글로벌 메모리 반도체 시장을 주도하는 ‘반도체 빅3’(삼성전자·SK하이닉스·마이크론) 주가가 최근 몇 달 새 고점 대비 큰 폭으로 떨어지면서 시장에 불안감을 드리우고 있습니다. 일각에서는 이번 하락세를 두고 과거처럼 긴 불황이 찾아오는 신호로 해석하기도 합니다. 그러나 반도체 시장의 규칙 자체가 과거와 달라진 만큼 이번 하락은 단기적인 숨고르기에 불과하다는 반론도 만만치 않은데요. 인공지능(AI) 인프라 구축이라는 구조적 변화가 시장을 떠받치고 있어, 짧게 끝났던 과거의 호황·불황 주기와는 결이 다르다는 분석입니다. 고대역폭메모리(HBM) 생산이 좀처럼 늘어나기 어려운 구조인 데다 기업들이 장기 공급 계약으로 안전판을 마련하고 나선 만큼 이번 호황이 2028년 이후까지 이어질 수 있다는 것이죠. 고점 대비 일제히 주저앉은 반도체 3사 주가최근 주식시장에서 한국과 미국의 주요 반도체 기업 주가가 최고점을 찍은 뒤 큰 폭으로 떨어졌습니다. 삼성전자는 지난 6월 37만 4500원으로 사상 최고가를 기록한 뒤 34% 가까이 하락해 25만원 선에서 거래되고 있습니다. SK하이닉스 역시 6월 사상 최고가인 298만 7000원을 기록한 이후 반토막 수준인 158만원 선까지 주저앉았습니다. 미국 마이크론 테크놀로지 또한 전날 956달러로 장을 마감했습니다. 6월 사상 최고가였던 1255달러와 비교하면 23% 이상 떨어진 수준입니다. 이처럼 주가가 가파르게 떨어지자 투자자 사이에서는 반도체 호황기가 벌써 끝난 것 아니냐는 우려가 나오고 있는데요. 과거 반도체 시장은 보통 1~2년 동안 가격이 치솟다가, 고객사의 과도한 주문과 제조사의 공장 증설이 이어지면서 결국 공급 과잉으로 가격이 폭락하는 불황을 반복해 왔기 때문입니다. “과거와는 달라…HBM 생산 한계가 관건”하지만 일각에서는 이번 상승장이 과거와 전혀 다른 양상으로 움직이고 있다는 분석을 내놓습니다. 과거에는 스마트폰이나 개인용 컴퓨터 같은 개인 기기 수요가 시장을 이끌었지만, 지금은 인공지능(AI) 시스템 구축이 시장을 주도하고 있기 때문입니다. 빅테크 기업들이 너도나도 AI 주도권을 잡으려고 컴퓨팅 성능을 경쟁적으로 넓히면서 서버용 메모리 수요가 급격히 늘었습니다. 특히 AI 칩에는 고대역폭메모리(HBM)라는 특수 메모리가 주로 들어가는데, 이 HBM을 만드는 과정이 까다롭습니다. 현재는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 3대 기업이 사실상 과점 공급하고 있죠. 게다가 HBM을 찍어내는 데 사실상 필수적인 최첨단 장비를 구하는 것부터가 커다란 장벽입니다. 미 투자전문매체 모틀리풀은 ”HBM을 만드는 데 필요한 첨단노광장비(EUV)는 전 세계에서 네덜란드 기업 ASML 한 곳만 만들 수 있어 생산량을 갑자기 늘리기 어렵다“고 지적했습니다. 게다가 HBM은 같은 저장 용량을 만들 때 일반 메모리보다 웨이퍼를 3배 이상 많이 소모합니다. 웨이퍼는 반도체 칩을 만드는 데 필요한 얇고 동그란 판 모양의 핵심 원재료인데요. 반도체 공장에서 HBM을 많이 만들수록 PC나 스마트폰에 들어가는 일반 메모리를 만들 웨이퍼가 부족하게 되어 결국 반도체 시장 전체의 공급 부족 현상이 일어난다는 설명이죠. 과거처럼 1~2년 만에 호황과 불황을 오가는 게 아니라, 앞으로 수년간 심각한 공급 부족 현상이 이어질 수 있다는 분석이 나오는 이유입니다. “2028년까지 공급 부족 전망…장기 계약 대비”글로벌 투자은행(IB) 골드만삭스 분석에 따르면, 메모리 반도체 일종인 D램 시장은 2026년에 5.0%, 2027년에는 5.9%의 공급 부족을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 2017년 이후 가장 극심한 물량 부족 상태로, 골드만삭스는 이러한 공급 부족이 2028년 이전에는 풀리지 않을 것으로 내다봤습니다. 반도체 공장을 새로 지어 물량을 늘리는 데만 몇 년이 걸리는 만큼 당분간 시장의 가격 결정권은 메모리를 만드는 생산 업체가 쥐게 된다는 것이죠. 실제로 주요 반도체 기업들의 움직임도 달라졌습니다. 과거와 달리 고객사들과 3년에서 5년에 이르는 장기 공급 계약을 맺기 시작했습니다. 마이크론은 16개 주요 고객사와 2030년까지 가격의 상한선과 하한선을 정한 장기 계약을 맺었으며, SK하이닉스 역시 엔비디아를 비롯한 빅테크 기업들과 대규모 장기 공급 계약을 체결했습니다. 모틀리풀은 “일반적인 메모리 주기는 1~2년 만에 고점을 찍지만 이번 AI 메모리 수급은 이전과 차원이 다른 구조적 변화를 보여준다”며 “SK하이닉스 경영진이 밝힌 것처럼 공급이 수요를 따라잡는 시점은 빠르면 2030년이 될 것”이라고 전했습니다. 주가의 단기 변동성은 커졌지만 반도체 시장을 둘러싼 장기 호황의 틀은 여전히 굳건하다는 설명입니다.

7월부터 이어진 코스피 하락장에 40% 넘게 하락한 코스피 시가총액 5위 삼성전기에 대해 2일 증권가 세 곳에서 ‘매수’ 의견을 내놓았다. 특히 목표주가를 현재의 두 배 수준인 280만원을 제시한 곳도 있어 눈길을 끌고 있다. 금융투자업계에 따르면 다올투자증권과 IBK투자증권, iM증권은 일제히 삼성전기에 대해 보고서를 내고 전날 삼성전기가 발표한 1조 722억원 규모의 적층세라믹커패시터(MLCC) 공급 계약에 대해 분석했다. 앞서 삼성전기는 전날 글로벌 대형 기업과 인공지능(AI) 서버용 MLCC 공급 계약을 체결했다고 공시했다. 계약 상대방은 비밀 유지 조건에 따라 공개되지 않았지만, 업계에서는 글로벌 AI 반도체 업체 중 한 곳으로 추정하고 있다. 이번 공급 계약은 삼성전기의 MLCC 장기공급계약 가운데 역대 최대 규모다. 다올투자증권은 삼성전기에 대해 “MLCC의 공급 부족으로 가격 협상력이 높아질 것”이라며 목표주가 280만원과 ‘매수’ 의견을 유지했다. 이날 삼성전기는 전 거래일 대비 1%대 하락한 141만원 선에 거래되고 있다. 김연미 다올투자증권 연구원은 “이번 계약을 통해 AI용 MLCC 수급난이 심화되고 최종 고객사와의 직접 조달이 확대되고 있으며, 1년 치 물량만 확정하면서도 가격 상단을 열어두는 계약 구조 등이 확인됐다”고 분석했다. 이어 “AI 서버용 MLCC는 아직 가격 상승 사이클의 초입”이라며 “앞으로 판가 및 믹스 개선이 삼성전기의 MLCC 실적에 상승 여력으로 작용할 것”이라고 내다봤다. iM증권은 이보다 낮은 200만원을 목표주가로 제시했는데, 현재 주가 대비 40%가량 상승 여력이 있는 것이다. 고의영 iM증권 연구원은 “이번 계약은 초소형, 고용량 중심의 고부가 라인업을 포괄하는 것”이라며 “업황 수급이 타이트해지며 공급 업체의 가격 협상력이 더 강해지고 있다”고 분석했다. IBK투자증권은 목표주가로 175만원을 제시했다. 김운호 IBK투자증권 연구원은 “AI 서버 확장으로 고용량 제품에 대한 필요성이 급증하면서 하이엔드 MLCC 선점 경쟁이 본격화되고 있다”면서 “MLCC 가격 인상이 가속화되고, 삼성전기의 영업이익률 개선 속도도 가팔라져 전고점(40%)을 넘어설 것으로 기대된다”고 말했다. 삼성전기는 지난 6월 19일 장중 241만 7000원, 종가 227만원의 신고가를 쓴 뒤 코스피 급락장에 지난 7월 30일 87만원대까지 급락했다. 이후 반등에 성공해 현재 140만원대에 거래되고 있다.

코레일(한국철도공사)과 SR 통합 후 첫 추석 명절 승차권 예매가 3일부터 시작된다. 2일 코레일에 따르면 추석 명절 승차권은 23~27일까지 5일간 운행하는 열차다. 예매는 모바일 앱 ‘코레일+’와 홈페이지(www.korail.com) ‘명절 전용 웹페이지’에서 비대면으로 진행되며 ‘통합 회원’ 전환 및 가입을 마쳐야 한다. 코레일 회원은 자동 전환되지만 SR만 가입한 회원은 통합 회원으로 가입·전환해야 한다. 열차 통합 운행에 따라 운행 열차 예약 방식도 변화돼 주의가 필요하다. 우선 3~4일은 교통약자 사전 예매가 오전 9시부터 오후 3시까지 진행된다. 대상은 65세 이상 고령자, 장애인복지법에 따른 등록 장애인, 국가유공자(교통지원 대상), 임산부 등이다. 경로 회원을 제외한 사전 예매 대상자는 명절 예매 전용 웹페이지에서 인증 절차를 거쳐야 한다. 전 국민 대상 일반 예매는 7∼11일 5일간 오전 7시부터 오후 1시까지 진행된다. 7일은 ITX 새마을 등 전 노선 여객열차가 대상이다. 8일은 KTX 경전·강릉·동해·중앙·중부내륙선이다. 9일은 용산역에서 출발·도착하는 KTX 호남·전라선이다. 10일은 수석역 출발·도착하는 경부·경전·동해·호남·전라선 등이다. 서울역에서 출발·도착하는 KTX 경부선은 11일에 진행한다. 코레일은 추석 예매에 대비해 웹 서버와 인터넷 회선, 대량 접속 제어기 등을 증설했고 시스템 안정성 검증을 위해 232회 모의 테스트를 진행했다. 5~6일 명절 전용 웹페이지에서 추석 예매 ‘사전 체험 서비스’도 진행한다.

이재명 정부의 핵심 미래 성장 동력인 ‘3대 메가프로젝트’에 내년 21조 3000억원이 투입된다. 호남 반도체 클러스터 조성 자금 마련을 위한 별도의 돈주머니인 ‘반도체 특별회계’도 신설된다. 여기에 전력·용수 필수 인프라를 구축하고 인공지능(AI) 생태계를 확충하는 데 사실상 ‘올인’ 수준으로 예산을 투입한다. 정부는 1일 이런 내용이 담긴 ‘2027년 예산안’을 국무회의에서 심의·의결했다고 밝혔다. 정부는 3대 메가프로젝트를 비롯한 AI 분야에 올해보다 97.2% 늘어난 21조 3000억원을 편성했다. 특히 분야별 재원에서 산업·중소기업·에너지 분야 예산은 올해 31조 8000억원에서 내년 41조 2000억원으로 29.7% 급증한다. 반도체는 생산 기반부터 기술·인재까지 전 주기를 지원한다. 2조 6000억원 규모의 ‘반도체산업 경쟁력강화 특별회계’를 신설하고 호남 반도체 클러스터에 1조 5000억원을 투입한다. 경쟁력 있는 K-AI 반도체 기업을 대상으로는 1000억원을 지원해 풀스택 레퍼런스(완성형 모범 답안)를 확보할 방침이다. 전력·용수 등 인프라 지원 ‘속도전’에 1조 5000억원을 투입한다. 전력망 투자 재원을 보강하기 위해 한국전력공사에 5000억원을 출자한다. 피지컬 AI에는 3조 1000억원을 투입한다. AI 로봇의 현장 실증을 지원하고 국산 AI 로봇 2000여대를 도입한다. AI 데이터센터(DC) 생태계 조성에는 5000억원을 투자한다. 핵심 부품 성능 검증을 위한 테스트랩을 구축하고 서버·냉각 등 소재·부품·장비와 클라우드 기술 개발을 지원한다. ‘모두의 AI’ 사업에는 2조 4000억원,  국민 AI 교육에는 2조 1000억원을 투입한다. 내년 연구개발(R＆D) 예산은 올해보다 11.2% 늘어난 39조 5000억원 편성됐다. 역대 최대 규모다. 정부는 소형모듈원자로(SMR)·핵융합·재생에너지·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 ‘7대 시드(SEED)’ 분야를 집중 육성한다. 특히 2030년 달 착륙을 목표로 착륙선과 발사체 등 핵심 기술 확보에 나선다. 기업 R＆D에 정부가 지분을 확보하는 투자형 R＆D도 새롭게 도입한다. 정부는 ‘5극 3특’ 권역별 성장엔진 육성을 통한 지방 주도 성장에 33조원을 투자한다. 올해 예산 16조 1000억원의 2배가 넘는 규모다. 특히 대기업과 중견기업의 대규모 지방 투자를 유도하기 위해 설비투자액의 최대 50%를 지원하는 ‘신규성장엔진특별보조금’ 7000억원을 신설한다.

