“인공지능(AI) 패권 경쟁이 가속화하는 가운데 이제 우리는 ‘GPU’(그래픽 처리장치)를 넘어 ‘NPU’(신경망 처리장치)에 대해 고민해야 합니다. 전국에서 유일하게 AI 생태계를 구축해 온 광주에 ‘국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터’를 만든다면 대한민국은 AI 3강 국가로 도약할 수 있습니다.” 강기정 광주시장은 5일 서울 중구 서울신라호텔에서 열린 AX 시티와 6G, 한국형 미래도시 포럼 ‘연결 너머 미래 인프라로’ 기조연설에서 이렇게 말했다. 학습 모형인 GPU가 아닌 실용 서비스 추론 모델인 NPU를 선점해야만 AI 강국이 될 수 있다고 주장하면서 광주가 대한민국 AI 산업의 새로운 거점이 돼야 한다고 역설한 것이다. 강 시장이 NPU를 강조한 이유는 AI 산업의 패러다임이 ‘학습 중심’에서 ‘활용 중심’으로 조금씩 바뀌고 있기 때문이다. AI 모델을 학습할 때 주로 활용하는 GPU와 달리 NPU는 이미 학습된 모델이 자율주행과 IoT(사물인터넷) 등 실제 환경에서 빠르고 효율적으로 작동하도록 돕는다. 그는 “AI가 배우는 단계를 넘어 일하는 단계로 넘어가기 위해선 속도가 빠르고 전력 효율이 좋은 NPU가 필수”라고 설명했다. 광주는 이미 이러한 기술 흐름을 뒷받침할 인프라를 구축해 왔다. 다른 지방자치단체와 달리 광주는 2019년부터 ‘AI 집적단지’ 프로젝트를 준비했다. 그 결과 전국 최초 공공형 국가 AI데이터센터뿐 아니라 2184장의 GPU 인프라, 연간 4000명 규모의 AI 인재 양성 시스템을 갖췄다. 강 시장은 “전국의 기업들이 광주의 인프라와 인재를 보고 이곳으로 몰려들고 있다. 현재까지 337개 기업과 협약을 체결했고, 그중 160개 기업은 실제 이전을 완료했다”며 “여기에 국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터를 더한다면 학습부터 실증, 서비스까지 이어지는 완전한 ‘AI 클러스터’를 완성할 수 있을 것”이고 했다. 이어 연사로 나선 국내 AX 시티 분야 최고 권위자인 권영상 서울대 공과대학 스마트도시공학과 교수는 강 시장의 제안에 힘을 실어주며 “지방 소멸 위기에 직면한 미래 도시를 AI가 구할 것”이라고 말했다. 권 교수는 ‘AI는 미래도시를 어떻게 바꿀 것인가’를 주제로 한 기조연설에서 “국책연구기관 예측대로라면 2050년쯤 수도권과 일부 대도시를 제외한 다수의 지자체가 사라질 위기”라며 “AI가 이러한 위기를 극복할 새로운 도시 모델, 즉 ‘AI 시티’를 만들어낼 것”이라고 전망했다. 그는 도시가 기후변화, 주거 양극화, 인구 감소 등 복합 문제에 직면하고 있다고 진단하며, AI 시티의 핵심 기술로 도시를 관리하는 인공지능인 ‘어반 AI’와 현실 도시를 가상 공간에 복제하는 ‘디지털 트윈’을 꼽았다. 이어 “앞으로의 도시 개발은 공기업이 아닌 현대차와 삼성 같은 글로벌 기업이 주도할 것”이라고 내다봤다. 끝으로 권 교수는 “AI 시티는 그냥 만들어지지 않는다”라며 “AI 인프라와 연구를 위한 충분한 인력을 갖춘 지역만이 AI 시티로 성장할 수 있다”고 강조하면서 AI 거점 조성의 필요성을 역설했다.

피지컬AI 시대가 본격화되며 AI 엔진의 활용성이 빠르게 부각되고 있다. 특히 LAM(Large Action Model)과 VLA(Vision Language Action Model), 음성 및 자연어 모델, sLLM 등 자체 개발한 다양한 AI 모델을 보유한 페르소나AI는 중소벤처기업부 ‘2025 예비유니콘’으로 선정된 이후 피지컬AI 영역에서 큰 행보를 이어가며 차세대 전문기업으로 자리매김하고 있다. 최근 10월 베이징에서 열린 Gen AI Competition 국제 대회에서 AI 솔루션 부문 3위를 수상해 재작년 미국 대회에 이어 다시 한번 성능을 입증했다. No Internet/No GPU로 작동하며 2B까지 양자화한 소형모델 SONA는 영상·이미지 생성, 언어모델을 2025 CES에서 선보인 후 혁신상을 수상했고 다수의 글로벌 기업과 손잡고 사업화에 착수했다. AI PC·노트북, AI 서버, 반도체, 휴머노이드, 산업용 로봇, 의료기기 등 다양한 응용 분야에 핵심 기술을 공급하고 있으며, 원천 엔진을 바탕으로 AI 생태계를 지속적으로 확장해 피지컬AI의 중심인 온디바이스 AI 모델 기업으로 도약하고 있다. 로봇 내 ‘뇌’의 역할에 해당하는 SONA 모델은 말(음성)에 따라 상황을 이해하고 스스로 판단하여 행동을 할 수 있는 ‘AI 에이전트 로봇’을 구현한다. 특히, GPU가 필요 없다는 특징으로 확산 속도가 더욱 빨라지고 있다. 글로벌 로봇 업체와의 연이은 제품 출시가 이어지고, NPU에 탑재한 AI 임베디드 반도체와 기존 PC에 적용한 AI PC 신제품도 선보이고 있다. 혁신제품 조달 등록이 진행 중으로 시장 전반에 큰 파급 효과가 예상된다. 페르소나AI의 차별화는 ‘원천 AI 엔진 중심의 빠른 확장성’에 있다. 원천 기술로 확보한 AI 엔진을 통해 피지컬AI 시대를 대표하는 다양한 디바이스를 유기적으로 연결, 하드웨어 사업자와 최종 고객이 즉시 체감할 생산성·안정성·효율성을 제공한다. 보안과 비용에서도 뚜렷한 강점을 확보했다. 보안 측면에서는 온디바이스 추론과 프라이버시 보존 아키텍처를 적용해 민감 데이터를 외부로 반출하지 않는 원칙을 지킨다. 비용 측면에서는 핵심 AI 엔진을 제품과 시스템에 깊게 통합해 사용량이 늘어나도 추가 라이선스 비용이나 호출 단가가 발생하지 않는 구조를 채택, 탁월한 비용 경쟁력을 보여준다. 이러한 차별점은 국내외 유수 하드웨어 업체들과의 전략적 파트너십 체결 및 전방위 파트너십 확대로 확인된다. 또한, 과학기술정보통신부 임명장 수여와 피지컬AI 기획위원 위촉을 통해 국가 차원의 피지컬AI 전략에 참여하며, 산업 표준 정립과 생태계 조성에도 기여하고 있다. 페르소나AI 유승재 대표는 “피지컬AI는 우리나라 산업의 폭발적 성장을 견인할 미래의 무기다. 올해 수여받은 석탑산업훈장을 계기로 더 큰 사명감으로 피지컬AI 발전에 최선을 다하겠다. 이를 바탕으로 피지컬AI 전 영역에서 사업 속도를 더욱 높이고 글로벌 시장으로 진출하겠다”라고 말했다. 이어 “범용성과 확장성을 갖춘 원천 AI 엔진으로 고객의 제품 개발 속도를 높이고 현장 신뢰성을 확보하겠다. 내년에는 파트너들과 대규모로 글로벌 시장에 진출해 피지컬AI의 국내외 리더십을 더욱 공고히 하겠다”라고 밝혔다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

