엔비디아가 AI 미니 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’의 모바일 버전인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했습니다. RTX 스파크는 DGX 스파크에 탑재된 GB10의 모바일 변형 버전인 N1X를 탑재하고 있으며, 최대 20코어의 Arm 기반 CPU와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 블랙웰 아키텍처 GPU로 구성되어 있습니다. 엔비디아는 모든 RTX 스파크가 동일한 칩을 사용하는지 아니면 일부 기능을 줄이고 가격을 낮춘 컷 칩(cut-chip)이 존재하는지에 대해서는 이날 공개 행사에서 구체적으로 밝히지 않았습니다. 다만 RTX 스파크가 최대 128GB의 LPDDR5x와 1페타플롭스의 연산 능력으로 노트북에서도 고사양 게임을 원활하게 작동시킬 수 있을 뿐 아니라 120B 파라미터를 지닌 거대 LLM도 구동할 수 있다는 점을 강조했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 RTX 스파크가 장착된 노트북에서 ‘007 퍼스트 라이트’와 ‘포르자 호라이즌 6’를 배터리 전원만으로 구동하는 모습을 선보였는데, 이는 기존의 스냅드래곤 기반의 윈도우 ARM(Windows on ARM) 노트북에서는 생각하기 어려웠던 게임 성능으로 마이크로소프트가 밀고 있는 윈도우 ARM의 약점을 상당 부분 극복한 모습입니다. 마이크로소프트는 RTX 스파크 개발을 위해 엔비디아와 긴밀히 협업했고 에이서(Acer), ASUS, 레노버(Lenovo), 델(Dell), HP, MSI 등 주요 PC 제조사와 함께 마이크로소프트의 서피스 라인업에도 RTX 스파크 모델을 넣어 고성능 윈도우 ARM PC 개발 의지를 보여줬습니다. 그런데 이날 공개된 RTX 스파크 노트북을 보면 그렇게 두꺼운 제품이 아니라는 점을 쉽게 알 수 있습니다. DGX 스파크의 GB10 칩이 약 140W의 열 설계 전력(TDP)을 가진다는 점을 고려할 때, RTX 스파크는 엔비디아의 노트북 전력 효율 기술인 MAX-Q를 적극적으로 활용해 TDP를 낮추고 최소 두께 14mm의 슬림한 디자인을 구현한 것으로 보입니다. MAX-Q는 단순히 클럭을 강제로 낮추는 방식을 넘어, 최적화 기술을 집약한 기술입니다. 게임 실행 시 AI 텔레메트리(AI Telemetry)가 GPU와 CPU 워크로드를 실시간으로 분석하면, CPU 옵티마이저는 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해 CPU를 ‘최고 효율 주파수’로 동적으로 조정합니다. 이때 절약된 전력은 다이나믹 부스트(Dynamic Boost)를 통해 GPU로 재배분됩니다. GPU 차원에서도 파워 게이팅(Power Gating)을 통해 사용되지 않는 내부 블록을 비활성화하고, 워크로드에 맞춰 클럭을 미세 조정합니다. 여기에 DLSS 4.5를 통해 실제 렌더링 부하를 줄여서 전력 소모와 발열을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 물론 이론적으로 MAX-Q가 적용된 N1x의 성능이 TDP 140W이 기본인 GB10와 대등하지는 않을 것으로 보입니다. 일부 성능 저하는 감수해야 하지만, 충분한 휴대성을 보장하면서도 AAA급 고사양 게임과 대규모 언어 모델(LLM) 구동이 가능하다는 것은 개발자와 고성능 기기를 쓰는 사용자들에게 상당한 장점입니다. 다만 이날 보여준 128GB 모델만 있을 경우 가격은 매우 비쌀 가능성이 높습니다. DGX 스파크의 공식 가격이 4699달러(원래 3999달러였으나 메모리 가격 상승으로 인상)이며, 국내에서는 부가세를 포함해 더 비싼 가격에 판매되는 점을 고려하면, 노트북 버전인 RTX 스파크 제품은 훨씬 비싸질 가능성이 높습니다. 이런 점을 감안하면 64GB, 32GB 모델도 있을 가능성이 있으나 당장에 공개된 내용은 없습니다. 아무튼 높은 가격을 생각하면 RTX 스파크의 주요 경쟁자는 애플의 맥북 프로(특히 M5 맥스 시리즈)가 될 것으로 보입니다. 다만 현재 DGX 스파크 가격을 생각할 때 RTX 스파크 노트북은 128GB 모델 기준 맥북 프로 M5 맥스 모델보다 비쌀 가능성이 높아 보입니다. 이렇게 비싼 제품을 게임만 하려고 사는 경우는 거의 없을 것입니다. 따라서 비싸도 업무에 사용해야만 하는 특별한 용도, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델)이나 그래픽 작업 성능이 중요한 요소가 될 것으로 보입니다. 이 시장에서 유력한 경쟁 상태인 맥북 프로 M5 맥스도 128GB 모델은 120B 파라미터 급 LLM 구동이 가능하지만, RTX 스파크는 6144개의 CUDA 코어와 텐서 코어를 활용한 FP4(4비트 양자화) 연산 능력과 최대 1페타플롭스(Petaflop)의 연산 성능으로 토큰 속도에서 우위를 점할 가능성이 있습니다. 엔비디아는 RTX 스파크를 개인용 에이전트를 위한 플랫폼으로 소개하고 있으며 로컬 컴퓨터에서 120B LLM을 100만 토큰의 컨텍스트로 구동하거나, 90GB 이상의 거대한 3D 장면을 렌더링하고, 12K 영상 편집 및 4K AI 비디오 생성을 할 수 있습니다. 물론 실제 성능과 가성비는 제품이 실제 출시되고 가격이 공개되어야 제대로 평가할 수 있을 것입니다. 황 CEO는 “PC는 다시 태어나고 있다. 40년 동안 우리는 앱을 실행하고 클릭하고 타이핑했지만, 이제 RTX 스파크와 윈도우를 통해 우리는 요청하고 PC가 작업을 수행한다”며, RTX 스파크가 로컬 에이전트, 최전방 모델, 크리에이티브 워크플로우, RTX 게임을 하나의 노트북에 통합한 ‘새로운 PC’라고 강조했습니다. 그의 포부처럼 실제로 RTX 스파크가 PC의 재창조가 될지 아니면 특수 용도로 사용하는 비싼 장비로 남게 될지 결과가 주목됩니다.

