정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

네이버가 엔비디아를 대상으로 10억달러(약 1조 4809억원) 규모의 제3자 배정 유상증자를 실시하기로 했다. 엔비디아는 거래가 마무리되면 네이버 지분 4.5%를 확보한다. 네이버는 엔비디아, 글로벌 투자사 브룩필드와 함께 세종 데이터센터에 구축하는 인공지능(AI) 팩토리 용량을 2028년까지 200메가와트(MW)로 확대할 계획이다. 네이버는 엔비디아에 보통주 724만 1564주를 배정하는 유상증자를 결정하고 전략적 투자 계약을 체결했다고 27일 밝혔다. 주금 납입 예정일은 오는 10월 30일이다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만이며, 2008년 코스피 이전 상장 이후 처음이다. 이번 투자는 네이버와 엔비디아가 지난달 발표한 기가와트(GW)급 AI팩토리 구축 협약의 후속 조치다. 엔비디아가 네이버의 주주로 참여하면서 양사의 협력 범위도 그래픽처리장치(GPU) 공급과 기술 제휴를 넘어 자본과 인프라 사업으로 확대된다. 네이버는 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’에 엔비디아의 AI 데이터센터 플랫폼인 ‘DSX’를 적용한다. 당초 55MW로 계획했던 AI팩토리 용량을 2028년까지 200MW로 세 배 이상 늘리고, 장기적으로는 1GW까지 확대한다는 목표다. 시설에는 엔비디아의 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼 등이 도입될 예정이다. 사업에 필요한 자금은 엔비디아와 브룩필드, 네이버가 나눠 조달한다. 브룩필드는 GPU와 데이터센터 등 AI 인프라 구축에 최대 90억달러를 지원하는 내용의 비구속적 조건부합의서를 네이버와 체결했다. 네이버는 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했으며, 나머지 사업비는 직접 부담할 계획이다. 다만 엔비디아의 투자는 일반적인 거래 종결 조건과 함께 네이버가 엔비디아 투자금과 별도로 최소 90억달러의 확정 금융을 확보하는 것을 전제로 한다. 현재로서는 유상증자 결정과 투자 계약이 이뤄진 단계로, 자금 납입과 거래 종결 절차가 남아 있다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI팩토리를 먼저 가동해 관련 매출을 내기 시작할 방침이다. 이후 한국과 미국의 AI 기업에 대규모 컴퓨팅 자원을 제공하고, 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 인프라 수요도 공략한다. 네이버는 유상증자와 함께 약 1조원 규모의 자사주 490만주를 다음 달 3일 소각하기로 했다. 이해진 네이버 이사회 의장은 “엔비디아의 전략적 투자와 브룩필드와의 인프라 조달 합의를 계기로 AI팩토리 사업이 본격적인 실행 단계에 들어섰다”며 “소버린 AI 생태계를 조성하고 한국의 AI 경쟁력 강화에 앞장서겠다”고 말했다.

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.

