젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 미국의 인공지능(AI) 인프라 구축 속도가 중국보다 현저히 느리다고 지적하며 에너지 공급력과 산업 추진력에서 중국이 앞서 있다고 평가했다. 황 CEO는 최근 워싱턴 전략국제문제연구소(CSIS)에서 존 햄리 소장과 대담을 갖고 “미국에서 AI 슈퍼컴퓨터용 데이터센터를 짓는 데 착공부터 완공까지 3년이 걸리지만, 중국은 주말에 병원도 세운다”고 미 경제전문매체 포천이 6일(현지시간) 보도했다. 그는 “중국은 에너지 공급량이 미국의 두 배에 달한다”며 “우리 경제가 더 큰데도 에너지 생산은 정체돼 있다. 그들의 에너지 곡선은 ‘수직 상승’인데, 우리의 그래프는 평평하다”고 비판했다. ◆ “AI 칩은 미국이 앞서지만…방심은 금물” 황 CEO는 다만 AI 칩 기술력에서는 “엔비디아를 비롯한 미국이 아직 몇 세대 앞서 있다”고 강조했다. 그러나 그는 “중국이 제조 역량이 없다고 생각한다면 큰 착각”이라며 빠른 추격을 경고했다. 황 CEO는 이어 도널드 트럼프 대통령의 제조업 리쇼어링(해외 공장의 국내 복귀) 정책과 AI 산업 투자 촉진에 대해 “엔비디아와 미국 반도체 산업의 미래에 긍정적인 역할을 하고 있다”고 평가했다. 앞서 황 CEO는 지난달 초 “중국이 AI 경쟁에서 승리할 것”이라고 발언했다가 논란이 일자 “중국은 미국보다 나노초(nanosecond) 단위로만 뒤처져 있다”고 해명했다. ◆ “AI 인프라 속도전”…미국, 규제·전력망 제약에 뒤처져 미국은 AI 붐 속에 데이터센터 건설이 폭증하고 있지만 인허가·전력 공급망 제약 등으로 공사 속도가 느린 것이 업계의 공통된 지적이다. 데이터센터 건설업체 데이터뱅크의 라울 마르티넥 CEO는 “미국에선 향후 1년 안에 5~7기가와트(GW) 규모의 데이터센터가 추가로 가동될 것”이라며 “이는 최소 500억 달러(약 73조 원)에서 최대 1050억 달러(약 154조 원)의 투자가 수반될 것”이라고 말했다. 포천은 미국의 AI 인프라 확장이 사상 최대 규모로 진행되고 있으나 중국의 ‘속도전’과 국가 주도형 에지 공급력에는 여전히 미치지 못한다는 전문가 분석을 전했다. ◆ 야후뉴스 3400여 개 댓글 “인프라 지연은 규제·기업 탐욕 때문” 이 발언이 전해지자 야후뉴스 댓글란에는 하루 만에 3400개가 넘는 의견이 달리며 격론이 벌어졌다. 다수의 이용자들은 황 CEO의 지적에 “절반은 맞지만 절반은 책임 회피”라는 반응을 보였다. 한 이용자(케네스)는 “데이터센터를 짓겠다면 발전 설비까지 포함해 스스로 짓는 게 맞다. 세금으로 전력망을 지원받을 생각을 말라”고 꼬집었다. 또 다른 이용자(폴)는 “테크기업들은 인프라 비용을 사회에 떠넘긴 채 수익만 챙긴다”며 “주변 도로와 생활환경 피해는 고스란히 지역민 몫”이라고 비판했다. 다른 이용자들은 구조적 문제를 지적했다. 크리스 G라는 이용자는 “미국 전력망은 민영화돼 있어 ‘수요에 딱 맞게’만 운영된다. 여유 용량을 만들면 이익이 줄어드니 항상 전력 부족 구조가 된다”고 했고, 이용자 패스트는 “규제와 안전 인허가는 필요하지만 관료주의와 로비 때문에 일정이 비정상적으로 늘어난다”고 지적했다. ‘49er존’이라는 이용자는 “메타 프로젝트 기준으로 착공부터 가동까지 6개월 남짓이면 된다”며 “3년은 과장”이라고 반박했다. 반면 ‘익스펜더블 에세츠’는 “문제는 공사 기간이 아니라 전력망”이라며 “데이터센터를 세워도 감당할 전기가 없다”고 밝혔다. 또한 “중국이 빠른 건 사실이지만 안전기준과 노동환경을 무시한 결과”(로버트), “병원을 주말에 세운다지만 품질은 믿기 어렵다”(릭) 등 회의론도 다수였다. 일부는 정치 구조 차이로 원인을 돌렸다. “중국은 한 사람이 모든 결정을 내리지만, 미국은 이익집단이 얽혀 결단이 늦다”(대럴), “중국은 엔지니어가 나라를 이끌고, 미국은 변호사가 이끈다”(그렉) 등의 댓글이 높은 공감을 얻었다. ◆ “속도 vs 안전”…정책 신뢰의 문제로 번져 황 CEO의 발언은 단순한 산업 비교를 넘어 ‘민주주의 국가의 효율성과 사회적 합의 구조’를 둘러싼 논쟁으로 번졌다. 댓글 다수는 “중국의 속도에는 이유가 있다. 규제와 안전을 생략한 결과일 뿐”(퍼플필)이라고 지적하는 한편, “미국의 정치적 무능과 인프라 투자 부족이 자초한 결과”(스테번, TX3롬)라는 자성도 잇따랐다. 결국 젠슨 황의 발언은 ‘AI 패권 경쟁의 속도전’이 단순한 기술력 문제가 아니라 정치·에너지·규제·책임 구조 전체의 경쟁으로 확산되고 있음을 드러낸 셈이다.

IT·코딩 교육 크리에이터 ‘조코딩(JoCoding, 본명 조동근)’은 최근 개최된 유튜브 크리에이터 클럽 연말 행사 ‘Creator Club Year-End Celebration’에 참가했다. 그는 이 자리에서 한 해 동안 AI 기술을 가장 효과적으로 도입해 새로운 콘텐츠의 지평을 연 크리에이터에게 수여되는 의미 있는 상 ‘The Innovator’ 상을 받았다. 무엇보다 동료 크리에이터들의 투표로 선정된다는 점에서 더욱 뜻깊다. 조코딩은 대중이 즐길 수 있는 ‘AI 엔터테인먼트’란 새로운 장르를 개척했다는 평을 받는다. 그는 진짜 가수의 목소리와 AI가 생성한 가수 목소리를 구분해 내는 블라인드 대결 콘텐츠 ‘AI 클론싱어’ 시리즈를 선보이며 큰 화제를 모았다. 이어 음악 창작 분야에서도 활발한 협업을 펼쳤다. 조코딩은 프로듀서 그루비룸과는 AI를 활용한 작곡 과정을 시연했으며 10CM 권정열과는 AI 도구를 활용해 공동 작곡 프로젝트를 진행했다. 두 사람이 함께 만든 곡 ‘디지털 러브(Digital Love)’는 웹드라마 ‘좋코딩2’의 OST로 사용되며 기술과 예술 융합의 대표 사례로 주목받았다. 그는 다양한 분야를 넘나드는 시도 역시 주목받았다. K-pop 아티스트 키노(KINO)와의 AI 댄스 챌린지 생성 이벤트 진행, 이세돌 9단과의 AI 보드게임 대결 등 이색 협업을 비롯해 언리얼 엔진 기반의 ‘Smart NPCs’ 게임 플레이, 실시간 소통 AI 버튜버 개발 등 시청자와 상호작용하는 인터랙티브 콘텐츠로 AI 기술의 재미를 극대화했다. 조코딩은 구글(Google) 순다 피차이 CEO와의 단독 인터뷰를 성사시키며 글로벌 테크 업계에서도 영향력 있는 크리에이터로 자리매김했다. 현재 조코딩 채널은 구독자 약 68만 6000명, 누적 조회수 1억 9100만 회 이상을 기록하고 있다. 최근에는 코딩 교육을 넘어 기획·개발·마케팅·수익화까지 혼자 수행하는 ‘프로덕트 빌더(Product Builder)’ 양성에 집중하며 새로운 창작 생태계를 구축해 나가고 있다. 조코딩은 “크리에이터 분들과 구독자분들의 응원 덕분에 가능했던 결과”라며 “앞으로도 누구나 AI와 코딩을 활용해 자신의 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 돕는 혁신적인 길잡이가 되겠다”고 밝혔다.

