SK그룹은 지정학 위기 심화 등 대격변 시대를 헤쳐 나가기 위해 그룹 차원에서 기민한 대응을 하고 있다고 21일 밝혔다. 이와 관련해 최태원 SK 회장은 신년사를 통해 “느슨해진 거문고는 줄을 풀어내 다시 팽팽하게 고쳐 매야 바른 음(正音)을 낼 수 있다”며 “모두가 ‘해현경장’(解弦更張)의 자세로 우리의 경영시스템을 점검하고 다듬어 나가자”고 강조했다. 앞서 지난해 10월 CEO 세미나에서 최 회장은 ▲미국·중국 간 주도권 경쟁 심화 등 지정학적 이슈 ▲AI 등 신기술 생성 가속화 ▲양적완화 기조 변화에 따른 경기 불확실성 증대 등을 한국 경제와 기업이 직면한 주요 환경변화로 꼽았다. 특히 최 회장은 “급격한 대내외 환경 변화로 빠르게, 확실히 변화하지 않으면 생존할 수 없다”며 ‘서든 데스’(Sudden Death·돌연사)의 위험성을 강조했다. 이에 SK그룹 CEO들은 주요 글로벌 시장에서 그룹 통합조직 같은 ‘글로벌 인프라’를 구축해 경쟁력과 시너지를 극대화하기로 뜻을 모아 ‘따로 또 함께’ 뛰기로 뜻을 모은 바 있다. 최 회장은 미국과 유럽, 일본을 넘나들며 글로벌 경영에 힘을 보탰다. 지난달 최 회장은 미국 네바다주 라스베이거스 컨벤션센터(LVCC)에서 열린 CES를 방문해 “좋든 싫든 우리가 이제 AI 시대에 살기 시작했다는 생각이 든다”며 “모든 영역에 AI 애플리케이션이 들어가기 시작했다”고 말했다. 지난해 12월에도 최 회장은 미국 실리콘밸리 중심지인 새너제이(San Jose) 소재 SK하이닉스 미주법인과 가우스랩스, 루나에너지 등 계열사와 투자사 3곳을 잇달아 찾아 현장경영을 펼쳤다. 미국 현장 경영 일정을 마무리한 최 회장은 바로 유럽으로 이동해 독일과 네덜란드에서 도이치텔레콤과 ASML을 방문해 글로벌 경영 행보를 이어갔다. SK그룹은 AI 시대를 맞아 준비해 온 기술과 서비스를 더 정교하게 고도화하고 있다. SK텔레콤을 중심으로 AI데이터센터, AI반도체, 멀티LLM(거대언어모델) 사업을 추진하는 동시에 통신망과 AI를 접목하거나, 모빌리티·헬스케어·미디어 사업에도 AI를 빠르게 접목하고 있다. SKT는 그간 추진해 온 AI 컴퍼니로의 변화와 혁신의 결실을 가시화해 ‘글로벌 AI 컴퍼니’로 도약한다. 이를 위해 올해 초부터 SKT는 세계 최대 IT·가전 전시회 CES 2024에서 AI피라미드 전략을 기반으로 글로벌 파트너들과 협력 확대에 나섰다. AI피라미드 전략은 AI 기술을 고도화하고 AI 서비스를 만들어 고객과 관계를 밀접하게 만드는 ‘자강’(自强)과 AI 얼라이언스 중심의 ‘협력’(協力) 모델을 피라미드 형태로 단계별로 묶어낸 전략이다. 또한 SK그룹은 AI 반도체로 미래 준비에 박차를 가한다. 지난해 SK그룹 핵심인 반도체 사업은 글로벌 수요 감소 등으로 힘든 한 해를 보냈지만 경쟁사들보다 먼저 준비한 고대역폭메모리가 생성형 인공지능 인기에 힘입어 수요가 늘어 올해 흑자 전화 가능성을 높였다.

“제가 02학번인데 학부(카이스트) 때 칩을 만들어볼 수 있다는 건 상상도 못 했어요. 매사추세츠공대(MIT)에서 박사 과정을 밟을 때 우리 연구실이 제일 유명했는데 이유는 단 하나, 석·박사 기간에 칩을 한 번 찍어볼 수 있기 때문입니다. ‘마이칩’(My Chip) 서비스는 소중한 기회고 큰 도움이 될 경험입니다.(박상현 리벨리온 대표)” “칩을 만든 이후 과정도 중요합니다. 오실로스코프(입력전압 변화를 출력하는 장치)에서 신호가 또각또각 뜨는지까지 완벽하게 보세요. 저는 대학원생 때 한 번 경험한 그 기억이 지금까지도 강렬한 기억으로 남아 있습니다.”(한국전자통신연구원(ETRI) 김혜지 선임연구원) 15일 대전 ETRI에서 열린 ‘마이칩 토크콘서트’에는 최근 국내외에서 1650억원의 투자를 유치해 화제가 된 인공지능(AI) 반도체 개발 스타트업 리벨리온의 박성현 대표와 김혜지 ETRI 선임연구원이 이종호 과학기술정보통신부 장관과 함께 반도체 설계자를 꿈꾸는 학생들의 질문에 답했다.‘마이칩’ 서비스란 반도체를 공부하는 학부생이나 대학원생이 설계한 칩을 무료로 제작해볼 수 있도록 한 제도다. 서울대 전기정보공학부 교수 출신 반도체 전문가인 이 장관이 아이디어를 냈다. 지난해 25개팀이 처음 혜택을 봤다. ETRI, 서울대 반도체공동연구소, 대구경북과학기술원 등이 운영하는 팹(반도체 제조시설)에서 학생들이 0.5㎛(마이크로미터) Si CMOS(규소 상보형 금속산화물반도체)를 직접 찍어본 것이다. 과기부는 올해 150팀으로 지원대상을 6배 늘린다. 재료공학 전공 대학원생이 전공에 대한 고민을 털어놓자 이 장관은 “지금도 전공에 따른 (마이칩 서비스 이용)제한은 없다”며 “훌륭한 회로 설계자가 되려면 트랜지스터도, 재료 특성도 알아야 한다”고 격려했다. 마이칩 서비스는 Si CMOS 회로 설계 및 레이아웃 도구를 사용할 수 있는 학부·대학원생이 지도교수 승인을 받아 신청할 수 있다. 현재 제공되는 0.5㎛ 서비스를 미세공정까지 넓힐 계획이 있느냐는 질문에 이 장관은 “반도체 팹을 새로 지어야 할 수도 있어 당장은 어렵다”면서도 “팹에 들어가있는 장비 업그레이드를 위해 산업통상자원부와 협력하고 있고, 부족한 예산은 기업들의 도움을 받아 확보하려고 한다. 시간이 걸리겠지만 향후 0.35㎛, 0.18㎛까지 넓혀가겠다”고 답했다. 최근 글로벌 반도체 동향에 관한 질문도 이어졌다. 한국 반도체 산업이 세계 최대 파운드리(반도체 수탁생산) 기업인 대만의 TSMC를 앞설 전략이 있는지를 묻는 질문에 김 연구원은 “우리나라의 강점 중 하나는 삼성전자 휴대전화가 있다는 것이다. 반도체를 팔 수 있는 상품이 존재하고, 시장에서 빠른 피드백을 얻을 수 있다”고 말했다. 챗GPT 개발사인 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 자체 AI반도체 개발을 위해 최대 7조 달러(약 9300조원)의 투자금을 모은다는 소식이 한국에 미칠 영향에 대한 질의도 나왔다. 이 장관은 “(천문학적 자금은) 핵발전소까지 생각하는 것 같다”며 “사람 수준의 연산·추론을 하는 AI를 개발한다는데 학습에 어마어마한 전기가 필요할 것”이라고 설명했다. 이어 “우리가 미국과 같은 방식으로 사업을 구상하면 필패다. 적은 비용으로 효과적으로 할 수 AI 영역이 있다”며 초고속·저전력 국산 AI반도체 개발을 목표로 한 K클라우드 프로젝트를 예로 들었다. 정부는 올해 반도체 연구개발(R&D)에 지난해보다 12.9% 늘어난 6361억원을 투자한다. 특히 과기부는 올해 신규사업으로 차세대 반도체 장비 원천기술 개발(80억원), 반도체 첨단 패키징 개발(64억원), 글로벌 첨단 팹 연계 활용(25억원) 등을 추진한다. 반도체 계약학과·계약정원제 등을 통한 학사급 실무 인재 3만 1766명, 반도체 특성화 대학원 확대 등을 통한 석·박사급 고급인재 약 3700명을 양성할 계획이다.

