- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

학습시키는 ‘포지’·통합 관제 ‘바통’업무 단련 1~2개월이면 현장 투입생산성 15% 늘고 운영비 18% ‘뚝’현신균 “피지컬 AI 상용화 새 표준” 서로 다른 기종의 로봇은 어떻게 협업이 가능할까. LG CNS가 7일 인공지능(AI)이 물리적 세계로 확장되는 피지컬 AI 시장을 겨냥해 로봇 학습과 운영을 통합 관리하는 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 국내 최초로 선보였다. 이날 시연행사에는 유니트리의 휴머노이드 G1, 베어로보틱스의 자율주행로봇(AMR) 카티, 딥로보틱스의 로봇개 M20, 덱스메이트의 휠타입 로봇 베 등 구조와 제조사가 다른 4개의 로봇이 등장했다. 이족보행인 G1이 상자를 카티에게 전달하기로 하자 카티는 그 생각을 읽고 맞은편으로 이동해 자리를 잡았다. 이어 G1은 대기 중이던 사족보행 M20의 상부에 상자를 실었고, M20가 맞은편에 도달하자 카티가 해당 상자를 들었다. ‘피지컬웍스’가 데이터 수집·학습·관제 등 전 과정을 하나로 통합했기에 가능한 협업이었다. 다양한 피지컬 AI가 등장하는 가운데 이들을 산업 현장에 투입하고 학습시키며 협업시키기 위한 솔루션인 셈이다. 피지컬웍스는 두 핵심 플랫폼인 ‘포지’와 ‘바통’으로 이뤄졌다. 피지컬웍스 포지는 로봇을 학습·단련시켜 실제 현장 투입이 가능한 수준으로 완성하는 플랫폼이다. 기존에 로봇이 사람의 행동을 수천 번 반복 모방하는 방식에서 나아가 실제 현장과 업무를 3D 가상 환경에 구현한 시뮬레이션 데이터로 작업을 학습한다. 확보된 데이터는 인공지능(AI)이 성공한 동작만 선별하는 등 유효한 데이터를 자동으로 정리·가공한다. 로봇을 학습시켜 현장에 투입하는 시간을 기존 수개월에서 1~2개월로 단축할 수 있다. 피지컬웍스 바통은 로봇에 작업을 지시하고 통합 제어·관제하는 플랫폼이다. 제조사가 다르거나 형태가 다양한 로봇도 하나의 체계에서 운영하는 것이 핵심이다. 각 로봇의 작업을 자동 배분하고, 이동 동선을 최적화해 충돌을 방지한다. 돌발 상황이 발생하면 바통의 에이전틱 AI가 작업 진행 상황과 설비 상태 변화를 실시간으로 반영한다. 100대 규모의 로봇을 운영하는 환경에 바통을 적용할 경우 생산성은 15% 이상 향상되고 운영비는 최대 18%를 절감할 수 있다는 게 LG CNS의 분석이다. 포지는 현재 20곳 이상의 고객사와 로봇 개념검증(PoC)을 진행 중이다. 바통은 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 순찰·바리스타·짐캐리·청소 등 4종의 로봇을 통합 관제하는 데 활용되고 있다. 현신균 LG CNS 최고경영자(CEO)는 “RX의 핵심은 개별 로봇의 성능이 아니라 현장에 맞는 학습과 검증, 통합 운영 체계 갖추는 것”이라며 “산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM) 확보, 로봇 학습·적용·운영에 이르는 풀스택 역량을 바탕으로 피지컬 AI 상용화의 새로운 표준을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

AI 전문기업 바이브컴퍼니가 AI 에이전트의 성능 지원을 위한 데이터 인텔리전스 플랫폼 ‘VAIV AI DATA PLATFORM(이하 VAIV AI DATA)’을 정식 출시했다. 최근 AI 산업은 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어, AI가 실제 추론 과정에서 얼마나 정확하고 최신화된 정보를 확보할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 거대언어모델(LLM)은 학습 데이터 이후의 최신 정보를 반영하지 못하는 ‘지식 컷오프(Knowledge Cut-off)’ 한계를 안고 있어, 실무 환경에서 최신 시장 변화와 이슈를 충분히 반영하지 못한다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 바이브컴퍼니는 이러한 문제의 핵심을 ‘외부 컨텍스트 데이터 부재’로 진단하고, AI 에이전트가 시장 흐름과 실시간 변화를 이해할 수 있도록 지원하는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 출시했다. 현재 산업 현장에는 ERP나 데이터베이스(DB) 등 내부 데이터를 통합하는 솔루션은 다수 존재하지만, AI 에이전트가 외부 시장 상황을 이해하기 위한 고품질 데이터 공급 체계는 부족한 실정이다. VAIV AI DATA는 이러한 데이터 병목 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 바이브컴퍼니가 지난 26년간 축적해온 약 550억 건 규모의 데이터 자산을 기반으로, AI가 즉시 이해하고 활용할 수 있는 지능형 지식 구조로 재설계해 제공하는 것이 핵심이다. 단순히 원천 데이터를 전달하는 수준을 넘어, 산업 리포트·기업 공시 정보·소셜 담론 등 다양한 멀티채널 데이터를 비즈니스 목적에 맞춰 구조화했다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI 에이전트는 기업 내부 데이터에만 의존하지 않고, 실시간 시장 흐름과 사회적 맥락을 기반으로 보다 정교한 추론과 의사결정을 수행할 수 있게 된다. 기업은 변화하는 시장 상황에 보다 민첩하게 대응하고, 리서치와 분석 업무 효율 또한 높일 수 있다고 회사 측은 밝혔다. 플랫폼은 비즈니스 목적에 최적화된 5종의 데이터 인텔리전스를 공급한다. 세부 구성은 ▲실시간 시장 변화와 소비자 반응을 분석하는 ‘Trend 데이터’ ▲사회적 이슈 추적으로 리스크를 관리하는 ‘Issue 데이터’ ▲전문 지식 기반 리서치 과정을 구조화하는 ‘Research 데이터’ ▲AI 프로파일링을 통한 SNS 유저 특성 분석인 ‘Profiling 데이터’ ▲국내외 투자 지표와 시황 정보를 정제한 ‘Finance 데이터’ 등이다. 운용 편의성 측면에서는 글로벌 표준인 MCP(Model Context Protocol) 연동을 포함해 API, 대시보드, 커스텀 파일 등 4가지 방식의 연동을 지원한다. 이에 따라 도입 기업은 별도의 데이터 파이프라인 구축 절차 없이 실시간 데이터 분석과 리포트 작성 업무에 플랫폼을 활용할 수 있다. 김경서 바이브컴퍼니 대표는 “이제 AI 경쟁력의 핵심은 단순히 뛰어난 모델을 보유하는 데 그치지 않고, 해당 모델이 현시점의 외부 상황을 전문가처럼 읽어낼 수 있도록 만드는 생생한 지식 공급에 있다”며 “VAIV AI DATA는 26년간 축적한 데이터 역량을 에이전틱 AI 시대에 맞춰 재설계한 플랫폼으로, 복잡한 시장 신호를 AI가 즉시 이해할 수 있는 맥락으로 제공하는 지능형 엔진 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다. 바이브컴퍼니(구 다음소프트)는 2000년 설립된 국내 AI 전문기업으로, 데이터 자산과 생성형 AI 기술을 결합해 공공과 민간 분야에 AX(AI 전환) 서비스를 제공하고 있다.

