페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 개최되는 ‘2026 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA)’에 참가해 피지컬AI 로봇 기술을 시연한다. 이번 행사에서 페르소나AI는 음성 명령을 기반으로 상황을 관찰하고 판단해 행동하는 에이전틱(Agentic) 로봇 기술과 자체 개발한 로봇 운영체제(OS) 역량을 공개한다. 전시 현장에서는 한국, 미국, 중국 등 3개국 공동연구를 통해 개발된 휴머노이드와 사족보행 로봇이 소개된다. 해당 로봇군에는 페르소나AI의 자체 AI 엔진이 탑재됐으며, 음성 인식 기반의 지능형 로봇 기술이 적용됐다. 특히 지역별 사투리까지 인식 가능한 온디바이스 기반 SSTT(Sovereign AI Speech to Text) 음성 모델을 내장해 응답 속도를 높이고 데이터 보안성을 강화했다. 이는 비용 효율성을 개선해 산업 현장 및 일상 환경에 적용 가능한 수준으로 구현됐다. 공개된 로봇은 단순 명령 수행을 넘어 주변 상황을 스스로 판단하는 에이전틱 기능을 보유했다. 사용자가 “덥다”고 말할 경우 주변 환경을 인식해 에어컨을 작동하거나 물을 제공하는 등 능동적 행동을 수행한다. 이는 기업이 자체 보유한 복수의 AI 모델을 로봇에 탑재해 기술적 패러다임을 제시한 사례다. 참관객들은 전시 기간 중 일 4회 진행되는 시연을 통해 피지컬AI의 기술 방향성을 확인할 수 있다. 페르소나AI는 경량화된 원천 AI 엔진을 앞세워 로봇 OS 개발을 선도하며 피지컬AI 시대를 앞당기고 있다. 인터넷 연결이나 GPU 없이도 동작하는 경량 AI 모델을 기반으로 CES 2025·2026 혁신상 연속 수상과 Gen AI Competition 등 국제 대회 수상을 통해 글로벌 기술 경쟁력을 입증해왔다. 또한 LAM, VLA, sLLM 등 자체 개발한 AI 모델을 로봇 OS에 최적화해 에이전틱 로봇 시장 선점을 목표로 하고 있다. 회사는 온디바이스 기반 AI와 한국어 특화 음성 인식 기술을 바탕으로 로봇, 제조, 물류 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 점차 넓혀갈 계획이다.

경기도경제과학진흥원(경과원)은 도내 인공지능(AI) 중소기업의 글로벌 시장 진출을 지원하는 ‘경기도 AI 글로벌 챌린지’ 사업의 ‘NGG 프로그램’에 참여할 기업을 22일까지 모집한다고 밝혔다. 이번 사업은 글로벌 AI 빅테크 기업과 협력해 유망 AI 기업의 기술 경쟁력과 글로벌 사업 역량을 높이기 위해 추진됐다. 경과원은 단순 기술개발 지원을 넘어 교육과 컨설팅, 글로벌 네트워킹을 연계한 성장 프로그램을 운영해 도내 AI 산업 생태계 경쟁력을 높일 계획이다. 지원 대상은 경기도 내 AI 관련 딥테크 기술을 보유한 중소기업과 스타트업이다. 모집 분야는 AI와 데이터, 네트워크, 5G, 양자컴퓨팅 등 첨단 기술 기반 산업 전반이다. 경과원은 서류평가와 발표평가를 거쳐 최종 10개 사를 선정할 예정이다. 경기도 AI클러스터 멤버십 기업과 여성기업, 사회적기업에는 가점을 준다. 프로그램은 글로벌 빅테크 AI 전문 교육과 기업별 맞춤형 컨설팅, 글로벌 네트워킹 등으로 구성되며 참가기업은 AI 기술 역량 강화와 해외시장 진출 전략 수립, 투자유치 역량 강화 등을 지원받을 수 있다. 특히 빅테크 개발자 밋업과 글로벌 VC 연계 프로그램을 통해 참가기업은 글로벌 개발자와 투자자 네트워크를 구축하고 최신 AI 기술과 산업 동향을 공유할 수 있다. 아울러 우수기업 5개 사에는 내년 3월 미국 샌프란시스코 산호세에서 개최되는 개발자 컨퍼런스인 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2027’ 참관 기회를 지원한다. 현창하 경과원 미래신산업부문 상임이사는 “AI 시장 경쟁이 치열해지는 상황에서 도내 AI 기업의 기술 경쟁력과 글로벌 사업 역량 강화가 무엇보다 중요하다”라며 “빅테크 기업과의 협력을 기반으로 도내 기업이 해외시장 진출과 투자유치 기회를 확보할 수 있도록 지원하겠다”라고 밝혔다.

