국내 양대 플랫폼 네이버와 카카오가 인공지능(AI)을 다음 성장동력으로 키우는 방식에서 서로 다른 길을 택했다. 네이버는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 갖춘 AI 인프라를 새로운 사업으로 키우는 반면, 카카오는 대규모 인프라 투자보다 카카오톡을 기반으로 이용자의 주문·예약·결제까지 연결하는 AI 에이전트에 집중한다. 9일 정보기술(IT) 업계에 따르면 양사는 지난주 2분기 실적 발표에서 이 같은 AI 전략을 구체화했다. 네이버는 2분기 매출 3조 3888억원으로 분기 최대치를 경신했고, 카카오는 매출 2조 985억원과 영업이익 2770억원으로 모두 역대 분기 최대치를 기록했다. 기존 검색·광고·커머스 사업의 성장세를 바탕으로 AI 투자 여력을 확보했지만 어디에 돈을 쓰고 어떤 방식으로 수익을 낼지는 확연히 갈렸다. 네이버는 AI를 기존 서비스 경쟁력을 높이는 기술에 그치지 않고 별도의 인프라 사업으로 확장하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 추진하는 AI 팩토리를 2027년 55메가와트(MW) 규모로 가동한 뒤 2028년 200MW까지 확대할 계획이다. 최수연 대표는 실적 발표에서 “단순한 컴퓨팅 임대를 넘어 GPU 컴퓨팅과 클라우드, 모델 운영 서비스를 결합한 고부가가치 사업으로 접근하겠다”고 밝혔다. 기업과 정부의 소버린 AI 수요도 주요 공략 대상이다. 카카오는 자체 AI 데이터센터나 GPU 클라우드에 대규모로 투자하기보다 카카오톡 기반 AI 서비스에 역량을 집중한다. 정신아 대표는 AI 인프라는 선행 투자 규모가 큰 데 비해 장기 투자수익률의 불확실성이 있다고 설명했다. 카카오는 대화 속 이용자의 의도를 AI가 파악해 음식 추천부터 주문·결제까지 이어주는 서비스를 쿠팡이츠와 먼저 선보이고, 향후 커머스·예약·여행·결제 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 두 회사 모두 기술 투자 자체는 꾸준히 늘리고 있다. 1분기 연구개발비는 네이버 6020억원, 카카오 3316억원으로 각각 매출의 18.6%, 17.1%를 차지했다. 네이버가 AI 인프라까지 사업 영역을 넓혀 기업·공공 시장을 겨냥한다면, 카카오는 이미 확보한 이용자 접점을 활용해 AI를 실제 거래로 연결하는 데 무게를 뒀다.

네이버가 인공지능(AI)을 광고와 커머스 등 핵심 사업에 접목한 효과에 힘입어 2분기 두 자릿수 매출 성장세를 이어갔다. 다만 AI 인프라 투자 확대 영향으로 영업이익은 지난해보다 소폭 하락했다. 네이버는 연결 기준 올해 2분기 매출이 3조 3888억원으로 지난해 같은 기간보다 16.2% 증가했다고 7일 공시했다. 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 회사 측은 광고와 커머스 등 주요 사업에 AI를 접목한 성과와 글로벌 개인 간 거래(C2C) 사업 성장세가 매출 확대를 이끌었다고 설명했다. 반면 AI 데이터센터 등 인프라 투자가 늘면서 수익성은 소폭 둔화했다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼 매출이 1조 9022억원으로 지난해 같은 기간보다 12.3%, 전 분기보다 3.4% 증가했다. 광고 매출은 AI 기반 광고 지면 최적화와 타깃팅 고도화로 7.5% 늘었다. 네이버는 AI가 광고 매출 증가분의 60% 이상을 견인했다고 밝혔다. 서비스 매출은 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 강화에 따른 커머스 생태계 확대에 힘입어 31.3% 증가했다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 지난해 같은 기간보다 16.0%, 전 분기보다 2.4% 늘었다. 네이버페이 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 가맹점 확대에 힘입어 25조 2000억원으로 21.0% 증가했다. 네이버는 오프라인 통합 단말기 ‘Npay 커넥트’ 보급을 확대해 사업자용 AI 플랫폼 시장에 본격 진출하고, 온·오프라인 데이터를 결합한 신규 수익원을 발굴한다는 계획이다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조 159억원으로 C2C 사업 성장에 힘입어 지난해 같은 기간보다 24.4%, 전 분기보다 7.9% 증가했다. 왈라팝과 포시마크, 소다 등의 거래 확대에 따라 C2C 매출은 지난해 같은 기간보다 74.9%, 전 분기보다 13.3% 늘었다. 콘텐츠 부문 매출은 지난해 같은 기간보다 0.5%, 전 분기보다 5.5% 증가했다. 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털 트윈 관련 기업 간 거래(B2B) 수요 확대에 힘입어 지난해 같은 기간보다 21.3%, 전 분기보다 2.2% 성장했다. 네이버는 엔비디아와 추진 중인 AI 팩토리 사업도 내년 상반기부터 본격적인 매출이 발생할 것이라 내다봤다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 “엔비디아와의 전략적 파트너십을 통해 초기 자본 부담을 최소화하면서 AI 팩토리 사업을 빠르게 확대할 기반을 마련했다”며 “글로벌 대형 고객사와 엔비디아 생태계, 네이버가 확보한 기업·공공 고객 기반을 바탕으로 초기 가동 물량을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 수익을 창출하고 글로벌 AI 컴퓨팅 시장의 새로운 성장 동력을 만들겠다”고 말했다. 생성형 AI를 활용한 광고 수익화도 본격화했다. 네이버는 2분기 중 검색 결과 요약 서비스인 ‘AI 브리핑’ 지면에서 광고 도입을 시험한 뒤 지난달 21일부터 이용자의 검색 맥락과 탐색 흐름을 반영한 AI 기반 광고를 정식 도입한바 있다. AI 브리핑 광고는 이용자가 입력한 검색어와 관련 정보를 토대로 광고 에이전트가 브리핑 내용과 연관성이 높은 상품을 선별해 노출하는 방식이다. AI 브리핑 광고의 클릭률(CTR)과 클릭당비용(CPC)은 기존 검색 광고보다 각각 30% 이상 높았다. 구매 전환율도 3배 이상을 기록했다. 네이버는 AI가 이용자의 검색 의도를 파악해 상품을 추천하면서 정보 탐색이 실제 구매와 예약으로 이어진 결과라고 분석했다. 최 대표는 “AI 브리핑 광고는 실행형 AI가 만들어 내는 새로운 가치를 보여주는 첫 수익화 사례”라며 “광고를 넘어 커머스와 결제 등 다양한 영역에서 새로운 수익화 기회를 창출하고 플랫폼 가치를 확장해 나가겠다”고 말했다.

