광주시가 대한민국 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략인 ‘국가 AX 혁신거점 광주’ 조성을 본격화한다. 광주시는 2026년도 광주시 예산으로 역대 최대인 총 3조9497억원을 확보했다. 이 가운데 AI관련 예산은 1634억원 규모로, 대규모 실증·기반시설 조성과 인재양성 등 전 분야에서 AI 사업을 본격적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다. ▲인공지능 기반시설 확충: 3개 사업에 208억원 국가 AX 거점 구축의 핵심인 기반시설 확대를 위해 3개 사업에 208억원이 확보됐다. 광주에 국가 NPU 전용 컴퓨팅센터를 설립하는 방안에 대한 타당성 연구(6억원)를 추진한다. 국산 NPU의 실증·활용을 위한 공공형 컴퓨팅센터를 조성하고, 범용 소프트웨어 환경을 구축해 NPU 생태계 확장을 도모할 계획이다. 국가 AI데이터센터 고도화(192억원) 사업은 AI데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원(H100)을 산·학·연에 보다 폭넓게 지원하고, 고도화를 위한 기본계획을 수립할 예정이다. 피지컬AI 기반 휴머노이드 제조혁신센터 구축예산에 10억원이 확보돼 산업 현장의 AX 확산을 위해 휴머노이드 로봇 시험생산과 성능평가를 위한 기반시설을 구축한다. ▲ AI 실증도시 구현 : 2개 사업에 302억원 광주시는 도시 전역을 실증 공간으로 확장하는 ‘광주형 규제프리 도시모델’을 본격 기획(5억원)한다. 기존 규제특례의 적용 범위를 산업·서비스 단위에서 도시 전역으로 확대하는 ‘광주형 규제프리 도시규모 실증모델’ 마련을 위한 사업 기획이다. 또 교통·안전·에너지 등 도시문제 해결을 위한 AX 기술 실증을 대규모로 추진하는 ‘AX 실증밸리’ 조성(297억원)으로 시민 체감형 인공지능(AI) 서비스를 확대할 계획이다. ▲AI 인재양성 강화 : 2개 사업에 136억원 AI 인재양성도 한층 강화된다. 광주인공지능사관학교(105억원)는 최고급 실무교육 과정인 ‘SW마에스트로’를 도입하고, 내년부터 전 과정이 전액 국비 지원으로 운영된다. 광주과학기술원(GIST) 부설 광주 AI 과학영재학교 설립 예산(31억원)이 반영돼 초·중·고-대학-산업으로 이어지는 인공지능(AI) 인재 사다리가 확고해진다. ▲AI 반도체 실증 확대 : 2개 사업에 280억원 국산 NPU시장의 경쟁력 강화와 조기 상용화를 위해 실증 기반시설을 대폭 강화한다. AI 반도체 실증 지원(220억원), 반도체 첨단패키징 실증센터 구축(60억원)을 통해 설계검증·패키징·고장 분석 등 전주기 지원체계를 구축해 국산 AI 반도체 상용화를 가속한다. ▲AI 자율주행 특화도시 조성 : 3개 사업에 628억원 광주시는 인공지능과 모빌리티를 융합해 신도시에서 첨단기술과 서비스를 개발·실증하는 미래도시모델 조성 계획(10억원)을 수립하고, 자율주행차 200대 규모의 도시 단위 대규모 실증(611억원)을 추진한다. 또 자율주행 데이터 학습을 위한 GPU 기반 AI 학습센터 기획(7억원)도 포함됐다. ▲AI 헬스케어·뷰티산업 육성 : 4개 사업에 81억원 방문·접수, 진료·진단, 수술, 입원·병동, 퇴원·수납 등 병원 이용 전 과정에 AI 기술을 집적·적용한 AI 특화병원 운영(30억원) 그리고 지역 내 노화 코호트(전남대병원·조선대병원·기독병원)를 공적으로 활용할 수 있도록 통합실증연구지원센터 구축(16억원) 예산이 확보됐다. 또 AI헬스케어 실증 콤플레스 조성(25억원)과 AI 뷰티기기 기술 고도화(10억원) 등을 통해 의료·바이오·뷰티 분야의 고부가가치 산업 육성이 본격화된다. 최태조 인공지능산업실장은 “내년 정부 AI 예산 확보로 광주는 국산 반도체(NPU), 최첨단 자율주행, AI 병원 등 국가 AX 핵심 전략을 최초로 실증하는 도시로 도약할 것”이라며 “정교한 사업 기획과 속도감 있는 추진으로 광주가 대한민국 AI 3강 도약을 이끄는 선봉장이 되겠다”고 밝혔다.

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.

세계 각국이 원전 속도전을 펴고 있다. 하워드 러트닉 미 상무부 장관은 2일(현지시간) 한국과 일본이 현금 투자하는 총 7500억 달러 투자처에 대해 “원자력으로 시작할 것”이라고 말했다. 러트닉 장관은 “전력 발전을 위한 원자력 병기고를 가져야 한다”고도 했다. 대만 경제부는 퇴역한 제2·제3 원전의 재가동 가능성이 있다는 보고서를 지난달 28일 심사·결정했다. 후쿠시마 원전 사고를 겪은 동일본의 지방자치단체장들도 연이어 원전 재가동 용인을 밝히고 있다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 그제 신규 원전 2기에 대한 공론화를 언급했다. 올 2월 국무회의에서 의결된 11차 전력수급기본계획(전기본)에는 1.4기가와트(GW)급 대형 원전 2기를 건설해 2037~2038년 도입하는 계획이 담겨 있다. 김 장관은 “한국수력원자력이 연내 부지 공모를 하겠다고 한 만큼 올해를 넘기지 않고 절차를 정할 것”이라고 밝혔다. 국무회의 결정 사항을 공론화하는 것이 옳은지 묻지 않을 수 없다. 공론화 핑계로 원전 건설을 백지화하려는 것이라는 비판도 나온다. 특히 원전은 우리 주요 수출품이다. 최근 이재명 대통령의 아랍에미리트(UAE)와 튀르키예 순방에서 원전 수출은 주요 의제였다. 정부는 사용후핵연료 재처리 권한을 얻기 위해 한미 원자력협정 개정도 추진하고 있다. 국내에서 정작 신규 원전 건설을 보류하는 것은 문재인 정부의 ‘국내 탈원전, 해외 수출’이라는 모순을 반복하는 일이다. 인공지능(AI)은 ‘전기 먹는 하마’라고 불린다. 엔비디아가 한국에 우선 공급하기로 한 그래픽처리장치(GPU) 26만장 가동에 필요한 전기가 1GW로 원전 1기 용량이다. 풍력·태양광 등 재생에너지는 바람·날씨 등 환경 변화에 따라 전력 생산이 들쭉날쭉해 효율성이 떨어진다. 건설 중인 용인 반도체 클러스터, 증설되는 평택 반도체 캠퍼스 등에도 막대한 전력이 필요하다. ‘AI 3대 강국’은 안정적 전력 확보를 위한 원전 없이는 허언일 뿐이다.

