현대그룹의 스마트물류 자동화 기업인 현대무벡스가 오는 13일(현지시간)부터 16일까지 북미 최대 물류·공급망 전시회 ‘MODEX 2026’에 참가해 스마트 물류 솔루션을 선보인다고 8일 밝혔다. 미국 애틀랜타의 ‘조지아 월드 콩그레스 센터’에서 열리는 MODEX에는 올해 1200여개 기업이 참가하며, 약 5만명의 참관객이 찾을 것으로 예상된다. 현대무벡스는 이번 전시 슬로건으로 ‘AI·로보틱스 자동화 솔루션 파트너’를 제시했다. 우선 인공지능(AI)·로봇 기술이 융합된 다양한 ‘토털 스마트 물류 솔루션’을 선보이며 글로벌 고객의 파트너로서 지능형 물류 혁신의 경쟁력을 입증할 계획이다. 지난달 국내에서 열린 스마트공장·자동화 산업전(AW 2026)에서 이목을 끈 자율주행 모바일 로봇(AMR) 군집 퍼레이드를 비롯해 전후좌우 자율 이동이 가능한 전 방향 무인이송로봇(AGV)도 시연한다. 산업 현장을 제어하는 ‘3D 디지털 트윈’도 선보인다. 미국 전시 현장과 현대무벡스 청라R＆D센터를 실시간 연결해 주요 자동화 설비 현황을 영상으로 중계한다. 통합 관제 시스템 ‘VCS’를 통해 실제 현장의 모든 장비 운용 흐름을 동시에 여러 모니터로 송출한다.

대기업·신생 우주기업 시너지 확인삼성전자, 차세대 패키지 내성 평가하이닉스, 메모리 데이터 안전성 검증 미국 우주항공국(NASA)의 유인 달 탐사선 ‘아르테미스 Ⅱ’가 2일 발사에 성공하면서, 54년 만에 달을 향한 인류의 귀환을 넘어 자원 채굴 등 ‘달 경제(Lunar Economy)’ 시대가 막을 올렸다. 특히 한국의 초소형 위성 ‘K-라드큐브’가 아르테미스에 동승했고, 여기에 삼성전자 및 SK하이닉스의 반도체가 함께 실렸다. 우리나라 역시 미래 우주 산업의 핵심 공급망에 진입하기 위한 시험대에 오른 셈이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 위성에 ‘부탑재체’ 형식으로 반도체를 실어 보낸 것은 우주의 가혹한 환경에 노출시키기 위해서다. 유인 탐사의 필수 조건인 방사선 내성을 실전에서 증명하고 기술적 신뢰성을 확보하려는 취지다. 이날 발사 약 5시간 뒤 고도 약 4만km 지점에 도달한 K-라드큐브는 향후 강력한 고에너지 입자가 밀집해 우주비행사에게 치명적일 수 있는 밴앨런대의 방사선을 고도별로 정밀 측정한다. 삼성전자는 이번 미션에서 머리카락 굵기의 수만 분의 일에 불과한 나노미터급 회로와 입체(3D) 구조를 갖춘 차세대 반도체 패키지(MCM)의 내성을 평가한다. 반도체 회로가 미세해질수록 미량의 방사선에도 데이터가 튀거나 기기가 멈추는 오류가 생기기 쉬워, 이번 테스트는 삼성의 초미세 공정 기술이 우주에서도 통한다는 증거가 될 수 있다. SK하이닉스는 공기가 없는 진공 상태와 뜨거운 태양 복사열이 반복되는 극한 환경에서 메모리 속 데이터가 깨지지 않고 안전하게 유지되는지를 검증한다. 한국천문연구원과 협업해 우주의 열기를 견딜 수 있는 특수 설계 보드를 제작했으며, 위성 내부 센서를 통해 반도체가 열에 어떻게 반응하는지 실시간으로 살핀다. 머지않은 미래에 달이나 우주 공간에 세워질 데이터센터에서도 국산 메모리가 안정적인 저장 능력을 보장할 수 있다는 실전 데이터를 마련하는 것이 실험의 핵심이다. 이번 미션은 대기업과 뉴스페이스 기업의 기술력이 결합된 ‘K-우주 원팀’의 시너지를 확인했다는 점에서도 의미가 크다. 위성 제조 기업인 나라스페이스테크놀로지는 NASA의 안전 기준을 충족하는 시스템 통합을 주도했고, KT SAT은 심우주 통신 인프라를 통해 지상과의 데이터 송수신을 책임진다. 이런 행보의 배경에는 거대한 우주 경제권의 부상이 깔려 있다. 글로벌 컨설팅 그룹 PwC는 달 경제가 2050년까지 연간 1273억 달러(약 192조원) 규모의 매출을 창출할 것으로 내다봤다. 다만 이를 위해선 정부 주도의 탐사를 넘어 민간 중심의 자생적 생태계가 뒷받침되어야 한다.

