제2차 세계대전 패전 이후 ‘방어에만 전념한다’는 원칙을 지켜온 일본이 장거리 타격 능력을 빠르게 키우고 있다. 미국산 토마호크 순항미사일과 자국산 12식 지대함유도탄 개량형 등을 잇달아 확보하면서 일본 열도에서 멀리 떨어진 표적까지 공격할 수 있는 능력을 갖추는 중이다. 일본은 중국과 북한의 군사적 위협에 대응하기 위한 ‘반격능력’이라고 강조하지만, 전후 유지해온 전수방위 원칙이 사실상 크게 달라지고 있다는 평가도 나온다. 18일(현지시간) 홍콩 기반 아시아타임스는 일본이 약 80년간 유지해온 ‘엄격한 방어국가’라는 전제가 더는 유효하지 않다며 중국의 군사력 확대와 북한의 미사일 개발, 중국·러시아 안보협력 강화에 맞서 일본이 제2차 세계대전 이후 가장 큰 폭의 방위전략 전환을 추진하고 있다고 분석했다. 변화의 출발점은 2022년 12월 일본 정부가 개정한 국가안보전략 등 이른바 ‘안보 3문서’다. 일본은 이때 적의 미사일 공격이 발생했을 경우 상대 영역 안의 미사일 발사기와 지휘시설 등을 공격할 수 있는 ‘반격능력’ 보유를 공식화했다. 일본 정부는 이를 무력공격을 막기 위한 최소한의 자위조치라고 규정한다. 정책 변화는 실제 무기 배치로 이어지고 있다. 일본 방위성의 2026회계연도 방위력 정비 자료에 따르면 자위대는 이미 미국산 토마호크 순항미사일과 F-35A용 합동타격미사일(JSM) 인도를 마쳤다. 12식 지대함유도탄 개량형의 지상발사형도 개발과 배치를 마쳤으며, 함정발사형과 공중발사형까지 확대하고 있다. 일본은 여기에 극초음속 유도탄과 고속 활공탄(HVGP), 잠수함발사 미사일 등 다양한 장거리 무기도 추가한다. 방위성은 올해 원거리 타격 능력 강화에 약 9733억엔을 배정하고, 서로 다른 사거리와 속도·비행방식·발사 플랫폼을 가진 미사일 확보를 계속 추진하고 있다. 토마호크부터 12식까지…‘막는 방어’서 ‘먼저 때릴 능력’으로 과거 일본의 미사일 방어는 이지스함의 SM-3나 패트리엇 PAC-3 등을 이용해 날아오는 미사일을 요격하는 데 무게를 뒀다. 하지만 중국과 북한이 탄도·순항미사일을 대량 운용하면서 일본은 요격만으로는 대규모 공격을 막기 어렵다고 판단했다. 새 전략은 적의 미사일이 날아오는 것을 기다렸다가 모두 요격하는 데 그치지 않는다. 공격이 시작됐을 경우 장거리 미사일을 이용해 상대의 미사일 발사대와 지휘시설 등을 타격해 추가 공격 능력을 떨어뜨리는 방식이다. 일본 방위성도 반격능력을 스탠드오프 방어능력 등을 활용해 상대 영역 안에서 효과적으로 반격할 수 있는 능력이라고 설명한다. 대표적인 전력이 토마호크다. 일본은 함정에서 발사하는 토마호크를 통해 기존 자위대 무기보다 훨씬 먼 거리의 지상 표적을 공격할 수 있게 된다. 방위성은 토마호크 발사 기능을 갖추도록 해상자위대 함정을 개조하고 관련 시험도 진행하고 있다. 국산 12식 지대함유도탄 개량형도 핵심이다. 기존 12식 미사일보다 사거리를 크게 늘리고 지상·함정·항공기 등 여러 플랫폼에서 발사할 수 있도록 개발했다. 올해 예산에는 지상발사형과 함정발사형 추가 확보뿐 아니라 F-2 전투기에 공중발사형을 탑재하기 위한 개량 비용도 포함됐다. 일본 방위연구소도 올해 공개한 분석에서 일본 방위력 강화의 핵심 분야로 ‘반격능력에 활용하는 장거리 미사일’을 꼽았다. 장거리 타격 능력이 일시적인 전력 보강이 아니라 일본 방위전략의 중심축으로 자리 잡았다는 의미다. 中·北 위협 내세운 日…전수방위 경계선은 어디까지 일본이 장거리 타격 능력을 서두르는 가장 큰 명분은 주변 안보환경 악화다. 일본은 중국의 군사력 확대와 동중국해·서태평양 활동 증가, 북한의 탄도미사일 개발을 직접적인 위협으로 보고 있다. 아시아타임스도 중국과 북한, 중러 협력 강화를 일본의 방위전략 전환을 촉발한 주요 배경으로 꼽았다. 특히 장거리 미사일은 일본 남서부 도서지역 방어에서도 핵심 역할을 맡는다. 중국 함정이나 상륙전력이 일본이 통제하는 섬에 접근할 경우 상대 미사일 사거리 밖에서 공격해 접근을 차단한다는 구상이다. 일본 방위성은 이를 위협 범위 밖에서 침공 세력을 저지하는 ‘스탠드오프 방어능력’이라고 설명한다. 다만 일본 정부는 반격능력이 선제공격을 의미하지 않는다고 선을 긋고 있다. 실제 무력공격이 발생하고 다른 수단으로 막을 방법이 없을 때 필요한 최소한의 자위조치로 사용한다는 입장이다. 2022년 방위력정비계획에도 반격은 무력공격에 대한 최소한의 자위 수단이며 무력 사용의 요건에 따라 이뤄진다고 명시했다. 그럼에도 일본이 과거에는 보유하지 않았던 장거리 지상공격 능력을 갖추기 시작했다는 사실 자체가 동아시아 군사구도에 적지 않은 변화를 가져온다. 아시아타임스는 일본이 수동적 방어에서 능동적 억제로 이동하면서 역내 억제 구조 자체를 바꾸고 있다고 평가했다. 일본은 앞으로 토마호크와 12식 개량형에 그치지 않고 극초음속 미사일과 잠수함발사 미사일 등으로 타격 수단을 다변화할 계획이다. 전후 일본 안보정책의 상징이던 ‘전수방위’는 유지된다는 게 도쿄의 공식 입장이지만, 실제 자위대가 보유하는 무기의 사거리와 임무 범위는 이미 과거와 크게 달라지고 있다. 일본이 말하는 ‘방어’의 경계가 어디까지 넓어질지 주변국의 시선도 더욱 예민해질 전망이다.

벤치마크·전문가·사용자 종합평가3개 팀 GPU B200 1000장씩 지원“기존 뛰어넘는 새 지원체계 논의”내년 초 최종 2개 팀 선정할 예정 한국을 대표하는 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크·전문가·사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 1위와 4위 간 점수 격차는 벤치마크 부문 4.0점, 전문가 평가 부문 2.4점, 이용자 평가 부문 5.0점으로 나타났다. 이번 평가를 통과한 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 호평받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대할 계획이라고 밝혔다. 과기정통부에 따르면 6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억원 수준이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI 모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 한편 과기정통부는 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 최종 2개 팀을 선정할 예정이다.

