정부가 소형모듈원자로(SMR)와 핵융합, 재생에너지 등 7대 첨단 기술 분야를 대한민국 미래성장동력으로 정하고 집중 육성하기로 했다. 이 분야를 반도체와 인공지능(AI) 산업 이후 새로운 먹거리로 보고 국가의 핵심 전략 자산으로 키우겠다는 것이다. 이재명 대통령은 12일 청와대에서 ‘미래성장동력, 7대 SEED(씨앗) 보고회’를 주재하고 “우리가 무한한 기회를 누리는 선도자가 될 것인지 또는 도태의 위험에 언제나 노출돼 있는 추격자가 될 것인지는 우리의 선택에 달려 있다”며 “반도체 산업이 만들어 준 절호의 기회를 활용해 인공지능 시대, 그다음 먹거리를 우리가 미리 준비해야 한다”고 강조했다. 정부가 선정한 7대 시드는 SMR과 핵융합, 재생에너지, 양자, 우주·항공, 첨단바이오, 첨단 소재·부품 개발 등이다. 정부는 반도체 등 기존 주력산업을 중심으로 ‘3대 메가 프로젝트’를 추진해 산업 경쟁력을 높이고 여기서 창출된 자본과 성과를 차세대 첨단기술에 재투자하는 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 이에 대해 이 대통령은 “7가지 첨단 기술, 7대 시드 프로젝트는 우리 경제의 차세대 성장 엔진인 동시에 국가의 핵심 전략 자산이 될 것”이라고 평가했다. 이어 “대한민국의 대도약을 이끌어낼 혁신의 원동력이 될 것”이라고 덧붙였다. 또 “오늘 우리가 뿌린 첨단 기술 씨앗들이 미래에는 거대한 나무로 자라나서 새로운 메가프로젝트로 자라나게 될 것”이라고 했다. 이 대통령은 7대 시드 프로젝트 추진 이유로 첨단 기술의 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점을 들었다. 이 대통령은 “우리 인류 역사를 되돌아보면 언제나 한발 앞서서 첨단 과학기술에 투자한 국가는 번영을 이뤘고 이를 소홀히 한 국가는 쇠퇴했음을 알 수 있다”고 했다. 이어 “최근 주목받고 있는 첨단 기술의 공통적인 특징은 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점, 그리고 개인과 국가 모두 변화를 놓치면 소외된다는 점”이라고 설명했다. 정부 방침과 관련해 이 대통령은 “전통 제조업도 중요한데 그 기반 위에서 미래 첨단 산업에서 우리가 다른 나라들보다 앞서 가야 한다는 것”이라고 강조했다. 7대 시드 프로젝트 가운데 가장 눈에 띄는 분야는 차세대 SMR 육성이다. 정부는 경수형 SMR은 2035년 상용화하고 비경수형 SMR은 2030년대 건설에 착수하겠다는 목표를 제시했다. 비경수형은 원자로 냉각재로 물(경수) 대신 액체 나트륨 등을 사용하는 차세대 SMR이다. 특히 비경수형 SMR은 민관 공동 출자 특수목적법인(SPC)을 중심으로 기술 개발과 사업화를 동시에 추진해 글로벌 시장 선점에 나선다. 태양의 에너지 생성 원리를 지상에 구현하는 핵융합은 ‘한국형 혁신 핵융합로’를 개발해 2030년대 전력 생산을 실현한다는 계획이다. 동시에 2040년대 상용 전력 공급을 목표로 상용로 건설도 함께 추진한다. 재생에너지 분야에서는 페로브스카이트 태양전지와 기존 실리콘 태양전지를 겹쳐 만든 차세대 고효율 태양전지인 ‘페로브스카이트 탠덤셀’ 상용화를 추진한다. 풍력은 20㎿ 이상 초대형 터빈 상용화를, 수소는 50~100㎿급 대규모 수전해(전기분해) 실증에 나선다. 양자 분야에서는 오류정정이 가능한 100큐비트급 국산 양자컴퓨터를 확보하고 10년 내 양자칩 제조 역량 세계 1위를 목표로 내걸었다. 우주·항공 분야에서는 2030년 국내 최초 달 착륙과 2035년 독자 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 첨단바이오 분야에서는 2030년 AI 바이오 인프라를 구축하고 2035년 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 제품을 상용화한다. 또 10대 핵심 광물 재자원화율을 2030년까지 20%로 확대하고 소부장(소재·부품·장비) 분야에 향후 5년간 10조원의 연구개발 투자에 나서기로 했다.

