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

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

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

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

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

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

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

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

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

하정우 전 청와대 AI미래기획수석이 인공지능(AI) 확산으로 인한 청년 고용 감소와 양극화에 대비하기 위해 초과 세수를 미래세대와 지역 성장에 투자해야 한다고 제언했다. 하 전 수석은 18일 한국경제인협회 제주하계포럼에서 “AI로 기업 생산성이 높아질수록 고용이 줄어드는 것은 피하기 어렵다”며 “고용 없는 성장과 K자형 양극화가 나타날 수 있어 초과 세수를 미래 먹거리뿐 아니라 청년 세대와 지방 성장에도 투자해야 한다”고 말했다. 그는 AI 시대 한국의 경쟁력으로 메모리 반도체를 꼽았다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)의 ‘특이점은 메모리’라는 발언을 소개하며 “세계 최고 수준의 메모리 경쟁력을 보유한 한국에는 분명한 기회가 있다”고 강조했다. 하 전 수석은 AI가 세상을 이해하는 기본 단위인 ‘토큰’을 생산하는 ‘지능 공장’ 구축 경쟁이 세계적으로 벌어지고 있다고 설명했다. 하 전 수석은 “각국이 AI를 핵무기처럼 관리하는 시대가 오고 있다”며 “앞으로는 강력한 AI 모델 자체가 수출 통제 대상이 될 가능성이 크다”고 말했다. 이어 “한국도 앞으로는 지능을 수출하는 국가를 목표로 해야 한다”며 정부와 산업계가 함께 움직여야 한다고 강조했다. 그는 소버린 AI를 단순히 한국어를 잘하는 AI가 아니라 전력과 반도체, 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 데이터, 원천기술, 응용기술 등 AI 생태계 전반에서 주도권을 확보하는 개념으로 정의했다. 하 전 수석은 “필요한 자원을 우리가 주도적으로 확보하려면 협상 카드가 있어야 하는데 그 핵심이 메모리 반도체”라며 “세계적인 제조 경쟁력 역시 한국의 중요한 무기”라고 말했다. AI 3대 메가 프로젝트를 “고부가가치 지능 토큰 생산국으로 도약하기 위한 출발점”이라고 평가하며 태평양 해저케이블 투자 필요성도 제시했다. AI 확산에 따른 사회 변화에 대한 대비도 주문했다. 그는 “AI로 기업 생산성이 높아지면 고용이 줄어드는 것은 필연적이다. 고용 없는 성장과 K자형 양극화가 일어날 수 있다”면서 “초과 세수를 미래 먹거리에도 써야 하지만 청년 세대 성장과 지방 성장에도 투자해야 한다”고 말했다.

