오픈AI는 지난 21일(현지시간) 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 시험용 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 모델은 보안 문제 답을 찾다 내부 시스템의 새 취약점을 발견해 인터넷에 접속했고 권한을 높인 뒤 여러 시스템을 거쳐 허깅페이스 서버에서 원격으로 코드를 실행했다. 사람이 시킨 일은 보안 문제를 푸는 것이었고, 외부 시스템 공격 지시는 없었다. 그런데 모델은 답을 얻기 위해 스스로 방법을 골랐고, 그 과정에서 실제 시스템까지 건드렸다. AI가 틀린 답을 내놓은 것이 아니라 맞는 답을 찾으려다 개발자가 예상하지 못한 행동을 이어 간 셈이다. 평가 당시 일부 안전장치가 완화돼 있었던 것은 사실이다. 그렇다고 고성능 모델이 시험 환경의 허점을 찾아 외부 서버 침투까지 이어 갔다는 사실까지 가벼워지지는 않는다. 모델은 제로데이 취약점과 탈취한 인증정보를 조합하고 권한 상승과 내부망 이동을 거쳐 목표에 도달했다. 오픈AI가 사고 뒤 격리와 감시, 인터넷 접근 통제를 강화하겠다고 밝힌 이유다. 위험의 성격이 달라진 배경에는 AI의 진화가 있다. 최신 모델은 질문에 답하는 도구를 넘어 직접 일을 처리하는 에이전트로 발전하고 있다. 목표를 여러 단계로 나누고 필요한 도구를 고른 뒤 중간 결과에 따라 다음 행동을 정한다. 사람이 일일이 지시하지 않아도 복잡한 업무를 끝낼 수 있는 능력이 이번에는 허용되지 않은 경로를 찾아내는 데 쓰였다. 이제는 결과뿐 아니라 그 결과에 이르는 과정도 살펴야 한다. 오픈AI의 시행착오를 먼 나라 일로 넘길 수 없는 이유도 여기에 있다. 한국은 미국과 중국에 이은 ‘AI 3강’을 목표로 자체 모델 개발과 산업 현장 적용에 속도를 내고 있다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 경쟁 중이다. 국내 기업들은 공공·제조·국방·교육 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 해외 모델을 가져다 쓰는 단계를 넘어 직접 개발·운영하는 만큼 책임도 달라진다. 국내에서 만든 AI가 예상 밖의 행동을 했을 때 어떻게 발견하고 멈출지, 사고 기록을 어디까지 공개할지, 개발사와 서비스 기업의 책임을 어떻게 나눌지를 우리 스스로 정해야 한다. 성능 경쟁에 앞서 통제 기준을 세우지 않으면 같은 시행착오를 뒤늦게 되풀이할 수 있다. 지난 24일(현지시간) 발표된 ‘샌프란시스코 AI 선언’은 한국을 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가로 키우는 동시에, AI가 ‘인간 중심의 가치’ 위에서 발전해야 한다는 원칙을 담았다. 이제 이 ‘인간 중심’이라는 기치를 구체적 실행 기준으로 옮겨야 할 때다. AI 모델의 행동을 추적하고, 필요할 때는 멈출 수 있는 능력과 의무를 갖추며, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하는 기준이 그것이다. AI 3강은 강한 기술을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 그 기술을 어디까지 믿고 맡길 수 있는지도 함께 증명해야 한다. 민나리 산업부 기자

기업공개(IPO)를 추진하는 중국 CXMT(창신메모리)가 차세대 D램 개발과 생산 확대를 통한 추격 전략을 공식화했다. CXMT는 D램 분야에서 세계 4위를 차지하고 있다. 12일 업계에 따르면 CXMT는 지난 9일 상하이증권거래소에 투자설명서를 제출했다. IPO 절차를 본격적으로 시작한 셈이다. CXMT가 정부 지원을 넘어 자체 자금 조달에 나서면서 글로벌 메모리 시장 경쟁에 변수가 될 전망이다. CXMT는 투자설명서에서 생산능력 기준으로 중국 내 1위이자 세계 4위 D램 업체라고 소개했다. 주요 경쟁사로는 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등을 꼽았다. 다만 “글로벌 선두 3개 업체와는 여전히 일정한 격차가 존재한다”고 명시했다. 이에 생산능력 확대와 연구개발(R＆D) 투자 등으로 경쟁력을 높이겠다고 밝혔다. CXMT의 IPO 조달 계획은 295억 위안(약 6조 5000억원)이다. 생산라인 기술 업그레이드, D램 기술 고도화, 차세대 D램 선행기술 연구개발 등에 투입한다. 또 고대역폭메모리(HBM)보다 DDR5·LPDDR5X 등 범용 D램 제품군을 성장시키겠다고 제시했다. HBM 분야에서 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 글로벌 3강을 유지하는 만큼, 비교적 경쟁력이 있는 범용 D램을 앞세우겠다는 의미다. 최근 인공지능(AI) 서버 투자 확대로 범용 D램 역시 수요와 수익성이 함께 높아지는 상황이다. 특히 글로벌 3강이 HBM에 집중하면서 범용 D램 수요를 완벽히 채우지 못하는 현상도 나타나고 있다. 업계에서는 CXMT가 정부 지원과 민간 자본을 활용하면서 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론을 향한 추격에 속도를 더욱 높일 것으로 보고 있다.

코스닥 시장이 출범 30주년을 앞두고 존재감이 급격히 약해지고 있다. 코스닥은 여전히 1000선 아래에서 움직이고 국내 증시 내 시가총액 비중도 빠르게 줄어들고 있다. 시장 활성화의 핵심 카드로 꼽히는 ‘승강제(우량기업과 일반기업을 나눠 상위·하위 시장으로 이동시키는 1·2부제)’도 벤처업계 반발로 구체안 발표가 가을 이후로 미뤄질 가능성이 커졌다. 22일 한국거래소에 따르면 이날 코스닥 시가총액(543조 8033억) 비중은 전체 증시(7993조 3961억)의 6.80%에 그쳤다. 연초 12%대와 비교하면 절반 수준이다. 지수도 부진하다. 이날도 코스닥 지수는 968.40으로 마감하며 ‘천스닥’ 아래에 머물렀다. 거래소는 다음 달 1일 코스닥 30주년 행사에서 시장 개편 방향을 공개할 예정이다. 다만 금융당국이 코스닥 활성화 방안의 핵심으로 내놓은 ‘승강제’는 벤처업계가 “서열화를 초래할 수 있다”고 반발하면서 세부안 발표 시점이 9~10월로 늦춰진다는 얘기가 나온다. 업계는 시가총액과 영업실적 중심으로 기업을 분류할 경우 바이오, 인공지능(AI), 딥테크 등 장기 연구개발(R＆D) 기업이 기술력과 무관하게 하위 시장에 편입돼 ‘비우량 기업’이라는 낙인이 찍힐 수 있다고 우려한다. 이런 가운데 증시 전체의 관심은 반도체 실적으로 향하고 있다. 특히 오는 25일(현지시간) 실적을 발표하는 미국 메모리 반도체 업체 마이크론이 하반기 증시 방향을 가를 핵심 변수로 꼽힌다. 마이크론은 삼성전자·SK하이닉스와 함께 글로벌 메모리 3강으로 꼽히며 최근 AI 반도체 랠리의 대표 수혜주다. 시장에서는 마이크론의 3~5월 분기 매출이 345억달러, 주당순이익(EPS)은 19.72달러에 이를 것으로 예상한다. 다만 최근 반도체주 급등으로 기대치가 높아진 만큼 단순 실적 호조를 넘어 향후 전망치(가이던스) 상향 여부가 중요하다는 평가다. 증권업계 관계자는 “최근 코스피 강세를 이끈 것도 결국 반도체”라며 “마이크론 실적이 기대를 웃돌 경우 AI·반도체 랠리가 이어질 수 있지만 실망스러운 전망이 나오면 국내 증시도 조정 압력을 받을 수 있다”고 말했다.

승강제, 벤처업계 반발로 늦춰질 듯“마이크론, 하반기 증시 핵심 변수로”코스닥 시장이 출범 30주년을 앞두고 존재감이 급격히 약해지고 있다. 코스닥은 여전히 1000선 아래에서 움직이고 국내 증시 내 시가총액 비중도 빠르게 줄어들고 있다. 시장 활성화의 핵심 카드로 꼽히는 ‘승강제(우량기업과 일반기업을 나눠 상위·하위 시장으로 이동시키는 1·2부제)’도 벤처업계 반발로 구체안 발표가 가을 이후로 미뤄질 가능성이 커졌다. 22일 한국거래소에 따르면 이날 코스닥 시가총액(543조 8033억) 비중은 전체 증시(7993조 3961억)의 6.80%에 그쳤다. 연초 12%대와 비교하면 절반 수준이다. 지수도 부진하다. 이날도 코스닥 지수는 968.40으로 마감하며 ‘천스닥’ 아래에 머물렀다. 거래소는 다음 달 1일 코스닥 30주년 행사에서 시장 개편 방향을 공개할 예정이다. 다만 금융당국이 코스닥 활성화 방안의 핵심으로 내놓은 ‘승강제’는 벤처업계가 “서열화를 초래할 수 있다”고 반발하면서 세부안 발표 시점이 9~10월로 늦춰진다는 얘기가 나온다. 업계는 시가총액과 영업실적 중심으로 기업을 분류할 경우 바이오, 인공지능(AI), 딥테크 등 장기 연구개발(R＆D) 기업이 기술력과 무관하게 하위 시장에 편입돼 ‘비우량 기업’이라는 낙인이 찍힐 수 있다고 우려한다. 이런 가운데 증시 전체의 관심은 반도체 실적으로 향하고 있다. 특히 오는 25일(현지시간) 실적을 발표하는 미국 메모리 반도체 업체 마이크론이 하반기 증시 방향을 가를 핵심 변수로 꼽힌다. 마이크론은 삼성전자·SK하이닉스와 함께 글로벌 메모리 3강으로 꼽히며 최근 AI 반도체 랠리의 대표 수혜주다. 시장에서는 마이크론의 3~5월 분기 매출이 345억달러, 주당순이익(EPS)은 19.72달러에 이를 것으로 예상한다. 다만 최근 반도체주 급등으로 기대치가 높아진 만큼 단순 실적 호조를 넘어 향후 전망치(가이던스) 상향 여부가 중요하다는 평가다. 증권업계 관계자는 “최근 코스피 강세를 이끈 것도 결국 반도체”라며 “마이크론 실적이 기대를 웃돌 경우 AI·반도체 랠리가 이어질 수 있지만 실망스러운 전망이 나오면 국내 증시도 조정 압력을 받을 수 있다”고 말했다.

