유상임 과학기술정보통신부 장관은 7일 “올해 그래픽처리장치(GPU)가 거의 들어올 공산이 없어 보릿고개가 예상된다”면서 관련 추가경정예산 필요성을 강조했다. 윤석열 전 대통령의 파면으로 조기 대선까지 남은 임기 2개월간 흔들림 없는 업무 추진도 약속했다. 유 장관은 이날 정부세종청사에서 월례 브리핑을 열고 “윤석열 대통령이 헌정사상 두 번째 탄핵으로 헌정 중단을 맞은 불행한 일이 발생했다”면서 “제 임기도 2개월 남짓 남은 것으로 예상되는데 남은 기간 과학기술정보통신 분야 발전이 멈추지 않도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 최근 논의되는 추경과 관련해 유 장관은 AI 역량 강화를 위해 필수적인 GPU 등 도입을 위해 추경이 필요하다고 언급했다. 그는 “올해 GPU가 거의 들어올 공산이 없다”면서 “추경이 빨리 진행돼 올 한해가 보릿고개가 돼 1년이 비는 시기가 안 됐으면 좋겠다”고 밝혔다. 그러면서 “9개월만 지나도 3년 뒤처지는 꼴이 되고 2030년까지 거의 따라잡기 힘들 것”이라면서 “여야도 이 문제는 정쟁을 생각하지 말고 국가 미래를 생각해 조속한 시일 내에 여·야·정 협의회를 통해 추경해야 한다”고 요청했다. 미국 에너지부(DOE)의 민감국가 지정은 오는 15일 발효 전까지 해제 가능성이 높지 않다고 전망했다. 민감국가에 이름이 올라가면 미 에너지부 산하 연구기관, 시설을 방문할 때 제한을 받고 공동 연구를 위해서는 사전 허가가 필요하다. 산업통상자원부와 과기정통부는 지난달 21일 미국을 찾아 크리스 라이트 미 에너지부 장관과 면담을 가졌지만 발효 전 해제를 이끌어내진 못했다. 유 장관은 “일단 조속한 시일 내에 해제되어야 한다는 의사를 전달하고 관련 부서에 가서 구체적으로 교류 협력하는 것에 대해 논의하겠다”고 설명했다.

풍부한 연구 인프라와 인력 지곡연구단지·융합산업기술지구AI·로봇·바이오 연구 데이터 축적 포스텍·한동대 석박사 인력도 풍부 다양한 산업 기반과 전력 강점철강부터 첨단 이차전지 기업 다양산업용 AI 로봇 생태계 조성 속도 경주·울진 원자력발전 수급 용이‘AI 도시’ 경북 포항 비전 23년 AI센터 유치 전담조직 구성 구글·네이버 전문가 위원회 출범기업하기 좋은 AI 융자·펀드 조성 인공지능(AI) 관련 기술 개발이 급속도로 진행되면서 이제 각종 산업을 비롯해 일상생활 전반에서 AI를 빼놓을 수 없게 됐다. 이에 정부는 미국 등과의 AI 기술 격차를 좁히고 국산 AI반도체를 확대하기 위해 최대 2조원 규모로 민관 합작 ‘국가 AI컴퓨팅센터’를 구축할 계획이다. 첨단 반도체가 집적된 고성능 AI컴퓨팅센터는 국가와 기업의 AI 경쟁력을 확보하는 중심 역할을 할 것으로 전망돼 경북 포항시 등 지방자치단체들이 유치에 나섰다. 특히 포항시는 올해 역점 추진 사업으로 국가 AI컴퓨팅센터 유치를 목표로 세워 사활을 걸고 있다. 게다가 정부가 수도권 전력난과 지역 균형 발전 등을 고려해 센터를 비수도권에 구축하되 입지와 전력 확보 방안 등을 민간에 제안할 방침이라 포항시는 고무돼 있다. 인근에 원자력발전소가 밀집돼 있고 첨단 인프라 등을 갖춘 포항시가 최적의 입지로 떠오르고 있기 때문이다. 민관이 함께 구축하는 AI컴퓨팅센터는 AI 대전환 시대에 맞춰 핵심 인프라 확보를 위해 추진된다. 민관 합작 투자를 통해 특수목적법인(SPC)을 설립해 공공 지분 51%, 민간 지분 49%로 구성한다. 정부 및 정책금융기관이 2000억원 내외로 출자하고 정책금융을 통한 저리 대출 등으로 2027년까지 총 2조 5000억원을 지원할 계획이다. 미국 등 주요국과 글로벌 빅테크 기업에서는 이미 AI 경쟁 우위 확보와 시장 선점을 위해 AI반도체를 비롯한 AI컴퓨팅 인프라 경쟁에 돌입했다. 하지만 국내에서는 AI 연구개발에 필요한 첨단 그래픽처리장치(GPU)와 AI반도체가 부족하다. 정부는 첨단 GPU를 대규모로 확충해 산업·연구계에 안정적으로 제공하고 국산 AI반도체 초기 수요를 창출해 국내 AI컴퓨팅 생태계 성장을 지원하기 위해 센터를 짓는다. 센터에는 2030년까지 1엑사플롭스(EF·초당 110경 2000조번) 규모 이상의 AI컴퓨팅 자원을 확보할 계획이다. 센터 개소 전 AI컴퓨팅 서비스를 조기 제공하기 위해 연내 GPU 1만개를 구축하고 내년 상반기까지 1만 8000개 확충을 목표로 한다. 향후 점진적으로 국산 AI반도체 비중을 확대해 나갈 예정이다. 센터가 구축되면 국내 대학과 연구소, 중소기업, 스타트업 등 AI컴퓨팅 자원 수요자를 대상으로 AI 연구개발 및 AI 서비스를 지원한다. ●국산 AI반도체 수요 창출용 센터 건립 포항시는 차별화된 AI 생태계를 구축하고 그 토대 위에 정부의 AI 산업 육성 핵심 인프라인 국가 AI컴퓨팅센터를 성공적으로 유치해 대한민국의 글로벌 AI 강국 도약에 기여한다는 구상을 갖고 있다. 지난달 사업 참여 의향서를 정부에 제출한 포항시는 ‘풍부한 첨단 연구 인프라’, ‘철강 및 이차전지 등 연계 산업’, ‘안정적인 전력 공급’ 등 국가 AI컴퓨팅센터 입지에 유리한 여건을 두루 갖췄다. 우선 지곡연구단지를 중심으로 포스텍 인공지능연구원 및 반도체기술융합센터, 4세대 방사광 가속기, 한국로봇융합연구원, 나노융합기술원, 애플 제조업 연구개발(R&D) 지원센터 등 세계 수준의 첨단 연구 인프라가 집적돼 있다. 또한 포항융합산업기술지구에는 세포막단백질연구소, 그린백신실증센터 등 바이오 연구 데이터가 축적되고 있다. 시는 스마트 챌린지, 스마트 팩토리, 스마트 양식 등 다양한 스마트 도시 프로젝트를 추진하면서 교통·안전·산업 등과 관련된 대규모 도시 데이터도 보유하고 있다. 센터와 연계한 AI 연구 활동 및 기술 개발이 쉽고 AI 기술 발전에 필수적 요소인 대규모 데이터 처리와 분석이 가능한 환경을 갖춘 셈이다. AI 기술을 접목할 수 있는 산업 기반도 다양하다. 뿌리 산업인 철강부터 첨단 산업인 이차전지, 로봇 관련 기업들이 포항에 자리잡고 있다. 포스코는 산업 현장에 특화한 산업용 AI를 확대 적용해 AI 전환(AX)에 속도를 내는 중이다. 미래 제조산업의 핵심으로 꼽히는 로봇과 관련해 시는 지난해 4월 협동로봇 전문기업 뉴로메카, 포스코홀딩스 미래기술연구원과 함께 공동 연구실 설립을 위한 업무협약을 맺었다. 이를 통해 산업 현장 등에 활용되는 AI 로봇 융합 자동화 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 또한 인접한 경주시와 울진군에는 원자력발전소가 밀집해 센터 유치에 필수적인 전력 수급이 용이하다. 시는 지역 내 원활한 전력 공급과 기업 유치 활성화를 위해 현재 분산에너지 특화지역 지정도 추진 중이다. 선정될 경우 에너지 자급자족형 모델 구축을 통해 전력 수급이 더욱 쉬워질 전망이다. 또한 글로컬 대학으로 지정된 포스텍과 한동대를 중심으로 1000명 이상의 AI 분야 석·박사급 전문 인력을 보유하고 있으며 원활한 AI 인재 수급이 가능하다. AI 생태계 구축의 또 다른 축이 될 ‘AI가속기센터’, ‘글로벌 데이터센터 캠퍼스’, ‘AI오픈이노베이션센터’ 구축도 추진 중이다. ●‘경북 포항 AI전략’ 4대 추진 계획 발표 포항시는 이번 국가 AI컴퓨팅센터 유치전에 뛰어들기 전부터 차별화된 AI 산업 생태계 조성 및 육성 환경 마련을 위해 노력해 왔다. 2023년 7월 전담 조직인 디지털융합산업과를 신설했고 지난해 11월엔 ‘AI 선도도시 경북포항 비전’을 선포하면서 포항형 AI 정책 추진을 위한 민관 협력 구심점인 ‘경북 포항 AI혁신위원회’를 출범시켰다. 위원회는 이강덕 포항시장을 위원장으로 구글, 아마존, 네이버, 포스코미래기술연구원, KT, 포스텍 등 AI 분야 최고 전문가들로 구성됐다. ●“AI 육성 디지털 혁신으로 AI 강국 도약” 경제·산업·일상 등 모든 분야에서 AI 혁신을 통해 미래 도약 발판을 마련할 ‘경북 포항 AI 전략’도 발표했다. 4대 추진 전략에는 ▲대한민국 AI 혁신을 견인할 ‘글로벌 AI 인프라·생태계 구축’ ▲기업하기 좋은 환경을 위한 ‘AI 융자 및 AI 펀드 조성’(각 1000억원 규모) ▲전 산업 AX 촉진 ▲기업 글로벌화 지원 등의 내용이 담겼다. 또한 시는 민간 중심의 AI 협력 네트워크와 합동 프로젝트 추진을 위해 경북도 내 56개 디지털 기업이 참여하는 ‘경북 포항 AI 기업 얼라이언스’도 발족했다. 이 시장은 “포항이 철강 도시를 넘어 세계적인 신산업 도시로 도약하기 위해서는 AI 육성을 통한 디지털 혁신을 이뤄 내는 게 무엇보다 중요하다”며 “최적의 여건을 갖춘 포항에 국가 AI컴퓨팅센터를 반드시 유치하고, 이를 계기로 우리나라의 AI 산업 강국 도약을 가속화할 수 있도록 혼신의 노력을 다하겠다”고 말했다.