희귀 질환을 극복한 아기, 9000m 해저에서 기묘한 생명체를 발견한 과학자, 뎅기열 확산을 막는 모기를 개발한 연구자, 반과학적 정부 정책에 대항하는 보건정책 학자. 과학 저널 ‘네이처’는 이들을 포함해 ‘2025년 과학을 만든 10명’을 9일 발표했다. 네이처가 발표한 ‘올해의 10인’은 순위를 매긴 것이 아니라 올해 과학계의 중요한 발전과 이야기, 그 과정에서 중요한 역할을 한 인물과 그 주변인을 조명하기 위한 것이다. 올해 생의학 분야에서는 희귀 질환 치료에 있어서 두 가지 중요한 진전을 이룬 해다. 우선 ‘선구적 아기’라고 이름 붙여진 미국 펜실베이니아 필라델피아 교외에 사는 아기 KJ멀둔은 체내 요소 수치가 과도하게 높아져 영구적인 뇌 손상이나 사망을 초래하는 CPS1 결핍증을 안고 태어났다. 필라델피아 아동병원 의료진은 크리스퍼 유전자 가위 기술을 이용해 세계 최초로 개인 맞춤형 유전자 편집 기술로 유전 질환을 치료하는 데 성공했다. 유전 질환의 완치까지는 아니지만 치료 효과가 높다고 연구팀은 밝힌 상태다. ‘헌팅턴병의 영웅’ 사라 타브리즈 영국 런던대(UCL) 신경학과 교수는 해가 없는 바이러스를 사용한 유전자 치료제를 개발해 치명적 유전 질환인 헌팅턴병의 진행을 75%가량 늦추는 데 성공했다. 올해는 인간 지식의 경계를 넓힌 해이기도 하다. 칠레에 있는 베라 루빈 천문대는 우주 구조와 진화를 측정하기 위해 인류가 제작한 가장 강력한 광시야 관측 망원경 중 하나로 네이처는 30년 전 이 망원경을 처음 구상한 캘리포니아 데이비스대 물리학자 토니 타이슨 교수를 ‘망원경 개척자’로 선정했다. 중국과학원 심해과학기술연구소 소속 지구과학자 멩그란 두 박사는 자체 개발 유인 잠수정 ‘펜더우제’를 타고 해저 9000m까지 내려가 지구상에서 동물이 생존할 수 있는 가장 깊은 생태계를 발견했다. 이스라엘 바이츠만 과학 연구소의 시스템 생물학자 이파트 메르블 박사는 세포 청소부로 알려진 ‘프로테아솜’이 세포 단백질을 분해해 감염과 싸우는 데 도움을 주는 항균 펩타이드를 생성한다는 사실을 처음 발견해 ‘펩타이드 탐정’이라고 이름 붙여졌다. 지난 1월 최고 수준의 모델과 동등한 성능을 보이지만 훨씬 적은 자원으로 구축된 대규모 언어 모델 ‘딥시크’를 공개하며 인공지능 분야에 지각변동을 일으킨 중국 AI 스타트업 딥시크의 CEO 량원평이 ‘AI 독불장군’으로 명명되며 올해 과학계 10대 인물 중 하나로 선정됐다. 특히 오픈 소스 방식으로 무료로 다운로드와 활용이 가능해 과학자들에게 도움이 되고 있다고 네이처는 평가했다. 한편 미국 질병통제예방센터(CDC) 소장으로 채용됐다가 트럼프 정부의 백신 정책에 반대한다는 이유로 2주 만에 해임된 면역학자 수잔 모나레즈 박사는 ‘공중 보건 수호자’로 선정됐다. 이 밖에도 연구 윤리 문제 규명에 앞장선 인도의 데이터 과학자 아찰 아그라왈 박사를 ‘철회 탐정’, 모기를 박테리아에 감염시켜 뎅기열 확산을 막는 연구를 진행하고 실제 모기 공장을 설립한 브라질의 농업 공학자이자 곤충학자인 루시아노 모레이라 연구원은 ‘모기 목장주’, 지난 4월 세계 최초로 팬데믹에 대한 예방과 대응을 위한 지침 원칙을 제시한 글로벌 팬데믹 조약을 실현한 남아프리카공화국 프레셔스 마초소는 ‘펜데믹 협상가’로 선정됐다. 브랜던 마허 편집자는 “이번 선정은 올해 과학계에서 가장 의미 있는 순간에 이바지한 다양한 인물들을 부각하기 위한 것”이라며 “특히 올해 선정된 10인은 새로운 영역의 탐구, 획기적 의학 발전 가능성, 과학 진실성 수호에 대한 확고한 헌신, 글로벌 보건 정책을 주도한 이들”이라고 설명했다.