최근 몇 달간 중국의 AI 모델은 전 세계에 큰 충격을 줬습니다. 7월에 발표된 문샷 AI의 키미 K3는 가중치가 공개된 오픈 모델 가운데서 가장 큰 2.8조개의 파라미터를 지닌 프런티어급 모델로 API 데뷔 후 불과 36시간 만에 글로벌 AI 성능 평가 플랫폼인 Arena.ai의 웹 개발(WebDev) 및 코딩(Code) 리더보드에서 1679점을 기록하며, 미국 빅테크의 최신 모델(앤스로픽의 페이블 5, 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 등)을 제치고 1위에 올랐습니다. 하지만 모델이 공개된 후 성능보다 다른 이유로 더 유명해졌는데, 미국 앤스로픽의 최신 모델을 증류한 흔적이 발견됐기 때문입니다. 물론 모델 증류만으로 2.8조개 파라미터를 지닌 초대형 모델을 만드는 건 불가능하지만, 미국 정부와 앤스로픽이 반발한 것은 당연한 수순이었습니다. 하지만 중국 AI의 약진은 여기서 그치지 않았습니다. 지난해 증시에 충격을 준 딥시크는 올해 다시 공격적인 가격 인하를 통해 토큰 소비량 기준으로 앤스로픽의 뒤를 이어 2위까지 치고 올라갔습니다. 몰리는 수요를 감당하지 못해 결국 가격을 인상하긴 했지만, 중국 AI 모델의 거센 약진을 보여준 사례로 평가됩니다. 상대적으로 뉴스에는 덜 나오지만, 다른 중국 AI 모델들도 올해 상당한 결과물을 보여주고 있습니다. 알리바바의 큐원(Qwen)은 최신 3.8 버전을 내놓으면서 개인 PC에서도 돌아갈 수 있는 Qwen 3.8 27B를 선보였습니다. 파라미터가 수조개가 넘는 대형 프런티어 모델과 비교하면 270억(27B)개의 파라미터를 지닌 Qwen 3.8 27B의 성능은 대단치 않아 보일 수 있습니다. 하지만 벤치마크는 의외의 결과를 보여줬습니다. Qwen 3.8 27B는 실제 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 능력을 측정하는 가장 중요한 에이전틱 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 앤스로픽의 클로드 오푸스 4.6 맥스(Claude Opus 4.6 Max)의 53.4%를 상회하는 61.7%를 기록하며 놀라움을 안겼습니다. 실제 수많은 다운로드가 이뤄지면서 사용자들 사이에서는 가정용 오푸스(Opus at home)라는 반응이 나오는 중입니다. 여러 벤치마크를 가중 평균해 모델의 전반적인 지능을 하나의 숫자로 요약하는 벤치마크인 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)에서도 52점을 기록해 오픈웨이트 모델 중 상위권이며, 일부 프런티어 모델에 근접하는 수준입니다. (xhigh reasoning 설정 기준) Qwen 3.8 27B도 압축하지 않은 BF16 모델은 56GB 정도 용량이라 개인 PC의 그래픽카드 및 메모리에 모두 올리기 어렵습니다. 하지만 최신 4비트 양자화 모델은 크기를 16.5GB까지 줄여 어느 정도 사양이 되는 개인 PC에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 실제 개인적으로 사용한 결과 16GB 이상 메모리를 지닌 그래픽카드에서 충분히 구동할 수 있었고 코딩 및 에이전틱 임무에서 생각보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 다만 원활하게 돌리기 위해서는 24GB 메모리를 지닌 그래픽카드나 그에 준하는 통합 메모리가 권장됩니다. 흥미롭게도 Qwen 3.8 27B나 같이 공개한 Qwen 3.8 플래시 넥스트와 프런티어급 모델인 Qwen 3.8 맥스는 모두 한 가지 공통된 특징을 지니고 있습니다. 바로 엔비디아 GPU처럼 고성능 AI 가속기를 구하기 힘든 중국 내 특수 상황을 반영해 제한적인 컴퓨터, 서버 사양에서도 높은 성능을 낼 수 있게 개발됐다는 점입니다. 이렇게 제한된 하드웨어에서 가장 높은 성능을 내게 개발한 것이 이제는 27B 정도의 소형 모델에서도 높은 성능을 낸 비결로 보입니다. 중국 AI 모델에 대해서는 여전히 미국 프런티어 모델에 대한 증류 의혹이 있긴 하지만, 가성비 모델을 만드는 기술에 있어서는 누구도 따라올 수 없는 가장 독보적인 기술을 지닌 것은 사실입니다. 결국 같은 성능이라면 비용을 절감하는 쪽이 유리할 수밖에 없습니다. 더구나 모델을 계속 무료로 푸는 정책 역시 장기적으로 보면 경쟁자에게 큰 부담입니다. 중국의 AI 굴기는 이미 무시하기 힘든 수준으로 성장한 만큼 미국의 프런티어 모델들도 이에 대한 대응이 필요할 것으로 생각됩니다. 비용을 고민하지 않고 성능을 높이는 것보다 같은 성능이면 더 효율적이고 저렴한 모델을 개발해 원가를 절감하려는 노력이 필요합니다. 소버린 AI를 강조하고 있는 우리에게도 중요한 시사점입니다.

인공지능(AI)과 반도체를 미래 성장동력으로 삼아 3대 메가프로젝트에 내년 21조3000억원이 투입된다. 반도체 생산기반과 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 집중 육성하고 독자 AI 모델 개발과 전력·용수 인프라까지 뒷받침해 AI 산업 전 주기를 국내에 구축한다는 구상이다. 1일 정부의 ‘2027년도 예산안’에 따르면 올해 가장 큰 폭으로 늘어난 투자 항목은 3대 메가프로젝트를 비롯한 AI 분야다. 올해보다 97.2% 늘어난 21조 3000억원이 편성됐다. 반도체는 생산기반부터 기술·인재까지 전 주기를 지원한다. ‘반도체산업 경쟁력강화 특별회계’를 신설하고 서남권 반도체 클러스터에 1조 5000억원을 투입한다. 용인·평택 반도체 팹의 조기 가동을 위한 기반시설에도 1000억원을 지원한다. 국산 AI 반도체 경쟁력 강화에도 나선다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 AI 모델·서비스를 통합 최적화하는 ‘K-AI 반도체’ 기술개발에 200억원을 신규 투입하고 화합물반도체 시제품 제작·실증을 위한 상생팹 구축에 국비 480억원을 지원한다. 피지컬AI 분야에는 3조 1000억원을 투입한다. 제조·스마트팩토리·건설·농업·국방·돌봄·물류·항만 등 8개 분야에서 AI 로봇의 현장 실증을 지원하고 선도적 수요 창출을 위해 국산 AI 로봇 2000여대를 도입한다. 핵심 기술 연구개발에는 1조 5000억원을 투입하고 AI 학습용 데이터를 생산할 트레이닝센터와 데이터팩토리도 구축한다. AIDC에는 5000억원을 투자한다. 핵심 부품 성능을 검증하는 테스트랩을 구축하고 서버·전력·냉각 등 소재·부품·장비와 클라우드 기술개발을 지원한다. AI와 반도체 산업의 기반인 전력·용수 인프라에는 2조 1000억원을 지원해 송전망과 변전소, 에너지저장장치(ESS) 등을 확충한다. 독자 AI 모델 개발에는 5조 2000억원을 편성했다. 프런티어 AI 모델 확보를 위해 최상위급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘베라루빈’ 1만장을 확보하는 데 3조 9000억원을 투자하고 AI 학습용 데이터와 해외 연구자 유치 등을 지원한다. AI 활용을 국민 생활로 확산하기 위한 ‘모두의 AI’에는 2조 4000억원을 투입한다. AI가 주민등록 발급이나 여권 재발급, KTX 예매 등 공공서비스를 찾아 신청하는 AI 에이전트를 개발하고 여행·돌봄 등 민간 서비스에도 AI 활용을 확대한다. 전 국민 390만명을 대상으로 한 AI 교육에는 2조 1000억원을 지원한다. 새로운 성장축을 만들기 위한 첨단전략산업 지원 예산도 올해보다 14.4% 늘어난 41조4000억원을 편성했다. 이 가운데 NEXT 10대 전략기술 분야에는 15조원을 투입한다. 우주항공 분야에서는 2030년 달 착륙을 목표로 착륙선과 발사체 개발 등 핵심 기술 확보에 나선다. 자율주행 실증을 확대하고 도심항공교통(UAM) 실기체 도입 등 미래 모빌리티 기술의 상용화 기반도 마련한다. 국가 연구개발(R＆D) 투자는 차세대 성장축 확보에 집중한다. 소형모듈원자로(SMR)·핵융합·재생에너지·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 ‘7대 SEED’ 분야에 대한 투자를 확대하고, 기업 R＆D에 정부가 지분을 확보하는 투자형 R＆D도 새롭게 도입한다. 에너지 대전환을 위해 공장 지붕과 영농형 태양광 등 다양한 형태의 태양광 사업을 지원하고 지역 주민이 재생에너지 발전 수익을 공유하는 햇빛소득마을도 확대한다. 전기차 보조금 지원 물량도 30만대에서 역대 최대인 43만대로 늘린다. 창업 생태계 조성에도 재정 투입을 확대한다. ‘모두의 창업’ 프로젝트 선발 인원을 1만 5000명에서 2만명으로 늘리고 비수도권 창업도시도 4곳에서 10곳으로 확대한다. 재창업과 사업전환을 지원하는 재도전 사업도 강화한다. 문화 분야에서는 K-콘텐츠의 기획부터 사업화·유통·해외 진출까지 전 주기 지원을 강화한다. 방한 관광객 유치를 위해 5대 메가관광권을 조성해 지방 관광 활성화에도 나선다. 중소기업의 성장과 수출 지원도 강화한다. 신성장 분야 유망기업 300곳을 선정해 맞춤형 지원을 제공하고 중소기업 R＆D와 기술사업화, 수출 지원을 강화한다.

연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.

