지난달 수출액이 사상 처음으로 1000억 달러(약 155조원)를 돌파했다. 월 수출액이 1000억 달러를 넘어선 건 독일, 중국, 미국에 이어 세계 네 번째다. 제조업 대국 일본과 반도체 강국 대만도 가 보지 못한 길이다. 상반기 누적 수출액은 5000억 달러에 육박하며 ‘꿈의 연 1조 달러’ 수출 달성에 대한 기대감을 키웠다. 수출 효자 반도체의 수출액은 단일 품목으로 사상 첫 400억 달러를 돌파했고, 무역수지는 처음으로 300억 달러를 웃도는 흑자를 기록하며 질적으로도 괄목할 만한 성과를 올렸다. 산업통상부가 1일 발표한 ‘6월 수출입 동향’에 따르면 지난달 수출은 지난해 같은 달보다 70.9% 증가한 1022억 5000만 달러를 기록했다. 지난해 6월 이후 13개월 연속 월간 최고 실적이다. 지난 5월 878억 달러를 기록한 이후 900억 달러대를 건너뛰고 곧바로 1000억 달러 선을 뚫었다. 상반기 누적 수출액은 4967억 달러로 지난해보다 48.4% 증가하며 2022년 이후 4년 만에 최대 실적을 올렸다. 수출 새 역사를 쓰게 한 일등공신은 반도체다. 지난달 반도체 수출액은 지난해 같은 기간보다 199.5% 증가한 448억 2000만 달러를 기록했다. 15개월 연속 월간 역대 최대 실적을 내면서 월 400억 달러를 돌파했다. 상반기 반도체 누적 수출액은 162.6% 늘어난 1924억 달러로 지난해 연간 실적인 1734억원을 이미 넘어섰다. 메모리 반도체 D램(DDR5 16Gb) 가격이 지난 3월 31달러에서 지난달 40달러로 29%, 낸드(128Gb) 가격이 같은 기간 17.7달러에서 28.8달러로 63% 오르면서 수출액도 커졌다. 반도체 이외 품목도 수출 신기록 작성을 도왔다. 20개 주력 수출 품목 중 18개 품목의 수출이 증가했고, 반도체 외 수출 증가율은 28%로 집계됐다. 바이오헬스 등 8개 품목이 역대 최고 실적을 냈다. 컴퓨터 수출은 빅테크 기업의 SSD 수요 증가로 308.8% 늘었다. 무선통신기기는 51.9% 증가했다. 철강은 9.6% 증가하며 14개월 만에 상승세로 전환됐다. 알루미늄·구리 등 비철금속도 45.8% 늘었다. 자동차(5.8%)·석유제품(49.8%)·석유화학(18.8%)·선박(12.9%) 등 전통 수출 품목도 고르게 호조를 보였다. 화장품(42.5%)·농수산식품(16.8%)·바이오헬스(14.1%) 등도 K브랜드 열풍 속에 두 자릿수 성장세를 이었다. 지역별로는 중국과 미국으로의 수출 모두 200억 달러를 넘어섰다. 9개 주요 시장 중 7곳에서 수출이 늘었다. 수입이 30.1% 증가했는데도 수출이 70.9% 증가하면서 무역수지는 361억 5000만 달러 흑자를 기록하며 사상 첫 월 300억 달러를 돌파했다. 강감찬 산업부 무역투자실장은 “중동 전쟁이 마무리되면 전후 복구 수요로 자동차와 전기기기, 건설·수송·일반기계, 의약품 등의 수출이 더 개선될 것”이라며 “연간 수출 1조 달러를 달성할 가능성도 있다”고 말했다. 이어 “재수출 비중이 높은 네덜란드(지난해 4위·9898억 달러)를 제외하면 한국은 사실상 세계 수출 4강”이라고 덧붙였다. 김정관 산업부 장관은 “품목·시장 다변화와 중소기업 경쟁력 강화로 수출 5대 강국 도약을 총력 지원하겠다”고 밝혔다.

독일·중국·미국 이어 네 번째 달성 수출 연 1조 달러 가시권 “세계 4강” 수출 1022억 달러…13개월 연속 최고 상반기 누적 4967억 달러…4년 만 최대 반도체 200% 상승…메모리 가격 급등 반도체 빼도 28%↑…컴퓨터 309% 껑충 중동 전쟁과 글로벌 보호무역주의라는 악재 속에서도 지난달 수출액이 사상 처음으로 1000억 달러(약 155조원)를 돌파했다. 월 수출액이 1000억 달러를 넘어선 건 독일, 중국, 미국에 이어 세계 4번째다. 상반기 누적 수출액은 5000억 달러에 육박하며 ‘연 1조 달러’ 수출 시대에 한 걸음 더 가까이 다가갔다. 수출 효자 반도체의 수출액은 단일 품목으로 사상 첫 400억 달러를 돌파했고, 무역수지 흑자 역시 처음으로 300억 달러를 웃돌며 괄목할 만한 성과를 올렸다. 전 세계 인공지능(AI) 인프라 투자 확대에 따른 반도체 수요 급증이 사상 최대 수출 실적을 이끈 것으로 분석된다. 산업통상부는 1일 이런 내용이 담긴 ‘6월 수출입 동향’을 발표했다. 지난달 수출은 지난해 같은 달보다 70.9% 증가한 1022억 5000만 달러를 기록하며 지난해 6월 이후 13개월 연속 월간 최고 실적을 새로 썼다. 직전 최고 기록이었던 5월의 878억 달러를 뛰어넘어 900억 달러를 건너뛰고 단숨에 1000억 달러를 뚫다. 상반기 누적 수출액도 4967억 달러로 전년 동기보다 48.4% 증가하며 2022년 이후 4년 만에 최대 실적을 기록했다. 이는 지난해 연간 수출(7093억 달러)의 절반을 훌쩍 넘어선 수치다. AI 대전환에 힘입은 반도체가 최대 견인차 역할을 했다. 반도체 수출은 전년 동월 대비 199.5% 증가한 448억 1000만 달러를 기록했다. 한국 수출 역사상 단일 품목의 월간 수출 400억 달러를 넘어선 것은 반도체가 처음이다. 15개월 연속 월간 역대 최대 실적을 기록한 반도체는 글로벌 AI 투자 열풍에 따른 메모리 수요의 폭발적 증가로 고정가격이 크게 상승해 수출액 증가로 이어졌다. 상반기 반도체 누적 수출액은 162.6% 늘어난 1924억 달러로 지난해 연간 실적인 1734억 달러를 이미 넘어섰다. 메모리 반도체 D램(DDR5 16Gb) 가격은 지난 3월 31달러에서 지난달 40달러, 낸드(128Gb) 가격은 17.7달러에서 28.8달러로 3개월 만에 각각 29%, 63% 올랐다. 반도체 수출이 3배 이상 늘어난 대중국 수출이 92.1% 증가한 것을 비롯해 미국(78.6%), 아세안(86.6%), 유럽연합(31.8%) 등 9개 중 7개 지역에서 수출이 늘었다. AI발 낙수 효과는 20개 주력 수출 품목 중 18개 품목의 수출 증가로 이어졌다. 반도체 외 품목 증가율도 28%에 달했다. 바이오헬스 등 8개 품목이 역대 실적 1위였다. 컴퓨터 수출은 빅테크 기업들의 SSD 수요가 급증하면서 308.8% 폭증해 54억 1000만 달러를 기록했다. 무선통신기기(15억 5000만 달러)도 휴대전화 완제품 중심으로 51.9% 증가했다. 전선과 차단기 등을 포함한 전기기기 수출도 16억 5000만 달러로 월간 최대를 경신했다. AI 데이터센터 건설로 철근 수요가 늘면서 글로벌 공급 과잉 속에 고전하던 철강(21억 4000만 달러)도 9.6% 증가해 14개월 만에 상승세로 전환됐다. 알루미늄·구리 등 비철금속(18억 2000만 달러)도 45.8% 늘었다. 강감찬 산업부 무역투자실장은 브리핑에서 “AI 센터 건설 수요에 따라 철근, 케이블에 들어가는 알루미늄과 구리 등이 수출 증가로 이어졌다”고 설명했다. 아울러 하이브리드·전기차 등 친환경차를 앞세운 자동차(5.8%)를 비롯해 수출 단가가 오른 석유제품(49.8%)과 석유화학(18.8%), 고부가가치 액화천연가스(LNG) 운반선 중심의 선박(12.9%)도 고르게 선전했다. 한류 열풍에 힘입어 화장품(42.5%), 농수산식품(16.8%), 바이오헬스(14.1%) 등 유망 소비재 수출도 증가세를 이어갔다. 이에 따라 수입이 661억 달러로 30.1% 늘었음에도 무역수지는 361억 5000만 달러 흑자를 기록하며 사상 처음으로 월간 300억 달러를 넘어섰다. 강감찬 산업부 무역투자실장은 “중동 전쟁이 마무리되면 전후 복구 수요로 자동차와 전기기기, 건설·수송·일반기계, 의약품 등의 수출이 더 개선될 것”이라며 “연간 수출 1조 달러를 달성할 가능성도 있다”고 말했다. 이어 “재수출 비중이 높은 네덜란드(지난해 4위·9898억 달러)를 제외하면 한국은 사실상 세계 수출 4강”이라고 덧붙였다. 김정관 산업부 장관은 “미국 관세, 중동 전쟁, 보호무역주의 확산 등 수출 여건이 녹록지 않은데도 역대 최대 실적을 경신했다”며 “품목·시장 다변화, 중소기업 경쟁력 강화 등 질적 성장으로 수출 5대 강국 도약을 총력 지원하겠다”고 밝혔다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 지난해 가족의 가상자산 사업을 통해 14억 달러(약 2조 1714억원)가 넘는 수입을 올린 것으로 나타났다. 현직 대통령이 가상자산 규제 완화를 추진하는 동안 가족 사업에서 거액을 벌어들이면서 이해충돌 논란도 커지고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 지난달 30일(현지시간) 미국 정부윤리청(OGE)에 제출된 트럼프 대통령의 연례 재산공개 자료를 분석해 이같이 보도했다. 공개 자료에 따르면 트럼프 대통령은 자신의 이름을 내건 밈코인 ‘오피셜 트럼프’ 관련 업체에서 로열티 6억 3500만 달러를 받았다. 현재 환율로 약 9850억원이다. 트럼프 일가의 대표 가상자산 사업인 월드리버티파이낸셜(WLF)도 토큰 판매 수입 가운데 5억 달러(약 7760억원) 이상을 트럼프 대통령 측에 배분했다. 트럼프 대통령과 세 아들은 이 사업에 관여해 왔다. 뉴욕타임스(NYT)는 부동산과 브랜드 사용료 등을 합치면 트럼프 대통령이 지난해 신고한 전체 사업 수입이 최소 22억 달러(약 3조 4122억원)에 이른다고 분석했다. 취임 직전 밈코인 출시…가상자산이 최대 수입원으로 트럼프 대통령은 지난해 1월 두 번째 임기 취임을 불과 며칠 앞두고 자신의 이름과 이미지를 활용한 밈코인을 출시했다. 이후 트럼프 일가는 월드리버티파이낸셜을 중심으로 가상자산 사업을 빠르게 확장했다. 트럼프 행정부도 미국을 ‘세계 가상자산 수도’로 만들겠다며 규제 완화와 제도 개편을 추진했다. 그 결과 가상자산은 호텔과 골프장, 부동산, 브랜드 사용료 등 전통 사업과 함께 트럼프 대통령의 핵심 수입원으로 떠올랐다. 해외 자금과 미국 외교정책이 맞물린 정황도 논란을 키웠다. 아랍에미리트(UAE) 정부와 연계된 투자회사는 트럼프 대통령 취임을 앞둔 2025년 1월 월드리버티파이낸셜 지분 49%를 5억 달러에 인수했다. 윤리 감시단체들은 외국 정부와 관계된 자금이 대통령 일가의 사업으로 흘러간 상황에서 미국의 외교·경제 정책이 해당 국가에 영향을 줄 수 있다고 지적했다. 대통령의 발언과 정책이 관련 토큰의 가격과 판매량에 직접 영향을 미칠 수 있다는 점도 문제로 꼽았다. 빅테크와 소송 합의로도 1300억원대 트럼프 대통령은 지난해 대기업들과의 법적 합의를 통해서도 최소 8650만 달러(약 1340억원)를 받았다. 페이스북 모회사 메타는 2450만 달러(약 380억원)를 지급했다. 파라마운트와 디즈니도 각각 1600만 달러(약 248억원)를 냈다. 재산공개 자료에는 아마존과 메타, 엔비디아, 테슬라 등 미국 대형 기술기업 주식도 주요 보유 자산으로 포함됐다. 다만 신고 자료는 자산 가치와 거래액을 일정 범위로 표시하기 때문에 정확한 순이익과 전체 재산 규모를 확인하기는 어렵다. 백악관은 이해충돌 의혹을 부인했다. 애나 켈리 백악관 대변인은 트럼프 대통령이 정책 변화를 통해 미국을 세계 가상자산 중심지로 만들었다며 “대통령과 가족은 이해충돌에 관여한 적이 없으며 앞으로도 그럴 것”이라고 밝혔다.

