이준희 삼성SDS 대표이사가 3일 전남광주통합특별시 해남군 솔라시도 데이터센터 파크에서 열린 국가 AI 컴퓨팅센터 착공식에서 환영사를 하고 있다. 센터는 해남군 산이면 구성리 솔라시도 기업도시에 총 2조 5000억원을 투입해 조성된다. 과학기술정보통신부는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장을 구축해 초거대 AI 모델 학습과 연구를 지원하는 국가 AI 컴퓨팅 허브 역할을 수행할 것이라고 밝혔다. 삼성SDS 제공

전남광주특별시는 3일 해남군 산이면 기업도시에서 대한민국 인공지능 경쟁력을 획기적으로 높일 국가 핵심 인프라인 국가 AI컴퓨팅센터 착공식을 개최했다. 이날 착공식에는 과학기술정보통신부를 비롯해 전남광주통합특별시, 해남군, 영암군, 삼성SDS, 네이버클라우드, 카카오, KT 등 산·학·연·관 관계자들이 참석해 국가 AI 산업의 미래 비전을 함께 공유했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 인공지능 연구개발과 서비스 제공에 필요한 초고성능 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 구축·운영해 산업계와 연구기관, 대학 등에 안정적으로 공급하는 국가 핵심 디지털 인프라다. 센터는 2028년까지 40MW 규모로 구축되며, AI 수요 증가에 맞춰 2030년까지 80MW 규모로 단계적으로 확장될 예정이다. 총사업비는 약 2조 5000억 원이며, 해남군 산이면 기업도시 내 약 1만 5천 평 부지에 전산동과 운영동, 부속동 등이 조성된다. 특히 국가 AI컴퓨팅센터를 중심으로 AI 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 디지털 서비스 등 관련 기업의 집적과 전문 인력 유입이 본격화될 것으로 기대된다. 이를 통해 대규모 투자와 양질의 일자리 창출은 물론, 산학연 협력과 기술혁신이 선순환하는 대한민국 대표 AI 혁신 생태계가 구축될 전망이다. 또한 국가 AI컴퓨팅센터는 전남광주특별시가 추진하는 ‘솔라시도 데이터센터 파크’의 핵심 거점으로 지역 균형 발전과 국가 디지털 경쟁력을 동시에 견인하는 전략 거점 역할을 수행하게 된다. 민형배 시장은 “896조 원 규모의 반도체 클러스터와 함께 전남광주에 대한민국 AI 산업의 새로운 축이 만들어지고 있다”며 “반도체와 전력, 첨단 제조 역량을 모두 갖춘 전남광주의 압도적 성장으로 ‘AI 강국, 대체 불가 대한민국’을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

전남광주통합특별시는 3일 해남군 산이면 기업도시에서 국가 AI컴퓨팅센터 착공식을 개최했다. 이날 착공식에는 과학기술정보통신부를 비롯해 전남광주통합특별시, 해남군, 영암군, 삼성SDS, 네이버클라우드, 카카오, KT 등 산·학·연·관 관계자들이 참석했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 인공지능 연구개발과 서비스 제공에 필요한 초고성능 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 구축·운영해 산업계와 연구기관, 대학 등에 안정적으로 공급하는 국가 핵심 디지털 인프라다. 국가AI컴퓨팅센터는 2028년까지 40MW 규모로 구축되며, AI 수요 증가에 맞춰 2030년까지 80MW 규모로 단계적으로 확장될 예정이다. 총사업비는 약 2조 5000억 원이며, 해남군 산이면 기업도시 내 약 1만 5000평 부지에 전산동과 운영동, 부속동 등이 조성된다. 지역에서는 국가 AI컴퓨팅센터를 중심으로 AI 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 디지털서비스 등 관련 기업의 집적과 전문인력 유입이 본격화될 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 대규모 투자와 양질의 일자리 창출은 물론, 산학연 협력과 기술혁신이 선순환하는 대한민국 대표 AI 혁신 생태계가 구축될 전망이다. 국가 AI컴퓨팅센터는 전남광주통합특별시가 추진하는 ‘솔라시도 데이터센터 파크’의 핵심 거점으로 자리매김하며, 지역 균형발전과 국가 디지털 경쟁력을 동시에 이끌어가는 전략 거점 역할을 수행하게 된다. 민형배 통합특별시장은 “896조 원 규모의 반도체 클러스터와 함께 전남광주에 대한민국 AI 산업의 새로운 축이 만들어지고 있다”며 “오늘의 착공식이 솔라시도의 새로운 출발이자 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 힘찬 출발점이 되기를 기대한다”고 말했다.