한때 반도체 업계의 부동의 1위로 꼽혔던 인텔은 지난 몇 년간 큰 어려움을 겪었습니다. 10㎚ 이하 미세공정과 극자외선(EUV) 공정 도입이 늦어지면서 경쟁사에 뒤처졌고, 결국 자사 최신 중앙처리장치(CPU)에 대만 TSMC 공정을 도입하는 상황까지 맞았습니다. 하지만 최근 18A 공정 양산에 들어가면서 반등의 발판을 마련했습니다. 에이전틱 인공지능(AI) 확산으로 서버용 CPU의 역할이 커지면서 관련 수요도 늘고 있습니다. 인텔은 현재 18A의 개량형인 18A-P 공정의 초기 생산에 들어가는 한편, 차세대 미세공정인 14A 개발에도 속도를 내고 있습니다. 최근 열린 반도체 기술 학술행사 ‘핫칩스’(Hot Chips) 2026에서 인텔은 18A-P 공정의 세부 내용을 공개했습니다. 차세대 제온 프로세서 ‘다이아몬드 래피즈’(Diamond Rapids)뿐 아니라 소비자용 CPU인 ‘노바 레이크’(Nova Lake)에도 18A-P를 적용할 수 있다고 밝혔습니다. 성능 9% 높이고 전력 18% 줄여…핵심은 ‘파워부스트’인텔에 따르면 18A-P는 기존 18A와 비교해 같은 전력에서 성능을 약 9% 높이거나, 같은 성능에서 전력 소모를 약 18% 줄일 수 있습니다. 성능 향상의 핵심은 ‘파워부스트’(Power Boost) 기술입니다. 인텔은 18A에서 후면 전력 공급 기술인 ‘파워비아’(PowerVia)를 도입했습니다. 기존에는 트랜지스터층 위에 신호선과 전력선을 함께 배치했지만, 파워비아는 전력 공급 경로를 웨이퍼 후면으로 옮깁니다. 기존 전면 전력 공급 방식은 제조가 비교적 쉽지만 프로세서가 복잡해질수록 신호선과 전력선이 얽히면서 성능과 전력 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다. 파워비아는 전력선을 후면으로 옮겨 이런 문제를 줄이는 방식입니다. 18A-P에는 여기에 파워부스트가 더해졌습니다. 트랜지스터의 앞뒤 양쪽에서 전류를 공급해 전력 효율을 높이고 보다 세밀하게 전력을 제어하는 기술입니다. 인텔은 18A에서 도입한 게이트올어라운드(GAA) 구조의 ‘리본펫’(RibbonFET)도 개선했습니다. 열 배출 성능 역시 보완해 18A-P의 성능을 끌어올렸습니다. 특히 인텔은 0.5V의 낮은 전압에서 기존 18A보다 약 30% 높은 동작 주파수를 달성했다고 밝혔습니다. 저전력으로 구동해야 하는 노트북이나 태블릿 등에 유리한 특성입니다. 서버용 넘어 노바 레이크까지…18A-P 적용 확대당초 18A-P는 차세대 제온 서버용 프로세서인 다이아몬드 래피즈에 우선 적용될 것으로 알려졌습니다. 그러나 인텔은 이번 행사에서 이미 생산 중인 실리콘을 기준으로 저전압에서는 약 30%, 고전압에서도 두 자릿수의 성능 개선을 확인했다고 밝혔습니다. 또 다이아몬드 래피즈와 노바 레이크가 모두 18A-P의 초기 성능 개선 효과를 받을 예정이라고 설명했습니다. 서버용뿐 아니라 소비자용 CPU로 적용 범위를 확대하겠다는 의미입니다. 18A-P 공정의 완성도와 생산성이 예상보다 빠르게 개선되고 있다는 신호로 해석할 수 있습니다. 인텔은 미국 애리조나주의 팹 52(Fab 52)에서 18A 공정 양산을 시작했습니다. 초기에는 수율이 낮았던 것으로 알려졌지만 최근에는 상당 부분 개선됐고, 18A-P도 시험 생산 단계에 들어간 것으로 전해졌습니다. 다만 내년 노바 레이크 물량까지 모두 18A-P로 생산하기에는 생산능력이 충분하지 않을 것이라는 전망도 나옵니다. 현재 18A급 미세공정을 생산할 수 있는 주요 시설은 애리조나 팹 52와 오리건 D1X 팹입니다. D1X는 규모가 상대적으로 작아 실질적인 양산 물량 상당 부분을 팹 52가 담당해야 합니다. 현재 장비 반입이 진행 중인 팹 62가 본격 가동되면 생산능력 부족은 완화될 수 있습니다. 그전까지는 노바 레이크 일부 물량을 TSMC 2㎚ 공정에 맡길 가능성도 거론됩니다. 그럼에도 인텔이 18A-P의 적용 범위를 서버용에서 소비자용 CPU까지 넓히려는 것은 공정 성능과 수율에 대한 자신감을 보여주는 대목입니다. 인텔이 18A-P를 안정적으로 양산하고 차세대 14A 공정까지 성공적으로 이어가며 과거의 경쟁력을 되찾을 수 있을지 주목됩니다.

광안대교 등 교량·도로·상가 관리 교통약자 위한 택시 ‘두리발’ 운영 안전관리에 AI 도입해 재난 대응 시민 참여형 공공디자인 혁신 속도 에너지 절감 정책 등 ESG 노력도 “도시의 하루가 끝난 뒤에도 누군가는 시민의 안전을 위해 밤을 지킨다.” 최근 공개된 부산시설공단(BISCO) 미니 다큐멘터리 ‘우리가 잠든 밤, 도시를 지키는 사람들’이 시민들에게 잔잔한 감동을 안겼다. 광안대교 해상교량통합관제센터와 만덕제2터널, 태종대유원지 등 부산 곳곳에서 시민 안전을 위해 밤을 지새우는 직원들의 모습은 평범한 일상이 누군가의 헌신 위에 이어지고 있음을 보여준다. 30일 부산시설공단에 따르면 공단은 1992년 부산시주차관리공단으로 출범해 올해 34년을 맞았다. 1998년 부산시설관리공단으로 개편됐고 2010년 현재 명칭으로 출범하며 부산 대표 공기업으로 성장했다. 공단 관리 시설은 시민 일상과 가까운 곳에 있다. 광안대교, 도시고속도로, 영도대교 등 핵심 교통시설을 비롯해 부산시민공원, 북항친수공원 등 지역 대표 공원을 관리하고 있다. 자갈치시장, 영락공원, 공영주차장, 종합버스터미널 등 시민 생활과 밀접한 공공시설 운영도 공단 몫이다. 교통약자 특별교통수단 ‘두리발’도 운영하고 있고 스포원파크 등 체육시설, 여자핸드볼팀과 남녀사이클팀을 운영하며 체육 발전에도 기여하고 있다. 공단 역할은 시설 유지·관리에 그치지 않는다. 최근에는 시민 문화와 여가를 책임지는 공공 플랫폼으로 역할을 확대하고 있다. 부산유라시아플랫폼과 비콘그라운드, 복합문화공간 ‘새모’를 운영하며 다양한 공연과 전시, 체험, 교육 프로그램을 선보이고 있다. 특히 올해 개관한 새모는 어린이 대상 ‘들락날락’을 비롯해 전시와 공연, 문화 체험이 어우러진 생활밀착형 복합문화공간으로 자리 잡으며 새로운 명소로 주목받고 있다. 비콘그라운드에서는 스포츠와 문화, 창업 프로그램을 연계한 콘텐츠를 운영하고 있으며, 부산유라시아플랫폼 역시 문화예술과 청년 활동 거점 기능을 하며 도시 문화 경쟁력을 높이고 있다. 미래 도시를 준비하는 혁신에도 속도를 내고 있다. 지방공기업 현실에서 인공지능(AI) 도입은 여전히 ‘예산이 생기면’, ‘외부 용역으로’라는 조건부 과제에 머물러 있다. 공단은 이 전제를 정면으로 뒤집었다. 별도 예산 투입 없이 기존 노후 서버와 오픈소스 기술을 활용해 사내 AI 서비스 시범 구축에 성공했다. 이를 바탕으로 자체 플랫폼 ‘BISCO AI’를 활용해 업무 자동화와 의사결정 지원을 확대하고 있으며, 직원 주도형 AI 학습조직 ‘B.R.A.I.N.’(브레인)을 운영해 현장에서 체감할 수 있는 AI 활용 역량을 높이고 있다. AI 기술은 현장 안전관리에도 적용되고 있다. 윤산터널에는 AI와 폐쇄회로(CC)TV, 레이더를 연계한 위험탐지 시스템을 구축해 정지 차량과 낙하물, 역주행 등 돌발 상황을 24시간 실시간 감지하고 있다. 위험 상황이 발생하면 도로전광표지를 통해 운전자에게 즉시 정보를 제공해 사고를 예방하는 지능형 안전관리 체계다. AI·사물인터넷(IoT)·확장현실(XR) 기술을 활용한 지하차도 침수 대응체계도 구축해 재난 대응 역량도 높였다. 실시간 침수 예측과 3차원(3D) 디지털 트윈 기술을 연계해 재난 상황을 한눈에 파악할 수 있도록 함으로써 집중호우 발생 시 신속하고 선제적인 대응이 가능하도록 했다. 공공디자인 혁신도 주목받고 있다. 2024년 디자인 경영을 선언하고 미래디자인팀을 신설한 데 이어 ‘BISCO 디자인 비전 2028+’를 수립하고 시설물 색채와 조명, 안내 체계, 공공 사인 등을 시민 중심으로 개선하고 있다. 올해는 디자인 아카데미 등을 운영하며 시민이 참여하는 공공디자인 혁신에 속도를 내고 있다. 환경·사회·투명(ESG) 경영을 통한 지속 가능한 경영 기반 마련도 눈에 띈다. 전사적 에너지 절감 계획을 수립하고 디지털정보디스플레이(DID)와 발광다이오드(LED) 전광판 운영시간 조정, 유연근무제 확대 등 다양한 에너지 절감 정책을 추진하고 있다. 이 같은 노력은 다양한 성과로 이어지고 있다. 지난해 28건의 대외 수상과 인증 달성에 이어 올해도 디지털정부 발전 유공 국무총리 표창, 행정안전부 지방공기업 안전 활동 수준 평가 A등급, 환경보전 유공 부산시장 표창 등을 수상하며 안전과 혁신, 사회적 가치 실현 역량을 인정받고 있다. 특히 부산시 공공기관 일자리 창출 평가에서 3년 연속 최우수기관으로 선정됐으며, 노인 인권 보호 유공 국무총리 표창과 교육 기부 메세나탑 최고상을 12년 연속 수상했다. 지역사회 공헌 인정제도에서도 3년 연속 인증을 받으며 사회적 가치 실현 성과를 인정받기도 했다. 특별교통수단 ‘두리발’은 복권기금사업 평가에서 4년 연속 전국 1위를 기록하기도 했다. 어린이대공원과 태종대유원지는 산림청 모범 도시 숲 인증을 획득했고 친환경 경영을 통한 환경보전 유공 표창도 받았다.

