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

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

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

E-GENE™ ITSM 기반으로 대규모 GPU 인프라 운영 체계 고도화주요 IT 프로세스 데이터화… 추적성·운영 효율 강화IT서비스관리(ITSM) 전문기업 에스티이지(STEG, 대표 임현길)는 SK텔레콤의 GPU 클러스터 운영 관리를 위한 차세대 ITSM 구축을 완료했다고 6일 밝혔다. SK텔레콤은 가산 AI 데이터센터에서 엔비디아 고성능 GPU B200 1000장 이상을 단일 GPU 클러스터로 구성해 구독형 AI 클라우드 서비스(GPUaaS)를 운영하고 있다. 이번 사업은 GPU 클러스터 인프라 관리 체계를 고도화해 고밀도 GPU 환경에서 자원 활용도와 서비스 품질을 높이는 데 초점을 맞췄다. STEG는 자사 ITSM 솔루션 ‘E-GENE™ ITSM’을 적용해 고성능 인프라 환경에 특화된 운영·관제 체계를 구축했다.데이터센터 상면도를 기반으로 서버의 물리적 위치를 직관적으로 확인할 수 있도록 했으며, 장비별 상세 사양과 네트워크 포트 연결 상태, 소프트웨어 설치 현황 등을 통합 관리할 수 있도록 구현했다. 또 장애 발생 시 문제 지점을 빠르게 식별할 수 있도록 해 대응 시간을 단축하고, 대규모 GPU 자원의 효율적 운영을 지원하도록 설계됐다. 이와 함께 주요 IT 운영 프로세스를 데이터 기반으로 관리할 수 있도록 체계를 구축했다.변경 이력과 승인 프로세스 등 운영 이력을 추적·보관할 수 있도록 함으로써 IT 일반통제(ITGC)와 감사 대응에 필요한 추적성과 투명성을 강화했다. SK텔레콤은 이번 차세대 ITSM 구축을 통해 고밀도 GPU 환경 운영 효율을 높이는 동시에 감사 및 컴플라이언스 대응 체계도 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.특히 안정적인 AI 인프라 운영 기반을 마련해 GPUaaS 서비스 경쟁력 확보에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 임현길 STEG 대표는 “국내 AI 인프라 경쟁력과 연결되는 SK텔레콤의 GPU 운영 환경 구축에 참여하게 돼 의미가 크다”며 “공공·금융·엔터프라이즈 시장에서 축적한 경험을 바탕으로 대규모 AI 환경에서도 안정적인 ITSM 서비스를 제공해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 STEG는 노코드 플랫폼 ‘E-GENE™’을 기반으로 ITSM을 비롯해 자산관리(ITAM), 엔터프라이즈 서비스관리(ESM) 등 다양한 B2B IT 서비스를 자체 개발하고 있다.ITSM 솔루션은 온프레미스와 클라우드(SaaS) 환경 모두 지원하며, 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득해 공공·금융 분야의 보안 요구사항에도 대응하고 있다.

부산시가 고성능 컴퓨팅 자원을 보유하지 못해 인공지능(AI) 신기술, 제품 개발에 어려움을 겪는 지역 기업을 지원하는 사업을 추진한다. 시는 ‘부산 인공지능(AI) 기업 고성능 컴퓨팅 지원사업’ 참여기업을 오는 30일부터 모집한다고 29일 밝혔다. 컴퓨팅은 컴퓨터를 사용해 데이터를 처리하고, 문제를 해결하는 활동을 말한다. 최근 AI 기술이 급격하게 확산하면서 대규모 연산력을 제공하는 고성능 컴퓨팅 수요가 폭증하고 있다. AI 기업들이 새로운 기술과 제품을 개발하는 데 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하지만, 관련 기반을 구축하려면 막대한 비용이 든다. 이 때문에 지역 중소·신생기업 등은 신기술, 제품 개발에 어려움을 겪는다. 이에 시는 지역 중소·중견기업, 신생기업, 대학 연구소 등에 클라우드 방식의 고성능 컴퓨팅을 지원하기로 했다. 기업이 고성능 컴퓨팅 자원을 임차해 사용하고, 관련 비용을 시가 지원하는 방식이다. 구체적으로 대규모 연산을 위한 그래픽 처리장치(GPU) 서버 이용료를 90%까지, 최대 3000만원 한도로 지원한다. 초기 모델 검증에 필요한 경량화 컴퓨팅 자원이 필요한 경우는 500만 원까지 비용을 지원한다. 지원 대상으로 선정된 기업에는 개발하는 모델의 특성, 데이터 규모를 분석해 최적 컴퓨팅 자원 규모를 제안하는 컨설팅도 제공한다. 컴퓨팅 자원 운영 경험이 부족한 초기 창업기업에는 관련 실무 교육도 제공한다. 참여를 희망하는 기업이 다음 달 13일까지 부산정보산업진흥원 홈페이지(bipa.kr)에서 신청하면 시는 심사를 거쳐 지원 대상을 선정한다. 시는 이번 사업을 통해 고성능 컴퓨팅 지원 활용이 어려웠던 지역 중소·신생 기업의 AI 기술, 제품 개발이 촉진될 것으로 기대한다. 부산시 관계자는 “인프라 부족으로 기술 개발에 어려움을 겪는 지역 AI 기업에 실질적인 해결책을 제시하는 사업이 될 것”이라며 “앞으로도 현장의 목소리를 반영한 지원을 통해 지역 AI 산업 생태계가 기초 역량을 탄탄하게 갖추도록 돕겠다”라고 밝혔다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

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.

