삼성전자가 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

강원도가 민선 9기 최대 현안인 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 본격적으로 돌입한다. 도는 6일 도청에서 동해시, GS와 동해 AI 데이터센터 조성을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다. 협약에 따라 도와 동해시, GS는 데이터센터 건립과 AI 인프라 산업 육성을 위해 협력한다. 앞서 지난달 29일 정부가 발표한 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에 포함된 동해 AI 데이터센터는 GS가 동해 북평제2일반산업단지에 2.4GW 규모로 짓는다. 우선 2028년까지 1.2GW급을 완공하고 이듬해인 2029년 1.2GW급을 증설한다. 2.4GW급의 AI 데이터센터는 단일 시설 기준으로는 아시아 최대 규모이다. 그래픽처리장치(GPU), 메모리 비용까지 포함할 경우 투자비는 최대 120조원에 이른다. GS가 북평제2산단을 소유하고 있어 토지 보상과 매입에 드는 시간이 절약되고, 도와 동해시가 전폭적인 지원도 약속해 AI 데이터센터 건립은 신속하게 이뤄질 것으로 보인다. 우상호 강원지사는 취임 첫날인 1일 ‘AI 데이터센터추진단 구성’을 1호로 결재하고, 지난달 30일 기자회견에서는 “(메가프로젝트 중) 가장 빨리 착공하겠다”며 속도전을 예고했다. 동해시도 AI 데이터센터 건립을 지원하기 위해 경제, 산업, 도시계획, 건축, 환경 부서가 참여하는 전담팀 구성을 추진하고 있다. 우 지사는 “동해 AI 데이터센터는 강원 AI 산업의 첫 프로젝트이자 AI 산업 생태계 조성의 출발점이 될 것”이라며 “기업은 투자에 전념하고 행정은 도가 책임진다는 자세로 기업이 원하는 속도에 맞춰 적극적으로 지원하겠다”고 말했다.

SK가 영남권을 아시아 최대 인공지능(AI) 인프라 허브 구축하기 위해 약 140조원을 투자한다. SK텔레콤은 3일 경남 진주에서 열린 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 이러한 내용의 영남권 투자 세부 계획을 공개했다. ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’의 일환으로 추진된다. SK는 울산을 첫 번째 GW(기가와트)급 AI 데이터센터 사업지로 선정하고 내년 4분기 가동을 목표로 100MW(메가와트) 규모의 하이퍼스케일 AI 데이터센터 구축을 시작했다. 이후 900MW를 추가로 구축한다는 계획이다. 또 울산 외 영남권에 단계적으로 1GW 이상 규모의 AI 데이터센터를 추가로 조성한다. 이를 위해 외자 유치를 포함해 약 140조원이 투자될 예정이다. 추가 사업 후보지는 유관 부처와 함께 검토하고 있다. SK는 2029년부터 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 가동하고, 중장기적으로는 전국에 15GW 규모까지 확대한다는 구상을 내놨다. 우선 1단계 목표인 5GW 규모 AI 데이터센터 구축이 단순한 데이터센터 건설을 넘어서는 초대형 프로젝트라고 설명했다. 부지 약 75만평과 그래픽처리장치(GPU) 300만장, 고대역폭메모리(HBM) 2400만장, 약 350조원의 투자가 필요한 규모다. 정재헌 SK텔레콤 사장은 “AI 데이터센터 인프라의 핵심 요소는 반도체와 에너지 솔루션, 데이터센터 건설·운영 역량”이라며 “SK는 이러한 역량을 모두 갖추고 있을 뿐 아니라 이미 AI 데이터센터를 구축·운영한 경험도 보유하고 있다”고 말했다. 이어 “대규모 AI 데이터센터를 기반으로 영남의 제조 산업 역량이 AI와 결합하면 생산성 혁신뿐 아니라 제조 AI를 실증하고 확산하는 허브로 성장할 수 있다”고 말했다.