- ‘클라우드 1위’ AWS 쓰는 글로벌 대기업으로 고객군 확대…시스코･IBM 등과 어깨 나란히- 허깅페이스 이어 AWS 탑재로 성장 박차…”AI 추론 가속화의 대표 주자로 자리 잡을 것” 생성형 AI가속 플랫폼 기업 프렌들리AI는AI 추론 가속화 솔루션 ‘프렌들리 컨테이너’를 아마존웹서비스(AWS)의 쿠버네티스 서비스인 AWS EKS에서 애드온 형태로 서비스한다고 13일 밝혔다. AWS가 전세계 클라우드 시장 점유율 1위인 만큼 AWS EKS 역시 쿠버네티스 분야에서 점유율이 높다. 이번 서비스 출시는 AWS 환경을 사용하는 엔터프라이즈 기업들을 위한 것이다. AWS EKS 환경에서 명령어(command) 하나로 프렌들리 컨테이너를 설치하여 전세계 최고 속도의 AI 추론 가속화 기술을 사용할 수 있게 됐다. AWS EKS에 애드온을 제공하는 기업은 시스코(Cisco), IBM, 데이터독(Datadog) 등 규모있는 글로벌 기업들인데, 프렌들리AI는 글로벌에서도 스타트업으로서는 이례적으로 애드온 기술 개발에 성공했다. 이로써 프렌들리AI는 AWS를 사용하는 엔터프라이즈급 글로벌 대기업들을 대상으로 서비스를 확장하게 됐다. 프렌들리 컨테이너는 프렌들리AI의 AI 추론 가속화 기술을 도커 컨테이너 형태로 제공하는 것이다. 이를 사용하면AI 서비스의 응답 속도가 빨라지고, GPU 자원 비용 절감 및 운영 효율성 증가 효과를 볼 수 있다. 프렌들리 컨테이너는 애드온 형태로 간단하게 설치할 수 있으므로 AWS 클라우드 환경에서 간편 도입할 수 있다. AWS 상에서 결제하여 구독하는 결제 편의성까지 갖췄다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 한국 스타트업으로서는 전례 없이 괄목할 성장세를 보이면서 전 세계 AI 업계의 주목을 받고 있다. 프렌들리AI의 AWS EKS 애드온 탑재는 허깅페이스 파트너십에 이은 또 한 번의 쾌거다. 프렌들리AI는 허깅페이스를 이용하는 전세계 AI 개발자･연구자들에게 이름을 각인시킨 데 이어서, AWS 엔터프라이즈 AI 시장도 동시에 공략하며 보폭을 넓히고 있다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “AWS 애드온 탑재는 AWS 환경을 이용하는 글로벌 엔터프라이즈 고객층에 직접 접근할 수 있는 전략적 발판이 될 것”이라며 “고객사들이 AI로 도약할 수 있도록 지원하면서 AI 추론 가속화의 대표 주자로 자리 잡을 것”이라고 말했다.

이미 거스를 수 없는 흐름이 됐다. 인공지능(AI)은 우리 일상과 산업 전반에 깊숙이 스며들었다. 인간과 똑같이 사고하고 행동하는 인공일반지능(AGI) 시대도 멀지 않았다. 지나친 낙관론은 경계해야 하지만 그렇다고 거부감 속에 마냥 머물러 있을 수만도 없다. 이지혜 카카오엔터프라이즈 최고성장책임자(CGO·부사장)는 하루의 대부분을 AI와 보낸다. AI 스피커가 전하는 날씨 정보와 일정 확인으로 하루를 시작하는 이 부사장은 스마트워치 ‘핏빗’으로 스트레칭을 한다. ‘카카오T’의 AI 배차가 최적화한 경로를 따라 출근하고 이동 중에는 AI 오디오북 ‘윌라’를 들으며 잠시 숨을 고른다. 업무 시간에도 AI는 필수 도구다. 기획안을 준비할 때는 ‘그록3’나 ‘챗GPT’ 같은 거대언어모델(LLM) 서비스를 활용하고 프레젠테이션(PPT) 작성에는 AI 기반 솔루션 ‘감마 AI’의 도움을 받는다. 수차례 진행되는 회의에서는 음성문자변환(STT) 서비스 ‘다글로’를 이용해 회의록을 작성한다. 퇴근 후에는 AI 기반 혈당 관리 애플리케이션 ‘파스타’로 건강을 체크하고 AI 투자 서비스 ‘핀트’로 자산을 관리한다. 영어 공부는 AI 튜터 ‘말해보카’가 맡는다. 인간과 협업하는 존재챗GPT 등 활용해 업무 효율 높여과도한 의존 땐 사고력 저하 주의“국가 차원 윤리적 활용 고민해야”이 부사장은 AI 산업의 최전선에서 뛰고 있다. 카카오엔터프라이즈는 AI 필수 인프라인 그래픽처리장치서비스(GPUaaS)를 공급, AI 특화 클라우드인 카카오 클라우드를 운영한다. 네트워크 처리 속도를 높이고 안정성을 확보하는 것이 목표다. 이를 통해 게임, 금융, 연구개발 분야뿐 아니라 스타트업들이 AI 기술을 기반으로 성장할 수 있도록 지원한다. 이 부사장의 AI 활용이 조금 유별나 보이겠지만 조만간 많은 사람의 생활도 이처럼 변할 것이다. AI가 일상으로 파고들면서 ‘AI 시대를 어떻게 대비해야 하는가’라는 질문이 따라온다. 이 부사장은 AI를 올바르게 활용하는 것이 무엇보다 중요하다고 강조한다. AI가 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상시키고 협업할 수 있는 도구로 자리잡아야 한다는 것이다. 그는 “AI를 사용하는 사람들은 책임감을 갖고 신중하게 활용해야 한다”며 “국가 차원에서는 제도적 장치를 마련해 윤리적 문제와 범죄 활용 가능성을 줄이는 노력이 필요하다”고 말했다. 바둑 AI ‘알파고’와 대결했던 이세돌 전 프로바둑 기사는 최근 울산과학기술원(UNIST) 특강에서 “AI를 경쟁 대상으로만 보지 말고 함께 발전할 수 있는 기회로 받아들이는 게 중요하다”고 밝혔다. 김주호 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수는 “AI와 수동 작업을 균형 있게 활용하는 것을 목표로 해야 한다”고 말했다. 계산기에 지나치게 의존하면 기본적인 계산 능력이 약화하는 것처럼 기초를 충분히 갖추지 못한 상태에서 AI에 과도하게 의존하면 사고력과 문제해결 능력이 저하될 수 있다는 지적이다. AI 기술은 시각장애인들에겐 떼어 놓을 수 없는 ‘동반자’다. 최근 만난 한국시각장애인연합회 한혜경(32)·손지민(42)·홍서준(42)씨는 일상 속 AI 활용 경험을 들려주며 더 나은 미래를 상상했다. 약자의 ‘눈’이 된 AI시각장애인도 말로 기차표 예매고기의 익힘 정도까지 확인 해줘하나의 도구로 일상 속 불편 해소코레일이 선보인 AI 챗봇은 시각·지체장애인인 철도회원이 코레일톡 앱에 접속하면 음성 상담 안내창이 띄워져 대화로 표를 예매할 수 있게 해 준다. 스마트폰 화면을 더듬어 표를 예약했던 시각장애인들에게는 새로운 세상이 열린 것이다. 한씨는 “이전에도 스마트폰 화면을 두드리면 텍스트를 말로 전해 주는 기능이 있긴 했지만 텍스트를 하나하나 듣고 화면을 계속 터치하면서 기차표를 예매해야 했다”며 “표 한 장 예매하는 데 엄청난 시간이 들어가 결국 포기하고 보이는 사람한테 개인정보를 다 알려 주면서 예매를 부탁하기도 했다”고 말했다. 한씨는 챗GPT 비전으로 고기 익힘 정도를 확인하고 퍼플렉시티로 검색을 대신한다. 홍씨는 “바닥에 떨어진 물건을 찾을 때 AI 카메라가 포착해 줘 큰 도움이 된다”고 말했다. 손씨는 방마다 AI 스피커를 두고 날씨, 타이머, 공기청정기 조작, 오디오북 감상 등에 활용한다. “거실 불 꺼 줘” 한마디로 조명을 끄는 편리함은 ‘혼자 할 수 있다는 자신감’을 심어 준다. 일본은 AI를 통한 사회문제 해결을 국가 전략 어젠다로 삼았다. 특히 저출생 고령화 문제, 재난 대응 시스템 등을 주요 과제를 삼고 투자를 집중한다는 방침이다. 인간이 AI와 상호작용하며 긍정적인 변화를 만든 사례도 있다. 미국 항공우주국(NASA)의 ‘AI 포 마스’(AI For Mars) 프로젝트는 시민들이 자발적으로 참여해 화성 탐사 로봇이 위험한 지형을 학습할 수 있도록 돕는다. 참여자들은 화성 지형 사진을 분석해 바위와 모래를 구분하는 데이터를 입력했다. 1만 7050명의 자원봉사자가 참여해 64만개 이상의 데이터를 구축했다. 미국 워싱턴대의 ‘사이드워크’ 프로젝트도 주목할 만하다. 장애인을 위한 도로 정보를 수집·업데이트하는 이 프로젝트는 대중의 참여를 기반으로 한다. 원래는 교통약자를 배려한 도로 설계였지만 공사나 훼손으로 인해 보행이 어려운 곳이 생길 수 있다. 참여자들은 지도를 보며 문제가 있는 도로를 표시해 개선을 돕는다. AI가 해결하기 어려운 문제를 인간의 집단지성이 보완하는 방식이다. AI 시대의 미래는 결국 인간이 그려 나간다. 이상욱 한양대 교수는 “사회가 기술과 어떻게 상호작용하느냐에 따라 기술의 발전 방향이 달라진다”며 “AI의 핵심은 단순한 도입이 아니라 얼마나 효과적이고 윤리적으로 활용하는지에 있다”고 강조했다. ■기획취재팀 팀장 이창구 장진복 김중래 명종원 이성진 기자

