영국 런던의 베이커스트리트 221B번지에 다녀온 후 글을 쓴다. 셜록 홈스가 살았다는 이곳은, ‘죄와 벌’ 속 라스콜리니코프가 전당포 노파를 살해할 궁리에 빠져 있던 상트페테르부르크 스톨랴르니 골목 5번지만큼이나 문학적 상상력이 집약된 장소다. 현재 그곳은 셜록 홈스 박물관으로 운영되고 있다. 박물관을 둘러본 후 베이커스트리트 주변을 어슬렁거리며 지하철역 입구의 거대한 홈스 동상을 사진에 담고, 그의 이름을 내건 펍에서 불멸의 인기를 실감했다. 그는 실존하지 않았던 가상의 인물이다. 작가 코넌 도일은 환자가 문을 열고 들어오는 모습만 보고도 병력을 추론해 내던 에든버러대학 시절의 스승 조지프 벨을 모델 삼아 홈스를 형상화했다. 상상의 인물을 빅토리아 시대의 런던이라는 공간 속에 정교하게 배치했기에 팬들은 그가 실존 인물이라 여기기에 이르렀다. 도일이 소설 속에서 홈스를 죽은 것으로 묘사하자, 검은 리본을 달고 그의 죽음을 추모하는 사람이 등장할 정도였다. 21세기에 베이커스트리트를 배회하는 홈스의 팬에게 그는 여전히 탐정 영웅이다. 원작의 지속적 인기로 인해 홈스 시리즈는 수차례 영상화됐다. 드라마 속 홈스는 M60 기관총을 든 근육질 람보와는 사뭇 다르다. 메마른 듯한 몸매에 움푹 파인 볼. 이는 그의 무기가 물리력이 아니라 지성임을 보여 준다. 그를 빅토리아 시대의 영웅으로 만들어 준 요소는 신체적 능력이 아닌 탁월한 추론 능력이기에, 홈스는 ‘미션 임파서블’ 시리즈의 톰 크루즈를 닮은 몸매일 필요가 없다. 고대 헬라스 비극에서 극 전개의 꼬인 매듭을 풀기 위해 기계 장치를 타고 내려오는 신에게 전적으로 의존하는 연출기법을 ‘데우스 엑스 마키나’(Deus Ex Machina)라 한다. 홈스는 기계 장치를 타고 내려온 신처럼 익명성이라는 안개 속에 숨어 있는 범인을 추론으로 색출해 사건을 종결시키는 19세기의 ‘데우스 엑스 마키나’였다. 세월이 한참 흘러 추론이 인간이 아니라 기계의 몫이 된 시대가 됐다. 확률적 추론기계인 인공지능(AI)이 전방위적으로 그것도 예상보다 빠른 속도로 인간 고유의 영역을 대체하자, 등장한 지 몇 년도 지나지 않아 AI는 기계에 대한 인간의 기대와 태도를 바꿔 놓았다. 19세기의 런던 사람들이 경찰이 풀지 못한 사건을 ‘데우스 엑스 마키나’ 홈스에게 의뢰했듯이, 21세기의 인간은 풀지 못하는 과제에 직면하면 추론 기계(Machina) AI에 궁금증 해결과 까다로운 과제 처리를 의뢰한다. 추론의 영웅 홈스의 불멸의 인기에 데이터 기반 추론 기계 AI가 도전장을 던진 셈이다. AI는 인간 홈스를 대신해 미래의 ‘데우스 엑스 마키나’가 될 수 있을까? 하지만 AI가 현실의 모든 질문에 데이터 기반 추론의 힘으로 답을 내려줄 수 있는 전지전능한, 하늘에서 내려온 신(Deus)이 될 수 있는지 여부까지 추론기계에 물을 순 없다. 그 답은 당연히 인간의 몫이다. 이 칼럼은 AI가 당연한 미래라고 주장되는 시대에 인간의 몫을 하려는 시도다. 노명우 아주대 경제정치사회융합학부 교수

오디세우스의 모험을 다룬 호메로스의 서사시 ‘오디세이아’에는 세이렌과 관련한 유명한 일화가 있다. 유혹과 파멸의 님프, 세이렌은 매혹적인 노래로 선원들을 홀려 배를 난파시킨다. 그녀의 목소리를 조금이라도 더 가까이에서 듣기 위해 암초에 가까이 갈수록 돌이킬 수 없는 파국으로 치닫는다. 그녀의 유혹을 떨칠 수 있는 규칙은 단 하나. 그 소리에 귀 기울이지 않는 것이다. 귀향길에 나선 오디세우스는 부하들의 귀를 밀랍으로 막게 하고 스스로 몸을 기둥에 묶어 위험에서 벗어날 수 있었다. 2022년 오픈AI가 인공지능(AI) 챗봇 서비스를 출시한 지 3년 만에 AI는 우리 일상의 많은 부분을 치고 들어왔다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 지난해 CES 2025 기조연설에서 화두로 던졌던 ‘피지컬 AI’ 시대는 1년 만에 눈앞에 펼쳐졌고, 앞으로 10년 이내에 모든 면에서 인간의 능력을 뛰어넘는 범용 AI(AGI)가 출현할 것이라는 전문가들의 예측은 명약관화다. 인간의 노동과 인간의 사고, 추론의 영역까지 깊숙이 관여하고 있는 현실 앞에서 우리는 AI가 부르는 달콤한 세이렌의 노래에 취하지 않고 즐기면서 목적지를 향해 나아갈 현명한 방법을 숙고해야만 한다. AI는 인류 역사상 처음으로 기계가 노동 수단의 지위를 벗어나 노동 그 자체가 될 가능성을 드러낸다. 인간에게 노동으로부터의 해방, 그로 인한 자유를 맛보게 해줄 수 있지만, 동시에 노동에서의 추방과 이로 인한 궁핍의 굴레에 대한 두려움도 초래한다. 경쟁과 독점의 논리만 지배한다면 ‘절대 반지’가 돼 버린 AI가 경신하는 디스토피아를 마주할 수 있다. 생산 효율이 인간 존엄을 대체하고, 이제껏 경험해 보지 못한 양극화가 부추기는 배타적, 파괴적 인간 소외를 마주해야 하는 최악의 상황일 것이다. 반면 누구나 기술의 편익을 자유롭게 활용하고 접근할 수 있는, AI가 공유자산이 되는 사회는 어떨까. 구성원 간 차등은 인정하지만, 최소 수혜자의 편익이 보장되고 최대 수혜자의 편익과 함께 동조하며 성장할 수 있는 사회 말이다. 중요한 것은 패러다임 전환이다. 개별적 생존경쟁과 적자생존의 사회진화론만이 아니라 서로가 엮여 있는 그물망 속에 살아가는 공동체 자유주의와 자유협동주의도 인류 역사 발전의 추동력이다. 이는 이미 AI 기술 발전의 최전선에 있는 빅테크 기업의 리더들 사이에서 제기되기도 했다. ‘인류 전체의 AGI’를 기치로 오픈AI를 탄생시킨 샘 올트먼은 기술이 창출할 전례 없는 생산성과 부를 분배하는 문제가 핵심 쟁점이 될 것이라고 전망했다. 마이크로소프트(MS)의 사티아 나델라 역시 ‘AI의 민주화’를 강조하며 비슷한 입장을 견지한다. 얼마 전 세계 최초로 AI 기본법이 전면 시행됐다. 아쉽게도 이 법에는 AI 기술 편익에 대한 사회적 논의는 포함되지 않았다. 이제 우리는 새로운 세상을 관통할 인식의 패러다임 전환으로 AI 대분기를 준비해야 한다. 기술의 혜택이 모두에게 개방되는 협력적인 공동체 설계가 필요하다. 상호 투쟁만큼이나 상호 부조 역시 자연의 법칙이다. 우리에게는 AI가 아무리 매혹적인 노래를 불러도 현혹되지 않고 즐길 수 있는 지혜가 요구된다. AI와의 조화로운 공생 속에서 공동체의 자발적 협동이 이끄는 ‘포스트 자본주의’ 시대를 고민해야 할 때다. 정문헌 서울 종로구청장

