삼성SDS가 구글 클라우드와 손을 잡고 국방과 공공, 금융 등 그간 보안 규제로 인해 생성형 AI 도입이 어려웠던 ‘규제 산업’ 공략에 본격적으로 나선다. 삼성SDS는 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘구글 클라우드 넥스트 2026’ 현장에서 파트너십을 체결하고, 데이터 유출 우려를 근본적으로 해소한 AI 공급 전략을 발표했다. 이번 협력의 핵심 병기는 한국 시장에 처음 도입되는 ‘구글 분산형 클라우드(GDC)’다. GDC는 고객사 내부 에지 환경에 AI 인프라를 직접 배치해 운영하는 방식으로, 민감한 정보가 외부로 유출되는 것을 물리적으로 차단한다. 이를 통해 높은 수준의 보안이 필수적인 국방부나 정부 기관에서도 구글의 최신 생성형 AI 모델을 안심하고 사용할 수 있는 길이 열린 것이다. 또 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)과 구글의 기업용 AI ‘제미나이 엔터프라이즈’를 결합해 차세대 ‘에이전틱 AI’ 솔루션을 통합 제공할 방침이다. 이호준 삼성SDS 부사장은 “아침 이메일 정리 등 일상 업무 시간을 30분에서 5분으로 단축하고, 보안이 중요한 계약서 검토 작업도 1시간 내에 마칠 수 있게 될 것”이라고 말했다.

보건복지부 자문·의결 기구인 건강보험정책심의위원회가 비수도권 상급종합병원의 간호·간병 통합병동을 크게 늘리기로 했다. 통합병동 제한이 해제되면 기존의 5배까지 통합 서비스가 확대될 것이라고 한다. 간호·간병 필요도가 높은 중증 환자를 위한 전담 입원 병실도 확대한다. 간호·간병 통합병동이란 보호자나 간병인 없이도 간호사와 조무사가 간호와 돌봄을 제공하는 서비스다. 병상이 크게 확대되는 만큼 특히 비수도권 보호자가 간병 및 비용 부담을 덜게 됐다. 가족 중 환자가 생기면 생계를 포기하고 전적으로 간병에 매달려야 하는 우리 현실은 복지 선진국과는 거리가 멀다. 간병인을 두려면 한 달에 300만원이 넘는 큰 지출을 감당해야 한다. 실제 부모를 간병하는 문제로 형제 사이에 다툼이 생기는 사례는 주위에서도 흔히 볼 수 있다. 간호·간병 통합병동의 확대를 바라는 절박한 이유다. 간호·간병 통합병동은 기존 대도시에도 충분하지 않았지만 중소 도시에서는 더욱 절실했다. 비수도권 위주로 통합병동을 늘리기로 한 이번 결정은 그래서 의미가 깊다. 통합병동이 확대될 경우 환자 보호자는 시간적·경제적 부담을 크게 덜 수 있게 된다. 그간의 운영 결과 의료진의 전문적 간병으로 환자 만족도도 비교적 높은 것으로 나타났다. 방향은 옳게 잡았지만 문제는 재정이다. 좋은 정책에는 그만큼 많은 비용이 수반되기 마련이다. 간호·간병 통합병동은 일반 병동과 비교해 인력이 1.5~2배 더 필요하다. 간호 스테이션 정비와 환자 모니터링 시스템 구축 등 통합병동으로 리모델링하는 데도 비용이 투입될 수밖에 없다. 통합병동을 지속 가능하게 할 정책적 지원이 꾸준히 뒷받침돼야 한다. 인공지능(AI) 의료 기술을 간호·간병 통합병동에 적극적으로 도입하는 노력도 필요할 것이다. 국민의 간병 부담을 덜어 주는 통합병동 확대에 건강보험 재정을 우선 투입하는 것은 조금도 머뭇거릴 일이 아니다.

충남 태안 안면도의 낙조 명소인 꽃지해안공원이 전 세계 원예와 치유의 중심지로 거듭난다. 2026 태안국제원예치유박람회가 25일 개막해 다음 달 24일까지 30일 동안 안면도 꽃지해안공원과 수목원·지방정원 일원에서 펼쳐진다. 이번 박람회는 단순한 꽃 전시를 넘어 국제 승인을 받은 세계 최초 원예치유 전문 박람회다. 천혜의 해안 경관과 함께 원예산업에 인공지능(AI) 기술, 치유 체험을 접목한 미래형 박람회 모델을 제시할 예정이다. 준비 기간만 2년이 넘는다. 충남도와 태안군이 공동 개최한다. 군은 2002년과 2009년 안면도 꽃박람회의 성공 신화를 이끌기도 했다. 박람회 주제는 ‘자연에서 찾는 건강한 미래 원예＆치유’로, 관람객이 직접 참여하며 치유를 경험할 수 있는 8개 전시·체험관이 마련됐다. 주제관인 특별관은 정원의 초대, 황금 화원, 빗방울 정원, 꽃의 속삭임, 꽃밭의 낮잠, 나비의 숲 등 6개 존으로 구성됐다. 야외에서는 튤립 등 80여 종 100만여 본의 초화류가 포토존을 이룬다. 대형 가지나무와 고추나무, 100년 된 구기자나무도 선보인다. 오진기 박람회 조직위원회 사무총장은 “이번 박람회는 단순히 꽃을 보는 전시가 아니다”면서 “원예·산림·해양 치유까지 가미해 관람객이 정원을 걷고 향기를 느끼고 자연 속에 머무는 자체로 치유가 이뤄지게 설계했다”고 설명했다. 첫날 오후 6시 공식 개막 행사를 시작으로 1000대의 드론 쇼, 플라잉 퍼포먼스, 이찬원·김용빈·안성훈·거미·김장훈·다이나믹듀오 등의 공연이 이어진다.

주한미군이 한국을 ‘권역 지속지원 거점’(Regional Sustainment Hub·RSH)으로 활용하는 구상을 공식화하며 무기체계 유지·보수·정비(MRO) 협력 확대에 나섰다. 한국 방산업체들이 미군 전력 정비 지원에 더 깊게 참여할 가능성이 커지면서 ‘K방산’의 새 기회가 될 수 있다는 관측이 나온다. 제이비어 브런슨 주한미군사령관은 22일(현지시간) 미 의회 청문회에 제출한 서면 자료에서 “주한미군은 미 인도태평양사령부를 지원하기 위해 권역 지속지원 거점을 추진 중”이라고 밝혔다. 또 “코로나19와 우크라이나 전쟁, 가자지구 분쟁 등에서 얻은 교훈은 보급망이 이전보다 더 쉽게 교란·차단될 수 있다는 점”이라며 “위기나 분쟁 상황에 대비해 작전 환경을 미리 구축하는 것은 매우 중요하다”고 했다. 미 인도태평양사령부는 2024년 조 바이든 행정부 당시 ‘권역 지속지원 체계’(Regional Sustainment Framework·RSF) 개념을 제시했다. 기존에는 정비와 부품 공급의 상당 부분이 미 본토 중심으로 이뤄졌다면, RSF는 권역 내 거점으로 이를 분산하는 구상이다. 이번에 제시된 RSH는 RSF를 한국형 모델로 구체화한 것이다. 주한미군은 그동안 F-15·F-16 전투기, C-130 수송기, UH-60 블랙호크, CH-47 치누크 헬기 등을 중심으로 국내 방산업체들과 MRO 협력을 해 왔다. 주한미군은 이에 더해 선박, 방공 요격미사일 패트리엇 포대, 스트라이커 장갑차, 드론 등의 전력으로까지 협력을 확대한다는 구상이다. 특히 패트리엇 시스템은 이미 한미 정부 간 구체적인 협의가 진행 중인 것으로 알려졌다. 브런슨 사령관은 “한국의 방위산업 기반은 세계 최고 수준으로 발전했다”면서 “한국 방산 기반을 활용한 MRO 등을 통해 작전지역 전반에서 ‘거리의 제약’을 크게 완화할 수 있다”고 강조했다. 주한미군 자산뿐만 아니라 주일미군 전력 등 전 세계의 미군 전력들도 MRO를 위해 한국에 들어올 것으로 보인다. 때문에 한화오션, HD현대중공업, 대한항공 등 한국 기업들에 상당한 기회가 될 것이라는 전망도 나온다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.