AI PC·피지컬 AI 등 청사진 제시삼성전자·SK하이닉스 수혜자로“미래 PC는 나 대신 일하는 AI비서”이번 주 방한해 CEO와 연쇄 미팅‘삼겹살 회동’ ‘1784 방문’ 등 추진 “과거의 모든 중앙처리장치(CPU)는 인간을 위해 만들어졌지만, 베라(Vera)는 인공지능(AI) 에이전트를 위해 설계됐다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 열린 ‘GTC 타이베이 2026’에서 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’의 본격 생산 돌입을 선언했다. 엔비디아는 이날 AI PC와 피지컬 AI 전략도 함께 공개하며 데이터센터에서 개인용 기기, 로봇에 이르는 AI 컴퓨팅 생태계 확장 청사진을 제시했다. 베라 루빈은 그래픽처리장치(GPU)와 CPU, 네트워크, 메모리, 소프트웨어를 통합한 AI 인프라 플랫폼으로, 엔비디아는 이를 기반으로 AI 학습을 넘어 추론 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 황 CEO는 미래 데이터센터를 ‘AI 팩토리’로 규정하며 “컴퓨팅이 곧 매출이고 와트당 성능이 곧 수익”이라고 강조했다. 황 CEO는 이날 차세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급사로 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론을 직접 언급했다. 베라 루빈 플랫폼에는 HBM4가 탑재될 예정으로 업계에서는 차세대 AI 서버 투자 확대에 따른 수혜가 삼성전자와 SK하이닉스로 이어질 것으로 보고 있다. 엔비디아는 이날 AI PC 시장 진출도 공식화했다. 미디어텍과 공동 개발한 PC용 시스템온칩(SoC) ‘N1 X’를 기반으로 한 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 처음 공개한 것이다. CPU와 GPU, 메모리를 하나로 통합한 구조로 설계돼 인터넷 연결 없이도 대규모 AI 모델과 AI 에이전트를 기기 내부에서 실행할 수 있다. 황 CEO는 “10년 뒤 PC는 사용자의 명령을 기다리는 기기가 아니라 사용자를 대신해 일하는 AI 비서가 될 것”이라며 “우리는 창작을 위해, 게이밍을 위해, 그리고 AI 에이전트를 위해 PC를 다시 발명하고 있다”고 말했다. 업계에서는 엔비디아가 GPU를 넘어 CPU와 PC 시장까지 영향력을 확대하며 AI 컴퓨팅 생태계 전반을 자사 플랫폼 중심으로 재편하려는 전략을 본격화한 것으로 보고 있다. N1 X에는 삼성전자와 SK하이닉스의 LPDDR5X 메모리가 탑재될 가능성이 거론된다. AI 서버용 HBM에 이어 AI PC용 고성능 메모리 수요까지 본격화될 경우 양사에 새로운 성장 동력이 될 수 있다. 엔비디아는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 넘어 ‘피지컬 AI’를 차세대 성장축으로 제시했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차, 공장 설비 등 현실 세계의 기계를 AI가 직접 이해하고 제어하는 개념이다. 이날 발표에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공장에 적용한 디지털트윈 사례가 소개되기도 했다. 엔비디아는 연구용 휴머노이드 로봇 개발을 위해 한국을 포함한 글로벌 로봇 기업들과 협력을 확대할 계획이라고도 밝혔다. 한편 황 CEO는 대만 일정 이후 한국을 찾아 최태원 SK그룹 회장과 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 잇따라 만날 예정이다. 업계에서는 AI 데이터센터와 로보틱스, 자율주행, 디지털트윈 등 차세대 산업 협력을 논의하는 자리가 될 것으로 본다. 회동 장소는 서울 성수동의 한 삼겹살집이 유력하게 거론된다. 지난해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 삼성동 치킨집에서 만났던 이른바 ‘깐부 회동’에 이은 행보다. 황 CEO는 방한 기간 중 네이버의 미래 기술 집약 공간인 ‘1784’ 방문도 추진 중인 것으로 알려졌다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국민 모두에게 인공지능(AI)의 편리함과 혜택을 제공하기 위한 ‘모두의 AI’ 서비스를 올해 말 개시하고, 2028년 이후에도 무료로 제공한다고 밝혔다. 또 그래픽처리장치(GPU)와 공격적인 AI 인프라 투자를 통해 우리나라도 앤트로픽의 ‘클로드 미토스’와 같은 프런티어 모델 개발에 도전해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 지난 29일 서울 중구 중앙우체국에서 열린 정부 출범 1주년 계기 기자간담회에서 “AI가 만들어내는 특정 부, 사람을 대신한 AI가 만들어낸 성과물, 부의 편중 등 이슈들은 사회적으로 논의가 필요하다”며 “문제를 풀 수 있는 방법으로 ‘모두의 AI’를 제시하면서 AI 에이전트 시대를 준비하겠다고 한 것”이라며 이렇게 말했다. 모두의 AI는 이재명 정부의 역점 사업으로, 사용자 물음에 단순히 대답만 하는 기능을 넘어 복잡한 행정·사무 서류를 알아서 작성해 주는 식으로 ‘사이버 개인 비서’ 역할을 할 예정이다. 또 챗봇 기능과 함께 AI를 잘 활용하기 어려운 노년층이나 소외계층을 대상으로 한 특화 모델 서비스도 제공한다. 배 부총리는 AI 3대 강국 도약 목표에 대해서도 언급했다. 그는 “우리 전체 예산이 미국 빅테크 기업 1개 투자 수준”이라며 “이제는 우리도 미국, 중국과 동등한 수준의 인공지능(AI) 프런티어 모델을 만드는 데 도전할 때가 왔다“고 언급했다. 주요 2개국(G2)에 해당하는 미국·중국과 달리 한정된 자원으로 높은 성과를 얻어낸 만큼, 공격적인 투자가 뒷받침되면 프런티어 모델에 도전할 수 있다는 취지다. 배 부총리는 정부와 민간에서도 이런 공감대가 형성되고 있다고 전했다. 실제로 미국 스탠퍼드대 ‘사람 중심 AI 연구소’(HAI)가 선정한 ‘주목할 만한 AI’에 한국 모델은 2024년 1개에서 2025년 8개가 포함됐다. 이에 우리나라는 미국(50개)·중국(30개)에 이은 3위를 기록했다. 배 부총리는 정부출연연구기관(출연연)에 대해서는 “조직 개편을 논의하기보다는 임무중심 과제를 잘 셋업 하는 게 중요하다”며 “이게 잘 동작하면 조직개편 논의를 할 수 있겠지만, 출연연별 명확한 임무, 대형과제를 설정해 이를 잘 달성할 수 있도록 목적을 명확히 할 것”이라고 짚었다. 출연연에선 연구과제중심제도(PBS) 폐지와 공통 행정 전문화 등의 개편이 진행되고 있다. 출연연 처우에 관해서는 “민간 기업과 갭이 생기면서 내부적으로도 논의하고 있고 발표될 내용이 있을 것”이라고 말했다. 배 부총리는 우주항공 분야 육성을 두고 “지금 정도 수준 투자로는 우주항공 세계 5대 강국이 쉽지 않은 상황”이라며 “정부 차원에서 어떤 수준으로 투자해야 하고 발전시켜 나가야 할지 논의하는 단계”라고 했다.

