대한전선이 호주에서 인공지능(AI) 데이터센터 전력 인프라 구축 사업을 수주하며 시장 공략에 속도를 내고있다. 대한전선은 호주 최대 규모의 송전 전력청인 트랜스그리드(Transgrid)가 발주한 AI 데이터센터(AIDC) 전력망 구축 턴키 프로젝트를 수주했다고 8일 밝혔다. 수주 규모는 약 450억원이다. 이번 프로젝트는 호주에 건설 중인 AIDC에 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 사업으로, 대한전선은 330㎸급 케이블 시스템을 ‘턴키’ 방식으로 구축한다. AIDC는 24시간 중단 없이 운영되는 대규모 설비로, 높은 전력 사용량을 안정적으로 뒷받침할 수 있는 전력망 구축이 필수적이다. 전력 공급의 안정성과 신뢰성이 서비스 운영에 직접적인 영향을 미치는 만큼, 초고압 케이블의 품질 신뢰성은 물론 계통 설계, 엔지니어링, 시공, 현장 관리 등 프로젝트 전반에 높은 수준의 기술력과 사업 수행 역량이 요구된다. 대한전선은 초고압 케이블 분야에서 축적한 기술력과 글로벌 프로젝트 경험을 바탕으로 유수의 글로벌 기업과 경쟁해 적격업체로 선정됐다. 대한전선은 호주, 뉴질랜드 등 오세아니아 지역에서 다수의 프로젝트를 수행하며 높은 신뢰도와 경쟁력을 축적해 왔다. 특히 호주에서 상용화된 지중 케이블 중 가장 높은 전압인 500㎸급 프로젝트와 시드니의 전력망 확충을 위한 랜드마크 사업인 ‘파워링 시드니스 퓨처’(Powering Sydney’s Future) 330㎸ 케이블 시스템 구축 프로젝트도 성공적으로 완수했다. 이어 호주 275㎸, 132㎸ 프로젝트와 뉴질랜드 220㎸ 프로젝트 등 오세아니아에서 다양한 사업을 수행했다. 이번 수주는 빠르게 성장하는 AIDC 전력 인프라 시장에서 대한전선의 기술력과 사업 수행 역량을 인정받았다는 점에서 의미가 있다. AI와 클라우드 확산으로 대규모 데이터 처리 및 저장 수요가 증가하면서, 전 세계적으로 AIDC 투자가 확산되고 있다. 이에 따라 안정적인 전력 공급을 위한 인프라 투자가 증가할 것으로 예상되며, 대한전선의 관련 사업 기회도 확대될 것으로 전망된다. 대한전선 관계자는 “AIDC는 안정적인 전력 공급이 필수적인 만큼 높은 수준의 기술력과 프로젝트 수행 경험이 요구된다”며 “이번 수주를 계기로 글로벌 AIDC를 비롯한 고부가가치 전력 인프라 시장 공략을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 붐으로 인해 메모리 반도체 가격이 치솟으면서, 하반기에 스마트폰과 PC 등 전자제품 가격이 줄줄이 인상돼 주요 정보기술(IT) 기업들이 마진 압박을 받을 전망이다. 5일 시장조사기관 트렌드포스에 따르면 지난 1분기 범용 D램 가격은 직전 분기 대비 90~95%, 낸드플래시 가격은 55~60% 상승했다. 트렌드포스는 “스마트폰 제조사들이 지속적으로 높아지는 LPD램(저전력 D램) 가격을 상쇄하려 3분기에 소매 가격을 인상할 것”이라고 예상했다. AI 데이터센터 증설로 우선순위에서 밀린 모바일·PC용 메모리 반도체의 경우 품귀 현상이 이어지고 있다. IDC는 지난 2월 분기별 전망에서 “메모리 가격 상승의 영향으로 올해 스마트폰 출하량은 전년 대비 12.9% 감소하고, 평균 판매가는 14% 상승한 523달러(80만원)로 역대 최고치를 기록할 것”이라고 예측했다. 실제 삼성전자, 애플, 샤오미, 소니 등 IT 기업들은 한 번 출시된 전자제품 시리즈는 시간이 지날수록 가격을 내린다는 통념을 깨고 줄줄이 가격을 인상했다. 애플은 지난달 아이패드 가격을 100∼200달러, 맥북 가격을 100∼300달러 올렸다. 시스템 칩, 메모리, 저장공간 등을 최대 사양으로 선택한 16인치 맥북 프로는 9999달러(한국 가격 1699만원)에 육박했다. 애플이 하반기에 내놓을 전망인 자사의 첫 폴더블폰 가격 역시 예상보다 높아질 수 있다는 관측이 나온다. 특히 상대적으로 저렴한 메모리 반도체를 사용해 가성비 시장을 공략하는 샤오미, 오포 등 중국 기업조차 가격 인상 행렬에 동참한 상황이다. 삼성전자는 지난 2월 갤럭시 S26 시리즈를 전작보다 9만 9000원 올렸고, 갤럭시 Z폴드와 플립7 역시 9만 4600원씩 인상했다. 오는 22일 출시되는 삼성전자의 갤럭시 Z폴드·플립8의 경우도 고용량 옵션에서 특히 가격 인상 가능성이 큰 것으로 알려졌다.

LG가 영남권에 인공지능(AI) 데이터센터 인프라를 비롯해 AI의 ‘눈’ 역할을 하는 광학 기술, AI 반도체 핵심 기판, 차세대 디스플레이 등을 중심으로 오는 2030년까지 9조 4000억원을 투자한다. LG전자는 창원을 중심으로 AI 데이터센터(AIDC) 확산에 대응하기 위한 HVAC(냉난방공조) 연구개발 역량을 강화하고, 프리미엄 가전 분야의 차세대 기술 개발에도 투자를 확대할 계획이다. 구미에서 LG이노텍은 광학솔루션 신모델 양산과 반도체 기판 생산능력 확대를 위한 투자를 추진한다. LG디스플레이는 차세대 디스플레이 신모델 양산을 위한 생산기반을 확대할 예정이다. 이번 투자는 AI 전환에 대응하기 위한 LG의 미래 성장 전략의 일환으로 추진된다. 한편 이날 열린 영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회 행사에는 문혁수 LG이노텍 CEO, 이재성 LG전자 ES사업본부장, 백승태 LG전자 HS사업본부장, 김성현 LG디스플레이 CFO 등이 참석했다.

