반도체·차량·보안 등 분야 다양해GPU·소프트웨어 ‘과도 의존’ 우려“NPU 육성해 자체 솔루션 만들어야” 삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이  베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

AI교육혁신처로 성장 고도화데이터 기반 진로 관리 시스템 도입학점 입력 시 취업 가능 기업군 소개미래 헬스케어 산업 경쟁력 강화특수교육·재활·사회복지 강점 살려기계·전자공학 첨단 기술 접목 시도캠퍼스 ‘투트랙 전략’경산 유휴 부지 기업·연구소로 활용대명엔 문화·평생교육 등 운영 검토 학령인구 감소와 수도권 집중화로 지방대학의 생존 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 대구대는 위기를 교육 패러다임 전환의 계기로 삼고 질적 고도화를 이루는 등 체질 개선에 나서 눈길을 끈다. 인공지능(AI) 기반 교육 혁신과 지역 사회와 밀착된 캠퍼스 클러스터를 구축해 지속 가능한 대학으로 거듭나겠다는 것이다. 윤재웅 대구대 총장은 17일 서울신문과의 인터뷰에서 “우리 대학은 그 어느 대학보다 특성화가 잘돼 있는 만큼 이를 ‘스타 학과’로 육성해 우리만의 색깔을 명확히 하고 전공 교육 체계 자체에 융복합 플랫폼을 마련해 다른 전공과도 연계할 수 있도록 할 것”이라고 말했다. ●AI 맞춤형 진로… 학생 중심 교육 혁신 대구대는 가장 먼저 ‘AI교육혁신처’를 신설하여 대학 교육 전반의 체질 변화를 꾀하고 있다. AI가 학생 개개인의 성장을 돕는 맞춤형 지원 시스템을 고도화하는 것이 핵심이다. 특히 눈길을 끄는 것은 누적된 졸업생의 취업 데이터를 바탕으로 한 ‘AI 기반 학생 역량 및 진로 관리 시스템’ 도입이다. 학생이 자신의 현재 학점이나 어학 성적, 자격증 등을 입력하면 AI가 취업 가능한 기업군을 제시하고, 목표 달성을 위해 보완해야 할 구체적인 로드맵을 시뮬레이션해 주는 체계를 마련하겠다는 것이다. 가령, 현재 학점이 3.0이고 토익이 600점이라면 취업할 수 있는 기업이 제시되고 이를 학점 3.5, 토익 800점까지 끌어올렸을 경우 취업 가능한 기업도 달리 제시하는 방식이다. 이를 통해 학생에게 자신의 현재 학업 성취 수준과 목표를 객관적으로 확인하게 함으로써 학업적 동기를 부여하고 나아가 재학생 이탈 방지와 충원율 제고라는 과제도 함께 풀어간다는 구상이다. 이 밖에도 전공과 교양 수업 전반에도 AI를 도입해 학생 사고력과 문제 해결 능력을 향상하고 보고서 작성과 문헌 조사, 데이터 분석 등 실무 역량을 강화할 계획이다. ●특성화 분야 고도화 및 융합 70년 역사 속에서 다져온 특수교육, 재활과학, 사회복지 분야는 대구대의 핵심 경쟁력이자 고유의 자산이다. 1961년과 1987년 국내 최초로 각각 설립된 특수교육학과와 재활과학대학을 비롯해 꾸준히 전문 인재를 배출해 온 사회복지 분야는 전국적인 인지도와 경쟁력을 갖추고 있다. 대구대는 이러한 전통적인 강점 분야를 한 단계 더 고도화하기 위해 AI 및 기계·전자공학 등 첨단 기술을 접목하는 새로운 융복합 교육 모델을 시도하고 있다. 기존의 학문적 경계를 넘어 다가올 미래 헬스케어 및 첨단 재활 기기 산업 등을 선도할 인재를 길러내기 위함이다. 또 지역 우수 기업들이 교육에 참여할 수 있는 방안도 모색한다. 산업 현장의 수요에 맞는 인재를 양성하기 위해서다. 기업이 필요로 하는 교육 과정을 설계하거나 현장 실습 교육 등을 기업과의 협업을 통해 마련할 예정이다. 기업 관계자 등을 초빙한 특강 프로그램도 마련할 계획이라는 게 윤 총장의 설명이다. 연구 경쟁력 강화에도 나선다. 대학의 경쟁력은 우수한 연구에서 출발한다는 게 윤 총장의 지론이다. 이를 위해 대형 국책 사업을 유치하고 산학 협력 확대, 연구 지원 체계를 강화해 교수들이 연구와 교육에 집중할 수 있는 환경을 조성한다. 연구 성과를 교육과 지역 사회 발전으로 연결하는 선순환 구조를 구축하겠다는 계획이다. ●캠퍼스 경계 허문 ‘지산학 협력’ 조성 물리적 경계를 넘어 지역 사회와 연계하는 ‘현장 연계형 미래 캠퍼스’ 전략도 본격화한다. 경산캠퍼스는 교육과 연구 중심의 헤드쿼터로, 대구 도심에 있는 대명동 캠퍼스는 시민 친화형 열린 공간이자 스타트업 육성과 지산학 협력의 전진 기지로 삼아 유기적인 캠퍼스 클러스터를 완성할 계획이다. 경산캠퍼스는 넓은 부지에 완비된 인프라를 바탕으로 ‘정주형 산학·국제화 캠퍼스’로 재편한다. 대학 외곽에 있는 여유 건물과 부지를 활용해 지역 기업의 연구소나 분원 유치를 추진할 계획이다. 계획이 현실화하면 기업은 양질의 연구 공간과 인력을 제공받고 대학은 재학생과 졸업생이 교내 연구소에서 인턴십을 통해 실무를 익히고 우수 기업 취업이라는 성과를 내는 선순환 생태계가 자리 잡게 된다. 또 2500여명에 달하는 외국인 유학생이 안정적으로 생활할 수 있도록 기숙사를 중심으로 한 인프라도 고도화할 예정이다. 현재 간호학과만 있는 대명동 캠퍼스는 특수교육, 재활, 사회복지 등 선도 학과를 중심으로 한 융복합 교육 공간으로 활용할 예정이다. 이와 함께 문화 콘텐츠, 평생교육, MBA 과정을 운영하는 방안도 검토하고 있다. 이를 통해 ‘열린 캠퍼스’로 재편해 대학의 새로운 성장 동력으로 삼는다는 구상이다. 윤재웅 총장은 “지방자치단체나 지역 내 공공기관, 기업들과의 협력 관계 또한 공고하게 다져서 재학생과 졸업생들이 보다 나은 일자리를 구하고 대학의 위상 또한 높일 수 있도록 하는 게 총장의 역할”이라고 말했다.

