AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 PC용 중앙처리장치(CPU) 라이젠을 통해 기사회생했습니다. 서버용 CPU 에픽을 출시해 시장 점유율을 늘리면서 이제 이 회사는 서버와 소비자 시장 모두에서 큰 성과를 내고 있습니다. 영원히 이길 수 없을 것 같던 ‘골리앗’ 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직도 그래픽처리장치(GPU) 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 엔비디아의 GPU보다 절대적인 성능이 낮은 것이 사실입니다. 특히 인공지능(AI) 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 집중해온 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 꾸려진 터라 시장에 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 이런 AMD가 최근 열린 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼을 함께 공개했습니다. 우선 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈 대비 4배의 성능을 지니고 있습니다. 스펙상으로는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. MI350X 시리즈는 TSMC N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결하는 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억개 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장합니다. 다만 엔비디아는 자사 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계에서 엔비디아가 중심이 되고 있어 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서도 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. 이를 의식하듯 AMD도 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬듯 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 라이젠 CPU를 통해 기사회생했습니다. 그리고 서버 부분에도 에픽 CPU를 출시해 점점 시장 점유율을 늘려 이제는 서버와 소비자 CPU 시장 모두에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 과거 절대 이길 수 없을 것 같았던 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직 GPU 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. 최근 엔비디아가 고성능 AI 서버 GPU에 집중하는 사이 AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 시장에서 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 절대 성능에서 엔비디아 GPU보다 낮은 게 사실입니다. 특히 AI 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 AI와 서버 시장에 집중한 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 구성되어 있어 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 그러나 AMD는 최근 열린 어드밴싱 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼들을 함께 공개했습니다. 우선 가장 중요한 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈와 비교해서 4배의 성능을 지니고 있어 스펙상으로 보면 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. 새로운 MI350X 시리즈는 TSMC의 N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛인 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결한 복잡한 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억 개의 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. 8개의 HBM3E 메모리는 총 288GB의 용량과 8TB/s의 대역폭을 제공합니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. 기본 연산 능력은 FP 64기준 MI350X와 MI355X가 72TFLOPS와 78.6TFLOPS입니다. AI 연산에 중요한 FP8/FP4 기준으로는 각각 9.2PFLOPS/10.1PFLOPS, 18.45PFLOPS/20.1PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장하고 있습니다. 다만 엔비디아는 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 288GB HBM3E 메모리와 FP4 Tensor Dense/Sparse 기준으로 15/30TFLOPS의 성능을 지니고 있어 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계가 엔비디아 위주일 뿐 아니라 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. AMD는 이점을 의식하듯 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 각각의 인스팅트 MI350X/MI355X GPU는 8개씩 묶어 하나의 플랫폼을 구성한 후 서버 랙에 들어가는데, 이때 수많은 GPU를 연결해 효율적으로 작동하게 만드는 일이 중요합니다. 펜산도 폴라라 AI NIC는 10만 개 이상의 GPU 하이퍼스케일 시스템에도 대응할 수 있습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 그리고 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬던 것처럼 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

경북 포항시에 인공지능(AI)과 디지털 서비스 핵심 인프라인 데이터센터 테스트베드가 조성된다. 9일 포항시는포항테크노파크(포항TP)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘2025년 데이터센터 산업 활성화 지원사업’ 테스트베드 조성 분야 공모에 최종 선정돼 국비 45억원을 확보했다고 밝혔다. 사업은 데이터센터의 지방 분산에 대응하고, AI 및 디지털 서비스 구현을 위한 인프라 경쟁력 강화와 기업 성장을 목표로 추진된다. 국산 데이터센터 장비 및 소프트웨어(SW) 개발 지원부터 전문 인력 양성까지 체계적인 사업 운영을 추진해 국내 산업 생태계 조성에 기여할 것으로 보인다. 포항TP는 ‘테스트베드 조성 지원’ 분야에 ㈜GS ITM, ㈜서원정보, 텍넷㈜, ㈜락시스템즈와 컨소시엄을 구성해 참여했다. 3년간 국비 45억원을 지원받아 사업을 수행한다다. 테스트베드를 구축해 ▲GPU 서버 실증 ▲L4/7 네트워크 성능 실증 ▲DCIM 모니터링 소프트웨어 실증 등 데이터센터에서 활용되는 장비 및 소프트웨어 7개 분야에 대한 실증을 본격 추진할 계획이다. 실증 결과의 신뢰성과 객관성을 확보하기 위해 한국산업기술시험원 등 전문 시험·인증기관과 협력할 예정이다. 이강덕 시장은 “데이터센터는 AI시대의 핵심 인프라다. 테스트베드 구축을 계기로 지역기업의 경쟁력 확보와 AI 기반 미래 디지털산업의 거점으로 발돋움할 수 있도록 지원할 것”이라며 “대한민국 AI 산업 강국을 견인하는 선도도시로 도약하는 데 혼신의 노력을 기울이겠다”고 강조했다.

인공지능(AI) 칩의 선두 주자인 엔비디아가 미국의 수출 규제를 피해 중국 전용 AI 칩을 개발하고 있다고 로이터통신이 24일(현지시간) 보도했다. 중국 AI 시장을 화웨이가 독차지하는 것을 막으려는 의도다. 매체는 소식통 발언을 인용해 “엔비디아가 최근 수출길이 막힌 AI 칩 H20 모델보다 훨씬 낮은 가격의 AI 칩세트를 중국 시장에 출시할 예정”이라며 “다음달부터 대량생산을 시작한다”고 전했다. 그간 엔비디아가 중국에서 합법적으로 판매할 수 있는 유일한 AI 칩은 H20이었다. 그러나 올해 초 중국에서 ‘딥시크’를 시작으로 AI 열풍이 번지자 도널드 트럼프 미 행정부는 이 제품 수출도 차단했다. 이에 엔비디아는 서버급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘RTX 프로 6000D’를 기반으로 고대역폭메모리(HBM) 대신 범용 제품인 ‘GDDR7’ 메모리를 탑재한 새 제품을 개발하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 모두 GDDR7 양산 체제를 갖추고 있어 수혜가 예상된다. 이 칩은 엔비디아의 최신 블랙웰 아키텍처 기반 AI 프로세서 제품군에 속하며 개당 6500달러(약 889만원)에서 8000달러(1094만원)선에 이를 것으로 예상된다. 이는 1만 1200달러(1532만원)인 H20 모델보다 크게 낮은 수준이다. 칩 사양이 떨어지고 제조 요구 사항도 단순하기 때문이라고 소식통은 설명했다. 지난 21일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 대만에서 가진 기자간담회에서 “세계에서 가장 크고 강력한 기술 기업 가운데 하나인 화웨이가 빠르게 혁신하고 있다. 미 정부는 대중 반도체 수출 통제가 효과적이지 않다는 점을 인식하고 우리가 다시 중국 시장에서 경쟁할 수 있도록 정책을 바꾸길 바란다”고 촉구한 바 있다.

이재명 더불어민주당 대선 후보가 제21대 대통령 선거 공식 선거운동을 시작하며 인공지능(AI) 산업 육성을 1호 공약으로 내세웠다. 선진국 수준 이상의 예산 증액, AI 고속도로 구축, 고성능 GPU 5만개 확보 등을 통해 세계 ‘AI 3강’으로 도약한다는 구상이다. 미래 성장동력을 확보해야 할 절체절명의 시기에 걸맞는 공약임에는 틀림없다. 그러나 이를 실현할 구체적인 기술력 확보 방안과 전력 공급 대책은 불명확하다. AI 데이터센터 구축에 필수적인 전력 인프라만 보더라도 최근 동해안~동서울 송전망 사업이 지역 이기주의와 행정 장벽에 막혀 답보 상태였다. AI 산업 육성이 단순히 예산만 투입해서는 해결될 일이 아닌 현실을 잘 보여 준다. 이 후보는 ‘2040년까지 석탄화력발전 폐쇄’도 공약으로 내놓았다. AI 데이터센터 운영에 기본적으로 소요되는 막대한 전력은 어디서 어떻게 공급할 것인지 해법은 보이지 않는다. 당장 전력이 부족해 연구가 중단되는 현실을 맞닥뜨리고 있다. 국내 AI 반도체 기초연구의 핵심인 서울대 반도체연구소가 전력을 확보하지 못해 AI 서버를 가동하지 못하고 있다. AI, 배터리, 로봇 등 전력소모가 많은 연구영역이 넓어지는데도 정작 전기가 없어 아무것도 못하는 사정은 다른 대학들도 마찬가지다. 해외 빅테크에서 초빙된 교수들이 전기 배분을 받느라 손을 놓고 대기 중이라고 한다. 보통 심각한 일이 아니다. 반도체를 빼놓고는 AI·과학기술 발전을 말할 수가 없는 현실이다. 차기 대통령으로 가장 유력한 이 후보는 반도체 업계가 강력히 요구하는 ‘주52시간제 예외 적용’에도 반대 입장을 고수한다. 반도체 업계는 특정 기간에 집중적인 R&D(연구개발)가 필요한 업무 특성을 고려해 주52시간제 예외 적용을 요청하고 있다. 이런 내용의 반도체특별법이 발의됐지만 민주당의 반대로 법안이 묶인 상태다. 이 후보의 성장 경제 공약들이 진정성을 담보하려면 이제 구체적인 청사진을 내놓아야 한다.

