구글 인공지능(AI) 연구 조직을 이끌어온 핵심 인재들이 잇따라 회사를 떠나고 있다. 제미나이 공동 개발자에 이어 노벨상 수상자까지 오픈AI와 앤트로픽으로 자리를 옮기면서 AI 경쟁이 기술과 자본을 넘어 인재 확보 경쟁으로 확산하는 모습이다. 20일(현지시간) 블룸버그에 따르면 존 점퍼 구글 딥마인드 부사장은 앤트로픽으로 이직한다. 점퍼는 데미스 허사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)와 함께 단백질 구조 예측 AI 모델 ‘알파폴드’를 개발한 핵심 연구자로 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했다. 점퍼뿐 아니라 구글 핵심 연구진의 이직은 최근 두드러진다. 앞서 제미나이 공동 개발자인 노엄 샤지어 구글 엔지니어링 부사장이 최근 오픈AI 합류를 공식화했다. 샤지어 부사장은 2017년 트랜스포머 구조를 처음 제안한 논문 ‘어텐션 이즈 올 유 니드(Attention Is All You Need)’의 공동 저자로, 현재 챗GPT와 제미나이, 클로드 등 대부분의 생성형 AI 모델의 기술적 기반을 마련한 인물로 평가받는다. 그는 지난해 구글이 약 27억 달러(약 4조 1000억원)를 들여 복귀시킨 인재였지만, 2년도 채 되지 않아 경쟁사로 자리를 옮기게 됐다. 업계에서는 AI 인재 이동의 배경으로 생성형 AI 연구 환경의 변화를 꼽는다. 연구 성과 자체보다 이를 얼마나 빠르게 제품·서비스로 연결하느냐가 경쟁력으로 떠오르면서, 최신 모델을 곧바로 서비스에 적용하고 대규모 이용자 반응을 즉시 확인할 수 있는 환경이 연구자들에게 매력적으로 작용한다는 것이다. 실제 블룸버그는 최근 딥마인드 내부에서 회사가 AI 코딩 도구 수요에 충분히 대응하지 못하고 있다는 우려가 제기됐다고 전했다. 챗GPT와 클로드를 앞세워 생성형 AI 시장의 중심으로 부상한 오픈AI·앤트로픽이 이러한 연구자들의 수요를 흡수하고 있다는 분석이다. 한편 인텔도 지난 18일(현지시간) 이석희 전 SK하이닉스 사장을 수석부사장으로 영입했다. AI를 둘러싼 글로벌 빅테크의 인재 확보 경쟁이 반도체 업계로도 확산하는 모습이다.

삼성전자가 국내 임직원과 디바이스경험(DX) 부문 전 세계 임직원을 대상으로 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 도입한다. 오픈AI는 이번 계약을 자사 역사상 최대 규모의 엔터프라이즈 계약 가운데 하나라고 평가했다. 생성형 인공지능(AI)이 개인 생산성 도구를 넘어 대기업 업무 환경의 핵심 인프라로 확산하는 모습이다. 오픈AI는 22일 삼성전자 국내 전 임직원과 DX 부문 전 세계 임직원을 대상으로 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 공급한다고 밝혔다. 이번 도입으로 삼성전자 임직원들은 소프트웨어 개발과 제품 개발, 제조, 마케팅, 경영지원 등 다양한 업무 영역에서 생성형 AI를 활용할 수 있게 된다. 오픈AI는 이번 계약이 전 세계 챗GPT 엔터프라이즈 도입 사례 가운데 최대 규모 중 하나라고 설명했다. 국내 임직원뿐 아니라 글로벌 DX 조직까지 적용 대상에 포함되면서 AI 활용 범위가 특정 부서나 조직을 넘어 업무 전반으로 확대됐다는 평가가 나온다. 챗GPT 엔터프라이즈는 정보 검색과 문서 작성, 데이터 분석, 아이디어 도출 등 지식 기반 업무를 지원하는 기업용 서비스다. 데이터 보호와 접근 권한 관리, 보안 통제 기능 등을 제공해 기업 내부 보안 정책과 거버넌스 체계 안에서 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 코덱스는 코드 작성과 리뷰, 디버깅 등 개발 업무를 지원하는 것은 물론 일반 업무 분야에서도 아이디어를 소프트웨어나 자동화된 업무 프로세스로 구현할 수 있도록 돕는다. 오픈AI에 따르면 현재 전 세계적으로 매주 500만명 이상이 코덱스를 활용하고 있으며, 국내 주간 활성 이용자 수는 올해 2월 이후 약 800% 증가했다. 업계에서는 이번 도입이 생성형 AI가 개인용 도구를 넘어 기업의 업무 시스템으로 자리 잡고 있음을 보여주는 사례로 보고 있다. 특히 연구개발과 제조, 마케팅 등 다양한 업무 영역을 보유한 글로벌 제조기업이 AI를 전사적으로 활용하기 시작했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 오픈AI와 삼성전자는 최근 AI 인프라 분야에서도 협력을 확대하고 있다. 오픈AI는 차세대 AI 인프라 구축에 필요한 첨단 메모리 공급과 관련해 삼성전자와 협력하고 있으며, 이번 챗GPT 엔터프라이즈 도입을 계기로 양사 협력 범위가 임직원 업무 혁신과 AI 전환 분야로까지 확대됐다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄은 “삼성전자가 AI를 일부 조직이나 업무에 한정된 도구가 아니라 전 세계 임직원의 업무 방식과 혁신 역량을 높이는 핵심 플랫폼으로 활용한다는 점에서 의미가 큰 사례”라며 “임직원들이 AI를 활용해 아이디어를 빠르게 실행하고 새로운 제품과 서비스를 만들어갈 수 있도록 긴밀히 협력하겠다”고 말했다.

