AI 시대 돈 쏟고도 불안한 일본 “수십조 원을 쏟아붓는데도 불안하다.” 최근 일본 경제지 니혼게이자이신문에 흥미로운 기사가 실렸습니다. 제목은 ‘엔비디아 CEO, 일본은 패싱…한국·대만보다 떨어지는 파트너 매력’. 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 최근 중국·대만·한국을 잇달아 방문하면서도 일본은 찾지 않았습니다. 신문은 이 사실에 주목하며 일본이 AI 생태계의 핵심 파트너로 남아 있는지 의문을 제기했습니다. 일본은 반도체 산업 부활에 국가적 역량을 쏟아붓고 있습니다. 대만 TSMC 공장을 유치했고, 차세대 반도체 기업 라피더스를 육성하기 위해 막대한 예산도 투입하고 있습니다. 그럼에도 일본 언론이 불안해하는 이유는 단순히 반도체를 잘 만드느냐의 문제가 아닌 듯 합니다. 신문은 황 CEO의 최근 아시아 순방이 단순한 고객 관리가 아니라 인공지능(AI) 생태계를 함께 만들어 갈 전략적 파트너를 찾는 과정이었다고 분석했습니다. 황 CEO는 지난달 말 대만을 찾아 TSMC와 훙하이(폭스콘) 경영진을 잇달아 만났고, 이달 초에는 한국에서 최태원 SK그룹 회장 등 주요 기업 총수들과 회동했습니다. 엔비디아는 SK그룹과 차세대 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축 계획을 발표했고 LG, 현대자동차, 두산 등과도 로봇과 자율제어 기술을 활용하는 ‘피지컬 AI’ 분야 협력을 추진하고 있습니다. 한국과 대만 기업들은 단순한 공급업체를 넘어 엔비디아와 함께 AI 혁명을 설계하는 파트너로 자리매김하고 있습니다. 실제 엔비디아의 핵심 반도체 생산은 TSMC가 맡고 있고, 고대역폭메모리(HBM)는 SK하이닉스와 삼성전자가 공급하고 있습니다. 중국 역시 엔비디아가 포기할 수 없는 거대한 AI 시장입니다. 반면 일본은 반도체 장비와 소재 분야 경쟁력은 여전히 강하지만 AI 생태계 구축 과정에서 존재감은 상대적으로 옅어 보입니다. 강한 제조 기반을 갖고 있음에도 엔비디아가 함께 미래를 설계할 파트너로 가장 먼저 떠올리는 나라로 꼽히지는 않는다는 것입니다. 특히 눈에 띄는 건 황 CEO가 최근 자사를 ‘AI 인프라 기업’이라고 규정한 대목입니다. 반도체를 파는 회사를 넘어 데이터센터와 AI 서비스, 로봇까지 아우르는 생태계를 구축하겠다는 뜻인데요. 결국 AI 시대에는 무엇을 잘 만드는가보다 누구와 함께 미래를 설계하는가가 더 중요해지고 있다는 이야기로 읽힙니다. 이 신문은 “황 CEO가 시간을 쪼개 찾아가 함께 미래를 만들자고 제안하고 싶을 만큼 매력적인 기업이 지금 일본에 얼마나 있느냐”고 반문했습니다. 일본이 AI 혁명에서도 선도 기업들의 파트너가 될 수 있을지가 앞으로의 국부를 좌우할 것이라는 지적도 덧붙였습니다. 물론 엔비디아가 일본 기업과 협력하지 않는 것은 아닙니다. 황 CEO는 지난해 일본을 방문해 후지쓰와 AI 반도체 공동 개발 계획을 발표했고, 산업용 로봇 기업 화낙도 엔비디아와 함께 AI 로봇을 개발하고 있습니다. 다만 한국·대만과 비교하면 공동 창조(共創)의 범위가 제한적으로 보이는 건 사실입니다. 1980년대 일본은 NEC와 도시바, 히타치, 후지쓰를 앞세워 세계 반도체 시장을 주도했습니다. 한때 ‘반도체 왕국’으로 불렸던 일본입니다. 하지만 AI 시대 일본의 고민은 반도체 공장의 숫자에 있지 않은 듯합니다. 새로운 산업 질서의 중심에 설지 아니면 누군가가 만든 생태계를 떠받치는 데 그칠지에 대한 고민에 더 가까워보입니다. 어쩌면 일본이 두려워하는 것은 공장을 짓지 못하는 미래가 아닐지 모릅니다. 미래를 설계하는 회의실에 더 이상 초대받지 못하는 미래인지도 모르겠습니다. ‘와쿠와쿠’(わくわく)는 일본어 의성어로, 무언가 즐거운 일이 생길 것 같아 들뜨고 기대되는 느낌을 표현할 때 쓰입니다. 도쿄에서 보고, 듣고, 느낀 일본의 아기자기하면서도 역동적인 현장을 연재합니다. 화려한 뉴스의 이면, 숫자로는 보이지 않는 흐름 속에서 일본의 또 다른 표정을 전합니다.

