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

중국발 딥시크 충격으로 인공지능(AI) 패권 경쟁이 심화한 가운데 정부와 국민의힘이 내년 상반기까지 AI 반도체에 필수인 최첨단 그래픽처리장치(GPU)를 2만장 확보하겠다고 18일 밝혔다. AI 국가장학제도 도입과 함께 중장기 무상교육도 추진한다. 김상훈 국민의힘 정책위의장은 이날 국회에서 열린 ‘AI 경쟁력 강화를 위한 당정협의회’ 이후 “AI 컴퓨팅 인프라 10배 확충, 세계적 수준의 AI 모델 개발, 스타트업이 성장할 수 있는 초기 시장 창출 등을 지원하기 위한 (정부의) ‘국가 AI 역량 강화 방안’이 조기에 실현될 수 있도록 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 또 “AI 3대 강국 도약을 위한 미래·민생 추가경정예산(추경)을 적극적으로 편성하도록 하겠다”고 했다. 당정은 민관 협력을 통해 연내 고성능 GPU 1만장을 확보해 국가 AI 컴퓨팅센터 서비스를 조기 개시하기로 했다. 기존 2000장(2023년 기준)이던 최첨단 GPU 보유량을 내년 상반기까지 2만장으로 10배 확충해 기업과 연구계가 적시에 사용할 수 있도록 했다. 또 국가 AI 컴퓨팅센터를 통해 구축된 GPU와 멀티모달(텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 동시 처리·분석하는 기술)을 지원하는 다양한 학습데이터를 연구계와 산업계에 공유하기로 했다. AI·반도체·2차전지·바이오 등 국가 첨단 전략 기술을 연구하는 청년들을 지원하기 위해 해당 학과 대학생들에게 획기적인 장학제도를 도입하고, 중장기적으로는 무상교육이 실현될 수 있도록 관련 사항을 적극 추진하기로 했다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 여당 간사인 최형두 국민의힘 의원은 “기존 AI 인프라 확충 예산 증액 규모인 1조 2000억원에 8000억원을 더한 2조원 정도의 GPU와 AI 인프라 확충 강화를 위한 정부의 큰 예산 결단이 필요하다고 건의했다”고 말했다. 유상임 과학기술정보통신부 장관은 비공개 회의로 전환되기 전 “어느 선진국에서도 국가 연구 개발 인력자에게 주 52시간 근무 제한을 적용하지 않는다”면서 “반도체뿐만 아니라 어떤 연구자도 주 52시간 근로 제한을 받아서는 안 된다”고 지적했다. 여당인 국민의힘은 틱톡의 모회사인 바이트댄스로 딥시크 사용자 정보가 유출된 데 대해 진상 조사와 함께 보안 강화 대책을 마련할 방침이다. 정부는 이번 주 국가인공지능위원회를 개최하고 ‘국가 AI 역량 강화 방안’의 세부 추진 전략을 논의할 계획이다.

로켓발사 가상 코드 실시간 생성기존 모델보다 연산력 10배 이상“챗GPT·딥시크보다 똑똑” 자신감 “우리는 우주의 본질에 대한 호기심을 갖고 있습니다. 이는 우리가 정치적으로 올바른 것과 때때로 충돌할지라도 최대한 진실을 추구하는 인공지능(AI)이 되도록 만듭니다.” 일론 머스크가 17일(현지시간) AI 기업 ‘xAI’의 최신 생성형 AI 모델인 ‘그록3’를 처음 공개하는 론칭 라이브에서 이렇게 말했다. 머스크는 지난해 5월에도 생성형 AI 모델 시장에서 앞서 있는 오픈AI와 구글 딥마인드를 향해 “최대한의 진실을 추구하지 않는 대신 ‘정치적 올바름’을 추구한다”며 비판의 목소리를 높인 바 있다. 머스크의 이러한 행보는 오픈AI와 구글에 이어 중국의 딥시크까지 가세해 빠르게 재편되는 AI 각축장에서 서둘러 입지를 확보하려는 시도로 보인다. 글로벌 시장조사 컨설팅 업체인 포천비즈니스인사이트가 글로벌 생성형 AI 시장 규모와 전망을 분석한 보고서에 따르면 생성형 AI 시장 규모는 지난해 671억 8000만 달러(약 96조 9000억원)에서 2032년 9676억 5000만 달러(약 1395조 4000억원)로 연평균 39.6%씩 성장할 것으로 예측됐다. 많은 AI 모델이 편견을 제거하거나 공정성을 담보하기 위해 다양한 윤리적 지침과 필터를 적용받지만, 이날 머스크의 발언을 감안하면 그록3는 사회적으로 논란의 여지가 있는 주제에 대해 소위 ‘정치적으로 올바른’ 답변보다는 객관적 사실을 토대로 소신 주장을 펼칠 가능성이 높다. 18일 기자가 직접 그록3와 구글 제미나이2.0에 ‘콜럼버스에 대해 어떻게 생각하느냐’는 질문을 던져 봤다. 그록3는 “정치적 올바름을 초월해 진실을 추구하려는 그록3로서 평가한다”고 운을 떼며 긍정적인 면과 부정적인 면을 설명하기 시작했다. 그러면서 “저는 정치적 올바름이나 문화적 편향을 초월해 객관적으로 접근하려 했다”고 마무리 지었다. 제미나이2.0도 긍정·부정 평가를 아우른 건 마찬가지였지만 “결론적으로 그의 행동은 오늘날의 윤리적 관점에서 볼 때 비판받아 마땅하다”며 정치적 올바름에 무게를 둔 평가를 내렸다. 그록3는 일반 챗봇에선 금지된 ‘언힌지드 모드’(횡설수설 모드)를 도입해 부적절하고 공격적인 답변의 생성도 일부 가능하게 했다. 언힌지드 모드에서 콜럼버스를 언급하자 그를 ‘은밀한 시간 여행자’로 가정하는가 하면, 아메리카를 ‘발견’한 게 아니라 ‘외계인과의 비밀 협정을 맺으러 온 것’이라는 상상력을 펼쳤다. 머스크는 그록3의 이러한 차별점과 더불어 “지구에서 가장 똑똑한 AI”라고도 강조했다. xAI에 따르면 그록3는 수학, 과학, 코딩 벤치마크 테스트에서 알파벳의 구글 제미나이, 딥시크의 V3 모델, 앤스로픽의 클로드, 오픈AI의 GPT-4o를 앞지르는 성능을 보인다. 머스크는 그록3의 연산 능력이 “기존 모델(그록2) 대비 10배가 넘는다”며 “우리는 모델들을 매일 개선하고 있다”고 했다. 실제 이날 시연에서 그록3는 화성으로의 로켓 발사와 지구 귀환 시뮬레이션 코드를 실시간으로 작성하는 모습을 보여 줬으며 테트리스와 비쥬얼드를 결합한 게임을 즉석에서 생성하면서 창의성을 입증하기도 했다. 실제 그록3는 20만개 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 보유한 데이터센터에서 학습됐으며 오픈AI의 ‘딥 리서치’처럼 인터넷과 X의 데이터를 분석해 질문에 대한 요약을 제공하는 심층 검색 기능인 ‘딥서치’도 첫선을 보였다. 이날 출시된 그록3는 엑스(X·옛 트위터)의 프리미엄 플러스 구독자에게 베타버전(테스트용)으로 우선 공개됐다. 온라인에선 출시되자마자 이를 사용해 본 유저가 “챗GPT와 다르다. 훨씬 잘하며 빠르다”고 쓴 후기 등이 올라오기도 했다. 대화 중 ‘모르는 게 있으면 더 물어봐. 난 더 얘기해 줄 수 있어’라며 자신감 넘치는 모습을 보여 신기해 하기도 했다. 빅테크 기업들은 최근 추론 기능을 탑재한 AI 모델의 최신 버전을 잇따라 공개하고 있다. 구글은 지난해 12월 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 동영상까지 동시에 처리하는 멀티모달 기능을 강화한 ‘제미나이2.0’ 모델을 발표하고 올해 업데이트 버전들을 공개하고 있다. 챗GPT 최신 모델도 곧 출시될 예정이다. 샘 올트먼은 지난 12일(현지시간) 자신의 X 계정을 통해 GPT-4.5를 몇 주 이내에, GPT-5를 몇 개월 내 출시할 것이라고 밝혔다. 오픈AI 경쟁사로 꼽히는 앤스로픽은 상황에 맞춰 심층 추론과 빠른 응답이 모두 가능한 하이브리드 AI 모델을 준비 중이다.