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.

이재명 정부 1년은 한국 경제가 복합위기의 압박 속에서도 회복의 방향을 되찾은 시간이었다. 세계 경기 둔화, 중동 정세 불안, 물가 압력, 금융시장 변동성이 한꺼번에 겹친 상황에서 정부는 경기 회복과 민생 안정, 미래 성장 기반 확충을 동시에 추진했다. 성과를 과장할 필요는 없지만, 주요 지표가 보여 주는 흐름은 분명하다. 한국 경제는 다시 움직이고 있고, 경제정책도 단기 대응을 넘어 구조 전환의 궤도에 올라서고 있다. 가장 두드러진 변화는 경제성장률의 반등이다. 올해 1분기 전기 대비 1.7%, 전년 동기 대비 3.6%를 기록했다. 주요 기관과 투자은행의 전망치 상향 조정이 회복세의 신뢰도를 뒷받침한다. 한국은행은 2.6%, 금융연구원은 2.8%까지 올렸다. 성장은 세수 개선으로도 이어지고 있다. 국세수입은 올해 415조원대까지 확대될 것으로 전망된다. 경기 회복이 기업 실적과 소비 개선을 거쳐 재정 기반을 보강하는 선순환의 단초가 마련된 것으로 평가된다. 고용 지표도 긍정적인 흐름이다. 출범 전후 각 10개월을 비교하면 수도권뿐 아니라 비수도권 일자리도 함께 늘었다는 점이 주목할 만하다. 경기 회복의 온기가 지역으로 확산할 가능성을 보여 주는 신호이기 때문이다. 대외 부문 성과도 가볍지 않다. 반도체 호황으로 수출 규모가 세계 5위권에 올라섰고, 경상수지는 역대 최대 수준의 흑자를 냈다. 코스피 상승과 증시 시가총액 순위 도약은 국내 자본시장에 대한 재평가의 신호다. 세계국채지수(WGBI) 편입 이후 외국인의 국고채 순매수가 확대된 점, 3대 국제신용평가사가 국가신용등급 전망을 ‘안정적’으로 유지한 점도 대외신인도 관리의 성과로 꼽힌다. 민생물가 관리 역시 빼놓을 수 없다. 미·이란 전쟁 이후 주요국 물가가 다시 불안해지는 국면에서 한국의 소비자물가는 비교적 안정적이다. 물가는 거시 수치가 아니라 국민의 장바구니 문제다. 석유류와 먹거리 가격 안정을 위한 현장 대응과 시장 질서 확립 조치가 일정한 효과를 거뒀다는 점은 평가받을 만하다. 정부 조직 재설계도 눈에 띈다. 예산 기능의 재배치, 인공지능(AI) 대전환, 해양수산부 부산 이전 등은 성장·재정·산업·기후·지역 정책을 하나의 전략 아래 움직이게 하려는 시도다. 재정경제부에 혁신성장실과 국고실을 신설해 첨단산업·전략투자·국가자산 관리 기능을 강화한 것도 같은 맥락이다. 조직 개편의 진정한 의미는 부처 이름이 아니라 정책 실행의 정합성에서 나온다. 지금의 회복세를 지속적인 성장으로 굳히기 위한 남은 4년의 과제는 분명하다. 첫째, 수도권 부동산 가격의 안정적 관리다. 경기 회복의 온기가 자산 가격 불안으로 번지면 애써 쌓은 민생 안정의 성과가 훼손될 수 있기 때문이다. 둘째, AI 3강 진입이다. 인재·데이터·반도체·전력·규제개혁을 아우르는 중장기 실행계획이 맞물려 작동해야 실질적 성과로 이어질 수 있다. 국가의 미래 먹거리가 걸린 과제인 만큼, 형성된 분위기를 흔들림 없는 실행력으로 전환하는 것이 중요하다. 셋째, 주가 상승이 실제 모험자본 투자와 생산적 금융으로 이어지도록 자본시장의 유인체계를 정비하고 관련 제도를 지속적으로 보완해 나가야 한다. 마지막으로 미국·이란 전쟁 등 지정학적 리스크에 따른 에너지·공급망 차질에 대한 꾸준한 관리가 필요하다. 출범 1년의 성과는 고무적이다. 이제 남은 과제는 지금의 회복이 일시적 반등에 그치지 않고 지속 가능한 성장으로 나아가도록 그 동력을 더욱 단단히 다지는 일이다. 한재준 인하대 파이낸스경영학과 교수

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리가 어제부터 국가인공지능(AI)전략위원회 상근 부위원장 자리를 겸직한다. 임문영 전 부위원장이 광주 광산을 보궐선거 출마로 사직한 데 따른 임시 방편이다. 청와대에 신설된 AI미래기획수석으로 임명됐던 하정우 전 수석도 지난달 부산 북구갑 보궐선거 출마로 자리를 비웠다. 정부 출범과 함께 야심차게 마련된 자리들을 1년도 지키지 못한 것이다. 326개 과제가 담긴 ‘대한민국 AI 행동계획’ 점검과 부처 간 협업, AI 입법 프레임워크 설계 등 갈 길이 여간 바쁘지 않다. 컨트롤타워 공백은 당장 예산 확보, 인재 양성, 국제 공조 차질로 이어진다. AI 국가 사령탑이 이토록 가볍게 흔들려서 되는 일인지 걱정이 앞설 수밖에 없다. 우리 반도체 기업들은 전대미문의 기록적 수익을 내고 있으나 반도체 슈퍼사이클이 얼마나 지속될지는 아무도 장담할 수 없다. 정부가 약속한 ‘AI 3강’을 실현하겠다면 지금은 기업 투자 재원을 탄탄히 확보하고 데이터센터, 전력망 등 인프라를 보강할 방안을 찾느라 바빠야 할 때 아닌가. 김용범 청와대 정책실장은 “AI 인프라 시대의 과실은 전 국민에게 환원돼야 한다”고 했다. 이 발언이 논란이 되자 이재명 대통령은 “초과세수의 국민 환원”을 뜻하는 것이라며 진화에 나섰다. ‘AI 국민배당금’을 놓고 갑론을박하지만, AI 시대에 우리 반도체가 시장 주도권을 쥐고 있기에 그나마 가능한 공방이다. 물 들어올 때 노 젓는 것은 만고의 진리다. 초과 이윤을 어떻게 나눠 쓸지보다 지금의 골든타임을 놓치지 않고 AI 강국으로 도약할 발판을 어떻게 만들지 그 고민을 먼저 해야 한다. 주요국들은 AI 청사진을 짜서 시한을 정해 밀어붙인다. 미국은 10기가와트 데이터센터를 미 전역에 구축하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 가동한다. 중국은 화웨이 칩과 딥시크를 잇는 생태계 자립에 나섰고, 유럽연합(EU)은 AI 기가팩토리 5곳 건설 계획을 못박았다. 우리는 무엇을 하고 있는가.