전라남도가 SK그룹에 전남광주특별시 반도체 팹 설립을 요청하고 나섰다. 김영록 전남지사가 6일 최태원 SK그룹 회장에게 ‘전남광주통합특별시를 반도체 산업의 새로운 거점으로 삼아달라’는 간절한 염원을 담은 서한문을 보냈다. 서한문은 지난 4월 28일 국회 특별강연에서 최 회장이 언급한 AI 산업 성장의 ‘4대 보틀넥(자본·에너지·GPU·메모리)’과 “전기가 있는 곳에 가야 한다”는 소신 발언에 대해 전남광주특별시가 준비된 최적지임을 강조하는 내용이다. 김 지사는 지난해 10월 최 회장이 이재명 대통령, 샘 올트만 오픈에이아이(OpenAI) CEO와 함께 결정한 ‘글로벌 AI 데이터센터 구축’ 결단에 대해서도 “소외된 지역민에게 미래 첨단산업의 중심이 될 수 있다는 뜨거운 희망을 준 쾌거”라고 감사를 표했다. 이어 “이제는 그 희망을 반도체 산업 유치라는 더 큰 결실로 이어가야 한다”고 역설했다. 그는 또 서한문을 통해 “통합특별시는 전국 재생에너지 발전량의 약 20%를 공급하고 잠재량만 444GW에 달하는 에너지의 보고”라며 “신안·영광·해남의 대규모 해상풍력과 태양광 단지는 반도체 기업의 글로벌 생존 조건인 RE100을 실현할 사실상 국내 유일의 입지”라고 설명했다. 또한 “전남광주특별시는 정부의 ‘남부권 반도체 혁신벨트’ 핵심 거점으로서 ARM스쿨, 광주과학기술원(GIST), 한국에너지공대, 전남대학교 등 특화 대학을 통해 반도체 연구개발(R＆D) 우수 인재를 안정적으로 공급할 체계를 갖추고 있다”고 덧붙였다. 특히 파격적인 재정적·제도적 지원이 가능하다는 점도 제시했다. 김 지사는 전남·광주 통합에 따른 지역균형발전 통합지원금 20조 원을 전향적으로 활용할 모든 준비가 돼 있으며, ‘반도체 특별법’에 따른 클러스터 지정도 차질 없이 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 “SK그룹의 위대한 결단이 지방소멸 위기를 극복하고 대한민국의 새로운 판을 여는 역사적 쾌거가 될 것”이라며 “전남광주통합특별시는 SK그룹의 비전을 신속하게 실현하는 영원한 동반자가 되겠다”고 강력한 협력 의지를 표명했다.

E-GENE™ ITSM 기반으로 대규모 GPU 인프라 운영 체계 고도화주요 IT 프로세스 데이터화… 추적성·운영 효율 강화IT서비스관리(ITSM) 전문기업 에스티이지(STEG, 대표 임현길)는 SK텔레콤의 GPU 클러스터 운영 관리를 위한 차세대 ITSM 구축을 완료했다고 6일 밝혔다. SK텔레콤은 가산 AI 데이터센터에서 엔비디아 고성능 GPU B200 1000장 이상을 단일 GPU 클러스터로 구성해 구독형 AI 클라우드 서비스(GPUaaS)를 운영하고 있다. 이번 사업은 GPU 클러스터 인프라 관리 체계를 고도화해 고밀도 GPU 환경에서 자원 활용도와 서비스 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다. STEG는 자사 ITSM 솔루션 ‘E-GENE™ ITSM’을 적용해 고성능 인프라 환경에 특화된 운영·관제 체계를 구축했다.데이터센터 상면도를 기반으로 서버의 물리적 위치를 직관적으로 확인할 수 있도록 했으며, 장비별 상세 사양과 네트워크 포트 연결 상태, 소프트웨어 설치 현황 등을 통합 관리할 수 있도록 구현했다. 또 장애 발생 시 문제 지점을 빠르게 식별할 수 있도록 해 대응 시간을 단축하고, 대규모 GPU 자원의 효율적 운영을 지원하도록 설계됐다. 이와 함께 주요 IT 운영 프로세스를 데이터 기반으로 관리할 수 있도록 체계를 구축했다.변경 이력과 승인 프로세스 등 운영 이력을 추적·보관할 수 있도록 함으로써 IT 일반통제(ITGC)와 감사 대응에 필요한 추적성과 투명성을 강화했다. SK텔레콤은 이번 차세대 ITSM 구축을 통해 고밀도 GPU 환경 운영 효율을 높이는 동시에 감사 및 컴플라이언스 대응 체계도 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.특히 안정적인 AI 인프라 운영 기반을 마련해 GPUaaS 서비스 경쟁력 확보에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 임현길 STEG 대표는 “국내 AI 인프라 경쟁력과 연결되는 SK텔레콤의 GPU 운영 환경 구축에 참여하게 돼 의미가 크다”며 “공공·금융·엔터프라이즈 시장에서 축적한 경험을 바탕으로 대규모 AI 환경에서도 안정적인 ITSM 서비스를 제공해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 STEG는 노코드 플랫폼 ‘E-GENE™’을 기반으로 ITSM을 비롯해 자산관리(ITAM), 엔터프라이즈 서비스관리(ESM) 등 다양한 B2B IT 서비스를 자체 개발하고 있다.ITSM 솔루션은 온프레미스와 클라우드(SaaS) 환경 모두 지원하며, 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득해 공공·금융 분야의 보안 요구사항에도 대응하고 있다.

