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.

삼성SDS가 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 ‘B300’을 기반으로 한 클라우드 서비스를 국내 처음 선보였다. 삼성SDS는 자사 클라우드 플랫폼 ‘삼성 클라우드 플랫폼(SCP)’을 통해 B300 기반 GPU 구독형 서비스 GPUaaS를 출시했다고 23일 밝혔다. 기업들이 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 ‘AI 추론’ 단계로 진입하면서, 급증하는 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하려는 것이다. B300 GPU는 12단 고대역폭메모리 HBM3E를 탑재해 GPU당 288GB의 메모리 용량과 초당 8TB의 대역폭을 제공한다. 복잡한 연산이 필요한 AI 추론 영역에서 H100 대비 용량은 3.6배, 대역폭은 2.4배로 메모리 성능이 향상됐다. 이에 따라 대규모 언어 모델(LLM) 실행 시 GPU의 빠른 연산 속도 대비 느린 메모리의 데이터 전송 속도로 인해 전반적인 성능이 저하되는 데이터 병목 현상이 획기적으로 개선됐다. SCP B300 GPUaaS를 도입하면 고용량 메모리를 통해 거대 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있어 AI 에이전트, 이미지·영상·코드 생성 및 분석 등 고성능이 필요한 AI 서비스의 지연 시간을 최소화할 수 있다.

엔비디아는 ‘GTC 2026’ 행사를 통해 여러 가지 흥미로운 신기술을 소개했습니다. 가장 주목을 끈 대목은 올해 출시를 준비 중인 차세대 AI CPU+GPU 시스템인 베라 루빈과, 새로 공개한 Groq의 3세대 LPU 시스템입니다. 해당 LPU는 AI 추론을 빠르게 처리하는 전용 가속기로, 베라 루빈 시스템과 함께 사용할 경우 전체 AI 처리 성능을 크게 끌어올릴 수 있어 주목받고 있습니다. 다만 이번에도 RTX 50 시리즈 이후 출시될 차세대 일반 소비자용 GPU에 대한 구체적인 소개는 빠졌습니다. 최근 메모리 공급과 파운드리 수급 문제 등이 이어지면서 소비자용 GPU 출시가 지연될 가능성도 높아지는 가운데 아쉬운 대목입니다. 하지만 대신 AI 그래픽 기술인 DLSS 5가 공개되며 큰 관심을 끌었습니다. DLSS 4.5 이전까지 DLSS 기술은 이미 GPU가 렌더링한 그래픽을 AI를 이용해 더 선명한 이미지로 보정하거나, 프레임과 프레임 사이에 새로운 화면을 만들어 넣어 게임 속도를 높이는 데 집중해 왔습니다. 하지만 DLSS 5는 뉴럴 렌더링(neural rendering) 기술을 적용해 그래픽 생성 단계부터 AI가 관여해 게임 그래픽을 더 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 물체의 기본 형태는 유지하면서도, 표면의 질감이나 조명, 디테일과 같은 시각적 요소를 AI가 다시 구성하는 방식입니다. 그 결과 이전보다 훨씬 현실적인 그래픽과 인체 표현이 가능해졌다는 것이 엔비디아의 설명입니다. 이날 무대에 오른 젠슨 황 CEO는 DLSS 5를 “프로그래머블 셰이더 이후 컴퓨터 그래픽스의 재발명”이자 “그래픽의 GPT 모먼트”라고 평가하며, 2018년 실시간 하드웨어 레이 트레이싱 이후 가장 큰 혁신이라고 강조했습니다. 실제로 공개된 영상과 이미지를 보면 DLSS 5 적용 시 과거와는 다른 수준의 세밀한 캐릭터 묘사가 두드러집니다. 보통 이런 신기술이 공개되면 사람들은 환호하고 여기저기서 박수가 쏟아지기 마련입니다. 하지만 기대와 달리, 발표 직후 DLSS 5는 예상치 못한 논쟁에 휩싸이게 됩니다. 일부 캐릭터 표현이 이른바 ‘AI 슬롭(slop)’처럼 보인다는 비판이 제기된 것입니다. AI 슬롭은 생성형 AI가 만들어낸 저품질·무의미한 콘텐츠를 가리키는 표현으로, 원래 ‘음식물 찌꺼기’를 뜻하는 단어에서 유래했습니다. DLSS 5에서는 캐릭터 얼굴이 과도하게 보정되면서 마치 AI 필터를 적용한 것처럼 어색해 보인다는 지적과, 게임마다 비슷한 느낌이 난다는 비판이 이어지고 있습니다. 심지어 전혀 다른 이미지에 DLSS 5를 적용했다는 식의 패러디까지 등장하고 있는 상황입니다. 실제 사례를 보면 ‘레지던트 이블 레퀴엠’에서는 입술이 두꺼워지고 광대뼈가 강조되면서 얼굴 구조 자체가 바뀐 것처럼 보인다는 지적이 나오고 있습니다. ‘호그와트 레거시’에서는 노인의 주름 표현이 과도해 오히려 부자연스럽고 기괴하다는 평가도 있습니다. 여기에 프레임마다 AI가 이미지를 생성하는 과정에서 장면 간 미묘한 어긋남이 발생해 영상이 어색하게 느껴진다는 문제도 제기됩니다. 이러한 현상은 단순히 화질이 떨어지는 문제가 아니라, 캐릭터의 얼굴이나 장면의 분위기 자체가 달라지는 ‘의미 수준의 왜곡(semantic distortion)’에 가깝습니다. 이에 대해 젠슨 황 CEO는 “게이머들이 완전히 틀렸다”고 반박하며, 모든 결과는 개발자의 통제 하에 있다고 강조했습니다. 실제 적용 수준과 방식은 개발자가 결정하며, 사용자 역시 옵션을 통해 DLSS 5 적용 여부를 선택할 수 있다는 설명입니다. 이 같은 논쟁은 DLSS 초기 논쟁과도 비교됩니다. 당시에는 이미지가 뿌옇게 흐려지는 블러(blur), 빠르게 움직이는 물체 뒤에 잔상이 남는 고스트(ghost), 화면이 미세하게 흔들리거나 깜빡이는 플리커링(flickering) 같은 문제가 있었습니다. 