올림픽에서 메달을 차지하는 선수는 단 세 명이다. 세계 최고 3인은 자국 국기를 휘날리며 국위를 선양한다. 메달보다 막대한 국익을 두고 뜨거운 경쟁이 펼쳐지는 곳이 있다. 바로 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이다. 1950년대 AI 연구가 시작된 이래 알파고 등장까지 60년이 걸렸으나 이후 챗GPT 등장까지는 단 6년이 소요됐다. 수년 내 인간을 뛰어넘는 범용인공지능(AGI) 개발이 전망되고 있으며 지난해엔 AI 분야 학자들이 노벨상을 휩쓰는 등 발전이 가속화하고 있다. 발전하는 창작·소통·추론 능력으로 무장한 AI는 새로운 경제·안보 패권 수단이 되고 있다. 미국은 700조원이 넘는 ‘스타게이트 프로젝트’를 발표했고 프랑스와 유럽연합(EU)도 수백조원의 투자계획을 밝히는 등 앞다퉈 AI 패권 경쟁에 총력을 기울이고 있다. 우리나라는 1994년 전국에 정보고속도로를 뚫어 정보화 시대에 대비하기 위한 초고속정보통신망을 구축하는 계획을 발표했다. 당시 수십조원에 이르는 사업 규모에 무모하다는 비판도 있었지만 넓게 닦은 정보화고속도로에서 다양한 콘텐츠라는 자동차가 마음껏 달리고 곳곳에 세워진 휴게소(플랫폼)는 각종 정보·경제활동의 집결지가 됐다. 그 결과 정보통신 강국이 됐고 지금까지도 정보통신기술·산업은 우리의 성장동력이다. 30년이 지난 지금 글로벌 AI 패권 경쟁 속에 대한민국은 미래를 좌우할 담대한 결단에 다시 직면해 있다. 최근 딥시크 열풍은 혁신적 알고리즘 역량과 AI 컴퓨팅 인프라가 있으면 빅테크가 아니어도 AI 패권 판도를 바꿀 수 있음을 보여 줬다. 생성형 AI 논문 수 세계 3위 등 잠재력을 갖춘 우리에게도 충분한 기회가 있다는 의미다. 정부는 지난 20일 제3차 국가AI위원회에서 절대적으로 부족한 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 중심으로 세계 최고 거대언어모델(LLM) 개발 지원과 인재 확보, 시장 창출 전략을 담은 ‘AI 컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가 AI 역량 강화 방안’을 발표했다. 정부는 우선 AI 컴퓨팅 인프라 확충 마스터플랜을 이행한다. 시급한 AI 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 민간·공공이 보유한 그래픽처리장비(GPU) 자원을 본격 활용하고, 내년 상반기까지 첨단 GPU 1만 8000장분을 확보해 AI 컴퓨팅 인프라를 확충할 것이다. 이를 통해 ‘국가 AI 컴퓨팅센터’ 구축을 앞당기고 국산 AI 반도체도 적극 활용하며 독자적 AI 생태계를 구축할 것이다. 또한 세계 최고 수준에 버금가는 자체 파운데이션 모델 개발을 위한 ‘AI 국가대표 프로젝트’를 추진한다. 해외 유수의 AI 기업들과 당당히 경쟁할 정예팀을 선발하고 LLM 개발에 필요한 데이터, 컴퓨팅 자원과 인재 유치 비용 등을 전폭 지원할 것이다. 최고 수준 AI 인재도 양성한다. 국내외 AI 인재가 겨루는 ‘글로벌 AI 챌린지’를 열고 입상자에게는 파격 혜택을 제공할 계획이다. 세계 수준의 AI 연구를 위해 지난해 미 뉴욕에 문을 연 ‘글로벌 AI 프런티어랩’을 유럽, 중동으로 확대하고 기업과 대학 협력, 집중 멘토링을 통해 현장형 AI 인재도 확보한다. 법률·의료·교육 등 다양한 분야에 우리 AI 모델을 접목하는 분야별 선도 프로젝트로 초기 시장을 창출하고 국가 AI 전환을 가속화할 것이다. 2주 전 프랑스에서 열린 AI 정상회의에서 미국과 영국은 선언문 서명에 불참하고 EU도 규제 최소화를 언급하는 등 각국은 자국의 이익을 위해 기민하게 AI 정책을 결정하고 있다. AI 강국을 향한 우리의 꿈은 정부, 기업, 국민이 힘을 모을 때 실현할 수 있다. 유상임 과학기술정보통신부 장관

“세계 최고 AI 모델 개발 집중 지원”기업·학계 등 정예팀 3개월 내 구성핵심 인재 배출 中 47%·韓 2% 그쳐 1조 규모 ‘범용 AI’ 기술 개발 추진“늦었지만 정부의 종합적 대응 환영” 인공지능(AI) 패권을 둘러싼 미중 경쟁이 치열한 가운데 ‘K챗GPT’와 같은 한국형 AI 모델을 개발하고자 정부가 AI 국가대표 정예팀을 꾸려 인프라와 연구비, 인재 등을 전폭 지원하기로 했다. 글로벌 AI 주도권 확보 경쟁에서 더이상 뒤처지지 않기 위해 총력전에 나서려는 것이다. 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관은 20일 제3차 국가인공지능위원회 회의를 주재하고 “글로벌 AI 환경이 급변하며 위기감이 고조되고 있지만, 우리에게는 새로운 기회”라면서 “AI 3대 강국 도약을 위해 민관이 힘을 모아 국가 AI 역량 강화를 빠르게 추진해야 할 중대한 시점으로, 정부는 이른 시일 내 세계 최고 수준의 AI 모델을 개발할 수 있도록 집중 지원하겠다”고 밝혔다. 먼저 국내 독자 기술로 만든 세계적 수준의 AI 모델 개발에 나선다. 정예팀을 선발해 집중 지원하는 AI 국가대표 프로젝트 ‘월드 베스트 LLM’(가칭·WBL) 추진이 핵심이다. 단시간에 최고 수준의 LLM을 개발할 수 있도록 데이터 및 그래픽처리장치(GPU)를 전폭 지원한다. 공모를 통해 기업·학계·연구계 등 최고 수준의 AI 인재로 구성된 정예팀을 3개월 이내에 꾸리는 게 목표다. 장기적으로는 생성형 AI를 넘어 범용인공지능(AGI) 구현에 필요한 핵심 원천 기술 확보를 위해 1조원 규모의 기술 개발을 추진한다. 인재 양성을 위해 지난해 미국 뉴욕에 문을 연 ‘글로벌 AI 프론티어랩’을 유럽·중동 등으로 확대한다. 기업·대학이 공동으로 설립하는 ‘AI 전환(AX) 대학원’도 추진한다. 현장의 시급한 AI 컴퓨팅 수요에 신속 대응하기 위해선 연내 첨단 GPU 1만장을 확보하고 나머지 8000장도 슈퍼컴퓨터 6호기 구축을 통해 확보한다는 계획이다. AI를 조세특례제한법상 국가전략기술로 지정해 세제 지원도 강화한다. 정부가 가용 자원 총동원에 나선 건 우리나라가 AI 패권 경쟁에서 벼랑 끝에 몰려서다. 미·중의 절대적 우위 속에 우리나라는 영국·프랑스·싱가포르와 3위권으로 묶이긴 하나 인프라와 투자 규모는 턱없이 부족하다. 국내의 고성능 AI 반도체 ‘H100’ 보유량은 2000개 수준인 데 반해 미국의 메타나 마이크로소프트(MS)는 15만개씩 갖고 있다. 세계 최고 수준의 AI 연구원 배출 비율은 중국 47%, 미국 18%와 비교해 한국은 2%에 불과하다. 김두현 건국대 인공지능학과 교수는 “더 일찍 했어야 하는데 정부 차원의 종합적 대응이 이제라도 나와 다행으로 생각한다”고 말했다. 반면 국가 주도 접근에 의문을 품는 목소리도 있다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “GPU가 한정적이니 정예팀을 뽑아 자원을 몰아 준다는 건데, 실패했을 경우를 생각하지 않을 수 없다”면서 “GPU를 대규모로 확보해 누구든 꾸준히 연구할 수 있게 하는 개방형이 더 의미 있을 것 같다”고 했다.

‘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.

중국의 인공지능(AI) 스타트업인 딥시크가 개발한 동명의 AI 모델로 세계 AI 시장이 요동치고 있다. 딥시크가 중국에 대한 미국의 첨단 반도체 수출 규제 속에서 저사양 그래픽처리장치(GPU)만으로 챗GPT에 필적하는 AI모델을 선보이자, 미 시가총액 1위 기업이던 엔비디아의 시가총액이 하루 만에 847조원 사라졌다. 딥시크는 관련 데이터 소스를 공개하며 미국이 장악한 AI 분야의 시장에 도전장을 던졌다. 이에 챗GPT 개발사인 오픈AI와 마이크로소프트는 딥시크가 오픈AI의 데이터를 무단 사용했을 의혹을 제기하며 견제에 나섰고, 미 정부도 대중국 반도체 수출 통제 범위를 넓힐 태세다. AI 3대 강국 진입을 노리는 우리나라로서도 위기이자 기회가 왔다 하겠다. 딥시크가 최근 출시한 추론형 AI 모델 ‘R1’과 R1의 바탕인 ‘V3’는 성능평가에서 오픈AI의 ‘GPT-4o’를 비롯한 다수의 AI 모델보다 더 낫거나 비슷한 성능을 보이며 세계를 놀라게 했다. 더 주목할 점은 개발비용이다. V3 학습에 소요된 약 80억원은 메타가 최신 AI모델에 들인 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아가 중국 수출용으로 만든 저사양 칩만으로 만들었다는 점도 놀라운 일이다. 정부의 데이터 통제 가능성이 끊임없이 제기되는 중국에서 만든 AI모델이지만 딥시크의 부상에 자극받은 오픈AI가 자사의 서비스 제공 방식 변경을 검토하는 등 AI 시장에서는 이미 변화가 시작됐다. AI는 반도체 산업은 물론 국가안보에도 영향을 미치는 국가 경쟁력의 핵심 자원이다. 우리나라는 2027년까지 세계 AI 3대 강국이 목표다. 현재는 6위권이다. 미중 간 AI 패권 전쟁 속에 경쟁력을 키우려면 우수한 인재 확보와 개발역량 제고 같은 혁신이 관건이 될 전망이다. 이를 위해 적극적인 정부 투자는 물론 규제 혁파 등 AI 산업 육성을 위한 과감한 실천 전략을 세워야 한다. 지난해 말 통과돼 내년 1월 시행 예정인 AI기본법을 뒷받침할 하위법령 제정도 서두르길 바란다.

