엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 24일(현지시간) 인공지능(AI) 칩을 탑재한 위성을 내년 4분기에 발사한다고 밝혔다. 머스크 CEO는 이날 엑스에 올린 글에서 “내년 4분기 발사를 위해 우주에 최적화한 엔비디아의 ‘베라 루빈 NVL72 시스템’을 설계했으며 2028년에는 (AI 위성이) 상당한 규모가 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “우리의 설계는 기존 랙보다 훨씬 단순하고, 비용이 낮으며, 밀도가 높고, 가볍다”고 부연했다. 머스크는 AI 연산을 위성에서 처리하는 우주 데이터센터 구축을 구상하고 있다. 효율적이고 구조가 단순한 위성 형태의 데이터센터가 기존 데이터센터를 대체할 것이라는 주장으로, 지난 6월 스페이스X 상장을 앞두고 공개한 영상에서 태양광으로 구동되는 궤도 AI 데이터센터 구상을 설명한 바 있다. 당시 머스크는 “우주에 AI를 배치하는 비용이 지상보다 낮아지는 시점이 대부분 예상보다 훨씬 빨리 올 것이며, 2년 아니면 3년이면 될 것 같다”고 주장했다. 스페이스X는 우주 데이터센터용 위성 최대 100만기의 발사 승인을 연방통신위원회(FCC)에 신청한 상태다.

중국 모바일·가전 기업 샤오미가 스마트폰부터 인공지능(AI), 자동차까지 제품의 ‘두뇌’ 역할을 하는 반도체를 직접 설계하며 자체 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 퀄컴 등 외부 업체에 의존하던 핵심 칩을 자체 개발해 기술 경쟁력을 높이고 공급망에 대한 통제력도 강화하려는 전략이다. 24일(현지 시간) 로이터통신 등에 따르면 샤오미는 다음 달 중국에서 출시하는 신형 폴더블폰 ‘샤오미 18 폴드’에 자체 개발한 모바일용 칩셋 ‘엑스링(Xring) O3’을 탑재한다. O3에는 240억 개 이상의 트랜지스터가 집적됐으며 샤오미는 중앙처리장치(CPU)의 멀티코어 성능이 전작보다 최대 60% 향상됐다고 밝혔다. 로이터는 O3가 대만 TSMC의 3나노미터(㎚) 공정에서 생산된다고 전했다. 샤오미는 AI 연산을 처리하는 6나노 기반 AI 가속기 ‘엑스링 O100’과 자율주행 기능을 담당하는 3나노 기반 칩 ‘엑스링 D100’도 함께 공개했다. 지난해 첫 자체 개발 플래그십 칩셋 ‘엑스링 O1’을 선보인 데 이어 1년 만에 자체 칩 제품군을 확대한 것이다. 샤오미는 지금까지 자체 칩 개발에 200억 위안(약 4조 2000억 원) 이상을 투자했다. 반도체 설계 인력도 지난해 2500명에서 현재 3000명 이상으로 늘었다. 업계 관계자는 “중국의 반도체 경쟁력이 단순한 칩 생산을 넘어 완제품 기업이 칩 설계 역량과 소프트웨어·서비스를 결합하는 방향으로 진화하고 있다”고 말했다. 다만 실제 생산은 TSMC에 맡겨 아직 반도체 자립이 완성 단계라고 보긴 어렵다. 샤오미는 O100과 D100 역시 TSMC에 위탁생산을 맡길 전망이다.

우크라 독립일 ‘무인 열병식’ 공개병사 대신 로봇 무인 전력 등 과시러, 엔비디아 칩 탑재 AI 드론 투입명령 없이도 스스로 표적 찾아 공격유엔 “킬러 로봇 규제 마련을” 성명 우크라이나가 독립 35주년을 맞아 대규모 드론과 로봇 군단을 전면에 내세운 ‘무인 열병식’을 펼치며 첨단 기술력을 과시했다. 러시아는 인간의 개입 없이 운용되는 완전 자율 살상 드론을 실전에 배치한 것으로 확인되는 등 4년 6개월째를 맞는 우크라이나 전쟁은 인공지능(AI) 기술이 전장의 판도를 전면적으로 바꾸고 있음을 재차 보여주고 있다. 우크라이나 대통령실이 24일(현지시간) 공개한 독립기념일 영상에는 병사와 탱크 대신 다양한 총포로 무장한 무인 군용 차량 수십대가 수도 키이우 중심가 흐레샤티크 거리를 행진하는 모습이 담겼다. 군사 퍼레이드라면 떠오르는 군인과 전차 등의 대규모 행진이 아닌 첨단 무인 전력으로만 구성된 파격적인 열병식을 선보인 것이다. 영상에는 집단 드론이 비행하고 자폭 무인정이 거친 물살을 가르는 모습도 담겨 육해공에서 모두 무인 전력을 갖추고 있음을 대내외에 과시했다. 우크라이나는 이번 열병식을 통해 대러시아 전쟁이 과거 전쟁과는 다른 ‘로봇·드론 전쟁’임을 보여주었다는 분석이 나온다. 2022년 러시아의 침공 당시만 해도 단기간에 굴복할 것 같았던 동유럽 소국 우크라이나였지만, 이 같은 첨단 기술을 저력으로 삼아 재래식 병력의 열세를 극복했다는 평가다. 유로뉴스는 “행진하는 병사도, 탱크도 없었지만 같은 임무를 수행하도록 설계된 로봇이 등장해 미래 전쟁의 모습을 엿볼 수 있게 했다”며 “4년 반 동안 이어진 러시아의 전면적 침공이 우크라이나군을 얼마나 크게 변화시켰는지를 보여준다”고 전했다. 전장의 다른 한편에서는 AI가 스스로 인명을 살상하는 미래 전쟁의 또 다른 모습이 확인됐다. 뉴욕타임스(NYT)는 러시아군이 인간의 개입 없이 스스로 표적을 찾아가는 AI 드론을 실전에서 시험해 온 정황을 보도했다. 지난달 6일 우크라이나 남동부 자포리자에서 러시아군의 소형 드론이 민간인을 사살했는데, 현장 조사 결과 이 기체는 사전에 입력된 프로그램에 따라 주유소 내 프로판가스 탱크를 군사적 가치가 있는 최종 표적으로 판단해 타격한 것으로 드러났다. 잔해에서는 핵심 연산 장치인 미 엔비디아사의 소형 AI 컴퓨터 ‘젯슨 오린’이 발견됐다. 기존의 군사용 드론은 인간이 공격 대상을 설정하지만, 이번에 발견된 자율 살상 드론은 학습된 데이터를 토대로 AI가 스스로 표적을 찾아내 공격한다는 점이 다르다. 인간이 아닌 알고리즘에 살상 권한을 위임한 것으로, 국제인도법을 위협하는 통제 불능의 상황을 초래할 수 있다는 우려가 나온다. 카테리나 본다르 미 전략국제문제연구소(CSIS) 산하 와드와니 AI센터 선임연구원은 “러시아가 자율형 AI를 실험하고 있다는 가장 확실한 증거”라고 지적했다. 유엔(UN)과 국제적십자위원회(ICRC)도 25일 공동 성명을 내고 “인간의 통제를 벗어난 ‘킬러 로봇’이 도덕적 레드라인을 넘어서기 직전”이라며 인류의 안전을 위협하는 자율 무기에 대한 즉각적인 글로벌 규제 마련을 촉구했다.