최근 주식 시장을 뒤흔든 메타(Meta)발 인공지능(AI) 과잉 투자 우려는 과도한 반응이라는 의견과 함께 실제 투자가 정점이 이르렀다는 신호라는 상반된 해석이 나오고 있습니다. 사실 발단은 메타의 공식 발표가 아니라 블룸버그 등 외신의 발표였습니다. 메타가 자체 대규모 데이터센터 인프라를 활용해 잉여 AI 컴퓨팅 자원(컴퓨팅 파워)을 외부에 판매하는 ‘메타 컴퓨트 클라우드 사업’을 구상하고 있다고 보도한 것인데, 이는 AI 인프라 투자 과잉 신호로 해석되어 AI 및 반도체 관련 주가 일시적으로 폭락했습니다. 그런데 사실 이는 새로운 소식은 아닙니다. 지난 5월 주주 통화에서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 클라우드 사업 진출 가능성을 강하게 시사한 바 있습니다. 그는 거의 매주 외부 기업들이 찾아와 API 서비스를 열어달라거나, 우리가 구매한 비용에 프리미엄을 얹어 컴퓨팅 파워를 살 수 없겠냐고 요청한다면서 만약 우리가 인프라를 과잉 구축했다고 판단되는 시점이 온다면 그럴 수 있다는 이야기를 한 바 있습니다. 따라서 실제 판매에 들어간다는 소식이 들리자 이를 과잉 구축에 따른 신호로 해석한 것입니다. 다만 이는 메타의 공식 발표도 아니고 사실이라고 해도 실제 AI 인프라 투자가 대폭 줄어들지도 모르는 상황에서 다소 예민한 반응으로 보입니다. 그럼에도 들여다봐야 하는 메타의 속 사정은 막대한 비용을 들여 출범한 메타 AI 수요가 과연 그만큼 수요를 끌어올 수 있는지입니다. 메타는 자체 AI 모델을 만들기 위해 높은 몸값을 지불하면서 관련 인력을 끌어들였습니다. 이렇게 개발한 AI는 추천 알고리즘이나 메타의 주력 사업인 광고 서비스를 개선하는데 적용되고 있습니다. 다만 메타 AI 유료 서비스는 최근에 도입된 상태로 수익은 아직 많지 않을 것으로 보입니다. 반면 메타는 올해에만 약 1250억 달러에서 1450억 달러에 달하는 천문학적인 자본 지출(CapEx)을 계획한 것으로 알려져 있습니다. 이렇게 막대한 비용을 들여 AI 인프라를 구축했고 현재도 투자를 계속하고 있는데, 당장 수익은 많지 않고 인프라도 오히려 남는 상황이라면 잉여 자원을 판매하는 것이 가장 합리적 판단입니다. 만약 메타가 구축한 AI 인프라가 시장에 대규모로 풀리게 되면, 다른 AI 기업들이 굳이 비싼 돈을 들여 새로운 데이터센터를 짓거나 칩을 구매하는 대신 메타의 자원을 임대해 사용하게 될 가능성이 높습니다. 이는 반도체 수요 감소로 이어질 수 있어 주식 시장을 출렁이게 만들어졌지만, 판매가 사실이라고 해도 전체 AI 시장에 미칠 영향은 아직 미지수입니다. 오히려 분명해진 부분은 메타 AI의 불확실성입니다. 이와 비슷한 사례는 일론 머스크의 ‘xAI’입니다. 그록 AI의 활성 사용자 수는 경쟁자보다 훨씬 적은 수준으로 수백억 달러를 들여 구축한 콜로서스 1/2 데이터 센터의 연산 자원이 많이 남는 상황입니다. 따라서 xAI는 구글, 앤스로픽 같은 경쟁자에게 잉여 연산 자원을 판매하고 있습니다. 당장에는 막대한 투자금을 회수할 수 있는 수익원이 생긴 셈이지만, 이렇게 많은 잉여 자원이 남는다면 그록 AI의 미래는 불투명해진 상태입니다. 메타 AI도 비슷하지만 미묘하게 다른 상황에 처해 있습니다. 이미 월 수십억 달러의 임대 계약을 맺은 xAI와 달리 메타는 정식 판매 소식을 밝힌 것도 아닌데, 시장에서 가능성 높게 볼 정도로 메타 AI 수요에 대한 의구심이 존재합니다. 현재까지 메타 AI는 경쟁자 대비 우수한 성능이나 높은 수요를 보이고 있진 않기 때문입니다. 물론 잉여 연산 자원 판매가 사실이라도 메타의 전략은 일단 남는 자원을 판매해서 필요한 투자금을 충당하고 그 사이 자체 AI 성능을 개선할 수 있는 시간을 버는 것일 가능성이 높습니다. 메타는 현재 두 가지 판매 전략을 준비 중인 것으로 알려졌습니다. 개발자들이 API를 통해 메타의 모델을 호출해 쓰는 ‘모델 호스팅 방식’과, GPU와 네트워크 같은 원시 컴퓨팅 자원 자체를 통째로 빌려주는 ‘인프라 임대 방식’입니다. 메타 AI가 성능을 빠르게 개선해 이런 우려를 불식시키고 AI 서비스로 살아남을지 현시점에서는 확실치 않지만, 결국 이 싸움에서 승자는 소수만 남게 될 가능성이 높습니다. 앞으로 1~2년 정도가 이를 판가름할 결정적인 시기가 될 것입니다.

“새 GPU 필요 없나” 투자 위축 우려 마이크론 등 美 반도체 주가 급락 증권가 “AI 투자 축소 신호 아냐”전문가 “AI 반도체 수요는 여전해이달 반도체 실적·투자 계획 변수” ‘남는 GPU(그래픽처리장치)를 빌려주고 돈을 벌겠다.’ 페이스북·인스타그램의 모회사이자 초대형 데이터센터 운영 기업인 메타의 이 한마디가 ‘인공지능(AI) 투자 낙관론’에 균열을 냈다. 시장은 “남는 GPU가 있을 정도면 앞으로 AI 반도체를 예전만큼 많이 사지 않는 것 아니냐”고 받아들였고, 미국 반도체주에 이어 삼성전자와 SK하이닉스까지 급락했다. 2일 삼성전자는 전 거래일보다 2만 8500원(-9.06%) 내린 28만 6000원, SK하이닉스는 37만 3000원(-14.57%) 떨어진 218만 7000원에 거래를 마쳤다. 각각 14거래일, 29거래일 만의 최저치다. 삼성전자는 6월 초 이후 지켜온 ‘30만 전자’도 내줬다. 발단은 메타의 클라우드 사업 진출 검토다. 1일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 그동안 AI 개발을 위해 구축한 대규모 데이터센터에서 남는 GPU를 외부 기업에 빌려주거나 판매하는 ‘메타 컴퓨트(Meta Compute)’ 사업을 검토하고 있다고 보도했다. 그동안 내부에서만 쓰던 AI 설비를 다른 기업에도 빌려주며 수익을 내겠다는 전략이다. 그동안 시장은 빅테크들이 AI 데이터센터를 계속 늘리면서 GPU와 고대역폭메모리(HBM)를 대량으로 사들일 것으로 기대했다. 하지만 메타가 남는 GPU를 외부에 빌려주겠다고 하자 “당장 새 GPU를 추가로 살 필요가 없는 것 아니냐”는 해석이 나왔다. 결국 AI 데이터센터를 늘리는 속도도 예상보다 느려지고, AI 반도체 수요도 줄어들 수 있다는 우려가 커진 것이다. 이 여파로 간밤 미국 증시에서 마이크론(-10.57%), 샌디스크(-10.62%), AMD (-6.89%) 등 반도체주가 일제히 급락했고 필라델피아 반도체지수도 6% 넘게 떨어졌다. 그 충격이 이날 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체주로 이어졌다는 분석이다. 반면 메타는 새로운 수익원을 확보할 수 있다는 기대에 주가가 9% 가까이 올랐다. 다만 증권가에서는 이번 하락을 AI 투자 축소의 신호로 보기는 이르다는 분석이 많다. 조아인 삼성증권 연구원은 “메타의 GPU 수익화는 AI 인프라 투자를 줄이려는 것이 아니라 이미 확보한 자산의 활용도를 높이려는 전략”이라고 말했다. 한지영 키움증권 연구원도 “메타는 이미 상반기부터 클라우드 사업 진출을 예고해 왔다”며 “이번 소식을 투자 과잉으로 해석하는 것은 무리”라고 밝혔다. 시장에서는 이번 조정도 단기에 그칠 가능성에 무게를 두고 있다. 박연주 미래에셋증권 리서치센터장은 “AI 인프라용 반도체 수요는 여전히 견조하고 반도체 기업의 실적과 밸류에이션도 매력적”이라며 “7월 반도체 실적과 빅테크의 AI 투자 계획이 향후 주가의 핵심 변수가 될 것”이라고 말했다.