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

AI 중심 산업 재편 전방위 속도전5000억 펀드 조성·GPU 지원 확대양재 허브의 10배 27만㎡ 테크시티올해부터 이공계 석사과정 장학금 서울시가 연간 1만명의 인공지능(AI) 인재 육성과 ‘서울 AI 테크시티’ 및 5000억원 규모의 AI 펀드 조성 등을 통해 AI 중심의 산업 재편을 위한 전방위적인 속도전에 나선다. 오세훈 서울시장은 11일 서울 코엑스에서 열린 ‘AI 서울 2025’ 콘퍼런스에서 이 같은 내용의 7대 핵심 전략을 발표했다. AI 산업 육성 7대 핵심 전략 과제는 ▲인재 양성 ▲인프라 조성 ▲투자 확대 ▲산업간 융복합 ▲글로벌화 ▲시민확산 ▲행정혁신 등이다. 우선 서울시는 청년취업사관학교 4000명, 대학 6000명 등 연간 1만명을 AI 인재로 양성한다. 올해부터 이공계 석사과정 장학금 제도를 신설해 AI 인재 지원책도 강화한다. 또 기존 양재 AI 허브 인근에 연면적 27만㎡ 규모의 ‘서울 AI 테크시티’를 조성한다. 기존 AI 허브를 10배 규모로 확장한 것이다. 연구는 물론 문화, 주거공간까지 갖춘 ‘직·주·락’ 복합공간으로 만든다는 구상이다. 더불어 AI 기업 육성을 위해 올해부터 2년간 AI 펀드 5000억원을 신규 조성하고, AI 기술개발에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 인프라 지원도 확대한다. 오 시장은 “2023년 자료를 보면 한국의 투자 금액은 미국의 50분의 1밖에 되지 않는다”며 “많이 부족하지만 일단 마중물로 5000억원을 투자한다”고 설명했다. 산업간 융복합과 관련, 서울시는 AI·바이오·로봇·핀테크 등 미래 4대 핵심 산업과 더불어 디자인, 뷰티 등 전략산업에도 AI 기술을 접목해 산업계의 ‘AI 패러다임 전환’을 이끈다. 또 글로벌 빅테크 기업 및 AI 선도 대학과의 협력을 강화하고, 오는 3월 ‘서울 AI 페스타’를 개최하는 등 AI 대중화에도 주력한다. 행정혁신과 관련해서는 AI 전용 데이터 제공 플랫폼을 구축하고, 서울디지털재단을 서울AI재단으로 개편한다. 오 시장은 “디지털 트랜스포메이션(디지털기반 전략)이 인공지능화하는 세계적 추세에 맞춰 서울시가 선도적으로 그 역량을 강화하겠다는 것”이라고 부연했다. 이날 콘퍼런스에서는 오 시장과 ‘인공지능의 미래’를 쓴 석학 제리 카플란 미 스탠포드대 교수가 특별대담을 갖고 의견을 나눴다. 오 시장은 “앞으로 일자리의 양상이 바뀔 것이고, 재교육이 더욱 중요해질 것”이라며 “서울시는 최첨단 과학기술의 변화가 가져올 일자리 변화에 시민들이 적응할 수 있도록 돕겠다”고 말했다. 카플란 교수는 “한국은 후발주자라고 걱정할 필요가 없다. 한국기업은 반도체, 자동차 등 시장에 진입해 시장을 지배하는 능력을 반복적으로 증명해왔다”며 “스타트업을 육성하고 인재를 확보하면서 기회를 기다리는 것도 좋을 것”이라고 조언했다.

