정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

최근 상장한 스페이스X가 합병한 xAI가 수백억 달러를 들여 구축한 막대한 컴퓨팅 자원을 외부에 대규모로 임대하며 수익성 확보에 나섰습니다. 최근 스페이스X는 펜타곤과 연계된 AI 기업 ‘리플렉션’(Reflection)과 63억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 계약 내용은 다음 달부터 2029년까지 리플렉션에 엔비디아 GB300 GPU 접근권을 제공하며, 매달 1억 5000만 달러, 약 3년 반 동안 총 63억 달러의 사용료를 받는 것입니다. 이번 계약은 스페이스X의 재정 구조 측면에서는 호재이지만, 반대로 그록 AI의 미래에 대한 의구심은 커지고 있습니다. 이미 스페이스X는 콜로서스 1 데이터 센터를 앤스로픽에 월 12억 5000만 달러 규모로 대여하고 있으며, 콜로서스 2 데이터 센터 역시 구글과 월 9억 2000만 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결한 상태입니다. 앞서 언급한 리플렉션 계약까지 이들 세 곳의 임대 수익을 모두 합산하면 매달 약 23억 2000만 달러에 달합니다. 천문학적인 전력 유지비를 고려하더라도, 데이터 센터 구축에 투입된 막대한 비용을 몇 년 이내로 회수할 수 있는 괜찮은 계약입니다. 그럼에도 시장의 의구심이 커진 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 ‘인프라 임대업’이 가능하다는 이야기는 자사 인공지능(AI) 모델인 ‘그록’이 본래 예상했던 만큼 수요가 없다는 반증이기 때문입니다. 상식적으로 자체 AI 모델의 수요가 폭발적이라면 데이터 센터의 연산 자원은 내부 학습과 서비스를 위해 완전히 가동되어야 합니다. 반면 자체 데이터 센터만으로는 부족해서 xAI의 콜로서스 데이터 센터를 임대한 구글은 상황이 반대라는 것을 알 수 있습니다. 제미나이 같은 AI 서비스가 당장 수익으로 연결되느냐는 차지하고서라도 이런 막대한 비용을 감당해서라도 데이터 센터를 추가 임대할 정도로 AI 수요는 넘치고 있다는 증거이기 때문입니다. 따라서 사실 AI 자체의 성장성은 구글이 훨씬 높다고 평가할 수 있습니다. 실제로 스페이스X가 상장 과정에서 밝힌 지표를 보면 현시점에서 그록의 상태는 그렇게 좋지만은 않아 보입니다. 그록의 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억 1700만 명에 달한다고 했지만, 실제 유료 사용자는 190만 명에 불과합니다. 소셜미디어(SNS)인 X의 프리미엄 구독자를 모두 포함해도 유료 고객 수는 630만 명 수준에 그치는데, 이는 두 콜로서스 데이터 센터 구축에 투입된 수백억 달러의 천문학적인 비용을 회수하기엔 턱없이 부족한 수준입니다. 따라서 비싼 돈 들여 건설한 데이터 센터를 놀리느니 경쟁사인 앤스로픽이나 구글에 대여하기로 결정한 것으로 보입니다. 다만 여기서 궁금해지는 대목은 구글이나 앤스로픽과 같은 경쟁 기업들이 막대한 비용을 내고 xAI의 데이터 센터를 임대하는 이유입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 현재 GPU, 메모리, CPU, SSD는 물론 모든 인프라 관련 비용이 폭발적으로 늘어난 상태에서 자체 데이터 센터를 확장할 경우 비용이 크게 치솟을 수밖에 없습니다. 따라서 이미 있는 데이터 센터를 임대하는 것이 비용 면에서 오히려 저렴할 수 있습니다. 물론 데이터 센터를 추가로 새로 짓는 데 걸리는 긴 시간 역시 이유입니다. 그리고 그록 AI처럼 막대한 투자를 했는데, 막상 새로 데이터 센터를 짓고 난 뒤에는 실제 수요가 그에 미치지 못하는 경우도 생각하지 않을 수 없습니다. 직접 인프라를 구축했다가 기대한 만큼 수요가 없어 xAI처럼 데이터 센터를 놀리는 리스크를 감수하기보다, 계약 취소 옵션이 포함된 임대 방식을 통해 유연하게 대응하는 것이 더 안전한 대안일 수 있습니다. 현재 스페이스X는 xAI의 부채를 갚기 위해 200억 이상 달러 규모의 회사채를 발행하고 있습니다. 대규모 AI 데이터 센터 임대 계약 덕분에 그록 AI의 수익화와는 관련 없이 이 부채를 감당할 순 있을 것으로 보이지만, 그록의 성장성을 증명하지 못한다면 스페이스X의 엄청난 시가총액을 정당화하긴 쉽지 않습니다. 스페이스X가 자회사로 편입한 xAI의 가치가 매출보다 훨씬 높게 매겨진 것은 임대 사업이 아니라 앞으로 AI의 성장 가능성을 내다본 것이기 때문입니다. 일론 머스크의 xAI가 데이터 센터 임대업이 아니라 본업인 AI로 성장할 수 있을지는 올해 공개할 그록 5에 달려 있습니다. 본래 올해 1분기 공개를 목표로 했던 그록 5는 현시점까지 공개가 밀린 상태로 아마도 공개가 임박한 상황으로 보입니다. 경쟁자들이 이미 성능을 대폭 업그레이드한 상황에서 그록 5의 모습이 어떨지 궁금합니다.

연산 성능 50%·전력 효율 70% 향상수직으로 쌓아… 5년 뒤 양산 전망삼성 등 파운드리 시장 ‘3파전’ 변수 미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 세계 최초로 1㎚(나노미터·10억분의 1m) 이하 반도체 공정 기술을 공개했다. 상용화에 성공하면 인공지능(AI) 확산으로 늘어난 연산 수요를 충족하고 전력 효율을 끌어올릴 수 있어 글로벌 반도체 패권 경쟁에 새로운 변수가 될 것으로 전망된다. IBM은 25일(현지 시간) 세계 최초의 ‘1나노 이하’ 칩 기술인 0.7나노(7옹스트롬) 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 반도체 공정에서 나노는 공정의 미세함을 나타내는 단위로, 숫자가 작을수록 더 정교한 공정을 뜻한다. 나노스택 아키텍처는 평면에 트랜지스터 소자를 최대한 촘촘하게 배열해 미세화를 진행해 온 기존 반도체 업계의 방식에서 벗어나, 소자를 수직 방향으로 엇갈리게 쌓아 올리는 적층 공법을 적용한 것이 특징이다. IBM은 이 기술을 활용하면 손톱 크기 칩에 트랜지스터 1000억 개를 채워 넣을 수 있다고 소개했다. 이는 2021년 발표한 기존 2나노 칩보다 밀도가 두 배가량 높아진 수준이다. 이를 통해 칩의 연산 성능을 50% 높이거나 전력 효율을 최대 70%까지 끌어올릴 수 있다는 게 IBM의 설명이다. 또 칩 내부 메모리인 S램의 공간 효율도 40% 향상돼 고대역폭을 요구하는 AI 반도체 설계에도 유리할 것으로 전망된다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발(R＆D) 총괄 부사장은 “AI 컴퓨팅 시대에는 모두가 더 높은 성능을 원하지만, 폭증하는 전력 비용까지 감당하고 싶어 하지는 않는다”며 “이번 기술은 성능을 높이는 동시에 전력 부담을 줄일 수 있다는 점에서 AI에 중요한 의미가 있다”고 강조했다. IBM은 이번 기술이 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 반도체에 적용할 수 있는 범용 기술이라고 밝혔다. 이어 실제 생산 시기를 이르면 5년 뒤로 전망했다. 다만 양산까지는 기술적으로 넘어야 할 과제가 적지 않아 더 많은 시간이 걸릴 수 있다는 관측도 나온다. 이번 기술 공개는 TSMC와 삼성전자, 인텔의 3파전 양상으로 전개되고 있는 파운드리(위탁 생산) 시장에도 새로운 변수로 작용할 전망이다. IBM은 일본 파운드리 업체 라피더스와 협력 관계를 맺고 있으며, 현재 라피더스에 2나노 생산 기술을 이전하고 있다. 다만 이번 발표에서 구체적인 상용화 파트너를 공개하지는 않았다.