SK하이닉스가 ‘차세대 HBM’으로 불리는 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반 솔루션 CMM-DDR5 96기가바이트(GB)의 고객 인증을 처음으로 완료하고, 양산 준비를 마쳤다. 이미 고대역폭메모리(HBM)가 실적 효자로 자리 잡은 가운데 CXL 메모리까지 더해지면서 HBM과 함께 향후 성장을 이끌 ‘쌍두마차’가 될지 관심이 쏠린다. 23일 SK하이닉스에 따르면 CXL은 컴퓨팅 시스템 내 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 솔루션이다. CPU와 GPU가 각각 자기와 연결된 D램만 쓸 수 있었다면 CXL을 도입할 경우 다양한 부품들이 서로의 메모리를 공유할 수 있게 된다. 데이터센터를 운영하는 고객사가 서버 시스템에 이를 적용하면 기존 DDR5(5세대 범용 D램) 대비 용량이 50% 늘어나고 제품 자체의 대역폭도 30% 확장돼 초당 36GB의 데이터를 처리할 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. SK하이닉스 관계자는 “CXL을 활용하려면 그에 맞는 수준의 CPU가 필요한데, AMD와 인텔이 지난해 말부터 관련 CPU를 내놓기 시작했다”면서 “CXL 시장이 이제 막 열리는 단계이고, (매출 측면에서) 차세대 HBM으로서 성장을 기대하는 중”이라고 밝혔다. 또 SK하이닉스는 (CXL) 128GB 제품도 다른 고객과 인증 절차를 진행 중이며, 이를 빠르게 마무리해 고객이 원하는 시점에 공급할 수 있는 포트폴리오를 구축할 계획이다. SK하이닉스는 CXL D램 개발과 더불어 CXL 생태계 확장을 위한 노력도 하고 있다. 지난해 9월 SK하이닉스는 세계 최대 오픈소스 운영체제인 리눅스에 CXL 구동 최적화를 위한 자체 개발 메모리 제어 솔루션(HMSDK)을 탑재, CXL 적용 시스템 성능을 개선했다. 한편 SK하이닉스는 이날 보통주 1주당 배당금을 375원으로 책정했다고 공시했다. 이는 지난해 분기 배당금인 주당 300원보다 25% 증가한 것이다.

전북대학교는 지난 9일 SW중심대학사업단을 중심으로 구축한 XR실습실과 AI서버실이 공식 오픈하는 등 5차 산업혁명 시대를 선도할 첨단 교육 인프라를 본격 가동한다고 10일 밝혔다. ‘XR실습실’은 버추얼 스튜디오 기반의 실감형 콘텐츠 제작 공간으로, 니에프스가 설계 및 구축을 맡았다. 최신 VR·AR 장비, 모션 캡처 시스템, 실시간 합성 기술 등을 갖춘 이 공간은 학생들이 산업 현장에서 활용되는 기술을 직접 경험하며 배울 수 있도록 구성됐다. 김창배 니에프스 대표는 “이번 XR실습실은 학생들이 단순히 배우는 것을 넘어, 직접 만들어보며 실무 역량을 키울 수 있는 공간”이라면서 “이곳이 미래형 인재를 길러내는 출발점이 되길 바란다”고 전했다. 함께 문을 연 AI서버실에는 고성능 GPU 서버와 대용량 스토리지 장비가 구축되어 있어, 대규모 데이터 분석과 인공지능 모델링, 실험 등이 자유롭게 이루어질 수 있다. SW중심대학사업단은 이 인프라를 기반으로 AI와 XR 기술을 연계한 융합 프로젝트를 다수 추진할 계획이다. 전북대는 이번 개소를 계기로 지역 산업과 연계한 실습형 교육, 기업 맞춤형 인재 양성, 창의 융합 연구 활성화 등을 목표로 SW·AI 교육 모델을 고도화할 계획이다. 양오봉 전북대 총장은 인사말에서 “XR과 AI는 단순한 기술을 넘어 교육, 산업, 사회 전반의 패러다임을 바꾸는 중요한 변화의 축”이라면서 “전북대가 이 변화의 중심에서 미래형 인재 양성에 앞장설 수 있도록 계속해서 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다. 한편, 지난 9일 전북대 창조1관에서 열린 개소식에는 양오봉 총장을 비롯해 전북특별자치도 및 전주시 관계자, 김성찬 SW중심대학사업단장, 학내외 교수진과 실무자 등 약 50여 명이 참석했다. 참석자들은 실습실의 주요 시설을 직접 둘러보며 XR 및 AI 기반의 미래 교육과 연구 모델에 대한 기대를 나눴다.

생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 일본 애니메이션 지브리 화풍을 따라 개발한 ‘지브리 스타일’ 이미지가 전 세계 소셜미디어(SNS)를 휩쓸고 있다. 전세계 정상과 연예인까지 이 유행에 동참하자 챗GPT 이용자 수는 5억명을 돌파했다. 개발사인 오픈AI가 여세를 몰아 무료 사용자에게도 이미지 생성 기능을 제공하기 시작하면서 지브리 스타일 열풍은 더욱 확산될 전망이다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 1일(현지시간) 자신의 엑스(X·옛 트위터) 계정에 인도 나렌드라 모디 총리가 미국 도널드 트럼프 대통령과 프랑스 에마뉘엘 마크롱 대통령을 만나는 장면을 지브리 스타일로 변환한 이미지를 공유했다. 이날은 올트먼이 챗GPT 이미지 생성 기능을 무료 사용자에게도 제공하겠다고 발표한 날이기도 하다. 이전에는 월 20달러 이상의 유료 서비스 이용자만 접근할 수 있었던 기능이 무료 이용자에게까지 개방된 것이다. 오픈AI는 지난달 25일 GPT-4o에 이미지 생성 기능을 추가했다. 이후 SNS를 중심으로 이용자들이 자신의 프로필 사진, 유명 캐릭터 등을 지브리 화풍으로 변환하는 트렌드가 폭발적으로 퍼지고 있다. 가장 먼저 올트먼은 자신의 엑스 프로필 사진을 지브리 화풍으로 바꿔 이목을 끌었다. 테슬라 CEO인 일론 머스크도 지난달 27일 애니메이션 ‘라이온 킹’ 장면을 패러디한 지브리 스타일 이미지를 게시했다. 국내에서도 ‘지브리 스타일 사진’의 인기가 뜨겁다. 코요태 가수 신지는 멤버 김종민, 빽가와 함께 찍은 사진을 지브리 스타일로 변환해 공개했으며, 배우 남보라는 예비신랑과의 웨딩화보를 지브리 화풍으로 선보여 화제를 모았다. 온라인 커뮤니티에서는 ‘오늘의 지브리 스타일 사진’을 올리는 게시물이 넘쳐나고 있다. 네티즌들은 “지브리 느낌으로 맨날 사진 바꾸다가 토토로(지브리 스튜디오가 제작한 애니메이션 ‘이웃집 토토로’의 주인공) 꿈꿀 지경”, “지브리 때문에 챗GPT가 생고생 중”이라는 반응을 보이고 있다. 실제 오픈AI는 최근 서버 과부하를 이유로 일시적인 제한 조치를 시행하기도 했다. 올트먼은 지난달 27일 X를 통해 “GPU(그래픽처리장치)가 녹고 있다”며 “GPT-4o 이미지 생성 기능에 임시로 이용 제한을 걸겠다”고 밝혔다. 이러한 지브리 스타일 열풍 속에 챗GPT 개발사 오픈AI는 이용자 수가 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다고 1일 밝혔다. 2022년 11월 챗GPT 출시 이후 2년 4개월 만의 성과다. 이용자 수는 지난해 말 3억 5000만명에서 3개월 만에 30% 이상 급증했으며, 오픈AI가 올 연말까지 달성을 목표로 하는 10억명의 절반을 넘어섰다. 국내에서도 챗GPT 이용자가 크게 늘었다. 데이터플랫폼 기업 아이지에이웍스 모바일 인덱스에 따르면 지난달 27일 기준 챗GPT 국내 일간 활성 이용자 수(DAU)는 역대 최다인 125만 2925명으로 집계됐다. 지난달 10일 처음으로 100만명대를 넘어선 후 2주 만에 최다 기록을 갈아치웠다.