중국산 오픈 웨이트 모델인 키미 K3는 미국의 프런티어 인공지능(AI) 모델과 맞먹는 성능으로 시장에 큰 충격을 안겼습니다. 앤스로픽 AI 모델의 지식 증류를 통해 사실상 기술을 탈취했다는 비판이 나오기도 했지만, 2.8조개의 파라미터를 지닌 초거대 모델을 증류만으로 만들 순 없기 때문에 이제 중국의 AI 기술을 더 이상 무시할 수 없다는 의견도 우세합니다. 더구나 모든 가중치를 공개하는 중국의 개방형 AI 모델이 장기적으로 보면 시장을 잠식할 수 있다는 우려도 만만치 않습니다. 누구나 모델을 받아서 내부적으로 돌릴 수 있기 때문에 내부 정보 유출을 꺼리는 기업이나 기관에서 상당히 매력적인 대안일 뿐 아니라 자사 서비스에 맞춤형으로 개조도 자유롭습니다. 하드웨어를 이미 가지고 있거나 저렴하게 대여할 수 있다면 서비스 비용도 낮출 수 있습니다. 다만 이렇게 되면 비싼 돈을 주고 미국의 프런티어 AI 모델을 누가 쓰겠냐는 우려가 나오는 것도 당연합니다. 결국 중국 개방형 AI 모델이 노리는 것도 이것이라는 비판도 적지 않습니다. 지금까지 IT 생태계는 개방형과 오픈 소스를 찬양해 왔지만, 개방형 AI 앞에서는 목소리가 달라지고 있습니다. 여기에 개방형 AI 모델을 악용하는 사람이나 집단이 나올 수 있다는 걱정도 있습니다. 하지만 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 ‘미래는 모두의 것’이라는 제목의 글에서 “초인공지능을 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다”며 개방형 AI를 지지하는 주장을 펼쳤습니다. 물론 악용 가능성도 인정하면서 모델의 개발 중간 단계부터 감시와 관리가 필요하다는 점은 인정했지만, 개방형 모델의 필요성을 역설한 것입니다. 아마도 저커버그가 갑자기 개방형 모델을 지지한 이유 중 하나는 미국이 폐쇄형 모델로 가는 반면 중국은 개방형 모델로 갈 경우 장기적으로 대부분의 국가들이 누구나 쓸 수 있는 중국 모델에 종속될 것이라는 우려일 것입니다. 사람들이 모두 중국산 개방형 AI만 사용한다면 생태계 역시 여기에 종속될 것입니다. 그리고 결국은 하드웨어 역시 종속될 수 있습니다. 현재 AI 가속기는 엔비디아 칩이 중심이지만, 중국산 AI GPU에서 훈련된 중국 AI 모델은 중국산 하드웨어에서 잘 돌아가게 될 것이기 때문입니다. 따라서 메타가 개방형 AI를 지지하면서 모델을 공개하기로 한 것은 상당한 의미가 있습니다. 물론 앤스로픽이나 오픈 AI처럼 실제 유료 사용자가 많지 않은 것도 이런 결정을 내린 배경 중 하나일 것입니다. 하지만 주요 빅테크 기업이 개방형 모델을 지지하면서 미국산 개방형 모델이 중국산 개방형 모델의 강력한 경쟁자가 될 가능성이 높아졌습니다. 다만 첫술부터 배부를 순 없다는 속담처럼 먼저 공개한 ‘뮤즈 글리머’(Muse Glimmer)의 성능은 사실 아주 인상적이진 않습니다. 뮤즈 글리머는 뮤즈 스파크처럼 대형 모델을 지식 증류해 만든 작은 로컬 모델로 30B(300억개)의 파라미터를 지니고 있습니다. 작다고는 해도 4비트 양자화 모델도 18GB 정도 크기이기 때문에 완전히 그래픽처리장치(GPU)에 올리려면 24GB 메모리가 필요하고 맥 같은 통합 메모리를 사용하는 경우 32GB 이상 모델이 추천됩니다. 현재 비슷한 위치에 있는 개방형 모델은 구글의 젬마 4(Gemma 4) 31B dense 모델과 알리바바의 Qwen 3.6 27B dense 모델인데 뮤즈 글리머는 코딩이나 일반 작업에서 더 우수하진 않지만, 여러 단계의 임무를 수행하는 에이전트 기능면에서 우수하다는 평가가 나오고 있습니다. 그러나 당장 경쟁 모델을 위협할 수 있을 정도의 인상적인 성능을 보여주진 않고 있습니다. 여기에 아직 모델이 하나뿐인 점도 약점입니다. 알리바바 Qwen의 경우 대형부터 중소형 모델까지 여러 모델이 있고 코딩 전용 모델인 코더 등 다양한 모델이 있어 사용자가 상황에 맞춰 고를 수 있는 선택지가 넓습니다. 대항마로 나온 젬마 4 역시 스마트폰에서 돌릴 수 있는 작은 모델에서 비교적 큰 31B 모델까지 선택의 폭이 좀 더 넓습니다. 특히 Qwen과 젬마 모두 MoE(Mixture of Expert) 기능을 지원해 개인 컴퓨터에서도 빠른 토큰 속도를 확보할 수 있습니다. 특히 Gemma 4 26B A4B QAT(Quantization-Aware Training) 모델은 학습 단계부터 양자화를 시뮬레이션해서 압축 시 발생하는 품질 손실을 효과적으로 줄였습니다. 덕분에 QAT 4비트 버전은 용량을 약 14.4GB 수준으로 줄여 16GB 메모리의 GPU나 개인용 노트북에서도 원활하게 굴러가면서도 성능은 57.7GB의 용량을 지닌 16비트 모델에 근접해 큰 인기를 끌고 있습니다. 뮤즈 글리머는 MoE 모델이 없는 단일 모델로 속도가 MoE 모델보다 느릴 수밖에 없지만, 대신 DFlash 드래프터 모델이라는 소형 보조 모델을 사용해 속도를 높일 수 있습니다. 메타가 발표한 데이터에 따르면 RTX 5090 카드에서는 3.1배, M5 Max에서는 1.8배, M4 Max에서는 1.5배 빠른 응답 속도를 제공합니다. Dense 모델의 단점인 높은 사양과 느린 응답 속도를 개선한 것으로 주목받고 있습니다. 메타의 뮤즈 글리머는 현시점에서는 그렇게 인상적인 성능을 지닌 개방형 AI라고 보긴 어렵습니다. 하지만 구글 젬마가 그랬던 것처럼 이후 버전에서 성능을 높여 나가면서 다양한 기능과 모델을 선보인다면 개방형 AI 부분에서 새로운 강자가 될 수 있습니다. 메타의 개방형 AI 승부수가 통할 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아가 블랙록·블랙스톤 등 월가의 대형 금융사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원)가 넘는 자금을 인공지능(AI) 인프라 시장에 끌어들인다. AI 데이터센터 투자비가 급증하면서 고객의 자금 조달 자체가 부담으로 떠오르자, 향후 데이터센터에서 벌어들일 수익을 토대로 돈을 빌려 그래픽처리장치(GPU)를 살 수 있도록 금융권과 자금줄을 만들겠다는 것이다. 엔비디아는 10일(현지시간) 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6곳과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이들 금융사는 하이퍼스케일러와 AI 연구소, 기업 등이 데이터센터를 짓고 엔비디아 장비를 도입하는 데 필요한 자금을 공급한다. 5000억 달러는 이미 확보된 돈이 아니라 앞으로 금융권을 통해 조달할 목표액이다. 엔비디아도 잠재 거래의 최대 25%인 1250억 달러까지 손실 위험을 떠받치는 방식으로 자금 조달을 지원할 수 있다고 밝혔다. 구조는 발전소나 상업용 부동산의 자금 조달과 비슷하다. 발전소가 앞으로 전기를 팔아 벌 돈을 근거로 건설비를 빌리듯, AI 사업자도 GPU와 데이터센터에서 발생할 컴퓨팅 사용료를 토대로 자금을 조달한다. 기업은 막대한 초기 투자비를 모두 자체 자금으로 부담하지 않아도 되고 금융사는 향후 현금흐름을 보고 돈을 댄 뒤 이자와 투자수익을 얻는다. 엔비디아로서는 고객의 자금 부족으로 데이터센터 건설과 GPU 구매가 늦어지는 일을 줄일 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CNBC 인터뷰에서 “기술 칩이 투자 가능한 자산군이 된 것은 사실상 처음”이라고 강조한 것도 이 때문이다. 그는 엔비디아 칩을 수익을 창출하고 생산적이며 수명이 긴 자산으로 규정하면서 컴퓨터가 이제 “전기나 인터넷처럼 인프라의 일부”가 됐다고 말했다. GPU도 여러 고객과 AI 작업에 계속 활용하면서 장기간 수익을 낼 수 있는 생산설비라는 논리다. 월가의 대형 금융사들도 AI 컴퓨팅을 새로운 투자 대상으로 봤다. 래리 핑크 블랙록 CEO는 CNBC에서 이번 시도를 1970년대 주택저당증권(MBS)의 등장에 빗대며 ‘금융공학의 다음 미래’라고 평가했다. AI 데이터센터의 미래 수익을 토대로 대출과 투자상품이 만들어지면 컴퓨팅 인프라 자체가 새로운 자산시장으로 자리 잡을 수 있다는 얘기다. 당장은 보험사와 연기금, 사모자본 등 기관투자가가 중심이지만 관련 금융상품이 늘어나면 개인투자자에게도 간접 투자 기회가 열릴 가능성이 있다. 관건은 GPU가 집이나 발전소처럼 장기간 안정적인 자산가치를 유지할 수 있느냐다. GPU는 기술 교체 속도가 빨라 차세대 칩이 나오면 기존 장비의 수익성과 가치가 예상보다 빠르게 떨어질 수 있다. AI 서비스에서 벌어들이는 수익이 막대한 데이터센터 투자비를 따라가지 못할 경우 금융사까지 손실을 떠안을 가능성도 있다. 엔비디아가 GPU의 긴 수명과 다른 고객에게 옮겨 쓸 수 있는 유연성을 거듭 강조하는 것도 이런 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 그럼에도 월가의 대형 자산운용사들이 한꺼번에 참여한 것은 AI 인프라 투자가 당분간 더 커질 것이라는 판단이 깔려 있다. 모건스탠리는 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 2026~2028년 AI 인프라에 3조 5000억 달러를 투입하고 전체 구축 규모는 8조 달러를 넘어설 것으로 추산했다. 국내 반도체 업계에도 AI 인프라 투자 확대에 따른 수혜가 예상된다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 늘면 HBM과 서버용 D램·솔리드스테이트드라이브(SSD) 수요 확대가 삼성전자와 SK하이닉스에는 기회가 될 수 있다. 동시에 네이버 등 국내 AI 인프라 사업자에게는 GPU 확보와 함께 글로벌 기관자금을 얼마나 안정적으로 끌어오느냐가 투자 속도를 좌우하는 경쟁력으로 부상할 가능성이 있다.