엔비디아가 오픈AI 데이터센터의 자금 조달을 위해 최대 1050억 달러(약 149조원)의 신용을 보강한다. 자사 인공지능(AI) 칩이 들어갈 인프라의 금융까지 지원해 장기 수요를 선점하려는 전략이다. 17일(현지시간) 엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 건설 중인 ‘포츠파이크’ 데이터센터 개발사 SB에너지에 최대 1050억 달러의 잔존가치 보증을 제공한다고 밝혔다. 소프트뱅크 자회사인 SB에너지가 시설을 짓고 오픈AI가 20년간 임차하며, 엔비디아는 이곳에 AI 가속기를 독점 공급한다. SB에너지에는 별도로 15억 달러도 투자한다. 1050억 달러를 엔비디아가 당장 현금으로 내놓는 것은 아니다. 오픈AI가 임대료를 내지 못하면 시설을 다른 업체에 임대하거나 매각해 회수한 금액과 미리 보장한 최소 가치의 차액을 엔비디아가 메우는 방식이다. 신용등급이 없는 비상장사 오픈AI 대신 엔비디아의 신용을 활용해 대규모 데이터센터 건설 자금을 조달하기 쉽게 만드는 구조다. 엔비디아가 이 같은 부담을 감수하는 배경에는 장기 칩 수요가 있다. 4.25기가와트(GW) 규모의 1단계 시설에는 그래픽처리장치(GPU) 약 150만개가 들어갈 수 있다. 엔비디아는 이를 1500억~2000억 달러의 매출 기회로 추산했다. 오픈AI가 2030년까지 약속하거나 계획한 엔비디아 컴퓨팅 구매 규모는 최대 6000억 달러(약 850조원)에 이를 수 있다는 설명이다. 이번 거래는 엔비디아가 칩 판매를 넘어 AI 인프라 금융까지 역할을 넓히는 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 앞서 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR 등과 5000억 달러 이상의 민간 자금을 AI 인프라로 끌어들이는 금융 플랫폼 구축 계획을 발표했다. 엔비디아가 AI 인프라 투자와 자사 칩 수요를 함께 묶는 거래가 늘면서 순환금융 논란이 커지자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 회사 홈페이지에 올린 글에서 “이것은 순환금융이 아니다”라고 반박했다. 오픈AI가 임대료를 내고 시설이 가동될수록 엔비디아의 보증 부담은 줄어들며, 장기 수요가 확인된 만큼 필요한 인프라를 미리 확보하는 공급망 전략이라는 설명이다.

지난 4년간 청년 일자리 28만 5000개가 사라졌다는 한국은행 보고서가 나왔다. 사라진 일자리의 94%는 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍업 등 생성형 인공지능(AI) 활용도가 높은 업종에서였다. 청년들이 선호하던 ‘괜찮은 일자리’부터 속수무책 줄고 있는 것이다. 고학력일수록 AI 등장에 타격을 더 받는 ‘학력의 배신’ 양상도 감지됐다. 2019년 1월~2022년 10월 대졸 청년과 전문대졸 이하 청년층의 실업률은 각각 8.2%와 8.0%로 차이가 미미했다. 그러나 챗GPT 출시 이후 간격은 벌어졌다. 2022년 11월 이후 전문대졸 이하 평균 실업률은 5.4%인 반면 대졸 청년층 평균 실업률은 7.0%였다. 코로나19 이후 대면 서비스업이 회복된 반면, 대졸 청년이 주로 맡는 인지·분석 업무는 AI가 빠르게 흡수하면서 격차가 벌어진 것으로 풀이된다. 대학 졸업장이 취업 보험이 아니라 AI 경쟁의 최전선 입장권이 된 셈이다. 청년들은 이 변화를 피부로 느끼고 있다. 한국경제인협회가 청년 1000명을 조사한 결과 절반 이상이 5년 내 자기 직무가 AI로 축소될 것이라고 답했다. AI가 경쟁력 향상에 도움이 된다는 응답(64.7%)보다 “초급 업무를 AI가 대신하면 고숙련 인력으로 클 기회가 줄어들 것”이라는 응답(65.6%)이 더 많았다. 취업하더라도 쉬운 일부터 배워가며 숙련되던 성장의 계단이 무너지고 있다는 공포가 일자리 감소 불안보다 더 크다. 기업의 지속가능한 성장 역시 도전에 직면했다. 지금 신입 채용을 줄이면 몇년 뒤 조직의 맥락을 이해하고 후배를 가르칠 중간 관리자가 비게 된다. 한은은 이를 ‘인재 파이프라인’, 즉 신입에서 숙련 인력으로 이어지는 인재 공급 경로가 약해질 수 있다고 경고했다. 이를 간파한 IBM 등은 발빠르게 대응했다. AI가 할 수 있는 코딩 대신 고객 대면과 AI 산출물 검증 중심으로 주니어 직무를 재설계해 올해 미국 내 신입 채용을 3배로 늘렸다. 청년고용 위축은 AI만이 아니라 경력직 선호, 정년연장, 인구구조 변화가 겹친 복합 위기다. 직무 구조 자체를 바꿔야 풀릴 문제가 됐다. 한은은 청년고용 지원을 머릿수 보조금에서 훈련·경력 축적 중심으로 전환할 것을 제안했다. 이런 식의 질적 전환이 필요한 곳이 한두 군데가 아니다. 정부는 AI 전환기에 맞는 직업훈련 체계를, 대학은 실무 역량 중심의 교육과정을, 기업은 AI와 협업하는 새로운 주니어 직무를 설계해야 한다. 교육·채용·직무를 함께 재편하는 중장기 인력수급 전략만이 청년 위기의 출구가 될 수 있다.

스마트 건설 현장 운영 솔루션 기업 커넥틴이 ‘일용이’로 ‘2026 호반혁신기술공모전’ 챌린지상을 받았다. 일용이는 건설 근로자의 신원·자격·출퇴근·공수·작업·안전 정보를 하나로 연결하는 건설 현장 운영 시스템이다. 김태민 커넥틴 대표는 건축회사에서 4년 이상 근무하며 현장의 문제를 직접 경험했다. 현장의 중심은 사람이지만 사람을 기준으로 운영 정보를 연결하는 시스템이 없다는 점에 주목해 ‘일용이’를 개발했다. 근태 관리에서 시작한 일용이는 현재 신원·자격 검증부터 GPS·지오펜스 출퇴근, 공수·정산, 전자근로계약, TBM, 위험성 평가, 안전교육, 비상대피까지 건설 운영 업무를 하나의 흐름으로 통합한다. 현장 적용 결과 월 급여 준비 시간을 80시간에서 5시간으로 줄이고 정산 분쟁과 서류 누락을 혁신적으로 줄였다. 커넥틴은 호반건설 현장에서 근로자 사전 검증, 출입 데이터 연동, 다국어 안전 전달 기능 등을 실증할 계획이다.

콕스웨이브는 ‘믿고 맡길 수 있는 AI’를 표방하는 AX 기업이다. 챗GPT·코파일럿 등 AI 도구로 개인의 일 처리는 빨라졌지만, 정확도가 필수인 업무를 온전히 맡기기는 어렵다. 입력 양식이 매번 달라 자동화가 쉽게 깨지고, AI가 그럴듯하게 틀려도 스스로 멈추지 않기 때문이다. 콕스웨이브의 ‘크루와’(krewa)는 이 문제를 해결한다. 기업의 서류 업무 처리에 특화된 AI와, 검증 체계인 ‘트러스트 시스템’을 함께 제공하여 기업이 믿고 맡길 수 있는 업무 위임 체계를 만들었다. AI가 일하고, 검증하며, 기준을 통과하지 못한 작업은 자동으로 멈춰 현업의 검토로 넘어가는 구조이다. AI의 신뢰성 검증은 콕스웨이브가 오래 다뤄 온 영역이다. 자체 개발한 AI 신뢰성 평가 솔루션 ‘얼라인’(Align)으로 300곳 이상의 글로벌 고객사에 AI 응답 품질을 평가·분석해 왔다. 호반그룹과는 건설 협력사 심사 업무를 AI로 전환하는 협업을 추진한다. 

