 것으로 보고 있다. 일각에서는 삼성전자가 엔비디아를 넘어 전 세계 영업이익 1위 기업으로 도약할 것이라는 가능성도 점쳐진다. KB증권은 삼성전자의 올해 영업이익을 327조원, 내년 영업이익을 488조원으로 내다보며 “올해 엔비디아(357조원)와 삼성전자(327조원) 영업이익 격차는 30조원에 불과하다. 삼성전자가 내년 글로벌 영업이익 1위 기업으로 도약할 가능성도 있다”고 설명했다. 이어 “현재 삼성전자 시가총액(1248조원)은 엔비디아(6487조원) 대비 19%, TSMC(2206조원) 대비 57% 수준에 불과해 밸류에이션 매력은 매우 높다”고 덧붙였다. 메모리 기업 폭발적 성장 기대스마트폰 선방… 가전도 흑자 분석내년 488조, 글로벌 1위 달성 전망메리츠증권 김선우 연구원도 “과거 반도체 사이클을 반추해 보면 미드 사이클 앞뒤로 전개되는 판매 가격 상승 구간 이후 물량 확대 구간이 중복될 때 메모리 기업들의 실적은 더욱 폭발적으로 개선됐다”며 “해당 구간은 2026년 4분기부터 2027년 2분기 사이가 될 가능성이 높다”고 전했다. 이날 유가증권시장에서 삼성전자는 전 거래일 대비 1.76% 상승한 19만 6500원에 장을 마쳤고 장 초반에는 20만원 선을 돌파했다.

지난달 실리콘밸리 AI 업계를 발칵 뒤집어 놓은 인물이 있다. 광저우 출신 25세 홍러통(洪乐潼, Carina Hong)이 창업한 AI 스타트업 액시옴(Axiom)이 2억 달러(약 3010억 원) 규모의 시리즈A 투자 유치에 성공했다. 최상위 벤처캐피털 멘로 벤처스(Menlo Ventures)가 이번 투자를 주도했고, 그레이크로프트(Greycroft)·마드로나 벤처(Madrona Venture)·B 캐피털·도요타 벤처스 등 기존 주주들도 추가 투자에 나섰다. 회사 설립 후 1년도 채 안 돼 기업 가치는 16억 달러(약 2조 4080억 원)에 달하며, 세계에서 가장 젊은 유니콘 기업 중 하나로 올라섰다. 6일 중국 언론 펑멘신문에 따르면 광저우에서 태어난 홍러통은 평범한 노동자 가정 출신이다. 어릴 때부터 수학에 남다른 재능을 보였으며, 2018년 17세의 나이에 MIT에 입학해 수학·물리학 이중 전공을 선택한 그는 단 3년 만에 두 학위를 마쳤다. 학부 재학 중에만 9편의 학술 논문을 발표했으며, 전미 여성 수학자 최고 영예인 앨리스 T. 섀퍼(Alice T. Schafer) 수학상, 북미 수학 학부생 최우수 연구상인 AMS-MAA-SIAM 모건상을 잇따라 수상했다. 2021년에는 세계에서 가장 권위 있는 국제 장학금 중 하나인 옥스퍼드 로즈 장학금을 받아 그해 중국인 수상자 4명 중 한 명이 됐다. 옥스퍼드에서 신경과학 석사 과정 중 런던대학교(UCL) 개츠비 계산 신경과학 유닛(Gatsby Computational Neuroscience Unit)에서 딥러닝 연구를 시작하며 AI 분야에 발을 들였고, 이후 스탠퍼드에서 수학·법학 이중 박사 과정을 밟다가 중도에 학업을 포기하고 창업에 뛰어들었다. 홍러통이 포착한 AI 업계의 모순은 명확했다. 대형 언어 모델의 성능은 폭발적으로 성장하지만, 신뢰성은 여전히 ‘암흑’이라는 점이다. “일상적인 오류는 큰 문제가 아닐 수 있지만, 금융·국방·핵심 인프라 분야에서 확률에 기반한 오류는 재앙이 될 수 있다”는 게 그의 문제의식이었다. 수학 용어 ‘공리(Axiom)’에서 이름을 딴 이 회사의 목표는 AI가 컴퓨터 코드를 자동으로 검증할 수 있는 시스템을 구축하는 것이다. 