우크라이나군이 영국으로부터 지원받은 장거리 공격용 드론을 투입해 러시아에 수십조 원어치의 경제적 피해를 입힌 사실이 처음으로 확인됐다. 15일(현지시간) 영국 일간 더타임스 주말판 선데이타임스 등에 따르면 우크라이나는 최근 6개월간 영국제 드론을 활용해 러시아 본토를 겨냥한 심층 타격 작전을 벌였다. 여기에는 러시아 남서부 볼고그라드, 모스크바 인근 야로슬라블의 정유 시설 등이 포함됐다. 해당 공격에 투입된 것은 영국 대형 방산업체 BAE시스템스의 자회사인 칼렌-렌즈가 개발한 제트 추진 드론 ‘냔’(Nyan)이다. 냔은 현재 영국군이 운용·시험하고 있는 일회용 공격형 무인체계로, 프로펠러가 아니라 소형 마이크로터빈 엔진을 사용하는 제트 추진 방식이다. 날개폭은 약 2.9m이며, 차량이나 대형 발사 시설 없이 비교적 작은 규모의 운용팀이 전개할 수 있도록 설계됐다. BAE시스템스에 따르면 냔은 여러 종류의 탑재체를 장착할 수 있는 모듈형 무인항공기지만, 최근에는 일회용 공격 임무, 즉 목표를 향해 비행한 뒤 임무를 종료하는 ‘일회용 공격형’으로 주로 운용되고 있다. 비행 가능 거리는 240㎞ 이상이다. 선데이타임스는 “우크라이나가 냔 드론 등을 동원한 공격으로 러시아 내 정유 시설, 해군기지, 물류 거점, 교통망 등이 파괴되면서 경제적 피해가 350억 파운드(한화 약 67조 2000억원)를 넘어섰다”고 전했다. 이어 “일부 지역에서는 연료 부족뿐 아니라 순환 단전도 발생한 것으로 알려졌다”고 덧붙였다. ‘비대칭 전력’ 키우는 우크라이나우크라이나 전선에서 영국제 장거리 드론의 활약은 비대칭 전력의 중요성을 다시 한번 일깨워주는 사례로 꼽힌다. 선데이타임스에 따르면 드론 한 대 가격은 5만~10만 파운드(약 9600만~1억 9200만원) 수준으로, 순항미사일보다 훨씬 저렴하다. 우크라이나는 저렴한 장거리 드론 덕분에 값비싼 미사일을 소모하지 않고도 러시아 본토 깊숙한 표적을 공격할 수 있게 됐다. 현재 우크라이나는 순항미사일을 대체할 수 있는 자체 장거리 드론도 보유하고 있다. 지난 6월 우크라이나는 러시아에서 가장 큰 석유 처리 시설이자 서부 시베리아에서도 가장 큰 정유소로 꼽히는 투멘 정유 시설을 공격했을 당시 파이어 포인트가 개발한 개량형 장거리 드론을 사용했다. 파이어 포인트는 스타트업으로 시작해 우크라이나의 방위 산업 지원에 힘입어 빠르게 성장한 방산업체다. 파이어 포인트가 개발한 FP-1 장거리 공격 드론은 최대 사거리가 1500㎞ 이상이며, 러시아 후방의 군사 시설, 탄약고, 정유 시설, 공군기지를 공격하는 용도로 활주로 없이 로켓 부스터와 레일 발사 방식을 이용한다. 최대 120㎏의 탄두를 실을 수 있으며 GPS 교란 환경에서도 운용 가능한 항법 기술 적용을 목표로 개발됐다. 당시 젤렌스키 대통령은 “새로운 개량형 FP 드론은 최대 3000㎞까지 도달할 수 있다”며 “2027년에는 사거리 5000~1만㎞급 드론 개발을 목표로 하고 있다”고 언급했다. 해당 드론이 현실화한다면 동서 길이가 약 9000㎞에 이르는 러시아 전역이 사정권에 들 수 있다는 의미다. 푸틴, 영국에 보복할까우크라이나군이 영국제 장거리 드론을 전선에 배치한 사실이 처음 확인되자 일각에서는 러시아가 영국을 상대로 보복에 나설 수 있다는 우려를 내놓았다. 영국의 한 고위 국방 소식통은 “러시아가 이미 자국을 상대로 간첩 활동과 핵심 기반 시설에 대한 사이버 공격을 벌이고 있다”며 “우크라이나의 드론전을 지원한 결과 이런 공격이 증가할 수 있다”고 경고했다. 앞서 지난해 8월 우크라이나 키이우에 있는 유럽연합(EU) 대표부 건물과 영국문화원 건물이 러시아 공습으로 피해를 입는 등 양국 관계는 줄곧 긴장된 상태를 이어왔다. ‘100년 앙숙’이라는 수식어가 있을 정도로 오랜 시간 냉랭한 관계를 이어 온 영국과 러시아는 우크라이나 전쟁 발발 전인 2018년 영국에서 발생한 러시아 정보 요원 세르게이 스크리팔과 그의 딸에 대한 신경가스 테러 사망 사건으로 크게 충돌한 바 있다. 우크라이나는 개전 초기부터 서방국가에 주력 전차 지원을 요청해 왔는데, 영국은 서방국가 중 처음으로 영국제 주력 전차(챌린저2)를 지원하겠다는 뜻을 밝힌 국가다. 영국은 러시아의 보복 우려에도 현재까지 우크라이나에 대한 군사 지원을 이어가고 있다. 영국 정부는 지난 4월 우크라이나에 12만 대 이상의 드론을 공급하겠다고 발표하기도 했다. 더불어 보안상 이름이 공개되지 않은 또 다른 영국 방산업체가 생산한 장거리 드론도 최근 우크라이나의 러시아 본토 공격에서 상당한 효과를 거둔 것으로 전해졌다.

개발자·기업용 전략에 실적 개선오픈AI는 56조원… 작년 말 2배생성형 인공지능(AI) 업체 앤트로픽이 매출을 1년 새 14배 이상 늘리고 창사 이후 처음으로 분기 영업흑자를 냈다. 오픈AI도 매출이 빠르게 늘면서 상장을 준비하는 AI 양강의 경쟁이 모델 성능을 넘어 수익성과 기업가치 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 블룸버그의 15일(현지시간) 보도에 따르면 앤트로픽의 2분기 매출은 115억 달러(약 16조 2000억원) 이상으로 지난해 같은 기간의 14.6배로 늘었다. 1분기(47억 3000만 달러)와 비교해도 두 배를 웃돈다. 비용 일부를 제외하고 산정한 조정 영업이익도 창사 이래 처음 흑자를 냈다. 가파른 성장세는 기업·개발자 시장에서 나왔다. 앤트로픽은 개발자용 ‘클로드 코드’와 기업용 AI 에이전트를 앞세워 코딩과 문서 작성, 데이터 분석 등 업무 현장을 파고들었다. 기업이 AI를 실제 업무에 반복적으로 활용하도록 한 전략이 매출 증가와 수익성 개선으로 이어진 것이다. 지난 5월 기준 연환산 매출은 470억 달러를 넘어섰다. 연환산 매출은 최근 매출 흐름이 1년간 이어진다고 가정해 환산한 수치다. 오픈AI는 챗GPT의 방대한 이용자 기반을 수익으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 블룸버그는 전날 소식통을 인용해 오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조 6000억원)를 넘었고 지난해 말의 약 두 배로 늘었다고 전했다. 챗GPT 유료 구독을 바탕으로 코딩과 기업용 서비스까지 사업을 넓혔고 초기 단계인 광고도 새 수익원으로 키우고 있다. 지난 6월 챗GPT의 주간활성이용자는 9억명을 넘어 소비자 시장에서는 여전히 오픈AI의 우위가 뚜렷하다. 기업 고객을 깊게 파고든 앤트로픽과 대규모 이용자 저변을 여러 수익원으로 확장하는 오픈AI의 성과는 상장을 앞두고 더욱 주목받고 있다. 로이터에 따르면 앤트로픽은 투자자들에게 2028년 매출을 1900억~2000억 달러로 제시했으며 이 전망이 향후 기업가치를 산정하는 주요 기준이 되고 있다. 오픈AI는 지난 6월 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개 상장신청서를 제출했다. 다만, 이들 기업에서 매출 증가와 함께 컴퓨팅 비용도 함께 증가하고 있어 이익률 개선 시점이 언제 올지가 관건이다.

여러 명이 모였을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’(14일 자)에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라가는 현상을 보였다. 집단 크기를 50개로 했을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다.