복수전공 넘어선 융복합 전공 도입진로 동아리로 공동체 간 협력 장려지역사회 연계 계약형 학과 구상도 “국가가 해야 할 역할을 대신하는 대학인 만큼 구성원들이 자부심을 가져야 합니다.” 윤재웅 대구대 총장은 지방대학의 생존 위기를 새로운 시각으로 바라보고 있다. 대학의 체질을 미래형으로 바꿀 결정적 기회라는 것이다. 임기를 시작한 지 40여 일 된 윤 총장은 임기 중 최우선적으로 추진할 역점 사업으로 학생 중심 교육과 디지털 혁신을 꼽았다. 이를 통해 대구대만의 정체성을 키워 브랜드 가치를 발전시키겠다는 게 그의 구상이다. 윤 총장은 17일 서울신문과의 인터뷰에서 “대구대는 특수교육과 재활과학, 사회복지 등 특성화 분야가 명확하다. 어떻게 보면 국가가 해야 할 일을 지역의 사립대학이 대신하고 있는 셈”이라며 “잠재력을 가진 학생들도 굉장히 많은 만큼 ‘우리도 가능하겠는데’라는 자신감을 심어주고 싶다”고 말했다. 그러면서 “수도권 집중화로 인한 지방대학 위기로 사기가 떨어진 학생들의 자신감을 끌어올리는 게 우선”이라고 부연했다. 그는 취임과 동시에 기존의 교육혁신원을 ‘AI교육혁신처’로 승격했다. 총장 선거 과정에서도 핵심 공약으로 제시했던 재학생 충원율 제고와 학생 중심 지원 체계 강화를 위해서다. 윤 총장은 “AI 기반 학생 역량 및 진로 관리 시스템을 구축해 AI가 학생 개인의 성적과 역량을 진단해서 이를 데이터베이스화하고 성적 향상, 졸업 후 진로를 추적 관리하는 체계를 갖출 것”이라며 “전공 및 교양 교육에도 AI 활용 교육을 강화해서 융복합 인재로 길러내는 역할도 맡는다”고 말했다. 이어 “학생성공지원센터를 총장 직속 기구로 신설해 학생들이 주도적으로 미래를 설계할 수 있도록 대학 생활을 지원하고 학생이 오래 머무를 수 있는 캠퍼스 환경도 구축할 것”이라고 덧붙였다. 70년 역사 동안 쌓아온 독보적 자산인 특수교육, 재활과학, 사회복지 분야의 정체성도 시대 흐름에 맞춰 재정립한다. 대학 전체의 위상을 견인할 ‘스타학과’로 집중 육성하는 동시에 기존 전공 교육과 접목한 융복합 혁신 교육의 토대로도 활용하겠다는 게 윤 총장의 설명이다. 그는 “인문계, 이공계 학과의 경쟁력 강화를 위해 복수전공을 넘어서는 융복합 전공을 도입할 계획”이라며 “이를 통해 대학의 전반적인 교육 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 강조했다. 체질 개선의 핵심인 학과 구조 개편에 있어서도 단순한 경제적 논리에 매몰되지 않겠다는 뜻을 명확히 했다. 윤 총장은 “지방대학은 앞으로 양적 팽창이 아닌 질적 성장으로 승부해야 생존할 수 있다”며 “명문 사학으로서 기초 학문의 다양성을 지키기 위해 학과 최소 정원 기준을 30명 미만으로 하향 조정해 소규모 학과의 자생력을 높이고, 이에 따른 재정·수업 시수 부족 문제는 단과대학 공통 교양 강좌 개설 및 국제대학 유학생 수업 연계 등 유연한 제도로 극복해 나가겠다”고 했다. 윤 총장은 학생들이 뚜렷한 목표 의식을 갖고 같은 목표를 향해 공동체를 형성해 협력하는 분위기가 조성돼야 한다는 점도 강조했다. 그는 “시대가 변해서 그런지는 모르겠지만 학생들이 예전보다 미래를 함께 고민하고 주도적으로 준비하는 문화가 줄어든 건 사실”이라며 “비슷한 목표를 가진 학생들이 함께 준비하면 발생하는 시너지가 명확한 만큼 스터디 모임 형식의 진로 동아리를 활성화하고 서로 정보를 공유하거나 공부를 도와가는 환경도 만들고 싶다”고 말했다. 그는 정부의 대학 육성 정책을 두고는 지방 사립대에도 적절한 지원이 필요하다는 목소리를 냈다. 윤 총장은 “서울에 있는 대학에 모든 투자가 집중되는 게 문제가 있고 지역에 분산 투자해야 한다는 정책 기조에는 공감한다”면서도 “다만 지방 국립대 등록금 0원 정책 등이 나오는 만큼 지방 사립대에도 그에 걸맞은 역할과 지원이 뒤따라야 한다”고 강조했다. 지역사회와의 협력에 대해선 “인근 대학과 협력해서 지역의 핵심 산업과 대학 교육을 연계해 특정 교육과정을 이수하면 지역 기업에 취업할 수 있게 하는 계약형 학과 도입도 구상하고 있다”고 설명했다.

삼성전자와 SK하이닉스의 현금 곳간이 올해 상반기에만 117조원 넘게 불어난 것으로 나타났다. 특히 삼성전자의 현금성 자산은 글로벌 빅테크 중 알파벳과 아마존에 이어 3위 수준이다. 대규모 투자를 뒷받침할 재무 체력이 커졌다는 점에서 긍정적이지만 미중 간 AI 경쟁이 격화하고, 빅테크 간 투자 경쟁력을 기반으로 한 주도권 경쟁이 치열한 상황에서 안심하기 이르다는 지적이 나온다. 17일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 반기보고서에서 올해 상반기 말 기준 회사의 현금·현금성 자산 및 단기금융 상품 규모가 총 189조 9530억원을 기록했다고 공시했다. 이는 지난해 말(125조 8214억원)보다 약 64조원 증가한 수치다. 또 SK하이닉스의 현금·현금성 자산은 지난해 말 34조 9423억원에서 올해 상반기 말 기준 87조 9579억원으로 53조원 넘게 늘었다. 양사의 현금·현금성 자산 및 단기금융 상품 규모는 합계 277조 9109억원으로 지난 상반기에만 117조원 넘게 증가했다. 주요 빅테크의 AI 인프라 투자 확대가 고대역폭메모리(HBM)·서버용 D램·SSD 등 메모리 수요를 끌어올린 데다 가격까지 상승하면서 실적과 현금 창출력이 크게 개선된 결과다. 상반기 증가세가 하반기에도 이어질 경우 연말에는 400조원에 육박할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 삼성전자의 유동성 자산 규모는 글로벌 빅테크와 비교해도 최고 수준이다. 지난 6월 말 삼성전자의 현금·현금성 자산과 단기·유동 금융자산(6월 30일 원·달러 환율 1달러=1548.78원 적용)은 1226억 4700만달러(약 190조원)로, 알파벳(2424억 7400만달러)과 아마존(1229억 8800만달러)에 이어 세 번째로 많았다. 다만 삼성전자는 글로벌 빅테크와 다르게 대규모 생산시설 투자가 필요한 제조 기업인 만큼 늘어난 현금만으로는 향후 경쟁력을 낙관할 수 없다는 분석이 적지 않다. 최근 글로벌 반도체 업계가 공격적인 설비투자 확대에 나서고 있는 점도 부담이다. 삼성전자와 SK하이닉스도 반도체 팹 확대를 통한 생산능력(캐파) 증설에 집중하고 있다. 삼성전자는 상반기에 총 28조 1000억원 규모의 설비투자(캐펙스·CAPEX)를 집행했다. SK하이닉스도 용인 반도체 클러스터에 현재 1기 팹을 건설하는 한편 2기 팹과 청주에 세워질 낸드 생산기지 M17에 총 54조원을 투자할 예정이다. 안기현 한국반도체산업협회 전무는 “양사 모두 현금이 크게 늘었지만, 그만큼 앞으로 집행해야 할 투자도 많다”면서 “반도체 기업은 결국 지속적인 투자가 뒷받침되지 않으면 미래 수익을 기대하기 어렵다”고 지적했다. 향후 투자와 주주환원의 균형을 맞추는 것도 과제로 꼽힌다. 외국인 투자자들도 국내 반도체 기업의 낮은 주주환원 수준과 기업가치 저평가를 지적해 온 만큼 늘어난 현금은 주주환원 여력을 높이는 효과도 있을 것으로 기대된다. 삼성전자도 올해 2분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “미래 성장을 위한 재투자와 주주환원 간 ‘최적의 균형’을 확보하는 방향을 마련하겠다”고 밝혔다.

삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이 모두 베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 예상보다 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 엔비디아의 글로벌 AI 생태계는 빅테크·AI 모델, 클라우드, 반도체·메모리, 로보틱스, 산업용 소프트웨어, 보안 AI 등 전방위로 확장 중이다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. GPU 병목을 이용해 세계 AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. GPU에서 출발한 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 엔비디아가 GPU의 연산 능력을 실제 AI 성능으로 끌어내는 프레임워크·라이브러리·드라이버·컴파일러까지 일찌감치 선점한 만큼 소프트웨어와 모델 개발·운용 체계 등을 특정 플랫폼에 맞추면 공급자를 바꾸는 비용은 더욱 커진다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 엔비디아가 직접 확보하기 어려운 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

