양국 20년 묵은 FTA도 개선하기로李 “초불확실성 시대 진정한 동반자”웡 “비슷한 입장서 자유무역 수호”AI 서밋서 韓 기업 초저전력 칩 시연 이재명 대통령은 2일 로런스 웡 싱가포르 총리와의 정상회담에서 한반도 평화 안정, 남북 대화 재개를 위한 싱가포르의 건설적 역할을 당부했다. 두 정상은 한·싱가포르 자유무역협정(FTA) 개선 협상을 개시하고 인공지능(AI)·소형원전(SMR) 등 미래 첨단 분야와 국방·안보 분야의 협력도 강화하기로 했다. 싱가포르를 국빈 방문 중인 이 대통령은 이날 싱가포르 정부청사에서 웡 총리와 정상회담을 한 뒤 공동언론발표를 통해 이같이 밝혔다. 이 대통령은 “싱가포르는 2018년 역사적인 북미 정상회담이 개최된 뜻깊은 장소”라며 “앞으로도 한반도와 역내 평화를 위해 건설적 역할을 계속해 주실 것으로 믿는다”고 밝혔다. 두 정상은 최근 중동 상황에 대해서도 논의했다. 이 대통령은 “오늘날 초불확실성 시대의 격랑을 헤쳐 나가기 위해서는 어려움을 함께 극복하면서 신뢰할 수 있는 진정한 동반자가 더욱 절실하다”고 말했다. 웡 총리도 “저희는 유사 입장국으로서 자유무역을 수호하고 규칙 기반 질서를 수호하는 전략적 이해를 공유하고 있다”고 밝혔다. 양국은 이날 정상회담을 계기로 한·싱가포르 FTA 개선 협상을 개시하기로 합의하고 공동선언문을 체결했다. 이 대통령은 “두 정상은 올해 발효 20주년을 맞는 양국 FTA를 통상 및 경제 안보 환경 변화와 기술 발전을 충분히 반영하는 방향으로 개선하기로 했다”고 설명했다. 소형원전 사업 모델을 공동 개발하기 위한 ‘SMR 협력 MOU’ 등 5건의 양해각서(MOU)도 체결했다. 웡 총리는 “싱가포르는 원전의 잠재성을 인식하고 있고 (원전이) 장기적인 에너지믹스의 중요한 역할을 할 거라고 생각한다”며 “한국의 전문성과 경험을 통해 배우기를 희망한다”고 밝혔다. 아울러 양국은 ‘공공안전 분야 인공지능 및 디지털 기술 협력 MOU’와 ‘지식재산 강화 협력 MOU’, ‘과학기술 협력 MOU’, ‘환경위성 공동활용 MOU’를 맺었다. 양국은 AI 협력을 심화하기 위해 ‘AI 협력 프레임워크’ 체결도 추진키로 했다. 이와 관련, 이 대통령은 이날 오후 ‘한·싱가포르 AI 커넥트 서밋’에 참석해 “대한민국 정부는 ‘AI 협력 프레임워크’를 통해 실질적 협력이 이뤄질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 약속했다. 구체적으로 “2030년까지 싱가포르에 3억 달러(약 4386억원) 규모의 글로벌 펀드(K-VCC)를 조성하겠다”고 밝혔다. 또 “내년부터 국제 공동 연구와 인재 교류를 본격화하겠다”고 했다. AI 서밋에선 국내 기업인 딥엑스가 그래픽처리장치(GPU) 수준의 연산을 수행하면서도 전력 소모를 획기적으로 낮춘 초저전력 칩 ‘DX-M1’의 기술력을 시연했다. 동일한 AI 연산을 수행하는 AI 반도체 위에 버터를 올려놓고 비교한 결과, 딥엑스 칩 위의 버터만 녹지 않아 현장의 이목을 집중시켰다.

엔비디아가 역대 최고 매출을 기록하며 시장의 ‘인공지능(AI) 거품론’을 잠재웠다. 이에 엔비디아의 차세대 제품인 ‘루빈(Rubin)’과 6세대 고대역폭메모리(HBM4)에 핵심 역할을 하는 삼성전자와 SK하이닉스의 고공비행이 지속될 것으로 보인다. 엔비디아는 25일(현지시간) 회계연도 4분기 매출이 681억 3000만 달러(약 98조원)를 기록했다고 공시했다. 이는 전년 동기 대비 73% 증가한 수치로 시장 전망치(662억 달러)를 크게 웃돌았다. 매출의 91% 이상인 623억 달러가 데이터센터 부문에서 발생했다. 또 총마진율은 75%를 기록해 반도체 시장에서 공급자가 여전히 우위에 있음을 재확인했다. 성장의 기세는 하반기 차기 라인업으로 이어진다. 젠슨 황 CEO는 컨퍼런스 콜에서 “에이전트형 AI의 변곡점을 맞이하면서 컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 늘고 있다”며 “거의 모든 고객이 베라 루빈 칩을 구매할 것으로 예상한다”고 밝혔다. 엔비디아는 미국의 규제로 인한 중국 시장 내 데이터센터 매출을 제외하고도 다음 분기 매출 전망치를 월가 예상치를 상회하는 780억 달러(약 112조원)로 제시했다. 엔비디아의 차기 플랫폼인 ‘루빈’ 출시에 맞춰 삼성전자는 지난 12일 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했다. 엔비디아의 최대 파트너사인 SK하이닉스가 전체 물량의 약 65%를 배정받을 것으로 추산되는 가운데, 삼성전자 역시 약 30%의 점유율을 확보하고 있다. 특히 엔비디아가 최근 불안정해진 공급망을 안정시키려 두 회사 모두 핵심 파트너로 삼고 더욱 긴밀한 관계를 맺을 것이라는 분석도 나온다. SK하이닉스는 이날 ‘HBM’의 성공을 이을 차세대 솔루션인 고대역폭플래시(HBF)를 전격 공개하며 영토 확장에 나섰다. 메모리 전문기업 샌디스크와 손잡고 HBF의 글로벌 표준화를 추진하기로 했다. AI 서비스의 중심이 ‘학습’에서 ‘추론’으로 이동하는 시점을 선제 공략하려는 포석으로 읽힌다. HBF는 HBM의 고성능과 SSD의 대용량 특성을 결합했다. 컴퓨팅 수요가 급증할수록 메모리 공급자가 시장의 주도권을 쥐는 ‘슈퍼 을’ 현상은 심화할 전망이다. 아무리 연산 장치의 성능이 뛰어나도 데이터를 공급하는 메모리 속도가 받쳐주지 못하는 ‘메모리 벽’ 현상이 발생하기 때문이다. 이에 따라 엔비디아의 차세대 GPU 로드맵에 맞춘 삼성전자와 SK하이닉스의 기술 개발 일정은 전체 AI 생태계의 성장 속도를 결정짓는 핵심 변수가 됐다. 이에 글로벌 투자은행 맥쿼리는 지난 24일(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원과 170만원으로 대폭 상향했다.

AI·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템이 기업 환경 변화에 대응하기 위한 ‘2026년 지속가능한 AI 전환 전략’을 발표했다. 25일 HS효성인포메이션시스템에 따르면 이번 전략의 핵심은 크게 네 가지로 구성된다. ‘파트너 에코시스템 강화’, ‘프라이빗 클라우드(Private Cloud) AI 인프라 확대’, ‘HS효성 AI 플랫폼 고도화’, ‘VSP One 데이터 플랫폼 강화’ 등이다. HS효성인포메이션시스템은 GPU 서버, 고성능 스토리지, 저전력 Arm 서버, 데이터 레이크, AIOps 등을 통합한 ‘HS효성 AI 플랫폼’을 통해 구축부터 운영까지 AI 인프라 전 과정을 지원하고 있다. 향후 DataOps, MLOps, LLMOps, AI 에이전트 등 활용 고도화 영역까지 포트폴리오를 확대한다는 계획이다. 또한 AI 연산 최적화를 중심으로 빠르게 진화하는 클라우드 환경에 맞춰 프라이빗 클라우드 기반 AI 인프라 수요에도 대응하고 있다. GPU 자원 관리와 AI 워크로드 운영을 통합한 ‘UCP 프라이빗 클라우드 AI’ 솔루션을 통해 모델 학습부터 추론, 운영까지 지원하는 풀스택 환경을 제공한다. 데이터 인프라 부문에서는 스토리지와 소프트웨어 정의 스토리지를 통합한 ‘VSP One’ 포트폴리오를 중심으로 랜섬웨어 대응과 재해복구 역량을 강화하고 있다.