전남광주대전환기획위원회는 19일 광주창조경제혁신센터에서 시민의 목소리를 현장에서 직접 듣고 정책에 반영하기 위한 ‘특별시민과의 대화’ 첫 번째 행사를 개최했다. ‘글로벌 100대 창업도시 함께 설계하다’를 주제로 열린 이번 행사는 청년 유출과 지역산업 침체 등 지역이 직면한 구조적 위기에 대응하고, 지속가능한 창업생태계를 조성하기 위한 정책을 함께 모색하기 위해 마련됐다. 특히 특별시민이 직접 정책 형성 과정에 참여하는 ‘시민참여형 정책 발굴’의 첫 출발점이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 이날 현장에는 민형배 전남광주통합특별시장 당선인, 정은승 전남광주대전환기획위원장, 하상용 창업지원네트워크 이사장, 임현택 전남광주대전환기획위원회 산업경제위원회 위원을 비롯해 창업 관련 기관 관계자와 창업가, 예비창업자 등 200여 명이 참석했다. 민형배 당선인은 인사말에서 “제가 말씀드리는 시민주권 정부는 시민이 결정하고 행정이 뒷받침하는 시스템”이라며 “오늘은 답변보다 경청에 집중하겠다. 현장의 어려움과 제안을 자유롭게 말씀해 달라”고 말했다. 정은승 위원장은 “광주의 하이테크 산업 역량과 전남의 농수산 자원을 결합하면 세계 어느 도시에도 없는 새로운 창업모델을 만들 수 있다”며 “전남광주통합특별시가 세계로 나아가는 창업의 날개를 달 수 있도록 경험과 역량을 아낌없이 나누겠다”고 말했다. 이날 참석자들은 글로벌 인재 유치와 정주 지원, 청년 및 여성 창업 지원 확대, 창업 실패 이후 재도전 환경 조성, AI 기업 GPU·연구 인프라 지속 지원 등 전남광주 창업정책 전반에 대한 다양한 의견을 제시했다. 참석자들은 우선 지역 대학과 산업계, 지자체가 협력해 글로벌 인재의 취업과 정착을 지원하는 체계를 구축해야 한다고 제안했다. 전남으로 본사를 이전해 사업을 운영 중인 한 기업 대표는 “전남광주에는 우수한 글로벌 유학생이 많지만 상당수가 수도권으로 떠나고 있다”며 지역 차원의 인재 정착 정책 필요성을 강조했다. 또 다른 참석자는 “창업에 실패해도 다시 도전할 수 있는 환경이 마련돼야 한다”며 “지원금을 넘어 창업자 간 연결과 성장 기회를 제공하는 시스템이 필요하다”고 말했다. 참석자들은 이 밖에도 수산업 분야 청년 창업을 위한 전용 정책자금 확대를 비롯해 광주의 기술과 전남의 농수산 자원을 연계한 지역 특화 창업모델 육성 필요성을 제기했다. 또한 창업 역량을 중·고등학교 단계부터 체계적으로 키울 수 있도록 창업교육을 확대해야 한다는 의견과 함께 경력보유 여성을 위한 맞춤형 창업 지원정책 마련, AI 기업의 GPU·연구 인프라 지원 및 소프트웨어 창업생태계 조성 필요성도 제안됐다. 민 당선인은 “창업은 청년이 지역에 머물고 새로운 산업과 일자리가 만들어지는 핵심 동력”이라며 “오늘 주신 현장의 목소리를 통합특별시의 새로운 창업 정책을 설계하는데 적극 반영하겠다”고 밝혔다. 이어 “앞으로 전남광주통합특별시 출범 과정에서 창업 환경도 크게 변화할 것”이라며 “정부나 지방정부가 무엇을 해주기를 기다리기보다 적극적으로 요구해 주길 바란다. 행정은 시민의 목소리를 받아들이고 뒷받침하는 역할을 하겠다”고 강조했다. 한편, 전남광주대전환기획위원회는 이날 창업 분야를 시작으로 문화, 여성, 농림축산, 해양수산, 노동 등 다양한 분야의 ‘특별시민과의 대화’를 이어갈 예정이다.

부산시교육청 교육연구정보원은 교수·학습용 생성형 인공지능(AI)인 ‘부산교육 AI 튜터(BeAT)’의 학생용 서비스를 개통했다고 19일 밝혔다. BeAT는 교사의 수업 준비와 평가 문항 제작을 돕고, 학생에게는 질문 해결과 맞춤형 학습 계획 마련을 지원하는 AI다. 교사용 서비스를 지난 4월 개통한 데 이어 이번에 학생용 서비스도 개통하면서 온전한 AI 기반 교수·학습 서비스 구축을 완료했다. BeAT는 GPT-5.4 추론 모델과 GPT-이미지 모델을 적용해 추론·이미지 생성 기능을 대폭 강화했다. 다국어 통·번역, AI 에이전트 기반 학습 설계를 지원하고 한글(hwp·hwpx), PDF, PPT, Word(docx) 등 다양한 파일 형식을 활용할 수 있다. 정보원은 BeAT가 현장에 안착할 수 있도록 다양한 연수와 교육 프로그램을 운영한다. 이달부터 지역 전체 고등학교 교사를 대상으로 연수를 실시하고 있다. 다음 달부터는 학생들이 생성형 AI를 올바로 이해하고 탐구 활동과 수행평가 준비 등에 학습 파트너로 활용할 수 있도록 BeAT 활용 교육 프로그램도 운영한다. 정보원 관계자는 “BeAT 서비스의 학생용 오픈과 맞춤형 연수 프로그램의 유기적 연계를 통해 공교육형 AI 활용의 성공적인 모델을 확산하겠다”고 말했다.

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.

인공지능(AI)이 교통 신호와 도시시설, 각종 공공서비스를 분석하는 미래형 도시 모델인 ‘K-AI 시티’가 강원 원주시와 충남 천안·아산시에서 처음 구현된다. 국토교통부는 ‘AI 특화 시범도시 사업’ 공모 결과 강원권에서는 원주시, 충청권에서는 천안·아산시(공동 응모)를 최종 선정했다고 18일 밝혔다. AI 특화 시범도시에는 도시 전역에서 생성되는 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있는 인프라가 구축되고, 각종 규제 특례가 지원된다. 앞서 국토부는 지난 3월 강원·충청권 지방정부를 대상으로 공모를 실시했다. 강릉·원주·춘천 등 강원권 3곳과 대전과 천안·아산, 청주 등 충청권 3곳이 참여했고, 이날 각 권역별로 1곳씩 선정했다. 강원권에 선정된 원주시는 에스트래픽을 대표사로 현대자동차, NHN클라우드 등 7개 기관이 참여하는 컨소시엄과 함께 사업을 추진한다. ‘도시가 스스로 이해하고 움직이는 AI 혁신도시’가 콘셉트다. 원주 혁신도시를 중심으로 지역 내 AI 교육센터와 산업용 그래픽처리장치(GPU)센터 등을 연계해 도시와 산업이 함께 성장하는 AI 생태계를 구축할 계획이다. 충청권에서는 천안시와 아산시가 공동 선정됐다. 오케스트로를 비롯해 업스테이지, 노타 등 11개 기관이 참여한다. 이들은 ‘AI로 연결되는 하나의 미래, 천안·아산’을 제시했다. 천안아산역 일대를 중심으로 초광역 AI 도시 플랫폼을 구축하고, 두 도시의 교통·생활 데이터를 통합해 공동 현안을 해결하는 모델을 만들 계획이다. 원주시 관계자는 “AI 기술을 시민 일상에 접목해 도시가 AI 플랫폼으로 운영되는 미래형 혁신도시를 구현하겠다”고 밝혔다. 김석필 천안시장 권한대행은 “데이터 공유 체계를 완성해 독보적인 K-AI 도시 표준 모델을 만들겠다”고, 오세현 아산시장은 “세계적인 제조 역량에 AI를 더해 AI 대전환을 선도하는 도시로 도약하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI)이 교통신호와 도시시설, 각종 공공서비스를 분석하는 미래형 도시 모델인 ‘K-AI 시티’가 강원 원주시와 충남 천안·아산시에서 처음 구현된다. 국토교통부는 ‘AI 특화 시범도시 사업’ 공모 결과 강원권에서는 원주시, 충청권에서는 천안·아산시(공동응모)를 최종 선정했다고 18일 밝혔다. AI 특화 시범도시는 도시 전역에서 생성되는 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있도록 인프라를 구축하고 각종 규제 특례를 지원하는 사업을 말한다. 정부가 AI 인프라와 데이터 등 기반을 마련하면 민간 기업이 이를 활용해 다양한 AI 기술과 서비스를 개발하고 실증하는 선순환 생태계를 조성하겠다는 게 목표다. 앞서 국토부는 지난 3월 강원·충청권 지방정부를 대상으로 공모를 실시했다. 강릉·원주·춘천 등 강원권 3곳과 대전과 천안·아산, 청주 등 충청권 3곳이 참여했다. 현장실사와 제안서 평가를 거쳐 각 권역별로 1곳을 선정했다. 강원권 시범도시로 선정된 원주시는 에스트래픽을 대표사로 현대자동차, NHN클라우드 등 7개 기관이 참여하는 컨소시엄과 함께 사업을 추진한다. 이들은 ‘도시가 스스로 이해하고 움직이는 AI 혁신도시’를 제안했다. 원주 혁신도시를 중심으로 지역 내 AI 교육센터와 산업용 그래픽처리장치(GPU)센터 등을 연계해 도시와 산업이 함께 성장하는 AI 생태계를 구축한다는 구상이다. 충청권에서는 천안시와 아산시가 공동으로 선정됐다. 오케스트로를 비롯해 업스테이지, 노타 등 11개 기관이 참여한다. 이들은 ‘AI로 연결되는 하나의 미래, 천안·아산’을 제시했다. 천안아산역 일대를 중심으로 초광역 AI 도시 플랫폼을 구축하고, 두 도시의 교통·생활 데이터를 통합해 공동 현안을 해결하는 모델을 만들 계획이다. 국토부는 다음 달부터 시범도시 조성을 위한 기본구상 연구에 착수한다. 관련 법령 정비를 거쳐 2027년 시범도시를 공식 지정할 계획이다. 시범도시로 지정되면 도시지능센터와 고성능 데이터 수집·활용 시설 등 핵심 인프라를 구축하고, 도시데이터 활용과 실증사업에 대한 규제 특례도 추진한다. 국토부는 2030년까지 사업을 마무리할 방침이다. 김윤덕 국토부 장관은 “이번 사업은 AI 기술을 도시 전반에 적용하며 AI를 도시 운영체계에 적극 활용하는 첫 시도”라며 “국민들은 시범도시가 조성되는 원주, 천안·아산에서 AI가 만들어내는 변화를 일상에서 직접 체감하게 될 것”이라고 말했다.

