빛의 속도로 날아가 적의 로켓과 드론을 요격하는 레이저 무기가 현실화하고 있다. 지난 2일(현지시간) 이스라엘 매체 와이넷뉴스 등 외신은 레이저빔 방공 요격체계 ‘아이언빔’(Iron Beam)이 전쟁에서 처음 사용된 것으로 보인다고 전했다. 이는 최근 소셜미디어에 친이란 무장세력 헤즈볼라가 레바논에서 발사한 로켓과 드론이 아이언빔에 의해 요격됐다고 주장하는 영상이 빠르게 확산하면서 알려졌다. 실제 공개된 영상에는 레바논 쪽에서 날아온 발사체가 공중에서 폭발하는 모습이 담겨 있는데, 레이저에 의해 요격됐는지는 명확하지 않다. 이에 대해 와이넷뉴스는 “만약 아이언빔이 드론을 요격한 것이 사실이라면 이는 이스라엘 방공망에 배치된 이후 첫 번째 실전 사용 사례가 될 것”이라고 밝혔다. 또 다른 이스라엘 매체 예루살렘 포스트는 “아이언빔이 실제 전과를 거뒀는지는 확실하지 않지만 신기술이 대중적 관심을 불러일으킨 것은 사실”이라면서 “미국을 비롯한 여러 국가가 레이저 기술 개발에 힘써왔으며 이스라엘은 지상 기반 레이저 방공시스템 배치를 선도해왔다”고 주장했다. 실제로 지난해 12월 말 이스라엘은 드론은 물론 로켓, 미사일 요격까지 가능한 아이언빔을 실전 배치했으며 이는 세계 최초라고 강조했다. 이스라엘 방산기업 라파엘과 엘빗 시스템즈가 10년 이상 개발해 온 아이언빔은 최첨단 고출력 레이저 방공시스템이다. 라파엘은 총 4종류의 레이저 요격체계를 개발했는데, 이 중 아이언빔이 가장 높은 출력(100kW)과 지름(450㎜)으로 사거리가 최대 10㎞에 달한다. 이외에 이동형인 아이언빔 모바일, 해군 아이언빔, 단거리용인 라이트빔이 있다. 이스라엘은 이미 ‘아이언돔’(Iron Dome)으로 그물 같은 방어망을 펼치고 있지만, 아이언빔은 이와 구별되는 큰 장점을 갖고 있다. 바로 가성비다. 아이언돔은 미사일 기반이기 때문에 1회 발사 비용이 우리 돈으로 수천만 원에서 수억 원에 달하지만 아이언빔은 5000원 수준에 불과해 ‘전기가 곧 탄약’이라는 개념을 실현했다.

