생성형 인공지능(AI)인 챗GPT를 만드는 오픈AI가 추가 자금 조달에 나선 가운데 애플과 엔비디아가 투자를 검토하고 있다는 보도가 나왔다. 애플은 아이폰에 챗GPT를 탑재할 예정이며, 엔비디아는 인공지능(AI) 칩 선두 주자로 오픈AI의 주요 기술 파트너다. 월스트리트저널(WSJ)과 블룸버그는 29일(현지시간) 애플과 엔비디아가 오픈AI에 투자하기 위한 협상을 진행중이라고 보도했다. 지난해 1월 마이크로소프트(MS)로부터 약 100억 달러 투자를 받았던 오픈AI는 최근 추가 자금 조달에 나선 상황이다. 미 유명 벤처 투자사인 스라이브캐피털이 이를 주도하고 있으며 MS 또한 투자에 나설 것으로 전망된다. 여기에 엔비디아와 애플이 참여할 경우 지난해 말 860억 달러였던 오픈AI의 기업 가치는 1000억 달러에 이를 것으로 예상된다. 애플과 엔비디아는 오픈AI와 긴밀한 협력관계를 맺고 있긴 하나 직접적인 투자를 한 적은 없었다. 앞서 애플은 챗GPT를 포함한 오픈AI의 기술을 애플 AI 플랫폼인 ‘애플 인텔리전스’ 시스템에 통합하겠단 계획을 발표한 바 있다. 아이폰 등 애플 기기 사용자들이 애플 인텔리전스에서 선택 옵션으로 챗GPT를 사용할 수 있게 되는데 적용 시점은 아직 구체적으로 나오지 않았다. 일부 AI 기능이 먼저 탑재된 후 챗GPT 등 추가 기능이 업데이트되는 형식으로 탑재될 전망이다. 엔비디아는 오픈AI가 AI 모델을 훈련시키고 실행하는 데 있어 필수인 그래픽처리장치(GPU)를 공급하는 주요 기술 파트너다. 문제는 앞서 오픈AI에 투자하며 공고한 파트너십을 유지하고 있는 MS와의 관계다. MS는 2019년과 2021년 각각 10억 달러씩 오픈AI에 투자한 데 이어, 2023년 초 추가적으로 대규모 투자를 진행한 바 있다. 오픈AI의 지분을 직접적으로 갖고 있진 않지만 이익의 49%를 공유하는 형태로 관계를 맺고 있다. 애플과 엔비디아가 오픈AI에 투자할 때 MS의 공식 승인이 필요할지 여부는 알려져 있지 않으나 중요한 투자 결정에 대해선 MS와 오픈AI가 논의할 가능성이 남아있다. 한편 로이터통신에 따르면 오픈AI는 이날 챗GPT의 주간 활성 이용자수(WAU)가 2억명 이상으로 지난해 가을의 2배 가량이라고 밝혔다. 포천지 선정 글로벌 500대 기업 가운데 92%가 자사 제품을 쓰고 있으며, 지난 7월 최신 AI 모델인 GPT-4o(포오)를 출시한 뒤 자동화된 응용프로그램 인터페이스(API) 사용자가 2배로 늘었다고 설명했다. 국내에서도 챗GPT가 생성형 AI 애플리케이션 중 가장 인기가 많다. 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일·굿즈에 따르면 지난 7월 기준 생성형 AI 서비스 앱 사용자 673만명 가운데 챗GPT 사용자가 월간 396만명으로 가장 많았다.

세계 최대 그래픽처리장치(GPU) 제조업체 엔비디아가 28일(현지시간) 어닝콜에서 올해 2분기 매출이 전년 대비 두 배 이상 증가했다고 발표할 가능성이 높다. 하지만 로이터통신은 엔비디아의 2분기 실적이 월가 예상치에 못 미치면 주가가 하락할 가능성도 있다고 경고했다. 올해 엔비디아의 주가는 이미 150% 이상 급등해 시가총액이 1조 8200억 달러 더 늘었고, S&P 500 지수 상승을 견인했다. 엔비디아 주식은 현재 예상 실적의 약 37배로 평가받고 있는데, 이는 엔비디아를 포함한 벤치마크 지수 상위 6대 반도체 기업 평균이 약 29배인 점과 비교하면 시장에서 다소 고평가를 받고 있다. 지난 23일 기준 영국의 런던증권거래소그룹(LSEG) 데이터에 따르면, 엔비디아의 2분기 매출은 전년 동기 대비 약 112% 증가한 286억 8000만 달러를 기록할 것으로 예상된다. 그러나 생성형 AI붐으로 인한 엔비디아 반도체 수요 증가에 따른 생산 비용 부담도 늘면서 조정 매출 총이익률은 1분기보다 3% 포인트 이상 하락한 75.8%를 기록할 것으로 보인다. 일부 투자자들은 엔비디아가 시장의 높은 기대치를 충족할 수 있을지 우려하고 있다. 엔비디아의 최대 고객들의 AI 지출 증가량이 엔비디아의 매출 성장률을 끌어올리기에 충분한지에 대해 의문을 표하고 있다. 이러한 우려로 인해 7월과 8월 초까지 엔비디아의 주가는 20% 폭락했지만, 최근 회복세로 인해 6월의 사상 최고치(135.58달러)보다 낮은 수준인 126달러에 머물러 있다. 엔비디아를 비롯한 미국 대형 기술 기업의 주식을 보유하고 있는 시노버스 트러스트의 수석 포트폴리오 매니저인 다니엘 모건은 “이는 반도체 업계의 벤치마크 수치일 뿐만 아니라 AI 전반의 벤치마크이기도 하다”고 설명했다. AI 인프라를 구축하기 위해 막대한 비용을 지출하고 있는 마이크로소프트(MS)를 비롯한 실리콘밸리 빅테크 기업들은 빅데이터를 빠르게 컴퓨팅하고 처리할 수 있는 강력한 성능을 가진 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 구매하고 있다. 독보적 성능을 가진 엔비디아 GPU의 대체재가 사실상 없는 상황이라 엔비디아 수익은 급격히 증가했다. 엔비디아의 차세대 블랙웰 AI 칩의 생산 지연 가능성과 관련하여 더 많은 문제가 발생할 수 있다. 젠슨 황 최고경영자(CEO) 지난 5월에 블랙웰이 2분기에 출시될 것이라고 말했지만, 일각에서는 설계상의 오류가 발견돼 출시가 지연될 것이라는 우려가 나왔다. 이는 내년 상반기 엔비디아 매출 성장률이 타격을 입을 수 있음을 의미한다고 리서치 그룹 세미애널리시스(SemiAnalysis)가 설명했다. 또한 엔비디아의 반도체 위탁생산업체인 대만의 TSMC가 생산대행 수수료를 올려달라고 요구한다면 엔비디아의 순이익률은 더 감소할 수 있다. LSEG는 엔비디아의 올해 3분기 예상 매출이 75% 급증한 316억 9000만 달러를 기록해 최근 5분기 연속 세자릿수 성장세를 마칠 것으로 예측했다. 1년 전 약 206% 급증한 181억 2000만 달러와 비교하면 매출 성장률이 낮아질 것으로 보인다. 지난 3분기 동안 엔비디아의 성장률은 200%를 넘어섰다. 러닝 포인트 캐피탈의 최고 투자 책임자인 마이클 슐먼은 “회사가 일정 규모에 도달하면 물리적으로 동일한 성장을 유지할 수 없다는 ‘대수의 법칙’에 도달하고 있다”고 말했다.

