전남광주특별시 영암군이 국내 단일 최대 규모인 약 2GW급 ‘삼호·미암 재생에너지 집적화단지’ 조성을 위한 구체적인 실행 계획 수립에 나섰다. 영암 집적화단지의 목표는 호남 반도체 클러스터, 해남 솔라시도 AI데이터센터, 국가AI컴퓨팅센터 등 대규모 신규 전력 수요처 조성에 따른 전력 수요 증가에 대응하는 안정적인 재생에너지 공급이다. 먼저 영산강유역환경청과 한국전력공사, 전남광주특별시, 녹색에너지연구원 등 주요 전력 계통 관계기관과 함께 지난 21일 콜로키움 방식의 정책 협의회를 열고 본격적인 계통연계 해법 모색에 착수했다. 협의회는 그동안 대규모 재생에너지 보급의 발목을 잡아 온 전력 계통 포화 문제를 선제적으로 해결하고 집적화단지의 실현 가능성을 높이는 실질적인 대안을 집중 논의하기 위해 마련됐다. 참석자들은 계통 부담 완화를 위해 ESS(에너지저장장치)와 VPP(통합발전소) 적용 가능성 등을 검토하고 2030년 대규모 전력 수요에 맞춘 속도감 있는 사업 추진을 핵심 과제로 꼽으며 계통 인프라 확충 방안을 논의했다. 특히 집적화단지 내 345kV 규모의 공동접속변전소에 대한 민간 투자 유치 방안과 신해남변전소 등 향후 구축될 변전 시설의 접속 가능성을 검토해 나가기로 했다. 영암군은 협의회를 정례화해 계통연계 방안을 단계적으로 구체화하는 한편 한전 등 관계기관과 지속적인 협의를 통해 2027년 초 기후부에 재생에너지 집적화단지 사업 신청을 완료한다는 목표다. 집적화단지의 성공적인 조성을 위한 주민 수용성 확보도 지난 3월 출범한 ‘영암군 집적화단지 민관협의회’를 중심으로 순조롭게 추진하고 있다. 강성관 영암군에너지센터장은 “한전 등 관계기관과의 지속적 협의를 통해 구체적이고 실현 가능한 계통 접속 계획을 수립하겠다”며 “집적화단지 발전수익을 군민 기본소득 재원으로 활용해 지역 소멸 위기에 대응하는 전국 최대 규모의 ‘에너지기본소득 모델’을 구축하겠다”고 밝혔다.

MS 데이터센터에 인프라 공급 협력국내 유일 엔비디아 ‘DSX 레디’ 획득 LG전자·LG엔솔은 AI 팩토리 합류계열사 역량 묶어 ‘빅테크 원픽’ 으로 구광모 LG그룹 회장이 새 성장축으로 인공지능(AI) 데이터센터 인프라를 낙점했다. 사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)와 냉각·전력·정보기술(IT) 인프라 협력을 논의한 데 이어, LG전자와 LG에너지솔루션은 엔비디아의 차세대 AI 팩토리 생태계에 합류했다. 전자·배터리·IT서비스 등 계열사들의 강점을 묶어 글로벌 AI 인프라 시장을 공략하는 행보가 본격화됐다. LG는 21일(현지시간) 미국 워싱턴주 레드먼드 MS 본사에서 구 회장과 나델라 CEO 등이 참석한 가운데 최고경영진 회의를 열었다고 22일 밝혔다. 권봉석 LG 최고운영책임자(COO), 류재철 LG전자 CEO, 홍범식 LG유플러스 CEO, 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표 등도 함께했다. 양측의 협력이 구체화된 분야는 AI 데이터센터(AI DC)가 대표적이다. MS가 세계 각지에서 데이터센터를 확대하는 과정에 LG의 냉각·전력·IT 인프라를 공급하는 방안을 추진한다. 단기적으로는 대용량 냉각 솔루션을 중심으로 사업 기회를 찾고, 중장기적으로는 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에서 조립해 공사 기간을 줄이는 ‘프리팹’ 데이터센터까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. LG 내부의 AI 전환(AX)에도 MS 기술을 활용한다. 사무직 임직원을 대상으로 생성형 AI 업무도구 ‘코파일럿’과 클라우드 플랫폼을 도입하고, 로봇 등이 현실 공간을 인식하고 움직이는 피지컬 AI 모델의 개발·학습에도 MS의 고성능 컴퓨팅 자원을 활용할 방침이다. LG가 AI DC를 새 성장축으로 보는 배경에는 계열사별 사업 역량을 집중할 수 있다는 점이 깔려 있다. LG전자는 냉각, LG에너지솔루션은 배터리, LG CNS와 LG유플러스는 데이터센터 설계·운영과 IT 인프라 역량을 갖고 있다. AI 서버의 전력 소비와 발열이 커질수록 이들 사업의 연계 효과도 커질 수 있다. 엔비디아와의 협력은 이런 전략이 실제 사업으로 이어지고 있음을 보여준다. LG전자의 2.5메가와트(㎿)급 냉각수분배장치(CDU)는 22일 엔비디아의 ‘DSX 레디’ 승인을 받았다. 여러 대의 고성능 서버 랙을 한꺼번에 액체로 식히는 장비로, 엔비디아가 AI 팩토리에 요구하는 냉각 기준을 충족했다. LG전자는 앞서 600킬로와트(㎾)와 1㎿급 CDU도 규격 승인을 받아 소·중·대용량 제품군을 갖췄다. LG에너지솔루션도 배터리에너지저장장치(BESS)로 DSX 레디 파트너에 이름을 올렸다. 선정된 업체는 전 세계 3곳으로, 국내 배터리 기업 중에서는 유일하다. AI 서버의 전력 사용량이 순간적으로 급증할 때 배터리가 충·방전하며 부하를 조절하고 전압을 안정적으로 유지하는 역할을 한다. LG에너지솔루션은 연말까지 북미에서 50기가와트시(GWh) 이상의 에너지저장장치(ESS) 생산능력을 확보할 계획이다.

코스닥이 22일 장 초반 상승 흐름을 이어가며 844.08을 나타내고 있다. 간밤 미국 기술주 강세 영향 속에 반도체, 2차전지, 로봇주가 동반 오르며 지수를 끌어올리는 모습이다. 22일 오전 9시 15분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥지수는 전 거래일 836.27보다 7.81포인트(0.93%) 오른 844.08이다. 지수는 846.14에 출발한 뒤 장중 847.10까지 올랐고, 저가는 843.82를 기록했다. 수급별로는 개인이 741억원어치를 순매수하며 지수 상승을 뒷받침했다. 반면 외국인은 543억원, 기관은 192억원어치를 각각 순매도했다. 프로그램 매매는 비차익 중심으로 506억원 매도 우위를 보였다. 시가총액 상위 종목들도 대체로 강세다. 알테오젠(196170)은 25만6000원으로 0.39% 올랐고, 에코프로(086520)는 8만600원으로 0.88%, 에코프로비엠(247540)은 10만4300원으로 0.87% 상승했다. 주성엔지니어링(036930)은 20만9000원으로 1.70%, 레인보우로보틱스(277810)는 44만7000원으로 1.71%, 원익IPS(240810)는 13만300원으로 1.01%, 리노공업(058470)은 7만1700원으로 2.72% 각각 올랐다. 심텍(222800)은 15만2800원으로 16.91% 급등하며 두드러진 상승폭을 나타냈다. 시장 전반으로도 오름세가 우세하다. 코스닥 시장에서는 상승 종목이 890개, 하락 종목이 692개였고 보합은 135개로 집계됐다. 상한가 종목은 1개였다. 개별 종목별로는 더블유에스아이가 29.94% 올라 상한가를 기록했고, 셀리드가 26.13%, 수성웹툰이 20.37%, 토마토시스템이 17.65% 상승했다. 심텍도 상승률 상위권에 이름을 올렸다. 반면 핀텔은 10.73% 내렸고 예선테크는 9.87%, 큐라티스는 8.75%, 대호특수강우는 8.52%, 아시아경제는 8.32% 하락했다. 최근 흐름도 견조하다. 코스닥은 지난 16일부터 21일까지 4거래일 연속 올라 815.98에서 836.27까지 상승한 데 이어 이날도 오름세를 이어가고 있다. 한편 이날 제논은 한국거래소로부터 코스닥 상장을 위한 상장예비심사 승인을 받았다. 제논은 7월 심사청구서 제출 이후 약 2개월 만에 첫 관문을 통과했으며, 앞으로 증권신고서 제출과 수요예측, 일반청약 등의 절차를 진행할 예정이다. 상장으로 확보한 자금은 GPU 등 컴퓨팅 자원 확보와 자체 AI 플랫폼, AI 에이전트, 피지컬 AI 기술 고도화, 인력 확충 등에 투입할 계획이다. 2017년 설립된 제논은 엔터프라이즈 AI전환 플랫폼 제노스를 기반으로 사업을 전개하고 있다. 올해 상반기 별도 기준 매출은 117억6000만원으로 전년 동기 대비 4.3배 늘었고, 영업이익은 22억원으로 확대됐다. 지난해 연간 매출 117억4000만원을 상반기 만에 넘어섰고, 영업이익률도 6%에서 18.7%로 높아졌다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

