SKT 뉴스룸 통해 참여 기업별 역할·강점 소개 정부 독자 AI 파운데이션 모델 사업 본격 평가 단계 내년 1월 15일 1차 평가서 5개 팀 중 4개 팀 선발 SK텔레콤이 참여 중인 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 정예팀의 구성과 역할을 공개했다. 정부가 추진 중인 ‘국가대표 AI’ 프로젝트는 내년 1월 15일 1차 평가를 앞두고 있으며, 이 평가를 거쳐 정예팀은 5곳에서 4곳으로 줄어들 예정이다. SK텔레콤은 14일 뉴스룸을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀에 참여 중인 기업들의 역할과 기술적 강점을 소개했다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온이 참여하고 있으며, SK텔레콤는 독자 모델의 경쟁력으로 정확성·신뢰성·확장성·범용성·효율성 등 다섯 가지를 제시했다. 정확성 고도화는 라이너가 담당한다. 라이너는 실제 서비스 환경에서 축적한 AI 운영 경험을 바탕으로, 모델 개발 과정의 핵심 단계를 내부 역량으로 빠르게 연결하는 구조를 강점으로 내세웠다. 셀렉트스타는 한국어 환경에 특화된 평가 체계를 기반으로 모델의 신뢰성과 안정성을 검증하는 역할을 맡는다. 실제 서비스 과정에서 발생할 수 있는 오류와 편향을 조기에 탐지·개선하는 데 초점을 둔다. 글로벌 확장성은 크래프톤이 담당한다. 전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해온 경험과 멀티모달 AI 연구개발 역량, 축적된 사용자 행동 데이터를 바탕으로 독자 모델의 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 포티투닷은 차량 환경에서의 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량을 통해, 낮은 지연 시간과 실시간 판단이 요구되는 환경에서도 활용 가능한 범용성을 확보하는 역할을 맡았다. 인프라 효율성은 국산 AI 반도체 기업인 리벨리온이 담당한다. 리벨리온은 국산 AI 모델과 국산 반도체를 함께 최적화하는 구조를 통해 실제 서비스 환경에서의 연산 효율과 비용 경쟁력을 높이겠다는 전략을 제시했다. 과학기술정보통신부는 지난 8월 4일 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 컨소시엄을 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀으로 선정했다. 해외 빅테크 의존도를 낮추고, 자국 내 인프라·데이터·모델·인재를 확보하는 이른바 ‘소버린 AI’ 역량 구축이 목표다. 정부는 단계별 평가를 통해 내년 1월 15일 1차 평가 이후 정예팀을 4곳으로 줄이고, 이후 추가 평가를 거쳐 2027년 최종 2개 팀만 남길 예정이다. GPU, 데이터, 인재 확보 지원 역시 평가 결과에 따라 차등 적용된다. 업계에서는 이번 1차 평가가 독자 AI 전략의 방향성을 가늠하는 첫 분기점이 될 것으로 보고 있다. 한 업계 관계자는 “지금까지는 각 컨소시엄이 기술 구상과 협업 구조를 설명하는 단계였다면, 이제부터는 실제 구현 가능성과 완성도가 본격적으로 비교될 것”이라며 “1차 평가 결과가 이후 정부 지원과 사업 전개의 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

경기도의회 경기도청예산결산특별위원회 임창휘 의원(더불어민주당, 광주2)은 경기도의 미래 성장 동력인 AI 산업 육성을 위해 기존의 부동산 개발 중심의 산업단지 조성 방식을 탈피하고, 개발 이익을 고가의 디지털 인프라(GPU 등)에 재투자하는 ‘AI 혁신클러스터 2.0’ 모델을 제안했다. 임창휘 의원은 12월 11일 열린 AI국 대상 2026년도 본예산 심사에서 “과거 ‘판교 테크노밸리 1.0’이 기업에게 물리적 공간을 제공하는 ‘베이스캠프’였다면, 앞으로의 ‘AI 클러스터 2.0’은 고성능 컴퓨팅 파워와 데이터를 제공하는 ‘디지털 심장’이 되어야 한다”며 이같이 밝혔다. “사무실 임대만으론 부족… 공공이 ‘GPU·데이터 안심존’ 깔아줘야” 임 의원은 현재 추진 중인 경기 AI 혁신클러스터 조성 사업이 단순한 입주 공간 확보에 그쳐선 안 된다고 지적했다. 