생성형 인공지능(AI)의 확산이 국내 모바일 검색 시장의 판을 흔들고 있다. AI를 무기 삼은 글로벌 ‘테크공룡’의 점유율 확대에 국내 토종 포털과의 시장 경쟁이 격화되는 분위기다. 11일 AI 테크 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 모바일 앱의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 4702만 2854명으로, 네이버 앱 MAU(4684만 5017명)를 17만 7837명 앞질렀다. 구글이 네이버를 월간 이용자 수 기준으로 앞선 것은 모바일인덱스가 관련 통계를 집계하기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 처음 4000만명을 넘어선 데 이어 올해 5월 4600만명을 돌파했다. 지난 6월 네이버와의 격차를 24만 5836명까지 좁힌 뒤 한 달 만에 순위를 뒤집었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 지난달까지 4300만~4600만명 수준에서 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 업계에서는 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’가 대중화하면서 AI 이용자가 포털 검색으로 유입된 영향으로 보고 있다. 생성형 AI가 기존의 포털 검색을 대체하기보다 오히려 교차검증, 추가 검색 등을 위해 포털 검색을 병행하는 경우가 많았다는 뜻이다. 지난달 윤구 구글코리아 사장은 한국 소비자의 AI 쇼핑 형태에 대해 “소비자들은 AI 챗봇의 답변을 최종 결정이 아닌 참고 자료로만 활용하고, 검증을 위해 기존 검색 엔진으로 되돌아오는 ‘끊임없는 검증 루프’를 만든다”고 말했다. 국내 포털로의 연결이 제한적인 챗GPT 등 해외 AI의 확산도 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 챗GPT MAU는 지난해 3월 500만명에서 지난달 1645만 6151명으로 급증했다. 다만 이번 집계가 월간 기준이고 모바일에 한정돼 있어 포털 지형의 변화로 보기는 힘들다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 “제미나이를 앞세운 구글의 성장세가 매섭다는 점에는 동의하지만, 네이버는 블로그와 카페 등 국내 이용자에 최적화된 콘텐츠 생태계를 이루고 있다”며 “유효 클릭, 서비스 창출 등 다양한 지표가 있어 단순 비교는 어렵다”고 말했다.

엔비디아가 블랙록·블랙스톤 등 월가의 대형 금융사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원)가 넘는 자금을 인공지능(AI) 인프라 시장에 끌어들인다. AI 데이터센터 투자비가 급증하면서 고객의 자금 조달 자체가 부담으로 떠오르자, 향후 데이터센터에서 벌어들일 수익을 토대로 돈을 빌려 그래픽처리장치(GPU)를 살 수 있도록 금융권과 자금줄을 만들겠다는 것이다. 엔비디아는 10일(현지시간) 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6곳과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이들 금융사는 하이퍼스케일러와 AI 연구소, 기업 등이 데이터센터를 짓고 엔비디아 장비를 도입하는 데 필요한 자금을 공급한다. 5000억 달러는 이미 확보된 돈이 아니라 앞으로 금융권을 통해 조달할 목표액이다. 엔비디아도 잠재 거래의 최대 25%인 1250억 달러까지 손실 위험을 떠받치는 방식으로 자금 조달을 지원할 수 있다고 밝혔다. 구조는 발전소나 상업용 부동산의 자금 조달과 비슷하다. 발전소가 앞으로 전기를 팔아 벌 돈을 근거로 건설비를 빌리듯, AI 사업자도 GPU와 데이터센터에서 발생할 컴퓨팅 사용료를 토대로 자금을 조달한다. 기업은 막대한 초기 투자비를 모두 자체 자금으로 부담하지 않아도 되고 금융사는 향후 현금흐름을 보고 돈을 댄 뒤 이자와 투자수익을 얻는다. 엔비디아로서는 고객의 자금 부족으로 데이터센터 건설과 GPU 구매가 늦어지는 일을 줄일 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CNBC 인터뷰에서 “기술 칩이 투자 가능한 자산군이 된 것은 사실상 처음”이라고 강조한 것도 이 때문이다. 그는 엔비디아 칩을 수익을 창출하고 생산적이며 수명이 긴 자산으로 규정하면서 컴퓨터가 이제 “전기나 인터넷처럼 인프라의 일부”가 됐다고 말했다. GPU도 여러 고객과 AI 작업에 계속 활용하면서 장기간 수익을 낼 수 있는 생산설비라는 논리다. 월가의 대형 금융사들도 AI 컴퓨팅을 새로운 투자 대상으로 봤다. 래리 핑크 블랙록 CEO는 CNBC에서 이번 시도를 1970년대 주택저당증권(MBS)의 등장에 빗대며 ‘금융공학의 다음 미래’라고 평가했다. AI 데이터센터의 미래 수익을 토대로 대출과 투자상품이 만들어지면 컴퓨팅 인프라 자체가 새로운 자산시장으로 자리 잡을 수 있다는 얘기다. 당장은 보험사와 연기금, 사모자본 등 기관투자가가 중심이지만 관련 금융상품이 늘어나면 개인투자자에게도 간접 투자 기회가 열릴 가능성이 있다. 관건은 GPU가 집이나 발전소처럼 장기간 안정적인 자산가치를 유지할 수 있느냐다. GPU는 기술 교체 속도가 빨라 차세대 칩이 나오면 기존 장비의 수익성과 가치가 예상보다 빠르게 떨어질 수 있다. AI 서비스에서 벌어들이는 수익이 막대한 데이터센터 투자비를 따라가지 못할 경우 금융사까지 손실을 떠안을 가능성도 있다. 엔비디아가 GPU의 긴 수명과 다른 고객에게 옮겨 쓸 수 있는 유연성을 거듭 강조하는 것도 이런 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 그럼에도 월가의 대형 자산운용사들이 한꺼번에 참여한 것은 AI 인프라 투자가 당분간 더 커질 것이라는 판단이 깔려 있다. 모건스탠리는 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 2026~2028년 AI 인프라에 3조 5000억 달러를 투입하고 전체 구축 규모는 8조 달러를 넘어설 것으로 추산했다. 국내 반도체 업계에도 AI 인프라 투자 확대에 따른 수혜가 예상된다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 늘면 HBM과 서버용 D램·솔리드스테이트드라이브(SSD) 수요 확대가 삼성전자와 SK하이닉스에는 기회가 될 수 있다. 동시에 네이버 등 국내 AI 인프라 사업자에게는 GPU 확보와 함께 글로벌 기관자금을 얼마나 안정적으로 끌어오느냐가 투자 속도를 좌우하는 경쟁력으로 부상할 가능성이 있다.

생성형 인공지능(AI)의 확산이 국내 모바일 검색 시장의 판을 흔들고 있다. AI를 무기 삼은 글로벌 ‘테크공룡’의 점유율 확대에 국내 토종 포털과의 시장 경쟁이 격화되는 분위기다. 11일 AI 테크 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 구글 모바일 앱의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 4702만 2854명으로, 네이버 앱 MAU(4684만 5017명)를 17만 7837명 앞질렀다. 구글이 네이버를 월간 이용자 수 기준으로 앞선 것은 모바일인덱스가 관련 통계를 집계하기 시작한 2021년 3월 이후 처음이다. 구글 앱 MAU는 지난해 5월 처음 4000만명을 넘어선 데 이어 올해 5월 4600만명을 돌파했다. 지난 6월 네이버와의 격차를 24만 5836명까지 좁힌 뒤 한 달 만에 순위를 뒤집었다. 네이버 앱 MAU는 2023년 1월 이후 지난달까지 4300만~4600만명 수준에서 소폭 증가하는 흐름을 보였다. 업계에서는 구글의 생성형 AI 모델 ‘제미나이’가 대중화하면서 AI 이용자가 포털 검색으로 유입된 영향으로 보고 있다. 생성형 AI가 기존의 포털 검색을 대체하기보다 오히려 교차검증, 추가 검색 등을 위해 포털 검색을 병행하는 경우가 많았다는 뜻이다. 지난달 윤구 구글코리아 사장은 한국 소비자의 AI 쇼핑 형태에 대해 “소비자들은 AI 챗봇의 답변을 최종 결정이 아닌 참고 자료로만 활용하고, 검증을 위해 기존 검색 엔진으로 되돌아오는 ‘끊임없는 검증 루프’를 만든다”고 말했다. 국내 포털로의 연결이 제한적인 챗GPT 등 해외 AI의 확산도 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 챗GPT MAU는 지난해 3월 500만명에서 지난달 1645만 6151명으로 급증했다. 다만 이번 집계가 월간 기준이고 모바일에 한정돼 있어 포털 지형의 변화로 보기는 힘들다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 “제미나이를 앞세운 구글의 성장세가 매섭다는 점에는 동의하지만, 네이버는 블로그와 카페 등 국내 이용자에 최적화된 콘텐츠 생태계를 이루고 있다”며 “유효 클릭, 서비스 창출 등 다양한 지표가 있어 단순 비교는 어렵다”고 말했다.