미국의 인공지능(AI) 반도체 회사 엔비디아의 직원들이 주 7일 근무를 하는 등 높은 업무 강도에 시달림에도 불구하고 인센티브를 받기 위해 퇴사를 하지 않는 것으로 알려졌다. 26일(현지시간) 블룸버그 통신에 따르면 엔비디아의 전·현직 직원 10명은 긴 근무 시간과 격렬한 말다툼이 뒤따르는 회의 등의 고충에도 거의 모든 직원들이 회사를 그만두지 않는다고 전했다. 마케팅 부서에서 일했다는 엔비디아 전직 직원은 “하루에 7~10회 회의에 참석했고 각 회의에는 30명 이상이 들어왔다. 종종 싸움이 벌어졌고 고성도 오갔다”면서도 “‘황급 수갑’(인센티브) 덕분에 2년 동안 참았다. 더 많은 부를 얻을 기회였기 때문”이라고 했다. 또한 고객을 위한 기술 지원 부서에서 일했다는 엔비디아 전직 직원은 “일주일 내내, 가끔 새벽 1~2시까지 일해야 했지만 급여 인센티브 때문에 버티다 5월에 퇴사했다”고 설명했다. 블룸버그는 “엔비디아에는 다음 스톡그랜트(회사 주식을 무상으로 주는 인센티브 제도의 일환)를 기다리는 직원이 수백만 명이나 있다”고 덧붙였다. 엔비디아는 4년에 걸쳐 사용할 수 있는 스톡그랜트를 정기적으로 지급하고 있다. 의무보유 기간이 있는 스톡옵션과 달리 스톡그랜트는 받으면 바로 현금화가 가능하다. AI 열풍의 최고 수혜주로 꼽히는 엔비디아는 AI 반도체 시장의 ‘큰 손’으로 자리매김하면서 주가가 고공행진했고 지난 6월 18일(현지시간) 시가총액 1위 자리에 오르면서 세계에서 가장 비싼 기업이 됐다. 전 세계적인 AI 열풍에 따라 AI 데이터 추론과 학습에 필수적인 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 중요해지면서 주가가 폭등한 것이다. 기업 몸값이 치솟으면서 직원들은 회사를 떠나지 않으려는 분위기다. 엔비디아의 ‘2024년 지속가능성 보고서’에 따르면 지난해 엔비디아 직원 이직률은 5.3%로 반도체 업계 평균 이직률(17.7%)의 3분의1 수준에 불과했다. 지난해 5월 반도체 기업 최초로 시가총액이 1조 달러를 돌파한 이후부터는 이직률이 2.7%로 더 크게 줄었다. 몸값 치솟는 엔비디아…직원들도 ‘벼락부자’이러한 엔비디아 ‘열풍’에 직원들 또한 혜택을 받고 있다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 지난해 엔비디아 직원 절반은 22만 8000달러(약 3억원) 이상을 받았다. WSJ은 “엔비디아는 신입 직원도 굵직한 프로젝트에 투입해 다소 높은 근무 강도를 견뎌내야 한다”면서도 “직원 간에 협력적인 문화가 있고 무제한 휴가 정책을 통해 분기마다 전 직원이 재충전을 위한 자율 휴가도 사용할 수 있다”고 설명했다. 엔비디아 직원의 부는 AI 칩 후발주자인 AMD, 인텔 직원과 비교할 때 더 두드러진다. 11년 전 엔비디아에 입사한 콜렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 주식을 약 7억 5870만 달러(약 1조 87억원)어치 갖고 있다. 반면 AMD의 진 후 CFO와 인텔의 데이비드 진스너 CFO는 각각 643만 달러(약 85억원), 313만 달러(약 41억원) 주식을 보유 중이다. 엔비디아에서 엔지니어링 업무를 담당했던 전직 직원은 블룸버그에 “지난해와 올해 내내 엔비디아의 거의 모든 직원이 부를 표현하는 것을 자주 접했다”며 “미국 부동산 플랫폼 업체 ‘질로우’에서 주택 매물을 검색하고, 일상대화에서 새로운 별장에 관해 말하더라. 티켓값이 비싼 슈퍼볼 콘서트, NBA 결승전을 관람하는 것은 예삿일”이라고 전했다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다. 최근 인공지능(AI) 반도체 시장이 뜨거워지면서 고집적 반도체 칩을 메인보드와 연결하는 고부가 반도체 패키지 기판에 관한 관심도 높아지고 있습니다. 시장조사업체인 프리스마크에 따르면 반도체 기판 시장 규모는 2024년 4조 8000억원에서 2028년 8조원으로 연평균 약 14%로 지속 성장할 것으로 예상합니다. 반도체 기판은 반도체와 메인 기판 간 전기적 신호를 전달하고 반도체를 외부 충격 등으로부터 보호해주는 역할을 합니다. 흔히 반도체 칩을 우리 몸의 두뇌에 비유한다면 반도체 기판은 뇌를 보호해주는 뼈와 뇌에서 몸으로 전달하는 정보를 각 기관에 연결해 전달하는 신경과 혈관에 비유할 수 있습니다. 반도체 칩은 메인 기판과 서로 연결되어야 하는데 메인 기판의 회로는 반도체보다 미세하게 만드는 게 불가능합니다. 반도체 칩의 단자 사이 간격은 100㎛(마이크로미터, 0.001㎜)로 A4용지 두께 수준이지만 메인 기판의 단자 사이 간격은 약 350㎛로 4배 정도 차이가 나기 때문입니다. 이 때문에 반도체 칩과 메인 기판 사이를 연결해 주는 것이 바로 반도체 기판의 역할입니다. 반도체 기판 중 하나인 ‘플립칩 볼 그리드 어레이’(FCBGA)는 고집적 반도체 칩과 기판을 ‘플립칩 범프’로 연결해 전기 및 열적 특성을 높이는 패키지 기판입니다. 주로 PC와 서버, 네트워크, 자동차용 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)에 사용되고 있습니다. 반도체 업계에서는 AI뿐 아니라 로봇, 메타버스, 자율주행 등 반도체 성능 향상에 대응할 수 있는 기판 기술에 주목하고 있습니다. 특히 빅데이터와 AI에 적용되는 FCBGA는 대형화, 층수 확대, 미세 회로 구현, 소재 융·복합화 등 높은 기술력이 요구되는 제품입니다. 국내 부품기업인 삼성전기도 지난달 글로벌 반도체 기업인 AMD와 고성능 컴퓨팅(HPC) 서버용 FCBGA 공급 계약을 맺고 제품 양산을 시작했다고 밝힌 바 있습니다. 서버용 FCBGA는 반도체 기판 중에서도 기술적으로 어려운 제품입니다. 전 세계에서 하이엔드급 서버용 기판을 양산하는 글로벌 업체도 일부에 불과하다고 합니다. 서버용 CPU와 GPU는 연산 처리능력과 연결 신호 속도 향상 등 고성능화에 대응하기 위해 하나의 기판 위에 여러 반도체 칩을 한꺼번에 담아야 합니다. 그 때문에 서버용 FCBGA는 일반 PC용 FCBGA보다 기판 면적은 4배 이상 크고, 층수도 20층 이상으로 2배 이상 많습니다. 과거 반도체가 기판 위에 반도체 칩이 하나 올라가는 단순한 구조였다면 최신 반도체는 성능을 높이기 위해 회로의 미세화가 진행되고 트랜지스터 개수도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 극자외선(EUV) 공법 등 미세화 기술이 개발되고 있지만 미세화 기술 성장 한계와 고가 설비 도입 등으로 인한 공정비용 상승으로 반도체 원가가 높아지면서 패키지 기술과 같은 후공정에서 반도체 성능 향상과 원가를 낮추려는 노력이 이어지고 있습니다. 최근에는 반도체 칩 자체를 잘 만드는 것만큼이나 잘 만들어진 제품을 조합해서 어떻게 구성하느냐 하는 멀티 패키지 기술 영역이 중요해졌습니다. 즉, 패키지 전체의 성능을 끌어올리기 위해 여러 가지 반도체 칩을 반도체 기판에 올려 기능을 향상한 멀티 패키지 형태의 제품들이 나오고 있습니다. 많은 칩이 제대로 작동하기 위해선 기판의 회로 패턴은 더 미세화되고 기판 면적도 커지고 층수도 늘어나는 등 반도체 기판의 기술 고도화가 요구되고 있습니다. 삼성전기는 반도체 기판 분야에서 기술력을 유지하기 위해 1조 9000억원에 달하는 대규모 투자를 통해 부산과 베트남 신공장을 첨단 하이엔드 제품 양산기지로 운영하고 있습니다. 삼성전기는 2022년 10월 국내 최초로 서버용 FCBGA 양산에 성공한 이후 2026년까지 서버, AI, 전장, 네트워크 등 고부가 FCBGA 제품 비중을 50% 이상 확대한다는 계획입니다. 반도체 기판을 만들기 위한 핵심 기술은 미세 가공 기술과 미세 회로 구현에 있습니다. 전자기기의 기능이 많아질수록 필요한 부품이 많아지듯이 반도체 칩의 신호 전달에 필요한 회로도 많아지고 더 복잡해집니다. 한정된 기판 면적 안에 많은 회로를 만들어야 하므로 한 면으로도 부족해 4층, 6층, 8층, 10층 등 여러 층으로 만들게 됩니다. 이때 층간에도 회로가 연결되어야 하므로 구멍을 뚫어 전기적으로 연결하기 위한 도금 과정을 거치게 됩니다. 각 층을 연결해주는 구멍을 ‘비아’(Via)라고 하는데 일반적으로 80㎛ 크기의 면적 안에 50㎛의 구멍을 오차 없이 정확히 뚫어야 하는 만큼 정교한 가공 기술력이 필요합니다. 삼성전기는 A4용지 두께의 10분의 1 수준인 10㎛ 수준의 비아를 구현할 수 있는 미세 비아 형성 기술을 가지고 있습니다. 전기신호가 지나가는 길인 회로는 단자가 많아지고 연결해야 할 신호가 많아지면서 회로 선폭과 간격도 미세화되고 있습니다. 회로 제작 과정은 원하는 회로 두께만큼을 도금한 후 남는 부분을 코팅한 다음 화학 작용인 ‘에칭’을 통해 필요한 회로를 형성하게 됩니다. 일반적으로 회로 폭과 회로 간 간격은 8~10㎛ 수준의 얇은 선폭을 구현해야 합니다. 삼성전기는 머리카락 두께의 20분의 1인 5㎛ 이하 수준의 회로 선폭을 구현할 수 있는 미세회로 형성 기술을 보유하고 있습니다. 삼성전기는 110㎜ 이상의 초대면적화 기술과 26층 이상의 초고층화 기술, 수동소자 부품을 패키지 기판 내에 내장하는 기술을 확장해 반도체의 성능을 배가시키는 EPS 기술 등 차세대 반도체 기판 시장에서 요구하는 기술을 확보해 고객과의 협력을 강화하고 있습니다. 삼성전기 관계자는 “최근 AI 기술 등에 의한 고성능 반도체 수요가 늘어나면서 FCBGA 수요도 증가할 전망”이라며 “국내 최초 서버용 FCBGA 양산 업체로써 차세대 기판 개발과 반도체 기판 사업 강화에 집중하고 있다”고 강조했습니다.