한국경영자총협회는 이른바 ‘N% 성과급’으로 불리는 영업이익에 연동한 성과 배분이나 공장 신설 등 기업의 ‘고도의 경영상 의사결정’을 노동쟁의 대상에서 제외하자고 주장했다. 또 메가특구에서 근로시간과 고용 규제를 완화해 달라고 정부에 요청했다. 경총은 17일 ‘최근 노동 현안에 대한 경영계 제언’을 발표하고 “고용노동부는 영업이익 연동 성과급이 단체교섭의 대상이 아니라는 원칙을 시행령·시행규칙 등을 통해 명확히 해 노사갈등 확산을 방지해야 한다”고 제언했다. N% 성과급은 근로조건에 관한 사항이 아니며 근로조건에 영향을 미치는 사업 경영상 결정에도 해당하지 않아 단체교섭 대상이 될 수 없으며 이를 목적으로 한 파업 역시 정당성을 인정하기 어렵다는 주장이다. 이어 미국 빅테크의 경우는 기업 이사회 산하 보상위원회가 성과급을 결정하고, 프랑스는 개인별 지급액에 법적 상한이 있는 ‘법적 이익 참여제’를 운용해 영업이익의 N% 성과급과는 다르다고 강조했다. 이에 “영업이익 연동 성과급 요구가 국가 핵심 산업으로 확산하면 투자와 연구개발(R＆D)이 위축되고 반복적인 노사갈등으로 글로벌 경쟁력에 악영향을 줄 수 있다”고 우려했다. 이미 SK하이닉스와 삼성전자의 N% 성과급 결정 이후 현대자동차 노조가 순이익의 30%를, HD현대중공업 노조가 영업이익의 30%를 요구하는 등 확산일로라는 점도 지적했다. 이와 별도로 경총은 정부의 호남권 반도체 메가 프로젝트와 관련해 노동계가 반도체 공장 설립을 단체교섭 의제로 삼으려 한다며 “신규 공장 설립은 경영주체의 고도의 경영상 결단으로 단체교섭 대상이 될 수 없다”고 밝혔다. 이에 공장 신설 등 고도의 경영상 결정은 노동쟁의 대상에서 제외시키는 노동조합법상 노동쟁의 정의규정의 개정을 요청했다. 메가특구특별법상 노동유연성 강화 제언과 관련해서는 연장근로 관리 단위(현행 1주)의 월·분기·반기·연 단위 확대, 연구개발·전문직과 스타트업 핵심 인력에 대한 근로시간 규제 적용 제외(화이트칼라 이그젬션), 탄력적·선택적 근로시간제 기간 확대, 기간제 근로자 사용기간(현행 2년) 확대, 파견 대상 업무 확대 등을 반영해 달라고 제안했다. 미국은 연방 공정근로기준법상 근로시간의 법정 상한이 없으며 주급이 684달러(약 106만원·연봉 5500만원) 이상인 동시에 관리직·행정직·전문직이거나, 고액임금근로자(연봉 10만 7432달러·약 1억 6600만원)라면 화이트칼라 이그젬션을 적용한다고 설명했다. 또 일본에서 기간제 근로계약의 최대 계약기간은 3년으로 우리나라(2년)보다 길지만 반복 갱신을 통해 5년이 초과해야 무기계약 전환 신청권이 발생한다고 했다. 중국도 노동행정관청의 승인 때는 근로시간을 주월분기년 단위로 통합 평균해 운용하는 ‘종합계산공시제’를 두고 있다고 전했다. 이동근 경총 상근부회장은 “AI·반도체 대전환 시대의 기술패권 경쟁은 결국 인재를 얼마나 신속하고 유연하게 투입할 수 있는지의 싸움”이라며 노동법제가 기업의 발목을 잡아선 안 된다고 설명했다.

한때 AI 및 반도체 관련 주식들을 크게 출렁거리게 만든 중국 딥시크(Deepseek)가 새로운 인공지능(AI) 모델인 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’을 출시하면서 가격을 인상했습니다. 새 프로 모델의 가격은 100만 토큰당 일반 입력 3위안, 출력 6위안이며 이전 처리 내용을 재활용하는 캐시 입력은 0.025위안입니다. 그리고 사용자가 몰리면서 응답 시간이 길어지는 피크 시간대(오전 9시~오후 12시, 오후 2~6시) 요금은 일반 입력 9위안, 출력 27위안으로 크게 높아졌습니다. 여기에 저렴한 V4 플래시 모델 역시 피크 시간대 가격을 4배 올리기로 했습니다. 이와 같은 가격 인상은 최근 사용자가 몰리면서 불가피한 결과였다는 분석도 나오고 있습니다. 딥시크는 최신 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수입이 어려워지면서 H100 기준 2만 개 정도의 연산 자원에 의존해 서비스를 제공해 왔습니다. 그러면서도 서방 모델과 견줄 수 있는 높은 성능과 매우 저렴한 가격을 책정해 사용자가 몰렸습니다. 딥시크는 토큰 소비량 기준으로 구글이나 오픈AI를 넘어섰고 최근엔 월 사용량 기준으로 앤스로픽에 이어 2위를 차지하기도 했습니다. 그 비결은 연산 효율이 뛰어난 모델에 있습니다. 최근 공개한 ‘V4-Flash-0731’의 경우 단 2840억 개의 파라미터만을 가지고 있음에도 불구하고, 수조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정되는 앤스로픽 오푸스에 근접한 성능을 제공합니다. 이렇게 제한된 연산 자원으로도 높은 성능의 서비스가 가능했던 비결은 MoE(Mixture of Experts) 구조에 있습니다. MoE는 일부 파라미터만 활성화시켜 연산 자원을 최대한 적게 소모하는 구조로 같은 하드웨어로 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. V4-Flash-0731의 경우 실제 활성화되는 파라미터는 130억 개 정도에 불과합니다. 여기에 하드웨어 최적화를 위해 어텐션/메모리 최적화로 KV 캐시를 줄였습니다. 또 유료 서비스에서 중요한 에이전트·코딩·도구 사용 성능을 높이기 위해 이에 특화된 사후 훈련(Post-training)으로 성능을 끌어올렸습니다. 그리고 DSpark(speculative decoding) 같은 몇 가지 방식을 더해 제한된 하드웨어에서 성능을 최대로 높일 수 있습니다. 하지만 이것도 사용자가 몰리면서 한계에 부딪힌 상태입니다. 더구나 DeepSeek-V4-Pro-0813은 모델 파라미터가 1.6조 개에 달하고 MoE 구조를 지녔어도 활성 파라미터가 490억 개에 달합니다. 아무리 하드웨어 최적화를 해도 제한된 연산 자원으로 전 세계에서 쏟아지는 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 결국 딥시크는 가격을 전체적으로 올리면서 수요를 분산하고, 이렇게 벌어들인 자금으로 추가 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이됩니다. 현재 엔비디아 칩 수입 금지로 인해 딥시크가 선택할 수 있는 대안은 화웨이 GPU입니다. 대표적인 제품은 어센드 950으로 딥시크에 따르면 어센드 950의 4대가 엔비디아 GB 300 한 대의 성능과 비슷하다고 합니다. 참고로 이 GPU에는 CXMT 메모리가 사용됩니다. 앞서 지난 5월 투자자 콜 유출 자료에서 딥시크 창업자 량원펑이 “화웨이가 약 1만 6000개의 Ascend 950 카드를 할당했다”고 말한 것으로 보도된 바 있습니다. 따라서 대략 GB 300 기준 4000장 정도의 연산 자원을 추가로 확보한 것으로 보이는데, 이는 서방의 대규모 하이퍼스케일러와 비교하면 터무니없이 적은 연산 자원입니다. 물론 이렇게 한정된 연산 자원을 지니고도 최적화를 통해 토큰 소비량 2위로 껑충 뛰어오른 점을 생각하면 딥시크가 무시할 수 없는 AI 업계의 다크호스임을 이해할 수 있습니다. 가격 인상 후 딥시크는 실적을 개선한 후 증시에 상장할 것으로 예상됩니다. 현재 내년 상장을 목표로 IPO를 준비 중인 것으로 알려져 있으며 이를 통해 증시에서 막대한 자금을 끌어올 것으로 예상됩니다. 그러면 약점으로 지적되어 온 연산 자원 확보를 위한 실탄도 넉넉히 마련할 수 있습니다. 화웨이 GPU가 같은 성능의 엔비디아 GPU 대비 더 비싼 것으로 알려져 있긴 하나 뛰어난 모델 효율성을 감안하면 충분히 서방 모델과 경쟁할 수 있다는 계산이 깔려 있을 것입니다. 다만 그전에 가격을 인상해도 충분히 사용자를 잡아 둘 수 있는 성능을 보여줘야 합니다. 최근 오픈AI는 GPT 5.6 일부 모델의 가격을 대폭 인하하면서 중국발 저가 AI와 경쟁에 나선 상태이며 키미 K3, 알리바바의 Qwen 같은 중국 내 다른 경쟁자들도 만만치 않은 상대입니다. 딥시크가 다른 경쟁자를 제치고 토큰 사용량 점유율을 높여 나갈 수 있을지 주목됩니다.