현대자동차그룹이 지난달 미국 라스베이거스에서 열린 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’에서 인간 중심의 AI 로보틱스 생태계 청사진을 제시했다. 단순 기술 시연을 넘어 제조·물류·모빌리티 전반에 걸친 ‘피지컬 AI’ 상용화를 본격화하겠다는 선언이다. 이 기간 정 회장은 미국 라스베이거스 현장에서 젠슨 황 엔비디아 CEO, 아카시 팔키왈라 퀄컴 COO 등 글로벌 빅테크 수장들과 잇달아 회동하며 협력 방안을 논의했다. CES 2026의 하이라이트는 보스턴다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 ‘아틀라스’였다. 56개 자유도와 360도 카메라 기반 감지 시스템, 최대 50㎏ 운반 능력을 갖춘 아틀라스는 모터를 3개 핵심 유형으로 표준화해 효율성을 높였고, 자율 배터리 교환 기능까지 탑재했다. 이 로봇은 글로벌 IT 매체 CNET이 선정한 ‘Best of CES 2026’에서 최고 로봇상을 받았다. 현대차그룹은 엔비디아와 블랙웰 GPU 5만장 공급 계약을 체결하고, 국내 AI 기술 센터 설립 등 피지컬 AI 역량 고도화에 속도를 내고 있다. 차량 내 AI, 자율주행, 스마트 팩토리, 로보틱스까지 아우르는 데이터 선순환 체계를 구축해 제조 현장의 데이터를 학습·검증에 활용하고 이를 다시 제품 경쟁력으로 연결하겠다는 전략이다.

스페인 바르셀로나에서 내달 2일(현지시간) 개막하는 ‘MWC26’을 관통하는 키워드는 우주까지 확대된 ‘지능형 연결’이다. 국내 통신 3사는 각기 다른 전시 컨셉트을 통해 글로벌 비즈니스 파트너를 확보하고, 내수 시장을 넘어선 ‘글로벌 AI 기업’으로서 실무 역량을 증명할 계획이다. 통신 3사는 22일 이번 전시에서 선보일 핵심 기술과 비전을 공개했다. SK텔레콤은 인프라와 모델, 서비스를 수직 계열화한 ‘풀스택(Full Stack) AI’를 전면에 내세웠다. 992㎡ 규모의 전시관에서는 울산 AI 데이터센터(DC) 유치와 고성능 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 ‘해인’ 구축으로 축적한 인프라 역량을 집중적으로 선보인다. 특히 5190억개의 파라미터를 보유한 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’을 현장에서 시연한다. LG유플러스는 기술의 지향점을 ‘사람 사이의 연결’에 두고, 전략으로 ‘사람 중심 AI’를 택했다. 전시관에서 목소리 기반 에이전트 ‘익시오(ixi-O)’가 피지컬 AI와 결합해 사용자 경험을 혁신하는 모습을 보여주는 데 주력한다. 특히 홍범식 LG유플러스 사장은 개막 당일 ‘모든 연결의 인간화’를 주제로 메인 기조연설을 한다. MWC 무대에서 LG그룹 경영자가 기조연설자로 나서는 것은 처음이다. KT는 전시장 한복판에 ‘광화문 광장’을 구현해 기술과 한국적 정체성의 결합을 시도한다. 핵심 전시물인 기업용 AI 운영체제 ‘에이전틱 패브릭’은 다양한 AI 기술을 유기적으로 연결해 기업 업무를 자동화하는 실무형 설루션이다. 영상 분석 기술로 실종자를 찾는 ‘비전 트랙’ 등 사회 안전망과 직결된 기술을 배치하는 한편, 생성형 AI로 구현한 국가대표 이강인 선수가 다국어로 관람객을 맞이하는 등 기술의 광범위한 활용 가능성을 시각화한다. 올해 MWC의 최대 화두는 지상망의 한계를 넘어서는 ‘우주 기반 연결성’이다. 이번 행사에는 스페이스X의 그윈 숏웰 사장과 유럽우주기구(ESA) 소속 팀 피크 등 우주 시대를 여는 리더들이 집결해, AI와 결합한 위성 통신망이 산업 질서를 뒤흔들 ‘게임 체인저’가 될 것임을 예고한다. 

오픈 AI는 최근 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer Scale Engine, 이하 WSE)을 개발하는 미국의 스타트업인 세레브라스(Cerebras)와 인프라 도입 계약을 체결했습니다. 세레브라스의 WSE 기반의 750MW 데이터 센터를 구축하는 계획으로 2028년 가동을 목표로 하고 있습니다. 투자 규모는 공개하지 않았지만, 일부 언론 보도에서는 100억 달러에 달하는 것으로 추정되고 있습니다. 오픈 AI는 세레브라스의 최신 WSE3-3 기반의 GPT-5.3-Codex-Spark를 공개해 이 프로세서에서 가능성을 보여주고 있습니다. 물론 현재는 엔비디아 의존도가 여전히 높고 두 회사가 기존에 맺은 상호 투자 계획들은 여전히 유효하지만, 이런 행보는 오픈 AI가 새로운 대안을 찾고 있다는 인상을 주기에는 충분합니다. 이를 통해 엔비디아와의 협상에서 우위를 점하는 것은 물론 더 비용 합리적인 대안을 찾을 수도 있는 것입니다. 다만 웨이퍼 스케일 엔진이라는 새로운 기술을 들고나온 세레브라스가 실제 그만큼의 성과를 보여줄 수 있을지는 아직 미지수입니다. 세레브라스는 2015년 설립된 스타트업으로 2019년 첫 번째 WSE 제품을 내놓았습니다. 이 기술에 웨이퍼 스케일이라는 명칭이 붙은 이유는 간단합니다. 프로세서를 만들 때 사용되는 둥근 원판인 웨이퍼를 잘라서 칩을 만드는 게 아니라 웨이퍼 전체를 통째로 하나의 프로세서로 사용하기 때문입니다. 현대적인 프로세서와 메모리 모두 웨이퍼를 잘라서 제품을 만들고 있지만, 웨이퍼를 여러 개로 잘라서 프로세서를 만든 후 이들을 별도의 시스템에서 병렬로 연결한다는 것은 사실 제조 비용 상승은 물론 프로세서 간 데이터 전송 시 발생하는 병목현상으로 인해 성능이 떨어질 우려가 있습니다. 따라서 발상을 바꿔 아예 웨이퍼 하나를 통째로 멀티코어 프로세서로 활용하자는 아이디어는 이전부터 있어 왔으나 몇 가지 큰 걸림돌이 있어 실현되지는 못했습니다. 첫 번째는 프로세서 제조 과정에서 사소한 오류 하나만 생겨도 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되는 위험성이 있다는 것입니다. 예를 들어 기존의 프로세서는 웨이퍼 하나에서 150개 정도의 제품이 나왔을 때 100개 정도만 양품이면 나머지 50개를 버려도 충분히 수익을 낼 수 있습니다. 하지만 웨이퍼 전체에서 치명적인 오류가 한 번만 발생하면 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되어 손해가 클 수밖에 없습니다. 웨이퍼 안에 수많은 코어를 탑재할 경우 코어 간 병목 현상과 메모리 병목 현상 역시 우려될 수 있는 문제입니다. 마지막으로 이렇게 거대한 프로세서는 전력 소모량과 발열량 역시 엄청나게 클 수밖에 없어 실용적인 시스템을 구축하기 힘들었습니다. 세레브라스는 새로운 방법으로 이 한계를 극복했습니다. 우선 하나의 큰 코어 대신 작은 코어 여러 개를 연결해 반복되는 구조를 만든 후 각 코어가 모두 연결되어 있어 일부 코어와 연결 회로에 오류가 생기더라도 나머지 부분이 정상 작동하도록 만들었습니다. 그리고 대용량의 SRAM을 프로세서에 통합해 메모리 병목 현상을 최소화했습니다. 2024년 공개한 세레브라스의 최신 프로세서인 WSE-3의 경우 TSMC의 5nm 공정을 이용해 4조 개의 트랜지스터를 집적한 역대 가장 거대한 프로세서로 90만 개의 코어를 집적했습니다. 실제로는 90만 개보다 더 많은 코어를 넣어서 오류가 나더라도 90만 개 정도의 코어 숫자를 보장한 것입니다. 하지만 코어가 많다고 해서 성능이 바로 그만큼 높아지는 것은 아닙니다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 속담처럼, 수많은 코어가 유기적으로 연결되어야 합니다. WSE-3는 코어들은 거대한 메쉬(Mesh) 구조로 연결되어 있습니다. 하나의 실리콘 안에서 모든 코어가 연결된 덕분에 수천 개의 GPU를 묶을 때 발생하는 병목 현상을 피하고 데이터 전송 속도가 매우 빠른 것이 특징입니다. WSE-3는 90만 개의 코어를 뒷받침하기 위해 44GB SRAM 메모리를 칩에 통합하고 있습니다. 다만 이것만으로는 대규모 AI 연산에 필요한 대규모 데이터를 모두 담을 수 없기 때문에 가중치(Weights)를 칩 외부의 전용 스토리지에 보관하고, 연산 시 필요한 부분만 초고속 스트리밍으로 칩에 공급하는 방식을 사용합니다. 이런 독특한 구조를 통해 웨이퍼 스케일 엔진 기술은 기본 AI 프로세서가 지닌 한계를 극복할 차세대 AI 솔루션으로 주목받고 있습니다. 하지만 장밋빛 미래만 보이는 것은 아닙니다. 현재 AI 생태계 자체가 엔비디아의 CUDA에 기반해 있고 AI 서비스 솔루션 자체도 GPU에 최적화되어 있다는 점은 무시하기 어려운 장벽입니다. 더구나 현재도 적자인 오픈 AI는 여기저기 투자 계획과 협업 프로젝트를 발표하고 있지만, 이 막대한 자금들을 어디서 조달할 수 있을지 의구심이 제기되고 있습니다. 지금 흑자를 내고 있다고 해도 앞으로 계획된 투자를 진행하기 위해서 필요한 천문학적인 자금을 조달하기는 쉽지 않을 것입니다. 그런데 또 대규모 투자 계획을 발표하니 의문이 제기되는 것도 당연합니다. 마지막으로 실제 WSE-3나 혹은 그 후속 프로세서들이 이론이 아니라 실제로 엔비디아의 GPU보다 더 앞선 성능을 보여줄 수 있는지 역시 충분히 검증되지 않은 상태입니다. 현재 여러 AI 제조사가 자사의 기술이 엔비디아보다 우월하다고 주장하고 있지만, 현재까지 의미 있는 대항마로 성장한 곳은 구글의 TPU 정도이며 오랜 라이벌인 AMD 조차도 아직 엔비디아의 아성에 도전할 수준은 되지 않고 있습니다. 오랜 세월 축적된 엔비디아의 기술을 신생 스타트업이 쉽게 뛰어넘을 수 있을지 아무래도 의문인데, 확실하지 않은 곳에 많은 자금을 투자할 정도로 재무 사정이 넉넉하지 않아 보인다는 것이 솔직한 평가일 것입니다. 물론 엔비디아의 현재 모습을 10년 전 대부분 예상 못한 것처럼 앞으로 10년 후 역시 예상하기 어려운 게 사실입니다. 과연 10년 후 엔비디아의 독점이 계속 유지될 수 있을지, 아니면 예상치 못한 다크호스가 시장을 뒤흔들게 될지 궁금합니다.