코스닥이 22일 장 초반 상승 흐름을 이어가며 844.08을 나타내고 있다. 간밤 미국 기술주 강세 영향 속에 반도체, 2차전지, 로봇주가 동반 오르며 지수를 끌어올리는 모습이다. 22일 오전 9시 15분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥지수는 전 거래일 836.27보다 7.81포인트(0.93%) 오른 844.08이다. 지수는 846.14에 출발한 뒤 장중 847.10까지 올랐고, 저가는 843.82를 기록했다. 수급별로는 개인이 741억원어치를 순매수하며 지수 상승을 뒷받침했다. 반면 외국인은 543억원, 기관은 192억원어치를 각각 순매도했다. 프로그램 매매는 비차익 중심으로 506억원 매도 우위를 보였다. 시가총액 상위 종목들도 대체로 강세다. 알테오젠(196170)은 25만6000원으로 0.39% 올랐고, 에코프로(086520)는 8만600원으로 0.88%, 에코프로비엠(247540)은 10만4300원으로 0.87% 상승했다. 주성엔지니어링(036930)은 20만9000원으로 1.70%, 레인보우로보틱스(277810)는 44만7000원으로 1.71%, 원익IPS(240810)는 13만300원으로 1.01%, 리노공업(058470)은 7만1700원으로 2.72% 각각 올랐다. 심텍(222800)은 15만2800원으로 16.91% 급등하며 두드러진 상승폭을 나타냈다. 시장 전반으로도 오름세가 우세하다. 코스닥 시장에서는 상승 종목이 890개, 하락 종목이 692개였고 보합은 135개로 집계됐다. 상한가 종목은 1개였다. 개별 종목별로는 더블유에스아이가 29.94% 올라 상한가를 기록했고, 셀리드가 26.13%, 수성웹툰이 20.37%, 토마토시스템이 17.65% 상승했다. 심텍도 상승률 상위권에 이름을 올렸다. 반면 핀텔은 10.73% 내렸고 예선테크는 9.87%, 큐라티스는 8.75%, 대호특수강우는 8.52%, 아시아경제는 8.32% 하락했다. 최근 흐름도 견조하다. 코스닥은 지난 16일부터 21일까지 4거래일 연속 올라 815.98에서 836.27까지 상승한 데 이어 이날도 오름세를 이어가고 있다. 한편 이날 제논은 한국거래소로부터 코스닥 상장을 위한 상장예비심사 승인을 받았다. 제논은 7월 심사청구서 제출 이후 약 2개월 만에 첫 관문을 통과했으며, 앞으로 증권신고서 제출과 수요예측, 일반청약 등의 절차를 진행할 예정이다. 상장으로 확보한 자금은 GPU 등 컴퓨팅 자원 확보와 자체 AI 플랫폼, AI 에이전트, 피지컬 AI 기술 고도화, 인력 확충 등에 투입할 계획이다. 2017년 설립된 제논은 엔터프라이즈 AI전환 플랫폼 제노스를 기반으로 사업을 전개하고 있다. 올해 상반기 별도 기준 매출은 117억6000만원으로 전년 동기 대비 4.3배 늘었고, 영업이익은 22억원으로 확대됐다. 지난해 연간 매출 117억4000만원을 상반기 만에 넘어섰고, 영업이익률도 6%에서 18.7%로 높아졌다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

메타·엔비디아 등 1년 새 413조원↑ 中모델 저가공세에 AI 수익성 악화미국내 반대 여론에 투자열기 식어AI기업 속도조절론까지 확산 ‘위기’ 글로벌 빅테크들의 인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁이 과열되면서 AI 수익성 악화에 따라 금융 리스크가 수면 위로 떠오르고 있다. AI 토큰 가격이 역대 최저 수준으로 하락했고, AI 속도조절론까지 확산되면서 데이터센터 투자가 일명 ‘AI 빚투’로 전환될 수 있다는 우려도 나온다. 파이낸셜타임즈(FT)는 20일(현지시간) 메타와 브로드컴, 엔비디아 등 AI 빅테크 기업들의 ‘잔존가치 보증’(RVG) 규모가 최근 1년 새 약 3000억 달러(약 413조원)로 불어났다고 분석했다. RVG는 투자한 대상의 가치가 미래에 하락하더라도 빅테크가 그 차액을 일정 부분을 보장해 준다는 약정이다. 재무제표에 당장 반영되지 않아 ‘그림자 부채’로 불린다. 최근 글로벌 빅테크들은 천문학적인 돈이 드는 AI 데이터센터를 건설하기 위해 특수목적법인(SPV)을 대신 세워 투자금을 유치하고, 추후 데이터센터 임대료로 이를 상환하고 있다. 데이터센터의 임대료가 낮아지는 등 수익성이 악화하면 빅테크들은 RVG에 따라 손해의 일정 부분을 보전해야 한다. 은행 등 투자자 입장에서는 기술 발전 속도가 빠른 AI 업황의 위험 부담을 빅테크와 나눠 질 수 있고, 빅테크는 더 큰 규모의 투자를 유치할 수 있다. 실제 메타는 미국 루이지애나와 텍사스 데이터센터와 각각 280억 달러, 130억 달러의 RVG를 맺었다. 브로드컴은 올해 앤트로픽에 공급하는 AI 반도체에 290억 달러를 보증했고, 엔비디아는 오픈AI의 오하이오 데이터센터에 1050억 달러의 보증을 제공하고 있다. 문제는 AI의 수익성 악화로 데이터센터의 매출이 투자 규모를 따라오지 못하는 경우다. 국제 신용평가사 무디스는 지난 7월 “AI 투자 경쟁이 재무제표상 위험을 높이고 있다”며 “RVG 등의 계약은 회계상 전통적인 부채에는 포함되지 않지만 향후 상당한 임대료 지급 의무를 발생시키는 만큼 사실상 부채와 같은 성격의 재무 부담”이라고 경고했다. 모건스탠리는 아마존·마이크로소프트(MS)·알파벳·메타·오라클 등 5대 하이퍼스케일러(초대형 클라우드 사업자)의 숨은 부채가 1조 6500억 달러에 이른다고 분석했다. 대표적인 징후는 AI 토큰 가격이다. 토큰은 AI가 문장을 읽고 생성하기 위해 텍스트를 나눈 최소 단위다. 시장조사기관 실리콘데이터에 따르면 거대언어모델(LLM) 토큰 지출지수는 지난 15일 100만 토큰 기준 0.96달러로 최저치였다. 지난 5월 말 2.07달러로 최고치를 달성했으나 불과 두 달여 만인 지난달 31일 1달러 미만으로 떨어졌다. 중국의 저가 오픈소스 모델이 저가 공세를 펼치며 가격 경쟁이 심화한 결과다. 지역사회의 데이터센터 반대 여론 등으로 수익화 시점이 미뤄지고, 오픈AI·앤트로픽 등 AI 모델 기업들은 ‘AI 개발 감속론’을 들고 나오면서 업계의 투자 열기는 식어가는 분위기다. 오라클은 최근 오픈AI의 AI 컴퓨팅 인프라를 건립하는 미국 뉴멕시코주 ‘주피터 프로젝트’에 약 180억달러를 투자했지만, 해당 대출은 최근 기존의 89~91% 수준에서 거래되며 재무 부담이 심화했다. 지난해 말 오라클의 부채비율은 500%였고, 지난 6월에는 미상환 부채가 1300억 달러에 달했다. 가디언은 “하이퍼스케일러들은 막대한 레버리지를 활용해 모든 것을 지탱하고 있다”며 “사용자들이 AI에 충분히 금액을 지불할 의향이 없거나 중국 등 더 저렴한 대안이 등장한다면 상황은 달라질 것”이라고 우려했다.

이미지스가 피지컬 AI(Physical AI) 및 엣지 AI 반도체 전문기업 SiMa.ai와 손잡고 국내 시장 확대에 나선다. 이미지스는 SiMa.ai의 MLSoC(머신러닝 시스템온칩)와 모달릭스(Modalix) SoM, PCIe 카드, 개발 키트 등 주요 제품을 국내 고객에게 공급하고 기술 지원까지 담당하는 총판 겸 VAR(부가가치재판매) 파트너로 사업을 펼치고 있다. 지난 9월 18일에는 SiMa.ai 본사 관계자가 이미지스를 찾아 국내 고객 확대와 기술 지원, 피지컬 AI 솔루션의 적용 범위 확대를 놓고 협력 방향을 논의했다. 양사는 기존 파트너십을 토대로 국방과 교통 등 다양한 분야에서 신규 사업 기회를 발굴하기로 뜻을 모았다. 이미지스는 반도체 개발·양산 경험과 국내 고객 대응 역량을 살려 SiMa.ai의 피지컬 AI 솔루션이 여러 산업에 적용될 수 있도록 고객 발굴과 사업 확대를 추진할 계획이다. 이미지스 관계자는 “Physical AI 시장이 확대되는 가운데 SiMa.ai의 AI 반도체 기술과 이미지스의 반도체 사업 및 고객 지원 역량을 결합해 국내 고객에게 경쟁력 있는 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”며 “제품 공급뿐 아니라 고객의 개발 단계부터 실제 제품 적용까지 지원할 수 있도록 SiMa.ai와의 협력을 지속적으로 강화해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 한편 SiMa.ai는 저전력·고성능 AI 컴퓨팅을 기반으로 MLSoC와 모달릭스 제품군을 공급하며, 드론과 로보틱스, 자율주행, 산업 자동화, 스마트 비전 등 피지컬 AI·엣지 AI 분야를 위한 컴퓨팅 플랫폼을 지원하고 있다.

AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 퓨리오사AI(대표 백준호)와 손잡고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 상용화와 시장 확대에 나선다. 오케스트로 그룹은 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 ‘NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘RNGD(레니게이드)’와 오케스트로 AI 인프라 소프트웨어 간 긴밀한 기술 협력을 이어왔다. 퓨리오사AI NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고, RNGD 기반 LLM을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현해 왔다. 그 성과로 오케스트로는 기존 GPU 중심으로 제공해 온 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’의 지원 범위를 퓨리오사AI RNGD까지 확장했다. CONCERTO A.I.는 AI 모델의 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사의 기술 협력을 통해 고객이 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고, NPU에서도 AI 서비스를 보다 손쉽게 구축·운영할 수 있는 기반을 마련했다. CONCERTO A.I.는 단순한 NPU 기반 모델 구동을 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 지능형 라우팅(Intelligent Routing)과 토폴로지 기반 스케줄링(Topology-aware Scheduling) 기능도 지원한다. 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 적합한 추론 경로를 구성하고, GPU·NPU 등 이종 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 맞춰 활용할 수 있도록 한다. 이번 MOU는 그동안 축적한 기술 검증 성과를 실제 고객 사업으로 연결하기 위한 협력의 다음 단계다. 양사는 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 퓨리오사AI RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 지속 검증하고, 고객 대상 BMT(벤치마크테스트)와 실증을 통해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 아울러 검증을 마친 기술의 시장 안착을 도모하기 위해 사업적 협업 체계도 대폭 강화한다. 공공·금융·산업 분야 고객별 요구사항과 업무 특성을 다각도로 분석하여 RNGD 기반 AI 인프라를 맞춤형으로 공동 설계·제안하고, BMT 및 실증 사업을 성공적인 상용 구축으로 연계함으로써 업종별 대표 레퍼런스를 구축할 방침이다. 이에 더해 공동 마케팅과 영업, 밀착 기술 지원을 유기적으로 연계해 RNGD 인프라의 시장 도입을 가속화하고 혁신적인 비즈니스 모델 창출에도 적극 나선다. 향후에는 다채로운 AI 모델과 복잡한 워크로드에 유연하게 대응 가능하도록 차세대 AI 추론 인프라 대상의 공동 기술 검증 작업 역시 한층 확대 진행한다. AI 모델부터 추론 런타임, 가속기를 아우르는 통합 관리·모니터링 체계를 한 단계 끌어올리는 한편, GPU와 NPU 등 다종 가속기를 업무 성격에 따라 최적의 상태로 배분·활용하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 환경으로 파트너십을 확장해 나갈 구상이다. 오케스트로는 이러한 기술 협력을 자체 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 역량과도 연계한다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’ 등을 기반으로 AI 인프라의 구축부터 플랫폼 운영, 통합 관리까지 아우르는 역량을 강화하고 NPU를 포함한 다양한 AI 컴퓨팅 자원을 활용하는 사업으로 영역을 넓힌다. 특히 양사는 국산 AI 모델과 국산 AI 가속기, 이를 실제 서비스로 연결하는 AI 인프라 소프트웨어를 결합한 ‘K-AI 인프라’ 생태계 확산에도 협력한다. 퓨리오사AI의 RNGD 하드웨어 및 소프트웨어와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI 및 소버린 AI 구축 수요를 공략하고, 기술 검증과 구축 경험을 축적해 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 영역을 지속 확대할 방침이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI가 실제 기업과 공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라, 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고, 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고, GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 CONCERTO A.I.의 기술 범위를 확장해 왔다”며 “이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고, 양사의 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다”고 말했다.

이번 주 열리는 미중 정상회담에서 인공지능(AI)이 핵심 의제로 부상하면서 국내 기업들의 마음이 복잡하다. AI 개발 선두 업체들이 주장하는 AI 속도조절론이 예상보다 빠르게 국제 규범으로 현실화한다면 한국의 AI 산업에는 악재가 될 수 있어서다. 최근 오픈AI와 앤스로픽 수장이 AI 속도조절론을 들고 나왔고 ‘AI 대부’로 불리는 제프리 힌턴 토론토대 명예교수와 요슈야 벤지오 몬트리올대 교수가 AI를 핵에 비유하며 잇달아 경고음을 울렸다. 힌턴 교수는 오픈AI의 아스트라가 허깅페이스를 해킹한 사건을 “작은 체르노빌”이라며 “AI에 대한 안전장치를 마련할 시간이 1년쯤 남았을 것”이라고 했다. 벤지오 교수는 “AI 통제는 핵무기와 마찬가지로 국제적 과제”라며 국제 규범 논의를 제안했다. 글로벌 핵군축·비핵화와 마찬가지로 AI에 대한 민주적인 통제는 바람직한 방향이다. 대의에 공감하지만 그 뒷면을 주목하지 않을 수 없다. 과거 핵무기 국제 규범을 핵보유국이 주도했던 것을 돌아보면, 우리가 AI 국제 규범 논의에서도 소외될 수 있어서다. AI 국제 규범 모델로 거론되는 핵확산금지조약(NPT)은 1967년 1월 1일을 기준으로 핵무기 또는 핵폭발 장치를 제조·폭발시킨 미국·소련·영국·프랑스·중국 등 5개국만을 핵무기국으로 규정했다. 그날까지 핵을 갖지 못한 나라는 핵무기 개발이 금지됐다. 비핵보유국은 핵군축 약속의 불이행 우려, 강대국 중심의 국제 안보 질서 등을 우려해 반발했지만 결과는 변하지 않았다. AI는 핵과 달리 민간 기업이 주도하고, 도널드 트럼프 미국 대통령이 AI 규제에 부정적이어서 NPT 때와는 상황이 다르다는 분석도 있다. 하지만 AI 기술 경쟁에서 지배적 위치를 선점한 미중이 이번 정상회담을 계기로 AI 표준과 규범을 논의하기 시작할 것이란 관측에 힘이 실린다. 핵무기 규범 때처럼 기술 역량과 협상력을 가진 소수 국가가 규칙 설계 과정에서 절대적인 발언권을 행사할 것이라는 우려가 커지는 지점이다. 이번 정상회담 만찬에는 오픈AI, 아마존, 엔비디아, 구글 등의 최고경영자(CEO)들이 대거 참석할 것이라는 외신 보도도 있었다. AI 속도전에서 낙오했다간 규칙을 정하는 논의에서 배제되는 처지가 될 수 있다는 걱정이 나온다. 우리도 국제 규범 논의에 참여할 기반을 마련해야 한다. 첫째는 핵심 기술의 자립 역량이다. 민관은 소버린 AI 개발에 박차를 가하고 GPU·데이터·컴퓨팅 인프라에 대해 과감하게 투자해야 한다. 해외 모델 활용을 넘어 우리 언어와 산업, 공공서비스에 최적화된 AI를 자체적으로 개발·운영할 수 있어야 한다. 국방 분야가 출발점이다. 국방 AI를 단순한 무기체계의 보조 기술로 취급하지 말고, 감시·정찰·지휘통제·사이버 방위 등 핵심 군사 시스템을 아우르는 산업 생태계로 구축해야 한다. 소버린 AI의 고도화가 AI 생태계에서 고립된다는 의미는 아니다. 국제 협력에 참여하면서도 핵심 기술과 데이터, 시스템을 스스로 통제할 수 있는 능력을 갖춰야 국제 협상력도 키울 수 있다. 다음은 협상력 고양이다. 우리 정부는 AI 규제 논의뿐 아니라 안보·통상·산업 분야에서 새롭게 형성되는 국제 협력 체계도 민감하게 살펴야 한다. 국제 협의체는 처음부터 완성된 안보 질서로 출범하지 않는다. 작은 실무 협력이 새로운 전략적 연대와 규범으로 확장될 수 있다. 일례로 미국·일본·인도·호주의 안보·전략안보협의체인 쿼드(Quad)는 2004년 인도양 쓰나미 당시 네 나라가 구호 활동을 위해 협력한 것이 초기 계기였다. 특히 미중 간 AI 안전과 군사적 위험에 대한 논의가 향후 새로운 다자 협력체나 규범으로 발전할 가능성을 염두에 둬야 한다. AI라는 미래의 국제 규범을 누가 설계하고, 누가 그 과정에 참여할지는 기술 역량과 외교적 준비에 달려 있다. 선두권이 벽을 높이고 있고, 우리는 시간이 없다. 이경주 산업부장