애플이 아이폰과 맥북 등 주요 제품에 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)의 칩을 시험하고 있다. 메모리 가격 상승과 공급 부족으로 삼성전자·SK하이닉스·마이크론에서 공급처를 넓히려는 움직임이다. 당장 국내 업체에 미칠 영향은 제한적이나 CXMT가 글로벌 고객을 확보하고 생산능력을 빠르게 늘리고 있어 중장기적으로 범용 D램 시장에서 경쟁자로 부상할 가능성이 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 9일(현지시간) 애플이 아이폰과 맥북 등 여러 제품에 CXMT의 D램을 시험 적용하고 있다고 보도했다. 애플은 중국에서 판매하는 제품에 CXMT 칩을 사용하는 방안을 검토하며 부품 공급을 위한 초기 논의도 진행해 온 것으로 전해졌다. 애플이 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 외에 새 공급처를 찾는 데는 AI 붐에 따른 메모리 부족이 영향을 미쳤다. 반도체 업체들이 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 생산을 늘리면서 스마트폰·PC용 메모리 수급이 빠듯해졌다. 애플은 메모리 가격 상승에 따른 부담을 여러 차례 언급했고, 미국 외 지역에서 판매하는 제품에 중국산 메모리를 사용할 수 있게 해 달라고 미 행정부에 요청해 왔다. 다만 미 정부가 이를 허용할지는 미지수다. 또 공급 부족 현상 심화로 애플이 CXMT에서 싼 가격으로 물량을 확보하기도 힘들다. 중국 IT 전문 매체 테크노드는 지난 6일 애플의 가격 인하 요구를 CXMT가 받아들이지 않으면서 논의가 난항 중이라고 보도했다. 최근 HP·아수스·에이서 등 PC 업체가 CXMT 제품을 채택한 것도 저가 제품을 찾기보다 부족한 메모리 물량을 확보하려는 성격이 강한 것으로 전해졌다. 이에 애플이 CXMT와의 협상을 무기로 삼성전자나 SK하이닉스를 상대로 협상 경쟁력을 높이는 것도 쉽지 않은 상황이다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 이날 보고서에서 빅테크 고객사의 메모리 수요 충족률이 현재 60%에 불과하다며 신규 공장 완공에 3년 이상 걸리는 점을 고려하면 최소 2028년까지 공급 부족이 이어질 것으로 전망했다. 특히 최근 들어 물량 확보 경쟁으로 기존 3년보다 긴 5년 장기공급계약(LTA)을 요구하는 빅테크들도 있다. CXMT의 최신 D램 공정은 삼성전자보다 1~2세대 뒤처진 것으로 평가된다. 특히 HBM은 대량 양산과 수율 확보, 고객 인증까지 3~4년가량 더 필요하다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM과 고성능 서버 D램 등 고부가 제품 비중을 높이는 점도 당장의 경쟁 압력을 낮추는 요인이다. 다만 CXMT는 최근 기업공개(IPO)로 최대 666억 1000만 위안(약 14조원)을 조달해 생산라인 확충과 기술 개발에 투입하고 있다. 현재 월 30만장 수준으로 추정되는 D램 웨이퍼 생산 능력도 신규 공장이 완공되면 60만장까지 늘어날 수 있다. 중국 내수에 집중해 온 CXMT가 글로벌 PC 업체에 이어 애플까지 고객으로 확보하고 공급 부족이 완화된다면 D램 시장의 경쟁은 더욱 치열해질 수 있다.

엔비디아가 미국 전력 인프라 개발업체 랜시엄에 최대 30억 달러(약 4조 2000억원)를 투자한다. 인공지능(AI) 데이터센터 확대로 전력과 부지 확보가 중요해지자 관련 인프라에 직접 투자한 것이다. 로이터와 디인포메이션은 8일(현지시간) 엔비디아가 랜시엄 지분 20%를 확보하는 데 20억 달러를 투자한다고 보도했다. 전력망 연결 등 일정 조건을 충족하면 10억 달러를 추가로 투입한다. 이번 거래에서 랜시엄의 토지 및 전력망 연결 포트폴리오는 100억 달러로 평가됐다. 랜시엄은 사모펀드 블랙스톤의 지원을 받는 전력 인프라 개발사로, 미국 텍사스주 애빌린에서 스타게이트 데이터센터의 전력 인프라를 개발하고 있다. 약 4㎢ 규모의 캠퍼스에는 1.2기가와트(GW) 규모의 전력망이 구축돼 있다. 랜시엄은 내년 기업공개(IPO)도 추진 중인 것으로 전해졌다. 엔비디아는 AI 칩 공급을 넘어 데이터센터 인프라로 투자 영역을 넓히고 있다. 지난달에는 데이터센터 개발업체 ‘헛8’이 건설하는 초대형 데이터센터를 최대 500억 달러에 장기 임차하기로 했다.

중국 반도체 회사로 이직하기 위해 SK하이닉스의 영업비밀 등을 대량으로 빼낸 혐의로 기소된 전 직원이 항소심에서도 실형을 선고받았다. 9일 법조계에 따르면 서울고법 형사10-1부(이상호 이재신 이혜란 고법판사)는 산업기술의 유출 방지 및 보호에 관한 법률(산업기술보호법) 위반, 부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률 위반, 업무상 배임 혐의로 재판에 넘겨진 SK하이닉스 전 직원 김모씨에게 최근 1심과 같은 징역 1년 6개월을 선고했다. 김씨는 2016년부터 SK하이닉스에서 근무했으며, 2018년 1월부터 2022년 9월 말까지 SK하이닉스 중국 판매법인 상하이 사무소에서 주재원으로 근무하면서 고객 지원 업무를 담당했다. 그는 2022년 2월쯤 중국의 경쟁업체로 이직하려고 마음먹고 SK하이닉스의 CIS(CMOS Image Sensor·빛을 디지털 신호로 변환하는 반도체 소자) 관련 첨단기술과 영업비밀을 무단 유출하고 부정 사용·누설한 혐의로 재판에 넘겨졌다. 김씨는 중국 최대 통신장비 업체 화웨이의 자회사 하이실리콘 등으로부터 이직 제안을 받고 범행에 나선 것으로 조사됐다. 그는 이력서 작성에 활용할 목적으로 사내 보안 규정을 어기고 CIS 기술 관련 영업비밀 자료를 출력하거나 촬영한 것으로 파악됐다. 문서 공유 시스템에서 CIS 기술 관련 영업비밀 자료 20장을 출력한 데 이어, 같은 해 2~3월 8차례에 걸쳐 관련 자료 8개, 총 186장을 추가로 출력해 무단 유출한 것으로 알려졌다. 또 SK하이닉스의 업무용 노트북을 재택근무지로 가져가 자신의 아이패드로 영업비밀 자료를 촬영했다. 이 과정에서 170개(총 5900장)에 달하는 자료를 사진으로 촬영해 무단 유출한 것으로 조사됐다. 김씨는 이렇게 빼돌린 자료 중 일부를 중국 업체에 제출하는 이력서에 인용해 결과적으로 중국 회사에 누설했다. CIS 기술은 렌즈로 들어오는 빛을 감지해 전기적 영상 신호로 바꿔주는 핵심 기술로, 스마트폰부터 자동차 자율주행, 의료용 장비에 이르기까지 폭넓게 활용된다. 김씨는 2022년 3월 화웨이 자회사로 이직하기 위해 이력서에 CIS 기술 관련 영업비밀을 활용했다. 이후 이직이 보류되자 같은 해 8월 또 다른 중국 경쟁업체로 이직하기 위해 이력서를 보내고, 해당 회사의 팀장 등에게 SK하이닉스의 영업비밀을 추가로 누설한 혐의도 받는다. 1심은 김씨의 부정경쟁방지법 위반 등 영업비밀 유출 혐의를 유죄로 인정해 징역 1년 6개월을 선고했다. 해당 영업비밀이 SK하이닉스가 오랜 기간 인적·물적 자원을 투입해 개발한 성과라며, 해외 경쟁업체로 기술 정보가 유출되는 행위를 가볍게 처벌할 경우 기업의 손해가 막대할 뿐만 아니라 국가 경쟁력 약화로 이어질 수 있어 엄중한 처벌이 필요하다고 판단했다. 다만 유출된 자료가 CIS 칩 제조에 직접 사용될 수 있는 수준의 정보가 아니었던 점, 이력서 작성 등에 실제 사용된 일부 자료를 제외하면 나머지 자료 대부분이 누설되기 전에 회수된 점, 김씨에게 전과가 없고 범행을 인정하며 반성하고 있는 점 등은 유리한 양형 사유로 참작했다. 김씨가 유출한 자료 중에는 인공지능(AI)용 HBM(고대역폭메모리) 구현에 필요한 기술로 주목받는 ‘하이브리드 본딩’(Hybrid Bonding) 관련 자료도 포함돼 있었다. 그러나 1심은 이 부분에 대해 산업기술보호법 위반 혐의를 무죄로 판단했다. 산업기술보호법은 법에서 정한 ‘첨단기술’을 보호 대상으로 삼는다. 재판부는 사건 당시 김씨가 유출한 CIS 공정 관련 하이브리드 본딩 기술이 산업통상자원부 장관이 고시한 ‘첨단기술 및 제품의 범위’에 포함되는 첨단기술이라고 보기 어렵다고 판단했다. 검찰은 이에 불복해 항소했다. 특히 산업부의 첨단기술 확인 판단 등을 근거로 해당 하이브리드 본딩 기술이 산업기술보호법상 첨단기술에 해당한다고 주장했다. 2심 재판부는 그러나 1심의 해당 무죄 판단에 사실 오인이나 법리 오해가 없다고 판단했다. 항소심 재판부는 산업부 장관이 2023년 2월 이 사건 하이브리드 본딩 기술에 대해 첨단기술 제품 확인서를 발급한 사실은 인정했다. 하지만 이 확인서가 사건이 발생한 이후에 발급됐다는 점을 지적했다. 범죄 당시를 기준으로 해당 기술이 법령상 첨단기술에 해당하는지를 판단해야 하는 만큼 사후에 발급된 확인서만으로 당시의 기술을 산업기술보호법상 첨단기술로 볼 수는 없다는 취지다. 또한 형사처벌의 근거가 되는 법규는 명확해야 한다는 ‘명확성의 원칙’ 등을 고려해 검찰의 항소를 받아들이지 않았다. 다만 2심 재판부 역시 영업비밀 유출 자체에 대해서는 유죄 판단을 유지했다. 김씨가 SK하이닉스 중국 판매법인의 다소 소홀한 보안 관리 상태를 이용해 영업비밀을 대량으로 유출했고, 이를 이용해 작성한 이력서를 중국 회사에 전달하는 방식으로 실제 영업비밀까지 누설한 만큼 범행의 경위와 수단·방법 등에 비춰 죄질이 무겁다고 지적했다. 특히 해당 영업비밀이 피해 회사가 여러 해에 걸쳐 상당한 인적·물적 자원을 투입해 얻어낸 성과라고 강조했다. 영업비밀 침해 범죄를 가볍게 처벌할 경우 기업이 기술 개발에 힘써야 할 동기가 약해지고, 해외 경쟁업체가 인재 영입을 내세워 국내 기업이 오랜 노력 끝에 축적한 기술력을 손쉽게 탈취하는 것을 막기 어렵다는 취지로 질타했다. 그러나 김씨가 범행을 모두 인정하고 반성한 점, 유출된 영업비밀 대부분이 회수된 점, 전과가 없는 점 등은 1심과 마찬가지로 유리한 사정으로 고려됐다. 항소심에서는 김씨가 SK하이닉스를 위해 1000만원을 공탁한 점도 양형에 참작됐다. 결국 항소심은 김씨의 영업비밀 대량 유출 및 중국 경쟁사에 대한 누설 혐의에 대해서는 1심과 같이 유죄를 인정해 징역 1년 6개월을 유지했고, 하이브리드 본딩 기술이 사건 당시 산업기술보호법상 첨단기술에 해당한다는 검찰의 주장은 받아들이지 않았다.

