- 허깅페이스에서 배포하는 모델에 이미지･비디오･오디오 이해 및 음성인식･변환 등 추가 프렌들리AI가 세계 최대 AI 오픈소스 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서 배포할 수 있는 AI 모델을 확대한다. 기존 텍스트 기반 대형 언어 모델(LLM) 뿐만 아니라, 이미지･오디오･영상 등을 이해할 수 있는 멀티모달 AI 모델까지 지원 범위를 넓혔다. 10일 프렌들리AI에 따르면, 허깅페이스(Hugging Face)에서 ‘단일 클릭’으로 배포할 수 있는 모델에 DeepSeek-VL2, Qwen2.5-VL, LLaVA 등 비전-언어 모델(VL 모델), 이미지 이해, 비디오 이해, 오디오 이해, 음성 인식, 음성 변환, OCR 모델 등이 추가됐다. AI 개발･연구자는 별도의 GPU 인프라 구축이나 최적화 과정 없이, 프렌들리AI가 최적화하여 제공하는 모델을 입맛에 맞춰 편리하게 커스텀하여 활용할 수 있다. 프렌들리AI는 추론 속도 부문 세계 1위(Artificial Analysis 벤치마크) GPU API 제공사이며, 스타트업으로는 세계에서 유일하게 선정된 허깅페이스의 공식 모델 배포 파트너이다. 프렌들리AI 관계자는 “허깅페이스 모델 배포 파트너로 제휴를 맺은 뒤 전세계에서 사용자가 크게 늘고 있다”면서 “최근의 딥시크(DeepSeek) R1지원에 이어서 멀티모달 지원을 추가하면서 전년 동기 대비 10배 이상의 고객 증가를 기대하고 있다”고 전했다. 프렌들리AI는 앞으로 간편한 UI에서 AI 모델과 바로 대화하며 AI 에이전트를 만들어서 운영하는 프렌들리 에이전트도 지원할 것이라고 밝혔다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 “텍스트뿐만 아니라 이미지･오디오･영상 이해 모델까지 허깅페이스에서 바로 프렌들리 플랫폼으로 가속 수행할 수 있게 된 것은 멀티모달 AI 서비스를 개발하는 기업들에게 중요한 전환점이 될 것“이라며, “프렌들리AI를 통해 기업들이 AI로 도약할 수 있도록 지원할 것“이라고 밝혔다.

건설경기 불황이 이어지는 가운데 금융 비용 등을 감당하지 못한 건설사들이 지방에 분양 물량을 내놓기 시작했다. 하지만 가뜩이나 분양이 원활하지 않은 지방에 악성 미분양 적체를 불러올 수 있다는 우려가 나온다. 3일 부동산R114에 따르면 이달 전국에서 23개 단지, 2만 7418가구(임대 포함)의 분양이 이뤄진다. 지난 1~2월 분양 물량을 합친 2만 1423가구보다 6000가구 가까이 많다. 수도권 분양 물량은 1만 2417가구인데, 서울에는 하나도 없다. 서울에 분양사업장이 없는 건 2023년 2월 이후 2년 만이다. 신규 수주가 줄면서 분양사업장 자체가 감소했고, 건설사들이 조기 대선 일정 등을 고려해 분양 시기를 미루고 있어서다. 대신 경기(8237가구)와 인천(4180가구)에서 2000가구 이상 대단지 공급이 나오면서 수도권 분양 물량을 뒷받침했다. 지방에선 이달 총 1만 5001가구가 공급된다. 부산 3766가구, 충남 3001가구, 경남 2638가구 등이다. 이미 토지를 확보해 둔 건설사들이 ‘버티기’를 계속하다 금리 압박 등을 감당하지 못하고 물량을 내놓는 것이다. 건설사들은 지난해 분양 계획 물량 중 33%인 3만 6231가구를 올해로 미뤘는데, 이 중 절반(1만 8064가구)은 지방에서 이월됐다. 문제는 수도권과 달리 지방에서는 분양이 이뤄져도 수요가 부족해 또 미분양으로 이어질 가능성이 높다는 점이다. 지방은 지금도 미분양 적체가 심각하다. 국토교통부 ‘1월 주택통계’를 보면, 1월 미분양 주택 7만 2624가구 중에 지방 물량만 5만 2876가구(72.8%)에 이른다. 준공 후 분양되지 않은 악성 미분양은 2만 2872가구 중에 지방 물량이 1만 8426가구(80.6%)에 이른다. 김지연 부동산R114 연구원은 “정부의 건설경기 보완방안은 매입 물량이 많지 않고 세제 감면 등 혜택이 없어 효과가 발휘되기까지는 지켜볼 필요가 있다”고 했다. 서진형 광운대 부동산법무학과 교수는 “미분양 해소를 위해 취득세와 양도세 감면이 필요하다”고 밝혔다.