‘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.

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.

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.

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.

SKT, 하드웨어 공장 자체 장악 포석DC, 칩·에너지 결합된 종합 솔루션LGU+, 통화 등 음성 데이터가 자산글로벌 AI 소프트웨어 수출로 승부양사 기술력 MWC26서 수상 성과 SK텔레콤과 LG유플러스가 인공지능(AI) 시대를 맞아 상반된 글로벌 생존 전략을 꺼내 들었다. SK텔레콤은 그룹사 역량을 결집해 거대한 ‘AI 데이터센터(DC) 공장주’가 되겠다는 포부를 밝혔다. LG유플러스는 통화 등 음성 데이터를 자산화해 ‘글로벌 AI 소프트웨어 수출’로 승부하겠다는 청사진을 내놓았다. 지난 4일(현지시간) 스페인 바르셀로나 MWC26 현장에서 간담회를 연 홍범식 LG유플러스 대표는 수익성 중심의 소프트웨어 전략을 강조했다. 홍 대표는 “지향점은 통신과 AX(AI 전환) 기술의 솔루션화를 주도하는 글로벌 AI 소프트웨어 기업이 되는 것”이라며 성장이 정체된 국내를 넘어 반복적인 매출이 발생하는 소프트웨어 확장이 필수적이라고 설명했다. 핵심 수익원은 통신사가 직접 서비스를 운영하며 검증을 끝낸 솔루션을 외부에 파는 ‘인소싱(In-sourcing)’ 모델이다. 이를 위해 LG유플러스는 B2C 영역의 AI 통화 비서 익시오와 B2B 분야의 엔터프라이즈 AI 풀스택 구축에 전사적 역량을 집중할 방침이다. 수출 방식도 유연하다. 홍 대표는 데이터 주권이 까다로운 유럽이나 동남아 시장을 언급하며 플랫폼 전체 공급뿐만 아니라 필요한 기술 스택(Stack)만 따로 떼어 파는 모델도 가능하다고 설명했다. 현장에서는 생성형 AI가 기존 소프트웨어 기업들의 존재 가치를 없애는 종말적 상황에 대한 우려도 제기됐다. 홍 대표는 “모든 인터페이스가 음성으로 전환될수록 가장 복잡한 음성 데이터와 상담 워크플로우를 보유한 통신사의 가치는 높아질 것”이라며 빅테크가 갖지 못한 현장의 음성 데이터로 새로운 문법을 쓰겠다고 역설했다. SK텔레콤은 지능이 돌아갈 거대한 하드웨어 공장 자체를 장악하는 길을 택했다. 전날 간담회를 연 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자(CTO)는 인프라 수직계열화 전략을 전면에 내세웠다. 정 CTO는 “AI DC(데이터센터)를 단순 건물이 아닌 칩과 에너지가 결합된 종합 솔루션”으로 정의하며 구조적 변화에 대응하는 ‘공장 건축주’가 되겠다고 했다. 무기는 그룹 차원의 풀스택 역량이다. SK하이닉스의 칩과 SK에코플랜트의 건설 기술 등을 활용해 발전소, 서버, 칩, 소프트웨어를 종합적으로 최적화할 곳은 SK그룹이 유일하다는 설명이다. 정 CTO는 AI 인프라 구축에 수조원대 투자가 소요되는 현실을 짚으며 GPUaaS(서비스형 GPU)의 필연성을 역설했다. GPUaaS는 고가의 그래픽처리장치(GPU)를 직접 구매하는 대신 클라우드처럼 빌려 쓰는 구독형 서비스다. 그는 “10메가와트(MW) 규모 AI DC 구축 시 GPU 도입에만 8000억원이 투입되며 규모를 확장할 경우 투자비는 조 단위로 치솟는다”며 “이를 소유가 아닌 서비스형 모델로 전환해 리스크를 분산하고 인프라 자체를 상품화하겠다”는 구상을 밝혔다. 양사의 AI 기술력은 수상 성과로도 이어졌다.SK텔레콤은 이날 MWC26 현장에서 열린 ‘GSMA 글로벌 모바일 어워드(GLOMO)’에서 GPU 클러스터 ‘해인’으로 ‘최고의 클라우드 솔루션’ 상을 받으며 해당 부문에서 3년 연속 석권했다. LG유플러스 역시 보안 기술 ‘익시 가디언’을 앞세워 대상격인 ‘CTO 초이스’를 비롯해 ‘최고의 네트워크 보안 및 사기 방지’, ‘사회적 가치를 추구하는 마케팅’ 등 3개 부문을 휩쓸었다.