이란의 값싼 자폭 드론이 미군의 고가 군사자산을 잇달아 파괴하자, 미군이 결국 우크라이나의 지휘 플랫폼과 미국산 요격체계를 결합한 대드론 방어망을 중동 기지에 실전 배치했다. 트럼프 대통령이 한때 퇴짜 놨던 우크라이나 기술도 결국 일부 받아들였다. 값싼 드론이 비싼 방공망을 압박하는 전장 구도가 흔들릴 수 있다는 관측이 나온다. 로이터통신은 22일(현지시간) 미국이 사우디아라비아 프린스 술탄 공군기지에 우크라이나의 대드론 지휘통제 플랫폼을 배치했다고 보도했다. 이 기지는 중동 미군의 핵심 거점 가운데 하나다. 우크라이나군 장교들은 최근 몇 주 동안 이 기지를 찾아 이란 드론 탐지법과 요격 드론 운용법 등을 미군에 직접 교육한 것으로 전해졌다. 미군이 받아들인 핵심은 미사일 포대가 아니라 ‘스카이 맵’으로 불리는 우크라이나식 지휘 플랫폼이다. 이 체계는 레이더와 1만개 이상 음향 센서에서 들어온 정보를 한 화면에 모아 드론의 접근 방향과 예상 타격 지점을 빠르게 파악하고, 인근 대응 전력에 실시간으로 전달한다. 우크라이나는 러시아의 이란제 샤헤드 드론 공습에 맞서 이 체계를 실전에서 다듬어 왔다. 미군의 메롭스 대드론 체계에 쓰이는 서베이어 요격 드론이 폴란드에서 열린 훈련에 참가하고 있다. 2025년 11월 촬영. 미 육군 제공 프린스 술탄 공군기지에서는 우크라이나의 스카이 맵이 탐지와 지휘 역할을 맡고, 미국 측은 프로젝트 이글의 메롭스와 RTX의 코요테 같은 요격체계를 함께 시험 중인 것으로 전해졌다. 결국 이번 배치는 우크라이나식 탐지·지휘 기술과 미국산 요격 수단을 결합한 다층 대드론 방어망 구축으로 보는 게 더 정확하다. ◆ 값싼 드론에 고가 자산 잇단 피해 우크라이나 지휘 플랫폼의 강점은 값싼 탐지망으로 드론을 빨리 찾아내고 정보를 신속히 공유해 저비용 수단으로 대응할 수 있게 만드는 데 있다. 로이터에 따르면 우크라이나는 휴대전화 기지국과 건물 옥상 등에 설치한 1만개 이상 음향 센서로 샤헤드 드론 특유의 엔진음을 포착해 왔다. 여기에 레이더 정보와 인공지능(AI) 분석을 결합해 비행 경로와 예상 타격 지점을 추적하고 이를 디지털 지도에 띄워 인근 요격 부대가 기관총이나 요격 드론 등으로 대응하도록 한다. 이 시스템을 개발한 우크라이나 업체 스카이 포트리스는 2022년 군과 연계된 엔지니어들이 세운 회사로 알려졌다. 우크라이나 군사혁신 플랫폼 ‘브레이브1’은 이 회사의 스카이 맵 소프트웨어 개발을 지원했다. 우크라이나는 전장에서 쌓은 데이터를 바탕으로 이 체계를 단순한 방공 보조 장비가 아니라 드론전 시대의 저비용 지휘통제 해법으로 키웠다. 미군이 이런 체계를 받아들인 배경은 분명하다. 값싼 드론이 고가 자산을 무너뜨렸기 때문이다. 프린스 술탄 공군기지에서는 지난달 미 공군의 공중조기경보통제기(AWACS) E-3 센트리가 이란 드론 공격으로 파괴됐다. 공중급유기 5대도 공습으로 파손된 것으로 전해졌다. E-3 센트리는 ‘하늘 위 지휘소’로 불리는 핵심 전략자산이다. 수천억원대 몸값이 거론되는 항공기가 수천만원 수준의 자폭 드론에 당하면서, 이란의 비대칭 전술 위력이 다시 부각됐다. 문제는 비용이다. 미국과 동맹국들은 그동안 이란 드론을 막기 위해 패트리엇 같은 첨단 방공무기를 동원했다. 하지만 공격 수단과 방어 수단의 가격 차가 워낙 커 기존 방식으로는 장기 소모전을 버티기 어렵다는 지적이 커졌다. 값싼 자폭 드론을 막으려고 수십억원대 요격 미사일을 계속 쏘는 방식은 한계가 뚜렷하다는 뜻이다. ◆ 우크라 지휘 플랫폼에 미군 요격체계 결합 이번 결정은 트럼프 대통령의 입장 변화와 맞물려 더 눈길을 끈다. 트럼프 대통령은 지난달 폭스뉴스 인터뷰에서 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령의 기술 전수 제안을 공개적으로 거부했다. 그러나 미군 핵심 자산이 잇달아 타격을 입자 결국 우크라이나의 실전 해법을 부분적으로 받아들였다. 우크라이나는 이미 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE), 카타르, 쿠웨이트, 요르단 등 중동 국가들에 드론 요격 전문가를 보내 이란 드론 대응을 돕고 있는 것으로 전해졌다. 이번 미군 기지 배치는 우크라이나 전장의 경험이 미국의 중동 방공망 재편에도 직접 영향을 미치기 시작했음을 보여준다. 이번 배치는 전장의 흐름이 바뀌고 있음을 보여준다. 값싼 드론이 비싼 전투체계를 압박하는 시대에 미국도 우크라이나 지휘 플랫폼과 자국 요격체계를 결합한 새 대드론 모델을 서둘러 시험할 수밖에 없게 됐다는 뜻이다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.