한국전력이 차세대 전력망 구축과 에너지 신산업 분야의 혁신기술을 확보하기 위해 ‘차세대 전력망 구축을 위한 공동 오픈이노베이션’ 협력사업을 시행한다. 전국 19개 광역·강소특구에 소재한 기업을 대상으로 하는 이번 오픈이노베이션은 에너지 대전환 시대에 대응해 핵심 기술을 적기 확보하고 기술 사업화를 가속화하는 것이 목표다. 참여를 희망하는 기업은 13일부터 다음달 7일까지 공모에 응모할 수 있다. 11월 중 서류 심사로 6개 기업을 선정하고, 12월 발표 평가를 거쳐 2026년 1월 최종 3개 기업을 선정할 예정이다. 선정된 3개 기업은 한전이 필요한 기술에 대해 해결책을 제안하는 ‘문제해결형 과제’를 한전과 공동으로 수행하게 된다. 공모 과제는 ▲재사용 ESS 가격 경쟁력 확보를 위한 배터리팩 내장형 소화수 분출 장치 개발 ▲AI 기반 ‘액침형 ESS’ 최적 운영 알고리즘 개발을 통한 마이크로그리드 사업화 ▲ 국산 NPU 기반 AI 추론의 고속화 및 전력 효율성 검증 ▲계통연계 인버터 개발 등 총 4개다. 최종 선정된 3개 기업에는 과제 수행을 위한 협업 자금(기업당 3000만원)과 사업부서 전담 매칭 및 실증 기회 부여, 연구개발특구육성사업 및 특구제도와 연계한 지원 혜택이 제공된다. 최우수 기업으로 선정될 경우 추가 사업화 자금도 지원 받는다. 한전이 주도하는 오픈이노베이션은 한전의 기술 수요와 특구 기업의 혁신 역량을 연결해 실증과 사업화를 촉진하는 협력 모델로, 향후 ‘에너지 고속도로’ 국가 비전을 실현하고 중소벤처기업 주도의 핵심 기술을 선제적으로 확보하는데 기여할 것으로 기대된다. 김동철 한전 사장은 “특구 기업의 민첩한 혁신역량과 한전의 실증 인프라를 결합해 현장 문제 해결부터 실증·사업화로 이어지는 개방형 협력모델을 확고히 하겠다”며 “우수 기업과의 협업을 통해 빠른 사업화 성과를 만들고 지속가능한 에너지 산업 성장을 위해 적극 노력하겠다”고 밝혔다.

정보통신(IT) 기업 코오롱베니트가 30일 ‘코오롱 베니트 AX(인공지능(AI) 전환) 부스트 서밋 2025’를 개최하고, AX 시대를 선도하며 국산 AI 반도체 기반 생태계 확대에 나서기로 했다. 강이구 코오롱베니트 대표는 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어선 AX 시대의 개막을 선언하고, 코오롱베니트가 글로벌 IT 기업과 국내 최대 AI 네트워크를 연결하는 AI 전환 조력자로서 고객 맞춤형 서비스를 원스톱으로 제공하겠다고 강조했다. 강 대표는 “AX는 혼자서 이룰 수 없는 변화로 준비된 생태계가 있어야 빠른 성과를 낼 수 있다”며 “최적의 솔루션을 신속하게 연결해 고객 성과를 가속하겠다”고 했다. 코오롱베니트는 이날 행사에서 기업용 AI 통합 플랫폼 ‘프롬튼’(PromptON)을 최초 공개했다. 기업이 AI를 도입할 때 마주하는 과제를 해결하기 위해 만들어진 이 플랫폼은 AI 도입 시 발생하는 시스템 연결, 보안, 모델 확장성 등의 문제를 해결하고 파트너 솔루션을 연계하는 개방적 AI 허브 역할을 수행한다. 특별 연사로 나선 AI 반도체 기업 리벨리온의 박성현 대표는 리벨리온이 개발한 AI 추론 반도체를 기반으로 코오롱베니트와 함께 AI 비전 및 엔터프라이즈 거대언어모델(LLM) 등의 상용화를 확대하고 신경망처리장치(NPU) 솔루션 센터를 공동 추진하겠다고 했다. 이는 국내 AI 기술의 실질적인 산업 적용과 글로벌 확장을 가속화할 전망이다. 리벨리온은 최근 3400억원 규모의 시리즈C 투자를 마무리했다고 밝혔다.

퀄컴은 통신 및 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 시장의 강자로 오랜 세월 명성을 떨쳐 왔지만, 오래전부터 PC 시장에 눈독을 들여왔습니다. 2023년 등장한 스냅드래곤 X 엘리트는 그런 노력의 결정판으로 태블릿 및 스마트폰 AP을 좀 개량한 수준이 아니라 완전히 노트북 시장을 노리고 근본적으로 다시 설계한 고성능 프로세서였습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 자체 개발한 고성능 ARM 코어인 오라이언(Oryon) 코어 12개와 최대 4.6TFLOPS의 연산 능력을 지닌 아드레노(Adreno) 내장 GPU, 46TOPS(INT4 기준)의 연산 능력을 지닌 헥사곤 NPU 등을 지니고 있었습니다. 스펙으로 보면 인텔의 모바일 코어 시리즈나 AMD의 라이젠 모바일, 애플의 M 시리즈에 크게 뒤지지 않을 성능이지만, 노트북에 사용하기에는 운영체제(OS)가 최대 걸림돌이었습니다. 윈도우 OS는 x86에 최적화되어 있어 x86이 아닌 ARM CPU로 구동할 경우 많은 애플리케이션을 직접 돌리지 못하고 에뮬레이션이라는 단계를 통해 구동해야 했습니다. 그러다 보니 안되는 것도 많고 되더라도 속도가 느린 문제점이 있었습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 성능만 대폭 높인 게 아니라 이런 문제를 극복하기 위해 마이크로소프트와 긴밀한 협력을 통해 호환성을 대폭 끌어 올렸습니다. 스냅드래곤 X 엘리트를 탑재한 마이크로소프트의 서피스 프로와 랩탑은 이전과는 다른 성능을 보여주면서 호평을 받았습니다. 퀄컴은 올해 2세대 제품인 스냅드래곤 X2 엘리트를 선보이면서 노트북 시장에 대한 공략을 강화하고 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 코어 숫자를 18개까지 늘리면서 CPU 성능을 상당히 강화했습니다. 다만 동일한 코어 12개를 넣었던 전작과 달리 12개의 프라임 코어(고성능)와 6개의 퍼포먼스 코어(저전력)를 탑재해 상황에 맞춰 고성능과 저전력으로 사용할 수 있게 했습니다. 프라임 코어의 경우 부스트 클럭을 5.0GHz까지 높이고 기본 클럭도 4.4GHz로 높여 전작보다 각각 0.7GHz, 0.6GHz 높아졌습니다. CPU 성능에 중요한 캐시 메모리도 43MB에서 53MB로 더 늘렸습니다. 덕분에 스냅드레곤 X2 엘리트는 X 엘리트와 비교해 싱글과 멀티 코어 성능이 각각 39%와 50% 정도 크게 높아졌습니다. 이렇게 늘어난 코어를 뒷받침하기 위해서인지 스냅드래곤 X2 엘리트는 메모리 대역폭도 크게 높였습니다. X2 엘리트는 128비트 인터페이스에서 LPDDR5X-9523를 사용해 152GB/s의 대역폭을 제공하고 X2 엘리트 익스트림은 192비트 인터페이스도 지원해 228GB/s까지 대역폭을 높일 수 있습니다. 이는 모바일 CPU로는 최고 수준이라고 할 수 있습니다. 물론 이렇게 늘어난 대역폭은 고성능 GPU가 제 성능을 뽑아내는 데도 중요합니다. GPU는 아드레노 X2-90과 X2-85를 사용하는데, 구체적인 스펙에 대한 언급은 클럭(1.85GHz와 1.7GHz) 정도 외에는 없습니다. 다만 GPU 성능은 전작 대비 50% 높아지고 같은 성능에서 전력 소모는 43%나 줄였다는 게 퀄컴의 설명입니다. 하지만 문제는 역시 호환성입니다. ARM 윈도우 버전에서 네이티브로 구동하는 경우 스냅드래곤 X 엘리트도 인텔 아크 내장 그래픽과 견줄 만한 성능을 보여줬지만, 상당수 게임은 에뮬레이션을 통해 구동해야 합니다. 이 경우 성능이 1/10 수준에 불과하거나 아예 안되는 경우도 있습니다. 윈도우는 기본적으로 x86 아키텍처 CPU를 기반으로 개발되었기 때문에 애플리케이션이나 게임 역시 x86 기반입니다. ARM 윈도우는 애플의 맥 OS보다도 훨씬 기기 숫자가 적기 때문에 게임 개발사 입장에서 이를 지원하기 위해 추가적인 비용을 투자해 ARM 윈도우 버전을 개발한다는 것은 아직은 흔치 않은 일입니다. 그런 만큼 게임이나 다른 그래픽 도구를 사용해야 하는 경우라면 스냅드래곤 탑재 노트북 구매는 신중히 결정해야 합니다. 다만 ARM 윈도우에도 장점은 있습니다. 모바일 기술에 특화되어 있다 보니 전력 효율과 배터리 수명이 뛰어난 편입니다. 배터리 성능은 사실 최근 나오는 x86 모바일 CPU도 크게 개선되긴 했지만, 모바일 통신 부분에서는 여전히 퀄컴만의 장점이 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트 제품들은 모두 Wi-Fi 7과 블루투스 5.4를 지원하고 스냅드래곤 X75 5G 모뎀을 탑재해 5G 통신망을 좀 더 쉽게 이용할 수 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트의 또 다른 장점은 새로운 헥사곤 NPU가 현재 모바일 CPU 가운데서 최고 수준인 80TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다는 것입니다. 따라서 마이크로소프트의 코파일럿 AI 기능을 자주 사용하는 경우 더 빠르고 원활한 작동을 기대할 수 있습니다. 종합하면 스냅드래곤 X2 엘리트는 이전보다 강력해진 성능으로 현재 있는 x86 기반 모바일 CPU나 애플 M3, M4와 경쟁이 가능한 것은 물론 앞으로 등장할 경쟁자의 신제품에도 충분히 대응할 수 있는 모바일 CPU로 보입니다. 윈도우 ARM을 어느 정도 안착시켰다는 평가를 받는 스냅드래곤 X 엘리트에 이어 후속작인 스냅드래곤 X2 엘리트가 윈도우 ARM를 더 널리 보급할 수 있을지 시장에서의 반응이 주목됩니다.