이는 이미지 품질을 높이거나 새로운 프레임을 만들어내는 과정에서 발생하는 오류였습니다. 이후 DLSS 3와 4를 거치며 이러한 문제들은 상당 부분 개선되었습니다. 반면 DLSS 5에서 제기되는 논란은 단순한 그래픽 품질 문제가 아니라, 아예 다른 그래픽이 만들어지는 것 아니냐는 데 있습니다. 즉, 같은 장면을 더 선명하게 보여주는 것이 아니라 AI가 장면을 새롭게 해석해 바꿔버리는 것에 대한 거부감이 핵심입니다. 결국 DLSS 5는 단순한 그래픽 향상 기술을 넘어, AI가 게임의 시각적 결과를 어디까지 바꿀 수 있는가라는 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AI 왜곡 못지 않은 논쟁은 접근성입니다. RTX 50 시리즈의 가격이 높게 책정된 데다, AI 수요 증가로 인해 실제 시장 가격은 출시가보다 더 상승한 상태입니다. 그 결과 많은 소비자들이 새로운 그래픽 카드 구매를 미루고 있으며, 여전히 구형 GPU를 사용하는 경우도 적지 않습니다. 이로 인해 상당수 사용자들이 DLSS 4조차 충분히 활용하지 못하는 상황에서, 훨씬 더 많은 연산 자원을 요구하는 DLSS 5가 공개되면서 ‘그림의 떡’이라는 평가도 나오고 있습니다. 실제로 이날 시연에는 최고급 그래픽 카드 RTX 5090이 두 장이 사용됐습니다. 엔비디아는 가을 정식 출시 전에 한 장의 그래픽 카드에서도 돌아갈 수 있도록 개선하겠다고 발표했지만, RTX 5090 한 장으로도 간신히 돌아가는 수준이 아니냐는 의구심이 제기되고 있습니다. 현재 200만원 넘는 RTX 5080을 구매한 소비자조차도 쉽게 사용할 수 없는 것 아니냐는 우려가 나오는 대목입니다. 아무리 혁신적인 기술이라도 많은 사람들이 접근하기 어렵다면 그 의미는 제한적일 수밖에 없습니다. AI 그래픽 기술의 진정한 확산은 성능뿐 아니라 가격과 접근성까지 함께 해결될 때 가능할 것입니다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일(현지시간) 미국 새너제이 SAP 센터에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “2027년 엔비디아가 맞이할 인공지능(AI) 칩 매출 기회가 1조 달러(약 1500조원)에 달할 것”이라고 선언했다. 지난 GTC에서 제시한 전망치보다 2배 커진 숫자에 현장에서는 환호성이 나왔다. 엔비디아는 이 새로운 전환을 현실화할 전략적 우군으로 삼성전자를 지목했다. 추론 특화 LPU ‘그록3’ 공개AI슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합언어 추론 시간 줄여 효율 극대화그록 칩 80% ‘삼성 S램’으로 채워황 CEO는 최근 시장에서 제기된 ‘AI 버블’과 ‘빅테크의 자체 칩 개발’이라는 의구심을 정면 돌파했다. 황 CEO는 자신을 ‘토큰 킹’이라 부르며, AI 답변 생성 단위인 ‘토큰’을 ‘새로운 시대의 원자재’로 정의한 뒤 “엔비디아 시스템의 토큰당 생성 비용은 세계에서 가장 저렴하다”고 강조했다. 빅테크들이 막대한 고정비를 들여 직접 칩을 설계하는 것보다 엔비디아 생태계 안에서 토큰을 생산하는 것이 경제적이라는 의미다. 엔비디아는 이날 빠른 추론에 특화된 전용 칩인 언어처리장치(LPU) ‘그록3’를 공개하고, 이를 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합한다고 밝혔다. 기존의 ‘루빈’ 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 데이터 처리에 강하고 새로운 LPU는 언어 추론의 지연 시간을 줄인다. 이 둘을 함께 쓰면 성능과 효율을 모두 높일 수 있다는 의미다. 이 중 엔비디아식 고효율 비용 파괴를 실현할 그록3는 삼성전자가 평택 공장에서 위탁 생산하고 있다. 삼성이 제조한 그록 칩은 내부의 80%가 S램(SRAM)으로 채워져 전력당 토큰 처리량을 35배 높이는 ‘괴물 같은 성능’을 자랑한다. 황 CEO는 이날 기조연설 중 “삼성이 우리를 위해 칩을 제조해줘 정말 감사하다”고 이례적인 감사를 표했다. 해당 제품은 올해 3분기 말에서 4분기 초 양산에 들어갈 예정이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 하나로 묶는 독보적인 ‘종합 반도체 업체’(IDM)의 면모를 보이며 화답했다. 삼성은 GTC 전시장에서 메모리업체 중 유일하게 차세대 GPU인 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 HBM4, 저전력 메모리(SOCAMM2), 초고속 SSD가 모두 탑재된 실물 서버를 공개했다. 베라 루빈은 단일 칩을 넘어 CPU, GPU, 네트워크, 보안, 메모리를 시스템으로 통합한 아키텍처다. 삼성전자 독보적 종합 반도체 업체HBM4 등 탑재된 실물 서버 공개2나노 도입 계획… 기술 초격차 자신“성능 최적화 위해 선단 공정 불가피”황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 현장에서 “올해 HBM 생산량을 작년보다 3배 이상 늘리고 이 중 절반 이상을 6세대 HBM4로 채우겠다”며 프리미엄 시장 주도권을 확보하겠다는 뜻을 보였다. 차세대 로드맵도 구체화했다. 