핵심 기술은 형식화 검증(formal verification)으로, 린(Lean) 프로그래밍 언어를 통해 수학적 증명을 실행 가능한 프로그램으로 변환해 결과의 정확성을 근본적으로 보장한다. 대형 모델이 확률로 답을 ‘추측’하는 대신, 코드를 엄격한 수학 논리로 변환해 모든 추론 단계를 결정론적 검증기로 검증하는 방식이다. 이 시스템의 실력은 이미 증명됐다. 2025년 12월 미국 대학생 수학 경시대회인 퍼트넘(Putnam) 대회에서 액시옴의 핵심 시스템이 12문제 전부를 맞히는 만점을 기록했다. 100년에 가까운 대회 역사상 만점을 받은 사람은 단 5명에 불과하다. 이후 이 시스템은 여러 미해결 정수론 추측도 독자적으로 증명해냈다. 회사의 시작은 2024년 가을 스탠퍼드 인근 카페에서였다. 홍러통은 그곳에서 당시 메타(Meta) AI 연구 총괄이던 수보 셍굽타(Shubho Sengupta)를 만나 몇 시간의 대화 끝에 창업을 결심했고, 셍굽타는 현 CTO가 됐다. 홍러통의 MIT 시절 지도교수였던 수학계 거장 오노 켄(小野健, Ken Ono)도 버지니아대학교 종신교수직을 내려놓고 합류했다. 현재 액시옴의 팀원은 20여 명으로, 절반이 메타 AI 연구소 출신이다. 투자자들의 확신도 분명하다. 멘로 벤처스의 파트너 매트 크래닝(Matt Kraning)은 “AI가 거의 모든 소프트웨어를 작성하는 세상이 오고 있는데, 아무도 언급하지 않는 문제가 있다. 그 코드들이 전혀 검증되지 않는다는 것”이라며 “AI가 코드를 작성하고, 수학이 그 코드가 옳은지 검증할 것”이라고 말했다. 홍러통은 향후 액시옴의 제품이 헤지펀드와 퀀트 운용사에서 자산 가격 책정, 주가 예측 등 복잡한 수학 문제를 빠르게 해결하는 데 활용될 것으로 보고 있다. 같은 분야 경쟁사 하모닉(Harmonic)이 첫 번째 수학적 이정표를 세우는 데 2년 이상 걸렸다면, 액시옴은 그보다 훨씬 빠르게 성과를 냈다고 자신했다. 박사 학위도, 안정된 교수직도 내려놓고 증명의 세계에서 창업의 세계로 뛰어든 이 천재 소녀가 수학으로 AI의 신뢰성 문제를 풀어낼 수 있을지, 업계의 이목이 집중되고 있다.

유럽의 오픈AI로 불리는 프랑스 인공지능(AI) 스타트업 ‘미스트랄 AI’가 삼성전자와 메모리 반도체 협력 방안을 논의했다. 5일 업계에 따르면 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 국빈 방한을 계기로 한국을 찾은 아르튀르 멘슈 최고경영자(CEO) 등 미스트랄 AI 경영진은 지난 2일 삼성전자 화성캠퍼스에서 전영현 삼성전자 대표이사 겸 디바이스솔루션(DS) 부문장(부회장) 등을 만났다. 미스트랄 AI는 구글 딥마인드와 메타 출신 인력들이 2023년 설립했다. 오픈AI의 GPT-4에 필적하는 성능을 갖춘 대형언어모델(LLM) ‘미스트랄 라지(Large)’ 및 챗봇 ‘르 샤(Le Chat)’를 선보였다. 미스트랄 AI는 미국·중국 테크 기업에 의존하지 않는 유럽의 ‘소버린 AI(기술 주권)’를 추구한다. 미스트랄 AI는 프랑스 파리 인근에 건설 중인 신규 데이터센터를 통해 AI 모델 학습 및 추론 서비스를 제공할 예정인데, 삼성전자가 여기에 탑재될 고성능 메모리를 공급할 것이라는 관측이 나온다. 업계 관계자는 “이번 삼성전자 방문은 자사 모델 운영 및 AI 인프라 구축에 필요한 반도체 경쟁력을 강화하려는 행보”라고 말했다.

