키오시아 코퍼레이션(Kioxia Corporation)의 자회사인 솔리드 스테이트 스토리지 테크놀로지 코퍼레이션(SSSTC)이 액침 냉각(Immersion Cooling) 기술을 적용한 기업용 및 산업용 SSD 포트폴리오를 선보였다. 생성형 AI와 고밀도 컴퓨팅 인프라의 확산으로 데이터센터의 열 관리 중요성이 부각되는 가운데, SSSTC는 특수 소재, 부품 보호 기술, 구조 설계를 적용해 내식성을 확보하고 액침 냉각 환경에 대응할 수 있도록 SSD를 설계했다. 주요 제품군은 SATA ER3, ER4, ER5 시리즈와 PCIe® U.2 PJ1 및 EJ5 시리즈로 구성된다. 해당 SSD 제품군은 비전도성 유전체 유체 내부에서 작동할 수 있도록 설계됐다. 액체의 높은 열용량과 대류 특성을 활용해 유체 순환 및 열교환 과정에서 열을 방출하도록 함으로써, 공랭식 냉각 방식에 대한 의존도를 낮추고 전력 사용 효율(PUE)과 시스템 안정성 관리에 기여하도록 했다. SSSTC는 이와 함께 AI 및 엣지 컴퓨팅 환경에 대응하는 산업용 및 기업용 SSD 제품군도 공개했다. 산업용 SSD는 영하 40도에서 영상 85도까지의 작동 온도 범위를 지원하며, 실외 및 산업 현장 환경에 적합하도록 방진·내충격 설계를 적용해 엣지 AI 운영을 지원한다. 또한 pSLC 아키텍처를 기반으로 쓰기 작업 내구성을 강화했으며, 하드웨어 PLP, 펌웨어 PLP, PLN을 포함한 다계층 전력 손실 보호(Power Loss Protection) 체계를 통해 데이터 보호 기능을 제공한다. 기업용 eTLC SSD는 AI 워크로드 처리를 목표로 설계된 제품이다. 워크로드 강도에 따라 5년 기준 1 DWPD와 3 DWPD 내구성 옵션을 제공하며, 실제 워크로드 환경에서도 90% 이상의 랜덤 IOPS 성능을 유지할 수 있도록 설계됐다. 여기에 고밀도 컴퓨팅 환경에 최적화된 펌웨어를 적용해 지연 시간을 관리하고, 커패시터 기반 PLP와 액침 냉각 지원을 통해 운영 환경에서의 안정성을 높였다. SSSTC는 18년 이상 자체 펌웨어 개발을 통해 축적한 기술력을 바탕으로 다양한 스토리지 요구사항에 대응하고 있다. 제공되는 커스터마이징 옵션으로는 설정 가능한 오버 프로비저닝(Over-Provisioning), 수명 및 용량 최적화, 성능 및 전력 조정, 애플리케이션별 맞춤형 펌웨어 개발 등이 있다. SSSTC는 앞으로도 AI 스토리지 인프라 구축에 필요한 기술 지원을 지속하며, 다양한 산업 환경에 최적화된 SSD 솔루션을 확대해 나갈 방침이다.

원광전력㈜(대표 전연수)가 한국건설기술연구원(KICT) 주관의 ‘노후 공장 그린 리모델링을 위한 저비용·경량화 프리패브 BIPV(Building Integrated Photovoltaic·건물 일체형 태양광) 지붕 유닛 시스템 개발’ 과제에 위탁연구개발기관으로 참여한다고 3일 밝혔다. 이번 연구는 노후 산업 시설물의 구조적 한계를 극복하고 에너지 효율을 극대화하는 데 목적을 두고 있다. 기존 태양광 설비는 노후 건축물 적용 시 하중 문제에 따른 별도의 구조 보강 비용 발생과 시공 기간 장기화라는 고질적인 문턱이 존재해 왔다. 이에 연구팀은 공장에서 사전 제작한(Prefab) 경량·모듈형 지붕 유닛을 현장에서 즉시 설치하는 혁신적 공법을 도입한다. 이를 통해 시공의 경제성을 확보하고 설치 부담을 획기적으로 낮춘다는 복안이다. 참여 기관들은 향후 지붕 유닛의 최적화된 경량 설계 및 저비용 구조화, 프리패브 제작 기술 표준화, 현장 설치 공법 고도화 등 실증 및 성능 검증 전반에 걸쳐 긴밀한 공동 연구를 수행할 예정이다. 전연수 원광전력 대표는 “건물일체형 태양광(BIPV) 분야의 기술역량을 확보하고, 노후 산업시설의 친환경 에너지 전환과 탄소중립 실현에 기여할 수 있도록 연구개발에 적극 참여하겠다”고 말했다.

부산대학교 연구팀이 양자컴퓨터를 신약 개발에 활용할 수 있는 모델을 개발해 국제 양자 경연대회에서 우승을 차지했다. 부산대는 황원주 정보컴퓨터공학부 교수를 주축으로 한 양자 인공지능(AI) 연구팀인 ‘팀 PNU’가 지난달 27일 덴마크 코펜하겐에서 열린 ‘퀀텀 이노베이션 챌린지 2025’에서 최종 우승했다고 2일 밝혔다. 이 대회는 글로벌 제약기업인 노보 노디스크 등이 주관하는 국제 경진대회다. 제약·바이오 분야의 난제를 양자기술로 해결하는 아이디어를 발굴하기 위해 마련됐다. 연구팀은 양자 컴퓨팅 기반 신경망 AI가 약물 농도와 생리적 반응 사이의 복잡한 관계를 스스로 학습하고, 환자에게 가장 안전하고 효과적인 약물 투여량을 예측하는 모델을 제시했다. 이 모델은 연구 완성도와 양자컴퓨팅 활용 가능성, 신약 후보물질 선정과 임상시험 등 제약·바이오 분야 적용 가능성 등에서 높은 평가를 받았다. 부산시는 덴마크 이노베이션 센터와 협력해 이 연구를 지원했다. 부산대 관계자는 “양자 AI 기술을 활용한 신약 개발, 정밀 의료, 최적화 문제 해결 등 다양한 응용 분야로 연구를 확대하겠다”고 말했다.