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

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

네이버클라우드와 HD한국조선해양이 조선 산업에 특화된 인공지능(AI)·클라우드 환경을 공동 구축하며 조선업 AI 전환(AX)에 나선다. 양사는 HD한국조선해양의 설계·생산 환경에 최적화된 AI·클라우드 인프라를 구축하고, 이를 기반으로 차세대 선박 플랫폼(SDV)과 피지컬 AI 분야까지 협력을 확대하기로 했다고 20일 밝혔다. 조선업은 국가핵심기술 보호와 초대용량 설계 데이터 관리, AI 기반 생산체계 구축이 동시에 요구되는 산업으로 꼽힌다. 이에 따라 산업 특성을 반영한 AI·클라우드 환경 구축이 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다는 설명이다. 양사는 우선 AI 팩토리를 기반으로 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 최적화하고 프라이빗 클라우드 운영 환경을 구축할 계획이다. 이를 통해 HD현대 그룹 차원의 AI 활용 기반을 마련하는 한편, 공동 전문조직(CoE)을 구성해 AI와 클라우드 운영 역량도 내재화하기로 했다. 차세대 선박 플랫폼 공동 개발과 조선소 현장의 AI 전환도 추진한다. 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계하고, AI 비전 기술과 로봇 운영 플랫폼을 활용해 조선 산업에 특화된 AI 활용 모델을 발굴·실증할 예정이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선업에 최적화된 AI 기반을 구축하고 다른 산업으로도 확산 가능한 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “HD현대가 보유한 2억건 이상의 조선·해양 데이터와 네이버의 AI 기술을 결합해 AI 기반 스마트 조선소를 구축하고 미래 선박 시장을 선도하겠다”고 밝혔다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 글로벌 AI(인공지능) 시장이 폐쇄형 생태계 중심으로 빠르게 재편되고 있다며 독자적인 프런티어(최상위) 모델 확보에 나서야 한다고 강조했다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 취임 1주년 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려 드는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 AI 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 어느 날 갑자기 중단되거나 가격이 100배 뛰는 상황에도 대응할 수 없다”고 말했다. 그는 최근 중국이 개방형 AI 모델을 공개하고 있지만 장기적으로는 미국과 같이 폐쇄형 중심으로 전환할 가능성이 크다고 봤다. 배 부총리는 “미국은 점점 폐쇄형 AI 정책을 만들어가는 반면 중국은 모델을 공개하며 진영을 확장하려는 노력을 하고 있다”며 그러나 “미국과 비슷한 절차를 밟아가고 있다고 생각한다”고 말했다. 그러면서 “미국도 초기에는 많은 모델들을 서비스화하면서 나왔지만 그것들을 폐쇄 모델로 전환하고 미토스 수출 통제 등 정부 규제도 점점 강화되고 있다”고 설명했다. 배 부총리는 이 자리에서 세계적 AI 경쟁력 확보를 위한 투트랙 전략을 제안했다. 국내 산업 생태계의 AI 전환(AX)을 위한 ‘독자 파운데이션 모델 개발 프로젝트(독파모)’를 지속하는 동시에 글로벌 프론티어(최상위)급 모델 개발을 통해 글로벌 기술 패권 경쟁에 뛰어들어야 한다는 것이다. 배 부총리는 “과거만 해도 독자 AI가 왜 필요한지에 대한 의문이 잇따랐지만 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 추진하면서 현재는 외산 AI를 활용하더라도 우리 스스로 독자적인 AI를 갖춰야 한다는 데 공감대가 형성되고 있다”며 “이 자체가 의미 있는 성과”라고 말했다. 세계 최고 수준의 프론티어급 모델 개발은 막대한 자본과 컴퓨팅 자원이 투입되는 프로젝트로 정부의 투자 의지와 예산 확보가 필수적이다. 배 부총리는 “미토스급 모델을 개발하려면 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘베라루빈’ 기준으로 약 1만장이 필요하고 그 가격은 지금 기준으로만 3조 5000억원 수준”이라며 “GPU 클러스터 구축 등 부대 비용까지 고려하면 실제 투입 비용은 더욱 커질 것”이라고 말했다. 과기정통부는 내년 예산에 이를 반영하기 위해 재정당국과 협의를 이어가고 있는 상황이다. 그는 “정부가 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 투자형 연구개발(R＆D) 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”며 “AI 3대 강국을 넘어 글로벌 리더십을 확보하려면 이 정도 투자는 필요하다”고 강조했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

하정우 전 청와대 AI미래기획수석이 인공지능(AI) 확산으로 인한 청년 고용 감소와 양극화에 대비하기 위해 초과 세수를 미래세대와 지역 성장에 투자해야 한다고 제언했다. 하 전 수석은 18일 한국경제인협회 제주하계포럼에서 “AI로 기업 생산성이 높아질수록 고용이 줄어드는 것은 피하기 어렵다”며 “고용 없는 성장과 K자형 양극화가 나타날 수 있어 초과 세수를 미래 먹거리뿐 아니라 청년 세대와 지방 성장에도 투자해야 한다”고 말했다. 그는 AI 시대 한국의 경쟁력으로 메모리 반도체를 꼽았다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)의 ‘특이점은 메모리’라는 발언을 소개하며 “세계 최고 수준의 메모리 경쟁력을 보유한 한국에는 분명한 기회가 있다”고 강조했다. 하 전 수석은 AI가 세상을 이해하는 기본 단위인 ‘토큰’을 생산하는 ‘지능 공장’ 구축 경쟁이 세계적으로 벌어지고 있다고 설명했다. 하 전 수석은 “각국이 AI를 핵무기처럼 관리하는 시대가 오고 있다”며 “앞으로는 강력한 AI 모델 자체가 수출 통제 대상이 될 가능성이 크다”고 말했다. 이어 “한국도 앞으로는 지능을 수출하는 국가를 목표로 해야 한다”며 정부와 산업계가 함께 움직여야 한다고 강조했다. 그는 소버린 AI를 단순히 한국어를 잘하는 AI가 아니라 전력과 반도체, 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 데이터, 원천기술, 응용기술 등 AI 생태계 전반에서 주도권을 확보하는 개념으로 정의했다. 하 전 수석은 “필요한 자원을 우리가 주도적으로 확보하려면 협상 카드가 있어야 하는데 그 핵심이 메모리 반도체”라며 “세계적인 제조 경쟁력 역시 한국의 중요한 무기”라고 말했다. AI 3대 메가 프로젝트를 “고부가가치 지능 토큰 생산국으로 도약하기 위한 출발점”이라고 평가하며 태평양 해저케이블 투자 필요성도 제시했다. AI 확산에 따른 사회 변화에 대한 대비도 주문했다. 그는 “AI로 기업 생산성이 높아지면 고용이 줄어드는 것은 필연적이다. 고용 없는 성장과 K자형 양극화가 일어날 수 있다”면서 “초과 세수를 미래 먹거리에도 써야 하지만 청년 세대 성장과 지방 성장에도 투자해야 한다”고 말했다.