삼성, GPU 일부 연산 기능 옮겨와성능·전력효율 맞춤형 HBM 제시하닉, 20단 이상 적층할 접합 기술발열 부위 식혀주는 ‘iHBM’ 개발 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)의 승부처로 각각 연산 기능과 패키징 기술을 꺼내 들었다. 삼성전자는 HBM의 기능을 넓히고, SK하이닉스는 20단 이상 높이 쌓아도 발열과 뒤틀림을 잡는 접합·냉각 기술을 개발한다. AI 반도체의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 메모리로 확산되는 가운데 중국의 추격에도 대응하려는 전략이다. 두 회사는 23일(현지 시간) 미국 스탠퍼드대에서 개막한 학술회의 ‘핫칩스 2026’에서 차세대 HBM 전략을 공개했다. 업계의 공통 고민은 AI 칩의 계산 속도를 메모리가 따라가지 못하는 ‘메모리 병목’이다. GPU가 아무리 빨리 계산해도 필요한 데이터를 메모리가 제때 보내주지 못하면 제 성능을 낼 수 없다. AI 가속기의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 높아지는 반면 HBM의 데이터 전송 속도 증가 폭은 같은 기간 2배에도 못 미친다는 게 업계의 분석이다. 삼성전자의 해법은 HBM 자체를 더 ‘똑똑하게’ 만드는 것이다. HBM 맨 아래에는 여러 장의 D램과 GPU 사이에서 데이터 흐름을 관리하는 ‘베이스다이’가 있다. 삼성전자는 여기에 지금까지 GPU가 맡았던 메모리 제어 기능과 데이터 처리 작업 일부를 옮기는 방안을 제시했다. GPU의 부담을 HBM이 나눠 맡는 셈이다. 메모리 제어 기능을 HBM으로 옮겨 확보한 GPU 내부 공간에 연산 코어를 더 넣으면 성능을 높일 수 있다는 것이다. SK하이닉스는 HBM을 더 높이 쌓을 때 생기는 열과 뒤틀림을 해결하는 데 초점을 맞췄다. HBM은 D램을 여러 층 쌓을수록 용량은 늘지만 열을 빼내기 어렵고 칩이 휘는 문제도 커진다. SK하이닉스는 20단 이상 적층을 위해 칩 사이 금속을 직접 붙여 층간 간격을 줄이는 ‘하이브리드 본딩’을 연구하고 있다. HBM 내부에 냉각 요소를 넣어 열을 빼내는 ‘iHBM’도 개발 중이다. 이재식 SK하이닉스 아메리카 부사장은 “HBM 자체의 성능뿐 아니라 GPU와 패키징, 파운드리까지 고객과 함께 최적화해야 한다”고 말했다. 이 같은 기술 경쟁은 HBM 수요가 엔비디아 GPU 중심에서 구글·아마존·메타 등 빅테크의 자체 AI 가속기로 확대되는 흐름과 맞물린다. 카운터포인트리서치는 주문형 반도체(ASIC)용 HBM 수요가 2024년부터 2028년까지 35배로 늘어날 것으로 전망했다. 중국 메모리 업체들의 추격도 변수다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)는 지난해 4분기 세계 D램 시장 매출 기준 점유율 7.7%로 4위까지 올라섰다. 범용 D램에서 중국의 추격이 거세진 만큼 차세대 HBM에서 기술 격차를 벌리는 것이 중요해진 셈이다. 당장의 승부처는 HBM4와 내년 양산을 앞둔 HBM4E다. 삼성전자는 지난 2월, SK하이닉스는 2분기부터 HBM4 양산 공급에 들어갔으며 두 회사 모두 HBM4E 샘플을 고객사에 전달했다. HBM의 승부 기준도 단순히 데이터를 더 빨리 보내고 더 많이 쌓는 데서 고객의 AI 칩에 맞춰 기능과 구조까지 설계하는 방향으로 바뀌고 있다.

현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

LG가 엔비디아와 손잡고 인공지능(AI)이 현실에서 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시장 선점에 나선다. LG가 만든 ‘몸체’에 엔비디아의 ‘두뇌’를 얹은 휴머노이드 로봇 공동 개발을 넘어 AI 팩토리와 모빌리티까지 협력 범위를 구체화했다. 가전제품 회사에서 AI 로봇·자율주행 기술을 파는 회사로 완전히 체질을 바꾸겠다는 의미다. 16일 LG그룹은 엔비디아와의 협력을 계기로 가상 공간의 AI 지능을 실제 산업 현장과 일상으로 연결하는 피지컬 AI의 거점이 되겠다는 목표를 밝혔다. 구광모 LG그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 ‘전략적 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 협력 범위는 로봇을 비롯한 AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야다. 황 CEO가 지난 6월 서울 여의도 LG타워에서 구 회장과 회동한 지 두 달여 만에 본격적으로 사업을 구체화했다. 구 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께할 과제가 명확해졌다”며 “AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 양사는 우선 내년 1분기 중 이족 보행 휴머노이드를 공개한다. 이 로봇에는 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈인 ‘젯슨 토르’와 엔비디아의 휴머노이드 파운데이션 모델인 ‘아이작 그루트’ 등이 탑재될 예정이다. LG는 여기에 LG전자 액추에이터, LG이노텍 센서, LG에너지솔루션 배터리 등 주요 계열사 기술과 역량을 결집한다. 바퀴로 이동하는 제조 로봇 ‘LG클로이드’도 연내 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 현장 실증에 나선다. 역시 아이작 그루트를 기반으로 개발한 LG클로이드의 성능이 입증되면 향후 글로벌 생산 시설을 비롯해 가정과 사업 공간 등 다양한 환경으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 두 번째 협력 분야는 AI 팩토리 분야다. LG는 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 실제 운영까지 통합 관리하는 엔비디아 DSX 플랫폼을 기반으로 AI 팩토리 시장을 선도할 레퍼런스(개발 표준)를 구축한다. LG전자의 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS·LG유플러스의 설계·운영 노하우 등을 결집할 예정이다. 내년 상반기 엔비디아 베라루빈을 기반으로 LG의 냉각·전력·IT 기술을 검증하기 위한 레퍼런스 사이트를 갖추고, 2028년 상반기에는 충남 천안에 80㎿ 규모의 AI 팩토리를 짓는다. 모빌리티 분야에서 LG는 엔비디아의 드라이브 하이페리온 플랫폼에 차세대 AI 중심 차량(AIDV)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다.

LG그룹이 엔비디아와 손잡고 휴머노이드 로봇과 AI 팩토리, 미래 모빌리티를 아우르는 전략적 협력에 나선다. 내년 1분기 엔비디아 플랫폼을 기반으로 한 차세대 휴머노이드 로봇을 공개하고, AI 인프라와 자율주행 분야까지 협력을 확대해 AI 시대 표준 선점에 속도를 낸다는 전략이다. LG와 엔비디아는 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 구광모 LG그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO) 등이 참석한 가운데 전략적 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야를 중심으로 협력한다. 가장 먼저 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 플랫폼 기반의 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발한다. 이 로봇에는 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’와 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트(Isaac GR00T)’, 로봇 안전 플랫폼 ‘헤일로스 포 로보틱스(Halos for Robotics)’가 적용된다. LG는 여기에 LG전자의 액추에이터, LG이노텍의 센서, LG에너지솔루션의 배터리 등 계열사 핵심 기술을 결합해 로봇 경쟁력을 높일 계획이다. 연내에는 휠베이스 형태의 ‘LG 클로이드’를 LG전자 미국 테네시 세탁기 공장 생산라인에 투입해 제조 현장에서 실증(PoC)을 진행한다. 이를 통해 확보한 데이터와 운영 경험을 토대로 글로벌 생산시설은 물론 가정과 상업 공간으로 적용 범위를 넓혀갈 방침이다. LG CNS는 자체 로봇 플랫폼 ‘피지컬웍스(Physical Works)’를 기반으로 로봇 데이터 팩토리 구축을 지원한다. 제조 현장에서 축적되는 데이터는 LG가 자체 개발 중인 로봇 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 활용된다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 적극 활용하는 동시에 자체 AI 모델 경쟁력도 지속적으로 강화할 계획이다. AI 팩토리 분야에서는 엔비디아의 AI 팩토리 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 글로벌 시장을 겨냥한 표준 모델 구축에 나선다. LG전자의 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS와 LG유플러스의 설계·운영 역량, LS의 전력 솔루션 등을 결집한 ‘원(One) LG’ 체제로 AI 인프라 사업을 확대한다. 내년 상반기에는 차세대 AI 서버 플랫폼 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’ 기반의 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 기술을 검증한다. 이어 2028년 상반기에는 충남 천안에 80MW 규모 AI 팩토리를 조성할 예정이다. 이 시설에는 공사 기간을 20% 이상 단축할 수 있는 프리패브(Prefab) 모듈형 설계가 적용되며, 피지컬 AI와 로봇 파운데이션 모델 개발을 위한 핵심 거점으로 활용된다. LG는 검증된 AI 팩토리 솔루션을 글로벌 빅테크 기업에 공급하는 사업도 추진할 계획이다. 모빌리티 분야에서는 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온’ 플랫폼과 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI), 차량용 소프트웨어 기술을 결합해 차세대 AI 기반 차량(AIDV)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼을 공동 개발한다. 이를 통해 LG는 기존 IVI 중심의 전장 사업을 자율주행 영역으로 확대한다는 구상이다. 협약식에는 권봉석 ㈜LG 최고운영책임자(COO), 류재철 LG전자 CEO, 홍범식 LG유플러스 CEO, 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표, 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 등 양사 주요 경영진이 참석했다. 구 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 추진할 과제가 더욱 명확해졌다”며 “산업을 선도하는 레퍼런스를 구축해 AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 황 CEO는 “피지컬 AI는 우리의 일상을 근본적으로 바꿔놓을 것”이라며 “LG의 제조 경쟁력과 엔비디아의 AI 기술을 결합해 로봇과 AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기겠다”고 밝혔다.

