경기도와 경기도경제과학진흥원(경과원)이 ‘인공지능(AI) 전문인력 양성 사업’ 교육생을 30일까지 모집한다. 이번 사업은 도내 청년들에게 AI 분야의 실무 역량을 갖춘 전문인력으로 성장할 기회를 제공하고, 도내 산업 전반에 걸친 디지털 전환과 기업 수요에 맞는 디지털 인재를 양성하기 위해 마련됐다. 구글클라우드(Google Cloud), 엔비디아(NVIDIA), 아마존웹서비스(AWS) 등 세계적인 빅테크 기업의 최신 AI 기술과 플랫폼을 활용해 이론 중심의 강의를 넘어 실전형 프로젝트 중심 교육을 제공해 취업까지 연계하는 프로그램이다. 경과원은 지난 2년 동안 글로벌 빅테크 기업과 협력해 총 164명의 AI 전문인력을 양성해왔다. 올해는 구글클라우드, 엔비디아, 아마존웹서비스와 함께 총 60명의 교육생을 선발할 계획이다. 교육과정은 ▲구글클라우드의 ‘Google Cloud 기반 AI 애플리케이션 혁신 과정’ ▲엔비디아의 ‘NVIDIA 고성능 GPU 기반 LLM-Agent 프로젝트’ ▲AWS의 ‘AWS 기반 AI 전문가 양성 과정’으로 구성되며, 과정에 따라 순차적으로 개강한다. 교육은 2개월간 온·오프라인 병행 방식으로 운영된다. 각 기업은 자사 플랫폼과 기술을 반영해 커리큘럼을 설계하고, 교육생들은 AI 이론 교육부터 프로젝트 실습, 포트폴리오 제작까지 260시간의 집중 교육을 받는다. 또한 빅테크 기업 인증 자격증 취득 기회와 기업 연계 실무 프로젝트, 글로벌 기업 현장 견학 등 다양한 프로그램에 참여할 수 있다. 우수 수료생에게는 관련 기업 및 협력기관에서 실무 경험을 쌓을 수 있는 인턴십 기회를 제공한다. 김현곤 경과원장은 “이번 교육은 글로벌 최고 수준의 기술력을 보유한 빅테크 기업의 공인 커리큘럼과 경과원의 실무 교육 역량이 결합된 프로그램”이라며 “청년들이 현장에서 즉시 활용 가능한 AI 역량을 갖추고 취업과 창업으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 신청 자격은 경기도 거주자 또는 도내 대학(원) 졸업(예정)자 중 만 19세 이상 39세 이하 미취업 청년이다.

네이버클라우드가 전장에서 활용할 수 있는 인공지능(AI) 청사진을 공개하며 전장 데이터를 통합 분석하는 ‘전장 AI 플랫폼’ 구축에 나섰다. SK텔레콤은 군 전용 거대언어모델(LLM), 현대로템은 AI가 탑재된 무인로봇 개발에 속도를 내고 있다. AI가 전쟁 수행 방식의 핵심 변수로 떠오르면서 ‘국방 AI 전환(AX)’과 관련해 국내 기업들이 시장 선점 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있다. 네이버클라우드는 전날 대전컨벤션센터(DCC)에서 열린 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’에서 국방 AI 비전을 공개했다고 11일 밝혔다. 핵심은 텍스트·음성·영상·지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 통합 분석하는 ‘옴니모달 AI’다. 옴니모달 AI는 정찰 드론 영상, 무전 내용, 전술 지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 한꺼번에 분석해 전장 상황을 통합적으로 이해하는 기술이다. 전장에 흩어진 정보를 모아 ‘무슨 일이 벌어지고 있는지’를 실시간으로 이해하고 향후 상황까지 예측하는 것이 목표다. 네이버클라우드는 이를 위해 국방 AX 전담 태스크포스(TF)인 ‘디펜스 프론티어’를 신설했다. 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 통해 실제 작전 환경에 AI를 신속하게 적용하겠다는 구상도 내놨다. 국방 전용 AI 데이터센터 구축 방안도 공개했다. 육해공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 중앙 데이터센터를 구축하고 전방 부대와 함정, 이동형 지휘소 등에는 엣지(소형) 데이터센터를 배치해 통신이 끊긴 상황에서도 AI가 작동하는 체계를 구축하겠다는 계획이다. SK텔레콤은 군 전용 AI 모델 개발에 나서고 있다. SK텔레콤은 최근 국방부, 과학기술정보통신부와 손잡고 자체 초거대 AI 모델인 ‘A.X K1’을 기반으로 국방 특화 AI를 개발하기로 했다. A.X K1은 5190억개의 매개변수를 갖춘 국내 최대 규모 AI 모델이다. SK텔레콤은 이를 군 내부 폐쇄망 환경에서도 구동할 수 있도록 경량화해 국방 특화 sLLM(소형 언어모델) 형태로 공급할 예정이다. 정부는 국가 AI 프로젝트 차원에서 그래픽처리장치(GPU) 자원을 지원하며 국방 AI 개발을 뒷받침하고 있다. 현대로템은 AI를 실제 무기체계에 적용하는 ‘피지컬 AI’ 분야를 맡고 있다. 현대로템은 최근 산업통상자원부와 국방과학연구소가 발주한 피지컬 AI 관련 국책 과제를 잇달아 수주했다. 사람의 음성이나 문자 명령만으로 여러 대의 무인로봇을 동시에 통제하는 통합 관제 시스템과 디지털 트윈 기반 시뮬레이터 개발이 핵심이다. 향후에는 병사 한 명이 자연어 명령만으로 다수의 무인차량 ‘HR-셰르파’와 다족보행로봇을 동시에 지휘하는 유·무인 복합전투체계(MUM-T) 구현도 가능할 것으로 기대된다.