‘저비용 고성능’에 챗GPT와 맞먹어AI주도주 ‘휘청’… 엔비디아 -16.97%BBC “美제재가 기회… 中, 전폭 지원” 중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’가 저성능 그래픽처리장치(GPU)만으로 미국 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 내놓자 실리콘밸리 빅테크 기업들이 충격에 빠진 가운데 대응책을 고심하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI와 마이크로소프트(MS)는 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈AI 데이터를 무단으로 수집했는지에 대한 조사에 착수하는 등 미국과 중국의 AI 패권 경쟁이 격화하는 모습이다. 블룸버그통신 등은 29일(현지시간) 오픈AI의 데이터가 딥시크와 관련된 그룹에 의해 허가 없이 무단으로 획득됐는지에 대해 오픈AI와 MS가 조사하고 있다고 보도했다. 오픈AI는 중국에 기반에 둔 기관들이 자사의 AI 도구에서 대량의 데이터를 빼내려고 하는 여러 시도를 목격했다고 밝혔다. 딥시크는 지난 20일 압도적인 저비용에 고성능 추론 모델인 ‘R1’을 내놓으며 전 세계 정보기술(IT) 업계에 충격을 안겼다. 지난해 12월 내놓은 거대언어모델(LLM)인 ‘V3’를 선보인 지 불과 한 달여 만에 선보인 R1은 V3와 함께 오픈AI의 챗GPT, 메타의 ‘라마’, 앤트로픽의 ‘클로드’ 등 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 전해진다. 놀라운 점은 V3를 훈련하는 데 들어간 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)라는 점이다. 이는 메타가 라마3 모델을 엔비디아의 고가 칩인 H100으로 훈련시킨 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아의 저렴한 칩인 ‘H800’을 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 거라 인건비와 운영비 등이 포함되진 않았지만, 저렴한 자원으로 뛰어난 성능의 모델을 만들어 내자 미국 증시에서 AI 주도주들이 휘청거렸다. 엔비디아 주가는 지난 27일(현지시간) 16.97% 급락했고, 브로드컴(-17.40%), AMD(-6.37%), ASML(-5.57%) 등도 큰 폭으로 하락했다. 딥시크의 성공 배경에 대해 영국 BBC방송은 미국의 중국에 대한 반도체 수출 통제라는 도전이 중국에는 오히려 기회가 됐고, 중국 정부의 AI 육성 등 든든한 지원 역시 큰 역할을 했다고 분석했다. 미국은 약 2년 전부터 엔비디아 등 세계 유수 반도체 제조업체가 중국에 첨단 반도체를 판매하는 것을 금지해 왔다. 매사추세츠공대(MIT)의 정보기술매체 테크놀로지 리뷰에 따르면 딥시크는 수출 금지 조치 이전에 엔비디아 AI칩 A100을 상당량 비축했다. 비축량은 1만∼5만개로 추산된다. 서방의 선진 AI 모델들은 특수칩을 약 1만 6000개 사용하는 것으로 추산되는 데 비해 딥시크는 특수칩 2000개와 수천 개의 하위 칩만으로 AI 모델을 훈련시켰다고 밝혔다. 딥시크 쇼크가 이어지고 있는 상황에서 도널드 트럼프 미 행정부는 첨단 반도체 대중국 수출 규제 강화를 검토 중이다. 익명의 소식통은 블룸버그에 “엔비디아의 저사양 칩인 H20 제품도 대중 수출을 차단할 수 있다”고 전했다. 다만 백악관은 블룸버그 논평 요청에 입장을 밝히지 않았다. 워싱턴이 H20 수출통제 카드를 바로 발표하지 못하는 이유는 이미 중국 화웨이가 대체품인 어센드 910B를 판매하고 있기 때문으로 추정된다. 어센드 910B의 성능은 H100의 50% 수준으로 H20을 넘어섰다. 이런 상황에서 저사양 제품인 H20 대중 수출까지 금지하면 중국 내 GPU 수요가 화웨이로 몰려 ‘경쟁사만 좋은 일 시켜주는’ 역효과를 낳을 수 있다는 고민이 반영된 것으로 풀이된다.

미국은 물론 전 세계 인공지능(AI) 업계에 지각 변동을 일으킨 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)에 세간의 관심이 집중되고 있다. 중국의 젊은 기술 인재들을 모아 AI를 집중적으로 연구해온 작은 기업이 미국 거대 기업들의 아성을 뛰어넘는 놀라운 성과를 일궜다는 평가다. 중국의 오랜 이공계 교육 중시 정책이 성과를 내고 있다는 분석이 나온다. 28일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등에 따르면 딥시크는 2023년 5월 중국 저장성 항저우에서 설립됐다. 딥시크 설립자는 1985년생 량원펑이다. 광둥성 출신인 그는 공학 분야에서 명문대로 손꼽히는 저장대에서 컴퓨터 공학을 전공했다. 시진핑 중국 국가주석의 딸 시밍쩌도 저장대 출신이다. 그는 대학을 졸업하고 몇 년 뒤인 2015년 대학 친구 두 명과 함께 ‘하이 플라이어’(High Flyer)라는 헤지펀드를 설립했다. 컴퓨터 트레이딩에 딥러닝 기법을 선구적으로 적용해 자금을 끌어모았다. 이 펀드의 자산은 80억 달러(약 11조 5000억원) 수준으로 불어났다. 량원펑은 여기서 나오는 수익으로 AI 연구소를 만들어 운영하다가 독립적인 회사로 분리해 딥시크를 창업했다. 최신 AI모델 딥시크 V3를 보면 딥시크 창업자 량원펑을 비롯해 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 개발을 이끌었다. 챗GPT 개발사 오픈AI에 연구원만 1200명이 있는 것과 비교된다고 중국 경제매체 차이롄서는 전했다. 딥시크 연구인력들은 해외 유학 경험 없이 중국 명문대를 졸업했거나 석·박사 과정 중에 있으며 경력도 길지 않은 것으로 알려졌다. 연령대도 20~30대 초반으로 젊다. 이들 가운데 가장 잘 알려진 인재는 지난달 샤오미 창업자 레이쥔으로부터 영입 제안을 받은 사실로 화제가 된 뤄푸리다. 뤄는 베이징사범대에서 컴퓨터공학을 전공하고 베이징대에서 컴퓨터언어학 석사 학위를 받았다. 딥시크V2 개발에 참여해 이름값을 높인 그는 샤오미가 연봉 1000만 위안(약 20억원)을 제시한 사실이 알려져 ‘천재 소녀’로 불리게 됐다. 량원펑은 스스로 펀드 트레이더보다 엔지니어로 알려지길 선호한다고 WSJ은 그와 가까운 사람들의 말을 인용해 전했다. CNN방송은 그를 챗GPT 개발사인 오픈AI의 창업자이자 최고경영자(CEO) 샘 올트먼에 빗대 “중국의 샘 올트먼이 됐다”고 표현했다. 량원펑의 하이 플라이어는 2019년부터 AI 개발을 위한 칩을 비축하기 시작해 거대언어모델(LLM)을 훈련할 수 있는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 1만개를 확보해 AI 칩 클러스터를 구축했다. 이후 2023년 11월 딥시크는 첫 번째 오픈소스 AI 모델 ‘딥시크 코더’를 공개했고 지난해 5월에는 한층 더 진전된 ‘딥시크 V2’를 출시했다. 이 모델은 강력한 성능과 저렴한 비용으로 크게 주목받으며 중국 내 AI 모델 시장에 가격 전쟁을 촉발했다. 이어 차례로 내놓은 딥시크 V3과 딥시크 R1은 이 회사의 이름을 세계에 알리는 계기가 됐다. 딥시크는 V3와 R1이 모두 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 자신했다. 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 R1은 79.8%를 얻어 오픈AI ‘o1’의 79.2%보다 앞섰다고 딥시크는 밝혔다. 오픈AI 전 임원인 잭 카스는 딥시크의 사례가 “자원 제약이 종종 창의성을 자극한다는 큰 교훈을 보여준다”고 말했다. AI 시대는 이제 막 시작됐다. 인류의 미래를 뒤바꿀 대장정의 초기 단계에 불과하다. 중국이 미국의 반도체 제재를 풀지 않고서 언제까지 이런 성과를 낼 수 있을지 미지수라는 반응이 다수다. 그런데 우리나라는 미국에서 아무 제재를 받지 않음에도 이런 결과물이 나오지 않고 있어 뼈아플 수밖에 없다. 량원펑의 사례에서 알 수 있듯 중국에서는 수재들이 너나 할 것 없이 공대로 진학한다. 반드시 베이징의 명문대로 가려고 기를 쓰는 것도 아니다. ‘틱톡’의 모회사 바이트댄스의 창업자 장이밍은 난카이대(톈진), ‘중국판 카카오톡’ 텐센트 창업자 마화텅은 선전대, ‘테무’의 모회사 핀둬둬 창업자 황정은 저장대 출신이다. 공부 좀 한다 싶으면 한결같이 의대로 진학하려는 대한민국과는 천지차이다. 중국 정부의 전폭적 이공계 지원 덕분이라는 평가가 많다. 국가의 흥망성쇠가 과학기술에 달려 있다는 역사적 사실을 누구보다 뼈저리게 경험했기 때문이다. 통제가 일상이 된 중국이지만 최소한 이공계 연구·창업 지원만큼은 ‘묻따말’(묻지도 따지지도 말고)이다. 연구 아이디어가 좋으면 조건을 달지 않고 거액을 투자하며 간섭도 없다. 성과는 철저히 개인에게 돌려주고 결과가 나빠도 책임을 묻지 않는다. 덕분에 미중 갈등 심화 상황에서도 미 기업에서 실력을 키운 중국 엔지니어들이 속속 귀국해 창업하고 있다. ‘중국판 오픈AI’로 불리는 문샷AI의 양즈린 창업자는 현지 언론 인터뷰에서 중국에서 창업을 결심한 이유를 묻자 “정부 정책과 과감한 벤처 투자 지원, 풍부한 인재풀 덕분에 창업이 최적화돼 있어서”라고 말했다. 물론 중국의 이공계 열풍 이면에는 의대가 비선호 학과이기 때문인 것도 있다. 중국에서 의사나 간호사는 우리처럼 전문직 대우를 받지 못한다. 의사의 급여가 그리 높지 않고 근무 여건도 좋지 않다. 의대나 중의대(우리의 한의대 격)를 졸업하고도 절반 정도는 전공과 무관한 일을 한다. 반면 한국의 학생들은 할 수만 있다면 모두 의대로 가려고 한다. 1998년 IMF 관리 체제 전만 해도 최상위권 학생들은 서울대 공대와 타대학 의대·한의대 사이에서 고민했지만, 지금은 ‘열이면 열’ 의대·한의대를 택한다. 지난해에는 서울대 공대 대학원 정원 미달 사태가 일어나기도 했다. 과거부터 엔지니어를 소모품 취급해 온 한국 사회의 행태를 지켜 본 학부모들이 자녀에게 의대 진학을 권하기 때문으로 풀이된다. 그나마 한국에 남아 있는 우수 이공계열 자원들은 기회만 되면 해외로 떠나려 있다. 매년 약 1만명의 대학 졸업생과 대학원생이 외국으로 진학하는 것으로 알려졌다. 2025년 대한민국은 반도체와 전기차, 이차전지 등 마지막 비교우위 분야까지도 중국의 빠른 추격과 추월을 씁쓸히 지켜봐야 하는 처지가 됐다. 작금의 현실은 우리 학생들이 의대만 가려고 줄을 서기 시작한 20여년 전부터 예견된 결과가 아닌가 싶다. 조선시대부터 이어진 뿌리 깊은 ‘기술 경시’ 풍조가 사라지지 않는 한 침몰 위기에 빠진 대한민국의 재도약은 쉽지 않아 보인다.