시리즈는 굵직한 사건현장을 누빈 베테랑 현장 기자인 유영규 기자의 생생한 경험과 법의학 전문가들의 자문을 바탕으로 구성하는 서울신문의 특화 기사입니다. 서울신문은 기사 내용을 생생하게 전달하기 위해 AI 음성을 이용해 ‘범죄는 흔적은 남긴다’ 연재물의 내용을 재구성했습니다. 2001년 7월. 서울 성북구의 한 아파트 단지는 여느 때와 다름없이 평온해 보였다. 하지만 그 평온함 속에는 끔찍한 비극이 똬리를 틀고 있었다. 집주인 A(당시 37세)씨의 여동생은 며칠째 연락이 끊긴 언니 생각에 속이 타들어 가고 있었다. 수화기 너머로는 기계적인 연결음만 들려올 뿐, 언니의 목소리는 들을 수 없었다. 7월 초의 무더운 여름밤, 가족들은 결국 경찰과 함께 A씨의 아파트 문을 열었다. 집 안은 기이할 정도로 고요했다. 현관에는 자주 신던 구두가 보이지 않았고, 방 안도 정돈되어 있었다. 그러나 안방 침대 밑을 들여다본 순간, 가족들은 비명을 지르며 주저앉고 말았다. A씨는 속옷 차림으로 침대 밑 깊숙한 곳에 숨겨져 있었다. 이미 싸늘하게 식은 주검이었다. 공포는 거기서 끝나지 않았다. 건넌방에 세 들어 살던 직장인 B(당시 26세)씨의 방에서도 똑같은 참혹한 광경이목격되었다. B씨 역시 자신의 침대 밑에서 언니와 같은 자세로 목이 졸려 숨져 있었다. 한집에 살던 두 여성이 동시에 살해당한, 충격적인 이중 살인 사건이었다. 현장에 출동한 경찰 감식반조차 혀를 내둘렀다. 범인은 매우 치밀하고 냉정했다. 시신을 침대 밑에 숨긴 것은 시신 발견 시간을 최대한 늦추기 위한 계산된 행동이었다. 더욱이 두 시신 옆에는 피해자들의 지갑, 휴대전화, 구두가 마치 외출 준비를 해둔 것처럼 가지런히 놓여 있었다. 현장은 마치 대청소라도 한 듯 깨끗했다. 외부에서 강제로 침입한 흔적은 전무했다. 현관문 도어락 파손도, 창문을 뜯은 자국도 없었다. 방어흔도 발견되지 않았으며, 범인의 DNA를 특정할 수 있는 혈흔, 머리카락, 심지어 미세한 섬유 조각조차 나오지 않았다. 성폭행의 흔적인 정액 반응 역시 음성이었다. 경찰은 수사의 방향을 ‘면식범’으로 설정했다. 아무리 피해자들이 힘없는 여성이라 할지라도, 외부인이 소리 소문 없이 들어와 두 명을 차례로 제압하고, 증거를 인멸한 뒤 유유히 사라지기는 어렵다는 판단 때문이었다. 피해자들이 경계심 없이 문을 열어주었거나, 자연스럽게 집 안으로 들어올 수 있는 사람. 수사팀의 레이더망은 피해자들의 주변 인물들로 좁혀졌다. 죽은 자는 말이 없다? 시신이 말하는 ‘시간’범인을 특정하기 위해서는 정확한 사망 추정 시각을 아는 것이 급선무였다. 국립과학수사연구원의 부검 결과, 두 사람의 사망 시점은 시신 발견 하루 전 오전 1시에서 6시 사이로 추정됐다. 여기서 과학수사의 중요한 기법인 ‘사후 경과시간(PMI)’ 추론 과정을 짚고 넘어갈 필요가 있다. 사망 시각을 추정하는 가장 고전적이면서도 신뢰도 높은 방법은 시신의 직장(Rectum) 체온을 이용한 ‘헨스게 계산도표(Henssge Nomogram)’를 활용하는 것이다. 사람은 사망 후 체온 조절 능력을 상실하여 주변 온도와 같아질 때까지 체온이 하강한다. 이를 역추적하는 공식은 다음과 같다. [(37도-직장체온)÷0.83×보정계수] 이 공식에서 ‘보정계수’는 시신이 놓인 환경과 계절에 따라 달라진다. 통상 겨울에는 0.7, 봄·가을에는 1.0, 여름에는 1.4를 적용한다. 예를 들어, 여름철 발견된 시신의 직장 체온이 30도라면, 보정계수 1.4를 대입해 사망한 지 약 11~12시간이 지났음을 유추해내는 식이다. 물론 여기에 시신의 경직도(사후 강직)와 시반(피 쏠림 현상)의 상태를 종합하여 오차 범위를 줄인다. 이 사건의 경우, 무더운 여름이라는 계절적 요인과 시신의 상태를 종합해 범행 시간을 특정할 수 있었다. 벼랑 끝에 몰린 두 남자, 그리고 거짓말 탐지기경찰은 사망 추정 시각과 주변인 탐문 결과를 토대로 유력한 용의자 두 명을 지목했다. 첫 번째 용의자는 세입자 B씨의 약혼남 C씨였다. 그는 최근 다른 여자가 생겨 B씨와 잦은 다툼을 벌였고, B씨에게 3천만 원이라는 거액을 빌린 채무 관계도 있었다. 범행 동기가 충분해 보였고, 사건 당일의 알리바이 또한 명확하지 않았다. 두 번째 용의자는 집주인 A씨의 전 동거남 D씨였다. 헤어진 후에도 감정이 좋지 않았던 그는 “사건 전날 밤 회식 후 차에서 잠들었다”라고 진술했지만, 공교롭게도 그의 차가 주차된 곳은 범행 장소인 A씨의 아파트 앞이었다. 심증은 확실했다. 하지만 결정적인 ‘물증’이 없었다. 수사팀은 딜레마에 빠졌다. 자백을 강요할 수도 없는 상황에서, 경찰은 최후의 수단으로 ‘거짓말 탐지기’ 조사를 결정했다. “당신은 A씨를 살해한 후 침대 밑에 감추었습니까?”“B씨도 당신이 죽였습니까?” 밀실 안, 조사관의 날카로운 질문이 이어졌다. 용의자들의 몸에는 호흡, 맥박, 혈압, 피부 전기 반응(땀 분비) 등을 측정하는 센서가 부착되었다. 범인이 아니라면 알 수 없는 현장의 구체적인 묘사가 질문에 섞여 들어갔다. 쌀 씹기에서 뇌파 분석까지…거짓을 꿰뚫는 기술여기서 우리는 인류가 ‘거짓’을 밝혀내기 위해 얼마나 오랫동안 분투해 왔는지 살펴볼 필요가 있다. 거짓말 탐지의 역사는 조선시대로 거슬러 올라간다. 우리 조상들은 용의자에게 생쌀을 씹게 한 뒤 뱉어보라고 했다. 사람이 거짓말을 하면 긴장으로 인해 교감신경이 활성화되고, 침 분비가 억제되어 입이 마른다. 뱉어낸 쌀이 축축하지 않고 말라 있다면 범인으로 간주했던 것이다. 물론 이 방법은 억울한 피해자를 낳을 수 있는 비과학적인 측면이 있었다. 현대적인 의미의 거짓말 탐지기가 수사에 본격적으로 도입된 것은 1980년대부터다. 1981년 온 국민을 충격에 빠뜨렸던 ‘이윤상 군 유괴 살인 사건’에서 범인 주영형의 자백을 끌어내는 데 결정적인 역할을 하며 그 효용성을 입증했다. 최근에는 기술이 더욱 진화했다. 단순히 생리적 반응을 넘어, 뇌의 인지 과정을 추적하는 ‘뇌지문 탐지(Brain Fingerprinting)’ 기술이 주목받고 있다. 범인이 범행 도구인 흉기나 피해자의 사진을 볼 때, 뇌에서는 ‘P300’이라 불리는 특정한 뇌파가 발생한다. 이는 무의식적인 기억의 반응이기에 의지로 조작하기가 불가능하다. 