지금 이 순간에도 지방의 청년들은 수도권으로 향하고 있다. 기업들도 지방을 선뜻 선택하지 않는다. 지역의 경제적 활력이 떨어지는 건 당연한 결과다. 도시물리학에서 말하는 ‘스케일의 법칙’에 따르면, 도시는 커질수록 1인당 인프라 비용은 줄고 경제적 기회는 더 빠르게 늘어난다. 수도권은 이 ‘눈덩이 효과’를 제대로 누리고 있다. 사람이 모이고, 일자리와 놀거리가 늘며, 창업이 활발해지고, 다시 좋은 일자리가 생기는 선순환이 작동한다. 거대한 흡인력을 가진 수도권에 맞서려면 지방도 그에 걸맞은 체급을 갖춰야 한다. 대전, 대구, 광주, 부산, 울산은 큰 도시이니 충분하지 않을까. 안타깝게도 이미 하나의 거대한 네트워크가 된 수도권 체급을 당해내기 어렵다. 이 문제의식이 ‘5극 3특’ 공간전략의 출발점이다. 지방의 개별 도시들이 흩어져 경쟁하는 방식으로는 수도권의 압도적 집적 효과를 따라잡기 어렵다. 인근 지역을 하나의 생활권과 경제권으로 묶어, 지방도 스스로 성장동력을 만들 수 있는 광역권으로 재편하자는 구상이다. 그러나 통합 논의는 지역 정치의 문턱을 넘지 못했다. 기대를 모았던 부울경 메가시티, 대구·경북 행정통합, 충청권 메가시티 구상은 지방선거 국면을 거치며 동력을 잃었다. 새로 선출된 단체장들은 임기 초반 자신의 행정 영토를 지키는 데 민감할 수밖에 없고, 주변 지자체와의 협력보다 경쟁에 더 무게를 둘 가능성이 크다. 광역철도 하나, 도로 하나를 놓을 때마다 노선 갈등과 비용 분담 문제에 막히는 현실도 쉽게 달라지기 어려워 보인다. 이런 가운데 광주와 전남이 통합을 확정 지은 것은 뜻밖이면서도 의미 있는 진전이다. 1986년 광주직할시 승격 이후 행정체계가 갈라졌던 광주와 전남은 이제 약 316만명 규모의 메가시티로 출범을 앞두고 있다. 가장 늦게 출발한 광주·전남 통합이 역설적으로 대한민국 균형발전의 마지막 불씨를 되살린 셈이다. 성공한다면 다른 지역이 참고할 선례가 되겠지만, 실패한다면 뼈아픈 반면교사로 남을 것이다. 그래서 광주·전남의 선택은 대한민국이 수도권 일극 체제를 넘어설 수 있는지를 가늠하는 첫 시험대다. 물론 출범 직후에는 엄청난 실무적 진통이 불가피하다. 행정구역을 합친다는 것은 두 지자체가 별도로 운영하던 법규, 예산, 조직, 인사, 청사, 의회를 모두 재배열하는 작업이기 때문이다. 당장 정비해야 할 자치법규만 해도 2500건에 이른다. 광주와 전남의 정책 기준과 복지 혜택도 서로 달라 통합 초기에는 하나의 특별시 안에서도 지역별로 다른 기준이 적용되는 혼선이 생길 수밖에 없다. 그러나 이 방대한 법규 정비와 입법 작업 속에서 길을 잃어서는 안 된다. 수천 건의 조례를 고치고 행정을 통합하는 본질적인 이유는 결국 ‘지역경제의 활성화’와 ‘지속 가능한 일자리 창출’에 있다. 이 대원칙을 놓친다면 행정통합은 서류상의 결합에 그치고 말 것이다. 지금 필요한 것은 행정조직의 단순 결합을 넘어, 두 지역의 강점을 공간적으로 엮어내는 산업전략이다. 광주는 인공지능(AI), 문화, 교육, 연구라는 소프트웨어 역량을 가지고 있고, 전남은 재생에너지, 해양·항만, 넓은 토지라는 하드웨어 자원을 품고 있다. 전남의 그린에너지 위에 광주의 AI 컴퓨팅 역량을 얹는다면, 글로벌 기업들이 주목할 만한 차세대 AI·반도체 밸리를 구축할 수 있다. 나주혁신도시, 광주 첨단산업벨트, 전남 동부권 산업벨트를 선과 면으로 연결해야 한다. 이 초광역적 공간계획이 자치법규 개정의 나침반이 되어야 한다. 투자유치 조례, 전력 공급, 토지 이용, 산업단지 지원, 규제 특례도 하나의 패키지로 재설계해야 한다. 광주·전남이 행정통합을 넘어 산업통합으로, 나아가 청년이 머물고 미래 산업이 자라나는 새 권역으로 도약하기를 기대한다. 수도권 일극 체제를 넘어서는 길은 행정 재편만으로 열리지 않는다. 정교한 공간전략, 과감한 산업정책, 신뢰에 기반한 거버넌스가 맞물릴 때 비로소 가능하다. 광주·전남통합이 새로운 갈등을 키우는 일이 아니라, 더 큰 상상력과 협력의 기반을 만드는 계기가 되기를 바란다. 그리고 그 도전이 통합을 준비할 다른 지역에게도 따르고 싶은 본보기가 되기를 기대한다. 마강래 중앙대 도시계획부동산학과 교수

메타플랫폼이 인공지능(AI) 인프라 확충을 위해 데이터센터 개발·운영업체 ‘크루소’와 컴퓨팅 공급 계약을 체결했다. 19일 블룸버그 통신에 따르면 메타는 미국 텍사스주 차일드리스와 미주리주 워렌턴에 있는 크루소의 데이터센터 2곳에서 컴퓨팅 용량을 구매하기로 계약했다. 데이터센터 두 곳의 합산 용량은 약 1.60기가와트(GW)로, 최대 120만 가구에 전력을 동시 공급할 수 있는 규모다. 구체적인 계약 금액과 공급 시점은 공개되지 않았다. 2018년 설립된 크루소는 유전 현장의 잉여 가스 등 저비용 에너지원을 활용한 데이터센터 구축·운영에 특화된 업체다. 이 업체는 빅테크 업계에서 안정적인 전력 확보 능력 등으로 주목받고 있다. 이미 오라클·마이크로소프트·구글 모회사 알파벳과 데이터센터 계약을 체결한 상태다. 크루소는 현재 계약된 컴퓨팅 용량이 4.90GW에 달하며 개발 예정 물량은 40GW를 넘는다고 밝혔다. 다만 이 업체는 최근 구글과의 협상 결렬로 와이오밍주 데이터센터 개발에서 배제되기도 했다. 앞서 메타는 AI 인프라에 향후 수년간 최소 6000억 달러(약 913조 원)를 투자하겠다고 공언했다. 루이지애나주에 건설 중인 약 4000에이커(약 16㎢) 규모의 데이터센터 단지는 최대 5GW 용량을 갖출 예정이다.