오픈AI, 이미지 생성 업그레이드올트먼 “GPU 녹아내린다” 호소59조원 유치… 기업 가치 442조원日 저작권법, AI 훈련 관대한 입장 최근 며칠 새 카카오톡 ‘프로필 사진’(프사)이 너 나 할 것 없이 일본의 애니메이션 제작사 ‘스튜디오 지브리’의 작품 속 한 장면으로 바뀌고 있다. 오픈AI 챗GPT의 이미지 생성 기능이 업그레이드되면서 어떤 사진이든 요청만 하면 몇 분 내로 지브리풍의 그림이 만들어진다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 “GPU(그래픽처리장치)가 녹아내리고 있다”며 사용 자제를 촉구하고 나설 만큼 전 세계적인 인기를 끌고 있는 가운데, 일각에선 오픈AI가 스튜디오 지브리의 저작권을 침해한 게 아니냐는 지적도 나온다. 1일 앱 분석 서비스 기업 아이지에이웍스의 모바일인덱스에 따르면 지난달 27일 기준 챗GPT의 국내 ‘일간 활성 이용자 수’(DAU)는 역대 최다인 125만 2925명으로 집계됐다. 같은 달 1일 79만 9571명이었던 것과 비교하면 불과 한 달 만에 60% 가까이 폭증한 셈이다. 앞서 오픈AI가 지난달 25일(현지시간) GPT-4o(포오) 모델을 기반으로 한 새로운 이미지 생성 기능을 발표하면서 유료 버전 이용자들에게는 어떤 사진이든 챗GPT에 요청만 하면 지브리 스타일뿐 아니라 미국 만화인 ‘심슨’이나 ‘디즈니’ 스타일로 쉽게 변환하는 게 가능해졌다. 이미지 생성 수요가 급증하자 올트먼 CEO가 서버 과부하 문제를 제기하기도 했지만 이는 기술적 문제로 서버를 확충하면 해결 가능하다는 의견이 지배적이다. 오픈AI는 지난달 31일(현지시간) 400억 달러(약 59조원)의 투자 유치를 완료했으며, 기업 가치는 3000억 달러(약 442조원)로 평가됐다고 밝혔다. 소셜미디어(SNS)에서는 오픈AI가 지브리 스타일의 이미지를 제공하기 위해 지브리 작품을 AI에 무단으로 학습시킨 것 아니냐며 이는 저작권 침해에 해당할 수 있다는 지적이 나온다. 지브리가 오픈AI 측에 스타일 변환을 중단하라는 경고가 담긴 문서를 보냈다는 소문이 돌기도 했으나, 일본 NHK에 따르면 지브리는 이에 대해 “그러한 문서를 발송한 적이 없다”는 입장을 밝혔다. 일본의 저작권법이 AI 훈련에 대해 상대적으로 관대한 입장을 취하고 있어 지브리가 법적 근거를 마련하기 어렵다고 판단했을 가능성이 있다는 분석이다. 앞서 오픈AI는 지난해 5월 발표한 음성 기능에서 여러 모델 중 ‘스카이’의 음성이 미국 배우 스칼릿 조핸슨의 목소리와 놀라울 정도로 유사해 논란이 제기된 바 있다. 오픈AI는 전문 성우의 목소리라는 입장을 유지했으나 해당 배우가 성명을 통해 해명을 요구하자 결국 해당 목소리에 대한 서비스를 중단했다.

