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.

인텔은 흔히 CPU 제조사로 잘 알려져 있지만, 사실 생각보다 오랫동안 그래픽 프로세서를 개발해 왔습니다. 다만 1세대 외장 그래픽 카드였던 i740 이후 수십 년간 내장 그래픽에만 집중하다 보니, 상대적으로 기술력이 엔비디아나 AMD에 뒤처지며 독립 GPU 시장에는 쉽게 진입하지 못했습니다. 그러다 AI GPU의 중요성이 급격히 커지자 인텔은 뒤늦게 GPU 개발에 총력을 기울였고, 그 결과물로 ‘아크(Arc)’ 그래픽 카드를 선보였습니다. 현재 인텔 아크 내장 그래픽은 경쟁사인 AMD의 라데온 내장 그래픽과 어느 정도 견줄 만큼 발전했습니다. 하지만 독립형 그래픽 카드 시장에서는 여전히 힘을 쓰지 못하고 있는 것이 현실입니다. 실제로 엔비디아가 시장의 90% 이상을 장악하고 라데온이 10% 미만을 점유하는 반면, 인텔 아크의 비중은 1%에도 미치지 못하는 것으로 알려져 있습니다. 여기에 최근 인텔의 재정 상태가 악화하면서 독립형 그래픽 카드 시장에서 아예 철수하고 내장 그래픽 형태로만 남게 될 것이라는 예측도 나왔습니다. 하지만 인텔은 최근 ‘아크 프로(Arc Pro) B70’과 ‘B65’를 전격 공개하며 이러한 우려를 단숨에 일축했습니다. 이번 아크 프로 B70과 B65의 가장 핵심적인 특징은 32GB의 대용량 메모리를 탑재했다는 점입니다. 특히 상위 모델인 B70의 출시가는 949달러 수준에 불과해 32GB급 그래픽 카드 가운데 가장 저렴합니다. 현재 국내 시장에서 32GB 메모리를 갖춘 최신 하이엔드 그래픽 카드인 RTX 5090이 약 600만 원대의 높은 가격에 판매되고 있다는 점을 고려하면, 4분의 1 이하의 가격으로 동일한 용량의 그래픽 카드를 사용할 수 있다는 파격적인 장점이 있습니다. 심지어 이는 메모리 용량이 절반인 16GB 급 RTX 5080 모델들과 비교해도 훨씬 저렴한 수준입니다. 사양을 자세히 살펴보면 무엇보다 메모리 용량에 집중한 인텔의 의도를 더욱 명확히 알 수 있습니다. 인텔 아크 프로 B70은 32개의 Xe2-HPG 코어와 367 INT8 TOPS의 AI 연산 능력을 갖추고 있습니다. 순수 AI 연산 속도만 놓고 본다면 RTX 5080보다 낮지만, 대용량 메모리 덕분에 내 컴퓨터에서 더 거대한 로컬 LLM(대규모 언어 모델)을 돌릴 수 있다는 독보적인 이점이 생깁니다. 로컬 AI를 돌리는 데는 대용량의 메모리가 필수적입니다. RTX 5080이 인텔 아크 프로 B70보다 훨씬 빨라도 16GB의 메모리 한계 때문에 일정 크기 이상의 모델은 아예 올릴 수가 없습니다. 하지만 32GB 메모리를 확보하면 더 큰 모델도 구동이 가능하며, 같은 모델이라도 훨씬 넓은 문맥 유지(Context Window) 용량을 확보할 수 있습니다. 속도는 기다리면 되는 문제이지만, 애당초 용량이 안되는 문제는 어떻게 극복할 수가 없습니다. 두 장 이상의 그래픽 카드를 사용하는 멀티 GPU 환경에서도 아크 프로 시리즈의 장점은 더욱 뚜렷합니다. 가격 부담이 적을 뿐만 아니라, 서버 및 워크스테이션에 적합한 블로워 팬 디자인으로 설계되어 PC 케이스와 메인보드에 여러 개를 장착해도 공간적 여유가 있습니다. 여기에 RTX 5090 한 장이 약 600W에 달하는 전력을 소모하는 반면, B70은 성능이 낮은 대신 160~290W 수준으로 전력 소모량이 적습니다. 결과적으로 하이엔드 카드 한 장을 마련할 비용으로 인텔 아크 프로 B70 세 장을 구축하면, 무려 96GB의 VRAM을 확보할 수 있습니다. 이는 약 75GB 이상의 VRAM이 필요한 Llama 3 70B 8비트 모델까지 합리적인 비용으로 돌릴 수 있는 가능성을 보여줍니다. 물론 연산 속도의 근본적인 한계와 더불어, AI 개발 생태계가 여전히 엔비디아의 CUDA 중심으로 돌아가고 있다는 점은 극복해야 할 과제입니다. 하지만 이미 엔비디아 중심 생태계가 확고히 자리잡은 게임 시장에 도전하는 것은 더 큰 무리수가 될 수 있습니다. 어쩌면 AI 워크로드 시장에 가성비로 파고드는 것이 인텔 아크가 선택할 수 있는 가장 영리한 생존 전략일지도 모릅니다. 가성비 AI GPU로 과감한 승부수를 던진 인텔의 도전이 통할 수 있을지 주목됩니다.