실제로 2010년 부산 여중생 납치 살해 사건의 범인 김길태 역시 뇌파 검사 앞에서 무너져 내렸다. 더 나아가 최근 학계는 ‘바이브라 이미지(Vibra Image)’ 기술에 주목하고 있다. 인간은 감정 변화에 따라 머리를 미세하게 움직이는데, 카메라로 이 미세한 진동수와 진폭을 포착해 색상으로 시각화하는 기술이다. 피의자의 몸에 센서를 부착하지 않고도 얼굴만 촬영하여 거짓 여부를 판별할 수 있는 시대가 온 것이다. 기계의 반전… “그들은 범인이 아니다”다시 2002년의 조사실로 돌아가 보자. 3시간에 걸친 강도 높은 거짓말 탐지기 조사 결과는 수사팀을 충격에 빠뜨렸다. 기계는 유력 용의자 C씨와 D씨 모두에게 ‘진실’ 반응을 보였다. 즉, 두 사람 모두 범인이 아니라는 것이었다. 수사는 원점으로 돌아갔다. 면식범에 의한 원한 관계가 아니라면, 대체 누가, 왜 이들을 잔혹하게 살해했단 말인가? 그때, 사건 발생 5일 만에 새로운 단서가 포착되었다. 피해자들의 사라진 현금카드에서 돈이 인출된 기록이 확인된 것이다. 경찰은 즉시 해당 은행의 CCTV를 확보했다. 화면 속에는 낯선 남자가 등장했다. 긴 얼굴에 특징적인 주걱턱을 가진 20대 후반의 남성. 그는 두 차례에 걸쳐 태연하게 현금 380만 원을 인출해 사라졌다. 경찰은 CCTV 속 남성을 공범일 가능성이 높다고 보고 수배 전단을 배포했다. 하지만 여전히 기존 용의자들에 대한 의심을 완전히 거두지는 못한 상태였다. 사건의 실타래는 의외의 곳에서 풀렸다. “기름값이 없어서…” 악마의 평범성수배 전단이 배포된 직후, 인천 부평경찰서 강력계 형사로부터 한 통의 전화가 걸려 왔다. “우리가 며칠 전 부녀자 강도 살인 혐의로 잡은 놈이 있는데, 전단 속 얼굴이랑 똑같습니다.” 서울 형사들이 급파되어 유치장에 수감된 김 모(29) 씨를 대조해 보았다. CCTV 속의 그 ‘주걱턱’ 남자였다. 김 씨는 추궁 끝에 범행 일체를 자백했다. 그가 털어놓은 살인의 동기는 너무나도 허무하고 충격적이었다. “별다른 이유는 없었어요. 차를 몰고 가는데 기름이 떨어졌고, 돈이 필요해서 무작정 아무 집이나 털기로 했습니다. 마침 그 집 문이 열려 있더군요.” 김 씨는 우연히 복도식 아파트를 지나다 현관문이 살짝 열려 있던 A씨의 집을 발견하고 침입했다. 그리고 잠자던 두 여성을 넥타이 등으로 목 졸라 살해했다. 그가 시신을 침대 밑에 숨기고 현장을 청소한 것은, 치밀한 계획범죄여서가 아니라 단지 도주할 시간을 벌기 위한 본능적인 행동이었다. 그는 범행 후 훔친 카드로 돈을 인출해 유흥비로 탕진했다. 추가 수사 결과, 김 씨는 이미 다른 지역에서도 부녀자를 살해한 연쇄 살인마였다. 총 3명의 여성이 그의 손에 목숨을 잃었다. 그는 재판 끝에 대법원에서 사형 확정판결을 받았으나, 집행은 이루어지지 않은 채 현재까지 교도소에 수감 중이다. 진실을 밝혀준 무죄의 증명이 사건은 ‘과학수사’가 범인을 잡는 칼이 되기도 하지만, 억울한 사람을 보호하는 방패가 되기도 함을 명확히 보여주었다. 만약 거짓말 탐지기가 없었다면, 정황 증거만으로 C씨와 D씨는 긴 법정 공방 속에 고통받았을지 모른다. 기계는 냉정하게 그들의 결백을 증명했고, 수사팀이 진짜 범인인 ‘제3의 인물’을 찾는 데 집중할 수 있도록 길을 터주었다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

구글·아마존도 자체 칩 본격화삼성·SK, HBM 다변화 기회로 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장이 범용 성능을 앞세운 ‘엔비디아 표준’과 비용·전력 효율을 극대화한 ‘빅테크 전용 칩’ 간에 2차 경쟁 국면으로 진입했다. 구글과 아마존에 이어 마이크로소프트(MS)까지 독자 AI 가속기를 공개하며 자체 칩 생태계를 확대한 가운데, SK하이닉스가 MS의 신규 가속기에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 등 우리나라 반도체 산업의 선전은 계속될 전망된다. MS는 26일(현지시간) 자체 개발한 AI 가속기 ‘마이아 200’을 공개하고 “MS가 지금까지 배포한 추론 시스템 가운데 가장 효율적이며, 현재 운영 중인 최신 시스템 대비 달러당 성능이 30% 더 좋다”고 밝혔다. 마이아200은 대만 TSMC의 3나노 공정을 적용한 주문형 반도체(ASIC) 기반 칩으로, 대규모 AI 추론 작업의 효율을 극대화한다. 마이아 200에는 총 216GB의 5세대 고대역폭 메모리(HBM3E)가 탑재됐고, SK하이닉스가 12단 HBM3E를 단독 공급하는 것으로 알려졌다. 구글과 아마존웹서비스(AWS) 역시 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 행보를 이어가고 있다. 구글은 브로드컴과 공동 설계한 텐서처리장치(TPU) ‘트릴리움’을 고도화해 자사 AI 서비스 전반에 적용 중이며, AWS는 AI 학습에 특화된 전용 칩 ‘트레이니엄’을 중심으로 자체 칩 전략을 확대하고 있다. 이들 전용 칩은 범용 연산에 강점을 지닌 GPU와 달리, AI 연산의 핵심인 행렬 계산에 자원을 집중하는 구조로 설계돼 비용과 전력 효율을 크게 끌어올린 것이 특징이다. 엔비디아는 이에 맞서 차세대 플랫폼 ‘루빈(Rubin)’을 통해 기술 격차를 다시 벌리겠다는 전략을 내세우고 있다. 루빈은 차세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 기반으로 성능과 확장성을 동시에 강화하는 것이 핵심으로, 자체 AI 칩 확산에 ‘절대 성능’으로 대응하겠다는 구상으로 해석된다. 이 같은 ‘탈 엔비디아’ 흐름은 국내 메모리 반도체 업계에는 오히려 기회로 작용하고 있다. SK하이닉스는 MS의 마이아 200을 비롯해 구글, AWS 등 글로벌 빅테크의 자체 AI 전용 칩으로 HBM 공급처를 빠르게 넓히며 시장 1위의 입지를 공고히 하고 있다. AI 학습에서 추론으로 무게중심이 이동하는 2차 경쟁 국면 역시 고성능 메모리 수요를 확대하는 요인으로 작용하고 있다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 관련 품질 테스트에서 긍정적인 평가를 받은 것으로 전해졌고, 차세대 제품 양산을 목표로 준비에 속도를 내고 있다.