페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 개최되는 ‘2026 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA)’에 참가해 피지컬AI 로봇 기술을 시연한다. 이번 행사에서 페르소나AI는 음성 명령을 기반으로 상황을 관찰하고 판단해 행동하는 에이전틱(Agentic) 로봇 기술과 자체 개발한 로봇 운영체제(OS) 역량을 공개한다. 전시 현장에서는 한국, 미국, 중국 등 3개국 공동연구를 통해 개발된 휴머노이드와 사족보행 로봇이 소개된다. 해당 로봇군에는 페르소나AI의 자체 AI 엔진이 탑재됐으며, 음성 인식 기반의 지능형 로봇 기술이 적용됐다. 특히 지역별 사투리까지 인식 가능한 온디바이스 기반 SSTT(Sovereign AI Speech to Text) 음성 모델을 내장해 응답 속도를 높이고 데이터 보안성을 강화했다. 이는 비용 효율성을 개선해 산업 현장 및 일상 환경에 적용 가능한 수준으로 구현됐다. 공개된 로봇은 단순 명령 수행을 넘어 주변 상황을 스스로 판단하는 에이전틱 기능을 보유했다. 사용자가 “덥다”고 말할 경우 주변 환경을 인식해 에어컨을 작동하거나 물을 제공하는 등 능동적 행동을 수행한다. 이는 기업이 자체 보유한 복수의 AI 모델을 로봇에 탑재해 기술적 패러다임을 제시한 사례다. 참관객들은 전시 기간 중 일 4회 진행되는 시연을 통해 피지컬AI의 기술 방향성을 확인할 수 있다. 페르소나AI는 경량화된 원천 AI 엔진을 앞세워 로봇 OS 개발을 선도하며 피지컬AI 시대를 앞당기고 있다. 인터넷 연결이나 GPU 없이도 동작하는 경량 AI 모델을 기반으로 CES 2025·2026 혁신상 연속 수상과 Gen AI Competition 등 국제 대회 수상을 통해 글로벌 기술 경쟁력을 입증해왔다. 또한 LAM, VLA, sLLM 등 자체 개발한 AI 모델을 로봇 OS에 최적화해 에이전틱 로봇 시장 선점을 목표로 하고 있다. 회사는 온디바이스 기반 AI와 한국어 특화 음성 인식 기술을 바탕으로 로봇, 제조, 물류 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 점차 넓혀갈 계획이다.