소프트웨어가 하드웨어 수요 잠식‘훈련’ 필요 없어 이르면 연내 가능비용 줄어 ‘온디바이스 AI’ 앞당겨판매 대수 늘면 반도체 수요도 증가‘지능형 메모리’ 미래 기술 선점해야 구글 리서치가 인공지능(AI) 모델의 메모리 사용량을 6분의1로 줄이는 혁신 알고리즘 ‘터보퀀트’(TurboQuant)를 전격 공개해 글로벌 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 소프트웨어가 하드웨어 수요를 잠식할 것이라는 ‘수요 절벽’ 위기론과 시장 파이가 커질 것이라는 낙관론이 팽팽하다. 29일 핵심 쟁점을 일문일답으로 풀었다. Q. 터보퀀트란 어떤 기술인가. A. AI가 대화 맥락을 기억하는 ‘실시간 메모장’(KV 캐시)의 용량을 획기적으로 줄이는 기술이다. 기존에 데이터를 무거운 ‘고화질 사진’로 저장했다면, 화질 손상은 거의 없으면서 용량만 6분의 1로 줄인 ‘고효율 압축 이미지’로 변환하는 식이다. 여기에 보정 필터를 더해 미세 정보까지 선명하게 되살린다. 예컨대 백과사전 6권을 핵심만 요약한 1권으로 만들면서도 답변 정확도는 그대로 유지하는 셈이다. Q. 과거 구글의 ‘텐서 처리 장치’(TPU)가 공개됐을 때보다 시장이 더 민감한 이유는. A. TPU가 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)라는 하드웨어 장비를 ‘구글 칩’으로 바꿔보겠다는 하드웨어 간의 대체 경쟁이었다면, 터보퀀트는 어떤 연산 장치를 써도 메모리 ‘구매량’ 자체를 6분의 1로 줄일 수 있는 범용 소프트웨어 솔루션이다. 메모리 업체 입장에서 고객사가 칩 브랜드(하드웨어)를 바꾸는 게 아니라, 주문서의 수량(메모리 용량) 자체를 지워버리는 셈이라 타격의 결이 다르다. Q. 그럼에도 ‘장기 낙관론’이 나오는 이유는. A. 자원의 이용 효율이 높아져 비용이 낮아지면 전체 소비량이 늘어나는 ‘제본스의 역설’ 때문이다. AI 운영비가 낮아지면 모든 기기에 AI가 기본 탑재되는 ‘온디바이스 AI’ 시대가 앞당겨진다. 개별 기기당 탑재량은 줄어도 판매 대수가 압도적으로 늘어 전체 메모리 수요는 더 커질 것으로 전망된다. Q. 시장에선 상용화가 이르면 연내 가능할 것으로 보는데. A. 그렇다. 터보퀀트는 기존 AI 모델을 새로 학습시킬 필요 없이 운영 중인 시스템에 ‘필터’처럼 갈아 끼우는 ‘훈련 불필요’ 방식이다. Q. 상용화 신중론이 나오는 이유는. A. 해결할 과제가 많다. 수만 대의 서버가 얽힌 클라우드 시스템에 병목 없이 녹여내는 기술적 최적화가 필수다. 다양한 모델에서 동일한 품질을 내는지 증명해야 하고, 주요 환경에서 별도 튜닝 없이 쓸 수 있는 범용 표준으로 채택돼야 한다. 데이터 복원 과정에서 발생하는 시간 지연과 실시간 대화 품질 저하 우려도 넘어야 한다. Q. 한국 기업들은 어떻게 대응해야 하나. A. 삼성전자나 SK하이닉스는 단순히 정해진 규격의 부품만 납품하는 공급자에서 벗어나 AI 시스템 전체의 효율을 설계하는 ‘통합 솔루션 파트너’로서의 역량을 입증해야 한다. 메모리 스스로 연산까지 돕는 지능형 메모리(PIM)나 기기 간 연결 장벽을 허무는 차세대 연결 기술(CXL) 같은 미래 기술을 선점해야 한다.

삼성SDS가 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 ‘B300’을 기반으로 한 클라우드 서비스를 국내 처음 선보였다. 삼성SDS는 자사 클라우드 플랫폼 ‘삼성 클라우드 플랫폼(SCP)’을 통해 B300 기반 GPU 구독형 서비스 GPUaaS를 출시했다고 23일 밝혔다. 기업들이 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 ‘AI 추론’ 단계로 진입하면서, 급증하는 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하려는 것이다. B300 GPU는 12단 고대역폭메모리 HBM3E를 탑재해 GPU당 288GB의 메모리 용량과 초당 8TB의 대역폭을 제공한다. 복잡한 연산이 필요한 AI 추론 영역에서 H100 대비 용량은 3.6배, 대역폭은 2.4배로 메모리 성능이 향상됐다. 이에 따라 대규모 언어 모델(LLM) 실행 시 GPU의 빠른 연산 속도 대비 느린 메모리의 데이터 전송 속도로 인해 전반적인 성능이 저하되는 데이터 병목 현상이 획기적으로 개선됐다. SCP B300 GPUaaS를 도입하면 고용량 메모리를 통해 거대 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있어 AI 에이전트, 이미지·영상·코드 생성 및 분석 등 고성능이 필요한 AI 서비스의 지연 시간을 최소화할 수 있다.

