SK브로드밴드가 2020년 9월 처음 선보인 디지털 사이니지 서비스 ‘온애드(On-AD)’가 최근 인기를 얻고 있다. 온애드는 B tv(IPTV)와 디지털 사이니지가 결합한 기업 특화 미디어 솔루션으로 이용자가 지난해보다 3배가량 늘었다. 초기 투자비와 운영비가 높은 전통적 광고매체에 비해 저렴한 비용으로 광고영상을 적용할 수 있다. 또한 SK브로드밴드의 기존 인프라를 활용할 수 있어 전국 단위의 AS와 콜센터 운영이 가능하다. 이처럼 미디어 전문회사의 역량으로 설치, 운영, 광고 등 사이니지 운영에 필요한 서비스가 일원화되어 있어 디지털 사이니지 도입이 더욱 간편해졌다. 특정 오프라인 서비스업 매장에서만 이용률이 높았던 예전과 달리 현재는 복지회관, 병원, 대학교 등으로 사용 범위가 늘어나고 있다. 온애드를 이용하는 사업장들은 입점 브랜드 광고 이외에도 영화 예고편, 아이돌 생일 축하 영상 등 매장 방문객들에게 새로운 가치를 제공한다. 실제로 유명 서비스업 매장 앞에는 인기 아이돌이 영상에 나타나는 순간을 기다리며 인증 촬영을 하는 이들이 많아졌다고 한다. 온애드와 비슷한 서비스로는 ‘온에어(On-AIR)’가 있다. 온에어는 공지사항, 직원 인터뷰, 내부 교육 등을 구성원들에게 효율적으로 전달할 수 있어 사내커뮤니케이션을 강화하는 회사에서 많이 쓰인다. 특히 기존 사내방송시스템(서버 등) 대체가 가능하고 설비 투자 부담이 적은 편이다. 또 24시간 고객 상담 및 장애 대응이 가능해 여러 지역에 사업장이 분산돼있는 금융(카드·증권·보험) 기업을 중심으로 수요가 증가하고 있다.

경기 화성시 송동에 있는 삼성SDS의 동탄데이터센터 지하 1층 기계실엔 거대한 ‘냉동기’가 있다. 냉동기는 데이터센터의 핵심인 서버실 온습도를 조절해 주는 항온항습기에 들어갈 냉수를 만든다. 통상 이 냉동기는 데이터센터의 냉각 설비 중 가장 많은 전력을 사용한다. 그런데 지난 10일 방문한 동탄데이터센터의 냉동기는 꺼져 있었다. 필요가 없기 때문이다. 관계자 말로는 전력사용효율(PUE)이 1.1대인 동탄데이터센터에서는 냉동기가 한여름에만 가동된다. 다른 계절엔 열교환기를 통과한 외부 공기를 이용해 서버실을 냉각하기 때문에 전력이 사용되지 않는다. 지난 1월부터 가동을 시작한 동탄데이터센터는 다양한 첨단기술이 적용된 국내 최초 고성능컴퓨팅(HPC) 전용 데이터센터다. 삼성SDS의 핵심 상품인 삼성클라우드플랫폼(SCP)을 통해 인공지능(AI) 빅데이터 작업, 연구개발(R&D) 업무 등 복잡한 연산이 필요한 고객에게 초고속·대용량 클라우드 서비스를 쉽고 빠르게 제공한다. 특히 동탄데이터센터의 PUE 1.1대는 네이버의 ‘각춘천’과 비슷한 수준이다. 1에 가까울수록 전력효율이 좋은 것으로 국내 인터넷데이터센터 평균 PUE는 2.3이다.동탄데이터센터는 국내에서 유일하게 3개 데이터센터가 상호 백업을 하도록 구성돼 있어 화재나 정전 등 재해가 발생해도 신속하게 서비스를 재개할 수 있도록 안정성을 끌어올렸다. 시설 내 모든 전력망이 두 계통으로 분리돼 있기 때문에 한쪽 전력망이 완전히 무너져도 다른 한쪽이 담당할 수 있다. 시설 자체 돌발 상황이 아닌 한국전력의 문제로 전력 공급이 끊어질 경우를 대비해 18시간 연속 가동할 수 있는 거대한 디젤엔진 발전기도 4대가 있다. 18시간이 넘어가면 사전에 협약된 인근 주유소에서 빠르게 연료를 재공급받을 수 있다. 디젤엔진이 가동돼야 할 경우보다 짧은 ‘깜빡정전’엔 삼성SDI의 4세대 배터리로 전력을 빠르게 공급하는 무정전전원장치(UPS)가 대응한다. UPS는 최대 10분 길이의 정전 상황에 대응할 수 있다. 삼성SDI의 4세대 배터리엔 화재 확산방지 기술이 적용돼 있다. 주요 시설 천장엔 레일이 설치돼 있고, 노란 폐쇄회로(CC)TV 형태의 로봇이 레일을 타고 조용히 움직인다. 화재나 누수, 설비 작동 오류를 24시간 감시하는 로봇이라는 게 관계자의 설명이다. 이날 동탄행에 앞서 잠실캠퍼스에서 열린 삼성SDS 미디어데이에서 황성우 대표이사(사장)는 “국내에서 유일하게 클라우드서비스(CSP)와 클라우드관리(MSP), 서비스로서의 소프트웨어(SaaS) 등 클라우드 3대 서비스를 함께 제공하는 기술과 역량을 보유하고 있다”며 “고객이 필요로 하는 맞춤 클라우드 서비스를 제공해 기업 성장에 필수적인 디지털 비즈니스 혁신을 적극 지원하겠다”고 말했다.

사람보다 말을 더 잘하는 인공지능(AI) ‘챗GPT’의 등장으로 정보기술(IT) 업계가 술렁이고 있다. 초거대 AI 모델은 뭐고 생성 AI 모델은 뭘까. 똑똑해진 AI가 인류를 지구 존속의 최대 위협 요인으로 간주하고 ‘말살 프로그램’을 실행하는 영화 같은 일이 어느 날 실제로 일어나는 건 아닐까. AI 업계 화려한 ‘스펙’을 가진 이들이 모여 있는 스타트업 ‘업스테이지’에서 AI 프로덕트 사업을 총괄하는 배재경(사진) 테크리더는 26일 서울신문과의 인터뷰에서 “영화에 등장하는 무서운 AI를 업계에선 인공일반지능(AGI·인간이 할 수 있는 어떤 지적인 임무도 해내는 단계)이라고 한다”며 “하지만 아직 챗GPT는 모르는 것을 모른다고 하는 능력, 또는 아는 것에 대해 어느 정도 확신하는지를 표현하는 능력조차 많이 부족해, AGI는 먼 얘기”라고 말했다. 다음은 일문일답.-챗GPT가 마치 사람처럼 거짓을 사실처럼 말하거나 틀린 답을 유도하면 기분 나빠하는 등 자의식이 있는 것처럼 반응하는 건 어떻게 가능한 건가. “자의식이 있는 것처럼 보이는 건 일종의 착시다. 생성 모델의 특성상 그럴듯한 문장을 만들어 내는 데는 탁월한 능력이 있다. AI의 학습은 두 가지 형태가 있는데 특정 지식 자체를 학습하기도 하지만 그 지식들 사이의 공통 패턴이나 지식을 표현하는 방법도 학습한다. 챗GPT는 이 중 특히 후자를 좀더 잘하도록 추가 학습이 많이 됐다. 학습의 목표가 정확성보다는 ‘사람이 보기에 적합’이었다.” -초거대 AI 모델은 뭐고 ‘초’거대가 되려면 어떤 기준을 충족해야 하는 건가. 생성 AI 모델은 또 뭔가. 둘 사이에 어떤 관계가 있나. “‘초’거대라고 하는 데에 명확한 기준은 없다. 오픈AI의 언어 모델 ‘GPT3’이 시발점으로 보인다. AI는 특정 문제 영역 한 가지를 잘하는 모델에서 최대한 많은 데이터를 학습하고 문제 영역에 특화된 데이터를 활용하는 걸 잘하는 모델로 변화했다. 기존 모델이 그래픽처리장치(GPU)가 4~8장 꽂힌 장비 한 대로 충분했다면 GPT3 이후엔 장비 수백~수천 대 수준이 필요하게 되면서 ‘초거대’라고 부르기 시작했다. 초거대 모델과 생성 모델은 논리적으로는 상관관계가 없지만, 초거대가 아닌 생성 모델은 성능이 안 나오기 때문에 지금처럼 ‘생성’과 ‘초거대’가 같이 쓰이다 보니 혼동이 생기는 것 같다.” -전문가가 보기에도 챗GPT는 놀라운가. 인터넷, 스마트폰이 나타났을 때와 비슷한 충격인가. “챗GPT의 등장에 업계도 대체로 놀랍다는 반응이다. 그런데 인터넷, 스마트폰과 비교해야 하는 건 챗GPT가 아니라 AI가 가져올 변화다. 인터넷은 도구가 활성화될 수 있는 기반을 마련했고 스마트폰은 그 토대 위에서 인터넷을 더 활용성 있게 한 하드웨어로서 정보 민주화를 일으켰다. AI는 소프트웨어로서 정보 민주화에 도움을 준다고 보면 될 것 같다.” -주로 검색 광고를 하는 회사들이 AI 챗봇을 만드는데, 구글이 경계하는 것처럼 챗GPT 등장으로 검색 광고 시장이 변화할 것으로 보는지. “챗GPT처럼 대화형 검색에서 결과의 주요 문장에 레퍼런스(참고) 링크가 달리는데, 광고주들이 이 레퍼런스를 놓고 경쟁하게 만들 수 있을 것 같다. 예를 들면 돈 많이 낸 사이트 위주로 레퍼런스를 연결해 준다든지. 더 중요한 변화는 ‘구독형’으로 지식 소비 형태가 전환되는 것이다. 유튜브 때문에 검색 엔진을 덜 활용하게 됐고, 챗GPT도 이달 초 월 20달러짜리 구독형 서비스를 출시했다.” -AI 챗봇이 넘어야 할 문제는. “첫 번째는 정확성 문제다. 모르는 걸 모른다고 할 수 있어야 사람이 신뢰할 수 있다. 점진적으로 발전해 쓸 만한 수준은 될 것이지만, 여전히 사실 여부에 대한 최종 판단은 사람의 몫이 될 것이다. 두 번째는 시의성 문제다. 학습하는 데에 오래 걸려서 최신 정보를 학습하고 서비스에 반영하는 게 느릴 수밖에 없다. 서버 성능이 좋아지고 학습 방식이 개선되면 점점 나아질 문제다. 세 번째는 비용이다. 학습 비용뿐 아니라 서비스 중에도 계속 GPU 장비를 엄청나게 사용해야 한다. 인프라 비용이 천문학적일 수밖에 없다. 지금 오픈AI가 운영하는 구독 서비스도 얼마나 수지타산이 맞을지 의문이다.”

