최근 미국 라스베이거스에서 열리는 정보통신기술 박람회(CES)에선 인공지능(AI) 기술이 마치 기본값처럼 등장하고 진화를 거듭한 모습을 보여주고 있다. 올해는 기존 생성형 AI가 에이전트형으로 변모한 것이 눈에 띈다. AI의 역할 반경이 넓어지니 처리할 정보량도 급격히 늘어 이에 따른 데이터센터와 HBM(고대역폭 메모리)의 기술, 에너지 활용 등에 대한 개발이 동시다발적으로 일어났다. 아이언맨의 압도적인 AI, 쟈비스(J.A.R.V.I.S)의 현신기존 생성형 AI가 주어진 입력값에 반응해 다양한 콘텐츠를 빠르게 생성하는 데 반해 에이전트형 AI는 목표 달성을 위해 스스로 의사결정을 내리고 행동하는 시스템으로 인간의 개입 없이도 독립적으로 작업을 처리할 수 있다. 자율주행 자동차가 도로 상황을 분석해 스스로 장애물을 피하며 목적지까지 주행하거나 개인비서 AI가 일정에 따라 알람을 주고 스마트홈 기기를 제어하는 등의 기술이 해당한다. 엔비디아의 에이전트형 AI 또한 독립적 의사결정이 가능하고 자율적인 AI 시스템을 지원하며 명령어를 필요로 했던 생성형 AI와는 다르게 다양한 환경과 상황을 스스로 분석해 자율적으로 행동이 가능하다. 우리나라 기업인 페르소나 AI는 사용자 정보를 분석해 맞춤형 AI 제품을 개발하는 기업으로, GPU가 필요 없는 온디바이스 AI(기기에 탑재된 AI)를 개발한다. 초소형, 초경량, 초저전력 임베디드(embeded) AI 반도체는 인터넷이나 GPU가 없이도 인공지능 서비스를 제공한다. 스마트키, 스마트 팩토리, 키오스크, 스마트 안경, 로봇 등 쌍방향 대화가 필요한 곳에 임베디드 AI 반도체를 적용할 수 있다. 소니혼다 모빌리티는 AI 기반의 에이전트 지원 전기차를 전시했다. 탑재된 AI가 도로 상황부터 운전자 기분까지 종합적으로 판단해 내부 온도를 조절하거나 테마를 변경하는 등 환경을 제어한다. 또한 AI 에이전트는 고객과 자연스러운 대화를 할 수 있고 답변을 제공하며 함께 보내는 시간이 많을수록 빅데이터를 통해 개인 맞춤형 에이전트로 진화한다. 크리에이티브 마인드의 AI 자동연주 피아노는 주변 공간을 실시간으로 분석하고 공간에 방문한 관람객의 모습과 대화로 정보를 얻어 스스로 음악을 작곡하고 연주한다. 중국 하이퍼쉘은 AI 기반 야외활동 보조를 목적으로 개발된 외골격 장치로, 14개 센서가 실시간으로 동작 데이터를 수집하고 분석해 최대 1마력의 힘을 보조한다. 제품 무게는 약 2.2kg으로 초경량이며 인체공학 디자인으로 설계됐다. 전기 먹는 첨단 기술, 에너지 효율은 어떻게AI를 비롯한 모든 기술은 전기를 동력으로 삼고 있어 에너지 관리 기술에 대한 진보도 동시에 이뤄진다. SK는 AI 파워 오퍼레이터(Power Operator)라는 데이터 센터의 에너지를 관리하는 기술을 내세우고 있다. 설치된 분산 전원들을 최적으로 제어해 효율적인 전력 공급이 가능하며, 특히 액침 냉각기술을 시각적으로 전시해 기술력을 과시했다. 삼성 SDI는 첨단 각형 배터리를 전시해 혁신 설계와 공정기술을 적용하고 안전성과 성능을 모두 개선한 고밀도 장수명 전기차용 각형 배터리 모듈을 개발했다. 이-솔테크(E-Soltec)는 재난이 발생한 지역에 신속하게 공급할 수 있는 모듈러 챔버를 전시했다. 지붕에 최대 6개 태양광 패널을 설치해 하루 최대 8kW의 전기를 챔버에 공급할 수 있다. 또한 3~4개 복합 단열재를 사용하여 단열성능을 강화하는 등 제로에너지건축물 최상위 등급인 1+++ 등급을 획득했다. 한국기업 더감은 전기차의 동력 시스템에서 손실되는 고조파(高調波)를 회수해 차량의 전력으로 재활용하는 ‘전기 리사이클 시스템’을 개발했다. 고조파에 따른 에너지 손실이 약 18%에 달하는데 이를 다시 거둬들여 재사용해 전기차 주행거리를 최대 10% 늘리는 효과를 얻는다. 시선 끈 자동차 혁신…캠핑부터 개인항공까지이번 CES에서는 자동차의 유용한 기능뿐 아니라 차체 자체의 혁신까지 다양한 변화를 보여주었다. 현대모비스의 홀로그래픽 HUD(Head-Up Display)는 특수 필름을 부착해 차량 전면유리 어디에나 이미지나 동영상을 구현한다. 운전자 정면에만 이미지를 띄우는 기존 HUD보다 디스플레이 영역이 확대된 것이다. HOE(Holographic Optical Element)라는 광학소자를 활용해 위치에 구애받지 않고 사용자 필요에 따라 표현 정보를 구성할 수 있다. 중국 자동차기업 샤오펑(Xpeng)의 자회사 샤오펑에어로HT는 개인 항공기를 탑재한 자동차 ‘랜드 에어크래프트 캐리어’(LAC)를 선보여 많은 사람들의 관심을 받았다. 샤오펑에어로HT는 지난해 CES에서 비행 가능한 자동차인 플라잉카를 내놓고 올해부터 양산 계획을 세웠다. 올해 CES에 공개한 LAC는 필요할 때 항공기를 꺼내 비행할 수 있도록 한 트럭이다. 항공기 탑승에서 세팅까지 소요 시간은 5분, 비행은 약 35분간 가능하다. AC퓨처(AC Future)는 확장형 전기 캠핑카를 선보였다. 팝업 형태의 확장형 전기 캠핑카는 좌우뿐만 아니라 앞뒤로도 공간을 늘릴 수 있다. 태양광 패널도 넓어져 5kW 이상의 태양광을 충전하고 인터넷 사용이 가능하다. 또한 대기 중 수분을 매일 50리터의 깨끗한 물로 변환하는 장비를 장착하고 있다. 코마츠(Komatsu)는 무인으로 수중에서 작동하는 수중 전기 불도저를 개발했다. 최대 50m 깊이에서 작업이 가능하며 현재는 GPS 제한으로 7m 깊이에서만 운용이 가능하다. 수중 건설, 하천 준설, 생태계 복원사업 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 개인 호르몬 측정기인 엘리 헬스(Eli Health)의 호르모미터, 거울을 통해 심장의 건강 상태를 측정하는 페이스 하트(Face Heart)의 카디오 미러, 아이와 청소년 식습관을 AI로 분석해주는 누비랩의 AI 코칭 솔루션, 개인용 관절염 치료제인 엔트윅의 전자약 등 디지털 헬스 분야에서도 시선을 사로잡는 기술들이 다양하게 소개됐다. 몇 년 전까지만 해도 가능할까 싶었던 기술들이 눈앞에 펼쳐져 기술 발전 속도를 체감할 수 있다. 물론 많은 부분이 개념증명(PoC·Proof of Concept) 단계에 있거나 데모버전이었지만 시장에 나올 날도 멀지 않은 듯하다.