일본 홋카이도 태평양 연안에서 머지않아 초대형 지진과 쓰나미(지진해일)가 발생할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 마이니치신문 등 현지 언론의 23일 보도에 따르면 도호쿠대와 홋카이도대 등 공동 연구진은 조만간 초대형 지진이 발생할 가능성이 큰 곳으로 쿠릴해구(치시마해구)를 꼽았다. 쿠릴해구는 태평양판이 오호츠크판 아래로 빠르게 밀려들어가는 탓에 규모 8~9의 지진과 이로 인한 쓰나미가 반복적으로 발생해 왔다. 도호쿠대와 홋카이도대, 일본 해양연구개발기구는 2019~2024년 사이 과거 지진이 발생한 것으로 추정되는 네무로 해역의 해저에 3개의 관측 장치를 설치하고 지각 변동 상태를 측정했다. 그 결과 해구와 가까운 태평양판과 육지판 두 곳의 지각이 모두 서북서쪽으로 연간 8㎝가량 움직이는 것으로 나타났다. 도호쿠대 연구진은 홋카이도 태평양 연안에서 약 400년 간격으로 거대한 지진이 반복돼 왔다고 보고 있다. 가장 마지막에 발생한 대형 지진은 1611~1637년에 발생한 것으로 추정되는 규모 8.8가량의 지진이다. 1600년대 초반에 발생한 지진은 쓰나미로 이어졌고, 당시 쓰나미로 인해 해안선으로부터 1~4㎞ 내륙이 침수된 것으로 전해진다. 연구진은 “17세기 지진 이후 이 같은 지각 변형이 축적된 경우 태평양판의 이동 거리는 20.5~30m에 달할 것으로 추정된다. 당시 판의 경계는 약 25m 이동했다”면서 “이미 동일한 규모의 대형 지진을 일으킬 수 있는 에너지가 저장된 상태”라고 설명했다. 앞서 2011년 3월 11일 발생한 규모 9.0의 동일본대지진 이전에도 미야기현 해안의 일본해구 인근에서 이 같은 지진의 ‘공대역’이 확인됐다. 공대역은 오랫동안 큰 지진이 발생하지 않은 단층 구간을 의미한다. 구체적으로 주변 구간에서는 반복적으로 큰 지진이 발생했는데 특정 구간만 오랫동안 조용한 상태를 ‘지진 공백역’이라고 부른다. 동일본대지진이 일어나기 전까지 일본해구 남쪽과 북쪽에서는 과거 큰 지진 기록이 있었지만 도호쿠 앞바다 일부 구간은 오랫동안 대지진이 없었다. 이에 따라 학계에서는 해당 구간을 지진 에너지가 축적돼 있을 가능성이 있는 공백역으로 보았고, 2011년 해당 공백 구간이 한꺼번에 파괴되면서 초대형 지진이 발생했다는 것이다. 도미타 후미아키 도호쿠대 조교수는 마이니치에 “홋카이도 연안에서는 최대 약 20m에 달하는 매우 큰 쓰나미가 예상된다”며 “장래에 반드시 거대 지진이 발생할 것이라는 위험을 인식하고 생활해 주길 바란다”고 당부했다. 쿠릴해구에서의 대형 지진을 예고한 연구 결과는 국제 학술지 커뮤니케이션스 어스 앤드 인바이런먼트(Communications Earth & Environment) 최신호(14일자)에 실렸다. 日 정부 “대지진 확률 최대 90%, 언제든 발생 가능”일본에서 초대형 지진이 발생할 수 있다는 전망을 내놓은 것은 학계만이 아니다. 일본 정부 역시 지난해 난카이 해곡 대지진 발생 확률 계산법을 12년 만에 재검토하고 새로운 예측 결과를 발표했다. 난카이 대지진은 일본 수도권 서쪽인 시즈오카현 앞바다에서 시코쿠 남부, 규슈 동부 해역까지 이어진 난카이 해곡에서 일어나는 규모 8~9의 지진이다. 역사적으로 난카이 해곡에서는 100∼200년 간격으로 대형 지진이 발생한 것으로 알려졌다. 앞서 일본 지진조사위원회는 2013년 당시 30년 이내에 난카이 해곡 대지진이 발생할 확률을 60~70%로 추정했으나, 이를 80%까지 상향 조정했다. 이어 지난해 9월에는 지진 발생 확률 ‘80% 정도’를 ‘60~90% 정도 이상’으로 변경했다. 이는 에도시대(1603∼1868)에 두 차례 난카이 대지진 피해를 봤던 시코쿠 고치현 무로쓰 지역 고문서를 토대로 산출됐다. 해당 고문서는 해석이 명확하지 않고 무로쓰 지역에서 땅을 파내는 공사가 이뤄졌을 가능성도 있어 근거로 삼기에는 문제가 있다는 지적이 제기됐다. 이에 지진조사위원회는 고문서에 나오는 지형 융기 수치의 불확실성 등을 고려해 지진 발생 확률을 ‘60~90% 정도 이상’으로 추정했다. 오차를 반영한 대신 확률의 폭이 넓어진 셈이다. 위원회는 “‘60∼90% 정도 이상’과 ‘20∼50%’ 중 어느 한쪽이 과학적으로 우위에 있다고 판단하기 어렵다”면서 “발생 확률을 2개 제시하면 일반인들이 이해하기 어려울 수 있다. 그럼에도 현시점에서는 최선의 과학적 견해를 담은 것”이라고 설명했다. 이어 “지진 방재 대책 관점에서 보면 더 높은 확률인 ‘60∼90% 정도 이상’을 강조하는 편이 낫다”고 권고했다. 도쿄대 명예교수인 히라타 나오시 지진조사위원장은 “지진 발생 확률은 매년 상승해 (난카이 대지진이) 언제 일어나도 이상하지 않은 상태라는 점에는 변함이 없다”고 강조했다. 아사히는 “이번 발생 확률 재검토로 난카이 대지진 예상 규모와 지역 등은 변경되지 않는다”며 최대 사망자가 29만 8000명에 이른다는 정부의 피해 예상치에도 영향이 없다고 보도했다. 쿠릴 해곡·난카이 해곡서 지진, 한국에 영향은?쿠릴 해곡과 난카이 해곡은 일본 학계와 정부가 대지진 예측 시 자주 등장하는 장소다. 쿠릴 해곡은 일본 홋카이도 북동쪽과 쿠릴열도, 러시아 캄차카반도를 둘러싼 지역이다. 태평양판이 오호츠크판 아래로 섭입되는 구조로 초대형 해구형 지진과 쓰나미 위험이 큰 곳으로 알려졌다. 난카이 해곡은 일본 혼슈 남쪽부터 시코쿠, 규슈 앞바다를 잇고 있으며, 일본 남쪽 해안과 비교적 가깝다. 필리핀해판이 유라시아판 아래로 섭입되는 판구조다. 쿠릴 해곡과 달리 난카이 해곡은 100~150년 주기로 대지진이 반복돼 왔다. 지진 발생 시 오사카와 나고야 등 대도시에 영향을 미칠 수 있다. 쿠릴 해곡에서 지진이 발생한다면 진동이 한반도까지는 오지 않더라도 동해안 지역이 쓰나미의 영향을 받을 수 있다. 반면 난카이 해곡에서 지진이 발생하면 한반도와는 바다를 두고 상당한 거리가 있기 때문에 강한 지반 흔들림 등은 거의 없을 수 있지만, 부산과 울산, 포항 등 지역에는 쓰나미가 일부 도달할 가능성이 있다고 알려졌다.