클라우드 필요 없는 AI PC 승부수장애 미리 막는 ‘비포 서비스’ 도입기업 업무 환경 최적화된 PC 공급 삼성·LG 등과 협력 네트워크 구성데이터 완전 삭제… 유출 원천봉쇄포브스 선정 ‘B2B 기업 렌털’ 대상 반도체 공급망 불안과 원자재 가격 상승이 겹치며 ‘칩 인플레이션’이 현실화되고 있다. 기업들은 인공지능 전환(AX)을 서둘러야 하지만, 정보기술(IT) 장비 가격이 오르고 물량 확보도 어려워지면서 투자 타이밍을 잡기 쉽지 않은 상황이다. 이 같은 환경 속에서 초기 비용 부담을 줄이면서 최신 장비를 도입할 수 있는 ‘렌털 서비스’가 대안으로 떠오르고 있다. 국내 최초 B2B(기업 간 거래) 렌털 기업인 한국렌탈은 최근 인공지능(AI) PC를 핵심 상품으로 내세우며 시장 공략에 속도를 내고 있다고 6일 밝혔다. 칩 인플레이션이 본격화되기 이전부터 수요를 예측해 물량을 선제 확보하면서 가격 경쟁력을 확보했다는 설명이다. 회사는 2028년 국내 PC 시장에서 AI PC 비중이 80% 수준까지 확대될 것으로 보고 있다. AI PC는 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 클라우드를 거치지 않고도 AI 기능을 수행할 수 있는 차세대 기기다. 일부 기능은 오프라인에서도 작동해 보안 측면에서도 강점을 갖는다. 기업 입장에서는 생산성을 높이면서도 데이터 유출 위험을 줄일 수 있어 수요가 빠르게 늘고 있다. 문제는 비용이다. 디램(DRAM) 가격 상승 여파로 PC 가격이 전반적으로 오르는 상황에서, 기업들이 대규모 장비를 한 번에 도입하기는 부담이 크다. 렌털 서비스는 이를 월 단위 비용으로 분산할 수 있어 기존 예산 범위 내에서 IT 인프라를 업그레이드할 수 있다는 장점이 있다. 일반적으로 36개월 이상의 장기 계약 구조가 적용된다. 다만 칩 인플레이션이 장기화될 경우 렌털사 역시 비용 부담에서 자유롭지는 않다. 실제로 일부 기업은 신규 도입 대신 기존 장비의 렌털 연장을 선택하는 사례도 늘고 있다. 이 가운데 한국렌탈은 차별화 전략으로 ‘비포 서비스(BS)’를 도입했다. 기존 애프터서비스(AS)가 문제 발생 이후 대응하는 방식이라면, BS는 장애를 사전에 예방하는 관리 서비스다. 서비스는 주문 과정에서부터 시작된다. 기업이 신규 PC를 도입할 때는 번거로운 세팅 과정을 거치지 않도록 업무 환경에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 최적화해 공급하는 ‘고객 주문자 생산’(CTO·Configure to Order) 방식을 운영 중이다. 글로벌 기업에는 언어 및 지역 설정까지 지원한다. BS 단계에서는 초기 불량을 점검하고 효율적인 사용법을 안내해 AS 가능성을 줄인다는 설명이다. 방문 상담을 통해 문제 발생 가능성이 있는 부분을 예방 진단하고 효율적인 작업 환경 구성을 돕는다. 한국렌탈은 삼성, LG 등 제조사 엔지니어와 협력 네트워크를 구성하고 있다. 한국렌탈은 “문제가 발생해 AS를 맡겨야 하는 일이 생긴다고 해도, 이러한 협력 네트워크를 통해 일반적인 AS 센터보다 빠르고 정확하게 장애 원인을 규명한다”고 설명했다. 단순히 맡겨진 장비의 결함만 살피는 것은 아니다. 실제 한 업체에서 수십 대 장비가 동시에 전원 불량과 블루스크린이 발생했을 때, 고객 인터뷰를 통해 ‘정전 이력’을 포착하고 전압 측정을 실시해 전기 계통 문제라는 것을 찾아내기도 했다. 해피콜 서비스도 실시하며 자주 발생하는 문제도 점검할 수 있도록 한다. 보안 관리도 강화했다. 업무용 장비에 남은 민감 정보를 보호하기 위해 국정원 보안 적합성 검증을 받은 전문 장비를 활용해 데이터 완전 삭제를 보장한다. 저장 장치 불량으로 인식이 불가능한 경우에는 자체 보유한 파쇄기를 통해 물리적으로 완전한 파쇄를 원칙으로 한다. 기업의 가장 중요한 자산인 데이터 유출을 원천 봉쇄하기 위해서다. 서비스 고도화도 이어지고 있다. 한국렌탈은 지난해 고객사 만족도 조사와 AS 현황을 토대로 고객 지원 부분의 대대적인 체질 개선을 진행 중이다. 지난해 하반기부터 6개월간 발생한 약 6793건의 AS 데이터를 정밀 분석했다. 문의 비중이 높았던 ‘윈도우 및 프로그램 문제’(22.4%)를 해결하기 위해 버튼 하나로 초기화가 되는 시스템 환경을 구축했다. 윈도우 관련 문의 건수를 현재의 절반 이상으로 줄이는 것이 목표다. 한국렌탈 관계자는 “칩 인플레이션과 AX 전환이 동시에 진행되는 상황에서 기업들은 비용과 효율 사이에서 고민이 커지고 있다”며 “렌털은 초기 투자 부담을 줄이면서도 최신 IT 환경을 유지할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있다”고 말했다. 한국렌탈은 올해 포브스에서 선정한 ‘소비자 선정 최고의 브랜드 대상’ B2B 기업 렌털 부문에서 대상을 수상하기도 했다.