현대자동차그룹은 미래 모빌리티, 인공지능(AI), 로봇, 수소, 에너지 등 차세대 산업을 중심으로 영남권과 새만금을 국가 첨단산업 거점으로 육성하는 대규모 투자에 나서며 지역과 함께 성장하는 지속 가능한 발전 모델을 추진하고 있다. 현대차그룹은 영남권과 새만금에 총 51조원 규모의 투자 계획을 발표했다. 제조업 기반의 성장 경험과 미래 기술 역량을 지역별 특성과 산업 인프라에 적극 활용해 첨단 산업 생태계를 조성하고 지역 균형 발전과 미래 성장동력 확보를 동시에 갖춰나간다는 구상이다. 우선 영남권을 미래 첨단산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 올해부터 앞으로 10년간 총 42조원 규모를 투자할 계획이다. 지난 3일 경남 진주에서 열린 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 정부 및 지방자치단체와 투자 양해각서를 체결하고 영남권을 AI 기반 자율주행 모빌리티와 첨단 제조 혁신의 중심지로 육성하겠다는 청사진을 내놨다. 영남권은 현대차 울산공장을 비롯해 현대모비스, 현대위아 등 주요 계열사의 생산거점과 수많은 협력사가 밀집해 있어 축적된 제조 역량과 인프라를 다양하게 활용할 수 있어 국내 자동차 산업의 심장부로 꼽힌다. 현대차그룹은 특히 세계 최대 단일 자동차 생산공장인 울산공장을 미래형 스마트 제조 거점으로 전환하는 데 역량을 집중하고 있다. 올해 4분기 가동 예정인 울산 전기차(EV) 전용 공장을 비롯해 생산, 물류, 품질관리 전 과정을 AI가 최적화하는 AI 기반 제조 시스템을 구축할 예정이다. 생산성과 품질 경쟁력을 높이고 제조 과정에서 쌓이는 방대한 데이터를 기반으로 AI 기술을 지속적으로 고도화하는 선순환 구조가 만들어질 전망이다. 현대차그룹은 AI 기반 자율주행차(AI DV)를 개발하는데 속도를 내고 있다. 로보택시 수준인 자율주행 레벨4 이상의 기술을 중심으로 AI DV 기술을 더욱 고도화하는 가운데 영남권을 기술 개발과 생산의 핵심 거점으로 키워갈 예정이다. 현대모비스는 울산에 배터리 시스템 조립라인을 구축하고 대구에는 모터와 전력제어장치 생산라인을 확대한다. 현대위아는 경남 창원에 전기차 열관리 시스템 생산거점을 구축해 전동화 핵심 부품 경쟁력을 강화한다. 완성차와 핵심 부품을 유기적으로 연결하는 미래 모빌리티 산업 생태계가 영남권을 중심으로 공고해지는 셈이다. 현대차그룹은 미래 항공 모빌리티 전문 법인 슈퍼널의 기술 개발 역량을 활용해 차세대 항공 모빌리티 개발도 추진하고 있다. 자동차와 로봇 개발 과정에서 확보한 자율주행 및 AI 기술을 우주 발사체와 달 탐사 로버 분야로도 이어갈 계획이다. 영남권을 중심으로 소형모듈원전(SMR), 해상풍력, 수전해 플랜트 등 미래 에너지 인프라 분야 투자도 확대할 예정이다. 장재훈 현대차그룹 부회장은 “현대차그룹의 모태인 영남권을 AI 기반 미래 모빌리티와 첨단 제조 혁신의 중심지로 육성해 대한민국 산업 경쟁력 강화와 지역경제 활성화에 기여할 것”이라고 강조했다. 현대차그룹은 앞서 지난 2월 전북 새만금을 로봇, AI, 수소 산업이 집약된 미래 산업 혁신의 새로운 성장 축으로 육성하기 위해 올해부터 총 9조원 규모의 투자를 추진한다는 발표도 내놨다. 투자 비중이 가장 큰 사업은 AI 데이터센터 구축으로 총 5조 8000억원이 투입될 것으로 예상된다. 내년 착공해 2029년 완공을 목표로 하는 초대형 AI 데이터센터는 단계적으로 그래픽처리장치(GPU) 5만장 규모의 연산 능력을 확보해 자율주행과 로보틱스, 스마트팩토리 등에 필요한 방대한 데이터를 처리하는 역할을 한다. 또 연간 3만대 규모의 로봇 생산 공장과 부품 단지를 2029년까지 조성해 휴머노이드 로봇과 물류 로봇 등 차세대 로봇 제품 생산을 늘릴 예정이다. 수소 산업 분야에서는 200㎿ 규모 수전해 플랜트를 2029년 1차 완공한 뒤 단계적으로 증설하기로 했다. 생산된 수소는 수소 모빌리티와 발전 설비, 미래 도시 인프라 등에 활용된다. 현대차그룹은 새만금 투자로 약 16조원 규모의 생산 유발 효과와 약 7만 1000명의 직·간접 고용 창출 효과가 기대된다고 보고 있다.