삼성은 현재 양산 중인 6세대 HBM4와 7세대 HBM4E 베이스 다이(HBM 맨 아래 탑재되는 핵심 부품)에 4나노 공정을 적용하고, 8세대 HBM5부터는 삼성 파운드리의 2나노 선단 공정을 전격 도입한다. 황 부사장은 “성능 최적화를 위해 선단 공정 활용은 불가피하다”며 기술 초격차에 대한 자신감을 드러냈다. 기조연설 직후 삼성전자 전시장을 찾은 황 CEO는 HBM4 코어다이에 ‘어메이징(Amazing) HBM4!’, 평택산 그록 웨이퍼에는 ‘그록 슈퍼 패스트’(Groq Super Fast)라고 서명하며 기술력을 공인했다. 이튿날인 18일에는 리사 수 AMD CEO도 삼성 평택캠퍼스를 방문해 파운드리 협력 확대를 논의할 예정이다. 엔비디아와 AMD라는 반도체 양강이 동시에 삼성에 손을 내미는 셈이다. 젠슨 황 “어메이징 HBM4”평택산 웨이퍼에 ‘슈퍼 패스트’ 서명AMD CEO도 오늘 평택공장 방문반도체 2강, 삼성전자에 손 내밀어이날 엔비디아는 삼성전자가 생산하는 그록 LPU를 포함한 차세대 로드맵을 발표했다. 황 CEO는 차세대 GPU인 ‘루빈’ 아키텍처를 기반으로 144개의 GPU를 연결하는 ‘루빈 울트라’ 시스템을 공개했다. 여기에 에이전트 AI 연산을 지휘할 차세대 CPU ‘로자’, 그리고 루빈의 뒤를 이을 차차세대 GPU ‘파인만’을 차례로 발표했다. 특히 소프트웨어 플랫폼 ‘네모클로’를 소개하며 AI가 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 개발 생태계까지 엔비디아 내에 구축하겠다는 야심을 드러냈다. 연설 말미에는 지상 너머 우주 데이터센터인 ‘베라 루빈 스페이스 원’을 깜짝 공개하며 우주에서도 가속 컴퓨팅이 가동되는 시대를 예고했다.

서울대 학과 중 수시 최고 경쟁률 생성형 AI 의 답변 정교해질수록‘어떤 질문을 할 것인가’ 중요해져자율차 사고 판단 등 윤리적 공백빅테크들 철학자 채용… 방향 찾아 대학입시를 앞둔 고3 수험생이 “철학과에 가겠다”라고 하면 대뜸 ‘철학관 차릴거냐’, ‘굶어 죽고 싶냐’는 반응이 나오던 때가 있었다. 하지만 시대는 변한다. 인공지능(AI) 없는 세상을 상상할 수 없는 시대, 문해력이 갈수록 중요한 시대가 되면서 철학이 다시 주목받고 있다. 대한민국에서 학과 트렌드에 가장 민감한 집단은 대입 수험생과 학부모들이다. 이들의 선택을 보면 현재 학생들의 관심사를 알 수 있다. 서울대를 기준으로 보면 2026학년도 인문대학 수시모집 최고 경쟁률을 보인 학과는 철학과(15.56대 1)였다. 학생들이 선호하는 자유전공학부(10.35대 1)는 물론 공과대 경쟁률 1위인 원자핵공학과(11.73대 1), 자연과학대 최고 경쟁률을 보인 물리·천문학부 천문학 전공(10.17대 1)을 웃돌았다. 서울대 철학과의 수시 입학 경쟁률은 2021학년도 11.33대 1로 처음 두 자릿수 경쟁률을 보인 이후 꾸준히 상승하고 있다. 생성형 AI가 점점 더 빨리, 점점 더 정교한 답을 내놓게 되면서 이제는 ‘어떤 질문을 던질 것인가’라는 문제가 중요해졌다. 대규모 언어모델(LLM)이 최적의 결과물을 만들어 낼 수 있도록 입력값(프롬프트)을 설계 작성하고 최적화하는 것을 프롬프트 엔지니어링이라고 한다. 프롬프트 엔지니어링은 AI가 질문자의 의도를 정확히 파악해 고품질의 결과를 낼 수 있도록 논리학적 구조와 체계적 사고를 통해 맥락과 지시사항을 구조화하는 과정이다. 철학의 논리학에서 다루는 개념의 명확화, 범주 설정, 추론 과정의 오류 제거 기술이야말로 프롬프트 엔지니어링의 핵심이다. 이에 미국 AI 기업들도 프롬프트 엔지니어를 채용할 때 코딩 실력보다 비판적 사고와 복잡한 개념을 언어로 정교하게 표현할 수 있는 능력을 강조하며 철학 등 인문학이나 문학 전공자를 선호하는 경향이 커지고 있다. 자율주행차의 사고 판단이나 채용 알고리즘의 편향성과 같이 AI 결정이 사회적 갈등을 유발할 때 발생할 수 있는 윤리적 공백을 메우는 과정에서도 철학의 윤리학이 소환되고 있다. 실제로 애플과 구글 같은 빅테크 기업들은 상주 철학자를 채용해 윤리적, 철학적 관점에서 기업의 방향성과 가치 정립을 고민하고 있다. 최근 군사 AI 사용 확대에 반대하면서 미국 정부 기관들에서 퇴출 위기에 놓인 AI 빅테크 ‘앤트로픽’은 AI에게 유엔 세계인권선언, 헌법 등을 학습시키고 규범 윤리학을 코딩 핵심축으로 삼아 ‘헌법적 AI’라는 개념을 세계 최초로 도입하기도 했다. 이를 통해 인간이 일일이 유해 콘텐츠를 검수하는 대신 AI가 스스로 ‘헌법에 어긋나는가’를 자문하게 하고, 문제가 될 경우 답변을 수정하도록 훈련했다. AI가 예술, 창작, 추론 등 인간 고유의 영역까지 넘보면서 기술적 편리함보다 기계보다 못한 존재가 될지도 모른다는 불안감과 인간 소외에 대한 공포, ‘인간만이 가진 고유한 가치는 무엇인가’와 같은 실존적 질문이 주목받으면서 철학에 관한 관심은 더욱 커지고 있다. 철학 소설 ‘소피의 세계’ 작가 요슈타인 가아더는 최근 발간한 한국어판 30주년 서문에서 “스마트폰을 몇 번 터치하는 것만으로도 필요한 지식, 그 이상의 정보까지 손쉽게 얻을 수 있게 됐고, 이 새로운 전지의 세계에 최근 추가된 존재가 바로 AI”라면서 “우리는 과연 더 현명해졌을까? 오늘날의 세상에는 어쩌면 더 많은 지능보다 더 깊은 지혜가 필요할지 모른다”고 철학의 중요성과 필요성을 강조했다. 그는 “철학이란 본디 지혜에 대한 사랑을 뜻하는데, 지난 수십년 동안 지혜에 대한 필요성은 절대 줄어들지 않았으며, 오히려 그 어느 때보다 절실해졌다”고 덧붙였다.