최태원 회장 “AI·DT 내재화 속도감 있게 추진해야”SK하이닉스, 세계 최초 HBM4 양산 체제 구축SKT·SKB, 글로벌 방송·미디어 혁신상 수상 SK그룹이 ‘혁신경영’을 내세우며 AI 중심의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 ‘AI 일상화’ 기조에 맞춰 경영진과 현장 구성원 전반에 걸쳐 AI 내재화 교육을 강화하는 한편, SK하이닉스의 세계 최초 HBM4 양산, SK텔레콤·SK브로드밴드의 글로벌 혁신상 수상 등 계열사별 성과도 잇따르고 있다. 그룹 차원의 학습과 현장 혁신이 맞물리면서 AI·반도체 혁신을 동시에 진전시키는 모습이다. 최태원 SK그룹 회장 “모든 구성원의 AI 일상화 필요”25일 SK그룹에 따르면 최 회장은 제조업 경쟁력 확보를 위한 AI 혁신의 필요성을 거듭 강조해왔다. 그는 “AI·DT 기술을 속도감 있게 내재화해야 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다”며 “구성원 개개인이 AI를 친숙하게 다루고 활용할 때 비로소 혁신과 성공이 가능하다”고 말했다. 이에 따라 SK그룹은 ‘모든 리더와 구성원의 AI 일상화’를 목표로 교육 과정을 확대하고 있다. 이달부터 다음달까지 4회에 걸쳐 진행되는 ‘AI 리더십 프로그램’에는 주요 계열사 CEO와 CFO, CHO 등 C레벨 임원 100여명이 참여한다. 단순 강의를 넘어 생성형 AI 실습을 포함해 실제 경영 현장에서 활용할 수 있도록 설계됐다. 교육은 사내 교육 플랫폼 ‘마이써니’(mySUNI) 주도로 진행된다. 2020년 출범한 마이써니는 지금까지 1만명 넘는 임직원에게 AI 개념 이해, 활용 스킬, 최신 툴 적용 과정을 제공해 왔다. 임원·팀장 대상 리더 과정은 물론, ‘AI 프론티어’ 인재를 선발해 현장 혁신을 주도하는 핵심 인력을 육성하는 것도 특징이다. SK하이닉스, HBM4 세계 최초 양산SK하이닉스는 초고성능 AI용 메모리 신제품 ‘HBM4’ 개발을 완료하고 세계 최초로 양산 체제를 구축했다. HBM4는 AI 인프라 성능과 에너지 효율을 동시에 끌어올린 차세대 메모리로, 업계 기술 난제를 해결할 핵심 제품으로 평가된다. HBM4는 데이터 전송 통로(I·O)를 2048개로 늘려 대역폭을 두 배 확대했고, 전력 효율은 40% 이상 개선했다. 이를 고객 시스템에 적용할 경우 AI 서비스 성능을 최대 69% 향상할 수 있어 데이터 병목 현상을 해소하는 동시에 데이터센터 전력 비용 절감 효과도 기대된다. AI 수요 폭증으로 고대역폭 메모리 수요가 급증하는 가운데 SK하이닉스의 HBM4 양산은 글로벌 AI 메모리 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 전환점이 될 전망이다. SKT·SKB, 글로벌 미디어 혁신상 수상SK텔레콤과 SK브로드밴드는 세계 최대 방송·미디어 전시회인 IBC 2025에서 ‘이노베이션 어워드’를 수상했다. 지난 14일(현지시간) 네덜란드 암스테르담에서 열린 시상식에서 SKT는 자체 개발한 ‘NPU 기반 실시간 UHD 업스케일링 기술’을 Btv에 적용해 전력 절감을 실현한 성과로 환경·지속가능성 부문 수상의 영예를 안았다. 이번 기술은 SKT의 AI 기반 미디어 솔루션 ‘슈퍼노바’(SUPERNOVA)를 활용한 것으로, 기존 GPU 방식 대비 전력 소비를 80% 절감하면서도 동등한 화질 개선 성능을 확보했다. 실제로 지난 2월부터 SK브로드밴드 Btv SPOTV 채널에 적용돼 7개월간 안정적인 성능을 입증했다. 이 기술이 글로벌 방송사 5%에만 도입돼도 연간 5만t 이상의 탄소 배출을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 방송 업계의 탄소중립 달성에 실질적으로 기여할 수 있는 사례라는 점에서 의미가 크다는 평가다. SK텔레콤 관계자는 “슈퍼노바의 기술적 우수성과 확장성이 입증된 만큼 앞으로 VOD와 실시간 방송을 아우르는 종합 AI 미디어 솔루션으로 고도화할 계획”이라고 밝혔다.

국내 대표 에듀테크 기업 크레버스(대표 이동훈)가 AI 반도체 개발 기업 퓨리오사AI와 함께 교육 분야에서 AI 기술 활용과 관련 인프라 적용을 통한 사업화 방안을 공동 추진하기 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약에 따라 크레버스는 교육 업종에서 확보한 방대한 학습·평가·상담·운영 데이터를 기반으로 AI 응용 서비스 기획과 시장 발굴을 주도하며, 공공 및 민간기관과의 협력 채널을 활용해 사업화를 추진할 계획이다. 퓨리오사AI는 국내 대표 차세대 AI 혁신 기업이자 유니콘 스타트업으로, 이번 협약을 통해 NPU기반, AI 모델의 성능 최적화와 연산 효율화 기능 및 AI 연산 인프라를 지원하고, AI 모델 학습과 추론에 필요한 고성능 연산 자원의 공동 활용 방안을 제시함으로써, AI 혁신 가속화를 뒷받침할 예정이다. 크레버스는 자체 개발한 AI 영어 학습 평가 엔진, ‘HUMMINGo’ (허밍고/구 허밍버드)’를 통해 학생들의 학습 데이터를 정밀하게 분석·피드백하며 맞춤형 학습 경험을 제공하고 있으며, 최근 LG유플러스와도 업무협약을 체결하여 AI 상담 기술과 통신 인프라를 결합한 교육 AX(AI Experience) 사업을 추진해 나가고 있다. 양사는 이번 협약을 통해 ▲AI 기술을 기반으로 한 맞춤형 학습 서비스의 고도화 ▲대규모 교육 데이터를 활용한 새로운 교육 모델 발굴 ▲국내외 시장에서의 에듀테크 경쟁력 제고 등을 공동 추진할 계획이다. 나아가 기술과 교육의 융합을 통해 글로벌 시장에서도 주목받는 혁신 사례를 창출하겠다는 포부다. 크레버스의 AI사업을 주도하고 있는 AX본부 김관 상무는 “교육은 AI가 가장 큰 변화를 만들어낼 수 있는 영역 중 하나”라며 “이번 협력이 교육 현장에 실질적 가치를 창출하고, 글로벌 AI 에듀테크 혁신을 선도하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다.