삼성전자가 세계 최초로 인공지능(AI) 산업의 핵심 부품인 6세대 고대역폭메모리 HBM4를 양산 및 출하했다고 12일 밝혔다. 최대 데이터 전송 속도는 13Gbps로 기존의 HBM3E와 비교해 22% 빨라졌고, 데이터 출입구를 1024개에서 2048개로 늘리면서 전송 데이터의 양도 급격히 늘었다. 반도체업계에서는 AI 그래픽저장장치(GPU)의 메모리 병목을 획기적으로 줄일 ‘게임체인저’로 평가했다. 삼성전자는 올해 하반기와 내년에 연이어 차기 HBM도 내놓으며 관련 기술을 선도하겠다는 구상이다. 황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 이날 “기존에 검증된 공정을 적용하던 전례를 깨고 1c D램(10나노급 6세대) 및 파운드리 4나노와 같은 최선단 공정을 적용했다”며 “공정 경쟁력과 설계 개선을 통해 성능 확장을 위한 여력을 충분히 확보함으로써 고객의 성능 상향 요구를 적기에 충족할 수 있었다”고 밝혔다. 삼성전자는 이번 설 연휴 직후 양산 출하를 계획했으나 고객사와 협의를 거쳐 일정을 일주일가량 앞당긴 것으로 알려졌다. HBM4는 엔비디아가 다음달 공개할 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재돼 GPU의 고등 연산을 지원할 전망이다. HBM은 D램 메모리를 여러 층으로 쌓아 연산에 필요한 메모리 자원을 크게 늘린 반도체 소자다. 적층된 메모리를 밑에서 받치고 있는 하단의 베이스다이에는 성능과 전력 효율 측면에서 유리한 4나노 공정을 적용했다. 그 결과 JEDEC(국제 산업 표준 기구)의 업계 표준인 8Gbps를 약 46% 상회하는 11.7Gbps의 동작 속도를 안정적으로 확보했다. 이는 전작 HBM3E의 최대 핀 속도인 9.6Gbps 대비 약 1.22배 향상된 수치다. 삼성전자 관계자는 “최대 13Gbps까지 구현이 가능해 AI 모델 규모가 커질수록 심화되는 데이터 병목을 효과적으로 해소할 것”이라고 말했다. 또 삼성전자의 HBM4는 단일 스택 기준 총 메모리 대역폭을 전작 HBM3E 대비 약 2.7배 향상된 최대 3.3TB/s 수준으로 끌어올렸다. 이는 고객사 요구 수준인 3.0TB/s를 상회한다. 또 삼성전자의 HBM4는 12단 적층 기술을 통해 24~36GB의 용량을 제공하며, 고객사의 제품 일정에 맞춰 16단 적층 기술을 적용해 최대 48GB까지 용량을 확장할 계획이다. 전력 소모와 열 집중 문제 해결에도 총력을 쏟았다. HBM은 컨트롤러 역할을 하는 베이스 다이와 D램을 수직으로 적층한 코어 다이로 구성된다. HBM4는 메모리와 GPU 사이에서 데이터를 주고받는 출입구인 데이터 전송 I/O 핀 수를 1024개에서 2048개로 확대했고 이에 따라 발생하는 전력 소모와 열 집중 문제를 해결하기 위해 코어 다이에 저전력 설계 기술을 적용했다. 또 하나의 차별화된 지점은 ‘원스톱 솔루션’ 제공이다. 삼성전자는 세계에서 유일하게 로직, 메모리, 파운드리, 패키징까지 아우르는 반도체 회사다. 회사는 선단 패키징 역량을 자체적으로 보유하고 있어 공급망 리스크를 최소화하는 한편 생산 리드타임을 단축할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있다. 삼성전자는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 내다봤다. 또 HBM4에 이어 HBM4E도 준비해 올해 하반기에 샘플을 출하할 계획이다. HBM4E는 HBM4의 기본 구조를 기반으로, 동작 속도·대역폭·전력 효율을 한층 끌어올린 차세대 고대역폭 메모리다. 삼성전자는 또 AI 반도체 종류에 따라 메모리도 맞춤 설계해 성능을 극대화하는 커스텀(맞춤형) HBM도 내년부터 샘플을 출하한다. 엔비디아 GPU에 이어 구글 ‘텐서처리장치’(TPU), 마이크로소프트(MS) ‘마이아’ 등 빅테크들의 AI 반도체 자체 개발 경쟁이 격화하는 가운데 각각에 최적화한 HBM 설계 수요를 충족하겠다는 구상이다. 삼성전자가 세계 최초 HBM4 양산 및 출하로 포문을 연 데 대해 경쟁자인 SK하이닉스와 미국 마이크론은 자신만의 전략에 집중하는 분위기다. SK하이닉스 관계자는 “고객이 요청한 (HBM4) 물량을 차질 없이 양산 중이며, 현재 최적화를 진행하고 있다”고 밝혔다. 최대 고객사인 엔비디아의 차세대 AI 가속기 출시 일정에 맞춰 제품 완성도를 극대화하겠다는 ‘실리 전략’으로 읽힌다. 업계에 따르면 SK하이닉스는 엔비디아 HBM4 물량의 3분의2 이상을 확보한 것으로 알려졌다. 미국 마이크론 역시 HBM4 경쟁에서 밀려났다는 루머를 정면으로 반박하고 나섰다. 마크 머피 마이크론 최고재무책임자(CFO)는 11일(현지시간) 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 공급망 탈락설’을 일축하며 “올해 HBM 공급 물량은 이미 완판됐으며 수율 또한 계획대로”라고 말했다. 이에 따라 메모리 공급 부족 국면에서 한국·미국 반도체 기업들의 수주 경쟁은 한층 격화될 전망이다.