미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 시장 예상치를 밑도는 2분기 실적을 예고하자 하루 만에 시가총액 약 670억 달러(약 100조원)가 증발했다. 나이키 전체의 기업가치를 넘어서는 규모다. 시장에서는 이번 사태를 단순한 ‘어닝 쇼크’(실적 충격)보다 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업의 정보기술(IT) 투자에서 우선순위가 변했음을 보여주는 상징적인 사건으로 보고 있다. IBM은 14일(현지시간) 지난 2분기 매출이 172억 달러로 지난해 같은 기간보다 1% 증가하는 데 그칠 것으로 예상된다고 밝혔다. 시장 전망치인 178억 6000만 달러를 6억 6000만 달러 밑도는 수준이다. 발표 직후 IBM 주가는 장중 25% 넘게 급락했다. 매출 전망이 시장 기대보다 4%가량 낮았을 뿐인데 시가총액은 4분의 1 가까이 증발한 것이다. 투자자들이 주목한 것은 실적 자체보다 실적 부진의 배경이다. IBM은 기업용 소프트웨어와 메인프레임 서버를 주력으로 하는 회사다. 메인프레임은 은행 전산망이나 항공 예약 시스템처럼 중단 없이 운영돼야 하는 핵심 업무를 처리하는 컴퓨터다. 반면 최근 기업들이 앞다퉈 투자하는 AI 인프라는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 AI 서버처럼 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 장비를 뜻한다. 용도는 다르지만 최근에는 한정된 기업 IT 예산을 두고 경쟁하는 관계다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 치열해지면서 기업들은 GPU와 AI 서버 확보를 투자에서 최우선 순위에 두고 있다. 공급 부족이 이어지는 AI 칩은 제때 확보하지 못하면 사업 일정 자체가 늦어질 수 있지만, 기존 메인프레임 교체나 소프트웨어 업그레이드는 상대적으로 미룰 여지가 있다. AI 투자 확대가 기존 IT 시장의 예산까지 흡수하기 시작한 셈이다. IBM도 이를 피하지 못했다. 아빈드 크리슈나 최고경영자(CEO)는 “우리는 충분히 빠르게 적응하지 못했다”며 대형 계약이 잇따라 지연된 점을 실적 부진의 원인으로 꼽았다. IBM은 AI 플랫폼 ‘왓슨X(watsonx)’와 하이브리드 클라우드 사업을 확대하고 있지만 고객들의 투자 방향이 예상보다 빠르게 AI 인프라 중심으로 이동했다는 설명이다. IBM만의 문제는 아니라는 분석도 나온다. 이마케터의 제이컵 본 애널리스트는 “기업들의 자본 지출이 기존 소프트웨어와 서비스에서 메모리 반도체 등 AI 하드웨어로 이동하고 있다”며 “시장은 AI 경쟁에서 뒤처지는 조짐을 보이는 레거시 기업을 가혹하게 평가할 것”이라고 말했다. 반면 AI 인프라 공급망에 있는 기업들은 수혜를 이어갈 것으로 전망된다. 엔비디아를 비롯해 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론 등이 대표적이다. AI 경쟁이 기술 개발을 넘어 기업들의 투자 우선순위까지 바꾸면서 산업 지형도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다.