인공지능(AI) 챗봇 챗GPT에 전 여자친구를 살해할 계획을 털어놓은 미국 남성이 오픈AI의 신고로 경찰에 붙잡혔다. AI의 범죄 예방 가능성을 보여준 사례지만, 이용자의 사적 대화를 어디까지 감시·신고할 수 있는지를 둘러싼 논란도 이어질 전망이다. 미국 플로리다주에 거주하는 대런 저우(25)는 지난 3월 챗GPT와의 대화에서 헤어진 여자친구를 살해하겠다는 계획을 상세히 털어놨다가 결국 체포됐다고 정보기술(IT) 전문 매체 퓨처리즘 등이 지난 14일(현지 시간) 보도했다. 그는 챗GPT에 “이달 말까지 그 여자를 죽일 것” 등의 메시지를 보냈다. 특히 ‘전 여자친구가 다니는 체육시설 주차장에서 꽃을 들고 기다리다가 거절당하면 총으로 살해하고 목숨을 끊겠다’고 구체적인 범행 계획을 챗GPT에 입력했다. 오픈AI는 저우의 유해 대화 패턴을 감지하고, 대화 내역을 연방수사국(FBI)에 신고했다. 그는 체포 직후 보증금 10만 달러를 내고 석방됐으나, 다니던 대형 투자은행에서 해고됐다. 이후 재판에서 유죄를 인정했으나 감형 합의를 통해 판결이 유예되고 보호관찰 8년과 전자발찌 2년 착용 처분을 받았다. 범죄 관련 대화에 대한 오픈AI의 대응이 화두에 오른 건 이번이 처음이 아니다. 반대로 지난 2월 캐나다 브리티시컬럼비아(BC)주에서 벌어진 총기 난사 사건의 경우, 범인이 범행 몇 달 전 챗GPT에 구체적인 범행 시나리오를 반복해 언급했지만 이를 관련 당국에 신고하지 않아 논란을 빚었다. 이 사건으로 9명이 사망하고 25명이 다쳤으며, 당시 뇌 손상을 입은 12세 여아의 가족은 오픈AI를 상대로 손해배상 소송을 냈다.

우크라이나가 자국산 미사일을 이용해 러시아 본토에 있는 국영 우주기업의 로켓 센터를 타격했다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 15일(현지시간) “우크라이나군이 자국산 플라밍고 미사일을 이용해 러시아 사마라주(州)에 위치한 러시아 국영 우주기업 로스코스모스 산하 프로그레스 로켓·우주센터와 사바슬레이카 공군기지를 타격했다”고 주장했다. 국경에서 900㎞ 떨어진 곳에 있는 프로그레스 센터는 러시아 우주 산업의 핵심으로 꼽힌다. 공개된 영상을 보면 프로그레스 센터 위로 거대한 불꽃이 튀어 오르고 이내 뿌연 연기가 솟구친다. 플라밍고 미사일을 개발한 파이어 포인트 측은 미사일 2기의 발사 영상을 직접 공개했다. 디펜스 익스프레스는 “우크라이나군이 러시아의 스타링크와 유사한 위성인 ‘라스베트’ 위성 개발 계획을 포함한 러시아 군사 우주 프로그램 전체의 ‘병목 현상’을 겨냥해 이번 공격을 감행한 것으로 보인다”고 설명했다. 이어 “실제로 라스베트 위성을 발사하는 데 동원된 소유즈 계열의 발사체를 제작한 곳이 바로 프로그레스 우주 로켓센터”라며 “이곳에서 제작되는 발사체들은 다른 러시아 군사 위성의 주요 수단”이라고 덧붙였다. 현재 전문가들은 이번 타격이 로켓 생산의 최종 단계가 이뤄지는 단지 서쪽의 핵심 생산 지역에 가해졌을 것으로 보고 있다. 매체는 “이번 공격은 생산 과정 자체뿐 아니라 생산 장비 및 도구, 생산 중간 및 최종 단계에 있던 모든 소유즈 발사체까지 동시에 파괴될 수 있었다는 것을 의미한다”며 “이번 공격의 효과가 확인된다면 이는 러시아의 거의 모든 우주 프로그램이 중단됨을 의미한다”고 설명했다. 우크라이나의 ‘자랑’ 플라밍고 미사일이란?우크라이나가 지난해 8월 대대적으로 공개한 플라밍고 미사일(FP-5)은 1150kg 상당의 대형 탄두를 싣고 3000㎞를 날아갈 수 있다. 사거리 3000㎞는 우크라이나가 러시아 본토를 직접 타격할 수 있는 수준이다. 앞서 우크라이나는 지난 2월에도 우크라이나 국경에서 1500㎞ 떨어진 보트킨스크의 미사일 제조 공장을 플라밍고 미사일로 타격한 바 있다. 당시 외신은 “우크라이나가 러시아 본토 깊숙한 곳을 타격할 능력을 보여준 것”이라고 평가했다. 더불어 젤렌스키 대통령은 플라밍고 미사일을 두고 “가장 성공적인 미사일”이라고 극찬했을 만큼 우크라이나의 핵심 무기 체계로 꼽힌다. 이를 제작한 파이어 포인트는 스타트업으로 시작해 현재는 우크라이나의 방위 산업 지원에 힘입어 빠르게 성장했다. 우크라이나 당국은 서방 동맹국들의 군사 지원이 제한되자 규제를 없애고 스타트업이 군부대와 협력해 무기를 개발·생산하도록 독려해 왔다. 최대 사거리 1500㎞ 장거리 드론도 개발해당 업체는 최근 우크라이나가 수천 ㎞ 떨어진 러시아 본토의 핵심 에너지 시설 등을 타격할 때 운용한 장거리 공격 드론도 개발하고 있다. 지난 6월 우크라이나는 러시아에서 가장 큰 석유 처리 시설이자 서부 시베리아에서도 가장 큰 정유소로 꼽히는 투멘 정유 시설을 공격했을 당시 파이어 포인트가 개발한 개량형 장거리 드론을 사용했다. 파이어 포인트가 개발한 FP-1 장거리 공격 드론은 최대 사거리가 1500㎞ 이상이며, 러시아 후방의 군사시설, 탄약고, 정유시설, 공군기지를 공격하는 용도로 활주로 없이 로켓 부스터와 레일 발사 방식을 이용한다. 최대 120㎏의 탄두를 실을 수 있으며 GPS 교란 환경에서도 운용 가능한 항법 기술 적용을 목표로 개발됐다. 당시 젤렌스키 대통령은 “새로운 개량형 FP 드론은 최대 3000㎞까지 도달할 수 있다”며 “2027년에는 사거리 5000~1만㎞급 드론 개발을 목표로 하고 있다”고 언급했다. 해당 드론이 현실화한다면 동서 길이가 약 9000㎞에 이르는 러시아 전역이 사정권에 들 수 있다는 의미다. 탄도미사일에 취약한 우크라이나우크라이나는 자체 개발한 장거리 미사일과 드론으로 러시아 본토 공격을 이어가고 있지만, 자국을 강타하는 러시아의 탄도미사일을 막지 못해 피해가 속출하고 있다. 영국 파이낸셜타임스(FT)는 15일 우크라이나 당국자들을 인용해 “패트리엇 요격미사일이 바닥나면서 우크라이나가 러시아의 탄도미사일 공격에 속수무책이 됐다”며 “러시아가 이달 5일과 8일에 키이우를 탄도미사일로 공격했으나, 우크라이나는 이 중 단 하나도 요격하지 못했다”고 전했다. 우크라이나 공군에 따르면 러시아는 지난 5일에 키이우를 탄도미사일 24발, 대함미사일 4발, 드론 115대로 공격했다. 이 중 드론 98대는 격추됐으나 미사일은 단 한 발도 요격되지 않았다. 우크라이나의 요격 미사일 부족은 올해 상반기 러시아 에너지 시설에 대한 장거리 공격으로 러시아에 최악의 연료 위기를 일으키며 호전시켰던 전황을 또다시 뒤집을 수 있다는 우려로 이어졌다. 이에 젤렌스키 대통령은 “탄도미사일 방어 능력, 패트리엇·SAMP/T·NASAMS·호크용 요격미사일 그리고 우리 F-16 전투기까지, 이 모든 것이 소용이 있고 인명 보호에 도움이 되는 것은 이곳 우크라이나에 있을 때이지, 러시아의 공격에서 수천 ㎞ 떨어진 창고에 놓여 있을 때가 아니다”라며 서방 국가에 방공망 지원을 호소했다.

