미국 오픈AI의 새 인공지능(AI) 모델 ‘아스트라’ 공개로 반도체주에 대한 투심이 회복되며 삼성전자와 SK하이닉스가 급등 출발한 7일 증권가는 재차 양사에 대한 눈높이를 끌어올렸다. 반면 개인 투자자들은 이날 오전 유가증권시장에서 2조원 넘게 순매도하며 차익을 실현했다. 이날 KB증권은 내년 메모리 반도체 시장의 ‘역사상 가장 타이트한 공급 환경’을 예상하며 강력한 재평가가 필요하다는 분석을 내놓았다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 보고서에서 “최근 하이퍼스케일러들의 내년 AI 인프라 투자 규모는 전년 대비 60% 증가한 1조 3000억 달러로 급격히 상향 조정되고 있다”면서 “AI가 클라우드 AI 서비스, 토큰 과금, 에이전틱 AI 및 모델 호스팅 등 직접적 신규 매출처로 부상하며 AI 수익 모델이 구체화되는 단계에 본격 진입했기 때문”이라고 설명했다. 이어 “AI 인프라 투자에서 메모리 반도체가 차지하는 비중은 2025년 14%에서 2027년 57%로 2년 만에 4배 증가할 것”이라며 “HBM4 메모리 용량이 증가한 가운데, CPU 서버 DRAM과 추론용 엔터프라이즈 SSD 증가가 동시에 발생되고 있기 때문”이라고 덧붙였다. 김 본부장은 “3분기 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 재고는 10일 미만까지 낮아진 상황으로, 단순한 수요 회복 국면을 넘어 공급 가능한 물량 자체가 절대적으로 부족해질 가능성이 높다”면서 내년에는 ‘메모리 물량 고갈’에 이를 수 있다고 내다봤다. 이어 현재 삼성전자와 SK하이닉스의 주가는 2027년 실적 기준 주가수익비율(PER) 3배 수준이라며, “향후 3년간 역대 최대 실적 경신과 대규모 주주환원 정책 지속이 예상돼 극단적 저평가에서 강력한 재평가 시작이 기대된다”고 강조했다. “내년 실적 기준 PER 3배”“아스트라, 메모리 장기 수요 확신 강화”미래에셋증권은 이날 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 일제히 상향 조정했다. 삼성전자는 기존 37만원에서 40만원으로, SK하이닉스는 기존 280만원에서 310만원으로 끌어올리고 ‘매수’ 의견을 유지했다. 김영건 미래에셋증권 연구원은 삼성전자에 대해 “환율 하락에 따른 부정적 영향을 반영하더라도 이익 증가 흐름은 이어질 것”이라며 내년 연간 영업이익은 536조원으로 추정했다. 또 오픈 AI의 ‘GPT6-아스트라’ 출시를 계기로 메모리 성능의 중요성이 커질 것이며, 삼성전자가 고대역폭메모리(HBM) 기술 고도화를 통해 메모리 시장의 주도권을 이어갈 것이라는 전망을 내놓았다. SK하이닉스에 대해서는 내년 영업이익이 386조원에 달할 것으로 관측되는 반면, 현재 주가는 밸류에이션 부담이 낮다고 판단했다. 또한 AI용 GPU의 HBM 탑재량이 증가하는 데다 맞춤형 인공지능(AI) 반도체(ASIC) 진영으로도 HBM 적용이 확대되는 흐름 속에 HBM 시장점유율 1위인 SK하이닉스가 수혜를 받을 것이라고 기대했다. 손인준 유진투자증권 연구원도 이날 보고서에서 ‘GPT-6 아스트라’ 출시로 불붙은 반도체 투심 회복에 주목하며 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 ‘강력 매수’ 의견을 유지했다. 손 연구원은 “챗GPT, 클로드 등 과거 AI의 주요 분기점 이후 반도체 전반 및 메모리 업종의 주가는 큰 폭으로 상승했다”면서 “AI 활용이 인프라 수요와 실적으로 연결되며 반도체의 가치가 재평가됐다는 점에 주목한다. 아스트라 역시 장기 수요에 대한 확신을 강화할 계기가 될 전망”이라고 분석했다. 한편 지난주 개인과 외국인, 기관 등 3개 수급 주체가 모두 ‘팔자’로 돌아선 유가증권시장에서 이날 오전 기관과 외국인은 순매수로 돌아섰다. 이날 오전 11시 20분까지 유가증권시장에서 외국인은 9170억원, 기관은 7740억원 순매수했으며 삼성전자와 SK하이닉스의 자사주 매입으로 추정되는 ‘기타법인’의 순매수도 6240억원으로 집계됐다. 반면 개인은 2조 3040억원을 순매도하며 차익을 실현했다.

미국의 반도체 대장주 브로드컴의 실적 발표가 임박하면서 글로벌 증시가 숨죽인 채 결과를 지켜보고 있습니다. 최근의 주가 조정을 딛고 반등에 성공할지 관심이 쏠리는 가운데, 이번 실적이 인공지능(AI) 산업 전체의 성장세가 지속될지를 가늠할 시험대가 될 수 있을 것이라는 기대감이 커지고 있습니다. 브로드컴은 2일(현지시간) 장 마감 후 3분기 실적을 발표합니다. 지난 6월 3일 2분기 실적을 발표한 다음 날에는 시장 기대에 못 미친 실적 전망과 AI 성장 둔화 우려가 겹치면서 주가가 13%가량 급락했습니다. 이 여파로 글로벌 반도체 주가 전반에 한동안 깊은 침체가 이어졌습니다. 현재 브로드컴의 주가는 369.3달러로 지난 6월 3일 사상 최고점 대비 25% 넘게 떨어진 상태입니다. AI 산업의 미래와 수요 가속화가 얼마나 지속될지에 대한 시장의 불확실성이 반영된 결과입니다. AI 맞춤형 칩 선두주자…2분기 실적도 ‘고공행진’브로드컴은 반도체부터 소프트웨어, 인프라, 보안 솔루션에 이르기까지 AI 혁명의 핵심 기술을 두루 갖추고 있는데요. 엔비디아가 범용 AI 칩인 그래픽처리장치(GPU)를 주력으로 한다면 브로드컴은 구글이나 메타 같은 빅테크 기업이 자사 시스템 맞춤형으로 주문 제작하는 주문형 반도체(ASIC)의 선두주자입니다. 특히 브로드컴의 ASIC은 AI 처리 속도를 최적화할 수 있어 기존 GPU보다 에너지 효율이 높다는 평가입니다. 이 같은 강점은 가시적인 성과로 이어졌습니다. 지난 2분기 매출은 전년 동기 대비 48% 증가한 222억 달러(약 30조 2790억원)를 기록했고, 조정 주당순이익(EPS)도 54% 급증한 2.44달러를 달성했습니다. 특히 AI 반도체 매출만 143% 뛰어오른 108억 달러(약 14조 7300억원)를 기록하며 전체 매출의 절반 가까이를 견인했습니다. 저평가 논란 속 갈림길…3분기 ‘가속 성장’ 예고브로드컴은 이제 주가 향방을 가를 중요한 갈림길에 서 있습니다. 일각에서는 투자자들이 AI 시장의 지속적인 성장 가능성과 브로드컴의 잠재력을 지나치게 저평가하고 있다는 지적도 나옵니다. 이처럼 눈높이가 한껏 낮아진 상황에서 시장 기대를 뛰어넘는 견조한 실적이 확인된다면 주가가 강하게 반등할 것이라는 기대가 커지는 상황입니다. 경영진 역시 강력한 성장세에 자신감을 내비치고 있습니다. 브로드컴이 제시한 3분기 예상 매출은 전년 동기 대비 84% 급증한 294억 달러(약 40조 1020억원)에 달합니다. 기업이 순수 영업 활동을 통해 현금을 벌어들이는 능력을 보여주는 ‘조정 상각전영업이익’(EBITDA)은 87% 뛰어오른 200억 달러(약 27조 2800억원) 수준으로 예상했습니다. 직전 2분기 실적을 뛰어넘는 가속 성장을 예고한 셈입니다. 이번 브로드컴의 성적표는 ‘AI 열풍이 실제로 지속 가능한지’를 입증할 가늠자로도 주목받고 있는데요. 브로드컴이 시장의 우려를 씻어낼 만한 강력한 실적과 전망을 내놓는다면 그간의 우려를 뒤엎고 새로운 재반등의 발판을 마련할 것이라는 기대감이 시장 전반에 퍼지고 있습니다.