- 인터넷 연결 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술 공개- 보안·비용·환각 현상 문제 해결한 ‘3무(無) AI’로 주목- 기업·공공기관 대상 AI 솔루션 시장 확장 전 세계를 뒤흔든 중국발 ‘딥시크 쇼크’ 속에서 한국 AI 기업 페르소나AI가 강력한 대항마로 떠오르고 있다. 이 기업은 인터넷과 GPU 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술을 선보이며 CES 2025 혁신상을 수상했다. 특히 페르소나AI의 AI 엔진은 보안과 비용 문제를 해결한 혁신적 기술로 평가받고 있다. CES 2025 현장에서 공개된 페르소나AI의 AI 기술은 ‘NO INTERNET, NO GPU’라는 강력한 메시지를 내걸었다. 실제로 이 기술은 인터넷 연결 없이도 다양한 AI 기능을 수행할 수 있으며, GPU가 아닌 CPU 기반 AI 연산 기술을 활용해 실행된다. 이는 보안·비용·환각 현상(모델 환각 문제) 등 기존 AI 기술의 한계를 해결한 ‘3무(無) AI’로 평가받으며 뜨거운 관심을 받았다. 페르소나AI의 기술적 강점은 자체 개발한 AI 엔진에 있다. 기존 글로벌 AI 모델이 클라우드 기반으로 동작해 높은 서버 비용과 보안 이슈를 동반하는 반면, 페르소나AI는 인터넷 없이도 동작하는 경량화된 AI 엔진을 구현했다. 특히, GPU 없이도 AI 연산이 가능하도록 설계돼, 기존 대비 50% 이하의 비용으로 AI를 활용할 수 있다. 또한 페르소나AI의 AI 기술은 금융, 공공, 군사 등 보안이 중요한 분야에서 강점을 발휘한다. 딥시크가 개인정보 유출 문제로 논란을 빚고 있는 것과 달리, 페르소나AI는 인터넷 연결 없이 온프레미스(On-Premise) 환경에서 AI를 운영할 수 있어 데이터 보호 수준이 높다. 이러한 기술력 덕분에 이미 다수의 기업 및 공공기관이 페르소나AI의 솔루션을 도입했다. 페르소나AI가 선보인 생성형 AI ‘SONA 1’은 이미지 생성뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델) 기능도 갖추고 있어 문서 작업, 번역, 코딩 등 다양한 AI 활용이 가능하다. 특히, 일회성 구매 이후 추가 비용 없이 무제한 사용이 가능하다는 점에서 혁신적인 비즈니스 모델로 주목받고 있다. 페르소나AI는 2018년부터 FPGA 기반 AI 반도체를 개발하고, 2020년 AI 키오스크를 출시하는 등 AI 기술 선도 기업으로 자리 잡아왔다. 2023년에는 한국형 생성형 AI 모델 ‘KGPT’를 선보이며 국내 AI 시장에서 입지를 다졌으며, 지난해 TG삼보와 AI PC를 공동 출시하는 등 글로벌 AI 시장에서도 경쟁력을 강화하고 있다. 유승재 페르소나AI 대표는 “누구나 AI를 쉽게 활용하는 ‘1인 1봇 시대’가 현실이 되고 있다”며 “비용, 보안, 환각 현상 걱정 없는 ‘3무 AI’로 대한민국 AI의 저력을 보여주겠다”고 포부를 밝혔다. 페르소나AI는 인터넷과 GPU에 의존하지 않는 온디바이스 AI 기술로 글로벌 AI 시장의 패러다임을 전환하고 있다. 딥시크와 같은 중앙집중형 AI 모델의 대안으로 떠오르며, 보안과 비용 문제를 해결한 새로운 AI 활용 모델을 제시했다. 이러한 흐름이 지속된다면 페르소나AI는 한국 AI 기술의 글로벌 확장을 이끄는 핵심 플레이어가 될 가능성이 크다. 앞으로 온디바이스 AI 시장에서 어떤 성과를 거둘지, 그리고 AI 생태계에서 얼마나 강력한 입지를 구축할지 주목된다.

AI 중심 산업 재편 전방위 속도전5000억 펀드 조성·GPU 지원 확대양재 허브의 10배 27만㎡ 테크시티올해부터 이공계 석사과정 장학금 서울시가 연간 1만명의 인공지능(AI) 인재 육성과 ‘서울 AI 테크시티’ 및 5000억원 규모의 AI 펀드 조성 등을 통해 AI 중심의 산업 재편을 위한 전방위적인 속도전에 나선다. 오세훈 서울시장은 11일 서울 코엑스에서 열린 ‘AI 서울 2025’ 콘퍼런스에서 이 같은 내용의 7대 핵심 전략을 발표했다. AI 산업 육성 7대 핵심 전략 과제는 ▲인재 양성 ▲인프라 조성 ▲투자 확대 ▲산업간 융복합 ▲글로벌화 ▲시민확산 ▲행정혁신 등이다. 우선 서울시는 청년취업사관학교 4000명, 대학 6000명 등 연간 1만명을 AI 인재로 양성한다. 올해부터 이공계 석사과정 장학금 제도를 신설해 AI 인재 지원책도 강화한다. 또 기존 양재 AI 허브 인근에 연면적 27만㎡ 규모의 ‘서울 AI 테크시티’를 조성한다. 기존 AI 허브를 10배 규모로 확장한 것이다. 연구는 물론 문화, 주거공간까지 갖춘 ‘직·주·락’ 복합공간으로 만든다는 구상이다. 더불어 AI 기업 육성을 위해 올해부터 2년간 AI 펀드 5000억원을 신규 조성하고, AI 기술개발에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 인프라 지원도 확대한다. 오 시장은 “2023년 자료를 보면 한국의 투자 금액은 미국의 50분의 1밖에 되지 않는다”며 “많이 부족하지만 일단 마중물로 5000억원을 투자한다”고 설명했다. 산업간 융복합과 관련, 서울시는 AI·바이오·로봇·핀테크 등 미래 4대 핵심 산업과 더불어 디자인, 뷰티 등 전략산업에도 AI 기술을 접목해 산업계의 ‘AI 패러다임 전환’을 이끈다. 또 글로벌 빅테크 기업 및 AI 선도 대학과의 협력을 강화하고, 오는 3월 ‘서울 AI 페스타’를 개최하는 등 AI 대중화에도 주력한다. 행정혁신과 관련해서는 AI 전용 데이터 제공 플랫폼을 구축하고, 서울디지털재단을 서울AI재단으로 개편한다. 오 시장은 “디지털 트랜스포메이션(디지털기반 전략)이 인공지능화하는 세계적 추세에 맞춰 서울시가 선도적으로 그 역량을 강화하겠다는 것”이라고 부연했다. 이날 콘퍼런스에서는 오 시장과 ‘인공지능의 미래’를 쓴 석학 제리 카플란 미 스탠포드대 교수가 특별대담을 갖고 의견을 나눴다. 오 시장은 “앞으로 일자리의 양상이 바뀔 것이고, 재교육이 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 최첨단 과학기술의 변화가 가져올 일자리 변화에 시민들이 적응할 수 있도록 돕겠다”고 말했다. 카플란 교수는 “한국은 후발주자라고 걱정할 필요가 없다. 한국기업은 반도체, 자동차 등 시장에 진입해 시장을 지배하는 능력을 반복적으로 증명해왔다”며 “스타트업을 육성하고 인재를 확보하면서 기회를 기다리는 것도 좋을 것”이라고 조언했다.

2014년 AMD는 CPU와 GPU 시장 모두에서 고전을 면치 못하고 있었습니다. 주력 분야인 CPU는 야심 차게 내놓은 불도저 아키텍처의 부진으로 큰 어려움을 겪었고 GPU 역시 엔비디아를 따라잡지 못해 시장에서 점유율을 늘리는데 어려움을 겪고 있었습니다. AMD는 2014년 4분기에 12억 4000만 달러의 매출과 순손실 3억 6400만 달러를 기록했었습니다. 순손실은 인수 합병 및 구조조정으로 인한 비용을 반영했기 때문이긴 하지만 이를 제외해도 연간으로 손실이 발생하는 상황이었습니다. 이렇게 회사의 어려운 사정 때문에 매각이나 인수설이 나오기도 했던 시절이었습니다. 반면 인텔은 서버 및 소비자 시장에서 80% 이상의 점유율을 달성해 CPU 시장을 독점하고 견고한 1등 기업의 위치를 차지했습니다. 하지만 10년 뒤 상황은 180도 바뀌게 됩니다. 2017년 선보인 젠 (Zen) 마이크로 아키텍처와 AI 혁명이 그 원인입니다. 젠 마이크로 아키텍처를 적용한 소비자용 CPU인 라이젠과 서버 CPU인 에픽을 선보인 이후 AMD는 꾸준히 점유율을 높여 인텔을 크게 위협하는 상황에 이르렀습니다. 반면 인텔은 미세 공정 개발이 지연되면서 AMD에게 추격을 허용했을 뿐 아니라 데이터센터용 AI GPU 개발 역시 제때 이뤄지지 않아 점유율이 크게 하락했습니다. 이런 변화는 소비자용 CPU 시장에서 먼저 나타났지만, 데이터센터 및 서버 시장도 예외가 될 순 없었습니다. 몇 년간 인텔의 점유율은 줄어들고 AMD의 점유율은 늘어난 가운데, 마침내 2024년 4분기에는 두 회사의 데이터센터 매출이 처음으로 역전된 것으로 나타났습니다. AMD는 2024년 4분기에 전년 동기보다 24% 증가한 76억 6000만 달러의 매출과 전년 동기보다 20%가 증가한 8억 7000만 달러의 영업 이익을 발표했습니다. 주목할 부분은 이 가운데 데이터센터 매출 부분이 절반 이상인 38억 6000만억 달러라는 것입니다. 10년 전에는 데이터센터 부분의 거의 전무했던 상황을 생각하면 상전벽해나 다를 바 없는 상황입니다. 반면 같은 기간 인텔은 데이터센터 및 AI 부분에서 34억 달러의 매출을 올려 사상 최초로 AMD보다 적은 매출을 기록했습니다. 물론 데이터센터 매출은 CPU와 GPU 부분 매출을 합친 것이기 때문에 AMD의 경우 인스팅트 (Instinct) MI300 같은 GPU 매출도 같이 포함되어 있습니다. 따라서 순수 CPU 부분 매출을 보면 인텔 제온 CPU가 아직은 AMD 에픽 CPU보다 조금 더 많을 수 있습니다. 하지만 현재 AI가 데이터센터의 핵심이 되면서 이런 구분이 별 의미가 없는 상황입니다. 오히려 데이터센터용 AI GPU인 팔콘 쇼어스의 출시가 취소되면서 인텔의 데이터센터 부진이 더 이어질 수밖에 없는 상황입니다. 2024년 4분기에 심각한 적자에서 탈출하긴 했지만, 이제는 AMD 대신 인텔에서 매각 및 인수설이 나오는 이유입니다. 반면 이제는 매각설이 쏙 들어간 AMD는 2024년 매출 가운데 절반 정도인 126억 달러를 데이터센터 부분에서 벌어들이면서 승승장구하고 있습니다. 데이터센터 매출은 2023년의 65억 달러와 비교하면 이미 두 배로 늘어났지만, 성장 가능성은 여전합니다. 에픽 CPU 판매가 순조로울 뿐 아니라 고성능 AI GPU인 인스팅트 시리즈 역시 꾸준히 팔려 나가고 있기 때문입니다. AMD와 인텔의 데이터센터 매출 역전은 우리 역시 타산지석으로 삼아 배워야 할 부분이 많습니다. 변화무쌍한 시장에서 조금만 방심하거나 시대에 뒤처지면 1등 기업도 순식간에 어려워지는 반면 당장에 어려워도 신기술에서 돌파구를 찾는 기업은 파산 위기에서 다시 일어나 크게 성장할 수 있습니다. IT뿐 아니라 다른 분야에서도 교훈으로 삼아야 할 사례가 아닐 수 없습니다.