국회 전체 의석 5%가 바뀌는 큰 판차기 총선 주도권·대선 포석 연결평택을 조국, 김용남·유의동과 3강국회 입성 땐 여권 권력 지형 변화내리 3번 전재수 선택한 부산 북갑한동훈 백병전·하정우 전 수석 출격계양을 등 교통정리 골머리 앓은 與짠물 경쟁 野, 윤어게인 공천 될 판6·3 지방선거, 재보궐 선거가 딱 한 달 앞으로 다가왔다. 사전투표를 감안하면 남은 시간은 더 짧다. 지난달 이 지면에서도 살펴봤지만 지금도 여당의 구조적 우세에는 큰 변화가 없다. 남은 한 달 동안 대통령이나 여당이 큰 위기에 처하거나 야당에 대한 국민적 평가가 갑자기 달라질 가능성은 낮다. 그럼에도 전국 선거답게 긴장감은 상당히 높아지고 있다. 특히 부산, 울산, 경남을 중심으로 국민의힘 소속 현역 자치단체장들이 여당 후보와의 격차를 줄이면서 접전 양상이 벌어지고 있다. 수성을 해야 하지만 추격자 노릇도 해야 하는 이들의 선거 전략은 대동소이하다. 지지율이 낮고 당내에서도 빈축을 사고 있는 장동혁 대표의 개입을 최대한 차단하면서 야당 현직 단체장과 여당 후보의 맞대결, 닫힌 싸움을 만들어 내야 하는 것이다. 독자적 지역 선대위 출범, 당명이나 빨간색 당 색을 전면에 내세우지 않는 캠페인 등이 이를 방증하고 있다. 만약 이런 전략이 먹혀든다면 부울경→대구→서울, 강원으로 동남풍이 확산되고 역시 국민의힘 현역 단체장들이 버티고 있는 충청권에 영향을 미칠지도 모르겠다. 국민의힘으로선 솟아날 구멍이 영 없지는 않으니 마지막까지 기대를 버리지 않을 상황이 마련되긴 한 셈이다. 그런데 이번에 지방선거만큼이나 중요한 것은 무려 14곳에서 펼쳐지는 국회의원 재보궐 선거다. 이재명 대통령 집권 1년 만에, 제22대 국회 하반기 시작을 앞두고 전체 의석의 5%가 바뀌는 큰 판이 벌어지게 됐다. 게다가 이 선거는 여와 야의 대결 이상의 성격을 띠고 있다. 지방선거에서 당선되는 사람들은, 그들 역시 제각각의 정치적 계획과 전망이 있겠지만 당분간은 자기 지역 행정에 매진해야 한다. 하지만 재보궐 국회의원 선거는 다르다. 여와 야의 승패 가르기라는 성격도 크지만, 이재명 정부 임기가 중반부로 접어드는 시점에서 각 진영 내부의 역학 관계는 물론이고 차기 총선 주도권, 대선의 포석과도 연결된다. 그렇기 때문에 6·3 선거에서도 재보궐 선거가 지방선거보다 어떤 의미에서 더 흥미롭고 치열하다. ●민주당, 원래 가졌던 13곳 이겨야 본전 자기 자리에서 선거를 발생시키지 않기 위해 의원직 사퇴 날짜를 미룰지도 모른다는 이야기들이 없지 않았지만 결국 6·3 지방선거 출마자 중 여야 의원들은 모두 의원직을 내려놓았다. 애초에 선거법 등으로 현역 의원이 직을 상실한 곳에 더해 14곳의 자리가 생겼는데 원래 의석의 주인을 따져 보면 더불어민주당이 13명, 국민의힘이 1명이다. 산술적으로만 따지자면 민주당은 싹 다 이겨야 본전치기고 야당 입장에선 추경호 대구시장 후보 자리 1석에 조금이라도 더하면 남는 장사가 된다. 호남권이나 인천, 경기 안산 등은 민주당의 텃밭이라 승부보다는 공천이 관심사였다. 부산에서 태어나 초등학교 교사 생활을 하다 변호사가 된 후 울산에서 활동하고, 지난 총선 때 울산 지역 영입 인재로 발탁됐지만 낙선한 후 청와대 대변인을 지낸 사람(전은수 후보)을 아무 연고도 없는 충남 아산을 선거구에 전략공천한 것은 민주당의 초강세 혹은 무심함을 그대로 드러내고 있다. 강훈식 청와대 비서실장이 자기 지역구를 청와대 대변인에게 물려준 셈이다. 반대로 국민의힘 입장에선 경기 하남갑과 평택을, 부산 북구갑, 충남 공주·부여·청양 등이 해볼 만한 곳이다. ●핫플 평택을·부산 북구갑 다자 혼전 어쨌든 이번 재보궐 선거에서 현재 가장 관심을 모으는 곳은 경기 평택을과 부산 북구갑이라는 데는 이론의 여지가 없다. 그런데 이 두 곳은 여야의 맞대결이 아니라 다자간 혼전이 벌어지는 곳이다. 그래서 더 수싸움이 치열하고 계산이 복잡하다. 평택을에는 조국 조국혁신당 대표, 부산 북구갑에는 한동훈 전 국민의힘 대표가 나선다. 두 사람 모두 여러 차기 주자 여론조사에서 각 진영의 선두권에 있는 인물들이다. 그런데 두 사람 모두 민주당, 국민의힘을 대표해서 나오지 못했다. 오히려 거대 양당은 ‘공당의 책무는 승리’라며 그 두 사람을 압박하고 있다. 두 사람 입장에서는 상대 진영에 대한 경쟁력은 물론 자기 진영 내에서도 독자적 역량을 증명해 내야 하는 셈이다. 평택을은 말 그대로 혼전 양상이다. 민주당은 오랜 고민 끝에 국민의힘 소속으로 국회의원을 지냈고 개혁신당을 거쳐 온 수원 출신 김용남 전 의원을 공천했다. 지역 내 대규모 제조업 사업장을 중심으로 만만찮은 세를 갖고 있는 진보당에선 김재연 전 대표가 일찌감치 밭을 갈고 있다. 범진보가 셋으로 갈라진 것. 보수 진영에선 ‘유일한 평택 사람’이자 이 지역에서 이미 3선을 한 유의동 전 의원과 극우 혹은 강경보수의 상징적 인물인 황교안 자유와혁신 대표가 나섰다. ●조국, 배지 성공 땐 비명·친문 구심점 원래 평택은 도농 복합도시로 정치적 바람이 잔잔한 곳이지만 지금은 다르다. 이번 선거를 제외하고라도 세계 최대 규모의 삼성전자 캠퍼스, 세계 최대 규모의 미군기지 캠프 험프리스, 고덕 등으로 도시의 성격이 급변했다. 지금은 거대 양당 후보인 김용남, 유의동과 조국이 3강을 형성하고 있다. 조 후보가 김용남 후보와 자신을 중심으로 한 정치적 단일화를 이뤄 낸다면 손쉬운 승부가 될 수 있겠지만 ‘뉴이재명’의 대표성을 지녔다고 자부하는 김용남 후보도 민주당에 안착하기 위해 총력을 다할 것이고 여권 내 ‘비명’(비이재명)의 대표 격인 조 후보에게 민주당이 프리패스를 내주기도 어려운 상황이다. ‘평택 사람’ 유의동도 저력의 소유자다. 조 후보 입장에선 스스로 치고 나가 힘에 의한 사실상 단일화를 이뤄야 하는 것. 조 후보가 국회에 입성하느냐 마느냐에 따라 향후 여권의 권력 지형도 상당히 달라질 것이다. 민주당과 조국혁신당이 지방선거 후 합당키로 약속해 놓은 상황이기도 하고 조 후보가 배지를 달고 원내에 복귀한다면 친문(친문재인)·비명의 구심점이 될 것이 분명하다. 그렇기 때문에 김어준으로 대표되는 여권의 원 주류들은 그에게 우호적이지만 ‘뉴이재명’은 상당한 경계심을 드러내고 있다. 부산 북구갑도 유사점이 크다. 민주당 전재수 부산시장 후보의 아성이던 곳에 국민의힘 출신 한동훈 후보가 출사표를 던졌고 부산 출신인 하정우 전 청와대 AI미래기획수석이 민주당의 전폭적 지지를 받고 내려왔다. 국민의힘은 경선을 통해 후보를 선출한다는데 과거 이 지역에서 재선을 했지만 스스로 떠났다가 돌아온 박민식 전 의원의 공천이 유력해 보인다. ●국힘, 한동훈 막으며 동남풍 확산 과제 부산 북구 자체가 보수 세가 강한 부산 지역구지만 지난 3차례 총선에서 모두 민주당 배지(전재수)를 만든 복합적인 성격을 띠고 있다. 국힘에서 제명당한 이후 존재감을 오히려 높여 온 한 전 대표의 등장이 이 지역을 핫플레이스로 만든 것. 한 전 대표는 입성 2주밖에 안 됐지만 강력한 인지도를 바탕으로 철저히 바닥을 훑는 캠페인을 벌이고 있다. 차가운 엘리트 이미지와 정반대로 백병전을 벌이고 있는 그에 대한 현지 반응도 괜찮다는 것이 지배적 평가다. 또한 한동훈이 등장하자마자 직접 견제에 나서 난타전을 벌였던 전재수 후보의 기세도 한풀 꺾여, 한 후보 측은 자신들이 ‘동남풍의 시발점’이라 자부하고 있다. 한동훈을 제명한 국힘 장 대표 입장에선 그의 국회 입성을 두고 볼 순 없는 일이다. 하지만 국힘 입장에서 한동훈을 막는 동시에 동남풍을 키워 나가는 것은 초고난도의 과제다. ‘전재수 행님’의 고교 후배인 하 전 수석이 이 틈을 노리고 부산으로 왔다. 일반적인 선거의 관점에서 보면 하 전 수석은 매력적인 자원임에는 분명하고 3자 구도가 유지되면 가장 유리하다. 하지만 출마 과정에서 잡음이 상당했고 본인 개인의 정치적 역량이 검증되지 않았다. 평택을의 조 후보도 그렇지만 부산 북구갑에서 한 후보가 당선된다면 보수 정치권의 판도가 완전히 바뀔 것이다. ‘윤어게인의 종지부’가 되는 것. 그렇기 때문에 장 대표 말고라도 한 후보에 대해 떨떠름한 시선을 보내는 국힘 인사들이 상당하지만 국힘 입장에서, 특히 부울경 선거를 치르는 사람들 입장에서 한동훈을 공박하면 장 대표와 한 묶음 신세가 된다. 위의 두 곳만큼은 아니지만 다른 선거구의 양상도 일반적 선거와는 다르게 진행되고 있다. 민주당은 자체 교통정리에 상당한 골머리를 앓았다. 우여곡절 끝에 이 대통령의 지역구이자 송영길 전 대표의 지역구였던 인천 계양을에는 이 대통령의 분신인 김남준 전 청와대 대변인을 공천했고 송 전 대표는 인천 연수갑으로 갔다. 경기 안산갑에는 김남국 전 청와대 비서관이 확정됐다. 경기 하남갑에는 이광재 전 강원지사가 공천됐다. 2심에서 유죄를 받고 대법원 판결을 기다리고 있는 김용 전 민주연구원 부원장은 경기도 강세 지역 출마를 강력히 희망했지만 공천을 받지 못했다. 경쟁력보다는 여권 내부 역학 관계가 크게 좌지우지한 라인업이다. 없는 형편이지만 국힘도 복잡하긴 매한가지다. 국힘 입장에서 해볼 만한 지역은 평택을, 하남갑, 부산 북구갑, 공주·부여·청양, 울산 남구갑, 대구 달성 등이다. 이 가운데 평택을(유의동), 하남갑(이용), 대구 달성(이진숙)의 공천을 확정 지었다. 문제는 공천을 받은 이용 전 의원, 이진숙 전 방송통신위원장과 공주·부여·청양에 출마한 정진석 전 대통령실 비서실장이 ‘윤석열 상징성’이 강한 인물들이라는 점이다. 이들이 실제로 해당 지역에서 상대적 경쟁력을 갖추고 있는 것은 분명하다. 하지만 윤석열·김건희 부부가 최근 내란죄가 아닌 죄목의 2심 판결에서도 상당한 중형을 받은 마당에 ‘윤어게인’ 딱지가 다시 붙는다면 그나마 불기 시작한 ‘동남풍’은 역풍을 맞을 것이 분명하다. 한동훈 내치고 윤어게인 끌어안는 그림이다. 이런 까닭에 전 지역에 전략공천을 단행한 민주당과 달리 국힘은 경선을 많이 진행한다지만, 현재 국힘 상황에서 후보 경선은 ‘짠물’ 경쟁장이 되기 십상이다. 국힘 역시도 내부의 역학 관계, 향후 포석이 훨씬 더 눈길을 끄는 상황이다. 윤태곤 공공전략컨설턴트