인텔 역사상 가장 특이한 형태의 프로세서가 공개됐습니다. 18A 공정으로 제조된 스타파이어(Starfire) SoC(System on a chip)가 그것으로 세계 최초의 ‘18A 미세 공정 우주 등급 프로세서’입니다. 이 프로세서는 과거 바이든 행정부의 ‘반도체 및 과학법’(CHIPS and Science Act)을 통해 미 국방부·안보 목적으로 배정된 약 30억 달러 규모의 별도 프로그램 지원을 바탕으로 개발됐습니다. 스타파이어는 인텔의 18A 미세 공정 프로세서인 ‘팬서 레이크’ 기반입니다. 그래서 팬서 레이크에 사용된 것과 동일한 고성능 P코어 4개와 고효율 E코어 4개를 사용하며 내장 그래픽으로 4Xe3 GPU(그래픽처리장치)를 지니고 있습니다. 별도의 NPU(신경망처리장치)까지 지니고 있어 우주 등급 프로세서 가운데 최초로 인공지능(AI) 연산까지 가능합니다. 이번 발표가 놀라운 이유는 일반적으로 고방사선 환경인 우주에서는 최첨단 미세 공정 프로세서가 오히려 불리하기 때문입니다. 따라서 지금까지 우주선이나 우주 망원경에는 오래된 프로세서를 이용한 방사선 내성 프로세서가 사용되어 왔습니다. 예를 들어 미 항공우주국(NASA)의 큐리오시티 로버나 퍼서비어런스 로버, 제임스 웹 우주 망원경에는 2001년 개발한 방사선 내성 프로세서인 ‘RAD 750’이 사용됐습니다. RAD 750은 기술적으로 1990년대 CPU(중앙처리장치)인 ‘IBM PowerPC 750’ 기반으로 30년 전 컴퓨터 성능을 지니고 있습니다. 제조 공정도 이 시기 펜티엄 2나 3급 CPU를 만들던 250㎚, 혹은 150㎚ 공정을 사용합니다. 하지만 오히려 이렇게 오래된 공정으로 만든 프로세서가 방사선에 잘 버티는 장점이 있습니다. 회로가 큰 만큼 외부 방사선에 노출되어도 잘 버틸 수 있기 때문입니다. 하지만 워낙 오래된 기술을 사용하다 보니 기술적으로 새로운 기능을 탑재하기 어렵다는 문제점이 있어 왔습니다. 인텔이 개발한 18A 공정의 스타파이어는 이 한계를 말끔하게 극복한 프로세서입니다. 물론 우주에서의 안전성 확보를 위해 저전력 버전은 클록을 1GHz까지 낮추고 고성능 버전도 3.1GHz로 제한했지만, 이것만으로도 오래전 사용된 프로세서의 성능을 크게 뛰어넘을 것으로 예상됩니다. 다만 앞서 말한 것처럼 트랜지스터 크기가 줄어들고 회로가 작아지면 프로세서 성능은 좋아지지만, 외부 방사선에는 취약해집니다. 예를 들어 트랜지스터가 작아지면 저장된 전하량이 줄어듭니다. 따라서 우주 공간에 풍부한 고에너지 입자(우주선, 양성자, 중이온)가 한 번 충돌해도 심각한 오류가 나기 쉽습니다. 여기에 누적된 방사선량이 지구와는 비교할 수 없이 크기 때문에 프로세서 자체에 손상이 날 가능성도 커집니다. 마지막으로 우주에는 태양광과 어두운 지역 사이의 온도 차이가 커서 극단적인 저온과 고온 사이를 오가게 됩니다. 모든 것이 프로세서와 전자기기에 치명적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 인텔은 이를 막기 위해 프로세서 설계 단계부터 TID(총 이온화 선량), SEL(단일 사건 래치업), SEE(단일 사건 효과) 대응을 강화하고, 첨단 Foveros 3D 패키징을 활용해 극한 환경에서도 안정성을 확보했습니다. 또 고에너지 방사선을 차폐할 수 있는 고성능 보호 장치를 추가했습니다. 스타파이어는 우주 환경에서 10년 이상 작동할 수 있으며, 영상 125도에서 영하 55도까지 매우 넓은 작동 온도를 보장합니다. 18A 같은 최신 미세 공정에서 이는 놀라운 기술적 혁신입니다. 구체적으로 어떤 우주선이나 위성에 스타파이어를 사용할지는 공개하지 않았지만, 우주 등급인 만큼 군사위성이나 아니면 고고도 비행하는 항공기 등에 사용할 수 있을 것으로 생각됩니다. 또 앞으로 NASA의 심우주 탐사선이나 우주 망원경에도 이 최신 프로세서가 사용될 수 있을 것입니다. 후자의 경우 최신 프로세서의 성능을 통해 과거에는 불가능했던 인공지능 자율 임무 수행도 기대할 수 있을 것으로 보입니다.

부산시는 산업통상부 주관 ‘2026년 산업단지 엣지 AIDC 실증 시범사업’ 공모에 ‘부산 조선·해양 엣지 AI 데이터센터 구축사업’이 선정됐다고 13일 밝혔다. 이번 사업은 산업단지 입주기업이 개별적으로 구축하기 어려운 인공지능(AI) 연산 인프라를 공용으로 제공해 인공지능 전환(AX)을 촉진하는 사업이다. 시는 이 사업을 통해 명지녹산국가산업단지에 전국 산업단지 최초로 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반의 엣지 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 시는 2026년 12월 베타 오픈을 목표로 설계·구축을 추진하며, 의무 운영 기간(5년) 종료 후에도 자립 운영이 가능한 모델을 구축해 향후 동남권·대불·군산 등 조선산업벨트로 확산할 방침이다.