실내외 측위 기반 딥테크 스타트업 라스트마일은 공용부 기록·점검 플랫폼 ‘마일스페이스’(MILESPACE)로 2026 호반혁신기술공모전에서 시너지상을 받았다. 건물이나 교량 등 시설물은 준공 이후에도 주기적인 육안 점검을 통해 균열, 누수 등 하자를 관리해야 한다. 기존 방식은 점검자가 현장을 돌며 사진을 찍고 도면과 대조해 위치를 수기로 기록하는 데 의존해, 점검 시간이 오래 걸리고 위치 오류나 기록 누락이 발생하기 쉬웠다. 마일스페이스는 이를 스마트폰 애플리케이션으로 디지털화했다. 스마트폰의 관성 센서와 영상 기반 기술만으로 GPS가 없는 공간에서, 실내 위치를 자동 인식하는 것이 특징이다. 라스트마일은 호반그룹과 협업 추진을 목표로 한다. 신규 아파트 단지의 지하주차장이나 공용부 일부 구역을 대상으로 시범 적용(PoC)을 진행해 위치 인식 정확도와 균열 검출 성능을 검증하고자 한다. 

인공지능(AI)이 대졸 이상 청년층의 일자리부터 빠르게 대체하고 있다는 한국은행 분석이 나왔다. 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리는 28만 5000개 줄었는데, 이 가운데 94%인 26만 8000개가 AI의 영향을 많이 받는 업종에서 사라졌다. 챗GPT 등장 이후에는 대졸 청년층 실업률이 전문대졸 이하보다 빠르게 높아졌다. ●한은 “사무·출판·IT 업무 AI 가 대체” 한국은행이 18일 발표한 ‘BOK 이슈노트: 청년고용 위축, AI 탓인가?’에 따르면 2022년 6월부터 올해 6월까지 AI의 영향을 많이 받는 ‘고노출 업종’에서 청년 일자리는 26만 8000개 감소했다. 반면 AI 영향이 상대적으로 작은 ‘저노출 업종’에서는 1만 7000개 줄어드는 데 그쳤다. 특히 컴퓨터·데이터를 다루거나 기획·인사·회계 등 사무 업무를 담당하는 청년 일자리가 크게 줄었다. 정보서비스업 청년 취업자는 31.4% 감소했고 출판업은 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업은 16.6%, 전문서비스업은 11.6% 줄었다. AI가 사람을 돕는 데 그치지 않고 업무 일부를 직접 대신할 수 있는 직종일수록 청년 고용 감소폭이 컸다. ●조직 경험한 50대는 되레 취업 늘어 반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 늘었다. 이 가운데 17만 3000개(75.2%)가 AI 고노출 업…종에서 증가했다. AI 충격이 청년층에 집중된 셈이다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “AI는 매뉴얼에 정리할 수 있는 업무를 주로 대체하는데 이런 업무는 청년층이 많이 맡는다”며 “반면 경력이 많은 직원은 조직의 성격과 맥락을 이해해야 하는 업무가 많아 AI가 쉽게 대체하기 어렵다”고 설명했다. 고학력 청년층의 고용 상황도 상대적으로 나빠졌다. 챗GPT 공개 전인 2019년 1월부터 2022년 10월까지 대졸 이상 청년층의 평균 실업률은 8.2%, 전문대졸 이하는 8.0%로 격차가 0.2% 포인트에 불과했다. 하지만 2022년 11월부터 올해 6월까지는 각각 7.0%, 5.4%로 격차가 1.6% 포인트까지 벌어졌다. 오 팀장은 “대졸 이상과 그렇지 않은 청년층의 실업률 차이가 최근 크게 확대됐다”며 “30세 이상에서는 이런 현상이 나타나지 않았다”고 말했다. ●미래 인재 키울 경력 사다리 재설계를 더 큰 문제는 청년들이 일을 배우고 숙련자로 성장할 기회 자체가 줄어들 수 있다는 점이다. 기업이 AI를 활용해 초급 인력 채용을 줄이면 당장은 효율적일 수 있지만, 이런 선택이 확산되면 미래 숙련 인력을 키울 통로까지 좁아질 수 있다. 오 팀장은 이를 ‘인재 파이프라인 문제’라고 지적하며 “청년들이 AI를 활용하면서도 경험을 쌓을 수 있도록 경력 사다리를 다시 설계할 필요가 있다”고 강조했다.

한은 BOK 이슈노트사라진 28.5만개 일자리94%가 ‘AI 고노출’ 업종인공지능(AI)이 대졸 이상 청년층의 일자리부터 빠르게 대체하고 있다는 한국은행 분석이 나왔다. 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리는 28만 5000개 줄었는데, 이 가운데 94%인 26만 8000개가 AI의 영향을 많이 받는 업종에서 사라졌다. 챗GPT 등장 이후에는 대졸 청년층 실업률이 전문대졸 이하보다 빠르게 높아졌다. 한국은행이 18일 발표한 ‘BOK 이슈노트: 청년고용 위축, AI 탓인가?’에 따르면 2022년 6월부터 올해 6월까지 AI의 영향을 많이 받는 ‘고노출 업종’에서 청년 일자리는 26만 8000개 감소했다. 반면 AI 영향이 상대적으로 작은 ‘저노출 업종’에서는 1만 7000개 줄어드는 데 그쳤다. 특히 컴퓨터·데이터를 다루거나 기획·인사·회계 등 사무 업무를 담당하는 청년 일자리가 크게 줄었다. 정보서비스업 청년 취업자는 31.4% 감소했고 출판업은 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업은 16.6%, 전문서비스업은 11.6% 줄었다. AI가 사람을 돕는 데 그치지 않고 업무 일부를 직접 대신할 수 있는 직종일수록 청년 고용 감소폭이 컸다. 반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 늘었다. 이 가운데 17만 3000개(75.2%)가 AI 고노출 업종에서 증가했다. AI 충격이 청년층에 집중된 셈이다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “AI는 매뉴얼에 정리할 수 있는 업무를 주로 대체하는데 이런 업무는 청년층이 많이 맡는다”며 “반면 경력이 많은 직원은 조직의 성격과 맥락을 이해해야 하는 업무가 많아 AI가 쉽게 대체하기 어렵다”고 설명했다. 고학력 청년층의 고용 상황도 상대적으로 나빠졌다. 챗GPT 공개 전인 2019년 1월부터 2022년 10월까지 대졸 이상 청년층의 평균 실업률은 8.2%, 전문대졸 이하는 8.0%로 격차가 0.2% 포인트에 불과했다. 하지만 2022년 11월부터 올해 6월까지는 각각 7.0%, 5.4%로 격차가 1.6% 포인트까지 벌어졌다. 오 팀장은 “대졸 이상과 그렇지 않은 청년층의 실업률 차이가 최근 크게 확대됐다”며 “30세 이상에서는 이런 현상이 나타나지 않았다”고 말했다. 더 큰 문제는 청년들이 일을 배우고 숙련자로 성장할 기회 자체가 줄어들 수 있다는 점이다. 기업이 AI를 활용해 초급 인력 채용을 줄이면 당장은 효율적일 수 있지만, 이런 선택이 확산되면 미래 숙련 인력을 키울 통로까지 좁아질 수 있다. 오 팀장은 이를 ‘인재 파이프라인 문제’라고 지적하며 “청년들이 AI를 활용하면서도 경험을 쌓을 수 있도록 경력 사다리를 다시 설계할 필요가 있다”고 강조했다.