한국이 개발한 인공지능(AI) 모델의 경쟁력이 세계 3위 수준이라는 미국 명문대 연구소의 평가 결과가 나왔다. 인구수 대비 AI 특허 수는 2년 연속 세계 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부는 미국 스탠퍼드대 ‘사람 중심 AI 연구소’(HAI)가 지난 13일(현지시간) 발표한 ‘AI 인덱스 2026’ 보고서에 이런 내용이 담겼다고 14일 밝혔다. 한국은 지난해 출시된 주목할 만한 AI 모델 수에서 미국(50개), 중국(30개)에 이어 3위(5개)를 기록했다. 5개 중에 4개가 LG AI 연구원의 AI 모델 ‘엑사원’이었다. 캐나다, 프랑스, 홍콩, 영국 등은 1개로 공동 4위에 올랐다. 한국은 2위인 중국과 6배 격차가 나 세계 AI 경쟁국 구도는 ‘2강 1중 4약’으로 평가된다. 한국은 세계 ‘AI 3강’ 진입을 목표로 하고 있다. 인구 10만명당 AI 특허 수는 14.31개로 전년도에 이어 2년 연속 세계 1위를 달성했다. 룩셈부르크(12.25개)와 중국(6.95개), 미국(4.68개)이 뒤를 이었다. AI 도입률은 25위에서 18위로 7계단 올랐다. 보고서는 한국의 ‘AI 기본법’을 국가 차원의 AI 산업 육성과 신뢰 기반 조성의 근거를 마련한 선도적 사례로 소개했가. 고대역폭메모리(HBM) 제조 관련 글로벌 선도 기업으로 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 미국의 마이크론과 함께 조명됐다.

정부가 2030년까지 재생에너지 설비 용량을 100GW 이상으로 확대한다. 신차의 40% 이상을 전기차·수소차가 차지하도록 유도한다. 산업계는 원유 등 1차 에너지원 사용을 줄이고 전기로의 전환을 추진한다. 국내 주요 전력 공급방법을 재생에너지로 전환해 에너지 수급 위기 상황을 기회로 이용하겠다는 구상이다. 기후에너지환경부는 6일 국무회의에서 이런 내용의 ‘국민 주권 정부 에너지 대전환 추진 계획’을 보고했다. 최근 중동 사태로 원유 수입 다변화 등 기존의 에너지 안보 전략이 더 이상 유효하지 않은 상황이 됐고 인공지능(AI) 데이터센터, 피지컬 인공지능 확산, 첨단 전략산업 투자 확대 등으로 전력 수요가 폭증하고 있어 재생에너지 등 국내 생산 에너지를 확대하기로 했다. 기후부는 우선 재생에너지 설비 용량을 2030년까지 100GW 이상으로 늘리고 재생에너지 발전 비중을 20% 이상으로 끌어올리기로 했다. 재생에너지는 전력 공급이 일정하지 않은 ‘간헐성’이 단점인 만큼 전력망에 에너지저장장치(ESS)와 양수발전댐 등 전력을 저장했다가 필요할 때 공급할 수 있는 유연성 자원도 늘린다. 재생에너지 확대를 뒷받침하고 산업을 육성하기 위해 태양광 셀·모듈, 풍력 터빈, 배터리에너지저장장치(BESS), 전선, 변압기, 수전해 설비 등 핵심 기술 개발과 실증을 지원한다. 에너지 분야 창업을 지원하는 한편 ‘지역 에너지 특별시’도 조성한다. 전기요금과 전력시장도 개편한다. 현재 재생에너지 RPS 제도(일정 규모 이상 발전사업자가 발전량 일정 비율을 재생에너지로 공급하도록 하는 제도)를 ‘장기 고정가격 계약시장 제도’로 전환해 재생에너지 발전 단가 하락을 유도한다. 주민이 재생에너지 발전 사업과 고압 송전망 건설에 투자하고 이익을 나누는 사업에 국민 1000만명이 참여하도록 한다. 석탄화력발전소 60기를 2040년까지 단계적으로 폐지하는 구체적 로드맵을 마련하고 2040년 이후에도 설계 수명이 남는 21기의 경우 ‘에너지 안보 발전원’으로 활용하는 방안을 모색한다. 전기차와 수소차는 지원을 통해 2030년까지 신차의 40% 이상을 차지할 수 있도록 한다. 경찰차와 액화석유가스(LPG) 택시, 렌터카, 법인차 등을 조기에 전기차로 전환하고 건설기계·농기계·선박·이륜차 전기화에 속도를 낼 계획이다. 석탄 대신 수소를 활용해 철광석에서 산소를 제거하고 철강을 생산하는 30만t 규모 ‘수소환원제철 설비’를 2028년 완공하고 2038년 상용화한다는 계획도 추진된다. 석유화학 분야에서는 전기 나프타 분해 설비 전환과 공정 효율화가 추진된다. 기후부는 “에너지 대전환을 신속히 추진해 중동 전쟁 등 대외적 충격에도 흔들리지 않도록 만들겠다”면서 “에너지 자립을 실현하는 한편 산업 경쟁력 확보로 ‘녹색 제조 세계 3강’으로 도약하고 햇빛·바람·계통 소득으로 에너지 소득을 실현하겠다”고 밝혔다.

하정우 청와대 AI미래기획수석은 19일 방한 중인 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)를 만나 한국의 ‘인공지능(AI) 3강’ 달성을 위한 협력 방안을 논의했다. 하 수석과 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 이날 서울 종로구 국가과학기술자문회의 회의실에서 수 CEO를 접견하고 전국적인 AI 고속도로 구축 등을 통한 ‘AI 3강’ 도약 전략을 설명했다고 청와대는 밝혔다. 수 CEO가 이끄는 AMD는 미국의 글로벌 반도체 설계 전문(팹리스) 기업으로, AI 가속기 시장에서 엔비디아에 이어 점유율 2위를 차지하고 있다. 이 자리에서 수 CEO는 이번 방문을 통해 국내 AI 기업들과 협력이 보다 공고해진 점에 만족을 드러냈다고 국가AI전략위원회는 전했다. 또한 한국 정부와 AMD는 현재의 성공적인 협력 모델을 바탕으로 향후 더 많은 한국 기업들이 AMD의 개방형 AI 생태계를 통해 시너지를 창출할 수 있도록 민관 협력을 확대해 나가기로 했다. 특히 양측은 한국의 글로벌 AI 경쟁력 확보와 지역 산업의 AI 전환(AX)을 위한 협력 방안에 대한 의견을 나눴다. 또 데이터 센터 구축 등 지역 균형 발전을 위한 지역 산업 AX의 중요성에 대해 공감하고, 그 실현 과정에서 AI 연구혁신 프로그램인 ‘K문샷’과 연계한 AI 소프트웨어 인재 양성 및 공동 연구개발(R＆D) 등 다각적인 협력 방안을 모색했다. 국가AI전략위원회는 “양측은 앞으로도 글로벌 개방형 AI 생태계 구축을 위해 상호 호혜적인 협력을 확대해 나가기로 했다”고 강조했다.

