대구 도시철도 1호선 중앙로역에 전국 최초로 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 재난안전 시스템이 도입된다. 역사 내 화재나 침수 등 이상 상황을 스스로 감지하는 것은 물론, 가상공간을 활용해 대피 경로까지 실시간으로 안내하는 안전 체계가 구축될 전망이다. 대구교통공사는 내년까지 사업비 24억원을 들여 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 재난안전 시스템을 구축한다고 10일 밝혔다. 이 시스템은 역사 내 폐쇄회로(CC)TV 영상을 실시간 분석해 화재나 침수, 지진 등 각종 재해뿐만 아니라 범죄와 부상자 발생 등의 상황까지 즉각 감지한다. 이와 함께 역사 내부 구조를 가상공간에 동일하게 구현해 재난 발생 시 AI가 최적의 대피 경로를 역무원에게 시각적으로 제공하는 시스템도 갖춘다. 이를 통해 기존 관제 방식의 고질적인 문제인 오탐률을 대폭 낮춰 대형 재난 발생 시 인명피해를 대폭 줄일 수 있다는 게 공사 관계자의 설명이다. 공사는 중앙로역 실증 이후 대구 도시철도 전 역사로 확대하는 방안도 검토 중이다. 김기혁 대구교통공사 사장은 “이번 사업은 AI와 디지털 트윈 기술을 융합해 도시철도 안전관리 체계를 한 단계 도약시키는 계기가 될 것”이라고 말했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 닷새간의 일정을 마치고 떠났다. 그의 행보는 한국이 차세대 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 도약할 가능성을 확인시켜 준 결정적인 계기였다. 특히 로봇, 자동차, 공장 설비 등 가상 공간을 넘어 현실 세계에서 스스로 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대를 앞두고, 양측의 협력 구도가 이번 방한을 기점으로 한층 뚜렷해졌다는 점은 주목할 만하다. 황 CEO는 현대차, LG, SK, 네이버 등 주요 기업과 전방위적인 동맹을 맺었다. 이로써 한국은 AI 인프라와 피지컬 AI까지 아우르는 ‘AI 생태계의 모든 과정을 갖춘’ 기술 강국으로서의 저력을 입증했다. 그는 “지금은 한국의 시간”이라면서 제조 전문성이 AI와 결합할 때 폭발적 변화가 일어날 것이라고 평가했다. 한국의 방대한 제조 데이터와 역량이 글로벌 AI 혁명을 주도할 강력한 동력임을 시사한 것이다. 하지만 빛이 강할수록 그림자도 짙다. 세계 AI 인프라를 사실상 독점한 엔비디아의 생태계에 깊숙이 편입될수록 기술적 의존도는 커질 수밖에 없다. 우리가 쌓아 온 핵심 제조 데이터가 엔비디아의 지배력을 공고히 하는 밑거름으로만 그치고 정작 우리 기업은 고부가가치 설계와 운영의 주도권을 놓친 채 ‘고급 하청 기지’로 밀려날 위험도 배제할 수 없다. 정부와 기업은 이번 동맹을 자립의 발판으로 삼아야 하는 숙제를 안았다. 세계 최고 수준의 메모리 경쟁력을 지렛대 삼아 협력 구조를 상호보완적으로 재편하고, 신경망처리장치(NPU) 등 독자적인 AI 반도체 기술 육성에도 박차를 가해야 한다. 엔비디아 플랫폼 위에서 구동되는 데이터와 서비스, 응용 산업 구조까지 우리 손으로 주도해야 한다. 한국이 글로벌 AI 혁명을 이끄는 미래를 열지, 아니면 특정 플랫폼에 갇힌 기술 의존 구조로 밀려날지는 우리가 얼마나 치열하게 독자 경쟁력을 확보하고 다져 나가느냐에 달려 있다.

- 분산 서빙 기반 추론 최적화… 보유 GPU 인프라 활용 효율 높여- 고부하 환경서 토큰 출력 속도 2.2배 향상… AI 서비스 응답 지연 완화- 국내 유일 GPU·국산 NPU 이기종 가속기 지원… 소버린 AI 인프라 선택권 확대 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 보유 GPU 인프라의 활용 효율을 높여 기업 AI 서비스의 추론 병목을 줄이는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보였다고 29일 밝혔다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 AI 인프라의 핵심 과제는 GPU 확보에서 추론 운영 효율화로 전환되고 있다. AI 챗봇, 업무 자동화 에이전트, 검색증강생성(RAG) 기반 서비스 등 상시 운영 AI 서비스가 늘어나면서 모델 호출과 추론 연산 수요도 함께 증가하고 있다. 에이전트형 AI 환경에서는 단일 요청이 복수의 모델 호출과 반복 연산으로 이어져 추론 작업량이 단기간에 급증할 수 있다. GPU를 보유하더라도 추론 요청이 특정 자원에 집중되면 병목으로 인한 응답 지연과 자원 낭비가 동시에 발생하는 구조적 문제가 따른다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화를 핵심 기술로 채택했다. 기존 단일 처리 방식은 질문 분석과 답변 생성을 동일 GPU 자원에서 처리해 요청 집중 시 전체 응답 속도가 저하된다. 콘체르토 AI는 두 작업을 분리해 각각에 적합한 자원을 배치함으로써 병목을 줄인다. 여기에 키-값 캐시(KV Cache) 최적화와 메모리 재사용 기술을 적용해 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선하고, 실시간 대기열·자원 상태 기반 지능형 라우팅 기능을 결합해 고부하 환경에서도 응답 성능을 유지한다. 오케스트로가 자체 온프레미스 AI 인프라 환경에서 수행한 벤치마크 테스트에 따르면, 동시 요청이 집중되는 고부하 환경에서 콘체르토 AI의 분산 서빙 방식은 기존 단일 처리 방식 대비 토큰 출력 속도를 2.2배 높게 유지한 것으로 나타났다. 운영 자동화 기능도 탑재됐다. 콘체르토 AI는 AI 모델 배포부터 추론 요청 처리, 자원 배분, 성능 모니터링까지 LLMOps에 필요한 기능을 단일 플랫폼에서 제공한다. 표준화된 모델 패키징 기술을 기반으로 쿠버네티스 파드(Pod) 생성부터 엔드포인트 연결까지 배포 과정을 자동화하며, 배포 이후에는 초기 응답 시간·토큰 처리 속도·자원 사용량 등 주요 지표를 통합 모니터링 환경에서 확인할 수 있다. 인프라 호환성 측면에서는 엔비디아 GPU 외에 리벨리온·퓨리오사AI 등 국산 NPU 환경까지 지원하는 이기종 가속기 구조를 채택했다. 오케스트로 측은 GPU와 국산 NPU를 아우르는 상용화 수준의 AI 추론 운영 플랫폼은 국내에서 콘체르토 AI가 유일하다고 밝혔다. 이를 통해 기업·기관은 프라이빗 AI 및 소버린 AI 환경에서 특정 하드웨어 벤더 의존도를 낮추고 서비스 특성과 보유 인프라에 맞춰 추론 자원을 구성할 수 있다. 김범재 오케스트로 대표는 “기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것에서 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 옮겨가고 있다”며 “콘체르토 AI를 기반으로 기업이 보유한 AI 인프라의 활용 효율을 높이고, 프라이빗 AI 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하겠다”고 밝혔다.