NHN이 결제와 인공지능(AI) 클라우드, 게임 등 주력 사업의 고른 성장에 힘입어 2분기 역대 최대 실적을 거뒀다. 특히 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) 공급 매출이 반영되면서 클라우드 사업의 성장세가 두드러졌다. NHN은 올해 2분기 연결 기준 매출 7579억원, 영업이익 579억원을 기록했다고 11일 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 각각 25.3%, 164% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대다. 순이익은 291억원으로 159% 늘었다. 가장 큰 비중을 차지하는 결제 부문 매출은 3940억원으로 27.3% 증가했다. NHN KCP의 2분기 거래대금은 17조원으로 집계됐고, 국내 전자지급결제대행(PG) 시장 점유율은 30%를 기록했다. NHN페이코도 쿠폰과 기업복지 거래가 늘면서 수익성이 개선되고 적자 폭을 줄였다. AI 클라우드 등을 포함한 기술 부문 매출은 1598억원으로 52.9% 늘었다. NHN클라우드는 서울 양평 리전에 공급한 엔비디아 B200 GPU 관련 매출이 반영되면서 매출이 전년 동기보다 85% 증가했다. NHN테코러스 역시 아마존웹서비스(AWS) 리세일 사업 성장으로 매출이 27% 늘었다. 게임 매출도 1396억원으로 21.5% 증가했다. 웹보드 게임 규제 완화로 이용자당 평균 매출이 높아진 데다 모바일과 PC 온라인 게임 매출이 함께 늘었다. 반면 NHN링크와 NHN코미코, NHN여행박사 등이 포함된 기타 사업 매출은 880억원으로 8.8% 감소했다. NHN은 클라우드 성장세에 맞춰 AI 인프라 투자도 확대한다. 내년까지 최소 30MW 규모의 AI 데이터센터를 추가 확보하고 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU를 확충할 계획이다. 회사는 GPU 사업의 해외 진출을 위해 일본 데이터센터 확보도 추진하고 있다. 결제 부문에서는 NHN KCP의 가맹점망을 활용한 스테이블코인 결제 인프라와 사업 모델을 준비하고, 게임 부문에서는 일본 시장을 중심으로 신작을 확대한다. NHN플레이아트는 다음 달 도쿄게임쇼에서 신작과 주요 라이브 게임을 선보일 예정이다. 실적 개선과 AI 클라우드 성장세가 부각되면서 주가도 크게 뛰었다. 이날 NHN은 전 거래일보다 29.82% 오른 5만 4200원에 거래를 마쳐 상한가를 기록했다.

