“The 9th K-pop song to conquer the charts”... The ‘Golden Challenge’ craze in the music industry “The song‘s own strength is powerful despite the movie’s box office success... Popular despite the absence of a hit summer song” The original soundtrack “Golden” from the Netflix animated film “K-Pop Demon Hunters” topped the US Billboard Hot 100 singles chart. Billboard announced in a chart preview article on the 11th (local time) that ‘Golden’ rose one spot from the previous week, overtaking Alex Warren‘s ‘Ordinary’ to reach the top of the chart. Billboard noted, “‘Golden’ is the ninth song associated with Korean pop to conquer the ‘Hot 100’ chart, and it is also the first (No. 1) song performed by female vocalists.” The Hot 100 chart is calculated based on a combination of U.S. streaming data, radio airplay scores, and sales data. “Golden” recorded 31.7 million streams during the charting period, a 9% increase from the previous week. Radio airplay scores increased by 71% to 8.4 million, and sales increased by 35% to 7,000. “Golden” is a song by Huntrix, a fictional K-pop girl group from “K-pop Demon Hunters.” It was composed by Lee Jae, a former SM Entertainment trainee, and performed by singers Audrey Nuna and Ray Ami. All three are Korean Americans. Billboard introduced them as follows: “Lee Jae and Ray Ami, the actual singers of Huntrix, were born in Seoul, South Korea, while Audrey Nuna is from New Jersey.”The song debuted at No. 81 on the Hot 100 chart early last month and, riding on the success of the film, climbed the charts, reaching No. 23, No. 6, No. 4, No. 2, and No. 2 before finally reaching No. 1 in its seventh week. The ‘Hot 100’ is the top chart among Billboard‘s many detailed charts. To date, the only K-pop artists to have reached No. 1 on this chart are the group BTS (six songs) and its members Jimin (one song) and Jungkook (one song). “Golden” is the first K-pop song sung by a female artist to reach No. 1 on the Hot 100. Notably, “Golden” also reached number one on the UK Official Singles Chart Top 100, one of the world‘s two major charts alongside the US Billboard Hot 100, setting a record by topping both charts. “Golden” has become the top hit song of the summer in the K-pop market, which has been lacking in notable summer songs, thanks to its catchy melody and refreshing high notes. The high-pitched sections of the song have been seen as a benchmark for assessing a singer‘s skills, leading to a series of “Golden Challenges” by numerous K-pop stars, including Bae Da-hae of S.E.S., Lee Ha-ri of Davichi, Solar of Mamamoo, Lily of ENMIX, An Yu-jin of IVE, So Hyang, Ailee, and Kwon Jin-ah. Jeremy Suh Repoter 서주열 통신원 케데헌 ‘골든’, 빌보드 ‘핫 100’ 1위…英美 싱글차트 석권넷플릭스 애니메이션 영화 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 오리지널 사운드 트랙 ‘골든’(Golden)이 미국 빌보드 메인 싱글 차트 ‘핫 100’ 1위를 기록했다. 빌보드는 11일(이하 현지시간) 차트 예고 기사에서 ‘골든’이 전주보다 순위를 한 단계 끌어올려 알렉스 워렌의 ‘오디너리’(Ordinary)를 제치고 차트 정상에 올랐다고 밝혔다. 빌보드는 “‘골든’은 ‘핫 100’ 차트를 정복한 K팝과 관련된(associated with Korean pop) 아홉 번째 노래로, 여성 보컬리스트들이 부른 첫 번째 (1위) 곡이기도 하다”고 전했다. ‘핫 100’은 미국 스트리밍 데이터, 라디오 방송 점수(에어플레이), 판매량 데이터를 종합해 순위가 산출된다. ‘골든’은 이번 차트 집계 기간 전주 대비 9% 증가한 3천170만 스트리밍을 기록했다. 라디오 방송 점수는 71% 증가한 840만, 판매량은 35% 증가한 7천으로 각각 집계됐다. ‘골든’은 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 속 가상 K팝 걸그룹 헌트릭스의 곡이다. SM엔터테인먼트 연습생 출신 작곡가 이재, 가수 오드리 누나, 레이 아미가 불렀다. 이 세 명은 모두 한국계 미국인이다. 빌보드는 “헌트릭스의 실제 가수인 이재와 레이 아미는 대한민국 서울에서 태어났고, 오드리 누나는 뉴저지 출신”이라고 소개했다. 이 곡은 지난달 초 81위로 ‘핫 100’에 데뷔한 이래 작품의 흥행을 등에 업고 23위, 6위, 4위, 2위, 2위로 ‘차트 역주행’을 하더니 7주 차에 결국 1위 고지를 밟는 데 성공했다. ‘핫 100’은 빌보드의 많은 세부 차트 가운데 으뜸 격인 차트다. 지금까지 이 차트에서 1위를 차지한 K팝 가수는 그룹 방탄소년단(BTS·6곡)과 팀 멤버 지민(1곡)·정국(1곡)뿐이다. 여성 가수가 부른 K팝 노래로 ‘핫 100’ 1위를 기록한 사례는 ‘골든’이 최초다. 특히 ‘골든’이 앞서 지난 1일 미국 빌보드와 더불어 세계 양대 차트로 꼽히는 영국 오피셜 싱글 차트 ‘톱 100’에서 1위를 기록하면서, 이 노래는 두 차트를 모두 석권하는 진기록을 세웠다. ‘골든’은 귀에 맴도는 멜로디와 시원시원한 고음이 화제를 모으며 눈에 띄는 서머송이 부재한 올여름 K팝 시장에서 일찌감치 최고 히트곡으로 등극했다. 이 곡의 고음 구간이 가수의 실력을 가늠하는 바로미터처럼 받아들여지면서 S.E.S. 출신 바다를 비롯해 다비치의 이해리, 마마무의 솔라, 엔믹스의 릴리, 아이브의 안유진, 소향, 에일리, 권진아 등 숱한 K팝 스타들의 ‘골든 챌린지’가 줄을 잇기도 했다.