“인공지능(AI)의 미래는 우주에 있다. 관건은 수송 능력이다.” 스페이스X의 일론 머스크는 최근 한 인터뷰에서 우주야말로 AI 데이터센터를 구축하는 데 가장 경제적인 장소가 될 것이라고 밝힌 바 있다. 이미 지상 데이터센터는 전력과 부지 확보, 냉각과 송전망 등에서 한계에 다다르고 있기 때문이다. 초인공지능(AGI) 단계로 갈수록 더욱 폭증하게 될 추론 연산을 감당하기 위해서는 태양 에너지를 효율적으로 이용할 수 있고 공간적 제약이 상대적으로 적은 지구 궤도 인프라가 대안으로 거론될 수밖에 없다. 실제로 스페이스X는 수십만기에서 100만기 규모에 이르는 위성 인프라를 상정하며 태양광을 활용한 궤도 데이터센터 구상을 시사해 왔다. 구글 역시 자체 AI 칩 TPU(텐서 처리장치)를 탑재한 위성 구상인 ‘프로젝트 선캐처’(Project Suncatcher)의 가능성을 타진하고 있으며, 미국의 우주 기업인 액시엄 스페이스는 우주정거장을 기반으로 하는 궤도 데이터센터 구축을 모색 중이다. 유럽과 중국의 기업들 역시 유사한 개념을 검토하며 우주 연산의 주도권에 동참하기 위해 열을 올리고 있다. 국내에서도 지난 2월 13일 국회에서 우주 AI 데이터센터에 관한 토론회가 열린 바 있다. 다만 아직 현실에서의 평가는 회의적이다. 가장 큰 이유는 다수의 위성 발사에 예상되는 천문학적인 비용 때문이다. 따라서 초기 모델은 지상에서와 같은 대규모 중앙집중형 데이터센터보다는 위성에서 데이터를 일차적으로 처리해 유효 정보만을 선별한 뒤 지상으로 전송하는 위성 데이터 궤도상 전처리와 에지 컴퓨팅을 통해 단계적으로 접근하는 흐름이 유력시되고 있다. 결국 문제의 핵심은 경제성이다. 현재 ㎏당 2만 달러에 달하는 발사 단가를 수백 달러 수준으로 낮출 수 있다면 대형 모듈의 궤도 배치는 현실성을 얻게 될 것이다. 우주 데이터센터는 구축 이후에도 유지·보수, 세대교체가 필수적이므로 반복적 발사 능력이 확보돼야 한다. 바로 이 부분에서 전략적인 사고가 필요하다. 향후 국가의 가장 주요한 자산에 속하게 될 우주 데이터센터를 타 국가나 경쟁 기업이 대신 발사해 줄 가능성은 작아 보인다. 우주 연산, 우주 데이터센터 경쟁이 우주 수송 경쟁으로 이어지고 있다. 우리에게 주는 메시지는 분명하다. 우리가 당장 대형 우주 데이터센터를 구축하기에는 국내 발사체 역량에 한계가 있지만, 그냥 구경만 하고 있을 수는 없다. 가시적 목표인 발사체 반복 발사, 재사용 기술, 저비용화 등의 기술 고도화를 통해 경제성을 확보해 나간다면 반드시 길은 열릴 것이다. 이를 위해선 중장기적인 전략과 발사체 부품의 다중 모델 병렬 개발 로직, 메커니컬 AI 설계 및 제작 도입 등과 같은 파괴적인 혁신이 필요하다. 자립적인 대형화, 고도화된 우주 수송 역량 없이는 우리의 우주 데이터센터도 없다. 우주 활용의 시대는 우주 수송 능력의 시대라고 할 수 있을 것이다. 한영민 한국항공우주연구원 발사체연구소장

미네르바, 서울 등에 캠퍼스 마련세계 옮겨다니며 사고력·논리 훈련싱귤래리티, 실리콘밸리 창업 학교기업·정부 리더 위한 미래기술 교육 지구촌 자체를 캠퍼스로 삼고 있는 미국 미네르바 대학과 ‘인류 문제 해결형 기업가’를 키우는 싱귤래리티 대학 등은 인공지능(AI)이 일상과 산업을 빠르게 재편하는 시대에 걸맞은 독특한 커리큘럼으로 인재를 양성하고 있다. 미국 샌프란시스코에 본교를 둔 미네르바대 학생들은 4년 동안 한 곳에 머무르지 않고 서울과 독일 베를린, 인도 하이데라바드, 영국 런던 등 세계 주요 도시에 마련된 캠퍼스로 옮겨다니며 수업을 받는다. 전 세계에서 지식을 탐구하는 21세기판 노마드(유목민)인 셈이다. 미네르바대는 학생들이 교실 안에서 추상적 지식을 쌓는 데 그치지 않고 불확실성에 대응하는 훈련을 하도록 이런 교육 시스템을 도입했다. AI 시대 인재에게 가장 중요한 역량 중 하나가 새 환경에 빠르게 적응하는 능력이라는 판단에서다. 미네르바대 모든 수업은 20명 이하로 구성된 세미나 형식으로 진행된다. 교수들은 학생들의 비판적 사고와 논리 전개 능력을 집중 훈련시킨다. 미네르바대는 “시대에 뒤떨어진 교실을 몰입형 가상 세미나, 생동감 넘치는 글로벌 경험, 프로젝트 기반 학습으로 대체한다”고 밝혔다. 이런 교육 과정을 바탕으로 미네르바대는 유엔훈련조사연구원 등이 공동으로 선정하는 세계 대학 혁신 순위에서 2022년부터 지난해까지 4년 연속 1위에 올랐다. 