챗봇 실시간 소통·여론 분석부터유니폼 시안·안무 코치까지 받아 인공지능(AI) 기술이 30일 앞으로 다가온 6·3 지방선거의 선거 운동 지형을 바꾸고 있다. AI 챗봇을 통한 후보와 유권자 간 실시간 소통부터 정밀한 여론 분석, 효율적인 유세 동선 설계까지 선거 캠페인의 전 과정에 AI를 활용하는 후보들이 늘어나면서다. 유세 안무를 짜고 의상을 맞출 때도 AI 도움을 얻는 등 비용과 시간을 모두 아낄 수 있어 자금과 조직력이 부족한 정치 신인 등의 진입 장벽을 크게 낮출 것으로 전망된다. 오영준 더불어민주당 대구 중구청장 후보는 공식 홈페이지 ‘오영준 닷컴’에 실시간 대규모언어모델(LLM) 기반 ‘AI 챗봇’을 전면 배치했다. 이 챗봇은 기사와 공약을 학습해 유권자의 질문에 즉각 답변하는 ‘24시간 대변인’ 역할을 한다. 오 후보가 캠프 내부용으로 쓰는 대시보드는 온라인 여론과 댓글 반응을 실시간 수치화해 전략 수립을 지원한다. AI가 단순한 홍보 도구를 넘어 의사결정을 돕는 ‘지능형 보좌진’의 역할을 맡고 있는 셈이다. 오 후보 캠프 관계자는 3일 “AI 기반의 효율화로 홈페이지 제작 등 선거 비용을 1000만원 이상 절약했다”고 밝혔다. 콘텐츠 제작 방식도 한층 효율화됐다. 지난 1일 서울 은평구 국민의힘 당협위원장실에서 만난 김영웅 서울시의원 후보와 오소영·이한백·장경은·황호진 은평구의원 후보는 생성형 AI ‘제미나이’를 활용해 숏폼 콘셉트 시안을 짠 뒤 이를 한참 동안 연습했다. 김 후보는 “기획 단계의 인건비를 대폭 줄인 것이 큰 성과”라고 강조했다. 선거 유세복 시안 제작이나 공약 구상, 연설문 작성에도 ‘챗GPT’, ‘그록’ 같은 생성형 AI를 활용했다. 장 후보는 “홍보 문구가 옷의 상단이나 중간 중 어디에 들어가는 게 좋은지 빠르고 쉽게 바꿔 볼 수 있다는 게 장점”이라고 설명했다. 이 후보는 “선거운동은 지역구 구석구석을 찾아가는 게 중요한데 AI로 거점을 미리 찾아 놓으면 시간을 벌고 주민을 더 만날 수 있다”고 했다. 중앙당이 개발한 ‘AI 솔루션’을 적극 활용하는 후보도 있다. 지난 1일 서울 광진구 노룬산공원에서 만난 이진현 개혁신당 광진구의원 라선거구 후보는 개혁신당 ‘AI 선거사무장’이 알려 주는 유세 동선과 본인이 AI로 직접 제작한 민원 제보 페이지를 참조해 하수도에 쌓여 있는 담배꽁초를 치우며 ‘핀셋 유세’를 했다. 이진현 후보는 “홈페이지 제작 외주비 300만원을 아꼈고, 유튜브 영상 편집에도 AI를 활용해 가성비 높은 선거운동이 가능해졌다”며 “시민들에게도 ‘세금을 아껴서’ 당선됐다고 당당하게 말하고 싶다”고 했다. 김덕수 조국혁신당 전남 나주시장 후보는 챗GPT 기반 ‘금성산’과 제미나이 기반 ‘영산강’ 등 두 가지 모델로 ‘AI 보좌관’을 가동 중이다. 시민들이 여기에 접속하면 후보의 공약과 비전을 확인할 수 있고 답변 하단의 구글폼을 통해 각종 의견, 민원을 후보에게 직접 남길 수 있다. 선거 정보를 유권자 친화적으로 전하려는 시도도 눈길을 끌었다. 이번 선거에서 국민의힘 경기도의원 비례대표에 도전하는 김한슬 구리시의원은 중앙선거관리위원회 데이터를 직관적으로 시각화한 유권자 맞춤형 선거 정보 사이트 ‘모두의 선거’를 개설했다. AI 코딩을 통해 열흘 만에 구축된 이 사이트는 후보자의 전과, 당적 변경 이력 등을 제공한다. 김 시의원은 “하루 평균 방문자 수가 1만명에 이른다”고 했다. 각 정당도 중앙당 차원에서 AI 활용법을 전수하고 있다. 민주당의 싱크탱크인 민주연구원은 자체 구축한 유권자 데이터에 다양한 빅데이터를 결합해 지도에 시각화한 ‘AI 전략지도’를 후보들에게 제공 중이다. 국민의힘은 후보들에게 지역별 인구 특성을 고려한 AI 가상 세계에서 공약·정책·메시지에 대한 반응을 미리 확인하는 시스템을 지원할 계획이다. 개혁신당은 최적화된 유세 일정과 동선 등 선거 운동 전략을 제공하는 ‘AI 사무장’과 ‘쇼츠 제작기’ 등을 자체 개발했다. ‘AI 선거’는 이미 세계적인 흐름이다. 일본 개발자 출신인 팀미라이의 안노 다카히로 대표는 지난 2월 중의원 선거에서 자신의 목소리·말투·공약을 학습한 챗봇 ‘AI안노’로 유권자들의 호응을 끌어내며 창당 9개월 만에 비례대표 11석을 차지했다. 에릭 애덤스 미국 뉴욕시장은 2023년 스페인어·중국어 등 다양한 외국어로 복제된 AI 음성을 활용해 ‘시정 홍보 로보콜’을 발송하는 등 기술을 활용해 유권자와의 접점을 넓혔다. 전 세계적으로 AI 선거가 활발해진 것은 AI 캠페인의 효용성이 입증됐기 때문이다. 데이비드 랜드 미 코넬대 교수팀은 AI 챗봇과의 대화가 유권자 표심에 미치는 영향이 기존 정치 광고보다 더 클 수 있다는 분석 결과를 내놓았다.

경북도가 첨단 바이오 연구개발(R＆D)을 통해 지역 경제 성장 동력을 확보한다. 도는 최근 포스텍(포항공대) 주도로 과학기술정보통신부 바이오 의료기술 개발 공모사업에 잇따라 선정되면서 향후 5년간 총 341억원의 사업비를 투입해 신약 및 재생의료 기술 개발에 나선다고 3일 밝혔다. 총 216억원이 투입되는 ‘차세대 고리형 펩타이드 의약품 디스커버리 플랫폼 연구’는 포스텍 이지오·임현석 교수팀을 필두로 대구경북첨단의료산업진흥재단 등 지역 내 바이오 거점 기관 컨소시엄으로 추진한다. 고리형 펩타이드는 차세대 의약품으로 주목받는 물질이다. 이 사업을 통해 ▲인공지능(AI)과 대형 구조 규명 장비를 연계한 산학연 협력 연구소 설립 ▲경구 투여가 가능한 고리형 펩타이드 상용화 기술 개발 ▲후보 물질의 유효성 평가 및 기업 지원 체계가 마련될 전망이다. 이는 기존 주사제 중심의 치료제를 먹는 약으로 전환하는 혁신적인 공정 기술 확보를 목표로 한다. ‘AI-조직공학-프린팅 피드백 기반 장기 특이적 재생 신약용 바이오 잉크 설계·검증 플랫폼 개발’ 사업에는 5년간 125억원이 투입된다. 포스텍 이준민 교수팀이 주도하는 이 사업은 맞춤형 장기 재생의 핵심 소재인 ‘바이오 잉크’ 혁신에 집중한다. 주요 연구 내용으로는 ▲치료 및 재생 목적에 최적화된 바이오 잉크 소재 발굴 및 라이브러리 구축 ▲AI 기반 장기 특성 반영 모델링 플랫폼 고도화 등이다. 바이오 잉크는 살아있는 세포와 생체 적합성 재료를 혼합한 물질로, 바이오 프린터를 통해 인체 조직이나 장기 유사체를 만드는 데 필수적인 핵심 소재다. 특정 장기의 특성에 최적화된 ‘장기 특이적’ 소재를 개발하는 데 방점을 두고 있다. 도 관계자는 “이번 공모 선정은 도가 역점 추진하고 있는 첨단재생의료 산업을 이끌어갈 중요한 성과”라며 “사업의 차질 없는 수행을 위해 지원하고, 향후 지역 바이오 산업과 지역 경제 성장 동력으로 기여할 수 있도록 할 것”이라고 했다.