여러 명이 모여있을 때 사람들은 다수의 의견에 동조하는 경우가 많다. 소수파에 속하는 사람은 목소리를 덜 내면 다수는 더 커 보이게 만들고 남은 소수는 더욱 침묵하게 된다. 독일 언론학자 엘리자베트 노엘레노이만이 1974년 제시한 ‘침묵의 나선 이론’이다. 그런데 고립을 두려워하거나 체면을 잃을 걱정도 없는 인공지능(AI)도 다른 인공지능의 눈치를 본다는 연구 결과가 나왔다. 동조라는 행위에 반드시 마음이 필요한 것은 아니라는 뜻이기도 하다. 독일 콘스탄츠대, 이탈리아 엔리코 페르미 연구센터, 복잡계 연구소, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 인공지능(AI) 에이전트도 서로 영향을 주고받으며 협력하고 심지어 눈치 보기도 한다는 것을 확인했다고 16일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 8월 14일 자에 실렸다. 연구팀은 AI 에이전트 1000개에게 옳고 그름을 정확히 나눌 수 없는 두 가지 선택지를 주고 각자 고르게 했다. 정답도, 보상도 없고 ‘합의하라’는 지시도 없었다. 그런데도 이들은 하나의 답으로 수렴했다. 새 떼나 물고기 떼에서 나타나는 ‘다수 따르기’가 AI 집단에서도 그대로 작동한 것이다. 연구팀은 GPT, 클로드, 라마 세 계열의 10개 모델로 가상 집단을 만들고 질문을 던질 때마다 에이전트 하나를 무작위로 뽑아 자신을 뺀 나머지 전원이 어떤 의견을 지지하는지 보여준 뒤 새로 고르게 했다. 에이전트에게는 기억이 없어 직전에 자신이 무엇을 골랐는지 모르는 상태였다. 그 결과, 대부분 모델이 다수 쪽 의견을 따라갔고 작은 차이가 눈덩이처럼 불어나 집단 전체가 한쪽 의견으로 굳어졌다. 집단 크기를 50개로 맞췄을 때 클로드 오푸스3과 GPT-4 터보는 20번의 실험에서 모두 완전 합의에 이르렀다. 반면 성능이 낮은 클로드 하이쿠3과 GPT-3.5 터보는 합의에 이르지 못했다. 연구팀은 쏠림의 세기를 ‘다수 힘’이라는 값으로 요약했다. 눈에 띄는 것은 GPT-3.5 터보를 뺀 9개 모델의 데이터가 모두 같은 곡선 위에 포개졌다는 점이다. 이 수식은 쇳조각 속 원자 자석들이 같은 방향으로 정렬해 자석이 되는 현상을 설명하는 물리 모형인 ‘퀴리-바이스 모형’과 완전히 일치했다. 이에 연구팀은 통계물리학 이론을 그대로 적용해 ‘임계 집단 크기’를 계산했다. 임계 집단은 합의에 걸리는 시간이 폭증해 사실상 합의가 불가능해지는 규모다. 라마 3 70B는 약 30개, GPT-4o는 약 80개, GPT-4 터보는 약 1000개였다. 클로드 소네트 3.5는 실험 최대치인 1000개에서도 한계에 닿지 않았다. 모델의 언어 능력이 높을수록 이 값이 지수적으로 커지는 것이 확인됐다. 이번 연구 결과는 지금까지 AI 안전성 평가 방식에 의문을 던진다. 모델 하나를 놓고 위험한 답을 하는지 검사하는 방식이었지만 개별적으로 멀쩡한 에이전트들도 서로 눈치를 보다가 아무도 원치 않은 상태로 변할 수 있다는 의미다. 예를 들어 공동 코딩 작업에서 단지 널리 쓰인다는 이유로 비효율적 코드가 계속 재생산되는 상황으로 “다수 AI 에이전트가 만든 규범이 인간의 가치에 부합한다는 보장은 없으며 뭉친 집단은 방향을 되돌리기도 어렵다”고 지적했다. 연구를 이끈 데이비드 가르시아 독일 콘스탄츠대 교수는 “이번 연구 결과는 AI가 사회를 형성했다는 측면으로 보기는 어렵다”며 “협력하라고 설계하지 않더라도 협력과 비슷한 현상이 나타난다는 것을 확인한 만큼 지금까지 AI 안전성 평가를 할 때처럼 ‘위험한 답을 하는가’를 검사하는 것만으로는 부족하다”고 말했다.

과학자들이 태양 표면인 ‘광구’를 역대 최고 해상도로 관측하는 데 성공했다. 데이비드 쿠리제 미국 국립태양관측소(NSO) 연구원 연구팀은 하와이 마우이섬 할레아칼라 화산 정상에 있는 ‘대니얼 K. 이노우에 태양망원경’으로 태양 광구를 최고 해상도로 관측했다. 광구는 눈으로 관찰할 수 있는 태양의 얇은 표면층이다. 연구팀은 광구에 존재하는 흑점 근처 플라스마층의 자성 활성 구역을 관측했다. 자성 활성 구역은 강력한 자기장이 집중 형성되는 구역이다. 관측 결과 ‘켈빈-헬름홀츠 불안정성’(KHI)이라는 유체역학적 현상이 관측됐다. KHI는 서로 다른 속도나 방향으로 맞닿아 흐르는 두 유체층(플라스마층)의 경계면에서 물결이나 소용돌이가 발생하는 현상이다. 구름, 목성 대기, 태양 코로나 대기에서 관측된 적이 있으나 자기장이 지배하는 광구에서 KHI가 관측된 것은 이번이 처음이다. 연구팀은 고속 연사 촬영 기법으로 고해상도 프레임을 매우 짧은 시간 간격으로 연속 촬영했다. 그 결과 기존에 광구에서 관측되지 않았던 띠 모양과 소용돌이 모양의 구조가 반복해 나타나는 것을 발견했다. 연구팀은 “자성 활성 구역의 자기장선 사이를 흐르는 플라스마층의 속도 차이가 KHI를 유발하고 KHI로 발생한 소용돌이가 자기장선을 강하게 뒤튼다”며 “물과 기름처럼 섞이지 않는 자기화 플라스마와 비자기화 플라스마를 섞어 자기장이 빠르게 확산되도록 만든다“고 설명했다. 스마트폰 먹통 만드는 태양 폭발 현상과 연관연구팀이 촬영한 KHI는 스마트폰 등 지구의 필수 전자 기기의 작동에 이상을 일으키는 태양 폭발 현상과도 관련이 있다. 일반적으로 KHI로 인해 발생한 소용돌이가 플라스마를 섞고 뒤틀면 자기장에 축적돼 있던 에너지가 열과 파동 에너지로 터져 나온다. 에너지가 솟구치면서 태양 상층 코로나 대기의 온도를 높이고 태양 플레어, 코로나 질량 방출 등의 태양 폭발 현상을 일으키는 것으로 알려졌다. 이번 연구는 태양의 표면층에서 자기장과 유체가 어떻게 상호 작용하며 태양 표면의 에너지와 질량을 코로나와 같은 상층 대기로 어떻게 수송하는지 설명하는 데 도움이 될 것으로 보인다. 자세한 연구 결과는 지난 5일(현지시간) 국제학술지 ‘네이처’에 발표됐다. “태양 폭발로 먹통 되는 GPS 잡는다”한편 우리 정부는 우리나라의 태양권 탐사 추진 계획을 내놓았다. 지구·달 과학탐사선은 지구 저궤도 등에 비해 장기 관측 데이터가 상대적으로 부족한 지구와 달 사이 공간에서 태양풍과 지구 자기장의 영향을 폭넓게 관측할 수 있다. 우주항공청이 구상 중인 ‘태양권 물리 탐사선’(Heliospheric Physics Probe)은 ‘OSEL’(off-the-Sun-Earth-line) 접근에 필요한 위성 기술과 관측 역량을 검증하는 탐사선이다. OSEL은 태양-지구 연결 선상에서 벗어난 궤도를 의미한다. 태양의 측면에서 태양 활동을 관측할 수 있는 최적의 위치로 꼽힌다. 태양풍으로 흑점 폭발 등이 발생해 막대한 에너지 입자가 지구에 도달하면 지구 자기장이 교란돼 지상 통신, 전력망, 항공 운행 등이 직접적인 타격을 입는다. 오태석 우주항공청장은 “태양 폭발로 발생하는 우주 방사선과 태양풍은 위성 고장, 위치정보시스템(GPS) 오차, 항공기 통신 장애, 전력망 이상 등 국민 생활과 직결된 피해를 일으킬 수 있다”며 “지구 저궤도에서의 우주 환경 관측을 넘어 지구·달 공간에서 태양 활동을 관측할 수 있도록 관측 범위를 확대하겠다”고 말했다. 대니얼 K. 이노우에 태양망원경은 구경 4m의 세계 최대 태양망원경으로 이전 세대 태양망원경보다 훨씬 높은 공간 해상도를 제공한다. 태양 표면을 약 20km 규모로 나눈 구조로 식별할 수 있다.