미국 반도체 기업 마이크론테크놀로지가 일본 히로시마현에 새 인공지능(AI)용 반도체 공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조 5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(4조 7000억 원)을 보조한다. 새 공장에서 생산할 제품은 차세대 HBM이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로, 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 설명했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 차지하고 있다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 올해 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 삼성전자에 이어 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(18조 3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔(7조 2900억원)에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

미국 메모리 대기업 마이크론테크놀로지가 히로시마현에 인공지능(AI) 반도체용 신공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(약 4조 7000억 원)을 보조한다. 신공장에서 생산할 제품은 고성능 메모리의 일종인 차세대 HBM(고대역폭 메모리)이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 해설했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 보유한다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 2025년 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(약 18조3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(약 94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 23일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 제192차 회의를 열고 11월 한 달간의 서울신문 보도를 종합 점검했다. 회의에는 김영석(연세대 언론홍보영상학부 명예교수) 위원장을 비롯해 최승필(한국외대 법학전문대학원 교수), 허진재(한국갤럽 여론조사 수석), 윤광일(숙명여대 정치외교학과 교수), 김재희(김재희법률사무소 대표변호사), 이재현(이화여대 커뮤니케이션·미디어학 박사과정) 위원이 참석했다. 위원들은 서울신문이 청년과 인공지능(AI), 환율, 온실가스 감축 목표 등 주요 이슈를 단발성 보도에 그치지 않고 지속적으로 추적해 온 점을 긍정적으로 평가했다. 한국 음주운전 차량에 딸을 잃은 대만인 부모 인터뷰, 아동학대 예방의 날 기획 등 이슈면 기사들의 완성도가 높다는 의견도 이어졌으며, 정치 기사 전반에서 중립성이 잘 유지된 점 역시 좋은 평가를 받았다. 다만 일부 기사는 사실관계 정리에 머물러 학계 분석, 정책 제안, 국제 비교 등 입체적 분석이 보강될 필요가 있다는 지적이 나왔다. 다음은 위원들의 주요 의견이다. 김영석 연세대 명예교수‘이슈면’ 그때그때 주요 의제 부각과학·국제 기사 쉽게 접근할 필요11월에는 아시아태평양경제협의체(APEC) 정상회의가 원만하게 마무리됐고, 관세 협상도 타결됐다. 이러한 굵직한 이슈들과 분권형 개헌 논쟁, 대장동 항소 포기 등 한 달 동안 한국 사회를 흔든 주요 의제들이 지면에 고르게 반영된 점은 의미가 있다. 다만 여러 기사가 사실관계 정리에 머무르면서 구조와 방향성을 제시하는 단계까지 나아가지 못한 것은 아쉽다. 무엇이 핵심 쟁점이며 어떤 기준으로 판단해야 하는지 안내할 수 있다면 독자의 이해 폭은 훨씬 넓어진다. 과학·국제 보도는 보강될 필요가 있다. 난도가 높은 영역이지만, 쉽고 생활적인 설명부터 시작하면 된다. 예컨대 AI를 다룰 때도 기술적 개념 대신 실생활에서 어떻게 활용되는지 풀어내면 독자가 훨씬 쉽게 접근할 수 있다. 독자도 많아질 것이다. 이슈면은 그때그때 중요한 의제를 잘 부각하고 있다. 여기에 독자가 ‘지금 한국 사회가 어디에 서 있는가’와 ‘앞으로 어디로 가야 하는가’를 판단하는 데 도움이 되는 심층 기획, 그리고 한눈에 들어오는 직관적 기획이라는 두 축을 더 강화하면 더욱 좋겠다. 윤광일 숙명여대 교수 여야 정치 지형 비교 편집 인상적청년 정치인 비중 수치화 돋보여10일자 5~6면 ‘민주 호남 지지율 첫 50%대…정청래 “말보단 일하러 왔다”’ 기사와 ‘국힘 선출직평가위’ 속도전…단체장 하위 20% 배제 검토’를 한 눈에 병렬 배치해 독자가 두 정당의 흐름을 명확하게 비교할 수 있도록 구성한 편집이 인상적이었다. 사진과 기사 배치에서도 균형감이 살아 있었고, 정치 지형을 한눈에 읽을 수 있도록 설계했다. 21일자 ‘인구 41%인데 의원 5%… ‘금전 장벽’에 막힌 2030 정치인’ 기사에서는 인구 비율과 국회 내 청년 비중을 수치로 대비해 문제의식을 분명하게 드러낸 점이 돋보였다. 