러시아가 오는 9일(현지시간) 열리는 2차 세계대전 승리기념일(전승절) 81주년 열병식을 앞두고 드론 공격을 막기 위해 붉은 광장 주위 곳곳에 기관총 사수를 배치한 것으로 알려졌다. 지난 4일 우크라이나 국방 전문 매체 밀리타니는 러시아가 전승절 열병식이 열리는 붉은 광장의 접근을 차단하고 곳곳에 기관총을 배치했다고 보도했다. 실제 러시아 텔레그램의 한 채널(VChK-OGPU)에는 붉은 광장이 내려다보이는 크렘린의 스파스카야탑을 비롯한 여러 성벽과 건물 곳곳에 기관총이 장착된 차량과 저격용 총으로 무장한 병사들의 모습이 사진으로 공개됐다. 이는 우크라이나발 드론 공격에 대처하기 위한 것으로 실제 며칠 전 붉은 광장 인근이 뚫리는 사건이 발생하기도 했다. 앞서 4일 새벽 드론이 날아와 모스크바 모스필몹스카야 거리 인근의 고층 건물과 충돌했다. 특히 이 드론 공격은 크렘린궁과 붉은 광장에서 불과 6㎞ 떨어진 곳에서 이뤄져 러시아의 방공망 허점이 노출됐다는 지적이 나왔다. 이 같은 드론 공격이 예상됐기 때문인지 지난달 29일 러시아 국방부는 이번 전승절 열병식에 탱크 등 주요 무기체계를 선보이지 않을 방침이라고 밝혔다. 러시아가 전승절 열병식에 무기체계를 공개하지 않는 것은 이례적으로 평가된다. 이와 관련해 드미트리 페스코프 크렘린궁 대변인은 브리핑에서 “(우크라이나의) 테러 위험을 최소화하기 위한 조치”라며 “열병식이 축소된 형태로 진행될 것”이라고 밝혔다. 그러나 이번 전승절 열병식에 우크라이나의 드론 공격이 이뤄질 가능성은 작아졌다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 4일 러시아가 일방적으로 오는 8∼9일 휴전을 선언한 것에 대응해 우크라이나군은 오는 6일부터 자체적인 휴전 체제에 돌입한다고 밝혔다. 젤렌스키 대통령은 “우리는 인간의 생명이 그 어떤 기념일 행사보다 훨씬 더 소중하다고 생각한다”면서 “우리는 5일에서 6일로 넘어가는 0시부터 시작되는 휴전 체제를 선포한다”고 강조했다. 이어 “러시아 국방부가 우크라이나의 호의 없이는 모스크바에서 열병식을 열 수 없다고 생각하는 상황인 만큼 러시아 지도자들이 종전을 위한 실질적 조처를 할 때”라고 덧붙였다. 그의 이런 발언은 앞서 러시아 국방부가 전승절을 맞아 오는 8∼9일 우크라이나에서 휴전한다고 일방적으로 선언한 것에 대한 화답이다.

