SKT 뉴스룸 통해 참여 기업별 역할·강점 소개 정부 독자 AI 파운데이션 모델 사업 본격 평가 단계 내년 1월 15일 1차 평가서 5개 팀 중 4개 팀 선발 SK텔레콤이 참여 중인 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 정예팀의 구성과 역할을 공개했다. 정부가 추진 중인 ‘국가대표 AI’ 프로젝트는 내년 1월 15일 1차 평가를 앞두고 있으며, 이 평가를 거쳐 정예팀은 5곳에서 4곳으로 줄어들 예정이다. SK텔레콤은 14일 뉴스룸을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀에 참여 중인 기업들의 역할과 기술적 강점을 소개했다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온이 참여하고 있으며, SK텔레콤는 독자 모델의 경쟁력으로 정확성·신뢰성·확장성·범용성·효율성 등 다섯 가지를 제시했다. 정확성 고도화는 라이너가 담당한다. 라이너는 실제 서비스 환경에서 축적한 AI 운영 경험을 바탕으로, 모델 개발 과정의 핵심 단계를 내부 역량으로 빠르게 연결하는 구조를 강점으로 내세웠다. 셀렉트스타는 한국어 환경에 특화된 평가 체계를 기반으로 모델의 신뢰성과 안정성을 검증하는 역할을 맡는다. 실제 서비스 과정에서 발생할 수 있는 오류와 편향을 조기에 탐지·개선하는 데 초점을 둔다. 글로벌 확장성은 크래프톤이 담당한다. 전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해온 경험과 멀티모달 AI 연구개발 역량, 축적된 사용자 행동 데이터를 바탕으로 독자 모델의 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 포티투닷은 차량 환경에서의 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량을 통해, 낮은 지연 시간과 실시간 판단이 요구되는 환경에서도 활용 가능한 범용성을 확보하는 역할을 맡았다. 인프라 효율성은 국산 AI 반도체 기업인 리벨리온이 담당한다. 리벨리온은 국산 AI 모델과 국산 반도체를 함께 최적화하는 구조를 통해 실제 서비스 환경에서의 연산 효율과 비용 경쟁력을 높이겠다는 전략을 제시했다. 과학기술정보통신부는 지난 8월 4일 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 컨소시엄을 독자 AI 파운데이션 모델 정예팀으로 선정했다. 해외 빅테크 의존도를 낮추고, 자국 내 인프라·데이터·모델·인재를 확보하는 이른바 ‘소버린 AI’ 역량 구축이 목표다. 정부는 단계별 평가를 통해 내년 1월 15일 1차 평가 이후 정예팀을 4곳으로 줄이고, 이후 추가 평가를 거쳐 2027년 최종 2개 팀만 남길 예정이다. GPU, 데이터, 인재 확보 지원 역시 평가 결과에 따라 차등 적용된다. 업계에서는 이번 1차 평가가 독자 AI 전략의 방향성을 가늠하는 첫 분기점이 될 것으로 보고 있다. 한 업계 관계자는 “지금까지는 각 컨소시엄이 기술 구상과 협업 구조를 설명하는 단계였다면, 이제부터는 실제 구현 가능성과 완성도가 본격적으로 비교될 것”이라며 “1차 평가 결과가 이후 정부 지원과 사업 전개의 중요한 기준이 될 수 있다”고 말했다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

경기도의회 경기도청예산결산특별위원회 임창휘 의원(더불어민주당, 광주2)은 경기도의 미래 성장 동력인 AI 산업 육성을 위해 기존의 부동산 개발 중심의 산업단지 조성 방식을 탈피하고, 개발 이익을 고가의 디지털 인프라(GPU 등)에 재투자하는 ‘AI 혁신클러스터 2.0’ 모델을 제안했다. 임창휘 의원은 12월 11일 열린 AI국 대상 2026년도 본예산 심사에서 “과거 ‘판교 테크노밸리 1.0’이 기업에게 물리적 공간을 제공하는 ‘베이스캠프’였다면, 앞으로의 ‘AI 클러스터 2.0’은 고성능 컴퓨팅 파워와 데이터를 제공하는 ‘디지털 심장’이 되어야 한다”며 이같이 밝혔다. “사무실 임대만으론 부족… 공공이 ‘GPU·데이터 안심존’ 깔아줘야” 임 의원은 현재 추진 중인 경기 AI 혁신클러스터 조성 사업이 단순한 입주 공간 확보에 그쳐선 안 된다고 지적했다. 