고위험·단순 노동, 사람 대신 AI 봇 AI휴머노이드, 고로 ‘쇳물’ 샘플링 진단 뜨거운 풍구 실시간 점검 ‘사족 보행봇’ 로봇이 알아서 고장 진단에 롤러 교체 숙련자보다 균일 용접…생산량 87% 쑥 에코프로 대표 “中 맞설 해법, AI 유일” 맥스(M.AX)라고 들어보셨나요? 요즘 산업계에서 핫한 나름 ‘신조어’인데요. 약자를 풀어보면 ‘제조업의 인공지능 대전환’(Manufacturing AI Transformation·제조 AX)이라고 읽습니다. 산업통상부가 추진하는 제조업 AI 혁신 프로젝트를 의미합니다. 현장의 제조 데이터를 기반으로 AI를 활용해 생산·설계·품질 관리·물류·공급망 관리 등 제조 전 주기 과정을 디지털화해 생산성과 경쟁력을 높이는 것이죠. 쉽게 얘기하면 일상생활에서 자주 쓰는 챗GPT 같은 인공지능(AI)이 제조 현장으로 확대됐다고 보시면 됩니다. 공장에서 나는 모든 소리와 냄새 그리고 숙련공의 경험과 노하우 등을 학습해 숫자로 데이터화하고 이를 제조 공정의 기획부터 설계, 생산, 사후 관리에 이르기까지 AI가 알아서 처리합니다. 사람이 할 수 없는, 또는 사람이 할 수 있어도 너무 시간이 오래 걸리거나 매우 위험한 일을 이 AI 산업용 로봇이나 인간을 닮은 로봇 ‘휴머노이드’가 알아서 자동화로 시간을 단축하고 매우 정확하게 결과물을 내줍니다. M.AX가 주목받는 이유는 인구 소멸과도 무관하지 않습니다. 저출산으로 생산 인구는 줄고, 위험한 제조 현장은 기피하며, 산업화를 이끌었던 숙련공들은 세월 속에 은퇴를 하지만 ‘암묵지’(개인이 축적한 경험과 노하우)를 전수받을 사람도 없는 실정입니다. 제조업의 인력난은 중소·중견기업으로 갈수록, 지방으로 갈수록 심각합니다. 10명이 하루 종일 해야 할 일을 AI 봇 혼자서 1시간 만에 뚝딱, 그것도 99%의 불량률을 잡아낼 정도로 결과물이 완벽하다면 산업 경쟁력에서 우위에 설 수밖에 없겠죠. 그래서 제조 AI의 대전환은 글로벌 산업 경쟁력을 결정하는 ‘게임 체인저’라고 불리기도 합니다. 산업부는 지난해 삼성전자, 현대차, LG, 두산 등 기업과 대학·연구기관 등 1500여개 기관이 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 출범시키고 올해 예산 1조 2000억원을 투입했습니다. 제조업의 인력난과 생산성 정체를 AI로 해결해 한국 제조업 경쟁력을 높이겠다는 구상이죠. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI로 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하겠다는 것입니다. 백문이 불여일견이죠. 지난 11~12일 산업부의 M.AX 프로젝트(AI 팩토리)가 진행되고 있는 철강·조선·이차전지 등 주요 산업 현장으로 달려갔습니다. 기업인들이 전하는 M.AX 프로젝트는 ‘선택이 아닌 필수’로 느껴졌습니다. 이걸 하지 않으면 결코 시장에서 판을 뒤집을 수 없다는 절실함 같은 것 말이죠. 이차전지 산업을 선도하고 있는 송호준 에코프로 대표는 경북 포항 에코프로비엠 캠퍼스에서 열린 M.AX 현장 언론 행사에서 “중국의 배터리 관련 인력 배출은 한국의 30배 이상으로 융단폭격하듯 결과물을 내고 있다”며 “가장 좋은 해결책은 AI”라고 강조했습니다. 에코프로는 2030년까지 AI에 1500억원을 투자해 양극재 업계 최초로 제조 무인화를 추진 중입니다. 보이지 않는 공정도 AI로 파악하고 말이죠. 이렇게 해서 제조 생산성을 중국보다 300% 이상 개선하겠다는 구상입니다. 송 대표는 한때 1위(2023년)였던 글로벌 하이니켈 양극재 출하량 기준 시장 점유율을 중국에 내준 배경에 대해 “한국 과학자 한 명이 한 달 동안 할 일을 중국은 10명 이상이 며칠 내 해내며 추격해왔고 끝내 중국이 앞서게 됐다”며 AI 팩토리를 하게 된 이유를 설명했습니다. 에코프로비엠이 산업부와 함께 진행한 ‘AI 자율제조 선도 프로젝트’는 배터리 핵심 원료인 양극재 생산 공정을 인력의 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 AI 기반의 첨단 자동화 시스템으로 전환하는 게 핵심입니다. 설비를 자율 제어하고 AI가 품질을 예측하며 통합 데이터 플랫폼을 도입해 소성 설비를 로봇이 자율 점검하는 생산 공정 전반에 AI 도입을 본격화한 것이죠. 핵심 공정인 소성로 공정은 양극재와 음극재 원료를 혼합한 뒤 고온 열처리를 통해 결정 구조를 형성하는 과정인데, 약 65m 길이의 소성로 내부는 온도가 700~800도에 달해 사람이 직접 배터리의 용량·수명·출력 등 주요 성능을 좌우하는 공정 처리를 확인하는 것이 매우 어렵습니다. 에코프로는 한국전자통신연구원의 도움을 받아 소수 센서 데이터, 시뮬레이션 등을 통해 소성로 내부 온도·산소·압력 분포를 실시간으로 그리는 AI를 개발해 이젠 소성로 공정 내부를 실시간으로 정확하게 들여다볼 수 있게 돼 품질 관리가 가능해졌습니다. 송태현 에코프로 팀장은 “품질 관리에도 3만개 이상 데이터를 통한 품질 예측 AI를 도입해 예측 정확도 99.6%의 달성해 불량품 발생으로 인한 손실을 크게 줄였다”고 설명했습니다. 이차전지 소재 공정이 이뤄지는 공장에서는 음향 센서와 열화상·고성능 카메라 등을 장착한 설비 점검 자율주행 로봇(AMR)이 복잡한 기계 장비가 늘어선 80m 이상 길이의 공간을 오가며 실시간으로 점검이 진행 중이었습니다. 니켈·코발트 등 중금속과 유기용제를 사용하고 가루 형태로 원료를 분쇄하다 보니 분진으로 인해 작업자들이 유해 물질에 노출되거나 화재 위험이 있죠. 이런 공간에서 로봇이 사람을 대신해 수백 m의 배관에서 나는 미세한 소리를 잡아내 불량 여부를 판단하고 의심 부위를 카메라로 찍어 전송하는 것이죠. 이런 작업을 하루에 18시간 동안 할 수 있다니 놀랍죠. 이런 AI 효율화로 업무 과부하를 50% 줄이고 휴머노이드를 투입해 포장 공정도 자동화한다는 계획입니다. 사람이 하기에는 너무 위험한 공정을 대신해 주는 AI 봇은 포항에 있는 포스코 포항제철소에서도 볼 수 있습니다. 용광로로 불리는 ‘고로’에는 1500도의 매우 뜨거운 쇳물이 흐르는데요, 이 쇳물을 예전에는 사람이 직접 떠야 했습니다. 뜨거운 열기 속에 진행되는 매우 위험한 작업이라 작업자 부담이 매우 컸죠. 