인공지능(AI) 확산에 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 반도체 기판 업계가 슈퍼사이클을 맞은 가운데, LG이노텍이 2031년까지 반도체 기판을 담당하는 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성하겠다는 포부를 밝혔다. LG이노텍은 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 미디어 테크 데이를 열고 2031년까지 패키지솔루션사업 매출 3조원 시대를 열겠다며 이렇게 밝혔다. 패키지솔루션사업 매출은 지난해 1조 7200억원으로 전년 대비 약 18% 성장했고, 영업이익은 1289억원으로 82% 급등했다. 특히 LG이노텍은 AI 데이터센터와 자율주행 차량, 로봇 등 피지컬 AI에 적용되는 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 기판에 주력할 계획이다. FC-BGA는 기존 데이터센터, 스마트폰, 클라우드 등에 들어가던 모바일 앱프로세서(AP)용 기판과 달리 추론형·초대형 기기에 특화해 크기와 성능을 고도화한 반도체 기판이다. PC와 데이터센터, 자율주행차 등에 탑재되는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), AI 가속기에 적용된다. 기판 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판 양산 기술을 확보해 시장 확장을 본격화하고 있다. 황정호 패키지솔루션 마케팅담당은 “CPU 시장 성장과 함께 고객 요청이 예상보다 훨씬 많다”며 “어떤 고객과 생산능력을 배분할지 고민할 정도”라고 말했다. 고객 수요가 늘면서 LG이노텍은 구미·베트남 등 국내외 생산 거점을 대상으로 추가 증설을 검토 중이다. 글로벌 빅테크에서 장기공급계약(LTA) 요청도 쇄도하고 있어, 신규 투자 여부를 신중하게 검토할 방침이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 연평균 10.6%씩 성장해 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)에 달할 것으로 예상된다.

LG이노텍이 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 한 미디어 테크 데이를 개최하고 오는 2031년까지 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성할 것이라고 밝혔다. LG이노텍은 이날 ‘RF-SiP’(무선주파수 패키지형 시스템), ‘FC-CSP’(플립칩 칩스케일 패키지), ‘FC-BGA’(플립칩 볼그리드 어레이) 등 반도체 기판 제품 3종을 소개하며 이같이 말했다. LG이노텍 패키지솔루션 사업의 ‘효자 품목’이 된 반도체 기판은 반도체 칩을 탑재해 전기 신호와 전력을 전달하는 핵심 부품이다. 특히 글로벌 인공지능(AI) 돌풍을 맞은 빅테크 기업들의 고성능 반도체 기판에 대한 수요가 급격히 늘며 패키징솔루션 사업은 가파른 성장세를 보이고 있다. 지난해 LG이노텍 패키지솔루션사업 매출은 1조 7200억원으로 전년(1조 4600억원) 대비 약 18% 상승한 것으로 나타났다. 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82%의 상승률을 기록했다. 조지태 패키지솔루션사업부장(전무)은 “LG이노텍은 고객보다 한 발 앞서 시장의 변화를 예측하고 기술을 고도화해 나가며, 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 ‘퍼스트 무버’”라며 “차별화된 기술력을 발판 삼아 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모로 육성할 것”이라고 밝혔다. LG이노텍이 이날 가장 먼저 소개한 RF-SiP 기판은 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 다양한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. 글로벌 RF-SiP 기판 시장 점유율 65%를 차지하며 시장을 선도하고 있는 LG이노텍은 올해 얇은 두께의 슬림형 스마트폰이 모바일 업계의 트렌드로 부각되며 점유율이 80%까지 확대될 것으로 보고 있다. 또 다른 핵심 제품인 FC-CSP 기판은 칩과 기판의 크기가 비슷해 모바일 기기의 AP에 들어가는 저전력 D램(LPDDR) 등에서 소형 칩 패키지를 기판 위에 얹어 메인보드와 연결하는데 주로 사용된다. 반도체칩과 기판을 기존의 ‘와이어 본딩’ 방식이 아니라 미세한 금속 돌기인 ‘범프’로 연결해 발열을 낮추고 전력 효율을 높인 게 특징이다. 모바일 AP용으로 사용됐던 FC-CSP 기판은 최근 메모리 분야로 용처가 확장되는 추세다. 데이터를 얼마나 많이 저장하느냐가 중요했던 시대를 지나 추론형∙에이전틱 AI가 부상하면서 데이터를 실시간으로 처리하고 추론하는 고속·고밀도 처리 능력이 중요해졌기 때문이다. AI 가속기와 서버 등에 메모리용 반도체칩이 확대 적용되면서 메모리 반도체 패키징을 담당하는 FC-CSP 기판의 수요도 함께 급증하게 됐다. 이같은 추론형 AI가 실제 하드웨어에 접목되는 피지컬 AI로 확장되며 주목받는 기술이 FC-BGA 기판이다. FC-BGA 기판은 기존의 모바일 AP용 FC-CSP 기판과 성능 및 기능을 비슷하게 유지하면서 PC·노트북·차량·AI 서버·데이터센터 등의 대형 기기에 특화시킨 반도체 기판이다. FC-CSP 기판 대비 면적이 18배 이상 확대됐고 기판 층수도 6~8개에서 16~22개로 3배 이상 늘렸다. 기판의 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판의 양산 기술을 확보했고 120㎜ 이상의 초대면적 FC-BGA 기판도 개발 중이다. 지난 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격 선언한 LG이노텍은 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’를 통해 생산 공정 전반을 AX(AI 전환)하고 수율을 빠르게 올리고 있다. LG이노텍은 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기 및 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드급 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 지난해 54억 2000만 달러(약 8조 2100억원) 규모였던 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)로 연평균 10.6%씩 성장할 것으로 예상된다. 황정호 패키지솔루션마케팅담당(상무)는 “학습형 AI에서 GPU의 비중이 압도적으로 높았다면, 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU의 비중이 더 높아질 것으로 예상된다”며 “많은 글로벌 빅테크 업체들이 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA의 새로운 사업 기회가 열리고 있는 상황”이라고 말했다.