연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.

엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 13분기 연속 사상 최대 매출을 기록했다. 내년에도 시장 예상을 뛰어넘는 성장을 자신하면서 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스의 호황도 이어질 전망이다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(올해 5~7월) 매출이 962억 2000만 달러(약 133조 2000억 원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 영업이익은 124% 증가한 637억 3000만 달러(약 88조 3000억원)였고, 순이익은 126% 늘어난 596억 9000만 달러, 데이터센터 매출은 117% 증가한 890억 달러로 모두 사상 최대였다. 엔비디아는 다음 회계연도 매출 증가율을 시장 전망치 45%를 크게 웃도는 약 70%로 제시했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI는 변곡점에 도달했으며 이제 연산자원은 매출”이라며 AI 투자 확대가 이어질 것으로 자신했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’ 양산이 본격화하면서 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 더 커질 전망이다. 엔비디아의 공급·설비 약정액은 한 분기 만에 1190억 달러에서 2790억 달러로 두 배 이상 늘었고, 회사는 주로 메모리 조달과 관련됐다고 밝혔다. 메모리 가격 상승은 엔비디아에는 원가 부담이지만 삼성전자와 SK하이닉스에는 실적 개선 요인이다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 조달 비용 증가로 매출총이익률이 2분기 75%에서 4분기 71~72%까지 낮아질 것으로 내다봤다. 반면 국내 메모리 업체는 HBM4 출하 확대와 D램 가격 상승에 힘입어 가격 협상력을 이어갈 가능성이 크다. 메모리 수요에 대한 기대가 커지면서 이날 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 1.72%, 2.49% 상승했다. 장 초반에는 각각 3.63%, 5.92% 급등했다. 코스피는 1.53% 오른 6912.37에 마감했다. 황 CEO는 또 구글·아마존 등 빅테크의 자체 AI 칩(ASIC)이 특정 작업에 초점을 맞춘 반면 엔비디아는 여러 클라우드에서 활용할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다고 강조했다. 한편 디인포메이션은 이날 엔비디아가 오픈소스 AI 모델 플랫폼인 ‘허깅페이스’를 129억 달러(약 18조원)에 인수하기로 했다고 보도했다. 오픈소스 AI 생태계의 영향력을 넓히고 허깅페이스의 클라우드를 자사 컴퓨팅 판매 채널로 활용하려는 포석으로 풀이된다.

삼성, GPU 일부 연산 기능 옮겨와성능·전력효율 맞춤형 HBM 제시하닉, 20단 이상 적층할 접합 기술발열 부위 식혀주는 ‘iHBM’ 개발 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)의 승부처로 각각 연산 기능과 패키징 기술을 꺼내 들었다. 삼성전자는 HBM의 기능을 넓히고, SK하이닉스는 20단 이상 높이 쌓아도 발열과 뒤틀림을 잡는 접합·냉각 기술을 개발한다. AI 반도체의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 메모리로 확산되는 가운데 중국의 추격에도 대응하려는 전략이다. 두 회사는 23일(현지 시간) 미국 스탠퍼드대에서 개막한 학술회의 ‘핫칩스 2026’에서 차세대 HBM 전략을 공개했다. 업계의 공통 고민은 AI 칩의 계산 속도를 메모리가 따라가지 못하는 ‘메모리 병목’이다. GPU가 아무리 빨리 계산해도 필요한 데이터를 메모리가 제때 보내주지 못하면 제 성능을 낼 수 없다. AI 가속기의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 높아지는 반면 HBM의 데이터 전송 속도 증가 폭은 같은 기간 2배에도 못 미친다는 게 업계의 분석이다. 삼성전자의 해법은 HBM 자체를 더 ‘똑똑하게’ 만드는 것이다. HBM 맨 아래에는 여러 장의 D램과 GPU 사이에서 데이터 흐름을 관리하는 ‘베이스다이’가 있다. 삼성전자는 여기에 지금까지 GPU가 맡았던 메모리 제어 기능과 데이터 처리 작업 일부를 옮기는 방안을 제시했다. GPU의 부담을 HBM이 나눠 맡는 셈이다. 메모리 제어 기능을 HBM으로 옮겨 확보한 GPU 내부 공간에 연산 코어를 더 넣으면 성능을 높일 수 있다는 것이다. SK하이닉스는 HBM을 더 높이 쌓을 때 생기는 열과 뒤틀림을 해결하는 데 초점을 맞췄다. HBM은 D램을 여러 층 쌓을수록 용량은 늘지만 열을 빼내기 어렵고 칩이 휘는 문제도 커진다. SK하이닉스는 20단 이상 적층을 위해 칩 사이 금속을 직접 붙여 층간 간격을 줄이는 ‘하이브리드 본딩’을 연구하고 있다. HBM 내부에 냉각 요소를 넣어 열을 빼내는 ‘iHBM’도 개발 중이다. 이재식 SK하이닉스 아메리카 부사장은 “HBM 자체의 성능뿐 아니라 GPU와 패키징, 파운드리까지 고객과 함께 최적화해야 한다”고 말했다. 이 같은 기술 경쟁은 HBM 수요가 엔비디아 GPU 중심에서 구글·아마존·메타 등 빅테크의 자체 AI 가속기로 확대되는 흐름과 맞물린다. 카운터포인트리서치는 주문형 반도체(ASIC)용 HBM 수요가 2024년부터 2028년까지 35배로 늘어날 것으로 전망했다. 중국 메모리 업체들의 추격도 변수다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)는 지난해 4분기 세계 D램 시장 매출 기준 점유율 7.7%로 4위까지 올라섰다. 범용 D램에서 중국의 추격이 거세진 만큼 차세대 HBM에서 기술 격차를 벌리는 것이 중요해진 셈이다. 당장의 승부처는 HBM4와 내년 양산을 앞둔 HBM4E다. 삼성전자는 지난 2월, SK하이닉스는 2분기부터 HBM4 양산 공급에 들어갔으며 두 회사 모두 HBM4E 샘플을 고객사에 전달했다. HBM의 승부 기준도 단순히 데이터를 더 빨리 보내고 더 많이 쌓는 데서 고객의 AI 칩에 맞춰 기능과 구조까지 설계하는 방향으로 바뀌고 있다.