[배틀라인 3줄 요약]● 우크라이나는 러시아 정찰무인기의 비행제어장치에서 삼성전자 메모리 2종이 확인됐다고 주장했다. 민간용 범용 부품이 제3국을 거쳐 우회 수출돼 군사용으로 전용된 것으로 의심된다.● 우크라이나는 2026년 2분기 생산된 Kh-101 순항미사일에도 한 발당 서방산 부품이 100개 넘게 들어갔다고도 밝혔다.● 삼성전자의 직접 공급이나 제재 위반을 입증할 근거는 없다. 한국에는 범용 반도체의 최종사용자와 제3국 재수출 경로를 추적해 러시아 군수망으로의 전용을 차단해야 할 과제가 남았다. 러시아군이 운용하는 정찰무인기의 비행제어장치에서 삼성전자 메모리 반도체 2종이 발견됐다고 우크라이나 정보당국이 밝혔다. 우크라이나 국방부 군사정보총국(GUR)은 지난 4월 13일(현지시간) 러시아 정찰무인기 ‘크냐지 베시치 올레그’의 비행제어장치와 내부 부품을 촬영한 사진을 ‘전쟁과 제재’ 데이터베이스에 공개했다. 사진에는 삼성전자 식별표기가 새겨진 메모리 반도체 2종이 담겼다. 민간용 범용 부품이 제3국을 거쳐 우회 수출돼 군사용으로 전용된 것으로 의심된다. 삼성 메모리, 러 정찰드론 비행제어장치에GUR이 공개한 칩의 표면 마킹을 삼성전자 제품 사양서와 대조하면 두 부품은 각각 4기가비트 DDR3 D램 K4B4G1646E-BCNB와 8GB eMMC 5.1 메모리 KLM8G1GETF-B041로 식별된다. 칩 표면에는 삼성전자를 나타내는 SEC와 제품 기본번호·사양 접미사가 나뉘어 찍혀 있다. DDR3 D램은 데이터를 일시 처리하는 작업용 메모리이고, eMMC는 낸드플래시와 제어장치를 결합한 내장형 저장장치다. 두 제품 모두 컴퓨터와 통신·산업장비 등에 쓰이는 상용 메모리다. GUR은 제조사를 삼성전자, 제조사 본사 소재국을 한국으로 분류했다. 삼성 메모리가 들어간 ‘크냐지 베시치 올레그’는 러시아 업체 우시쿠이니크가 개발한 정찰무인기다. 광각 풀HD 카메라와 광학 10배 줌 카메라를 갖춘 3축 짐벌을 탑재한다. 러시아 국방부는 이 기체가 은폐된 표적을 찾아 공격용 FPV 드론을 유도하고 통신을 중계하는 데 사용된다고 밝혔다. 비행제어장치에는 삼성전자 메모리 외에도 스위스 ST마이크로일렉트로닉스와 미국 텍사스인스트루먼트·아날로그디바이시스, 중국 업체의 전자부품이 들어갔다. 민간부품, 제3국 거쳐 우회 수출…군사용 전용삼성 부품의 생산 시기와 유통 경로는 공개되지 않았다. 삼성전자가 러시아에 제품을 직접 공급했거나 수출통제를 위반했다고 볼 근거도 없다. 기존 전자제품이나 재고에서 분리됐는지, 해외 유통업체와 제3국을 거쳐 러시아로 들어갔는지도 확인되지 않았다. 전문가들은 민간용 범용 부품이 제3국을 거쳐 우회 수출돼 군사용으로 전용된 것으로 의심한다. 앞서 뉴욕타임스(NYT)는 러시아 정보기관이 일본에서 군사용으로 전용할 수 있는 첨단 전자장비를 조달해온 정황이 드러났다고 보도한 바 있다. 매체는 정보기관이 베트남과 스리랑카, 우즈베키스탄 등 제3국을 거쳐 물품을 러시아로 들여오는 경로를 이용했다고 전했다. 우크라이나는 러시아와 북한, 이란이 무기 기술을 확보하기 위해 함께 짜고 국제 제재를 회피하고 있다며, 수출 통제를 강화하는 등 적절한 조치가 필요하다는 입장이다. 러·이란 AI 드론에는 엔비디아 ‘젯슨 오린’ 실제로 러시아의 V2U 공격용 무인기와 이란산 샤헤드-136 개량형에서는 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈도 확인됐다. GUR이 지난해 6월 공개한 V2U에는 중국 리톱의 A203 미니컴퓨터와 엔비디아 ‘젯슨 오린’ 모듈이 탑재됐다. GUR은 이 장치가 카메라 영상과 저장된 지형자료를 대조해 항법을 수행하고 목표물을 자동으로 탐색·선택하는 데 쓰인다고 분석했다. 같은 달 격추된 이란산 샤헤드-136 MS 계열에서도 젯슨 오린과 적외선 카메라가 발견됐다. GUR은 내부 설계 변경이 러시아와 이란의 공동 개량 가능성을 보여준다고 평가했다. 젯슨 오린은 로봇과 자율주행, 산업용 영상처리에 쓰이는 상용 제품이다. GUR은 V2U에 들어간 모듈의 러시아 수입업체로 카잔 소재 ‘히메브라지야’를 지목했다. 이 회사는 미국과 유럽연합(EU), 일본 등의 제재 대상이다. Su-57용 신형 미사일도 일본·독일 부품 의존러시아가 Su-57 전투기용으로 개발한 신형 공중발사 순항미사일 S-71K ‘코뵤르’에서도 외산 전자부품이 대거 발견됐다. GUR이 지난 4월 27일 공개한 분석에 따르면 비행제어·관성항법·전원공급 계통의 전자부품 40종 가운데 대부분이 미국·중국·스위스·일본·독일·대만·아일랜드 업체 제품이었다. 미국 텍사스인스트루먼트와 아날로그디바이시스, 일본 무라타·르네사스·TDK, 독일 인피니언 등의 부품이 확인됐다. GUR은 S-71K가 2025년 말 처음 실전에 투입됐으며 사거리는 최대 300㎞로 추정된다고 밝혔다. 2026년 생산 미사일에도 서방산 부품 버젓이우크라이나 대통령실은 지난해 생산된 미국·독일·일본·대만·스위스·중국산 부품이 올해에도 러시아 무기에서 발견되고 있다고 밝히기도 했다. 파이낸셜타임스(FT)는 지난 5월 14일 키이우 공습에 투입돼 우크라이나 당국이 분석한 Kh-101 순항미사일들이 2026년 2분기 생산품이었다고 보도했다. 우크라이나 제재당국자는 미사일 한 발마다 서방산 부품이 100개 넘게 들어갔다고 밝혔다. FT가 별도로 확인한 지난 1월 회수 동형 미사일에서는 2024년과 2025년 생산을 나타내는 부품 표기가 발견됐다. 미국 텍사스인스트루먼트·AMD·교세라AVX와 독일 하팅, 네덜란드 넥스페리아 등의 제품이 포함됐다. 직접수출 차단 넘어 유통경로 추적해야한국은 전략물자와 대러시아 상황허가 대상품목을 수출할 때 최종사용자 서약서 등을 요구한다. 해당 삼성전자 메모리가 수출허가 대상이었는지와 어느 나라·업체를 거쳐 러시아로 들어갔는지는 공개자료만으로 확인할 수 없다. 이번 사례는 범용 전자부품의 군사적 전용을 막으려면 품목뿐 아니라 거래 경로도 살펴야 한다는 점을 보여준다. 모든 반도체를 끝까지 추적하기는 어려운 만큼 우회수출 위험이 큰 제3국과 비정상적인 대량 주문, 신생 중개업체, 제재 대상자와 연계된 거래에 심사를 집중하는 방식이 요구된다. GUR이 공개한 부품번호와 생산코드를 제조사·관세청·무역안보관리원이 공유하면 최초 판매처와 중간 유통망을 역추적하는 데 활용할 수 있다. 관세청은 올해 자동차 분야에서 AI와 빅데이터를 이용한 대러시아 우회수출 단속을 강화했다. 한국은 세계 메모리 공급망의 핵심국이자 국제사회의 대러 수출통제에 참여하고 있다. 한국산 부품이 러시아 무기에서 반복해 확인되면 개별 기업의 거래관리를 넘어 한국 수출통제 체계에 대한 신뢰 문제로 번질 수 있다. 한국 수출통제의 다음 과제는 러시아행 직접 수출을 막는 데서 한발 더 나아가, 제3국을 거친 한국산 부품이 러시아의 정찰·타격 체계에 편입되는 경로를 찾아 차단하는 것이다.