지난해 글로벌 반도체 시장이 메모리의 깊은 불황 속에 중국 견제에 나선 미국의 공급망 재편을 중심으로 움직였다면, 올해는 인공지능(AI) 반도체부터 파운드리(위탁생산), 핵심 장비 산업에 이르기까지 기업별로 연합 전선 구축에 나서는 모양새다. 각 영역에서 점유율 1위를 달리는 기업들은 시장 지배력 확장을 위해, 후발 주자들은 격차를 줄이기 위해 상호 시너지를 극대화할 파트너 모시기에 열을 올리고 있다. 최근 반도체 시장에서 특히 눈에 띄는 변화는 대한민국의 경쟁국인 대만과 일본의 협력 강화다. 대만은 파운드리 시장 점유율에서 압도적인 1위인 TSMC(57.9%)가 적극적인 보조금 지원을 약속한 일본 정부에 호응해 현지 공장 신·증설을 확대하고 있다.10일 업계에 따르면 일본 구마모토현에 총 11조 2000억원을 들여 신설 중인 1공장에 이어 최근 이곳에 2공장 건설도 공식화했다. 12~28나노미터(1nm·10억분의 1m) 공정을 적용한 반도체 제품을 생산할 1공장은 일본 소니그룹과 세계 2위 자동차 부품 기업 덴소가 합작사 형태로 참여했고, 일본 정부는 1공장 신설 비용의 41%에 해당하는 4조 5600억원을 보조금으로 지원했다. 일본 정부는 자국에서 10년 이상 반도체 공장을 운영하고, 글로벌 시장에서 반도체 제품이 부족할 경우 일본에 우선 공급하는 조건으로 보조금을 지급하고 있다. 구마모토 1공장은 올해 10월 초도 물량 양산을 목표로 마무리 공정이 진행 중이다. TSMC는 1공장 투자에 그치지 않고 올해 말 구마모토 2공장 건설을 시작하기로 했다. 2027년 말 가동을 목표로 하며 6~7나노 첨단 반도체 생산을 주력으로 한다. 1공장이 현재 활발히 사용되는 ‘레거시 제품’ 공급을 담당하고 2공장이 첨단 반도체를 공급하는 형식이다. 1·2공장을 합산한 생산능력은 12인치 웨이퍼 기준 월 10만장에 달할 전망이다. 공정은 HPC(고성능컴퓨팅), 산업 및 소비자용 칩, 차량용 반도체 등 산업 전반에 필요한 제품을 생산한다. TSMC는 “구마모토 1·2공장의 총 투자 규모는 일본 정부의 강력한 지원으로 200억 달러(약 26조 6700억원)를 초과할 것”이라며 “생산능력 계획은 고객 요구에 따라 추가로 조정될 수 있다”고 밝혔다. 구마모토현이 속한 규슈 지역에서는 향후 10년간 반도체와 관련해 180조원 규모의 경제효과가 발생할 것으로 기대하고 있다. TSMC가 반도체 생산 거점으로 집중 투자하고 있는 구마모토현의 경제효과는 10조 5360억엔(약 94조원)으로 구마모토현 10년간 예산보다 많을 것으로 추산된다. 니혼게이자이신문(닛케이)은 TSMC의 현지 투자와 관련해 “일본과 대만이 협력을 심화해 경제 안보를 강화한다”라면서 “일본, 미국, 유럽은 중국에 대항한 반도체 공급망 재구축을 추진하고 있다”고 보도했다. 국영 반도체 기업 ‘라피더스’를 앞세워 글로벌 반도체 시장을 장악했던 1980년대의 영광 재현에 나선 일본은 여전히 세계 최고 수준의 경쟁력을 보우한 반도체 소부장(소재·부품·장비) 시장에서도 공격적인 행보를 보이고 있다. 소부장 분야에서는 카메라와 프린터 등 앞선 광학 기술력을 갖춘 캐논이 노광장비 시장을 사실상 독점하고 있는 네덜란드 ASML에 도전장을 내밀었다.노광장비는 반도체 제조 공정 중 핵심 단계인 ‘포토 공정’에 쓰이는 장비로, 반도체 원판인 웨이퍼 위에 나노미터 단위의 미세 회로를 빛으로 새겨 그리는 데 쓰인다. 첨단반도체의 기준이 되는 7나노 공정부터는 극자외선(EUV) 노광장비가 필요한데 ASML이 글로벌 공급의 91%를 점유하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 인텔과 같은 종합 반도체 기업 입장에서는 ASML의 EUV 장비 확보가 제품 생산성과 매출 증대에 직결되기 때문에 ASML은 장비를 납품하는 협력사임에도 막강한 영향력 덕에 ‘슈퍼 을’로 불릴 정도다. 캐논은 ASML의 방식과는 달리 반도체 설계도를 웨이퍼에 각인하는 방식의 ‘나노 임프린트 리소그래피’ 기술을 개발해 상용화를 앞두고 있다. 구체적인 가격은 알려지지 않았지만, 캐논은 1대 당 1억 5000만 달러가 넘는 ASML의 장비에 비해 매우 낮은 가격에, 전력 효율은 90% 높은 장비를 시장에 공급한다는 계획이다. 타케이시 히로아키 캐논 총괄 책임은 “이 기술은 최첨단 반도체를 간단하고 저렴한 비용으로 만들 수 있는 매우 독특한 기술”이라고 강조했다. 2022년 11월 생성형 AI ‘챗 GPT’를 세상에 내놓으면 산업계 전반에 생성형 AI 개발 경쟁에 불을 붙인 개발사 오픈AI는 새롭게 문이 열린 AI반도체 시장에서 ‘일인자’ 엔비디아에 대항하기 위해 연합전선을 구축하고 있다. AI 반도체 시장은 엔비디아가 80%가 넘는 점유율로 지배하고 있다. 올해 거대언어모델(LLM) GPT-4의 업그레이드 버전 공개를 추진하고 있는 오픈AI는 이를 위해 고가의 AI 반도체가 대량으로 필요한 상황이다. 엔비디아의 공급에만 의존하기에는 공급 부족 현상이 심화하고 있어 최근 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 직접 협력 파트너 확보에 나섰다.우선 안정적인 자금 조달을 위해 중동의 ‘큰 손’ 들과 협의하고 있으며, 삼성전자와 SK하이닉스, TSMC 등과는 AI칩 공동 개발과 공급망 구축 방안 등을 논의한 것으로 알려졌다. 앞서 올트먼 CEO는 지난달 25일 방한해 그 이튿날 삼성전자의 반도체 사업을 총괄하는 경계현 DS부문장(사장)과 곽노정 SK하이닉스 사장, 최태원 SK그룹 회장까지 연쇄 미팅을 가지며 오픈AI와 협력 방안을 논의했다. 반도체 업계 관계자는 “우리 입장에서 보면 작년은 사업적으로는 메모리가 얼어붙었고, 사업 외적으로는 미국의 ‘룰 세팅’에 따른 지정학적 변수 예측 및 대응 방안 마련의 해였다”라면서 “올해는 메모리도 반등을 시작했고, AI 반도체라는 새로운 시장 공략이 필수 과제로 떠오르면서 기업의 기술 투자와 주요 기업 간 협업이 더욱 활발해질 것으로 보인다”라고 말했다.

국내 기업을 포함해 생성형 인공지능(AI) 서비스를 제공하는 오픈AI, 구글 등 글로벌 빅테크들이 AI 전용 반도체 생산에 나섰다. 이들이 세계 AI 반도체 시장을 사실 상 독점하고 있는 엔비디아의 철옹성을 깨뜨릴수 있을지 주목된다. 31일 업계에 따르면 지난 25~26일 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 SK하이닉스와 삼성전자 핵심 관계자들을 만났다. 자체 AI 반도체 개발을 위해 반도체 생산 능력 글로벌 선두주자인 우리 기업들과 협력을 타진한 것으로 알려졌다. 오픈AI는 지난해부터 팹리스(반도체 설계 전문 기업) 업체를 인수하는 등 자체 AI 반도체 개발도 추진하고 있다. 구글은 이미 지난해 약 30억 달러(약 4조원)를 들여 자체 AI 반도체 100만개를 생산했다. 엔비디아가 지난해 판매한 AI반도체(250만개)의 약 40%에 해당하는 규모다. 마이크로소프트(MS)도 지난해 11월 AI 반도체인 ‘마이아 100’과 ‘코발트 100’을 공개했다. 클라우드 서비스 세계 1위 아마존은 데이터센터에 200만개 이상의 자체 AI 반도체를 적용한 것으로 알려졌다. 페이스북을 운영하는 메타도 오는 5월 AI 반도체를 출시할 예정이다. 생성형 AI 시대가 열리며 국내에서도 AI 특화 반도체 개발 및 상용화 작업이 활기를 띄고 있다. 지난 30일엔 팹리스(반도체 설계 전문) 기업인 리벨리온이 스타트업 투자 유치 2단계인 ‘시리즈B’에서 KT로부터 330억원을 투자받기로 하는 등 1650억원의 투자를 유치했다는 보도가 나왔다. 리벨리온은 삼성전자와 함께 대규모 언어모델(LLM)에 특화된 차세대 AI 반도체 ‘리벨(REBEL)’을 개발하고 있다. 이외에도 국내애서는 사피온, 퓨리오사AI 등이 AI 반도체 개발 업체로 꼽힌다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 반도체 개발에 공을 들이는 것은 엔비디아의 제품이 워낙 고가인 데다, 지난해부터 생성형 AI가 촉발한 수요 폭발로 공급 물량이 수요를 뒷받침해주지 못하고 있기 때문이다. AI 개발과 서비스 운영에 널리 쓰이는 엔비디아 제품은 개당 가격이 1만 5000 달러(약 2000만원)에 달한다. 반면 구글이 개발한 자체 AI 반도체는 개당 2000~3000달러에 불과하다. 그럼에도 업계는 엔비디아가 쌓아 온 AI 반도체 시장 독점 체제가 상당 기간 유효할 것으로 보고 있다. 현재 AI 연구·개발은 대부분 엔비디아 제품을 기반으로 하지 않으면 사용할 수 없는 프로그램과 개발 도구로 이뤄져 있기 때문이다. 반도체 업계 관계자는 “대안으로 꼽히는 신경망처리장치(NPU)가 AI 연산엔 특화됐지만, 학습 면에선 엔비디아 제품에 뒤떨어진다”면서 “앞으로 수년 간 엔비디아의 철옹성은 무너지기 어려울 것”이라고 말했다.

생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 세상에 내놓은 오픈AI가 AI 반도체 독자 개발을 추진하면서 글로벌 반도체 시장에도 적지 않은 변화가 예상된다. 지난주 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 찾았을 때 삼성전자와 SK하이닉스 최고경영진이 총출동한 것도 향후 오픈AI가 반도체 시장의 ‘큰손’으로 떠오를 수 있다는 기대감 때문으로 풀이된다. 28일 업계에 따르면 AI 반도체 시장은 2025년 711억 달러 규모(약 95조원)로 커질 것으로 전망된다. AI 반도체 시장이 커질수록 필수 부품인 고대역폭 메모리(HBM) 수요는 더 늘어날 수밖에 없다.SK하이닉스는 최근 실적 발표 콘퍼런스 콜에서 HBM 수요가 연평균 60% 수준으로 성장할 것으로 예상했다. HBM은 그래픽처리장치(GPU)와 함께 AI 가속기에 탑재돼 대용량 데이터 처리를 돕는다. HBM을 원활하게 공급받는 게 중요한데 이 시장을 삼성전자와 SK하이닉스가 장악하고 있다. AI 칩을 직접 생산하려는 오픈AI 측과 HBM 시장 강자인 삼성전자·SK하이닉스가 손을 잡는다는 건 단순한 기업 간 협업을 넘어 기존 반도체 시장을 재편할 수 있다는 점에서 파급력이 클 수밖에 없다. 오픈AI가 엔비디아의 독주를 견제하면 HBM의 수익성도 당분간 일반 D램보다 높은 수준에서 유지될 수 있고 엔비디아와의 협상에서도 주도권을 잃지 않을 수 있다. 현재 HBM의 개당 수익률이 D램의 5배가 넘는 것으로 알려진 만큼 삼성이나 SK 입장에서도 수익성을 끌어올릴 수 있다. 특히 올트먼 CEO가 삼성전자 평택 반도체 공장을 찾고 삼성 서초사옥에서 또다시 경영진과 면담한 것은 삼성전자가 갖고 있는 사업 포트폴리오가 오픈AI의 구상과도 잘 맞아떨어지기 때문이다. 삼성전자는 반도체 설계부터 파운드리(위탁 생산), 메모리 생산까지 모든 공정을 처리할 수 있어 AI 칩 개발부터 생산까지 하기 원하는 오픈AI 입장에선 최적의 파트너다. 실제 올트먼 CEO와의 면담에는 경계현 DS(반도체)부문장(사장)을 비롯해 최시영 파운드리사업부장, 이정배 메모리사업부장, 박용인 시스템LSI사업부장 등도 함께한 것으로 전해졌다. 앞서 한진만 삼성전자 DS부문 미주총괄 부사장은 지난 11일(현지시간) 기자들과 만나 “앞으로 메모리와 파운드리 의사결정자들이 한 테이블에 모여 같은 고객을 만나게 될 것”이라고 했는데 2주 만에 현실화한 것이다. 박재근 한양대 융합전자공학부 교수는 “오픈AI 입장에선 엔비디아의 기준이 아닌 자체 기준에 맞게 GPU를 설계하고 싶어 한다”면서 “삼성전자는 파운드리를 하고 있고 SK하이닉스와 함께 HBM도 생산하고 있으니 협업을 검토하기 위해 다녀간 것 같다”고 말했다.