엔비디아는 ‘GTC 2026’ 행사를 통해 여러 가지 흥미로운 신기술을 소개했습니다. 가장 주목을 끈 대목은 올해 출시를 준비 중인 차세대 AI CPU+GPU 시스템인 베라 루빈과, 새로 공개한 Groq의 3세대 LPU 시스템입니다. 해당 LPU는 AI 추론을 빠르게 처리하는 전용 가속기로, 베라 루빈 시스템과 함께 사용할 경우 전체 AI 처리 성능을 크게 끌어올릴 수 있어 주목받고 있습니다. 다만 이번에도 RTX 50 시리즈 이후 출시될 차세대 일반 소비자용 GPU에 대한 구체적인 소개는 빠졌습니다. 최근 메모리 공급과 파운드리 수급 문제 등이 이어지면서 소비자용 GPU 출시가 지연될 가능성도 높아지는 가운데 아쉬운 대목입니다. 하지만 대신 AI 그래픽 기술인 DLSS 5가 공개되며 큰 관심을 끌었습니다. DLSS 4.5 이전까지 DLSS 기술은 이미 GPU가 렌더링한 그래픽을 AI를 이용해 더 선명한 이미지로 보정하거나, 프레임과 프레임 사이에 새로운 화면을 만들어 넣어 게임 속도를 높이는 데 집중해 왔습니다. 하지만 DLSS 5는 뉴럴 렌더링(neural rendering) 기술을 적용해 그래픽 생성 단계부터 AI가 관여해 게임 그래픽을 더 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 물체의 기본 형태는 유지하면서도, 표면의 질감이나 조명, 디테일과 같은 시각적 요소를 AI가 다시 구성하는 방식입니다. 그 결과 이전보다 훨씬 현실적인 그래픽과 인체 표현이 가능해졌다는 것이 엔비디아의 설명입니다. 이날 무대에 오른 젠슨 황 CEO는 DLSS 5를 “프로그래머블 셰이더 이후 컴퓨터 그래픽스의 재발명”이자 “그래픽의 GPT 모먼트”라고 평가하며, 2018년 실시간 하드웨어 레이 트레이싱 이후 가장 큰 혁신이라고 강조했습니다. 실제로 공개된 영상과 이미지를 보면 DLSS 5 적용 시 과거와는 다른 수준의 세밀한 캐릭터 묘사가 두드러집니다. 보통 이런 신기술이 공개되면 사람들은 환호하고 여기저기서 박수가 쏟아지기 마련입니다. 하지만 기대와 달리, 발표 직후 DLSS 5는 예상치 못한 논쟁에 휩싸이게 됩니다. 일부 캐릭터 표현이 이른바 ‘AI 슬롭(slop)’처럼 보인다는 비판이 제기된 것입니다. AI 슬롭은 생성형 AI가 만들어낸 저품질·무의미한 콘텐츠를 가리키는 표현으로, 원래 ‘음식물 찌꺼기’를 뜻하는 단어에서 유래했습니다. DLSS 5에서는 캐릭터 얼굴이 과도하게 보정되면서 마치 AI 필터를 적용한 것처럼 어색해 보인다는 지적과, 게임마다 비슷한 느낌이 난다는 비판이 이어지고 있습니다. 심지어 전혀 다른 이미지에 DLSS 5를 적용했다는 식의 패러디까지 등장하고 있는 상황입니다. 실제 사례를 보면 ‘레지던트 이블 레퀴엠’에서는 입술이 두꺼워지고 광대뼈가 강조되면서 얼굴 구조 자체가 바뀐 것처럼 보인다는 지적이 나오고 있습니다. ‘호그와트 레거시’에서는 노인의 주름 표현이 과도해 오히려 부자연스럽고 기괴하다는 평가도 있습니다. 여기에 프레임마다 AI가 이미지를 생성하는 과정에서 장면 간 미묘한 어긋남이 발생해 영상이 어색하게 느껴진다는 문제도 제기됩니다. 이러한 현상은 단순히 화질이 떨어지는 문제가 아니라, 캐릭터의 얼굴이나 장면의 분위기 자체가 달라지는 ‘의미 수준의 왜곡(semantic distortion)’에 가깝습니다. 이에 대해 젠슨 황 CEO는 “게이머들이 완전히 틀렸다”고 반박하며, 모든 결과는 개발자의 통제 하에 있다고 강조했습니다. 실제 적용 수준과 방식은 개발자가 결정하며, 사용자 역시 옵션을 통해 DLSS 5 적용 여부를 선택할 수 있다는 설명입니다. 이 같은 논쟁은 DLSS 초기 논쟁과도 비교됩니다. 당시에는 이미지가 뿌옇게 흐려지는 블러(blur), 빠르게 움직이는 물체 뒤에 잔상이 남는 고스트(ghost), 화면이 미세하게 흔들리거나 깜빡이는 플리커링(flickering) 같은 문제가 있었습니다. 이는 이미지 품질을 높이거나 새로운 프레임을 만들어내는 과정에서 발생하는 오류였습니다. 이후 DLSS 3와 4를 거치며 이러한 문제들은 상당 부분 개선되었습니다. 반면 DLSS 5에서 제기되는 논란은 단순한 그래픽 품질 문제가 아니라, 아예 다른 그래픽이 만들어지는 것 아니냐는 데 있습니다. 즉, 같은 장면을 더 선명하게 보여주는 것이 아니라 AI가 장면을 새롭게 해석해 바꿔버리는 것에 대한 거부감이 핵심입니다. 결국 DLSS 5는 단순한 그래픽 향상 기술을 넘어, AI가 게임의 시각적 결과를 어디까지 바꿀 수 있는가라는 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AI 왜곡 못지 않은 논쟁은 접근성입니다. RTX 50 시리즈의 가격이 높게 책정된 데다, AI 수요 증가로 인해 실제 시장 가격은 출시가보다 더 상승한 상태입니다. 