그는 “스타트업이 개별적으로 구매하기 힘든 고가의 GPU(그래픽 처리 장치)를 공공이 구매해 저렴하게 빌려주고, 민감한 의료·금융 데이터를 안전하게 학습할 수 있는 ‘데이터 안심존’과 ‘실증 테스트베드’를 구축하는 것이 공공의 핵심 역할”이라고 강조했다. “개발 이익, 곶감 빼먹듯 쓰지 말고 ‘AI 특별회계’로 묶어라” 특히 임 의원은 막대한 재원의 해법으로 ‘(가칭)경기 AI·테크노밸리 특별회계’ 신설을 제안했다. 과거 판교 테크노밸리가 공기업 특별회계를 통해 용지 매각 수익을 재투자하며 성장했듯, 향후 조성될 3기 신도시와 테크노밸리 개발 이익금의 10~20%를 의무적으로 적립하자는 것이다. 임 의원은 “적립된 재원의 용도를 AI 스타트업 지원, GPU 센터 구축, R&D 자금 등으로 엄격히 제한해 지속 가능한 미래 투자 구조를 만들어야 한다”고 주장했다. “도시 만드는 GH, 산업 채우는 AI국… ‘G-Tech 원팀’으로 뭉쳐야” 또한 임 의원은 도시 계획과 산업 육성이 따로 노는 행정 비효율을 타파하기 위해 ‘경기 테크노 원팀(G-Tech One Team)’ 구성을 촉구했다. 그는 “도시주택실과 경기주택도시공사가 도시라는 하드웨어를 만들고 나면 뒤늦게 AI국이 AI 산업이라는 소프트웨어를 채우는 방식은 늦다”며 “지구단위계획 수립 단계부터 협업하여, 자율주행 도시에 도로 센서와 통신망(V2X)을 미리 심는 식의 ‘AI 맞춤형 설계’가 필수적”이라고 역설했다. 경기 전역을 ‘AI 벨트’로… 규제 많은 동부권은 ‘친환경 데이터센터’로 역발상 한편 임 의원은 이러한 전략을 바탕으로 “▲경기 남부권에는 반도체·바이오 중심의 AI 클러스터, ▲ 경기 서부권에는 모빌리티 AI 클러스터, ▲ 경기 북부권에는 산업 AI 클러스터, 그리고 ▲ 경기 동부권에는 데이터 AI 클러스터를 조성해 경기 전역을 하나의 ‘AI 벨트’로 묶어 균형 발전을 추진”해야 한다고 강조했다. 질문을 마치며, 임 의원은 “AI는 특정 지역의 전유물이 아니라 경기도 균형 발전의 핵심 도구”라며 “개발 이익을 미래 자본으로 전환하는 담대한 전략을 통해 경기도를 세계적인 AI 기술 패권의 중심지로 만들어야 한다”고 당부했다.

인공지능(AI) 패권 경쟁의 분수령은 특정 기술의 우열이 아니라 엔비디아 H100 칩을 둘러싼 미중의 신경전이었다. GPT-4급 학습을 가능하게 한 이 칩은 ‘AI 시대의 원유’였고, 미국은 H100을 민감 기술로 묶어 중국 수출을 막아 중국의 그래픽처리장치(GPU) 처리 능력을 제어하면 AI 개발 속도를 늦출 수 있다고 믿었다. GPU 제약 속에서도 중국 스타트업 기업이 자체 개발한 딥시크가 글로벌 경쟁력을 보이자 미국 내부에서는 “제재가 중국의 자립 속도를 오히려 앞당기고 있다”는 우려가 커졌다. 이런 흐름 속에서 도널드 트럼프 대통령은 최근 기존의 전면 봉쇄 전략을 수정했다. H100보다 10배나 강력한 고성능 H200의 대중 수출을 전격 허용한 것이다. 그는 “중국을 완전히 밀어내면 더 빨리 독자 체제를 만든다”, “그들이 계속 우리 칩을 쓰는 것이 미국의 이익”이라고 강조했다. 워싱턴에서 이 조치를 ‘트로이 목마 전략’이라고 부르는 이유다. 최신 사양인 ‘블랙웰’은 봉쇄하되 그 아래급인 H200은 풀어 중국의 자립 속도를 조절하면서 중국 AI 산업을 미국 기술 생태계 안에 묶어 두려는 계산이 깔려 있다. 미국의 전략 변화가 드러나면서 중국의 계산은 한층 복잡해졌다. H200의 성능은 매력적이지만 이를 수입하는 순간 미국의 정책 변화에 다시 종속될 수 있다는 위험이 따른다. 그래서 시진핑 주석은 국산 반도체 사용 압박, 외산 GPU 통관 강화, 국산 칩 데이터센터 보조금 같은 ‘자립 생태계 보호’ 전략을 더욱 밀어붙이고 있다. 외산 칩을 쓰면 속도는 나지만 통제권을 잃고, 국산 칩을 택하면 독립성은 확보되지만 성능과 비용의 제약이 커지는 구조적 선택의 갈림길에 중국은 서 있는 것이다. AI 칩의 세대가 바뀌는 지금 미중 경쟁의 본질은 ‘생태계 장악전’으로 이동했다. AI 패권은 칩·데이터·클라우드·모델·인재가 하나의 구조로 연결되는 순간 결정되며, 그 구조를 더 촘촘히 통제하는 쪽이 승자가 된다.