2.4조 ‘발전적 이전’ 선결 조건세제·규제 풀어줘야 재원 마련 가능옥외광고·신사업 등 합리적 조정을종사자 생계·생활기반 대책도 필수정부는 2029년 착공한다는데경마장, 하나의 거대 복합 운영체계패스트트랙 파격 조치 있어야 가능화성 화옹지구 부분 이전 계획 미흡이전 과정 경마 중단 여파는경주 줄어들면 223곳 농가 직격탄마사회 매출 감소해 축산기금 축소주택·말산업의 공익 함께 유지해야말 문화 발전 위한 새 수익 모델초중고 승마 체험은 생명 교감 기회몽골에 한국 경마 운영 시스템 접목‘K경마’ 패키지로 동남아 수출 추진국토교통부가 지난 1월 29일 발표한 도심 주택공급 확대 방안에 별안간 ‘과천 경마장’ 부지가 포함되자 한국마사회가 발칵 뒤집혔다. 마사회 측과는 사전 협의가 없었고, 노조는 “말 산업의 숨통을 끊는 졸속 발표”라며 강하게 반발했다. 발표 일주일 만인 지난 2월 5일 우희종 신임 마사회장의 첫 출근길을 맞이한 건 노조원 100여명이었다. 우 회장은 노조와의 대화에 공을 들인 끝에 ‘노사 합의서’ 체결을 이끌어내며 ‘적대적 대치’ 국면을 ‘공동 전선’으로 전환했다. 이후 마사회는 ‘발전적 이전’을 모토로 삼고 “정부의 재정 지원 없이는 옮겨갈 수 없다”는 조건부 이전을 주장해 왔다. 이런 상황에서 정부는 지난 8월 13일 발표한 주택 신속 공급 대책에서 “과천경마장 이전 대상지를 9월까지 선정하겠다”며 재차 압박 수위를 높였다. ‘경마장 이전’이란 갈등의 한복판에서 노사 합의를 이룬 우 회장을 지난 20일 경기 과천 마사회 본사에서 만나 경마장 이전 문제를 둘러싼 논란과 해법, K경마와 말 산업의 미래에 대해 들어봤다. -과천 경마장의 ‘발전적 이전’을 위한 선결 조건은 무엇인가. “가장 중요한 것은 돈, 재원이다. 이 거대한 산업 복합체를 옮기는 데 2조원이 넘게 든다. 이전 비용에 대한 구체적인 논의 없이 옮기라고만 해선 안 된다. 마사회도 공기업인 만큼 정부와 비용을 함께 부담해야 한다. 그러려면 마사회가 이전에 투자할 재원을 확보할 수 있는 시스템이 필요하다. 최소한 이전 동안이라도 관련 세제와 규제를 선제적으로 풀어야 한다. 충분한 부지와 접근성, 주민의 수용성도 중요하다. 현재 전국 12개 지방자치단체가 이전을 제안했지만 지자체장이 원한다고 되는 게 아니라 주민들이 받아들일 수 있어야 한다. 직원과 조교사(경주마 감독·코치), 기수, 말 관리사를 비롯해 경마·말산업 종사자들의 생계와 생활 기반 대책도 함께 마련돼야 한다.” -마사회의 경마장 이전 타임테이블은. “마사회가 산정한 기간은 16년 9개월이다. 현행법과 절차를 그대로 적용했을 때 정상적인 소요 기간이다. 경마장은 일반 공공기관 하나를 옮기는 것과는 전혀 다르다. 말 관리 시설과 경주로, 동물병원, 경주 운영·방송·전산·관람시설 등 하나의 복합 운영체제로 움직인다. 그렇다고 반드시 16년 9개월이 걸린다는 의미는 아니다. 패스트트랙을 적용해 인허가 기간을 줄이고 예비타당성조사를 면제하고 부지 확보 절차를 간소화하면 단축할 수 있다. 정부가 2029년 착공을 목표로 한다면 이런 파격적인 조치가 필요하다. 얼마나 단축할 수 있느냐는 결국 정부 의지에 달렸다.” -화성 화옹지구로 임시 이전한 뒤 공급 부지로 개발하는 건 가능한가. “경마산업을 이해하면 그렇게 간단한 문제가 아님을 알 수 있다. 말이 마사에서 나와 경주로로 이동해 경주를 마치고 다시 관리받아 돌아가는 전 과정이 하나로 연결돼 있다. 살아 있는 동물인 만큼 안전과 방역도 중요하다. 2031년 이후 완공될 화옹지구 역시 현재 계획만으로 과천의 기능을 그대로 옮길 수 없다. 마구간 시설을 더 확보하고 설계를 진행하고 인허가를 받는 데 2년 이상 시간이 더 필요하다. 여기에 추가로 1500억원이 더 든다. 이미 투자한 시설에 다시 투자하는 이중투자 문제도 생길 수 있다. 말은 소음과 진동, 낯선 움직임에 매우 민감하다. 부분 이전을 추진하더라도 경마 운영과 말 복지·방역에 문제가 없도록 충분한 검토와 재정 지원이 전제돼야 한다.” -2조원대 이전 비용, 마사회가 자체 감당할 순 없나. “부지 매입비를 제외하고 건설비 2조 2907억원, 이전비 972억원 등 총 2조 3879억원으로 추산했다. 오히려 보수적으로 산정한 것이다. 과천의 10분의 1 정도 규모인 경북 영천 경마공원에도 약 2200억원이 든다. 마사회는 비용을 함께 부담한다. 과거 뚝섬에서 과천으로 이전할 때도 그랬다. 다만 현재 매출은 연간 6조 5000억원 수준에서 정체된 반면 인건비·시설비 등 고정비는 계속 오르고 순이익은 줄고 있다. 이전 과정에서 매출까지 감소하면 재원 마련은 더욱 어려워진다. 정부가 이전을 추진한다면 재원 조달 방안을 함께 확정하고, 마사회도 스스로 재원을 마련할 수 있도록 세제·규제 문제를 같이 풀어야 한다.” -어떤 세제와 규제가 고쳐져야 하나. “레저세를 비롯해 현재 세제와 경마에 대한 규제 상당수는 국민소득 1만 달러 시대에 만들어졌다. 지금은 3만~4만 달러 시대다. 사회와 레저 문화가 달라졌는데 제도는 과거에 머물러 있다. 매출은 오랫동안 변화가 없는데 고정비는 계속 늘고 있어 이전 비용까지 부담하려면 기존 사업의 수익성을 높이고 새로운 사업을 할 수 있는 여건이 필요하다. 옥외광고 금지 등 마사회가 하는 일을 국민에게 알리는 것조차 어렵게 만드는 규제도 있다. 규제를 없애 달라는 게 아니라 시대에 맞게 합리적으로 조정해 달라는 것이다.” -이전이 진행되는 동안 경마가 중단되면 말산업에 타격이 있을 텐데. “그렇다. 이전 기간을 길게 잡은 이유도 말산업에 가해질 충격을 완화하기 위해서다. 경마가 일시적으로라도 중단되면 말 생산 농가에 곧바로 영향이 간다. 과천 경마공원 규모는 말 1400여두가 생활하는 35만평(약 116만㎡)에 이른다. 국내 말 생산 농가는 대부분 중소 규모다. 코로나19 때도 큰 어려움을 겪었다. 경주가 줄면 경주마 수요가 감소하고 전국 233곳의 생산 농가부터 직접 타격을 받는다. 이전 기간을 단축하더라도 기존 과천 경마가 정상 운영될 수 있는 여건을 만들어 놓고 새 경마장을 준비해야 한다. 경마장 하나의 문제가 아니라 말산업 생태계 전체의 문제다.” -마사회 경영 악화가 일반 축산농가에 악영향을 미치나. “마사회는 지난해 축산발전기금으로 1188억원을 출연했다. 1974년 이후 누적액은 3조 3000억원을 넘는다. 결국 마사회의 매출과 이익이 줄면 축산발전기금에 기여할 수 있는 여력도 줄어든다. 마사회는 말 생산 농가에 장려금을 지급하고 우수한 국내 경주마를 생산하는 지원사업도 한다. 이런 사업 역시 경영이 어려워지면 축소할 수밖에 없다. 주택 공급이라는 새 공익을 추진하면서 기존에 마사회가 수행하던 축산업과 말산업에 대한 공익을 훼손해선 안 된다. 두 공익을 함께 유지할 수 있는 이전 방안을 찾아야 한다.” -2024년 온라인 마권 도입 이후에도 불법 경마가 근절되지 않는다. 개선책은 있나. “불법 경마 규모가 사행산업통합감독위원회 조사에서 약 7조원으로 추산됐다. 합법 경마에는 구매 한도, 대면 등록 등 규제가 많지만 불법 경마에는 없다. 온라인 마권 이용 비중은 51.3%로 평균 건당 구매액이 약 5000원에 그쳐 소액 구매·건전화에 기여하고 있지만 여전히 실명 확인을 위해 직접 방문해 등록해야 한다. 휴대전화로 은행 업무와 정부 민원까지 처리하는 시대인데 현실에 맞지 않는 부분이 있다. 1회 10만원인 구매 한도를 무조건 없애자는 게 아니다. 시대에 맞게 상향하거나 이용자에 따라 차등화하는 방법으로 건전성을 지키면서 합법 시장의 경쟁력을 높여 불법 수요를 제도권으로 끌어들여야 한다. 불법 경마는 해외 서버를 이용하고 이용자도 처벌 우려 때문에 피해를 당해도 신고하지 못한다. 마사회만으로 대응하기 어려운 만큼 정부도 적극 나서야 한다.” -마사회가 준비하는 새 수익 모델과 미래의 모습은. “마사회는 경마만 하는 단체여서는 안 된다. 국민소득이 높아진 만큼 생활 승마와 말 문화도 확산돼야 한다. 어려서부터 말을 접하고 초·중·고교에서도 승마를 체험한다면 생명과 교감하고 생태를 배울 수 있다. 경마를 기반으로 하되 말 문화와 관광, 교육으로 영역을 넓혀야 한다. 학교 특별활동에 승마 프로그램을 넣는 방안도 교육청·지자체와 논의하고 있다. 새로운 수익원은 해외에서 찾고 있다. 지난달 한·몽 경제사절단으로 몽골을 방문해 업무협약(MOU)을 맺었다. 몽골은 풍부한 말 자원과 문화를 갖고 있지만 현대적인 경마 운영 시스템은 부족하다. 몽골의 말 문화에 한국의 경마 운영·발매 시스템을 접목해 파일럿 사업을 하고, 이를 제주마·한라마와 인력·운영 시스템을 묶은 ‘K경마’ 패키지로 발전시켜 동남아 등으로 수출하는 방안을 추진할 것이다.” -몽골에서 열린 ‘세계 말의 날’ 행사에 참석했던데. “7월 11일 첫 세계 말의 날을 계기로 각국의 다양한 말 문화를 산업·관광으로 확장하려고 한다. 몽골은 그 첫걸음이다. 앞으로 5년, 10년을 내다보면 동남아 시장까지 비싼 서구식 경마 체제를 대신해 각국에 맞게 첨단 인공지능(AI) 시스템을 접목한 K경마 수출이 마사회의 새로운 먹거리가 될 수 있다고 본다.” -임기 동안 꼭 이루고 싶은 변화가 있다면. “‘마사회가 경마만 하는 단체는 아니다’라는 인식의 전환이 필요하다. 우리의 말 자원과 100년 가까이 축적해 온 경마 운영 역량을 활용해 이제 시선을 밖으로 돌려야 한다. 주변국을 시작으로 우리 경마·승마 시스템을 세계에 알리고 마사회도 ‘K컬처의 주역’이 돼야 한다. 그 방향에 구성원들이 공감하고 나아갈 기반을 만드는 것이 제 임기 동안 하고 싶은 일이다.” ■ 우희종 마사회장은 1958년생으로 서울고와 서울대 수의학과를 졸업하고 일본 도쿄대에서 생명약학 석·박사 학위를 받은 수의학자다. 1992년부터 30년 넘게 서울대 수의과대학 교수로 재직했고 현재 같은 과 명예교수다. 아시아 수의과대학협의회(AAVS) 의장과 국회동물복지포럼 자문위원장, 대한수의사회 정무부회장 등을 지냈다. 지난 2월 제39대 한국마사회장에 취임했고, 임기는 2029년 2월까지다.