AI 패권 경쟁 ‘역부족’한국 올 예산 1.8조원 vs 中 39조원‘자율’ 미중일과 달리 과한 규제 우려연구자 2만명… 中은 41만명 ‘20배’후발주자 한국, 추격 가능성“딥시크 오픈소스, 비용 절감 기회정부, 추경 통해서라도 GPU 지원”최상목 “첨단산업 34조 기금 조성” ‘정보기술(IT) 강국’을 자부했던 우리나라가 인공지능(AI) 패권 경쟁에서 벼랑 끝에 내몰리고 있다. 오픈AI를 중심으로 미국이 헤게모니를 장악한 듯 보였던 AI 생태계에 ‘저비용 고성능’을 내세운 중국 딥시크가 보란 듯이 ‘AI 굴기’를 입증했다. 앞서 2027년까지 ‘AI 3대 강국’을 실현하겠다는 청사진을 내놓았던 정부도 국가 AI위원회를 이달에 열어 AI 전략을 논의하겠다고 밝혔지만 리더십이 부재한 상황에서 추격 로드맵을 내놓을 수 있을지 우려스러운 상황이다. 5일 정부에 따르면 올해 673조 3000억원의 예산 중 AI 관련 예산은 총 1조 8000억원(전체의 0.27%)에 불과하다. 미국의 2025회계연도(2024년 10월~2025년 9월) AI 예산은 200억 달러(약 29조원)다. 전체 예산안에서 차지하는 비중은 0.27%로 같지만 가뜩이나 미국에 비해 인프라가 취약한 상황에서 턱없이 부족한 수준이다. 게다가 도널드 트럼프 미국 대통령은 취임 직후 4년 동안 AI 데이터센터에 5000억 달러(720조원)를 투자하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 공표했다. 중국도 AI를 포함한 슈퍼컴퓨터, 데이터센터 등 인프라 지원에 올해 1917억 위안(약 39조원·전체의 0.68%)을 책정했다. 향후 중국이 AI에 쏟아붓겠다고 예고한 자금은 690조원에 이른다. 민간 투자도 부족하다. 미국 스탠퍼드대 ‘인공지능 지수 2024’ 보고서에 따르면 2023년 기준 한국의 민간 투자액은 13억 9000만 달러(2조 31억원)로 세계 9위다. 미국(672억 2000만 달러)의 48분의1 수준이다. 중국의 민간 투자 규모도 77억 6000만 달러에 이른다. AI 분야에서 한국은 영국·프랑스 등과 함께 미중을 쫓는 ‘3위권’으로 묶이지만 양강인 미중과의 격차를 좁히기엔 이처럼 역부족이다. AI 패권 경쟁의 실탄으로 불리는 그래픽처리장치(GPU) 확보 전쟁에서도 뒤처졌다. 미국 마이크로소프트(MS)는 2023년에만 GPU를 15만개 사들였으며, 메타도 GPU를 15만개 보유했다. 반면 우리나라가 확보한 물량은 2000개에 불과하다. 딥시크 충격에 정부는 2030년까지 GPU 3만개를 확보하기로 한 전략을 수정해 올해 1만 5000개, 2027년 초까지 3만개를 확보하는 방향으로 목표를 당겼다. 규제 또한 AI 패권 경쟁에서 뒤처진 원인으로 지목된다. 우리나라는 유럽연합(EU) 규제 모델을 따른다. 자율 규제가 아닌 법률을 통한 규제다. 지난해 말 국회 문턱을 넘은 AI기본법은 세계에서 두 번째로 AI 산업 진흥 뼈대를 마련했다는 의미가 있지만 과도한 규제란 우려가 나온다. 업계에선 법률로 금지된 게 아니라면 모두 허용하는 ‘네거티브 방식’ 필요성을 언급한다. 미국·중국·일본은 법적 구속력 없는 가이드라인만 제공하는 자율 규제 방식을 취하고 있다. AI 인재도 절대 부족하다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 ‘국가전략기술 연구개발(R&D) 인력 실태조사’에 따르면 지난 6년간 집계된 한국의 AI 분야 연구자 수는 2만 1000명이다. 중국(41만 1000명)에 비해 20분의1 수준이다. 2위 인도(19만 5000명), 3위 미국(12만명)에 비해 크게 뒤지고 일본(3만 5000명·5위), 영국(2만 9000명·6위)과 비교해도 열세다. 전문가들은 딥시크의 등장은 우리에게도 호재라고 말한다. 오픈AI의 모델 o1, o3-미니 등은 폐쇄형 전략을 취해 후발주자들의 추격 자체가 차단됐다. 반면 딥시크가 공개한 오픈소스를 응용하면 접근 가능성이 높아진다. 정부도 GPU 확보 등 인프라 조성을 지원하고, 규제가 AI 육성에 부합할 수 있도록 해야 한다는 것이다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “미국 빅테크가 성능에 초점을 맞췄다면, 딥시크는 비용 절감 기법을 총동원했기 때문에 우리에겐 매력적”이라면서 “GPU가 당장 1만대는 필요한데 민간에서 확보가 힘들기 때문에 정부가 추가경정예산(추경)을 통해서라도 지원해야 하고, 현장에 인재를 공급할 시스템을 갖춰야 한다”고 말했다. 장병탁 서울대 AI연구원장은 “딥시크의 성공은 한국에 호재”라면서 “장기 관점에서 과감한 투자와 AI 생태계 조성이 필요하다”고 강조했다. 장동인 카이스트 AI대학원 책임교수도 “AI 데이터센터를 통해 연구자들이 새 기술을 적용해 볼 수 있도록 충분한 GPU를 지원하는 대책을 마련해야 한다”고 주장했다. 한편 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관은 이날 정부서울청사에서 주재한 국정현안관계장관회의에서 “국가 AI 컴퓨팅센터 가동 절차에 속도를 내는 동시에 이달 ‘국가AI위원회’ 회의를 열어 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 세부 전략을 논의하겠다”고 말했다. 또 “배터리·바이오 등 첨단산업과 기술을 지원하는 가칭 첨단전략산업기금을 산업은행에 신설하겠다”며 “반도체 금융지원 프로그램(17조원)의 2배 이상 규모로 조성하고,저리 대출과 지분 투자 등 다양한 방식을 추진할 계획”이라고 했다.

경북 포항시가 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 국가 AI컴퓨팅센터 유치에 뛰어든다. 4일 포항시는 지역 AI 산업을 육성하고 국가 AI 전략에 대응하기 위해 구성된 ‘포항 AI혁신위원회’ 첫 회의를 개최했다고 밝혔다. 위원회는 이강덕 시장을 비롯해 구글, 아마존, KT, 포스텍 등 AI 분야 전문가 26인으로 구성됐다. 시는 AI 산업 육성을 위한 최우선 과제로 국가 AI컴퓨팅센터 유치를 꼽고 있다. 센터는 정부가 민관 합작으로 AI 핵심 인프라인 그래픽처리장치(GPU)를 대거 확보해 연구소, 기업 등에 제공한다. 센터 구축을 위해 약 2조원이 투입된다. 전력 수급 및 지역 균형발전을 위해 비수도권에 센터를 설립할 방침이다. 센터 유치를 위한 강점으로는 전력 수급이 용이한 지리적 이점과 수준 높은 연구 인프라를 꼽고 있다. 포항은 인근 지역에 원자력발전소가 있는 만큼 안정적인 전력 수급이 가능하고, 블루밸리국가산단 및 경제자유구역 등 부지 확보도 수월하다. 포스텍과 한동대를 중심으로 수준 높은 연구 인력도 확보할 수 있다. 포스텍은 AI연구원과 AI대학원을, 한동대는 AI융합교육원과 AI혁신센터를 갖추고 있다. 또한 포항에는 4세대 방사광가속기, 극저온 전자현미경 등 첨단 장비를 보유하고 있어 AI를 활용한 연구 성과도 기대할 수 있다. 시는 센터 유치와 함께 산업 전반에 AI를 적용해나갈 방침이다. 이를 위해 △초고성능 컴퓨팅 기반 통합데이터 플랫폼 구축 △지역 디지털 혁신 글로벌 선도기업 육성 △포항시 인공지능 지원 조례 제정 △기업하기 좋은 투자 환경을 위한 융자 및 펀드 조성 △전 산업 인공지능 대전환(AX) 촉진 등을 추진해나갈 계획이다. 이강덕 시장은 “포항이 가진 잠재력을 활용해 국가 AI컴퓨팅센터를 유치할 수 있도록 민·관·산·학·연이 협력해 힘을 모아가겠다”고 했다.