지금 시장의 중심은 반도체다. 나스닥과 스탠더드앤드푸어스(S＆P)500이 신고가 흐름을 보이는 배경에도 인공지능(AI) 인프라 투자가 있다. 마이크론의 강한 주가 흐름, SK하이닉스의 고대역폭 메모리(HBM) 경쟁력, 삼성전자의 메모리 회복 기대가 동시에 부각되는 이유다. 기대가 커진 시장에서는 실적이 좋아도 주가가 덜 오를 수 있고, 작은 실망에도 조정이 크게 나올 수 있다. 상승장이 무서운 이유는 투자자가 리스크를 잊기 시작하기 때문이다. 그래서 지금은 ‘더 오를 종목’을 맞히는 게임보다 ‘돈의 흐름을 어떻게 담을 것인가’를 고민해야 한다. 반도체를 부정하라는 얘기는 아니다. 문제는 접근 방식이다. 현실적인 해법은 이렇다. 핵심은 지수로, 모멘텀(상승 동력)은 일부만 가져가는 것이다. 나스닥100 상장지수펀드(ETF)는 반도체, AI, 클라우드, 소프트웨어, 플랫폼 기업을 함께 담는다. 여기에 반도체 ETF나 전력 인프라 ETF를 일부 더하면 현재의 주도 섹터를 따라가면서도 개별 종목 리스크는 낮출 수 있다. 앞으로 돈의 흐름은 반도체 안에서도 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 중심에서 서버, 네트워크, 전력기기, 냉각 인프라, AI 소프트웨어로 넓어질 가능성이 크다. AI 데이터센터는 결국 전기를 먹고 움직이기 때문이다. 인프라 투자가 어느 정도 진행된 뒤에는 앤트로픽 같은 AI 소프트웨어 기업이나 스페이스X 같은 우주·통신 인프라 기업도 장기 모멘텀 후보가 될 수 있다. 다만 아직 비상장 영역도 많아 일반 투자자는 무리하게 직접 접근하기보다 ETF와 상장 대체 종목을 통해 간접적으로 흐름을 담는 편이 현실적이다. 영원한 주도주는 없지만 투자자가 모든 종목을 맞힐 필요도 없다. 한 번에 정답을 찾기보다, 중심 자산과 위성 자산의 비중을 조절하는 것이 프라이빗뱅커(PB) 관점의 핵심 전략이다. 김미영 한국투자증권 마곡PB센터 영업2팀장

주식 시장이 반도체발 호황을 맞으면서 5월 증권거래세가 지난해 같은 달보다 400% 넘게 걷혔다. 올해 5월까지 세수는 지난해보다 27조원 더 걷혔고, 누적 세수는 200조원에 육박했다. ‘초과세수’ 전망이 가시화하기 시작한 것이다. 재정경제부가 30일 발표한 ‘5월 국세수입 현황’에 따르면 1~5월 국세 수입은 199조 9000억원으로 지난해 같은 기간보다 27조 5000억원(16.0%) 늘었다. 진도율(정부 목표 대비 징수율)은 48.1%로 지난해(46.1%)보다 2.0% 포인트 높았다. 정부는 “올해 추가경정예산(추경) 기준 세수 증가 목표치(41조 5000억원)의 66.3%를 이미 달성했다”고 설명했다. 세수 증가를 이끈 것은 소득세와 증권거래세였다. 5월 누적 소득세는 66조 7000억원으로 지난해 같은 기간보다 9조원(15.7%) 늘었다. 성과급 지급 확대로 근로소득세가 늘고, 부동산 거래 활성화로 양도소득세가 늘어난 영향이다. 특히 증권거래세는 증시 거래 급증과 세율 인상 효과가 맞물리며 큰 폭으로 증가했다. 5월 한 달 1조 3000억원으로 지난해 3000억원에서 403.3% 껑충 뛰었다. 5월 누적으로는 5조 4000억원으로 지난해 1조 3000억원에서 312.5% 늘었다. 기업 실적 개선에 힘입어 법인세도 증가세를 이어갔다. 법인세는 46조 6000억원으로 지난해보다 3조 9000억원(9.0%) 늘었다. 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업들의 실적 호조가 이어지면 8월 중간예납을 계기로 법인세 증가세가 한층 더 확대될 것으로 보고 있다. 부가가치세도 환급 감소와 수입액 증가 등의 영향으로 지난해보다 4조 5000억원(11.6%) 늘어난 42조 9000억원이 징수됐다. 세수가 풍족해지자 ‘2차 추경’ 가능성이 거론되고 있다. 이재명 대통령은 지난 26일 “우리가 곧 추경을 하게 될지는 모르겠는데, 재원도 추가로 발생하는 것 같다. 보완해야 하지 않을까 싶다”며 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU) 확보를 위한 2차 추경의 필요성을 언급한 바 있다.