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

광주시가 대한민국 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략인 ‘국가 AX 혁신거점 광주’ 조성을 본격화한다. 광주시는 2026년도 광주시 예산으로 역대 최대인 총 3조9497억원을 확보했다. 이 가운데 AI관련 예산은 1634억원 규모로, 대규모 실증·기반시설 조성과 인재양성 등 전 분야에서 AI 사업을 본격적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다. ▲인공지능 기반시설 확충: 3개 사업에 208억원 국가 AX 거점 구축의 핵심인 기반시설 확대를 위해 3개 사업에 208억원이 확보됐다. 광주에 국가 NPU 전용 컴퓨팅센터를 설립하는 방안에 대한 타당성 연구(6억원)를 추진한다. 국산 NPU의 실증·활용을 위한 공공형 컴퓨팅센터를 조성하고, 범용 소프트웨어 환경을 구축해 NPU 생태계 확장을 도모할 계획이다. 국가 AI데이터센터 고도화(192억원) 사업은 AI데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원(H100)을 산·학·연에 보다 폭넓게 지원하고, 고도화를 위한 기본계획을 수립할 예정이다. 피지컬AI 기반 휴머노이드 제조혁신센터 구축예산에 10억원이 확보돼 산업 현장의 AX 확산을 위해 휴머노이드 로봇 시험생산과 성능평가를 위한 기반시설을 구축한다. ▲ AI 실증도시 구현 : 2개 사업에 302억원 광주시는 도시 전역을 실증 공간으로 확장하는 ‘광주형 규제프리 도시모델’을 본격 기획(5억원)한다. 기존 규제특례의 적용 범위를 산업·서비스 단위에서 도시 전역으로 확대하는 ‘광주형 규제프리 도시규모 실증모델’ 마련을 위한 사업 기획이다. 또 교통·안전·에너지 등 도시문제 해결을 위한 AX 기술 실증을 대규모로 추진하는 ‘AX 실증밸리’ 조성(297억원)으로 시민 체감형 인공지능(AI) 서비스를 확대할 계획이다. ▲AI 인재양성 강화 : 2개 사업에 136억원 AI 인재양성도 한층 강화된다. 광주인공지능사관학교(105억원)는 최고급 실무교육 과정인 ‘SW마에스트로’를 도입하고, 내년부터 전 과정이 전액 국비 지원으로 운영된다. 광주과학기술원(GIST) 부설 광주 AI 과학영재학교 설립 예산(31억원)이 반영돼 초·중·고-대학-산업으로 이어지는 인공지능(AI) 인재 사다리가 확고해진다. ▲AI 반도체 실증 확대 : 2개 사업에 280억원 국산 NPU시장의 경쟁력 강화와 조기 상용화를 위해 실증 기반시설을 대폭 강화한다. AI 반도체 실증 지원(220억원), 반도체 첨단패키징 실증센터 구축(60억원)을 통해 설계검증·패키징·고장 분석 등 전주기 지원체계를 구축해 국산 AI 반도체 상용화를 가속한다. ▲AI 자율주행 특화도시 조성 : 3개 사업에 628억원 광주시는 인공지능과 모빌리티를 융합해 신도시에서 첨단기술과 서비스를 개발·실증하는 미래도시모델 조성 계획(10억원)을 수립하고, 자율주행차 200대 규모의 도시 단위 대규모 실증(611억원)을 추진한다. 또 자율주행 데이터 학습을 위한 GPU 기반 AI 학습센터 기획(7억원)도 포함됐다. ▲AI 헬스케어·뷰티산업 육성 : 4개 사업에 81억원 방문·접수, 진료·진단, 수술, 입원·병동, 퇴원·수납 등 병원 이용 전 과정에 AI 기술을 집적·적용한 AI 특화병원 운영(30억원) 그리고 지역 내 노화 코호트(전남대병원·조선대병원·기독병원)를 공적으로 활용할 수 있도록 통합실증연구지원센터 구축(16억원) 예산이 확보됐다. 또 AI헬스케어 실증 콤플레스 조성(25억원)과 AI 뷰티기기 기술 고도화(10억원) 등을 통해 의료·바이오·뷰티 분야의 고부가가치 산업 육성이 본격화된다. 최태조 인공지능산업실장은 “내년 정부 AI 예산 확보로 광주는 국산 반도체(NPU), 최첨단 자율주행, AI 병원 등 국가 AX 핵심 전략을 최초로 실증하는 도시로 도약할 것”이라며 “정교한 사업 기획과 속도감 있는 추진으로 광주가 대한민국 AI 3강 도약을 이끄는 선봉장이 되겠다”고 밝혔다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

세계 각국이 원전 속도전을 펴고 있다. 하워드 러트닉 미 상무부 장관은 2일(현지시간) 한국과 일본이 현금 투자하는 총 7500억 달러 투자처에 대해 “원자력으로 시작할 것”이라고 말했다. 러트닉 장관은 “전력 발전을 위한 원자력 병기고를 가져야 한다”고도 했다. 대만 경제부는 퇴역한 제2·제3 원전의 재가동 가능성이 있다는 보고서를 지난달 28일 심사·결정했다. 후쿠시마 원전 사고를 겪은 동일본의 지방자치단체장들도 연이어 원전 재가동 용인을 밝히고 있다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 그제 신규 원전 2기에 대한 공론화를 언급했다. 올 2월 국무회의에서 의결된 11차 전력수급기본계획(전기본)에는 1.4기가와트(GW)급 대형 원전 2기를 건설해 2037~2038년 도입하는 계획이 담겨 있다. 