중국의 차세대 휴머노이드 로봇 ‘아이언’(Iron)이 첫 번째 공개행사 도중 ‘꽈당’하고 넘어져 망신당한 가운데, 이에 대한 해명이 나왔다. 최근 중국 전기차 제조사이자 아이언 제작사인 샤오펑(XPeng)의 CEO 허샤오펑은 “이는 기술 개발 과정에서 흔히 발생하는 일로 아이들이 걸음마를 배우는 모습을 떠올리게 한다”면서 “넘어진 후 균형을 잡고 결국에는 뛰게 되는 것과 같다”고 밝혔다. 앞서 지난달 31일 중국 선전(深圳)의 한 쇼핑몰에서 일반인을 대상으로 한 아이언의 첫 번째 공개 시연 이벤트가 열렸다. 당시 진짜 사람처럼 자연스러운 걸음걸이로 무대 중앙에 나선 아이언은 잠시 손을 흔드는가 싶더니 몸이 뒤로 꺾이며 그대로 옆으로 넘어졌다. 이에 깜짝 놀란 회사 직원들이 아이언을 부축해 행사장을 벗어났다. 이 영상이 소셜미디어를 통해 공유되자 중국 네티즌들은 “샤오펑의 로봇이 데뷔전에서 넘어져 실려 갔다”면서 “스스로 일어나지는 못하느냐”며 조롱 조의 글이 쇄도했다. 또한 일각에서는 “사람이 로봇 옷을 입은 것이 아니냐는 의혹이 해소됐다”고 평가하기도 했다. 지난 2024년 처음 공개된 아이언은 사람 같은 외양과 움직임으로 큰 관심을 끈 차세대 휴머노이드 로봇이다. 키는 178㎝, 무게 70㎏으로 전체적으로 여성처럼 보이며 걸음걸이가 자연스러운 것이 가장 큰 특징이다. 특히 샤오펑은 아이언을 전기차 조립 라인과 헬스케어, 물류 등 다양한 상업적 환경에 활용하는 것을 목표로 하고 있는데, 이는 현대자동차가 올해 CES에서 공개한 로봇 ‘아틀라스’와 비슷하다. 앞서 허샤오펑 CEO는 지난해 11월 아이언이 이미 샤오펑의 공장 라인에서 신규 모델(P7+)의 조립 작업 등에 참여하고 있다고 밝힌 바 있다. 반면 아틀라스는 올해 시범운영을 거쳐 2028년경 자동차 공장에 본격적으로 대량 투입할 예정이다.

지하철 이용 시민의 불안을 해소하고 범죄를 예방하기 위해 설치된 ‘안심거울’이 실제 성범죄 감소에 효과가 있는 것으로 분석됐다. 김지향 서울시의원(국민의힘, 영등포 제4선거구)은 2025년도 서울교통공사 행정사무감사에서 ‘안심거울을 포함한 지하철 범죄 예방시설의 실효성 검토 및 유지관리 강화 필요성’에 대해 지적했고, 최근 서울교통공사는 안심거울의 실효성 분석을 포함한 조치결과를 제출했다. 제출된 자료에 따르면 성범죄 발생이 잦은 주요 혼잡역사인 홍대입구역·고속터미널역·강남역의 안심거울 설치 이전(2022년 9월~2023년 8월)과 이후(2023년 9월~2025년 8월)의 성범죄 발생 현황을 비교한 결과, 역사별 성범죄(촬영·추행) 발생 건수가 월평균 3.89건에서 3.01건으로 0.88건 감소해 약 22.6% 줄어든 것으로 나타났다. 안심거울은 송파경찰서가 범죄예방 환경설계(CPTED, Crime Prevention Through Environmental Design) 개념을 적용해 범죄 억제 효과를 높이기 위해 2019년부터 지하철 역사 에스컬레이터(E/S) 상행 벽면에 설치해 온 시설로, 송파경찰서 관할 6개 역사에 안심거울을 설치한 이후, 불법 촬영 범죄가 약 33% 감소(2019~2020년) 하는 등 가시적인 범죄예방 성과가 확인된 바 있다. 현재 서울시하철 안심거울은 총 199개 역사에 683대 설치 중이다. 서울교통공사는 이번 분석 결과를 바탕으로 성범죄 발생 다발 역사와 출·퇴근 시간 혼잡역사를 중심으로 안심거울 추가 설치를 단계적으로 추진하고, 비상통화장치 및 112 비상벨 등 비상 대응 시설에 대해서도 유지관리를 강화할 계획이며, 보안관 인력을 조정해 출·퇴근 시간대 혼잡역사에 집중 배치하고, 역사 및 열차 순찰 강화, 지하철경찰대와의 공조 유지 등을 통해 종합적인 범죄예방 대책을 병행할 방침이다. 김 의원은 “안심거울 및 비상통화장치, 112 비상벨 등의 시설물은 시민의 불안을 줄이고 범죄를 예방하는 중요한 안전 인프라”라며 “행정사무감사 지적 이후 실제 분석을 통해 효과가 확인된 만큼, 보여주기식 설치가 아닌 실효성 중심의 확대와 철저한 유지관리가 필요하다”고 강조했다. 또한 김 의원은 “특히 출·퇴근 시간 혼잡역사에서는 범죄 발생 가능성과 안전사고의 위험이 높은 만큼, 현장 중심의 대응이 병행돼야 한다”며 “시민이 체감할 수 있는 지하철 안전 강화로 이어지도록 지속적으로 점검하겠다”고 밝혔다.