삼성전자가 오는 6월 북중미 월드컵을 앞두고 TV 교체 프로모션을 실시하며 ‘월드컵 특수’를 노리고 있다. 여기에 최근 삼성전자 대형 TV 신제품 판매량이 크게 증가하는 등 올해 TV 사업 실적 개선에 청신호가 켜졌다. 삼성전자는 올해 글로벌 축구 이벤트 시즌을 맞아 스포츠 시청에 최적화된 2026년형 인공지능(AI) TV를 보다 많은 고객이 만나볼 수 있도록 ‘결정적 순간, AI 축구모드로! 삼성 AI TV로 바꿔보상’ 프로모션을 진행한다고 1일 밝혔다. 이번 프로모션은 이날부터 2개월간 삼성스토어와 삼성닷컴, 하이마트, 전자랜드 등 온·오프라인 채널에서 진행된다. 이는 2026년형 마이크로 RGB, 더 프레임 프로와 98형 더 프레임, 올레드(유기발광다이오드·OLED) TV 제품을 구매한 고객이 기존 사용하던 TV를 반납하면 83형 이상 초대형 TV는 20만원, 75형·77형 TV는 10만원 상당의 삼성전자 멤버십 포인트를 제공하는 행사다. 제조사와 연식 관계없이 모든 TV 반납이 가능하며, 반납 절차와 혜택은 구매 경로에 따라 다를 수 있다. 5월 한 달간 삼성닷컴에서는 75형 이상의 대형 마이크로 RGB, 올레드, 네오 QLED, 미니 LED TV 신제품을 구매하고 상품평을 남긴 고객 500명에게 최대 30만원 상당의 캐시백을 증정하는 이벤트도 진행한다. 2026년형 삼성 AI TV는 스포츠 콘텐츠 시청 경험을 강화하는 ‘AI 축구모드’, ‘AI 사운드 컨트롤’ 등 기능을 탑재했다. 사용자들은 AI 기능으로 더욱 또렷한 색감과 정밀한 움직임을 즐길 수 있고, 해설자 음성과 관중의 함성 등을 자유롭게 조절하거나 분리해 들을 수 있다. 대화를 통해 콘텐츠에 대한 궁금증을 바로 해소할 수 있고, 저해상도 콘텐츠도 바로 고화질로 변환해서 볼 수 있다. 한편, 올해 삼성전자의 TV 신제품 출시 이후 2주간 75형 이상 대형 TV 판매량이 전년 동기 대비 50% 이상 급증했다. 이는 축구와 야구 등 스포츠 시즌을 맞아 대화면을 선호하는 수요와 함께, 초프리미엄 마이크로 RGB 라인업을 확대하고 보급형 미니 LED 라인업을 추가하며 선택지를 넓힌 결과라고 삼성전자는 설명했다.

“서울은 제 마음속에 언제나 특별한 장소입니다. 저에게 이곳은 ‘현대 AI 시대’가 시작된 고향과도 같습니다.” 29일 서울 중구 웨스틴 조선호텔에서 열린 ‘구글 포 코리아 2026’ 현장은 10년 전 인류와 인공지능(AI)의 역사적 대결을 회고하는 열기로 가득했다. 당시 바둑판 위에서 승부를 겨뤘던 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO와 이세돌 9단은 10년 만에 다시 마주 앉아 손을 맞잡았다. 2016년 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’에서 인간과 기계의 자존심을 걸고 싸웠던 두 주역이 10년 만에 경쟁자가 아닌 대담자로 재회한 순간이었다. 허사비스 CEO는 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’를 통해 전 세계에 AI의 잠재력을 각인시킨 설계자이자, 2024년 AI를 활용한 단백질 구조 예측 공로로 노벨 화학상을 거머쥔 세계적 석학이다. 10년 전 이미 구글의 AI 핵심 브레인으로 활동 중이었던 그는 인류를 대표해 나선 이 9단과의 5번기를 통해 AI 시대를 상징하는 인물로 대중에게 이름을 알렸다. 반면 이 9단은 당시 알파고에 3연패를 당하며 고전하다가, 4국에서 ‘신의 한 수’로 불리는 78수로 알파고를 꺾으며 현재까지 알파고를 이긴 유일한 인간으로 기록되어 있다. 허사비스 CEO는 이날 대담에서 이 9단의 78수를 언급하며 “알파고의 37수가 AI의 가능성을 보여줬다면, 이 9단의 78수는 인간의 직관이 여전히 유효함을 증명한 상징적인 순간이었다”고 회고했다. 이 9단은 “허사비스의 노벨상 수상 소식을 기쁘게 지켜보고 있었다”고 화답하며 “알파고 대국은 내 인생의 의미를 재정립하는 시발점이자 원동력이었다”고 소회를 밝혔다. 그러면서 “이제 AI는 인간과 대화하는 파트너가 되었지만, 중요한 것은 생각의 주도권을 잃지 않고 인간이 주체적으로 길을 찾아가는 것”이라고 덧붙였다. 두 사람은 무대 위에 마련된 바둑판 뒷면에 나란히 서명하며 10년 만의 재회를 기념했다. 허사비스 CEO는 앞서 조승연 작가와의 대담에서 AI가 실험실을 넘어 질병 치료와 에너지 문제 등 실질적인 인류의 난제를 해결하는 도구가 될 것이라고 내다봤다. 그는 노벨상의 주역인 ‘알파폴드’를 사례로 들며 “과거 박사 한 명이 평생 걸려 하던 단백질 구조 예측을 이제는 AI로 2억개나 해내는 수준에 도달했다”고 설명했다. 특히 한국의 반도체와 로보틱스 산업이 가진 강력한 제조 역량을 언급하며, 한국이 구글의 범용인공지능(AGI) 비전을 함께 실현할 주요 파트너임을 강조했다. 지난 27일 방한한 허사비스 CEO는 2박 3일간 이재명 대통령을 비롯해 국내 주요 그룹 총수들을 잇달아 만나는 등 긴박한 일정을 소화했다. 그는 삼성전자 및 SK하이닉스와 차세대 AI 반도체인 HBM(고대역폭메모리) 공급망 협력을 논의하고, 현대차와 로보틱스 기술 결합 방안을 주고받은 것으로 알려졌다. 구글코리아는 이날 한국 시장에 대한 구체적인 투자 및 협력 계획도 발표했다. 윤구 구글코리아 사장은 서울에 혁신 거점인 ‘구글 AI 캠퍼스’를 설립하고 통합 교육 브랜드 ‘AI 올림’을 선보인다고 밝혔다. 또한 삼성전자와 협업 중인 차세대 XR 헤드셋 ‘갤럭시 XR’과 AI 글래스, 카카오의 ‘카나나’, LG유플러스의 ‘익시오’ 등 국내 기업들과 진행 중인 기술 최적화 현황을 공개하며 한국 생태계와의 밀착 행보를 보였다.