삼성의 청년 소프트웨어(SW) 인재 양성 프로그램인 삼성청년SW·AI아카데미(SSAFY)가 인공지능(AI) 중심 교육을 대폭 강화하며 ‘AI 네이티브’ 개발자 양성에 속도를 내고 있다. 삼성은 30일 서울 강남구 SSAFY 서울캠퍼스에서 14기 수료식을 열고 AI 전환 시대에 맞춰 교육과정을 전면 개편했다고 밝혔다. 올해부터 전체 교육시간 1725시간 가운데 약 60%인 1025시간을 AI 교육과 실습에 배정했다. 교육생들은 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버와 GPU 탑재 AI PC, 챗GPT·제미나이·클로드 등 생성형 AI 도구를 활용해 실제 기업 개발 환경과 유사한 조건에서 AI 모델을 학습하고 개발한다. 실무형 프로젝트도 확대했다. 30여개 기업과 협력해 현업 과제를 수행하고 있으며, 올해 수료생들은 비전·언어·행동(VLA) 모델을 적용한 무인공장 경비 로봇과 재난 현장용 4족 보행 구조 로봇 등 ‘피지컬 AI’ 프로젝트를 선보였다. 2018년 출범한 SSAFY는 직전에 수료한 13기까지 1만 1000여명을 배출했으며, 이 가운데 9396명이 취업해 누적 취업률은 약 85%를 기록했다. 14기 조기 취업자를 포함하면 누적 취업자는 1만명에 육박한다. 수료생들은 삼성전자와 현대오토에버, 롯데이노베이트 등 2600여개 기업에 진출했다. SSAFY 수료생을 채용할 때 서류전형 면제나 가점 등 우대 혜택을 제공하는 기업도 185개에 달한다. 박승희 삼성전자 CR담당 사장은 “실패를 두려워하지 말고 끊임없이 도전해 AI 시대를 이끌 인재로 성장해 달라”고 말했다.