올해 법인세 부담 100조 전망도SK하이닉스 반기 납부액 최대美 관세·투자 압박, 中 낸드 추격HBM 수요 급증에 증설 경쟁 인공지능(AI) 반도체 호황에 힘입어 삼성전자와 SK하이닉스가 올해 상반기에만 11조원이 넘는 법인세를 납부하며 반기 기준 역대 2번째 기록을 세웠다. 올해 역대급 실적이 예상되며 연간으로는 양사의 법인세 부담이 기존 최고 기록인 15조원대를 훌쩍 넘어 100조원에 이를 수 있다는 전망도 나온다. 하지만 미국의 현지 투자 압박과 중국 메모리 업체들의 추격, 대규모 증설 경쟁이 거세지면서 두 회사가 넘어야 할 파고도 만만치 않다. 특히 미국이 반도체 관세를 지렛대로 자국 내 생산 확대를 압박할 가능성이 커지면서 투자 부담이 한층 가중될 전망이다. 30일 금융감독원 전자공시시스템에 제출된 반기·사업보고서에 따르면 별도 재무제표 기준 상반기 삼성전자와 SK하이닉스의 법인세 납부액은 각각 3조 9876억원, 7조 2207억원으로 합계 11조 2083억원을 기록했다. 이는 2018년 서버 및 모바일용 반도체 수요 급증이 반영돼 역대 최대치를 기록한 2019년 상반기 12조 6614억원에 이어 두 번째 규모다. 지난해 상반기 각각 1조 1187억원과 3조 719억원과 비교하면 삼성전자는 256.4%, SK하이닉스는 135.0% 증가했다. SK하이닉스로서는 반기 기준 역대 최대다. 업계에서는 삼성전자의 올해 영업이익 시장 평균이 385조원, SK하이닉스는 266조원으로 지난해보다 6~9배가량 증가할 것으로 예상한다. 양사의 올해 실적에 법인세 실효세율 20%를 단순 적용하면 연간 납부액이 100조원을 넘어설 수 있다는 전망도 나온다. 역대급 실적에도 국내외 경영환경은 녹록지 않다. 미국은 자국 내 반도체 생산 확대를 요구하며 삼성전자와 SK하이닉스에 현지 투자를 압박하고 있다. SK하이닉스는 지난 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣에서 AI 메모리용 첨단 패키징 생산기지 착공식을 열고 40억 달러 이상을 투입하는 미국 내 첫 반도체 생산기지 건설을 본격화했다. 삼성전자는 약 51조원을 투자해 미국 텍사스에 파운드리 공장을 건설 중이다. 하지만 도널드 트럼프 미국 행정부가 최근 또다시 ‘반도체 관세’ 방안을 검토 중인 것으로 알려져 미국 내 추가 투자를 압박할 가능성이 커졌다. 업계 관계자는 “현재 호남 반도체 클러스터 등 대규모 투자를 진행하는 상황에서 한정된 자금을 미국에 나눠야 할 수밖에 없을 것”이라고 말했다. 중국의 추격도 빨라지고 있다. 중국 메모리 업체 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)는 최근 기업공개(IPO) 준비 과정에서 이르면 내년 말까지 글로벌 낸드 시장 1위에 오르겠다는 목표를 제시했다. 글로벌 1·2위인 삼성전자와 SK하이닉스를 정조준한 사실상의 선전포고다. 시장조사업체 옴디아는 YMTC의 낸드 웨이퍼 생산량이 올해 201만장에서 내년 249만 6000장으로 48만 6000장 확대될 것으로 전망했다. AI 데이터센터 확산으로 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리 수요가 급증하면서 생산능력 선제 확보도 시급하다. AI 반도체는 생산능력 확보가 고객사 선점과 직결돼 투자가 요구된다.

중국 메모리업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 차세대 모바일 D램인 LPDDR6 양산을 공식화했다. 샤오미의 최신 폴더블폰에도 탑재될 예정이어서 삼성전자와 SK하이닉스가 주도해온 모바일 D램 시장의 경쟁이 한층 치열해질 전망이다. CXMT는 지난 29일(현지시간) 웨이보를 통해 LPDDR6 메모리가 정식 양산에 들어갔다고 밝혔다. 첫 적용 제품은 샤오미의 ‘18 폴드’로, 오는 9월 출시될 예정이다. 레이쥔 샤오미 최고경영자(CEO)는 “샤오미의 자체 개발 AI 프로세서 ‘쉬안제 O3’가 CXMT의 LPDDR6을 처음 지원하며 18 폴드에 최초 탑재된다”고 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등에 사용되는 저전력 D램 규격이다. CXMT는 자사 LPDDR6이 최대 1만 2800Mbps의 전송 속도와 16Gb 용량을 지원한다고 공개한 바 있다. LPDDR6은 온디바이스 인공지능(AI) 연산 성능을 높이는 핵심 메모리로 꼽혀 향후 PC·서버·차량 등으로 활용 범위가 확대될 전망이다. 중국 매체 증권시보는 CXMT의 이번 양산을 세계 최초 LPDDR6 상용화로 평가하며 “중국 메모리 기업이 고사양 메모리 표준에서 처음으로 세계 최초 양산에 성공했다”고 의미를 부여했다. CXMT의 거센 기술 추격에 삼성전자와 SK하이닉스에는 위협이 되고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스도 LPDDR6 시장 선점에 나서고 있다. SK하이닉스는 지난 3월 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 개발을 완료하고 올해 하반기 공급을 예고했다. 삼성전자는 지난 1월 ‘CES 2026’에서 LPDDR6 제품을 공개했지만 구체적인 양산 일정은 밝히지 않았다. 글로벌 투자은행 모건스탠리는 “CXMT가 올해 말까지 월 30만 장의 웨이퍼 생산 능력을 확보할 것”이라며 “이는 전 세계 D램 웨이퍼 생산 능력의 약 13%, 글로벌 비트(Bit) 출하량의 11%에 해당하는 규모로 오는 2028년까지 생산 능력을 월 50만장까지 끌어올릴 것”이라고 내다봤다.

오픈AI와 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 세계 주요 기업과 기관들이 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 수개월 안에 더욱 광범위하고 정교해질 것이라며 공동 대응을 촉구했다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 120여개 기업과 기관은 27일(현지시간) 오픈AI 홈페이지를 통해 사이버 방어 강화를 촉구하는 공동서한을 발표했다. 아마존웹서비스(AWS)와 IBM, 브로드컴 등 기술기업뿐 아니라 크라우드스트라이크·팔로알토네트웍스 등 보안업체, 비자·마스터카드·캐피털원 등 금융사도 참여했다. 최근 오픈AI의 AI 에이전트가 보안 평가 도중 통제를 벗어나 시스템을 침해했던 허깅페이스도 서명 명단에 이름을 올렸다. 이들은 “사이버 방어를 강화할 수 있는 시간은 제한돼 있다”며 “전 세계 AI 모델의 성능이 향상되면서 AI 기반 사이버 공격이 향후 수개월간 훨씬 더 광범위하고 정교해질 것”이라고 경고했다. 병원과 정수시설, 인터넷 기반시설 등 시민 생활에 필수적인 시설이 주요 위험에 노출돼 있다고 지적했다. 기존의 보안 체계만으로는 이런 위협에 대응하기 어렵다는 것이 해당 기업들의 판단이다. 장기간 방치된 소프트웨어 결함과 과도한 접근 권한, 취약한 인증 방식, 보안 패치가 이뤄지지 않은 노후 시스템이 공격 통로가 될 수 있어서다. 특히 인력과 예산이 부족한 필수 기반시설에 보안 도구와 전문인력을 집중적으로 지원해야 한다고 주장했다. 각국 정부에는 사이버 위협 정보 공유와 사고 대응을 위한 국제 공조를 강화하고, 병원·상하수도 시설·지방정부 등에 예산을 우선 지원할 것을 요구했다. 검증된 기관이 일반 공개 전 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 ‘신뢰 기반 접근 프로그램’을 확대하고, 공격자에게는 제재 등 실질적인 대가를 부과해야 한다고 했다. 최첨단 AI 개발사에는 필수 기반시설을 방어하는 인력에게 모델 접근 권한과 교육, 자금·기술을 제공하도록 주문했다. AI 에이전트의 활동 주체를 식별하고 추적할 수 있는 장치를 마련하고, 각국 정부와 보안업체에 위협 정보와 대응 도구를 공유해야 한다는 제안도 담겼다. AI가 공격 수단뿐 아니라 방어 도구가 될 수 있다는 점도 강조했다. 서명 기업들은 AI를 활용하면 취약점을 더 빠르게 찾고 수정할 수 있다며 “단호하게 행동한다면 디지털 세계를 훨씬 안전하게 만들 수 있다”고 밝혔다. 이번 서한은 오픈AI가 자체 AI 모델의 허깅페이스 침해 사건을 공개한 다음 날 나왔다. 오픈AI에 따르면 지난 7월 내부 사이버 보안 평가를 받던 AI 에이전트들은 인터넷과의 연결을 차단하는 통제 장치를 우회한 뒤 오픈AI 연구 인프라와 허깅페이스 시스템에 침입했다. 허깅페이스 서버 여러 대에서 코드를 실행하고 일부 비공개 데이터와 내부 계정 정보를 확보한 것으로 조사됐다. 외부 평가기관인 모델평가·위협연구소(METR)는 서로 격리돼 있어야 할 AI 에이전트 약 1200개가 비인가 게시판을 만들어 7만건이 넘는 메시지와 파일을 주고받았다고 분석했다. 이 가운데 약 700개가 허깅페이스 공격에 참여했다. 다만 당시 에이전트는 일반에 제공되는 서비스보다 안전장치를 줄인 내부 시험환경에서 작동했으며, 고객 데이터와 오픈AI의 제품·서비스에는 피해가 없었다고 회사는 밝혔다.

인공지능(AI) 기술 발달에 따라 디지털 성범죄가 고도화되면서 대응 체계도 바뀌어야 한다는 지적이 나왔다. ‘사후적 대응’이 아닌 피해 유포 선제 차단에 초점을 맞춘 ‘사전적 대응’이어야 한다는 것이다. 28일 시민사회에 따르면 전날 국제앰네스티 한국지부는 서울 중구 페럼타워에서 ‘디지털 성폭력 대응의 다음 단계를 묻다’ 라운드테이블을 개최했다. 이 자리에서 조승노 서울경찰청 사이버수사대 팀장이 발표한 경찰 단속 현황에 따르면, 2024년 11월부터 지난해 10월까지 발생한 사이버 성폭력은 총 4413건이었다. 경찰은 이 중 3411건에 연루된 3557명을 검거했다. 발생 건수는 전년 같은 기간 대비 35.0%, 검거 인원은 47.8% 늘었다. 딥페이크 성범죄는 1827건 발생해 1438명이 경찰에 붙잡혔다. 특히 피의자 상당수는 최신 기술 활용에 능한 10대와 20대였다. 사이버 성범죄 피의자의 47.6%가 10대, 33.2%가 20대였다. 딥페이크 범죄 피의자 역시 10~20대가 전체의 92.0%를 차지했다. 조 팀장은 “AI 활용에 능한 젊은 세대가 주로 범행한다”면서 “가장 큰 문제는 이들이 디지털 성범죄를 범죄라고 인식하지 못하는 일이 많다는 것”이라고 말했다. 이렇듯 범죄 양태가 진화하고 피의자·피해자 연령대가 낮아지는 만큼 대응 패러다임의 대전환이 필요하다는 목소리가 나왔다. 허민숙 국회입법조사처 조사관은 지난 30년간 디지털 성폭력 대응이 그간 ‘촬영의 시대’·‘유통의 시대’·‘합성의 시대’ 단계로 진화했고, 현재는 이 세 가지가 중첩된 복합적 생태계를 형성하고 있다고 설명했다. 허 조사관은 “불법 사이트의 접속 차단은 여전히 국내에서만 유효하고 가해자의 상당수인 청소년에 대한 처벌 강화는 예방적 대안이 될 수 없다”고 지적했다. 이어 “해외 플랫폼에도 긴급 차단 책임을 의무화해 선제적으로 안전 설계를 할 수 있도록 하고, 소년사법-학교 보호체계-디지털 시민성 교육의 연계가 필요하다”고 밝혔다. 범죄 관리 체계에도 변화가 필요하다는 주장도 있었다. 처벌과 사후 수사 외에도, 위험을 미리 알고 발생 즉시 차단하는 ‘선제적 디지털 정의’ 개념이 정책에 도입되어야 한다는 것이다. 조순애 디지털성범죄피해자지원센터 역량강화팀장은 “센터 전체 업무의 90%를 삭제 지원이 차지한다”며 “사이트 가운데 95.5%가 국외 서버를 운영하는 사이트여서 국제 협력이 매우 중요한 시점”이라고 말했다.

