정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

LG전자가 엔비디아의 품질 인증을 앞세워 급성장하는 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장을 본격 공략한다. LG전자는 600㎾(킬로와트)급 냉각수 분배 장치(CDU)가 최근 엔비디아의 최종 품질 인증을 획득했다고 27일 밝혔다. 국내 기업 중 엔비디아의 CDU 인증을 받은 것은 처음이다. CDU는 AI 데이터센터의 발열을 잡는 액체 냉각 시스템의 핵심 설비다. 기존에는 데이터센터 전체를 냉각하는 공랭식 방식을 활용했지만 고대역폭메모리(HBM), 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능·고발열 반도체의 확산으로 서버 랙의 전력 밀도와 발열량이 증가하면서 냉각 효율에 한계가 생겼다. 이 때문에 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 액체 냉각 기술이 중요해지는 추세다. LG전자 CDU는 GPU와 중앙처리장치(CPU)에 부착된 콜드 플레이트로 냉각수를 순환시켜 열을 직접 회수하는 ‘다이렉트 투 칩(DTC)’ 방식을 적용했다. 기존 공랭식 냉각과 함께 운용해 냉각 효율을 높일 수 있다. 가상 센서 기술과 누수 감지 기능을 탑재한 CDU는 표준 프로토콜을 통해 데이터센터 통합관제시스템과 연동된다. 엔비디아의 장애 대응 시험에서는 펌프나 CDU에 문제가 발생해도 예비 장치로 자동 전환돼 냉각이 중단 없이 유지됐다. 이번 엔비디아 인증으로 LG전자 CDU는 글로벌 AI 데이터센터 공급망에 진입할 수 있는 발판을 마련하게 됐다. AI 데이터센터 시장은 연평균 약 26% 성장해 2034년에는 약 1335억 달러(약 195조원) 규모에 이를 것으로 전망된다.

삼성전자가 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM5의 베이스 다이에 2나노 파운드리 공정을 적용하겠다는 구상을 공개했다. 6세대와 7세대인 HBM4·HBM4E에 이어 차세대 제품에도 최선단 파운드리 공정을 도입해 인공지능(AI) 반도체 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. 삼성전자는 27일 뉴스룸을 통해 이런 내용을 담은 구자흠 파운드리사업부 기술개발실장(부사장) 인터뷰를 공개했다. 구 부사장은 “HBM5는 HBM4E보다 동작 속도를 약 50% 이상 향상해야 할 것으로 예상된다”며 “베이스 다이에는 동작 속도는 물론 전력 효율 관점에서도 큰 폭의 개선을 이끌어낼 수 있는 최선단 공정을 준비하고 있다”고 말했다. 이어 “HBM5의 베이스 다이는 게이트올어라운드(GAA) 구조를 사용하는 2나노 공정을 적용하고 더욱 높은 집적도의 실리콘 관통 전극(TSV)을 구현할 예정”이라고 밝혔다. HBM은 코어 다이와 베이스 다이를 쌓아 패키징하는 제품이다. 베이스 다이는 HBM 적층 구조 하단에 위치해 그래픽처리장치(GPU) 등 외부 프로세서와 데이터를 빠르게 주고받도록 연결하는 역할을 한다. 특히 HBM4부터는 베이스 다이에 최첨단 파운드리 공정이 적용되면서 HBM의 성능과 전력 효율을 좌우하는 핵심 부품으로 자리 잡았다. GAA는 전류 제어력과 전력 효율을 높인 차세대 트랜지스터 구조다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했고, 5월 HBM4E 12단 샘플을 출하했다. HBM4와 HBM4E 베이스 다이에는 양산성과 수율이 검증된 4나노 4세대 공정을 적용했다. 구 부사장은 “올해 하반기에는 수율과 성능을 개선한 2나노 2세대 공정 기반의 모바일향 신제품 양산을 시작할 예정”이라고 말했다. 이어 삼성전자의 HBM 경쟁력에 대해 “설계, 제조, 패키징을 모두 삼성전자가 하는 턴키 솔루션 제품”이라며 양산 제품 완성 시간 단축이 가능하고 비용 관점에서도 유리하다고 했다. 이에 따라 모바일 고객사뿐만 아니라 테슬라와 다수의 AI·고성능컴퓨팅(HPC)·클라우드서비스제공사(CSP) 등 대형 고객사 수주가 잇따르고 있다고 전했다.

