오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

“AI 기술 경쟁의 본질은 더 이상 알고리즘이 아닙니다. 데이터를 가공하고 연산할 수 있는 인프라가 있느냐가 국가 경쟁력의 핵심입니다.” 김준하 GIST(광주과학기술원) AI정책전략대학원장은 14일 동신대학교(총장 이주희)에서 열린 ‘제2기 여성리더십 최고위과정’ 강연에서 “AI는 단순한 도구가 아니라 사회 시스템과 산업 구조를 송두리째 바꾸는 전략 기술”이라고 강조했다. 그는 “이제는 성능 좋은 모델보다 이를 떠받칠 수 있는 데이터, GPU 중심의 연산 자원, 에너지 인프라를 확보한 국가가 미래의 주도권을 잡는다”고 했다. 김 원장은 이날 ‘피할 수 없는 미래, 인공지능 초개인화 시대’를 주제로 강연하면서 생성형 AI와 초거대 언어모델(LLM)의 부상은 ‘전문가’의 개념 자체를 근본적으로 재편하고 있다고 설명했다. 과거에는 정답을 잘 아는 사람이 전문가였지만, 이제는 질문을 창의적으로 던지고, AI를 활용해 문제를 재구성할 수 있는 사람이 전문가라는 것이다. 그는 “지난해는 AI 기술 전쟁의 서막이 오른 해였다. 기존 1년 분량의 기술 진화가 단 한 달 만에 일어날 정도로 발전 속도가 기하급수적으로 빨라지고 있다”고 분석했다. 김 원장은 GPT-4, Claude 3, Gemini 등 초거대 언어모델의 경쟁 구도를 소개하며, “현대 AI 경쟁은 세 가지 요소, 즉 데이터 품질과 연산 인프라(GPU 등), 최적화 알고리즘으로 결정된다”고 말했다. 또 이제는 민간의 영역을 넘어, 국가가 직접 나서야 할 시기라고 강조했다. “AI는 더 이상 사기업 간 경쟁이 아니라 국가 단위의 기술 주권 경쟁이다. 한국은 지금 데이터, 인프라, 정책 모두 선진국들보다 뒤떨어졌다.”며 “지금처럼 민간에만 맡겨서는 AI 주권을 지킬 수 없다”고 경고했다. 김 원장은 생성형 AI 기술이 실제 업무 현장을 어떻게 바꾸고 있는지 구체적인 사례를 들어 설명했다. “문서 작성, 제안서 편집, 요약, 시각화 등 반복적이면서도 창의성이 필요한 작업들이 AI와 협업 형태로 전환되고 있습니다. MS Copilot, Gamma, Marp 등의 도구는 단순한 자동화를 넘어 업무 방식 자체를 바꾸고 있습니다.” 김 원장은 앞으로 직업이 사라지는 것이 아니라 직무가 재편될 것이라고 내다봤다. 사람이 해야 할 일과 기계에 맡길 일을 명확히 나눠 새로운 협업 프레임을 설계해야 한다고 덧붙였다. 김 원장은 AI 기술을 ‘산업 전반에 파급 효과를 미치는 범용 기술(General Purpose Technology, GPT)’로 규정하며, 이에 상응하는 전략적 대응이 필요하다고 강조했다. “AI는 더 이상 기술 개발만으로는 대응할 수 없습니다. 에너지, 데이터, 연산 인프라, 인재 양성을 통합한 종합 국가 전략이 필요합니다.” 그는 장기적 안목 없이 단기성과 중심의 경쟁 구도에 머무를 경우, 한국은 AI 글로벌 질서 재편 과정에서 배제될 가능성이 크다면서 정부 차원의 정책 개입과 전략 설계가 시급하다고 역설했다.

중국 화웨이가 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 칩 ‘H100’을 대체한다는 목표로 자체 AI 칩을 개발 중이라고 미국 일간 월스트리트저널(WSJ)이 소식통을 인용해 27일(현지시간) 보도했다. 미국의 수출 통제를 통한 기술 봉쇄 전략이 오히려 중국 내 AI 칩 독자 개발을 가속화하는 계기가 되고 있다는 분석이 나온다. WSJ는 화웨이가 자사의 최신 AI 칩 ‘어센드 910D’ 개발 초기 단계에서 기술적 실현 가능성을 테스트하기 위해 중국 기술 업체들과 접촉했으며 이르면 다음달 말 첫 샘플 제품을 받을 예정이라고 전했다. WSJ 소식통은 화웨이의 이 AI 칩이 엔비디아의 주력 제품인 H100보다 더 강력한 성능을 갖출 것으로 화웨이 측이 기대하고 있다고 전했다. H100은 글로벌 파운드리(반도체 위탁생산) 1위 기업인 대만 TSMC의 4nm(나노미터·10억분의 1m) 공정과 첨단 패키징 기술(CoWoS)을 적용해 생산된 AI·HPC(고성능 컴퓨팅) 특화 GPU로, AI 연산에 최적화된 성능을 제공한다. 미국 정부는 지난 수년간 첨단 반도체에 대한 중국의 접근을 막아 왔으며, 엔비디아의 H100의 경우에는 2022년 출시하기도 전에 중국 수출을 금지한 바 있다. 이후 중국은 한동안 H100보다 성능이 떨어지는 H20을 들여와 사용했지만 미국 상무부의 추가 제재로 이마저도 차단당할 위기에 놓였다. WSJ는 “중국의 대표 기술 기업 중 하나인 화웨이의 꾸준한 기술 발전은 중국에 대한 (미국) 워싱턴의 반도체 제조장비 차단 노력에도 불구하고 중국 반도체 산업의 탄력성을 보여준다”고 평가했다. 실제로 화웨이는 2019년 미 상무부 블랙리스트에 올라 미국의 첨단 기술 사용이 금지됐지만, 2023년 중국산 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)를 탑재한 고급 스마트폰 ‘메이트 60’을 출시하며 독자 기술력을 입증했다. 다만 대만 TSMC와의 거래가 차단된 상황에서 중국 파운드리 기업 SMIC와의 협력만으로 엔비디아 H100급 AI 칩을 개발하는 것은 쉽지 않다는 관측도 나온다.