부산항만공사(BPA)는 23일 오후 부산항 신항 2부두(PNC)에서 MSC CALAIS호*에 친환경 선박 연료인 LNG 상업공급을 했다고 24일 밝혔다. MSC CALAIS호는 총톤수 7만4875톤, 7900TEU급의 대형 컨테이너선박이다. LNG는 바이오유, 메탄올, 암모니아, 수소와 함께 주목받고 있는 대표적인 친환경 선박 연료로 상용화되어 안정적으로 공급이 가능하여 현재 선박 에너지 전환의 과도기적 상황에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 현재 글로벌 선사들은 총 195척의 LNG 컨테이너 선박을 도입하여 운항하고 있으며, 전체 신규 컨테이너 발주의 약 41%(총 347척)를 LNG가 차지한다.. 이번 벙커링은 이러한 글로벌 선사들의 LNG 선박 도입추세에 대응하고 국제해사기구(IMO)의 해운업 탈탄소화 정책에 적극 참여하는 부산항만공사의 ‘부산항 2050 탄소중립 종합계획’에 따라 추진되었다. 또 선박 하역작업과 동시에 연료를 공급하는 동시작업(SIMOPS, Simultaneous Operations)으로 진행하여 선사들의 정시성을 확보하고 부산항의 생산성에도 도움이 된다는 설명이다. BPA 송상근 사장은 “부산항의 미래 경쟁력을 확보하기 위한 친환경 선박연료 벙커링 인프라 구축을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 라이젠 CPU를 통해 기사회생했습니다. 그리고 서버 부분에도 에픽 CPU를 출시해 점점 시장 점유율을 늘려 이제는 서버와 소비자 CPU 시장 모두에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 과거 절대 이길 수 없을 것 같았던 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직 GPU 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. 최근 엔비디아가 고성능 AI 서버 GPU에 집중하는 사이 AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 시장에서 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 절대 성능에서 엔비디아 GPU보다 낮은 게 사실입니다. 특히 AI 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 AI와 서버 시장에 집중한 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 구성되어 있어 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 그러나 AMD는 최근 열린 어드밴싱 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼들을 함께 공개했습니다. 우선 가장 중요한 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈와 비교해서 4배의 성능을 지니고 있어 스펙상으로 보면 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. 새로운 MI350X 시리즈는 TSMC의 N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛인 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결한 복잡한 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억 개의 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. 8개의 HBM3E 메모리는 총 288GB의 용량과 8TB/s의 대역폭을 제공합니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. 기본 연산 능력은 FP 64기준 MI350X와 MI355X가 72TFLOPS와 78.6TFLOPS입니다. AI 연산에 중요한 FP8/FP4 기준으로는 각각 9.2PFLOPS/10.1PFLOPS, 18.45PFLOPS/20.1PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장하고 있습니다. 다만 엔비디아는 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 288GB HBM3E 메모리와 FP4 Tensor Dense/Sparse 기준으로 15/30TFLOPS의 성능을 지니고 있어 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계가 엔비디아 위주일 뿐 아니라 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. AMD는 이점을 의식하듯 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 각각의 인스팅트 MI350X/MI355X GPU는 8개씩 묶어 하나의 플랫폼을 구성한 후 서버 랙에 들어가는데, 이때 수많은 GPU를 연결해 효율적으로 작동하게 만드는 일이 중요합니다. 펜산도 폴라라 AI NIC는 10만 개 이상의 GPU 하이퍼스케일 시스템에도 대응할 수 있습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 그리고 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬던 것처럼 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

엔비디아는 올해 초부터 최신형 그래픽 카드인 지포스 RTX 50 시리즈를 하나씩 공개했습니다. 하지만 공개 후 소비자들의 반응은 아직 차갑기만 합니다. 기대한 만큼 성능 향상 폭이 크지 않은 데다 페이퍼 론칭 논란이 일 정도로 물량도 부족했기 때문입니다. 물량 부족 문제는 서서히 해소되고 있지만, 아직도 소비자들이 체감하는 가격은 가뜩이나 비싸진 공식 가격보다도 더 비싼 편입니다. 최상위 그래픽 카드인 지포스 RTX 5090은 한때 800만원을 호가하기도 했지만, 심지어 가격을 지불할 의사가 있는 소비자도 물건을 구하기 어려울 정도였습니다. 이제는 공급이 약간 원활해진 상태지만, 여전히 RTX 5090은 400만~500만원대이고, RTX 5080 역시 999달러라는 공식 가격이 무색하게 아직도 200만원 전후의 가격에서 팔리고 있습니다. 하지만 사실 대다수 소비자들이 100만원이 넘는 고가 그래픽 카드를 구매하는 것은 아닙니다. AI 개발 및 연구라면 몰라도 게임이 목적이라면 그렇게 많은 돈을 지불하기 부담스럽기 때문입니다. 실제로 시장에서 가장 많이 팔리는 것은 100만원이 넘지 않는 ‘저렴한’ 가격의 그래픽 카드들입니다. 이번에 출시된 지포스 RTX 5060Ti처럼 60 라인업의 중급형 그래픽 카드가 여기에서 속합니다. 이들은 주로 팔리는 대중적 그래픽 카드라는 뜻에서 메인스트림 제품으로 불리기도 합니다. 물론 메인스트림 그래픽 카드도 이제는 그렇게 저렴하지 않습니다. RTX 4060도 40만원대, RTX 4060 Ti는 60만원대에서 가격을 형성하고 있습니다. 그나마 그 뒤를 잇는 RTX 5060 시리즈에서 한 가지 희망적인 부분은 초기 출시 가격이 전작보다 저렴해졌다는 것입니다. RTX 5060Ti의 가격은 16GB(기가바이트) 버전 기준 429달러(약 61만원)로 RTX 4060보다 70달러나 저렴해졌고 8GB 버전 역시 379달러로 20달러 저렴해졌습니다. 기본 모델인 RTX 5060은 299달러로 가격이 동결됐지만, 고급형인 Ti 모델과 성능 차이가 줄어들어 어느 정도 납득할 수 있는 수준으로 여겨집니다. 하지만 먼저 출시된 RTX 5060 Ti의 벤치마크 결과를 보면 아쉬운 점이 많은 게 사실입니다. RTX 5060 Ti의 성능은 RTX 4060 Ti와 비교해서 17~23% 정도 높기는 하나 RTX 4070과 비교해서는 7~12% 정도 낮은 성능을 보여주고 있습니다. 일반적으로 차세대 제품이 나오면 이전 세대 상위 제품을 넘어섰던 것과 비교해서 아쉬운 대목입니다. 다소 아쉬워 보이는 성능은 사실 RTX 5060 Ti의 스펙을 생각하면 당연한 결과이기도 합니다. RTX 5060 Ti에 사용된 GB 206은 전작인 RTX 4060 Ti에 사용된 AD 106보다 큰 GPU가 아닙니다. 둘 다 TSMC의 4N 공정으로 만들어졌는데, GB 206의 트랜지스터 집적도가 219억 개로 오히려 AD 106보다 10억 개나 줄어들었습니다. 덕분에 다이 사이즈도 줄어들어 최신 GDDR7 메모리 적용에도 가격을 낮출 여지가 있었던 것으로 보입니다. 다만 트랜지스터 집적도가 줄어든 만큼 성능도 약간 줄거나 비슷한 게 아닐까 하는 우려도 있었으나 출시 후 벤치마크 결과를 보면 이런 최악의 경우는 피한 것으로 보입니다. GPU 아키텍처 개선과 GDDR7 덕분에 대폭 늘어난 메모리 대역폭(288GB/s에서 448GB/s로 증가)이 최악의 결과를 피한 비결로 보입니다. 그래도 벤치마크 결과를 보면 RTX 5060 Ti는 대다수 소비자들에게 실망스러운 제품인 것이 분명합니다. 몇 년을 기다렸는데, 성능 향상 폭은 기다림의 대가치곤 만족스럽지 않기 때문입니다. 다만 한 가지 치트키라고 할 수 있는 부분은 인공지능 이미지 품질 및 성능 향상 기술인 DLSS 4입니다. DLSS 4의 다중 프레임 생성(MFG)를 사용하면 속도가 몇 배 빨라질 수 있습니다. DLSS 4를 지원하는 게임에서는 MFG x4 적용 시 RTX 4070은 물론 RTX 4070s도 넘어서는 성능을 보여줍니다. 물론 모든 게임에서 DLSS4가 지원되는 것은 아니지만, 이미 100개의 게임이 지원 리스트에 추가됐고 점점 지원 가능한 게임의 숫자가 늘고 있어 시간이 지날수록 RTX 4060 Ti와 체감 차이가 분명해질 것입니다. 따라서 가격이 별 차이가 없다면 대다수의 소비자들이 RTX 5060 Ti로 이동하게 될 것으로 예상됩니다. 한편 전력 제한과 발열 때문에 고성능 그래픽 카드를 탑재하기 부담스러운 노트북에는 RTX 5060 시리즈가 중급형 게이밍 노트북의 표준으로 RTX 4060을 빠르게 대체할 것으로 예상됩니다. RTX 5060은 기본 연산 성능이 FP32 기준 19.2 TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 23.7TFLOPS나 RTX 4070의 22.1TFLOPS보단 낮지만, RTX 4060의 15.1TFLOPS와 비교해서 27% 정도 높습니다. 따라서 가격이 같다면 당연히 RTX 5060으로 가게 될 것입니다. 여기에 DLSS4를 지원하는 게임에서는 RTX 5060의 성능이 RTX 4070도 넘볼 수 있으면서 전력 소모는 훨씬 적기 때문에 노트북 환경에서 안성맞춤입니다. 8GB의 메모리도 디스플레이 해상도가 대부분 QHD나 FHD인 노트북 환경에서는 큰 단점이 아닙니다. 요약하면 소비자들의 초기 반응은 아직까지 냉랭하지만, 가격이 빠르게 안정화돼서 RTX 5060 Ti가 60만원대, RTX 5060가 40만원대로 안착할 수 있다면 비슷한 가격대에서 다른 대안이 없기 때문에 자연스럽게 메인스트림 시장을 장악하게 될 것으로 보입니다. 반면 다른 RTX 50 시리즈처럼 초기 가격이 비싸다면 냉담한 반응은 한동안 이어질 것으로 예상됩니다. 한 가지 변수는 AMD가 RTX 5060/5060 Ti의 대항마가 될 수 있는 가성비 높은 중급형 그래픽 카드를 내놓는 것입니다. 만약 그렇게 된다면 RTX 5060/5060 Ti의 가격도 빠르게 안정화될 것으로 예상됩니다.