엔비디아 대상 1.5조원 유상증자네이버는 새달 자사주 1조원 소각2028년 200MW ‘AI 팩토리’ 구축글로벌 AI 인프라 수요 흡수 목표주가도 기대감 반영해 8.4% 상승 네이버가 엔비디아와 글로벌 투자사 브룩필드로부터 총 100억 달러(약 14조 6000억원) 규모의 투자를 받아 인공지능(AI) 팩토리 구축에 속도를 낸다. 아시아를 넘어 유럽과 중동 등 글로벌 AI 팩토리 시장에서 주도권을 선점하겠다는 구상이다. 네이버는 엔비디아를 대상으로 10억 달러(약 1조 4800억원) 규모의 제3자 배정 유상증자를 결정했다고 27일 밝혔다. 제3자 배정 유상증자는 새 주식을 발행해 투자자에게 넘기고 자금을 받는 것으로, 주로 전략적 제휴를 위해 쓰인다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만이고, 2008년 코스피 이전 상장 이후로는 처음이다. 엔비디아는 네이버 주식 4.5%(보통주 724만 1564주)를 취득해 네이버의 3대 주주에 오른다. 네이버는 주주가치 제고를 위해 대규모 자사주 소각도 병행한다. 지난 24일 이사회에서 약 1조원 규모의 자사주 490만주를 다음 달 3일 소각하기로 결정했다. 이번 투자는 네이버와 엔비디아가 지난 6월 발표한 ‘기가와트(GW)급 초대형 글로벌 AI팩토리 구축 협약’의 후속 조치다. 양사 간 ‘AI 동맹’을 바탕으로 네이버는 데이터센터 부지 확보와 구축·운영을 주도하고, 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 공급 주체로 참여한다. 네이버의 자회사인 네이버클라우드는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 사업을 함께 추진하는 ‘AI 컴퓨트 파트너십’ 계약을 긍정적으로 논의하고 있다. 이와 함께 네이버는 브룩필드와 90억 달러(13조 1400억원) 규모의 GPU 인프라 및 데이터센터 확보를 위한 사전 계약을 체결했다고 밝혔다. 브룩필드는 1조 달러 이상을 운용하며 데이터센터와 신재생에너지 등 AI 인프라 분야에 집중 투자하는 글로벌 투자사다. 이번 대규모 글로벌 협력을 바탕으로 네이버는 내년부터 AI 팩토리 사업을 통한 매출을 창출할 계획이다. 내년 상반기에 55MW 규모의 글로벌 AI 팩토리 가동을 시작하고, 2028년에는 200MW 규모까지 본궤도에 올린 후, 이를 발판 삼아 1GW급으로 확장하는 것이 목표다. 업계에서는 이번 계약을 계기로 네이버가 국가 단위 ‘소버린(주권) AI’ 시장 선점에 나섰다는 평가가 나온다. 그동안 ‘내수용’에 머물렀다는 한계를 넘어 아시아·태평양, 유럽, 중동 등 글로벌 AI 인프라 수요를 흡수할 수 있을지 주목된다. 이런 기대감을 반영해 이날 종가 기준 네이버 주가는 전 거래일보다 8.43% 상승한 22만 5000원에 마감했다. 이준호 하나증권 연구원은 “네이버의 전략적 파트너가 엔비디아임이 확인됐다”며 “향후 1GW까지 스케일업하는 과정에서 고객사 확보, GPU 공급, 자본 조달 등에서 수혜를 볼 것”이라고 평가했다. 이효진 메리츠증권 연구원은 “이번 협업은 네이버의 자산 배분이 플랫폼 중심에서 AI 인프라 중심으로 변화한다는 점에서 의미가 크다”며 “엔비디아 GPU 우선 조달권 확보 등은 수익성과 자기자본이익률(ROE)을 높일 수 있는 요인”이라고 분석했다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