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

인공지능(AI) 확산에 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 반도체 기판 업계가 슈퍼사이클을 맞은 가운데, LG이노텍이 2031년까지 반도체 기판을 담당하는 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성하겠다는 포부를 밝혔다. LG이노텍은 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 미디어 테크 데이를 열고 2031년까지 패키지솔루션사업 매출 3조원 시대를 열겠다며 이렇게 밝혔다. 패키지솔루션사업 매출은 지난해 1조 7200억원으로 전년 대비 약 18% 성장했고, 영업이익은 1289억원으로 82% 급등했다. 특히 LG이노텍은 AI 데이터센터와 자율주행 차량, 로봇 등 피지컬 AI에 적용되는 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 기판에 주력할 계획이다. FC-BGA는 기존 데이터센터, 스마트폰, 클라우드 등에 들어가던 모바일 앱프로세서(AP)용 기판과 달리 추론형·초대형 기기에 특화해 크기와 성능을 고도화한 반도체 기판이다. PC와 데이터센터, 자율주행차 등에 탑재되는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), AI 가속기에 적용된다. 기판 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판 양산 기술을 확보해 시장 확장을 본격화하고 있다. 황정호 패키지솔루션 마케팅담당은 “CPU 시장 성장과 함께 고객 요청이 예상보다 훨씬 많다”며 “어떤 고객과 생산능력을 배분할지 고민할 정도”라고 말했다. 고객 수요가 늘면서 LG이노텍은 구미·베트남 등 국내외 생산 거점을 대상으로 추가 증설을 검토 중이다. 글로벌 빅테크에서 장기공급계약(LTA) 요청도 쇄도하고 있어, 신규 투자 여부를 신중하게 검토할 방침이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 연평균 10.6%씩 성장해 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)에 달할 것으로 예상된다.

같은 면적서 공간 차지 절반으로더 많은 트랜지스터 집적 가능해양산 땐 전력 효율·성능 2배 향상게이트 간격 42나노미터 ‘초소형’반도체학회 ‘베스트 페이퍼’ 선정 삼성전자가 로직 반도체(시스템 반도체)에서도 수직 적층 기술을 업계 최초로 구현했다. 이 차세대 반도체가 양산될 경우, 단위 면적 안에 더 많은 트랜지스터를 넣을 수 있어 전력 효율과 성능이 각각 2배씩 향상될 것으로 기대된다. 삼성전자는 17일 뉴스룸을 통해 반도체연구소 로직 TD팀이 게이트 피치 42나노미터(㎚) 수준의 3차원(3D) 적층 트랜지스터 구조를 세계 최초로 구현했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘2026 VLSI 심포지엄’에서 ‘베스트 페이퍼’로 선정됐다. 이번 연구의 핵심은 기존에 평면(2D) 위에 배치하던 트랜지스터를 수직으로 쌓아 반도체 집적도를 획기적으로 높인 것이다. 집적도란 단위 면적 안에 얼마나 많은 트랜지스터를 넣을 수 있는지를 나타내는 지표다. 3D 적층 구조는 앞서 메모리 반도체에 먼저 도입됐다. 낸드플래시의 V낸드(V-NAND)와 D램의 고대역폭 메모리(HBM)가 대표적이다. 메모리가 햄버거와 같은 패스트푸드라면, 로직은 파인다이닝에 비유된다. 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)처럼 연산과 제어를 담당하는 로직 제품은 고객의 요구사항을 까다롭게 맞춰야 한다. 연구팀의 정영채 TL은 “최근 요구사항은 단위 면적당 트랜지스터 수를 최대로 늘려달라는 것”이라며 “트랜지스터 간격을 줄이다 보면 소자 사이 전기가 통하지 않도록 하는 절연체가 얇아지는데 일정 두께 이하가 되면 절연 효과가 사라진다”고 설명했다. 삼성전자는 이를 해결하기 위해 트랜지스터를 위아래로 적층하는 구조를 적용했다. 이에 따라 같은 면적에서 차지하는 공간을 절반 수준으로 줄여 이론적으로 집적도를 2배 높일 수 있게 됐다. 같은 면적에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있어 전력 효율은 2배, 성능은 최대 100% 향상될 수 있다는 설명이다. 또 연구팀은 이번 연구에서 42나노미터(㎚) 게이트 간격도 구현했다. 이는 기존 업계 기록인 48㎚보다 미세한 수준이다. 권욱현 마스터는 “현재까지 산업계에서 세계 최초로 구현한 세계 최소 크기의 트랜지스터”라고 강조했다. 연구팀은 이번 기술이 향후 AI와 고성능 컴퓨팅용 반도체 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대하고 있다. 아울러 이번 연구를 바탕으로 실제 제품화를 위한 기술 개발을 이어간다는 계획이다. 권 마스터는 “이번 연구는 건축으로 비유하면 벽돌을 만든 것”이라며 “회로가 정상 동작하는지 확인하는 테스트 회로와 고속 임시 메모리 회로 등을 개발해 다음 걸음을 내딛으려 한다”고 밝혔다.