중국 토종 인공지능(AI) 딥시크 출시를 계기로 중국 전역에 ‘AI 투자 열풍’이 부는 가운데 화웨이에서 독립한 중국 스마트폰 브랜드 아너도 향후 5년간 AI에 100억 달러(약 14조 6000억원)를 투자한다고 선언했다고 로이터통신이 3일 보도했다. 리젠 아너 최고경영자(CEO)는 세계 3대 정보기술(IT) 전시회 가운데 하나인 ‘모바일 월드 콩그레스(MWC) 2025’ 개막을 하루 앞둔 2일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 이 같은 계획을 밝혔다. IT 업계의 ‘세계 3대 전시회’는 미국 라스베이거스의 소비자가전전시회(CES·1월)와 MWC(2~3월), 독일 베를린의 국제가전박람회(IFA)다. 이 가운데 MWC는 정보통신 분야에 특화돼 있다. 최근 미국의 중국 견제가 심화하자 중국 IT 업체들은 미국에서 열리는 CES보다 유럽에서 개최되는 MWC와 IFA에 더 힘을 싣는 분위기도 감지된다. 리 CEO는 “대규모 투자를 통해 사용자경험 변화에 초점을 맞춘 AI 스마트폰을 출시하는 것을 시작으로 PC와 태블릿, 웨어러블 기기 등으로 AI 생태계를 확장하겠다”고 설명했다. 현재 아너는 알리바바와 텐센트, 바이트댄스 등 중국 빅테크들과 협력해 스마트폰에 AI 기능을 제공하고 있다. 최근에는 딥시크 R1 모델을 자사 가상 비서 겸 검색 엔진인 ‘요요’에 통합했다. 세계 시장에서는 구글과 손잡고 제미나이 AI 모델을 탑재했다. 아너는 화웨이의 저가 스마트폰 브랜드였지만 미국의 화웨이 제재로 정상적인 경영이 힘들어지자 2020년 중국 광둥성 선전시 정부 등으로 구성된 컨소시엄에 매각됐다. 시장조사업체 IDC에 따르면 지난해 4분기 아너의 중국 내 스마트폰 점유율은 13.7%로 애플과 비보, 화웨이, 샤오미에 이어 5위다. 현재 AI 시장 선점을 위한 경쟁이 격화하면서 전 세계 기업들이 앞다퉈 투자에 나서고 있다. 알리바바는 지난해 11월 50억 달러(약 7조 3000억원) 규모 달러 및 위안화 채권을 발행했고 중국 최대 포털업체 바이두도 100억 위안(약 2조원) 규모 역외 채권 발행을 계획하고 있다고 블룸버그통신이 소식통을 인용해 3일 보도했다. 미국에서는 손정의(일본명 손 마사요시) 회장이 이끄는 일본 소프트뱅크가 오픈AI·오라클과 함께 합작사 스타게이트를 만들어 향후 4년간 5000억 달러 이상을 투자할 계획이다. 2일 IT 매체 디인포메이션은 복수의 익명 소식통을 인용해 소프트뱅크 임원진이 AI 투자를 위해 160억 달러를 빌리는 방안을 최근 은행권과 논의했다고 보도했다. 이와 별개로 손 회장이 내년 초 80억 달러를 추가로 빌릴 가능성도 거론된다. 소프트뱅크는 스타게이트 프로젝트에 150억 달러를 투입하기로 정한 것으로 전해진다. 이와 별개로 오픈AI에도 최대 250억 달러를 투자하는 방안을 논의 중이라는 외신 보도가 나왔다. 실탄이 부족하자 대출로 이를 메우려는 취지다. 손정의 회장은 2000년 빈털터리나 다름없던 마윈 알리바바 창업자를 만나 그 자리에서 2000만 달러 투자를 결정했다. 덕분에 소프트뱅크는 알리바바의 성공으로 수천 배 이익을 거뒀다. 이후 손 회장은 ‘제2의 알리바바’를 찾고자 중국 스타트업 발굴에 열을 올렸다. 그러나 그가 야심 차게 투자한 디디추싱(중국판 우버)이 2021년 미 나스닥에 상장했다가 시진핑 중국 국가주석의 분노를 사 1년 넘게 앱스토어에서 퇴출당했고 미 증시에서도 자진 상장 폐지했다. 이를 지켜보며 중국 시장의 예측 불가능성에 실망했고 중국 신규 투자를 크게 줄였다. 당시 시 주석은 자신의 3연임 성사를 위해 ‘공동부유’(다같이 잘 사는 사회) 기조를 내세우고 있었다. 그에게 손 회장은 ‘중국의 보석같은 기업들을 입도선매한 뒤 미국에 상장시켜 주가 상승의 과실을 중국 인민이 아닌 월가 자본가에 가져다 주는 인물’로 비쳐진 듯 하다. 손 회장이 투자금을 모두 날릴 위험을 무릅쓰고 발굴해 키운 기업들이 중국 경제 성장에 크게 기여했다는 사실은 간과한 채로. 현재 손 회장이 빚까지 내가며 미국 투자에 ‘올인’하려는 것을 두고 ‘시 주석에 대한 반감 때문에 중국 투자를 주저하고 있어서’라는 분석도 나온다. 베이징 입장에서는 자국의 혁신 동력을 키울 중요한 ‘마중물’ 하나를 잃어버린 것으로 볼 수 있다.

지난 1월 서울 전체 아파트 평균 가격이 역대 최고치를 찍었다. 강남권과 한강벨트 같은 ‘1급지’ 지역의 가격 상승이 전체 아파트 가격을 끌어올린 것으로 보인다. 2일 부동산R114가 서울 25개 자치구 아파트 155만 가구의 평균 가격을 조사해 보니 지난 1월 서울 아파트 평균 가격은 13억 8289만원으로 집계됐다. 기존 최고가인 2022년 5월의 13억 7532만원보다 0.55% 더 오른 것이다. 부동산 시장이 가라앉은 상황에서도 강남권과 한강벨트 등 일부 지역의 아파트 가격 상승이 서울 아파트 평균 가격을 견인했다. 구별로 보면 용산구의 1월 아파트 평균 가격은 21억 9880만원으로 기존 최고가인 19억 8280만원(2022년 8월)에 비해 10.89% 올랐다. 서울 25개 자치구 중 가장 높은 상승률이다. 이어 ▲서초구 29억 9516만원(9.23%) ▲강남구 28억 3333만원(8.86%) ▲성동구 15억 4667만원(5.59%) 순으로 상승률이 높았다. 윤지해 부동산R114 수석연구위원은 “서울 아파트 가격은 2021~2022년 급등했다가 2년간 숨 고르기 이후 지난해부터 점차 회복세를 보였다”며 “가격이 회복된 지역을 보면 소위 말하는 1급지 위주”라고 분석했다. 반면 이른바 ‘노도강’(노원·도봉·강북구) 지역은 회복세가 더디다. 도봉구의 1월 아파트 평균 가격은 6억 660만원으로 직전 최고가인 7억 3540만원 대비 82.49% 수준이다. 강북구는 6억 6792만원, 노원구는 6억 5798만원으로 직전 최고가 대비 각각 84.23%, 85.06%에 그쳤다.