그는 “스타트업이 개별적으로 구매하기 힘든 고가의 GPU(그래픽 처리 장치)를 공공이 구매해 저렴하게 빌려주고, 민감한 의료·금융 데이터를 안전하게 학습할 수 있는 ‘데이터 안심존’과 ‘실증 테스트베드’를 구축하는 것이 공공의 핵심 역할”이라고 강조했다. “개발 이익, 곶감 빼먹듯 쓰지 말고 ‘AI 특별회계’로 묶어라” 특히 임 의원은 막대한 재원의 해법으로 ‘(가칭)경기 AI·테크노밸리 특별회계’ 신설을 제안했다. 과거 판교 테크노밸리가 공기업 특별회계를 통해 용지 매각 수익을 재투자하며 성장했듯, 향후 조성될 3기 신도시와 테크노밸리 개발 이익금의 10~20%를 의무적으로 적립하자는 것이다. 임 의원은 “적립된 재원의 용도를 AI 스타트업 지원, GPU 센터 구축, R&D 자금 등으로 엄격히 제한해 지속 가능한 미래 투자 구조를 만들어야 한다”고 주장했다. “도시 만드는 GH, 산업 채우는 AI국… ‘G-Tech 원팀’으로 뭉쳐야” 또한 임 의원은 도시 계획과 산업 육성이 따로 노는 행정 비효율을 타파하기 위해 ‘경기 테크노 원팀(G-Tech One Team)’ 구성을 촉구했다. 그는 “도시주택실과 경기주택도시공사가 도시라는 하드웨어를 만들고 나면 뒤늦게 AI국이 AI 산업이라는 소프트웨어를 채우는 방식은 늦다”며 “지구단위계획 수립 단계부터 협업하여, 자율주행 도시에 도로 센서와 통신망(V2X)을 미리 심는 식의 ‘AI 맞춤형 설계’가 필수적”이라고 역설했다. 경기 전역을 ‘AI 벨트’로… 규제 많은 동부권은 ‘친환경 데이터센터’로 역발상 한편 임 의원은 이러한 전략을 바탕으로 “▲경기 남부권에는 반도체·바이오 중심의 AI 클러스터, ▲ 경기 서부권에는 모빌리티 AI 클러스터, ▲ 경기 북부권에는 산업 AI 클러스터, 그리고 ▲ 경기 동부권에는 데이터 AI 클러스터를 조성해 경기 전역을 하나의 ‘AI 벨트’로 묶어 균형 발전을 추진”해야 한다고 강조했다. 질문을 마치며, 임 의원은 “AI는 특정 지역의 전유물이 아니라 경기도 균형 발전의 핵심 도구”라며 “개발 이익을 미래 자본으로 전환하는 담대한 전략을 통해 경기도를 세계적인 AI 기술 패권의 중심지로 만들어야 한다”고 당부했다.

인공지능(AI) 패권 경쟁의 분수령은 특정 기술의 우열이 아니라 엔비디아 H100 칩을 둘러싼 미중의 신경전이었다. GPT-4급 학습을 가능하게 한 이 칩은 ‘AI 시대의 원유’였고, 미국은 H100을 민감 기술로 묶어 중국 수출을 막아 중국의 그래픽처리장치(GPU) 처리 능력을 제어하면 AI 개발 속도를 늦출 수 있다고 믿었다. GPU 제약 속에서도 중국 스타트업 기업이 자체 개발한 딥시크가 글로벌 경쟁력을 보이자 미국 내부에서는 “제재가 중국의 자립 속도를 오히려 앞당기고 있다”는 우려가 커졌다. 이런 흐름 속에서 도널드 트럼프 대통령은 최근 기존의 전면 봉쇄 전략을 수정했다. H100보다 10배나 강력한 고성능 H200의 대중 수출을 전격 허용한 것이다. 그는 “중국을 완전히 밀어내면 더 빨리 독자 체제를 만든다”, “그들이 계속 우리 칩을 쓰는 것이 미국의 이익”이라고 강조했다. 워싱턴에서 이 조치를 ‘트로이 목마 전략’이라고 부르는 이유다. 최신 사양인 ‘블랙웰’은 봉쇄하되 그 아래급인 H200은 풀어 중국의 자립 속도를 조절하면서 중국 AI 산업을 미국 기술 생태계 안에 묶어 두려는 계산이 깔려 있다. 미국의 전략 변화가 드러나면서 중국의 계산은 한층 복잡해졌다. H200의 성능은 매력적이지만 이를 수입하는 순간 미국의 정책 변화에 다시 종속될 수 있다는 위험이 따른다. 그래서 시진핑 주석은 국산 반도체 사용 압박, 외산 GPU 통관 강화, 국산 칩 데이터센터 보조금 같은 ‘자립 생태계 보호’ 전략을 더욱 밀어붙이고 있다. 외산 칩을 쓰면 속도는 나지만 통제권을 잃고, 국산 칩을 택하면 독립성은 확보되지만 성능과 비용의 제약이 커지는 구조적 선택의 갈림길에 중국은 서 있는 것이다. AI 칩의 세대가 바뀌는 지금 미중 경쟁의 본질은 ‘생태계 장악전’으로 이동했다. AI 패권은 칩·데이터·클라우드·모델·인재가 하나의 구조로 연결되는 순간 결정되며, 그 구조를 더 촘촘히 통제하는 쪽이 승자가 된다.