부산시가 고성능 컴퓨팅 자원을 보유하지 못해 인공지능(AI) 신기술, 제품 개발에 어려움을 겪는 지역 기업을 지원하는 사업을 추진한다. 시는 ‘부산 인공지능(AI) 기업 고성능 컴퓨팅 지원사업’ 참여기업을 오는 30일부터 모집한다고 29일 밝혔다. 컴퓨팅은 컴퓨터를 사용해 데이터를 처리하고, 문제를 해결하는 활동을 말한다. 최근 AI 기술이 급격하게 확산하면서 대규모 연산력을 제공하는 고성능 컴퓨팅 수요가 폭증하고 있다. AI 기업들이 새로운 기술과 제품을 개발하는 데 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하지만, 관련 기반을 구축하려면 막대한 비용이 든다. 이 때문에 지역 중소·신생기업 등은 신기술, 제품 개발에 어려움을 겪는다. 이에 시는 지역 중소·중견기업, 신생기업, 대학 연구소 등에 클라우드 방식의 고성능 컴퓨팅을 지원하기로 했다. 기업이 고성능 컴퓨팅 자원을 임차해 사용하고, 관련 비용을 시가 지원하는 방식이다. 구체적으로 대규모 연산을 위한 그래픽 처리장치(GPU) 서버 이용료를 90%까지, 최대 3000만원 한도로 지원한다. 초기 모델 검증에 필요한 경량화 컴퓨팅 자원이 필요한 경우는 500만 원까지 비용을 지원한다. 지원 대상으로 선정된 기업에는 개발하는 모델의 특성, 데이터 규모를 분석해 최적 컴퓨팅 자원 규모를 제안하는 컨설팅도 제공한다. 컴퓨팅 자원 운영 경험이 부족한 초기 창업기업에는 관련 실무 교육도 제공한다. 참여를 희망하는 기업이 다음 달 13일까지 부산정보산업진흥원 홈페이지(bipa.kr)에서 신청하면 시는 심사를 거쳐 지원 대상을 선정한다. 시는 이번 사업을 통해 고성능 컴퓨팅 지원 활용이 어려웠던 지역 중소·신생 기업의 AI 기술, 제품 개발이 촉진될 것으로 기대한다. 부산시 관계자는 “인프라 부족으로 기술 개발에 어려움을 겪는 지역 AI 기업에 실질적인 해결책을 제시하는 사업이 될 것”이라며 “앞으로도 현장의 목소리를 반영한 지원을 통해 지역 AI 산업 생태계가 기초 역량을 탄탄하게 갖추도록 돕겠다”라고 밝혔다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 수 있을지 주목됩니다

SK하이닉스는 국제전기전자공학회(IEEE)가 주최한 IEEE 어워즈에서 올해의 기업혁신상을 수상했다고 26일 밝혔다. IEEE는 인류 발전을 위한 기술 혁신을 추구하는 세계 최고 권위의 기술 전문가 단체다. IEEE 어워즈는 메달, 기술분야상, 공로상 등 3개 부문에서 기술 혁신과 사회 발전을 이룬 수상자를 선정한다. 기업혁신상은 공로상 5개 부문 중 하나로 1986년부터 혁신 기술로 산업과 사회 발전에 기여한 기업에 수여한다. SK하이닉스의 수상은 처음이다. 고대역폭 메모리(HBM) 혁신과 응용을 통해 인공지능(AI) 컴퓨팅 확산을 이끌고 글로벌 인공지능(AI) 시장에 HBM 솔루션을 선제적으로 제시한 공로를 인정받은 결과다. SK하이닉스는 2013년 12월 AMD와의 공동 연구를 통해 세계 최초로 HBM을 개발하고 2015년 양산을 시작했다. SK하이닉스 관계자는 “모든 세대의 HBM을 안정적으로 양산해 글로벌 AI 컴퓨팅 생태계 활성화에 기여한 점을 인정받았다. 글로벌 AI 시장에서 신뢰받는 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다. 미국 뉴욕에서 지난 24일(현지시간) 열린 시상식에는 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)이 대표로 참석했다. 안 사장은 “기술 한계에 끊임없이 도전하고 극복해 온 SK하이닉스 구성원들을 대표해 수상하게 돼 영광”이라고 말했다. 한편, 그래픽처리장치(GPU)를 AI에 적용하면서 새로운 시장을 개척한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이번 시상식에서 ‘영예의 메달’을 받았다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

