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.

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.