우리 나이에 학교에서 배운 재미난 과목 중 하나는 지리였다. 입시가 치열했던 그 시절 우리나라 지도뿐만 아니라 세계 주요국 지도와 각 지역의 특색들을 얼마나 열심히 공부했던지, 그 덕분에 50~60년이 지난 지금도 해외에 나가면 아는 시늉을 하게 된다. 그때는 그저 입시를 위해 열심히 지리 공부를 했을 뿐 지리나 지정학적인 힘이 국가의 흥망성쇠를 좌우할 정도로 막대한 영향을 미친다는 것을 미처 몰랐었다. ‘지리의 힘’의 저자 팀 마셜을 비롯한 많은 학자들은 세계 각국이 지리적으로 처한 위치에 따른 지정학적 영향을 크게 받고 있다고 주장하고 있다. 한반도는 예나 지금이나 조금도 변함없이 거대한 대륙 세력(중국·러시아)과 해양 세력(미국·일본) 등 소위 4대 열강의 틈새에서 늘 어렵고 힘든 길을 헤쳐 나가야만 했다. 그러나 21세기의 대한민국은 대륙 대신 해양으로의 출구를 마련해 눈부신 경제발전을 이뤄 냈다. 지리적으로 너무나 불리한 지정학적 약점을 최고의 기술력으로 극복해 낸 셈이다. 대표적 대륙 국가인 중국은 해양 진출이 쉽지 않아 바다 대신 대륙으로 뻗어 나가려는 소위 일대일로 사업을 계획하고 있다. 해양 진출의 걸림돌인 대만을 ‘하나의 중국’이라며 편입하려고 한다. 이 역시 중국이 처한 지정학적 어려움을 타개하기 위한 노력일 것이다. 또 다른 대륙 국가인 러시아는 거대한 평원으로 이루어진 나라다. 몽골, 나폴레옹 등 외부 침입이 계속되었기에 항상 불안한 상태에 놓여 있는데 이 또한 지리적 환경의 영향 탓이다. 러시아·우크라이나 전쟁 역시 우크라이나의 나토 편입 시도로 러시아가 완충지대를 상실할 수 있다는 두려움이 중요한 원인 중 하나였을 것이다. 그에 비해 해양 세력인 미국은 동쪽으로는 대서양, 서쪽으로는 태평양이라는 거대한 바다로 둘러싸여 있어 1·2차 세계대전을 비롯한 어떤 전쟁에서도 국토에 직접적인 피해를 입지 않았다. 미국 본토 내 온갖 에너지 자원과 풍부한 산물 덕분에 독립 후 100여년 만에 세계 최강의 부국이 될 수 있었다. 일본 역시 해양 세력의 주축으로서 수 세기 전부터 바다에서의 활발한 개항을 통해 일류 국가의 반열에 쉽게 올라설 수 있었다. 작금의 상황도 소위 신냉전 시대 대륙 세력(중국·러시아)과 해양 세력(미국·일본·영국) 간 패권 경쟁이 다시 재현되고 있는 것이라는 생각이다. 그것은 과거의 이념 싸움이 아닌 자국 우선주의 관점에서의 핵심 자원 확보, 기존 기술 방어, 물류망 안보 등 소위 국가 생존을 위한 싸움이라고 할 것이다. 세계 경제 질서 또한 생산은 국지화되고 시장은 세계화되고 있다. 그 이유는 인공지능(AI)과 자동화로 저임금 노동력의 장점들이 소멸되고 고도화된 생산력과 막대한 원자재, 거대한 소비 시장이 국경을 넘고 있기 때문일 것이다. 결론적으로 이런 지정학적 이유로 인해 한국은 새로운 생존 전략을 세우지 않으면 대륙 세력과 해양 세력의 틈새에서 새우 등이 터지고 말 것이다. 그래서 어떤 세력도 우리를 넘볼 수 없는 소위 불가해성(Indispensability), 즉 기존 기술 방어와 새로운 기술 개발, 물류망 안보 등을 확보하는 것을 최고의 생존 전략으로 삼아야 한다. 지리적으로는 고립된 섬이지만 기술적으로는 전 세계를 연결하는 기술의 허브가 되어 대륙 세력과 해양 세력을 연결하는 가교가 되어야 할 것이다. 물론 외교안보 전략에서도 우리가 처한 지정학적 불리함을 극복할 수 있는 기술력과 경제력을 갖춰야 한다. 특히 K컬처의 세계화 등 문화 강국으로서의 높은 위상을 바탕으로 그 어느 때보다 신중하고 지혜로운 총력전을 펼쳐 나가야 한다. 지금은 이른바 CPU(순차·직렬)적 사고가 아닌 GPU(동시·병렬)적 사고가 필요한 때다. 우윤근 법무법인(유) 광장 고문·전 러시아 대사

지진 없고 냉수 흐르는 울산 바다데이터센터 열기 식히는 최적지서버 10만대 거대 프로젝트 추진2031년 상용화 단지 구축 본격화조선·해양·에너지·IT 기술 집대성KIOST·UNIST·SKT·GS 등 12곳표준 모델 개발·구조물 건설 협업수중 서버 관리 로봇 고도화 필요 세계적인 인공지능(AI) 열풍으로 데이터센터의 전력 소모량이 웬만한 중소 국가 수준을 넘어섰다. 특히 서버 열기를 식히는 ‘냉각’에만 전체 에너지의 절반이 투입되는 상황이다. 이에 대한민국 산업 수도 울산시가 거대 에어컨 대신 서버를 차가운 바닷속에 넣는 ‘수중 데이터센터’라는 파격적인 해법을 찾고 있다. 울산시는 해양수산부가 주관하는 ‘탄소저감형 수중 데이터센터 실증 모델 개발’ 공모 사업에 참여한다고 9일 밝혔다. 해수부는 오는 19일까지 지방자치단체로부터 신청서를 받은 뒤 다음 달 심사를 거쳐 최종 사업 대상지를 확정할 계획이다. 이어 총사업비 480억원을 들여 4월부터 2030년까지 5년 동안 기술 개발 및 실증을 진행한다. 시는 공모 사업에 선정되면 2030년까지 수중 데이터센터 모델 개발을 완료하고 이듬해인 2031년부터 본격적인 상용화 단지 구축에 나설 방침이다. 사업이 성공적으로 마무리되면 울주군 서생면 앞바다 수심 20m 지점에는 서버 10만대를 수용할 수 있는 초대형 수중 데이터센터가 위용을 드러낸다. 전문가들은 수중 데이터센터의 성패가 안정적인 수온과 견고한 지반에 달렸다고 본다. 울산은 이 두 가지 조건을 완벽하게 갖춘 최적지로 꼽힌다. 먼저 울산 연안은 재해·지반·수질 안정성 등 최적의 해양 요건을 갖춘 것으로 조사됐다. 울산에서는 지난 20년 동안 규모 3.0 이상의 해양 지진이 9건에 불과할 정도로 지질학적 안전성이 높다. 특히 울주군 서생면 인근 해역은 한여름에도 해수욕이 어려울 정도로 찬 냉수대가 지속하는 곳이다. 이처럼 울산은 동해 중남부 연안 중 가장 낮은 수온을 유지해 데이터센터의 열기를 식히는 데 더할 나위 없는 환경이다. 여기에 평탄한 해저 지반과 세계 최고 수준의 조선·해양 플랜트 인프라는 해저 구조물 설치와 유지 보수에 우수한 기반이 된다. 울산 수중 데이터센터 프로젝트는 조선·해양, 에너지, 정보통신(IT) 기술력을 집대성하는 거대 프로젝트다. 국내 최고의 기관과 기업 12곳이 협력하고 있다. 시는 사업 컨트롤 타워로서 실증 부지 제공과 인허가 해결 등 행정 지원을 총괄한다. 한국해양과학기술원(KIOST)은 거친 해저 환경에서 서버가 견딜 수 있는 표준 모델을 개발하고 수중 데이터센터의 원천 기술을 확보한다. 울산과학기술원(UNIST)은 차세대 냉각 방식과 고난도 수중 통신 기술을 자문한다. 하드웨어와 운영 시스템 구축에는 국내 대표 기업들이 나섰다. SK텔레콤은 AI 시대의 핵심인 그래픽처리장치(GPU) 기반 인프라를 구축하고 지상과 수중을 잇는 첨단 관제 시스템을 운영한다. GS건설과 포스코는 구조물 건설을 맡는다. GS건설은 수압을 견디는 특수 구조물을 설계하고 포스코는 부식에 강한 혁신 강재를 공급해 해저 기지를 완성한다. 한국수력원자력은 원자력발전소를 기반으로 안정적인 전력을 공급하는 등 수중 데이터센터의 전력망을 잇는다. 시는 서버 10만대 규모의 하이퍼스케일 단지가 완공되면 수조원의 생산유발 효과와 수만명의 고용 창출 효과를 기대한다. 더 중요한 것은 글로벌 표준의 선점이다. 현재 수중 데이터센터 분야에서는 미국 마이크로소프트(MS)가 ‘나틱 프로젝트’를 통해 가능성을 입증했고 중국이 하이난성 인근에 상업용 센터를 시범 가동 중이다. 울산은 이들보다 한발 나아가 개별 서버가 아닌 ‘대규모 상용 단지’ 개념을 세계 최초로 도입해 전 세계 데이터센터 운영 기업들을 울산으로 유치한다는 전략이다. 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 환경단체 등에서 우려하는 ‘해수 온도 상승’ 문제는 풀어야 할 과제다. 또 수중에 잠긴 서버를 관리하는 로봇 기술(ROV)의 고도화도 필수적이다. 사람이 직접 내려갈 수 없는 환경에서 로봇이 스스로 서버 모듈을 교체하고 점검하는 자동화 기술도 울산 프로젝트의 성패를 가를 변수다. 시 관계자는 “이번 프로젝트는 대한민국을 지속 가능한 글로벌 AI 허브로 이끌 전초기지를 울산에 만드는 것”이라고 밝혔다.