그 결과 많은 소비자들이 새로운 그래픽 카드 구매를 미루고 있으며, 여전히 구형 GPU를 사용하는 경우도 적지 않습니다. 이로 인해 상당수 사용자들이 DLSS 4조차 충분히 활용하지 못하는 상황에서, 훨씬 더 많은 연산 자원을 요구하는 DLSS 5가 공개되면서 ‘그림의 떡’이라는 평가도 나오고 있습니다. 실제로 이날 시연에는 최고급 그래픽 카드 RTX 5090이 두 장이 사용됐습니다. 엔비디아는 가을 정식 출시 전에 한 장의 그래픽 카드에서도 돌아갈 수 있도록 개선하겠다고 발표했지만, RTX 5090 한 장으로도 간신히 돌아가는 수준이 아니냐는 의구심이 제기되고 있습니다. 현재 200만원 넘는 RTX 5080을 구매한 소비자조차도 쉽게 사용할 수 없는 것 아니냐는 우려가 나오는 대목입니다. 아무리 혁신적인 기술이라도 많은 사람들이 접근하기 어렵다면 그 의미는 제한적일 수밖에 없습니다. AI 그래픽 기술의 진정한 확산은 성능뿐 아니라 가격과 접근성까지 함께 해결될 때 가능할 것입니다.

네이버가 글로벌 반도체 기업 AMD와 손잡고 인공지능(AI) 생태계 확장과 차세대 인프라 구축에 나선다. 네이버는 18일 경기 성남 ‘네이버 1784 사옥’에서 최수연 대표와 리사 수 AMD 최고경영자(CEO) 등 양사 경영진이 참석한 가운데 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 양사는 네이버가 개발한 거대언어모델(LLM) ‘하이퍼클로바X’에 최적화된 고성능 그래픽처리장치(GPU) 연산 환경을 구축하고 이 위에서 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 기술을 고도화해 나갈 계획이다. 네이버는 자체 개발 모델부터 데이터센터, 클라우드까지 전 과정을 독자 기술로 연결하는 ‘AI 풀스택’ 역량을 바탕으로, AMD의 차세대 인프라를 실제 서비스 환경에서 구현하는 핵심 파트너 역할을 수행할 계획이다. 양사는 학계 연구진에게 컴퓨팅 자원을 제공하고 공동 연구 프로젝트를 추진하는 등 전방위적인 생태계 확장에도 힘을 모은다. 최 대표는 “AMD와의 협력은 네이버의 기술적 다양성을 확보하고 인프라 경쟁력을 높이는 의미 있는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 수 CEO 역시 “양사가 함께 전 세계 연구자와 기업이 신뢰할 수 있는 개방형 AI 생태계를 구축해 나가길 기대한다”고 화답했다.

AI가속기 1·2위에 모두 공급GPU 넘어 메모리 협력 강화AI 반도체 시장 주도권 속도수, 오늘 하정우 수석과 회동 이재용 삼성전자 회장이 18일 방한한 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)와 만나 인공지능(AI) 반도체 협력 강화에 뜻을 모았다. 전날 젠슨 황 엔비디아 CEO도 그록3 언어처리장치(LPU)를 삼성전자가 생산 중이라고 공개한 바 있다. 삼성전자가 글로벌 AI 가속기 시장의 1위인 엔비디아와 2위인 AMD 모두와 손을 잡으며 AI 반도체 시장의 주도권 확보에 속도를 내는 모습이다. 수 CEO는 이날 이 회장과 서울 용산구 한남동에 있는 승지원에서 만찬 회동을 갖고 차세대 반도체 협력 방안을 논의했다. 이 회장은 먼저 만찬 장소에 도착해 수 CEO를 맞을 준비를 했다. 이 자리에는 전영현 DS부문장(부회장), 한진만 파운드리 사업부장(사장), 송재혁 최고기술책임자(CTO) 등 반도체 사업을 담당하는 핵심 경영진이 동석했다. 승지원은 고 이병철 창업 회장의 거처를 개조한 곳으로 이 회장은 국내외 귀빈을 만날 때 영빈관으로 사용하고 있다. 수 CEO는 만찬 전에는 삼성전자 평택캠퍼스를 방문해 차세대 AI 메모리와 컴퓨팅 기술 분야에서 협력을 확대하는 업무협약(MOU)을 체결했다. 전 부문장은 “삼성과 AMD는 AI 컴퓨팅 발전이라는 공통된 목표를 공유하고 있으며, 이번 협약으로 양사 협력 범위가 확대될 것”이라고 말했다. 이에 수 CEO는 “삼성의 첨단 메모리 기술 리더십과 AMD의 인스팅트 그래픽처리장치(GPU), 에픽 중앙처리장치(EPYC CPU), 랙 스케일 플랫폼을 결합하게 돼 매우 기쁘다”고 화답했다. 업계에서는 2007년 삼성전자의 D램이 AMD 그래픽 카드에 탑재되며 시작돼 20년간 이어진 양사의 협력이 AI 반도체 생태계 전반으로 확장됐다는 평가가 나온다. 특히 삼성전자는 AMD AI 가속기에 탑재되는 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정됐다. 이에 따라 삼성전자는 AMD의 데이터센터용 AI 연산 가속기 ‘인스팅트 MI455X’ GPU에 HBM4를 본격 탑재할 계획이다. AMD가 공식적으로 삼성전자를 자사의 HBM 우선 공급자로 선정한 것은 이번이 처음이다. 삼성전자는 지난달 업계 최초로 1c D램, 4나노 베이스다이 기술 기반 HBM4를 양산 출하했다. 