네트워크 장비 및 통신 솔루션 전문기업 다보링크가 전자소재 전문기업 IPS와 공동 개발한 차세대 ‘고방열 메탈 PCB(Metal Printed Circuit Board)’와 ‘구리 인쇄(Copper Direct Printing) 기술’을 본격 상용화하며 글로벌 전자소재 시장 선점에 나선다고 밝혔다. 이번 기술 상용화 성과는 다보링크가 기존 네트워크 장비 중심의 사업 구조를 넘어, AI 시대의 가장 시급한 과제인 발열 문제를 해결하는 핵심 기술을 확보했다는 점에서 기업 가치 재평가의 전환점으로 평가된다. IPS의 독자적 공법은 알루미늄 기판 위에 구리 회로를 직접 인쇄하는 방식으로, 기존 FR4(유리섬유 에폭시) PCB가 가진 발열 관리 한계를 근본적으로 뛰어넘는다. 특히 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 GPU·NPU의 발열 문제는 글로벌 ICT 산업 전반에 걸쳐 해결해야 할 핵심 과제로 부상했는데, 이번 기술은 이를 해결할 수 있는 솔루션이라는 것이 업체 설명이다. 다보링크의 고방열 메탈 PCB는 114 W/mK라는 압도적인 열전도율을 구현, 기존 FR4 PCB(0.3 W/mK) 대비 약 380배 향상된 성능을 제공한다. 이 기술은 ▲GPU 동작 온도 저감을 통한 연산 속도 30% 향상, ▲데이터센터 냉각 전력 최대 40% 절감을 동시에 달성한다. 이는 AI 데이터센터의 운영 효율(OPEX) 혁신으로 직결되며, 글로벌 기업들이 직면한 에너지 비용 부담을 획기적으로 줄이는 해법이 된다. 여기에 더해, 기존 16단계에서 8단계로 축소된 친환경 공정은 폐수 발생을 원천적으로 차단해 ESG 경영 강화 흐름에도 부합한다. 또한 방열판 제거를 통한 제품 경량화·비용 절감 효과까지 확보해 기술력과 친환경성, 경제성을 모두 충족하는 다층적 경쟁력을 구축했다. 글로벌 고방열 PCB 시장은 2024년 약 45억 달러에서 2030년 120억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다. 다보링크는 ▲AI 서버 및 데이터센터 우선 공급을 통해 초기 시장 지배력 강화, ▲전력 반도체·자동차 전장·고출력 LED 등 응용 분야 확장을 통한 산업 전반 확산, ▲국제 인증 및 산업 표준 선점, ▲글로벌 파트너사와의 전략적 제휴를 통한 시장 진입 가속화 전략을 추진한다. 이를 통해 다보링크는 단순한 소재 공급자가 아니라, AI 인프라와 전자소재 산업 전반의 ‘게임 체인저’로 자리매김할 전망이다. 업계 전문가들은 “IPS와 다보링크가 확보한 고방열 PCB 기술은 글로벌 경쟁사들이 여전히 해결하지 못한 난제를 정면으로 돌파한 사례”라며, “향후 글로벌 전자소재 시장에서 다보링크가 주도적 위치를 차지할 가능성이 크다”고 평가했다. 다보링크 관계자는 “이번 기술은 단순한 신제품이 아니라 AI 인프라의 핵심 난제를 해결하는 전략적 해자(Moat)”라며, “앞으로 생산 설비 확충과 기술 고도화, 글로벌 인증 확보를 통해 시장 표준을 주도하고, 세계 전자소재 시장의 리더십을 확고히 하겠다”고 밝혔다.

삼성전자가 IFA 2025 개막을 하루 앞둔 4일(현지시간) 독일 베를린에서 갤럭시 탭 S11와 S11 울트라 시리즈를 공개했다. 중국의 거센 공세에 맞서 삼성전자와 LG전자가 신제품을 속속 내놓고 있다. 삼성전자는 이날 공개한 갤럭시 탭 S11 울트라가 역대 갤럭시 탭 시리즈 중 가장 얇은 5.1㎜로, 전작 대비 중앙처리장치(CPU)는 24%, 그래픽처리장치(GPU) 27%, 신경망처리장치(NPU)는 33% 성능이 향상됐다고 밝혔다. 갤럭시 탭 S11 시리즈에는 ‘확장모드’가 처음으로 적용돼 태블릿 화면을 외부 모니터로 확대할 수 있다. 또 통합형 인공지능(AI) 플랫폼인 ‘One UI 8’이 탑재된 갤럭시 S25 FE도 공개됐다. 갤럭시 S25 FE는 AI 기반의 1200만 화소 카메라와 ‘프로비주얼 엔진’을 탑재해 다양한 환경에서도 생동감 있고 선명한 사진과 영상을 촬영할 수 있는 것이 특징이다. 프리미엄 TV 분야에서는 지난달 출시된 삼성전자의 ‘마이크로 RGB(빨강·초록·파랑) TV’가 전시됐다. 마이크로 RGB TV는 대형 스크린에 머리카락 두께인 100㎛(마이크로미터) 이하의 RGB LED를 초미세 단위로 배열한 RGB 컬러 백라이트를 적용한 제품이다. LG전자는 세계 최초 무선·투명 TV인 ‘LG 시그니처 올레드 T’를 전시한다. 지난해 북미에서 먼저 출시된 시그니처 올레드 T를 올해 유럽 시장에 공개하며 프리미엄 시장을 공략한다는 전략이다. 이외에도 유럽향 AI 가전 신제품 25종을 올해 IFA에서 처음 공개했다.

이재명 정부가 인공지능(AI)을 경제 성장 동력으로 삼고 ‘AI 대전환’에 나선다. 인구 감소에 따른 생산성 저하로 0%대로 하락한 경제성장률을 반등시킬 유일한 돌파구가 AI뿐이란 인식에서다. 기획재정부는 22일 정부서울청사에서 합동브리핑을 통해 ‘새 정부 경제성장전략’을 발표했다. 이재명 대통령이 강조하는 ‘진짜 성장’을 강조하고자 기존 ‘경제정책방향’이란 명칭을 ‘경제성장전략’으로 바꿨다. 정부는 AI 대전환을 위한 15개 프로젝트를 선정했다. 먼저 ‘피지컬 AI 1등 국가’를 목표로 ‘로봇·자동차·선박·가전·드론·팩토리·반도체’ 등 7개 분야에서 AI 선도 프로젝트를 추진한다. 로봇 분야에서는 5년 내 범용 휴머노이드 로봇을 개발한 뒤 산업용 특화 휴머노이드로 확대 도입한다. 자동차 분야에서는 2027년까지 완전 자율주행 자동차를 상용화한다. 선박 분야에서는 2030년까지 선원이 없는 완전 자율운항 선박 개발을 완료한다. 가전 분야에서는 TV·냉장고 등 가전에 AI를 탑재해 글로벌 ‘AI 가전·홈 서비스’ 시장 선점을 추진한다. 드론 분야에서는 AI 항공·소방 드론부터 우선 개발해 올해 하반기부터 보급에 나선다. 팩토리 분야에서는 자동차·기계·화장품 등 주력 제조업 공장에 AI 로봇·시설·장비를 도입한 ‘AI 팩토리’를 확산한다. 반도체 분야에서는 AI 자동차·가전·로봇·드론 등 피지컬 AI에 필수적인 ‘온 디바이스 AI 반도체’ 개발을 추진한다. 아울러 일상생활에 쓰이는 제품 300개에 대한 AX(AI 전환) 지원 프로젝트도 신설한다. ‘자동 음향 조절 마이크’, ‘피부 분석을 통해 적합한 화장품을 추천하는 거울’, ‘신생아 울음소리 분석 AI’ 등이다. 공공부문 모든 업무에 AI 도입정부와 지방자치단체 등 공공부문 업무 가운데 ‘복지·고용, 납세 관리, 신약 심사’ 등 3대 분야에 AI를 도입한다. 복지·고용 분야에서는 AI를 활용한 일자리 매칭, 직업 교육, 복지 지원 등을 추진한다. 납세 관리 분야에서는 내년에 AI 세무 상담·검색 시스템을 도입한다. 2027년까지 홈택스를 전면 개편해 세금 신고·납부를 자동화한다. 탈세 의심 사례를 식별·분석하는 데도 AI를 도입한다. 신약 심사에서는 AI를 활용한 신속한 자료 대조·검증, 허가심사서 초안 작성을 통해 신약 허가 심사 기간을 대폭 단축한다. 또 ‘공공 AX 프로젝트’를 확대해 모든 정부 기관이 행정 업무에 AI를 활용하는 방안을 추진한다. AI를 한글처럼… 전 국민 AI 교육국민 누구나 AI를 한글처럼 익혀 활용할 수 있도록 ‘전 국민 AI 교육’도 추진한다. 한국과학창의재단과 한국교육방송공사(EBS)는 초중고교생들이 AI를 활용해 사고력과 문제 해결력을 기를 수 있도록 교육한다. 한국과학기술원(KAIST)과 한국방송통신대는 AI 비전공 대학생을 상대로 AI 활용 교육에 나선다. 한국기술교육대·한국산업인력공단·국방부는 청년 구직자와 중소기업 재직자를 대상으로, 소상공인시장진흥공단·한국지능정보사회진흥원은 소상공인·자영업자 등 일반 국민을 대상으로 AI 활용법을 가르친다. 4대 과학기술원은 AI 융복합 인재 양성과 해외 AI 석학 초청 강연을 추진한다. AI 인재가 국내에 정착할 수 있도록 급여·병역특례 등 파격적인 지원도 이뤄진다. 국립대 AI 교수에게는 금전적 인센티브를 제공한다. 병역 의무가 있는 AI 분야 석·박사는 전문 연구 요원으로 우선 배정한다. 해외 석학·신진급 해외 인재 2000명 유치 프로젝트를 추진하는 한편, 우수 인재를 위한 특별비자를 신설해 재외 한인 연구자의 귀국을 유도한다. 공공 데이터 개방…산학연 협력 강화공공 데이터 개방도 본격 추진한다. AI 도입·활용의 토대를 마련하기 위해서다. 정부는 2030년까지 데이터 시장을 50조원 규모로 키운다는 목표를 세웠다. 민감한 개인정보나 데이터를 안전하게 분석할 수 있는 ‘안심 구역’을 클라우드 기반으로 전환해 기업과 연구자들이 데이터를 더 편리하게 활용할 수 있도록 지원한다. 개인 정보 보호를 위해 가명 데이터 개방을 확대한다. 공공·민간의 AI 학습용 데이터랄 한곳에 모아 통합 제공하는 ‘국가 AI 학습용 데이터 클러스터’를 신설한다. ‘국가 AI 데이터 표준’을 마련하고, 산업별로 데이터를 공유·유통하는 플랫폼인 ‘데이터 스페이스’도 구축한다. 정책 협력도 강화된다. 정부는 대통령 직속 ‘국가 AI 전략위원회’를 중심으로 AI 정책 총괄·조정 기능을 수행한다. 공공부문 기관별 AI 책임관을 지정하고, 공공기관 AI 도입·활용을 지원한다. 공공 분야 AX를 공공기관 경영평가와 정부 업무 평가 등에 반영한다. AI 개발 기업과 학계, 연구기관이 참여하는 ‘산학연 연합체’도 구축된다. AI 인프라 확충… 독자 AI 개발 추진AI 데이터 센터 등 인프라도 대폭 확충된다. 정부는 민관 협력을 바탕으로 2030년까지 고성능 그래픽처리장치(GPU) 5만장 이상을 확보할 계획이다. 전력·세제·규제 등 패키지 지원을 통해 AI 데이터 센터도 확충한다. 특히 ‘AI 데이터 진흥 특별법’을 제정해 AI 데이터 센터 인허가를 간소화하고 입지·부대시설 규제 완화에 나선다. AI 정예팀(최대 5개팀)에 GPU·데이터·인재를 집중적으로 지원해 글로벌 수준의 독자 AI 모델을 개발한다는 목표도 세웠다. AI 컴퓨팅 인프라와 ‘온 디바이스 AI’ 등에 필수적인 저전력 NPU(신경망 처리 장치) 기술을 고도화하고 실증·사업화를 지원해 AI 반도체 산업 생태계 조기 확립에 나선다. AI 인재와 스타트업, 데이터가 집결해 AI 혁신 기술과 서비스를 실증할 수 있는 ‘AI 특화 실증단지’도 구축한다.