인류를 ‘금붕어 수준’으로 보이게 할 만큼 월등한 초인공지능(ASI)이 등장한 세상은 어떤 모습일까. 지금으로선 상상이 안 된다. 솔직히 말해 상상조차 하고 싶지 않은 미래다. 그럼에도 과학기술 발전의 역사가 보여 주듯 AI 기술 역시 인위적으로 멈출 수 있는 대상이 아니다. 기술 혁신을 막을 수 없다면 인류에게 최대한 유용하게 쓰이도록 이끄는 게 가장 현실적이고 현명한 대응일 것이다. 손정의 일본 소프트뱅크 회장은 “인간 지능의 1만배가 넘는 ASI를 10년 내에 실현하겠다”고 공언해 왔다. 그는 지난 5일 이재명 대통령과의 회동에서도 “첫째도, 둘째도, 셋째도 ASI 역량 강화에 집중하시라”고 조언했다. AI 낙관론을 넘어 급진주의자로 꼽히는 손 회장의 말을 금과옥조로 삼을 필요는 없을 것이다. 그러나 “AI 혁명 시대에 한국의 결정적 약점은 에너지”라고 지적한 대목은 충분히 새겨들을 만하다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 지난주 한 팟캐스트에 출연해 “AI 확장의 최대 장애물은 더이상 칩이 아니라 전력”이라며 “이를 안정적으로 공급하는 가장 중요한 에너지원은 원자력”이라고 강조했다. 그러자 미국 증시는 물론 국내에서도 원전 관련주가 일제히 급등했다. AI가 ‘전기 먹는 하마’라는 사실은 이제 초등학생도 아는 상식이 됐다. 엔비디아가 우리나라에 공급하기로 한 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 가동하는 데만 1기가와트(GW)의 전력이 필요하다. 대형 원전 1기 용량과 맞먹는 수준이다. 최태원 대한상의 회장 겸 SK그룹 회장은 지난 5일 이창용 한국은행 총재와의 특별대담에서 “AI 경쟁에 제대로 뛰어들려면 20GW 정도의 AI 데이터센터를 7년 안에 만들어야 한다”고 했다. 현재 건설 중인 신규 원전 4기로는 어림도 없는 규모다. 국제에너지기구(IEA)는 지난달 발표한 ‘세계 에너지 전망 2025’ 연례보고서에서 AI와 데이터센터, 전기차 등의 전력 사용 증가로 “전기의 시대가 왔다”고 진단했다. 그러면서 재생에너지의 성장과 원전의 부활을 예측했다. 보고서에 따르면 현재 40개국 이상이 신규 원전 프로젝트를 추진 중이다. 세계 원전 총 설비용량은 2035년까지 35%, 2050년까지 80% 늘어날 것으로 봤다. AI 패권 경쟁에 사활을 건 미국의 원전 드라이브는 숨이 찰 정도로 빠르게 전개되고 있다. 도널드 트럼프 대통령이 지난 5월 2050년까지 원전 발전 용량을 4배로 늘리겠다는 ‘원전 르네상스’를 선언한 뒤 이를 뒷받침하는 구체적 정책들이 잇따라 추진되고 있다. 하워드 러트닉 미 상무장관은 지난 2일 관세 합의에 따라 한국과 일본이 약속한 대미 투자금을 원전 건설에 우선 투입하겠다고 밝혔고, 미 에너지부도 같은 날 차세대 소형모듈원자로(SMR) 사업자 선정 계획을 발표하며 속도를 내고 있다. 탈원전을 표방했던 대만까지 최근 원전 재가동 가능성을 공식화하는 등 여러 국가들이 앞다투어 방향을 틀고 있다. 우려할 것은 AI 시대 뉴노멀이 된 ‘원전 회귀’ 흐름에서 우리나라만 비켜서 있다는 점이다. 이 대통령은 지난 9월 취임 100일 기자회견에서 “가동 기간이 지난 원전도 안전성이 담보되면 연장해 쓰고, 원자력과 재생에너지를 합리적으로 섞어 활용하겠다”고 했다. 그러면서도 신규 원전 건설에 대해선 “원전을 새로 짓는 데 최소 10~15년이 걸리고, 지을 부지도 거의 없다”며 부정적인 취지로 언급했다. 