이재명 더불어민주당 대표가 국민의힘이 연금개혁과 관련해 모수개혁을 먼저 하겠다는 것을 두고 “이번에는 ‘문워크’ 같은 행보를 보이지 말아달라”며 “말과 행동이 일치하길 바란다”고 했다. 이 대표는 7일 국회에서 열린 최고위원회의에서 “(국민의힘은) 뭘 하자고 하고는 마지막에 가서 도저히 받아들일 수 없는 조건을 걸어 실제로 무산되게 하는데, 이번 연금개혁은 그렇게 되지 않길 바란다”고 말했다. 이 대표는 지난해 21대 국회 막바지에 이뤄졌던 연금개혁 협상 과정을 언급하기도 했다. 앞서 21대 국회 연금개혁특위는 연금 모수개혁의 한 축인 소득대체율을 놓고 입장차를 좁히지 못했는데, 이 대표는 당시 여당 내에서 절충안으로 거론됐던 44% 안을 받겠다고 한 바 있다. 그는 “당시 ‘사실상 합의가 됐는데 왜 이러실까’ 하는 생각이 들었다”며 “1년이 또 지났는데 앞에서는 ‘하자’고 하고 뒤로는 실질적으로 발목을 잡는 행태를 이번에는 보여주지 않기를 바란다”고 덧붙였다. 이 대표는 “또 이러다가 마지막에 가서 이상한 조건 붙이지 않길 바란다”라며 “자동안정화 조항을 넣자느니 또 이렇게 해서 사실상 거부하는 일 없길 바란다”라고 거듭 강조했다. 이 대표는 정부의 ‘대왕고래 프로젝트’에 대한 비판도 이어갔다. 그는 “대한민국에서 인공지능(AI) 연구를 해야 하는데 그래픽처리장치(GPU)가 부족해서 연구를 못하고 해외로 나간다고 한다”며 “AI 연구를 위해 GPU 최고급 사양 3000개 살 수 있는 돈을 ‘대왕 사기시추’를 한 번 하는 데 다 털어넣은 것”이라고 지적했다.

러시아 당국의 고위층 인사들이 또 다시 의문의 사고로 목숨을 잃으면서 배후를 둘러싼 의혹이 커지고 있다. 러시아 크렘린궁(대통령실) 및 정보기관과 밀접한 관계가 있다고 주장하는 텔레그램 채널(VChK-OGPU)은 법의학 수사 전문가인 알렉세이 주브코프 대령이 12m 높이의 욕실 창문에서 추락하는 사고를 당해 현재 병원에서 치료 중이나 위독한 상태라고 전했다. 주브코프 대령은 사고 직후 의식이 있었으나 현재는 조사가 불가능한 상황인 탓에 추락 사고의 정확한 원인은 파악되지 않고 있다. 의문의 사고를 당한 또 다른 인물은 전직 고위 경찰이자 정부의 반독점 기관에서 근무했던 아르투르 프리아킨(56)이다. 그는 러시아 카렐리야공화국 수도인 페트로자보츠크에 있는 자신의 집 5층 창문에서 떨어져 현장에서 사망했다. 현지 언론은 프리아킨이 스스로 목숨을 끊었다는 내용의 보도를 발 빠르게 전했으나, 일각에서는 2022년 2월 우크라이나 전쟁 발발 이후 러시아의 주요 인물이 잇따라 의문의 죽음을 당한 것과 무관하지 않다고 추측한다. 앞서 2022년 9월 러시아 최대 민영 석유업체 루크오일의 회장 라빌 마가노프는 모스크바의 한 병원 창문에서 추락사 했다. 같은 달 모스크바 항공연구소 전 소장인 아나톨리 게라셴코가 불특정 사고로 숨졌고, 이반 페초린 러시아 극동북극개발공사(KRDV) 상무이사도 블라디보스토크에서 익사한 채로 발견됐다. 약 3개월 후에는 세계 최대 탱크 제조업체 대표로 재직했던 알렉세이 마슬로프 전 러시아 육군 총사령관이 모스크바의 한 군 병원에서 돌연사했다. 미국 월스트리트저널도 지난해 3월 “푸틴 러시아 대통령이 2022년 2월 우크라이나를 침공한 뒤 여러 대륙에서 러시아인들의 ‘미해결 죽음’(unsolved death)이 급증했다”고 진단했다. 의문사 배후로 러시아 당국이 의심받는 이유일련의 사건이 이어지자 러시아인 의문사의 배후에 러시아 정부가 있을 수 있다는 추측이 꾸준히 제기돼 왔다. 의문사한 러시아인 중 일부는 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이나 러시아 정부에 반기를 들었다는 공통점이 있기 때문이다. 또 일부는 괴한이 쏜 총에 맞아 사망했지만, 상당수는 집이나 사무실 창문에서 떨어져 추락사했으며 사고 이후 러시아 언론이 일제히 이를 ‘자살’이라고 보도했다는 공통점도 있다. 러시아인 의문사 사건 중 러시아 당국의 흔적이 역력했던 대표적인 사례는 전 러시아군 조종사 막심 쿠즈미노프 사망 사건이다. 쿠즈미노프는 2023년 9월 러시아군 수송 헬기를 몰고 우크라이나로 망명했고, 이후 비밀리에 스페인으로 이주해 신분을 새탁하고 새 삶을 시작했다. 그러나 2024년 2월 스페인 동남부 베니도름 인근 빌딩에서 여섯 발 이상 총을 맞고 숨졌다. 앞서 일부 러시아 언론은 쿠즈미노프 망명 직후 “조만간 그를 찾아내 처단하겠다. 우리의 팔은 생각보다 길다”고 으름장을 놨다. 당시 이 사건을 조사하던 스페인 당국의 수사관들은 러시아 정부가 사건의 배후에 있다고 확신했다. 사건을 수사한 스페인 경찰 고위 관계자는 미국 뉴욕타임스에 “그를 죽인 범인들은 ‘(푸틴을 배신하면) 당신을 찾아내 죽일 것이고 굴욕감을 안겨준다’는 신호를 전 세계에 보내고 싶었던 듯 하다”고 말했다. 푸틴의 최대 정적이던 알렉세이 나발니의 사인도 여전히 불분명하다. 그는 지난 2월 시베리아 최북단 야말로네네츠의 교도소에서 갑자기 사망했다. 월스트리트저널은 “러시아 정보기관들이 우크라이나 전쟁 발발 이후 자신감과 영향력을 회복하고 있다”면서 “(암살 등) 비밀작전에서 외국 국적자들을 점차 많이 동원하는 추세”라고 분석했다.