일반적으로 IT 기업은 역사가 짧은 편입니다. 구글도 1998년에 창업했고 메타는 2004년, 아마존은 1994년에 설립했습니다. 이런 IT 업계에서 보기 드문 100년 기업이 바로 IBM입니다. 1911년 설립된 IBM은 상점용 금납 출입기에서 시작해 천공카드 등 여러 가지 사무용, 업무용 기기를 만들던 회사였습니다. IBM의 운명을 바꾼 발명품 중 하나는 1964년 발표한 최초의 메인프레임 컴퓨터(IBM System 360)입니다. 그전까지는 같은 회사에서 개발한 컴퓨터라고 해도 소프트웨어가 호환되지 않아 컴퓨터를 바꾸면 모두 새로 구입해야 했는데, IBM System 360 이후로는 그런 환경이 싹 바뀌었습니다. 기기를 업그레이드해도 기존 자료와 소프트웨어를 그대로 사용할 수 있는 것입니다. 지금은 당연한 이야기지만 당시엔 혁신이었습니다. 이후 메인프레임 컴퓨터와 성능을 더 높인 슈퍼컴퓨터는 IBM의 주요 사업 기반이 되어 지금도 회사를 먹여 살리고 있습니다. 비록 소비자용 PC 시장에서는 인텔과 마이크로소프트(MS)에 주도권을 내줬고 IT 업계 비중도 예전 같진 않지만 IBM의 메인프레임 컴퓨터는 금융권을 포함해 많은 분야에서 여전히 사랑받습니다. 최근 IBM은 2025년 최신 메인프레임 시리즈인 z17을 선보였습니다. z17에서 주목할 만한 변화는 시대의 화두인 AI에 적응하기 위해 변했다는 것입니다. z17은 삼성 5nm 공정(5HPP)에서 제조한 텔룸Ⅱ(TelumⅡ) CPU를 여러 개 사용하고 있습니다. 텔룸Ⅱ는 600㎟ 면적에 430억개 트랜지스터를 집적했지만, 코어 숫자는 8개에 불과합니다. 작아도 많은 코어를 사용하는 요즘의 트렌드와는 달리 코어 자체가 크고 캐시 메모리가 많기 때문입니다. 이 프로세서는 코어 당 L2 캐시가 36MB(메가바이트)나 되어 금융 데이터 같은 특정 데이터 처리에 유리한 구조를 지니고 있습니다. 총 캐시는 360MB인데 가상 L4 캐시까지 포함하면 2.88GB(기가바이트)에 달합니다. IBM에 따르면 텔룸Ⅱ는 전작인 텔룸 I과 비교해서 일반 연산 속도가 70% 정도 빠르고 인공지능(AI) 연산 속도는 50% 정도 빨라졌습니다. CPU에 내장된 NPU의 연산 능력은 24TOPS(INT8 기준)인데, 사실 최신 AI 노트북보다 더 빠른 편이 아닙니다. 하지만 수상한 금융 거래나 사기가 의심되는 경우 실시간으로 알아내는 등 특수 목적에 사용되기 때문에 나름 의미가 있습니다. 좀 더 강력한 AI 성능이 필요한 고객을 위해 z17 메인프레임은 최대 256개 스파이어(Spyre) AI 가속기를 추가할 수 있습니다. 작은 크기의 PCIe 5.0 카드인 스파이어 AI 가속기 역시 삼성의 5nm 공정(5LPE)에서 제조되며 330㎟의 면적에 260억 개의 트랜지스터를 집적하고 있습니다. 가속기 한 개마다 128GB의 LPDDR5 메모리, 1TB(테라바이트)의 낸드 스토리지를 지녀 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 성능은 300TOPS 이상으로 엔비디아의 최신 AI GPU처럼 빠르진 않지만 TDP(열설계전력)가 75W 정도에 불과한 장점이 있습니다. 다만 실제 시장에서 얼마나 수요가 있을지는 두고 봐야 알 수 있습니다. z17 메인프레임은 100년 기업이 100년 이상 가기 위해서는 시대의 변화에 맞춰 끊임없이 변해야 한다는 것을 보여주고 있습니다. 100년이 넘는 세월 동안 끊임없이 변화를 시도했던 IBM이 더 오래 장수하기 위해서는 역시 끊임없는 혁신밖에 답이 없습니다.

삼성전자는 오는 22일(현지시간)부터 사흘간 영국 런던에서 열리는 유럽 최대 교육 기술 전시회 ‘Bett 2025’에서 2025년형 인공지능(AI) 전자칠판을 공개한다고 21일 밝혔다. 에듀테크 트렌드를 조망할 수 있는 Bett 행사에서 공개되는 이번 신제품은 대형 디스플레이를 적용한 65형·75형·86형 등 3종으로 구성됐으며, 최신 운영체제인 ‘안드로이드 15’가 탑재됐다. 또 인공지능 수업을 체계적으로 정리하고 학습 효과를 극대화해주는 교육용 설루션 ‘삼성 AI 어시스턴트’가 새롭게 적용됐다. 삼성 AI 어시스턴트는 ▲화면 속 이미지나 텍스트에 원을 그리면 원하는 정보와 콘텐츠를 찾아 알려주는 ‘서클 투 서치’ ▲수업 내용을 자동으로 요약해주는 ‘AI 요약’ ▲음성을 분석해 텍스트로 실시간 변환해주는 ‘자동 전사’ 등 상호 소통하는 수업 환경을 조성하도록 돕는 다양한 AI 기능을 지원한다. 아울러 터치 화면에서 필기 동작과 콘텐츠 제어 동작을 매끄럽게 전환하는 ‘스마트 노트 온’ 기능과 다양한 판서 파일 포맷을 해당 제품에서도 활용할 수 있도록 변환하는 ‘파일 컨버터’ 기능도 새롭게 갖췄다. 하드웨어도 최대 4.8 TOPS(초당 4.8조회 연산)의 신경망처리장치(NPU)와 고성능 옥타코어 프로세서가 탑재돼, AI를 활용한 교육용 프로그램을 안정적으로 수행할 수 있다. 삼성전자는 구글과 협업해 미래형 디지털 교실 조성을 위한 다양한 AI 시나리오를 개발하고 있다. 향후 글로벌 AI 기업들과 파트너십을 통해 교육 환경에 특화된 AI 서비스를 지속적으로 선보일 예정이다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

삼성전자와 LG전자가 새해부터 인공지능(AI) 기능을 담은 노트북 신제품으로 맞붙는다. 양사 모두 초저전력이면서 AI 기능 구동에 적합한 인텔의 최신 칩을 사용한 만큼 올 한 해 판매량을 놓고 치열한 경쟁을 펼칠 것으로 보인다. 삼성전자는 2일 국내 시장에 AI 기능을 탑재한 노트북 ‘갤럭시 북5 프로’를 출시한다고 1일 밝혔다. 갤럭시 북5 프로는 최대 47TOPS(1초당 최고 47조회 연산)의 신경망처리장치(NPU)를 지원하는 ‘인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈2’(코드명 루나레이크)를 탑재했다. 루나레이크는 ‘인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈1’(메테오레이크) 대비 절반 정도의 전력으로 동일한 성능을 발휘한다. 전력 대비 성능이 크게 좋아진 셈이다. 특히 갤럭시 북5 프로는 ‘AI 셀렉트’ 기능을 갤럭시 북 모델 최초로 탑재했다. AI 셀렉트 기능은 사용자가 화면 속 원하는 사진 위에 원을 그리면 해당 내용에 대한 정보를 즉시 검색해 준다. 