미국과 이란이 합의한 종전 양해각서(MOU)에 이란이 호르무즈 해협의 기뢰를 무력화하고 기술적 장애물을 제거해야 한다는 내용이 포함된 것으로 알려지면서 그 능력에 의문이 제기되고 있다. 지난 16일(현지시간) 미국 CNN 등 외신은 전문가들의 말을 빌려 기뢰 설치와 소해(기뢰 제거)는 전혀 다른 역량으로 이란의 실제 수행 능력은 불확실하다고 보도했다. 앞서 미국과 이스라엘의 공격 이후 이란 혁명수비대(IRGC)는 소형 고속정들을 동원해 호르무즈 해협에 급하게 기뢰를 뿌리기 시작했다. 특히 지난 4월 뉴욕타임스(NYT)는 IRGC가 이 과정에서 GPS 좌표 등을 기록하지 않아 자신들조차도 정확히 기뢰를 어디에 얼마나 부설했는지 모른다고 보도했다. 이에 대해 군사전문가들은 NYT와의 인터뷰에서 “이란은 세계적 수준의 기뢰 부설 능력은 있지만 소해 기술은 이에 미치지 못한다”면서 “바닷속 기뢰를 안전하게 제거하려면 고성능 첨단 음파 탐지기(Sonar), 무인 수중 드론(UUV), 전문 소해함이 필수적이지만 이란은 이러한 고도화된 장비와 전문 인력이 매우 부족하다”고 지적했다. 서방 국가와 한국과 일본 등 기뢰 제거 나설듯이 때문에 미국을 중심으로 영국과 프랑스, 독일 등 서방 국가와 한국과 일본이 소해함을 급파해 기뢰를 대신 제거하는 형태로 진행될 가능성이 커졌다. 앞서 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 14일 이란과의 종전 양해각서(MOU) 합의를 알리며 “서명식 이후 호르무즈 해협이 개방되면 기뢰 제거 작업을 진행할 것”이라고 밝힌 바 있다. 외신들은 트럼프 대통령이 현재 프랑스에서 열리는 주요 7개국(G7) 정상회의에서 동맹국들에 기뢰 제거에 필요한 소해 전력 파견 등 ‘안보 청구서’를 내밀 것이라고 전망했다. 특히 G7 정상회의에 이재명 대통령도 초청국 자격으로 참석하는 만큼 한국 역시 여러 요구를 받을 수 있다. 보도에 따르면 이란이 호르무즈 해협에 뿌려놓은 기뢰는 최소 1000개로 추정돼 이를 완전히 제거하는 데 최소 한 달에서 최대 6개월이 걸릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 국제해사기구(IMO) 아르세니오 도밍게스 사무총장은 “전쟁 이전 수준으로 해상 교통을 회복하기 위해선 기뢰 제거가 필수적인 첫 단계”라고 밝혔다.

인간의 오감은 다양한 외부 정보를 받아들이는 중요한 창구다. 오감 중 어느 한 쪽에 기능이 약화되면 정보 수용이 제한될 수 있다. 특히 눈을 통해 받아들이는 정보는 엄청나다. 이는 사람뿐만 아니라 기계에서도 마찬가지다. 인공지능의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 스마트폰 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지 다양하게 활용된다. 이들 장치에서는 시각 정보를 고해상도로 인식하는 것이 중요하다. 이에 카이스트 전기및전자공학부, 미국 매사추세츠공과대(MIT), 마이크로소프트 공동 연구팀은 적은 GPU(그래픽처리장치) 메모리만으로도 인공지능(AI)이 세상을 더 선명하게 볼 수 있도록 하는 범용 기술을 개발해 메모리 효율을 최대 16배 높였다고 17일 밝혔다. 이 기술은 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회인 ‘CVPR 2026’에서 지난 7일 발표됐고 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 ‘CVPR 컴퓨트 골드 스타’ 상을 받았다. 연구 과정의 투명성과 재현 가능성 부분에서도 인정받아 ‘트랜스패런시 챔피언’에도 선정됐다. 최근 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 현실의 물리적 환경과 변화를 학습해 예측하는 AI 모델인 세계 모델은 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도로 압축해 활용하고 있다. 문제는 압축하는 과정에서 작은 물체나 얇은 구조물, 미세한 결함 같은 중요한 시각 정보가 손실될 수 있다는 점이다. 또 모든 영상을 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요한 실시간 처리가 어려워진다. 이는 스마트폰 같은 소형 기기나 기동성이 중요한 휴머노이드 로봇이 주변 환경을 정밀하게 인식해야 하는 상황에 빠르게 대처할 수 없게 만든다. 이에 연구팀은 입력 이미지의 경계와 구조 정보를 활용해 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 ‘업샘플 애니씽’(Upsample Anything)을 개발했다. 기존 기술은 새로운 환경이나 데이터에 적용하기 위해 별도의 재학습이나 복잡한 최적화 과정을 거쳐야 했지만 이번 기술은 추가 데이터 학습 없이 입력 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어 다양한 환경에 즉시 적용할 수 있다. 또 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하지 않고 핵심 정보만 압축해 활용함으로써 GPU 메모리 사용량을 크게 줄였다. AI 연구에서 주로 사용되는 약 5만 픽셀, 224×224 크기 이미지를 기준으로 0.4초의 짧은 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원했고 GPU 메모리 효율도 최대 16배까지 향상시키는 것으로 확인됐다. 연구를 이끈 김창익 카이스트 교수는 “제한된 연산 자원만으로도 AI가 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식할 수 있게 한 이번 기술은 스마트폰 같은 소형 기기는 물론 작은 물체를 정확하게 식별하고 조작해야 하는 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 온디바이스 AI 등 다양한 차세대 인공지능 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