하버드대나 매사추세츠공대(MIT) 등보다 입학하기 어려운 학교로 꼽히고 있다. 미네르바대 학생들은 입학 지원 단계에선 전공을 선택할 필요가 없다. 1학년 때는 ‘코너스톤’(주춧돌) 수업을 통해 논리적 글쓰기와 통계적 추론 등의 소양을 쌓으며 2학년 때부터 인문학과 자연과학, 사회과학 등 전공 핵심 과목을 이수한다. 심화과정인 3~4학년 때는 탐구활동을 하며 연구 프로젝트를 진행한다. 실리콘밸리의 창업 사관학교이자 미래 혁신가 육성기관인 싱귤래리티대는 인류가 직면한 도전 과제를 해결하는 기업가를 기르는 걸 목표로 한다. 미래학자 레이 커즈와일과 기업가 피터 디아만디스가 2008년 공동 설립해 미 항공우주국(나사·NASA)의 에임스 연구센터에서 출범한 싱귤래리티대는 정식 학위를 수여하는 대학은 아니지만 기업과 정부 리더를 교육하는 미래 기술 중심 교육·연구 네트워크다. 싱귤래리티대의 핵심 교육 과정은 ‘글로벌 솔루션 프로그램’이다. 참가자들은 일정 기간 합숙하며 AI, 블록체인, 디지털 헬스, 지속가능 에너지 등 첨단 기술을 배우고, 이를 활용해 실제 사회 문제를 해결하는 프로젝트를 설계한다. 피터 배 글로벌혁신센터(KIC) 실리콘밸리 센터장은 “실리콘밸리는 ‘원석’과도 같은 인재가 몇십배 값진 다이아몬드로 발돋움할 수 있는 환경을 제공한다”며 “새로운 아이디어를 배척하지 않고 활성화 돼 있는 엔젤 투자 문화가 글로벌 인재를 키우는 원동력”이라고 말했다.

엔비디아가 역대 최고 매출을 기록하며 시장의 ‘인공지능(AI) 거품론’을 잠재웠다. 이에 엔비디아의 차세대 제품인 ‘루빈(Rubin)’과 6세대 고대역폭메모리(HBM4)에 핵심 역할을 하는 삼성전자와 SK하이닉스의 고공비행이 지속될 것으로 보인다. 엔비디아는 25일(현지시간) 회계연도 4분기 매출이 681억 3000만 달러(약 98조원)를 기록했다고 공시했다. 이는 전년 동기 대비 73% 증가한 수치로 시장 전망치(662억 달러)를 크게 웃돌았다. 매출의 91% 이상인 623억 달러가 데이터센터 부문에서 발생했다. 또 총마진율은 75%를 기록해 반도체 시장에서 공급자가 여전히 우위에 있음을 재확인했다. 성장의 기세는 하반기 차기 라인업으로 이어진다. 젠슨 황 CEO는 컨퍼런스 콜에서 “에이전트형 AI의 변곡점을 맞이하면서 컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 늘고 있다”며 “거의 모든 고객이 베라 루빈 칩을 구매할 것으로 예상한다”고 밝혔다. 엔비디아는 미국의 규제로 인한 중국 시장 내 데이터센터 매출을 제외하고도 다음 분기 매출 전망치를 월가 예상치를 상회하는 780억 달러(약 112조원)로 제시했다. 엔비디아의 차기 플랫폼인 ‘루빈’ 출시에 맞춰 삼성전자는 지난 12일 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했다. 엔비디아의 최대 파트너사인 SK하이닉스가 전체 물량의 약 65%를 배정받을 것으로 추산되는 가운데, 삼성전자 역시 약 30%의 점유율을 확보하고 있다. 특히 엔비디아가 최근 불안정해진 공급망을 안정시키려 두 회사 모두 핵심 파트너로 삼고 더욱 긴밀한 관계를 맺을 것이라는 분석도 나온다. SK하이닉스는 이날 ‘HBM’의 성공을 이을 차세대 솔루션인 고대역폭플래시(HBF)를 전격 공개하며 영토 확장에 나섰다. 메모리 전문기업 샌디스크와 손잡고 HBF의 글로벌 표준화를 추진하기로 했다. AI 서비스의 중심이 ‘학습’에서 ‘추론’으로 이동하는 시점을 선제 공략하려는 포석으로 읽힌다. HBF는 HBM의 고성능과 SSD의 대용량 특성을 결합했다. 컴퓨팅 수요가 급증할수록 메모리 공급자가 시장의 주도권을 쥐는 ‘슈퍼 을’ 현상은 심화할 전망이다. 아무리 연산 장치의 성능이 뛰어나도 데이터를 공급하는 메모리 속도가 받쳐주지 못하는 ‘메모리 벽’ 현상이 발생하기 때문이다. 이에 따라 엔비디아의 차세대 GPU 로드맵에 맞춘 삼성전자와 SK하이닉스의 기술 개발 일정은 전체 AI 생태계의 성장 속도를 결정짓는 핵심 변수가 됐다. 이에 글로벌 투자은행 맥쿼리는 지난 24일(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원과 170만원으로 대폭 상향했다.