사용자가 별도의 검색어 입력 없이도 손쉽게 정보를 얻을 수 있는 것이다. 또 삼성전자는 향후 갤럭시 북5 프로 업데이트를 통해 마이크로소프트의 ‘코파일럿+ PC’ 기능도 지원할 예정이다. 이 기능은 사용자가 작성 중인 문서 내용을 분석해 관련 정보나 추천 문구를 제공해 문서 작성을 돕거나 파워포인트에서 슬라이드 디자인이나 콘텐츠 구성을 제안해준다. 갤럭시 북5 프로는 40.6cm(16인치), 35.6cm(14인치) 두 가지 모델로, 그레이·실버 2가지 색상으로 출시된다. LG전자는 오는 7일 미국에서 개막하는 세계 최대 가전·IT 전시회 ‘CES 2025’에서 AI를 탑재한 프리미엄 노트북 2025년형 ‘LG 그램’ 라인업을 공개한다. 같은 날 동시에 국내 시장에도 출시한다. 2025년형 LG 그램은 갤럭시 북5 프로와 같이 루나레이크를 탑재했다. LG전자에 따르면 이번 제품은 온디바이스 및 클라우드형 AI 서비스를 모두 제공하는 ‘멀티 AI’ 기능을 제공하는 게 특징이다. 먼저 온디바이스 AI(기기 자체에 탑재된 AI 모델)인 ‘그램 챗 온디바이스’는 고객의 PC 사용 기록이나 저장된 파일을 기반으로 네트워크 연결 없이 노트북 내에서 AI 연산을 수행한다. 클라우드형 AI인 ‘그램 챗 클라우드’는 네트워크에 연결해 오픈AI의 새모델 GPT-4o를 기반으로 고차원 문제에도 적절한 답을 준다. 2025년형 LG 그램을 구매한 고객은 그램 챗 클라우드를 1년간 무료로 이용할 수 있다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

데이터 분석용 클라우드와 특허도 든든한 자산 제주에 본사를 둔 네피리티가 AI와 클라우드 기반 기술로 데이터 분석부터 솔루션 개발까지 ‘엔드 투 엔드(End-to-End)’ 자동화를 구현하며 에너지ㆍ교통ㆍ미디어ㆍ헬스 등 다양한 산업군의 요구에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있다고 밝혔다. 또한 최근 출시된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 데이터 분석 솔루션이 시장의 반향을 불러일으키면서 이 솔루션을 개발한 네피리티(대표 강익선)를 향한 인공지능(AI) 업계의 관심도 빠르게 증가하고 있다. 이러한 네피리티의 기술력의 정점에는 RAG가 있다. 최근 선보인 RAG을 활용한 이커머스 솔루션은 실시간으로 대규모 데이터를 검색하고, 최적화된 답변을 생성한다. 기업의 데이터 분석 정확도와 응답 속도를 대폭 향상시켜주며, 고객 질문에 최적화된 맞춤형 답변을 제공한다. AutoML 클라우드 인프라도 네피리티를 상징한다. AutoML 플랫폼을 기반으로 데이터 모델 학습, 튜닝, 배포까지 전 과정을 자동화해 AI 솔루션 개발의 효율성을 극대화했다. 이 시스템은 고성능 GPU 서버를 활용하며 대규모 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. MLOps(Machine Learning Operations) 통합도 네피리티 기술력의 단면이다. AI 모델 학습과 최신화를 자동화해 데이터 분석과 운영의 효율성을 보장한다. 이 기술을 통해 기업들은 데이터 처리와 모델 배포의 일관성을 유지하며, 운영비용 절감 효과를 경험하고 있다. 이같은 기술력과 솔루션을 회사가 보유한 특허들이 뒷받침하고 있다. ‘생성형 인공지능 기반의 쇼핑몰 자동 응답 서비스 제공 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 쇼핑몰 데이터를 기반으로 고객 응답을 최적화하는데 활용됐다. ‘인터넷 쇼핑몰의 자동 응답 서비스를 위한 데이터 구축 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 비정형 데이터를 활용한 고객 응대 최적화 기술로 인터넷 쇼핑몰 자동 응답 데이터 구축의 거름이 됐다. 무엇보다 현재의 네피리티를 있게 한 토대는 클라우드 기반 데이터 분석 인프라다. 다양한 산업군에서 발생하는 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 해준다. TTA 인증을 획득한 이 인프라는 보안성과 신뢰성을 보장하며 RAGaaS(RAG as a Service) 모델을 통해 데이터 검색과 분석, 모델 배포까지 통합적으로 관리할 수 있다. 네피리티는 RAG 기술이 앞으로도 광범위하게 활용될 것으로 기대하고 있다. 이커머스를 넘어 의료ㆍ금융 등의 분야에서도 데이터를 기반으로 한 정확한 예측과 자동화를 지원, 데이터 분석 시장에서 기술력 기반의 경쟁력을 강화하고 있다. 강익선 네피리티 대표는 “RAG 기술 기반의 클라우드 서비스는 데이터 검색, 분석, 응답 속도 최적화를 통해 비즈니스 혁신이 가능하다”며, “AI와 클라우드의 완벽한 융합은 데이터 모델링과 관리의 모든 과정을 자동화해 기업 운영의 효율성을 극대화해준다”고 말했다. 이어 “네피리티의 RAG 기반 기술은 데이터 분석의 미래를 열어가며 다른 회사와 협력을 통해 기술 생태계를 확장하는 데 기여할 것”이라고 덧붙였다. 이 회사는 앞으로 3년간 7억원 이상의 기술 개발 투자로 데이터 분석 모델링과 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야로 사업을 확장할 계획이다. 이와 함께 API 개발 및 패키징을 통해 솔루션 판매 모델을 강화하고 다양한 비즈니스 환경에 적용 가능한 솔루션도 꾸준히 개발해 나가기로 했다. 네피리티는 AI 기술 선도 기업으로서 지속적인 기술 혁신을 통해 성장을 도모하고 있으며, 클라우드와 AI 기술을 결합한 AIaaS(AI as a Service) 서비스를 통해 기업과 개인에게 효율적인 AI 활용 환경을 제공할 예정이다. 최근 선보인 이커머스 솔루션으로 판매자와 소비자 간의 소통을 혁신하고 고객 경험을 개선하는 한편, 보안 솔루션을 통해 디지털 환경에서의 안전성을 강화하며 신뢰의 토대를 확보하고 있다. 강 대표와 회사 구성원들은 이같이 다양한 기술 개발과 서비스 출시를 기반으로 관련 시장 내 입지를 차근차근 확대해가면 회사의 발전은 필연적으로 뒤따라올 것으로 확신하고 있다.