사람보다 말을 더 잘하는 인공지능(AI) ‘챗GPT’가 나타나 정보기술(IT) 업계가 술렁이고 있다. 초거대 AI 모델은 뭐고 생성 AI 모델은 뭘까. 똑똑해진 AI가 인류를 지구 존속에 최대 위협 요인으로 간주하고 ‘말살 프로그램’을 실행하는 영화같은 일이 어느날 실제로 일어나는 게 아닐까? AI 업계 화려한 ‘스펙’을 가진 이들이 모여있는 스타트업 ‘업스테이지’에서 AI 프로덕트 사업을 총괄하는 배재경 테크리더는 26일 서울신문과 인터뷰에서 “영화에 등장하는 무서운 AI를 업계에선 인공일반지능(AGI·인간이 할 수 있는 어떤 지적인 임무도 해 내는 단계)라고 한다”며 “하지만 아직 챗GPT는 모르는 것을 모른다고 하는 능력, 또는 아는 것에 대해 어느 정도 확신하는지를 표현하는 능력조차 많이 부족해, AGI는 먼 얘기”라고 말했다. 다음은 일문일답. 그렇다면 챗GPT가 사실관계가 틀렸는데도 마치 사람이 거짓말하는 것처럼 그럴 듯하게 말하거나, 틀린 답 유도하면 기분 나빠하고, AP 기자에게 인신공격을 하는 등 자의식이 있는 것처럼 대답하는 건 어떻게 가능한 건가. “자의식이 있는 것처럼 보이는 건 일종의 착시다. 이런 경우가 몇번 나온다고 해서 무서워하거나 자의식이 있다고 볼 필요는 없다. 생성 모델의 특성 상 그럴듯한 문장을 만들어내는 데는 탁월한 능력이 있고, 어떤 질문엔 진짜인 것처럼 대답할 수도 있다. 인터넷에 이미 유사한 표현이 많이 있었을 테니 AI에겐 어렵지 않은 일이다. 만일 다양한 질문이나 조건에서 일관되게 그렇게 답변할 수 있다면 AGI에 도달했다고 볼 수 있을 텐데, 그런 시점은 아직은 먼 미래일 것으로 예상된다.” “AI의 학습은 두 가지 형태가 있는데 특정 지식 자체를 학습하기도 하지만 그 지식들 사이의 공통 패턴이나 지식을 표현하는 방법도 학습한다. 챗GPT는 이 중 특히 후자를 좀 더 잘 하도록 추가 학습이 많이 됐다. ‘요약해줘’, ‘번역해줘’, ‘몇개 나열해줘’, ‘제목:저자 형태로 값을 뽑아줘’ 등의 명령은 정보 사이의 공통 패턴을 잘 학습했기 때문에 아주 잘 동작한다. 때문에 사실이 아니라도 그럴듯하게 문장을 만들어내기도 한다. 학습의 목표가 정확성보다는 ‘사람이 보기에 적합할 것’이었기 때문이다.” 초거대 AI 모델은 뭐고 ‘초’거대가 되려면 어떤 기준을 충족해야 하는 건가. 생성 AI 모델은 또 뭔가. 둘 사이에 어떤 관계가 있나? “‘초’거대라고 하는 데에 명확한 기준은 없다. 오픈AI의 언어 모델 ‘GPT-3’이 시발점으로 보이는데, 인터넷 상 수집할 수 있는 거의 모든 데이터를 학습에 활용했고 이렇게 방대한 데이터 학습을 위해 모델 사이즈도 커져야 했다. AI는 특정 문제 영역 한가지를 잘하는 모델에서 최대한 많은 데이터를 학습하고 문제 영역에 특화된 데이터를 활용하는 걸 잘하는 모델로 변화했다. 기존 모델이 그래픽처리장치(GPU)가 4~8장 꽂힌 장비 한 대로 충분했다면, GPT-3 이후엔 장비 수백~수천대 수준이 필요하게 되면서 초거대라고 부르기 시작했다. 초거대 모델과 생성 모델은 논리적으로는 상관관계가 없지만 최근 언어 생성 모델이 사이즈가 커지면서 성능이 급속도로 향상됐다. 반대로 말하면, 초거대가 아닌 생성 모델은 성능이 안나오기 때문에 지금처럼 ‘생성’과 ‘초거대’가 같이 쓰이다 보니 혼동이 생기는 것 같다.”전문가가 보기에도 챗GPT는 놀라운가? 인터넷, 스마트폰이 나타났을 때와 비슷한 충격인가? “챗GPT의 등장에 업계도 대체로 놀랍다는 반응이다. 매우 복잡한 상황을 고려한 고도의 직관이 필요한 바둑이라는 영역에서 인간을 이길 수 없을 거라는 생각을 알파고가 깨 버렸는데, 언어의 영역에서도 이와 크게 다르지 않다는 걸 챗GPT가 보여준 셈이다. 그런데 인터넷, 스마트폰과 비교해야 하는 건 챗GPT가 아니라 AI가 가져올 변화다. AI 성능의 발전이 챗GPT 때문에 한 순간에 찾아온 것은 아니고, 그 이전에 이미 많은 기술적 진보가 있었다. 언어 쪽만 진보가 늦다가 최근 터지게 된 것이기 때문에, 변혁은 챗GPT가 아니라 AI가 일으키는 것이다. 인터넷은 도구가 활성화될 수 있는 기반을 마련했고, 스마트폰은 그 토대 위에서 인터넷을 더 활용성 있게 한 하드웨어로서 정보 민주화를 일으켰다. AI는 소프트웨어로서 정보 민주화에 도움을 준다고 보면 될 것 같다. 그래서 AI는 인터넷과 스마트폰 수준의 도약이라고 생각한다.” 네이버 카카오도 연내 챗봇 서비스를 출시한다고 한다. 바이두도 곧 출시한다고 하고, 주로 검색 광고를 하는 회사들이 AI 챗봇을 만드는데, 구글이 경계하는 것처럼 챗GPT 등장으로 검색 광고 시장이 변화할 것으로 보는지. “챗GPT가 잘하는 쪽은 전자상거래가 아니라 지식 분야다. 그런데 지식이 하는 역할이 대체로 사람들을 전자상거래로 끌어들이는 역할이고, 돈은 결국 전자상거래 상품 광고 쪽에서 나온다. 그래서 어찌 보면 검색 광고 수익 모델은 크게 달라지지 않을 수 있다. 다만, 챗GPT처럼 대화형 검색에서 결과의 주요 문장에 레퍼런스(참고) 링크가 달리는데, 광고주들이 이 레퍼런스를 놓고 경쟁하게 만들 수 있을 것 같다. 예를 들면 돈 많이 낸 사이트 위주로 레퍼런스를 연결해준다든지.” “더 중요한 변화는 ‘구독형’으로 지식 소비 형태가 전환되는 것이다. TV가 처음 나오면서 무작위 광고로 시작했고, 검색과 전자상거래가 등장하며 사용자 맞춤형 광고로 넘어갔다가 이제 특정 플랫폼에서 충분히 값어치를 얻고 있다고 판단되면 더 이상 광고를 안 보고 구독료를 내고 보는 형태가 되는 것이다. 챗GPT의 등장으로 동영상 뿐 아니라 텍스트나 이미지 정보도 구독형으로 가게 되는 과정에 서게 됐다고 본다. 유튜브 때문에 검색 엔진을 덜 활용하게 됐고, 기존 검색 엔진에 잘 안 가게 하는 챗GPT도 구독형으로 가려고 한다.” AI 챗봇이 우리 생활을 어디까지 변화시킬 수 있을까. AI 챗봇이 넘어야 할 문제는 무엇인가. “챗GPT가 잘하는 분야는 정보검색, 컨텐츠 생성, 추천, 요약, 번역, 코딩 등이다. 따라서 이 분야가 직접적인 영향을 받을 것으로 보이고 지식 노동자들이 바로 영향을 받을 것 같다. 생각해 보면 대부분의 업무가 정보를 찾고 분석하고 정리하는 것이라 각 업중에서 많은 사람들이 직간접 영향을 받게 될 것이다. 특정 업계가 영향을 더 받고 덜 받고 문제가 될 수도 있지만 결국 지식을 소비하는 작업 패턴, 또는 우리 삶의 패턴이 바뀌게 되지 않을까 싶다.” “챗봇이 넘어야 할 문제는 세 가지 정도로 보인다. 첫번째는 정확성 문제다. 가장 근본적인 문제인데, 모르는 걸 모른다고 할 수 있어야 한다. 그래야 신뢰를 할 수 있다. 완전히 극복하기는 힘들겠지만 점진적으로 발전해 쓸만한 수준은 될 것이다. 그럼에도 여전히 사실 여부에 대한 최종 판단은 사람의 몫이 될 것이다. 두번째는 시의성 문제다. 학습하는 데에 오래 걸리기 때문에 최신 정보를 학습하고 서비스에 반영하는 게 느릴 수밖에 없다. 서버 성능이 좋아지고 학습 방식이 개선되면 점점 나아질 문제다. 세번째는 비용이다. 학습 비용뿐 아니라 서비스 중에도 계속 GPU 장비를 엄청나게 사용해야 한다. 인프라 비용이 천문학적일 수밖에 없다. 지금 오픈AI가 운영하는 구독 서비스도 얼마나 수지타산이 맞을지 의문이다.” 업스테이지뿐 아니라 특히 기업 간 거래(B2B) 위주 AI 기술 기업들은 하나같이 일반 독자들이 어떤 회사인지 잘 모른다. 업스테이지는 어떤 회사인가. “AI 기술이 많이 발전했지만 아직 제대로 활용하지 못하는 기업이 매우 많다. 모든 회사가 개발팀, 또는 AI 개발팀을 보유할 수 없으니 당연하다. 이런 회사들이 좀 더 적은 비용으로 빠르게 새로운 기술을 누릴 수 있게 하는 게 업스테이지의 목표다. 현재는 이미지 내 문자를 인식해 원하는 정보를 뽑아내는 기술, 전자상거래에서 추천·검색 기능을 고도화해 사업을 더 키우려는 회사에 도움을 주는 기술에 초점을 맞추고 있다.”