임문영 AI전략위 부위원장 강연“컴퓨터공학자 노벨상 받는 시대우린 아직 학문 간 칸막이에 갇혀 정부, 독자 AI 프로젝트 진행 중” “세상을 이끄는 세 가지 힘인 권력, 지식, 민중 가운데 가장 크게 변화한 것이 지식입니다. 인공지능(AI)이 몰고 온 지식 인플레이션 시대에 이 지식이 어디로 향하게 될지가 우리의 고민입니다.” 우리나라의 AI 중장기 전략을 진두지휘하는 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 10일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 ‘AI 시대의 지식리더십’이란 주제의 서울신문 광화문라운지 강연에서 이같이 말했다. 임 부위원장은 “지식 인플레이션 시대에 지식이 어떻게 발전하고 어떤 방향으로 가는지를 봐야 한다”며 “컴퓨터공학자가 노벨 물리학·화학상을 받는 시대에 우리나라는 여전히 학문 간 칸막이 속에서 모든 걸 해석하려 한다”고 지적했다. 이어 “과거의 문·이과 개념이 무너진 지 오래된 만큼 ‘통섭’이 필요한 시대”라고 강조했다. 임 부위원장은 미국의 ‘제네시스 미션’에 대해 “모든 과학 데이터와 시설을 모은 뒤 무한 루프를 돌려서 최종 결론을 낼 때까지 AI가 스스로 혼자 일하게 만드는 방식”이라며 AI 시대의 지식 생산 변화상을 소개했다. 이어 “한국도 AI를 통해 24시간 돌아가는 실험실에서 기존보다 연구를 훨씬 빠르게 수행하는 변화가 일어나고 있다”고 전했다. AI 시대의 과제도 짚었다. 임 부위원장은 “AI가 생산한 슬롭(쓰레기) 콘텐츠가 인간이 만든 자료의 양을 역전하기 시작했다”며 “AI가 또 다른 AI 슬롭을 다시 학습하면서 ‘모델 붕괴’라는 파멸적인 상황이 닥칠 가능성이 커졌다”고 우려했다. 또한 사람들의 확증편향이 심각해진 상황을 짚으며 “파편화된 사회를 어떻게 통합할 것인지도 문제”라고 설명했다. 한국이 ‘AI 3강’ 국가가 될 것이라고도 전망했다. 임 부위원장은 “우리나라는 이미 AI 3강 그룹 안에 있다”면서도 “1, 2위인 미국·중국과의 격차에는 넘사벽(넘을 수 없는 4차원의 벽)이 있다”고 진단했다. 그는 “변화 속에서 기존 관성으로는 살 수 없다”며 “그래서 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트를 진행하고 AI 행동계획을 의결했다”고 언급했다. 이어 “이를 통해 AI 발전 생태계를 조성하고 잠재적 우수 기업을 길러내는 게 이재명 정부의 목표”라고 강조했다.

30년 AI 발전의 산증인LLM 딥러닝 이후 진화 매우 빨라시험 부정행위? 과제를 바꾸면 돼AI 거품론도 크게 걱정할 것 아냐실패 경험은 새로운 도전의 밑천피지컬AI 대응 어떻게로봇 도입 혜택, 노동자 함께 누려야기존 역할 달라져도 새 일자리 생겨AI 핵심은 이미 오픈소스로 알려져꾸준히 투자하면 한국도 3강 가능인간을 뛰어넘는 ‘디지털 뇌’가 물리적인 ‘몸’과 결합한 피지컬 인공지능(AI)이 2026년 벽두 인류의 화두로 떠올랐다. 성큼 다가온 피지컬 AI를 바라보는 시선에는 두려움과 기대가 교차한다. 일자리를 뺏길 수 있다는 걱정을 넘어, 인간 통제를 벗어날 수도 있을 것이란 막연한 불안까지 느낀다. 동시에 인간의 생물학·물리적 한계를 피지컬 AI의 ‘강력한 몸’을 통해 극복할 수 있을 것이란 희망도 공존한다. 30년 가까이 AI 학계와 산업·교육계에 독보적 영향력을 미친 피터 노빅(70) 구글 연구총괄(Director of Research) 겸 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구원(HAI) 펠로를 지난달 27일 화상으로 만났다. 노빅 총괄은 “(AI와 인간이 공존할 미래를) 누구도 정확하게 알 수는 없지만, 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점은 우려된다”면서 “그 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다”고 강조했다. 또 “피지컬 AI 도입에 따른 혜택을 경영자, 주주 외에 노동자도 함께 누릴 수 있어야 한다”고 밝혔다. 다음은 일문일답. -AI 교육 바이블로 불리는 ‘인공지능 : 현대적 접근방식’(1995)을 집필했는데. “(공동 저자인) 스튜어트 러셀(UC버클리 교수)과 적절한 때 만났다. 프로그래머가 직접 규칙과 지식을 일일이 입력하던 방식에서 머신러닝으로 이동이 일어날 때였다. 2022년 전후 거대언어모델(LLM)을 활용한 딥러닝이 AI 발전을 가속했다. 1995년 목격한 변화의 싹이 매우 빠르게 진화하는 상황이다.” -교육자이기도 해서 더 궁금하다. 최근 한국 대학에선 AI를 이용한 부정행위가 논란인데. “AI로 학생 개개인에게 세심한 개별 지도를 할 수 있게 됐다. 교사가 30명을 동시에 가르쳐야 하던 교실에선 어려웠다. 물론 학생이 부정행위를 하는 것은 아닌지, AI가 과제를 대신하고 학생은 생각하지 않는 건 아닌지 우려도 있다. 결국 학생이 더 깊게 사고하도록 과제를 바꾸는 게 중요하다. AI가 단순 작업을 대신하는 만큼, 학생은 보다 수준 높은 과제에 도전할 수 있어야 한다. 평가 일부를 대면으로 해야 한다. 과제를 받은 뒤, 교사가 마주 앉아 작업 과정과 내용을 설명하도록 요구하는 식이다. AI의 도움을 받았다면 제대로 답하지 못할 가능성이 크다.” -빅테크의 과도한 투자와 수익성 부진 우려에 따른 AI 거품론이 끊이지 않는다. “AI가 혁신 기술로 떠오르자 기회를 놓치지 않으려는 투자 열기가 주식시장에 번졌다. 과잉 투자도 생기고, 성공하는 기업도, 실패하는 기업도 나오기 마련이다. 하지만 크게 걱정하진 않는다. 2008년 (서브프라임 모기지 사태 때)에는 주식시장을 넘어 삶 전반이 타격을 입었다. 이번에도 일부 벤처캐피털은 기대만큼 이익을 거두지 못할 수 있다. 하지만 사회 전반에 부정적 영향을 미치지는 않을 거다. 일부는 실패하더라도 소중한 경험을 얻은 이들은 다른 곳에서 새로운 도전을 하게 될 거다.” -지난달 세계 최대 가전·IT 전시회 CES에서 현대자동차가 선보인 ‘아틀라스’로 피지컬 AI에 관한 관심이 뜨겁다. 이후 현대차 노동조합은 로봇의 공장 투입에 반대하고 나섰다. “자동차 산업은 이미 상당한 자동화가 이뤄졌다. 노동자가 모든 용접을 하거나, 자동차를 도장(塗裝)하는 시대는 끝났다. 노조가 로봇 도입으로 인한 이익을 공정하게 배분하라고 요구하는 것은 타당하다. 로봇이 생산 비용을 낮추고 생산성을 높여 이익을 가져다준다면 경영진과 주주, 기업뿐 아니라 노동자도 혜택을 함께 누릴 수 있어야 한다. 신기술 성과를 어떻게 공유할 것인지 사회적 합의가 필요하다.” -AI가 일자리를 대체할 거라는 전망이 많다. 어디까지 나아갈까. “아직 확실히 알 수는 없다. 과거 새로운 기술은 기존 일자리를 대체했지만, 결과적으로 더 많은 일자리를 만들었다. 이번에도 새로운 수요와 일자리가 생길 거다. 열린 마음으로 받아들이면 기회가 있다. 우려되는 건 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점이다. 농업 자동화는 여러 세대에 걸쳐 이뤄졌기에 적응할 시간이 있었다. 하지만 이번에는 훈련받았거나 하고 싶던 일이 사라지고, 다른 길을 시도하고 싶지 않다고 느끼는 사람도 분명히 생길 거다. 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 우리 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다.” -‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 담론을 주도하는 HAI에 몸담고 있다. AI가 공정하고 포용적이며 인류에게 유익하게 작동하게 하려면. “다양한 장치가 함께 작동해야 한다. 소비자는 제품을 고를 때 기업이 어떤 가치를 추구하고, 그 가치가 자신과 맞는지를 판단한다. 규제도 중요한 축이다. 정부가 무엇을 허용하고 허용하지 않을 지를 정한다. 주요 기업들은 자율 규제인 ‘AI 프레임워크’를 이미 마련했다. 소프트웨어 분야에선 흔치 않지만 전문 직능단체를 통한 관리도 고려할 수 있다. 예컨대 제3자 인증제도가 정부보다 빠를 수도 있다. (노빅 총괄은 미국 최초의 안전규격 인증 회사인 UL의 AI 안전위원회에 참여하고 있다.) 100여년 전 전기가 처음 등장했을 때 미국인들에겐 놀라움과 두려움이 공존했지만, UL이 전선이나 전구 등을 검사하고 안전하다는 인증을 부여하기 시작하면서 소비자들도 신뢰하게 됐다.” -한국은 세계 최초로 AI 생성물 표시를 의무화한 ‘AI 기본법’을 시행했다. “(어느 정도 규제가 적정한지) 아직 확실치 않다. 가짜 뉴스나 조작된 사진은 전에도 있었지만, 영상 제작까지 쉬워지면서 규모가 커졌다. 워터마크는 가능한 대응 수단이지만, 궁극적으론 출처에 더 의존하는 방향으로 나아가기를 바란다. 한쪽은 악의를 갖고 가짜를 만들어내는데, 선의를 지닌 다른 한쪽이 끊임없이 판별해야 하는 싸움은 바람직하지 않다. 웹사이트나 언론사 등이 ‘영상 출처가 어디고, 진짜라는 데 명예를 걸겠다’고 제시하는 구조가 돼야 한다.” -미국과 중국은 AI 분야의 확고한 양강이다. 한국이 틈을 비집고 ‘AI 3대 강국’에 진입할 수 있을까. “미국은 AI 분야의 선두다. 중국도 빠르게 따라잡았다. AI는 ‘패스트 팔로워’가 나타날 수 있는 분야라는 얘기다. 수십년간 전문성을 쌓아야 겨우 첫발을 뗄 수 있는 분야도 있지만, AI는 아니다. 핵심 기법은 오픈소스로 널리 알려졌기에 AI를 이해한 전문가와 연산 능력이나 데이터에 대한 투자, 꾸준한 노력이 갖춰지면 경쟁력을 확보할 수 있다. 한국도 충분히 올라설 수 있다.” -(그는 지난달 30일 서울시가 주관한 ‘AI 서울 2026’ 포럼에서 ‘파운데이션 모델이 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로 기조연설을 했다.) 서울시는 피지컬 AI 선도도시로 도약하기 위해 ‘양재 AI 클러스터’와 ‘수서 로봇 클러스터’를 키우기로 했다. 실리콘밸리처럼 성장할 수 있을까. “지난해가 LLM의 해였다면 올해는 피지컬 AI의 해다. 코로나19 때 로봇을 연구하는 학생들이 각자의 집이 아닌 연구실에 모인 게 오늘의 피지컬 AI 성과로 나타나고 있다. 실리콘밸리는 엔지니어, 법률가, 투자자 등 다양한 전문가가 기꺼이 모험하겠다는 마음을 품고 모인 곳이다. 전문가들이 함께 할 수 있는 환경이 성공을 위해 중요하다.” ■피터 노빅 연구총괄은 1956년 미국에서 태어나 브라운대에서 응용수학을 공부하고, UC버클리에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 스튜어트 러셀 UC버클리 교수와 함께 쓴 ‘인공지능: 현대적 접근방식’(1995)을 통해 AI 교육의 표준을 정립했다. 이 책은 전 세계 135개국, 1500개 대학에서 교재로 채택됐다. 2011년 세바스티안 스런과 함께 한 온라인 AI 강의는 16만명 이상이 수강해 온라인 대중교육(MOOC) 열풍의 기폭제가 됐다. 그는 이론에만 매몰되지 않았다. 1998년 미항공우주국(NASA)의 에임스 연구센터 계산과학 분과장을 맡아 우주탐사 로봇 및 자율주행 소프트웨어의 기반을 닦았다. 이후 구글에서 20년 넘게 연구총괄을 맡아 구글이 검색엔진을 넘어 최고의 AI 기업으로 거듭나는 과정을 이끌었다. ‘AI의 미래는 기술이 아닌 인간에 의해 결정되어야 한다’는 철학으로 만들어진 스탠퍼드대 HAI의 펠로를 겸하며 AI 기술의 혁신이 인간의 존엄을 훼손하지 않을 방법을 찾고 있다.

