한국형 AI 터미널운영시스템 무인이송장비로 하역~이송 자동화진해신항 사람 개입 없는 환경 추진물류통합플랫폼도 AI 전환화물차에 방문시간 추천·자동 예약선박 도착 예측해 선석 배정 최적화생산성 넘어 안전성 최우선화물 고정 대신하는 로봇 설계 완료 항만 내 충돌 예방 서비스 개발·적용우리나라 첫 근대 무역항인 부산항이 올해 개항 150주년을 맞았다. 그동안 수출입 전초기지로 경제성장을 든든하게 뒷받침한 부산항은 세계 2위의 ‘컨테이너 환적 허브’로 위상을 확고히 했다. 다가올 150년을 준비하는 부산항은 물동량을 키우는 양적 성장을 넘어 ‘지능형 항만’으로 질적 성장을 추구하며 ‘인공지능(AI) 전환’ 시대의 세계적 선도 항만으로 도약을 준비 중이다. ●경제성장 함께한 부산항150년 12일 부산항만공사(BPA)에 따르면 부산항은 신라시대 때부터 한반도의 대일본 관문 역할을 해온 항만이다. 1876년 강화도조약 체결과 함께 부산포라는 이름으로 개항하면서 국제항으로 세계 무대에 등장했다. 일제 강점기 수탈 통로로 이용된 아픈 역사를 지나 6·25 전쟁 때는 국제연합군이 첫발을 내딛고 전후에는 원조물자가 들어와 국민에게 전달되는 소중한 창구였다. 1960년대부터 산업화가 시작되면서 급증한 수출입 물동량을 감당하기 위해 부산항은 국가 차원의 체계적 관리 아래 개발되면서 수출 전진기지 임무를 수행했다. 특히 관리·운영 기관인 BPA가 2004년 출범하면서 성장에 속도가 붙었다. 출범 당시 1041만 TEU(1TEU는 길이 약 6.1m 컨테이너 1개)였던 물동량은 지난해 2480만 TEU로 배 이상 늘었다. 부산항은 국내 수출입 화물의 77%를 처리하고 오가는 화물의 가치가 472조원에 이를 정도로 우리나라 경제에 중요한 역할을 하고 있다. ●우리 기술로 항만 자동화 완성 세계 주요 항만은 무인 자동화를 단계적으로 적용하고 AI 기술을 도입해 경쟁력을 강화하는 방안을 모색하고 있다. 이에 BPA도 부산항 ‘AI 대전환’ 계획을 수립하고 지능형 항만 도약을 추진하고 있다. 운영 전반에 AI를 도입해 ‘초연결 항만’을 구현하고 컨테이너 터미널의 생산성 30% 향상, 항만 내 인명사고 제로 등을 달성하는 게 목표다. 총예산 8921억원 중 4351억원을 2030년까지 투입해 빠른 속도로 추진할 계획이다. 부산항 AI 대전환의 핵심은 우리 기술로 만드는 ‘AI 기반 한국형 자동화 터미널’의 완성이다. 그 시작은 2024년 4월 개장한 부산항 신항 7부두다. 이곳은 우리나라 최초의 완전 자동화 부두로, 화물 하역부터 이송이 터미널운영시스템(TOS)에 의해 자동으로 이뤄진다. TOS에 입력된 정보가 무인이송장비(AGV)로 전송되고 AGV가 선박에서 화물을 내리는 컨테이너 크레인, 장치장(야드)에서 화물을 반입·반출할 때 쓰이는 트랜스퍼 크레인을 오가며 화물을 나른다. BPA는 이 성과를 바탕으로 7부두 후속 사업인 신항 서컨테이너터미널 2-6단계에서 국산 컨테이너 크레인 6기, 트랜스퍼 크레인 34기를 제작하고 장래 진해신항에 항만장비제어시스템(ECS)을 구축한다. TOS가 부두 내 개별 하역·이송 장비에 작업을 지시한다면 ECS는 모든 자동화 장비를 통합 통제한다. 