AI 고도화에 메모리 수요 폭발HBM은 책장, HBF는 도서관삼성·SK, 美빅테크와 협력 나서 “고대역폭메모리(HBM)가 책장이라면, 차세대 메모리인 고대역폭플래시(HBF)는 도서관입니다. 책장에서 빨리 책을 꺼낼 수 있지만, 도서관은 대용량의 정보를 갖고 있습니다.” ‘HBM의 아버지’로 불리는 김정호 카이스트(한국과학기술원) 전기및전자공학부 교수가 3일 서울 중구 프레스센터에서 열린 ‘HBF 기술개발 전략 설명회’에서 인공지능(AI) 시대의 핵심 축으로 HBM에 이어 삼성전자와 SK하이닉스가 개발을 주도하는 HBF가 부상할 것이라며 이렇게 말했다. 이어 김 교수는 “AI 시대를 10단계까지라고 하면, 지금은 1~2단계 수준”이라며 “초기 핵심 부품은 반도체이고, 결국 승부를 가르는 것은 메모리”라고 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM 설계 기술을 정립하고 확산하는 데 기여한 주역이다. HBF는 비휘발성 메모리인 낸드 플래시를 수직으로 쌓아 용량을 극대화한 차세대 메모리다. 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 HBM과 개념이 유사하다. 휘발성인 HBM이 ‘초고속’에 방점이 찍혔다면, 비휘발성인 HBF의 최대 장점은 ‘초대용량’이다. 업계에선 AI 반도체의 연산 속도뿐 아니라 용량 측면에서 병목 현상이 갈수록 심화하고 있다고 본다. 김 교수는 “데이터 연산을 담당하는 GPU(그래픽처리장치)의 혁신은 거의 끝났다”며 “엔비디아도 2~3년 내 (시장 지배력이) 떨어질 것으로 본다”고 전망했다. 이어 “AI 모델에서는 학습과 추론의 경계도 사라지고 있다”고 했다. 특히 이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합한 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없다는 것이 김 교수의 설명이다. 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 붙이는 구조적 변화가 필요한데, 여기에서 허리 역할을 수행하는 것이 HBF다. 김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 HBM 기술은 물론 HBF 기술 개발을 주도하는 삼성전자와 SK하이닉스가 수혜를 입을 것으로 봤다. 그는 “이 영역은 삼성전자와 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라며 “HBM에 이어 HBF도 한국 메모리 제조사가 주도권을 잡아야 AI 시장에서 영향력을 잃지 않을 것”이라고 말했다. 김 교수는 HBF 시장 규모가 2038년을 기점으로 HBM 시장을 역전할 것으로 전망했다. 양사의 움직임도 분주하다. SK하이닉스는 샌디스크와 협력해 내년 양산을 목표로 HBF를 개발하고 있다. SK하이닉스는 지난달 29일 실적 콘퍼런스콜에서 “HBM의 확장 개념인 HBF 기술을 구체화하는 등 다양하고 변화하는 AI 시장에 입체적으로 대응하려고 한다”고 밝혔다. 삼성전자는 현재 HBM에 주력하고 있지만, 내부적으로 HBF 독자 개발을 진행하는 것으로 알려졌다.

전통시장 현장 컨설팅·판로 개척축제 중심 소상공인 매출 확대도AI 등 메가테크 연합도시 가속화‘포스트 APEC’ 문화콘텐츠 확산경북형 농업대전환 사업도 늘려‘기업·투자는 경북으로!’ 고환율과 물가 상승, 글로벌 통상 환경 악화 등 대내외 경제 불확실성이 장기화하는 가운데 경북도가 2026년 병오년 새해를 맞아 도민의 먹고사는 문제인 ‘민생경제’ 챙기기를 최우선 도정 과제로 제시했다. 도는 민생경제 회복에 행정 역량을 집중해 전통시장과 상가, 중소기업에 생기가 돌고 지역 경제에 활력이 넘치는 ‘살맛나는 경북 시대를 만들겠다’는 청사진을 내놓았다. 이를 위해 도는 소상공인·전통시장·중소기업을 중심으로 한 ‘민생경제 특별대책’을 마련해 적극 추진키로 했다고 2일 밝혔다. 우선 ▲민생경제 회복과 소득 정상화 ▲사회적·경제적 약자 보호를 통한 포용 성장 ▲중소·벤처 중심의 혁신성장 기반 강화 등 3대 전략 아래 18개 실행 과제를 추진한다. 구체적인 실행 전략으로 소상공인과 전통시장을 대상으로 한 현장 컨설팅과 인공지능(AI) 코칭, 판로 개척을 지원하는 ‘K경상(敬商) 프로젝트’와 자동차·철강 등 주력산업 앵커기업·협력사의 동반성장을 유도하는 ‘K-AI 경북형 산업육성 프로젝트’, 축제 중심의 소상공인 매출 확대, 사회적기업·마을기업 육성 등의 과제를 중점 관리한다. 또 양금희 경제부지사를 단장으로 ‘현장 민생경제 지원단’을 구성해 도내 소상공인과 전통시장, 중소기업을 직접 찾아가는 밀착 지원에 나선다. 이와 함께 중앙부처 업무계획 대응도 강화한다. 경북도는 포항~울진 연계 저탄소 철강 특구 지정과 소형모듈원자로(SMR) 기반 탄소중립 연합도시 조성, 정부 성장펀드와 연계한 기업 지원체계 구축, 메가특구 조성 등을 통해 핵심 산업의 정부 사업화를 추진한다. 미래산업 경쟁력 확보를 위한 ‘첨단산업 메가테크 연합도시’ 사업도 더욱 구체화한다. AI·반도체, 미래 모빌리티, 바이오, 에너지, 방산 등 5대 첨단산업을 시·군 간 연계하는 ‘메가테크 연합도시’를 조성한다. ▲AI·반도체(포항·안동·예천·구미) ▲미래 모빌리티(경주·김천·영주·영천·경산·칠곡) ▲바이오(포항·안동·상주·의성·예천) ▲방위산업(포항·경주·김천·구미·영주·의성) 등이다. 이는 산업 구조를 미래형으로 전환하는 동시에 행정구역별 분산·중복 투자로 인한 비효율을 극복하기 위한 전략이다. 도는 최근 도청 화백당에서 ‘제3회 경상북도 지방정부 협력회의’를 열고 각 시·군이 보유한 산업 강점을 유기적으로 연결해 광역 차원의 성장 축을 만들겠다는 구상을 제시하고 적극적인 협력을 요청했다. 첫 협력 사례로 경북도와 구미시는 올해 1분기 중 퀀텀일레븐(Quantum XI) 컨소시엄의 구미하이테크밸리(국가5산업단지) 내 ‘구미 첨단 AI 데이터센터 클러스터 조성’ 1단계(300㎿) 사업 착공을 위해 협력하기로 했다. 총 3단계에 걸쳐 추진될 이 사업은 1단계 인프라 투자액만 4조 5000억원에 달한다. 데이터센터의 핵심인 서버와 그래픽처리장치(GPU) 등 내부 설비 비용을 합산할 경우, 1단계 사업의 실질적 가치는 약 20조원에 육박할 것으로 추산된다. 도는 문화관광 산업도 전략 육성한다. 백두대간 산림·치유 국가정원, 낙동강 생태 문화 관광벨트, 복합 해양레저 관광도시 등 권역별 관광 전략을 추진한다. 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의로 증명된 지역의 문화관광 경쟁력을 ‘포스트 APEC’ 사업을 통해 도내 전역으로 확산시킨다. 다보스포럼과 같은 세계경주포럼을 정례화하고, APEC 정상회의장 기념관·APEC 기념 문화의 전당 조성, 보문단지 대개조 등의 포스트 APEC 10대 프로젝트를 추진한다. 경주포럼은 오는 9월 첫 개최를 통해 문화 협력 및 한류 확산, 국제 네트워크 구축에 본격 나선다. 앞으로 연례화(매년 10월)해 글로벌 브랜드화하는 것이 최종 목표다. 경주 APEC을 계기로 전 세계인들의 큰 관심을 받는 한옥·한복·한식·한글·한지 등 이른바 ‘5한(韓)’과 불국사·석굴암 등 세계문화유산을 활용한 문화콘텐츠 확보에도 집중한다. 또 지역의 풍부한 먹거리를 활용한 식품 관광 키우기에도 집중한다. ‘1시군-1특화 푸드’를 브랜드화하고 미식 로드, 미식 축제 등 경북 푸드를 활용해 식품산업을 활성화한다. 청년영농법인을 결합한 ‘1마을-1특화 영농모델’을 개발해 청년 중심의 농촌경제 활성화와 일자리 창출을 동시에 달성할 계획이다. 이와 함께 북극항로 거점이 될 영일만항을 확장해 전용 항만으로 특화하는 한편, 대구경북(TK) 신공항은 조속한 사업비 확보 등을 통해 사업 추진에 속도를 내겠다는 계획이다. 도는 TK 신공항·영일만항 건설에 더해 가덕도신공항·부산항을 잇는 ‘투(2)-투(2)-포트(port)’ 전략을 통해 영남권 전체가 수도권과 대등한 경제연합체를 구축하는 ‘영남권 공동발전 신(新)이니셔티브’ 전략도 주도할 방침이다. 전국적으로 확산하고 있는 ‘경북형 농업대 전환’은 앞으로 해양·수산, 산림 등 어업과 임업 분야에도 접목된다. 경북도가 추진하는 ‘농업 대전환’의 핵심은 공동영농으로 농가는 농지를 맡기고 법인은 대규모 영농을 통해 고수익을 창출하는 것이다. 정부에서도 2030년까지 공동영농법인 100곳 육성을 목표로 한다. 도는 산림경영 특구를 조성하고, 임산물 공동영농 등 농업대 전환의 성공모델을 안동·의성 등 경북 동북부 5개 시군 산불 피해지역에 조성될‘산림투자 선도지구’에 그대로 적용한다. 어업 분야에선 AI 기반 스마트 양식, 해양 바이오 육성 등 ‘잡는 어업’이 아닌 ‘기르고 만드는 어업’으로 전환한다. 사람 중심의 정책도 주요 과제로 제시됐다. 지역경제 활성화를 위해 소상공인·자영업자 지원을 강화하고 중소기업 경쟁력 확보에도 집중한다. 아울러 경북이 주도하는 저출생과의 전쟁은 더욱 강력해진 ‘시즌3’로 확대한다. 저출생에 고령화, 청년, 외국인 정책을 종합해 미래 인구구조 변화에 선제적으로 대비할 계획이다.