호남 반도체, 충청 패키징, 영남 소부장… ‘AI 삼각축’ 만든다삼성·SK, 민간 최대 투자 계획 발표충청·영남과 함께 균형발전 가속李 “장기 소외 지역, 개발 기회로” 삼성전자·SK하이닉스가 전남·광주에 800조원을 투자해 반도체 메모리 팹(공장) 4기를 짓는다. ‘호남권 반도체 클러스터’ 구축이 공식화한 것이다. 현실화하면 전남광주통합특별시는 경기 용인에 이어 제2의 국가 반도체 기지로 거듭나게 된다. ‘인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)’를 울산·세종·강원 동해에 나눠 짓는 데는 550조원을 투자한다. 이렇게 반도체와 AI 분야 프로젝트에 약 1558조원이 새롭게 투입된다. 반도체 강국 한국의 경제 성장과 ‘5극 3특’ 국가균형발전을 동시에 달성할 새로운 산업 지도가 그려지는 것이다. 정부는 29일 청와대 영빈관에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 “호남권을 제2의 반도체 생산기지로 조성할 것”이라며 이렇게 밝혔다. 이재용 삼성전자 회장은 후보지로 광주를, 최태원 SK그룹 회장은 호남권을 언급했다. 두 기업은 이 지역에 반도체 메모리 팹을 2기씩 총 4기를 구축할 계획이다. 800조원은 올해 국가 예산 728조원을 웃도는 국내 민간 투자 사상 최대 규모다. 이재명 대통령은 “기존 경기 용인·평택을 중심으로 한 설비들은 이미 한계에 이르렀다. 특히 전력·용수 등이 한계에 다다르고 있다”면서 “지금 계획된 곳에서 팹을 신속하게 완료해 지금보다 매우 앞당겨서 반도체 생산을 이뤄내게 될 것”이라고 말했다. 대기업의 호남 투자가 정부의 압박으로 이뤄진다는 주장에 대해 이 대통령은 “호남이 장기간 개발에서 소외된 것이 기회 요인이 된 측면이 있다”며 “용수와 신재생에너지가 풍부한 곳이 바로 서남 해안 일대”라고 반박했다. 이어 “우리 기업이 3대 메가프로젝트 거점으로 호남을 선택한 것도 바로 이 때문이다. 기업은 성장과 이윤이 중요하다. 그런 점을 인정해야 한다”며 자발적인 투자임을 강조했다. 그러면서 “균형 발전과 새로운 AI 반도체 거점의 수요가 일치한다는 측면에서 이번 발표가 특별한 의미가 있다”고 덧붙였다. 충청권은 81조원을 투자해 ‘반도체 패키징(반도체 포장·연결) 거점’으로 육성한다. 충남 천안·아산에는 신규 고대역폭메모리(HBM) 팹을 짓고, 충북 청주에는 HBM 패키징 투자를 지원한다. 부산·울산·경남과 경북·대구 등 영남권에는 ‘소부장 혁신 거점’을 조성하며 균형을 맞춘다. 부산에는 전력반도체 제2 공공 팹을, 경북 구미에는 시스템 반도체 인프라를 구축한다. AI의 ‘심장’ 격인 AI 데이터센터는 영남권·충청권·강원권에 나눠 짓는다. 울산에는 SK가 1GW, 세종에는 네이버가 1GW, 강원 동해에는 GS가 2.4GW 규모로 구축한다. 이를 통해 2029년까지 총 8.4GW 규모를 달성할 계획이다. 특히 SK텔레콤은 2029년까지 구축할 5GW 규모의 AIDC를 다시 2035년까지 3배인 15GW 규모로 확장하는 2단계 프로젝트도 추진한다. 투자액을 권역별로 종합하면 호남권에는 반도체 팹 4기 800조원, 패키징 1조원, AIDC 87조원 등 총 896조원이 투입된다. 충청권에는 반도체 156조원, AIDC 150조원, 디스플레이·배터리·바이오 86조원 등 총 392조원이, 영남권에는 AIDC 146조원, 피지컬 AI에 13조원, 자동차·조선·항공우주 111조원 등 총 270조원이 투자된다. 이 대통령은 이날 “반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터가 대도약을 위한 삼각 축”이라고 강조했다. 정부는 용인 반도체 벨트 구축에도 속도를 낸다. 김정관 산업통상부 장관은 “수도권의 반도체 생산 능력을 5년 이내에 2배로 확대하기로 했다”며 “2040년대 중후반으로 계획된 팹 구축 시기를 2030년대 중반까지 최대 12년을 획기적으로 단축할 것”이라고 말했다. 정부는 3대 메가프로젝트 인프라 구축의 일환으로 ‘기업형 첨단도시’ 조성 계획을 구체화했다. 지방 첨단 산업단지와 신도시를 결합해 ‘직주근접’(직장과 주거지가 가까운 것)이 보장되는 도시를 만드는 구상이다. 정부는 곧바로 ‘호남·충청·영남권’에서 현장 릴레이 국민보고회에 나선다. 먼저 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 ‘호남권 첨단산업 발전 비전 국민보고회’를 열고 투자 이행 방안과 지원책을 설명한다. 반도체 기업은 세부 실행 계획을 공개하고 전남·광주와 투자 협약을 체결한다. 광주 군 공항 부지와 첨단3지구 등 후보지 중 최종 부지도 공개될 전망이다.

교육부와 과학기술정보통신부가 세계 최고 수준의 기초연구를 수행할 국가연구소(NRL2.0) 4곳을 새로 선정했다. 선정된 연구소에는 향후 10년간 연간 100억원씩 최대 1000억원이 지원될 예정이다. 교육부와 과기정통부는 29일 2026년도 국가연구소(NRL2.0) 선정 결과를 발표하고, 오는 7월 1일부터 사업을 본격 지원한다고 밝혔다. 양 부처가 공동 추진하는 국가연구소 사업은 대학부설 연구소를 세계 최초·최고 수준의 연구거점으로 육성하기 위해 지난해 처음 시작됐다. 올해 선정된 연구소는 ▲서울대 ‘인간중심 피지컬 AI 로보틱스 연구소’ ▲성균관대 ‘성균 지능화 에너지 솔루션 국가연구소’ ▲국립창원대 ‘SMR² 플랫폼 국가연구소’ ▲충남대 ‘테라노스틱스 융합 국가연구소’ 등 4곳이다. 올해는 전국 대학이 경쟁하는 ‘전국형’과 지역대학만 참여하는 ‘지역형’으로 나눠 선정해 지역대학의 대형 연구사업 참여 기회를 확대했다. 서울대 연구소는 인간의 감각과 운동 신경계를 모사한 ‘피지컬 AI’ 로봇 기술 개발을 추진한다. 인간을 밀착 보조하는 차세대 로봇을 개발해 생활·의료 환경에서 구현함으로써 고령사회 돌봄 서비스, 로봇 서비스(RaaS) 산업을 선도한다는 목표다. 성균관대 연구소는 고효율 태양전지와 에너지 저장기술을 AI·디지털트윈과 결합한 차세대 에너지 솔루션 개발에 나섰다. AI 데이터센터(AIDC)의 전력 공급과 산업 전기화, 탄소중립 실현을 위한 핵심 기술 확보 등이 추진 과제다. 지역형으로 선정된 국립창원대는 소형모듈원전(SMR) 핵심 소재와 시스템 통합 기술, AI 자율운전 플랫폼을 개발한다. 충남대는 난치성 암과 감염병, 퇴행성 뇌질환 등을 대상으로 진단과 치료를 동시에 수행하는 ‘테라노스틱스’ 원천기술 개발에 집중할 계획이다. 앞서 지난해 첫 국가연구소로는 고려대 융합분해생물학 국가연구소, 연세대 바이오 센테니얼 융합연구소, 이화여대 멀티스케일 물질 및 시스템 연구소, 포항공대 글로벌 헬스케어 의공학 연구소 등 4곳이 선정돼 운영 중이다. 이해숙 교육부 고등평생정책실장은 “국가연구소가 대학 연구개발 생태계를 획기적으로 변화시키고 지역 발전에 기여하는 동시에 세계 최고 수준의 연구성과를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