지난 9월 2일 엔비디아의 허깅페이스 인수 계약이 성사되었다는 소식이 나왔다. 인수 총액은 129억 3000만 달러로, 주주들에게 돌아가는 119억 달러에 더하여 회사에 남기로 한 직원들에게 지분 보상으로 최대 10억 달러가 더 들어갈 것이라고 한다. 법적 승인이 이루어지면 내년 상반기 완료가 전망된다. 엔비디아는 이미 작년 12월 반도체 스타트업 그록을 200억 달러에 사들인 바 있으며 이번 건은 엔비디아 역사상 두 번째로 큰 인수합병이다. 허깅페이스는 개방된 플랫폼으로서 인공지능(AI) 업계의 표준 저장소로 불리는 곳이다. 1800만 명이 넘는 개발자가 참여하여 작업을 서로 공유하는 곳으로, 300만 개 이상의 모델이 나와 있으며 고객 기업만 해도 20만 개가 넘는 곳이다. 폐쇄형 기업인 앤스로픽이나 오픈AI 등 선도 기업들의 개발자들 또한 이곳을 개발과 모델 검증의 중요한 플랫폼으로 이용하고 있다. 그런 의미에서 인공지능 발전의 엔진 역할을 하는 것이라고 할 수 있다. 그런데 반도체 기업인 엔비디아가 이곳을 완전히 소유하게 되는 계약이 성사되었다는 소식은 큰 파장을 던지고 있다. 많은 이들은 이 인수의 동기에 주목한다. 젠슨 황은 허깅페이스 집단 해킹 사건이 벌어진 직후인 7월 24일, 인공지능 업계가 소수 기업의 기술 독점에 지배당하지 않고 또 안전을 강화하기 위해서라도 오픈 모델에 대한 접근을 더 많은 스타트업과 대학 연구소들에게 제공해야 한다는 글을 발표하였다. 이 서한에 25개 기업이 서명하였고 동참한 기업은 하루 만에 50개사로 나흘 뒤엔 150개사 이상으로 불어났다. 처음엔 빠져 있던 오픈AI와 구글과 아마존 또한 이 흐름에 곧 합류했다. 흥미롭게도 안전이 최고의 가치임을 목놓아 외치는 앤스로픽이 끝까지 참여하지 않았다. 최근 업계에 충격을 던졌던 중국 모델 키미 K3에 대해서도 황은 중국 모델 또한 성능만 뛰어나면 얼마든지 써야 한다고 하면서, 모델 하나에 세계가 의존하는 순간 그것이 곧 약한 고리, 단 하나의 공격 지점이 된다고 주장했다. 이러한 맥락에서 벌어진 이번 인수는 단순한 엔비디아의 사업 확장이 아니라, 끝내 문을 걸어 잠근 진영에 맞서서 오픈소스 생태계 전체를 지켜내겠다는 선언으로 읽힌다. 그럴 법한 일이다. 이 폐쇄형 인공지능의 선도기업들은 엔비디아에 대한 의존을 벗어나기 위해 독자적인 GPU 생산을 계획하고 있다고 알려져 있다. 이에 대해 엔비디아는 자신들의 제품에 대한 시장 수요를 확보하기 위해서라도 오픈소스 모델들이 왕성하게 발전할 수 있는 장을 지켜내야 한다. 그런데 그 결과는 한걸음 더 나아간다. 엔비디아는 이제 GPU 생산에서 시작하여 인공지능 모델의 개발에 이르는 전 과정을 독자적으로 갖춘 이른바 ‘풀 스택’ 체제를 갖출 수 있게 되었다. 장군을 멍군으로 받으면서 동시에 거꾸로 장군을 친 셈이다. 이 거래가 완결되는 데에는 아직 장벽이 있다. 세계 최대 시가총액 기업이 업계에 필수적인 인프라를 완전히 집어삼키는 일을 ‘빅3’의 이익과 무관하지 않은 미국 규제당국이 순순히 승인할지가 불확실하기 때문이다. 하지만 이러한 고래들의 힘싸움 와중에 터지는 새우등이 있다. 바로 ‘오픈소스’의 공간이다. 물론 황은 허깅페이스가 앞으로도 개방형 플랫폼으로 남을 것이며 엔비디아 컴퓨팅을 강요하는 일은 없을 것이라고 약속했다. 다만 그 약속을 지킬지 말지를 결정할 권한 자체가 이제 전적으로 한 회사에 있다는 사실은 달라지지 않는다. 비슷한 장면이 있었다. 지난 2018년 오픈소스 개발자들의 놀이터였던 깃허브가 마이크로소프트에 75억 달러에 인수됐을 때에도 개발자 커뮤니티가 대기업 품에서도 중립성을 지킬 수 있을까라는 질문이 나온 바가 있었다. 이 질문의 답은 아직 나오지 않았고, 훨씬 더 큰 판에서 이 질문은 똑같은 모습으로 돌아왔다. ‘개방’이 소유물이 된 것이다. 서로 다른 논리를 가진 이 두 명사는 공존할 수 있을까. 한 쪽이 이긴다면 어느 쪽일까. 홍기빈 글로벌정치경제연구소 소장

최근 세간을 놀라게 만든 중국의 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’나 딥시크 ‘V4.1 플래시’, 알리바바 ‘Qwen 3.8’ 등은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 모델 크기와 관계없이 극도로 효율성을 높여 제한된 하드웨어에서 최대한 많은 토큰을 생성할 수 있다는 것입니다. 여기에 모델을 공개하기 때문에 실제로 전 세계 많은 사용자가 개인 컴퓨터나 클라우드, 그리고 내부 컴퓨터에서 이 모델들을 사용하고 있습니다. 성능에 비해 하드웨어 자원을 매우 효율적으로 사용해 비용을 절감할 수 있는 것이 높은 인기의 비결입니다. 중국 모델의 효율이 높은 이유 중 하나는 아이러니하게도 미국의 금수 조치로 인해 연산 인프라를 확충하기 어렵다는 점에 있습니다. 엔비디아 칩 수급이 힘들다 보니 어쩔 수 없이 연산 효율성을 높여야만 하는 것입니다. 물론 최근 화웨이 같은 중국 내 정보기술(IT) 기업들이 자체 AI 가속기인 ‘어센드’(Ascend) 시리즈를 공급하고 있긴 하나, 아직은 성능 면에서 엔비디아 칩과 상당한 격차가 있어 당분간 연산 효율화에 집중하는 구조가 이어질 것으로 보입니다. 물론 화웨이도 가만히 있지 않고 어센드 신경망처리장치(NPU)와 이를 모아 구성한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드(Atlas SuperPod)를 꾸준히 업그레이드하고 있습니다. 최근 개최된 화웨이 커넥트 2026 행사에서는 앞으로 2029년까지 어센드 960DT/PR, 어센드 970, 어센드 980 칩에 대한 로드맵을 공개했습니다. 흥미롭게도 중국 딥시크의 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)은 이전 컨퍼런스 콜에서 중국의 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 화웨이의 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’가 엔비디아의 ‘GB300 NVL72 랙’을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장한 바 있습니다. 다만 4개의 어센드 칩이 있어야 GB300 한 개를 대체할 수 있는 수준이라는 점은 인정했습니다. 그런데 공개된 수치를 보면 화웨이 어센드 칩이 GB300을 따라잡기 위해서는 여전히 상당한 시간이 필요한 것으로 보입니다. 우선 내년 1분기에 화웨이는 차세대 제품인 ‘어센드 960DT’를 선보일 예정입니다. 이 칩은 새로운 SIMD/SIMT 아키텍처를 채택해 FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 등 다양한 데이터 포맷을 지원합니다. 이 칩은 최대 2 PFLOPS(페타플롭스)의 FP8 연산 능력과 4 PFLOPS의 FP4 연산 능력을 지니고 있으며, 288GB HBM 메모리와 9.6TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 참고로 GB300의 dense FP4 연산 능력이 약 15 PFLOPS라는 점을 생각하면, 내년 출시할 어센드 960DT의 성능은 엔비디아 칩을 대체하기엔 아직 부족한 수준입니다. 따라서 화웨이는 수많은 어센드 NPU를 연결한 거대한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드를 개발했습니다. 엔비디아의 NVL72 랙 시스템이 72개의 GPU와 36개의 CPU를 사용하는 것과 달리, 아틀라스 960E 슈퍼포드는 무려 4096개의 NPU를 고속 인터페이스로 연결해 최대 16 EFLOPS의 연산 성능을 목표로 하고 있습니다. 화웨이 커넥트 2026에서 화웨이는 이렇게 많은 칩을 고속으로 연결해 하나의 거대한 연산 기계로 활용할 수 있는 신기술도 같이 공개했습니다. 예를 들어 고속 광학 인터페이스인 Hi-ONE 5500개를 적용해 기존 대비 전력을 550㎾나 절감했다고 합니다. 다만 그럼에도 전력 소모량은 상당히 많을 것으로 예상됩니다. 전기를 많이 먹는 HBM 메모리를 288GB나 장착한 데다, TSMC가 아닌 중국 파운드리인 SMIC의 공정을 사용할 수밖에 없어 성능 대비 전력 소모가 클 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 어센드 칩을 사용한 아틀라스 슈퍼포드는 엔비디아의 NVL72 랙 시스템에 비해 전력 소모가 크고 유지비가 많이 들 것으로 예상됩니다. 이런 단점에도 불구하고 미국의 제재로 인해 엔비디아 칩 수급이 어려운 중국 내 AI 회사들은 선택의 여지가 제한된 상황에서 화웨이 칩을 사용할 수밖에 없고, 화웨이도 그 점을 잘 알고 있기 때문에 계속해서 어센드 시리즈를 개발할 예정입니다. 화웨이는 2027년 1분기에 어센드 960DT를 출시한 후 3분기에는 추론 특화 버전인 960PR을 출시하고, 2028년에는 어센드 970을 출시할 계획입니다. 어센드 970은 3.6 PFLOPS FP8/14 PFLOPS FP4의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 2029년 출시 목표인 어센드 980에서는 다시 스펙을 두 배로 늘려 7.2 PFLOPS FP8/28 PFLOPS FP4까지 성능을 높인다는 계획입니다. 계획대로 된다면 GB300은 따라잡을 수 있지만, 2029년까지도 베라 루빈의 50 PFLOPS FP4 성능에는 미치지 못하는 수준입니다. 따라서 중국 AI 회사들은 다소 불리한 위치에 있지만, 앞서 이야기했듯이 놀라운 연산 효율화를 통해 미국 프런티어 AI 모델에 강력한 위협이 되고 있습니다. 여기에 화웨이 역시 느리지만 꾸준한 성장세를 보이고 있어, 미래에는 미국의 제재가 큰 힘을 발휘하지 못할 가능성이 높아지고 있습니다. AI 패권을 놓고 벌이는 싸움에서 쉽게 승자를 예측하기 어려운 이유입니다.