‘바다 위 데이터센터’로 불리는 부유식 데이터센터(FDC)가 조선업계의 신성장 동력으로 부상하고 있다. 육상 데이터센터가 부지 확보 문제와 주민 반대 등으로 진척이 늦어지고 있어서다. 그간 해양플랜트 건조 기술력을 축적한 국내 조선업계는 새 먹거리로 FDC 개발에 박차를 가하고 있다. 2일 업계에 따르면 삼성중공업은 이번 하반기에 FDC 건조 사업을 수주할 가능성이 높다. 국내 조선 3사 중 가장 먼저 50㎿급 FDC 기본설계를 마친 뒤 지난 4월 미국 선급협회와 영국 로이드 선급협회로부터 개념설계 인증(AIP)을 확보했다. 지난 6월에는 그리스 대형 선주사인 캐피탈, 미국 인공지능(AI) 서버 기업 슈퍼마이크로 등과 FDC 사업 협약을 맺었다. 이어 미국 데이터센터 개발사 무스테리안과 FDC 설비 관련 엔지니어링 계약 체결도 앞둔 것으로 알려졌다. 또 삼성중공업은 국내 조선사 중 처음으로 FDC 상업 서비스 시점을 2028년 상반기로 발표했다. 지난달 24일 2분기 실적설명회에서 연내 최대 2척의 FDC 수주 가능성도 언급했다. HD한국조선해양은 지난달 프랑스 에너지 관리 기업 슈나이더 일렉트릭과 FDC 인프라 기술 공동개발 업무협약을 체결했다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터의 전력·냉각·에너지 관리 기술을 보유하고 있다. 아울러 HD현대중공업이 자체 개발한 육상 발전용 ‘힘센엔진’의 발전 설비 역량과 결합해 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 중장기적으로는 해상풍력과 소형모듈원전(SMR)을 데이터센터 전력원으로 활용하는 방안도 추진할 계획이다. 한화오션도 내부 연구·개발(R＆D)로 FDC 시장 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. FDC가 육상 데이터센터의 대안으로 주목받는 이유는 인허가의 유연성과 구축의 신속성, 해수를 활용한 냉각 효율성 덕분이다. 해상풍력이나 육상 변전소 연계 등으로 전력 공급도 더 유연하다는 평가다. 특히 FDC 건조를 위해 해수 냉각 시스템과 그래픽처리장치(GPU) 보호 설비, 하부 선체 디자인 기술 등이 관건인데 국내 조선사들은 부유식 액화천연가스 생산설비(FLNG)나 원유 생산·저장·하역설비(FPSO) 제작 역량을 보유하고 있어 이런 기술에 특화돼 있다. 육상 데이터센터 구축을 둘러싸고 국내외에서 벌어지는 잡음으로 FDC는 보다 조명받고 있다. 이미 주민 반대로 경기 용인과 안양에서 데이터센터 신축이 철회됐고, 고양의 경우 10개월 지연된 바 있다. 서울 금천구 독산동의 경우 전자파, 막대한 전력 소비, 열돔 현상 등에 대한 우려로 주민 반대가 거세지면서 시행사가 일부 주민을 명예훼손·업무방해 혐의로 고소해 갈등은 더 깊어졌다. DS투자증권 보고서에 따르면 세계적으로 내년 가동 예정인 육상 데이터센터 중 약 70%가 준공에 차질을 빚고 있다. 미국 뉴욕주 등은 신규 데이터센터의 환경 허가 발급을 중단했다.