보정·정정에 특화… AI 취약점 개선최대 2.5배 빠르고 3배 더 정확해져양자컴퓨터 상용화 당길 핵심 기술금융·국방 등 전방위 난제 해결 속도 엔비디아가 세계 최초로 오픈소스 ‘양자 인공지능’(AI) 모델 제품군 ‘엔비디아 아이징(Ising)’을 공개하면서 양자컴퓨터 기술이 한층 도약할 것이라는 전망이 나온다. AI 기술이 양자컴퓨터 상용화를 앞당길 것이라는 기대감에 주식시장에서도 관련 종목들이 급등세를 보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 “AI는 양자 컴퓨팅 실용화에 필수적”이라며 “아이징 모델을 통해 AI는 불안정한 큐비트를 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 양자-그래픽처리장치(GPU) 시스템으로 전환할 수 있다”고 밝혔다. 양자컴퓨터는 그동안 높은 오류율과 낮은 안정성으로 상용화에 어려움을 겪었다. 이는 양자컴퓨터의 기본 처리 단위인 큐비트의 ‘중첩’과 ‘얽힘’ 특성에서 비롯된다. 기존 고전컴퓨터의 처리 단위가 ‘0’ 또는 ‘1’로 고정된 반면, 양자컴퓨터의 큐비트는 ‘0’과 ‘1’이 중첩된 상태다. 0이 동전의 앞면, 1은 뒷면이라면 동전이 빙글빙글 돌고 있는 상황이다. 아이징 모델은 이처럼 불안정한 큐비트를 실시간으로 감시하고 보정·정정하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 큐비트 수가 늘어나도 대규모 연산을 안정적으로 수행할 수 있게 했다. 오류 정정 성능을 높였다는 것도 아이징 모델의 특징이다. 실시간으로 양자 오류를 정정하는 데 있어 현재 쓰이는 표준 모델보다 속도는 2.5배 빠르고, 정확도는 3배 수준으로 개선됐다. 차진웅 한국표준과학연구원 선임연구원은 “기존에는 오류 발생 원인을 특정하기 어려웠다”면서 “양자컴퓨터를 바둑판 구조에 비유하면, AI를 활용해 오류가 발생한 지점을 보다 정밀하게 짚어낼 수 있게 된 것”이라고 설명했다. 엔비디아는 이번 기술을 계기로 연구기관과 기업들이 실제 응용이 가능한 양자 프로세서 개발에 속도를 낼 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 관계자는 “복잡한 물리 시스템을 획기적으로 단순화한 대표적인 수학 모델에서 ‘아이징’이라는 명칭을 가져왔다”며 “양자 프로세서 보정과 양자 오류 정정이라는 두 가지 핵심 과제를 해결하기 위해 설계됐다”고 덧붙였다. 주요 빅테크 기업들도 양자컴퓨팅 개발에 집중하고 있다. 구글은 2024년 세계 최초로 큐비트가 많아질수록 오류율이 감소하는 오류 정정 양자 컴퓨터 칩인 ‘윌로우’를 공개한 바 있다. 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 수백 년이 걸리는 난제를 단시간에 풀 수 있는 차세대 기술이다. 금융, 국방, 에너지·화학 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다. 양자컴퓨터 기술이 발전하면 주요 암호화폐를 보호하는 암호화 체계를 불과 9분 만에 해독할 수 있다는 분석도 나온다. 하나금융연구소에 따르면 글로벌 양자컴퓨터 시장은 2026년 11조 3000억원에서 2035년 46조 1000억원 규모로 성장할 전망이다. 이날 한국거래소에서 엑스게이트가 상한가를 기록하는 등 양자기술과 관련한 주식들이 급등했다.