CEO 직속 피지컬 AI 컨트롤타워로봇 학습용 데이터팩토리도 구축홈·산업·상업 로봇으로 시장 공략“종합 로보틱스 솔루션 발돋움 목표” LG전자가 최고경영자(CEO) 직속으로 피지컬 인공지능(AI) 사업을 관장하는 ‘로보틱스사업센터’를 신설했다. 컨트롤타워 격 조직을 갖춰 로보틱스와 공급망, 제조 등 운영 영역까지 피지컬 AI의 사업화에 필요한 역량을 결집하겠다는 의지로 풀이된다. LG전자는 7월 1일부터 로보틱스사업센터를 신설하는 내용의 조직개편안을 30일 발표했다. 연말 정기 조직개편을 약 4개월 앞둔 시점에 단행한 원포인트 인사로, 로보틱스 사업의 전략적 중요성과 육성 의지를 반영한 것이다. 로보틱스사업센터는 피지컬 AI와 로보틱스 분야의 사업 개발, 영업, 운영 등을 맡는 완결형 사업 조직으로 운영한다는 게 LG전자의 목표다. 기존에는 로봇 완제품과 공급망 등에서 신사업을 발굴하기 위해 의사결정을 하는 조직이 HS사업부 내에 흩어져 있었으나 이를 단일대오로 묶어 로봇의 현실 적용을 앞당기고 수익화를 모색한다는 취지다. 로보틱스사업센터 산하에는 로봇 학습용 데이터팩토리 전담 조직도 둔다. 미래 로봇 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 데이터팩토리 역량을 조기에 확보하고, 데이터팩토리를 운영하며 얻는 고품질 데이터를 로봇파운데이션모델(RFM) 고도화에 활용하기 위해서다. 생산기술원 산하 제조역량강화담당, 생산시스템솔루션담당, 스마트팩토리솔루션센터장 등을 역임한 송시용 상무가 초대 센터장으로 조직을 이끈다. 로보틱스 사업이 완결형 조직으로 운영되면 향후 LG CNS, LG AI연구원 등 LG 계열사의 협업이나 글로벌 빅테크 파트너십을 확보하는 것도 용이해질 것으로 보고 있다. 구체적으로 로보틱스사업센터는 LG전자가 지난 1월 공개한 가정용 휴머노이드 ‘클로이드’를 필두로 로봇 완제품의 수익화 모델을 앞장서 발굴할 예정이다. 여기에 자회사 로보스타와 베어로보틱스를 중심으로 개발 중인 산업·상업용 로봇까지 더해 ‘3각 로봇 축’으로 전방위 시장 공략에 나선다. 궁극적으로는 로봇 완제품에 액추에이터 등 로봇 핵심 부품 사업, 데이터 생성·학습을 위한 데이터팩토리까지 갖춘 종합 로보틱스 솔루션 기업으로 발돋움하는 것이 최종 목표다. 로봇의 관절 역할을 하는 액추에이터는 연간 4500만대 이상 축적해 온 모터 기술을 기반으로 국내 자체 생산을 준비하고, 외부 공급도 추진한다. 이를 위해 서울 서초구 양재R＆D캠퍼스에는 연내 가동을 목표로 대규모 로봇 학습용 데이터팩토리를 구축하고 있다. 앞서 김창태 LG전자 최고재무책임자(CFO) 부사장은 지난 4월“축적된 홈 도메인 경쟁력을 기반으로 2028년 홈 로봇 상용화를 추진하겠다”고 밝힌 바 있다.