MS ‘애저 성장’ AI투자 효과 입증메타 대규모 투자로 현금흐름 부담저커버그 개인용 AI에이전트 제시시장, 투자보다 수익화 속도 관심 인공지능(AI) 투자 확대에 나선 마이크로소프트(MS)와 메타의 2분기 실적이 엇갈렸다. 두 회사 모두 매출은 시장 전망을 웃돌았지만, 대규모 투자가 수익과 잉여현금으로 이어지는 속도에서 갈렸다. MS는 클라우드 성장으로 투자 부담을 흡수한 반면, 메타는 비용 증가가 매출 증가를 앞지르며 이익과 현금흐름이 줄었다. MS는 29일(현지시간) 회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기보다 18% 증가한 900억 달러(약 130조원)로 집계됐다고 밝혔다. 시장 전망치(876억 2000만 달러)를 웃돌았다. 기업이 서버와 데이터 저장, AI 연산 등에 쓰는 MS의 클라우드 서비스 ‘애저’ 매출 증가율은 전 분기 40%에서 43%로 높아졌다. 연간 애저 매출은 처음 1000억 달러를 넘었고, ‘MS 365 코파일럿’ 유료 이용자도 3000만명으로 1년 전보다 50% 늘었다. 분기 자본지출은 410억 달러로 69% 증가했다. 이 가운데 약 3분의 2가 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 구매에 쓰였다. 잉여현금흐름은 196억 4000만 달러로 23% 줄었지만, 투자 확대 뒤에도 200억 달러에 가까운 현금을 남겼다. 애저와 코파일럿이 AI 투자비를 뒷받침한 결과다. 메타는 2분기 매출이 608억 달러(약 87조 8000억원)로 전년 동기 대비 28% 늘어 시장 전망치를 웃돌았다. 그러나 비용이 55% 넘게 증가해 영업이익은 8%, 순이익은 14% 감소했다. 자본지출은 310억 8000만 달러로 늘었고 잉여현금흐름은 1년 전 85억 5000만 달러에서 7억 8000만 달러로 90% 넘게 줄었다. 광고 매출은 늘었지만 데이터센터와 AI 모델 개발비가 더 빠르게 불어난 것이다. 메타는 개인용 AI 에이전트를 다음 성장동력으로 제시했다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 “5년 뒤에는 수십억명이 자신의 목표를 이해하고 이를 달성하도록 24시간 돕는 개인용 에이전트를 갖게 될 것”이라고 말했다. 건강, 재무, 인간관계, 경력 관리 등에 쓰이는 대중용 서비스를 만들겠다는 구상이다. 2분기 실적을 발표한 빅테크 중 MS는 기업용 클라우드와 소프트웨어를 통해 AI 수요를 유료 매출로 연결한 반면, 메타와 알파벳은 광고 사업이 성장했음에도 데이터센터 투자 증가로 현금흐름이 크게 줄거나 적자로 돌아섰다. 테슬라도 로보택시와 AI 인프라 투자가 수익으로 이어지기까지 시간이 필요한 상황이다. 시장의 관심이 투자 규모보다 이를 감당할 사업 구조와 수익화 속도로 옮겨가고 있다는 평가가 나오는 가운데 애플과 아마존의 실적은 오는 30일에, 엔비디아는 다음달 26일 나올 예정이다.

삼성SDS가 클라우드와 인공지능(AI) 사업 호조에 힘입어 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 성장세를 이어갔다. 두나무와 스테이블코인 등 가상자산 협업에 나서며 사업 기회를 확대하는 추세다. 삼성SDS는 30일 연결 기준 올해 2분기 매출이 3조 7178억원으로 지난해 같은 기간보다 5.9% 증가했다고 공시했다. 영업이익은 2318억원으로 0.7% 증가했고, 순이익은 1841억원으로 4.6% 늘었다. 사업별로는 정보기술(IT) 서비스 부문이 실적을 견인했다. IT서비스 매출은 1조 7625억원으로 전년 동기 대비 5% 증가했다. 특히 클라우드 사업 매출은 7794억원으로 17% 늘었으며, 대외 클라우드 사업 매출은 75% 급증했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 확대와 공공·민간 분야의 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업 성장에 힘입어 클라우드서비스제공(CSP) 사업 매출도 24% 증가했다. 금융권 인공지능(AI) 전환 사업과 조선업 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 확대 영향으로 클라우드관리서비스(MSP) 사업 매출도 17% 늘었다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장(부사장)은 이날 실적발표 컨퍼런스콜에서 “중앙 정부 지능형 업무혁신 사업은 현재 47개 부처, 18만 명을 대상으로 진행 중”이라며 “올해 말까지 30개 부처, 13만 명 확보를 목표로 사업 확산에 집중하고 있다”고 밝혔다. AI 풀스택 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 지난달 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업 핵심 사업자로 선정됐으며, 이달에는 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’ 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 금융권에서는 우리은행 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정된 데 이어 한국수출입은행의 생성형 AI 시스템 구축 사업도 수주했다. 이날 컨퍼런스콜에서는 두나무와의 협력 계획도 공개됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 “두나무 지분 투자는 단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자”라며 “스테이블코인 인프라와 가상자산 기반 금융 시스템통합(SI), AI 기반 차세대 결제 사업 등 다양한 사업 기회를 염두에 두고 있다”고 밝혔다. AI 인프라 투자도 확대한다. 삼성SDS는 현재 110메가와트(MW) 규모인 AI 인프라를 2029년 230MW까지 늘리고, 2031년에는 설계·구축·운영 사업을 포함해 800MW 이상으로 확대할 계획이다. 이를 통해 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 급증하는 AI 수요에 적극 대응한다는 방침이다.