“한국 신문 중 역사가 가장 오래 된 서울신문의 광고 이미지를 만들어줘.” 오픈AI의 ‘챗GPT 이미지 2.0’과 앤트로픽의 ‘클로드 디자인’ 기능이 잇달아 공개되면서 생성형 인공지능(AI) 이미지 시장이 경쟁 구도로 재편되는 가운데, 이런 명령어를 두 생성형 AI에 입력해 비교했다. 오픈AI 챗GPT는 1분 안에 결과물을 내놓았고, 앤트로픽 클로드디자인은 광고의 용도와 톤을 되묻는 과정을 거치며 약 5분이 소요됐다. 챗GPT가 생성한 포스터는 ‘120년의 신뢰, 시대를 읽다’라는 문구를 중심으로 과거와 현재를 대비하는 이미지를 배치해 완성도가 높았다. 일부 틀린 정보가 있었지만 전반적으로 텍스트 표현이 자연스럽고 전달력이 명확했다. 반면 클로드 디자인은 사용자의 의도를 반영해 흑백·빈티지 톤을 구현하는 데는 성공했지만, 시각적 요소가 적어 광고로서 눈에 덜 띄었다. 오픈AI의 챗GPT 이미지 2.0은 22일 공개됐다. 이미지 생성 AI의 활용 범위를 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받는다. 앞서 오픈AI는 일본 애니메이션 스튜디오 ‘지브리’풍 이미지 열풍을 계기로 챗GPT를 대중화한 바 있다. 해당 모델은 ‘이미지젠(ImageGen) 2.0’을 기반으로 텍스트 표현 정확도를 크게 개선한 것이 특징이다. 기존 이미지 생성 AI의 한계로 지적되던 글자 왜곡 문제를 상당 부분 해소했고, 작은 글자·아이콘 요소 등 고난도 영역에서도 정밀한 결과를 구현할 수 있다. 다국어 이미지 생성 성능 역시 강화돼 한국어를 포함한 다양한 언어를 자연스럽게 표현할 수 있으며, 한 번에 최대 10개의 이미지를 생성하는 기능도 지원한다. 반면 앤트로픽은 지난 16일 내놓은 ‘클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.7’을 기반으로 한 이미지 및 디자인 기능을 통해 차별화된 접근을 보이고 있다. 클로드 디자인은 결과물을 즉시 생성하기보다 사용자의 의도를 구체적으로 파악하는 과정을 거쳐 맞춤형 결과를 도출하는 방식이 특징이다. 이에 정교한 작업은 상대적으로 떨어지지만 여러 사람이 참여하는 집합 작업에 적합하다는 평가가 나온다. 앞서 구글은 지난해 8월 제미나이 애플리케이션에서 사용할 수 있는 이미지 생성 모델 ‘나노 바나나’를 선보였고, 지난 2월에는 속도와 제어력이 한층 강화된 ‘나노 바나나 2’를 공개했다. 메타도 ‘망고’라는 내부 코드명으로 이미지 생성 AI 모델을 개발 중인 것으로 알려졌다.

인공지능(AI) 업계와 이용자들 사이에서 ‘덕테이프’(Duct Tape·덕트 테이프)라는 코드명으로 불렸던 AI 이미지 생성 도구의 정체가 예상대로 오픈AI의 새 모델로 드러났다. 오픈AI는 지난해 일본 애니메이션 스튜디오 ‘지브리’ 풍 그림을 만들어내는 기능으로 인기를 끈 이미지 도구의 새 버전인 ‘챗GPT 이미지 2.0’을 21일(현지시간) 공개했다. ‘이미지젠(ImageGen) 2.0’ 모델을 기반으로 만들어진 이 서비스는 앞서 AI 평가 플랫폼 ‘아레나’의 이용자 대상 테스트에서 글자 표현 문제를 완벽에 가깝게 해결했다는 호평을 받으며 관심을 끈 덕테이프의 정식 출시판이다. 오픈AI는 해당 모델에 대해 “단순히 재미를 위한 이미지 생성을 넘어서서 시각적 지능을 갖추고 있다”며 “특히 텍스트 처리에서 (전작 대비) 큰 진전을 이뤘다”고 소개했다. 이 모델은 또 전문적인 디자인 능력을 대폭 강화해 인포그래픽 등 시각 정보 표현에 강점을 보인다는 설명이다. 이에 따라 오픈AI는 이 모델이 교육용·연구용으로 특히 많이 활용될 것이라고 내다봤다. 이미지 생성 과정에서 추론 능력을 강화한 사고(Thinking)·프로(Pro) 모델도 선보였다. 이를 활용하면 사고의 연쇄 기능을 통해 보다 정확한 결과물을 얻을 수 있고, 만화와 같은 여러 장의 이미지에서 인물이나 캐릭터가 일관성을 유지하게 할 수도 있다. 오픈AI는 최근 핵심 사업에 집중하고 부차적인 사업은 정리한다는 기조하에 동영상 생성 도구인 ‘소라’(Sora) 서비스를 접겠다고 최근 발표한 바 있다. 동영상 도구와 달리 이미지 도구는 계속 개발하는 이유에 대해 오픈AI 관계자는 “챗GPT에 있어 이미지 생성은 궁극적인 개인 비서를 만드는 데 있어 핵심적인 요소”인 반면 “동영상에 대한 수요는 아직 그 정도는 아니었다”고 답했다. 이와 같은 이미지 생성 도구가 허위 정보 유포나 정치적 목적에 악용될 우려에 관한 질문에도 “우리는 사용자를 모니터링하고 보호하는 것은 물론이고 생성된 콘텐츠가 미치는 영향에 대해서도 매우 신중하게 다루고 있다”고 강조했다. 오픈AI는 챗GPT 이미지 2.0을 무료 이용자를 포함한 모든 계정에서 쓸 수 있도록 공개하고, 사고·프로 모델은 월 20∼200달러 요금제 이용자에게만 제공할 예정이다. 한편, 오픈AI의 이미지 생성 도구 공개는 이미지 소프트웨어(SW) 기업인 어도비가 연례 ‘어도비 서밋’을 개최하는 가운데 이뤄졌다. 사힐 굽타 어도비 파트너십 수석 총괄은 AI 모델들이 이미지 생성 등 분야에 진출하면서 어도비와 경쟁 관계가 된 것이 아니냐는 질문에 “고객들은 서로 다른 용도로 각 모델을 사용한다”고 일축했다.

●“기업 자체적으로 AI 맞춤 설계 가능” 엔비디아가 개인용 노트북 같은 로컬 환경에서 직접 구동되는 인공지능(AI) 기술과 개방형 생태계 전략을 동시에 내놓으며 글로벌 AI 인프라 경쟁의 방향 전환을 시도하고 있다. 클라우드 중심 구조에서 벗어나 기업이 자체 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하겠다는 구상이다. 엔비디아는 21일 서울 마포 프론트원에서 ‘네모트론 개발자 데이 서울 2026’을 열고 오픈 AI 프로젝트 ‘네모트론’과 에이전트 실행 환경 ‘네모클로’를 공개했다. 브라이언 카탄자로 부사장은 기조연설에서 네모트론을 단일 모델이 아닌 ‘개방형 AI 생태계’로 규정하며 “네모트론은 모델뿐 아니라 데이터셋, 학습 기법, 소프트웨어까지 함께 공개해 기업이 자체적으로 AI를 맞춤 설계할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다”고 밝혔다. 엔비디아가 내세운 핵심 경쟁력은 압도적인 연산 효율이다. 카탄자로 부사장은 최신 ‘블랙웰’ 아키텍처가 차세대 AI 모델 구동 효율을 기존 발표치보다 높은 55배까지 끌어올렸다고 강조했다. 엔비디아는 성능 최적화를 바탕으로 매개변수 1200억개 규모의 초거대 언어모델 ‘네모트론 3 울트라’를 조만간 출시해 빅테크 플랫폼에 휘둘리지 않는 자생적 AI 생태계를 공급할 계획이다. 이날 함께 공개된 네모클로는 AI가 실제 업무를 수행하도록 돕는 실행 도구다. 전 세계 개발자들이 AI 비서를 만들 때 공통으로 사용하는 오픈 소스 설계도인 ‘오픈클로’를 기반으로 하되, 엔비디아의 강력한 보안 기술을 덧입혔다. 시연 중 AI가 민감한 정보에 접근하려 하자 “이 업무를 제가 직접 수행해도 될까요?”라고 사용자에게 되물으며 승인을 요청했다. AI가 임의로 회사 기밀을 들여다보거나 외부로 유출할 우려를 원천 차단한 것이다. ●속도 빠르고, 질문마다 추가 비용 없어 현장 시연에서는 로컬 AI의 처리 속도와 경제성도 증명됐다. 이메일 작성을 지시하자마자 단 10초 만에 초안을 완성했다. 네모클로가 클라우드 통신 과정 없이 기기 내부의 자원을 최대한 활용하도록 설계된 덕분이다. 인터넷으로 외부 서버를 거칠 필요가 없어 속도가 빠른 것은 물론 질문할 때마다 내야 했던 비싼 서비스 이용료(API 비용) 부담도 사라졌다. 고가의 대형 서버 장비 없이도 초기 구축만 완료하면 추가 비용 없이 무제한으로 AI 비서를 활용할 수 있게 된 셈이다. 엔비디아는 한국의 언어와 문화를 정교하게 학습한 한국 맞춤형 데이터셋 ‘네모트론-페르소나-코리아’도 오픈 소스로 전격 공개했다. 현재 네이버, SK텔레콤, LG 등 기업들은 이 기술을 활용해 ‘우리만의 AI’를 만드는 데 속도를 내고 있다.