기탁금·공천 구조 같은 제도 장벽을 실제 청년 정치인의 경험과 연결해 풀어낸 구성도 매끄러웠다. 다만 청년 정치인이 영입 이후 어떻게 소모되고 어떤 경로로 정치권 밖으로 밀려나는지까지 추적했다면 더 좋았겠다. 반면 계엄 가담 공직자 색출 기준 보도들은 총리실 입장을 사실상 그대로 전달하는 수준에 머물러, 민주주의 후퇴 논란을 충분히 짚지 못한 아쉬움이 있다. 정부 입장뿐 아니라 학계와 시민사회의 우려를 함께 담았다면 좋았을 것이다. 10일자 국가 AI 컨트롤타워 인터뷰는 인터뷰 대상자가 대통령과 가까운 인물이라는 점 외에 역할·책임·권한이 충분히 드러나지 않아, 어떤 국가 전략을 설계하고자 하는지 독자가 파악하기 어려웠다. 허진재 한국갤럽 여론수석 ‘APEC 결산’ 독자의 궁금증 해소아동학대 문제·제도 대안 잘 연결3일자 APEC 결산 기사 ‘빅테크가 한국과 손잡는 이유’는 행사 스케치에 머물지 않고 ‘왜 한국인가’를 중심 질문으로 설정해 독자의 궁금증을 해소한 점이 돋보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 그래픽처리장치(GPU) 26만 장을 공급하는 배경을 한국의 반도체·AI 인프라, 정책 환경, 수요 구조 등과 유기적으로 연결지어 설명한 점이 좋았다. 14일자 “한국은 음주운전 처벌이 너무 관대… 얼마나 더 희생돼야 하나요”와 19일자 “부모의 끝없는 학대…친권 빼앗고서야 벗어났다” 기사는 구조적 문제와 제도 대안으로 연결해 해설한 사례로 의미가 있다. 다만 인터뷰 분량을 줄이더라도 대만 사례, 판례, 제도 비교를 조금만 더 보완했더라면 한국 제도의 위치가 더욱 분명하게 드러났을 것이다. 3일자 노정태의 뉴스 인문학 ‘똑똑한 흙수저 헨리도 좌절하게 하는 부동산 대책’은 사회경제적 계층 이동의 어려움이 청년층의 좌절로 어떻게 이어지는지를 설명하는 방식이 문제의 본질을 직관적으로 전달했다. 반면 여론조사 기사 중에는 표본 수가 충분하지 않은 수치를 제목으로 끌어올린 사례가 있어 아쉬움이 있다. 최승필 한국외대 교수온실가스 감축 목표치 의미 설명만환율 기사 ‘일관성 부족’ 독자 혼란9일부터 실린 온실가스 감축 기사는 2035년까지 53~61% 감축이라는 목표치가 갖는 의미를 설명하는 데 그쳤다. 이명박·박근혜·문재인 정부를 거치며 온실가스 감축 정책이 어떻게 변해왔는지, 정권 변화에 따라 산업계가 어떤 준비를 해왔는지 등 구조적 맥락이 함께 제시됐다면 독자의 이해가 훨씬 높아졌을 것이다. 14일자 카카오 과징금 판결 단독 기사는 쟁점을 충분히 해설하지 못한 점이 아쉽다. 대법원 판단의 핵심은 ‘카카오는 잘못했지만, 영업정지 대신 과징금을 부과한 행정처분이 적법했는지 여부’인데, 제목만 보면 ‘카카오가 억울하게 과징금을 받았다’는 것으로 읽힌다. 환율 기사들은 여러 날에 걸쳐 원인·해법·전망이 기사마다 서로 다른 방향으로 제시되면서 독자에게 혼란을 줄 수 있다. 환율 담당 기자들이 공동 기획을 통해 문제의식을 통일한다면 설명의 일관성이 크게 높아질 것이다. 대학가의 AI 컨닝 논란 역시 학생 개인의 윤리 문제로만 접근할 것이 아니라, 온라인 시험 구조와 AI 가이드라인 부재 등 제도적 요인을 함께 설명해야 분석의 완결성이 생긴다. 김재희 변호사관가 ‘과로미덕’ 구조적 문제 짚어‘청소년 딥페이크 범죄’ 시의적절21~22일자 “올해 연차 딱 이틀 썼어요” 공직사회 여전한 ‘과로미덕’ 기사는 서울신문의 강점인 공공·행정 분야 전문성이 잘 드러난 보도였다. 타 언론이 소홀히 다뤄온 주제를 깊이 추적했다는 점에서 의의가 크다. 과로사 산재 승인 통계와 순직 공무원 사례 등 객관적 자료가 촘촘하게 활용돼 공직사회 장시간 노동 관행의 구조적 문제를 설득력 있게 보여줬다. 특히 최근 대통령실 업무 문화가 ‘미덕’처럼 왜곡될 수 있는 위험을 전반적 공직 문화로 확장해 해석한 점이 돋보인다. 17일자 청소년 딥페이크 성범죄 보도는 청소년 가해 증가라는 사회적 위험을 시의적절하게 부각했다. 특히 2024년 법 개정으로 ‘반포 목적’이 없어도 제작만으로 처벌이 가능해진 점, 시청·저장 자체도 처벌 대상이 된 점 등은 독자에게 매우 유용한 정보다. 3일자 월요인터뷰는 일본 개호보험 도입의 설계자를 직접 만나 초고령사회 전략을 짚었다는 점에서 기획의도는 충분히 성취했다. 그러나 제도적 성과 중심으로만 전개되면서 정작 독자가 기초적으로 이해해야 할 개념 설명이 부족했다. 이재현 이화여대 박사과정 ‘AI 커닝’ 다양한 의견 더 담았으면‘월요인터뷰’ 이혼 의미 신선한 접근AI 커닝 기사들은 흥미로웠지만 학생들의 윤리 문제에만 초점을 맞춘 구성이어서 시각이 다소 협소하게 느껴졌다. AI 활용이 실제로 어떤 환경과 조건에서 이뤄지고 있는지, 교수·학생·대학 행정 등 다양한 목소리가 조금 더 담겼다면 현실적 맥락이 풍부해졌을 것이다. 17일자 ‘‘4년제 대졸 2030 장기 백수’ 13개월 만에 최대치’ 기사도 흥미로운 주제였지만, 리드에서 제기한 문제의식과 이후 전개되는 통계 설명의 연결이 다소 매끄럽지 않았다. 앞부분에서 독자의 관심을 강하게 끌어놓고 뒤에서는 전체 장기 실업자 통계 중심으로 흐르면서 최초의 문제 의식이 옅어졌다. 같은 날 실린 월요인터뷰 ‘결혼은 신중하게, 이혼은 신속하게, 나답게 살아야 행복하다’ 기사는 제목부터 눈길을 끌었다. 저출생 논의 속에서 이혼을 ‘나답게 살기 위한 선택’이라는 관점으로 풀어낸 점이 신선했고, 통념적 접근에서 벗어나 개인의 삶을 주체적 선택의 문제로 조명한 구성이 인상적이었다.