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 수 있을지 주목됩니다

최근 중동 전쟁의 여파로 원유와 나프타 가격이 요동치며 우리 경제의 불확실성이 커지고 있다. 정부는 비상 대응 체계를 가동하고 원료 확보와 유가 안정에 총력을 기울이고 있다. 하지만 특정 지역에서 공급되는 화석 자원에 의존하는 우리의 산업 구조는 국제 정세 변화로 인한 위기를 맞을 때마다 한계를 드러낼 수밖에 없다. 위기 속에서 대안으로 제시할 수 있는 자원이 나무, ‘K우드’로 대표되는 목질계 바이오매스다. 산림 녹화에 성공한, 국내 전역에서 자라고 있는 재생 가능한 자원인 목재와 농업 부산물인 볏짚 등 목질계 바이오매스는 석유를 대신할 자원으로 활용될 수 있다. 목재를 구성하는 셀룰로오스·헤미셀룰로오스·리그닌은 석유화학 원료와 같은 역할을 수행할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 셀룰로오스와 헤미셀룰로오스는 에탄올을 거쳐 에틸렌으로 전환할 수 있다. 각각의 전환 기술은 상용화 단계다. 리그닌은 플라스틱이나 접착제의 주원료인 방향족 화학물질로 활용할 수 있다. 이처럼 목재를 구성하는 성분은 석유화학 원료를 대체할 수 있는 자체적인 화학 구조를 지닌다. 나아가 목질계 자원이 공급되는 양에 따라 규모별로 한 번에 처리해 여러 화학 제품을 동시에 생산하는 ‘통합 바이오 리파이너리(Bio-refinery)’ 기술이 개발되고 있다. 국내에서 수확한 목질계 자원에 적용해 화학 제품이 생산되면, 기존의 수입 원유의 장거리 수송을 기반으로 한 석유화학 제품 생산의 비효율성을 극복할 수 있다. 수확된 국산 원목은 우선 제품 내에 탄소를 장기간 저장할 수 있는 목제품으로 제조된다. 해당 목제품의 생산과 폐기 과정에서 발생하는 톱밥 등의 부산물이 화학 제품으로 전환될 바이오 리파이너리 대상 원료가 된다. 목질계 자원은 ‘목질 전체 선순환 이용’을 통해 지속 가능한 산업 재료로의 활용이 가능하다. 이런 접근은 산림 관리 측면과 자원 안보 측면에서도 필요하다. 산림 내 임목은 지속적인 경영과 관리가 요구되나 경제성 부족으로 산림 내 방치되는 목질 자원이 적지 않다. 방치된 자원이 수집·이용·순환되면 산림의 건강성을 유지함과 동시에 새로운 산업적 가치를 창출할 수 있다. 목질계 바이오매스 기반의 접착제, 수지, 코팅 소재 등은 각종 건축용 공학 목재와 산업용품 및 생필품 제조에 사용돼 석유화학 소재뿐만 아니라 철강을 비롯한 각종 산업 기반 소재를 대체하게 된다. 해외 화석 자원 의존도를 낮추고 국내 자립형 원료 공급 체계를 구축할 수 있다는 점에서 자원 안보 측면에서도 의미가 있다. 이런 기술이 곧바로 석유화학을 대체할 수 있는 것은 아니다. 생산 비용과 효율 측면에서 개선이 필요하다. 특히 바이오매스는 구성 성분이 다양하고 반응 과정에서 변수도 많아 기존의 실험 중심 접근으로는 상용화까지 일정 시간이 소요될 수밖에 없다. 이 지점에서 인공지능(AI)의 역할이 중요하다. 최근 머신러닝을 활용해 공정 조건을 최적화하고 반응 효율을 높이는 연구가 진행되고 있다. AI는 방대한 실험 횟수를 획기적으로 줄여 기술 개발 속도를 올리는 핵심 도구가 될 것이다. 목질계 자원의 탄소 전환 공정은 석유화학 공정을 단번에 대체하는 해법이 아닌 산업 기반 자원을 다원화하고 화석 자원 공급 리스크를 낮추기 위한 현실적이면서도 친환경적인 대안이다. 우리나라 전역에서 자라고 있는 나무를 중심으로 한 목질계 자원의 순환형 산업 구조 구축을 고민해야 할 시점이다. 여환명 한국목재공학회장

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.