[월드뷰 3줄 요약]● 우크라이나 방공을 강화하면 북한산 미사일의 공격 효과를 낮추고 북한이 실전에서 얻는 군사적 이익을 줄일 수 있지만, 천궁-Ⅱ 등 한국군 현역 방공전력을 빼내면 한반도 대비태세가 약화돼 오히려 한국 안보에 부담이 될 수 있다.● 우크라이나의 ‘드론 딜’은 완제품 드론보다 북한군의 실전 전술과 북한산 미사일 운용자료, 대드론·전자전 교전 데이터와 공동개발·생산 경험까지 확보할 수 있을 때 한국의 대북 방어에 더 큰 가치가 있다.● 한국은 현역 핵심 방공전력의 직접 차출을 피하고 신규·증산 물량이나 대드론·전자전 분야부터 협력을 검토하되, 북한 특화 정보의 정례 공유와 공동개발을 지원에 상응하는 실익으로 확보하고 러시아의 추가 대북 군사협력 가능성까지 따져 범위를 정해야 한다. “북한의 미사일과 병력이 더 많이 사용되고, 그들이 결함과 허점을 더 많이 보완할수록 일본과 한국, 필리핀 등 역내 국가들이 앞으로 마주할 위험은 더 커질 것이다.” 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령이 북한군의 러시아 참전과 북한산 무기의 실전 투입을 한국 안보 문제와 다시 연결했다. 젤렌스키 대통령은 10일(현지시간) 대국민 연설에서 러시아가 북한의 증원 없이는 전쟁 수행이 어려운 상황이라며 북한군 추가 배치를 준비하고 북한에서 탄도미사일도 추가로 받았다고 밝혔다. 북한 병력과 무기가 우크라이나에서 더 많이 사용될수록 전투 경험이 쌓이고 무기의 약점도 보완돼 한국 등 아시아 국가의 위협이 커질 수 있다는 주장이다. 앞서 그는 지난 8일 한국에 방공체계 지원을 요청하면서 ‘드론 딜’ 등 다른 국방 분야에서도 협력할 준비가 돼 있다고 밝힌 바 있다. 다만 방공체계 지원과 드론 협력을 맞바꾸는 구체적인 조건은 공개하지 않았다. 11일에는 우크라이나가 북한산 탄도미사일을 동원한 러시아의 공격을 받았다고 주장했다. 한국으로서는 우크라이나의 방공을 지원하면 북한이 얻는 군사적 이익을 실제로 줄일 수 있는지, 우크라이나가 축적한 드론 기술과 전장 경험이 한국의 방공자산 지원에 상응하는지를 따져볼 필요가 있다. ① “北이 한국 위협”…젤렌스키, 다시 방공망 요구 - 3만~5만명 추가 파병 주장…요격탄 부족한 우크라, 한국 지원도 절실 젤렌스키 대통령은 최근 북한이 러시아에 3만~5만명을 추가 배치하기로 했다고 주장했다. 다만 정보 출처는 공개하지 않았다. 북한은 2024년부터 약 1만 4000~1만 5000명의 병력을 러시아 쿠르스크 지역에 보냈고 탄도미사일과 포탄도 공급해왔다. 최근 우크라이나 정보당국은 북한 미사일 부대가 러시아 서부 보로네시에 배치되기 시작했다고 주장했다. 젤렌스키 대통령이 북한군의 실전 경험을 한국 안보와 연결하며 거듭 지원을 요청하는 배경에는 우크라이나의 방공망 부족이 있다. 그는 올해 동맹국에서 받은 방공 요격미사일이 지난해의 3분의 1 수준으로 줄었다고 밝혔다. 북한 위협에 대한 경고에는 한국의 지원을 끌어내야 하는 우크라이나의 이해관계도 담겨 있다. 그러나 북한군과 북한산 무기가 전장에서 실제로 무엇을 얻고 있는지를 보면 이를 지원 요청용 수사로만 보기도 어렵다. ② 北은 뭘 배우나…한반도 전쟁도 달라질 수 있다 - 드론·포병·전자전·분산은폐 실전 경험…장사정포·미사일 운용에도 영향 한미 군 당국도 북한군의 우크라이나 참전을 새로운 안보 변수로 보고 있다. 오는 17일부터 실시되는 한미연합연습 ‘을지 자유의 방패’(UFS)를 앞두고 주한미군 측은 북한군이 우크라이나에서 전투 경험을 얻어 능력이 향상됐다고 평가했다. 올해 연습에도 드론과 GPS 교란, 사이버 등 최근 전장에서 나타난 위협이 반영된다. 북한군은 드론이 상시 감시하는 상황에서 병력을 분산·은폐하고 정찰자산과 포병을 연결하며, 전자전 환경에서 지휘·통신을 유지하는 방법을 실전에서 익힐 수 있다. 이런 경험이 북한군 전술에 반영되면 한반도에서의 위협도 달라질 수 있다. 드론 정찰과 포병 운용이 정교해질 경우 장사정포·방사포의 표적 획득과 피해평가 능력이 높아질 수 있다. FPV(1인칭시점)·자폭드론과 전자전 경험은 지휘소·레이더·방공진지 같은 고가치 표적에 대한 저비용 공격과 GPS·통신 교란을 결합하는 데 활용될 수 있다. 분산·은폐 전술은 한미 감시정찰과 정밀타격에 대한 북한군의 생존성을 높일 가능성이 있다. 북한산 탄도미사일도 실전에서 반복 사용되고 있다. 실전 운용 결과는 비행 신뢰성과 오차, 실패 원인, 방공망과의 교전 성능을 점검할 자료가 된다. 우크라이나 측은 과거 북한산 미사일의 정확도가 이전보다 개선됐다고 평가하기도 했다. 우크라이나 방공망과 한국형 미사일방어체계(KAMD)는 구성과 작전환경이 다르다. 우크라이나의 경험을 그대로 한반도에 적용할 수는 없지만, 북한군이 현대전 전술을 익히고 북한산 무기가 실전 데이터를 쌓는 것은 한국에도 새로운 군사적 부담이다. ③ 그럼 우크라를 지키면 한국도 안전해질까 - 北 전장학습 막자는 우크라…한국은 같은 위협 때문에 방공전력 더 필요 젤렌스키 대통령은 우크라이나 방공망을 강화해 북한산 미사일의 공격 효과를 낮추면 북한이 실전에서 얻는 군사적 이익도 줄일 수 있다고 주장한다. 북한이 무기를 시험하고 전쟁 경험을 쌓으려는 유인을 낮춰야 한다는 것이다. 한국의 계산은 다를 수 있다. 북한군의 전투력이 높아지고 북한산 미사일의 성능과 운용능력이 개선된다면 한국은 오히려 더 많은 방공전력을 확보해야 한다. 우크라이나에 방공무기를 지원한다고 북한군의 전장학습이 중단되는 것도 아니다. 북한산 미사일의 공격 성공률을 얼마나 낮추고 러시아군의 소모와 비용을 얼마나 늘릴 수 있는지가 지원 효과를 판단할 기준이다. 한국 방공자산의 가치도 커지고 있다. 우크라이나와 중동에서 패트리엇 요격탄 수요가 동시에 늘었고, 주한미군 패트리엇 일부를 이란전 지원에 재배치하는 문제까지 한미 군 당국이 논의했다. 미국의 방공 여력이 줄면 한국군 자체 방공전력의 중요성은 더 커진다. 지원할 무기의 종류에 따라 부담도 다르다. 북한 탄도미사일을 상대하는 고성능 요격체계·요격탄과 저고도 드론 대응수단은 한반도에서의 희소성과 대체 가능성이 다르다. 한국으로서는 우크라이나 지원으로 줄일 수 있는 북한의 미래 위협과 그 과정에서 생길 전력 공백을 함께 따져야 한다. ④ ‘드론 딜’, 방공망 내줄 만큼 값어치 있나 - 드론 몇 대론 부족…北군 전술·미사일 실전자료가 한국엔 더 큰 자산 우크라이나는 4년 넘게 드론전을 치르며 생산·운용과 대드론 대응 경험을 쌓았다. 미국도 우크라이나와 완제품 구매를 넘어 드론 공동생산을 추진하고 있다. 한국이 따져야 할 것은 지원할 방공자산에 상응하는 정보와 기술을 확보할 수 있느냐다. 완제품 드론 몇 종만 받는다면 반대급부는 제한적이다. 기술 변화도 빠르다. 한국에 필요한 것은 평시 훈련으로 얻기 어려운 전술·기법·절차(TTP)와 실전 교전자료, 특히 북한군과 북한산 무기를 실제로 상대하며 확보한 정보다. 우크라이나가 파악한 북한군의 지휘·통제와 소부대 전술, 북한산 탄도미사일의 잔해·실패·운용자료가 대표적이다. 북한군이 러시아군과 함께 운용하거나 상대해본 드론·전자전 전술과 대드론 교전결과도 활용 가치가 있다. 어떤 탐지·재밍·요격수단이 효과를 냈는지와 비용·실패율을 파악하면 한국군의 대드론 방어체계 개선에도 활용할 수 있다. 저가형 드론은 전자전·기관포·요격드론 등 상대적으로 값싼 수단으로 막고 고성능 요격탄은 탄도미사일 같은 고위협 표적에 집중하는 다층방공 체계를 설계하는 데도 도움이 될 수 있다. 미국·나토 정보자산에서 나온 기밀은 별도의 정보공유 절차가 필요할 수 있다. 우리에게 필요한 것은 드론 몇 대가 아니라 북한군과 북한산 무기의 ‘전장 사용설명서’에 가까운 실전자료다. 이를 충분히 확보하지 못한다면 핵심 방공자산을 지원해 얻을 실익도 낮아진다. ⑤ 법이 막나, 정책이 막나…러시아 대응도 변수 - 법보다 정부 정책이 큰 문턱…러 대북 군사협력 확대 가능성도 부담 한국 정부는 우크라이나에 살상무기를 직접 지원하지 않는다는 기존 기조를 유지하고 있다. 전쟁 중인 국가라는 이유만으로 무기 수출을 금지하는 법은 없어, 가장 큰 문턱은 정부의 정책적 판단과 한반도 전력 소요다. 정책을 바꾸더라도 방공체계를 바로 보낼 수 있는 것은 아니다. 신규 생산품은 방위사업법에 따른 수출허가와 최종사용자·전용 위험 심사를 거쳐야 한다. 외국 기술·부품이 들어간 장비는 원천국의 재수출 동의가 필요할 수 있다. 한국군이 운용 중인 장비를 넘길 경우에는 별도의 군수품 양도 절차와 전력 공백 문제도 따져야 한다. 러시아 변수도 있다. 러시아는 한국의 우크라이나 살상무기 제공 가능성에 공개적으로 경고해왔다. 한국 정부는 2024년 러시아가 북한의 파병 대가로 대공미사일과 방공장비를 제공하고 경제·기술 지원도 한 것으로 파악했다고 밝혔다. 한국의 직접 무기지원에 대응해 러시아가 북한에 민감한 군사기술 지원을 더 확대한다면 우크라이나 지원의 안보상 편익이 상쇄될 수 있다. 한국에는 지원 효과뿐 아니라 러시아의 대응까지 함께 계산해야 할 이유가 있는 셈이다. ⑥ 지원시 무엇을 주고, 무엇을 받아올 것인가 - 현역 핵심 방공망은 지키고 증산·백필…北 특화정보·공동개발 받아야 한국이 우크라이나와 협력을 확대하더라도 현재 KAMD 임무에 필요한 고성능 방공포대와 핵심 요격탄을 먼저 차출하는 방식은 피할 필요가 있다. 북한 위협이 커지고 미국의 방공 여력도 줄어드는 상황에서 한국군 방어능력을 먼저 낮추는 것은 부담이 크다. 가능한 지원 방식은 한반도 전력 공백 수준에 따라 나눠볼 수 있다. 대드론 탐지·전자전·저고도 대응장비와 정비·훈련 등 한국군 전력에 미치는 영향이 작은 분야가 우선 검토 대상이 될 수 있다. 고성능 방공체계는 한국군 소요와 비축량을 충족한 뒤 신규·증산 물량을 활용하는 방법이 있다. 제3국이 보유 장비를 우크라이나에 보내고 한국이 신규 생산품으로 해당 국가의 전력을 보충하는 ‘백필’(backfill) 방식도 가능한 선택지다. 방공체계는 장비를 넘긴 뒤에도 교육·정비·부품과 지속적인 요격탄 공급이 필요하다. 한국군의 전력화 일정과 비축량을 지키면서 수년간 후속군수지원을 감당할 수 있는지도 따져야 한다. 반대급부로는 앞서 언급한 북한군·북한산 무기 실전자료의 정례 공유와 대드론·전자전 공동시험, 관련 장비의 공동개발·생산을 묶을 수 있다. 북한이 러시아에서 실전을 배우는 만큼 한국도 우크라이나가 확보한 북한군·북한산 무기 자료를 활용할 필요가 있다. 현역 방공망의 공백을 만들지 않으면서 이런 정보와 공동개발 기회를 얼마나 확보하느냐가 향후 협력 범위를 정할 기준이 된다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