빛의 속도로 날아가 적의 항공기를 요격하는 레이저 무기가 점점 전 세계에 확산하고 있다. 지난 19일(현지시간) 미 군사 전문 매체 디펜스 블로그는 러시아군이 우크라이나 드론에 대항하기 위해 중국산 레이저 무기를 사용하고 있다고 보도했다. 이 레이저 무기는 우크라이나 국경 인근 벨고로드 지역에 배치됐는데, 매체는 운용자들은 러시아의 특수작전부대 ‘코체브니크’ 소속으로 적 드론을 파괴하는 데 사용하고 있다고 전했다. 특히 디펜스 블로그는 영상 분석 결과 이 무기가 중국의 저고도 레이저 방공시스템(LASS)인 일명 ‘사일런트 헌터’로 추정된다고 전했다. 중국 공정 물리연구원(CAEP)이 개발한 이 시스템은 광학 및 전자광학 표적 ​​센서와 약 30㎾(킬로와트) 레이저를 장착한 포탑 탑재형 플랫폼이다. 약 1.5㎞ 떨어진 드론 등을 표적으로 삼을 수 있는데 보조 장치가 더해지면 최대 3㎞ 떨어진 드론까지도 센서를 무력화시키는 방식으로 요격할 수 있는 것으로 알려져 있다. 이에 대해 디펜스 블로그는 “사일런트 헌터의 등장은 우크라이나의 장거리 편도 공격 드론이 사정거리를 넓혀감에 따라 러시아가 외국산 드론 방어시스템에 의존하고 있음을 시사한다”면서 “이 시스템은 주로 근거리 방공 용도로 사용되며 중국과 이란, 사우디아라비아에서도 목격됐다”고 분석했다. 한편 레이저 방공 시스템은 기존 미사일과 비교해 회당 수천 원에 불과할 만큼 압도적으로 저렴한 발사 비용과 정밀 타격 능력 덕분에 차세대 방공 체계로 떠오르고 있다. 우리나라도 20㎾ 출력으로 2~3㎞ 거리 내의 소형 무인기와 드론을 격추할 수 있는 레이저 대공무기 ‘블록-I’(천광)을 실전 배치해 운용 중이다. 특히 이스라엘은 지난해 12월 미사일, 로켓, 드론 등을 요격하기 위한 최첨단 고출력 레이저 방공시스템 ‘아이언빔’(Iron Beam)을 배치했다. 보도에 따르면 이스라엘 방산기업 라파엘은 총 4종류의 레이저 요격체계를 개발했는데, 이중 아이언빔이 가장 높은 출력(100kW)과 지름(450㎜)으로 사거리가 최대 10㎞에 달한다. 이외에 이동형인 아이언빔 모바일, 해군 아이언빔, 단거리용인 라이트빔이 있다.

LIV 골프에 코리안 팀이 생긴다. LIV 골프는 아이언 헤즈(Iron Heads) 골프 클럽이 팀 이름을 올해부터 ‘코리안 골프 클럽’으로 바꾼다고 13일 밝혔다. LIV 골프는 “글로벌 골프 문화에서 확대되고 있는 한국의 영향력과 현대 골프에 대한 새로운 비전을 반영한 것”이라고 코리안 골프클럽 창설 배경을 설명했다. 팀 상징은 백호로 정했다. LIV 골프는 “백호는 한국의 역사와 전통에서 강인함, 보호, 회복력을 상징하는 존재로 존경받아왔다”고 밝혔다. 원형 엠블럼에는 무궁화를 주요 디자인 요소로 활용했다. 지난해 아이언 헤즈 골프클럽은 재미교포 케빈 나(한국명 나상욱)가 캡틴을 맡고 장유빈, 뉴질랜드 교포 대니 리, 그리고 고즈마 주니치로(일본)가 뛰었다. 하지만 케빈 나와 장유빈이 LIV 골프를 떠나면서 아이언 헤즈 골프 클럽은 사실상 해체됐다. 코리안 골프 클럽은 한국 국적 또는 한국계 교포 선수 4명으로 새로 팀을 꾸릴 것으로 보인다. PGA투어에서 뛰던 안병훈과 KPGA투어 3승의 김민규, 일본에서 2승을 올린 송영한 등이 올해 LIV 골프에 합류할 예정이다.

LIV 골프에 코리안 팀이 생긴다. LIV 골프 국내 미디어 업무 대행사 스포츠닷은 작년까지 미국교포 케빈 나가 이끌던 아이언 헤즈(Iron Heads) 골프클럽이 올해부터 코리안 골프 클럽으로 이름을 바꾼다고 13일 밝혔다. LIV 골프는 “글로벌 골프 문화에서 확대되고 있는 한국의 영향력과 현대 골프에 대한 새로운 비전을 반영한 것”이라고 코리안 골프클럽 창설 배경을 설명했다. 함께 발표한 팀 상징은 흰 호랑이, 백호다. 한국 축구 대표팀 엠블럼과 비슷하다. LIV 골프는 “백호는 한국의 역사와 전통에서 강인함, 보호, 회복력을 상징하는 존재로 존경받아왔다”고 밝혔다. 코리안 골프클럽 엠블럼은 무궁화 문양이다. 지난해 아이언 헤즈 골프클럽은 케빈 나가 캡틴을 맡고 장유빈, 뉴질랜드 교포 대니 리, 그리고 고즈마 주니치로(일본)가 뛰었다. 하지만 케빈 나와 장유빈이 LIV 골프를 떠나면서 아이언 헤즈 골프 클럽은 사실상 해체됐다. LIV 골프가 코리안 팀을 구성한 것은 한국 국적 또는 한국계 교포 선수 4명으로 새로 팀을 꾸리겠다는 구상으로 보인다. 올해 LIV 골프에는 한국프로골프(KPGA)투어에서 4승을 올린 캐나다 교포 리처드 리와 미국프로골프(PGA)투어 3승의 미국 교포 앤서니 김이 합류한다. 둘은 LIV 골프 프로모션 1위와 3위를 차지해 출전권을 땄다. 또 KPGA투어에서 3차례 우승한 선수와 일본프로골프투어에서 2승을 따낸 선수 등 2명의 한국 국적 선수가 LIV 골프로 옮길 것으로 예상된다. 코리안 골프 클럽 마틴 김 단장은 “지난해 LIV 골프 코리아 대회에 현장을 찾은 수천 명의 젊은 팬들이 보여준 에너지는 매우 인상적이었다”며 “코리안 골프 클럽은 한국과 전 세계의 한국인을 잇는 새로운 골프 문화를 대표하는 브랜드”라고 말했다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