AI 패권 경쟁 ‘역부족’한국 올 예산 1.8조원 vs 中 39조원‘자율’ 미중일과 달리 과한 규제 우려연구자 2만명… 中은 41만명 ‘20배’후발주자 한국, 추격 가능성“딥시크 오픈소스, 비용 절감 기회정부, 추경 통해서라도 GPU 지원”최상목 “첨단산업 34조 기금 조성” ‘정보기술(IT) 강국’을 자부했던 우리나라가 인공지능(AI) 패권 경쟁에서 벼랑 끝에 내몰리고 있다. 오픈AI를 중심으로 미국이 헤게모니를 장악한 듯 보였던 AI 생태계에 ‘저비용 고성능’을 내세운 중국 딥시크가 보란 듯이 ‘AI 굴기’를 입증했다. 앞서 2027년까지 ‘AI 3대 강국’을 실현하겠다는 청사진을 내놓았던 정부도 국가 AI위원회를 이달에 열어 AI 전략을 논의하겠다고 밝혔지만 리더십이 부재한 상황에서 추격 로드맵을 내놓을 수 있을지 우려스러운 상황이다. 5일 정부에 따르면 올해 673조 3000억원의 예산 중 AI 관련 예산은 총 1조 8000억원(전체의 0.27%)에 불과하다. 미국의 2025회계연도(2024년 10월~2025년 9월) AI 예산은 200억 달러(약 29조원)다. 전체 예산안에서 차지하는 비중은 0.27%로 같지만 가뜩이나 미국에 비해 인프라가 취약한 상황에서 턱없이 부족한 수준이다. 게다가 도널드 트럼프 미국 대통령은 취임 직후 4년 동안 AI 데이터센터에 5000억 달러(720조원)를 투자하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 공표했다. 중국도 AI를 포함한 슈퍼컴퓨터, 데이터센터 등 인프라 지원에 올해 1917억 위안(약 39조원·전체의 0.68%)을 책정했다. 향후 중국이 AI에 쏟아붓겠다고 예고한 자금은 690조원에 이른다. 민간 투자도 부족하다. 미국 스탠퍼드대 ‘인공지능 지수 2024’ 보고서에 따르면 2023년 기준 한국의 민간 투자액은 13억 9000만 달러(2조 31억원)로 세계 9위다. 미국(672억 2000만 달러)의 48분의1 수준이다. 중국의 민간 투자 규모도 77억 6000만 달러에 이른다. AI 분야에서 한국은 영국·프랑스 등과 함께 미중을 쫓는 ‘3위권’으로 묶이지만 양강인 미중과의 격차를 좁히기엔 이처럼 역부족이다. AI 패권 경쟁의 실탄으로 불리는 그래픽처리장치(GPU) 확보 전쟁에서도 뒤처졌다. 미국 마이크로소프트(MS)는 2023년에만 GPU를 15만개 사들였으며, 메타도 GPU를 15만개 보유했다. 반면 우리나라가 확보한 물량은 2000개에 불과하다. 딥시크 충격에 정부는 2030년까지 GPU 3만개를 확보하기로 한 전략을 수정해 올해 1만 5000개, 2027년 초까지 3만개를 확보하는 방향으로 목표를 당겼다. 규제 또한 AI 패권 경쟁에서 뒤처진 원인으로 지목된다. 우리나라는 유럽연합(EU) 규제 모델을 따른다. 자율 규제가 아닌 법률을 통한 규제다. 지난해 말 국회 문턱을 넘은 AI기본법은 세계에서 두 번째로 AI 산업 진흥 뼈대를 마련했다는 의미가 있지만 과도한 규제란 우려가 나온다. 업계에선 법률로 금지된 게 아니라면 모두 허용하는 ‘네거티브 방식’ 필요성을 언급한다. 미국·중국·일본은 법적 구속력 없는 가이드라인만 제공하는 자율 규제 방식을 취하고 있다. AI 인재도 절대 부족하다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 ‘국가전략기술 연구개발(R&D) 인력 실태조사’에 따르면 지난 6년간 집계된 한국의 AI 분야 연구자 수는 2만 1000명이다. 중국(41만 1000명)에 비해 20분의1 수준이다. 2위 인도(19만 5000명), 3위 미국(12만명)에 비해 크게 뒤지고 일본(3만 5000명·5위), 영국(2만 9000명·6위)과 비교해도 열세다. 전문가들은 딥시크의 등장은 우리에게도 호재라고 말한다. 오픈AI의 모델 o1, o3-미니 등은 폐쇄형 전략을 취해 후발주자들의 추격 자체가 차단됐다. 반면 딥시크가 공개한 오픈소스를 응용하면 접근 가능성이 높아진다. 정부도 GPU 확보 등 인프라 조성을 지원하고, 규제가 AI 육성에 부합할 수 있도록 해야 한다는 것이다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “미국 빅테크가 성능에 초점을 맞췄다면, 딥시크는 비용 절감 기법을 총동원했기 때문에 우리에겐 매력적”이라면서 “GPU가 당장 1만대는 필요한데 민간에서 확보가 힘들기 때문에 정부가 추가경정예산(추경)을 통해서라도 지원해야 하고, 현장에 인재를 공급할 시스템을 갖춰야 한다”고 말했다. 장병탁 서울대 AI연구원장은 “딥시크의 성공은 한국에 호재”라면서 “장기 관점에서 과감한 투자와 AI 생태계 조성이 필요하다”고 강조했다. 장동인 카이스트 AI대학원 책임교수도 “AI 데이터센터를 통해 연구자들이 새 기술을 적용해 볼 수 있도록 충분한 GPU를 지원하는 대책을 마련해야 한다”고 주장했다. 한편 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관은 이날 정부서울청사에서 주재한 국정현안관계장관회의에서 “국가 AI 컴퓨팅센터 가동 절차에 속도를 내는 동시에 이달 ‘국가AI위원회’ 회의를 열어 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 세부 전략을 논의하겠다”고 말했다. 또 “배터리·바이오 등 첨단산업과 기술을 지원하는 가칭 첨단전략산업기금을 산업은행에 신설하겠다”며 “반도체 금융지원 프로그램(17조원)의 2배 이상 규모로 조성하고,저리 대출과 지분 투자 등 다양한 방식을 추진할 계획”이라고 했다.

“AI 산업서 1·2위 빼고는 다 탈락자”한국, 글로벌 AI 지수 ‘27.3점’ 6위1위 美 사실상 만점… 2위 中 53.9점“1~2년 새 못 따라잡으면 영원히 3류”한국 AI 인재 규모 세계 10위권 밖인적 교류·산업 생태계 정체 등 문제 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 AI 산업에 충격파를 던지며 미중 간의 AI 패권이 치열해진 가운데 한국의 글로벌 AI 역량은 세계 6위이지만 ‘인재’, ‘운영 환경’, ‘상용화’ 등의 측면에선 낙제점인 것으로 드러났다. 전문가들은 사실상 AI 산업에선 1위 아니면 의미가 없다는 생각으로 국가와 기업이 하나가 돼야 진정한 변화를 만들어 낼 수 있다고 조언했다. 4일 영국 언론기관인 토터스미디어의 ‘2024년 글로벌 AI 지수’를 확인한 결과 전 세계 83개국 가운데 한국은 2023년과 동일한 종합 6위를 차지했다. 1위와 2위는 미국과 중국으로 양강 구도를 형성했고, 3위는 싱가포르, 4위 영국, 5위는 프랑스로 나타났다. 6위인 우리나라를 뒤로 독일, 캐나다, 이스라엘, 인도가 각각 자리했다. 토터스미디어는 2019년부터 매년 정부 보고서, 국제기구, 공공 데이터베이스(DB) 등을 활용해 국가 AI 수준을 측정·발표해 왔다. 항목별로는 인재(AI 과학자 숫자 등), 인프라(고성능 GPU 칩에 대한 접근 및 사용 수준), 운영 환경(AI 입법 수준), 연구(AI 연구 출판물 숫자), 개발(오픈소스 대규모 AI 모델의 훈련 개발 및 공개), 정부 전략(정부 지출 약속), 생태계(​​민간 AI 투자) 등 7가지 영역에서 평가한다. 미국과 중국은 글로벌 AI 지수를 발표한 이후 줄곧 1, 2위를 유지하고 있다. 특히 미국은 사실상 100점 만점에 100점을 기록했고, 중국(53.9점)을 포함한 다른 국가와 압도적으로 격차를 벌리고 있다. 하지만 중국이 딥시크를 통해 고성능 칩과 방대한 컴퓨팅 능력, 막대한 전력에 의존해 온 현행 AI 사업 모델에 대한 의문을 제기한 만큼 두 국가 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 한국은 27.3점을 기록하며 6위에 자리했다. 그러나 세부적으로 보면 인재(13위), 운영 환경(35위), 연구(13위), 생태계(12위) 부분이 국내 AI 산업 역량을 깎아 먹는 것으로 나타났다. 즉 다른 국가들과 비교해 AI 과학자와 연구 출판물 숫자가 적고, AI 입법이 늦으며, 민간 AI 투자 수준 등이 떨어진다는 의미다. 반면 개발(3위), 정부 전략(4위), 인프라(6위) 등에서는 평균보다 높은 평가를 받았지만 학계와 업계에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 김정호 카이스트 전기전자공학과 교수는 “사실 6위인지 7위인지는 의미가 없다. AI 산업에서는 1위와 2위 빼고는 다 탈락자에 가깝다”면서 “AI 산업이 점차 확대될 텐데 1~2년 새 못 따라잡으면 영원히 3류 국가가 될 수 있으니 국가의 명운을 걸고 산업에 투자해야 한다”고 강조했다. 이어 “인프라 부문에선 그래픽처리장치(GPU)가 중요한데 숫자가 너무 부족하다. 딥시크가 ‘H100’ 칩을 최소 1만개 썼다고 예측하는데 우리는 가장 많이 GPU를 보유한 기업도 2000~3000개 수준”이라고 덧붙였다. 김 교수는 인재 부문에 대해서도 “수학 계산과 코딩 부분에 뛰어난 고급 인력이 중요한데 미국, 중국과 비교하면 10분의1에 불과하다”며 위기감을 드러냈다. 실제 AI 전문 연구기관인 엘리먼트 AI가 발표한 ‘2020 글로벌 AI 인재 보고’에 따르면 2020년 전 세계 AI 분야 전문 인재 숫자는 47만 8000명에 달하는데 미국, 인도, 영국, 중국, 프랑스 등으로 이어지는 세계 10위권에 한국은 포함되지 못했다. 또 AI 연구지수를 기준으로 선정한 글로벌 100대 대학에도 한국의 대학은 단 하나도 포함되지 않았다. 중국 39개, 미국 19개로 미중 대학이 절반 이상을 차지했다. AI 관련 업계에서도 인재 문제를 뼈저리게 느끼고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 2023년 9~11월 AI 기업 2354개를 전수조사해 발간한 ‘2023년 인공지능산업 실태조사 보고서’에 따르면 AI 사업 운영상 느끼는 애로 사항 중 AI 인력 부족에 대해 동의한다는 의견은 81.9%(매우 그렇다 44.9%, 그렇다 37.0%)나 됐다. 반면 동의하지 않는다는 의견은 1.6%(전혀 그렇지 않다 0.3%, 그렇지 않다 1.3%)에 그쳤다. 업계 관계자는 “인재풀도 부족하지만 인재 유입이 없는 것도 문제”라면서 “구글 최고경영자(CEO)가 인도 출신인 것처럼 다양한 인적 교류가 일어날 수 있는 환경을 조성할 필요도 있다”고 밝혔다. 일각에선 AI 생태계 활성화가 정체됐다는 비판도 나온다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “인터넷 시절도 마찬가지지만 AI 산업 역시 오픈AI나 딥시크처럼 세상에 없던 기업들이 업적을 이뤄 냈다”면서 “여기엔 정부의 책임도 크다. 앞으로 정부가 스타트업을 중심으로 투자를 크게 가져갈 필요가 있다”고 조언했다. 그러면서 “6위로 만족하면 한국은 망한다”고 강조했다.