‘저비용 고효율’ 인공지능(AI) 모델로 이목을 끈 중국 딥시크(DeepSeek)가 500% 넘는 이익률을 낼 수 있다는 자체 평가를 했다. 딥시크가 추론 작업의 수익률 정보를 공개한 것은 이번이 처음이다. 2일 펑파이 등 중국 매체들과 로이터통신에 따르면 딥시크 공식 개발팀은 전날 개발자 플랫폼 깃허브에 올린 딥시크-R1/V3 추론 시스템 기술 설명에서 처리량과 지연 시간을 최적화함으로써 딥시크의 이론상 하루 총수입이 56만2027달러(약 8억 2000만원), 일일 총비용은 8만 7072달러(약 1억 3000만원)라고 밝혔다. 비용 대비 이익률이 545%인 것이다. 다만 개발팀은 V3 모델의 사용 비용이 R1 모델보다 낮은데다 일부 서비스가 웹·애플리케이션에서 무료로 유지되고 있고, 개발자들은 사용량이 적은 시간대에 더 적은 돈을 내고 있어 실제 이익률은 이론상 이익률보다 훨씬 낮을 것이라고 단서를 달았다. 로이터는 “이번 발표는 지난 1월 (딥시크) R1 및 V3 모델로 구동되는 웹·애플리케이션 챗봇이 세계적으로 인기를 끌면서 급락한 중국 바깥 지역 AI 주식을 더 흔들 수 있다”며 “이런 매도세는 부분적으로는 딥시크가 모델 훈련에 쓴 칩에 미국 경쟁업체 오픈AI보다 훨씬 적은 600만달러(약 88억원)도 안 되는 돈을 지출했다는 주장에 따른 것”이라고 설명했다. 실리콘밸리 투자사 멘로벤처스의 책임자 디디 다스는 자신의 소셜미디어에 딥시크가 공개한 이론상 이익률 수치를 두고 “이것이 미국에 있었다면 100억달러(약 14조 6000억원)가 넘는 가치의 회사였을 것”이라고 추켜세우기도 했다. 딥시크는 일각에서 낮은 운영 비용 등에 대한 의구심이 이어지는 가운데 최근 오픈소스 코드와 추론 시스템 개요 등을 잇달아 공개하고 있다.

지난 1월 서울 전체 아파트 평균 가격이 역대 최고치를 찍었다. 강남권과 한강벨트 같은 ‘1급지’ 지역의 가격 상승이 전체 아파트 가격을 끌어올린 것으로 보인다. 2일 부동산R114가 서울 25개 자치구 아파트 155만 가구의 평균 가격을 조사해 보니 지난 1월 서울 아파트 평균 가격은 13억 8289만원으로 집계됐다. 기존 최고가인 2022년 5월의 13억 7532만원보다 0.55% 더 오른 것이다. 부동산 시장이 가라앉은 상황에서도 강남권과 한강벨트 등 일부 지역의 아파트 가격 상승이 서울 아파트 평균 가격을 견인했다. 구별로 보면 용산구의 1월 아파트 평균 가격은 21억 9880만원으로 기존 최고가인 19억 8280만원(2022년 8월)에 비해 10.89% 올랐다. 서울 25개 자치구 중 가장 높은 상승률이다. 이어 ▲서초구 29억 9516만원(9.23%) ▲강남구 28억 3333만원(8.86%) ▲성동구 15억 4667만원(5.59%) 순으로 상승률이 높았다. 윤지해 부동산R114 수석연구위원은 “서울 아파트 가격은 2021~2022년 급등했다가 2년간 숨 고르기 이후 지난해부터 점차 회복세를 보였다”며 “가격이 회복된 지역을 보면 소위 말하는 1급지 위주”라고 분석했다. 반면 이른바 ‘노도강’(노원·도봉·강북구) 지역은 회복세가 더디다. 도봉구의 1월 아파트 평균 가격은 6억 660만원으로 직전 최고가인 7억 3540만원 대비 82.49% 수준이다. 강북구는 6억 6792만원, 노원구는 6억 5798만원으로 직전 최고가 대비 각각 84.23%, 85.06%에 그쳤다.

서울 아파트 평균 가격이 사상 최초로 14억원에 육박하는 신기록을 세웠다. 전반적인 부동산 시장 침체에도 불구하고 강남 일대와 한강변 인접 지역을 중심으로 가격 상승이 뚜렷하게 나타났다. 2일 부동산R114에 따르면 지난 1월 서울 아파트 평균 가격은 13억 8289만원을 기록했다. 이전 최고 기록이었던 2022년 5월의 13억 7532만원을 경신한 수치다. 이번 조사는 서울 25개 자치구 내 임대를 제외한 155만 가구를 대상으로 진행됐다. 부동산 시장 전반이 침체기를 겪고 있지만 서울 아파트 가격은 최고 수준으로 치솟았다. 용산구, 서초구, 강남구 등 핵심 지역과 한강변을 따라 위치한 일부 지역의 가파른 상승세가 평균을 끌어올린 결과로 풀이된다. 지역별로는 용산구가 21억 9880만원으로 2022년 8월 최고점 대비 11% 더 높은 가격을 형성하며 상승폭이 가장 컸다. 서초구는 29억 9516만원, 강남구는 28억 3333만원, 성동구는 15억 4667만원, 영등포구는 13억 5790만원으로 모두 종전 최고가를 넘어섰다. 이 밖에 광진구, 송파구, 양천구, 마포구 등은 이전 전고점의 98~99%까지 가격이 회복된 상태다. 종로구, 동작구, 동대문구, 서대문구, 강동구, 은평구, 강서구 등 상당수 자치구도 이전 최고치의 90% 이상 수준으로 집값이 반등했다. 그러나 중랑구, 중구, 구로구, 성북구, 금천구, 관악구, 노원구, 강북구, 도봉구 등은 여전히 이전 최고점의 80%대에 머물며 회복 속도가 상대적으로 더딘 모습이다. 이는 서울 내에서도 지역별 양극화가 심화되고 있음을 보여준다. 부동산 업계에서는 올해 서울 아파트값, 특히 강남권 가격이 더욱 상승할 것으로 내다보고 있다. 토지거래허가구역 해제로 규제가 완화됐고, 금리 인하 기조 속에 유동성 공급이 늘어날 것으로 예상된다. 게다가 주택 공급 부족 문제까지 더해지면 더 많은 지역이 이전 최고가를 회복하거나 넘어설 가능성이 크다는 분석이다.

내년도 수도권 아파트 입주 물량이 7만가구 이하로 떨어지며 최근 10년 내 최저치를 기록할 것이라는 전망이 나왔다. 25일 부동산R114에 따르면 내년도 수도권 아파트 입주 물량은 6만 9642가구로 올해(11만 3465가구)보다 40% 가까이 줄어든다. 수도권 입주 물량이 10만 가구 밑으로 떨어지는 것은 2015년(9만 2640가구) 이후 10년 만이다. 2015년부터 지난해까지 최근 10년간 수도권의 연평균 입주 물량은 14만 4977가구 규모다. 서울은 올해 입주 물량이 3만 1300가구로 예상되나 내년 7768가구로 급감할 전망이다. 같은 기간 경기도는 6만 1838가구에서 4만 9035가구로, 인천은 2만 327가구에서 1만 2839가구로 각각 줄어드는 것으로 조사됐다. 다만 2027년 이후에는 입주 물량이 반등할 가능성이 크다. 통상 인허가 물량이 3~4년의 시차를 두고 입주 물량에 영향을 미치는데 수도권 인허가 물량은 2023년 18만 2266가구, 지난해 21만 2776가구로 늘어나는 추세를 보여서다. 내년도 수도권 입주 물량 감소를 예상하는 가장 큰 이유도 2022년 인허가 물량(14만 415가구)이 평균을 하회했기 때문이다. 당분간 입주 물량 감소로 신축 아파트의 희소성은 더 부각될 것으로 보인다.