현대자동차그룹은 미래 모빌리티, 인공지능(AI), 로봇, 수소, 에너지 등 차세대 산업을 중심으로 영남권과 새만금을 국가 첨단산업 거점으로 육성하는 대규모 투자에 나서며 지역과 함께 성장하는 지속 가능한 발전 모델을 추진하고 있다. 현대차그룹은 영남권과 새만금에 총 51조원 규모의 투자 계획을 발표했다. 제조업 기반의 성장 경험과 미래 기술 역량을 지역별 특성과 산업 인프라에 적극 활용해 첨단 산업 생태계를 조성하고 지역 균형 발전과 미래 성장동력 확보를 동시에 갖춰나간다는 구상이다. 우선 영남권을 미래 첨단산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 올해부터 앞으로 10년간 총 42조원 규모를 투자할 계획이다. 지난 3일 경남 진주에서 열린 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 정부 및 지방자치단체와 투자 양해각서를 체결하고 영남권을 AI 기반 자율주행 모빌리티와 첨단 제조 혁신의 중심지로 육성하겠다는 청사진을 내놨다. 영남권은 현대차 울산공장을 비롯해 현대모비스, 현대위아 등 주요 계열사의 생산거점과 수많은 협력사가 밀집해 있어 축적된 제조 역량과 인프라를 다양하게 활용할 수 있어 국내 자동차 산업의 심장부로 꼽힌다. 현대차그룹은 특히 세계 최대 단일 자동차 생산공장인 울산공장을 미래형 스마트 제조 거점으로 전환하는 데 역량을 집중하고 있다. 올해 4분기 가동 예정인 울산 전기차(EV) 전용 공장을 비롯해 생산, 물류, 품질관리 전 과정을 AI가 최적화하는 AI 기반 제조 시스템을 구축할 예정이다. 생산성과 품질 경쟁력을 높이고 제조 과정에서 쌓이는 방대한 데이터를 기반으로 AI 기술을 지속적으로 고도화하는 선순환 구조가 만들어질 전망이다. 현대차그룹은 AI 기반 자율주행차(AI DV)를 개발하는데 속도를 내고 있다. 로보택시 수준인 자율주행 레벨4 이상의 기술을 중심으로 AI DV 기술을 더욱 고도화하는 가운데 영남권을 기술 개발과 생산의 핵심 거점으로 키워갈 예정이다. 현대모비스는 울산에 배터리 시스템 조립라인을 구축하고 대구에는 모터와 전력제어장치 생산라인을 확대한다. 현대위아는 경남 창원에 전기차 열관리 시스템 생산거점을 구축해 전동화 핵심 부품 경쟁력을 강화한다. 완성차와 핵심 부품을 유기적으로 연결하는 미래 모빌리티 산업 생태계가 영남권을 중심으로 공고해지는 셈이다. 현대차그룹은 미래 항공 모빌리티 전문 법인 슈퍼널의 기술 개발 역량을 활용해 차세대 항공 모빌리티 개발도 추진하고 있다. 자동차와 로봇 개발 과정에서 확보한 자율주행 및 AI 기술을 우주 발사체와 달 탐사 로버 분야로도 이어갈 계획이다. 영남권을 중심으로 소형모듈원전(SMR), 해상풍력, 수전해 플랜트 등 미래 에너지 인프라 분야 투자도 확대할 예정이다. 장재훈 현대차그룹 부회장은 “현대차그룹의 모태인 영남권을 AI 기반 미래 모빌리티와 첨단 제조 혁신의 중심지로 육성해 대한민국 산업 경쟁력 강화와 지역경제 활성화에 기여할 것”이라고 강조했다. 현대차그룹은 앞서 지난 2월 전북 새만금을 로봇, AI, 수소 산업이 집약된 미래 산업 혁신의 새로운 성장 축으로 육성하기 위해 올해부터 총 9조원 규모의 투자를 추진한다는 발표도 내놨다. 투자 비중이 가장 큰 사업은 AI 데이터센터 구축으로 총 5조 8000억원이 투입될 것으로 예상된다. 내년 착공해 2029년 완공을 목표로 하는 초대형 AI 데이터센터는 단계적으로 그래픽처리장치(GPU) 5만장 규모의 연산 능력을 확보해 자율주행과 로보틱스, 스마트팩토리 등에 필요한 방대한 데이터를 처리하는 역할을 한다. 또 연간 3만대 규모의 로봇 생산 공장과 부품 단지를 2029년까지 조성해 휴머노이드 로봇과 물류 로봇 등 차세대 로봇 제품 생산을 늘릴 예정이다. 수소 산업 분야에서는 200㎿ 규모 수전해 플랜트를 2029년 1차 완공한 뒤 단계적으로 증설하기로 했다. 생산된 수소는 수소 모빌리티와 발전 설비, 미래 도시 인프라 등에 활용된다. 현대차그룹은 새만금 투자로 약 16조원 규모의 생산 유발 효과와 약 7만 1000명의 직·간접 고용 창출 효과가 기대된다고 보고 있다.