인공지능(AI) 기업 페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)는 기업공개(IPO)를 앞둔 프리 IPO 투자를 통해 약 120억원을 유치했다고 2일 밝혔다. 누적 투자금은 약 410억원이다. 이번 라운드에는 대한민국 대표 방위산업체인 LIG넥스원과 중소·중견기업 대상 기업금융에 특화된 IBK캐피탈이 공동운용하는 방산혁신펀드, DB하이텍의 CVC로서 기술력 있는 기업 발굴과 투자를 주도하는 DB기술투자, 유망 중소·벤처기업에 대한 투자를 수행하는 국내 대표 VC HB인베스트먼트, 사모·벤처펀드 운용과 기업 성장을 지원하는 투자운용사 AIM인베스트먼트 등이 참여했다. 이번 프리 IPO 라운드가 진행된 배경으로는 페르소나AI가 보유한 다양한 인공지능 모델이 빠르게 성장 중인 피지컬 AI 생태계의 핵심 OS로 활용될 수 있다는 점이 꼽힌다. 회사의 기술은 AI PC와 서버뿐 아니라 다가오는 피지컬AI 시대에 맞춰 향후 다양한 디바이스에 엣지 AI 형태로 적용할 수 있어 높은 기술 경쟁력과 상용화 가능성을 인정받았다. 특히 인터넷이나 GPU 없이 동작하는 독자적인 인공지능 기술을 글로벌 무대에 선보이며 2년 연속 CES 혁신상을 받는 등 해외에서 인정받고 있다. 회사는 이번 투자 유치를 통해 AX(AI Agent Experience) 강화와 피지컬 AI 개발·사업 확장 추진 등에 박차를 가할 예정이다. 페르소나AI의 주력 사업은 생성형 AI 기술을 기반으로 기업 고객 접점에 AI를 적용한 생성형 인공지능 컨택센터(GEN AICC)다. 원천 AI 엔진 SONA를 활용한 솔루션으로 금융권, 일반 기업, 공공기관 등 다양한 고객이 쉽게 도입할 수 있는 AI 서비스를 ▲구축형 ▲구독형으로 제공하고 있다. 또한 모델 경량화를 통해 피지컬 AI에 적용하는 ▲엣지 AI 분야로도 사업을 확장하고 있다. 이러한 기술력과 성장 가능성을 인정받아 지난해 7월 석탑산업훈장 수훈 및 9월 중기벤처부 예비 유니콘 기업으로 선정됐다. 회사가 보유한 STT(음성 엔진), sLLM(생성형 AI 모델), VLA(피지컬 AI 모델) 등은 다양한 분야에서 활용될 수 있어 기술력과 확장성이 매우 높다. 페르소나AI는 자연스러운 대화가 가능한 SONA의 자연어 처리 기술 강점을 기반으로 GEN AICC를 넘어 피지컬 AI 영역까지 영향력을 확대하겠다는 계획이다. 회사 관계자는 “글로벌 시장에 반드시 도전해 전 세계에 ‘AI도 잘하는 한국’으로 K-AI의 위상을 알리고 싶다”고 포부를 밝혔다. 페르소나AI는 프리 IPO 투자를 마무리한 후 올해 기업공개를 위해 본격적인 준비에 나선다. 주관사인 미래에셋증권과 함께 기술성 평가 등 본격적인 상장 절차에 돌입할 계획이다.