퀄컴 “글로벌 60개사와 6G 상용화”모바일 트래픽서 AI 비중 급증세1년 앞당겨 2029년 도입 못박아화웨이 “5.5G 즉각적 확산” 반격 지상망 효율 극대화 6G 길목 노려“AI 병목 해결… 자율주행·로봇 유리” “인공지능(AI) 혁명을 믿는다면 6G(6세대 이동통신)는 필수입니다. 저항은 무의미합니다.”(크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자) “AI는 6G를 기다려주지 않습니다. 지금 당장 지능형 세계로 넘어가야 합니다.”(양 차오빈 화웨이 사장) 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26 기조연설장에서는 미래 표준을 설계하려는 ‘미국 중심 진영’과 현재 시장의 실리를 수성하려는 ‘중국 중심 진영’ 사이에 전략적 온도 차가 선명하게 드러났다. 퀄컴이 MWC 개막과 함께 30여개였던 파트너사를 60여개로 늘리며 ‘2029년 6G 상용화’ 로드맵을 들고 나오자, 화웨이는 ‘5G 어드밴스드(5.5G)’의 즉각적인 확산을 해법으로 제시하며 맞섰다. 화웨이는 이번 전시에서 6G 기술력을 대거 과시했지만 당장의 비즈니스 모델로는 5.5G를 전면에 내세웠다. 미국의 위성 통신 패권을 단기간에 앞지르기 어렵다는 판단 아래, 지상망 효율을 극대화해 6G로 가는 길목을 선점하겠다는 실리적 판단이다. 특히 5.5G는 대용량 데이터를 클라우드로 전송할 때 발생하는 ‘업링크(상향 전송) 병목 해결’에 최적화되어 있어, 로봇이나 자율주행차 상용화에 유리하다는 설명이다. 반면 퀄컴은 상용화 시점을 업계의 전망보다 1년 앞당긴 2029년으로 못 박았다. 가속화된 AI 전환 속도에 맞춘 승부수다. 퀄컴에게 6G는 단순히 빠른 속도를 넘어 통신망 자체가 AI처럼 사고하는 ‘AI 네이티브’ 환경의 주도권을 뜻한다. 아몬 최고경영자(CEO)는 2034년 모바일 트래픽의 30%를 AI가 점유할 것으로 예측한다. 이 때가 되면 지상 기지국과 위성, 사물 감지(센싱) 기능이 하나로 통합되는 지능형 인프라가 필요하기에 6G로 조속한 전환이 필요하다는 것이다. 업계는 퀄컴 진영과 화웨이 진영 간의 대결구도가 첨예해진 배경에는 완전히 달라진 ‘게임의 법칙’이 깔려있다고 본다. 그간 네트워크 장비의 주도권을 쥔 편이 승자가 됐지만, 이제는 망 위에 흐르는 데이터를 누가 더 효율적으로 처리하냐는 ‘연산력’의 대결이라는 것이다. 기존 인프라의 공식을 깨뜨린 건 엔비디아의 ‘AI-RAN(무선접속망)’이다. 엔비디아는 기지국에 범용 그래픽처리장치(GPU) 서버를 심어 소프트웨어만으로 통신을 구현하는 역발상을 제시했다. 소프트뱅크와 함께 공개한 초당 36Gbps의 속도는 전용 장비 없이 오직 GPU와 소프트웨어만으로 구현된 수치다. 통신 처리에 쓰고 남은 GPU 자원은 AI 연산에 즉시 투입할 수 있다. 값비싼 하드웨어 교체 주기에 부담을 느끼던 이동통신사들에게 새로운 선택지를 준 것이다. 국내 통신 3사는 우선 퀄컴의 6G 연합에 이름을 올렸지만, ‘주권’ 확보 전략은 각각 다르다. SK텔레콤은 엔비디아 주도 연합의 이사회 멤버로서 인프라 표준을 설계하고 글로벌 텔코 AI 얼라이언스(GTAA)의 결속을 다지는 등 ‘다자간 동맹’의 구심점 역할에 주력하고 있다. LG유플러스는 거대 담론보다 고객 접점인 AI 에이전트 고도화에 화력을 집중하며 기술 종속을 방어하는 ‘실용주의’ 행보를 보였다. KT는 6G를 지상과 해상, 공중을 유기적으로 잇는 ‘3차원 커버리지’로 정의하며 차별화된 비전을 제시했다. 재난 상황에서도 결함 없는 통합 아키텍처를 구축해 네트워크의 신뢰성을 확보함으로써, AI가 자율적으로 운영되는 지능형 인프라의 종착지를 선점하겠다는 포석이다. 업계 관계자는 “이번 MWC는 통신사가 망을 깔던 ‘건설사’에서 그 위 데이터를 가공하는 ‘운영사’로 탈바꿈해야 생존할 수 있음을 보여준 변곡점”이라며 “결국 6G 레이스는 개별 기술의 우위를 넘어 AI와 위성, 보안 등을 하나의 두뇌처럼 묶어내는 지능형 아키텍처를 누가 먼저 완성하느냐의 싸움이 될 것”이라고 진단했다.

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.

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.

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.