인텔이 팬서 레이크(Panther Lake) 아키텍처를 기반으로 한 휴대용 게임 기기 전용 시스템 온 칩(SoC)인 ‘인텔 아크 G3’ 시리즈를 공식 공개했습니다. 기본적으론 노트북용 팬서 레이크와 같은 프로세서이지만, 인텔은 단순한 하위 브랜드가 아니라 휴대용 PC(UMPC)의 특성에 맞춰 최적화된 특수 목적형 프로세서라고 강조하고 있습니다. 손으로 들고 다니는 휴대용 PC의 주요 목적은 게임입니다. 하지만 기존 노트북 프로세서로는 작은 휴대 기기에서 충분한 발열 제어가 힘들기 때문에 효율은 높이고 전력 소모는 줄여야 합니다. 그래서 아크 G3는 발열이 많은 고성능 P 코어는 4개에서 2개로 줄이고 고효율 E 코어 8개와 저전력 LP-E 코어 4개를 조합한 14코어 구성을 지니고 있습니다. 또한 최대 35W의 TDP에 맞춰 Xe 3 GPU의 전력 특성을 재설계하여 전력 소모를 대폭 줄였습니다. 구체적인 스펙을 살펴보면, 최상위 모델인 ‘아크 G3 익스트림’은 4.7GHz의 P 코어와 2.3GHz의 12코어 Xe 3 GPU(아크 B390)를 탑재했습니다. 반면 일반 모델인 ‘아크 G3’는 P 코어 클럭이 100MHz 낮은 4.6GHz이며, GPU는 10코어 구성의 아크 B370(2.2GHz)으로 약간 낮췄습니다. 두 제품 모두 인텔의 최신 18A 공정으로 제작됐으며, 12개의 PCIe 레인(x8 Gen4 / x4 Gen5), 듀얼 선더볼트 4 포트, Wi-Fi 7 R2 및 듀얼 블루투스 6.0 등 차세대 네트워크 스펙을 갖추고 있습니다. 메모리는 최대 96GB의 LPDDR5X-8533을 지원하지만, 현재 메모리 가격을 감안할 때 실제 시장에서는 16GB 또는 32GB 제품이 주를 이룰 것으로 예상됩니다. 휴대용 게임기에서 가장 중요한 부분인 내장 그래픽의 연산 능력은 AI 연산 (INT8 기준)으로 113 PTOPS, B370은 90 PTOPS입니다. 인텔이 전체 연산 능력이 아니라 AI 연산 능력을 강조한 점이 눈길을 끄는데, 이는 그만큼 최근 AI를 이용한 프레임 생성 및 이미지 향상 기술이 중요해졌기 때문입니다. 본래 인텔은 그래픽 분야에서는 엔비디아는 물론 AMD와 비교해도 후발주자라는 평가가 많았지만, 이번에 공개한 팬서 레이크에서는 달라졌다는 평가를 받고 있습니다. 특히 인텔 아크 G3는 가장 직접적인 경쟁 상대인 AMD의 라이젠 Z2 익스트림과 비교해서 게임 성능에서 우위가 예상됩니다. 왜냐하면 같은 Xe 3 내장 GPU가 이미 노트북에서 보여준 성능상의 우위가 있기 때문입니다. 인텔의 아크 B390은 AMD 라이젠 Z2 익스트림에 탑재된 라데온 890M(16 CU, RDNA 3.5)과 비교해서 기본 성능에서 약간 더 앞서 있을 것으로 보입니다. 하지만 더 중요한 대목은 AI 성능에서 꽤 앞선다는 것입니다. 특히 휴대용 기기는 화면 크기가 작고 전력 소비가 제한적이기 때문에, 낮은 해상도에서 게임을 구동할 때 업스케일링 기술의 완성도가 체감 성능에 많은 영향을 미칩니다. 인텔의 AI 기술인 XeSS 3는 전용 Xe 코어 및 XMX AI 가속기를 활용하여 텍스트 가독성과 미세 디테일을 선명하게 유지하면서도 성능을 크게 높인 것으로 평가받고 있습니다. 특히 라데온 890M의 FSR 기술이 실제적으로 x2 프레임 생성 정도가 한계인 반면 XeSS 3는 x4 생성이 가능해 체감 속도를 크게 높일 수 있습니다. 따라서 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서도 1080 해상도에서 만족스러운 플레이가 가능할 것으로 기대됩니다. 현재 에이서 프레디터 아틀라스 8(Acer Predator Atlas 8), MSI 클로 8 EX AI+(MSI Claw 8 EX AI+), 원엑스플레이어 3(OneXPlayer 3) 등 6월 출시 예정인 기기들이 아크 G3를 탑재할 예정으로 실제 성능과 가격 등이 곧 공개될 예정입니다. 아마 흥행에 최대 변수는 가격이 될 것으로 보입니다. 어느 정도 게임도 설치하고 성능에서 손해도 보지 않으려면 넉넉한 메모리와 SSD가 필수인데, 현재 둘 다 가격이 천정부지로 치솟아 올라 가격이 저렴하진 않을 것으로 예상됩니다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

칩 속 냉각 통로로 온도 30% 낮춰고성능 메모리 안정화 핵심 기술대량 생산·기존 패키지 호환 가능 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)의 최대 난제인 발열 문제를 해결할 신기술로 ‘iHBM’을 공개했다. 인공지능(AI) 연산 확대와 함께 HBM의 적층 단수와 속도가 급격히 향상되면서, 업계는 ‘발열 제어’ 기술이 차세대 AI 메모리 시장에서 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있다. SK하이닉스 역시 iHBM을 앞세워 차세대 HBM 시장에서 발열 제어 주도권 확보에 나선 셈이다. SK하이닉스는 26일 iHBM 기술을 공개했다. HBM 패키지 내부에 전기는 통하지 않지만 열 전도율이 높은 실리콘 소재인 ‘ICE’를 넣어 열이 빠져나가는 ‘추가 통로’를 만드는 방식으로 열 방출 경로를 개선했다. 기존 HBM이 내부 열을 외부로 전달해 식히는 구조였다면, iHBM은 내부 발열 구간을 직접 관리하는 구조로 진화한 것이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 AI용 핵심 메모리다. 최근 AI의 확산으로 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 간 데이터 처리량이 폭증하면서 메모리 성능은 향상됐지만 적층 수가 늘고 속도가 빨라질수록 발열도 함께 증가해 냉각과 안정성 확보는 새로운 과제다. 특히 업계는 HBM과 GPU를 연결하는 ‘D2D PHY’ 구간의 발열 관리가 차세대 HBM 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이라는 입장이다. D2D PHY는 HBM과 GPU 사이에서 데이터를 초고속으로 주고받는 연결 통로다. 데이터 이동량이 많아질수록 단위 면적당 발생하는 발열량인 발열 밀도도 급격히 높아진다. iHBM은 발열이 가장 집중되는 D2D PHY 영역 안에 냉각 요소(ICE)를 넣어 열이 빠져나가는 전용 경로를 별도로 만들었다. 이를 통해 기존 대비 열저항을 30% 이상 낮췄고, 고온·고부하 환경에서도 안정적인 동작 특성을 확보했다고 SK하이닉스는 설명했다. 양산성과 고객 호환성도 강화했다. SK하이닉스는 이미 업계에서 널리 쓰이는 MR-MUF 기반 WLP 공정을 적용해 안정적으로 대량 생산이 가능하다고 밝혔다. MR-MUF는 반도체 칩 사이를 보호재로 채워 열과 충격에 견디도록 만드는 공정이며, WLP는 반도체를 자르기 전 웨이퍼 상태에서 패키징과 검사를 동시에 진행해 생산 효율을 높이는 기술이다. 또 고객사가 현재 사용하는 반도체 패키지 구조(SiP)와도 높은 호환성을 확보해 큰 설계 변경 없이 바로 적용할 수 있도록 했다. SiP는 서로 다른 기능의 반도체 칩을 하나의 패키지 안에 넣어 하나의 시스템처럼 작동하게 만드는 기술이다. SK하이닉스는 iHBM 기술을 고성능컴퓨팅(HPC), AI 데이터센터 등 초고집적·초고대역폭 환경에 적용해 시스템 안정성과 운영 효율을 더욱 높일 것으로 예상된다. 또 고온에서 안정적으로 작동하는 메모리 반도체를 원하는 엔비디아와의 협력 관계를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보인다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