AI·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템이 기업 환경 변화에 대응하기 위한 ‘2026년 지속가능한 AI 전환 전략’을 발표했다. 25일 HS효성인포메이션시스템에 따르면 이번 전략의 핵심은 크게 네 가지로 구성된다. ‘파트너 에코시스템 강화’, ‘프라이빗 클라우드(Private Cloud) AI 인프라 확대’, ‘HS효성 AI 플랫폼 고도화’, ‘VSP One 데이터 플랫폼 강화’ 등이다. HS효성인포메이션시스템은 GPU 서버, 고성능 스토리지, 저전력 Arm 서버, 데이터 레이크, AIOps 등을 통합한 ‘HS효성 AI 플랫폼’을 통해 구축부터 운영까지 AI 인프라 전 과정을 지원하고 있다. 향후 DataOps, MLOps, LLMOps, AI 에이전트 등 활용 고도화 영역까지 포트폴리오를 확대한다는 계획이다. 또한 AI 연산 최적화를 중심으로 빠르게 진화하는 클라우드 환경에 맞춰 프라이빗 클라우드 기반 AI 인프라 수요에도 대응하고 있다. GPU 자원 관리와 AI 워크로드 운영을 통합한 ‘UCP 프라이빗 클라우드 AI’ 솔루션을 통해 모델 학습부터 추론, 운영까지 지원하는 풀스택 환경을 제공한다. 데이터 인프라 부문에서는 스토리지와 소프트웨어 정의 스토리지를 통합한 ‘VSP One’ 포트폴리오를 중심으로 랜섬웨어 대응과 재해복구 역량을 강화하고 있다.

틱톡의 모회사로, 중국 베이징에 본사를 둔 바이트댄스의 인공지능(AI) 영상 생성 모델 ‘시댄스 2.0’이 미국 할리우드를 뒤흔들고 있다. 옥상 위에서 톱스타 톰 크루즈와 브래드 피트가 난투를 벌이는 15초짜리 영상은 완성도만 놓고 보면 신작 블록버스터 예고편과 다름없지만 실제로는 ‘두 줄짜리 프롬프트’로 만든 AI 생성물이다. 카메라, 스태프, 배우 없이도 이 정도 퀄리티의 액션 시퀀스가 찍히자 미국 영화업계에서는 “우리는 끝났다”는 비관론까지 터져 나왔다. 시댄스 2.0은 텍스트만으로 15초짜리 실사 영상과 유명 지식재산권(IP)에 기반한 장면을 쏟아내는 도구다. 실제로 소셜미디어(SNS)에 올라온 클립들을 보면 ‘스파이더맨’, ‘타이타닉’, ‘반지의 제왕’, ‘기묘한 이야기’ 등 주요 프랜차이즈와 ‘브레이킹 배드’의 주인공 캐릭터 월터 화이트까지 총출동한다. 문제는 이들이 모두 정식 라이선스가 아닌, 사실상 ‘AI 클립아트’처럼 무단 활용되고 있다는 점이다. 미국 영화 작가와 감독들은 “머지않아 한 사람이 컴퓨터 앞에 앉아 현재 할리우드와 구분할 수 없는 영화를 만들 것”이라며 생계 위협을 호소하고 있다. 미국영화협회(MPA)는 시댄스 2.0이 “미국 저작권 보호 대상 작품을 단 하루 만에 대규모로 무단 사용했다”며 강력하게 비난하고 침해 행위의 즉각 중단을 요구했다. 할리우드를 대표하는 스튜디오인 디즈니는 바이트댄스에 저작권 침해 중단 요구서를 보내 “스타워즈·마블 캐릭터를 마치 무료 퍼블릭 도메인 클립아트처럼 취급하고 있다”고 지적했다. 배우·감독조합이 참여한 ‘휴먼 아티스트리 캠페인’ 등 창작자 단체는 시댄스를 “대규모 절도”로 규정하며 가능한 모든 법적 수단을 동원하라고 촉구하고 있다. 관전 포인트는 이 사태가 단순한 기술 쇼크를 넘어 AI 시대 저작권 질서를 둘러싼 미중 패권 경쟁의 일부라는 점이다. 디즈니는 오픈AI와는 정식 라이선싱·지분 투자를 바탕으로 협력 모델을 구축했지만 중국 기업과는 연이어 경고장과 소송을 주고받는 ‘충돌 구조’를 반복해 왔다. 딥시크가 AI 추론에서 미국 빅테크를 위협한 데 이어 시댄스 2.0은 영상 제작 영역에서 비슷한 충격파를 던지고 있다. 기술 경쟁이 곧 규범 경쟁이 되는 국면이다. 한국 콘텐츠 산업에도 시사하는 바가 크다. 오늘 시댄스가 복제하는 대상이 할리우드라면 내일은 K드라마, K팝 아티스트, 웹툰 IP가 될 수 있다. AI 기업의 무단 학습과 생성에 대응할 수 있도록 저작권·초상권·퍼블리시티권을 재정비하고 해외 사업자를 겨냥한 집행 수단까지 준비해야 한다. 동시에 국내 AI 기업에는 정식 라이선싱과 수익 공유를 전제로 한 ‘협력 모델’을 열어 주지 않으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 병에서 나온 요정은 다시 넣을 수 없다. 그렇다면 한국이 할 일은 AI를 막는 것이 아니라 창작자의 권리를 전제로 공존의 규칙을 빠르게 설계하는 것이다. 한정훈 K엔터테크허브 대표

인공지능(AI)이 실제 환자 사례를 분석한 결과 의료진보다 더 높은 진단 정확도를 보였다는 연구 결과가 나왔다. 다만 연구진은 AI가 의사를 대신하기보다는 복잡한 판단을 돕는 보조 도구로 활용될 가능성이 크다고 선을 그었다. 연세대 의대 본과생들과 용인세브란스병원 교수 연구팀은 오픈AI의 멀티모달·추론 인공지능 모델의 임상 판단 성능을 의료진과 비교·분석한 결과를 10일 발표했다. 연구팀은 2011년부터 2024년까지 의료 교육 플랫폼 ‘메드스케이프’에 공개된 환자 사례 1426건을 활용했다. 각 사례에는 병력과 검사 수치뿐 아니라 엑스레이(X-ray), 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 심전도, 병리 슬라이드 등 총 917건의 의료 영상이 포함돼 실제 진료 현장과 유사한 조건을 갖췄다. 분석 결과 다수 의료진이 선택한 답안의 평균 정확도는 85.0%였다. 반면 오픈AI ‘GPT-4o’ 모델은 88.4%, 최신 추론 모델 ‘o1’은 94.3%의 정확도를 기록했다. 특히 o1은 진단뿐 아니라 질병 특성 파악, 검사 계획 수립, 치료 방향 설정 등 전 과정에서 90% 이상의 성능을 유지했다. 같은 사례를 다섯 차례 반복 분석한 결과에서도 AI의 판단은 비교적 일관됐다. o1 모델은 90.7%의 사례에서 다섯 번 모두 같은 정답을 제시했다. 연구진은 “단순한 우연이나 무작위 선택이 아닌 체계적인 추론을 바탕으로 답을 도출했음을 보여주는 결과”라고 설명했다. 배성아·박진영 용인세브란스병원 교수는 “AI가 텍스트와 의료 영상을 통합해 실제 임상의 수준 판단을 내릴 수 있다는 점을 객관적으로 입증한 사례”라면서도 “이는 AI가 의료진의 판단을 대체한다기보다, 복잡한 임상 상황에서 의사 결정을 보조하고 안전성을 높이는 도구로 활용될 수 있음을 보여준다”고 밝혔다. 연구 결과는 국제 의학 학술지 ‘메디신(볼티모어)’ 최신 호에 게재됐다.