1억 년 전 지구는 지금과 많이 달랐다. 하늘에는 새가 있긴 했지만, 익룡도 함께 하늘을 날았고 바다에는 고래 같은 해양 포유류 대신 수장룡 같은 해양 파충류가 헤엄쳤다. 지상 역시 지금은 볼 수 없는 공룡이 육상 생태계를 지배했다. 하지만 당시에도 볼 수 있던 것은 어두운 밤을 밝히는 반딧불이다. 과학자들은 나무의 수지가 굳어 광물화된 ‘호박’(amber) 속에서 1억 년 전 반딧불이의 조상을 발견하고 이들이 현재의 후손과 비슷하게 발광 기관을 지니고 있다는 사실도 발견했다. 따라서 공룡도 밤중에 반짝이는 반딧불이의 모습을 볼 수 있었을 것이다. 하지만 어쩌면 반짝이는 목적은 지금과 달랐을 가능성도 있다. 브리스톨 대학교 박사 과정 학생인 리 얀다와 중국과학원 난징 지질고생물학연구소(NIGPAS)의 차이 천양 교수는 미얀마 카친 호박에서 발견된 신종 반딧불이인 ‘이카로라무스’(Icaroramus)를 연구하던 도중 예상치 못했던 새로운 사실을 발견했다. 연구팀이 발견한 반딧불이는 ‘이카로라무스 페리시’(Icaroramus perisi)라고 명명한 신종으로, 멸종된 크레토펜고디대과(Cretophengodidae)에 속하는 것으로 확인됐다. 연구팀은 잘 보존된 복부 발광 기관과 더불어 예외적으로 잘 보존된 더듬이를 자세히 분석했다. 사실 곤충의 더듬이는 매우 약한 실 같은 구조로 되어 있기 때문에 호박 속에 보존된 곤충 화석에서도 자세히 분석하기 쉽지 않다. 하지만 이 화석 표본은 12개의 마디로 이루어진 정교한 더듬이 구조를 잘 보존하고 있었다. 분석 결과 이 더듬이 구조는 현대의 반딧불이에서는 보기 힘든 복잡한 구조로 이카로라무스가 더듬이를 이용해서 화학적 의사소통에 특화되어 있다는 점을 보여줬다. 이것이 예외적인 이유는 복잡한 더듬이 구조는 페로몬을 이용한 짝짓기를 하는 곤충에서 볼 수 있는 특징이기 때문이다. 하지만 보통 반딧불이는 발광 신호를 이용해서 짝짓기를 하기 때문에 상대적으로 더듬이 구조는 단순하다. 이미 발광 기관에 많은 투자를 한 상태에서 페로몬에 추가 투자를 한다는 것은 낭비이기 때문이다. 연구팀은 이를 근거로 이카로라무스가 빛을 짝짓기가 아닌 다른 용도로 사용했을 가능성을 제시했다. 예를 들어 짝짓기는 페로몬으로 하고 빛은 먹지 말라는 경고 신호로 사용했을 가능성이다. 이 경우 독을 지니고 있었을 가능성도 있는데, 이는 현재의 반딧불이에서는 볼 수 없는 독특한 특징이다. 물론 발광 신호와 페로몬 신호를 동시에 짝짓기에 사용했을 가능성도 완전히 배제할 순 없지만, 연구팀은 반딧불이의 발광 기관의 진화가 이미 1억 년 전부터 시작되었을 뿐 아니라 생각보다 다양한 목적으로 사용되었을 가능성에 주목하고 있다. 우리가 생각하지 못했던 반딧불이의 반전이 아닐 수 없다.

북대서양조약기구(NATO·나토)가 라트비아 영공에 들어온 정체불명의 드론 1대를 잡기 위해 전투기 4대를 긴급 출격시켰다. 최근 러시아와 우크라이나의 전자전 여파로 드론이 나토 영공을 넘나드는 사례가 잦아지면서, 값비싼 전투기를 반복적으로 띄워야 하는 나토의 부담도 커지고 있다. 월스트리트저널(WSJ)과 로이터통신 등에 따르면 지난 14일(현지시간) 라트비아 동부 영공에 출처가 확인되지 않은 드론 1대가 진입했다. 나토는 리투아니아에 배치된 이탈리아 공군 유로파이터 2대와 에스토니아 기지의 튀르키예 공군 F-16 2대를 출격시켰다. 이 가운데 이탈리아 유로파이터 1대가 드론을 식별한 뒤 격추했다. 드론은 러시아 국경에서 약 35㎞ 떨어진 라트비아 루가이 인근 상공으로 들어왔다. 라트비아군은 추락 잔해를 찾기 위해 주변 숲을 수색했지만 지형이 험해 수색에 어려움을 겪었다. 당시 라트비아 국방부는 드론의 출처를 즉시 특정하지 않았다. 라트비아 측은 다만 이번 침범이 러시아의 전자기전 활동과 관련됐을 가능성에 무게를 뒀다. 러시아가 우크라이나 장거리 공격 드론의 위성항법장치(GPS)를 교란하면서 일부 드론이 예정된 항로를 벗어나 주변 나토 회원국 영공으로 흘러들고 있다는 것이다. WSJ는 이런 사례가 올여름 거의 매주 발생하고 있다고 전했다. 드론 한 대에 유로파이터·F-16까지 이번 대응이 주목받은 것은 드론 1대에 투입한 전력 때문이다. 나토는 유로파이터와 F-16 등 고성능 전투기 4대를 동시에 띄웠다. 드론 자체는 대량생산이 가능한 비교적 저렴한 무기지만, 이를 탐지하고 요격하려면 고가 전투기와 미사일, 지상 방공체계를 동원해야 한다. WSJ는 이런 대응 방식이 나토의 군사적 회복력뿐 아니라 재정에도 부담을 주고 있다고 지적했다. 값싼 드론을 상대하기 위해 전투기를 긴급 출격시키거나 고가의 방공미사일을 발사하는 방식은 장기간 반복하기 어렵기 때문이다. 실제로 비슷한 사건은 불과 이틀 뒤 또 발생했다. 16일 몰도바에서 루마니아 영공으로 들어온 드론을 요격하기 위해 스페인 공군 F-18 전투기 2대가 출격했고 이 가운데 1대가 드론을 격추했다. 나토는 당시 이 드론이 러시아에서 날아온 것으로 보인다고 밝혔다. 나토는 이에 따라 전투기 의존도를 낮출 수 있는 지상 기반 요격체계 확보를 서두르고 있다. 나토 관계자는 루마니아를 비롯한 회원국들이 드론 대응을 위한 지상 요격장비를 추가 도입하고 있다고 설명했다. “길 잃은 드론인가, 나토 방공망 떠보나” 문제는 모든 영공 침범을 단순한 우발 상황으로 볼 수 없다는 데 있다. 러시아가 우크라이나 드론의 항법을 교란한 결과 일부가 나토 영공으로 흘러들 수 있지만, 서방 군 당국은 러시아가 의도적으로 드론을 보내 유럽의 방공망을 시험할 가능성도 경계한다. 발트 3국에서는 올해 들어 우크라이나 드론이 여러 차례 추락하거나 격추됐다. 지난 5월에는 루마니아 F-16이 에스토니아 상공에서 우크라이나 드론을 격추했고, 6월에는 프랑스 라팔 전투기가 라트비아에서 또 다른 드론을 떨어뜨렸다. 핀란드에서도 지난 3월 우크라이나 드론 2대가 추락했고 우크라이나는 러시아의 전파 방해가 원인일 가능성을 제기하며 사과했다. 동시에 발트 국가들은 러시아가 탈취한 우크라이나 드론을 이용해 ‘가짜 깃발’ 공격을 벌일 가능성까지 우려하고 있다. 이에 따라 발전소와 천연가스 시설, 댐 등 주요 기반시설 주변의 경계를 강화했다. 나토로서는 드론 한 대를 그냥 지나치기도 어렵다. 실제 공격용인지, 전자전 때문에 항로를 이탈한 것인지 즉시 판단하기 어렵기 때문이다. 그렇다고 침범 때마다 고가 전투기를 여러 대씩 띄우는 방식도 지속 가능하지 않다. 러시아·우크라이나 전쟁에서 값싼 드론이 전장의 핵심 무기로 자리 잡은 데 이어, 이제는 나토 방공망의 비용 구조까지 흔들고 있는 셈이다.