광주시 북구가 드론특별자유화구역으로 3회 연속 지정, 드론 산업 선도도시로 인정받았다. 3일 북구에 따르면 국토교통부가 드론 산업의 실용화 및 사업화 촉진을 위해 실시한 드론특별자유화구역 지정 3차 공모에 최종 선정됐다. 드론특별자유화구역은 드론 비행 시 필요한 특별감항증명, 비행 허가, 안전성 인증, 전파 적합성 평가 등 각종 규제가 면제 또는 간소화돼 드론 개발 기관·업체들이 자유롭게 실증 사업을 할 수 있는 곳이다. 북구는 지난 2021년 광주에서 유일하게 첨단산단 및 영산강변 일원 10.3㎢가 1차 드론 특구로 지정된 데 이어 2023년 재지정, 올해까지 3회 연속 지정되며 드론특별자유화구역을 2027년 7월 28일까지 운영하게 됐다. 특히 이번 3차 지정 시 북구에서 추가로 신청한 석곡동 인근 산지 지역 18.6㎢ 구역이 특구에 포함돼 북구는 2개 구역 총 28.9㎢ 규모의 드론특별자유화 구역을 보유하게 됐다. 이번 드론 특구 지정에 따라 ㈜호그린에어, 한국광기술원, ㈜공간정보, ㈜보다, 한국전자통신연구원 등 5개 기관·업체가 드론 활용 비즈니스 모델 실증에 나선다. 이에 상용화 모델 개발을 목표로 ▲액화수소 택배 드론 ▲국산 NPU 기반 경량 보드 탑재 드론 ▲드론 지상제어시스템 ▲다중관제 시스템 및 후처리 검증 ▲스마트 드론 통합 관제 시스템 ▲안티트론 시스템 내 영상인식 검증 ▲하천 부유물 탐지 ▲eVTOL이착륙 유도 지능형 등화 장치 등 8개의 실증 사업이 추진될 예정이다. 문인 북구청장은 “이번 3회 연속 드론특별자유화구역 지정으로 북구가 명실상부 드론 산업의 메카임을 증명하게 됐다”며 “앞으로도 드론 관련 기관·기업들의 연구개발과 실증 사업을 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.

갤럭시 AI·새로운 폼팩터의 결합폴드7 접으면 8.9㎜… NPU 41%↑11% 넓은 화면, 멀티태스킹 척척플립7 ‘커버 스크린’ 사용성 강화하반기 실적 반등의 승부수 주목 삼성전자가 9일(현지시간) 미국 뉴욕 브루클린에서 열린 ‘갤럭시 언팩 2025’에서 폴더블 스마트폰 신제품 ‘갤럭시 Z 폴드7’과 ‘갤럭시 Z 플립7’을 공개했다. 이번 행사는 갤럭시 인공지능(AI)과 새로운 폼팩터(기기 형태)의 결합을 통해 화면이 접히는 폴더블폰 진화의 정점을 선보인 것으로 하반기 삼성전자 실적 반등의 승부수가 될지 주목된다. 노태문 삼성전자 DX부문장 직무대행(사장)은 이날 “갤럭시 Z 폴드7은 하드웨어와 AI를 결합한 삼성의 가장 진보한 스마트폰 경험을 제공하는 제품”이라며 “디자인과 엔지니어링이 조화를 이뤘다”고 말했다. Z 폴드7은 삼성 폴더블폰 중 가장 얇고 가벼운 디자인(접었을 때 8.9㎜, 무게 215g)을 갖췄다. 스마트폰의 핵심 칩인 애플리케이션프로세서(AP)는 삼성전자와 퀄컴이 공동 개발한 ‘갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트’가 적용됐으며, 신경망처리장치(NPU) 성능이 41% 향상됐다. 이를 통해 실시간 언어 번역, 생성형 이미지 편집, 서클 투 서치 등 다양한 갤럭시 AI 기능을 더욱 빠르고 안정적으로 사용할 수 있다. 또한 전작 대비 11% 넓어진 8인치 디스플레이와 6.5인치 커버 디스플레이(접었을 때 외부 화면)를 통해 큰 화면을 이용한 멀티태스킹 효율을 높였다. 내구성도 강화됐다. 힌지(접히는 부분) 주변 프레임에는 기존보다 강도가 높아진 ‘아머 알루미늄’을 적용해 접고 펼치는 구조의 강도를 높이고 충격에도 잘 견디도록 했다. Z 플립7은 ‘커버 스크린’을 중심으로 사용성을 대폭 강화했다. 앞면에 새롭게 적용된 4.1인치 플렉스윈도우를 통해 스마트폰을 열지 않고도 문자 메시지에 답장하거나 음악을 제어하고, 셀카 촬영도 가능하다. 4.1인치 플렉스윈도우 탑재는 역대 Z 플립 시리즈 중 처음이다. 특히 Z 플립7에는 삼성 자체 모바일 칩 ‘엑시노스 2500’이 탑재됐다. 삼성전자 시스템LSI 사업부가 설계한 엑시노스 시리즈가 삼성 폴더블폰에 적용된 것은 처음이다. 업계는 플립7의 판매량에 따라 삼성이 고전하고 있는 비메모리 부문에서 수천억원대 매출이 발생할 것으로 보고 있다. 삼성전자는 이번 플립7에 보급형 모델 FE도 함께 출시했다. 이날 함께 공개된 ‘갤럭시 워치8’ 시리즈는 삼성 스마트워치 중 가장 얇은 디자인과 새로운 내부 설계를 통해 착용감을 높였다. ‘항산화 지수’, ‘혈관 스트레스’ 분석 등 고급 기능이 새롭게 추가됐다. Z 폴드7와 플립7은 오는 25일부터 국내를 포함한 전 세계 시장에 순차 출시되며, 국내 사전 판매는 오는 15일부터 21일까지 진행된다.