- AI 에이전트로 개인화된 상담 실현… 상담사-AI 에이전트 동시 대응으로 한 번에 최대 30명까지 응대 가능- AI 응답 성공률 95%, 고객 만족도 93%... 6개 기업과 계약 체결 이어 해외에서 영어 버전도 운영 인공지능 기업 페르소나에이아이(페르소나AI)는 인공지능 컨택센터(AICC)에 AI 에이전트를 더한 ‘GEN AICC’(생성형 AICC)를 앞세워 사업 확장에 속도를 높인다고 2일 밝혔다. GEN AICC는 AICC 솔루션에 AI 에이전트를 적용해 고객 맞춤형 커뮤니케이션 경험을 제공한다. AI 에이전트가 고객의 성향과 상담 내역 등을 바탕으로 맞춤형 응대를 진행함으로써 짧은 시간 안에 단순 반복 업무를 정확하게 처리하며 24시간 운영이 가능하다. 기존 상담센터는 상담사가 하루 동안 처리한 전화(콜) 수로 평가받거나 정해진 상담 수를 채워야만 하는 구조로 상담 품질이 떨어질 수밖에 없었다. 단순 반복 업무가 많고 감정노동에 시달린다는 점 역시 문제였다. AICC 도입이 반드시 고객 만족으로 이어지지도 않았다. 대부분의 고객이 첫 통화에서 문제를 해결하지 못했고, AI 응답 성공률은 58% 수준에 불과했다. 페르소나AI는 AI와 상담사가 하이브리드로 대응하는 HICC(Hybrid+AICC)를 실현함으로써 해답을 찾았다. 핵심은 원천 AI 엔진을 활용한 개인화된 AI 에이전트로, 고객의 지난 상담 내역을 바탕으로 요구사항을 빠르게 인식하고 처리한다. 이에 따라 정확한 고객 파악과 대응이 가능해지면서 AI 응답 성공률은 95%, 고객 만족도는 93%로 끌어올렸다. 상담사는 AI 에이전트와 함께 응대하는 방식으로 한 번에 최대 30명의 고객까지 대응할 수 있다. 또한 단순 반복 상담이 줄어들면서 심화 상담을 중점 처리할 수 있는 환경이 조성된다. AI와 상담사가 공존하며 상담의 효율성과 품질을 모두 높일 수 있게 된 것이다. 여기에 AI 필터링으로 폭언 및 욕설을 차단해 감정노동 문제까지 해결했다. 나아가 HICC에 가상 GPU를 연계하고 서비스 직관성을 높여, 고가의 GPU나 MLOps(AI모델 운영) 전문가 없이 고품질의 HICC를 운영할 수 있도록 했다. 사용량 기반 과금으로 비용 부담도 절감했다. 페르소나AI는 AI 업계의 화두인 AI 에이전트를 AICC 분야에 선도 적용함으로써 기업의 대고객 커뮤니케이션 수준을 제고함과 동시에 AICC 시장을 이끌어간다는 계획이다. 이미 국내외 6개 기업과 GEN AICC 공급 계약을 체결했으며, 콜센터 산업이 활발한 필리핀에서도 영어 버전 GEN AICC 테스트를 성공적으로 마쳤다. 유승재 페르소나AI 대표는 “AI 에이전트를 적용한 GEN AICC는 단순 콜센터 개념이 아니라 완전히 새로운 커뮤니케이션 패러다임”이라며 “GEN AICC를 통해 기업, 상담사, 고객 모두의 만족을 실현할 것”이라고 말했다.

인공지능 모델과 운영까지 통합 관리 가능한 MLOps 플랫폼으로 AI기술 상용화 도모 대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI를 포함한 각종 인공지능 기술의 비약적인 발전에 따라, AI 기술을 활용 및 운영하는 역량은 현대 비즈니스의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 추세에 발맞추어, 비전문가도 손쉽게 AI 기술을 활용하고자 하는 니즈가 점차 확대되고 있다. 이러한 상황 속, 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 ‘머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관으로서 3차년도 개발을 완료했다고 20일 밝혔다. 2025년까지 총 4년에 걸쳐 진행되는 본 연구는 전문가뿐만 아니라 비전문가도 손쉽게 인공지능 모델을 활용할 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 최종 목표로 한다. MLOps(Machine Learning Operations)는 인공지능 개발과 운영 과정에서 소요되는 데이터 수집 및 분석, 모델 학습, 배포, 운영 모니터링 등 전 과정을 통합 관리하는 기술 플랫폼으로, AI 기술 활용 효과를 극대화하는 핵심 기술로서 주목받고 있다. 특히, 이번 3차년도는 지난 1~2차년도에 개발된 DataOps(데이터옵스) 플랫폼을 기반으로 다양한 범용 데이터와 공공데이터를 수집하고 관리하는 기술을 지자체의 관광 정보 및 의료기관 정보 분석에 실증하는 데에 집중했으며, 이를 통해 사용자가 손쉽게 AI 학습 파이프라인을 제작하고 실행할 수 있도록 사용자 친화적 인터페이스로 설계한 것이 특징이다. 또한, 고성능의 효율적인 컴퓨팅 환경을 위한 검증도 성공적으로 마쳤는데, AutoML 기술과 GPU 클러스터링 기술을 탑재하여 MLOps 플랫폼 고도화를 진행함으로써 사용자가 빠르고 간편하게 고성능 AI모델을 개발하고 다수의 GPU 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 했다. 이를 통해, 실시간 데이터 반영과 AI모델 성능을 지속적으로 개선하는 개발에 속도를 내고 있으며, 제조/ 의료/ 미디어 등 이후 더욱 다양한 산업에서 AI기술의 빠른 도입과 적용이 가능할 수 있도록 실증을 확대해 나갈 예정이다. 강용성 대표는 “우리가 목표하는 MLOps플랫폼은 AI모델 개발의 진입 장벽을 낮춤으로써, 현재와는 비교할 수 없을 정도로 AI상용화에 큰 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다”라며, “와이즈넛은 이러한 변화의 중심에서 기업의 경쟁력 향상과 혁신적 비즈니스 모델 창출을 위해, 최신의 생성형AI와 초대규모 언어모델을 접목한 LLMOps로의 확장을 통한 최적의 AI접근 방식을 제공해 나갈 수 있도록 더욱 연구에 매진할 것”이라고 말했다.