딥러닝·제미나이 이끈 제프 딘 창업허사비스, 알파벳 수석과학자 겸임인재들 이탈과 지도부 변화 겹쳐알파벳 주가 발표 당일 4%대 폭락 구글이 인공지능(AI) 조직의 지휘체계를 대폭 손질했다. 27년간 검색 인프라와 AI 기술을 이끌어온 제프 딘(왼쪽) 구글 수석과학자가 핵심 연구진과 함께 회사를 떠나고, 데미스 허사비스(오른쪽) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 알파벳 수석과학자와 구글 딥마인드 의장을 맡는다. 차기 제미나이 모델 출시가 늦어지는 상황에서 인재 이탈과 지도부 변화가 겹치자 시장도 민감하게 반응했다. 알파벳은 5일(현지시간) 허사비스가 범용인공지능(AGI)과 신약 개발 등 장기 연구와 과학 전략에 집중한다고 밝혔다. 구글 딥마인드의 일상 운영과 제미나이 개발·상용화는 코레이 카부크추오글루 최고기술책임자(CTO)가 총괄한다. 딘이 맡았던 연구와 운영 기능을 두 사람에게 나눠 맡긴 구조다. 지휘체계 개편보다 시장의 시선을 끈 것은 딘의 퇴사였다. 1999년 구글에 합류한 딘은 초기 검색 시스템과 분산컴퓨팅 기술을 구축하고 구글 브레인 공동 설립, AI 반도체 개발, 제미나이 연구까지 이끌어온 인물이다. 산제이 게마왓과 오리올 비냘스, 쿽 레 등 주요 연구자들도 딘이 설립하는 공익기업 ‘디스커버리 루프’에 합류한다. 구글은 디스커버리 루프의 투자자이자 클라우드 파트너로 참여해 협력 관계를 이어간다. 경쟁사로의 직접 이직과는 다르지만 검색과 클라우드, 딥러닝, 대규모언어모델(LLM) 등 핵심 기술을 축적해온 연구진이 동시에 현업을 떠난다는 점은 부담이다. 구글의 핵심 인력 이탈은 앞서 지난 6월부터 이어졌다. 제미나이 공동 책임자였던 노암 셰이저가 지난 6월 오픈AI로 이동했고, 단백질의 입체 구조를 예측해 신약·질병 연구를 앞당긴 AI ‘알파폴드’의 공동 개발자 존 점퍼도 앤스로픽 합류를 결정했다. 점퍼는 이 공로로 2024년 노벨화학상을 받았다. 제미나이 개발에 참여한 연구자들도 뒤이어 앤스로픽으로 옮겼다. 인력 공백에 대한 우려는 차기 모델의 출시 지연과 맞물려 커지고 있다. ‘제미나이 3.5 프로’는 코딩 성능 등이 내부 기대에 못 미쳐 공개 일정이 늦어진 것으로 전해졌다. 일각에서는 구글이 3.5 프로 대신 차세대 ‘제미나이 4’ 개발에 무게를 옮길 가능성도 거론한다. 알파벳 주가가 발표 당일 4% 넘게 하락한 것도 구글의 혁신과 제품 실행력이 약해질 수 있다는 시장의 불안을 보여줬다. 다만 제미나이를 검색과 클라우드에 빠르게 접목하며 이용자와 매출을 늘리는 등 구글의 AI 사업 기반은 여전히 탄탄하다. 허사비스 전기를 쓴 영국 작가 세바스천 말러비는 이번 개편을 허사비스가 장기 연구를, 카부크추오글루가 제품 개발을 맡아온 기존 역할 분담을 공식화한 것으로 평가했다.