또 AI가 컨테이너를 이송·적재하는 최적 경로를 스스로 판단하면서 터미널 운영 효율을 높인다. 자율주행 기능이 탑재된 야드 트럭, 노면전차 셔틀도 도입해 항만 내에서 컨테이너가 사람의 개입 없이 신속하게 이동하는 환경을 조성할 예정이다. ●데이터로 연결되는 항만 AI 고속도로 또 하나의 핵심 전략은 항만 물류 데이터를 유기적으로 연결하는 ‘물류통합플랫폼(체인포털)’의 AI 전환이다. 항만에서는 선사, 터미널 운영사, 운송사, 화물차 기사 등 다양한 주체가 복합적으로 업무를 수행하지만 일부 관계자 간 한 방향으로 정보가 전달되면서 비효율이 발생한다. 체인포털의 AI화를 통해 모든 이해관계자가 유기적으로 정보를 주고받으면서 더 나은 물류 흐름을 만든다는 게 BPA의 계획이다. 이를 위해 부산항에 출입하는 모든 화물차 기사가 이용하는 모바일 앱인 ‘올컨e’에 트럭 방문 시간 추천·자동 예약 기능을 갖춘 음성 대화형 AI를 도입해 항만 게이트 혼잡을 막고 효율을 높일 계획이다. 해상에서는 선석 배정 최적화와 실시간 이상징후 탐지 시스템인 ‘포트-i’에 AI를 도입해 고도화한다. AI는 선박과 화물 데이터를 분석해 물류가 지연되면 대체 선박을 추천하고 선박 도착 시간을 정확하게 예측해 선석 운영의 효율성을 높인다. 또한 글로벌 주요 항만과 데이터를 주고받아 선박 입항부터 하역, 출항까지 모든 과정을 최대한 효율적으로 만드는 ‘한국형 선박 기항 최적화(K-PCO)’ 모델도 구현해 글로벌 표준을 선도할 계획이다. ●안전 지키는 피지컬AI 도입 부산항의 AI 대전환은 생산성 향상을 넘어 항만에서 근로자의 생명과 안전을 지키는 데도 목적을 두고 있다. 이를 위해 현장의 고위험 작업을 로봇과 AI가 대신 수행하는 ‘피지컬 AI’ 도입을 적극 추진한다. 추락 사고가 발생할 위험이 큰 높은 화물 고정(라싱) 작업을 대신할 로봇 설계가 이미 완료됐으며 올해 실증을 거쳐 내년부터 현장에 도입할 계획이다. 선박을 부두에 고정하는 줄잡이 작업에 투입할 로봇 연구도 한창 진행 중이다. 또한 현장 영상을 분석해 항만 내 장비와 트럭, 트럭과 사람 간 충돌 위험을 예측하고 경고를 보내는 ‘AI 충돌 예방 서비스’를 개발해 ‘올컨e’에 적용할 계획이다. AI가 크레인 쇠밧줄의 결함을 자동 진단하는 기술을 개발해 실증을 진행 중이며, 강풍이 불 때 컨테이너 전도 가능성을 계산해 미리 안전하게 조치하는 시뮬레이션 기술 개발도 추진 중이다. BPA는 이러한 AI 대전환 추진을 위해 지난해 전담 조직인 ‘디지털 AI부’를 신설하고 민·관·연 협업 체계를 강화했다. 또 중소 물류 업체들도 AI 기술을 활용할 수 있도록 공공 주도의 ‘GPU 서버 팜’과 데이터 센터 구축을 추진하는 등 AI 생태계 조성에도 앞장서고 있다. BPA 관계자는 “부산항 AI 대전환은 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하는 핵심 동력이 될 것”이라며 “부산항 운영 경험에 AI 기술을 결합해 글로벌 항만 시장의 선도자가 되겠다”고 밝혔다.