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

한국이 AI 강국 거듭나려면데이터세트·노하우는 글로벌 수준GPU 등 대규모 인프라 부족 ‘한계’AI 기업 각자 강점 살려 역할 분담다양한 분야로 AI 가치 확장LG ‘엑사원 딥’ 추론 성능 뛰어나잭슨랩과 알츠하이머 백신 협력비즈니스 가치 만드는 것에 집중보여주기식 단발성 투자 그만AI는 인재 키우듯 길게 지원해야추경 시작으로 국가적 관심·투자기업에 안정적 판 깔아줘야 성공 인공지능(AI)의 시대다. 글로벌 AI 시장은 1조 달러(약 1437조 5000억원)를 넘었고 대표 생성형 AI인 오픈AI의 챗GPT 가입자는 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다. 미국과 중국이 시장의 70%를 장악하며 치열한 패권 다툼을 벌이는 가운데 한국은 정보기술통신(ICT) 강국이라는 기반 위에 서 있다는 장점이 있는 반면 컴퓨팅 인프라 부족과 미중과의 자본 격차로 한계를 경험하고 있다. LG AI연구원 수장으로 6년째 있으면서 그룹의 AI 모델 ‘엑사원’(EXAONE)을 글로벌 모델로 키워낸 주인공인 배경훈(49) 원장은 지난 8일 서울신문과의 인터뷰에서 “협력으로 생태계를 키워야 한국 AI가 세계 무대에서 주도권을 잡는다”고 밝혔다. 배 원장은 “인구와 자본에서 미중에 비해 불리한 한국이 혼자 달리기 경쟁을 해선 한계가 있다”며 “파운데이션 모델(생성형 AI 기술 기반 자체 모델)을 개발하는 기업, 이를 파인튜닝(미세 조정) 하는 기업, 칩을 만드는 기업이 각각 강점을 살려 생태계를 구축해야 한다”고 했다. 2023년 초거대AI추진협의회 회장을 시작으로 2024년 국가인공지능위원회 위원, 2025년 국가과학기술자문회의 위원으로 활동하며 한국 AI의 방향성을 제시한 그는 대통령 선거를 앞둔 정치권을 향해 이렇게 말했다. “단발성 투자로 보여 주기식 AI를 만들 게 아니라 장기적이고 안정적인 지원으로 단단한 생태계를 키워야 한다.” -글로벌 AI 경쟁 속 한국은 어느 위치에 있다고 보나. “미중은 워낙 큰 시장이라 대규모 모델을 키우기 유리하다. 2~3년 전만 해도 미국이 압도적이었지만 지금은 중국이 거의 대등하거나 앞설 때도 있다. 딥시크는 물론 알리바바의 큐원(Qwen) 모델만 봐도 성능과 사용자 규모가 상당하다. 한국이 1, 2등 하겠다고 달릴 필요는 없다. 프랑스, 이스라엘, 캐나다처럼 우리도 나름의 강점이 있다. ICT 기반은 세계적이고, LG 같은 기업이 엑사원 같은 모델로 인정받고 있다. 스탠퍼드대 AI 리포트에 한국 모델로는 유일하게 등재된 게 엑사원이다. 중요한 건 순위보다 기업들이 AI를 얼마나 잘 도입해 비즈니스 가치를 뽑아내느냐다. 지난해 국내 기업의 AI 도입률이 55%에서 78%로 뛴 걸 보면 한국도 변곡점에 서 있다고 본다.” -한국 AI의 강점과 한계는 무엇인가. “강점은 단연 기술 인프라와 인재다. 한국은 AI 관련 대학원만 10개나 되고 졸업생들도 글로벌 수준의 역량을 갖추고 있다. 문제는 기업 환경이다. 좋은 인재를 수용할 만한 일자리가 부족하다 보니 졸업생들이 해외로 가거나 교수 되는 걸 선택하는 경우가 많다. 저출생 문제도 심각하지만 단기적으로 인구 감소 자체보다 AI를 활용해 생산성을 높이는 게 더 급하다고 본다. 인구가 줄면 노동력이 부족해지는데, 엑사원 딥 같은 AI가 이미 수학, 과학 문제를 1등급 수준으로 풀며 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어 제조 공정에서 AI가 설계를 최적화하면 한 명이 100명 몫을 할 수 있다. 장기적으론 저출생이 경제와 복지에 미치는 영향이 크겠지만, 지금은 AI로 당장 산업 경쟁력을 키우는 게 우선이다. 한계라면 컴퓨팅 인프라다. 데이터세트와 노하우는 글로벌 빅테크와 경쟁할 수준인데, GPU 같은 대규모 인프라가 부족하다. 여기서 정부의 지속적인 투자가 필요하다.” -한국 AI 생태계를 위해 어떤 협력이 필요한가. “지금 한국 기업들이 다들 파운데이션 모델을 만들려고 한다. 그럴 필요 없다. 하나둘 좋은 파운데이션 모델만 있으면 된다. 엑사원 같은 모델을 오픈하면 다른 기업이 파인튜닝 해서 새로운 서비스를 뽑아낼 수 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 기업이 NPU 같은 AI 전용 칩을 만들고, 한컴 같은 데가 API(응용프로그램 인터페이스)로 서비스를 묶으면 생태계가 완성된다. 