삼성전자가 세계 최대 메모리 기술 콘퍼런스인 ‘FMS 2026’에서 ‘V10 BV-낸드’로 3D 낸드 혁신상을, ‘LPDDR5X-PIM’으로 차세대 메모리상을 각각 받았다고 6일 밝혔다. V10 BV-낸드는 400단 이상 초고적층 구조를 구현한 차세대 V낸드 기술이다. 웨이퍼를 수직으로 접합하는 본딩 버티컬 기술과 V낸드 셀을 3개 층으로 연결하는 3스택 구조를 적용해 저장 용량을 높이면서도 전력 소비와 발열을 줄였다. LPDDR5X-PIM은 세계 최초로 저전력 D램인 LPDDR5X에 프로세싱 인 메모리(PIM) 기술을 적용한 제품이다. 메모리 내부에서 직접 연산을 수행해 데이터 이동을 최소화하고 성능과 전력 효율을 높였다. 인공지능(AI) 가속기와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야의 핵심 메모리 기술로 주목받고 있다.

상장 후 첫 실적을 공개한 스페이스X가 위성 인터넷 ‘스타링크’ 성장에 힘입어 시장 기대를 웃도는 매출을 올렸다. 다만 인공지능(AI) 인프라 투자가 급증해 잉여현금흐름은 적자로 돌아섰다. 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 내년 우주 AI 데이터센터 위성을 발사하겠다는 구상을 내놨다. 스페이스X는 지난 2분기 매출이 78억 달러(약 11조원)로 전년 동기 보다 92% 증가했다고 4일(현지시간) 밝혔다. 시장 전망치(69억 3000만 달러)도 넘었다. 순손실도 5억 4100만 달러로 예상치(19억 달러)보다 적었다. 실적을 이끈 것은 스타링크였다. 통신 부문 매출은 42억 9000만 달러로 전체의 절반을 넘었고 영업이익은 16억 6000만 달러를 기록했다. 가입자는 1200만명으로 1년 새 두 배로 늘었다. 저가 요금제와 해외 진출 확대가 성장세를 뒷받침했다. 반면 xAI와 생성형 AI ‘그록’, 소셜미디어 엑스(X) 등을 포함한 AI 부문은 12억 6000만 달러의 영업손실을 냈다. 2분기 AI 자본지출은 158억 달러로 전분기의 두 배를 넘었고 회사 전체 자본지출은 184억 달러에 달했다. 결국 수익으로 투자 규모를 감당할 수 없어 잉여현금흐름은 19억 달러 적자를 기록했다. 머스크 CEO는 콘퍼런스콜에서 “사람들이 스타링크를 과소평가한다”며 2030년 매출 1조 달러 달성 가능성을 강조했다. 연말까지 AI 컴퓨팅 용량을 2기가와트(GW) 이상으로 늘리고 내년 말 10GW까지 확대하겠다고 했다. 우주 데이터센터용 ‘스타마인드 AI’ 위성을 내년에 발사하고, 1년 뒤 스타십을 하루 한 차례 이상 쏘아 올리겠다는 계획도 제시했다. 시장은 성장성보다 투자 부담에 민감하게 반응했다. 스페이스X 주가는 이날 정규장에서 9.4% 올랐지만 시간외거래에서 7%대 하락세를 기록했다. 외신들은 스타링크가 벌어들인 현금을 AI와 우주사업에 동시에 투입하는 구조가 시험대에 올랐다고 평가했다. 다만 상장으로 현금성 자산이 935억 달러까지 증가한 상태여서 당장은 투자 여력은 충분하다는 평가도 나온다.

이준희 삼성SDS 대표이사가 3일 전남광주통합특별시 해남군 솔라시도 데이터센터 파크에서 열린 국가 AI 컴퓨팅센터 착공식에서 환영사를 하고 있다. 센터는 해남군 산이면 구성리 솔라시도 기업도시에 총 2조 5000억원을 투입해 조성된다. 과학기술정보통신부는 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장을 구축해 초거대 AI 모델 학습과 연구를 지원하는 국가 AI 컴퓨팅 허브 역할을 수행할 것이라고 밝혔다. 삼성SDS 제공