삼성전자가 일본 이동통신사 NTT도코모와 인공지능(AI)을 활용해 통신 품질 저하를 미리 예측하고 사용자별로 네트워크를 자동 조정하는 기술을 검증했다. 동영상 시청 중 버퍼링이 예상되면 AI가 더 적합한 주파수 대역을 찾아주는 식이다. 삼성전자는 NTT도코모와 공동 개발한 AI 무선망(AI-RAN) 기반 ‘사용자 맞춤형 통신 품질 최적화 기술’ 검증에 성공했다고 10일 밝혔다. AI-RAN은 AI가 무선망 상태를 분석해 스스로 네트워크를 조정하는 차세대 통신 기술이다. 기존에는 같은 기지국에 연결된 스마트폰에 동일한 네트워크 설정을 일괄 적용했지만, 새 기술은 이용자의 이동 경로와 서비스 사용 패턴, 실시간 무선망 환경을 AI가 함께 분석한다. 이를 토대로 품질 저하 가능성을 미리 감지해 사용자마다 적합한 네트워크 설정을 적용한다. 이용자마다 이동하는 장소와 사용하는 서비스가 다른 만큼 일률적으로 망을 운용하는 대신 개별 상황에 맞춰 통신 품질을 관리하는 방식이다. 양사가 일본 상용망과 5G 시험망에서 확보한 데이터로 검증한 결과 서비스 전송속도 저하 발생 빈도는 13.1%에서 7.2%로 낮아졌다. 필요한 무선망 정보만 선별해 처리하도록 해 AI 적용 과정에서 발생하는 네트워크 부담도 줄였다. 삼성전자와 NTT도코모는 관련 데이터 처리 기술을 세계 이동통신 표준화 기구인 3GPP에 공동 기고하는 등 향후 6G 표준화 협력도 이어갈 계획이다. 삼성전자는 국내외 통신사업자들과 AI-RAN 연구를 확대하며 AI 기반 차세대 통신 기술 개발을 이어간다는 방침이다.

에너지공단 이사장 9월 덴마크행바이오가스 시장 현황 등 파악 예정DEA 해상풍력 실무진도 10월 방한15년 전 맺은 한국·덴마크 정부 간 맺은 녹색성장동맹(GGA)이 이번 하반기에 양국 간 실무 교류로 이어지며 에너지 협력이 더욱 강화될 전망이다. 국내 기업들도 덴마크와의 협력에 속도를 내고 있다. 10일 한국에너지공단에 따르면, 최재관 한국에너지공단 이사장은 지난 1월 취임 후 첫 유럽 일정으로 오는 9월 덴마크를 방문한다. 그는 이번 방문에서 덴마크 해상풍력과 에너지 효율 대책, 바이오가스 시장 현황 등을 살펴볼 예정이다. 2년 전 덴마크 에너지청과 체결한 재생에너지 및 에너지효율 협력 관련 업무협약도 재논의할 계획이다. 덴마크 에너지청(DEA)에서는 해상풍력 담당 실무진이 오는 10월 중 우리나라를 찾는다. 한국에너지공단 등 한국 정부 부처 관계자들과 워크숍 등을 진행하며 3대 메가프로젝트 등 주요 에너지 정책에 대해 제언할 것으로 보인다. 이런 양국 간 실무 교류는 2011년 맺은 녹색성장동맹의 일환이다. 녹색성장동맹의 목표는 효율적인 자원 활용과 지속 가능한 경제 전환 등을 위한 양국 간 협력 강화다. 이에 따라 양국은 ‘에너지 거버넌스 파트너십(EGP)’을 수년째 운용하고 있다. 한국 정부는 EGP를 통해 덴마크가 탈탄소 정책 추진 과정에서 얻은 노하우와 모범 사례 등을 참고 중이다. 현재 EGP는 해상풍력 확대와 에너지 효율 개선을 위한 제도 마련에 집중하고 있다. 국내 기업들의 덴마크 에너지 시장 벤치마킹 및 사업 협력도 활발하다. 호반그룹의 김대헌 사장은 지난 5월 덴마크 코펜하겐에서 재생에너지 인프라 개발사와 투자자들을 만나 대한전선의 해저케이블 사업 등 협업 가능성을 논의했다. 대한전선은 2020년 덴마크 국영 전력회사인 에네르기넷과 8년 장기 계약인 145~170kV급 지중 송전망 공급계약 체결을 시작으로 덴마크 해상풍력 케이블 시장까지 공략 중이다. HD현대일렉트릭은 지난해 에네르기넷과 400억원 규모의 400kV급 초고압 전력변압기 공급계약을 체결했다. 최태원 SK그룹 회장은 2023년 덴마크의 풍력터빈 제조업체 베스타스, 재생에너지 투자운용사 CIP 경영진 등을 만나 해상풍력 사업 협력을 논의한 바 있다. 대한무역투자진흥공사(코트라)는 ‘2026 덴마크 진출전략’을 통해 “해상풍력, 에너지공원 등과 연계한 국가 전력망 개선과 노후 전선 교체가 덴마크에서 지속적으로 추진될 것”이라며 “국내 기업의 기자재, 정보통신기술(ICT) 융합 분야에서 진출 기회가 확대될 것”이라고 밝혔다.