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

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

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

2014년 사티아 나델라가 최고경영자(CEO)로 취임할 때까지만 해도 세상은 마이크로소프트(MS)에 큰 기대를 하지 않았다. 윈도우즈와 인터넷 익스플로러로 PC 시대 정보기술(IT) 업계 제왕으로 군림했던 MS는 2010년대에 스마트폰용 윈도우즈는 처참하게 실패했고, 인터넷 브라우저 시장마저 크롬(구글)과 사파리(애플)에게 내줬다. 하지만 나델라는 MS가 다른 초창기 IT 공룡들처럼 ‘화석’이 되는 걸 보고 있지 않았다. 그의 재임 9년 간 MS는 완전히 다른 회사가 됐고, 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’를 무기로 드디어 구글을 맹추격할 수 있게 됐다. 모바일 분석업체 분석업체 데이터AI에 따르면 지난 11일까지 7일간 빙 다운로드 순위는 192계단 상승, 구글의 지메일에 이어 2위에 올랐다. 앱토피아에 따르면 하루 평균 1만 2000회 수준이던 MS의 검색엔진 ‘빙’의 스마트폰 앱 다운로드 건수는 지난 9일 10만 2592회를 기록했다. 오픈AI의 챗GPT를 통합한 빙의 형태가 드러난 지 하루 만에 8.5배가 늘어난 것이다. 이는 구글(31만 9000건)의 3분의 1 수준이다. MS는 챗GPT의 등장으로 가장 큰 혜택을 입었다. 오픈AI에 대한 MS의 빠른 투자는 2014년부터 나델라가 해 온 일련의 ‘선택과 집중’ 경영의 하나다. 빙 뿐만 아니라 클라우드 서비스 ‘애저’와 ‘M365’ 등 오피스 프로그램 등 자사 대형 서비스에 오픈AI의 기술을 빠르게 도입, 개발 비용이 비싼 AI의 최대 난제인 ‘수익성’을 해결했다. 나델라는 취임 직후 MS의 핵심 제품에서 윈도우즈를 제외했다. 그는 윈도우즈와 오피스 등 소프트웨어 라이선스 중심의 수익 구조에서 과감히 탈피했다. 윈도우즈와 ‘묶어팔기’를 하던 자사 소프트웨어를 오픈 소스인 리눅스나 애플의 운영체제에서도 사용할 수 있도록 개방했다. 나델라가 취임하기 직전까지 MS는 노키아 무선 사업부를 인수한 뒤 윈도우폰 개발에 매달렸지만, 2016년 노키아와의 스마트폰 브랜드 계약을 종료하고 윈도우폰으로 iOS와 안드로이드를 추격하는 일도 그만뒀다. 대신 2010년부터 벌여 온 ‘애저’ 클라우드 컴퓨팅 사업을 포트폴리오 중심에 가져왔다. 이 역시 시장 개척자인 아마존웹서비스(AWS)에 뒤처진 상황이었다. 하지만 나델라는 윈도우즈와 오피스, 게이밍 등 자사 서비스를 모두 애저 기반으로 개편했다. 디지털전환 사업 진출에 앞서 자사 서비스부터 디지털전환을 한 것이다. 2014년 MS의 매출 중 약 25%를 담당하던 클라우드 분야는 지난해 37.95%로 비중이 늘어났다. 반면 윈도우즈로 대표되는 퍼스널 컴퓨팅 분야 매출은 9년 간 44%에서 30.8%로 축소됐다. 그 결과 MS의 매출액은 2014년 868억 3300만 달러(약 110조 8857억원)에서 지난해 1982억 7000만 달러로 약 2.3배 상승했다. 특히 서버 제품과 애저를 포함해 2015년 출범한 인텔리전트 클라우드 사업부문 매출은 237억 1500달러에서 752억 5000만 달러로 3배 이상 늘어났다. MS가 앞서 클라우드 회사로 변신하지 않았다면 오픈AI의 기술 도입은 불가능했을 일이다. AI 서비스에 클라우드 컴퓨팅 인프라는 필수 요소이기 때문이다. 12조원 규모의 통 큰 투자를 감행할 수 있었던 것도 클라우드 바탕으로 꾸준히 매출을 올려 왔던 덕분이다. 최근에 나타난 빙 다운로드 건수는 구글이 90% 이상을 차지하고 있는 검색 시장에 최소한 균열은 일으켰음을 의미한다. 챗GPT 등장에 비상이 걸린 구글은 서둘러 AI 챗봇 ‘바드’ 공식 출시 일정을 공개했지만, 이 ‘시인’의 실력이 기대에 못 미친다는 소식이 잇달아 들려왔고, 구글 모회사 알파벳의 주가는 곤두박질했다.