박윤영 KT 대표가 6일 서울 양천구 KT 클라우드 목동2 데이터센터를 방문해 인공지능 데이터센터(AIDC)와 클라우드 인프라 운영, 차세대 기술 개발 현황을 점검했다. KT가 ‘AI 전환(AX) 플랫폼 기업’으로 도약하기 위한 핵심 인프라인 AIDC 사업 추진 현황과 그룹의 데이터센터 운영 역량을 살펴보는 자리였다. 박 대표는 이날 통합관제센터와 주요 시설을 둘러본 뒤 데이터센터 내 ‘AI 이노베이션 센터’를 방문해 차세대 AI 데이터센터 기술의 개발·실증 현황을 확인했다. AI 이노베이션 센터에서는 국내 최초로 상용화한 다이렉트 투 칩(D2C) 액체냉각 기술 등 전력 효율과 운영 안정성을 높이기 위한 다양한 솔루션을 검증하고 있다. 박 대표는 데이터센터 간 상호연결(DCI) 운영 현황을 확인하며 AI 서비스 확대로 급증하는 데이터센터 간 트래픽을 안정적으로 처리하고, 고객이 체감하는 AI 서비스 품질과 안정성을 높이는 데 힘써 달라고 당부했다. 

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.

인공지능(AI) 피크아웃에 대한 우려로 인해 주식 시장이 출렁이고 있지만, 기본적으로 메모리는 AI뿐 아니라 정보통신기술(IT) 인프라를 유지하기 위해 필수적인 제품이고 결국 장기적으로는 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리에 대한 수요가 늘어날 수밖에 없습니다. 따라서 업계에서는 현재 범용 D램 제품인 DDR5 및 LPDDR5/5x 제품을 대신하기 위한 DDR6 및 LPDDR6 제품을 준비 중에 있습니다. 이 가운데 LPDDR6는 올해 양산에 들어갈 예정이고 DDR6는 2~3년 후 본격 보급될 것으로 예상됩니다. 하지만 최근 에이전틱 AI의 수요가 늘어나면서 고성능 CPU와 이 CPU를 뒷받침할 고성능 서버 메모리에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 이를 위해 LPDDR5x 메모리를 서버에서 사용할 수 있게 해주는 규격인 소캠 2 (SOCAMM2) 메모리 모듈이 본격적으로 양산에 들어가 엔비디아의 베라 루빈 시스템에 사용되고 있으며 기존의 범용 서버 CPU를 위해서는 DDR5 메모리의 속도와 용량을 늘린 MRDIMM 규격이 보급되고 있습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank Dual Inline Memory Module)은 하나의 메모리 모듈에 2개의 메모리 랭크를 멀티플렉싱해 실효 대역폭을 거의 두 배로 높이는 구조로 DDR5 메모리의 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그러면서도 기존의 DDR5 DIMM에 호환돼 별도의 인터페이스 변화 없이 중앙처리장치(CPU)에서 지원하면 바로 서버에서 사용할 수 있습니다. 현재 제온 6 CPU가 이를 지원하고 있으며 AMD 역시 에픽 6 CPU에서 MRDIMM을 지원할 예정입니다. 기본적으로 MRDIMM 메모리는 DDR5보다 대역폭이 두 배이기 때문에 속도가 8800MT/s에서 17,600MT/s까지 지원할 수 있습니다. 이는 미래 규격인 DDR6와 같은 속도로 DDR6의 속도를 현재 하드웨어로 사용할 수 있는 셈입니다. 다만 1만 2800MT/s 이상의 속도에서는 MRDIMM 메모리도 빠른 속도에서 정확한 신호 전달과 제어를 위해 새로운 칩이 필요합니다. 따라서 1만 2800MT/s 이상의 속도를 지닌 MRDIMM 메모리에서는 MRCD(Multiplexed Rank Registering Clock Driver)라는 새로운 칩이 필요한데, 기존 서버용 RCD(Registering Clock Driver)의 기능을 크게 확장한 칩입니다. MRCD는 명령, 주소, 클럭, 제어 신호를 모두 버퍼링·재구동합니다. 1만 2800MT/s 이상의 MRDIMM 메모리에서는 1개의 MRCD 칩이 여러 개의 데이터 트래픽 관리 칩인 MDB/MBD (Multiplexed Rank Data Buffer/Multiplexing Data Buffer)와 함께 신호를 관리합니다. (아래 사진 참조) 마이크론은 이미 32GB, 48GB, 64GB, 96GB, 128GB 용량의 12,800MT/s 2세대 MRDIMM 메모리를 출시했으며 여기에 추가로 1만 4400MT/s 96GB 모듈도 추가했습니다. 여기에 더해 관련 컨트롤러 제조사인 르네사스는 3세대 MRCD + MDB/MBD를 미리 선보였는데 1만 6000MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다. 따라서 내년에는 3세대 MRDIMM 메모리가 서버 시장에 보급될 것으로 보입니다. 다만 1만 7600MT/s에 이르면 사실상 DDR5 스펙의 한계에 근접하는 만큼 제조사들은 DDR6를 고민하지 않을 수 없습니다. DDR6는 기본 대역폭이 최대 1만 7600MT/s로 논의되고 있기 때문에 MRDIMM 형태로 제조할 경우 그 두 배인 최대 3만 5200MT/s도 가능할 것으로 보입니다. 이와 같은 메모리 대역폭 증가는 AI 시대에 필요한 충분한 대역폭을 제공해 AI 반도체 성장을 견인할 것으로 기대합니다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체의 성능을 떨어뜨리는 데이터 병목을 줄이기 위해 차세대 3차원 메모리 기술을 공개했다. 고대역폭메모리(HBM)를 AI 가속기 위에 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이고, 처리 속도와 전력 효율을 함께 높이는 방식이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 차세대 메모리 구조인 ‘zHBM’을 선보였다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 “기존 패키징 구조로는 가속기 칩과 메모리 간 물리적 거리를 줄이는 데 한계가 있다”며 새로운 구조가 필요한 이유를 설명했다. 현재 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 가속기 옆에 배치한다. AI가 처리하는 데이터가 늘어날수록 가속기와 메모리 사이에서 데이터가 오가는 데 시간이 걸리고 전력 소모도 커진다. 이른바 ‘메모리 장벽’이다. zHBM은 HBM을 가속기 위에 직접 적층해 이 거리를 줄인다. 칩을 가로와 세로 방향으로 배치하던 기존 방식에서 벗어나 높이인 Z축까지 활용한다는 뜻에서 이름 앞에 ‘z’를 붙였다. 삼성전자에 따르면 zHBM은 현재 개발 중인 HBM5와 비교해 GPU당 성능을 최대 8배, 전력 대비 성능을 최대 3배 높일 수 있다. 메모리를 위로 쌓을수록 열이 빠져나가기 어려워지는 문제를 해결하기 위해 열 저항도 HBM5의 10~25% 수준으로 낮췄다. 삼성전자는 zHBM에 앞서 상용화를 추진할 HBM5의 개발 방향도 소개했다. HBM5에는 2나노미터 공정 기반의 베이스 다이와 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터를 적용한다. 메모리 칩 측면으로 열을 내보내는 구조도 도입해 HBM4E보다 성능은 2배 높이고 열 저항은 20% 이상 낮추는 것을 목표로 하고 있다. 낸드 분야에서는 스마트폰과 PC 등 기기 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 AI용 ‘z낸드-O’를 공개했다. D램은 빠르지만 비싸고 용량을 늘리는 데 한계가 있는 반면, 낸드는 가격이 낮고 대용량을 구현하기 쉽지만 상대적으로 속도가 느리다. z낸드-O는 낸드의 비용과 용량상 이점을 유지하면서 처리 속도를 끌어올린 제품이다. 이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장은 매개변수 1200억개 규모의 AI 모델을 시험 구동한 결과, z낸드-O가 기존 D램 서버와 같은 초당 토큰 처리량을 내면서도 메모리 비용은 6분의 1에 그친다고 설명했다. 비싼 D램을 대량으로 사용하지 않고도 AI 모델을 빠르게 구동할 수 있다는 의미다. 이 부사장은 기조연설 도중 초소형 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) ‘BM1773’을 들어 보이며 “믿기 힘들겠지만 이 작은 스토리지 칩 하나가 최고급 세단 한 대 값과 맞먹는다”고 말했다. 이어 “바닥에 떨어뜨린다면 당장 내일부터 새 직장을 구하러 다녀야 할 것”이라고 말해 참석자들의 웃음을 자아냈다. 삼성전자는 이날 400단 이상을 수직으로 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-낸드’도 업계 최초로 공개했다. AI 모델이 고도화하면서 연산을 담당하는 HBM뿐 아니라 방대한 데이터를 저장하는 낸드와 기업용 SSD 수요도 함께 늘어나는 데 대응한 제품이다. 삼성전자는 HBM과 고성능 낸드, 기업용 SSD를 모두 공급할 수 있는 제품군과 양산 역량을 앞세워 AI 데이터센터부터 온디바이스 AI까지 시장을 넓힐 계획이다. 김 상무는 기조연설에서 “삼성이 돌아왔다”며 차세대 AI 메모리 경쟁에 대한 자신감을 나타냈다.