김 장관은 “한국수력원자력이 연내 부지 공모를 하겠다고 한 만큼 올해를 넘기지 않고 절차를 정할 것”이라고 밝혔다. 국무회의 결정 사항을 공론화하는 것이 옳은지 묻지 않을 수 없다. 공론화 핑계로 원전 건설을 백지화하려는 것이라는 비판도 나온다. 특히 원전은 우리 주요 수출품이다. 최근 이재명 대통령의 아랍에미리트(UAE)와 튀르키예 순방에서 원전 수출은 주요 의제였다. 정부는 사용후핵연료 재처리 권한을 얻기 위해 한미 원자력협정 개정도 추진하고 있다. 국내에서 정작 신규 원전 건설을 보류하는 것은 문재인 정부의 ‘국내 탈원전, 해외 수출’이라는 모순을 반복하는 일이다. 인공지능(AI)은 ‘전기 먹는 하마’라고 불린다. 엔비디아가 한국에 우선 공급하기로 한 그래픽처리장치(GPU) 26만장 가동에 필요한 전기가 1GW로 원전 1기 용량이다. 풍력·태양광 등 재생에너지는 바람·날씨 등 환경 변화에 따라 전력 생산이 들쭉날쭉해 효율성이 떨어진다. 건설 중인 용인 반도체 클러스터, 증설되는 평택 반도체 캠퍼스 등에도 막대한 전력이 필요하다. ‘AI 3대 강국’은 안정적 전력 확보를 위한 원전 없이는 허언일 뿐이다.

미국 반도체 기업 마이크론테크놀로지가 일본 히로시마현에 새 인공지능(AI)용 반도체 공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조 5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(4조 7000억 원)을 보조한다. 새 공장에서 생산할 제품은 차세대 HBM이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로, 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 설명했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 차지하고 있다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 올해 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 삼성전자에 이어 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(18조 3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔(7조 2900억원)에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

미국 메모리 대기업 마이크론테크놀로지가 히로시마현에 인공지능(AI) 반도체용 신공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(약 4조 7000억 원)을 보조한다. 신공장에서 생산할 제품은 고성능 메모리의 일종인 차세대 HBM(고대역폭 메모리)이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 해설했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 보유한다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 2025년 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(약 18조3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(약 94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

광주시가 ‘국가NPU(신경망처리장치)컴퓨팅센터’ 구축 예산 확보에 나서면서 지난 5년간 ‘인공지능(AI) 중심도시 광주 프로젝트’를 통해 조성된 광주형 AI생태계가 본격적인 성장단계에 진입했다는 평가를 받고 잇다. 광주시는 24일 AI산업의 실질적 성장을 이끌 국가NPU컴퓨팅센터 구축과 ‘AI 전환(AX) 실증밸리’ 조성을 통한 미래 전략산업 육성을 본격화한다고 밝혔다. NPU는 인공지능 추론 단계에서 그래픽처리장치(GPU)보다 10~100배 높은 효율을 보이는 차세대 반도체다. 광주시는 국가AI컴퓨팅센터 유치 무산 이후 ‘AI 메가샌드박스’ 전략을 바탕으로 국가NPU컴퓨팅센터 유치, AI 규제프리 실증도시 조성 등을 정부에 제안하며 후속 논의를 이어오고 있다. 이와 함께 AI 기술 실증과 기업·연구기관·산업계 간 연계를 강화하기 위한 핵심 거점으로 ‘국가AI연구소’를 유치하는 방안도 정부와 협의하고 있다. 이와 관련 강기정 광주시장은 지난 23일 “국가NPU컴퓨팅센터 구축과 AI 모빌리티신도시 조성 등 AI관련 대안 사업들에 대해 정부·=여당과 구체적인 협의가 진행되고 있다”며 “다음달 시민들께 결과를 구체적으로 말씀드리겠다”고 밝혔다. 광주시는 지난 5년간 ‘AI 중심도시 광주 프로젝트’를 통해 기업 유치, 기반시설 조성, 인재 양성으로 이어지는 종합 지원체계를 구축하며 광주형 AI 생태계를 확립해오고 있다. 구체적으로 ▲AI 관련 160여 개 기업 유치 ▲지역 AI기업의 CES 혁신상 24건 수상 ▲국가AI데이터센터·실증랩·창업·교육 기반 구축 등 AI 산업 전반에서 실질적인 성과를 거두며 지역 산업구조 변화를 이끌고 있다.