네이버가 엔비디아를 대상으로 10억달러(약 1조 4809억원) 규모의 제3자 배정 유상증자를 실시하기로 했다. 엔비디아는 거래가 마무리되면 네이버 지분 4.5%를 확보한다. 네이버는 엔비디아, 글로벌 투자사 브룩필드와 함께 세종 데이터센터에 구축하는 인공지능(AI) 팩토리 용량을 2028년까지 200메가와트(MW)로 확대할 계획이다. 네이버는 엔비디아에 보통주 724만 1564주를 배정하는 유상증자를 결정하고 전략적 투자 계약을 체결했다고 27일 밝혔다. 주금 납입 예정일은 오는 10월 30일이다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만이며, 2008년 코스피 이전 상장 이후 처음이다. 이번 투자는 네이버와 엔비디아가 지난달 발표한 기가와트(GW)급 AI팩토리 구축 협약의 후속 조치다. 엔비디아가 네이버의 주주로 참여하면서 양사의 협력 범위도 그래픽처리장치(GPU) 공급과 기술 제휴를 넘어 자본과 인프라 사업으로 확대된다. 네이버는 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’에 엔비디아의 AI 데이터센터 플랫폼인 ‘DSX’를 적용한다. 당초 55MW로 계획했던 AI팩토리 용량을 2028년까지 200MW로 세 배 이상 늘리고, 장기적으로는 1GW까지 확대한다는 목표다. 시설에는 엔비디아의 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼 등이 도입될 예정이다. 사업에 필요한 자금은 엔비디아와 브룩필드, 네이버가 나눠 조달한다. 브룩필드는 GPU와 데이터센터 등 AI 인프라 구축에 최대 90억달러를 지원하는 내용의 비구속적 조건부합의서를 네이버와 체결했다. 네이버는 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했으며, 나머지 사업비는 직접 부담할 계획이다. 다만 엔비디아의 투자는 일반적인 거래 종결 조건과 함께 네이버가 엔비디아 투자금과 별도로 최소 90억달러의 확정 금융을 확보하는 것을 전제로 한다. 현재로서는 유상증자 결정과 투자 계약이 이뤄진 단계로, 자금 납입과 거래 종결 절차가 남아 있다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI팩토리를 먼저 가동해 관련 매출을 내기 시작할 방침이다. 이후 한국과 미국의 AI 기업에 대규모 컴퓨팅 자원을 제공하고, 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 인프라 수요도 공략한다. 네이버는 유상증자와 함께 약 1조원 규모의 자사주 490만주를 다음 달 3일 소각하기로 했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “엔비디아의 전략적 투자와 브룩필드와의 인프라 조달 합의를 계기로 AI팩토리 사업이 본격적인 실행 단계에 들어섰다”며 “소버린 AI 생태계를 조성하고 한국의 AI 경쟁력 강화에 앞장서겠다”고 말했다.

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.

SK는 엔비디아 등과 24일(현지시간) 향후 5년간 7500억 달러(1085조원) 규모에 달하는 첨단 메모리 반도체의 장기적 공급 협력을 진행하기로 했다. 삼성전자와 브로드컴도 향후 5년간 2000억 달러(290조원) 규모의 첨단 메모리 반도체 공급과 인공지능(AI) 칩 생산을 위한 파운드리 협력 업무협약을 체결하는 등 국내 기업들과 글로벌 빅테크 기업들은 모두 9500억 달러(1375조원) 규모의 반도체 분야 협력을 추진하기로 했다. 이재명 대통령은 이날 미국 샌프란시스코 방문을 계기로 글로벌 빅테크 기업 최고경영자(CEO)들과 개별 면담에 이어 ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 참석한 결과 이러한 성과를 냈다고 김용범 청와대 정책실장이 발표했다. 이 대통령은 이날 젠슨 황 엔비디아 CEO, 혹 탄 브로드컴 CEO, 샘 올트먼 오픈AI CEO, 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO를 각각 면담한 데 이어 ‘샌프란시스코 AI 서밋’에서는 이들을 비롯해 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등을 만나 이러한 협약 결과를 냈다. 이날 국내 기업들과 글로벌 빅테크 기업들은 약 5GW(기가와트), GPU 약 200만장의 대규모 AI 데이터센터 투자 협력을 추진하기로 했다. SKT는 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장에 대한 엔비디아의 지원과 함께 최신 GPU 베라루빈 시스템을 우선 할당하는 데 합의했고, 앤트로픽과 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트 투자·협력을 추진하기로 했다. 네이버는 엔비디아와 전략적 투자 협약, 글로벌 투자기업 브룩필드와 인프라 공급 계약을 통해 모두 100억 달러 규모 대규모 글로벌 AI 팩토리를 구축하기로 했다. 현대차와 엔비디아는 AI 로봇을 개발·검증할 수 있는 표준화된 기반인 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’을 공동 구축해 대학·스타트업의 다양한 로봇 개발을 지원하기로 했다. 삼성 SDS와 앤트로픽은 AI 신규 시장을 공동으로 발굴하고, AI 엔지니어를 함께 양성하기 위한 전략적 파트너십 계약을 체결했다. 김 실장은 이러한 협약 결과에 대해 “(한국 기업이) 안정적으로 생산할 수 있게 수주를 한 것”이라며 “장기 공급 계약 수주를 했다”고 설명했다.