앤트로픽·오픈AI “안전 검증 필요”젠슨 황 ‘AI 파국론’ 전망에 선 그어 인공지능(AI) 개발 속도조절론이 소위 ‘세기의 논쟁’으로 부상한 가운데, 글로벌 빅테크 및 AI 선두 기업들의 입장이 갈리고 있다. 인간이 예측할 수 없는 AI의 위험에 대응할 필요가 있다는 생각은 같다. 하지만 엔비디아는 AI 고도화 가속, 앤트로픽·오픈AI는 개발 속도 조절, 마이크로소프트(MS)는 인간의 통제 강화 등 사업 영역과 이익에 따라 분화가 심화하는 모습이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 14일(현지시간) 미국 로스앤젤레스에서 열린 ‘올인 서밋’에서 AI 고도화가 인류 파멸로 이어질 수 있다는 전망에 대해 “과학에 근거하지 않았다”고 밝혔다. 또 인터뷰 도중 도널드 트럼프 미국 대통령이 전화해 AI 파국론을 “사기”라고 일축하자 황 CEO는 “(트럼프 대통령이) 이 문제의 복잡성을 잘 이해하고 있다”고 했다. AI 속도조절론에 가장 뚜렷하게 선을 그은 셈이다. MS가 이날 내놓은 답은 ‘통제’다. MS는 ‘AI 행동강령’을 공개하고 “AI는 의식을 갖고 있지 않고 의식을 모방하도록 설계돼서도 안 된다”고 밝혔다. AI가 인간의 수정이나 종료 명령을 거부하지 못해야 하며, 인간에게 통제권이 없다면 AI의 범용성, 자율성, 성능 일부를 포기할 수 있다는 원칙도 담았다. 무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이를 향후 자체 AI 모델을 규율할 ‘헌법’이라고 설명했다. 속도조절론은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 지난 12일 불을 붙였다. AI가 다음 AI 개발을 돕는 ‘재귀적 자기 개선’과 통제망 이탈 사례가 잇따르자 안전 연구와 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 벌자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO, 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 공감했다. 하지만 해당 논의가 AI 산업 전반으로 확산되자 해법은 갈렸다. 황 CEO의 속도조절 선 긋기는 AI 전체의 연산량 증가가 곧 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 수요 증가로 이어지면서 엔비디아의 이익이 확대되기 때문으로 보인다. MS는 AI를 얼마나 빨리 개발하느냐보다 기업과 이용자가 계속 안심하고 쓸 수 있느냐가 중요하다. 애저 클라우드와 마이크로소프트365, 코파일럿 등 기업용 서비스에서 AI 활용이 늘수록 사업도 커진다. AI에 대한 불신으로 인한 도입 위축이나 기술 발전 둔화는 부담이다. 개발 속도 감속보다 ‘통제 가능한 AI’를 앞세운 배경으로 읽힌다. 반면 속도조절론을 처음 꺼낸 프런티어 모델 개발사들은 안전 책임뿐 아니라 막대한 개발비 부담도 안고 있다. 새 모델 출시 주기가 짧아질수록 거액을 들여 학습한 모델에서 투자비를 회수할 시간도 줄어든다. 오픈AI가 2030년까지 부담할 것으로 예상되는 컴퓨팅 비용만 7500억 달러(약 1020조원)에 이른다. 속도조절론을 AI 고도화에 대한 순수한 논쟁으로만 보기는 어렵다는 시각도 나온다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 더버지는 안전 규칙 강화가 막대한 비용을 감당할 수 있는 선두 업체에 유리한 반면 후발주자와 오픈소스 진영에는 진입 장벽으로 작용할 수 있다고 지적했다. AI 안전 보장을 위한 제동이 기존 업체의 시장 지배력을 굳히는 ‘사다리 걷어차기’가 될 수 있다는 것이다. 증시는 이런 논쟁이 AI 인프라 투자 둔화로 이어질 가능성을 우려했다. 간밤 미국에서 필라델피아반도체지수가 5.9% 급락했고 엔비디아와 마이크론은 각각 3.4%, 5.3% 내렸다. 모델 개발이 실제로 느려지면 데이터센터와 GPU, 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 둔화할 수 있다는 우려가 반도체주에 영향을 미친 것이다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 인공지능(AI) 선두업체들이 제기한 ‘속도조절론’을 ‘사기극·음모론’으로 치부하며 거듭 반감을 드러냈다. AI 개발 속도를 늦추자는 주장이 되레 미중 AI 패권 경쟁을 가속화하는 모습이다. 트럼프 대통령은 14일(현지시간) 트루스소셜에 “AI가 세계를 파괴한다는 주장은 과거 기후변화 사기극과 다름없는 역겨운 음모”, “AI 종말론에 기뻐할 나라는 중국”이라고 비판했다. JD 밴스 부통령도 “이미 시장을 선점한 빅테크들이 정부 규제를 애원하는 건 이상한 일”이라며 “후발 주자의 진입을 막으려는 ‘트로이 목마식 꼼수’”라고 꼬집었다. 트럼프와 밴스의 이 같은 반응은 국가 역량을 총동원해 AI에 투자하는 중국에 AI 경쟁에서 역전당할 수 있다는 인식을 드러낸 것으로 풀이된다. 앞서 시진핑 중국 국가주석은 브릭스 정상회의에서 AI오픈소스 전용 구역을 구축하자고 밝히는 등 ‘AI 리더십’을 노골적으로 드러내고 있다. 중국도 속도조절론에 즉각 반발했다. 궈자쿤 외교부 대변인은 “위협 담론을 퍼뜨리는 서방의 공포 조장과 악의적 경쟁은 글로벌 AI 거버넌스를 흔들 뿐 누구의 이익에도 부합하지 않는다”고 밝혔다. 관영 환구시보도 “미 빅테크가 기술 안보를 지정학적 제로섬 게임으로 몰아가는 냉전형 각본을 쓰고 있다”고 거들었다. 냉전시대 군비경쟁과도 같은 미중 AI 패권 경쟁에 유럽은 위기감을 감추지 못했다. 크리스틴 라가르드 유럽중앙은행(ECB) 총재는 오스트리아 빈을 방문한 자리에서 “유럽이 자체 컴퓨팅 용량과 독자 모델을 확보하지 못해 미중 공급망에서 완전히 배제되는 ‘이례적 위기’에 직면했다”며 AI에 대한 유럽의 투자를 독려했다.

SK하이닉스의 목표주가를 185만원에 이어 148만원으로 끌어내렸던 증권사가 이번에는 삼성전자의 목표주가로 27만원을 제시해 이목을 끌고 있다. 15일 증권가에 따르면 BNK투자증권은 전날 보고서를 내고 삼성전자에 대해 “메모리 수요 둔화 흐름이 지속돼 주가 상단이 제한적”이라며 목표주가를 30만원에서 27만원으로 끌어내리고 투자의견을 ‘매수’에서 ‘보유’로 하향 조정했다. 보고서 작성일 기준 삼성전자 종가는 24만 9000원으로, 상방이 불과 8.4%밖에 열려 있지 않다는 부정적인 전망이다. 이민희 BNK투자증권 연구원은 삼성전자와 SK하이닉스에 대해 “거시경제 환경의 불확실성이 높아지고 메모리 가격이 더 이상 오르기 힘들다”고 지적했다. 그러면서 삼성전자의 올해 3분기와 4분기 영업이익 전망치를 각각 5%, 2% 낮췄다. SK하이닉스의 3분기와 4분기 영업이익 전망치도 각각 6%, 4% 하향 조정하며 눈높이를 낮췄다. 구글과 메타 등 하이퍼스케일러들이 이전의 성능 경쟁에서 ‘가성비’ 전략으로 돌아서고 있으며, 앤트로픽과 오픈AI 등을 중심으로 제기된 ‘AI 속도조절론’도 메모리 수요 둔화의 근거로 제시했다. 이 연구원은 삼성전자에 대해 “주주환원 프로그램이 주가 방향성에 영향을 주지는 못할 전망”이라며 “파운드리 수익성 개선 기대는 주가에 이미 상당 부분 반영됐다”고 덧붙였다. “주주환원 효과 제한적…상방 막혔다”이 연구원은 SK하이닉스에 대해서는 목표주가 148만원, 투자의견 ‘보유’를 그대로 유지했는데, 보고서 작성 당시 SK하이닉스 종가는 169만 7000원으로 사실상 ‘매도’ 의견이다. 이 연구원은 SK하이닉스에 대해 “AI 서버 출하가 여전히 강하고 밸류에이션이 주가 하단을 지지하고 있으나 상단도 제한될 전망”이라며 “박스권 트레이딩 전략이 유효하다”라고 조언했다. 이 연구원은 지난 7월 9일 보고서를 통해 SK하이닉스의 목표주가를 185만원으로 끌어내려 투자자들에게 충격을 안겼다. SK하이닉스의 당시 주가는 220만원대로, 사실상 ‘매도’ 의견이었다. 이 연구원은 메타가 자체 구축한 AI 인프라를 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업 진출을 검토하고 있다는 소식 등을 근거로 인공지능 인프라 둔화 가능성을 제기했는데, 불과 4일 만인 13일 SK하이닉스 주가는 15% 급락해 184만 5000원으로 내려앉았다. 이 연구원은 20일 뒤인 7월 29일 SK하이닉스의 목표주가를 148만원으로 재차 낮췄다. 이튿날 SK하이닉스 주가는 130만원대까지 추락했다. 한편 ‘AI 속도조절론’에 전날 각각 4.24%, 7.12% 급락했던 삼성전자와 SK하이닉스는 이날 1% 안팎 상승 중이다.