비인가 게시판 통해 조직적 움직임메시지 7만 건 교환하며 역할 분담700개 에이전트, 허깅페이스 공격 겨우 13시간 만에 관리자 권한 확보오픈AI “전 세계를 향한 경고사격” “세상에! 공용 게시판이 있다. 다른 에이전트를 찾았다!” 서로의 존재조차 모른 채 따로 시험받던 인공지능(AI) 에이전트가 다른 AI의 흔적을 발견하고 남긴 기록이다. 이들은 서로 대화하거나 외부 인터넷에 접속하지 못하도록 격리돼 있었다. 하지만 프로그램 설치 등에 쓰이는 공용 저장 공간에서 서로의 존재를 알아챈 뒤 상황은 달라졌다. 약 1200개 에이전트가 공용 저장공간을 비인가 게시판처럼 이용해 7만 건이 넘는 메시지와 파일을 주고받았다. 한쪽이 공격법을 찾으면 다른 쪽이 시험했고, 효과가 확인된 방법은 빠르게 퍼졌다. 이 가운데 약 700개는 실제 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스 해킹에 가담했다. 오픈AI가 26일(현지 시간) 공개한 ‘오픈AI-허깅페이스 사건 기술보고서’와 모델평가·위협연구소(METR), 레드우드 리서치의 독립 조사보고서에 따르면 사건은 당초 알려진 것보다 훨씬 조직적이었다. 지난달에는 AI 에이전트가 시험용 격리망을 빠져나간 사고로 알려졌지만, 이번 조사에서 수백 개가 정보를 공유하고 역할까지 나눠 움직인 사실이 새로 확인됐다. 사건은 AI의 사이버 공격 능력을 재는 오픈AI의 내부 시험에서 시작됐다. 수만 개 에이전트는 서로 분리된 채 복잡한 공격 과제를 받았다. 일부가 문제에 막히자 정해진 방식으로 답을 찾는 대신 시험의 허점을 파고들었다. 게시판에는 “수백 개의 병렬 에이전트를 활용해야 한다”, “동료들의 시간을 아끼자”는 취지의 대화가 오갔다. 이런 행동은 다른 평가에서도 반복됐다. 스프레드시트 시험에서는 정답을 미리 확인했고, 단백질 데이터베이스 평가에서는 평가 체계를 우회했다. 제프리 래디시 팰리세이드리서치 이사는 로이터에서 이를 여러 과목에서 부정행위를 한 상황에 빗댔다. 특정 해킹 시험에서 우연히 벌어진 일탈이라기보다, 목표 달성을 위해 규칙 자체를 피해 가는 행동이 반복됐다는 지적이다. 에이전트들은 결국 시험용 격리망도 벗어났다. 외부 인터넷은 막혀 있었지만 프로그램 설치 등에 쓰이는 내부 시스템에는 접근할 수 있었다. 이들은 보안 취약점을 이용해 인터넷과 연결된 장비에 접근한 뒤 허깅페이스의 계정 정보와 추가 취약점을 이용해 실제 서버를 공격했다. 관리자 권한을 확보하는 데는 13시간밖에 걸리지 않았다. 오픈AI가 이상 징후를 제때 막지 못한 점도 문제로 지적됐다. 비인가 게시판과 무단 인터넷 접속은 본격적인 공격 전부터 포착됐지만 즉각적인 대응으로 이어지지 않았다. 회사도 “일부 초기 신호가 더 빠른 대응으로 이어질 수 있었다”고 인정했다. 오픈AI는 이번 사건을 “우리와 전 세계를 향한 경고사격”으로 규정하고 최신 모델의 강화학습 훈련을 2주간 중단했다. 연구 환경의 격리와 감시도 강화하기로 했다. 로이터는 수백 개 AI가 서로 협력해 평가와 통제 장치를 우회한 뒤 실제 외부 시스템까지 침투한 사실이, 빠르게 강해지는 AI를 기업들이 제대로 감시하고 통제할 수 있는지에 대한 의문을 키웠다고 평가했다. [용어 클릭] ●AI 에이전트 사람이 목표를 주면 필요한 일을 스스로 계획하고, 검색이나 프로그램 실행 등 여러 작업을 수행하면서 결과에 따라 다음 행동까지 결정하는 인공지능 시스템.

미래 신성장동력이자 기피 시설이라는 양면을 지닌 데이터센터의 확장과 고도화와 관련해 ‘지역사회와의 공존’이 핵심 변수라는 분석이 이어지고 있다. 미국, 유럽 등에서는 이미 지역사회에 대한 편익 제공, 정보 공개 등 구체적 상생 방안이 논의 중이지만 우리나라는 데이터센터의 진흥 정책에 치우쳤다는 시각이 적지 않다. 최기원 녹색전환연구소 팀장은 27일 “독일 등 유럽처럼 데이터센터를 건립할 때 현황이나 환경 영향 등의 정보를 외부에 공개토록 하는 최소한의 규제가 필요하다”며 “전력사용효율(PUE), 물사용효율(WUE)에 대한 기준치도 마련해야 한다”고 제언했다. 장기적으로는 송·변전설비 주변지역에 대한 보상·지원법처럼 데이터센터와 관련해 지역사회 보상법도 마련돼야 한다고 강조했다. 유럽은 환경 영향 등 외부 공개전력·물 효율 등 정확한 조사 부족‘유해 전자파’ 등 과도한 오해 불러저주파 소음은 실제 피해 가능성주거지와 거리확보·방음 등 필요유럽에서는 정보통신(IT) 전력수요 500㎾ 이상 데이터센터는 PUE·WUE 등을 유럽연합 집행위원회(EU 행정부) 데이터베이스에 제공해야 한다. 이를 기반으로 전력·물 효율 등급을 부여하는 방안도 추진 중이다. PUE는 데이터센터의 전체 사용 전력량을 서버·스토리지·네트워크 등 IT 장비의 전력 소모량으로 나눈 값이다. 수치가 1에 가까울수록 전력 효율이 좋고, 2가 넘으면 IT 장비의 전력 소모량보다 냉각시스템, 조명 등 부대설비가 쓰는 전력이 많다는 의미다. 감사원에 따르면 지난해 국내 316개 주요 데이터센터의 평균 PUE는 1.76으로, 국제 평균(1.58)보다 높았다. 데이터센터 냉각에 사용하는 물의 양을 IT 장비 전력사용량으로 나눈 값인 WUE의 경우 정부 조사 결과도 사실상 없는 실정이다. 이런 정보 공개 부족으로 주민들이 과도한 불안과 불신에 시달릴 수 있다는 지적도 나온다. 전력과 용수 사용량, 소음 정도, 지역 전력망에 미치는 영향 등은 데이터센터마다 각기 다르기 때문이다. 주민들이 전자파 피해라며 우려하는 ‘저주파 전자기장’의 경우 과학적 연구를 통한 위해성은 아직 규명되지 못했다. 반면 냉각팬, 발전기 등에서 발생하는 저주파 소음은 실제 주민 피해 요소다. 주거지역과의 거리 확보, 냉각장비 방음벽 및 저소음 설계 등이 필요한 이유다. AI 산업 경쟁력 향상과 주민 반발 최소화를 동시에 잡기 위해 데이터센터의 수도권 집중 완화에 힘쓰는 우리 정부가 주민 수용성 향상에도 적극 나서야 한다는 평가도 나온다. 정부는 지난 5월 ‘AI 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’을 제정해 비수도권의 데이터센터 지원 근거를 마련했지만 주민 수용성에 대한 내용은 빠졌다. 정해진 기간에 관계 기관의 거부 의견이 없으면 자동 허가로 간주하는 ‘타임아웃제’, 비수도권 데이터센터 특구 지정 및 전력계통영향평가 면제 등 인허가 간소화가 주된 내용이다. 22대 국회에서 발의된 6건의 데이터센터 특별법도 마찬가지다. 현재는 시행사가 데이터센터 착공 후 평균 6~18개월이 지나 지역사회와 협의를 시작하는 것이 업계 관행인 상황이다. 지난해 10월 경기 용인시에 국내 초대형 규모로 준공된 ‘퍼시픽써니 데이터센터’가 주민 갈등과 지자체 감사로 준공 지연을 겪은 것도 같은 이유라는 분석이 나온다. 민관협의체 등 논의 기구도 시행사와 주민 간 갈등으로 지방자치단체가 개입한 후에야 구성되는 경우가 적지 않다. 수도권 용지 부족, 지방 경제 활성화 등의 이유로 대형 데이터센터의 지역 분산은 필연적인 측면이 있다. 이경자 삼성증권 연구원은 “국내의 경우 전력계통영향평가 도입 등으로 (수도권 등) 전력 수요가 높은 지역에서는 대용량 전기 사용계약이 까다로워지고 있다”며 “수도권 내에는 10㎿ 미만의 엣지 데이터센터가, 지방에는 (중대형) 데이터센터가 늘어날 것”이라고 말했다. 대형 센터, 지역 분산은 필연적수도권 전기사용 계약 까다로워져지방에 중대형 센터 건설 늘어날 것AI인프라 확장 자본보다 지역 우선이익·부담 분담 원칙 등도 논의해야미국도 데이터센터의 지역 분산 흐름이 분명하다. 퓨리서치센터에 따르면 현재 가동 중인 데이터센터의 87%는 도심에, 13%는 지방에 위치했지만 향후 건설될 데이터센터는 67%가 지방, 33%가 도심에 지어질 전망이다. 이에 세계경제포럼(WEF)은 “차세대 AI 인프라 확장은 칩 효율성이나 자본 규모가 아닌 지역사회가 우선하는 가치에 맞춰 AI 규모를 조정하는 것이 관건”이라고 분석했다. 국내에는 데이터센터 개발로 발생하는 이익과 부담을 지역사회와 어떻게 나눌지에 대한 원칙이나 협의 장치가 아직 충분하지 않다. 미국에서는 전력연구소(EPRI)가 제시한 지역사회편익협약(CBA)을 통해 개발사업자가 일자리·교육·지역투자 등 구체적인 편익을 지역사회와 협의하는 방식이 논의되고 있으며, 아일랜드도 정부의 데이터센터 정책에 지역사회 편익을 명시하고 있다. 정동욱 한국전력 국제원자력대학원대학교 총장은 “폐교 위기에 놓인 지방 대학들을 데이터센터 거점으로 삼는 것도 대안”이라며 “대부분 지방 대학이 주거지와 거리가 있고 활용 가능한 유휴 부지도 많다. 데이터센터가 대학 인력과 대학 부동산 등을 활용하는 대가가 대학으로 향하면 자연스레 지역 활성화로 이어질 수 있다”고 제언했다. 이재성 중앙대 AI학과 교수는 “데이터센터로부터 거둬들인 세수를 지역사회에 어떻게 환원할지를 지자체가 확정하는 것도 방안이 될 수 있다”고 말했다.

전기차 배터리와 인쇄회로기판(PCB)용 전해동박 제조업체 론디안 왓슨 뉴에너지 테크놀로지 그룹(Londian Wason New Energy Technology Group, NYSE: FOIL)이 12일 뉴욕증권거래소(NYSE) 기업공개(IPO)를 마무리하고 본격적인 글로벌 시장 확대에 나섰다. 회사는 20년 이상 축적한 동박 제조 기술력과 생산 역량을 바탕으로 글로벌 전동화 흐름과 인공지능(AI) 인프라 수요를 동시에 공략한다는 구상이다. 론디안 왓슨은 상장 첫 거래일 당시 장중 28.49달러까지 상승한 뒤 24.50달러로 장을 마쳤다. 이는 공모가 대비 11.36% 오른 수치다. 회사는 전기차와 에너지저장장치(ESS) 시장에서의 안정적인 동박 수요를 기반으로 AI 서버와 고속 데이터센터 등에 사용되는 고사양 PCB용 동박으로 사업 영역을 확대하고 있다. 특히 중국 본토 제조업체들이 고급형 HVLP 및 극박형 동박 중심으로 생산을 전환하는 가운데, 고부가 제품 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 론디안 왓슨은 초박막 리튬이온 배터리용 동박과 고속·고주파 PCB용 동박을 모두 생산하고 있다. 회사의 HVLP 동박은 0.6마이크로미터 미만의 표면조도를 구현하며, RTF 동박은 1.5마이크로미터 미만의 표면조도를 바탕으로 5G 통신과 AI 서버, 고속 데이터센터 등에 공급되고 있다. AI 인프라 시장 확대에 따라 고사양 PCB용 동박 수요도 증가할 것으로 전망된다. 동시에 전기차 보급 확대와 ESS 시장 성장으로 리튬이온 배터리용 동박에 대한 수요도 이어질 것으로 예상돼, 회사는 배터리와 AI·고속통신 분야를 아우르는 제품 포트폴리오를 기반으로 시장 변화에 대응하고 있다. 실적도 성장세를 이어가고 있다. 론디안 왓슨은 2025년 리튬이온 배터리용 동박 판매량 11만 1985메트릭톤을 기록했다. 올해 3월 31일 마감한 1분기 매출은 40억 7000만 위안으로 전년 동기 대비 113.71% 증가했으며, 순이익은 1억 3450만 위안을 기록했다. 생산능력 확대와 고부가 제품 비중 증가는 향후 성장 기반으로 꼽힌다. 회사는 2025년 말 기준 중국 내 7개 생산기지를 운영하고 있으며, 배터리용과 PCB용 동박을 포함해 연간 18만 5000메트릭톤 규모의 설계 생산능력을 확보하고 있다. 또한 LG에너지솔루션(LG Energy Solution), 파나소닉 인더스트리얼 디바이스(Panasonic Industrial Devices), 삼성SDI(Samsung SDI) 등 글로벌 고객사와 협력 관계를 구축하고 있다. LG에너지솔루션과는 10년 이상 파트너십을 이어왔으며, 2024년에는 ‘S클래스 공급업체(S-Class Supplier)’로 선정됐다. 파나소닉과도 12년간 공급 관계를 유지하며 글로벌 전자·배터리 산업의 주요 공급망에 참여하고 있다. 론디안 왓슨은 이번 NYSE 상장을 계기로 글로벌 자본시장과의 접점을 확대하는 한편, 해외 생산능력 구축과 고부가 동박 제품 개발에도 속도를 낼 계획이다. 기존 배터리용 동박 사업의 안정적인 수요를 기반으로 AI 서버와 고속 데이터센터 등 성장 분야의 시장 대응력을 높여 글로벌 동박 시장에서 경쟁력을 강화한다는 방침이다.