지난 6월 서유럽은 섭씨 40도를 훌쩍 넘는 불볕더위가 발생해 에어컨 없이 지냈던 유럽 국가들에 비상이 걸렸다. 지구온난화로 인해 전 지구가 뜨거워지는 가운데 올해는 슈퍼엘니뇨까지 겹쳐 폭염의 강도는 극심할 것이라 예측되고 있다. 폭염, 집중호우, 가뭄, 태풍 등 극한기상 현상의 발생 빈도와 강도가 커지면서 정확한 기후 예측 기술이 필요해지고 있다. 특히 바다는 지구 표면의 70%를 차지하며 막대한 양의 열과 탄소를 저장하고 순환하는 동시에 대기와 지속적으로 상호작용해 엘니뇨, 라니냐를 비롯한 계절 및 장기 기후 변동을 좌우하는 핵심 요소다. 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 보다 정확하고 빠르게 바다를 살펴볼 수 있는 방법을 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST) 기후탄소순환연구단은 AI 기반 전 지구 해양 예측 모델 ‘KIST-오션’을 개발했다고 26일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시즈’에 실렸다. 기존 해양 예측 모델은 복잡한 물리 방정식을 계산하기 위해 슈퍼컴퓨터를 동원해 오랜 시간 계산해야 하기 때문에 신속한 예측과 다양한 기후 시나리오 분석에는 한계가 있었다. 이번에 개발한 KIST-오션은 수십 년 동안 축적된 전 지구 3차원 해양 데이터를 학습해 미래 해양 상태를 예측하게 훈련된 AI 모델이다. 전 지구 해양의 수온, 해류, 염분 등 다양한 물리 정보를 바탕으로 해양의 입체적 상태를 5일 간격으로 예측하고 수심 600m까지 변화를 생성할 수 있다. 특히 GPU 한 대만으로 약 200일치 전 지구 해양 예측 결과를 단 몇 초 만에 생성할 수 있어 기존 수치모델 대비 계산 시간과 비용을 크게 줄일 수 있었다. 연구팀은 KIST-오션이 실제 해양의 물리 현상을 얼마나 정확하게 재현하는지도 검증했다. 가상의 바람 생성 실험에서는 대기 변화에 따른 해양 파동과 용승과 침강 현상이 기존 해양물리 이론과 일치하게 나타나는 것을 확인했다. 또 2015년 슈퍼 엘니뇨 사례에서도 적도 태평양의 해수면 온도 상승과 해양 내부 열 분포 변화 등 주요 발달 과정을 성공적으로 재현했다. 이는 KIST-오션이 단순히 과거 데이터를 학습한 수준을 넘어 대기와 해양 사이의 복잡한 물리적 상호작용까지 효과적으로 반영할 수 있음을 보여주는 것이다. 연구팀에 따르면 KIST-오션의 높은 계산 효율 덕분에 다양한 기후 시나리오를 반복적으로 분석하거나 대규모 앙상블 예측에도 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 연구를 이끈 강대현 박사는 “이번에 개발한 KIST-오션은 AI를 이용해 계산 효율성과 뛰어난 예측 정확도라는 두 마리 토끼를 잡았을 뿐만 아니라 대기와 해양 간의 복잡한 물리적 관계도 현실적으로 재현할 수 있음을 입증했다”라며, “이번 AI 모델을 적극 활용해 향후 기후 위기 대응 역량을 크게 향상시킬 수 있을 것”이라고 말했다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

인공지능(AI) 반도체 핵심인 고대역폭메모리(HBM)4 베이스 다이 개발에 기여한 삼성전자 엔지니어가 대한민국 엔지니어상을 받았다. HBM4 성능을 좌우하는 4나노 초저전력 공정 기술을 개발한 공로를 인정받은 것이다. 최근 AI 반도체 시장에서 존재감을 키우고 있는 삼성 파운드리의 선단 공정 경쟁력을 보여 주는 사례라는 평가다. 삼성전자 파운드리사업부 기술개발실 최정민 PL(프로젝트 리더)은 3차원 구조 트랜지스터(FinFET) 기반 4나노 초저전력 공정 기술 개발 성과를 인정받아 지난 3월 대한민국 엔지니어상을 수상했다. 삼성전자가 지난 20일 반도체 뉴스룸에 공개한 인터뷰에서 최 PL은 “4나노 초저전력 공정을 선제적으로 도입해 HBM4 베이스 다이 개발과 양산화에 기여해 데이터 처리 성능을 높일 수 있었다”고 말했다. 해당 기술은 세계 최초로 양산된 HBM4 베이스 다이에 적용됐다. HBM4 베이스 다이는 그래픽처리장치(GPU)와 HBM을 연결하는 핵심 칩으로, 저전력과 고성능을 동시에 구현해야 해 첨단 파운드리 기술력이 요구된다. 