NHN이 결제와 게임 사업 성장세에도 불구하고 비용 증가 영향으로 올해 1분기 영업이익이 소폭 감소했다. 특히 지급수수료와 마케팅 비용이 크게 늘면서 수익성이 다소 둔화됐다. 다만 결제·웹보드 게임·클라우드 등 주요 사업은 성장 흐름을 이어갔고, NHN은 일본 게임 시장과 국방 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. NHN은 12일 연결 기준 올해 1분기 영업이익이 263억원으로 전년 동기 대비 5% 감소했다고 공시했다. 같은 기간 매출은 6714억원으로 11.9% 증가했고, 순이익은 311억원으로 흑자 전환했다. 영업비용은 6451억원으로 12.7% 늘었다. 지급수수료가 15.3% 증가했고 광고선전비와 감가상각비도 각각 29.2%, 23.9% 확대됐다. 신작 게임 마케팅과 인프라 투자 확대가 비용 증가에 영향을 준 것으로 풀이된다. 사업 부문별로는 결제 사업이 성장세를 이끌었다. 결제 부문 매출은 3546억원으로 전년 동기 대비 22.1% 증가했다. 자회사 KCP의 결제대금 증가와 페이코 기업복지 서비스 거래 확대가 실적을 견인했다. 페이코 기업복지 서비스 거래금액은 전년 동기 대비 33% 증가했다. 게임 부문 매출은 1278억원으로 6.8% 늘었다. 특히 지난 2월 시행된 웹보드 게임 규제 완화 영향으로 고스톱·포커 게임 이용자당 평균 매출이 상승하면서 웹보드 게임 매출이 전년 대비 11% 증가했다. 일본 시장에서는 모바일 게임 ‘라인 디즈니 츠무츠무’가 12주년 이벤트와 ‘명탐정 코난’ 협업 효과로 매출이 전년 대비 47% 급증했다. 정우진 NHN 대표는 “일본 시장을 겨냥한 게임 사업 전략 변화를 준비하고 있다”며 “인지도가 높은 일본 지적재산권(IP) 기반 신규 프로젝트를 추진 중”이라고 말했다. 클라우드와 협업툴 등 기술 부문 매출은 1257억원으로 전년 동기 대비 19% 증가했다. NHN클라우드는 이노그리드와 NHN인재아이엔씨 합병을 통해 풀스택 클라우드 경쟁력 강화에 나선다. NHN은 이를 기반으로 공공·금융 시장 공략을 확대하겠다는 방침이다. AI 인프라 사업도 본격 확대된다. NHN클라우드는 정부 그래픽처리장치(GPU) 사업 일환으로 양평 리전에 구축한 수냉식 GPU B200을 지난 3월 말부터 가동했고, 광주 국가 AI데이터센터에는 차세대 GPU B300 구축 사업을 수주했다. 또 AI 인프라 기업 베슬AI와 GPU 공급 계약을 체결해 200억원 이상 매출을 기대하고 있다. 국방 분야 협업툴 사업도 확대한다. NHN두레이는 국방부 협업 플랫폼 ‘국방이음’을 올 하반기 전군 30만명 규모로 확대 적용할 예정이다. NHN은 이를 계기로 국방 AI 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다는 전략이다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 “신작 출시 영향으로 올해 광고비는 지난해보다 약 10% 증가할 것”이라며 “양평 리전 가동 효과로 클라우드(CSP) 매출은 올해 30% 이상 성장할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

공용 연구용 AI 가속기 인프라 구축으로 지역 산학협력 거점 조성 및 산업 AI 전환 본격화 한동대학교가 글로컬대학 지원사업의 일환으로 지난 5월 7일 교내 제네시스랩 장응복홀에서 ‘2026 AI 가속기 및 산학협력 포럼’을 개최했다. 이번 행사에서는 국내 대학 중 최초로 구축된 엔비디아(NVIDIA) DGX B200 기반 AI 가속기의 도입 성과와 향후 운영 로드맵이 발표됐다. 행사는 한동대 AI혁신센터 실장 이한진 교수의 진행으로 ▲AI 가속기 도입 성과 및 운영 계획 발표(AI혁신센터 이정훈 실장)를 시작으로 ▲한동대 AI 연구진 소개 ▲AI 분야 산학협력 우수사례 발표(최희열 교수) ▲엔비디아의 AI 가속기 기술 소개(국내 총판 류평수 부사장) ▲한동대 교수진 및 참석 기업·기관 간 네트워킹 순으로 진행됐으며, 관련 기업 및 기관 관계자 약 80명이 참석했다. 한동대 AI혁신센터는 초저지연·고성능 GPU 인프라를 기반으로 연구 역량을 높이고 기업 협력 수요에 대응할 수 있는 실행 체계를 마련했다. 