러시아를 돕기 위해 우크라이나 전쟁에 병력을 보낸 북한이 현지에서 습득한 드론·전자전 등 현대전 경험이 오히려 한미 연합훈련의 새로운 대비 대상으로 떠올랐다. 한미는 북한군이 러시아에서 얻은 실전 경험을 한반도에서 활용할 가능성까지 염두에 두고 훈련 시나리오를 강화한다. 10일(현지시간) 로이터통신 등에 따르면 한국과 미국은 오는 17일부터 27일까지 연례 한미 연합연습인 ‘을지 자유의 방패’(UFS·Ulchi Freedom Shield)를 실시한다. 올해 훈련에는 북한의 핵·미사일 위협뿐 아니라 드론 공격과 위성위치확인시스템(GPS) 교란, 사이버 공격 등에 대응하는 내용이 포함된다. 한국군 약 1만 8000명이 참가하며 훈련 규모는 예년과 비슷하다. 한미는 지휘소 연습과 정부의 비상대비 훈련 등을 연계해 전시 상황에서 연합 작전 수행 능력을 점검할 계획이다. 특히 한미 군 당국은 최근 전쟁에서 급속히 확산한 무인체계와 전자전, 사이버전의 변화를 이번 훈련에 적극 반영한다. 값싼 드론이 고가 무기체계를 공격하고 통신·위성항법 교란이 전장의 향방을 좌우하는 우크라이나 전쟁의 양상이 한반도에서도 더 이상 남의 일이 아니라는 판단이다. 북한군이 러시아서 배운 ‘현대전’…한미 훈련에도 반영 라이언 도널드 한미연합사령부·유엔군사령부·주한미군 공보실장은 북한군의 러시아 파병 경험을 올해 훈련 변화의 배경 가운데 하나로 직접 지목했다. 도널드 대령은 북한군이 우크라이나 전쟁에 투입돼 현지에서 얻은 교훈을 북한으로 가져왔다면서, 이는 북한군의 능력을 변화시키는 요소이며 한미 훈련도 이런 위협을 고려한다고 설명했다. 한미가 북한군의 러시아 파병을 단순한 북러 군사협력 차원을 넘어 북한군의 전투 능력을 끌어올릴 수 있는 변수로 보고 있다는 의미다. 북한은 러시아에 병력을 보내면서 실제 전장에서 드론과 전자전 등이 결합된 현대전을 경험할 기회를 얻었다. 그러나 북한군이 쌓은 실전 경험은 동시에 한미가 대응 전술을 미리 마련하고 훈련 강도를 높이는 계기가 되고 있다. 김정은 북한 국무위원장이 블라디미르 푸틴 러시아 대통령을 지원하기 위해 내보낸 병력이 결과적으로 한미의 대북 대비태세를 한 단계 끌어올리는 ‘역효과’를 낳을 수 있다는 해석이 나오는 배경이다. 한미는 이번 연습이 한반도 방어에 초점을 둔 방어적 훈련이라고 강조했다. 도널드 대령 역시 훈련이 한반도에 대한 위협과 한국 방어에 엄격히 초점을 맞추고 있다고 밝혔다. 드론·GPS 교란·사이버 공격까지…달라진 전장 대비 북한의 위협도 핵과 탄도미사일에 머물지 않고 있다. 북한은 미사일과 장사정포 등 기존 전력을 계속 강화하는 동시에 무인기와 전자전, 사이버 분야에서도 능력을 확대해왔다. 한미가 올해 UFS에서 드론과 GPS 교란, 사이버 공격 대응을 함께 다루는 이유다. 최근 한미 연합훈련은 우크라이나와 중동 등 실제 전쟁에서 확인된 전술 변화를 잇달아 반영하고 있다. 지난 3월 실시한 ‘자유의 방패’(FS) 훈련에서도 한미는 최근 분쟁에서 얻은 교훈을 시나리오에 적용해 실전성을 높였다고 밝힌 바 있다. 북한은 그동안 한미 연합훈련을 북침 전쟁연습이라고 주장하며 강하게 반발해왔다. 반면 한미는 북한의 핵·미사일은 물론 러시아 파병을 통해 축적한 새로운 전투 경험까지 대비해야 한다는 입장이다. 북한군이 러시아 전장에서 전술을 익힐수록 한미 역시 그에 맞춘 대응책을 훈련하는 새로운 군사적 경쟁이 한반도에서 본격화하는 모습이다.

북한의 대표적 해킹 조직으로 알려진 ‘김수키’(Kimsuky)가 단순한 이미지 위조나 피싱용 미끼 문서 제작 수준을 넘어 인공지능(AI)을 활용해 공격 전 과정의 자동화를 시도 중인 정황이 포착됐다. 미끼 문서 제작 넘어 ‘공격 전 과정 자동화’로 체질 개선10일 보안 전문 기업 지니언스의 시큐리티 센터가 발표한 분석 보고서에 따르면 김수키는 AI 기술을 사이버 공격 체계 전반에 적극적으로 이식하기 위한 연구와 기술 검증을 진행해 온 것으로 드러났다. 기존 북한 해커들의 AI 활용은 번역기나 생성형 AI를 이용해 어색하지 않은 한국어 피싱 이메일을 쓰거나 미끼용 금융 보고서를 제작하는 등 주로 ‘공격 준비’ 단계에 치우쳐 있었다. 하지만 최신 분석 결과에서는 해커들이 보안 감시를 피할 수 있는 ‘로컬 대형언어모델’(Local LLM)과 ‘검색증강생성’(RAG) 환경을 직접 구축해 운용 중인 흔적이 다수 식별됐다. 외부 서비스(OpenAI 등)로 내부 데이터가 유출되지 않는 올라마(Ollama), GPT4All, 엠스티(Msty) 등 로컬 LLM 관리 도구와 RAG 구성 환경을 비롯해 AI 에이전트 개발 프레임워크까지 자체 구축한 것이다. AI 코딩 도구 악용 및 표적 자동 추적·분석 시도 해커들은 자체 구축한 AI 환경을 통해 탈취한 막대한 양의 문서에서 유용한 정보를 자동으로 추출·분석하고, 타깃으로 삼은 공격 대상을 AI로 자동 추적 및 식별하는 시스템을 테스트하고 있는 것으로 예상된다. 특히 AI 기반 코딩 도구인 ‘커서’(Cursor)를 설치해 악성 코드 개발 프로세스를 효율화하고 AI가 생성한 가짜 가상자산·금융 투자 보고서를 한층 정교하게 다듬어 유포하는 정황도 함께 확인됐다. 주요 타깃은 비트코인 등 가상자산 관련 분야로, 가상자산 지갑 정보 및 개인 이메일 계정, 특정 웹사이트 가입 이력 등 민감 정보의 노출 여부를 자동 탐색하려는 시도가 지속되고 있다. 전 세계 코인 해킹 절반 이상이 北 소행… 누적 피해 10조원 북한 해커들이 이처럼 AI 기술을 집요하게 도입하는 배경에는 전 세계 가상자산 시장을 노린 대규모 외화벌이 목적이 자리 잡고 있다. 블록체인 보안 분석업체들의 통계에 따르면 지난해 북한 연계 해킹 조직이 전 세계에서 탈취한 가상자산 피해액은 약 20억달러(약 2조 7000억원)에 달한다. 이는 글로벌 전체 피해 규모의 60%를 차지하는 수치다. 2016년 이후 북한 연계 해커 조직에 의해 발생한 가상자산 누적 피해액만 총 67억 5000만달러(약 9조 3000억원)에 이른다. 올해 들어서도 탈중앙화 금융(DeFi) 및 리스테이킹 프로토콜 등의 취약점을 집중 공격하며 상반기에만 6억 4000만달러(약 1조원) 이상의 코인을 탈취, 전 세계 해킹 피해액의 66% 이상을 차지한 것으로 나타났다. 탈취한 가상자산은 믹서(Mixer) 서비스와 탈중앙화 거래소(DEX) 등을 통해 신속하게 세탁돼 정권 유지 및 무기 개발 자금으로 활용되는 것으로 추정된다. “단순 내용 판별 불가능… 실행 행위 감시하는 EDR 구축해야”전문가들은 해커들이 AI 도구를 공격에 본격 도입함에 따라 사회공학적 산출물의 완성도가 급격히 올라가고 있으며, 이에 따라 공격의 빈도와 속도 역시 비약적으로 증가할 것이라고 경고한다. 문종현 지니언스 시큐리티 센터장은 “AI의 발전으로 피싱 문서를 구분하기가 더욱 어려워졌다”며 “이제는 정교해진 문서 내용에 속지 않는 것을 넘어 실행 행위를 실시간으로 탐지하고 차단하는 체계를 선제적으로 마련해야 한다”고 당부했다.