경기도의회 미래과학협력위원회 소속 윤충식 의원(국민의힘, 포천1)이 21일 도의회 의원실에서 진행된 ‘2026년 AI국 예산안 업무보고’에서 경기도 자체 AI(Sovereign AI) 구축 사업의 부실을 경고하고, 무리한 확장보다는 내실 다지기에 집중할 것을 주문했다. 이날 윤 의원은 경기도 자체 생성형 AI 플랫폼 구축 사업과 관련해, AI국이 요청한 예산 53억 원 중 인프라 확충(GPU 구매 등) 예산 23억 원만 반영된 점을 지적했다. 윤충식 의원은 “핵심 예산이 절반 이상 삭감된 상황에서 사업을 추진한다면, 이도 저도 아닌 ‘반쪽짜리’ 사업이 될 우려가 크다”라며 “추진 동력을 잃지 않도록 예산 확보 대책이 시급하다”라고 꼬집었다. 특히 윤 의원은 경기도가 내년부터 해당 AI 서비스를 도 본청을 넘어 공공기관과 시군으로 확대하려는 계획에 대해 ‘속도 조절’을 당부했다. 윤 의원은 “현재 시범 운영 중인 시스템도 튜닝과 버그 수정이 필요한 단계”라며 “완벽하게 세팅이 끝나고 데이터의 안정성이 검증된 후에 확장을 해도 늦지 않다. 설익은 상태에서 무리하게 범위를 넓히면 오히려 행정의 혼란을 초래할 수 있다”라고 강조했다. 또한 윤 의원은 최근 사회적 문제로 대두된 ‘딥페이크’ 범죄 대응과 관련한 예산이 제대로 편성되지 않은 점에 대해서도 강한 아쉬움을 표했다. 윤 의원은 “딥페이크 성범죄 예방 관련 조례가 제정됐음에도, 이에 발맞춘 예산이 충분히 세워지지 않은 것은 유감”이라며 “도민의 안전과 직결된 사안인 만큼, 소액의 시범 사업에 그칠 것이 아니라 실효성 있는 대응 체계를 갖춰야 한다”라고 지적했다. 이 외에도 윤 의원은 육아 공무원 등을 위한 원격 근무 인프라(가상 PC) 구축 사업에 대해서는 “업무 효율성과 직원 복지 차원에서 필요한 사업”이라며 긍정적인 견해를 보이면서도, 보안과 운영상의 맹점이 없도록 철저한 준비를 당부했다. 윤충식 의원은 “AI와 미래 과학 분야는 경기도의 경쟁력을 좌우할 핵심 분야”라며 “어려운 재정 여건이지만, 도민의 안전과 행정 효율을 높이는 필수적인 사업들이 예산 부족으로 좌초되지 않도록 의회 차원에서도 예산 확보를 위해 끝까지 노력하겠다”라고 밝혔다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 인공지능(AI)은 명실상부한 세계 경제의 중심으로 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화, 관세 이슈, 고물가 상황에서도 여전히 견고한 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있기 때문입니다. 구글과 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 앞다퉈 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있습니다. 이로 인해 AI 가속기(GPU)를 거의 독점적으로 공급하는 엔비디아의 실적은 하늘 높은 줄 모르고 치솟고 있습니다. 역대급 실적: 시장 우려를 잠재운 엔비디아 올해 3분기 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 일각의 우려를 불식시키고, 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 엔비디아는 이번 분기에 570억 달러(약 79조 8000억원)라는 역대 최대 매출을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러(약 50조 4000억원), 순이익은 319억 달러(44조 6600억원)로 이 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 칩인 ‘블랙웰’에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이며, 데이터 센터용 클라우드 GPU도 이미 완판된 상태라고 설명했습니다. 