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.

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.

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.

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.

중국 문샷 AI가 새로 출시한 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’가 시장에 큰 충격을 던지고 있습니다. 일각에서는 과거 큰 충격을 준 딥시크보다 더 중대한 변화를 몰고 올 수 있을 것으로 보고 있습니다. 왜냐하면 이제 성능 면에서 중국 AI 모델이 미국의 프론티어 모델과 경쟁할 수 있다는 점을 보여줬기 때문입니다. 키미 K3는 무려 2.8조개의 매개변수를 보유한 초거대 모델로, 가중치를 공개하는 가중치(Open Weights) 모델 가운데 최초로 3조 급(3T-class‘ 규모에 도달한 모델입니다. 모델의 체급이 크다는 것은 그만큼 성능이 우수하다는 점을 시사하는 대목이지만, 단순히 크기만 키울 경우 연산 자원을 많이 소모해 그만큼 속도가 느려지고 비용은 증가하게 됩니다. 이 문제를 극복하기 위해 키미 K3는 ‘Stable LatentMoE’ 프레임워크를 기반으로 하며, 총 896명의 전문가 중 토큰당 16개만 활성화하는 하이브리드 선형 메커니즘을 적용해 효율성을 전작 대비 2.5배 높였습니다. 쉽게 말해 여러 전문가를 사용하지만, 각 작업 시에는 일부 전문가만 활용해 연산 부하를 줄이고 속도를 높인 것입니다. 공개된 벤치마크를 보면 대부분의 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 페이블5와 오픈AI의 GPT-5.6 솔과 비슷하거나 살짝 뒤처진 결과를 보여줬으며 일부 벤치에서는 앞서는 결과를 보여주기까지 했습니다. 예를 들어 종합 지능 지수에서는 미국의 최상위 모델들을 턱밑까지 추격한 3위권에 위치했지만, 실제 코딩(Code) 및 웹 개발(WebDev) 블라인드 테스트(Arena.ai)에서는 Elo 점수 1679점을 기록하며 세계 1위에 올랐습니다. 미국의 독주 체제였던 프론티어 코딩 영역에서 중국 모델이 정상에 선 것입니다. 그러면서 가격은 백만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 책정돼 현재 가장 앞선 두 모델보다 저렴합니다. 다만 중국 내 기존 AI 모델과 비교해서는 비싸기 때문에 중국 내에서는 ‘럭셔리 모델’이라는 이야기가 나오고 있습니다. 키미 K3는 단순한 질문을 처리하는 챗봇이 아니라 장기적인 코딩이나 에이전트 기능에 강점을 보이는 특징이 있습니다. 특히 복잡한 업무를 해결하는 능력이 뛰어나 앞으로 AI 코딩 및 설계 부분에서 두각을 나타낼 것으로 주목받고 있습니다. 문샷 AI가 공개한 가장 놀라운 성과는 반도체 칩 자율 설계 능력이었습니다. 키미 K3는 고가의 미국산 독점 반도체 설계 소프트웨어(EDA) 도움 없이, 오직 오픈소스 도구만을 활용해 인간의 개입 없이 단 48시간 만에 실제 작동 가능한 AI 가속 칩을 설계·검증해냈습니다. GPU 커널 최적화까지 스스로 수행한 후 AI가 만든 가상 칩은 시뮬레이션 결과 초당 8700개 이상의 토큰을 디코딩했습니다. AI가 자신을 구동할 AI 하드웨어를 만드는 미래가 더 이상 공상과학의 영역이 아님을 보여준 것입니다. 그밖에도 키미 K3는 단순한 코드 생성을 넘어, 복잡한 공간 구성과 동적 조명이 구현된 데스크톱 환경이나 인터랙티브한 웹 게임을 프로덕션 수준으로 컴파일해내는 탁월한 능력이 뛰어나 개발자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 다만 MoE 구조의 2.8T급 거대 모델을 어떻게 서비스할 인프라를 구축하고 확장하는 일은 간단하지 않을 수 있습니다. 현재까지 문샷 AI는 알리바바의 클라우드 인프라를 이용해서 키미 K3를 개발하고 서비스하는 것으로 알려져 있습니다. 중국 수출용으로 성능을 낮춘 H20 GPU를 사용하고 있음에도 이런 뛰어난 성능을 보였다는 점이 인상적이지만, 앞으로 인프라를 추가 구축해야 하는 상황에서는 다소 제약이 있을 수 있습니다. 미국의 규제를 돌파하기 위해 키미 K3는 중국 내 자체 개발한 AI 칩으로도 테스트하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 만약 중국 자체 AI 칩으로 현재의 키미 K3 같은 고성능 모델을 제한 없이 서비스할 수 있다면 미국의 AI 헤게모니를 심각하게 위협할 수 있을 것으로 생각됩니다. AI에서 중국의 도전이 만만치 않은 가운데 미국 빅테크들의 대응도 주목됩니다.

‘인공지능(AI) 후발주자’로 평가받던 애플이 최근 사상 최고 주가를 경신하며 주목받고 있다. 중국 AI 시장을 공략하며 고객사를 확대하는 동시에, 내부적으로는 AI 칩 스타트업 인수를 통한 서버용 반도체 경쟁력을 강화하려는 ‘투트랙 전략’을 꾀하는 모습이다. 15일(현지시간) 미국 정보기술(IT) 매체 디인포메이션에 따르면 애플은 최근 여러 반도체 스타트업과 인수 가능성을 타진하고 투자은행들과 관련 거래를 논의하고 있다. 애플은 전통적으로 대규모 인수합병(M＆A)에 보수적이었으나 최근 자체 개발 중인 AI 서버용 프로세서의 성능이 충분히 올라오지 않자 적극적으로 칩 자립도를 높이려는 모습이다. 애플은 현재 내부 AI 서버로 자체 설계한 ‘M2 울트라’ 칩을 사용하고 있지만 고성능 작업을 완벽하게 처리하지 못하고 있다. 실제로 올해 초 진행된 음성비서 ‘시리’의 개편 과정에서도 구글의 생성형 AI 제미나이를 구동할 때 자체 칩의 한계로 일부 복잡한 연산 기능을 엔비디아 AI 칩으로 우회 처리한 것으로 알려졌다. 애플은 당초 ‘발트라’라는 차세대 서버 칩도 올해 출시할 계획이었으나 일정이 지연된 바 있다. 대외적으로는 중국 시장 공략을 통한 외연 확대를 꾀하고 있다. 애플은 최근 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)로부터 AI 서비스 ‘애플 인텔리전스’의 현지 출시 승인을 받았다. 알리바바의 AI 모델인 ‘큐원’을 콘텐츠 필터링에 활용하고, 검색 기능은 바이두와 연동하는 등 중국 현지 기업과 협력 체계를 구축했다. 이는 미국 기업에게 장애물이 될 수 있는 중국 정부의 자국 기업 우대 정책을 오히려 협업 기회로 활용해 세계 최대 스마트폰 시장에서 아이폰의 경쟁력을 유지하려는 전략으로 풀이된다. 업계에서는 세계 스마트폰 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 애플이 중국 시장 공략과 함께 반도체 기술 투자 확대로 회사 안팎에서 시장 영향력과 기술 자립을 모두 키우려는 투트랙 전략이라는 분석이 나온다. 팀 쿡 최고경영자(CEO) 체제 이후 리더십 개편을 앞둔 점도 AI 중심의 사업 재편에 속도를 내는 배경으로 꼽힌다.