일본 육상자위대가 독일 방산 스타트업 헬싱(Helsing)이 개발한 인공지능(AI) 기반 자폭 드론 ‘HX-2’를 시험하고 있다. 최대 100㎞를 비행하면서 AI로 표적을 탐지·재식별할 수 있는 무기로, 일본이 장거리 정밀 타격과 무인 전력을 동시에 강화하려는 움직임으로 풀이된다. 17일(현지시간) 로이터통신에 따르면 육상자위대는 현재 HX-2를 대상으로 야전 시험을 진행하고 있다. 시험은 오는 9월 말까지 이어질 예정이다. 헬싱은 올해 초 일본 정부가 자사 체계를 사용하는 데 관한 ‘초기 합의’를 맺었다고 밝혔으며, 일본 전자상거래·금융기업 라쿠텐이 최종 계약 성사를 지원하고 있다. HX-2는 헬싱이 2024년 12월 처음 공개한 전기 추진 방식의 X자형 정밀 타격 드론이다. 최대 비행거리는 100㎞, 중량은 약 12㎏이며 최고 속도는 시속 220㎞에 이른다. 대전차용 등 여러 종류의 탄두를 탑재할 수 있어 포병이나 장갑차 등 다양한 표적을 공격하도록 설계됐다. GPS 끊겨도 표적 찾아간다…핵심은 ‘온보드 AI’ HX-2의 핵심은 기체 자체에 탑재한 AI다. 헬싱에 따르면 HX-2는 외부 신호나 지속적인 데이터 연결이 끊긴 상황에서도 표적을 검색하고 다시 식별할 수 있다. GPS 교란이나 통신 방해가 심한 전자전 환경에서도 임무를 계속 수행하도록 설계한 것이다. 다만 표적 공격 등 모든 핵심 결정에는 인간 운용자가 개입하도록 했다. 헬싱은 우크라이나 전쟁에서 축적한 경험을 HX-2 개발에 반영했다. 회사 측은 AI와 소프트웨어를 활용해 GPS·통신 교란에 대한 생존성을 높였다고 설명한다. 여러 대의 HX-2를 자사의 ‘알트라(Altra)’ 정찰·타격 소프트웨어에 연결하면 단일 운용자가 다수 기체를 동시에 통제하는 군집 운용도 가능하다. 헬싱은 최근 여러 국가 군과 HX-2 야전 시험도 진행했다. 회사는 서로 다른 환경에서 자동·수동 표적 인식 능력을 시험했고, 병사들이 몇 시간의 교육만 받은 뒤 직접 기체를 운용해 표적 타격까지 수행했다고 밝혔다. 日, 해외 자폭드론 잇달아 시험…무인 전력 강화 속도 일본이 HX-2에 관심을 보이는 배경에는 중국을 의식한 방위력 강화 기조가 있다. 로이터는 일본이 중국의 군사적 영향력 확대에 대응해 육상자위대 현대화를 추진하는 과정에서 HX-2를 시험하고 있다고 전했다. 최근 일본이 방위비를 크게 늘리고 무기 수출 규제를 완화하면서 해외 방산업체들도 일본 시장 진출에 적극 나서고 있다. 라쿠텐은 헬싱의 일본 시장 진입을 돕는 중개 역할을 맡았다. 라쿠텐 측은 일본 방산 시장에 진출하려는 스타트업들이 복잡한 조달 절차와 정부 기관과의 소통 과정에서 어려움을 겪는다며, 자사의 네트워크를 활용해 첨단 기술기업과 정부 수요를 연결하겠다고 밝혔다. 라쿠텐은 앞서 미국 증시에 상장된 우크라이나 드론 소프트웨어 업체 스워머(Swarmer)의 일본군 시연도 지원했다. 지난 4월 말 진행된 시험에서는 AI 소프트웨어가 여러 대의 드론을 통제해 표적을 탐색하고 타격하는 임무를 수행했다. 일본이 특정 기종 하나가 아니라 AI 기반 군집 드론과 자폭 드론 등 다양한 무인 전력을 잇따라 시험하고 있다는 의미다. 헬싱은 2021년 독일 뮌헨에서 출범해 전장 데이터를 분석하는 AI 소프트웨어에서 출발한 뒤 자율 타격 드론과 수중 감시 체계 등으로 사업을 넓혔다. 최근에는 독일 정부 지원을 받아 우크라이나에 드론을 공급하고 있으며, 지난 7월 18억 달러 규모의 투자도 유치했다. 일본이 진행 중인 HX-2 시험은 오는 9월 말까지 계속된다. 초기 합의가 실제 계약으로 이어지면 일본 육상자위대는 최대 100㎞ 밖 표적을 AI로 탐색·식별하고 타격할 수 있는 새로운 장거리 무인 전력을 확보하게 된다.

한국의 대표 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’(독파모) 2차 종합평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3곳이 살아남았다. 모티프테크놀로지는 글로벌 AI 성능 지수 평가에서 높은 경쟁력을 보였지만 고배를 마시게 됐다. 과학기술정보통신부는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합한 2차 독파모 평가에서 모티프테크놀로지를 제외한 3곳이 통과했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 평가는 1차 평가와 비교해 대외 공신력을 대폭 강화했다. 배점 40점의 벤치마크 평가는 글로벌 AI 모델 평가 전문 플랫폼 아티피셜 어낼리시스의 지능·성능 평가 지수인 AAII 고난도 9종 지표 25점과 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 15점을 결합했다. 배점 35점의 전문가 평가는 AI 전문가 10명이 실질적으로 산업 확산과 기여 계획을 살펴봤다. 2차 평가에서 새로 도입된 사용자 평가는 25점이 배정돼 AI 스타트업 대표와 같이 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 참여해 실제 사용성과 효용성을 검증했다. 평가 항목별로 보면 벤치마크 평가에서 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점, 전문가 평가에서 1, 4위의 격차는 2.4점, 이용자 평가에서 1위와 4위의 격차는 5.0점으로 나타났다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 2단계 평가에 참여한 4곳 모두 AAII에서 모두 31점 이상을 획득해 유럽과 캐나다 등 주요 모델을 모두 추월했다. 40점을 초과한 최상위 점수 구간에는 미국과 중국에 이어 한국 모델이 유일하게 포함됐다. 국가별 프론티어 AI 모델 성능 비교에서도 한국은 미국, 중국에 이어 글로벌 3위에 올랐다. 이번 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스의 모티프3는 AAII에서 47점을 기록해 전 세계 기업별 AI 모델 중 10위에 올랐다. 이번 평가에 통과한 진출팀에 대한 평가 의견을 보면 업스테이지는 포털 다음 서비스 환경 실증과 퓨리오사AI 신경망처리장치(NPU) 협업 등 국산 소프트웨어 및 하드웨어 결합 성과를 높이 평가받았고, SK텔레콤은 대규모 상용 서비스 탑재와 국방·제조·법무·세무 등 산업 특화 에이전트 적용 실증에서 우수한 평가를 받았다. LG AI연구원은 글로벌 국제기구와의 협업 전략과 에이전틱 AI 차별성, 모델 위험 요인 관리 등에서 좋은 평가를 받았다. 정부는 3개 팀을 대상으로 엔비디아의 차세대 고성능 그래픽처리장치(GPU) B200 지원 규모를 올해 상반기 768장에서 하반기 1000장 수준으로 확대하는 한편 기존 방식을 뛰어넘는 지원체계를 관계부처와 논의 중이라고 밝혔다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “6개월간 1000장을 임차할 경우 팀당 약 400억원이 소요되며 3개 팀 지원 규모는 총 1200억 원 수준”이라고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “글로벌 AI 경쟁이 치열해지고 주요국에서 AI모델의 국가 안보 전략자산화 움직임이 가시화되는 상황에 대응해 기존 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중이며 추후 구체적 내용을 발표할 계획”이라고 말했다. 독파모 3차 평가는 내년 초 예상최종 2개팀 선정…지원 방식은 미정또 독파모 프로젝트 3차 평가는 예정대로 진행해 내년 초 정도에 최종 2개팀을 선정할 것으로 전망된다. 최종 선정 이후 지원 방식에 대해서는 전면 재검토 중이라고 정부는 밝혔다. 한편 독파모 2차 평가에 참여한 4개팀은 정부 결과 발표 직후 일제히 입장을 내놨다. LG AI연구원은 “세계 시장에서 경쟁할 수 있는 기함급 초대규모 파운데이션 모델 개발의 기반을 마련하는 데 중점을 뒀다”며 “이번 2차 평가 통과는 초대형 모델을 안정적으로 학습하고 운영할 수 있는 기술 기반을 확보하는 동시에 사용자가 실제로 체감하는 응답 품질과 활용 성능을 개선했다는 데 의미가 있다”고 밝혔다. SK텔레콤은 “다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각하며 함께해온 컨소시엄 참여 기업·기관들의 노력이 있었기에 가능했다”며 “자체 AI 모델의 산업 및 실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중하겠다”고 말했다. 업스테이지도 “전 국민이 AI 혜택을 누릴 수 있는 생태계 기반을 마련함과 동시에 한국 AI가 글로벌 무대의 중심으로 나아가는 역사적인 시간을 함께하게 돼 큰 영광”이라며 “최종 실증 단계로 넘어가는 만큼 포털 다음과 컨소시엄 참여사 등을 통해 국민들이 직접 체감할 수 있는 실사용 모델을 고도화하는 데 최선을 다하는 한편, 아시아권으로 지원 언어를 확대해 글로벌 확산 기반도 마련하겠다”며 앞으로 계획을 제시했다. 탈락 모티프 “신생 스타트업에도 기회줘 감사”“글로벌 프런티어 모델 개발에 최선 다할 것”아쉽게 탈락한 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 뜻깊었다”며 “정부가 독파모 개발에 도전하기로 결정하고 작은 신생 스타트업에도 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것인 만큼 앞으로도 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다할 것”이라고 밝혔다.