신규 대형 원전 2기와 소형모듈원전(SMR) 1기를 2038년까지 신규 건설하는 내용을 포함한 11차 전력수급기본계획(전기본)이 확정됐다. 실무 착수 1년 8개월 만이다. 정부는 신규 원전 건설 개수를 애초 3기로 계획했으나 국회 보고 과정에서 야당 반대로 2기로 줄었다. 산업통상자원부는 21일 전력정책심의회를 열고 2024~2038년 적용되는 11차 전기본을 확정했다고 밝혔다. 국가 에너지 정책의 청사진이 되는 전기본은 전력망 구축, 발전소 건립 계획 등 향후 15년간의 전력 수급 구상을 담는 최상위 계획이다. 11차 전기본은 2023년 7월 작성을 시작됐다. 2024~2038년 계획을 잡기 때문에 늦어도 지난해 확정됐어야 하지만, 신규 원전 규모를 둔 야권의 반대로 확정이 늦어졌다. 역대 전기본 중 가장 늦은 채택이다. 정부는 11차 전기본에서 전기 수요가 연평균 1.8%씩 빠르게 증가해 2038년 목표 수요가 129.3GW(기가와트)에 달할 것으로 내다봤다. 올해 목표 수요 102.5GW보다 26.5GW 높아진 수치다. 용인 반도체 클러스터 등 첨단산업 수요와 인공지능(AI) 확산에 따른 데이터센터 전력수요 확대가 반영됐다. 급격한 전기 수요 증가에 대비하기 위해 정부는 2038년까지 10.3GW 규모의 신규 전력 공급 설비가 필요하다고 봤다. 이를 충족하기 위해선 1.4GW급 대형 원전 7기가 필요하다. 원전에 더해 재생에너지 설비를 크게 확대해 공급 설비를 늘린다는 게 정부의 계획이다. ‘차세대 미니 원전’인 SMR은 0.7GW 규모로 2035~2036년 들어서게 된다. 국내에선 첫 도입이다. APR1400 기준 대형 원전 2기(2.8GW)는 2037~2038년에 건설한다. 새울 3·4호기, 신한울 3·4호기 등 건설계획과 설계수명 만료 원전의 계속 운전을 전제해 확정 설비 규모가 정해졌다. 신재생에너지 발전 용량은 올해 39GW 규모에서 2038년 121.9GW까지 대폭 늘어난다. 태양광이 77.2GW, 풍력이 40.7GW, 기타 재생에너지가 4.0GW를 차지한다. 정부는 해상풍력발전 보급을 대규모 개발하고, 산단을 중심으로 태양광 발전설비 설치를 촉진한다는 계획이다. 원전과 재생에너지를 확충하며 무탄소 발전 비중은 2023년 39.1%에서 2038년 70.7%까지 확대된다. 원전(30.7%→35.2%), 재생에너지(8.4→29.2%) 비중이 늘어날 예정이다. 현재 연구·도입 단계인 수소·암모니아 발전 비중도 2030년 2.4%에서 2038년 6.2%로 높아진다. 11차 전기본이 확정되면서 신규 원전 적기 보급을 위한 부지 선정 절차에 들어간다. 한국수력원자력이 안전성, 환경영향 등을 고려해 건설 가능 지역을 도출하고 각 지자체 유치 신청서를 받아 건설에 착수한다. 산업 특성상 주민 수용성이 핵심이며 방사성폐기물 처리 문제 등 사회적 합의가 필요하다. 한수원은 부지 선정 작업을 다음 달 착수해 내년 말이나 2027년 초 마무리한다는 계획이다.

수도권 아파트 매매에서 6억원 이하 아파트 거래 비중은 감소하고 15억이 넘는 고가 아파트 비중이 확대되고 있다. 지난해 하반기 서울 아파트 거래 4건 중 1건은 15억원이 넘는 아파트로, ‘똘똘한 한 채’ 선호 현상이 심화한 것으로 나타났다. 부동산R114는 18일 국토교통부 실거래가 자료를 분석한 결과 지난해 하반기 서울 아파트 거래량은 2만 8033건으로, 이 중 23.8%가 15억원 초과 아파트 거래였다고 밝혔다. 15억원 초과 거래 비중은 2022년 하반기(13.7%) 대비 10.1% 포인트 늘어난 것이다. 반면 6억원 이하 아파트 거래는 20.4%로, 2022년 하반기(46.3%)에 견줘 반토막 났다. 이밖에 6억원 초과∼9억원 이하 거래(25.3%), 9억원 초과∼12억원 이하(18.8%), 12억원 초과∼15억원 이하(11.8%) 등이다. 경기·인천을 포함한 수도권으로 범위를 확대해도 지난해 하반기 거래(9만 9634건) 중 15억원 초과 아파트 거래의 비중은 7.8%로 2022년 하반기(2.5%)보다 3배 이상 늘었다. 같은 기간 6억원 이하 아파트 거래 비중은 78.5%에서 56.3%로 축소됐다. 백새롬 부동산R114 책임연구원은 “2022~23년 주택경기 침체로 수도권 집값 약세 흐름으로 중저가 위주로 간헐적 거래가 이뤄졌다면 지난해에는 서울 강남 등에서 15억원이 넘는 똘똘한 한 채로 거래가 집중된 양상이 뚜렷했다”며 “특히 서울 강남권 토지거래 허가구역 내 대형 단지들의 거래 제한이 풀리면서 15억원 초과 아파트의 매매 비중은 더 확대될 것”이라고 했다.