일본 미쓰비시자동차가 내년 상반기 인공지능(AI) 탑재 휴머노이드 로봇을 양산하겠다고 밝힌 데 이어 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 15일 일본을 방문해 현지 AI 기업들과 기술 협력에 나섰다. 일본 정부가 ‘소버린 AI’ 인프라 구축에 나서고 일본 산업계는 ‘피지컬 AI’ 생태계 선점에 속도를 내는 가운데 우리나라에 끼칠 영향에 관심이 쏠린다. 업계에 따르면 황 CEO의 방일은 ‘세가’(SEGA)와 엔비디아의 협력 30주년 기념행사 참석이 이유다. 이에 더해 국가 단위의 AI 인프라 시장을 공략하는 행보로도 해석된다. 황 CEO의 방일은 지난해 10월 이후 약 9개월 만이다. 무엇보다 일본 정부가 지원하는 노에트라와 엔비디아 간 제휴가 주목받는다. 16일 일본 경제산업상 주최 행사에 황 CEO와 노에트라 경영진이 참석할 것으로 예상된다. 소위 ‘로봇의 뇌’를 만드는 노에트라가 엔비디아의 최신 AI 반도체를 채택할 가능성이 거론된다. 일본 경제산업성 등은 AI 데이터센터 구축 등 소버린 AI에 힘을 쏟고 있다. 미국의 정책 변화나 수출 규제로 최첨단 AI 서비스 이용이 제한될 수 있다는 위기감에서다. 엔비디아로서는 자사 반도체 칩을 대량 공급할 수 있는 기회다. 일본의 전통 제조 대기업들도 전면에 나섰다. 미쓰비시자동차는 지난 9일 자사가 지분을 투자한 로봇 스타트업 ‘하이랜더스’와 합작해 내년 상반기에 휴머노이드 로봇을 자사 공장에서 양산한다고 발표했다. 도요타의 도요타연구소(TRI)는 최근 미국 MIT와 협력해 로봇 가상 훈련용 AI 시스템 ‘씬스미스’를 개발해 피지컬 AI의 소프트웨어 역량을 끌어올리고 있다. 미국이 압도적인 소프트웨어 알고리즘과 AI 칩 설계 능력을 쥐고 있다면, 소부장(소재·부품·장비) 강국인 일본은 로봇 ‘근육과 관절’에서 독보적이다. 이에 로봇 완제품 시장이나 엔비디아 등 빅테크의 핵심 파트너 지위 면에서는 한일 간 경합이 심화될 수 있고, 반도체 소부장 공급망 등에서는 상호 보완·협력 가능성이 높은 상황이다. 한편 황 CEO는 이날 저녁 세가 기념행사가 끝난 뒤 일본 기업 관계자들과 도쿄 간다역 인근의 돼지고기 꼬치구이 전문점에서 ‘꼬치회동’을 가졌다. 고급 식당이 아닌 일본식 꼬치 요리 ‘야키톤’을 주로 판매하는 대중 이자카야로 한국에서의 ‘깐부 회동’과 마찬가지로 서민적 면모를 보여줬다는 평가다. 또 이날 황 CEO는 SK하이닉스의 미국주식예탁증서(ADR) 나스닥 상장에 대한 취재진의 질문에 “믿을 수 없을 정도로 성공적”이라고 호평했다.