윤석열 정권의 이른바 ‘조작기소 의혹 사건’을 다루는 국정조사 특별위원회(특위)에서 여야가 소위 ‘쌍방울 대북송금 사건’에 대한 검찰 수사를 두고 공방을 벌였다. 이날 전용기 더불어민주당 의원은 특위에서 수사 담당자였던 박상용 검사와 이화영 전 경기도 평화부지사의 변호인인 서민석 변호사의 통화 녹취를 추가로 공개했다. 해당 녹취에는 박 검사가 “그렇게 기소되면 재판장이 선고할 수 없는 사이즈가 된다”, “조금 지나면 이 부지사는 아마 나갈 것이다”, “나가면 검찰 편에서 재판의 참고인이 되는 상황일 거다”, “법인카드 이런 것도 그 무렵 되면 그렇게 중요할까 생각이 든다”, “만족할 수 있는 결과 아니겠습니까”라고 말하는 내용이 담겨 있었다. 전 의원은 “이 정도면 사건 설계가 아니라 소설가 수준”이라며 “자신이 설계한 대로 따라와 달라는 거 아니냐. 그림 그려 놓고 어떻게 짜 맞추었는지 그 민낯을 녹취록을 통해서 확인했다고 보고 있다”고 말했다. 김승원 민주당 의원은 “이재명 당시 경기도지사를 진범으로 만들어야 한다는 박 검사의 의지를 실현하려고 한 점이 파악된다”며 “검찰의 회유와 압박이 있었고, 그에 따라서 김성태 전 쌍방울 그룹 회장, 안부수 아태평화교류협회장의 허위 진술이 판결의 기초가 되었기 때문에 판결을 바로잡아야 한다”고 말했다. 이에 신동욱 국민의힘 의원은 “김 전 회장과 이 부지사가 밀접한 관계를 가진 과정에서 500만 달러는 스마트팜 사업, 300만 달러는 이 대통령의 방북 대가라고 하는 것은 정황이 분명히 있다”며 “이 부지사가 이 대통령 모르게 (북한에 800만 달러를 보내는) 일을 할 수 있냐”라고 반박했다. 윤상현 국민의힘 의원도 “상식적으로 당시 경기도지사인 이 대통령도 대북 사업을 알고 추진했고, 역할 분담이 있었고, 공범자 관계가 아니냐는 게 추론이다”라고 말했다. 김 전 회장에게 돈을 받았다는 대남공작원 리호남과 관련해서도 다툼이 있었다. 이건태 민주당 의원은 “김 전 회장이 2019년 7월 필리핀에서 리호남에게 이재명 방북 비용을 줬다고 하는데, 국가정보원과 통일부 보고서에 따르면 리호남은 그때 (필리핀에) 오지 않았다”며 “김성태 본인만 봤다는 것인데, 거짓말이지 뭐겠느냐”고 주장했다. 곽규택 국민의힘 의원은 “리호남이 몇 월에 방문하지 않았다는 정보는 그것을 작성한 사람이 확인을 못한 것이지 그 자체로 증명되는 게 아니”라며 “북한의 간첩 대장인 리호남이 외국에 나갈 때 국정원에 신분이 확인되지 않도록 (필리핀에) 나갔을 것”이라 말했다. 국민의힘 의원들은 발언을 마친 뒤 회의실에서 퇴장했다. 앞서 국민의힘 특위 위원들은 회의 전 국회에서 기자들과 만나 언론을 통해 공개된 박 검사와 서 변호사의 녹취가 의도적으로 짜깁기 편집된 것이라며 서 변호사를 검찰에 고발하겠다고 밝혔다.

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 2세대 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드(RNGD)’를 공개하며 글로벌 추론용 반도체 시장 공략에 나섰다. 엔비디아 등 기존 GPU 강자들이 주도하는 시장에서 압도적인 전력 효율과 비용 절감 효과를 앞세워 국산 AI 반도체의 상용화 시대를 열겠다는 포부다. 2일 서울 강남구에서 열린 ‘레니게이드 2026 서밋’에서 퓨리오사AI는 국내외 파트너사 200여명을 대상으로 RNGD의 성능과 생태계 확장 계획을 발표했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI 인프라 경쟁의 중심이 학습에서 실질적인 서비스 구현인 ‘추론’으로 이동하고 있다”며 “반복적인 추론 비용을 낮추는 것이 향후 데이터센터 설계의 핵심이 될 것”이라고 강조했다. RNGD는 고대역폭메모리(HBM)를 탑재한 고성능 NPU로, 해외 고객사 벤치마킹 결과 엔비디아 ‘RTX 프로 6000’ 대비 동일 전력 기준 최대 7.4배 많은 사용자를 동시에 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 180와트(W)의 낮은 열설계전력(TDP)을 기반으로 데이터센터의 총소유비용(TCO)을 약 40% 절감할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 퓨리오사AI는 이미 올해 1월 4000장 규모의 1차 양산을 개시하며 기술적 신뢰도를 입증했다. 주목할 점은 실제 서비스로 이어지는 상용화 행보다. 이날 행사에서 삼성SDS는 오는 7월부터 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 레니게이드를 구독형 서비스(NPUaaS)로 공급한다고 밝혔다. 고객들은 필요에 따라 칩 단위를 선택해 활용할 수 있다. 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 중 최초의 NPU 구독 서비스 도입이다. 아울러 LG AI연구원, LG유플러스, 네이버클라우드, 업스테이지 등 주요 파트너사들도 참여해 실제 적용 사례를 공유했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “정부가 초기 마중물 역할을 하여 AI 토큰이 활발히 유통되는 ‘토크노믹스’ 생태계를 조성해야 한다”고 제언했다. 퓨리오사AI는 향후 글로벌 파트너십을 강화해 국산 AI 반도체의 글로벌 점유율을 확대해 나갈 방침이다.