김용범 청와대 정책실장이 11일 국가적 차원에서 반도체·데이터센터·피지컬 인공지능(AI)을 하나의 순환 구조로 묶어 한국을 AI 공급망의 핵심 거점으로 만드는 ‘프로젝트 트리니티’ 구상을 제안했다. 아울러 데이터센터는 비수도권에 들어서는 것이 유리하며, 지역에 부가 첨단 산업이 형성되는 효과를 낳을 것이라고 제언했다. 김 실장은 이날 페이스북에 “지금 반도체, 데이터센터, 피지컬 AI 3대 파이프라인이 전 세계적으로 다시 짜이고 있다”며 이같이 밝혔다. 김 실장은 “그동안 글로벌 AI 공급망은 대표적으로 미국이 소프트웨어와 모델을 설계하고, 대만이 첨단 반도체를 만들고, 중국이 대규모 제조를 맡는 식으로 돌아갔다”면서도 “그런데 이 세 축이 한꺼번에 흔들린다”고 진단했다. 대만의 지정학 리스크, 중국의 미국발 기술 디커플링 압력, 각국의 전력 부족 등을 이유로 들었다. 이어 “한국은 반도체, 전력 인프라, 첨단 제조를 한꺼번에 갖춘 흔치 않은 나라”라며 “이 셋이 맞물리면 한국은 단순히 부품을 대주는 나라가 아니라 AI 공급망 전체를 떠받치는 거점이 될 수 있다”고 했다. 김 실장은 메모리 공급과 AI 데이터센터의 연계 필요성을 언급했다. 구체적으로 “AI 인프라가 국내에 많이 들어설수록 한국 반도체 기업은 차세대 메모리와 패키징, 추론용 칩을 실제 환경에서 시험하고 같이 개발할 기회를 얻는다”고 설명했다. 그러면서 “AIDC(AI 데이터센터) 투자의 가장 큰 발목은 돈이 아니라 전력이라며 “AIDC는 전력이 남거나 발전 설비와 가까운 비수도권에 들어서는 것이 유리하다”고 부연했다. 그는 “발전지 인근에 대규모 소비처가 생기면 멀리 송전할 전력을 현지에서 쓰게 되어 송전망 부담이 줄고, 수도권 가정과 산업이 쓰는 전력과도 따로 움직인다”고 했다. 김 실장은 지방에 들어선 AI 데이터센터가 지역균형발전에 기여할 것이라고 내다봤다. 그는 “데이터센터 자체의 상주 인력은 많지 않다”면서도 “진짜 가치는 시설 안의 고용보다 그 주변에 형성되는 산업에서 나온다”고 밝혔다. 이어 “설계와 시공을 맡는 건설·엔지니어링, 냉각과 전력관리 설비, 운영과 유지보수, 네트워크 장비 협력사가 데이터센터를 중심으로 모여든다”며 “이들이 지역에 자리 잡으면 데이터센터는 전력만 쓰고 빠지는 시설이 아니라 지역 산업과 세수의 거점이 된다”고 말했다. 또 “비수도권에 들어설수록 수도권 집중을 완화하고 지역에 첨단 산업 기반을 심는 효과까지 함께 생긴다”고 했다. 더불어 김 실장은 피지컬 AI가 한국 경제 성장을 견인할 ‘제2의 반도체’라며 “한국의 강점은 로봇을 잘 만들 수 있다는 데서 끝나지 않는다. 로봇을 대규모로 굴려보고 학습시킬 산업 현장을 같이 갖고 있다는 것이 차별점”이라고 짚었다. 김 실장은 “반도체·데이터센터·피지컬 AI가 하나의 고리로 돌아갈 때 진짜 힘이 나온다”고 강조했다. 그는 “데이터센터가 모델을 학습시키고, 반도체가 그 모델을 효율적으로 돌리고, 피지컬 AI가 산업 현장과 현실에서 그 모델을 쓴다”며 “그리고 현장에서 나온 데이터가 다시 데이터센터로 돌아온다”고 했다. 김 실장은 “AI 시대의 경쟁은 더 이상 회사 대 회사의 싸움이 아니다”라며 “컴퓨팅 파워, 반도체 공급망, 현실에서 AI를 구현하는 제조 역량이 하나로 묶인 국가 단위의 총체적 경쟁”이라고 지적했다. 이어 “한국은 이 셋 모두에서 세계적 경쟁력을 가진 드문 나라”라고 덧붙였다. 그러면서 “글로벌 공급망이 다시 짜이고 있는 지금, 한국에는 그 중심에 설 기회가 있다”며 “프로젝트 트리니티는 그 흩어진 강점들을 하나의 국가 전략으로 엮어내기 위한 개념지도”라고 밝혔다.

이번에 경기지사 선거가 관심권 밖이었다는 사실은 매우 비정상적이어서 그냥 넘어갈 수 없다. 경기도는 수도권 그 자체이자 가장 인구가 많은 광역자치단체로, 지방선거 때마다 서울시와 함께 제일 주목도가 높은 곳이었다. 경기지사로 뽑히면 바로 유력 대선주자군에 포함됐다. 그럼에도 이번 선거에서 경기도가 스포트라이트를 못 받았던 것은 야권의 유력 인사들이 죄다 출마를 포기했기 때문이다. 안철수 의원과 유승민 전 의원은 출마 권유를 받았으나 끝내 고사했다. 심지어 오래전 경기지사를 지냈던 김문수 전 대선후보에게까지 출마 제의가 갔지만 호응은 없었다. ‘불출마 러시’의 원인은 희박한 당선 가능성이었다. 서울의 높은 집값에 밀려난 젊은층이 유입되면서 경기도는 시나브로 더불어민주당의 우세 지역이 됐다. 거기에 국민의힘은 계엄과 탄핵의 후유증으로 지지율이 민주당의 절반에도 못 미치는 형편이었다. 이런 상황이면 누구라도 출마가 꺼려진다. 오죽했으면 국민의힘 시흥시장 후보로 나서는 사람을 못 찾는 기막힌 일까지 있었다. 그런데 오세훈 서울시장 후보의 깜짝 역전승이 벌어진 지금은 경기지사 출마를 사양했던 그 인사들이 혹시 후회하고 있지 않을까. 이번 경기지사 선거에서 민주당 추미애 후보와 국민의힘 양향자 후보의 표차는 16% 포인트였다. 물론 큰 격차이긴 하지만, 예상보다는 훨씬 많은 표를 양 후보가 얻었다. 선거 일주일 전 갤럽 여론조사만 하더라도 두 후보의 표차는 무려 27% 포인트였다. 경기도에서도 막판 보수층 결집과 중도층의 국민의힘 쏠림이 컸다고 해석할 수 있다. 성남, 안산, 하남, 용인 등 민주당이 무난히 이기리라 예상됐던 경기도 기초단체장 선거에서 국민의힘이 승리한 것도 민심의 변심을 방증한다. 결국 유승민, 안철수처럼 인지도가 높고 파괴력이 있는 인물이 경기지사 후보로 나왔다면 박빙의 승부가 펼쳐질 수도 있었다는 추론이 가능하다. 그래서 대역전승을 거뒀다면 오세훈보다 더 주목을 받았을 테고 일약 유력 대선주자로 떠올랐을 것이다. 설령 아깝게 졌더라도 당이 어려울 때 나서 힘들게 싸운 모습은 당원과 지지층에 부채의식을 심어 주고 훗날 무시할 수 없는 정치적 자산으로 상환됐을 것이다. 빠르고 편리한 인터넷 시대의 영향으로 정치문화도 조급하고 부박해진 것일까. 언제부터인가 너무 쉽게 권력을 탐하는 정치인이 많아졌다. 과감한 공격형 축구보다는 소심한 수비형 축구로 안전하게 트로피를 차지하려 한다. 이번 선거에서는 대통령 지지율의 후광에 기대 TV 토론을 피해 다니면서 투표일만 기다리던 후보들도 있었다. 그들은 결국 후과를 혹독하게 치렀다. 세상은 그렇게 만만하지 않다. 계산기를 두드리는 것만으로 권력을 잡을 수 있다면 대통령이 못 될 정치인이 없을 것이다. 국민은 패배가 뻔해 보이는 상황에 리스크를 안고 도전하는 정치에 감동한다. 서울 종로에서 천신만고 끝에 국회의원에 당선됐지만, 그 안락한 자리를 버리고 험지인 부산에 출마했다가 떨어졌던 노무현 전 대통령 같은 경우다. 그렇게 멀리 갈 필요도 없이 한동훈 후보도 이번에 리스크를 감수한 싸움에서 승리해 ‘대세상승장’에 진입했다. 물론 명분과 당선 가능성을 종합적으로 계산해 부산 북갑을 선택했겠지만, 그래도 당선이 극히 불투명했던 곳이었다. 실제 한동훈은 막판까지 엎치락뒤치락 지옥까지 갔다 온 끝에 겨우 이겼다. 그가 지난해 대선에 출마했을 때는 대통령이라는 자리를 너무 쉽게 보는 듯한 인상을 줬는데, 1년간 산전수전을 겪은 지금 대권을 보는 그의 시각은 많이 달라졌을 것이다. “대통령은 하늘이 낸다”는 말은 하늘에서 선물처럼 툭 떨어진다는 뜻이 아니다. 인간의 용렬한 계산법을 버리고 도저히 불가능해 보이는 싸움에 몸을 던졌을 때, 그리고 그것이 기적적인 결과로 응답받았을 때 나오는 말이다. 피와 땀과 눈물을 맛보지 않은 자에게 권력은 거저 오지 않는다. 설사 운 좋게 ‘할인가’로 대권을 얻더라도 결국은 나중에 제값을 치르게 된다. 그런 케이스를 우리는 얼마 전에도 목도했다. 김상연 수석논설위원