미국은 구글, MS가 엔드 투 엔드(처음부터 끝까지)로 다 하지만 한국은 규모가 다르니까 역할 분담이 필수다. 정부는 이런 협력을 펌핑해야 한다. 단발성 예산 말고 장기적으로 기업들이 투자 대비 수익률(ROI) 걱정 없이 뛰어들 수 있게 지원해야 한다.” -데이터가 AI의 핵심인데, 어떻게 확보하고 있나. “데이터는 AI의 연료다. 특히 특화된 데이터가 중요하다. LG는 계열사 데이터로 엑사원을 키우고, 외부 파트너십을 통해 추가로 확보하고 있다. 미국 피츠버그 대학병원에서 병리 이미지를 가져와 신약 임상 시험자를 찾는 프로젝트도 하고 있고, 세계적인 유전체 비영리 연구기관인 미국의 잭슨랩과는 알츠하이머 백신을 목표로 데이터를 공유하고 있다. 문제는 의료, 제약 같은 분야가 데이터를 꽉 쥐고 있다는 점이다. 2028년쯤이면 공개 데이터는 다 학습할 테지만, 특화 데이터는 여전히 특정 기업이 쥐고 있을 가능성이 높다. 그래서 협력이 중요하다는 거다. 데이터를 가진 기업과 AI 기업이 손을 잡아야 혁신이 빨라진다.” -LG의 엑사원은 어떤 역할을 하고 있나. “엑사원은 말 그대로 LG 계열사의 ‘두뇌’다. 내부 데이터와 연결해 업무를 처음부터 끝까지 다 바꾼다. 국가보호산업 데이터나 오랜 노하우 같은 걸 외부 AI에 맡길 순 없다. 엑사원은 이런 데이터를 학습해 전문가 수준의 인사이트를 뽑아낸다. 연구자뿐 아니라 사무직도 AI와 앉아서 가설을 세우고, 예측하고, 의사결정까지 할 수 있게 만드는 게 목표다. 지금은 LG 안에서 실험 중이고, 점차 B2B(기업 대 기업)로 확산시킬 계획이다. B2C(기업 대 소비자)로 바로 뛸 수도 있지만, 제조 기업의 특성을 살려 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있다.” -최근 공개된 ‘엑사원 딥’의 추론 성능은 어떤가. “추론은 AI가 사람처럼 논리적으로 생각하는 능력이다. 택시 안에 테니스공 몇 개가 들어가냐는 질문이 있으면 차 크기를 추정하고, 의자나 손잡이 부피를 빼고, 공 배치까지 계산한다. 엑사원 딥은 수능 수학 1등급, 과학 고난도 문제를 풀 정도로 추론 성능이 뛰어나다. 이걸 신약 개발에 적용하면 놀라운 결과가 나온다. 미국 잭슨랩이 우리를 찾아온 것도 그래서다. 그들은 전 세계 임상 데이터를 갖고 있는데, 우리 추론 모델로 알츠하이머 백신 같은 걸 개발하려고 협력 중이다. 구글, MS가 전 세계 고객을 목표로 범용 AI를 만들 때 우리는 특정 도메인에서 특화된 AI로 승부한다. 거기다 AI는 이제 인간의 행동 패턴을 학습해 모방하는 수준으로 발전하고 있다. 예를 들어 공기청정기를 살 때 사람이 검색하고, 유튜브 후기를 보고, 가격을 비교해 구매까지 하는 과정을 AI가 대신할 수 있다. 이런 기술은 라지액션모델(LAM)로 발전하는데, AI가 단순히 답변을 주는 생성형 AI를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 에이전틱 AI로 진화하고 있음을 보여 준다. 이는 우주 탐사와도 같은 일이다. 우리가 달의 진실을 아직 모르듯, AI는 인류가 쌓아온 문명의 한계를 넘어 더 나은 해결책을 탐구하는 도구가 될 수 있다.” -추론 모델이 발전함에 따라 초지능(AGI)에 대한 우려도 있다. “초지능은 아직 먼 이야기다. 지금 추론 모델은 인류가 쌓은 지식을 바탕으로 가설을 세우고 문제를 푸는 수준이다. 감기약의 효용성이 떨어지면 더 나은 약을 찾는 식이다. 2028년쯤 공개 데이터는 다 학습한다고 했는데, 그 이후엔 AI가 스스로 데이터를 만들고, 논리적으로 성능을 높이는 단계로 갈 가능성이 있다. 하지만 AI가 갑자기 자아를 갖거나 영화처럼 도망가진 않는다. 플러그를 뽑으면 그만이다. 중요한 건 초지능에 대한 막연한 두려움을 갖기보다 비즈니스 현장에서 AI로 가치를 만드는 것이다. 알츠하이머 백신, 배터리 소재 같은 문제를 푸는 게 더 급하다.” -양자컴퓨터에 대한 기대감도 있는데. “양자컴퓨터는 기대만큼 가까운 미래는 아니다. 10년 전에도 AI가 지금처럼 급성장할 거라 했지만 자본과 실험이 뒷받침되면서 빨라진 거다. 양자컴퓨터도 비슷하다. 지금은 자본이 몰리고 있지만, 기술의 진보는 시간이 걸린다. 