삼성전자가 9일(현지시간) 미국 뉴욕 브루클린에서 열린 ‘갤럭시 언팩 2025’에서 폴더블 스마트폰 신제품 ‘갤럭시 Z 폴드7’과 ‘갤럭시 Z 플립7’을 공개했다. 이번 행사는 갤럭시 인공지능(AI)과 새로운 폼팩터(기기 형태)의 결합을 통해 화면이 접히는 폴더블폰 진화의 정점을 선보인 것으로 하반기 삼성전자 실적 반등의 승부수가 될지 주목된다. 노태문 삼성전자 DX부문장 직무대행(사장)은 이날 “갤럭시 Z 폴드7은 하드웨어와 AI를 결합한 삼성의 가장 진보한 스마트폰 경험을 제공하는 제품”이라며 “디자인과 엔지니어링이 조화를 이뤘다”고 말했다. Z 폴드7은 삼성 폴더블폰 중 가장 얇고 가벼운 디자인(접었을 때 8.9mm, 무게 215g)을 갖췄다. 스마트폰의 핵심 칩인 애플리케이션프로세서(AP)는 삼성전자와 퀄컴이 공동 개발한 ‘갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트’가 적용됐으며, 신경망처리장치(NPU) 성능이 41% 향상됐다. 이를 통해 실시간 언어 번역, 생성형 이미지 편집, ‘서클 투 서치’ 등 다양한 갤럭시 AI 기능을 더욱 빠르고 안정적으로 사용할 수 있다. 또한 전작 대비 11% 넓어진 8인치 디스플레이와 6.5인치 커버 디스플레이(접었을 때 외부 화면)를 통해 큰 화면을 이용한 멀티태스킹 효율을 높였다. 내구성도 강화됐다. 힌지(접히는 부분) 주변 프레임에는 기존보다 강도가 높아진 ‘아머 알루미늄’을 적용해 접고 펼치는 구조의 강도를 높이고 충격에도 잘 견디도록 했다. Z 플립7은 ‘커버 스크린’을 중심으로 사용성을 대폭 강화했다. 앞면에 새롭게 적용된 4.1인치 플렉스윈도우를 통해 스마트폰을 열지 않고도 문자 메시지에 답장하거나 음악을 제어하고, 셀카 촬영도 가능하다. 4.1인치 플렉스윈도우 탑재는 역대 Z 플립 시리즈 중 처음이다. 특히 Z 플립7에는 삼성 자체 모바일 칩 ‘엑시노스 2500’이 탑재됐다. 삼성전자 시스템LSI 사업부가 설계한 엑시노스 시리즈가 삼성 폴더블폰에 적용된 것은 처음이다. 업계는 플립7의 판매량에 따라 삼성이 고전하고 있는 비메모리 부문에서 수천억 원대 매출이 발생할 것으로 보고 있다. 삼성전자는 이번 플립7에 보급형 모델 FE도 함께 출시했다. 이날 함께 공개된 ‘갤럭시 워치8’ 시리즈는 삼성 스마트워치 중 가장 얇은 디자인과 새로운 내부 설계를 통해 착용감을 높였다. ‘항산화 지수’, ‘혈관 스트레스’ 분석 등 고급 기능이 새롭게 추가됐다. Z 폴드7와 플립7은 오는 25일부터 국내를 포함한 전 세계 시장에 순차 출시되며, 국내 사전 판매는 15일부터 21일까지 진행된다.

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전한 배경 중 하나로 강력한 그래픽처리장치(GPU) 등장이 거론됩니다. 그래픽 연산을 위해 중앙처리장치(CPU)보다 단순하고 작은 연산 유닛을 대량으로 탑재한 것이 수많은 행렬 연산을 통해 인공 신경망을 소프트웨어적으로 구현하기에 안성맞춤이었던 것이죠. 이제 GPU는 이름처럼 그래픽처리장치가 아니라 AI 연산 장치로 더 주목받고 있습니다. 하지만 GPU가 태생부터 인간의 뇌를 모방한 프로세서는 아닙니다. AI 연산을 위한 유닛만 따로 모은 신경망처리장치(NPU) 역시 사정은 마찬가지입니다. 이들은 모두 소프트웨어적 방법으로 신경망을 시뮬레이션하는 장비라고 할 수 있습니다. 사실 과학자들은 오래 전부터 하드웨어적으로 뉴런을 모방한 프로세서를 개발해 왔습니다. 이를 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 하는데, 1980년대 미국 캘리포니아 공과대학의 캐버 미드 교수가 명명했다고 알려져 있습니다. 다만 이 시기에는 뉴런을 모방한 복잡한 프로세서를 제조할 만한 기술이 없었습니다. 1990년대에 사용되던 프로세서의 트랜지스터 집적도는 300만개를 조금 넘는 수준이었는데, 뉴런만 1000억개에 달하는 인간의 뇌를 모방한다는 것은 불가능한 일이었습니다. 하지만 21세기 들어서 프로세서 제조 기술이 발전하고 인공지능이 다시 주목받자 뉴로모픽 컴퓨터 개발도 활기를 띠기 시작했습니다. IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi)가 2010년대 후반 등장한 대표적인 뉴로모픽 칩입니다. 다만 GPU 기반 인공신경망 기술이 눈부신 발전을 거듭해 실생활 깊숙이 침투한 것과는 달리, 뉴로모픽 칩은 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 이론적으로는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망이 GPU 기반 기술보다 우수할 것 같지만, 실제로는 뉴로모픽 칩이 여전히 의미있는 직접도를 구현하지 못해 이렇다 할 성과를 거두지 못하고 있습니다. 그래도 도전은 계속되고 있습니다. 뉴로모픽 칩 연구를 주도하는 기관 가운데 하나인 미 국립 산디아 연구소는 지난해 인텔 로이히2 칩을 이용한 할라 포인트 (Hala Point) AI 컴퓨터를 도입했습니다. 로이히2 칩은 23억개의 트랜지스터에 100만 개의 뉴런을 집적한 칩입니다. 할라 포인트는 로이히2 칩 1152개를 모아 11억 5000만개의 전자 뉴런을 구현했습니다. 여기에 산디아 연구소는 최근 영국 맨체스터대 연구팀이 개발한 스핀네이커 (SpiNNaker·Spiking Neural Network Architecture) 뉴로모픽 칩 아키텍처의 최신 버전인 스핀네이커2를 도입해 첫 가동에 들어갔습니다. 스핀네이커는 ARM 아키텍처 기반 뉴로모픽 칩입니다. 2018년에 공개한 뉴로모픽 컴퓨터는 100만개의 코어를 연결해 1억개의 뉴런을 흉내 낼 수 있었습니다. 여기서 파생된 뉴로모픽 스타트업인 스핀클라우드(Spinncloud)는 스핀네이커보다 10배 빠른 뉴로모픽 컴퓨터를 목표로 스핀네이커2를 개발했습니다. 공개된 스핀네이커2 시스템은 여러 개의 프로세서와 메모리를 탑재한 대형 메인보드가 24개 결합해 17만 5000개의 ARM 코어를 구성하고 있습니다. 흥미로운 사실은 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 저장장치가 없다는 것입니다. 실제 뇌와 마찬가지로 뉴로모픽 컴퓨터도 꺼지지 않고 계속 작동하는 시스템이기 때문입니다. 산디아 연구소는 최종적으로 1억 5000만~1억 8000만개 뉴런을 구현할 계획입니다. 이것 역시 인간의 뇌에 비해 현저히 적은 숫자지만, 점점 더 실제 생물의 뇌와 비슷한 수준으로 늘려 나갈 계획입니다. 아직 뉴로모픽 컴퓨팅은 걸음마 단계를 조금씩 벗어나려고 하는 수준에 불과합니다. 하지만 뉴런을 모방하는 것이 아니라 진짜 뉴런과 시냅스에 가까운 구조를 지닌 만큼 정말 인간처럼 생각하고 자의식이나 감정을 지닐 수 있는 쪽은 오히려 뉴로모픽 컴퓨터일 수도 있습니다. 그것이 인간에게 축복이 될지 재앙이 될지는 모르겠지만, 만약의 가능성을 생각해 AI 기술을 통제할 방법이 뉴로모픽 컴퓨터에게도 필요할 것입니다.