정부가 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’을 최우선으로 공급받기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동한 뒤 기자들과 만나 “우리가 그래픽처리장치(GPU)를 공급받는 데에 차질 없이 (엔비디아로부터) 지원받기로 했다”며 “한국이 최우선으로 공급받기로 했다”고 밝혔다. 지난해 엔비디아와 공급 협의를 마친 GPU 26만장 외 추가 물량에 대해서도 “기존에 계획했던 것들을 차질 없이 공급받는 것 외에 앞으로 추가적인 사업을 위한 공급도 문제없이 공급받기로 했다”고 설명했다. 배 부총리는 “한국이 거대언어모델(LLM)은 뒤처졌을지 몰라도 피지컬 AI는 치고 나가겠다는 의지를 보였고, 한국이 세계를 선도할 수 있도록 엔비디아가 적극적으로 지원하기로 했다”고 전했다. 정부가 AI 생태계 투자를 지원하겠다는 뜻을 밝히자, 황 CEO도 한국 정부와 함께 국내 AI 생태계에 투자하겠다고 화답했다는 설명이다. 정부의 첨단 GPU 확보 사업도 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부는 이날 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 사업 대상자로 선정하고, 이들 3개 클라우드 서비스 기업(CSP)과 2조 800억원 규모의 GPU 9704장을 확보할 계획이라고 밝혔다. 도입 물량은 베라루빈 2016장과 최신 GPU ‘B300’ 7688장이다. 정부는 애초 B300의 이전 모델인 ‘B200’ 1만 5000장 도입을 추진했으나, 고성능 최신 모델로 전환하면서 기존 계획보다 30% 이상 높은 컴퓨팅 성능을 확보하게 됐다고 설명했다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 직접 만나 컴퓨팅 인프라 구축과 피지컬 인공지능(AI) 협력 의지를 확인했다. 과기정통부는 이날 배 부총리가 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아의 코리아 AI 에코시스템 리셉션에 참석해 황 CEO와 만났다고 밝혔다. 이들은 행사에 앞서 열린 사전 면담에서 지난해 아시아태평양경제협력체(APEC)에서 약속한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 26만장 도입과 엔비디아의 최신 AI 가속기 ‘베라 루빈 NVL72’ 기반의 AI 팩토리 연내 구축 방안에 대해 논의한 것으로 전해진다. AI 팩토리는 GPU·네트워크 등을 묶어 데이터 수집부터 학습·추론까지 전 주기를 관리하는 컴퓨팅 인프라다. 또 국내 피지컬 AI 생태계 성장을 위한 엔비디아와 국내 산·학·연 간 협력 방향 및 정부의 지원 방안을 모색했다. 양측은 엔비디아 연구·개발(R＆D)센터의 조속한 국내 설립으로 국내 산·학·연과의 피지컬 AI 연구 협력이 활성화되길 기대했다. 배 부총리는 “우리가 보유한 세계 최고 수준의 반도체, 제조 역량 및 AI 분야의 잠재력을 바탕으로 엔비디아와 전략적으로 협력한다면 단순히 부품과 인프라를 주고받는 것이 아니라 다양한 산업 분야에서 성공 사례를 창출할 수 있다”며 “오늘 리셉션이 차세대 AI인 피지컬 AI를 비롯한 우리나라의 AI 역량이 한 단계 더 도약할 수 있는 발판이 되기를 기대한다”고 말했다. 한편 이날 행사에는 삼성전자와 SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버를 비롯해 크래프톤, 업스테이지, 두산로보틱스 등 국내 주요 AI·로봇 기업·스타트업들도 참석한다.

사이나XG(SynaXG)와 에테르텍(Aethertek), 메타노이아(Metanoia)가 AI-RAN 기반의 차세대 FR2 오픈 RAN 플랫폼을 공개하며 5G 무선 인프라 시장 진입을 본격화한다. 세 기업은 6월 4일 엔비디아 DGX 스파크 AI 서버 환경에서 구동되는 엔드투엔드 AI-RAN 기반 FR2 5G 네트워크 솔루션을 공동 발표했다. 이번 솔루션은 AI 기반 무선접속망(RAN) 소프트웨어와 FR2 무선 플랫폼을 하나로 통합한 구조가 특징이다. 사이나XG의 AI-RAN CU·DU 소프트웨어와 메타노이아의 5G 반도체 플랫폼, 에테르텍의 안테나 기술을 결합해 차세대 무선 인프라 개발을 위한 통합 환경을 제공하는 방식이다. 이를 통해 OEM 및 ODM 파트너는 사전 통합된 플랫폼을 활용해 개발 프로세스의 복잡성을 줄이고 제품 상용화 기간을 단축할 수 있다. 제로 터치 프로비저닝, FR2 빔 스티어링, NR 이중 연결(NR-DC) 등 주요 통신 기능도 기본적으로 지원된다. 플랫폼의 핵심 구성 요소인 ‘알비지아(Albizia)’는 메타노이아의 MT2824 5G 베이스밴드 SoC와 MT3812 IF/RF 트랜시버, 에테르텍의 노바 안테나 인 모듈(AiM) 기술을 기반으로 공동 개발이 완료됐다. 해당 솔루션은 최대 400MHz FR2 채널 대역폭을 지원하도록 설계됐다. FR1·FR2 동시 연결 기능과 GPU 가속 서버 기반의 AI-RAN 구축 방식을 통해 데이터 처리량과 네트워크 커버리지를 향상할 수 있도록 설계됐다. 신 황 사이나XG CEO는 “AI-RAN 환경에서 즉시 활용 가능한 FR2 솔루션을 제공함으로써 고객의 개발 부담을 줄이고 시장 진입 속도를 높일 수 있을 것”이라고 말했다. 스튜어트 우 메타노이아 CEO는 “세 기업의 기술 역량을 결합해 차세대 무선 네트워크 구현을 위한 강력한 플랫폼을 완성했다”며 “ODM 파트너들이 보다 빠르게 혁신적인 제품을 개발할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