“우리 땅에 팹 증설로 초격차 확보서남권 반도체, 규제 원샷 해결 기회AI 생태계에서 협상 능력 갖춰야”“대기업·중기·스타트업 공존 모색‘국민역량 기본계좌제’ 도입 필요국회 의석 30%는 청년에게 줘야”국제통화기금(IMF)은 지난달 한국의 올해 경제성장률 전망치를 1.9%에서 2.6%로 상향 조정했다. 이를 놓고 반도체 슈퍼사이클에 힘입은 양극화 성장일 뿐이라는 해석과 이재명 정부가 추진해 온 성장전략의 효과라는 평가가 엇갈린다. 김성식 대통령 직속 국민경제자문회의 부의장. 과거 보수 정당에 몸담았지만, 이재명 대통령에 의해 발탁돼 경제발전 방향과 전략을 자문하는 역할을 맡고 있는 그를 만나 현재의 경제 상황과 향후 정책기조에 대한 생각을 들어보았다. -안에 들어와 겪어 본 이재명 정부 1년을 평가해 본다면. “이재명 정부는 제조업이 중국에 추격당하고, 윤석열 정부의 거친 정책으로 경제가 추락하던 상황에서 출범했다. 게다가 윤 전 대통령이 저지른 불법 계엄, 도널드 트럼프 미국 행정부와의 관세 협상, 이란 전쟁까지 대응해야 하는 1년이었다. 노동을 중시하면서도 대기업들과 함께 3대 메가프로젝트 같은 인공지능(AI)·반도체 중심의 경제대전환을 추구해 왔다. 서민들의 소비 기반을 확대하고 기술환경 시대에 맞는 전환 역량을 만들어 주기 위한 다양한 노력을 해 왔다고 본다.” -반도체 슈퍼사이클로 수출과 성장률이 좋아졌지만 양극화 성장의 그늘도 나타나는데. “반도체가 슈퍼사이클을 맞으면서 공급가격도 뛰고 많은 성과를 올리는데 주식시장은 삼성전자와 하이닉스 의존도가 커졌다. 산업 간 계층 간 성장의 양극화, 소득과 일자리의 양극화 문제가 도드라졌다. 각 정부 부처가 집중해야 할 과제다.” -지난달 29일 정부가 발표한 호남 반도체 클러스터 조성 계획과 관련해 환경론, 친노조 성향의 국정 기조와 지지층이 걸림돌로 작용할 것이라는 우려가 있다. “AI 경제 시대의 바탕이 되는 반도체 메모리에 과감한 투자를 이끌어 내고, 이를 위한 인프라를 마련하는 전략을 외국이 아닌 우리 땅에서 펴게 된 것이다. 서남권만이 아니라 용인 반도체 클러스터의 지지부진했던 건설도 7년 가까이 앞당기고, 3대 메가프로젝트를 통해 규제 완화 문제도 해결해 나가는 계기가 마련됐다. ‘이런 이유 때문에 적합하지 않다’가 아니라 이런 프로젝트를 계기로 모든 숙제를 한꺼번에 풀어가는 것으로 생각한다면 불가능할 게 없다.” -이 대통령은 “차별의 설움을 견뎌 온 호남에 대한 역사적·국민적 보상”이라 했지만, 기업의 자율적 판단에 맡겨져야 할 투자를 권력이 정치적 필요에 의해 밀어붙였다는 지적도 있다. “영남권엔 여러 차례 공장과 산단이 지어졌다. 서남권 팹 증설뿐만 아니라 용인, 평택의 반도체 산단 조기 완공과 충청권의 후공정 시설 확보까지, 이렇게 크게 하나의 축이다. 반도체뿐만 아니라 AI 데이터센터를 통한 지능생산 역량 확보도 중요한 과제다. 피지컬 AI는 제조 기반이 강한 영남권이 중심이다.” -AI 대전환기에 우리에게 중요한 생존전략은 무엇이라고 보나. “메모리 중심의 강력한 경쟁력을 바탕으로 초격차를 벌려 나가고 이것을 협상력으로 해서 차기 칩이나 AI 생태계의 설계단계부터 우리 기업과 함께하도록 요구하는 것이다. 부품만 파는 게 아니라 지식재산권을 함께 공유해야 한다. 부품공급자에 머무르는 대만과 우리는 달라야 한다. AI 생태계 전체에서의 협상 능력을 갖춰야 한다.” 김 부의장은 “우리는 제조 AI, 피지컬 AI가 폭발적으로 전개될 수 있는 전환점에 서 있다”면서 “제조 AI의 독자적 업그레이드를 우리의 파운데이션 모델로 해야 한다”고 강조했다. “우리의 제조업 강점이 말을 하기 시작하는 시대가 왔다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 삼전닉스, 현대차, 스타트업, 여러 소부장 업체 경영진을 쫙 만나고 간 것도 그 때문이다. 인터넷에서 떠도는 기사를 모아서 보여 주는 지금까지의 AI 수준에서 앞으로는 제조 공정에서의 데이터, 숙련공들의 암묵지, 이런 게 중요해지는 시대다. 우리는 반도체만 잘 만드는 게 아니라 제조능력을 잘 발전시키고 유지해 온 나라다. 숙련공들이 다 은퇴하기 전에 그것을 데이터화해서 인공지능을 발전시켜야 한다. 한국은 어디에도 들어가 있지 않은 제조데이터를 갖고 있다. 이걸 바탕으로 피지컬 AI를 하려는 것이다. 제조 강점을 살려 AI 1등 국가로 간다면 또 한 번 경제가 도약할 수 있다.” -인공지능 전환, AX에서도 대기업과 중소기업의 불균형이 나타나고 청년들의 취업문은 더 좁아질 것이라는 우려도 있다. “중소기업과 대기업들이 협력할 수 있도록 인센티브를 주고 스타트업들의 혁신성과 팹리스(반도체 설계전문) 능력을 많이 가진 기업들이 사장되지 않도록 하는 게 중요하다. 데이터를 잘 쓸 수 있도록 표준화하는 기술, 데이터 간 링크 역량을 가진 스타트업 기업들이 적지 않다. 대기업들도 스타트업, 중소기업과 AX에서 협업을 하면서 오픈 이노베이션을 통해 자신들의 역량도 점프업을 할 수 있다. 지금 인공지능 때문에 기업들이 신규 채용을 하지 않는 바람에 청년 일자리에 약 5년간 일종의 죽음의 계곡이 닥쳐오고 있다. 그 기간이 지나면 오히려 사람이 부족한 시대가 올 것이다. 아무리 AI가 들어가도 꼭 인간이 챙겨 봐야 할 부분에 인력들이 필요하다. 정부가 과감한 교육과 소득 지원을 해서 인공지능 공존형 일자리에 청년들이 대거 투입될 수 있도록 대기업과 협력해야 한다. 청년들에게 고통을 넘겨준 세대가 책임 있게 이 길을 열어 줘야 한다.” -지난 4월 국민경제자문회의 첫 회의에서 ‘성장다운 성장, 포용다운 포용’이라는 화두를 던졌는데, ‘성장다운 성장’이란 뭘 말하는 건가. “5년간 150조원을 운용하기로 한 국민성장펀드가 대표적인 사례다. 처음에는 대기업들의 저리 대출 중심으로 설계가 됐는데, 50조원 정도는 혁신벤처의 스케일업 투자에 쓸 수 있도록 요청했다. 이미 몇 개의 주요 유망 스타트업들에 국민성장펀드에서 지분투자가 이뤄지고 있다. 단기 부양이 아니라 기업의 생산성 향상과 인적 자원의 육성, 기업투자를 가로막는 제도들에 변화를 가져오는 게 성장다운 성장이다.” -AI 3대 강국 목표 실현을 위한 인재 육성 방안은 뭐라고 보나. “기존 교육을 완전 혁파하고 재설계해야 한다. 학교 이후 교육, 평생교육이 지금처럼 중요해진 적이 없다. ‘국민역량 기본계좌제’가 필요하다. 프랑스에서는 사회적 인출권이라는 게 시행되고 있다. 우리의 경우 내일배움카드제가 있는데, 새로운 전직훈련을 할 때 교육비를 대주는 것이다. 이걸 발전시켜서 기본역량을 높일 수 있도록 재교육을 해주고 소득보장과도 결합시키자는 연구가 진행되고 있다. 일종의 시민권처럼 1, 2년 정도는 먹고살 걱정 없이 재교육을 받게 해 주자는 제도다.” -AI는 생산성을 높이기도 하지만 시장 집중과 불평등을 심화시킬 위험성도 제기되고 있다. 혁신과 공정한 경쟁을 이룰 수 있으려면 정부가 어떤 역할을 해야 하나. “세 가지다. 첫째, 앞서 말한 국민역량 기본계좌제를 시행하고 둘째, 컴퓨팅 접근권도 보장해야 한다. 토큰(인공지능 사용단위) 경제 시대에는 AI의 연산능력에 대한 접근권에서부터 차등이 생겨난다. 당장 내년부터는 대학 학점이 학생들이 얼마나 인공지능을 잘 사용하느냐에 따라 결정될 것이다. 부모로부터 많은 걸 물려받은 친구들은 AI 에이전트 몇 개씩 돌려 가며 토큰 사용에 아무런 부담을 안 느끼면서 쓸 거고 그렇지 않은 친구는 월정 유료 버전도 못 쓰는 일이 생길 거다. 마지막 세 번째는 대기업만의 인공지능 전환이 아니라 중소기업 AX를 정부가 지원해서 말단까지 우리 제조업의 강점을 확실히 살려 나가도록 하는 일이다.” -청년 신규 고용 창출을 위해서는 기득권 노조의 권리보호 위주에서 벗어나 경직된 노동시장을 유연하게 바꿔야 한다는 지적이 적지 않은데. “기업들이 고용을 부담스러워하는 건 경기가 나빠졌을 때 해고를 못 하기 때문이다. 김대중 정부 때 도입했던 정리해고제가 지금 법에도 있지만 작동을 안 하고 있다. 이걸 사회적 논의에 부쳐 봐야 한다. AI 시대에는 연공서열형 임금체계가 더이상 유지되기 어려워진다. 직무급·성과급으로 전환하지 않는 기업은 어려움에 처할 것이다.” -노란봉투법(개정 노동조합법) 시행 이후 사용자성 인정과 교섭 대상 여부를 놓고 혼란이 확산되고 있다. “그동안 근로조건의 격차를 원·하청 문제로 전가해 온 결과가 노란봉투법에 투영돼 있다. 이 문제를 사용자성에 대한 판정과 교섭 문제로 해결할 수 있는 건지는 좀 지켜봐야 한다. 노봉법이 완벽한 처방인가에 대해 여야 모두 같이 고민해 봐야 할 시점이다. 동시에 왜 그런 극단적 처방으로 해결하자고 했는지에 대해서는 경영자도 돌아봐야 한다. 노봉법이 작동하려면 원청의 정규직 노동자들도 이 교섭에 함께 들어와서 단일교섭을 해야 한다. 그게 원래 취지였는데, 분리교섭 길을 열어 버렸다. 책임 있는 모습이 아니다. 오히려 연대 의식을 발휘해야 노봉법의 정신도 산다. 지금은 다 빠져 있다. 심지어 하청노동자들에게 잘해 주면 우리 거 빼앗기는 거 아니냐고 하는 상황이다.” -2030세대는 지금 취업난으로 자산 축적 기회가 막혀 있다. 집을 사려면 대출도 막혀 있고, 치솟는 전월세 가격에 전세 매물까지 부족해 불안과 불만이 커지고 있다. “청년들에게 의자를 내줄 생각을 해야 한다. 청년이 인구의 30%를 넘는데 지금 국회에는 청년들의 발언권, 대표성이 3% 정도밖에 반영돼 있지 않다. 경제대국을 논하면서 청년 대표성이 민주국가 중 꼴찌권에 있다. 민주당의 당대표 선거는 586세대들이 주름잡고, 국민의힘도 극우의 틀에서 청년들을 동원이나 하려고 한다. 청년들 위한다는 소리 그만하고 청년들의 대표성이 확연해지도록 국회 의석, 주요 의사결정 포스트에 의자를 내줘야 한다. 10개 중 3개는 내줘야 한다.” ■김성식 부의장은 1958년 부산에서 태어났다. 부산고, 서울대 경제학과를 졸업했다. 민주화운동으로 두 차례 구속됐으나 1987년 이후 사면복권됐다. 한국노총 전국화학노동조합연맹 정책기획부장, 나라정책연구원 정책기획실장을 거쳤다. 몸담았던 통합민주당이 신한국당과 합당한 뒤 18대 총선(2008년)에서 한나라당 소속으로 서울 관악갑에서 당선됐다. 2011년 당 혁신을 요구하며 탈당한 뒤 20대 총선(2016년)에서 국민의당 소속으로 재선됐다. 당 정책위의장과 국회 4차산업혁명특위 위원장을 지낸 보수·중도 성향의 경제정책통이다. 의원 시절 다당제 연합정치 실현을 추구했다. 2025년 12월 이재명 대통령 직속의 국민경제자문회의 부의장에 기용됐다. 박성원 논설위원