북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 생성형 인공지능(AI)을 피싱 문구나 가짜 문서를 만드는 데 그치지 않고, 탈취한 정보를 분석하고 공격 업무를 자동화하는 데 활용하기 위해 자체 AI 환경까지 구축한 정황이 포착됐다. 챗GPT 같은 외부 서비스를 필요할 때마다 이용하는 수준에서 벗어나, 확보한 자료를 자신들이 관리하는 서버에서 AI로 분석하고 다음 공격에 활용할 수 있는 체계를 갖추려는 움직임으로 분석된다. 사이버 보안기업 지니언스는 10일 김수키의 최근 활동을 분석한 결과, 자체 서버에서 대규모언어모델(LLM)을 구동하고 검색증강생성(RAG)을 활용할 수 있는 환경을 구축한 흔적을 확인했다고 밝혔다. LLM은 챗GPT처럼 질문을 이해해 문서나 코드 등을 만들어내는 생성형 AI의 핵심 기술이다. 김수키는 공개된 AI 모델을 자체 컴퓨터나 서버에 설치해 외부 서비스에 접속하지 않고 직접 구동할 수 있는 환경을 마련한 것으로 파악됐다. 이를 통해 탈취한 자료를 외부 AI 업체의 서버에 올리지 않고도 내부에서 분석할 수 있다. 여기에 RAG를 결합하면 탈취한 정보를 활용하기도 쉬워진다. RAG는 AI가 기존에 학습한 지식만으로 답하는 대신 별도로 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하도록 하는 기술이다. 공격으로 빼낸 문서를 한데 모아 AI와 연결하면 사람이 수많은 자료를 일일이 읽지 않아도 특정 인물이나 계정, 가상자산 관련 정보 등을 빠르게 찾아 정리할 수 있다. 실제로 김수키의 시스템에서는 여러 AI 모델을 PC나 서버에서 실행하도록 해주는 Ollama와 GPT4All을 비롯해 AI가 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 만드는 에이전트 개발 도구의 사용 흔적이 발견됐다. AI 기반 코드 편집기 ‘커서(Cursor)’로 공격에 쓰이는 문서를 수정하고 AI가 만든 결과물을 검토한 기록도 확인됐다. 지니언스는 김수키가 이런 환경을 이용해 탈취 문서 분석과 정보 추출은 물론 반복적인 공격 업무를 자동화하는 방안까지 시험한 것으로 보고 있다. AI는 공격 대상을 속이는 과정에도 활용되고 있다. 최근에는 생성형 AI로 만든 것으로 추정되는 가상자산 투자 전략 보고서와 금융 자료를 실제 업무 문서처럼 꾸며 악성 파일 실행을 유도하는 방식이 확인됐다. 공격자는 가상자산 지갑과 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 확보도 시도한 것으로 분석됐다. 문종현 지니언스 시큐리티센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라며 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 말했다.

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

국내 양대 플랫폼 네이버와 카카오가 인공지능(AI)을 다음 성장동력으로 키우는 방식에서 서로 다른 길을 택했다. 네이버는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 갖춘 AI 인프라를 새로운 사업으로 키우는 반면, 카카오는 대규모 인프라 투자보다 카카오톡을 기반으로 이용자의 주문·예약·결제까지 연결하는 AI 에이전트에 집중한다. 9일 정보기술(IT) 업계에 따르면 양사는 지난주 2분기 실적 발표에서 이 같은 AI 전략을 구체화했다. 네이버는 2분기 매출 3조 3888억원으로 분기 최대치를 경신했고, 카카오는 매출 2조 985억원과 영업이익 2770억원으로 모두 역대 분기 최대치를 기록했다. 기존 검색·광고·커머스 사업의 성장세를 바탕으로 AI 투자 여력을 확보했지만 어디에 돈을 쓰고 어떤 방식으로 수익을 낼지는 확연히 갈렸다. 네이버는 AI를 기존 서비스 경쟁력을 높이는 기술에 그치지 않고 별도의 인프라 사업으로 확장하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 추진하는 AI 팩토리를 2027년 55메가와트(MW) 규모로 가동한 뒤 2028년 200MW까지 확대할 계획이다. 최수연 대표는 실적 발표에서 “단순한 컴퓨팅 임대를 넘어 GPU 컴퓨팅과 클라우드, 모델 운영 서비스를 결합한 고부가가치 사업으로 접근하겠다”고 밝혔다. 기업과 정부의 소버린 AI 수요도 주요 공략 대상이다. 카카오는 자체 AI 데이터센터나 GPU 클라우드에 대규모로 투자하기보다 카카오톡 기반 AI 서비스에 역량을 집중한다. 정신아 대표는 AI 인프라는 선행 투자 규모가 큰 데 비해 장기 투자수익률의 불확실성이 있다고 설명했다. 카카오는 대화 속 이용자의 의도를 AI가 파악해 음식 추천부터 주문·결제까지 이어주는 서비스를 쿠팡이츠와 먼저 선보이고, 향후 커머스·예약·여행·결제 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 두 회사 모두 기술 투자 자체는 꾸준히 늘리고 있다. 1분기 연구개발비는 네이버 6020억원, 카카오 3316억원으로 각각 매출의 18.6%, 17.1%를 차지했다. 네이버가 AI 인프라까지 사업 영역을 넓혀 기업·공공 시장을 겨냥한다면, 카카오는 이미 확보한 이용자 접점을 활용해 AI를 실제 거래로 연결하는 데 무게를 뒀다.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

경북 포항에 철강 전용 인공지능(AI) 데이터센터가 조성된다. 포항시는 경북도와 함께 산업통상부 공모 사업인 ‘철강산업 AI 융합실증 허브 구축사업’에 최종 선정됐다고 9일 밝혔다. 총 240억원이 투입되는 사업은 2030년까지 철강기업들의 데이터를 수집·정제·활용해 산업 현장에 적용 가능한 AI 솔루션 개발과 실증을 지원하는 것이 핵심이다. 포항블루밸리 국가산업단지 일원에 철강 특화 AI 융합실증센터와 고성능 GPU 기반 AI 연산 인프라를 구축한다. 이를 통해 중견·중소 철강기업도 공동 활용할 수 있는 철강 전용 AI 데이터센터를 조성한다. 센터가 조성되면 지역 기업들이 겪고 있는 AI 투자 비용 및 AI 인프라 부족 문제가 해소될 전망이다. 생산공정 최적화와 품질관리, 설비 예지보전, 산업안전 등 철강산업 전반에 AI 활용이 확대될 것으로 기대된다. 시는 사업을 통해 철강산업 운영 방식을 데이터 기반 의사결정 체계로 전환하고, 생산성 향상과 불량률 감소, 설비 가동률 개선 등 제조 경쟁력을 높일 계획이다. 산업안전 분야 AI 활용 확대와 산학연 협력 기반 제조 AI 생태계 조성에도 속도를 낼 방침이다. 박용선 시장은 “이번 공모 선정은 포항 철강산업이 AI 기반 미래형 제조로 전환하는 중요한 전환점”이라며 “현장 중심의 실증 지원과 인프라 구축을 통해 지역 기업의 경쟁력을 높여 국가 제조 AI 혁신을 선도해 나가겠다”고 했다.