정부가 총 18.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하기 위해 2035년까지 1000조원이 넘는 금액을 투자하기로 했다. 또 2030년까지 피지컬 AI 글로벌 1강 도약 목표를 발표했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 “우선 2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이어 “수도권 집중에서 벗어나 지역별로 AIDC를 지어 지역 활성화에도 기여하겠다”고 덧붙였다. 피지컬 AI 육성 전략도 내놨다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략 산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 그는 피지컬 AI가 기존 로봇과 본질적으로 다르다는 점을 강조했다. 배 부총리는 “기존 로봇은 인간이 가이드한 룰 기반의 수동적 도구였지만, 피지컬 AI는 사람처럼 상황을 인식하고 의사결정을 예측하며 행동한다”며 “이런 자율성으로 인해 산업현장과 일상생활이 변하는 대전환의 시기를 맞이하고 있다”고 언급했다. 그러면서 한국이 피지컬 AI를 선도할 최적 조건을 갖추고 있다고도 했다. 배 부총리는 “강력한 제조 기반의 산업 인프라와 세계적 수준의 AI 역량을 보유하고 있고, 반도체 분야에서는 세계 1·2위 기업이 한국에 있다”고 했다. 배 부총리는 피지컬 AI의 핵심 과제로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “생성형 AI는 10만 년에 달하는 데이터를 확보하고 있는 반면 피지컬 AI는 1만 시간 수준으로 턱없이 부족하다”며 “지금의 피지컬 AI를 현재 수준의 대규모언어모델(LLM)로 만들기 위해서는 10만 년의 시간이 걸릴 수 있다”고 설명했다. 특히 제각기 다른 물체별로 물리법칙을 적용한 동작 데이터를 일일이 수집해야 하는 피지컬 AI 데이터 확보 어려움을 지적하며 “현장 데이터를 최대한 확보하는 동시에 목적에 맞는 가상 시뮬레이션 환경을 구축해 합성 데이터를 만들어내는 것이 중요하다”고 강조했다. 데이터 기반이 갖춰지면 그다음 단계로 실제 세상을 이해하고 행동을 예측하는 ‘월드모델’ 기반의 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축한다는 계획이다. 이를 토대로 분야별 특화 모델을 개발해 현장에 적용하고, 로봇과 범용 피지컬AI 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 피지컬 AI 풀스택 전반의 국산화도 추진한다. 배 부총리는 “농업, 제조, 안전돌봄 등 다양한 분야에서 실증 사업을 지원하고, 피지컬 AI 플랫폼이 수출 산업이 될 수 있도록 적극 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 이어 “피지컬 AI로 주력 산업의 생산성을 20% 높여 초격차를 만들고, 가정 내 로봇 도입을 통한 복지 수요 대응, 지역경제 활성화, 산재사망 제로 구현까지 대한민국의 지속가능한 성장 전략을 만들어가겠다”고 말했다.

이재명 대통령은 28일 “반도체 호남 입지에 대해 치열하게 토론하되, 합리적 근거가 있다면 협조해주시고, 정치적 목적으로 지역 갈라치기나 지역 갈등 조장은 자제해달라”고 당부했다. 삼성전자와 SK하이닉스의 대규모 투자계획 발표를 앞두고 정치권에서 논쟁이 이어지자 연일 소셜미디어(SNS) 여론전에 나선 것으로 해석된다. 이 대통령은 이날 엑스(X)에서 “서남해안은 발전에서 장기 소외되었던 탓에 역설적으로 반도체와 같은 첨단 공장을 지을 수 있는 광활하고 안정된 가용토지가 남아 있다”며 이같이 밝혔다. 이 대통령은 오는 29일 오후 2시 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’를 주재하고 호남 반도체 클러스터 조성을 비롯한 대규모 투자 계획을 발표할 예정이다. 이 대통령은 “대한민국 발전사는 눈부신 성취의 역사인 동시에, 심각한 불균형과 차별의 누적 과정이기도 하다”며 “박정희 정부 시절의 수도권 및 영남 중심의 ‘선택과 집중’ 전략은 세계가 놀라는 산업화의 성과를 냈지만 다른 한편으로 극단적 수도권 집중이라는 거대한 부작용을 낳았다”고 설명했다. 이어 “이로 인한 지방 소멸은 이제 단순한 균형 발전의 문제를 넘어 ‘국가 생존’을 위협하는 당면 과제가 되었고, 균형 발전은 이제 대한민국 핵심 생존 전략이 되었다”고 짚었다. 이 대통령은 “우리가 마주한 불균형의 역사는 세 가지 층위의 차별과 소외를 낳았다”면서 “첫째는 수도권 집중으로 인한 지방 전체의 소외이며, 둘째는 정치적 목적의 영·호남 차별 정책에 따른 호남 소외이고, 셋째는 호남 내부의 지리적·경제적 이유에 따른 전북 소외”라고 지적했다. 또한 “이제는 정의와 형평의 측면만이 아니라 지속적 포용 성장의 측면에서도 이 오랜 세 가지 차별과 소외의 고리를 반드시 끊어내야 한다”며 “그 해답의 중심에 서남해안이 있다”고 거듭 강조했다. “호남 반도체 산업 생태계 조성은 특혜 아냐지역주의 조장하는 소모적 정치투쟁 멈춰야”이 대통령은 서남해안의 입지 조건과 관련해 “용수는 물론 글로벌 시장의 핵심 화두인 RE100을 충족할 풍부한 재생에너지 잠재력까지 갖추고 있어, 반도체와 AIDC 등 전기를 대량 소비하는 최첨단 미래 산업의 세계적 최적지로 꼽힌다”고 설명했다. 그러면서 “정부가 도로, 용수, 전력, 인력, 문화, 교육, 주거 등 정주 여건과 기반 시설을 과감하고 충분하게 지원해 준다면, 호남은 세계적인 반도체 생산 중심 도시가 될 것”이라고 내다봤다. 이 대통령은 “용수와 전력이 한계에 다다른 수도권의 기존 반도체 클러스터 구축 계획은 앞당겨 신속히 추진하되, 동시에 제2의 대규모 집적단지를 초고속으로 만들어 내야 한다”며 “장기 소외에 따른 고통과 설움을 겪었던 호남에게는 지금까지의 2중 차별이 예상 못 한 큰 기회의 원천이 되는 것이다. 전화위복을 통해 상전벽해(桑田碧海)를 만들 절호의 기회”라고 의미를 부여했다. 정치권 일각에서 제기되는 ‘호남 특혜론’에는 재차 선을 그었다. 이 대통령은 “호남에 반도체 산업 생태계를 조성하는 것은 특정 지역에 대한 특혜가 아니다”라며 “정부의 대대적 지원 속에 관련 기업의 결단으로 가장 합리적인 반도체 산업 중심지를 추가 조성하는 것”이라고 밝혔다. 또한 “국토 균형 발전을 이뤄내고, 뿌리 깊은 지방차별과 영·호남 갈등을 완화할 국가적 대의(大義)를 실천하는 것”이라고 했다. 그러면서 “치열하게 논쟁하되 이제는 정치적 목적으로 지역 갈등과 지역주의를 조장하는 소모적 정치 투쟁은 멈춰주시기 바란다”며 “수도권 집중 완화와 국가 균형 발전이라는 국가 생존 목표를 위해, 모두가 대승적 차원에서 협조하고 지혜를 모아야 할 때”라고 강조했다.