지난주 미국 실리콘밸리의 중심 팰로앨토에서 30대 중반의 미국 시카고대 인공지능(AI) 교수 부부와 저녁을 같이 했다. 두 사람은 중국인으로 AI 분야에서 떠오르는 스타 교수이자 유망한 스타트업 창업자다. 남편 세 장 교수는 AI와 데이터시스템 분야의 전문가로 그의 지도교수였던 연쇄 창업가 크리스 레 스탠퍼드대 교수 등과 투게더AI를 공동창업해 최고기술책임자(CTO)를 맡고 있다. 투게더AI는 회사 가치가 12억 5000만 달러인 유니콘기업답게 AI와 데이터시스템 최적화 기술에서 독보적 깊이가 있는 스타트업이다. 그의 아내 보 리 교수는 AI 보안의 떠오르는 전문가다. 32세이던 2020년 MIT 테크놀로지 리뷰가 미국 내 35세 미만의 이노베이터로 그녀를 선정했다. 시카고대는 특별기금을 조성해 키우는 데이터사이언스 분야 교수로 부부를 초빙했다. 두 사람은 시카고대의 교수가 되고도 창업한 회사에서의 역할을 줄일 생각이 없다. 창업 활동은 교수 활동의 20%를 넘을 수 없다는 규제에 묶인 서울대 등 국내 대학에서는 상상할 수 없는 파격이다. 두 사람이 교수와 창업을 병행할 수 있는 이유는 시카고대가 2016년 데이터사이언스 프로그램을 전략적으로 키우기 위해 책임자로 초빙한 마이클 프랭클린 교수 덕분이다. 버클리의 컴퓨터사이언스 디비전 학부장이기도 했던 그는 대학의 연구로 창업해 회사의 CTO를 맡은 적이 있다. 혁신 연구와 창업의 시너지를 누구보다 잘 이해하는 그가 시카고대의 새로운 데이터사이언스 프로그램을 맡아 창업 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 새로운 차원의 연구 결과를 만들어 낼 젊은 교수들을 데려온 것이다. 이 젊은 교수 부부가 공동창업한 회사에는 공통된 투자자와 자문역이 많다. 실리콘밸리 안에서는 누가 어떤 연구를 했고, 누가 그 연구를 창업으로 성공시켰는지, 어떤 벤처캐피털이 자본과 노하우로 도와줬는지 안다. 보이지 않는 실리콘밸리 명예의 전당인 셈이다. 파괴적 혁신을 이끄는 스타트업이 실리콘밸리에서 많이 나오는 이유는 혁신의 본질을 이해하는 벤처캐피털과 최고의 인재들이 몰리기 때문이다. 한편 AI와 반도체, 첨단기술 경쟁에서 미국의 견제를 받고 있는 중국은 명문 칭화대를 중심으로 AI 분야의 창업 열기가 뜨겁다. 중국 정부 정책의 최우선 순위가 미국과의 기술패권 경쟁에서 중국의 우위를 확보하는 것인 만큼 AI, 반도체 등 첨단기술 분야에 대한 정부 차원의 전략적 지원이 늘었을 뿐만 아니라 창업을 지원하는 벤처캐피털도 몰리고 있다. 미국과 기술패권 경쟁을 하는 시진핑 체제에서 가장 큰 수혜자는 칭화대다. 중국 내 약 300개의 거대언어모델(LLM) 스타트업 중 10개가 칭화대 출신들이 만들었다. 대표적 기업이 오픈AI 챗GPT의 중국 버전인 키미 서비스를 제공하는 문샷AI이다. 이 회사의 창업자는 1992년생 양즈린이다. 2015년 칭화대를 나와 2019년 미국 CMU에서 LLM 연구로 박사를 마쳤다. 2023년 3월 문샷을 창업하자 그의 실력과 뚜렷한 비전에 공감한 중국 벤처 자본들이 그를 지원했다. 설립 1년여 만에 알리바바, 텐센트 등의 투자를 받아 회사 가치가 30억 달러가 됐다. 한자 200만자의 텍스트를 처리할 수 있다고 발표했다. 키미의 방문자 수는 4월 처음으로 바이두의 어니봇을 추월했다. 중국 본토에서 학부를 나와 미국의 주류에 들었던 30대의 젊은 중국 엘리트들이지만 앞의 두 사람과 양즈린의 행보는 완전히 다르다. 누가 옳다고 할 수는 없지만 세 사람 모두 인류 발전을 위해 기여하고 있는 것은 사실이다. 문샷AI 외에도 칭화대에서 창업한 주푸AI가 오픈AI의 소라 같은 서비스를 만드는 등 많은 중국의 스타트업들이 엔비디아 GPU 수출 제한과 같은 미국의 견제를 뚫고 중국 자체의 AI 기술을 만들어 가고 있다. 미국과 중국의 AI를 둘러싼 기술패권 전쟁의 와중에 한국의 AI 활동은 너무나 조용하다. 최근 앤드루 응 교수를 불러 한국이 3대 AI 강국이라는 말을 했다. 하지만 세계무대에서 바라보는 한국 AI 산업의 위상은 이와는 너무나 큰 괴리가 있다. 문과가 지배하는 대한민국의 미래가 걱정된다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

SK텔레콤이 올 초 투자한 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 회사인 ‘람다’(Lambda)와 협력해 서울 금천구 가산 데이터센터(IDC)를 GPU 전용 인공지능(AI) 데이터센터로 바꾼다. SK텔레콤은 21일 람다가 보유한 엔비디아(NVIDIA) GPU 자원을 SK브로드밴드 가산 데이터센터에 전진 배치하는 내용의 ‘AI 클라우드 공동 사업을 위한 파트너십’을 람다와 체결했다고 밝혔다. 양사는 안정적인 GPU 공급을 바탕으로 한 ‘GPUaaS’(서비스형 GPU) 사업 확대, 람다의 한국 리전(Region) 설립 등 다양한 영역에서 전략적 협업을 강화하기로 했다. 2012년 AI 엔지니어들이 설립한 람다는 엔비디아로부터 최신 GPU를 공급받아 AI 클라우드 서비스를 제공하는 GPUaaS 기업이다. 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들이 주요 고객사다. SK텔레콤은 최근 미국 AI 데이터센터 통합 솔루션 기업인 스마트 글로벌 홀딩스에 2억 달러 규모의 투자를 한 데 이어 람다와의 글로벌 협력으로 AI 인프라 사업에 속도를 낼 방침이다. 양사는 오는 12월 가산 데이터센터에 엔비디아 GPU ‘H100’을 배치한다. SK텔레콤 관계자는 “AI 시장 성장에 따라 국내 GPU 수요가 급등하는 것을 고려해 3년 안으로 GPU를 수천 대 이상까지 늘리고, 최신 GPU 모델인 ‘H200’도 조기 도입을 추진 중”이라고 설명했다. SK텔레콤은 가산 데이터센터를 시작으로 엔비디아 단일 GPU로 구성된 국내 최대 규모의 ‘GPU 팜’을 확충한다는 계획이다. SK브로드밴드는 GPU 서버가 안정적으로 작동할 수 있도록 가산 데이터센터의 랙 당 전력 밀도를 국내 최고 수준인 44㎾로 구현할 예정이다. 이는 국내 데이터센터 랙 당 평균 전력 밀도인 4.8㎾의 약 9배에 달한다. 오는 12월 AI 데이터센터가 구축되면 람다의 아시아태평양 지역 최초의 한국 리전으로도 기능한다. 람다 GPU 기반 AI 클라우드 서비스를 이용하는 국내 기업의 데이터는 한국 리전에 저장되게 된다. SK텔레콤은 람다 GPU 자원을 기반으로 구독형 AI 클라우스 서비스인 GPUaaS도 오는 12월 출시할 계획이다. GPUaaS는 기업 고객이 AI 서비스 개발이나 활용에 필요한 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드를 통해 가상 환경에서 빌려 쓰는 개념의 서비스다. SK텔레콤 관계자는 “공급이 부족하고 가격이 높은 GPU를 직접 구매하기 부담스러운 대기업이나 중소기업, 스타트업이 상대적으로 저렴한 비용에 사용할 수 있다”고 강조했다. 시장조사기관 ‘포천 비즈니스 인사이트’에 따르면 글로벌 GPUaaS 시장은 2024년 43억 1000만 달러에서 2032년 498억 4000만 달러로 성장하며, 연평균 성장률은 35.8%에 달할 것으로 예상된다. SK텔레콤은 오는 12월 GPUaaS 출시와 함께 GPU 교체 보상 프로그램, 클라우드 비용 최적화 컨설팅, AI 스타트업 지원 프로그램 등 다양한 프로모션도 선보일 계획이다. 김경덕 SK텔레콤 엔터프라이즈 사업부장은 “람다와의 전략적 협력으로 GPU를 안정적으로 확보한 것은 국내 GPU 공급 확대 측면에서 의미가 크다”며 “향후 국내 최대 규모의 GPU 팜을 구축해 국가 AI 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 진출의 교두보로 자리매김하도록 노력할 것”이라고 했다.