광주시 북구가 지역의 오랜 숙원사업인 ‘31사단 이전’에 대비해 약 147.7만㎡에 달하는 부지 활용 방안과 개발 구상안을 공개한다. 북구는 오는 9일 오전 11시 오치복합커뮤니티센터에서 ‘31사단 부지활용 기본구상 수립 용역 최종보고회’를 개최한다. ‘향토사단’으로 불리는 31사단은 70여년 전 광주 외곽에 터를 잡았다. 하지만 도시가 크게 확장되면서 지금은 31사단 전체가 광주 주거지역 중심부에 위치하게 됐으며, 이로 인해 군사작전과 훈련 수행에 제약이 따르는 등 부대 이전 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 북구는 이에 따라 31사단 이전을 지역 균형발전을 위한 성장동력으로 삼을 수 있도록 지난 3월 연구용역에 착수했다. 최종보고회에서는 현 31사단 부지를 ‘제2국방연구소’를 기반으로 한 국내 유일의 ‘AI 국방 혁신 클러스터’로 조성하는 방안이 제시된다. 용역 자료에 따르면 사업 대상지는 지하철, 고속도로 등 우수한 광역 교통망과 GIST·첨단 산업단지 등 산학 협력 기반을 보유해 클러스터로서 충분한 발전 잠재력이 있다는 평가를 받았다. 또한 글로벌 방위산업이 AI 기반 첨단 지능형 체계로 전환되는 흐름 속에서, 지역 내 연구기관과 기업들과의 연계를 강화한다면 국방 AI 실증과 기술 개발을 선도하는 국가적 거점 역할을 수행할 수 있을 것으로 전망됐다. 특히 북구가 가진 산단·대학·AI 융복합지구 등 산학연 인프라를 유기적으로 연결할 경우, 광주가 K-방산과 AI 국방산업을 이끄는 핵심 도시로 도약할 가능성이 크다는 분석도 제시됐다. 보고회에서는 31사단 부지를 ▲제2국방연구소 ▲대학 허브 ▲기업 연구단지 ▲컨벤션센터 등 기능별 4개 공간으로 구성하고, 이에 맞춰 ▲물리적 공간·인프라 기반 구축 ▲기업유치 및 R&D 생태계 확립 ▲국방 AI 허브의 전국적 확대 등 3단계 로드맵을 추진하는 방안이 설명될 예정이다. ‘AI 국방 혁신 클러스터’ 조성 효과로는 고용 창출, 청년 유입 및 정주 인구 증가, 지역 대학 및 연구기관 경쟁력 제고, 기업 매출 상승 및 산업 다변화에 따른 지역경제 활성화와 인재·산업 선순환 체계 확립 등이 제시됐다. 문인 북구청장은 “31사단 이전은 광주가 새로운 성장엔진을 마련할 수 있는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “특히 제2국방연구소를 이 곳에 유치해 지역 특성에 맞는 AI 특화 국방연구소로 발전시킨다면 첨단 방산 대기업의 집적이 가능해지고, 이에 따른 대규모 양질의 일자리 창출 등 지역경제 전반에 큰 파급효과가 기대된다”고 말했다. 한편, 최종보고회는 문인 북구청장, 시·구의원, 주민 등 50여 명이 참석한 가운데 용역 추진 사항 보고, 주민 의견 수렴 순으로 진행될 예정이다.

흑해 전선의 주도권이 ‘드론 함대’로 넘어가고 있다. 우크라이나가 운용하는 해상 무인 드론이 러시아 흑해함대를 사실상 봉쇄하며 전통적 해군력의 패러다임을 바꾸고 있다. 우크라이나 정보국(GUR) 산하 그룹 13의 지휘관은 7일(현지시간) 공개된 AP통신 인터뷰에서 “러시아 함대는 항구 밖으로 거의 나오지 못한다”며 “내년엔 더 복잡한 공격을 준비 중”이라고 밝혔다. 호출명 ‘13번째’(트리나드샤티·13th)로 불리는 그는 “우리는 적의 움직임을 제한하는 데 성공했다. 다만 대형 격침은 줄었는데 이는 러시아가 우리 전술에 적응했기 때문”이라고 설명했다. ‘마구라’ 드론의 진화…자폭·충돌형에서 자율 전투체계로 그룹 13이 운용하는 핵심 플랫폼은 ‘마구라’ 시리즈다. 이 중 V5는 소형 충돌형(자폭형) 드론으로 고속 접근 후 폭발하도록 설계됐고 V7은 미사일을 탑재할 수 있는 대형 무장형으로 장거리 작전 수행이 가능하다. AP통신에 따르면 최근 공개된 시연에서는 V7 기체에 미국제 사이드와인더 공대공 미사일을 개조해 탑재한 장면도 포착됐다. 이는 단순한 수상 공격용 무인체계를 넘어 공중 위협까지 대응할 수 있는 다목적 해상전 플랫폼으로의 발전을 의미한다. GUR은 지난 5월 마구라 드론이 러시아 전투기를 격추했다고 밝혔으며 이를 “해상에서 공중 표적을 제거한 세계 최초 사례”라고 주장했다. 이 사건은 해군과 공군 교리의 경계를 허문 ‘전장 융합’의 상징적 사례로 평가된다. AI가 조종사 대신 목표 탐색…“드론이 판단하는 전장” 트리나드샤티 지휘관은 “현재 목표 탐색은 조종사와 인공지능(AI)이 함께 수행하지만 곧 드론이 스스로 목표를 찾고 민간·군용 선박을 구별하며 판단을 내리게 될 것”이라고 말했다. 그는 “우크라이나군은 수천 시간 분량의 작전 영상과 센서 데이터를 축적했고 이를 AI 모델 학습에 활용하고 있다”고 덧붙였다. 이 같은 기술적 진화는 ‘자율 해상전’으로의 전환을 의미한다. AI가 표적을 자동 인식하고 우선순위를 정하며, 통신이 끊겨도 임무를 수행할 수 있게 되면 인명 손실 없이 지속적인 타격이 가능해진다. 전문가들은 “우크라이나의 AI 드론 통합은 미군이 추진 중인 ‘자율 함대’ 개념을 실전에 앞서 구현한 사례”라며 “비용 대비 전투 효율이 비약적으로 높은 모델”이라고 평가했다. 러시아의 대응: ‘잠복·은폐’ 전략으로 전환과거 세바스토폴항을 중심으로 대규모 작전을 벌이던 러시아 흑해함대는 이제 대부분의 시간 항구 안에 머물러 있다. 우크라이나 해상드론의 항속거리가 800㎞에 달하면서 러시아는 항만 방어망 강화·기만 부표 설치·전자전(EW) 장비 배치 등으로 대응하고 있다. 그러나 러시아 해군은 미사일을 발사한 뒤 곧바로 후퇴하는 등 실질적 해상 작전 능력을 제한받고 있다는 평가가 많다. 트리나드샤티는 “바다로 나서지 못하는 함대를 유지하는 건 전략적 패배와 같다”고 지적했다. ‘경제 전쟁’으로 확장…러 제재 회피 유조선도 표적 지난달 말 우크라이나 해상드론은 러시아의 제재 회피용 석유 수송선, 이른바 ‘그림자 함대’를 타격했다. 로이터통신에 따르면 유조선 ‘카이로스’와 ‘비라트’가 공격받아 손상되었으며 이는 러시아의 원유 수출망을 직접 겨냥한 작전으로 해석된다. AP통신은 이를 “우크라이나가 군사 작전에서 경제 기반까지 영향력을 확장한 상징적 타격”이라고 전했다. 군사 전문가들은 “해상드론이 이제 단순 무기체계를 넘어 러시아의 에너지 수송·무역 루트를 마비시키는 ‘경제 억제 수단’으로 진화했다”고 평가했다. 나토와 손잡은 ‘혼합 전’…공중·수상·잠수형 드론 통합 구상 우크라이나는 내년부터 북대서양조약기구(나토·NATO) 회원국들과 드론 공동생산 및 훈련 체계 구축에 착수한다. 볼로디미르 젤렌스키 대통령은 지난달 그리스 방문 중 해상 무인기 공동개발과 해양 위협 정보공유 협정을 체결했으며 이를 바탕으로 공중드론·해상드론·잠수 드론을 연동하는 ‘혼합(MUM-T) 작전’ 체계 구축을 목표로 하고 있다. 이 구상이 실현되면 우크라이나 드론 전력은 흑해를 넘어 아조우해·카스피해까지 확장될 수 있다. 즉 단일 전장 중심의 ‘국지형 무기’에서 다층 작전이 가능한 ‘전역형 자율 함대’로 진화하는 셈이다. “정체 단계지만, 주도권은 여전히 우리”트리나드샤티 지휘관은 “지금은 일시적 정체기일 뿐 효과가 사라진 것은 아니다”라며 “우리는 여전히 적을 바다에 묶어두고 있으며 그것이 우리의 전략적 성과”라고 강조했다. 전문가들은 우크라이나 해상드론이 “병력 없는 전장, AI가 지휘하는 해전”의 가능성을 실증했다고 평가했다. 전통적 ‘함정 대 함정’ 교전이 아닌 ‘AI 대 알고리즘’의 전장이 이미 시작됐다는 것이다. 우크라이나 해상드론은 그 선두에서 세계 해군 교리의 재편을 가속화하고 있다.