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전한 배경 중 하나로 강력한 그래픽처리장치(GPU) 등장이 거론됩니다. 그래픽 연산을 위해 중앙처리장치(CPU)보다 단순하고 작은 연산 유닛을 대량으로 탑재한 것이 수많은 행렬 연산을 통해 인공 신경망을 소프트웨어적으로 구현하기에 안성맞춤이었던 것이죠. 이제 GPU는 이름처럼 그래픽처리장치가 아니라 AI 연산 장치로 더 주목받고 있습니다. 하지만 GPU가 태생부터 인간의 뇌를 모방한 프로세서는 아닙니다. AI 연산을 위한 유닛만 따로 모은 신경망처리장치(NPU) 역시 사정은 마찬가지입니다. 이들은 모두 소프트웨어적 방법으로 신경망을 시뮬레이션하는 장비라고 할 수 있습니다. 사실 과학자들은 오래 전부터 하드웨어적으로 뉴런을 모방한 프로세서를 개발해 왔습니다. 이를 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 하는데, 1980년대 미국 캘리포니아 공과대학의 캐버 미드 교수가 명명했다고 알려져 있습니다. 다만 이 시기에는 뉴런을 모방한 복잡한 프로세서를 제조할 만한 기술이 없었습니다. 1990년대에 사용되던 프로세서의 트랜지스터 집적도는 300만개를 조금 넘는 수준이었는데, 뉴런만 1000억개에 달하는 인간의 뇌를 모방한다는 것은 불가능한 일이었습니다. 하지만 21세기 들어서 프로세서 제조 기술이 발전하고 인공지능이 다시 주목받자 뉴로모픽 컴퓨터 개발도 활기를 띠기 시작했습니다. IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi)가 2010년대 후반 등장한 대표적인 뉴로모픽 칩입니다. 다만 GPU 기반 인공신경망 기술이 눈부신 발전을 거듭해 실생활 깊숙이 침투한 것과는 달리, 뉴로모픽 칩은 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 이론적으로는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망이 GPU 기반 기술보다 우수할 것 같지만, 실제로는 뉴로모픽 칩이 여전히 의미있는 직접도를 구현하지 못해 이렇다 할 성과를 거두지 못하고 있습니다. 그래도 도전은 계속되고 있습니다. 뉴로모픽 칩 연구를 주도하는 기관 가운데 하나인 미 국립 산디아 연구소는 지난해 인텔 로이히2 칩을 이용한 할라 포인트 (Hala Point) AI 컴퓨터를 도입했습니다. 로이히2 칩은 23억개의 트랜지스터에 100만 개의 뉴런을 집적한 칩입니다. 할라 포인트는 로이히2 칩 1152개를 모아 11억 5000만개의 전자 뉴런을 구현했습니다. 여기에 산디아 연구소는 최근 영국 맨체스터대 연구팀이 개발한 스핀네이커 (SpiNNaker·Spiking Neural Network Architecture) 뉴로모픽 칩 아키텍처의 최신 버전인 스핀네이커2를 도입해 첫 가동에 들어갔습니다. 스핀네이커는 ARM 아키텍처 기반 뉴로모픽 칩입니다. 2018년에 공개한 뉴로모픽 컴퓨터는 100만개의 코어를 연결해 1억개의 뉴런을 흉내 낼 수 있었습니다. 여기서 파생된 뉴로모픽 스타트업인 스핀클라우드(Spinncloud)는 스핀네이커보다 10배 빠른 뉴로모픽 컴퓨터를 목표로 스핀네이커2를 개발했습니다. 공개된 스핀네이커2 시스템은 여러 개의 프로세서와 메모리를 탑재한 대형 메인보드가 24개 결합해 17만 5000개의 ARM 코어를 구성하고 있습니다. 흥미로운 사실은 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 저장장치가 없다는 것입니다. 실제 뇌와 마찬가지로 뉴로모픽 컴퓨터도 꺼지지 않고 계속 작동하는 시스템이기 때문입니다. 산디아 연구소는 최종적으로 1억 5000만~1억 8000만개 뉴런을 구현할 계획입니다. 이것 역시 인간의 뇌에 비해 현저히 적은 숫자지만, 점점 더 실제 생물의 뇌와 비슷한 수준으로 늘려 나갈 계획입니다. 아직 뉴로모픽 컴퓨팅은 걸음마 단계를 조금씩 벗어나려고 하는 수준에 불과합니다. 하지만 뉴런을 모방하는 것이 아니라 진짜 뉴런과 시냅스에 가까운 구조를 지닌 만큼 정말 인간처럼 생각하고 자의식이나 감정을 지닐 수 있는 쪽은 오히려 뉴로모픽 컴퓨터일 수도 있습니다. 그것이 인간에게 축복이 될지 재앙이 될지는 모르겠지만, 만약의 가능성을 생각해 AI 기술을 통제할 방법이 뉴로모픽 컴퓨터에게도 필요할 것입니다.

새 정부가 ‘소버린 인공지능(AI)’에 집중하자 그간 외부 빅테크와의 협업이나 인수 등에 관심을 기울였던 국내 통신사들이 자체 모델을 내세우고 나섰다. 특히 KT는 자사의 대규모 언어모델(LLM) 모델 ‘믿:음 2.0’을 오픈소스로 공개하기로 한 것은 물론, 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여하겠단 의사를 확고히 했다. 3일 KT는 자체 개발한 LLM인 믿:음 2.0의 오픈소스를 AI 개발자 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개할 예정이라고 밝혔다. 믿:음은 KT가 자체 개발한 한국적 독자 AI 모델로, 한국의 사회적 맥락 같은 무형 요소와 한국어 고유의 언어적·문화적 특성을 학습시켜, 한국 상황에 잘 맞게 개량된 AI다. 이번에 오픈소스로 공개됨에 따라 기업과 개인, 공공 누구나 믿:음 2.0을 상업적으로 활용할 수 있게 됐다. KT는 2023년 10월 믿:음 1.0을 처음 공개했는데, 지난해 9월 마이크로소프트(MS)와 5년간 조 단위의 AI 협력 계약을 체결하자 일각에선 KT가 자체 파운데이션 모델 개발에선 손을 뗀 게 아니냐는 관측이 나오기도 했다. 양사가 협력해 ‘한국적 AI 모델’을 내놓겠다고 밝혔기 때문이다. 이날 브리핑에 앞서 신동훈 KT 생성형 AI 랩장(CAIO) 상무는 이러한 세간의 인식의 의식한 듯 “‘KT가 믿:음 모델의 개발을 중단한 것이 아니냐’하는 의문을 갖고 바라보는 분들이 많은 것 같다”면서 “지난해 7월 합류한 이후 지속적으로 믿음을 개발을 해왔다. KT는 한 번도 이런 자체 기술을 기반으로 한 믿음 모델의 개발을 멈춘 적이 없다”고 강조했다. MS와 협력하면서 굳이 자체 모델을 개발하는 이유에 대해 신 상무는 “기간 통신 사업자로서 생성형 AI 원천 기술을 반드시 확보해야 한다는 믿음으로 믿:음 모델을 고도화했다”면서 “MS와의 협력을 통해서는 챗GPT 같은 모델을 한국 시장에 맞게 튜닝해서 제공할 예정”이라고 설명했다. 그러면서 “정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여하려고 준비 중”이라고 말했다. 이번에 오픈소스로 공개될 믿:음 2.0은 115억 파라미터(매개변수) 규모의 ‘믿:음 2.0 베이스’와 23억 파라미터 규모 ‘믿:음 2.0 미니’ 2종으로 출시되며 한국어와 영어를 지원한다. 베이스 모델은 범용 서비스에 적합한 모델로 한국 특화 지식과 문서 기반 질의응답에서 강력한 성능을 보였다는 설명이다. 향후 고성능 ‘프로’ 모델도 출시될 예정이며, 이후 추론모델이나 멀티모달 모델들도 순차적으로 공개될 예정이다. 같은 날 SK텔레콤 역시 한국어 특화 LLM A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다. 이와 관련해 KT는 “에이닷 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 가지고 있어 (믿:음에 비해) 더 큰 모델이라 직접 비교하는 것은 의미가 없다”면서도 “내부적으로 프리뷰 단계에 있는 (믿:음) 프로 모델이 그 정도를 상응하는 성능을 확보하고 있다”고 설명했다. 이어 “데이터 학습 측면에서 KT는 초기 단계부터 모두 저희가 학습한 모델이라며, SK텔레콤은 외부 모델을 기반으로 중간 단계부터 추가적인 학습을 했다는 점이 다르다”고 덧붙였다. 한편 KT는 국산 AI 생태계 구축을 위해 개발 과정에서 리벨리온 등 국내 신경망 처리장치(NPU) 기업과 협업했다.