피지컬 AI·로봇 산업 육성 원년 선포제조업과 결합해 ‘자율 제조’ 시대로현대차, 새만금 AI 데이터센터 건립연 3만대 규모 로봇 생산 전초기지그린수소 활용해 ‘스마트시티’ 구현7만명 고용 창출·16조원 경제 효과산업화 과정에서 소외됐던 전북도가 ‘피지컬 인공지능(AI)·로봇·친환경 에너지 허브’로 떠오르고 있다. 정부의 피지컬 AI 선도지역 육성과 현대자동차그룹의 새만금 9조원 투자는 전북의 산업 체질을 완전히 바꾸는 기폭제가 됐다. 대형 호재들이 맞물리면서 전북은 국내에서 가장 고도화된 ‘미래 모빌리티·첨단 로봇·수소 신산업의 전초기지’로 도약하는 계기를 맞았다. 전북은 2026년을 ‘AI 로봇 산업 육성 원년’으로 선포했다. 산업 생태계 패러다임을 바꾸어 기존의 낙후 이미지를 떨쳐버리고 글로벌 첨단산업 전진기지로 나아가는 역사적 전환점을 만들겠다는 전략이다. 21일 전북도에 따르면 전북의 산업 생태계는 전통 제조·농생명에서 ‘피지컬 AI·로봇 중심지’로 급변하고 있다. 정부가 피지컬 AI를 육성해 로봇 클러스터의 마중물 역할을 하고 대학·연구기관·기업이 함께 순환형 미래산업 밸류체인을 구축하는 구조다. 도가 추진해 온 첨단 제조 혁신 전략은 현대차그룹의 9조원 투자로 날개를 달았다. 사상 최대 규모의 투자 유치가 확정된 새만금은 ‘AI 로봇 산업 클러스터’ 조성 계획과 맞물려 미래 첨단 산업의 중심지로 자리매김하는 전기가 마련됐다. ●피지컬 AI 적용 ‘최적지’ 전북이 ‘피지컬 AI 선도지역 육성 및 첨단 제조 혁신 사업’에 시동을 걸었다. 상용차·농기계 등 전통적인 제조업 인프라에 AI를 결합해 스스로 판단하고 움직이는 ‘자율 제조’ 시대를 열겠다는 포부다. 전북이 피지컬 AI에 집중하는 이유는 지역 산업 구조의 특수성과 맞닿아 있다. 전북 제조업체의 약 97%는 50인 미만의 소기업으로, 단순 반복 공정이 많아 인력난과 생산성 저하라는 이중고를 겪어왔다. 하지만 ‘다품종 소량 생산’과 ‘복합 공정’ 중심의 산업 구조는 정형화된 로봇보다 유연한 판단력이 필요한 피지컬 AI를 적용하기에 최적의 토양이 됐다. 여기에 농생명과 모빌리티라는 확실한 특화 분야를 보유하고 있어 현실 세계에서 구동되는 AI 기술을 실증하기에 가장 적합한 ‘테스트베드’로 선택된 것이다. 정부는 전북을 피지컬 AI의 선진 사례 도시로 낙점하고 파격적인 지원을 이어가고 있다. 과학기술정보통신부와 전북도는 2026년부터 5년간 1조원 규모의 ‘전북 AI 전환(AX) 연구개발(R＆D)’ 사업을 추진 중이다. 전북의 피지컬 AI 로드맵은 단순한 자동화를 넘어 ‘AI 다크팩토리(무인·자율 생산체계)’ 구현을 목표로 한다. ●로봇·수소 접목한 미래 모빌리티 주목 피지컬 AI와 연계된 현대차그룹의 투자는 전북의 산업 구조가 바뀌는 역사적인 전환점이 됐다. 새만금을 단순한 매립지가 아닌, 세계 최초의 AI 수소 시티이자 로봇 수출 모델의 테스트베드로 만들었다. 현대차그룹의 투자는 크게 다섯 가지 축으로 나뉜다. 우선 5조 8000억원을 투입해 AI 데이터센터를 건립한다. GPU(그래픽처리장) 5만 장 규모의 인프라를 구축해 피지컬 AI 생태계의 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 또 2029년 가동을 목표로 연 3만대 규모의 로봇을 생산하는 전초기지를 건설한다. 수전해 플랜트(1조원)는 연간 3만t의 그린수소를 생산해 에너지 자립형 산업 기반을 닦는다. 여기에 태양광 발전(1조 3000억원)은 데이터센터와 공장에 필요한 전력을 친환경적으로 공급, 탄소중립 실증 모델 역할을 한다. 새만금의 중심인 수변도시에는 수소 AI 시범도시(4000억원)가 조성된다. 이곳에서는 로봇과 수소 기술이 실제 생활에 적용되는 미래 모빌리티 실증 모델을 구현한다. AI 수소 도시는 교통·안전(로봇), 물류·운영(AI), 에너지(수소)를 일상에 구현한 세계적 스마트시티 모델이 될 전망이다. ●수도권 디지털 인프라 분산 효과 피지컬 AI 클러스터가 완성되고 현대차그룹의 투자가 실현되면 전북은 ‘영세한 중소 제조업 중심 지역’에서 ‘대한민국 AI 로봇 실증 및 산업화 거점’으로 도약할 전망이다. 특히 수도권에 집중된 디지털 인프라를 제조 거점인 비수도권으로 분산시켜 지역 간 불균형을 해소하고 균형발전의 새로운 축을 형성한다. 현대차그룹의 새만금 투자는 7만명의 고용 창출과 16조원 규모의 경제 유발 효과가 기대된다. 피지컬 AI 분야도 연간 5000억원 이상의 경제 효과와 수천 명의 첨단 정보통신(IT)·제조 일자리 고용 창출이 일어날 것으로 전망하고 있다. 이로 인해 AI, 소프트웨어, 로봇 공학, 수소 에너지 등 고급 기술 인력에 대한 수요가 급증, 지역 대학의 인재 양성 프로그램이 활성화하고 청년 인구가 유입되는 선순환 구조가 만들어질 전망이다. 양선화 도 미래첨단산업국장은 “새만금은 이미 지정된 ‘이차전지 특화단지’와 현대차의 ‘수소·로봇 거점’이 시너지를 내며 독보적인 에너지·모빌리티 클러스터로 발돋움하게 된다”며 “거대한 첨단 산업 거점이 형성됨에 따라 항만, 공항, 철도 등 사회기반시설(SOC) 구축 사업이 강력한 타당성을 얻으며 속도를 낼 것”이라고 말했다.

경북 포항에 세포 단위 시료 연구 장비가 구축되면서 전국 연구자를 대상으로 공동 활용에 들어간다. 포항시는 포스텍(포항공대) 세포막단백질연구소에 극저온전자단층촬영(Cryo-ET) 장비와 GPGPU(범용 연산 그래픽 처리 장치) 기반 데이터 처리 인프라가 구축돼 이달부터 전국 산학연 연구자를 대상으로 공동 활용 서비스를 시작했다고 20일 밝혔다. Cryo-ET는 생체 시료를 극저온 상태로 동결한 뒤 전자빔으로 다양한 각도에서 촬영해 나노미터 수준의 3차원 고해상도 구조 정보를 얻는 첨단 분석 기술이다. 해당 장비는 지난해 9월 국내 최초로 세포막단백질연구소에 도입됐다. 특히 Cryo-ET 데이터는 촬영 이후 정렬·재구성·후처리 등 고성능 연산이 필수인 경우가 많다. 이에 연구소는 대규모 연산 자원이 가능한 GPGPU와 스토리지·네트워크를 포함한 분석 인프라를 최근 마련했다. 공동 활용 서비스는 신청과 심의, 사용자 교육, 측정, 데이터 처리, 결과 전달까지 전 과정을 지원한다. 이를 통해 수도권과 비수도권, 기관 규모에 따른 연구 인프라 격차를 줄여 첨단 분석 장비 접근성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다. 이달부터 예약 포털을 통해 이용 신청을 받고 있고, 심의와 우선순위 기준에 따라 장비 사용과 분석 지원을 제공한다. 향후 정기 교육과 워크숍, 기술 컨설팅 등을 병행해 Cryo-ET 활용 저변 확대에도 나설 예정이다. 이지오 세포막단백질연구소장은 “Cryo-ET 활용에 필수적인 데이터 처리 인프라와 운영 체계를 함께 마련했다는 점에서 의미가 크다”며 “전국 연구자들이 공동 활용 서비스를 통해 보다 신속하고 안정적으로 첨단 분석을 수행할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