그 일을 이젠 로봇이 대신하고 있습니다. 포스코와 함께 M.AX 프로젝트를 진행 중인 포항 한국로봇융합연구원 안전로봇실증센터에서는 한편의 휴머노이드 로봇은 사람처럼 두 팔을 활용해 장비를 들고 측정 위치까지 이동한 뒤 쇳물을 떠 샘플링하고 온도 측정 동작을 반복합니다. ‘용선 측온·샘플링 로봇’입니다. 쇳물 품질 향상을 위해 직접 쇳물에 접근해 온도를 측정하고 샘플을 채취하는 제철소 내에서도 가장 고위험 업무인데 머리에 열화상 카메라와 각종 센서가 장착되어 있고 양팔 협업 기반 제어 알고리즘으로 마치 사람처럼 동선을 움직이도록 설계되어 있습니다. 20㎏ 아령을 들어 보이며 고하중 작업 수행이 가능하다는 것도 시연해 줍니다. 위험한 현장에 작업자 대신 로봇이 가서 일정 주기에만 할 수 있는 샘플링을 상시로 할 수 있다면 품질 관리 수준은 당연히 높아지겠죠? 제철소 내의 원료 저장고에서 철광석과 석탄 등 연료를 벨트 컨베이어를 통해 고로로 이동시키는 작업에도 로봇이 투입됩니다. 700㎞에 달하는 벨트 컨베이어를 지지하는 고속 회전하는 하단 롤러가 고장 나면 마찰열로 인해 불이 나거나 협소한 공간에서 교체 작업을 하다가 작업자가 기계에 끼어 목숨을 잃기도 합니다. 롤러는 매년 1만개가 교체되는데요, 제철소 내 벨트 컨베이어를 재현한 작업에서 모바일 자율 로봇은 고장 난 롤러를 스스로 찾아내 교체합니다. 작업자 4명이 30분 동안 교체 작업을 해야 하는 건데 로봇 1대가 혼자서 5분 만에 작업을 끝냅니다. 지금까지는 수십 년간 자리를 지켜온 숙련공들이 개인의 경험을 바탕으로 눈과 귀로 고장 부위를 찾아내 교체를 수작업으로 했었죠. 이런 로봇을 피지컬 AI, 즉 단순히 데이터를 수집·분석하는 단계를 넘어 실제 물리적 시스템과 결합해 스스로 판단해 장비를 제어하는 기술이 접목된 겁니다. 포스코와 한국로봇융합연구원 등 10개 산학연이 176억원을 들여 1단계 연구 개발을 마치고 실증 작업이 한창인데요. 최용준 포스코 연구위원은 “이 기술이 현장에 상용화되면 설비 안전성 개선은 물론 작업자가 위험에 노출되는 상황이 크게 줄어들 것”이라며 “시멘트 공장, 화력 발전소 등 컨베이어 설비를 사용하는 다른 산업에도 이 기술을 이전할 수 있다”고 말했습니다. 피지컬 AI의 영역은 고로 내부 공정뿐 아니라 외부 설비의 유지 보수와 안전 관리에도 쓰입니다. 포항제철소 2고로에서는 고온 가스와 폭발 위험으로 사람이 접근하기 어려운 풍구에 강아지처럼 만든 ‘사족 보행 로봇’이 돌아다닙니다. 이동형 자율주행 로봇이죠. 고로에 뜨거운 바람을 불어넣는 통로인 풍구는 내부 온도가 균일하지 못하면 사고로 이어져 실시간 온도 확인이 필수인데요, 이 로봇은 최대 55도의 열기 속에서 열화상 카메라와 각종 센서를 통해 실시간으로 데이터를 분석하고 이상 징후를 탐지하며 스스로 충전도 합니다. 2024년 포항제철소 3파이넥스 공장에서는 풍구 가스 팽창으로 화재가 나기도 해 이젠 위험 구역에 사람 대신 로봇을 투입해 점검시키겠다는 거죠. 제철소의 통합 관제 플랫폼에서는 디지털 트윈 기반 화면으로 설비 상태와 진단 결과가 실시간으로 확인이 됩니다. 포스코 측은 ‘스마트 고로’ 운영으로 생산량이 도입 직전 190.5만t에서 199만t으로 증가하고 품질 불량률도 63% 개선됐다고 설명했습니다. 12일에 찾은 울산 HD현대중공업에서도 피지컬 AI가 도입된 ‘레일형 협동 로봇’이 숙련 용접공을 대신해 불꽃을 튀기며 신속하게 용접 작업을 하고 있었습니다. 기존 협동 로봇은 도면 연동이 안 돼 작업자가 일일이 조건을 입력해야 해 작업자 1명이 2대의 로봇을 다룰 수 있었지만 설계 도면 정보가 연동된 레일형 로봇은 로봇이 자동으로 용접 조건을 계산해 레일을 따라 스스로 이동해 작업을 수행합니다. 윤대규 HD현대중공업 상무는 “이제는 단 1명의 작업자가 최대 6대의 로봇을 동시에 가동한다”며 “고숙련자가 하는 것보다 품질이 균일하게 잘 나오고 그라인딩으로 갈아내는 작업이 필요 없을 정도로 용접 상태가 깨끗하다”고 설명했습니다. 선박 블록 인양에 쓰이는 핵심 부재인 러그는 조선소에서 대량 생산이 가능한 유일한 정형 부품인데 HD현대로보틱스가 개발한 ‘러그 자율 제조 시스템’ 로봇으로 전 공장 무인화가 이뤄지고 있었습니다. 예전엔 6명이 하루에 100개를 겨우 만들었지만 6개월의 실증을 거쳐 이제 전 공정을 로봇이 합니다. 현장 관리자는 제조 작업 대신 ‘디지털 트윈’ 화면으로 실시간 모니터링을 하죠. 로봇이 연속 생산을 하면서 러그 생산량은 기존 수작업 대비 87.5%가 향상됐습니다. 윤 상무는 “조선업은 배마다 형태가 다르고 부재도 제각각이라 자동화가 쉽지 않은데 앞으로 비정형 부재로까지 자율 제조 기술로 만들 수 있도록 기술을 확대 개발하고 있다”고 말했습니다. M.AX 프로젝트가 뭔지 감이 오시죠? 일각에서는 이렇게 AI가 제조 현장에서 모든 일을 해버리면 사람의 일자리를 뺏는 게 아니냐는 우려도 보냅니다. 이에 대해 정부와 함께 AI 팩토리 프로젝트를 추진 중인 이은호 성균관대 지능형로봇학과 교수는 통화에서 이렇게 말합니다. “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라며 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 AI로 객관화하고 데이터화해 새로운 인력이 이어나갈 수 있도록 해야 한다”고 말이죠. 이 교수는 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하다”고 강조합니다. 안전을 위협하고 생산성을 높일 수 없는 단순 반복 노동에 가뜩이나 부족한 인력을 투입하기보다 더 가치 있고 경쟁력 있는 일을 사람이 맡자는 얘기입니다. 이 교수는 같은 과 문형필 교수와 함께 진행한 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’의 인터뷰에서 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라고 말합니다. 미래 시장 선도를 위해 굴지의 글로벌 기업들이 M.AX에 앞다퉈 뛰어드는 이유겠지요? ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.