엔비디아가 시장 전망을 웃도는 2분기 실적을 내놓고 다음 회계연도에도 가파른 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’이 본격 양산에 들어간 데다 AI 수요가 일부 빅테크를 넘어 여러 AI 연구소와 스타트업, 피지컬 AI 등으로 넓어지고 있다는 판단에서다. 다만 급등하는 메모리 가격은 수익성에 부담을 주고 있고, 엔비디아의 대규모 AI 투자를 둘러싼 ‘순환금융’ 논란도 이어지고 있다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(5~7월) 매출이 962억 2100만 달러로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 시장 예상치 약 923억 달러를 웃돌았다. 핵심인 데이터센터 매출은 890억 달러로 117% 늘었고 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 전망치 2.09달러를 넘어섰다. 3분기 매출 전망치도 1080억 달러로 시장 예상치 약 1042억 달러보다 높게 제시했다. 중국 데이터센터용 컴퓨팅 매출은 전망에 반영하지 않았다. “AI가 변곡점”…베라 루빈 본격 양산시장 관심은 이미 그 이후의 성장세로 옮겨갔다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 이날 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 팩트셋이 집계한 시장 전망치인 약 45%를 크게 웃돈다. 공급 부족이 이어지는 상황에서도 AI 컴퓨팅 수요가 계속 늘어날 것으로 본 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “AI는 이제 유용한 일을 하고 있고 토큰은 생산성과 수익을 만들어내고 있다. 이제 컴퓨팅이 곧 매출”이라고 말했다. 이어 “지난해 이맘때는 한 곳의 연구소가 투자를 이끌었지만 지금은 새로운 AI 연구소와 스타트업이 생겨나고 여러 프런티어 연구소가 동시에 확장하고 있다”고 강조했다. AI 투자가 정점을 지났다는 우려와 달리 실제 AI 활용처와 고객층이 함께 넓어지고 있다는 설명이다. 차세대 AI 플랫폼 베라 루빈도 본격 양산에 들어갔다. 코어위브와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네비우스에서 이미 베라 루빈 기반 랙이 가동되고 있다. 황 CEO는 “AI 인프라 구축이 전속력으로 진행되고 있다”며 “현재 본격 양산 중인 베라 루빈은 바로 이 순간을 위해 만들어졌다”고 말했다. 블랙웰에 이어 새 플랫폼을 빠르게 투입해 급증하는 AI 연산 수요를 따라잡겠다는 전략이다. 메모리값 급등에 수익성 압박하지만 메모리 가격 급등은 엔비디아에도 부담이 되고 있다. AI 서버용 HBM(고대역폭메모리)과 D램 수요가 급증하면서 메모리 확보 비용이 크게 늘었기 때문이다. 2분기 매출총이익률은 75.0%였지만 엔비디아는 3분기에는 74.0%±0.5%포인트로 낮아질 것으로 예상했다. 콘퍼런스콜에서는 메모리 가격 상승 등의 영향으로 매출총이익률이 2027회계연도 4분기 71~72% 수준까지 내려간 뒤 2028회계연도에는 72~73%로 회복할 것으로 내다봤다. 원가 상승에 대응해 제품 가격도 올릴 계획이다. 엔비디아는 다음 회계연도 1분기부터 가격 인상을 추진할 방침이다. 앞서 블룸버그는 베라 루빈과 그레이스 블랙웰 기반 AI 서버의 내년 초 출하 가격이 15% 이상 오를 수 있다는 통보를 주요 고객사들이 받았다고 보도했다. 메모리 종류와 탑재량에 따라 인상 폭은 달라질 전망이다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스에는 긍정적인 신호다. 베라 루빈 생산이 늘수록 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 함께 커진다. 엔비디아는 메모리를 중심으로 공급망 확보를 위한 구매 약정도 크게 늘렸으며 공급 제약이 2028회계연도까지 이어질 것으로 보고 있다. 메모리 업체가 가격과 물량 협상에서 우위를 이어갈 수 있는 환경인 셈이다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 차세대 메모리 공동 개발을 위한 다년간 기술 협력도 발표했다. ‘순환금융’ 논란엔 “전략적 투자”엔비디아의 자금 지원이 AI 칩 수요를 스스로 만들어내는 것 아니냐는 ‘순환금융’ 논란도 이날 관심을 모았다. 엔비디아는 최근 AI 기업에 대한 지분 투자와 데이터센터 사업에 대한 신용 지원을 잇달아 확대하고 있다. 이와 별도로 아폴로와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR과 독립적인 금융 플랫폼을 만들어 장기간에 걸쳐 5000억 달러 이상의 제3자 자본을 AI 인프라에 끌어들이겠다고 밝혔다. 이 5000억 달러는 엔비디아가 직접 투자하는 자금이나 특정 고객에게 제공하는 단일 금융 약정은 아니다. 크레스 CFO는 콘퍼런스콜에서 이러한 자금 지원을 전략적 투자라고 설명했다. 오픈AI 등 선도 AI 기업이 컴퓨팅 자원 부족으로 성장에 제약을 받고 있는 만큼 자금과 인프라를 지원해 AI 생태계를 키우는 것이 엔비디아에도 도움이 된다는 것이다. 회사는 투자 자체에서 수익을 얻는 동시에 컴퓨팅 수요를 확대할 수 있다고 보고 있다. 다만 시장에서는 엔비디아의 금융 지원이 확대될수록 AI 칩 수요 가운데 얼마가 실제 최종 수요에서 나오고, 얼마가 금융 구조의 도움을 받고 있는지를 확인해야 한다는 경계도 이어지고 있다. 시장 반응은 긍정적이었다. 엔비디아 주가는 실적 발표 직후에는 방향을 잡지 못했지만 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 70% 성장 전망 등이 공개된 뒤 시간외 거래에서 4% 넘게 올랐다. 실적 자체뿐 아니라 베라 루빈 양산과 강한 AI 수요 전망이 투자자들의 우려를 누그러뜨린 것으로 풀이된다.

고성능 인공지능(AI)의 발전으로 대형·고밀도 데이터센터가 늘어나면서 서버에서 발생하는 열을 액체로 직접 식히는 ‘액체냉각’ 시장 경쟁이 뜨거워지고 있다. 한 랙에 수십 개의 그래픽처리장치(GPU)를 집적하는 빽빽한 서버 구조가 확산하면서 공기를 순환시키는 기존의 공랭 방식보다 효율적인 발열 관리가 필요해지면서다. 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30kW 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 액체냉각은 냉각수를 서버 내부로 순환시켜 GPU와 중앙처리장치(CPU) 등에서 발생하는 열을 직접적으로 낮추는 방식이다. 시장조사업체 트렌드포스는 전 세계 AI 칩에 액체냉각을 적용하는 비중이 지난해 33%에서 내년 59%까지 성장할 것이라고 전망했다. 국내 기업들은 잇따라 액체냉각 관련 부품은 물론, 시스템 구축 등 시장 경쟁에 뛰어들고 있다. LG CNS는 네이버 클라우드와 협력해 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 소유한 엔비디아의 베라 루빈을 안정적으로 운영하기 위해 삼송 데이터센터에 액체냉각 인프라를 구축한다고 26일 밝혔다. 네이버클라우드와 함께 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. LG전자는 액체냉각의 핵심 부품인 냉각수분배장치(CDU)에 집중하고 있다. 이미 기업간거래(B2B) 사업의 핵심 방향으로 냉난방공조에 무게를 실어 왔던 LG전자는 최근 국내에서 처음으로 엔비디아로부터 600kW급 CDU의 최종 품질 인증을 획득했다. CDU뿐만 아니라 냉각수를 대량 생성하는 대형 칠러, 칩셋을 직접 냉각하는 콜드 플레이트까지 ‘칩 투 칠러’ 포트폴리오를 완성한다는 게 LG전자의 전략이다. 삼성전자는 지난해 인수한 플랙트그룹을 통해 삼성전자 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투입해 공조 제품 생산라인을 건립하는 투자협약을 체결했다. 주력 품목은 CDU로, 전력 효율을 높이고 이중화 설계와 이상 신호 감지 기능 등을 적용해 에너지 효율과 안정성을 강화하는 플랙트그룹의 기술력을 고도화할 계획이다. 삼일PwC는 최근 보고서에서 “향후 2~3년은 글로벌 냉각 기술의 표준과 생태계가 형성되는 시기”라며 “한국 기업들에도 중요한 분기점이 될 것”이라고 전망했다.