다음 분기에는 650억 달러(91조원)라는 매출 신기록을 수립할 것으로 전망했습니다. 한동안 주춤했던 엔비디아 주가는 이 실적 발표를 기점으로 다시 반등했습니다. 그럼에도 왜 ‘거품론’이 계속되는가? 하지만 엔비디아의 호실적이 AI 거품론을 완전히 잠재운 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 핵심 성장 동력인 것은 분명하지만, 현시점에서 기대할 수 있는 실질적인 경제적 이득에 비해 너무 많은 자금이 이른바 ‘묻지마 투자’로 쏠리고 있으며, 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 고평가되어 있다는 것이 거품론의 핵심 배경입니다. 사실 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 존재해 왔습니다. -철도 산업 (19세기 후반): 산업 초창기 큰돈을 벌 수 있다는 기대감에 막대한 자금이 몰리며 철도가 마구잡이로 건설되었으나, 과잉 투자로 인해 결국 상당수 기업이 파산했습니다. -자동차 산업 (20세기 초반): 우후죽순처럼 자동차 회사가 생겨나며 한때 미국 내 자동차 제조사가 약 2000개에 달했습니다. 하지만 치열한 경쟁 끝에 대부분이 문을 닫았고, 20세기 중반에는 포드와 크라이슬러, GM의 ‘빅3’ 체제로 재편되었습니다. 투자의 달인 워런 버핏도 이 사례를 언급하며, 신기술의 파급력과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 최후의 승자를 맞히지 못해 돈을 잃었다는 점을 강조한 바 있습니다. -닷컴 버블 (2000년대 초반): AI 버블과 가장 유사하게 거론되는 사례입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없었지만, 모든 인터넷 기업이 돈을 번 것은 아니었습니다. 검색 엔진의 구글, 전자 상거래의 아마존, 운영체제의 마이크로소프트, 소셜미디어의 메타 등이 최종 승자가 됐습니다. 반면 수많은 경쟁자는 거의 대부분 몰락했습니다. AI의 중요성과는 별개로 거품론이 제기되는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 GPU 가격은 물론 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 인프라 비용이 치솟고 있습니다. 하지만 닷컴 버블 때와 마찬가지로, 정작 AI 서비스로 유의미한 수익을 창출하고 있는 기업은 아직 많지 않습니다. 역설적으로 치솟는 GPU 가격과 폭등하는 비용 구조가 AI 버블을 터트릴 ‘바늘’이 될 수도 있는 상황입니다. 성장통을 겪으며 성숙해질 AI 산업 구글과 마이크로소프트, 아마존 등은 AI 도입을 통해 인력 효율화를 꾀하며 수익성을 일부 개선했지만, 막대한 데이터 센터 운영 비용을 온전히 감당할 만큼 유료 서비스 매출을 올리는 기업은 드뭅니다. 여전히 상당수 사용자는 무료 서비스를 이용하고 있으며, 일반 소비자이든 기업이든 충분한 유료 가입자를 확보한 기업은 소수에 불과합니다. 이미 AI는 우리의 삶을 바꾸고 있고, 앞으로 산업과 일자리에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 하지만 현재 우후죽순 등장하고 있는 AI 서비스 중 상당수는 확실한 비즈니스 모델을 증명하지 못하고 사라질 가능성이 높습니다. 산업이 성숙기에 접어들고 경쟁 구도가 정리되면, 지금처럼 경쟁적으로 데이터 센터를 확장할 유인이 줄어들고 ‘비용 절감’이 더 큰 화두가 될 것입니다. 엔비디아의 역대급 실적에도 불구하고 거품론은 완전히 사라지지 않을 것입니다. 다만 시장이 향후 몇 차례의 구조조정을 거치더라도 AI가 인터넷 혁명 이상으로 우리 삶에 거대한 변화를 가져올 차세대 성장 동력임은 분명해 보입니다. 그 과정에서 초기 투자자들에게는 기회와 위기가 공존한다는 점을 냉정하게 직시해야 할 것입니다.