오세훈 서울시장이 서울을 ‘피지컬 AI 선도도시’로 만들겠다는 비전을 선포했다. 서울 전반을 기술 실증의 무대로 개방해 AI가 산업과 일상에서 실제로 작동하는 도시로 전환하겠다는 목표다. 오 시장은 30일 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 ‘AI 서울 2026’ 콘퍼런스에서 인프라, 산업생태계, 시민일상 등 3대 핵심 축을 중심으로 한 ‘피지컬 AI 선도도시’ 비전과 실행 전략을 제시했다. 도시가 직접 기술 실증을 주도해 산업 확산으로 연결하는 서울형 피지컬 AI 모델을 가동하겠다는 구상이다. 시는 지난해 ‘AI 서울 2025’에서 ‘글로벌 AI 혁신 선도도시 서울’을 선언한 이후 인재양성과 인프라 조성, 투자 확대, 산업간 융복합, 시민확산, 행정혁신 등에 집중했다. 연간 1만 명 규모 인재 양성을 목표로 캠퍼스타운을 조성하고, 지역혁신 중심 대학지원체계인 ‘라이즈’, 청년취업사관학교를 가동 중이며 GPU(고성능 컴퓨팅 인프라) 지원 및 서울형 AI 연구개발(R＆D) 규모를 130억원까지 확대했다. 이날 오 시장은 ▲피지컬 AI 벨트 구축 ▲산업생태계 활성화 ▲시민 일상화 등 3대 핵심전략을 제시했다. 피지컬 AI 벨트 구축을 위해서는 AI기술 집적지 ‘양재 AI 클러스터’와 로봇실증기반이 구축되는 ‘수서 로봇 클러스터’를 이어 두 산업거점을 AI가 접목된 로봇산업 실증을 할 수 있도록 할 방침이다. 양재 일대는 ‘서울AI허브’를 포함해 서울양곡도매시장, 강남데이터센터 등 가용부지를 적극 활용해 ‘서울 AI 테크시티’로 조성한다. 2028년 착공이 목표다. 수서역세권 일대는 2030년까지 로봇 R＆D부터 실증, 기업 집적, 시민 체험을 아우르는 ‘로봇클러스터’로 키운다. 둘째 산업 생태계 활성화를 위해서는 올해 하반기 조성되는 ‘테스트베드 실증센터’를 중심으로 공공시설과 공원 등을 AI 실증무대로 활용한다. ‘테스트베드 실증센터’는 3호선 학여울역에 위치한 세텍부지를 활용할 계획이다. 또 용산국제업무지구를 중심으로 자율주행, 교통제어, 국내 최초 지하 물류 배송 시스템 도시 단위 에너지 관리 등을 구현한다는 목표다. 피지컬 AI 연구개발 활성화를 위해 R＆D에 2030년까지 총 700억원을 투자하고, ‘서울비전2030펀드’를 활용해 피지컬 AI 분야에 1500억원 규모의 펀드를 조성한다. 시민일상화 분야에서는 올 10월 국내 최초, 세계에서 세 번째 ‘레벨4 무인로보택시’를 도심에서 운영한다. 레벨4는 대부분의 도로에서 운전자 개입 없이 운행이 가능한 수준을 의미한다. ‘새벽 동행 자율주행버스’는 현재 도봉∼영등포(A160) 1개 노선에서 금천∼세종로, 상계∼고속터미널, 은평∼양재 총 4개 노선(5대)으로 확대한다. 이날 ‘AI 서울 2026’ 개막식에는 피터 노빅(Peter Novig) 스탠퍼드대 인공지능연구소 위원이 ‘파운데이션 모델은 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로, 조규진 인간중심소프트로봇연구센터장이 ‘현실에서 작동하는 피지컬 AI: 로봇은 어떻게 도시의 일부가 되는가’를 주제로 기조 강연을 펼쳤다. 오 시장은 ““기술은 결국 사람을 향해야 하며, 서울이 꿈꾸는 ‘피지컬 AI 선도도시’는 가장 차가운 기술로 가장 따뜻한 변화를 만드는 도시”라며 “서울은 전세계 ‘피지컬 AI’ 중심이자 표준이 되는 위대한 여정을 떠날 준비를 마쳤다”고 말했다.

현대자동차그룹이 2026년을 ‘AI 로보틱스’ 대중화의 원년으로 선언했다. 정의선 현대차그룹 회장은 AI 기술이 제조업의 판도를 바꾸는 ‘거대한 전환기’라고 선언하며, 그룹의 물리적 제조 역량과 AI 지능을 결합한 ‘피지컬 AI’ 생태계 구축에 속도를 낸다고 밝혔다. 정 회장의 이 같은 자신감은 미국 라스베이거스에서 열린 ‘CES 2026’ 현장에서도 이어졌다. 그는 엔비디아 젠슨 황 CEO, 퀄컴 아카시 팔키왈라 COO 등 글로벌 빅테크 경영진과 잇따라 만나 미래 기술 협력을 논의했다. 특히 지난해 ‘깐부 회동’으로 화제를 모았던 젠슨 황 CEO와는 3개월 만에 재회하며, 엔비디아의 ‘블랙웰’ GPU 5만장 공급 계약과 국내 ‘AI 기술 센터’ 설립 등 피지컬 AI 고도화를 위한 구체적 행보를 본격화했다. 이번 CES의 백미는 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드의 파트너십 발표였다. 고도의 신체 역량을 가진 보스턴다이내믹스의 ‘범용 보디’에 구글 딥마인드의 생성형 AI ‘제미나이’ 기반 ‘범용 두뇌’를 이식한다는 전략이다. 이를 통해 개발된 차세대 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’는 CES 2026에서 글로벌 기술 매체 CNET으로부터 ‘최고 로봇’ 상을 받았다. 아틀라스는 56개의 자유도를 통해 인간과 유사한 유연한 움직임을 구현하며, 360도 전방위 감지와 자율 배터리 교환 기능을 갖췄다. 

삼성전자가 반도체부터 가전, 모빌리티를 아우르는 AI 생태계 주도권 확보에 사활을 건다. 노태문 삼성전자 대표이사 겸 DX부문장은 지난 5일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘CES 2026’ 기자간담회에서 “연간 4억대에 달하는 삼성의 기기를 하나로 연결해 고객의 삶을 혁신하는 ‘AI 일상 동반자’가 되겠다”고 밝혔다. 노 사장은 이날 ▲AI 기반 혁신 지속 ▲코어 경쟁력 강화 ▲미래 투자 확대라는 3대 전략을 제시했다. 갤럭시 스마트폰은 물론 4K 프리미엄 TV 등 전 가전 라인업에 AI를 탑재해 올해에만 4억대의 AI 신제품을 보급하겠다는 목표다. 특히 TV 부문은 마이크로 LED부터 UHD까지 라인업을 재편해 글로벌 1위 위상을 굳히고, 가전은 가사 부담을 ‘제로’(Zero)화하는 ‘홈 AI 컴패니언’으로 진화시킨다는 구상이다. 반도체를 담당하는 DS부문은 ‘기술 근원적 경쟁력 회복’을 새해 화두로 던졌다. 특히 HBM4(6세대 고대역폭메모리)가 시장에서 “삼성이 돌아왔다”는 평가를 받는 만큼 이를 기점으로 AI 메모리 시장을 선도하겠다는 자신감을 내비쳤다. 삼성전자는 엔비디아와의 전략적 협력을 통해 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축에도 속도를 낸다. 5만개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 설계부터 제조, 품질 관리까지 전 과정에 AI를 적용한 지능형 생산 플랫폼을 완성한다. 이를 통해 차세대 반도체 양산 주기를 획기적으로 단축하고 미국 테일러 등 글로벌 거점으로 확산할 계획이다. 미래 먹거리 확보를 위한 M＆A 성과도 가시화하고 있다. 삼성전자는 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 사업부를 약 2조 6000억원에 인수했다. 하만 인수 이후 8년만의 대규모 전장 M＆A다. 이를 통해 향후 자동차 산업의 게임 체인저가 될 SDV(소프트웨어 정의 자동차) 시장 선점 기반을 닦았다. 신성장 동력인 공조 분야에서는 유럽 최대 업체 플랙트 인수를 마무리하고 광주광역시에 생산라인 건립을 추진한다. 삼성의 AI 가전 기술과 플랙트의 중앙공조 기술을 결합해 AI 데이터센터 등 대형 빌딩 에너지 관리 시장을 공략한다는 전략이다. 노태문 삼성전자 사장은 “삼성전자는 기기와 서비스가 유기적으로 연결된 통합 AI 경험을 제공할 것”이라며 “선제적 리스크관리와 압도적 제품력으로 위기를 기회로 반전시키겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