엔비디아가 AI 미니 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’의 모바일 버전인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했습니다. RTX 스파크는 DGX 스파크에 탑재된 GB10의 모바일 변형 버전인 N1X를 탑재하고 있으며, 최대 20코어의 Arm 기반 CPU와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 블랙웰 아키텍처 GPU로 구성되어 있습니다. 엔비디아는 모든 RTX 스파크가 동일한 칩을 사용하는지 아니면 일부 기능을 줄이고 가격을 낮춘 컷 칩(cut-chip)이 존재하는지에 대해서는 이날 공개 행사에서 구체적으로 밝히지 않았습니다. 다만 RTX 스파크가 최대 128GB의 LPDDR5x와 1페타플롭스의 연산 능력으로 노트북에서도 고사양 게임을 원활하게 작동시킬 수 있을 뿐 아니라 120B 파라미터를 지닌 거대 LLM도 구동할 수 있다는 점을 강조했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 RTX 스파크가 장착된 노트북에서 ‘007 퍼스트 라이트’와 ‘포르자 호라이즌 6’를 배터리 전원만으로 구동하는 모습을 선보였는데, 이는 기존의 스냅드래곤 기반의 윈도우 ARM(Windows on ARM) 노트북에서는 생각하기 어려웠던 게임 성능으로 마이크로소프트가 밀고 있는 윈도우 ARM의 약점을 상당 부분 극복한 모습입니다. 마이크로소프트는 RTX 스파크 개발을 위해 엔비디아와 긴밀히 협업했고 에이서(Acer), ASUS, 레노버(Lenovo), 델(Dell), HP, MSI 등 주요 PC 제조사와 함께 마이크로소프트의 서피스 라인업에도 RTX 스파크 모델을 넣어 고성능 윈도우 ARM PC 개발 의지를 보여줬습니다. 그런데 이날 공개된 RTX 스파크 노트북을 보면 그렇게 두꺼운 제품이 아니라는 점을 쉽게 알 수 있습니다. DGX 스파크의 GB10 칩이 약 140W의 열 설계 전력(TDP)을 가진다는 점을 고려할 때, RTX 스파크는 엔비디아의 노트북 전력 효율 기술인 MAX-Q를 적극적으로 활용해 TDP를 낮추고 최소 두께 14mm의 슬림한 디자인을 구현한 것으로 보입니다. MAX-Q는 단순히 클럭을 강제로 낮추는 방식을 넘어, 최적화 기술을 집약한 기술입니다. 게임 실행 시 AI 텔레메트리(AI Telemetry)가 GPU와 CPU 워크로드를 실시간으로 분석하면, CPU 옵티마이저는 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해 CPU를 ‘최고 효율 주파수’로 동적으로 조정합니다. 이때 절약된 전력은 다이나믹 부스트(Dynamic Boost)를 통해 GPU로 재배분됩니다. GPU 차원에서도 파워 게이팅(Power Gating)을 통해 사용되지 않는 내부 블록을 비활성화하고, 워크로드에 맞춰 클럭을 미세 조정합니다. 여기에 DLSS 4.5를 통해 실제 렌더링 부하를 줄여서 전력 소모와 발열을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 물론 이론적으로 MAX-Q가 적용된 N1x의 성능이 TDP 140W이 기본인 GB10와 대등하지는 않을 것으로 보입니다. 일부 성능 저하는 감수해야 하지만, 충분한 휴대성을 보장하면서도 AAA급 고사양 게임과 대규모 언어 모델(LLM) 구동이 가능하다는 것은 개발자와 고성능 기기를 쓰는 사용자들에게 상당한 장점입니다. 다만 이날 보여준 128GB 모델만 있을 경우 가격은 매우 비쌀 가능성이 높습니다. DGX 스파크의 공식 가격이 4699달러(원래 3999달러였으나 메모리 가격 상승으로 인상)이며, 국내에서는 부가세를 포함해 더 비싼 가격에 판매되는 점을 고려하면, 노트북 버전인 RTX 스파크 제품은 훨씬 비싸질 가능성이 높습니다. 이런 점을 감안하면 64GB, 32GB 모델도 있을 가능성이 있으나 당장에 공개된 내용은 없습니다. 아무튼 높은 가격을 생각하면 RTX 스파크의 주요 경쟁자는 애플의 맥북 프로(특히 M5 맥스 시리즈)가 될 것으로 보입니다. 다만 현재 DGX 스파크 가격을 생각할 때 RTX 스파크 노트북은 128GB 모델 기준 맥북 프로 M5 맥스 모델보다 비쌀 가능성이 높아 보입니다. 이렇게 비싼 제품을 게임만 하려고 사는 경우는 거의 없을 것입니다. 따라서 비싸도 업무에 사용해야만 하는 특별한 용도, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델)이나 그래픽 작업 성능이 중요한 요소가 될 것으로 보입니다. 이 시장에서 유력한 경쟁 상태인 맥북 프로 M5 맥스도 128GB 모델은 120B 파라미터 급 LLM 구동이 가능하지만, RTX 스파크는 6144개의 CUDA 코어와 텐서 코어를 활용한 FP4(4비트 양자화) 연산 능력과 최대 1페타플롭스(Petaflop)의 연산 성능으로 토큰 속도에서 우위를 점할 가능성이 있습니다. 엔비디아는 RTX 스파크를 개인용 에이전트를 위한 플랫폼으로 소개하고 있으며 로컬 컴퓨터에서 120B LLM을 100만 토큰의 컨텍스트로 구동하거나, 90GB 이상의 거대한 3D 장면을 렌더링하고, 12K 영상 편집 및 4K AI 비디오 생성을 할 수 있습니다. 물론 실제 성능과 가성비는 제품이 실제 출시되고 가격이 공개되어야 제대로 평가할 수 있을 것입니다. 황 CEO는 “PC는 다시 태어나고 있다. 40년 동안 우리는 앱을 실행하고 클릭하고 타이핑했지만, 이제 RTX 스파크와 윈도우를 통해 우리는 요청하고 PC가 작업을 수행한다”며, RTX 스파크가 로컬 에이전트, 최전방 모델, 크리에이티브 워크플로우, RTX 게임을 하나의 노트북에 통합한 ‘새로운 PC’라고 강조했습니다. 그의 포부처럼 실제로 RTX 스파크가 PC의 재창조가 될지 아니면 특수 용도로 사용하는 비싼 장비로 남게 될지 결과가 주목됩니다.

- 패션 브랜드 ‘메트로시티’ 고객센터에 AICC 기반 통합 응대 솔루션 구축- AS·매장 등 정형화된 문의는 ARS로, 복잡한 문의는 AI 자연어 응대 통신 소프트웨어 및 AI 솔루션 기업 네이블(공동대표 양건열·조종화)이 패션 브랜드 메트로시티(METROCITY)에 인공지능 컨택센터(AICC) 솔루션을 공급하고 본격 운영에 들어갔다고 밝혔다. 이번 공급은 네이블이 2025년 12월 이커머스 기업 트렌드메카에 AICC 시스템을 구축한 데 이어, 오프라인 리테일 분야로 사업 영역을 확장한 사례다. 메트로시티는 핸드백·의류·주얼리 등 다양한 제품군을 보유하고 있어, 시즌 프로모션이나 신제품 출시 시기마다 고객 문의가 집중되는 구조적 특성이 있다. 네이블이 공급한 AICC 솔루션은 이러한 패션·리테일 CS 환경에 맞춰 설계된 통합 응대 시스템이다. 이 솔루션은 문의 비중이 높은 AS 접수 방법이나 전국 매장 위치 안내 등 정형화된 문의를 음성 ARS로 즉시 처리한다. 정해진 메뉴 외의 비정형 문의는 자연어 기반 AI 질의응답(Q＆A) 기능을 통해 자동으로 응대한다. 심층 상담이 필요한 경우 업무 시간 내에는 상담원에게 즉시 연결된다. 심야나 휴일 등 업무 시간 외에 접수되는 콜에는 ‘상담사 안내 알림톡’을 자동 발송해 24시간 응대 체계를 갖췄다. 이를 통해 상담원은 교환·환불 처리, 복잡한 컴플레인 해결, VIP 고객 케어 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 된다. 네이블은 이번 공급을 통해 B2B 제조, 온라인 이커머스, 오프라인 리테일에 이르기까지 AICC 구축 레퍼런스를 폭넓게 확보하게 됐다. 조종화 네이블 대표는 “커머스 시장에서 축적한 AICC 구축 노하우를 바탕으로, 고객과의 최접점 소통이 무엇보다 중요한 패션 브랜드 메트로시티에 당사 솔루션을 선보이게 되어 뜻깊다”며 “앞으로도 각 산업군의 특성과 고객 여정에 최적화된 맞춤형 AICC 솔루션으로 온·오프라인 커머스 시장의 AI 전환(AX)을 적극 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.