“시민 중심의 집단지성을 적극 활용하고 행정은 신속 정확한 처리로 시민 눈높이에 맞는 시정을 뒷받침하겠습니다.” 허태정(61) 대전시장 당선인은 민선 9기 출범 하루 전인 30일 옛 충남도청에 마련된 시장직 인수위원회 집무실에서 서울신문과 가진 인터뷰에서 시민 주권과 민생 회복을 강조했다. 징검다리 재선 시장으로서 지역 발전을 위한 청사진은 잠시 보류했다. “9기 첫 사업은 빚 갚을 계획을 세우는 것이 될 것”이라며 심각한 재정 상황을 에둘러 표현한 그는 “불요불급한 사업은 과감하게 정리하겠다”고 강조했다. 대전의 잠재력과 지속 가능성에 대해서는 자신감을 감추지 않았다. 바이오·방위 산업 등 경쟁력을 보유한 미래 산업 육성과 인공지능(AI)에 기반한 인재 양성 등을 통해 청년 일자리 창출과 경제 발전을 견인한다는 계획이다. 행정통합과 관련해서는 충청권 광역 연합을 중심으로 한 실험과 대전·충남 간 논의 등 ‘투트랙’이 가능하다는 입장을 밝혔다. 다음은 일문일답. -‘리턴매치’로 시정에 복귀한 소감은. “민생을 회복하고 시민을 시정의 주인으로 세워달라는 시민의 뜻이라고 생각한다. 코로나19라는 큰 위기를 헤쳐온 경험을 믿고 민생을 맡겨 달라고 호소한 진심이 시민의 신뢰를 얻었다. 그 무거운 믿음을 한순간도 가볍게 여기지 않겠다. 지난 4년간 야인으로 있으면서 시정 전반을 반추하는 의미 있는 시간을 가졌다. 시정 방향을 고민하고 시민과의 동행을 위한 구상을 하나하나 채우는 과정이 됐다. 어려워진 민생을 다시 일으키고 시민을 시정의 중심에 두는 일로 보답하겠다.” 민선 9기는 시민주권시대집단지성 활용해 정책 추진에 속도행정주도에서 시민·사회주도 전환주민 참여 예산제·NGO 센터 복원-선거 기간 시민주권을 강조했는데. “지역의 일은 지역이 책임지는 풀뿌리 민주주의는 시민이 주인이 될 때 완성된다고 믿는다. 시민참여는 보여주기 절차가 아닌 시정 운영의 기반인데 민선 8기에서 시민주권과 인권이 축소되면서 독선과 불통, 무능으로 전락했다. 지역 사회의 갈등을 줄이고 속도감 있는 정책 추진을 위해 집단 지성을 적극 활용하겠다. 시정에 시민이 참여할 수 있는 통로를 확장할 계획이다. 주민 참여 예산제를 확대하고 주민자치회 기능을 강화해 시정에 관한 관심을 유인하겠다. 특히 시민감사옴부즈맨과 NGO(비정부기구) 센터 등을 복원해 감시와 견제 기능을 병행하는 등 시민주권 시대를 만들어 나갈 것이다. 행정 주도에서 시민·사회 주도로 전환하기 위한 역량 강화 등도 추진한다. 지난 4년 행정의 변두리로 밀려났던 시민을 다시 시정의 중심으로 모시겠다.” -민생 회복 1호 공약인 ‘온통대전 2.0’이란. “지역화폐인 온통대전을 ‘지역 순환 경제 플랫폼’으로 확대할 생각이다. 캐시백은 기본으로 두고, 교통·환경·봉사 등 사회 활동에 대한 마일리지 기능을 추가할 예정이다. 공무원과 산하 기관의 복지 포인트도 지역 화폐로 제공하겠다. 단순히 돈을 돌려주는 지역화폐가 아니라 시민이 쓰는 돈이 지역 내에서 돌아 골목상권의 활력이 되는 선순환 시스템을 만드는 것이 목표다. 나아가 소상공인, 전통시장 자영업자들을 위한 AI 기반의 컨설팅과 택배 서비스까지 가능한 기능을 담아 온통대전을 생활의 필수품으로 정착시키겠다.” -시 재정 상황이 열악하다고 공개했는데. “2022년 말 1조원 수준이던 채무가 2025년 말 기준 약 1조 5800억원으로 급증해 재정 부담이 크다. 올해 재정 부족분이 5400억원에 달하고 내년에는 6900억원이 될 것으로 파악됐다. 추가로 지방채를 발행하면 부채 비율이 20%를 넘게 되는데 이는 전국 특·광역시 중 광주 다음으로 높은 수준이다. 2023년부터 지방 세수가 4000억원 정도 감소했는데 지출은 오히려 늘었다. 철저한 재정 운용 계획 없이 대형 토목건축 사업을 동시다발 추진하고 국비 확보 노력 없이 시비와 빚으로 밀어붙인 결과다. 방만한 사업에 대한 구조조정과 불요불급한 사업은 과감히 정리하겠다. 경제성이 없어, 진행할 수 없는 사업조차 무리하게 추진한 것은 ‘시민을 우롱하는 행위’다. 시의 살림살이를 줄여야 하는 것이 제일 큰 과제가 됐다.” -도시철도 2호선인 트램 개통이 2030년으로 또 다시 지연돼 시민 불편이 예상된다. “현실적으로 2028년 완공은 어렵다는 판단이다. 지하 지장물 변수와 서대전 지하차도 구간 보상 문제 등이 발생해 지연된 것으로 안다. 근본적인 문제는 공정 관리와 차량 기종에 있다. 수소트램은 충전시설만으로 운행량을 감당하기 어려운 것으로 지적된다. 수소 생산설비가 필요한데 매립장 바이오가스로 생산하겠다던 계획도 실현 가능성이 낮은 것으로 평가됐다. 도입 당시 수소 가격을 낮게 잡아 운영 손실도 우려된다. 결국 검증이 충분치 않은 기종을 택하면서 부담으로 작용하게 됐다. 개통 지연은 시민의 불편으로 이어질 수밖에 없다. 임기 내 차질 없이 준공할 수 있도록 총력을 다하겠다.” 최우선 과제는 재정 회복지방채 추가 땐 부채비율 20% 넘어경제성 없는 사업 과감히 구조조정100억 예산 드는 ‘0시 축제’는 폐지-‘0시 축제’는 폐지하는 건가. “재정 위기의 원인이자 방만 경영의 표본인 0시 축제는 올해부터 폐기한다. 0시 축제에 대한 문제의식이 크다. 직접·간접·협찬을 더한 사업비가 약 100억원에 달한다. 일반 사업비도 100억원이면 적지 않은데 쓰고 없어지는 축제 예산으로 과하다. 더욱이 가장 더운 8월에 중앙로를 통제하고 열흘간 진행하면서 교통 불편과 주변 상권 위축 등 시민 피해가 크다. 대전의 정체성을 담아내지 못했고 시민 참여도 부족하다. 이런 방식의 축제를 이어가기는 어렵다고 판단했다. 계약금으로 지급된 17억여원은 매몰 비용으로 처리될 수밖에 없어 부담이 있지만 그로 인한 재정 부담을 더는 것이 값어치 있는 일이라 판단했다.” -지방을 대표하는 축제 필요성도 제기된다. “축제는 하기 가장 쉬운 정책이지만 성공은 쉽지 않다. 돈만 있으면 할 수 있지만 축제를 성공적으로, 지속 가능하게 만드는 건 정말 어려운 일이다. 축제는 정체성과 콘텐츠가 필요하고 시민 참여가 중요하며 결과적으로 경제성이 있어야 한다. 관이 주도하는 방식은 지속성이 떨어진다. 잘못하면 세금 낭비로 이어지고 단체장이 바뀔 때마다 흔들리는 이런 축제는 하지 않는 게 좋다. 규모가 작더라도 시민 참여를 끌어내고 다른 도시에서는 따라 할 수 없는 축제가 필요하다. 과거 ‘빵 축제’는 대전 정체성과 트렌드를 반영하고 상인들의 제안을 시민 주도로 시작했다. 대전의 상징성과 완성도가 더해지면 관광객 유치와 도시 인지도를 높일 수 있는 공간이 될 것으로 자신한다.” 행정통합, 속도보다 방향대전·충남 통합은 시민 공감이 우선충청권 광역연합 내에서 논의 제안광역교통·산업용지 공동 개발부터-광역 행정통합에 대한 입장은. “방향에는 공감한다. 지난 통합 논의는 시민의 공감을 얻지 못한 측면이 크다. 속도가 우선되어서는 안 된다. 공청회 등으로 의견을 수렴하고 단체장 협의체를 가동해 방식과 시기를 논의한 뒤 최종 주민투표로 시민의 뜻을 확인해야 한다. 지방선거 후 충청권 단체장 당선인끼리 만나 행정통합에 관해 대화를 나눴다. 대전·충남은 통합 노력을 함께 한다는데 뜻을 같이했지만 시기와 방식까지 거론하지는 않았다. 통합에 따른 기대 효과와 문제 등에 대한 시민 공감대를 끌어낸 뒤 논의를 추진할 생각이다. 일단 충청권 광역연합 내에서의 논의를 제안한 상태다. 광역연합은 실질적으로 기능할 수 있도록 사업 중심의 추진단으로 전환할 필요가 있다. 광역 교통망과 산업 용지 개발, 내년 개최되는 충청유니버시아드 대회 등을 공동 추진해 체감도를 높여야 한다. 광역연합을 ‘경제자유구역청’으로 운영하는 방안도 검토할 수 있다.” -대전의 미래 성장 동력은. “대전의 가장 큰 자산은 대덕특구에 기반한다. 27개 정부출연연구기관과 카이스트(한국과학기술)가 집적돼 있고 국가 AI 연구원이 들어설 예정이다. GPU 데이터센터 유치와 AI 실증단지 조성을 추진하겠다. 첨단산업 분야는 바이오·방산·소재부품·첨단센서·드론 등 강점 산업을 집중 육성할 계획이다. 그동안 논문과 특허 등에 머물던 연구 결과를 사업화와 창업을 통해 산업화와 일자리로 이어지게 하겠다. 특히 ‘AI 선도도시’로 나아가겠다. 대전은 AI에 기반한 인재 양성의 최적 조건을 갖추고 있다. 보여주기식 사업이나 화려한 치적용이 아니라 시민의 삶을 바꾸고 지방의 지속 가능한 발전을 견인할 수 있는 미래 먹거리를 확보하는데 승부를 걸겠다. 연구가 산업이 되고 일자리가 되게 하는 일이 민선 9기 대전의 가장 큰 ‘대형 사업’이다.”