지금 세계는 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI)이 산업의 모든 영역을 장악하는 ‘인공지능 전환’(AX) 시대로 진입했다. 특히 AI가 제조 현장에서 직접 데이터를 읽고 판단하며 실행하는 ‘피지컬 AI’로 진화하면서 산업의 근간이 송두리째 바뀌고 있다. 주요 선진국들이 AI를 국가 안보 차원의 핵심 과제로 삼는 이유도 명확하다. 제조업 비중이 높은 대한민국이 글로벌 AI 리더로 도약하려면 산업의 뿌리인 중소기업의 성공적인 AX가 어느 때보다 절실하다. 하지만 혁신의 당위 뒤에 가려진 중소기업의 현실은 냉혹하다. 대다수 중소기업이 이른바 ‘삼중고’라는 거대한 벽에 가로막혀 있어서다. 첫째는 데이터 확보의 어려움이다. 노후화된 설비와 체계적인 관리 시스템의 부재로 AI 도입의 기초인 양질의 데이터 확보가 쉽지 않다. AX에 대한 경영진의 낮은 인식도 혁신 동력을 약화하는 결정적인 원인이다. 둘째는 고질적인 인력난이다. 현장에서 실질적으로 AI를 구현하고 운영할 전문 인력이 턱없이 부족하다. 중소기업이 고숙련 인재를 채용하고 유지하기에는 비용적 부담이 너무나 크다. 이는 대기업과의 기술 격차가 더욱 커지는 결과로 이어진다. 마지막은 경영적 불확실성이다. 막대한 투입 비용 대비 실질적인 생산성 향상 효과가 검증되지 않았다는 점은 중소기업들이 선뜻 AX의 길로 들어서는 것을 주저하게 만든다. 이러한 교착 상태를 타파할 실천적 해결사로 고용노동부의 ‘AI 특화 공동훈련센터’가 주목받고 있다. 현재 많은 기업이 AX의 필요성을 느끼지만 중소기업은 자원 확보에 한계가 있다. 정부가 이를 해결하고 국가적인 AI 경쟁력을 높이기 위해 설립한 이 센터는 중소기업에 AI 관련 직무 훈련을 제공하는 전문 기관이다. 쉽게 말해 개별 중소기업이 자체적으로 갖추기 어려운 고가의 AI 인프라와 교육 프로그램을 공동으로 이용할 수 있도록 만든 ‘AI 거점’으로, 단순 이론 교육을 넘어 중소기업의 AX 고도화를 이끄는 핵심 동력이다. 특히 현장의 실질 데이터를 활용한 ‘실무형 PBL(과제수행형) 훈련’은 교육 성과가 즉각적으로 공정 개선에 반영되도록 돕는다. 또 기업의 워크플로 진단부터 맞춤형 교육, AI 내재화를 위한 전문가 코칭 및 상담까지 이어지는 종합 지원 패키지는 기업에 든든한 지침이 된다. 단순히 교육생을 배출하는 것에 그치지 않고, 기업의 제조 현장이 AI를 통해 실제로 혁신될 수 있도록 전 과정을 밀착 지원하는 것이 이 센터만의 독보적 차별점이다. 이와 같은 혁신적인 훈련 모델이 현장에서 지속해서 작동하려면 정부의 지원이 뒷받침되어야 한다. AI 기술의 빠른 변화를 따라잡기 위한 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축은 물론 이를 관리·운영하는 인력의 전문성 강화와 증원이 필수적이다. 이는 일회성 지원을 넘어 우리 제조 산업의 미래 생존권을 확보하기 위한 ‘국가적 전략 투자’로 인식되어야 한다. 대기업과 대학, 훈련기관, 지자체 그리고 정부가 머리를 맞대고 구축한 AI 특화 공동훈련센터 모델이 전국 현장으로 확산할 때 우리 중소기업은 비로소 세계 시장에서 피지컬 AI를 선도하는 리더로 거듭날 수 있을 것이다. 지금이 바로 강력한 민관 거버넌스를 바탕으로 AI 강국의 토대를 견고히 다져야 할 적기다. AI 문명으로의 대전환 시대, 다 함께 손잡고 ‘대한민국 AI 고도화’를 실천해야 한다. 중소기업의 AX 성공이 곧 국가 경쟁력의 핵심이며 그 중심에 AI 특화 공동훈련센터의 역할이 있음을 잊지 말아야 한다. 최재붕 성균관대 기계공학과 교수

온프레미스·클라우드 결합한 하이브리드 구조 GPU 자원 유연 배분, 효율↑인프라 관리 부담↓ LG유플러스가 아마존웹서비스(AWS)와 협력해 인공지능(AI) 서비스의 안정적 운영을 위한 자동화 플랫폼을 구축했다. AI 모델의 개발부터 실제 서비스 배포까지 전 과정을 유기적으로 연결해 ‘AI 전환(AX)’ 경쟁력을 강화한다는 포석이다. LG유플러스는 10일 AWS가 주최한 ‘2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이’ 행사에서 생성형 AI 기반의 인프라 운영 자동화 플랫폼 구축 사례를 공개했다. 이번 플랫폼의 핵심은 기존 사내구축형(온프레미스) 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 혁신한 데 있다. 그동안 업계에서는 AI 모델의 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리되어 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 수작업이 발생하는 ‘단절’ 현상이 고질적인 문제로 지목되어 왔다. LG유플러스는 이를 해결하기 위해 데이터 수집부터 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 통합했다. 이를 통해 AI 모델을 한 번 개발하고 끝내는 것이 아니라, 언제든 서비스에 바로 투입할 수 있는 ‘모델 준비 상태(Model Ready)’를 실시간으로 유지할 수 있게 됐다. 