롯데가 오는 18일부터 청년 직무 아카데미인 ‘리프트’(LIFT·Lifetime Inspiration For Tomorrow) 교육을 시작한다. 리프트는 고용노동부가 청년들의 직무 역량 강화와 취업을 지원하기 위해 추진하는 K-뉴딜 아카데미 사업의 일환이다. 롯데는 취업 준비생을 대상으로 유통과 호텔∙서비스 분야의 교육 프로그램을 운영한다. 17일 롯데는 서류 심사와 온라인 면접을 거쳐 200여명의 교육생을 선발해 12주간 실무 중심의 유통, 호텔∙서비스 교육을 진행한다고 밝혔다. 지난 13~14일 각각 부산과 서울에서 리프트 입학식을 진행했다. 리프트 교육 과정은 실무 역량 및 취업 경쟁력 강화를 목표로 직무 기초 교육, 현장 체험, 현직자 멘토링, 실전 과제 등으로 구성됐다. 롯데는 유통, 호텔사업 노하우를 교육생들에게 전할 예정이며, 직무별 취업 컨설팅, 자기소개서 작성, 모의 면접 등의 교육도 진행한다. 또 인공지능(AI) 활용 능력을 정규 교육 과정에 편성하고 교육생들의 AI 활용 능력 향상을 위해 생성형 AI 활용 실습 및 실제 업무에 적용된 사례를 소개한다. 롯데 관계자는 “LIFT는 롯데가 유통과 호텔·서비스 사업을 운영하며 축적한 경험과 현장 노하우를 청년들과 나누는 실무 중심 교육”이라며 “롯데는 앞으로도 취업을 준비하는 청년들이 직무 역량을 높이고 취업 경쟁력을 갖출 수 있도록 현장 중심의 교육과 지원을 이어갈 것”이라고 말했다.

기업공개(IPO)를 앞둔 인공지능(AI) 기업 앤트로픽이 폭발적인 성장세를 등에 업고 증시 입성을 준비하고 있습니다. 올 2분기 잠정 매출은 1년 전보다 15배 가까이 급증한 데다 조정 영업이익도 흑자로 돌아섰는데요. 투자업계에서는 앤트로픽의 기업가치가 최대 2조 달러(약 2827조원)에 달할 수 있다는 장밋빛 기대를 내놓고 있습니다. 스타트업으로 출발한 AI 기업이 상장과 동시에 글로벌 시가총액 6위 자리를 노리게 되는 셈이라 시장에서도 파격적인 관전 포인트로 주목받고 있습니다. ‘2조 달러’ 몸값 기대…글로벌 시총 6위 넘보나이르면 올가을로 예상되는 IPO가 성사되면 앤트로픽은 대형 비상장 AI 기업 가운데 처음으로 증시에 입성하는 사례가 될 전망입니다. 상장을 통해 추가 자본을 확보하게 되면 갈수록 늘어나는 컴퓨팅 인프라 비용을 감당하고 고성능 하드웨어를 구비하며 전용 데이터센터를 구축하는 데 필요한 막대한 자금 여력을 갖추게 됩니다. 이에 대해 알레프 인베스트먼트의 데이비드 머클은 “앤트로픽이 2조 달러(약 2830조원)에 달하는 기업가치를 인정받을 가능성이 있다”면서도 “다만 이러한 고평가가 장기적으로 유지될 수 있을지는 두고 봐야 한다”고 분석했습니다. 만일 앤트로픽이 2조 달러의 기업가치를 인정받게 되면 글로벌 시가총액 5대 기업(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존) 뒤를 바짝 추격하며 단숨에 6위 기업으로 뛰어오르게 됩니다. 오픈AI 제친 몸값…SEC에 상장 신고서 제출앤트로픽은 2021년 오픈AI 출신 연구자와 경영진들이 독립해 설립한 회사로, 현재는 오픈AI의 가장 강력한 라이벌로 꼽힙니다. 지난 5월 말에는 9650억 달러(약 1360조원)의 기업가치로 투자 유치를 마무리하며, 3월 말 기준 8520억 달러(약 1200조원)로 평가받은 오픈AI를 앞지르기도 했습니다. 앤트로픽이 시장에서 본격적으로 주목받기 시작한 것은 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장 신고서를 비공개로 제출하면서부터입니다. 아직 공식적인 상장 시점은 아직 공개되지 않았지만 앤트로픽 경영진은 일부 투자자들과 사전 접촉을 이어가며 상장 준비에 속도를 내고 있는 것으로 알려졌습니다. CNBC에 따르면 최근 크리슈나 라오 최고재무책임자(CFO)가 주도한 투자자 미팅은 원론적인 수준에서 진행됐습니다. 아직 구체적인 재무 숫자나 기업가치까지 논의되지는 않았으며, 클로드 AI 모델군과 인기 코딩 도구 ‘클로드 코드’의 개발 과정, 기업 시장에서의 입지, 주요 경영진 현황 등 큰 틀의 주제들이 주로 다뤄진 것으로 전해졌습니다. 2분기 매출 15배 급증…흑자 전환도 성공이처럼 투자자들의 관심이 쏠리는 가운데 실적 성장에 대한 기대감도 한층 높아졌는데요. 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽의 최근 2분기 잠정 매출은 115억 달러(약 16조 2500억원) 이상을 기록했습니다. 지난해 같은 기간 매출 7억 8700만 달러(약 1조 1100억원)와 비교해 15배 가까이 급등한 수치입니다. 올해 1분기 매출 47억 3000만 달러(6조 6800억원)와 비교해도 실적이 2배 이상 뛰었죠. 또한 2분기에는 조정 영업이익 기준 흑자 전환에 성공했다는 내용도 확인됐습니다. 다만 이 수치들은 잠정치여서 향후 최종 집계 과정에서 변동될 수 있습니다. 이 같은 매출 성장세는 오픈AI와의 기업 고객 유치 경쟁 속에서 이뤄낸 성과입니다. 특히 코딩 업무에 앤트로픽 소프트웨어를 도입하는 개발자들이 늘어난 점이 주요 성장 동력으로 꼽힙니다. 앤트로픽의 연환산 매출은 지난 5월 기준 470억 달러(약 66조 5760억원)를 돌파했는데요. 2025년 한 해 전체 매출인 약 100억 달러(14조 1650억원)와 비교하면 괄목할 만한 상승세로 평가됩니다. 한편 경쟁사인 오픈AI 역시 대규모 IPO를 준비 중입니다. 앤트로픽이 상장 신고서를 제출한 뒤 오픈AI도 비공개로 같은 절차를 밟았으나, 6월 말 기준으로는 아직 사전 투자자 미팅이나 공식 상장 일정을 진행하지 않은 상태입니다.