인도 공군이 노후 고등훈련기를 대체하기 위해 150대 규모의 차세대 제트훈련기 도입 절차에 착수했다. 한국항공우주산업(KAI)의 T-50 계열도 후보군으로 거론되면서 K9 자주포에 이어 인도 시장에서 또 한 번 K-방산 수주전이 펼쳐질지 주목된다. 인도 일간 트리뷴과 뉴인디언익스프레스 등에 따르면 인도 공군은 최근 약 150대의 차세대 제트훈련기를 도입하기 위한 정보요청서(RFI)를 국내외 업체에 발송했다. 현재 운용 중인 영국산 호크 Mk-132 고등훈련기의 후계 기종을 찾기 위한 사업이다. RFI 답변 제출 기한은 오는 10월 5일이다. 새 훈련기는 조종사가 실전 전투기 부대로 배치되기 직전 거치는 ‘3단계(Stage-III)’ 훈련에 투입된다. 공중 레이더와 전자전 체계, 가시거리 밖(BVR) 미사일 운용 등에 익숙해진 뒤 라팔과 수호이-30MKI, 테자스 같은 일선 전투기로 넘어가도록 돕는 역할이다. 향후 인도가 개발 중인 차세대 스텔스 전투기 AMCA 조종사 훈련에도 활용될 수 있다. 인도 공군은 기존 호크보다 한층 복잡한 훈련 환경을 요구했다. 플라이바이와이어 비행제어와 유리조종석, 핸즈온 스로틀 앤 스틱(HOTAS)는 물론 위성항법체계로 인도의 NavIC)와 미국의 GPS, 러시아의 GLONASS 연동 능력도 요구 조건에 포함됐다. 비행 중 가상 전자전 장비와 미사일 탐색기를 구현하고 실제 항공기와 시뮬레이터를 연결하는 LVC(Live-Virtual-Constructive) 훈련 능력도 요구한다. T-50 계열 후보군…현지생산·기술이전도 승부처 현재 가장 유력한 인도산 후보는 국영 힌두스탄항공(HAL)이 개발 중인 초음속 전투훈련기 HLFT-42다. 해외 업체 중에서는 KAI와 이탈리아 레오나르도, 미국 보잉, 러시아 업체 등이 후보군으로 거론된다. 뉴인디언익스프레스는 KAI T-50 계열과 레오나르도 M-346을 유력 해외 후보로 꼽았다. 다만 아직 RFI 단계인 만큼 KAI가 특정 기종으로 공식 입찰에 참여한다고 확정된 것은 아니다. T-50은 KAI가 개발한 초음속 고등훈련기로, 이를 기반으로 전술입문훈련기 TA-50과 경공격기 FA-50 등이 파생됐다. 특히 TA-50은 레이더와 무장체계를 탑재해 공대공·공대지 전술훈련까지 수행하도록 개발됐다. 인도 공군이 단순 비행훈련을 넘어 실전 전투기 전환에 필요한 전술훈련 능력을 요구한다는 점에서 T-50 계열이 후보로 거론되는 배경이다. 기체 성능만큼 중요한 변수는 현지화다. 인도 공군은 이번 사업에서 ‘인도산 구매(Buy Indian) 또는 그 이상’을 선호 조건으로 제시했다. 해외 업체에는 생산과 기술, 공급망을 얼마나 인도로 이전할 수 있는지도 구체적으로 밝히도록 요구했다. 공식 제안요청서(RFP)는 2027년 12월쯤 나올 예정이다. 계약이 체결되면 납품은 계약 발효 이후 60개월 안에 끝내는 일정이 제시됐다. 현재 계획대로 진행돼도 첫 기체가 인도 공군 훈련기지에 배치되는 시점은 2030년대 중반이 될 전망이다. K9은 현지생산으로 안착…훈련기도 ‘인도화’가 관건 한국 방산업체는 이미 인도에서 현지생산 방식으로 성과를 낸 경험이 있다. 대표 사례가 한화에어로스페이스의 K9 자주포를 인도 환경에 맞게 개량한 K9 바즈라-T다. 인도 업체 라르센앤드투브로(L&T)가 현지에서 생산하는 방식으로 도입됐으며, 인도군은 기존 100문에 이어 추가 물량까지 확보하며 전력을 확대하고 있다. 인도 육군은 K9을 처음에는 사막과 평야 지대 운용을 염두에 두고 도입했지만 중국과 맞닿은 라다크 고산지대까지 배치 범위를 넓혔다. 최근에는 약 2300억 루피를 투입해 최대 300문을 추가 확보하는 방안도 추진하는 것으로 현지 언론이 보도했다. 이번 훈련기 사업에서도 ‘K9식 현지화’가 중요한 변수가 될 가능성이 크다. 인도는 해외 무기를 단순 구매하기보다 자국 내 생산과 기술 이전, 공급망 구축을 동시에 요구하고 있기 때문이다. KAI가 실제 수주전에 뛰어든다면 T-50 계열의 성능뿐 아니라 인도 업체와 어떤 생산·기술 협력 방식을 제시하느냐가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 150대에 달하는 대형 훈련기 시장에서 K9으로 쌓은 한·인도 방산 협력 경험이 항공 분야까지 이어질지가 관전 포인트다.

대전에 전국 처음으로 청년들이 무선 인터넷(WiFi) 환경에서 챗지피티(ChatGPT)와 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 등 고성능 생성형 인공지능 서비스를 무료로 이용할 수 있는 공간이 마련된다. 시는 전국에서 처음으로 청년 공간에 대해 AX(인공지능 전환)를 추진한다고 14일 밝혔다. 청년들의 인공지능 접근권과 활용 역량을 높이고 경제적 여건에 따른 활용 격차를 줄이기 위해 마련됐다. 이번 사업 핵심은 청년 공간에 인공지능 보편복지 모델을 도입해 무선 인터넷(WiFi) 공공서비스처럼 누구나 상시 이용할 수 있도록 했다. 올해 말까지 시내 10개 청년 공간에서 시범 운영한다. 이곳에서는 고성능 생성형 인공지능 서비스와 인공지능 도우미를 무료로 이용할 수 있다. 이용 한도에 도달하면 경량 인공지능 모델로 전환돼 계속 이용할 수 있다. 시는 개인별 유료 구독이 아닌 기관 통합 에이피아이(API) 종량제 방식을 도입해 예산을 절감했다고 설명했다. 1인당 월평균 이용료는 1666원 수준으로, 개인이 월 20달러의 유료 구독 서비스를 이용하는 것에 비해 94%의 예산을 절감할 수 있다. 시는 서비스 이용 과정에서 쌓이는 데이터를 바탕으로 청년의 실제 이용 양상을 분석해 정책 수요를 파악하고, 이를 정책 개선에 반영하는 리빙랩 방식으로 운영할 계획이다. 이 과정에서 활용하는 데이터는 개인을 식별할 수 없도록 가명·익명 처리한 뒤 통계와 정책 연구 목적으로만 사용한다. 오수근 대전시 교육정책전략국장은 “인공지능을 쓸 수 있느냐 없느냐가 청년의 출발선을 가르는 시대”라며 “대전 청년이라면 누구나 비용 부담 없이 인공지능을 익히고 활용할 수 있도록 대전시가 기반을 만들어 가겠다”라고 말했다.

한화에어로스페이스가 방사청과 K9 자주포의 탄착 정밀도를 약 6배 높여주는 첨단 탄약기술을 개발한다. 한화에어로스페이스는 2032년까지 1642억원을 투입해 K9 자주포용 155mm 탄약에 적용되는 탄도수정신관을 개발하는 ‘탄도수정신관 체계개발사업’의 우선협상대상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 탄도수정신관은 기존 155mm 탄약을 정밀화·첨단화할 수 있는 핵심 부품이다. 탄약 앞부분에 장착돼 발사 후 GPS를 기반으로 탄의 궤적을 수정해 명중률을 높인다. 사정거리가 길어질수록 정확도가 떨어지는 기존 탄약의 문제를 해결하고, 기존 탄약에 적용된 구형 신관을 새로 교체해 사용하는 것도 가능해 활용도가 높다. 탄도수정신관을 적용할 경우 기존 K9의 탄착 오차 범위를 약 6분의 1 수준으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 탄착 오차가 줄어들면 최소한의 탄약으로 장거리 표적을 정밀 타격할 수 있다. 발사 횟수 감소로 K9 포신의 내구도를 보존할 수 있어 군수지원 부담도 줄어든다. 한국 정부는 2000년대 중후반부터 자주포 사거리 연장에 따른 탄약의 정밀도 향상을 위한 기술 확보에 나서 왔다. 한화에어로스페이스는 정부 주도의 핵심기술 사업에 시제업체 또는 주관업체로 참여해 핵심기술 확보를 지원했다. 한화에어로스페이스 관계자는 “탄도수정신관은 미래 화포체계 핵심 기술”이라며 “첨단 방위 기술 국산화를 통해 자주국방과 K방산 수출 확대에 적극 기여할 것”이라고 말했다.