LG이노텍이 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 한 미디어 테크 데이를 개최하고 오는 2031년까지 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성할 것이라고 밝혔다. LG이노텍은 이날 ‘RF-SiP’(무선주파수 패키지형 시스템), ‘FC-CSP’(플립칩 칩스케일 패키지), ‘FC-BGA’(플립칩 볼그리드 어레이) 등 반도체 기판 제품 3종을 소개하며 이같이 말했다. LG이노텍 패키지솔루션 사업의 ‘효자 품목’이 된 반도체 기판은 반도체 칩을 탑재해 전기 신호와 전력을 전달하는 핵심 부품이다. 특히 글로벌 인공지능(AI) 돌풍을 맞은 빅테크 기업들의 고성능 반도체 기판에 대한 수요가 급격히 늘며 패키징솔루션 사업은 가파른 성장세를 보이고 있다. 지난해 LG이노텍 패키지솔루션사업 매출은 1조 7200억원으로 전년(1조 4600억원) 대비 약 18% 상승한 것으로 나타났다. 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82%의 상승률을 기록했다. 조지태 패키지솔루션사업부장(전무)은 “LG이노텍은 고객보다 한 발 앞서 시장의 변화를 예측하고 기술을 고도화해 나가며, 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 ‘퍼스트 무버’”라며 “차별화된 기술력을 발판 삼아 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모로 육성할 것”이라고 밝혔다. LG이노텍이 이날 가장 먼저 소개한 RF-SiP 기판은 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 다양한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. 글로벌 RF-SiP 기판 시장 점유율 65%를 차지하며 시장을 선도하고 있는 LG이노텍은 올해 얇은 두께의 슬림형 스마트폰이 모바일 업계의 트렌드로 부각되며 점유율이 80%까지 확대될 것으로 보고 있다. 또 다른 핵심 제품인 FC-CSP 기판은 칩과 기판의 크기가 비슷해 모바일 기기의 AP에 들어가는 저전력 D램(LPDDR) 등에서 소형 칩 패키지를 기판 위에 얹어 메인보드와 연결하는데 주로 사용된다. 반도체칩과 기판을 기존의 ‘와이어 본딩’ 방식이 아니라 미세한 금속 돌기인 ‘범프’로 연결해 발열을 낮추고 전력 효율을 높인 게 특징이다. 모바일 AP용으로 사용됐던 FC-CSP 기판은 최근 메모리 분야로 용처가 확장되는 추세다. 데이터를 얼마나 많이 저장하느냐가 중요했던 시대를 지나 추론형∙에이전틱 AI가 부상하면서 데이터를 실시간으로 처리하고 추론하는 고속·고밀도 처리 능력이 중요해졌기 때문이다. AI 가속기와 서버 등에 메모리용 반도체칩이 확대 적용되면서 메모리 반도체 패키징을 담당하는 FC-CSP 기판의 수요도 함께 급증하게 됐다. 이같은 추론형 AI가 실제 하드웨어에 접목되는 피지컬 AI로 확장되며 주목받는 기술이 FC-BGA 기판이다. FC-BGA 기판은 기존의 모바일 AP용 FC-CSP 기판과 성능 및 기능을 비슷하게 유지하면서 PC·노트북·차량·AI 서버·데이터센터 등의 대형 기기에 특화시킨 반도체 기판이다. FC-CSP 기판 대비 면적이 18배 이상 확대됐고 기판 층수도 6~8개에서 16~22개로 3배 이상 늘렸다. 기판의 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판의 양산 기술을 확보했고 120㎜ 이상의 초대면적 FC-BGA 기판도 개발 중이다. 지난 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격 선언한 LG이노텍은 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’를 통해 생산 공정 전반을 AX(AI 전환)하고 수율을 빠르게 올리고 있다. LG이노텍은 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기 및 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드급 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 지난해 54억 2000만 달러(약 8조 2100억원) 규모였던 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)로 연평균 10.6%씩 성장할 것으로 예상된다. 황정호 패키지솔루션마케팅담당(상무)는 “학습형 AI에서 GPU의 비중이 압도적으로 높았다면, 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU의 비중이 더 높아질 것으로 예상된다”며 “많은 글로벌 빅테크 업체들이 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA의 새로운 사업 기회가 열리고 있는 상황”이라고 말했다.

인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 자체 AI 모델을 중심으로 기업과 일반 사용자를 아우르는 ‘모두를 위한 AI 시대’를 열겠다고 포부를 밝혔다. 이를 위해 업스테이지가 인수한 포털 ‘다음’과 AI 에이전트 기업 ‘타임리’와 함께 ‘업스테이지 컴퍼니’를 구축한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 미디어 데이를 열고 “한국을 포함해 미국, 일본 등 전 세계 200여 개 이상 기업이 업스테이지 AI를 도입 중”이라며 “올해 상반기 신규 계약액이 이미 전년도 전체 실적을 넘어섰다”고 말했다. 업스테이지는 최근 국민성장펀드 첨단전략기금 1000억원 투자 유치를 포함해 누적 7300억원의 투자금을 확보하며 유니콘(기업가치 1조원 이상인 비상장 기업)에 올랐다. 업스테이지는 ‘독자 파운데이션 AI 모델’ 프로젝트를 통해 개발 중인 오픈소스 모델 ‘솔라 오픈2’ 프리뷰 버전을 소개했다. 이 모델은 AI 성능 평가 기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44.4점을 기록했다. 앤트로픽 ‘클로드 소넷 4.6’, 오픈AI ‘GPT-5’와 유사한 수준이다. 김 대표는 “한국 AI는 세계의 중심이 되고 있다”며 “이제 생성형 AI와 대화를 하는 시대는 끝났고, 에이전트에게 일을 시키는 시대가 됐다”고 진단했다. 이어 업무의 각 단계를 레고 블록처럼 조합해 자동화할 수 있는 절차형 에이전트 ‘업스테이지 스튜디오’를 소개했다. 그는 최근 미 행정부의 앤트로픽 ‘페이블 5’ 등에 대한 외국인 접근 차단 조치에 대해 “한국의 소버린 AI를 키워나가야 한다”며 “(독자 기술 확보를 위해) 정부가 지금보다 10배 이상을 지원해야 한다”고 역설했다. 이날 미디어 데이에는 다음 운영사인 AXZ의 이건수 대표가 다음 달 정식 출시를 앞둔 ‘AI 오버뷰’ 기능을 시연했다. 사용자가 일일이 답을 찾는 대신 에이전트가 검색부터 답변까지 자동으로 정리해주는 방식이다. 이 대표는 “단순 정보성 검색을 넘어 쇼핑·맛집·여행·부동산 등 분야별로 특화된 버티컬 검색도 강화할 것”이라고 강조했다.