“내 차 번호판이 뭐였지?” 차량 정비소 접수창구에서 이렇게 말하면서 당황하며 주차장으로 발길을 돌리던 풍경이 사라진다. 구글의 인공지능(AI) 제미나이가 구글 포토에 저장된 사진 속 번호판을 판독해 알려주고, 지메일에서 차량 구매 내역을 찾아 접수에 필요한 상세 모델 정보까지 한 번에 해결해준다. 타이어를 바꿀 때도 과거 가족 여행 사진을 토대로 주행 환경을 추론해 최적의 사계절용 제품을 가격대별로 추천한다. 구글은 14일(현지시간) 이용자의 이메일과 사진 속 개인적 맥락을 읽어내 답변하는 ‘퍼스널 인텔리전스’ 기능을 공개했다. 단순히 인터넷의 방대한 정보를 요약해 전달하던 기존의 생성형 AI에서 개인의 삶을 깊숙이 파고드는 ‘진정한 개인 비서’ 시대로 진입했음을 뜻한다. 범용적인 지식을 뽐내던 AI가 이제 ‘나’라는 사람을 이해하고 보조하는 강력한 개인 맞춤형 도구로 진화한 것이다. 업계는 해당 서비스로 일상의 풍경도 바뀔 것으로 봤다. 봄 방학 여행을 계획할 때 제미나이는 지메일과 사진에 기록된 가족의 취향을 분석해 우리 가족만을 위한 열차 여행과 이동 중 즐길 보드게임을 제안한다. AI가 이용자의 의도를 오해해 좋아하지 않는 골프 여행을 제안하더라도, “나는 골프를 즐기지 않아”라고 한마디면 즉시 제안을 교정한다. 구글은 민감한 개인정보를 다루는 만큼 보안 체계를 철저하게 설계했다고 밝혔다. 조쉬 우드워드 구글 부사장은 “앱 연동은 이용자가 직접 승인해야 시작되며, 해당 정보는 답변을 위한 참고 자료로만 쓰일 뿐 AI 모델 학습에는 활용되지 않는다”고 밝혔다. 데이터가 외부로 전송되지 않고 구글 서비스 내에서 안전하게 처리된다는 점을 강조한 것이다. 건강 정보와 같은 예민한 주제도 AI가 선제적으로 언급하지 않도록 안전장치를 마련했다고 했다. 다만, 일각에서는 메일·사진·검색·유튜브·기기권한 등 개인 정보 접근 범위가 광범위해 개인정보 유출에 대한 우려도 나온다. 이번 기능은 미국 내 유료 구독자를 대상으로 베타 서비스를 시작했고, 향후 국가와 대상을 확대한다.

3D 렌더링 및 클라우드 컴퓨팅 시장에서 골렘 네트워크(Golem Network)와 샐러드(Salad)의 전략적 파트너십이 업계의 주목을 받고 있다. 13일 발표된 파트너십의 핵심은 샐러드가 보유한 대규모 분산형 GPU 인프라를 골렘의 탈중앙화 프로토콜 위에서 구동하는 것이다. 양사는 이를 통해 고비용 구조인 기존 렌더링 시장의 비효율을 개선하겠다는 계획이며, 업계에서는 이번 결합이 가져올 가성비에 주목하고 있다. 양사가 공개한 벤치마크 데이터에 따르면 RTX 2070급 그래픽카드를 기준으로 블렌더(Blender) 렌더링 작업을 수행할 경우 샐러드의 유휴 자원 활용 모델은 시간당 약 0.02달러 수준으로 이용 가능하다. 이는 기존 업계 주요 경쟁 서비스들의 이코노미 요금(시간당 약 0.27달러 선) 대비 약 10분의 1 수준의 비용으로 동일한 블렌더(Blender) 렌더링 작업을 수행할 수 있게 된다. 골렘 네트워크의 안정적인 결제 및 리소스 할당 기술에 샐러드의 방대한 하드웨어 공급망이 더해지면서 3D 렌더링뿐만 아니라 AI 추론, 신약 개발 시뮬레이션 등 고성능 연산이 필요한 다양한 워크로드를 유연하게 지원할 수 있게 됐다. 카일 도슨(Kyle Dodson) 샐러드 CTO는 “골렘과의 협력을 통해 비용 효율성과 컴퓨팅 오케스트레이션을 더욱 강화할 것”이라고 밝혔다. 이번 파트너십은 고비용 문제로 어려움을 겪던 기존 렌더링 플랫폼 사용자들에게 새로운 선택지를 제공하며 시장 점유율을 빠르게 확대할 것으로 전망된다.

부산시교육청 산하 10개 공공도서관이 학생들의 올바른 독서습관 형성과 문해력·수리력을 향상에 힘을 모은다. 시교육청은 학생 독서 습관 형성과 기초 문해력·수리력 향상을 통한 문제 해결 능력 함양을 위해 10개 공공도서관이 ‘문해력·수리력 읽음 채움 프로젝트’, ‘학생 읽기 다짐 프로젝트’를 추진한다고 14일 밝혔다. ‘문해력·수리력 읽음 채움 프로젝트’는 올해 처음 추진하는 사업으로, 독서 습관 형성 사업과 연계해 학생의 사고력·추론력, 문제해결 능력 향상을 목표로 한다. 이 프로젝트는 ‘읽음’(독서 활동 지원)과 ‘채움’(문해력·수리력 프로그램 지원)으로 운영된다. ‘읽음’을 통해 유아와 학생을 대상으로 하는 문해력·수시력 자료 코너를 운영하고, 북큐레이션·독서토론·체험형 독서 행사 등 다양한 활동을 지원한다. ‘채움’으로는 기초 문해력·수리력 향상을 위한 방과 후·주말 프로그램, 학부모를 대상으로 하는 자녀 교육 특강 등을 오는 3월부터 운영한다 학생 읽기 다짐 프로젝트는 2024년부터 운영 중인 독서 진흥 사업으로 유아부터 중·고교생까지 전 학령을 대상으로 독서 습관 형성을 지원한다. 올해는 운영 기간과 횟수를 확대해 더 많은 학생이 참여할 수 있도록 할 방침이다. 이 프로젝트는 각 가정으로 매월 도서와 접이식 서가를 대여하는 ‘우리 집으로 도서관이 왔어요’, 연 2회 학교급별 목표 권수에 도전하는 ‘도전, 책 읽기’로 구성된다. 도전 책 읽기 1기 참여자 모집은 오는 20일부터 각 도서관별로 진행한다. 부산시교육청 관계자는 “문해력과 수리력은 모든 학습의 출발점이며, 미래 사회를 살아가기 위한 핵심 역량이다. 이번 프로젝트가 학생들이 스스로 생각하고 문제를 해결하는 힘을 기르는 데 실질적 도움이 되길 바란다”라고 말했다.