‘수출 통제’ 美 AI 전략이 패착기술보다 경쟁국 속도 늦추기 초점中은 그사이 규제 우회 경로 고민기업 간 협업·혁신 가속화 촉진시켜딥시크, 메타 등 누르고 품질 2위로AI 생태계 누가 장악할지가 관건中, 美에 불만 품은 신흥경제국 공략유럽 일부도 中데이터센터 기울어 美, 中막으려다 기업 점유율 뺏길 판“빅테크 독과점 깨고 전략 수정해야”오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권 경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위인 오픈AI의 ‘o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소넷’을 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해 왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔싱어 전 인텔 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한 없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해 가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적”이라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어 내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “예를 들어 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 했다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’으로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다”고 제언했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 AI 산업에 충격파를 던지며 미중 간의 AI 패권이 치열해진 가운데 한국의 글로벌 AI 역량은 세계 6위이지만 ‘인재’, ‘운영 환경’, ‘상용화’ 등의 측면에선 낙제점인 것으로 나타났다. 전문가들은 사실상 AI 산업에선 1위 아니면 의미가 없다는 생각으로 국가와 기업이 하나가 돼야 진정한 변화를 만들어 낼 수 있다고 조언했다. 4일 영국 언론기관인 토터스미디어(Tortoise media)의 ‘2024년 글로벌 AI 지수’를 확인한 결과, 전 세계 83개국 가운데 한국은 2023년과 동일한 종합 6위를 차지했다. 1위와 2위는 미국과 중국으로 양강을 형성했고, 3위는 싱가포르, 4위 영국, 5위는 프랑스로 나타났다. 6위인 우리나라의 뒤를 이어서는 독일, 캐나다, 이스라엘, 인도가 각각 자리했다. 1위부터 4위까지는 전년 대비 순위가 같았고, 프랑스가 13위에서 5위로 7계단을 뛰어 두각을 드러냈다. 토터스미디어는 2019년부터 매년 정부 보고서, 국제기구, 공공 데이터베이스(DB) 등을 활용해 국가 AI 수준을 측정해 발표해 왔다. 항목별로는 인재(AI 과학자 숫자 등), 인프라(고성능 GPU 칩에 대한 접근 및 사용 수준), 운영 환경(AI 입법 수준), 연구(AI 연구 출판물 숫자), 개발(오픈소스 대규모 AI 모델의 훈련 개발 및 공개), 정부 전략(정부 지출 약속), 생태계(​​민간 AI 투자) 등 7가지 영역에서 평가한다. 미국과 중국은 글로벌 AI 지수를 발표한 이후 줄곧 1, 2위를 유지하고 있다. 특히 미국은 사실상 100점 만점에 100점을 기록했고, 중국(53.9점)을 포함한 다른 국가와 압도적 격차를 벌리고 있다. 하지만 중국이 딥시크를 통해 고성능 칩과 방대한 컴퓨팅 능력, 막대한 전력에 의존해 온 현행 AI 사업 모델에 대한 의문을 제기한 만큼 두 국가 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 한국은 27.3점을 기록하며 6위에 자리했다. 그러나 세부적으로 보면 인재(13위), 운영 환경(35위), 연구(13위), 생태계(12위) 부분이 국내 AI 산업 역량을 깎아 먹는 걸로 나타났다. 즉 다른 국가들과 비교해 AI 과학자와 연구 출판물 숫자가 적고, AI 입법이 늦고, 민간 AI 투자 수준 등이 떨어진다는 의미다. 반면 개발(3위), 정부 전략(4위), 인프라(6위) 등에서는 평균보다 높은 평가를 받았지만 학계와 업계에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 김정호 카이스트 전기·전자공학과 교수는 “사실 6위인지 7위인지는 의미가 없다. AI 산업에서는 1위와 2위 빼고는 다 탈락자에 가깝다”면서 “AI 산업이 점차 확대될 텐데 1~2년 새 못 따라 잡으면 영원히 3류 국가가 될 것이고 국가의 명운을 걸고 산업에 투자해야 한다”고 강조했다. 이어 “인프라 부분에선 그래픽처리장치(GPU)가 중요한데 숫자가 너무 부족하다. 딥시크가 ‘H100’칩을 최소 1만개 썼다고 예측하는데 우리는 가장 많이 GPU를 보유한 기업도 2000~3000개 수준”이라고 덧붙였다. 김 교수는 인재 부분에 대해서도 “수학 계산과 코딩 부분에 뛰어난 고급 인력이 중요한데 미국, 중국과 비교하면 10분의 1에 불과하다”고 위기감을 드러냈다. 실제 AI 전문 연구기관인 엘리먼트 AI가 발표한 ‘2020 글로벌 AI 인재보고’에 따르면 2020년 전 세계 AI 분야 전문 인재는 약 47만 8000명에 달하는데 미국, 인도, 영국, 중국, 프랑스 등으로 이어지는 세계 10위권에 한국은 포함되지 못했다. AI 관련 업계에서도 인재 문제를 뼈저리게 느끼고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 2023년 9월~11월 AI 기업 2354개를 전수조사해 발간한 ‘2023년 인공지능산업 실태조사 보고서’에 따르면 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 중 AI 인력 부족에 대해 동의한다는 의견은 81.9%(매우 그렇다 44.9%, 그렇다 37.0%)나 됐다. 반면 동의하지 않는다는 의견은 1.6%(전혀 그렇지 않다 0.3%, 그렇지 않다 1.3%)에 그쳤다. 업계 관계자는 “인재풀도 부족하지만 인재 유입이 없는 것도 문제”라면서 “구글 CEO가 인도 출신인 것처럼 다양한 인적 교류가 일어날 수 있는 환경을 조성할 필요도 있다”고 밝혔다. 일각에선 AI 생태계 활성화가 정체됐다는 비판도 나온다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “인터넷 시절도 마찬가지지만 AI 산업 역시 오픈AI나 딥시크처럼 세상에 없던 기업들이 업적을 이뤄냈다”면서 “여기엔 정부의 책임도 크다. 앞으로 정부가 스타트업을 중심으로 투자를 크게 가져갈 필요가 있다”고 조언했다. 그러면서 “6위로 만족하면 한국은 망한다”고 강조했다.

오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위 ‘챗GPT o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소네트’를 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고, 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔 싱어 인털 전 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가, 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적이다”라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 썼다. 그는 “예를 들어, 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 썼다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다“고 제언했다.

경북 포항시가 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 국가 AI컴퓨팅센터 유치에 뛰어든다. 4일 포항시는 지역 AI 산업을 육성하고 국가 AI 전략에 대응하기 위해 구성된 ‘포항 AI혁신위원회’ 첫 회의를 개최했다고 밝혔다. 위원회는 이강덕 시장을 비롯해 구글, 아마존, KT, 포스텍 등 AI 분야 전문가 26인으로 구성됐다. 시는 AI 산업 육성을 위한 최우선 과제로 국가 AI컴퓨팅센터 유치를 꼽고 있다. 센터는 정부가 민관 합작으로 AI 핵심 인프라인 그래픽처리장치(GPU)를 대거 확보해 연구소, 기업 등에 제공한다. 센터 구축을 위해 약 2조원이 투입된다. 전력 수급 및 지역 균형발전을 위해 비수도권에 센터를 설립할 방침이다. 센터 유치를 위한 강점으로는 전력 수급이 용이한 지리적 이점과 수준 높은 연구 인프라를 꼽고 있다. 포항은 인근 지역에 원자력발전소가 있는 만큼 안정적인 전력 수급이 가능하고, 블루밸리국가산단 및 경제자유구역 등 부지 확보도 수월하다. 포스텍과 한동대를 중심으로 수준 높은 연구 인력도 확보할 수 있다. 포스텍은 AI연구원과 AI대학원을, 한동대는 AI융합교육원과 AI혁신센터를 갖추고 있다. 또한 포항에는 4세대 방사광가속기, 극저온 전자현미경 등 첨단 장비를 보유하고 있어 AI를 활용한 연구 성과도 기대할 수 있다. 시는 센터 유치와 함께 산업 전반에 AI를 적용해나갈 방침이다. 이를 위해 △초고성능 컴퓨팅 기반 통합데이터 플랫폼 구축 △지역 디지털 혁신 글로벌 선도기업 육성 △포항시 인공지능 지원 조례 제정 △기업하기 좋은 투자 환경을 위한 융자 및 펀드 조성 △전 산업 인공지능 대전환(AX) 촉진 등을 추진해나갈 계획이다. 이강덕 시장은 “포항이 가진 잠재력을 활용해 국가 AI컴퓨팅센터를 유치할 수 있도록 민·관·산·학·연이 협력해 힘을 모아가겠다”고 했다.