SK하이닉스가 샌디스크와 함께 차세대 인공지능(AI) 서버 메모리로 각광받는 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 구성한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. SK하이닉스는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열리는 세계 최대 규모 메모리 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 이번 규격을 선보였다고 밝혔다. HBF는 AI 서버에서 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층이다. HBM과 같이 AI의 데이터 연산 속도가 빠르면서도 낸드플래시를 기반으로 해 용량을 크게 늘릴 수 있다. 추론형 AI의 확산에 따라 처리해야 할 데이터양이 늘면서 용량이 부족한 HBM과 속도가 느린 SSD의 단점을 동시에 보완하는 차세대 메모리로 주목받고 있다. 이번에 공개된 HBF의 용량은 최대 512GB까지 지원된다. HBF와 프로세서를 연결하는 방식은 업계 표준 인터페이스인 UCIe를 채택했다. UCIe를 통해 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 등 서로 다른 종류의 프로세서에도 HBF를 유연하게 적용할 수 있다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 저장장치 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에 나선다는 전략이다. 중국 CXMT(창신 메모리)까지 가세하며 치열해지는 글로벌 D램 경쟁에서 우위를 점하기 위해서다. 최근 AI 추론 시장의 경쟁력이 단일 칩의 성능보다 CPU와 GPU, 메모리와 저장 장치까지 모두 아우르는 시스템 차원의 최적화가 관건이 된 점도 가세했다. ‘풀스택 기업’을 표방하는 SK하이닉스는 HBF까지 밸류체인을 넓혀 HBM과 HBF를 모두 지원할 수 있는 종합 메모리 솔루션 기업으로 입지를 공고히 하겠다는 계획이다. 업계에서는 HBF 시장이 빠르게 성장해 2030년 17조원에 육박하고, 2038년에는 HBM 시장을 앞지를 것이란 예측도 나온다. 삼성전자도 ‘FMS 2026’에 참여해 HBM, 낸드, SSD를 잇는 ‘메모리 아키텍처 혁신’을 주제로 전시한다. D램, 낸드, 컨트롤러, 파운드리, 첨단 패키징 등 종합반도체기업(IDM)의 역량을 강조하며 AI 데이터 병목을 줄이는 방안을 소개할 예정이다. 한편, 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 2분기 D램 매출 기준으로 삼성전자는 39% 점유율을 기록해 1위를 유지했고, SK하이닉스는 점유율 26%를 차지했다.