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

구글이 선보인 생성형 인공지능(AI) ‘제미나이 3.0’이 글로벌 AI 시장의 판도를 뒤흔들고 있는 가운데, 국내에서는 삼성전자가 최대 수혜주가 될 것이라는 분석이 나온다. 제미나이 3.0은 지난 18일 공개된 이후 이미지 생성·편집과 추론 능력에서 경쟁 모델들을 압도하며 폭발적인 관심을 받고 있다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 제미나이 3.0 출시 뒤 “이제 우리가 (구글을) 쫓아가는 입장”이라고 평가했고, 일론 머스트 테슬라 CEO도 자신의 엑스(X) 계정에 “축하한다”는 글을 남기며 구글의 기술력을 인정했다. 특히 해당 모델이 구글의 자체 AI 반도체인 ‘텐서처리장치(TPU)’ 기반으로 구현되면서 연산 효율성을 극대화하고 비용을 획기적으로 낮췄다는 점이 성공 요인으로 분석된다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)에 의존하지 않고 자체 칩으로 오픈AI를 앞질렀다는 평가 속에 구글이 AI 산업 지형도를 다시 그릴 것이라는 전망도 나왔다. 블룸버그 통신 등 외신에 따르면 구글은 빅테크 기업들에 TPU 공급을 추진하고 있다. 페이스북 모회사 메타는 수십억 달러 규모의 TPU 도입을 논의 중인 것으로 알려졌다. 제미나이 3.0 흥행과 TPU 혁신에 힘입어 구글 모회사 알파벳의 주가도 가파르게 상승하고 있다. 25일(현지시간) 알파벳은 주당 323.64달러(약 47만4600원)로 거래를 마치며 제미나이 3.0 출시일(18일) 대비 13.57% 올랐다. 이 같은 흐름 속에 국내 증시에서는 삼성전자가 가장 큰 수혜를 입을 것이라는 분석이 나왔다. 삼성전자는 구글 TPU 설계 및 생산을 담당하는 브로드컴에 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 메모리 반도체를 공급하고 있다. 26일 KB증권은 TPU 생태계 확장의 최대 수혜주로 삼성전자를 꼽으며 투자 의견 ‘매수’와 목표주가 16만원을 유지했다. 김동원 KB증권 연구원은 “삼성전자는 북미 빅테크 기업들의 높은 메모리 공급 점유율을 기반으로 구글, 브로드컴, 아마존, 메타 등의 메모리 공급망 다변화 전략의 직접적 수혜가 기대된다”라고 밝혔다. 김 연구원은 “결국 엔비디아 GPU 의존도가 점차 축소될 전망”이라며 “엔비디아 집중에 따른 빅테크의 과도한 자본지출과 감가상각에서 불거진 AI 버블 우려는 향후 AI 생태계 다변화로 완화될 것”이라고 덧붙였다. KB증권은 내년 삼성전자의 영업이익이 전년 대비 108% 증가한 97조원에 달할 것으로 전망했다. 특히 올해 4분기 영업이익으로는 전년 대비 192% 증가한 19조원을 제시했다. 김 연구원은 “삼성전자는 브로드컴 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”라고 강조했다.

‘제미나이 3’ 넘은 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 운영 비용도 3분의1로 경제성 높여 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 운영하는 앤스로픽이 24일(한국시간) 최상위 모델 ‘클로드 오퍼스 4.5’를 전격 출시했다. 이달 구글의 제미나이 3와 오픈AI의 GPT-5.1까지 AI 빅3의 최신 고성능 모델들이 앞다퉈 시장에 나오면서 최근 대두되던 ‘AI 거품론’이 일정 부분 해소되는 분위기다. 앤스로픽은 오퍼스 4.5가 소프트웨어 개발 능력을 평가하는 SWE 벤치마크에서 80.9%의 성능을 기록하며 ‘GPT-5.1 코덱스 맥스’(77.9%)와 ‘제미나이 3프로’(76.2%)를 넘어섰다고 밝혔다. 이는 AI가 복잡한 프로그래밍 코드를 생성하고 오류를 수정하는 전문 작업에서 최고 수준에 도달했음을 의미한다. 앤스로픽은 성능 향상과 더불어 모델 사용료(API)를 기존 대비 3분의 1 수준으로 대폭 낮추면서, 고성능 AI를 더 저렴하게 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 이러한 기술적 진보는 앞서 출시된 구글 제미나이 3가 주도한 흐름을 이어간다. 지난 18일 출시된 제미나이 3는 자체 개발한 AI 전용 칩인 텐서처리장치(TPU)를 활용해 AI 구동 비용을 획기적으로 낮추는 데 성공했다. TPU는 AI의 연산 처리에 특화된 칩으로 기존에 주로 쓰이던 그래픽처리장치(GPU)보다 훨씬 적은 전력과 비용으로 대규모 AI 연산을 처리할 수 있다. 이는 막대한 운영 비용 때문에 AI 서비스가 돈을 벌기 어렵다는 시장의 우려를 불식시켰는데, 실제 제미나이 3 출시 이후 구글 모회사인 알파벳의 주가는 사상 최고치를 경신했다. 지난 12일 공개된 오픈AI GPT-5.1은 추론 능력과 응답 정확성 향상에 초점을 맞추며 또 다른 진화 방향을 제시했다. 다만 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)는 제미나이 3를 접한 뒤 “이제 우리가 쫓아가는 입장”이라며 당분간 분위기가 좋지 않을 것이라고 토로하기도 했다. 이처럼 AI 빅3가 한 달 새 잇따라 성능·효율·경제성을 대폭 강화한 모델들을 내놓으면서 그동안 시장을 짓눌렀던 AI 거품 논란이 다소 수그러들고 있다.