코스닥이 지난 21일 급락을 딛고 하루 만에 반등했다. 24일 오후 3시 30분 기준, 한국거래소에 따르면 코스닥은 전 거래일 대비 11.39포인트(1.42%) 오른 813.33에 장을 마감했다. 지수는 804.27에 출발한 뒤 장중 한때 821.96까지 오르며 상승 폭을 키웠고, 장중 저점은 시가와 같은 804.27이었다. 수급별로는 외국인이 2417억원, 기관이 249억원을 순매수하며 지수를 끌어올렸다. 반면 개인은 2604억원을 순매도했다. 프로그램 매매는 비차익거래를 중심으로 2554억원 순매수를 기록했다. 시가총액 상위 종목에서는 2차전지주 강세가 두드러졌다. 에코프로비엠(247540)은 10.80% 오른 11만7000원, 에코프로(086520)는 7.59% 오른 8만7900원에 마감했다. 파마리서치(214450)도 3.87% 상승한 41만6000원으로 거래를 마쳤다. 반면 레인보우로보틱스(277810)는 2.09%, HLB(028300)는 2.07%, 이오테크닉스(039030)는 4.08% 내렸고 주성엔지니어링(036930)과 원익IPS(240810), 리노공업(058470)도 약세를 보였다. 시가총액 1위 알테오젠(196170)은 0.16% 오른 32만500원으로 강보합 마감했다. 시장 전반으로는 상승 종목이 하락 종목보다 많았다. 이날 코스닥에서는 921개 종목이 올랐고 706개 종목이 내렸으며 96개 종목은 보합이었다. 상한가 5개, 하한가 2개가 나와 종목별 주가 변동 폭도 컸다. 개별 종목 가운데 골드앤에스, 셀리드, SV인베스트먼트, 넥사다이내믹스, 원풍물산은 나란히 상한가로 마감했다. 반면 시스웍은 75.00% 급락했고 니어스랩은 30.46% 하락했다. 캔버스엔과 모아데이타는 각각 하한가로 장을 마쳤고 한울앤제주도 23.23% 내렸다. 거래량은 5억897천만주, 거래대금은 4조4517억원으로 집계됐다. 52주 최고치는 1229.42, 52주 최저치는 630.99다. 오는 25일에는 엑시온그룹과 한국첨단소재의 일반공모유상청약이 예정돼 있다. 해치텍은 신규상장을 앞두고 있으며 큐리옥스바이오시스템즈, 메지온, 디바이스를 비롯해 아모텍, 엑시온그룹, 유진테크놀로지의 추가상장 일정도 예정됐다. 공시 측면에서는 에코프로에이치엔이 호프만건설과 210억원 규모의 미국 온실가스 저감 설비 공급계약을 체결했다. 세미파이브는 123억원 규모 반도체 ASIC 설계·개발·공급계약, 시공테크는 732억원 규모 2027 베오그라드엑스포 공동관 건축·전시설계 및 제작설치 계약, 톱텍은 현대모비스 북미법인과 201억원 규모 HEV 배터리 조립라인 공급계약, 신도기연은 LG디스플레이 베트남 하이퐁과 58억원 규모 디스플레이 제조용 장비 공급계약을 각각 공시했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

- KOICA 초청연수 첫날, 경기 성남서 입교식·환영식 열려...2026~2028년 3개년 역량강화 사업 본격 시동스리랑카 대통령 비서실(Presidential Secretariat) 소속 개발 담당관 15명이 인공지능(AI) 기반 시민 참여 및 거버넌스 역량을 갖추기 위해 한국을 찾았다. 한국국제협력단(KOICA)이 지원하고 숭실사이버대학교 산학협력단이 수행하는 이번 초청 연수는 10일 경기 성남 소재 KOICA 국제협력연수센터(ICC)에서 입교식과 환영식을 열고 공식적인 첫걸음을 뗐다. 이번 사업의 정식 명칭은 ‘스리랑카 대통령 비서실 개발 담당관 역량강화를 통한 AI 기반 시민 참여 및 거버넌스 강화(2026~2028)’로, 지속가능발전목표(SDG) 16.6.2(효과적이고 책임 있으며 투명한 제도 구축을 위한 대응적·포용적·참여적 의사결정)의 스리랑카 현지 이행을 목표로 2026년부터 2028년까지 3개년에 걸쳐 진행된다. 연수 첫날인 이날 오전 10시부터는 KOICA 오리엔테이션에 이어 입교식이 진행됐고, 낮 12시부터는 참가자들을 환영하는 오찬이 마련됐다. 오후에는 스리랑카 대통령 비서실의 행정 현황을 담은 국별 보고서 발표와 토론이 이어지며 향후 2주간 진행될 연수의 방향을 함께 그렸다. 사업 관리자를 맡은 숭실사이버대학교 신종홍 교수는 환영사에서 스리랑카 대통령 비서실이 2026년 상반기 6개월 동안 접수한 민원이 12만 6604건에 달하지만, 이 중 80% 이상이 여전히 서류와 전화 등 오프라인 방식으로 처리되고 있으며 완전한 디지털 채널의 비중은 9%에도 못 미친다는 점을 짚었다. 신 교수는 “한국 역시 과거 민원이 처리 과정에서 사라지는 것처럼 느껴지는 이른바 ‘블랙홀 효과’를 겪었다”며, “이를 극복한 전환점은 최첨단 기술이 아니라 모든 시민의 목소리를 듣고 추적하고 반드시 답하겠다는 공직 사회의 결단이었다”고 강조했다. 이어 스리랑카 국별 보고서 표지에 나란히 실린 서울의 해태상과 스리랑카 야파후와 사자상을 언급하며, “이번 연수를 통해 시작되는 협력이 2176만 스리랑카 국민과 정부 사이의 신뢰를 지키는 ‘수호자의 과업’이 되길 바란다”고 밝혔다. 올해 1차 연도 연수는 ‘기초(Basic)’ 단계로 AI·데이터·거버넌스 개념과 SDG 16.6.2 지표를 이해하고 현황을 진단해 현장에 적용할 수 있는 액션플랜(AP)을 수립하는 데 중점을 둔다. 연수생들은 강의와 그룹 활동은 물론 서울시청사, 서울시 교통실 미래첨단교통과, 서울 AI 스마트시티센터 등 국내 우수 사례 현장 견학을 통해 실무 역량을 다진다. 이어 2027년 2차 연도에는 현지 맞춤형 시민 참여 전략과 피드백 시스템을 설계하는 파일럿 프로젝트를, 2028년 3차 연도에는 고급 AI 알고리즘과 예측 분석을 접목한 AI 거버넌스 제도화 로드맵을 각각 목표로 한다. KOICA와 숭실사이버대학교 산학협력단은 이번 연수를 통해 수립된 액션플랜이 스리랑카 대통령 비서실의 실제 AI 기반 거버넌스 혁신 정책에 반영되고, 연수생들이 AI·데이터 기반 시민 참여 및 피드백 시스템을 기획·설계·운영할 수 있는 현지 핵심 인력으로 성장하기를 기대하고 있다.