●“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.

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.

“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.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

2026년 AI 바우처 공급기업 선정… 수요기업 AI 솔루션 도입 지원GS 인증 1등급 ‘클라리넷’ 기반 산업별 맞춤형 AI 환경 구현과제당 최대 2억 원 바우처… 5월부터 11월까지 약 7개월 수행 오케스트로 그룹(의장 김민준)의 AI 전문 계열사 오케스트로 AGI(대표 김영광)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘2026년 AI 바우처 지원사업’의 공급기업으로 선정됐다고 9일 밝혔다. 오케스트로 AGI는 이번 선정을 계기로 공공기관과 제조·금융 산업을 중심으로 AI 기반 업무 전환을 확대할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 기술 도입이 필요한 중소·중견기업, 의료기관, 소상공인 등을 대상으로 정부가 비용을 지원하는 사업이다. 수요기업은 과제당 최대 2억원 규모의 바우처를 활용해 자사 환경에 최적화된 AI 솔루션과 운영 환경을 구축할 수 있다. 오케스트로 AGI는 이번 사업을 통해 공공기관을 비롯해 제조·금융 등 다양한 산업군으로 AI 활용 범위를 확대하고 조직 내 문서와 데이터를 활용한 업무 중심 적용을 강화할 예정이다. 사업은 수요기업과 공급기업이 컨소시엄을 구성하는 방식으로 진행되며 서류 평가와 발표 평가, 사업비 심의를 거쳐 과제가 최종 확정된다. 선정된 과제는 5월부터 11월까지 약 7개월간 수행된다. 이를 통해 AI 도입을 검토 중인 기업의 초기 투자 부담을 낮추고 실제 업무에 적용 가능한 AI 환경을 구축할 수 있다. 오케스트로 AGI는 자체 개발한 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’을 중심으로 수요기업의 AI 도입을 지원한다. 자체 AI 플랫폼 구축에 어려움을 겪는 기관과 기업도 즉시 활용 가능한 맞춤형 AI를 도입할 수 있다. ‘클라리넷’은 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득한 AI 솔루션으로, 글로벌 표준 데이터 카탈로그(DCAT 3.0)와 온톨로지, 검색증강생성(RAG) 기술을 활용해 방대한 내부 문서를 분석하고 출처 기반의 정확한 답변을 제공한다. 공공기관의 행정 문서, 제조 기업의 매뉴얼, 금융사의 내부 규정 등 조직 내 데이터 자산을 통합 활용할 수 있도록 설계됐으며 표준화된 구조를 통해 포털 구축, 연합 검색(Federated Search), 데이터 재사용, 장기 보존 메타데이터 관리까지 지원한다. 또한 키워드 검색과 LLM 기반 증강 검색을 통해 내부 데이터를 바탕으로 결과를 제공해 사용자는 필요한 정보와 근거가 되는 출처를 함께 확인할 수 있다. 내부 업무에는 RAG 구조를 적용하고 민원·고객 응대 등 외부 서비스에는 Q＆A 검증 및 튜닝 기술을 적용해 환각(Hallucination) 발생을 줄였다. 이를 통해 생성형 AI의 한계를 보완하고 결과의 신뢰도를 높였다. 오케스트로 AGI는 한국교통안전공단, 한국도로공사, 국민건강보험공단 등 다수의 AI 공통 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기획부터 개발, 운영까지 전 과정을 수행해 왔다. 회사는 산업별 특성에 맞는 AI 모델을 적용해 실제 운영에 활용 가능한 AI 환경을 구현하고 있다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 “이번 AI 바우처 지원사업은 비용 부담으로 AI 도입을 망설였던 기관과 기업이 맞춤형 AI 전환을 추진할 수 있는 기회”라며 “검증된 구축 경험과 노하우를 바탕으로 공공 부문의 AI 활용을 확대하고 제조·금융 산업의 AI 전환 수요에도 대응해 나갈 것”이라고 밝혔다.