ICT 전문기업 진인프라(대표이사 김성용)가 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 손잡고 인공지능(AI) 기반 건설현장 안전관리 플랫폼인 ‘JinSafe(진세이프)’ 도입을 위한 현장 실증(PoC) 작업에 돌입했다고 밝혔다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에 JinSafe를 구축해 현재 16개 채널의 AI 안전관제를 운영 중이며, 오는 8월에는 용인 고진역 현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번 실증은 AI 기반 안전관제 기술을 실제 건설현장에 적용해 중대재해 예방과 안전관리 효율성을 검증하기 위한 것으로, 향후 스마트 건설안전 관리체계 확산의 기반이 될 것으로 기대된다. JinSafe는 현장 CCTV 영상을 AI가 실시간으로 분석해 안전모와 안전조끼 미착용, 작업자의 위험 자세 및 돌발 동작을 자동으로 감지한다. 위험 상황이 포착되면 즉시 자동 캡처해 관리자에게 실시간 알림을 전송한다. 구미 현장과 광주 본사에서 통합 관제 화면을 동시에 모니터링할 수 있으며, 안전관리자는 모바일 앱을 통해 언제 어디서나 현장 영상과 이벤트 발생 내역을 확인할 수 있다. 7월에는 현장의 생생한 목소리를 반영해 주요 기능을 한층 더 고도화했다. 우선, 폭염기 온열질환을 선제적으로 예방하고자 관제 화면에서 현장 날씨와 체감온도를 동시에 확인할 수 있는 알림 기능을 도입했다. 이와 함께 기간별 안전 통계 및 리포트의 엑셀·PDF 자동 생성 기능, 위험 이벤트 처리 상태 관리, 그리고 담당자별 권한 설정 기능 등을 새롭게 적용해 운영 편의성과 안전 관리를 대폭 강화했다. 대광건영은 이번 실증을 자사 안전보건관리 체계를 한층 고도화하는 계기로 삼는다는 방침이다. 건설현장은 작업 구역이 넓고 공정이 수시로 변경되는 특성상 관리자의 육안 점검만으로는 안전 사각지대가 발생하기 쉽다. 이에 현장과 본사를 연결하는 이원 관제 체계를 구축해 현장 상황을 상시 확인하고, 위험 상황을 사후 확인하는 방식에서 벗어나 위험 발생 즉시 인지하고 대응하는 예방 중심의 안전관리 체계로 전환할 계획이다. 양사는 오는 8월 용인 고진역 현장으로 적용 범위를 확대한다. 구미 현장에서 검증한 관제 체계를 기반으로 현장별 작업 특성에 맞춰 감지 항목을 최적화하고, 실증 범위를 지속 확대해 나갈 예정이다. JinSafe의 가장 큰 특징은 기존 CCTV를 그대로 활용하면서도 산업별·기업별 특성에 맞춘 AI 학습이 가능하다는 점이다. 현재 시장에 보급된 AI 칩 내장형 CCTV나 별도의 AI Box 방식은 제조사가 사전에 정의한 사람·차량·안전모 등 정형 객체를 인식하는 데 초점이 맞춰져 있다. 반면 건설현장마다 다른 장비와 작업 형태, 기업별 안전관리 기준에서 발생하는 비정형 위험 요소까지 반영하기에는 한계가 있다. 새로운 감지 항목을 추가하려면 제조사의 기능 업데이트를 기다리거나 장비를 교체해야 하는 경우도 적지 않다. 또한 이러한 방식은 기존 CCTV를 AI 지원 모델로 교체해야 하는 부담이 따른다. 현장 규모가 커질수록 장비 교체 비용과 공사 기간 역시 증가할 수밖에 없다. 반면 JinSafe는 기존에 운영 중인 CCTV 영상을 그대로 연동해 서버에서 AI 분석을 수행하는 구조로, 별도의 카메라 교체 없이 도입할 수 있다. 여기에 산업별·기업별 특성을 반영한 맞춤형 AI 모델 학습을 제공해 실제 현장에서 발생하는 다양한 위험 요소를 지속적으로 학습하고 감지할 수 있다. 현장 데이터가 축적될수록 감지 정확도는 높아지고 오탐은 줄어드는 구조다. 양사는 이번 실증 성과와 현장의 목소리를 반영해 기능을 지속적으로 개선하고, 향후 대광건영의 모든 건설 현장으로 도입을 넓혀갈 방침이다. 아울러 중장기적으로는 온습도·가스·진동·미세먼지 등 현장 내 IoT 센서 정보와 CCTV 화면을 연계해 통합 모니터링 체계를 구축하고, 현장 맞춤형 AI 학습 데이터를 계속해서 축적해 위험 감지의 정확도를 더욱 끌어올릴 계획이다. 대광건영 관계자는 “안전은 비용이 아니라 현장을 지키는 기본”이라며 “근로자가 안심하고 일할 수 있는 현장을 만들기 위해 AI와 같은 스마트 안전기술을 적극 도입하고, 검증된 기능은 전 현장으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “카메라를 교체하지 않고도 도입할 수 있다는 점과 현장이 요구하는 위험 요소를 직접 학습시킬 수 있다는 점이 JinSafe의 가장 큰 경쟁력”이라며 “대광건영과의 실증 과정에서 확인한 현장의 개선 요구를 빠르게 반영해 실제 건설현장에서 가장 효과적으로 활용되는 AI 안전관리 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 데이터센터용 메모리에서 자리 잡은 장기공급계약(LTA)이 적층세라믹커패시터(MLCC)와 패키지기판, 테스트소켓, 전력기기 등으로 확산하고 있다. 글로벌 빅테크가 핵심 부품 공급 부족으로 물량 및 생산능력을 수년 전에 확보하면서, 부품업계도 선주문을 확인하고 투자하는 수주형 사업에 가까워지는 모습이다. 독립리서치기업 그로쓰리서치는 3일 보고서에서 최근 LTA가 계약기간을 늘리는 수준을 넘어 최소구매물량과 가격 상·하한, 선수금, 의무인수 조건 등을 결합하는 방식으로 진화하고 있다고 분석했다. AI 데이터센터는 메모리 반도체, 기판, 전력설비 중 하나만 제때 공급되지 않아도 구축 일정 전체가 밀릴 수 있다. 이에 빅테크들은 공급망 전반에서 생산능력을 미리 묶어두려고 하는 상황이다. 이런 변화는 공급 부족이 극심한 메모리 업계에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 최근 2분기 실적 콘퍼런스콜에서 장기계약 물량을 전체 메모리 생산능력의 60~70%까지 늘릴 방침이라고 밝혔다. SK하이닉스도 지난달 29일 실적 발표에서 핵심 고객을 포함한 10여곳과 장기공급계약 협상을 마무리했으며, 추가 계약을 논의 중이라고 설명했다. 그간 반도체 시황을 내다보고 생산량과 투자 규모를 정했다면 이제 고객사의 구매 약정과 가격 조건을 먼저 확보한 뒤 증설에 나서는 것이다. AI 서버용 부품 시장도 빠르게 변화하고 있다. 삼성전기는 글로벌 고객과 2027년부터 2년간 1조 5000억원 규모의 실리콘 커패시터 공급계약을 체결했다. AI 가속기와 서버용 중앙처리장치(CPU)에 쓰이는 MLCC와 고사양 반도체 패키지기판(FC-BGA)에서도 장기 공급과 증설 논의가 이어지고 있다. 고객사가 필요한 물량을 미리 확약하고, 공급업체는 이를 근거로 생산능력을 늘리는 방식이다. 이런 변화는 중소기업에서도 나타나고 있다. 반도체 검사장비와 칩을 연결하는 테스트소켓을 만드는 ISC는 고객사 선수금을 바탕으로 AI 전용 생산라인을 구축하고 있다. 그로쓰리서치는 ISC의 올해 LTA 매출 비중이 50%를 넘고, 2029년 생산능력은 500만개까지 늘어날 것으로 내다봤다. 선점 범위는 데이터센터 가동에 필요한 전력설비까지 넓어졌다. HD현대일렉트릭은 1조 1000억원 규모의 장기계약을 확보해 AI 데이터센터용 전력기기를 공급한다. 다만 장기계약이 곧 확정 매출을 뜻하는 것은 아니다. 월스트리트저널은 AI 수요가 둔화하면 계약 물량을 줄이거나 공급 기간과 가격을 다시 협상할 수 있다고 지적했다.

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

중국 반도체 업계가 또 하나의 거대한 기술장벽을 넘어섰다. 블룸버그 통신은 28일 중국이 미국 정부가 대중 수출을 금지한 반도체 노광장비 생산을 시작했다고 보도했다. 반도체 제조에서 ‘칩 설계도’를 실리콘 웨이퍼 위에 새겨 넣는 노광장비는 네덜란드 업체 ASML이 독점하다시피 한 기술로 2019년부터 중국 수출이 금지된 상태다. 통신은 상하이 위량성(宇量昇) 테크놀로지를 비롯한 중국 기업들이 개발팀을 구성해 노광장비를 생산 중이라고 전했으며, ASML의 주가는 이날 8% 이상 떨어졌다. 지난 1년간 ASML의 주가는 인공지능(AI) 붐으로 두 배 이상 상승했다. ASML과 관련된 반도체 업체의 주가도 일제히 하락해 일본의 노광장비 관련 업체인 니콘과 캐논을 포함해 한국 삼성전자와 SK하이닉스도 폭락했다. 상하이에 본사를 둔 익명의 중국 업체는 생산 초기 단계로 올해 약 5대의 노광장비를 생산하고 내년에는 20대를 양산하는 것이 목표로 알려졌다. 중국 업체가 생산하는 노광장비는 7나노미터(㎚) 이상의 칩을 생산하는 심자외선 장비(DUV)로 3㎚ 이하의 첨단 칩 생산에 필수적인 극자외선 장비(EUV)보다는 기술 수준이 낮다. 현재 중국은 ASML의 세 번째로 큰 수출시장이지만, 수출할 수 있는 노광장비의 수준은 최첨단 모델보다 8세대나 낮은 것이다. ASML이 세계에서 유일하게 생산하는 EUV는 대당 가격이 2억 달러(약 3000억원) 이상으로 생산량도 연간 40대 정도에 불과하다. ASML이 EUV 시장에서 2위가 없는 ‘세계 1위’란 독점적 지위를 유지하는 것은 기술 복제가 어려운데다 경제적 효과도 적기 때문이다. ASML이 생산하는 EUV와 같은 기술 수준의 제품을 만들기 위해서는 개발에 천문학적인 비용이 들기 때문에 일본의 캐논과 니콘도 DUV 수준의 장비 제조만 하고 있다. 7㎚ 칩 현지 생산을 목표로 삼은 중국은 EUV에 의존하지 않는 대체 기술도 모색하고 있다. 앞서 중국 반도체업체 SMIC는 지난해 9월 위량성 테크놀로지가 제작한 DUV 장비를 시험 가동하고 있다는 보도가 나오기도 했다. 한편 지난 3월 중국 메모리 반도체업체 양쯔메모리는 베이징대, 칭화대 등과 함께 전국 규모의 7㎚ 칩 생산설비 건설 및 시험 운용을 목표로 하는 계획을 발표했다.