인텔이 팬서 레이크(Panther Lake) 아키텍처를 기반으로 한 휴대용 게임 기기 전용 시스템 온 칩(SoC)인 ‘인텔 아크 G3’ 시리즈를 공식 공개했습니다. 기본적으론 노트북용 팬서 레이크와 같은 프로세서이지만, 인텔은 단순한 하위 브랜드가 아니라 휴대용 PC(UMPC)의 특성에 맞춰 최적화된 특수 목적형 프로세서라고 강조하고 있습니다. 손으로 들고 다니는 휴대용 PC의 주요 목적은 게임입니다. 하지만 기존 노트북 프로세서로는 작은 휴대 기기에서 충분한 발열 제어가 힘들기 때문에 효율은 높이고 전력 소모는 줄여야 합니다. 그래서 아크 G3는 발열이 많은 고성능 P 코어는 4개에서 2개로 줄이고 고효율 E 코어 8개와 저전력 LP-E 코어 4개를 조합한 14코어 구성을 지니고 있습니다. 또한 최대 35W의 TDP에 맞춰 Xe 3 GPU의 전력 특성을 재설계하여 전력 소모를 대폭 줄였습니다. 구체적인 스펙을 살펴보면, 최상위 모델인 ‘아크 G3 익스트림’은 4.7GHz의 P 코어와 2.3GHz의 12코어 Xe 3 GPU(아크 B390)를 탑재했습니다. 반면 일반 모델인 ‘아크 G3’는 P 코어 클럭이 100MHz 낮은 4.6GHz이며, GPU는 10코어 구성의 아크 B370(2.2GHz)으로 약간 낮췄습니다. 두 제품 모두 인텔의 최신 18A 공정으로 제작됐으며, 12개의 PCIe 레인(x8 Gen4 / x4 Gen5), 듀얼 선더볼트 4 포트, Wi-Fi 7 R2 및 듀얼 블루투스 6.0 등 차세대 네트워크 스펙을 갖추고 있습니다. 메모리는 최대 96GB의 LPDDR5X-8533을 지원하지만, 현재 메모리 가격을 감안할 때 실제 시장에서는 16GB 또는 32GB 제품이 주를 이룰 것으로 예상됩니다. 휴대용 게임기에서 가장 중요한 부분인 내장 그래픽의 연산 능력은 AI 연산 (INT8 기준)으로 113 PTOPS, B370은 90 PTOPS입니다. 인텔이 전체 연산 능력이 아니라 AI 연산 능력을 강조한 점이 눈길을 끄는데, 이는 그만큼 최근 AI를 이용한 프레임 생성 및 이미지 향상 기술이 중요해졌기 때문입니다. 본래 인텔은 그래픽 분야에서는 엔비디아는 물론 AMD와 비교해도 후발주자라는 평가가 많았지만, 이번에 공개한 팬서 레이크에서는 달라졌다는 평가를 받고 있습니다. 특히 인텔 아크 G3는 가장 직접적인 경쟁 상대인 AMD의 라이젠 Z2 익스트림과 비교해서 게임 성능에서 우위가 예상됩니다. 왜냐하면 같은 Xe 3 내장 GPU가 이미 노트북에서 보여준 성능상의 우위가 있기 때문입니다. 인텔의 아크 B390은 AMD 라이젠 Z2 익스트림에 탑재된 라데온 890M(16 CU, RDNA 3.5)과 비교해서 기본 성능에서 약간 더 앞서 있을 것으로 보입니다. 하지만 더 중요한 대목은 AI 성능에서 꽤 앞선다는 것입니다. 특히 휴대용 기기는 화면 크기가 작고 전력 소비가 제한적이기 때문에, 낮은 해상도에서 게임을 구동할 때 업스케일링 기술의 완성도가 체감 성능에 많은 영향을 미칩니다. 인텔의 AI 기술인 XeSS 3는 전용 Xe 코어 및 XMX AI 가속기를 활용하여 텍스트 가독성과 미세 디테일을 선명하게 유지하면서도 성능을 크게 높인 것으로 평가받고 있습니다. 특히 라데온 890M의 FSR 기술이 실제적으로 x2 프레임 생성 정도가 한계인 반면 XeSS 3는 x4 생성이 가능해 체감 속도를 크게 높일 수 있습니다. 따라서 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서도 1080 해상도에서 만족스러운 플레이가 가능할 것으로 기대됩니다. 현재 에이서 프레디터 아틀라스 8(Acer Predator Atlas 8), MSI 클로 8 EX AI+(MSI Claw 8 EX AI+), 원엑스플레이어 3(OneXPlayer 3) 등 6월 출시 예정인 기기들이 아크 G3를 탑재할 예정으로 실제 성능과 가격 등이 곧 공개될 예정입니다. 아마 흥행에 최대 변수는 가격이 될 것으로 보입니다. 어느 정도 게임도 설치하고 성능에서 손해도 보지 않으려면 넉넉한 메모리와 SSD가 필수인데, 현재 둘 다 가격이 천정부지로 치솟아 올라 가격이 저렴하진 않을 것으로 예상됩니다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

피지컬 AI·로봇 산업 육성 원년 선포제조업과 결합해 ‘자율 제조’ 시대로현대차, 새만금 AI 데이터센터 건립연 3만대 규모 로봇 생산 전초기지그린수소 활용해 ‘스마트시티’ 구현7만명 고용 창출·16조원 경제 효과산업화 과정에서 소외됐던 전북도가 ‘피지컬 인공지능(AI)·로봇·친환경 에너지 허브’로 떠오르고 있다. 정부의 피지컬 AI 선도지역 육성과 현대자동차그룹의 새만금 9조원 투자는 전북의 산업 체질을 완전히 바꾸는 기폭제가 됐다. 대형 호재들이 맞물리면서 전북은 국내에서 가장 고도화된 ‘미래 모빌리티·첨단 로봇·수소 신산업의 전초기지’로 도약하는 계기를 맞았다. 전북은 2026년을 ‘AI 로봇 산업 육성 원년’으로 선포했다. 산업 생태계 패러다임을 바꾸어 기존의 낙후 이미지를 떨쳐버리고 글로벌 첨단산업 전진기지로 나아가는 역사적 전환점을 만들겠다는 전략이다. 21일 전북도에 따르면 전북의 산업 생태계는 전통 제조·농생명에서 ‘피지컬 AI·로봇 중심지’로 급변하고 있다. 정부가 피지컬 AI를 육성해 로봇 클러스터의 마중물 역할을 하고 대학·연구기관·기업이 함께 순환형 미래산업 밸류체인을 구축하는 구조다. 