삼전·닉스, 2분기 영업익 고공행진 LG이노텍, 전년대비 2057% 폭증전력기기 수출 호재·통신사 급성장“초격차 경쟁·환경 문제 등 과제도” 인공지능(AI) 열풍으로 전 세계에서 데이터센터 투자가 확대되면서 반도체부터 전자부품, 전력기기, 통신까지 관련 산업의 실적이 뚜렷하게 개선되고 있다. AI 데이터센터가 서버를 모아놓은 시설을 넘어 산업 생태계로 자리매김하며 국내 기업의 신성장동력으로 자리 잡는 모습이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 데이터센터의 최대 수혜자다. 지난 2분기 삼성전자의 영업이익은 지난해 같은 기간과 비교해 무려 1813.8% 증가한 89조 4924억원이었고, SK하이닉스는 557.2% 증가한 60조 5426억원을 기록했다. AI 데이터센터에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 필수재이고, GPU가 AI 연산을 수행하려면 방대한 데이터를 빠르게 공급할 메모리가 핵심 부품이다. 시장에서는 AI 투자 지속 여부와 공급 확대에 따른 반도체 업황의 ‘피크아웃’ 가능성에 대한 우려도 있었지만 양사의 2분기 실적은 이런 우려를 잠재웠고, AI 데이터센터발 수요가 실제 기업 실적으로 이어지고 있다는 점을 확인시켰다. AI 서버에 들어가는 각종 전자부품과 기판을 생산하는 업체들도 수혜를 받고 있다. LG이노텍은 AI 서버용 반도체 기판(FC-BGA) 공급 확대 등에 힘입어 올해 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 무려 2057%(2458억원) 증가했다. 삼성전기도 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 2배(4404억원)로 늘었고, 3분기에는 더 상향될 전망이다. 13일 금융투자업계에 따르면 모건스탠리는 최근 보고서에서 국내 기술주 최선호 종목을 삼성전자에서 삼성전기로 교체했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따른 적층세라믹커패시터(MLCC)와 반도체 패키지 기판 수요 증가를 높게 평가한 결과다. MLCC는 전기를 저장했다 필요한 곳에 공급해 전자기기가 안정적으로 작동하도록 하는 핵심 부품이다. 무라타와 삼성전기의 합산 점유율이 약 85%에 달하며 공급 부족 현상이 나타나고 있다. AI 데이터센터 건설 붐은 전력기기 업체에도 새로운 기회다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 전력 사용량이 많아 대규모 전력 공급 설비가 필요하다. 특히 미국 내 데이터센터용 전력기기 품귀 현상은 국내 기업 수출 확대에 호재다. HD현대일렉트릭은 올해 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 37.3% 증가한 2870억원을 기록했다. 효성중공업은 2분기 영업이익이 2643억원으로 전년 동기보다 60.9% 늘었다. 업계 관계자는 “향후 2~3년 뒤에는 최근 두드러지는 데이터센터 관련 인프라 공급 계약 발주가 매출에 본격 반영될 것”이라고 말했다. 통신업계에서도 AI와 데이터센터가 새로운 성장 분야로 부상하고 있다. SK텔레콤 등 통신 3사는 기존 통신사업에 더해 AI·클라우드·데이터센터 사업을 확대하고 있다. 아직 전체 실적에서 차지하는 비중은 크지 않지만 성장세가 가파르다. AI 데이터센터 사업의 성장세는 실적으로 입증됐지만, 지속적인 성장을 위해 넘어야 할 대외 변수와 경쟁 압력은 커지고 있다. 조홍종 단국대 경제학과 교수는 “국내 기업들의 데이터센터 사업 전망은 현재 ‘미국의 투자 열기가 언제까지 이어질지’와 ‘중국의 기술력이 얼마나 빠르게 추격해 올지’ 사이에 샌드위치처럼 끼어 있다”며 “최대한 빨리 재투자를 통해 초격차 경쟁을 벌여야 한다”고 당부했다. 막대한 전력 사용에 따른 전력망 부담과 환경 문제, 데이터센터 건설에 따른 지역 갈등도 해결해야 할 과제다.

미국 월가는 콘텐츠 회사를 둘로 나눈다. 인공지능(AI) 승자와 패자다. 행동주의 투자사 앤슨펀드가 최근 할리우드 스튜디오 라이언스게이트 이사회에 보낸 편지의 표현이다. 근거는 주가다. 동영상 생성 AI 소라나 시댄스가 공개될 때마다 스튜디오 주가가 밀린다. 계산은 단순하다. 한 컷 제작 값이 0에 가까워지면 잘 만드는 능력으로 받아온 프리미엄도 사라진다. 검증된 결론은 아니다. 기본값으로 깔린 가정이다. 스튜디오는 이 때문에 자동으로 패자 칸에 들어가 있다. 앤슨의 요구도 짧았다. AI 시대에 맞게 회사를 재정의하라, 못 하면 팔라. 편지가 알려지자 라이언스게이트 주가는 4% 빠졌다. 하필 라이언스게이트다. 2024년 할리우드 메이저 최초로 AI 스타트업 런웨이와 손잡았다. 2만여 편의 라이브러리로 모델을 학습시켰다. 올해 2월엔 스튜디오 최초로 최고AI책임자(CAIO)를 앉혔고, 6월엔 런웨이 지분까지 사들였다. 이달 실적 발표에서 경영진은 AI가 제작비를 낮추고 있다고 했다. 값은 붙지 않았다. 앤슨이 때린 지점이 여기다. AI를 안 해서가 아니다. AI로 무엇을 벌 것인지를 투자자 언어로 설명하지 못했다는 것이다. 제작비 절감은 방어다. 2만 편을 쥔 회사가 라이선싱으로 프리미엄을 받아낸다는 게 공격이다. 그 이야기를 팔지 못했다. 기술이 아니라 서사가 없었다. 같은 주 반대편 답이 나왔다. 글로벌 온라인 동영상 서비스(OTT) 피콕이 울프게임즈와 만든 생성 AI 추리 게임 ‘퍼블릭 아이’를 앱에 붙였다. 6월 피콕 모바일 이용자의 40%가 앱에서 게임을 했다. 먼저 나온 ‘로앤오더: 클루 헌터’는 하루 평균 이용 시간 6분을 넘겼다. 방향이 다르다. 라이언스게이트는 AI로 비용을 줄였다. 피콕은 지식재산(IP)으로 없던 이용 시간을 만들었다. 앞은 비용 항목이고, 뒤는 구독 유지율과 광고 재고다. 곧 매출이다. 시장이 값을 매기는 쪽은 후자다. 왜 게임이었나. 조사기관 루미네이트가 지난달 낸 자료가 답이다. AI가 쓰인 걸 알면 이용 의향의 순선호도는 영화·TV 각본 –13%, 음악 –16%다. 게임만 +10%다. 애초에 컴퓨터가 만든 화면을 보는 장르라, AI가 배신으로 읽히지 않는다. 유고브 조사는 경계를 더 선명하게 보여준다. 배우를 AI로 대체하는 데는 75%가 반대했다. 반면 자막 번역은 64%, 촬영되지 않은 언어의 더빙은 52%가 받아들였다. 관객은 AI를 거부하지 않는다. 자리를 가린다. 사람의 연기와 각본을 건드리면 등을 돌리고, 보이지 않는 공정에 쓰면 눈감는다. 한국 제작사도 같은 좌표에 있다. K콘텐츠 글로벌 유통의 병목은 그 단가와 속도다. 지금 제작 능력은 프리미엄으로 인정받지 못한다. 소비자는 자막과 더빙에 문을 열어뒀다. 라이브러리는 자산이지만 그냥 둬서는 프리미엄이 되지는 않는다. 선택지는 셋이다. 학습 데이터로 내주고 사용료를 받는가. 새 이용 시간으로 바꿔 매출을 만드는가. 회사를 넘기는가. 라이언스게이트는 세 번째를 권유받는 처지가 됐다. 우리 시간이 더 남았다고 볼 근거는 없다. 한정훈 K엔터테크허브 대표