AI 기반 스마트 그리드 솔루션 기업 크로커스(대표이사 임지섭)가 전력전자 전문기업 민맥스(대표이사 고영상)의 인수합병을 완료했다고 6월 1일 밝혔다. 크로커스는 이번 인수를 통해 SST(Solid-State Transformer, 반도체 변압기) 및 고전력 전력변환 분야의 기술과 사업 구조를 정비한다. 최근 AI 팩토리와 데이터센터를 중심으로 전력 수요가 증가함에 따라 차세대 전력 구조에 대한 필요성이 제기되고 있다. 특히 엔비디아가 AI 데이터센터의 전력 효율과 안정성을 높이기 위한 핵심 전력 구조로 800VDC를 제시하면서 전력변환 장치, 에너지 저장, 배전 인프라 부문의 전환이 시작되는 추세다. 이에 따라 SST 등 차세대 전력변환 기술의 활용도가 요구되고 있다. SST를 활용한 전력 효율 및 품질 최적화 기술을 보유한 크로커스는 이번 민맥스 인수를 바탕으로 SST 분야의 제품 다변화와 개발을 진행할 방침이다. 피인수기업인 민맥스는 전력변환 토폴로지 설계, 고전압·고전류 PCB 설계, 실시간 제어 설계 기술을 보유한 전력전자 기업이다. 그동안 UAM 항공 모빌리티 인버터, 수소연료전지 차량용 컨버터, 반도체 변압기, 배터리 성능평가 장비, 반도체 라인용 전력변환 시스템 등을 현대자동차와 전기연구원 등 산업 고객사에 공급해 왔다. 민맥스는 인버터, 컨버터, 디지털 제어기 등의 설계·개발 역량을 바탕으로 차량, UAM, 반도체, 배터리, 전력 계통 등 다양한 산업 분야에 전력변환 시스템 솔루션을 제공해 온 기업이다. 크로커스는 이번 인수를 계기로 자사의 AI 기반 전력 최적화 소프트웨어 및 SST 기반 전압제어 기술에 민맥스의 고전력 전력변환 하드웨어 설계 및 제품화 역량을 통합하게 됐다. 이를 통해 AI 데이터센터와 고전력 산업 영역을 중심으로 형성되는 차세대 전력 인프라 시장 진입을 추진할 계획이다. 크로커스 임지섭 대표이사는 “그간 전력 시장은 신재생에너지 중심의 신규 공급원 투자와 기존 송배전 설비 확충에 주목해 왔지만, 본격적인 AI 시대에 접어들면서 전력 수요가 특정 지점에 집중되는 ‘전력 밀도’의 증가가 새로운 과제로 떠오르고 있다”며 “AI 시대의 진짜 문제는 이러한 전력 밀도 증가를 기존 인프라가 더 이상 감당하기 어렵다는 데 있다”고 말했다. 이어 “크로커스는 이 본질적 문제를 기술로 해결하는 방법을 창업 초기부터 고민해 왔으며, 이번 민맥스와의 결합은 그 핵심 기술력을 한 단계 더 강화하기 위한 결정”이라고 밝혔다. 한편 2016년 미국 실리콘밸리에서 설립된 크로커스는 300만 호 이상에 공급된 그린버튼(Green Button) 솔루션을 개발한 바 있으며, 2018년 한국 법인을 설립하고 본사를 이전했다. 현재 데이터센터와 에너지 다소비 사업장을 대상으로 AI 기반 디지털 에너지 솔루션을 공급하고 있으며, 2024년에는 한국전력공사 추천을 통해 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’에 선정된 바 있다.

AI, SEO, 자체 앱 기반 데이터 플랫폼 고도화 주식회사 프로브랜드(ProBrand)가 누적 투자 20억원을 달성한 가운데 자사 핵심 플랫폼 PROTECH V1을 중심으로 글로벌 데이터 비즈니스 확장에 속도를 내고 있다. 프로브랜드는 지난달 말 베트남 다낭의 복합외식공간 ‘라우파이(lâuphai)’ 및 ‘호아빈 루프탑(Hòa Bình Rooftop)’과 계약을 체결하고 현지 사업 데이터를 기반으로 한 PROTECH V1 적용 사례를 확대한다. 이번 계약은 프로브랜드가 베트남 시장에서 외식업, 숙박업, 복합문화공간 등의 업종별 레퍼런스를 축적하는 과정에서 체결됐다. 이는 단순 외식 매장 계약을 넘어 전통음식, 대형 수용 공간, 루프탑, 관광 동선, 브랜드 스토리텔링이 연계된 현지 복합 공간과의 계약을 통해 PROTECH V1의 적용 범위를 넓히는 사례로 분류된다. 라우파이는 베트남 후에(Huế)의 전통음식을 기반으로 한 다낭의 복합외식공간이다. 후에 전통 레스토랑, 커피숍, 루프탑 기능을 포함하고 있으며, 쩐흥다오 거리 대로변에 위치해 있다. 시설 1층은 레스토랑, 기념품 숍, 후에 소금커피 판매처로 구성되며, 2층은 단체 고객 수용이 가능한 식사 공간으로 운영된다. 3층에는 VIP룸, 파인다이닝, 칵테일바, 루프탑 공간이 결합되어 개인 고객과 가족, 단체 관광객의 행사를 처리하는 구조를 갖추고 있다. PROTECH V1은 사업 현장에서 발생하는 데이터를 수집하고 이를 AI 기반으로 분석해 사업자의 의사결정과 성장 전략 수립을 지원하는 데이터 기반 비즈니스 플랫폼이다. 프로브랜드는 해당 플랫폼에 검색최적화(SEO), 자체 앱 기반 운영 구조, 실시간 데이터 분석 체계를 결합해 사업자가 업종과 규모에 관계없이 시장 반응을 파악하고 전략을 설계할 수 있도록 기술 고도화를 진행 중이다. 프로브랜드는 기존의 컨설팅이나 광고 방식과 차별화하여 상권, 고객 반응, 검색 흐름, 브랜드 경쟁력, 콘텐츠 확산 가능성을 데이터로 구조화하고 이를 사업 전략으로 전환하는 방식을 취하고 있다. 외식업 분야에서는 메뉴 반응, 리뷰, 객단가, 회전율을 정량화하며, 숙박업과 관광업 및 복합문화공간 영역에서는 예약 흐름, 위치 경쟁력, 체류 시간, 방문 목적, 고객 국적, 부가서비스 이용률 등의 데이터를 활용해 성과를 관리한다. 이번 라우파이 및 호아빈 루프탑과의 계약은 이러한 데이터 확장성을 검증하는 사례다. 후에 전통음식과 대형 수용 공간을 보유한 라우파이, 한강 전망과 엔터테인먼트 요소를 결합한 호아빈 루프탑은 PROTECH V1이 복합형 사업 구조를 해석할 수 있는지 확인하는 현장이다. 프로브랜드는 이를 통해 외식업을 넘어 관광, 공간, 문화 소비가 결합된 비즈니스 영역으로 플랫폼 적용 범위를 넓히고 있다. 남현 프로브랜드 CEO는 “누적 투자 20억원 달성을 기반으로 PROTECH V1의 기술 고도화와 해외 레퍼런스 확대에 속도를 내고 있다”며 “이번 다낭 계약은 하나의 외식 매장 계약이 아니라, 문화와 관광, 공간 경험이 결합된 복합형 비즈니스에서도 PROTECH V1이 적용될 수 있음을 보여주는 사례”라고 밝혔다. 이어 “베트남을 시작으로 일본, 필리핀, 미국 시장 진출도 계획하고 있으며, 각 국가와 도시의 소비 구조와 상권 특성을 분석하는 역량이 글로벌 확장의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 덧붙였다. 한편 프로브랜드는 동남아시아 시장을 중심으로 외식업, 숙박업, 복합문화공간 등 현지 사업체와의 계약을 이어가고 있다. 향후에도 PROTECH V1을 중심으로 AI, SEO, 자체 앱, 데이터 분석 기술을 결합해 글로벌 시장에 적용 가능한 데이터 기반 비즈니스 플랫폼 구조를 구축할 계획이다.