삼성전자와 SK그룹, 네이버 등 국내 주요 인공지능(AI) 기업의 총수들이 미국에서 엔비디아와 재회동을 추진한다. 오픈AI와 앤트로픽 등 글로벌 빅테크까지 가세하며 글로벌 AI 생태계 수장들이 한자리에 모일지 주목된다. 22일 업계에 따르면 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 의장이 미국 실리콘밸리 인근에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 라운드테이블 형식의 회동을 추진 중이다. 여기에 샘 올트먼 오픈AI CEO와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO까지 참석할 가능성도 제기된다. 회동은 24일 개최가 유력한 것으로 알려졌다. 재계에서는 이번 회동이 성사될 경우 메모리 반도체와 AI 칩, 생성형 AI 서비스 등 AI 생태계 핵심 분야를 대표하는 글로벌 기업 리더들이 함께 만나는 첫 사례가 될 것으로 보고 있다. 앞서 황 CEO는 지난달 한국을 찾아 삼성전자와 SK, 현대차, LG, 네이버 등 국내 주요 기업인들과 연달아 회동을 한 바 있다. 불과 한 달여 만에 재추진되는 만남에 AI 인프라 구축 과정에서 한국 기업들과의 협력 관계를 더욱 강화하겠다는 의미로 해석된다. 업계에서는 최근 제기된 AI 투자 둔화와 ‘반도체 피크아웃’ 우려를 불식시키는 계기가 될 수 있다는 기대도 나온다. 앞서 삼성전자와 SK하이닉스, 엔비디아 등 주요 AI 반도체 기업들의 주가가 최근 조정을 받으면서 공격적으로 투자를 늘린 메모리 업계가 공급 과잉에 따른 사이클 둔화 조짐을 보이는 게 아니냐는 우려가 나왔다. 참석이 거론되는 기업들은 현재 글로벌 AI 생태계의 핵심 축이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 반도체의 필수 부품인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 AI 인프라 시장을 주도하고 있다. 현대차그룹은 엔비디아 로봇 개발 플랫폼인 아이작 심(Isaac Sim)을 활용해 로보틱스 역량 강화를 꾀하고 있다. 네이버와 오픈AI, 앤트로픽은 각각 하이퍼클로바X, 챗GPT, 클로드를 앞세워 생성형 AI 시장을 이끌고 있다. 업계 관계자는 “AI 산업의 핵심 플레이어들이 메모리와 반도체, AI 모델, 서비스까지 전 영역을 아우르는 협력 방안을 논의하는 자리가 될 것”이라고 전망했다.

- 오케스트로 AI 인프라 풀스택 소프트웨어와 넷앱 데이터 오케스트레이션 역량 결합- GPU 기반 AI 추론·대규모 데이터 파이프라인·고성능 스토리지 통합 검증- Active-Active DR 기반 서비스 연속성 강화… 국내 AI·클라우드 시장 공략 AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)가 지능형 데이터 인프라 기업 넷앱(NetApp)과 AI 추론 및 재해 복구(DR) 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 기업의 AI 도입이 시범(파일럿) 단계를 넘어 실제 운영 단계로 진입함에 따라 안정적인 AI 추론 환경 구축의 중요성이 커지고 있다. GPU 등 연산 자원 확보는 물론 대규모 데이터를 신속히 처리·분석하고 안전하게 보호하는 데이터 인프라, 예기치 못한 장애에 대응하는 재해 복구 체계 확보가 핵심 과제로 떠올랐다. 이번 협약은 이 같은 기업용 AI 서비스 운영 과제에 대응해 오케스트로의 AI 인프라와 넷앱의 데이터 인프라를 하나의 아키텍처로 통합하기 위해 추진됐다. 양사는 오케스트로가 보유한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술에 넷앱의 데이터 오케스트레이션 및 엔터프라이즈급 재해 복구 역량을 결합해 데이터 파이프라인을 가속화하고, AI 추론 서비스 운영에 최적화된 통합 아키텍처를 공동 개발할 계획이다. 오케스트로 김범재 대표는 “AI가 실제 산업 현장으로 확산되면서 기업들은 AI 추론 성능뿐 아니라 데이터 안정성, 서비스 연속성까지 함께 확보해야 하는 과제를 안고 있다”며 “이번 협약을 통해 오케스트로의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술과 넷앱의 데이터 인프라 전문성을 결합해 기업 고객이 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 통합 아키텍처를 구현해 나가겠다”고 말했다. 유재성 한국넷앱 대표는 “기업들은 AI 도입을 확대하고자 하지만 성능과 비용 효율성 간 균형을 맞춰야 하는 부담을 안고 있다”며 “넷앱은 AI에 최적화된 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 기업이 워크로드에 따라 인프라를 유연하게 구성하고 비용을 최적화할 수 있는 견고한 데이터 기반을 구축하도록 지원하고 있다”고 말했다. 이어 “오케스트로와의 협력은 기업이 엔터프라이즈 AI를 확장할 수 있도록 지원하겠다는 넷앱의 의지를 보여준다”며 “고성능 AI 워크로드를 지원하고, 거버넌스가 적용된 안전한 데이터에 즉시 접근할 수 있도록 하며, 운영 안정성과 데이터 보호를 보장하는 지능형 데이터 인프라를 통해 기업의 AI 확장을 지원할 것”이라고 덧붙였다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 기반으로 AI 인프라 운영에 필요한 풀스택 소프트웨어를 제공한다. 이를 통해 AI 서비스 구현부터 인프라 운영, 추론 관리, 통합 관제까지 지원하며, 고객은 AI 서비스와 클라우드 인프라, 데이터 인프라를 하나의 운영 체계 안에서 통합 관리할 수 있다. 넷앱은 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 AI 데이터 파이프라인의 효율적이고 안정적인 운영을 지원한다. 오케스트로는 API 기반 연동을 통해 넷앱 스토리지의 주요 기능을 자사 플랫폼과 통합할 예정이다. 넷앱은 플랫폼 통합을 위한 테스트용 하드웨어와 전담 엔지니어링 지원을 제공한다. 이번 협약에 따라 양사는 ▲넷앱 테크놀로지 얼라이언스 프로그램(NetApp Technology Alliance Program) 기반 AI·데이터 인프라 통합 생태계 공동 개발 ▲GPU 가속 기반 AI 추론, 대규모 데이터 파이프라인, 고성능 스토리지 통합 및 복원력 검증 ▲기업용 AI·클라우드 구축을 위한 Active-Active DR 참조 아키텍처 및 운영 모델 수립 ▲국내외 시장 대상 공동 GTM(Go-to-Market) 전략 수립 등을 추진한다. 이를 통해 양사는 AI 추론 서비스 운영에 최적화된 데이터 인프라 환경을 마련하고, Active-Active 기반 재해 복구(DR) 환경 구축을 지원해 고객의 비즈니스 연속성과 데이터 안정성을 강화할 계획이다. 나아가 국내 AI·클라우드 시장의 디지털 혁신과 관련 산업 생태계 발전에 기여할 예정이다. 오케스트로는 넷앱과의 기술 연계를 기반으로 AI 인프라부터 데이터 관리, 재해 복구까지 통합 지원하는 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 사업을 확대해 나갈 방침이다.