오케스트로 그룹이 AI 주권 확보를 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 제시한다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 25일 오후 2시 ‘AI 주권 시대, 도시에서 데이터센터까지’를 주제로 온라인 웨비나를 진행한다고 13일 밝혔다. AI가 산업과 공공 부문 전반으로 빠르게 스며들면서, 자체적인 데이터와 인프라 통제력을 뜻하는 ‘AI 주권’의 가치가 날로 높아지고 있다. 특히 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하려면 고성능 GPU와 데이터센터 같은 하드웨어 인프라뿐만 아니라, 이를 유기적으로 제어하고 구동할 수 있는 핵심 소프트웨어 역량이 반드시 병행되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이번 웨비나에서는 박소아 오케스트로 클라우드 대표가 연사로 나서 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 ‘주권과 속도’의 딜레마를 짚고, 이에 대응하기 위한 ‘소버린 AI 데이터센터’ 구현 방안을 소개한다. 데이터와 인프라에 대한 통제권을 확보하면서도 산업·업무별 요구에 맞춰 유연하게 구성할 수 있는 AI 인프라 전략을 제시하고, 이를 도시 단위로 확장한 ‘천안·아산 K-AI City’ 사례도 함께 다룰 예정이다. 소버린 AI 데이터센터는 기업 맞춤형 독립 환경을 구축해, 하드웨어와 AI 모델을 독자적으로 통제할 수 있는 것이 특징이다. 산업군이나 고객의 특성에 맞춘 유연한 서비스 조합이 가능하며, 인프라부터 응용 프로그램까지 전체 운영 과정을 투명하게 모니터링할 수 있어 관리의 신뢰성을 극대화한다. 데이터센터 상면과 베어메탈, IaaS·PaaS, GPU, 마이그레이션, 재해복구(DR) 등 클라우드 인프라 서비스를 카탈로그 형태로 제공한다. 여기에 AI 추론 서비스와 국산 NPU·AI 모델, 데이터 카탈로그 및 AI 아키텍처 컨설팅까지 연계해 필요한 AI 인프라 환경을 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이와 함께 ‘천안·아산 K-AI City’ 사업 사례도 소개한다. 천안·아산 K-AI City는 천안과 아산 두 도시를 하나의 AI 운영체계로 통합하는 AI 특화 시범 도시 사업이다. 오케스트로 그룹은 AI 데이터센터를 축으로 도시 데이터와 각종 서비스를 유기적으로 연결하는 인프라 구축 비전을 제시한다. 특히 자율주행 모빌리티, 디지털 트윈, AI CCTV, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 첨단 도시 서비스를 전폭적으로 뒷받침할 혁신적인 인프라 구현 방향을 공유할 예정다. 이를 통해 AI 데이터센터가 단순한 연산 자원 공급원을 넘어, 도시 전체의 데이터와 AI 서비스를 긴밀히 엮어내는 핵심 신경망으로 어떻게 진화하는지 명확히 선보일 계획이다. 웨비나는 25일 오후 2시부터 올쇼TV를 통해 온라인으로 진행된다. 참가비는 무료이며, 사전 등록 후 참여할 수 있다. 오케스트로 클라우드 박소아 대표는 “AI 주권은 데이터와 인프라를 스스로 선택하고 통제할 수 있는 역량에서 시작된다”며 “이번 웨비나에서는 소버린 AI 데이터센터 구현 전략과 이를 도시 단위 AI 인프라로 확장한 천안·아산 K-AI City 사례를 통해 AI 인프라 자립을 위한 구체적인 방향을 제시할 것”이라고 말했다.

엔비디아가 최소 1조개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 차세대 오픈 인공지능(AI) 모델 ‘네모트론4’를 개발하고 있다. AI 칩에 이어 자체 오픈웨이트 모델까지 직접 공급하며, 소수 대형 고객에 집중된 그래픽처리장치(GPU)의 수요를 넓히려는 포석으로 보인다. 정보·통신(IT) 전문 매체인 디인포메이션은 엔비디아가 차세대 오픈웨이트 AI 모델 ‘네모트론 4’를 개발 중이며 이르면 오는 늦가을에는 개발이 마무리될 수 있다고 12일 전했다. 오픈웨이트는 AI 모델의 학습된 가중치인 파라미터를 공개하는 모델이다. 누구나 이를 내려받아 목적에 맞게 사용할 수 있도록 하는 것이다. 네모트론4는 지난 6월 공개한 ‘네모트론3 울트라’의 약 두 배 규모로 세계 최고 수준의 오픈소스 AI 모델을 목표로 하고 있다. 다만 네모트론3 울트라는 현재 관련 성능 평가에서 미국 오픈소스 모델 중 2위에 그치며 중국 최상위 모델과 격차가 큰 상황이다. 전체 순위로는 상위 40위권 밖이다. 엔비디아는 이날 대형 모델의 능력을 옮겨오는 ‘증류’ 기법으로 만든 매개변수 300억개 규모의 경량 모델 ‘네모트론3.5 라이트닝’도 별도로 공개했다. 엔비디아가 오픈웨이트 AI 모델에 공을 들이는 것은 오픈 모델이 자사 GPU 수요를 키울 것으로 기대하기 때문이다. 무료로 풀린 모델도 구동하려면 GPU가 필요한 만큼 오픈 모델이 퍼질수록 하드웨어와 데이터센터 수요가 늘어난다는 논리다. 엔비디아는 최근 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 생태계 확장에 적극 나서고 있다. 전날에는 월가의 대형 금융회사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원) 이상 규모의 자금을 AI 인프라에 동원하기로 하는 등 GPU 수요를 뒷받침할 데이터센터 구축 지원에도 속도를 내고 있다.

미국여자프로골프(LPGA)투어에서 뛰면서 3차례 우승한 김아림이 4년 만의 한국여자프로골프(KLPGA)투어 우승에 의욕을 보였다. 2020년 US여자오픈 우승을 계기로 미국으로 무대를 옮긴 김아림은 지난 2021년 잠깐 귀국해서 출전했던 KLPGA챔피언십에서 정상에 오른 뒤 국내 대회 우승이 없다. 경기 포천시 몽베르CC(파72)에서 열리는 KLPGA투어 메디힐·한국일보 챔피언십(총상금 12억원)에 초청 선수로 출전하는 김아림은 대회 개막 하루 전인 12일 공식 기자회견에서 “작년에 할 수 있는 건 다 했는데 부족함을 느꼈었다”면서 “LPGA투어에서 함께 하는 캐디가 와주면 더 잘할 수 있을 것 같아서 이번엔 함께 왔다”고 말했다. 메디힐 후원을 받는 김아림은 지난해 이 대회에서 2라운드까지는 상위권을 달렸지만 3, 4라운드에서 부진해 공동 34위에 그쳤다. 김아림은 “캐디 별명이 이름 ‘딜런’과 (인공지능) ‘챗GPT’를 합친 ‘딜런GPT’인데 정말 코스를 정확하게 체크한다”고 자랑하고 “캐디가 치라는 데로 내가 칠 수만 있다면 좋은 결과를 나올 것”이라고 밝혔다. 올해 KLPGA투어에서 3차례 우승해 다승, 상금랭킹, 대상 포인트 등 주요 부문 1위를 달리는 김민솔은 “예상을 못한 우승이 많이 나왔다”고 몸을 낮춘 뒤 “투어에서 뛰면서 새롭게 배운 부분들이 많이 있었다. 하반기엔 작년에 우승했던 대회들도 있고 메이저 대회들도 많기 때문에 집중해야겠다”고 각오를 다졌다. 그는 “이루고 싶은 목표들을 이루려고 더 많이 집중을 한 것 같고, 그러다 보면 선물처럼 우승이 찾아오지 않을까 싶다“고 기대감을 드러냈다. 메디힐 후원을 받는 선수 중 유일하게 올해 우승을 신고했고 상금랭킹도 가장 높은 순위(5위)에 올라 있는 이다연은 “선수로서 가장 큰 목표가 메이저대회와 메인 스폰서 주최 대회 우승”이라면서 “이번 대회를 포함해 하반기에 메이저대회가 많은데 준비를 잘해서 목표를 이룰 수 있도록 하겠다”고 다짐했다. 4월 더 시에나 오픈에 이어 넉달 만에 국내 대회에 모습을 드러내는 박성현은 “순위에 대한 목표보다는 한 라운드, 한 라운드 더 좋은 시합과 퍼팅,더 좋은 경기력을 내는 걸 목표로 두고 있다”고 밝혔다. 부상 여파로 이번 시즌에 부진한 디펜딩 챔피언 홍정민은 “치료받고 퇴원한 지 얼마 안 됐기 때문에 컨디션이 좋다고는 할 수 없다. 조심해야 하는 시기이고, 저는 지금 당장을 생각하기보다는일단 빨리 회복하는 것에 집중을 하고 있다”고 설명했다.