도가 추진해 온 첨단 제조 혁신 전략은 현대차그룹의 9조원 투자로 날개를 달았다. 사상 최대 규모의 투자 유치가 확정된 새만금은 ‘AI 로봇 산업 클러스터’ 조성 계획과 맞물려 미래 첨단 산업의 중심지로 자리매김하는 전기가 마련됐다. ●피지컬 AI 적용 ‘최적지’ 전북이 ‘피지컬 AI 선도지역 육성 및 첨단 제조 혁신 사업’에 시동을 걸었다. 상용차·농기계 등 전통적인 제조업 인프라에 AI를 결합해 스스로 판단하고 움직이는 ‘자율 제조’ 시대를 열겠다는 포부다. 전북이 피지컬 AI에 집중하는 이유는 지역 산업 구조의 특수성과 맞닿아 있다. 전북 제조업체의 약 97%는 50인 미만의 소기업으로, 단순 반복 공정이 많아 인력난과 생산성 저하라는 이중고를 겪어왔다. 하지만 ‘다품종 소량 생산’과 ‘복합 공정’ 중심의 산업 구조는 정형화된 로봇보다 유연한 판단력이 필요한 피지컬 AI를 적용하기에 최적의 토양이 됐다. 여기에 농생명과 모빌리티라는 확실한 특화 분야를 보유하고 있어 현실 세계에서 구동되는 AI 기술을 실증하기에 가장 적합한 ‘테스트베드’로 선택된 것이다. 정부는 전북을 피지컬 AI의 선진 사례 도시로 낙점하고 파격적인 지원을 이어가고 있다. 과학기술정보통신부와 전북도는 2026년부터 5년간 1조원 규모의 ‘전북 AI 전환(AX) 연구개발(R＆D)’ 사업을 추진 중이다. 전북의 피지컬 AI 로드맵은 단순한 자동화를 넘어 ‘AI 다크팩토리(무인·자율 생산체계)’ 구현을 목표로 한다. ●로봇·수소 접목한 미래 모빌리티 주목 피지컬 AI와 연계된 현대차그룹의 투자는 전북의 산업 구조가 바뀌는 역사적인 전환점이 됐다. 새만금을 단순한 매립지가 아닌, 세계 최초의 AI 수소 시티이자 로봇 수출 모델의 테스트베드로 만들었다. 현대차그룹의 투자는 크게 다섯 가지 축으로 나뉜다. 우선 5조 8000억원을 투입해 AI 데이터센터를 건립한다. GPU(그래픽처리장) 5만 장 규모의 인프라를 구축해 피지컬 AI 생태계의 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 또 2029년 가동을 목표로 연 3만대 규모의 로봇을 생산하는 전초기지를 건설한다. 수전해 플랜트(1조원)는 연간 3만t의 그린수소를 생산해 에너지 자립형 산업 기반을 닦는다. 여기에 태양광 발전(1조 3000억원)은 데이터센터와 공장에 필요한 전력을 친환경적으로 공급, 탄소중립 실증 모델 역할을 한다. 새만금의 중심인 수변도시에는 수소 AI 시범도시(4000억원)가 조성된다. 이곳에서는 로봇과 수소 기술이 실제 생활에 적용되는 미래 모빌리티 실증 모델을 구현한다. AI 수소 도시는 교통·안전(로봇), 물류·운영(AI), 에너지(수소)를 일상에 구현한 세계적 스마트시티 모델이 될 전망이다. ●수도권 디지털 인프라 분산 효과 피지컬 AI 클러스터가 완성되고 현대차그룹의 투자가 실현되면 전북은 ‘영세한 중소 제조업 중심 지역’에서 ‘대한민국 AI 로봇 실증 및 산업화 거점’으로 도약할 전망이다. 특히 수도권에 집중된 디지털 인프라를 제조 거점인 비수도권으로 분산시켜 지역 간 불균형을 해소하고 균형발전의 새로운 축을 형성한다. 현대차그룹의 새만금 투자는 7만명의 고용 창출과 16조원 규모의 경제 유발 효과가 기대된다. 피지컬 AI 분야도 연간 5000억원 이상의 경제 효과와 수천 명의 첨단 정보통신(IT)·제조 일자리 고용 창출이 일어날 것으로 전망하고 있다. 이로 인해 AI, 소프트웨어, 로봇 공학, 수소 에너지 등 고급 기술 인력에 대한 수요가 급증, 지역 대학의 인재 양성 프로그램이 활성화하고 청년 인구가 유입되는 선순환 구조가 만들어질 전망이다. 양선화 도 미래첨단산업국장은 “새만금은 이미 지정된 ‘이차전지 특화단지’와 현대차의 ‘수소·로봇 거점’이 시너지를 내며 독보적인 에너지·모빌리티 클러스터로 발돋움하게 된다”며 “거대한 첨단 산업 거점이 형성됨에 따라 항만, 공항, 철도 등 사회기반시설(SOC) 구축 사업이 강력한 타당성을 얻으며 속도를 낼 것”이라고 말했다.

경북 포항에 세포 단위 시료 연구 장비가 구축되면서 전국 연구자를 대상으로 공동 활용에 들어간다. 포항시는 포스텍(포항공대) 세포막단백질연구소에 극저온전자단층촬영(Cryo-ET) 장비와 GPGPU(범용 연산 그래픽 처리 장치) 기반 데이터 처리 인프라가 구축돼 이달부터 전국 산학연 연구자를 대상으로 공동 활용 서비스를 시작했다고 20일 밝혔다. Cryo-ET는 생체 시료를 극저온 상태로 동결한 뒤 전자빔으로 다양한 각도에서 촬영해 나노미터 수준의 3차원 고해상도 구조 정보를 얻는 첨단 분석 기술이다. 해당 장비는 지난해 9월 국내 최초로 세포막단백질연구소에 도입됐다. 특히 Cryo-ET 데이터는 촬영 이후 정렬·재구성·후처리 등 고성능 연산이 필수인 경우가 많다. 이에 연구소는 대규모 연산 자원이 가능한 GPGPU와 스토리지·네트워크를 포함한 분석 인프라를 최근 마련했다. 공동 활용 서비스는 신청과 심의, 사용자 교육, 측정, 데이터 처리, 결과 전달까지 전 과정을 지원한다. 이를 통해 수도권과 비수도권, 기관 규모에 따른 연구 인프라 격차를 줄여 첨단 분석 장비 접근성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다. 이달부터 예약 포털을 통해 이용 신청을 받고 있고, 심의와 우선순위 기준에 따라 장비 사용과 분석 지원을 제공한다. 향후 정기 교육과 워크숍, 기술 컨설팅 등을 병행해 Cryo-ET 활용 저변 확대에도 나설 예정이다. 이지오 세포막단백질연구소장은 “Cryo-ET 활용에 필수적인 데이터 처리 인프라와 운영 체계를 함께 마련했다는 점에서 의미가 크다”며 “전국 연구자들이 공동 활용 서비스를 통해 보다 신속하고 안정적으로 첨단 분석을 수행할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