정부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민·관 협력 조직을 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환하며 2기 체계를 본격적으로 가동한다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 19일 더플라자 호텔 서울에서 산·학·연 및 관련 협·단체 관계자 200여명이 참석한 가운데 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식’을 개최했다. 최근 글로벌 AI 경쟁은 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 작동하는 피지컬 AI로 빠르게 확장하고 있다. 제조·자율주행·조선·의료·국방 등 주요 산업 분야에서 생산성과 효율성을 끌어올리는 핵심 기술로 부상하는 추세다. 과기정통부는 이러한 흐름에 선제 대응하고자 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범한 바 있다. 1기는 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴해 정책 방향을 논의하고 피지컬 AI 생태계 활성화를 위한 주요 과제를 도출하는 역할을 담당했다. 다만 정책 제언과 논의 중심의 활동만으로는 글로벌 우위를 선점할 골든타임을 놓칠 수 있다는 판단에 따라, 실제 기술개발·산업 적용·표준화·보안 및 안전으로 이어지는 ‘실행형 협력체계’로의 전환이 필요하다는 공감대가 형성됐다. 배 부총리는 최근 미토스 등 첨단 AI 기술을 둘러싼 수출 통제 상황을 지적하며 “주도권을 잃으면 누군가에게 의존하거나 쫓아가는 일만 하게 될 것”이라고 경고했다. 그러면서 “우리나라가 AI 인프라와 독자 AI 파운데이션 모델은 확보하고 있지만 소프트웨어 플랫폼 생태계와 데이터 확보 체계는 아직 부족하다”며 “이 부분을 보완해 AI 3대 강국으로 나아가야 한다”고 강조했다. 그는 또 “피지컬 AI는 컴퓨터 안에 있던 AI가 현실 세계로 나와 제조 현장, 국방, 삶의 현장에 적용되는 개념”이라며 “피지컬 AI에서는 기존 AI 3강을 넘어 반드시 1강으로 성장해야 한다”고 역설했다. 과기정통부는 이번 2기 출범과 함께 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. 개편 방향은 크게 세 가지다. 먼저 ‘K-피지컬 AI 풀스택’ 확보에 초점을 뒀다. 외산 솔루션 의존을 줄이고 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 피지컬 AI 핵심 기술을 독자적으로 갖추는 데 중점을 둔다. 다음으로 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼으로의 고도화를 추진한다. 기술개발 중심 협력을 넘어 통신망·시스템 통합·데이터센터·보안·표준·인증·운영까지 포괄하는 전 주기 협력 플랫폼으로 기능을 확대한다. 마지막으로, 제조에 국한되지 않는 전 산업 확산을 꾀한다. 물류·농업·의료·국방·행정·재난안전 등 다양한 분야에 피지컬 AI를 적용할 수 있도록 여러 산업의 수요와 기술 공급 역량을 연결하는 상위 협력 플랫폼 역할을 수행할 계획이다. 운영 체계도 대폭 손질했다. 의장 체계는 과기정통부와 KOSA의 공동 의장 구조로 개편해 정부의 정책 지원과 민간의 실행 역량을 긴밀히 연결한다. 공동 의장을 맡은 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별적인 대응에 그친다면, 글로벌 기술 질서 속에서 우리의 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더욱 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다.

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.

같은 면적서 공간 차지 절반으로더 많은 트랜지스터 집적 가능해양산 땐 전력 효율·성능 2배 향상게이트 간격 42나노미터 ‘초소형’반도체학회 ‘베스트 페이퍼’ 선정 삼성전자가 로직 반도체(시스템 반도체)에서도 수직 적층 기술을 업계 최초로 구현했다. 이 차세대 반도체가 양산될 경우, 단위 면적 안에 더 많은 트랜지스터를 넣을 수 있어 전력 효율과 성능이 각각 2배씩 향상될 것으로 기대된다. 삼성전자는 17일 뉴스룸을 통해 반도체연구소 로직 TD팀이 게이트 피치 42나노미터(㎚) 수준의 3차원(3D) 적층 트랜지스터 구조를 세계 최초로 구현했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘2026 VLSI 심포지엄’에서 ‘베스트 페이퍼’로 선정됐다. 이번 연구의 핵심은 기존에 평면(2D) 위에 배치하던 트랜지스터를 수직으로 쌓아 반도체 집적도를 획기적으로 높인 것이다. 집적도란 단위 면적 안에 얼마나 많은 트랜지스터를 넣을 수 있는지를 나타내는 지표다. 3D 적층 구조는 앞서 메모리 반도체에 먼저 도입됐다. 낸드플래시의 V낸드(V-NAND)와 D램의 고대역폭 메모리(HBM)가 대표적이다. 메모리가 햄버거와 같은 패스트푸드라면, 로직은 파인다이닝에 비유된다. 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)처럼 연산과 제어를 담당하는 로직 제품은 고객의 요구사항을 까다롭게 맞춰야 한다. 연구팀의 정영채 TL은 “최근 요구사항은 단위 면적당 트랜지스터 수를 최대로 늘려달라는 것”이라며 “트랜지스터 간격을 줄이다 보면 소자 사이 전기가 통하지 않도록 하는 절연체가 얇아지는데 일정 두께 이하가 되면 절연 효과가 사라진다”고 설명했다. 삼성전자는 이를 해결하기 위해 트랜지스터를 위아래로 적층하는 구조를 적용했다. 이에 따라 같은 면적에서 차지하는 공간을 절반 수준으로 줄여 이론적으로 집적도를 2배 높일 수 있게 됐다. 같은 면적에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있어 전력 효율은 2배, 성능은 최대 100% 향상될 수 있다는 설명이다. 또 연구팀은 이번 연구에서 42나노미터(㎚) 게이트 간격도 구현했다. 이는 기존 업계 기록인 48㎚보다 미세한 수준이다. 권욱현 마스터는 “현재까지 산업계에서 세계 최초로 구현한 세계 최소 크기의 트랜지스터”라고 강조했다. 연구팀은 이번 기술이 향후 AI와 고성능 컴퓨팅용 반도체 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대하고 있다. 아울러 이번 연구를 바탕으로 실제 제품화를 위한 기술 개발을 이어간다는 계획이다. 권 마스터는 “이번 연구는 건축으로 비유하면 벽돌을 만든 것”이라며 “회로가 정상 동작하는지 확인하는 테스트 회로와 고속 임시 메모리 회로 등을 개발해 다음 걸음을 내딛으려 한다”고 밝혔다.