미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 시장 예상치를 밑도는 2분기 실적을 예고하자 하루 만에 시가총액 약 670억 달러(약 100조원)가 증발했다. 나이키 전체의 기업가치를 넘어서는 규모다. 시장에서는 이번 사태를 단순한 ‘어닝 쇼크’(실적 충격)보다 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업의 정보기술(IT) 투자에서 우선순위가 변했음을 보여주는 상징적인 사건으로 보고 있다. IBM은 14일(현지시간) 지난 2분기 매출이 172억 달러로 지난해 같은 기간보다 1% 증가하는 데 그칠 것으로 예상된다고 밝혔다. 시장 전망치인 178억 6000만 달러를 6억 6000만 달러 밑도는 수준이다. 발표 직후 IBM 주가는 장중 25% 넘게 급락했다. 매출 전망이 시장 기대보다 4%가량 낮았을 뿐인데 시가총액은 4분의 1 가까이 증발한 것이다. 투자자들이 주목한 것은 실적 자체보다 실적 부진의 배경이다. IBM은 기업용 소프트웨어와 메인프레임 서버를 주력으로 하는 회사다. 메인프레임은 은행 전산망이나 항공 예약 시스템처럼 중단 없이 운영돼야 하는 핵심 업무를 처리하는 컴퓨터다. 반면 최근 기업들이 앞다퉈 투자하는 AI 인프라는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 AI 서버처럼 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 장비를 뜻한다. 용도는 다르지만 최근에는 한정된 기업 IT 예산을 두고 경쟁하는 관계다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 치열해지면서 기업들은 GPU와 AI 서버 확보를 투자에서 최우선 순위에 두고 있다. 공급 부족이 이어지는 AI 칩은 제때 확보하지 못하면 사업 일정 자체가 늦어질 수 있지만, 기존 메인프레임 교체나 소프트웨어 업그레이드는 상대적으로 미룰 여지가 있다. AI 투자 확대가 기존 IT 시장의 예산까지 흡수하기 시작한 셈이다. IBM도 이를 피하지 못했다. 아빈드 크리슈나 최고경영자(CEO)는 “우리는 충분히 빠르게 적응하지 못했다”며 대형 계약이 잇따라 지연된 점을 실적 부진의 원인으로 꼽았다. IBM은 AI 플랫폼 ‘왓슨X(watsonx)’와 하이브리드 클라우드 사업을 확대하고 있지만 고객들의 투자 방향이 예상보다 빠르게 AI 인프라 중심으로 이동했다는 설명이다. IBM만의 문제는 아니라는 분석도 나온다. 이마케터의 제이컵 본 애널리스트는 “기업들의 자본 지출이 기존 소프트웨어와 서비스에서 메모리 반도체 등 AI 하드웨어로 이동하고 있다”며 “시장은 AI 경쟁에서 뒤처지는 조짐을 보이는 레거시 기업을 가혹하게 평가할 것”이라고 말했다. 반면 AI 인프라 공급망에 있는 기업들은 수혜를 이어갈 것으로 전망된다. 엔비디아를 비롯해 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론 등이 대표적이다. AI 경쟁이 기술 개발을 넘어 기업들의 투자 우선순위까지 바꾸면서 산업 지형도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다.