- 허깅페이스 허브에서 프렌들리AI의 추론 가속화 인프라 서비스로 모델 배포 가능프렌들리AI는 생성형 AI 추론 가속화 분야의 선도 기업으로 허깅페이스와 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 허깅페이스는 700만 명 이상의 사용자를 보유한 세계 최대 AI 모델 및 데이터셋 플랫폼이다. 이번 파트너십을 통해 프렌들리AI의 엔드포인트가 허깅페이스의 배포 옵션으로 제공되며, 개발자들은 보다 간편하게 AI 모델을 배포하고 운영할 수 있게 되었다. 허깅페이스는 그동안 AWS, Azure, GCP, NVIDIA와 같은 주요 빅테크 기업의 서비스만 배포 옵션으로 제공해 왔으나, 프렌들리AI는 국내 최초로 허깅페이스와 전략적 파트너십을 체결하며 업계의 주목을 받고 있다. 생성형 AI 모델의 배포와 운영은 복잡한 인프라 관리와 높은 비용 문제를 동반하지만, 프렌들리AI는 전 세계 GPU 기반 모델 API 제공사 중 1위의 처리 속도(Artificial Analysis 벤치마크 결과)를 보유한 기술력을 바탕으로 이러한 문제를 해결한다. 특히 ‘프렌들리 데디케이트 엔드포인트(Friendli Dedicated Endpoints)’는 GPU에 최적화된 추론 엔진을 기반으로 전용 GPU 자원과 자동 리소스 관리를 제공하며, 빠르고 비용 효율적인 추론 서비스를 완전 관리형 형태로 지원한다. 이를 통해 개발자들은 인프라 관리에 대한 부담 없이 생성형 AI 모델을 손쉽게 배포하고 안정적으로 운영할 수 있다. 이번 파트너십은 허깅페이스의 “AI 민주화”라는 비전을 한 단계 더 발전시키는 동시에, 프렌들리AI가 “누구나 생성형 AI 모델의 잠재력을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다”는 기업 사명을 실현하는 데 기여한다. 이를 통해 프렌들리AI는 허깅페이스의 핵심 전략적 파트너로 자리매김하게 되었다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “프렌들리AI와 허깅페이스는 생성형 AI, 나아가 AI 에이전트를 더 많은 개발자가 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 하여, 그 영향력을 확대하겠다는 비전을 공유한다”라며, “허깅페이스의 개발자 커뮤니티가 우리의 추론 솔루션을 활용해 어떤 혁신을 만들어낼지 기대되며, 앞으로도 허깅페이스와 협력해 더 유용한 기능과 지원을 제공하도록 지속적으로 모색할 것”이라고 말했다. 줄리앙 쇼몽(Julien Chaumond) 허깅페이스의 공동창업자 겸 CTO는 “프렌들리AI는 생성형 AI 추론 가속화의 발전을 선도해 왔다”라며, “이번 파트너십을 통해 허깅페이스 사용자와 프렌들리AI 고객들이 프렌들리AI의 최적화된 AI 인프라와 도구를 활용하여 최신 오픈소스 모델이나 맞춤 생성형 AI 모델을 효율적으로 확장하고 운영할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

이동통신 3사 대표들의 올해 신년사에서 지난해와 마찬가지로 인공지능(AI)의 중요성을 다시 한번 강조했다. 유영상 SK텔레콤 대표는 “AI로 매출 성장을 이루겠다”고 공언했고, 김영섭 KT 대표는 AI와 클라우드 분야에서 긴밀히 협력하고 있는 마이크로소프트(MS)와의 협업을 바탕으로 “괄목할만한 성과를 내는 것이 목표”라고 했다. 홍범식 LG유플러스 사장 역시 “AX(AI 전환) 생태계를 구축해 경쟁력을 확보할 것”이라고 밝혔다. “AI, 가시적 성과 창출해야” 2일 SKT 뉴스룸에 따르면 유 대표는 올해 신년사에서 “2025년은 전례 없는 위기를 맞닥뜨리고 될 것”이라면서 “글로벌 경제 불안정성 등 지정학적 이슈로 시장 전망이 어둡고, 국내 경제 역시 내수 경기 침체 등 여러 어려움이 예상된다”고 말했다. 그러면서도 기술 환경 측면에서는 AI 기반 디지털 혁신이 만들어내는 시장 성장과 AI와 통신의 결합을 통한 새로운 기회도 예측된다고 봤다. 유 대표는 글로벌 AI 컴퍼니로 전환을 위해 본원적 경쟁력 극대화(OE), AI 가시적 성과, 유연한 기업문화 세 가지를 강조했다. OE 측면에서는 단기 수익성과 장기 성장성을 동시에 고려해 불필요한 요소를 제거하고, AI·디지털 전환을 통해 경쟁력을 강화해 궁극적으로 기존 통신 사업 패러다임을 AI를 통해 완전히 전환하겠다고 밝혔다. AI 성과에 대해선 지난해 추진한 기업 간 거래(B2B) 사업 체계 확립에 이어 올해에는 AI 데이터센터, 그래픽 처리장치 클라우드 서비스(GPUaaS) 사업 등을 통해 실질적인 매출 성장을 이룬다는 계획이다. “MS와 협력해 괄목할 성과낼 것” 김 대표는 이날 경기 성남 판교 사옥에서 주요 임원과 KT그룹 직원 50여명 등과 신년 맞이 타운홀 미팅을 열고 “KT의 잠재력을 기반으로 (미디어 사업을) 혁신해 통신, IT에 이은 핵심 포트폴리오로 만들어 나갈 것”이라며 “경영 관리 측면에서는 AI와 IT 기술을 접목해 현대화한 시스템을 만들어 변화의 속도를 높여갈 것”이라고 밝혔다. 지난해에는 AICT(인공지능+정보통신기술) 컴퍼니로 변화하기 위한 역량·인력·사업 혁신에 집중했다며, 올해는 이를 바탕으로 본격적인 도약에 나서겠다는 의미다. 그러면서 “통신과 IT를 가장 잘하는 기업으로 거듭나 산업 영역에서 혁신을 선도하고 국가에도 기여하며 기존과 다른 수준의 성과를 내는 한 해로 만들겠다”고 강조했다. “AX 생태계 구축해 경쟁력 확보할 것” 홍 사장은 이날 임직원에게 보낸 이메일 신년사에서 “우리가 경쟁력을 빠르게 확보하는 길은 AI 기술을 보유한 기업, 고객 경험의 가치를 잘 이해하는 플랫폼 기업 등 다양한 파트너들과 생태계를 구성해 경쟁사들이 넘보지 못하는 독점적인 진입장벽을 세우는 것”이라고 밝혔다. 지난해 말 LGU+ 대표로 선임된 홍 사장은 “지난 한 달간 조직별 업무 내용을 파악하면서 긴 시간 수많은 어려움을 헤치며 쌓아온 탄탄한 토대를 확인할 수 있었다”며 이같이 말했다. 홍 사장은 “고객의 페인 포인트(불편함을 느끼는 지점)를 개선하는 데에서 나아가 고객이 ‘와우’할 만한 포인트를 발굴해야 한다”며 “고객 관점으로 눈높이를 높이고 남들이 하는 수준을 뛰어넘는 차별적 경쟁력을 가져야 한다”고 강조했다. 이 밖에도 데이터와 지표에 기반한 성과 측정 및 자원 투입, 품질·정보보안·안전 등 기본기 확립을 주문했다.