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.

DH그룹의 기반은 가전 제조 경쟁력완제품 능력·품질관리시스템 바탕피지컬 AI·모빌리티 확장 핵심 기반AI·로봇 결합해 스스로 유연 생산 차부품 넘어 방산·드론 공정에 적용자동화 아닌 그룹 경쟁력 향상 도모지역과 사람에 대한 애착도 남달라전북대와 협력… 오토웨어 광주 이전中·멕시코 등 글로벌 맞춤 전략 전개“지방·글로벌 연결 제조업 새길 열 것”“지역 인재가 곧 세계적 경쟁력입니다. 100년 제조 플랫폼 구축하겠습니다.” 대한민국 제조업 지도가 바뀌고 있다. ‘피지컬 인공지능(Physical AI)’과 ‘모빌리티’라는 신성장 엔진을 장착한 거대한 플랫폼이 들어서고 있다. 그 변화의 중심에는 DH그룹이 있다. DH글로벌을 필두로 DH정공, DH오토웨어 등 6개사를 거느린 DH그룹은 이제 단순한 가전 제조업체를 넘어 가전, 자동차 전장, 드론, 방위산업을 하나로 묶는 ‘미래형 제조 플랫폼’으로의 진화를 선언했다. 14일 광주 DH그룹 본사에서 서울신문을 만난 이정권 회장은 “DH그룹의 방향은 분명하다”며 “기존 제조 역량을 고도화하고 AI, 로봇, 모빌리티, 방산, 드론을 결합해 글로벌 시장에서 통하는 제조 솔루션 기업으로 도약하겠다”고 밝혔다. DH그룹의 기반은 가전 제조 경쟁력이다. DH글로벌과 DH정공은 생활가전 분야에서 축적한 완제품 제조 역량과 품질관리 시스템을 바탕으로 성장해왔다. 주문자상표부착생산(OEM)·제조업자개발생산(ODM) 경험을 통해 생산기술, 공정관리, 원가경쟁력, 납기 대응력, 품질 안정성을 동시에 확보했고 이는 모빌리티와 피지컬 AI 분야로 확장하는 핵심 기반이 되고 있다.“제조업의 본질은 변하지 않지만 그 방식은 완전히 바뀌어야 한다”고 역설하는 이 회장은 광주라는 지역적 기반에서 출발해 멕시코, 슬로바키아, 그리고 미지의 대륙 아프리카까지, 세계로 뻗어나가겠다는 원대한 포부를 드러냈다. ―최근 행보가 눈부시다. 가전 제조에서 시작해 모빌리티와 방산, 드론에 이르기까지 전방위로 확장하고 있다. 원동력은 무엇인지. “DH그룹의 뿌리는 가전이다. DH글로벌과 DH정공이 생활가전 분야에서 쌓아온 완제품 제조 역량과 철저한 품질관리 시스템이야말로 가장 큰 자산이다. 가전 제조는 결코 단순 조립이 아니다. 정밀한 공정관리, 글로벌 고객사에 대한 치열한 대응, 그리고 공급망 관리 역량이 응축된 ‘종합 예술’이다. 이 제조의 ‘기본기’가 있었기에 모빌리티와 피지컬 AI라는 낯선 분야로도 거침없이 확장할 수 있었다.” ―자동차를 ‘달리는 전자 제품’으로 정의한 대목이 인상적이다. ‘모빌리티 가전’이라는 개념을 주창했는데, 구체적으로 어떤 의미인가. “자율주행 시대의 자동차는 더 이상 단순한 이동 수단이 아니다. 이제 자동차는 ‘움직이는 생활공간’이자 ‘데이터 플랫폼’이다. 사용자가 차 안에서 무엇을 보고, 어떤 온도를 느끼며, 어떤 음향을 듣느냐가 핵심이 된다. DH오토웨어, DH오토리드 등 우리 계열사들이 집중하는 전장 시스템과 인포테인먼트가 바로 그 지점이다. 가전에서 축적한 ‘사용자 중심 제조 경험’을 자동차 내부로 옮겨오는 것, 그것이 바로 DH가 정의하는 ‘모빌리티 가전’의 실체다.” ―요즘 피지컬 AI를 가장 많이 강조한다고 들었다. 일반적인 AI와는 무엇이 다른가. “일반적인 AI가 데이터 분석과 소프트웨어 영역에 머물러 있다면 피지컬 AI는 로봇, 설비, 센서, 제어기술과 결합해 실제 제조 현장에서 움직이는 AI다. 피지컬 AI는 모니터 안에 있는 AI가 아니라 현장에서 직접 판단하고 움직이는 AI이며 제조업의 미래는 반복 작업을 자동화하는 수준을 넘어 공장 자체가 스스로 판단하고 최적화하는 단계로 가야 한다. 특히 DH그룹이 추진하는 피지컬 AI의 핵심은 생산성 혁신이다. 생산 라인에서 부품 공급, 조립, 검사, 포장, 물류 이동까지 AI와 로봇이 결합하면 불량률을 낮추고 작업자의 위험 부담을 줄이며 원가 경쟁력을 높일 수 있다. 특히 다품종 소량 생산이 늘어나는 제조 환경에서는 설비가 스스로 제품 사양을 인식하고 작업 조건을 바꾸는 유연 생산 체계가 중요해진다. 그룹은 이러한 피지컬 AI 기술을 가전, 자동차 부품, 방산, 드론 제조 공정에 단계적으로 적용할 계획이다. 이는 단순한 자동화 투자가 아니라 그룹 전체 제조 경쟁력을 끌어올리는 구조적 전환이다.” ―경기도 화성 동탄에 세운 DH그룹 종합연구소(R＆D센터)는 어떤 역할을 하고 있나. “DH그룹의 미래 전략에서 중요한 거점은 동탄 연구소다. 동탄 연구소는 단순한 연구개발 조직이 아니라 그룹의 미래 기술을 기획하고 실증하는 컨트롤타워다. 이곳에서는 피지컬 AI, 모빌리티 전장, 드론, 방산 응용 기술, 스마트팩토리, 지능형 제조 공정 등 차세대 사업과 관련된 기술 개발이 추진된다. 특히 각 계열사가 보유한 제조 현장의 데이터를 연구소와 연결해 실제 생산 공정에 적용할 수 있는 기술로 전환하는 것이 핵심이다. 동탄 연구소는 DH그룹이 제조 기업에서 기술 기반 제조 플랫폼 기업으로 전환하는 중심축이 될 것이다. 연구소의 역할은 크게 세 가지다. 첫째, 제조 공정의 자동화와 지능화를 위한 피지컬 AI 기술 개발이다. 둘째, 모빌리티 전장과 차량 내부 사용자 경험 고도화다. 셋째, 방산과 드론 등 특수 목적 제조 분야로 확장 가능한 응용 기술 확보다.” ―방산과 드론 분야에도 도전장을 던졌다. 제조 기반 기업으로서의 강점은. “방산과 드론은 정밀도와 신뢰성이 생명이다. 센서, 제어기술, 통신, 경량 소재, 소프트웨어가 모두 조화를 이뤄야 한다. DH가 보유한 가전과 자동차 전장의 정밀 부품 제조 역량은 이 분야에서 엄청난 시너지를 낼 수 있다. 드론을 미래형 모빌리티의 한 축으로 보고 운용 기술과 제어 기술을 단계적으로 확보해 나갈 계획이다. 품질에 대한 집요함만 있다면 충분히 승산 있는 시장이다.” ―DH그룹은 사람과 지역에 대한 애착이 남다른 것 같다. 전북대 등과의 산학 협력을 강조하는 이유는. “기업 혼자서는 절대 미래 인재를 키울 수 없다. 대학과 지방자치단체, 기업이 하나의 생태계를 이뤄야 한다. 전북대와의 협력은 단순히 장학금을 주는 수준이 아니다. 학생들이 우리 현장의 데이터를 직접 다루고 스마트팩토리 공정에서 실습하며 실무형 인재로 거듭나게 하는 것이 목적이다. 지역 청년들이 수도권으로 떠나지 않고도 세계 최고의 기술을 배우고 성장할 수 있는 구조, 그것이 제가 꿈꾸는 ‘지역 상생’의 본질이다.” ―DH오토웨어 본사를 광주로 이전한 것도 같은 맥락인지. “그렇다. 기업은 지역과 함께 숨 쉴 때 지속 가능하다. 소부장 앵커기업인 DH오토웨어를 광주로 이전한 것은 서남권 제조 생태계를 키우겠다는 의지의 표현이다. 기부는 일회성 행사가 아니라 기업의 철학이어야 한다. 지역에서 성장한 기업인이 다음 세대를 위해 투자하는 것은 당연한 책임이다. 고향인 전북 부안에 대한 기부와 투자도 마찬가지다. 부안을 단순한 출생지가 아니라 DH그룹의 미래 제조 생태계를 확장할 수 있는 상징적 공간으로 보고 있다. 부안 지역 투자 구상은 피지컬 AI, 방산, 수소, 스마트 제조를 결합한 미래형 제조 거점 조성으로 요약된다. 여기에 더해 지역 학생과 청년을 위한 장학, 교육, 실습, 취업 연계 지원, 지역사회 복지시설 기부 등 지역 환원 활동도 지속적으로 확대할 것이다.” ―멕시코, 중국, 슬로바키아에 이어 아프리카 진출까지 구상 중이라는데. “글로벌 OEM 기업으로 도약하려면 고객이 원하는 곳에서 즉시 대응할 수 있어야 한다. 멕시코는 북미 시장의 교두보이고 슬로바키아는 유럽 완성차 산업의 핵심 거점이다. 그리고 저는 아프리카를 ‘마지막 성장 대륙’으로 보고 있다. 단순히 제품을 파는 곳이 아니라 현지에서 인재를 키우고 생산 인프라를 구축하는 ‘DH 파크’를 세울 계획이다. 계열사가 집적된 복합 제조 플랫폼을 통해 아프리카의 산업화와 DH의 글로벌 확장을 동시에 이뤄낼 것이다.” ―100년 후 DH그룹의 모습을 꿈꿔본다면. “특정 제품 하나에 의존하는 회사가 아니라 시대의 변화에 맞춰 제조 영역을 끊임없이 확장하는 기업이다. 가전, 모빌리티, AI, 방산을 하나로 연결하는 플랫폼이 되는 것이다. 무엇보다 우리 기업의 성과가 지역의 인재 성장으로 이어지고 그 인재가 다시 기업을 키우는 선순환 구조를 완성하고 싶다. 지방과 글로벌 생산 기지를 연결해 대한민국 제조업의 새로운 길을 만드는 것, 그것이 제가 걸어가고자 하는 길이다.”

최태원 SK그룹 회장이 11일 니혼게이자이신문(닛케이)과의 인터뷰에서 대량의 데이터를 효율적으로 연산하는 ‘인공지능(AI) 팩토리’(AI를 생산하는 초대형 데이터센터)를 2028~2029년 중 일본에서 가동하겠다고 밝혔다. 최 회장이 언급한 일본의 AI 팩토리는 SK하이닉스의 메모리 반도체와 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 결합한 형태가 될 예정이다. 규모는 대도시 소비 전력에 해당하는 기가와트(GW)급으로, 최 회장은 일본에서 넓은 토지와 충분한 전력을 확보할 수 있는 후보지를 조사 중이라고 설명했다. 최 회장은 “현재 많은 산업이 반도체 부족에 시달리는 심각한 상황”이라고 지적한 뒤 “반도체 생산 능력을 더 늘릴 경우 한국 이외 지역에서의 반도체 공장 신설도 검토하고 있다”고 말했다. 그는 일본을 후보지로 꼽으며 “전력이나 재료 등 필요한 생태계가 모두 갖춰져 있다”고 강조했다. 그간 한일 간 경제 공동체 구상을 거듭 강조했던 최 회장이 현재 용인에서 건설 중인 SK하이닉스의 반도체 클러스터 이후 차기 건설 부지로 일본 유력설에 힘을 실었다는 평가가 나온다. 