흑해 전선의 주도권이 ‘드론 함대’로 넘어가고 있다. 우크라이나가 운용하는 해상 무인 드론이 러시아 흑해함대를 사실상 봉쇄하며 전통적 해군력의 패러다임을 바꾸고 있다. 우크라이나 정보국(GUR) 산하 그룹 13의 지휘관은 7일(현지시간) 공개된 AP통신 인터뷰에서 “러시아 함대는 항구 밖으로 거의 나오지 못한다”며 “내년엔 더 복잡한 공격을 준비 중”이라고 밝혔다. 호출명 ‘13번째’(트리나드샤티·13th)로 불리는 그는 “우리는 적의 움직임을 제한하는 데 성공했다. 다만 대형 격침은 줄었는데 이는 러시아가 우리 전술에 적응했기 때문”이라고 설명했다. ‘마구라’ 드론의 진화…자폭·충돌형에서 자율 전투체계로 그룹 13이 운용하는 핵심 플랫폼은 ‘마구라’ 시리즈다. 이 중 V5는 소형 충돌형(자폭형) 드론으로 고속 접근 후 폭발하도록 설계됐고 V7은 미사일을 탑재할 수 있는 대형 무장형으로 장거리 작전 수행이 가능하다. AP통신에 따르면 최근 공개된 시연에서는 V7 기체에 미국제 사이드와인더 공대공 미사일을 개조해 탑재한 장면도 포착됐다. 이는 단순한 수상 공격용 무인체계를 넘어 공중 위협까지 대응할 수 있는 다목적 해상전 플랫폼으로의 발전을 의미한다. GUR은 지난 5월 마구라 드론이 러시아 전투기를 격추했다고 밝혔으며 이를 “해상에서 공중 표적을 제거한 세계 최초 사례”라고 주장했다. 이 사건은 해군과 공군 교리의 경계를 허문 ‘전장 융합’의 상징적 사례로 평가된다. AI가 조종사 대신 목표 탐색…“드론이 판단하는 전장” 트리나드샤티 지휘관은 “현재 목표 탐색은 조종사와 인공지능(AI)이 함께 수행하지만 곧 드론이 스스로 목표를 찾고 민간·군용 선박을 구별하며 판단을 내리게 될 것”이라고 말했다. 그는 “우크라이나군은 수천 시간 분량의 작전 영상과 센서 데이터를 축적했고 이를 AI 모델 학습에 활용하고 있다”고 덧붙였다. 이 같은 기술적 진화는 ‘자율 해상전’으로의 전환을 의미한다. AI가 표적을 자동 인식하고 우선순위를 정하며, 통신이 끊겨도 임무를 수행할 수 있게 되면 인명 손실 없이 지속적인 타격이 가능해진다. 전문가들은 “우크라이나의 AI 드론 통합은 미군이 추진 중인 ‘자율 함대’ 개념을 실전에 앞서 구현한 사례”라며 “비용 대비 전투 효율이 비약적으로 높은 모델”이라고 평가했다. 러시아의 대응: ‘잠복·은폐’ 전략으로 전환과거 세바스토폴항을 중심으로 대규모 작전을 벌이던 러시아 흑해함대는 이제 대부분의 시간 항구 안에 머물러 있다. 우크라이나 해상드론의 항속거리가 800㎞에 달하면서 러시아는 항만 방어망 강화·기만 부표 설치·전자전(EW) 장비 배치 등으로 대응하고 있다. 그러나 러시아 해군은 미사일을 발사한 뒤 곧바로 후퇴하는 등 실질적 해상 작전 능력을 제한받고 있다는 평가가 많다. 트리나드샤티는 “바다로 나서지 못하는 함대를 유지하는 건 전략적 패배와 같다”고 지적했다. ‘경제 전쟁’으로 확장…러 제재 회피 유조선도 표적 지난달 말 우크라이나 해상드론은 러시아의 제재 회피용 석유 수송선, 이른바 ‘그림자 함대’를 타격했다. 로이터통신에 따르면 유조선 ‘카이로스’와 ‘비라트’가 공격받아 손상되었으며 이는 러시아의 원유 수출망을 직접 겨냥한 작전으로 해석된다. AP통신은 이를 “우크라이나가 군사 작전에서 경제 기반까지 영향력을 확장한 상징적 타격”이라고 전했다. 군사 전문가들은 “해상드론이 이제 단순 무기체계를 넘어 러시아의 에너지 수송·무역 루트를 마비시키는 ‘경제 억제 수단’으로 진화했다”고 평가했다. 나토와 손잡은 ‘혼합 전’…공중·수상·잠수형 드론 통합 구상 우크라이나는 내년부터 북대서양조약기구(나토·NATO) 회원국들과 드론 공동생산 및 훈련 체계 구축에 착수한다. 볼로디미르 젤렌스키 대통령은 지난달 그리스 방문 중 해상 무인기 공동개발과 해양 위협 정보공유 협정을 체결했으며 이를 바탕으로 공중드론·해상드론·잠수 드론을 연동하는 ‘혼합(MUM-T) 작전’ 체계 구축을 목표로 하고 있다. 이 구상이 실현되면 우크라이나 드론 전력은 흑해를 넘어 아조우해·카스피해까지 확장될 수 있다. 즉 단일 전장 중심의 ‘국지형 무기’에서 다층 작전이 가능한 ‘전역형 자율 함대’로 진화하는 셈이다. “정체 단계지만, 주도권은 여전히 우리”트리나드샤티 지휘관은 “지금은 일시적 정체기일 뿐 효과가 사라진 것은 아니다”라며 “우리는 여전히 적을 바다에 묶어두고 있으며 그것이 우리의 전략적 성과”라고 강조했다. 전문가들은 우크라이나 해상드론이 “병력 없는 전장, AI가 지휘하는 해전”의 가능성을 실증했다고 평가했다. 전통적 ‘함정 대 함정’ 교전이 아닌 ‘AI 대 알고리즘’의 전장이 이미 시작됐다는 것이다. 우크라이나 해상드론은 그 선두에서 세계 해군 교리의 재편을 가속화하고 있다.