문재인 정부의 ‘탈원전’과는 선을 긋되 ‘원전 실용주의’를 내세운 것이다. 지난달 원자력안전위원회가 3년 반 만에 고리 2호기 재가동을 승인한 결정 역시 원전 실용주의의 한 사례로 평가되기도 한다. 하지만 노후 원전 재가동만으로는 턱없이 부족하다. 이 대통령 말대로 “AI 역량을 상하수도처럼 모든 국민이 누리는 기본 인프라”로 만들려면 막대한 전력이 필요하다. 재생에너지를 아무리 확대해도 신규 원전 건설 없이 전력난을 해소하기는 어렵다. 그럼에도 김성환 기후에너지환경부 장관은 올해 2월 11차 전력수급기본계획에서 확정된 신규 원전 2기 건설과 관련해 공론화 절차를 거치겠다고 했다. 결과에 따라 백지화될 수도 있는 사안이다. 이런 식으로 과연 AI 3대 강국이라는 목표를 실현할 수 있을지 의문이다. 이순녀 수석논설위원

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

엔비디아 중국 지사 총괄 출신인 중국 기업인이 ‘중국판 엔비디아’로 현지 본토 증시에 화려하게 데뷔했다. 중국의 그래픽처리장치(GPU) 및 인공지능(AI) 반도체 전문기업 무어 스레드(摩尔线程·Moore Threads)는 지난 5일 상하이 커촹판(스타마켓)에 상장했다. 무어 스레드의 이날 주가는 공모가 114.28위안(약 2만 3800원)의 5배가 넘는 600.50위안(약 12만 5300원)에 거래를 마쳤다. 이는 2019년 중국 증시 개혁 이후 대형 기업공개(IPO)의 첫날 상승 폭 중 최대다. 무어 스레드는 엔비디아 중국 지사 총괄 출신인 장젠중이 2020년에 설립한 회사다. 14년간 엔비디아에서 일한 장 CEO는 미국이 중국에 대한 제재를 강화하자 중국 AI 산업이 미국 기술에 지나치게 의존하고 있다는 위기의식 속에서 창업을 결정한 것으로 알려졌다. 장 CEO와 함께 무어 스레드를 공동 창업한 저우위안 최고기술책임자(CTO)도 엔비디아 생태계 총괄 출신이다. 무어 스레드는 장 CEO와 저우 CTO뿐만 아니라 엔비디아 출신이 대거 합류하면서 ‘중국판 엔비디아’로 성장했다. 상장 직후 1조 6700억 원 조달 성공무어 스레드가 이번 상장을 통해 조달한 자금은 79억 9960만 위안, 한화로 약 1조 6700억 원에 달한다. 시가총액은 537억 1500만 위안(약 11조 2130억 원)을 기록했다. 시총 규모로만 보면 상장 첫날 SK바이오팜(10조 4940억 원)을 제치고 SK텔레콤(11조 6846억 원)에 육박한 셈이다. 이번 상장 성공은 미국의 대중 기술 수출 제한으로 중국의 기술 자립이 앞당겨질 것이라는 낙관론이 고조되는 가운데 이뤄졌다. 실제로 무어 스레드는 최근 미국이 엔비디아 칩 대중 수출을 금지하자 반사이익을 톡톡히 얻으면서 최근 급성장했다. 업계에서는 미국의 대중 반도체 수출 금지가 중국 반도체 기업들이 자본시장에서 자금 조달을 쉽게 만들어 중국의 기술 자립을 앞당기고 있다고 분석한다. 블룸버그통신은 “무어 스레드는 2023년 10월 미 상무부가 이 회사를 ‘블랙리스트’에 올려 한때 경영에 어려움을 겪기도 했다”면서 “하지만 최근 중국 정부 지원과 시장의 협력으로 부활하는 데 성공하면서 IPO 대박을 터뜨렸다”고 평가했다. 무어스레드는 이번 상장을 통해 조달한 자금을 차세대 AI 학습·추론용 GPU 칩 등 핵심 연구·개발 프로젝트에 투입할 계획이다. 장 CEO는 “회사는 기술 축적과 시장 확대라는 중요한 시기에 놓여있다”라며 꾸준한 수요와 기술 발전 속에 2027년에는 흑자 전환이 가능할 것이라고 예상했다.