AI 기술기업 비드래프트는 자체 개발한 AI 모델 진화 플랫폼 기술 ‘DARWIN’을 기반으로 한 한국어 거대언어모델 ‘JGOS-31B-Citizen’이 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 K-AI 리더보드에서 종합 평균 0.621을 기록하며 1위를 차지했다고 6월 9일 밝혔다. 해당 수치는 2026년 6월 7일 측정치를 기준으로 한다. 이번 리더보드 측정 결과, 상위 12개 모델 가운데 8개 모델이 비드래프트의 DARWIN 기술을 기반으로 생성된 것으로 나타났다. 세부적으로는 1위 ‘JGOS-31B-Citizen’, 2위 ‘AWAXIS-KR-31B-v5’, 6위 ‘Rogue-28B-MIX’, 7위 ‘AWAXIS-Hybrid-28B’, 8위 ‘Warecube-KO-27B-v3’, 9위 ‘Rogue-27B-KR’, 11위 ‘AWAXIS-Think-28B’, 12위 ‘TenOS-Ko-28B-v3’가 해당 기술 계보에 포함됐다. 단일 기술 기반 모델이 상위 12개 중 3분의 2를 차지한 셈이다. DARWIN 기술은 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘AI컴퓨팅활용’ 지원 연구과제 수행 과정에서 도출된 산출물이다. 오픈 거대언어모델(LLM) 내부의 지식 및 기능 배치 상태를 신경망 계층 단위로 분석한 뒤, 모델별로 특정 기능이 우수한 구간을 선별해 재조합하는 방식으로 작동한다. 이는 기존 LLM 개발에 활용돼 온 대규모 추가학습 방식과 차별화되는 접근이다. 추가학습 방식이 연산 자원과 데이터 소모를 수반하는 반면, DARWIN은 기존 모델의 특성을 분석하고 결합해 성능을 확보하는 구조다. 비드래프트는 이 방식을 통해 시간과 비용을 줄이면서도 한국어 전문지식, 문화적 맥락 이해, 추론 등 목적별 연산에 맞춤화된 모델을 도출할 수 있다고 설명했다. 현재 해당 기술은 행정, 산업, 교육, 연구지원 등 도입 기관의 목적에 맞는 특화 모델을 구축하는 알고리즘으로 고도화가 진행 중이다. 1위를 기록한 ‘JGOS-31B-Citizen’은 공공 및 행정 서비스 분야 적용을 목표로 설계된 한국어 특화 모델이다. 일반 시민의 한국어 질의 분석과 공공 서식 등 행정적 맥락 처리에 중점을 두고 개발됐다. 세부 평가 지표를 보면, 한국 문화와 상식 이해도를 평가하는 CLIcK 항목에서 0.987을 기록했으며, 한국어 전문지식 평가인 KMMLU-Pro에서 0.725, 일상추론 평가인 Com2-main 항목에서 0.742를 나타냈다. 비드래프트는 해당 모델이 한국의 제도적 용어 이해와 행정 문서 처리 지원 등 공공 서비스 영역의 요구에 맞춰 민원 안내, 복지 상담, 문서 작성 등 다양한 실무 분야에 활용될 수 있다고 밝혔다. 이와 함께 비드래프트는 JGOS-31B-Citizen의 한국어 처리 및 추론 성능을 자체 인공사회 운영체제 ‘내셔널OS(NationalOS)’의 기본 언어모델로 연계할 계획이다. 내셔널OS는 도시 환경을 디지털 공간에 모의 구현하고, 가상 시민 기반 시뮬레이션을 통해 정책 효과를 사전에 검증하는 시스템이다. 회사 측은 한국 제도에 특화된 언어모델이 결합될 경우 정책 질의 해석과 시뮬레이션 결과 도출 과정의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 비드래프트 관계자는 “이번 K-AI 리더보드 성과는 NIPA ‘AI컴퓨팅활용’ 지원 연구과제 산출물인 DARWIN이 고성능 한국어 모델을 반복적으로 만들어낼 수 있는 AI 모델 진화 플랫폼 기술임을 보여준 결과”라며 “특히 공공·행정 서비스 적용 가능성을 갖춘 JGOS-31B-Citizen을 내셔널OS와 결합해 시민과 공공행정을 위한 실질적 AI 서비스로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 비드래프트는 DARWIN 기술을 기반으로 한국어 특화 LLM, 산업별 전문 모델, 공공 서비스형 AI 모델, 경량화 모델 등으로 적용 범위를 확대하는 한편, 내셔널OS 등과의 결합을 통해 한국어 기반 AI 연구·산업 생태계 전반으로 활용 범위를 넓혀 나갈 계획이다.