HBM 슈퍼사이클 3~4년 전망중국, 범용D램·낸드플래시 위협적시스템반도체 설계도 이미 韓 앞서온디바이스 AI 칩 국산화해야스마트폰·車·로봇·공장 경쟁력 원천엔비디아 세계 지배 이유는 CUDAAI 인프라 투자 과열 우려 있지만2000년 닷컴 버블 때와는 다를 것3G 이통 선제 인프라 거대한 결실호남 ‘제2 반도체 기지’ 프로젝트정부 신속 행정·인프라로 뒷받침미래 투자는 기업들에 맡기면 돼인공지능(AI) 시대가 도래하면서 반도체 산업이 역대급 ‘슈퍼사이클’(초호황기)을 맞이했다. AI 반도체에 필수적인 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급자인 삼성전자와 SK하이닉스는 지난해 사상 최대 실적을 경신한 뒤 호조세를 이어가고 있다. 이에 힘입어 국내 주식시장도 활황이다. 하지만 일각에선 AI 거품론을 우려하는 목소리도 나온다. 이번 호황이 일시적 특수에 그치지 않고 지속 가능한 산업 경쟁력으로 이어지려면 무엇이 필요할까. 국내 1세대 시스템반도체 개발자이자 산학연을 아우른 전문가인 김용석(67) 가천대 반도체대학 석좌교수는 “앞으로 5년이 골든타임”이라며 “메모리 호황을 기회로 삼아 HBM 이후를 준비해야 할 때”라고 강조했다. 한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나오려면 반도체 생태계를 시스템반도체로 다변화하고, 자동차·로봇·공장 등에 온디바이스 AI(기기 자체에서 AI를 구동하는 기술) 반도체를 국산화해야 한다는 것이다. 그는 산업통상부가 추진하는 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡아 이 과제를 총괄하고 있다. 지난 9일 경기 성남시 가천대 연구실에서 그를 만났다. -AI 반도체 슈퍼사이클은 얼마나 지속될까. “전문가들은 앞으로 3~4년을 한계로 본다. HBM 호황에 취해 있다간 지금의 반도체 슈퍼사이클이 오히려 독이 될 수 있다. 무엇보다 중국이 만만치 않다. 첨단 미세공정이 필요 없는 범용 D램과 낸드플래시 시장에서 중국은 가장 즉각적이고 파괴적인 위협이 될 것이다. 시스템반도체 설계 분야는 이미 우리나라를 앞선 지 오래됐다. 캠브리콘, 무어스레드와 같이 중국이 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 전략적으로 키우는 AI 반도체 스타트업의 성장도 놀랍다.” -이번 호황이 지속적인 발전으로 이어지려면 어떻게 해야 하나. “중국은 이미 10년 전 ‘제조 2025’를 제시하고 첨단산업을 집중 육성했다. 현재 중국의 팹리스(반도체 설계 전문기업)는 한국을 양적, 질적인 면에서 모두 앞서고 있다. 그동안 시스템 반도체 설계 능력을 꾸준히 키워왔고, 앞으로 온디바이스 AI 반도체 설계 분야에서 강력한 힘을 발휘할 것으로 보인다. 우리는 HBM 초격차를 유지하면서 반도체 생태계를 메모리에서 시스템반도체로 다변화해야 한다.” -한국은 메모리반도체 강자인데, 시스템반도체로 다변화해야 하는 이유는 무엇인가. “스마트폰, PC, 자동차 등의 경쟁력은 결국 시스템반도체에서 나온다. 애플과 테슬라가 왜 직접 칩을 개발하는지 생각해 보면 알 수 있다. 우리만의 기능과 성능을 넣으려면 시스템반도체를 직접 개발하는 게 좋다. 만약 삼성 갤럭시에 들어가는 엑시노스(삼성전자가 설계한 스마트폰용 시스템반도체)가 없다면 퀄컴(미국 팹리스 기업)이 부르는 게 값이 된다. 엑시노스가 있기에 협상이 가능한 것이다.” -한국은 세계 최고 수준의 메모리 기술을 보유하고 있지만, 엔비디아 같은 기업은 나오지 못했다. 근본적인 이유는 무엇일까. “엔비디아가 세계를 지배하는 이유는 GPU(그래픽·연산용 반도체) 칩 성능 때문만은 아니다. 2006년 개발한 개발자용 소프트웨어 플랫폼 CUDA가 있기 때문이다. 전 세계 개발자들은 CUDA에 종속돼 있다. 우리나라가 소프트웨어 역량이 떨어지는 것도 이유다. 제품을 만드는 기업에서 시스템반도체와 소프트웨어를 자체 개발하려는 노력이 지속돼야 한다.” -AI 인프라 투자 과열을 우려하는 시각도 있다. “AI 데이터센터 투자는 단기적 과열 우려가 있지만, 하이퍼스케일러(AI 데이터센터를 짓고 운영할 수 있는 초대형 기업들)의 기초체력 덕분에 2000년 닷컴 버블과는 다를 것이다. 지금은 IMT-2000(3G 이동통신) 초기와 비슷하다. 당시에도 투자 과열과 거품론이 있었지만 선제적으로 인프라를 구축한 덕분에 스마트폰 생태계와 모바일 혁명이라는 거대한 결실을 맺었다.” -정부는 지난달 삼성전자, SK하이닉스와 함께 경기 용인에 이어 호남을 ‘제2의 반도체 기지’로 조성한다는 메가프로젝트를 발표했다. “삼성과 SK하이닉스는 이미 용인에 팹(공장) 10기를 계획하고 있다. 정부는 신속한 원스톱 행정 지원과 국가 책임의 인프라 조성에 최우선으로 나서야 한다. 또 이같은 성과를 바탕으로 기업들의 미래 투자가 비수도권으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 급하게 서두를 일은 아니다. 기업에 맡기면 된다. 전력과 용수는 돈으로 해결되지만, 진짜 문제는 인재를 확보하는 것이다. 인재들이 비수도권 지역에 계속 머물게 하려면 교육 환경은 물론 문화·예술 등 인프라까지 갖춰야 한다.” -삼성의 현 상태를 평가한다면. “강력한 반도체 슈퍼 사이클과 AI 시장의 확대로 매출과 영업이익은 기록을 경신하고 있다. 하지만 과거 독보적인 초격차 경쟁력이나 새로운 패러다임을 이끄는 혁신 문화가 완전히 회복됐다고 보긴 어렵다. AI 및 차세대 반도체 분야에서 판도를 바꾸는 원천 기술을 선점하려면 지금과 같은 호황기에 대규모 연구개발(R＆D) 투자가 이뤄져야 한다. 최근 노조의 성과급 제도화 요구나 DS(반도체)·DX(제품) 사업 부문 간 격차, 비메모리(시스템반도체·파운드리) 부문의 소외감 등 조직 내 갈등 요인도 해소해야 한다.” -혁신을 지속하려면 어떻게 해야 하나. “실패를 용인하고 새로운 것에 도전하는 문화가 필요하다. 내가 처음 삼성에 입사했을 때 비디오카세트(VCR)가 신제품으로 나오던 아날로그 시대였다. 반도체(DS) 부문이 아닌 제품을 만드는 DX 부문으로 입사했는데, 미국 모토로라에서 스카우트돼서 온 과장급 선배가 ‘앞으로는 제품을 만드는 곳에서 칩을 직접 설계해서 쓰게 될 것’이라며 반도체 설계를 제안했다. 당시만 해도 반도체 설계는 반도체 회사에서만 한다고 생각했는데, 그 통념을 깨고 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작한 것이다.” 김 교수는 1998년부터 이동통신 소프트웨어 분야로 옮겨 개발했던 통신 칩(모뎀) 11개를 액자에 넣어 보관했다. “1998년부터 2002년까지 만든 이 칩들은 모두 상용화에 실패한 것들이다. 퀄컴이 독보적으로 잘하고 있었지만, 삼성에서도 직접 해보자며 자체 개발을 시작했던 것이다. 비록 당시엔 실패했지만 도전이 이어지면서 지금의 엑시노스로 결실을 맺었다. 상용화에 실패했는데도 나는 임원으로 승진했다. 당시 삼성은 ‘이 기술만큼은 반드시 확보하자’는 목표가 있으면 실패하더라도 도전을 인정했다.” -인재 유출을 막으려면 어떻게 해야 하나. “미국 실리콘밸리에서 점심시간에 식당에 가면 수많은 한국인 연구자들을 만날 수 있다. 박사급이면 미국 빅테크 기업에선 연봉 100만 달러(약 15억원) 정도를 받는다. 한국에선 1억 5000만원 정도다. 보수도 중요하지만 미국 빅테크 기업에서 일하고 싶어 하는 또 다른 이유는 커리어 때문이다. 국내 기업은 아직도 연공서열을 무시할 수 없다. 그래서 아무리 능력 있고 뛰어나도 젊은 직원을 파격적으로 대우해주지 못한다. 오픈AI, 구글, 애플에선 가능하다. 우수한 엔지니어는 정년 없이 계속해서 연구에 매진할 수 있도록 하고, 단 한 명이라도 사장보다 더 많은 연봉을 받는 최고 엔지니어가 나와야 한다.” -반도체교육원에선 학생들에게 어떤 것을 가르치나. “초등학생부터 중·고등학생, 취업준비생까지 전 세대를 대상으로 맞춤형 교육을 한다. 요즘은 초등학생들도 젠슨 황이나 엔비디아, TSMC를 이야기할 정도다. 지난해와 재작년에 초등학생들과 SK하이닉스 팹을 견학했는데 학생들의 관심이 예상보다 훨씬 크다는 걸 실감했다. 초·중학생한테 반도체 지식을 주입하는 것이 목적은 아니다. 우선 반도체를 재미있는 분야로 느끼게 하고, 훗날 진로를 선택할 때 자연스럽게 이공계에 관심을 갖도록 하는 것이 목표다.” ■김용석 가천대 석좌교수는 1959년 태어나 성균관대 전자공학과를 졸업하고, 같은 대학 정보통신대학원과 동국대 정보통신공학과에서 각각 석사, 박사 학위를 받았다. 1983년 삼성전자 종합연구소에 입사해 31년간 근무하며 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작했으며, TV·오디오·이동통신 칩을 개발했다. 2010년 스마트폰 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 갤럭시 S1~S4 개발에 참여했다. 10년간 삼성전자 임원(상무)을 지내고 퇴직한 뒤 2014년부터 성균관대 전자전기공학부 교수로 11년간 재직했다. 현재 가천대 반도체대학 석좌교수 겸 반도체교육원장이며, 산업통상부 AI반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡고 있다. 대통령 표창, 국무총리상, 장관상 등 다수의 정부 표창을 받았다. 저서로는 ‘AI 반도체 전쟁’ 등이 있다.