엔비디아 중국 지사 총괄 출신인 중국 기업인이 ‘중국판 엔비디아’로 현지 본토 증시에 화려하게 데뷔했다. 중국의 그래픽처리장치(GPU) 및 인공지능(AI) 반도체 전문기업 무어 스레드(摩尔线程·Moore Threads)는 지난 5일 상하이 커촹판(스타마켓)에 상장했다. 무어 스레드의 이날 주가는 공모가 114.28위안(약 2만 3800원)의 5배가 넘는 600.50위안(약 12만 5300원)에 거래를 마쳤다. 이는 2019년 중국 증시 개혁 이후 대형 기업공개(IPO)의 첫날 상승 폭 중 최대다. 무어 스레드는 엔비디아 중국 지사 총괄 출신인 장젠중이 2020년에 설립한 회사다. 14년간 엔비디아에서 일한 장 CEO는 미국이 중국에 대한 제재를 강화하자 중국 AI 산업이 미국 기술에 지나치게 의존하고 있다는 위기의식 속에서 창업을 결정한 것으로 알려졌다. 장 CEO와 함께 무어 스레드를 공동 창업한 저우위안 최고기술책임자(CTO)도 엔비디아 생태계 총괄 출신이다. 무어 스레드는 장 CEO와 저우 CTO뿐만 아니라 엔비디아 출신이 대거 합류하면서 ‘중국판 엔비디아’로 성장했다. 상장 직후 1조 6700억 원 조달 성공무어 스레드가 이번 상장을 통해 조달한 자금은 79억 9960만 위안, 한화로 약 1조 6700억 원에 달한다. 시가총액은 537억 1500만 위안(약 11조 2130억 원)을 기록했다. 시총 규모로만 보면 상장 첫날 SK바이오팜(10조 4940억 원)을 제치고 SK텔레콤(11조 6846억 원)에 육박한 셈이다. 이번 상장 성공은 미국의 대중 기술 수출 제한으로 중국의 기술 자립이 앞당겨질 것이라는 낙관론이 고조되는 가운데 이뤄졌다. 실제로 무어 스레드는 최근 미국이 엔비디아 칩 대중 수출을 금지하자 반사이익을 톡톡히 얻으면서 최근 급성장했다. 업계에서는 미국의 대중 반도체 수출 금지가 중국 반도체 기업들이 자본시장에서 자금 조달을 쉽게 만들어 중국의 기술 자립을 앞당기고 있다고 분석한다. 블룸버그통신은 “무어 스레드는 2023년 10월 미 상무부가 이 회사를 ‘블랙리스트’에 올려 한때 경영에 어려움을 겪기도 했다”면서 “하지만 최근 중국 정부 지원과 시장의 협력으로 부활하는 데 성공하면서 IPO 대박을 터뜨렸다”고 평가했다. 무어스레드는 이번 상장을 통해 조달한 자금을 차세대 AI 학습·추론용 GPU 칩 등 핵심 연구·개발 프로젝트에 투입할 계획이다. 장 CEO는 “회사는 기술 축적과 시장 확대라는 중요한 시기에 놓여있다”라며 꾸준한 수요와 기술 발전 속에 2027년에는 흑자 전환이 가능할 것이라고 예상했다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

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.