황 “정부, 기업 자본 접근 지원해야”네이버 ‘각 세종’을 전초기지로 활용하이닉스, 전용 차세대 메모리 공급SKT, 설계·구축·최적화 플랫폼 제공LG, 휴머노이드·물류 로봇 효율 제고 현대차 ‘AI 밸리’ 새만금, 황 투자 의향삼성, 6세대 HBM4·파운드리 협력 SK·네이버 등 국내 주요 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능(AI) 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축에 본격 나선다. 현대자동차그룹과 LG그룹, 두산그룹 역시 AI 팩토리를 기반으로 확장되는 피지컬 AI 산업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다. 반도체와 첨단 통신 인프라, 제조 기술이 총망라된 거대한 AI 인프라가 구축되는 셈이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석해 “한국에 잠재적으로 수천억 달러 규모의 비즈니스를 가져왔다. 한국 역사상 가장 큰 규모의 비즈니스”라고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스에 가져온 사업은 일반적인 규모가 아니다. 세상이 한 번도 본 적 없는 수준”이라고 했다. 황 CEO는 “한국은 제조업과 중공업, 소프트웨어 등 모든 것을 잘 한다. 이는 매우 독특한 상황”이라며 한국의 강점으로 에너지 인프라, K뷰티와 같은 글로벌 소프트파워 등을 추가로 꼽았다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간이며 한국의 기회”라고 거듭 강조한 뒤 “이 새로운 기회는 한국의 문화를 발판 삼아야 하며, 한국 문화는 AI에 완벽하게 부합한다”고 말했다. 이어 한국 정부를 향해서는 “기업들이 자본에 쉽게 접근하도록 정부가 지원하는 것이 매우 중요하다”고 촉구했다. AI 거품론 및 국내 증시 하락 현상에 대해서는 “소음에 불과하다”면서 “한국은 AI의 미래에 투자하기에 너무나 환상적인 곳이며 오히려 할인된 가격에 살 수 있는 좋은 기회”라고 말했다. 황 CEO는 이날 낮에는 국내 주요 기업인들과 잇따라 만나 협력 청사진을 공개했다. 이를 종합하면 엔비디아는 2027년 첫 가동을 목표로 GW(기가와트)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 머물렀다면, AI 팩토리는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 차세대 데이터센터다. 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 일종의 ‘지능 공장’으로, 엔비디아는 이를 기반으로 글로벌 AI 인프라를 확대할 계획이다. 우선 네이버는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’을 AI 팩토리 사업의 전초기지로 활용한다. 네이버는 2027년 55MW(메가와트) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 1GW 규모 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 네이버는 세계 12개 기업이 참여하는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론’ 연합에 국내 기업으로는 처음 합류했다. 황 CEO는 이날 오후 경기 성남시 분당구에 위치한 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 이해진 의장 등과 만난 뒤 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 특별 라이브에 출연했다. SK텔레콤도 엔비디아 AI 팩토리의 설계·구축·최적화를 아우르는 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 차세대 AI 데이터센터 기술 개발을 위한 공동 연구도 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 반도체 설계 및 제조를 가속화하는 장기 기술 파트너십을 강화하기로 했다. 최태원 SK그룹 회장은 “미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들겠다”고 밝혔다. AI 팩토리와 피지컬 AI 관련 계열사를 두루 갖춘 LG그룹은 엔비디아의 차세대 피지컬 AI 생태계 확장에 핵심 협력 파트너로 부상했다. 황 CEO와 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 가운데 열린 최고경영진회의(TMM)에서는 양사가 차세대 AI 산업 분야에서 전략적 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 특히 엔비디아의 인간형 로봇 추론 모델 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 피지컬 AI 분야 협력을 확대할 계획이다. 이날 현대차그룹 양재 사옥에서 진행된 황 CEO와 정의선 현대차그룹 회장의 회동에서도 미래 모빌리티와 피지컬 AI 분야 협력이 집중적으로 논의됐다. 특히 황 CEO는 AI 산업단지로 개발될 새만금을 한국의 ‘AI 밸리’로 칭하며 정 회장의 새만금 투자 제안에 화답했다. 정 회장은 기자들에게 “(황 CEO와) 조인해서 완벽한 AI와 로보틱스 데이터센터 시스템을 같이 만들어내도록 이야기를 나눴다”고 전했다. 황 CEO는 “정 회장이 한국 ‘AI 밸리’인 새만금에 투자하는 게 어떠냐고 제안했다”면서 “그래서 저는 ‘훌륭한 돼지고기 바베큐(삼겹살)가 있다면 기꺼이 그렇게 하겠다’고 답했다”고 했다. 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 의미로 읽힌다. 두산그룹도 에너지와 전자소재, 로보틱스 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 한편 황 CEO는 전영현 삼성전자 부회장과도 비공개로 만나 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 파운드리 등 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 “올해부터 시작해서 HBM4와 저전력 메모리 모듈인 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 하고 내년부터는 HBM4E(7세대), 파운드리, HBM5(8세대) 등 장기적인 협력도 많은 얘기를 했다”고 전했다. 이어 “4나노(㎚·10억 분의 1m)와 8나노 공정으로 엔비디아 자율주행 칩 생산 (AI 추론 전용) 그록 칩 등을 협력하고 있고, 그 다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 덧붙였다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 직접 만나 컴퓨팅 인프라 구축과 피지컬 인공지능(AI) 협력 의지를 확인했다. 과기정통부는 이날 배 부총리가 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아의 코리아 AI 에코시스템 리셉션에 참석해 황 CEO와 만났다고 밝혔다. 이들은 행사에 앞서 열린 사전 면담에서 지난해 아시아태평양경제협력체(APEC)에서 약속한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 26만장 도입과 엔비디아의 최신 AI 가속기 ‘베라 루빈 NVL72’ 기반의 AI 팩토리 연내 구축 방안에 대해 논의한 것으로 전해진다. AI 팩토리는 GPU·네트워크 등을 묶어 데이터 수집부터 학습·추론까지 전 주기를 관리하는 컴퓨팅 인프라다. 또 국내 피지컬 AI 생태계 성장을 위한 엔비디아와 국내 산·학·연 간 협력 방향 및 정부의 지원 방안을 모색했다. 양측은 엔비디아 연구·개발(R＆D)센터의 조속한 국내 설립으로 국내 산·학·연과의 피지컬 AI 연구 협력이 활성화되길 기대했다. 배 부총리는 “우리가 보유한 세계 최고 수준의 반도체, 제조 역량 및 AI 분야의 잠재력을 바탕으로 엔비디아와 전략적으로 협력한다면 단순히 부품과 인프라를 주고받는 것이 아니라 다양한 산업 분야에서 성공 사례를 창출할 수 있다”며 “오늘 리셉션이 차세대 AI인 피지컬 AI를 비롯한 우리나라의 AI 역량이 한 단계 더 도약할 수 있는 발판이 되기를 기대한다”고 말했다. 한편 이날 행사에는 삼성전자와 SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버를 비롯해 크래프톤, 업스테이지, 두산로보틱스 등 국내 주요 AI·로봇 기업·스타트업들도 참석한다.

SWM.AI가 레노버와 손잡고 차세대 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’ 공동 개발에 나선다. 서울 강남 도심에서 축적해 온 로보택시 운영 경험과 실주행 데이터를 바탕으로, 무인 자율주행 기술 고도화에 속도를 내겠다는 구상이다. SWM.AI는 8일 글로벌 ICT 기업 레노버와 자율주행용 컴퓨팅 플랫폼 AP-700 공동 개발 계약을 체결했다고 밝혔다. 회사는 이번 협력을 통해 자율주행 소프트웨어와 실주행 데이터, AI 추론 모델, 차량용 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 결합하는 기술 기반을 한층 강화하게 됐다고 설명했다. 최근 기술 업계에서는 현실 공간에서 직접 인지하고 판단하며 행동하는 ‘피지컬 AI’가 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 자율주행차는 그 대표적인 사례로 꼽힌다. 도로 위에서 센서로 주변 상황을 파악하고, AI 모델로 주행 판단을 내린 뒤, 실제 차량 제어까지 수행하기 때문이다. SWM.AI는 자사의 로보택시가 이러한 피지컬 AI 개념을 실제 도심 환경에서 구현하는 사례라고 보고 있다. 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등을 통해 주변 360도 환경을 인식하고, VLA 기반 AI 모델을 활용해 주행 상황을 해석한 뒤 가감속과 조향을 제어하는 방식으로 운행된다. 회사는 2024년 9월부터 서울 강남권에서 로보택시 운행 경험과 실주행 데이터를 축적해 왔다고 밝혔다. 강남은 복잡한 교차로와 높은 교통 밀도, 다양한 돌발 변수가 공존하는 도심 지역인 만큼 자율주행 기술을 검증하고 고도화하는 데 의미 있는 환경이라는 설명이다. 이 과정에서 확보한 데이터는 다시 AI 모델 개선에 활용되며 기술 고도화의 기반이 되고 있다. 이번에 공동 개발하는 AP-700은 자율주행 AI 연산을 지원하기 위한 고성능 차량용 컴퓨팅 플랫폼이다. 엔비디아 드라이브 토르-X SoC를 듀얼로 탑재하는 구조를 바탕으로 대규모 센서 데이터와 AI 연산을 실시간 처리할 수 있도록 설계될 예정이다. 여기에 인피니언 TC397 MCU를 이중 적용하고, 수랭식 냉각 시스템을 도입해 장시간 운행 환경에서의 안정성도 고려했다. SWM.AI는 이번 협력을 통해 실주행 데이터와 AI 모델에 더해 차량 내 연산 플랫폼까지 확보하며 자율주행 기술 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김기혁 SWM.AI 대표는 “실제 도심에서 축적한 주행 데이터와 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼이 결합되면 무인 자율주행 기술 상용화 기반을 한층 강화할 수 있다”며 “앞으로도 실제 운행 환경에서 검증을 이어가며 자율주행 기술 고도화에 힘쓰겠다”고 말했다. SWM.AI와 레노버는 이번 협력을 계기로 차세대 로보택시 플랫폼 개발과 관련 기술 고도화를 지속 추진할 계획이다. 업계에서는 실제 도심 주행 데이터와 고성능 차량용 AI 플랫폼의 결합이 향후 무인 이동 서비스 확산에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다.

SK그룹과 엔비디아가 AI 인프라 전 영역에 걸친 협력을 강화한다. SK텔레콤은 AI 팩토리와 AI 클라우드 구축에 나서고, SK하이닉스는 차세대 AI 메모리 공동 개발을 추진하며 양사의 협력 범위를 반도체를 넘어 AI 인프라 전반으로 확대한다. SK텔레콤은 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 엔비디아의 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 ‘풀스택 AI 클라우드’ 구축에 나선다. 양사는 AI 작업에 특화된 데이터센터인 ‘AI 팩토리’를 기가와트(GW)급 규모로 확대할 계획이다. 2027년 한국에서 첫 AI 팩토리를 가동한 뒤 단계적으로 인프라를 확장해 아시아 전역으로 사업을 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 엔비디아의 ‘엔비디아 클라우드 파트너(NCP)’ 프로그램에도 합류한다. 엔비디아 블랙웰 GPU와 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’ 등을 활용해 AI 학습과 추론 서비스를 제공하며 아시아 대표 AI 클라우드 사업자로 성장한다는 목표다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI 팩토리용 차세대 메모리 개발을 위한 장기 기술 파트너십을 체결했다. 양사는 엔비디아 AI 인프라 로드맵에 맞춰 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 협력 범위는 AI 인프라를 넘어 퍼스널 AI와 피지컬 AI 분야까지 확대된다. 양사는 엔비디아 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’, 자체 CPU ‘베라’, AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 로보틱스 플랫폼 ‘젯슨 토르’용 메모리를 공동 개발할 예정이다. 반도체 설계와 제조 분야 협력도 강화한다. SK하이닉스는 엔비디아의 CUDA-X와 PhysicsNeMo를 활용해 반도체 시뮬레이션을 고도화하고, 옴니버스와 OpenUSD 기반 디지털 트윈 기술을 활용해 자율 팹 구축에도 나선다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 확보하게 됐다”며 “AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 사업자로 성장하겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK그룹과 함께 AI 클라우드와 AI 팩토리, 차세대 메모리 분야 협력을 확대해 글로벌 AI 인프라 구축을 가속화할 것”이라고 말했다.

LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터를 미래 성장사업으로 육성해 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 내놨다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 전력·냉각·운영 역량을 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 건설 현장에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 현재 공정률 약 20%인 파주 AIDC는 수도권에서 유일하게 200MW(메가와트) 규모 전력 공급이 확정된 초대형 AI 데이터센터다. 연면적은 약 15만㎡로 축구장 20여개 규모에 달한다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료된 상태다. 회사는 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 역할도 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 AI 모델을 학습시키는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 기업과 일반 이용자가 AI 서비스를 실시간으로 사용하는 과정에서 전력 사용량과 발열이 급증할 것으로 보고 있다. 이에 따라 데이터센터 경쟁력 역시 단순한 서버 수용 공간이 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 제어할 수 있는지에 달려 있다는 설명이다. LG유플러스는 이를 위해 데이터센터 구축 기간을 단축하는 방안을 추진한다. 주요 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식의 공법을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. 그래픽처리장치(GPU)는 수개월 안에 확보할 수 있지만 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸리는 만큼 공급 지연을 줄이는 것이 중요하다고 회사 측은 설명했다. 냉각 기술도 차별화 요소로 내세웠다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 함께 활용하는 구조로 설계됐다. AI 서버의 발열 수준에 따라 다양한 방식의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 하기 위해서다. LG유플러스는 평촌 데이터센터에서 관련 기술 검증을 진행해 왔으며, 올해 하반기에는 실제 서버 환경에서 상용 실증에 나설 예정이다. 센터 구축에는 LG 계열사들의 기술도 집약된다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 비상 전원용 배터리를 공급한다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “그동안 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다.

LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터를 미래 성장사업으로 육성해 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 내놨다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 전력·냉각·운영 역량을 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 건설 현장에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 현재 공정률 약 20%인 파주 AIDC는 수도권에서 유일하게 200MW(메가와트) 규모 전력 공급이 확정된 초대형 AI 데이터센터다. 연면적은 약 15만㎡로 축구장 20여개 규모에 달한다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료된 상태다. 회사는 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 역할도 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 AI 모델을 학습시키는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 기업과 일반 이용자가 AI 서비스를 실시간으로 사용하는 과정에서 전력 사용량과 발열이 급증할 것으로 보고 있다. 이에 따라 데이터센터 경쟁력 역시 단순한 서버 수용 공간이 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 제어할 수 있는지에 달려 있다는 설명이다. LG유플러스는 이를 위해 데이터센터 구축 기간을 단축하는 방안을 추진한다. 주요 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식의 공법을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. GPU는 수개월 안에 확보할 수 있지만 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸리는 만큼 공급 지연을 줄이는 것이 중요하다고 회사 측은 설명했다. 냉각 기술도 차별화 요소로 내세웠다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 함께 활용하는 구조로 설계됐다. AI 서버의 발열 수준에 따라 다양한 방식의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 하기 위해서다. LG유플러스는 평촌 데이터센터에서 관련 기술 검증을 진행해 왔으며, 올해 하반기에는 실제 서버 환경에서 상용 실증에 나설 예정이다. 센터 구축에는 LG 계열사들의 기술도 집약된다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 비상 전원용 배터리를 공급한다. LS일렉트릭과는 차세대 전력 시스템을 공동 개발 중이다. LG유플러스는 이들 설비를 통합 관리하는 데이터센터 운영 시스템도 자체 개발하고 있다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장(상무)은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “그동안 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다.

5일 한국을 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장과 만나 ‘AI(인공지능) 동맹’ 강화에 나섰다. 이들은 이날 서울 마포구 홍대입구역 인근 삼겹살집에서 소맥(소주+맥주)과 삼겹살로 1차 만찬을 가진 데 이어, 2차로 치킨집까지 이동하며 친분과 협력 관계를 다졌다. 이날 오후 홍대입구역 인근은 황 CEO와 국내 주요 기업 총수들을 보기 위해 몰린 시민과 취재진으로 장사진을 이뤘다. 경찰은 보행로 확보와 안전 관리를 위해 현장 통제에 나서기도 했다. 특히 2차 장소인 ‘BBQ치킨 홍대입구점’ 앞은 취재진과 시민, 해외 관광객들까지 뒤엉키며 인산인해를 이뤘다. 황 CEO와 국내 대표 기업인들이 총 3시간 30분 동안 자리를 함께한 만큼, 이번 만남은 AI 반도체와 데이터센터, 로봇, 피지컬 AI 등 미래 산업 협력을 한층 강화하는 계기가 될 것으로 보인다. SK그룹은 SK하이닉스를 중심으로 엔비디아의 핵심 파트너로 자리 잡았다. AI 가속기 수요 확대와 함께 고대역폭메모리(HBM) 공급망의 중요성이 커지는 가운데, 황 CEO는 이날 김포공항 입국 직후에도 한국 메모리 업계의 역할을 거듭 강조했다. 그는 삼겹살집 앞에서 시민들에게 “More HBM”이라고 외치기도 했다. LG전자는 엔비디아의 범용 휴머노이드 추론 모델인 ‘아이작 GR00T(그루트)’를 기반으로 자체 피지컬 AI 모델을 개발하고 있다. 또 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼을 활용해 지능형 로봇의 현장 실증도 진행 중이고, AI 데이터센터용 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업 등 AI 인프라 사업도 육성하고 있다. LG AI연구원의 ‘엑사원(EXAONE)’을 비롯해 LG이노텍(로봇 센싱·반도체 기판), LG유플러스(클라우드) 등 계열사 전반에서도 엔비디아와의 협력 확대 가능성이 거론된다. 네이버 역시 로봇과 클라우드, 디지털트윈, 5G 특화망 등 미래 기술 개발에 속도를 내고 있다. 업계에서는 엔비디아가 AI 인프라와 로봇, 데이터센터 사업 전반에서 네이버와의 협력을 확대할 가능성이 있다는 분석이 나온다. 이날 이 의장은 네이버페이 결제 단말기인 커넥트의 안면인식 시스템을 활용해 1차 식사 비용을 결제하면서 눈길을 끌었다. 2차 비용은 최 회장이 결제한 것으로 전해졌다. 이런 가운데 엔비디아는 한국 내 AI 기술센터 설립을 위한 채용 절차에도 본격 착수했다. 황 CEO는 직접 “서울에 짓게 될 것 같다”고 언급하며 국내 AI 연구원과 엔지니어들에게 공개적으로 러브콜을 보내기도 했다. 황 CEO는 오는 7일 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기에서 시구할 예정이며, 박정원 두산그룹 회장이 시타자로 나선다.