삼성전자가 글로벌 차량용 메모리 반도체 시장에서 처음으로 미국 마이크론을 제치고 점유율 1위에 올랐다. 또 인공지능(AI) 핵심 부품인 차세대 고대역폭메모리(HBM) 시장에서도 세계 최초로 7세대 HBM4E 샘플 출하하며 주도권 확보에 속도를 내고 있다. 파업 위기를 넘긴 삼성전자가 AI·자동차 메모리 양대 시장에서 반격에 나서는 모습이다. 31일 스탠더드앤드푸어스(S＆P) 글로벌 모빌리티에 따르면 삼성전자의 차량용 메모리 시장 점유율은 2024년 35%에서 지난해 40%로 상승하며 처음으로 1위를 기록했다. 기존 1위였던 마이크론은 점유율이 같은 기간 40%에서 36%로 하락해 2위로 밀려났다. 삼성전자는 유럽·한국·일본 등은 물론, 세계 최대 전기차 시장인 중국에서 점유율을 크게 확대한 것으로 보인다. 자율주행 기술 확산과 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템의 고도화로 고성능·고용량 메모리 수요가 급증한 가운데, 삼성전자의 저전력 D램(LPDDR)과 유니버설 플래시 스토리지(UFS) 제품이 경쟁력을 인정받은 결과다. 한국자동차연구원에 따르면 자율주행, 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 발전 및 확산으로 차량용 메모리 시장 규모는 지난해 73억 9000만 달러에서 연평균 11.1% 성장해 2030년 125억 달러로 커질 전망이다. 차량용 메모리는 모바일·가전 메모리보다 단가가 높고 장기 공급계약이 일반적이어서 산업 하강기에도 안정적인 수익원이 될 수 있다. 삼성전자는 2015년에 차량용 반도체 시장에 본격 진출한 뒤 SSD와 그래픽 D램(GDDR) 등을 양산차에 확대 적용하며 프리미엄 시장을 공략해왔다. 이와 별도로 삼성전자는 올해 2월 세계 최초로 6세대 고대역폭메모리인 HBM4 양산에 성공한 데 이어 불과 3개월 만에 차세대 제품인 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급했다고 지난 29일 밝혔다. HBM4E는 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 속도를 지원하며 전작인 HBM4 대비 속도를 20% 이상 높였다. 용량도 48기가바이트(GB)의 고용량을 구현해 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 또 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 집약해 전작 대비 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 이는 차세대 AI 시스템의 데이터 처리 성능을 크게 높일 것으로 보인다. 특히 삼성전자는 HBM4E를 통해 수직계열화 구조를 선보였다. 삼성전자는 메모리사업부의 10나노급 6세대(1c) D램과 파운드리의 4나노 베이스 다이, 시스템LSI 설계 역량, 첨단 패키징 기술 등을 결합해 HBM4E를 개발했다. 소위 ‘원스톱 턴키 솔루션’이다. 업계에서는 HBM4 세대부터 고객 맞춤형 설계와 안정적인 공급 역량이 중요해지는 만큼 통합 생산 체계가 경쟁력을 높일 것으로 보고 있다. 특히 HBM3E 세대에서 경쟁사에 밀렸던 삼성전자가 HBM4 세계 최초 양산과 HBM4E 세계 최초 샘플 출하를 잇달아 달성하며 기술 리더십 회복에 나섰다는 점에서 의미가 크다. 특히 삼성전자가 최근 미국 AI 기업 앤트로픽에 조단위의 지분 투자를 단행한 것으로 전해지면서 적자인 파운드리 사업부의 반등 가능성도 부상했다. 앤트로픽은 최근 진행한 시리즈H 투자 라운드에서 650억 달러(약 98조원)를 유치했다고 지난 28일 밝혔는데, 투자 참여 기업 중 첨단 파운드리 사업을 보유한 곳은 삼성전자가 사실상 유일하다.

인텔이 팬서 레이크(Panther Lake) 아키텍처를 기반으로 한 휴대용 게임 기기 전용 시스템 온 칩(SoC)인 ‘인텔 아크 G3’ 시리즈를 공식 공개했습니다. 기본적으론 노트북용 팬서 레이크와 같은 프로세서이지만, 인텔은 단순한 하위 브랜드가 아니라 휴대용 PC(UMPC)의 특성에 맞춰 최적화된 특수 목적형 프로세서라고 강조하고 있습니다. 손으로 들고 다니는 휴대용 PC의 주요 목적은 게임입니다. 하지만 기존 노트북 프로세서로는 작은 휴대 기기에서 충분한 발열 제어가 힘들기 때문에 효율은 높이고 전력 소모는 줄여야 합니다. 그래서 아크 G3는 발열이 많은 고성능 P 코어는 4개에서 2개로 줄이고 고효율 E 코어 8개와 저전력 LP-E 코어 4개를 조합한 14코어 구성을 지니고 있습니다. 또한 최대 35W의 TDP에 맞춰 Xe 3 GPU의 전력 특성을 재설계하여 전력 소모를 대폭 줄였습니다. 구체적인 스펙을 살펴보면, 최상위 모델인 ‘아크 G3 익스트림’은 4.7GHz의 P 코어와 2.3GHz의 12코어 Xe 3 GPU(아크 B390)를 탑재했습니다. 반면 일반 모델인 ‘아크 G3’는 P 코어 클럭이 100MHz 낮은 4.6GHz이며, GPU는 10코어 구성의 아크 B370(2.2GHz)으로 약간 낮췄습니다. 두 제품 모두 인텔의 최신 18A 공정으로 제작됐으며, 12개의 PCIe 레인(x8 Gen4 / x4 Gen5), 듀얼 선더볼트 4 포트, Wi-Fi 7 R2 및 듀얼 블루투스 6.0 등 차세대 네트워크 스펙을 갖추고 있습니다. 메모리는 최대 96GB의 LPDDR5X-8533을 지원하지만, 현재 메모리 가격을 감안할 때 실제 시장에서는 16GB 또는 32GB 제품이 주를 이룰 것으로 예상됩니다. 휴대용 게임기에서 가장 중요한 부분인 내장 그래픽의 연산 능력은 AI 연산 (INT8 기준)으로 113 PTOPS, B370은 90 PTOPS입니다. 인텔이 전체 연산 능력이 아니라 AI 연산 능력을 강조한 점이 눈길을 끄는데, 이는 그만큼 최근 AI를 이용한 프레임 생성 및 이미지 향상 기술이 중요해졌기 때문입니다. 본래 인텔은 그래픽 분야에서는 엔비디아는 물론 AMD와 비교해도 후발주자라는 평가가 많았지만, 이번에 공개한 팬서 레이크에서는 달라졌다는 평가를 받고 있습니다. 특히 인텔 아크 G3는 가장 직접적인 경쟁 상대인 AMD의 라이젠 Z2 익스트림과 비교해서 게임 성능에서 우위가 예상됩니다. 왜냐하면 같은 Xe 3 내장 GPU가 이미 노트북에서 보여준 성능상의 우위가 있기 때문입니다. 인텔의 아크 B390은 AMD 라이젠 Z2 익스트림에 탑재된 라데온 890M(16 CU, RDNA 3.5)과 비교해서 기본 성능에서 약간 더 앞서 있을 것으로 보입니다. 하지만 더 중요한 대목은 AI 성능에서 꽤 앞선다는 것입니다. 특히 휴대용 기기는 화면 크기가 작고 전력 소비가 제한적이기 때문에, 낮은 해상도에서 게임을 구동할 때 업스케일링 기술의 완성도가 체감 성능에 많은 영향을 미칩니다. 인텔의 AI 기술인 XeSS 3는 전용 Xe 코어 및 XMX AI 가속기를 활용하여 텍스트 가독성과 미세 디테일을 선명하게 유지하면서도 성능을 크게 높인 것으로 평가받고 있습니다. 특히 라데온 890M의 FSR 기술이 실제적으로 x2 프레임 생성 정도가 한계인 반면 XeSS 3는 x4 생성이 가능해 체감 속도를 크게 높일 수 있습니다. 따라서 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서도 1080 해상도에서 만족스러운 플레이가 가능할 것으로 기대됩니다. 현재 에이서 프레디터 아틀라스 8(Acer Predator Atlas 8), MSI 클로 8 EX AI+(MSI Claw 8 EX AI+), 원엑스플레이어 3(OneXPlayer 3) 등 6월 출시 예정인 기기들이 아크 G3를 탑재할 예정으로 실제 성능과 가격 등이 곧 공개될 예정입니다. 아마 흥행에 최대 변수는 가격이 될 것으로 보입니다. 어느 정도 게임도 설치하고 성능에서 손해도 보지 않으려면 넉넉한 메모리와 SSD가 필수인데, 현재 둘 다 가격이 천정부지로 치솟아 올라 가격이 저렴하진 않을 것으로 예상됩니다.