정부가 차세대 치명적 팬데믹에 대한 대비를 강화하고 국제 보건안보를 높이기 위한 국내외 노력을 지원하기 위해 1,890만 달러(약 278억 원)의 신규 공여를 발표했다. 외교부는 이번 재원을 감염병혁신연합(CEPI)에 대한 연례 분담금으로 제공할 예정이다. CEPI는 메르스, 라싸열, 치쿤구니야, 그리고 ‘미지의 감염병(Disease X)’과 같은 신종 바이러스 위협으로부터 보호하기 위해 100일 이내에 백신 및 기타 대응 도구를 개발해 필요로 하는 모든 이들에게 공급될 수 있도록 하는 데 전념하는 국제기구다. 이번 신규 재정 공여 협약은 노르웨이 오슬로에 위치한 CEPI 본부에서 열린 회의에서 서민정 주노르웨이 대사와 CEPI 리처드 해쳇 대표 간 서명했다. 회의에서 서민정 대사는 CEPI 2.0 전략의 성과를 환영하면서, 한국 정부가 팬데믹 대비의 중요성을 충분히 인식하고 있으며 앞으로도 CEPI와 긴밀히 협력해 나갈 것이라고 강조했다. 아울러 내년 예정된 리처드 해쳇 대표의 방한이 매우 시기적절하다고 평가하며, 이번 방한이 의미 있는 계기가 되기를 기대한다고 밝혔다. 해당 재원은 민관 파트너십 기구인 CEPI가 2026년 말까지 추진하는 팬데믹 대비 및 대응 활동을 지원하며, 이후 CEPI는 새로운 전략을 출범할 예정이다. 새로운 팬데믹 대비 전략인 CEPI 3.0은 향후 발생할 감염병 또는 팬데믹 상황에서 ‘100일 미션’ 이행을 위한 전 세계적 대비 역량 구축에 중점을 둘 계획이다. 신종 감염병 확인 후 3개월 이내에 국민 건강을 보호할 수 있게 되는 것은 첫 번째 코로나19 백신 개발에 소요된 기간의 약 3분의 1에 해당하며, 이는 수백만 명의 생명을 구하고 전 세계적으로 수조 달러에 달하는 경제적 손실을 예방하는 데 기여할 수 있다. CEPI 리처드 해쳇 대표는 “다음 팬데믹 위협이 어디에서, 언제 발생할지 알 수는 없지만, 반드시 올 것이라는 점은 분명하다”며 “한국의 CEPI에 대한 지속적인 투자는 이러한 대비를 향한 강력한 의지를 보여주는 것으로, 팬데믹에 대한 대비의 필요성을 강조하는 명확하고 시급한 메시지를 전 세계에 전하고 있다. 뛰어난 연구개발 역량과 신속한 동원 능력을 갖춘 한국은 ‘팬데믹 종식’이라는 공동의 목표를 향한 중요한 파트너”라고 말했다. 이번 발표를 포함해 한국 정부의 CEPI 누적 기여액은 총 7,000만 달러에 달한다. 이러한 재정적 지원은 한국뿐 아니라 세계 여러 지역에서 감염병 및 팬데믹 위협에 대응하기 위한 학술 및 제약 분야 연구를 지원해 왔다. CEPI가 지원하는 한국의 주요 연구개발 파트너에는 국산 코로나19백신 ‘스카이코비원’을 개발한 SK바이오사이언스가 포함된다. SK바이오사이언스는 CEPI와 협력해 여러 코로나바이러스를 동시에 예방할 수 있는 백신을 개발하고 있으며, 해당 백신 후보는 향후 수개월 내 임상시험 심사 이후 임상 단계에 진입할 예정이다. CEPI는 질병관리청과도 협력하여 공중보건 위협에 대응하기 위한 백신 및 기타 생물학적 대응수단 개발을 가속화하고 있다. 질병청과 국제백신연구소(IVI)는 CEPI가 구축한 ‘중앙실험실 네트워크’의 일원으로, 이는 감염병 및 팬데믹 백신의 표준화된 평가를 수행하는 세계 최대 규모의 연구소 네트워크다. 한국 내 기반을 마련하는 것은 지역에서 발생하는 신종 감염병에 더욱 신속하게 대응하고, 이에 대한 대비 역량을 강화하는 데 기여할 수 있다. CEPI는 한국 주요 과학기술 포럼과 협력을 이어가고 있으며, 2025년 10월 세계 바이오 서밋(World Bio Summit) 및 국제백신산업포럼에도 참석했다. 또한 과학기술정보통신부 산하 한국과학기술정보연구원 등 선도적 슈퍼컴퓨팅 기관과 협력해, 한국의 감염병 대응 AI 허브로서의 잠재력에 대해 논의하고 있다. 이러한 논의는 CEPI가 개발 중인 미래 팬데믹 R&D 방식을 혁신할 차세대 AI 플랫폼인 팬데믹 대비 엔진(Pandemic Preparedness Engine) 개발을 뒷받침하고 있다.

행정안전부는 ‘2025 정부혁신 왕중왕전’ 대상에 경상남도의 ‘골든타임 지키는 경남형 응급의료상황실’을 선정했다고 7일 밝혔다. 경남도는 도·소방청·의료기관 협업으로 구급대원과 병원을 실시간으로 연결하는 ‘경광등 알림시스템’을 구축해 신속한 환자 이송체계를 마련했다. 소방청의 ‘119 안심콜’, 경기도의 ‘체납자 가상자산 추적 시스템’ 등은 금상을 받았다. 행안부는 창의적인 발상과 인공지능(AI)을 활용해 행정 효율을 높인 사례를 매년 뽑고 있다. 김민재 행안부 차관은 “우수 사례가 공공부문 전체로 확산해 진정한 국민주권 정부가 실현될 수 있도록 적극 지원하고, 더 편리하고 안전한 국민의 삶을 위한 정부혁신 추진에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