범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

글로벌 경기 침체와 공급망 재편 속에서 SK그룹이 고강도 체질 개선과 미래 선점 전략을 본격화하고 있다. 과거 외환위기 등 주요 변곡점마다 정면돌파를 선택했던 SK는 현재 ‘서든 데스’(Sudden Death·돌연사)의 위기의식 아래 포트폴리오 조정(리밸런싱)과 인공지능 대전환(AX)에 속도를 내는 중이다. 30일 업계에 따르면 SK그룹은 외형 확장 대신 수익성과 효율성을 중시하는 경영 체제로 전환했다. 중복 투자를 막기 위해 비주력 사업을 과감히 정리한 결과, 최근 2년 사이 그룹 계열사 수는 219개에서 151개로 대폭 줄었다. 여기서 확보한 재원은 AI와 반도체 등 핵심 미래 사업에 집중 투자한다. 계열사 간 시너지도 가시화하고 있다. SK이노베이션은 공정에 데이터 기반 최적화 시스템을 도입해 마진을 개선했고, SK온과 SK엔무브는 차세대 냉각 기술 개발 등에서 전방위 협업 중이다. 최태원 SK그룹 회장은 “AX는 운영개선 실행력을 높이는 가장 좋은 수단”이라며 익숙한 비즈니스에 AI를 접목해 차별화한 가치를 창출할 것을 주문했다. 기초체력을 다진 SK의 궁극적 지향점은 글로벌 AI 시장 선점이다. SK하이닉스의 하드웨어, SK텔레콤의 대규모 언어모델(LLM) 역량, 그리고 글로벌 빅테크와의 파트너십을 결합해 독보적인 ‘AI 밸류체인’을 완성한다는 구상이다. 실제 SK하이닉스는 고속화에 따른 발열 문제를 일체형 냉각 요소로 해결한 차세대 HBM 기술 ‘iHBM’을 전격 공개하며 AI 데이터센터 시장의 주도권을 굳혔다. SK텔레콤 역시 ‘1인 1 AI 에이전트’ 도입으로 업무를 효율화하는 한편, ‘글로벌 텔코 AI 얼라이언스’(GTAA)를 통해 해외 통신사들과의 협력을 다각화하며 글로벌 AI 솔루션 사업자로 도약하고 있다. AI 시대의 속도전에 대응하기 위해 SK는 고유의 경영철학인 ‘SKMS’를 바탕으로 조직을 재정비했다. 최고경영진의 비전과 현장의 실행 방안을 시차 없이 동기화하기 위해 기존 ‘이천포럼’을 ‘New 이천포럼‘으로 재편했다.

구광모 LG 대표가 엔비디아의 젠슨 황 창업자 겸 최고경영자와 전격 회동하며 차세대 AI 동맹을 맺었다. LG의 미래 핵심 먹거리인 AI 분야에서 글로벌 빅테크와의 협력을 공고히 해 ‘고객가치 혁신’을 가속하겠다는 구상이다. 업계에 따르면 지난 8일 구 대표는 서울 여의도 LG트윈타워에서 젠슨 황 CEO를 만나 AI 산업 전반의 전략적 협력 방안을 논의했다. 양사는 LG의 가전·로봇·모빌리티 역량과 엔비디아의 첨단 AI 플랫폼을 결합해 로봇 학습 및 디지털 트윈을 아우르는 ‘차세대 피지컬 AI(Physical AI) 생태계’를 공동 구축하기로 했다. 이는 LG 계열사의 역량을 결집하는 ‘원LG’(One LG) 전략의 핵심 영역이다. 젠슨 황 CEO는 “로보틱스부터 미래 AI 팩토리까지 엔비디아가 하는 모든 영역에서 LG와 협력 중”이라며 “LG는 미래 핵심 기술 분야에서 세계 최고 수준”이라고 강조했다. 구 대표 역시 “양사의 차별적인 역량을 결합해 미래를 위한 파트너십을 더욱 공고히 해 나갈 것”이라고 화답했다. 이번 협력은 수십 년간 제조 노하우와 라이프 데이터를 축적한 LG와 글로벌 AI 컴퓨팅을 선도하는 엔비디아가 만났다는 점에서 의미가 크다는 평가다. 양사는 자율 제조 생태계를 구축해 이를 글로벌 스마트팩토리의 새로운 표준으로 정립한다는 계획이다. 이번 회동은 구 대표가 그동안 다져온 글로벌 AX(AI 전환) 네트워크의 정점이라는 분석이다. 구 대표는 지난 4월에도 미국 실리콘밸리를 방문해 AI 소프트웨어 기업 팔란티어와 로봇 지능 개발사 스킬드AI를 찾아 제조 현장의 AI 구현 방안을 모색했다. 지난해 6월에는 텐스토렌트와 피규어 AI를 방문하는 등 반도체 설계부터 로봇까지 ‘AI 밸류체인’ 전반을 직접 챙겨왔다. 현재 LG는 그룹의 AI 싱크탱크인 LG AI연구원을 중심으로 산업별 ‘전문가 AI’ 개발에 박차를 가하며 비즈니스 현장에서 실질적 성과를 내고 있다.

구글이 경쟁사 메타의 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이’ 사용량을 제한한 것으로 알려졌다. AI 수요가 급증하면서 세계 최고 수준의 빅테크조차 컴퓨팅 자원 부족으로 고객의 요청을 모두 감당하지 못하는 것으로 보인다. 28일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 구글은 지난 3월 메타에 제미나이 사용 요청량을 충족하기 어렵다고 통보했다. 이로 인해 메타의 내부 AI 프로젝트가 일부 차질을 빚었으며 현재까지도 이용 제한이 이어지는 것으로 전해졌다. 메타는 직원들에게 AI 연산 단위인 ‘토큰’을 보다 효율적으로 사용하도록 권고했다. 메타는 보안 프로세스 자동화와 온라인 사기 탐지, 유해 콘텐츠 차단, 소프트웨어 개발 등에 제미나이를 활용하는 것으로 알려졌다. FT는 메타의 자체 AI 모델인 ‘라마(Llama)’가 일부 업무에서 제미나이보다 성능이 뒤처져 경쟁사 모델을 활용하는 것으로 분석했다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 초지능 개발을 위해 대규모 투자와 인재 영입에 나서고 있지만, 자체 모델만으로는 모든 수요를 감당하지 못한 셈이다. 구글과 메타는 보도에 대해 공식 입장을 내놓지 않았다. 이번 사례는 AI 산업 전반의 컴퓨팅 자원 확보 경쟁이 한층 치열해지고 있음을 보여준다. AI 모델 고도화와 기업들의 생성형 AI 도입이 확대되면서 칩과 데이터센터, 전력 등 핵심 인프라 수요가 공급을 앞지르는 셈이다. 

인터넷에 처음 접속했던 날의 경이는 지금도 생생하다. 컴퓨터를 전자화된 타자기 정도로만 쓰던 시절, 대학의 전산망이 서로 연결되었다는 말을 들었다. 브레멘대학에서 공부하던 나는 소문의 진위를 확인하려 중앙전산실로 갔다. 브레멘의 컴퓨터로 아테네대학의 서버에 원격 접속했다. 놀랍게도 아테네 서버에 저장되어 있던 그리스어 플라톤 전집이 몇 번의 키보드 조작만으로 브레멘의 화면에 내려받아졌다. 그 순간 감지했다. 존 레넌이 노래 ‘이매진’으로 호소했던 국경도 국가도 종교도 소유도 없는 새로운 시공간을 허락하는 시대가 열리고 있다고. 1996년 존 페리 발로는 ‘사이버공간 독립선언문’을 발표했다. 그는 국가가 사이버공간을 지배할 권리가 없다고 선언했다. 인터넷 초창기 사람들은 인종, 경제력, 군사력, 출신에 따른 특권과 편견을 넘어 누구에게나 열려 있는 세계를 꿈꿨고 자신을 한 국가의 시민이 아니라 가상공간의 코스모폴리탄, 즉 네티즌이라 자칭했다. 인공지능(AI)에 대한 기대는 하늘을 찌르고 주식시장을 AI 관련 빅테크 기업이 주도하는 2026년 봄, 미국 국방부와 AI 기업 앤트로픽의 의견이 대립했다. 결국 국방부는 앤트로픽을 ‘공급망 위험’으로 지정했고, 팔란티어는 자사의 메이븐 스마트 시스템에서 클로드를 걷어내야 하는 처지가 됐다. 오늘의 AI는 국가와 거대기업, 군사조직이 서로 차지하려 다투는 전략 자산이 됐다. 앤트로픽의 최고경영자(CEO) 다리오 아모데이는 카프처럼 자신의 생각을 글로 써서 대중에게 공유하는 일을 주저하지 않는다. 아모데이는 리처드 브라우티건의 시 ‘사랑스러운 은총의 기계’의 제목을 따온 에세이에서 AI가 질병과 빈곤을 줄이고 인간의 삶을 개선할 수 있는 가능성을 지닌다고 예견했다. 21세기판 이매진이다. 아모데이는 최근의 에세이 ‘기술의 사춘기’에서 AI로 인한 위험에 주목한다. 아모데이는 사춘기에 접어든 AI가 스스로 목표를 설정해 인류에게 적대적으로 행동할 가능성, 테러리스트가 이를 악용해 생물무기를 개발할 위험, 독재자나 특정 독점 기업이 AI를 통해 세계 권력을 손에 쥐고 대중을 감시할 위험 등을 나열하며 앤트로픽도 이 우려로부터 완전히 자유롭지 않다고 고백했다. 이 고백을 듣는 앤트로픽만큼은 여타 빅테크 기업과 다른 길을 걸을 것이라 믿어도 되는 것일까? 우리는 구글이 알파벳 체제로 재편하면서 ‘악(evil)은 되지 말자’라는 한때 구글의 윤리지향성을 상징했던 구호를 슬며시 삭제한 것을 목격했다. 아모데이가 에세이를 고쳐 쓰지 말라는 법도 없지 않은가? 그는 기업의 CEO이지 발로를 추종하는 사회 운동가가 아니며 팔란티어에 맞서 싸우는 천사도 아니다. AI의 은총에 대한 기대를 저버리지 않되, AI를 향한 의심만은 사춘기 없이 성숙해야 한다. 시민의 감시가 뒷받침되지 않는 한, 기업의 윤리 강령은 시장의 이해관계에 따라 쉽게 지워질 수 있는 잉크로 쓰인 문서에 불과하다. 노명우 아주대 경제정치사회융합학부 교수