여성 영화를 통한 영화의 다양성 확대를 모색하는 서울국제여성영화제가 오는 20일부터 26일까지 서울 마포구 한국영상자료원 시네마테크KOFA와 메가박스 신촌에서 열린다. 올해 영화제에는 경쟁과 비경쟁 부문을 통틀어 125개국에서 4115편이 출품됐다. 이 가운데 33개국 121편이 관객들과 만난다. 개막작은 사라 이스하크 감독 영화 ‘정거장’이다. 예멘에서 여성 전용 주유소를 운영하는 라얄의 이야기를 담았다. 라얄의 남동생이 소년병으로 징집될 위기에 처하자 라얄은 소원했던 언니와 재회한다. 영화제 측은 “오랜 분쟁 속에서 여성들이 스스로 만든 공간을 지키며 삶을 이어가는 모습을 통해 전쟁의 참상과 여성의 회복력, 연대를 함께 바라본다”고 소개했다. 전 세계 여성 감독의 첫 번째 또는 두 번째 장편을 대상으로 하는 국제 장편 경쟁 ‘발견’에는 84개국에서 역대 최다인 462편이 출품됐고, 이 가운데 8편이 본선에 진출했다. 아시아 여성 감독의 다양한 단편을 발굴하는 ‘아시아단편’에는 77개국에서 역대 최다인 1796편이 출품돼 20편을 선정했다. 국내 10대 여성 창작자의 단편을 소개하는 ‘아이틴즈’에는 51편이 출품됐다. 이 중 극영화 5편과 애니메이션 1편 등 총 6편이 관객을 만난다. 세계 각지 여성 감독의 신작과 여성 주제의 화제작을 선보이는 ‘새로운 물결’에서는 올해 칸영화제 심사위원상 수상작 ‘꿈꾸던 모험’, 퀴어종려상 수상작 ‘미아즈마 캠프에서 생긴 일’, 2025년 선댄스영화제 첫 공개 후 베를린국제영화제 은곰상을 수상한 ‘다리가 있다면 걷어찰 텐데’, 2026년 베를린국제영화제 경쟁 부문 상영작 ‘낮은 목소리로’ 등 주요 화제작 20편을 만날 수 있다. ‘지금 여기, 한국영화’에서는 베를린국제영화제 제너레이션 부문 상영작 ‘지우러 가는 길’, 피렌체한국영화제 최우수작품상 수상작 ‘사랑의 탄생’ 등 동시대 한국 영화의 흐름을 접할 수 있다. ‘쟁점’은 ‘디지털 성정치학, 전환적 사유’를 주제로 디지털과 AI가 일상이 된 시대에 과학기술이 여성의 몸과 노동, 관계와 정체성에 미치는 변화를 성평등과 민주주의적 관점에서 살핀다. ‘퀴어 레인보우’에서는 장편 극영화 2편, 장편 다큐멘터리 2편과 한국 퀴어 단편 5편을 통해 사회적 관습과 퀴어 재현의 방식을 다시 묻는다. 특별전으로는 ‘미치거나 나쁘거나: ‘악녀’의 사회학’, ‘일본 여성영화, 세대와 시선’, ‘김지미, 모순과 혁신의 초상’, ‘여성영화 콜렉티브: 1980-90년대 노동과 연대의 기록’을 마련했다. 배우이자 영화 제작자로 한국 영화사에 독보적인 궤적을 남긴 김지미를 조명하는 ‘김지미, 모순과 혁신의 초상’ 전도 이어진다. ‘불나비’, ‘육체의 약속’, ‘티켓’을 상영한다. ‘여성영화 콜렉티브: 1980-90년대 노동과 연대의 기록’에서는 여성 운동과 영화 운동이 만난 현장에서 만들어진 작품들을 되짚는다. 또 40년 만에 디지털로 복원한 ‘순영이의 사랑이야기’도 최초 공개한다.

강원대 의과대학이 의예과 2년·의학과 4년으로 분리된 학제를 폐지하고 통합 6년제 교육과정 도입을 추진한다. 강원대 의대는 통합 6년제 교육과정 개편 설명회를 오는 18일 개최한다고 17일 밝혔다. 설명회를 시작으로 대학 구성원과 지역사회 의견을 폭넓게 수렴해 통합 6년제로 전환한다는 게 강원대 의대의 계획이다. 통합 6년제는 의예과와 의학과로 나뉜 ‘2+4’ 구조에서 벗어나 1학년부터 6학년까지 기초의학과 임상의학, 인문사회의학, 지역의료 교육을 학생 성장 단계에 따라 구성하는 데 초점을 맞춘다. 특히 지역의사제 시행에 대비한 지역의료인재 심화 트랙과 의료혁신을 선도할 인재를 육성할 융합형 의사과학자 심화 트랙을 운영한다. 지역의료인재 심화 트랙은 지역 의료 환경과 격차, 공공의료와 필수의료 역할에 대한 학생들의 이해도를 높이고, 학생들과 지역 의료 현장을 연결하는 데 중점을 두고 있다. 이희제 강원대 의과대학장은 “지역의사제의 성패는 몇 명의 학생을 선발하느냐보다 그 학생들을 어떤 의사로 교육하느냐에 달려 있다”며 “학생들이 지역의 가치와 의료현장을 이해하고 스스로 지역의료를 자신의 진로로 선택할 수 있는 교육환경을 만들고자 한다”고 설명했다. 의사과학자 심화 트랙은 의학, 기초과학, 연구방법론을 연계해 의료 AI, 정밀의료 분야 인재를 키우는 게 핵심이다. 정재연 강원대 총장은 “교육과정 개편이 교육 경쟁력을 높이는 동시에 지역의료 문제 해결에 기여하는 전환점이 되길 기대한다”며 “지역과 국내 의료 발전에 기여할 수 있도록 대학 차원의 지원을 강화하겠다”고 말했다.

개발자·기업용 전략에 실적 개선오픈AI는 56조원… 작년 말 2배생성형 인공지능(AI) 업체 앤트로픽이 매출을 1년 새 14배 이상 늘리고 창사 이후 처음으로 분기 영업흑자를 냈다. 오픈AI도 매출이 빠르게 늘면서 상장을 준비하는 AI 양강의 경쟁이 모델 성능을 넘어 수익성과 기업가치 경쟁으로 옮겨가는 모습이다. 블룸버그의 15일(현지시간) 보도에 따르면 앤트로픽의 2분기 매출은 115억 달러(약 16조 2000억원) 이상으로 지난해 같은 기간의 14.6배로 늘었다. 1분기(47억 3000만 달러)와 비교해도 두 배를 웃돈다. 비용 일부를 제외하고 산정한 조정 영업이익도 창사 이래 처음 흑자를 냈다. 가파른 성장세는 기업·개발자 시장에서 나왔다. 앤트로픽은 개발자용 ‘클로드 코드’와 기업용 AI 에이전트를 앞세워 코딩과 문서 작성, 데이터 분석 등 업무 현장을 파고들었다. 기업이 AI를 실제 업무에 반복적으로 활용하도록 한 전략이 매출 증가와 수익성 개선으로 이어진 것이다. 지난 5월 기준 연환산 매출은 470억 달러를 넘어섰다. 연환산 매출은 최근 매출 흐름이 1년간 이어진다고 가정해 환산한 수치다. 오픈AI는 챗GPT의 방대한 이용자 기반을 수익으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 블룸버그는 전날 소식통을 인용해 오픈AI의 연환산 매출이 400억 달러(약 56조 6000억원)를 넘었고 지난해 말의 약 두 배로 늘었다고 전했다. 챗GPT 유료 구독을 바탕으로 코딩과 기업용 서비스까지 사업을 넓혔고 초기 단계인 광고도 새 수익원으로 키우고 있다. 지난 6월 챗GPT의 주간활성이용자는 9억명을 넘어 소비자 시장에서는 여전히 오픈AI의 우위가 뚜렷하다. 기업 고객을 깊게 파고든 앤트로픽과 대규모 이용자 저변을 여러 수익원으로 확장하는 오픈AI의 성과는 상장을 앞두고 더욱 주목받고 있다. 로이터에 따르면 앤트로픽은 투자자들에게 2028년 매출을 1900억~2000억 달러로 제시했으며 이 전망이 향후 기업가치를 산정하는 주요 기준이 되고 있다. 오픈AI는 지난 6월 미 증권거래위원회(SEC)에 비공개 상장신청서를 제출했다. 다만, 이들 기업에서 매출 증가와 함께 컴퓨팅 비용도 함께 증가하고 있어 이익률 개선 시점이 언제 올지가 관건이다.