생성형 인공지능(AI) ‘챗GPT’를 운영하는 오픈AI의 샘 올트먼 CEO(최고경영자)가 오는 14일 1박 2일 일정으로 한국을 찾는다. 지난해 10월 이후 8개월 만의 방한으로 삼성전자와 네이버, 카카오 등을 찾을 예정이다. 최근 젠슨 황 엔비디아 CEO 역시 방한 일정 중 주요 기업인들과 연쇄 회동했던 만큼, 한국이 글로벌 AI 생태계의 핵심 거점으로 부상하고 있다는 평가가 나온다. 11일 업계에 따르면 올트먼 CEO는 오는 14일 오후 방한해 다음 날인 15일 경기 수원 삼성전자 디지털시티를 찾아 완제품(DX)부문 임직원들을 대상으로 강연에 나선다. 삼성전자 DX부문은 챗GPT·제미나이·클로드 등 외부 생성형 AI를 업무에 활용하기로 하는 등 ‘AI 전환(AX)’을 본격화하고 있다. 삼성전자는 사내 공지를 통해 “우리는 AI의 본격적인 업무 활용과 확산을 위한 새로운 출발선에 서 있다”며 “그 시작의 자리에 샘 올트먼이 함께 한다”고 밝혔다. 업계에서는 삼성전자와 오픈AI가 지난해 맺은 ‘스타게이트’ 파트너십이 보다 구체화될지 주목한다. 스타게이트는 오픈AI가 소프트뱅크·오라클과 함께 미국 전역 데이터센터 구축을 위해 추진하는 프로젝트로, 삼성전자·SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM) 공급 등 핵심 협력사로 참여하고 있다. 올트먼 CEO는 전영현·노태문 대표이사를 포함한 삼성전자의 주요 경영진과 회동할 것으로 전망된다. 이재용 회장은 현재 유럽 출장 중이어서 둘의 만남은 어려울 것으로 보인다. 올트먼 CEO는 삼성전자 방문 이후 경기도 성남 카카오 판교아지트로 이동해 정신아 대표와 회동한다. 이 자리에서는 카카오의 핵심 서비스인 카카오톡의 대화 맥락과 챗GPT 간 연계성을 강화하는 방안을 집중적으로 논의할 것으로 전해졌다. 앞서 카카오는 카카오톡에 오픈AI의 챗봇을 탑재한 ‘챗GPT 포 카카오’를 출시했다. 올트먼 CEO는 이날 네이버도 방문할 것으로 알려졌다. 네이버는 자체적으로 클라우드와 데이터센터 인프라를 구축해온 만큼 오픈AI와의 새로운 협력 가능성이 거론된다. 글로벌 빅테크 CEO들의 잇단 방한으로 주요 반도체 기업과 IT 인프라를 두루 갖춘 한국의 AI 산업 경쟁력과 전략적 가치가 조명을 받고 있다. 앞서 황 CEO는 국내 주요 기업들과 AI 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축과 피지컬 AI 협력 방안을 논의했다. 리사 수 AMD CEO도 지난 3월 이 회장 등과 만나 ‘AI 반도체 동맹’ 구축에 나섰다.

최태원 SK그룹 회장이 SK하이닉스 차기 반도체 공장 후보지와 관련해 “일본은 필요한 생태계가 갖춰진 훌륭한 후보지”라고 언급했다. 11일 일본 니혼게이자이신문(닛케이)은 전날 최 회장과 진행한 인터뷰 기사를 보도했다. 최 회장은 인터뷰에서 “메모리 반도체 증산을 서두르고 있다. 생산 능력을 확대할 경우 해외 공장 건설도 고려하고 있다”면서 “일본은 훌륭한 후보지다. 일본에는 반도체 제조 장비와 소재 기업들이 모여 있어 필요한 생태계가 모두 갖춰진 곳”이라고 말했다. 그는 전날 도쿄에서 기자들과 만난 자리에서도 호남 등 지방 공장 검토설과 관련해 “무조건 한국에만 (공장을) 짓는 게 아닐 수 있다”며 해외 공장 건설 가능성을 시사한 바 있다. 최 회장은 “전력도, 땅도, 사람도, 물도 다 갖춰져야 공장을 지을 수 있다”며 “그런 것이 잘 갖춰진 곳이라면 공장을 짓겠다는 생각을 하고 있다”고 밝혔다. 이어 “다만 현재는 용인 반도체 클러스터를 짓는 데 집중할 예정”이라고 밝혔다. 닛케이와 인터뷰에서도 “(용인 클러스터를) 애초 2045년까지 4개 공장을 순차적으로 가동할 계획이었지만 완공 시기를 수년 이상 앞당길 것”이라고 전했다. 최 회장은 이르면 2028년을 목표로 미국 인공지능(AI) 반도체 업체 엔비디아와 협력해 일본에 차세대 데이터 센터인 AI 팩토리를 설립하겠다는 뜻도 밝혔다. SK하이닉스가 생산하는 최첨단 메모리 반도체와 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 결합해 최적의 설계를 구현한다는 구상으로, 현재 일본 기업과 협의 중이다. 이와 관련해 닛케이는 “(최 회장이) 한국 외 해외 시장 전개 계획을 구체적으로 공개한 것은 일본이 처음”이라며 희망적인 평가를 내놨다. 현재 SK하이닉스는 구축 중인 용인 클러스터 외에 청주를 AI 반도체 메모리 생산 기지로 탈바꿈시키고 있다. 청주 신공장인 M15X(약 20조원 투자)가 지난 4월부터 가동에 돌입했으며, M15X 인근에 패키징 팹 P&T7(19조원 규모)도 올해 4월 착공해 2028년 초 완공을 목표로 하고 있다. K반도체 수출 역대급 폭증한국 시장을 이끌고 있는 SK하이닉스는 삼성전자와 함께 반도체 호황을 이어가고 있다. 11일 관세청은 6월 1~10일 수출액이 286억 달러를 기록해 전년 동기 대비 85.9% 늘었다고 밝혔다. 이는 역대 최대 규모로 기존 최고 기록이었던 지난 4월의 252억 달러를 크게 웃돌았다. 이 같은 수출 증가는 반도체가 주도했다는 분석이 나온다. 이 기간 반도체 수출은 110억 6800만 달러로 전년 동기 대비 205.8% 급증했으며 전월 동기(85억 3900만 달러)에 비해서도 30%가량 증가했다. 반도체가 전체 수출에서 차지하는 비중도 38.7%로 1년 전보다 15.1%포인트 확대됐다. SK하이닉스는 오는 8월 미국 주식예탁증서(ADR) 상장도 예정돼 있다. 메리츠증권은 10일 보고서에서 “지난해 11월 추진된 SK하이닉스의 ADR 발행이 순조롭게 진행되고 있다고 판단된다”면서 SK하이닉스 목표주가를 295만원으로 제시했다. 메리츠증권은 SK하이닉스가 ADR 발행을 통해 경쟁사 마이크론 대비 현저한 저평가를 즉각적으로 줄일 수 있을 것으로 예상했다. 또 투자자 저변을 넓히고 나스닥·필라델피아 반도체지수 편입 시 패시브 펀드 편입 수급을 받으며 재평가가 이뤄질 것으로 내다봤다.