서울시는 시민의 건강을 책임지는 12개 시립병원과 미래 산업 인재를 양성하는 80개 직업계고등학교(이하 직업계고)를 운영하고 있다. 그러나 두 기관에서 사용 중인 핵심 장비와 기자재의 노후화가 심각한 수준에 이르렀다. 시립병원의 의료기기는 절반 가까이 내용연수를 초과했으며, 직업계고의 실습 기자재 역시 5~10년 이상 된 구형 장비가 많아 최신 기술을 익히기에 어려운 환경이다. 특히 정부는 최근 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소임을 강조하며 이를 뒷받침할 인프라 확충과 교육 환경 개선의 필요성을 발표했다. 하지만 정작 서울시는 이런 흐름과는 거리가 먼 현실에 놓여 있다. 낡은 의료기기와 실습 기자재가 시민의 건강과 학생들의 경쟁력을 저해하는 상황을 더 이상 방치해서는 안 된다. 환자를 지키는 길, 서울시립병원 의료기기부터 바꿔야 한다 서울시가 운영하는 12개 시립병원에는 총 2742대의 의료기기가 등록되어 있으며, 이 중 1324대(48.3%)가 이미 내용연수를 초과한 상태다. MRI, CT, 초음파 기기 같은 핵심 진단 장비를 10년 이상 사용하고 있으며, 일부 장비는 제조사에서 부품 공급을 중단해 유지보수조차 어려운 실정이다. 의료기기 노후화는 진단의 정확성 저하, 응급 상황 대응력 약화, 유지보수 비용 증가 등 심각한 문제를 초래한다. 특히 AI 기술이 적용된 최신 의료 장비는 더 정밀한 진료를 가능하게 하지만 서울시립병원은 10년 이상 된 장비를 유지하며 시대 변화에 대응하지 못하고 있다. 서울시는 2025년까지 총 172억원의 예산을 투입해 540대의 의료기기를 교체할 계획이지만 여전히 교체해야 할 장비가 많이 남아 있다. 의료기기 현대화는 더 이상 미룰 수 없는 과제이며, 병원 간 의료기기 공동 활용 체계를 구축해 장비 운영의 효율성을 높이고 체계적인 교체 로드맵을 마련해야 한다. 서울시 직업계고등학교, 낡은 기자재로 어떻게 미래 인재를 키울 것인가 이와 같은 문제는 서울시 직업계고에서도 동일하게 나타나고 있다. 서울시가 운영하는 80개 직업계고는 산업현장에서 요구하는 인재를 양성하는 핵심 교육기관이다. 하지만 기자재 보유 현황을 분석한 결과 컴퓨터·네트워크 장비는 대부분 2015~2018년에 도입된 구형 모델이며, 공업·기술 분야에서도 3D 프린터, CNC 선반(Computer Numerical Control 기술을 활용한 선반 기계로 정밀 금속 가공에 사용), 측량 장비 등의 정밀도가 떨어져 실습 실효성이 낮아지고 있다. 서울시 직업계고 실습 기자재 관련 예산은 2022년 38억원에서 2025년 10억 4000만원으로 74%나 대폭 감액됐으며, 이와 함께 기자재 보유율 역시 2022년 53%에서 2023년 47.2%, 2024년에는 46.9%로 2년 연속 절반 이하로 하락했다. 이는 AI, 빅데이터 등 첨단기술 실습이 강조되는 시대에 학생들이 현장 실무에 필요한 최신 기술을 배우기에는 턱없이 부족한 교육 환경임을 나타낸다. 예산 축소와 기자재 노후화가 맞물리며 실습 환경의 질적 하락이 가속화되고 있고, 이는 곧 직업계고 학생들의 취업 경쟁력 저하로 이어질 수밖에 없다. 특히 AI, 빅데이터, 클라우드 기술이 미래 산업의 핵심으로 떠오르는 가운데 정작 서울시 직업계고에서는 AI 모델을 학습할 GPU 서버(Graphics Processing Unit을 탑재한 서버로, 대규모 연산 처리와 같은 고성능 컴퓨터에 활용)조차 제대로 갖추지 못한 실정이다. 국가적으로 AI 인프라 확충을 논의하고 있지만, 서울시 직업계고에서는 여전히 구형 PC와 낡은 네트워크 장비로 실습을 진행하고 있어 미래 산업 인재 양성에 큰 걸림돌이 되고 있다. 서울시, 실효성 있는 대책으로 혁신을 향한 길 열어야 서울시는 더 이상 노후화된 장비를 유지보수하는 데 그쳐서는 안 된다. 시민의 건강과 학생들의 경쟁력을 지키기 위해 다음과 같은 실질적 대책을 마련해야 한다. 첫째, 노후 기자재 교체 주기를 체계적으로 관리해야 한다. 의료기기의 경우 MRI, CT, 초음파 기기 등은 5~7년 내 교체하도록 계획을 수립해야 하며, 직업계고 기자재는 산업별 기술 변화 속도를 반영해 컴퓨터·IT 장비는 5년, 공업·기술 장비는 7~10년 내 교체하도록 기준을 마련해야 한다. 둘째, strong 예산을 확보하고 정부와 민간 지원을 적극 유치해야 한다. 노후 기자재를 교체하기 위해 서울시 차원의 예산 증액과 함께 정부 지원 사업과 연계해 추가 재원을 확보하는 것이 필수적이다. 또 산업체와 협력해 최신 기자재 기부 및 공동 활용 모델을 마련하는 방안도 고려해야 한다. 셋째, 병원과 학교 간 기자재 공동 활용 시스템을 구축해야 한다. 서울시립병원의 경우, 병원 간 AI 의료 데이터 및 첨단 장비 공동 활용 체계를 구축해 의료기기 활용도를 극대화할 필요가 있다. 직업계고 역시 특정 기자재를 여러 학교가 공동으로 활용할 수 있도록 공유 시스템을 도입해 예산을 절감하면서도 최신 기자재를 도입할 방안을 마련해야 한다. 넷째, AI 및 디지털 산업의 변화에 맞춰 교육 환경을 개선해야 한다. AI, 빅데이터, 클라우드 기술이 확산하고 있는 가운데 직업계고에서 시대 흐름에 맞춰 교육할 수 있도록 GPU 서버, AI 분석용 소프트웨어, 클라우드 기반 실습 환경을 구축하는 것이 필수적이다. 서울시립병원의 의료기기와 직업계고의 실습 기자재 문제는 시민의 건강과 미래 인재 양성을 위한 핵심 투자 영역이다. 의료 선진국에서는 정밀하고 안전한 진료를 위해 최신 의료기기 교체를 정기적으로 시행하고 있으며, 산업 선진국에서는 실습 기자재 최신화를 통해 학생들의 취업 경쟁력을 높이고 있다. 그러나 서울시는 여전히 구형 장비를 유지보수하며 사용하는 현실에 머물러 있다. “첨단 의료 진단 시대에 10년 된 MRI로 환자를 진단할 수 있을까?”, “AI 실습이 필수인 시대에 2015년형 컴퓨터로 학생들을 교육할 수 있을까?” 이 두 가지 질문에 대한 답은 명확하다. 의료기기와 실습 기자재의 현대화는 선택이 아니라 필수라는 것이다. 서울시는 AI 시대에 걸맞은 의료기기와 실습 기자재 현대화를 위해 과감한 투자와 정책 개선을 추진해야 한다. 이제 서울의 미래는 혁신을 위한 결단에서 시작된다.

지금은 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU)로 더 친숙하지만, 본래 엔비디아의 본업은 게임용 GPU라고 할 수 있습니다. 1990년대 중반에 TNT 시리즈로 파란을 일으키고 2000년대에는 지포스 시리즈로 그래픽 카드 시장을 평정했습니다. 하지만 여기에 도전장을 내민 경쟁자가 있었습니다. 바로 AMD에 인수된 ATI의 라데온 그래픽 카드입니다. 인수 후에도 AMD는 라데온 브랜드를 지금까지 이어오고 있는데, 한때는 지포스의 강력한 경쟁자로 서로 우열을 가리기 힘들만큼 경쟁이 치열했던 시절도 있었습니다. 하지만 시간이 지날수록 라데온 그래픽 카드 제품군은 지포스와 성능 격차가 점점 벌어졌습니다. 결국 최근에 와서는 하이엔드 그래픽 카드 시장에서는 사실상 경쟁을 포기하고 콘솔 게임기 시장과 중급 및 보급형 그래픽 카드 시장에서 명맥을 이어가고 있었습니다. 따라서 소비자도 ‘게임은 지포스’라는 인식이 어느 정도 자리 잡은 상태인데, 이렇게 시장 독점적인 기업이 되다 보니 신제품을 발표할 때마다 가격이 자꾸 비싸지는 문제가 생겼습니다. 여기에 최근 AI 붐으로 엔비디아 그래픽 카드 수요가 크게 늘어났고 서버 GPU 공급이 원활하지 못하자 풍선효과로 AI 연산용으로 사용할 수 있는 고성능 게임용 그래픽 카드까지 수요가 늘어 가격이 더 올라간 상태입니다. 최근 엔비디아는 RTX 50 시리즈를 발표했는데, 초기 공급 물량이 얼마 없고 수요는 넘쳐나 웃돈을 주고도 물건을 구하기 힘든 상황입니다. 최신 게임을 최고 사양을 즐기기 위해서는 수백만 원이나 되는 고가 그래픽 카드를 사야만 하는 상황이 된 것입니다. 이런 상황에서 일부 소비자들은 라데온 그래픽 카드에 눈길을 돌리고 있습니다. 지난 2월 21일 국내 IT 제품 가격 비교 사이트인 다나와리서치에 따르면 1월 라데온 그래픽 카드의 판매량은 1년 전의 두 배에 달하는 14.65%를 기록했습니다. 본래 점유율이 10% 이하였는데, 특별한 신제품 출시 없이도 반등에 성공한 것입니다. RTX 50 시리즈의 가격 폭등과 물량 부족이 그 원인으로 해석되고 있습니다. 이에 더해 AMD는 RDNA4 아키텍처를 이용한 라데온 RX 9070 시리즈를 공개하며 반전의 기회를 엿보고 있습니다. 라데온 RX 9070 XT에 사용한 나비 (Navi) 48 GPU는 엔비디아의 RTX 5070 Ti와 같은 TSMC의 4㎚ 공정을 사용합니다. 다이 사이즈는 356.5㎟인데 RTX 5080/RTX 5070Ti에 사용된 GB203의 378㎟와 비슷하고 트랜지스터 집적도는 539억 개에 달합니다. 64개의 컴퓨트 유닛(CU)를 사용한 라데온 RX 9070 XT의 경쟁 상대는 RTX 5070Ti입니다. 4K 해상도 기준 게임 성능은 AMD의 공식 발표에 따르면 2% 정도 뒤지는 결과를 보여줍니다. 하지만 출시 전부터 반응이 좋은 이유는 가격이 599달러에 불과하기 때문입니다. 공식 가격이 749달러인 RTX 5070 Ti와 비교하면 가격대 성능비가 23%나 높다는 게 AMD의 주장입니다. 더구나 현재 품귀 현상으로 인해 엔비디아 그래픽카드가 공식 가격보다 많이 높아진 상태임을 생각하면 소비자들이 대거 라데온으로 이동할 수 있는 수준의 파격적인 가격 책정입니다. AMD는 RDNA4 아키텍처를 도입하면서 라데온 RX 9070에서 기존의 약점도 상당 부분 극복했습니다. 컴퓨트 유닛의 연산 능력은 전 세대보다 40% 빨라졌고 3세대 레이트레이싱 가속기는 두 빼 빠른 성능을 제공합니다. 엔비디아의 DLSS처럼 AI를 이용해 게임 성능을 높이는 FSR(FidelityFX Super Resolution) 역시 FSR4 버전으로 업데이트되면서 이미지 품질 향상에 하드웨어 가속이 가능해지고 프레임 역시 대폭 높일 수 있게 됐습니다. 이를 적용하면 스페이스 마린 II 같은 일부 게임에서는 최대 3.4배의 성능 향상을 보여줍니다. DLSS4가 최대 4배 정도 게임 성능을 높이는 것과 견줄만한 결과입니다. 물론 여전히 전체 성능에서는 엔비디아가 유리한 게 사실입니다. 다이 사이즈가 거의 비슷한데, RTX 5080보다 한 단계 낮은 성능이라는 점이나 DLSS4보다 한 단계 낮은 AI 이미지 처리 성능, 그리고 아직 FSR이 DLSS처럼 많이 지원되지 않는다는 점 등 여러 가지 약점이 눈에 띄는 게 사실입니다. 그리고 출시에 앞서 공개된 슬라이드를 보면 게임 성능은 RTX 5070Ti와 비슷해도 AI 연산 능력은 훨씬 떨어지는 것으로 보입니다. 하지만 최근 비정상적인 수준의 그래픽 카드 가격 고공행진을 본 소비자들에게 라데온 RX 9070XT/9070의 파격적인 가격은 이 모든 약점을 다 상쇄하고도 남는 장점입니다. 만약 라데온 RX 9070XT/9070이 압도적인 가성비로 시장에서 좋은 반응을 얻는다면 엔비디아 역시 긴장하지 않을 수 없기 때문에 그래픽 카드 시장에서 가격 경쟁 효과를 기대할 수 있습니다. 어느 시장이든 독점은 해롭습니다. AMD의 라데온이 가성비 제품을 통해 시장에 파란을 일으킬 수 있을지 주목됩니다.