GPU 추가 학습 없이 글로벌 AI 추론 성능 3위 달성 국내 인공지능(AI) 스타트업 비드래프트(VIDraft Inc.·대표 김민식)가 추가 GPU 학습 과정을 거치지 않고도 최상위권 추론 성능을 도출하는 대형언어모델(LLM) 프레임워크 기술을 공개했다. 비드래프트는 자사가 개발한 ‘Darwin Family’ 계열 모델의 핵심 기술을 담은 연구 논문을 공개하고, 관련 핵심 기술 3건에 대한 국내 특허를 출원했다고 밝혔다. 이번에 등록된 논문은 「Darwin Family: MRI Trust Weighted Evolutionary Merging for Training Free Scaling of Language Model Reasoning」으로, 현재 Hugging Face Papers와 오픈소스 아카이브 arXiv(등록번호 2605.14386)에 게재된 상태다. 본 연구에는 비드래프트 소속 연구원 7명이 공동 저자로 참여 명단을 올렸다. Darwin Family는 기존 AI 개발 과정에서 필수로 여겨졌던 추가 학습(Post training) 없이 모델 병합만으로 고성능 추론 능력을 구현하는 새로운 방식의 AI 모델 프레임워크다. 핵심 기술은 MRI Trust Fusion, 14차원 적응형 병합 게놈(Merge Genome), 아키텍처 매퍼(Architecture Mapper) 등 세 가지로 구성된다. MRI Trust Fusion은 모델 각 레이어의 기능적 중요도를 분석한 뒤 신뢰 파라미터를 기반으로 동적 융합을 수행하는 기술이다. 이를 통해 GPQA 정확도를 기존 방식 대비 2.5%포인트 향상시켰다는 설명이다. 또한 14차원 병합 게놈 기술은 어텐션과 FFN, 임베딩 등 모델 내부 구성 요소를 세밀하게 제어하며 경사하강법 없이 진화 탐색만으로 최적 병합 전략을 자동 탐색한다. 아키텍처 매퍼는 Transformer와 Mamba 등 서로 다른 AI 구조 간 결합을 가능하게 하는 기술로, 추가 재학습 없이 이종 모델 교배를 구현한다. Darwin Family는 Hugging Face가 주관하는 AI 성능 벤치마크인 ‘GPQA Diamond(Graduate Level Google Proof Q＆A)’ 평가에서 글로벌 3위를 기록했다. 해당 지표는 박사 학위 소지자 수준의 과학적 추론 능력을 평가하는 대표적 기술 지표다. 비드래프트는 별도의 파인튜닝이나 사후 학습을 거치지 않고도 수백억 파라미터 규모의 Fully Trained 모델들의 성능 데이터 수준을 상회했으며, 최소 4B부터 최대 35B 규모에 이르기까지 다양한 모델 세그먼트 구간에서 부모 모델 대비 실질적 성능 향상 수치를 검증했다고 밝혔다. 국내 정량 평가 지표에서도 상위 순위를 점유하고 있다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관·운영하는 ‘K-AI 리더보드’에서는 Darwin 기반 모델들이 2위, 3위, 4위, 5위, 7위, 8위를 동시에 기록 중인 것으로 집계됐다. 특히 현재 1위 모델과의 데이터 점수 격차는 0.001점 범위 내에 있는 것으로 확인됐다. 비드래프트에 따르면 공식 모델 공개 이후 45일 만에 파생·양자화 레포지터리 88개와 개별 모델 파일 473개가 생성됐다. GGUF 양자화 분야 개발자 bartowski와 mradermacher 등 글로벌 오픈소스 커뮤니티 개발자들도 Darwin 모델군 배포와 최적화 작업에 참여하고 있다. 현재 Darwin 모델은 Windows·Linux·Mac 환경의 GGUF 포맷을 비롯해 Apple MLX, AWQ, NVIDIA Blackwell 전용 NVfp4 등 다양한 플랫폼을 지원한다. 김민식 비드래프트 대표는 “Darwin 생태계의 확산 속도와 규모는 국내 AI 모델 역사에서도 보기 드문 수준”이라며 “세계 최상위권 양자화 개발자들의 자발적 참여와 폭넓은 플랫폼 지원 체계를 기반으로 글로벌 AI 표준 생태계로 진입하고 있다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 수행된 ‘AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 임차 지원) 사용자 지원사업’의 지원을 받아 진행됐다.

삼성, 공조기기 ‘플랙트’ 공장 설립SK·오픈AI 합작 데이터센터 거론전남광주통합특별시 출범도 호재AI·에너지·반도체 산업 집중 지원AI 영재고 내년 개교… 인재 양성 인공지능(AI) 기반 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 최근 들어 국내외 대기업의 투자 움직임이 이어지면서 전남광주통합특별시의 미래 성장 거점으로서 가치가 주목받고 있다. AI 연구개발특구와 AI 기업 유치, 첨단산업단지 조성이 계획된 데다 향후 데이터센터 설립 가능성까지 제기되는 등 첨단 산업 프로젝트가 잇따라 예정돼 있어서다. 18일 광주시 등에 따르면 삼성전자는 지난해 11월 유럽 최대 공조기기 업체인 플랙트그룹을 인수한 뒤 국내 생산설비를 광주에 구축하기로 결정했다. 광주는 이미 AI 생태계가 구축돼 있고 기존 삼성전자 가전 생산설비도 갖추고 있어 플랙트 입지로 적합하다는 평가를 받는다. 삼성전자는 현재 플랙트그룹의 생산설비 입지로 국가 AI 데이터센터가 위치한 첨단3지구와 첨단산단을 두고 막바지 검토를 진행 중인 것으로 알려졌다. 첨단3지구는 이와 함께 SK그룹과 오픈AI가 합작한 서남권 데이터센터 설립 후보지로도 거론되고 있다. 오픈AI는 생성형 AI 서비스인 챗GPT를 개발한 글로벌 기업으로, 최근 초대형 AI 데이터센터와 AI 인프라 확대에 적극 나서고 있다. 서남권 데이터센터는 대규모 GPU(그래픽 처리 장치) 기반 인프라 구축을 목표로 한다. 대기업들의 투자 움직임이 이어지는 가운데 오는 7월 전남광주통합특별시가 출범한다는 점 역시 첨단3지구를 비롯한 지역 발전 요인으로 분석된다. 통합특별시에는 서울특별시에 준하는 행정적 위상과 함께 연간 5조 원씩 4년간 최대 20조원 규모의 정부 재정 지원이 기대된다. 이에 따라 AI와 에너지·반도체 산업 육성 정책이 본격 추진되면 ‘최첨단 산업의 거점’으로서 첨단3지구의 위상과 가치는 더욱 커질 전망이다. 광주시 북구와 광산구·전남 장성군 일대에 걸쳐 조성되는 첨단3지구는 약 362만㎡ 규모의 일반산단으로, 광주연구개발특구 핵심 축의 하나다. AI 기반 과학기술 창업단지와 연구산업복합단지 조성을 목표로 개발이 한창 진행 중이다. 첨단3지구는 국가 AI 데이터센터를 중심으로 한 산업 생태계가 형성돼 있어 데이터센터와의 연계 가능성이 높은 입지로 평가받는다. 장성 파인데이터센터도 내년 준공을 목표로 추진 중이며 2029년에는 지역 핵심 사업인 국립심뇌혈관센터도 완공될 예정이다. 특히 광주 도심과 가까워 생활 인프라와 인재 확보 측면에서도 경쟁력을 갖췄다는 분석이다. 교육과 산업을 잇는 인재 양성 인프라도 확충되고 있다. 첨단3지구 내에는 광주과학기술원(GIST) 부설 AI 영재고가 내년 3월 개교 예정이다. 국가 AI 데이터센터 등 첨단3지구 내 다양한 AI 인프라를 교육 과정에 활용할 수 있어 AI 인재 육성에 이바지할 것으로 기대된다. 주변 산업벨트와의 연계성도 주목된다. 첨단3지구 반경 7㎞ 내에는 광주첨단과학국가산단 등 6개 대형 산단이 자리 잡고 있다. 이들 산단에는 삼성전자·현대모비스 등 대기업들이 입주해 있어 산업 간 연계 기반도 갖추고 있다. 제도적 기반도 마련돼 있다. 첨단3지구는 경제자유구역과 광주연구개발특구로 지정돼 매력적인 기업 유치 여건을 갖췄다. 첨단3지구 조성에 따른 생산유발효과는 약 1조 703억원, 고용유발효과는 6500여 명 수준으로 추산된다. 인근 의료특화산단 조성도 추진되면서 추가적인 고용 창출도 기대된다. 아울러 첨단3지구는 광주시와 전남도를 연결하는 교통축에 자리 잡고 있어 산단 간 연계와 물류 이동이 쉬운 구조라는 평가를 받는다. 호남고속도로와 국도 13호선·빛고을대로 등 주요 도로망을 통해 광주와 전남 전역으로의 이동이 편리하다. 빛고을대로 연결 진입도로 신설 및 도로망 확충도 추진되면서 교통 여건은 더욱 좋아질 전망이다. 지역 부동산 관계자는 “기업 유치 및 투자 확대 그리고 산업 인프라 확장 등이 맞물리면서 첨단3지구는 AI 산업을 중심으로 한 핵심 산업거점으로 자리매김하고 있다”며 “데이터센터와 연구개발 인프라, 산단이 결합한 구조로, 성장 기반이 견실한 지역으로 평가된다”고 말했다.