경기도와 경기도경제과학진흥원(이하 경과원)은 세계적인 기업 엔비디아와 협력해 혁신 창업가 양성을 위한 ‘AI 스타트업 과정’ 교육생을 모집한다고 21일 밝혔다. ‘AI 스타트업 과정’은 경기창업허브 운영 사업 중 하나로 도내 예비·초기 창업자들에게 인공지능(AI) 분야의 전문 지식과 기술을 습득할 기회를 제공하는 교육이다. 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 과정과 전문교육 과정으로 진행되는 이번 교육은 오는 9월부터 11월까지 총 17회에 걸쳐 진행되며, 회차별로 30명씩, 총 510명의 교육생을 모집한다. DLI 프로그램은 전 세계 40만 명 이상의 개발자를 배출한 엔비디아의 공식 프로그램으로, AI와 딥러닝 기술의 심도 있는 이해와 함께 다양한 산업 분야에서의 실제 프로젝트 구축 능력 향상에 중점을 둔 교육 과정이다. DLI 과정은 ▲GPU 기반 딥러닝 ▲가속화 컴퓨팅 ▲데이터 사이언스 실습 ▲딥러닝 응용 등 AI 분야에서 필수적인 기술을 다루며, 수료할 경우 엔비디아 공식 인증서를 받게 된다. 전문교육 과정은 AI 기초 지식 습득을 위한 프로그램으로, DLI 과정에 선행학습 역할을 한다. 주요 내용으로는 ▲딥러닝의 이해 ▲생성형 AI의 이해와 활용 등이 포함된다. 교육은 판교 스타트업캠퍼스에서 진행되는 오프라인 수업과 온라인(Zoom 앱 활용)을 통한 실시간 수업으로 진행된다. 교육생들은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 서버 등 최신 실습 환경에서 학습하며, 교육비는 전액 무료다. 교육 참가 대상은 경기도 내 예비ㆍ초기 창업자, 재직자, 및 대학(원)생으로, 경기스타트업플랫폼(gsp.or.kr)을 통해 신청할 수 있다. 강성천 경과원장은 “이번 교육은 엔비디아와 같은 글로벌 빅테크 기업과 협력하여, AI 분야의 인재 양성에 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 AI 분야를 선도할 혁신 창업가 양성을 위해 최선을 다해 지원하겠다”라고 말했다.

인공지능(AI) 반도체 시장의 ‘큰 손’인 엔비디아 주가가 연일 상승하며 시가총액 2위 자리를 탈환했다. 오는 28일 실적 발표를 앞두고 기대감이 반영되면서 주가가 큰 폭으로 올랐다. 엔비디아 대항마로 평가받는 AMD는 서버 제조업체를 인수하며 AI 반도체 시장의 치열한 경쟁을 예고했다. 19일(현지시간) 뉴욕 증시에서 엔비디아 주가는 전 거래일보다 4.35% 급등한 130.00달러에 거래를 마쳤다. 지난 12일부터 6거래일 연속 상승세다. 시가총액은 3조 1980억 달러로 마이크로소프트(MS·3조 1332억 달러)를 밀어내고 시총 2위 자리에 올랐다. 시총 1위 애플(3조 4345억 달러)과의 격차도 좁혔다. 지난 6월 18일 역대 처음으로 시총 1위 자리에 올랐던 엔비디아는 새로운 그래픽처리장치(GPU) ‘블랙웰’ 출시 지연, 경기 침체 우려 등으로 주가가 지난 7일(98.91달러) 100달러 아래까지 떨어졌다. 이후 투자회사의 호평이 이어지면서 주가가 반등하는 분위기다. 토시야 하리 골드만삭스 애널리스트는 엔비디아 주가에 대해 “여전히 매력적”이라면서 “블랙웰 출시 지연으로 펀더멘털의 단기적 변동성이 일부 발생할 수 있지만 향후 몇 주간 경영진이 내놓을 발표와 공급망 데이터를 통해 내년 엔비디아의 실적에 대한 확신이 높아질 것으로 예상한다”고 했다. 뱅크오브아메리카(BofA)는 “엔비디아의 실적이 여름을 마무리하는 큰 촉매제가 될 것”이라고 기대했다. AMD는 이날 뉴저지주 시코커스에 위치한 서버 제조업체 ‘ZT 시스템스’를 인수한다고 밝혔다. 거래 규모는 49억 달러(약 6조 5000억원)다. 이번 인수는 전 세계 AI 칩 시장을 장악한 엔비디아를 추격하기 위한 것으로 풀이된다. ZT 시스템스 인수 소식에 AMD 주가(155.28달러)는 전 거래일보다 4.52% 급등했다. 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 성명을 통해 “이번 인수를 통해 데이터 센터 AI 시스템을 크게 강화할 것”이라면서 “최신 AI 그래픽처리장치(GPU)를 보다 신속하게 테스트하고 출시할 수 있게 됐다”고 했다. ZT 시스템스는 AI에 막대한 돈을 쏟아붓고 있는 대규모 데이터 센터 기업을 위해 서버 컴퓨터를 제조하는 업체다. 로이터 통신에 따르면 비상장기업인 ZT 시스템스는 연간 약 100억 달러의 매출을 내는 것으로 알려졌다.

한국과학기술기획평가원이 최근 6년간 국가별 인공지능(AI) 연구자와 논문 수를 파악한 결과 한국의 논문 수는 전 세계 12위, 연구자 수는 9위였다. 연구자와 논문 수 모두 세계 최강국은 중국, 인도, 미국이었다. 정부는 불과 6년 뒤인 2030년에 AI 세계 3강으로 도약한다는 목표를 밝혔지만 이를 이루기엔 지금의 연구 경쟁력이 한참 빈약해 보인다. 국내 AI 연구자들의 열악한 연구 여건은 설문조사에서도 나타난다. 연구비가 충분하지 않다는 응답이 58.1%로 충분하다(18.3%)는 답변의 세 배를 웃돌았다. 딥러닝 학습 등을 위해 AI 분야에서 기본이 되는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 같은 컴퓨팅 자원은 항상 모자란다는 아쉬움도 있었다. 반면 미국, 중국의 연구자들은 최근 논문 수가 급증하고 자금 조달이 활발한 연구 주제인 컴퓨터 비전, 딥페이크 등에서 가장 많은 논문을 낸 상위 500명 연구자 중 각각 31.8%, 24.2%를 차지하며 저만치 앞서가고 있었다. 한국의 이 분야 연구자는 고작 5명으로 세계 16위였다. AI 산업 육성을 위한 각국 정부의 움직임도 빨라지고 있다. 미국은 해외 AI 전문가와 학생들의 미국 체류와 활동을 촉진하는 다양한 정책을 내놓고 있다. 지금도 전 세계 최고 수준의 AI 인재 75%를 보유하고 있는데도 인재 확보에 박차를 가하고 있는 것이다. 중국은 미국과의 AI 경쟁을 겨냥, 올해 과학기술 예산을 지난해보다 10% 늘린 68조원으로 책정했다. 일본은 해외 AI 인재 유치를 위해 외국인 창업 규제를 풀고 GPU도 무상 지원한다. 세계 AI 3강 목표를 이루려면 먼저 AI 연구개발 시스템부터 개선해야 한다. AI기본법 제정은 물론 연구자들이 원하는 고성능 GPU 지원 등 국가 차원의 AI 공동활용 인프라를 구축해야 한다. 이공계 대학원생의 연구환경 조성과 의료계 등 인접학문과 산업분야의 협력모델 발굴도 필요하다. 다음달 출범하는 국가AI위원회가 AI와 관련한 국가 역량을 총결집하는 역할을 하기 바란다.