KT가 고객이 직접 인공지능(AI)을 체험하고 사업화 가능성을 검증할 수 있는 ‘이노베이션 허브’를 앞세워 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나섰다. AI 도입이 빠르게 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 사례는 많지 않은 만큼 과제 발굴부터 실증, 사업화까지 지원하는 현장 중심 AX 체계를 구축했다. KT는 지난 23일 서울 광화문 KT 웨스트 사옥에서 기자간담회를 열고 이노베이션 허브를 공개했다. 지난해 10월 문을 연 이 공간은 고객이 실제 업무 과제를 가지고 방문해 AI 적용 가능성을 검증하고 사업화 방안을 함께 모색하는 곳이다. 전승록 KT AX전략본부장은 “지난 8개월 동안 약 200개 기업이 이곳을 찾았고 30여개 기업이 실제 AI 도입과 사업화 단계로 이어졌다”며 “이노베이션 허브는 AX 과제 발굴부터 사업화까지 연결하는 공간”이라고 말했다. KT에 따르면 전 세계 기업의 AI 도입률은 88%를 넘어섰고 신규 AI 투자도 1년 만에 두 배 가까이 늘었다. 하지만 매출과 재무 성과를 동시에 거둔 기업은 14%에 그쳤다. 상당수 기업이 개념검증(PoC)이나 시범사업 단계에 머물고 있다는 설명이다. 기업들이 수천만원에서 1억원가량을 들여 AI 프로젝트를 추진하고도 실제 업무 현장에 적용하지 못하는 사례도 적지 않다. KT는 이러한 문제를 해결하기 위해 사업개발과 컨설팅, 개발 인력이 함께 참여하는 현장 전담 조직인 ‘AX 스쿼드’를 운영하고 있다. 고객 과제를 정의하고 약 6주 안에 투자 대비 효과(ROI)를 검증하는 조직이다. 전 본부장은 “소수의 AI 전문가가 고객과 함께 문제를 정의하고 해결하는 AI 특공대 같은 조직”이라며 “실제 구축이 가능한 인력들이 현장에 투입된다”고 설명했다. 이날 이노베이션 허브에서는 AI가 실제 업무를 수행하는 시연도 진행됐다. KT 관계자가 신규 대리점 입지 분석 시스템 구축을 요청하자 AI는 매출 예측과 경쟁 강도, 상권 정보 등을 확인한 뒤 분석 작업에 들어갔다. AI는 기획과 개발, 데이터 분석, 품질 검증 역할을 나눠 수행하며 약 4600줄의 코드를 생성했다. 약 5분 뒤 화면에는 인구 밀도와 유동인구, KT 점유율, 경쟁 강도 등을 분석한 대시보드가 나타났고 송파구와 강서구, 관악구 등이 신규 출점 후보지로 제시됐다. KT는 이 같은 시연의 실행 비용이 약 1000~1500원 수준이라고 설명했다. 실제 사업 환경에서는 내부 데이터와 API 연동 등을 통해 보다 정교한 분석이 가능하다고 덧붙였다. 실제 적용 사례도 소개됐다. 전 본부장은 “한 금융사와 이노베이션 허브에서 함께 설계한 AI 서비스를 실제 현장에 적용한 사례가 있다”며 “보험 영업사원들이 AI가 생성한 산출물을 활용해 영업 현장에서 성과를 내고 있다”고 말했다. KT는 자체 개발한 ‘AX 하네스’도 공개했다. AI가 계획을 수립하고 작업을 수행한 뒤 결과물을 다시 검증하는 구조로 여러 AI 에이전트가 하나의 목표 아래 협업할 수 있도록 지원한다. 특정 AI 모델에 종속되지 않고 고객 환경에 맞춰 다양한 AI 모델을 선택할 수 있는 점도 특징이다. 김창수 KT AX엔지니어링1팀장은 “중요한 것은 통제 가능한 자동화”라며 “고객 환경에 맞춰 다양한 AI 모델과 시스템을 유연하게 적용할 수 있도록 했다”고 말했다. KT는 향후 이노베이션 허브와 AX 스쿼드를 연계해 과제 발굴부터 실증, 사업화, 운영 확산까지 지원하는 체계를 강화할 계획이다. 전 본부장은 “AI 사업의 수익화는 이미 시작됐다”며 “AI 플랫폼과 AIDC가 결합되면 성장 속도는 더욱 빨라질 것”이라고 말했다.