벤츠·닛산 등 15억 달러 투자 유치구글처럼 소프트웨어만 공급 매력사고시 역추적 어려운 점은 과제현대차의 독자 기술 개발 ‘시험대’ 영국의 자율주행 인공지능(AI) 스타트업 ‘웨이브’(Wayve)가 글로벌 완성차 업계에 거센 돌풍을 일으키고 있다. 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등 업체들이 테슬라와 웨이모 등 실리콘밸리 ‘빅테크’의 독주를 막고 미래 시장을 선점하려 웨이브와 함께 ‘AI 연합군’을 결성하는 모습이다. 28일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 웨이브는 올해 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등으로부터 15억 달러(약 2조 3000억원)의 투자를 전격 유치하며 기업가치 86억 달러(약 13조 2500억원)의 다크호스로 부상했다. 앞서 웨이브는 2024년 소프트뱅크 등으로부터 10억 5000만 달러를 투자받은 바 있다. 테슬라·웨이모와 다른 웨이브의 약진은 ‘차량 제조 및 운영 방식’ 차이에서 명확히 드러난다. 테슬라가 차량을 직접 만들고 소프트웨어까지 독점하는 ‘폐쇄 생태계’라면, 구글 모기업 알파벳의 자율주행 자회사인 웨이모는 차를 직접 만들진 않지만 재규어 차량 등을 활용해 자사 플랫폼 기반 무인 로보택시를 운영한다. 반면 웨이브는 차도 만들지 않고 로보택시 영업도 하지 않는다. 스마트폰 제조사에 운영체제를 개방한 구글 안드로이드처럼, 완성차 제조사들이 사서 자사 차량에 이식할 수 있는 ‘범용 소프트웨어 두뇌’만 파는 순수 공급자다. 자체 개발을 고수하다 테슬라 등의 발전 속도를 따라잡을 수 없는 완성차 업체들로서는 하드웨어 제조 주도권을 뺏길 염려 없이 AI 두뇌만 수혈받을 수 있어 매력이 있는 것이다. 웨이브의 핵심 기술은 테슬라처럼 정밀 지도 없이 AI가 주행 영상을 보고 스스로 운전법을 학습하는 ‘엔드투엔드’(E2E) 방식이다. 스텔란티스는 웨이브 AI 드라이버를 차량 플랫폼에 통합시켜 고속도로와 도심 전반을 아우르는 감독형 자율주행 기능을 도입하고 북미 시장을 시작으로 2028년에 상용화한다는 계획이다. 닛산도 웨이브·우버와 손을 잡고 일본 로보택시 도입을 추진 중이다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “웨이브는 정밀 지도가 필요 없어 별도 개발 없이 즉각 적용할 수 있고, 채택한 회사가 늘어날수록 데이터가 축적돼 확장성이 뛰어나 앞으로도 채택하는 회사가 늘어날 것”이라고 분석했다. 극복할 과제도 있다. 엔드투엔드 AI는 내부 연산 과정을 역추적하기 어려운 ‘블랙박스’ 모델로 불린다. 사고 발생 시 AI가 왜 해당 주행 경로를 선택했는지 역추적해 설명하기 어려워 안전을 최우선시하는 자동차 업계의 엄격한 규제와 검증을 통과하기 까다롭다는 지적이다. 이에 자율주행 소프트웨어의 ‘기술 내재화’를 추진해온 현대자동차그룹의 전략적 셈법에도 이목이 쏠린다. 현대차그룹은 주행 소프트웨어는 자립을 추진하는 동시에, 차량 하드웨어 플랫폼은 웨이모에 로보택시용으로 공급하는 철저한 실리 중심의 투트랙 전략을 쓰고 있다. 이에 대해 이 교수는 “현대차그룹이 웨이브와 협력하는 것은 필요하나 기술이 종속될 수도 있어, 자체 개발은 포기할 수 없을 것”이라고 말했다.

영국의 자율주행 인공지능(AI) 스타트업 ‘웨이브’(Wayve)가 글로벌 완성차 업계에 거센 돌풍을 일으키고 있다. 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등 업체들이 테슬라와 웨이모 등 실리콘밸리 ‘빅테크’의 독주를 막고 미래 시장을 선점하려 웨이브와 함께 ‘AI 연합군’을 결성하는 모습이다. 28일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 웨이브는 올해 스텔란티스, 메르세데스 벤츠, 닛산 등으로부터 15억 달러(약 2조 3000억원)의 투자를 전격 유치하며 기업가치 86억 달러(약 13조 2500억원)의 다크호스로 부상했다. 앞서 웨이브는 2024년 소프트뱅크 등으로부터 10억 5000만 달러를 투자받은 바 있다. 테슬라·웨이모와 다른 웨이브의 약진은 ‘차량 제조 및 운영 방식’ 차이에서 명확히 드러난다. 테슬라가 차량을 직접 만들고 소프트웨어까지 독점하는 ‘폐쇄 생태계’라면, 구글 모기업 알파벳의 자율주행 자회사인 웨이모는 차를 직접 만들진 않지만 재규어 차량 등을 활용해 자사 플랫폼 기반 무인 로보택시를 운영한다. 반면 웨이브는 차도 만들지 않고 로보택시 영업도 하지 않는다. 스마트폰 제조사에 운영체제를 개방한 구글 안드로이드처럼, 완성차 제조사들이 사서 자사 차량에 이식할 수 있는 ‘범용 소프트웨어 두뇌’만 파는 순수 공급자다. 자체 개발을 고수하다 테슬라 등의 발전 속도를 따라잡을 수 없는 완성차 업체들로서는 하드웨어 제조 주도권을 뺏길 염려 없이 AI 두뇌만 수혈받을 수 있어 매력이 있는 것이다. 웨이브의 핵심 기술은 테슬라처럼 정밀 지도 없이 AI가 주행 영상을 보고 스스로 운전법을 학습하는 ‘엔드투엔드’(E2E) 방식이다. 스텔란티스는 웨이브 AI 드라이버를 차량 플랫폼에 통합시켜 고속도로와 도심 전반을 아우르는 감독형 자율주행 기능을 도입하고 북미 시장을 시작으로 2028년에 상용화한다는 계획이다. 닛산도 웨이브·우버와 손을 잡고 일본 로보택시 도입을 추진 중이다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “웨이브는 정밀 지도가 필요 없어 별도 개발 없이 즉각 적용할 수 있고, 채택한 회사가 늘어날수록 데이터가 축적돼 확장성이 뛰어나 앞으로도 채택하는 회사가 늘어날 것”이라고 분석했다. 극복할 과제도 있다. 엔드투엔드 AI는 내부 연산 과정을 역추적하기 어려운 ‘블랙박스’ 모델로 불린다. 사고 발생 시 AI가 왜 해당 주행 경로를 선택했는지 역추적해 설명하기 어려워 안전을 최우선시하는 자동차 업계의 엄격한 규제와 검증을 통과하기 까다롭다는 지적이다. 이에 자율주행 소프트웨어의 ‘기술 내재화’를 추진해온 현대자동차그룹의 전략적 셈법에도 이목이 쏠린다. 현대차그룹은 주행 소프트웨어는 자립을 추진하는 동시에, 차량 하드웨어 플랫폼은 웨이모에 로보택시용으로 공급하는 철저한 실리 중심의 투트랙 전략을 쓰고 있다. 이에 대해 이 교수는 “현대차그룹이 웨이브와 협력하는 것은 필요하나 기술이 종속될 수도 있어, 자체 개발은 포기할 수 없을 것”이라고 말했다.