인공지능(AI) 주식을 두고 월가의 전설로 꼽히는 두 투자 대가가 정반대 선택을 했습니다. ‘오마하의 현인’ 워렌 버핏 버크셔 해서웨이 회장이 AI 기업에 수조 원을 투자한 반면, 영화 ‘빅쇼트’의 실제 모델인 마이클 버리 사이온자산운용 창업자는 AI 주식 가격 하락에 베팅해 시장의 관심이 집중되고 있습니다. 24일 투자 전문 매체 모틀리풀에 따르면, 미국 증권거래위원회에 최근 제출된 투자 내역서(13F)를 분석한 결과 버핏이 이끄는 버크셔 해서웨이가 구글 모회사 알파벳에 40억 달러(약 5조 8900억원) 이상을 투자했습니다. 반면 2008년 금융위기를 앞두고 주가 하락에 거금을 걸어 큰 수익을 거뒀던 버리는 엔비디아와 팔란티어 주식에 공매도 베팅을 했습니다. 버리가 운용하는 헤지펀드 시온자산운용은 3분기에 팔란티어와 엔비디아에 대한 풋옵션(주식을 특정 가격에 팔 수 있는 권리)을 총 11억 달러(약 1조 6200억원)어치 매수했습니다. 버리가 두 기업의 주가가 앞으로 떨어질 것이라고 보고 거액을 베팅했다는 뜻입니다. 버리, 팔라티어·엔비디아 하락에 대거 베팅버리가 팔란티어에 베팅한 이유는 주가가 지나치게 높다고 판단했기 때문입니다. 지난 19일 기준 팔란티어의 주가매출비율(P/S)은 107배에 달합니다. 이 회사가 1년간 벌어들이는 매출의 107배 가격으로 주식이 거래된다는 뜻입니다. 2000년대 초 ‘닷컴 버블’ 당시 마이크로소프트, 시스코, 아마존 같은 기업들도 이 비율이 30~50 수준이었습니다. 팔란티어는 그때보다 훨씬 높은 수준이니, 버리는 거품이 심하게 끼었다고 본 것입니다. 엔비디아에 대한 버리의 우려는 조금 다릅니다. AI 개발에 필수적인 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 관련 회계 처리가 장부상의 이익을 부풀렸다고 봤습니다. 예를 들어 어떤 회사가 GPU를 5년 동안 쓸 수 있다고 가정하면, 구매 비용을 5년에 나눠서 비용으로 처리합니다. 그런데 엔비디아는 1~2년마다 새로운 칩을 내놓기 때문에 실제 사용 기간은 2~3년에 불과할 수 있습니다. 버리는 기업들이 이런 방식으로 실적을 과장하고 있다고 의심합니다. 즉 기업들이 GPU 비용을 실제보다 길게 나눠서 처리하면, 매년 장부에 잡히는 비용이 줄어들고 이익은 더 크게 보이는데요. 이렇게 부풀려진 실적 덕분에 빅테크 기업들이 계속 엔비디아 GPU를 대량 구매할 여력이 있는 것처럼 보인다는 겁니다. 버핏의 선택은 알파벳…‘기술주 중 저렴’ 판단버핏은 1년 넘게 애플 등 기술주 비중을 줄여왔습니다. 그런데 3분기에 처음으로 AI 관련 기업인 알파벳에 투자했습니다. 알파벳의 주가수익비율(PER)은 28배로, 미국 대형 7대 기술주 ‘매그니피센트 7’(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존·메타·테슬라) 중 두 번째로 낮습니다. 버핏 입장에서는 다른 AI 기업에 비해 상대적으로 저렴하다고 판단한 것으로 보입니다. 버핏은 회계 처리 방식보다는 큰 그림을 보는 투자자로 알려져 있습니다. 꾸준히 이익을 내고 배당을 주는 튼튼한 기업에 장기 투자하는 전략을 고수해왔습니다. 서로 다른 투자 철학…향후 성과에 이목 집중결국 두 투자자의 차이는 투자 철학에서 비롯됩니다. 버리는 시장의 비정상적인 상황을 포착해 단기간에 수익을 내는 투자자에 가깝습니다. 반면 버핏은 좋은 기업의 주식을 사서 오래 보유하는 장기 투자자입니다. 버리가 AI 거품 붕괴에 베팅해 단기 수익을 올릴 수도 있습니다. 하지만 오랜 시간에 걸쳐 자산을 불리는 방식으로는 버핏의 전략이 더 검증된 방법이라는 평가가 나옵니다.

광주시가 ‘국가NPU(신경망처리장치)컴퓨팅센터’ 구축 예산 확보에 나서면서 지난 5년간 ‘인공지능(AI) 중심도시 광주 프로젝트’를 통해 조성된 광주형 AI생태계가 본격적인 성장단계에 진입했다는 평가를 받고 잇다. 광주시는 24일 AI산업의 실질적 성장을 이끌 국가NPU컴퓨팅센터 구축과 ‘AI 전환(AX) 실증밸리’ 조성을 통한 미래 전략산업 육성을 본격화한다고 밝혔다. NPU는 인공지능 추론 단계에서 그래픽처리장치(GPU)보다 10~100배 높은 효율을 보이는 차세대 반도체다. 광주시는 국가AI컴퓨팅센터 유치 무산 이후 ‘AI 메가샌드박스’ 전략을 바탕으로 국가NPU컴퓨팅센터 유치, AI 규제프리 실증도시 조성 등을 정부에 제안하며 후속 논의를 이어오고 있다. 이와 함께 AI 기술 실증과 기업·연구기관·산업계 간 연계를 강화하기 위한 핵심 거점으로 ‘국가AI연구소’를 유치하는 방안도 정부와 협의하고 있다. 이와 관련 강기정 광주시장은 지난 23일 “국가NPU컴퓨팅센터 구축과 AI 모빌리티신도시 조성 등 AI관련 대안 사업들에 대해 정부·=여당과 구체적인 협의가 진행되고 있다”며 “다음달 시민들께 결과를 구체적으로 말씀드리겠다”고 밝혔다. 광주시는 지난 5년간 ‘AI 중심도시 광주 프로젝트’를 통해 기업 유치, 기반시설 조성, 인재 양성으로 이어지는 종합 지원체계를 구축하며 광주형 AI 생태계를 확립해오고 있다. 구체적으로 ▲AI 관련 160여 개 기업 유치 ▲지역 AI기업의 CES 혁신상 24건 수상 ▲국가AI데이터센터·실증랩·창업·교육 기반 구축 등 AI 산업 전반에서 실질적인 성과를 거두며 지역 산업구조 변화를 이끌고 있다.

경기도의회 미래과학협력위원회 소속 윤충식 의원(국민의힘, 포천1)이 21일 도의회 의원실에서 진행된 ‘2026년 AI국 예산안 업무보고’에서 경기도 자체 AI(Sovereign AI) 구축 사업의 부실을 경고하고, 무리한 확장보다는 내실 다지기에 집중할 것을 주문했다. 이날 윤 의원은 경기도 자체 생성형 AI 플랫폼 구축 사업과 관련해, AI국이 요청한 예산 53억 원 중 인프라 확충(GPU 구매 등) 예산 23억 원만 반영된 점을 지적했다. 윤충식 의원은 “핵심 예산이 절반 이상 삭감된 상황에서 사업을 추진한다면, 이도 저도 아닌 ‘반쪽짜리’ 사업이 될 우려가 크다”라며 “추진 동력을 잃지 않도록 예산 확보 대책이 시급하다”라고 꼬집었다. 특히 윤 의원은 경기도가 내년부터 해당 AI 서비스를 도 본청을 넘어 공공기관과 시군으로 확대하려는 계획에 대해 ‘속도 조절’을 당부했다. 윤 의원은 “현재 시범 운영 중인 시스템도 튜닝과 버그 수정이 필요한 단계”라며 “완벽하게 세팅이 끝나고 데이터의 안정성이 검증된 후에 확장을 해도 늦지 않다. 설익은 상태에서 무리하게 범위를 넓히면 오히려 행정의 혼란을 초래할 수 있다”라고 강조했다. 또한 윤 의원은 최근 사회적 문제로 대두된 ‘딥페이크’ 범죄 대응과 관련한 예산이 제대로 편성되지 않은 점에 대해서도 강한 아쉬움을 표했다. 윤 의원은 “딥페이크 성범죄 예방 관련 조례가 제정됐음에도, 이에 발맞춘 예산이 충분히 세워지지 않은 것은 유감”이라며 “도민의 안전과 직결된 사안인 만큼, 소액의 시범 사업에 그칠 것이 아니라 실효성 있는 대응 체계를 갖춰야 한다”라고 지적했다. 이 외에도 윤 의원은 육아 공무원 등을 위한 원격 근무 인프라(가상 PC) 구축 사업에 대해서는 “업무 효율성과 직원 복지 차원에서 필요한 사업”이라며 긍정적인 견해를 보이면서도, 보안과 운영상의 맹점이 없도록 철저한 준비를 당부했다. 윤충식 의원은 “AI와 미래 과학 분야는 경기도의 경쟁력을 좌우할 핵심 분야”라며 “어려운 재정 여건이지만, 도민의 안전과 행정 효율을 높이는 필수적인 사업들이 예산 부족으로 좌초되지 않도록 의회 차원에서도 예산 확보를 위해 끝까지 노력하겠다”라고 밝혔다.