중국산 오픈 웨이트 모델인 키미 K3는 미국의 프런티어 인공지능(AI) 모델과 맞먹는 성능으로 시장에 큰 충격을 안겼습니다. 앤스로픽 AI 모델의 지식 증류를 통해 사실상 기술을 탈취했다는 비판이 나오기도 했지만, 2.8조개의 파라미터를 지닌 초거대 모델을 증류만으로 만들 순 없기 때문에 이제 중국의 AI 기술을 더 이상 무시할 수 없다는 의견도 우세합니다. 더구나 모든 가중치를 공개하는 중국의 개방형 AI 모델이 장기적으로 보면 시장을 잠식할 수 있다는 우려도 만만치 않습니다. 누구나 모델을 받아서 내부적으로 돌릴 수 있기 때문에 내부 정보 유출을 꺼리는 기업이나 기관에서 상당히 매력적인 대안일 뿐 아니라 자사 서비스에 맞춤형으로 개조도 자유롭습니다. 하드웨어를 이미 가지고 있거나 저렴하게 대여할 수 있다면 서비스 비용도 낮출 수 있습니다. 다만 이렇게 되면 비싼 돈을 주고 미국의 프런티어 AI 모델을 누가 쓰겠냐는 우려가 나오는 것도 당연합니다. 결국 중국 개방형 AI 모델이 노리는 것도 이것이라는 비판도 적지 않습니다. 지금까지 IT 생태계는 개방형과 오픈 소스를 찬양해 왔지만, 개방형 AI 앞에서는 목소리가 달라지고 있습니다. 여기에 개방형 AI 모델을 악용하는 사람이나 집단이 나올 수 있다는 걱정도 있습니다. 하지만 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 ‘미래는 모두의 것’이라는 제목의 글에서 “초인공지능을 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다”며 개방형 AI를 지지하는 주장을 펼쳤습니다. 물론 악용 가능성도 인정하면서 모델의 개발 중간 단계부터 감시와 관리가 필요하다는 점은 인정했지만, 개방형 모델의 필요성을 역설한 것입니다. 아마도 저커버그가 갑자기 개방형 모델을 지지한 이유 중 하나는 미국이 폐쇄형 모델로 가는 반면 중국은 개방형 모델로 갈 경우 장기적으로 대부분의 국가들이 누구나 쓸 수 있는 중국 모델에 종속될 것이라는 우려일 것입니다. 사람들이 모두 중국산 개방형 AI만 사용한다면 생태계 역시 여기에 종속될 것입니다. 그리고 결국은 하드웨어 역시 종속될 수 있습니다. 현재 AI 가속기는 엔비디아 칩이 중심이지만, 중국산 AI GPU에서 훈련된 중국 AI 모델은 중국산 하드웨어에서 잘 돌아가게 될 것이기 때문입니다. 따라서 메타가 개방형 AI를 지지하면서 모델을 공개하기로 한 것은 상당한 의미가 있습니다. 물론 앤스로픽이나 오픈 AI처럼 실제 유료 사용자가 많지 않은 것도 이런 결정을 내린 배경 중 하나일 것입니다. 하지만 주요 빅테크 기업이 개방형 모델을 지지하면서 미국산 개방형 모델이 중국산 개방형 모델의 강력한 경쟁자가 될 가능성이 높아졌습니다. 다만 첫술부터 배부를 순 없다는 속담처럼 먼저 공개한 ‘뮤즈 글리머’(Muse Glimmer)의 성능은 사실 아주 인상적이진 않습니다. 뮤즈 글리머는 뮤즈 스파크처럼 대형 모델을 지식 증류해 만든 작은 로컬 모델로 30B(300억개)의 파라미터를 지니고 있습니다. 작다고는 해도 4비트 양자화 모델도 18GB 정도 크기이기 때문에 완전히 그래픽처리장치(GPU)에 올리려면 24GB 메모리가 필요하고 맥 같은 통합 메모리를 사용하는 경우 32GB 이상 모델이 추천됩니다. 현재 비슷한 위치에 있는 개방형 모델은 구글의 젬마 4(Gemma 4) 31B dense 모델과 알리바바의 Qwen 3.6 27B dense 모델인데 뮤즈 글리머는 코딩이나 일반 작업에서 더 우수하진 않지만, 여러 단계의 임무를 수행하는 에이전트 기능면에서 우수하다는 평가가 나오고 있습니다. 그러나 당장 경쟁 모델을 위협할 수 있을 정도의 인상적인 성능을 보여주진 않고 있습니다. 여기에 아직 모델이 하나뿐인 점도 약점입니다. 알리바바 Qwen의 경우 대형부터 중소형 모델까지 여러 모델이 있고 코딩 전용 모델인 코더 등 다양한 모델이 있어 사용자가 상황에 맞춰 고를 수 있는 선택지가 넓습니다. 대항마로 나온 젬마 4 역시 스마트폰에서 돌릴 수 있는 작은 모델에서 비교적 큰 31B 모델까지 선택의 폭이 좀 더 넓습니다. 특히 Qwen과 젬마 모두 MoE(Mixture of Expert) 기능을 지원해 개인 컴퓨터에서도 빠른 토큰 속도를 확보할 수 있습니다. 특히 Gemma 4 26B A4B QAT(Quantization-Aware Training) 모델은 학습 단계부터 양자화를 시뮬레이션해서 압축 시 발생하는 품질 손실을 효과적으로 줄였습니다. 덕분에 QAT 4비트 버전은 용량을 약 14.4GB 수준으로 줄여 16GB 메모리의 GPU나 개인용 노트북에서도 원활하게 굴러가면서도 성능은 57.7GB의 용량을 지닌 16비트 모델에 근접해 큰 인기를 끌고 있습니다. 뮤즈 글리머는 MoE 모델이 없는 단일 모델로 속도가 MoE 모델보다 느릴 수밖에 없지만, 대신 DFlash 드래프터 모델이라는 소형 보조 모델을 사용해 속도를 높일 수 있습니다. 메타가 발표한 데이터에 따르면 RTX 5090 카드에서는 3.1배, M5 Max에서는 1.8배, M4 Max에서는 1.5배 빠른 응답 속도를 제공합니다. Dense 모델의 단점인 높은 사양과 느린 응답 속도를 개선한 것으로 주목받고 있습니다. 메타의 뮤즈 글리머는 현시점에서는 그렇게 인상적인 성능을 지닌 개방형 AI라고 보긴 어렵습니다. 하지만 구글 젬마가 그랬던 것처럼 이후 버전에서 성능을 높여 나가면서 다양한 기능과 모델을 선보인다면 개방형 AI 부분에서 새로운 강자가 될 수 있습니다. 메타의 개방형 AI 승부수가 통할 수 있을지 주목됩니다.

국산 초음속 전투기 KF-21 ‘보라매’가 다음 달 공군에 처음 인도되면서 본격적인 전력화 단계에 들어간다. 첫 양산기가 공군에 넘어오기 직전에는 주력 장거리 공대공 무장인 유럽산 미티어(Meteor) 미사일도 국내에 들어올 예정이다. 방위사업청은 지난달 29일 KF-21 체계개발을 공식 종료했다. 2015년 12월 개발에 착수한 지 약 10년 7개월 만이다. KF-21은 시제기 6대로 약 1600회의 비행시험을 수행했으며, 양산 1호기는 오는 9월 공군에 인도될 예정이다. 구체적인 일정은 다음 달 중순으로 잡힌 것으로 알려졌다. 한 매체는 11일 KF-21 양산 1호기가 다음 달 17일 공군에 인도되며, 이에 앞서 같은 달 14일 미티어 공대공미사일 14발이 국내에 반입될 예정이라고 보도했다. 한국항공우주산업(KAI)은 첫 기체를 시작으로 올해 말까지 모두 8대를 공군에 넘길 것으로 전해졌다. 미티어는 KF-21의 핵심 장거리 공대공 무장이다. 한국은 유럽 방산업체 MBDA와 미티어 100발 도입 계약을 맺었다. 이번에 반입되는 물량은 이 가운데 일부로, 기체 인도에 앞서 무장을 확보해 곧바로 운용 준비에 들어가려는 것으로 보인다. 미티어는 램제트 추진기관을 이용해 비행 후반에도 높은 속도와 추진력을 유지하는 능동 레이더 유도 미사일이다. 장거리에서 적 전투기를 추적·요격하는 데 특화됐으며 KF-21은 동체 아래에 미티어 4발을 탑재할 수 있다. 날개에는 독일 딜디펜스의 IRIS-T 단거리 공대공미사일을 장착한다. 미티어 제작사 MBDA에 따르면 KF-21은 2022년 첫 비행 당시부터 미티어 4발을 장착했다. 이후 2023년 미사일 분리시험을 거쳐 2024년에는 실사격 시험까지 성공했다. MBDA는 이를 KF-21과 미티어 통합 과정의 주요 성과로 평가했다. 첫 배치는 예천 유력…조종사 훈련부터 본격화 첫 KF-21의 배치 장소로는 경북 예천의 공군 제16전투비행단이 유력하게 거론된다. 첫 인도 기체는 조종석이 2개인 복좌형으로 알려졌다. 공군은 이를 조종사 전환훈련과 운용성능 확인 등에 활용한 뒤 단좌형 운용을 확대할 것으로 예상된다. KF-21 블록Ⅰ은 공대공 임무에 초점을 맞췄다. 공군은 이미 퇴역한 F-4E 팬텀과 노후화로 순차 퇴역하는 F-5E/F 전투기의 공백을 KF-21로 메울 계획이다. 지난 3월에는 양산 1호기가 생산라인에서 모습을 드러냈고 5월에는 ‘전투용 적합’ 판정을 받았다. 개발과 시험 중심이던 KF-21 사업은 다음 달 첫 인도를 기점으로 실제 부대 운용과 전력화 단계로 중심축이 옮겨간다. 외신도 KF-21의 전력화를 한국 항공산업의 중요한 전환점으로 주목해 왔다. 로이터 통신은 지난 3월 양산 1호기 공개 당시 KF-21이 9월부터 한국 공군에 배치될 예정이라며, 한국 정부가 전투기 엔진과 부품·소재 등 첨단 항공기술에 대한 투자를 확대하고 있다고 전했다. 항공 전문매체 에어로스페이스 글로벌 뉴스는 지난달 KF-21 첫 인도를 앞두고 이 사업이 시험 단계에서 실제 공군 운용 단계로 넘어가고 있다고 평가했다. 특히 인도네시아뿐 아니라 필리핀과 중동 국가 등이 잠재적인 수출 대상국으로 거론되는 점에도 주목했다. 2028년 40대·2032년 120대…수출시장도 노린다 정부는 2028년까지 공대공 임무 중심의 KF-21 블록Ⅰ 40대를 전력화할 계획이다. 이후 공대지 능력을 강화한 블록Ⅱ 80대를 추가해 2032년까지 총 120대를 공군에 배치한다는 목표다. 블록Ⅱ부터는 정밀유도폭탄 JDAM과 한국형 GPS 유도폭탄 KGGB, 장거리 공대지미사일 등 다양한 공대지 무장을 순차적으로 통합할 예정이다. 공중전 중심의 블록Ⅰ에서 지상 타격까지 수행하는 다목적 전투기로 임무 범위를 넓히는 단계다. 해외 시장도 KF-21 전력화를 주시하고 있다. KF-21이 실제 한국 공군에서 운용 실적을 쌓으면 수출 경쟁에서도 중요한 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. 특히 4.5세대 전투기를 새로 도입하려는 국가들에 가격과 성능, 납기 등을 앞세워 선택지를 넓힐 수 있다는 평가가 나온다. KF-21은 다음 달 주력 공대공 무장과 첫 양산기가 불과 사흘 간격으로 갖춰지면서 본격적인 실전 전력화의 출발선에 선다. 올해 말까지 예정된 8대 인도가 순조롭게 진행되면 내년부터 공군의 KF-21 운용 규모도 빠르게 커질 전망이다.