주식 시장이 반도체발 호황을 맞으면서 지난달 증권거래세가 지난해 같은 달보다 400% 넘게 걷혔다. 올해 5월까지 세수는 지난해보다 27조원 더 걷혔고, 누적 세수는 200조원에 육박했다. ‘초과세수’ 전망이 가시화하기 시작한 것이다. 재정경제부가 30일 발표한 ‘5월 국세수입 현황’에 따르면 1~5월 국세 수입은 199조 9000억원으로 지난해 같은 기간보다 27조 5000억원(16.0%) 늘었다. 진도율(정부 목표 대비 징수율)은 48.1%로 지난해(46.1%)보다 2.0% 포인트 높았다. 정부는 “올해 추가경정예산(추경) 기준 세수 증가 목표치(41조 5000억원)의 66.3%를 이미 달성했다”고 설명했다. 세수 증가를 이끈 것은 소득세와 증권거래세였다. 5월 누적 소득세는 66조 7000억원으로 지난해 같은 기간보다 9조원(15.7%) 늘었다. 성과급 지급 확대로 근로소득세가 늘고, 부동산 거래 활성화로 양도소득세가 늘어난 영향이다. 특히 증권거래세는 증시 거래 급증과 세율 인상 효과가 맞물리며 큰 폭으로 증가했다. 5월 한 달 1조 3000억원으로 지난해 3000억원에서 403.3% 껑충 뛰었다. 5월 누적으로는 5조 4000억원으로 지난해 4조 1000억원에서 312.5% 늘었다. 재경부 관계자는 “레버리지 상장지수펀드(ETF) 출시로 시장 변동성이 커진 상태다. 이는 증권거래세 측면에서 긍정 요인으로 작용한다”고 말했다. 기업 실적 개선에 힘입어 법인세도 증가세를 이어갔다. 법인세는 46조 6000억원으로 지난해보다 3조 9000억원(9.0%) 늘었다. 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업들의 실적 호조가 이어지면 8월 중간예납을 계기로 법인세 증가세가 한층 더 확대될 것으로 보고 있다. 부가가치세도 환급 감소와 수입액 증가 등의 영향으로 지난해보다 4조 5000억원(11.6%) 늘어난 42조 9000억원이 징수됐다. 세수가 점점 풍족해지자 ‘2차 추경’ 가능성이 거론되고 있다. 이재명 대통령은 지난 26일 “우리가 곧 추경을 하게 될지는 모르겠는데, 사실 재원도 추가로 발생하는 것 같다. 보완해야 하지 않을까 싶다”며 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU) 확보를 위한 2차 추경의 필요성을 언급한 바 있다.

젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터를 지구 궤도에 올리기 위한 핵심 인재 채용에 나섰다. 엔비디아는 최대 6억 원대 후반의 기본급과 주식 보상을 내걸고 우주에서 자율 운영할 AI 시스템 개발자를 찾는다. 29일(현지시간) 엔비디아 채용공고에 따르면 회사는 첫 궤도 데이터센터 모듈 ‘스페이스-1’과 후속 플랫폼의 시스템 소프트웨어 수석 설계자를 모집하고 있다. 스페이스-1은 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 기반으로 저궤도 환경에 맞춰 설계한 연산 모듈이다. 위성에서 수집한 방대한 자료를 지상으로 모두 내려보내지 않고 우주에서 직접 분석하거나, 대규모 궤도 데이터센터의 연산 기반으로 활용하는 것이 목표다. 지원자는 서버·플랫폼 소프트웨어 분야에서 15년 이상 경력을 갖춰야 한다. AI 인프라와 대규모 데이터센터는 물론 우주 시스템 구축 경험도 요구된다. 기본급은 27만 2000∼43만 1250달러다. 최고액은 약 6억 6700만원이며, 별도의 주식 보상을 받을 자격도 주어진다. 고장 나도 갈 수 없다…5년간 스스로 버텨야수석 설계자는 운영체제와 펌웨어, 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 드라이버, 쿠다(CUDA), 원격 관리 기능을 하나의 시스템으로 통합한다. 사람이 직접 수리하러 갈 수 없는 만큼 궤도에서 발생한 고장을 스스로 감지하고 복구하는 기능도 설계해야 한다. 엔비디아는 스페이스-1이 강한 방사선과 극심한 온도 변화를 견디며 최소 5년간 작동하도록 개발하고 있다. 태양동기궤도에서 최대 8000차례의 열 변화가 반복돼도 성능을 유지하고 지구 그림자에 들어가 태양광 발전이 끊기는 구간에서도 전력을 안정적으로 관리해야 한다. 황 CEO는 지난 3월 열린 ‘지티씨(GTC) 2026’에서 스페이스-1을 공개하며 엔비디아의 연산 기술을 지상 데이터센터에서 우주로 확대하겠다는 구상을 밝혔다. 엔비디아는 이 모듈을 통해 위성 영상 분석과 자율 우주 임무, 실시간 과학 탐사 등에 데이터센터급 AI 성능을 제공할 계획이다. 구글·스페이스X도 우주 데이터센터 경쟁우주 데이터센터 경쟁에는 구글과 스페이스X도 뛰어들었다. 구글은 ‘프로젝트 선캐처’를 통해 우주에서 머신러닝 연산을 수행하는 방안을 연구하고 있다. 구글은 2027년 초까지 시제품 위성 2대를 발사해 자체 AI 칩과 통신 기술을 시험할 예정이다. 스페이스X도 우주에 대규모 AI 연산망을 구축하는 계획을 공개했다. 스페이스X는 태양에너지를 활용하는 위성들을 연결해 궤도 데이터센터로 운용한다는 구상이다. AI 데이터센터는 막대한 전기와 냉각용수를 소비해 미국 곳곳에서 주민 반발을 사고 있다. 우주에서는 태양광을 장시간 활용할 수 있고, 위성이 생성한 데이터를 현장에서 바로 처리해 지상 전송 부담도 줄일 수 있다는 기대가 나온다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 우주 방사선과 통신 지연, 발열 해소, 발사 비용뿐 아니라 고장 난 장비를 즉시 교체할 수 없다는 문제가 남아 있다. 결국 엔비디아가 내건 6억 7000만 원은 단순한 고액 연봉이 아니라, 지상 데이터센터와 전혀 다른 환경에서 AI 시스템을 홀로 살아남게 만들 인재에게 제시한 대가인 셈이다.