전남광주특별시는 3일 장성군, 미국 AI 인프라 전문기업 AI 패브릭(AI Fabrik), ㈜에이파사드와 AI 데이터센터 구축을 위한 업무협약을 했다. 이번 협약은 지난 1월 16일 민관 합동으로 체결한 장성 AI 데이터센터 구축사업의 첫 단계로, 20MW 규모의 사업을 본격 추진하기 위해 마련됐다. 특히 글로벌 AI 인프라 구축 경험을 보유한 AI 패브릭이 새롭게 참여함에 따라 사업의 기술적·사업적 실행력이 한층 강화될 것으로 기대된다. 시는 앞으로 AI 컴퓨팅 수요와 사업 추진 여건을 고려해 데이터센터 규모를 단계적으로 확대할 계획이다. 협약에 참여한 기관과 기업은 AI 전용 데이터센터·AI 컴퓨팅 인프라 구축, 전력·용수 등 기반 시설의 안정적 확보를 위한 협력, 글로벌 빅테크 등 핵심 수요·입주기업 유치, 인재 양성·고용 창출 등을 위해 협력하기로 했다. 전남광주특별시와 장성군은 데이터센터 인허가를 비롯한 각종 행정절차를 신속히 지원하고, 전력·용수 등 필수 기반 시설이 적기에 구축되도록 행정 역량을 집중할 방침이다. 이번 사업은 정부의 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 AI 데이터센터 경쟁력 강화 정책에 부응하는 사업으로 앞으로 AI·반도체 메가프로젝트와 연계될 경우 전남광주가 대한민국 AI·반도체 산업의 핵심 거점으로 도약하는 데 중요한 기반이 될 전망이다. 황기연 전남광주특별시 부시장은 “이번 사업은 AI 패브릭의 글로벌 기술력과 구축 경험, 에이파사드의 사업 역량, 장성의 우수한 입지 여건이 결합해 성공적 추진이 기대된다”며 “이번 협약이 좋은 일자리와 지역경제 활성화 등 시민이 체감하는 성과로 이어지도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 전남광주특별시와 장성군은 앞으로도 기업과 긴밀한 협의를 통해 후속 절차를 속도감 있게 추진하고, AI 데이터센터 구축을 시작으로 AI 기업 유치와 관련 산업 육성을 확대해 지역 AI 산업생태계 조성에 박차를 가할 계획이다.

전남광주특별시는 3일 해남군 산이면 기업도시에서 대한민국 인공지능 경쟁력을 획기적으로 높일 국가 핵심 인프라인 국가 AI컴퓨팅센터 착공식을 개최했다. 이날 착공식에는 과학기술정보통신부를 비롯해 전남광주통합특별시, 해남군, 영암군, 삼성SDS, 네이버클라우드, 카카오, KT 등 산·학·연·관 관계자들이 참석해 국가 AI 산업의 미래 비전을 함께 공유했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 인공지능 연구개발과 서비스 제공에 필요한 초고성능 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 구축·운영해 산업계와 연구기관, 대학 등에 안정적으로 공급하는 국가 핵심 디지털 인프라다. 센터는 2028년까지 40MW 규모로 구축되며, AI 수요 증가에 맞춰 2030년까지 80MW 규모로 단계적으로 확장될 예정이다. 총사업비는 약 2조 5000억 원이며, 해남군 산이면 기업도시 내 약 1만 5천 평 부지에 전산동과 운영동, 부속동 등이 조성된다. 특히 국가 AI컴퓨팅센터를 중심으로 AI 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 디지털 서비스 등 관련 기업의 집적과 전문 인력 유입이 본격화될 것으로 기대된다. 이를 통해 대규모 투자와 양질의 일자리 창출은 물론, 산학연 협력과 기술혁신이 선순환하는 대한민국 대표 AI 혁신 생태계가 구축될 전망이다. 또한 국가 AI컴퓨팅센터는 전남광주특별시가 추진하는 ‘솔라시도 데이터센터 파크’의 핵심 거점으로 지역 균형 발전과 국가 디지털 경쟁력을 동시에 견인하는 전략 거점 역할을 수행하게 된다. 민형배 시장은 “896조 원 규모의 반도체 클러스터와 함께 전남광주에 대한민국 AI 산업의 새로운 축이 만들어지고 있다”며 “반도체와 전력, 첨단 제조 역량을 모두 갖춘 전남광주의 압도적 성장으로 ‘AI 강국, 대체 불가 대한민국’을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