“제 직업은 우버 기사예요. 또 원격 근무로 웹사이트 개발자 일도 합니다. 남는 시간에는 취미로 로스앤젤레스(LA) 중앙도서관에서 3D 프린터로 이것저것 만들죠.” 미국 캘리포니아주 LA 중앙도서관의 ‘옥토비아 랩’에서 지난달 22일(현지시간) 만난 오마르(37)는 “과학을 좋아하는 사람에게 LA는 천국 같다”며 이같이 말했다. 신분증과 도서관 카드만 있으면 누구나 이곳에서 무료로 레이저 3D 프린터를 쓸 수 있다. 미국은 ‘대중의 과학적 호기심’을 구체화하고 현실화하도록 돕는다. 대중에게 과학의 장벽을 낮추고 엔지니어로 이끄는 방식이다. 소위 ‘겸업 과학자’나 ‘겸업 엔지니어’는 현지에서 낯설지 않다. 특히 LA와 샌프란시스코 지역에서는 테슬라의 휴머노이드나 구글의 자율주행차 등을 쉽게 만날 수 있다. 시민이 일상에서 미래 기술을 만져 보고 배우고 연결되는 도시로 변모하는 중이다. 이날 옥토비아 랩에는 건전지 연결용 단자, 배트맨 인형, 강아지 모형 등 50여개의 3D 프린터 인쇄물이 주인을 기다리고 있었다. 인쇄를 하고 열을 식혀 실제 물품으로 받기까지 통상 3~4시간이 소요된다. 따라서 하루 이용자는 2명으로 대기는 필수다. 전기차 충전소와 휴게소를 접목한 LA의 ‘테슬라 다이너’에서는 테슬라가 개발 중인 옵티머스, 범블비 등 휴머노이드 로봇을 접할 수 있다. 한 달에 한두 번씩 옵티머스가 직접 팝콘을 나눠 주거나 손님들과 가위바위보를 하는 등 대면 서비스를 한다. 지난달 21일 이곳에서 만난 전기 엔지니어 조일리(41)는 “테슬라가 휴머노이드를 어떻게 발명하고 있는지 최첨단 미래를 엿보기 위해 회사 콘퍼런스로 LA에 올 때마다 시간을 내서 꼭 들른다”고 말했다. 샌프란시스코와 LA 시내에서는 구글의 자율주행차인 ‘웨이모’를 흔하게 만날 수 있었다. 웨이모는 레벨4(인간 개입 없는 자율주행) 수준의 자율주행 택시로 피닉스, 오스틴 등에서도 상용화에 성공했다. 지난달 26일 올라탄 웨이모는 호출, 탑승, 동선 확인은 물론 내부 온도 조절과 음악 등을 승객이 앱으로 통합 관리할 수 있었다. 출발과 하차는 승객의 확인을 받은 뒤 움직였다. 밤에도 주변 차량과 보행자, 장애물 등을 정확히 인식했다.

삼성전자가 미국 라스베이거스에서 열리는 북미 최대 규모의 공조 전시회 ‘AHR 엑스포’에 참가해 인공지능(AI) 기반 통합기기 관리 기능 등을 선보인다고 3일 밝혔다. 삼성전자는 북미 대륙의 기후와 주거 환경을 고려한 가정용·상업용 AI 냉난방 솔루션을 전시한다. 북미에서 많이 사용하는 가정용 유니터리(실외기·실내기·압축기 등이 한 몸으로 묶인 공조기)에 인버터 기술을 적용한 ‘하이렉스 R454B’ 실외기 등이 대표적이다. 이와 함께 삼성전자는 오는 6일(현지시간)까지 스페인 바르셀로나에서 열리는 유럽 최대 디스플레이 전시회 ‘ISE 2026’에 참가해 차세대 혁신 디스플레이와 솔루션을 대거 선보인다. 우선 초슬림 두께로 3D 입체감을 구현한 무안경 3D 디스플레이 ‘스페이셜 사이니지’를 전 세계에 공개한다. 또 AI 기능이 한층 업그레이드된 디지털 사이니지 운영 솔루션 ‘삼성 VXT’은 물론, 리테일∙기업∙교육∙호텔 등 다양한 비즈니스 환경에 최적화된 제품군을 폭넓게 선보인다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

서울 도시계획 ‘데이터 기반’ 전환사후 대응→사전 예측 체계에 중점AI, 웰빙·도시건강 좌우 핵심 도구스스로 진단·수행 ‘K-AI시티’ 제시 폭염·홍수 등 기후 위기, 급격한 인구구조 변화, 늙어버린 도심에서 파생된 문제들이 동시다발적으로 터지면서 미래 도시계획의 해법을 찾는 일은 전세계 주요 도시들의 화두로 떠올랐다. 서울시는 이런 복합 위기상황을 인공지능(AI) 기술로 풀어내기 위해 국내외 전문가들과 머리를 맞댔다. 11일 청사 본관에서 ‘AI로 여는 도시계획 대전환’을 주제로 ‘2025 도시공간정책 국제컨퍼런스’를 개최한 이유다. 기조연설에 나선 남정현 서울시 도시공간기획관은 “예측하기 어려운 복합적 도시문제에 대응하기 위해 서울시 도시계획 체계를 직관 중심에서 데이터 기반으로, 사후 대응에서 사전 예측으로 전환하고 있다”고 밝혔다. 그는 서울시가 지난 20년 동안 ▲전자행정 ▲정보통신기술(ICT) ▲도시 전역을 3D 가상공간으로 구현한 디지털 트윈(S-Map) ▲100m 격자 데이터(해상도) 등 도시의 데이터 인프라를 구축해 온 과정을 소개했다. 남 기획관은 “AI 기술이 고도화되더라도 도시계획의 중심은 결국 ‘사람’이며, 시 행정은 앞으로 ‘데이터 해석자·조율자’ 역할을 하게 될 것”이라고 강조했다. 서울시는 이러한 기반을 토대로 도시를 정밀하게 진단·예측·설계하는 ‘지능형 도시 전략’을 추진 중이다. 