센터는 DGX B200 GPU 서버(Blackwell 180GB x 8) 1식과 RTX PRO 6000 GPU 서버(Blackwell 96GB x 8) 2식을 구축하여 초대형 모델 학습과 다중 사용자 연산 환경을 동시에 지원한다. 또한 NVLink 5 기반 약 100ns(≈10-7초) 수준의 초고속 연결을 통해 여러 장의 GPU를 하나의 초대형 GPU처럼 통합 활용할 수 있어, 대규모 AI 모델 학습과 고속 연산 효율을 높인 것이 특징이다. 아울러 한동대는 외부와 분리된 보안형 AI 가속기 인프라를 구축하여 국가핵심기술, 방산, 보안등급 데이터 등 높은 보호 수준이 요구되는 분야에서도 활용 가능한 연구 환경을 마련했다. 민감한 내부 데이터도 내부 통제형 환경에서 안전하게 활용할 수 있도록 데이터 반출 통제, 접근 권한 관리, 망 분리, 암호화 저장 체계를 강화함으로써 보안성과 연구 활용성을 동시에 확보한 공용 AI 인프라 체계를 구축했다. 이번 구축은 단순한 장비 확보를 넘어 국내 대학 최초 B200 도입이라는 상징성과 함께 지역에서도 수도권 수준 이상의 첨단 AI 연구개발이 가능한 협력 거점을 조성했다는 점에서 의미가 크다. 한동대는 이를 바탕으로 AI 인프라의 지역 불균형을 완화하고, 포항을 중심으로 지역 기업 및 협력기관과의 산학협력을 본격 확대할 계획이다. 특히 포항 지역의 주력 산업인 철강, 제조, 에너지, 바이오, 물류 분야와의 연계를 통해 실질적인 산학협력을 추진하고 뉴로메카, 동국산업, 한국로봇융합연구원, 포스텍 생명공학연구센터 등 참여기업 담당자와의 네트워킹을 통해 산업 현장의 수요를 발굴·예측하며 협력을 단계적으로 확대해 나갈 예정이다. 한동대학교는 자원 제공 방식에서 나아가 교육, 수요 발굴, 공동연구, 인프라 활용을 통합한 ‘AI 가속기 활용 패키지 지원’을 운영한다. 이를 통해 AI 전문인력과 전담 조직이 부족한 지역 산업체도 단계별 교육과 맞춤형 프로젝트를 통해 AI 도입 가능성을 구체화하고, DGX B200 및 RTX 기반 AI 가속기 인프라를 활용한 실질적 연구개발로 이어갈 수 있도록 지원할 계획이다.

민형배 의원이 더불어민주당 전남광주통합특별시장 후보로 선출되면서 공석이 된 광주 광산을 보궐선거에 임문영 국가AI전략위 부위원장이 전략공천됐다. 광주 출신인 임 부위원장은 1세대 IT전문가이자 이재명 대통령과 성남부터 대선까지 함께 동행한 대표적 ‘친명 인사’로 꼽힌다. 임 부위원장은 광주 살레시오고등학교와 연세대 정치외교학과를 졸업했다. 대학생 시절에는 학생운동에 참여하기도 했으나 앨빈 토플러의 저서 ‘권력이동’을 탐독하고 인터넷과 정보화로 진로를 정한 것으로 알려졌다. 한국PC통신에 입사해서는 ‘하이텔 길라잡이’를 집필하고 나우콤 나우누리 대표 시삽(운영자)을 맡는 등 국내 1세대 IT전문가로 활동했다. 이재명 대통령이 성남시장으로 일할 당시에는 정책보좌관을, 경기도지사 시절에는 정보화정책보좌관으로 활동했다. 지난해 대선에서도 이재명 후보 디지털특별위원장을 맡았으며, 이 대통령 취임 직후 초대 AI미래기획수석으로 하정우 수석과 함께 이름이 거론됐을 만큼 신뢰가 두터운 것으로 알려졌다. 임 부위원장의 전략공천은 광주를 ‘AI특화도시’로 성장시키려는 이재명 정부의 국가전략과도 궤를 같이 한다는 평가가 나오고 있다. 대규모 GPU확보와 데이터센터 입지 선정, 전력망 확충, 지자체간 이견 조율 등 국회와 정부, 지자체간 다양한 소통이 필요한 시점에서 ‘AI 전문가’로서 지역에서 필요한 역할을 수행해야 한다는 것이다. 정청래 민주당 대표도 임 부위원장에 대해 “이재명 정부가 추진하는 AI 3대 강국 대한민국 초석을 다진 최고 전문가”라며 “하정우 전 AI수석과 함께 쌍두마차가 돼 국회서 AI입법 활동에 큰 역할을 해주길 바란다”고 당부한 바 있다. 강준현 민주당 수석대변인도 임 부위원장 전략공천을 발표하면서 “광주 첨단과학 국가산업단지가 있는 광산을은 광주에서 가장 젊고 역동적인 도시”라며 “미래 먹거리를 책임감 있게 설계할 최적임자로 판단했다. 중앙정부와의 탄탄한 네트워크를 바탕으로 지역 현안을 신속히 해결할 것”이라고 말했다.