SK그룹이 AI 인프라 구축 및 생태계 확장 등을 추진하며 미래 성장 동력을 확보하기 위해 노력 중이다. 제약 부문은 지속적인 투자와 R&D를 통해 포트폴리오를 확장해 간다는 전략이다. 26일 SK그룹에 따르면 SK텔레콤은 AI 컴퍼니로의 변화·혁신 결실을 가시화해 ‘글로벌 AI 컴퍼니’로 도약하고 있다. ▲AI 데이터센터(AI DC) ▲GPU 클라우드 서비스(GPUaaS) ▲에지AI(Edge AI) 등 세 가지 축을 중심으로 ‘AI 인프라 슈퍼 하이웨이’ 구축을 가속한다. AI DC사업 본격 추진을 위해 지난해 글로벌 GPU 클라우드 기업인 ‘람다’(Lambda)에 전략적 투자를 단행했고, AI 데이터센터 통합 솔루션 대표 기업인 ‘펭귄 솔루션스’와는 AI 투자 중 최대 규모인 2억 달러 투자 계약을 체결했다. 이런 파트너십을 기반으로 지난해 12월 람다와 협력해 가산 AI데이터센터를 연 데 이어 ‘SKT GPUaaS’(GPU-as-a-Service)’를 선보였다. SK그룹은 멤버사 간 협력을 통해서도 AI 생태계 확장 및 인프라 구축을 추진 중이다. 지난달에는 SK하이닉스가 SK텔레콤, 펭귄 솔루션스와 ‘AI 데이터센터 솔루션 공동 R&D 및 사업 추진’ 협약을 체결하며 힘을 보탰다. 펭귄 솔루션스는 AI 서비스를 제공하는 기업에 맞춤형 데이터센터를 구축해 주고 관리하는 사업을 하는 대표 기업이다. 3사는 협약으로 AI 데이터센터의 글로벌 확장을 위해 신규 시장을 개척하고 솔루션 공동 연구개발(R&D) 및 상용화에 나섰다. 또한 3사는 긴밀히 협력해 데이터센터용 차세대 메모리 제품 개발에서도 SK하이닉스의 차별적인 HBM 경쟁력을 확대해 나갈 예정이다. SK하이닉스는 빅테크들의 AI 서버 투자가 확대되고 AI 추론 기술의 중요성이 커지면서 고성능 컴퓨팅에 필수인 HBM과 고용량 서버 D램 수요가 계속 확대될 것으로 전망했다. 일부 재고 조정이 예상되는 소비자용 제품 시장에서도 AI 기능을 탑재한 PC와 스마트폰 판매가 확대돼 하반기로 갈수록 시장 상황이 개선될 것으로 내다봤다. 이에 SK하이닉스는 올해 HBM3E 공급을 늘리고 HBM4도 적기 개발해 고객 요청에 맞춰 공급할 계획이다. 또, DDR5와 LPDDR5 생산에 필요한 선단 공정 전환을 추진해 나간다. 낸드는 지난해에 이어 수익성 중심 운영과 수요 상황에 맞춘 유연한 판매 전략으로 시장에 대응해 나갈 계획이다. 뇌전증치료제 ‘세노바메이트’의 호조에 힘입은 SK바이오팜도 공격적인 마케팅을 진행한다. SK바이오팜은 지난해 뇌전증 센터와 환자 롱텀 케어(Long-term care) 전담 인력 등 스페셜티 영업 조직과 인력을 강화했고, 올해 환자와의 접점을 확대하기 위해 사상 첫 DTC(Direct-to-consumer) 광고를 집행한다. SK바이오팜은 미국 시장뿐 아니라 글로벌 시장에서의 세노바메이트의 저변을 확대 중이다. 지난해 중국에서 신약승인신청(NDA)를 신청했고, 올해는 브라질을 시작으로 중남미 약 17개국 진출도 진행 중이다. 또한 차세대 신규 모달리티(New Modality)로 선정된 RPT(방사성의약품 치료제), TPD(표적단백질분해 치료제) 개발 및 저분자(small molecule) 분야의 R&D 역량 확장을 통해 포트폴리오를 다각화한다는 계획이다.