첫 발제자로 나선 글로벌 엔지니어링기업 아룹(ARUP)의 피터 방스보는 AI가 도시 인프라 개선을 넘어 삶의 질·웰빙·도시건강까지 좌우하는 핵심 도구로 발전하고 있다고 강조했다. 그는 열섬(heat island)·폭우·빗물 유출 등 기후 위험을 신속하게 분석하는 AI 도구를 소개하며 “AI는 안전하고 지속가능한 도시환경을 구현하는 데 필수적 역할을 한다”고 말했다. 이어 글로벌 건축설계기업인 포스터앤드파트너스의 라우라 세르투체는 “AI는 공간·환경·사회 데이터를 통합적으로 활용해 지속가능한 설계를 해낸다”고 설명했다. 다만 AI 도입을 통해 시민 참여가 확대하고 있지만, 동시에 윤리·형평성 등 새로운 기준 설정도 필요해졌다고 강조했다. 마지막 발표자로 나선 이세원 국토연구원 부연구위원은 도시가 스스로 문제를 진단하고 의사결정을 수행하는 ‘K-AI시티’ 구상을 제시했다. 그는 ‘도시인공지능(Urban AI)’ 기반의 자율운영도시 모델을 정의하고 ▲광역 AI 데이터허브 구축 ▲도시지능센터 운영 ▲교통·에너지·안전 분야 AI 서비스 개발 ▲시범도시 조성 ▲규제 프리 테스트베드(신기술·신산업 한시적 허용) 등 5대 정책 방향을 제시했다. 주제발표 이후 계속된 종합토론은 권영상 서울대 건설환경공학부 교수가 좌장을 맡았다. 이동우 서울시립대 스마트시티학과 교수, 송재민 서울대 환경대학원 교수, 홍석기 앤더스 상무이사, 구름 빅밸류 대표이사 등이 참여해 인공지능 도시의 개념과 서울시 전략의 실현 가능성을 논의했다. 김성보 서울시 행정2부시장은 “AI 데이터는 도시의 복잡한 문제를 풀어내는 열쇠가 되고, 도시계획은 ‘사람 중심의 기술’로 정의되고 있다”며 “변화의 흐름 속에서 서울시도 지속 가능하고 포용적인 도시로 나아가겠다”고 밝혔다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

로위랩, 리빗, 비바이노베이션, 인프라시프트, 텐일레븐, 팔레트 등 참여호반그룹은 기업형 벤처캐피탈(CVC) 법인 플랜에이치벤처스(PlanH)와 공동으로 ‘호반 오픈이노베이션 데모데이’를 진행했다. 2022년 시작해 올해로 네 번째를 맞은 이 행사는 스타트업의 우수 기술을 소개하고 투자 및 사업화를 연계하기 위한 자리다. 호반그룹은 올해 처음으로 혁신기술공모전과 데모데이를 결합해 발굴부터 실증, 사업화, 투자까지 이어지는 벤처투자 플랫폼을 구축하고 스타트업과의 협력 시너지를 강화했다. 호반 오픈이노베이션 데모데이에 참가해 자사의 기술을 선보인 6개 기업을 소개한다. 3D 공간 데이터 전문기업 ‘로위랩’ 3D 공간 데이터 전문 기업 ㈜로위랩은 데모데이에서 3D 공간 데이터 기술과 이를 기반으로 전개할 플랫폼 확장 가능성을 소개했다. 로위랩은 실물 공간을 정밀한 3D 데이터로 전환하고, 이를 웹 기반에서 체험과 거래가 가능한 디지털 자산으로 활용할 수 있는 기술을 점차 발전시켜왔다. 단순 2D 모델이나 VR 투어를 넘어, 공간 안에서 구매·옵션 선택·계약 연동까지 연계 가능한 플랫폼으로 확장할 수 있는 기술 역량을 갖추고 있다. 로위랩은 ▲모델하우스부터 입주 이후 사후관리까지 연결 가능한 부동산 운영 통합 플랫폼 ▲사용자가 자신의 공간을 만들고, 그 안에서 실제 제품을 배치·체험·구매까지 가능한 퍼스널 커머스 플랫폼으로 확장할 수 있는 기술적 기반을 소개했다. 이를 통해 다양한 산업에서 공간 데이터를 활용한 마케팅과 커머스 혁신이 가능함을 시연했다. 로위랩은 3D 데이터 수집·가공·시각화뿐 아니라 AI 분석까지 포함하며, 스마트홈·IoT 디바이스와 연계한 실시간 공간 경험 제공까지 가능하도록 기술을 발전시킬 계획이다. 장태원 대표는 “로위랩의 기술 현황과 플랫폼 확장 가능성을 공유하며, 공간 데이터를 활용한 실질적 비즈니스 가능성을 업계와 투자자에게 전달할 수 있었다”라고 밝혔다. 그룹사 단위 탄소배출 관리·수익화 기업 ‘리빗’ 그룹사 단위 탄소배출 관리·수익화 기업인 리빗은 데이터 기반 탄소 배출량 관리 플랫폼 ‘탄솔루션’을 통해 기업의 사업장 단위 온실가스(Scope 1~3) 배출을 통합 관리하고 감축 비용을 산출함으로써, 기업의 기후경영 의사결정을 효율화하고 있다. ‘탄솔루션’은 사업장별 전기·연료·자재 사용량 등 활동 데이터를 자동 연동하여 복잡한 배출량 산정 과정을 단순화하고, 인벤토리 구축·검증까지 일괄 지원한다. AI 기반 감축 시뮬레이션 기능을 통해 감축 실적과 재무성과를 연동·분석함으로써, 감축 프로젝트의 비용 대비 효과를 객관적으로 평가할 수 있는 것이 특징이다. 온실가스 배출량을 시각화한 대시보드와 자동 보고서 생성 기능은 기업의 ESG 공시·검증 부담을 줄이고, 온실가스 관리 수준을 한 단계 높이는 데 기여하고 있다. 