우리나라를 찾아 지난 5일간 ‘거대 인공지능(AI) 생태계’에 참여해 달라고 각계에 요청한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 9일 출국했다. 우리 기업들은 대체로 새로운 성장 기회라고 봤지만, 일각에선 엔비디아 생태계에 대한 종속이 심화할 수 있다는 지적도 나왔다. 황 CEO는 이날 서울 강서구 서울김포비즈니스항공센터(SGBAC)에서 기자들과 만나 “한국에 기여한 가장 큰 부분은 AI 산업을 만들고 AI 생태계를 창출한 것”이라며 “우리 기술 없이는 첨단 슈퍼컴퓨터를 구축하는 것이 불가능하다. 이제 훌륭한 파트너십을 맺었으니 함께 이 산업을 키워나갈 것”이라고 밝혔다. 황 CEO가 SK그룹, 현대자동차그룹, LG그룹 등 주요 대기업을 비롯해 게임사, 스타트업까지 만나면서 한국은 엔비디아 AI 생태계의 핵심 거점으로 부상했다. 특히 이번 방한에서 황 CEO가 ‘AI 팩토리’(AI를 생산하는 초대형 데이터센터)를 기가와트(GW)급 규모로 조성하겠다고 밝히면서 AI 인프라 분야에서 수조 원대의 투자를 기대하게 됐다. DS투자증권은 1GW급 AI 팩토리의 현 가치를 최소 19조원으로 책정했고, AI 기술 고도화에 따라 2029년 매출은 3조 9000억원에 달할 것으로 예상했다. 황 CEO는 고대역폭메모리(HBM) 공급망 강화에도 사활을 걸었다. 닷새 중 최태원 SK그룹 회장과 세 번이나 만나고 전영현 삼성전자 DS부문장과도 별도 회동을 가진 황 CEO의 행보는 HBM 공급망 확보가 이번 방한의 핵심 목적 중 하나임을 드러냈다. 장영재 카이스트 제조피지컬AI연구소장은 “한국은 AI 인프라와 관련된 반도체, 전력, 데이터센터 기업들이 골고루 포진해 있고, 피지컬 AI를 현실화하기 좋은 제조업도 다양해 엔비디아 입장에서 전체적인 AI 생태계를 만들기에 최적의 환경”이라고 분석했다. 다만, AI 동맹의 반작용으로 최신 그래픽처리장치(GPU) 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아에 과도하게 종속되지 않아야 한다며 경계하는 목소리도 나온다. 국내 기업들이 AI 인프라를 확장할수록 엔비디아에 대한 기술 의존도 함께 깊어지는 구조이기 때문이다. 또 AI 팩토리의 경우 용수와 전력 소모량이 커 추후 지역 경제에 미칠 영향과 부가가치를 저울질해야 한다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “산업 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 활용하는지가 중요하지, AI 팩토리 등 기반 자체가 득이 될 순 없다”며 “추후 다른 메모리 시장이 커질 가능성에 대비해 엔비디아 한 기업에 ‘올인’하는 것이 맞는지 고민해야 할 시점”이라고 말했다.

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.

3박 4일간의 방한 일정을 마무리한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 “지금이 바로 한국의 시간”이라며 국내 인공지능(AI) 생태계와의 협력 관계를 강화했다. 황 CEO는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’을 마친 뒤 기자들과 만나 “한국은 중공업과 제조업, 전자 산업뿐만 아니라 소프트웨어와 AI 분야에서도 세계적 리더”라며 “한국은 이 모든 것을 잘하는 매우 독특한 상황”이라고 강조했다. 이어 “로보틱스 세계에서는 제조업, 중공업, 전자공학, 소프트웨어, 그리고 AI가 모두 하나로 융합돼야 한다”며 이번 방한에서 국내 기업들과 피지컬 AI 분야 협력을 강화한 배경을 설명했다. 그는 “지금이 바로 한국의 타이밍”이라며 “제가 한국에 온 이유도 LG, SK하이닉스, 현대, 삼성, 네이버 등 기업들과 한국의 차세대 AI를 구축하기 위해서”라고 덧붙였다. 국내 기업들과의 협력 관계를 언급한 황 CEO는 특히 차세대 초대형 AI 데이터센터인 ‘AI 팩토리’의 중요성을 거듭 언급했다. 황 CEO는 “AI 인프라는 전력, 인터넷, 컴퓨팅의 뒤를 잇는 차세대 인프라지만 엄청난 자본을 필요로 한다”며 “정부는 기업들이 자본에 쉽게 접근하고 AI 인프라를 구축할 수 있도록 산업을 뒷받침해야 한다”고 꼬집었다. AI 팩토리 규모에 대해선 “네이버와 1GW(기가와트), SK텔레콤과 최대 5GW 규모의 AI 팩토리를 구축하고 있다”며 “향후 5년 간 수천 억 달러의 수익이 한국으로 유입될 전망”이라고 밝혔다. 황 CEO의 설명에 따르면 1GW 크기의 AI 팩토리는 600억 달러에 달한다. 그는 “일반적인 거래 규모가 아니라 세계가 지금까지 본 적 없는 수준의 거래”라며 “그게 우리의 선물이고 파트너십”이라고 덧붙였다. SK하이닉스가 현재 수급 부족을 겪고 있는 메모리의 생산량을 2030년까지 2배 확대한다고 발표한 데 대해선 “그 정도로는 충분하지 않다”며 “엔비디아는 매년 거의 100%씩 성장하고 있고, 심지어 성장이 더 빨라지고 있다”고 자신했다. 황 CEO는 그 배경을 설명하며 일각에서 불거진 ‘AI 거품론’을 불식했다. 그는 “AI가 마침내 유용해졌고, 수익성이 생겼기 때문에 AI 시장의 붐은 거대하다”고 강조했다. 그는 “기업들은 AI를 사용하기 위해 기꺼이 프리미엄 요금을 지불하고 있다”며 “AI는 미래에 어디에나 있을 것이고 이것은 그 거대한 시작에 불과하다”고 덧붙였다. 이날 리셉션에는 국내 AI 및 로보틱스 분야 스타트업을 비롯해 삼성전자, SK하이닉스, LG전자, 현대자동차, 네이버와 투자사들이 한 자리에 모였다. 반도체와 게임, 로봇 등 기업 규모에 상관 없이 국내 AI 연관 기업들을 한꺼번에 초청해 우리나라의 폭넓은 AI 생태계 협력을 꿰하기 위한 것으로 풀이된다.