금융감독원이 은행연합회, 국내은행과 함께 금융사고 예방 및 내부통제 개선을 추진하고 있는 가운데 생체인증 수단 중 얼굴인식 기술 적용 움직임이 활발해지고 있다. 최근 몇 년간 내부 직원에 의한 정보유출 등의 대형 금융사고가 잇따라 발생함에 따라 기존 내부 통제 시스템을 강화하기로 한 것이다. 금융감독원은 지난 해 11월 ‘국내 은행 내부통제 혁신방안’을 발표, 비밀번호를 대체하는 인증방식으로 생체인증 등을 통해 내부 인증 시스템 고도화를 추진하기로 했다. 13일 얼굴인식 AI 전문기업 메사쿠어컴퍼니에 따르면 생체인증 기술은 얼굴, 지문, 장정맥, 홍채 등 개인 고유의 생체특성을 정보화해 본인여부를 확인하는 보안기술이다. 이중 얼굴인식은 타 생체인증과 달리 카메라 외 별도의 인식장치가 필요 없고, 서버에 안전하게 보관된 얼굴정보를 여러 채널에서 활용할 수 있다는 것이 장점이다. 이에 따라 기존 국내 대형은행을 중심으로 얼굴인식 도입 및 검토가 확산되고 있다. 하나은행과 신한은행은 업계에서 국내 최초로 모바일 앱 및 영업점에 얼굴인식 솔루션을 발빠르게 적용했고, 내부 접근 인증수단에도 기 도입 및 오픈 예정이다. 두 은행 모두 메사쿠어컴퍼니의 얼굴인식 엔진을 도입해 적용 중이다. 얼굴인식 인증방식은 카메라가 탑재된 모바일, PC, ATM 등에서 한번의 등록으로 여러 매체에서 활용이 가능해 타 생체인증 수단보다 도입비용이 합리적이다. 또한 직원 출입통제 및 내부 접근제어 등 내부 통제 시스템 등까지 확산이 용이하다는 장점이 있다. 대형은행에서 디지털 혁신의 일환으로 얼굴인식 기술을 적극 도입하면서, 제2금융권과 지방은행까지 빠르게 확산되고 있다. 이와 더불어 최근 ‘e-KYC’(비대면 신원확인) 관련 기술이 각종 신원도용 사고의 예방 및 차단으로 진화하고 있다. 타인의 신분증과 휴대폰을 활용한 신분도용의 허점방지를 위해 신분증 진위여부를 확인하고 사용자의 실제 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 적용된다. 얼굴인식 AI 전문기업 메사쿠어컴퍼니 관계자는 “세계적인 수준으로 성장해 있는 국내 얼굴인식 기술은 현재 관련분야의 대규모 데이터베이스 확보를 통한 AI학습이 매우 중요한데, 정부차원의 데이터바우처 지원사업도 진행되고 있다. 그러나 더 큰 데이터베이스 확보를 위해서는 다수의 사용자 데이터베이스를 확보한 대형은행 및 공공기관 등에서 얼굴인식 기술을 도입하고 고도화시킬 경우, 국내 관련산업 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 예상된다”고 밝혔다.

팔만대장경 품은 장경각서 영감서버 10만대·900PB 보관 가능경유 발전 UPS 독자 개발·운영구봉산 자연바람 활용 냉각도춘천 6배 ‘각 세종’ 하반기 가동 강원 춘천시 구봉산에 있는 네이버의 데이터센터 ‘각 춘천’ 본관에서 엘리베이터를 타고 지하 2층 무정전전원장치(UPS)실 앞에 도착하니 기차에나 들어갈 법한 거대한 디젤 엔진이 눈에 들어왔다. 최첨단 기술의 집합체인 데이터센터에 경유 엔진이라니. 하지만 배터리 대신 경유 엔진 발전기를 사용하는 네이버의 ‘다이내믹 UPS’는 각 춘천이 10년간 ‘무중단·무사고·무재해’ 운영을 할 수 있었던 핵심 요소다.한국전력의 전기 공급에 이상이 생기면 다이내믹 UPS 시스템의 발전 회전체인 ‘인덕션 커플링’의 운동에너지가 전기에너지로 즉각 전환되며 최대 10초간 서버룸에 전기를 공급한다. 그사이 건물 밖 비상 경유 탱크에서 기름을 공급받은 엔진이 2.5초 내로 돌며 전력을 공급한다. 약 60만ℓ에 달하는 경유 비축량 덕에 외부 전력 공급이 끊겨도 70시간 이상 데이터센터 가동이 가능하다.네이버는 올 2분기 두 번째 데이터센터인 ‘각 세종’의 준공을 앞두고 지난 9일 각 춘천을 공개했다. 2013년 6월 국내 인터넷 포털 기업 최초로 세운 데이터센터다. 네이버는 800년 동안 팔만대장경을 보존해 온 해인사 장경각에서 이름을 따 데이터센터를 ‘각’이라고 명명했다. 각 춘천은 축구장 7개 크기(연면적 4만 6850㎡)로 관리동 본관 1곳과 서버동 3곳 등 4개 동으로 이뤄졌다. 약 10만 유닛의 서버를 보관 중이며 서버에 저장할 수 있는 데이터는 900PB(페타바이트)에 달한다. 구봉산 자락은 수도권과 떨어져 있으면서도 접근성이 뛰어나고 안정적인 전력 확보가 가능하며 지진 등의 자연재해로 인한 피해도 거의 없는 최적의 입지다. 연평균 기온이 전국 평균보다 2도가량 낮아 서버 냉각에 자연풍을 활용할 수 있다. 각 춘천은 설계·구축·운영을 모두 네이버 자체 기술과 인력, 노하우로 내재화했다. 그린에너지통제센터에선 각 춘천의 모든 설비에서 일어나는 상황을 관찰한다. 벽면 모니터 하나에 24시간 뉴스 채널이 틀어져 있었던 것이 흥미로웠는데, 인솔 직원은 “큰 사건이 뉴스를 통해 전해지면 트래픽이 증가하며 서버 온도가 올라가기 때문에 뉴스 모니터링도 중요하다”고 말했다. IT서비스통제센터는 네이버의 600여개 서비스 상태를 감시한다. 자동 프로그램이 각 모바일 서비스를 사용 시나리오대로 계속 구동시키다가 문제가 발생하면 즉각 담당 직원에게 알려 준다.장경각을 닮은 남관 서버룸은 차가운 자연 바람을 위쪽에서부터 공급해 냉각 효율성을 높였다. ‘나무2’(NAMU2)라고 이름 붙인 3세대 공조 설비는 자연 바람이 종이 필터를 거쳐 찬물이 흐르는 코일 벽을 통과하도록 고안됐다. 네이버는 각 춘천 운영 10년 노하우를 바탕으로 하반기 각 세종을 본격 가동할 예정이다. 미래형 로봇 데이터센터로 탄생할 각 세종은 각 춘천 연면적의 6배 규모에 달하는 대지에 세워진다. 정수환 네이버클라우드 IT서비스본부장은 “각 세종은 최근 주목받고 있는 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바’가 성장하고 세계로 뻗어 나가는 근간이 될 것”이라고 말했다.