인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 생산 규모가 아니라 반도체와 AI, 데이터 인프라를 얼마나 확보하고 활용하느냐에 의해 좌우된다. 이러한 변화 속에 정부가 발표한 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’는 우리나라 산업의 미래를 준비하는 전략적 선택이라는 점에서 의미가 크다. 특히 서남권 반도체 메가 프로젝트는 단순한 지역 개발 사업이 아니라 대한민국 반도체 산업의 새로운 성장축을 구축하기 위한 국가 전략이다. 지금까지 우리 반도체 산업은 경기 남부를 중심으로 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보해 왔다. 그러나 AI 반도체와 고대역폭 메모리(HBM), 첨단 패키징 등 차세대 기술 경쟁이 본격화되면서 기존 산업 기반만으로는 미래 수요를 감당하기 어려운 시점에 이르렀다. 대규모 부지와 안정적인 전력·용수, 연구 개발 인프라를 갖춘 새 성장 거점 확보는 선택이 아니라 필수다. 서남권 투자는 기존 클러스터를 대체하는 것이 아니라 반도체 산업의 성장 공간을 확장하는 전략으로 이해해야 한다. 반도체 경쟁의 방식도 달라지고 있다. 과거에는 얼마나 많은 웨이퍼를 생산하느냐가 경쟁력이었다면 이제는 설계부터 제조(팹), 첨단 패키징, 소프트웨어까지 연결되는 산업 생태계가 경쟁력을 결정한다. 특히 AI 시대에는 여러 개의 칩을 하나의 시스템처럼 연결하는 첨단 패키징 기술이 핵심 경쟁력이 됐다. HBM 역시 메모리 자체보다 패키징 기술이 성능을 좌우한다. 결국 미래 반도체 경쟁은 공장 하나의 경쟁이 아니라 국가 차원의 생태계 경쟁이다. 반도체 클러스터는 공장만 건설한다고 완성되지 않는다. 첨단 팹 한 개는 중소도시 수준의 전력을 소비하고 막대한 초순수와 공업용수를 필요로 한다. 여기에 소재·부품·장비 기업, 팹리스, 후공정 기업, 연구 기관이 함께 집적되어야 비로소 세계적인 경쟁력을 확보할 수 있다. 공장 착공부터 양산까지 수년이 걸리는 만큼 전력망과 광역 용수 체계도 선제적으로 구축해야 한다. 무엇보다 중요한 것은 사람이다. 반도체 산업은 공장을 먼저 짓고 인재를 나중에 양성할 수 있는 산업이 아니다. 대학과 기업, 연구 기관은 팹이 완공되기 이전부터 AI와 반도체를 동시에 이해하는 융합형 인재를 체계적으로 양성해야 한다. 지역에서 교육받은 인재가 지역 산업으로 연결되는 선순환 구조가 만들어질 때 반도체 클러스터는 지속 가능한 경쟁력을 갖게 된다. 세계는 이미 AI와 반도체를 중심으로 새로운 산업 패권 경쟁에 돌입했다. 미국은 국가 차원의 지원으로 생산 기반을 확대하고 있고, 대만은 정부와 기업의 긴밀한 협력을 통해 세계 최고 수준의 반도체 생태계를 구축했으며, 중국 역시 국가적 역량을 집중하고 있다. AI 시대의 승자는 가장 먼저 공장을 짓는 나라가 아니라 가장 먼저 산업 생태계를 완성하는 나라다. 서남권 반도체 메가 프로젝트가 대한민국 반도체 산업의 새로운 성장축이자 다음 30년의 국가 경쟁력을 이끌 전략적 전환점이 되길 기대한다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수

인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 개발한 미국 앤트로픽이 삼성전자와 AI 칩 생산을 논의 중인 것으로 나타났다. 실제 수주로 이어질 경우 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산) 사업 부활의 신호탄이 될 수 있다는 분석이 나온다. 미 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 단계 작업을 시작했으며, 잠재적 제조 파트너인 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 복수 소식통을 인용해 2일(현지시간) 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2㎚(나노미터) 제조 공정과 첨단 패키징 시설을 활용하는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 2나노 공정은 현재 파운드리 업계에서 가장 앞선 공정으로 칩 집적도를 크게 올릴 수 있다. 양측의 협력 관계는 지난 5월부터 구체화됐다. 앤트로픽은 당시 진행한 시리즈H 투자 라운드에서 삼성전자를 포함한 3대 메모리 반도체 제조사들이 ‘전략적 인프라 파트너’로 참여했다고 밝혔다. 이어 “이들 기업의 기술은 전 세계 메모리, 저장장치, 로직 칩 공급에 핵심 역할을 하고 있다”고 언급했다. 이를 놓고 업계에선 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사 중 로직 칩 협력이 가능한 곳은 삼성전자가 유일하다는 분석이 나왔다. 앤트로픽은 현재 여러 칩 설계업체와 논의를 진행 중이지만, 아직 세부적인 설계나 시험·제조 단계까지는 진행되지 않은 상태라고 소식통은 전했다. 업계에선 최종 계약이 성사될 경우 삼성전자 파운드리 사업 경쟁력 강화로 이어질 수 있을지에 관심이 쏠린다. 삼성전자가 앤트로픽의 자체 AI 칩을 최종 수주하게 되면 테슬라, 엔비디아, 애플에 이어 새로운 대형 고객사를 확보할 수 있게 된다.