현대자동차그룹이 2029년 하반기에 자체 개발한 자율주행 인공지능(AI) ‘아트리아 AI’를 탑재한 자율주행차를 양산한다. 2028년에는 엔비디아 기술을 적용한 차량을 먼저 내놓고, 양산 과정에서 쌓은 데이터와 경험을 자체 AI 고도화에 활용한다. 외부 기술로 시장 진입을 앞당기는 동시에 자체 기술로 경쟁사를 추격하는 전략이다. 현대차그룹은 지난 11일 경기 성남시 포티투닷 본사에서 ‘자율주행 미디어 데이’를 열고 이 같은 로드맵을 공개했다. 2028년 상반기에 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 적용한 소프트웨어중심차(SDV)에 고속도로에서 운전자가 전방을 주시하는 등 일정 조건에서 운전대에서 손을 떼고 달릴 수 있는 레벨2+(L2+) 기능을 적용한다. 같은 해 하반기에는 이를 복잡한 도심까지 확대한 L2++ 차량을 내놓고, 2029년 하반기에는 현대차·기아와 포티투닷이 공동 개발한 아트리아 AI로 같은 수준의 주행 기능을 구현할 계획이다. 현대차그룹은 이날 아트리아 AI가 서울 도심을 달리는 모습도 처음 공개했다. 서울 송파구의 한 도로에서 우회전 차량이 본선에 진입하려 하자 아이오닉6 기반의 테스트 차량은 스스로 속도를 줄여 공간을 내줬다. 판교에서 경부고속도로와 올림픽대로 등을 거쳐 광화문까지 달리는 도중에 길가에 정차된 차량을 피해 갔고, 비보호 좌회전과 T자형 교차로, 좁은 골목길에서는 주변 차량과 보행자를 살피며 방향과 속도를 조절했다. 박민우 현대차·기아 첨단차플랫폼(AVP)본부장 겸 포티투닷 대표는 아트리아 AI를 2029년에 출시키로 한 데 대해 “총력을 다하면 더 빨리할 수도 있지만 전략적으로 일정을 늦춰 잡았다”고 말했다. 2028년에는 이미 검증된 엔비디아 기술로 차량을 양산해 시장 경험과 실제 주행 데이터를 쌓고, 아트리아 AI 개발진은 그동안 완성도와 안전성을 높이는 전략이다. 박 대표는 서둘러 출시할 경우 궁극적으로 원하는 수준과 거리가 있는 “어정쩡한 레벨2++를 양산할 수 있다”고 설명했다. 아트리아 AI는 ‘데이터 플라이휠’ 개발 방식으로 고도화한다. 차량 주행 데이터를 모아 AI를 학습시키고, 성능이 좋아진 AI를 다시 차량에 적용해 새 데이터를 얻는 가속 선순환 모델이다. 포티투닷은 현재 아이오닉5 기반 데이터 수집 차량 40여대를 한 대당 주 80시간 이상씩 도로를 주행시키고 있다. 여기서 얻은 데이터 중 AI가 실수했거나 판단하기 어려워한 장면을 골라내 집중적으로 다시 학습시킨다. 현대차그룹은 여기에 세계 190여개 국가·지역에서 연간 700만대 이상을 판매하는 양산 규모를 결합한다. 향후 센서와 자율주행 시스템을 공통 적용하면 다양한 국가와 도로에서 대규모 실주행 데이터를 확보할 수 있다. 회사는 양산 이후 5년 안에 경쟁사 데이터 규모를 넘어설 것으로 보고 있다.

한국투자증권이 글로벌 자산운용사 JP모간자산운용과 협력해 선보인 ‘한국투자 JP모간 미국테크 펀드’가 리테일 투자자들의 관심을 끌고 있다. 13일 한국투자증권에 따르면 이 펀드는 룩셈부르크에 설정된 ‘JP모간 미국 테크놀로지 펀드’를 모펀드로 하는 재간접형 상품이다. 자산총액의 60% 이상을 모펀드에 투자하며, 미국 기술 산업의 장기 성장에 부합하는 기업을 주요 투자 대상으로 한다. 환헤지형과 언헤지형 중 선택할 수 있다. 특히 단순히 시가총액 상위 기술주에 투자하는 방식에서 벗어나 인공지능(AI) 컴퓨팅과 네트워킹, 전력 인프라, 메모리, 맞춤형 프로세서 등 AI 생태계 전반의 핵심 기업을 발굴해 투자하는 것이 특징이다. 포트폴리오는 약 50~70개 종목으로 구성된다. 평균 23년 이상의 운용 경력을 갖춘 포트폴리오 매니저들이 바텀업 리서치로 기업의 성장성, 수익성, 밸류에이션 등을 종합적으로 분석해 투자 종목을 선정한다. AI를 중심으로 한 테크 산업의 성장 기대가 커지면서 자금도 유입되고 있다. 지난 6월에는 ETF 시장에 투자 열기가 이어지는 상황에서도 일주일 만에 3000억원의 신규 자금이 유입됐다. 한국투자증권은 지난 7월 말 기준 JP모간자산운용과 협업해 출시한 2개 펀드를 총 5600억원 규모로 운용하고 있다.

현대자동차그룹이 2029년 하반기 자체 개발한 자율주행 인공지능(AI) ‘아트리아 AI’를 탑재한 자율주행차를 양산한다. 이에 앞서 2028년에는 엔비디아 기술을 적용한 차량을 먼저 내놓고, 양산 과정에서 쌓은 데이터와 경험을 자체 AI 고도화에 활용한다. 외부 기술로 시장 진입을 앞당긴 뒤 자체 기술로 경쟁사를 추격하겠다는 전략이다. 현대차그룹은 지난 11일 경기 성남시 포티투닷 본사에서 ‘자율주행 미디어 데이’를 열고 이 같은 로드맵을 공개했다. 2028년 상반기에는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 적용한 소프트웨어중심차(SDV)에 고속도로에서 운전자가 전방을 주시하는 등 일정 조건에서 운전대에서 손을 떼고 달릴 수 있는 레벨2+(L2+) 기능을 적용한다. 같은 해 하반기에는 이를 복잡한 도심까지 확대한 L2++ 차량을 내놓고, 2029년 하반기에는 현대차·기아와 포티투닷이 공동 개발한 아트리아 AI로 같은 수준의 주행 기능을 구현할 계획이다. 끼어드는 車에 양보하고 골목길도 척척…서울 도심 달린 ‘아트리아 AI’현대차그룹은 이날 자체 아트리아 AI가 실제 서울 도심을 달리는 모습도 영상으로 처음 공개했다. 서울 송파구의 한 도로에서 우회전 차량이 본선에 진입하려 하자 테스트카는 스스로 속도를 줄여 공간을 내줬고, 합류한 차량은 비상등을 켜 고마움을 표시했다. 운전자가 아닌 아트리아 AI가 양보를 판단한 장면이다. 아이오닉6 기반 테스트카는 판교에서 경부고속도로와 올림픽대로 등을 거쳐 광화문까지 달렸다. 길가에 세워진 차량을 피해가고, 갑자기 끼어드는 차에 대응했다. 비보호 좌회전과 T자형 교차로, 좁은 골목길에서도 주변 차량과 보행자를 살피며 방향과 속도를 조절하는 모습을 보였다. 다만 테스트카가 가속차로 끝부분에서야 본선에 합류하자 차에 타고 있던 박민우 현대차·기아 첨단차플랫폼(AVP)본부장 겸 포티투닷 대표는 “판단 실수인 것 같은데 마음에 들지는 않는다. 내가 운전했다면 속도를 미리 줄여 옆 차 뒤로 갔을 것”이라고 평가했다. “총력 다하면 더 빨리”…자체 AI 양산을 2029년까지 미룬 이유현대차그룹은 아트리아 AI를 더 일찍 내놓을 수도 있지만 일부러 2029년까지 시간을 두기로 했다. 박 대표는 “총력을 다하면 더 빨리할 수도 있지만 전략적으로 일정을 늦춰 잡았다”고 말했다. 2028년에는 이미 검증된 엔비디아 기술로 먼저 차량을 양산해 시장 경험과 실제 주행 데이터를 쌓고, 자체 아트리아 AI 개발진은 그동안 완성도와 안전성을 높이는 데 집중하겠다는 것이다. 박 대표는 서둘러 출시할 경우 궁극적으로 원하는 수준과 거리가 있는 “어정쩡한 레벨2++를 양산할 수 있다”고 설명했다. 아트리아 AI를 키우는 핵심은 현대차그룹이 ‘데이터 플라이휠’이라고 부르는 개발 방식이다. 실제 차량에서 주행 데이터를 모아 AI를 학습시키고, 성능이 좋아진 AI를 다시 차량에 적용해 또 새로운 데이터를 얻는 과정을 반복하는 구조다. 이 순환을 얼마나 빨리 돌리느냐가 자율주행 경쟁력을 좌우한다는 게 현대차그룹의 판단이다. 어려운 장면 골라 AI 집중 학습 “양산 후 5년내 경쟁사 데이터 추월”포티투닷은 현재 아이오닉5 기반 데이터 수집 차량 40여대를 운행하며 한 대당 주 80시간 이상 실제 도로를 달리고 있다. 문제는 모은 데이터가 모두 똑같이 가치 있는 것은 아니라는 점이다. 수집 데이터 가운데 차량 주행 행동의 75.4%가 차선 유지, 도로 종류의 58.5%가 직선, 주행 상황의 46.2%가 정속 주행이었다. 평범한 주행 장면이 상당수를 차지하는 셈이다. 현대차그룹은 그래서 AI가 실수했거나 판단하기 어려워한 장면을 골라내 집중적으로 다시 학습시키고 있다. 갑작스러운 끼어들기나 공사 구간, 악천후, 좁은 이면도로처럼 흔하지 않지만 자율주행차에는 어려운 상황을 많이 확보할수록 AI 성능을 빠르게 끌어올릴 수 있다는 설명이다. 현대차그룹은 여기에 전 세계 190여개 국가·지역에서 연간 700만대 이상을 판매하는 양산 규모를 결합한다. 현재 판매 차량 전체에서 자율주행 데이터를 모으는 것은 아니지만 향후 센서와 자율주행 시스템을 여러 차종에 공통 적용하면 다양한 국가와 도로에서 대규모 실주행 데이터를 확보할 수 있다. 회사는 본격 양산 이후 5년 안에 경쟁사가 누적한 데이터 규모를 넘어설 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 현재 확보한 데이터 규모와 경쟁사와의 구체적인 격차는 공개하지 않았다. 센서와 컴퓨팅 체계도 양산을 염두에 두고 표준화한다. 현재 아트리아 AI 시험차인 아이오닉6에는 카메라 8개와 전방 레이더 1개가 달려 있다. 2028년부터는 엔비디아 ‘하이페리온 10’을 바탕으로 카메라 10개와 전방 레이더 1개, 초음파 센서 12개를 기본으로 삼아 가능한 한 많은 차종에 같은 구성을 적용할 계획이다. 박 대표는 “차를 산 뒤 7~8년이 지나도 최신 자율주행 기능을 소프트웨어로 업데이트할 수 있도록 최소한의 하드웨어 성능을 확보하겠다”고 말했다. 연 700만대 ‘양산의 힘’을 학습력으로…테슬라·샤오펑 추격글로벌 경쟁사들은 이미 대규모 실도로 데이터를 쌓으며 앞서 달리고 있다. 테슬라는 수많은 양산차에서 FSD(감독형 자율주행)를 운용하며 카메라로 본 도로 상황을 AI가 바로 조향과 가속·감속 판단으로 연결하는 E2E(앤드 투 앤드) 방식을 고도화하고 있다. 현대차그룹의 아트리아 AI도 E2E 방식을 채택했다. 중국 샤오펑은 AI가 주변 상황의 의미까지 이해하고 행동까지 결정하는 ‘시각·언어·행동(VLA)’ 기술도 빠르게 적용하고 있다. 현대차그룹도 아트리아 AI와 별도로 VLA 기반 자율주행 기술을 개발 중이다. 당장은 검증이 더 진행된 E2E를 먼저 양산하고, 향후 주행 상황과 차량의 하드웨어 여건에 따라 두 기술을 함께 활용한다는 계획이다. 결국 현대차그룹의 전략은 2028년 엔비디아 기술로 먼저 시장에 들어간 뒤, 그 과정에서 쌓은 데이터와 경험을 2029년 자체 AI로 이어가는 것이다. 이미 막대한 주행 데이터를 확보한 경쟁사들을 상대로 연간 700만대 이상을 만드는 ‘양산의 힘’을 AI가 ‘빨리 학습하는 힘’으로 바꿀 수 있느냐가 자율주행 추격전의 승부처가 될 전망이다.