정부 5극 3특 전략에 기반한 성장엔진 연계 지역인재 육성과 맞물려, 부산대학교는 동남권역 지·산·학·연 혁신 허브로서 막중한 책임을 수행하고 있다. 최재원 총장은 “최고 거점국립대로서 초광역 권역 산업 체질을 바꿀 초격차 기술을 선도하는 동시에 학문 생태계 전반을 보호하는 균형 잡힌 거점 역할을 수행 중”이라며 “지역산업, 대기업과 협력해 청년 인재 양성과 정주, 지역 성장동력 확충을 동시에 실현하는 성장엔진 연계 인재 육성의 혁신 모델이 될 것”이라고 밝혔다. 이와 관련해 부산대는 2027학년도부터 신입생 30명을 선발하는 스마트가전공학과를 신설하면서 학부-대학원-연구-취업을 연결하는 통합형 인재 양성 체계를 완성하는 중요한 전환점을 마련했다. 이와 함께 교육·연구·행정 전 영역을 인공지능(AI) 중심으로 혁신하는 ‘PNU-인공지능 전환(AX)’을 추진하며 대학 AI 혁신의 새로운 모델이 되고 있다. 수준별 AI 전문·융합 커리큘럼 운영과 함께 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버를 집적화한 첨단 클라우드 컴퓨팅 인프라를 지원해 실전형 프로젝트 수업을 통한 AI 활용 융합인재를 양성한다. 이런 AI 혁신과 선도는 학생 로봇연구팀 타이디보이가 세계 최대 AI 로봇대회 로보컵(RoboCup) 홈서비스 부문에서 2년 연속 세계 1위로 우승을 차지하는 성과로 이어지고 있다. 부산대는 이 외에도 ‘5극 3특 공유대학’ 체제를 주도해 권역 내 대학 및 연구기관들과의 동반 성장을 지원해 동남권 전체의 혁신 역량 제고를 추진하고 있다. 또 기업 주도로 현장 맞춤형 인재를 양성하는 ‘브랜드 단과대학’과 ‘AI 대학’ 등을 통해 청년이 매력적인 경력을 쌓고 동남권에 정주할 수 있는 기반을 탄탄하게 닦아 나갈 예정이다.

삼성SDS가 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU·딥러닝 계산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 특화된 반도체 칩)인 ‘레니게이드’를 기반으로 한 NPUaaS(서비스로서 NPU)를 삼성클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다고 20일 밝혔다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하고 문서를 분석할 때 그래픽처리장치(GPU) 대비 효율이 좋다. AI 산업이 기존의 거대언어모델(LLM)에 적합한 ‘학습’에서 ‘추론·실행’ 중심으로 이동하면서 비용 효율성이 좋은 NPU의 인기도 증가하고 있다. 이전에는 LLM 모델 자체를 제작하는 게 중요했지만, 현재는 수억 명이 LLM을 함께 사용할 수 있어야 해서다. NPU는 전력 소모가 적어 기업 입장에서 GPU 대비 전력과 운영 비용을 절감할 수 있다. 또 AI 추론을 전용 하드웨어에서 수행해 연산 시간을 단축할 수 있다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 사용할 수 있다. 기업의 수요 및 데이터 규모에 따라 NPU를 1장, 2장, 4장, 8장 등 원하는 단위로 자유롭게 선택해 활용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용이 가능하다.