GPU 추가 학습 없이 글로벌 AI 추론 성능 3위 달성 국내 인공지능(AI) 스타트업 비드래프트(VIDraft Inc.·대표 김민식)가 추가 GPU 학습 과정을 거치지 않고도 최상위권 추론 성능을 도출하는 대형언어모델(LLM) 프레임워크 기술을 공개했다. 비드래프트는 자사가 개발한 ‘Darwin Family’ 계열 모델의 핵심 기술을 담은 연구 논문을 공개하고, 관련 핵심 기술 3건에 대한 국내 특허를 출원했다고 밝혔다. 이번에 등록된 논문은 「Darwin Family: MRI Trust Weighted Evolutionary Merging for Training Free Scaling of Language Model Reasoning」으로, 현재 Hugging Face Papers와 오픈소스 아카이브 arXiv(등록번호 2605.14386)에 게재된 상태다. 본 연구에는 비드래프트 소속 연구원 7명이 공동 저자로 참여 명단을 올렸다. Darwin Family는 기존 AI 개발 과정에서 필수로 여겨졌던 추가 학습(Post training) 없이 모델 병합만으로 고성능 추론 능력을 구현하는 새로운 방식의 AI 모델 프레임워크다. 핵심 기술은 MRI Trust Fusion, 14차원 적응형 병합 게놈(Merge Genome), 아키텍처 매퍼(Architecture Mapper) 등 세 가지로 구성된다. MRI Trust Fusion은 모델 각 레이어의 기능적 중요도를 분석한 뒤 신뢰 파라미터를 기반으로 동적 융합을 수행하는 기술이다. 이를 통해 GPQA 정확도를 기존 방식 대비 2.5%포인트 향상시켰다는 설명이다. 또한 14차원 병합 게놈 기술은 어텐션과 FFN, 임베딩 등 모델 내부 구성 요소를 세밀하게 제어하며 경사하강법 없이 진화 탐색만으로 최적 병합 전략을 자동 탐색한다. 아키텍처 매퍼는 Transformer와 Mamba 등 서로 다른 AI 구조 간 결합을 가능하게 하는 기술로, 추가 재학습 없이 이종 모델 교배를 구현한다. Darwin Family는 Hugging Face가 주관하는 AI 성능 벤치마크인 ‘GPQA Diamond(Graduate Level Google Proof Q＆A)’ 평가에서 글로벌 3위를 기록했다. 해당 지표는 박사 학위 소지자 수준의 과학적 추론 능력을 평가하는 대표적 기술 지표다. 비드래프트는 별도의 파인튜닝이나 사후 학습을 거치지 않고도 수백억 파라미터 규모의 Fully Trained 모델들의 성능 데이터 수준을 상회했으며, 최소 4B부터 최대 35B 규모에 이르기까지 다양한 모델 세그먼트 구간에서 부모 모델 대비 실질적 성능 향상 수치를 검증했다고 밝혔다. 국내 정량 평가 지표에서도 상위 순위를 점유하고 있다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관·운영하는 ‘K-AI 리더보드’에서는 Darwin 기반 모델들이 2위, 3위, 4위, 5위, 7위, 8위를 동시에 기록 중인 것으로 집계됐다. 특히 현재 1위 모델과의 데이터 점수 격차는 0.001점 범위 내에 있는 것으로 확인됐다. 비드래프트에 따르면 공식 모델 공개 이후 45일 만에 파생·양자화 레포지터리 88개와 개별 모델 파일 473개가 생성됐다. GGUF 양자화 분야 개발자 bartowski와 mradermacher 등 글로벌 오픈소스 커뮤니티 개발자들도 Darwin 모델군 배포와 최적화 작업에 참여하고 있다. 현재 Darwin 모델은 Windows·Linux·Mac 환경의 GGUF 포맷을 비롯해 Apple MLX, AWQ, NVIDIA Blackwell 전용 NVfp4 등 다양한 플랫폼을 지원한다. 김민식 비드래프트 대표는 “Darwin 생태계의 확산 속도와 규모는 국내 AI 모델 역사에서도 보기 드문 수준”이라며 “세계 최상위권 양자화 개발자들의 자발적 참여와 폭넓은 플랫폼 지원 체계를 기반으로 글로벌 AI 표준 생태계로 진입하고 있다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 수행된 ‘AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 임차 지원) 사용자 지원사업’의 지원을 받아 진행됐다.

삼성, 공조기기 ‘플랙트’ 공장 설립SK·오픈AI 합작 데이터센터 거론전남광주통합특별시 출범도 호재AI·에너지·반도체 산업 집중 지원AI 영재고 내년 개교… 인재 양성 인공지능(AI) 기반 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 최근 들어 국내외 대기업의 투자 움직임이 이어지면서 전남광주통합특별시의 미래 성장 거점으로서 가치가 주목받고 있다. AI 연구개발특구와 AI 기업 유치, 첨단산업단지 조성이 계획된 데다 향후 데이터센터 설립 가능성까지 제기되는 등 첨단 산업 프로젝트가 잇따라 예정돼 있어서다. 18일 광주시 등에 따르면 삼성전자는 지난해 11월 유럽 최대 공조기기 업체인 플랙트그룹을 인수한 뒤 국내 생산설비를 광주에 구축하기로 결정했다. 광주는 이미 AI 생태계가 구축돼 있고 기존 삼성전자 가전 생산설비도 갖추고 있어 플랙트 입지로 적합하다는 평가를 받는다. 삼성전자는 현재 플랙트그룹의 생산설비 입지로 국가 AI 데이터센터가 위치한 첨단3지구와 첨단산단을 두고 막바지 검토를 진행 중인 것으로 알려졌다. 