한국기술교육대학교(총장 유길상) 컴퓨터공학부 전강욱 교수 연구팀이 ETRI·전북대 연구팀과 공동연구로 초대규모 텐서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 GPU–스토리지 협업 기반 터커 분해 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 텐서(Tensor)는 데이터를 다차원 배열의 형태로 구조화한 것이며, 터커(Tucker) 분해는 복잡한 다차원 데이터를 작게 나누어 효율적으로 분석하는 기술이다. 최근 인공지능, 데이터마이닝, 추천시스템, 과학계산 등 다양한 분야에서 고차원·대규모 데이터 분석의 중요성이 커지고 있다. 텐서 분해는 다차원 데이터의 잠재 구조를 분석하는 핵심 기술로 활용되고 있지만, 데이터 규모가 커질수록 메모리 사용량의 급격한 증가와 데이터 쏠림 현상으로 병렬 처리 효율이 저하되는 문제가 있었다. 연구팀은 데이터 분포의 쏠림 특성을 고려한 다단계 분할 기법과 GPU–스토리지 협업 실행 구조를 결합한 새로운 Tucker 분해 프레임워크인 ‘GSP-Tucker’를 제안했다. 제안 기술은 대규모 희소 텐서를 여러 단계로 분할하고, GPU 연산과 스토리지 기반 데이터 처리를 유기적으로 결합, 제한된 메모리 환경에서도 대규모 텐서 분해를 안정적으로 수행할 수 있도록 설계됐다. 기존 Tucker 분해 기법들은 대규모 중간 결과를 한꺼번에 메모리에 적재하거나, 데이터 쏠림이 심한 경우 특정 연산 구간에 부하가 집중되는 문제가 있었다. 실험 결과 제안한 GSP-Tucker는 기존 최신 Tucker 분해 기법들이 메모리 부족 또는 실행 실패를 보이는 대규모 데이터셋에서도 안정적으로 동작했다. 메모리 사용량과 실행 성능 측면에서도 우수한 결과를 보여 단일 머신 환경에서도 초대규모 텐서 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 제시한 성과다. 전 교수는 “향후 추천시스템, 지식그래프 분석, 과학계산, 대규모 인공지능 데이터 처리 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구 논문은 데이터베이스 분야 세계 3대 학술대회 중 하나인 IEEE ICDE(International Conference on Data Engineering) 2026에 채택됐다.

전남 해남군 솔라시도 기업도시가 국가 인공지능(AI) 경쟁력을 좌우할 거대한 ‘데이터 허브’로 탈바꿈한다. 4000억 원의 출자금을 포함해 오는 2030년까지 총 2조4000억 원이 투입되는 이번 사업은 대한민국 디지털 대전환의 핵심 이정표가 될 전망이다. 전남도는 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘국가 AI컴퓨팅센터’ 건립 사업의 최종 사업자로 삼성SDS 컨소시엄이 확정됐다고 15일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 필두로 네이버클라우드, 삼성전자, 삼성물산, 카카오, KT, 클러쉬 등 국내 내로라하는 ICT 기업들과 전남도, 서남해안기업도시개발이 대거 참여해 공신력을 높였다. 국가 AI컴퓨팅센터는 AI 연구와 서비스 개발에 필수적인 컴퓨팅 자원을 한데 모아 관리하고, 이를 산업계와 연구계에 적기 공급하는 ‘국가적 AI 병기창’ 역할을 수행한다. 규모 면에서도 압도적이다. 오는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장을 우선 확보하고, 2030년까지 총 5만 장을 단계적으로 구축해 세계적 수준의 연산 능력을 갖출 계획이다. 현재 실시설계 수립과 특수목적법인(SPC) 설립 절차가 막바지에 다다랐으며, 오는 7월 착공해 2028년 하반기부터 본격 가동에 들어간다. 센터 운영의 생명줄인 전력 공급 문제도 해결됐다. 최근 한국전력공사는 해남군 산이면 상공리 일원에 지하 1층, 지상 4층 규모의 ‘산이변전소’ 신축 인허가를 최종 승인했다. 154㎸급 최첨단 설비를 갖춘 이 변전소는 센터와 함께 오는 7월 착공해 2028년 4월 완공될 예정이다. 전남도는 이번 센터 건립이 가져올 파급 효과에 주목하고 있다. 관련 기업 입주와 전문 인력 유입이 본격화되면 약 6조 4000억 원의 생산 유발 효과와 1조 5000억 원의 부가가치 창출, 1만 9500명의 고용 창출이 이뤄질 것으로 내다보고 있다.

데이터 유출 막고 행정 효율 높여민관 협력 ‘소버린 AI 전략’ 가늠자국내 최고 수준의 인공지능(AI) 기술력을 국방 행정 전반에 투입하는 국방 인공지능 전환(AX) 프로젝트가 본궤도에 오른다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 국방 현장에 적용하는 첫 사례로, 국가 안보와 직결된 데이터 주권을 민간 기술로 확보하는 ‘소버린 AI’ 전략의 가늠자가 될 전망이다. SK텔레콤은 14일 서울 중구 본사에서 국방부와 ‘독자 AI 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 SK텔레콤이 지난 1월 국내 최초로 매개변수 5000억개를 돌파하며 과기정통부의 독자 AI 모델 프로젝트 2단계에 진출시킨 ‘A.X K1’을 국방 환경에 최적화해 이식하는 것이 핵심이다. 범용 모델을 빌려 쓰는 단계를 넘어 안보 특수성을 반영한 ‘전용 엔진’을 구축한다는 방침이다. 국방부는 이번 협약을 계기로 2분기 중에 과기정통부의 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 배정하기로 했다. 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 연산 자원을 정부가 직접 지원하고, 민간은 독자 모델과 경량화 기술을 제공해 국가 연구개발(R＆D) 인프라와 민간 기술력의 시너지를 극대화하는 구조다. 보안이 생명인 국방 환경을 고려해 기술적 해법도 정교화한다. SK텔레콤은 대규모 모델의 연산 부담은 낮추되 처리 속도는 높이는 경량화 기술을 전면에 배치한다. 특히 외부 클라우드 연결이 제한되는 폐쇄적인 군 네트워크 특성에 맞춰 국방 데이터를 집중 학습시킨 ‘온프레미스’형 AI를 구현한다. 이를 통해 데이터 유출을 원천 차단하면서 군 행정 효율성을 끌어올린다는 구상이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약은 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 국방 AX가 한걸음 도약하는 결정적 계기”라며 “민간과의 협력을 지속 확대해 국방 전반에 AI를 효과적으로 안착시키겠다”고 밝혔다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 본부장 역시 “데이터 주권과 보안이 중요한 금융, 제조 등 공공 영역 전반으로 K-AI 경쟁력을 확산해 나가겠다”고 했다.