인공지능(AI) 인프라에 대규모 투자를 이어온 마이크로소프트(MS)와 메타의 2분기 성적표가 엇갈렸다. MS는 클라우드 사업의 성장에 힘입어 시장 전망을 웃도는 실적을 냈고, 투자 확대에도 200억 달러에 가까운 잉여현금흐름을 남겼다. 반면 메타는 광고 매출이 늘었지만 비용과 설비투자가 더 빠르게 증가하면서 이익과 현금흐름이 모두 줄었다. MS는 29일(현지시간) 회계연도 4분기 매출이 전년 동기보다 18% 증가한 900억 달러(약 130조원)로 집계됐다고 밝혔다. 시장 전망치 876억 2000만 달러를 웃돌았다. 주당순이익은 4.74달러로 예상치 4.24달러를 넘어섰다. 다만 여기에는 앤트로픽 지분 투자에 따른 평가이익 32억 달러가 반영됐다. 실적을 끌어올린 것은 클라우드였다. 애저를 포함한 지능형 클라우드 부문 매출은 393억 1000만 달러로 31.6% 증가했다. 애저 매출 증가율도 전 분기 40%에서 43%로 높아졌고, 연간 애저 매출은 처음으로 1000억 달러를 넘어섰다. ‘마이크로소프트 365 코파일럿’ 유료 이용자도 3000만명으로 1년 전보다 50% 늘었다. 투자 부담은 커졌지만 현금 창출력은 유지됐다. MS의 분기 자본지출은 410억 달러로 69% 증가했다. 이 가운데 약 3분의 2가 애저와 사내 AI 서비스에 필요한 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 구매에 쓰였다. 잉여현금흐름은 196억 4000만 달러로 23% 줄었지만, 대규모 투자 뒤에도 상당한 현금을 남겼다. 메타는 2분기 매출이 608억 달러(약 87조 8000억원)로 28% 증가해 시장 전망치를 웃돌았다. 그러나 비용이 55% 넘게 늘면서 영업이익은 187억 8000만 달러로 8%, 순이익은 158억 5000만 달러로 14% 감소했다. 주당순이익도 6.18달러로 시장 예상치 7.22달러에 미치지 못했다. 2분기 자본지출은 310억 8000만 달러(약 44조 9000억원)에 달했다. 이에 따라 잉여현금흐름은 1년 전 85억 5000만 달러에서 7억 8000만 달러로 90% 넘게 줄었다. 메타는 올해 자본지출 전망치의 하단을 1250억 달러에서 1300억 달러로 올리며 AI 투자를 계속 확대하겠다는 뜻을 밝혔다. 앞서 실적을 발표한 구글 모회사 알파벳도 클라우드 매출은 크게 늘었지만 자본지출 증가로 분기 잉여현금흐름이 적자로 돌아섰다. 테슬라 역시 로보택시와 AI 인프라 투자가 늘면서 현금흐름 부담이 커졌다. 빅테크의 AI 투자 경쟁이 거세지는 가운데, 유료 클라우드와 소프트웨어 사업을 확보한 MS가 투자비를 상대적으로 빠르게 흡수하는 모습이다.