첨단3지구는 이와 함께 SK그룹과 오픈AI가 합작한 서남권 데이터센터 설립 후보지로도 거론되고 있다. 오픈AI는 생성형 AI 서비스인 챗GPT를 개발한 글로벌 기업으로, 최근 초대형 AI 데이터센터와 AI 인프라 확대에 적극 나서고 있다. 서남권 데이터센터는 대규모 GPU(그래픽 처리 장치) 기반 인프라 구축을 목표로 한다. 대기업들의 투자 움직임이 이어지는 가운데 오는 7월 전남광주통합특별시가 출범한다는 점 역시 첨단3지구를 비롯한 지역 발전 요인으로 분석된다. 통합특별시에는 서울특별시에 준하는 행정적 위상과 함께 연간 5조 원씩 4년간 최대 20조원 규모의 정부 재정 지원이 기대된다. 이에 따라 AI와 에너지·반도체 산업 육성 정책이 본격 추진되면 ‘최첨단 산업의 거점’으로서 첨단3지구의 위상과 가치는 더욱 커질 전망이다. 광주시 북구와 광산구·전남 장성군 일대에 걸쳐 조성되는 첨단3지구는 약 362만㎡ 규모의 일반산단으로, 광주연구개발특구 핵심 축의 하나다. AI 기반 과학기술 창업단지와 연구산업복합단지 조성을 목표로 개발이 한창 진행 중이다. 첨단3지구는 국가 AI 데이터센터를 중심으로 한 산업 생태계가 형성돼 있어 데이터센터와의 연계 가능성이 높은 입지로 평가받는다. 장성 파인데이터센터도 내년 준공을 목표로 추진 중이며 2029년에는 지역 핵심 사업인 국립심뇌혈관센터도 완공될 예정이다. 특히 광주 도심과 가까워 생활 인프라와 인재 확보 측면에서도 경쟁력을 갖췄다는 분석이다. 교육과 산업을 잇는 인재 양성 인프라도 확충되고 있다. 첨단3지구 내에는 광주과학기술원(GIST) 부설 AI 영재고가 내년 3월 개교 예정이다. 국가 AI 데이터센터 등 첨단3지구 내 다양한 AI 인프라를 교육 과정에 활용할 수 있어 AI 인재 육성에 이바지할 것으로 기대된다. 주변 산업벨트와의 연계성도 주목된다. 첨단3지구 반경 7㎞ 내에는 광주첨단과학국가산단 등 6개 대형 산단이 자리 잡고 있다. 이들 산단에는 삼성전자·현대모비스 등 대기업들이 입주해 있어 산업 간 연계 기반도 갖추고 있다. 제도적 기반도 마련돼 있다. 첨단3지구는 경제자유구역과 광주연구개발특구로 지정돼 매력적인 기업 유치 여건을 갖췄다. 첨단3지구 조성에 따른 생산유발효과는 약 1조 703억원, 고용유발효과는 6500여 명 수준으로 추산된다. 인근 의료특화산단 조성도 추진되면서 추가적인 고용 창출도 기대된다. 아울러 첨단3지구는 광주시와 전남도를 연결하는 교통축에 자리 잡고 있어 산단 간 연계와 물류 이동이 쉬운 구조라는 평가를 받는다. 호남고속도로와 국도 13호선·빛고을대로 등 주요 도로망을 통해 광주와 전남 전역으로의 이동이 편리하다. 빛고을대로 연결 진입도로 신설 및 도로망 확충도 추진되면서 교통 여건은 더욱 좋아질 전망이다. 지역 부동산 관계자는 “기업 유치 및 투자 확대 그리고 산업 인프라 확장 등이 맞물리면서 첨단3지구는 AI 산업을 중심으로 한 핵심 산업거점으로 자리매김하고 있다”며 “데이터센터와 연구개발 인프라, 산단이 결합한 구조로, 성장 기반이 견실한 지역으로 평가된다”고 말했다.

데이터 유출 막고 행정 효율 높여민관 협력 ‘소버린 AI 전략’ 가늠자국내 최고 수준의 인공지능(AI) 기술력을 국방 행정 전반에 투입하는 국방 인공지능 전환(AX) 프로젝트가 본궤도에 오른다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 국방 현장에 적용하는 첫 사례로, 국가 안보와 직결된 데이터 주권을 민간 기술로 확보하는 ‘소버린 AI’ 전략의 가늠자가 될 전망이다. SK텔레콤은 14일 서울 중구 본사에서 국방부와 ‘독자 AI 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 SK텔레콤이 지난 1월 국내 최초로 매개변수 5000억개를 돌파하며 과기정통부의 독자 AI 모델 프로젝트 2단계에 진출시킨 ‘A.X K1’을 국방 환경에 최적화해 이식하는 것이 핵심이다. 범용 모델을 빌려 쓰는 단계를 넘어 안보 특수성을 반영한 ‘전용 엔진’을 구축한다는 방침이다. 국방부는 이번 협약을 계기로 2분기 중에 과기정통부의 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 배정하기로 했다. 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 연산 자원을 정부가 직접 지원하고, 민간은 독자 모델과 경량화 기술을 제공해 국가 연구개발(R＆D) 인프라와 민간 기술력의 시너지를 극대화하는 구조다. 보안이 생명인 국방 환경을 고려해 기술적 해법도 정교화한다. SK텔레콤은 대규모 모델의 연산 부담은 낮추되 처리 속도는 높이는 경량화 기술을 전면에 배치한다. 특히 외부 클라우드 연결이 제한되는 폐쇄적인 군 네트워크 특성에 맞춰 국방 데이터를 집중 학습시킨 ‘온프레미스’형 AI를 구현한다. 이를 통해 데이터 유출을 원천 차단하면서 군 행정 효율성을 끌어올린다는 구상이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약은 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 국방 AX가 한걸음 도약하는 결정적 계기”라며 “민간과의 협력을 지속 확대해 국방 전반에 AI를 효과적으로 안착시키겠다”고 밝혔다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 본부장 역시 “데이터 주권과 보안이 중요한 금융, 제조 등 공공 영역 전반으로 K-AI 경쟁력을 확산해 나가겠다”고 했다.