정보통신정책연구원(KISDI, 원장직무대행 김정언)은 KISDI Perspectives (24-07-01) ‘새로운 기회의 창으로 AI반도체 시장 현황과 전망’을 발간했다. 본 보고서는 AI반도체의 부상이라는 새로운 기회의 창에 대해 분석하기 위해, AI 반도체 정의 및 중요성, AI반도체 시장·전망 및 관련 반도체 시장 등에 대하여 살펴봤다. 아울러 AI반도체의 부상에 따른 주요 영역별 가치사슬 변화 및 AI반도체 시장 변화 동인을 분석, 최근 우리나라의 AI반도체 정책도 분석하여 기회의 창을 활용할 수 있는 정책적인 시사점을 논의했다. 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, AI 기술의 지속적인 발전과 이를 지원하는 핵심 인프라로써 AI반도체의 중요성이 증가하고 있으며, AI반도체의 등장은 반도체 시장에 새로운 진입자가 기존 기업들을 추격·대체해 선도적인 기업이 될 수 있는 기회의 창을 제공하고 있다. 특히 글로벌 AI반도체 시장은 두 자릿수 성장해 전체 반도체 시장과 시스템반도체 시장에서 차지하는 비중은 각각 2023년 10.1%, 16.1%에서 2028년에는 20.4%, 35.0%까지 대폭 확대될 전망이다. 세부시장별로 GPU의 경우, 기존 GPU 공급업체인 엔비디아, 인텔, AMD 등이 시장을 주도하고 있으나, 기타(AP, Microprocessor, FPGA, ASIC) 등의 경우, 아마존, 삼성, 애플, 테슬라 등 다양한 빅테크, 기존 반도체 업체들과 더불어 다수의 스타트업 기업들이 진출하고 있다. 둘째, 반도체 시장에서 AI반도체의 부상은 기존 가치사슬을 변화시키고, 이는 반도체 산업 경쟁 구도와 가치 창출 방식의 변동으로 이어져, 나아가 생태계에 혁신을 가져오고 있다.셋째, AI반도체 시장 변화 동인으로는 ①(수요) On-device AI 활성화에 따른 AI반도체의 다양화 ②(시장 참여자) 빅테크 기업의 AI반도체 시장진입 활성화 ③(요소기술) AI반도체 성능의 최적화에 필수적인 시스템SW의 전략화 ④(생태계) 주요 선도기업의 플랫폼화 등이 작용하고 있다. 넷째, 정부의 제도적·공공 정책 시행으로 AI반도체 시장의 진입 계기가 발생하는 기회의 창으로써 최근의 종합적인 AI반도체 정책인 ‘AI-반도체 이니셔티브 전략’의 경우, 수요처별 지원정책, 수평적인 생태계 정책, 기술 계층별 지원정책이라는 3가지 관점에서 정책목표를 이루기 위한 정책의 조합이 상호 배타적이면서 전체구조를 이루고 있는 것으로 나타났다. 본 보고서는 위와 같이 ▲AI반도체 시장규모 현황 및 전망 ▲AI 반도체 부상에 따른 주요 반도체 가치사슬 영역의 변화 분석 ▲AI반도체 시장 변화 동인 분석 ▲최근 AI반도체 정책 분석 등을 통해 기존 AI반도체 정책효과를 제고하고 제도적인 기회의 창을 적극 활용하기 위한 정책적 시사점을 다음과 같이 제안한다. 첫째, AI로 인한 환경변화에 따라 AI반도체 수평적 가치사슬 영역별 참여 기업의 경쟁력 부족 부문을 지원하는 것이 필요하다. 둘째, AI반도체의 수요처가 다양해지고 다품종·소량생산으로 변화될 전망이어서 이를 지원하는 좀 더 세밀한 수요처별 정책이 요구된다. 셋째, AI반도체의 수요처가 다양해지고 이를 지원하는 다양한 기술 계층 변화에 따라 발생하는 기회를 뒷받침하는 기술 계층별 지원정책이 요구된다. 마지막으로 AI반도체 설계 및 생산 지원을 위한 반도체 선도기업의 플랫폼 전략이 강화되고 있어, 주요 플랫폼 생태계의 참여에 대한 지원과 더불어 국내 선도기업의 플랫폼 구축·강화를 위한 유인책 제공이 필요하다. KISDI Perspectives는 KISDI 홈페이지에서 내려받을 수 있다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다.‘인공지능(AI)은 과연 돈이 되는가.’ AI가 모든 산업에 스며들기 시작한 올 초만 해도 AI에 대한 낙관론이 팽배했지만 시장의 인내심은 그리 오래가지 못했습니다. AI 기술 개발에 천문학적 비용을 쏟아붓고 있는 빅테크 실적이 기대에 못 미치자 ‘AI 거품론’이 슬그머니 고개를 들기 시작했습니다. 뜨겁게 달아올랐던 시장이 이제야 냉정을 되찾은 것일까요. AI 열풍의 최고 수혜주로 꼽히는 엔비디아는 AI 반도체 시장의 ‘큰 손’으로 자리매김하면서 주가가 고공행진했고 지난 6월 18일(현지시간) 시가총액 1위 자리에 오르면서 세계에서 가장 비싼 기업이 됐습니다. 당시 시총 규모는 3조 3350억 달러로 4조 달러 달성도 시간 문제처럼 보였습니다.투자자들 사이에서 엔비디아는 ‘갓비디아’(God와 Nvidia의 합성어)로 불렸습니다. 엔비디아 설립 31년 만에 역사적 기록을 쓴 젠슨 황 최고경영자(CEO)의 성공 신화도 주목받았습니다. 그랬던 엔비디아 시총은 9일(현지시간) 2조 5769억 달러로 줄었습니다. 1년 전과 비교하면 주가가 크게 올랐지만 정점을 찍고는 하락세가 완연합니다. 영국 파이낸셜타임스(FT)는 지난 2일(현지시간) 헤지펀드 엘리엇 매니지먼트가 투자자들에게 “엔비디아는 거품에 빠져 있고, 칩 제조 기업의 주가를 움직이는 AI 기술은 과대평가됐다”는 내용의 서한을 보냈다고 보도했습니다. 엘리엇은 “엔비디아가 ‘거품의 땅’에 있다”면서 그 이유 중 하나로 빅테크가 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 계속해서 대량으로 사들일지에 대해 회의적이란 점을 꼽았습니다. AI의 많은 용도가 비용 효율적이지 않고 실제 작동하지 않을 것이며 에너지를 너무 많이 쓰거나 신뢰할 수 없을 것이란 점도 덧붙였습니다.엘리엇의 서한 내용이 알려진 이후 부정적 소식이 또 전해졌습니다. 엔비디아의 차세대 칩 블랙웰 B200 출시가 설계 결함으로 당초 예정보다 지연된다는 뉴스였습니다. 정보기술(IT) 매체 디인포메이션은 3일(현지시간) 소식통의 말을 인용해 엔비디아가 마이크로소프트(MS)와 다른 1곳의 클라우드 업체에 블랙웰 B200 생산 지연 사실을 통보했다고 전했습니다. 앞서 엔비디아는 지난 3월 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서 B200이 연내 출시될 예정이라고 밝혔는데 이 내용대로라면 생산 계획에 차질이 빚어졌다는 겁니다. B200은 엔비디아의 호퍼 아키텍처 기반 H100의 성능을 뛰어넘는 차세대 AI 칩으로 주요 기업들이 이 칩을 확보하기 위해 경쟁을 벌이고 있는 것으로 알려졌습니다. 한 달 전 주당 134달러(7월 10일 종가 134.91달러)가 넘은 주가는 지난 7일 뉴욕 증시에서 100달러가 무너지며 98.91달러까지 내려 앉았습니다. 그러다 하루 만에 6.13% 급등했고 이튿날인 9일 0.21% 하락하며 104.75달러에 장 마감했습니다. 주가가 널뛰기를 하는 모양새입니다.‘AI 랠리’가 끝난 것인지, 단기 조정인지는 월가 내에서도 의견이 분분합니다. 월가 비관론자들은 엔비디아가 2000년대 초반 미국 네트워크 장비업체인 시스코의 전철을 밟을 수 있다는 우려를 하고 있습니다. 시스코는 ‘인터넷 혁명’의 수혜를 입고 무서운 속도로 주가가 급상승하면서 2000년 3월 시총 1위 자리에 올랐습니다. 그러나 닷컴 버블이 꺼지면서 재고가 쌓이고 적자가 나면서 주가가 폭락했습니다. 시스코는 최근에도 감원 소식이 전해집니다. 실적 부진으로 올해 두 번째 인력 구조조정을 추진한다는 내용입니다. 로이터통신은 9일(현지시간) “시스코가 사이버 보안과 AI와 같은 빠르게 성장하는 사업으로 초점을 옮기고 있다”고 설명했습니다. 엔비디아는 시스코와 비교하면 이익 대비 주가가 크게 부풀려진 게 아닐 뿐더러 AI 수요가 단기간에 사그라들지 않을 것이란 점에서 다른 길을 걸을 것이란 의견도 적지 않습니다. 엔비디아가 단순히 GPU만 파는 회사가 아니라 이 제품을 효율적으로 사용할 수 있는 프로그램인 ‘쿠다’를 통해 AI 생태계를 구축해 왔기 때문입니다. 한 가지 분명한 건 오는 28일 엔비디아 실적 발표가 불확실성을 어느 정도 걷어낼 수 있을 것이란 점입니다. 엘리엇 서한 내용처럼 엔비디아가 부진한 실적을 발표하면 마법이 깨질 수도 있겠지만 시장 전망치를 웃도는 2분기 실적과 3분기 전망치를 발표한다면 AI 거품 논란도 일부 해소할 수 있을 것으로 투자 전문가들은 보고 있습니다.

미국이 이르면 이달 말부터 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 중국 기업에 고대역폭 메모리(HBM) 칩을 공급하지 못하도록 막는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 이는 중국의 인공지능(AI) 메모리 칩과 이를 생산할 수 있는 장비에 대한 접근을 제한하기 위한 것으로 중국은 “봉쇄와 억제로는 중국의 발전을 막을 수 없다”고 항변했다. 블룸버그와 로이터 통신은 1일(현지시간) 바이든 행정부가 중국 제조업체에 AI 메모리 칩 등 중요한 기술을 넘기지 않기 위해 여러 제한 조치를 추진 중이라고 전했다. 이 조치에는 엔비디아와 AMD에서 제공하는 AI 가속기를 실행하기 위한 고성능 메모리인 HBM3와 HBM3E를 비롯해 HBM2 이상의 최첨단 AI 메모리 칩과 이를 만들기 위한 장비가 포함될 것으로 알려졌다. 미국이 한국 기업을 제한하는 데 어떤 권한을 사용할지는 아직 불분명한데 해외직접제품규칙(FDPR)이 적용될 수 있다고 블룸버그는 분석했다. FDPR을 적용할 경우 외국 기업이 만든 제품이라도 미국 소프트웨어나 설계 기술이 활용됐다면 미국산으로 간주해 수출을 금지할 수 있다. SK하이닉스와 삼성전자는 케이던스 디자인 시스템스, 어플라이드 머티리얼스 같은 미국의 설계 소프트웨어와 장비에 의존하고 있다. 이달 말 공개 가능성이 높은 미국의 대중국 제재는 중국 기업에 HBM을 직접 파는 것을 금지하지만 AI 가속기와 묶음으로 제공되는 반도체도 제한 대상으로 삼을지는 불분명하다고 블룸버그는 전했다. 이 때문에 삼성전자와 SK하이닉스가 받는 영향은 제한적일 것으로 관측된다. 삼성전자는 중국 기업에 HBM3를 공급하고 있지만 물량이 미미하고 SK하이닉스의 HBM은 대부분 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 함께 사용되는데 이는 이미 중국 수출이 금지됐기 때문이다. 한편 홍콩 사우스차이나모닝포스트는 화웨이의 ‘어센드’ AI 칩이 엔비디아 A100칩 성능의 80~120% 수준이라며 중국 자체 기술 개발로 AI 격차를 줄이고 있다고 밝혔다. 린젠 중국 외교부 대변인은 “타국을 강요해 중국 반도체 산업을 억압한다면 모든 당사자에게 피해를 줄 것”이라고 비판했다.