AI 컴패니언 1분기 매출 1.5억 달러국내 스타트업 앱 ‘제타’ 일본서 1위LLM 밀린 韓기업 해외 진출 돌파구SKT ‘직무·권한 가진 구성원’ 관리 인공지능(AI)을 친구 삼아 고민을 나누고, AI와 직장 동료로서 관계를 만들어가는 소위 ‘AI 의인화’가 가속화하고 있다. 기존 AI 비서를 넘어 정서적 교감을 나누는 ‘감정형 AI’ 시장이 급격하게 성장하는 동시에 AI에 인간 직원처럼 사번을 부여하는 기업의 실험도 시작됐다. 16일 글로벌 앱 분석기업 센서타워가 발표한 ‘2026 글로벌 AI 앱 트렌드 인사이트’에 따르면 AI 캐릭터와 대화를 나누고 관계를 형성하는 이른바 ‘AI 컴패니언’ 시장에서 올해 1분기 인앱결제 매출은 1억 5000만 달러(약 2050억원)를 기록했다. 2023년 1분기와 비교해 3년 만에 12배 이상 성장했다. AI 컴패니언은 질의응답에 능한 챗봇과 달리 이용자가 AI 캐릭터와 함께 이야기를 만들어가며 상호작용을 하는 것이 특징이다. 센서타워는 AI 컴패니언 시장이 생성형 AI 분야에서 가장 주목할 만한 신규 성장 시장으로 부상했다고 평가했다. 실제 올해 1분기 다운로드 규모는 전 분기 대비 15% 증가했지만 매출은 30% 늘었다. 이용자 증가 속도보다 매출 증가 속도가 2배 크다는 점에서 AI 컴패니언이 수익모델로 자리잡았다 평가가 나온다. 물론 생성형 AI 시장의 중심은 여전히 챗GPT로 대표되는 AI 비서 서비스로, 지난 1분기 인앱결제 매출은 16억 달러(약 2조 1800억원)를 기록했다. AI 비서 시장이 소수 플랫폼 중심으로 재편되는 반면 AI 컴패니언 시장은 아직 다양한 사업자가 경쟁하는 단계로 성장 가능성이 기대되는 분야다. 국내 스타트업 스캐터랩의 AI 캐릭터 플랫폼 ‘제타’는 올해 1분기 일본 AI 컴패니언 시장에서 다운로드와 매출 모두 1위를 기록했다. 특히 일본 시장 매출은 전년 동기 대비 691% 증가한 500만 달러(약 68억원)에 육박했다. 이용자가 스토리 전개에 직접 참여하는 인터랙티브 소설 구조가 특징으로, 대화를 넘어 AI 캐릭터와 함께 서사를 만들어간다. 업계는 초거대언어모델(LLM)에서 빅테크에 고전하는 우리나라 기업들이 해외 진출의 돌파구를 열 분야로 보기도 한다. SK텔레콤은 이날 AI 에이전트에 사번을 부여하고 직무와 권한을 배정하는 ‘AX 혁신 2.0’ 전략을 발표했다. AI를 단순 업무 도구가 아닌 함께 일하는 구성원으로 정의한 것이다. AI 에이전트는 사번을 부여받고 소속과 직무, 권한을 배정받는 등 입사부터 퇴사까지 사람과 유사한 방식으로 관리된다. 향후 AI 에이전트를 위한 데이터·보안 접근 권한 규정 등 거버넌스 체계도 마련할 계획이다. 업계에서는 소비자 시장에서는 ‘AI 친구’, 기업 시장에서는 ‘AI 동료’ 개념이 확산하면서 AI 서비스의 역할도 더욱 다양해질 것으로 보고 있다. 국제노동기구(ILO)도 최근 발표한 보고서에서 생성형 AI가 조직 내 의사결정과 협업 과정에 점차 내재화되고 있다고 평가했다.

프랑스군의 다연장로켓체계 개량형(M270 LRU) 후속 사업으로 썬다트(Thundart) 로켓 체계가 선정됐다. 우크라이나 매체 디펜스 익스프레스의 15일(현지시간) 보도에 따르면 프랑스 국방부는 이날 파리에서 열린 방산 전시회에서 MBDA와 사프란 일렉트로닉스&디펜스의 차세대 포병 시스템인 썬다트를 선정했다고 공식 발표했다. 앞서 프랑스는 2030년까지 노후한 다연장로켓 9문을 최소 13문의 신형 시스템으로 교체하기로 하고 여러 국가와 기업의 다연장로켓 체계를 검토해 왔다. 여기에는 한국의 K239 천무와 인도의 피나카, 미국의 하이마스 등도 포함됐다. 프랑스의 이번 사업은 미국산 하이마스 대신 이를 대체할 시스템을 확보하는 것이었다. 이에 따라 한국의 K239 천무가 대안으로 떠올랐지만 프랑스는 최종적으로 썬다트를 선택했다. 디펜스 익스프레스는 “프랑스는 하이마스를 대체할 자국 체계를 확보하길 원했다. 따라서 천무와 같은 해외 무기체계가 아닌 프랑스산 체계가 선택된 것은 자연스러운 결과”라며 “무엇보다 썬다트의 유도장치 체계가 우크라이나 전장에서 이미 검증받았다는 사실이 강점으로 작용했다”고 분석했다. 실제로 썬다트의 유도장치에는 현재 우크라이나 공군이 실전 운용하고 있는 아스엠 해머 정밀유도폭탄의 핵심 기술이 적용돼 있다. 따라서 썬다트는 실전 경험이 없는 신형 체계임에도 일부 핵심 유도 기술은 이미 전장에서 검증됐다는 평가를 받는다. 고체연료 로켓 모터 역시 우크라이나군이 현재 전장에서 운용 중인 MBDA의 ‘록셀’이 장착됐다. 디펜스 익스프레스는 “프랑스는 전통적으로 자국 방산 기술을 선호해 왔기 때문에 이러한 결정은 어느 정도 예상된 결과로 평가된다”면서 “특히 우크라이나 전장에서 검증된 기술을 가진 업체가 이번 사업의 수주권을 거머쥐었다”고 분석했다. 실제로 썬다트를 개발한 사프란과 MBDA는 미국 국무부의 국제무기거래규정(ITAR)의 적용을 받지 않는 완전한 프랑스산 시스템이라는 점을 강점으로 내세운 바 있다. 한국의 천무가 프랑스 사업에서 탈락한 이유는 정확도 시험 실패, 사거리 부족 등의 성능 문제가 아니라 애초 프랑스가 국산 무기 개발을 우선하겠다는 입장이었다는 점과 더불어 현재 치열한 전투가 이어지는 우크라이나 전쟁에서 관련 시스템이 검증됐다는 점 등이 고려된 결과로 분석된다. ‘썬다트’ 어떤 무기?프랑스가 차세대 다연장로켓 체계로 선정한 썬다트는 장거리 지상 타격 프로그램을 위해 개발된 지대지 로켓으로, 사거리는 150㎞로 알려졌다. 프랑스가 미국 하이마스에 대한 의존도를 낮추고 자주적인 장거리 타격 능력을 확보하기 위해 개발한 것이 바로 썬다트다. 썬다트는 사프란의 아스엠 해머 유도폭탄 기술을 응용한 유도키트를 사용하며 ▲GPS 교란 환경 대응 ▲관성항법 기반 유도 ▲고정표적 및 이동표적 공격 등이 가능하다. 더불어 썬다트는 우크라이나 전쟁에서 확인된 포병전 양상을 적극 반영해 설계됐다. 현대 전장에서는 로켓을 발사한 뒤 수 분 내에 적의 대포병 레이더와 드론에 위치가 노출될 수 있기 때문에 사격 능력만큼이나 생존성이 중요하다. 썬다트는 8×8 고기동 전술차량을 기반으로 신속한 전개와 철수가 가능하도록 설계됐으며, 목표 정보를 수신한 뒤 짧은 시간 안에 사격을 마치고 즉시 진지를 이탈하는 ‘슈트 앤 스쿠트’(Shoot-and-Scoot) 운용 개념을 채택했다. 이를 통해 적의 반격 포격이나 자폭드론 공격에 노출되는 시간을 최소화할 수 있다. 또 최근 우크라이나 전장에서 GPS 재밍과 전자전이 빈번하게 이뤄지고 있는 점을 고려해 위성항법(GNSS) 교란 환경에서도 작전이 가능하도록 관성항법장치(INS)를 결합해 설계됐다. 한국 K239 천무 vs 썬다트썬다트는 한국의 K239 천무와도 자주 비교된다. 천무는 북한의 장사정포와 방사포 위협에 대응하기 위해 개발된 한국형 다연장로켓 체계로, 대규모 화력 투사와 다양한 탄종 운용 능력이 강점으로 꼽힌다. 운용 성숙도 면에서 천무는 썬다트를 뛰어넘는다. 천무는 이미 한국군에 실전 배치돼 수년간 운용되고 있으며 폴란드와 중동 국가 등에 수출되면서 양산 체계가 확립된 상태다. 반면 썬다트는 아직 개발 및 시험 단계에 있으며 프랑스군 전력화는 2030년 전후가 될 것으로 예상된다. 화력 측면에서도 차이가 있다. 천무는 하나의 발사대에서 130㎜, 239㎜ 유도탄, 전술탄도미사일(CTM) 등 다양한 탄종을 운용할 수 있도록 설계된 모듈형 체계다. 특히 장거리 탄종의 경우 사거리가 290㎞ 수준까지 확대되고 있다. 반면 썬다트는 227㎜급 유도로켓 8발을 탑재하며 약 150㎞급 정밀타격 능력을 목표로 한다. 현재 방산업계에서는 천무가 이미 양산과 수출을 통해 시장성을 입증한 체계라면, 썬다트는 유럽의 전략적 자율성과 첨단 유도 기술을 앞세운 차세대 도전자로 평가한다. 현재 시점에서 천무가 성숙도와 운용 실적에서 앞서는 가운데, 향후 썬다트가 프랑스군 전력화와 수출 시장에서 어떤 성과를 거둘지에 관심이 쏠리고 있다.