단순한 GPU 물량 확보가 곧 기업의 AI 인프라 경쟁력으로 직결되지는 않는다. 이제는 한정된 자원 속에서 추론 효율성을 극대화하고 비용 대비 성능을 최적화하는 역량이 핵심 성공 요인으로 부상하고 있다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’에서 AI 인프라에 대한 고객의 관심이 GPU 확보에서 추론 성능과 운영 효율로 이동하고 있음을 확인했다고 7일 밝혔다. 지난 7월 28일 서울 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’에는 공공기관, 금융사, 제조·통신 대기업, IT 서비스 기업 등의 IT 관계자 2,000명 이상이 참석했다. 행사에서는 기업과 공공기관의 AI 인프라 구축·운영 과제를 중심으로 상담과 기술 논의가 이어졌다. GPU 자원 배분과 응답 지연 개선, 복잡한 추론 환경의 효과적인 운영 방안에 대한 문의가 집중됐으며, 기존 자원을 활용해 추론 성능과 운영 안정성을 높이려는 수요가 공통적으로 나타났다. 오케스트로는 현장의 목소리를 종합한 결과, AI 인프라 경쟁력의 척도가 단순한 GPU 확보량을 넘어 실제 운영 성과로 진화하고 있다고 분석했다. 특히 처리 속도와 성능을 극대화하는 동시에, 운영 비용과 복잡성을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 핵심 평가 기준으로 떠올랐다는 설명이다. 이러한 흐름은 ‘OPUS 2026’ 이후 기업·공공기관 IT 종사자 1703명을 대상으로 진행한 조사에서도 확인됐다. 조사 결과, AI 인프라 또는 추론 환경을 운영할 때 가장 큰 부담으로 GPU 서버 비용(36.9%)과 AI 인프라 전문 인력 부족(36.5%)이 꼽혔다. AI 인프라 구축·운영 경험이 부족하다는 응답도 22.2%를 차지했다. AI 추론 플랫폼을 선택할 때는 추론 성능과 응답 속도(20.2%), GPU 활용률과 비용 효율(19.2%), 기존 인프라 및 클라우드 환경과의 연계성(16.7%)을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 하드웨어 확보에서 소프트웨어 기반의 운영 효율화로 이동하고 있음을 보여준다. 기업과 공공기관은 보유 자원의 활용 효율과 추론 성능을 높이고 비용과 운영 안정성을 함께 관리하는 것을 주요 과제로 인식하고 있다. 오케스트로는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 통해 급증하는 AI 인프라 수요에 적극 대응하고 있다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 실시간 자원 배분으로 응답 지연을 최소화하고, GPU 자원 효율성을 극대화한다. 오케스트로는 이번 ‘OPUS 2026’에서 파악한 현장 수요와 시장 조사 결과를 바탕으로, 기업과 공공기관이 직면한 AI 인프라 운영 과제를 성공적으로 해결해 나갈 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “OPUS 2026은 금융·제조·IT 등 다양한 산업의 기업과 공공기관이 AI 인프라를 운영하며 겪는 과제와 시장의 변화를 직접 확인한 자리였다”며 “고객과 현장의 목소리를 바탕으로 한정된 자원에서도 AI 서비스의 응답 성능과 처리 효율을 높일 수 있는 해법을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 말했다.

오픈AI와 앤트로픽에 이어 메타의 인공지능(AI) 모델도 보안 시험 도중 외부 기관 시스템에 무단 침입한 사실이 확인됐다. 스스로 판단하고 행동하는 AI가 사람의 작은 설정 실수를 실제 해킹으로 이어지는 사례가 잇따르면서, 첨단 AI를 개발자가 제대로 통제할 수 있는지를 둘러싼 우려가 커지고 있다. 메타는 5일(현지시간) 자사 코딩 특화 모델 ‘뮤즈스파크 1.1’이 독립 검증업체 이레귤러의 보안 시험 과정에서 외부 기관 한 곳의 시스템 취약점을 이용해 무단 침입했다고 밝혔다. 시험 환경의 설정 오류로 모델이 인터넷에 연결되자, 외부망에서 발견한 취약점을 실제 공격에 활용한 것이다. AI가 격리 환경인 ‘샌드박스’를 스스로 빠져나간 것은 아니었다. 그러나 외부 시스템과 도구에 접근할 수 있는 AI가 사람의 실수로 통제 범위를 벗어나자 별도의 지시 없이 취약점을 찾아 침입까지 실행했다는 점에서 위험성이 드러났다. 단순한 설정 오류가 데이터 유출이나 시스템 침해로 확대될 수 있다는 우려도 커졌다. 메타는 해당 모델이 제3자 서비스의 취약점을 악용했으며 앞서 다른 AI 기업에서 보고된 사례와 유사한 방식이었다고 설명했다. 이레귤러도 정교한 해킹 공작이나 샌드박스 탈출은 아니며 현재 남아 있는 보안 문제도 없다고 밝혔다. 양사는 추가 조사 뒤 사고 경위와 재발 방지책을 담은 보고서와 백서를 공개할 예정이다. 비슷한 사고는 최근 몇 주 사이 오픈AI와 앤트로픽에서도 잇따랐다. 오픈AI의 GPT와 앤트로픽의 클로드 역시 보안 평가 과정에서 인터넷망 설정 오류를 틈타 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 확인됐다. 이번 사고는 메타가 첫 AI 코딩 에이전트 ‘뮤즈코드’를 공개한 날 알려졌다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 이날 엑스(X)를 통해 뮤즈코드 베타 버전 출시를 발표했다. AI 코딩 에이전트는 개발자의 질문에 코드만 제안하는 기존 챗봇과 달리 필요한 파일을 찾고 작업 계획을 세운 뒤 코드 작성과 수정, 시험·검증까지 수행한다. 뮤즈코드는 해킹 사고가 발생한 모델의 후속 버전인 ‘뮤즈스파크 1.2’를 기반으로 한다. 메타 자체 평가에서는 일부 항목에서 오픈AI 코덱스를 앞섰지만 앤트로픽 클로드코드에는 미치지 못했다. 메타는 대신 입력 토큰 100만개당 1.25달러, 출력 토큰 100만개당 4.25달러의 낮은 가격을 내세웠다. 알렉산더 왕 메타 AI 총괄은 일부 등급의 비용이 경쟁 제품보다 10배 이상 저렴하다고 밝혔다.