인류는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따른 시대적 변곡점을 지나고 있다. AI가 모든 분야로 확산되면서 올해 노벨 과학상 3개 중 물리학상과 화학상이 이 분야 연구자들에게 돌아갔다. 노벨위원회는 세상의 근본 다이내믹스에 대해 연구하는 학자에게 수여하는 물리학상을 젠 AI 인공신경망 구조를 설계·구현한 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 안겼다. 또 새로운 단백질 구조를 찾아내는 AI 기술로 질병 치료약 발견의 새로운 패러다임을 연 워싱턴대의 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 그의 동료 존 점퍼를 화학상 수상자로 선정했다. 변혁의 시대에는 자유의 가치가 두드러진다. 올해 노벨 경제학상은 국가 간 부의 차이에 대한 연구를 통해 자유롭고 포용적인 체계를 갖춘 국가가 번영한다는 것을 보여 준 MIT의 다론 아제모을루, 사이먼 존슨 교수와 시카고대의 제임스 로빈슨 교수에게 돌아갔다. 러시아나 중국 같은 톱다운 체계는 일시적으로 자원 분배의 효율성을 높일 수 있지만 이런 성장은 지속 가능하지 않다. 이런 전체주의 국가에서는 누구에게나 혁신을 주도하고 성과를 나눌 수 있는 자유가 주어지지 않기 때문이다. 노벨상 수상자들은 한국의 고도성장에 이르는 과정도 이런 자유가 주어졌기에 가능했던 것으로 해석했다. 혁신의 자유를 존중하는 체계에서는 기존의 시장에서 견고한 입지를 차지한 ‘인컴번트 기업’들도 혁신을 하지 못하면 새로운 혁신 스타트업들에 밀려 역사에서 사라진다. 구글의 등장으로 인터넷 시대 검색을 연 야후가 사라지고, 대화형 AI를 지원하는 오픈AI 등 스타트업들의 등장으로 구글의 독보적인 검색과 주된 수입원인 광고시장이 미래에 위협받는 것이 이런 예다. 또한 AI 때문에 반도체 산업이 CPU 중심에서 AI 가속 반도체인 GPU 중심으로 바뀌면서 관련 기술에 독보적인 엔비디아와 파운드리 기업 TSMC가 시장의 변곡점을 만들어 냈다. 이 두 회사의 현재 시장 가치는 각각 3조 4000억 달러와 1조 달러에 이른다. 한때 1위의 반도체 기업 인텔은 그 가치가 불과 1000억 달러에 불과한 15위로 떨어져 존망의 위기에 빠졌다. 반면 인텔에 밀려 고전하던 2위의 CPU 기업 AMD는 GPU 공급에서 엔비디아 대안 기업으로 부상하면서 시장 가치가 6위로 올라 삼성전자에 근접하고 있다. 또한 메모리 업체들의 시장 영향력은 메모리 칩과 엔비디아 GPU 칩의 패키징까지 담당하는 TSMC 때문에 줄어들 수밖에 없게 됐다. 자유로운 혁신 체계의 근본은 혁신을 선도하는 인재와 도전적 실험에 투자하는 혁신 자본이다. 허사비스와 점퍼가 딥마인드를 인수한 구글의 지원 없이 노벨 화학상 수상이 가능했을까. 화학상 수상자 워싱턴대 베이커 교수는 이 대학의 단백질 설계 연구원에 투입된 공적 연구비와 기부금, 베이커 교수와 이 연구원 출신들이 세운 20개가 넘는 바이오 스타트업에 투자된 벤처자본 없이 가능했을까. 베이커 교수는 올해도 딥마인드 알파폴드에 대적하는 로제타폴드 연구 결과를 바탕으로 10억 달러의 벤처 자본을 유치해 자이라 테라퓨틱스를 공동 창업했다. 기술개발을 선도하는 공동창업자는 CMU에서 박사를 마친 뒤 베이커 교수와 함께 연구하다 최근에는 메타에 몸담았던 헤투 카미세티 박사다. CEO는 제넨테크의 연구를 총괄했던 경력과 여러 바이오 회사 공동창업 경력이 있는 전임 스탠퍼드대 총장 마크 테시어 라빈이 맡았다. 노벨 화학상의 사례는 혁신 연구로 세상을 바꾸려면 뛰어난 인재들이 도전적 실험을 이어 나갈 규모의 자본 파이프라인이 있어야 한다는 것을 보여 준다. 국가 연구비는 혁신의 씨앗을 뿌릴 수 있지만 그 속도와 규모면에서 사적 벤처 자본과 비교가 되지 않는다. 우리도 이런 사적 벤처 자본 파이프라인을 어떻게 만들지 고민해야 한다. 한국의 작가 한강에게 수여된 노벨 문학상도 변하는 세상에서 자유의 가치를 다시 한번 일깨웠다. AI 에이전트와 휴머노이드가 인간을 반복적인 일상으로부터 자유롭게 할 세상에서 인류는 어떤 가치로 새로운 시대를 만들어 가야 할지 고민해야 할 것이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

미국 정부가 한국 기업들이 만드는 인공지능(AI)용 반도체의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)의 대중국 수출 통제 가능성을 언급했다. 또 양자컴퓨터 등의 첨단 기술 수출 통제에 한국이 동참하기를 바란다며, 한국의 적극적인 대중 수출 통제 참여를 요구했다. 앨런 에스테베스 미국 상무부 산업안보차관은 10일(현지시간) 워싱턴에서 무역안보관리원(옛 전략물자관리원)이 연 ‘한미 경제안보 콘퍼런스’에서 “새로운 전장의 승패는 우리가 오늘 개발하는 기술이 좌우할 것”이라며 대중 수출 통제에 동맹국들의 참여가 중요하다고 말했다. 그는 인공지능(AI) 근간인 그래픽처리장치(GPU)에 들어가는 HBM을 언급하며 “세계에 HBM을 만드는 기업이 3개 있는데 2개가 한국 기업”이라며 “우리 자신과 동맹의 필요를 위해 개발하고 사용하는 게 중요하다”고 강조했다. 전 세계 HBM 시장은 SK하이닉스와 삼성전자, 미국 업체인 마이크론테크놀로지가 장악하고 있다. 앞서 HBM의 대중국 수출을 통제하기 위해 미국이 한국 등 동맹과 협의 중이라는 블룸버그 통신 보도가 최근 나왔다. 이에 대해 콘퍼런스에 참석한 정인교 산업통상자원부 통상교섭본부장은 기자들 질문에 “미국이 아직 아무것도 확정이 안 된 상태에서 우리가 뭐라고 얘기할 수가 없다”면서도 “관련 당국 간에는 그런 이슈에 대해 미국은 우리한테 협의를 요청하고 있다”고 했다. 또 “(HBM) 생산 3개 기업 중 2개가 한국 기업이라고 하면 우리에게 영향이 너무나 클 수 있다”면서 “에스테베스 차관도 한국과 협력을 잘하고 기업들 문제에 신경 쓰겠다고 얘기했다”고 덧붙였다. 에스테베스 차관은 또 상무부가 지난 5일 발표한 양자컴퓨팅, 첨단 반도체 제조 장비, 3D 프린팅 관련 수출 통제에 대해서도 “한국도 곧 이런 통제를 시행한다고 발표하기를 바란다”고 말했다. 이와 관련해 미국은 24개 품목 수출 통제를 발표하면서 자국에 준하는 통제를 시행하는 나라로의 수출은 별도 허가가 필요하지 않다고 밝혔다. 한국은 허가 면제 국가에서 제외됐지만, ‘승인 추정 원칙’ 적용 국가에 포함돼 수출을 신청하면 원칙적으로 허가를 받게 됐다. 한편 에스테베스 차관은 상무부가 추진 중인 중국산 부품·소프트웨어 탑재 커넥티드 차량 규제와 관련해 “한국 기업들이 그런 종류의 역량(규제 대상 기술)이 필요하다면 공급망을 조정할 수 있는 준비 시간이 어느 정도 있을 것”이라고 말했다. 한국 자동차 기업이 미국에 수출하는 커넥티드 차량에 규제 대상인 중국산 부품을 이용할 경우 부품을 교체할 시간을 주겠다는 의미로 해석된다.