삼성전자가 한 단계 진화한 ‘빅스비’를 인공지능(AI) 가전에 적용했다고 31일 밝혔다. 삼성전자는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 자연스러운 일상 대화를 보다 정밀하게 이해하고, 상황에 대한 추론과 판단까지 가능하도록 빅스비를 고도화했다. 사용자 발화 속 정보와 이전 대화의 문맥을 통해 맥락을 이해하고 더 적합한 반응을 제공할 수 있도록 했다. 이를 통해 사용자는 특정 기능명이나 정해진 명령어를 말하지 않아도 의도에 맞는 응답을 제공받을 수 있다. 예를 들어 “위스키 마실 건데 얼음 좀 만들어줘”라고 말하면 냉장고에서 위스키 볼 아이스 기능이 설정된다. 또 에어컨에 “에어컨 바람 안 나오게 켜줘”라고 말하면 ‘무풍’으로 냉방을 시작하고 “로봇청소기, 조용하게 청소해”라고 말하면 로봇청소기가 ‘저소음 모드’로 청소를 시작한다. 사용자는 빅스비를 통해 손쉽게 가전제품 ‘자동화 설정’을 할 수 있다. 특정 시간이나 요일, 날씨 등 다양한 조건에 맞춰 기기를 제어하는 기능이다. 삼성전자 DA사업부 김용재 부사장은 “삼성의 AI 가전이 집안의 동반자로 역할을 할 수 있도록 빅스비와 소프트웨어 기능을 더욱 고도화해 나갈 것”이라고 말했다.

장병탁 교수가 전망한 ‘AGI 시대’세상과 상호작용하는 AI로 진화‘AI의 자의식’ 탐구할 역량 갖춰야 국내 인공지능(AI) 연구를 주도해 온 장병탁 서울대 AI연구원(AIIS) 원장 겸 컴퓨터공학부 교수는 26일 “컴퓨터 안에 있던 AI가 이제 세상 밖으로 나와 세상을 배우고 세상과 소통하게 된다”며 “이제부터가 진짜 AI를 제대로 연구하는 시작”이라고 밝혔다. 장 교수는 이날 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘K-과학인재 아카데미 비전선포식’에서 ‘인공지능의 진화: 상징에서 몸을 가진 지능까지’를 주제로 기조 강연을 하고, AI가 논리적 추론 단계를 지나 물리적 실체를 갖춘 피지컬 AI로 진화해 왔다면 앞으로는 범용 인공지능(AGI)으로 확장할 것이라고 전망했다. 그는 “차세대 AI 인재는 ‘기계(AI)가 의식과 자율 의지를 가질 수 있는지’에 대한 난제에 도전하고 새로운 AI 패러다임을 주도할 역량을 갖춰야 한다”고 강조했다. 장 교수는 “그간 조작해서 표현하는 ‘기호주의(Symbolic) AI’에 대한 연구가 오래 진행됐고, 최근에야 기계가 학습을 통해 사람의 지식을 받고 스스로 발전하는 단계인 ‘연결주의(Connectionist) AI’로 큰 혁명을 이뤘다”고 설명했다. 이어 “지금부터 출발하는 AI는 몸을 가지고 역동적으로 세상과 상호작용하면서 세상 속에 존재할 것”이라며 “행동을 통해 경험과 지식을 쌓아서 궁극적으로 지식을 넘어 지혜에 도달하려는 것”이라고 내다봤다. 특정 분야뿐 아니라 다양한 문제를 이해하고 해결하는 AGI가 언어·지각·행동 능력 등으로 사회적 상호작용을 할 수 있게 되면서 인간과 구별하기 어려울 정도의 ‘슈퍼 지능’을 갖게 된다는 전망이다. 장 교수는 그러나 AI의 진화를 두려워해 멈추기보다는 ‘다음’을 생각해야 한다고 강조했다. 장 교수는 “새로운 과학도들에게 던지는 핵심 질문은 ‘AI가 의식을 가질 수 있을까’라는 것”이라며 “철학적인 문제라 명쾌하게 답할 수 있는 부분은 아니지만 AI 연구자들에겐 새로운 도전”이라고 말했다.