딥러닝 같은 기존 AI도 결국 데이터와 연산의 싸움이었듯, 양자컴퓨터도 새로운 패러다임보다 연산 효율의 문제로 본다. AI와 결합하면 계산 속도가 빨라질 순 있지만 당장 혁명을 일으킬 단계는 아니다. 30년 뒤를 장담할 순 없지만, 지금은 데이터와 추론 기술에 집중하는 게 더 현실적이다.” -오는 6월 대선을 통해 들어설 새 정부에 바라는 점은. “AI를 정치적으로 보지 말고 인재를 키우듯 길게 봐야 한다. 딥러닝이 나온 2010년대부터 AI 투자 얘기는 계속 나왔지만 지속된 적이 거의 없다. LG가 엑사원을 글로벌 수준으로 키운 것도 끈질긴 투자 덕분이다. 초기엔 잠도 제대로 못 자고 고생했지만 그룹이 믿어 줬기 때문에 이러한 성과를 낼 수 있었다. 정부도 그래야 한다. 추가경정예산을 시작으로 국가적 관심과 투자로 기업에 안정적인 판을 깔아 줘야 한다. 파운데이션 모델, 칩, 서비스 기업이 각자 강점을 살려 협력하도록 펌핑하는 것이다. 그게 한국이 AI 강국으로 가는 길이다.” ■ 배경훈 LG AI연구원장은 -1976년 서울 출생 -광운대 전자공학(학사·석사·박사) -LG AI연구원 원장(2020~) -한국공학학림원 정회원(2022~) -초거대AI추진협의회 회장(2023~) -국가인공지능위원회 위원(2024~) -국가과학기술자문회의 위원(2025~) -은탑산업훈장-소프트웨어산업 발전 유공(2023)

일반적으로 IT 기업은 역사가 짧은 편입니다. 구글도 1998년에 창업했고 메타는 2004년, 아마존은 1994년에 설립했습니다. 이런 IT 업계에서 보기 드문 100년 기업이 바로 IBM입니다. 1911년 설립된 IBM은 상점용 금납 출입기에서 시작해 천공카드 등 여러 가지 사무용, 업무용 기기를 만들던 회사였습니다. IBM의 운명을 바꾼 발명품 중 하나는 1964년 발표한 최초의 메인프레임 컴퓨터(IBM System 360)입니다. 그전까지는 같은 회사에서 개발한 컴퓨터라고 해도 소프트웨어가 호환되지 않아 컴퓨터를 바꾸면 모두 새로 구입해야 했는데, IBM System 360 이후로는 그런 환경이 싹 바뀌었습니다. 기기를 업그레이드해도 기존 자료와 소프트웨어를 그대로 사용할 수 있는 것입니다. 지금은 당연한 이야기지만 당시엔 혁신이었습니다. 이후 메인프레임 컴퓨터와 성능을 더 높인 슈퍼컴퓨터는 IBM의 주요 사업 기반이 되어 지금도 회사를 먹여 살리고 있습니다. 비록 소비자용 PC 시장에서는 인텔과 마이크로소프트(MS)에 주도권을 내줬고 IT 업계 비중도 예전 같진 않지만 IBM의 메인프레임 컴퓨터는 금융권을 포함해 많은 분야에서 여전히 사랑받습니다. 최근 IBM은 2025년 최신 메인프레임 시리즈인 z17을 선보였습니다. z17에서 주목할 만한 변화는 시대의 화두인 AI에 적응하기 위해 변했다는 것입니다. z17은 삼성 5nm 공정(5HPP)에서 제조한 텔룸Ⅱ(TelumⅡ) CPU를 여러 개 사용하고 있습니다. 텔룸Ⅱ는 600㎟ 면적에 430억개 트랜지스터를 집적했지만, 코어 숫자는 8개에 불과합니다. 작아도 많은 코어를 사용하는 요즘의 트렌드와는 달리 코어 자체가 크고 캐시 메모리가 많기 때문입니다. 이 프로세서는 코어 당 L2 캐시가 36MB(메가바이트)나 되어 금융 데이터 같은 특정 데이터 처리에 유리한 구조를 지니고 있습니다. 총 캐시는 360MB인데 가상 L4 캐시까지 포함하면 2.88GB(기가바이트)에 달합니다. IBM에 따르면 텔룸Ⅱ는 전작인 텔룸 I과 비교해서 일반 연산 속도가 70% 정도 빠르고 인공지능(AI) 연산 속도는 50% 정도 빨라졌습니다. CPU에 내장된 NPU의 연산 능력은 24TOPS(INT8 기준)인데, 사실 최신 AI 노트북보다 더 빠른 편이 아닙니다. 하지만 수상한 금융 거래나 사기가 의심되는 경우 실시간으로 알아내는 등 특수 목적에 사용되기 때문에 나름 의미가 있습니다. 좀 더 강력한 AI 성능이 필요한 고객을 위해 z17 메인프레임은 최대 256개 스파이어(Spyre) AI 가속기를 추가할 수 있습니다. 작은 크기의 PCIe 5.0 카드인 스파이어 AI 가속기 역시 삼성의 5nm 공정(5LPE)에서 제조되며 330㎟의 면적에 260억 개의 트랜지스터를 집적하고 있습니다. 가속기 한 개마다 128GB의 LPDDR5 메모리, 1TB(테라바이트)의 낸드 스토리지를 지녀 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 성능은 300TOPS 이상으로 엔비디아의 최신 AI GPU처럼 빠르진 않지만 TDP(열설계전력)가 75W 정도에 불과한 장점이 있습니다. 다만 실제 시장에서 얼마나 수요가 있을지는 두고 봐야 알 수 있습니다. z17 메인프레임은 100년 기업이 100년 이상 가기 위해서는 시대의 변화에 맞춰 끊임없이 변해야 한다는 것을 보여주고 있습니다. 100년이 넘는 세월 동안 끊임없이 변화를 시도했던 IBM이 더 오래 장수하기 위해서는 역시 끊임없는 혁신밖에 답이 없습니다.