‘세계 18위’ 반년 만에 7계단 상승한국어 특화기술 완성 단계 돌입GPT-5, 수능 100점 ‘만점’ 기록추론 능력 갖춰 업무 활용에 가능中 저가 ‘딥시크’ 유독 맥 못 춰 한국이 전 세계 인공지능(AI) 시장의 정체를 뚫고 홀로 질주하고 있다. 마이크로소프트(MS)가 2025년 AI 보고서에서 한국의 광범위한 AI 확산을 별도로 집중 조명하는 등 세계의 이목이 쏠리는 모습이다. 단순한 AI의 유행이 아니라 한국어 특화 기술이 완성 단계에 접어들고 국가 안보 철학이 맞물린 결과로 분석된다. 12일 MS가 발표한 ‘2025년 생성형 AI 확산 보고서’에 따르면 지난해 하반기 한국의 AI 도입률은 30.7%로 6개월 전 상반기 도입률(25.9%)보다 4.8% 포인트나 늘었다. 이에 따라 세계 순위도 25위에서 18위로 7계단이나 수직 상승했다. 글로벌 1·2위인 아랍에미리트(64.0%)와 싱가포르(60.9%)를 빠르게 추격하는 동시에 AI 종주국인 미국(28.3%, 24위)을 앞질렀다. 특히 지난해 하반기 전 세계 생성형 AI 사용 비중은 16.3%로, 상반기(15.1%)보다 단 1.2% 포인트 늘었고 선진국과 신흥국 간 도입 격차가 10.6% 포인트까지 벌어지는 등 글로벌 AI 양극화가 심화하는 상황이어서 한국의 ‘나홀로 성장’은 이례적이다. 아이지에이웍스 모바일인덱스 조사에 따르면 지난해 국내 챗GPT 앱 신규 설치 건수는 1657만건으로 전체 앱 중 1위였다. 국내 AI 확산의 일등 공신은 고난도 추론 능력을 갖춘 한국어 모델의 진화다. 과거 오픈AI GPT-3.5 시절, AI의 한국어 수능(CSAT) 성적은 100점 만점에 16점에 불과했다. 복잡한 문맥을 제대로 읽어내지 못해서다. 하지만 최신 GPT-5는 수능에서 100점 만점을 기록하며 ‘언어 장벽’을 완벽히 허물었다. AI가 한국어 특유의 미묘한 뉘앙스와 복합적인 추론 능력까지 갖추면서 실무 파트너로 거듭난 셈이다. 문화적 촉매제도 한몫했다. 지난해 텍스트 한 줄로 ‘지브리 감성’의 애니메이션 이미지를 만들어 내는 기능이 소셜미디어(SNS)를 통해 번진 것이 결정적이었다. 기술적 장벽 없이 누구나 자신만의 창작물을 만드는 재미에 빠졌고, 이 가벼운 ‘놀이’ 경험은 AI에 대한 심리적 거부감을 허물었다. 세계 시장을 휩쓰는 중국산 저가 모델 ‘딥시크’가 유독 국내에서만 맥을 못 춘 것도 흥미롭다. MS 보고서는 딥시크가 무료 서비스와 낮은 진입 장벽으로 중국과 아프리카 시장을 빠르게 장악하고 있다고 봤다. 하지만 보안과 데이터 주권을 무엇보다 중시하는 한국 시장의 벽을 넘기엔 역부족이었다. 업계 관계자는 “한국 소비자는 저렴한 가격뿐 아니라 어떤 기술을 믿고 쓸 것인가도 중시한다”고 말했다. 최근 국내 업계를 달군 ‘바닥부터 개발’(프롬 스크래치) 논란도 기술 주권의 중요성을 보여 준다. ‘순수 국산 모델’에 대한 집념은 자존심의 문제보다는 보안과 국가 안보라는 생존 가치와 맞닿아 있다. 앞으로 이달 시행되는 ‘AI 기본법’과 데이터 거부권(옵트아웃) 제도가 AI 확산의 변곡점이 될 전망이다.

SK하이닉스 주가가 72만원선을 돌파하며 연일 사상 최고가를 갈아치우고 있다. 인공지능(AI) 확산에 따른 ‘메모리 슈퍼호황’ 기대가 투자 심리를 자극한 결과다. 주가 급등과 함께 온라인에서는 수익률 인증 글이 잇따르고 있고, 과거 저점에서 자사주를 대거 매수한 이른바 ‘전설의 직원’ 사례도 다시 회자되고 있다. 6일 SK하이닉스는 전 거래일보다 3만원(4.31%) 오른 72만 6000원에 거래를 마쳤다. 장중에는 72만 7000원까지 오르며 장중가·종가 모두 사상 최고가를 기록했다. 시가총액은 528조 5297억원으로, 코스닥 상장사 전체 시가총액은 물론 일본 시가총액 1위 기업인 도요타도 넘어섰다. 주가는 지난달 22일부터 9거래일 연속 상승했다. 이 기간 외국인 순매수액은 2조 318억원으로, 같은 기간 삼성전자를 크게 웃돌았다. 주가가 급등하자 온라인 주식 커뮤니티와 포털 종목 토론방에는 수익 인증 글이 줄을 잇고 있다. 직장인 익명 커뮤니티 ‘블라인드’에는 “우리 회사에 전설이 한 분 계신다”는 글과 함께 모바일트레이딩시스템(MTS) 화면 캡처가 올라왔다. 해당 투자자는 주당 7800원에 SK하이닉스 주식 5700주를 매수한 것으로 나타났다. 이 투자자는 2020년 처음 온라인에서 화제가 된 A씨로 추정된다. A씨는 당시 “자사주를 사면 미친 사람 취급을 받던 시절이었지만, 저평가됐다고 판단해 전 재산을 투자했다”며 “생애 첫 주식 투자였다”고 밝힌 바 있다. A씨는 2024년 5월에도 다시 등장했다. 한 네티즌이 ‘SK하이닉스 이 형 근황 아시는 분?’이라는 글을 올리자, A씨는 “아직도 팔 타이밍을 못 잡고 있다”는 댓글과 함께 보유 주식 5700주를 그대로 유지 중인 MTS 화면을 공개했다. 당시 수익률은 2424.86%에 달했다. 만약 A씨가 현재까지 주식을 보유하고 있다면, 보유 지분 가치는 약 41억 3820만원이다. 투자 원금 4446만원을 감안하면 평가이익은 40억 9374만원에 달하고, 수익률은 9600%를 넘는다. 전문가들은 SK하이닉스의 주가 강세가 당분간 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. AI 학습·추론 수요 확대로 서버 한 대당 탑재되는 D램과 고대역폭메모리(HBM) 용량이 지속적으로 늘고 있어서다. SK하이닉스는 최근 “AI 인프라 전반에서 메모리와 스토리지의 비중이 구조적으로 확대되고 있다”고 설명했다. 증권사들의 눈높이도 높아지고 있다. 대신증권은 올해 SK하이닉스의 영업이익 전망치를 100조 7760억원으로 제시했고, NH투자증권과 DS투자증권은 목표주가를 각각 86만원, 80만원으로 올렸다. 반도체주 급등과 함께 투자 열기도 달아오르고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 급등하면서 일부 투자자 사이에서는 ‘나만 안 하면 손해’라는 포모(FOMO) 심리도 확산하는 분위기다. 증권업계에서는 장기 성장성에는 공감하면서도 단기 급등에 따른 변동성 확대 가능성에는 주의가 필요하다는 신중론도 나온다.