리빗은 현재 호반건설과 호반산업을 포함한 호반그룹 내 주요 사업장에 ‘탄솔루션’을 적용하여 국토부 보고대상 사업장의 온실가스 인벤토리 구축 및 배출 데이터 관리를 진행하고 있다. 향후에는 호반그룹 내 계열사 간 감축 데이터 연계 및 배출권 수익화 전략을 통해 그룹 차원의 시너지 효과를 극대화할 계획이다. 이정민 대표는 “건설 현장의 탄소 배출뿐 아니라 감축 실적을 데이터로 표준화해 그룹사 단위에서 관리·활용할 수 있도록 하는 것이 중요하다”며 “AI 기반 탄소회계 엔진을 통해 호반그룹의 전사적 기후경영 체계를 고도화하고, 향후 감축 실적을 기반으로 상쇄배출권 확보와 이를 수익화로 확장하는 모델을 추진 중”이라고 밝혔다. AI로 진화한 착한의사 비즈니스 ‘비바이노베이션’ 국내 최대 건강검진 플랫폼 ‘착한의사’를 운영하는 ㈜비바이노베이션은 AI 기반 솔루션을 통해 기업 건강경영의 새로운 표준을 선도하고 있다. 개인검진 플랫폼으로 시작한 착한의사는 호반그룹의 전략적 투자를 바탕으로 기업검진 플랫폼 ‘착한의사 비즈니스’를 통해 B2B 시장에서 성장을 이어왔고, 최근 추적관찰 영역으로 서비스를 확장하고 있다. ‘착한의사 비즈니스’는 기업별 규모와 업종 특성에 맞춘 유연한 설계로 주목받고 있다. 병원 네트워크부터 검진 예약, 결제, 결과 관리, 사후 추적관찰까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 자동화하여 고객사의 검진 효율을 크게 향상시켰다. 이를 통해 검진 참여율 상승과 기업 고객과의 안정적 관계 구축에 기여했다. 특히 AI와 빅데이터를 활용한 ‘주치의 A.I’ 서비스는 개인별 건강 상태에 맞는 검사항목을 추천하고, 이상 소견 발견 시 추적관찰과 전문의 상담을 연계한다. 24시간 가능한 예약 및 챗봇 상담 등 편리성과 직관성을 갖춘 사용자 경험도 강점이다. ‘착한의사 비즈니스’는 종합검진은 물론 채용검진, 특수검진, 국가검진까지 다양한 검진 서비스를 제공한다. 특히 검진 지원금이 없는 기업 임직원을 위한 전용 솔루션을 마련해 기업검진 올인원 플랫폼으로 자리를 확고히 하고 있다. 비바이노베이션은 이러한 기술력을 바탕으로 중소벤처기업부 시범구매제품으로 선정됐으며, 공공기관까지 고객 범위를 확대하고 있다. 박한 대표는 “AI와 데이터 기반 기술력을 통해 기업과 임직원이 지속가능한 건강경영의 가치를 누릴 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 건설산업 업무의 디지털 기술 선도 ‘인프라시프트’ ㈜인프라시프트는 건설산업 업무의 디지털화 기술을 선도하는 프롭테크 기업이다. 인프라시프트에서 운영하는 국토개발 플랫폼 ‘프롬’(Prom)은 공간정보, 법률, 엔지니어링 기술을 융합하여 기존의 단순 반복 업무와 전문성이 요구되는 법률기준 분석을 자동화함으로써 업계의 패러다임을 변화시켜왔다. 기존 개발사업을 위한 기획 또는 계획 업무에서 법적 제한 검토나 공간분석을 수행하려면 전문가라 하여도 수일에서 수십 일이 걸렸다. 정보의 수집부터 법률검토와 분석과정은 CAD, GIS, 엑셀 등 범용 툴을 활용해 수작업으로 진행하기 때문이다. 이러한 업무는 전국의 공간정보와 법률이 융합된 프롬을 활용하면 몇 번의 클릭만으로 10분 이내에 대상지의 기초조사와 입지분석 그리고 법률기준 사업 판단까지 원스탑으로 해결이 가능하다. 또한 프롬은 전문가 수준의 보고서와 예상 사업비 산출까지 자동으로 생성해 업무처리 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 이는 결국 기업의 생산성 향상으로 이어져 매출 증대를 견인할 것이다. ㈜인프라시프트는 국토개발 분야를 넘어 건설산업 전 영역으로 기술 적용 범위를 확장해 업계 표준 솔루션 기업으로의 도약을 준비 중이다. 건설업무 디지털화의 완결을 목표로 핵심 기술인 법률융합분석 기술 기반 토지이용계획 추론 및 3D 건축설계 단계로 프롬은 고도화를 진행 중이다. 이를 통해 ㈜인프라시프트는 향후 건설산업 전 분야의 핵심 파트너로 자리매김할 것이라는 비전을 제시했다. 인공지능 건축설계 서비스 ‘텐일레븐’ 4차 산업혁명의 거센 파고는 건설 산업에도 변화를 가져오고 있는 가운데 텐일레븐의 인공지능 건축설계 서비스 ‘빌드잇’(BUILDIT)은 건축 법규를 만족하면서 용적률, 세대 수, 일조량을 최대화하는 건축설계 서비스다. 기존에 수작업으로 진행하던 복잡하고 반복적인 건축설계 과정을 인공지능으로 자동화해 5일 이상 걸리던 사업성 검토 업무를 30분으로 줄였다. 또한 편집 소프트웨어 ‘빌드잇 디자이너’를 사용해 빌드잇의 설계 결과를 3차원으로 확인하며 건물 위치, 층수 변경 등을 편집할 수 있다. 