수도권 아파트 매매에서 6억원 이하 아파트 거래 비중은 감소하고 15억이 넘는 고가 아파트 비중이 확대되고 있다. 지난해 하반기 서울 아파트 거래 4건 중 1건은 15억원이 넘는 아파트로, ‘똘똘한 한 채’ 선호 현상이 심화한 것으로 나타났다. 부동산R114는 18일 국토교통부 실거래가 자료를 분석한 결과 지난해 하반기 서울 아파트 거래량은 2만 8033건으로, 이 중 23.8%가 15억원 초과 아파트 거래였다고 밝혔다. 15억원 초과 거래 비중은 2022년 하반기(13.7%) 대비 10.1% 포인트 늘어난 것이다. 반면 6억원 이하 아파트 거래는 20.4%로, 2022년 하반기(46.3%)에 견줘 반토막 났다. 이밖에 6억원 초과∼9억원 이하 거래(25.3%), 9억원 초과∼12억원 이하(18.8%), 12억원 초과∼15억원 이하(11.8%) 등이다. 경기·인천을 포함한 수도권으로 범위를 확대해도 지난해 하반기 거래(9만 9634건) 중 15억원 초과 아파트 거래의 비중은 7.8%로 2022년 하반기(2.5%)보다 3배 이상 늘었다. 같은 기간 6억원 이하 아파트 거래 비중은 78.5%에서 56.3%로 축소됐다. 백새롬 부동산R114 책임연구원은 “2022~23년 주택경기 침체로 수도권 집값 약세 흐름으로 중저가 위주로 간헐적 거래가 이뤄졌다면 지난해에는 서울 강남 등에서 15억원이 넘는 똘똘한 한 채로 거래가 집중된 양상이 뚜렷했다”며 “특히 서울 강남권 토지거래 허가구역 내 대형 단지들의 거래 제한이 풀리면서 15억원 초과 아파트의 매매 비중은 더 확대될 것”이라고 했다.

미국 빅테크 기업들이 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크의 저비용 투자 전략 후폭풍에 휩싸였습니다. 특히 ‘매그니피센트 7’(엔비디아·애플·마이크로소프트·알파벳·아마존·메타·테슬라)으로 불리는 주요 기술기업의 실적이 엇갈리며 투자자들의 우려가 커지고 있죠. 딥시크는 최근 출시한 오픈소스 대규모 언어 모델 ‘R1’이 오픈AI의 모델과 동등한 성능을 보이면서도 더 저렴한 칩으로 구동되고 적은 데이터를 사용한다고 주장했는데요. 야후파이낸스 등에 따르면, 이러한 비용 효율적인 AI 모델의 등장으로 막대한 개발 자금을 쏟아붓고 있는 미국 빅테크 기업들의 투자 전략에 의문이 제기되는 상황입니다. RBC캐피털마켓의 브래드 에릭슨 분석가는 “‘매그니피센트 7’ 종목에 투자금이 과도하게 몰렸다”고 지적하며 AI 투자 수익성 논란이 지속될 것이라고 경고했습니다. 뱅크오브아메리카(BofA)의 사비타 수브라마니안 전략가도 “과도한 자본 지출 대비 수익 창출에 대한 우려가 커지고 있다”고 분석했죠. 실제로 마이크로소프트, 메타, 알파벳, 아마존은 올해 AI 인프라 구축 등에 총 3250억 달러(약 470조 6980억원)를 투자할 계획인데요. 이는 전년 대비 46% 증가한 규모입니다. 특히 아마존은 단독으로 1040억 달러의 자본 지출을 예상하고 있는데요. 이는 시장 예측치인 800억~850억 달러를 훌쩍 웃도는 수준입니다. 최근 도널드 트럼프 미국 대통령은 챗GPT 개발사 오픈AI, 오라클, 일본 소프트뱅크 등의 민간 투자를 활용한 5000억 달러 규모의 AI 인프라 구축 벤처 사업을 발표했는데요. 마이크로소프트와 엔비디아가 핵심 기술 파트너로 참여하게 됐죠. 투자자들의 불안감을 가중시킨 건 ‘매그니피센트 7’ 기업들의 지난해 4분기 성적표입니다. 메타를 제외한 대부분의 기업은 실적 발표 이후 주가 하락을 겪었는데요. 메타는 4분기 매출로 484억 달러, 주당순이익 8.02달러로 모두 시장의 예상치를 상회하며 주가가 최고치를 경신했습니다. 반면 테슬라는 4분기 매출과 주당순이익이 모두 예상에 미치지 못했으며, 연간 매출 증가율도 1%에 그쳤습니다. 다만 트럼프 대통령과 가까운 일론 머스크 최고경영자(CEO)의 영향력으로 주가는 지난 1년 동안 93% 올랐습니다. 마이크로소프트는 매출이 예상치를 소폭 상회했으나 클라우드 매출이 기대에 미치지 못해 주가가 떨어졌습니다. 지난 1년 동안 마이크로소프트의 주가는 1% 하락했죠. 애플도 매출과 주당순이익은 예상을 웃돌았으나 아이폰 판매량 부진으로 주가가 혼조세를 보였습니다. 알파벳은 4분기 주당순이익이 전망을 상회했으나 매출은 소폭 하회했으며, 올해 750억 달러 규모의 AI 투자 계획을 발표했습니다. 아마존은 4분기 실적이 양호했으나 올해 1분기 실적 전망이 투자자들에게 실망을 안겼죠. 딥시크 여파로 가장 큰 타격을 입은 엔비디아는 주가 폭락을 겪으며 하루 새 시가총액 5890억 달러가 증발하기도 했죠. 더욱 우려되는 점은 이들 기업의 약세가 전체 주식 시장에 미칠 영향입니다. 미국 금융 서비스 회사 퍼스트 트러스트에 따르면 미국 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 내 매그니피센트 7의 비중은 2020년 21.9%에서 2024년 30% 이상으로 급증해 사상 최고 수준으로 올라섰습니다. 투자기관 22V리서치의 제프 제이콥슨 전략가는 “현재까지 S&P500 지수가 매그니피센트 7의 약세에도 잘 버텨왔으나, 관세나 인플레이션 우려가 추가될 경우 훨씬 더 크게 하락할 수 있다”고 경고했습니다. 또한 “이들 종목에 대한 압박이 지속된다면 지수 상승에 ‘상한선’이 생길 가능성이 높다”고 덧붙였습니다.