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

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

“새 GPU 필요 없나” 투자 위축 우려 마이크론 등 美 반도체 주가 급락 증권가 “AI 투자 축소 신호 아냐”전문가 “AI 반도체 수요는 여전해이달 반도체 실적·투자 계획 변수” ‘남는 GPU(그래픽처리장치)를 빌려주고 돈을 벌겠다.’ 페이스북·인스타그램의 모회사이자 초대형 데이터센터 운영 기업인 메타의 이 한마디가 ‘인공지능(AI) 투자 낙관론’에 균열을 냈다. 시장은 “남는 GPU가 있을 정도면 앞으로 AI 반도체를 예전만큼 많이 사지 않는 것 아니냐”고 받아들였고, 미국 반도체주에 이어 삼성전자와 SK하이닉스까지 급락했다. 2일 삼성전자는 전 거래일보다 2만 8500원(-9.06%) 내린 28만 6000원, SK하이닉스는 37만 3000원(-14.57%) 떨어진 218만 7000원에 거래를 마쳤다. 각각 14거래일, 29거래일 만의 최저치다. 삼성전자는 6월 초 이후 지켜온 ‘30만 전자’도 내줬다. 발단은 메타의 클라우드 사업 진출 검토다. 1일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 그동안 AI 개발을 위해 구축한 대규모 데이터센터에서 남는 GPU를 외부 기업에 빌려주거나 판매하는 ‘메타 컴퓨트(Meta Compute)’ 사업을 검토하고 있다고 보도했다. 그동안 내부에서만 쓰던 AI 설비를 다른 기업에도 빌려주며 수익을 내겠다는 전략이다. 그동안 시장은 빅테크들이 AI 데이터센터를 계속 늘리면서 GPU와 고대역폭메모리(HBM)를 대량으로 사들일 것으로 기대했다. 하지만 메타가 남는 GPU를 외부에 빌려주겠다고 하자 “당장 새 GPU를 추가로 살 필요가 없는 것 아니냐”는 해석이 나왔다. 결국 AI 데이터센터를 늘리는 속도도 예상보다 느려지고, AI 반도체 수요도 줄어들 수 있다는 우려가 커진 것이다. 이 여파로 간밤 미국 증시에서 마이크론(-10.57%), 샌디스크(-10.62%), AMD (-6.89%) 등 반도체주가 일제히 급락했고 필라델피아 반도체지수도 6% 넘게 떨어졌다. 그 충격이 이날 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체주로 이어졌다는 분석이다. 반면 메타는 새로운 수익원을 확보할 수 있다는 기대에 주가가 9% 가까이 올랐다. 다만 증권가에서는 이번 하락을 AI 투자 축소의 신호로 보기는 이르다는 분석이 많다. 조아인 삼성증권 연구원은 “메타의 GPU 수익화는 AI 인프라 투자를 줄이려는 것이 아니라 이미 확보한 자산의 활용도를 높이려는 전략”이라고 말했다. 한지영 키움증권 연구원도 “메타는 이미 상반기부터 클라우드 사업 진출을 예고해 왔다”며 “이번 소식을 투자 과잉으로 해석하는 것은 무리”라고 밝혔다. 시장에서는 이번 조정도 단기에 그칠 가능성에 무게를 두고 있다. 박연주 미래에셋증권 리서치센터장은 “AI 인프라용 반도체 수요는 여전히 견조하고 반도체 기업의 실적과 밸류에이션도 매력적”이라며 “7월 반도체 실적과 빅테크의 AI 투자 계획이 향후 주가의 핵심 변수가 될 것”이라고 말했다.

주식 시장이 반도체발 호황을 맞으면서 5월 증권거래세가 지난해 같은 달보다 400% 넘게 걷혔다. 올해 5월까지 세수는 지난해보다 27조원 더 걷혔고, 누적 세수는 200조원에 육박했다. ‘초과세수’ 전망이 가시화하기 시작한 것이다. 재정경제부가 30일 발표한 ‘5월 국세수입 현황’에 따르면 1~5월 국세 수입은 199조 9000억원으로 지난해 같은 기간보다 27조 5000억원(16.0%) 늘었다. 진도율(정부 목표 대비 징수율)은 48.1%로 지난해(46.1%)보다 2.0% 포인트 높았다. 정부는 “올해 추가경정예산(추경) 기준 세수 증가 목표치(41조 5000억원)의 66.3%를 이미 달성했다”고 설명했다. 세수 증가를 이끈 것은 소득세와 증권거래세였다. 5월 누적 소득세는 66조 7000억원으로 지난해 같은 기간보다 9조원(15.7%) 늘었다. 성과급 지급 확대로 근로소득세가 늘고, 부동산 거래 활성화로 양도소득세가 늘어난 영향이다. 특히 증권거래세는 증시 거래 급증과 세율 인상 효과가 맞물리며 큰 폭으로 증가했다. 5월 한 달 1조 3000억원으로 지난해 3000억원에서 403.3% 껑충 뛰었다. 5월 누적으로는 5조 4000억원으로 지난해 1조 3000억원에서 312.5% 늘었다. 기업 실적 개선에 힘입어 법인세도 증가세를 이어갔다. 법인세는 46조 6000억원으로 지난해보다 3조 9000억원(9.0%) 늘었다. 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업들의 실적 호조가 이어지면 8월 중간예납을 계기로 법인세 증가세가 한층 더 확대될 것으로 보고 있다. 부가가치세도 환급 감소와 수입액 증가 등의 영향으로 지난해보다 4조 5000억원(11.6%) 늘어난 42조 9000억원이 징수됐다. 세수가 풍족해지자 ‘2차 추경’ 가능성이 거론되고 있다. 이재명 대통령은 지난 26일 “우리가 곧 추경을 하게 될지는 모르겠는데, 재원도 추가로 발생하는 것 같다. 보완해야 하지 않을까 싶다”며 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU) 확보를 위한 2차 추경의 필요성을 언급한 바 있다.