4일 시행된 2027학년도 대학수학능력시험 6월 모의평가 영어 영역이 역대급 ‘불수능’으로 불린 지난해 수능보다 쉽게 출제됐다는 분석이 나왔다. 국어도 지난 수능 대비 난이도가 조금 떨어졌고, 수학은 비슷하게 출제됐다. EBS 영어 강사인 김예령 대원외고 교사는 이날 정부세종청사에서 열린 영어 영역 출제경향 브리핑에서 “지난해 수능보다 쉬운 것으로 보인다. 절대평가 기조에 따라 적절하게 출제됐다”고 평가했다. 지문의 난이도와 어휘 수준이 전반적으로 평이해졌다는 설명이다. 기존에 출제되지 않은 새로운 유형의 문항도 없었다. 다만 수험생들이 어려워하는 ‘추상적 개념’을 다루는 문항은 지난해 수능에 이어 이번에도 다수 출제됐다. 이번 시험에선 빈칸 추론 33·34번과 글의 순서 배열 36·37번이 상위권 변별 문항으로 꼽혔다. EBS 교재와의 연계율은 55.6% 수준이었다. 지난해 수능 당시 영어 1등급 비율(3.11%)은 2018년 영어 절대평가 도입 이후 최저치로 떨어졌다. 논란이 커지자 한국교육과정평가원장이 사퇴하는 사태까지 벌어졌다. 종로학원은 “지난해 본수능보다 다소 쉽게 출제됐다 해도 수험생 입장에선 상당히 어렵다고 느꼈을 것”이라고 분석했다. 메가스터디교육은 “36·37번 문항 일부 단락의 정보량이 많아 시간 관리에 어려움을 겪었을 것”이라고 평가했다. 지난해 수능에서 영어와 함께 어렵다는 평가를 받았던 국어 영역 역시 다소 쉽게 출제됐다. EBS 국어 강사인 한병훈 예산여고 교사는 “전반적 난이도는 지난해 수능보다 쉽고, 지난해 6월 모의평가와 유사한 수준”이라고 말했다. EBS 전체 문항 연계율은 53.3%로, 특히 공통과목인 독서에선 4개 지문 모두가 EBS 연계교재에서 발췌됐다. 종로학원은 “신유형 문제도, 매우 복잡한 고난도 킬러문항도 없었다”고 평했다. 수학의 경우 지난해와 유사하다는 평가가 나왔다. EBS 수학 강사인 남치열 백석고 교사는 “전반적으로 지난해 수능과 유사한 수준에서 출제됐다”면서 “개념 이해를 바탕으로 한 출제 기조는 유지하면서 변별력도 확보했다”고 밝혔다. EBS 연계율은 50%였다. 다만 메가스터디교육은 “미적분 30번 문항은 최근에 출제되지 않았던 함수 유형이었다”고 설명했다.

생성형 인공지능(AI) 경쟁이 챗봇에서 ‘행동하는 AI’로 넘어가면서 빅테크들의 전략도 빠르게 달라지고 있다. 엔비디아가 AI 연산에 특화된 ‘AI PC’ 생태계 확대에 나선 가운데, 마이크로소프트(MS)는 AI가 실제로 업무를 수행하는 ‘에이전트 플랫폼’ 구축에 승부수를 던졌다. MS는 2일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 행사 ‘빌드 2026’에서 AI 에이전트 플랫폼과 자체 AI 모델, AI PC 전략 등을 공개했다. 업계에서는 이번 행사의 핵심을 단순 AI 기능 경쟁보다 ‘AI 시대 운영체제(OS) 주도권 경쟁’으로 해석하는 분위기다. 초기 생성형AI 경쟁이 챗GPT 중심 ‘챗봇 AI’였다면 최근에는 AI가 실제 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’로 산업 흐름이 이동 중이다. 회의 일정 조율과 이메일 발송, 자료 검색 등을 AI가 직접 수행하는 방향으로 진화하고 있다는 것인데, 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 AI가 실제 ‘디지털 노동력’ 역할을 하기 시작했다는 의미다. MS는 이번 행사에서 ‘마이크로소프트 IQ)’와 ‘스카우트’ 등을 공개하며 AI 에이전트 전략을 전면에 내세웠다. 사내 이메일과 문서, 회의 기록, 인터넷 정보 등을 AI가 함께 이해하고 활용해 기업 업무를 실제로 대신 수행하게 하겠다는 구상이다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 행사에서 “핵심은 특정 기술이 아니라 플랫폼 위에서 가치를 만들고 확장하도록 지원하는 것”이라고 말했다. 이는 최근 MS의 위기의식과도 무관치 않다는 분석이 나온다. 초기 생성형AI 열풍 당시 MS는 오픈AI와의 협력을 앞세워 AI 시장 최대 수혜주로 꼽혔지만 최근 들어서는 엔비디아가 AI 반도체 시장을 장악하고, 오픈AI와 구글·앤트로픽 등이 모델 경쟁 중심에 서면서 상대적으로 존재감이 약해졌다는 평가가 나오고 있어서다. 이 때문에 이번 빌드에서는 단순 AI 기능 경쟁보다 ‘AI가 실제 일하는 환경 전체를 누가 장악하느냐’에 초점을 맞춘 전략 변화가 두드러졌다는 평가다. 특히 엔비디아와의 연결고리도 부각됐다. 엔비디아는 최근 ‘GTC 타이베이’에서 “모든 PC가 AI 컴퓨터가 될 것”이라며 AI PC 전략을 공개했고, MS 역시 엔비디아 ‘RTX 스파크’ 기반 AI 개발용 장비를 공개하며 ‘로컬 AI’ 흐름에 합류했다. 이는 AI를 클라우드 서버뿐 아니라 개인 PC 안에서도 직접 실행하는 흐름과 맞닿아 있다. 에이전트 AI 시대에는 개인정보와 보안, 응답속도 문제 때문에 AI를 기기 안에서 직접 처리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. 업계에서는 엔비디아가 AI 연산 인프라를, MS가 AI 실행 플랫폼을 맡는 방식으로 역할 분화가 이뤄지고 있다는 분석도 나온다. 과거 PC 시대 인텔-마이크로소프트 구도가 AI 시대에 재현되고 있다는 평가다. 이번 행사에서 자체 AI 모델 ‘MAI’ 시리즈를 공개한 점도 주목된다. MS는 추론 모델 ‘MAI-싱킹-1’을 포함한 모델 제품군을 선보이며 오픈AI 의존도를 줄이려는 움직임을 본격화했다. 특히 MS가 자체 추론(reasoning) 모델을 전면에 내세운 것은 사실상 처음이라는 점에서 의미가 크다는 평가다. MS는 해당 모델이 다른 AI 결과물을 학습하는 ‘증류’ 방식이 아니라 자체 데이터 기반으로 처음부터 학습됐다고 강조했다. 업계에서는 이를 두고 MS가 단순 오픈AI 협력사를 넘어 독자 AI 플랫폼 사업자로 변신하려는 흐름이 본격화하고 있다는 분석도 나온다. MS는 또 ‘마이크로소프트 실행 컨테이너(MXC)’를 공개하며 AI 보안 문제에도 집중했다. AI가 파일·네트워크·회사 시스템에 직접 접근하기 시작하면서 보안과 통제 문제가 핵심 이슈로 떠오르고 있기 때문으로 풀이된다.