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

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

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.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 저성능 칩만으로 미국 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 개발했다. 그간 중국에 반도체 수출을 제한해 온 미 정부는 물론 AI 개발에 천문학적 금액을 쏟아붓던 미 빅테크(거대 기술기업)들이 큰 충격에 빠졌다. 미국과 비교가 되지 않는 ‘갓성비’를 내세워 중국이 글로벌 AI 생태계 주도권을 가져가는 것 아니냐는 실리콘밸리의 우려가 커지고 있다. ‘세계 AI 3강’을 목표로 한다고 말만 하는 한국은 일모도원(날은 저물고 갈 길은 멀다)의 처지가 됐다. 27일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 미 언론 보도를 종합하면 딥시크는 지난 20일 복잡한 추론 문제에 특화한 AI 모델 ‘R1’을 새로 선보였다. 실리콘밸리 벤처투자업계 주요 인사들은 딥시크의 새 AI 모델이 AI 분야 혁신의 새 이정표가 될 것으로 보고 있다. 도널드 트럼프 미 대통령의 최측근이자 실리콘밸리 대표 벤처투자가인 마크 앤드리슨은 엑스(X·옛 트위터)를 통해서 “딥시크 R1은 내가 지금까지 본 혁신 가운데 가장 놀랍고 인상적이다”라면서 “딥시크 R1은 AI 분야의 ‘스푸트니크 순간’”이라고 언급했다. 스푸트니크 순간은 기술 우위를 자신하던 국가가 후발 주자의 앞선 기술에 충격을 받는 상황을 가리키는 용어다. 1957년 옛 소련이 인류 최초의 위성 스푸트니크 1호를 미국보다 먼저 발사해 워싱턴이 충격을 받은 사례에서 비롯됐다. 전문가들은 딥시크가 공개한 보고서에서 밝힌 모델 개발 비용에 놀라고 있다. 딥시크의 ‘V3’ 모델에 투입된 개발 비용이 557만 6000달러(약 78억 8000만원)에 그쳤기 때문이다. 이 돈은 실리콘밸리에서 AI 관련 임원 한 사람의 연봉도 되지 않는 돈이다. 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama) 3 모델을 엔비디아의 ‘H100’으로 훈련한 비용에 견줘도 10분의 1 수준이다. 챗GPT 개발사인 오픈AI와 경쟁하는 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 최근 “AI 모델 하나를 개발하는 데 최대 10억 달러(약 1조 4000억원)의 비용이 들어간다”고 말했다. 이와 비교하면 딥시크 개발 비용은 저렴해도 너무나 저렴하다. 딥시크의 AI 모델 개발은 미국의 고성능 AI 칩 수출제한 조치를 이겨낸 성과여서 실리콘밸리는 물론 미 정부에도 충격을 주고 있다. 조 바이든 미 행정부는 2022년 8월 “중국군이 AI 구현 등에 쓰이는 반도체 제품을 군사용으로 전용할 위험이 있다”는 이유로 엔비디아와 AMD의 첨단 반도체 중국 수출을 금지했다. 이에 따라 엔비디아의 A100과 업그레이드 버전인 H100의 중국 수출에 제동이 걸렸다. 그래서 엔비디아가 중국 시장 전용으로 다운그레이드해 내놓은 제품이 H800이다. 딥시크는 이 H800 2048개로 AI를 훈련했다. 비유하건대 중국의 무명 권투 선수가 양쪽 다리에 모래주머니를 차고 링에 올라가 세계 최고 수준 선수들과 대등하고 싸우고 있다고 볼 수 있다. 하드웨어의 열세를 소프트웨어 업데이트로 극복한 것이다. 뉴욕타임스(NYT)는 “미국의 공급 제한이 되레 중국의 저비용 AI 모델 개발을 자극했다는 지적이 나온다”면서 “미국의 반도체 칩 무역 제재가 중국 기술자들이 인터넷에 공개된 공개 소스 도구를 기반으로 창의적인 해결책을 모색하도록 만들었다”고 분석했다. 블룸버그통신도 “딥시크의 성공은 메타와 마이크로소프트 등 미 대기업의 막대한 AI 지출에 대한 의문을 제기한다”라고 전했다. 최근 페이스북 모회사 메타플랫폼(메타)은 올해 AI 개발 및 데이터 센터 구축에 최대 650억 달러(약 93조원)를 지출할 계획이라고 밝혔다. 그런데 중국에서는 100억원도 안 되는 돈으로 훌륭한 AI 모델을 개발했다. 100조원에 육박하는 메타의 막대한 자본 투자가 합리적인지 근본적인 의문이 제기될 수밖에 없는 상황이다. 이 때문에 고성능 AI 칩 수요 폭증으로 막대한 수익을 올리는 엔비디아는 이날 주가가 16.97% 폭락했다. 코로나19 대유행 초기였던 2020년 3월 이후 최대 낙폭이다. 전문가들은 딥시크의 AI모델이 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 오픈소스 기반 개방형 모델이라는 점에도 주목한다. 오픈AI는 이름과 달리 폐쇄형이지만 딥시크의 AI모델은 소스가 공개돼 있어 사용과 수정이 자유롭다. 전 세계 엔지니어들의 집단지성이 발현될 수 있다는 것이다. 실리콘밸리 안팎에선 최고의 AI 기술이 중국에서 나오면 전 세계 개발자들이 이를 토대로 자신들의 시스템을 구축하게 돼 장기적으로 중국에 AI 연구개발 주도권을 뺏길 수 있다고 우려한다. 미 캘리포니아대 버클리 캠퍼스(UC버클리)의 이온 스토이카 컴퓨터공학 교수는 “오픈소스 커뮤니티의 중심축이 중국으로 이동하고 있다. 이는 미국에 큰 위험이 될 수 있다”고 말했다. 일론 머스크 테슬라 CEO는 저렴한 칩을 이용해 AI를 개발했다는 딥시크의 주장에 의문을 제기했다. 머스크는 이날 X에서 딥시크가 표면적으로 밝힌 것보다 엔비디아 최신 칩 ‘H100’을 대량 보유하고 있다는 내용을 담은 글을 공유했다. 최근 AI 데이터 기업 스케일AI의 알렉산더 왕 CEO가 CNBC방송 인터뷰했다. 거기서 왕 CEO는 “딥시크가 약 5만개의 엔비디아 H100을 갖고 있다. 그들은 미국의 수출 통제 때문에 그 사실을 공개적으로 얘기할 수 없다고 한다”고 밝혔다. 머스크는 이 게시물에 “분명히”(Obviously)라는 댓글을 달아 이런 시각에 동의한다는 뜻을 표시했다. 투자회사 캔터 피츠제럴드 애널리스트들도 딥시크가 자사의 컴퓨팅 용량을 실제보다 축소해서 밝혔을 수 있다고 의심했다. 아트레이드 매니지먼트 최고투자책임자 개빈 베이커도 X에서 “(딥시크의) 기술 문서에 따르면 (개발 비용으로 밝힌) 600만 달러(약 86억원)에는 ‘아키텍처, 알고리즘, 데이터에 관한 이전의 연구와 실험에 관련된 비용들’이 포함돼 있지 않다”면서 “딥시크는 분명히 H800보다 더 많은 것을 갖고 있다”고 추측했다. 그러면서 “엔비디아 매출 가운데 약 20%가 싱가포르를 통해 이뤄지는데, 이들 가운데 20%는 아마도 싱가포르에 있지 않을 것”이라며 엔비디아 첨단 칩이 싱가포르를 우회해서 중국 AI 기업으로 넘어갔을 가능성을 제기했다. 이를 고려해도 딥시크의 AI 혁신이 타의 추종을 불허한다는 사실을 부인하기 어렵다. 무제한에 가까운 GPU를 확보하고도 딥시크의 성능을 따라가지 못하는 미국산 AI들이 허다하기 때문이다. 정보기술(IT) 강국임을 자처하는 한국에서는 딥시크 같은 기업이 나오지 않고 있기에 우리로서는 더 뼈아플 수밖에 없다.