이번 공급을 계기로 AMD와의 파트너십은 한층 강화되고 HBM 시장 주도권도 더욱 공고해질 전망이다. 삼성전자는 지난해부터 AMD의 AI 가속기에 HBM3E를 공급하고 있다. 양사의 협력은 AI 반도체 산업 발전과 함께 메모리 기술과 연산 칩 설계 간 통합이 중요해지고 있는 흐름을 보여 주는 사례로 꼽힌다. AI 가속기 성능이 높아질수록 GPU와 HBM 간 설계 최적화가 중요해지면서 메모리 업체와 GPU 설계 기업 간 협력도 더욱 긴밀해지고 있다. 앞으로 AMD의 AI 가속기 설계와 삼성의 메모리·파운드리 기술 간 시너지도 확대될 것으로 관측된다. 삼성전자와 AMD는 AI 데이터센터 랙 단위 데이터센터 플랫폼 헬리오스(Helios)와 6세대 차세대 데이터센터 서버용 CPU의 성능을 극대화하기 위해 고성능 DDR5 메모리 솔루션 분야에서도 협력하기로 했다. 또 팹리스(반도체 설계기업)인 AMD의 차세대 제품을 위탁 생산하는 파운드리 협력에 대해서도 논의해 나가기로 했다. 업계에서는 이번 협력이 삼성전자의 ‘아픈 손가락’으로 꼽혀 온 파운드리 경쟁력을 회복하는 계기가 될 수 있다는 기대가 나온다. 삼성전자는 메모리, 파운드리(반도체 위탁생산), 패키징까지 ‘원스톱 솔루션’이 가능하다는 점을 강조하며 글로벌 빅테크 기업과의 협력 확대에 나서고 있다. 한편 한국을 처음 찾은 수 CEO는 19일에는 하정우 청와대 AI미래기획수석과 만나 정부의 AI 고속도로 구축 등 AI 생태계 전반에 대해 의견을 나누고 협력 방안을 논의한다. 이 자리에는 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장도 참석한다. 같은 날 노태문 삼성전자 대표이사 겸 DX부문장, AI 스타트업 업스테이지의 김성훈 대표와도 회동하며 ‘광폭 행보’를 이어 간다.

최 회장 “가격 안정화 계획 곧 발표”SK하이닉스, 미국 ADR 상장 검토젠슨 황 “여러분들 완벽하다” 극찬 최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI) 혁명에 따른 메모리 반도체 공급 부족 현상이 2030년까지 이어질 것이라는 분석을 내놨다. 최 회장은 시장의 수급 불균형에 대응하기 위해 국내 생산 기지를 활용한 신속 대응 체제를 강조하는 한편, 기업 가치 재평가를 위한 미국 주식예탁증서(ADR) 상장 검토 사실을 공식화했다. 최 회장은 16일(현지시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에 곽노정 SK하이닉스 사장 등 핵심 경영진과 함께 참석했다. 최 회장이 GTC를 직접 찾은 것은 이번이 처음이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 기조연설 직후 취재진과 만난 최 회장은 “웨이퍼 확보에만 최소 4, 5년이 걸리는 만큼 2030년까지 업계 전반의 (메모리) 공급 부족이 20% 이상 지속될 가능성이 높다”고 진단했다. 특히 특정 제품군에만 수요가 쏠리는 현상을 경계하며 “HBM에 너무 집중하면 일반 D램 부족으로 스마트폰 등 기존 산업이 타격을 입는다”며 균형 있는 생태계 조성을 위한 가격 안정화 계획을 조만간 발표할 것이라고 덧붙였다. 최 회장은 해외 공장 설립에 대해 “전력·용수·건설 여건·엔지니어링 인력이 갖춰져야 한다”며 한국 생산 시설에 집중하겠다는 뜻을 밝혔다. SK하이닉스의 미국 ADR 상장 가능성에 대해선 “글로벌 주주들에게 노출을 확대해 더 글로벌한 회사가 되기 위한 검토를 진행 중”이라고 밝혔다. 최 회장은 이날 오후 SK하이닉스 부스를 직접 찾은 황 CEO와 재회했다. 지난달 비공식 ‘치맥 회동’ 이후 한 달여 만에 다시 마주한 두 사람은 부스 내 전시된 차세대 메모리 솔루션들을 차례로 살폈다. 황 CEO는 차세대 HBM4와 서버용 D램 모듈인 SOCAMM2가 실제 GPU 모듈에 장착된 전시용 모형을 유심히 살폈으며, 최신 ‘그레이스 블랙웰(GB300)’ 기반 시스템 실물을 통해 양사의 기술 결합력을 확인했다. 현장에서 황 CEO는 “여러분들은 완벽하다(You guys are perfect)”는 극찬을 건네기도 했다. 그러면서 양사의 핵심 협력 제품인 ‘베라 루빈 200’ 패키지 위에 “JENSEN♡SK HYNIX”라는 친필 사인을 남기며 파트너십을 재확인했다. 최 회장 역시 전시장 이동 중 황 CEO의 딸인 매디슨 황 엔비디아 총괄과 인사를 나누며 각별한 유대를 보여줬다. 다만 시장의 경쟁 구도는 한층 치열해지는 양상이다. 황 CEO가 SK하이닉스뿐만 아니라 삼성전자와 마이크론 부스를 잇달아 방문한 것은 엔비디아가 특정 업체에 대한 의존도를 낮추는 ‘공급망 다변화’ 전략을 본격화했음을 시사한다. 실제로 마이크론은 이날 베라 루빈용 HBM4 12단 제품의 양산 출하를 공식화했고, 삼성전자는 차세대 ‘HBM4E’ 실물 칩을 전격 공개하며 추격에 박차를 가했다.