황 “엔비디아도 기여하길 바란다”LG·네이버·두산 등 새 파트너와피지컬 AI 생태계 구축 속도낼 듯김택진 엔씨 대표와의 만남도 눈길성수동서 총수들과 삼겹살 회동두산 베어스 시구… 유퀴즈 출연도 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국 로보틱스 산업에 대한 기대감을 직접 드러내면서 국내 산업계와의 협력 확대에 관심이 쏠린다. 엔비디아가 삼성전자 및 SK하이닉스와 협력한 생성형 인공지능(AI)을 넘어, 로봇·자율주행·스마트팩토리 등 ‘피지컬 AI’의 주요 협력 파트너로 우리나라를 점찍으면서 LG·네이버·두산 등이 신규 협력 파트너로 부상하고 있다. 황 CEO는 지난 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 열린 국내 기업 관계자들과의 만찬에서 “한국에 로보틱스는 매우 중요하다. 엔비디아도 한국 로보틱스 발전에 기여할 수 있길 바란다”고 밝혔다. 이어 “AI와 로봇이 한국의 잠재력을 극대화할 것”이라고 강조했다. 엔비디아는 AI 인프라와 첨단 제조 역량을 동시에 갖춘 핵심 거점으로 한국을 주목하는 것으로 보인다. 황 CEO는 지난 1년간 한국과 영국만 두 차례씩 방문했다. 이외 프랑스, 독일, 스위스, 중국, 대만 등을 찾았다. 유럽에서 국가 단위 AI 인프라 구축과 소버린 AI 전략 확산에 집중했다면, 한국에서는 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 제조 역량, 로보틱스 생태계를 결합하려는 움직임이 뚜렷하다. 현대차는 보스턴다이내믹스를 중심으로 휴머노이드 로봇과 자율주행 기술 고도화에 속도를 내고 있고, LG전자는 엔비디아의 휴머노이드 AI 모델 ‘아이작 GR00T’를 기반으로 자체 피지컬 AI 모델을 개발 중이다. 두산로보틱스도 엔비디아 AI·로보틱스 인프라를 활용한 산업용 로봇 플랫폼 구축을 추진하고 있다. 네이버는 로봇과 디지털트윈 기술을 실제 업무 환경에 적용해왔다. 제2사옥 ‘1784’는 로봇과 클라우드, 5G 특화망, 디지털트윈 기술이 결합된 테스트베드로 평가받는다. 네이버는 최근 엔비디아와 ‘글로벌 AI 팩토리’ 구축 협력에도 나섰고, 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼 ‘코스모스’를 활용한 ‘서울 월드 모델’ 개발도 진행 중이다. SK텔레콤은 이번 GTC 타이베이에서 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공장에 적용한 디지털트윈 사례를 공개했다. 황 CEO는 게임업계와 스타트업도 만날 예정이다. 김택진 엔씨 대표와 만나 AI 및 게임 기술 협력 방안을 논의할 것으로 알려졌다. 또 방한 마지막 일정으로 국내 로봇·AI 스타트업과 연구진 등을 초청한 비공개 간담회를 열고 피지컬 AI 협력 방안을 논의할 예정이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 피지컬 AI 확산 과정에서도 GPU와 HBM 공급망의 핵심 축을 맡고 있다. 업계에서는 로봇과 자율주행 산업이 확대될수록 AI 학습·추론용 반도체와 고성능 메모리 수요 역시 빠르게 늘어날 것으로 보고 있다. 이외 황 CEO는 서울 성수동에서 주요 그룹 총수들과 이른바 ‘삼겹살 회동’을 하고, 두산 베어스 경기에서 시구도 할 계획이다. tvN 예능 프로그램 ‘유 퀴즈 온 더 블럭’ 출연 소식도 전해졌다. 황 CEO의 다양한 일정은 엔비디아의 AI 생태계를 정부, 투자자, 기업, 개발자, 소비자 등에게 전방위적으로 알리려는 커뮤니케이션 전략으로 읽힌다.

AI PC·피지컬 AI 등 청사진 제시삼성전자·SK하이닉스 수혜자로“미래 PC는 나 대신 일하는 AI비서”이번 주 방한해 CEO와 연쇄 미팅‘삼겹살 회동’ ‘1784 방문’ 등 추진 “과거의 모든 중앙처리장치(CPU)는 인간을 위해 만들어졌지만, 베라(Vera)는 인공지능(AI) 에이전트를 위해 설계됐다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 열린 ‘GTC 타이베이 2026’에서 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’의 본격 생산 돌입을 선언했다. 엔비디아는 이날 AI PC와 피지컬 AI 전략도 함께 공개하며 데이터센터에서 개인용 기기, 로봇에 이르는 AI 컴퓨팅 생태계 확장 청사진을 제시했다. 베라 루빈은 그래픽처리장치(GPU)와 CPU, 네트워크, 메모리, 소프트웨어를 통합한 AI 인프라 플랫폼으로, 엔비디아는 이를 기반으로 AI 학습을 넘어 추론 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 황 CEO는 미래 데이터센터를 ‘AI 팩토리’로 규정하며 “컴퓨팅이 곧 매출이고 와트당 성능이 곧 수익”이라고 강조했다. 황 CEO는 이날 차세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급사로 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론을 직접 언급했다. 베라 루빈 플랫폼에는 HBM4가 탑재될 예정으로 업계에서는 차세대 AI 서버 투자 확대에 따른 수혜가 삼성전자와 SK하이닉스로 이어질 것으로 보고 있다. 엔비디아는 이날 AI PC 시장 진출도 공식화했다. 미디어텍과 공동 개발한 PC용 시스템온칩(SoC) ‘N1 X’를 기반으로 한 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 처음 공개한 것이다. CPU와 GPU, 메모리를 하나로 통합한 구조로 설계돼 인터넷 연결 없이도 대규모 AI 모델과 AI 에이전트를 기기 내부에서 실행할 수 있다. 황 CEO는 “10년 뒤 PC는 사용자의 명령을 기다리는 기기가 아니라 사용자를 대신해 일하는 AI 비서가 될 것”이라며 “우리는 창작을 위해, 게이밍을 위해, 그리고 AI 에이전트를 위해 PC를 다시 발명하고 있다”고 말했다. 업계에서는 엔비디아가 GPU를 넘어 CPU와 PC 시장까지 영향력을 확대하며 AI 컴퓨팅 생태계 전반을 자사 플랫폼 중심으로 재편하려는 전략을 본격화한 것으로 보고 있다. N1 X에는 삼성전자와 SK하이닉스의 LPDDR5X 메모리가 탑재될 가능성이 거론된다. AI 서버용 HBM에 이어 AI PC용 고성능 메모리 수요까지 본격화될 경우 양사에 새로운 성장 동력이 될 수 있다. 엔비디아는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 넘어 ‘피지컬 AI’를 차세대 성장축으로 제시했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차, 공장 설비 등 현실 세계의 기계를 AI가 직접 이해하고 제어하는 개념이다. 이날 발표에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공장에 적용한 디지털트윈 사례가 소개되기도 했다. 엔비디아는 연구용 휴머노이드 로봇 개발을 위해 한국을 포함한 글로벌 로봇 기업들과 협력을 확대할 계획이라고도 밝혔다. 한편 황 CEO는 대만 일정 이후 한국을 찾아 최태원 SK그룹 회장과 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 잇따라 만날 예정이다. 업계에서는 AI 데이터센터와 로보틱스, 자율주행, 디지털트윈 등 차세대 산업 협력을 논의하는 자리가 될 것으로 본다. 회동 장소는 서울 성수동의 한 삼겹살집이 유력하게 거론된다. 지난해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 삼성동 치킨집에서 만났던 이른바 ‘깐부 회동’에 이은 행보다. 황 CEO는 방한 기간 중 네이버의 미래 기술 집약 공간인 ‘1784’ 방문도 추진 중인 것으로 알려졌다.