서울 아파트 분양가가 매년 치솟는 가운데 지난해 평(3.3㎡)당 평균 2000만원대로 민간 분양이 이뤄진 자치구는 금천구와 구로구 단 2곳에 그친 것으로 나타났다. 반면 평당 분양가 4000만원 이상인 자치구는 10곳으로 2023년과 비교해 2배로 증가했다. 12일 부동산 전문 리서치업체 리얼투데이가 부동산R114 자료를 토대로 조사한 결과 지난해 민간 아파트가 공급된 서울 19개 자치구 중 평균 분양가가 2000만원대인 곳은 금천구(2797만원)와 구로구(2881만원) 2곳뿐이었다. 전년에는 구로, 은평, 도봉 3곳이 이에 해당했다. 2021년에는 관악, 양천, 성북, 강동 등 모두 8곳에서, 2022년에는 강서, 중랑, 영등포 등 5곳에서 2000만원대 민간 분양 아파트를 찾을 수 있었다. 반면 평당 4000만원 이상으로 분양가가 책정된 자치구는 지난해 ‘강남 3구’(강남·서초·송파), 강서, 마포, 강동, 영등포 등 모두 10곳으로 집계됐다. 전년에 양천, 용산, 마포, 광진, 동작 5개 구가 이에 해당했던 것과 비교하면 100% 증가한 것이다. 이 숫자는 2021년 1곳(서초), 2022년 3곳(마포, 성동, 송파)에서 매년 증가했다. 특히 지난해에는 분양가가 5000만원 이상인 곳도 7곳으로 집계됐다. 이 중 광진구가 1억 846만원으로 가장 높았다. 지난해 1월 1억 3770만원에 공급된 ‘포제스 한강’의 영향이 큰 것으로 분석됐다. 이어 강남(6935만원), 서초(6657만원), 송파(5459만원), 성동(5271만원), 마포(5249만원) 등의 순으로 나타났다. 지난해 서울 전체 평균 분양가는 4820만원으로 전년(3508만원) 대비 37.4% 올랐다. 집값이 고점이던 2021년(2799만원)과 비교하면 72.2% 상승했다. 서울의 분양가는 지난해 매매가(4300만원)를 520만원 상회하며 2018년 이후 6년 만에 시세를 추월했다. 리얼투데이 관계자는 “지난 5년간 건설공사비지수가 약 30% 이상 올랐고, 환율 불안과 관세 부과 등의 이유로 원자잿값은 더욱 올랐다”고 설명했다.

전세 사기와 전셋값 상승 여파로 지난해 4분기 서울 아파트 임대차 시장에서 월세 비중이 증가한 것으로 나타났다. 10일 부동산R114가 지난 2023~2024년 서울 아파트 전월세 실거래 데이터를 분석한 결과, 지난해 4분기 임대차 계약에서 전세 거래 건수는 3만 112건(56.0%), 월세 거래 건수는 2만 3657건(44.0%)으로 나타났다. 월세 비중은 전분기보다 3.3%포인트 늘어난 것으로 최근 2년 이내 최고치다. 2022년부터 불거진 전세 사기 여파와 2023년 5월부터 꾸준히 오르는 전셋값이 월세 거래 비중 증가로 이어진 것으로 보인다. 특히 지난해 4분기 월세 거래 계약 유형 중 갱신계약 비중이 31.6%로,최근 2년 이내 최대치를 기록했다. 과거보다 더 많은 임차 수요자가 신규 전세나 월세 계약을 체결하기보다 계약갱신청구권을 활용해 기존 계약을 연장하는 쪽을 선택했다는 의미다. 전방위 대출 규제로 매매 수요가 억눌린 가운데 전세대출 한도 축소, 수도권 신축 아파트 입주 물량 부족 등이 맞물리며 최근 전세가는 상승세다. 실제로 해당 기간 전월세 거래가 가장 많았던 서울 송파구 ‘헬리오시티’의 경우 전용면적 84㎡의 평균 전세보증금은 2023년 1분기 8억 1000만원이었으나 지난해 4분기 10억원으로 약 23% 뛰었다. 부동산R114는 “전세 가격이 상승하면 수요는 자연히 반전세나 월세로 전환될 수밖에 없어 ‘전세의 월세화’가 당분간 지속될 것”이라고 전망했다.

‘수출 통제’ 美 AI 전략이 패착기술보다 경쟁국 속도 늦추기 초점中은 그사이 규제 우회 경로 고민기업 간 협업·혁신 가속화 촉진시켜딥시크, 메타 등 누르고 품질 2위로AI 생태계 누가 장악할지가 관건中, 美에 불만 품은 신흥경제국 공략유럽 일부도 中데이터센터 기울어 美, 中막으려다 기업 점유율 뺏길 판“빅테크 독과점 깨고 전략 수정해야”오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권 경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위인 오픈AI의 ‘o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소넷’을 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해 왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔싱어 전 인텔 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한 없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해 가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적”이라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어 내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “예를 들어 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 했다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’으로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다”고 제언했다.

중국 생성형 인공지능(AI) ‘딥시크’ 애플리케이션(앱)의 국내 주간 사용자 수가 120만명을 돌파한 것으로 집계됐다. 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일이 4일 발표한 지난달 4주차 ‘한국인이 가장 많이 사용한 생성형 AI 앱’ 통계에 따르면 중국 딥시크가 121만명으로 주간 사용자 수 2위를 차지했다. 지난달 말 출시됐지만 빠른 성장세를 보였다는 얘기다. 주간 사용자 수 1위는 오픈AI의 챗GPT(493만명)였다. 딥시크에 이어 뤼튼이 107만명으로 3위를 차지했고, 에이닷이 55만명, 퍼플렉시티 36만명, 마이크로소프트(MS) 코파일럿 17만명, 클로드가 7만명으로 집계됐다. 중국 AI 스타트업인 딥시크는 저비용으로 고효율 AI 모델을 선보이며 업계 안팎에 큰 파장을 낳았다. 아마존웹서비스(AWS)와 오픈AI의 최대 주주인 MS도 자사 클라우드 서비스에 딥시크를 도입할 계획이다. 다만 딥시크가 가장 최근에 내놓은 R1 모델에 대해선 여러 국가가 규제 카드를 만지작거리고 있다. 영국 정부는 R1의 국가안보적 영향을 조사하고 있으며, 이탈리아는 개인정보 사용 방식에 대한 딥시크 본사의 답변이 불충분하다며 조사에 착수했고 사용자의 신규 접근을 차단했다. 국내에선 아직 별도의 규제 조치가 나오지 않은 가운데, 뤼튼테크놀로지스는 이날 딥시크 R1 모델의 ‘안전서비스’를 카카오톡 뤼튼 채널에서 시작한다고 밝혔다. 딥시크 자체 제공 서비스를 이용하는 것이 아니라 별도 클라우드에 모델을 탑재해 제공하는 서비스라 이용자의 입력 데이터가 특정 국가로 유출되거나 제작사의 모델 학습에도 이용되지 않는다는 강점이 있다.

오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위 ‘챗GPT o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소네트’를 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고, 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔 싱어 인털 전 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가, 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적이다”라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 썼다. 그는 “예를 들어, 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 썼다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다“고 제언했다.