- 8월 10~13일 부산 벡스코에서 200여 개 전문 강연·학술 세션 진행- AI·사이버보안·기후위기 대응·문화유산 보존·지적 자유 등 글로벌 의제 한자리에- 세계적 석학 기조연설부터 ‘올해의 공공도서관상’·IFLA 회장 세션·차세대 리더 세션까지인공지능(AI) 시대를 맞아 전 세계 도서관 전문가들이 부산에 모여 미래 도서관의 역할과 국제 협력 방안을 논의한다. 국제도서관협회연맹(IFLA)이 주최하고 ‘2026 부산 세계도서관정보대회 국가위원회(정연욱‧차지호 공동조직위원장, 이하 국가위원회)’가 주관하며 문화체육관광부와 부산광역시가 후원하는 ‘2026 부산 세계도서관정보대회(World Library and Information Congress 2026 Busan, 이하 WLIC)’가 오는 8월 10일부터 13일까지 부산 벡스코(BEXCO)에서 열린다. ‘변화를 이끄는 도서관(Libraries Powering Transformation)’을 주제로 열리는 이번 대회는 AI, 정보 접근성, 지속 가능성 등 도서관계가 직면한 주요 과제를 다룬다. 특히 올해 WLIC에서는 200여 개의 전문 강연과 학술 세션이 운영되며, 세계 각국의 전문가들이 연구 성과와 현장 경험을 공유한다. IFLA가 공개한 학술 프로그램에는 ‘도서관의 사이버 보안(Cybersecurity in Libraries)’, ‘AI 시대의 도서관: 혁신, 윤리, 소통의 균형(Libraries in the Age of AI: Balancing Innovation, Ethics, and Human Connection)’ 등 AI 시대의 도서관을 다루는 세션이 다수 포함됐다. 이와 함께 ‘지속 가능한 미래를 위한 기후 리터러시(Climate Literacy for Sustainable Futures)’, ‘위협받는 장서(Collections Under Threat)’, ‘공격받는 도서관과 지적 자유를 위한 세계적 대응(Libraries Under Attack and the Global Fight for Intellectual Freedom)’, ‘움직이는 문화 기억(Cultural Memory in Motion)’ 등 기후 위기와 문화유산 보존, 지적 자유, 지식 접근권을 둘러싼 국제적 현안도 폭넓게 논의된다. 세계 석학 기조연설… AI 시대부터 ‘공존의 도서관’까지 대회 기간 매일 벡스코 오디토리움에서 열리는 기조연설에는 국내외 석학들이 대거 참여한다. 대한민국 차지호 국회의원을 비롯해 미래학자 소하일 이나야툴라(Sohail Inayatullah), 말레이시아 생명공학정보센터 마할레추미 아루자난(Mahaletchumy Arujanan) 사무총장, 핀란드 IFLA 대도시도서관분과 토미 라이티오(Tommi Laitio) 의장 등이 연사로 나선다. 차지호 의원은 10일 개회식 기조연설에서 ‘AI 기본사회: 지속 가능한 미래를 위한 지능 인프라의 재정의(The AI Universal Basic Society: Redefining Intelligence Infrastructure for a Sustainable Future)’를 주제로 AI를 사회의 보편적 공공 인프라로 바라보는 미래상을 제시한다. 소하일 이나야툴라 미래학자는 11일 ‘도서관의 대안적 미래(alternative futures for libraries)’를 주제로 발표한다. 마할레추미 아루자난 사무총장은 ‘도서관, 미디어 그리고 새로운 과학 공유지: 연구와 사회의 연결 (Libraries, Media and the New Science Commons: Connecting Research with Society)’을, 토미 라이티오 의장은 ‘공존의 길 찾기(Navigating Coexistence)’를 주제로 12일 함께 발표한다. 세계 최고 공공도서관은 어디? ‘올해의 공공도서관상’ 부산서 발표 세계 공공도서관의 혁신 사례를 만날 수 있는 ‘IFLA/James Bennett 2026 올해의 공공도서관상(Public Library of the Year Award 2026)’도 주목할 만한 프로그램이다. 10일 오후 2시 30분부터 3시 45분까지 벡스코 오디토리움에서 진행될 예정이다. 이 상은 개방적이고 기능적인 건축 설계와 혁신적인 정보기술(IT), 지역 문화 등을 조화롭게 구현해 새로운 공공도서관의 기준을 제시한 도서관에 수여된다. 11일 오전 9시부터 10시까지 벡스코 301호에서 열리는 ‘IFLA 회장 세션(IFLA President’s Session)’에서는 레슬리 위어(Leslie Weir) IFLA 회장과 테 파에아 파링아타이(Te Paea Paringatai) 차기 회장이 급변하는 환경에서 도서관이 변화를 주도하기 위한 리더십과 협력 방안을 논의한다. 불확실성 시대 도서관협회 전략 공유… 한국 사례 세계에 소개 한국 도서관계의 경험을 세계 전문가들과 공유하는 자리도 마련된다. 11일 오후 1시 45분부터 2시 45분까지 열리는 ‘불확실성 시대의 도서관협회 리더십: 전략, 회복 탄력성 그리고 쇄신(Leading Library Associations Through Uncertain Times: Strategies, Resilience, and Renewal)’ 세션에서는 다양한 불확실성 속에서 도서관협회가 어떻게 변화에 대응하고 전문성을 강화할 것인지 논의한다. 미국, 독일, 레바논, 한국 등 각 지역의 도서관협회 관계자들이 참여해 전략 수립과 운영 사례를 공유한다. 한국에서는 2026 부산 WLIC 국가위원회 부위원장인 연세대학교 이지연 교수가 시민과 사회를 향해 역할을 넓혀 가는 한국도서관협회의 전환 전략을 소개한다. 한국인 ‘차세대 리더’도 세계 무대에 미래 도서관계를 이끌 차세대 전문가들의 목소리를 듣는 ‘차세대 리더 세션- 현재는 우연의 산물이다’(Emerging Leaders Session – The Present is an Accident)도 열린다. IFLA는 세계 도서관·정보 분야에서 성장 가능성과 리더십을 갖춘 전문가들을 ‘차세대 리더(Emerging Leaders)’로 선정해 WLIC 참여와 국제적 교류를 지원하고 있다. 올해는 전 세계에서 16명이 선정됐으며, 대한민국에서는 포산고등학교 송미애 사서교사가 유일하게 이름을 올렸다. 송미애 사서교사는 11일 오후 3시 15분 차세대 리더 세션(Emerging Leaders Session)에서 ‘생성형 AI가 학교도서관의 정보 탐색을 어떻게 변화시키고 있는가(How Generative AI is Changing Information-Seeking in School Libraries)’를 주제로 발표한다. 200여 개 세션에서 ‘변화를 이끄는 도서관’ 해법 모색 WLIC의 전문 프로그램은 IFLA의 각 전문위원회가 세계 각국의 전문가들로부터 발표 제안을 받아 구성하고 있으며, 이번 WLIC 학술 프로그램의 특징은 AI와 같은 신기술뿐 아니라 기후변화, 문화유산, 지적 자유, 정보 접근성, 메타데이터 등 도서관과 사회가 함께 직면한 문제를 폭넓게 다룬다는 점이다. 세션별 세부 일정과 연사, 장소 등 전체 학술 프로그램은 WLIC 2026 공식 홈페이지의 iPLANNER에서 확인할 수 있다.