경남도가 인공지능(AI) 자율 제조와 반도체 산업 기반 구축을 핵심축으로 한 디지털 전략을 본격화하고 있다. 주력 제조업의 디지털 전환(AX)을 견인할 AI 생태계와 인프라 확장으로 지역 산업구조 변화가 가시화했다. ●AI로 체질 전환… 지역 산업구조 변화 그동안 도는 ▲디지털산업 생태계 조성 ▲신기술 개발 지원 ▲디지털기업 성장지원·소프트웨어 전문인력 양성 ▲시스템반도체산업 생태계 조성 등에 공을 들여왔다 디지털 기업을 유치하고자 100원 임대료 사무실과 협업공간 3곳을 조성하고, 기업·기관 40곳과 협력 네트워크를 구축했다. 절삭가공, 선박용 배관 등 제조 현장 요구에 맞춘 AI 솔루션 6건을 실증했다. 또 차세대 고효율 전력반도체 실증 인프라 구축을 위해 지난 2023년부터 2027년까지 282억원을 투입한다. 반도체 특성화대학(경상대·인제대), 경남테크노파크(TP) 반도체 아카데미를 중심으로 기업 수요 기반 인력 양성을 강화하고 산학연 전문가로 구성된 인공지능산업위원회도 출범시켰다. 제조AI특화 스마트공장 도입 지원, 반도체 부품·장비 기술개발 지원에도 힘썼다. 정보통신(IT) 기업 유치와 첨단기술 개발, 정부 공모사업 선정 등 가시적 성과는 속속 나타났다. 대표적으로 AI 기업과 청년이 모여 창업하고 성장할 기반을 구축하는 ‘경남 디지털 혁신거점’이 지난 4월 문을 열었다. 이를 중심으로 수도권 등에서 IT·소프트웨어(SW) 기업 62곳이 지사 설립·연구소 이전·신규 창업 등을 하며 경남으로 유입됐다. 디지털기업·연구기관·대학 등 37개 팀 기술개발사업화(R&BD)를 바탕으로 한 ‘경남형 SW 강소기업 육성’도 한창이다. 한 기업은 ‘아기유니콘기업(성장성을 검증받은 유망 창업기업)’에 선정되기도 했다. ‘제조 AI의 메카 경남도’ 전략도 본격 추진 중이다. 이에 맞춰 지난 5월에는 제조 산업과 AI 기술 접목·확산 거점기관 ‘경남 AX랩’이 문을 열었다. AX랩은 제조 AI 기술 개발과 실증에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 등 첨단장비 인프라 제공, AI 솔루션 현장 적용 컨설팅 등을 한다. 제조 특화 ‘경남형 챗GPT’ 개발, 자동차부품 공정 AI 기술 개발, AI 자율제조 선도프로젝트 등 제조현장을 겨냥한 다양한 기술개발도 제조 AI의 메카 경남 전략에 기반해 진행하고 있다. ●글로벌 기업과의 협업 눈길 AI 생태계 확장과 글로벌 기업과의 협업도 눈에 띈다. 9월 개최한 경남 최초 AI 기술전시회 ‘The Next AI’에는 5680명이 방문하고 80개 기업이 참가해 104억원 규모 상담을 기록했다. 도는 또 네이버클라우드·구글클라우드·LG전자 등과 함께 AI 솔루션 매칭데이를 열어 도내 17개 기업과 기술협력을 추진했고 이 중 2개 기업은 협력 성과를 냈다. 정부 공모사업에서도 성과를 거뒀다. 하동·산청군에 도입되는 ‘산불 특화 온디바이스 AI 관제 서비스’는 대형 산불로 특별재난지역으로 지정됐던 지역의 안전 대응력을 크게 높일 것으로 기대된다. LG전자 대중소 상생형(AI트랙) 지원, AX 실증산단 구축, 우주·전자·에너지 분야 AI팩토리, 지역주도형 AI 대전환 등 굵직한 사업도 있다. 경남도 관계자는 23일 “제조 강점을 살린 AI 전환 전략이 구체적 성과로 이어지고 있다”며 “지역 산업 구조를 미래형으로 바꾸고 기업이 성장할 수 있는 환경 조성을 지속해 나가겠다”고 말했다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 AI는 세계 경제의 중심으로 확실하게 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화와 관세, 그리고 고물가에도 여전히 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있습니다. 구글, 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크들이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 서로 경쟁적으로 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있고 이에 따라 GPU를 거의 독점적으로 제공하는 엔비디아의 실적 역시 하늘 높은 줄 모르고 치솟았습니다. 올해 3분기(엔비디아 회계연도로는 2026년 3분기) 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 우려를 불식시키고 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 이번 3분기에 엔비디아는 570억 달러라는 역대 최대 실적을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러, 순이익은 319억 달러로 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 블랙웰에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이고 데이터 센터를 위한 클라우드 GPU는 완판된 상태라고 설명했습니다. 그리고 다음 분기에는 650억 달러라는 매출 신기록을 수립할 것으로 내다봤습니다. 한동안 내려갔던 엔비디아 주가는 실적 발표를 기점으로 반등했습니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 거품론이 완전히 사라진 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 성장 동력인 것과는 별개로 현시점에서 기대할 수 있는 경제적 이득에 비해 너무 많은 ‘묻지마 투자’가 이뤄지고 있고 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 높게 형성되어 있다는 것이 거품론의 배경입니다. 