2020년대 들어 AI는 세계 경제의 중심으로 확실하게 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화와 관세, 그리고 고물가에도 여전히 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있습니다. 구글, 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크들이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 서로 경쟁적으로 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있고 이에 따라 GPU를 거의 독점적으로 제공하는 엔비디아의 실적 역시 하늘 높은 줄 모르고 치솟았습니다. 올해 3분기(엔비디아 회계연도로는 2026년 3분기) 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 우려를 불식시키고 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 이번 3분기에 엔비디아는 570억 달러라는 역대 최대 실적을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러, 순이익은 319억 달러로 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 블랙웰에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이고 데이터 센터를 위한 클라우드 GPU는 완판된 상태라고 설명했습니다. 그리고 다음 분기에는 650억 달러라는 매출 신기록을 수립할 것으로 내다봤습니다. 한동안 내려갔던 엔비디아 주가는 실적 발표를 기점으로 반등했습니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 거품론이 완전히 사라진 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 성장 동력인 것과는 별개로 현시점에서 기대할 수 있는 경제적 이득에 비해 너무 많은 ‘묻지마 투자’가 이뤄지고 있고 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 높게 형성되어 있다는 것이 거품론의 배경입니다. 사실 새로운 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 있어 왔습니다. 예를 들어 철도의 경우에도 19세기 후반 산업 초창기에는 큰돈을 벌 수 있다는 기대에 자금이 몰리면서 마구잡이로 철도가 건설됐고 결국 상당수는 파산했습니다. 또 20세기 초반에는 우후죽순처럼 자동차 회사가 생기면서 한때 미국 내 자동차 회사의 숫자가 거의 2000개에 이르렀던 적도 있습니다. 결국 상당수 회사가 문을 닫았고 회사의 숫자가 줄어들면서 20세기 중반에는 포드, 크라이슬러, GM의 3강 체재로 굳어지게 됩니다. 투자의 달인인 워런 버핏도 이 사례를 언급하면서 신기술에서 누가 승자가 될지 알기 어렵다는 점을 강조한 바 있습니다. 자동차의 중요성과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 돈을 건지지 못했습니다. AI 버블과 가장 비슷하게 거론되는 사례인 닷컴 버블 역시 마찬가지입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없지만, 그렇다고 모든 인터넷 기업들이 돈을 번 것은 아닙니다. 예를 들어 검색 엔진에서는 구글, 전자 상거래에서는 아마존, 운영체제에서는 마이크로소프트, 소셜 미디어에서는 메타 등이 최종 승자가 됐고 다른 경쟁자들은 대부분 몰락했습니다. 물론 승리한 기업들이 아닌 경쟁사에 투자한 상당수 투자자는 돈을 잃었습니다. AI의 중요성과 별개로 AI 버블론이 나오는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐이 일면서 GPU 가격을 포함해 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 비용이 치솟고 있는 가운데 닷컴 버블 때처럼 AI 서비스로 돈을 벌고 있는 기업은 사실 많지 않습니다. 따라서 역설적으로 GPU 가격이 치솟고 메모리 가격이 폭등하는 상황이 AI 버블을 터트릴 바늘이 될 수 있습니다. 그나마 구글이나 마이크로소프트, 아마존은 AI 덕분에 많은 직원을 해고할 수 있게 되어 수익성이 개선되긴 했지만, 아직은 유료 서비스로 대규모 AI 데이터 센터 비용을 감당할 수 있는 기업은 많지 않아 보입니다. 상당수 사용자가 무료 서비스를 이용하고 있기 때문입니다. 일반 소비자이든 기업이든 유료 사용자를 충분히 확보할 수 있는 기업은 사실 많지 않을 것입니다. AI는 이미 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 산업과 일자리에 엄청난 영향을 주겠지만, 지금 우후죽순으로 등장하고 있는 AI 서비스 상당수는 유료 고객을 충분히 확보하지 못해 결국 사라질 가능성이 높습니다. 그리고 산업이 성숙해진 다음 서로 간의 경쟁이 줄어들면 AI 데이터 센터 역시 지금처럼 경쟁적으로 크게 지을 이유가 사라지고 비용 절감이 더 큰 목표가 될 것입니다. 이런 이유에서 엔비디아의 호실적에도 거품론은 완전히 날아가지 않고 남게 될 것입니다. 다만 AI 시장이 몇 차례에 걸쳐 큰 구조조정을 거치더라도 인터넷 이상으로 우리 삶에 큰 변화를 일으킬 차세대 성장 동력이라는 점은 분명해 보입니다. 단지 초기에는 여러 위기와 기회가 있을 수 있다는 점 역시 염두에 둬야 할 것입니다.