네이버클라우드와 HD한국조선해양이 조선 산업에 특화된 인공지능(AI)·클라우드 환경을 공동 구축하며 조선업 AI 전환(AX)에 나선다. 양사는 HD한국조선해양의 설계·생산 환경에 최적화된 AI·클라우드 인프라를 구축하고, 이를 기반으로 차세대 선박 플랫폼(SDV)과 피지컬 AI 분야까지 협력을 확대하기로 했다고 20일 밝혔다. 조선업은 국가핵심기술 보호와 초대용량 설계 데이터 관리, AI 기반 생산체계 구축이 동시에 요구되는 산업으로 꼽힌다. 이에 따라 산업 특성을 반영한 AI·클라우드 환경 구축이 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다는 설명이다. 양사는 우선 AI 팩토리를 기반으로 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 최적화하고 프라이빗 클라우드 운영 환경을 구축할 계획이다. 이를 통해 HD현대 그룹 차원의 AI 활용 기반을 마련하는 한편, 공동 전문조직(CoE)을 구성해 AI와 클라우드 운영 역량도 내재화하기로 했다. 차세대 선박 플랫폼 공동 개발과 조선소 현장의 AI 전환도 추진한다. 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계하고, AI 비전 기술과 로봇 운영 플랫폼을 활용해 조선 산업에 특화된 AI 활용 모델을 발굴·실증할 예정이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선업에 최적화된 AI 기반을 구축하고 다른 산업으로도 확산 가능한 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “HD현대가 보유한 2억건 이상의 조선·해양 데이터와 네이버의 AI 기술을 결합해 AI 기반 스마트 조선소를 구축하고 미래 선박 시장을 선도하겠다”고 밝혔다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 글로벌 AI(인공지능) 시장이 폐쇄형 생태계 중심으로 빠르게 재편되고 있다며 독자적인 프런티어(최상위) 모델 확보에 나서야 한다고 강조했다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 취임 1주년 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려 드는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 AI 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 어느 날 갑자기 중단되거나 가격이 100배 뛰는 상황에도 대응할 수 없다”고 말했다. 그는 최근 중국이 개방형 AI 모델을 공개하고 있지만 장기적으로는 미국과 같이 폐쇄형 중심으로 전환할 가능성이 크다고 봤다. 배 부총리는 “미국은 점점 폐쇄형 AI 정책을 만들어가는 반면 중국은 모델을 공개하며 진영을 확장하려는 노력을 하고 있다”며 그러나 “미국과 비슷한 절차를 밟아가고 있다고 생각한다”고 말했다. 그러면서 “미국도 초기에는 많은 모델들을 서비스화하면서 나왔지만 그것들을 폐쇄 모델로 전환하고 미토스 수출 통제 등 정부 규제도 점점 강화되고 있다”고 설명했다. 배 부총리는 이 자리에서 세계적 AI 경쟁력 확보를 위한 투트랙 전략을 제안했다. 국내 산업 생태계의 AI 전환(AX)을 위한 ‘독자 파운데이션 모델 개발 프로젝트(독파모)’를 지속하는 동시에 글로벌 프론티어(최상위)급 모델 개발을 통해 글로벌 기술 패권 경쟁에 뛰어들어야 한다는 것이다. 배 부총리는 “과거만 해도 독자 AI가 왜 필요한지에 대한 의문이 잇따랐지만 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 추진하면서 현재는 외산 AI를 활용하더라도 우리 스스로 독자적인 AI를 갖춰야 한다는 데 공감대가 형성되고 있다”며 “이 자체가 의미 있는 성과”라고 말했다. 세계 최고 수준의 프론티어급 모델 개발은 막대한 자본과 컴퓨팅 자원이 투입되는 프로젝트로 정부의 투자 의지와 예산 확보가 필수적이다. 배 부총리는 “미토스급 모델을 개발하려면 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘베라루빈’ 기준으로 약 1만장이 필요하고 그 가격은 지금 기준으로만 3조 5000억원 수준”이라며 “GPU 클러스터 구축 등 부대 비용까지 고려하면 실제 투입 비용은 더욱 커질 것”이라고 말했다. 과기정통부는 내년 예산에 이를 반영하기 위해 재정당국과 협의를 이어가고 있는 상황이다. 그는 “정부가 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 투자형 연구개발(R＆D) 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”며 “AI 3대 강국을 넘어 글로벌 리더십을 확보하려면 이 정도 투자는 필요하다”고 강조했다.