HBM 슈퍼사이클 3~4년 전망중국, 범용D램·낸드플래시 위협적시스템반도체 설계도 이미 韓 앞서온디바이스 AI 칩 국산화해야스마트폰·車·로봇·공장 경쟁력 원천엔비디아 세계 지배 이유는 CUDAAI 인프라 투자 과열 우려 있지만2000년 닷컴 버블 때와는 다를 것3G 이통 선제 인프라 거대한 결실호남 ‘제2 반도체 기지’ 프로젝트정부 신속 행정·인프라로 뒷받침미래 투자는 기업들에 맡기면 돼인공지능(AI) 시대가 도래하면서 반도체 산업이 역대급 ‘슈퍼사이클’(초호황기)을 맞이했다. AI 반도체에 필수적인 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급자인 삼성전자와 SK하이닉스는 지난해 사상 최대 실적을 경신한 뒤 호조세를 이어가고 있다. 이에 힘입어 국내 주식시장도 활황이다. 하지만 일각에선 AI 거품론을 우려하는 목소리도 나온다. 이번 호황이 일시적 특수에 그치지 않고 지속 가능한 산업 경쟁력으로 이어지려면 무엇이 필요할까. 국내 1세대 시스템반도체 개발자이자 산학연을 아우른 전문가인 김용석(67) 가천대 반도체대학 석좌교수는 “앞으로 5년이 골든타임”이라며 “메모리 호황을 기회로 삼아 HBM 이후를 준비해야 할 때”라고 강조했다. 한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나오려면 반도체 생태계를 시스템반도체로 다변화하고, 자동차·로봇·공장 등에 온디바이스 AI(기기 자체에서 AI를 구동하는 기술) 반도체를 국산화해야 한다는 것이다. 그는 산업통상부가 추진하는 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡아 이 과제를 총괄하고 있다. 지난 9일 경기 성남시 가천대 연구실에서 그를 만났다. -AI 반도체 슈퍼사이클은 얼마나 지속될까. “전문가들은 앞으로 3~4년을 한계로 본다. HBM 호황에 취해 있다간 지금의 반도체 슈퍼사이클이 오히려 독이 될 수 있다. 무엇보다 중국이 만만치 않다. 첨단 미세공정이 필요 없는 범용 D램과 낸드플래시 시장에서 중국은 가장 즉각적이고 파괴적인 위협이 될 것이다. 시스템반도체 설계 분야는 이미 우리나라를 앞선 지 오래됐다. 캠브리콘, 무어스레드와 같이 중국이 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 전략적으로 키우는 AI 반도체 스타트업의 성장도 놀랍다.” -이번 호황이 지속적인 발전으로 이어지려면 어떻게 해야 하나. “중국은 이미 10년 전 ‘제조 2025’를 제시하고 첨단산업을 집중 육성했다. 현재 중국의 팹리스(반도체 설계 전문기업)는 한국을 양적, 질적인 면에서 모두 앞서고 있다. 그동안 시스템 반도체 설계 능력을 꾸준히 키워왔고, 앞으로 온디바이스 AI 반도체 설계 분야에서 강력한 힘을 발휘할 것으로 보인다. 우리는 HBM 초격차를 유지하면서 반도체 생태계를 메모리에서 시스템반도체로 다변화해야 한다.” -한국은 메모리반도체 강자인데, 시스템반도체로 다변화해야 하는 이유는 무엇인가. “스마트폰, PC, 자동차 등의 경쟁력은 결국 시스템반도체에서 나온다. 애플과 테슬라가 왜 직접 칩을 개발하는지 생각해 보면 알 수 있다. 우리만의 기능과 성능을 넣으려면 시스템반도체를 직접 개발하는 게 좋다. 만약 삼성 갤럭시에 들어가는 엑시노스(삼성전자가 설계한 스마트폰용 시스템반도체)가 없다면 퀄컴(미국 팹리스 기업)이 부르는 게 값이 된다. 엑시노스가 있기에 협상이 가능한 것이다.” -한국은 세계 최고 수준의 메모리 기술을 보유하고 있지만, 엔비디아 같은 기업은 나오지 못했다. 근본적인 이유는 무엇일까. “엔비디아가 세계를 지배하는 이유는 GPU(그래픽·연산용 반도체) 칩 성능 때문만은 아니다. 2006년 개발한 개발자용 소프트웨어 플랫폼 CUDA가 있기 때문이다. 전 세계 개발자들은 CUDA에 종속돼 있다. 우리나라가 소프트웨어 역량이 떨어지는 것도 이유다. 제품을 만드는 기업에서 시스템반도체와 소프트웨어를 자체 개발하려는 노력이 지속돼야 한다.” -AI 인프라 투자 과열을 우려하는 시각도 있다. “AI 데이터센터 투자는 단기적 과열 우려가 있지만, 하이퍼스케일러(AI 데이터센터를 짓고 운영할 수 있는 초대형 기업들)의 기초체력 덕분에 2000년 닷컴 버블과는 다를 것이다. 지금은 IMT-2000(3G 이동통신) 초기와 비슷하다. 당시에도 투자 과열과 거품론이 있었지만 선제적으로 인프라를 구축한 덕분에 스마트폰 생태계와 모바일 혁명이라는 거대한 결실을 맺었다.” -정부는 지난달 삼성전자, SK하이닉스와 함께 경기 용인에 이어 호남을 ‘제2의 반도체 기지’로 조성한다는 메가프로젝트를 발표했다. “삼성과 SK하이닉스는 이미 용인에 팹(공장) 10기를 계획하고 있다. 