엔비디아 내년 로보택시 서비스차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’도 공개AMD 새 GPU ‘MI455X’로 맞불 세계 최대 인공지능(AI) 반도체 기업인 엔비디아가 메르세데스 벤츠와 손잡고 올해 1분기 자율주행차를 출시한다. 또 내년에는 로보택시 서비스를 개시한다. 자율주행차를 앞세워 피지컬 AI의 본격 상용화를 선언한 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 ‘CES 2026 특별 연설’을 통해 자율주행 차량 플랫폼 ‘알파마요’를 공개한 뒤 “엔비디아가 첫 자율주행 차량을 출시한다. 미국은 1분기, 유럽은 2분기, 아시아는 3~4분기로 예정됐다”고 말했다. 알파마요는 카메라와 각종 센서 입력을 종합해 주변 상황을 이해한 뒤 적합한 운전 결정을 내리는 AI로 신형 메르세데스 벤츠 CLA에 우선 적용된다. 엔비디아는 내년부터 파트너사들과 함께 운전자 개입이 필요하지 않은 레벨4 수준의 자율주행 로보택시도 시험 운영할 계획이다. 황 CEO는 이와 함께 현재 ‘그레이스 블랙웰’(GB)을 잇는 차세대 슈퍼칩 ‘베라 루빈’(VR)을 전격 공개하며 이르면 올해 하반기에 출시한다고 예고했다. ‘베라 루빈 NVL72’는 기존 GB 기반 제품 대비 추론 성능이 5배 뛰어나며, AI 모델이 데이터를 처리하는 토큰당 비용을 10분의1 수준으로 낮췄다. 미국 반도체 기업 AMD의 리사 수 CEO도 이날 라스베이거스 베네시안 호텔에서 기조연설을 통해 신형 GPU ‘인스팅트 MI455X’ 등을 공개하며 엔비디아에 맞불을 놨다. 인스팅트 MI455X GPU는 오픈AI를 비롯한 AI 기업의 데이터 서버를 구축하는 데 사용된다. 수 CEO는 “이전 모델(MI335X)보다 연산 성능이 10배 이상 좋아졌다”고 말했다.

관절 360도 꺾고, 손엔 촉각 센서… “인간처럼 인간과 일해요”구글 손잡고 제미나이 두뇌 장착2028년 현대차 미국 공장에 투입 현대자동차그룹이 구글의 인공지능(AI) 조직 딥마인드와 손잡고 인간과 로봇이 협업하는 ‘차세대 로보틱스 생태계’를 구축하겠다고 선언했다. 최대 50㎏의 짐을 들고, 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달하는 AI 로봇 ‘아틀라스’가 2028년부터 현대차 공장에서 직원들과 함께 일한다. 완성차 업체에서 ‘인간·로봇 협업 사회’를 이끌 피지컬 AI 선도기업으로 변신하겠다는 것이다. 현대차그룹은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션센터에서 ‘CES 2026 미디어데이’를 열고 미국 내 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드가 ‘미래 휴머노이드 기술 개발 가속화를 위한 전략적 파트너십’을 맺었다고 밝혔다. 운동 능력을 가진 보스턴다이내믹스 아틀라스에 지능을 보유한 딥마인드의 AI 모델 제미나이를 결합해 로봇이 인지·추론하고 인간과 자연스럽게 상호작용하도록 하는 구상이다. 현대차그룹은 이를 위해 올해 미국 내에 ‘로봇 메타플랜트 응용센터’(RMAC)를 개소한다. 지난해 세계 최대 반도체 기업 엔비디아와 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약을 체결한 데 이어 글로벌 선도 기업들과 협력 체제를 가속하는 모습이다. 현대차그룹이 이날 최초로 공개한 휴머노이드 로봇 아틀라스는 제조 현장에 투입되는 ‘개발형 모델’과 핵심 기능을 테스트하는 ‘연구형 모델’로 나뉜다. 이날 아틀라스 연구형 모델은 컨벤션센터 무대 왼쪽에서 누웠다가 일어서 중앙으로 걸어 나온 뒤 청중들에게 손을 흔들었다. 이어 무대 앞으로 걸어가 목, 어깨, 허리, 손목 등 여러 관절을 360도로 회전시켰다. 곧바로 바닥에 떨어진 물건을 줍는 시늉을 하고 손을 뻗어 물건을 꺼내는 듯 섬세한 손놀림도 보였다. 무대 오른편으로 걸어가 멈춰 서더니 두 손을 뻗어 무대 끝에 등장한 아틀라스 개발형 모델을 손으로 가리키기도 했다. 가장 구현이 어렵다는 손가락의 섬세한 동작들도 자연스러운 구도로 완벽하게 보여 줬다. 아틀라스 연구형 모델은 360도 회전하는 관절을 갖췄다. 개발형 모델도 56개의 자유도(DoF·독립적으로 움직일 수 있는 방향의 수)를 갖춰 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있고 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서를 탑재했다. 또 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식할 수 있다. 사람과 비슷한 키 1.9m에 무게 90㎏으로 최대 50㎏의 무게를 들 수 있고 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달할 수 있다. 내구성이 뛰어나 섭씨 영하 20도에서 영상 40도 환경에서도 완전한 성능을 발휘하고 방수 기능을 갖춰 세척이 가능하다. 대부분의 작업을 하루 이내에 학습하는 능력을 갖췄고, 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 이동해 배터리를 교체하고 즉시 작업을 재개할 수 있도록 설계됐다. 아틀라스는 현대차그룹의 RMAC에서 로봇이 최적의 행동을 자체 설계하는 ‘매핑 기반 학습’을 통해 사전 훈련을 거친 뒤 실제 생산 현장인 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 투입돼 실전 데이터를 쌓는다. 로봇이 RMAC에서 학습한 훈련 데이터와 HMGMA에서 학습한 실전 데이터가 순환적 시너지 구조를 거듭해 사람과 함께 일하는 법을 배우고 진화하는 식이다. 현대차그룹은 2028년부터 아틀라스를 HMGMA에서 부품 분류와 같은 쉬운 작업에 투입하고, 2030년부터는 부품 조립까지 작업 범위를 넓혀 단계적으로 국내외 생산 현장 전반으로 확대한다는 방침이다. 아울러 축적된 데이터는 로봇을 넘어 자율주행 기술에도 이식돼 테슬라 등 선두 주자와의 격차를 좁힐 동력이 될 전망이다. 현대차그룹은 내부 계열사 역량을 총결집해 AI 로보틱스 생태계를 조성해 나가겠다는 계획이다. 연구개발, 학습·검증, 양산, 서비스 운영에 이르는 통합 관리 체제를 마련하고 2028년까지 연간 3만대의 로봇 생산 시스템을 구축하겠다는 목표다. 이를 위해 현대차·기아는 제조 인프라, 공정 제어, 생산 데이터 등을 제공하고 현대모비스는 정밀 액추에이터 개발, 현대글로비스는 물류·공급망 흐름 최적화를 담당한다. 현대차그룹은 로봇에 대한 구독 서비스 ‘원스톱 RaaS’도 도입할 계획이다. 장재훈 현대차그룹 부회장은 산업 현장의 로봇 도입으로 인한 일자리 축소 우려에 대해 “로봇은 단순히 노동을 대체하는 것이 아니다”라며 “단순 반복적이거나 위험해서 기피하는 노동에 대해 생산성 있는 로봇을 투입하고 그 로봇과 관련된 새로운 노동이 생겨나는 것이 중요하다”고 설명했다. 경쟁사에 비해 뒤진다고 평가받는 자율주행차 기술과 관련해서는 “글로벌 업체들과 함께함으로써 시장에 확신을 줄 수 있는 부분을 조만간 말씀드릴 수 있고 절대 늦지 않을 것이라고 생각한다”고 했다.