인공지능(AI) 확산으로 전력 소비가 급증하면서 가전제품부터 휴대전화, 로봇, 반도체에 이르기까지 정보기술(IT) 업계가 ‘전성비(전력 대비 성능)’ 상품 출시 경쟁에 뛰어들었다. 고연산 AI 확산에 따른 전력 공급 부족에 대한 대응은 물론, 소비자의 전기요금 부담을 덜고 에너지 효율로 온실가스 배출도 함께 줄이겠다는 취지다. 24일 업계에 따르면 저전력 고효율 제품이 봇물처럼 쏟아지는 데는 전력비용과 전력망 부담 급증, 전력 감축 기술의 성숙, PC·휴대전화·로봇 등 AI의 상용화 등이 배경에 깔려 있다. 즉, 배터리·발열·지연시간 문제가 소비자 체감 이슈가 됐다는 의미다. 저전력 혁신은 AI 시대의 핵심 부품인 메모리반도체 경쟁에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 지난달 고대역폭메모리(HBM)4를 첫 양산 출하했다고 밝히며, 코어 다이에 저전력 설계를 적용해 전작 대비 에너지 효율을 40% 개선했다고 설명했다. AI 연산에서 발열과 전력 효율은 곧 성능과 직결된다. 모바일과 서버에 쓰이는 저전력 D램인 LPDDR 역시 빠르게 진화하고 있다. SK하이닉스는 지난 10일 세계 최초로 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 개발 인증을 완료했다며, 데이터 처리 속도는 33.00% 향상됐지만 전력 소모는 전작 대비 20% 이상 줄였다고 강조했다. AI 반도체 기업 엔비디아는 지난 16일 연례 개발자 회의(GTC 2026)에서 새 CPU ‘베라’와 이를 256개 탑재한 CPU 랙을 선보였는데, 에너지 효율을 2배 높인 것이 특징이었다. AI가 단순 학습과 추론을 넘어 물리적 환경에서 작동하는 ‘피지컬 AI’로 확장되면서 저전력 반도체의 중요성은 더 커지고 있다. 한국은행은 ‘3월 통화신용정책보고서’에서 “피지컬 AI는 복잡한 현실을 정밀하게 모사하고 이를 실시간으로 처리해야 한다는 점에서 고성능과 저전력 반도체 수요를 동시에 확대시키고 있다”고 분석했다. 이어 “자율주행차 한 대가 영상 수집 등을 통해 하루에 생성하는 데이터는 약 32TB로, 개인의 하루 스마트폰 사용 데이터(약 1.20GB)의 2만 6000배를 넘는다”고 설명했다. 로봇 분야의 전력 효율 경쟁은 배터리 기술로 확장되고 있다. 로봇에 탑재되려면 작고 가벼우면서도 효율이 높은 배터리가 필수적이다. 이에 따라 전고체 배터리와 리튬메탈 등 차세대 기술 개발 경쟁이 치열하다. 삼성SDI는 2027년을 목표로 전고체 배터리 양산을 준비하고 있다. LG에너지솔루션은 에너지 효율을 극대화한 무음극계 전고체 배터리를 2030년 도입하겠다고 밝혔다. IT 업계의 이런 트렌드는 소비 시장에도 영향을 미친다. 가전업계 관계자는 “AI 기능 사용이 늘면서 소비자들은 스마트폰과 노트북 배터리가 빠르게 소모된다고 체감한다”며 “앞으로는 저전력 설계와 배터리 효율이 제품 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 밝혔다. 디스플레이는 사용 단계에서 발생하는 전력 소비가 탄소 배출과 직결되는 만큼, 전력 절감 기술 확보가 중요하다. LG디스플레이는 화면 변화에 따라 새로고침 빈도를 유연하게 조절하는 ‘옥사이드 1Hz’ 기술을 적용한 노트북용 LCD 패널을 세계 최초로 양산한다. 이를 적용하면 배터리 사용 시간을 기존 대비 48.00% 이상 늘릴 수 있다. 애플의 ‘아이폰 17e’는 보급형 모델이지만 최신 칩셋 A19를 탑재해 성능을 끌어올렸다. 여기에 자체 개발한 셀룰러 모뎀 C1X를 적용해 데이터 처리 속도를 전작 대비 두 배 수준으로 높이고 전력 효율도 개선했다. 애플은 배터리 성능이 ‘아이폰 16 프로’ 대비 최대 30.00% 향상됐다고 설명했다.