업계 최고층… 저장 효율 33% 높여D램 넘어 ‘낸드플래시’ 기술력 각인PC시장 공룡 ‘델’ 첫 공급처로 확보증권가, 1분기 실적 35조~38조 전망 SK하이닉스가 세계 최초로 ‘300단 낸드 시대’의 문을 열며 인공지능(AI) PC 시장의 핵심 하드웨어 주도권 선점에 나섰다. 고대역폭메모리(HBM)로 D램 시장의 판도를 바꾼 SK하이닉스가 이번엔 낸드플래시 분야에서 초격차 기술을 선보이며 ‘AI 메모리 올라운더’로서의 입지를 굳히는 모양새다. 단순히 적층 단수를 높이는 경쟁을 넘어, 폭증하는 AI 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 스토리지의 새로운 기준점을 제시했다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 업계 최고층인 321단 적층 기술과 데이터 저장 효율을 극대화한 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 방식을 결합한 소비자용 SSD(cSSD) 신제품인 ‘PQC21’을 출시하고 이달부터 본격적인 공급에 나선다고 8일 밝혔다. 특히 글로벌 PC 시장의 공룡인 델 테크놀로지스를 첫 공급처로 확보하며 단순 개발을 넘어선 즉각적인 실전 투입을 알렸다. 이번 제품의 핵심인 321단 적층은 반도체 칩 내부에서 데이터를 저장하는 셀을 수직으로 촘촘히 쌓아 올려 한정된 면적 안에 더 많은 데이터를 집어넣는 고난도 공정 기술이다. 여기에 셀 하나에 4비트의 정보를 담는 QLC 방식을 적용해 기존 TLC(트리플 레벨 셀) 대비 저장 효율을 약 33% 높이며 경제성까지 확보했다. 그동안 QLC 방식은 대용량 구현에는 유리하나 데이터 처리 속도가 느려지고 수명이 짧아진다는 점이 고질적인 기술적 난제로 지적돼 왔다. SK하이닉스는 데이터 처리 속도가 가장 빠른 SLC(싱글 레벨 셀)처럼 작동하는 특정 영역을 설정하는 ‘SLC 캐싱’ 기술을 PQC21에 적용해 이 같은 성능 저하 우려를 불식시켰다. 필요한 데이터를 신속하게 읽고 쓰는 최적화 작업을 통해 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하는 온디바이스 AI 환경에서도 매끄러운 작업 흐름을 보장한다. 특히 글로벌 PC 시장은 최근 회복세를 보이고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 지난해 전 세계 PC 시장은 윈도우 11 교체 수요 등에 힘입어 9.1% 성장하며 긴 침체기를 끝냈다. AI PC가 방대한 데이터를 로컬 환경에서 실시간 처리해야 하는 만큼, SK하이닉스는 고밀도 저장장치의 표준 자리를 빠르게 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 시장조사업체 IDC는 cSSD 시장 내 QLC 비중이 2027년 61%까지 치솟으며 주류 기술로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 업계에서는 이번 양산 소식이 글로벌 반도체 경쟁 구도에서 한국 기술의 ‘초격차’를 다시 한번 각인시킨 결과로 평가한다. 미국의 마이크론이 최신 제품에서 276단(추정) 수준에 머물러 있는 사이 SK하이닉스가 먼저 300단의 벽을 허물며 단수 경쟁에서 확실한 승기를 잡았기 때문이다. 이런 기술 혁신은 역대급 실적에 대한 기대감으로 이어지고 있다. 전날 삼성전자가 1분기 영업이익 57조원을 돌파하며 반도체 슈퍼사이클의 귀환을 알린 가운데 이달 말 실적발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 분기 최대 실적을 올릴 것으로 전망되고 있다. 일부 증권사에서는 SK하이닉스의 1분기 영업이익이 시장 전망치를 크게 웃도는 35조원에서 최대 38조원에 달할 것으로 추정한다. HBM3E와 같은 고성능 D램뿐만 아니라 고부가가치 낸드 제품군인 eSSD와 이번 321단 cSSD 등 ‘AI 맞춤형 솔루션’이 실적의 질적 성장을 강력하게 견인하고 있기 때문이라는 분석이다.

AI 금융비서로 ‘확장의 역설’ 해소… 초개인화 서비스 전면 도입몽골 진출 공식화, CSS 수출… 외국인 2000만 시장 공략스테이블코인까지 확장… 비이자 중심 수익구조 전환 가속인터넷전문은행(인뱅) 카카오뱅크가 인공지능(AI)을 앞세워 송금 중심 인터넷은행에서 벗어나 결제·투자·자산관리까지 아우르는 ‘AI 네이티브 뱅크’로의 전환에 나선다. 수신 기반을 토대로 비이자 영역을 확대하고 글로벌 진출을 본격화해 성장 축을 다변화하겠다는 전략이다. 카카오뱅크는 8일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 호텔에서 ‘2026 프레스톡’을 열고 AI와 글로벌 확장을 양 축으로 한 중장기 성장 전략을 발표했다. 윤호영 대표는 “AI 기술로 모두에게 최적화된 금융 비서를 제공하고 전 세계로 무대를 확장해 새로운 금융 혁신의 역사를 써내려가겠다”고 밝혔다. 카카오뱅크는 2700만명 고객과 약 70조원 규모 수신 경쟁력을 기반으로 결제와 투자 영역을 핵심 성장 축으로 삼는다. 하반기 맞춤형 혜택 체크카드와 청소년·외국인 전용 카드, 상업자표시신용카드(PLCC) 등 신규 카드 상품을 출시해 결제 기능을 강화하고, 이용 데이터를 기반으로 한 혜택 설계도 고도화할 계획이다. 올해 3분기에는 흩어진 결제 정보를 통합 관리하는 ‘결제홈’을, 2분기에는 다양한 금융상품을 비교·투자할 수 있는 ‘투자 탭’을 신설한다. 결제와 투자 기능을 하나의 흐름으로 연결해 소비부터 자산 형성까지 이어지는 통합 경험을 제공하고, 퇴직연금 시장 진출을 통해 2030세대부터 시니어까지 아우르는 ‘평생 자산관리’ 체계를 구축한다는 구상이다. AI는 이번 전략의 핵심 축이다. 카카오뱅크는 2700만 고객의 ‘앱 온리(App-only)’ 데이터와 금융 특화 대형언어모델(LLM)을 결합해 초개인화 서비스를 구현한다. 결제 데이터를 기반으로 소비 패턴을 분석해 맞춤형 가이드를 제공하고, 투자 탭에는 AI 기반 투자 에이전트를 적용해 투자 의사결정을 지원할 예정이다. 금융 서비스가 늘어날수록 이용이 복잡해지는 ‘확장의 역설’을 AI로 해결하는 구조를 구현한다. 글로벌 확장도 속도를 낸다. 인도네시아 ‘슈퍼뱅크’와 태국 ‘뱅크X’ 협력을 이어가는 가운데 몽골 진출을 공식화하고, 비금융 데이터를 활용한 신용평가모델(CSS) ‘카카오뱅크 스코어’ 노하우를 현지 금융기관에 전수할 계획이다. 국내 거주 외국인 약 250만명을 시작으로 방한 외국인과 재외국민까지 약 2000만명을 대상으로 한 금융 서비스도 연내 출시하고, AI 기반 실시간 번역 기능을 통해 언어 장벽을 낮춘다는 방침이다. 원화 기반 스테이블코인 발행과 유통을 주도하겠다는 청사진도 제시했다. 2027년까지 자산 100조원, 자기자본이익률(ROE) 15% 달성을 목표로, 이자 중심 은행 구조에서 벗어나 수수료·플랫폼 기반 비이자 수익을 확대하는 방향으로 사업 모델을 재편한다는 계획이다.