애플 前디자이너 아이브와 협업음성조작 관건… 샘플은 수년 내AI용 반도체 독자 개발 시사도 생성형 인공지능(AI) 챗GPT 개발사인 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 스마트폰을 대신할 ‘생성형 AI 전용 단말기’를 개발하고 있다고 밝혔다. 세계 AI 업계에 충격파를 던진 중국 스타트업 딥시크의 AI 모델에 대해서는 “새롭진 않다”고 평가했다. 올트먼 CEO는 3일 일본 방문에 맞춰 진행한 일본경제신문(닛케이)과의 인터뷰에서 “AI는 인간과 컴퓨터 간의 소통 방법을 근본적으로 바꾸는 만큼 새 단말기가 필요하다”며 이렇게 말했다. 그는 아이폰을 디자인한 애플 디자이너 출신 조니 아이브가 설립한 ‘러브프롬’과 함께 시제품을 개발 중인 것으로 알려졌다. 올트먼 CEO는 시제품에 대해 “음성 조작이 관건이 될 것”이라고 밝혔다. 다만 시제품 출시에는 수년이 걸릴 것으로 예상했다. 아울러 올트먼 CEO는 “반도체 개발에도 오픈 AI가 직접 참여할 것”이라며 의욕을 보였다. 그러나 구체적인 계획에 대해선 “내부적으로 대응하고 있다”며 자세한 언급을 피했다. 다만 닛케이는 데이터 센터에 자사 설계 제품을 사용하는 방안이 유력하다고 전망했다. 중국판 챗GPT인 딥시크의 AI 모델 R1과 관련해서는 “성능이 새로운 것은 아니다”라며 “오픈AI는 이전부터 이 수준의 모델이 있었고 앞으로도 더 좋은 모델을 계속 만들 것”이라고 말했다. 이어 올트먼 CEO는 “중국의 AI 개발 실력은 미국을 상당히 따라잡고 있다”며 “권위주의 국가들이 체제 강화를 위해 AI를 악용할 수 있다”고 우려했다. 현재 오픈AI는 딥시크가 AI 모델 훈련을 위해 오픈AI의 데이터를 무단 수집했다는 의혹이 제기됨에 따라 마이크로소프트와 함께 사실 여부를 조사하고 있다. 한편 오픈AI의 이번 발표는 ‘딥시크 쇼크’ 등 중국 기업의 공세에 AI 주도권을 뺏길 수 있다는 위기감이 작용했다는 분석이 나온다. 딥시크는 오픈AI의 최신 모델인 ‘GPT4’ 개발비의 약 5.5% 수준인 557만 6000달러(약 81억원)로 오픈AI 모델과 성능이 비슷한 AI 모델을 오픈소스로 공개해 업계에 ‘저비용 쇼크’를 일으켰다.

中 성장기와 함께한 ‘토종 인재’량원펑, 펀드 수익으로 딥시크 창업시골 출신 국내파 석사 뤄푸리 합류샤오미서 거액에 스카우트 제안도테슬라 위협하는 ‘1990년대생’왕싱싱, 휴머노이드 로봇사 창업화웨이 ‘천재소년’ 출신 펑즈후이자율주행 자전거·갓성비 로봇 개발딥시크는 ‘AI 굴기 예고편’“中, AI기업 4700개·사용자 6억명대중 서비스 언어모델도 200여개”‘제2의 량원펑·뤄푸리’ 탄생 가능성 중국 ‘토종 인재’ 량원펑(40) 딥시크 최고경영자(CEO)가 우수한 성능에 가성비까지 갖춘 인공지능(AI) 모델을 선보여 전 세계를 충격에 빠뜨리면서 중국의 AI·로봇 돌풍을 이끄는 ‘젊은 천재’들에 대한 관심이 커지고 있다. 상당수는 중국이 본격적으로 성장하기 시작한 1990년 이후 태어난 이들이다. 3일 월스트리트저널(WSJ) 등에 따르면 딥시크는 지난해 12월 거대언어모델(LLM) ‘V3’를 선보인 지 한 달여 만인 지난달 22일 ‘R1’을 추가로 공개했다. V3와 R1 모두 오픈AI ‘챗GPT’, 메타 ‘라마’, 앤트로픽 ‘클로드’ 등 미국 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 알려졌다. 실리콘밸리는 딥시크의 속도전에 경악하는 분위기다. 딥시크는 2023년 5월 중국 저장성 항저우에서 1985년생 량원펑이 세운 회사다. 광둥성 출신인 그는 공학 분야 명문대로 손꼽히는 저장대에서 컴퓨터공학을 전공했다. 시진핑 중국 국가주석의 딸 시밍쩌도 저장대 출신이다. 그는 ‘AI가 세상을 바꾼다’고 확신하고 2015년 대학 친구 두 명과 함께 ‘하이 플라이어’라는 헤지펀드를 세웠다. 컴퓨터 트레이딩에 딥러닝 기법을 선구적으로 적용해 자금을 끌어모았다. 이 펀드의 자산은 한때 우리 돈 20조원 수준으로 불어났다. 량원펑은 여기서 나오는 수익으로 AI 연구소를 만들어 운영하다가 독립적인 회사로 분리해 딥시크를 창업했다. 딥시크 V3 개발에는 창업자 량원펑을 비롯해 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 참여했다. 챗GPT 개발사 오픈AI에 1200명의 연구원이 있는 것과 비교된다고 중국 경제매체 차이롄서는 전했다. 량원펑은 스스로 펀드 트레이더보다 엔지니어로 불리는 것을 좋아한다고 WSJ가 그와 가까운 사람들의 말을 인용해 전했다. CNN 방송은 그를 챗GPT 개발사인 오픈AI 창업자이자 CEO 샘 올트먼에 빗대 “중국의 샘 올트먼이 됐다”고 표현했다. 딥시크 연구인력 중 가장 유명한 인재는 최근 샤오미 창업자 레이쥔으로부터 거액의 영입 제안을 받아 화제가 된 뤄푸리(30)다. 1995년생인 뤄푸리는 쓰촨성 시골 마을에서 태어나 전기기사 아버지와 교사 어머니 밑에서 자랐다. ‘가족을 떠나지 말고 지역 대학에 진학하라’는 부모의 권유에도 “대도시로 가야 한다”며 베이징사범대 전자학과에 입학했다. 1학년을 마칠 무렵 “전자학과보다 컴퓨터학과의 장래가 밝다”는 교수의 조언에 따라 전공을 바꿨다. 베이징대 대학원에 진학해 컴퓨터 언어학 석사 학위를 받았다. 2019년 중국 대표 빅테크 알리바바 산하 다모 아카데미에 합류해 다국어 사전 학습 AI 모델 개발에 참여했다. 알리바바의 첫 LLM 개발 당시 프로젝트 리더를 맡았다. 이를 계기로 중국 내에서 ‘AI 천재 소녀’로 불리다가 2022년 딥시크 모기업에 합류했다. 최근 그는 레이쥔에게 스카우트 제안을 받았다. 제시 금액은 연봉 1000만 위안(약 20억원)이다. 그는 아직 이 제안을 받아들이지 않은 것으로 알려졌다. 지난달 28일 중국중앙(CC)TV 춘제 갈라쇼에서 칼군무를 선보여 화제가 된 휴머노이드 로봇 H1의 개발사 유니트리를 창업한 왕싱싱(35)은 1990년생이다. 저장과학기술대에서 학사를, 상하이대에서 석사를 마친 국내파다. 그는 중고교 시절 성적이 뛰어나진 않았지만 발명에 관심이 많았다. 대학원 시절 로봇개를 디자인하기 위해 졸업을 미룰 만큼 로봇 개발에 애착이 강했다. 졸업 직후 세계 최대 드론업체인 DJI에 입사했다가 얼마 안 가 퇴사해 유니트리를 창업했다. 휴머노이드 로봇을 만드는 즈위안 로봇의 창업자 펑즈후이(32)도 지우링허우(1990년대생) 엔지니어다. 쓰촨성 청두의 전자과학기술대를 졸업한 뒤 화웨이의 ‘천재소년’ 프로젝트를 통해 입사했다. 우리 돈 4억원에 달하는 초봉을 받고 입사한 뒤 ‘절대로 넘어지지 않는 자율주행 자전거’로 명성을 얻었다. 그는 화웨이를 떠나 2022년 12월 즈위안 로봇을 창업했다. 지난해 말부터 대량생산을 시작한 ‘위안정 A2’ 모델은 테슬라의 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’와 기술 격차가 없고 되레 가격 경쟁력 면에서 크게 앞서는 것으로 평가된다. 지난해 12월 자오즈궈 공업정보화부 대변인은 “중국 AI 기업 수는 4700개가 넘는다”며 “대중에게 서비스되는 LLM만 200개가 넘고 사용자 수도 6억명을 넘었다”고 말했다. 딥시크는 거대한 중국 AI 생태계 가운데 하나의 기업일 뿐이라는 함의다. 앞으로 ‘제2의 량원펑’, ‘제2의 뤄푸리’가 나올 수 있다는 자신감의 표현이기도 하다.