3000여편 비틀스 곡 제목·가사 차용최다 인용 10곡은 1584편에 등장“대중적인 게 일반 독자 이해 넓혀” 세계적인 K팝 그룹 방탄소년단(BTS)은 2019년부터 미국 주요 언론과 음악계에서 영국의 전설적인 밴드 비틀스와 비교되며 집중 조명됐다. 비틀스는 해체된 지 50년이 지났음에도 여전히 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그들은 역대 최다 음반 판매 기록과 함께 빌보드 1위 곡 최다 보유 기록을 갖고 있으며 대중음악을 예술의 영역으로 끌어올렸다는 평가까지 받고 있다. 그런데 비틀스의 음악이 과학계에도 상당한 영향을 미치고 있다는 재미있는 분석 결과가 나와 눈길을 끈다. 네덜란드 델프트공과대(DUT) 전기공학·수학·컴퓨터과학부, 왕립 통신사 KPN, 응용과학연구소 ICT 전략·정책부, 네이메헌 라드바우드대 법학부, 비틀스 팟캐스트 ‘팹포캐스트’ 공동 연구팀은 과학 논문 3000편 이상이 비틀스의 노래 제목과 가사를 빌려 쓴 것으로 확인했다. 비틀스가 과학 커뮤니케이션에 가장 큰 영향을 준 음악가라는 사실을 밝혀낸 이 연구 결과는 미국 공공도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 9월 10일 자에 실렸다. 연구팀은 비틀스의 노래 제목과 가사가 과학 논문에 얼마나 자주 등장하는지 알아보기 위해 비틀스 음악 전곡을 살펴봤다. 대신 비틀스가 직접 작곡하지 않은 곡, 한 단어짜리 제목, 일상 영어 표현에서 많이 쓰이는 제목을 사용한 곡을 제외한 112곡을 분석했다. 그다음 학술 데이터베이스 ‘스코퍼스’에서 논문 제목 전체가 비틀스 음악의 가사나 제목과 같은 어순으로 들어간 논문을 검색했다. 비틀스 음악 발표 연도 이전에 나온 논문들은 제외했다. 이렇게 수집한 2만 58편의 논문을 대상으로 오픈AI의 챗GPT-4o 미니 모델로 “논문 제목이 해당 노래의 언어유희에 해당하는가”를 살펴봤다. 그 결과, 노래 제목을 그대로 인용한 논문은 2048편, 가사를 정확하게 인용한 것은 189편, 제목과 가사를 재치 있게 비틀어 쓴 언어유희 사례는 각각 555편, 408편으로 확인됐다. 비틀스 인용은 의학과 사회과학 분야가 가장 많았지만 컴퓨터과학, 환경과학, 예술, 인문학 등 특정 분야에 국한되지 않은 것으로도 확인됐다. 연구팀은 비틀스 노래 중 가장 많이 인용된 10곡은 1584편의 논문에 등장했다고 밝혔다. 가장 자주 인용된 노래는 ‘The Long and Winding Road’(798건), ‘With a Little Help from My Friends’(209건), ‘Here, There and Everywhere’(129건)이었다. 이 제목들은 연구의 여정, 협력, 발견이라는 과학 연구 과정을 절묘하게 비유하는 표현이라고 연구팀은 설명했다. 코로나19 장기 후유증인 롱코비드와 관련한 논문의 제목은 ‘The lung and winding road’(폐와 굽이진 길)였고 수학 군론(Group Theory)을 활용한 양자컴퓨팅 논문 제목은 ‘Here comes the SU(N)’이었다. ‘All You Need Is Love’(필요한 것은 사랑뿐)를 변형한 제목도 학술 문헌에 다수 등장했는데 ‘All you need is sleep’(필요한 건 잠뿐)이 대표적이다. 특히 2017년 발표된 논문 ‘Attention is all you need’(필요한 건 주의력뿐)는 스코퍼스 기준 8만 9737회 인용돼 21세기 들어 지금까지 가장 영향력 있는 과학 논문 중 하나로 꼽힌다. 연구를 이끈 가브리엘 부델 DUT 박사는 “이번 연구가 과학자들에게 주는 교훈은 분명하다”며 “잘 고른 인용문은 일반 독자들도 연구 성과에 쉽게 다가갈 수 있게 한다”고 설명했다. 부델 박사는 “대중문화가 학술 커뮤니케이션을 어떻게 형성하는지에 관한 이해를 넓히는 데 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.

SK하이닉스와 마이크론 테크놀로지 중 한 종목을 택해야 한다면 어떤 종목을 투자하는 것이 좋을까요? 미국 투자전문매체 ‘24/7 월스트리트’가 두 기업을 비교 분석한 결과를 내놨습니다. 두 기업 모두 인공지능(AI) 열풍에 따른 메모리 반도체 수요 폭증의 최대 수혜주로 꼽히지만, 밸류에이션(가치 평가)과 성장성, 리스크 측면에서는 뚜렷한 차이를 보인다는 분석입니다. 두 회사는 현재 전체 컴퓨팅 산업 공급망에서 가장 중요한 위치를 차지하고 있는 것으로 평가받습니다. 인공지능(AI) 시대를 이끄는 고대역폭메모리(HBM) 수요가 소수 업체가 장악한 공급 능력을 이미 넘어섰기 때문입니다. 실제 D램 현물가격은 지난 1년간 약 700% 폭등했으며, 이러한 공급 부족 현상은 스마트폰과 PC 시장으로까지 번지고 있습니다. “밸류에이션, SK하이닉스 ‘압승’”다만 두 종목의 밸류에이션과 성장성, 위험 요소는 전혀 다른 양상을 보이고 있는데요. 먼저 밸류에이션 측면에서는 마이크론의 주가가 이미 큰 폭으로 재평가된 상태입니다. 뉴욕증시에서 마이크론 주가는 8일(현지시간) 종가 기준 1000.26달러로 1년 동안 639%, 올해 들어서만 217% 급등했습니다. 시가총액은 1조 1300억 달러(약 1510조원)까지 불어났습니다. SK하이닉스의 시가총액 역시 약 1조 200억 달러로 마이크론과 비슷한 수준입니다. 하지만 주가 적정성을 나타내는 주가 배수는 전혀 다른 이야기를 들려줍니다. SK하이닉스의 지난 실적 기준 주가수익비율(PER)은 11배, 향후 실적 기준인 선행 PER은 5배에 불과합니다. 월가 애널리스트들의 평균 목표주가는 247.31달러로, 현재 주가 수준인 185.55달러와 비교하면 추가 상승 여력이 충분하다는 평가입니다. 여기에 분기 실적도 전년 대비 12.72% 증가했고, 주당순이익(EPS)은 16.73달러를 기록했습니다. 이에 24/7 월스트리트는 밸류에이션 부문에서는 SK하이닉스가 마이크론을 큰 격차로 앞선다고 평가했습니다. “성장성은 마이크론이 ‘한 수 위’”다만 성장성 측면에서는 승자가 바뀝니다. 마이크론의 매출 증가 속도는 메모리 반도체 업계에서 가장 가파른 곡선을 그리고 있는데요. 올해 분기별 매출은 1분기 136억 달러(약 18조원), 2분기 239억 달러(약 32조원), 3분기 415억 달러(약 56조원)를 기록했으며, 4분기에는 500억 달러(약 67조원)에 이를 것으로 전망됩니다. 장기 투자자들이 주목할 대목은 따로 있습니다. 마이크론 경영진은 최소 구매 조건이 붙은 ‘테이크 오어 페이(take-or-pay, 미인수 시에도 대금 지급)’ 방식의 계약 16건을 체결했으며, 이를 통해 확보한 최소 보장 매출만 약 1000억 달러(약 134조원)에 이릅니다. 여기에 고객사로부터 받은 보증금과 재무적 약정 규모도 220억 달러(약 29조원)에 달합니다. 산제이 메로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 “반도체 공급 부족 현상은 2027년 이후에도 지속될 것으로 본다”고 말했습니다. 반면 SK하이닉스의 2026년 2분기 잠정 매출은 전년 동기 대비 256.8% 늘어난 79조 3200억원을 기록했지만, 증권가 전망치였던 84조 1200억원에는 미치지 못했습니다. “주주환원은 SK하이닉스 우세”주가 변동성과 리스크, 주주환원 정책 측면에서도 두 기업은 대조적인 모습을 보입니다. 마이크론 주가에는 이미 상승 사이클의 상당 부분이 반영돼 있습니다. 최근 5년간 1313%나 급등한 종목인 만큼, 차세대 HBM4 수율이 기대에 못 미치거나 올해 설비투자 금액이 예상치인 270억 달러(약 36조원)를 초과할 경우 큰 폭의 주가 조정을 겪을 위험도 안고 있습니다. 반면 SK하이닉스는 주가 변동성이 더 높고, 미국예탁증권(ADS) 거래 시 원화 환율 변동 위험에도 노출돼 있습니다. 하지만 지난 8월 19일 40조원 규모의 자사주 매입 및 소각 프로그램을 앞당겨 시행하겠다고 발표했으며, 잉여현금흐름의 50% 이상을 주주에게 환원하겠다는 적극적인 목표도 제시했습니다. 여기에 1.34%의 배당수익률까지 더해지면서 배당과 자사주 매입을 포함한 주주환원 측면에서는 SK하이닉스가 한층 매력적인 종목으로 평가받습니다.