인텔이 코어 울트라 프로세서 2세대(코어 울트라 200V, 코드명 루나 레이크, 이하 루나 레이크)를 정식 출시한다고 발표했습니다. 코어 울트라 200V는 노트북과 태블릿을 위한 모바일 프로세서로 이번 달부터 이를 탑재한 노트북을 각 제조사에서 판매할 예정입니다. 인텔은 루나 레이크에서 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 심지어 코어 숫자도 8개로 이전보다 4개나 줄였습니다. 그동안 CPU 제조사들은 새로운 CPU가 나올 때마다 성능을 높이기 위해 코어 숫자를 늘려 왔습니다. 코어 한 개의 성능을 높이기 어려워지자 더 많은 코어를 탑재하는 방법으로 성능을 높인 것입니다. 하지만 전력 소모가 많아지고 정작 일반적인 작업에서는 거의 사용되지 않는 코어가 늘어나 배터리 지속 시간만 짧아지는 문제가 있었습니다. 따라서 인텔은 8-17W TDP의 저전력 CPU에서 코어 숫자를 전작보다 4개 줄인 8개로 조정했습니다. 다만 고성능 P코어의 숫자를 2개에서 4개로 늘리고 저전력 E코어 숫자를 4개로 줄였기 때문에 사용자가 주로 체감하는 싱글 스레드 성능은 크게 높였습니다. 여기에 루나 레이크에 쓰인 라이언 코브 P코어는 전 세대 대비 14%, 스카이몬트 E코어는 전 세대 대비 68%의 성능 향상(IPC 기준)이 있습니다. 따라서 IPC 성능 향상이 없었던 전작인 메테오 레이크보다 높은 싱글 스레드 성능을 기대할 수 있습니다. 인텔은 루나 레이크가 세상에서 가장 빠른 CPU 코어를 지녔다고 주장했습니다. 물론 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300 역시 성능을 높였기 때문에 막상막하의 대결이 예상됩니다. 인텔 발표에 따르면 루나 레이크가 라이젠 AI 300 시리즈보다 싱글 스레드 기준 3-33% 정도 빠르지만, 정확한 비교는 벤치마크를 통해 가려질 것입니다. 다만 라이젠 AI 300은 12코어 24스레드이기 때문에 8코어 12스레드인 루나 레이크와 비교해 멀티 스레드 성능은 상당히 앞설 것으로 예상됩니다. 그럼에도 인텔이 이렇게 코어 숫자를 줄인 건 역시 전력 소모를 줄이기 위한 복안으로 생각됩니다. CPU가 먹는 전력만 줄인 게 아니라 프로세서 패키징과 다른 부분에서의 전력 소모도 줄여 전체적인 전력 대 성능비가 두 배까지 높아졌습니다. 덕분에 같은 조건에서 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300은 물론 Arm 아키텍처 기반인 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트보다 루나 레이크의 배터리 시간이 훨씬 길다는 게 인텔의 설명입니다. 인텔은 이번 발표에서 Arm 계열 프로세서가 배터리 시간이 길다는 신화를 깨뜨렸다(battery life Myth busted)고 자신 있게 발표했습니다. 전력 사용량이 줄어들면 배터리 시간만 길어지는 게 아니라 발열도 함께 줄어 더 얇고 가벼운 태블릿과 노트북을 만들 수 있습니다. 여기에 16GB 혹은 32GB 메모리까지 CPU와 함께 패키징하고 와이파이 7과 썬더볼트 4, USB 2/3, 블루투스 5.4까지 내장해 더 얇고 가벼운 제품을 만드는 데 유리할 것으로 보입니다. 하지만 전력 소모 감소만이 루나 레이크의 장점은 아닙니다. 루나 레이크의 내장 GPU는 전 세대 대비 30%의 성능 향상을 달성했습니다. 그런데 이는 공교롭게도 라이젠 AI 300이 주장한 것과 거의 비슷한 수준입니다. 다만 인텔은 몇몇 게임의 벤치마크 결과를 토대로 루나 레이크가 16% 정도 빠르다고 주장했습니다. 인공지능 기술인 XeSS를 적용하면 더 빠르다고 설명도 덧붙였습니다. 누가 더 빠른지는 결국 실제 제품 벤치마크를 통해 알아봐야 하겠지만, 루나 레이크는 한 가지 더 비장의 무기를 가지고 있습니다. 바로 메모리 대기 시간인 레이턴시를 40%나 줄인 LPDDR5X-8533 메모리입니다. 내장 GPU는 CPU와 메모리를 공유하는 만큼 빠른 메모리는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여담이지만, 노트북 시장에 새로 도전장을 내민 스냅드래곤 X 엘리트의 경우 x86 게임 호환성이 낮은 점을 의식했는지 아예 GPU에는 큰 힘을 쏟지 않았습니다. 그런 만큼 게임도 생각이 있는 소비자의 경우 자연스럽게 인텔과 AMD로 선택이 몰릴 것으로 보입니다. 마지막 무기는 AI입니다. 루나 레이크의 합계 인공지능 연산 능력은 120TOPS인데, 67TOPS는 GPU, 48TOPS는 NPU, 5TOPS는 CPU에서 나옵니다. 주로 사용하는 NPU는 마이크로소프트 코파일럿 +를 구동하는 데 필요한 40TOPS의 성능을 약간 넘는 수준으로, 노트북 시장에서 주요 경쟁 상대인 AMD의 50TOPS와 큰 차이는 없습니다. 그래도 조금이라도 경쟁사가 높은 게 신경 쓰였는지, 공개 행사에서는 스냅드래곤 X 엘리트와 주로 비교한 점이 흥미롭습니다. 저전력, 고성능 GPU, 이전보다 더 강화된 AI 연산 능력으로 무장한 루나 레이크가 올해 하반기 노트북 시장에서 좋은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

인텔이 코어 울트라 프로세서 2세대(코어 울트라 200V, 코드명 루나 레이크, 이하 루나 레이크)를 정식 출시한다고 발표했습니다. 코어 울트라 200V는 노트북과 태블릿을 위한 모바일 프로세서로 이번 달부터 이를 탑재한 노트북을 각 제조사에서 판매할 예정입니다. 인텔은 루나 레이크에서 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 심지어 코어 숫자도 8개로 이전보다 4개나 줄였습니다. 그동안 CPU 제조사들은 새로운 CPU가 나올 때마다 성능을 높이기 위해 코어 숫자를 늘려 왔습니다. 코어 한 개의 성능을 높이기 어려워지자 더 많은 코어를 탑재하는 방법으로 성능을 높인 것입니다. 하지만 전력 소모가 많아지고 정작 일반적인 작업에서는 거의 사용되지 않는 코어가 늘어나 배터리 지속 시간만 짧아지는 문제가 있었습니다. 따라서 인텔은 8-17W TDP의 저전력 CPU에서 코어 숫자를 전작보다 4개 줄인 8개로 조정했습니다. 다만 고성능 P코어의 숫자를 2개에서 4개로 늘리고 저전력 E코어 숫자를 4개로 줄였기 때문에 사용자가 주로 체감하는 싱글 스레드 성능은 크게 높였습니다. 여기에 루나 레이크에 쓰인 라이언 코브 P코어는 전 세대 대비 14%, 스카이몬트 E코어는 전 세대 대비 68%의 성능 향상(IPC 기준)이 있습니다. 따라서 IPC 성능 향상이 없었던 전작인 메테오 레이크보다 높은 싱글 스레드 성능을 기대할 수 있습니다. 인텔은 루나 레이크가 세상에서 가장 빠른 CPU 코어를 지녔다고 주장했습니다. 물론 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300 역시 성능을 높였기 때문에 막상막하의 대결이 예상됩니다. 인텔 발표에 따르면 루나 레이크가 라이젠 AI 300 시리즈보다 싱글 스레드 기준 3-33% 정도 빠르지만, 정확한 비교는 벤치마크를 통해 가려질 것입니다. 