지난 9일 강원 춘천시에 있는 네이버의 데이터센터 ‘각 춘천’ 본관에서 엘리베이터를 타고 지하 2층 무정전전원장치(UPS)실 앞에 도착하니, 기차에나 들어갈 법한 거대한 디젤 엔진이 눈에 들어왔다. 최첨단 기술의 집합체로 네이버의 정보기술(IT) 서비스를 지탱하고 클라우드, 인공지능(AI), 메타버스 등 미래 산업의 토대가 될 데이터센터에 경유 엔진이라니. 보통사람 눈엔 영 어울리지 않지만, 배터리 대신 경유 엔진을 사용하는 네이버의 ‘다이내믹 UPS’는 각 춘천이 지난 10년 간 ‘무중단·무사고·무재해’ 운영을 할 수 있었던 핵심 요소 중 하나다. 만약 한국전력의 전기 공급에 이상이 생기면 우선 다이내믹 UPS에서 고속회전하던 ‘인덕션 커플링’의 운동에너지가 즉각 전기에너지로 전환되며 최대 10초간 서버룸에 전기를 공급한다. 그 사이 건물 밖 땅 속에 묻혀 있는 비상 경유 탱크에서 기름을 공급받은 엔진이 2.5초 안에 돌기 시작한다. 각 춘천의 기름탱크는 비상 경유를 약 60만ℓ 보관하고 있으며, 이는 외부 전력 공급 없이 약 70시간을 버틸 수 있는 양이다. 엔진은 지난 10년 간 매년 5~7번 가동돼, 전력 공급 이상 상황이 서비스 장애로 이어지는 걸 막았다. 각 춘천은 다이내믹 UPS 자체에 이상이 생길 경우, 예비 다이내믹 UPS 장비로 회선을 자동 연결하는 STS 시스템도 갖추고 있다. 안정성 위해 배터리 없는 UPS한전 공급 이상 땐 ‘인덕션 커플링’디젤 엔진 돌기 전 10초간 전력 공급1년 5~7회 작동하며 서비스 장애 막아 네이버는 이날 각 춘천에서 테크포럼을 개최, 2013년 6월 국내 인터넷 포털 기업 최초로 구축한 자체 데이터센터 각 춘천을 공개하고 올 2분기 세종시에 준공되는 ‘각 세종’을 소개했다. 데이터센터는 클라우드 산업의 중추로, 서비스 운영에 필요한 데이터와 사용자들의 기록 등 모든 자료를 저장하는 거대한 서버실이라고 보면 쉽다. 데이터센터를 ‘후대에 전해야 할 문화유산의 저장소’로 정의한 네이버는 수천년 동안 불교와 유교 경전을 보관해 온 장경각에서 이름을 따 ‘각’이라고 명명했다. 춘천시 전경이 내려다보이는 구봉산 자락에 위치한 각 춘천은 입지부터 ‘안정성’을 고려해 선정됐다. 노상민 네이버클라우드 각 춘천 센터장은 “설립 당시 통신사업자들의 데이터센터가 수도권에 계속 증가하는 상황이었다”며 “우리는 서비스 안정성을 고려해 춘천을 선택했다”고 말했다. 수도권과 떨어져 있으면서도 접근성이 뛰어나고 안정적인 전력 확보가 가능하며, 지진 등 자연재해로 인한 피해도 거의 없는 곳이다. 연평균 기온이 전국 평균보다 2℃ 가량 낮아 서버 냉각을 위해 자연풍을 활용할 수 있다. 각 춘천은 설계, 구축, 운영을 모두 네이버 자체 기술과 인력, 노하우로 내재화했다. 이를 위해 전기·기계·제어·통신 등 다양한 직군에서 데이터센터 전문 인력을 육성하고, 설비와 서비스 운영에 필요한 시스템을 독자 개발하고 있다. 10년 동안 서비스가 중단되는 사고 없이, 각 춘천 만의 친환경 냉각 시스템과 에너지 효율화를 이뤄낼 수 있었던 이유도 내재화에 있었다.그린에너지통제센터에선 각 춘천의 모든 설비에서 일어나는 상황을 모니터링한다. 직원 3명이 벽면과 각자의 자리 앞에 설치된 수십개의 모니터에 둘러싸인 채 전력 수급 현황, 서버룸 온도, 전압 등을 실시간으로 감시하고 있었다. 설비 이상으로 인한 모든 알람은 5초 이내에 각 담당자들에게 전달된다. 벽면 모니터 하나에 24시간 뉴스 채널이 틀어져 있었던 것이 흥미로웠는데, 인솔 직원은 “네이버 트래픽은 이슈에 민감하게 반응한다”며 “큰 사건이 뉴스를 통해 전해지면 서버 온도가 올라가기 때문에, 뉴스 모니터링도 중요하다”고 말했다. IT서비스통제센터는 네이버의 600여개 웹, 모바일 서비스 상태를 감시한다. 이 방 벽에 붙은 한 모니터 화면은 8개의 모바일 화면으로 분할돼 끊임없이 스크롤이 오르내리는 등 움직이고 있었다. 자동 프로그램이 각 모바일 서비스를 사용 시나리오대로 계속 구동시키는 장면으로, 문제가 발생하면 즉각 담당 직원에게 알려준다. 자체 개발한 서비스 장애 감지 도구는 기존 상용 도구가 감지하지 못하는 영역까지 모니터링이 가능하다. 역시 자체 개발 도구인 종합 장애 분석 툴은 서비스와 인프라 장애 감지를 한 화면에서 할 수 있는 게 특징이라고 직원은 설명했다. 서버 다중화 시스템과 재난 대응 체계가 아무리 잘 갖춰져 있어도 구성원들의 대응 능력이 부족하면 서비스 중단 없이 10년을 끌어갈 수 없다. 노 센터장은 “우리도 언젠가는 큰 장애를 겪을 수 있겠지만 사전에 예방할 수 있는 부분은 최대한 예방할 수 있도록 훈련하고 있다”며 “상황 대응을 머리가 아닌 몸에 익히기 위해 지금껏 200회 이상 훈련을 실시했다”고 말했다. 네이버는 매년 소방당국과 민관합동훈련도 진행한다. 노 센터장은 “소방관 진입 경로 등도 매우 중요하다”며 “물을 사용하기 때문에 서버에 2차 피해가 발생할 수밖에 없기 때문”이라고 말했다. 설계·구축·운영 모두 자체 기술·인력으로설비 이상 땐 5초 내 담당자에 알람 보내훈련 200회 이상 “머리 아닌 몸에 익혀야”민관합동 훈련으로 소방관 진입 경로 설정 남관 서버룸으로 이동하는 아스팔트 도로 위는 유달리 보송보송했는데, 이번 겨울에 온 눈이 아직 남아 있는 화단과 대조적이었다. 이는 서버룸의 폐열을 흡수한 부동액이 도로 밑 특수 배관으로 흐르고 있어서다. 폐열은 도로 뿐 아니라 각 춘천에서 깽깽이풀, 양지꽃, 벌개미취, 바람꽃 등 화초를 기르는 내부 온실 난방도 사용된다. 남관 서버룸에 들어서자, 유리 벽으로 된 서버실 곳곳에 켜진 조명이 해인사 장경각에 자연광이 비추는 모습을 재현했다. 네이버는 서버룸 끝 벽에도 은은한 조명을 배치해, 세로로 나무 살을 댄 창호지 문과 같은 효과를 냈다. 서버가 설치된 틀인 랙에도 갈색 칠을 해, 나무 느낌이 나도록 했다. 남관 서버룸은 각 춘천에서도 가장 최신의 기술이 적용됐다. 네트워크 대역폭을 기존 서버룸에 비해 랙 당 8배 이상 확장, 서버 인터페이스 속도도 10배 이상 향상시켰다. 네트워크 기술보다 인상적인 건 공조 기술이었다. 남관 서버룸은 차가운 자연 바람을 위에서 공급해 효율성을 높였다. 뜨거운 서버열이 나오는 뒷면은 서로 마주보게 배치해, 폐열이 찬공기와 섞이지 않게 했다. 남관 서버룸, 해인사 8만 대장경각 본따 만들어자연바람으로 서버 냉각… 폐열로 도로 눈 녹여종이 필터로 먼지 걸러… 찬물 코일로 온도 조절각 세종은 춘천 6배 규모 “세계 최고로 2분기 준공” 자연 바람을 서버 냉각에 이용하기 위해 공기 중 먼지를 거르고 온도를 조절하는 기술도 네이버는 자체 개발했다. ‘나무2(NAMU2)’라고 이름붙인 3세대 공조 설비는 자연 바람이 종이필터를 거쳐 찬 물이 흐르는 코일 벽을 통과하도록 고안됐다. 안내 직원이 ‘나무실’ 문을 열자 골판지 같은 종이가 빽빽하게 꽂힌 벽이 눈에 들어왔다. 종이를 사용하는 건 재활용과 수분 조절이 용이하기 때문이다. 왼쪽 편에 새로 교체한 종이 필터는 흰색이었고 교체 시기가 가까워진 오른쪽 편은 종이가 누렇게 돼 있었다. 네이버는 올해 2분기 안에 각 세종을 준공한다. 미래형 로봇 데이터센터로 탄생할 각 세종은 춘천의 6배 규모 대지에 세워진다. 각 춘천의 10년 경험과 노하우를 세종에 담아 세계 최고 수준의 시설로 만들 계획이다. 정수환 네이버클라우드 IT서비스본부장은 “향후 클라우드 산업의 근간인 미래형 데이터센터를 통해 세계에서도 경쟁력 있는 클라우드 사업을 전개할 것”이라며 “각 세종은 최근 주목받고 있는 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바’가 성장하고 전세계로 뻗어나가는 근간이 될 것”이라고 덧붙였다.