편집 중에도 빌드잇은 인동, 이격거리 등 ‘건축법’을 고려하고 주변 건물과 지형을 함께 가시화해 세대별 조망 확인은 물론 지형 및 주변 건물로 인해 발생하는 그림자 변화까지 실시간으로 확인할 수 있다. 텐일레븐은 이러한 기술력으로 2000세대급 대단지 아파트 설계에 빌드잇을 사용해 건축 심의를 통과하기도 했고, 공공기관에서 건축설계 법규 검토 도구로 활용하고 있다. 또한 빌드잇은 모듈러 건축 솔루션 ‘빌드잇엠’(BUILDIT-M)으로 연결된다. 빌드잇엠은 표준화된 건축 모듈을 공장에서 제작하고 현장에서 설치하는 방식의 시공 솔루션이다. 균일한 품질로 날씨 영향없이 시공이 가능하여 공기를 30% 이상 단축시킬 수 있다. 또한 소음, 분진, 교통 방해등의 민원도 최소화할 수 있다. 텐일레븐은 시공 건축물의 안정성 및 정밀도에 대한 검증도 까다롭게 받았으며, 건축 모듈을 이동하고 재사용할 수 있어 환경 친화적이다. 이호영 대표는 “텐일레븐이 스마트 기술을 활용해 건설 산업을 어떻게 혁신하는지 보여주고 싶다. 사업지 선정부터 설계, 시공, 사후관리까지 건축의 모든 과정을 최적화하는 콘테크 기업으로 성장하는 것이 목표”라고 말했다. AI 마케팅·광고 통합 솔루션 ‘팔레트’ AI 마케팅 테크 기업인 팔레트는 AI 기술을 기반으로 마케팅·광고 통합 플랫폼을 제공한다. 2018년 광고대행사로 출발한 팔레트는 지난 2월 ‘모두를 위한 크리에이티브’라는 비전 아래 광고 제작 사업과 AI 플랫폼 개발을 결합, 새로운 형태의 비즈니스 모델로 전환했다. 팔레트는 단순히 AI 기술 적용을 넘어 브랜드가 가진 고민과 전달하고자 하는 핵심 메시지를 깊이 이해하고 AI 기술로 풀어낼 수 있는 최적의 크리에이티브 솔루션을 찾아낸다. 여기에 팔레트만의 창의성과 감성, 브랜드 커뮤니케이션 전문가들의 역량이 더해져 큰 차이를 만들어낸다. 팔레트의 AI 크리에이티브 솔루션은 팔레트 ‘AI 애드버타이징’과 팔레트 ‘AI 에이전트’로 구분한다. 팔레트 출범과 동시에 선보인 팔레트 AI 애드버타이징은 AI 영상 광고 제작 대행이 가능해 시네마틱 브랜드 필름, 기업 브랜딩 영상, 제품 홍보 영상 등에 적합하다. 기존 광고대행사의 역량을 바탕으로 기획부터 제작 대행까지 진행한다. 이를 통해 제작비와 기간을 70% 이상 절감하면서도 브랜드 감성은 그대로 유지하는 새로운 광고 제작 방식을 확립했다. 팔레트는 처음부터 끝까지 전 과정을 통합 솔루션으로 제공하는 ‘엔드 투 엔드’(End to end)방식으로 운영한다. 팔레트는 세계 각지의 상용 AI 기술들을 목적에 맞게 조합하고 통합하는 ‘AI 오케스트레이션’(Orchestration) 기술을 갖추고 있다. 여러 AI 툴을 기반으로 워크플로우 안에서 실행할 수 있는 AI 크리에이티브 엔진을 구축했다. 결과적으로 브랜드 담당자는 복잡한 툴을 다루지 않아도 단 몇 단계로 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있다. 이종근 대표는 “팔레트는 앞으로도 AI 기술을 ‘사람을 대체하는 기술’이 아닌, 창의와 전략을 확장하는 기술로 정의하며, 마케팅·광고 산업의 새로운 인프라 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

경남 진주시는 조규일 시장이 지난 24일 국회를 찾아 지역 주요 현안 사업 국비 반영을 적극 건의하는 등 국비 확보에 총력을 기울이고 있다고 25일 밝혔다. 이번 국회 방문은 정부 예산안이 국회에 제출된 후 최종 조정이 이루어지는 과정에서 문화관광과 우주항공 분야 등 핵심 사업 국비 반영을 이루고자 진행했다. 방문에서 조 시장은 김대식·정점식·최형두 예산결산특별위원회 위원을 만나 진주 숙원 사업이 미래 전략산업과 지역 균형발전을 위해 꼭 필요한 핵심사업임을 설명하고 적극적인 지원을 건의했다. 주요 건의 사업은 ▲대한민국 기업가정신관 건립 ▲국립현대미술관 진주관 건립 ▲경남 서부 음악창작소 건립 ▲코리아드라마페스티벌 개최 지원 ▲국립지질유산센터 건립 ▲민군 겸용 미래형비행체 안전성 평가 AI(인공지능) 플랫폼 구축 ▲우주산업 특화 3D 프린팅 기술 통합지원센터 건립 등이다. 조 시장은 “진주는 대한민국 기업가정신의 발원지이자 남부권 문화 중심 도시로서, 국가 우주항공 산업의 핵심 거점으로 부상하고 있다”며 “2026년 예산 반영 여부는 진주의 향후 10년을 결정짓는 중요한 분기점이자, 대한민국 경제·문화·항공우주 발전 전략과 직결된 국가적 사업의 분수령이다”고 강조했다. 이어 “올해 초부터 중앙부처와 국회를 여러 차례 방문하며 국비 확보에 총력을 다해 온 노력이 결실을 볼 수 있도록 행정력을 집중하겠다”고 덧붙였다. 진주시는 예결위 심사 종료 때까지 국회의원·중앙부처와 긴밀히 협의하는 등 국비 확보 노력을 이어갈 계획이다.