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

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

구글이 제미나이를 운영체제(OS)에 통합한 지능형 체제(IS)의 개념을 내놓으면서 크롬북 플러스를 업데이트 하는 대신 새로운 노트북 라인업인 ‘구글북’(Googlebook)을 공개했습니다. 상세 사양이나 제품에 대한 공개는 없었지만, 기존의 윈도우나 iOS/Mac에 맞설 수 있는 노트북 OS와 제품군을 만드는 것이 목표로 보입니다. 하지만 여기서 의문이 드는 대목은 과거 공개한 크롬북 플러스와의 차이점이 무엇이냐는 것입니다. 기본적으로 크롬 OS와 크롬북은 저가형 교육용 노트북 시장에서 나름 자신만의 입지를 굳힌 제품입니다. 국내에서는 널리 쓰이지 않지만, 미국, 유럽, 일본에서는 교육용 제품으로 많이 사용됩니다. 일단 OS 가격이 포함되지 않고 윈도우 보다 낮은 사양에서도 돌아가는 장점이 있어 가격이 중요한 교육용 시장에서 인기를 끌고 있는 것입니다. 특히 코로나19 대유행 시기에는 온라인 수업과 연계되면서 판매량이 연간 3000만대를 넘기도 했습니다. 하지만 그 이후에는 판매량이 하락세를 겪었습니다. 최근에는 다시 완만한 회복세를 보였으나 올해 메모리, SSD 가격이 큰 폭으로 상승하면서 다시 판매량이 줄어들 가능성이 큰 상태입니다. 크롬북의 문제점은 기본적으로 저가형이고 사양이 낮아서 업무용 및 게임 등 다양한 용도로 쓰기에는 다소 아쉽다는 것입니다. 따라서 구글은 크롬북 플러스라는 업그레이드 형을 이미 발표한 바 있습니다. 제조사 입장에서는 저가형만 만들다 보니 수익성이 낮고 구글 입장에서는 점유율을 늘려 생태계를 확장할 필요가 있어 나온 제품이지만, 실제 판매량은 많지 않았습니다. 크롬북 수요 자체가 300달러 이하의 교육용 노트북에 집중되어 있는데다, 약간 비용을 추가하면 모든 기능을 갖춘 맥북 에어나 윈도우 노트북을 살 수 있기 때문입니다. 따라서 구글북은 크롬북과 크롬북 플러스의 한계를 돌파하기 위한 제품으로 볼 수 있습니다. 구글에 따르면 구글북은 안드로이드, 구글 플레이, 그리고 크롬OS(ChromeOS)의 장점을 한데 모았습니다. 예를 들어 별도의 에뮬레이션 과정 없이 노트북에서 안드로이드 애플리케이션을 완벽하게 구동할 수 있습니다. 또 구글북은 인공지능(AI) 기술인 ‘제미나이’(Gemini)를 핵심 성능으로 내세우고 있습니다. 예를 들어 사용자가 마우스 포인터를 흔드는 동작(shake)을 통해 즉시 제미나이 모드를 활성화할 수 있는 새로운 인터페이스를 도입했습니다. 그리고 제미나이를 통해 자신만의 맞춤형 위젯을 생성하고 활용할 수도 있습니다. 하지만 이것만으로 소비자들의 지갑을 열게 할 수 있을진 미지수입니다. 구글 AI 서비스 확산과 주도권 확보를 위해서는 결국 모든 플랫폼에서 제미나이를 제한 없이 사용할 수 있게 해줘야 합니다. 이미 널리 보급된 윈도우 OS를 기반으로 한 코파일럿 기능처럼 OS나 플랫폼에 제한을 둘 수 없다는 이야기입니다. 더구나 사실 AI 기능 강조는 구글 크롬북 플러스에서도 똑같이 했던 이야기입니다. 구글 포토에서 사진에 불필요한 부분을 지워주는 매직 이레이저나 화상회의 AI, 제미나이와의 통합 등은 이미 크롬북 플러스에서 선보인 내용입니다. 구글북은 제미나이와의 더 깊은 통합을 강조하고 있는데, 통합하지 않아도 잘 쓸 수 있는 제미나이를 통합해 과연 시너지 효과를 볼 수 있을지 의문이 드는 대목입니다. 두 번째로 하드웨어 역시 기존의 AI 노트북보다 낮을 수 있습니다. 인텔의 와일드캣 레이크 (Wildcat Lake)를 사용할 것이라는 이야기가 나오고 있는데, 기본적으로 고성능 코어 2개에 저전력 코어 4개를 사용해 성능이 그렇게까지 뛰어나다고 보긴 어렵습니다. 