구글이 제미나이를 운영체제(OS)에 통합한 지능형 체제(IS)의 개념을 내놓으면서 크롬북 플러스를 업데이트 하는 대신 새로운 노트북 라인업인 ‘구글북’(Googlebook)을 공개했습니다. 상세 사양이나 제품에 대한 공개는 없었지만, 기존의 윈도우나 iOS/Mac에 맞설 수 있는 노트북 OS와 제품군을 만드는 것이 목표로 보입니다. 하지만 여기서 의문이 드는 대목은 과거 공개한 크롬북 플러스와의 차이점이 무엇이냐는 것입니다. 기본적으로 크롬 OS와 크롬북은 저가형 교육용 노트북 시장에서 나름 자신만의 입지를 굳힌 제품입니다. 국내에서는 널리 쓰이지 않지만, 미국, 유럽, 일본에서는 교육용 제품으로 많이 사용됩니다. 일단 OS 가격이 포함되지 않고 윈도우 보다 낮은 사양에서도 돌아가는 장점이 있어 가격이 중요한 교육용 시장에서 인기를 끌고 있는 것입니다. 특히 코로나19 대유행 시기에는 온라인 수업과 연계되면서 판매량이 연간 3000만대를 넘기도 했습니다. 하지만 그 이후에는 판매량이 하락세를 겪었습니다. 최근에는 다시 완만한 회복세를 보였으나 올해 메모리, SSD 가격이 큰 폭으로 상승하면서 다시 판매량이 줄어들 가능성이 큰 상태입니다. 크롬북의 문제점은 기본적으로 저가형이고 사양이 낮아서 업무용 및 게임 등 다양한 용도로 쓰기에는 다소 아쉽다는 것입니다. 따라서 구글은 크롬북 플러스라는 업그레이드 형을 이미 발표한 바 있습니다. 제조사 입장에서는 저가형만 만들다 보니 수익성이 낮고 구글 입장에서는 점유율을 늘려 생태계를 확장할 필요가 있어 나온 제품이지만, 실제 판매량은 많지 않았습니다. 크롬북 수요 자체가 300달러 이하의 교육용 노트북에 집중되어 있는데다, 약간 비용을 추가하면 모든 기능을 갖춘 맥북 에어나 윈도우 노트북을 살 수 있기 때문입니다. 따라서 구글북은 크롬북과 크롬북 플러스의 한계를 돌파하기 위한 제품으로 볼 수 있습니다. 구글에 따르면 구글북은 안드로이드, 구글 플레이, 그리고 크롬OS(ChromeOS)의 장점을 한데 모았습니다. 예를 들어 별도의 에뮬레이션 과정 없이 노트북에서 안드로이드 애플리케이션을 완벽하게 구동할 수 있습니다. 또 구글북은 인공지능(AI) 기술인 ‘제미나이’(Gemini)를 핵심 성능으로 내세우고 있습니다. 예를 들어 사용자가 마우스 포인터를 흔드는 동작(shake)을 통해 즉시 제미나이 모드를 활성화할 수 있는 새로운 인터페이스를 도입했습니다. 그리고 제미나이를 통해 자신만의 맞춤형 위젯을 생성하고 활용할 수도 있습니다. 하지만 이것만으로 소비자들의 지갑을 열게 할 수 있을진 미지수입니다. 구글 AI 서비스 확산과 주도권 확보를 위해서는 결국 모든 플랫폼에서 제미나이를 제한 없이 사용할 수 있게 해줘야 합니다. 이미 널리 보급된 윈도우 OS를 기반으로 한 코파일럿 기능처럼 OS나 플랫폼에 제한을 둘 수 없다는 이야기입니다. 더구나 사실 AI 기능 강조는 구글 크롬북 플러스에서도 똑같이 했던 이야기입니다. 구글 포토에서 사진에 불필요한 부분을 지워주는 매직 이레이저나 화상회의 AI, 제미나이와의 통합 등은 이미 크롬북 플러스에서 선보인 내용입니다. 구글북은 제미나이와의 더 깊은 통합을 강조하고 있는데, 통합하지 않아도 잘 쓸 수 있는 제미나이를 통합해 과연 시너지 효과를 볼 수 있을지 의문이 드는 대목입니다. 두 번째로 하드웨어 역시 기존의 AI 노트북보다 낮을 수 있습니다. 인텔의 와일드캣 레이크 (Wildcat Lake)를 사용할 것이라는 이야기가 나오고 있는데, 기본적으로 고성능 코어 2개에 저전력 코어 4개를 사용해 성능이 그렇게까지 뛰어나다고 보긴 어렵습니다. 내장 그래픽은 Xe3 iGPU 역시 2코어이고 NPU 성능 역시 코파일럿 기능을 지원하는 AI 노트북(40 TOPS 이상) 보다 훨씬 낮은 17 TOPS 정도로 알려져 있습니다. 물론 제조사에 따라 더 강력한 칩을 탑재할 수도 있으나 그러면 가격도 그만큼 올라가게 될 것입니다. 주요 경쟁 상대인 맥북 네오와 가격 경쟁이 힘든 것은 물론 맥북 에어, 윈도우 AI 노트북들과 가격이 비슷해질 수도 있습니다. 세번째 문제는 x86에 안드로이드 기반일 것으로 보이는 구글 OS를 돌린다는 것입니다. 과거에도 x86 안드로이드가 있긴 했지만 성능 최적화 측면에서 보면 Arm 만큼 성능과 호환성이 좋지 못했습니다. 설령 호환이 된다 해도 성능에서는 손해가 있을 수 있습니다. 지금 Arm 윈도우 시장에 나와 있는 퀄컴의 스냅드래곤 기반 AI 노트북과 비슷한 문제에 직면할 가능성이 있어 보이는데, 굳이 x86 프로세서를 채택한 배경 역시 궁금해지는 부분입니다. 마지막으로 지금 직면한 가장 큰 문제는 칩플레이션을 극복할 수 있느냐는 것입니다. 애플은 칩플레이션 상황에서 상대적으로 선전하고 있습니다. 기본적으로 맥북은 OS 자체가 메모리 절약 성능이 우수해 메모리를 상대적으로 적게 탑재해도 윈도우 노트북보다 유리한 상황입니다. 여기에 자체 프로세서와 OS를 통해 수직 계열화를 이룩해 가격 통제가 쉽고 본래 높은 가격의 프리미엄 이미지로 가격 인상 요인도 쉽게 흡수할 수 있습니다. 덕분에 애플은 올해 유일하게 판매량이 대폭 늘어날 대형 컴퓨터 제조업체로 지목되고 있습니다. 반면 구글북은 에이서, 델, HP, 레노버, ASUS 같은 기존 업체들이 참가하는 방식으로 보입니다. 이들은 애플처럼 자체 칩을 사용하지도 않고 공급망 장악력이 떨어지기 때문에 현재 칩플레이션으로 가격이 폭등하면서 판매가 줄어들고 있는 윈도우 노트북과 차이점이 과연 무엇인지 애매한 상황입니다. 그럼에도 구글이 구글북이라는 새로운 제품군을 들고나온 것은 결국 크롬북 플러스로는 일반 노트북 및 PC 시장에 진입하기가 쉽지 않다는 한계를 확인했기 때문일 것입니다. 2011년 크롬북도 처음에는 성공 여부가 불투명했으나 결국 교육 시장에서 자리를 잡은 것처럼, 구글북 역시 제미나이 AI 노트북이라는 새로운 정체성을 찾고 시장에 안착할 수 있을지 주목됩니다.