김용범 청와대 정책실장이 11일 국가적 차원에서 반도체·데이터센터·피지컬 인공지능(AI)을 하나의 순환 구조로 묶어 한국을 AI 공급망의 핵심 거점으로 만드는 ‘프로젝트 트리니티’ 구상을 제안했다. 아울러 데이터센터는 비수도권에 들어서는 것이 유리하며, 지역에 부가 첨단 산업이 형성되는 효과를 낳을 것이라고 제언했다. 김 실장은 이날 페이스북에 “지금 반도체, 데이터센터, 피지컬 AI 3대 파이프라인이 전 세계적으로 다시 짜이고 있다”며 이같이 밝혔다. 김 실장은 “그동안 글로벌 AI 공급망은 대표적으로 미국이 소프트웨어와 모델을 설계하고, 대만이 첨단 반도체를 만들고, 중국이 대규모 제조를 맡는 식으로 돌아갔다”면서도 “그런데 이 세 축이 한꺼번에 흔들린다”고 진단했다. 대만의 지정학 리스크, 중국의 미국발 기술 디커플링 압력, 각국의 전력 부족 등을 이유로 들었다. 이어 “한국은 반도체, 전력 인프라, 첨단 제조를 한꺼번에 갖춘 흔치 않은 나라”라며 “이 셋이 맞물리면 한국은 단순히 부품을 대주는 나라가 아니라 AI 공급망 전체를 떠받치는 거점이 될 수 있다”고 했다. 김 실장은 메모리 공급과 AI 데이터센터의 연계 필요성을 언급했다. 구체적으로 “AI 인프라가 국내에 많이 들어설수록 한국 반도체 기업은 차세대 메모리와 패키징, 추론용 칩을 실제 환경에서 시험하고 같이 개발할 기회를 얻는다”고 설명했다. 그러면서 “AIDC(AI 데이터센터) 투자의 가장 큰 발목은 돈이 아니라 전력이라며 “AIDC는 전력이 남거나 발전 설비와 가까운 비수도권에 들어서는 것이 유리하다”고 부연했다. 그는 “발전지 인근에 대규모 소비처가 생기면 멀리 송전할 전력을 현지에서 쓰게 되어 송전망 부담이 줄고, 수도권 가정과 산업이 쓰는 전력과도 따로 움직인다”고 했다. 김 실장은 지방에 들어선 AI 데이터센터가 지역균형발전에 기여할 것이라고 내다봤다. 그는 “데이터센터 자체의 상주 인력은 많지 않다”면서도 “진짜 가치는 시설 안의 고용보다 그 주변에 형성되는 산업에서 나온다”고 밝혔다. 이어 “설계와 시공을 맡는 건설·엔지니어링, 냉각과 전력관리 설비, 운영과 유지보수, 네트워크 장비 협력사가 데이터센터를 중심으로 모여든다”며 “이들이 지역에 자리 잡으면 데이터센터는 전력만 쓰고 빠지는 시설이 아니라 지역 산업과 세수의 거점이 된다”고 말했다. 또 “비수도권에 들어설수록 수도권 집중을 완화하고 지역에 첨단 산업 기반을 심는 효과까지 함께 생긴다”고 했다. 더불어 김 실장은 피지컬 AI가 한국 경제 성장을 견인할 ‘제2의 반도체’라며 “한국의 강점은 로봇을 잘 만들 수 있다는 데서 끝나지 않는다. 로봇을 대규모로 굴려보고 학습시킬 산업 현장을 같이 갖고 있다는 것이 차별점”이라고 짚었다. 김 실장은 “반도체·데이터센터·피지컬 AI가 하나의 고리로 돌아갈 때 진짜 힘이 나온다”고 강조했다. 그는 “데이터센터가 모델을 학습시키고, 반도체가 그 모델을 효율적으로 돌리고, 피지컬 AI가 산업 현장과 현실에서 그 모델을 쓴다”며 “그리고 현장에서 나온 데이터가 다시 데이터센터로 돌아온다”고 했다. 김 실장은 “AI 시대의 경쟁은 더 이상 회사 대 회사의 싸움이 아니다”라며 “컴퓨팅 파워, 반도체 공급망, 현실에서 AI를 구현하는 제조 역량이 하나로 묶인 국가 단위의 총체적 경쟁”이라고 지적했다. 이어 “한국은 이 셋 모두에서 세계적 경쟁력을 가진 드문 나라”라고 덧붙였다. 그러면서 “글로벌 공급망이 다시 짜이고 있는 지금, 한국에는 그 중심에 설 기회가 있다”며 “프로젝트 트리니티는 그 흩어진 강점들을 하나의 국가 전략으로 엮어내기 위한 개념지도”라고 밝혔다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 8일 인공지능(AI) 거품론과 함께 미국 증시 등이 급락한 데 대해 “투자자라면 다음 주를 생각하지 말고 10년 후를 생각하라”고 밝혔다. 황 CEO는 이날 오전 서울 여의도 LG 트윈타워를 방문해 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 최고경영진 회의(TMM)를 마친 뒤 기자들과 만나 “변동성은 모두 매수 기회이며 10년 후 AI가 어디까지 발전할지 상상해 보라”며 이같이 전했다. 그는 “AI 산업, AI 시장은 계속 성장하고 있다. AI는 유용하고 수익성이 있는 기술이 됐다”면서 “모든 AI 기업들이 AI 인프라를 매우 빠르게 구축하고 있으며, 이것이 바로 AI 팩토리에 대한 수요가 급증하고 있는 이유”라고 설명했다. 황 CEO는 이어 “이 시점에서 AI가 한국뿐 아니라 전 세계의 인프라가 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없다”면서 “한국의 AI 인프라는 현재 매우 작기 때문에 앞으로 이 산업의 미래는 훨씬 더 커질 것”이라고 강조했다. 그러면서 “제가 드리고 싶은 조언은, 만약 오늘 주식 시장에서 AI 관련 주식이 저평가돼 있다면, 걱정하는 투자자들에게 좋은 매수 기회가 될 수 있다는 것”이라고 덧붙였다. 그는 ‘AI에 대한 기대와 수요가 높다고 생각하는가’라는 질문에 “그렇게 생각하지 않는다. 새로운 산업의 시작이라고 생각한다”고 답했다. 한편 LG그룹과 엔비디아는 피지컬 AI, AI 인프라(AIDC), 모빌리티 등 차세대 AI 기반 산업 전반에 걸쳐 전략적 협력을 확대해 나가기로 했다. 황 CEO는 “LG와 협력해 인간과 로봇, 그리고 미래 로봇 공학을 융합하고자 한다”며 “미래 데이터 센터 아키텍처 설계도 진행할 것”이라고 밝혔다. 취재진과의 질의응답을 마친 그는 주먹을 불끈 쥐고 “고(Go) LG!”라고 외치기도 했다.

LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터를 미래 성장사업으로 육성해 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 내놨다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 전력·냉각·운영 역량을 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 건설 현장에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 현재 공정률 약 20%인 파주 AIDC는 수도권에서 유일하게 200MW(메가와트) 규모 전력 공급이 확정된 초대형 AI 데이터센터다. 연면적은 약 15만㎡로 축구장 20여개 규모에 달한다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료된 상태다. 회사는 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 역할도 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 AI 모델을 학습시키는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 기업과 일반 이용자가 AI 서비스를 실시간으로 사용하는 과정에서 전력 사용량과 발열이 급증할 것으로 보고 있다. 이에 따라 데이터센터 경쟁력 역시 단순한 서버 수용 공간이 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 제어할 수 있는지에 달려 있다는 설명이다. LG유플러스는 이를 위해 데이터센터 구축 기간을 단축하는 방안을 추진한다. 주요 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식의 공법을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. 그래픽처리장치(GPU)는 수개월 안에 확보할 수 있지만 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸리는 만큼 공급 지연을 줄이는 것이 중요하다고 회사 측은 설명했다. 냉각 기술도 차별화 요소로 내세웠다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 함께 활용하는 구조로 설계됐다. AI 서버의 발열 수준에 따라 다양한 방식의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 하기 위해서다. LG유플러스는 평촌 데이터센터에서 관련 기술 검증을 진행해 왔으며, 올해 하반기에는 실제 서버 환경에서 상용 실증에 나설 예정이다. 센터 구축에는 LG 계열사들의 기술도 집약된다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 비상 전원용 배터리를 공급한다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “그동안 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다.

LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터를 미래 성장사업으로 육성해 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 내놨다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 전력·냉각·운영 역량을 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 건설 현장에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 인프라 전략을 공개했다. 현재 공정률 약 20%인 파주 AIDC는 수도권에서 유일하게 200MW(메가와트) 규모 전력 공급이 확정된 초대형 AI 데이터센터다. 연면적은 약 15만㎡로 축구장 20여개 규모에 달한다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료된 상태다. 회사는 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 역할도 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 AI 모델을 학습시키는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 기업과 일반 이용자가 AI 서비스를 실시간으로 사용하는 과정에서 전력 사용량과 발열이 급증할 것으로 보고 있다. 이에 따라 데이터센터 경쟁력 역시 단순한 서버 수용 공간이 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 제어할 수 있는지에 달려 있다는 설명이다. LG유플러스는 이를 위해 데이터센터 구축 기간을 단축하는 방안을 추진한다. 주요 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식의 공법을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. GPU는 수개월 안에 확보할 수 있지만 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸리는 만큼 공급 지연을 줄이는 것이 중요하다고 회사 측은 설명했다. 냉각 기술도 차별화 요소로 내세웠다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 함께 활용하는 구조로 설계됐다. AI 서버의 발열 수준에 따라 다양한 방식의 냉각 기술을 적용할 수 있도록 하기 위해서다. LG유플러스는 평촌 데이터센터에서 관련 기술 검증을 진행해 왔으며, 올해 하반기에는 실제 서버 환경에서 상용 실증에 나설 예정이다. 센터 구축에는 LG 계열사들의 기술도 집약된다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 비상 전원용 배터리를 공급한다. LS일렉트릭과는 차세대 전력 시스템을 공동 개발 중이다. LG유플러스는 이들 설비를 통합 관리하는 데이터센터 운영 시스템도 자체 개발하고 있다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장(상무)은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “그동안 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대해 나가겠다”고 말했다.

SK텔레콤이 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽의 글로벌 사이버보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 합류해 AI·통신 인프라 보안 역량을 강화한다. SK텔레콤은 4일 프로젝트 글래스윙 참여를 통해 앤트로픽의 보안 특화 AI 모델인 ‘클로드 미토스’ 조기 접근 권한을 확보했다고 밝혔다. 이를 통해 글로벌 최신 보안 정보와 취약점 탐지 결과를 공유받고, 통신망과 AI 서비스 운영 전반에 활용할 계획이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 구축한 글로벌 AI 보안 협력 프로그램이다. 보안 취약점 탐지에 특화된 미토스를 활용해 정부기관과 주요 기업들이 사이버 취약점을 공동 검증하고 대응 체계를 마련하는 것이 목표다. 앤트로픽은 최근 글래스윙 참여 대상을 15개국 150여개 신규 기관으로 확대했다. 특히 SK텔레콤은 아시아 통신사 가운데 처음으로 프로젝트에 합류한 것으로 알려졌다. 미국 통신사 버라이즌과 AT＆T 등이 앞서 참여했다. 한국에서는 삼성전자와 SK하이닉스, 한국인터넷진흥원(KISA) 등도 참여 기관에 포함된 것으로 전해졌다. 일본은 정부 기관과 미쓰비시UFJ은행, 미쓰이스미토모은행, 미즈호은행 등 주요 금융기관이 접속 권한을 확보해 인프라 방어에 활용할 예정이다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터(AIDC), 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 등 인프라·모델·서비스를 아우르는 ‘풀스택 AI’ 전략을 추진하고 있다. 회사는 이번 프로젝트 참여를 통해 확보한 보안 역량을 AI 사업 전반에 접목한다는 방침이다. 생성형 AI 확산과 함께 보안과 신뢰성이 핵심 경쟁 요소로 부상하는 만큼 글로벌 수준의 사이버 대응 체계를 구축하겠다는 구상이다. 업계에서는 국가 기간통신망을 운영하는 통신사가 글로벌 AI 보안 협력체에 참여하면서 AI 기반 사이버 방어 체계 구축도 한층 속도를 낼 것으로 보고 있다. SK텔레콤 관계자는 “프로젝트 글래스윙을 통해 위험 요소를 선제적으로 방어함으로써 핵심 인프라와 서비스 보안을 강화해 나갈 계획”이라며 “대한민국 디지털 안보 강화에 기여하겠다”고 말했다.