삼성전자가 세계 최초로 고대역폭메모리(HBM)의 7세대 제품인 HBM4E의 샘플 출하를 시작했다. 지난 2월 전 세대인 HBM4 양산 출하를 시작한 지 3개월 만으로, 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 29일 업계 최초로 HBM4E의 샘플을 출하했다고 밝혔다. 전작인 HBM4에서 검증된 1c(10나노급 6세대) D램과 4나노 파운드리 공정을 동시에 적용했다. 속도는 최대 16Gbps(초당 기가비트)로, HBM4 대비 20% 이상 향상된 수치다. 초당 4TB(테라바이트) 수준의 대역폭을 구현해 발열·전력 효율·적층 기술 등 전반적인 기술 난이도를 크게 높였다. 용량 면에서는 12단 기준 48GB(기가바이트)로 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 향후 고객사의 환경에 맞춰 32GB(8단), 64GB(16단)까지 라인업을 확대한다는 계획이다. 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 적용해 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 삼성전자가 발 빠르게 HBM4E 샘플 공급에 나선 것은 글로벌 고객사를 대상으로 공급을 안정적으로 유지하며 주도권 잡기에 나선 것이란 분석이다. AI 인프라 시장에서 메모리 수급 경쟁이 심화되면서 조기부터 고객사와 공동 검증 및 최적화에 나설 수 있는 빠른 샘플 공급과 안정적인 양산이 핵심 경쟁력이 됐다. 삼성전자는 이번 샘플 공급을 시작으로 고객 일정에 맞춰 양산 공급할 예정이다. 황상준 삼성전자 메모리사업부 개발담당 부사장은 “HBM4 양산 성공에 이어 차세대 HBM4E 샘플 공급까지 차질 없이 완수하며 삼성전자의 독보적인 기술 리더십을 시장에 확실히 각인시켰다”며 “앞으로도 압도적인 기술 초격차와 선제적인 생산 인프라 투자를 바탕으로 글로벌 AI 메모리 시장의 성장을 강력하게 주도할 것”이라고 밝혔다. 한편 SK하이닉스도 조만간 HBM4E를 출하할 것으로 예상되면서 삼성전자와의 HBM4E 시장 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. SK하이닉스는 올해 하반기 HBM4E 샘플 출하를 계획했지만, 최근 제품 개발이 순조롭게 진행되면서 일정이 앞당겨진 것으로 알려졌다. 이날 삼성전자는 보통주와 우선주(삼성전자우)의 합산 시가총액에서 사상 처음으로 2000조원을 넘겼다. 한국거래소에 따르면 이날 삼성전자 주가는 전 거래일 대비 5.84% 상승한 31만 7000원에 거래를 마쳤다. 시가총액은 1853조 2703억원이다. 우선주는 6.08% 오른 20만 2500원으로 시총은 162조 4802억원이다. 합산 시총은 2015조 7505억원으로 2000조원을 훌쩍 넘어섰다. 지난 1월 합산 시총 1000조원을 돌파한 지 4개월 만에 시가총액이 두 배로 늘어난 것이다. 우선주를 포함한 단일 기업의 시총이 2000조원을 돌파한 것은 이번이 처음이다. 미국의 시총 조사 사이트 컴퍼니즈마켓캡닷컴에 따르면 삼성전자의 전 세계 기업 시총 순위는 11위로, 페이스북·인스타그램 운영사 메타를 바짝 뒤쫓고 있다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

삼성전자가 세계 최초로 고대역폭메모리(HBM)의 7세대 제품인 HBM4E의 샘플 출하를 시작했다. 지난 2월 전 세대인 HBM4 양산 출하를 시작한 지 3개월 만으로, 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 29일 업계 최초로 HBM4E의 샘플을 출하했다고 밝혔다. 전작인 HBM4에서 검증된 1c(10나노급 6세대) D램과 4나노 파운드리 공정을 동시에 적용했다. 속도는 최대 16Gbps(초당 기가비트)로, HBM4 대비 20% 이상 향상된 수치다. 초당 4TB(테라바이트) 수준의 대역폭을 구현해 발열·전력 효율·적층 기술 등 전반적인 기술 난이도를 크게 높였다. 용량 면에서는 12단 기준 48GB(기가바이트)로 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 향후 고객사의 환경에 맞춰 32GB(8단), 64GB(16단)까지 라인업을 확대한다는 계획이다. 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 적용해 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 삼성전자가 발 빠르게 HBM4E 샘플 공급에 나선 것은 글로벌 고객사를 대상으로 공급을 안정적으로 유지하며 주도권 잡기에 나선 것이란 분석이다. AI 인프라 시장에서 메모리 수급 경쟁이 심화되면서 조기부터 고객사와 공동 검증 및 최적화에 나설 수 있는 빠른 샘플 공급과 안정적인 양산이 핵심 경쟁력이 됐다. 삼성전자는 이번 샘플 공급을 시작으로 고객 일정에 맞춰 양산 공급할 예정이다. 황상준 삼성전자 메모리사업부 개발담당 부사장은 “HBM4 양산 성공에 이어 차세대 HBM4E 샘플 공급까지 차질 없이 완수하며 삼성전자의 독보적인 기술 리더십을 시장에 확실히 각인시켰다”며 “앞으로도 압도적인 기술 초격차와 선제적인 생산 인프라 투자를 바탕으로 글로벌 AI 메모리 시장의 성장을 강력하게 주도할 것”이라고 밝혔다. 한편 SK하이닉스도 조만간 HBM4E를 출하할 것으로 예상되면서 삼성전자와의 HBM4E 시장 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. SK하이닉스는 올해 하반기 HBM4E 샘플 출하를 계획했지만, 최근 제품 개발이 순조롭게 진행되면서 일정이 앞당겨진 것으로 알려졌다.