[월드뷰 3줄 요약]● 트럼프는 한미연합훈련 대폭 축소를 지시한 지 하루 만에 김정은이 자신의 북미대화 제안에 응답했다고 처음 공개하며 북미 정상외교 재가동 가능성을 끌어올렸다.● 핵·미사일 전력과 러시아와의 군사협력으로 몸값을 올린 북한은 적극적인 협상 복귀 대신 제한적인 호응만 내놓고도 미국의 추가 조치를 지켜볼 수 있을 만큼 2018년보다 협상 여건이 유리해졌다.● 트럼프가 이란 지원 문제로 이재명 대통령까지 직접 거론한 상황에서, 한국이 배제된 채 북미대화가 진행될 가능성과 한미연합방위태세 유지·대미 군사기여를 둘러싼 한국의 외교·안보 부담이 주요 관전 포인트다. 도널드 트럼프 미국 대통령이 자신의 북미대화 제안에 김정은 북한 국무위원장이 응답했다고 처음 공개했다. 한미연합훈련을 “대폭 축소하라”고 미 국방부에 지시한 지 하루 만에 나온 발언이다. 언제, 어떤 방식으로, 무슨 답을 받았는지는 밝히지 않았다. 김정은의 응답이 훈련 축소 지시 전인지 후인지도 확인되지 않았다. 김정은과의 대화 재개를 추진하면서 한미훈련 카드를 다시 꺼냈다는 점은 첫 북미 정상회담 직후 연합훈련 중단을 발표했던 2018년을 연상시킨다. 다만 지금의 북한은 그때와 다르다. 핵·미사일 전력을 크게 키웠고 러시아와 군사협력을 확대했다. 파병 북한군은 우크라이나 전쟁에서 실전 경험까지 쌓았다. 이제 김정은의 응답에 실제 협상 복귀 의사가 담겼는지, 미국의 다음 행동을 지켜보겠다는 제한적인 메시지였는지가 첫 관전 포인트다. “응답 안 했는지 어떻게 아나”…트럼프 깜짝 공개트럼프는 17일(현지시간) 백악관에서 ‘대화 제안에 김정은이 왜 반응하지 않았느냐’는 질문에 “그가 응답하지 않았다는 것을 어떻게 아느냐”고 반문했다. 이어 ‘그렇다면 응답했느냐’고 묻자 “그렇다. 그가 응답했다(Yes, he has)”고 답했다. 응답 시점과 내용, 전달 경로는 공개하지 않았다. 전날 한미훈련 축소 지시와의 선후관계나 직접적인 연계 여부도 알 수 없다. 트럼프는 전날 한미연합훈련이 비용이 많이 들고 북한에 “부적절하고 적대적인 신호”를 보낸다며 피트 헤그세스 국방장관에게 훈련 대폭 축소를 지시했다고 밝힌 바 있다. 김정은과의 “매우 좋은 관계”도 강조했다. 발표 직후에는 미 국방부도 세부 내용을 설명하지 못했다. “발표할 변경 사항이 없다”며 지침 적용 범위에 대한 질문을 백악관으로 돌렸고, 뉴욕타임스(NYT)는 갑작스러운 발표에 미군 당국이 당황했다고 전했다. 이후 국방부의 입장은 한 단계 나아갔다. 트럼프의 을지 자유의 방패(UFS) 축소 지시를 이행하기 위해 “적극 노력하고 있다”고 밝혔다. 구체적으로 어떤 훈련을 얼마나 조정할지는 공개하지 않았다. 대통령의 정치적 지시가 실제 연합훈련 운용 변경으로 넘어가기 시작한 것이다. 제니 타운 스팀슨센터 38노스 국장은 이번 결정이 “북한과 외교적 기회를 만들기 위한 더 큰 노력의 일부일 수 있다”면서도 결정 과정이 즉흥적으로 보이는 만큼 북한에 큰 인상을 줄 가능성은 낮다고 평가했다. 제한적 호응만으로도 충분해진 북한트럼프가 상대할 북한은 2018년보다 강해졌다. 월스트리트저널(WSJ)은 현재 북한의 군사력이 당시보다 미국과 동맹국에 “훨씬 강력한 위협”이 됐다고 평가했다. 핵·미사일 전력을 확대했고 러시아와의 군사협력에 우크라이나전 실전 경험까지 더해졌다. 군사력뿐 아니라 협상 환경도 달라졌다. 두진호 한국국가전략연구원 유라시아연구센터장은 SCMP에 북러 밀착 등 달라진 여건이 “향후 미국과의 협상에서 북한이 더 유리한 위치를 확보하는 데 도움이 될 수 있다”고 분석했다. 김정은의 최근 대미 메시지에서도 이런 자신감이 읽힌다. 그는 지난 2월 미국이 북한의 “현재 지위”를 존중하고 적대정책을 철회한다면 관계 개선이 가능하다는 입장을 밝혔다. 한국과의 대화는 거부했다. 미국과의 대화 가능성은 남겨두되 과거의 비핵화 협상틀로 돌아가지는 않겠다는 얘기다. 이런 북한은 미국의 대화 제안에 서둘러 뛰어들 필요도 줄었다. 김동엽 북한대학원대학교 교수는 북한이 본격적인 협상에 들어가지 않고도 미국의 움직임에 “주목한다”, “행동을 지켜보겠다”는 정도의 ‘비용 없는 최소 긍정 신호’를 보낼 수 있다고 분석했다. 별도 양보 없이 트럼프의 체면을 세워주고 대화 거부 책임도 피하면서 핵무력 증강은 이어갈 수 있다는 것이다. 따라서 트럼프가 공개한 김정은의 ‘응답’도 정상회담이나 실무협상으로 이어질 실질적 호응이었는지, 미국의 다음 행동을 끌어내기 위한 제한적 메시지였는지 그 내용이 중요하다. 美국방부도 축소 이행…“2026년 더 큰 실수를”트럼프는 연합훈련 축소로 동맹국보다 북한의 이익을 우선시하는 것 아니냐는 질문에는 “나는 상황을 훨씬 더 안전하게 만들고 있는 것”이라고 반박했다. 김정은과의 관계를 활용해 긴장을 낮추면 한반도 안보가 개선된다는 논리다. 군사적으로는 다른 계산이 나온다. UFS는 한미 연합방위태세와 북한의 핵·미사일 위협에 대한 대응능력을 숙달하는 전구급 연습이다. 지휘소연습과 야외기동훈련, 미 증원전력 전개 가운데 어떤 요소가 조정되는지에 따라 연합작전 수행능력과 대비태세에 미치는 영향은 달라진다. 특히 올해 UFS에는 북한군의 우크라이나전 참전 경험과 드론·사이버공격, 위성항법장치(GPS) 교란 등 변화한 전장 환경에 대응하는 내용이 반영됐다. 이와 관련해 예비역 미 해군 소장인 마크 몽고메리 민주주의수호재단(FDD) 선임연구원은 WSJ에 한미훈련 축소가 “2018년에도 실수였고 2026년에는 더 큰 실수”라고 비판했다. 한미는 17일 UFS를 예정대로 시작했고 한국군 약 1만 8000명이 참가했다. 美와 대화하는 北, ‘페이스메이커’ 자처한 韓이재명 정부는 트럼프의 움직임을 북미대화 재개의 기회로 보고 있다. 청와대는 트럼프의 훈련 축소 지시가 나온 뒤 “북미 정상 간 우호적인 관계가 의미 있는 북미대화로 이어지기를 기대한다”며 “긴밀한 한미 공조 하에 페이스메이커로서 필요한 외교적 노력을 경주해나갈 것”이라고 밝혔다. 한미연합훈련에 대해서는 확고한 연합방위태세를 유지하면서 관련 사항을 계속 미국과 조율하겠다고 했다. 하지만 북한은 미국과의 조건부 대화 가능성은 열어둔 반면 한국과의 대화는 거부하고 있다. 한국이 ‘페이스메이커’를 자처해도 북한이 받아들일지는 불투명하다. 미국과의 조율도 변수다. 일단 미 국방부가 트럼프의 축소 지시 이행에 나선 만큼 실제 조정 범위가 중요해졌다. 트럼프가 충분한 합의 없이 한미연합훈련을 협상 의제로 올리면 북미대화의 성격도 정부가 기대하는 것과 달라진다. 김동엽 교수는 이런 상황에서 청와대가 트럼프와 김정은의 우호적 관계를 북미대화와 한반도 평화, 페이스메이커 역할까지 너무 빠르게 연결하고 있다고 지적했다. 한미훈련·이란 한 장부에?…트럼프식 ‘거래 동맹’트럼프는 같은 자리에서 이재명 대통령과의 최근 통화 사실도 재차 공개했다. 자신이 이란 문제와 관련해 한국의 지원을 요청했지만 이 대통령이 사양했다는 전날 주장을 반복한 것이다. 앞선 트루스소셜 글에서도 트럼프는 한미훈련 비용과 김정은과의 관계, 한국의 이란 대응을 함께 문제 삼았다. 17일에는 주한미군과 방위비까지 꺼내며 미국이 한국을 북한으로부터 보호하는데 한국은 이란에서 미국을 돕지 않는다는 취지로 불만을 나타냈다. 김동엽 교수는 트럼프에게 한미훈련 비용과 김정은과의 관계, 한국의 방위기여와 이란 문제가 완전히 분리된 현안이 아닐 가능성에 주목했다. 미국이 제공하는 안보와 동맹국이 내놓는 기여를 하나의 ‘거래계정’에 올려 함께 따지는 셈법이라는 분석이다. 북한이 한국과의 대화를 거부한 채 북미 정상외교가 먼저 움직이고, 한미연합훈련과 한국의 대미 군사기여까지 트럼프의 동맹 손익계산에 함께 오르면 한국의 부담은 커진다. 8년 전보다 강해진 북한을 상대로 트럼프가 북미대화를 진전시키기 위해 무엇을 더 내놓을지, 그 과정에서 한미연합방위태세와 한국의 대미 협상력이 어떤 영향을 받을지 관심이 쏠린다.