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

‘반도체 혹한’ 직격탄을 맞은 메모리 반도체 기업들의 실적 급감이 이어지고 있는 가운데 SK하이닉스가 지난해 4분기 1조 7012억원 규모의 영업손실을 내며 ‘어닝 쇼크’를 기록했다. SK하이닉스가 분기 단위로 영업 적자를 본 것은 2012년 3분기(-240억원) 이후 10년 만에 처음이다. SK하이닉스는 지난해 4분기 영업손실이 1조 7012억원으로 전년 동기(영업이익 4조 2195억원)와 비교해 적자 전환했다고 1일 공시했다. 4분기 매출은 7조 6986억원, 순손실은 3조 5235억원이었다. 연결 기준 지난해 전체 영업이익은 7조 66억원으로 전년보다 43.5% 줄었다. 매출은 44조 6481억원으로 전년 대비 3.8% 증가했다. 순이익은 2조 4389억원으로 74.6% 급감했다. SK하이닉스의 실적 충격은 지난해 하반기부터 PC, 스마트폰 등 메모리 수요가 줄고 제품 가격이 큰 폭으로 떨어진 데 따른 것이다. 회사 측은 “지난해 매출 성장세는 이어졌으나 하반기부터 반도체 다운턴이 지속되면서 영업이익은 전년 대비 감소했다”고 밝혔다. SK하이닉스는 올 상반기도 실적 악화 기조가 이어질 것으로 예상하면서도 하반기엔 시장 상황이 개선될 것으로 전망했다. 업계에서는 메모리 기업들의 잇단 투자 축소, 감산 등이 이어지며 공급이 늘지 않아 재고가 상반기 중 정점을 찍고 점차 줄어들 것으로 내다보고 있다. SK하이닉스도 지난해 10월 실적발표에서 밝힌 바와 같이 올해 투자 규모를 지난해(19조원)보다 50% 이상 줄인다는 기조를 유지할 방침이다. IT 기업들이 고점 대비 큰 폭으로 가격이 떨어진 메모리 반도체의 사용량을 늘리며 시장 수요가 반등할 거란 관측도 고개를 든다. SK하이닉스 김우현 부사장(CFO)은 “최근 인텔이 DDR5가 적용되는 신형 CPU를 출시하고, AI에 기반한 신규 서버용 메모리 수요가 발생할 수 있는 긍정적인 시그널이 시장에 나오고 있는 데 주목하고 있다”며 “데이터센터용 DDR5와 176단 낸드 기반 기업용 SSD에서 기술력을 확보한 만큼 빠르게 흑자 전환을 이룰 것”이라고 말했다.

디지털 콘텐츠의 폭발적 증가, 클라우드, 인공지능(AI), 빅데이터 등 정보통신기술(ICT) 진화, 기업·공공기관의 디지털 전환이 맞물리며 인터넷데이터센터(IDC) 수요가 크게 늘고 있다. 작년 12월 방송통신발전기본법 개정안에 포털 등 부가통신사업자도 서버, 네트워크 등 정보기술(IT) 자산을 물리ㆍ기술적으로 분리할 의무가 포함돼 IDC 수요는 더 커질 전망이다. IDC 전성시대라 불릴 만하다. 국내외 투자ㆍ자산운용사, 건설사들은 2020년부터 본격적으로 IDC 사업에 진출하고 있다. 다양한 사업자의 시장 진출로 공급이 늘어나면서 IDC의 본질인 안정성을 책임지는 운용사업자의 역할이 어느 때보다 중요해지고 있다. IDC 사업은 오피스, 물류 창고 등 일반적인 부동산 임대 사업과는 달리 고객의 소중한 데이터를 안전하게 보관하고 운용할 수 있는 전문적인 설계ㆍ구축 역량을 갖추는 것이 무엇보다 중요하다. 다시 말해 IDC 사업자는 전력장치ㆍ네트워크ㆍ전원 등 장비와 시설의 이원화, 전력설비 다중화 등 인프라 안전성을 확보하고 이를 위한 지속적인 투자도 병행해야 한다. 두 번째로 운용 경험과 노하우가 내재화된 인력의 체계적인 운용 역량도 뒷받침돼야 한다. 장애 발생 시 숙련된 운용자의 즉각적인 상황 판단과 조치에 따라 서비스 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 마지막으로 재해와 사고를 예방하는 것이 최우선이지만, 발생 시에는 서비스가 끊김 없이 이어지도록 빠르게 복구해야 한다는 점에서 재해복구(DR)를 주목해야 한다. DR은 천재지변ㆍ테러 등 재해로 IDC 시스템이 중단됐을 때 정상으로 되돌리는 것으로 백업, 이중화, 미러링 등의 기술을 바탕으로 길게는 수일, 짧게는 실시간으로 서비스 복구가 가능하다. DR을 위해서는 고객 데이터를 물리적으로 분산해 안전하게 관리할 수 있는 인프라와 기술이 필수다. 다수의 IDC를 보유하고, 각 센터를 하나의 IDC 형태로 관리하는 네트워크 인프라와 기술이 있어야만 백본망 장애나 대용량 트래픽이 발생해도 분산돼 있는 IDC를 통해 중단 없는 서비스를 제공할 수 있다. 또한 최근 기존 구축형 전산의 일부를 클라우드로 전환하는 경우가 있어, 기존 시설 및 다양한 사업자의 클라우드 서비스와 IDC를 연결하는 기술도 필요하다. 이를 바탕으로 ‘구독형 DR’, IDCㆍ클라우드를 결합한 ‘하이브리드형 DR’ 등 각기 다른 환경을 가진 고객사에 맞춤형 DR 서비스를 제공할 수 있어야 한다. IDC는 단순히 상면과 네트워크를 제공하는 사업이 아니다. 공공기관과 기업은 IDC의 입지 조건 외에도 사업자가 안전하고 안정적인 설계ㆍ구축ㆍ운용의 전문성과 역량을 보유했는지를 면밀히 살펴야 한다. IDC 사업자는 어떤 상황에서도 서비스 생존성 강화를 위한 투자와 전문역량을 바탕으로 고품질 서비스를 제공해야 한다. IDC는 단순 IT 서비스가 아닌, 국내외 모든 분야에 영향을 미칠 수 있는 중요한 산업 요소임을 기억해야 한다.

영상 보안 토탈 솔루션 기업 아이디스는 지난 20일에 열린 ‘2022 첨단안전산업 제품 및 기술 대상’ 산업 부문에서 부산테크노파크원장상을 수상했다고 밝혔다. 한국첨단안전산업협회(KOHSIA)가 주최하고 산업통상자원부, 행정안전부 등 주요 기관이 후원하는 이번 행사에서는 국내 첨단 안전 산업 발전에 기여한 기업과 개인을 선정하고, 총 13개의 상을 수여했다. 아이디스는 AI 분석 토탈 솔루션 ‘IDLE’(IDIS Deep Learning Engine)을 자체 개발해 기술 경쟁력을 보유하고 있는 점과 이를 발판으로 올 한 해 국내 산업 분야에서 뛰어난 성과와 업적을 이룬 공로를 인정받아 수상하게 됐다. 이번 수상으로 아이디스는 인공지능 분석을 수행하는 서버 제품과 엣지(Edge)단에서 AI 기반 영상분석을 수행할 수 있는 AI 카메라까지 아우르면서, 통합 보안 솔루션 업체로서 한 발 더 도약했다. 아이디스 관계자는 “이번 수상을 통해 경쟁이 치열해지고 있는 보안 산업에서 기술력을 인정받는 의미 있는 성과를 거두게 되어 기쁘다”고 전했다. 이 관계자는 “앞으로는 국내 보안 시장의 선두를 넘어 글로벌 시장에서 성장해가도록 노력하겠다”고 덧붙였다.