LG전자가 엔비디아의 품질 인증을 앞세워 급성장하는 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장을 본격 공략한다. LG전자는 600㎾(킬로와트)급 냉각수 분배 장치(CDU)가 최근 엔비디아의 최종 품질 인증을 획득했다고 27일 밝혔다. 국내 기업 중 엔비디아의 CDU 인증을 받은 것은 처음이다. CDU는 AI 데이터센터의 발열을 잡는 액체 냉각 시스템의 핵심 설비다. 기존에는 데이터센터 전체를 냉각하는 공랭식 방식을 활용했지만 고대역폭메모리(HBM), 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능·고발열 반도체의 확산으로 서버 랙의 전력 밀도와 발열량이 증가하면서 냉각 효율에 한계가 생겼다. 이 때문에 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 액체 냉각 기술이 중요해지는 추세다. LG전자 CDU는 GPU와 중앙처리장치(CPU)에 부착된 콜드 플레이트로 냉각수를 순환시켜 열을 직접 회수하는 ‘다이렉트 투 칩(DTC)’ 방식을 적용했다. 기존 공랭식 냉각과 함께 운용해 냉각 효율을 높일 수 있다. 가상 센서 기술과 누수 감지 기능을 탑재한 CDU는 표준 프로토콜을 통해 데이터센터 통합관제시스템과 연동된다. 엔비디아의 장애 대응 시험에서는 펌프나 CDU에 문제가 발생해도 예비 장치로 자동 전환돼 냉각이 중단 없이 유지됐다. 이번 엔비디아 인증으로 LG전자 CDU는 글로벌 AI 데이터센터 공급망에 진입할 수 있는 발판을 마련하게 됐다. AI 데이터센터 시장은 연평균 약 26% 성장해 2034년에는 약 1335억 달러(약 195조원) 규모에 이를 것으로 전망된다.

중국 반도체 자립의 ‘첨병’으로 꼽히는 창신메모리테크놀로지(CXMT) 등 중국 반도체 기업들이 급성장한 데에는 역설적으로 미국의 대중 반도체 제재가 주효했다는 분석이 나온다. 첨단 반도체 수입이 막히자 거대 내수 시장과 정부 지원을 발판으로 더욱 빠르게 독자 반도체 생태계를 구축했다는 것이다. 27일 중국 관영 글로벌타임스 등에 따르면 중국 기술전략연구원 천징 부회장은 CXMT의 기업공개(IPO)와 관련해 “CXMT가 약 10년에 걸친 대규모 투자와 손실, 미국 등 외부 제재를 버텨냈고 이제는 연간 1000억 위안(약 21조 6000억원) 이상 이익이 기대될 정도로 성장했다”고 밝혔다. D램 품귀로 CXMT는 내년 물량까지 예약 주문이 완료된 것으로 전해졌다. 델·HP·레노버 등이 물량을 우선 배정받을 것이라는 전망 속에 애플 역시 CXMT 제품을 사용하기 위해 미국 정부에 규제 승인을 요청했다. 미국의 제재에 중국 인공지능(AI) 기업들도 자체 생태계를 구축하고 있다. 중국 AI 모델 개발업체인 즈푸는 중국산 반도체만을 사용한 초대형 데이터센터 건설을 완료했고 일부 가동에 들어간 것으로 알려졌다. 화웨이는 AI 칩 수천 장을 하나의 거대한 컴퓨터처럼 연결하는 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’ 실물을 공개했다. 쉬즈쥔 화웨이 순환회장은 지난달 중국 정보기술(IT) 전문 매체 타이메이티에 “미국이 우리 국가, 우리 회사, 우리 산업계를 몰아붙이지 않았다면, 이런 일을 하려 하지 않았을 것이다. 미국에 감사하기도 하다”고 말했다. 화웨이는 미국 제재로 네덜란드 ASML의 노광장비를 구하지 못하자 더 촘촘하게 트랜지스터를 만드는 대신 회로를 3차원으로 접어서 신호가 이동하는 거리를 줄이는 ‘로직 폴딩’을 개발해 세상을 놀라게 했다. 중국 정부도 ‘중국제조 2025’, ‘국가 집적회로 산업발전 추진요강’ 등을 통해 반도체 산업을 국가의 전략 핵심 분야로 규정하고 자금 지원, 세제 혜택, 인재 육성 등 다양한 수단을 종합적으로 동원해 왔다. 업계는 중국과 한국 간 메모리 반도체 기술 격차를 3~5년 수준으로 평가하지만, 업계에서는 이미 3년 내로 좁혀졌다는 견해도 있다.

중국 인공지능(AI) 업계를 선도하는 ‘딥시크’의 창업자 량원펑이 미국과의 격차를 인정하는 비밀 회의록이 누출되면서 투자 유치를 중단했다. 2023년 중국 항저우에서 시작한 딥시크는 지난해 미국 오픈AI의 챗GPT에 비해 20분의 1 수준의 저렴한 가격으로 비슷한 성능을 선보이며 전 세계에 충격을 안겼다. 이후 공개 행보를 자제해 은둔의 경영자로 불렸던 량원펑은 지난 5월 투자 유치를 위해 3시간 넘게 한 회의록이 유출되면서 100억 위안(약 2조원)을 목표로 했던 투자금 모금을 중단했다. 블룸버그 통신은 25일(현지시간) 랑원펑이 미국의 엔비디아 칩에 의존하고 있으며, 중국의 AI 기술력이 미국에 비해 뒤처지고 있다고 언급한 발언 보도에 불만을 가졌다고 전했다. 량원펑의 발언이 단기적인 이익보다는 겸손, 규율, 장기적인 목표를 중시하는 중국 문화에 기반을 둔 것이라며 옹호하는 보도도 나왔다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트는 27일 “량원펑이 회의 내내 ‘절제’를 회사의 핵심 비전으로 거듭 강조했으며, 이는 딥시크의 오픈소스 모델과 합리적인 가격 책정에 반영된 원칙”이라고 밝혔다. 회의록에 따르면 량원펑은 “우리는 수익을 극대화하기 위해서가 아니라 합리적인 이윤을 남기기 위해 가격을 책정한다”고 말했다. 이어 사용자 비용을 낮게 유지하는 것이 인공 일반 지능(AGI) 달성 가능성을 높인다고 했는데, AGI는 인간 인지 능력의 총합과 같거나 그 이상의 수준에 오른 AI를 가리킨다. 42쪽 분량으로 요약된 량원펑의 발언에 대해 미국 언론은 자국과 중국의 AI 경쟁에 초점을 맞춘 반면 중국 매체들은 양국의 문화적 차이를 부각했다고 평가했다. 앤트로픽이나 오픈AI같은 미국 AI 기업들이 상업적 이익과 생태계 확장에 집중하고 딥시크는 궁극적인 기술 혁신에 골몰한다는 것이다. 량원펑은 중국과 미국의 격차는 인재가 아니라 컴퓨팅 자원에 있다며 미국 정부의 엔비디아 최첨단 칩 수출 규제에 따른 고충을 드러냈다. 이어 딥시크가 자체 컴퓨팅 클러스터를 구축해야 한다고 말했지만, 자체 칩을 개발해야 할지 여부는 아직 결정하지 않았다고 덧붙였다. 딥시크는 지난 6월 1차 투자 유치를 완료하면서 기업 가치가 100억 달러(약 14조 6800억원)에서 590억 달러로 증가했고, 량원펑 개인의 자산도 380억 달러에 이른다.