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

사법부 인공지능위 작년 4월 출범사법 신뢰 증진하는 게 궁극적 목표AI 법관 논의, 사법부 불신에서 비롯AI는 과거 데이터로 결과물 도출새 사건의 고유한 성격 반영 못 해‘법관에 의해 재판받을 권리’ 중요재판 지원 AI사업 예산 턱없이 부족20개의 과업… 10년간 4150억 필요‘AI 로드맵’ 예산 4년간 145억 그쳐 “필연적으로 AI는 법률 직역에 들어올 수밖에 없습니다. 법률가에게 AI는 미지의 세계에서 헤매지 않고 핵심에 접근하게 해주는 약도와 같아요. 다만 AI 판사는 위험한 발상입니다. 기술적으로 불가능할뿐더러 위헌입니다.” 최초의 이공계 출신 대법관으로 사법부 인공지능(AI)위원회를 이끄는 이숙연 대법관은 지난 19일 대법원에서 진행한 서울신문과의 인터뷰에서 “사법부는 AI라는 피할 수 없는 흐름에서 인간을 중심에 두고 신뢰성과 투명성을 강화하는 방향으로 나아가려 하고 있다”며 이렇게 말했다. 현직 대법관의 인터뷰는 전례가 거의 없지만, 이 대법관은 사법부의 AI 도입 중요성을 강조하기 위해 인터뷰에 응했다. AI가 법률서비스의 판도를 빠르게 바꾸는 가운데 사법부도 지난해 4월부터 AI위원회를 꾸려 대응하고 있다.  -사법부에 AI를 도입하는 이유는. “사법 신뢰를 증진하는 것이 궁극적인 목표다. 최근 사법부는 재판 지연으로 비판받아 왔다. 사회 구조가 다변화되면서 분쟁은 복잡해지고, 사건의 난도는 높아지고 있다. 최근에는 상용 AI를 활용해 준비 서면을 작성하는 변호사나 당사자가 등장하면서 서면 분량이 급격히 증가하고 가짜 판례나 법령이 제출되면서 재판부에 어려움이 가중되고 있다.” -사법부 AI 도입은 어디까지 왔나. “사법부 AI위원회는 지난해 4월 법원행정처장의 자문기구로 출범해 12월까지 7차에 걸쳐 회의를 진행했다. 위원회는 올해까지 사법부 내 AI 기반을 구축하고 2028년까지 재판 데이터 표준화, 품질 고도화 등을 통한 AI 구현·확산, 2030년까지 고도화 및 AI 활용을 안착시킨다는 내용의 ‘AI 로드맵’을 수립했다.” -사법부 AI위원회의 궁극적인 목표는. “가장 바람직한 시나리오는 사법부가 성능 좋은 AI 시스템을 성공적으로 구축해 법관들의 기록 검토 시간을 단축하는 것이다. 그러면 재판은 진정한 의미의 청송(재판을 위해 송사를 듣는 일)이 될 수 있다. 불행한 시나리오라면 부족한 예산과 인력으로 인해 사법부가 개발한 AI가 완성된 시점에 이미 낙후된 기술이 되는 일이다. AI가 만들어 낸 가짜 정보가 여과 없이 법정에 제출되는 반면 재판부에 이를 걸러낼 도구가 없다면 재판 지연, 사법 비용 증가 등 부작용이 이어질 수 있다.” -AI가 바꿔 놓을 법조계의 모습은. “AI는 법률 서비스를 이용하기 어려웠던 계층의 사법 접근성을 확대할 것이다. 전문가와 일반 국민 사이 정보 비대칭이 해소되고 사건 이해도는 높아져 재판을 통하지 않고 해결되는 분쟁이 증가할 수도 있다. 반면 AI가 제공하는 정보는 법적 조언이 아닌 일반적 설명인데도 이용자가 이를 과신할 위험이 있다. AI 리터러시(활용 능력)를 갖춰야 한다.” -종래에는 AI가 판사나 변호사 등을 대체할 수 있을까. “AI 법관 이야기가 나오는 것은 사법부에 대한 불신이 크기 때문이라고 생각한다. 저희가 반성하고 더 겸허히 재판에 임해야 한다. 하지만 AI 법관은 위험한 발상인 것 같다. 29년 동안 판사를 했지만 똑같은 사건은 단 하나도 없었다. AI는 과거의 학습데이터를 바탕으로 하기 때문에 새로 발생한 사건의 고유한 성격을 반영하지 못하는 한계가 있다. 또 우리 헌법은 ‘법관에 의해 재판받을 권리’를 명시하고 있고 개인정보보호법도 완전히 자동화된 의사결정을 거부할 권리를 보장하고 있다. 고로 AI 법관은 위헌이기도 하다.” -사법부 AI 시스템 도입에 어려움이 있다면. “10년에 4150억원이 필요하지만, 현재 법원 재판지원 AI 구축 사업에 확보한 예산은 4년간 145억원에 불과하다. 앞서 차세대 전자소송 구축 및 운영에 관한 총사업비 예산이 10년에 2000억원이 책정된 점을 고려하면, AI 도입에는 그 이상의 예산이 필요하다. 이와 별도로 GPU 장비 예산 약 1000억원, AI 전용센터(제3센터) 구축 건축비 1100억원 등이 소요된다. 현재로서는 ‘사법부 AI 로드맵’에서 정한 20개의 과업 중 반의반도 구현하기 어려울 것 같다.” ■ 이숙연 대법관은 1968년 인천에서 태어나 포항공대를 수석 입학해 산업공학과를 졸업했다. 포항제철 입사 4개월만에 1991년 강경대 열사 사망 항의시위에 참석했다가 부당해고를 당했고, 2년 간 ‘나홀로 소송’에서 승소, 고려대 법대로 편입했다. 사법연수원 26기 수료 후 1997년 서울지법 서부지원에서 판사 생활을 시작해 2006년 법원행정처 정보화심의관을 역임했다. 2011년에는 여성 법관 최초로 서울중앙지법 영장전담판사가 됐다. 이후 서울고법 판사, 특허법원 판사 등을 거쳐 2024년 8월 대법관에 임명됐다.

1970년 개통된 경부고속도로는 산업화 시대 ‘물류 동맥’으로 한국 경제의 비약적인 발전을 이끌었다. 26년 후인 1996년에 세계 최초로 상용화한 코드분할다중접속(CDMA) 이동통신 서비스는 ‘데이터 동맥’이 돼 우리나라를 정보기술(IT) 강국으로 도약시켰다. 또다시 30년이 흐른 지금 초고압 직류 송전망(HVDC) 구축 프로젝트인 ‘서해안 에너지 고속도로’가 4차 산업의 동맥으로 부상했다. 이 기회를 놓치면 막대한 전력이 필요한 ‘인공지능(AI) 대전환’에 실패할 것이라는 목소리가 높다. 25일 한국전력에 따르면 전력계통영향평가 시범 운영을 신청(지난해 9월 기준)한 데이터센터 총 318건 가운데 149건(46.9%)이 전력 공급 불가 판정을 받았다. 수도권의 경우 210건 중 134건(63.8%)이 허가를 받지 못했다. 대규모 전력을 사용하는 데이터센터가 수도권에 집중되면서 기존 전력망의 한계를 넘어선 결과다. 지역별로 경기도가 168건의 데이터센터 전력평가 신청 중 108건(64.3%)이 무산돼 가장 많았고 인천에서는 18건이 신청됐지만 모두 불가 판정을 받았다. 이어 서울은 24건 중에서 8건이, 전북도는 6건 중 5건이, 세종시는 9건 중 3건이 공급 불가 판정을 받았다. 이들 지역에 안정적으로 전력을 공급할 서해안 에너지 고속도로 등 서남권의 에너지 인프라 구축이 절실한 상황이다. 산업계는 전기를 공기처럼 안정적으로 공급하지 못하면 AI 모델도, 데이터센터도, 반도체 산업도 없다는 입장이다. 통신업계 관계자는 “기술 변화가 빠른 AI 시장 대응에 있어 최대 승부처는 전력 확보”라고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 공급하기로 약속한 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 안정적으로 가동하려면 연 500㎿의 전력이 필요하다. 인구 20만명의 신도시 두 곳이 1년간 쓰는 전력량이다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “중국, 미국과 함께 한국이 AI 3강이 되려면 전력부터 3강이 돼야 한다”고 강조했다. 국내 전력 인프라의 핵심 축은 전남을 비롯해 서남권을 따라 형성돼 있다. 서남권은 해상풍력과 태양광 등 재생에너지 자원이 풍부하다. KDB미래전략연구소는 호남권과 수도권을 연결하는 전력망이 적시에 구축되지 않으면 2036년에 호남권에서 발생하는 재생에너지의 잉여 전력은 58.5GW에 달할 것으로 전망했다. 서해안 대규모 해상풍력 단지에서 생산된 전력을 수도권으로 보내는 서해안 에너지 고속도로(새만금~서화성)는 AI를 가동하는 전력의 혈관 역할을 할 것으로 기대된다. 이재명 정부의 핵심 금융정책인 국민성장펀드 1호 메가프로젝트가 투자처로 전남 해남 신안우이 해상풍력 프로젝트를 검토하는 것도 에너지 수급 및 지역균형발전 면에서 상징적이다. 정부는 2030년까지 620㎞에 이르는 서해안 에너지 고속도로를 구축할 계획이다. 박상인 서울대 행정대학원 교수는 “서남권에 AI 생태계를 위한 에너지 인프라를 우선 구축하고 장기적으로 에너지 고속도로를 동남권까지 연결하는 전략을 펴야 한다”고 말했다. 유승훈 서울과기대 미래에너지융합학과 교수는 “AI 산업은 생산성 향상으로 이어져 국내총생산(GDP)뿐만 아니라 잠재성장률도 높이게 될 것”이라면서 “세계 각국이 AI 데이터센터에 안정적인 전력을 공급하려고 총력전에 나선 상황에서 한국도 서해안 에너지 고속도로를 속도감 있게 구축해야 한다”고 강조했다.