강남 SWM·카카오 8326건 이용수동 운전·추돌 피해 사고 2건뿐이면도로·스쿨존 등 운전자 개입 “사고 책임 피하다 기술 발전 놓쳐”해외는 우천·혼잡 등 실주행 축적 서울 강남 일대에서 운영 중인 자율주행 택시가 올해 상반기에 사실상 무사고 실적을 기록했다. 기술의 완성도를 보여준 것이지만, 이면에는 ‘사고 0건의 역설’이 숨어 있다는 분석이 나온다. 신호 체계와 도로 인프라가 비교적 정교하게 갖춰진 강남에서 돌발 변수가 적은 심야에만 운영한 결과이기 때문이다. 이렇게 안전 실적을 쌓는 사이 경쟁국들은 낮 시간대와 복잡한 도심까지 넘나들며 기술 격차를 벌리고 있다는 지적이 나온다. 16일 서울신문 취재에 따르면 올해 서울 강남구 자율주행 시범운행지구에서 운행 중인 자율주행 택시는 상반기에 중대 사고가 한 건도 없었다. 지난달까지 자율주행 택시 이용 건수는 총 8326건으로, 에스더블유엠(SWM)이 6400건, 카카오모빌리티는 1926건이었다. 2024년에 시범 운영을 시작한 SWM은 지난 3월 16일부터 자율주행 택시를 3대에서 5대로 늘렸고, 카카오모빌리티는 지난 4월 6일부터 2대를 투입해 유료화를 시작했다. 올해 들어 7월까지 자율주행 택시 사고 건수는 총 2건이었지만 자율주행의 문제는 아니었다. 한 건은 사람 운전자가 SWM의 자율주행 택시를 경기 안양의 차고지에서 수동 운전해 강남구로 운반하던 중 발생한 접촉 사고였고, 다른 한 건도 후방 차량이 일방 추돌했다. 이에 양사 모두 연내에 자율주행 플랫폼을 고도화하겠다는 계획을 내놨다. 김진규 카카오모빌리티 부사장 겸 피지컬 AI 부문장은 “복잡한 강남 도심에서 실제 여객운송 서비스를 안정적으로 구현할 만큼 높은 기술을 가졌다”며 운행 차량과 지역, 서비스 범위를 확대하겠다고 밝혔다. SWM은 올해 하반기 중 차세대 자율주행 컴퓨팅 플랫폼(AP-700)과 시각언어행동(VLA) 모델을 서비스에 적용할 예정이다. 그러나 아직은 ‘무사고 성적표’를 있는 그대로 인정하기는 쉽지 않다. 현재 자율주행 택시는 강남구 내 정해진 시범운행지구에서 평일 심야(오후 10시~오전 5시)에만 운행하기 때문이다. 또 이면도로와 어린이보호구역 등에서는 탑승한 시험운전자가 직접 운전하고 돌발 상황에도 개입할 수 있다. 김필수 대림대 미래자동차공학부 교수는 “횡단보도에서 뛰어드는 사람, 불법주행하는 전동킥보드 등 불완전 변수를 제외하고 큰 길을 혼자 달리며 ‘무사고’를 자랑하는 꼴”이라며 “안전에 대한 리스크를 기업에 묻다 보니 사고 예방에만 몰두하다가 오히려 안전 기술의 고도화는 놓친 악순환”이라고 말했다. 반면 미중 업체들은 압도적인 실주행 데이터를 축적하고 있다. 미국 웨이모는 지난 3월까지 인간 운전자 없는 상태로 약 3억 5500만㎞를 주행했고, 안전성을 단순 ‘무사고’가 아니라 100만 마일당 사고율과 인간 운전자 대비 사고율로 평가한다. 중국 위라이드도 1800대가 넘는 로보택시를 운용하고 있다. 이들은 주간·우천·혼잡 도심 등의 상황에서 운행 중이라는 점에서 우리나라의 무사고 기록은 기술 격차를 가리는 착시라는 지적도 나온다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “중국에서는 도심형 주행보조(NOA)가 전기차를 중심으로 빠르게 보급되고 모멘타 같은 자율주행 업체의 시스템도 완성차에 적용되면서 방대한 실주행 데이터가 계속 쌓이고 있다”며 “우리는 몇 개 시범사업을 하는 정도로는 데이터에서 훨씬 차이가 날 수밖에 없다”고 말했다.

전력 자급률 137%·용지 610만평AI 실증센터·데이터 인프라 확충5대 권역별 특화… 전남과도 공조 민선 9기 경남도정은 기존 주력산업의 경쟁력을 고도화하는 동시에 제조 인공지능(AI)과 소형모듈원자로(SMR), 우주항공 등 미래산업을 새로운 성장축으로 키우는 데에도 정책 역량을 집중한다. 박완수(71) 경남지사는 16일 서울신문과의 인터뷰에서 “제조 AI 전환을 위한 기술·인프라·인재 기반을 확충하고 권역별 특화산업을 중심으로 지역의 산업 경쟁력을 높이겠다”며 “우주항공복합도시와 남해안권 개발 등 대형 프로젝트를 국가사업으로 연결해 경남의 산업 지형을 한 단계 끌어올리겠다”고 밝혔다. 다음은 일문일답. -제조 AI 혁신을 위한 재원·인프라 확보 방안은. “경남은 스마트공장 3014개사로 전국 2위 규모의 제조혁신 기반을 갖추고 있다. 민선 9기에는 피지컬 AI 기반 제조업 고도화와 SMR 글로벌 산업거점 조성을 핵심 성장축으로 삼겠다. 특히 피지컬 AI 분야 선도를 위해 2035년까지 21조원을 투입해 4대 전략을 추진한다. 국비와 민간투자를 적극 연계하고 AI 실증센터와 데이터·컴퓨팅 인프라, 전문인력 양성체계도 확충하겠다.” -첨단산업에 필요한 전력·용수·산업 용지 확보 대책은. “경남은 전력 자급률 137%를 비롯해 전력과 용수, 산업 용지 측면에서 경쟁력을 갖추고 있다. 현재 210개 산업단지 가운데 57개가 조성 중이며 향후 10년간 약 610만평의 산업 용지를 추가 공급할 수 있다. 전력·용수 등 기반 시설 구축부터 투자 유치와 인허가, 기업 지원까지 원스톱으로 맡는 ‘경남 대도약 첨단산업 추진단’을 운영해 기업이 투자하기 좋은 환경을 만들겠다.” -권역별 산업 육성과 우주항공복합도시 특별법 추진은. “5대 권역별 특화산업을 육성한다. 중부권은 제조 AI·SMR·방위산업, 동부권은 바이오메디컬, 서부권은 우주항공, 남부권은 조선, 북부권은 항노화·승강기 산업을 중심으로 키우겠다. 우주항공복합도시는 사천시 도시개발과 특별법 제정을 병행하는 두 갈래로 추진한다. 전남도와 공동 입법 기반을 마련한 만큼 국회와 정부를 상대로 특별법 제정 필요성을 적극 알리겠다.” -남해안권 개발과 환경보존의 조화를 위한 방안은. “남해안권을 글로벌 관광 거점으로 육성하고자 남해안권 발전 특별법의 조속한 통과에 행정력을 집중하겠다. 김해 국제 비즈니스 도시 등 트라이포트 연계 관광 개발도 추진한다. 개발 과정에서는 환경영향평가와 주민 의견 수렴을 충실히 이행하고 공공기여 방안을 구체화해 지역과 상생하는 개발계획을 마련하겠다.”

이통3사가 5G·LTE 통합요금제를 도입하며 2만원대까지 저가 구간을 넓힌 뒤, 통신시장의 경쟁축도 가격에서 혜택으로 옮겨가고 있다. SK텔레콤·KT·LG유플러스는 인공지능(AI)·온라인동영상서비스(OTT) 등 부가서비스를 강화하고, 알뜰폰은 결제·편의점처럼 일상에서 체감하기 쉬운 혜택을 앞세워 차별화하는 모습이다. 16일 통신업계에 따르면 최근 알뜰폰 시장에서는 통신요금 할인에 생활비 절감 효과를 더한 상품이 잇따르고 있다. 토스모바일은 이달 3일 LG유플러스망을 이용하는 ‘페이스페이 제휴 요금제’ 5종을 내놨다. 얼굴인식 결제 서비스인 페이스페이를 이용할 때 최대 5만 8000원 상당의 혜택을 받을 수 있는 상품으로, 출시 후 2주간 가입자의 56%가 20·30대로 나타났다. 이 같은 변화는 알뜰폰의 성장 둔화와 맞물려 있다. 한국통신사업자연합회(KTOA)에 따르면 올해 1~7월 이통3사와의 번호이동에서 알뜰폰 순유입은 145명에 그쳤다. 지난해 같은 기간에는 22만 6218명이 순유입됐다. 이통3사의 중저가 요금제 확대 등으로 알뜰폰의 가격 경쟁력이 예전만 못해지면서 요금 외 혜택으로 차별화할 필요성도 커진 것이다. U+유모바일과 SK세븐모바일도 커피·편의점, 페이·상품권 등을 결합한 상품을 운영하고 있다. 이통3사 역시 통합요금제 도입 이후 부가서비스를 차별화 수단으로 활용하고 있다. SK텔레콤은 생성형 AI와 OTT, 쇼핑 등 T우주 혜택을 선택할 수 있도록 했고, KT와 LG유플러스도 콘텐츠·구독과 멤버십 혜택을 확대하고 있다. 요금 자체의 차이가 줄어든 만큼 가입 뒤 실제로 누릴 수 있는 서비스가 새로운 경쟁 요소로 떠오른 셈이다. 반면 기존 결합할인은 일부 줄어드는 흐름도 나타난다. SK텔레콤은 지난달 31일부터 ‘T끼리 온가족할인’ 등 일부 기존 결합상품의 신규 가입을 중단했고, KT도 같은 날부터 기존 정률형 ‘맞춤형 결합’에 모바일 회선을 추가할 수 없도록 했다. 기존 가입자의 혜택은 유지된다. 통신사들은 복잡한 결합상품을 정리하기 위한 것이라고 설명했지만, 장기·다회선 고객 입장에서는 혜택이 줄어드는 셈이다.