- 젠슨 황 “AI 추론, AI 에이전트 시대 왔다” 발언에 기업들 ‘추론 가속화’ 문의 쇄도- 2년 연속 참가해 기술력 선보여…챗봇･AI에이전트 기업들 “당장 도입하고 싶다” 생성형 AI 가속 플랫폼 기업 프렌들리AI는 3월 17일부터 21일까지 미국 산호세에서 열린 ‘엔비디아 GTC 2025’ 참가를 성공적으로 마쳤다고 26일 밝혔다. 특히 젠슨 황 엔비디아 CEO가 기조연설에서 “AI 추론과 AI 에이전트 시대가 시작됐다”고 천명하면서, 관련 기술이 핵심 강점인 프렌들리AI가 현장에서 크게 주목받았다. 작년에 이어 2년 연속 GTC에 참가한 프렌들리AI는 생성형 AI 서비스의 추론 성능을 극대화하는 플랫폼을 선보여 많은 기업의 경영진과 개발 책임자들로부터 큰 관심을 받았다. GTC 기간 동안 프렌들리AI 부스를 방문한 기업만 300여곳에 달했고, 정식 도입을 문의하는 요청도 잇따랐다. 기업 관계자들은 프렌들리AI가 검증한 업계 최고 수준의 추론 가속화 성능, 그리고 세계 최대 AI 모델 공유 플랫폼인 허깅페이스와의 공식 파트너십을 통한 사용성과 신뢰성에 깊은 관심을 보였다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너다. 젠슨 황 CEO가 18일 기조연설에서 30분이나 되는 시간을 ‘초대규모AI 추론(inference) 기술의 중요성과 AI 에이전트 도입의 확산’에 대해 말하면서, 관련 플랫폼 기술을 제공하는 프렌들리AI의 부스에 기업 관계자들의 발길이 쏠리기도 했다. 프렌들리AI는 전세계 최고 수준의 추론 가속을 제공하며, AI 에이전트 서비스도 출시할 예정이다. 기업 입장에서는 프렌들리AI 기술을 도입하면 AI 서비스 및 추론 속도가 빨라지고, 안정적으로 운영되고, 비용 절감 및 운영 효율성 증가 효과까지 얻을 수 있다. 프렌들리AI가 허깅페이스 파트너십 이후로 기업들이 믿고 쓰는 플랫폼으로 자리 잡은 데다가, AI 최적화에 관심이 높아지면서 글로벌 AI 기업들이 GTC에서 프렌들리AI에 큰 관심을 보였다. 전 세계 수천만명 이상의 유저에게 AI 챗봇, 음성 AI 에이전트 (Voice AI Agent), AI 콜센터(AICC) 등의 서비스를 제공하는 기업들이 특히 프렌들리AI에게 실제 도입 절차를 문의하는 경우가 많았다. AI의 고객 응대 속도, 실시간 대화 품질, 인프라 비용 절감 등에 고민이 많은 관련 기업들이 이를 해결하는 솔루션을 제공하는 프렌들리AI에 주목했다. 이런 기업 입장에서는 뛰어난 사용성을 위해 응답 시간을 최소화하고 꾸준한 성능을 제공하는 것이 중요한데, 프렌들리AI는 이 분야에서 독보적인 기술력을 자랑한다. 프렌들리AI 관계자는 “한 기업 CTO는 ‘바로 내가 찾던 솔루션이었다’면서 곧바로 도입 의사를 밝히더라”며 “AI 서비스를 만드는 기업이라면 예외없이 가속화･최적화에 어려움을 겪고 있다는 사실을 새삼 확인했고, 이 시장이 하루가 다르게 폭발적으로 커지고 있다는 사실 역시 글로벌 현장에서 체감할 수 있었다”고 전했다. 세계적인 엔터프라이즈 기업들도 프렌들리AI가 글로벌 파트너십으로 신뢰받고 있으며, 규모 있는 기업에서도 간편하게 도입할 수 있다는 점에 귀를 기울였다. 프렌들리AI는 최근 아마존웹서비스(AWS) 환경에 애드온으로 탑재되었으며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 현재 허깅페이스에서 13만개가 넘는 모델들을 바로 프렌들리AI로 배포해서 사용할 수 있다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “AI 시장의 무게가 AI 추론으로 이동하고 있고, AI 생태계가 커지는 만큼 AI 서비스를 뒷받침하는 플랫폼 기술의 시장도 어마어마한 속도로 커지고 있다는 사실을 GTC에서 다시금 확인할 수 있었다”면서 “글로벌 현장에서 직접 확인한 내용을 바탕으로, 기업들이 AI로 더 크게 도약하도록 최선을 다해 지원할 생각”이라고 말했다.