한국, 가전 생태계와 소버린 AI 역량네트워크 연결된 가전 정보 공유로봇 센서 못 읽는 주거 맥락 파악미국, 원천 AI알고리즘 ‘뇌 선점’ 거대언어모델 넘어 VLA로 주도권80시간 학습으로 복잡한 가전 다뤄중국, 독보적 공급망으로 ‘몸’ 장악30분에 로봇 1대 생산 속도전 돌입원가 파격 인하… 점유율 30% 조준일본, 초정밀 부품 기술 우위감속기·모터 등 압도적 기술 활용미세한 근육 움직임까지 ‘정복 중’ 인류의 가사 노동을 완전히 대체할 ‘휴머노이드’가 연구실을 넘어 안방으로 눈을 돌리고 있다. 미국이 독보적 지능으로 ‘뇌’를 선점하고, 중국이 거대 공급망으로 ‘몸체’를 장악했으며, 일본이 노련한 하드웨어 기술로 정밀도를 높이는 가운데 한국은 ‘가전 생태계’를 지렛대 삼아 미·중·일의 공세에 맞선 독자적 방어선 구축에 부심하고 있다. 단순한 기계 제조 경쟁을 넘어 우리 국민의 생활 양식이 담긴 행동 데이터를 자산화하여 한국만의 강점을 살린 차별화된 로봇 생태계를 구축해야 한다는 목소리가 업계 안팎에서 힘을 얻고 있다. 21일 로봇 업계에 따르면 휴머노이드 경쟁의 축은 인공지능(AI)이 물리적 신체와 결합해 실제 환경을 인지하고 행동하는 ‘체화 지능’(Embodied AI)의 완성으로 옮겨가고 있다. 미국은 거대언어모델(LLM)을 넘어 시각·언어·행동을 통합 학습하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델로 이 분야의 지능적 주도권을 선점했다. 대표적인 예가 오픈AI와 엔비디아로부터 대규모 투자를 유치한 피규어 AI다. 이 회사의 3세대 휴머노이드 ‘피규어 03’에 탑재된 ‘헬릭스’(Helix) 엔진은 수만 개의 가사 동작 영상을 분석해 ‘컵을 집는다’는 언어 명령을 실제 관절의 각도와 힘이라는 물리적 수치로 즉각 치환한다. 단 80시간의 영상 학습만으로 식기세척기의 복잡한 구조를 파악해 그릇을 배치하거나 커피 머신의 작은 버튼을 정교하게 조작하는 능력을 갖췄다. 다만 지능의 고도화가 곧 하드웨어의 자립으로 이어지지는 않는다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신 분석에 따르면 미국산 휴머노이드조차 근육 역할을 하는 감속기와 에너지원인 배터리 등 핵심 부품의 상당수를 중국산에 의존하고 있다. 지능을 구현할 ‘물리적 실체’가 중국 공급망에 묶여 있는 역설적 상황이다. 이는 미·중 패권 다툼 속에서 언제든 공급 중단이나 기술 유출 리스크로 번질 수 있는 미국의 아킬레스건으로 지목된다. 화려한 소프트웨어 지능도 결국 이를 실행할 하드웨어 장악력이 뒷받침되지 않으면 ‘모래성’에 불과하다는 지적이다. 중국은 이처럼 미국조차 발목 잡힌 독보적인 공급망 경쟁력을 지렛대 삼아 몸통과 규칙을 동시에 장악해 나가고 있다. 지난 2월에는 세계 최초로 ‘휴머노이드 로봇 및 체화 지능 표준 체계’를 발표하며 부품 규격부터 안전 윤리까지 중국식 가이드라인을 세계 표준으로 이식하겠다는 야심을 드러냈다. 실제 광둥성 포산에서는 30분마다 로봇 1대를 찍어내는 연간 생산 1만대 규모의 자동화 라인이 가동을 시작하며 속도전에 돌입했다. 핵심 부품 국산화율을 75%까지 끌어올린 중국은 미국산의 절반 이하인 2만 2000달러(약 3000만원) 수준의 파격적 원가를 무기로 올해 글로벌 점유율 30% 선점을 정조준하고 있다. 일본 정부는 지난 3월 경제산업성을 중심으로 확정한 ‘AI 로봇 국가전략’을 통해 반격에 나섰다. 일본이 독보적 우위를 점하고 있는 감속기, 모터 등 초정밀 부품 경쟁력을 피지컬 AI 기술과 결합해 2040년까지 글로벌 시장 점유율 30%를 탈환하겠다는 구체적인 로드맵을 제시한 것이다. 세븐일레븐 현장에 투입된 진열 로봇 ‘아스트라’와 가사 로봇 ‘오네로 H1’은 인간의 미세한 근육 움직임까지 재현해내며 소프트웨어 지능만으로는 해결하기 어려운 ‘손기술’의 영역을 정복 중이다. 일본은 고령화 사회를 미리 경험하며 축적해온 방대한 돌봄 행동 데이터를 정교한 하드웨어와 결합해 실질적인 가사 수행 능력에서 미·중과 차별화하겠다는 복안이다. 미·중·일의 거센 기술 공세 속에서 우리나라 업계는 단일 기기의 성능 경쟁을 넘어선 ‘생태계 기반의 우회 전략’에 주목하고 있다. 휴머노이드가 가정 내 무수한 변수를 단독 지능만으로 극복하기엔 기술적·비용적 한계가 뚜렷하다는 이유에서다. 이에 따라 세계 최고 수준의 가전 인프라와 소버린 AI 역량을 보유한 한국이 이를 로봇과 결합해 시너지를 내야 한다는 분석이 나온다. 로봇이 시각 센서에만 의존하는 대신, 네트워크로 연결된 가전들이 정보를 공유하며 로봇의 지각 능력을 보완하고 한국형 AI가 주거 맥락을 읽어주는 방식이다. 정밀 제조 기술력을 갖춘 한국 기업들이 이 같은 소프트웨어 결합 모델을 구체화할 경우, 미·중·일의 방식과는 차별화된 실질적인 가사 자동화의 해법을 선점할 수 있다는 관측이 적지 않다. 이 전략의 성패는 우리 주거 문화에 최적화된 ‘데이터 주권’ 확보에 귀결될 전망이다. 가사 행동 데이터는 로봇 학습의 핵심 원료인 동시에 가장 민감한 사생활의 영역이기 때문이다. 업계 관계자는 “안방 싸움은 기계 성능만큼이나 ‘누가 더 우리 집의 맥락을 잘 아느냐’와 ‘그 데이터를 얼마나 신뢰할 수 있느냐’에서 갈릴 것”이라며 “보안 신뢰도가 낮은 해외 플랫폼이 안방의 통제권을 쥐게 될 경우, 시장 점유율 상실 이상의 프라이버시 리스크가 발생할 수 있다”고 지적했다.