현대자동차그룹이 자율주행, 소프트웨어중심차(SDV) 등 미래 모빌리티 분야에서 엔비디아와 전략적 협업을 확대한다. 엔비디아의 ‘두뇌’를 활용해 일부 차종에 부분 자율주행 기술을 선제 적용하고, 중장기적으로 로보택시까지 확장한다는 전략이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일(현지시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “자율주행차에도 ‘챗GPT 순간’이 도래했다”며 “로보택시 준비 차량의 수는 앞으로 많아질 것이며 현대차, BYD, 닛산, 지리자동차 등 네 개의 새로운 파트너가 포함됐다”고 밝혔다. 황 CEO는 정의선 현대차그룹 회장과 지난해 10월에 이어 올해 1월 CES 2026 행사장에서도 ‘깐부 회동’을 이어가는 등 협력을 강화해왔다. 현대차그룹은 자체적인 SDV 역량과 엔비디아의 자율주행 기술력을 결합해 차세대 자율주행 솔루션 공동개발에 착수한다고 밝혔다. 이를 통해 테슬라에 비해 주춤했던 자율주행 개발에 속도를 낸다는 구상이다. 현대차·기아는 우선 엔비디아가 보유한 레벨2(부분 자율주행) 이상 첨단운전자보조기능(ADAS) 등 자율주행 기술을 일부 차종에 선제적으로 적용할 예정이다. 중장기적으로는 특정 구간에서 운전자 없이 주행하는 레벨4(고도 자율주행) 로보택시까지 아우르는 자율주행 협력 체계를 구축한다. 현대차그룹의 자율주행 합작법인인 미국 모셔널을 중심으로 로보택시 기술을 고도화할 계획이다. 현대차그룹은 ‘엔비디아 드라이브 하이페리온’을 도입해 자율주행 레벨2부터 레벨4까지 확장할 수 있는 통합 아키텍처(설계구조)를 구축하기로 했다. 고성능 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 센서, 카메라 등을 묶은 표준 설계구조로, 이를 통해 영상·언어·행동 데이터 수집, 인공지능(AI) 학습·성능 향상, 실제 차량 적용, 데이터 품질 향상 등으로 이어지는 선순환 체계를 구축한다는 것이다. 아울러 엔비디아가 보유한 광범위한 데이터, AI 기술을 적극 활용해 그룹 전반에서 얻은 데이터를 단일 학습 파이프라인으로 통합할 계획이다. 파이프라인이란 명령어, 그래픽 등을 처리하는 컴퓨터의 데이터 처리 구조다. 그동안 데이터를 통합하는 과정에서 문제가 있었고 양질의 데이터를 축적하지 못했다는 지적을 반영한 것이다.