한국과 아프리카가 개발협력의 중심축을 인공지능(AI)과 디지털 전환으로 옮기고 새로운 청사진을 그렸다. 양측은 신탁기금을 활용한 AI 접목사업 13건을 추진하고 한국에 아프리카개발은행(AfDB)과의 ‘AI 허브(Hub)’를 구축하기로 했다. 재정경제부는 9일 서울 그랜드 워커힐에서 제8차 한-아프리카 경제협력(KOAFEC·코아펙) 장관회의를 개최했다. 코아펙은 한·아프리카 간 고위급 경제정책 대화를 위해 2006년 출범한 협의체로 올해 20주년을 맞았다. ‘AI와 디지털 인프라를 활용한 아프리카의 대전환’이라는 주제로 열린 이번 회의에는 아프리카 45개국의 재무·정보통신기술(ICT) 분야 장관급 인사 등 800여명이 참석해 역대 최대 규모를 자랑했다. 한성숙 국무총리는 이날 개회식 축사에서 “한국과 아프리카는 서로의 성장에 기여해 온 중요한 파트너이자 특별한 동반자”라며 “AI 대전환을 중요한 기회로 삼아 함께 새롭게 도약하는 공동 번영의 길을 이뤄가야 한다”고 강조했다. 이어 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 AI 인프라 확충, 분야별 AI 솔루션 활용, AI 인재 양성의 3대 협력 분야를 제시하면서, K-AI 패키지 등 구체적인 협력사업으로 발전시켜 나가자고 제안했다. K-AI 패키지는 수자원·보건·에너지·교통·농업 등 한국이 강점을 가진 분야에서 대외경제협력기금(EDCF) 지원 인프라에 AI 솔루션, AI 데이터센터, 전력공급시설을 함께 지원하는 개발협력 모델이다. 양측은 이날 논의 결과를 토대로 공동선언문을 채택하고 2027~2028년 코아펙 액션플랜을 수립해 향후 협력 방향을 정하고 이를 실제 사업으로 이어갈 제도적 기반을 마련했다. 또 AI·디지털·도시·교육역량강화·농업·에너지·환경·보건 등 7개 분야에서 신탁기금 사업 13건을 새로 승인했다. 아울러 ‘한·아프리카 개발협력 강화’와 ‘글로벌 AI 허브 협력’ 등 두 건의 협력의향서(LOI)를 체결했다. AfDB의 현지 네트워크와 한국의 AI 기술·전문인력·기관을 연결해 공동 사업을 발굴하고 정책과 사업 전반에 AI를 접목하는 내용이다. 구 부총리는 아프리카에 대한 한국의 경쟁력으로 ‘경험’을 내세웠다. 중국 등이 데이터센터와 하드웨어를 지원하는 것과 달리 한국은 개발도상국에서 선진국으로 성장한 과정에서 축적한 정책과 산업 육성 경험을 AI와 결합해 제공할 수 있다는 것이다. AI 인프라 역시 현지 상황에 맞춰 패키지로 지원한다. 구 부총리는 “어느 나라는 데이터를 수집하는 것이 중요하고, 어느 나라는 컴퓨팅을 먼저 보급해야 할 수 있다”고 설명했다. AI 솔루션뿐 아니라 데이터 수집·컴퓨팅·데이터센터·전력 등을 국가별 수요에 맞춰 묶어 지원하겠다는 의미다. K-AI 첫 시범사업을 추진하는 탄자니아에는 AI·디지털 기술교육기관을 건립한다. AI·로봇·데이터 분석·사물인터넷(IoT) 등 분야의 인재를 양성하기 위한 첨단 기술교육기관을 건립하고 교육·실습 기자재와 네트워크, 교육과정 등을 함께 지원한다. 시디 울드 타 AfDB 총재는 이날 한국과 아프리카의 협력 확대 필요성을 강조하며 “아프리카는 젊은 인구와 풍부한 천연자원, 넓은 시장을 갖고 있다”고 말했다. 그러면서 “한국과 함께 기술과 AI 솔루션을 아프리카 국민을 위해 제공할 것”이라며 인프라 구축과 역량 개발, 지식 이전을 선결 과제로 꼽았다.

AI·클라우드 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 ‘2026 월드 스마트시티 엑스포(WSCE 2026)’에서 총사업비 약 6109억원 규모로 추진되는 천안·아산 AI 특화 시범도시의 청사진을 공개한다고 9일 밝혔다. 월드 스마트시티 엑스포(WSCE)는 올해 10주년을 맞은 국내 대표 스마트시티 전문 전시회로, 국토교통부·과학기술정보통신부·부산광역시가 공동으로 주최한다. AI 솔루션을 비롯해 교통·모빌리티, 인프라·건설, 해양기술 등 스마트시티 관련 최신 기술과 산업 동향을 한자리에서 확인할 수 있으며, 올해 행사는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 개최된다. 오케스트로는 국토교통부 ‘AI 특화 시범도시 사업’의 천안·아산 컨소시엄 대표 기업으로 이번 WSCE에 참가한다. 천안·아산 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 추진되며, 두 도시의 공동 생활권을 기반으로 도시 데이터와 AI 인프라를 연계해 재난·교통·행정·에너지 등 도시 운영 전반을 지능화하는 초광역 AI 도시를 구현한다. 천안·아산 AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티의 단순한 도시 모니터링을 넘어 인공지능이 도시에서 발생하는 다양한 상황을 실시간으로 분석하고 판단해 선제적으로 대응하는 도시 운영체계 구축을 추진한다. 이를 위해 도시 데이터를 통합·표준화하고 AI 에이전트와 피지컬 AI를 연계해 교통, 재난, 민원 등 시민 생활과 밀접한 분야의 서비스를 단계적으로 실증할 예정이다. 이번 WSCE에서는 컨소시엄에 참여하는 11개 기관이 ‘천안·아산 AI 특화 시범도시관’을 마련해 향후 지역에 적용될 AI 기반 도시서비스와 핵심 기술을 공개한다. 전시에서는 교통사고·침수·응급상황 등에 대응할 수 있는 피지컬 AI 로봇을 비롯해 자율주행 시뮬레이터, AI를 활용한 건강상태 분석 기술 등 시민들이 직접 체감할 수 있는 다양한 서비스를 선보일 예정이다. 오케스트로는 이러한 AI 서비스의 핵심 기반이 되는 미래형 AI 데이터센터(AIDC)를 구축하고 AI·클라우드 인프라 통합운영을 총괄한다. 대규모 AI 학습·연산을 위한 고성능 GPU와 AI 추론·가속에 최적화된 국산 NPU를 비롯해 CPU, 대용량 스토리지를 결합한 AI 컴퓨팅 환경을 조성한다. 소버린 AI 클라우드 기반 풀스택 기술을 적용해 AI 컴퓨팅 자원을 통합 관리·최적화하고, AI 기반 자율운영·자가복구 기술을 결합해 오케스트로만의 차별화된 새로운 운영 모델을 구현한다. 이를 기반으로 AI 도시 인프라를 안정적으로 운영하고, AI 모델 학습과 추론부터 서비스 배포, 도시 인프라 제어까지 전 주기를 지원할 계획이다. 오케스트로는 이번 WSCE를 글로벌 스마트시티 사업 확대를 위한 교류의 장으로 활용한다. 국내외 공공기관과 기업, 해외 바이어와의 네트워크를 확대하고 천안·아산에서 구현하는 AI 도시 모델을 기반으로 해외 스마트시티 및 AI 인프라 사업 기회를 발굴할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “AI 도시의 핵심은 다양한 도시 데이터와 AI 서비스를 안정적으로 연결하고 운영할 수 있는 인프라”라며 “오케스트로는 AI 데이터센터와 소버린 AI 클라우드 기술을 바탕으로 천안·아산의 AI 도시의 핵심 인프라를 구현하고, 국내외로 확산 가능한 AI 도시 모델을 구축하겠다”고 말했다.