국내 연구진이 ‘전기 먹는 하마’로 불리는 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 줄일 수 있는 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성이 기대된다. 16일 한국과학기술원(카이스트)에 따르면 기계공학과 김성진·AX(인공지능 전환)학과 이익진 교수팀이 공동으로 AI 데이터센터의 냉각 전력을 현재의 10% 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. 이 기술은 반도체 칩 내부에 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 매니폴드 구조와 머리카락보다 가는 미세 물길인 마이크로채널을 결합한 방식이다. 냉각수를 여러 지점에 동시 공급하고 다시 회수하는 구조로 냉각 효율을 높일 수 있다. 택배를 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하면 빠르게 배달할 수 있는 것처럼 냉각수의 이동 거리를 줄여 에너지 소모를 줄인다. 연구팀이 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증한 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만 6000을 기록했다. 냉각에 사용하는 에너지 1로 10만 6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 연구팀은 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 다양한 전자장치에 적용 가능하다고 설명했다.

삼성전자가 인공지능(AI) 기반 디지털 트윈 기술을 활용해 제품 개발 단계의 검증 혁신에 나선다. 스마트폰과 TV, 세탁기 등 주요 제품의 내구성·안전성 검증을 가상 환경에서 수행할 수 있는 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 구축하면서 제품 개발 속도와 품질 경쟁력을 동시에 끌어올린다는 전략이다. 15일 업계에 따르면 삼성전자 DX(디바이스경험)부문은 서울 마포구 상암동 데이터센터에 HPC 서버 517대를 구축하고 최근 내부 개발 인력을 대상으로 서비스를 시작했다. 디지털 트윈은 실제 제품을 가상 공간에 구현해 다양한 상황을 미리 시험하고 결과를 예측하는 기술이다. HPC 인프라는 모바일(MX), 영상디스플레이(VD), 생활가전, 네트워크 등 DX부문 전 사업부에서 활용된다. MX사업부는 스마트폰 낙하 시험에, VD사업부는 TV 낙하 및 발열 검증에 적용할 예정이다. 생활가전사업부는 세탁기 핵심 고무 부품의 장기 검증과 로봇청소기 충돌 검증에, 네트워크사업부는 무선통신 장비인 RU(Radio Unit)의 열 관리 성능 검증에 활용할 계획이다. 기존 대비 연산 속도는 약 5.8배 향상되고 가상 검증량은 약 6배 증가할 것으로 기대된다. 검증 기간 단축 효과도 크다. 기존 15일이 소요되던 TV 낙하 검증은 2일로, 세탁기 낙하 검증은 15일에서 5일로 단축될 전망이다. 스마트폰의 경우 물리적 제약 때문에 수행하지 못했던 모든 각도의 낙하 시험이 가능해진다. 특히 약 700개 낙하 케이스를 하루 만에 검증할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 HPC 인프라는 삼성전자가 추진 중인 AI 자율공장 전략과도 맞물려 있다. 삼성전자는 2030년까지 국내외 모든 생산공장을 AI 자율공장으로 전환하겠다는 청사진을 지난 3월에 제시했다. AI 자율공장은 자재 입고부터 생산·출하까지 제조 전 과정에 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 적용하는 것이 핵심이다. 업계는 삼성전자가 외부 클라우드가 아닌 자체 인프라를 구축한 점에도 주목하고 있다. 제품 설계 도면과 검증 데이터 등 핵심 기술 자산을 내부에서 처리할 수 있어 보안성을 확보하는 동시에 대규모 해석 수요에도 유연하게 대응할 수 있기 때문이다. 업계 관계자는 “HPC 서비스는 디지털 트윈을 개발 현장의 일상적인 업무 방식으로 정착시키는 출발점이 될 것”이라며 “가상 검증 데이터가 축적될수록 정확도와 적용 범위가 함께 넓어지는 만큼 2030년 AI 자율공장으로 이어지는 삼성전자의 디지털 트윈 전환에도 한층 속도가 붙을 것으로 기대된다”고 말했다.

삼성전기가 인공지능(AI) 시대의 핵심 전자부품으로 꼽히는 ‘실리콘 커패시터’ 시장 공략을 본격화한다. 부품 단품 판매를 넘어 차세대 AI 서버용 기판과 부품을 동시에 맞춤 공급하는 ‘토털 솔루션’ 전략으로 글로벌 주도권에 다가서겠다는 구상이다. 김원기 삼성전기 실리콘 커패시터 그룹장은 지난 11일 서울 중구 삼성전자 기자실에서 제품 세미나를 열고 이런 전략을 공개했다. 김 그룹장은 “AI 인프라 투자 확대로 실리콘 커패시터를 활용한 전력 안정화 솔루션의 중요성이 커지고 있다”며 “AI 반도체 패키지 기판과 MLCC(적층세라믹커패시터), 실리콘 커패시터까지 일괄 공급할 수 있는 유일한 기업이 삼성전기”라고 설명했다. 커패시터는 전기를 잠시 저장했다가 반도체가 필요로 할 때 안정적으로 공급하는 ‘전력 댐’ 역할을 하는 필수 부품이다. AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 고밀도 전자장치의 안정성을 높이는 실리콘 커패시터가 차세대 핵심 부품으로 부상했다. 기존 MLCC는 세라믹판을 적층하는 구조상 두께에 한계가 있지만, 실리콘 커패시터는 반도체 제조 공정을 응용해 최소 약 40㎛(마이크로미터) 수준의 초박형으로 제작할 수 있다. 덕분에 칩에 가장 근접한 반도체 패키지 내부나 칩 하단에 탑재가 가능해, 전력 손실을 최소화하고 공간 효율을 극대화할 수 있다. 특히 삼성전기는 기판과 부품의 통합 공급이 가능하다는 차별점을 갖고 있다. 부품을 기판에 장착하거나 내장하는 과정에서 불량이 발생하면 업체 간 책임 공방으로 제품 출시가 지연되기 쉬운데, 삼성전기는 두 솔루션을 함께 공급해 빅테크 고객사의 개발 기간을 대폭 단축할 수 있다. 실제 지난달 미국 빅테크 기업과 1조 5570억원 규모의 첫 대규모 공급 계약을 체결했다. 시장조사기관 모도르 인텔리전스에 따르면 세계 실리콘 커패시터 시장은 올해 23억 달러(약 3조 5000억원)에서 2031년 32억 4000만 달러(약 5조원)로 확대될 전망이다. 