전남광주통합특별시는 3일 해남군 산이면 기업도시에서 국가 AI컴퓨팅센터 착공식을 개최했다. 이날 착공식에는 과학기술정보통신부를 비롯해 전남광주통합특별시, 해남군, 영암군, 삼성SDS, 네이버클라우드, 카카오, KT 등 산·학·연·관 관계자들이 참석했다. 국가 AI컴퓨팅센터는 인공지능 연구개발과 서비스 제공에 필요한 초고성능 GPU 기반 컴퓨팅 자원을 구축·운영해 산업계와 연구기관, 대학 등에 안정적으로 공급하는 국가 핵심 디지털 인프라다. 국가AI컴퓨팅센터는 2028년까지 40MW 규모로 구축되며, AI 수요 증가에 맞춰 2030년까지 80MW 규모로 단계적으로 확장될 예정이다. 총사업비는 약 2조 5000억 원이며, 해남군 산이면 기업도시 내 약 1만 5000평 부지에 전산동과 운영동, 부속동 등이 조성된다. 지역에서는 국가 AI컴퓨팅센터를 중심으로 AI 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 디지털서비스 등 관련 기업의 집적과 전문인력 유입이 본격화될 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 대규모 투자와 양질의 일자리 창출은 물론, 산학연 협력과 기술혁신이 선순환하는 대한민국 대표 AI 혁신 생태계가 구축될 전망이다. 국가 AI컴퓨팅센터는 전남광주통합특별시가 추진하는 ‘솔라시도 데이터센터 파크’의 핵심 거점으로 자리매김하며, 지역 균형발전과 국가 디지털 경쟁력을 동시에 이끌어가는 전략 거점 역할을 수행하게 된다. 민형배 통합특별시장은 “896조 원 규모의 반도체 클러스터와 함께 전남광주에 대한민국 AI 산업의 새로운 축이 만들어지고 있다”며 “오늘의 착공식이 솔라시도의 새로운 출발이자 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 힘찬 출발점이 되기를 기대한다”고 말했다.

세종대학교가 교육부의 ‘대학기초연구소 지원(G-LAMP) 사업’ 신규 예비 선정 대학에 이름을 올렸다. 최대 5년간 연간 50억원의 파격적인 지원을 받아 양자·AI 융합 연구거점 구축에 나선다. 세종대는 이번 사업 예비 선정으로 원자과학 분야를 중심으로 한 연구에 착수한다고 3일 밝혔다. 사업단장은 이기학 기획처장이, 중점 테마연구소인 양자·AI융합연구원은 홍석륜 물리천문학과 교수가 이끈다. 세종대는 ‘양자소재 및 양자·AI 융합 원천기술’을 핵심 연구과제로 삼았다. 양자소재와 양자현상의 원리를 규명하고 양자컴퓨팅·센싱·정보처리 및 AI를 연계한 통합 연구플랫폼을 구축해 세계적 수준의 연구거점을 다질 계획이다. 엄종화 총장은 “이번 선정으로 양자·AI 과학 분야 연구 역량을 한층 강화하고 미래 국가 전략기술을 이끌어갈 핵심 연구인재 양성에 박차를 가하겠다”고 밝혔다.

숭실대학교 G-LAMP사업단이 지역 고등학생들을 위한 첨단 과학 교육과 진로 탐색 프로그램을 성공적으로 마쳤다. 사업단은 지역 고교생들의 이공계 진로 탐색과 과학기술 역량 강화를 위해 고교 특강 8회, 자연과학 실험 및 전공체험 프로그램 2회를 운영했다고 3일 밝혔다. 이번 프로그램은 학생들이 대학의 우수한 연구 환경을 직접 경험하고 인공지능(AI), 양자정보, 신약개발 등 첨단 과학기술 분야에 대한 시야를 넓히도록 기획됐다. 우선 입학처와 연계해 진행된 고교 특강은 노원고, 동덕여고, 동명여고 등 8개 학교에서 열렸다. 교수진이 직접 학교를 찾아 AI와 생명과학, 양자정보과학, 인공지능과 생체모사 컴퓨팅 등을 주제로 강연을 펼쳤다. 원주 대성고와 춘천 유봉여고 학생들을 대상으로 한 자연과학 실험·전공체험도 큰 호응을 얻었다. 학생들은 대학 수준의 실험과 첨단 연구 장비를 직접 다루며 바이오·의료 융합 과정을 몸소 체험했다. 숭실대 G-LAMP사업단은 앞으로도 지역 고교와의 협력을 넓혀 미래 과학기술 인재를 양성하는 교육 프로그램을 지속해서 확대할 계획이다.

전남광주통합특별시 해남군이 인공지능(AI)과 반도체, 데이터 등 미래 첨단산업 육성을 위한 제도적 기반을 마련하며 미래 성장동력 확보에 본격 나섰다. 정부의 대규모 AI 투자 프로젝트와 연계해 산업 생태계를 선점하려는 전략으로 풀이된다. 해남군은 최근 열린 군의회 본회의에서 ‘첨단산업 육성 및 지원 조례’가 최종 의결됐다고 31일 밝혔다. 이번 조례 제정으로 AI와 반도체, 데이터, 미래에너지 등 전략산업을 체계적으로 육성하기 위한 행정·재정적 지원 근거가 마련됐다. 조례에는 첨단산업 육성을 위한 중장기 기본계획 수립을 비롯해 산·학·연 협력체계 구축, 연구개발(R＆D) 지원, 기술 사업화, 기업 지원, 전문인력 양성 등 산업 생태계 전반을 아우르는 지원 방안이 담겼다. 특히 이번 조례는 해남 솔라시도를 중심으로 추진되는 국가 AI컴퓨팅센터와 정부 메가프로젝트인 약 17조 원 규모 AI 데이터센터 투자사업을 뒷받침하는 제도적 기반이라는 점에서 의미가 크다. 해남군은 이를 발판으로 국내외 첨단기업 유치에 속도를 내는 한편, 전문인력 양성과 학술행사 개최 등을 통해 AI 산업 클러스터 조성에도 박차를 가할 계획이다. AI 데이터센터와 RE100 산업단지, 미래에너지 산업을 연계한 첨단산업 생태계를 구축해 지역의 신성장 축으로 육성한다는 구상이다. 이번 조례는 단순한 기업 지원을 넘어 해남을 서남권 AI·반도체 산업의 거점으로 육성하기 위한 제도적 장치라는 평가도 나온다. 대규모 민간 투자와 정부 정책을 안정적으로 뒷받침할 법적 기반을 마련함으로써 투자 유치 경쟁력을 높일 것으로 기대된다. 해남군 관계자는 “이번 조례는 AI 데이터센터 클러스터와 RE100 산업단지, 미래에너지 산업을 유기적으로 연결하는 출발점”이라며 “지역 기업과 글로벌 기업이 함께 성장할 수 있는 첨단산업 생태계 조성에 행정 역량을 집중하겠다”고 말했다.