비행기 탑승 시와 활주로 이동 중에 승객들이 심각한 수준의 초미세먼지에 노출되는 것으로 나타났다. 국제학술지 ‘국제 환경’(Environment International)에 최근 발표된 프랑스 파리대 연구팀 논문에 따르면, 샤를드골 공항에서 출발하는 유럽행 항공편의 객실 공기질 측정 결과 탑승 시간과 지상 활주 중 초미세먼지 농도가 세계보건기구(WHO) 기준치의 2배를 넘었다. 연구진은 측정 장비를 객실 앞쪽 빈 좌석이나 주방에 설치하고 실제 승객들과 함께 비행하며 데이터를 수집했다. 비행기가 상공을 날 때는 오히려 초미세먼지 농도가 매우 낮았다. 순항 고도에서는 비교적 깨끗한 공기 속을 비행하기 때문이다. 문제는 지상에 있을 때 발생했다. 승객들이 탑승하는 시간과 비행기가 활주로를 이동하는 동안 초미세먼지 농도가 가장 높았다. 이렇게 오염된 공기는 이륙 후 서서히 배출됐지만, 착륙을 위해 공항에 접근할 때 다시 증가했다. 그을음 입자로 불리는 블랙카본도 비슷한 양상을 보였다. 공항에 있을 때 농도가 가장 높았다. 초미세먼지는 눈에 보이지 않을 만큼 작고 기존 측정 방식으로는 잘 잡히지 않아 대기오염 규제 대상에서 빠져 있다. 하지만 건강에 미치는 영향은 심각하다. WHO 산하 국제암연구소(IARC)는 2013년 초미세먼지를 1군 발암물질로 지정한 바 있다. WHO와 네덜란드 보건위원회는 2021년 초미세먼지가 건강을 해친다는 증거가 늘고 있다고 밝혔다. 75개 연구를 분석한 결과 폐 염증, 혈압 상승, 심장 질환, 태아 성장 저해 등과 연관이 있었다. 네덜란드에서 1100만명을 대상으로 한 연구에서는 수년간 초미세먼지에 노출된 사람들이 폐암을 포함한 조기 사망 위험이 높았다. 올해 전 세계 항공 승객 수가 처음으로 50억명을 넘어설 것으로 예상되는 만큼 이는 심각한 우려 사항이다. 항공기는 도로 교통이나 산업 시설에 비해 오염 물질 규제가 느슨한 편이다. 공항의 초미세먼지는 승객뿐 아니라 인근 주민들에게도 영향을 미친다. 샤를드골 공항에서 1㎞ 떨어진 곳의 초미세먼지 농도는 파리 순환 도로에서 불과 몇 미터 떨어진 곳과 비슷했다. 런던 개트윅 공항에서 500m 떨어진 지점의 초미세먼지는 런던 도심 가장 붐비는 도로변보다 높았다. 샤를드골 공항의 초미세먼지는 5㎞ 이상 떨어진 곳에서도 감지됐다. 런던에서는 히드로 공항의 초미세먼지가 서부와 중부 런던 전역에서 검출돼 수백만명이 이를 호흡하고 있는 것으로 나타났다.

전 세계 해군 함정의 ‘레이저 무기’ 탑재 경쟁이 불이 붙고 있다. 지난 19일(현지시간) 과학 매체 라이브사이언스는 일본이 100킬로와트(kW)급 에너지를 가진 레이저 빔을 발사하는 시스템을 배치해 내년에 발사 시험에 들어간다고 보도했다. 일본 방위성 산하 방위장비청(ATLA)은 이 레이저 시스템은 6200t급 실험 전용함인 JS 아스카 함에 탑재됐으며 곧 바다로 보내져, 내년 2월 27일 이후 본격적인 해상 시험을 통해 드론 및 박격포탄 요격 능력을 검증할 예정이다 앞서 일본은 2018년부터 본격적으로 레이지 무기 개발에 착수했으며 가와사키 중공업이 2023년 2월 ATLA에 시제품을 납품했다. 이 레이저 무기는 10개의 레이저(각각 10kW 출력)를 결합, 100kW의 단일 빔을 생성해 금속 표면을 녹일 수 있을 만큼 강력한 집속력을 가진 것으로 알려졌다. 그러나 실전에 배치되기까지 넘어야 할 장애물은 많다. 고도로 집중된 에너지로 목표물을 타격하는 지향성 에너지 시스템은 발사 간 재충전에 많은 시간이 소요되고 상당한 냉각 및 전력을 필요하기 때문이다. SF영화 속에서나 볼 법한 레이저 무기는 재래식 무기에 비해 도입 비용이 크지만 발사 비용이 매우 저렴하고 전력만 있으며 거의 무한대로 쏠 수 있다. 세계 여러 국가가 무기를 개발 중인데, 특히 이스라엘은 조만간 레이저빔 방공 요격체계 ‘아이언빔’(Iron Beam)을 현장에 배치한다. 이스라엘 방산기업 라파엘과 엘빗 시스템즈가 10년 이상 개발해 온 아이언빔은 미사일, 로켓, 드론 등을 요격하기 위한 최첨단 고출력 레이저 방공시스템이다. 이스라엘은 이미 ‘아이언돔’(Iron Dome)으로 그물 같은 방어망을 펼치고 있지만, 아이언빔은 이와 구별되는 큰 장점을 갖고 있다. 바로 ‘미친’ 가성비다. 아이언돔은 미사일 기반이기 때문에 1회 발사 비용이 우리 돈으로 수천만 원에서 수억 원에 달하지만 아이언빔은 5000원 수준에 불과해 ‘전기가 곧 탄약’이라는 개념을 실현했다. 이처럼 육상에서는 레이저 무기 배치가 현실화했지만 다음 시험 무대는 바로 바다다. 현재 미 해군은 구축함 USS 프레블에 ‘헬리오스’(HELIOS) 레이저 무기를 탑재하여 시험하고 있다. 60kW 출력의 헬리오스는 이미 드론을 타격하는 시험에 성공했다. 영국도 레이저 무기 ‘드래곤 파이어’(Dragonfire)를 개발해 2027년까지 45형 구축함에 탑재할 예정인데, 1㎞ 떨어진 곳에 있는 1파운드짜리 동전을 맞힐 만큼 정확도가 높다고 알려져 있다. 특히 보도에 따르면 스코틀랜드 헤브리디스 제도에서 실시된 시험에서 드래곤 파이어는 최대 시속 650㎞로 비행하는 드론을 성공적으로 요격했다. 이 속도는 러시아의 샤헤드-238 드론의 최고 속도를 능가하는 것으로, 이 정도면 영국은 드론을 공격할 수 있는 세계 최고의 무기를 보유했음을 의미한다. 중국도 레이저 무기 개발에 박차를 가하고 있는데, 이달 초 민간 화물선인 로로선 갑판 위에서 고출력 레이저 무기 ‘LY-1’이 포착된 바 있다. LY-1은 지난 9월 3일 중국 전승절 열병식에서 처음 공개됐으며 중국 매체들은 출력이 180~250kW 수준으로 미 해군의 헬리오스보다 강력하다고 주장하고 있다.