SK하이닉스가 미국 라스베이거스에서 열리는 ‘CES 2026’에 기업고객용 전시관을 열고 ‘고대역폭메모리(HBM)4 16단 48GB’를 처음 선보인다고 6일 밝혔다. HBM4 16단 48GB는 현재 업계 최고 속도인 11.7Gbps(초당 11.7기가비트)를 구현한 HBM4 12단 36GB의 후속 모델로 글로벌 초격차를 가속하는 데 일조할 것으로 보인다. 또 올해 전체 HBM 시장을 선도할 ‘HBM3E 12단 36GB’도 전시된다. HBM3E 12단 36GB는 엔비디아의 최신 인공지능(AI) 서버용 그래픽처리장치(GPU)에 탑재되는 모델이다. 이번 전시장에는 GPU 모듈을 함께 전시해 SK하이닉스의 HBM3E 12단 36GB가 AI 시스템 내에서 하는 역할을 시각적으로 구체화해 보여 줄 예정이다. 곽노정 대표이사(사장), 김주선 AI 인프라 사장(CMO) 등 SK하이닉스 임원진은 이날 오후 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 특별 연설 직후 이곳을 찾아 엔비디아 측 인사들과 만났다. 엔비디아에 HBM4, HBM3E 등을 공급하는 핵심 협력사로서의 입지를 공고히 하는 행보로 보인다. 또 SK하이닉스 전시관엔 AI 서버에 특화돼 AI 서버 수요가 폭증할 경우에 대비한 저전력 메모리 모듈 ‘소캠2’도 전시된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화된 차세대 저전력 메모리 LPDDR6도 선보인다. 낸드 분야에서는 AI 데이터센터 구축 확대로 수요가 급증하는 초고용량 기업용 메모리 저장장치(eSSD)에 최적화된 321단 2Tb 쿼드레벨 셀(QLC) 제품도 공개된다. QLC는 전력 효율과 성능을 크게 개선해 데이터센터의 저전력 환경에 적합하다. 이런 솔루션들이 실제 AI 생태계에서 어떻게 연결돼 움직이는지 살펴볼 수 있는 ‘AI 시스템 데모존’도 마련됐다. 특히 데모존에서는 고객 요청 사항을 반영해 GPU 등에 있던 일부 기능을 HBM에 옮기는 고객 맞춤형 cHBM(커스텀 HBM)의 내부 구조를 직접 확인할 수 있는 대형 모형이 등장한다. 해당 전시는 AI의 경쟁 축이 단순 성능에서 추론 효율과 비용 최적화로 이동하고 있다는 것을 보여 준다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔 블로라이브 극장에서 개최한 ‘CES 2026’ 기조연설에서 베라 루빈을 전격 공개했다. 중앙처리장치(CPU) ‘베라’ 36개와 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’ 72개를 하나로 구성한 ‘베라 루빈 NVL72’는 기존 GB 기반 제품 대비 추론 성능이 5배에 달하고, 토큰당 비용은 10분의 1 수준으로 낮췄다. 모델 훈련에 필요한 GPU 수도 4분의 1로 줄였다. 이에 따라 기업들이 기존보다 훨씬 적은 비용으로 대규모 AI 모델을 운용할 수 있을 것으로 보인다. 엔비디아는 현재 블랙웰 제품이 시장에서 좋은 반응을 보이는 상황에서 베라 루빈을 조기에 공개했다. 황 CEO는 “우리는 단 1년도 뒤처지지 않고 매년 컴퓨팅 기술 수준을 발전시켜야 한다고 생각했다”며 “그러기 위해서는 지금쯤 생산에 들어가야 한다. 그래서 베라 루빈은 현재 본격적인 양산 단계에 있다”고 강조했다 엔비디아는 루빈 기반 제품이 올해 하반기 시장에 출시된다고 예고했다. 사진은 젠슨 황 CEO가 미국 네바다주 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 엔비디아 CES 2026 라이브에서 로봇과 함께 기조연설을 하고 있다.

60년 동안 전세계 수학자들도 풀지 못한 수학 문제를 30대 한국인 수학자가 풀어 냈다. 4일 수학계에 따르면 미국 과학전문 잡지 ‘사이언티픽 아메리칸’은 ‘2025년 10대 수학 혁신’ 중 하나로 백진언(31) 고등과학원 허준이수학난제연구소 박사가 풀어낸 ‘소파 움직이기 문제’를 꼽았다. 백 박사의 연구는 수학 분야 국제 학술지 ‘수학 연보’에 투고된 상태로, 동료 수학자들의 검증을 기다리고 있다. 검증 후 문제를 풀었다고 인정될 경우 학술지에 실리게 된다. 소파 움직이기 문제는 캐나다 수학자 레오 모저가 1966년에 제시한 것으로, 폭이 1이고 직각으로 꺾인 좁은 복도를 지나갈 수 있는 가장 면적이 넓은 도형을 묻는 문제다. 수학자들은 과거 유선 전화 수화기 모양의 소파 형태가 가장 이상적이라는 것을 확인했으며, 1992년 미국 수학자 조셉 거버 럿거스대 교수가 소파가 벽에 닿는 순간을 고려해 최적화한 18개 곡선으로 만든 2.2195면적의 ‘거버 소파’를 제시했다. 백 박사는 7년 동안 이 문제에 도전한 끝에 2024년 말 119장에 달하는 논문을 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브’에 발표해 거버 소파보다 더 넓은 소파는 존재할 수 없다는 점을 논리적 추론을 통해 제시했다. 어린 시절부터 수학자를 꿈꾸던 백 박사는 국가수리과학연구소 전문요원으로 복무하던 중 이 문제를 처음 접하고, 미국 미시간대 박사과정 중에도 문제를 놓지 않았다. 백 박사는 “평소 몽상가에 가까운데, 내게 수학 연구는 꿈을 꾸는 것과 깨는 것 사이의 반복”이라면서 “학계 대부분은 더 깊은 이론 위의 문제를 좋아하는데, 나는 간단하게 이해할 수 있는 문제들이 지금까지도 제일 좋다”고 말했다. 연세대 박사후연구원으로 재직할 당시 29세 약관의 나이로 난제를 풀어낸 그는 지난해 8월 39세 이하의 젊은 수학자를 최대 10년간 지원하는 ‘허준이 펠로우’로 선정돼 다양한 난제 풀이에 도전하고 있다.

삼성전자가 반도체 업황의 전폭적인 회복세에 힘입어 분기당 영업이익 20조원 시대를 열지 주목된다. 이재용 회장이 새해 첫 행보로 사장단 만찬을 열어 인공지능(AI) 전환 전략을 직접 점검하고 나선 것도 실적 반등을 기술 리더십 강화의 동력으로 삼으려는 의지로 풀이된다. 오는 7·8일 발표될 삼성전자의 지난해 4분기 잠정 실적은 시장 기대를 크게 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’가 될 것이라는 거라는 관측이 4일 업계에서 연이어 제시됐다. 다올투자증권은 매출 96조 2000억원, 영업이익 20조 4000억원을 제시하며 삼성전자의 사상 첫 20조원 돌파를 예견했고, IBK투자증권도 영업이익 규모를 21조 7000억원까지 상향 조정했다. IBK투자증권은 삼성전자의 올해 연간 영업이익이 133조원에 달할 것으로 내다봤다. 금융정보업체 에프앤가이드에서 제시한 삼성전자의 지난해 4분기 영업이익 컨센서스인 16조 4000억원 수준을 훌쩍 넘는 수치다. 실적 반등의 기폭제로는 ‘범용 D램’이 꼽힌다. 시장조사업체 D램익스체인지 조사 결과, PC용 범용 D램(DDR4 8Gb) 가격은 1년 만에 7배 가까이 급등하며 역대 최고치를 기록했다. 최첨단 공정 설비가 HBM 생산에 집중되면서 일반 D램 공급이 줄어드는 ‘공급 병목’이 가격을 끌어올렸다. 여기에 낸드플래시 가격까지 동반 상승하며 삼성전자는 메모리 전 영역에서 수익성을 확보했다. 경영 현장에서도 실적 회복세를 기회로 삼으려는 행보가 이어졌다. 이재용 삼성전자 회장은 새해 첫 출근일인 지난 2일 서초사옥에서 계열사 사장단과 신년 만찬을 했다. 전영현 DS부문장(부회장)과 노태문 DX부문장(사장) 등 경영진이 총출동한 가운데 이 회장은 ‘AI 중심 기업’으로의 전환과 기술 리더십 강화를 당부했다. 특히 전 부회장은 차세대 제품인 HBM4(6세대)가 고객사로부터 “삼성이 돌아왔다”는 평가를 받고 있다며 기술 경쟁력에 자신감을 보였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 HBM4를 공급하며 시장 점유율을 올해 30% 이상으로 높일 계획이다. 세계 시장에서는 이번 호황이 단기 반등을 넘어 장기 슈퍼사이클로 이어질 가능성에 주목한다. JP모건 등 주요 투자은행들은 AI 수요가 학습용을 넘어 실생활 추론용으로 확장됨에 따라 메모리 시장의 상승주기가 과거 호황기의 기록을 경신할 수 있다고 분석했다. 다만 지정학적 리스크와 경쟁사의 추격은 여전히 변수다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.