이른바 ‘인공지능(AI) 황제주’로 불리는 엔비디아가 올해 세계 최초로 시가총액 4조 달러(5890조원)를 돌파하는 기업이 될 것이라고 3일(현지시간) 미 투자전문매체 모틀리풀이 전망했습니다. 현재 전 세계에서 시가총액 3조 달러를 넘는 기업은 애플, 엔비디아, 마이크로소프트 3곳뿐입니다. 현재로선 애플이 3조 8000억 달러로 1위를 달리고 있지만, 모틀리풀은 엔비디아가 애플을 제치고 가장 먼저 4조 달러 고지에 오를 것으로 내다봤습니다. AI 반도체에 대한 폭발적인 수요에 힘입어 엔비디아의 시가총액은 초고속으로 증가해 왔는데요. 2023년 6월 처음으로 1조 달러를 넘은 데 이어 8개월 만인 지난해 2월 2조 달러를 넘었고, 4개월 만인 지난 6월 다시 3조 달러를 돌파했습니다. 이러한 추세라면 올해 안에 4조 달러 돌파도 충분히 가능할 것이란 분석입니다. 엔비디아는 지난 2년간 일종의 르네상스를 경험했습니다. 원래 비디오 게임그래픽 성능 향상에 주력했던 이 회사는 그래픽처리장치(GPU) 칩셋이 생성형 AI 개발에 필수적이라는 점을 발견하고는 기술 개발에 주력했죠. GPU 시장에서 강력한 입지를 구축한 엔비디아는 AI가 메가트렌드로 부상한 이후 거의 경쟁자 없는 ‘무혈입성’으로 시장 정상에 올랐습니다. 이로 인해 엔비디아는 칩 가격 결정에서 높은 자율성을 확보했고, 이는 기록적인 매출과 이익 성장으로 이어졌습니다. 특히 엔비디아가 개발한 최신 그래픽처리장치인 호퍼 GPU에 대한 수요가 급증한 덕에 현재 GPU 시장의 약 90%를 차지하게 됐는데요. 업계는 이러한 추세가 계속 강화할 것으로 내다보고 있습니다. 차세대 그래픽처리장치 기술인 블랙웰 GPU 아키텍처는 올해 엔비디아의 성장 동력으로 주목받고 있습니다. 블랙웰 GPU 생산량은 올해 1분기에 전분기 대비 3배 증가할 것으로 예상되고 있는데요. 엔비디아가 올해도 성장세를 이어갈 거라는 전망을 지지하고 있죠. 엔비디아 주가는 지난해 약 170% 상승했지만, 지난 한 달간은 주춤한 모습을 보였습니다. 이는 블랙웰 출시와 관련이 있다는 분석입니다. 블랙웰 성과가 기대치를 넘어선다면 엔비디아 주가는 새로운 활력을 얻고 다시 급등할 가능성이 높습니다. 엔비디아의 독보적인 시장 지위에도 불구하고 경쟁은 점차 치열해질 전망입니다. 그러나 아직까지는 엔비디아를 위협할 만한 수준은 아니라는 평가입니다. 모틀리풀은 “애플과 마이크로소프트도 각각 애플 인텔리전스가 탑재된 아이폰16과 애저 클라우드 컴퓨팅 인프라 수요 등 자체적인 성장 동력을 갖고 있다”며 “그러나 이는 엔비디아의 블랙웰의 상승세에는 미치지 못할 것”이라고 분석했습니다. 다만 엔비디아가 지난해 10대 1 주식 분할을 실시했다는 점을 고려해야 한다는 설명입니다. 이로 인해 회사 유통 주식 수가 10배 늘어나 엔비디아 주가가 며칠 만에 20% 이상 급등할 가능성이 매우 낮다는 것이죠.