불과 10년 전만 해도 엔비디아나 AMD는 인텔에 비해 규모가 작은 기업이었습니다. 당시 프로세서 시장은 CPU(중앙처리장치)가 중심이었고 GPU(그래픽처리장치)는 보조적인 수단이었습니다. 인텔도 고성능 GPU 판매를 고려했지만, 수익성이 없다고 판단한 경험이 있습니다. 2009년 인텔은 x86 프로세서 기술을 활용한 GPU인 프로젝트 라라비 출시를 취소했는데, GPU는 CPU처럼 인텔이 독점한 시장이 아니고 시장 규모도 CPU가 훨씬 컸기 때문에 당시에는 합리적인 선택으로 보였습니다. 라리비의 기술은 나중에 제온 파이 같은 특수 목적 프로세서에 활용되긴 했지만, 범용 GPU로 부활하진 못했습니다. 그런데 2010년대부터 GPU를 활용한 인공지능 연구가 활발해지고 나중에는 엔비디아 GPU가 인공지능(AI) 혁명의 핵심 하드웨어가 되면서 이 판단은 치명적인 실수였음이 드러났습니다. 인텔은 부랴부랴 고성능 AI GPU 및 가속기 개발에 매달렸지만, 이미 AI 생태계의 주류는 엔비디아 GPU 위주로 형성됐습니다. 과거 x86 CPU 시장 생태계를 장악해 다른 기업의 진입을 쉽게 허용하지 않았던 인텔의 성공 공식이 이번에는 반대로 AI 하드웨어 시장 진입을 막았던 것입니다. 그러나 AI를 포기하고서는 미래가 없다는 것 역시 분명했기 때문에 인텔은 전방위적으로 AI 하드웨어 개발에 매달렸습니다. 일부 영역에선 성과도 냈습니다. 예를 들어 인텔 CPU에 탑재된 NPU의 성능은 경쟁자인 퀄컴이나 AMD와 대등한 수준입니다. 게임 GPU 시장에서 인텔의 점유율은 매우 낮지만, 2세대 배틀메이지 GPU의 경우 준수한 가성비를 보여주고, AI를 이용한 게임 성능 향상 기능인 XeSS도 지원 게임이 150종을 넘어서고 있습니다. 하지만 인텔은 가장 중요한 AI 가속기와 GPU 시장에서 여전히 고전을 면치 못하고 있습니다. 지난해 내놓은 가우디 3 AI 가속기는 네이버 같은 파트너를 일부 확보하긴 했지만, 시장 점유율은 미미한 상황으로 알려져 있습니다. 인텔은 가우디 3의 저렴한 가격과 준수한 성능을 홍보하고 있지만, 이미 엔비디아 위주로 형성된 생태계를 파고들기는 어려운 상황입니다. 엎친 데 덮친 격으로 2024년 4분기 실적 발표에서 인텔은 엔비디아 서버 GPU와 직접 경쟁을 벌일 예정이었던 팔콘 쇼어스(Falcon Shores) 서버 GPU 역시 출시를 취소한다고 발표했습니다. 본래 팔콘 쇼어스는 엔비디아의 그레이스 슈퍼칩+GPU처럼 CPU 부분과 고성능 GPU를 통합한 XPU로 나올 예정이었다가 GPU만 출시하는 것으로 변경됐고, 그마저도 개발이 지연되고 있었습니다. 그러다 결국 시장 진입에 실패한 것입니다. 이런 결정을 내린 이유는 밝히지 않았지만, 지금 상태에서 출시해도 시장에서 경쟁력 확보가 어려운 성능일 가능성이 높아 보입니다. 인텔의 재정 상태가 괜찮다면 미래를 위해 당장에는 손해를 보고서라도 싸게 팔 수 있지만, 지난해 막대한 손실을 기록한 후 4분기에 겨우 적자를 모면한 상황이기 때문에 무리하기 힘든 사정도 있습니다. 인텔은 팔콘 쇼어스를 내부 테스트 프로세서로 활용하기로 결정했습니다. 인텔이 미래 AI GPU 개발을 포기한 건 아닙니다. 팔콘 쇼어스에서 얻은 지식을 바탕으로 차세대 AI GPU인 재규어 쇼어스(Jaguar Shores)의 개발을 진행 중이라고 밝혔기 때문입니다. 물론 재규어 쇼어스 역시 앞서 팔콘 쇼어스의 운명을 그대로 답습할 가능성도 적지 않아 인텔 AI GPU의 미래는 현재까지는 불안한 상황입니다. 지금의 상황을 보면 15년 전 프로젝트 라라비를 취소한 것은 생각보다 뼈아픈 실수였던 게 분명합니다. 무한 경쟁에서 살아남기 위해서는 오늘의 문제에 대처하는 능력만이 아니라 10년 후 미래를 내다보는 능력 역시 중요하다는 것을 생생하게 보여주는 사례로 꼽힐 만합니다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’ 충격이 미국 정보기술(IT) 업계를 강타한 가운데 도널드 트럼프 미국 대통령과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난달 31일(현지시간) 미 백악관에서 만나 중국에 대한 반도체 수출 추가 규제 여부를 논의했다고 로이터통신이 보도했다. 이날 트럼프 대통령은 회담 후 황 CEO를 “신사”라고 치켜세운 뒤 “좋은 만남이었다”고 말했다. 다만 구체적인 대화 내용은 공개하지 않았다. 엔비디아는 “트럼프 대통령과 반도체·AI 정책을 논의할 기회를 줘 감사했다”면서 “두 사람은 미국의 AI 리더십 강화 중요성에 공감했다”고 밝혔다. 이날 회동은 최근 딥시크가 내놓은 AI 모델이 미 최고 모델의 10분의1도 안되는 비용으로 개발됐음에도 성능은 거의 비슷하다는 사실이 알려져 실리콘밸리를 충격에 빠뜨린 상황에서 이뤄졌다. 2022년 8월 조 바이든 행정부는 “중국군이 AI 반도체를 군사용으로 전용할 위험이 있다”며 엔비디아 첨단 반도체 칩의 중국 수출을 금지했다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) A100과 개량형인 H100이 대상이 됐다. 이에 엔비디아는 중국 시장 전용으로 H800을 내놨다. 성능은 H100의 절반 정도다. 그런데도 중국 AI 산업 성장세가 꺾이지 않자 바이든 행정부는 H800 수출도 금지했다. 엔비디아가 한 번 더 사양을 낮춰 중국 전용으로 출시한 제품이 H20이다. 성능은 H100의 20% 수준이다. 딥시크 충격 이후 트럼프 행정부가 H20 수출통제까지 검토한다는 보도가 나왔다. 엔비디아는 워싱턴이 대중국 AI 반도체 규제를 강화할수록 중국 내 GPU 수요가 중국 화웨이로 몰려 ‘경쟁사에만 좋은 일 시켜 주는 역효과를 낳는다’는 입장으로 알려졌다.