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 젠슨 황 엔비디아 CEO와의 대담에서 애플의 ‘폐쇄적 생태계’를 저격하는 발언을 쏟아내며 반(反)애플 전선 구축을 공고히 했다. 애플은 자사의 인공지능(AI) 훈련에 엔비디아 칩을 사용하지 않는 것으로 알려지며 엔비디아와 거리두기에 나선 모습이다. 29일(현지시간) 저커버그 CEO는 미국 콜로라도 컨벤션센터에서 열린 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스 ‘시그라프 2024’ 특별대담에서 최근 오픈소스로 공개된 메타의 생성형 AI 모델 ‘라마 3.1’을 설명하던 중 애플과 같은 폐쇄형 플랫폼에 대해 “빌어먹을 것”이라며 강도 높게 비판했다. 저커버그 CEO는 “폐쇄형 플랫폼에 대해 얘기하면 화가 난다”며 “모바일 시대에는 애플이 승리한 것처럼 보이지만, 다음 세대에는 오픈 생태계가 승리할 것이 확실하다”고 말했다. 그러면서 “오픈소스로 AI 생태계를 만들면 예산도 엄청나게 아낄 수 있다”면서 “엔비디아가 많이 도와주고 있다”고 했다. 메타의 라마 3.1은 엔비디아의 H100 그래픽처리장치(GPU) 1만 6000개를 기반으로 훈련됐는데, 해당 칩은 개당 3만~4만 달러에 달하는 것으로 알려졌다. 애플은 구글과의 협력을 강화하며 탈(脫)엔비디아에 속도를 내는 모습이다. 애플은 이날 공개한 자사 AI 시스템 ‘애플 인텔리전스’ 관련 연구 논문에서 애플 인텔리전스의 기반이 되는 AFM 온디바이스와 AFM 서버 모델을 ‘클라우드 TPU 클러스터’에서 학습시켰다고 밝혔다. 구글을 직접 언급하진 않았지만 구글이 설계한 AI 전용 칩인 TPU를 적시함으로써 엔비디아 칩을 사용하지 않은 점을 드러낸 것이다. 주요 빅테크 가운데 엔비디아 칩을 쓰지 않는다고 공개한 곳은 애플이 처음이다. 엔비디아가 AI 전용 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있다는 점을 감안하면 애플의 이번 결정은 빅테크들이 AI를 구축하는 데 엔비디아에 대한 의존도를 최소화하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 미 CNBC 역시 “빅테크들이 엔비디아의 대안을 찾고 있다는 신호”라고 평가했다.

경기도와 경기도경제과학진흥원(이하 경과원)은 글로벌 빅테크 기업과 협력해 인공지능(AI) 산업현장에서 요구하는 전문인력 양성에 나선다고 30일 밝혔다. 4차 산업혁명 시대를 선도하는 AI 전문인력 양성을 목표로 하는 이번 교육에는 엔비디아, 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 네이버 클라우드 등 국내외 주요 빅테크 기업이 참여한다. 최신 기술과 플랫폼을 활용한 실무 중심의 AI 교육을 제공할 예정이다. 교육은 글로벌 빅테크 기업과의 협업으로 진행되며 교육생의 수준에 따라 초·중급자 대상의 단기 교육과정과 심화 장기 교육과정으로 운영된다. 엔비디아가 참여하는 ‘DLI(Deep Learning Institute) 과정’은 초·중급자 대상 단기 과정으로, 다음 달부터 11월까지 13개 과정이 진행된다. 이 과정은 총 400명을 대상으로 GPU 기반 딥러닝, 가속화 컴퓨팅, 데이터 사이언스 등 AI 핵심 분야에 대한 실습 중심의 교육을 제공한다. 이를 통해 교육생들은 고성능 AI 시스템을 설계하고 구축할 수 있는 종합적인 능력을 기를 수 있을 것으로 기대된다. AWS·구글 클라우드·네이버 클라우드가 참여하는 교육은 심화 장기과정으로 운영된다. 과정별로 8주간, 280시간 이상의 집중교육을 제공하며, 이를 통해 총 60명(과정별 20명)의 전문인력이 양성된다. AWS는 지난 6월부터 ‘AI & 클라우드 네이티브 초급전문가 양성과정’ 운영에 참여하고 있고, 구글 클라우드가 참여하는 ‘구글 클라우드 플랫폼 AI 솔루션 개발자 과정’은 다음 달부터 진행될 예정이다. 네이버 클라우드는 하반기에 네이버의 초거대 AI 언어모델인 하이퍼클로바 X를 활용한 ‘생성형 AI 및 빅데이터 분석’ 교육을 진행할 계획이다. 모든 교육 과정은 실습 중심으로 구성되며, 각 분야 AI 전문가들이 직접 강의를 진행한다. 강의와 실습 외에도 ▲네트워킹 데이 ▲전문가 멘토링 ▲해커톤 ▲자격증 취득 지원 ▲1:1 취업 컨설팅 ▲AI 세미나 등을 운영해 교육생들의 AI 역량 향상을 지원한다. 강성천 경과원장은 “글로벌 빅테크 기업들과의 협력을 통해 경기도가 AI 인재 양성의 허브로 자리매김할 것”이라며, “교육 참가자들이 최신 AI 기술을 습득하고 실무 역량을 갖춰, 도내 AI 산업 발전을 이끄는 핵심 인재로 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다.”라고 밝혔다. 이번 AI 교육은 전액 무료로 진행되며, 도내 거주자 및 도내 대학(원) 졸업(예정)자, 도내 창업기업 재직자 등 누구나 참여할 수 있다.