전 세계 해군 함정의 ‘레이저 무기’ 탑재 경쟁이 불이 붙고 있다. 지난 19일(현지시간) 과학 매체 라이브사이언스는 일본이 100킬로와트(kW)급 에너지를 가진 레이저 빔을 발사하는 시스템을 배치해 내년에 발사 시험에 들어간다고 보도했다. 일본 방위성 산하 방위장비청(ATLA)은 이 레이저 시스템은 6200t급 실험 전용함인 JS 아스카 함에 탑재됐으며 곧 바다로 보내져, 내년 2월 27일 이후 본격적인 해상 시험을 통해 드론 및 박격포탄 요격 능력을 검증할 예정이다 앞서 일본은 2018년부터 본격적으로 레이지 무기 개발에 착수했으며 가와사키 중공업이 2023년 2월 ATLA에 시제품을 납품했다. 이 레이저 무기는 10개의 레이저(각각 10kW 출력)를 결합, 100kW의 단일 빔을 생성해 금속 표면을 녹일 수 있을 만큼 강력한 집속력을 가진 것으로 알려졌다. 그러나 실전에 배치되기까지 넘어야 할 장애물은 많다. 고도로 집중된 에너지로 목표물을 타격하는 지향성 에너지 시스템은 발사 간 재충전에 많은 시간이 소요되고 상당한 냉각 및 전력을 필요하기 때문이다. SF영화 속에서나 볼 법한 레이저 무기는 재래식 무기에 비해 도입 비용이 크지만 발사 비용이 매우 저렴하고 전력만 있으며 거의 무한대로 쏠 수 있다. 세계 여러 국가가 무기를 개발 중인데, 특히 이스라엘은 조만간 레이저빔 방공 요격체계 ‘아이언빔’(Iron Beam)을 현장에 배치한다. 이스라엘 방산기업 라파엘과 엘빗 시스템즈가 10년 이상 개발해 온 아이언빔은 미사일, 로켓, 드론 등을 요격하기 위한 최첨단 고출력 레이저 방공시스템이다. 이스라엘은 이미 ‘아이언돔’(Iron Dome)으로 그물 같은 방어망을 펼치고 있지만, 아이언빔은 이와 구별되는 큰 장점을 갖고 있다. 바로 ‘미친’ 가성비다. 아이언돔은 미사일 기반이기 때문에 1회 발사 비용이 우리 돈으로 수천만 원에서 수억 원에 달하지만 아이언빔은 5000원 수준에 불과해 ‘전기가 곧 탄약’이라는 개념을 실현했다. 이처럼 육상에서는 레이저 무기 배치가 현실화했지만 다음 시험 무대는 바로 바다다. 현재 미 해군은 구축함 USS 프레블에 ‘헬리오스’(HELIOS) 레이저 무기를 탑재하여 시험하고 있다. 60kW 출력의 헬리오스는 이미 드론을 타격하는 시험에 성공했다. 영국도 레이저 무기 ‘드래곤 파이어’(Dragonfire)를 개발해 2027년까지 45형 구축함에 탑재할 예정인데, 1㎞ 떨어진 곳에 있는 1파운드짜리 동전을 맞힐 만큼 정확도가 높다고 알려져 있다. 특히 보도에 따르면 스코틀랜드 헤브리디스 제도에서 실시된 시험에서 드래곤 파이어는 최대 시속 650㎞로 비행하는 드론을 성공적으로 요격했다. 이 속도는 러시아의 샤헤드-238 드론의 최고 속도를 능가하는 것으로, 이 정도면 영국은 드론을 공격할 수 있는 세계 최고의 무기를 보유했음을 의미한다. 중국도 레이저 무기 개발에 박차를 가하고 있는데, 이달 초 민간 화물선인 로로선 갑판 위에서 고출력 레이저 무기 ‘LY-1’이 포착된 바 있다. LY-1은 지난 9월 3일 중국 전승절 열병식에서 처음 공개됐으며 중국 매체들은 출력이 180~250kW 수준으로 미 해군의 헬리오스보다 강력하다고 주장하고 있다.