서울 도봉구는 2026년도 예산안으로 총 8932억원을 편성했다고 24일 밝혔다. 전년 대비 약 3.57% 증가했지만 최근 10년 중 가장 낮은 증가율이다. 국내외 경기 둔화와 부동산 시장 불확실성이 커지는 상황에서 미래 세대에게 부담을 남기지 않는 건전 재정을 핵심 기조로 삼은 것이라고 구는 설명했다. 오언석 도봉구청장은 지난 17일 제348회 도봉구의회 정례회에서 2026년도 예산안 제출에 따른 시정연설을 통해 내년도 예산안 편성 내용과 구정 운영 방향을 설명했다. 오 구청장은 “내년도 예산안 편성을 위해 가장 먼저 축제와 행사성 사업, 유사하고 중복된 사업, 저성과 사업 등을 원점에서 재검토해 과감하게 축소·폐지했다”며 “약자 복지 확충, 지역경제 활력 확산, 안전하고 매력적인 도시 인프라 조성 ,미래를 준비하는 전략적 투자 등 네 가지 분야를 중심으로 구정을 운영하겠다”고 밝혔다. 복지 예산 전체 63% 편성내년도 예산 중 63%인 5593억원이 복지에 투입된다. 오 구청장은 “경제가 어려울수록 더 큰 어려움을 겪는 사회적 약자에게 도봉다운 복지를 촘촘하게 제공할 것”이라고 말했다. 구는 ‘도봉형 약자와의 동행’, ‘오! 사방복지 100개 사업’의 추진체계를 강화하고, 도봉형 교사 대 아동비율 개선사업도 계속해 나갈 예정이다. 저출산 위기 극복과 아이 키우기 좋은 도시 조성을 위해 아이사랑 안심보험의 보장 범위를 확대하고 어린이집에는 안전시설과 위생시설 개선비, 선생님들의 복지 후생비까지 패키지로 지원한다. 청소년, 어르신에 대한 지원도 이어가며, 애국열사와 유공자를 위해 올해 국가보훈대상자 및 보훈단체 지원 예산은 총 37억원으로 편성됐다. 지역경제 활력…청년·소상공인 지원 확대구는 내년도 예산에 ▲도봉사랑 모바일 상품권 11억원 ▲전통시장 활성화 6억원 ▲창업보육센터 운영 2억원 ▲중소기업·소상공인·양말산업 활성화 2억원 등을 배정했다. 이를 통해 소비 촉진, 자영업 경쟁력 강화, 산업 기반 육성을 결합한 생산형 경제 정책을 추진할 계획이다. 청년 지원 예산은 ‘도시 미래 투자’라는 관점에서 자기계발비·각종 시험 응시료 지원 등 기초 지원뿐 아니라, 도봉구 대표 문화산업 플랫폼 오픈창동(OPCD)을 중심으로 3차원(3D) 영상·음악·공연 등 청년 창작 인재 육성에 투자한다. 생활·문화 인프라 혁신에 주거·교통 대전환구는 구민 체감형 인프라 혁신을 하나의 도시발전의 축으로 설정했다. 지능형 폐쇄회로(CC)TV를 고도화하고 통합관제센터를 운영해, 사건·사고를 선제적으로 예방해 나가며, 신속한 대응체계를 강화할 계획이다. 동시에 도봉산의 혼잡 유발부지를 관광타운으로 조성하고, 도봉동 화학부대 주둔지 부지를 도봉 스포츠단지로 탈바꿈시켜, 도봉산 일대를 복합관광거점으로 조성할 예정이다. 아울러 도봉동 한옥마을 조성 사업도 지속한다. 마지막으로 오 구청장은 “도봉구 내 90여 곳에서 추진되는 주거정비사업이 규제 완화에 그치지 않고 실제 성과로 이어지도록, 단계별 정확한 정보 제공과 맞춤형 지원을 강화하겠다”고 밝혔다. 교통 인프라 구축에는 우이방학경전철 연장사업이 착공에 들어가며, 창동역 복합환승센터 건립, 방학역사 개량, 창동민자역사 사업 등도 계획된 공정에 따라 추진된다.

서울 금천구는 다음달 6일 오전 10시부터 어린이와 청소년을 위한 ‘미래를 꿈꾸는 인공지능(AI) 로봇 캠프’를 연다고 19일 밝혔다. 금천구에 따르면 금천구청 평생학습관에서 열리는 이번 캠프는 청소년들이 AI와 로봇 기술을 쉽고 재미있게 배우며 미래 기술에 대한 이해와 역량을 높일 수 있도록 마련됐다. 주요 교육 내용은 ▲ AI 로보독 챌린지 ▲ 헬로우, AI 톡봇 ▲ AI 플레이:온(ON) 등이다. ‘AI 로보독 챌린지’를 통해 참가자들이 직접 로봇개를 조종하며 AI 원리를 학습한다. AI 기초과정을 재미있게 체험하는 ‘헬로우, AI 톡봇’은 오전 10시와 오후 2시, 총 2회차에 걸쳐 진행된다. AI 로보독 챌린지(25명)와 헬로우, AI톡봇(회차당 20명)은 사전 참가 신청을 해야 한다. 오는 20일부터 금천구 통합예약서비스를 통해 선착순으로 신청을 받는다. 금천구 청소년을 우선 선발한다. AI 플레이:온(ON)은 누구나 자유롭게 방문해 AI 오목, 디지털 타투, 3D펜, 로봇손 군무 체험 등 다양한 기술을 체험할 수 있는 상시 운영 공간이다. 유성훈 금천구청장은 “이번 캠프가 청소년들에게 AI 및 로봇 기술에 대한 흥미를 심어주고, 미래 사회의 주역으로 성장하는 데 필요한 창의적 사고력을 키우는 좋은 기회가 되기를 바란다”고 말했다.

네이버의 가상현실(VR) 기술이 360도 카메라와 스마트폰만 있으면 구현 가능한 수준의 범용화 단계에 진입했다. 9일 네이버에 따르면 네이버랩스는 지난 6~7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 통합 콘퍼런스 ‘단25’ 행사 현장을 네이버 지도에서 VR 투어로 구현하는 실험을 진행했다. 네이버랩스는 행사 당일 오전 전시홀을 360도 카메라로 촬영해 공간 데이터를 확보하고 인공지능(AI) 공간 분석과 클라우드 프로세싱을 거쳐 오후 2시쯤 네이버 지도 플레이스 영역에 VR 투어를 구현했다. 현재 이러한 VR 기술이 적용된 대표적인 사례는 네이버 부동산 ‘VR 매물투어’다. VR 매물투어는 집 내부를 360도 카메라로 촬영해 올리면 이용자가 직접 방문하지 않아도 집 내부 구조와 치수, 전망, 채광, 동선까지 화면에서 확인할 수 있다. 네이버 플레이스 ‘스토어뷰 3D’에도 이 기술이 적용됐다. 음식점, 카페, 팝업 스토어 등 상업 공간을 3D로 구현해 사용자가 매장을 방문하기 전 내부를 체험할 수 있다.

