SK는 엔비디아 등과 24일(현지시간) 향후 5년간 7500억 달러(1085조원) 규모에 달하는 첨단 메모리 반도체의 장기적 공급 협력을 진행하기로 했다. 삼성전자와 브로드컴도 향후 5년간 2000억 달러(290조원) 규모의 첨단 메모리 반도체 공급과 인공지능(AI) 칩 생산을 위한 파운드리 협력 업무협약을 체결하는 등 국내 기업들과 글로벌 빅테크 기업들은 모두 9500억 달러(1375조원) 규모의 반도체 분야 협력을 추진하기로 했다. 이재명 대통령은 이날 미국 샌프란시스코 방문을 계기로 글로벌 빅테크 기업 최고경영자(CEO)들과 개별 면담에 이어 ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 참석한 결과 이러한 성과를 냈다고 김용범 청와대 정책실장이 발표했다. 이 대통령은 이날 젠슨 황 엔비디아 CEO, 혹 탄 브로드컴 CEO, 샘 올트먼 오픈AI CEO, 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO를 각각 면담한 데 이어 ‘샌프란시스코 AI 서밋’에서는 이들을 비롯해 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등을 만나 이러한 협약 결과를 냈다. 이날 국내 기업들과 글로벌 빅테크 기업들은 약 5GW(기가와트), GPU 약 200만장의 대규모 AI 데이터센터 투자 협력을 추진하기로 했다. SKT는 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장에 대한 엔비디아의 지원과 함께 최신 GPU 베라루빈 시스템을 우선 할당하는 데 합의했고, 앤트로픽과 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트 투자·협력을 추진하기로 했다. 네이버는 엔비디아와 전략적 투자 협약, 글로벌 투자기업 브룩필드와 인프라 공급 계약을 통해 모두 100억 달러 규모 대규모 글로벌 AI 팩토리를 구축하기로 했다. 현대차와 엔비디아는 AI 로봇을 개발·검증할 수 있는 표준화된 기반인 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’을 공동 구축해 대학·스타트업의 다양한 로봇 개발을 지원하기로 했다. 삼성 SDS와 앤트로픽은 AI 신규 시장을 공동으로 발굴하고, AI 엔지니어를 함께 양성하기 위한 전략적 파트너십 계약을 체결했다. 김 실장은 이러한 협약 결과에 대해 “(한국 기업이) 안정적으로 생산할 수 있게 수주를 한 것”이라며 “장기 공급 계약 수주를 했다”고 설명했다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

- 오케스트로 AI 인프라 풀스택 소프트웨어와 넷앱 데이터 오케스트레이션 역량 결합- GPU 기반 AI 추론·대규모 데이터 파이프라인·고성능 스토리지 통합 검증- Active-Active DR 기반 서비스 연속성 강화… 국내 AI·클라우드 시장 공략 AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)가 지능형 데이터 인프라 기업 넷앱(NetApp)과 AI 추론 및 재해 복구(DR) 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 기업의 AI 도입이 시범(파일럿) 단계를 넘어 실제 운영 단계로 진입함에 따라 안정적인 AI 추론 환경 구축의 중요성이 커지고 있다. GPU 등 연산 자원 확보는 물론 대규모 데이터를 신속히 처리·분석하고 안전하게 보호하는 데이터 인프라, 예기치 못한 장애에 대응하는 재해 복구 체계 확보가 핵심 과제로 떠올랐다. 이번 협약은 이 같은 기업용 AI 서비스 운영 과제에 대응해 오케스트로의 AI 인프라와 넷앱의 데이터 인프라를 하나의 아키텍처로 통합하기 위해 추진됐다. 양사는 오케스트로가 보유한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술에 넷앱의 데이터 오케스트레이션 및 엔터프라이즈급 재해 복구 역량을 결합해 데이터 파이프라인을 가속화하고, AI 추론 서비스 운영에 최적화된 통합 아키텍처를 공동 개발할 계획이다. 오케스트로 김범재 대표는 “AI가 실제 산업 현장으로 확산되면서 기업들은 AI 추론 성능뿐 아니라 데이터 안정성, 서비스 연속성까지 함께 확보해야 하는 과제를 안고 있다”며 “이번 협약을 통해 오케스트로의 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 기술과 넷앱의 데이터 인프라 전문성을 결합해 기업 고객이 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 통합 아키텍처를 구현해 나가겠다”고 말했다. 유재성 한국넷앱 대표는 “기업들은 AI 도입을 확대하고자 하지만 성능과 비용 효율성 간 균형을 맞춰야 하는 부담을 안고 있다”며 “넷앱은 AI에 최적화된 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 기업이 워크로드에 따라 인프라를 유연하게 구성하고 비용을 최적화할 수 있는 견고한 데이터 기반을 구축하도록 지원하고 있다”고 말했다. 이어 “오케스트로와의 협력은 기업이 엔터프라이즈 AI를 확장할 수 있도록 지원하겠다는 넷앱의 의지를 보여준다”며 “고성능 AI 워크로드를 지원하고, 거버넌스가 적용된 안전한 데이터에 즉시 접근할 수 있도록 하며, 운영 안정성과 데이터 보호를 보장하는 지능형 데이터 인프라를 통해 기업의 AI 확장을 지원할 것”이라고 덧붙였다. 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 기반으로 AI 인프라 운영에 필요한 풀스택 소프트웨어를 제공한다. 이를 통해 AI 서비스 구현부터 인프라 운영, 추론 관리, 통합 관제까지 지원하며, 고객은 AI 서비스와 클라우드 인프라, 데이터 인프라를 하나의 운영 체계 안에서 통합 관리할 수 있다. 넷앱은 데이터 관리 역량 포트폴리오를 바탕으로 AI 데이터 파이프라인의 효율적이고 안정적인 운영을 지원한다. 오케스트로는 API 기반 연동을 통해 넷앱 스토리지의 주요 기능을 자사 플랫폼과 통합할 예정이다. 넷앱은 플랫폼 통합을 위한 테스트용 하드웨어와 전담 엔지니어링 지원을 제공한다. 이번 협약에 따라 양사는 ▲넷앱 테크놀로지 얼라이언스 프로그램(NetApp Technology Alliance Program) 기반 AI·데이터 인프라 통합 생태계 공동 개발 ▲GPU 가속 기반 AI 추론, 대규모 데이터 파이프라인, 고성능 스토리지 통합 및 복원력 검증 ▲기업용 AI·클라우드 구축을 위한 Active-Active DR 참조 아키텍처 및 운영 모델 수립 ▲국내외 시장 대상 공동 GTM(Go-to-Market) 전략 수립 등을 추진한다. 이를 통해 양사는 AI 추론 서비스 운영에 최적화된 데이터 인프라 환경을 마련하고, Active-Active 기반 재해 복구(DR) 환경 구축을 지원해 고객의 비즈니스 연속성과 데이터 안정성을 강화할 계획이다. 나아가 국내 AI·클라우드 시장의 디지털 혁신과 관련 산업 생태계 발전에 기여할 예정이다. 오케스트로는 넷앱과의 기술 연계를 기반으로 AI 인프라부터 데이터 관리, 재해 복구까지 통합 지원하는 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 사업을 확대해 나갈 방침이다.