미 경제전문지 포브스가 검증된 실적과 성장성을 갖춘 7개 기업을 유망 성장주로 선정해 최근 발표했습니다. 이번에 선정된 기업들은 인공지능(AI), 제약, 핀테크 등 미래 성장 산업을 주도하는 기업들로 구성됐는데요. 성장성과 함께 미래 산업을 선도하는 기술력을 보유하고 있어 장기 투자자들의 관심이 집중될 것으로 예상됩니다. 먼저 제약 부문에서는 일라이릴리와 코셉트테라퓨틱스가 이름을 올렸습니다. 일라이릴리는 당뇨병과 비만 치료제 분야에서 두각을 나타내고 있는 기업으로, 특히 모운자로와 제프바운드 제품이 시장에서 큰 호응을 얻고 있습니다. 올해 주당순이익(EPS)은 각각 22.24달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다. 코셉트테라퓨틱스는 대사질환과 정신질환, 종양 치료제를 개발하는 기업으로, 주력 제품인 코림의 꾸준한 매출 성장이 기대되는 상황입니다. AI와 디지털 전환 분야에서는 서비스나우와 쇼피파이가 주목받고 있습니다. 서비스나우는 기업용 워크플로우 자동화 플랫폼을 제공하는 기업으로, AI 기반 솔루션을 통해 기업들의 디지털 혁신을 선도하고 있습니다. 올해 EPS는 16.87달러로 예상됩니다. 쇼피파이는 전체 이커머스 플랫폼 시장의 28%를 차지하는 온·오프라인 상거래 플랫폼 기업으로, 디지털 커머스 시장의 성장과 함께 꾸준한 실적 개선이 기대됩니다. 핀테크 분야에서는 메르카도리브레와 시프트포페이먼츠가 선정됐습니다. ‘남미의 아마존’으로 불리는 메르카도리브레는 남미 최대의 전자상거래 마켓플레이스와 온라인 결제 플랫폼을 운영하고 있습니다. EPS는 47.92달러로 전망되며, 남미 디지털 경제의 성장과 함께 높은 성장세가 예상됩니다. 시프트포페이먼츠는 최근 판매시점관리시스템(POS) 기업 인수를 통해 성장 동력을 확보한 통합 결제 처리 솔루션 기업입니다. 반도체 부문에서는 모놀리식파워시스템즈가 선정됐습니다. 이 기업은 서버와 AI, 자동차 부품 등에 사용되는 전력 제어 회로를 설계하고 판매하는 기업인데요. 자동차 산업과 AI, 5G 등 성장 산업과의 연관성이 높아 향후 성장 가능성이 주목받고 있습니다. 이번 성장주 선정에는 적용한 기준도 공개됐는데요. 5년 이상 연속 매출 성장을 기록하고, 향후 5년간 15% 이상의 매출 성장이 전망되는 기업들이 대상이 됐습니다. 또한 최근 12개월간 10% 이상의 매출 성장을 보이고, 올해 10% 이상의 EPS 성장이 예상되며, 향후 5년간 20% 이상의 EPS 성장이 전망되는 기업들을 선정했습니다. 아울러 10% 이상의 자기자본이익률(ROE)을 보유하고, 애널리스트들로부터 매수 또는 강력 매수 추천을 받은 기업을 가려 뽑았다는 설명입니다. 이와 함께 포브스는 올해 반도체 산업이 AI와 모바일 수요 증가에 힘입어 본격적인 성장세에 접어들 것으로 전망하면서 5개 종목을 매수할 것을 추천했습니다. 이른바 ‘AI 황제주’로 꼽히는 엔비디아와 대항마인 AMD, 미국 팹리스(반도체 설계전문) 기업인 브로드컴, 세계 1위 파운드리 기업인 TSMC, 미국 최대 메모리 반도체 업체 마이크론 테크놀로지 등입니다. AI 칩 시장을 선도하는 엔비디아는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU) 수요 급증으로 지난해 4분기 매출이 전년 대비 279% 증가했으며, AI 훈련용 칩 시장에서 85%의 점유율을 확보하고 있습니다. AMD는 AI 가속기 MI300 시리즈와 에픽 프로세서로 데이터센터 시장 공략을 강화하고 있습니다. 올해 MI300 가속기 주문은 35억 달러에 달할 것으로 예상되며, 데이터센터 CPU 시장 점유율도 28%까지 상승했습니다. 브로드컴은 데이터센터 소프트웨어 기업인 VM웨어 인수를 통해 종합 기술 솔루션 공급업체로 도약했으며, AI 인프라에 필수적인 네트워킹 및 스토리지 제품으로 2024년 AI 가속기 부문에서 55억 달러의 매출을 달성했습니다. TSMC는 글로벌 파운드리 시장 1위 자리를 공고히 하고 있는데요. 지난해 고성능 컴퓨팅 칩 주문의 90%를 확보했으며, AI 관련 매출은 전년 대비 95% 증가했습니다. 마이크론은 AI 애플리케이션용 고대역폭 메모리(HBM) 솔루션 분야에서 선전하고 있으며, HBM 칩의 총 마진이 90%에 달하는 가운데 주요 AI 기업들로부터 52억 달러의 선급 약정을 확보했습니다. 포브스는 “올해 글로벌 반도체 시장 규모는 지난해 대비 10% 증가한 6400억 달러에 이를 것으로 예상되며, 특히 AI 칩 시장은 35% 성장한 1200억 달러 규모를 형성할 것으로 분석된다”고 전했습니다.

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

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.

엔비디아가 애플을 제치고 세계 시가총액 1위 기업에 올랐다. 5일(현지 시각) 기준 미국 뉴욕증시에서 엔비디아의 시가총액은 3조 4300억 달러를 기록하며 애플(3조 3800억 달러)을 앞질렀다. 엔비디아 주가는 올해 들어서만 약 3배가량 상승했으며, 이날 종가는 전 거래일보다 2.84% 오른 139.91달러에 마감했다. 이로써 엔비디아는 애플과 마이크로소프트에 이어 전 세계에서 시가총액 3조 달러를 달성한 세 번째 회사로 자리매김했다. 앞서 엔비디아 시총은 지난 6월에도 애플을 잠시 제쳤다가 다시 2위로 떨어진 바 있다. 엔비디아의 가파른 성장세는 AI 시장 장악력에서 비롯됐다. AI 운영에 사용되는 컴퓨터 그래픽처리장치(GPU)의 주요 공급원으로 급부상하면서 엔비디아는 최근 5분기 연속 매출이 두 배씩 증가하는 폭발적인 실적을 거뒀다. 마이크로소프트를 비롯한 대형 IT 기업들의 AI 인프라 투자가 엔비디아의 실적을 견인했다는 평가다. 반면 애플은 AI 전환에서 다소 고전을 면치 못하고 있다. 올해 들어 주가가 20% 이상 상승하고 아이폰용 애플 인텔리전스를 출시하는 등 AI 도입을 서두르고 있지만 경쟁사들에 비해 AI 혁신을 위한 반도체 확보가 더딘 상황이다. 시장에서는 엔비디아의 독주가 당분간 이어질 것으로 전망하고 있다. AI 시장이 계속 확대되는 가운데 엔비디아의 시장 지배력이 더욱 강화될 것이라는 분석이다.