딥시크에 저사양 H800 칩 사용돼 中 규제 땐 삼성·하이닉스 등 타격 저비용 모델로 AI 생태계 확장 땐 중장기적 반도체 매출 확대 기회도카카오 등 AI 개발 업체들은 기대 중국 스타트업이 만든 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’의 등장으로 미국 빅테크 기업 중심의 AI 패권이 흔들리면서 국내 기업들의 셈법도 복잡해졌다. 당장 AI 칩에 대한 미국의 추가 대중 수출 규제 가능성과 고사양 고대역폭메모리(HBM) 수요가 줄어들 수 있다는 전망에 삼성전자와 SK하이닉스가 바짝 긴장한 모습이다. 반면 네이버와 카카오 등 정보기술(IT) 업계에선 AI 생태계가 확장하면서 저가 AI 시장이 열릴 것이라는 기대감도 나온다. 딥시크가 발표한 최신 AI 모델 ‘R1’에는 엔비디아 AI 가속기 H800이 사용된 것으로 알려졌는데 이는 대중 수출 규제에 따라 사양을 낮춰 만든 제품이다. H800에는 최신 제품인 5세대 HBM ‘HBM3E’가 아닌 HBM2E(3세대) 또는 HBM3(4세대)가 탑재됐고, 국내 업체들이 공급한다. 반도체 수출 규제 속에서도 딥시크가 저비용으로 고성능 AI 모델을 만들어 내자 도널드 트럼프 행정부가 중국에 대한 반도체 수출 규제를 H20 같은 저사양 칩까지 확대할 것이란 관측이 나온다. 이렇게 되면 중국에서 반도체 팹(제조시설)을 운영하는 삼성전자나 SK하이닉스의 영업 환경은 불확실성이 커질 수밖에 없다. 중국이 아예 독자적으로 차세대 HBM 개발에 나설 수도 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 미국의 대중 규제가 오히려 중국의 독자적인 그래픽처리장치(GPU) 개발을 자극할 것이라고 경고한 바 있다. 빅테크 기업들의 고성능 메모리 수요가 줄어들면 반도체 가격이 하락하고 저가 출혈 경쟁으로 이어질 것이란 전망도 나온다. 하지만 넓게 보면 딥시크의 출현이 AI 생태계를 확장한다는 점에서 우리 기업에 기회가 될 것이라는 기대감도 나온다. 반도체 업계 관계자는 2일 “당장은 고사양 칩 수요가 떨어지는 것 아니냐는 우려가 있을 수 있지만 딥시크 모델은 AI 시장을 대체하는 게 아니라 확장한다는 점에서 중장기적으로 반도체 시장 매출이 계속 일어날 수 있는 요인”이라고 말했다. 자체 AI 모델을 개발하던 국내 IT 기업들도 반기는 모습이다. 특히 독자적인 거대언어모델(LLM) 없이 AI 서비스를 개발하는 카카오의 경우 딥시크와 같은 저비용 AI 모델의 성공 사례가 나오면서 시장의 관심이 높아졌다. IT업계 관계자는 “딥시크로 인해 AI 패권이 크게 흔들릴 가능성도 있으나 한편으론 한국 AI 기업엔 기회가 될 수 있다”면서 “저비용 고효율 트렌드에 발맞춰 개발한다면 새로운 시장이 열릴 것”이라고 했다. 다만 딥시크 개발 비용과 데이터 관리 등에 대해선 추가 검증이 필요하다고 보는 시각이 많다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 딥시크의 프라이버시 정책과 관련해 “사용 장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”면서 “수집한 사용자 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”고 경고했다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 설명회에서 딥시크발 충격과 관련해 “GPU에 들어가는 HBM을 여러 고객사에 공급하는 만큼 다양한 시나리오를 두고 업계 동향을 살피고 있다”고 말했다.

삼성전자가 5세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM3E 개선 제품을 올해 1분기 말부터 주요 고객사에 공급할 예정이라고 밝혔다. 6세대인 HBM4는 올해 하반기 양산이 목표다. 반도체 업황은 올해 초 다소 주춤할 전망이지만 삼성전자를 비롯한 주요 업체들은 HBM 같은 고부가 제품을 중심으로 시장 상황에 대응한단 전략이다. 31일 삼성전자는 실적 콘퍼런스콜에서 “4분기에는 지정학적 이슈와 올해 1분기를 목표로 준비 중인 HBM3E 개선 제품 계획 영향이 맞물려 HBM 수요에 일부 변동이 발생했고 그 결과 4분기 HBM 매출은 당초 전망을 소폭 하회한 전분기 대비 1.9배 수준의 성장을 기록했다”며 이같이 밝혔다. 삼성전자는 “지난해 3분기부터 HBM3E 8단과 12단 제품을 양산한 데 이어 4분기에 다수의 그래픽처리장치(GPU) 공급사와 데이터센터 고객에 HBM3E 공급을 확대했고, 이에 HBM3E 매출이 HBM3 매출을 넘어섰다”고 설명했다. HBM3E 개선 제품도 계획대로 준비 중이다. 앞서 삼성전자는 지난해 10월 3분기 실적 콘퍼런스콜에서 “주요 고객사의 차세대 GPU 과제에 맞춰 HBM3E 개선 제품도 준비 중”이라며 “기존 HBM3E 제품은 이미 진입한 과제용으로 공급을 확대하고 개선 제품은 신규 과제용으로 추가 판매해 수요 대응 범위를 늘려갈 것”이라고 밝힌 바 있다. HBM3E 개선 제품의 가시적인 공급 증가는 2분기부터 본격화할 것으로 전망했다. 삼성전자는 “최근 미국 정부에서 발표한 첨단 반도체 수출 통제 영향뿐만 아니라 당사의 개선 제품 계획 발표 이후 주요 고객사들의 기존 수요가 개선 제품 쪽으로 옮겨가며 HBM의 일시적인 수요 공백이 발생할 것으로 보인다”며 “다만 2분기 이후 고객 수요는 8단에서 12단으로 기존 예상 대비 빠르게 전환될 것”이라고 전망했다. 이에 따라 HBM3E 개선 제품을 고객 수요에 맞춰 램프업(생산량 확대)하는 등 2025년 전체 HBM 비트 공급량을 전년 대비 2배 수준으로 확대한다는 계획이다. 삼성전자는 “HBM3E 16단의 경우 고객 상용화 수요는 없을 것으로 전망되지만 16단 스택 기술 검증 차원에서 이미 샘플을 제작해 주요 고객사에 전달했다”며 “1c 나노 기반 HBM4는 2025년 하반기 양산을 목표로 기존 계획대로 개발을 진행 중”이라고 전했다. HBM4와 HBM4E 기반 커스텀(맞춤형) HBM 과제도 기존 계획에 맞춰 고객사와 기술적 협의를 이어가고 있다.

중국 인공지능(AI) 스타트업인 ‘딥시크’(DeepSeek) 여파가 국내 반도체 주에도 영향을 미치고 있다. SK하이닉스는 장초반 11%대까지 밀렸고, 삼성전자는 자사주 소각 소식에도 3% 가까이 하락세를 보였다. 엔비디아 등 미국의 주요 반도체 주들은 이미 지난 27일(현지시간) ‘딥시크 쇼크’로 휘청인 바 있다. 31일 한국거래소에 따르면 이날 SK하이닉스는 전 거래일 대비 10.9% 하락한 19만 7000원에 거래를 시작해 장중 19만 4800원까지 하락했다. SK하이닉스의 하락 배경엔 저성능 반도체칩으로 고성능의 AI 모델을 만들어 낸 딥시크가 있다. 딥시크는 지난 20일(현지시간) 새로운 추론 모델인 ‘딥시크 R1’을 선보였는데, 해당 모델은 엔비디아의 최첨단 AI 가속기인 H100 대신 성능을 다운그레이드한 H800을 사용한 것으로 알려졌다. 고성능 반도체 칩을 사용하지 않았음에도 성능면에서 오픈AI가 지난해 9월 출시한 ‘o1’에 필적한 성능을 보여주면서 전세계 IT 업계는 충격에 휩싸였다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 감소할 거란 전망에 힘이 실리면서 엔비디아 주가는 27일(현지시간) 17% 가까이 빠졌고, 이후 소폭 상승하긴 했으나 이전 주가로 회복하진 못하는 모습이다. 이날 지난해 4분기 실적을 발표한 삼성전자는 실적 컨퍼런스콜에서 “지난해 11월 주주가치 제고를 목적으로 약 10조원 규모의 자사주 매입을 발표했다”면서 “이 중 먼저 3개월 동안 3조원의 자사주 취득·소각을 진행 중”이라고 밝혔으나 주가는 3% 가까이 하락해 거래되고 있다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 컨콜에서 최근 딥시크발 충격에 대해 “신기술 도입에 따른 업계의 변화 가능성이 항상 있고 현재의 제한된 정보로는 판단하기 이르다”면서 “GPU에 들어가는 HBM을 여러 고객사에 공급하는 만큼 다양한 시나리오를 두고 업계 동향을 살피고 있다”고 밝혔다. 그러면서 “시장의 장기적인 기회 요인과 단기적인 위험 요인이 공존하는 만큼 급변하는 시장에 적기 대응할 수 있도록 하겠다”고 덧붙였다.

중국의 인공지능(AI) 스타트업인 딥시크가 개발한 동명의 AI 모델로 세계 AI 시장이 요동치고 있다. 딥시크가 중국에 대한 미국의 첨단 반도체 수출 규제 속에서 저사양 그래픽처리장치(GPU)만으로 챗GPT에 필적하는 AI모델을 선보이자, 미 시가총액 1위 기업이던 엔비디아의 시가총액이 하루 만에 847조원 사라졌다. 딥시크는 관련 데이터 소스를 공개하며 미국이 장악한 AI 분야의 시장에 도전장을 던졌다. 이에 챗GPT 개발사인 오픈AI와 마이크로소프트는 딥시크가 오픈AI의 데이터를 무단 사용했을 의혹을 제기하며 견제에 나섰고, 미 정부도 대중국 반도체 수출 통제 범위를 넓힐 태세다. AI 3대 강국 진입을 노리는 우리나라로서도 위기이자 기회가 왔다 하겠다. 딥시크가 최근 출시한 추론형 AI 모델 ‘R1’과 R1의 바탕인 ‘V3’는 성능평가에서 오픈AI의 ‘GPT-4o’를 비롯한 다수의 AI 모델보다 더 낫거나 비슷한 성능을 보이며 세계를 놀라게 했다. 더 주목할 점은 개발비용이다. V3 학습에 소요된 약 80억원은 메타가 최신 AI모델에 들인 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아가 중국 수출용으로 만든 저사양 칩만으로 만들었다는 점도 놀라운 일이다. 정부의 데이터 통제 가능성이 끊임없이 제기되는 중국에서 만든 AI모델이지만 딥시크의 부상에 자극받은 오픈AI가 자사의 서비스 제공 방식 변경을 검토하는 등 AI 시장에서는 이미 변화가 시작됐다. AI는 반도체 산업은 물론 국가안보에도 영향을 미치는 국가 경쟁력의 핵심 자원이다. 우리나라는 2027년까지 세계 AI 3대 강국이 목표다. 현재는 6위권이다. 미중 간 AI 패권 전쟁 속에 경쟁력을 키우려면 우수한 인재 확보와 개발역량 제고 같은 혁신이 관건이 될 전망이다. 이를 위해 적극적인 정부 투자는 물론 규제 혁파 등 AI 산업 육성을 위한 과감한 실천 전략을 세워야 한다. 지난해 말 통과돼 내년 1월 시행 예정인 AI기본법을 뒷받침할 하위법령 제정도 서두르길 바란다.