SEMP연구소의 ‘AI스마트전자발전기’가 아랍에미리트(UAE) 두바이에서 열린 COP28(제28차 유엔기후변화협약 당사국총회·Conference of Parties) 전시회에서 해외 첫 공개됐다. COP28는 11월 30일부터 12월 12일까지 총 198개 국가들이 참여하는 세계 최대의 기후변화협약 총회다. SEMP는 현지 업체들만이 위치한 그린존 구역에 부스를 지정받았다. 주최 측이 타국 홍보관을 그린존에 위치시킨 것은 SEMP와 한전수력원자력 뿐이다. 전시회에서 AI스마트전자발전기 실물이 해외에 첫 공개한 SEMP 부스에는 UAE의 에너지부 장관을 비롯해 사우디아라비아·인도·짐바브웨 고위 관계자 등이 방문했으며, 정부 차원에서 검토하는 등 관심을 보였다. AI스마트전자발전기는 회전체 없이 AI반도체 신호 자극만으로 작동하는 시스템으로 에너지 효율성은 최대 1769%로 인증받았다. 관계자는 “이 발전기를 자동차에 적용하면 별도의 충전소가 필요 없어 자동차를 폐차할 때까지 충전 없이 탈 수 있다”면서 “탄소중립·경제성장·인류 삶의 질 향상이 중동에서 한발 더 내딛을 것”이라고 밝혔다. 한편 SEMP는 지난 8월 기술시연회를 통해 발전기 실물을 서울시청 광장에 공개한 바 있다.

조 바이든 미국 행정부의 대(對)중국 반도체 규제가 갈수록 강화되는 가운데 중국 연구진이 현존 최고 인공지능(AI) 반도체보다 처리 속도가 훨씬 빠르고 에너지도 대폭 절감하는 칩을 개발했다는 주장이 나왔다. 사실이라면 중국이 미국의 제재를 뚫고 첨단 AI칩을 자체 생산한 것이다. 미중 반도체 패권 경쟁의 판을 흔드는 대사건이 될 수 있다. 2일 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 칭화대 연구진은 지난달 말 국제 학술지 네이처에 “엔비디아의 AI반도체 A100보다 컴퓨팅 속도가 3000배 빠르고 에너지 소모는 400만배 적은 ACCEL칩을 개발했다”는 내용의 논문을 게재했다. 연구진은 실험실에서 ACCEL의 컴퓨팅 속도가 4.6페타플롭스(PFlops)를 기록했으며 이는 현존하는 최고의 AI칩으로 평가받는 A100보다 3000배 빠르다. 1페타플롭스(PF)는 1초에 1000조 번 연산이 가능한 수준이다. 연구진은 ACCEL이 빠른 속도의 컴퓨팅과 정보 전송을 위해 광자를 사용한다고 밝혔다. ACCEL이 당장 컴퓨터나 스마트폰 칩을 대체할 수는 없지만 머지않아 웨어러블 기기나 전기차, 스마트 공장 등에 사용될 수 있을 것”이라며 “중국의 AI 경쟁력 제고에 도움이 될 것”이라고 밝혔다. A100은 미국의 대중국 수출 통제 대상이다. A100을 비롯한 다른 첨단 반도체들도 대중국 수출 통제 대상인 EUV(극자외선) 노광장비로 생산된다. 반면 ACCEL은 중국 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 SMIC가 전통적인 트랜지스터 제조 공정을 활용해서 제작했다. 지난달 31일 칭화대는 홈페이지를 통해 “광자 컴퓨팅 시스템 채택은 복잡한 구조 설계와 소음과 시스템 오류 등으로 도전의 연속이었다”며 “우리 연구진이 광자와 아날로그 전자 컴퓨팅을 융합하는 혁신적인 컴퓨팅 체계를 도입했다”고 밝혔다. 이어 “빛 신호를 이용하는 것은 에너지 효율성을 크게 높인다”며 “기존 칩을 1시간 동안 가동하는 데 필요한 에너지면 ACCEL을 500년간 가동할 수 있다”고 주장했다. 다만 아직은 ACCEL이 수행할 수 있는 작업은 고해상도 이미지 인식과 저조도 컴퓨팅, 교통 식별 등에 제한된다고 덧붙였다.

“앞으로 3년 뒤면 요즘 온라인동영상서비스(OTT)처럼 누구나 인공지능(AI) 개인 비서를 2~3개씩 사용하며 ‘구글을 쓸 것이냐, 네이버를 쓸 것이냐, SK텔레콤을 쓸 것이냐’를 이야기하게 될 만큼 AI 비서 시장이 가장 ‘핫’한(뜨거운) 시장이 될 것입니다. SK텔레콤은 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 글로벌 협력(얼라이언스)을 통해 이 시장을 가장 먼저 선점할 것입니다.” 유영상 SK텔레콤 사장은 세계적인 ‘AI 컴퍼니’로 도약하기 위한 핵심 전략 사업으로 AI 개인 비서 서비스를 꼽았다. SK텔레콤은 약 1년 5개월 간의 베타서비스를 거친 자사 AI 비서 서비스 에이닷을 26일 공식 출시했다. 유 사장은 이날 서울 중구 SKT타워 수펙스홀에서 기자간담회를 열고 “‘챗GPT’로 촉발된 ‘AI 혁명’은 위협이 아닌 기회”라면서 “AI는 기존 비즈니스의 생산성을 향상시키고, 타 비즈니스로 진출할 수 있는 기회를 제공한다”고 말했다. 그러면서 그는 3단 피라미드 형태의 사업 전략을 발표했는데, AI 개인 비서를 맨 꼭대기 ‘AI 서비스’ 부분에 뒀다. AI 기업들은 구축과 운영에 막대한 비용이 들어가는 생성형 AI를 기업 간 거래(B2B) 영역에서 우선 활용해 수익을 내고 있다. 반면 글로벌 빅테크를 포함한 이들 대부분이 일반 소비자 대상 서비스(B2C)에선 아직 뚜렷한 수익화 방안을 찾지 못했다. SK텔레콤은 이런 가운데 B2C 서비스를 정점에 둔 사업 전략을 발표한 셈이다. 이날 유 사장 이후로 발표를 맡은 김용훈 AI서비스사업부장은 “마이크로소프트가 ‘오피스’에 AI 기술을 적용하고, 구글이 검색에 적용한 것처럼, 우리는 우리가 가장 잘 하는 텔코(통신사업자) 분야에 AI 기술을 적용해 차별화하려고 한다”며 에이닷을 소개했다. 에이닷 서비스에는 통화 요약, 캘린더 기능을 담은 ‘AI 전화’, 슬립테크(숙면 기술) 스타트업 ‘에이슬립’과 협업한 ‘AI 수면 관리’, 에이닷과 대화로 나만의 플레이리스트를 만드는 ‘AI 뮤직’ 서비스 등이 제공된다. 현장에서 김 사업부장은 해외 호텔 예약 상황을 가정해 실제 영어 사용자와 통화하며 실시간 통역 서비스를 시연했는데, AI는 정확하게 두 사람의 대화를 양방향으로 통역했다. SK텔레콤은 글로벌 시장을 겨냥한 개인 AI 비서도 개발할 계획이다. 지난해 7월 글로벌 기업과 결성한 텔코 AI 얼라이언스와 협력을 통해 개발, 세계 시장에 출시할 방침이다. SK텔레콤은 글로벌 AI 기업으로 전환을 위해 AI 관련 투자 비중을 과거 5년(2019년~2023년) 12%에서 향후 5년간 33%로 약 3배 확대하겠다고 이날 밝혔다. 2028년 매출 25조원을 달성하고 이 중 AI 매출은 9조원(36%) 수준으로 끌어올린다는 게 목표다. 유 사장은 이날 이를 달성하기 위한 ‘AI 피라미드 전략’도 공개했다. 제일 하단에 위치한 ‘AI 인프라’ 영역에는 AI 데이터센터, AI 반도체, 멀티LLM 등이 포함된다. 데이터센터는 글로벌 시장에 진출하고 SK텔레콤이 설립한 AI반도체 전문기업 ‘사피온’은 성능과 효율이 높은 AI전용 칩 ‘X330’을 올해 말 출시한다. 피라미드 2단은 SK텔레콤와 SK브로드밴드의 주요 서비스에 모두 AI를 적용하는 ‘AI 전환(AIX)’이다. 도심항공교통(UAM), 엑스칼리버 등 AI 헬스케어 등으로의 사업 영역을 확장도 여기에 포함된다. 유 사장은 “생성 인공지능으로 촉발된 파괴적 혁신은 산업, 사회, 생활 전 영역에서 새로운 가치를 창출하고 있다”면서 “자강과 협력을 골자로 한 인공지능 피라미드 전략을 중심으로 명실상부한 ‘글로벌 AI 컴퍼니’로 도약할 것”이라고 말했다.