엔비디아에 HBM3E 납품 가능성SK하이닉스 견줘 물량 확보 관건시장 ‘빨리빨리’ 요구에 대응 중요파운드리 고객사·수율 확보 ‘과제’곧 임원 인사… AI 시대 전략 주목 엔비디아와 SK하이닉스의 밀월 관계가 강화되는 가운데 삼성전자가 올해 4분기 이 틈을 비집고 들어가 인공지능(AI) 반도체 주도권을 되찾아올 수 있을지 주목된다. 지난달 초 반도체 총괄인 전영현 삼성전자 DS부문장(부회장)이 단기적인 해결책보다 근원적 경쟁력을 확보하겠다는 사과문을 발표했지만 주가가 연일 하락하며 시장은 앞으로 2개월 안에 내놓을 결과물에 더 관심을 갖는 분위기다. 조만간 있을 DS부문 리더십의 변화도 AI 시대 삼성전자 반도체 전략을 읽을 수 있는 중요 지표가 될 것으로 보인다. 5일 업계에 따르면 삼성전자는 지난달 31일 3분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 5세대 고대역폭 메모리인 HBM3E 제품의 엔비디아 납품 가능성을 시사했다. 전체 HBM 사업 내에서 HBM3E 비중이 3분기 10% 초중반에서 4분기 50%에 이를 것이라는 전망을 내놓으면서다. 엔비디아는 글로벌 HBM 수요의 절반 이상(58%, 트렌드포스 기준)을 차지한다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 당시 “주요 고객사 퀄(품질 테스트) 과정상 중요한 단계를 완료하는 유의미한 진전을 이뤘고 4분기 중 판매 확대가 가능할 전망”이라고 말했다. 레거시(구형) 공정 중심으로 영향력을 확대하는 중국 반도체 업체와도 경쟁을 펼쳐야 하는 삼성전자로서는 엔비디아 납품 성사는 메모리 기술력에 대한 의심을 지울 수 있는 기회이기도 하다. 다만 급증하는 HBM 수요에 맞춰 제품을 적기에 안정적으로 공급할 수 있을지, SK하이닉스가 엔비디아의 ‘메인 공급자’로서 지위를 확보한 상황에서 삼성전자가 얼마나 물량을 받아낼 수 있을지는 지켜봐야 할 대목이다. 기술력 못지않게 시장의 ‘빨리빨리’ 요구에 대응할 수 있는 것도 중요한 경쟁력인 시대다. 최태원 SK그룹 회장은 전날 ‘SK AI 서밋’에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만났던 에피소드를 소개하며 “엔비디아는 새로운 그래픽처리장치(GPU)가 나올 때마다 SK하이닉스에 더 많은 HBM을 요구하며, 합의된 일정도 항상 앞당겨 달라고 요청한다”고 했다. 이승우 유진투자증권 연구원은 3분기 실적 발표 후 ‘앞으로 필요한 것은 계획서가 아닌 증명서’라는 제목의 보고서에서 “삼성 측이 제시한 HBM3E 전망은 긍정적”이라면서도 “삼성의 시간과 시장의 시간, 삼성의 언어와 시장의 언어 사이에는 아직 간극이 있어 보인다”고 지적했다. ‘기다림의 시간’이 지속되는 상황에서 삼성전자가 보다 명확하게 시장에 시그널을 줄 필요가 있다는 설명이다. 삼성전자는 ‘엔비디아 HBM 납품’이라는 큰 산을 넘더라도 파운드리(위탁 생산) 고객사·수율 확보 등 만만치 않은 과제를 해결해야 한다. AI 반도체 시장에선 메모리, 설계, 파운드리 사업을 함께 하는 게 시너지를 내는 데 효과적이라는 취지로 차별화를 꾀했지만 주력인 메모리 사업에 비상이 걸리자 회사 측은 파운드리 속도 조절로 ‘급한 불’부터 끈다는 계획이다. 이르면 이달 중 임원 인사에서도 메모리 중심의 대대적 변화가 있을 것이란 얘기가 나온다. 그러나 장기적으로 ‘아픈 손가락’인 파운드리를 흑자 사업으로 돌려놓기 위해서는 적임자를 세워 고객 신뢰를 회복하는 게 우선이라는 주장도 나온다. 이병훈 포항공대 전자전기공학과 교수는 “TSMC는 주요 자리마다 그 분야 최고의 전문가를 앉혀 놓았다”면서 “고객 불만이 있어도 그 사람이 설명하면 (고객이) 이해하고 참을 수 있다. 삼성전자도 파운드리를 제대로 이해하는 사람을 영입해야 한다”고 말했다. 한편 삼성전자는 지난 4일부터 이틀간 ‘삼성 AI 포럼 2024’를 열고 글로벌 석학들과 함께 AI의 미래에 대해 논의했다고 밝혔다. 딥러닝 분야의 세계적 권위자인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수를 비롯해 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자 겸 미국 뉴욕대 교수, 지식 그래프 분야 세계적 권위자인 이안 호록스 영국 옥스퍼드대 교수 등 AI 석학들이 기조 강연에 나섰다. 한종희 삼성전자 부회장은 “보다 효율적이고 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 데 책임을 다할 것”이라고 말했다.

KT가 마이크로소프트(MS)와의 협력을 통해 향후 5년간 최대 4조 6000억원의 누적 매출을 달성하겠다는 목표를 제시했다. 2조 4000억원을 공동으로 투자하는 만큼 인공지능(AI)과 클라우드 분야 서비스·인프라를 고도화하고 차별화된 경쟁력을 확보하겠단 방침이다. KT는 10일 서울 동대문 노보텔 앰배서더에서 기자간담회를 열고 향후 MS와의 협력 계획을 소개했다. 양사는 5년간 파트너십 계약을 통해 내년 상반기 오픈AI의 ‘GPT-4o’ 기반 한국어 특화 AI 모델과 관련 서비스를 개발하는 한편 디지털전환(AX) 전문기업 이노베이션 센터를 설립할 예정이다. 한국의 규제·보안 등 환경을 고려한 공공·금융 부문 대상 클라우드 서비스도 공동 개발해 내년 1분기 상용화한단 계획이다. 김영섭 대표는 “네이버 등 많은 기업들이 잘한다고 하지만 고객이 알아주는 것은 실제 가치를 창출하는 제품과 서비스를 선보이는 속도다. 이런 것을 가장 빨리 하는 것이 누가 제일 잘하느냐로 판가름난다”며 신속한 서비스 출시를 예고했다. KT는 MS와 협업으로 엔비디아의 최신 GPU(그래픽처리장치)도 조기 확보할 수 있게 됐다. 정우진 KT 컨설팅그룹장(전무)은 “엔비디아의 최신 GPU인 H200은 MS에 가장 먼저 공급되는데, 이 중 일부가 KT를 통해 한국에도 들어올 것”이라고 밝혔다.