경북도가 버려진 페트병을 활용해 맞춤형 제품을 만드는 국내 최초 자원순환 골프장을 조성한다. 경북문화관광공사는 직접 운영하는 보문골프클럽에서 모은 투명 페트병을 수거해 골프장 굿즈로 만들기 위해 자원순환·사회적 기업인 수퍼빈·우시산과 업무협약을 체결했다고 21일 밝혔다. 공사는 골프장에서 발생하는 투명 페트병을 수거하기 위해 인공지능(AI) 무인회수기인 ‘네프론’을 설치할 계획이다. 이렇게 모인 페트병은 국내 최고 자원순환 기술력을 보유한 수퍼빈이 고품질 원료로 가공한다. 골프장 이용객이 손쉽게 페트병 수거에 동참할 수 있도록 ‘힙(HIP·Hole In Plastic) 캠페인’도 펼친다. 홀컵에 공을 넣듯 페트병을 넣도록 만들어 자연스럽게 탄소중립에 참여하도록 유도한다. 우시산에서는 페트병을 모아 가공한 원료로 골프채 헤드커버 등 맞춤형 재활용 굿즈를 제작한다. 우시산은 해양 플라스틱 등을 활용해 업사이클링 제품을 만들어 폐자원과 사회적 가치 창출을 연결하는 기업이다. 공사는 단순한 분리배출을 넘어 ‘회수-원료화-제품화’로 이어지는 자원 선순환 체계를 관광 시설에 정착시키고, 이용객들이 일상에서 참여할 수 있도록 할 방침이다. 김남일 경북문화관광공사 사장은 “자원순환이 이용객의 실제 경험으로 이어질 수 있도록 탄소중립 시장 선도 기업들과 힘을 모았다”며 “관광 현장에서 실천 가능한 ESG(환경·사회·지배구조) 모델을 꾸준히 확대해 경북 관광의 지속 가능한 미래를 열겠다”고 강조했다.

팀 쿡, 재임기간 시총 10배 키워9월 물러나 이사회 의장직 맡아새 수장엔 엔지니어 출신 터너스존재감 약화된 AI 성과가 시험대 스티브 잡스(1955~2011)에 이어 15년간 애플을 이끌어 온 팀 쿡 최고경영자(CEO)가 경영 일선에서 물러난다. 9월부터 ‘정통 엔지니어’ 출신 존 터너스 신임 CEO 체제로 전환하는 애플이 공급망 관리 중시 운영에서 압도적 기술 혁신이라는 본연의 DNA로 회귀해 정체된 인공지능(AI) 부문에서 성과를 낼지 관심이 쏠린다. 애플은 20일(현지시간) 터너스 하드웨어 엔지니어링 부문 수석부사장이 오는 9월 1일부터 CEO를 맡는다고 밝혔다. 쿡 CEO는 이사회 의장으로 자리를 옮긴다. 쿡 CEO는 “터너스는 25년 넘게 애플에 기여한 선구자이자 애플의 미래를 이끌어 갈 적임자”라고 밝혔다. 터너스 부사장은 “잡스 아래에서 일하고 쿡 CEO를 멘토로 모실 수 있어서 큰 행운이었다”고 전했다. 쿡 CEO는 공급망·운영 전문가로 2011년 잡스 사망 직전 CEO에 올라 애플을 안정적으로 성장시켰다는 평가를 받는다. 재임 동안 애플워치와 에어팟, 비전 프로 등 새로운 제품군을 안착시켰다. 그가 취임한 이후 애플의 시가총액은 3500억 달러(약 515조원)에서 4조 달러(5885조원)로 1000% 이상 증가했다. 다만 최근 들어 애플은 AI 분야에서 뒤처졌다는 평가에 직면했다. 삼성전자가 2024년 출시한 온디바이스 AI 스마트폰 ‘갤럭시 S24’ 시리즈가 흥행에 성공한 반면 애플 아이폰은 AI 부문에서 상대적으로 존재감이 약하다. CNBC는 “애플이 복잡해지는 공급망과 지정학적 리스크, 관세 문제, AI 수요 증가에 따른 메모리 부족 등 복합적인 도전에 직면해 있다”고 분석했다. 이러한 상황에서 등판한 터너스 차기 CEO는 전형적인 ‘엔지니어형 리더’로 평가된다. 펜실베이니아대 기계공학과 출신으로 2001년 애플에 합류해 2013년 하드웨어 엔지니어링 부사장, 2021년 수석부사장에 오른 인물이다. 특히 인텔 칩에서 자체 칩으로 전환하는 과정에서 핵심 역할을 수행하며 기술 리더십을 입증했다. 애플 이사회가 터너스를 선택한 배경에는 장기 안정성과 기술 혁신이라는 두 가지 목표가 반영된 것으로 보인다. 터너스 신임 CEO는 50세로 비교적 젊은 축에 속해 장기간 회사를 이끌 수 있는 인물로 평가된다. 향후 애플은 하드웨어 중심 전략을 유지하면서도 소프트웨어(SW), 서비스, AI 경험으로 확장하는 방향을 이어 갈 것으로 보인다. 이 과정에서 스마트 안경이나 초소형 AI 기기 등 새로운 제품군이 등장할 가능성도 거론된다. 업계에서는 터너스 체제 초기에 AI 성과를 얼마나 빠르게 가시화하느냐가 최대 과제가 될 것으로 보고 있다. 애플은 그동안 자체 대규모 AI 모델 개발에 집중하기보다 구글의 ‘제미나이’ 등 외부 AI를 활용하는 전략을 취해 왔다. 생성형 AI 경쟁에선 마이크로소프트와 구글, 메타보다 뒤처졌고 아이폰에 AI 기능을 탑재하는 것도 삼성전자 갤럭시에 뒤졌다. 웨드부시 증권의 댄 아이브스 분석가는 “터너스는 특히 AI 분야에서 출범 초기부터 성과를 내야 한다는 큰 압박을 받을 것”이라고 지적했다. 애플이 AI 기반 웨어러블과 스마트홈 기기 등 파급력이 큰 차세대 제품군 개발에 박차를 가하면서 삼성전자와 스마트폰 시장에서의 경쟁이 더욱 치열해질 가능성이 있다. 다만 AI 연산에 필수적인 고용량·고성능 메모리 반도체 수요가 늘어나면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 업계에 긍정적인 영향도 예상된다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