AGI ·피지컬 AI 등 인프라 구축 중심원전·바이오·방산 등 전략산업 투자기존청년적금·신설 아이자립펀드미래세대 자산 형성 과정 직접 지원경기둔화 땐 세수결손 보완기능도 정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

최근 상장한 스페이스X가 합병한 xAI가 수백억 달러를 들여 구축한 막대한 컴퓨팅 자원을 외부에 대규모로 임대하며 수익성 확보에 나섰습니다. 최근 스페이스X는 펜타곤과 연계된 AI 기업 ‘리플렉션’(Reflection)과 63억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 계약 내용은 다음 달부터 2029년까지 리플렉션에 엔비디아 GB300 GPU 접근권을 제공하며, 매달 1억 5000만 달러, 약 3년 반 동안 총 63억 달러의 사용료를 받는 것입니다. 이번 계약은 스페이스X의 재정 구조 측면에서는 호재이지만, 반대로 그록 AI의 미래에 대한 의구심은 커지고 있습니다. 이미 스페이스X는 콜로서스 1 데이터 센터를 앤스로픽에 월 12억 5000만 달러 규모로 대여하고 있으며, 콜로서스 2 데이터 센터 역시 구글과 월 9억 2000만 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결한 상태입니다. 앞서 언급한 리플렉션 계약까지 이들 세 곳의 임대 수익을 모두 합산하면 매달 약 23억 2000만 달러에 달합니다. 천문학적인 전력 유지비를 고려하더라도, 데이터 센터 구축에 투입된 막대한 비용을 몇 년 이내로 회수할 수 있는 괜찮은 계약입니다. 그럼에도 시장의 의구심이 커진 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 ‘인프라 임대업’이 가능하다는 이야기는 자사 인공지능(AI) 모델인 ‘그록’이 본래 예상했던 만큼 수요가 없다는 반증이기 때문입니다. 상식적으로 자체 AI 모델의 수요가 폭발적이라면 데이터 센터의 연산 자원은 내부 학습과 서비스를 위해 완전히 가동되어야 합니다. 반면 자체 데이터 센터만으로는 부족해서 xAI의 콜로서스 데이터 센터를 임대한 구글은 상황이 반대라는 것을 알 수 있습니다. 제미나이 같은 AI 서비스가 당장 수익으로 연결되느냐는 차지하고서라도 이런 막대한 비용을 감당해서라도 데이터 센터를 추가 임대할 정도로 AI 수요는 넘치고 있다는 증거이기 때문입니다. 따라서 사실 AI 자체의 성장성은 구글이 훨씬 높다고 평가할 수 있습니다. 실제로 스페이스X가 상장 과정에서 밝힌 지표를 보면 현시점에서 그록의 상태는 그렇게 좋지만은 않아 보입니다. 그록의 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억 1700만 명에 달한다고 했지만, 실제 유료 사용자는 190만 명에 불과합니다. 소셜미디어(SNS)인 X의 프리미엄 구독자를 모두 포함해도 유료 고객 수는 630만 명 수준에 그치는데, 이는 두 콜로서스 데이터 센터 구축에 투입된 수백억 달러의 천문학적인 비용을 회수하기엔 턱없이 부족한 수준입니다. 따라서 비싼 돈 들여 건설한 데이터 센터를 놀리느니 경쟁사인 앤스로픽이나 구글에 대여하기로 결정한 것으로 보입니다. 다만 여기서 궁금해지는 대목은 구글이나 앤스로픽과 같은 경쟁 기업들이 막대한 비용을 내고 xAI의 데이터 센터를 임대하는 이유입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 현재 GPU, 메모리, CPU, SSD는 물론 모든 인프라 관련 비용이 폭발적으로 늘어난 상태에서 자체 데이터 센터를 확장할 경우 비용이 크게 치솟을 수밖에 없습니다. 따라서 이미 있는 데이터 센터를 임대하는 것이 비용 면에서 오히려 저렴할 수 있습니다. 물론 데이터 센터를 추가로 새로 짓는 데 걸리는 긴 시간 역시 이유입니다. 그리고 그록 AI처럼 막대한 투자를 했는데, 막상 새로 데이터 센터를 짓고 난 뒤에는 실제 수요가 그에 미치지 못하는 경우도 생각하지 않을 수 없습니다. 직접 인프라를 구축했다가 기대한 만큼 수요가 없어 xAI처럼 데이터 센터를 놀리는 리스크를 감수하기보다, 계약 취소 옵션이 포함된 임대 방식을 통해 유연하게 대응하는 것이 더 안전한 대안일 수 있습니다. 현재 스페이스X는 xAI의 부채를 갚기 위해 200억 이상 달러 규모의 회사채를 발행하고 있습니다. 대규모 AI 데이터 센터 임대 계약 덕분에 그록 AI의 수익화와는 관련 없이 이 부채를 감당할 순 있을 것으로 보이지만, 그록의 성장성을 증명하지 못한다면 스페이스X의 엄청난 시가총액을 정당화하긴 쉽지 않습니다. 스페이스X가 자회사로 편입한 xAI의 가치가 매출보다 훨씬 높게 매겨진 것은 임대 사업이 아니라 앞으로 AI의 성장 가능성을 내다본 것이기 때문입니다. 일론 머스크의 xAI가 데이터 센터 임대업이 아니라 본업인 AI로 성장할 수 있을지는 올해 공개할 그록 5에 달려 있습니다. 본래 올해 1분기 공개를 목표로 했던 그록 5는 현시점까지 공개가 밀린 상태로 아마도 공개가 임박한 상황으로 보입니다. 경쟁자들이 이미 성능을 대폭 업그레이드한 상황에서 그록 5의 모습이 어떨지 궁금합니다.