내장 그래픽은 Xe3 iGPU 역시 2코어이고 NPU 성능 역시 코파일럿 기능을 지원하는 AI 노트북(40 TOPS 이상) 보다 훨씬 낮은 17 TOPS 정도로 알려져 있습니다. 물론 제조사에 따라 더 강력한 칩을 탑재할 수도 있으나 그러면 가격도 그만큼 올라가게 될 것입니다. 주요 경쟁 상대인 맥북 네오와 가격 경쟁이 힘든 것은 물론 맥북 에어, 윈도우 AI 노트북들과 가격이 비슷해질 수도 있습니다. 세번째 문제는 x86에 안드로이드 기반일 것으로 보이는 구글 OS를 돌린다는 것입니다. 과거에도 x86 안드로이드가 있긴 했지만 성능 최적화 측면에서 보면 Arm 만큼 성능과 호환성이 좋지 못했습니다. 설령 호환이 된다 해도 성능에서는 손해가 있을 수 있습니다. 지금 Arm 윈도우 시장에 나와 있는 퀄컴의 스냅드래곤 기반 AI 노트북과 비슷한 문제에 직면할 가능성이 있어 보이는데, 굳이 x86 프로세서를 채택한 배경 역시 궁금해지는 부분입니다. 마지막으로 지금 직면한 가장 큰 문제는 칩플레이션을 극복할 수 있느냐는 것입니다. 애플은 칩플레이션 상황에서 상대적으로 선전하고 있습니다. 기본적으로 맥북은 OS 자체가 메모리 절약 성능이 우수해 메모리를 상대적으로 적게 탑재해도 윈도우 노트북보다 유리한 상황입니다. 여기에 자체 프로세서와 OS를 통해 수직 계열화를 이룩해 가격 통제가 쉽고 본래 높은 가격의 프리미엄 이미지로 가격 인상 요인도 쉽게 흡수할 수 있습니다. 덕분에 애플은 올해 유일하게 판매량이 대폭 늘어날 대형 컴퓨터 제조업체로 지목되고 있습니다. 반면 구글북은 에이서, 델, HP, 레노버, ASUS 같은 기존 업체들이 참가하는 방식으로 보입니다. 이들은 애플처럼 자체 칩을 사용하지도 않고 공급망 장악력이 떨어지기 때문에 현재 칩플레이션으로 가격이 폭등하면서 판매가 줄어들고 있는 윈도우 노트북과 차이점이 과연 무엇인지 애매한 상황입니다. 그럼에도 구글이 구글북이라는 새로운 제품군을 들고나온 것은 결국 크롬북 플러스로는 일반 노트북 및 PC 시장에 진입하기가 쉽지 않다는 한계를 확인했기 때문일 것입니다. 2011년 크롬북도 처음에는 성공 여부가 불투명했으나 결국 교육 시장에서 자리를 잡은 것처럼, 구글북 역시 제미나이 AI 노트북이라는 새로운 정체성을 찾고 시장에 안착할 수 있을지 주목됩니다.

이억원 금융위원장이 “국산 인공지능(AI) 모델을 육성하는 것이 대한민국의 매우 중요한 전략과제가 됐다”며 연구개발(R＆D)·규제·세제 등을 연계한 ‘토털 솔루션’을 통해 지원하겠다고 12일 밝혔다. 이 위원장은 이날 서울 강남구 퓨리오사 AI 본사를 방문해 업스테이지·LG AI연구원·뤼튼 AI·로앤컴퍼니 등 대표 AI 기업들과 간담회를 열고 이같이 말했다. 그는 “AI는 전기와 인터넷과 같이 새로운 국가 인프라”라며 “우리의 AI 생태계는 AI 반도체와 모델, 클라우드 인프라 상당 부분을 엔비디아와 외국산 빅테크 기업에 의존하는 게 현실”이라고 짚었다. 그러면서 저전력 고효율의 신경망처리장치(NPU) 등 국산 AI 반도체, 경쟁력 있는 국산 AI 모델 육성 등을 주요 과제로 꼽았다. 국민성장펀드는 1차 메가 프로젝트로 ‘K-엔비디아’, 2차 메가 프로젝트로 ‘소버린(주권) AI’를 선정하고 1월부터 지난달까지 AI 분야에 2조원의 자금을 집중 지원했다. 리벨리온(6400억원), 업스테이지(5600억원), 국가 AI 컴퓨팅센터(4000억원), 네이버(4000억원) 등이다. 이는 지금까지 승인된 전체 국민성장펀드 집행액(8조 4000억원)의 24% 수준이다. 한편, 금융위는 전날 ‘성장기업발굴협의체’ 공식 운영을 위한 킥오프 회의를 열고 범부처, 민간 금융기관이 머리를 맞대 유망기업을 발굴하기로 했다.