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.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 이해진 네이버 이사회 의장이 8일 경기 성남 네이버 1784 사옥에서 만나 글로벌 인공지능(AI) 인프라 시장 공략을 위한 전략적 동맹을 공식화했다. 양사는 2027년 55메가와트(MW) 규모 가동을 시작으로 장기적으로 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리를 구축해 아시아·중동·유럽 시장에 진출한다는 청사진을 제시했다. 이날 오후 3시50분쯤 네이버 사옥에 도착한 황 CEO는 몰려든 시민과 직원들을 향해 “아이 러브 유 가이즈”(I love you guys)라고 외치며 인사했다. 황 CEO는 곧바로 이 의장과 함께 네이버웹툰 대표작 ‘역대급 영지 설계사’ 작가들이 준비한 특별 이벤트에 참여했다. 작품 속 주인공이 “일과 행복을 모두 잡고 싶다”고 고민하자 이 의장은 최근 삼겹살 회동을 언급하며 “행복은 삼겹살, 일은 깻잎이다. 쌈 싸서 한 번에 드세요”라고 적었다. 이어 “일과 행복을 분리하지 않아도 한꺼번에 찾을 수 있는 길이 있을 것이라고 믿는다”고 말했다. 이에 황 CEO는 말풍선에 “걱정 마라. 내겐 그래픽처리장치(GPU)가 있다”(Don‘t worry, I have GPUs)라고 적은 뒤 “나는 GPU를 많이 가질수록 더 많이 일할 수 있고 더 행복해질 수 있다고 믿는다”고 답했다. 이후 두 사람은 네이버 게임·라이브 스트리밍 플랫폼 치지직을 통해 생방송을 진행했다. 이번 만남의 핵심은 양사가 발표한 글로벌 AI 팩토리 프로젝트다. 네이버와 엔비디아는 이날 오전 GW급 초대형 AI 팩토리 구축을 위한 공동 사업에 합의했다고 밝혔다. 단순한 기술 협력을 넘어 글로벌 수요 발굴과 투자, 운영을 함께하는 통합 파트너십이다. 네이버는 사업의 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 2027년 상반기 55MW 규모 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 이를 바탕으로 장기적으로는 GW급 AI 인프라 구축에 나선다. 네이버에 따르면 1GW는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’ 최대 용량의 약 4배 규모로 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 황 CEO는 이날 기자들과 만나 “네이버는 세계적인 클라우드 기업”이라며 “비교적 작은 국가에서 세계 최고 수준의 AI와 클라우드 기술을 개발했다”고 평가했다. 이어 “네이버는 엔비디아의 초기 AI 슈퍼컴퓨터 고객이자 파트너였으며 한국 최초 AI 모델 개발 과정부터 함께 협력해 왔다”고 말했다. 그는 네이버와의 협력 분야로 ▲네모트론(Nemotron) 연합을 통한 오픈 프런티어 AI 모델 개발 ▲초대형 AI 클라우드 및 AI 팩토리 구축 ▲로보틱스 협력 등 세 가지를 제시했다. 특히 “네이버는 이미 AI와 클라우드, 데이터센터 구축 역량을 모두 갖추고 있으며 우리의 협력은 이를 더욱 빠르게 확장시키는 역할을 하게 될 것”이라고 강조했다. 최근 SK그룹, LG그룹, 현대자동차그룹 등과도 협력을 확대하고 있는 엔비디아가 네이버를 선택한 이유에 대해서는 “한국은 제조업, 중공업, 전자산업, 소프트웨어를 모두 세계 최고 수준으로 발전시킨 특별한 나라”라며 “그중에서도 네이버는 AI와 로보틱스 분야에서 세계 최고 수준의 기업”이라고 말했다. 이어 “이것이 한국 산업의 초능력(superpower)”이라고 덧붙였다. 이 의장도 네이버의 강점으로 AI 인프라 운영 경험을 꼽았다. 그는 “우리는 GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 매우 일찍 구축했고 아시아 최대 규모 서비스를 안정적으로 운영해 왔다”며 “AI 팩토리를 하겠다는 회사가 아니라 이미 준비가 돼 있는 회사”라고 강조했다. 황 CEO는 행사 말미에 서울대 학생들이 붙여준 별명을 소개하며 “이번 방문에서 새로운 이름을 얻었다. 앞으로 한국에 오면 저를 ‘K-젠슨’이라고 불러달라”며 “네이버 파이팅, 대한민국 파이팅”이라고 외쳤다. 이에 이 의장은 “앞으로 젠슨 황 CEO와 삼겹살을 먹게 된다면 평생 제가 계산하겠다”고 화답하며 양사 협력에 대한 기대감을 나타냈다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 8일 인공지능(AI) 거품론과 함께 미국 증시 등이 급락한 데 대해 “투자자라면 다음 주를 생각하지 말고 10년 후를 생각하라”고 밝혔다. 황 CEO는 이날 오전 서울 여의도 LG 트윈타워를 방문해 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 최고경영진 회의(TMM)를 마친 뒤 기자들과 만나 “변동성은 모두 매수 기회이며 10년 후 AI가 어디까지 발전할지 상상해 보라”며 이같이 전했다. 그는 “AI 산업, AI 시장은 계속 성장하고 있다. AI는 유용하고 수익성이 있는 기술이 됐다”면서 “모든 AI 기업들이 AI 인프라를 매우 빠르게 구축하고 있으며, 이것이 바로 AI 팩토리에 대한 수요가 급증하고 있는 이유”라고 설명했다. 황 CEO는 이어 “이 시점에서 AI가 한국뿐 아니라 전 세계의 인프라가 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없다”면서 “한국의 AI 인프라는 현재 매우 작기 때문에 앞으로 이 산업의 미래는 훨씬 더 커질 것”이라고 강조했다. 그러면서 “제가 드리고 싶은 조언은, 만약 오늘 주식 시장에서 AI 관련 주식이 저평가돼 있다면, 걱정하는 투자자들에게 좋은 매수 기회가 될 수 있다는 것”이라고 덧붙였다. 그는 ‘AI에 대한 기대와 수요가 높다고 생각하는가’라는 질문에 “그렇게 생각하지 않는다. 새로운 산업의 시작이라고 생각한다”고 답했다. 한편 LG그룹과 엔비디아는 피지컬 AI, AI 인프라(AIDC), 모빌리티 등 차세대 AI 기반 산업 전반에 걸쳐 전략적 협력을 확대해 나가기로 했다. 황 CEO는 “LG와 협력해 인간과 로봇, 그리고 미래 로봇 공학을 융합하고자 한다”며 “미래 데이터 센터 아키텍처 설계도 진행할 것”이라고 밝혔다. 취재진과의 질의응답을 마친 그는 주먹을 불끈 쥐고 “고(Go) LG!”라고 외치기도 했다.

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.

네이버가 엔비디아와 손잡고 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 단계적으로 데이터센터를 확대하고, 아시아를 넘어 유럽·중동 시장까지 공동 진출하기로 했다. 네이버는 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 파트너십에 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 제휴를 넘어 글로벌 수요 발굴부터 인프라 구축·운영, 사업화까지 전 과정을 함께 추진하는 형태다. 특히 네이버는 사업 성과와 리스크를 공동 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 양사는 우선 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 인프라를 확대한다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확장할 계획이다. 이후 기가와트(GW)급 초대형 AI 팩토리 구축을 추진한다. 1GW는 각 세종 최대 용량의 약 4배 규모로, 엔비디아 최신 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 수준이다. 양사는 이를 통해 폭증하는 글로벌 AI 수요에 대응하고 차세대 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. AI 팩토리 구축에는 네이버가 축적한 대규모 GPU 클러스터 운영 경험과 하이퍼스케일 데이터센터 노하우가 활용된다. 여기에 엔비디아의 차세대 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 결합해 데이터센터 설계와 전력·냉각 시스템, 네트워크, AI 소프트웨어 운영까지 아우르는 차세대 AI 인프라를 구축할 계획이다. 양사는 글로벌 시장 공략에도 속도를 낸다. 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’에서 만나 사업 로드맵과 글로벌 진출 전략을 논의한다. 양사는 아시아·태평양 지역을 넘어 유럽과 중동 시장까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 방향에 공감대를 형성한 것으로 알려졌다. 엔비디아는 이날 별도로 진행한 미디어 브리핑에서 네이버를 한국 소버린 AI 전략의 핵심 파트너로 소개했다. 라즈 미르푸리 엔비디아 글로벌 AI 클라우드 및 인프라 에코시스템 부문 부사장은 “네이버는 뛰어난 기술 인재와 강력한 클라우드 역량, 한국 시장에 대한 깊은 이해를 갖추고 있다”며 “한국어와 산업 환경에 특화된 AI 모델을 발전시킬 수 있는 강점을 보유하고 있다”고 말했다. AI 모델 분야 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론 3 울트라’를 활용해 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 고도화할 계획이다. 최근 네이버는 커서, 미스트랄AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업들이 참여한 ‘네모트론 연합’에 국내 기업 최초로 합류했다. 네이버는 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 하이퍼클로바X의 성능과 글로벌 경쟁력을 높인다는 전략이다. 피지컬 AI 분야 협력도 본격화한다. 네이버는 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’와 자체 공간 모델링 기술, 거리뷰 데이터를 결합해 ‘서울 월드 모델’ 구축에 나선다. 서울 월드 모델은 현실 공간을 디지털 환경에 구현하는 AI 모델로, 향후 로보틱스와 스마트시티, 공간지능 서비스 개발 등에 활용될 전망이다. 엔비디아는 한국을 소버린 AI와 피지컬 AI 확산의 핵심 시장으로 평가했다. 미르푸리 부사장은 “현재는 생성형 AI와 AI 에이전트가 시장 성장을 이끌고 있지만 피지컬 AI 역시 빠르게 중요성이 커질 것”이라며 “한국은 제조업 경쟁력이 뛰어난 국가인 만큼 로봇과 산업 시스템, 각종 센서를 활용한 피지컬 AI 분야에서 큰 기회를 갖고 있다”고 말했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 됐다”며 “네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

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.