광주시가 대한민국 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략인 ‘국가 AX 혁신거점 광주’ 조성을 본격화한다. 광주시는 2026년도 광주시 예산으로 역대 최대인 총 3조9497억원을 확보했다. 이 가운데 AI관련 예산은 1634억원 규모로, 대규모 실증·기반시설 조성과 인재양성 등 전 분야에서 AI 사업을 본격적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다. ▲인공지능 기반시설 확충: 3개 사업에 208억원 국가 AX 거점 구축의 핵심인 기반시설 확대를 위해 3개 사업에 208억원이 확보됐다. 광주에 국가 NPU 전용 컴퓨팅센터를 설립하는 방안에 대한 타당성 연구(6억원)를 추진한다. 국산 NPU의 실증·활용을 위한 공공형 컴퓨팅센터를 조성하고, 범용 소프트웨어 환경을 구축해 NPU 생태계 확장을 도모할 계획이다. 국가 AI데이터센터 고도화(192억원) 사업은 AI데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원(H100)을 산·학·연에 보다 폭넓게 지원하고, 고도화를 위한 기본계획을 수립할 예정이다. 피지컬AI 기반 휴머노이드 제조혁신센터 구축예산에 10억원이 확보돼 산업 현장의 AX 확산을 위해 휴머노이드 로봇 시험생산과 성능평가를 위한 기반시설을 구축한다. ▲ AI 실증도시 구현 : 2개 사업에 302억원 광주시는 도시 전역을 실증 공간으로 확장하는 ‘광주형 규제프리 도시모델’을 본격 기획(5억원)한다. 기존 규제특례의 적용 범위를 산업·서비스 단위에서 도시 전역으로 확대하는 ‘광주형 규제프리 도시규모 실증모델’ 마련을 위한 사업 기획이다. 또 교통·안전·에너지 등 도시문제 해결을 위한 AX 기술 실증을 대규모로 추진하는 ‘AX 실증밸리’ 조성(297억원)으로 시민 체감형 인공지능(AI) 서비스를 확대할 계획이다. ▲AI 인재양성 강화 : 2개 사업에 136억원 AI 인재양성도 한층 강화된다. 광주인공지능사관학교(105억원)는 최고급 실무교육 과정인 ‘SW마에스트로’를 도입하고, 내년부터 전 과정이 전액 국비 지원으로 운영된다. 광주과학기술원(GIST) 부설 광주 AI 과학영재학교 설립 예산(31억원)이 반영돼 초·중·고-대학-산업으로 이어지는 인공지능(AI) 인재 사다리가 확고해진다. ▲AI 반도체 실증 확대 : 2개 사업에 280억원 국산 NPU시장의 경쟁력 강화와 조기 상용화를 위해 실증 기반시설을 대폭 강화한다. AI 반도체 실증 지원(220억원), 반도체 첨단패키징 실증센터 구축(60억원)을 통해 설계검증·패키징·고장 분석 등 전주기 지원체계를 구축해 국산 AI 반도체 상용화를 가속한다. ▲AI 자율주행 특화도시 조성 : 3개 사업에 628억원 광주시는 인공지능과 모빌리티를 융합해 신도시에서 첨단기술과 서비스를 개발·실증하는 미래도시모델 조성 계획(10억원)을 수립하고, 자율주행차 200대 규모의 도시 단위 대규모 실증(611억원)을 추진한다. 또 자율주행 데이터 학습을 위한 GPU 기반 AI 학습센터 기획(7억원)도 포함됐다. ▲AI 헬스케어·뷰티산업 육성 : 4개 사업에 81억원 방문·접수, 진료·진단, 수술, 입원·병동, 퇴원·수납 등 병원 이용 전 과정에 AI 기술을 집적·적용한 AI 특화병원 운영(30억원) 그리고 지역 내 노화 코호트(전남대병원·조선대병원·기독병원)를 공적으로 활용할 수 있도록 통합실증연구지원센터 구축(16억원) 예산이 확보됐다. 또 AI헬스케어 실증 콤플레스 조성(25억원)과 AI 뷰티기기 기술 고도화(10억원) 등을 통해 의료·바이오·뷰티 분야의 고부가가치 산업 육성이 본격화된다. 최태조 인공지능산업실장은 “내년 정부 AI 예산 확보로 광주는 국산 반도체(NPU), 최첨단 자율주행, AI 병원 등 국가 AX 핵심 전략을 최초로 실증하는 도시로 도약할 것”이라며 “정교한 사업 기획과 속도감 있는 추진으로 광주가 대한민국 AI 3강 도약을 이끄는 선봉장이 되겠다”고 밝혔다.

“서울은 늘 여러분에게 열린 도시입니다. 하노이대학의의 우수한 학생들이 서울의 학생들과 어우러져 미래를 함께 설계하기를 진심으로 바랍니다.” 아시아 출장 중인 오세훈 서울시장이 5일(현지시간) 베트남 하노이대에서 학생 400여명을 대상으로 인재 유치를 위한 특별 강연을 진행했다. 서울시는 올 7월부터 해외 현지 대학 및 주요 교육기관을 대상으로 이공계을 인재 유치 활동을 추진하고 있다. 이날 오 시장은 이공계 유학생을 위한 ‘서울 광역형 비자’와 이공계 석사 유학생을 지원하는 ‘서울 테크 스칼러십’ 등에 대해 설명했다. 특히 서울이 도시경쟁력 지수(GPCI) 6위, 유학하기 좋은 도시 1위, 창업하기 좋은 도시 8위임을 강조했다. 그는 서울이 “공부하기도 좋지만 즐기기도 매우 좋은 도시”라면서 “‘펀 시티’를 지향하고 있는데, 일상생활에서 즐거움을 느낄 수 있는 요소를 많이 만들어 서울시민들과 외국인들이 함께 어우러져 경험할 수 있는 프로그램을 많이 제공하고 있다”고 말했다. 또 서울이 생활하기 편한 도시라면서 “주거 공간도 그렇지만 이동 편의 수단, 다시 말해 대중교통이 매우 잘 돼 있다”며 ”외국인도 기후동행카드를 이용해 매우 저렴한 가격에 가고 싶은 곳은 어디든지 접근할 수 있도록 시스템이 잘 짜여 있다“고 자랑했다. 오 시장은 서울에서 공부하며 베트남 시장 전문 컨설팅 회사 ‘한비에타’를 차린 팜레민씨의 사례를 소개하며 서울이 새로운 기회를 제공할 공간이 될 것이라고도 했다. 팜레민씨는 고려대 MBA 과정을 마친 뒤 CJ, 현대건설 등에서 쌓은 경력을 바탕으로 창업에 성공했다. 하노이대는 11개 외국어학과 중 한국어학과에 2000여명이 재학 중이다. 이날 학생들은 고려대, 서울대, 서울시립대 관계자로부터 학교 소개·유학 관련 상담도 받았다. 서울시는 해외 인재의 학업과 취업, 정착까지 지원해 AI·바이오·핀테크·양자 등에 특화된 인재를 적극 유치한다는 계획이다. 김수덕 글로벌도시정책관은 “앞으로 베트남을 비롯해 동남아시아 우수 인재 확보를 위한 네트워크를 확대해 나가는 한편 현지 정부·대학·민간 기관과의 다층적 협력 모델로 지속 가능한 인재 교류 체계를 구축할 방침”이라고 말했다. 이날 오 시장은 롯데호텔 하노이에서 열린 ‘2025 서울-하노이 도시정책 공유 포럼’에 참석해 서울의 한강 개발 사례를 설명하기도 했다.

경기 안산시는 5일 시에 조성 중인 로봇직업교육센터와 세계 전기산업을 선도하는 한국미쓰비시전기오토메이션㈜이 로봇인재 양성 등 공동 협력사업 추진을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약에 따라 ▲로봇 기술 개발 및 협업 적용 교육과정 개발 ▲로봇 분야 전문 인력 양성 및 취업 연계 ▲미쓰비시 진행 등록 민간자격증(MFEC) 인증 및 엔지니어 육성 지원 등 인재 양성 전반에 걸쳐 협력한다. 운영 방안은 구체적인 실무 협의를 통해 확정할 계획이다. 이와 함께 일본 투자유치 경제사절단 단장인 이민근 시장은 아리아케 센트럴 타워에서 미쓰비시일렉트릭 등 국내외 기업을 대상으로 ASV지구 투자설명회(IR)를 진행했다. 이 시장은 “안산시는 첨단산업 분야 글로벌 밸류체인을 견인할 수 있는 뛰어난 입지 여건을 갖추고 있으며, 이번 한국미쓰비시전기오토메이션㈜와의 협약과 일본 투자유치 활동은 AI·로봇산업의 중심도시로 도약하는 전환점이 될 것”이라고 말했다. 한편, 안산시는 로봇 분야 최대 비즈니스 박람회 ‘2025 도쿄 국제로봇 전시회(iREX 2025)’에 참석해 현지 로봇 기업들과 간담회를 개최하며 ASV지구 홍보와 투자유치 활동을 펼쳤다.