- 우수한 성능에 가성비 좋지만…中기업 개인정보 수집 우려로 기업들 도입 망설여- 프렌들리AI, 국내 최초로 딥시크 API 제공…보안 걱정 없이 쓰세요 중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 오픈AI 챗GPT에 버금가는 성능의 AI 모델을 오픈소스로 공개하면서 AI 지형 바꾸는 ‘딥시크 충격’으로 전세계 AI 시장에 파장을 일으키고 있다. 오픈소스로 공개된 ‘딥시크 AI’, 기대와 우려 교차 딥시크 모델은 허깅페이스에 오픈소스로 공개되어 기업들이 저렴한 사용료로 딥시크의 서비스를 이용할 수 있으며, 자유롭게 다운로드하고 필요에 맞게 수정하여 활용할 수 있게 되었다. 그러나 직접 활용할 경우 개인정보가 중국 서버로 전송될 가능성이 있어 보안 문제가 주요한 걸림돌로 작용하고 있다. 프렌들리AI, 보안 문제 해결한 ‘딥시크 API’ 출시 딥시크 서비스 도입을 고려하는 기업들은 개인정보 유출 우려로 인해 망설이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한국 스타트업 프렌들리AI가 보안을 강화한 서버리스 API를 출시했다. 이를통해 기업들은 개인정보 유출 걱정 없이 딥시크 AI 모델을 안전하게 활용할 수 있다. 프렌들리AI의 서버리스 엔드포인트를 사용하면 기업들은 보안이 강화된 환경에서 딥시크 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있다. 프렌들리AI는 자체 보안 서버를 통해 개인정보가 중국 서버로 넘어가지 않도록 보호하며, 데이터 보안성을 극대화했다. 또한, 사용 속도도 훨씬 더 빨라진다. 프렌들리AI의 고유한 추론 가속화 기술을 통해 기존보다 더 빠른 속도로 AI 모델을 사용할 수 있으며, 사용량 기반의 합리적인 비용 체계를 갖추어 기업들이 부담 없이 AI 모델을 도입할 수 있도록 지원한다. 특정 목적에 따라 모델 수정 및 배포 역시 가능하다. 허깅페이스 배포 옵션 파트너로 선정…AI 가속화 기술을 인정받으면서 글로벌 AI 업계 주목. 프렌들리AI는 공신력 있는 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 벤치마크에서 높은 GPU API 출력 속도를 기록하며 기술력을 입증했다. 이러한 기술력을 인정받아서 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스에 배포 옵션으로 탑재되었다. 특히 허깅페이스 배포 옵션 파트너로 아마존(AWS), 마이크로소프트(MS 애저), 구글(GCP), 엔비디아(NVIDIA)와 함께 등록된 최초의 스타트업으로 주목받고 있다. 기업들은 단 한 번의 클릭으로 허깅페이스에 있는 모델을 프렌들리AI로 배포해 사용할 수 있다. AI 시장 패러다임 변화, 프렌들리AI의 역할 ‘딥시크 쇼크’의 핵심은 고성능 AI 개발이 더는 ‘자본 싸움’이 아니라는 패러다임 전환이다. 딥시크 쇼크 이후로 AI 시장의 성장 속도는 더욱 탄력을 받아서, 오픈소스 모델 기반 다양한 AI 개발이 이루어지고 있다. 그런데, AI모델을 만든 후 결국 부딪히는 문제는 만든 모델을 호스팅하여 운영하는 것이다. 프렌들리AI는 다양한 산업 분야와 기업 규모에 걸쳐 AI 서비스 가속화와 자동화를 제공한다. AI 서비스 규모가 커질수록 함께 커지는 ‘필수 인프라’ 서비스인 셈이라서, AI 서비스 기업들이 프렌들리AI 덕분에 빠르게 성장하고 있다. 프렌들리AI는 북미와 국내에서 헬스케어, 통신, 가전, 글쓰기, 소셜, 영상 등 다양한 분야의 AI 기업에 최적의 인프라 서비스를 제공하고 있다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “딥시크 쇼크 이후로 많은 비용을 들이지 않아도 훌륭한 생성 AI 서비스를 만들 수 있다는 인식의 전환이 이뤄지면서, 더 많은 기업들이 프렌들리AI 서비스를 사용하고 있다”며, “프렌들리AI 서비스로 기업들이 AI를 활용해 도약하는 것을 돕고 싶다”고 말했다.

현재 생산되는 메모리 반도체는 D램 같은 휘발성 메모리와 낸드 플래시 메모리 같은 비휘발성 메모리로 나눠볼 수 있습니다. 전자는 전기 공급이 없으면 데이터가 사라지지만 대신 매우 빠르기 때문에 프로세서가 바로 가져다 쓸 데이터를 저장하는 용도로 사용됩니다. PC와 서버에 쓰이는 DDR5 메모리, 노트북이나 스마트폰에 사용되는 LPDDR5x 메모리, GPU에 사용되는 GDDR7 메모리, 고성능 AI GPU에 사용되는 고대역폭 메모리(HBM) 모두 이런 경우라고 할 수 있습니다. SSD나 USB 메모리에 들어가는 낸드 플래시 메모리는 속도가 느린 반면 데이터가 사라지지 않기 때문에 저장 장치로 적합합니다. 최근 200층 이상의 3D 낸드 플래시 메모리가 대세가 되고 있습니다. 덕분에 데이터 저장 밀도도 크게 증가해 이제는 microSD나 USB 저장 장치도 1TB급 제품이 나오고 있습니다. 하지만 사실 SSD나 하드디스크 같은 저장 장치에 저장된 데이터를 불러들인 후 메모리에서 처리하고 다시 저장하는 방식은 매우 비효율적입니다. 그보다는 한 번에 데이터를 처리하고 작업 내용을 저장하는 것이 속도와 효율성 모두에서 좋을 수밖에 없습니다. 따라서 반도체 제조사들은 D램처럼 빠르고 낸드 플래시 메모리처럼 저장 밀도가 높은 비휘발성 메모리를 개발해왔습니다. 이 목표에 가장 근접했던 기업은 바로 인텔이었습니다. 인텔이 마이크론과 함께 개발해 옵테인이라는 브랜드로 내놓은 3D Xpoint 메모리는 D램에 근접한 속도를 지닌 비휘발성 메모리로, 실제 시장에 출시됐지만 비싼 가격 때문에 반응은 미지근했습니다. 의도는 훌륭했지만 가격 문제에 그만한 속도가 충족되지 않았기 때문에 3D Xpoint는 결국 손실만 남긴 채 역사 속으로 사라졌습니다. 그런데 최근 웨스턴 디지털에서 분사를 준비 중인 샌디스크가 낸드 플래시 기반의 적층형 고대역폭 메모리인 HBF(high-bandwidth flash)를 발표하면서 주목을 끌고 있습니다. HBF는 D램을 탑처럼 높게 쌓은 후 TSV라는 통로로 연결해 고대역폭 메모리로 만든 HBM과 비슷한 방식을 지니고 있습니다. 차이점은 D램 다이 대신 BICS 3D 낸드 플리시 메모리를 CBA(CMOS directly bonded to Array) 방식으로 쌓아 올린다는 것입니다. 샌디스크에 따르면 1세대 HBF는 16층의 낸드 플래시를 적층해 512GB의 용량을 확보할 수 있습니다. 예시로 든 것처럼 8개를 GPU에 붙이는 경우 총 4TB라는 엄청난 용량도 가능한 셈입니다. 1세대 HBF의 정확한 대역폭은 밝히지 않았으나 HBM보다는 낮을 것으로 예상되기 때문에 HBM과 혼용해서 사용하는 방식도 제안하고 있습니다. 이는 인텔 옵테인 메모리와 같은 접근입니다. HBF 메모리가 실제 상용화에 성공할지는 아직 미지수이지만, 성공한다면 대규모의 데이터를 학습하는 AI GPU에 유리할 것으로 예상됩니다. 관건은 가격과 성능이 될 것입니다. 만약 현재 목표로 한 GPU 시장에서 성공을 거두면 HBF 쓰임새는 PC나 스마트 기기 등 다른 분야로도 확산될 수 있습니다. 비휘발성 메모리와 휘발성 메모리의 완전히 통합하지는 않더라도 유기적으로 연결해 사용할 수 있는 컴퓨터의 시대가 열릴 수 있을지 주목됩니다.

