인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

구글·아마존도 자체 칩 본격화삼성·SK, HBM 다변화 기회로 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장이 범용 성능을 앞세운 ‘엔비디아 표준’과 비용·전력 효율을 극대화한 ‘빅테크 전용 칩’ 간에 2차 경쟁 국면으로 진입했다. 구글과 아마존에 이어 마이크로소프트(MS)까지 독자 AI 가속기를 공개하며 자체 칩 생태계를 확대한 가운데, SK하이닉스가 MS의 신규 가속기에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 등 우리나라 반도체 산업의 선전은 계속될 전망된다. MS는 26일(현지시간) 자체 개발한 AI 가속기 ‘마이아 200’을 공개하고 “MS가 지금까지 배포한 추론 시스템 가운데 가장 효율적이며, 현재 운영 중인 최신 시스템 대비 달러당 성능이 30% 더 좋다”고 밝혔다. 마이아200은 대만 TSMC의 3나노 공정을 적용한 주문형 반도체(ASIC) 기반 칩으로, 대규모 AI 추론 작업의 효율을 극대화한다. 마이아 200에는 총 216GB의 5세대 고대역폭 메모리(HBM3E)가 탑재됐고, SK하이닉스가 12단 HBM3E를 단독 공급하는 것으로 알려졌다. 구글과 아마존웹서비스(AWS) 역시 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 행보를 이어가고 있다. 구글은 브로드컴과 공동 설계한 텐서처리장치(TPU) ‘트릴리움’을 고도화해 자사 AI 서비스 전반에 적용 중이며, AWS는 AI 학습에 특화된 전용 칩 ‘트레이니엄’을 중심으로 자체 칩 전략을 확대하고 있다. 이들 전용 칩은 범용 연산에 강점을 지닌 GPU와 달리, AI 연산의 핵심인 행렬 계산에 자원을 집중하는 구조로 설계돼 비용과 전력 효율을 크게 끌어올린 것이 특징이다. 엔비디아는 이에 맞서 차세대 플랫폼 ‘루빈(Rubin)’을 통해 기술 격차를 다시 벌리겠다는 전략을 내세우고 있다. 루빈은 차세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 기반으로 성능과 확장성을 동시에 강화하는 것이 핵심으로, 자체 AI 칩 확산에 ‘절대 성능’으로 대응하겠다는 구상으로 해석된다. 이 같은 ‘탈 엔비디아’ 흐름은 국내 메모리 반도체 업계에는 오히려 기회로 작용하고 있다. SK하이닉스는 MS의 마이아 200을 비롯해 구글, AWS 등 글로벌 빅테크의 자체 AI 전용 칩으로 HBM 공급처를 빠르게 넓히며 시장 1위의 입지를 공고히 하고 있다. AI 학습에서 추론으로 무게중심이 이동하는 2차 경쟁 국면 역시 고성능 메모리 수요를 확대하는 요인으로 작용하고 있다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 관련 품질 테스트에서 긍정적인 평가를 받은 것으로 전해졌고, 차세대 제품 양산을 목표로 준비에 속도를 내고 있다.