한국 경제가 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에 대응하기 위해서는 전문인재 육성과 규제체계 재정비, 초대형 AI 인프라 구축이 핵심 과제로 떠올랐다. 기업과 정부, 중앙은행이 한자리에 모인 세미나에서 AI 전환의 속도와 투자 수준을 둘러싼 현실적 경고도 제기됐다. 대한상공회의소와 한국은행은 5일 서울 중구 대한상의 국제회의장에서 ‘AI 기반의 성장과 혁신’을 주제로 공동 세미나를 열었다고 밝혔다. 대한상의와 한은이 한국 경제의 중장기 전략을 논의하기 위해 공동 세미나를 연 것은 올해가 네 번째다. 축사에 나선 하정우 대통령실 AI미래기획수석과 문신학 산업통상자원부 차관은 산업 전반의 AI 전환을 정부 차원에서 적극 지원하겠다고 밝혔다. 이어진 특별대담에서 최태원 대한상의 회장과 이창용 한국은행 총재는 글로벌 AI 경쟁 구도, 산업·금융 정책 방향 등을 두고 의견을 교환했다. 최 회장은 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 7년 안에 최소 20GW 규모의 AI 데이터센터 인프라를 마련해야 한다고 강조했다. 그는 “1GW 구축에 약 70조원이 필요해 총 1400조원 수준의 투자가 요구된다”며 “AI 인프라는 글로벌 인재·데이터를 끌어오는 중요한 유인책”이라고 말했다. 또 AI 스타트업 생태계의 대규모 확장을 주문하며 “매력적인 기업을 많이 만들어야 해외 자원을 불러올 수 있다. 몇만개 단위의 AI 스타트업을 키우지 못하면 경쟁에서 뒤처질 것”이라고 지적했다. 세미나에서는 전문 인력 부족과 규제 한계를 지적하는 목소리도 이어졌다. 기조연설에서 이홍락 LG AI연구원장은 “AI 전환은 기업의 존폐가 달린 문제이며, 현업 전 영역이 AI 중심으로 재편될 것”이라며 “기업 내부의 전문인력 육성이 가장 중요하다”고 강조했다. 오삼일 한국은행 고용연구팀장은 “국내 AI 인력의 임금 프리미엄이 6%로 낮아 해외 유출 요인이 되고 있다”고 말했다. 규제체계 구축도 핵심 과제로 꼽혔다. 김천구 대한상의 SGI 연구위원은 “AI를 적극 도입하면 잠재성장률이 2040년까지 0.66%p 높아질 수 있지만 현재 규제 체계가 뒷받침하지 못한다”며 “제조업 메가샌드박스, 네거티브 규제, 규제 일출제 등 새로운 규제 프레임이 필요하다”고 말했다. AI 산업 버블 논란에 대해 최 회장은 “주식 시장에서는 오버슈팅이 있지만 산업 자체에는 버블이 없다”고 선을 그었다. 그는 “AGI(범용인공지능)가 불가능하다는 것이 확인되지 않는 한 시장 붕괴는 없을 것”이라며 “이미 AGI 시대로 진입했다고 본다”고 말했다. 한국 경제의 시간도 많지 않다고 진단했다. “성장률이 0%대에 고착되면 한국은 회복이 어렵다. 5년 안에 새로운 성장 해법을 마련해야 한다”고 말했다. 이 총재는 스테이블코인 도입 필요성에는 공감하면서도 “자본 이동 자유화에 대한 사회적 합의가 충분하지 않다”며 “해외 자산 이동 규제·감시 등 제도적 현실을 감안해 은행 중심 도입이 바람직하다”고 밝혔다.

포스코그룹이 2026년도 정기 조직개편과 임원인사를 실시했다. 장인화 회장 취임 이후 추진해온 조직·인사 쇄신 기조를 유지하면서 안전경영 체계 강화, 해외 투자 실행력 제고, 디지털 전환(DX) 가속화, 여성 임원 확대 등을 핵심 축으로 삼았다. 5일 포스코그룹에 따르면 이번 조직개편은 ▲안전문화 재건을 위한 안전조직 정비 ▲글로벌 투자 및 DX 추진 전담 조직 신설 ▲저수익 구조 개선을 위한 사업 포트폴리오 조정에 집중됐다. 최근 잇따른 산업재해 이후 안전 혁신의 필요성이 커지면서 그룹 차원의 안전 조직 개편이 본격화됐다. 포스코는 올해 9월 안전 전문 자회사 ‘포스코세이프티솔루션’을 설립한 데 이어, 내부에 ‘안전보건환경본부’를 신설했다. 포스코인터내셔널도 ‘안전기획실’을 신설해 전사적 안전 체계를 강화했다. 글로벌 투자와 관련해 포스코는 인도·미국 등 해외 프로젝트의 실행력을 높이기 위해 ‘전략투자본부’를 새로 만들었고, 포스코인터내셔널은 LNG 밸류체인 전반의 협업 시너지를 높이기 위해 ‘에너지부문’을 신설했다. 계열사별 구조조정도 이어졌다. 포스코이앤씨는 플랜트사업본부와 인프라사업본부를 통합하는 등 임원 조직을 20% 축소했다. 포스코퓨처엠은 급성장하는 이차전지 소재 시장에 대응하기 위해 기존 에너지소재사업본부를 마케팅과 생산 기능으로 분리해 조직 민첩성을 높였다. DX 조직도 강화돼 포스코인터내셔널은 ‘DX전략실’을 출범했고, 포스코퓨처엠도 ‘DX추진반’을 신설했다. 포스코DX는 그룹사 DX 인프라 구축을 위해 IT사업실을 확대 개편했다. 임원인사에서는 안전사고 ‘무관용 원칙’을 반영해 외부 안전 전문가를 영입하는 등 안전 인력을 대폭 보강한다. 포스코이앤씨 안전기획실장에는 이동호 사장보좌역이 선임됐다. DX와 R&D 분야에서는 젊은 리더십이 대거 발탁됐다. 포스코홀딩스 그룹DX전략실장에는 UNIST 임치현 부교수가, AI로봇융합연구소장에는 포스코DX 윤일용 AI기술센터장이 선임됐다. 포스코 기술연구소장은 엄경근 강재연구소장이 승진했다. 해외 투자와 사업구조 개편을 위한 인사도 이뤄졌다. 포스코홀딩스 천성래 사업시너지본부장은 인도 JSW와 추진 중인 일관제철소 합작사업 실행을 위해 P-India 법인장으로 이동한다. 전략투자본부장은 김광무 인도PJT추진반장이 맡는다. 포스코인터내셔널 조준수 가스사업본부장은 에너지부문장을 겸하며 승진했고, 포스코퓨처엠에서는 노호섭 포항양극소재실장이 생산본부장으로, 윤태일 사업부장이 마케팅본부장으로 이동했다. 여성 임원의 약진도 눈에 띈다. 사업회사 대표로는 포스웰 이사장에 최영 전무, 엔투비 대표에 안미선 상무가 선임됐다. 또 포스코홀딩스 한영아 IR실장, 포스코 오지은 기술전략실장, 포스코DX 김미영 IT사업실장이 전무로 승진하는 등 여성 전무 승진자가 전체의 14%를 차지했다. 포스코그룹은 “이번 조직 및 인사 혁신을 통해 안전 최우선 경영 기반을 확고히 하고 글로벌 투자 사업을 차질 없이 추진할 것”이라며 “철강·이차전지 소재 중심 사업 구조의 경쟁력을 강화하고 불확실한 경영 환경에 선제 대응하겠다”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.