반도체·차량·보안 등 분야 다양해GPU·소프트웨어 ‘과도 의존’ 우려“NPU 육성해 자체 솔루션 만들어야” 삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이  베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이 모두 베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 예상보다 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 엔비디아의 글로벌 AI 생태계는 빅테크·AI 모델, 클라우드, 반도체·메모리, 로보틱스, 산업용 소프트웨어, 보안 AI 등 전방위로 확장 중이다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. GPU 병목을 이용해 세계 AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. GPU에서 출발한 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 엔비디아가 GPU의 연산 능력을 실제 AI 성능으로 끌어내는 프레임워크·라이브러리·드라이버·컴파일러까지 일찌감치 선점한 만큼 소프트웨어와 모델 개발·운용 체계 등을 특정 플랫폼에 맞추면 공급자를 바꾸는 비용은 더욱 커진다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 엔비디아가 직접 확보하기 어려운 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

우크라이나 전쟁과 이란 전쟁을 통해 드론이 부각되고 있지만, 전선을 맞댄 우크라이나와 러시아의 상황에서 가장 중요한 무기체계는 여전히 포병이다. 그만큼 포와 발사체인 포탄의 중요성은 변하지 않았고, 미국과 유럽에서 포탄 생산 능력 강화에 여전히 많은 예산을 투입하고 있는 것이 그 증거다. 그러나 포탄은 멀리 날아갈수록 바람, 기온, 포신 마모 등 환경 변수의 영향이 커져 오차가 커진다. 일반 고폭탄은 사거리에 따라 수십~수백m의 공산오차(CEP)를 가지지만, 미국의 M982 엑스칼리버나 러시아의 크라스노폴과 같은 유도 포탄은 거리와 무관하게 오차가 10m 이내다. 그러나 이들 유도포탄은 매우 비싸기 때문에 사용량이 제한된다. 고가의 유도 포탄을 대신할 수단으로 나온 것이 포탄에 장착하는 신관에 탄도 조정 기능이 탑재된 ‘탄도수정신관’(Course Correcting Fuze)이다. 탄도수정신관은 신관 내부에 고정밀 위성항법장치(GPS)를 탑재하고 있으며, 비행 중 방향을 조정할 수 있는 카나드나 핀을 가진다. 탄도수정신관은 2000년대 초반 미국 유나이티드 디펜스와 BAE 시스템즈가 공동 개발한 시제품이 궤도 수정 시연에 성공했고, 미 육군이 M1156 PGK(Precision Guidance Kit)이라는 명칭으로 도입했다. 미국에 이어 프랑스 지아트(Giat), TDA, 탈레스가 2006년 스파시도(SPACIDO), 이스라엘 IAI의 탑건(TopGun) 등이 개발되면서 확산되었다. 탄도수정신관은 CEP가 10m 이내인 엑스칼리버 같은 유도포탄보다 큰 50m 내외지만, 이 정도 정확도를 통해 표적 타격에 필요한 포탄의 숫자를 줄이는 것만으로도 충분한 효과를 거둘 수 있다. 현재까지 개발 및 판매되고 있는 탄도수정신관은 미국 노스롭그루만의 M1156 PGK, 프랑스 넥스터의 스파시도, 이스라엘 IAI의 탑건이 대표적이며, 세르비아 국영 무기업체 유고임포트도 유사한 제품을 홍보하고 있다. 이 밖에도 튀르키예 아셀산도 2025년 ASAF 155 CCF라는 탄도수정 신관을 공개한 바 있다. 북한의 대규모 포병 전력에 맞서기 위해 대량의 자주포를 보유하고 있는 우리나라도 머지않아 국산 탄도수정신관을 보유할 예정이다. 지난 14일 한화에어로스페이스는 방위사업청과 총 1642억 원 규모의 ‘155㎜ 탄약용 탄도 수정 신관 체계 개발 사업’ 계약을 체결하고 우선 협상 대상자로 선정됐다고 발표했다. 2032년 개발 완료를 목표로 하고 있으며, 양산·획득 비용을 포함해 총 1조 5,916억 원이 투입될 예정이다. 한화에어로스페이스는 그동안 아덱스 등 전시회에 탄도수정신관 모형을 전시하는 등 개발 능력과 의지를 선보여왔다. 세계적인 수출품 K9 자주포, 신형 장사정 포탄과 국산 탄도수정신관이 결합하면 현재보다 더 정확한 타격 능력을 발휘할 수 있게 된다. 그러나 최근 전장은 탄도수정신관이 유도에 사용하는 GPS 신호를 방해하기 위한 전자전이 일상적으로 일어난다. 미국이 자랑하는 엑스칼리버 유도포탄도 우크라이나에서 러시아의 전자전으로 인해 명중률이 급격하게 떨어지기도 했다. 이런 전장의 변화를 고려하여 GPS 재밍에도 견딜 수 있도록 하는 것이 필수적이다.