‘저비용 고성능’에 챗GPT와 맞먹어AI주도주 ‘휘청’… 엔비디아 -16.97%BBC “美제재가 기회… 中, 전폭 지원” 중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’가 저성능 그래픽처리장치(GPU)만으로 미국 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 내놓자 실리콘밸리 빅테크 기업들이 충격에 빠진 가운데 대응책을 고심하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI와 마이크로소프트(MS)는 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈AI 데이터를 무단으로 수집했는지에 대한 조사에 착수하는 등 미국과 중국의 AI 패권 경쟁이 격화하는 모습이다. 블룸버그통신 등은 29일(현지시간) 오픈AI의 데이터가 딥시크와 관련된 그룹에 의해 허가 없이 무단으로 획득됐는지에 대해 오픈AI와 MS가 조사하고 있다고 보도했다. 오픈AI는 중국에 기반에 둔 기관들이 자사의 AI 도구에서 대량의 데이터를 빼내려고 하는 여러 시도를 목격했다고 밝혔다. 딥시크는 지난 20일 압도적인 저비용에 고성능 추론 모델인 ‘R1’을 내놓으며 전 세계 정보기술(IT) 업계에 충격을 안겼다. 지난해 12월 내놓은 거대언어모델(LLM)인 ‘V3’를 선보인 지 불과 한 달여 만에 선보인 R1은 V3와 함께 오픈AI의 챗GPT, 메타의 ‘라마’, 앤트로픽의 ‘클로드’ 등 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 전해진다. 놀라운 점은 V3를 훈련하는 데 들어간 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)라는 점이다. 이는 메타가 라마3 모델을 엔비디아의 고가 칩인 H100으로 훈련시킨 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아의 저렴한 칩인 ‘H800’을 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 거라 인건비와 운영비 등이 포함되진 않았지만, 저렴한 자원으로 뛰어난 성능의 모델을 만들어 내자 미국 증시에서 AI 주도주들이 휘청거렸다. 엔비디아 주가는 지난 27일(현지시간) 16.97% 급락했고, 브로드컴(-17.40%), AMD(-6.37%), ASML(-5.57%) 등도 큰 폭으로 하락했다. 딥시크의 성공 배경에 대해 영국 BBC방송은 미국의 중국에 대한 반도체 수출 통제라는 도전이 중국에는 오히려 기회가 됐고, 중국 정부의 AI 육성 등 든든한 지원 역시 큰 역할을 했다고 분석했다. 미국은 약 2년 전부터 엔비디아 등 세계 유수 반도체 제조업체가 중국에 첨단 반도체를 판매하는 것을 금지해 왔다. 매사추세츠공대(MIT)의 정보기술매체 테크놀로지 리뷰에 따르면 딥시크는 수출 금지 조치 이전에 엔비디아 AI칩 A100을 상당량 비축했다. 비축량은 1만∼5만개로 추산된다. 서방의 선진 AI 모델들은 특수칩을 약 1만 6000개 사용하는 것으로 추산되는 데 비해 딥시크는 특수칩 2000개와 수천 개의 하위 칩만으로 AI 모델을 훈련시켰다고 밝혔다. 딥시크 쇼크가 이어지고 있는 상황에서 도널드 트럼프 미 행정부는 첨단 반도체 대중국 수출 규제 강화를 검토 중이다. 익명의 소식통은 블룸버그에 “엔비디아의 저사양 칩인 H20 제품도 대중 수출을 차단할 수 있다”고 전했다. 다만 백악관은 블룸버그 논평 요청에 입장을 밝히지 않았다. 워싱턴이 H20 수출통제 카드를 바로 발표하지 못하는 이유는 이미 중국 화웨이가 대체품인 어센드 910B를 판매하고 있기 때문으로 추정된다. 어센드 910B의 성능은 H100의 50% 수준으로 H20을 넘어섰다. 이런 상황에서 저사양 제품인 H20 대중 수출까지 금지하면 중국 내 GPU 수요가 화웨이로 몰려 ‘경쟁사만 좋은 일 시켜주는’ 역효과를 낳을 수 있다는 고민이 반영된 것으로 풀이된다.

중국 스타트업 딥시크의 저비용 고성능 인공지능(AI) 모델 발표로 엔비디아 주가가 크게 출렁이고 있습니다. 투자자들 사이에서는 이후 엔비디아 주식을 매수할 적기인지에 대한 논의가 활발히 이뤄지고 있는데요. 장기적인 관점에서 AI 산업의 성장 잠재력을 믿는 투자자들에게는 이번 기회가 매력적인 투자 진입 시점이 될 수 있지만, 단기적인 변동성을 감내할 수 있는지 검토해야 한다는 조언이 나옵니다. 엔비디아 주가는 27일(현지시간) 17.0% 하락한 뒤 하루 만인 28일 곧바로 8.9% 반등에 성공했습니다. 그러나 29일 다시 4.1% 떨어진 123.7달러에 장을 마쳤습니다. 시장은 딥시크의 AI 모델이 서구의 주요 경쟁업체와 비슷한 성능을 보이면서도 개발 비용이 훨씬 저렴하다는 면에서 한차례 충격에 휩싸였는데요. 미국 정부가 대중국 AI 칩 수출에 추가 제재를 검토하고 있다는 소식이 다시금 엔비디아의 주가 반등을 가로막는 걸림돌로 작용했죠. 블룸버그통신은 익명의 소식통을 인용해 “엔비디아의 저사양 칩인 H20 제품도 대중 수출을 차단할 수 있다”고 전했습니다. 패닉이 휩쓸고 지나간 월가에서는 이번 주가 하락이 과도한 반응일 수 있다는 분석이 나오고 있습니다. 미국 투자 리서치 업체인 펀드스트랫의 톰 리 최고투자책임자(CIO)는 CNBC 인터뷰에서 이번 조정이 장기 투자자들에게는 오히려 기회가 될 수 있다고 언급했습니다. 그는 ”시장은 불확실성을 싫어하지만, 이는 과도한 반응“이라며 ”2020년 3월 이후 엔비디아 주가가 가장 큰 폭으로 하락했지만, 결국 투자자들에게는 엄청난 기회“라고 말했습니다. 리서치기관 번스타인의 스테이시 라스곤 애널리스트도 딥시크가 주장한 불과 560만달러(약 81억원)의 개발비에 물음표를 던졌습니다. 그는 많은 일상적인 비용과 개발 비용이 총액에서 제외됐을 수 있다고 지적했습니다. 되레 더 효율적인 AI 모델의 등장으로 기술 도입 비용이 낮아져서 시장 규모가 전반적으로 커질 수 있다는 분석도 나옵니다. 투자은행 캔터 피츠제럴드의 C.J. 뮤즈 애널리스트는 업체들 간 효율성 경쟁이 붙붙으면서 더 많은 수요가 창출될 수 있다고 설명했습니다. ”혁신이 도입 비용을 낮추고 AI를 보편화시키고 있다. 이러한 진전은 시간이 지남에 따라 더 많은 컴퓨팅 수요로 이어질 것“이라고 뮤즈 애널리스트는 전망했습니다. 티그리스 파이낸셜은 ”AI를 지원하기 위한 데이터 센터 성장이 계속될 것이며, 데이터 센터 그래픽처리장치(GPU) 시장에서 지배적인 점유율을 보유한 엔비디아가 현 추세 속에서 계속 이익을 얻을 것“이라고 예상했습니다. 또한 티그리스 파이낸셜은 엔비디아 주식에 대해 ”강력 매수“ 의견을 제시하며 목표가를 220달러로 높여 잡았는데요. 현재 가격보다 70% 이상 상승할 여력이 있다고 본 것이죠. AI 기술의 발전이 때로는 예상치 못한 방향으로 진행될 수 있지만, 현재 엔비디아의 기술력과 시장 지배력을 고려할 때 장기적인 성장 가능성은 여전히 높다는 분석입니다. 현재 엔비디아의 주식이 상대적으로 저평가됐다는 분석도 있습니다. 엔비디아 주식은 주가수익비율(PER) 기준으로 약 50배에 거래되고 있는데, 이는 과거 5년 평균인 81배에 비해 낮다는 것이죠. 다만 AI 기술의 빠른 발전 속도와 규제 환경의 변화, 글로벌 경제 상황 등 다양한 리스크 요인을 고려해야 하는데다, 단기적으로 변동성이 클 수 있다는 점에 유의해야 한다는 조언이 나옵니다.