정부 5극 3특 전략에 기반한 성장엔진 연계 지역인재 육성과 맞물려, 부산대학교는 동남권역 지·산·학·연 혁신 허브로서 막중한 책임을 수행하고 있다. 최재원 총장은 “최고 거점국립대로서 초광역 권역 산업 체질을 바꿀 초격차 기술을 선도하는 동시에 학문 생태계 전반을 보호하는 균형 잡힌 거점 역할을 수행 중”이라며 “지역산업, 대기업과 협력해 청년 인재 양성과 정주, 지역 성장동력 확충을 동시에 실현하는 성장엔진 연계 인재 육성의 혁신 모델이 될 것”이라고 밝혔다. 이와 관련해 부산대는 2027학년도부터 신입생 30명을 선발하는 스마트가전공학과를 신설하면서 학부-대학원-연구-취업을 연결하는 통합형 인재 양성 체계를 완성하는 중요한 전환점을 마련했다. 이와 함께 교육·연구·행정 전 영역을 인공지능(AI) 중심으로 혁신하는 ‘PNU-인공지능 전환(AX)’을 추진하며 대학 AI 혁신의 새로운 모델이 되고 있다. 수준별 AI 전문·융합 커리큘럼 운영과 함께 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버를 집적화한 첨단 클라우드 컴퓨팅 인프라를 지원해 실전형 프로젝트 수업을 통한 AI 활용 융합인재를 양성한다. 이런 AI 혁신과 선도는 학생 로봇연구팀 타이디보이가 세계 최대 AI 로봇대회 로보컵(RoboCup) 홈서비스 부문에서 2년 연속 세계 1위로 우승을 차지하는 성과로 이어지고 있다. 부산대는 이 외에도 ‘5극 3특 공유대학’ 체제를 주도해 권역 내 대학 및 연구기관들과의 동반 성장을 지원해 동남권 전체의 혁신 역량 제고를 추진하고 있다. 또 기업 주도로 현장 맞춤형 인재를 양성하는 ‘브랜드 단과대학’과 ‘AI 대학’ 등을 통해 청년이 매력적인 경력을 쌓고 동남권에 정주할 수 있는 기반을 탄탄하게 닦아 나갈 예정이다.

‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.

인텔 역사상 가장 특이한 형태의 프로세서가 공개됐습니다. 18A 공정으로 제조된 스타파이어(Starfire) SoC(System on a chip)가 그것으로 세계 최초의 ‘18A 미세 공정 우주 등급 프로세서’입니다. 이 프로세서는 과거 바이든 행정부의 ‘반도체 및 과학법’(CHIPS and Science Act)을 통해 미 국방부·안보 목적으로 배정된 약 30억 달러 규모의 별도 프로그램 지원을 바탕으로 개발됐습니다. 스타파이어는 인텔의 18A 미세 공정 프로세서인 ‘팬서 레이크’ 기반입니다. 그래서 팬서 레이크에 사용된 것과 동일한 고성능 P코어 4개와 고효율 E코어 4개를 사용하며 내장 그래픽으로 4Xe3 GPU(그래픽처리장치)를 지니고 있습니다. 별도의 NPU(신경망처리장치)까지 지니고 있어 우주 등급 프로세서 가운데 최초로 인공지능(AI) 연산까지 가능합니다. 이번 발표가 놀라운 이유는 일반적으로 고방사선 환경인 우주에서는 최첨단 미세 공정 프로세서가 오히려 불리하기 때문입니다. 따라서 지금까지 우주선이나 우주 망원경에는 오래된 프로세서를 이용한 방사선 내성 프로세서가 사용되어 왔습니다. 예를 들어 미 항공우주국(NASA)의 큐리오시티 로버나 퍼서비어런스 로버, 제임스 웹 우주 망원경에는 2001년 개발한 방사선 내성 프로세서인 ‘RAD 750’이 사용됐습니다. RAD 750은 기술적으로 1990년대 CPU(중앙처리장치)인 ‘IBM PowerPC 750’ 기반으로 30년 전 컴퓨터 성능을 지니고 있습니다. 제조 공정도 이 시기 펜티엄 2나 3급 CPU를 만들던 250㎚, 혹은 150㎚ 공정을 사용합니다. 하지만 오히려 이렇게 오래된 공정으로 만든 프로세서가 방사선에 잘 버티는 장점이 있습니다. 회로가 큰 만큼 외부 방사선에 노출되어도 잘 버틸 수 있기 때문입니다. 하지만 워낙 오래된 기술을 사용하다 보니 기술적으로 새로운 기능을 탑재하기 어렵다는 문제점이 있어 왔습니다. 인텔이 개발한 18A 공정의 스타파이어는 이 한계를 말끔하게 극복한 프로세서입니다. 물론 우주에서의 안전성 확보를 위해 저전력 버전은 클록을 1GHz까지 낮추고 고성능 버전도 3.1GHz로 제한했지만, 이것만으로도 오래전 사용된 프로세서의 성능을 크게 뛰어넘을 것으로 예상됩니다. 다만 앞서 말한 것처럼 트랜지스터 크기가 줄어들고 회로가 작아지면 프로세서 성능은 좋아지지만, 외부 방사선에는 취약해집니다. 예를 들어 트랜지스터가 작아지면 저장된 전하량이 줄어듭니다. 따라서 우주 공간에 풍부한 고에너지 입자(우주선, 양성자, 중이온)가 한 번 충돌해도 심각한 오류가 나기 쉽습니다. 여기에 누적된 방사선량이 지구와는 비교할 수 없이 크기 때문에 프로세서 자체에 손상이 날 가능성도 커집니다. 마지막으로 우주에는 태양광과 어두운 지역 사이의 온도 차이가 커서 극단적인 저온과 고온 사이를 오가게 됩니다. 모든 것이 프로세서와 전자기기에 치명적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 인텔은 이를 막기 위해 프로세서 설계 단계부터 TID(총 이온화 선량), SEL(단일 사건 래치업), SEE(단일 사건 효과) 대응을 강화하고, 첨단 Foveros 3D 패키징을 활용해 극한 환경에서도 안정성을 확보했습니다. 또 고에너지 방사선을 차폐할 수 있는 고성능 보호 장치를 추가했습니다. 스타파이어는 우주 환경에서 10년 이상 작동할 수 있으며, 영상 125도에서 영하 55도까지 매우 넓은 작동 온도를 보장합니다. 18A 같은 최신 미세 공정에서 이는 놀라운 기술적 혁신입니다. 구체적으로 어떤 우주선이나 위성에 스타파이어를 사용할지는 공개하지 않았지만, 우주 등급인 만큼 군사위성이나 아니면 고고도 비행하는 항공기 등에 사용할 수 있을 것으로 생각됩니다. 또 앞으로 NASA의 심우주 탐사선이나 우주 망원경에도 이 최신 프로세서가 사용될 수 있을 것입니다. 후자의 경우 최신 프로세서의 성능을 통해 과거에는 불가능했던 인공지능 자율 임무 수행도 기대할 수 있을 것으로 보입니다.