삼성전기가 인공지능(AI) 시대의 핵심 전자부품으로 꼽히는 ‘실리콘 커패시터’ 시장 공략을 본격화한다. 단순히 부품 단품을 파는 구조를 넘어, 차세대 AI 서버용 기판과 부품을 한 번에 맞춤형으로 공급하는 ‘종합 솔루션’으로 글로벌 시장 주도권을 선점하겠다는 전략이다. 14일 삼성전기에 따르면 김원기 실리콘 커패시터 그룹장은 지난 11일 서울 중구 삼성전자 기자실에서 열린 제품 세미나에서 “AI 인프라 투자 확대로 실리콘 커패시터를 활용한 전력 안정화 솔루션의 중요성이 커지고 있다”며 “AI 반도체 패키지 기판과 기존 주력 제품인 적층세라믹커패시터(MLCC), 그리고 실리콘 커패시터까지 제품 일체를 일괄 공급할 수 있는 유일한 기업이 바로 삼성전기”라고 강조했다. 커패시터는 전자제품 안에서 전기를 잠깐 저장했다가 반도체가 필요로 할 때 안정적으로 제공하는 물탱크 역할을 하는 필수 부품이다. 최근 AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 폭증하면서 이들 고밀도 전자장치의 안정성을 획기적으로 높이는 실리콘 커패시터가 주력품으로 부상했다. 기존 MLCC는 세라믹판을 쌓아 만들어 두께에 한계가 있지만, 실리콘 커패시터는 반도체 제조 공정을 응용해 최소 약 40㎛(마이크로미터) 수준으로 얇게 만들 수 있다. 두께가 초박형인 덕분에 칩과 가장 가까운 반도체 패키지 내부나 칩 아래에 탑재할 수 있어 전력 손실을 최소화하고 공간 활용도를 극대화한다. 고온·고전압에서도 안정적인 신뢰성도 강점이다. 이 같은 기술력을 바탕으로 삼성전기가 내세운 차별화 전략은 기판과 부품의 일괄 제안이다. 부품을 기판에 장착하거나 내장하는 과정에서 불량이 발생하면 기판 업체와 부품 업체 간 책임 공방으로 제품 출시가 지연되기 쉽다. 삼성전기는 두 가지 솔루션을 모두 통합 공급할 수 있어 글로벌 빅테크 고객사의 개발 기간을 극적으로 단축해 준다. 실제로 삼성전기는 지난달 미국 빅테크 기업에 1조 5,570억 원 규모를 공급하는 첫 대규모 계약을 맺으며 경쟁력을 입증했다. 향후 실리콘 커패시터 시장은 AI 인프라 투자 확대와 함께 급성장할 전망이다. 시장조사기관 모도르 인텔리전스에 따르면 글로벌 시장 규모는 올해 23억 달러(약 3조 5000억원)에서 2031년 32억 4000만 달러(약 5조원)로 커질 것으로 관측된다. 그간 이 시장은 파운드리 1위 기업인 대만 TSMC와 일본 무라타 등 소수 기업이 장악해 왔다. 삼성전기는 통신 모듈 사업 등으로 쌓은 반도체 공정 기술과 세계 2위인 MLCC 역량을 바탕으로 시장 판도를 뒤흔들겠다는 구상이다. 김 그룹장은 “금세 성과를 보일 수 있었던 것은 기존 사업 기반의 빠른 대처에 더해 패키지 기판과 실리콘 커패시터를 모두 공급할 수 있는 ‘토털 솔루션’ 역량 덕분”이라며 “고객사별 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 맞춤형 역량과 차별화된 품질 보증 경쟁력으로 시장 주도권을 잡을 것”이라고 강조했다.

오케스트로 그룹(의장 김민준)의 AI 전문 계열사 오케스트로 AGI(대표 김영광)가 엑셈과 컨소시엄을 구성해 경기도가 추진하는 ‘경기 AI 학습데이터 통합 관리체계 구축사업’을 수주했다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 경기도가 보유한 행정 데이터를 생성형 AI 활용 목적에 맞는 학습데이터로 체계화하고, AI 행정서비스 구현을 위한 데이터 기반을 구축하는 것을 주요 내용으로 한다. 특히 경기도 내 부서와 시스템별로 분산된 데이터 자산을 통합적으로 관리할 수 있는 체계를 마련하는 데 초점을 두고 있다. 경기도는 클라우드컴퓨팅 시스템 구축을 추진해 온 데 이어, AI 전환(AX)을 위한 데이터 관리체계 구축도 본격화하고 있다. 오케스트로 그룹은 앞서 경기도 클라우드컴퓨팅 시스템 구축사업을 수행한 바 있으며, 이번 AI 데이터 관리체계 구축사업까지 연이어 맡게 됐다. 오케스트로 AGI는 경기도가 보유한 약 80종의 정보시스템과 경기 생성형 AI 플랫폼 지식저장소 내 비정형 학습데이터를 분석해 데이터 현황을 정비할 계획이다. 이를 바탕으로 글로벌 데이터 표준인 DCAT 3.0 규격의 데이터 카탈로그를 구축하고, 부서 및 시스템별 데이터 구조와 상호 관계를 체계화할 예정이다. 이를 통해 필요한 데이터를 보다 효율적으로 탐색하고 연계할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 이와 함께 데이터 생성부터 활용까지 전 과정을 추적할 수 있는 데이터 리니지(Data Lineage) 체계도 구축한다. 데이터의 출처와 변경 이력을 관리하고, AI 기본법상 고영향 인공지능 관련 데이터 범위를 식별해 카탈로그화함으로써 관련 가이드라인에 부합하는 안전성 확보 조치 마련을 지원할 계획이다. 기존 검색증강생성(RAG) 기술에는 데이터 카탈로그와 온톨로지를 연계한 검색 체계를 적용한다. 이는 단순 유사도 기반 검색을 넘어, 답변에 활용할 근거 데이터를 사전에 선별·통제하고 데이터 간 관계를 반영해 답변을 생성하는 방식이다. 여기에 Q＆A 검증 및 튜닝 기술을 더해 근거가 불명확한 답변 생성을 줄이고, AI 행정서비스의 정확성과 안정성을 높인다는 구상이다. 오케스트로 AGI는 그동안 AI 플랫폼, 데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 지식관리체계 구축 사업을 수행해 왔다. 또한 한국교통안전공단, 한국도로공사, 국민건강보험공단 등 공공기관의 AI 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 경기도 AI 행정서비스 고도화를 지원하고, 공공부문 AI 데이터 관리 사업을 확대해 나갈 계획이라고 밝혔다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 “공공부문에서 생성형 AI를 안정적으로 활용하기 위해서는 데이터의 양뿐 아니라 품질, 구조, 출처까지 체계적으로 관리할 수 있어야 한다”며 “이번 사업을 통해 경기도의 AI 행정서비스 고도화를 지원하고, 국가 데이터 스페이스 전략에 부합하는 공공 AI 활용 사례를 만들어가겠다”고 강조했다.