인프라 관리 효율도 대폭 높였다. AWS의 관리형 쿠버네티스 서비스인 ‘아마존 EKS’를 기반으로 자체 보유한 중앙처리장치(CPU) 및 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 클라우드 자원과 통합 제어하는 아키텍처를 도입했다. 특히 고가의 GPU 자원 활용 방식을 기존의 ‘장비 단위 고정 할당’에서 ‘수요 기반 유연 배분’ 구조로 개선해 자원 유휴 시간을 최소화하고 운영 비용을 절감했다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 “데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 ‘AI 주도 개발 라이프사이클(AI-DLC)’ 기반의 플랫폼 역량을 강화하고 있다”며 “앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스의 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여나가겠다”고 밝혔다.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

SK AX가 에이전틱 인공지능(AI) 기술을 적용한 인프라 운영 서비스 ‘엑스젠틱와이어 NPO(네트워크 성능 최적화)’를 출시하며 지능형 운영 체계 구축에 나섰다고 2일 밝혔다. 이번 서비스는 시스템 장애를 사전에 방지하고 운영 효율을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 엑스젠틱와이어 NPO는 AI가 스스로 문제를 탐지하고 분석해 조치까지 수행하는 것이 특징이다. 최근 AI 클라우드 확대로 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리와 작업량의 변동성이 커지며 운영 복잡도가 높아진 환경을 반영했다. 시스템에서 발생하는 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 실시간 분석해 이상 징후를 감지하며, 원인 판별 후 복구와 자원 재배치를 자동으로 실행해 작업자 에러를 줄인다. 기존 인력 중심의 운영을 AI 기반으로 전환함에 따라 산업별 활용도도 높을 것으로 보인다. 제조업의 설비 이상 탐지, 금융권의 무중단 시스템 지원, 공공 분야의 서비스 안정성 강화 등이 대표적이다. SK AX는 기업들이 환경에 맞춰 설치형이나 업무 외주(BPO) 등 다양한 방식으로 도입할 수 있도록 ‘AI 스튜디오’ 등의 설계 도구도 함께 제공한다.

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 2세대 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드(RNGD)’를 공개하며 글로벌 추론용 반도체 시장 공략에 나섰다. 엔비디아 등 기존 GPU 강자들이 주도하는 시장에서 압도적인 전력 효율과 비용 절감 효과를 앞세워 국산 AI 반도체의 상용화 시대를 열겠다는 포부다. 2일 서울 강남구에서 열린 ‘레니게이드 2026 서밋’에서 퓨리오사AI는 국내외 파트너사 200여명을 대상으로 RNGD의 성능과 생태계 확장 계획을 발표했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI 인프라 경쟁의 중심이 학습에서 실질적인 서비스 구현인 ‘추론’으로 이동하고 있다”며 “반복적인 추론 비용을 낮추는 것이 향후 데이터센터 설계의 핵심이 될 것”이라고 강조했다. RNGD는 고대역폭메모리(HBM)를 탑재한 고성능 NPU로, 해외 고객사 벤치마킹 결과 엔비디아 ‘RTX 프로 6000’ 대비 동일 전력 기준 최대 7.4배 많은 사용자를 동시에 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 180와트(W)의 낮은 열설계전력(TDP)을 기반으로 데이터센터의 총소유비용(TCO)을 약 40% 절감할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 퓨리오사AI는 이미 올해 1월 4000장 규모의 1차 양산을 개시하며 기술적 신뢰도를 입증했다. 주목할 점은 실제 서비스로 이어지는 상용화 행보다. 이날 행사에서 삼성SDS는 오는 7월부터 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 레니게이드를 구독형 서비스(NPUaaS)로 공급한다고 밝혔다. 고객들은 필요에 따라 칩 단위를 선택해 활용할 수 있다. 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 중 최초의 NPU 구독 서비스 도입이다. 아울러 LG AI연구원, LG유플러스, 네이버클라우드, 업스테이지 등 주요 파트너사들도 참여해 실제 적용 사례를 공유했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “정부가 초기 마중물 역할을 하여 AI 토큰이 활발히 유통되는 ‘토크노믹스’ 생태계를 조성해야 한다”고 제언했다. 퓨리오사AI는 향후 글로벌 파트너십을 강화해 국산 AI 반도체의 글로벌 점유율을 확대해 나갈 방침이다.