HBM 슈퍼사이클 3~4년 전망중국, 범용D램·낸드플래시 위협적시스템반도체 설계도 이미 韓 앞서온디바이스 AI 칩 국산화해야스마트폰·車·로봇·공장 경쟁력 원천엔비디아 세계 지배 이유는 CUDAAI 인프라 투자 과열 우려 있지만2000년 닷컴 버블 때와는 다를 것3G 이통 선제 인프라 거대한 결실호남 ‘제2 반도체 기지’ 프로젝트정부 신속 행정·인프라로 뒷받침미래 투자는 기업들에 맡기면 돼인공지능(AI) 시대가 도래하면서 반도체 산업이 역대급 ‘슈퍼사이클’(초호황기)을 맞이했다. AI 반도체에 필수적인 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급자인 삼성전자와 SK하이닉스는 지난해 사상 최대 실적을 경신한 뒤 호조세를 이어가고 있다. 이에 힘입어 국내 주식시장도 활황이다. 하지만 일각에선 AI 거품론을 우려하는 목소리도 나온다. 이번 호황이 일시적 특수에 그치지 않고 지속 가능한 산업 경쟁력으로 이어지려면 무엇이 필요할까. 국내 1세대 시스템반도체 개발자이자 산학연을 아우른 전문가인 김용석(67) 가천대 반도체대학 석좌교수는 “앞으로 5년이 골든타임”이라며 “메모리 호황을 기회로 삼아 HBM 이후를 준비해야 할 때”라고 강조했다. 한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나오려면 반도체 생태계를 시스템반도체로 다변화하고, 자동차·로봇·공장 등에 온디바이스 AI(기기 자체에서 AI를 구동하는 기술) 반도체를 국산화해야 한다는 것이다. 그는 산업통상부가 추진하는 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡아 이 과제를 총괄하고 있다. 지난 9일 경기 성남시 가천대 연구실에서 그를 만났다. -AI 반도체 슈퍼사이클은 얼마나 지속될까. “전문가들은 앞으로 3~4년을 한계로 본다. HBM 호황에 취해 있다간 지금의 반도체 슈퍼사이클이 오히려 독이 될 수 있다. 무엇보다 중국이 만만치 않다. 첨단 미세공정이 필요 없는 범용 D램과 낸드플래시 시장에서 중국은 가장 즉각적이고 파괴적인 위협이 될 것이다. 시스템반도체 설계 분야는 이미 우리나라를 앞선 지 오래됐다. 캠브리콘, 무어스레드와 같이 중국이 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 전략적으로 키우는 AI 반도체 스타트업의 성장도 놀랍다.” -이번 호황이 지속적인 발전으로 이어지려면 어떻게 해야 하나. “중국은 이미 10년 전 ‘제조 2025’를 제시하고 첨단산업을 집중 육성했다. 현재 중국의 팹리스(반도체 설계 전문기업)는 한국을 양적, 질적인 면에서 모두 앞서고 있다. 그동안 시스템 반도체 설계 능력을 꾸준히 키워왔고, 앞으로 온디바이스 AI 반도체 설계 분야에서 강력한 힘을 발휘할 것으로 보인다. 우리는 HBM 초격차를 유지하면서 반도체 생태계를 메모리에서 시스템반도체로 다변화해야 한다.” -한국은 메모리반도체 강자인데, 시스템반도체로 다변화해야 하는 이유는 무엇인가. “스마트폰, PC, 자동차 등의 경쟁력은 결국 시스템반도체에서 나온다. 애플과 테슬라가 왜 직접 칩을 개발하는지 생각해 보면 알 수 있다. 우리만의 기능과 성능을 넣으려면 시스템반도체를 직접 개발하는 게 좋다. 만약 삼성 갤럭시에 들어가는 엑시노스(삼성전자가 설계한 스마트폰용 시스템반도체)가 없다면 퀄컴(미국 팹리스 기업)이 부르는 게 값이 된다. 엑시노스가 있기에 협상이 가능한 것이다.” -한국은 세계 최고 수준의 메모리 기술을 보유하고 있지만, 엔비디아 같은 기업은 나오지 못했다. 근본적인 이유는 무엇일까. “엔비디아가 세계를 지배하는 이유는 GPU(그래픽·연산용 반도체) 칩 성능 때문만은 아니다. 2006년 개발한 개발자용 소프트웨어 플랫폼 CUDA가 있기 때문이다. 전 세계 개발자들은 CUDA에 종속돼 있다. 우리나라가 소프트웨어 역량이 떨어지는 것도 이유다. 제품을 만드는 기업에서 시스템반도체와 소프트웨어를 자체 개발하려는 노력이 지속돼야 한다.” -AI 인프라 투자 과열을 우려하는 시각도 있다. “AI 데이터센터 투자는 단기적 과열 우려가 있지만, 하이퍼스케일러(AI 데이터센터를 짓고 운영할 수 있는 초대형 기업들)의 기초체력 덕분에 2000년 닷컴 버블과는 다를 것이다. 지금은 IMT-2000(3G 이동통신) 초기와 비슷하다. 당시에도 투자 과열과 거품론이 있었지만 선제적으로 인프라를 구축한 덕분에 스마트폰 생태계와 모바일 혁명이라는 거대한 결실을 맺었다.” -정부는 지난달 삼성전자, SK하이닉스와 함께 경기 용인에 이어 호남을 ‘제2의 반도체 기지’로 조성한다는 메가프로젝트를 발표했다. “삼성과 SK하이닉스는 이미 용인에 팹(공장) 10기를 계획하고 있다. 정부는 신속한 원스톱 행정 지원과 국가 책임의 인프라 조성에 최우선으로 나서야 한다. 또 이같은 성과를 바탕으로 기업들의 미래 투자가 비수도권으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 급하게 서두를 일은 아니다. 기업에 맡기면 된다. 전력과 용수는 돈으로 해결되지만, 진짜 문제는 인재를 확보하는 것이다. 인재들이 비수도권 지역에 계속 머물게 하려면 교육 환경은 물론 문화·예술 등 인프라까지 갖춰야 한다.” -삼성의 현 상태를 평가한다면. “강력한 반도체 슈퍼 사이클과 AI 시장의 확대로 매출과 영업이익은 기록을 경신하고 있다. 하지만 과거 독보적인 초격차 경쟁력이나 새로운 패러다임을 이끄는 혁신 문화가 완전히 회복됐다고 보긴 어렵다. AI 및 차세대 반도체 분야에서 판도를 바꾸는 원천 기술을 선점하려면 지금과 같은 호황기에 대규모 연구개발(R＆D) 투자가 이뤄져야 한다. 최근 노조의 성과급 제도화 요구나 DS(반도체)·DX(제품) 사업 부문 간 격차, 비메모리(시스템반도체·파운드리) 부문의 소외감 등 조직 내 갈등 요인도 해소해야 한다.” -혁신을 지속하려면 어떻게 해야 하나. “실패를 용인하고 새로운 것에 도전하는 문화가 필요하다. 내가 처음 삼성에 입사했을 때 비디오카세트(VCR)가 신제품으로 나오던 아날로그 시대였다. 반도체(DS) 부문이 아닌 제품을 만드는 DX 부문으로 입사했는데, 미국 모토로라에서 스카우트돼서 온 과장급 선배가 ‘앞으로는 제품을 만드는 곳에서 칩을 직접 설계해서 쓰게 될 것’이라며 반도체 설계를 제안했다. 당시만 해도 반도체 설계는 반도체 회사에서만 한다고 생각했는데, 그 통념을 깨고 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작한 것이다.” 김 교수는 1998년부터 이동통신 소프트웨어 분야로 옮겨 개발했던 통신 칩(모뎀) 11개를 액자에 넣어 보관했다. “1998년부터 2002년까지 만든 이 칩들은 모두 상용화에 실패한 것들이다. 퀄컴이 독보적으로 잘하고 있었지만, 삼성에서도 직접 해보자며 자체 개발을 시작했던 것이다. 비록 당시엔 실패했지만 도전이 이어지면서 지금의 엑시노스로 결실을 맺었다. 상용화에 실패했는데도 나는 임원으로 승진했다. 당시 삼성은 ‘이 기술만큼은 반드시 확보하자’는 목표가 있으면 실패하더라도 도전을 인정했다.” -인재 유출을 막으려면 어떻게 해야 하나. “미국 실리콘밸리에서 점심시간에 식당에 가면 수많은 한국인 연구자들을 만날 수 있다. 박사급이면 미국 빅테크 기업에선 연봉 100만 달러(약 15억원) 정도를 받는다. 한국에선 1억 5000만원 정도다. 보수도 중요하지만 미국 빅테크 기업에서 일하고 싶어 하는 또 다른 이유는 커리어 때문이다. 국내 기업은 아직도 연공서열을 무시할 수 없다. 그래서 아무리 능력 있고 뛰어나도 젊은 직원을 파격적으로 대우해주지 못한다. 오픈AI, 구글, 애플에선 가능하다. 우수한 엔지니어는 정년 없이 계속해서 연구에 매진할 수 있도록 하고, 단 한 명이라도 사장보다 더 많은 연봉을 받는 최고 엔지니어가 나와야 한다.” -반도체교육원에선 학생들에게 어떤 것을 가르치나. “초등학생부터 중·고등학생, 취업준비생까지 전 세대를 대상으로 맞춤형 교육을 한다. 요즘은 초등학생들도 젠슨 황이나 엔비디아, TSMC를 이야기할 정도다. 지난해와 재작년에 초등학생들과 SK하이닉스 팹을 견학했는데 학생들의 관심이 예상보다 훨씬 크다는 걸 실감했다. 초·중학생한테 반도체 지식을 주입하는 것이 목적은 아니다. 우선 반도체를 재미있는 분야로 느끼게 하고, 훗날 진로를 선택할 때 자연스럽게 이공계에 관심을 갖도록 하는 것이 목표다.” ■김용석 가천대 석좌교수는 1959년 태어나 성균관대 전자공학과를 졸업하고, 같은 대학 정보통신대학원과 동국대 정보통신공학과에서 각각 석사, 박사 학위를 받았다. 1983년 삼성전자 종합연구소에 입사해 31년간 근무하며 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작했으며, TV·오디오·이동통신 칩을 개발했다. 2010년 스마트폰 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 갤럭시 S1~S4 개발에 참여했다. 10년간 삼성전자 임원(상무)을 지내고 퇴직한 뒤 2014년부터 성균관대 전자전기공학부 교수로 11년간 재직했다. 현재 가천대 반도체대학 석좌교수 겸 반도체교육원장이며, 산업통상부 AI반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡고 있다. 대통령 표창, 국무총리상, 장관상 등 다수의 정부 표창을 받았다. 저서로는 ‘AI 반도체 전쟁’ 등이 있다.

- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

경기 안산시는 행정안전부가 추진하는 국가 AI 프로젝트에 기초 지방자치단체 중 유일하게 선정됐다고 8일 밝혔다. 시는 이번 사업을 통해 산·학·연 협력체계를 기반으로 AI 기술 공동 실증을 추진할 계획이다. 재난·안전 분야를 비롯한 공공서비스 전반에 AI를 적용해 시민이 체감할 수 있는 행정서비스 구현을 목표로 한다. 특히 재난 발생 위험을 사전에 예측하고 신속한 상황 대응을 지원하는 AI 기반 서비스를 실증할 예정이다. 데이터 분석 기술도 함께 활용해 시민 안전을 강화하고 행정의 효율성과 정확성을 높여 나갈 방침이다. 또한 강소형 스마트도시 조성사업과 연계해 정부 GPU 자원을 활용한 AI 기술 실증을 추진한다. 도시 데이터를 기반으로 재난·안전 등 스마트도시 서비스를 한층 고도화하고, AI 기반 도시문제 해결 역량도 강화할 방침이다. 이민근 안산시장은 “국가 AI 프로젝트 선정은 시의 AI 행정 역량과 디지털 혁신 기반을 인정받은 의미 있는 성과”라며 “이번 사업을 성공적으로 추진해 AI 행정혁신의 선도모델을 구축하겠다”고 밝혔다.