과학기술정보통신부 2차관실은 정보통신기술(ICT) 산업 전반의 진흥과 규제를 담당한다. 인공지능(AI)과 소프트웨어 산업 육성, 방송·미디어 콘텐츠 사업 지원, 통신시장 경쟁 촉진 및 요금제 개선, 네트워크 고도·안정화, 정보보호 및 사이버 침해 대응, 주파수 할당 및 운용 등 ICT 시대에 국민 생활과 밀착한 정책들이 2차관실에서 수립·추진된다. 최근 카카오·네이버 등의 서비스 장애 사태, LG유플러스의 개인정보 유출 및 사이버 침해, 이동통신 3사의 중간요금제 도입 등 각종 현안에 대응함과 동시에 ICT 분야에서 미래 성장 동력을 찾는 게 모두 2차관실의 일이다.그렇다 보니 박윤규 2차관은 ‘윤석열 정부에서 가장 바쁜 공무원’이라는 평가를 받는다. ‘현장을 잘 이해해야 좋은 정책이 나온다’는 소신을 드러내며 지난해 6월 취임한 이후 디지털 국정과제 연속 간담회를 스물한 차례 여는 등 기업들과 정기적으로 소통하면서 현장 중심 정책을 추진하고 있다. 또 윤 정부의 디지털 분야 국정 철학에 대한 높은 이해도를 바탕으로 다른 부처의 디지털 정책을 조율·결합하는 ‘디지털 총괄 차관’의 역할도 수행하고 있다. 행정고시 37회로 과기정통부에 입부해 ICT 산업의 진흥과 규제 업무를 두루 맡았던 박 차관은 정보통신정책관과 정보통신정책실장 시절 고령자와 장애인 등 디지털 소외 계층을 보듬는 디지털 포용정책에 관심을 갖고 디지털 격차 해소 정책을 마련했다. 2차관실은 ICT 산업 진흥을 맡은 정보통신정책실과 네트워크·정보보호·통신의 규제 및 미디어 산업의 지원을 담당하는 네트워크정책실, 전파·방송기술 정책을 다루는 전파정책국으로 구성된다. ●ICT산업 진흥 꾀하는 정보통신정책실 강도현 정보통신정책실장은 소프트웨어정책관, 인공지능기반정책관, 정보통신정책관 등을 거치며 ICT 산업 진흥 정책에서 전문성을 쌓아 왔다. 상사, 동료뿐만 아니라 다른 부처, 국회, 업계 등과 활발히 소통하며 주요 현안을 원만하게 처리하는 ‘해결사’로 정평이 나 있다. 업무에 있어서 큰 방향은 신중하게 결정하지만 세세한 사항은 실무진에게 권한과 책임을 위임해 실무진이 성장할 수 있도록 지원하는 스타일이다. 2차관실 총괄 국장인 송상훈 정보통신정책관은 탁월한 조정 능력의 소유자다. 지상파방송의 디지털 전환을 추진하는 등 이해관계자 간 조정이 필수적인 주요 정책들을 입안했다. 개인정보보호위원회의 조사조정국장, 정보통신정책실의 정보통신산업정책관을 거치며 ICT 규제와 산업 진흥 간 균형 잡힌 정책을 추진한다는 평가를 받는다. 도쿄대에서 전기공학 박사를 취득한 일본통으로 최근 한일 관계가 개선됨에 따라 한일 과학기술, 정보통신 협력 분야에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 엄열 인공지능기반정책관은 소탈한 성격, 합리적 업무 처리 및 리더십으로 상사와 동료, 직원 모두에게 두터운 신뢰를 받고 있다. 엄 정책관은 직원들이 선정하는 ‘과기정통부 우수관리자’에 2020년, 2022년 두 차례 뽑히기도 했다. 최근 챗GPT 열풍이 불며 한국이 AI 분야에서 뒤처졌다는 우려가 나올 때 빠르게 중심을 잡고 초거대 AI 경쟁력 강화 방안을 마련해 추진하고 있다. 오용수 소프트웨어정책관은 방송·미디어 분야 최고 전문가로 꼽힌다. 방송위원회 출신으로 4급 특채를 통해 과기정통부로 옮겨 온 후에도 방송, 방송통신융합, 전파 등 미디어 분야에서 주요 정책을 세웠다. 자기계발에 힘쓰고 학계, 산업계 전문가들과 폭넓게 교류하면서 방송·미디어뿐만 아니라 정보보호, 소프트웨어 분야에서도 전문 지식을 쌓아 왔다. 전영수 정보통신산업정책관은 AI반도체, 디지털 산업 수출 확대 등 최근 핵심 현안을 담당하고 있다. 주로 통신 분야를 맡아 온 전 정책관은 통신이용제도과장 당시 통신요금 25% 할인 제도를 도입했으며, 과기정통부 내 선임 과장인 기획재정담당관을 지내며 주요 정책의 기획 업무를 맡았다. 차분하고 배려심이 깊은 성격으로 위아래와 활발하게 소통한다고 평가받는다.●‘정보보호·통신 규제’ 네트워크정책실 홍진배 네트워크정책실장은 통신, 정보보호, 네트워크 분야 경력을 주로 이어 오며 관련 정책을 섭렵해 왔다. 최근에는 이동통신 3사와의 긴밀한 협의를 거쳐 중간요금제를 도출하는 등 이해관계자와 적극 소통해 정책을 과감하게 추진하는 ‘조율사’로 평가받는다. 문재인 정부에서 정보보호네트워크정책관으로 일할 당시 코로나19 백신 예약 시스템에 장애가 발생하자 며칠을 밤새우며 문제를 해결한 일화는 홍 실장의 전문성과 추진력, 책임감을 잘 보여 준다. 정창림 정보보호네트워크정책관은 온화한 성품으로 동료와 직원의 의견을 경청하고 존중해 ‘큰형님’으로 불린다. 전파정책국, 방송진흥정책관실에서 과장을 거치며 통신, 전파, 방송 정책을 맡았고, 통신정책관 시절 통신사업 허가제를 폐지하는 등 시장 진입 규제를 혁신하는 데 앞장섰다. 다양한 이슈를 꼼꼼하게 챙기고 빈틈없이 처리하는 스타일이다. 김경만 통신정책관은 최고의 통신정책통으로 손꼽힌다. 통신정책관실에서 잔뼈가 굵은 김 정책관은 와이브로팀장, 통신경쟁정책과장 등을 역임하며 통신 사업자가 서로의 통신 설비를 빌려주고 정산하는 제도인 상호접속을 설계했으며, 알뜰폰 활성화 등 주요 통신 정책의 틀을 마련했다. 선후배 간 친화력이 좋아 ‘함께 일하고 싶은 동료’, ‘형 같은 직장 상사’로 통한다. 김정렬 방송진흥정책관은 불도저 같은 추진력, 신속한 정책 기획력 및 판단력으로 유명하다. 동시에 보고서는 논리적으로 꼼꼼하게 검토하는 스타일이라고 한다. 통신, 정보보호, 전파 분야에서 주로 근무했으며 방송진흥정책관으로서 디지털미디어콘텐츠 산업 혁신 및 글로벌화를 주도하고 있다. 미국 터프츠대와 하버드대에서 석사 과정을 밟은 학구파이자 노모에 대한 애정이 극진한 효자로 유명하다. 최우혁 전파정책국장은 뛰어난 대외 모니터링 능력과 정무 감각, 기술적 전문성을 바탕으로 굵직한 정책 결정 시 리스크 관리 대응과 대내외 커뮤니케이션에 능하다는 평가를 받는다. 최근 5G 28㎓ 주파수 할당 조건을 이행하지 않은 통신 3사에 대한 주파수 할당을 사상 최초로 취소할 당시 전파정책국장으로서 결정 과정을 순조롭게 처리했다. 특히 2019년 7월 정보통신정책총괄과장을 지낼 때 우정노조가 최초로 집배원 파업을 추진하자 유관기관 간 긴밀한 협업을 통해 파업을 해결하는 등 복잡한 이해관계를 조율하는 데도 두각을 나타냈다. ●우체국 업무 총괄하는 우정사업본부 우정사업본부의 효시는 조선 말인 1883년에 설립된 우정사다. 1948년 정부 수립 당시 체신부로 출범했으며, 2000년 본부로 개편돼 현재 과기정통부에 소속돼 있다. 우편, 우체국예금·보험 등 우체국 업무를 총괄한다. 손승현 우정사업본부장은 과기정통부에서 통신, 네트워크 분야를 주로 담당하다 우정사업본부를 맡게 됐다. 본부장 취임 후 복지 등기, 폐의약품 수거, 우체국에서의 4대 은행 서비스 제공 등 생활 밀착형 우정서비스를 도입해 우체국의 역할 범위를 확대했다는 평가를 받는다. 직원들이 불필요한 업무 부담에서 벗어나도록 배려하며 MZ세대와도 적극 소통해 후배들의 존경을 받고 있다. 과기정통부 관련 별도 기구로는 지식재산전략기획단, 우주항공청설립추진단, 디지털플랫폼정부추진단, 국가과학기술자문회의지원단 등이 있다. 송경희 지식재산전략기획단장은 과기정통부 최초의 여성 국장, 실장에 오른 입지전적 인물이다. 4차산업혁명위원회 지원단장, 인공지능기반정책관, 소프트웨어정책관 등을 거치며 데이터, AI, 소프트웨어 분야의 식견이 높아 디지털 전환 시대를 주도할 인재로 평가받는다. 영어, 프랑스어를 유창하게 구사하는 송 단장은 국제협력관 등을 역임해 국제협력 전문가로도 꼽힌다. 조낙현 지식재산정책관은 거대공공연구정책과장을 맡아 우주 개발, 생명 기술, 과학기술 인재 양성, 원자력 정책 등 과학기술 전반의 업무를 두루 다룬 경험을 갖고 있다. 특히 초소형위성 개발 로드맵 수립, 우주기술의 국산화 지원, 우주산업 생태계 육성, 우주부품시험센터 개소 등을 추진하며 우주산업의 토대를 마련했다. 일을 처리하고 변화에 대응하는 데 적극적이고 새로운 비전을 제시하는 데 과감하다고 평가받는다. 최원호 우주항공청설립추진단장은 최고의 우주 전문가로 인정받는다. 거대공공연구정책관으로 일하면서 제3차 우주개발 진흥계획, 대한민국 우주산업전략 등을 주도해 우주항공청을 설립할 수 있는 적임자로 평가됐다. 영국 버밍엄대 기계공학 석·박사를 취득한 스페셜리스트인 동시에 과학기술 정책·예산의 수립·조정, 연구개발사업의 기획·관리·평가, 국제 협력 보직을 섭렵한 제너럴리스트의 면모를 갖추고 있다. ●대통령 직속 디지털플랫폼정부委 대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회에는 류제명 추진단장이 윤석열 정부의 국정과제인 디지털플랫폼정부 구현을 주도하고 있다. 류 단장은 전파, 통신, AI 등 정보통신 분야 핵심 요직을 두루 거쳤다. 통신이용제도과장 때 30년 만에 통신요금을 데이터 중심으로 개편하고 전파정책국장 시절 세계 최초로 5G 주파수를 경매하는 등 주요 현안을 매끄럽게 해결했다. 국회 담당 과장, 대통령비서실 행정관, OECD대표부 공보관 등을 지내면서 대외 및 국제 협력 경험을 갖췄으며, 세계은행 선임정책자문관으로 일할 때 세계은행 부총재가 류 단장의 파견 연장을 한국 측에 요청할 정도로 능력을 인정받았다. 대통령 직속 국가과학기술자문회의의 노경원 지원단장은 전략통으로 꼽힌다. 이명박 정부의 교육과학기술부에서 우주원자력기술정책관을 지내며 나로호 발사를 성공시킨 주역이며, 박근혜 정부의 미래창조과학부에서 창조경제기획국장으로 재직할 당시 창조경제 실현 계획을 마련했다. 노 단장은 현재 지원단장을 맡아 정책 자문·심의 분야에서 민관 소통을 이끌어 내고 있다. 주중 대사관 공사참사관, 국제원자력기구(IAEA) 선임자문관 등을 역임해 국제적 감각과 소통 역량도 겸비했다.