정부는 신속한 원스톱 행정 지원과 국가 책임의 인프라 조성에 최우선으로 나서야 한다. 또 이같은 성과를 바탕으로 기업들의 미래 투자가 비수도권으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 급하게 서두를 일은 아니다. 기업에 맡기면 된다. 전력과 용수는 돈으로 해결되지만, 진짜 문제는 인재를 확보하는 것이다. 인재들이 비수도권 지역에 계속 머물게 하려면 교육 환경은 물론 문화·예술 등 인프라까지 갖춰야 한다.” -삼성의 현 상태를 평가한다면. “강력한 반도체 슈퍼 사이클과 AI 시장의 확대로 매출과 영업이익은 기록을 경신하고 있다. 하지만 과거 독보적인 초격차 경쟁력이나 새로운 패러다임을 이끄는 혁신 문화가 완전히 회복됐다고 보긴 어렵다. AI 및 차세대 반도체 분야에서 판도를 바꾸는 원천 기술을 선점하려면 지금과 같은 호황기에 대규모 연구개발(R＆D) 투자가 이뤄져야 한다. 최근 노조의 성과급 제도화 요구나 DS(반도체)·DX(제품) 사업 부문 간 격차, 비메모리(시스템반도체·파운드리) 부문의 소외감 등 조직 내 갈등 요인도 해소해야 한다.” -혁신을 지속하려면 어떻게 해야 하나. “실패를 용인하고 새로운 것에 도전하는 문화가 필요하다. 내가 처음 삼성에 입사했을 때 비디오카세트(VCR)가 신제품으로 나오던 아날로그 시대였다. 반도체(DS) 부문이 아닌 제품을 만드는 DX 부문으로 입사했는데, 미국 모토로라에서 스카우트돼서 온 과장급 선배가 ‘앞으로는 제품을 만드는 곳에서 칩을 직접 설계해서 쓰게 될 것’이라며 반도체 설계를 제안했다. 당시만 해도 반도체 설계는 반도체 회사에서만 한다고 생각했는데, 그 통념을 깨고 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작한 것이다.” 김 교수는 1998년부터 이동통신 소프트웨어 분야로 옮겨 개발했던 통신 칩(모뎀) 11개를 액자에 넣어 보관했다. “1998년부터 2002년까지 만든 이 칩들은 모두 상용화에 실패한 것들이다. 퀄컴이 독보적으로 잘하고 있었지만, 삼성에서도 직접 해보자며 자체 개발을 시작했던 것이다. 비록 당시엔 실패했지만 도전이 이어지면서 지금의 엑시노스로 결실을 맺었다. 상용화에 실패했는데도 나는 임원으로 승진했다. 당시 삼성은 ‘이 기술만큼은 반드시 확보하자’는 목표가 있으면 실패하더라도 도전을 인정했다.” -인재 유출을 막으려면 어떻게 해야 하나. “미국 실리콘밸리에서 점심시간에 식당에 가면 수많은 한국인 연구자들을 만날 수 있다. 박사급이면 미국 빅테크 기업에선 연봉 100만 달러(약 15억원) 정도를 받는다. 한국에선 1억 5000만원 정도다. 보수도 중요하지만 미국 빅테크 기업에서 일하고 싶어 하는 또 다른 이유는 커리어 때문이다. 국내 기업은 아직도 연공서열을 무시할 수 없다. 그래서 아무리 능력 있고 뛰어나도 젊은 직원을 파격적으로 대우해주지 못한다. 오픈AI, 구글, 애플에선 가능하다. 우수한 엔지니어는 정년 없이 계속해서 연구에 매진할 수 있도록 하고, 단 한 명이라도 사장보다 더 많은 연봉을 받는 최고 엔지니어가 나와야 한다.” -반도체교육원에선 학생들에게 어떤 것을 가르치나. “초등학생부터 중·고등학생, 취업준비생까지 전 세대를 대상으로 맞춤형 교육을 한다. 요즘은 초등학생들도 젠슨 황이나 엔비디아, TSMC를 이야기할 정도다. 지난해와 재작년에 초등학생들과 SK하이닉스 팹을 견학했는데 학생들의 관심이 예상보다 훨씬 크다는 걸 실감했다. 초·중학생한테 반도체 지식을 주입하는 것이 목적은 아니다. 우선 반도체를 재미있는 분야로 느끼게 하고, 훗날 진로를 선택할 때 자연스럽게 이공계에 관심을 갖도록 하는 것이 목표다.” ■김용석 가천대 석좌교수는 1959년 태어나 성균관대 전자공학과를 졸업하고, 같은 대학 정보통신대학원과 동국대 정보통신공학과에서 각각 석사, 박사 학위를 받았다. 1983년 삼성전자 종합연구소에 입사해 31년간 근무하며 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작했으며, TV·오디오·이동통신 칩을 개발했다. 2010년 스마트폰 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 갤럭시 S1~S4 개발에 참여했다. 10년간 삼성전자 임원(상무)을 지내고 퇴직한 뒤 2014년부터 성균관대 전자전기공학부 교수로 11년간 재직했다. 현재 가천대 반도체대학 석좌교수 겸 반도체교육원장이며, 산업통상부 AI반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡고 있다. 대통령 표창, 국무총리상, 장관상 등 다수의 정부 표창을 받았다. 저서로는 ‘AI 반도체 전쟁’ 등이 있다.

- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

삼성전자가 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD) 양산에 돌입했다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 eSSD까지 AI 메모리 제품군을 확장하며 AI 인프라 전반에서 영향력을 키우는 모습이다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 eSSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. eSSD는 데이터센터와 서버 환경에 최적화된 저장 장치(스토리지)다. 최근 생성형 AI 확산으로 학습과 추론에 필요한 데이터 규모가 급격히 증가하면서 AI 가속기에 데이터를 안정적이고 신속하게 공급하는 eSSD의 중요성이 커지고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 성능뿐 아니라 데이터를 이동·저장하는 메모리와 스토리지 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하는 만큼, eSSD는 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다. PM1763은 빠른 읽기 속도와 효율적인 데이터 처리가 강점이다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다고 설명했다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공되며, 이 가운데 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현한다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB다. 전작 ‘PM1753’ 대비 약 2배 향상됐으며, 이는 40GB(기가바이트) 크기의 대형 언어 모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 아울러 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화된 제품이다. 또 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상됐다. 업계는 이번 삼성전자의 eSSD 양산이 HBM을 넘어 AI 서버용 저장장치 시장에서도 공급 역량을 입증한 사례로 분석한다. 한편 삼성전자는 오는 22일 영국 런던에서 열리는 ‘갤럭시 언팩 2026’에서 8세대 폴더블폰과 웨어러블 기기 등을 공개한다. 이에 앞서 노태문 완제품(DX) 부문 대표이사 사장은 뉴스룸에 공개한 기고문을 통해 “가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라, 나를 가장 잘 아는 AI”라고 강조했다. 노사장은 이번 언팩에서 더 개인적이고 자연스러운 AI 경험을 공개하겠다고 예고했다.