미국과 이스라엘의 이란 선제공격을 수십 일 전에 예측했다고 주장하는 중국 AI(인공지능) 기업이 ‘중국판 팔란티어’로 불리며 주목받고 있다. 6일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 징안테크놀로지는 미국이 이란을 공습하기 50여 일 전 자체 AI 분석을 통해 중동 지역의 미군 정찰 자산이 비정상적으로 집중되는 움직임을 포착했다고 주장했다. SCMP는 “해당 회사는 지난 1월 6일 오픈소스 정보와 AI 분석을 기반으로 미국이 이미 군사작전을 준비하고 있을 가능성이 있다고 예측했고 실제 공습이 이뤄지기 50여 일 전에 이를 공개했다”고 보도했다. 매체가 주목한 징안테크놀로지는 저장성 항저우에 본사를 둔 국방 AI 및 방위기술 전문 기업으로 AI, 빅데이터, 자율 시스템, 첨단 센서 기술을 활용해 군과 정보기관, 공공안보 분야에 소프트웨어 중심의 국방 솔루션을 개발·공급하는 업체다. 기존 무기 제조업체와 달리 하드웨어보다 데이터와 알고리즘, AI 소프트웨어를 핵심 경쟁력으로 내세우는 해당 업체는 전통적인 방산기업처럼 군이 요구한 장비를 제작하는 방식이 아니라, 자체 자금을 투입해 새로운 기술을 먼저 개발한 뒤 완성된 제품을 군과 공공기관에 공급하는 방식을 채택하고 있다. 해당 업체가 이란 전쟁을 사전에 예측할 때 사용한 것으로 추정되는 시스템은 ‘징치’(Jingqi) 글로벌 상황인식 시스템이다. 이 시스템은 위성영상과 신호정보(SIGINT), 영상정보(IMINT), 오픈소스정보(OSINT), 대규모 언어모델(LLM) 등을 결합해 전 세계 항공기와 선박, 위성, 항만, 공항, 군사기지, 발사장 등의 움직임을 실시간으로 추적·분석하는 AI 기반 상황인식 플랫폼이다. 군과 정부 기관은 이를 통해 전 세계 군사 및 안보 동향을 실시간으로 파악할 수 있다. SCMP는 “징안테크놀로지의 ‘징치’는 미국 팔란티어의 ‘고담’과 비슷한 중국판 AI 지휘통제 플랫폼이라고 홍보하고 있다”고 전했다. 중국의 대표적인 경제·산업 매체인 계면신문은 “징안테크놀로지와 GPU(고성능 그래픽 처리장치) 업체 징자웨이의 협력은 ‘중국판 팔란티어의 구축’과 같다”고 평가하기도 했다. 중국 군사 AI 기술, 미국에 앞서는 상황?해당 업체는 이란 전쟁 발발 50여 일 전 미군의 군사적 움직임을 사전에 파악하고 이를 예고했다고 주장하지만, 일부 군사전문가들은 징안테크놀로지의 홍보가 과장됐을 가능성을 지적한다. 중국 싱크탱크 ‘남중국해 전략 상황 탐사 이니셔티브’(SCSPI)의 후보 소장은 “(미국과 중국 기업의) 격차는 기술 자체가 아니라 기술을 실제 작전에 적용하는 능력에 있다. 특히 의사결정 지원(decision support) 분야에서는 미국이 훨씬 앞서 있다”고 지적했다. 중국이 AI 기술을 보유하고 있는 것은 사실이지만 실제 지휘·통제와 전장 의사결정에 깊이 통합하는 수준에서는 미국에 뒤처져 있다는 것이다. 다만 후 소장의 언급대로 중국 AI가 실제 현지 군 프로젝트에 참여하고 정부와 보조를 맞추고 있는 것만은 사실로 추정된다. 징안테크놀로지는 홈페이지에 중국병기공업집단과 중국전자과기집단(CETC), 중국항천과공집단(CASIC), 중국항천과기집단(CASC) 등을 주요 고객 및 협력기관으로 공개하고 있다. 중국 공개 프로젝트 자료에서는 전략지원부대 관련 레이더 감시 사업에 참여했다는 내용도 확인된다. 이와 관련해 SCMP는 “중국의 과제는 단순히 미국 기술을 모방하는 것이 아니라 AI를 군 조직에 효과적으로 통합하고 이를 운용할 제도를 구축하는 데 있다”고 평가했다. 중국 군사 관련 AI의 현주소중국은 AI을 미래 전쟁의 핵심 기술로 규정하고 이를 군 현대화 전략의 중심에 배치하고 있다. 인민해방군(PLA)은 기존의 기계화와 정보화를 넘어 지능화(Intelligentization)를 목표로 내세우며, AI를 지휘통제(C2), 정보·감시·정찰(ISR), 무인체계, 전자전, 사이버전 등 다양한 군사 분야에 적용하고 있다. 로이터 통신은 지난달 31일 “중국은 군사 AI 기술을 빠르게 발전시키고 있지만, 여전히 미국의 첨단 AI를 활용해 자체 모델을 개발하는 단계에 있다는 평가가 나온다”며 “실전 검증과 전장 운용 경험은 여전히 미국이 우위에 있다고 평가한다”고 전했다. 싱가포르 난양공대의 안보 전문가 제임스 차 교수는 로이터에 “중국이 무인체계와 AI 등 첨단 기술을 중심으로 군 현대화를 추진하고 있으나, 전투 준비 태세와 실전 운용 능력은 지속적인 검증이 필요한 과제”라고 분석했다.

지역활성화 투자 펀드의 9·10번째 프로젝트로 포항 인공지능(AI) 전용 데이터센터와 영광 배터리 에너지저장장치(BESS)가 선정됐다. 지역이 주도하고 민간이 참여하는 투자 모델을 통해 재생에너지 전력망과 AI 인프라를 확충하고 지역 첨단산업 육성 기반을 마련하겠다는 구상이다. 기획예산처는 6일 지역활성화 투자 펀드의 9·10번째 프로젝트로 포항 AI 전용 데이터센터와 영광 배터리 에너지저장장치가 각각 선정됐다고 밝혔다. 지역활성화 투자 펀드는 정부 재정과 지방소멸대응기금, 산업은행 등이 출자한 모펀드를 기반으로 지방정부와 민간이 자펀드와 프로젝트 특수목적법인(SPC)을 설립해 사업을 추진하는 구조다. 2024년 출범 이후 현재까지 8000억원 규모의 모펀드를 조성해 10개 사업(총사업비 4조 4000억원)이 선정됐다. 포항 AI 전용 데이터센터는 총사업비 6000억원을 투입해 경북 포항 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전용량 40MW(IT Load 32MW) 규모의 GPU 기반·수냉식 AI 전용 데이터센터를 건립하는 사업이다. AI 작업에 특화된 고성능 데이터센터로, 2026년 하반기 착공, 2028년 상반기 운영을 목표로 한다. 사업이 완료되면 건설 기간 4300명 고용과 1조 2000억원 규모의 생산 유발 효과가 기대된다. 영광 BESS 프로젝트에는 총 1798억원이 투입된다. 전남 영광에 최대 방전용량 80MW, 저장용량 480MWh 규모의 에너지저장장치를 구축하는 사업으로, 재생에너지 잉여 전력을 저장해 전력 수요가 높은 시간대에 공급하는 역할을 맡는다. 올해 상반기 착공했으며, 사업은 지난해 전력거래소와 체결한 15년 장기계약을 기반으로 운영된다. 정부는 내년 초 운영을 시작해 재생에너지 발전 비중이 높은 호남권의 전력망 안정성과 재생에너지 활용도를 높일 것으로 기대하고 있다. 특히 3대 메가프로젝트 등 지역 첨단산업을 뒷받침할 전력 인프라 기반이 강화될 것으로 전망했다.

국방부가 어제 이재명 대통령 주재 업무보고에서 올해 가을 워싱턴에서 열리는 한미안보협의회(SCM)에서 전시작전통제권(전작권) 전환 시기를 결정하는 등 ‘전작권 회복 로드맵’을 완성하겠다고 밝혔다. 한미 간 긴밀한 협력은 물론 우리 군의 방위 태세가 한층 강화돼야 할 시점이지만 현실은 우려스럽다. 최근 서부 최전선 1군단의 ‘빈총 경계’에 이어 미군 무인기 오인 소동, 해병대 간부의 총기 사고 등이 연달아 터지면서 우리 군의 기강 해이와 동맹 간 소통 오류 문제가 예사롭지 않아서다. 안규백 국방장관은 이달 한미연합훈련에서 전작권 전환 조건 충족과 관련한 평가를 진행하고 하반기 SCM에서 미래연합사령부 완전운용능력 검증 및 전작권 회복 시기 결정을 추진하겠다고 했다. 특히 이번 SCM에서 전작권 전환 ‘X연도’ 결정이 가능하다고 강조했다. 그러나 주한미군은 전작권 전환 조건 충족 여부를 보수적으로 판단하고 있어 한미 간 소통과 협력 강화가 필수다. 그런데 이재명 정부 들어 한미 간 대북 정책과 안보 정책이 엇박자를 보이는 등 잡음이 끊이지 않았다. 게다가 지난달 30일 휴전선 인근 한미연합훈련에서 미군 무인기를 1군단이 북한 무인기로 오인해 격추할 뻔한 사태까지 벌어졌다. 한미 간 부실한 소통과 보고 누락으로 아군과 적군을 제대로 분간하지 못하는 상황에서 이 대통령이 언급한 ‘임기 내 전작권 전환’이 가능할지 의구심이 커진다. 1군단은 앞서 일반전초(GOP)와 최전방소초(GP) 경계작전에서 기관총, 소총 등에 ‘실탄 미장착’ 지침을 내렸다가 빈총 경계 논란도 빚었다. 최전방에서 벌어진 빈총 경계는 대북 대응 태세가 느슨해졌음을 방증한다. 또 지난 3일 포항 해병대 간부 숙소에서 부사관 A씨가 총기 사고로 숨진 채 발견돼 부실한 총기·실탄 관리 문제도 드러났다. 전작권 전환은 자주국방을 위해 필수적인 과제다. 그러나 군 기강 확립과 긴밀한 한미 소통이 전제되지 않는다면 국민은 불안할 수밖에 없다.