삼성전자가 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

강원도가 민선 9기 최대 현안인 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 본격적으로 돌입한다. 도는 6일 도청에서 동해시, GS와 동해 AI 데이터센터 조성을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다. 협약에 따라 도와 동해시, GS는 데이터센터 건립과 AI 인프라 산업 육성을 위해 협력한다. 앞서 지난달 29일 정부가 발표한 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에 포함된 동해 AI 데이터센터는 GS가 동해 북평제2일반산업단지에 2.4GW 규모로 짓는다. 우선 2028년까지 1.2GW급을 완공하고 이듬해인 2029년 1.2GW급을 증설한다. 2.4GW급의 AI 데이터센터는 단일 시설 기준으로는 아시아 최대 규모이다. 그래픽처리장치(GPU), 메모리 비용까지 포함할 경우 투자비는 최대 120조원에 이른다. GS가 북평제2산단을 소유하고 있어 토지 보상과 매입에 드는 시간이 절약되고, 도와 동해시가 전폭적인 지원도 약속해 AI 데이터센터 건립은 신속하게 이뤄질 것으로 보인다. 우상호 강원지사는 취임 첫날인 1일 ‘AI 데이터센터추진단 구성’을 1호로 결재하고, 지난달 30일 기자회견에서는 “(메가프로젝트 중) 가장 빨리 착공하겠다”며 속도전을 예고했다. 동해시도 AI 데이터센터 건립을 지원하기 위해 경제, 산업, 도시계획, 건축, 환경 부서가 참여하는 전담팀 구성을 추진하고 있다. 우 지사는 “동해 AI 데이터센터는 강원 AI 산업의 첫 프로젝트이자 AI 산업 생태계 조성의 출발점이 될 것”이라며 “기업은 투자에 전념하고 행정은 도가 책임진다는 자세로 기업이 원하는 속도에 맞춰 적극적으로 지원하겠다”고 말했다.

젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터를 지구 궤도에 올리기 위한 핵심 인재 채용에 나섰다. 엔비디아는 최대 6억 원대 후반의 기본급과 주식 보상을 내걸고 우주에서 자율 운영할 AI 시스템 개발자를 찾는다. 29일(현지시간) 엔비디아 채용공고에 따르면 회사는 첫 궤도 데이터센터 모듈 ‘스페이스-1’과 후속 플랫폼의 시스템 소프트웨어 수석 설계자를 모집하고 있다. 스페이스-1은 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 기반으로 저궤도 환경에 맞춰 설계한 연산 모듈이다. 위성에서 수집한 방대한 자료를 지상으로 모두 내려보내지 않고 우주에서 직접 분석하거나, 대규모 궤도 데이터센터의 연산 기반으로 활용하는 것이 목표다. 지원자는 서버·플랫폼 소프트웨어 분야에서 15년 이상 경력을 갖춰야 한다. AI 인프라와 대규모 데이터센터는 물론 우주 시스템 구축 경험도 요구된다. 기본급은 27만 2000∼43만 1250달러다. 최고액은 약 6억 6700만원이며, 별도의 주식 보상을 받을 자격도 주어진다. 고장 나도 갈 수 없다…5년간 스스로 버텨야수석 설계자는 운영체제와 펌웨어, 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 드라이버, 쿠다(CUDA), 원격 관리 기능을 하나의 시스템으로 통합한다. 사람이 직접 수리하러 갈 수 없는 만큼 궤도에서 발생한 고장을 스스로 감지하고 복구하는 기능도 설계해야 한다. 엔비디아는 스페이스-1이 강한 방사선과 극심한 온도 변화를 견디며 최소 5년간 작동하도록 개발하고 있다. 태양동기궤도에서 최대 8000차례의 열 변화가 반복돼도 성능을 유지하고 지구 그림자에 들어가 태양광 발전이 끊기는 구간에서도 전력을 안정적으로 관리해야 한다. 황 CEO는 지난 3월 열린 ‘지티씨(GTC) 2026’에서 스페이스-1을 공개하며 엔비디아의 연산 기술을 지상 데이터센터에서 우주로 확대하겠다는 구상을 밝혔다. 엔비디아는 이 모듈을 통해 위성 영상 분석과 자율 우주 임무, 실시간 과학 탐사 등에 데이터센터급 AI 성능을 제공할 계획이다. 구글·스페이스X도 우주 데이터센터 경쟁우주 데이터센터 경쟁에는 구글과 스페이스X도 뛰어들었다. 구글은 ‘프로젝트 선캐처’를 통해 우주에서 머신러닝 연산을 수행하는 방안을 연구하고 있다. 구글은 2027년 초까지 시제품 위성 2대를 발사해 자체 AI 칩과 통신 기술을 시험할 예정이다. 스페이스X도 우주에 대규모 AI 연산망을 구축하는 계획을 공개했다. 스페이스X는 태양에너지를 활용하는 위성들을 연결해 궤도 데이터센터로 운용한다는 구상이다. AI 데이터센터는 막대한 전기와 냉각용수를 소비해 미국 곳곳에서 주민 반발을 사고 있다. 우주에서는 태양광을 장시간 활용할 수 있고, 위성이 생성한 데이터를 현장에서 바로 처리해 지상 전송 부담도 줄일 수 있다는 기대가 나온다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 우주 방사선과 통신 지연, 발열 해소, 발사 비용뿐 아니라 고장 난 장비를 즉시 교체할 수 없다는 문제가 남아 있다. 결국 엔비디아가 내건 6억 7000만 원은 단순한 고액 연봉이 아니라, 지상 데이터센터와 전혀 다른 환경에서 AI 시스템을 홀로 살아남게 만들 인재에게 제시한 대가인 셈이다.