반도체 수요 급증에 메모리값 급등삼성·LG 노트북 33~42%나 올라양육시설 청소년·자립준비청년 등 IT 기기 후원 ‘뚝’… 교육·취업 우려 중고 기기 기부도 20~30%로 줄어“PC·스마트폰 ‘렌털 시대’ 올 수도” 인공지능(AI) 반도체 수요 급증으로 메모리 가격이 치솟으면서 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등 정보통신(IT) 기기의 가격이 가파르게 상승하고 있다. 이른바 ‘칩플레이션(반도체 인플레이션)’ 여파가 일반 소비자 부담은 물론, 디지털 취약계층의 교육·취업 격차로 이어질 수 있다는 우려가 커지고 있다. 아동보호시설 관계자는 8일 “아동양육시설 청소년들이나 퇴소를 앞둔 자립준비청년들에게 노트북 등 정보통신(IT) 기기는 필수”라며 “하지만 가격이 워낙 올라 후원도 줄었고, 후원자들에게 별도로 요청을 해도 부담스러워하는 분위기”라고 전했다. 이곳 청년들의 경우 온라인 학업뿐 아니라 자립을 위한 행정·금융·취업 절차에서 더욱 불리한 상황을 맞게 된다는 의미다. 국가통계포털에 따르면 지난달에 컴퓨터 소비자물가지수는 95.42를 기록해 10개월 연속 상승했다. 지난해 1월과 비교하면 5.1% 올랐다. 삼성전자의 올해 신제품인 ‘갤럭시 북6 프로(35.6㎝)’는 341만원으로 전작인 ‘갤럭시 북5 프로’(255만 8000원)와 비교해 약 33.3% 인상됐다. LG전자의 ‘그램 프로 AI 2026(40.6㎝)’은 381만원에 판매되고 있는데, 전작(269만원) 대비 가격이 41.6% 올랐다. 가격 상승의 원인은 AI 열풍이다. AI 산업의 급성장으로 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가가치 메모리 반도체 수요 증가에 반도체 기업들은 일반 D램 생산 라인을 HBM 생산 라인 등으로 전환했다. 이에 일반 D램 공급이 부족해져 가격 상승 압력이 커졌다. 여기에 AI 서비스가 대규모 데이터를 실시간으로 처리·저장하는 ‘추론’ 영역으로 확장하면서 저장용 메모리인 낸드 수요도 늘어났다. 시장조사업체 D램익스체인지에 따르면 지난달 PC용 D램 범용 제품(DDR4 8Gb 1Gx8)의 평균 고정거래가격은 11.50달러로, 전월(9.30달러) 대비 23.66% 상승했다. 올해 1분기에 PC용 D램 계약 가격은 전 분기 대비 105~110% 급등할 것으로 전망된다. 시장조사업쳬 트렌드 포스는 노트북의 수익성 악화로 올해 전세계 노트북 생산량을 지난해보다 5.4% 감소한 약 1억 7300만대로 예측했고, 메모리 반도체 가격의 고공행진이 계속될 경우 10.1%까지 줄어들 것으로 봤다. 이에 IT 기기 판매 사이트에는 “지금이 가장 싸다”는 댓글이 적지 않다. 삼성전자가 곧 출시할 스마트폰 ‘갤럭시 S26’도 국내 기준으로 전작 대비 가격 인상이 예상되는 등 IT 기기 전분야로 가격 인상이 확대되는 분위기다. 가장 타격이 큰 건 취약계층이다. 자립준비청년을 지원하는 아동권리 전문 NGO인 ‘굿네이버스’의 한 협력시설은 “원래도 IT 기기는 단가가 높아 후원이 많이 들어오는 물품은 아니었지만, 최근 들어 후원율이 눈에 띄게 떨어지고 있다는 것을 체감한다”고 말했다. 단체가 IT 기기 후원을 요청해도, 후원자들이 가격 부담이 적은 생활용품이나 생필품 위주로 대체 지원한다는 것이다. 중고 IT 기기를 기부받아 다시 제조한 뒤 취약계층에 지원하는 비영리IT지원센터도 사정은 마찬가지다. 센터 관계자는 “과거 10년간 매년 100대 안팎의 기기를 꾸준히 기부받았다면, 지난해 말에는 20~30대 수준에 그쳤다”고 전했다. 최근에는 ‘물가가 올라 같은 금액으로 후원할 수 있는 IT 기기 수가 줄었는데 어떻게 해야 하냐’는 문의가 늘었다고 했다. 이런 반도체 가격 상승에 대해 김정호 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 “미래에는 메모리 반도체 가격이 급등해 PC와 스마트폰을 전월세처럼 빌려 쓰는 시대가 올 수 있다”고 전망했다.