국가 인공지능데이터센터 구축사업을 수행하는 엔에이치엔클라우드(NHN CLOUD)의 연구개발센터가 8일 상무비즈니스센터 4층에서 문을 열었다. 이날 개소식에는 강기정 광주시장과 김동훈 엔에이치엔클라우드 대표, 김상훈 엔에이치엔아카데미 부학장, 김준하 인공지능산업융합사업단장 등이 참석했다. 새로 문을 연 광주연구개발센터는 820㎡ 규모로 60여명이 근무하며, 앞으로 상주직원이 180명까지 확대될 계획이다. 센터에는 본사에서 파견된 인력뿐만 아니라 지난해 9월 개소한 ‘엔에이치엔(NHN) 아카데미 광주캠퍼스’에서 7개월 간 웹개발자, NHN 인증과정을 수료한 전문인력도 함께 근무하게 된다. 광주시는 앞으로도 인공지능(AI) 분야 교육과 채용의 연결고리를 강화해 나간다는 방침이다. 연구개발센터는 광주시와 엔에이치엔클라우드 간 인공지능 분야 협력의 구심점으로써 선도적 역할을 수행하게 된다. 연구개발센터는 지역거점 클라우드 생태계 조성, 인공지능·게임·핀테크 등 엔에이치엔(NHN) 그룹사의 개발 업무를 담당한다. 이와 함께 세계 클라우드 시장으로 진출하기 위해 국산 인공지능(AI) 반도체로 외산 그래픽처리장치(GPU)를 대체하는 국산 AI반도체 클라우드 전환, 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 활용한 의료영상 분석·진단 지원 서비스 개발 등 인공지능 응용기술 등을 중점 개발할 계획이다. 엔에이치엔클라우드 관계자는 “이번 광주연구개발센터 개소를 통해 지역거점 클라우드 생태계 조성 노력을 더욱 가속화할 것”이라며 “향후 광주연구개발센터는 지난해부터 운영하고 있는 ‘NHN아카데미 광주캠퍼스’와 더불어 지역사회 정보기술 인재양성 등 다양한 영역에서 중요한 역할을 해나갈 것”이라고 말했다. 강기정 광주시장은 “엔에이치엔클라우드와 함께 인공지능데이터센터의 활용률을 높이고 지역의 인프라와 융합해 상승효과가 나타나도록 연구개발센터 운영 등에 협업을 강화할 계획”이라며 “광주는 명실상부 인공지능(AI) 중심도시로 더욱 확고해지고 그 길에 엔에이치엔클라우드가 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

지스트(광주과학기술원)가 과학기술정보통신부 소관 지역혁신메가프로젝트 사업에서 ‘슈퍼비전 AI(인공지능)를 위한 겹눈모방 뉴로모픽 반도체’를 주제로 주관기관으로 선정됐다고 18일 밝혔다. 과학기술정보통신부 주관 ‘지역혁신 메가프로젝트 사업’의 하나로, 국비 55억원을 포함해 총사업비 68억7500만원이 투입될 예정이며, 3년간 시범사업으로 운영된다. 시범사업 기간을 포함해 최대 10년까지 사업수행이 가능할 전망이다. 지스트는 성공적인 사업수행을 위해 광주·전남이 함께하는 ‘초광역 협력형’으로 사업을 추진했다. 한국에너지공과대학교, 한국광기술원, ㈜네패스, ㈜한국알프스, ㈜사피온코리아 등과 협력할 예정이다. 지스트는 과기부 수요조사 대응, 사전기획 추진, 특허트렌드 분석 등을 거친 후 과학기술정보통신부와 사업의 전문기관인 연구개발특구진흥재단의 전문가 컨설팅 내용을 반영해 ‘슈퍼비전 AI를 위한 겹눈모방 뉴로모픽 반도체’를 지역혁신 핵심 테마로 선정했다. 지난해 수요조사에서 지스트는 광산업과 인공지능산업을 연결해 ‘시각지능 반도체’를 주제로 제안했고, 광주·전남 역량 및 국내외 환경분석, 전국 혁신 주체들과의 협의 등을 거쳐 해당 주제를 도출한 바 있다. 이 사업에서는 기존 인간의 시신경의 한계와 폰노이만 구조가 가지는 한계를 모두 극복하기 위해 곤충의 원초적인 시신경망을 모방함으로써 저전력과 고연산 능력을 갖춘 뉴로모픽 반도체를 설계‧개발할 계획으로, 기존 광산업을 통해 축적된 렌즈 설계, 화합물반도체 공정, 이미지센서 기술 등의 노하우를 기반으로 진행될 예정이다. 이 사업은 기존의 광주 전략산업인 광산업과 인공지능산업, 그리고 전남 청색기술 산업을 접목하여 광산업과 인공지능산업을 동시에 견인하는 것이 최종 목표다. 연구책임자인 송영민 지스트 전기전자컴퓨터공학부 교수는 “광주·전남 상생 1호 공약인 ‘AI반도체’와 관련된 사업이 선정됐다”며 “이번 사업이 참여기관, 기업 등과 함께 지역산업에 활력이 되도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

팬데믹 후 4년 만의 전시회 개최세계 200개국·10만명 참여 성황 SKT, AI 스타트업 동맹전선 구축KT, 개방형 AI연구개발 기술 전시삼성, 고밀도저전력 5G 장비 공개 두산, 로봇·IoT 기술 연계안 모색 세계 최대 이동통신 전시회 ‘모바일 월드 콩그레스(MWC) 2023’이 27일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 막을 올렸다. 코로나19 확산 이후 4년 만에 정상화한 이번 전시회에는 200여개국에서 2000개 이상 기업과 기관이 참가한다. 관람객은 10만명에 이를 것으로 추산된다. 국내에서는 인공지능(AI) 기술 개발에 힘쓰고 있는 SK텔레콤과 KT를 비롯해 삼성전자와 대한무역투자진흥공사(KOTRA)가 전시관을 꾸렸다. 통신 3사 가운데 LG유플러스는 개인정보 유출과 디도스 공격 등 국내 악재 수습에 주력하기 위해 전시관은 운영하지 않고 실무진만 글로벌 파트너사들과 협업 방안을 모색한다. MWC를 주최하는 세계이동통신사업자연합회(GSMA)는 올해 전시 주제를 ‘5G 가속화, 실재감, 핀테크, 오픈넷(네트워크 개방성), 모든 것의 디지털화(Digital Everything)’로 세분화했다. 이 가운데 디지털화의 중심에 놓인 AI 기술의 진화는 이번 전시회 전 분야를 관통하는 핵심으로 꼽힌다. AI 기술 분야에서 주목받는 기업은 단연 마이크로소프트(MS)다. MS는 지난해 말 대화형 AI ‘챗GPT’를 공개하며 산업계는 물론 교육, 문화계 등 사회 전반에 큰 충격을 던진 개발사 오픈AI에 100억 달러(약 13조원) 이상을 투자하며 AI 기술 고도화를 이끌고 있다. 자사 검색 포털사이트 ‘빙’에 챗GPT AI 기술을 적용한 MS는 이번 MWC에서 오픈AI와의 협력을 본격화한다.통신 기업에서 AI 전문 기업으로의 전환을 추진하고 있는 SK텔레콤은 국내 및 한국계 AI 스타트업을 결집한 ‘K·AI 얼라이언스’ 구축을 추진한다. 개별 기업의 AI 기술력을 결집해 세계 최고 수준의 AI 기술을 개발하겠다는 목표다. 유영상 SK텔레콤 대표는 MWC 개막을 하루 앞둔 26일 현지에서 기자간담회를 열고 “(미국) 실리콘밸리에 훌륭한 AI 스타트업이 많지만, 국내 또는 한국계 실리콘밸리 AI 스타트업이 많은가 하면 그렇지 않다. AI 기술은 미국과 중국에 비해 약한 것도 사실”이라고 진단하면서 “대한민국에서 AI를 잘한다고 하는 기업 절반 이상을 K·AI 얼라이언스에 모으는 것이 궁극적인 목표”라고 밝혔다. 유 대표는 이어 “국내에서 ‘AI를 좀 한다’ 하는 회사들이 어떤 형태로든 협력해야 한다고 생각하고 저희도 협력할 의향이 있다”고 덧붙였다. SK텔레콤과 SK그룹의 AI반도체 회사 사피온을 필두로 조직된 이 연합에는 팬텀AI(자율주행 솔루션), 베스핀글로벌(클라우드), 몰로코(애드테크), 코난테크놀로지(AI소프트웨어) 등이 합류했다.KT는 상용화를 준비 중인 초거대 AI ‘믿음’을 필두로 AI와 로봇 기술, 차세대 네트워크 솔루션 등으로 전시관을 구성했다. 대화형 AI인 믿음은 적은 학습 데이터만으로도 사용자의 의도를 파악하고 음성 기술도 적용돼 상황에 맞춰 말투나 목소리를 바꿀 수 있다. 거짓 정보 생성 논란이 일었던 챗GPT와 달리 학습한 개별 데이터의 신뢰성을 판단해 이를 바탕으로 정보를 제공한다. KT는 또 개방형 AI 연구개발 포털 ‘지니랩스’와 지니랩스에 공개된 응용 프로그램 인터페이스(API) 중 이미지와 영상을 분석하는 ‘비전 AI’ 기술도 소개한다. 최근 KT 대표 연임 의사를 철회한 구현모 대표는 28일 ‘협업을 위한 시간인가’를 주제로 기조연설을 하지만 당초 예정됐던 언론간담회는 취소했다.이재용 회장의 역점 사업 중 하나인 네트워크 사업을 강화하고 있는 삼성전자는 MWC 현장에서 기존보다 고도화한 5G 네트워크 기술을 공개했다. 신규 칩셋을 적용한 삼성전자의 5G 기지국은 기존 장비보다 데이터 처리 용량이 약 2배 늘어나면서도 전력은 40%가량 절감할 수 있다. 전시관은 ‘갤럭시 생태계’를 중심으로 프리미엄 스마트폰 ‘갤럭시 S23 시리즈’와 노트북 ‘갤럭시 북3 시리즈’를 방문객들이 체험할 수 있도록 구성했다. 삼성전자와 협력 관계인 구글과 퀄컴도 MWC 전시관에 갤럭시 시리즈를 경험할 수 있도록 별도 공간을 마련했다. 중공업·건설기계 사업이 주력 분야인 두산그룹은 박지원 부회장이 현장을 찾아 미래 사업 발굴에 나선다. 최근 두산그룹은 기존 사업 외에 로봇과 반도체 사업 등으로 사업 외연을 확장하고 있다. 박 부회장은 로봇과 모빌리티, AI, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 분야의 최신 기술 현황을 살피며 그룹 사업과의 연계 방안을 모색할 계획이다.