AGI ·피지컬 AI 등 인프라 구축 중심원전·바이오·방산 등 전략산업 투자기존청년적금·신설 아이자립펀드미래세대 자산 형성 과정 직접 지원경기둔화 땐 세수결손 보완기능도 정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

정부가 반도체 호황으로 생긴 초과세수를 ‘미래대응기금’으로 조성해 반도체·인공지능(AI) 투자, 청년 등 미래세대 자산 형성 지원, 경기 침체기에 대비한 재정 안전장치로 활용하는 방안을 추진한다. 28일 서울신문 취재를 종합하면 기획예산처는 최근 이런 내용의 기금 운용 방향을 청와대에 보고했다. 미래 성장 가능성이 크고 장기간 안정적인 재정 투입이 필요한 분야에 선제적으로 투자해 잠재성장률을 끌어올리겠다는 구상이다. 핵심 투자처는 AI와 반도체 등 국가전략기술 분야다. 정부는 피지컬 AI와 프론티어급 범용 인공지능(AGI) 개발, AI 팩토리 등 핵심 인프라 구축에 재원을 투입할 계획이다. AGI는 사람 수준의 지능을 구현한 AI를, 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 성능을 겨루는 최첨단 AI 모델을 뜻한다. AI 팩토리는 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 인프라다. 대규모 AI 학습에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업도 포함됐다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원, 장기간의 연구·개발(R＆D)이 필요한 분야는 민간 투자만으로 한계가 있는 만큼 정부 재정을 투입하겠다는 취지다. 원자력·바이오·우주항공·양자 기술 등 국가전략기술과 ‘K-방산’도 투자 대상이다. 단기 수익성보다 국가 경쟁력 확보가 중요한 전략산업과 랜드마크 사업을 중심으로 ‘미래 먹거리’를 키우겠다는 방침이다. 미래세대에 대한 직접 지원도 담겼다. 출생 이후 성인이 될 때까지 정부가 일정 금액을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 기존 제도인 청년미래적금에도 재원을 투입하는 방식이다. 미래세대의 목돈 마련을 정부가 돕겠다는 취지다. 기업 연계형 직업훈련 프로그램인 ‘K-뉴딜 아카데미’ 등 인적자본 투자도 대상이다. 고급 인력의 해외 유출을 막기 위한 우수 인재 지원도 포함했다. 기금은 경기 침체기에 대응하는 재정 안전장치 역할도 맡는다. 반도체 한파로 세수 결손이 발생하면 기금 적립금을 일반회계로 전출해 재정 여력을 보강하는 방식이다. 미국의 불황대비기금과 유사한 기능이다. 실제 반도체 경기 둔화로 SK하이닉스가 적자를 기록한 2023년에는 56조 4000억원, 2024년에는 30조 8000억원의 세수 결손이 발생했다. 반도체 초과세수 규모로는 ‘50조원+알파(α)’가 거론된다. 낙관적으로는 최대 100조원까지 가능하다는 전망도 나온다. 다만 초과세수가 발생하면 지방교부세·지방교육재정교부금(교육교부금) 정산에 40%, 공적자금상환기금 출연에 30%를 집행해야 해 실제 기금 규모는 최대 30조원 안팎이 될 것으로 보인다. 아울러 국민성장펀드와 국부펀드도 반도체·AI 등 전략산업 투자를 추진하고 있어 투자처 중복과 자원 배분 문제를 풀어야 한다는 지적도 나온다. 반도체 초과세수 자체도 경기 상황에 따라 달라지는 일시적 재원이라는 한계가 있다. 박홍근 기획처 장관이 교육교부금의 내국세 연동 구조 개편을 시사한 배경에도 안정적인 기금 재원을 확보하려는 판단이 깔렸다는 해석이 나온다. 그러나 교부금 개편에는 교육계의 강한 반발이 예상되고, 미래대응기금 설치를 위한 별도 법 제정 과정에서도 국회 논의가 순탄치 않을 전망이다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

네이버클라우드가 2조원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확보·구축·운용지원 사업에서 GPU 사용권 1576장을 취득했다고 25일 공시했다. 이번에 네이버클라우드가 취득한 GPU 사용권은 1576장으로 금액으로는 약 2457억원 규모다. 네이버클라우드는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 전날 협약을 맺고 GPU 자체 활용 사용권을 취득했다고 공시했다. 앞서 네이버클라우드는 올해 2조 800억원 규모로 추진되는 GPU 확보·구축·운용지원 사업에서 삼성SDS, 엘리스그룹과 함께 참여 기업으로 선정된 바 있다. 당초 정부가 네이버클라우드에 배정한 물량은 엔비디아 베라루빈 1008장과 B300 3112장으로 이번에 네이버클라우드가 공시한 물량은 공공 활용분이 아닌 자체 활용 수량에 해당한다. 이중 베라루빈 모델은 기존 모델보다 대역폭과 연산 속도가 빨라 데이터 병목 현상과 사용자 요청 처리 모델 면에서 성능이 향상됐다. 네이버클라우드 관계자는 “전체 물량 4120장 중 자체 활용분 1576장에 관한 공시다”라며 “정부가 구매하는 GPU를 네이버클라우드 데이터센터에 구축해 2031년까지 운영하고 그 대가로 GPU 사용권을 받는 것이다”라고 설명했다.