정보통신정책연구원(KISDI·원장 이상규)은 최근 발간한 ‘AI Outlook 제21호’에서 피지컬 AI(Physical AI) 시대에 대응하기 위한 온디바이스 AI(On-device AI) 반도체의 중요성과 국내외 기술·시장·정책 동향을 심층 분석하고, 향후 경쟁력 강화를 위한 전략적 방향을 제시했다. 해당 보고서는 피지컬 AI 및 온디바이스 AI의 개념, 이를 지원하는 온디바이스 AI 반도체 시장 전망, 수요처 디바이스(Device) 별 맞춤형·최적화에 대한 국내외 반도체 관련 기업전략 등에 대해 분석했다. 이러한 분석을 바탕으로 온디바이스 AI 반도체 지원 정책 현황을 살펴보고 향후 국가경쟁력 강화 방향과 시사점을 제언했다. 최근 AI 기술은 클라우드(Cloud) 기반의 생성형 AI(Generative AI)에서 한 단계 더 나아가, 현실 공간에서 자율적으로 인식하고 행동하는 피지컬 AI로 진화하고 있다. 피지컬 AI는 단순한 인지에서 벗어나, 인간과 유사한 방식으로 환경을 이해하고 상호작용할 수 있는 기술이다. 이러한 피지컬 AI는 다양한 수요처 서비스에 특화된 형태로 경량화된 소형 AI 모델을 활용하는 엣지 AI(Edge AI) 및 온디바이스 AI 방식으로 구현된다. 이를 통해 대형 AI 모델 중심의 클라우드 AI(Cloud AI) 방식으로 운영되는 생성형 AI가 가지는 구축 비용, 에너지 소모, 처리 지연, 개인정보 보안 문제 등의 한계점이 개선되고 있다. 특히 피지컬 AI를 현실 세계의 자율기계 및 다양한 디바이스에 적용해, 이를 구현 및 지원하기 위해서는 낮은 전력 소모에 효율적으로 활용되는 온디바이스 AI 반도체가 필수적이다. 이를 위해서 피지컬 AI를 지원하는 온디바이스 AI 반도체가 수요처에 따라 맞춤형으로 개발되고, 맞춤형으로 개발된 온디바이스 AI 반도체를 효율적․효과적으로 활용할 수 있도록 최적화를 지원하는 기술 계층(Full Stacks)도 함께 제공된다. 이처럼 피지컬 AI의 현실화가 진전됨에 따라 향후 온디바이스 AI 반도체가 전체 AI 반도체 시장 성장을 견인할 것으로 전망된다. Omdia에 따르면, 온디바이스 AI 반도체 시장은 2026년부터 클라우드 및 데이터센터용 AI 반도체 시장 증가율을 추월하여 2029년까지 연평균 12.6%씩 성장할 것으로 기대되는 반면, 클라우드 및 데이터센터용 AI 반도체 시장은 성장 둔화 및 포화가 우려된다. 아울러 온디바이스 AI 반도체 채택률이 높은 스마트폰과 PC·태블릿 분야를 제외한 다양한 영역(자동차·로봇·보안 카메라 등)에서 AI 반도체 침투율이 낮은 상황이어서 향후 지속적인 성장이 기대된다. 현재 NVIDIA, Qualcomm 등 글로벌 AI 반도체 기업들은 온디바이스 AI 반도체의 하드웨어뿐 아니라, 소프트웨어·서비스 계층까지 아우르는 플랫폼 전략을 전개하고 있다. 또한 국내에서도 넥스트칩(차량용 AI SoC), 딥엑스(NPU 기반 엣지 AI), 모빌린트(드론·로봇용 ASIC) 등 중소·벤처기업들이 독자적 온디바이스 AI 반도체 및 지원 소프트웨어 솔루션을 개발하며 새로운 시장 기회에 도전하고 있다. 김민식 부연구위원은 “피지컬 AI 확산에 대응하는 국내 AI 반도체 지원 정책은 ‘AI-반도체 이니셔티브 전략 계획’을 중심으로 부처별 정책이 상호 배타적이면서 구조화를 이루고 있다. 과기정통부는 데이터 센터용 AI 반도체 개발을 지원하는 ‘K-클라우드 사업 및 AI 반도체 실증사업’을, 산자부는 온디바이스 AI 반도체 개발을 지원하는 ‘K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업’을, 중기부는 AI 반도체를 개발하는 팹리스 중심으로 지원하는 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’를 수행하고 있다”라고 밝혔다. 최근 Nvidia, Qualcomm, AMD, Intel 등 주요 AI 반도체 기업들은 각자의 강점을 활용한 전략으로 시장 변화에 대응하고 있다고 보고서는 분석했다. 특히 AI 반도체의 강자인 Nvidia와 Qualcomm의 경우, 온디바이스 AI 반도체 시장의 경쟁력을 확보 및 유지하기 위하여 지원 기술 계층·AI 반도체·AI 모델·애플리케이션 개발 등을 플랫폼 방식으로 제공하고 있다. 김 부연구위원은 “글로벌 AI 반도체 업체의 플랫폼 전략처럼, 향후 피지컬 AI에 대응한 온디바이스 AI 반도체 경쟁력을 강화하기 위한 국가 지원 방향이 필요하다. AI 반도체 생태계 구조화를 위한 ▲온디바이스 AI 반도체 수평적 가치사슬 영역별 참여 기업의 경쟁력 부족 부문에 세밀한 지원과 협력 네트워크 구축 ▲온디바이스 AI 반도체의 다품종·소량 생산에 따른 수요처별 지원 강화 ▲온디바이스 AI 반도체의 활용에 필수적인 다양한 기술 계층에 대한 지원 확대 ▲관계 부처 합동으로 만들어진 최상위 국가 AI 전략 아래 AI 반도체 지원 정책의 지속적인 업데이트·모니터링 거버넌스 구축 등이 중요하다”라고 강조했다.

소비쿠폰 8월 지급… 유흥업종 제외인구소멸지역 84곳 주민 2만원 추가지역화폐 발행액 29조원 역대 최대 고효율 가전 구매시 10% 할인·환급건설경기에 2.7조… AI·신재생 1.2조 이재명 정부의 첫 추가경정예산(추경)은 ‘경기 진작’, 그중에서도 ‘소비 활성화’에 포커스가 맞춰졌다. 20조 2000억원 중 3분의2 수준인 15조 2000억원(75.2%)이 경기 활성화에 집중적으로 투입되고 이 중 11조 3000억원(73.7%)이 국민 소비를 늘리는 데 쓰인다. 올해 0.8%로 예고된 국내총생산(GDP) 성장률을 1%대까지 끌어올리는 ‘진짜 성장’을 이루려면 재정 투입을 통한 소비 확대가 가장 효과적이란 판단에서다. 19일 기획재정부에 따르면 15만~50만원 소비쿠폰은 8월 중 지급이 완료될 것으로 보인다. 유흥·사행 업종 등을 제외한 대부분 사업장에서 사용이 가능할 전망이다. 인구감소지역 84곳 주민에게는 1인당 2만원이 추가로 지급된다. 소비쿠폰 지급 총액은 13조 2000억원으로 추산됐다. 국비로 10조 3000억원, 지방비로 2조 9000억원을 충당한다. 이재명 대통령의 중점 사업인 지역사랑상품권(지역화폐) 발행액은 역대 최대인 29조원으로 늘어난다. 국고 지원액은 6000억원 편성됐다. 1차 추경 4000억원을 더해 올해만 1조원이 지원된다. 지역별 지역화폐 할인율도 기존 7~10%에서 7~15%로 확대된다. 인구감소지역 84개 시군구에 15% 혜택이 적용된다. 가전제품 구매 비용도 10% 할인한다. 내수 소비를 진작하는 동시에 새 제품 사용을 늘려 전력 소비량을 줄이겠다는 취지다. 냉장고·에어컨·세탁기·전기밥솥·TV·식기세척기·의류건조기 등 에너지 효율 등급제가 적용 중인 11개 품목을 대상으로 30만원 한도 내에서 10%를 환급(리펀드)해 줄 방침이다. 240만명 선착순이며 투입 예산은 총 3261억원이다. 숙박·영화 관람·스포츠 시설 등 5대 분야에선 778억원을 들여 할인쿠폰 780만장을 지급한다. ▲숙박 1박당 2만~3만원 할인 ▲영화 1회당 6000원 할인 ▲기초연금 수급자, 스포츠 시설 5만원 할인 ▲미술관 1회당 3000원 할인 ▲공연 1회당 1만원 할인 등이다. 중소기업 근로자 대상 휴가비 지원 인원을 기존 6만 5000명에서 15만명으로 늘려 국내 관광 활성화도 꾀한다. 휴가비는 기업이 10만원, 근로자가 20만원을 내면 정부가 10만원을 추가로 지원한다. 건설 경기 활성화에는 2조 7000억원이 투입된다. 자금 조달이 어려운 사업장에 특별 보증과 정부 출자 리츠를 통해 총 3조원 규모의 유동성을 지원한다. 경영난을 겪는 지방 건설사를 위해 2028년까지 준공 전 미분양 주택 1만호를 분양가격의 50% 수준으로 매입한다. 준공 후 매입 가격에 이자를 더해 되파는 ‘환매 조건부’ 방식이 적용된다. 국립대와 병영 시설 등 국공립 시설에 대한 개보수 작업도 추진한다. 이 대통령이 ‘성장 동력’으로 지목한 인공지능(AI) 등 신산업과 적극 육성을 약속한 신재생에너지 분야에는 1조 2000억원을 추가 투자한다. AI 사용 확산을 위해 AI 전환(AX) 지원 예산으로 1715억원을 신규 편성했다. 총사업비는 1조원대다. 국산 신경망처리장치(NPU) 조기 상용화를 위한 연구개발(R&D)에도 300억원을 지원한다. 발전사업용 태양광 설치 비용에 대해선 80%까지 300억원 한도로 1.75% 저리 대출을 진행한다. 주택과 건물에 태양광 발전 설비를 구축하면 설치비의 40%를 지원한다.