보건복지부가 의료 현장에서 인공지능(AI)을 어떻게 활용할 수 있는지 실제 사례를 공유하고, 부처 간 협업을 통해 의료 분야 AI 기술 개발을 한층 강화하기로 했다. 의료 AI를 병원 현장에서 바로 쓸 수 있는 체계로 확산시키겠다는 취지다. 5일 복지부는 서울 강남구 그랜드머큐어 임피리얼 팰리스에서 ‘2025 의료AI 보건의료인 직무교육사업 성과교류회’를 열었다. 이 사업은 올해 추경으로 처음 만들어진 것으로, 병원마다 다른 AI 활용 수준을 일정하게 끌어올리기 위한 교육 프로그램이다. 한국보건복지인재원 주관으로 삼성서울병원·서울대병원·서울아산병원·중앙대광명병원 등 4개 병원이 참여 중이다. 행사에서는 병원들이 AI를 실제 진료 업무에 활용한 사례가 소개됐다. 삼성서울병원은 AI로 논문 실적 검증 시간을 크게 줄였고, 서울대병원은 파킨슨병 환자의 운동 기능을 정량화해 의사의 판단을 돕는 시스템을 개발했다. 중앙대광명병원은 AI를 활용해 건강보험 청구 오류를 줄였으며, 서울아산병원은 AI 에이전트를 도입해 진료 절차와 지침을 표준화하는 작업을 진행했다. 이형훈 복지부 2차관은 “내년에는 의료기관의 디지털 전환(DX)과 AI 확산을 적극적으로 지원하겠다”고 말했다. 같은 날 복지부는 서울 용산구에서 ‘AI 헬스케어 협업과제 3차 사업추진협의체’도 열었다. 복지부·산업부·질병관리청·식약처 등 관계 부처와 보건산업진흥원, 15개 연구과제 책임자 등 총 50여 명이 참석했다. 협의체에서는 의료 AI 기술이 연구에만 머물지 않고 실제 의료기기로 이어지기 위해 필요한 규제 대응, 데이터 연계, 인프라 구축 등을 점검했다. 특히 복지부가 진행 중인 ‘다기관-멀티모달 연합학습 기반 의료 AI’ 사업(서울아산병원·삼성서울병원)이 식약처의 맞춤형 규제 컨설팅을 통해 규제 적합성 확보 절차를 진행하고 있는 사례가 공유됐다. 연구책임자들은 생성형 AI 기반 의료기술의 신뢰성·검증 기준 마련이 시급하다고 강조했다. 백영하 보건의료데이터과장은 “부처 간 칸막이를 없애 AI 기술이 연구 성과를 넘어 국민 건강에 직접 도움이 되도록 지원하겠다”고 밝혔다.

국내 인공지능(AI) 전문 인력이 5만 7000명대로 확대됐지만 임금 보상은 여전히 주요국에 크게 못 미치고 해외 유출은 지속되면서 인력 수급 불균형이 심화하고 있다는 분석이 나왔다. 한국은행은 5일 대한상공회의소와 공동 개최한 ‘AI 기반 성장과 혁신’ 세미나에서 발표한 ‘AI 전문인력 현황과 수급 불균형’ 보고서에서 지난해 기준 국내 AI 기술 보유 인력이 약 5만 7000명으로 2010년의 두 배를 넘었다고 밝혔다. 하지만 절대 규모는 미국(78만명), 영국(11만명) 등에 크게 못 미치는 수준이다. 임금 보상 격차는 더 뚜렷했다. 성별·직급을 감안해 추정한 국내 AI 인력의 임금 프리미엄은 지난해 기준 6%로 나타났다. 미국(25%), 캐나다(18%), 영국·프랑스·호주(각 15%)에 비하면 절반에도 미치지 못한다. 한은은 “연공 중심의 임금 체계와 제한적인 보상 구조가 국제 인재 경쟁에서 한국의 약점을 키우고 있다”고 분석했다. 기술별로는 패턴 인식(17.9%), 뇌과학(15.8%), 신호 처리(11.8%) 등은 상대적으로 높은 임금 프리미엄을 보였지만, 딥러닝·머신러닝 등 핵심 기술의 프리미엄은 평균보다 낮았다. 한은에 따르면 낮은 보상은 해외 이동성 증가로 연결됐다. 지난해 기준 전체 한국인 AI 인력 가운데 약 1만 1000명(16%)이 해외에서 근무 중으로, 해외 이직률도 1.4%로 다른 직군보다 0.6% 포인트 높았다. 해외 근무지는 미국이 압도적(6300명)으로, 2010년 대비 3배 이상 증가했다. 특히 국내에서 임금 프리미엄이 낮은 기술을 보유한 경우 해외 근무 가능성이 더 컸다. 기업의 인력 수요는 계속 늘고 있다. 한은이 국내 400개 기업을 대상으로 조사한 결과 대기업의 69%, 중견기업의 68.7%가 “AI 인력 채용을 확대할 계획”이라고 응답했지만, 숙련 인재 부족(27.4%), 높은 급여 기대(25.3%)를 채용 애로로 꼽았다. 기업들은 앞으로 더 높은 임금 프리미엄을 수용할 의향이 있다고 답해 인건비 압박 심화도 우려된다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “고숙련 인재에게 충분한 보상이 주어지지 않는다면 해외 유출이 더 가속화될 수 있다”며 “양적 확충을 넘어 질적 역량 강화, 유출 방지, 글로벌 수준의 연구·보상 환경 구축이 필요하다”고 강조했다.

산업통상부는 5일 휴머노이드 로봇 관련 반도체 시장에서 영향력이 커지고 있는 Arm과 ‘한국 반도체·인공지능(AI) 산업 강화’를 위한 양해각서(MOU)를 체결하고, 국내 반도체 인력 1400명 양성에 나선다고 밝혔다. 이번 MOU는 이재명 대통령과 소프트뱅크 손정의 회장, 르네 하스(Rene Haas) Arm 최고경영자(CEO) 간 회담을 계기로 한국과 소프트뱅크·Arm 간 협력을 강화하기 위해 추진됐다. 산업부와 Arm은 ▲산업 맞춤형 인재 양성(1400명) ▲기술 교류 및 생태계 강화 ▲대학 간 연계 확대 ▲연구개발(R&D) 등 네 가지 분야에서 협력을 강화한다. 양측은 후속 논의를 위한 워킹그룹을 설립해 세부 추진 방안을 구체화할 계획이다. 산업부는 ‘Arm 스쿨(가칭)’ 프로그램을 운영해 2030년까지 반도체 전문 인력 약 1400명을 양성하고, 팹리스·파운드리 등 시스템 반도체 산업의 경쟁력 제고에 활용한다는 방침이다. Arm은 애플·구글·마이크로소프트(MS) 등 전세계 빅테크 및 삼성·엔비디아·퀄컴 등 반도체 기업들이 의존하는 세계 최고의 컴퓨터 설계 플랫폼이다. 김정관 장관은 “이번 양해각서를 통해 우리 AI 반도체 산업의 미래를 책임질 핵심 인력 육성 기반을 마련했다”며 “향후 AI 시대에 대비해 세계 최고 수준의 글로벌 기업들과 협력 기반을 구축하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.