전남광주대전환기획위원회는 19일 광주창조경제혁신센터에서 시민의 목소리를 현장에서 직접 듣고 정책에 반영하기 위한 ‘특별시민과의 대화’ 첫 번째 행사를 개최했다. ‘글로벌 100대 창업도시 함께 설계하다’를 주제로 열린 이번 행사는 청년 유출과 지역산업 침체 등 지역이 직면한 구조적 위기에 대응하고, 지속가능한 창업생태계를 조성하기 위한 정책을 함께 모색하기 위해 마련됐다. 특히 특별시민이 직접 정책 형성 과정에 참여하는 ‘시민참여형 정책 발굴’의 첫 출발점이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 이날 현장에는 민형배 전남광주통합특별시장 당선인, 정은승 전남광주대전환기획위원장, 하상용 창업지원네트워크 이사장, 임현택 전남광주대전환기획위원회 산업경제위원회 위원을 비롯해 창업 관련 기관 관계자와 창업가, 예비창업자 등 200여 명이 참석했다. 민형배 당선인은 인사말에서 “제가 말씀드리는 시민주권 정부는 시민이 결정하고 행정이 뒷받침하는 시스템”이라며 “오늘은 답변보다 경청에 집중하겠다. 현장의 어려움과 제안을 자유롭게 말씀해 달라”고 말했다. 정은승 위원장은 “광주의 하이테크 산업 역량과 전남의 농수산 자원을 결합하면 세계 어느 도시에도 없는 새로운 창업모델을 만들 수 있다”며 “전남광주통합특별시가 세계로 나아가는 창업의 날개를 달 수 있도록 경험과 역량을 아낌없이 나누겠다”고 말했다. 이날 참석자들은 글로벌 인재 유치와 정주 지원, 청년 및 여성 창업 지원 확대, 창업 실패 이후 재도전 환경 조성, AI 기업 GPU·연구 인프라 지속 지원 등 전남광주 창업정책 전반에 대한 다양한 의견을 제시했다. 참석자들은 우선 지역 대학과 산업계, 지자체가 협력해 글로벌 인재의 취업과 정착을 지원하는 체계를 구축해야 한다고 제안했다. 전남으로 본사를 이전해 사업을 운영 중인 한 기업 대표는 “전남광주에는 우수한 글로벌 유학생이 많지만 상당수가 수도권으로 떠나고 있다”며 지역 차원의 인재 정착 정책 필요성을 강조했다. 또 다른 참석자는 “창업에 실패해도 다시 도전할 수 있는 환경이 마련돼야 한다”며 “지원금을 넘어 창업자 간 연결과 성장 기회를 제공하는 시스템이 필요하다”고 말했다. 참석자들은 이 밖에도 수산업 분야 청년 창업을 위한 전용 정책자금 확대를 비롯해 광주의 기술과 전남의 농수산 자원을 연계한 지역 특화 창업모델 육성 필요성을 제기했다. 또한 창업 역량을 중·고등학교 단계부터 체계적으로 키울 수 있도록 창업교육을 확대해야 한다는 의견과 함께 경력보유 여성을 위한 맞춤형 창업 지원정책 마련, AI 기업의 GPU·연구 인프라 지원 및 소프트웨어 창업생태계 조성 필요성도 제안됐다. 민 당선인은 “창업은 청년이 지역에 머물고 새로운 산업과 일자리가 만들어지는 핵심 동력”이라며 “오늘 주신 현장의 목소리를 통합특별시의 새로운 창업 정책을 설계하는데 적극 반영하겠다”고 밝혔다. 이어 “앞으로 전남광주통합특별시 출범 과정에서 창업 환경도 크게 변화할 것”이라며 “정부나 지방정부가 무엇을 해주기를 기다리기보다 적극적으로 요구해 주길 바란다. 행정은 시민의 목소리를 받아들이고 뒷받침하는 역할을 하겠다”고 강조했다. 한편, 전남광주대전환기획위원회는 이날 창업 분야를 시작으로 문화, 여성, 농림축산, 해양수산, 노동 등 다양한 분야의 ‘특별시민과의 대화’를 이어갈 예정이다.

인공지능(AI)이 교통 신호와 도시시설, 각종 공공서비스를 분석하는 미래형 도시 모델인 ‘K-AI 시티’가 강원 원주시와 충남 천안·아산시에서 처음 구현된다. 국토교통부는 ‘AI 특화 시범도시 사업’ 공모 결과 강원권에서는 원주시, 충청권에서는 천안·아산시(공동 응모)를 최종 선정했다고 18일 밝혔다. AI 특화 시범도시에는 도시 전역에서 생성되는 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있는 인프라가 구축되고, 각종 규제 특례가 지원된다. 앞서 국토부는 지난 3월 강원·충청권 지방정부를 대상으로 공모를 실시했다. 강릉·원주·춘천 등 강원권 3곳과 대전과 천안·아산, 청주 등 충청권 3곳이 참여했고, 이날 각 권역별로 1곳씩 선정했다. 강원권에 선정된 원주시는 에스트래픽을 대표사로 현대자동차, NHN클라우드 등 7개 기관이 참여하는 컨소시엄과 함께 사업을 추진한다. ‘도시가 스스로 이해하고 움직이는 AI 혁신도시’가 콘셉트다. 원주 혁신도시를 중심으로 지역 내 AI 교육센터와 산업용 그래픽처리장치(GPU)센터 등을 연계해 도시와 산업이 함께 성장하는 AI 생태계를 구축할 계획이다. 충청권에서는 천안시와 아산시가 공동 선정됐다. 오케스트로를 비롯해 업스테이지, 노타 등 11개 기관이 참여한다. 이들은 ‘AI로 연결되는 하나의 미래, 천안·아산’을 제시했다. 천안아산역 일대를 중심으로 초광역 AI 도시 플랫폼을 구축하고, 두 도시의 교통·생활 데이터를 통합해 공동 현안을 해결하는 모델을 만들 계획이다. 원주시 관계자는 “AI 기술을 시민 일상에 접목해 도시가 AI 플랫폼으로 운영되는 미래형 혁신도시를 구현하겠다”고 밝혔다. 김석필 천안시장 권한대행은 “데이터 공유 체계를 완성해 독보적인 K-AI 도시 표준 모델을 만들겠다”고, 오세현 아산시장은 “세계적인 제조 역량에 AI를 더해 AI 대전환을 선도하는 도시로 도약하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI)이 교통신호와 도시시설, 각종 공공서비스를 분석하는 미래형 도시 모델인 ‘K-AI 시티’가 강원 원주시와 충남 천안·아산시에서 처음 구현된다. 국토교통부는 ‘AI 특화 시범도시 사업’ 공모 결과 강원권에서는 원주시, 충청권에서는 천안·아산시(공동응모)를 최종 선정했다고 18일 밝혔다. AI 특화 시범도시는 도시 전역에서 생성되는 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있도록 인프라를 구축하고 각종 규제 특례를 지원하는 사업을 말한다. 정부가 AI 인프라와 데이터 등 기반을 마련하면 민간 기업이 이를 활용해 다양한 AI 기술과 서비스를 개발하고 실증하는 선순환 생태계를 조성하겠다는 게 목표다. 앞서 국토부는 지난 3월 강원·충청권 지방정부를 대상으로 공모를 실시했다. 강릉·원주·춘천 등 강원권 3곳과 대전과 천안·아산, 청주 등 충청권 3곳이 참여했다. 현장실사와 제안서 평가를 거쳐 각 권역별로 1곳을 선정했다. 강원권 시범도시로 선정된 원주시는 에스트래픽을 대표사로 현대자동차, NHN클라우드 등 7개 기관이 참여하는 컨소시엄과 함께 사업을 추진한다. 이들은 ‘도시가 스스로 이해하고 움직이는 AI 혁신도시’를 제안했다. 원주 혁신도시를 중심으로 지역 내 AI 교육센터와 산업용 그래픽처리장치(GPU)센터 등을 연계해 도시와 산업이 함께 성장하는 AI 생태계를 구축한다는 구상이다. 충청권에서는 천안시와 아산시가 공동으로 선정됐다. 오케스트로를 비롯해 업스테이지, 노타 등 11개 기관이 참여한다. 이들은 ‘AI로 연결되는 하나의 미래, 천안·아산’을 제시했다. 천안아산역 일대를 중심으로 초광역 AI 도시 플랫폼을 구축하고, 두 도시의 교통·생활 데이터를 통합해 공동 현안을 해결하는 모델을 만들 계획이다. 국토부는 다음 달부터 시범도시 조성을 위한 기본구상 연구에 착수한다. 관련 법령 정비를 거쳐 2027년 시범도시를 공식 지정할 계획이다. 시범도시로 지정되면 도시지능센터와 고성능 데이터 수집·활용 시설 등 핵심 인프라를 구축하고, 도시데이터 활용과 실증사업에 대한 규제 특례도 추진한다. 국토부는 2030년까지 사업을 마무리할 방침이다. 김윤덕 국토부 장관은 “이번 사업은 AI 기술을 도시 전반에 적용하며 AI를 도시 운영체계에 적극 활용하는 첫 시도”라며 “국민들은 시범도시가 조성되는 원주, 천안·아산에서 AI가 만들어내는 변화를 일상에서 직접 체감하게 될 것”이라고 말했다.