중국 정부는 오래전부터 반도체, 특히 메모리 자급을 국가 전략 과제로 설정하고 막대한 투자를 이어왔습니다. 그러나 성과는 제한적이었습니다. 반도체 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 지 오래되었고, 신규 팹 건설에는 천문학적인 자본과 축적된 공정 기술이 필요하기 때문입니다. 실제로 칭화 유니 그룹은 자금난으로 붕괴되었고, 푸젠 진화는 미국의 제재로 사업이 중단되었으며, 우한 홍신은 사기 사건으로 사실상 역사 속으로 사라졌습니다. 이러한 실패의 연속 속에서 드물게 생존에 성공한 기업이 등장했습니다. 2019년 허페이에서 DDR4 메모리 양산에 돌입한 창신 메모리(CXMT)입니다. CXMT는 중국 최초로 의미 있는 수준의 D램 양산에 성공한 기업으로 평가받고 있습니다. CXMT는 설립 초기, 파산한 독일 메모리 기업 키몬다(Qimonda)로부터 다수의 D램 관련 특허를 정식으로 인수하며 기술적 기반을 다졌습니다. 이를 통해 제재 리스크를 줄이는 동시에 자체 공정 역량을 축적해 왔습니다. 다만 성장 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 한국 반도체 인력 유출 논란이 제기되었고, 실제로 관련자 일부가 실형을 선고받은 사례도 있었습니다. 이로 인해 국내에서는 CXMT를 바라보는 시선이 마냥 우호적이지만은 않은 것도 사실입니다. 그럼에도 불구하고 CXMT의 기술적 진전은 분명합니다. 2019년 DDR4 양산을 시작으로 2024년에는 DDR5와 LPDDR5 양산에 성공했습니다. 허페이에 위치한 두 개의 팹을 중심으로 월 약 16만 장 수준의 웨이퍼 처리 능력을 갖춘 것으로 알려져 있으며, 베이징 경제 기술 개발구 이좡(Yizhuang) 반도체 클러스터에는 CXMT 베이징 법인 명의로 신규 생산 거점을 구축 중입니다. 베이징 팹의 구체적인 생산 규모는 공개되지 않았으나, 현재 가동 중인 1단계 팹에서 월 5만~10만 장 수준, 향후 2단계에서 두 번째 팹이 완공될 경우 월 15만 장 이상의 생산 능력이 추가될 것으로 예상됩니다. 계획대로 진행된다면 현재 목표인 월 30만 장 규모의 생산이 가능해질 전망입니다. 이곳에서는 15nm~17nm급 공정을 중심으로 DDR5와 LPDDR5X 생산에 주력할 것으로 알려져 있습니다. CXMT는 2025년 하반기 기준, 8000Mbps 속도의 DDR5와 1만 667Mbps 속도의 LPDDR5X 양산에 진입했다고 발표했습니다. 또한 DDR5 양산 수율이 80% 수준에 근접했다고 밝혔으나, 이는 회사 측 발표와 일부 업계 추정에 근거한 수치로 외부에서 이를 검증할 수 있는 자료는 제한적입니다. CXMT는 현재 상장을 앞둔 비상장 기업이라 공시한 내용 자체가 별로 없습니다. 또 중국 기업 특유의 비공개 경영 문화로 인해 세부적인 정보 파악에는 한계가 있습니다. 확실한 점은 현재 글로벌 D램 시장 점유율이 약 5% 내외로 추정되며, 아직 ‘안정적인 4위 업체’로 평가하기에는 이르다는 점입니다. 다만 최근의 AI발 메모리 가격 급등과 공급 부족 국면은 CXMT에 매우 유리한 환경을 제공하고 있습니다. 2025년 12월 30일, CXMT는 상하이 증권거래소 STAR 마켓 상장을 위한 증권신고서를 제출하면서 2025년 첫 연간 흑자 달성이 유력하다고 밝혔습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 매출은 570억 위안, 누적 순손실은 408.6억 위안에 달했지만, 지난해 한 해 매출은 550억~580억 위안, 순이익은 20억~35억 위안으로 전망했습니다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승이 수익성 개선의 핵심 배경입니다. CXMT의 주요 고객은 레노버, 화웨이, 알리바바 등 중국 내 기업들입니다. 중국 정부의 정책적 지원 속에서 국산 메모리 채택이 확대되며 안정적인 판로를 확보했습니다. 여기에 글로벌 메모리 공급 부족이 겹치면서, 중국 외 기업들 사이에서도 CXMT 제품을 검토하는 움직임이 감지되고 있습니다. 현재의 가격 환경이 유지된다면 올해는 수익성과 고객 기반 모두 대폭 확대될 가능성이 큽니다. CXMT는 이번 상장을 통해 약 6조 원 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있습니다. 조달 자금은 베이징 팹 2 증설과 올해 착공에 들어간 상하이 신규 팹 및 패키징 시설에 투입될 예정입니다. 미국의 제재로 ASML이나 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT) 등 서방 장비 도입이 제한되면서, 베이징 팹은 중국산 노광·식각·증착 장비를 실제 양산에 적용하는 ‘시험장’ 성격을 띠는 만큼 실제 양산 및 수율이 얼마 정도 될 것인가가 업계의 관심으로 떠오르고 있습니다. 상하이 패키징 시설은 메모리 후공정, 특히 HBM 메모리 생산을 염두에 둔 투자입니다. CXMT는 지난해 하반기부터 화웨이 등 중국 내 주요 AI 칩 설계 기업에 HBM3 시제품을 제공했다고 밝히며, 단계적인 양산을 추진 중입니다. 또 2027년까지 HBM3E 양산을 목표로 선두 업체와의 기술 격차를 줄이겠다는 계획을 제시했습니다. 다만 초기 단계인 만큼 수율과 생산 안정성 측면에서 어려움을 겪을 가능성은 여전히 큽니다. AI발 메모리 대란은 CXMT의 공격적인 증설 전략이 치명적인 부담으로 돌아갈 가능성을 크게 낮춰주었습니다. 여기에 미국의 대중 제재 역시 역설적으로 중국 내 국산 메모리 채택을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 호황이 영원히 지속되지는 않을 것입니다. AI 산업에서 실질적인 수익을 창출하지 못하는 기업들이 투자 속도를 조절하기 시작하면, 시장은 다시 소수 업체 중심의 과점 구조로 재편될 가능성이 큽니다. 이 과정에서 과도한 메모리 생산 설비 증설은 다시 한번 메모리 가격 급락과 치킨 게임을 촉발할 수 있습니다. 그 시점이 오면 이미 막대한 현금 흐름과 기술 경쟁력을 확보한 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 버틸 수 있겠지만, 후발주자인 CXMT는 생존의 기로에 설 가능성도 배제할 수 없습니다. 첨단 공정 장비에 대한 수입 제재가 장기화될 경우, 미세 공정 전환에서의 한계 역시 본격적으로 드러날 수 있습니다. 수익성이 높은 최첨단 공정과 고부가 메모리 제품에 집중한 선두 업체들은 치킨 게임 국면에서도 손실을 최소화하거나 수익을 유지할 수 있지만, 상대적으로 가격 경쟁력에 의존하는 후발 업체들은 구조적으로 불리할 수밖에 없습니다. 실제로 이와 같은 과정을 거치며 수많은 D램 업체들이 시장에서 사라졌고, 현재의 3강 체제가 형성되었습니다. CXMT가 글로벌 메모리 시장 점유율 10%를 돌파하며 4강 체제를 구축할 수 있을지, 아니면 또 하나의 치킨 게임 희생양으로 남을지는 앞으로 몇 년이 결정할 것입니다. AI라는 일시적 순풍을 넘어, 기술과 수익성이라는 본질적인 경쟁력을 입증할 수 있는지가 CXMT의 진정한 시험대가 될 것으로 보입니다.