AI 기반 스마트 그리드 솔루션 기업 크로커스(대표이사 임지섭)가 전력전자 전문기업 민맥스(대표이사 고영상)의 인수합병을 완료했다고 6월 1일 밝혔다. 크로커스는 이번 인수를 통해 SST(Solid-State Transformer, 반도체 변압기) 및 고전력 전력변환 분야의 기술과 사업 구조를 정비한다. 최근 AI 팩토리와 데이터센터를 중심으로 전력 수요가 증가함에 따라 차세대 전력 구조에 대한 필요성이 제기되고 있다. 특히 엔비디아가 AI 데이터센터의 전력 효율과 안정성을 높이기 위한 핵심 전력 구조로 800VDC를 제시하면서 전력변환 장치, 에너지 저장, 배전 인프라 부문의 전환이 시작되는 추세다. 이에 따라 SST 등 차세대 전력변환 기술의 활용도가 요구되고 있다. SST를 활용한 전력 효율 및 품질 최적화 기술을 보유한 크로커스는 이번 민맥스 인수를 바탕으로 SST 분야의 제품 다변화와 개발을 진행할 방침이다. 피인수기업인 민맥스는 전력변환 토폴로지 설계, 고전압·고전류 PCB 설계, 실시간 제어 설계 기술을 보유한 전력전자 기업이다. 그동안 UAM 항공 모빌리티 인버터, 수소연료전지 차량용 컨버터, 반도체 변압기, 배터리 성능평가 장비, 반도체 라인용 전력변환 시스템 등을 현대자동차와 전기연구원 등 산업 고객사에 공급해 왔다. 민맥스는 인버터, 컨버터, 디지털 제어기 등의 설계·개발 역량을 바탕으로 차량, UAM, 반도체, 배터리, 전력 계통 등 다양한 산업 분야에 전력변환 시스템 솔루션을 제공해 온 기업이다. 크로커스는 이번 인수를 계기로 자사의 AI 기반 전력 최적화 소프트웨어 및 SST 기반 전압제어 기술에 민맥스의 고전력 전력변환 하드웨어 설계 및 제품화 역량을 통합하게 됐다. 이를 통해 AI 데이터센터와 고전력 산업 영역을 중심으로 형성되는 차세대 전력 인프라 시장 진입을 추진할 계획이다. 크로커스 임지섭 대표이사는 “그간 전력 시장은 신재생에너지 중심의 신규 공급원 투자와 기존 송배전 설비 확충에 주목해 왔지만, 본격적인 AI 시대에 접어들면서 전력 수요가 특정 지점에 집중되는 ‘전력 밀도’의 증가가 새로운 과제로 떠오르고 있다”며 “AI 시대의 진짜 문제는 이러한 전력 밀도 증가를 기존 인프라가 더 이상 감당하기 어렵다는 데 있다”고 말했다. 이어 “크로커스는 이 본질적 문제를 기술로 해결하는 방법을 창업 초기부터 고민해 왔으며, 이번 민맥스와의 결합은 그 핵심 기술력을 한 단계 더 강화하기 위한 결정”이라고 밝혔다. 한편 2016년 미국 실리콘밸리에서 설립된 크로커스는 300만 호 이상에 공급된 그린버튼(Green Button) 솔루션을 개발한 바 있으며, 2018년 한국 법인을 설립하고 본사를 이전했다. 현재 데이터센터와 에너지 다소비 사업장을 대상으로 AI 기반 디지털 에너지 솔루션을 공급하고 있으며, 2024년에는 한국전력공사 추천을 통해 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’에 선정된 바 있다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

한국 ‘제조업의 인공지능(AI) 대전환’(M.AX)을 이끌고 있는 이은호·문형필 성균관대 지능형로봇학과 교수는 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라며 “숙련된 작업자의 암묵지(경험과 학습에서 쌓인 노하우)를 AI에 반영하는 것이 핵심 경쟁력”이라고 밝혔다. ●1.2조 들여 AI팩토리·물류 로봇 개발 두 교수는 최근 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’과의 인터뷰에서 “AI만 잘 만든다고 되는 게 아니라 실제 제조 현장 경험과 데이터가 필수”라며 이렇게 밝혔다. 제조 AI는 실시간 센서·AI 판단·로봇 동작까지 긴밀하게 연결돼야 한다. 그런 점에서 챗GPT 같은 생성형 AI가 일상 환경에서 구할 수 없는 실제 공장 데이터 확보와 숙련된 작업자의 노하우는 매우 중요하다. 이 교수는 “숙련된 작업자들의 현장 경험은 문서화되지 않은 경우가 많지만 공정 안정성과 품질에 결정적 역할을 한다”고 강조했다. 두 교수는 정부와 함께 ‘K휴머노이드 얼라이언스’와 ‘AI 팩토리(공장)’ 프로젝트를 추진 중이다. 2030년 상업용 휴머노이드·제조 AI 세계 선도국 도약을 목표로 한국전자기술연구원, LG전자, CJ로지스틱스 등과 물류 로봇·AI 팩토리 기술을 개발하고 있다. 산업통상부는 1500여개 기업·학계·연구기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 출범하고 올해 예산 1조 2000억원을 투입한다. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI를 통해 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 문 교수는 CJ로지스틱스와 컨테이너 화물에서 시간당 2000개 이상의 화물을 자동 하역하고, 검수·분류·포장 등 수작업 의존도가 높은 영역에 비닐 포장까지 자동으로 할 수 있는 물류 로봇 ‘로지봇’을 개발하고 있다. 이 교수는 LG전자와 가전제품의 판금 공정에 AI 기술 자율제조와 품질관리 시스템을 적용하는 협업 플랫폼을 개발 중이다. 불량률을 줄이고 고장을 사전에 예고하고 일관된 품질을 확보하는 것이 목표다. ●AI 제조 기술과 시스템 수출 시대로 이 교수는 25일 서울신문과의 인터뷰에서 M.AX 추진을 위해 현장 데이터와 숙련된 근로자의 노하우가 중요하다고 거듭 밝혔다. 그는 “AI 자율제조 기술과 시스템을 수출해야 할 시대가 오고 있다”며 “제조 현장에 다양한 데이터가 존재하는 한국은 대체 불가능한 협력자가 돼야 한다”고 강조했다. 이어 “숙련 작업자의 노하우를 AI로 이식하는 과정이 필요하다”며 “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공(베테랑)의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라고 말했다. 이어 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 모아 AI로 객관화하고 데이터화해 새 인력이 이어갈 수 있도록 해야 한다”고 강조했다. 같은 맥락에서 숙련된 근로자들의 파업 예고로 사회적 혼란을 겪었던 삼성전자의 경영 리스크도 어느 정도 해소될 것으로 내다봤다. 이 교수는 “삼성전자의 범용 D램은 M.AX로 대체 가능하다”며 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하지만 한국은 현재 기술 문제보다 노사 간 협력 이슈가 더 큰 것 같다”고 지적했다.