네이버 부동산·플레이스에 일부 적용 네이버의 가상현실(VR) 기술이 360도 카메라와 스마트폰만 있으면 구현 가능한 수준의 범용화 단계에 진입했다. 9일 네이버에 따르면 네이버랩스는 지난 6~7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 통합 콘퍼런스 ‘단25’ 행사 현장을 네이버 지도에서 VR 투어로 구현하는 실험을 진행했다. 네이버랩스는 행사 당일 오전 전시홀을 360도 카메라로 촬영해 공간 데이터를 확보하고 인공지능(AI) 공간 분석과 클라우드 프로세싱을 거쳐 오후 2시쯤 네이버 지도 플레이스 영역에 VR 투어를 구현했다. 현재 이러한 VR 기술이 적용된 대표적인 사례는 네이버 부동산 ‘VR 매물투어’다. VR 매물투어는 집 내부를 360도 카메라로 촬영해 올리면 이용자가 직접 방문하지 않아도 집 내부 구조와 치수, 전망, 채광, 동선까지 화면에서 확인할 수 있다. 이달 기준 VR 투어 매물은 7만건을 넘어섰고, 일반 매물과 비교해 평균 체류 시간이 40% 길고 거래 전환율도 높은 것으로 전해진다. 네이버 플레이스 ‘스토어뷰 3D’에도 이 기술이 적용됐다. 음식점, 카페, 팝업 스토어 등 상업 공간을 3D로 구현해 사용자가 매장을 방문하기 전 내부를 체험할 수 있다.

예약·결제·멤버십 가입까지 수행비서형 AI로 진화한 ‘에이전트 N’ 산업 경쟁력 이끌 ‘소버린 AI 2.0’GPU에 1조원 투자 AI인프라 완성 네이버가 ‘검색에서 실행으로’ 패러다임을 전환하며, 인공지능(AI) 3강 도약을 향한 청사진을 내놨다. 최수연 네이버 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 콘퍼런스 ‘단25(DAN25)’에서 “이제 무엇을 검색할지 고민할 필요가 없다”며, 사용자의 맥락을 이해해 다음 행동까지 수행하는 AI 전환을 선언했다. 네이버는 이날 개인 맞춤형 실행을 담당할 ‘에이전트 N’과 산업 경쟁력 강화를 위한 ‘소버린 AI 2.0’을 양대 축으로 공개했다. 내년까지 그래픽처리장치(GPU)에 1조원 이상 투자해 국내 최고 수준의 AI 인프라를 완성하겠다고 밝혔다. 이날 공개된 에이전트 N에 대해 김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 “사용자의 맥락을 이해하고 실제 실행까지 완결하는 서비스”라고 설명했다. AI가 단순히 정보를 제시하는 단계를 넘어 예약·결제·멤버십 가입까지 수행하는 비서형 AI로 진화한다는 의미다. 김 COO는 “신혼집 조명을 찾는 사용자가 취향·예산·리뷰를 기반으로 추천받고, 결제 단계에서는 보유 카드 혜택까지 자동 고려하는 수준을 구현 중”이라고 말했다. 에이전트 N은 내년 1분기 ‘네이버플러스 스토어’ 앱에서 쇼핑 에이전트로 먼저 적용되고, 2분기에는 통합 검색에 ‘AI 탭’이 추가돼 검색이 정보 탐색을 넘어 행동으로 확장된다. 산업 부문에서는 ‘소버린 AI 2.0’을 통해 국가 경쟁력의 기반을 넓힌다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이를 “자기주도형 AI로 산업과 일상을 동시에 업그레이드하는 전략”이라 규정했다. 핵심은 머신이 공간을 인식하고 판단·행동하는 ‘피지컬 AI’다. 그는 “로봇 OS 아크마인드(ARC Mind)를 통해 웹 개발자도 로봇을 쉽게 코딩할 수 있게 하겠다”며 “휴머노이드 로봇도 피지컬 AI의 영역에 포함된다”고 밝혔다. 네이버랩스는 1m 크기의 휴머노이드 로봇을 개발해 이달 말 사옥에 투입해 OS 성능 검증을 진행할 예정이다. 이날 현장에는 네이버의 실행형 비전을 체험할 수 있는 부스들도 마련됐다. 유료 번역 서비스 ‘파파고+’는 삼성 ‘갤럭시 AI’와 협력해 기기 내 즉시 번역을 시연했고, 네이버 지도는 ‘예약 탭’, AR 실내 내비게이션, 드론 3D 지도 기능을 공개했다. XR존에서는 삼성 ‘갤럭시 XR’을 활용해 네이버의 ‘치지직 XR’ 콘텐츠를 감상할 수 있었고, 네이버랩스는 서비스 로봇 ‘루키2’와 아크마인드를 전시하기도 했다. 최근 협력을 밝힌 글로벌 음원 애플리케이션 스포티파이도 전시장 한쪽에 자리했다. 양사는 멤버십 제휴를 할 가능성이 높다.

네이버가 ‘검색에서 실행으로’ 패러다임을 전환하며, 인공지능(AI) 3강 도약을 향한 청사진을 내놨다. 최수연 네이버 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 콘퍼런스 ‘단25(DAN25)’에서 “이제 무엇을 검색할지 고민할 필요가 없다”며, 사용자의 맥락을 이해해 다음 행동까지 수행하는 AI 전환을 선언했다. 네이버는 이날 개인 맞춤형 실행을 담당할 ‘에이전트 N’과 산업 경쟁력 강화를 위한 ‘소버린 AI 2.0’을 양대 축으로 공개했다. 내년까지 그래픽처리장치(GPU)에 1조원 이상 투자해 국내 최고 수준의 AI 인프라를 완성하겠다고 밝혔다. 이날 공개된 에이전트 N에 대해 김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 “사용자의 맥락을 이해하고 실제 실행까지 완결하는 서비스”라고 설명했다. AI가 단순히 정보를 제시하는 단계를 넘어 예약·결제·멤버십 가입까지 수행하는 비서형 AI로 진화한다는 의미다. 김 COO는 “신혼집 조명을 찾는 사용자가 취향·예산·리뷰를 기반으로 추천받고, 결제 단계에서는 보유 카드 혜택까지 자동 고려하는 수준을 구현 중”이라고 말했다. 에이전트 N은 내년 1분기 ‘네이버플러스 스토어’ 앱에서 쇼핑 에이전트로 먼저 적용되고, 2분기에는 통합 검색에 ‘AI 탭’이 추가돼 검색이 정보 탐색을 넘어 행동으로 확장된다. 산업 부문에서는 ‘소버린 AI 2.0’을 통해 국가 경쟁력의 기반을 넓힌다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이를 “자기주도형 AI로 산업과 일상을 동시에 업그레이드하는 전략”이라 규정했다. 핵심은 머신이 공간을 인식하고 판단·행동하는 ‘피지컬 AI’다. 그는 “로봇 OS 아크마인드(ARC Mind)를 통해 웹 개발자도 로봇을 쉽게 코딩할 수 있게 하겠다”며 “휴머노이드 로봇도 피지컬 AI의 영역에 포함된다”고 밝혔다. 네이버랩스는 1m 크기의 휴머노이드 로봇을 개발해 이달 말 사옥에 투입해 OS 성능 검증을 진행할 예정이다. 이날 현장에는 네이버의 실행형 비전을 체험할 수 있는 부스들도 마련됐다. 유료 번역 서비스 ‘파파고+’는 삼성 ‘갤럭시 AI’와 협력해 기기 내 즉시 번역을 시연했고, 네이버 지도는 ‘예약 탭’, AR 실내 내비게이션, 드론 3D 지도 기능을 공개했다. XR존에서는 삼성 ‘갤럭시 XR’을 활용해 네이버의 ‘치지직 XR’ 콘텐츠를 감상할 수 있었고, 네이버랩스는 서비스 로봇 ‘루키2’와 아크마인드를 전시하기도 했다. 최근 협력을 밝힌 글로벌 음원 애플리케이션 스포티파이도 전시장 한쪽에 자리했다. 양사는 멤버십 제휴를 할 가능성이 높다.