-ATOS 지수로 수능 영어 독해 난이도 확인…표준화된 진단과 체계적인 로드맵으로 준비타임교육의 영어독서 전문 브랜드 르네상스러닝이 최근 치러진 2026학년도 수능 영어의 난이도와 문제 경향을 분석한 결과를 발표했다. 이번 분석은 전 세계적으로 인정받는 르네상스러닝 AR 프로그램의 ATOS 지수를 활용, 수능 영어 지문의 난이도를 계산한 것이다. 그 결과 2026학년도 수능 영어 지문의 평균 ATOS TEXT 레벨(문장 길이, 문장 구조, 어휘 수준 등을 고려한 도서 난이도)은 10.2로 나타났다. 이는 미국 학년 기준 10학년 초반 수준의 읽기 능력에 해당한다. ATOS 지수는 문장 길이, 문장 구조의 어려움, 어휘 수준 등을 모두 고려해 만든 도서 난이도 지수이다. 예를 들어 ATOS 2.3은 미국 학년 기준 2학년 3개월 수준의 읽기 난이도를 뜻한다. ATOS는 Advantage TASA Open Standard의 약자로, 여기서 TASA는 미국 미네소타의 교육 연구기관인 Touchstone Applied Science Associates를 의미한다. 즉, 믿을 수 있는 교육 연구 기준을 바탕으로 만들어진 난이도 지수다. 르네상스러닝사업부 분석에 따르면 2025학년도 수능 영어의 ATOS(10)보다 2026학년도 ATOS(10.2)가 약 0.2포인트 상승해 난이도가 조금 올라갔다. 전체적인 체감 난이도는 2025년 9월 모의평가와 비슷했지만, 오답을 유도하는 선택지가 많아 정답을 찾기 어려운 문제가 여럿 있었다. 다만, 신유형은 거의 없었고 기존 출제 유형이 대부분 유지되었다. 지문 주제는 일상적이고 친숙한 내용이었으며, 지나치게 어려운 내용이나 추상적인 내용은 배제된 점이 특징이다. 또한 EBS 연계율은 55.6%로 확인되었으며 글의 흐름과 구조를 정확히 파악하는 능력이 더욱 중요해졌다. 결국 ATOS 10.2 수준의 글을 자연스럽게 읽을 수 있는 독해력이 점수를 가르는 핵심 요소로 작용했다. 이번 수능에서 특히 어려웠던 문항은 ▲32번·34번 빈칸추론 ▲37번 순서배열 ▲39번 문장삽입 등으로, 이 문항들은 상위권 학생을 변별하기 위해 논리적 사고력과 글의 구조 파악, 그리고 빠른 독해 능력을 필요로 했다. 이런 상황에 르네상스러닝은 ATOS 지수(문장 길이, 문장 구조, 어휘 수준 등을 고려한 도서 난이도)를 기반으로 학습자의 읽기 수준을 정확하게 진단하고, 그에 맞춰 독해 실력을 체계적으로 키울 수 있는 솔루션을 제공하고 있다. 대표 프로그램인 Star Reading(SR), Star Early Literacy(SEL), Accelerated Reader(AR), myON은 학습자의 영어 독서 레벨을 과학적으로 진단하고, 퀴즈, 리포트, 피드백을 제공해 성공적인 독서 습관 형성을 돕는다. 르네상스러닝의 핵심은 학습자의 수준을 정확하게 파악하는 것이다. 리딩 레벨 진단 프로그램 (Star Reading / Star Early Literacy)은 문제의 난이도가 학생의 수준에 맞게 자동으로 조절되는 과학적인 진단 테스트로, Star Reading(SR)은 스스로 책을 읽을 수 있는 유치원생부터 성인까지, Star Early Literacy(SEL)은 스스로 읽고 이해하는 데 익숙하지 않은 유치원생이나 초등학교 저학년 학생까지를 대상으로 GE 지수 기반의 리딩 레벨을 정확하게 진단한다. 과학적인 진단 결과를 바탕으로 자신에게 맞는 난이도와 관심 분야 책을 읽고, 이해도를 점검할 수 있다. myON(미국 최고의 디지털 라이브러리)은 6,500여 권에 달하는 미국 권위 출판사의 도서로 구성된 디지털 라이브러리로, 국제적으로 공신력 있는 AR/Lexile 북레벨을 제공한다. 또한 AI 기반으로 관심 분야와 독서 이력에 따라 넷플렉스식 리딩 레벨에 맞는 관심 도서 추천 기능과 수준 높은 음성 녹음이 함께 제공되며, 자신의 리딩 레벨과 권장 독서범위(ZPD)에 따른 추천 도서가 제공되어 정보 습득을 위한 읽기와 즐거움을 위한 독서를 모두 장려한다. Accelerated Reader, AR(독서 퀴즈 및 학습관리 프로그램)은 읽은 도서 내용의 이해력을 평가하는 독서 퀴즈를 제공하며, 학생의 독서 학습 관리를 돕는다. 23만 권 이상의 방대한 도서 퀴즈 데이터를 보유하고 있어 폭넓은 독서 경험에 대한 이해도를 평가할 수 있다. 르네상스러닝사업부 관계자는 “르네상스 프로그램은 어휘력, 논리·요지 파악 능력, 독해 속도를 함께 키워 수능 고난도 문제 해결에 큰 도움이 된다”며, “앞으로도 학생들이 꼭 필요한 역량을 확실하게 기를 수 있도록 지원을 강화하겠다”고 말했다. 교육 기관(B2B)은 도입 상담을 기관 대상 공식 홈페이지에서 신청할 수 있다. 네이버에서 ‘타임교육르네상스러닝’을 검색하면 관련 페이지로 이동할 수 있다. 현재 교육기관 대상 무료 체험 프로모션이 진행되어, 실제 수업 환경에서 리딩 및 어휘 솔루션의 효과를 직접 경험할 수 있다. 한편, 홈스쿨링을 원하는 학부모 등 개인 고객은 카카오톡 채널 ‘마이온(myON)’을 통해 1:1 상담 및 서비스 안내를 받을 수 있으며, 르네상스마이온 공식 홈페이지에서도 홈스쿨링용 영어 독서 서비스를 이용할 수 있다. 르네상스러닝 공식 인스타그램에서는 영어 독서 팁과 이벤트 혜택을 가장 빠르게 확인할 수 있다.