최근 메모리 업계의 가장 큰 이슈는 단연 HBM일 것입니다. HBM은 주로 그래픽 카드에 사용되는 GDDR 메모리보다 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리를 목표로 개발됐습니다. HBM은 여러 개의 D램을 쌓아 올리고 TSV라는 고속 통로로 연결해 대역폭과 용량 두 마리 토끼를 잡은 차세대 메모리입니다. 사실 10년 전 HBM 개발 초기만 해도 GDDR과 비교해 속도가 그렇게 빠른 것도 아니고 가격도 비싸 수요가 많은 건 아니었습니다. 하지만 GPU로 AI 연산을 하게 되면서 대용량의 고속 메모리인 HBM이 다시 주목을 받았습니다. 그리고 올해 AI 붐으로 인해 HBM 수요가 급격히 증가하면서 주요 메모리 제조사들도 사활을 걸고 개발과 양산에 뛰어들고 있습니다. 하지만 현재 주목받는 새로운 메모리 규격이 HBM 하나만 있는 것은 아닙니다. 더 빠르고 에너지 효율이 높은 메모리를 개발하기 위해 D램 자체는 물론 메모리 모듈의 규격과 인터페이스를 바꾸려는 시도가 꾸준히 이뤄지고 있습니다. 최근 메모리 관련 규격을 정하는 국제기구인 JEDEC은 차세대 서버 메모리인 MRDIMM과 차세대 노트북 메모리인 LPCAMM2 규격 표준을 곧 마련할 것이라고 발표했습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank DIMMs)는 2022년 SK 하이닉스가 발표한 MCR-DIMM 메모리가 그 원형으로 D램의 속도를 빠르게 하는 대신 메모리 모듈에 하나씩 들어가던 메모리 랭크(rank)가 두 개 들어가 한 번에 128bit로 데이터를 전송해 속도를 두 배 높였습니다. 아직 JEDEC 표준이 완성되기 전이지만, 마이크론은 인텔과 손잡고 최신형 제온 CPU에 사용할 수 있는 MRDIMM을 개발했습니다. 마이크론이 공개한 128/256GB MRDIMM 메모리 모듈은 8800MT/s의 속도로 DDR5 메모리 초기 제품에 두 배에 달합니다. 마이크론은 12800MT/s까지 속도를 높여 나갈 계획입니다. 물론 애당초 SK 하이닉스가 먼저 개발했고 삼성전자 역시 관련 모듈을 개발한 것으로 알려진 만큼 메모리 메이저 3사가 MRDIMM에서 치열한 경쟁을 보일 것으로 예상됩니다. MRDIMM 규격에서 또 다른 흥미로운 대목은 톨(tall) 규격도 있다는 것입니다. 톨 폼펙터의 MRDIMM은 높이가 56.9mm으로 더 많은 메모리 칩을 넣을 수도 있고 같은 용량의 메모리 칩이라도 더 많은 면적이 공기와 접촉해 냉각 효율을 높일 수 있습니다. 마이크론에 의하면 톨 규격의 MRDIMM은 24% 정도 냉각 효율이 높습니다. 메모리가 빨라지고 용량이 많아지면 발열도 무시할 수 없을 정도로 커지므로 이것 역시 필요한 기능입니다. 최근 서버 CPU의 코어 숫자가 100개를 훌쩍 넘어 점점 더 많아지는 데 반해 메모리 대역폭은 그 속도를 따라가지 못하고 있기 때문에 MRDIMM이 적당한 가격으로 제때 공급될 수 있다면, 서버 메모리 시장에서 빠르게 영역을 확대해 나갈 것으로 보입니다. 또 가격이 낮아진다면 데스크톱 PC 시장에도 진출할 가능성이 있습니다. JEDEC은 MRDIMM 표준화에 이어 아직 널리 보급이 되지 않은 노트북 메모리 규격인 LPCAMM(Low Power Compression Attached Memory Module) 혹은 CAMM의 2세대 규격 표준안 마련에도 나서고 있습니다. CAMM 규격은 주로 스마트폰이나 태블릿에 사용되는 LPDDR 메모리를 일반 노트북에서도 사용할 수 있게 만든 것으로 기존의 SO-DIMM 메모리보다 크기는 40% 작고 효율은 70%나 높였습니다.CAMM2 규격은 특이하게도 이미 출시한 LPDDR5 메모리만이 아니라 아직 나오지 않은 LPDDR6 메모리도 지원합니다. LPDDR6 CAMM2 메모리 모듈은 현재의 128bit 메모리 인터페이스 대신 50% 더 넓은 192bit 메모리 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 따라서 현재 노트북에 사용하는 LPDDR5 CAMM 메모리나 일반 DDR5 메모리보다 50% 더 높은 14.4GT/s 대역폭을 확보할 수 있습니다. 물론 이를 위해서는 CPU가 192bit 메모리 인터페이스를 사용할 수 있어야 합니다. 따라서 LPDDR6 CAMM2 메모리 모듈은 당장에는 도입이 어렵습니다. 하지만 삼성과 SK 하이닉스 모두 LPDDR6 상용화를 준비 중이고 CPU 제조사들도 이에 맞춰 신형 CPU를 설계할 것이기 때문에 생각보다 가까운 미래에 LPDDR6 CAMM2 메모리를 볼 수 있게 될지도 모릅니다. 낮은 전력 소모와 기존의 DDR5가 넘보기 힘든 속도를 생각하면 2세대부터 CAMM 메모리 보급에 탄력이 붙을 가능성도 있습니다. 만약 LPDDR6 CAMM2 메모리가 보급된다면 가장 큰 이득을 볼 수 있는 부분은 내장 그래픽입니다. CPU에 내장된 iGPU는 CPU와 메모리를 공유하기 때문에 낮은 메모리 대역폭에 발목이 잡혀 제 속도를 내기 힘들었습니다. LPDDR6 CAMM2 메모리는 이런 성능 제약을 크게 줄여 노트북 그래픽 성능을 한 단계 높일 수 있습니다. 데스크톱 PC와 서버에 사용되는 DIMM 규격과 노트북에 사용하는 변형 규격인 SO-DIMM은 지난 수십 년간 외형에 큰 변화 없이 사용되었습니다. 하지만 이제 시대의 변화에 맞춰 오래된 규격을 바꾸고 성능을 한 단계 더 업그레이드할 때가 됐습니다. 워낙 많이 보급된 표준 규격인 DIMM이 바로 사라지진 않겠지만, 미래에는 더 다양한 메모리 규격과 제품을 볼 수 있게 될 것입니다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 시장의 ‘큰손’인 엔비디아에 4세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM3를 공급하는 것으로 알려지면서 시장의 관심은 5세대 HBM3E로 향하고 있다. 올해 하반기 엔비디아의 퀄테스트(품질 검증)를 끝내고 고객사 요구에 맞게 물량을 공급할 수 있는지가 관건이다. 24일 업계에 따르면 로이터통신은 복수의 소식통의 말을 인용해 삼성전자가 엔비디아에 HBM3를 납품하기 위한 품질 검증을 통과했다고 보도했다. 이 제품은 엔비디아가 미국의 대중 수출 규제에 따라 중국 시장용으로 개발한 H20 그래픽처리장치(GPU)에 사용될 예정이라고 로이터통신은 전했다. 그러면서 HBM3E에 대한 검증 작업은 진행 중이라고 덧붙였다. 시장은 HBM3 공급보다 ‘HBM3E 검증 진행 중’이란 소식에 더 민감하게 반응했다. 장 초반부터 주가는 크게 떨어졌고 결국 직전 거래일보다 2.26% 내린 8만 2000원에 마감했다. HBM3는 SK하이닉스가 엔비디아에 사실상 독점 공급하고 있는 제품이다 보니 삼성전자 입장에서는 HBM3E 제품 이후 시장에서 승부를 거는 게 효과적이다. 최대 고객사인 엔비디아에 HBM3E 8단, 12단 제품을 공급하기 위해 총력을 기울이는 것도 이런 이유에서다. 최근에는 품질 검증 통과가 임박한 것 아니냐는 움직임도 포착됐다. 대만 시장조사업체 트렌드포스는 지난 16일 “삼성의 공급망 파트너 중 일부는 최근 (HBM과 관련해) 가능한 한 빨리 주문하고 용량을 예약하라는 정보를 받은 것으로 알려졌다”고 밝혔다. 품질 검증을 놓고 엔비디아와 계속 조율 중인 삼성전자가 3분기 안에 8단 제품의 인증을 끝내고 올해 안에 12단 인증 절차도 마무리한다면 맞춤형 HBM 시장으로 진입하기 전에 추격의 발판을 마련할 수 있을 것이란 관측도 있다. AI 기술 발전으로 고사양 HBM에 대한 수요가 급증하고 있어서다. 3분기 안에 HBM3E 12단 제품을 양산하겠다고 밝힌 SK하이닉스는 25일 2분기 실적 콘퍼런스콜을 통해 보다 구체적인 계획을 내놓을 것으로 보인다.

대구시가 인공지능(AI) 반도체 산업 육성을 위해 전문 기업들과 손을 맞잡았다. 대구시는 24일 오후 시청 산격청사에서 퓨리오사AI, 딥엑스, 모빌린트 등 국내 AI 반도체 관련 업체 6곳과 ‘AI 반도체 산업 육성 및 대구 반도체 산업역량 강화를 위한 업무협약’을 체결했다. 협약에 참여하는 기관·기업은 국산 AI 반도체 실증에서부터 반도체 소프트웨어(SW) 개발, 반도체 SW 센터 구축, 인력 양성 등 전방위적인 협력체계 구축에 나서기로 했다. 협약에 참여한 업체들은 엔비디아가 시장을 장악하고 있는 그래픽처리장치(GPU)보다 속도는 빠르고 전력 소모는 적은 신경망처리장치(NPU) 개발하고 있다. 따라서 앞으로 해외 시장 진출을 위한 실증 레퍼런스가 조기에 확보되면 글로벌 대표 팹리스 기업으로 성장할 전망이다. 대구시는 이들 기업이 개발한 NPU가 조속히 상용화할 수 있도록 AI데이터센터 건립 등 정부지원과제를 연계할 예정이다. 또한 동대구 벤처밸리에 AI 반도체 SW 지원센터를 구축하는 등 AI 반도체 산업 육성을 적극 지원할 방침이다. 올해 하반기에는 지능형 반도체 설계지원센터를 개소할 예정이며, 반도체 마이스터고에서 특성화 대학, 대학원에 이르는 반도체 혁신인재 양성 시스템도 완비하고 있다. 홍준표 대구시장은 “대구는 반도체 수요와 기업 성장에 필요한 우수 인재를 갖춘 도시”라며 “AI 반도체 산업이 거대 남부 경제권을 견인하는 새로운 성장동력이 될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