삼성전자가 외부 생성형 AI를 사내에 전면 도입한 데 이어 SK하이닉스도 챗GPT를 포함한 외부 AI 모델 도입을 추진한다. AI를 단순한 업무 보조 도구를 넘어 의사결정과 연구개발(R＆D), 조직 운영 전반에 활용하려는 움직임이 업계 전반으로 확산하는 모습이다. 12일 업계에 따르면 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 전날 ‘뉴 이천포럼’에서 진행된 최고경영자(CEO) 타운홀 행사에서 ‘AI 시대 우리는 어떻게 일해야 하는가’를 주제로 구성원들과 소통했다. 뉴 이천포럼은 SK그룹 경영진과 구성원들이 AI 시대 생존 전략과 그룹 차원의 AX 실행 방안을 논의하기 위해 마련된 행사다. 곽 사장은 산업기술 보호와 AI 활용 확대 간 균형을 찾는 것이 핵심 과제라며 외부 생성형 AI 모델 도입 검토 방침을 밝혔다. 곽 사장은 “마이크로소프트(MS) 365와 코파일럿 도입을 검토하고 있으며, 챗GPT 엔터프라이즈의 사내 활용 가능성도 보안 및 시스템 구조 측면에서 검토 중”이라며 “국가핵심기술과 관련 없는 영역부터 외부 AI를 단계적으로 도입하고 활용 범위를 확대해 나갈 계획”이라고 설명했다. 현재 SK하이닉스는 오픈소스 기반 생성형 AI 모델을 활용한 사내 AI 서비스를 운영하고 있다. 행사에서는 AI 활용 과정에서의 보안 문제와 교육 필요성, 컴퓨팅 자원 확대 등을 둘러싼 구성원들의 질의도 이어졌다. 구성원들은 외부 AI 모델 활용 확대와 사내 AI 플랫폼 고도화, AI 교육 강화 등의 필요성을 제기했다. 곽 사장은 “AI 시대에는 누가 더 많이 아는가보다 누가 더 빨리 배우고 변화하는지가 중요하다”며 “각자의 업무를 AI와 함께 다시 설계해야 한다”고 강조했다. 이어 “AI를 경험하고 일하는 방식을 바꿔나가는 과정이 SK하이닉스의 새로운 경쟁력으로 이어질 것”이라며 “구성원들이 AI를 활용해 새로운 방식에 도전하고 경험을 축적하며 더 빠르게 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 삼성전자도 생성형 AI를 활용한 업무 혁신에 속도를 내고 있다. 완제품 사업을 담당하는 디바이스경험(DX)부문은 이날부터 사내에 오픈AI 챗GPT, 구글 제미나이 엔터프라이즈, 앤트로픽 클로드 등 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문 역시 현재 클로드를 활용하고 있으며 이달 중 챗GPT를, 연내 제미나이를 도입할 계획이다. 한편 삼성전자는 오는 15일 오픈AI의 샘 올트먼 CEO를 초청해 DX부문 임직원들과 AI 기술 변화와 업무 혁신 방향을 논의하는 행사를 개최한다.

전남도는 11일 삼성전자와 SK하이닉스의 지방 투자 계획과 관련해 “전남·광주에 반도체 팹과 첨단 패키징을 구축해 호남 반도체 시대를 완성해야 한다”며 기업의 결단을 촉구했다. 김영록 전남지사는 이날 입장문을 통해 “반도체는 설계와 전·후 공정이 하나의 사슬처럼 이어지는 반도체 클러스터로 집적될 때 비로소 완성된다”며 “반도체 기업에 남쪽으로 눈을 돌려 새로운 남부권 산업생태계를 구축해달라”고 제안했다. 김 지사는 “막대한 전력과 용수를 감당하며 설계부터 전공정, 후공정까지 아우를 조건을 갖춘 곳은 남부권밖에 없다”며 “광활한 부지와 우수한 연구 인력, 정주 여건까지 두루 갖춘 전남·광주는 반도체 클러스터의 최적지로 꼽힌다”고 강조했다. 그는 “지난해 11월 SK그룹 최태원 회장을 만나 반도체 팹 투자를 제안하고 12월 삼성글로벌리서치 경영진과 마주 앉아 전남의 잠재력을 펼쳐 보였다”며 “지난 2월에는 ‘전남·광주 반도체 3축 클러스터 비전’을 선포했고, 5월에는 다시 최 회장에게 전남 팹 설립을 촉구하는 서한을 보냈다”고 전했다. 이어 “SK가 찾는 모든 조건이 바로 전남·광주에 있다”며 “전남에는 삼성SDS가 주도하는 국가 AI 컴퓨팅센터가 들어설 예정이고, 국내 최대 태양광 단지를 비롯한 재생에너지 기반까지 갖췄으며 여기에 반도체 팹을 더한다면 AI와 반도체가 맞물리는 완결된 생태계가 탄생한다”고 덧붙였다. 전남도는 앞으로 글로벌 반도체 기업들이 전남·광주에서 마음껏 역량을 펼치도록 지방정부 차원의 파격적인 인센티브와 신속한 행정 지원, 정주 여건 조성 등 모든 역량을 기울이겠다는 각오다.

김용범 청와대 정책실장이 11일 국가적 차원에서 반도체·데이터센터·피지컬 인공지능(AI)을 하나의 순환 구조로 묶어 한국을 AI 공급망의 핵심 거점으로 만드는 ‘프로젝트 트리니티’ 구상을 제안했다. 아울러 데이터센터는 비수도권에 들어서는 것이 유리하며, 지역에 부가 첨단 산업이 형성되는 효과를 낳을 것이라고 제언했다. 김 실장은 이날 페이스북에 “지금 반도체, 데이터센터, 피지컬 AI 3대 파이프라인이 전 세계적으로 다시 짜이고 있다”며 이같이 밝혔다. 김 실장은 “그동안 글로벌 AI 공급망은 대표적으로 미국이 소프트웨어와 모델을 설계하고, 대만이 첨단 반도체를 만들고, 중국이 대규모 제조를 맡는 식으로 돌아갔다”면서도 “그런데 이 세 축이 한꺼번에 흔들린다”고 진단했다. 대만의 지정학 리스크, 중국의 미국발 기술 디커플링 압력, 각국의 전력 부족 등을 이유로 들었다. 이어 “한국은 반도체, 전력 인프라, 첨단 제조를 한꺼번에 갖춘 흔치 않은 나라”라며 “이 셋이 맞물리면 한국은 단순히 부품을 대주는 나라가 아니라 AI 공급망 전체를 떠받치는 거점이 될 수 있다”고 했다. 김 실장은 메모리 공급과 AI 데이터센터의 연계 필요성을 언급했다. 구체적으로 “AI 인프라가 국내에 많이 들어설수록 한국 반도체 기업은 차세대 메모리와 패키징, 추론용 칩을 실제 환경에서 시험하고 같이 개발할 기회를 얻는다”고 설명했다. 그러면서 “AIDC(AI 데이터센터) 투자의 가장 큰 발목은 돈이 아니라 전력이라며 “AIDC는 전력이 남거나 발전 설비와 가까운 비수도권에 들어서는 것이 유리하다”고 부연했다. 그는 “발전지 인근에 대규모 소비처가 생기면 멀리 송전할 전력을 현지에서 쓰게 되어 송전망 부담이 줄고, 수도권 가정과 산업이 쓰는 전력과도 따로 움직인다”고 했다. 김 실장은 지방에 들어선 AI 데이터센터가 지역균형발전에 기여할 것이라고 내다봤다. 그는 “데이터센터 자체의 상주 인력은 많지 않다”면서도 “진짜 가치는 시설 안의 고용보다 그 주변에 형성되는 산업에서 나온다”고 밝혔다. 이어 “설계와 시공을 맡는 건설·엔지니어링, 냉각과 전력관리 설비, 운영과 유지보수, 네트워크 장비 협력사가 데이터센터를 중심으로 모여든다”며 “이들이 지역에 자리 잡으면 데이터센터는 전력만 쓰고 빠지는 시설이 아니라 지역 산업과 세수의 거점이 된다”고 말했다. 또 “비수도권에 들어설수록 수도권 집중을 완화하고 지역에 첨단 산업 기반을 심는 효과까지 함께 생긴다”고 했다. 더불어 김 실장은 피지컬 AI가 한국 경제 성장을 견인할 ‘제2의 반도체’라며 “한국의 강점은 로봇을 잘 만들 수 있다는 데서 끝나지 않는다. 로봇을 대규모로 굴려보고 학습시킬 산업 현장을 같이 갖고 있다는 것이 차별점”이라고 짚었다. 김 실장은 “반도체·데이터센터·피지컬 AI가 하나의 고리로 돌아갈 때 진짜 힘이 나온다”고 강조했다. 그는 “데이터센터가 모델을 학습시키고, 반도체가 그 모델을 효율적으로 돌리고, 피지컬 AI가 산업 현장과 현실에서 그 모델을 쓴다”며 “그리고 현장에서 나온 데이터가 다시 데이터센터로 돌아온다”고 했다. 김 실장은 “AI 시대의 경쟁은 더 이상 회사 대 회사의 싸움이 아니다”라며 “컴퓨팅 파워, 반도체 공급망, 현실에서 AI를 구현하는 제조 역량이 하나로 묶인 국가 단위의 총체적 경쟁”이라고 지적했다. 이어 “한국은 이 셋 모두에서 세계적 경쟁력을 가진 드문 나라”라고 덧붙였다. 그러면서 “글로벌 공급망이 다시 짜이고 있는 지금, 한국에는 그 중심에 설 기회가 있다”며 “프로젝트 트리니티는 그 흩어진 강점들을 하나의 국가 전략으로 엮어내기 위한 개념지도”라고 밝혔다.