“시민 중심의 집단지성을 적극 활용하고 행정은 신속 정확한 처리로 시민 눈높이에 맞는 시정을 뒷받침하겠습니다.” 허태정(61) 대전시장 당선인은 민선 9기 출범 하루 전인 30일 옛 충남도청에 마련된 시장직 인수위원회 집무실에서 서울신문과 가진 인터뷰에서 시민 주권과 민생 회복을 강조했다. 징검다리 재선 시장으로서 지역 발전을 위한 청사진은 잠시 보류했다. “9기 첫 사업은 빚 갚을 계획을 세우는 것이 될 것”이라며 심각한 재정 상황을 에둘러 표현한 그는 “불요불급한 사업은 과감하게 정리하겠다”고 강조했다. 대전의 잠재력과 지속 가능성에 대해서는 자신감을 감추지 않았다. 바이오·방위 산업 등 경쟁력을 보유한 미래 산업 육성과 인공지능(AI)에 기반한 인재 양성 등을 통해 청년 일자리 창출과 경제 발전을 견인한다는 계획이다. 행정통합과 관련해서는 충청권 광역 연합을 중심으로 한 실험과 대전·충남 간 논의 등 ‘투트랙’이 가능하다는 입장을 밝혔다. 다음은 일문일답. -‘리턴매치’로 시정에 복귀한 소감은. “민생을 회복하고 시민을 시정의 주인으로 세워달라는 시민의 뜻이라고 생각한다. 코로나19라는 큰 위기를 헤쳐온 경험을 믿고 민생을 맡겨 달라고 호소한 진심이 시민의 신뢰를 얻었다. 그 무거운 믿음을 한순간도 가볍게 여기지 않겠다. 지난 4년간 야인으로 있으면서 시정 전반을 반추하는 의미 있는 시간을 가졌다. 시정 방향을 고민하고 시민과의 동행을 위한 구상을 하나하나 채우는 과정이 됐다. 어려워진 민생을 다시 일으키고 시민을 시정의 중심에 두는 일로 보답하겠다.” 민선 9기는 시민주권시대집단지성 활용해 정책 추진에 속도행정주도에서 시민·사회주도 전환주민 참여 예산제·NGO 센터 복원-선거 기간 시민주권을 강조했는데. “지역의 일은 지역이 책임지는 풀뿌리 민주주의는 시민이 주인이 될 때 완성된다고 믿는다. 시민참여는 보여주기 절차가 아닌 시정 운영의 기반인데 민선 8기에서 시민주권과 인권이 축소되면서 독선과 불통, 무능으로 전락했다. 지역 사회의 갈등을 줄이고 속도감 있는 정책 추진을 위해 집단 지성을 적극 활용하겠다. 시정에 시민이 참여할 수 있는 통로를 확장할 계획이다. 주민 참여 예산제를 확대하고 주민자치회 기능을 강화해 시정에 관한 관심을 유인하겠다. 특히 시민감사옴부즈맨과 NGO(비정부기구) 센터 등을 복원해 감시와 견제 기능을 병행하는 등 시민주권 시대를 만들어 나갈 것이다. 행정 주도에서 시민·사회 주도로 전환하기 위한 역량 강화 등도 추진한다. 지난 4년 행정의 변두리로 밀려났던 시민을 다시 시정의 중심으로 모시겠다.” -민생 회복 1호 공약인 ‘온통대전 2.0’이란. “지역화폐인 온통대전을 ‘지역 순환 경제 플랫폼’으로 확대할 생각이다. 캐시백은 기본으로 두고, 교통·환경·봉사 등 사회 활동에 대한 마일리지 기능을 추가할 예정이다. 공무원과 산하 기관의 복지 포인트도 지역 화폐로 제공하겠다. 단순히 돈을 돌려주는 지역화폐가 아니라 시민이 쓰는 돈이 지역 내에서 돌아 골목상권의 활력이 되는 선순환 시스템을 만드는 것이 목표다. 나아가 소상공인, 전통시장 자영업자들을 위한 AI 기반의 컨설팅과 택배 서비스까지 가능한 기능을 담아 온통대전을 생활의 필수품으로 정착시키겠다.” -시 재정 상황이 열악하다고 공개했는데. “2022년 말 1조원 수준이던 채무가 2025년 말 기준 약 1조 5800억원으로 급증해 재정 부담이 크다. 올해 재정 부족분이 5400억원에 달하고 내년에는 6900억원이 될 것으로 파악됐다. 추가로 지방채를 발행하면 부채 비율이 20%를 넘게 되는데 이는 전국 특·광역시 중 광주 다음으로 높은 수준이다. 2023년부터 지방 세수가 4000억원 정도 감소했는데 지출은 오히려 늘었다. 철저한 재정 운용 계획 없이 대형 토목건축 사업을 동시다발 추진하고 국비 확보 노력 없이 시비와 빚으로 밀어붙인 결과다. 방만한 사업에 대한 구조조정과 불요불급한 사업은 과감히 정리하겠다. 경제성이 없어, 진행할 수 없는 사업조차 무리하게 추진한 것은 ‘시민을 우롱하는 행위’다. 시의 살림살이를 줄여야 하는 것이 제일 큰 과제가 됐다.” -도시철도 2호선인 트램 개통이 2030년으로 또 다시 지연돼 시민 불편이 예상된다. “현실적으로 2028년 완공은 어렵다는 판단이다. 