전남광주통합특별시가 내년도 주요 현안사업에 필요한 국가 예산확보를 위해 지역 국회의원과 공동대응체제를 구축했다. 통합특별시는 30일 국회의원회관 제1세미나실에서 더불어민주당 전남광주통합특별시당과 첫 예산정책협의회를 열고, 지역 현안 해결과 2027년도 정부예산 확보를 위한 공동 대응 방안을 논의했다. 이번 협의회는 전남과 광주가 40년 만에 행정통합을 이룬 뒤 처음 열린 것으로, 그동안 전남은 전남도당과, 광주는 광주시당과 각각 추진해 온 예산정책협의를 전남광주통합특별시 차원의 단일 대응체계로 전환했다는 데 의미가 있다는 평가다. 이날협의회에는 민형배 통합특별시장과 양부남 전남광주통합특별시당위원장, 지역 국회의원 13명, 통합특별시 관계 공무원이 참석했다. 통합특별시는 이날 정책 건의 1건과 법률 건의 3건, 2027년 국고 건의사업 30건을 설명하고 정부예산안 반영과 국회 차원의 적극적인 지원을 요청했다. 주요 정책 현안으로 전남과 광주가 보유한 AI·재생에너지·미래차·소재·부품 역량을 연계한 호남권 반도체 클러스터 조성 추진 상황과 핵심 기반시설 구축 방향을 공유했다. 통합특별시는 호남권 반도체 클러스터가 국가 반도체산업의 새로운 성장축으로 자리 잡을 수 있도록 국회 차원의 전폭적인 지원을 건의했다. 법률 분야에서는 ▲‘재생에너지 자립도시 조성 및 지원에 관한 특별법’의 신속한 제정 ▲농협·수협 등 핵심 공공기관 이전을 위한 관련 법률 개정 ▲균형발전특별회계 전환사업 재원 보전을 위한 ‘지방세법’ 개정 등을 요청했다. 2027년 국고 건의 사업은 통합특별시의 미래 성장 전략과 사업 간 연계성을 고려해 AI 분야 6건, 전략산업 분야 7건, SOC 분야 5건, 문화·관광 분야 5건, 농·해수 분야 4건, 기타 분야 3건이다. 주요 건의사업은 분야별로 AI 분야의 경우 ▲국가 NPU 컴퓨팅센터 광주 설립 ▲메가프로젝트 AI데이터센터 기반시설 구축 ▲국가 AI 집적단지 활성화 ▲AI 데이터센터 테스트베드 지원 등이다. 국가 NPU 컴퓨팅센터 광주 설립은 우리 기술로 독자적인 AI 역량을 확보하고 국산 NPU의 실증과 확산을 촉진하기 위한 사업이다. 정보화전략계획 수립 용역비 19억 7000만 원의 반영을 요청했다. 메가프로젝트 AI데이터센터 기반시설 구축사업은 해남 솔라시도 일원에 154㎸ 전력공급시설과 용수시설을 구축하는 사업이다. 시는 사업의 신속한 추진을 위해 예비타당성조사 면제와 기본·실시설계비 132억 원의 국비 지원을 건의했다. 전략산업 분야는 ▲우주발사체 지·산·학·연 연합캠퍼스 조성 ▲자율주행차 전용테크 구축 ▲고전력 반도체 모듈 실증·평가 플랫폼 구축 ▲휴머노이드 기반 제조산업 M.AX 전환사업 등이다. SOC 분야에서는 전남광주통합특별시의 단일 생활·경제권 형성과 첨단산업 거점 간 연결성 강화를 위해 ▲영암~광주 고속도로 ▲서해안철도 군산~목포 구간 ▲광주 신산업선 ▲광주~나주 광역철도 ▲광주~화순 광역철도의 국가계획 반영과 예비타당성조사 대상사업 선정을 요청했다. 민형배 시장은 “이번 협의회는 통합특별시와 지역 국회의원들이 하나의 전략과 목소리로 정부예산 확보에 나서는 첫 자리”라며 “AI와 반도체, 에너지, 미래차, 문화콘텐츠, 농수산업을 유기적으로 연결해 시민들이 체감할 수 있는 통합의 성과를 만들겠다”고 말했다. 이어 “더불어민주당 전남광주통합특별시당과 전남광주통합특별시 간의 긴밀한 당·정 협력 체계를 구축·정립해 전남광주통합특별시의 주요한 지역 현안을 풀어나가겠다“고 강조했다. 양부남 시당위원장은 “전남과 광주가 하나가 된 만큼 지역 국회의원들도 한 팀이 돼 전남광주통합특별시의 미래를 뒷받침하겠다”며 “오늘 건의된 핵심사업이 정부안에 반영되고 관련 법안이 조속히 처리될 수 있도록 당 차원에서 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