미국이 한국을 포함한 35개 국가에 중국의 인공지능(AI) 개발에 동참할 경우 미국이 주도하는 AI 연합에서 제외될 것이라고 경고했다. 미중의 치열한 AI 개발 경쟁에서 미국 편을 들라고 압박하는 것으로, 중국산 메모리 반도체 사용을 검토 중인 애플은 트럼프 행정부의 강한 반발에 직면했다. 로이터통신은 15일(현지시간) 미 국무부가 지난 6월 미국과의 AI 협력에 참여 의사를 밝힌 ‘AI 기회 성명’에 참가한 35개국에 경고 서한을 전달할 예정이라고 보도했다. 한국, 일본, 호주 등 35개국이 ‘AI 기회 성명’에 참여했으며 여기에는 지난해 중국과의 AI 및 반도체, 희토류 경쟁에서 안정적인 공급망 확보를 위해 출범한 ‘팍스 실리카’에 참여한 24개 국가도 모두 포함된다. 국무부가 이처럼 AI 협력을 약속한 나라에 경고 서한을 발송하게 된 것은 시진핑 중국 국가주석이 지난달 17일 열린 세계 AI 대회에서 중국이 ‘룰’을 정하겠다는 의지를 보이며, 세계AI협력기구(WAICO)를 출범했기 때문이다. WAICO에는 29개국이 서명했는데 카자흐스탄이 유일하게 미중 양국의 AI 연합에 모두 가입하면서 미 정부가 경각심을 갖게 됐다. 통신은 ‘저비용·오픈웨이트(학습가중치 공개)’ 중국 AI 모델의 시장점유율이 빠르게 상승하는 상황에서 트럼프 정부가 자국이 주도하는 AI 연합에 참여한 국가들이 중국과 협력하지 않도록 ‘철의 장막’을 치려 한다고 분석했다. 미 정부는 서한에서 중국을 구체적으로 언급하지 않았지만 “팍스 실리카 선언의 서명은 단순한 회원가입이 아니라 약속이며, 우리와 어긋나는 기대를 가진 곳과 ‘중복 자격’을 가질 수 없다”고 지적했다. 중국산 메모리 반도체 사용을 검토 중인 애플에는 하워드 러트닉 상무장관이 직접 분명한 반대 의사를 전달했다. 월스트리트저널은 러트닉 장관이 “미국의 훌륭한 기업들이 중국산 메모리를 사용하는 것은 바람직하지 않다”며 지난 13일 팀 쿡 애플 최고경영자와 함께 텍사스의 새로운 생산시설을 방문한 자리에서 이같은 입장을 전했다고 보도했다. 애플은 메모리 품귀 현상에 따른 가격 상승 문제에 대한 대책으로 중국의 창신메모리테크놀로지(CXMT)와 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)가 생산한 메모리 사용을 검토하는 것으로 알려졌다. 마이크론도 최근 트럼프 정부에 애플이 중국산 메모리를 사용하도록 해서는 안 된다고 촉구했다.

중국 자율주행 기술 기업 ‘포니AI’가 유럽에 자사 기술을 적용한 로보택시 2000대 이상을 투입한다. 자율주행 분야에서 미중의 세계 시장 선점 경쟁이 본격화한 가운데 소규모 유료 운행에 머물러 있는 우리나라에도 비상이 걸렸다. 16일 블룸버그통신 등에 따르면 포니AI는 차량 호출 업체 우버와 손잡고 유럽 5개 도시에 정해진 구역과 조건에서 운전자 개입 없이 스스로 달리는 레벨4(L4) 로보택시 2000대 이상을 배치할 계획이다. 크로아티아 수도 자그레브에서 추진 중인 상업 서비스를 유럽 4개 도시로 추가 확대하고 중동에서도 협력을 넓힌다. 전체 차량의 배치 완료 시점은 공개하지 않았다. 포니AI의 지난 1분기 로보택시 매출은 5910만 위안(약 124억원)으로 전년 동기보다 395.4% 급증했다. 포니AI는 내년까지 중국에서 차량 본체에 자율주행 장비를 더한 로보택시 한 대의 차량 비용을 23만 위안(약 4837만원) 아래로 낮추는 게 목표다. 웨이모의 경우 1억원 이상으로 추정된다. 중국 내 경쟁자인 위라이드는 최근 덴마크에 진출하면서 자율주행차를 13개국 60개 이상 도시에서 시험하거나 운영하고 있다. 바이두는 차량 호출 업체 리프트와 손잡고 지난달 말 영국 런던에서 자율주행 서비스 ‘아폴로 고’ 로보택시의 도로시험을 시작했다. 중국의 도전에 맞서 미국은 중국 연계 자율주행 시스템(ADS) 소프트웨어 등을 탑재한 커넥티드 차량의 미국 내 판매를 2027년형부터 제한한다. 중국이 유럽과 중동으로 눈을 돌리는 이유다. 포니AI가 시스템을 제공하고 우버가 승객을 연결하며 현지 사업자가 차량을 운영하는 식의 분업도 해외 진출을 쉽게 하는 요소다. 미국에서도 웨이모의 상업 운행이 확대되고 미 정부가 규제를 손질하면서 미중 자율주행 경쟁은 시장 선점전 양상이다. 구글 모회사 알파벳의 웨이모는 지난 3월 미국 10개 도시에서 1주당 50만 회가 넘는 유료 로보택시 운행을 했다. 미 도로교통안전국(NHTSA)은 지난달 30일 아마존 자회사 죽스가 운전대와 페달이 없는 전용 로보택시를 상업 운행할 수 있도록 기존 자동차 안전기준 일부를 임시 면제했다. 죽스는 이에 따라 연간 최대 2500대씩 2년간 로보택시를 상업 배치할 수 있다.