사실 새로운 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 있어 왔습니다. 예를 들어 철도의 경우에도 19세기 후반 산업 초창기에는 큰돈을 벌 수 있다는 기대에 자금이 몰리면서 마구잡이로 철도가 건설됐고 결국 상당수는 파산했습니다. 또 20세기 초반에는 우후죽순처럼 자동차 회사가 생기면서 한때 미국 내 자동차 회사의 숫자가 거의 2000개에 이르렀던 적도 있습니다. 결국 상당수 회사가 문을 닫았고 회사의 숫자가 줄어들면서 20세기 중반에는 포드, 크라이슬러, GM의 3강 체재로 굳어지게 됩니다. 투자의 달인인 워런 버핏도 이 사례를 언급하면서 신기술에서 누가 승자가 될지 알기 어렵다는 점을 강조한 바 있습니다. 자동차의 중요성과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 돈을 건지지 못했습니다. AI 버블과 가장 비슷하게 거론되는 사례인 닷컴 버블 역시 마찬가지입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없지만, 그렇다고 모든 인터넷 기업들이 돈을 번 것은 아닙니다. 예를 들어 검색 엔진에서는 구글, 전자 상거래에서는 아마존, 운영체제에서는 마이크로소프트, 소셜 미디어에서는 메타 등이 최종 승자가 됐고 다른 경쟁자들은 대부분 몰락했습니다. 물론 승리한 기업들이 아닌 경쟁사에 투자한 상당수 투자자는 돈을 잃었습니다. AI의 중요성과 별개로 AI 버블론이 나오는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐이 일면서 GPU 가격을 포함해 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 비용이 치솟고 있는 가운데 닷컴 버블 때처럼 AI 서비스로 돈을 벌고 있는 기업은 사실 많지 않습니다. 따라서 역설적으로 GPU 가격이 치솟고 메모리 가격이 폭등하는 상황이 AI 버블을 터트릴 바늘이 될 수 있습니다. 그나마 구글이나 마이크로소프트, 아마존은 AI 덕분에 많은 직원을 해고할 수 있게 되어 수익성이 개선되긴 했지만, 아직은 유료 서비스로 대규모 AI 데이터 센터 비용을 감당할 수 있는 기업은 많지 않아 보입니다. 상당수 사용자가 무료 서비스를 이용하고 있기 때문입니다. 일반 소비자이든 기업이든 유료 사용자를 충분히 확보할 수 있는 기업은 사실 많지 않을 것입니다. AI는 이미 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 산업과 일자리에 엄청난 영향을 주겠지만, 지금 우후죽순으로 등장하고 있는 AI 서비스 상당수는 유료 고객을 충분히 확보하지 못해 결국 사라질 가능성이 높습니다. 그리고 산업이 성숙해진 다음 서로 간의 경쟁이 줄어들면 AI 데이터 센터 역시 지금처럼 경쟁적으로 크게 지을 이유가 사라지고 비용 절감이 더 큰 목표가 될 것입니다. 이런 이유에서 엔비디아의 호실적에도 거품론은 완전히 날아가지 않고 남게 될 것입니다. 다만 AI 시장이 몇 차례에 걸쳐 큰 구조조정을 거치더라도 인터넷 이상으로 우리 삶에 큰 변화를 일으킬 차세대 성장 동력이라는 점은 분명해 보입니다. 단지 초기에는 여러 위기와 기회가 있을 수 있다는 점 역시 염두에 둬야 할 것입니다.

글로벌 인공지능(AI) 반도체 선두 주자 엔비디아가 월가의 예상을 압도하는 사상 최대 실적을 기록하면서 ‘AI 거품론’을 불식하는 데 성공했다. 19일(현지시간) 발표된 엔비디아의 2026회계연도 3분기(8~10월) 매출은 570억 1000만 달러(약 83조 4000억원)로, 전년 동기 대비 62% 급증했을 뿐만 아니라 시장 예상치(549억 달러)를 크게 웃돌았다. 순이익 역시 319억 달러로 폭증하며 압도적인 수익성을 기록했다. 데이터센터 부문의 매출이 512억 달러를 기록하며 성장을 견인했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 “최신 AI 칩 블랙웰 판매가 기록적이며 클라우드 GPU(그래픽처리장치)는 이미 품절 상태”라고 선언하며 수요가 공급을 초월했음을 밝혔다. AI 거품 논란에 대해선 “우리는 AI의 선순환 단계에 진입했다”고 강조했다. 이는 전 세계 컴퓨팅 환경이 GPU 기반 AI 시스템으로 대전환하고 있으며, 이에 따라 훈련과 추론 수요가 기하급수적으로 늘어날 거란 의미다. 엔비디아는 다음 분기 매출 가이던스 역시 시장 예상치(616억 달러)를 뛰어넘는 650억 달러를 제시하며 성장 가속을 예고했다. 콜렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 블랙웰과 차세대 칩 루빈을 중심으로 “2024년 초부터 2026년 말까지 약 5000억 달러 매출을 달성할 가능성이 있다”고 했다. 성장 모멘텀이 앞으로 수년간 이어질 거란 전망에 힘을 실은 셈이다. 엔비디아 실적은 국내 증시에도 강력한 매수 신호로 작용했다. 이날 코스피는 전 거래일 대비 1.92% 오른 4004.85에 마감하며 3거래일 만에 4000선에 복귀했다. 삼성전자는 4.25% 오른 10만 600원에 마감하며 10만 전자를 회복했고 SK하이닉스는 1.60% 오른 57만 1000원에 거래를 마쳤다. 미국 정부가 이날 중동 우방국인 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE)에 최대 7만개의 블랙웰 칩 수출을 승인하면서 한국의 최신 AI 반도체 확보를 둘러싼 불확실성도 해소될 전망이다.