SK텔레콤이 올 초 투자한 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 회사인 ‘람다’(Lambda)와 협력해 서울 금천구 가산 데이터센터(IDC)를 GPU 전용 인공지능(AI) 데이터센터로 바꾼다. SK텔레콤은 21일 람다가 보유한 엔비디아(NVIDIA) GPU 자원을 SK브로드밴드 가산 데이터센터에 전진 배치하는 내용의 ‘AI 클라우드 공동 사업을 위한 파트너십’을 람다와 체결했다고 밝혔다. 양사는 안정적인 GPU 공급을 바탕으로 한 ‘GPUaaS’(서비스형 GPU) 사업 확대, 람다의 한국 리전(Region) 설립 등 다양한 영역에서 전략적 협업을 강화하기로 했다. 2012년 AI 엔지니어들이 설립한 람다는 엔비디아로부터 최신 GPU를 공급받아 AI 클라우드 서비스를 제공하는 GPUaaS 기업이다. 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들이 주요 고객사다. SK텔레콤은 최근 미국 AI 데이터센터 통합 솔루션 기업인 스마트 글로벌 홀딩스에 2억 달러 규모의 투자를 한 데 이어 람다와의 글로벌 협력으로 AI 인프라 사업에 속도를 낼 방침이다. 양사는 오는 12월 가산 데이터센터에 엔비디아 GPU ‘H100’을 배치한다. SK텔레콤 관계자는 “AI 시장 성장에 따라 국내 GPU 수요가 급등하는 것을 고려해 3년 안으로 GPU를 수천 대 이상까지 늘리고, 최신 GPU 모델인 ‘H200’도 조기 도입을 추진 중”이라고 설명했다. SK텔레콤은 가산 데이터센터를 시작으로 엔비디아 단일 GPU로 구성된 국내 최대 규모의 ‘GPU 팜’을 확충한다는 계획이다. SK브로드밴드는 GPU 서버가 안정적으로 작동할 수 있도록 가산 데이터센터의 랙 당 전력 밀도를 국내 최고 수준인 44㎾로 구현할 예정이다. 이는 국내 데이터센터 랙 당 평균 전력 밀도인 4.8㎾의 약 9배에 달한다. 오는 12월 AI 데이터센터가 구축되면 람다의 아시아태평양 지역 최초의 한국 리전으로도 기능한다. 람다 GPU 기반 AI 클라우드 서비스를 이용하는 국내 기업의 데이터는 한국 리전에 저장되게 된다. SK텔레콤은 람다 GPU 자원을 기반으로 구독형 AI 클라우스 서비스인 GPUaaS도 오는 12월 출시할 계획이다. GPUaaS는 기업 고객이 AI 서비스 개발이나 활용에 필요한 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드를 통해 가상 환경에서 빌려 쓰는 개념의 서비스다. SK텔레콤 관계자는 “공급이 부족하고 가격이 높은 GPU를 직접 구매하기 부담스러운 대기업이나 중소기업, 스타트업이 상대적으로 저렴한 비용에 사용할 수 있다”고 강조했다. 시장조사기관 ‘포천 비즈니스 인사이트’에 따르면 글로벌 GPUaaS 시장은 2024년 43억 1000만 달러에서 2032년 498억 4000만 달러로 성장하며, 연평균 성장률은 35.8%에 달할 것으로 예상된다. SK텔레콤은 오는 12월 GPUaaS 출시와 함께 GPU 교체 보상 프로그램, 클라우드 비용 최적화 컨설팅, AI 스타트업 지원 프로그램 등 다양한 프로모션도 선보일 계획이다. 김경덕 SK텔레콤 엔터프라이즈 사업부장은 “람다와의 전략적 협력으로 GPU를 안정적으로 확보한 것은 국내 GPU 공급 확대 측면에서 의미가 크다”며 “향후 국내 최대 규모의 GPU 팜을 구축해 국가 AI 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 진출의 교두보로 자리매김하도록 노력할 것”이라고 했다.

한국과학기술기획평가원이 최근 6년간 국가별 인공지능(AI) 연구자와 논문 수를 파악한 결과 한국의 논문 수는 전 세계 12위, 연구자 수는 9위였다. 연구자와 논문 수 모두 세계 최강국은 중국, 인도, 미국이었다. 정부는 불과 6년 뒤인 2030년에 AI 세계 3강으로 도약한다는 목표를 밝혔지만 이를 이루기엔 지금의 연구 경쟁력이 한참 빈약해 보인다. 국내 AI 연구자들의 열악한 연구 여건은 설문조사에서도 나타난다. 연구비가 충분하지 않다는 응답이 58.1%로 충분하다(18.3%)는 답변의 세 배를 웃돌았다. 딥러닝 학습 등을 위해 AI 분야에서 기본이 되는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 같은 컴퓨팅 자원은 항상 모자란다는 아쉬움도 있었다. 반면 미국, 중국의 연구자들은 최근 논문 수가 급증하고 자금 조달이 활발한 연구 주제인 컴퓨터 비전, 딥페이크 등에서 가장 많은 논문을 낸 상위 500명 연구자 중 각각 31.8%, 24.2%를 차지하며 저만치 앞서가고 있었다. 한국의 이 분야 연구자는 고작 5명으로 세계 16위였다. AI 산업 육성을 위한 각국 정부의 움직임도 빨라지고 있다. 미국은 해외 AI 전문가와 학생들의 미국 체류와 활동을 촉진하는 다양한 정책을 내놓고 있다. 지금도 전 세계 최고 수준의 AI 인재 75%를 보유하고 있는데도 인재 확보에 박차를 가하고 있는 것이다. 중국은 미국과의 AI 경쟁을 겨냥, 올해 과학기술 예산을 지난해보다 10% 늘린 68조원으로 책정했다. 일본은 해외 AI 인재 유치를 위해 외국인 창업 규제를 풀고 GPU도 무상 지원한다. 세계 AI 3강 목표를 이루려면 먼저 AI 연구개발 시스템부터 개선해야 한다. AI기본법 제정은 물론 연구자들이 원하는 고성능 GPU 지원 등 국가 차원의 AI 공동활용 인프라를 구축해야 한다. 이공계 대학원생의 연구환경 조성과 의료계 등 인접학문과 산업분야의 협력모델 발굴도 필요하다. 다음달 출범하는 국가AI위원회가 AI와 관련한 국가 역량을 총결집하는 역할을 하기 바란다.

인공지능(AI)·반도체·빅데이터·바이오헬스테크 분야에서 주목받고 있는 이스라엘 혁신기술 스타트업 기업 4사가 14일 아시아 최대 규모 스타트업 박람회 ‘넥스트라이즈’ 부대행사를 찾아 각사가 보유한 핵심 기술 서비스를 소개했다. KDB산업은행과 한국무역협회와 이 주관하는 ‘넥스트라이즈 2024 서울’의 부대행사인 ‘이스라엘 이노베이션 테크 데이’가 이날 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열렸다. 주한이스라엘대사관 경제무역대표부가 주최한 이 행사에는 신한투자증권, 현대모비스 등 국내 주요 기업 벤처투자 관련 관계자들이 참석해 이스라엘 혁신 스타트업 스피데이터(Speedata), 스크림(Sqream), 네티라(Nateera), 팁랭크스(TipRanks) 등 4곳 관계자들에게 추가 질문을 던지는 등 열기가 뜨거웠다. 아키바 토르 주한이스라엘대사는 이날 행사 축사에서 “넥스트라이즈 2024에서 데이터 분석, 원격 건강 및 데이터 기반 투자 분야에서 독점적인 혁신 기술을 보유한 이스라엘 기업을 선보일 수 있어 기쁘다”면서 “세계 초일류 수준의 엔지니어링 제조 역량을 보유한 한국과 이스라엘 혁신기술 기업의 경제 협력은 어쩌면 두 나라가 현재 마주한, 그리고 다가올 지정학적 위기를 초월할 결정적 순간이자 근본적 실마리가 될 것”이라고 말했다. 타마르 코셔 마론 이스라엘 경제무역대표부 대표도 이날 “한국과 이스라엘은 천연자원이 거의 전무하고 전쟁으로 기반시설이 파괴됐고 잿더미만 남은 척박한 땅에서 우수 인재들의 창조적 혁신에 기대 다시 일어섰다는 공통점이 있다”면서 “삼성, LG, 현대, SK와 같은 글로벌 초일류 엔지니어링, 제조업 역량과 창조적인 아이디어로 무장한 이스라엘 스타트업이 만나 협력한다면 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 말했다.이스라엘 텔아비브에 본사를 둔 스피데이터는 미국 실리콘밸리 유명 빅테크 마이크로소프트(MS), 아마존, 구글이 투자한 스피데이터는 집적회로반도체(FPGA)인 가속처리기(APU)를 설계하는 유망 팹리스 반도체 제조사다. 지금까지 최소 7000만 달러 상당의 투자를 유치했다. 스피데이터의 APU는 벤치마크 테스트를 통해 기존 CPU에 비해 최소 20~45배 빠른 것으로 알려졌다. 이는 엔비디아의 GPU가 CPU에 비해 1.3배 빠르다는 점을 고려하면 혁신적인 속도다. 생성형 AI 붐으로 처리해야 할 데이터가 매년 급증하고 있다는 점에서 공간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 빅데이터 솔루션 기술을 보유한 회사 가치는 시간이 갈수록 높아질 것이라는 전망에서다. 게다가, 스피데이터의 APU를 이용하면 AI 데이터센터를 건립·운용에 드는 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있다. AI 데이터센터에는 GPU 구매비, 공간비용, 건설비, 전기비, 인건비 등이 들어간다. 스피데이터는 데이터센터 공간을 기존에 비해 94% 줄일 수 있고, 데이터센터 유지운영비용으로 무려 86% 절감할 수 있다고 설명했다. 스피데이터가 하드웨어적 솔루션에 치중한 기업이라면 스크림(Sqream)은 소프트웨어 빅데이터 솔루션을 제공하는 기업이다. 스크림은 페타바이트 규모로 크고 복잡한 대규모 빅데이터를 GPU에 기반한 슈퍼컴퓨팅 기술을 통해 효율적으로 분석하고 빠른 속도로 처리하고 이를 통해 새롭게 알 수 있는 인사이트를 제공해 기업의 의사결정을 돕는 기업이다. 삼성, LG전자, 알리바바 등 국내외 유수 기업들이 이미 스크림의 기술 솔루션을 도입했다. 바이오헬스케어 솔루션 기업 ‘네티라’는 비접촉 방식의 헬스케어 기기 제조사다. 환자의 머리 맡에 설치된 기기가 고주파 레이더를 쏴 환자의 심장박동수, 호흡율, ‘바이털사인’(생체신호)을 실시간으로 계속 측정하고, 자체 클라우드 서버에서 이를 분석해 임계치를 넘는 등 건강에 이상반응을 보이면 즉시 의료진에 알림을 울리는 장치다. 박성욱 나티라 아시아지사장은 이날 “애플과 삼성이 스마트워치를 출시한 뒤 이들이 수집하는 생체정보 빅데이터의 질과 양을 앞설 수 없어 경쟁력이 떨어질 것이라는 비관적 전망도 있었지만, 결과는 달랐다”면서 “실제로 부동산회사 오메가 스템사가 미국과 영국 요양병원 300곳에서 이 기기를 3개월 동안 사용한 결과 환자들의 건강 상태가 나빠져서 병원에 입원하는 환자 비율을 60~70% 가까이 낮추는 결과가 나왔다”고 설명했다. 이어 박 대표는 “본격적인 치료가 필요한 질병단계 전에 조기 개입해서 적극적으로 예방 의료를 했더니, 입원 비율은 물론 사망률도 현저히 줄었다”고 말했다. 이 기업은 바이오헬스케어 분야뿐만 아니라 추후 자율주행 등 다양한 분야에 솔루션을 제공하는 등 확장성이 있는 기업으로도 평가된다. 2012년 창립된 팁랭크스는 금융·학술·미디어·유통 등 다양한 분야에서 빅데이터를 처리하는 핀테크 기업이다. 이들은 주식 투자자들에게 미국 월스트리트에 있는 8000명의 금융 애널리스트가 컨센서스를 가진 상장기업 관련 정보를 제공해 투자 판단을 돕는다. 듀크대와 제네바대 2021년 1월 5일 발표한 공동연구 논문에 따르면 금융 블로거가 추천한 주식 종목의 90%가 향후 6~12개월의 투자 기간 동안 손실을 발생한다는 결과가 나왔는데, “팁랭크스는 어떤 금융투자 인플루언서가 지속적으로 좋은 성과를 내는지 투자자가 식별할 수 있는 유일한 회사”라고 판단했다.미국보다 453배 좁은(2만㎢) 땅덩이에 중동에서 지정학적으로 고립된 인구 900만의 소규모 국가가 성공적인 혁신 스타트업 생태계를 꾸린 건 놀라운 성취다. 이스라엘의 스타트업 생태계 규모는 세계에서 7번째로 크고, 인구당 스타트업 창업 비율은 세계에서 가장 높다. 기업 가치가 1조원이 넘는 유니콘 기업을 131개 보유하고 있고, 이스라엘 텔아비브에 본사를 둔 유니콘 기업은 2024년 기준 26개다. 이는 전세계 전체 유니콘 기업의 10%에 달하는 수치다 세계 인공지능(AI) 스타트업 중 이스라엘의 점유율은 10.5%가 넘는다. ‘USB 플래시 드라이브의 창시자’인 도브 모란 그로브 벤처스 매니징 파트너가 14일 이스라엘 이노베이션 테크 데이 화상축사에서 이스라엘이 스타트업 생태계 조성에 성공한 비결을 묻자 “농담으로 답하자면 ‘Nothing’이라고 답하겠다”면서 “이스라엘이 전쟁으로 폐허가 된 땅에서 다시 일어날 수 있었던 전세계를 이방인으로 떠돌며 익힌 생존을 위한 혁신본능이 DNA에 내재돼 있기 때문”이라고 설명했다. 로마에 패퇴해 팔레스타인 가나안땅에서 쫓겨난 이스라엘 민족은 유럽 등 전세계를 2000여년간 이방인으로 떠도는 ‘디아스포라’를 거친 뒤 1948년 이스라엘 건국으로 지금의 영토를 되찾았다. 모란은 “농경중심사회에서 농사를 지을 땅이 떠돌던 유대인들은 잠깐 머물던 마을의 우유를 이웃마을 계란과 맞바꿔 도을 버는 기지를 발휘해 생존했다”고 말했다. 이어 “최악의 조건이 주어지더라도 최상의 결과를 냈던 사람들이 유대인”이라며 “아무 것도 가진 게 없어 배고파도, 자기자신을 끊임없이 갈고 닦아 업계 최고가 되려 애쓰는 것이 이스라엘의 기업가정신”이라고 설명했다. 최근 수년간 이스라엘 스타트업 기업에 투자해 온 임상민 에이티넘인베스트먼트 이사는 “이스라엘은 자국 정체성을 ‘스타트업 네이션’으로 정의할 만큼, 스타트업에 참으로 진심인 국가”라면서 “기술력은 미국 실리콘밸리 테크 기업들만큼 우수한데 밸류에이션(시가총액 등 시장이 평가한 기업 가치)은 미국에 비해 저렴하기에 매력적인 투자처가 될 수 있다”고 말했다. 이어 “한국의 이스라엘 벤처투자는 과거부터 활발했고, 저희와 대기업 벤체투자사를 미롯해 많은 벤처캐피털이 오랫동안 주시해 온 시장”이라며 “이스라엘의 혁신 스타트업들은 기업공개(IPO), 인수합병(M&A) 등 유니콘기업으로 거듭나기 전 투자하거나 교류할 기회가 있다면 매우 좋은 투자 기회가 될 수 있다”고 강조했다. 이에 대해 임 이사는 “국내에서는 보통 이삼십대 젊은 스타트업 대표를 만게 되는데, 이스라엘에 가보면 60~70대 대표도 상당히 많다”면서 “세대와 연령에 관계없이 남녀노소 스타트업 창업에 뛰어든다는 건 그만큼 이스라엘의 스타트업 생태계 저변이 넓다는 것을 의미한다”고 설명했다. 이어 “국내 스타트업은 벤처 투자를 받기 위해 특정 최상위권 대학에서 공학을 전공한 뒤 특정 국내외 대기업 출신이라는 점을 강조하는 방식으로 자신을 소개하지만, 이스라엘의 자기소개는 완전히 다르다”면서 “이스라엘은 자기소개를 할 때 예를 들어, 이스라엘군 정예사이버부대 8200부대 출신이라는 점을 강조하는 등 표면적으로 드러나는 스펙을 강조하기보다는 지금까지 쌓아 온 경력과 실무에서 활용 가능한 능력을 더 우선시해 평가하는 문화가 형성돼 있다”고 덧붙였다.