한때 ‘시대에 뒤처졌다’는 평가까지 받던 인텔이 인공지능(AI) 시대의 중심으로 돌아오고 있다. 생성형 AI 시장이 학습 중심에서 실제 서비스를 수행하는 ‘추론’과 ‘에이전틱 AI’ 시대로 이동하면서 중앙처리장치(CPU)의 가치가 재부상하고 있어서다. 6일(현지시간) 뉴욕증시에서 인텔은 전 거래일 대비 4.49% 오른 113.01달러에 마감했다. 올해 들어 주가는 186.97% 급등하며 닷컴버블 당시 기록했던 사상 최고가도 넘어섰다. 2년 전만 해도 20달러대 주가로 ‘해체설’까지 거론됐으니, 극적인 반전이다. 인텔의 지난 1분기 매출은 135억 8000만 달러로 시장 전망치를 웃돌았고, AI 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 22% 증가한 51억 달러였다. 배경은 AI 산업의 구조 변화다. AI 시장은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심의 학습 단계가 주도했지만, 서비스를 수행하는 추론 단계 비중이 빠르게 커지고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI의 확산으로 복잡한 순차 연산과 시스템 제어를 담당하는 중앙처리장치(CPU)의 중요성이 재부상했다. AI 에이전트는 답변 생성을 넘어 데이터 호출, 작업 스케줄링, 시스템 제어 등을 반복 수행해야 한다. 병렬 연산에 강한 GPU뿐 아니라 복잡한 순차 처리와 자원 제어를 담당하는 CPU 역할이 필수적이다. 업계에서는 과거 1대 8 수준이던 CPU와 GPU 비중이 향후 1대 1 수준까지 근접할 수 있다는 전망도 나온다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 “1년 전에는 생존 가능 여부가 화두였다면 지금은 얼마나 빨리 제조 역량을 확대해 수요를 충족할 수 있는지가 핵심 과제”라고 말했다. 인텔은 최근 AMD와 AI 컴퓨트 익스텐션 공동 개발에 나섰고, 애플은 공급망 다변화를 위해 인텔 파운드리 활용 가능성을 검토 중인 것으로 알려졌다. 테슬라가 차세대 반도체 생산시설 ‘테라팹’에 인텔의 14A 공정을 도입하기로 하면서 파운드리 경쟁력 회복 기대감도 커지고 있다. 미국 행정부도 반도체 보조금 지급 과정에서 인텔 지분 10%를 확보하며 반도체 공급망의 핵심 축으로 인텔을 지원하고 있다.

광섬유, 속도 빠르고 전력 소모 낮아AI ‘데이터 병목’ 해결사로 떠올라엔비디아, 코닝과 4.6조원 협업 발표메타·MS 등 이미 광섬유 체제 준비CPO 등 AI칩 구조 자체 변화될 듯 엔비디아가 미국 광학·광섬유 기업 코닝과 최대 32억 달러(약 4조 6000억원) 규모 협력에 나서며 글로벌 빅테크들의 ‘빛의 인프라’ 경쟁이 한층 더 치열해지고 있다. 생성형 인공지능(AI) 시대에 들어 데이터 이동량이 폭증하면서 기존 구리선 기반 연결 구조가 한계에 도달하자 전기 대신 빛으로 데이터를 보내는 광통신이 차세대 AI 인프라 핵심 기술로 떠오르고 있다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 엔비디아와 코닝은 차세대 AI 인프라용 첨단 광학 솔루션 공급을 위한 다년간 상업·기술 파트너십 체결 사실을 발표했다. 엔비디아는 코닝 주식 1500만주를 주당 180달러에 살 수 있는 권리를 확보했고 별도로 5억 달러(7260억원)를 선지급했다. 총 투자 규모는 최대 32억 달러에 달한다. 코닝은 미국 내 광학 연결장치 생산 능력을 10배 확대하고 광섬유 생산량도 50% 늘릴 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “지능이 빛의 속도로 움직이는 AI 인프라의 토대를 만드는 과정”이라고 밝혔다. 