중국 정부는 오래전부터 반도체, 특히 메모리 자급을 국가 전략 과제로 설정하고 막대한 투자를 이어왔습니다. 그러나 성과는 제한적이었습니다. 반도체 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 지 오래되었고, 신규 팹 건설에는 천문학적인 자본과 축적된 공정 기술이 필요하기 때문입니다. 실제로 칭화 유니 그룹은 자금난으로 붕괴되었고, 푸젠 진화는 미국의 제재로 사업이 중단되었으며, 우한 홍신은 사기 사건으로 사실상 역사 속으로 사라졌습니다. 이러한 실패의 연속 속에서 드물게 생존에 성공한 기업이 등장했습니다. 2019년 허페이에서 DDR4 메모리 양산에 돌입한 창신 메모리(CXMT)입니다. CXMT는 중국 최초로 의미 있는 수준의 D램 양산에 성공한 기업으로 평가받고 있습니다. CXMT는 설립 초기, 파산한 독일 메모리 기업 키몬다(Qimonda)로부터 다수의 D램 관련 특허를 정식으로 인수하며 기술적 기반을 다졌습니다. 이를 통해 제재 리스크를 줄이는 동시에 자체 공정 역량을 축적해 왔습니다. 다만 성장 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 한국 반도체 인력 유출 논란이 제기되었고, 실제로 관련자 일부가 실형을 선고받은 사례도 있었습니다. 이로 인해 국내에서는 CXMT를 바라보는 시선이 마냥 우호적이지만은 않은 것도 사실입니다. 그럼에도 불구하고 CXMT의 기술적 진전은 분명합니다. 2019년 DDR4 양산을 시작으로 2024년에는 DDR5와 LPDDR5 양산에 성공했습니다. 허페이에 위치한 두 개의 팹을 중심으로 월 약 16만 장 수준의 웨이퍼 처리 능력을 갖춘 것으로 알려져 있으며, 베이징 경제 기술 개발구 이좡(Yizhuang) 반도체 클러스터에는 CXMT 베이징 법인 명의로 신규 생산 거점을 구축 중입니다. 베이징 팹의 구체적인 생산 규모는 공개되지 않았으나, 현재 가동 중인 1단계 팹에서 월 5만~10만 장 수준, 향후 2단계에서 두 번째 팹이 완공될 경우 월 15만 장 이상의 생산 능력이 추가될 것으로 예상됩니다. 계획대로 진행된다면 현재 목표인 월 30만 장 규모의 생산이 가능해질 전망입니다. 이곳에서는 15nm~17nm급 공정을 중심으로 DDR5와 LPDDR5X 생산에 주력할 것으로 알려져 있습니다. CXMT는 2025년 하반기 기준, 8000Mbps 속도의 DDR5와 1만 667Mbps 속도의 LPDDR5X 양산에 진입했다고 발표했습니다. 또한 DDR5 양산 수율이 80% 수준에 근접했다고 밝혔으나, 이는 회사 측 발표와 일부 업계 추정에 근거한 수치로 외부에서 이를 검증할 수 있는 자료는 제한적입니다. CXMT는 현재 상장을 앞둔 비상장 기업이라 공시한 내용 자체가 별로 없습니다. 또 중국 기업 특유의 비공개 경영 문화로 인해 세부적인 정보 파악에는 한계가 있습니다. 확실한 점은 현재 글로벌 D램 시장 점유율이 약 5% 내외로 추정되며, 아직 ‘안정적인 4위 업체’로 평가하기에는 이르다는 점입니다. 다만 최근의 AI발 메모리 가격 급등과 공급 부족 국면은 CXMT에 매우 유리한 환경을 제공하고 있습니다. 2025년 12월 30일, CXMT는 상하이 증권거래소 STAR 마켓 상장을 위한 증권신고서를 제출하면서 2025년 첫 연간 흑자 달성이 유력하다고 밝혔습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 매출은 570억 위안, 누적 순손실은 408.6억 위안에 달했지만, 지난해 한 해 매출은 550억~580억 위안, 순이익은 20억~35억 위안으로 전망했습니다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승이 수익성 개선의 핵심 배경입니다. CXMT의 주요 고객은 레노버, 화웨이, 알리바바 등 중국 내 기업들입니다. 중국 정부의 정책적 지원 속에서 국산 메모리 채택이 확대되며 안정적인 판로를 확보했습니다. 여기에 글로벌 메모리 공급 부족이 겹치면서, 중국 외 기업들 사이에서도 CXMT 제품을 검토하는 움직임이 감지되고 있습니다. 현재의 가격 환경이 유지된다면 올해는 수익성과 고객 기반 모두 대폭 확대될 가능성이 큽니다. CXMT는 이번 상장을 통해 약 6조 원 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있습니다. 조달 자금은 베이징 팹 2 증설과 올해 착공에 들어간 상하이 신규 팹 및 패키징 시설에 투입될 예정입니다. 미국의 제재로 ASML이나 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT) 등 서방 장비 도입이 제한되면서, 베이징 팹은 중국산 노광·식각·증착 장비를 실제 양산에 적용하는 ‘시험장’ 성격을 띠는 만큼 실제 양산 및 수율이 얼마 정도 될 것인가가 업계의 관심으로 떠오르고 있습니다. 상하이 패키징 시설은 메모리 후공정, 특히 HBM 메모리 생산을 염두에 둔 투자입니다. CXMT는 지난해 하반기부터 화웨이 등 중국 내 주요 AI 칩 설계 기업에 HBM3 시제품을 제공했다고 밝히며, 단계적인 양산을 추진 중입니다. 또 2027년까지 HBM3E 양산을 목표로 선두 업체와의 기술 격차를 줄이겠다는 계획을 제시했습니다. 다만 초기 단계인 만큼 수율과 생산 안정성 측면에서 어려움을 겪을 가능성은 여전히 큽니다. AI발 메모리 대란은 CXMT의 공격적인 증설 전략이 치명적인 부담으로 돌아갈 가능성을 크게 낮춰주었습니다. 여기에 미국의 대중 제재 역시 역설적으로 중국 내 국산 메모리 채택을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 호황이 영원히 지속되지는 않을 것입니다. AI 산업에서 실질적인 수익을 창출하지 못하는 기업들이 투자 속도를 조절하기 시작하면, 시장은 다시 소수 업체 중심의 과점 구조로 재편될 가능성이 큽니다. 이 과정에서 과도한 메모리 생산 설비 증설은 다시 한번 메모리 가격 급락과 치킨 게임을 촉발할 수 있습니다. 그 시점이 오면 이미 막대한 현금 흐름과 기술 경쟁력을 확보한 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 버틸 수 있겠지만, 후발주자인 CXMT는 생존의 기로에 설 가능성도 배제할 수 없습니다. 첨단 공정 장비에 대한 수입 제재가 장기화될 경우, 미세 공정 전환에서의 한계 역시 본격적으로 드러날 수 있습니다. 수익성이 높은 최첨단 공정과 고부가 메모리 제품에 집중한 선두 업체들은 치킨 게임 국면에서도 손실을 최소화하거나 수익을 유지할 수 있지만, 상대적으로 가격 경쟁력에 의존하는 후발 업체들은 구조적으로 불리할 수밖에 없습니다. 실제로 이와 같은 과정을 거치며 수많은 D램 업체들이 시장에서 사라졌고, 현재의 3강 체제가 형성되었습니다. CXMT가 글로벌 메모리 시장 점유율 10%를 돌파하며 4강 체제를 구축할 수 있을지, 아니면 또 하나의 치킨 게임 희생양으로 남을지는 앞으로 몇 년이 결정할 것입니다. AI라는 일시적 순풍을 넘어, 기술과 수익성이라는 본질적인 경쟁력을 입증할 수 있는지가 CXMT의 진정한 시험대가 될 것으로 보입니다.