“수학자들이 인공지능(AI)에 기대하는 것은 정답이 아닙니다. 인간이 미처 생각지 못한 길을 가보라고 속삭여 주는 ‘영감’ 그 자체입니다.” 김상현 고등과학원(KIAS) 교수는 8일 통화에서 구글이 생성형 AI 제미나이를 고급 추론 모드로 만든 딥싱크를 기반으로 개발한 수학 AI 에이전트 ‘알레테이아’(Aletheia)의 성과에 대해 이렇게 설명했다. 김 교수는 정준혁 브라운대 교수 등과 알레테이아로 수학적 난제를 푼 내용을 논문에 담아 지난 2일 논문 사전공개 사이트인 ‘아카이브’(arXiv)에 발표했다. 알레테이아는 지난해 12월에 일주일간 ‘에르되시 문제’ 풀이에 투입됐다. 헝가리 수학자 에르되시 팔이 남긴 1179개의 난제 모음으로 약 700개가 미해결 상태인데, 알레테이아는 200개의 해법 초안을 내놓았다. 이후 김 교수 등 연구진은 한 달간 정밀 검증해 최종 13개 문항에서 수학적으로 의미 있는 해답을 도출했다. 이번 연구는 AI가 고도의 추론이 필요한 기초 과학 분야에서 전문가의 사고를 어디까지 자극할 수 있는지를 확인하려 기획됐다. 김 교수는 알레테이아의 능력에 대해 전문가의 시행착오를 줄여주는 ‘클리셰(Cliche·전형적 수법) 활용’으로 꼽았다. 그는 “이번에 해결된 문제들은 전문가라면 마땅히 먼저 시도해 볼 법한 해결 방식인 ‘클리셰’가 존재하는 영역이었다”며 “AI가 이를 선제적으로 수행해 성공 사례를 찾아냄으로써 수학자들이 겪어야 할 방대한 시행착오를 획기적으로 줄여줬다”고 말했다. ‘에르되시 1051번’의 경우 알레테이아는 풀이 과정을 온전히 스스로 제시했고, 수학자들이 이를 일반화한 별도의 논문을 발표할 정도로 성과를 냈다. 이는 신약 개발이나 신소재 설계 등 복잡한 데이터 속에서 최적의 경로를 찾아야 하는 산업 연구·개발(R＆D) 분야에도 시사점을 던진다. AI를 ‘정답 자판기’가 아니라, 전문가가 놓치기 쉬운 논리적 사각지대를 메워주는 ‘지능형 파트너’로 삼을 수 있어서다. 김 교수는 “수백 년간 쌓아온 수학 커뮤니티의 엄격한 질서 속에서 AI를 새로운 도구로 수용하는 것이 미래 과학의 방향이 될 것”이라며 “결국 미래 전문가의 역할은 AI가 내놓은 선택지 중 무엇이 가치 있는지 결정하는 ‘질문의 힘’에 있다”고 강조했다.

AI 고도화에 메모리 수요 폭발HBM은 책장, HBF는 도서관삼성·SK, 美빅테크와 협력 나서 “고대역폭메모리(HBM)가 책장이라면, 차세대 메모리인 고대역폭플래시(HBF)는 도서관입니다. 책장에서 빨리 책을 꺼낼 수 있지만, 도서관은 대용량의 정보를 갖고 있습니다.” ‘HBM의 아버지’로 불리는 김정호 카이스트(한국과학기술원) 전기및전자공학부 교수가 3일 서울 중구 프레스센터에서 열린 ‘HBF 기술개발 전략 설명회’에서 인공지능(AI) 시대의 핵심 축으로 HBM에 이어 삼성전자와 SK하이닉스가 개발을 주도하는 HBF가 부상할 것이라며 이렇게 말했다. 이어 김 교수는 “AI 시대를 10단계까지라고 하면, 지금은 1~2단계 수준”이라며 “초기 핵심 부품은 반도체이고, 결국 승부를 가르는 것은 메모리”라고 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM 설계 기술을 정립하고 확산하는 데 기여한 주역이다. HBF는 비휘발성 메모리인 낸드 플래시를 수직으로 쌓아 용량을 극대화한 차세대 메모리다. 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 HBM과 개념이 유사하다. 휘발성인 HBM이 ‘초고속’에 방점이 찍혔다면, 비휘발성인 HBF의 최대 장점은 ‘초대용량’이다. 업계에선 AI 반도체의 연산 속도뿐 아니라 용량 측면에서 병목 현상이 갈수록 심화하고 있다고 본다. 김 교수는 “데이터 연산을 담당하는 GPU(그래픽처리장치)의 혁신은 거의 끝났다”며 “엔비디아도 2~3년 내 (시장 지배력이) 떨어질 것으로 본다”고 전망했다. 이어 “AI 모델에서는 학습과 추론의 경계도 사라지고 있다”고 했다. 특히 이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합한 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없다는 것이 김 교수의 설명이다. 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 붙이는 구조적 변화가 필요한데, 여기에서 허리 역할을 수행하는 것이 HBF다. 김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 HBM 기술은 물론 HBF 기술 개발을 주도하는 삼성전자와 SK하이닉스가 수혜를 입을 것으로 봤다. 그는 “이 영역은 삼성전자와 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라며 “HBM에 이어 HBF도 한국 메모리 제조사가 주도권을 잡아야 AI 시장에서 영향력을 잃지 않을 것”이라고 말했다. 김 교수는 HBF 시장 규모가 2038년을 기점으로 HBM 시장을 역전할 것으로 전망했다. 양사의 움직임도 분주하다. SK하이닉스는 샌디스크와 협력해 내년 양산을 목표로 HBF를 개발하고 있다. SK하이닉스는 지난달 29일 실적 콘퍼런스콜에서 “HBM의 확장 개념인 HBF 기술을 구체화하는 등 다양하고 변화하는 AI 시장에 입체적으로 대응하려고 한다”고 밝혔다. 삼성전자는 현재 HBM에 주력하고 있지만, 내부적으로 HBF 독자 개발을 진행하는 것으로 알려졌다.