다만 라이젠 AI 300은 12코어 24스레드이기 때문에 8코어 12스레드인 루나 레이크와 비교해 멀티 스레드 성능은 상당히 앞설 것으로 예상됩니다. 그럼에도 인텔이 이렇게 코어 숫자를 줄인 건 역시 전력 소모를 줄이기 위한 복안으로 생각됩니다. CPU가 먹는 전력만 줄인 게 아니라 프로세서 패키징과 다른 부분에서의 전력 소모도 줄여 전체적인 전력 대 성능비가 두 배까지 높아졌습니다. 덕분에 같은 조건에서 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300은 물론 Arm 아키텍처 기반인 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트보다 루나 레이크의 배터리 시간이 훨씬 길다는 게 인텔의 설명입니다. 인텔은 이번 발표에서 Arm 계열 프로세서가 배터리 시간이 길다는 신화를 깨뜨렸다(battery life Myth busted)고 자신 있게 발표했습니다. 전력 사용량이 줄어들면 배터리 시간만 길어지는 게 아니라 발열도 함께 줄어 더 얇고 가벼운 태블릿과 노트북을 만들 수 있습니다. 여기에 16GB 혹은 32GB 메모리까지 CPU와 함께 패키징하고 와이파이 7과 썬더볼트 4, USB 2/3, 블루투스 5.4까지 내장해 더 얇고 가벼운 제품을 만드는 데 유리할 것으로 보입니다. 하지만 전력 소모 감소만이 루나 레이크의 장점은 아닙니다. 루나 레이크의 내장 GPU는 전 세대 대비 30%의 성능 향상을 달성했습니다. 그런데 이는 공교롭게도 라이젠 AI 300이 주장한 것과 거의 비슷한 수준입니다. 다만 인텔은 몇몇 게임의 벤치마크 결과를 토대로 루나 레이크가 16% 정도 빠르다고 주장했습니다. 인공지능 기술인 XeSS를 적용하면 더 빠르다고 설명도 덧붙였습니다. 누가 더 빠른지는 결국 실제 제품 벤치마크를 통해 알아봐야 하겠지만, 루나 레이크는 한 가지 더 비장의 무기를 가지고 있습니다. 바로 메모리 대기 시간인 레이턴시를 40%나 줄인 LPDDR5X-8533 메모리입니다. 내장 GPU는 CPU와 메모리를 공유하는 만큼 빠른 메모리는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여담이지만, 노트북 시장에 새로 도전장을 내민 스냅드래곤 X 엘리트의 경우 x86 게임 호환성이 낮은 점을 의식했는지 아예 GPU에는 큰 힘을 쏟지 않았습니다. 그런 만큼 게임도 생각이 있는 소비자의 경우 자연스럽게 인텔과 AMD로 선택이 몰릴 것으로 보입니다. 마지막 무기는 AI입니다. 루나 레이크의 합계 인공지능 연산 능력은 120TOPS인데, 67TOPS는 GPU, 48TOPS는 NPU, 5TOPS는 CPU에서 나옵니다. 주로 사용하는 NPU는 마이크로소프트 코파일럿 +를 구동하는 데 필요한 40TOPS의 성능을 약간 넘는 수준으로, 노트북 시장에서 주요 경쟁 상대인 AMD의 50TOPS와 큰 차이는 없습니다. 그래도 조금이라도 경쟁사가 높은 게 신경 쓰였는지, 공개 행사에서는 스냅드래곤 X 엘리트와 주로 비교한 점이 흥미롭습니다. 저전력, 고성능 GPU, 이전보다 더 강화된 AI 연산 능력으로 무장한 루나 레이크가 올해 하반기 노트북 시장에서 좋은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

지구 생태계는 인간 때문에 몸살을 앓고 있습니다. 서식지를 파괴하고 도로를 내어 생활권을 조각내고, 환경을 오염시키거나 혹은 바꿔서 살기 힘들게 만들고 있습니다. 여기에 우연히 혹은 의도적으로 외부에서 들어온 침입종까지 토종 생태계를 파괴하는 골칫거리로 등장했습니다. 이런 외래 침입종 중 하나가 바로 붉은불개미(RIFA, Red Imported Fire Ant, 학명 Solenopsis invicta)입니다. 붉은불개미는 본래 남미에서 살던 개미로 우연히 1930년대부터 미국과 유럽, 아시아 지역으로 퍼지면서 골칫거리가 되고 있습니다. 붉은불개미는 이름처럼 매우 공격적인 개미로 자신과 크기가 비슷한 곤충은 물론이고 자신보다 훨씬 큰 양서류나 파충류, 새까지 강한 독으로 공격해 사냥합니다. 따라서 토종 곤충과 절지동물은 물론이고 소형 동물까지 초토화되는 심각한 문제를 일으킵니다. 사실 붉은불개미의 가장 큰 문제는 생태계에만 위험한 게 아니라 사람에게도 위험하다는 것입니다. 붉은불개미 독에 쏘이면 심한 통증과 가려움증을 유발할 뿐 아니라 심한 경우 사망할 수도 있습니다. 붉은불개미는 세계자연보호연맹(IUCN)이 지정한 세계 100대 악성 침입 외래종으로 아직 침입하지 않은 국가에서는 철저한 방역을 통해 침입을 막으려고 노력하고 있습니다. 다행히 아직 붉은불개미가 침입하지 않은 우리나라 역시 2018년 부산항에서 처음 보고된 후 몇 차례 침입 시도가 있어 이를 막기 위해 안간힘을 썼던 일이 있습니다. 하지만 이미 침입한 후 자리를 잡은 붉은불개미는 박멸이 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다. 토종 개미와 쉽게 구분되지도 않고 여기저기 개미굴을 지어 번식하기 때문에 일일이 찾아서 제거하기 힘듭니다. 그냥 두면 생태계와 사람에 모두 위험하기 때문에 현재도 사람이 직접 개미굴을 찾고 살충제로 제거하는 작업이 진행되고 있습니다. 브라질과 중국의 과학자들은 이 작업을 더 안전하고 효과적으로 수행하기 위해 로봇 개와 인공지능 이미지 인식 기술을 사용했습니다. 브라질 고이아스 주립대학과 중국 내 여러 기관의 연구팀은 샤오미가 상용화한 로봇 개인 사이버독에 이미지 인식 인공지능을 탑재했습니다. 붉은불개미 개미굴의 이미지 1100장을 학습한 사이버독은 실제 환경에서 테스트했을 때 90%의 정확도로 붉은불개미의 개미굴을 발견했습니다. 붉은불개미의 것으로 의심되는 개미굴을 발견하면 사이버독은 한쪽 발을 올려 개미굴을 막는데, 이때 붉은불개미는 매우 공격적인 행동을 보이며 독을 사용하기 때문에 더 쉽게 구분할 수 있습니다. 연구팀은 AI 로봇 개가 붉은불개미를 찾는 데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다. 붉은불개미가 살고 있는 서식지는 대개 평탄하지 않은 산림지역인 경우가 많은데, 이런 곳에는 평지가 아닌 지형도 이동할 수 있는 사족보행 로봇 개가 적합합니다. 사람이 산길을 오르며 잘 보이지도 않는 작은 개미굴을 찾는 것보다 로봇 개가 먼저 개미굴을 찾아낸 후 사람이 직접 확인하고 제거하는 방법이 시간과 노력을 크게 절약할 수 있습니다. 한 가지 단점은 사이버독의 배터리 지속 시간이 실제 환경에서 30분 정도로 짧다는 것입니다. 이 단점을 극복하기 위해서는 몸집을 키우더라도 배터리 지속 시간이 긴 새로운 로봇 개가 필요할 것으로 보입니다. 참고로 진짜 개를 투입하면 배터리 지속 시간 고민도 없고 후각까지 뛰어나 더 도움이 되지 않겠냐고 반문할 수 있지만, 붉은불개미의 독은 개에게도 위험할 수 있어 장기간 임무에 투입하기는 어렵습니다. 이런 일에는 아무리 독에 쏘여도 끄떡없는 로봇 개가 제격입니다. 개를 투입하기에는 위험하고 사람이 직접 하기에는 너무 많은 시간과 노력이 필요한 일에 로봇 개와 인공지능 기술이 해결책이 될 수 있을지 후속 연구가 주목됩니다.