가사노동 위한 손동작 구현 ‘난제’충돌·배터리·사생활 침해 등 한계1X, 月구독료 74만원 홈로봇 출시기계연, 촉각 센서 가진 로봇 개발LG전자 ‘클로이드’ 고도화로 박차산업현장에서 활약하는 휴머노이드가 집 문 앞까지 왔다. ‘홈로봇’(가정용 로봇)이 집안일을 대신할 태세다. 하지만 ‘홈로봇 1가구 1로봇 시대’는 아직 이르다. 산업용 로봇이 독립 공간에서 일한다면, 홈로봇은 가족과 함께하는 만큼 안전하고, 유용하며 가격도 적정해야 한다. 미국은 지능을, 중국은 가격경쟁력을, 일본은 정밀부품을 앞세워 홈로봇 개발에 박차를 가하는 가운데 우리나라의 길을 탐색한다. “빈 종이컵과 물이 담긴 종이컵을 집을 때 로봇 손의 힘은 달라야 합니다. 촉각 센서가 이를 감지하고 스스로 판단하도록 만드는 게 목표입니다.”(김휘수 한국기계연구원 AI로봇연구소 첨단로봇연구센터 책임연구원) 한국기계연구원이 50주년을 맞은 지난 14일 대전 유성구에 위치한 연구원에서 한 연구원이 휴머노이드 ‘카이로스’의 ‘인공 피부’ 역할을 하는 전신 감각 센서를 손으로 누르자, 모니터에는 힘의 크기에 따라 색상이 표시됐다. 힘의 강도가 셌던 엄지손가락 부위는 노란색, 약하게 눌린 새끼손가락 부위는 파란색이었다. 압력 강도는 1024단계로 세분화된다. 카이로스의 전신은 성인 손톱 크기의 소형 센서들로 촘촘히 구성돼 있다. 기계연이 국내 외 연구기관 및 대학 등과 개발 중인 카이로스는 과학기술정보통신부의 ‘K-문샷 프로젝트’ 일환이다. 김 책임연구원은 “(로봇에) 전신 촉각을 부여하면 시각 센서 밖의 사람을 민감하게 감지할 수 있고, 손바닥이나 발바닥 부위에 따라 다른 힘을 줄 수 있어 사람 수준의 작업이 가능하다”고 말했다. 산업용을 넘어 로봇 가정부가 되는 것이 카이로스의 목표다. 기계연은 올해까지 정리, 물체 이동, 보행 기술 등을 확보해 세탁·청소 활용이 가능한 ‘가사관리 전문가 2급’의 기능 구현을 목표로 한다. 휴머노이드 상용화는 속도전에 들어갔다. 카운터포인트 리서치는 “휴머노이드의 누적 설치 대수는 2027년까지 10만 대를 넘어설 것”이라고 전망했다. 반면 홈로봇 분야는 상대적으로 발전이 더디다. 산업용 로봇은 대체로 정해진 위치에서 반복 작업을 하지만 홈로봇은 집집마다 다른 구조와 문턱, 카펫, 장난감, 사람의 움직임 등을 종합적으로 처리해야 한다. 충돌, 화재, 배터리 과열 등도 가정에선 훨씬 위험하다. 서로 다른 모양의 접시를 닦고 돌봄을 수행하려면 뛰어난 손기술이 필요한데, 완벽한 손동작 구현은 로봇 기술의 난제로 꼽힌다. 가정의 모든 것을 감지·기록하며 움직인다는 점에서 프라이버시 침해 우려도 고민해야 한다. 아직은 바닥청소, 잔디깎기 등에 국한되는 이유다. 그럼에도 기업들은 홈로봇이 ‘특이점’(인간을 넘어서는 시점)을 넘어서려 도전 중이다. 미국 스타트업 1X 테크놀로지스는 올해 말 가정용 휴머노이드 ‘네오’를 출시한다. 두 발로 걷고 다섯 손가락을 갖춘 네오는 키 167㎝에 무게는 30㎏이다. 최대 68㎏을 들어 올리고 25㎏을 운반할 수 있다. 1X 테크놀로지스의 영상에선 네오가 청소기를 돌리고, 먼지를 터는 동안 집주인인 노부부는 카드 게임을 한다. 네오의 가격은 2만 달러(약 2900만원), 구독형 대여료는 월 499달러(74만원)이지만 1만명 이상이 예약했다. 아직 제한된 가정에 투입해 성능 및 안전성을 검증하는 초기 상용화 단계지만, 완성형 가전 로봇으로 도약하는 과정에 있다. 지난달 미국 로봇 개발사 ‘피규어’가 개발한 ‘피규어 3’는 휴머노이드 중 최초로 백악관에 섰다. 피규어 3는 미국 영부인 멜라니아 트럼프 여사와 ‘AI·교육 미래 협력 정상회의’에 입장한 뒤 각국 영부인들에게 11개 언어로 환영사를 건넸다. 일본에서는 불교 경전을 학습한 ‘붓다로이드’가 교토의 사찰인 쇼렌인에 들어갔다. 보스턴다이내믹스는 최근 사족보행형 산업용 로봇인 ‘스팟’이 구글의 AI 모델인 ‘제미나이’를 탑재해 신발 정리, 분리수거, 세탁물 정리, 반려견 산책 등 각종 집안일을 수행하는 영상을 공개했다. 산업용 로봇을 개량해 홈로봇으로 배치하는 시대가 머지않았다는 뜻이다. 국내에서 가정용 휴머노이드의 포문을 연 건 LG전자다. 가전 제어를 넘어 고객의 스케줄과 주변 환경을 고려해 가사 작업의 우선순위를 스스로 정하는 AI 홈 로봇 ‘클로이드’를 고도화하고 있다. 류재철 LG전자 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에서 “특정 서비스 로봇에서 시작해 가전제품을 로봇 솔루션으로 진화시키고, 궁극적으로는 ‘공간의 수행자’로서 집 전체를 조율하는 로봇을 도입할 것”이라고 밝혔다. 네이버도 올해 안에 1m 크기의 소형 이족보행 로봇인 ‘미니노이드’를 경기 판교의 네이버 1784 사옥으로 출근시킬 예정이다.

앤트로픽의 차세대 인공지능(AI) ‘클로드 미토스’가 27년간 누구도 찾지 못한 소프트웨어 취약점을 탐지해 냈다. 해킹 악용 우려로 공개가 미뤄져 오던 이 모델의 실체가 일부 드러나자 각국 정부는 일제히 긴급 대응에 들어갔다. 미 백악관은 관련 기업 최고경영자(CEO)를 소집했고, 우리 정부도 과학기술정보통신부가 주요 기업 최고보안책임자(CISO)를 불러모은 데 이어 국가AI전략위원회 보안특별위원회가 미토스 동향 긴급 점검에 나섰다. 전문가들은 AI가 기존 공격의 속도와 규모를 폭증시키고 진입 장벽을 무너뜨리면서 해킹 위협의 차원을 바꾸고 있다고 진단했다. 미토스에 이어 오픈AI도 보안 특화 ‘GPT-5.4-사이버’를 공개하는 등 AI 보안 시대는 이미 본격화했다. 한국의 디지털 보안 취약성은 뿌리가 깊다. 20여년간 보안을 지배해 온 공인인증서식 ‘설치형 보안 소프트웨어’ 체계가 미토스 앞에 정면으로 노출됐다. 이용자 PC에 깔린 키보드 보안·백신·방화벽 프로그램의 허점이 거꾸로 침투 경로로 악용된 사례는 이미 여러 차례 드러났다. 글로벌 표준이 브라우저 내장 암호화와 패스키로 옮겨간 지 오래인데도 한국만 설치형 보안 방식을 고수해 왔다. 여기에 앤트로픽이 미토스의 오용을 막기 위해 구글·애플·MS 등 극소수 파트너에게만 선공급하는 ‘프로젝트 글래스윙’의 참여 명단에 국내 기업은 단 한 곳도 없다. 글로벌 빅테크는 미토스로 자사 시스템의 허점을 앞다퉈 메우고 나섰는데, 한국만 방어용 도구를 손에 쥐지 못한 셈이다. 해묵은 규제를 붙들고 있던 금융위원회가 뒤늦게나마 공인인증서식 설치형 보안 체계의 단계적 철폐에 나선 것은 다행이다. 그러나 보안 체질을 획기적으로 바꾸고 AI 기반 실시간 자율방어 체계를 구축하려면 시간이 많지 않다. 국정과제로 구축 중인 ‘소버린 AI’ 모델은 산업 정책이 아닌 안보 자산으로 격상돼야 한다. 국제 보안 연대와 AI 규범 형성에 참여할 길도 찾아야 한다.