구글이 제미나이를 운영체제(OS)에 통합한 지능형 체제(IS)의 개념을 내놓으면서 크롬북 플러스를 업데이트 하는 대신 새로운 노트북 라인업인 ‘구글북’(Googlebook)을 공개했습니다. 상세 사양이나 제품에 대한 공개는 없었지만, 기존의 윈도우나 iOS/Mac에 맞설 수 있는 노트북 OS와 제품군을 만드는 것이 목표로 보입니다. 하지만 여기서 의문이 드는 대목은 과거 공개한 크롬북 플러스와의 차이점이 무엇이냐는 것입니다. 기본적으로 크롬 OS와 크롬북은 저가형 교육용 노트북 시장에서 나름 자신만의 입지를 굳힌 제품입니다. 국내에서는 널리 쓰이지 않지만, 미국, 유럽, 일본에서는 교육용 제품으로 많이 사용됩니다. 일단 OS 가격이 포함되지 않고 윈도우 보다 낮은 사양에서도 돌아가는 장점이 있어 가격이 중요한 교육용 시장에서 인기를 끌고 있는 것입니다. 특히 코로나19 대유행 시기에는 온라인 수업과 연계되면서 판매량이 연간 3000만대를 넘기도 했습니다. 하지만 그 이후에는 판매량이 하락세를 겪었습니다. 최근에는 다시 완만한 회복세를 보였으나 올해 메모리, SSD 가격이 큰 폭으로 상승하면서 다시 판매량이 줄어들 가능성이 큰 상태입니다. 크롬북의 문제점은 기본적으로 저가형이고 사양이 낮아서 업무용 및 게임 등 다양한 용도로 쓰기에는 다소 아쉽다는 것입니다. 따라서 구글은 크롬북 플러스라는 업그레이드 형을 이미 발표한 바 있습니다. 제조사 입장에서는 저가형만 만들다 보니 수익성이 낮고 구글 입장에서는 점유율을 늘려 생태계를 확장할 필요가 있어 나온 제품이지만, 실제 판매량은 많지 않았습니다. 크롬북 수요 자체가 300달러 이하의 교육용 노트북에 집중되어 있는데다, 약간 비용을 추가하면 모든 기능을 갖춘 맥북 에어나 윈도우 노트북을 살 수 있기 때문입니다. 따라서 구글북은 크롬북과 크롬북 플러스의 한계를 돌파하기 위한 제품으로 볼 수 있습니다. 구글에 따르면 구글북은 안드로이드, 구글 플레이, 그리고 크롬OS(ChromeOS)의 장점을 한데 모았습니다. 예를 들어 별도의 에뮬레이션 과정 없이 노트북에서 안드로이드 애플리케이션을 완벽하게 구동할 수 있습니다. 또 구글북은 인공지능(AI) 기술인 ‘제미나이’(Gemini)를 핵심 성능으로 내세우고 있습니다. 예를 들어 사용자가 마우스 포인터를 흔드는 동작(shake)을 통해 즉시 제미나이 모드를 활성화할 수 있는 새로운 인터페이스를 도입했습니다. 그리고 제미나이를 통해 자신만의 맞춤형 위젯을 생성하고 활용할 수도 있습니다. 하지만 이것만으로 소비자들의 지갑을 열게 할 수 있을진 미지수입니다. 구글 AI 서비스 확산과 주도권 확보를 위해서는 결국 모든 플랫폼에서 제미나이를 제한 없이 사용할 수 있게 해줘야 합니다. 이미 널리 보급된 윈도우 OS를 기반으로 한 코파일럿 기능처럼 OS나 플랫폼에 제한을 둘 수 없다는 이야기입니다. 더구나 사실 AI 기능 강조는 구글 크롬북 플러스에서도 똑같이 했던 이야기입니다. 구글 포토에서 사진에 불필요한 부분을 지워주는 매직 이레이저나 화상회의 AI, 제미나이와의 통합 등은 이미 크롬북 플러스에서 선보인 내용입니다. 구글북은 제미나이와의 더 깊은 통합을 강조하고 있는데, 통합하지 않아도 잘 쓸 수 있는 제미나이를 통합해 과연 시너지 효과를 볼 수 있을지 의문이 드는 대목입니다. 두 번째로 하드웨어 역시 기존의 AI 노트북보다 낮을 수 있습니다. 인텔의 와일드캣 레이크 (Wildcat Lake)를 사용할 것이라는 이야기가 나오고 있는데, 기본적으로 고성능 코어 2개에 저전력 코어 4개를 사용해 성능이 그렇게까지 뛰어나다고 보긴 어렵습니다. 내장 그래픽은 Xe3 iGPU 역시 2코어이고 NPU 성능 역시 코파일럿 기능을 지원하는 AI 노트북(40 TOPS 이상) 보다 훨씬 낮은 17 TOPS 정도로 알려져 있습니다. 물론 제조사에 따라 더 강력한 칩을 탑재할 수도 있으나 그러면 가격도 그만큼 올라가게 될 것입니다. 주요 경쟁 상대인 맥북 네오와 가격 경쟁이 힘든 것은 물론 맥북 에어, 윈도우 AI 노트북들과 가격이 비슷해질 수도 있습니다. 세번째 문제는 x86에 안드로이드 기반일 것으로 보이는 구글 OS를 돌린다는 것입니다. 과거에도 x86 안드로이드가 있긴 했지만 성능 최적화 측면에서 보면 Arm 만큼 성능과 호환성이 좋지 못했습니다. 설령 호환이 된다 해도 성능에서는 손해가 있을 수 있습니다. 지금 Arm 윈도우 시장에 나와 있는 퀄컴의 스냅드래곤 기반 AI 노트북과 비슷한 문제에 직면할 가능성이 있어 보이는데, 굳이 x86 프로세서를 채택한 배경 역시 궁금해지는 부분입니다. 마지막으로 지금 직면한 가장 큰 문제는 칩플레이션을 극복할 수 있느냐는 것입니다. 애플은 칩플레이션 상황에서 상대적으로 선전하고 있습니다. 기본적으로 맥북은 OS 자체가 메모리 절약 성능이 우수해 메모리를 상대적으로 적게 탑재해도 윈도우 노트북보다 유리한 상황입니다. 여기에 자체 프로세서와 OS를 통해 수직 계열화를 이룩해 가격 통제가 쉽고 본래 높은 가격의 프리미엄 이미지로 가격 인상 요인도 쉽게 흡수할 수 있습니다. 덕분에 애플은 올해 유일하게 판매량이 대폭 늘어날 대형 컴퓨터 제조업체로 지목되고 있습니다. 반면 구글북은 에이서, 델, HP, 레노버, ASUS 같은 기존 업체들이 참가하는 방식으로 보입니다. 이들은 애플처럼 자체 칩을 사용하지도 않고 공급망 장악력이 떨어지기 때문에 현재 칩플레이션으로 가격이 폭등하면서 판매가 줄어들고 있는 윈도우 노트북과 차이점이 과연 무엇인지 애매한 상황입니다. 그럼에도 구글이 구글북이라는 새로운 제품군을 들고나온 것은 결국 크롬북 플러스로는 일반 노트북 및 PC 시장에 진입하기가 쉽지 않다는 한계를 확인했기 때문일 것입니다. 2011년 크롬북도 처음에는 성공 여부가 불투명했으나 결국 교육 시장에서 자리를 잡은 것처럼, 구글북 역시 제미나이 AI 노트북이라는 새로운 정체성을 찾고 시장에 안착할 수 있을지 주목됩니다.