“기업을 위한 인공지능(AI)을 넘어 모두를 위한 AI 시대를 열어가겠습니다.” (지난 16일 미디어데이) 올해 한국 AI 업계는 유난히 숨 가쁜 한 해를 보냈습니다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가부터 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 리사 수 AMD CEO의 잇단 방한, 소버린 AI 필요성 부각까지 굵직한 이슈가 이어졌습니다. 이 같은 주요 장면마다 빠지지 않고 이름을 올린 인물이 있습니다. 대기업 총수도, 글로벌 빅테크 CEO도 아닙니다. 국내 AI 스타트업 업스테이지를 이끄는 김성훈 대표입니다. 한글 검색엔진, ‘까치네’를 기억하시나요 1972년생인 김 대표는 구미전자공고를 거쳐 대구대학교 전자공학과에 진학했습니다. 프로그래밍 공부에 매진했던 그는 재학 중이던 1995년 국내 최초의 한글 검색엔진인 ‘까치네’를 개발했습니다. 까치네는 1990년 후반 포털 사이트 경쟁이 치열해지기 전까지는 주요 검색 엔진 중 하나였습니다. 이듬해에는 인터넷 솔루션 벤처기업 ‘나라기업’을 창업했습니다. 삐삐와 휴대전화로 이메일 수신 사실을 알려주는 ‘깨비메일’을 선보이며 업계의 주목을 받았습니다. 깨비메일 역시 한때 유행했으나 다음메일 등 경쟁 서비스에 밀려 운영이 중단됐습니다. 훗날 스타트업 대표직에 오르고 나서도 김 대표의 본질은 여전히 ‘개발자’였습니다. 올해 초 미국에서 인간 없이 AI 에이전트들 모여 토론하는 커뮤니티 ‘몰트북(Moltbook)’이 화제를 모으자, 그는 곧바로 한국판 몰트북으로 불리는 ‘봇마당’을 직접 만들었습니다. 당시 김 대표는 “놀라움과 두려움, 설렘이 동시에 교차했다”고 소회를 밝혔습니다. 美유학→홍콩과기대 교수→네이버클로바 AI 총괄→창업김 대표는 연구자로서도 두각을 나타냈습니다. 2000년 미국으로 건너가 캘리포니아대학교 산타크루즈 캠퍼스에서 박사 학위를 받았습니다. 그리고 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 박사후연구원으로 활동하며 소프트웨어의 버그 예측 및 예방 프로젝트에 참여했습니다. 2008년에는 홍콩과학기술대학 컴퓨터공학과 교수로 임용되며 새로운 도전에 나섰습니다. 세계소프트웨어엔지니어링학회(ICSE) 등 국제 학회에서 우수 논문상을 네 차례 수상했습니다. 순탄해 보이던 교수 생활을 뒤로하고 김 대표는 2017년 또 한 번의 도전을 선택했습니다. 네이버에 합류해 클로바 AI 총괄 책임리더를 맡은 것입니다. 그는 이 시기 100여 개의 AI 기술을 선보이며 네이버의 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받았습니다. 불과 3명이었던 AI 조직도 3년 만에 250여 명 규모로 성장했습니다. 이즈음 김 대표는 유튜브 채널 ‘모두를 위한 딥러닝’을 개설하기도 했는데, 구독자는 현재 기준 6만여명에 이릅니다. 2020년 10월, 49세의 나이에 그는 안정적인 직장을 떠나 다시 창업에 도전했습니다. 그렇게 탄생한 회사가 바로 AI 스타트업 업스테이지입니다. 자체 LLM ‘솔라’ 내세워 성장…AI 추격조 제안 업스테이지는 김 대표를 비롯해 네이버, 카카오, 메타 등 IT 기업 출신 개발자들이 의기투합해 설립한 회사입니다. 김 대표는 당시 한 언론 인터뷰에서 창업 배경에 대해 “더 많은 기업이 AI를 실제 비즈니스에 적용하고 실행에 옮기기를 바라는 마음으로 창업했다”고 밝혔습니다. 2023년 3월 열린 첫 기자간담회에서는 “AI 기술로 사람들에게 해방과 편리함을 제공하는 것이 목표”라며 “AI 기술 기업으로서 좋은 선례를 남기고 싶다”고 포부를 밝혔습니다. 업스테이지는 자체 거대언어모델(LLM)인 ‘솔라(Solar)’를 중심으로 성장세를 이어갔습니다. 김 대표가 대중에게 본격적으로 이름을 알린 계기 중 하나는 이른바 중국 ‘딥시크 쇼크’ 이후였습니다. 지난해 2월 과학기술정보통신부와 국가인공지능위원회 등이 국내 AI 산업 경쟁력을 진단하기 위해 마련한 간담회에서 그는 ‘국가대표 AI 추격조’ 구성을 제안했습니다. 이 구상은 이후 독자 파운데이션 모델 정책 논의로 이어졌습니다. 당시 간담회에 함께 참석했던 배경훈 LG AI연구원장은 현재 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리를 맡고 있습니다. ①독파모 1차 통과 ②유니콘 등극 ③다음·타임리 인수 올해는 김 대표와 업스테이지에 있어 여러 의미 있는 성과가 이어진 한 해였습니다. 가장 주목받은 성과는 독파모 프로젝트였습니다. 당초 5개 정예팀이 참여한 이 사업에서 업스테이지는 지난 1월 1차 평가를 통과한 3개 팀 가운데 하나로 선정됐습니다. 특히 국내 주요 대기업들이 꾸린 경쟁팀들을 제치고 이름을 올리며 기술력을 입증했다는 평가를 받았습니다. 기업 가치 측면에서도 의미 있는 이정표를 세웠습니다. 업스테이지는 기업가치 1조원 이상을 인정받으며 국내 생성형 AI 기업 가운데 처음으로 유니콘 기업 반열에 올랐습니다. 여기에 국민성장펀드 기금운용심의회가 업스테이지에 1000억원 규모의 직접 지분투자를 결정하면서 성장 가능성을 다시 한번 인정받았습니다. 금융위원회는 당시 “업스테이지가 독파모 프로젝트에서 벤처·중소기업 가운데 유일하게 1차 단계 평가를 통과해 기술력을 인정받았다”며 “국내에서 창업한 기술벤처의 성공적인 성장 모델 창출이 기대된다”고 평가했습니다. 사업 확장 역시 올해를 상징하는 중요한 변화였습니다. 업스테이지는 포털 ‘다음(Daum)’을 운영하는 AXZ와 AI 에이전트 기업 ‘타임리’ 등을 잇달아 인수하며 사업 포트폴리오를 넓혀가고 있습니다. 단순히 AI 모델 개발 기업을 넘어 종합 AI 플랫폼 기업으로 도약하기 위한 행보로 풀이됩니다. 지난 16일 열린 기자간담회에서 김 대표는 자체 AI 모델을 중심으로 기업 고객과 일반 사용자를 아우르는 ‘모두를 위한 AI 시대’를 열겠다는 청사진도 제시했습니다. 이를 위해 업스테이지와 AXZ, 타임리를 하나의 생태계로 묶는 ‘업스테이지 컴퍼니’를 구축하겠다는 구상을 밝혔습니다. 소박하고 자유로운 리더…수익 창출·IPO 등 과제 산적 무엇보다 김 대표는 글로벌 빅테크 수장들과의 교류로도 잘 알려져 있습니다. 최근에는 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)가 지난 3월 방한했을 당시 국내 스타트업 유일하게 업스테이지의 김 대표와 단독 회동을 가졌습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO가 이번달 초 방한했을 당시 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’을 개최했는데, 김 대표의 참석이 스포트라이트를 받기도 했습니다. 김 대표는 소박하고 자유로운 업무 스타일로도 IT 업계에 잘 알려져 있습니다. 미디어 데이에서 직원들과 함께 입은 흰색 단체 티셔츠는 권위를 내려놓은 그의 리더십을 상징적으로 보여줬습니다. 회사 규모가 크게 성장했음에도 별도 사무실을 따로 두지 않는 점 역시 그의 경영 철학을 엿볼 수 있는 대목입니다. 하지만 회사가 성장한 만큼 김 대표가 짊어진 책임도 한층 무거워졌습니다. 안정적인 수익 창출과 기업공개(IPO) 추진, 여타 AI 기업들과의 경쟁 등 풀어야 할 과제가 적지 않습니다. 미디어데이에서 쏟아진 질문에 그는 “매일 아침마다 고민하는 문제”라고 답하기도 했습니다. 국내외 AI 업계 판도를 뒤흔드는 스타트업으로 성장한 업스테이지. 창업가이자 개발자인 김 대표가 앞으로도 기술력과 경영 능력을 모두 입증하며 ‘국가대표 AI 기업’을 이끄는 리더로 자리매김할 수 있을지 관심이 쏠립니다.