중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 지난 20일 압도적인 저비용에 고성능 추론 모델인 ‘R1’을 내놓으며 전 세계 정보기술(IT) 업계에 충격을 안긴 가운데, 딥시크 돌풍을 이끈 ‘중국 젊은 천재’들에 관심이 쏠리고 있다. 2일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 딥시크가 최근 선보인 AI 모델 딥시크-V3는 딥시크 창업자 량원펑을 비롯한 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 개발을 이끌었다. 지난해 12월 내놓은 거대언어모델(LLM)인 ‘V3’를 선보인 지 불과 한 달여 만에 선보인 R1은 V3와 함께 오픈AI의 챗GPT, 메타의 ‘라마’, 앤트로픽의 ‘클로드’ 등 미국의 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 전해졌다. 놀라운 점은 V3를 훈련하는 데 들어간 비용이 557만 6000달러(약 78억 8000만원)라는 점이다. 이는 메타가 라마3 모델을 엔비디아의 고가 칩인 H100으로 훈련한 비용의 10분의1 수준이다. 엔비디아의 저렴한 칩인 ‘H800’을 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용을 계산한 거라 인건비와 운영비 등이 포함되진 않았지만, 저렴한 자원으로 뛰어난 성능의 모델을 만들어 내자 미국 증시에서 AI 주도주들이 휘청거렸다. 실리콘밸리 빅테크 기업들을 충격에 빠뜨린 딥시크 연구자들 연령대는 20대~30대 초반으로, 대부분 해외 유학 경험 없이 중국 명문대를 졸업한 본토 출신인 것으로 알려졌다. 창업자 량원펑과 함께 가장 주목받는 인재는 1995년생 개발자 뤄푸리다. 쓰촨성 내 시골 마을 출신인 뤄푸리는 전기기사인 아버지와 교사 어머니 밑에서 자랐다. 뤄푸리는 성 내 대학에 진학하라는 부모의 권유에도 “대도시에 가야 한다”며 베이징사범대 전자학과에 입학했다. 그는 대학교 1학년을 마칠 무렵 “전자학과보다 컴퓨터학과의 장래가 밝다”는 교수의 조언에 따라 컴퓨터학과로 전과했고, 학부 졸업 후 베이징대에서 컴퓨터언어학 석사 학위를 받았다. ‘AI 천재’로 인정받은 뤄푸리는 지난달 샤오미로부터 스카우트 제안을 받았다. 샤오미 창업자 레이쥔은 뤄푸리에게 연봉 1000만 위안(약 20억원)을 제시했는데, 업계는 그가 창업할 경우 더 많은 자금을 끌어모을 것이라며 샤오미의 제안을 수락하지 않을 것으로 보고 있다. 량원펑도 뤄푸리와 같은 국내파다. 1985년생으로 광둥성 출신인 그는 공학 분야 명문 저장대에서 전자정보공학 전공으로 학사와 석사 학위를 받았다. 딥시크 AI 모델의 추론 효율을 높인 학습 아키텍처 멀티헤드잠재어텐션(MLA) 연구의 핵심 인물로 꼽히는 가오화쭤와 쩡완딩도 본토 출신이다. 가오화쭤는 베이징대에서 물리학 학위를 받았고 쩡완딩은 지난 2021년부터 베이징 우전대 AI연구소에서 석사 과정을 밟고 있다. 다른 주축 멤버로는 중산대에서 박사 학위를 받은 궈다야, 베이징대에서 박사 학위를 받은 주치하오와 다이다마이 등이 있다. 이와 관련해 SCMP는 “대부분의 중국 AI 스타트업이 업계에서 인정받은 연구원이나 해외에서 박사 학위를 받은 유학파를 선호하는 데 비해 딥시크는 국내파 위주라며 이는 인재에 대한 딥시크의 접근 방식이 다르다는 점을 보여준다”고 설명했다.