지하 지장물 변수와 서대전 지하차도 구간 보상 문제 등이 발생해 지연된 것으로 안다. 근본적인 문제는 공정 관리와 차량 기종에 있다. 수소트램은 충전시설만으로 운행량을 감당하기 어려운 것으로 지적된다. 수소 생산설비가 필요한데 매립장 바이오가스로 생산하겠다던 계획도 실현 가능성이 낮은 것으로 평가됐다. 도입 당시 수소 가격을 낮게 잡아 운영 손실도 우려된다. 결국 검증이 충분치 않은 기종을 택하면서 부담으로 작용하게 됐다. 개통 지연은 시민의 불편으로 이어질 수밖에 없다. 임기 내 차질 없이 준공할 수 있도록 총력을 다하겠다.” 최우선 과제는 재정 회복지방채 추가 땐 부채비율 20% 넘어경제성 없는 사업 과감히 구조조정100억 예산 드는 ‘0시 축제’는 폐지-‘0시 축제’는 폐지하는 건가. “재정 위기의 원인이자 방만 경영의 표본인 0시 축제는 올해부터 폐기한다. 0시 축제에 대한 문제의식이 크다. 직접·간접·협찬을 더한 사업비가 약 100억원에 달한다. 일반 사업비도 100억원이면 적지 않은데 쓰고 없어지는 축제 예산으로 과하다. 더욱이 가장 더운 8월에 중앙로를 통제하고 열흘간 진행하면서 교통 불편과 주변 상권 위축 등 시민 피해가 크다. 대전의 정체성을 담아내지 못했고 시민 참여도 부족하다. 이런 방식의 축제를 이어가기는 어렵다고 판단했다. 계약금으로 지급된 17억여원은 매몰 비용으로 처리될 수밖에 없어 부담이 있지만 그로 인한 재정 부담을 더는 것이 값어치 있는 일이라 판단했다.” -지방을 대표하는 축제 필요성도 제기된다. “축제는 하기 가장 쉬운 정책이지만 성공은 쉽지 않다. 돈만 있으면 할 수 있지만 축제를 성공적으로, 지속 가능하게 만드는 건 정말 어려운 일이다. 축제는 정체성과 콘텐츠가 필요하고 시민 참여가 중요하며 결과적으로 경제성이 있어야 한다. 관이 주도하는 방식은 지속성이 떨어진다. 잘못하면 세금 낭비로 이어지고 단체장이 바뀔 때마다 흔들리는 이런 축제는 하지 않는 게 좋다. 규모가 작더라도 시민 참여를 끌어내고 다른 도시에서는 따라 할 수 없는 축제가 필요하다. 과거 ‘빵 축제’는 대전 정체성과 트렌드를 반영하고 상인들의 제안을 시민 주도로 시작했다. 대전의 상징성과 완성도가 더해지면 관광객 유치와 도시 인지도를 높일 수 있는 공간이 될 것으로 자신한다.” 행정통합, 속도보다 방향대전·충남 통합은 시민 공감이 우선충청권 광역연합 내에서 논의 제안광역교통·산업용지 공동 개발부터-광역 행정통합에 대한 입장은. “방향에는 공감한다. 지난 통합 논의는 시민의 공감을 얻지 못한 측면이 크다. 속도가 우선되어서는 안 된다. 공청회 등으로 의견을 수렴하고 단체장 협의체를 가동해 방식과 시기를 논의한 뒤 최종 주민투표로 시민의 뜻을 확인해야 한다. 지방선거 후 충청권 단체장 당선인끼리 만나 행정통합에 관해 대화를 나눴다. 대전·충남은 통합 노력을 함께 한다는데 뜻을 같이했지만 시기와 방식까지 거론하지는 않았다. 통합에 따른 기대 효과와 문제 등에 대한 시민 공감대를 끌어낸 뒤 논의를 추진할 생각이다. 일단 충청권 광역연합 내에서의 논의를 제안한 상태다. 광역연합은 실질적으로 기능할 수 있도록 사업 중심의 추진단으로 전환할 필요가 있다. 광역 교통망과 산업 용지 개발, 내년 개최되는 충청유니버시아드 대회 등을 공동 추진해 체감도를 높여야 한다. 광역연합을 ‘경제자유구역청’으로 운영하는 방안도 검토할 수 있다.” -대전의 미래 성장 동력은. “대전의 가장 큰 자산은 대덕특구에 기반한다. 27개 정부출연연구기관과 카이스트(한국과학기술)가 집적돼 있고 국가 AI 연구원이 들어설 예정이다. GPU 데이터센터 유치와 AI 실증단지 조성을 추진하겠다. 첨단산업 분야는 바이오·방산·소재부품·첨단센서·드론 등 강점 산업을 집중 육성할 계획이다. 그동안 논문과 특허 등에 머물던 연구 결과를 사업화와 창업을 통해 산업화와 일자리로 이어지게 하겠다. 특히 ‘AI 선도도시’로 나아가겠다. 대전은 AI에 기반한 인재 양성의 최적 조건을 갖추고 있다. 보여주기식 사업이나 화려한 치적용이 아니라 시민의 삶을 바꾸고 지방의 지속 가능한 발전을 견인할 수 있는 미래 먹거리를 확보하는데 승부를 걸겠다. 연구가 산업이 되고 일자리가 되게 하는 일이 민선 9기 대전의 가장 큰 ‘대형 사업’이다.”