정부가 2조 5000억원 규모의 국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 센터 구축 사업 민간 참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다. 과학기술정보통신부는 11일 “삼성SDS 컨소시엄과 사업자 및 사업 계획 확정을 위한 실시 협약과 출자 및 특수목적법인(SPC) 설립·운영 등을 위한 주주 간 계약을 체결했다”고 밝혔다. 이번 사업에는 삼성SDS 컨소시엄이 단독으로 입찰에 참여했다. 컨소시엄에는 삼성SDS, 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, 클러쉬, KT, 전라남도, 서남해안기업도시개발이 참여하고 있다. 앞서 지난달 30일 국민성장펀드 기금운용심의회 등에서 국가AI컴퓨팅센터 사업 추진을 위한 특수목적법인(SPC) 출자를 승인함에 따라 공공 1160억원과 민간 2840억원을 합친 총 4000억원 규모 민관 출자가 확정된 바 있다. 과기정통부와 삼성SDS 컨소시엄은 올해 2분기 내 민관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 들어갈 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축 사업을 추진한다. 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모의 고성능 인프라를 구축하는 것을 목표로 한다. 정부는 중소기업과 스타트업, 학계·연구계에 추가 요금 할인과 이용권 등을 제공해 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 경쟁력 있는 비용으로 이용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 국산 AI 반도체 활용 기반도 마련한다. 센터 내 ‘연구·개발(R＆D)존’을 조성해 국산 AI 반도체의 설계와 시제품 개발·검증을 지원하고, 상용화 직전 단계의 신경망처리장치(NPU)에 대한 시범 운영도 추진한다. 또한 ‘NPU존’을 별도로 구축해 검증된 국산 AI 반도체를 실제 상용화할 예정이다. 과기정통부는 국가 AI컴퓨팅 센터가 국산 AI반도체의 초기 수요자 역할을 하며 시장 안착에 기여할 것으로 전망했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라고 말했다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

클라우드 필요 없는 AI PC 승부수장애 미리 막는 ‘비포 서비스’ 도입기업 업무 환경 최적화된 PC 공급 삼성·LG 등과 협력 네트워크 구성데이터 완전 삭제… 유출 원천봉쇄포브스 선정 ‘B2B 기업 렌털’ 대상 반도체 공급망 불안과 원자재 가격 상승이 겹치며 ‘칩 인플레이션’이 현실화되고 있다. 기업들은 인공지능 전환(AX)을 서둘러야 하지만, 정보기술(IT) 장비 가격이 오르고 물량 확보도 어려워지면서 투자 타이밍을 잡기 쉽지 않은 상황이다. 이 같은 환경 속에서 초기 비용 부담을 줄이면서 최신 장비를 도입할 수 있는 ‘렌털 서비스’가 대안으로 떠오르고 있다. 국내 최초 B2B(기업 간 거래) 렌털 기업인 한국렌탈은 최근 인공지능(AI) PC를 핵심 상품으로 내세우며 시장 공략에 속도를 내고 있다고 6일 밝혔다. 칩 인플레이션이 본격화되기 이전부터 수요를 예측해 물량을 선제 확보하면서 가격 경쟁력을 확보했다는 설명이다. 회사는 2028년 국내 PC 시장에서 AI PC 비중이 80% 수준까지 확대될 것으로 보고 있다. AI PC는 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 클라우드를 거치지 않고도 AI 기능을 수행할 수 있는 차세대 기기다. 일부 기능은 오프라인에서도 작동해 보안 측면에서도 강점을 갖는다. 기업 입장에서는 생산성을 높이면서도 데이터 유출 위험을 줄일 수 있어 수요가 빠르게 늘고 있다. 문제는 비용이다. 디램(DRAM) 가격 상승 여파로 PC 가격이 전반적으로 오르는 상황에서, 기업들이 대규모 장비를 한 번에 도입하기는 부담이 크다. 렌털 서비스는 이를 월 단위 비용으로 분산할 수 있어 기존 예산 범위 내에서 IT 인프라를 업그레이드할 수 있다는 장점이 있다. 일반적으로 36개월 이상의 장기 계약 구조가 적용된다. 다만 칩 인플레이션이 장기화될 경우 렌털사 역시 비용 부담에서 자유롭지는 않다. 실제로 일부 기업은 신규 도입 대신 기존 장비의 렌털 연장을 선택하는 사례도 늘고 있다. 이 가운데 한국렌탈은 차별화 전략으로 ‘비포 서비스(BS)’를 도입했다. 기존 애프터서비스(AS)가 문제 발생 이후 대응하는 방식이라면, BS는 장애를 사전에 예방하는 관리 서비스다. 서비스는 주문 과정에서부터 시작된다. 기업이 신규 PC를 도입할 때는 번거로운 세팅 과정을 거치지 않도록 업무 환경에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 최적화해 공급하는 ‘고객 주문자 생산’(CTO·Configure to Order) 방식을 운영 중이다. 글로벌 기업에는 언어 및 지역 설정까지 지원한다. BS 단계에서는 초기 불량을 점검하고 효율적인 사용법을 안내해 AS 가능성을 줄인다는 설명이다. 방문 상담을 통해 문제 발생 가능성이 있는 부분을 예방 진단하고 효율적인 작업 환경 구성을 돕는다. 한국렌탈은 삼성, LG 등 제조사 엔지니어와 협력 네트워크를 구성하고 있다. 한국렌탈은 “문제가 발생해 AS를 맡겨야 하는 일이 생긴다고 해도, 이러한 협력 네트워크를 통해 일반적인 AS 센터보다 빠르고 정확하게 장애 원인을 규명한다”고 설명했다. 단순히 맡겨진 장비의 결함만 살피는 것은 아니다. 실제 한 업체에서 수십 대 장비가 동시에 전원 불량과 블루스크린이 발생했을 때, 고객 인터뷰를 통해 ‘정전 이력’을 포착하고 전압 측정을 실시해 전기 계통 문제라는 것을 찾아내기도 했다. 해피콜 서비스도 실시하며 자주 발생하는 문제도 점검할 수 있도록 한다. 보안 관리도 강화했다. 업무용 장비에 남은 민감 정보를 보호하기 위해 국정원 보안 적합성 검증을 받은 전문 장비를 활용해 데이터 완전 삭제를 보장한다. 저장 장치 불량으로 인식이 불가능한 경우에는 자체 보유한 파쇄기를 통해 물리적으로 완전한 파쇄를 원칙으로 한다. 기업의 가장 중요한 자산인 데이터 유출을 원천 봉쇄하기 위해서다. 서비스 고도화도 이어지고 있다. 한국렌탈은 지난해 고객사 만족도 조사와 AS 현황을 토대로 고객 지원 부분의 대대적인 체질 개선을 진행 중이다. 지난해 하반기부터 6개월간 발생한 약 6793건의 AS 데이터를 정밀 분석했다. 문의 비중이 높았던 ‘윈도우 및 프로그램 문제’(22.4%)를 해결하기 위해 버튼 하나로 초기화가 되는 시스템 환경을 구축했다. 윈도우 관련 문의 건수를 현재의 절반 이상으로 줄이는 것이 목표다. 한국렌탈 관계자는 “칩 인플레이션과 AX 전환이 동시에 진행되는 상황에서 기업들은 비용과 효율 사이에서 고민이 커지고 있다”며 “렌털은 초기 투자 부담을 줄이면서도 최신 IT 환경을 유지할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있다”고 말했다. 한국렌탈은 올해 포브스에서 선정한 ‘소비자 선정 최고의 브랜드 대상’ B2B 기업 렌털 부문에서 대상을 수상하기도 했다.