보정·정정에 특화… AI 취약점 개선최대 2.5배 빠르고 3배 더 정확해져양자컴퓨터 상용화 당길 핵심 기술금융·국방 등 전방위 난제 해결 속도 엔비디아가 세계 최초로 오픈소스 ‘양자 인공지능’(AI) 모델 제품군 ‘엔비디아 아이징(Ising)’을 공개하면서 양자컴퓨터 기술이 한층 도약할 것이라는 전망이 나온다. AI 기술이 양자컴퓨터 상용화를 앞당길 것이라는 기대감에 주식시장에서도 관련 종목들이 급등세를 보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 “AI는 양자 컴퓨팅 실용화에 필수적”이라며 “아이징 모델을 통해 AI는 불안정한 큐비트를 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 양자-그래픽처리장치(GPU) 시스템으로 전환할 수 있다”고 밝혔다. 양자컴퓨터는 그동안 높은 오류율과 낮은 안정성으로 상용화에 어려움을 겪었다. 이는 양자컴퓨터의 기본 처리 단위인 큐비트의 ‘중첩’과 ‘얽힘’ 특성에서 비롯된다. 기존 고전컴퓨터의 처리 단위가 ‘0’ 또는 ‘1’로 고정된 반면, 양자컴퓨터의 큐비트는 ‘0’과 ‘1’이 중첩된 상태다. 0이 동전의 앞면, 1은 뒷면이라면 동전이 빙글빙글 돌고 있는 상황이다. 아이징 모델은 이처럼 불안정한 큐비트를 실시간으로 감시하고 보정·정정하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 큐비트 수가 늘어나도 대규모 연산을 안정적으로 수행할 수 있게 했다. 오류 정정 성능을 높였다는 것도 아이징 모델의 특징이다. 실시간으로 양자 오류를 정정하는 데 있어 현재 쓰이는 표준 모델보다 속도는 2.5배 빠르고, 정확도는 3배 수준으로 개선됐다. 차진웅 한국표준과학연구원 선임연구원은 “기존에는 오류 발생 원인을 특정하기 어려웠다”면서 “양자컴퓨터를 바둑판 구조에 비유하면, AI를 활용해 오류가 발생한 지점을 보다 정밀하게 짚어낼 수 있게 된 것”이라고 설명했다. 엔비디아는 이번 기술을 계기로 연구기관과 기업들이 실제 응용이 가능한 양자 프로세서 개발에 속도를 낼 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 관계자는 “복잡한 물리 시스템을 획기적으로 단순화한 대표적인 수학 모델에서 ‘아이징’이라는 명칭을 가져왔다”며 “양자 프로세서 보정과 양자 오류 정정이라는 두 가지 핵심 과제를 해결하기 위해 설계됐다”고 덧붙였다. 주요 빅테크 기업들도 양자컴퓨팅 개발에 집중하고 있다. 구글은 2024년 세계 최초로 큐비트가 많아질수록 오류율이 감소하는 오류 정정 양자 컴퓨터 칩인 ‘윌로우’를 공개한 바 있다. 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 수백 년이 걸리는 난제를 단시간에 풀 수 있는 차세대 기술이다. 금융, 국방, 에너지·화학 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다. 양자컴퓨터 기술이 발전하면 주요 암호화폐를 보호하는 암호화 체계를 불과 9분 만에 해독할 수 있다는 분석도 나온다. 하나금융연구소에 따르면 글로벌 양자컴퓨터 시장은 2026년 11조 3000억원에서 2035년 46조 1000억원 규모로 성장할 전망이다. 이날 한국거래소에서 엑스게이트가 상한가를 기록하는 등 양자기술과 관련한 주식들이 급등했다.

지금 세계는 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI)이 산업의 모든 영역을 장악하는 ‘인공지능 전환’(AX) 시대로 진입했다. 특히 AI가 제조 현장에서 직접 데이터를 읽고 판단하며 실행하는 ‘피지컬 AI’로 진화하면서 산업의 근간이 송두리째 바뀌고 있다. 주요 선진국들이 AI를 국가 안보 차원의 핵심 과제로 삼는 이유도 명확하다. 제조업 비중이 높은 대한민국이 글로벌 AI 리더로 도약하려면 산업의 뿌리인 중소기업의 성공적인 AX가 어느 때보다 절실하다. 하지만 혁신의 당위 뒤에 가려진 중소기업의 현실은 냉혹하다. 대다수 중소기업이 이른바 ‘삼중고’라는 거대한 벽에 가로막혀 있어서다. 첫째는 데이터 확보의 어려움이다. 노후화된 설비와 체계적인 관리 시스템의 부재로 AI 도입의 기초인 양질의 데이터 확보가 쉽지 않다. AX에 대한 경영진의 낮은 인식도 혁신 동력을 약화하는 결정적인 원인이다. 둘째는 고질적인 인력난이다. 현장에서 실질적으로 AI를 구현하고 운영할 전문 인력이 턱없이 부족하다. 중소기업이 고숙련 인재를 채용하고 유지하기에는 비용적 부담이 너무나 크다. 이는 대기업과의 기술 격차가 더욱 커지는 결과로 이어진다. 마지막은 경영적 불확실성이다. 막대한 투입 비용 대비 실질적인 생산성 향상 효과가 검증되지 않았다는 점은 중소기업들이 선뜻 AX의 길로 들어서는 것을 주저하게 만든다. 이러한 교착 상태를 타파할 실천적 해결사로 고용노동부의 ‘AI 특화 공동훈련센터’가 주목받고 있다. 현재 많은 기업이 AX의 필요성을 느끼지만 중소기업은 자원 확보에 한계가 있다. 정부가 이를 해결하고 국가적인 AI 경쟁력을 높이기 위해 설립한 이 센터는 중소기업에 AI 관련 직무 훈련을 제공하는 전문 기관이다. 쉽게 말해 개별 중소기업이 자체적으로 갖추기 어려운 고가의 AI 인프라와 교육 프로그램을 공동으로 이용할 수 있도록 만든 ‘AI 거점’으로, 단순 이론 교육을 넘어 중소기업의 AX 고도화를 이끄는 핵심 동력이다. 특히 현장의 실질 데이터를 활용한 ‘실무형 PBL(과제수행형) 훈련’은 교육 성과가 즉각적으로 공정 개선에 반영되도록 돕는다. 또 기업의 워크플로 진단부터 맞춤형 교육, AI 내재화를 위한 전문가 코칭 및 상담까지 이어지는 종합 지원 패키지는 기업에 든든한 지침이 된다. 단순히 교육생을 배출하는 것에 그치지 않고, 기업의 제조 현장이 AI를 통해 실제로 혁신될 수 있도록 전 과정을 밀착 지원하는 것이 이 센터만의 독보적 차별점이다. 이와 같은 혁신적인 훈련 모델이 현장에서 지속해서 작동하려면 정부의 지원이 뒷받침되어야 한다. AI 기술의 빠른 변화를 따라잡기 위한 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축은 물론 이를 관리·운영하는 인력의 전문성 강화와 증원이 필수적이다. 이는 일회성 지원을 넘어 우리 제조 산업의 미래 생존권을 확보하기 위한 ‘국가적 전략 투자’로 인식되어야 한다. 대기업과 대학, 훈련기관, 지자체 그리고 정부가 머리를 맞대고 구축한 AI 특화 공동훈련센터 모델이 전국 현장으로 확산할 때 우리 중소기업은 비로소 세계 시장에서 피지컬 AI를 선도하는 리더로 거듭날 수 있을 것이다. 지금이 바로 강력한 민관 거버넌스를 바탕으로 AI 강국의 토대를 견고히 다져야 할 적기다. AI 문명으로의 대전환 시대, 다 함께 손잡고 ‘대한민국 AI 고도화’를 실천해야 한다. 중소기업의 AX 성공이 곧 국가 경쟁력의 핵심이며 그 중심에 AI 특화 공동훈련센터의 역할이 있음을 잊지 말아야 한다. 최재붕 성균관대 기계공학과 교수