윤석열 대통령은 26일 “대한민국을 2027년까지 인공지능(AI) 분야에서 세계 3대 강국으로 도약시키겠다”며 ‘AI 국가 총력전’을 선포했다. 윤 대통령은 이날 서울 포시즌스 호텔에서 열린 ‘국가인공지능위원회 출범식 및 제1차 회의’를 주재하면서 “AI가 국가 역량과 성장을 좌우하고 경제 안보의 핵심이 되는 시대로 지금 전환되고 있다”며 이렇게 밝혔다. 현재 한국의 AI 국가 경쟁력 순위는 6위다. 윤 대통령은 지난 4월 반도체 현안 점검회의에서 ‘AI-반도체 이니셔티브’를 발표하고 대통령 직속 AI위원회 설치 계획을 밝혔다. 대통령이 위원장을 맡고 염재호 태재대 총장이 부위원장을 맡았다. 이 밖에도 AI 전문가 등 민간위원 30명, 과학기술정보통신부 등 장관급 정부위원 10명 등으로 구성됐다. ‘AI 4대 천왕’ 중 앤드루 응 미국 스탠퍼드대 교수, 얀 르쿤 뉴욕대 교수, 요수아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수가 글로벌 AI 전략 그룹으로 합류한다. 윤 대통령은 “AI의 급속한 발전과 함께 많은 부작용도 발생하고 있다”며 “AI 기술로 생산된 가짜뉴스들이 민주주의를 위협하고 최근에는 딥페이크 기술을 악용해 인권을 침해하는 사례들이 빈번하게 일어나고 있다”고 지적했다. 윤 대통령은 “‘국가 AI 컴퓨팅 센터’를 민관 합작 투자로 구축하겠다”며 “AI 연구개발과 산업 육성의 핵심 인프라로 기능할 것”이라고 말했다. 이어 “산업과 사회 전반의 AI 전환을 촉진하고 민간의 AI 투자를 확대시키겠다”며 “저작권과 개인정보보호 규제가 보호하려는 핵심 가치는 지키되 이것이 AI 혁신의 걸림돌이 되지 않도록 규제를 전향적으로 개선해 나가겠다”고 덧붙였다. 윤 대통령은 “연구개발과 인프라는 물론이거니와 교육, 법제에 이르기까지 모든 분야에서 치밀한 전략을 세우고 이를 철저하게 이행할 것”이라고 했다. 이날 회의에서 과학기술정보통신부는 국가 AI 컴퓨팅 인프라 대폭 확충, 민간 부문 AI 투자 대폭 확대, 국가 AI 전환(AX) 전면화, AI 안전 및 안보 글로벌 리더십 확보 등 ‘4대 플래그십 프로젝트’를 발표했다. AI 컴퓨팅 인프라를 제공하기 위해 2조원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터를 구축하고 2030년까지 최신 그래픽처리장치(GPU) 규모를 현재의 15배인 2EF(엑사플롭스·1초에 100경 번의 부동소수점 연산처리 능력) 이상으로 확충하기로 했다. 이는 AI 칩 선두주자 ‘엔비디아’의 고가 GPU인 H100 3만개 규모에 해당한다. 민간 부문에서는 4년간 AI 분야에 총 65조원 규모를 투자하기로 했다. 박상욱 대통령실 과학기술수석은 이날 용산 대통령실 브리핑에서 “정부는 민간 투자가 더 활성화될 수 있도록 조세특례 등 적극적으로 지원하기로 했다”며 “11월에 AI안전연구소를 설립하고 연내 AI기본법이 제정되도록 추진하겠다”고 밝혔다.

2조원 규모 국가AI컴퓨팅센터 구축2030년까지 GPU 15배로 확충앤드류 응 ‘AI 4대 천왕’ 전략 그룹으로 윤석열 대통령은 26일 “대한민국을 2027년까지 인공지능(AI) 분야에서 세계 3대 강국으로 도약시키겠다”며 ‘AI 국가 총력전’을 선포했다. 윤 대통령은 이날 서울 포시즌스 호텔에서 열린 ‘국가인공지능위원회 출범식 및 제1차 회의’를 주재하면서 “AI가 국가 역량과 성장을 좌우하고 경제 안보의 핵심이 되는 시대로 지금 전환되고 있다”며 이렇게 밝혔다. 현재 한국의 AI 국가 경쟁력 순위는 6위다. 윤 대통령은 지난 4월 반도체 현안 점검회의에서 ‘AI-반도체 이니셔티브’를 발표하고 대통령 직속 AI위원회 설치 계획을 밝혔다. 대통령이 위원장을 맡고 염재호 태재대 총장이 부위원장을 맡았다. 이 밖에도 AI 전문가 등 민간위원 30명, 과학기술정보통신부 등 장관급 정부위원 10명 등으로 구성됐다. ‘AI 4대 천왕’ 중 앤드류 응 미국 스탠포드 교수, 얀 르쿤 뉴욕대 교수, 요수아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수가 글로벌 AI 전략 그룹으로 합류한다. 윤 대통령은 “AI의 급속한 발전과 함께 많은 부작용도 발생하고 있다”며 “AI 기술로 생산된 가짜뉴스들이 민주주의를 위협하고 최근에는 딥페이크 기술을 악용해 인권을 침해하는 사례들이 빈번하게 일어나고 있다”고 지적했다. 윤 대통령은 “‘국가 AI 컴퓨팅 센터’를 민관 합작 투자로 구축하겠다”며 “AI 연구개발과 산업 육성의 핵심 인프라로 기능할 것”이라고 말했다. 이어 “산업과 사회 전반의 AI 전환을 촉진하고 민간의 AI 투자를 확대시키겠다”며 “저작권과 개인정보보호 규제가 보호하려는 핵심 가치는 지키되 이것이 AI 혁신의 걸림돌이 되지 않도록 규제를 전향적으로 개선해 나가겠다”고 덧붙였다. 윤 대통령은 “연구개발과 인프라는 물론이거니와 교육, 법제에 이르기까지 모든 분야에서 치밀한 전략을 세우고 이를 철저하게 이행할 것”이라고 했다. 이날 회의에서 과학기술정보통신부는 국가 AI 컴퓨팅 인프라 대폭 확충, 민간 부문 AI 투자 대폭 확대, 국가 AI 전환(AX) 전면화, AI 안전 및 안보 글로벌 리더십 확보 등 ‘4대 플래그십 프로젝트’를 발표했다. AI 컴퓨팅 인프라를 제공하기 위해 2조원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터를 구축하고 2030년까지 최신 그래픽처리장치(GPU) 규모를 현재의 15배인 2EF(엑사플롭스·1초에 100경 번의 부동소수점 연산처리 능력) 이상으로 확충하기로 했다. 이는 AI 칩 선두주자 ‘엔비디아’의 고가 GPU인 H100 3만개 규모에 해당한다. 민간 부문에서는 4년간 AI 분야에 총 65조원 규모를 투자하기로 했다. 박상욱 대통령실 과학기술수석은 이날 용산 대통령실 브리핑에서 “정부는 민간 투자가 더 활성화될 수 있도록 조세특례 등 적극적으로 지원하기로 했다”며 “11월에 AI안전연구소를 설립하고 연내 AI기본법이 제정되도록 추진하겠다”고 밝혔다.