- 인터넷 연결 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술 공개- 보안·비용·환각 현상 문제 해결한 ‘3무(無) AI’로 주목- 기업·공공기관 대상 AI 솔루션 시장 확장 전 세계를 뒤흔든 중국발 ‘딥시크 쇼크’ 속에서 한국 AI 기업 페르소나AI가 강력한 대항마로 떠오르고 있다. 이 기업은 인터넷과 GPU 없이도 동작하는 온디바이스 AI 기술을 선보이며 CES 2025 혁신상을 수상했다. 특히 페르소나AI의 AI 엔진은 보안과 비용 문제를 해결한 혁신적 기술로 평가받고 있다. CES 2025 현장에서 공개된 페르소나AI의 AI 기술은 ‘NO INTERNET, NO GPU’라는 강력한 메시지를 내걸었다. 실제로 이 기술은 인터넷 연결 없이도 다양한 AI 기능을 수행할 수 있으며, GPU가 아닌 CPU 기반 AI 연산 기술을 활용해 실행된다. 이는 보안·비용·환각 현상(모델 환각 문제) 등 기존 AI 기술의 한계를 해결한 ‘3무(無) AI’로 평가받으며 뜨거운 관심을 받았다. 페르소나AI의 기술적 강점은 자체 개발한 AI 엔진에 있다. 기존 글로벌 AI 모델이 클라우드 기반으로 동작해 높은 서버 비용과 보안 이슈를 동반하는 반면, 페르소나AI는 인터넷 없이도 동작하는 경량화된 AI 엔진을 구현했다. 특히, GPU 없이도 AI 연산이 가능하도록 설계돼, 기존 대비 50% 이하의 비용으로 AI를 활용할 수 있다. 또한 페르소나AI의 AI 기술은 금융, 공공, 군사 등 보안이 중요한 분야에서 강점을 발휘한다. 딥시크가 개인정보 유출 문제로 논란을 빚고 있는 것과 달리, 페르소나AI는 인터넷 연결 없이 온프레미스(On-Premise) 환경에서 AI를 운영할 수 있어 데이터 보호 수준이 높다. 이러한 기술력 덕분에 이미 다수의 기업 및 공공기관이 페르소나AI의 솔루션을 도입했다. 페르소나AI가 선보인 생성형 AI ‘SONA 1’은 이미지 생성뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델) 기능도 갖추고 있어 문서 작업, 번역, 코딩 등 다양한 AI 활용이 가능하다. 특히, 일회성 구매 이후 추가 비용 없이 무제한 사용이 가능하다는 점에서 혁신적인 비즈니스 모델로 주목받고 있다. 페르소나AI는 2018년부터 FPGA 기반 AI 반도체를 개발하고, 2020년 AI 키오스크를 출시하는 등 AI 기술 선도 기업으로 자리 잡아왔다. 2023년에는 한국형 생성형 AI 모델 ‘KGPT’를 선보이며 국내 AI 시장에서 입지를 다졌으며, 지난해 TG삼보와 AI PC를 공동 출시하는 등 글로벌 AI 시장에서도 경쟁력을 강화하고 있다. 유승재 페르소나AI 대표는 “누구나 AI를 쉽게 활용하는 ‘1인 1봇 시대’가 현실이 되고 있다”며 “비용, 보안, 환각 현상 걱정 없는 ‘3무 AI’로 대한민국 AI의 저력을 보여주겠다”고 포부를 밝혔다. 페르소나AI는 인터넷과 GPU에 의존하지 않는 온디바이스 AI 기술로 글로벌 AI 시장의 패러다임을 전환하고 있다. 딥시크와 같은 중앙집중형 AI 모델의 대안으로 떠오르며, 보안과 비용 문제를 해결한 새로운 AI 활용 모델을 제시했다. 이러한 흐름이 지속된다면 페르소나AI는 한국 AI 기술의 글로벌 확장을 이끄는 핵심 플레이어가 될 가능성이 크다. 앞으로 온디바이스 AI 시장에서 어떤 성과를 거둘지, 그리고 AI 생태계에서 얼마나 강력한 입지를 구축할지 주목된다.

2014년 AMD는 CPU와 GPU 시장 모두에서 고전을 면치 못하고 있었습니다. 주력 분야인 CPU는 야심 차게 내놓은 불도저 아키텍처의 부진으로 큰 어려움을 겪었고 GPU 역시 엔비디아를 따라잡지 못해 시장에서 점유율을 늘리는데 어려움을 겪고 있었습니다. AMD는 2014년 4분기에 12억 4000만 달러의 매출과 순손실 3억 6400만 달러를 기록했었습니다. 순손실은 인수 합병 및 구조조정으로 인한 비용을 반영했기 때문이긴 하지만 이를 제외해도 연간으로 손실이 발생하는 상황이었습니다. 이렇게 회사의 어려운 사정 때문에 매각이나 인수설이 나오기도 했던 시절이었습니다. 반면 인텔은 서버 및 소비자 시장에서 80% 이상의 점유율을 달성해 CPU 시장을 독점하고 견고한 1등 기업의 위치를 차지했습니다. 하지만 10년 뒤 상황은 180도 바뀌게 됩니다. 2017년 선보인 젠 (Zen) 마이크로 아키텍처와 AI 혁명이 그 원인입니다. 젠 마이크로 아키텍처를 적용한 소비자용 CPU인 라이젠과 서버 CPU인 에픽을 선보인 이후 AMD는 꾸준히 점유율을 높여 인텔을 크게 위협하는 상황에 이르렀습니다. 반면 인텔은 미세 공정 개발이 지연되면서 AMD에게 추격을 허용했을 뿐 아니라 데이터센터용 AI GPU 개발 역시 제때 이뤄지지 않아 점유율이 크게 하락했습니다. 이런 변화는 소비자용 CPU 시장에서 먼저 나타났지만, 데이터센터 및 서버 시장도 예외가 될 순 없었습니다. 몇 년간 인텔의 점유율은 줄어들고 AMD의 점유율은 늘어난 가운데, 마침내 2024년 4분기에는 두 회사의 데이터센터 매출이 처음으로 역전된 것으로 나타났습니다. AMD는 2024년 4분기에 전년 동기보다 24% 증가한 76억 6000만 달러의 매출과 전년 동기보다 20%가 증가한 8억 7000만 달러의 영업 이익을 발표했습니다. 주목할 부분은 이 가운데 데이터센터 매출 부분이 절반 이상인 38억 6000만억 달러라는 것입니다. 10년 전에는 데이터센터 부분의 거의 전무했던 상황을 생각하면 상전벽해나 다를 바 없는 상황입니다. 반면 같은 기간 인텔은 데이터센터 및 AI 부분에서 34억 달러의 매출을 올려 사상 최초로 AMD보다 적은 매출을 기록했습니다. 물론 데이터센터 매출은 CPU와 GPU 부분 매출을 합친 것이기 때문에 AMD의 경우 인스팅트 (Instinct) MI300 같은 GPU 매출도 같이 포함되어 있습니다. 따라서 순수 CPU 부분 매출을 보면 인텔 제온 CPU가 아직은 AMD 에픽 CPU보다 조금 더 많을 수 있습니다. 하지만 현재 AI가 데이터센터의 핵심이 되면서 이런 구분이 별 의미가 없는 상황입니다. 오히려 데이터센터용 AI GPU인 팔콘 쇼어스의 출시가 취소되면서 인텔의 데이터센터 부진이 더 이어질 수밖에 없는 상황입니다. 2024년 4분기에 심각한 적자에서 탈출하긴 했지만, 이제는 AMD 대신 인텔에서 매각 및 인수설이 나오는 이유입니다. 반면 이제는 매각설이 쏙 들어간 AMD는 2024년 매출 가운데 절반 정도인 126억 달러를 데이터센터 부분에서 벌어들이면서 승승장구하고 있습니다. 데이터센터 매출은 2023년의 65억 달러와 비교하면 이미 두 배로 늘어났지만, 성장 가능성은 여전합니다. 에픽 CPU 판매가 순조로울 뿐 아니라 고성능 AI GPU인 인스팅트 시리즈 역시 꾸준히 팔려 나가고 있기 때문입니다. AMD와 인텔의 데이터센터 매출 역전은 우리 역시 타산지석으로 삼아 배워야 할 부분이 많습니다. 변화무쌍한 시장에서 조금만 방심하거나 시대에 뒤처지면 1등 기업도 순식간에 어려워지는 반면 당장에 어려워도 신기술에서 돌파구를 찾는 기업은 파산 위기에서 다시 일어나 크게 성장할 수 있습니다. IT뿐 아니라 다른 분야에서도 교훈으로 삼아야 할 사례가 아닐 수 없습니다.

‘수출 통제’ 美 AI 전략이 패착기술보다 경쟁국 속도 늦추기 초점中은 그사이 규제 우회 경로 고민기업 간 협업·혁신 가속화 촉진시켜딥시크, 메타 등 누르고 품질 2위로AI 생태계 누가 장악할지가 관건中, 美에 불만 품은 신흥경제국 공략유럽 일부도 中데이터센터 기울어 美, 中막으려다 기업 점유율 뺏길 판“빅테크 독과점 깨고 전략 수정해야”오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권 경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위인 오픈AI의 ‘o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소넷’을 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해 왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔싱어 전 인텔 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한 없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해 가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적”이라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어 내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “예를 들어 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 했다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’으로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다”고 제언했다.

오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위 ‘챗GPT o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소네트’를 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고, 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔 싱어 인털 전 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가, 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적이다”라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 썼다. 그는 “예를 들어, 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 썼다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다“고 제언했다.