중국 문샷 AI가 새로 출시한 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’가 시장에 큰 충격을 던지고 있습니다. 일각에서는 과거 큰 충격을 준 딥시크보다 더 중대한 변화를 몰고 올 수 있을 것으로 보고 있습니다. 왜냐하면 이제 성능 면에서 중국 AI 모델이 미국의 프론티어 모델과 경쟁할 수 있다는 점을 보여줬기 때문입니다. 키미 K3는 무려 2.8조개의 매개변수를 보유한 초거대 모델로, 가중치를 공개하는 가중치(Open Weights) 모델 가운데 최초로 3조 급(3T-class‘ 규모에 도달한 모델입니다. 모델의 체급이 크다는 것은 그만큼 성능이 우수하다는 점을 시사하는 대목이지만, 단순히 크기만 키울 경우 연산 자원을 많이 소모해 그만큼 속도가 느려지고 비용은 증가하게 됩니다. 이 문제를 극복하기 위해 키미 K3는 ‘Stable LatentMoE’ 프레임워크를 기반으로 하며, 총 896명의 전문가 중 토큰당 16개만 활성화하는 하이브리드 선형 메커니즘을 적용해 효율성을 전작 대비 2.5배 높였습니다. 쉽게 말해 여러 전문가를 사용하지만, 각 작업 시에는 일부 전문가만 활용해 연산 부하를 줄이고 속도를 높인 것입니다. 공개된 벤치마크를 보면 대부분의 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 페이블5와 오픈AI의 GPT-5.6 솔과 비슷하거나 살짝 뒤처진 결과를 보여줬으며 일부 벤치에서는 앞서는 결과를 보여주기까지 했습니다. 예를 들어 종합 지능 지수에서는 미국의 최상위 모델들을 턱밑까지 추격한 3위권에 위치했지만, 실제 코딩(Code) 및 웹 개발(WebDev) 블라인드 테스트(Arena.ai)에서는 Elo 점수 1679점을 기록하며 세계 1위에 올랐습니다. 미국의 독주 체제였던 프론티어 코딩 영역에서 중국 모델이 정상에 선 것입니다. 그러면서 가격은 백만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 책정돼 현재 가장 앞선 두 모델보다 저렴합니다. 다만 중국 내 기존 AI 모델과 비교해서는 비싸기 때문에 중국 내에서는 ‘럭셔리 모델’이라는 이야기가 나오고 있습니다. 키미 K3는 단순한 질문을 처리하는 챗봇이 아니라 장기적인 코딩이나 에이전트 기능에 강점을 보이는 특징이 있습니다. 특히 복잡한 업무를 해결하는 능력이 뛰어나 앞으로 AI 코딩 및 설계 부분에서 두각을 나타낼 것으로 주목받고 있습니다. 문샷 AI가 공개한 가장 놀라운 성과는 반도체 칩 자율 설계 능력이었습니다. 키미 K3는 고가의 미국산 독점 반도체 설계 소프트웨어(EDA) 도움 없이, 오직 오픈소스 도구만을 활용해 인간의 개입 없이 단 48시간 만에 실제 작동 가능한 AI 가속 칩을 설계·검증해냈습니다. GPU 커널 최적화까지 스스로 수행한 후 AI가 만든 가상 칩은 시뮬레이션 결과 초당 8700개 이상의 토큰을 디코딩했습니다. AI가 자신을 구동할 AI 하드웨어를 만드는 미래가 더 이상 공상과학의 영역이 아님을 보여준 것입니다. 그밖에도 키미 K3는 단순한 코드 생성을 넘어, 복잡한 공간 구성과 동적 조명이 구현된 데스크톱 환경이나 인터랙티브한 웹 게임을 프로덕션 수준으로 컴파일해내는 탁월한 능력이 뛰어나 개발자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 다만 MoE 구조의 2.8T급 거대 모델을 어떻게 서비스할 인프라를 구축하고 확장하는 일은 간단하지 않을 수 있습니다. 현재까지 문샷 AI는 알리바바의 클라우드 인프라를 이용해서 키미 K3를 개발하고 서비스하는 것으로 알려져 있습니다. 중국 수출용으로 성능을 낮춘 H20 GPU를 사용하고 있음에도 이런 뛰어난 성능을 보였다는 점이 인상적이지만, 앞으로 인프라를 추가 구축해야 하는 상황에서는 다소 제약이 있을 수 있습니다. 미국의 규제를 돌파하기 위해 키미 K3는 중국 내 자체 개발한 AI 칩으로도 테스트하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 만약 중국 자체 AI 칩으로 현재의 키미 K3 같은 고성능 모델을 제한 없이 서비스할 수 있다면 미국의 AI 헤게모니를 심각하게 위협할 수 있을 것으로 생각됩니다. AI에서 중국의 도전이 만만치 않은 가운데 미국 빅테크들의 대응도 주목됩니다.

‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.