북한이 국제사회의 대북 제재를 뚫고 엔비디아의 구식 그래픽처리장치(GPU) 등을 확보해 인공지능(AI) 분야에서 연구 성과를 내고 있다는 분석이 나왔다. 김민정 국가안보전략연구원 첨단기술전략센터장이 16일 발표한 ‘북한 AI 역량 평가와 안보적 함의-음성 AI 기술과 연산 환경을 중심으로’ 보고서에 따르면 북한 김일성종합대학, 국가과학원, 리과대학 등 연구기관은 엔비디아의 테슬라 P100, 지포스 RTX 2070 등 그래픽처리장치와 퀄컴의 스냅드래곤 820 등을 신경망, 음성합성, 억양 식별 등 분야에 활용했다. 언급된 장비들은 모두 2016~2018년에 출시된 것이며 미국의 포괄적 대북 수출 통제 조치에 따라 북한 반입이 금지돼 있다. 그러나 북한은 중국 등 제3국을 통해 중고 장비 등을 확보한 것으로 추측된다. 실제로 북한 연구기관이 공개한 보고서에는 엔비디아의 테슬라 P100, RTX 2070을 사용했다고 밝힌 대목이 있는 것으로 알려졌다. 북한이 AI 기반 시설을 보유하고 있다고 보기 어렵지만, 연구소급 서버와 민수용 그래픽카드를 통해 감시·식별·음성처리·영상추적 기능을 반복 실험할 수 있는 최소 연산 여건을 확보한 것이라는 해석이 나온다. 김 센터장은 또 북한 연구진이 휴대전화에 퀄컴의 스냅드래곤 820을 사용한 데 대해서는 북한의 인공지능 연구가 서버 장비 학습 이외에도 소형 장비 검증 단계에 진입했음을 시사한다고 분석했다. 그는 북한의 AI 장비·환경에 대해 “구세대 GPU, 민수용 그래픽카드, 휴대 단말기급 연산칩을 활용한 특정 임무형 AI 기능 구현 단계로 평가된다”며 “안면인식, 음성합성, 억양 식별, 영상 추적 등 특정 임무 기능을 구현할 수 있는 수준”이라고 설명했다. 구식 엔비디아 GPU, 군사력 증강에 영향 미칠까북한이 국제사회의 제재를 뚫고 엔비디아 등 유력 업체의 GPU를 확보할 루트를 얻었다면 이는 군사력 향상에도 영향을 미칠 가능성이 있다. 김 센터장이 언급한 대로 AI가 가장 먼저 쓰이는 분야는 폐쇄회로(CC)TV의 얼굴인식이나 위성사진 분석, 차량 번호판 인식 등이다. 이러한 분야는 향후 사람 대신 AI가 전장에서 특정 차량이나 인물을 자동 탐지하도록 만들 수 있다. 더불어 북한은 우크라이나 전쟁에 러시아를 위한 파병을 보낸 뒤 실전에서 드론의 성능과 사용법 등을 숙지했다. 비록 구식 GPU이긴 하나 이를 이용한 AI 연구는 드론의 영상을 자동 분류하거나 이동 물체를 추적하도록 하는 시스템 연구에 활용될 가능성이 있다. 이 밖에도 이미 북한이 전 세계에 입증한 사이버 테러와 해킹 능력이 AI와 만나 대량 데이터를 분류하고 피싱 메시지를 자동으로 생성하게 하거나 악성코드를 심는 작업 등이 수월해질 수 있다. 다만 현재 북한이 우회 경로로 입수했다고 추정되는 엔비디아 GPU 장비만으로는 최첨단 무기를 설계하거나 기존 무기를 혁신적으로 바꾸기는 어렵다. 따라서 전문가들은 북한이 확보한 엔비디아 장비가 소형 장비 및 드론 영상 분석, 얼굴·인물 식별, 사이버 작전 지원 등에 활용될 가능성이 있다고 전망한다. 한국 군사력 5위, 북한은?한편 북한의 군사력은 전 세계 145개국 중 31위로 평가됐다. 군사력 평가기관 글로벌파이어파워(GFP)는 2026년 한국의 국방력을 5위, 북한을 31위로 평가했다. GFP는 △총인구, 군사조직 규모 △항공기, 헬기, 전차, 포, 함정 등 장비의 수 △국방비, 구매력 평가(PPP), 외환 및 금 보유고 등 재정 △공항, 항구, 터미널, 철도, 도로 등 사회기반 시설 △석유 생산량 및 소비량 등 자원 △국토 면적, 해안선 길이 등을 고려해 국가별 순위를 정한다. 대다수의 평가 항목에서 한국이 북한을 크게 앞서지만, 병력 규모 면에서는 북한의 상비군(약 132만명)이 한국(약 45만명)보다 약 3배 앞서는 것으로 나타났다. 다만 전시 때 병력을 보충하고 국가 방위력을 유지하는 핵심 지표인 예비군 규모는 한국이 앞선다. 한국의 예비군 동원력은 310만명으로 세계 3위로, 북한(56만명)과의 격차가 5배에 이른다. GFP는 핵무기 등 비대칭전력과 사이버·드론 전력은 군사력 평가에 반영하지 않았다. 그럼에도 기동력·화력·정밀 타격 능력 등에서 한국이 북한을 압도해 실질적인 억지력을 갖췄다는 평가가 나온다.