정부가 ‘K-엔비디아 육성’을 위해 국민성장펀드를 통해 인공지능(AI)·반도체 분야에 올해 10조원, 향후 5년간 50조원을 투자한다. 이억원 금융위원장은 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 K-엔비디아 육성 프로젝트 추진을 위한 민관 합동 간담회에서 “전 세계 기술 패권 전쟁 뒷단에서는 투자 전쟁이 벌어지고 있다. 아이디어와 기술 외에 자본의 힘도 굉장히 중요하다”고 강조했다. K-엔비디아 육성은 국산 AI 반도체의 설계와 생산을 지원하는 사업이다. 국가 AI 컴퓨팅센터 건립과 국민성장펀드가 투자하는 1차 메가 프로젝트에 선정됐다. 금융위는 AI 분야 후속 메가 프로젝트도 산업계, 과학기술정보통신부와 협력해 적극 발굴할 예정이다. 간담회에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관, 박상진 한국산업은행 회장과 국내 AI 반도체 기업 대표들이 참석했다. 배 부총리는 “AI 반도체 기업에서는 한번 칩을 만들 때마다 수천억원의 투자가 필요하다고 말한다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 들여오는 데 이어 투자를 통해 우리 기업이 높은 사양의 신경망처리장치(NPU)를 세계적으로 보급한다면 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.박 회장은 사전 간담회에서 “지금 투자 안 하면 언제 하겠느냐”며 신속한 투자 의지를 밝혔다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일(현지시간) 미국 새너제이 SAP 센터에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “2027년 엔비디아가 맞이할 인공지능(AI) 칩 매출 기회가 1조 달러(약 1500조원)에 달할 것”이라고 선언했다. 지난 GTC에서 제시한 전망치보다 2배 커진 숫자에 현장에서는 환호성이 나왔다. 엔비디아는 이 새로운 전환을 현실화할 전략적 우군으로 삼성전자를 지목했다. 추론 특화 LPU ‘그록3’ 공개AI슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합언어 추론 시간 줄여 효율 극대화그록 칩 80% ‘삼성 S램’으로 채워황 CEO는 최근 시장에서 제기된 ‘AI 버블’과 ‘빅테크의 자체 칩 개발’이라는 의구심을 정면 돌파했다. 황 CEO는 자신을 ‘토큰 킹’이라 부르며, AI 답변 생성 단위인 ‘토큰’을 ‘새로운 시대의 원자재’로 정의한 뒤 “엔비디아 시스템의 토큰당 생성 비용은 세계에서 가장 저렴하다”고 강조했다. 빅테크들이 막대한 고정비를 들여 직접 칩을 설계하는 것보다 엔비디아 생태계 안에서 토큰을 생산하는 것이 경제적이라는 의미다. 엔비디아는 이날 빠른 추론에 특화된 전용 칩인 언어처리장치(LPU) ‘그록3’를 공개하고, 이를 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합한다고 밝혔다. 기존의 ‘루빈’ 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 데이터 처리에 강하고 새로운 LPU는 언어 추론의 지연 시간을 줄인다. 이 둘을 함께 쓰면 성능과 효율을 모두 높일 수 있다는 의미다. 이 중 엔비디아식 고효율 비용 파괴를 실현할 그록3는 삼성전자가 평택 공장에서 위탁 생산하고 있다. 삼성이 제조한 그록 칩은 내부의 80%가 S램(SRAM)으로 채워져 전력당 토큰 처리량을 35배 높이는 ‘괴물 같은 성능’을 자랑한다. 황 CEO는 이날 기조연설 중 “삼성이 우리를 위해 칩을 제조해줘 정말 감사하다”고 이례적인 감사를 표했다. 해당 제품은 올해 3분기 말에서 4분기 초 양산에 들어갈 예정이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 하나로 묶는 독보적인 ‘종합 반도체 업체’(IDM)의 면모를 보이며 화답했다. 삼성은 GTC 전시장에서 메모리업체 중 유일하게 차세대 GPU인 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 HBM4, 저전력 메모리(SOCAMM2), 초고속 SSD가 모두 탑재된 실물 서버를 공개했다. 베라 루빈은 단일 칩을 넘어 CPU, GPU, 네트워크, 보안, 메모리를 시스템으로 통합한 아키텍처다. 삼성전자 독보적 종합 반도체 업체HBM4 등 탑재된 실물 서버 공개2나노 도입 계획… 기술 초격차 자신“성능 최적화 위해 선단 공정 불가피”황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 현장에서 “올해 HBM 생산량을 작년보다 3배 이상 늘리고 이 중 절반 이상을 6세대 HBM4로 채우겠다”며 프리미엄 시장 주도권을 확보하겠다는 뜻을 보였다. 차세대 로드맵도 구체화했다. 삼성은 현재 양산 중인 6세대 HBM4와 7세대 HBM4E 베이스 다이(HBM 맨 아래 탑재되는 핵심 부품)에 4나노 공정을 적용하고, 8세대 HBM5부터는 삼성 파운드리의 2나노 선단 공정을 전격 도입한다. 황 부사장은 “성능 최적화를 위해 선단 공정 활용은 불가피하다”며 기술 초격차에 대한 자신감을 드러냈다. 기조연설 직후 삼성전자 전시장을 찾은 황 CEO는 HBM4 코어다이에 ‘어메이징(Amazing) HBM4!’, 평택산 그록 웨이퍼에는 ‘그록 슈퍼 패스트’(Groq Super Fast)라고 서명하며 기술력을 공인했다. 이튿날인 18일에는 리사 수 AMD CEO도 삼성 평택캠퍼스를 방문해 파운드리 협력 확대를 논의할 예정이다. 엔비디아와 AMD라는 반도체 양강이 동시에 삼성에 손을 내미는 셈이다. 젠슨 황 “어메이징 HBM4”평택산 웨이퍼에 ‘슈퍼 패스트’ 서명AMD CEO도 오늘 평택공장 방문반도체 2강, 삼성전자에 손 내밀어이날 엔비디아는 삼성전자가 생산하는 그록 LPU를 포함한 차세대 로드맵을 발표했다. 황 CEO는 차세대 GPU인 ‘루빈’ 아키텍처를 기반으로 144개의 GPU를 연결하는 ‘루빈 울트라’ 시스템을 공개했다. 여기에 에이전트 AI 연산을 지휘할 차세대 CPU ‘로자’, 그리고 루빈의 뒤를 이을 차차세대 GPU ‘파인만’을 차례로 발표했다. 특히 소프트웨어 플랫폼 ‘네모클로’를 소개하며 AI가 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 개발 생태계까지 엔비디아 내에 구축하겠다는 야심을 드러냈다. 연설 말미에는 지상 너머 우주 데이터센터인 ‘베라 루빈 스페이스 원’을 깜짝 공개하며 우주에서도 가속 컴퓨팅이 가동되는 시대를 예고했다.