- 허깅페이스에서 배포하는 모델에 이미지･비디오･오디오 이해 및 음성인식･변환 등 추가 프렌들리AI가 세계 최대 AI 오픈소스 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서 배포할 수 있는 AI 모델을 확대한다. 기존 텍스트 기반 대형 언어 모델(LLM) 뿐만 아니라, 이미지･오디오･영상 등을 이해할 수 있는 멀티모달 AI 모델까지 지원 범위를 넓혔다. 10일 프렌들리AI에 따르면, 허깅페이스(Hugging Face)에서 ‘단일 클릭’으로 배포할 수 있는 모델에 DeepSeek-VL2, Qwen2.5-VL, LLaVA 등 비전-언어 모델(VL 모델), 이미지 이해, 비디오 이해, 오디오 이해, 음성 인식, 음성 변환, OCR 모델 등이 추가됐다. AI 개발･연구자는 별도의 GPU 인프라 구축이나 최적화 과정 없이, 프렌들리AI가 최적화하여 제공하는 모델을 입맛에 맞춰 편리하게 커스텀하여 활용할 수 있다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 프렌들리AI 관계자는 “허깅페이스 모델 배포 파트너로 제휴를 맺은 뒤 전세계에서 사용자가 크게 늘고 있다”면서 “최근의 딥시크(DeepSeek) R1지원에 이어서 멀티모달 지원을 추가하면서 전년 동기 대비 10배 이상의 고객 증가를 기대하고 있다”고 전했다. 프렌들리AI는 앞으로 간편한 UI에서 AI 모델과 바로 대화하며 AI 에이전트를 만들어서 운영하는 프렌들리 에이전트도 지원할 것이라고 밝혔다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “텍스트뿐만 아니라 이미지･오디오･영상 이해 모델까지 허깅페이스에서 바로 프렌들리 플랫폼으로 가속 수행할 수 있게 된 것은 멀티모달 AI 서비스를 개발하는 기업들에게 중요한 전환점이 될 것“이라며, “프렌들리AI를 통해 기업들이 AI로 도약할 수 있도록 지원할 것“이라고 밝혔다.

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

KT가 다음달 3일부터 6일까지 나흘간 스페인 바르셀로나에서 열리는 ‘MWC 2025’에 참가해 대한민국의 AI 기술을 선보인다고 21일 밝혔다. 아울러 ‘K-STREET’를 테마로 한국의 길거리를 걸으며 AI 기술과 어우러진 일상 속 특별한 경험을 제공한단 계획이다. KT 전시관은 지난해보다 1.7배 확장된 383㎡ 규모로 MWC 2025 주 전시장 4관 내 GSMA 테마관인 ‘커넥티드 인더스트리’에 마련된다. KT는 K-컬처와 AI를 결합한 7개 테마 공간을 마련해 해외 관람객들에게 한국의 첨단 기술과 문화를 알린다. KT 광화문빌딩 WEST 사옥을 모티브로 한 ‘K-오피스’에서는 K-AI 모델을 활용하여 업무 효율화를 돕는 AI 에이전트 솔루션이 공개된다. 무선 시장 경쟁 분석, 효율적인 GPU 할당 과정, 탄소 배출 현황 확인, 고객 상담사 지식 추천 등 다양한 기능을 직접 경험할 수 있다. 미래 경기장 콘셉트 공간인 ‘K-스타디움’에서는 그룹사인 KT DS가 AI 실시간 번역 기술을 적용한 경기장 아나운서를 공개한다. 또한 AI가 최적화한 국가대표 축구선수 이강인의 움직임과 목소리로 제작된 웰컴 메시지도 만나볼 수 있으며, AI로 제작된 KT 위즈의 맞춤형 응원가를 감상하는 공간도 마련된다. 미래 네트워크 기술을 소개하는 ‘K-랩’ 공간에서는 KT 네트워크의 비전을 제시한다. 방문객들은 미래형 통화 서비스인 ‘멀티모달 통신’을 직접 체험할 수 있다. ‘멀티모달 통화 서비스’는 AI가 의도를 파악하고 맥락을 이해해 기존 음성, 영상을 비롯해 실감형(오감) 통화를 제공하는 서비스를 의미한다. 한편 안전한 길거리를 구현하는 기술도 선보인다. 5G 정밀 측위 기술인 ‘엘사(EL SAR)’를 비롯해 스미싱·스팸 차단 기술, AI 기반 영상 분석 솔루션이 적용된 다양한 보안 기술이 공개된다. 파트너사인 모바휠의 AI 기술을 소개하는 공간도 함께 마련했다. KT AICT 상생협력관은 8홀에 단독 부스를 마련하고 KT 협력 스타트업의 AICT 기술을 선보인다. KT 브랜드전략실장 윤태식 상무는 “KT는 대한민국 AICT 리딩기업”이라며, “이번 MWC는 K-AI의 글로벌 경쟁력을 경험하는 쇼케이스 공간으로 새롭게 구성했다”고 말했다. 또한 “일상에서 AI를 즐기며 체험할 수 있는 브랜딩 프로그램을 지속 확대해 나가겠다”고 덧붙였다.