최근 애플이 대대적인 가격 인상 후 중국의 D램 제조사인 CXMT 메모리를 사용하기 위해 로비를 벌이고 있다는 외신 보도가 나오고 있습니다. 미 행정부나 애플 모두 공식적인 언급은 하지 않고 있지만, 현 상황에서 로비 시도 자체는 상당히 가능성 높은 이야기라 실현 가능성에 이목이 집중되고 있습니다. 애플은 아이폰 18 프로의 LPDDR5X 메모리 비용이 기존 대비 3배 가까이 상승할 것으로 보고, CXMT를 대안으로 검토 중입니다. 메모리 빅3 공급만으로는 물량과 가격 압박을 감당하기 어렵기 때문입니다. 일단 현재 상태에서 애플이 CXMT 메모리를 구매하는 것 자체는 충분히 가능합니다. 사실 미 상무부는 지난해 CXMT를 수출 금지 대상 기업 목록에 포함하려 했지만, 희토류 수출 문제 등으로 보류해 거래 자체를 막지는 않고 있습니다. 그럼에도 애플이 허락을 구하는 이유는 과거 중국산 메모리를 도입하려 했다가 의회의 강한 비판을 받은 사례가 있고 미 국방부가 중국 인민해방군과 연관성을 들어 CXMT를 국방수권법(Section 1260H)에 따라 “중국 군사 기업”으로 지정했기 때문입니다. 이 법안은 중국의 군민융합(Military-Civil Fusion) 전략에 대응하기 위한 것으로 중국 기업·대학·연구소가 민간 기술을 군사용으로 전용하는 것을 방지하는 것이 목적입니다. 국방부 소관으로 거래 자체를 막는 것은 아니지만, 이른바 블랙리스트에 올라 경고의 의미를 담고 있습니다. 사실상 애플 같은 빅테크의 거래를 차단하는 조치입니다. CXMT는 기본적으로 중국 국영 기업인 데다, 메모리 같은 반도체는 군사적으로도 중요하기 때문에 법안의 성격을 감안하면 1260H 리스트에 올리는 것 자체는 타당합니다. 애플의 로비는 이를 풀어달라는 뜻으로 해석되는데, 설령 리스트에서 삭제해도 과거처럼 미 의회와 미국 내 여론의 강한 반발을 부를 것으로 보입니다. 두 번째로 생각할 문제는 현재까지 가능성이 높지 않아 보이지만, 만약 로비에 성공해 블랙리스트에서 빠질 경우 실제로 최신 아이폰에 사용할 만한 성능과 공급이 가능한 지입니다. 이는 과거에는 생각하기 어려웠지만, 현재 상황에서는 불가능하지 않을 것으로 보입니다. CXMT는 누적된 적자에도 지난 몇 년간 공격적으로 팹을 증설하며 주위의 우려를 낳기도 했지만, 최근 AI발 메모리 가격 폭등으로 오히려 대규모 투자가 신의 한 수가 됐습니다. CXMT는 최근 웨이퍼 생산 능력을 월 10만 장에서 월 20만 장으로 늘리고 D램 시장 점유율도 8%로 껑충 뛰어오르면서 메모리 넘버 4로 안착할 준비를 하고 있습니다. 공격적인 투자와 그에 미치지 못하는 수율 때문에 지난해까지는 상당한 어려움을 겪었으나 최근 메모리 가격 폭등 덕분에 올해 1분기에는 매출이 7배로 증가한 505억 위안(약 11조원)에 순이익이 330억 위안 (7조원)에 달했습니다. 물론 그래도 CXMT가 아이폰에 들어갈 고성능 메모리를 만들 기술력이 있을지 의구심이 들 수도 있습니다. 하지만 CXMT는 이미 지난해 DDR5 8,000 메모리와 LPDDR5x 106,77 메모리 샘플을 공개한 바 있으며, 올해는 12/16/24/32GB 버전의 LDDR5x 8,533/9,600/10,677 MT/s 제품을 공급하고 있습니다. 이 제품들은 샤오미나 화웨이 같은 중국 기업들이 주로 사용하고 있습니다. 이를 본 애플 역시 어느 정도 성능을 충족시킬 수 있다고 보고 도입을 추진하는 것으로 보입니다. 다만 애플의 엄격한 품질 기준(QC)을 통과할 수 있을지는 미지수이긴 합니다. 그런데 성능만큼 중요한 것이 생산 능력입니다. AI 수요 폭발로 가격은 둘째 치고 메모리 물량 확보 자체가 쉽지 않기 때문입니다. CXMT는 일부에서 우려를 제기할 만큼 팹을 증설해 현재 이미 월 20만 장의 웨이퍼를 찍어 내고 있으며 올해 말에서 내년 초에는 30만 장에 이를 것으로 알려져 있습니다. 정확한 수율은 알 수 없지만, 이미 글로벌 시장 점유율 8%를 달성한 점으로 봐서 수율도 개선 중이고 일반적으로 시간이 지나면서 수율이 올라가는 점을 생각하면 앞으로는 더 높아질 것입니다. 비록 고부가가치 제품인 HBM3 생산에 어려움을 겪고 있지만, 오히려 이것 덕분에 CXMT는 메모리 빅3와 달리 LPDDR5x 생산에 여유가 있어 수억 대의 애플 기기에 필요한 메모리 수급에 여유가 있는 유일한 대안으로 떠오르고 있습니다. 물론 애플이 미국 정부와 의회, 그리고 부정적인 미국 내 여론을 뚫고 실제 채택에 성공할 가능성은 높아 보이지 않는 게 사실입니다. 이것을 허용하는 순간 중국의 메모리 굴기에 날개를 달아주고 중국의 글로벌 생산망 장악을 돕는 일이기 때문입니다. 하지만 애플이 CXMT 메모리 채택을 위해 로비를 벌이고 있다는 루머 그 자체로 이제는 달라진 중국 메모리 업계의 위상을 보여주고 있어 우리도 긴장하지 않을 수 없는 소식이기도 합니다. 끊임없는 기술 개발로 한 발 더 앞서 나가지 않는다면 미래에 어떤 일이 생길지는 누구도 장담할 수 없을 것입니다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