한국전력공사(이하 한전)가 지난 3월 23일 전남 나주 본사에서 AI 경영혁신 선포식을 열고, ‘AI와 에너지의 결합을 통해 세계 최고의 에너지 AI 플랫폼 사업자로서 도약하겠다’(The Best Energy AI Platform Provider)는 비전과 로드맵을 공식 발표했다. 이날 선포식에는 김동철 한전 사장과 경영진을 비롯해 기후에너지환경부, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등 유관기관 관계자들이 참석했다. 특히 김 사장이 휴머노이드 로봇과 함께 입장하는 퍼포먼스를 선보이며, AI가 주도할 전력산업의 미래를 상징적으로 보여줬다는 게 한전 관계자의 설명이다. 한전은 에너지 안보와 기후 위기 대응 등의 복잡한 난제 해결을 위해 AI를 경영혁신의 핵심 동력으로 활용할 방침이다. 고객감동·안전·ESG 경영 전반은 물론, 전력 공급의 전 과정에 AI를 본격 도입해 전력망 운영의 효율을 높이고, 일하는 방식의 근본적 변화를 꾀한다는 전략이다. 이날 한전은 ▲데이터 ▲솔루션 ▲인프라 ▲거버넌스·협력체계 ▲역량·문화를 AI 대전환 로드맵의 5대 중점전략으로 제시했다. 전력데이터에 의미와 맥락을 부여하는 데이터 온톨로지(Ontology·지식체계)를 구축해 AI가 즉시 활용할 수 있는 데이터 기반을 갖추는 것을 목표로, 기존 나주와 대전 데이터센터 두 곳을 AI데이터센터로 전면 전환하고 고성능 GPU자원을 확충해 AI솔루션을 구동할 핵심 인프라를 구축한다. 또한, AI 위험관리 체계를 만들어 안전성과 신뢰성을 확보하고, 공공기관 유일의 AI 전문 연구기관인 한전 AI연구소와 KENTECH 등과의 협업체계도 갖춘다. 아울러 ‘AI 퍼스트(First)’ 문화를 조성해 핵심 인력의 확충과 전문 역량을 집중 육성한다. 한전은 이와 같은 세부 과제를 속도감 있게 추진하기 위해 최근 신설된 ‘AI혁신단’을 중심으로 전사적 역량을 결집하고, 이를 통해 전력망 적기 건설과 국민 체감형 서비스 제공 등 실질적인 성과를 도출한다는 계획이다.

전남 기업도시 솔라시도가 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라인 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’ 구축 부지로 확정되면서 전남 인공지능(AI) 산업 대전환의 발판을 마련했다. 전남도는 과학기술정보통신부의 국가 AI 컴퓨팅 센터 건립 사업에서 해남 솔라시도에 입지를 제안한 삼성SDS 컨소시엄이 최종 참여자로 확정됐다고 밝혔다. 삼성SDS를 주축으로 구성된 컨소시엄은 초거대 AI 연산을 위한 고성능 컴퓨팅 인프라 구축과 안정적 운영 능력을 입증하며 최종 참여자로 선정됐다. 이번 선정은 전남도의 AI 데이터센터 입지 준비와 국내 최고 수준의 IT 서비스 기업인 삼성SDS 컨소시엄의 기술 역량이 결합한 결과라는 평가다. 국가 AI 컴퓨팅 센터는 AI 연구·개발과 서비스 제공에 필요한 AI 컴퓨팅 자원을 집적해 운영·관리하고 산업·연구계 등에 공급하는 시설이다. 정부는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장, 2030년까지 5만 장을 단계적으로 확보해 운영할 계획이다. 현재 실시설계 수립과 신규 특수목적법인(SPC) 설립을 진행 중이며, 7월쯤 착공해 2028년 하반기 본격 가동을 목표로 하고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 센터는 출자금만 4000억원이며, 2030년까지 2조 4065억원이 투입되는 사업이다. 솔라시도 일대에 관련 기업 입주와 전문 인력 유입이 가속화될 전망이며 이를 통해 6조 4000억원의 경제 유발 효과와 1조 5000억원의 부가가치 창출과 1만 9500여명의 고용 창출이 기대된다. 김영록 전남도지사는 “이번 성과는 전남도가 그동안 공들인 ‘솔라시도 데이터센터 클러스터’ 조성 사업의 결정적 마중물이 될 것”이라며 “삼성SDS 컨소시엄과의 견고한 파트너십을 통해 글로벌 수준의 컴퓨팅 환경을 조성하고, 전남을 대한민국 디지털 대전환의 심장부로 만들겠다”고 밝혔다.

광주시가 ‘세계적 자율주행 실증도시 도약’을 목표로 국내 모빌리티 선도기업들과 ‘K-자율주행 국가대표팀’을 결성했다. 광주시는 13일 김대중컨벤션센터 전시장에서 ‘자율주행 실증도시 조성 사업’의 성공적 추진을 위한 ‘대한민국 자율주행팀 업무협약’을 체결했다. 협약에는 광주시, 국토교통부, 한국교통안전공단, 현대자동차, 삼성화재, 라이드플럭스, 오토노머스에이투지(A2Z) 등 자율주행 산업을 견인하는 민·관·연 7개 기관이 참여했다. 참여 기관들은 ‘대한민국 글로벌 자율주행 3대 강국 도약’을 위한 전략적 협력체계를 구축하기로 했다. 이번 협약의 핵심은 대한민국 자율주행 산업의 역량을 총결집한 ‘국가대표급 협력 모델’이 탄생했다는 점이다. 참여 기관들은 광주를 세계적인 자율주행 실증 모델 도시로 조성하기 위해 각 분야의 전문성을 결합하기로 했다. 국토부는 정책·제도 수립 및 행정적 지원을 포함해 사업을 총괄하며, 한국교통안전공단은 전반적인 사업 관리와 행정 지원·기술적 성과 검증을 수행한다. 참여 기업들은 자율주행 차량 공급, 기술 제어 지원, 실시간 차량 모니터링 환경 제공, 자율주행 전용 보험 상품 및 사고 대응 안전망 구축 등을 맡아 실증의 실효성을 높이게 된다. 광주시는 ‘인공지능 대표도시’로서 보유한 독보적인 기반시설(인프라)을 실증사업에 전폭 지원한다. 국내 유일 국가 AI데이터센터의 GPU 자원을 활용해 자율주행 차량이 수집하는 방대한 데이터를 실시간으로 학습하고 고도화할 수 있는 환경을 제공한다. 또 실증 참여 기업들을 위해 ▲광주미래차모빌리티진흥원 내 기업 상주 공간 및 관제센터 제공 ▲공공기관 부지를 활용한 전용 차고지 및 충전 스테이션 구축 ▲자율주행 사고 대응 안전망 구축 등을 지원한다. 자율주행 실증도시 조성 사업은 국비 610억원을 투입해 2026년부터 2028년까지 3년간 추진하는 전국 최초 대규모 자율주행 실증 프로젝트다. 사업 계획에 따라 광주에는 자율주행차량 200대가 투입돼 시범운행을 진행한다. 특히 이 사업은 광주에서 확보한 실증 데이터를 활용, 인공지능이 인지부터 제어까지 자율주행의 전 과정을 통합·수행하는 ‘E2E(End-to-End) 기반 인공지능 기술’ 검증에 주력한다. 광주시는 도심과 농촌이 복합된 지형적 특성을 활용해 실증구역을 단계적으로 확대하며 기술적 완성도를 확인할 계획이다. 광주시는 이 사업을 ‘AI 모빌리티 국가시범도시 조성’, ‘미래차 산업 혁신 클러스터’와 연계해 지역 경제의 핵심인 자동차 산업의 대전환을 이끌어낼 방침이다. 강기정 광주시장은 “기아와 GGM이라는 2개의 완성차 공장을 가지고 있는 광주가 또 한 번 새로운 역사를 쓰게 됐다”며 “자율주행 실증을 시작으로 AI와 모빌리티 산업을 완성할 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다”고 말했다.