삼성전자의 4세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM3가 엔비디아의 퀄테스트(품질 검증)를 처음으로 통과했다고 로이터통신이 보도했다. 다만 5세대인 HBM3E는 아직 기준을 충족하지 못했다고 로이터는 전했다. 로이터는 3명의 소식통을 인용해 “삼성전자가 HBM3E에 대한 엔비디아의 기준을 충족하지 못했다”면서 “해당 칩에 대한 테스트가 계속되고 있다”고 보도했다. 또 삼성전자의 HBM3는 현재로서는 미국의 대(對) 중국 반도체 수출 규제에 맞춰 중국시장을 겨냥해 만들어진 H20 그래픽처리장치(GPU)에만 사용될 예정으로, 다른 제품에도 사용될지는 아직 불분명하다고 소식통은 전했다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다.고대역폭메모리(HBM)를 놓고 국내 삼성전자와 SK하이닉스 간 경쟁이 한창인 상황에서 새로운 반도체 기술이 최근 눈에 띄고 있습니다. 다름 아닌 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL)인데, 이름 그대로 ‘빠르게 연결해서 연산한다’를 의미를 갖고 있는 기술입니다. 아직 초기 단계지만 시장에선 2028년까지 CXL 시장 규모가 158억 달러(약 22조원)까지 성장할 것으로 보고 있습니다. 우선 CXL는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 저장장치(스토리지) 등 다양한 장치를 연결하는 차세대 인터페이스라 할 수 있습니다. 여러 장치를 하나의 인터페이스로 통합해 한 번에 연결하기 때문에 데이터 처리 속도가 빠르고 시스템 용량과 대역폭까지 확장할 수 있다는 장점이 있습니다. CXL를 활용하면 메모리 용량을 무한대로 확장할 수 있습니다. 기존엔 데이터센터나 서버 용량을 늘리려면 추가 서버 증설이 필요했지만 CXL를 사용하면 기본 서버 내 저장장치인 SSD(솔리드스테이트드라이브)를 꽂던 자리에 CXL 기반의 D램을 꽂아 메모리 용량을 늘릴 수 있습니다. CXL 기술을 사용하면 특정 규격에 맞는 반도체만 사용할 수 있었던 한계를 넘어 종류나 용량, 성능과 관계없이 어떤 메모리든 탑재가 가능합니다. 업계에선 고용량 CXL D램을 적용하면 메인 D램과 함께 서버 1대당 메모리 용량을 8~10배가량 늘릴 수 있을 것으로 보고 있습니다. HBM이 대역폭을 늘려 속도에서 혁신을 이뤘다면, CXL는 서버의 제한된 용량을 늘릴 수 있는 기술인 셈입니다.앞서 최장석 삼성전자 메모리사업부 신사업기획팀장(상무)은 지난 18일 서울 중구 태평로빌딩에서 진행된 ‘삼성전자 CXL 솔루션’ 설명회에서 CXL에 대해 이렇게 설명했습니다. “HBM은 데이터들이 빠르게 왔다 갔다 할 수 있는 고속도로에 비유한다면, CXL는 여러 개의 도로를 (추가로) 만들어서 (차가 다닐 수 있는 전체) 도로를 확장한다는 개념에 비유할 수 있습니다”라고 말이죠. 그러면서 “물론 CXL도 성능이 올라갈 수 있지만 용량 확장에 있어 독보적”이라고 덧붙였습니다. “2028년 되면 시장 ‘개화’할 것” 최 상무는 이날 “CCM-D 관련 시장이 준비되는 2028년이 되면 시장이 개화할 것”이라는 전망도 내놓았습니다. 그때부턴 이른바 ‘하키스틱 커브’를 그릴 것이라고 했는데, 이는 특정 시점 이후 위로 가파르게 치솟는 모양이 하키스틱을 닮은 데서 따온 말입니다. 시장조사업체 욜 인텔리전스에 따르면 CXL 시장은 2022년 170만 달러(약 24억원)에서 2026년 21억 달러로 성장한 뒤 2028년엔 150억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 전망에 기반해 삼성전자는 HBM 시장에서 놓친 AI 메모리 시장 주도권을 선점하기 위해 애쓰고 있습니다. 2021년 5월 세계 최초로 CXL 기반 D램 기술을 개발했고, 2022년엔 업계 최초로 고용량 512GB(기가바이트) CXL D램을 선보였습니다. 지난해 5월에는 CXL 2.0을 지원하는 128GB CXL D램 개발을 완료한 데 이어 올해 6월엔 업계 최초로 미국 오픈소스 소프트웨어 기업 ‘레드햇’이 인증한 CXL 인프라를 경기 화성캠퍼스 연구시설에 구축하기도 했습니다.SK하이닉스 역시 CXL를 기반으로 한 96GB, 128GB 용량의 D램을 연내 상용화해 출시할 예정입니다. 지난달에는 미국 캘리포니아주에서 열린 CXL 컨소시엄 주최의 콘퍼런스에 참석해 각 장치끼리 메모리를 나눠 쓰도록 해 유휴 메모리를 없애고 전력 소모를 줄여주는 기술 ‘나이아가라 2.0’을 선보이기도 했습니다. 이처럼 대부분의 메모리 반도체 업체들이 CXL 2.0 D램 개발의 완료한 상태지만, CXL 2.0을 지원하는 CPU가 아직 출시되지 않았다는 점이 CXL 시장 개화의 제한 요인으로 작용하고 있는 상황입니다. AI 시대 차세대 기술로 꼽히며 반도체 업체뿐 아니라 빅테크들도 CXL 컨소시엄에 참여해 생태계 구축에 나선 상황입니다. 2019년 출범한 CXL 컨소시엄에는 240여개 기업이 참여하고 있는데, 여기엔 삼성전자, SK하이닉스, 인텔, 엔비디아 등 칩 업체뿐만 아니라 구글, 마이크로소프트(MS) 등이 포함돼 있습니다. “D램 요구량 축소되는 것 아니냐” CXL이 채택될 경우 D램에 대한 요구량이 감소할 가능성이 있습니다. 실제 MS는 현재 시스템에서 약 25%나 되는 유휴 D램이 발생하고 있는데, 초기 CXL를 사용할 경우 전체 D램의 요구량을 10% 줄일 수 있을 것으로 봤으며, 향후엔 더 빠른 속도로 D램 요구량이 줄어들 거라고 전망한 바 있습니다. 그러나 메모리 반도체 업체들은 CXL 도입에 따라 향후 D램 요구량을 줄어들 위험성보다, 현재 DDR 구조상 메모리 확장에 한계가 있어 고객들의 빠른 서버 증설이 제한될 수 있다는 점을 더 큰 리스크로 보고 있습니다.

“앞으로 2~3년 안에는 엔비디아의 적수가 없다고 봅니다. 엔비디아가 부서지지는 않을 것입니다.” 최태원 대한상공회의소 회장은 19일 제주 신라호텔에서 진행 중인 대한상의 제주포럼 3일차 토크쇼 ‘AI 시대, 우리 기업의 도전과 미래 비전’에서 미국 반도체 기업 엔비디아의 막강한 영향력이 지속될 것으로 내다봤다. 이날 토크쇼는 최 회장과 최수연 네이버 대표, 정송 카이스트 김재철AI대학원 원장이 참여하는 대담 형식으로 진행됐다.최 회장은 SK하이닉스는 물론 SK그룹 차원에서 협력 강화를 모색하고 있는 엔비디아와 관련해 “(엔비디아가) 이점을 가지고 있던 게 GPU(그래픽처리장치)인데 그래픽을 다룬다는 건 AI 연산과 같은 얘기”라면서 “소프트웨어도 상당히 발전해 있어 하드웨어를 똑같이 만든다고 하더라도 그걸 구동하는 소프트웨어를 만들 방법이 없다”고 소개했다. 최 회장은 이어 “다만 AI를 가지고 돈을 버는 모델이 뭐냐가 정확히 나오지 않고 있다”며 “개인이든 기업이든 돈을 지불하는 게 안 된다고 하면 다른 종류의 칩이나 형태가 필요하기 때문에 엔비디아가 무너질 공산도 있다”고 했다. 또한 “엔비디아의 칩을 쓰는 MS(마이크로소프트)나 구글, 아마존도 칩을 따로 만들고 있다. 그들의 경쟁력이 올라오느냐에 따라, 또 AMD 등이 싸게 만들 수 있느냐에 따라 엔비디아가 (압도적 점유율에서) 부서질 수 있을 것”이라고 설명했다. 최 회장은 또 SK와 같은 반도체, 에너지 기업이 돈을 벌기 위해서는 네이버의 성공 등 ‘AI 골드러시’가 지속해야 한다고 강조했다. 그는 “AI라는 금을 캐기 위해 골드러시 도전을 하는데 그 과정에서 청바지, 곡괭이를 파는 기업이 돈을 벌었고 그게 엔비디아와 SK하이닉스 등의 기업”이라고 비유하며 “금이 안 나오면 곡괭이를 팔지 못하고 골드러시는 사라질 수 있다. 결국, 네이버 같은 기업이 AI에 성공하고 돈을 벌어야 우리 같은 장비를 만드는 기업이 성공하는 데 그게 SK의 전략”이라고 했다. 최수연 네이버 대표는 최근 비영어권 지역에서 자체 AI 모델 구축 수요가 증가하고 있음을 언급하며 우리나라가 이를 기회로 삼아 AI 기술 리더십을 갖게 될 것이라고 전망했다. 특히 네이버가 자국어 중심의 AI 모델을 개발한 경험을 가진 만큼 주도적인 역할을 할 것이라고 강조했다. 최 대표는 “자국 언어를 중심으로 초거대 생성형 AI 모델을 ‘프롬 스크래치(맨 처음 단계부터)’로 개발해 서비스 전반 적용까지 나아간 사례는 중국을 제외하면 아시아에선 한국이 실질적으로 유일하다”고 말했다.최 대표는 이어 “네이버는 자국어 중심 모델을 개발했던 경험과 노하우를 바탕으로 세계 여러 나라들이 소버린 AI를 확보할 수 있게 지원할 것”이라며 “각 지역의 문화와 가치를 보다 강력하게 반영한 자체 소버린 AI 확산을 위해 여러 국가 및 기업들과 파트너십을 구축할 것”이라고 밝혔다. 또 “AI 인프라·데이터·서비스 등 다양한 영역에서 공통 목표를 가진 기업들과 협력관계를 구축해 글로벌 소버린 AI 생태계를 함께 확장해나갈 계획”이라고 덧붙였다. 최 대표는 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 만나 나눈 대화 일부도 소개했다. 그는 “각 나라의 언어와 맥락을 잘 이해하는 AI 모델이 필요하다는 점을 황 CEO도 이해하고 있다”며 “혼자 힘으로 되는 것이 아니기 때문에 칩 제조사와 국가, 통신사, 소프트웨어 기업들이 힘을 합쳐 소버린AI를 만들어보자고 했다”고 말했다. 정송 카이스트 김재철 AI대학원장은 대담에 앞선 발표에서 “과거 인공지능은 기계에 지식을 알려주는 것이었다면 지금은 인간 뇌의 신경망 구조를 수학적으로 모델링해 기계가 스스로 깨닫게 한다. 데이터 기반의 학습이자 현재 인공지능 개념으로 이게 지금의 성공을 불러왔다”고 말했다.