‘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.

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.

올해 3분기 파운드리(반도체 위탁생산) 세계 1위 업체 대만 TSMC와 삼성전자의 격차가 더욱 벌어졌다. 삼성전자는 시장 점유율 2위를 지켜냈지만, 세계 상위 10개 파운드리 업체 중 유일하게 전분기 대비 매출이 하락했다. 5일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 TSMC의 3분기 파운드리 시장 점유율은 64.9%로 지난 2분기보다 2.6% 포인트 상승했다. 반면 삼성전자는 같은 기간 11.5%에서 9.3%로 2.2% 포인트 하락했다. 이에 따라 두 회사의 격차는 지난 2분기 50.8% 포인트에서 3분기에 55.6% 포인트로 확대됐다. 트렌드포스는 “TSMC는 플래그십 스마트폰 제품, 인공지능 그래픽처리장치(AI GPU) 등의 출시로 용량 가동률과 웨이퍼 출하량이 증가했다”며 “삼성전자는 성숙 공정에서 중국 업체들과의 경쟁 심화가 가격 인하로 이어져 전분기 대비 매출과 점유율이 감소했다”고 설명했다. 전 세계 상위 10개 파운드리 업체의 매출은 총 348억 6900만달러로 전분기(319억 6200만달러)와 비교하면 9.1% 증가했다. 하지만 삼성전자는 같은 기간 매출은 38억 3300만달러에서 33억 5700만달러로 12.4% 떨어졌다. TSMC의 3분기 매출은 235억 2700만달러로 전분기보다 13.0% 늘었다. 중국 파운드리 업체도 약진하면서 삼성전자를 위협하고 있다. 중국 SMIC는 올해 3분기 제품 믹스 최적화와 12인치 용량의 추가 출시로 출하량이 증가하면서 6.0%의 점유율을 기록하며 3위를 차지했다. 매출은 21억 7100만달러로 20억달러를 넘어섰다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

데이터 분석용 클라우드와 특허도 든든한 자산 제주에 본사를 둔 네피리티가 AI와 클라우드 기반 기술로 데이터 분석부터 솔루션 개발까지 ‘엔드 투 엔드(End-to-End)’ 자동화를 구현하며 에너지ㆍ교통ㆍ미디어ㆍ헬스 등 다양한 산업군의 요구에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있다고 밝혔다. 또한 최근 출시된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 데이터 분석 솔루션이 시장의 반향을 불러일으키면서 이 솔루션을 개발한 네피리티(대표 강익선)를 향한 인공지능(AI) 업계의 관심도 빠르게 증가하고 있다. 이러한 네피리티의 기술력의 정점에는 RAG가 있다. 최근 선보인 RAG을 활용한 이커머스 솔루션은 실시간으로 대규모 데이터를 검색하고, 최적화된 답변을 생성한다. 기업의 데이터 분석 정확도와 응답 속도를 대폭 향상시켜주며, 고객 질문에 최적화된 맞춤형 답변을 제공한다. AutoML 클라우드 인프라도 네피리티를 상징한다. AutoML 플랫폼을 기반으로 데이터 모델 학습, 튜닝, 배포까지 전 과정을 자동화해 AI 솔루션 개발의 효율성을 극대화했다. 이 시스템은 고성능 GPU 서버를 활용하며 대규모 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. MLOps(Machine Learning Operations) 통합도 네피리티 기술력의 단면이다. AI 모델 학습과 최신화를 자동화해 데이터 분석과 운영의 효율성을 보장한다. 이 기술을 통해 기업들은 데이터 처리와 모델 배포의 일관성을 유지하며, 운영비용 절감 효과를 경험하고 있다. 이같은 기술력과 솔루션을 회사가 보유한 특허들이 뒷받침하고 있다. ‘생성형 인공지능 기반의 쇼핑몰 자동 응답 서비스 제공 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 쇼핑몰 데이터를 기반으로 고객 응답을 최적화하는데 활용됐다. ‘인터넷 쇼핑몰의 자동 응답 서비스를 위한 데이터 구축 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 비정형 데이터를 활용한 고객 응대 최적화 기술로 인터넷 쇼핑몰 자동 응답 데이터 구축의 거름이 됐다. 