불과 10년 전만 해도 엔비디아나 AMD는 인텔에 비해 규모가 작은 기업이었습니다. 당시 프로세서 시장은 CPU(중앙처리장치)가 중심이었고 GPU(그래픽처리장치)는 보조적인 수단이었습니다. 인텔도 고성능 GPU 판매를 고려했지만, 수익성이 없다고 판단한 경험이 있습니다. 2009년 인텔은 x86 프로세서 기술을 활용한 GPU인 프로젝트 라라비 출시를 취소했는데, GPU는 CPU처럼 인텔이 독점한 시장이 아니고 시장 규모도 CPU가 훨씬 컸기 때문에 당시에는 합리적인 선택으로 보였습니다. 라리비의 기술은 나중에 제온 파이 같은 특수 목적 프로세서에 활용되긴 했지만, 범용 GPU로 부활하진 못했습니다. 그런데 2010년대부터 GPU를 활용한 인공지능 연구가 활발해지고 나중에는 엔비디아 GPU가 인공지능(AI) 혁명의 핵심 하드웨어가 되면서 이 판단은 치명적인 실수였음이 드러났습니다. 인텔은 부랴부랴 고성능 AI GPU 및 가속기 개발에 매달렸지만, 이미 AI 생태계의 주류는 엔비디아 GPU 위주로 형성됐습니다. 과거 x86 CPU 시장 생태계를 장악해 다른 기업의 진입을 쉽게 허용하지 않았던 인텔의 성공 공식이 이번에는 반대로 AI 하드웨어 시장 진입을 막았던 것입니다. 그러나 AI를 포기하고서는 미래가 없다는 것 역시 분명했기 때문에 인텔은 전방위적으로 AI 하드웨어 개발에 매달렸습니다. 일부 영역에선 성과도 냈습니다. 예를 들어 인텔 CPU에 탑재된 NPU의 성능은 경쟁자인 퀄컴이나 AMD와 대등한 수준입니다. 게임 GPU 시장에서 인텔의 점유율은 매우 낮지만, 2세대 배틀메이지 GPU의 경우 준수한 가성비를 보여주고, AI를 이용한 게임 성능 향상 기능인 XeSS도 지원 게임이 150종을 넘어서고 있습니다. 하지만 인텔은 가장 중요한 AI 가속기와 GPU 시장에서 여전히 고전을 면치 못하고 있습니다. 지난해 내놓은 가우디 3 AI 가속기는 네이버 같은 파트너를 일부 확보하긴 했지만, 시장 점유율은 미미한 상황으로 알려져 있습니다. 인텔은 가우디 3의 저렴한 가격과 준수한 성능을 홍보하고 있지만, 이미 엔비디아 위주로 형성된 생태계를 파고들기는 어려운 상황입니다. 엎친 데 덮친 격으로 2024년 4분기 실적 발표에서 인텔은 엔비디아 서버 GPU와 직접 경쟁을 벌일 예정이었던 팔콘 쇼어스(Falcon Shores) 서버 GPU 역시 출시를 취소한다고 발표했습니다. 본래 팔콘 쇼어스는 엔비디아의 그레이스 슈퍼칩+GPU처럼 CPU 부분과 고성능 GPU를 통합한 XPU로 나올 예정이었다가 GPU만 출시하는 것으로 변경됐고, 그마저도 개발이 지연되고 있었습니다. 그러다 결국 시장 진입에 실패한 것입니다. 이런 결정을 내린 이유는 밝히지 않았지만, 지금 상태에서 출시해도 시장에서 경쟁력 확보가 어려운 성능일 가능성이 높아 보입니다. 인텔의 재정 상태가 괜찮다면 미래를 위해 당장에는 손해를 보고서라도 싸게 팔 수 있지만, 지난해 막대한 손실을 기록한 후 4분기에 겨우 적자를 모면한 상황이기 때문에 무리하기 힘든 사정도 있습니다. 인텔은 팔콘 쇼어스를 내부 테스트 프로세서로 활용하기로 결정했습니다. 인텔이 미래 AI GPU 개발을 포기한 건 아닙니다. 팔콘 쇼어스에서 얻은 지식을 바탕으로 차세대 AI GPU인 재규어 쇼어스(Jaguar Shores)의 개발을 진행 중이라고 밝혔기 때문입니다. 물론 재규어 쇼어스 역시 앞서 팔콘 쇼어스의 운명을 그대로 답습할 가능성도 적지 않아 인텔 AI GPU의 미래는 현재까지는 불안한 상황입니다. 지금의 상황을 보면 15년 전 프로젝트 라라비를 취소한 것은 생각보다 뼈아픈 실수였던 게 분명합니다. 무한 경쟁에서 살아남기 위해서는 오늘의 문제에 대처하는 능력만이 아니라 10년 후 미래를 내다보는 능력 역시 중요하다는 것을 생생하게 보여주는 사례로 꼽힐 만합니다.

딥시크에 저사양 H800 칩 사용돼 中 규제 땐 삼성·하이닉스 등 타격 저비용 모델로 AI 생태계 확장 땐 중장기적 반도체 매출 확대 기회도카카오 등 AI 개발 업체들은 기대 중국 스타트업이 만든 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’의 등장으로 미국 빅테크 기업 중심의 AI 패권이 흔들리면서 국내 기업들의 셈법도 복잡해졌다. 당장 AI 칩에 대한 미국의 추가 대중 수출 규제 가능성과 고사양 고대역폭메모리(HBM) 수요가 줄어들 수 있다는 전망에 삼성전자와 SK하이닉스가 바짝 긴장한 모습이다. 반면 네이버와 카카오 등 정보기술(IT) 업계에선 AI 생태계가 확장하면서 저가 AI 시장이 열릴 것이라는 기대감도 나온다. 딥시크가 발표한 최신 AI 모델 ‘R1’에는 엔비디아 AI 가속기 H800이 사용된 것으로 알려졌는데 이는 대중 수출 규제에 따라 사양을 낮춰 만든 제품이다. H800에는 최신 제품인 5세대 HBM ‘HBM3E’가 아닌 HBM2E(3세대) 또는 HBM3(4세대)가 탑재됐고, 국내 업체들이 공급한다. 반도체 수출 규제 속에서도 딥시크가 저비용으로 고성능 AI 모델을 만들어 내자 도널드 트럼프 행정부가 중국에 대한 반도체 수출 규제를 H20 같은 저사양 칩까지 확대할 것이란 관측이 나온다. 이렇게 되면 중국에서 반도체 팹(제조시설)을 운영하는 삼성전자나 SK하이닉스의 영업 환경은 불확실성이 커질 수밖에 없다. 중국이 아예 독자적으로 차세대 HBM 개발에 나설 수도 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 미국의 대중 규제가 오히려 중국의 독자적인 그래픽처리장치(GPU) 개발을 자극할 것이라고 경고한 바 있다. 빅테크 기업들의 고성능 메모리 수요가 줄어들면 반도체 가격이 하락하고 저가 출혈 경쟁으로 이어질 것이란 전망도 나온다. 하지만 넓게 보면 딥시크의 출현이 AI 생태계를 확장한다는 점에서 우리 기업에 기회가 될 것이라는 기대감도 나온다. 반도체 업계 관계자는 2일 “당장은 고사양 칩 수요가 떨어지는 것 아니냐는 우려가 있을 수 있지만 딥시크 모델은 AI 시장을 대체하는 게 아니라 확장한다는 점에서 중장기적으로 반도체 시장 매출이 계속 일어날 수 있는 요인”이라고 말했다. 자체 AI 모델을 개발하던 국내 IT 기업들도 반기는 모습이다. 특히 독자적인 거대언어모델(LLM) 없이 AI 서비스를 개발하는 카카오의 경우 딥시크와 같은 저비용 AI 모델의 성공 사례가 나오면서 시장의 관심이 높아졌다. IT업계 관계자는 “딥시크로 인해 AI 패권이 크게 흔들릴 가능성도 있으나 한편으론 한국 AI 기업엔 기회가 될 수 있다”면서 “저비용 고효율 트렌드에 발맞춰 개발한다면 새로운 시장이 열릴 것”이라고 했다. 다만 딥시크 개발 비용과 데이터 관리 등에 대해선 추가 검증이 필요하다고 보는 시각이 많다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 딥시크의 프라이버시 정책과 관련해 “사용 장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”면서 “수집한 사용자 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”고 경고했다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 설명회에서 딥시크발 충격과 관련해 “GPU에 들어가는 HBM을 여러 고객사에 공급하는 만큼 다양한 시나리오를 두고 업계 동향을 살피고 있다”고 말했다.