지구 생태계는 인간 때문에 몸살을 앓고 있습니다. 서식지를 파괴하고 도로를 내어 생활권을 조각내고, 환경을 오염시키거나 혹은 바꿔서 살기 힘들게 만들고 있습니다. 여기에 우연히 혹은 의도적으로 외부에서 들어온 침입종까지 토종 생태계를 파괴하는 골칫거리로 등장했습니다. 이런 외래 침입종 중 하나가 바로 붉은불개미(RIFA, Red Imported Fire Ant, 학명 Solenopsis invicta)입니다. 붉은불개미는 본래 남미에서 살던 개미로 우연히 1930년대부터 미국과 유럽, 아시아 지역으로 퍼지면서 골칫거리가 되고 있습니다. 붉은불개미는 이름처럼 매우 공격적인 개미로 자신과 크기가 비슷한 곤충은 물론이고 자신보다 훨씬 큰 양서류나 파충류, 새까지 강한 독으로 공격해 사냥합니다. 따라서 토종 곤충과 절지동물은 물론이고 소형 동물까지 초토화되는 심각한 문제를 일으킵니다. 사실 붉은불개미의 가장 큰 문제는 생태계에만 위험한 게 아니라 사람에게도 위험하다는 것입니다. 붉은불개미 독에 쏘이면 심한 통증과 가려움증을 유발할 뿐 아니라 심한 경우 사망할 수도 있습니다. 붉은불개미는 세계자연보호연맹(IUCN)이 지정한 세계 100대 악성 침입 외래종으로 아직 침입하지 않은 국가에서는 철저한 방역을 통해 침입을 막으려고 노력하고 있습니다. 다행히 아직 붉은불개미가 침입하지 않은 우리나라 역시 2018년 부산항에서 처음 보고된 후 몇 차례 침입 시도가 있어 이를 막기 위해 안간힘을 썼던 일이 있습니다. 하지만 이미 침입한 후 자리를 잡은 붉은불개미는 박멸이 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다. 토종 개미와 쉽게 구분되지도 않고 여기저기 개미굴을 지어 번식하기 때문에 일일이 찾아서 제거하기 힘듭니다. 그냥 두면 생태계와 사람에 모두 위험하기 때문에 현재도 사람이 직접 개미굴을 찾고 살충제로 제거하는 작업이 진행되고 있습니다. 브라질과 중국의 과학자들은 이 작업을 더 안전하고 효과적으로 수행하기 위해 로봇 개와 인공지능 이미지 인식 기술을 사용했습니다. 브라질 고이아스 주립대학과 중국 내 여러 기관의 연구팀은 샤오미가 상용화한 로봇 개인 사이버독에 이미지 인식 인공지능을 탑재했습니다. 붉은불개미 개미굴의 이미지 1100장을 학습한 사이버독은 실제 환경에서 테스트했을 때 90%의 정확도로 붉은불개미의 개미굴을 발견했습니다. 붉은불개미의 것으로 의심되는 개미굴을 발견하면 사이버독은 한쪽 발을 올려 개미굴을 막는데, 이때 붉은불개미는 매우 공격적인 행동을 보이며 독을 사용하기 때문에 더 쉽게 구분할 수 있습니다. 연구팀은 AI 로봇 개가 붉은불개미를 찾는 데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다. 붉은불개미가 살고 있는 서식지는 대개 평탄하지 않은 산림지역인 경우가 많은데, 이런 곳에는 평지가 아닌 지형도 이동할 수 있는 사족보행 로봇 개가 적합합니다. 사람이 산길을 오르며 잘 보이지도 않는 작은 개미굴을 찾는 것보다 로봇 개가 먼저 개미굴을 찾아낸 후 사람이 직접 확인하고 제거하는 방법이 시간과 노력을 크게 절약할 수 있습니다. 한 가지 단점은 사이버독의 배터리 지속 시간이 실제 환경에서 30분 정도로 짧다는 것입니다. 이 단점을 극복하기 위해서는 몸집을 키우더라도 배터리 지속 시간이 긴 새로운 로봇 개가 필요할 것으로 보입니다. 참고로 진짜 개를 투입하면 배터리 지속 시간 고민도 없고 후각까지 뛰어나 더 도움이 되지 않겠냐고 반문할 수 있지만, 붉은불개미의 독은 개에게도 위험할 수 있어 장기간 임무에 투입하기는 어렵습니다. 이런 일에는 아무리 독에 쏘여도 끄떡없는 로봇 개가 제격입니다. 개를 투입하기에는 위험하고 사람이 직접 하기에는 너무 많은 시간과 노력이 필요한 일에 로봇 개와 인공지능 기술이 해결책이 될 수 있을지 후속 연구가 주목됩니다.

국내 이동통신사들이 성장세가 침체된 이동통신 시장에 대한 대안으로 인공지능(AI) 중심의 기업간거래(B2B) 사업에 눈독을 들이고 있는 가운데 LG유플러스가 기존 B2B 서비스에 AI를 접목해 2028년 매출 2조원을 달성하겠다는 ‘All in AI’ 사업 전략을 밝혔다. 권용현 LG유플러스 기업부문장(전무)은 2일 서울 용산구 LG유플러스 본사에서 열린 ‘LG U+ 엔터프라이즈 AX 사업 전략 기자간담회’에서 “2028년에 매출이 2조원 정도가 되는 것을 목표로 노력해보려고 한다”고 AI 중심 B2B 중장기 성장 전략을 밝혔다. 현재 AI 사업 부문을 별도로 공시하고 있지 않은 LG유플러스는 관련 사업 매출 규모를 수천억 원 수준으로 가늠하고 있다. 이를 바탕으로 4년 내 4~5배 이상의 고속 성장을 전망하는 AI 관련 B2B 사업에 1조 3000억원 이상을 집중적으로 투자한다는 계획이다. 현재 기업 콜센터 솔루션(IPCC) 사업도 AI컨택센터(AICC) 사업으로 고도화될 것으로 보인다. LG유플러스에 따르면 국내 IPCC 시장 규모는 약 2300억원 수준으로 LG유플러스는 그중 약 30% 정도를 차지하고 있다. LG유플러스는 AI 데이터센터(AIDC)와 온디바이스 AI 등 인프라 부문과 자체 생성형 AI 모델인 ‘익시젠을 활용한 플랫폼 부문, AI 학습에 필수적인 데이터 부문에 기술 혁신을 집중해 AI 응용 서비스를 고도화한다는 계획이다. 이를 통해 기존 B2B 사업을 AI로 전환하고 AI 신사업에 진출하는 한편 AI 인프라 매출 확대를 통해 B2B 사업에서 AI 선도 사업자로 자리매김하겠다는 포부를 보였다.먼저 데이터센터 사업은 LG유플러스의 소형언어모델(sLLM) 익시젠을 활용해 AI 서버 운영 효율을 극대화하고, 2027년을 준공 목표인 파주 AI 데이터센터를 포함한 총 3개의 초대규모 데이터센터를 보유한 국내 유일 사업자가 될 예정이다. 온디바이스 AI 사업에서는 국내 반도체 설계 회사인 ‘딥엑스’와 함께 익시젠을 접목한 AI 반도체를 연내 선보일 계획이다. 기자간담회에 배석한 김녹원 딥엑스 대표는 “LG그룹은 AI 리서치랩이 있어서 LLM에 대한 파운데이션 모델을 가진 굉장히 소수의 기업 중에 하나”라며 “데이터센터와 가전, 로봇, 자동차 부품, 전자기기 부품을 다 만들고 공장 자동화까지 할 수 있는 세 가지 특징을 다 가진 회사라는 점에서 굉장히 좋은 협업이 될 것으로 기대한다”고 설명했다. 온디바이스 AI는 통신장비와 AICC, SOHO(소상공인), 로봇, 모빌리티 등 LG유플러스의 자체 사업에 도입돼 서비스 경쟁력을 강화할 예정이다. 플랫폼 영역에서는 LG AI 연구원의 초거대 AI 모델인 ‘엑사원’을 기반으로 LG유플러스의 통신, 플랫폼 데이터를 학습시킨 sLLM 익시젠을 활용해 다양한 산업 영역의 특화 sLLM을 고도화한다는 방침이다.LG유플러스는 연내 금융, 교육, 보안, 등 다양한 산업에 특화된 sLLM 익시젠을 개발할 예정이다. 데이터 영역에서는 고객사 업종별로 특화된 AI 서비스를 제공하고, 여기서 확보한 데이터를 다시 AI가 학습해 전문성을 강화하는 선순환 구조를 만든다는 계획이다. LG유플러스는 AI 서비스를 자체 제작하고 관리할 수 있는 플랫폼 ‘익시 솔루션’, 고객사가 보유한 데이터 품질의 최적화가 가능한 데이터 관리 플랫폼 ‘U+ 데이터 레이크’, AI의 개발 학습까지 전체 과정을 자동화할 수 있는 ‘MLOps’(머신러닝작업) 플랫폼 ‘바이올렛’ 등 AX 플랫폼 3종을 출시했다. AICC, 기업 커뮤니케이션, SOHO, 모빌리티 등 4대 AI 응용 서비스 사업에도 역량을 집중해 AI 시장 주도권을 확보한다는 전략이다. AI 기술 경쟁력 경화를 위해선 생성형 AI 신생기업 ‘포티투마루’와 국내 반도체 설계회사 ‘딥엑스’, AI 기반 자율주행 신생기업 ‘라이드플럭스’, AI 클라우드 거대 정보통신 기업 아마존웹서비스(AWS), 카이스트(한국과학기술원) 등과 협력하고 있다. 권용현 전무는 “마이크로소프트(MS)나 아마존웹서비스(AWS) 같은 기업들과 협업을 계속 논의 중이며 구체화하는 대로 발표하겠다”고 했다.