달 탐사선 표면에 설치해 성능 검증기존 셀보다 광변환효율·무게 개선“우주용 태양광 분야도 가능성 인정”머스크 “내년 우주 데이터센터 구축” 일론 머스크의 ‘스페이스X’ 등 빅테크 기업들이 우주 인공지능(AI) 데이터센터의 청사진을 제시하면서 데이터센터의 동력원인 우주 태양광 개발 경쟁도 본격화하고 있다. 국내에서는 한화솔루션 큐셀부문(한화큐셀)의 차세대 태양전지 ‘페로브스카이트 기반 탠덤 셀’(탠덤 셀)이 ‘달 실증 프로그램’의 샘플로 선정됐다. 이에 우주 환경에 적합한 차세대 태양광 연구개발이 국내에서도 구체화될 전망이다. 한화큐셀은 미국 조지아 공과대학교가 참여하는 SSTEF-1(우주 과학기술 실증) 프로젝트의 파트너로서 탠덤 셀 샘플을 제공한다고 9일 밝혔다. SSTEF 프로젝트는 미국 항공우주국(NASA)이 자금을 지원하고 미국 우주·방산기업 이지스 에어로스페이스가 총괄하는 우주 기술 실증 프로그램이다. 조지아 공대 산하 비영리 응용연구기관(GTRI)은 달 탐사선 표면에 탠덤 셀 샘플을 설치하고 우주 환경에 노출시켜 데이터를 확보할 예정이다. 탠덤 셀이 달에서 실증되는 것은 이번이 처음이다. 이를 통해 진공, 극심한 온도 변화, 자외선, 우주방사선 등 우주 환경에서 탠덤 기술의 안정성과 신뢰성을 종합적으로 평가한다. 우주 태양광 발전은 우주 공간에 설치한 태양전지판이 태양광을 전기에너지로 바꿔 전파에 실은 뒤 지구로 전송하는 방식이다. 탠덤 셀은 실리콘 외에 페로브스카이트라는 소재를 더해 제조하며 기존 실리콘 태양전지보다 효율이 1.5배 높다. 기존 실리콘 태양광 셀은 광변환효율(태양광을 전기로 전환하는 비율)이 29%인데 탠덤 셀은 최대 44%다. 같은 발전 용량 기준으로 무게를 줄일 수 있어 발사 비용이 중요한 우주 분야에서 경쟁력이 높다. 주요 개발 업체로는 미국 태양광 제조사 퍼스트솔라, 글로벌 1위 기업인 중국의 론지, 영국 태양광 기술 기업 옥스퍼드PV 등이 거론된다. 한화큐셀도 지상용 탠덤 제품을 2029년 상용화 목표로 개발 중이며 우주 태양광 확장도 추진하고 있다. 최근에는 직접 개발·제작한 지상용 페로브스카이트 기반 탠덤 모듈로 국제전기기술위원회(IEC) 인증을 세계 최초로 획득했다. 한화큐셀 관계자는 “이번 우주 프로젝트 참여를 계기로 우주용 태양광 분야에서도 가능성을 인정받게 됐다”고 말했다. 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO)의 우주 AI 데이터센터 구축 계획으로 우주 전력 공급을 위해 ‘우주 태양광 발전’은 더욱 조명받고 있다. 머스크 CEO는 8일(현지시간) 우주 AI 데이터센터 구축 계획을 일부 공개하고 실현 가능성을 강조했다. 그는 소셜미디어 엑스에 게시한 31분 분량 영상에서 태양광으로 구동되는 궤도 AI 데이터센터 구상을 설명하며 첫 AI 위성 ‘AI1’의 시제품 설계도를 공개했다. 머스크는 “우주는 항상 햇볕이 든다”며 “우주에서 AI를 배치하는 비용이 지상보다 낮아지는 시점이 훨씬 빨리 올 것이며 2년 아니면 3년이면 될 것 같다”고 주장했다. 2027년 말까지 연간 1GW 규모의 AI 컴퓨팅을 우주에 구축하고 이후 매년 10배씩 확장해 TW(테라와트) 수준에 이르겠다는 목표도 밝혔다.