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

“2026년 말 출시 예정인 차세대 노바 레이크와 함께 최고의 성능과 비용 최적화 솔루션을 결합한 고객 로드맵을 확보했습니다. 이를 통해 향후 몇 년간 노트북과 데스크톱 양측 모두에서 시장 점유율과 수익성을 강화할 수 있을 것이라 확신합니다.” 올해 초, 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 연말을 목표로 데스크톱과 노트북 시장을 겨냥한 차세대 중앙처리장치(CPU) ‘노바 레이크’(Nova Lake)의 출시 계획을 밝혔습니다. 하지만 지금까지 노바 레이크에 대한 구체적인 정보는 공개되지 않고 있습니다. 현재까지 확인된 마지막 공식 정보는 지난해 11월 발표된 인텔 ISA(Instruction Set Architecture) 프로그래밍 레퍼런스 문서(60th Edition)다. 해당 문서에서는 노바 레이크에서 AVX10.1, AVX10.2 및 APX 지원이 명확히 명시됐습니다. 참고로 AVX10(Advanced Vector Extensions 10)은 인텔이 기존 AVX-512의 단점을 극복하기 위해 설계한 통합 벡터 명령어 세트입니다. 기존 AVX-512는 P-코어(고성능 코어)에서는 512비트를 지원했으나 E-코어(효율 코어)에서는 기능이 제한돼 하이브리드 CPU 구조에서 소프트웨어 호환성 문제가 발생하곤 했습니다. 노바 레이크부터는 128/256/512비트 벡터 길이를 하나의 프레임워크로 통합해 P-코어와 E-코어 모두에서 동일한 명령어 동작을 보장합니다. 또 다른 주요 변화는 APX(Advanced Performance Extensions)입니다. 이는 벡터 연산이 아닌 스칼라 및 일반 연산의 성능 강화를 목표로 하는 확장 규격으로, 2023년 처음 발표된 이후 노바 레이크를 통해 소비자용 CPU에는 최초로 도입됩니다. APX는 전력 효율과 코드 밀도 개선으로 이어져 게임이나 브라우저 같은 일상적인 작업부터 서버급 고성능 작업까지 전 영역의 효율성을 끌어올릴 것으로 기대됩니다. 다만 이 외의 세부 사항은 여전히 불투명한 가운데 온갖 루머가 양산되고 있습니다. 실제 어떤 모습으로 나올지는 곧 알게 되겠지만 여기서 흥미로운 관전 포인트를 몇 개 짚어 보겠습니다. ●파운드리: 인텔 vs TSMC 인텔은 팬서 레이크(Panther Lake)에 18A 공정을 도입하며 인텔 파운드리의 최신 미세 공정에 대한 의구심을 어느 정도 해소했습니다. 하지만 현재 데스크톱 프로세서는 여전히 TSMC 공정에 의존하고 있어 자체 파운드리 사업 강화를 천명한 인텔의 전략과는 상충되는 모습을 보입니다. 인텔이 자사 공정 사용을 권유해야 하는 입장에서 타사(TSMC) 공정을 사용하는 것은 대외적인 명분 면에서 곤혹스러운 상황이기 때문입니다. 따라서 노바 레이크에는 18A 혹은 그 이후의 차세대 공정이 도입되는 것이 가장 이상적입니다. 그러나 아직 18A의 수율과 생산량이 충분치 않아 TSMC의 N2P 공정을 채택할 것이라는 루머가 끊이지 않고 있습니다. 만약 이번에도 TSMC 공정을 사용한다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심은 다시 수면 위로 떠오를 것입니다. ●코어 숫자: 52코어 시대의 도래? 인텔은 과거 하이퍼스레딩 기술을 통해 코어당 두 개의 스레드를 구현했으나 이후 코어 숫자를 늘리면서 다시 싱글 스레드로 회귀했습니다. 물리적 코어 숫자를 24코어까지 확장하며 스레드 부족 문제는 해결했지만 최대 16코어 32스레드를 지원하는 AMD 라이젠과 비교해 논리 코어의 숫자가 작다는 약점을 안고 있습니다. 이 약점은 만약 AMD가 코어 숫자까지 늘리면 더 커질 수 있습니다. AMD 역시 올해 말에서 내년 출시될 차세대 라이젠에서 24코어 48스레드를 지원한다는 루머가 돌고 있습니다. 이것이 사실이라면 인텔 역시 코어 수를 대폭 늘릴 가능성이 높습니다. 특히 루머 가운데는 52코어에 달하는 프로세서가 나올 수 있다는 이야기도 있습니다. 다만 이는 사실상 서버급 프로세서에 가까운 수준으로 막대한 전력 소모와 발열 문제를 고려할 때 다소 회의적인 의견도 존재합니다. 다음 세대에는 인텔과 AMD 모두 코어 숫자를 늘릴 가능성이 높아 얼마나 숫자가 늘어날지 이목이 집중되고 있습니다. ●가격: 얼마나 올릴까? 인텔은 최근 애로우 레이크 리프레시(코어 울트라 270K/250K 플러스)를 통해 매우 공격적인 가격 정책을 선보였습니다. 24코어 제품을 299달러, 18코어를 199달러 수준으로 책정했는데 이는 코어당 단가가 약 10달러 초반에 불과한 파격적인 수치입니다. 최신 미세 공정이 적용된 복잡한 프로세서의 생산 원가를 고려하면 손익 분기점은 넘을 수 있는지 의구심이 드는 수준입니다. 인텔 역시 계속 손해 보고 장사할 수 없는 만큼 차세대 제품에서는 제값을 찾으려 할 가능성이 높습니다. 다만 이미 저가형 24코어 제품군이 시장에 각인된 상황에서 급격한 가격 인상은 구형 모델 선호 현상을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 코어 수를 대폭 늘려 가격 상승에 따른 반발을 줄이려 한다는 루머가 힘을 얻고 있는 것으로 보입니다. ●코파일럿: 이번에 데스크톱으로 올까? 애로우 레이크는 AI 연산을 위한 NPU를 탑재했으나 13 TOPS라는 낮은 성능 탓에 실질적인 활용도가 떨어진다는 평가를 받습니다. 