광주시가 ‘세계적 자율주행 실증도시 도약’을 목표로 국내 모빌리티 선도기업들과 ‘K-자율주행 국가대표팀’을 결성했다. 광주시는 13일 김대중컨벤션센터 전시장에서 ‘자율주행 실증도시 조성 사업’의 성공적 추진을 위한 ‘대한민국 자율주행팀 업무협약’을 체결했다. 협약에는 광주시, 국토교통부, 한국교통안전공단, 현대자동차, 삼성화재, 라이드플럭스, 오토노머스에이투지(A2Z) 등 자율주행 산업을 견인하는 민·관·연 7개 기관이 참여했다. 참여 기관들은 ‘대한민국 글로벌 자율주행 3대 강국 도약’을 위한 전략적 협력체계를 구축하기로 했다. 이번 협약의 핵심은 대한민국 자율주행 산업의 역량을 총결집한 ‘국가대표급 협력 모델’이 탄생했다는 점이다. 참여 기관들은 광주를 세계적인 자율주행 실증 모델 도시로 조성하기 위해 각 분야의 전문성을 결합하기로 했다. 국토부는 정책·제도 수립 및 행정적 지원을 포함해 사업을 총괄하며, 한국교통안전공단은 전반적인 사업 관리와 행정 지원·기술적 성과 검증을 수행한다. 참여 기업들은 자율주행 차량 공급, 기술 제어 지원, 실시간 차량 모니터링 환경 제공, 자율주행 전용 보험 상품 및 사고 대응 안전망 구축 등을 맡아 실증의 실효성을 높이게 된다. 광주시는 ‘인공지능 대표도시’로서 보유한 독보적인 기반시설(인프라)을 실증사업에 전폭 지원한다. 국내 유일 국가 AI데이터센터의 GPU 자원을 활용해 자율주행 차량이 수집하는 방대한 데이터를 실시간으로 학습하고 고도화할 수 있는 환경을 제공한다. 또 실증 참여 기업들을 위해 ▲광주미래차모빌리티진흥원 내 기업 상주 공간 및 관제센터 제공 ▲공공기관 부지를 활용한 전용 차고지 및 충전 스테이션 구축 ▲자율주행 사고 대응 안전망 구축 등을 지원한다. 자율주행 실증도시 조성 사업은 국비 610억원을 투입해 2026년부터 2028년까지 3년간 추진하는 전국 최초 대규모 자율주행 실증 프로젝트다. 사업 계획에 따라 광주에는 자율주행차량 200대가 투입돼 시범운행을 진행한다. 특히 이 사업은 광주에서 확보한 실증 데이터를 활용, 인공지능이 인지부터 제어까지 자율주행의 전 과정을 통합·수행하는 ‘E2E(End-to-End) 기반 인공지능 기술’ 검증에 주력한다. 광주시는 도심과 농촌이 복합된 지형적 특성을 활용해 실증구역을 단계적으로 확대하며 기술적 완성도를 확인할 계획이다. 광주시는 이 사업을 ‘AI 모빌리티 국가시범도시 조성’, ‘미래차 산업 혁신 클러스터’와 연계해 지역 경제의 핵심인 자동차 산업의 대전환을 이끌어낼 방침이다. 강기정 광주시장은 “기아와 GGM이라는 2개의 완성차 공장을 가지고 있는 광주가 또 한 번 새로운 역사를 쓰게 됐다”며 “자율주행 실증을 시작으로 AI와 모빌리티 산업을 완성할 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다”고 말했다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

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

한때 ‘시대에 뒤처졌다’는 평가까지 받던 인텔이 인공지능(AI) 시대의 중심으로 돌아오고 있다. 생성형 AI 시장이 학습 중심에서 실제 서비스를 수행하는 ‘추론’과 ‘에이전틱 AI’ 시대로 이동하면서 중앙처리장치(CPU)의 가치가 재부상하고 있어서다. 6일(현지시간) 뉴욕증시에서 인텔은 전 거래일 대비 4.49% 오른 113.01달러에 마감했다. 올해 들어 주가는 186.97% 급등하며 닷컴버블 당시 기록했던 사상 최고가도 넘어섰다. 2년 전만 해도 20달러대 주가로 ‘해체설’까지 거론됐으니, 극적인 반전이다. 인텔의 지난 1분기 매출은 135억 8000만 달러로 시장 전망치를 웃돌았고, AI 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 22% 증가한 51억 달러였다. 배경은 AI 산업의 구조 변화다. AI 시장은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심의 학습 단계가 주도했지만, 서비스를 수행하는 추론 단계 비중이 빠르게 커지고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI의 확산으로 복잡한 순차 연산과 시스템 제어를 담당하는 중앙처리장치(CPU)의 중요성이 재부상했다. AI 에이전트는 답변 생성을 넘어 데이터 호출, 작업 스케줄링, 시스템 제어 등을 반복 수행해야 한다. 병렬 연산에 강한 GPU뿐 아니라 복잡한 순차 처리와 자원 제어를 담당하는 CPU 역할이 필수적이다. 업계에서는 과거 1대 8 수준이던 CPU와 GPU 비중이 향후 1대 1 수준까지 근접할 수 있다는 전망도 나온다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 “1년 전에는 생존 가능 여부가 화두였다면 지금은 얼마나 빨리 제조 역량을 확대해 수요를 충족할 수 있는지가 핵심 과제”라고 말했다. 인텔은 최근 AMD와 AI 컴퓨트 익스텐션 공동 개발에 나섰고, 애플은 공급망 다변화를 위해 인텔 파운드리 활용 가능성을 검토 중인 것으로 알려졌다. 테슬라가 차세대 반도체 생산시설 ‘테라팹’에 인텔의 14A 공정을 도입하기로 하면서 파운드리 경쟁력 회복 기대감도 커지고 있다. 미국 행정부도 반도체 보조금 지급 과정에서 인텔 지분 10%를 확보하며 반도체 공급망의 핵심 축으로 인텔을 지원하고 있다.