현대로템과 한국항공우주산업(KAI)이 공동으로 한국형 초음속 전투기 KF-21에 탑재될 장거리 공대공 미사일 등 항공무장 기술 내재화와 수출 경쟁력 강화에 나선 가운데, 외신도 이번 프로그램에 큰 관심을 보이고 있다. 앞서 지난 12일 현대로템은 경남 사천 KAI 본사에서 KAI와 ‘항공무장 사업협력 업무협약’(MOU)을 체결했다. 양사는 협약에 따라 KF-21 등 항공기 플랫폼과 장거리 공대공 미사일을 포함한 항공무장의 개발과 체계통합을 위한 기술 협력을 추진한다. 현재 KF-21은 장거리 공대공 교전을 위해 유럽 MBDA의 미티어(Meteor)를 사용하고 있으며, 단거리 공중전에는 독일산 IRIS-T를 사용한다. 일반적으로 해외 미사일을 사용할 경우 미사일 재고부터 소프트웨어 업데이트, 생산능력, 수출 승인과 재수출 제한, 전쟁이나 위기 상황에서의 공급 차질 등에 영향을 받을 수 있다. 이에 현대로템과 KAI의 이번 MOU는 장거리 공대공 무기 분야에서 해외 미사일에 의존하고 있는 한국이 자체적인 장거리 공대공미사일을 개발하기로 뜻을 모았다. 말레이시아 국방·안보 전문 매체인 디펜스 시큐리티 아시아(DSA)는 지난 14일(현지시간) “한국이 개발하려는 장거리 공대공미사일은 약 200㎞의 교전 거리를 목표로 하고 있으며, 목표 종말 속도는 마하 4 이상으로 제시되고 있다”며 “기존의 단순 고체로켓 방식과 다른 고체연료 덕티드 램제트 방식이 거론된다”고 전했다. 이어 “미사일이 마하 4 이상의 매우 빠른 속도로 목표물에 접근하면 상대 항공기가 미사일을 발견한 뒤 대응하고 회피할 수 있는 시간이 줄어들 수 있다”며 “약 200㎞에 달하는 교전 거리를 목표로 하기 때문에 KF-21이 적 전투기나 지대공미사일의 위협이 큰 지역에 진입하기 전에 장거리에서 무기를 발사할 수 있는 능력을 갖출 수 있게 된다”고 덧붙였다. KF-21 탑재용 미사일 개발의 의미매체는 이번 국산 장거리 공대공미사일 개발의 중요한 목적 가운데 하나로 미사일 운용의 자립성을 강조했다. 한국이 미사일을 자체적으로 생산할 수 있게 되면 필요한 재고량과 생산량을 직접 관리할 수 있고, 정비와 부품 교체, 소프트웨어 업데이트, 새로운 위협에 대응하기 위한 성능개량도 자체적으로 추진할 수 있다는 것이다. 다만 매체는 한국의 장거리 공대공미사일 개발 프로그램을 ‘전략적 도박’이라고 평가했다. 현재 방산업계에서는 한국산 공대공미사일 시스템 완성을 2033년, 대량 생산은 2035년경으로 예상하는 만큼 초기 KF-21 비행대대는 장기간 미티어 미사일에 의존해야 한다. 매체는 “한국은 2028년까지 KF-21 전투기 40대를 도입하고 2032년까지 120대로 증강할 계획”이라며 “한국산 공대공미사일 프로그램은 주권 확보를 위한 노력인 동시에 전략적 도박이기도 하다”고 평가했다. 이어 “성공할 경우 한국은 통합된 전투항공체계 공급국으로 발전할 수 있지만, 기술적 지연이 발생하면 역내 공군력 경쟁이 심화하는 시기에 해외 의존이 계속될 수 있기 때문”이라고 덧붙였다. 따라서 이번 사업의 성패는 국산 미사일 개발을 ‘계획대로’ 완료해 KF-21과 함께 독자적인 전투항공체계를 구축할 수 있느냐에 달려 있다는 것이 외신의 평가다. 한국의 ‘미사일 자립’이 중요한 이유전문가들은 한국이 공대공미사일의 국내 생산을 현실화한다면 북한과의 충돌이나 보다 광범위한 역내 분쟁 상황에서 작전 지속 능력을 높일 수 있다고 보고 있다. 다만 일각에서는 자립적인 공급망을 구축하면 해외 공급망 차질에 따른 취약성을 줄일 수 있는 동시에 핵심 반도체, 탐색기 부품, 추진제 등을 계속 해외 공급업체에 의존할 경우 국산화는 여전히 불완전한 상태로 남게 된다고 지적한다. 매체는 “과도기에는 매우 뚜렷한 전력 운용상의 위험이 발생할 수 있다”며 “KF-21의 인도가 국산 미사일의 대량 생산보다 먼저 진행되기 때문에, 확대되는 KF-21 전투비행대대는 국산 미사일이 본격적으로 생산될 때까지 미티어 재고에 의존해야 한다”고 꼬집었다. 국산 미사일 장착한 KF-21, 세계 전투기 시장 흔들 것한국이 미사일 자립을 이루고 이를 KF-21에 탑재할 경우 세계 전투기 시장에 큰 변화를 가져올 수 있다는 긍정적인 전망도 나왔다. 매체는 “국내에서 패키지는 구매자에게 전투기, 미사일, 훈련, 유지 보수, 시뮬레이터, 예비 부품, 자금 조달, 기술 지원 및 선별된 기술 이전에 대한 단일 협상 채널을 제공하여 조달 복잡성과 정치적 불확실성을 줄일 수 있다”고 평가했다. 이어 “특히 미국, 유럽, 러시아 또는 중국 항공기에 대한 대안을 찾는 국가에 KF-21의 매력을 강화할 수 있다”며 “개발이 성공한다면 한국은 단순히 새로운 미사일을 보유하는 것 이상의 것을 얻게 될 것”이라고 덧붙였다. 또 “한국은 자체 공대공미사일을 통해 산업 역량, 수출 외교 그리고 인도·태평양 지역 전반에 걸친 전략적 영향력을 연결하는 확장 가능한 공중전 생태계를 장악할 가능성이 있다”고 내다봤다.

서울 강남 일대에서 운영 중인 자율주행 택시가 올해 상반기에 사실상 무사고 실적을 기록했다. 기술의 완성도를 보여준 것이지만, 이면에는 ‘사고 0건의 역설’이 숨어 있다는 분석이 나온다. 신호 체계와 도로 인프라가 비교적 정교하게 갖춰진 강남에서 돌발 변수가 적은 심야에만 운영한 결과이기 때문이다. 이렇게 안전 실적을 쌓는 사이 경쟁국들은 낮 시간대와 복잡한 도심까지 넘나들며 기술 격차를 벌리고 있다는 지적이 나온다. 16일 서울신문 취재에 따르면 올해 서울 강남구 자율주행 시범운행지구에서 운행 중인 자율주행 택시는 상반기에 중대 사고가 한 건도 없었다. 지난달까지 자율주행 택시 이용 건수는 총 8326건으로, 에스더블유엠(SWM)이 6400건, 카카오모빌리티는 1926건이었다. 2024년에 시범 운영을 시작한 SWM은 지난 3월 16일부터 자율주행 택시를 3대에서 5대로 늘렸고, 카카오모빌리티는 지난 4월 6일부터 2대를 투입해 유료화를 시작했다. 올해 들어 7월까지 자율주행 택시 사고 건수는 총 2건이었지만 자율주행의 문제는 아니었다. 한 건은 사람 운전자가 SWM의 자율주행 택시를 경기 안양의 차고지에서 수동 운전해 강남구로 운반하던 중 발생한 접촉 사고였고, 다른 한 건도 후방 차량이 일방 추돌했다. 이에 양사 모두 연내에 자율주행 플랫폼을 고도화하겠다는 계획을 내놨다. 김진규 카카오모빌리티 부사장 겸 피지컬 AI 부문장은 “복잡한 강남 도심에서 실제 여객운송 서비스를 안정적으로 구현할 만큼 높은 기술을 가졌다”며 운행 차량과 지역, 서비스 범위를 확대하겠다고 밝혔다. SWM은 올해 하반기 중 차세대 자율주행 컴퓨팅 플랫폼(AP-700)과 시각언어행동(VLA) 모델을 서비스에 적용할 예정이다. 그러나 아직은 ‘무사고 성적표’를 있는 그대로 인정하기는 쉽지 않다. 현재 자율주행 택시는 강남구 내 정해진 시범운행지구에서 평일 심야(오후 10시~오전 5시)에만 운행하기 때문이다. 또 이면도로와 어린이보호구역 등에서는 탑승한 시험운전자가 직접 운전하고 돌발 상황에도 개입할 수 있다. 김필수 대림대 미래자동차공학부 교수는 “횡단보도에서 뛰어드는 사람, 불법주행하는 전동킥보드 등 불완전 변수를 제외하고 큰 길을 혼자 달리며 ‘무사고’를 자랑하는 꼴”이라며 “안전에 대한 리스크를 기업에 묻다 보니 사고 예방에만 몰두하다가 오히려 안전 기술의 고도화는 놓친 악순환”이라고 말했다. 반면 미중 업체들은 압도적인 실주행 데이터를 축적하고 있다. 미국 웨이모는 지난 3월까지 인간 운전자 없는 상태로 약 3억 5500만㎞를 주행했고, 안전성을 단순 ‘무사고’가 아니라 100만 마일당 사고율과 인간 운전자 대비 사고율로 평가한다. 중국 위라이드도 1800대가 넘는 로보택시를 운용하고 있다. 이들은 주간·우천·혼잡 도심 등의 상황에서 운행 중이라는 점에서 우리나라의 무사고 기록은 기술 격차를 가리는 착시라는 지적도 나온다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “중국에서는 도심형 주행보조(NOA)가 전기차를 중심으로 빠르게 보급되고 모멘타 같은 자율주행 업체의 시스템도 완성차에 적용되면서 방대한 실주행 데이터가 계속 쌓이고 있다”며 “우리는 몇 개 시범사업을 하는 정도로는 데이터에서 훨씬 차이가 날 수밖에 없다”고 말했다.