엔비디아 3분기 실적발표 글로벌 인공지능(AI) 반도체 선두 주자 엔비디아가 월가 예상을 압도하는 사상 최대 실적을 기록하면서 ‘AI 거품론’을 불식하는 데 성공했다. 19일(현지시간) 발표된 엔비디아의 2026 회계연도 3분기(8~10월) 매출은 570억 1000만 달러(약 83조 4000억원)로, 전년 동기 대비 62% 급증했을 뿐만 아니라 시장 예상치(549억 달러)를 크게 웃돌았다. 순이익 역시 319억 달러로 폭증하며 압도적인 수익성을 기록했다. 데이터센터 부문의 매출이 512억 달러를 기록하며 성장을 견인했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 “최신 AI 칩 블랙웰 판매가 기록적이며, 클라우드 GPU(그래픽처리장치)는 이미 품절 상태”라고 선언하며 수요가 공급을 초월했음을 밝혔다. AI 거품 논란에 대해선 “우리는 AI의 선순환 단계에 진입했다”고 강조했다. 이는 전 세계 컴퓨팅 환경이 GPU 기반 AI 시스템으로 대전환하고 있으며, 이에 따라 훈련과 추론 수요가 기하급수적으로 늘어날 거란 의미다. 엔비디아는 다음 분기 매출 가이던스 역시 시장 예상치(616억 달러)를 뛰어넘는 650억 달러를 제시하며 성장 가속을 예고했다. 콜렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 블랙웰과 차세대 칩 루빈을 중심으로 “2024년 초부터 2026년 말까지 약 5000억 달러 매출을 달성할 가능성이 있다”고 했다. 성장 모멘텀이 앞으로 수년간 이어질 거란 전망에 힘을 실은 셈이다. 엔비디아 실적은 국내 증시에도 강력한 매수 신호로 작용했다. 이날 코스피는 전 거래일 대비 1.92% 오른 4004.85에 마감하며, 3거래일 만에 4000선에 복귀했다. 삼성전자는 4.25% 오른 10만 600원에 마감하며 10만 전자를 회복했고, SK하이닉스는 1.60% 오른 57만 1000원에 거래를 마쳤다. 미국 정부는 이날 중동 우방국인 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE)에 최대 7만개의 블랙웰 칩 수출을 승인하면서 한국의 최신 AI 반도체 확보를 둘러싼 불확실성도 해소될 전망이다.

엔비디아가 한국 기업에 공급하기로 한 그래픽처리장치(GPU) 26만 장에 대한 불확실성이 높아지던 상황에서, 미국이 엔비디아 최신 AI 반도체의 대중동 수출을 허가했다. 이로써 한국 공급도 무난히 이뤄질 것으로 보인다. 19일(현지시간) 미국 상무부는 아랍에미리트에 있는 G42와 사우디아라비아에 있는 휴메인(Humain)에 미국산 첨단 반도체 수출을 인가했다. 두 AI 기업은 엔비디아의 GB300 칩 최대 3만 5000개 또는 동등한 연산력의 반도체를 구매하는 것을 허가받았다. GB300은 엔비디아 블랙웰 시리즈에 속하는 B300 칩을 사용한다. 현재 시장에서 가장 강력한 AI 프로세서 중 하나로 평가된다. 앞서 전임 바이든 미 행정부는 미국산 AI 반도체가 제3국을 통해 중국 등 우려 국가로 유출될 가능성을 줄이기 위해 UAE를 비롯한 대다수 국가가 구매할 수 있는 미국산 AI 반도체에 상한을 설정했다. 그러나 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 5월 전임 행정부의 규제를 뒤집고 UAE에 첨단 AI 반도체를 수출하겠다고 약속했다. UAE로부터 AI 관련 대규모 투자를 받는 대가였다. 이후 관련 논의가 다소 지연됐으나 최근 트럼프 대통령이 워싱턴DC에서 무함마드 빈 살만 사우디아라비아 왕세자와 만나면서, 미국 정부가 최종적으로 AI 반도체 수출을 허가했다. 미국이 사우디 등 중동에 수출 승인한 배경미 백악관은 전날 팩트시트에서 “외국의 영향력으로부터 미국 기술을 보호하면서 세계 최고 수준의 미국 시스템에 대한 접근을 사우디에 제공한다”고 명시했다. 미국은 AI 칩이 중국과 중국 기술 기업 화웨이에 이익이 되지 않도록 보장하기 위한 안전장치 및 사이버 보안 조건이 이번 합의에 포함된 것으로 전해졌다. 수출 통제를 감독하는 미 상무부는 이번 허가의 조건으로 두 기업이 엄격한 보안 및 보고 요건을 준수하기로 했으며 상무부 산하 산업안보국(BIS)이 준수 여부를 감시할 것이라고 밝혔다. 전문가들은 미국의 이번 승인이 국가 안보 측면에서 매우 중대한 의미를 지닌다고 입을 모은다. 사우디와 UAE 모두 중국과 긴밀한 협력관계를 유지하고 있는 상황에서, 미국의 이번 수출 이후 중국 기업 등이 보안 프로토콜을 우회해 컴퓨팅 파워에 접근할 방법을 찾을 수 있다는 일각의 우려가 역력하기 때문이다. 실제로 지난달 마코 루비오 국무장관, 제이미슨 그리어 미국 무역대표부(USTR) 대표를 포함한 행정부 고위 관계자들은 트럼프 대통령에게 중국 수출용인 저사양 블랙웰 칩 판매 승인조차 위험하다고 설득한 것으로 전해진다. 그런데도 이번 수출 승인이 떨어진 것은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 승리라는 평가가 나온다. 월스트리트저널에 따르면 황 CEO는 수개월간 칩 수출을 통해 미국이 AI 분야에서 선두를 유지할 수 있다고 주장해 왔고, 이는 중동 수출을 고민하던 트럼프 대통령의 마음을 움직였다. 한국에 대한 AI 반도체 수출, 불확실성 거의 해소미국 정부가 엔비디아 최신 AI 반도체의 대중동 수출을 허가함에 따라 황 CEO가 최근 방한 때 최신 AI반도체를 한국에 판매하겠다고 한 약속의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다. 황 CEO는 지난달 말 방한을 계기로 한국 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버 클라우드 등 한국 기업에 총 26만 장의 그래픽처리장치(GPU)를 공급하기로 했다. 그러나 트럼프 대통령이 지난 2일 방영된 CBS 시사 프로그램 인터뷰에서 엔비디아의 첨단 AI 반도체 블랙웰을 중국 등 다른 나라에 공급할지를 묻는 질문에 “막 나온 새 블랙웰은 다른 모든 반도체보다 10년 앞서 있다”며 “다른 사람들(국가)에게 그것을 주지 않을 것”이라고 말해 한국의 블랙웰 구매에 변수가 생기는 것 아니냐는 우려를 낳았다. 미국 정부가 중동 수출을 허가한 상황 등을 미루어 보면, 트럼프 대통령의 당시 발언은 한국이 아닌 중국을 주로 염두에 둔 발언으로 해석된다. 한편 엔비디아는 한국에 공급하는 GPU 26만 장이 고성능 AI 프로세서로 평가되는 최신 버전인 GB200 그레이스 블랙웰이 다수가 될 것이라고 밝혔다.