우크라이나 전쟁의 향방과는 관련 없이 서방의 강력한 제재로 인해 러시아 IT 산업의 미래는 극히 어두워졌다는 것이 일반적인 평가입니다. 구소련 시절부터 IT 분야에서 서방에 크게 뒤처진 데다, 구소련 붕괴 이후 러시아 경제가 회복될 때도 석유와 천연가스처럼 풍부한 자원을 통해 경제를 성장시켜 반도체 같은 IT 산업은 크게 낙후되었기 때문입니다. 따라서 우크라이나 침공 후 서방의 강력한 제재로 반도체 수입이 중단되자 러시아 정부는 부랴부랴 자체 반도체 산업을 키우기 위해 노력하고 있습니다. 러시아에는 앙스트렘(Angstrem)이나 미크론(Mikron) 같은 자체 반도체 생산 기업이 있기는 하지만, 이들은 서방에서 들여온 장비를 이용해 90nm에서 250nm 같은 오래된 공정 제품밖에 생산할 수 없어 이제까지 수입해 온 반도체를 대체 생산하기에는 턱없이 부족합니다. 그러나 2년 전 러시아 정부는 2030년까지 4200억 루블(6조 4000억원)을 투자해 28nm 공정 팹을 확보한다는 야심 찬 계획을 발표했습니다. 삼성전자, TSMC, 인텔이 2-3nm 팹을 건설하거나 양산하는 점을 생각하면 계획대로 된다고 해도 서방보다 크게 뒤처진 셈이지만, 강력한 제재에도 굴하지 않고 자체 IT 인프라를 갖추겠다고 선언한 것입니다. 다만 러시아는 광학리소그래피 장치처럼 반도체를 만드는 데 필요한 핵심 장비 제조 기술이 없어 실현 가능성에 대해서는 많은 의구심이 있었습니다. 최근 러시아 산업 통상부의 바실리 쉬파크 차관은 타스 통신과의 인터뷰에서 러시아의 첫 리소그래피 장치가 모스크바 북서쪽에 있는 젤레노그라드에서 테스트 중이라고 언급했습니다. 참고로 젤레노그라드는 러시아 반도체 생산기업 미크론의 주요 생산 시설이 있는 곳으로 러시아의 실리콘 밸리로 불리는 도시입니다. 다만 이 리소그래피 장치는 최신 반도체 공정과는 거리가 먼 350nm 공정 장비입니다. 350nm 공정은 인텔이 1995-1997년 사이 펜티엄 MMX, 펜티엄 프로, 펜티엄 II 프로세서를 제조하는 데 사용했으며 비슷한 시기에 AMD K6 프로세서도 350nm 공정에서 양산됐습니다. 따라서 테스트를 통과해 실제 팹을 건설할 수 있다고 해도 거의 30년이나 오래된 기술인 셈입니다. 누가 이 장치를 만들었고 어떻게 연구를 진행하고 있는지에 대해서는 아무 언급이 없었지만, 과거 방식을 생각하면 기존에 수입한 리소그래피 장비 중 현재는 사용하지 않는 구형 장비를 분해한 후 이를 카피해서 복제품을 만들었을 가능성이 있습니다. 사실 과거 구소련의 CPU들이 대개 이런 역설계 방식으로 만들어졌고 현재 러시아가 생산하는 엘브루스 같은 토종 x86 CPU 역시 미국 기업의 기술에 기반해 만들어졌습니다. 아무튼 현재 러시아 미크론도 90nm에서 250nm 팹을 지니고 있는 만큼 당장 350nm 리소그래피 장치가 큰 이득을 제공할 것 같지는 않습니다. 다만 더 미세한 공정에 도전하기 위한 기초 기술을 제공할 수 있습니다. 이번에 350nm 리소그래피 장비 테스트에 성공한다면 다음엔 250nm 같은 더 현실적인 미세 공정에 도전할 것으로 보입니다. 러시아의 반도체 자력갱생 노력은 역설적으로 글로벌 경제 시대에 혼자서 독자 생존이 어렵다는 점을 보여주고 있습니다. IT 산업 역시 글로벌 경제의 분업에 따라 여러 나라의 협력으로 발전하고 있기 때문입니다. 예를 들어 우리나라는 네덜란드의 ASML이 만든 리소그래피 장치를 수입해 반도체 팹을 건설하고 여기서 만들어진 메모리 반도체는 전 세계 컴퓨터와 스마트폰에 장착됩니다. 또 AMD와 인텔 CPU는 미국과 전 세계에 있는 팹에서 생산된 후 중국과 다른 나라에 있는 생산 공장에서 노트북 및 데스크톱 컴퓨터에 장착됩니다. 엔비디아의 GPU 역시 대만 TSMC에 의해 제조된 후 중국의 공장에서 그래픽 카드에 장착되어 전 세계로 팔려 나갑니다. 이런 글로벌 공급망에서 배제된 국가가 독립적으로 비슷한 수준의 생산 능력과 기술을 갖추는 일은 매우 어렵습니다. 이는 단지 IT 산업만의 이야기가 아니기 때문에 전쟁 이후 러시아 산업의 미래는 밝지 않아 보입니다.