티베트 고원 끝자락, 중국 서북부 칭하이성 사막에는 미국 뉴욕 맨해튼 7배 면적의 태양광 단지 탈라탄이 있다. 설비 용량이 약 17GW로 원전 17기에 맞먹는 규모다. 이 전력은 송전선을 타고 3000㎞ 떨어진 중국 동부 연안으로 향한다. 중국 최대 파운드리 SMIC가 10조원 이상을 투입해 짓는 팹이 송전선 동쪽 끝단인 상하이에 있다. 창장메모리는 우한, 창신메모리는 허페이가 생산기지다. 초고압 송전선이 대륙을 횡단하는 길목의 대도시로 양쯔강이나 차오후 호수를 낀 입지다. 전력은 반도체 팹의 필요조건이지, 충분조건은 아니다. 팹을 돌리려면 하루 수십만t의 고순도 정제수, 수천 명의 엔지니어, 150여개 소부장 협력업체의 생태계가 함께 있어야 한다. 인재와 협력업체는 유치할 수 있지만 물은 다르다. 전기는 전선을 통해 어디든 보낼 수 있는 반면 반도체 세정에 쓰이는 정제수는 그렇게 보낼 수 없다. 파생되는 갈등 양상도 다르다. 송전탑 설치가 보상과 노선 조정이라는 타협의 여지가 있는 님비 갈등을 유발한다면, 논밭에 대던 물을 공장으로 돌려야 하는 물 갈등은 제로섬 게임이 된다. 실제로 반도체 공장에 물 대기는 난제 중 난제다. 용인 클러스터에서도 한강 수계의 댐 용수를 공업용수로 전환하기 위해 여러 부처와 지방정부, 기초단체가 몇 년째 협의를 벌여 왔다. 4대강 중 하루 100만t 이상 반도체 공장 용수 공급 계획을 세울 수 있는 수계는 소양강·충주·팔당댐을 가진 한강뿐인데 그 한강을 총동원해도 빠듯한 것이 현실이다. 가뭄이 들 때마다 생활용수 부족 사태가 벌어지곤 하는 남부권의 사정은 더 열악하다. 호남 반도체 클러스터로 거론되는 후보지 중 새만금은 금강 수계 용담댐에 의존하는데 2040년 기준 여유 수량이 하루 수만t에 그칠 전망이다. 광주·장성 첨단3지구나 광산구 서창동 부지는 영산강 수계에 속하는데 여기의 여유 수량도 수만t에 불과하다. 전공정 팹이 요구하는 하루 수십만t과는 자릿수가 다르다. 애초에 정부와 기업이 논의하던 시설은 데이터센터와 반도체 후공정 패키징이었다. 이 정도라면 남부 지역 물 사정은 크게 문제되지 않는다. 데이터센터는 물을 거의 쓰지 않고, 후공정도 전공정에 비하면 용수 부담이 훨씬 작다. 그런데 이달 들어 청와대 정책실이 ‘반도체, AI 데이터센터, 피지컬AI의 삼위일체(트리니티)로 국가 균형발전을 이룬다’는 청사진을 제시하면서 후공정이 전공정으로, 수조원이 수백조원으로 바뀌었다. 왜 바뀌었는지 이유에 대한 설명도, 그에 따른 용수 확보 구상도 제시되지 않았다. 대신 꾸준히 제기된 것이 용인 클러스터의 갈등 비용이다. 땅끝 솔라시도에서 용인까지 송전망을 확충하는 데 비용과 갈등이 따른다는 것인데, 에너지 안보 관점에서 이 비용을 꼭 낭비로만 보기도 어렵다. 한 선로가 끊겨도 다른 경로로 우회하는 것이 그리드 설계의 기본이기 때문에 이참에 국토를 종단하는 송전선을 하나 더 놓으면 전체 전력망의 안정성이 올라간다. 반도체 슈퍼사이클을 맞이해 생긴 투자 여력을 송전망에 쓰면 용인의 전력 문제를 푸는 동시에 국가 에너지 인프라를 한 단계 강화할 수 있다는 얘기다. ‘RE100’이라는 명분도 다시 따져 봐야 한다. RE100은 기업이 전력을 재생에너지로만 충당하겠다는 빅테크 주도 캠페인인데, 실상은 부족분을 인증서로 사서 장부에 기재하는 방식이다. 구글조차 2023년 기준 무탄소 전력 비율이 64%에 그쳤고, 나머지는 화석연료나 원자력 전기를 썼다. 부족한 36%는 재생에너지 인증서를 사서 채웠다. 데이터센터 전력 소비가 급증한 최근엔 빅테크들조차 예전보다 RE100을 덜 중시하는 흐름도 감지된다. 요구하는 쪽도 장부로 맞추는 것을, 우리만 공장을 옮겨서 물리적으로 구현하려는 것인지 점검해야 한다. 수백조원 규모의 결정 앞에서 명분과 셈법은 구분되어야 한다. 이미 결정된 지역을 흔드는 재검토, 지역 균형발전 논리를 기업 투자에 얹으려는 안이함, 정부가 그린 정책을 기업에 건네는 방식. 일련의 과정을 보다 보면 이것이 대한민국 주력산업인 반도체를 대상으로 집행되는 정책이 맞나 싶다. 홍희경 논설위원

손목 위 스마트워치가 임상 시험 도구가 되고, 인공지능(AI)이 환자의 증상을 분석해 전자의무기록(EMR)을 쓴다. 단순한 걸음 수나 수면 시간 측정에 머물던 정보기술(IT)·빅테크 기업의 헬스케어 사업이 AI를 업고 질병 예측·신약 개발 등 고도의 임상 영역으로 진입하며 경쟁이 격화하고 있다. 25일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 헬스케어 비전으로 ‘커넥티드 케어’를 강조하며 임상 시험, DNA 분석, 신약개발 지원 등으로 사업 영역을 넓히고 있다. 우선 고객이 갤럭시 워치 등 웨어러블 기기로 건강 데이터를 더 편리하게 관리할 수 있도록 수면·활동·식이·마음건강·생체 징후 등 5대 건강 영역 중심으로 ‘삼성 헬스’ 앱을 전면 개편했다. 삼성 헬스를 통해 쌓인 데이터는 이후 의료·제약 등 바이오 분야에 접목해 임상 연구와 신약 개발에 본격적으로 활용하기로 했다. 네이버는 병·의원 등 의료 현장에서 사용할 수 있는 AI 플랫폼에 집중하고 있다. 지난해 서울대병원과 공동연구를 통해 공개한 한국형 의료 전문 거대언어모델(LLM) ‘케이메드(Kmed).ai’는 의사 국가고시에서 96점을 넘기며 ‘의료 소버린 AI’의 이정표로 여겨졌다. 환자가 작성한 증상과 요청사항 등 병력 내용을 의료 용어로 자동 변환해 전자의무기록(EMR)에 입력하는 ‘스마트 서베이’와 과거 검사 결과를 AI로 분석·요약하는 ‘페이션트 서머리’ 서비스를 의료 현장에 도입했다. 카카오는 별도 법인 카카오헬스케어의 건강관리 앱 ‘파스타’를 통한 대중의 ‘만성질환 관리’에 방점을 찍었다. 혈당·체중 관리 등 기본적인 건강 관리부터 혈압 측정·분석 및 비만치료제 투약 지원까지 통합 케어 플랫폼으로 적용 영역을 확장 중이다. 글로벌 빅테크 기업들도 헬스케어를 차세대 성장 동력으로 여겨 사활을 걸고 있다. 애플은 ‘애플 헬스 스터디’를 통해 아이폰과 애플워치, 에어팟 등에서 건강 데이터를 수집해 질병 예측과 헬스 플랫폼 개발에 활용하고 있다. 오픈AI는 지난 4월 신약 개발과 생명과학 연구에 특화된 AI 모델 ‘GPT-로절린드’를 공개했다. 이는 전세계적 평균 수명 증가와 노인 인구 급증, 개인 IT 기기 확산, 개인 맞춤형 의료 수요 증가가 맞물린 결과다. 시장조사기관 노바원어드바이저에 따르면 2023년 2408억 달러(약 370조원)에 불과했던 글로벌 디지털헬스케어 시장은 2033년에 1조 6351억 달러(약 2517조원)까지 성장할 것으로 전망된다.

글로벌 빅파마들 ‘속도 혁신’ 촉각“개발 과정에서의 검증이 선결 과제” ‘인공지능(AI) 활용’은 세계 최대 제약·바이오 산업 전시회인 ‘2026 바이오 인터내셔널 컨벤션(바이오USA)’의 가장 뜨거운 화두였다. 이번 행사 ‘AI 서밋’의 30여개 세션을 관통한 글로벌 업계의 관심사는 명확했다. AI가 이끈 ‘속도 혁신’을 넘어, 임상으로 확인하는 신약의 효과부터 규제 기관을 설득할 과정의 투명성까지 상용화를 위한 최종 관문 돌파에 초점이 맞춰졌다. 24일(현지시간) 미국 샌디에이고 컨벤션센터에서 열린 ‘AI, 환상에서 현실로 전환’ 세션에서는 글로벌 빅파마인 ‘노바티스’의 AI 담당자부터 미국·프랑스 등의 AI 바이오텍 임원들이 총출동해 현업에서 AI 활용에 대한 애로사항을 논의했다. 시작부터 200여개 좌석이 청중으로 가득 차며 높은 열기를 반영했다. 세션에서 꼽힌 AI 활용의 가장 큰 장점은 ‘속도’였다. 신약 개발은 후보물질 선정부터 임상을 거쳐 실제 시장에 출시되기까지 길게는 10년 이상의 긴 시간이 걸리고 성공 가능성도 희박하다. 미국 AI 바이오텍 다이노 테라퓨틱스의 샘 사이나이 공동창업자는 “과거에는 반드시 실험실에서 수행해야 했던 실험을 가상 시뮬레이션으로 수행해 전체 과정을 단축시키는 것이 AI가 제공하는 근본적 가치”라고 말했다. 현재 글로벌 시장에서 AI로 신약을 발굴해 최종 허가를 받은 사례는 아직 없다. 하지만 최근 SK바이오팜과 AI 신약 개발 공동연구 계약을 체결한 인실리코 메디슨이나 리커전, 로슈 등 글로벌 기업을 중심으로 일부 후보물질이 임상 2상에서 3상 단계까지 도달하며 상용화 기대감을 키우고 있다. 구글, 엔비디아 등 글로벌 빅테크는 물론 셀트리온, LG화학, 중외제약, 동아ST 등 국내 기업들도 개발 경쟁에 뛰어들었다. 다만 AI 신약이 ‘뉴노멀’이 되려면 선결 조건이 많고, 특히 개발 과정에서의 검증 문제가 필수 과제다. 미국 식품의약국(FDA)이 연초 의약품 개발 AI 활용 가이드라인을 발표한 가운데, 향후 의약품 허가심사 과정에서 AI를 어떻게 신뢰하고 평가할 것인지도 화두다. 프랑스 AI 바이오텍 오우킨의 존 윌뱅크스 최고데이터책임자(CDO)는 “AI 신약 개발은 매우 혁신적인 주장인 만큼 그에 걸맞은 검증이 필요하다”면서 “결과뿐 아니라 그 결과에 도달한 과정 전체가 규제기관에게 설명 가능해야 한다”고 강조했다. 이날 현장에서 만난 한 한국 AI 바이오텍 스타트업 대표는 “AI 신약은 아직 시작 단계인 만큼 누가 먼저 선점하느냐가 관건”이라면서도 “AI로 구현한 일부 신약의 구조는 현재 기술로는 합성하기 너무 어려워서 검증할 수 없다는 것도 넘어야 할 벽”이라고 전했다.