미국과 이스라엘의 이란 선제공격을 수십 일 전에 예측했다고 주장하는 중국 AI(인공지능) 기업이 ‘중국판 팔란티어’로 불리며 주목받고 있다. 6일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 징안테크놀로지는 미국이 이란을 공습하기 50여 일 전 자체 AI 분석을 통해 중동 지역의 미군 정찰 자산이 비정상적으로 집중되는 움직임을 포착했다고 주장했다. SCMP는 “해당 회사는 지난 1월 6일 오픈소스 정보와 AI 분석을 기반으로 미국이 이미 군사작전을 준비하고 있을 가능성이 있다고 예측했고 실제 공습이 이뤄지기 50여 일 전에 이를 공개했다”고 보도했다. 매체가 주목한 징안테크놀로지는 저장성 항저우에 본사를 둔 국방 AI 및 방위기술 전문 기업으로 AI, 빅데이터, 자율 시스템, 첨단 센서 기술을 활용해 군과 정보기관, 공공안보 분야에 소프트웨어 중심의 국방 솔루션을 개발·공급하는 업체다. 기존 무기 제조업체와 달리 하드웨어보다 데이터와 알고리즘, AI 소프트웨어를 핵심 경쟁력으로 내세우는 해당 업체는 전통적인 방산기업처럼 군이 요구한 장비를 제작하는 방식이 아니라, 자체 자금을 투입해 새로운 기술을 먼저 개발한 뒤 완성된 제품을 군과 공공기관에 공급하는 방식을 채택하고 있다. 해당 업체가 이란 전쟁을 사전에 예측할 때 사용한 것으로 추정되는 시스템은 ‘징치’(Jingqi) 글로벌 상황인식 시스템이다. 이 시스템은 위성영상과 신호정보(SIGINT), 영상정보(IMINT), 오픈소스정보(OSINT), 대규모 언어모델(LLM) 등을 결합해 전 세계 항공기와 선박, 위성, 항만, 공항, 군사기지, 발사장 등의 움직임을 실시간으로 추적·분석하는 AI 기반 상황인식 플랫폼이다. 군과 정부 기관은 이를 통해 전 세계 군사 및 안보 동향을 실시간으로 파악할 수 있다. SCMP는 “징안테크놀로지의 ‘징치’는 미국 팔란티어의 ‘고담’과 비슷한 중국판 AI 지휘통제 플랫폼이라고 홍보하고 있다”고 전했다. 중국의 대표적인 경제·산업 매체인 계면신문은 “징안테크놀로지와 GPU(고성능 그래픽 처리장치) 업체 징자웨이의 협력은 ‘중국판 팔란티어의 구축’과 같다”고 평가하기도 했다. 중국 군사 AI 기술, 미국에 앞서는 상황?해당 업체는 이란 전쟁 발발 50여 일 전 미군의 군사적 움직임을 사전에 파악하고 이를 예고했다고 주장하지만, 일부 군사전문가들은 징안테크놀로지의 홍보가 과장됐을 가능성을 지적한다. 중국 싱크탱크 ‘남중국해 전략 상황 탐사 이니셔티브’(SCSPI)의 후보 소장은 “(미국과 중국 기업의) 격차는 기술 자체가 아니라 기술을 실제 작전에 적용하는 능력에 있다. 특히 의사결정 지원(decision support) 분야에서는 미국이 훨씬 앞서 있다”고 지적했다. 중국이 AI 기술을 보유하고 있는 것은 사실이지만 실제 지휘·통제와 전장 의사결정에 깊이 통합하는 수준에서는 미국에 뒤처져 있다는 것이다. 다만 후 소장의 언급대로 중국 AI가 실제 현지 군 프로젝트에 참여하고 정부와 보조를 맞추고 있는 것만은 사실로 추정된다. 징안테크놀로지는 홈페이지에 중국병기공업집단과 중국전자과기집단(CETC), 중국항천과공집단(CASIC), 중국항천과기집단(CASC) 등을 주요 고객 및 협력기관으로 공개하고 있다. 중국 공개 프로젝트 자료에서는 전략지원부대 관련 레이더 감시 사업에 참여했다는 내용도 확인된다. 이와 관련해 SCMP는 “중국의 과제는 단순히 미국 기술을 모방하는 것이 아니라 AI를 군 조직에 효과적으로 통합하고 이를 운용할 제도를 구축하는 데 있다”고 평가했다. 중국 군사 관련 AI의 현주소중국은 AI을 미래 전쟁의 핵심 기술로 규정하고 이를 군 현대화 전략의 중심에 배치하고 있다. 인민해방군(PLA)은 기존의 기계화와 정보화를 넘어 지능화(Intelligentization)를 목표로 내세우며, AI를 지휘통제(C2), 정보·감시·정찰(ISR), 무인체계, 전자전, 사이버전 등 다양한 군사 분야에 적용하고 있다. 로이터 통신은 지난달 31일 “중국은 군사 AI 기술을 빠르게 발전시키고 있지만, 여전히 미국의 첨단 AI를 활용해 자체 모델을 개발하는 단계에 있다는 평가가 나온다”며 “실전 검증과 전장 운용 경험은 여전히 미국이 우위에 있다고 평가한다”고 전했다. 싱가포르 난양공대의 안보 전문가 제임스 차 교수는 로이터에 “중국이 무인체계와 AI 등 첨단 기술을 중심으로 군 현대화를 추진하고 있으나, 전투 준비 태세와 실전 운용 능력은 지속적인 검증이 필요한 과제”라고 분석했다.

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.

수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.

-국내 스타트업과 중소기업 킥스타터 런칭 비용 절감과 성공 가능성 높인 서비스 글로벌 시장 진출(GTM) 솔루션 기업인 세토웍스(대표 조충연)가 킥스타터 런칭 적합성 진단 서비스 ‘론치핏KS(Launchfitks)’를 23일 공식 오픈했다고 밝혔다. 론치핏KS는 제품을 보유한 개인, 스타트업, 중소벤처기업이 미국 킥스타터 론칭에 적합한지 여부와 보완 사항 및 성공 가능성을 5분 내에 확인하도록 설계된 데이터 기반의 AI 진단 솔루션이다. 세토웍스와 자회사들은 킥스타터 공식 엑스퍼트 파트너로서 2016년부터 현재까지 200건 이상의 킥스타터 풀스펙 운영 프로젝트를 수행해 왔다. 이번 론치핏KS에는 세토웍스 그룹이 축적한 킥스타터 운영 데이터베이스와 30만 건 이상의 킥스타터 AI 데이터 분석 결과가 반영됐다. 또한 국내에서 진행된 1300건 이상의 글로벌 크라우드펀딩 프로젝트 노하우와 50만 명 이상의 글로벌 고객 행동 데이터가 일부 포함됐다. 세토웍스는 론치핏KS의 출시 배경에 대해 정량화된 빅데이터와 AI 로직을 기반으로 진단하여 해외 진출의 불확실성을 관리하기 위함이라고 설명했다. 이용 기업은 킥스타터 도전 전 제품의 글로벌 시장 통용 여부, 예산 및 준비 사항, 소비자 접근 메시지 등을 사전 판단할 수 있다. 이를 통해 런칭 직전 단계에서 발생할 수 있는 시장 부적합, 가격 경쟁력 부족, 콘텐츠 완성도 미흡, 광고 효율 저하 등의 요인을 확인하는 구조다. 론치핏KS는 이용 기업의 제품 개발 단계와 준비도, 요구되는 디테일 수준에 맞춰 세 가지 버전으로 구성됐다. 시장성을 확인해 볼 수 있는 무료형 ‘베이직(Basic)’ 버전을 비롯해, 데이터 분석과 피드백을 제공하는 유료형 ‘프로(Pro)’ 및 ‘엑스퍼트(Expert)’ 버전이 마련되어 기업 상황에 맞춰 선택이 가능하다. 글로벌 시장 진출 경험이 부족한 스타트업과 중소기업에게는 전문 컨설팅 전 자신의 제품이 킥스타터형 제품인지 여부와 미국 시장 펀딩 가능성, 보완 사항을 확인하는 단계로 활용된다. 조충연 세토웍스 대표는 “글로벌 크라우드펀딩은 감이나 경험만으로 접근할 수 있는 시장이 아니다”라며 “미국 킥스타터, 일본 마쿠아케, 대만 젝젝 등 주요 플랫폼에서 축적한 실제 운영 데이터와 글로벌 고객 반응 데이터를 바탕으로 국내 기업들이 보다 낮은 비용으로 빠르게 시장 가능성을 판단할 수 있도록 론치핏KS를 개발했다”고 밝혔다. 한편 세토웍스는 미국 킥스타터, 일본 마쿠아케(Makuake), 대만 젝젝(Zeczec) 등 글로벌 주요 3개국 크라우드펀딩 플랫폼과 공식 파트너십을 체결한 기업이다. 10년간 축적한 데이터를 기반으로 글로벌 시장 진출(GTM) 솔루션을 구축해 왔다. 이러한 결과로 세토웍스는 지난 2023년 산업통상자원부 지정 전문무역상사로 선정됐으며, 6년 연속 수출바우처 수행기관으로 지정되어 활동 중이다.