챗GPT의 등장으로 인공지능(AI)은 디지털 시대에 거스를 수 없는 대세가 됐다. AI는 스스로 판단해 작업을 최적화, 효율화하고 많은 분야에서 에너지를 절감할 것으로 예상된다. 하지만 AI 스스로는 개발, 구축, 운영에 천문학적인 비용이 들어가며, 전력 소모가 극심하다. 모든 업계가 환경·사회·지배구조(ESG) 경영을 부르짖는 시대를 이끄는 AI가, 정작 엄청난 에너지를 소비하는 역설적인 상황이다. ●SKT ‘에이닷’ GPU 1040개 사용 초거대 AI는 복잡한 연산을 동시다발로 하기에 고성능 처리장치를 필요로 한다. 그런데 고성능 처리장치는 전기를 많이 쓴다. 초거대 AI 운용엔 대체로 중앙처리장치(CPU)가 아닌 그래픽처리장치(GPU)가 쓰인다. AI반도체 시장점유율 90% 이상을 차지하는 엔비디아의 최신 GPU ‘A100’의 소비전력은 모델에 따라 300~400W(와트)이며 시간당 전력 소비량은 300~400Wh(와트시)이다. 초거대 AI 운용엔 GPU가 수백~수천개 사용된다. SK텔레콤의 초거대 AI 서비스 ‘에이닷’의 기반인 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’엔 A100이 1040개 들어간다. 챗GPT 구동엔 A100 1만개가 사용되는 것으로 알려졌다. 초거대 AI 운용에 필수인 인터넷데이터센터(IDC)도 대표적인 고전력 시설이다. 산업통상자원부의 지난달 자료에 따르면 IDC 한 개당 평균 연간 전력 사용량은 25GWh(기가와트시)로, 4인가구 기준 6000가구가 사용하는 전력량과 같은 수준이다. 애초에 AI 연산용이 아니라 그래픽 처리 속도를 높이기 위해 만들어진 GPU는 데이터를 한 번에 대량으로 처리할 수 있지만, 값이 비싸고 전력도 많이 소비한다. 이에 신경망처리장치(NPU)라는 AI 전용 반도체 개발이 GPU의 문제를 해결할 대안으로 주목받았다. SK텔레콤이 지분 50%를 보유한 사피온이 2020년 발표한 NPU ‘X220’은 지난해 AI 구동 성능 테스트에서 엔비디아의 ‘A2’를 뛰어넘은 바 있다. 그러면서도 65W에 불과한 소비전력은 고성능 CPU들과 비교해도 적은 축에 들어간다. 사피온은 올해 전작 대비 성능을 약 4배 향상시킨 신제품 ‘X330’을 출시할 예정이다. KT와 ‘AI 드림팀’을 이룬 반도체 회사 리벨리온도 ‘아톰’이라는 NPU를 개발했다. 아톰 역시 소비전력이 60~150W에 불과하며 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원한다. 개발 환경 등 현재 AI 생태계 자체가 GPU 체제에서 세워진 만큼 NPU 시장이 짧은 시일 내에 활성화되긴 어려울 것으로 보인다. 이에 GPU와 함께 칩셋을 이루며 방대한 데이터를 빠르게 처리하는 고성능 D램인 고대역폭메모리(HBM)가 AI 반도체의 효율을 극대화할 수 있는 방책으로 떠올랐다. ●침체된 반도체 시장 훈풍 기대감 SK하이닉스의 3세대 ‘HBM3’ 제품은 A100에 탑재되고 있으며, 엔비디아의 차기 GPU 신제품에 4세대 ‘HBM4’가 적용될 전망이다. 삼성전자는 HBM에 AI 프로세서를 결합한 지능형메모리(HBM-PIM) 제품을 AMD의 최신 GPU 제품에 공급하고 있다. 삼성전자에 따르면 HBM-PIM을 활용하면 기존 GPU 가속기 대비 평균 성능이 2배 증가하고 에너지 소모는 50% 감소한다. 업계에선 이런 고성능 D램이 얼어붙은 메모리반도체 시장의 ‘구원투수’ 역할을 할 수 있다고 보고 있다.

삼성전자가 미국 자율주행 차량용 반도체 생산 계약을 따내며 파운드리(위탁생산) 고객사를 추가 확보했다. 지난해 메모리 수요 둔화로 불황의 늪에 빠진 상황에서 모처럼 전해진 사업 수주 성과다. 올해 글로벌 반도체 시장에서는 대화형 인공지능(AI) 챗봇과 자율주행차 고도화 경쟁에 힘입어 AI반도체와 D램의 수요 증가가 전망된다. 삼성전자는 21일 5나노미터(nm·10억분의1m) 파운드리 공정으로 미국 AI반도체 기업 암바렐라의 자율주행 차량용 반도체를 생산한다고 밝혔다. 암바렐라는 자율주행차에 필요한 고성능·저전력 첨단 반도체를 개발하는 반도체 설계 회사다. 삼성전자는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 탑재할 암바렐라의 최신 SoC(시스템 온 칩) 생산을 담당한다. SoC는 다양한 기능을 하나의 칩에 구현한 시스템 반도체를 의미한다. 삼성이 암바렐라에 제공할 반도체는 차량 카메라와 레이더를 통해 입력된 운전 상황을 스스로 판단하고 제어하는 등 자율주행 차의 두뇌 역할을 하게 된다. 삼성전자는 5나노 기반 최신 공정에 패키징(후공정) 기술을 집약해 제품의 AI 성능이 전작 대비 20배 이상 향상됐다고 강조했다. 현재 파운드리 시장에서 5나노 공정이 가능한 기업은 삼성전자와 업계 1위 대만 TSMC 둘뿐으로, 암바렐라는 AI 성능 고도화가 필수인 반도체 생산에서 삼성의 기술력과 안정성에 더 높은 점수를 준 것으로 풀이된다. 페르미 왕 암바렐라 최고경영자(CEO)는 “삼성전자의 검증된 차량용 공정을 통해 자율주행 첨단 운전자 지원 시스템과 높은 수준의 AI 성능 및 전력 효율을 구현할 수 있게 됐다”고 말했다. 반면 TSMC의 최대 고객사인 애플은 웨이퍼 가격 상승과 제품 수요 감소 등을 이유로 최근 TSMC에 웨이퍼 12만장 물량의 반도체 생산 주문을 취소한 것으로 전해졌다. 한편 구글과 마이크로소프트 등 해외 빅테크를 비롯해 네이버와 카카오, 통신 3사 등이 뛰어든 AI 기반 챗봇 경쟁은 기업용 서버 교체에 따른 D램 수요 증가로 이어질 전망이다. 시장조사기관 트렌드포스는 데이터센터에 들어가는 서버용 D램 공급이 올해 스마트폰과 태블릿 등에 쓰이는 모바일용 D램을 추월할 것으로 내다봤다. 올해 D램 반도체 업계 비트(bit·컴퓨터가 처리하는 정보의 최소 단위) 생산량에서 서버용 D램이 차지하는 비중은 37.6%, 모바일용 D램 비중은 36.8%로 추정된다. 2024년에는 서버용 D램 40.0%, 모바일용 D램 36.0%로 격차가 더 벌어질 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “올해부터 서버 투자를 미뤄 왔던 국내외 기업들의 서버 교체 및 고도화가 본격화할 것으로 보인다”면서 “이런 전망은 D램과 낸드 등 메모리 중심의 삼성전자와 SK하이닉스에 더욱 고무적인 신호”라고 말했다.