연산 성능 50%·전력 효율 70% 향상수직으로 쌓아… 5년 뒤 양산 전망삼성 등 파운드리 시장 ‘3파전’ 변수 미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 세계 최초로 1㎚(나노미터·10억분의 1m) 이하 반도체 공정 기술을 공개했다. 상용화에 성공하면 인공지능(AI) 확산으로 늘어난 연산 수요를 충족하고 전력 효율을 끌어올릴 수 있어 글로벌 반도체 패권 경쟁에 새로운 변수가 될 것으로 전망된다. IBM은 25일(현지 시간) 세계 최초의 ‘1나노 이하’ 칩 기술인 0.7나노(7옹스트롬) 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 반도체 공정에서 나노는 공정의 미세함을 나타내는 단위로, 숫자가 작을수록 더 정교한 공정을 뜻한다. 나노스택 아키텍처는 평면에 트랜지스터 소자를 최대한 촘촘하게 배열해 미세화를 진행해 온 기존 반도체 업계의 방식에서 벗어나, 소자를 수직 방향으로 엇갈리게 쌓아 올리는 적층 공법을 적용한 것이 특징이다. IBM은 이 기술을 활용하면 손톱 크기 칩에 트랜지스터 1000억 개를 채워 넣을 수 있다고 소개했다. 이는 2021년 발표한 기존 2나노 칩보다 밀도가 두 배가량 높아진 수준이다. 이를 통해 칩의 연산 성능을 50% 높이거나 전력 효율을 최대 70%까지 끌어올릴 수 있다는 게 IBM의 설명이다. 또 칩 내부 메모리인 S램의 공간 효율도 40% 향상돼 고대역폭을 요구하는 AI 반도체 설계에도 유리할 것으로 전망된다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발(R＆D) 총괄 부사장은 “AI 컴퓨팅 시대에는 모두가 더 높은 성능을 원하지만, 폭증하는 전력 비용까지 감당하고 싶어 하지는 않는다”며 “이번 기술은 성능을 높이는 동시에 전력 부담을 줄일 수 있다는 점에서 AI에 중요한 의미가 있다”고 강조했다. IBM은 이번 기술이 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 반도체에 적용할 수 있는 범용 기술이라고 밝혔다. 이어 실제 생산 시기를 이르면 5년 뒤로 전망했다. 다만 양산까지는 기술적으로 넘어야 할 과제가 적지 않아 더 많은 시간이 걸릴 수 있다는 관측도 나온다. 이번 기술 공개는 TSMC와 삼성전자, 인텔의 3파전 양상으로 전개되고 있는 파운드리(위탁 생산) 시장에도 새로운 변수로 작용할 전망이다. IBM은 일본 파운드리 업체 라피더스와 협력 관계를 맺고 있으며, 현재 라피더스에 2나노 생산 기술을 이전하고 있다. 다만 이번 발표에서 구체적인 상용화 파트너를 공개하지는 않았다.

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.

네이버클라우드가 2조원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확보·구축·운용지원 사업에서 GPU 사용권 1576장을 취득했다고 25일 공시했다. 이번에 네이버클라우드가 취득한 GPU 사용권은 1576장으로 금액으로는 약 2457억원 규모다. 네이버클라우드는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 전날 협약을 맺고 GPU 자체 활용 사용권을 취득했다고 공시했다. 앞서 네이버클라우드는 올해 2조 800억원 규모로 추진되는 GPU 확보·구축·운용지원 사업에서 삼성SDS, 엘리스그룹과 함께 참여 기업으로 선정된 바 있다. 당초 정부가 네이버클라우드에 배정한 물량은 엔비디아 베라루빈 1008장과 B300 3112장으로 이번에 네이버클라우드가 공시한 물량은 공공 활용분이 아닌 자체 활용 수량에 해당한다. 이중 베라루빈 모델은 기존 모델보다 대역폭과 연산 속도가 빨라 데이터 병목 현상과 사용자 요청 처리 모델 면에서 성능이 향상됐다. 네이버클라우드 관계자는 “전체 물량 4120장 중 자체 활용분 1576장에 관한 공시다”라며 “정부가 구매하는 GPU를 네이버클라우드 데이터센터에 구축해 2031년까지 운영하고 그 대가로 GPU 사용권을 받는 것이다”라고 설명했다.

국민체육진흥공단은 24일 내부 네트워크에서 안전하게 활용할 수 있는 생성형 인공지능(AI) 플랫폼인 ‘KSPO-GPT’를 구축하고 임직원 대상 서비스를 시작했다고 밝혔다. 체육공단은 지난해 7월 챗GPT, 제미나이 등 다양한 최신 AI 모델을 무제한으로 선택·활용할 수 있는 외부망 AI 플랫폼을 도입해 전 임직원에게 제공한 바 있다. 도입 후 1년 만에 사용량은 40배 이상 늘었으나 외부망이라는 제한적 운영으로 사내 자료의 직접 활용에는 한계가 있었다. 이번 ‘KSPO-GPT’는 외부 인터넷과 분리된 내부망 내 운영으로 정보 유출 위험을 원천 차단하고 고성능 ‘H200 GPU’를 기반으로 안정적인 추론 성능을 확보했다. 이를 통해 체육공단 임직원은 복잡한 규정이나 행정 절차를 빠르게 확인함은 물론 동시에 답변의 근거도 함께 제시받아 업무 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있게 됐다. 체육공단 관계자는 “내부 업무의 인공지능 전환은 그 자체가 목적이 아니라 국민께 더 나은 스포츠 행정 서비스를 제공하기 위한 수단”이라며 “KSPO-GPT를 발판으로 전 사업 영역에서 국민이 체감할 수 있는 혁신적인 변화를 만들어 가겠다”고 말했다.

수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.