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

해상풍력 산업 국가 거점 단지로신항에 2031년까지 2097억 투자축구장 33개 면적 배후단지 조성조선해양산업 메카로 떠올라남항 미래 선박 혁신밸리로 육성친환경 선박 실증사업·연구개발AI융합 미래산업도시로 도약해상풍력·선박 운영 데이터 분석 정비·자율 제조 ‘AI 플랫폼’ 구축 한때 대한민국 서남권 해상 물류와 경제의 중심지였던 전남 목포가 새로운 전환점에 섰다. 관광과 소비 중심 도시라는 기존 이미지를 넘어 해상풍력과 차세대 조선, 인공지능(AI)을 중심으로 한 미래산업도시로의 대전환에 나선 것이다. 26일 목포시에 따르면 최근 ‘미래산업도시 전환 태스크포스(TF) 운영결과 보고회’에서 미래 전략산업 육성 방향과 핵심 추진과제가 공개됐다. 이번 TF는 ‘목포 큰그림 프로젝트’의 핵심 사업으로 지난 2월 출범 이후 약 3개월 동안 운영됐다. 시는 이번 프로젝트를 통해 ‘성장구조 혁신을 통한 글로벌 미래산업도시 목포 실현’을 비전으로 제시했다. 기존 산업 구조의 한계를 넘어 지속가능한 성장 기반을 만들겠다는 구상이다. 목포가 미래산업도시 전환을 선언한 배경에는 지역이 처한 현실이 자리하고 있다. 인구 감소와 청년층 유출, 정체된 산업구조, 낮은 재정자립도는 오랫동안 지역의 과제로 지적돼 왔다. 대규모 산업단지 조성에 한계가 있는 상황에서 새로운 성장동력 확보는 더 이상 미룰 수 없는 과제가 됐다. 국내 유일의 해상풍력 지원부두를 보유한 목포신항, 친환경 선박 연구 인프라가 집적된 남항, 스마트시티 기반 조성 등은 다른 지역과 차별화되는 경쟁력으로 평가받고 있다. 특히 정부의 재생에너지 확대 정책과 AI 산업 육성 기조, 전남 서남권 해상풍력 사업 확대는 목포에 새로운 기회가 되고 있다. 시는 해상풍력 산업 국가거점 구축, 미래 조선해양산업 메카 조성, AI 융합 미래산업도시 도약 등 3대 전략을 중심으로 도시 경쟁력 강화에 나섰다. 가장 핵심이 되는 분야는 해상풍력 산업이다. 현재 전남은 전국 해상풍력 발전 허가량의 60% 이상을 차지하고 있다. 또한 신안과 영광, 진도 등을 중심으로 대규모 해상풍력 단지 조성이 본격화되고 있다. 이 과정에서 목포신항은 기자재 운송과 조립, 유지보수를 담당하는 핵심 거점 역할을 맡고 있다. 시는 이러한 흐름에 대응하기 위해 신항 해상풍력 지원 인프라를 대폭 확대할 계획이다. 2031년까지 2097억원을 투입해 3만t급 지원부두 2선석과 23만 8000㎡ 규모(축구장 33개 면적)의 배후단지를 추가 조성한다. 시는 현재 국내 해상풍력 지원부두가 사실상 목포신항에 집중돼 있는 만큼 향후 대규모 사업이 본격화되면 부두 부족 현상이 심화될 것으로 보고 있다. 이에 따라 조기 인프라 확충을 통해 국내 해상풍력 산업의 핵심 거점 지위를 선점하겠다는 전략이다. 특히 단순한 물류 지원 기능을 넘어 유지보수(O＆M) 산업 선점에도 속도를 내고 있다. 해상풍력 산업은 발전기 설치 이후 수십 년 동안 지속적인 유지관리와 정비가 필요한 산업이다. 유지보수 시장 역시 장기간 안정적으로 형성되는 만큼 관련 기술과 전문인력 확보가 산업 경쟁력의 핵심 요소로 꼽힌다. 시는 650억원 규모의 해상풍력 O＆M 거점기지를 조성해 전문 기술 실증과 교육, 정비 기능을 수행하는 산업 생태계를 구축할 계획이다. 유지보수 전용부두와 물류 인프라, 기술혁신센터 등을 단계적으로 조성해 해상풍력 유지관리 산업의 중심 역할을 맡겠다는 구상이다. 차세대 조선산업 역시 목포시가 미래 성장축으로 삼고 있는 핵심 분야다. 최근 세계 조선업은 친환경·디지털 전환이라는 거대한 흐름 속에서 빠르게 재편되고 있다. 국제해사기구(IMO)의 탄소중립 규제 강화와 자율운항 기술 발전으로 기존 조선산업 구조도 급격하게 변화하고 있다. 시는 이러한 변화에 대응해 남항 일대를 미래형 선박 산업의 핵심 거점으로 육성할 계획이다. 대표 사업은 ‘남항 미래형 선박 글로벌 혁신밸리 조성’이다. 시는 2033년까지 1800억원을 투입해 스마트·자율운항 선박 연구개발과 실증, 기업지원 기능이 집적된 혁신 클러스터를 구축할 계획이다. 이미 목포에는 친환경 선박 분야의 연구 인프라가 상당 부분 구축돼 있다. 남항과 대양산단에서는 친환경 선박 실증사업과 연구개발 사업이 활발하게 진행되고 있다. 세계 최초 해상 실증 선박 개발과 세계 최대 규모 전기추진시스템 시험설비 구축, 암모니아 연료 실증 인프라 조성 등 굵직한 국가 연구개발사업도 추진 중이다. 특히 ‘목포-제주 무탄소 전기추진 카페리 개발 및 실증사업’은 목포의 미래 전략사업 가운데 하나로 꼽힌다. 이 사업은 목포와 제주를 연결하는 항로에 친환경 전기추진 카페리를 도입해 녹색해운항로를 구축하는 사업이다. 탄소배출 없는 연안 해운체계 구축과 친환경 선박 상용화 기반 마련이라는 점에서 의미가 크다. 이번 프로젝트에서 또 하나 주목되는 분야는 AI 기반 미래융합기술이다. AI는 이제 단순한 정보기술을 넘어 제조와 물류, 교통, 에너지 산업 전반을 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 시는 해상풍력과 차세대 조선산업에 AI를 접목해 산업 경쟁력을 높이는 전략을 추진하고 있다. 대표 사업인 ‘목포 미래산업 AI 전환 혁신플랫폼 구축사업’은 해상풍력과 선박 운영 데이터를 수집·분석해 AI 기반 예지정비와 자율제조 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 또 인터넷데이터센터(IDC) 구축도 검토하고 있다. 데이터센터가 구축되면 해상풍력과 친환경 선박, 스마트시티 분야 데이터를 통합 관리하며 지역 산업의 디지털 전환을 지원할 수 있을 것으로 기대된다. 목포시는 인구 감소와 산업 침체라는 현실을 극복하기 위해 미래산업 중심의 성장 구조 전환이 반드시 필요하다고 판단하고 있다. 특히 청년층이 지역에서 일하고 정착할 수 있는 산업 기반 구축을 중요한 과제로 보고 있다. 해상풍력과 친환경 선박, AI 산업이 연결된 미래산업 생태계 구축. 목포가 그리고 있는 이 거대한 변화가 지역의 새로운 성장 동력이 될 수 있을지 관심이 모아지고 있다.

오티스 엘리베이터 코리아는 경기 광명시 광명국제디자인클러스터 지식산업센터(GIDC)와 승강기 유지관리 서비스 계약을 갱신했다고 13일 밝혔다. GIDC는 광명 지역의 연구·디자인 시설을 갖춘 지식산업 거점으로, 인근 산업지역과 대학, 학교, 지역사회 등을 연결하는 랜드마크 복합문화공간이다. 지난 3년간의 서비스 협업에 이어 앞으로 5년간 더 지속될 이번 갱신 계약에는 디지털 기술 오티스원이 적용된 33대를 포함해 총 54대의 승강기에 대한 유지 관리 서비스가 포함됐다. 오티스원은 사물인터넷(IoT) 기반으로 장비 성능을 실시간으로 모니터링하며 수집된 데이터를 분석하는 기술로, 스마트 원격 모니터링과 알림 기능을 통해 이상 징후를 선제적으로 감지·조치해 가동 중단이나 갇힘 사고 발생 등의 가능성을 최소화할 수 있다. 오티스 코리아 서비스 사업부를 이끌고 있는 장기영 부사장은 “GIDC는 유동 인구가 많고 주목도가 높은 곳으로 원활한 일상 운영을 위해서는 신뢰할 수 있는 승강기 서비스가 필수적”이라며 “안전과 품질에 대한 확고한 의지를 바탕으로 신뢰성과 서비스 헌신을 인정받아온 만큼 고객과의 파트너십을 더욱 공고히 해 나가겠다”고 밝혔다. 오티스 월드와이드 코퍼레이션은 엘리베이터 및 에스컬레이터의 제조, 설치, 서비스 및 교체 공사 분야를 주도하는 기업이다.