오늘날 우리는 갖가지 인터넷 및 온라인 서비스에 의존하는 삶을 살고 있습니다. 동영상에서 메신저, 인터넷 쇼핑까지 한순간이라도 먹통이 되면 사회가 마비되는 초연결 시대에 살고 있는 것입니다. 이런 온라인 서비스의 중심에 서버가 있습니다. 그리고 이 서버가 쉬지 않고 돌아가기 위해서는 엄청난 연산 능력을 지닌 CPU가 필요합니다. 최근까지 서버 CPU 시장은 인텔의 독무대나 다를 바 없었습니다. 서버 CPU의 80% 이상이 x86 계열인데, 사실상 인텔 제온 프로세서가 이 시장을 독식했기 때문입니다. 하지만 몇 년 전부터 서버 시장에 다시 진입한 AMD가 이 독점 구도를 깨고 시장에 지각 변동을 일으키고 있습니다. AMD는 서버 프로세서인 에픽(EPYC) 제품군에 작은 CPU 묶음인 칩렛 디자인을 도입해 코어 숫자를 쉽게 늘리는 구조를 선택했습니다. 그 결과 하나의 큰 칩만 사용하는 인텔 제온보다 코어 숫자에서 유리한 위치에 올라설 수 있었습니다. 그 결과 올해 1분기 AMD는 거의 0%에 가까운 서버 시장 점유율을 11.6%까지 끌어올렸습니다. 안전성을 중시하는 보수적인 서버 시장에서 상당히 빠른 성장세입니다. 최근 발표한 올해 3분기 실적을 보더라도 AMD의 약진과 인텔의 시장 점유율 축소가 확연한 상태입니다. 1년 사이 AMD의 데이터 센터 매출은 45% 증가했지만, 인텔은 데이터 센터 및 AI 그룹 매출이 27%나 감소했습니다. 여기에 인텔은 차세대 제온 프로세서인 사파이어 래피즈의 출시를 내년으로 연기하면서 AMD 입지는 한층 더 커지고 있습니다. 이 여세를 몰아 AMD는 연기 없이 4세대 에픽 프로세서인 9004 시리즈를 출시했습니다. 코드네임 제노아(Genoa, 이탈리아 제노바로 코드 네임은 지명을 따라 붙임)인 4세대 에픽 프로세서는 x86 최초로 5nm 공정을 채택한 서버 프로세서로 역대 가장 많은 코어인 96코어 192 스레드를 지원합니다. 5nm 최신 미세 공정, 384MB 대용량 L3 캐시, 12채널 DDR5 메모리, Zen 4 마이크로 아키텍처, AVX 512 지원 같은 여러 가지 최신 기술을 적용하고 코어 숫자도 최대 1.5배나 늘어났기 때문에 전 세대인 64코어 에픽 7763보다 고성능 컴퓨팅(HPC) 성능이 두 배 뛰어나고 경쟁자인 인텔 제온 플래티넘 8380(40코어)가 비교하면 2.5배나 더 뛰어나다는 것이 AMD의 주장입니다. 반대로 말하면 경쟁자보다 훨씬 적은 서버를 사용해 같은 성능을 확보할 수 있기 때문에 소비되는 에너지와 유지비를 크게 절감할 수 있습니다.다만 이렇게 성능을 높인 만큼 가격도 올라가 가장 고성능 모델인 96코어 에픽 9654의 가격은 1만1805달러에 달합니다. 초기엔 높은 성능보다 가성비를 무기로 내세웠다면 이제는 x86 서버 CPU 가운데 가장 강력한 성능을 바탕으로 가격을 올리는 자신감을 보여주고 있습니다. 그런데 4세대 에픽 프로세서는 2023년에 세 가지 제품군이 더 출시될 예정입니다. 크기를 줄여 코어 밀도를 높인 128코어 베르가모 (Bergamo)와 L3 캐시를 추가로 장착해 최초로 1GB급 L3 캐시를 탑재할 96코어 제노아-X(Genoa-X), 그리고 저전력 제품인 64코어 시에나(Siena)가 그것입니다. 이에 대응하는 인텔의 사파이어 래피즈는 강력한 성능을 지닌 P 코어로만 구성된 서버 CPU이지만, 코어 숫자가 최대 56개로 다수의 코어를 사용하는 서버 환경에서 과연 4세대 에픽 프로세서를 제대로 견제할 수 있을지 의구심이 드는 게 사실입니다.물론 사파이어 래피즈에도 비장의 무기가 있습니다. 그중 하나는 서버 CPU 최초로 HBM2e 64GB를 내장한 제온 맥스 프로세서입니다. HBM2e 메모리는 한 개가 1TB/s의 대역폭을 지녀 DDR5와 비교가 불가한 수준의 속도를 보장합니다. 빠른 데이터 입출력이 필요한 작업에서 상당한 이점이 있을 것으로 기대되는 대목입니다. 다만 서버는 성능과 가격, 전력 소모량 등 여러 가지 요소가 중요한 제품이기 때문에 당장에 어느 쪽이 우세할지는 판단하기는 어렵습니다. 하지만 일단 연기 없이 역대 최대 코어와 캐시를 지닌 신형 서버 CPU를 출시한 AMD가 당장에는 웃는 모습입니다. 2023년에도 서버 시장에서 AMD의 약진이 가능할지 아니면 인텔의 카운터 펀치가 먹힐지 궁금합니다.

MFA 추가인증 및 유무선통합인증 개발사 에어큐브의 ‘FIDO 2.0 인증서버’가 생체인증 국제 표준 기구 피도 얼라이언스(FIDO Alliance)로부터 ‘파이도2’(FIDO2) 인증을 획득했다. 6일 에어큐브에 따르면 FIDO는 기존 온라인 환경 접속 시 사용하는 아이디와 패스워드를 보완하는 인증 서비스로, 바이오 기술로 더욱 편리하고 안전하게 사용이 가능하며, 현재 글로벌 IT 기업 연합 그룹인 피도얼라이언스가 규격을 만들어 가고 있다. 에어큐브는 ‘FIDO2 인증서버’ 인증 획득을 위해 관련 개발을 시작했으며, 상호운영성테스트 시험에 통과함으로써 규격 적합성과 호환성을 인정 받았다. 에어큐브 관계자는 “2022년 올해 FIDO 2.0 인증 서버를 자사 MFA인증보안 제품 ‘V-프론트’(V-FRONT)에 적용할 예정”이라며 “검증된 기술력을 기반으로 서비스를 지속적으로 강화할 것”이라고 밝혔다. 한편 에어큐브는 자사 에어프론트(AirFRONT) v7.0 제품을 통해 IT보안인증사무국의 V3.0기준의 EAL4등급 무선인증 ‘CC인증’을 받은 바 있으며, 고객 대상 인증보안솔루션 세미나를 갖고 세계 보안엑스포(Egisec2022) 참여하는 등 활발한 행보를 이어오고 있다.