반면 팬서 레이크는 최대 50 TOPS 성능을 갖춘 5세대 NPU를 탑재해 윈도우 코파일럿(Copilot) 기능을 원활히 수행할 수 있게 설계됐습니다. 데스크톱 환경에서도 노트북과 동일한 수준의 AI 경험을 제공하려면 NPU 성능 개선은 필수적입니다. 최근 루머에 따르면 노바 레이크에는 최대 74 TOPS에 달하는 강력한 NPU가 탑재될 예정입니다. 인텔 프로세서 라인업이 노트북과 데스크톱으로 재통합된다는 점을 고려하면 노트북은 물론 데스크톱에서도 동일하게 AI PC로 활용할 수 있을 가능성이 높습니다. 이렇게 파운드리, 코어 수, 가격, 코파일럿까지 4가지 관전 포인트를 짚어 봤지만 사실 노바 레이크에 대한 대부분의 정보는 아직 추측과 루머 단계에 머물러 있습니다. 확실한 것은 노트북과 데스크톱 시장을 아우르는 통합 프로세서를 목표로 2026년 말 출시를 향해 나아가고 있다는 점입니다. 출시 시점을 감안하면 오는 6월 대만 컴퓨텍스(Computex)가 정보를 공개하고 소비자들의 이목을 집중시킬 수 있는 가장 좋은 기회다. 이때 자세한 정보가 공개될 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.

전자약 기술 결합, 신개념 비침습 전자약 치료 솔루션 연구 추진 뉴로그린(Neurogrin)과 엔트윅(EntWick)은 디지털 헬스케어 디바이스 공동연구를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 뉴로그린은 신경과학과 AI 기술을 기반으로 뇌신경질환 진단 및 치료 솔루션을 개발하는 디지털 헬스케어 기업이다. 대표 전자약 ‘세로그린(CEROGRIN)’은 귀 부위 미주신경 분지를 비침습적으로 자극해 자율신경계를 조절하고, 뇌척수액 순환을 촉진해 뇌 내 노폐물 배출을 유도하는 웨어러블 신경조절 디바이스다. 이를 통해 치매, 뇌졸중, 우울증, 만성 통증 등 다양한 신경질환 치료에 적용 가능성이 제시되고 있다. 엔트윅은 맥동전자기장, 저준위레이저, 전기근육자극을 융합한 관절염증 케어 디바이스를 개발해온 디지털 헬스케어 스타트업이다. 대표 제품 ‘아스론펄스(AthronPulse)’는 CES 2025 혁신상을 수상했으며, 탈모 및 흰머리 케어 전자약 ‘헤어로펄스(HairoPulse)’ 역시 IFA 2025 혁신상을 수상하며 기술 경쟁력을 입증했다. 이번 업무협약을 계기로 양사는 뉴로그린의 신경자극 기반 전자약 기술과 엔트윅의 물리 자극 기반 디바이스 기술을 결합해 다양한 만성질환 치료를 위한 차세대 헬스케어 솔루션 개발에 나설 계획이다. 또한 공동 연구를 통해 임상 검증 및 제품 고도화를 추진하고, 글로벌 시장 진출을 위한 사업화 협력도 병행할 방침이다. 뉴로그린과 엔트윅 관계자는 “비침습 신경자극 기술과 물리 자극 디바이스 기술의 융합을 통해 기존 치료 방식의 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대 한다”며 “전자약 기반 치료 솔루션의 적용 범위를 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 2세대 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드(RNGD)’를 공개하며 글로벌 추론용 반도체 시장 공략에 나섰다. 엔비디아 등 기존 GPU 강자들이 주도하는 시장에서 압도적인 전력 효율과 비용 절감 효과를 앞세워 국산 AI 반도체의 상용화 시대를 열겠다는 포부다. 2일 서울 강남구에서 열린 ‘레니게이드 2026 서밋’에서 퓨리오사AI는 국내외 파트너사 200여명을 대상으로 RNGD의 성능과 생태계 확장 계획을 발표했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI 인프라 경쟁의 중심이 학습에서 실질적인 서비스 구현인 ‘추론’으로 이동하고 있다”며 “반복적인 추론 비용을 낮추는 것이 향후 데이터센터 설계의 핵심이 될 것”이라고 강조했다. RNGD는 고대역폭메모리(HBM)를 탑재한 고성능 NPU로, 해외 고객사 벤치마킹 결과 엔비디아 ‘RTX 프로 6000’ 대비 동일 전력 기준 최대 7.4배 많은 사용자를 동시에 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 180와트(W)의 낮은 열설계전력(TDP)을 기반으로 데이터센터의 총소유비용(TCO)을 약 40% 절감할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 퓨리오사AI는 이미 올해 1월 4000장 규모의 1차 양산을 개시하며 기술적 신뢰도를 입증했다. 주목할 점은 실제 서비스로 이어지는 상용화 행보다. 이날 행사에서 삼성SDS는 오는 7월부터 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 레니게이드를 구독형 서비스(NPUaaS)로 공급한다고 밝혔다. 고객들은 필요에 따라 칩 단위를 선택해 활용할 수 있다. 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 중 최초의 NPU 구독 서비스 도입이다. 아울러 LG AI연구원, LG유플러스, 네이버클라우드, 업스테이지 등 주요 파트너사들도 참여해 실제 적용 사례를 공유했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “정부가 초기 마중물 역할을 하여 AI 토큰이 활발히 유통되는 ‘토크노믹스’ 생태계를 조성해야 한다”고 제언했다. 퓨리오사AI는 향후 글로벌 파트너십을 강화해 국산 AI 반도체의 글로벌 점유율을 확대해 나갈 방침이다.