“인공지능(AI) 시대 미래인재 키워요.” 서울 영등포구는 AI와 4차 산업혁명 시대를 이끌 인재 양성을 위해 ‘AI 미래꿈터’를 25일 개최한다고 8일 밝혔다. 행사는 이론 중심의 특강과 생생한 첨단기술 체험을 통해 구민들이 AI를 쉽고 재미있게 접할 수 있도록 마련됐다. 특강에는 과학 커뮤니케이터 ‘엑소’가 강사로 나선다. 엑소는 ‘AI 완전정복’을 주제로 GPU, HBM, 피지컬 AI 등 다소 어렵게 느껴질 수 있는 최신 AI 기술의 원리와 미래 전망을 어린이부터 성인까지 누구나 알기 쉽고 흥미롭게 풀어낼 예정이다. 체험의 장도 마련됐다. 영등포구융합인재교육센터가 운영하는 ‘첨단기술 4종 체험부스’에서는 △로보독 △드론 교실 △LED 로봇 서바이벌 등 AI와 로봇이 결합한 프로그램이 운영된다. 행사는 25일 낮 12시부터 오후 3시 30분까지 영등포구청 별관에서 열린다. 참가 인원은 120명이고, 17일까지 신청을 받는다. 초등학생 이상이면 구청 누리집 ‘통합예약’에서 신청하면 된다. 조유진 구청장은 “구민 누구나 시대 흐름에 발맞춰 미래 기술을 쉽게 배울 수 있도록 맞춤형 교육 프로그램을 마련해 나가겠다”고 밝혔다.

“인공지능(AI) 시대 미래인재 키워요.” 서울 영등포구는 AI와 4차 산업혁명 시대를 이끌 인재 양성을 위해 ‘AI 미래꿈터’를 25일 개최한다고 8일 밝혔다. 행사는 이론 중심의 특강과 생생한 첨단기술 체험을 구민들이 쉽고 재미있게 접할 수 있도록 마련됐다. 특강에는 방송과 강연을 통해 인기를 얻고 있는 과학 커뮤니케이터 ‘엑소’가 강사로 나선다. 엑소는 ‘AI 완전정복’을 주제로 GPU, HBM, 피지컬 AI 등 다소 어렵게 느껴질 수 있는 최신 AI 기술의 원리와 미래 전망을 어린이부터 성인까지 누구나 알기 쉽고 흥미롭게 풀어낼 예정이다. 체험의 장도 마련됐다. 영등포구융합인재교육센터가 운영하는 ‘첨단기술 4종 체험부스’에서는 ▲로보독 ▲드론 교실 ▲LED 로봇 서바이벌 등 AI와 로봇이 결합된 프로그램이 운영된다. 행사는 25일 오후 12시부터 3시 30분까지 영등포구청 별관에서 열린다. 참가 인원은 120명이고, 17일까지 신청을 받는다. 초등학생 이상이면 구청 누리집 ‘통합예약’에서 신청하면 된다. 조유진 구청장은 “구민 누구나 시대 흐름에 발맞춰 미래기술을 쉽게 배울 수 있도록 맞춤형 교육 프로그램을 마련해 나가겠다”고 말했다.

경기 안산시는 행정안전부가 추진하는 국가 AI 프로젝트에 기초 지방자치단체 중 유일하게 선정됐다고 8일 밝혔다. 시는 이번 사업을 통해 산·학·연 협력체계를 기반으로 AI 기술 공동 실증을 추진할 계획이다. 재난·안전 분야를 비롯한 공공서비스 전반에 AI를 적용해 시민이 체감할 수 있는 행정서비스 구현을 목표로 한다. 특히 재난 발생 위험을 사전에 예측하고 신속한 상황 대응을 지원하는 AI 기반 서비스를 실증할 예정이다. 데이터 분석 기술도 함께 활용해 시민 안전을 강화하고 행정의 효율성과 정확성을 높여 나갈 방침이다. 또한 강소형 스마트도시 조성사업과 연계해 정부 GPU 자원을 활용한 AI 기술 실증을 추진한다. 도시 데이터를 기반으로 재난·안전 등 스마트도시 서비스를 한층 고도화하고, AI 기반 도시문제 해결 역량도 강화할 방침이다. 이민근 안산시장은 “국가 AI 프로젝트 선정은 시의 AI 행정 역량과 디지털 혁신 기반을 인정받은 의미 있는 성과”라며 “이번 사업을 성공적으로 추진해 AI 행정혁신의 선도모델을 구축하겠다”고 밝혔다.