삼성전자가 미국 자율주행 차량용 반도체 생산 계약을 따내며 파운드리(위탁생산) 고객사를 추가 확보했다. 지난해 메모리 수요 둔화로 불황의 늪에 빠진 상황에서 모처럼 전해진 사업 수주 성과다. 올해 글로벌 반도체 시장에서는 대화형 인공지능(AI) 챗봇과 자율주행차 고도화 경쟁에 힘입어 AI반도체와 D램의 수요 증가가 전망된다. 삼성전자는 21일 5나노미터(nm·10억 분의 1m) 파운드리 공정으로 미국 AI반도체 기업 암바렐라의 자율주행 차량용 반도체를 생산한다고 밝혔다. 암바렐라는 자율주행차에 필요한 고성능·저전력 첨단 반도체를 개발하는 반도체 설계 회사다. 삼성전자는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 탑재할 암바렐라의 최신 SoC(시스템 온 칩) 생산을 담당한다. SoC는 다양한 기능을 하나의 칩에 구현한 시스템 반도체를 의미한다. 삼성이 암바렐라에 제공할 반도체는 차량 카메라와 레이다를 통해 입력된 운전 상황을 스스로 판단하고 제어하는 등 자율주행 차의 두뇌 역할을 하게 된다. 삼성전자는 5나노 기반 최신 공정에 패키징(후공정) 기술을 집약해 제품의 AI 성능이 전작 대비 20배 이상 향상됐다고 강조했다. 현재 파운드리 시장에서 5나노 공정이 가능한 기업은 삼성전자와 업계 1위 대만 TSMC 둘 뿐으로, 암바렐라는 AI 성능 고도화가 필수인 반도체 생산에서 삼성의 기술력과 안정성에 더 높은 점수를 준 것으로 풀이된다.페르미 왕 암바렐라 최고경영자(CEO)는 “삼성전자의 검증된 차량용 공정을 통해 자율주행 첨단 운전자 지원 시스템과 높은 수준의 AI 성능 및 전력 효율을 구현할 수 있게 됐다”고 말했다. 반면 TSMC의 최대 고객사인 애플은 웨이퍼 가격 상승과 제품 수요 감소 등의 이유로 최근 TSMC에 웨이퍼 12만장 물량의 반도체 생산 주문을 취소한 것으로 전해졌다. 한편 구글과 마이크로소프트 등 해외 빅테크를 비롯해 네이버와 카카오, 통신 3사 등이 뛰어든 AI 기반 챗봇 경쟁은 기업용 서버 교체에 따른 D램 수요 증가로 이어질 전망이다. 시장조사기관 트렌드포스는 데이터센터에 들어가는 서버용 D램 공급이 올해 스마트폰과 태블릿 등에 쓰이는 모바일용 D램을 추월할 것으로 내다봤다. 올해 D램 반도체 업계 비트(bit·컴퓨터가 처리하는 정보의 최소 단위) 생산량에서 서버용 D램이 차지하는 비중은 37.6%, 모바일용 D램 비중은 36.8%로 추정된다. 2024년에는 서버용 D램 40.0%, 모바일용 D램 36.0%로 격차가 더 벌어질 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “올해부터 서버 투자를 미뤄왔던 국내외 기업들의 서버 교체 및 고도화가 본격화할 것으로 보인다”라면서 “이런 전망은 D램과 낸드 등 메모리 중심의 삼성전자와 SK하이닉스에 더욱 고무적인 신호”라고 말했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’로 불붙은 생성 AI 서비스 시장이 반도체 업계에 드리운 불황을 걷어낼 차세대 먹거리가 될 수 있을지 기대를 모으고 있다. 짧은 시간에 무수히 많은 연산을 해야 하는 초거대 모델 기반 생성 AI 운영엔 엄청난 수량의 고효율 반도체 칩셋이 필요하기 때문이다. 14일 업계에 따르면 챗GPT 운영엔 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) ‘A100’ 1만여개가 사용된다. AI 운용에 쓰이는 슈퍼컴퓨터엔 보통 GPU가 몇만 개 단위로 들어간다. GPU 수만 개가 방대한 양의 연산을 빠르게 처리하기 위해서는 고전력, 고비용이 들어갈 수밖에 없다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 최근 트위터에 “챗GPT 1회 사용에 몇 센트가 든다”고 적기도 했다. 챗GPT 가입자가 최근 1억명에 도달한 만큼 운영 비용은 하루 수백억원에 달할 것으로 추산된다. 국내 관련 업체들과 정부까지 나서서 AI 전용 반도체 개발을 추진하는 이유가 이런 고전력·고비용 문제에 있다. 앞으로 생성 AI 서비스가 더 많아질 것으로 예상되며, 업계가 저전력·고효율 반도체를 필요로 하기 때문이다. 우선 삼성전자와 SK하이닉스는 GPU에 붙는 메모리반도체 쪽에서 앞서 나가고 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능이 탑재된 지능형반도체(PIM) 제품을 GPU 업계 2위인 AMD에 공급하고 있다. PIM은 프로세서와 메모리 사이에 오가는 데이터의 양을 자체 연산 기능으로 조절, 데이터 병목 현상을 해결하고 전력 효율을 크게 높일 수 있다. 삼성전자는 PIM 기술 고도화를 위해 네이버와 협력하고 있다. SK하이닉스는 업계 1위 엔비디아의 A100과 더 발전한 모델인 ‘H100’ 칩셋에 자사 고대역폭메모리(HBM) 반도체를 공급한다. HBM은 대량의 데이터를 한 번에 보낼 수 있는 메모리로, 지난해부터 AI 서버용으로 적용되기 시작했다. 챗GPT 등장 이후 수요가 예상보다 빠르게 증가하고 있다는 게 업계의 설명이다. 애초 AI 전용으로 만들어진 게 아닌 GPU 이후의 반도체로 신경망처리장치(NPU)가 주목을 받고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 2021년 말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 다만 아직까지 AI 개발 환경이 GPU 기반으로 형성돼 NPU 시장은 초기 단계다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년간 총 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 국산 AI 반도체를 단계별로 데이터센터에 적용해 국내 클라우드에 기반한 AI 서비스를 실증한다는 계획을 세웠다. 여기에만 올해 428억원, 2025년까지 1000억원을 지원한다. ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤은 자체 개발한 AI 반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. KT는 반도체 제조사 리벨리온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰다. 리벨리온은 최근 국내 최초로 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원하는 AI 반도체 ‘아톰’(ATOM)을 출시한다고 밝혔다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 초거대 AI 전쟁을 촉발했다. 세계적으로 AI 서비스 경쟁이 격화되는 가운데, 국내 기업들의 AI 기술 수준은 세계 2~3위권으로 미국을 발빠르게 쫓고 있다. 하지만, 개별 기업들의 자본력과 인재풀로는 미국 기업에 기술 종속을 면하기 어려운 상황이다. 네이버의 초거대 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’를 개발, 운영하는 네이버클라우드 AI랩 하정우 소장은 7일 서울신문이 이메일로 보낸 질문에 “초거대 AI 기술과 생태계 분야에서 미국의 오픈AI, 마이크로소프트(MS), 구글 중심으로 글로벌 리더십을 가지고 있으며 한국도 여러 기업이 경쟁력 있게 ‘패스트 팔로잉’ 중”이라면서 “한국이 중국과 함께 전세계 2~3위권 수준”이라고 답했다. 네이버가 2021년 5월 국내 최초로 선보인 초거대 AI 언어 모델인 하이퍼클로바는 AI 모델의 크기를 나타내는 매개변수(파라미터)가 2040억개로, 오픈AI의 GPT-3의 1750억개를 능가한다. 하이퍼클로바는 클로바 케어콜, 네이버 쇼핑, 네이버 검색 등을 통해 상당히 상용화돼 있으며, 국내 500개 이상 스타트업이 ‘클로바 스튜디오’를 통해 하이퍼클로바를 활용, 새로운 서비스와 앱을 만들어 사업 기회를 만들고 있다. 네이버가 상반기 출시하겠다고 공언한 생성 AI 서비스 ‘서치GPT’도 하이퍼클로바를 기반으로 한다. 카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인도 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델 ‘KoGPT’를 2021년 11월 공개했으며, 초거대 AI가 만들어 낸 AI 화가 ‘칼로’와 AI 시인 ‘시아’를 활용, 다양한 서비스로 확장을 계획하고 있다. 3000억개의 파라미터를 자랑하는 LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 언어 뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 정보를 습득하고 다루는 ‘멀티 모달리티’ 능력도 갖췄다. KT는 상반기 2000억개 파라미터를 가진 초거대 AI ‘믿음’을 출시, 다양한 서비스에 적용할 예정이다.최근 한화생명과 삼성SDS에 자사 솔루션 AI팩을 공급한 AI솔루션 기업 업스테이지의 배재경 AI 프로덕트 리더는 “원천 기술에 있어, 미국이 계속 우위를 가져왔고 새로운 시도가 가장 빈번하게 이뤄져 왔으며, 미국 기업이 시장을 잡고 있는 상황”이라면서 “중국은 데이터 확보에 매우 유리한 조건이라 성능 좋은 AI 응용 모델이 빠르게 나올 수 있고, 한국도 원천 기술, 응용 분야에서 많은 인재들이 활약하고 있어, 미국과 중국을 제외한 다른 선진국들에 비해 떨어지지 않는다”고 말했다. 하지만 ‘공룡’이라고 표현되는 미국 기술 기업들에 비해 국내 기업의 자본력과 인력풀은 턱없이 부족한 상황이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러(약 12조 5800억원)의 통 큰 투자를 감행했으며, 구글은 2014년 인수한 딥마인드가 6년간 적자만 내는 동안에도 막대한 투자를 멈추지 않았다. 중국은 ‘AI 굴기’로 자국 기업에 국가 단위의 전폭적인 지원을 쏟아붓고 있다. 네이버가 지난해 연구개발에 투자한 금액은 8370억원이다. 영국 데이터 분석 미디어인 토터스인텔리전스의 지난해 ‘글로벌AI지수’ 조사에 한국은 개발 능력이 3위였지만 인재 분야에선 28위에 그쳤다. AI 전문 인재를 양성한 시간이 길지 않아서다. 데이터 확보와 결과물에 대한 국내 규제나 사회의 보수성도 초거대 AI 서비스가 더 활발히 출시되는 데에 제약이 된다. 하 소장은 “학습 데이터의 지식재산권, 생성된 결과물에 대한 저작권 등 문제에 좀 더 개방적으로 접근해야 쉽게 기술을 운용할 수 있다”며 “초거대 AI를 더 많은 사람이 사용하게 하면서, 문제를 함께 논의하고 수정해 나가는 사회적 공감대를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 특히 초거대 AI는 데이터 확보와 개발, 운용에 막대한 비용이 소요되는데, 그만큼의 수익을 서비스로 뽑아내기가 어렵다. 그래서 효율을 높이고 비용을 낮추는 데에 큰 효과를 낼 수 있는 AI 반도체 개발은 업계에 매우 중요하며, 시장 규모도 계속해서 커질 전망이다.현재 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU)는 애초에 AI를 위해 만들어진 프로세서가 아니라, AI가 거대해질수록 가격이 비싸지고 전력 소모가 커진다. 그래서 대용량의 데이터를 처리하면서 비용을 낮출 수 있는 프로세서로 신경망처리장치(NPU)가 업계의 기대를 받고 있다. 한국전자통신연구원이(ETRI) 2021년말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 아직 초기 단계인 NPU 시장에 정부와 국내 기업은 발빠르게 진출했다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년 간 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. KT는 반도체 제조사 리벨레온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰고, ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤도 자체 개발한 AI반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. 프로세서만큼 중요한 요소는 메모리다. 프로세서의 두뇌에 해당하는 코어와 D램 사이에 오가는 데이터 양이 많아지면 데이터 병목현상이 생기는데, 고성능 메모리가 이를 해결할 수 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능을 탑재해, 코어로 보내는 데이터를 가공하는 메모리인 PIM(Processing In Memory)를, SK하이닉스는 초고속 메모리 HBM(High Bandwidth Memory)만들고 있다. 이들 업체는 세계 시장을 장악하고 있는 엔비디아(SK하이닉스)와 AMD(삼성전자)의 GPU 제품에 각각 PIM을 공급하고 있다. 글로벌 기술기업들에 맞서는 국내 AI 업계에 정부 지원은 필수다. 특히 투자 규모와 인재 확보 측면에서 격차가 크다. 하 소장은 “기업들이 연구 투자와 산학 협력을 원활하게 할 수 있도록 다양한 지원이 필요하다”면서 “특히 초거대 AI를 활용할 수 있는 능력이 중요해질 전망인데, 중등·대학 교육 과정에서 AI 문해력(리터러시)을 강화할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