잘 지어져 모락모락 김이 나는 뽀얀 쌀밥은 잘 익은 김치, 삼겹살, 찌개 등 어떤 음식에도 잘 어울린다. 그런데 현재와 같은 쌀 재배 방법은 지구 온난화의 주범인 온실가스 배출을 늘린다는 지적이 나왔다. 미국 메릴랜드대, 보스턴대, 스탠포드대, 오번대, 알콘 주립대, 호주 연방과학산업연구기구(CSIRO) 환경연구소, 프랑스 파리-샤클레대 공동 연구팀은 논에서 배출되는 온실가스 양이 지난 60년 동안 두 배로 급증했으며 실용적 농법 개선으로 식량 생산 타격 없이 메탄가스를 감축할 수 있다고 29일 밝혔다. 이 연구 결과는 식품 및 영양학 분야 국제 학술지 ‘네이처 푸드’ 5월 22일 자에 실렸다. 쌀은 전 세계 인구이 절반 이상이 주식으로 삼는 작물이지만 기후 변화 측면에서 부담도 빠르게 증가하고 있다. 물을 채운 논에서는 메탄과 아산화질소라는 두 종류의 온실가스가 배출되는 것으로 알려졌다. 전 세계적으로 벼농사가 확대, 집약화되면서 메탄 배출 규모를 정확히 파악하고 식량 안보를 훼손하지 않으면서도 이를 줄일 수 있는 방법을 찾는 것이 국제적 과제가 되고 있다. 연구팀은 1961년부터 2020년까지 전 세계 논에서 발생하는 메탄, 아산화질소, 토양 탄소 변화를 종합해 평가했다. 전 세계 연간 벼 재배 면적은 2015년 약 1억 6090㏊(헥타르)에서 2024년에는 약 1억 7241만 ㏊로 늘었다. 연구팀은 2만 1000건 이상의 현장 관측 데이터를 학습한 인공지능(AI)과 과정 기반 생태계 모델, 글로벌 메타 분석을 결합한 방법으로 총 온실가스 배출량을 정량화하고 농지 확장, 잔류물 관리 등 핵심 배출 요인을 밝혀내는 한편 미래 감축 전략이 국제 기후 목표에 어느 정도 기여할 수 있는지 평가했다. 그 결과, 1960년대 이후 논에서 배출되는 온실가스는 두 배 증가해 현재 연간 이산화탄소 환산 약 11억t에 달하는 것으로 나타났다. 특히 메탄이 가장 큰 비중을 차지했고 동아시아 지역이 주요 배출지역으로 꼽혔으며 아프리카도 벼 재배 면적의 급격한 확대로 새로운 배출 급증 지역으로 확인됐다. 아프리카의 경우 1961년부터 2024년 사이 벼 재배 면적이 약 7배 늘어난 1620만 ㏊에 이른다. 배출량 증가 원인은 개발도상국을 중심으로 한 벼 재배 면적 확장, 볏짚 등 작물 잔류물의 집약적 토양 투입 방식 때문이다. 작물 잔류물 토양 투입은 벼 수확 후 논 토양에 작물 잔류물을 되돌려 넣는 것으로 침수 상태의 토양에서 메탄 생성을 촉진한다. 연구팀은 메탄 생성을 억제하는 물 관리 최적화, 과도한 잔류물 토양 투입 감소, 질소 비료 사용 효율화 등 농업 관리 방식을 개선하면 수확량은 지금과 같이 유지하면서도 온실 가스 배출량을 10% 이상 줄일 수 있다고 밝혔다. 연구를 이끈 한친 티안 미국 보스턴대 지구환경과학부 교수는 “이번 연구의 목적은 주요 온실가스를 배출하는 벼 농업의 실질적 기후 영향을 파악하고 현실적으로 실행 가능한 감축 경로를 찾아내는 것”이라며 “이번에 찾아낸 방법은 지금 당장이라도 채택할 수 있는 실용적이고 확산 가능한 해법”이라고 설명했다.

8대 핵심 전략제품 집중에너지 후판 등 고부가가치 창출기술 개발·생산·판매 ‘원팀’ 체제로고객사가 필요한 제품 맞춤 공급안전한 작업 환경 조성AI CCTV 100대, 실시간 사고 예방 현장 의견 듣고 전담 전문가 지정형식적 절차 줄여 30일 이내 개선글로벌 수요 둔화와 미국발 철강 관세 부과 등으로 철강 경기가 좀처럼 살아날 기미를 보이지 않고 있다. 여기에 더해 유럽 탄소국경조정제도(CBAM) 도입은 철강 업계에 탄소 중립이라는 숙제까지 안겼다. 기존 방식으로는 철강 산업의 지속가능성을 확보하기 어려운 현실이 다가온 것이다. 이를 해결하기 위해 포스코가 ‘기술 경쟁력’과 ‘안전’ 두 마리 토끼를 잡는 체질 변화에 나서고 있다. 고부가가치를 창출하는 8대 핵심 전략제품에 자원을 집중해 혁신 기술을 개발하고 작업장 안전 환경을 개선해 예측하지 못했던 변수를 최소화하기 위해서다. 28일 포스코 포항제철소에 따르면 포스코는 지난해 12월 ▲에너지 후판 ▲전력용 전기강판 ▲기가스틸(GigaSteel) ▲무방향성 전기강판(HyperNO) 프로젝트팀 신설에 이어 지난 2월 ▲차세대성장시장용 스테인리스스틸(STS) ▲신재생에너지용 포스맥(PosMAC) ▲고망간(Mn)강 ▲전기로고급강 프로젝트팀을 신설했다. 이를 통해 ‘8대 핵심 전략제품 기술개발 프로젝트팀’ 구성을 모두 마치고 본격적인 기술 개발에 뛰어들고 있다. 각 팀은 기술 개발부터 생산·판매에 이르는 전 과정을 ‘원팀’ 체제로 통합 관리한다. 포항·광양 제철소 직속으로 배치해 연구 성과가 생산 공정에 즉시 적용되는 현장 중심으로 운영된다. 부서 간 장벽을 허물어 개발 속도를 높이고 초기부터 현장 문제를 함께 해결하며 공정 최적화와 효율성을 확보한다. 이를 통해 고부가가치 철강제품 중심으로 미래 시장 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 이처럼 8대 핵심 전략제품을 선정한 이유는 ‘소재 공급사’로서의 숙명이기 때문이다. ‘산업의 쌀’이라 불리는 철강은 모든 산업의 근간이 되는 만큼 급변하는 글로벌 시장 트렌드와 고객사의 고도화된 요구에 선제 대응해야만 살아남을 수 있다. 특히 최근 탄소중립, 전기차 전환, 인공지능(AI) 산업 발달로 산업 패러다임은 유례없는 속도로 변하고 있다. 전략제품 중 포항제철소는 에너지 후판, 전력용 전기강판, 차세대성장시장용 STS, 신재생에너지용 포스맥 개발에 나선다. 글로벌 전력 수요 증가에 맞춰 석유·가스·발전·재생에너지 분야에 사용되는 에너지 강재의 성능을 향상하고 제품 개발에 집중해 신에너지강재 선도 제철소로 역량을 집중한다. 에너지 후판과 신재생에너지용 포스맥, 차세대성장시장용 STS는 모두 재생 에너지 인프라 시장을 겨냥한 전략 제품이다. 각각 해상풍력과 태양광, 수소 산업을 겨냥해 공급할 예정이다. 극한의 환경에서도 부식되지 않는 포스코 고유의 고내식성 기술을 적용해 독보적인 시장 입지를 확보한다는 계획이다. 에너지 후판은 석유·천연가스 등 전통 에너지부터 수소·풍력 등 재생에너지에 이르기까지 에너지 생산·운송·저장 및 발전 설비 전반에 최적화된 고기능성 후판을 일컫는다. 가스·원유 수송관, 수소 이송·저장 설비, 풍력 발전 타워 및 해상 플랜트 등 극한의 환경을 견뎌야 하는 핵심 인프라에 사용된다. 때문에 극한의 운용 환경에서도 완벽한 성능을 발휘하는 제품을 만드는 것이 관건이다. 영하의 혹한에서도 깨지지 않는 세계 최고 수준의 ‘저온인성 후판’, 황화수소 및 수소에 의한 부식과 균열을 원천 차단하는 ‘내부식성 후판’, 대형 풍력 터빈의 무게를 견디는 ‘대단중 후판’ 등을 생산할 계획이다. 차세대성장시장용 STS는 세계 최고 수준의 표면 품질 구현과 고객 맞춤형 강재 공급이 주요 혁신 과제다. 고내식·고강도 특성을 동시 구현한 강종 개발을 통해 데이터센터, 화학물질 저장 탱크, 압력용기 시장 진출에 대응 중이다. 고급강 제품 생산 능력 향상을 통해 글로벌 경쟁력을 확보하고 고객사의 까다로운 기술적 요구를 충족해 나갈 계획이다. 에너지 후판 개발팀의 한 관계자는 “기술과 현장이 하나 된 원팀 체제로 연구·조업·판매·품질·설비 부서가 유기적으로 결합해 개발 속도를 높이고 있다”며 “단순 기술 개발을 넘어 고객사가 필요로 하는 제품 특성을 파악하고 이를 생산해 공급하는 등 맞춤형 대응에 나설 것”이라고 설명했다. 신재생에너지용 포스맥은 비바람과 해풍 등 환경에서 세월이 흘러도 녹슬지 않는 세계 최고 수준의 내식성 확보를 목표로 한다. 포스맥은 포스코에서 고유 기술로 개발한 고내식 합금도금강판들을 일컫는다. 태양광 구조물, 케이블 트레이 등 고강도·고내식의 신제품을 개발한다. 염해 부지와 사막 등 극한 자연환경을 견디는 제품 개발뿐만 아니라 설계 단계부터 포스맥을 적용한 맞춤형 제품 제안까지 내놓는다는 구상이다. 전력용 전기강판은 AI 기술 확산으로 인한 데이터센터 전력 수요 급증에 대응하기 위해 선정됐다. 전력 손실을 최소화하는 고효율 변압기용 소재로 사용된다. 전력망 고효율화라는 글로벌 트렌드 속에서 수익성을 극대화하는 전략적 자산이다. 집중적인 설비 투자와 고급강 개발을 통해 전력 손실이 거의 없도록 해 글로벌 경쟁사와의 기술 격차를 벌리고자 한다. 김성주 포항제철소 신재생에너지용 포스맥 프로젝트 팀원은 “품질은 포스코의 자존심이라는 의식을 갖고 제품 고급화와 고객 만족을 위해 제품 개발에 나서고 있다”며 “미래 인프라의 안전과 경제성을 책임진다는 사명감과 누구도 따라올 수 없는 기술력을 바탕으로 제품을 생산해 나갈 것”이라고 말했다. 포항제철소에서는 기술 경쟁력뿐만 아니라 작업 환경의 안전 확보에도 공을 들이고 있다. 최근 제철소 냉간압연 라인 전반에는 AI 기반 영상 분석 시스템인 ‘100대의 AI 폐쇄회로(CC)TV’를 적용했다. 실시간으로 품질 결함을 감지함과 동시에 각종 안전사고를 예방하는 지능형 감시 체계를 구축하기 위해서다. 작업자가 육안으로 감시하지 않더라도 품질 불량 저감, 생산 장애 예방 등의 효과를 얻게 될 것으로 기대된다. 포항제철소는 현재까지 총 43대의 CCTV에 AI 모델 적용을 완료했으며 추가 29대에 대한 모델 개발이 진행 중이다. 이에 더해 연내 30대 이상의 CCTV를 추가 설치해 총 100대 이상의 지능형 감시망을 완성할 예정이다. 데이터 기반의 정밀한 품질 관리와 선제적인 안전 대응 체계를 구축하고 이를 통해 축적된 기술 노하우를 바탕으로 타 공정 확대에 나설 계획이다. 현장 직원들의 생생한 목소리를 안전 정책에 반영하는 ‘안전 VOE(Voice of Employee)’ 프로세스도 본격 가동해 실질적인 자율 안전 문화를 만들고 있다. 프로세스는 단순히 의견 청취를 넘어 접수된 의견에 대해 전담 전문가를 지정하고 30일 이내에 개선을 완료하는 것을 원칙으로 해 실행력을 대폭 강화한 것이 특징이다. 산업안전보건위원회 공식 계정을 통한 메일 접수와 현장 즉석 문의, 소속 부문별 안전보건파트장을 통한 접수 등 온·오프라인을 망라한 창구도 마련했다. 실제로 올해 1분기 운영 실적을 분석한 결과 총 793건의 의견이 접수됐다. 이 중 74건의 핵심 개선 항목을 도출해 현재까지 46건에 대해 조치를 완료했다. 포스코 관계자는 “높은 기술력을 바탕으로 한 고품질 제품 생산과 함께 안전한 작업 환경 확보는 매우 중요한 과제”라며 “형식적인 행정 절차는 과감히 줄이고 현장 실행성을 높일 수 있는 안전 제도를 지속적으로 적용해 나갈 방침”이라고 전했다.