국내 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체 상용화의 최대 난제로 꼽혀온 ‘누설 전류’와 ‘정보 저장의 비선형성’ 문제를 동시에 해결하는 세계 최초의 핵심 소자 기술을 개발했다. 별도의 선택(Selector) 소자 없이도 스스로 전류를 제어하는 ‘자기정류(Self-Rectifying)’ 기능을 구현함으로써 고집적·초저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술로 평가받고 있다. 30일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 GIST 신소재공학과 이상한 교수 연구팀은 서울대 재료공학부 장호원 교수팀, 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 조슈아 양(Joshua Yang) 교수팀과의 국제 공동연구를 통해 메모리 기능과 자기정류 기능을 하나의 소자에 동시에 구현하는 데 성공했다. 이번 연구는 차세대 AI 반도체 분야의 권위 있는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 에 게재되며 기술적 우수성을 국제적으로 인정받았다. 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 신경망을 모방해 정보를 처리하는 차세대 AI 반도체로, 초저전력과 초고속 연산이 가능해 미래 AI 산업의 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나 기존 소자는 미세한 누설 전류를 차단하기 위해 메모리 소자와 별도로 선택 소자를 추가해야 했고, 이로 인해 회로가 복잡해지고 집적도가 떨어지는 한계를 안고 있었다. 공동연구진은 강유전체 소재인 비스무트 철 산화물(BiFeO₃)에 바륨(Ba)을 정밀하게 첨가하는 공정을 개발해 이 같은 난제를 해결했다. 바륨 첨가를 통해 산소 공공(Oxygen Vacancy)의 이동을 정교하게 제어하면서 반복적인 전기 자극에도 정보가 일정하게 저장되는 선형적 저장 특성을 확보했다. 동시에 전류를 한 방향으로만 흐르게 하는 자기정류 특성을 구현해 정류비(Rectification Ratio)를 기존 대비 100만 배 이상 향상시키는 데 성공했다. 이에 따라 별도의 선택 소자 없이도 누설 전류를 사실상 차단할 수 있게 됐다. 성능 검증 결과도 뛰어났다. 연구팀이 개발한 소자는 1000만 회 이상의 반복적인 쓰기·지우기 동작에서도 안정적인 성능을 유지했다. 또한 11×11 크기의 크로스바(Crossbar) 메모리 어레이, 총 121개 메모리 셀 실험에서는 텍스트와 이미지 데이터를 오차 없이 안정적으로 저장·처리하며 실제 뉴로모픽 컴퓨팅 적용 가능성을 입증했다. 이상한 GIST 교수는 “이번 연구는 뉴로모픽 반도체의 대표적인 난제였던 비선형성과 누설 전류 문제를 단일 소자에서 동시에 해결해 회로를 획기적으로 단순화한 데 의미가 있다”며 “향후 인간의 뇌를 닮은 초고효율 AI 반도체 상용화를 앞당기는 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

인공지능(AI) 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹이 솔루션의 기획·개발부터 서비스 제공, 기술 지원까지 전 과정을 AX(인공지능 전환) 기반으로 재편하는 ‘오케스트로(OKESTRO) 4.0’ 전략을 발표했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 코엑스에서 열린 기자간담회에서 “기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원과 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영의 주도권을 확보해야 한다”고 밝혔다. 오케스트로 4.0은 ‘오케스트로 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합했다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이에 따라 고객은 필요한 기술의 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있다. 김 의장은 “AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다”고 설명했다. 나아가 장애와 환경 변화에도 안정적인 서비스 운영을 뒷받침해 서비스의 연속성을 높이고, 데이터와 정책에 기반한 판단을 지원해 의사결정의 완전성을 강화한다. 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스’, 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷’, 재해복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토’ 등으로 구성된다. 김 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