한국생산기술연구원 국가산업융합센터는 중소중견기업의 제조서비스 융합 활성화를 목적으로 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 ‘제조서비스 융합 데이터 실증 연구센터’를 구축해 운영하고 있다고 22일 밝혔다. ‘제조서비스 융합 데이터 실증 연구센터’는 총 사업비 125억원(국비 80억원·민간 45억원)이 투입됐으며, 경기도 화성에 위치한 홍익대 4차 산업혁명 캠퍼스 내 AI반도체융합연구동에 구축해 운영 중이다. 제조서비스 융합을 위한 서비스 개발 과정에서 중소·중견 제조기업이 취약한 데이터 수집, 정제 및 분석 등의 지원을 위한 데이터 인프라는 물론 다양한 제품과 사용자, 사용환경 조건에서의 트랙레코드 확보, 데이터 기반 검증 평가 지원이 가능한 실증 플랫폼을 보유하고 있다. 이를 통해 데이터 수집·저장·분석 등 전 주기 기술지원은 물론 시제품 제작 및 트랙레코드 확보를 위한 제품·서비스 개발 테스트 등 중소·중견 제조기업의 성공적인 제조·서비스 융합 전환을 지원하고 있다. 윤정민 센터장은 “국내 중소·중견 제조기업의 경쟁력 확보를 위해서는 서비스 융합을 통한 고부가가치화와 신시장 창출이 필수적으로 제조서비스 융합 데이터 실증센터의 데이터 관련 기술 지원의 점진적 확장으로 이를 견인해 나갈 계획”이라고 말했다.

2016년 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 바둑 기사 ‘알파고’의 등장은 ‘인공지능은 아직 인류의 사고와 창의력에는 미치지 못한다’던 인간의 자신감을 깨트린 충격의 인류사적 사건으로 기록됐다. 당시 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 바둑계에서는 이 9단의 완승을 예상했지만, 첫 대국부터 내리 3패를 기록한 이 9단은 4국 78수 만에 첫 승을 거두며 자신은 물론 인류의 자존심을 지키는 데 만족해야 했다.알파고가 세계에 이름을 알린 지 6년이 지난 2022년, 국내 기업들은 물론 정부까지 ‘AI반도체’ 육성에 나섰다. AI반도체는 대규모 연산을 초고속·초전력으로 실행해 향후 자율주행, 클라우드 등에 접목할 수 있어 미래 먹을거리로 꼽힌다. 그간 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 반도체가 한국 수출을 견인해 왔다면, 이제 산업계는 물론 국민 보건과 안보에 이르기까지 AI 기술이 접목되면서 해당 기술 구현과 고도화를 위한 맞춤형 반도체 개발과 생태계 구축이 더욱 중요해졌다.19일 과학기술정보통신부(과기정통부)에 따르면 정부는 초고속·저전력 AI반도체를 개발하기 위해 2023년부터 2030년까지 총 8262억원의 예산을 투입한다. 또 국산 AI반도체를 데이터센터에 적용하기 위한 소프트웨어 예비타당성 조사를 진행하며, 이를 통해 2030년까지 국내 데이터센터 시장의 국산 제품 점유율을 80%까지 확대할 계획이다. 앞서 과기정통부가 지난 12일 ‘AI 반도체 최고위 전략대화’에서 공개한 ‘국산 AI반도체를 활용한 K클라우드 추진방안’에는 ▲국산 AI반도체 고도화 ▲전용 소프트웨어 개발 ▲데이터센터 및 AI 서비스 실증 ▲산학연 협력 강화 등의 계획이 담겼다. 세계 최고 수준의 메모리 반도체 기술을 기반으로 새로운 성장 동력이 될 AI반도체 분야도 세계 최고 수준으로 육성한다는 게 정부의 목표다. 무선통신서비스 고객 유치를 두고 무한 경쟁을 이어 온 통신사들도 ‘AI솔루션 기업’으로의 전환을 외치며 시장 선점에 나섰다. 통신사 중 가장 먼저 시장에 뛰어든 SK텔레콤은 2020년 데이터센터용 AI ‘사피온 X220’을 공개한 데 이어 내년 하반기에 후속작인 사피온 X330을 출시할 계획이다. SK텔레콤이 자체 개발한 사피온은 기존 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 사용량이 80% 낮고, AI의 학습 기능인 딥러닝 연산 속도는 GPU 대비 1.5배 빨라 데이터센터에 적용할 경우 처리 용량도 1.5배 높다. 현재 SK텔레콤의 인공지능 서비스인 ‘누구’와 고객센터, SK쉴더스 영상분석 등에 사용되고 있다. 앞서 SK텔레콤은 올해 초 SK하이닉스, SK스퀘어와 공동으로 800억원을 투자해 AI반도체 전문 기업 ‘사피온’을 설립해 미국 실리콘밸리에 본사를 두고, 경기 성남시 판교에는 사피온코리아를 세워 AI반도체 개발에 속도를 내고 있다.KT도 AI반도체 개발에 주력하고 있다. 미국 반도체 기업 엔비디아가 GPU 시장의 80%를 점유하고 있는 가운데 KT가 지향하는 서비스에 더욱 적합하고 효율적인 자체 칩을 개발해 외산 의존도를 낮추며 국내 AI 생태계를 조성하겠다는 전략이다. KT는 이를 위해 지난해 국내 AI 인프라 솔루션 기업 모레에 40억원을 투자한 데 이어 올해 7월 반도체 설계 스타트업 리벨리온에 300억원을 투자했다. KT와 리벨리온이 협업한 AI반도체는 내년 3월 말 공개될 예정이다. LG유플러스는 경쟁사와는 다른 전략을 펴고 있다. SK텔레콤과 KT가 직접 관련 사업에 뛰어든 것과 달리 LG유플러스는 국내외 반도체 선도 기업과의 협력과 제휴를 통해 경쟁력을 확보한다는 계획이다. IPTV 경쟁 당시 시장 점유율 확대를 위해 넷플릭스와 독점 제휴를 맺었던 것처럼 이번에도 시장 선도 기업과 기술제휴를 하면서 서비스 내실 다지기에 집중한다는 복안이다. 업계 관계자는 “먼 미래의 일로 여겨졌던 AI 시대는 이제 우리의 일상에 급속히 퍼지고 있다”면서 “AI반도체 개발과 고도화는 기업 영속성 확보는 물론 국가 경쟁력 제고가 달린 핵심 산업”이라고 강조했다.

세계 메모리반도체 선두 주자인 삼성전자와 국내 인공지능(AI) 기술을 선도하고 있는 네이버가 AI반도체 전용 솔루션 개발에 협력하기로 6일 업무협약(MOU)을 체결했다. 초대규모 AI는 성능이 향상될수록 처리할 데이터와 연산량이 기하급수적으로 늘어나, 기존 시스템으론 성능과 효율 향상에 한계가 있다. 특히 시스템반도체와 메모리반도체 사이에 데이터가 오갈 때 병목현상이 발생하곤 한다. 이에 두 회사는 AI시스템의 데이터 병목을 해결하고 전력 효율을 극대화할 수 있는 새로운 솔루션을 함께 개발하기로 했다. 삼성전자는 데이터 저장 공간인 솔리드스테이트드라이브(SSD)에 연산 기능을 탑재한 스마트SSD, 고성능 메모리에 연산 기능을 내장한 고대역폭초고속메모리-지능형반도체(HBM-PIM)와 프로세싱니어메모리(PNM), 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 등을 최초 개발하는 등의 기술로 초대규모AI에 최적화된 반도체 솔루션을 제공할 예정이다. 네이버는 국내 최초 초대규모 AI인 ‘하이퍼클로바’를 운용한 기술과 노하우로 불필요한 데이터를 제거하거나 변수를 단순하게 조정하는 경량화 알고리즘을 이용, 솔루션을 최적화해 초대규모AI 성능을 극대화한다는 계획이다. 한진만 삼성전자 메모리사업부 부사장은 “AI서비스 기업과 사용자의 수요를 반영한 반도체 솔루션으로 PIM 등 시장을 선도하는 차세대 메모리 라인업을 확대할 것”이라고 말했다. 정석근 네이버 클로바 사내독립기업(CIC) 대표는 “하이퍼클로바를 서비스하며 확보한 지식과 노하우를 삼성전자의 첨단 반도체 기술과 결합하면 최신 AI가 당면한 문제를 해결할 수 있는, 기존에 없던 새로운 솔루션을 만들어낼 수 있을 것”이라고 말했다.