AI 서버투자 확대 등 고객사 주문 확대 덕분 삼성전자의 6세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파한 것으로 전해졌다. 23일 업계에 따르면 최근 HBM4에 대한 수요가 고공행진을 이어가면서 이런 실적을 기록한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 지난 2월 12일 세계 최초로 HBM4 양산 출하했다. 당시부터 약 4개월 만에 10억 달러 매출 기록을 세운 셈이다. 업계는 이달 말에는 HBM4 매출이 12억 달러(약 1조 8500억원)를 넘어설 것으로 예상하고 있다. HBM4는 인공지능(AI) 가속기에 필수적인 초고성능 메모리로, AI 서버 투자 확대와 주요 고객사의 주문 증가로 수요가 폭발적으로 늘어난 것으로 분석된다. 한 삼성전자가 업계 최초로 HBM4를 양산·출하하면서 시장을 선점해 공급 물량과 시장점유율을 빠르게 확대할 수 있었던 것으로 보인다. 올해 HBM 시장 규모는 지난해보다 58% 증가한 546억 달러(약 84조원)로 추산된다. 특히 주문형 반도체(ASIC)의 성장세가 가파르다. 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩을 의미하는데, 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩을 채택하면서 수요가 늘고 있다. 삼성전자도 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있는 것으로 전해졌다. 삼성전자는 로직·메모리·파운드리·패키징을 모두 갖춘 세계 유일의 종합반도체기업이다. 설계부터 패키징까지 한 번에 제공하는 원스톱 역량을 보유하고 있다는 의미다.

구글·아마존도 자체 칩 본격화삼성·SK, HBM 다변화 기회로 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장이 범용 성능을 앞세운 ‘엔비디아 표준’과 비용·전력 효율을 극대화한 ‘빅테크 전용 칩’ 간에 2차 경쟁 국면으로 진입했다. 구글과 아마존에 이어 마이크로소프트(MS)까지 독자 AI 가속기를 공개하며 자체 칩 생태계를 확대한 가운데, SK하이닉스가 MS의 신규 가속기에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 등 우리나라 반도체 산업의 선전은 계속될 전망된다. MS는 26일(현지시간) 자체 개발한 AI 가속기 ‘마이아 200’을 공개하고 “MS가 지금까지 배포한 추론 시스템 가운데 가장 효율적이며, 현재 운영 중인 최신 시스템 대비 달러당 성능이 30% 더 좋다”고 밝혔다. 마이아200은 대만 TSMC의 3나노 공정을 적용한 주문형 반도체(ASIC) 기반 칩으로, 대규모 AI 추론 작업의 효율을 극대화한다. 마이아 200에는 총 216GB의 5세대 고대역폭 메모리(HBM3E)가 탑재됐고, SK하이닉스가 12단 HBM3E를 단독 공급하는 것으로 알려졌다. 구글과 아마존웹서비스(AWS) 역시 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 행보를 이어가고 있다. 구글은 브로드컴과 공동 설계한 텐서처리장치(TPU) ‘트릴리움’을 고도화해 자사 AI 서비스 전반에 적용 중이며, AWS는 AI 학습에 특화된 전용 칩 ‘트레이니엄’을 중심으로 자체 칩 전략을 확대하고 있다. 이들 전용 칩은 범용 연산에 강점을 지닌 GPU와 달리, AI 연산의 핵심인 행렬 계산에 자원을 집중하는 구조로 설계돼 비용과 전력 효율을 크게 끌어올린 것이 특징이다. 엔비디아는 이에 맞서 차세대 플랫폼 ‘루빈(Rubin)’을 통해 기술 격차를 다시 벌리겠다는 전략을 내세우고 있다. 루빈은 차세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 기반으로 성능과 확장성을 동시에 강화하는 것이 핵심으로, 자체 AI 칩 확산에 ‘절대 성능’으로 대응하겠다는 구상으로 해석된다. 이 같은 ‘탈 엔비디아’ 흐름은 국내 메모리 반도체 업계에는 오히려 기회로 작용하고 있다. SK하이닉스는 MS의 마이아 200을 비롯해 구글, AWS 등 글로벌 빅테크의 자체 AI 전용 칩으로 HBM 공급처를 빠르게 넓히며 시장 1위의 입지를 공고히 하고 있다. AI 학습에서 추론으로 무게중심이 이동하는 2차 경쟁 국면 역시 고성능 메모리 수요를 확대하는 요인으로 작용하고 있다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 관련 품질 테스트에서 긍정적인 평가를 받은 것으로 전해졌고, 차세대 제품 양산을 목표로 준비에 속도를 내고 있다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