2주 앞으로 다가온 세계 최대 규모의 게임 전시회 ‘게임스컴 2026’이 차세대 인공지능(AI) 기술 경쟁의 무대로 떠오르고 있다. 게임의 그래픽·물리 엔진과 3차원(3D) 시뮬레이션 기술이 피지컬 AI의 학습·검증 환경으로 주목받으면서 글로벌 AI 기업들도 게임 기술에 눈을 돌리는 모습이다. 11일 게임스컴 홈페이지에 따르면 닌텐도, 엑스박스 등 게임사 외에 삼성전자와 마이크로소프트(MS), 엔비디아, 샌디스크, AMD, 인텔 등 국내외 AI 반도체 유관 기업들이 대거 참가한다. 삼성전자는 ‘플레이삼성’을 슬로건으로 전시관을 마련하고 모바일과 PC, 콘솔 플랫폼을 연결하는 통합 게이밍 경험을 선보인다고 이날 밝혔다. 체험형으로 전시되는 세계 최초 6K 게이밍 모니터 ‘오디세이 G8’은 엔비디아 지싱크와 AMD 프리싱크 프리미엄을 지원해 게임 화면이 끊기는 현상을 줄였다. 삼성전자는 이번 행사에서 고성능 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) ‘9100 프로’ 등 저장장치와 지난달 출시된 ‘갤럭시 Z 폴드8 울트라’ 등으로 전시 대상을 확대했다. 샌디스크 역시 지난 5월 출시한 SSD 신제품 옵티머스 라인업을 선보일 것으로 보인다. 지난해 게임스컴에 복귀했던 엔비디아는 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘지포스 RTX 5080’ 등을 토대로 국내외 게임사들과의 협업 사례를 보여줄 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한했을 당시 엔씨, 크래프톤 등 국내 게임사들과 연이어 만난 만큼 현장에서 국내 게임사들과의 협업 사례도 관전 포인트다. 지난해 약 36만 명이 방문한 게임스컴은 매년 참가사 및 전시 규모에서 역대 최고 기록을 경신해 왔다. 올해는 최초로 행사 전 전시 공간이 모두 팔리는 등 개최 전부터 성황을 예고하고 있다. 집중도가 대거 격상된 배경에는 게임 산업이 AI 반도체와 피지컬 AI의 테스트베드로 성장하고 있기 때문이라는 분석이 나온다. 게임에 사용되던 동시접속, 물리 엔진, 3D 가상세계, 충돌 계산 등의 기술이 휴머노이드, 자율주행 등 피지컬 AI의 핵심 기술과 연결되기 때문이다. 피지컬 AI를 개발하려면 수많은 데이터를 입력하고 현실에서 시행착오를 거쳐야 하지만 게임에서의 간접 학습을 통해 데이터 투입 비용을 줄일 수 있다. 최신 GPU와 메모리 성능을 가장 빨리 요구하는 게임 시장의 특성상 AI용 반도체를 간접적으로 홍보하기에 최적이라는 점도 공략 포인트다. 업계 관계자는 “과거 게임 전시회는 게이밍 모니터 등 디스플레이와 게임 콘텐츠의 홍보 비중이 컸다면 최근에는 SSD 등 저장장치와 메모리 기술 홍보로도 확대되는 추세”라고 말했다.

삼성SDS가 정부의 인공지능(AI) 연구 지원사업에 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 사업의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기 어려운 대학과 정부출연연구기관 등에 AI 연구용 GPU를 지원하는 국가 사업이다. 연구자들이 초거대 AI와 대규모언어모델(LLM)을 개발, 실험할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 제공한다. 사업 규모는 약 153억원이다. 지원 기간은 올해 7월부터 내년 3월까지다. 이번 공급사 선정은 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 종합 심사했다. 선정된 복수의 사업자 중 삼성SDS가 1순위 공급사로 뽑혔다. 삼성SDS는 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰 울트라(B300) 등을 기반으로 한 GPU 클러스터를 공급한다. 여러 GPU를 하나의 자원처럼 사용할 수 있는 대규모 클러스터링 환경과 고속 인터커넥트 네트워크 등도 제공한다. 연구자는 장기간 진행하는 대형 모델 학습부터 단기 실험까지 과제 특성에 따라 자원을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 삼성SDS는 GPU뿐만 아니라 중앙처리장치(CPU)와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경도 제공한다고 밝혔다. 연구자가 별도의 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 연구에 집중하도록 지원한다는 설명이다.

SK하이닉스가 일본 낸드플래시 업체 키옥시아의 사실상 최대주주 지위에 올라섰다. 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선도하는 SK하이닉스가 낸드와 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)까지 사업 영역을 넓혀온 가운데, AI 메모리 사업의 다음 축에도 관심이 쏠린다. 11일 일본 전자공시시스템에 따르면 도시바가 키옥시아 지분을 추가 매각하면서 베인캐피털 산하 특수목적법인(SPC) ‘BCPE 판게이아 케이만2’가 단일 최대주주로 올라섰다. SK하이닉스는 전환사채(CB) 형태로 이 법인에 투자해 의결권을 확보할 수 있는 권리를 갖고 있다. 다만 현재 키옥시아에 직접 의결권을 행사하는 것은 아니며, CB를 주식으로 전환하려면 각국 경쟁당국의 승인 등이 필요하다. 키옥시아 투자는 SK하이닉스가 낸드 경쟁력을 보강하던 과정에서 시작됐다. SK하이닉스는 2017년 베인캐피털이 주도한 도시바메모리 인수 컨소시엄에 참여해 이듬해 3950억엔(당시 약 4조원)을 투자했다. 미국 원전 사업 손실로 도시바가 핵심 자산인 메모리 사업을 매각하자, D램에 비해 상대적으로 약했던 낸드 사업을 키울 기회로 판단한 것이다. 이후에는 낸드 사업을 직접 확대하는 데 속도를 냈다. 2020년 90억 달러를 들여 인텔의 낸드와 기업용 SSD 사업을 인수해 솔리다임을 출범시켰고, 올해는 솔리다임을 재편해 미국에 AI 솔루션 전문 회사를 세우고 최대 100억 달러를 투자하기로 했다. 모바일 중심이던 낸드 사업에 데이터센터용 SSD 경쟁력을 더한 데 이어 AI 인프라용 스토리지와 솔루션으로 범위를 넓히는 흐름이다. AI 시장이 학습에서 추론으로 확산하면서 낸드와 기업용 SSD의 중요성도 커지고 있다. AI 학습에선 GPU에 데이터를 빠르게 공급하는 HBM이 핵심이지만, 대규모 추론에는 방대한 데이터를 저장하고 불러오는 낸드가 필요하다. SK하이닉스가 키옥시아에 장기 투자하고 솔리다임을 인수한 데 이어 최근 샌디스크와 낸드 기반 HBF(고대역폭플래시) 표준 개발에 나선 것도 이런 수요에 대응하기 위해서다.