AI 기술기업 비드래프트는 자체 개발한 AI 모델 진화 플랫폼 기술 ‘DARWIN’을 기반으로 한 한국어 거대언어모델 ‘JGOS-31B-Citizen’이 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 K-AI 리더보드에서 종합 평균 0.621을 기록하며 1위를 차지했다고 6월 9일 밝혔다. 해당 수치는 2026년 6월 7일 측정치를 기준으로 한다. 이번 리더보드 측정 결과, 상위 12개 모델 가운데 8개 모델이 비드래프트의 DARWIN 기술을 기반으로 생성된 것으로 나타났다. 세부적으로는 1위 ‘JGOS-31B-Citizen’, 2위 ‘AWAXIS-KR-31B-v5’, 6위 ‘Rogue-28B-MIX’, 7위 ‘AWAXIS-Hybrid-28B’, 8위 ‘Warecube-KO-27B-v3’, 9위 ‘Rogue-27B-KR’, 11위 ‘AWAXIS-Think-28B’, 12위 ‘TenOS-Ko-28B-v3’가 해당 기술 계보에 포함됐다. 단일 기술 기반 모델이 상위 12개 중 3분의 2를 차지한 셈이다. DARWIN 기술은 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘AI컴퓨팅활용’ 지원 연구과제 수행 과정에서 도출된 산출물이다. 오픈 거대언어모델(LLM) 내부의 지식 및 기능 배치 상태를 신경망 계층 단위로 분석한 뒤, 모델별로 특정 기능이 우수한 구간을 선별해 재조합하는 방식으로 작동한다. 이는 기존 LLM 개발에 활용돼 온 대규모 추가학습 방식과 차별화되는 접근이다. 추가학습 방식이 연산 자원과 데이터 소모를 수반하는 반면, DARWIN은 기존 모델의 특성을 분석하고 결합해 성능을 확보하는 구조다. 비드래프트는 이 방식을 통해 시간과 비용을 줄이면서도 한국어 전문지식, 문화적 맥락 이해, 추론 등 목적별 연산에 맞춤화된 모델을 도출할 수 있다고 설명했다. 현재 해당 기술은 행정, 산업, 교육, 연구지원 등 도입 기관의 목적에 맞는 특화 모델을 구축하는 알고리즘으로 고도화가 진행 중이다. 1위를 기록한 ‘JGOS-31B-Citizen’은 공공 및 행정 서비스 분야 적용을 목표로 설계된 한국어 특화 모델이다. 일반 시민의 한국어 질의 분석과 공공 서식 등 행정적 맥락 처리에 중점을 두고 개발됐다. 세부 평가 지표를 보면, 한국 문화와 상식 이해도를 평가하는 CLIcK 항목에서 0.987을 기록했으며, 한국어 전문지식 평가인 KMMLU-Pro에서 0.725, 일상추론 평가인 Com2-main 항목에서 0.742를 나타냈다. 비드래프트는 해당 모델이 한국의 제도적 용어 이해와 행정 문서 처리 지원 등 공공 서비스 영역의 요구에 맞춰 민원 안내, 복지 상담, 문서 작성 등 다양한 실무 분야에 활용될 수 있다고 밝혔다. 이와 함께 비드래프트는 JGOS-31B-Citizen의 한국어 처리 및 추론 성능을 자체 인공사회 운영체제 ‘내셔널OS(NationalOS)’의 기본 언어모델로 연계할 계획이다. 내셔널OS는 도시 환경을 디지털 공간에 모의 구현하고, 가상 시민 기반 시뮬레이션을 통해 정책 효과를 사전에 검증하는 시스템이다. 회사 측은 한국 제도에 특화된 언어모델이 결합될 경우 정책 질의 해석과 시뮬레이션 결과 도출 과정의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 비드래프트 관계자는 “이번 K-AI 리더보드 성과는 NIPA ‘AI컴퓨팅활용’ 지원 연구과제 산출물인 DARWIN이 고성능 한국어 모델을 반복적으로 만들어낼 수 있는 AI 모델 진화 플랫폼 기술임을 보여준 결과”라며 “특히 공공·행정 서비스 적용 가능성을 갖춘 JGOS-31B-Citizen을 내셔널OS와 결합해 시민과 공공행정을 위한 실질적 AI 서비스로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 비드래프트는 DARWIN 기술을 기반으로 한국어 특화 LLM, 산업별 전문 모델, 공공 서비스형 AI 모델, 경량화 모델 등으로 적용 범위를 확대하는 한편, 내셔널OS 등과의 결합을 통해 한국어 기반 AI 연구·산업 생태계 전반으로 활용 범위를 넓혀 나갈 계획이다.

미 뉴욕증시가 반등하며 9일 코스피가 급등 출발했지만 ‘젠슨 황 효과’를 누리며 급등했던 LG그룹과 두산그룹주는 이날도 하락세다. 이날 오전 10시 30분 유가증권시장에서 LG전자는 전 거래일 대비 13.6% 내린 23만 1500원에 거래되고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 앞두고 2거래일 연속 상한가를 찍으며 지난 2일 신고가(39만 2500원)를 기록했던 LG전자는 4일부터 3거래일에 걸쳐 총 31.7% 하락했다. 이어 코스피가 3%대 급등하는 이날도 10% 넘게 하락하며 황 CEO의 방한 소식이 전해지기 전 수준으로 돌아갔다. LG(-6.50%), LG우(-1.71%), LG이노텍(-5.21%), LG씨엔에스(-12.68%) 등 ‘젠슨 황 수혜’를 함께 누렸던 LG그룹주도 일제히 하락세다. 이들 종목 모두 황 CEO의 방한 소식에 급등한 뒤 4~5거래일에 걸쳐 하락하며 이전 수준으로 내려갔다. 황 CEO의 두산베어스 홈구장 시구가 호재로 작용하며 급등했던 두산그룹주도 상황은 마찬가지다. 시구 소식에 2거래일 동안 56.5% 급등했던 두산로보틱스는 이후 3거래일동안 23.6% 하락한 데 이어 이날도 10% 넘게 하락하며 황 CEO의 방한으로 오른 상승분을 대부분 반납했다. 두산(-3.04%), 두산우(-2.95%) 등도 하락하며 지난달 중순 수준으로 내려앉았다. 두산그룹주에서는 두산에너빌리티(3.73%)과 두산밥캣(+2.13%) 정도가 상승세다. 방한 소식에 급등…방한 직전부터 ‘내리막’증권가에서는 ‘젠슨 황 수혜’가 이미 상당 부분 선반영됐으며, 월가를 뒤덮은 ‘AI 거품론’과 미 연방준비제도(Fed)의 금리 인상 우려, 중동 지정학적 리스크 등으로 인한 시장의 투심 악화를 이겨내기 힘든 상황이라고 분석한다. 이경민 대신증권 연구원은 “황 CEO는 국내 AI 관련주가 현재 저평가 구간에 있다고 평가하며 투자심리를 지지했지만, 엔비디아와의 협력 호재가 잇따라 전해졌음에도 중동의 지정학적 리스크와 전반적인 투자심리 위축이 시장을 압도하고 있다”고 분석했다. 한편 LG와 두산은 황 CEO의 방한 기간 동안 엔비디아의 인공지능(AI) 생태계에서의 협력 관계를 공고히 했다. LG는 엔비디아의 휴머노이드 로봇용 AI 플랫폼인 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 엔비디아와 레퍼런스(개발표준) 로봇 개발 협업을 강화하기로 했다. LG전자는 차세대 로봇 개발 과정에서 엔비디아와의 협력을 확대하며, LG이노텍은 ‘로봇의 눈’이 될 고성능 센싱 모듈과 광학 부품을 개발한다. LG CNS는 산업용 로봇 플랫폼인 피지컬웍스를 엔비디아 기술에 접목해 물류 및 제조 현장의 AI 전환을 가속화하는 등 피지컬 AI 분야에서 전방위적으로 손을 맞잡았다. 두산그룹은 두산의 제조, 기술 역량을 엔비디아의 가속 컴퓨팅 및 피지컬 AI 플랫폼과 연계해 신사업을 가속화한다. 두산로보틱스는 엔비디아의 ‘아이작 심’을 활용한 에이전틱 로봇 운영체제를 개발하며, 이를 기반으로 정밀 작업을 수행하는 레퍼런스 로봇 솔루션을 개발한다. 두산밥캣은 건설·조경·농업·물류 장비에 엔비디아 피지컬 AI 기술을 적용해 자율 작업이 가능한 컴팩트 장비 개발에 나서며, 두산에너빌리티의 가스터빈, 소형모듈원전(SMR), 듀산퓨얼셀의 수소연료전지 등은 엔비디아 ‘DSX AI 팩토리’ 플랫폼에 활용된다.