4일 경남도청에서 열린 국민의힘 부산·울산·경남(부울경) 지역 민생 예산정책협의회에서 ‘지방재정 부담 가중’을 토로하는 목소리가 나왔다. 이날 협의회에는 장동혁 국민의힘 대표, 송언석 국민의힘 원내대표, 김도읍 정책위의장 등 당 지도부와 부울경 시·도지사, 지역 국회의원 등 40여명이 참석했다. 각 시·도 주요 현안 보고와 예산정책 협의가 이어진 자리에서 박완수 경남도지사는 “경남이 처음으로 국비 11조원 시대를 맞았지만, 정부 주도 사업이 지자체와 충분히 협의되지 않아 지방재정 부담이 커지고 있다”며 “국비 지원 비율을 상향하고 지역 핵심 법안들이 조속히 통과될 수 있도록 힘을 모아야 한다”고 밝혔다. 박 지사는 농어촌 기본소득 사업 등을 예로 들었다. 농림축산식품부는 지난달 2026년~2027년 농어촌 기본소득 시범사업 공모 결과 7개 군을 선정했다. 경남 남해를 비롯해 경기 연천, 강원 정선, 충남 청양, 전북 순창, 전남 신안, 경북 영양이 시범사업 지자체로 뽑혔다. 선정된 지역 거주민 22만 3806명은 내년부터 2년간 월 15만원의 기본소득을 지역사랑 상품권으로 받는다. 30일 이상 해당 지역에 실제로 거주하면 누구나 받을 수 있다. 재원은 국비 40%, 지방비 60%다. 박 지사는 “농어촌 기본소득은 지방이 60%를 부담하게 되어 있어 현실적으로 어려움이 많아 정부 차원의 제도 개선이 필요하다”며 “민생회복 소비쿠폰도 도비 부담이 약 1000억원에 달한다. 지방재정 부담을 완화하는 방안이 필요하다”고 강조했다. 박 지사는 우주항공복합도시 건설 특별법, 남해안권 발전 특별법, 물환경보전법 일부 개정안 등 경남의 핵심 현안 법안의 조속한 국회 통과도 요청했다. 그는 “(관련 법안이) 조속히 처리되어야 지역 성장과 국가균형발전 동력이 마련될 것”이라고 말했다. 내년도 정부예산과 관련해 박 지사는 “(경남 예산은) 지난해 9조 6000억원보다 1조 5000억원이 늘어난 11조 1400억원이 정부안에 반영돼 처음으로 10조원을 넘어섰다”며 “정부안에 포함되지 못한 사업들이 국회 심의 단계에서 추가 반영될 수 있도록 당 차원의 지원을 부탁드린다”고 말했다. 회의에서는 동대구~창원~가덕신공항 고속화철도 건설과 창원 방위·원자력 융합 국가산단 조성 필요성도 언급됐다. 제조 인공지능(AI) 혁신밸리 예타사업 추진을 비롯해 지역 인공지능(AI) 산업 생태계 조성도 주요 건의 사항으로 제시됐다. 국회 심의 단계에서 확보해야 할 2026년도 중점 국비 사업으로는 ▲거제~마산(국도 5호선) 도로 건설 ▲우주산업 특화 3D프린팅 통합지원센터 건립 ▲인공지능(AI) 기반 친환경양식 스마트관리센터 구축 ▲국립남부청소년수련원(AI SPACE) 건립 ▲국립남부권 산불방지센터 설립 등이 제시됐다. 박 지사는 “이들 사업은 지역 산업 경쟁력 강화와 청년 일자리 창출, 주민 삶의 질 향상에 직결되는 과제들”이라며 “당과 정부, 국회가 함께 힘을 모아야 한다”고 말했다. 장동혁 국민의힘 대표는 “부산·울산·경남은 대한민국 산업의 심장이자 수출경제의 전진기지로, 조선·자동차·기계·석유화학 등 주력 산업은 물론 금융·우주·원전 등 미래 산업이 도약을 준비하고 있다”며 “당은 부울경이 지역적 특성을 살려 더 크게 성장할 수 있도록 모든 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다. 이어 “가덕도 신공항을 글로벌 물류 허브로 차질 없이 추진하고 우주항공·방위·원전 등 경남 핵심 산업과 AI 기반 산업혁신이 지역 성장을 이끌 수 있도록 제도적 뒷받침을 강화하겠다”며 “부울경이 국가균형발전의 중심축으로 도약할 수 있도록 예산과 정책 역량을 집중하겠다”고 강조했다. 경남도는 향후 지역 국회의원들과 협력체계를 강화해 주요 현안 사업이 국비 예산에 최종 반영될 수 있도록 전방위적 활동을 이어갈 계획이다.