“2026년 말 출시 예정인 차세대 노바 레이크와 함께 최고의 성능과 비용 최적화 솔루션을 결합한 고객 로드맵을 확보했습니다. 이를 통해 향후 몇 년간 노트북과 데스크톱 양측 모두에서 시장 점유율과 수익성을 강화할 수 있을 것이라 확신합니다.” 올해 초, 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 연말을 목표로 데스크톱과 노트북 시장을 겨냥한 차세대 중앙처리장치(CPU) ‘노바 레이크’(Nova Lake)의 출시 계획을 밝혔습니다. 하지만 지금까지 노바 레이크에 대한 구체적인 정보는 공개되지 않고 있습니다. 현재까지 확인된 마지막 공식 정보는 지난해 11월 발표된 인텔 ISA(Instruction Set Architecture) 프로그래밍 레퍼런스 문서(60th Edition)다. 해당 문서에서는 노바 레이크에서 AVX10.1, AVX10.2 및 APX 지원이 명확히 명시됐습니다. 참고로 AVX10(Advanced Vector Extensions 10)은 인텔이 기존 AVX-512의 단점을 극복하기 위해 설계한 통합 벡터 명령어 세트입니다. 기존 AVX-512는 P-코어(고성능 코어)에서는 512비트를 지원했으나 E-코어(효율 코어)에서는 기능이 제한돼 하이브리드 CPU 구조에서 소프트웨어 호환성 문제가 발생하곤 했습니다. 노바 레이크부터는 128/256/512비트 벡터 길이를 하나의 프레임워크로 통합해 P-코어와 E-코어 모두에서 동일한 명령어 동작을 보장합니다. 또 다른 주요 변화는 APX(Advanced Performance Extensions)입니다. 이는 벡터 연산이 아닌 스칼라 및 일반 연산의 성능 강화를 목표로 하는 확장 규격으로, 2023년 처음 발표된 이후 노바 레이크를 통해 소비자용 CPU에는 최초로 도입됩니다. APX는 전력 효율과 코드 밀도 개선으로 이어져 게임이나 브라우저 같은 일상적인 작업부터 서버급 고성능 작업까지 전 영역의 효율성을 끌어올릴 것으로 기대됩니다. 다만 이 외의 세부 사항은 여전히 불투명한 가운데 온갖 루머가 양산되고 있습니다. 실제 어떤 모습으로 나올지는 곧 알게 되겠지만 여기서 흥미로운 관전 포인트를 몇 개 짚어 보겠습니다. ●파운드리: 인텔 vs TSMC 인텔은 팬서 레이크(Panther Lake)에 18A 공정을 도입하며 인텔 파운드리의 최신 미세 공정에 대한 의구심을 어느 정도 해소했습니다. 하지만 현재 데스크톱 프로세서는 여전히 TSMC 공정에 의존하고 있어 자체 파운드리 사업 강화를 천명한 인텔의 전략과는 상충되는 모습을 보입니다. 인텔이 자사 공정 사용을 권유해야 하는 입장에서 타사(TSMC) 공정을 사용하는 것은 대외적인 명분 면에서 곤혹스러운 상황이기 때문입니다. 따라서 노바 레이크에는 18A 혹은 그 이후의 차세대 공정이 도입되는 것이 가장 이상적입니다. 그러나 아직 18A의 수율과 생산량이 충분치 않아 TSMC의 N2P 공정을 채택할 것이라는 루머가 끊이지 않고 있습니다. 만약 이번에도 TSMC 공정을 사용한다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심은 다시 수면 위로 떠오를 것입니다. ●코어 숫자: 52코어 시대의 도래? 인텔은 과거 하이퍼스레딩 기술을 통해 코어당 두 개의 스레드를 구현했으나 이후 코어 숫자를 늘리면서 다시 싱글 스레드로 회귀했습니다. 물리적 코어 숫자를 24코어까지 확장하며 스레드 부족 문제는 해결했지만 최대 16코어 32스레드를 지원하는 AMD 라이젠과 비교해 논리 코어의 숫자가 작다는 약점을 안고 있습니다. 이 약점은 만약 AMD가 코어 숫자까지 늘리면 더 커질 수 있습니다. AMD 역시 올해 말에서 내년 출시될 차세대 라이젠에서 24코어 48스레드를 지원한다는 루머가 돌고 있습니다. 이것이 사실이라면 인텔 역시 코어 수를 대폭 늘릴 가능성이 높습니다. 특히 루머 가운데는 52코어에 달하는 프로세서가 나올 수 있다는 이야기도 있습니다. 다만 이는 사실상 서버급 프로세서에 가까운 수준으로 막대한 전력 소모와 발열 문제를 고려할 때 다소 회의적인 의견도 존재합니다. 다음 세대에는 인텔과 AMD 모두 코어 숫자를 늘릴 가능성이 높아 얼마나 숫자가 늘어날지 이목이 집중되고 있습니다. ●가격: 얼마나 올릴까? 인텔은 최근 애로우 레이크 리프레시(코어 울트라 270K/250K 플러스)를 통해 매우 공격적인 가격 정책을 선보였습니다. 24코어 제품을 299달러, 18코어를 199달러 수준으로 책정했는데 이는 코어당 단가가 약 10달러 초반에 불과한 파격적인 수치입니다. 최신 미세 공정이 적용된 복잡한 프로세서의 생산 원가를 고려하면 손익 분기점은 넘을 수 있는지 의구심이 드는 수준입니다. 인텔 역시 계속 손해 보고 장사할 수 없는 만큼 차세대 제품에서는 제값을 찾으려 할 가능성이 높습니다. 다만 이미 저가형 24코어 제품군이 시장에 각인된 상황에서 급격한 가격 인상은 구형 모델 선호 현상을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 코어 수를 대폭 늘려 가격 상승에 따른 반발을 줄이려 한다는 루머가 힘을 얻고 있는 것으로 보입니다. ●코파일럿: 이번에 데스크톱으로 올까? 애로우 레이크는 AI 연산을 위한 NPU를 탑재했으나 13 TOPS라는 낮은 성능 탓에 실질적인 활용도가 떨어진다는 평가를 받습니다. 반면 팬서 레이크는 최대 50 TOPS 성능을 갖춘 5세대 NPU를 탑재해 윈도우 코파일럿(Copilot) 기능을 원활히 수행할 수 있게 설계됐습니다. 데스크톱 환경에서도 노트북과 동일한 수준의 AI 경험을 제공하려면 NPU 성능 개선은 필수적입니다. 최근 루머에 따르면 노바 레이크에는 최대 74 TOPS에 달하는 강력한 NPU가 탑재될 예정입니다. 인텔 프로세서 라인업이 노트북과 데스크톱으로 재통합된다는 점을 고려하면 노트북은 물론 데스크톱에서도 동일하게 AI PC로 활용할 수 있을 가능성이 높습니다. 이렇게 파운드리, 코어 수, 가격, 코파일럿까지 4가지 관전 포인트를 짚어 봤지만 사실 노바 레이크에 대한 대부분의 정보는 아직 추측과 루머 단계에 머물러 있습니다. 확실한 것은 노트북과 데스크톱 시장을 아우르는 통합 프로세서를 목표로 2026년 말 출시를 향해 나아가고 있다는 점입니다. 출시 시점을 감안하면 오는 6월 대만 컴퓨텍스(Computex)가 정보를 공개하고 소비자들의 이목을 집중시킬 수 있는 가장 좋은 기회다. 이때 자세한 정보가 공개될 수 있을지 주목됩니다.