경기도와 경기도경제과학진흥원(경과원)이 ‘인공지능(AI) 전문인력 양성 사업’ 교육생을 30일까지 모집한다. 이번 사업은 도내 청년들에게 AI 분야의 실무 역량을 갖춘 전문인력으로 성장할 기회를 제공하고, 도내 산업 전반에 걸친 디지털 전환과 기업 수요에 맞는 디지털 인재를 양성하기 위해 마련됐다. 구글클라우드(Google Cloud), 엔비디아(NVIDIA), 아마존웹서비스(AWS) 등 세계적인 빅테크 기업의 최신 AI 기술과 플랫폼을 활용해 이론 중심의 강의를 넘어 실전형 프로젝트 중심 교육을 제공해 취업까지 연계하는 프로그램이다. 경과원은 지난 2년 동안 글로벌 빅테크 기업과 협력해 총 164명의 AI 전문인력을 양성해왔다. 올해는 구글클라우드, 엔비디아, 아마존웹서비스와 함께 총 60명의 교육생을 선발할 계획이다. 교육과정은 ▲구글클라우드의 ‘Google Cloud 기반 AI 애플리케이션 혁신 과정’ ▲엔비디아의 ‘NVIDIA 고성능 GPU 기반 LLM-Agent 프로젝트’ ▲AWS의 ‘AWS 기반 AI 전문가 양성 과정’으로 구성되며, 과정에 따라 순차적으로 개강한다. 교육은 2개월간 온·오프라인 병행 방식으로 운영된다. 각 기업은 자사 플랫폼과 기술을 반영해 커리큘럼을 설계하고, 교육생들은 AI 이론 교육부터 프로젝트 실습, 포트폴리오 제작까지 260시간의 집중 교육을 받는다. 또한 빅테크 기업 인증 자격증 취득 기회와 기업 연계 실무 프로젝트, 글로벌 기업 현장 견학 등 다양한 프로그램에 참여할 수 있다. 우수 수료생에게는 관련 기업 및 협력기관에서 실무 경험을 쌓을 수 있는 인턴십 기회를 제공한다. 김현곤 경과원장은 “이번 교육은 글로벌 최고 수준의 기술력을 보유한 빅테크 기업의 공인 커리큘럼과 경과원의 실무 교육 역량이 결합된 프로그램”이라며 “청년들이 현장에서 즉시 활용 가능한 AI 역량을 갖추고 취업과 창업으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 신청 자격은 경기도 거주자 또는 도내 대학(원) 졸업(예정)자 중 만 19세 이상 39세 이하 미취업 청년이다.

인공지능(AI) 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 삼성 등 국내외 초첨단 반도체 대기업들의 투자 움직임이 가시화되면서 지역민 사이에 ‘압도적 경제 성장’에 대한 기대감이 고조되고 있다. AI 연구개발특구 지정과 AI 기업 유치가 진행 중인 가운데 올 들어서는 대규모 반도체 팹까지 조성될 것으로 알려지면서 첨단3지구가 전남·광주 통합의 첫 번째 수혜 지역이 될 것이라는 전망도 나온다. 14일 광주시와 정치권 등에 따르면 광주 첨단지구에 위치한 세계적 반도체 후공정 기업인 앰코테크놀로지가 2035년까지 1조 90억원을 들여 3지구에 공장 증설에 나선다. 1단계로 2030년까지 5000억원을 투자할 예정이며 2단계 투자까지 마무리되면 근로자 1000여명의 신규 고용 효과가 발생할 것으로 예상된다. 삼성전자도 첨단3지구 일대에 대규모 반도체 공장을 짓는 투자 계획을 사실상 확정, 조만간 발표할 것으로 알려졌다. 삼성은 20조~30조원의 사업비를 투입, 첨단3지구 등 광주 지역 20만여평 부지에 ‘최첨단 반도체 패키징 공장’을 설립하는 쪽으로 방향을 정한 것으로 전해졌다. 삼성전자는 이와 함께 지난해 11월 인수한 유럽 최대 공조기기 업체 플랙트의 국내 생산 설비를 광주에 구축하기로 결정했다. 이와 관련해 삼성은 첨단3지구 인근 삼성 제3공장 부지에 2400억여원을 들여 공장을 짓기로 하고 최근 설계를 마무리했다. 가동이 시작되면 400명의 고용이 새로 발생할 것으로 알려졌다. 이와 함께 SK그룹과 오픈AI가 합작한 ‘서남권 데이터센터’도 첨단3지구와 인접한 전남 장성 지역으로 들어설 가능성이 커지고 있다. 서남권 데이터센터는 대규모 GPU(그래픽 처리 장치) 기반 인프라 구축을 목표로 한다. 이개호 국회의원을 비롯한 지역 정치권에서도 “첨단3지구는 반도체 공장 유치 최적지”라며 “삼성 반도체 공장이 들어서면 지역 경제 발전의 획기적인 계기가 될 것”이라고 연일 힘을 싣고 있다. 민형배 전남광주통합특별시장 당선인은 이와 관련해 지난 8일 전남광주대전환기획위원회 출범식에서 “전남광주특별시에 대한 세계적 메모리 반도체 기업의 대규모 투자 계획이 조만간 발표될 것”이라며 “정부와 기업이 오래전부터 준비하고 있었던 것으로 알고 있다. 우리 예상을 넘어설 만큼 대규모일 것으로 기대한다”고 말했다.

최태원 SK그룹 회장이 그룹사 임직원과 인공지능(AI)을 주제로 집중 토론을 벌이며 전방위·전속력의 AI 전환(AX)을 강조했다. SK 그룹사의 경영진과 임직원이 사흘간 AI만을 주제로 전략적 비전과 자발적 실행 의지를 집중적으로 다룬 것은 처음이다. SK그룹은 지난 11일부터 2박 3일간 경기 이천 SKMS 연구소에서 개최된 ‘2026 뉴 이천포럼’에서 최 회장이 ‘1인 1에이전트’ 도입을 제안하며 이같이 말했다고 14일 밝혔다. 최 회장은 “360도 전방위로, 전속력으로 AX에 돌입해야 할 때”라며 “개인적으로 쓰는 AI를 넘어 개인이 하는 일을 조직 전체의 성과로 이어 줄, ‘우리의 일’을 도와주는 AI가 필요하다”고 말했다. 이어 “저 역시 수십개의 회장 아바타를 만들어 각 회사의 이야기를 듣고 다른 에이전트들과 함께 일하고 소통하도록 하겠다”고 덧붙였다. 최 회장이 언급한 AI 에이전트는 오픈AI의 ‘챗GPT’, 앤트로픽의 ‘클로드’ 등 업무에 맞게 특화된 소위 ‘AI 비서’를 뜻한다. 최 회장은 ‘SK 회장 에이전트’, ‘대한상공회의소 회장 에이전트’, ‘맛잘알(맛집을 잘 안다) 에이전트’ 등을 예시로 들며 모든 임직원이 최소 하나의 AI 에이전트를 활용하도록 해 업무 혁신성을 높이겠다고 밝혔다. 가상의 AI 패널 에이전트들도 포럼에 직접 참여했다. ‘스카이’라는 이름의 AI 에이전트는 경영진의 논의 내용을 실시간 요약 발표했고, 컨설턴트·임원·50대 직원으로 구성된 AI 패널 에이전트는 현업 구성원들과 실시간으로 소통했다. 최 회장은 “AI 시대에 필요한 메모리부터 데이터센터 인프라, 이를 뒷받침할 에너지, 전기화 능력을 ‘풀스택’으로 갖춘 기업은 드물다”며 “SK의 사업 영역들은 AI 시대를 열어 가는 데 필요한 것들을 갖추고 있다”고 평가했다.