(사)한국인공지능협회가 창립 10주년을 맞아 ‘한국형 AI 전략의 방향’을 제시해 눈길을 끌었다. AI협회는 지난 7일 COEX에서 ‘10주년 비전 선포식’을 통해 단순 산업 지원 조직을 넘어 대한민국 AI 생태계의 미래를 설계하는 ‘기술·산업 플랫폼’으로의 전환을 공식 선언했다. 핵심 화두는 ‘체인저(Changer)’와 ‘오픈월드(Open World)’였다. 협회가 새롭게 정의한 체인저는 변화에 적응하는 수동적 존재가 아니다. AI를 활용해 사회적 난제를 해결하고 새로운 시대 질서를 만들어가는 능동적 주체를 의미한다. 여기에는 인간뿐 아니라 기업·기관·AI 에이전트·로봇까지 포함된다. 김현철 AI협회장은 “AI는 이제 단순한 생산성 향상 도구를 넘어 문명의 운영 원리를 다시 쓰는 단계로 진입하고 있다”며 “체인저의 개념 역시 인간 중심을 넘어 지능화된 모든 존재로 확장될 것”이라고 밝혔다. 이번 비전 발표에서 가장 눈길을 끈 대목은 ‘실세계(Real-world) AI’ 전략이다. 김 회장은 ”그동안 글로벌 AI 경쟁은 인터넷 기반 텍스트 데이터와 거대언어모델(LLM)을 중심으로 전개돼 왔다“면서 ”앞으로의 승부처는 공장·도시·물류·에너지·로봇 등 현실 공간에서 발생하는 인과관계와 행동 데이터를 이해하고 연산하는 영역으로 이동할 것이다“고 밝혔다. 김 회장은 특히 ”한국이 이 분야에서 독자적 경쟁력을 확보할 가능성이 높다“며 ”미국 빅테크 기업들이 인터넷 데이터를 사실상 장악한 반면, 한국은 반도체·자동차·조선·철강·배터리 등 세계 최고 수준의 제조 산업 현장에서 축적되는 방대한 실세계 데이터를 보유하고 있기 때문이다“고 강조했다. 김 회장은 이어 “인터넷 데이터는 글로벌 플랫폼 기업 중심으로 재편됐지만 제조 공정과 산업 현장에서 발생하는 행동 데이터는 한국이 세계적 우위를 가진 영역”이라며 “실세계 AI 시대에는 제조 강국의 경쟁력이 AI 경쟁력으로 직결될 가능성이 크다”고 설명했다. AI협회는 이를 기반으로 현실 세계의 물리 법칙과 인과 구조를 학습하는 ‘월드모델(World Model)’ 개발에 본격 착수할 계획이다. 월드모델은 로봇·자율주행·산업 자동화 등 차세대 피지컬 AI의 핵심 기술로 꼽힌다. 이를 실행하기 위한 조직 개편도 병행된다. 우선 새롭게 출범하는 ‘오픈월드 인텔리전스 연구소’는 실세계 행동 데이터와 월드모델, 피지컬 AI 연구를 총괄하는 핵심 조직 역할을 맡는다. 협회는 이를 통해 특정 빅테크 기업에 종속되지 않는 ‘인류에 의한 AGI(일반인공지능)’ 기반을 구축하겠다는 구상이다. ‘AIDC 추진위원회’는 분산형 데이터센터와 추론 인프라 구축을 담당한다. 지역 산업과 AI 연산 자원을 연결해 ‘지역의 문제를 지역의 지능으로 해결하는 구조’를 만드는 것이 목표다. 또 ‘AGSF’는 산업·안보·외교를 아우르는 국가 AI 전략 싱크탱크 역할을 수행하고, ‘CAIO 포럼’은 기업의 AI 전환(AX)을 이끄는 실행 리더 조직으로 운영된다. 협회는 이와 함께 DID(탈중앙화 신원증명) 기반의 ‘체인저 DID’, 온라인 문제 해결 플랫폼 ‘체인저스(Changers)’, 글로벌 문제 해결 프로젝트인 ‘AI 올림픽’ 등도 병행 추진할 예정이다. AI협회가 최종적으로 제시한 ‘오픈월드’는 AI로 증강된 개인들이 사회 문제 해결에 참여하고, 그 기여가 데이터 자산으로 축적되는 새로운 문명 체제를 뜻한다. 지능을 소수 플랫폼 기업의 독점 자산이 아니라 인류 전체의 공공 역량으로 확장하겠다는 구상이다.

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 수 있을지 주목됩니다

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

업계 최고층… 저장 효율 33% 높여D램 넘어 ‘낸드플래시’ 기술력 각인PC시장 공룡 ‘델’ 첫 공급처로 확보증권가, 1분기 실적 35조~38조 전망 SK하이닉스가 세계 최초로 ‘300단 낸드 시대’의 문을 열며 인공지능(AI) PC 시장의 핵심 하드웨어 주도권 선점에 나섰다. 고대역폭메모리(HBM)로 D램 시장의 판도를 바꾼 SK하이닉스가 이번엔 낸드플래시 분야에서 초격차 기술을 선보이며 ‘AI 메모리 올라운더’로서의 입지를 굳히는 모양새다. 단순히 적층 단수를 높이는 경쟁을 넘어, 폭증하는 AI 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 스토리지의 새로운 기준점을 제시했다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 업계 최고층인 321단 적층 기술과 데이터 저장 효율을 극대화한 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 방식을 결합한 소비자용 SSD(cSSD) 신제품인 ‘PQC21’을 출시하고 이달부터 본격적인 공급에 나선다고 8일 밝혔다. 특히 글로벌 PC 시장의 공룡인 델 테크놀로지스를 첫 공급처로 확보하며 단순 개발을 넘어선 즉각적인 실전 투입을 알렸다. 이번 제품의 핵심인 321단 적층은 반도체 칩 내부에서 데이터를 저장하는 셀을 수직으로 촘촘히 쌓아 올려 한정된 면적 안에 더 많은 데이터를 집어넣는 고난도 공정 기술이다. 여기에 셀 하나에 4비트의 정보를 담는 QLC 방식을 적용해 기존 TLC(트리플 레벨 셀) 대비 저장 효율을 약 33% 높이며 경제성까지 확보했다. 그동안 QLC 방식은 대용량 구현에는 유리하나 데이터 처리 속도가 느려지고 수명이 짧아진다는 점이 고질적인 기술적 난제로 지적돼 왔다. SK하이닉스는 데이터 처리 속도가 가장 빠른 SLC(싱글 레벨 셀)처럼 작동하는 특정 영역을 설정하는 ‘SLC 캐싱’ 기술을 PQC21에 적용해 이 같은 성능 저하 우려를 불식시켰다. 필요한 데이터를 신속하게 읽고 쓰는 최적화 작업을 통해 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하는 온디바이스 AI 환경에서도 매끄러운 작업 흐름을 보장한다. 특히 글로벌 PC 시장은 최근 회복세를 보이고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 지난해 전 세계 PC 시장은 윈도우 11 교체 수요 등에 힘입어 9.1% 성장하며 긴 침체기를 끝냈다. AI PC가 방대한 데이터를 로컬 환경에서 실시간 처리해야 하는 만큼, SK하이닉스는 고밀도 저장장치의 표준 자리를 빠르게 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 시장조사업체 IDC는 cSSD 시장 내 QLC 비중이 2027년 61%까지 치솟으며 주류 기술로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 업계에서는 이번 양산 소식이 글로벌 반도체 경쟁 구도에서 한국 기술의 ‘초격차’를 다시 한번 각인시킨 결과로 평가한다. 미국의 마이크론이 최신 제품에서 276단(추정) 수준에 머물러 있는 사이 SK하이닉스가 먼저 300단의 벽을 허물며 단수 경쟁에서 확실한 승기를 잡았기 때문이다. 이런 기술 혁신은 역대급 실적에 대한 기대감으로 이어지고 있다. 전날 삼성전자가 1분기 영업이익 57조원을 돌파하며 반도체 슈퍼사이클의 귀환을 알린 가운데 이달 말 실적발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 분기 최대 실적을 올릴 것으로 전망되고 있다. 일부 증권사에서는 SK하이닉스의 1분기 영업이익이 시장 전망치를 크게 웃도는 35조원에서 최대 38조원에 달할 것으로 추정한다. HBM3E와 같은 고성능 D램뿐만 아니라 고부가가치 낸드 제품군인 eSSD와 이번 321단 cSSD 등 ‘AI 맞춤형 솔루션’이 실적의 질적 성장을 강력하게 견인하고 있기 때문이라는 분석이다.