광주 AI 산업생태계 조성 협력 본격화… 기술개발·사업화·인재 양성 추진오케스트로 클라우드, 인프라 기반 산업 지원… 사무소 운영·일자리 창출광주시 기업 지원·교육 프로그램 연계… 지역 AI 산업 기반 강화 클라우드 서비스 전문 기업 오케스트로 클라우드(대표 박소아, 박수환)는 광주광역시와 ‘광주 인공지능 산업생태계 조성을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 1일 밝혔다. 협약식은 지난 3월 31일 광주광역시 시청 비즈니스룸에서 열렸으며 고광완 광주광역시 행정부시장, 김영문 광주광역시 문화경제부시장, 박소아 오케스트로 클라우드 대표를 비롯한 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약은 광주광역시가 추진 중인 인공지능 산업 집적단지 조성과 실증센터, NPU 컴퓨팅센터 구축 등 산업 인프라와 연계해 지역 중심의 AI 산업생태계를 구축하고 국가 AI 산업 육성을 지원하기 위해 마련됐다. 오케스트로 클라우드는 클라우드 서비스 및 클라우드 네이티브 전환을 지원하는 인프라 운영 파트너로서 광주 AI 산업생태계 조성을 위한 기술개발과 사업화, 정책 자문을 수행하며 클라우드·AI 전문 인력 양성과 일자리 창출을 위해 지역 내 사무소를 운영한다. 광주광역시는 기업 지원 프로그램을 개발·운영하고 클라우드 및 AI 분야 전문 인력 양성을 위한 교육과 취업 연계 프로그램을 추진하여 지역 AI 산업 기반을 강화할 방침이다. 양측은 이번 협력을 통해 ▲AI 산업생태계 조성 ▲클라우드 및 AI 기술개발·사업화 ▲전문 인력 양성 및 일자리 창출 ▲기업 지원 프로그램 연계 등 다양한 분야에서 협력한다. 또한 지역 대학 및 기업과의 연계를 기반으로 AI·클라우드 관련 사업 기회를 발굴하고 산업 확산 기반을 마련해 나갈 예정이다. 오케스트로 클라우드는 공공·금융·대기업을 대상으로 클라우드 네이티브 전환과 데이터센터 구축·운영에 특화된 기업으로 향후 광주 지역을 중심으로 AI·클라우드 기반 사업 확대를 추진할 계획이다. 이와 함께 전남·광주 지역 인프라 통합 사업과 연계한 협력 기회를 모색하고 광주과학기술원(GIST), 전남대학교, 조선대학교 등 지역 대학과 협력해 AI·AX 관련 사업 기회를 발굴할 예정이다. 지역 내 대기업, 중견·중소기업, 스타트업과의 협력을 통해 산업 생태계 확산에도 나선다. 박소아 대표는 “이번 협약을 통해 광주광역시가 추진하는 AI 산업 기반 조성과 연계해 클라우드 인프라와 AI 기술 역량을 결합할 수 있는 기반을 확보했다”며 “지역 산업과 연계된 기술개발과 인재 양성을 바탕으로 광주 AI 산업생태계를 확산하고 산업 현장에서 AI 활용이 확산될 수 있는 기반을 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

정부가 ‘K-엔비디아 육성’을 위해 국민성장펀드를 통해 인공지능(AI)·반도체 분야에 올해 10조원, 향후 5년간 50조원을 투자한다. 이억원 금융위원장은 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 K-엔비디아 육성 프로젝트 추진을 위한 민관 합동 간담회에서 “전 세계 기술 패권 전쟁 뒷단에서는 투자 전쟁이 벌어지고 있다. 아이디어와 기술 외에 자본의 힘도 굉장히 중요하다”고 강조했다. K-엔비디아 육성은 국산 AI 반도체의 설계와 생산을 지원하는 사업이다. 국가 AI 컴퓨팅센터 건립과 국민성장펀드가 투자하는 1차 메가 프로젝트에 선정됐다. 금융위는 AI 분야 후속 메가 프로젝트도 산업계, 과학기술정보통신부와 협력해 적극 발굴할 예정이다. 간담회에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관, 박상진 한국산업은행 회장과 국내 AI 반도체 기업 대표들이 참석했다. 배 부총리는 “AI 반도체 기업에서는 한번 칩을 만들 때마다 수천억원의 투자가 필요하다고 말한다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 들여오는 데 이어 투자를 통해 우리 기업이 높은 사양의 신경망처리장치(NPU)를 세계적으로 보급한다면 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.박 회장은 사전 간담회에서 “지금 투자 안 하면 언제 하겠느냐”며 신속한 투자 의지를 밝혔다.