중국이 반도체 자급자족을 국가적 과제로 추진하는 가운데, 화웨이가 기존 산업계 통념을 뒤엎는 ‘타우(τ)의 법칙’을 제시하자 베이징대는 이를 뒷받침할 설계 소프트웨어 기술 진전을 이뤄냈다. 화웨이는 지난 25일 기존의 ‘무어의 법칙’을 대체할 새로운 개념으로 ‘타우의 법칙’을 제시했다. ‘타우’는 회로 내에서 신호가 안정화되는 데 걸리는 시간을 가리킨다. 무어의 법칙은 반도체 집적도가 약 1~2년마다 두 배씩 증가한다는 이론이지만, 화웨이는 미세공정 경쟁 대신 신호 최적화를 통해 성능을 끌어올리는 새로운 반도체 개발 패러다임을 강조했다. 이는 미국이 첨단 노광장비의 중국 수출을 제한한 상황에서 나온 중국 측의 돌파구로 평가된다. 노광장비는 반도체 칩의 미세 회로 패턴을 실리콘 웨이퍼에 새겨 넣는 핵심 장비다. 베이징대는 27일 마이크로칩 설계 소프트웨어인 전자설계자동화(EDA)에서 획기적인 진전을 이뤘다고 밝혔다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 이날 화웨이가 오는 2031년까지 1.4나노미터 공정 칩 생산을 추진하는 과정에서 베이징대의 EDA 소프트웨어가 지원할 것으로 전망했다. 기존에는 노광장비 없이 3나노미터 이하 칩 생산이 불가능하다고 여겨졌는데 화웨이는 반도체 크기를 줄이는 대신 속도에 초점을 맞췄다. 저항을 줄이고 내부 배선을 더욱 긴밀하게 하여 칩을 통과하는 전기 신호의 전달 속도를 끌어올리는 방식으로 개선한 것이다. ‘타우의 법칙’을 발표한 허팅보 화웨이 반도체 사업부 사장은 “‘타우의 법칙’을 구현하면 더 이상 노광장비가 필요하지 않을 것”이라고 밝혔다. 칩의 속도 개선을 위해서는 엔지니어들이 설계도를 그릴 수 있는 새로운 종류의 EDA 소프트웨어가 필요했는데 베이징대의 혁신이 다층 칩의 수직 구조를 최적화할 전망이다. 베이징대는 새로운 EDA는 칩 내부의 총 배선 길이를 30% 줄였을 뿐만 아니라 성능과 열 관리 측면에서도 향상된 결과를 보였다고 밝혔다. 미국은 지난해 EDA 소프트웨어에도 판매 제한 조치를 부과했으나 중국의 자급자족 추진에 수출 금지를 풀었다. 중국 공산당 기관지 인민일보는 화웨이의 ‘타우 법칙’을 두고 공산당 혁명 당시 마오쩌둥 주석의 대장정에 빗대 ‘용감한 장정’이라고 평가했다. 화웨이의 획기적인 진전은 도널드 트럼프 미국 대통령이 대중 수출 금지를 풀어줬음에도 H200칩을 중국에 판매하는 데 어려움을 겪는 엔비디아에 타격이 될 전망이다. 트럼프 행정부는 국가 안보를 위협한다는 일부 우려에도 엔비디아 칩을 중국 10개 회사가 구매할 수 있도록 했지만, 중국 당국은 자국산 칩을 권장하며 엔비디아 칩 수입을 허용하지 않았다. 화웨이가 기존 60년간 반도체 업계를 지배해온 통념을 깨고 새로운 해법을 제시하면서, 앞으로 글로벌 반도체 기업들 역시 이 같은 접근 방식을 고민할 수밖에 없을 것이란 분석이 나온다. 이병철 전 삼성전자 부사장은 “첨단 노광장비를 사용하더라도 칩을 계속 미세화하는 데에는 물리적 한계가 있다”며 “중국이 방대한 엔지니어 풀을 투입하면 타우의 법칙을 구현하는 길을 찾을 수 있을 것으로 생각된다”고 밝혔다. 그는 이어 “AI 시대에는 반도체 성능을 높이는 방식이 트랜지스터를 집적하는 ‘무어의 법칙’에서 벗어나 전력 효율과 데이터 전송 최적화 중심으로 바뀌고 있다”며 “화웨이의 ‘타우의 법칙’도 이런 흐름 속에서 등장한 개념”이라고 설명했다.