한때 AI 및 반도체 관련 주식들을 크게 출렁거리게 만든 중국 딥시크(Deepseek)가 새로운 인공지능(AI) 모델인 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’을 출시하면서 가격을 인상했습니다. 새 프로 모델의 가격은 100만 토큰당 일반 입력 3위안, 출력 6위안이며 이전 처리 내용을 재활용하는 캐시 입력은 0.025위안입니다. 그리고 사용자가 몰리면서 응답 시간이 길어지는 피크 시간대(오전 9시~오후 12시, 오후 2~6시) 요금은 일반 입력 9위안, 출력 27위안으로 크게 높아졌습니다. 여기에 저렴한 V4 플래시 모델 역시 피크 시간대 가격을 4배 올리기로 했습니다. 이와 같은 가격 인상은 최근 사용자가 몰리면서 불가피한 결과였다는 분석도 나오고 있습니다. 딥시크는 최신 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수입이 어려워지면서 H100 기준 2만 개 정도의 연산 자원에 의존해 서비스를 제공해 왔습니다. 그러면서도 서방 모델과 견줄 수 있는 높은 성능과 매우 저렴한 가격을 책정해 사용자가 몰렸습니다. 딥시크는 토큰 소비량 기준으로 구글이나 오픈AI를 넘어섰고 최근엔 월 사용량 기준으로 앤스로픽에 이어 2위를 차지하기도 했습니다. 그 비결은 연산 효율이 뛰어난 모델에 있습니다. 최근 공개한 ‘V4-Flash-0731’의 경우 단 2840억 개의 파라미터만을 가지고 있음에도 불구하고, 수조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정되는 앤스로픽 오푸스에 근접한 성능을 제공합니다. 이렇게 제한된 연산 자원으로도 높은 성능의 서비스가 가능했던 비결은 MoE(Mixture of Experts) 구조에 있습니다. MoE는 일부 파라미터만 활성화시켜 연산 자원을 최대한 적게 소모하는 구조로 같은 하드웨어로 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. V4-Flash-0731의 경우 실제 활성화되는 파라미터는 130억 개 정도에 불과합니다. 여기에 하드웨어 최적화를 위해 어텐션/메모리 최적화로 KV 캐시를 줄였습니다. 또 유료 서비스에서 중요한 에이전트·코딩·도구 사용 성능을 높이기 위해 이에 특화된 사후 훈련(Post-training)으로 성능을 끌어올렸습니다. 그리고 DSpark(speculative decoding) 같은 몇 가지 방식을 더해 제한된 하드웨어에서 성능을 최대로 높일 수 있습니다. 하지만 이것도 사용자가 몰리면서 한계에 부딪힌 상태입니다. 더구나 DeepSeek-V4-Pro-0813은 모델 파라미터가 1.6조 개에 달하고 MoE 구조를 지녔어도 활성 파라미터가 490억 개에 달합니다. 아무리 하드웨어 최적화를 해도 제한된 연산 자원으로 전 세계에서 쏟아지는 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 결국 딥시크는 가격을 전체적으로 올리면서 수요를 분산하고, 이렇게 벌어들인 자금으로 추가 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이됩니다. 현재 엔비디아 칩 수입 금지로 인해 딥시크가 선택할 수 있는 대안은 화웨이 GPU입니다. 대표적인 제품은 어센드 950으로 딥시크에 따르면 어센드 950의 4대가 엔비디아 GB 300 한 대의 성능과 비슷하다고 합니다. 참고로 이 GPU에는 CXMT 메모리가 사용됩니다. 앞서 지난 5월 투자자 콜 유출 자료에서 딥시크 창업자 량원펑이 “화웨이가 약 1만 6000개의 Ascend 950 카드를 할당했다”고 말한 것으로 보도된 바 있습니다. 따라서 대략 GB 300 기준 4000장 정도의 연산 자원을 추가로 확보한 것으로 보이는데, 이는 서방의 대규모 하이퍼스케일러와 비교하면 터무니없이 적은 연산 자원입니다. 물론 이렇게 한정된 연산 자원을 지니고도 최적화를 통해 토큰 소비량 2위로 껑충 뛰어오른 점을 생각하면 딥시크가 무시할 수 없는 AI 업계의 다크호스임을 이해할 수 있습니다. 가격 인상 후 딥시크는 실적을 개선한 후 증시에 상장할 것으로 예상됩니다. 현재 내년 상장을 목표로 IPO를 준비 중인 것으로 알려져 있으며 이를 통해 증시에서 막대한 자금을 끌어올 것으로 예상됩니다. 그러면 약점으로 지적되어 온 연산 자원 확보를 위한 실탄도 넉넉히 마련할 수 있습니다. 화웨이 GPU가 같은 성능의 엔비디아 GPU 대비 더 비싼 것으로 알려져 있긴 하나 뛰어난 모델 효율성을 감안하면 충분히 서방 모델과 경쟁할 수 있다는 계산이 깔려 있을 것입니다. 다만 그전에 가격을 인상해도 충분히 사용자를 잡아 둘 수 있는 성능을 보여줘야 합니다. 최근 오픈AI는 GPT 5.6 일부 모델의 가격을 대폭 인하하면서 중국발 저가 AI와 경쟁에 나선 상태이며 키미 K3, 알리바바의 Qwen 같은 중국 내 다른 경쟁자들도 만만치 않은 상대입니다. 딥시크가 다른 경쟁자를 제치고 토큰 사용량 점유율을 높여 나갈 수 있을지 주목됩니다.

갤러리아백화점 센터시티는 글로벌 드론·이미징 브랜드 DJI와 GPS 스마트워치 브랜드 가민(Garmin) 신규 매장을 함께 오픈했다고 17일 밝혔다. DJI 매장에서는 드론과 액션캠, 짐벌 등 다양한 영상 촬영 제품을 직접 체험하고 구매할 수 있다. 가민 매장에서는 러닝·골프·사이클링·아웃도어 등 스포츠 활동에 특화된 GPS 스마트워치와 웨어러블 제품을 선보인다. 센터시티는 신규 매장 개장을 기념해 21~23일까지 프로모션을 진행한다. DJI는 일부 품목을 제외하고 5% 할인 혜택을 제공한다. 매빅 4 프로 구매 고객에게는 DJI 백팩 프로를, 100만 원 이상 드론 구매 고객에게는 65W 충전기를 각각 증정한다. 가민은 행사 기간 ‘2026 Garmin Run 참가 티켓 증정 이벤트’를 진행한다. 가민 본품 구매 고객을 대상으로 Garmin Run 10K 또는 Half 참가권을 선착순 증정한다. 센터시티 관계자는 “DJI와 가민 입점으로 디지털·아웃도어 상품군을 강화하고 고객 선택의 폭을 넓혔다”며 “변화하는 고객 수요에 맞춰 차별화된 브랜드와 콘텐츠를 지속 선보일 계획”이라고 말했다.