무엇보다 현재의 네피리티를 있게 한 토대는 클라우드 기반 데이터 분석 인프라다. 다양한 산업군에서 발생하는 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 해준다. TTA 인증을 획득한 이 인프라는 보안성과 신뢰성을 보장하며 RAGaaS(RAG as a Service) 모델을 통해 데이터 검색과 분석, 모델 배포까지 통합적으로 관리할 수 있다. 네피리티는 RAG 기술이 앞으로도 광범위하게 활용될 것으로 기대하고 있다. 이커머스를 넘어 의료ㆍ금융 등의 분야에서도 데이터를 기반으로 한 정확한 예측과 자동화를 지원, 데이터 분석 시장에서 기술력 기반의 경쟁력을 강화하고 있다. 강익선 네피리티 대표는 “RAG 기술 기반의 클라우드 서비스는 데이터 검색, 분석, 응답 속도 최적화를 통해 비즈니스 혁신이 가능하다”며, “AI와 클라우드의 완벽한 융합은 데이터 모델링과 관리의 모든 과정을 자동화해 기업 운영의 효율성을 극대화해준다”고 말했다. 이어 “네피리티의 RAG 기반 기술은 데이터 분석의 미래를 열어가며 다른 회사와 협력을 통해 기술 생태계를 확장하는 데 기여할 것”이라고 덧붙였다. 이 회사는 앞으로 3년간 7억원 이상의 기술 개발 투자로 데이터 분석 모델링과 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야로 사업을 확장할 계획이다. 이와 함께 API 개발 및 패키징을 통해 솔루션 판매 모델을 강화하고 다양한 비즈니스 환경에 적용 가능한 솔루션도 꾸준히 개발해 나가기로 했다. 네피리티는 AI 기술 선도 기업으로서 지속적인 기술 혁신을 통해 성장을 도모하고 있으며, 클라우드와 AI 기술을 결합한 AIaaS(AI as a Service) 서비스를 통해 기업과 개인에게 효율적인 AI 활용 환경을 제공할 예정이다. 최근 선보인 이커머스 솔루션으로 판매자와 소비자 간의 소통을 혁신하고 고객 경험을 개선하는 한편, 보안 솔루션을 통해 디지털 환경에서의 안전성을 강화하며 신뢰의 토대를 확보하고 있다. 강 대표와 회사 구성원들은 이같이 다양한 기술 개발과 서비스 출시를 기반으로 관련 시장 내 입지를 차근차근 확대해가면 회사의 발전은 필연적으로 뒤따라올 것으로 확신하고 있다.

SK하이닉스는 차세대 메모리 기술인 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL) 구동을 최적화하는 메모리 제어 솔루션 ‘HMSDK’의 주요 기능을 세계 최대 오픈소스 운영체제 ‘리눅스’에 탑재했다고 23일 밝혔다. CXL은 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스로 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있다. 이런 이유로 CXL 메모리는 고대역폭메모리(HBM)를 이을 차세대 인공지능(AI) 메모리로 불린다. SK하이닉스는 “HBM 등 하드웨어 메모리뿐 아니라 소프트웨어 경쟁력도 인정받게 됐다는 의미가 있다”고 했다. HMSDK는 SK하이닉스가 자체 개발한 CXL 최적화 소프트웨어로 기존 메모리와 확장된 CXL 메모리 간의 대역폭에 따라 차등적으로 메모리를 할당해 기존 응용 프로그램을 조정하지 않고도 메모리 패키지의 대역폭을 30% 이상 확장해 준다. 자주 사용하는 데이터를 더 빠른 메모리로 옮겨주는 기능을 통해 기존 시스템 대비 성능을 12% 이상 개선했다고 SK하이닉스는 설명했다. 리눅스를 기반으로 일하는 전 세계 개발자들이 CXL 메모리를 이용할 때 SK하이닉스 기술을 업계 표준으로 삼게 된 건 회사 입장에선 큰 수확이다. 향후 차세대 메모리 관련 글로벌 협력 과정에서도 유리한 입지를 점할 수 있어서다. 업계는 올해 하반기 중 ‘CXL 2.0’ 규격이 적용된 첫 서버용 CPU가 시장에 출시되면 CXL이 상용화 단계에 접어들 것으로 본다. SK하이닉스는 96GB(기가바이트), 128GB 용량의 CXL 2.0 메모리에 대한 고객사 인증을 진행 중이다. 연말 양산이 목표다. 주영표 SK하이닉스 소프트웨어 솔루션 담당 부사장은 “대규모언어모델(LLM)과 같은 AI의 발전과 확산을 위해서는 반도체뿐 아니라 이를 뒷받침하기 위한 시스템 애플리케이션 수준도 크게 향상해야 한다”며 “기술 혁신과 생태계 확장에 힘쓰겠다”고 말했다.