주식 시장이 반도체발 호황을 맞으면서 지난달 증권거래세가 지난해 같은 달보다 400% 넘게 걷혔다. 올해 5월까지 세수는 지난해보다 27조원 더 걷혔고, 누적 세수는 200조원에 육박했다. ‘초과세수’ 전망이 가시화하기 시작한 것이다. 재정경제부가 30일 발표한 ‘5월 국세수입 현황’에 따르면 1~5월 국세 수입은 199조 9000억원으로 지난해 같은 기간보다 27조 5000억원(16.0%) 늘었다. 진도율(정부 목표 대비 징수율)은 48.1%로 지난해(46.1%)보다 2.0% 포인트 높았다. 정부는 “올해 추가경정예산(추경) 기준 세수 증가 목표치(41조 5000억원)의 66.3%를 이미 달성했다”고 설명했다. 세수 증가를 이끈 것은 소득세와 증권거래세였다. 5월 누적 소득세는 66조 7000억원으로 지난해 같은 기간보다 9조원(15.7%) 늘었다. 성과급 지급 확대로 근로소득세가 늘고, 부동산 거래 활성화로 양도소득세가 늘어난 영향이다. 특히 증권거래세는 증시 거래 급증과 세율 인상 효과가 맞물리며 큰 폭으로 증가했다. 5월 한 달 1조 3000억원으로 지난해 3000억원에서 403.3% 껑충 뛰었다. 5월 누적으로는 5조 4000억원으로 지난해 4조 1000억원에서 312.5% 늘었다. 재경부 관계자는 “레버리지 상장지수펀드(ETF) 출시로 시장 변동성이 커진 상태다. 이는 증권거래세 측면에서 긍정 요인으로 작용한다”고 말했다. 기업 실적 개선에 힘입어 법인세도 증가세를 이어갔다. 법인세는 46조 6000억원으로 지난해보다 3조 9000억원(9.0%) 늘었다. 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업들의 실적 호조가 이어지면 8월 중간예납을 계기로 법인세 증가세가 한층 더 확대될 것으로 보고 있다. 부가가치세도 환급 감소와 수입액 증가 등의 영향으로 지난해보다 4조 5000억원(11.6%) 늘어난 42조 9000억원이 징수됐다. 세수가 점점 풍족해지자 ‘2차 추경’ 가능성이 거론되고 있다. 이재명 대통령은 지난 26일 “우리가 곧 추경을 하게 될지는 모르겠는데, 사실 재원도 추가로 발생하는 것 같다. 보완해야 하지 않을까 싶다”며 인공지능(AI)용 그래픽처리장치(GPU) 확보를 위한 2차 추경의 필요성을 언급한 바 있다.

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

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

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