글로벌 IT 기업들은 2022년 3분기에 대부분 좋지 못한 실적을 발표했습니다. 급격한 금리 인상과 수요 위축에 따른 불가피한 결과로 국내 기업은 물론 미국의 주요 반도체 회사들도 작년보다 부진하거나 예상보다 낮은 실적을 발표했습니다. 그런데 같은 시기에 발표한 실적을 보면 CPU 업계의 두 라이벌인 인텔과 AMD 사이에 분명한 차이가 존재합니다.  우선 인텔은 작년과 비교해서 확실히 나빠진 실적을 발표했습니다. 인텔의 올해 3분기 매출은 153억 달러로 작년 동기보다 20%나 감소했고 순이익도 10억 달러로 85%나 줄어들었습니다. 일반 노트북 및 데스크톱 PC 부분인 클라이언트 컴퓨팅 그룹은 98억 달러에서 81억 달러로 매출이 크게 줄었고 주로 제온 프로세서 부분인 데이터 센터 및 AI 부분 역시 58억 달러에서 41억 달러로 감소했습니다.  하지만 오히려 시장 전망 대비 양호한 성적 덕분에 인텔 주가는 실적 발표 후 10% 이상 반등했습니다. 뒤집어 말하면 시장에서 반도체 대장주 중 하나인 인텔의 실적을 그만큼 나쁘게 봤다는 이야기이기도 합니다.  인텔보다 나중에 실적을 발표한 AMD는 시장 기대치에 미치지는 못했지만, 작년보다 좋은 실적을 발표했습니다. 총 매출액은 55.7억 달러로 전년 동기 대비 29%나 증가했습니다. 다만 순이익은 자일링스 인수 비용이 반영되면서 93% 줄어든 6600만 달러를 기록했습니다. 부분별로 보면 데이터 센터 매출은 16억 달러로 45%나 증가했고 임베디드는 13억 달러로 1549%나 늘었는데 후자의 경우 자일링스 인수에 따른 효과입니다. 아무튼 임베디드와 서버 프로세서 판매 호조로 매출이 많이 늘어난 것은 분명합니다. 같은 기간 인텔 서버 시장 매출이 줄어든 점을 생각하면 고무적인 성과입니다.  그러나 좋지 않은 소식도 있습니다. 라이젠 CPU를 판매하는 클라이언트 부분은 17억 달러에서 10억 달러로 생각보다 큰 폭의 감소세를 보였습니다. PC 수요 둔화로 인텔도 클라이언트 부분이 감소했지만, AMD의 감소폭이 오히려 더 큽니다. 이는 인텔의 12세대 코어 프로세서인 엘더 레이크가 좋은 반응을 얻고 있다는 반증입니다. 여기에 최근 공개된 13세대 코어 프로세서인 랩터 레이크는 가격은 그대로인데 성능은 훨씬 높아져 올해 말 시장 점유율을 더 끌어올릴 수 있을 것으로 예상됩니다. 5년 전 라이젠을 통해 극적인 부활에 성공했던 AMD에게는 아쉬운 상황입니다.  물론 순수하게 전년 동기와 비교하면 올해 3분기에 인텔은 다소 위축됐고 AMD는 꾸준히 성장했습니다. 하지만 내용을 뜯어보면 인텔과 AMD가 서로 아픈 곳에 펀치를 주고받았다는 것을 알 수 있습니다. AMD는 서버 부분에서 성공했고 인텔은 소비자용 시장에서 예상보다 선방했습니다. 이렇게 주고받는 상황은 내년 상반기까지 이어질 것으로 예상됩니다.  인텔의 경우 회심의 대작이었던 사파이어 래피즈 제온 프로세서 출시가 내년으로 연기되어 점점 점유율을 늘려가는 AMD 에픽 프로세서에 당장 대응하기 힘들어졌고 AMD 역시 역작인 라이젠 7000 시리즈가 인텔 코어 13세대보다 경쟁력이 있다고 하긴 어렵기 때문에 일반 소비자용 시장에서 한동안 고전이 예상됩니다.  일단 현재의 반도체 겨울은 모두에게 추운 시절이 될 것입니다. 하지만 2023년에도 인텔과 AMD는 각각 서버와 일반 소비자 시장에 신제품을 내놓으면서 다시 격돌할 예정입니다. 다시 한번 서로 카운터펀치를 날리게 될지 궁금합니다. 

선원 없이 자율운항하는 선박의 핵심 기술을 실증해 상용화의 기반을 제공할 ‘자율운항선박 성능실증센터’가 3일 울산에 문을 열었다. 자율운항선박 성능실증센터는 이날 울산 동구 일산동 고늘지구에서 해양수산부, 산업통상자원부, 울산시 관계자 등 100여명이 참석한 가운데 준공식을 하고 본격적으로 자율운항선박 기술 실증에 들어갔다. 자율운항선박 성능실증센터는 총사업비 219억원을 들여 지난해 10월 일산동 9128㎡ 부지(건축 연면적 1278㎡)에 지하 1층~지상 3층의 규모로 착공돼 최근 완공됐다. 센터는 1층에 모의실험 기반 성능 시험실, 2층에 빅데이터 서버실, 3층에 디지털 트윈 브리지엔진(자율운항선박 실시간 점검 시스템) 모니터링실과 해상 시운전 통합관제실 등을 갖췄다. 실증센터는 또 60t급 해상 성능시험선(15명 승선) 운영과 1800TEU급 컨테이너선의 기술 실증·시범 운영도 한다. 성능시험선은 자율운항과 관련한 각종 장비와 시스템을 탑재해 평가·검증을 수행하고, 다양한 첨단 조선해양 기자재의 성능도 검증한다. 김두겸 울산시장은 “이번 센터 준공은 자율운항선박의 기술 성능 검증을 위한 세계 최초의 육해상 시험장 확보라는 의미뿐 아니라 미래 선박시장의 주도권을 확보하기 위한 경쟁의 초석을 다지게 됐다”고 말했다. 한편 해수부는 산업부와 함께 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 기술을 융합해 선원이 승선하지 않고 운항이 가능한 자율운항선박 핵심기술 개발사업을 추진하고 있다. 2020년부터 2025년까지 6년간 1603억원을 투자해 지능형 항해시스템과 기관자동화시스템, 차세대 통신시스템, 육상운용시스템 등을 개발한다. 개발한 기술은 국제 항해가 가능한 실제 선박에 실증해 상용화 기반을 마련할 계획이다.

글로벌 경기침체에 따른 소비심리 위축과 지속적인 메모리 반도체 가격 하락의 늪에 빠진 삼성전자와 SK하이닉스가 기업 서버용 메모리 시장으로 눈을 돌리고 있다. 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 D램 시장의 상황은 더욱 악화하는 반면 넷플릭스 등 온라인동영상서비스(OTT) 대중화 바람을 타고 기업 서버용 반도체 사용량이 처음으로 모바일용을 추월할 것으로 전망되면서다. 1일 시장조사기관 옴디아에 따르면 올해 연간 서버용 D램의 수요(잠정치)는 684억 8600만Gb(기가비트)로 전망됐다. 스마트폰과 태블릿을 포함한 전체 모바일용 D램의 연간 수요 잠정치는 662억 7200만Gb다. 올해 처음으로 연간 서버용 D램의 수요가 모바일 D램의 수요를 넘어설 전망이다. 서버용 D램은 데이터센터에 들어가는 저장장치다. 구글과 아마존, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들은 전 세계에서 8000여개의 데이터센터를 운영하고 있다. 여기에 탑재되는 서버용 D램이 전 세계 약 150억대에 달하는 모바일 기기의 전체 D램 사용량을 넘어서게 될 것이라는 게 옴디아 측 예측이다. 이는 온라인상 데이터 사용량 증가와 OTT 활성화 등에 따른 것으로, 이런 추세는 앞으로도 상당 기간 지속되면서 2026년까지 서버용 D램 수요의 연평균 성장률은 24%에 이를 것으로 전망된다. 반면 이미 가격 하락이 지속되고 있는 모바일용 D램의 단기 전망은 어둡다. 옴디아는 올해 모바일용 D램의 수요가 지난해(668억 2900만Gb) 대비 역성장할 것으로 예상하며, 2026년까지 연평균 성장률은 서버용의 절반에도 못 미치는 10.4% 수준으로 내다봤다. 이에 따라 삼성전자와 SK하이닉스는 이미 서버용 메모리 고도화 및 시설 투자 강화에 나섰다. 한진만 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 27일 3분기 실적 콘퍼런스콜에서 “내년에는 데이터센터 증설도 확대되고 신규 중앙처리장치(CPU)를 위한 DDR5(차세대 D램 규격) 채용도 늘 것”이라고 말했다. 노종원 SK하이닉스 사업 담당 사장도 실적 콘퍼런스콜에서 “인공지능(AI), 빅데이터 분석 등 향후 클라우드 사업의 지속적인 성장과 함께 빅테크 기업의 투자는 계속될 것으로 보여 서버용 메모리가 계속해서 메모리 수요의 성장을 견인할 것”이라고 예상했다.