1970년 개통된 경부고속도로는 산업화 시대 ‘물류 동맥’으로 한국 경제의 비약적인 발전을 이끌었다. 26년 후인 1996년에 세계 최초로 상용화한 코드분할다중접속(CDMA) 이동통신 서비스는 ‘데이터 동맥’이 돼 우리나라를 정보기술(IT) 강국으로 도약시켰다. 또다시 30년이 흐른 지금 초고압 직류 송전망(HVDC) 구축 프로젝트인 ‘서해안 에너지 고속도로’가 4차 산업의 동맥으로 부상했다. 이 기회를 놓치면 막대한 전력이 필요한 ‘인공지능(AI) 대전환’에 실패할 것이라는 목소리가 높다. 25일 한국전력에 따르면 전력계통영향평가 시범 운영을 신청(지난해 9월 기준)한 데이터센터 총 318건 가운데 149건(46.9%)이 전력 공급 불가 판정을 받았다. 수도권의 경우 210건 중 134건(63.8%)이 허가를 받지 못했다. 대규모 전력을 사용하는 데이터센터가 수도권에 집중되면서 기존 전력망의 한계를 넘어선 결과다. 지역별로 경기도가 168건의 데이터센터 전력평가 신청 중 108건(64.3%)이 무산돼 가장 많았고 인천에서는 18건이 신청됐지만 모두 불가 판정을 받았다. 이어 서울은 24건 중에서 8건이, 전북도는 6건 중 5건이, 세종시는 9건 중 3건이 공급 불가 판정을 받았다. 이들 지역에 안정적으로 전력을 공급할 서해안 에너지 고속도로 등 서남권의 에너지 인프라 구축이 절실한 상황이다. 산업계는 전기를 공기처럼 안정적으로 공급하지 못하면 AI 모델도, 데이터센터도, 반도체 산업도 없다는 입장이다. 통신업계 관계자는 “기술 변화가 빠른 AI 시장 대응에 있어 최대 승부처는 전력 확보”라고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 공급하기로 약속한 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 안정적으로 가동하려면 연 500㎿의 전력이 필요하다. 인구 20만명의 신도시 두 곳이 1년간 쓰는 전력량이다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “중국, 미국과 함께 한국이 AI 3강이 되려면 전력부터 3강이 돼야 한다”고 강조했다. 국내 전력 인프라의 핵심 축은 전남을 비롯해 서남권을 따라 형성돼 있다. 서남권은 해상풍력과 태양광 등 재생에너지 자원이 풍부하다. KDB미래전략연구소는 호남권과 수도권을 연결하는 전력망이 적시에 구축되지 않으면 2036년에 호남권에서 발생하는 재생에너지의 잉여 전력은 58.5GW에 달할 것으로 전망했다. 서해안 대규모 해상풍력 단지에서 생산된 전력을 수도권으로 보내는 서해안 에너지 고속도로(새만금~서화성)는 AI를 가동하는 전력의 혈관 역할을 할 것으로 기대된다. 이재명 정부의 핵심 금융정책인 국민성장펀드 1호 메가프로젝트가 투자처로 전남 해남 신안우이 해상풍력 프로젝트를 검토하는 것도 에너지 수급 및 지역균형발전 면에서 상징적이다. 정부는 2030년까지 620㎞에 이르는 서해안 에너지 고속도로를 구축할 계획이다. 박상인 서울대 행정대학원 교수는 “서남권에 AI 생태계를 위한 에너지 인프라를 우선 구축하고 장기적으로 에너지 고속도로를 동남권까지 연결하는 전략을 펴야 한다”고 말했다. 유승훈 서울과기대 미래에너지융합학과 교수는 “AI 산업은 생산성 향상으로 이어져 국내총생산(GDP)뿐만 아니라 잠재성장률도 높이게 될 것”이라면서 “세계 각국이 AI 데이터센터에 안정적인 전력을 공급하려고 총력전에 나선 상황에서 한국도 서해안 에너지 고속도로를 속도감 있게 구축해야 한다”고 강조했다.

‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

정부는 국가 인공지능(AI)컴퓨팅센터를 연내 착공하는 등 AI 인프라 구축에 속도를 내고 피지컬 AI 1등을 목표로 로봇·자동차 등 집중 지원에 나선다. ‘AI 3강 도약’에 본격적으로 시동을 건 모습이다. 정부는 9일 ‘2026년 경제성장전략’을 발표하며 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 구상을 밝혔다. 먼저 국가 AI컴퓨팅센터 구축·운영을 위한 민관 합작 SPC(정부, 정책금융, 민간 참여자 출자 예정)를 신속히 설립하고 건축 설계, 에너지·건축 인허가 등을 거쳐 올해 착공한다는 방침이다. 정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만장은 산·학·연, 국가 AI 프로젝트 등에 체계적으로 배분한다. 또 GPU를 올해 1만 5000장, 2028년까지 5만 2000장 이상 확보할 계획이다. 전력망 확충과 전력계통영향평가 개선으로 AI 전력 수요도 뒷받침한다. AI 기술 확보를 위해 민관 협력 차세대 연구조직을 설립하고, 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화와 기술 선점을 위한 대규모 실증을 추진한다. 올해 초 공개 예정인 독자 AI 모델을 민간 서비스에 활용하고, 정부 인공지능 대전환(AX) 사업에도 우선 적용한다. 정부는 또 제조·물류·농업 등 산업 전반에 AI 활용을 확대하고, 선박·가전·드론·스마트팩토리·AI 반도체 등 분야별 AX 프로젝트를 추진한다. 공공 부문에서는 3대 선도 공공 AX 과제를 수행하기로 했다. 휴머노이드 로봇, 자율작업 로봇, 농업 완전자율 로봇 등 실물경제 적용 중심의 피지컬 AI 육성도 포함됐다. 피지컬 AI는 인공지능이 로봇·자율주행 장비·드론 등 물리적 기기에 적용돼 실제 행동을 수행하는 기술이다. 정부는 로봇, 자동차, 선박, 가전 등 7대 선도 분야를 집중 지원하며, 월드모델 기반 AI 학습으로 전 분야 AI 로봇 확산을 추진한다. 자동차 자율주행 시범 운행 범위를 도시 전체로 확장한 실증도시를 상반기 내 조성하고, 3분기에는 자율주행 중심의 교통·물류 AI 전환 계획을 수립하기로 했다. 이 밖에도 자율운항선박, 농업·항공·소방 드론 개발, 중소기업 AI 스마트공장 확대도 병행한다. 과학기술 및 AI 분야 인재 양성에도 나선다. 정부는 4대 과학기술원과 거점 국립대에 AI 단과대학을 신설하고, 지방대학과 교육과정을 공유하는 등 권역별 AI 확 및 AX 핵심인재를 양성한다. 2027년에는 AI 단과대학 신설을 3대 과기원 등으로 확대할 방침이다. 이공계 대학생 및 대학원생의 안정적 성장을 위해 장학금·연구생활장려금을 확대하고 8년 과정의 학·석·박사 과정을 5년 6개월로 단축하는 패스트트랙을 신설해 혁신인재를 빠르게 키워낸다는 구상도 내놨다. 또 국가과학자 제도를 도입, 국가 R＆D 리더로서 활동할 리더급 우수 과학자·공학자 20명을 올해 상반기 선발할 계획이다. 올해 정부 R＆D 예산은 35조 5000억 원으로 편성됐다. 정부는 R＆D 예산을 향후 정부 총지출의 5% 수준으로 지속 확대한다는 계획이다. 이를 통해 국가전략기술 핵심 원천기술 확보와 도전적 R＆D 전용 트랙 신설을 추진한다.

2026년 새해 재계의 화두는 단연 인공지능(AI)을 통한 체질 개선이다. 국내 주요 그룹의 수장들은 신년사에서 올해를 AI 주도권 확보를 위한 ‘대격변의 원년’으로 꼽으며 사업 구조의 대전환을 촉구했다. 최태원 SK그룹 회장은 1일 신년사에서 “그간 축적해온 자산과 가치를 바탕으로 새로움을 만드는 법고창신(法古創新)의 마음가짐으로 다가오는 파도를 헤쳐 나가는 승풍파랑(乘風破浪)의 도전에 나서자”고 밝혔다. 승풍파랑은 ‘바람을 타고 파도를 헤쳐 나간다’라는 의미로, AI라는 시대 흐름을 성장 동력으로 삼아 세계 시장의 불확실성을 돌파하겠다는 의지로 읽힌다. 또 최 회장은 법고창신(옛것을 본받아 새로운 것을 창조한다)을 언급하며 그간 SK가 축적한 본원적 경쟁력 위에 AI라는 혁신을 입혀 차별화된 가치를 만들자고 강조했다. 최 회장은 “그간 쌓아온 시간과 역량을 토대로 지난해 AI 반도체 분야에서 글로벌 시장의 높은 신뢰를 다시 한번 확인했다”며 “세계 유수의 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 하며 AI 생태계의 핵심 파트너로 입지를 다져가고 있다”고 평가했다. 이어 “AI 시대는 이제 막이 오른 단계일 뿐”이라며 “더 큰 글로벌 무대로 나아가자”고 했다. 최 회장의 자신감에는 반도체와 서비스, 인프라를 아우르는 SK의 견고한 ‘AI 밸류체인’이 깔려 있다. SK하이닉스는 전 세계 고대역폭메모리(HBM) 시장의 선두에 섰고, SK텔레콤은 최근 500B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’을 선보이며 기술력을 증명했다. 최 회장은 에너지, 통신, 바이오 등 전 계열사의 역량을 AI와 결합하는 ‘AI 통합 솔루션’을 SK가 글로벌 리더로 도약할 원동력으로 꼽았다. 박정원 두산그룹 회장도 이날 신년사에서 ‘AX(AI 전환) 가속화’를 새해 핵심 전략으로 내세웠다. 박 회장은 “AI 경쟁력을 갖춘 기업과 그렇지 못한 기업은 머지않아 완전히 다른 선상에 서게 될 것”이라며, 두산의 제조 역량과 데이터를 바탕으로 ‘피지컬 AI’ 시대를 선점하겠다는 포부를 밝혔다. 특히 AI 시대를 맞아 급증하는 전력 수요에 맞춰 대형원전과 소형모듈원전(SMR) 등 에너지 분야에서 기회를 잡는 데 집중할 방침이다. 정부도 AI 분야에 예산 투입을 강화했다. 과학기술정보통신부는 이날 AI 3강 도약을 위해 올해 과학기술·정보통신기술 연구·개발(R＆D) 예산을 지난해보다 25.4% 늘린 8조 1000억원으로 확정했다. 주로 기업들이 강조한 ‘AX 엔진’과 ‘피지컬 AI’ 기술 개발에 투입된다.