북한이 국제사회의 대북 제재를 뚫고 엔비디아의 구식 그래픽처리장치(GPU) 등을 확보해 인공지능(AI) 분야에서 연구 성과를 내고 있다는 분석이 나왔다. 김민정 국가안보전략연구원 첨단기술전략센터장이 16일 발표한 ‘북한 AI 역량 평가와 안보적 함의-음성 AI 기술과 연산 환경을 중심으로’ 보고서에 따르면 북한 김일성종합대학, 국가과학원, 리과대학 등 연구기관은 엔비디아의 테슬라 P100, 지포스 RTX 2070 등 그래픽처리장치와 퀄컴의 스냅드래곤 820 등을 신경망, 음성합성, 억양 식별 등 분야에 활용했다. 언급된 장비들은 모두 2016~2018년에 출시된 것이며 미국의 포괄적 대북 수출 통제 조치에 따라 북한 반입이 금지돼 있다. 그러나 북한은 중국 등 제3국을 통해 중고 장비 등을 확보한 것으로 추측된다. 실제로 북한 연구기관이 공개한 보고서에는 엔비디아의 테슬라 P100, RTX 2070을 사용했다고 밝힌 대목이 있는 것으로 알려졌다. 북한이 AI 기반 시설을 보유하고 있다고 보기 어렵지만, 연구소급 서버와 민수용 그래픽카드를 통해 감시·식별·음성처리·영상추적 기능을 반복 실험할 수 있는 최소 연산 여건을 확보한 것이라는 해석이 나온다. 김 센터장은 또 북한 연구진이 휴대전화에 퀄컴의 스냅드래곤 820을 사용한 데 대해서는 북한의 인공지능 연구가 서버 장비 학습 이외에도 소형 장비 검증 단계에 진입했음을 시사한다고 분석했다. 그는 북한의 AI 장비·환경에 대해 “구세대 GPU, 민수용 그래픽카드, 휴대 단말기급 연산칩을 활용한 특정 임무형 AI 기능 구현 단계로 평가된다”며 “안면인식, 음성합성, 억양 식별, 영상 추적 등 특정 임무 기능을 구현할 수 있는 수준”이라고 설명했다. 구식 엔비디아 GPU, 군사력 증강에 영향 미칠까북한이 국제사회의 제재를 뚫고 엔비디아 등 유력 업체의 GPU를 확보할 루트를 얻었다면 이는 군사력 향상에도 영향을 미칠 가능성이 있다. 김 센터장이 언급한 대로 AI가 가장 먼저 쓰이는 분야는 폐쇄회로(CC)TV의 얼굴인식이나 위성사진 분석, 차량 번호판 인식 등이다. 이러한 분야는 향후 사람 대신 AI가 전장에서 특정 차량이나 인물을 자동 탐지하도록 만들 수 있다. 더불어 북한은 우크라이나 전쟁에 러시아를 위한 파병을 보낸 뒤 실전에서 드론의 성능과 사용법 등을 숙지했다. 비록 구식 GPU이긴 하나 이를 이용한 AI 연구는 드론의 영상을 자동 분류하거나 이동 물체를 추적하도록 하는 시스템 연구에 활용될 가능성이 있다. 이 밖에도 이미 북한이 전 세계에 입증한 사이버 테러와 해킹 능력이 AI와 만나 대량 데이터를 분류하고 피싱 메시지를 자동으로 생성하게 하거나 악성코드를 심는 작업 등이 수월해질 수 있다. 다만 현재 북한이 우회 경로로 입수했다고 추정되는 엔비디아 GPU 장비만으로는 최첨단 무기를 설계하거나 기존 무기를 혁신적으로 바꾸기는 어렵다. 따라서 전문가들은 북한이 확보한 엔비디아 장비가 소형 장비 및 드론 영상 분석, 얼굴·인물 식별, 사이버 작전 지원 등에 활용될 가능성이 있다고 전망한다. 한국 군사력 5위, 북한은?한편 북한의 군사력은 전 세계 145개국 중 31위로 평가됐다. 군사력 평가기관 글로벌파이어파워(GFP)는 2026년 한국의 국방력을 5위, 북한을 31위로 평가했다. GFP는 △총인구, 군사조직 규모 △항공기, 헬기, 전차, 포, 함정 등 장비의 수 △국방비, 구매력 평가(PPP), 외환 및 금 보유고 등 재정 △공항, 항구, 터미널, 철도, 도로 등 사회기반 시설 △석유 생산량 및 소비량 등 자원 △국토 면적, 해안선 길이 등을 고려해 국가별 순위를 정한다. 대다수의 평가 항목에서 한국이 북한을 크게 앞서지만, 병력 규모 면에서는 북한의 상비군(약 132만명)이 한국(약 45만명)보다 약 3배 앞서는 것으로 나타났다. 다만 전시 때 병력을 보충하고 국가 방위력을 유지하는 핵심 지표인 예비군 규모는 한국이 앞선다. 한국의 예비군 동원력은 310만명으로 세계 3위로, 북한(56만명)과의 격차가 5배에 이른다. GFP는 핵무기 등 비대칭전력과 사이버·드론 전력은 군사력 평가에 반영하지 않았다. 그럼에도 기동력·화력·정밀 타격 능력 등에서 한국이 북한을 압도해 실질적인 억지력을 갖췄다는 평가가 나온다.