“2029년 완만한 다운사이클 예상과거와 같은 급락 아닌 연착륙”1분기 D램 매출 1000억弗 육박HBM 필두로 사상 최고치 기록 극심한 호황과 불황의 반복으로 글로벌 메모리 반도체 산업을 짓눌러온 ‘죽음의 사이클’이 막을 내리고 있다는 진단이 나왔다. 메모리 반도체가 인공지능(AI) 시대의 핵심인 고대역폭메모리(HBM)를 필두로 대체 불가 부품으로 진화하면서 불황 때도 급격한 충격 대신 완만한 연착륙이 예상된다는 것이다. 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등 3대 메모리 반도체 생산 기업은 모두 시가총액 1조 달러(약 1500조원) 클럽에 입성했다. 27일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 HBM을 포함한 글로벌 D램 매출은 전 분기 대비 80% 증가한 970억 달러(약 133조원)로 집계됐다. 1000억 달러에 육박하는 사상 최고치로, 지난해 동기 대비 260% 급증했다. 삼성전자가 38%의 시장 점유율로 선두를 지켰다. 2위는 SK하이닉스(29%)였고, 미국 마이크론이 22%의 점유율로 3위를 유지했다. 4위인 중국 CXMT의 점유율도 8%로 전년 동기(3%) 대비 두 배 이상 늘었다. 카운터포인트리서치는 “올해 1분기 D램 시장은 전례 없는 수요 확대가 성장을 견인했으며, 분기 중 메모리 가격 역시 역대 최고 수준을 기록했다”며 “HBM과 AI 데이터센터 인프라 내 고성능 저전력 D램(LPDDR5) 탑재량 확대도 성장의 핵심 요인으로 작용했다”고 분석했다. 이런 호황이 기존 예상보다 더 길게 이어질 것이라는 전망도 적지 않다. 인베스팅닷컴에 따르면 글로벌 투자은행(IB) UBS는 최근 리포트를 통해 “AI 인프라 투자 확대로 인해 메모리 공급 부족 현상이 2028년 상반기까지 지속될 것”이라고 전망했다. 기존에는 내년 말까지 공급 부족 현상이 지속될 것으로 봤는데 6개월 가량 늦춘 것이다. 이어 UBS는 “2029년에 완만한 다운사이클이 올 것”이라며, 과거와 같은 급격한 추락이 아닌 장기 호황 속 연착륙을 예상했다. 이미 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사의 HBM 물량이장기 계약을 통해 향후 3년 치가 모두 완판됐다는 것을 근거로 들었다. 수요 예측 실패에 따른 가격 폭락 등이 발생할 유인이 적다는 분석이다. 메모리 반도체 산업은 메모리 반도체가 표준화된 규격에 맞춰 대량 생산되는 범용품 성격이 짙었다. 반면 엔비디아 등 빅테크 기업의 AI 가속기에 탑재되는 HBM은 고객사의 요구에 맞춰 고도의 최적화 및 커스터마이징을 거쳐야 하는 핵심 부품이어서 단기간에 대체 생산이 불가능한 구조다. 마이크론, SK하이닉스 등도 이런 분석에 힘입어 연달아 시가총액 1조 달러 클럽에 입성했다. 마이크론은 UBS가 목표 주가를 기존 535달러에서 1625달러로 세 배 이상 상향 조정한 데 따라 26일(현지시간) 뉴욕 증시에서 19.2% 급등한 895.88달러에 장을 마감했다. 종가 기준 시총은 1조 230억 달러로 미 증시 10위권이다. SK하이닉스도 이날 주가가 9.31% 급등하며 장중 시가총액 1조 달러를 넘어섰다. 삼성전자에 이어 국내 기업으로는 두 번째이며, 아시아 기업 중에선 대만 TSMC에 이어 3번째다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

한국전력공사가 인공지능(AI) 기반 전력망 운영 혁신을 통해 매년 1100억원 규모 전력구입비를 절감한다. 한전은 AI를 기반으로 전력망 수요 분석 모델을 개선하고 첨단 전력설비 운영을 최적화한다고 27일 밝혔다. 최근 데이터센터 확대와 전기차 보급, 재생에너지 증가 등 전력 사용 패턴이 변화하면서 전력망 운영 방식 최적화의 필요성도 커지고 있다. 특히 동해안 지역처럼 발전설비는 많지만 송전망 용량이 부족한 지역은 전력망 운영에 어려움이 반복돼 왔다. 한전은 전력망 수요 분석 모델을 AI를 활용해 개선했다. 기존 모델은 서울과 경기, 부산 소재 지역 데이터 159개를 활용했지만, 신규 모델은 무려 전국 9만 5000개의 데이터를 추출해 AI 기반 빅데이터 분석 방식을 적용했다. 이를 통해 저비용 발전기의 빈번한 발전량 조정 부담을 완화해 연간 약 600억원의 전력구입비 절감 효과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 또 한전은 올해 준공된 신태백·신양양 변전소의 첨단 전력설비(STATCOM) 운영방식도 최적화했다. STATCOM은 전력망의 전압이 불안정할 때 전압을 올리거나 낮춰 전력망을 유지하는 설비인데 최적화를 통해 전력망 고장 발생 시 전압을 빠르게 안정화시킬 수 있게 했다. 이는 동해안에서 생산한 저렴한 전기를 수요지로 더 빠르게 많이 보낼 수 있다는 뜻이다. 한전은 연간 500억원 절감을 기대하고 있다. 김동철 한전 사장은 “AI를 활용한 전력망 운영 혁신은 국민들께 보다 안정적이고 경제적인 전기를 공급하기 위한 노력의 일환”이라며 “앞으로도 안정적인 전력공급에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

한국전력이 AI를 활용한 전력망 운영 최적화를 통해 연간 1100억원 규모의 전력구입비를 절감할 수 있을 전망이다. 전력망 수요 분석 모델을 개선하고, 첨단 전력설비의 운영을 최적화해 전력망 운영 효율과 안정성을 높인데 따른 것이다. 한전에 따르면, 최근 데이터센터 확대와 전기차 보급 그리고 재생에너지 증가 등 전력 사용패턴이 빠르게 변화하면서 전력망 운영 방식을 최적화해야 할 필요성도 커지고 있다. 특히 동해안처럼 발전설비는 많지만 송전망 용량이 부족한 지역의 경우 일부 발전량을 줄여야 하는 상황이 반복돼 왔다. 한전은 이에 따라 AI를 활용해 전력망 수요 분석 모델을 전면 개선했다. 기존 모델은 서울·경기·부산 지역의 데이터 159개를 활용하여 만들었지만, 개선된 모델은 전국에서 추출한 9만5000개의 실제 데이터를 AI 기반 빅데이터 분석방식을 적용했다. 데이터센터와 전기차 등 최신 전력 소비 특성까지 반영해 전력망 운영 정확도를 대폭 높인 것이다. 한전은 이를 통해 동해안과 호남지역의 저비용 발전기의 발전량 조정 부담을 완화, 연간 약 600억원의 전력구입비 절감 효과가 발생할 것으로 기대하고 있다. 한전은 또, 올해 준공된 신태백·신양양 변전소의 첨단 전력설비(STATCOM) 운영방식도 최적화했다. STATCOM은 전력망의 전압이 불안정할 때 전압을 올리거나 낮춰 전력망을 안정적으로 유지하는 설비이다. 한전은 전력망 고장 발생시 불안정해진 전압을 빠르게 안정화시켜, 동해안에서 생산한 저렴한 전기를 수요지로 더 많이 보낼 수 있게 됐다. 이로써 연간 약 500억원의 전력구입비 추가 절감도 기대하고 있다. 김동철 한전 사장은 “AI활용 전력망 운영 혁신을 통해 보다 안정적이고 경제적으로 전기를 공급할 수 있게 됐다”며 “앞으로도 한전은 전력망 운영 효율을 높여 국민 부담을 줄이고 안정적인 전력공급에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.