- AI 모델·GPU 확보 넘어 인프라 운영 역량이 AI 경쟁력 좌우- ‘SCORE’로 운영 데이터 연결… ‘OKESTRO GenDev’로 SDLC 생산성 10.6배 향상- AI 인프라 소프트웨어 전반을 AX 기반으로 재편… 변화 대응 속도·기술 주권 강화 AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 28일 서울 삼성동 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’ 기자간담회에서 ‘OKESTRO 4.0’을 공식 발표했다. 오케스트로 그룹은 생성형 AI 도입 확대로 AI 경쟁력의 기준이 모델 성능이나 GPU 확보를 넘어 실제 서비스를 안정적으로 운영하고, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 신속하게 확장·전환하는 인프라 소프트웨어 역량으로 이동하고 있다고 분석했다. 기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원, 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영 주도권을 확보해야 한다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘OKESTRO 4.0’을 제시했다. ‘OKESTRO 4.0’은 ‘OKESTRO 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합해 솔루션의 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 재편하는 전략이다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객은 기술 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 오케스트로 그룹은 장애 및 환경 변화에도 안정적인 서비스를 유지해 연관 업무의 연속성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계를 핵심 경쟁력으로 제시했다. 오케스트로 그룹은 AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점을 ‘OKESTRO 4.0’의 차별점으로 제시했다. 이 같은 역량을 뒷받침하는 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어는 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)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’, 재해 복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’ 등으로 구성된다. 이를 구현하는 핵심 체계는 온톨로지 기반 지식 그래프 ‘SCORE’와 AI 기반 기술 생성 체계 ‘OKESTRO GenDev’다. SCORE는 고객 환경의 자원과 서비스, 장애와 변경 이력, 정책과 비용 등 분산된 운영 데이터를 관계와 맥락에 따라 연결한다. 데이터의 출처와 계보까지 추적해 AI가 실제 운영 환경과 검증 가능한 근거를 바탕으로 상황을 이해하고 판단하도록 지원한다. OKESTRO GenDev는 SCORE에 축적된 고객 환경 정보와 운영 데이터를 기반으로 필요한 기술과 대응 방안을 생성·검증하는 체계다. 소프트웨어의 기획, 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 전 과정에 AI를 적용해 각 단계의 업무 효율을 높인다. OKESTRO GenDev 적용 시 기존 소프트웨어 개발 생애 주기(SDLC) 대비 전체 생산성이 약 10.6배 향상된다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 SCORE와 OKESTRO GenDev를 AI 인프라 소프트웨어 전반에 적용해 전 제품군을 4.0 체계로 재편할 방침이다. 이를 통해 인프라 운영을 사후 복구 중심에서 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고, 기술 개발과 인프라 운영 전반의 의사결정을 일관된 데이터와 정책에 기반해 지원할 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “‘OKESTRO 4.0’을 통해 솔루션 개발부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 전환하고, 서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

삼성전자가 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM5의 베이스 다이에 2나노 파운드리 공정을 적용하겠다는 구상을 공개했다. 6세대와 7세대인 HBM4·HBM4E에 이어 차세대 제품에도 최선단 파운드리 공정을 도입해 인공지능(AI) 반도체 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. 삼성전자는 27일 뉴스룸을 통해 이런 내용을 담은 구자흠 파운드리사업부 기술개발실장(부사장) 인터뷰를 공개했다. 구 부사장은 “HBM5는 HBM4E보다 동작 속도를 약 50% 이상 향상해야 할 것으로 예상된다”며 “베이스 다이에는 동작 속도는 물론 전력 효율 관점에서도 큰 폭의 개선을 이끌어낼 수 있는 최선단 공정을 준비하고 있다”고 말했다. 이어 “HBM5의 베이스 다이는 게이트올어라운드(GAA) 구조를 사용하는 2나노 공정을 적용하고 더욱 높은 집적도의 실리콘 관통 전극(TSV)을 구현할 예정”이라고 밝혔다. HBM은 코어 다이와 베이스 다이를 쌓아 패키징하는 제품이다. 베이스 다이는 HBM 적층 구조 하단에 위치해 그래픽처리장치(GPU) 등 외부 프로세서와 데이터를 빠르게 주고받도록 연결하는 역할을 한다. 특히 HBM4부터는 베이스 다이에 최첨단 파운드리 공정이 적용되면서 HBM의 성능과 전력 효율을 좌우하는 핵심 부품으로 자리 잡았다. GAA는 전류 제어력과 전력 효율을 높인 차세대 트랜지스터 구조다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했고, 5월 HBM4E 12단 샘플을 출하했다. HBM4와 HBM4E 베이스 다이에는 양산성과 수율이 검증된 4나노 4세대 공정을 적용했다. 구 부사장은 “올해 하반기에는 수율과 성능을 개선한 2나노 2세대 공정 기반의 모바일향 신제품 양산을 시작할 예정”이라고 말했다. 이어 삼성전자의 HBM 경쟁력에 대해 “설계, 제조, 패키징을 모두 삼성전자가 하는 턴키 솔루션 제품”이라며 양산 제품 완성 시간 단축이 가능하고 비용 관점에서도 유리하다고 했다. 이에 따라 모바일 고객사뿐만 아니라 테슬라와 다수의 AI·고성능컴퓨팅(HPC)·클라우드서비스제공사(CSP) 등 대형 고객사 수주가 잇따르고 있다고 전했다.

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

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.