중국 메모리 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 27일 상하이 증시 상장 한 시간 만에 1000억 위안(약 21조원) 이상 거래되면서 단숨에 시가총액 1위 종목이 됐다. 주당 8.66위안으로 상장한 창신메모리는 시초가 49.95위안으로 시작해 오후 1시 기준 주가가 54.65위안으로 500% 이상 상승했다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론에 이어 세계 네번째 규모의 메모리칩 제조업체인 창신메모리는 미국 유학에서 돌아온 주이밍(37)이 창업했다. 중국 장쑤성 옌칭 출신인 주이밍은 1994년 칭화대에서 석사 학위를 받았는데 ‘중국판 실리콘밸리’라 불리는 중관춘의 강력한 창업 열기에 미국 유학을 결심한다. 박사 학위과정을 절반만 마친 채 미국 뉴욕 스토니브룩 대학교에서 반도체를 공부한 주이밍은 졸업 후 실리콘밸리에서 근무하다 2005년 칭화대 동문들의 도움으로 기가디바이스를 설립했다. 반도체 설계기업 기가디바이스는 2016년 상하이 증시에 상장됐으며 세계 상위 3대 플래시 메모리 공급업체가 됐다. 하지만 주이밍의 야망은 멈추지 않았다. 그는 “컴퓨터를 왕관에 비유하면, 중앙처리장치(CPU)는 왕관 위의 진주이고, 메모리는 왕관의 받침대”라며 “메모리 기술을 주도하는 자가 반도체 산업 전체를 제패할 수 있다”며 중국판 삼성전자를 목표로 안후이성 허페이에 2016년 창신메모리를 설립했다. 현재 허페이 지방정부는 창신메모리 주식의 36.79%를 보유하고 있을 정도로 회사 성장에 막대한 자본을 투자했다. 10년 전만 해도 창신메모리가 들어선 허페이시 북서쪽 교외는 황무지였지만 현재는 창신메모리 직원 2만명을 비롯해 5만명 이상의 석사 인재가 모인 거대한 연구개발 단지로 변모했다. 창신메모리는 450개 이상의 반도체 기업을 모아 허페이를 거대한 ‘반도체 생태계 도시’로 탈바꿈시켰다. 2016년 허페이시 반도체 산업 매출액은 180억 위안에 불과했으나 지난해는 8배 이상 증가한 1514억 위안 규모로 성장했다. 세계 최대 반도체 소비 시장인 중국은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론이 쌓은 기술 및 특허 장벽에 어려움을 겪었다. 창신메모리와 같은 해 설립된 중국 국영 반도체기업 푸젠진화가 미국 마이크론사로부터 영업비밀 도용으로 소송을 당하자, 2009년 파산한 독일 반도체기업 키몬다로부터 기술과 특허를 넘겨받았다. 2019년 창신메모리는 독자적으로 설계하고 생산한 8Gb DDR4 칩을 출시하는 데 성공했으며, 2023년 세계 메모리 가격이 40% 이상 급락하는 역경을 딛고 지난해 첫 흑자를 달성했다. 2026년 본격적인 인공지능(AI) 붐과 함께 창신메모리의 하루 이익은 거의 4억 위안을 기록하며 지난 10년간의 손실을 모두 메우게 됐다. 최근 중국을 방문한 이병철 전 삼성전자 부사장은 “중국 선전의 한 연구 시설에서는 미국이 중국 수출을 금지한 극자외선(EUV) 노광장비의 시제품을 제작해 성능 시험이 진행 중”이라며 코끝까지 따라붙은 중국의 기술 추격을 우려했다. 반도체 웨이퍼 위에 회로 패턴을 새겨 넣는 EUV 노광장비는 그동안 창신메모리와 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 간 기술 격차의 핵심이었다. 기존에는 노광장비 없이 3나노미터 이하 칩 생산이 불가능하다고 여겨졌는데 최근 중국 화웨이는 반도체 크기를 줄이는 대신 속도에 초점을 맞춘 반도체 생산법을 제시했다. EUV 노광장비 개발 외에도 중국은 신호 최적화를 통해 성능을 끌어올리는 새로운 반도체 개발 패러다임인 ‘타우(τ)의 법칙’ 등으로 기술 장벽을 넘어서고 있다.

삼성·SK 등 글로벌 협력 추진李 “AI 공급망 핵심 국가 도약” 李 “반도체 생산 거점으로”… 젠슨 황 “한국과 여정 함께” SK그룹과 삼성전자, 엔비디아를 비롯한 국내 기업들과 글로벌 빅테크 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 반도체 분야 협력을 추진키로 했다. 이 기업들은 이재명 대통령의 미국 샌프란시스코 순방을 계기로 열린 인공지능(AI) 서밋을 통해 이같이 합의했다. 이와 관련해 이 대통령은 “대한민국은 대체 불가한 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가로 도약할 것”이라며 ‘샌프란시스코 AI 선언’을 발표했다. 김용범 청와대 정책실장은 지난 24일(현지시간) 샌프란시스코 현지 프레스센터에서 브리핑을 열고 이같이 밝혔다. 우선 반도체 분야에서 SK그룹과 엔비디아 등은 향후 5년간 7500억 달러 규모에 달하는 첨단 메모리 반도체의 장기적 공급 협력을 진행하기로 했다. 또 삼성전자와 브로드컴은 향후 5년간 2000억 달러 규모의 첨단 메모리 반도체 공급과 AI 칩 생산을 위한 파운드리 협력 업무협약을 체결했다. ‘공급 협력’은 일종의 장기구매계약으로, 우리 기업들이 확정적인 선주문을 확보한 것으로 봐야 한다는 게 청와대의 설명이다. 또 네이버는 글로벌 투자기업 브룩필드와 인프라 공급 계약을 통해 100억 달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축하기로 했다. 피지컬 AI 분야에선 현대차가 엔비디아와 AI 로봇을 개발·검증할 수 있는 표준화된 기반인 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’을 공동 구축해 대학·스타트업의 다양한 로봇 개발을 지원하기로 했다. 이 대통령은 이날 주요 빅테크 기업들이 모인 ‘샌프란시스코 AI 서밋’에서 “기업가치 합계 2경원이 넘는 대한민국과 글로벌 대표 기업들이 오랜 시간 뜻을 모아 준비해 온 대규모 AI 투자 이니셔티브를 전 세계에 알리고자 한다”고 말했다. 이 대통령은 모든 국가가 참여하는 거대한 글로벌 AI 시장을 만들고, 그 혜택이 모두에게 고르게 돌아갈 수 있을지 고민해야 한다고 지적했다. 그러면서 “치열한 경쟁만으로 해결할 수 있는 문제가 아니라 기술을 선도하면서도 서로의 강점을 연결하는 글로벌 협력을 통해 함께 풀어가야 할 시대적 과제”라며 한국의 AI 미래 비전을 실현하기 위한 전 세계의 협력을 제안했다. 이 대통령은 반도체 공급망, 모두의 AI 프로젝트, 글로벌 AI 허브 이니셔티브, AI 기본사회 등 한국이 추진하는 네 가지 방향의 AI 정책을 강조했다. 특히 공급망과 관련해 이 대통령은 “우리가 가진 세계 최고 수준의 메모리 반도체 경쟁력과 생산 역량을 토대로 신뢰할 수 있는 AI 반도체 생산기지이자 공급망 파트너가 될 것”이라고 강조했다. 그러면서 “대한민국은 지난 6월 대규모 투자계획을 발표하고 수도권과 지방이 함께 세계 반도체 공급을 책임지는 다극 생산 거점 체제로 전환하고 있다”며 “글로벌 반도체 부족을 예방하기 위한 대한민국의 책임 있는 투자”라고 소개했다. 이와 관련해 현장에서 빅테크 기업 최고경영자(CEO)들은 한국이 AI 정책을 지금처럼 속도감 있게 잘 펼쳐 줬으면 좋겠다고 요청했다고 한다. 특히 AI 데이터센터 관련 인허가를 빨리해 달라는 발언이 있었고 여기에 이 대통령도 속도에 신경 쓰겠다고 답했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “(AI 산업에 있어) 엔비디아는 처음부터 지금까지 한국과 여정을 함께했다”고 말했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “한국의 3대 메가 프로젝트는 AI가 다음 단계로 도약하는 데 있어 도움을 줄 것”이라고 했다. 국내 기업 총수들도 의지를 드러냈다. 이재용 삼성전자 회장은 “다음 세대가 큰 꿈을 누리도록 삼성은 모든 노력을 다하겠다”고 했다. 최태원 SK그룹 회장은 3대 메가 프로젝트와 관련해 “투자 규모가 워낙 커 생소하게 느껴질 수 있지만 글로벌 AI 시장의 실제 수요에 기반한 현실적인 계획”이라고 밝혔다. 이 대통령은 이날 1박 2일간의 미국 일정을 마치고 브라질로 출국했다.