‘MWC26’ 이틀째인 3일 찾은 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아의 5홀 앞 야외 광장에서 이번 전시회의 핵심 트랜드인 ‘스마트글라스 대전’이 벌어졌다. 갈색 벽돌로 집처럼 꾸민 미국 메타의 부스 앞에는 시장 선도기업답게 대기 줄이 길었고, 도전자인 중국 알리바바는 배터리와 실용성을 앞세운 ‘큐원 글라스’로 관람객의 시선을 붙잡았다. 10여년 전 스마트폰 시장의 초입에서 아이폰과 안드로이드 진영이 벌였던 주도권 싸움이 ‘안경’으로 재현되는 모습이었다. 세계 스마트글라스 시장에서 73%를 점유한 메타는 레이밴과 협업한 2세대 글라스를 내세웠다. “헤이 메타, 파타타스 브라바스(스페인식 감자 요리) 요리법 알려줘”라고 말하면 시야 방해 없이 눈 앞에 요리 과정을 구현한다. 통화나 카메라 기능 등도 가능하다. 특히 신기술의 집약체인 ‘뉴럴 밴드’는 손목 근육의 전기 신호로 사용자의 의도를 읽는다. 안경테를 만지거나 음성으로 지시하지 않으면서 은밀하게 기기를 제어하는 기술이다. 메타는 삼성전자와 애플 등 경쟁사 제품 출시를 대비해 올해 생산 능력을 연간 2000만대 이상으로 전년보다 2배 늘리는 방안을 검토하고 있다. 반면 알리바바의 큐원 글라스는 하드웨어의 지속성과 조작의 다양성이 강점이었다. 현장에서 만난 큐원 관계자는 ‘배터리 교체 시스템’과 ‘멀티 조작’을 상대적인 차별점으로 꼽았다. 큐원은 안경다리 끝부분을 자석식으로 탈부착할 수 있는 ‘교체형 듀얼 배터리(272mAh)’를 적용했다. 배터리 소모가 빠른 스마트글라스의 고질적인 한계를 하드웨어 교체로 정면 돌파한 셈이다. ‘사일런트 모드’도 관람객의 감탄을 자아냈다. 관계자가 “콘서트장처럼 조용한 곳에서 AI 비서를 부르기 위해 음성으로 조작하는 것은 큰 실례가 될 수 있다”며 사일런트 모드를 키자 안경의 음성 안내가 차단되는 동시에 상대방의 말이 실시간으로 통번역 돼 렌즈 위 스크린에 흘러갔다. 스마트글라스는 더욱 빠르게 발전할 것으로 보인다. 중국 TCL은 독자 광학 기술을 바탕으로 한층 가벼워진 무게의 화면과 눈을 보호하는 디스플레이를 내놓았다. 퀄컴의 엔진 ‘스냅드래곤 웨어 엘리트’는 업계 최초로 웨어러블 전용 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 스마트폰 연결 없이도 안경 자체에서 AI 연산을 처리하는 ‘온디바이스 AI’의 토대를 마련했다. 여기에 과거의 실패를 딛고 ‘안드로이드 XR’ 플랫폼으로 무장한 구글이 합세하겠다고 밝히면서 시장은 춘추전국시대를 방불케 하는 혼전 양상이다. 반도체와 기기 등 양쪽 분야 모두에서 강자인 삼성전자 역시 확장현실(XR) 기기의 탄생을 예고했다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 95만대 수준인 증강현실(AR) 글라스의 글로벌 출하량은 2030년 3211만대로 33배 이상 폭증할 전망이다.

삼성전자의 차세대 플래그십 스마트폰 ‘갤럭시 S26 시리즈’ 공개가 임박하면서 주요 사양과 성능 변화에 관심이 쏠리고 있다. 삼성전자는 26일 오전 3시 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에서 ‘갤럭시 언팩 2026’을 열고 갤럭시 S26을 공개한다. 이번 시리즈의 성패는 2년 만에 삼성의 프리미엄 스마트폰 라인업에 복귀하는 독자 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) ‘엑시노스 2600’에 달려 있다. AP는 스마트폰의 두뇌 역할을 한다. 삼성전자는 성능과 수율 문제로 전작인 S25에서 전량 퀄컴 칩을 채택했으나, 이번 신작은 설계부터 생산에 이르는 반도체 역량을 총집결해 명예 회복에 나선다. 엑시노스 카드를 통해 퀄컴에 대한 의존도를 낮춰 원가 경쟁력을 확보하고, 자체 2나노 공정의 기술력을 입증해 반도체 사업의 주도권을 쥐겠다는 전략이 깔려 있다. 대폭 향상된 연산 능력도 특징이다. 업계에 따르면 엑시노스 2600은 최신 2나노 GAA 공정과 설계를 적용해 중앙처리장치(CPU) 성능을 전작 대비 최대 39%, 생성형 AI 연산을 담당하는 신경망처리장치(NPU) 성능을 113%까지 향상시킨 것으로 알려졌다. AI 에이전트 기능도 강화된다. 갤럭시 S26 시리즈에는 생성형 AI 검색 엔진 ‘퍼플렉시티’가 새롭게 탑재된다. 기존의 구글 ‘제미나이’에 두 번째 AI 에이전트를 도입해 이용자의 선택권을 넓혔다. 다만 반도체 가격 급등으로 가격 인상은 불가피한 상황이다. 업계에서는 256GB 모델은 전작 대비 약 9만 9000원, 512GB 모델은 약 20만 9000원 오를 것으로 예상한다. 512GB 울트라 모델은 출고가가 200만원에 육박할 것이라는 관측도 나온다.