미세먼지, 그중에서도 입자 크기가 2.5㎛ 이하인 초미세먼지는 작은 크기 때문에 폐 안쪽 깊숙한 곳까지 침투해 염증을 유발하고 심혈관 질환의 위험을 높일 수 있다. 따라서 미세먼지와 초미세먼지 오염이 심할 때는 노약자의 경우 마스크 착용을 권장한다. 물론 공기가 나쁠 때일수록 잘 챙겨 먹는 것도 중요하다. 흔히 미세먼지나 대기오염에는 삼겹살처럼 기름기 많은 음식이 좋다는 속설이 있지만, 이는 의학적으로 근거가 빈약하다. 오히려 미세먼지 속 유해 물질은 지방에 잘 녹는 성질(지용성)이 있어 고지방 음식 섭취가 체내 흡수를 돕는 역효과를 낼 수 있다. 식약처는 미세먼지가 심할 때 충분한 수분 섭취와 함께 미나리, 배, 마늘, 해조류(미역, 다시마), 등푸른 생선(고등어), 버섯, 녹차, 양파 등 항산화, 염증 완화, 중금속 배출 등에 도움을 줄 수 있는 식품을 자주 추천해왔다. 여기에는 물론 과학적 근거가 있다. 예를 들어 과일과 채소에 풍부한 비타민 C는 이전부터 미세먼지와 대기오염에 의한 호흡기 염증을 감소시킨다. 호주 시드니 공대(UTS)와 울콕 의학 연구소(Woolcock Institute of Medical Research) 과학자들은 비타민 C가 초미세먼지가 기관지와 폐 조직에 일으키는 염증을 완화하는 기전을 좀 더 자세히 연구했다. 연구팀은 쥐를 이용한 동물 모델과 인간의 폐세포를 이용한 실험실 모델을 통해 초미세먼지가 염증 세포 증가, IL-1β, TNF-α, IL-17과 같은 사이토카인 수치 상승, 그리고 산화 스트레스 증가를 유발한다는 것을 확인했다. 또 초미세먼지는 쥐와 사람 세포에서 주요 세포 소기관인 미토콘드리아의 팽창과 파괴를 유발하고 해로운 활성산소 생성을 촉진해 세포 파괴를 유도했다. 하지만 초미세먼지에 노출된 쥐에 비타민 C를 투여한 결과 염증 지표가 감소하고 SOD2 및 GPX4와 같은 항산화 효소가 회복되고 미토콘드리아 구조와 기능 역시 보존되는 효과가 나타났다. 이 효과는 인체 세포에서도 비슷하게 확인할 수 있었다. 만성적인 초미세먼지 노출에 의한 염증과 손상을 막기 위해 비타민 C를 충분히 섭취하는 것이 좋다는 것을 시사하는 결과다. 해당 연구는 저널 국제 환경 학회지(Environment International)에 게재됐다. 이번 연구에서 쥐에 투여한 비타민 C의 용량은 사람으로 치면 하루 1000mg에 달하는 고용량이었다. 하지만 쥐와 사람의 비타민 C 필요량이 다른 만큼 식품으로 섭취하기 힘든 수준의 고용량 비타민 보충제 요법을 일반적으로 권장하기는 힘들다. 그보다는 비타민 C뿐 아니라 다른 항산화 물질과 미네랄, 식이섬유 등을 충분히 포함한 균형 잡힌 식단과 충분한 수분 섭취를 권장한다. 특히 비타민 C는 수용성이므로 조리 시 파괴되기 쉬워 가급적 신선한 생과일이나 채소 형태로 섭취하는 것이 유리하다. 특정 음식을 많이 먹거나 영양제에 의존하는 것보다 균형 잡힌 식단을 유지하는 것이 질병을 예방하고 건강을 지키는 첫걸음이다.