“식당·호텔 등 공공 서비스 메울 것상호 작용하는 ‘동반자 로봇’ 눈앞배터리·다리는 가정 보급의 ‘장벽’고가에 ‘소유보다 대여’ 방식될 것AI에 구체성·금지 사항 설정해야”인공지능(AI)이 언어를 넘어 ‘몸’을 가진 존재로 확장되고 있다. 지난 11일 도쿄 니시신주쿠에서 만난 와세다대 AI로봇연구소장 오가타 데쓰야(56) 교수는 “앞으로 5년 안에 식당·호텔·요양원 같은 공공 공간에서는 간단한 ‘세미 휴머노이드’(상체만 인간 모습인 로봇)가 급속히 보급될 것”이라며 “다만 ‘한 가정에 한 대’ 시대는 아직 요원하다”고 내다봤다. 인간을 닮은 휴머노이드가 스마트폰처럼 일상 속으로 폭발적으로 확산하는 순간은 언제쯤 찾아올까. ‘동반자 로봇’ 개발의 선구자로 불리는 오가타 교수는 서울신문과의 인터뷰에서 “기술의 흐름은 이미 ‘피지컬 AI’(현실에서 행동하는 AI) 시대로 접어들었다”며 “보급은 상상보다 빠르게 진행될 것”이라고 했다. 그는 “기존 로봇은 사람이 짜 놓은 프로그램대로만 움직일 수 있었지만 지금은 챗GPT가 단순한 복제가 아니라 새로운 문장을 만들어 내듯 로봇도 학습을 통해 스스로 선택하고 반응할 수 있게 됐다”고 설명했다. 단순한 자동화를 넘어 인간과 상호 작용하는 ‘동반자 로봇’의 가능성이 눈앞에 와 있다는 설명이다. 다만 가정 보급의 벽은 높다. 최대 과제는 배터리와 다리다. 일본의 협소한 주거 환경에선 문턱과 계단을 오를 다리가 필요하지만 다리를 장착하는 순간 배터리 소모와 가격이 급등한다. 현재 공개된 휴머노이드 가격은 300만~1000만엔(약 2800만~9400만원). 오가타 교수는 “일시불 판매보다는 일부 기능을 무료로 제공한 후 특정 작업과 업데이트에 과금을 붙이는 서비스형 모델이 유력하다”며 소유보다는 필요할 때 불러 쓰는 방식이 주류가 될 것이라고 전망했다. 오가타 교수의 목표는 단 한 대로 다양한 일을 해내는 휴머노이드다. 그는 “스마트폰이 개별 기기 성능은 부족해도 기능을 흡수해 시장을 넓혔듯 로봇도 완벽하지 않아도 수건 개기·욕실 청소 등 작은 일을 여러 개 수행하며 가치를 갖는다”고 말했다. 로봇이 정서적·신체적 보조를 통해 공공 서비스와 가정의 빈틈을 메울 수 있다는 설명이다. 오가타 연구실이 공개한 소형 로봇 ‘아이렉 베이직’(AIREC-Basic)은 키 140㎝, 무게 30㎏ 미만으로 수건을 개는 등 집안일을 돕는다. 침대 돌봄을 지원하는 대형 로봇 ‘드라이 아이렉’(Dry-AIREC)과 촉각 정보를 활용해 대상자와 대화하는 로봇도 개발 중이다. ‘몸’을 가진 AI가 ‘자유 의지’를 갖게 되는 날도 찾아올까. 오가타 교수는 “AI가 ‘내가 했다’고 말하기 시작하면 권리와 책임 문제가 발생한다”며 미군 시뮬레이션에서 AI가 지휘관을 공격 대상으로 삼은 사례를 언급했다. 그러면서 그는 “로봇과 AI의 경계는 이미 모호해졌다”면서 목표를 부여할 땐 구체성과 금지 사항을 함께 설정해야 한다고 경고했다. ■오가타 데쓰야 교수는 1969년 도쿄 출생. 와세다대 대학원 이공학연구과 박사 과정 수료 후 2012년부터 같은 대학 이공학술원 교수로 재직 중이다. 신경회로 모델을 바탕으로 인지발달 로보틱스를 연구하며 요리·세탁·청소 등 가정의 일상부터 요양·병원 현장의 보조까지 수행할 수 있는 ‘동반자 로봇’ 개발의 선구자로 꼽힌다.

호주 4대 은행 중 하나인 호주뉴질랜드은행(ANZ)이 정부 채권 거래를 조작하고 고객에게 부당한 요금을 징수한 혐의로 호주 금융당국 사상 최대 규모의 과징금을 물게 됐다. 15일(현지시간) 로이터통신 등 외신에 따르면 호주 증권투자위원회(ASIC)는 ANZ 그룹이 정부 채권 거래 조작부터 사망한 고객에게 수수료를 부과하는 등 다양한 위법 행위를 저질렀다며 2억 4000만 호주달러(약 2210억원)의 과징금을 부과한다고 발표했다. 이번 과징금은 호주 금융당국이 단일 기업에 부과한 역대 최대 규모다. ANZ는 지난주 신임 최고경영자(CEO)인 누노 마토스가 수익성 개선을 목표로 3500명 대규모 감원을 단행한다고 발표해 경영상 어려움이 가중되고 있는 상황이다. 조 롱고 ASIC 위원장은 “ANZ가 반복적으로 호주 국민의 신뢰를 배신했다”며 “이러한 부도덕한 행위는 명백하게 추악한 행위”고 강하게 비판했다. ASIC에 따르면 2016년부터 현재까지 ANZ를 대상으로 진행된 민사 제재 절차는 이번 건을 포함해 모두 11건에 달한다. 누적 과징금 규모는 3억 1000만 호주달러(약 2850억원)를 넘어섰다. ANZ는 모든 사안에서 위법 행위를 시인한 것으로 알려졌다. 폴 오설리번 ANZ 회장은 “고객을 실망시킨 점에 대해 인정하고 진심으로 사과드린다”고 밝혔다. 이번 합의안은 호주 연방법원의 최종 승인 절차를 거쳐야 하며, ANZ의 호주 시장 사업부와 개인금융 사업부를 대상으로 한 5건의 개별 조사를 종결하는 의미를 갖는다. 가장 심각한 문제는 2023년 4월 19일 140억 호주달러(약 12조 8790억원) 규모의 정부 채권 발행 과정에서 일어난 ANZ의 시장 조작 행위였다. ANZ는 시장에 미치는 충격을 최소화하기 위해 단계적으로 거래를 진행해야 했으나, 채권 가격이 결정되는 시점을 전후로 45분간 10년 만기 호주 국채 선물을 대량 매도하며 채권 가격을 인위적으로 끌어내렸다. ASIC는 이러한 거래 조작으로 채권 선물 가격이 0.02% 포인트 하락했고, 그 결과 호주 정부가 약 2600만 호주달러(약 240억원)의 손실을 봤다고 발표했다. ANZ 측은 정부 손실 규모 산정에 대해서는 이의를 제기했지만, 해당 거래로 벌어들인 1000만 호주달러(약 90억원)는 반납하겠다고 제안했다. ANZ는 이 사건 이후 2년 이상 정부 채권 거래에 참여하지 않고 있는 상태다. ANZ의 위법 행위에는 심각한 고객 서비스 실패 사례들도 포함됐다. 2013년 7월부터 2024년 1월까지 10년 이상 ANZ는 시스템 오류를 이유로 신규 계좌 개설 고객들에게 약속했던 보너스 이자를 제때 지급하지 않았다. 2019년 6월부터 2023년 6월까지 4년간은 이미 사망한 고객 수천 명에게 각종 수수료를 계속 부과하기도 했다. 은행 측은 어떤 종류의 수수료를 면제해야 하는지조차 제대로 파악하지 못했으며, 사후 부과된 요금의 환불 여부도 관리하지 못하고 있었다. 마토스 CEO는 “이번 제재 조치는 우리가 근본적인 변화를 해야 한다는 점을 다시 한 번 일깨워준다”며 “은행업의 기본 원칙을 다시 정립하겠다”고 다짐했다. ANZ는 이달 말까지 호주 건전성 규제청(APRA)에 종합 개선안을 제출할 예정이며, 2026년 9월까지 경영 시스템 전면 개혁을 위해 1억 5000만 호주달러(약 1380억원)를 투자한다고 밝혔다.