- 초등 고학년 및 중학생 대상…어휘·읽기·구조·쓰기 4단계 구성으로 문해력 단기 완성- 앱 오픈 기념 ‘취향 저격 주인공 뽑기’ 투표 이벤트 진행 메가스터디교육의 초등 인강 엘리하이와 중등 인강 엠베스트가 초등 고학년 및 중학생을 위한 문해력 향상 프로그램 ‘액티비티 문해력’ 앱을 지난 5월 27일 공개했다. 최근 대입 제도 변경과 서·논술형 평가 확대에 따라 문해력의 중요성이 요구되는 교육 시장 환경을 반영한 결과다. ‘액티비티 문해력’은 난중일기, 동백꽃, 운수 좋은 날 등 중등 필독서 20편을 기반으로 구축된 단기 학습 앱이다. 초등 고학년과 중학생을 주 대상층으로 설정해 문해력 구성 요소를 4단계로 세분화해 제공한다. 학습 과정은 ▲1단계 ‘어휘’(한자어 풀이와 빈칸 추론 학습을 통한 주요 어휘 습득) ▲2단계 ‘읽기’(중등 필독서 20편의 줄거리 파악 및 핵심 지문 기반의 독해 문제 풀이와 퀴즈를 통한 이해도 점검) ▲3단계 ‘구조’(마인드맵 시각화 및 연결어 찾기) ▲4단계 ‘쓰기’(글의 주제에 대한 나만의 생각을 글로 표현) 순으로 유기적으로 연결된다. 앱 출시를 기념한 ‘취향 저격 주인공 뽑기’ 이벤트는 오는 6월 10일까지 진행된다. 이용자는 작품 속 인물 중 선호하는 주인공에게 투표할 수 있으며, 투표 후 해당 주인공이 등장하는 필독서 학습 페이지로 연동된다. 투표 결과는 각 주인공의 원작 소설 정보와 함께 6월 11일 공개될 예정이다. 아울러 엘리하이와 엠베스트는 독서 활동 지원을 위한 ‘북클럽’ 콘텐츠를 운영 중이다. 고전, 인문, 역사, 사회·자연과학, 학습서, 원서, 오디오북 등 초등 7000여 권과 중등 2300여 권의 도서가 포함되어 있으며 회원들에게 추가 비용 없이 제공된다. 현재 엘리하이와 엠베스트는 ‘액티비티 문해력’을 비롯해 VOCA SOS, 사·과 암기마스터 등 브랜드 내 다양한 학습 앱을 체험할 수 있는 무료 서비스를 지원하고 있다. 신청 방법과 세부 내용은 공식 홈페이지를 통해 안내된다.

삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’의 개발사인 미국 AI 기업 앤트로픽에 전략적 투자를 단행했다. 국내 반도체 양강 기업의 투자로 글로벌 AI 네트워크가 강화됐다는 분석이다. 28일(현지시간) 앤트로픽은 최근 진행한 시리즈H 투자 라운드에서 650억 달러를 유치하면서 기업 가치가 9650억 달러(약 1440조원)로 평가됐다고 밝혔다. 지난 2월 기업가치 평가액 3800억 달러(약 570조원)에서 3달 만에 2배 이상 증가한 수치다. 앤트로픽이 이번 투자금을 AI 인프라에 집중적으로 투입하겠다고 밝히면서 투자 라운드에 참여한 삼성전자와 SK하이닉스와의 AI 글로벌 동맹이 더 견고해진 것으로 분석된다. 마이크론 역시 전략적 인프라 파트너로 참여했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이번 투자로 AI 에이전트를 둘러싼 AI 생태계에서 전략적 협력 관계를 구축할 수 있는 기반을 다지게 됐다. 앤트로픽을 넘어 연계된 글로벌 AI 파트너들을 고객사로 확보할 기회도 기대할 수 있다. 앤트로픽은 이날 발표문에서 “이들 기업의 기술은 전 세계 메모리, 저장장치, 로직 칩 공급에 핵심 역할을 담당하고 있다”며 “(이들과의) 협력 관계는 고객 요구에 맞춰 컴퓨팅 역량을 안정적으로 확장하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 업계에서는 삼성전자와 앤트로픽이 단순 메모리 차원이 아닌 파운드리 분야까지 협력 범위를 넓힐 것으로 전망하고 있다. 앤트로픽이 언급한 ‘로직 칩’은 파운드리 공정을 통해 만드는데, 전략적 인프라 파트너 3사 중 유일하게 파운드리 사업부를 가진 곳이 삼성전자뿐이기 때문이다. 이에 따라 최근 몇 년간 적자를 이어온 삼성전자 파운드리 사업부에 청신호가 켜졌다는 분석도 나온다. 앞서 삼성전자는 테슬라의 차세대 AI 칩인 ‘AI5’와 ‘AI6’ 칩 수주를 따냈다. 엔비디아의 추론 전용 언어처리장치(LPU) 칩인 ‘그록3’의 역시 삼성전자 파운드리를 통해 생산되고 있다. SK하이닉스는 앤트로픽이 최근 AI 에이전트를 운영하기 위해 구축 중인 신규 데이터센터 인프라에 필요한 HBM을 공급할 것으로 보인다. 앤트로픽은 최근 아마존과 최대 5GW(기가와트) 규모 신규 데이터센터 용량 확보 계약을 체결하기도 했다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

데이터 정책을 총괄하는 범부처 기구로 ‘데이터 관계장관 회의체’가 신설된다. 글로벌 인공지능(AI) 시장의 성패를 가를 핵심 자산인 ‘데이터’의 확보와 활용을 위해 범국가적 역량을 투입하겠다는 것으로, 고품질 데이터 공급과 규제 완화를 통해 ‘AI 3대 강국’으로 도약하겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부·행정안전부·문화체육관광부·개인정보보호위원회·국가데이터처 등 부처는 28일 정부서울청사에서 열린 데이터관계장관회의에서 이런 내용의 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진방향’을 발표했다. 이날 회의는 김민석 국무총리가 주재했다. 정부는 향후 2~3년이 핵심 국정과제인 ‘AI 3대 강국 도약’ 실현 적기라고 진단하고 현장에 필요한 데이터를 적기에 공급할 계획이다. 이에 민간이 자체 확보하기 어려운 고품질 추론데이터(CoT), AI 안전·신뢰성 데이터셋, 성능 벤치마크 평가 데이터를 구축하고, 멀티모달·고난이도 데이터 등 독자 AI 모델 개발에 필요한 핵심 데이터를 확충·지원한다. 부처와 기관이 개별 관리하던 AI 학습용 데이터는 업사이클링을 거쳐 공개할 예정이다. 민간 수요를 기반으로 공공데이터 개방도 확대한다. 민간 수요가 많은 ‘AI·고가치 공공데이터 Top 100’을 선정하고 개방한다는 방침이다. 정책연구 보고서나 국가자격시험 문답 등 비정형 데이터도 AI 활용이 쉬운 형태로 바꾼다. 피지컬 AI·제조, 모빌리티, 바이오·보건의료, 농업, 문화 등 업종·분야별 특성을 반영해 AX(AI 전환) 특화 데이터를 확보하고, 자발적 데이터 공유가 어려운 의료 등의 전략 분야에는 수익 배분을 기반으로 데이터 공유·활성을 촉진하는 ‘데이터 스페이스’를 시범 적용한다. 또 모든 데이터가 모이고 연결되는 ‘데이터 고속도로’를 구축한다. 정부는 국가 데이터 통합플랫폼 ‘원-윈도우’를 중심으로 플랫폼 간 연계를 강화하기로 했다. 또 AI 학습용 데이터를 모은 ‘AI 허브’(aihub.or.kr) 플랫폼은 AI 학습용 데이터 통합제공시스템으로 확대·개편한다. AI 학습용 데이터 개방을 가로막는 제도를 합리적으로 개선하기로 했다. 정부는 AI 학습을 위한 저작물 활용 등을 규정하는 ‘저작권법’ 개정 필요성을 검토한다. 개인정보를 포함하는 데이터를 안전을 전제로 AI 학습에 이용할 수 있도록 ‘개인정보보호법’ 개정도 추진한다. 중소·스타트업의 데이터 활용을 돕기 위해선 데이터와 AI 기술, 인프라를 패키지로 지원하는 ‘AX 원스톱 바우처’를 제공할 방침이다. 민간 데이터 거래 시장을 활성화하기 위해 AI 학습용 데이터 구매 비용에는 세액공제를 적용한다. 이외에도 해외 주요 선도대학과 연계한 데이터 전문인력 양성과 기업 현장 데이터를 교육용으로 가공하는 방안도 검토한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI 혁신의 골든타임 내에, 현장에서 필요한 데이터를 적시에 활용할 수 있도록 관계 부처가 힘을 모아 적극 지원하겠다”고 말했다. 김 총리는 “그간에는 영역별 전문성을 축적하는 데 집중했다면, 이제는 부처 간 장벽을 허물고 유기적으로 협업하는 방안을 고민할 시점”이라며 부처 간 협력을 주문했다.