신세계그룹은 미국 인공지능(AI) 기업 ‘리플렉션 AI’와 함께 국내 최대 규모의 AI 데이터센터 건립을 추진한다고 17일 밝혔다. 양사는 16일(현지시간) 미국 샌프란시스코 내셔널 AI 센터에서 ‘한국 소버린 AI 팩토리 건립을 위한 전략적 파트너십 MOU’(가칭)를 체결했다. 행사에는 정용진 신세계그룹 회장과 미샤 라스킨 리플렉션 AI 최고경영자(CEO)가 참석해 향후 협력을 약속했다. 특히 양사 파트너십은 미국 상무부가 지난해 7월 시작한 ‘AI 수출 프로그램’에서 기술 협력 첫 사례다. 이에 하워드 러트닉 미국 상무부 장관이 행사에 참석해 사업 지원 의지를 밝혔다. 양사는 국내에 전력 용량 250㎿ 규모의 AI 데이터센터를 지을 계획이다. 올해 안에 조인트벤처(JV)를 설립하고 관련 기관 및 지자체 등과 사업 진행을 긴밀하게 협의해 나간다는 방침이다. 투자 규모 등 세부 사항은 향후 확정하게 된다. 센터 구축에 필수인 그래픽처리장치(GPU)는 엔비디아로부터 공급받기로 했다. 엔비디아는 지난해 리플렉션 AI에 공동 투자자들과 20억 달러(약 3조원)을 투자한 바 있다. 데이터센터는 클라우드 서비스와 함께 사용자 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 ‘풀 스택 AI 팩토리’로 운영할 방침이다. 신세계 관계자는 “정부의 AI 경쟁력 강화와 소버린 AI 구축 비전에 발맞춰 정부 기관과 기업 모두 이용할 수 있는 AI 클라우드 서비스를 제공하려 한다”고 설명했다. 정용진 신세계 회장은 “AI 없는 미래산업은 생존 불가능”이라며 “리플렉션 AI와의 데이터센터 건립 협업 프로젝트는 신세계의 미래 성장 기반에 토대가 되는 것은 물론 국내 산업 전반의 AI 생태계 고도화에도 기여할 것”이라고 말했다. 신세계가 쌓아온 유통업 인프라·데이터와 AI 역량이 결합되면 고객에게 새로운 혜택을 제공하는 차별화된 ‘AI 커머스’를 구현할 수 있다는 설명이다. 라스킨 CEO는 “신세계와 함께 한국이 주체적으로 진화시켜 나갈 수 있는 AI 인프라를 창출할 것”이라고 말했다.

정부가 국민 누구나 인공지능(AI)을 활용할 수 있도록 오는 6월까지 온라인 교육 플랫폼을 구축한다. AI 문해력 확산을 위한 ‘전 국민 AI 경진대회’도 연다. 챗GPT와 구글 제미나이 등 생성형 AI가 일상에 빠르게 확산한 데 따른 조치다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 11일 과학기술관계장관회의를 주재하며 이런 내용이 담긴 안건을 보고받았다. 정부는 먼저 온·오프라인 AI 교육 접근성을 확대한다. 과기부는 온라인 교육 플랫폼 ‘우리의 AI 러닝’을 올해 6월까지 구축하고, 지역아동센터와 경로당 등에서도 교육을 받을 수 있도록 관련 인프라를 마련하기로 했다. 학생부터 어르신까지 전 생애주기를 고려한 맞춤형 커리큘럼을 제공해 ‘AI 교육 사각지대’를 최소화한다는 목표다. 정부는 2030년까지 5년간 3300만명을 지원해 이른바 ‘요람에서 무덤까지’ AI 활용이 가능한 환경을 만든다는 구상이다. 취약계층을 위한 ‘포용적 AI’ 개발 지원도 추진한다. 노인이 기차 예약을 쉽게 할 수 있도록 돕는 대화형 AI나 소상공인을 위한 AI 경영 컨설턴트 서비스 등이 대표적 사례로 거론된다. 국산 AI 모델을 활용하는 기업에 대한 지원도 강화한다. 네이버·카카오 등 주요 플랫폼에 국산 AI 모델을 탑재할 경우 정부가 확보한 그래픽처리장치(GPU) 일부를 배분할 계획이다. 오는 26일에는 ‘전 국민 AI 경진대회’도 개막한다. 일반 국민이 참여하는 AI 퀴즈대회, 초·중·고 AI 창작대회, 대학생 AI 루키대회, 최고 수준 연구팀이 참여하는 AI 챔피언대회, 디지털 취약계층을 위한 국민 행복 AI 경진대회 등 다양한 프로그램이 마련된다. 대회는 약 7개월간 진행되며 12월 AI 페스티벌에서 총상금 30억원 규모의 시상식이 열릴 예정이다. 배 부총리는 “글로벌 산업 질서가 빠르게 재편되는 만큼, AI가 위기가 아닌 기회로 작동하도록 골든타임을 어떻게 활용하느냐가 미래를 좌우한다”고 강조했다.