엔비디아가 코닝과 손잡은 배경에는 이른바 ‘구리의 벽’ 문제가 있다. 기존 데이터센터는 구리선 안에 전기 신호를 흘려 GPU끼리 데이터를 주고받았지만 생성형 AI 시대에는 수천~수만 개의 GPU가 동시에 막대한 데이터를 처리해야 한다. 이 과정에서 구리선은 전송 속도 한계와 발열, 전력 소모 문제를 드러내기 시작했다. 특히 초당 800기가비트(Gbps) 이상 초고속 환경에서는 구리 케이블이 1~2m만 넘어도 신호가 약해지는 것으로 알려졌다. 반면 광섬유 케이블은 빛으로 데이터를 전달하기 때문에 수 ㎞ 거리에서도 빠른 속도와 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 웬델 윅스 코닝 CEO는 “광섬유가 구리선보다 전력 소모를 5~20배 줄일 수 있다”고 설명했다. 메타와 마이크로소프트(MS) 등 다른 빅테크들도 이미 빛의 인프라 경쟁에 뛰어들었다. 메타는 코닝과 최대 60억 달러(8조 7000억원) 규모 광케이블 공급 계약을 체결했고, MS는 가운데가 공기로 비어 있어 빛이 더 빠르게 이동할 수 있는 차세대 광섬유(HCF) 기술 확대를 추진 중이다. 업계에서는 앞으로 광섬유가 단순 케이블 교체를 넘어 AI칩 구조 자체까지 바꿀 것으로 보고 있다. 대표적인 기술이 공동패키징광학(CPO)이다. CPO는 GPU와 광통신 장비를 최대한 가까이 붙여 데이터 이동 거리를 줄이는 기술이다. 기존에는 GPU에서 나온 데이터가 전기 신호 상태로 이동한 뒤 빛 신호로 바뀌었다면 앞으로는 GPU 가까운 곳에서 바로 빛으로 변환해 데이터를 보내겠다는 개념이다. 엔비디아는 차세대 AI 서버 ‘베라 루빈’ 플랫폼에서 구리선 약 5000개를 광섬유로 바꾸고 광통신 장비를 GPU 가까이에 배치하는 CPO 기술 도입을 추진 중이다. 엔비디아는 올해 초 관련 기술 확보를 위해 광학 부품 기업인 코히런트와 루멘텀에도 총 40억 달러(5조 8000억원)를 투자했다. 브로드컴과 마벨, 인텔 역시 관련 기술 개발에 뛰어든 상태다.

SK텔레콤이 고객 신뢰 회복과 인공지능(AI) 사업 성장을 바탕으로 1분기 실적 반등에 성공했다. 지난해 해킹 사고 이후 주춤했던 영업이익은 1년 만에 다시 5000억원대를 회복했다. SK텔레콤은 연결 기준 올해 1분기 매출 4조 3923억원, 영업이익 5376억원, 순이익 3164억원을 기록했다고 7일 밝혔다. 전분기 대비 매출은 1.5% 증가하는 데 그쳤고, 영업이익은 전년 동기 대비 5.3% 감소했으나 생산성 개선 노력을 통해 수익성을 방어했다. 무선 사업은 뚜렷한 회복세를 보였다. 1분기 휴대전화 가입자는 약 21만명 순증했으며, 이동전화 매출은 전분기 대비 1.7% 늘었다. 지난해 해킹 사고로 인한 가입자 이탈이 멈췄고, 멤버십 개편 등 공격적인 마케팅을 통해 고객 신뢰를 회복한 결과다. 미래 성장 동력인 AI 사업은 수익 모델로 안착했다. 특히 AI 데이터센터(DC) 사업 매출은 가산 센터 가동률 상승과 GPUaaS(GPU 구독형 서비스) 매출 확대에 힘입어 전년 동기 대비 89.3% 급증한 1314억원을 기록했다. 유선 자회사 SK브로드밴드도 매출 1조 1498억원, 영업이익 1166억원 등 견조한 실적을 냈다. 실적 반등으로 주주환원도 정상화된다. SK텔레콤은 작년 하반기 중단했던 분기 배당을 재개하고, 1분기 배당금을 주당 830원으로 결정했다. LG유플러스 역시 전 사업 부문의 고른 성장으로 호실적을 거뒀다. LG유플러스의 1분기 매출은 3조 8037억원으로 전년 동기 대비 1.5% 늘었으며, 영업이익은 6.6% 증가한 2723억원을 기록했다.

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.