이재준 시장, “열정과 노력이 빛나도록 최선을 다해 뒷받침하겠다” 수원특례시가 29일 주문형 반도체(ASIC) 디자인 솔루션 대표기업인 ㈜에이직랜드와 민선 8기 제19호 투자 협약을 체결했다. 2016년 광교 비즈니스센터에서 사업을 시작한 ㈜에이직랜드는 2024년 4월 광교 신사옥으로 이전했다. 협약에 따라 에이직랜드는 투자를 늘려 본사와 연구소를 확대하고 수원시는 ㈜에이직랜드의 본사와 연구소 확대가 순조롭게 진행될 수 있도록 각종 인허가 등 행정 절차를 신속하게 처리한다. 주문형 반도체(ASIC) 디자인 솔루션 전문기업인 ㈜에이직랜드는 세계 최대 파운드리 기업 TSMC의 국내 유일 VCA(Value Chain Alliance) 파트너다. 고객이 요구하는 기능을 반영한 반도체를 설계하고, 이를 TSMC 위탁으로 생산하는 역할을 맡고 있다. 또 글로벌 반도체 IP 기업 Arm의 공식 ATD(Arm Total Design) 파트너로서, Arm 기반의 고성능 시스템 설계·IP(설계 자산) 활용에 대한 전문성을 갖추고 있다. 이재준 수원시장은 “AI 반도체 설계 난도가 높아지고, 수주량도 폭발적으로 늘어나면서 에이직랜드와 같은 디자인하우스의 존재감이 날로 커지고 있다”며 “이종민 대표님을 비롯한 직원들이 그동안 쏟은 열정과 노력이 더 빛날 수 있도록, 수원시가 최선을 다해 뒷받침하겠다”라고 말했다.

정보통신정책연구원(KISDI·원장 이상규)은 최근 발간한 ‘AI Outlook 제21호’에서 피지컬 AI(Physical AI) 시대에 대응하기 위한 온디바이스 AI(On-device AI) 반도체의 중요성과 국내외 기술·시장·정책 동향을 심층 분석하고, 향후 경쟁력 강화를 위한 전략적 방향을 제시했다. 해당 보고서는 피지컬 AI 및 온디바이스 AI의 개념, 이를 지원하는 온디바이스 AI 반도체 시장 전망, 수요처 디바이스(Device) 별 맞춤형·최적화에 대한 국내외 반도체 관련 기업전략 등에 대해 분석했다. 이러한 분석을 바탕으로 온디바이스 AI 반도체 지원 정책 현황을 살펴보고 향후 국가경쟁력 강화 방향과 시사점을 제언했다. 최근 AI 기술은 클라우드(Cloud) 기반의 생성형 AI(Generative AI)에서 한 단계 더 나아가, 현실 공간에서 자율적으로 인식하고 행동하는 피지컬 AI로 진화하고 있다. 피지컬 AI는 단순한 인지에서 벗어나, 인간과 유사한 방식으로 환경을 이해하고 상호작용할 수 있는 기술이다. 이러한 피지컬 AI는 다양한 수요처 서비스에 특화된 형태로 경량화된 소형 AI 모델을 활용하는 엣지 AI(Edge AI) 및 온디바이스 AI 방식으로 구현된다. 이를 통해 대형 AI 모델 중심의 클라우드 AI(Cloud AI) 방식으로 운영되는 생성형 AI가 가지는 구축 비용, 에너지 소모, 처리 지연, 개인정보 보안 문제 등의 한계점이 개선되고 있다. 특히 피지컬 AI를 현실 세계의 자율기계 및 다양한 디바이스에 적용해, 이를 구현 및 지원하기 위해서는 낮은 전력 소모에 효율적으로 활용되는 온디바이스 AI 반도체가 필수적이다. 이를 위해서 피지컬 AI를 지원하는 온디바이스 AI 반도체가 수요처에 따라 맞춤형으로 개발되고, 맞춤형으로 개발된 온디바이스 AI 반도체를 효율적․효과적으로 활용할 수 있도록 최적화를 지원하는 기술 계층(Full Stacks)도 함께 제공된다. 이처럼 피지컬 AI의 현실화가 진전됨에 따라 향후 온디바이스 AI 반도체가 전체 AI 반도체 시장 성장을 견인할 것으로 전망된다. Omdia에 따르면, 온디바이스 AI 반도체 시장은 2026년부터 클라우드 및 데이터센터용 AI 반도체 시장 증가율을 추월하여 2029년까지 연평균 12.6%씩 성장할 것으로 기대되는 반면, 클라우드 및 데이터센터용 AI 반도체 시장은 성장 둔화 및 포화가 우려된다. 아울러 온디바이스 AI 반도체 채택률이 높은 스마트폰과 PC·태블릿 분야를 제외한 다양한 영역(자동차·로봇·보안 카메라 등)에서 AI 반도체 침투율이 낮은 상황이어서 향후 지속적인 성장이 기대된다. 현재 NVIDIA, Qualcomm 등 글로벌 AI 반도체 기업들은 온디바이스 AI 반도체의 하드웨어뿐 아니라, 소프트웨어·서비스 계층까지 아우르는 플랫폼 전략을 전개하고 있다. 또한 국내에서도 넥스트칩(차량용 AI SoC), 딥엑스(NPU 기반 엣지 AI), 모빌린트(드론·로봇용 ASIC) 등 중소·벤처기업들이 독자적 온디바이스 AI 반도체 및 지원 소프트웨어 솔루션을 개발하며 새로운 시장 기회에 도전하고 있다. 김민식 부연구위원은 “피지컬 AI 확산에 대응하는 국내 AI 반도체 지원 정책은 ‘AI-반도체 이니셔티브 전략 계획’을 중심으로 부처별 정책이 상호 배타적이면서 구조화를 이루고 있다. 과기정통부는 데이터 센터용 AI 반도체 개발을 지원하는 ‘K-클라우드 사업 및 AI 반도체 실증사업’을, 산자부는 온디바이스 AI 반도체 개발을 지원하는 ‘K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업’을, 중기부는 AI 반도체를 개발하는 팹리스 중심으로 지원하는 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’를 수행하고 있다”라고 밝혔다. 최근 Nvidia, Qualcomm, AMD, Intel 등 주요 AI 반도체 기업들은 각자의 강점을 활용한 전략으로 시장 변화에 대응하고 있다고 보고서는 분석했다. 특히 AI 반도체의 강자인 Nvidia와 Qualcomm의 경우, 온디바이스 AI 반도체 시장의 경쟁력을 확보 및 유지하기 위하여 지원 기술 계층·AI 반도체·AI 모델·애플리케이션 개발 등을 플랫폼 방식으로 제공하고 있다. 김 부연구위원은 “글로벌 AI 반도체 업체의 플랫폼 전략처럼, 향후 피지컬 AI에 대응한 온디바이스 AI 반도체 경쟁력을 강화하기 위한 국가 지원 방향이 필요하다. AI 반도체 생태계 구조화를 위한 ▲온디바이스 AI 반도체 수평적 가치사슬 영역별 참여 기업의 경쟁력 부족 부문에 세밀한 지원과 협력 네트워크 구축 ▲온디바이스 AI 반도체의 다품종·소량 생산에 따른 수요처별 지원 강화 ▲온디바이스 AI 반도체의 활용에 필수적인 다양한 기술 계층에 대한 지원 확대 ▲관계 부처 합동으로 만들어진 최상위 국가 AI 전략 아래 AI 반도체 지원 정책의 지속적인 업데이트·모니터링 거버넌스 구축 등이 중요하다”라고 강조했다.