치안 현장 AI 지원·한국형 AI 기상 모델전 중앙부처 연내 AI 관리시스템 도입AI가 보고서 초안 작성…AI 교육 의무화공직 AI 인재 2만명 육성…AI 영향 평가네이버 데이터센터 등 민간 서버 임차 검토국민 개별 대응 힘든 분야, 공공 AI 나서야 챗GPT, 제미나이 같은 ‘생성형 인공지능(AI)’을 사용해보신 적 있으신가요? 궁금한 것을 물어보면 학습한 방대한 정보를 토대로 원하는 답변을 빠르게 찾아 글·사진 등 새로운 콘텐츠로 만들어줍니다. 과학기술정보통신부의 지난해 인터넷 이용 실태조사(만 3세 이상 5만 750명 대상)에 따르면 우리 국민 3명 중 2명은 교통·교육 등에서 AI 서비스를 경험했고, 44.5%는 챗GPT 같은 생성형 AI를 직접 사용해봤다고 답했습니다. 어느샌가 생성형 AI가 우리 일상 깊숙이 들어온 것이죠. 시간·인력·비용 등 한정된 자원으로 더 짧은 시간에 더 많은 일을 효율적으로 처리할 수 있다면 굳이 마다할 이유가 없겠죠. 정부가 AI를 활용해 국민에게 필요한 서비스를 먼저 찾아 제공하고, 공직사회의 일하는 방식도 혁신해 국민의 삶에 실질적인 변화를 가져오는 ‘AI 민주정부’를 본격 추진하기로 했습니다. “100억·3년 걸릴 일을 이틀 만에”‘AI 정부 실험실’…정부가 AI 꽂힌 이유행정안전부는 25일 국무회의에서 이런 내용을 담은 ‘AI 민주정부 실현 전략’을 보고하고, 정부세종청사에서 별도 브리핑을 열어 공무원이 직접 개발한 AI 서비스가 어떻게 활용될 수 있는지 기자들에게 시연했습니다. 이날 선보인 것은 현장에 필요한 AI 서비스를 공무원이 직접 개발해 국민 서비스로 연결하는 ‘AI 정부 실험실’ 사례였습니다. 지난 6월 공무원과 공공기관 직원들이 참여한 실전형 경연인 ‘2026 AI 챔피언 해커톤’에서 대상을 받은 작품이었는데요. 한국국토정보공사(LX) 직원 2명이 개발한 ‘쨍하고 해뜰날’은 행안부의 주소 데이터 서비스(API)와 국토교통부의 디지털 지도·공간정보 플랫폼 ‘브이월드(V-World)’ 등 공공데이터를 활용한 AI 서비스입니다. 토지 지번만 입력하면 태양광 발전시설을 설치하기에 적합한지 진단하고 예상 설비용량과 발전량, 수익은 물론 인허가 절차까지 한 번에 안내해줍니다. 특히 지도를 3차원으로 전환하고 일사량·그림자 정보를 켜면 해가 뜨고 지는 동선에 따라 해당 농지에 햇볕이 얼마나 드는지 직관적으로 보여줍니다. 이어 AI가 일사량 등을 분석해 예상 설비용량과 연간 발전량·수익까지 계산해줍니다. 심지어 투자비를 회수하는 데 몇 년이 걸릴지도 말이죠. 물론 실제 수익은 설치비와 전력 효율·유지관리비 등 여러 조건에 따라 달라지겠지만 사업성을 검토하기 위한 참고 자료로 활용하기에는 매우 유용해 보였습니다. 재생에너지를 활용하겠다며 무턱대고 농지에 태양광 시설부터 설치했다가 손해를 보는 시행착오를 줄일 수 있도록 AI가 영리하게 각종 데이터를 분석해 사업성을 먼저 보여주는 것이죠. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 “보통 이런 서비스를 만들려면 정보화 사업에 100억원 이상의 예산이 투입되고 2~3년의 시간도 걸리는데, 이 서비스는 이틀 만에 개발됐고 한 달 정도 보완을 거쳐 대민 서비스가 가능한 수준까지 발전했다”고 설명했습니다. 이런 방식이 확산되면 예산 절감 효과가 ‘눈덩이’처럼 불어날 수 있다고 강조했습니다. ‘쨍하고 해뜰날’ 태양광 발전시설 입지 분석 서비스는 추가 고도화를 거쳐 다음 달 정식으로 선보일 예정입니다. 지난달 3일부터 시범 운영 중인 ‘AI 정부 실험실’에는 현재 약 670건의 과제가 등록됐으며 참여자도 1800여명에 이릅니다. 돌아와서, 정부는 이처럼 국민이 일상에서 정책 서비스의 변화를 체감하고 취약계층에 대한 포용도 강화할 수 있도록 대민 서비스를 대폭 혁신하기로 했습니다. 24시간 ‘찰떡 답변’ AI 상담 서비스청년에 구직수당·교육비 맞춤 정보우선 국민 체감도가 높은 복지·안전·세금·농업·식약 등 5대 분야에 AI 상담체계를 구축해 시간과 장소의 제약 없이 24시간 밀착형 상담 서비스를 제공한다는 계획인데요. 돌봄과 납세, 감염병 예방, 식생활 등 국민 생활과 밀접한 정보를 누구나 AI에 묻고 답을 얻을 수 있게 한다는 구상입니다. 예를 들어 납세자가 다소 복잡하게 질문해도 AI가 ‘찰떡같이’ 알아듣고 맥락을 분석해 세금 감면 혜택과 공제 요건, 신고 기한 등을 맞춤형으로 안내합니다. 몸이 아플 때 증상을 입력하면 감염병 초기 증상을 판별하고 진료 정보와 전문 의료기관 위치, 예방수칙 등을 실시간으로 알려줍니다. 농사를 지을 때는 병해충과 재배기술 등의 정보를 제공하고, 복지 분야에서는 복잡한 복지서비스 수혜 자격을 신청자의 가구·소득 여건에 맞춰 AI가 확인해줍니다. 당뇨·고혈압·비만 등 질환별 권장·주의 식단이나 의약품 주의사항도 AI를 통해 확인할 수 있습니다. 청년에게는 구직활동 수당과 창업교육비 등 자신에게 맞는 고용·지원 정보를 안내하고, 고령층에게는 AI 돌봄기기를 활용한 건강관리 서비스를 제공할 예정입니다. 다만 분야별로 AI 서비스가 완성되는 시점에는 차이가 있는데요. 세금 상담과 농업 분야는 내년에, 복지·식약 분야는 2028년, 안전 분야는 2029년까지 단계적으로 서비스를 고도화한다는 계획입니다. 지역마다 제각각인 임산부 지원 혜택을 찾아 자동으로 알려주는 AI 서비스는 올해 안에 선보일 예정입니다. 황 실장은 “각 기관의 서비스를 모아 통합한 AI 통합서비스는 내년 말에 나온다”며 “전문가가 코딩한 알고리즘을 바탕으로 정해진 답을 내놓는 기존 챗봇을 단순히 확대하는 것이 아니라 정부가 보유한 각종 데이터를 AI가 재구성해 서비스하는 것”이라고 설명했습니다. 이어 “국민이 하나의 창구에서 어느 분야를 질문하더라도 답변을 받을 수 있는 질적으로 한 단계 나은 서비스가 될 것”이라고 강조했습니다. 요즘 은행·카드사 등 금융기관을 비롯해 곳곳에서 챗봇 상담서비스를 접할 수 있습니다. 하지만 질문의 맥락을 제대로 이해하지 못하거나 엉뚱한 답변을 내놓고, 정해진 문구를 반복하는 데 그쳐 급하게 비대면 상담이 필요한 국민의 답답함을 키운다는 지적도 적지 않습니다. 정부가 내놓을 AI 통합서비스는 이런 기존 챗봇을 넘어 국민의 질문 의도를 제대로 이해하고 필요한 정보를 찾아주는 한층 진화한 맞춤형 서비스를 지향한다고 하니 기대해볼 만합니다. 이와 함께 정부24와 혜택알리미 등 주요 대민 서비스를 통합해 국민 맞춤형 AI 서비스를 제공하고, 공공서비스를 표준화·모듈화해 카카오·네이버 등 민간 플랫폼과 ‘모두의 AI’에서도 활용할 수 있도록 할 계획입니다. 재난·안전 정보 창구인 ‘국민안전24’에도 AI를 접목합니다. 산불이나 홍수 등 재난 위험을 AI가 감지·예측하고 상황을 분석해 필요한 위험 정보를 신속하게 안내하는 식이죠. 국민의 의견을 정책으로 만드는 과정에도 AI를 적극 활용합니다. 정부에 정책을 제안하려 해도 국민이 아이디어를 보고서 형식에 맞춰 일목요연하게 정리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 어떻게 구성하고 무슨 말부터 시작해야 할지 막막할 수 있죠. 좋은 아이디어가 있어도 이를 글로 구체화하는 과정에서 어려움을 느껴 포기하는 경우도 적지 않을 겁니다. 정부가 AI를 활용해 국민 제안을 요약·분석하고 유사 정책과의 비교 등을 지원하는 플랫폼인 ‘모두의 광장’을 구축하는 이유입니다. 국민의 아이디어를 AI가 자동으로 분류하고 구체화해 실제 정책이나 사업으로 이어질 수 있도록 지원합니다. 온라인 숙의토론과 1대1 심층 대화, 대규모 공공 토의가 가능한 ‘AI 공론장’도 마련합니다. 정부 웹사이트와 앱도 AI가 정보를 보다 쉽게 찾아 활용할 수 있는 구조로 바뀝니다. 검색한 문서를 토대로 답변을 생성하는 ‘검색증강생성(RAG)’ 기술에 맞춰 법령 정보와 정책 사례 등을 표준화하고, 정부 웹과 앱을 AI 친화적으로 개편할 예정입니다. 중앙부처 홈페이지를 이용해본 분들이라면 느끼겠지만 현재 정부 웹사이트는 대체로 ‘정책 홍보’ 중심으로 구성돼 있어 국민이 자신에게 필요한 정보를 찾기에는 불편한 측면이 있습니다. 이를 공급자 중심에서 이용자 중심으로 바꾸고, 법령·사례집 등 공공정보도 AI가 쉽게 검색하고 활용할 수 있는 형태로 정비해 국민이 필요한 정보를 보다 편리하게 얻을 수 있도록 한다는 계획입니다. 공무원의 일하는 방식도 AI 중심으로 확 바뀝니다. 올해 말까지 지능형 업무관리시스템 ‘온AI’를 47개 중앙부처로 확산해 법령 검토부터 보고서 초안 작성까지 행정 업무 전반에 AI를 활용해 생산성을 높인다는 방침입니다. 공무원이 직접 AI를 개발해 업무에 적용하는 ‘AI 정부 실험실’도 운영합니다. 현장에서 개발한 결과물은 ‘공공저장소(GitLab)’에 등록해 모든 중앙부처와 지방정부가 공동으로 활용할 수 있도록 할 예정입니다. 부처별 특성을 살린 AI 서비스도 확대합니다. 치안 현장 AI 지원(경찰청), 한국형 AI 기상·기후 모델(기상청), 의약품 허가·심사(식품의약품안전처), AI 건축허가·안전관리(국토부), 조달 제안요청서 AI 자동 생성(조달청) 등으로 업무의 전문성과 효율성을 끌어올린다는 것이죠. 부작용 대비 ‘공공 AI 윤리기준’ 마련개인정보 침해·책임 검증 ‘AI 영향 평가’공직사회의 AI 역량도 대폭 강화하는데요. 행안부는 모든 공무원에게 AI 교육 이수를 의무화하고, 자체 AI 개발과 현장 적용이 가능한 전문 인재 2만명을 육성하기로 했습니다. 매년 공무원 AI 활용 경진대회를 열어 혁신 문화를 확산하고 우수 과제에는 인센티브를 제공하는 방안도 검토합니다. 국민과 기업의 수요가 많은 ‘공공데이터 톱(TOP) 100’을 조기에 개방하고 기관 간 데이터 공유도 활성화할 예정이라고 하니 여러 분야에서 시너지가 났으면 좋겠습니다. AI 의존도가 높아지는 만큼 부작용에 대한 대비도 빼놓을 수 없겠죠. 정부는 AI의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 ‘공공 AI 윤리기준’을 마련하고, AI 사업이 개인정보 침해 등 국민에게 미칠 수 있는 의도하지 않은 영향을 점검하고 책임 소재 등을 검증하는 ‘AI 영향평가’도 도입할 예정입니다. AI 보안성 검토 가이드라인은 행안부와 국가정보원이 함께 마련하고 있습니다. 정부는 ‘AI 정부’ 도입을 단순히 AI 기술을 활용해 행정 효율성을 높이는 데 그치지 않고, AI를 통해 국민주권의 가치를 실현하고 국민이 체감할 수 있는 정책 변화와 성과를 만들어내는 혁신 수단으로 삼겠다고 밝혔습니다. 특히 국민이 개별적으로 대응하기 어려운 영역에서 공공 AI가 역할을 한다면 정책 체감도는 더욱 높아질 겁니다. 온라인 활동이 일상화된 요즘, 인스타그램·페이스북 등 해외에 서버를 둔 소셜미디어(SNS)에서 개인정보 유출이나 사진 도용·사칭 피해가 발생했을 때 신속한 수사와 사칭 계정 삭제를 지원하거나, 딥페이크 등 AI 합성물이 성범죄에 악용될 경우 관련 콘텐츠를 빠르게 찾아내 일괄 삭제할 수 있다면 큰 도움이 되겠죠. 제주에서 실종됐다 끝내 주검으로 발견된 장미란씨 사건처럼 실종자를 찾는 데도 공공 AI가 인근 폐쇄회로(CC)TV 영상을 신속하게 분석해 특정인의 이동 경로를 추적하는 등 골든타임을 확보하는 데 역할을 할 수 있습니다. AI 서비스를 정책에 본격적으로 활용하려면 방대한 데이터 처리를 안정적으로 뒷받침할 서버 인프라 구축도 필수적입니다. 정부는 지난해 화재로 행정·금융·의료 전산망에 장애를 일으켰던 국가정보자원관리원이 AI 서버 구축에 적합하지 않다고 판단해 2030년 폐쇄하고, 세종시에 운영 중인 네이버 데이터센터 등 민간 인프라를 임차·활용하는 방안을 검토하고 있습니다. 정부가 직접 데이터센터를 새로 구축해 유지·관리할지, 초대형 민간 데이터센터를 활용할지 비용과 효율성은 물론 보안과 안정성까지 종합적으로 따져 결정하겠다는 것입니다. AI의 유용함을 국민의 삶을 바꾸는 정책으로 구현하는 것은 결국 정부의 몫입니다. 다양한 아이디어와 경험을 모은 ‘집단지성’을 발휘해 정부의 AI 서비스가 더욱 적극적이고 기존의 틀을 뛰어넘는 방향으로 발전해 나가길 기대합니다. ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.