세종대학교 산학협력단 부설 미래GPU연구소가 차세대 그래픽처리장치(GPU)와 인공지능(AI) 반도체 분야 원천기술 개발에 본격 착수했다. 컴퓨터공학과 박우찬 교수가 이끄는 미래GPU연구소는 실시간 ‘패스트레이싱(Path Tracing)’ GPU 구동의 최대 난제인 노이즈 문제를 해결할 독자적인 AI 반도체 개발에 주력하고 있다고 밝혔다. 영화 시각효과나 최고급 3D 게임에 쓰이는 패스트레이싱은 빛의 경로를 물리적으로 추적해 현실감을 극대화하는 기술이다. 하지만 실시간 연산 과정에서 심각한 화면 자글거림(노이즈)이 발생해 상용화가 어려웠다. 기존 기술은 대규모 후처리 연산이나 외부 메모리를 활용해 심각한 지연 시간을 유발하는 한계가 있었다. 연구소가 개발 중인 AI 반도체는 이 한계를 하드웨어 차원에서 돌파했다. 연산 과정에서 외부 메모리 접근을 차단해 초경량·고효율을 달성했으며, GPU 내부에서 실시간 노이즈를 즉각 제거해 완벽한 이미지를 출력한다. 이 기술은 게이밍을 넘어 악천후 속 시야를 확보하는 ‘디해이징’으로 자율주행차의 안전성을 높이고, 고해상도 의료영상진단기기의 오진 확률을 낮추는 데 기여한다. 나아가 국방 레이다 및 전술 영상 처리 등 4차 산업혁명 전반에 폭넓게 적용될 전망이다. 박우찬 소장은 “이번에 개발한 실시간 노이즈 제거 AI 반도체 기술은 대한민국이 차세대 GPU 설계 분야에서 세계적 주도권을 쥐게 하는 강력한 무기가 될 것”이라며 “지속적인 원천특허 확보와 산학 협력으로 글로벌 시장을 선도하겠다”고 포부를 밝혔다.

- AI 모델·GPU 확보 넘어 인프라 운영 역량이 AI 경쟁력 좌우- ‘SCORE’로 운영 데이터 연결… ‘OKESTRO GenDev’로 SDLC 생산성 10.6배 향상- AI 인프라 소프트웨어 전반을 AX 기반으로 재편… 변화 대응 속도·기술 주권 강화 AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 28일 서울 삼성동 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’ 기자간담회에서 ‘OKESTRO 4.0’을 공식 발표했다. 오케스트로 그룹은 생성형 AI 도입 확대로 AI 경쟁력의 기준이 모델 성능이나 GPU 확보를 넘어 실제 서비스를 안정적으로 운영하고, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 신속하게 확장·전환하는 인프라 소프트웨어 역량으로 이동하고 있다고 분석했다. 기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원, 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영 주도권을 확보해야 한다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘OKESTRO 4.0’을 제시했다. ‘OKESTRO 4.0’은 ‘OKESTRO 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합해 솔루션의 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 재편하는 전략이다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객은 기술 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 오케스트로 그룹은 장애 및 환경 변화에도 안정적인 서비스를 유지해 연관 업무의 연속성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계를 핵심 경쟁력으로 제시했다. 오케스트로 그룹은 AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점을 ‘OKESTRO 4.0’의 차별점으로 제시했다. 이 같은 역량을 뒷받침하는 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’, 재해 복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’ 등으로 구성된다. 이를 구현하는 핵심 체계는 온톨로지 기반 지식 그래프 ‘SCORE’와 AI 기반 기술 생성 체계 ‘OKESTRO GenDev’다. SCORE는 고객 환경의 자원과 서비스, 장애와 변경 이력, 정책과 비용 등 분산된 운영 데이터를 관계와 맥락에 따라 연결한다. 데이터의 출처와 계보까지 추적해 AI가 실제 운영 환경과 검증 가능한 근거를 바탕으로 상황을 이해하고 판단하도록 지원한다. OKESTRO GenDev는 SCORE에 축적된 고객 환경 정보와 운영 데이터를 기반으로 필요한 기술과 대응 방안을 생성·검증하는 체계다. 소프트웨어의 기획, 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 전 과정에 AI를 적용해 각 단계의 업무 효율을 높인다. OKESTRO GenDev 적용 시 기존 소프트웨어 개발 생애 주기(SDLC) 대비 전체 생산성이 약 10.6배 향상된다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 SCORE와 OKESTRO GenDev를 AI 인프라 소프트웨어 전반에 적용해 전 제품군을 4.0 체계로 재편할 방침이다. 이를 통해 인프라 운영을 사후 복구 중심에서 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고, 기술 개발과 인프라 운영 전반의 의사결정을 일관된 데이터와 정책에 기반해 지원할 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “‘OKESTRO 4.0’을 통해 솔루션 개발부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 전환하고, 서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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