글로벌 인공지능(AI) 반도체 선두 주자 엔비디아가 월가의 예상을 압도하는 사상 최대 실적을 기록하면서 ‘AI 거품론’을 불식하는 데 성공했다. 19일(현지시간) 발표된 엔비디아의 2026회계연도 3분기(8~10월) 매출은 570억 1000만 달러(약 83조 4000억원)로, 전년 동기 대비 62% 급증했을 뿐만 아니라 시장 예상치(549억 달러)를 크게 웃돌았다. 순이익 역시 319억 달러로 폭증하며 압도적인 수익성을 기록했다. 데이터센터 부문의 매출이 512억 달러를 기록하며 성장을 견인했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 “최신 AI 칩 블랙웰 판매가 기록적이며 클라우드 GPU(그래픽처리장치)는 이미 품절 상태”라고 선언하며 수요가 공급을 초월했음을 밝혔다. AI 거품 논란에 대해선 “우리는 AI의 선순환 단계에 진입했다”고 강조했다. 이는 전 세계 컴퓨팅 환경이 GPU 기반 AI 시스템으로 대전환하고 있으며, 이에 따라 훈련과 추론 수요가 기하급수적으로 늘어날 거란 의미다. 엔비디아는 다음 분기 매출 가이던스 역시 시장 예상치(616억 달러)를 뛰어넘는 650억 달러를 제시하며 성장 가속을 예고했다. 콜렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 블랙웰과 차세대 칩 루빈을 중심으로 “2024년 초부터 2026년 말까지 약 5000억 달러 매출을 달성할 가능성이 있다”고 했다. 성장 모멘텀이 앞으로 수년간 이어질 거란 전망에 힘을 실은 셈이다. 엔비디아 실적은 국내 증시에도 강력한 매수 신호로 작용했다. 이날 코스피는 전 거래일 대비 1.92% 오른 4004.85에 마감하며 3거래일 만에 4000선에 복귀했다. 삼성전자는 4.25% 오른 10만 600원에 마감하며 10만 전자를 회복했고 SK하이닉스는 1.60% 오른 57만 1000원에 거래를 마쳤다. 미국 정부가 이날 중동 우방국인 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE)에 최대 7만개의 블랙웰 칩 수출을 승인하면서 한국의 최신 AI 반도체 확보를 둘러싼 불확실성도 해소될 전망이다.

엔비디아 3분기 실적발표 글로벌 인공지능(AI) 반도체 선두 주자 엔비디아가 월가 예상을 압도하는 사상 최대 실적을 기록하면서 ‘AI 거품론’을 불식하는 데 성공했다. 19일(현지시간) 발표된 엔비디아의 2026 회계연도 3분기(8~10월) 매출은 570억 1000만 달러(약 83조 4000억원)로, 전년 동기 대비 62% 급증했을 뿐만 아니라 시장 예상치(549억 달러)를 크게 웃돌았다. 순이익 역시 319억 달러로 폭증하며 압도적인 수익성을 기록했다. 데이터센터 부문의 매출이 512억 달러를 기록하며 성장을 견인했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 “최신 AI 칩 블랙웰 판매가 기록적이며, 클라우드 GPU(그래픽처리장치)는 이미 품절 상태”라고 선언하며 수요가 공급을 초월했음을 밝혔다. AI 거품 논란에 대해선 “우리는 AI의 선순환 단계에 진입했다”고 강조했다. 이는 전 세계 컴퓨팅 환경이 GPU 기반 AI 시스템으로 대전환하고 있으며, 이에 따라 훈련과 추론 수요가 기하급수적으로 늘어날 거란 의미다. 엔비디아는 다음 분기 매출 가이던스 역시 시장 예상치(616억 달러)를 뛰어넘는 650억 달러를 제시하며 성장 가속을 예고했다. 콜렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 블랙웰과 차세대 칩 루빈을 중심으로 “2024년 초부터 2026년 말까지 약 5000억 달러 매출을 달성할 가능성이 있다”고 했다. 성장 모멘텀이 앞으로 수년간 이어질 거란 전망에 힘을 실은 셈이다. 엔비디아 실적은 국내 증시에도 강력한 매수 신호로 작용했다. 이날 코스피는 전 거래일 대비 1.92% 오른 4004.85에 마감하며, 3거래일 만에 4000선에 복귀했다. 삼성전자는 4.25% 오른 10만 600원에 마감하며 10만 전자를 회복했고, SK하이닉스는 1.60% 오른 57만 1000원에 거래를 마쳤다. 미국 정부는 이날 중동 우방국인 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE)에 최대 7만개의 블랙웰 칩 수출을 승인하면서 한국의 최신 AI 반도체 확보를 둘러싼 불확실성도 해소될 전망이다.