노란봉투법에 “美, 한국 법률에 우려” “韓 강제노동 생산 제품 수입 금지 안해” “인위적 노동비 낮추고 특정제품 부당이익” ‘강제노동’ 신안 염전엔 인도보류명령 명시 디지털 서비스 장벽·쌀 시장 문제도 거론 산업부 “정부 소견서 충분히 의견 전달” 미국 무역대표부(USTR)가 ‘2026년 국가별 무역장벽보고서’(NTE 보고서)에 결사·단체 교섭의 자유 등 노동자의 권리를 강화한 ‘노란봉투법’(노동조합 및 노동관계조정법 개정안)을 처음 언급했다. 한국이 강제노동으로 생산된 제품의 수입을 금지하지 않는다고도 지적했다. USTR이 강제노동에 대한 무역법 301조 조사를 벌이는 가운데 한국 노동시장에 대한 조사가 확대될지 주목된다. USTR은 31일(현지시간) 홈페이지에 공개한 보고서 한국 항목에서 ‘비시장적 정책과 관행’을 열거하며 “한국은 강제 노동으로 생산된 제품의 수입에 금지를 두지 않는다”고 적시했다. 일본, 호주 등 다른 국가에도 같은 문구를 넣었다. 이어 “그런 제품들이 한국 시장에서 경쟁할 수 있는데 이 문제는 인위적으로 노동 비용을 낮추고 한국의 특정 제품과 서비스에 부당한 이점을 제공한다”고 비판했다. 그러면서 지난해 4월 미 관세국경보호청(CBP)이 전남 신안 태평염전에서 생산된 소금에 대해 강제노동 사용을 합리적으로 보여주는 정보를 토대로 인도보류명령(WRO)을 발령한 사실을 명시했다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 2월 미 연방대법원에서 트럼프 대통령이 부과한 ‘상호관세’에 대해 위헌·무효 판결을 내리자 이를 대체할 새로운 관세를 도입하기 위해 지난달부터 ‘과잉생산’과 ‘강제노동에 의한 생산품 수입’ 문제를 중심으로 한중일을 포함한 60개국에 대해 무역법 301조 조사를 진행하고 있다. 지난달 시행된 노란봉투법에 대한 우려도 표했다. 보고서는 “한국에서 결사·단체 교섭의 자유 등 노동자 권리를 강화한 노조·노동관계조정법 개정안이 통과됐다”며 “미국은 국제적으로 인정된 노동권 보호에 관한 한국 법률에 우려가 있다”고 언급했다. 이와 함께 한국의 플랫폼 규제 법안, 위치 기반 데이터 등의 국외 반출 제한, 망 사용료 정책, 결제 서비스 관련 복잡한 인증·보안 기준, 공공시장에 대한 외국인 클라우드 사업자의 입찰 제약 등 디지털 서비스 장벽과 쌀·소고기 시장 개방 문제도 나열했다. 미국의 빅테크 기업을 포함한 재계 목소리가 반영된 것으로 해석된다. 정부 조달 부문에서 인공지능(AI) 인프라 관련해 과학기술정보통신부가 지난해 5월 조달 과정에서 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 클라우드 자원 조달 입찰에서 미국 기업을 배제했다고도 주장했다. 보고서는 “농수산식품유통공사(aT) 등이 주도하는 미국산 수입 할당량의 구매·배분 과정과 관련한 투명성 등에 우려도 제기된다”고 지적했다. 2008년 한미 자유무역협정(FTA)에 따라 월령 30개월 이상 미국산 소고기 금지에 대한 언급도 담겼다. 이런 내용들은 지난해 보고서에도 담겼던 내용들이다. USTR은 1974년 무역법 181조에 따라 매년 3월 31일까지 미국 수출업자가 직면한 무역 장벽 해소를 위한 USTR의 노력을 기재한 NTE 보고서를 대통령과 의회에 제출한다. 한국을 포함해 60여개 주요 교역국의 무역 환경과 주요 관세·비관세 조치 현황을 평가한다. 534쪽에 달하는 이번 보고서에는 지난해 11월 발표한 한미 정상 간 합의한 공동설명자료(조인트 팩트시트)에 따라 한국이 3500억 달러(약 527억원)를 미국에 투자하고 비관세 장벽 문제를 다룬다는 내용도 포함됐다. 산업통상부는 1일 배포한 보도참고자료에서 노란봉투법이나 강제노동에 대한 구체적인 언급 대신 “비시장 정책 및 관행, 노동, 환경 등 분야가 새로 추가됐고 한국 분량(10쪽)이 늘었다”며 “지난달 3일 USTR에 우리 정부 소견서를 직접 전달하고 대면 협의로 입장을 설명했고, 조만간 한미 자유무역협정(FTA) 공동위원회를 열어 비관세 합의사항 이행계획을 확정하겠다”고 밝혔다.