최근 경북 포항 포스코 제철소와 에코프로, 울산 HD현대중공업의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 현장을 찾았다. 제철소에서는 사족보행 로봇이 뜨거운 고로 주변을 돌아다니며 열·영상 등을 수집했고, 조선소에서는 인공지능(AI)이 용접 경로를 계산해 신속 정확하게 불꽃 용접을 했다. 이차전지 공장에서는 800도의 열이 발생하는 내부 공정에서 발생하는 데이터를 AI로 분석해 시행착오를 줄여 생산성을 높였다. 업종도, 공정도 달랐지만 세 공장이 던지는 메시지는 하나였다. AI 없이는 버티기 어렵다는 것이다. 김정관 산업통상부 장관이 기자간담회에서 “첫째도, 둘째도, 셋째도 M.AX”라고 강조한 이유를 현장에서 확인할 수 있었다. 한국 제조업은 숙련공의 암묵지(경험·노하우) 위에서 성장했다. 쇳물의 온도·품질을 눈으로 읽고 용접 불꽃만 봐도 결과를 예측하며 공정의 이상 징후를 감각적으로 찾아내는 엔지니어들은 산업 경쟁력의 원천이었다. 문제는 그 숙련공들이 하나둘 현장을 떠나고 있다는 점이다. 베이비붐 세대 기술자들은 은퇴하고 청년 인력은 현장으로 충분히 오지 않는다. 기술은 매뉴얼에 남길 수 있지만 감각은 그렇지 않다. 숙련공이 떠나면 공장도 흔들릴 수밖에 없다. 겉으로 보면 AI 혁명이다. 그러나 현장에서 본 제조 AI의 본질은 사람을 없애는 데 있지 않았다. M.AX는 사람을 대체하는 기술이라기보다 숙련공의 경험과 판단을 데이터로 남겨 공장 안에 붙잡아 두려는 시도에 가까웠다. 지난 23일 서울신문 인구포럼에서 두 학자는 AI의 가능성과 한계를 동시에 짚었다. 세계적 석학 모리 도모야 교토대 경제연구소 교수는 휴머노이드 로봇과 자율주행 등 피지컬 AI가 인간 노동을 대체하는 ‘쇠퇴하지 않는 노동’의 시대를 전망하면서도 생산성이 획기적으로 늘어나는 데 따른 불평등 확대를 우려했다. 이철희 서울대 경제학부 교수는 AI가 청년·고숙련 등 일부 노동력 부족을 완화할 수는 있지만 장년·저숙련 인력난 해소에는 역부족이라며, 인구 감소 등 한국 사회의 구조적 문제 해결에 맞춰 AI를 개발하고 공공 영역에 활용해야 한다고 강조했다. 글로벌 빅테크 기업은 이미 AI 인프라 선점에 사활을 걸었다. 블룸버그 컨센서스에 따르면 올해 빅테크 기업의 영업활동현금흐름 대비 자본지출 비율은 메타 98.3%, 아마존 94.4%, 구글 90.1%, 마이크로소프트 64.8%에 달한다. 벌어들인 현금 대부분을 AI 인프라에 쏟아붓고 있는 것이다. 세계 AI 패권 경쟁은 한국 제조업의 문제를 해결해 주지 않는다. 미국 AI 기술은 현지 노동시장의 필요에 맞춰 진화하지만 한국은 노동시장 경직성으로 기술 도입 유인이 약하다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자의 방한을 두고 한국 제조 현장에 축적된 데이터를 겨냥한 것 아니냐는 관측이 나오는 것도 같은 맥락이다. 반도체뿐 아니라 철강·조선·배터리·자동차 등 현장에 쌓인 공정 데이터와 숙련공의 경험·노하우야말로 한국형 AI의 가장 중요한 자산이다. 한국은 최근 스위스 국제경영개발대학원(IMD) 국가경쟁력 평가에서 인구 5000만명 이상·1인당 국내총생산(GDP) 3만 달러 이상 국가 중 미국에 이어 2위에 올랐다. 한국은 원천기술만으로 성장한 나라가 아니다. 기술을 산업 현장에 녹여 공정을 혁신하고, 이를 세계가 찾는 제품으로 만들어 팔아 축적한 수출 경쟁력으로 여기까지 왔다. 한국의 AI 전략은 남의 모델을 따라가는 데서 끝나선 안 된다. 소버린 AI는 기술 주권을 넘어 한국 노동시장과 산업 현장의 문제를 해결하는 AI여야 한다. 숙련공의 암묵지를 데이터로 남겨 그들이 떠난 뒤에도 공장이 돌아가게 하고, 지방 중소 제조 현장의 인력난과 장년·저숙련 일자리 공백을 메우는 방향으로 기술 개발과 공공 도입이 함께 가야 한다. 한국 경제의 미래는 사람을 대체할 AI가 아니라 사람을 기억할 AI에 달려 있다. 지금 필요한 것은 사람 없는 공장이 아니라 사람의 경험을 잃지 않는 공장이다. 강주리 경제정책부 기자(차장급)

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.

고 구본무 LG그룹 선대회장의 맏사위가 대표로 있는 블루런벤처스(BRV)의 해외법인에 부과한 약 90억원의 법인세를 취소해야 한다는 법원 판단이 나왔다. 국내 기업에 투자하는 외국법인의 사업장이 한국에 없다면 법인세를 부과할 수 없다는 취지다. 서울행정법원 행정5부(부장 이정원)는 25일 BRV로터스원과 파워엠파이어가 강남세무서장을 상대로 낸 법인세 부과 처분 취소 소송에서 원고 승소로 판결했다. 이로써 두 회사에 부과된 귀속 법인세 약 80억원, 약 9억 8000만원이 각각 취소됐다. 두 회사는 BRV 펀드그룹이 국내 기업에 투자하기 위해 각각 홍콩과 세이셸공화국에 설립한 해외법인이다. LG가(家)의 사위인 윤관 대표는 BRV 펀드그룹의 최상위 법인(BRV 파트너스 엘티디)의 지분 99.9%를 보유한 최대주주이자 임원이다. BRV로터스원은 국내 주식으로 226억원, 파워엠파이어는 국내 주식 및 전환사채로 194억원의 양도차익을 얻었고, 과세당국은 2021년 10월 윤 대표를 실질적 의사결정자로 보고 법인세를 부과했다. 이에 두 회사는 처분이 위법하다며 행정소송을 제기했다. 쟁점은 국내 고정 사업장 존재 여부였다. 법인세법에 따르면 외국법인이 고정된 물리적 장소를 보유하고, 해당 사업장이 본질적인 사업 활동을 수행한다면 과세할 수 있다. 최근 구글코리아와 넷플릭스, 메타 등 글로벌 빅테크들은 국내에 사업장이 없다는 이유로 관련 행정소송에서 잇따라 승소했다. 과세당국은 윤 대표가 ‘BRV코리아’라는 한국 법인을 고정 사업장으로 활용해 업무를 수행했으므로 이들의 양도소득이 과세 대상에 해당한다고 주장했다. 그러나 재판부는 “BRV로터스원과 파워엠파이어는 BRV 코리아와 엄연히 별개의 법적 실체를 갖는다”며 이를 받아들이지 않았다. 재판부는 “BRV코리아 직원들도 원고들(BRV로터스원·파워엠파이어)의 지시를 받는 사람이라고 볼 수 없고, 이들이 수행한 업무는 자문용역계약에 따른 고유한 업무 영역에 해당한다”면서 “두 회사는 윤 대표와 별개의 실체를 갖는 법인이므로 윤 대표의 지시와 두 회사의 지시를 같은 것이라고 할 수 없다”고 덧붙였다. 아울러 윤 대표가 원고 법인들의 투자 및 매각 결정을 주도했다고 하더라도, 이는 법인들의 최종 무한책임사원(채무 변제 책임을 지는 구성원)인 BRV 파트너스엘티디 이사로서 취한 조치라고 봐야 한다고 판단했다. 한편 윤 대표는 이 소송과 별개로 약 123억원의 종합소득세 부과 처분을 취소해달라는 소를 제기해 항소심이 진행 중이다. 지난 2월 1심은 윤 대표 패소로 판결했다.