미세먼지, 그중에서도 입자 크기가 2.5㎛ 이하인 초미세먼지는 작은 크기 때문에 폐 안쪽 깊숙한 곳까지 침투해 염증을 유발하고 심혈관 질환의 위험을 높일 수 있다. 따라서 미세먼지와 초미세먼지 오염이 심할 때는 노약자의 경우 마스크 착용을 권장한다. 물론 공기가 나쁠 때일수록 잘 챙겨 먹는 것도 중요하다. 흔히 미세먼지나 대기오염에는 삼겹살처럼 기름기 많은 음식이 좋다는 속설이 있지만, 이는 의학적으로 근거가 빈약하다. 오히려 미세먼지 속 유해 물질은 지방에 잘 녹는 성질(지용성)이 있어 고지방 음식 섭취가 체내 흡수를 돕는 역효과를 낼 수 있다. 식약처는 미세먼지가 심할 때 충분한 수분 섭취와 함께 미나리, 배, 마늘, 해조류(미역, 다시마), 등푸른 생선(고등어), 버섯, 녹차, 양파 등 항산화, 염증 완화, 중금속 배출 등에 도움을 줄 수 있는 식품을 자주 추천해왔다. 여기에는 물론 과학적 근거가 있다. 예를 들어 과일과 채소에 풍부한 비타민 C는 이전부터 미세먼지와 대기오염에 의한 호흡기 염증을 감소시킨다. 호주 시드니 공대(UTS)와 울콕 의학 연구소(Woolcock Institute of Medical Research) 과학자들은 비타민 C가 초미세먼지가 기관지와 폐 조직에 일으키는 염증을 완화하는 기전을 좀 더 자세히 연구했다. 연구팀은 쥐를 이용한 동물 모델과 인간의 폐세포를 이용한 실험실 모델을 통해 초미세먼지가 염증 세포 증가, IL-1β, TNF-α, IL-17과 같은 사이토카인 수치 상승, 그리고 산화 스트레스 증가를 유발한다는 것을 확인했다. 또 초미세먼지는 쥐와 사람 세포에서 주요 세포 소기관인 미토콘드리아의 팽창과 파괴를 유발하고 해로운 활성산소 생성을 촉진해 세포 파괴를 유도했다. 하지만 초미세먼지에 노출된 쥐에 비타민 C를 투여한 결과 염증 지표가 감소하고 SOD2 및 GPX4와 같은 항산화 효소가 회복되고 미토콘드리아 구조와 기능 역시 보존되는 효과가 나타났다. 이 효과는 인체 세포에서도 비슷하게 확인할 수 있었다. 만성적인 초미세먼지 노출에 의한 염증과 손상을 막기 위해 비타민 C를 충분히 섭취하는 것이 좋다는 것을 시사하는 결과다. 해당 연구는 저널 국제 환경 학회지(Environment International)에 게재됐다. 이번 연구에서 쥐에 투여한 비타민 C의 용량은 사람으로 치면 하루 1000mg에 달하는 고용량이었다. 하지만 쥐와 사람의 비타민 C 필요량이 다른 만큼 식품으로 섭취하기 힘든 수준의 고용량 비타민 보충제 요법을 일반적으로 권장하기는 힘들다. 그보다는 비타민 C뿐 아니라 다른 항산화 물질과 미네랄, 식이섬유 등을 충분히 포함한 균형 잡힌 식단과 충분한 수분 섭취를 권장한다. 특히 비타민 C는 수용성이므로 조리 시 파괴되기 쉬워 가급적 신선한 생과일이나 채소 형태로 섭취하는 것이 유리하다. 특정 음식을 많이 먹거나 영양제에 의존하는 것보다 균형 잡힌 식단을 유지하는 것이 질병을 예방하고 건강을 지키는 첫걸음이다.

대학 독자 개발 위성… ‘저궤도 항법기술·해양 플라스틱 탐지’ 임무 수행 한국형 발사체 누리호(KSLV-II)에 탑재되어 우주로 향한 세종대학교의 큐브위성 ‘스파이론(SPIRONE)’이 발사 직후 성공적으로 초기 운용 단계에 진입했다. 세종대는 지난 11월 27일 새벽 누리호로 발사된 스파이론이 약 600km 궤도에 정상 안착했으며 위성 지상국에서 안정적인 신호를 연속적으로 수신하고 있다고 9일 밝혔다. 스파이론은 항공우주공학과 김오종 교수가 총괄하고 11명의 학생 연구원이 3년에 걸쳐 독자 개발한 2U급 초소형 위성이다. 단순한 교육용 위성을 넘어 대학 기반의 우주 실증이 본격화되었다는 점에서 큰 의미가 있다. 연구팀은 현재 단방향 신호 수신에 이어 양방향 교신 절차에 착수했다. 김 교수는 “현재까지 위성 상태는 매우 안정적이며 곧 양방향 교신을 성공시켜 핵심 임무를 개시할 것”이라고 밝혔다.

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

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

빛의 속도로 날아가 적의 미사일을 요격하는 레이저 무기가 현실화했다. 지난 1일(현지시간) 이스라엘 예루살렘 포스트 등 현지 언론은 레이저빔 방공 요격체계 ‘아이언빔’(Iron Beam)이 현장에 배치된다고 보도했다. 이날 이스라엘 국방부 국방연구개발국장 대니 골드는 “기존 패러다임을 뒤흔드는 레이저 방어 시스템 아이언빔이 오는 30일 배치될 것”이라면서 “전장에서의 교전 수칙을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상된다”고 밝혔다. 이스라엘 방산기업 라파엘과 엘빗 시스템즈가 10년 이상 개발해 온 아이언빔은 미사일, 로켓, 드론 등을 요격하기 위한 최첨단 고출력 레이저 방공시스템이다. 이스라엘은 이미 ‘아이언돔’(Iron Dome)으로 그물 같은 방어망을 펼치고 있지만, 아이언빔은 이와 구별되는 큰 장점을 갖고 있다. 바로 ‘미친’ 가성비다. 아이언돔은 미사일 기반이기 때문에 1회 발사 비용이 우리 돈으로 수천만 원에서 수억 원에 달하지만 아이언빔은 5000원 수준에 불과해 ‘전기가 곧 탄약’이라는 개념을 실현했다. 특히 아이언빔은 이미 실전에서도 능력이 검증됐다. 지난해 10월 이스라엘 국방부는 아이언빔으로 레바논 무장 정파 헤즈볼라의 드론 약 40대를 격추했다고 발표한 바 있다. 보도에 따르면 라파엘은 총 4종류의 레이저 요격체계를 개발했는데, 이중 아이언빔이 가장 높은 출력(100kW)과 지름(450㎜)으로 사거리가 최대 10㎞에 달한다. 이외에 이동형인 아이언빔 모바일, 해군 아이언빔, 단거리용인 라이트빔이 있다. 예루살렘 포스트는 “미국을 비롯해 영국, 중국, 일본 등 여러 나라가 레이저 방어시스템을 개발하고 있지만 아이언빔만이 유일하게 시험발사를 넘어 실제 현장에 배치된다”고 평가했다.