사법부 인공지능위 작년 4월 출범사법 신뢰 증진하는 게 궁극적 목표AI 법관 논의, 사법부 불신에서 비롯AI는 과거 데이터로 결과물 도출새 사건의 고유한 성격 반영 못 해‘법관에 의해 재판받을 권리’ 중요재판 지원 AI사업 예산 턱없이 부족20개의 과업… 10년간 4150억 필요‘AI 로드맵’ 예산 4년간 145억 그쳐 “필연적으로 AI는 법률 직역에 들어올 수밖에 없습니다. 법률가에게 AI는 미지의 세계에서 헤매지 않고 핵심에 접근하게 해주는 약도와 같아요. 다만 AI 판사는 위험한 발상입니다. 기술적으로 불가능할뿐더러 위헌입니다.” 최초의 이공계 출신 대법관으로 사법부 인공지능(AI)위원회를 이끄는 이숙연 대법관은 지난 19일 대법원에서 진행한 서울신문과의 인터뷰에서 “사법부는 AI라는 피할 수 없는 흐름에서 인간을 중심에 두고 신뢰성과 투명성을 강화하는 방향으로 나아가려 하고 있다”며 이렇게 말했다. 현직 대법관의 인터뷰는 전례가 거의 없지만, 이 대법관은 사법부의 AI 도입 중요성을 강조하기 위해 인터뷰에 응했다. AI가 법률서비스의 판도를 빠르게 바꾸는 가운데 사법부도 지난해 4월부터 AI위원회를 꾸려 대응하고 있다.  -사법부에 AI를 도입하는 이유는. “사법 신뢰를 증진하는 것이 궁극적인 목표다. 최근 사법부는 재판 지연으로 비판받아 왔다. 사회 구조가 다변화되면서 분쟁은 복잡해지고, 사건의 난도는 높아지고 있다. 최근에는 상용 AI를 활용해 준비 서면을 작성하는 변호사나 당사자가 등장하면서 서면 분량이 급격히 증가하고 가짜 판례나 법령이 제출되면서 재판부에 어려움이 가중되고 있다.” -사법부 AI 도입은 어디까지 왔나. “사법부 AI위원회는 지난해 4월 법원행정처장의 자문기구로 출범해 12월까지 7차에 걸쳐 회의를 진행했다. 위원회는 올해까지 사법부 내 AI 기반을 구축하고 2028년까지 재판 데이터 표준화, 품질 고도화 등을 통한 AI 구현·확산, 2030년까지 고도화 및 AI 활용을 안착시킨다는 내용의 ‘AI 로드맵’을 수립했다.” -사법부 AI위원회의 궁극적인 목표는. “가장 바람직한 시나리오는 사법부가 성능 좋은 AI 시스템을 성공적으로 구축해 법관들의 기록 검토 시간을 단축하는 것이다. 그러면 재판은 진정한 의미의 청송(재판을 위해 송사를 듣는 일)이 될 수 있다. 불행한 시나리오라면 부족한 예산과 인력으로 인해 사법부가 개발한 AI가 완성된 시점에 이미 낙후된 기술이 되는 일이다. AI가 만들어 낸 가짜 정보가 여과 없이 법정에 제출되는 반면 재판부에 이를 걸러낼 도구가 없다면 재판 지연, 사법 비용 증가 등 부작용이 이어질 수 있다.” -AI가 바꿔 놓을 법조계의 모습은. “AI는 법률 서비스를 이용하기 어려웠던 계층의 사법 접근성을 확대할 것이다. 전문가와 일반 국민 사이 정보 비대칭이 해소되고 사건 이해도는 높아져 재판을 통하지 않고 해결되는 분쟁이 증가할 수도 있다. 반면 AI가 제공하는 정보는 법적 조언이 아닌 일반적 설명인데도 이용자가 이를 과신할 위험이 있다. AI 리터러시(활용 능력)를 갖춰야 한다.” -종래에는 AI가 판사나 변호사 등을 대체할 수 있을까. “AI 법관 이야기가 나오는 것은 사법부에 대한 불신이 크기 때문이라고 생각한다. 저희가 반성하고 더 겸허히 재판에 임해야 한다. 하지만 AI 법관은 위험한 발상인 것 같다. 29년 동안 판사를 했지만 똑같은 사건은 단 하나도 없었다. AI는 과거의 학습데이터를 바탕으로 하기 때문에 새로 발생한 사건의 고유한 성격을 반영하지 못하는 한계가 있다. 또 우리 헌법은 ‘법관에 의해 재판받을 권리’를 명시하고 있고 개인정보보호법도 완전히 자동화된 의사결정을 거부할 권리를 보장하고 있다. 고로 AI 법관은 위헌이기도 하다.” -사법부 AI 시스템 도입에 어려움이 있다면. “10년에 4150억원이 필요하지만, 현재 법원 재판지원 AI 구축 사업에 확보한 예산은 4년간 145억원에 불과하다. 앞서 차세대 전자소송 구축 및 운영에 관한 총사업비 예산이 10년에 2000억원이 책정된 점을 고려하면, AI 도입에는 그 이상의 예산이 필요하다. 이와 별도로 GPU 장비 예산 약 1000억원, AI 전용센터(제3센터) 구축 건축비 1100억원 등이 소요된다. 현재로서는 ‘사법부 AI 로드맵’에서 정한 20개의 과업 중 반의반도 구현하기 어려울 것 같다.” ■ 이숙연 대법관은 1968년 인천에서 태어나 포항공대를 수석 입학해 산업공학과를 졸업했다. 포항제철 입사 4개월만에 1991년 강경대 열사 사망 항의시위에 참석했다가 부당해고를 당했고, 2년 간 ‘나홀로 소송’에서 승소, 고려대 법대로 편입했다. 사법연수원 26기 수료 후 1997년 서울지법 서부지원에서 판사 생활을 시작해 2006년 법원행정처 정보화심의관을 역임했다. 2011년에는 여성 법관 최초로 서울중앙지법 영장전담판사가 됐다. 이후 서울고법 판사, 특허법원 판사 등을 거쳐 2024년 8월 대법관에 임명됐다.

1970년 개통된 경부고속도로는 산업화 시대 ‘물류 동맥’으로 한국 경제의 비약적인 발전을 이끌었다. 26년 후인 1996년에 세계 최초로 상용화한 코드분할다중접속(CDMA) 이동통신 서비스는 ‘데이터 동맥’이 돼 우리나라를 정보기술(IT) 강국으로 도약시켰다. 또다시 30년이 흐른 지금 초고압 직류 송전망(HVDC) 구축 프로젝트인 ‘서해안 에너지 고속도로’가 4차 산업의 동맥으로 부상했다. 이 기회를 놓치면 막대한 전력이 필요한 ‘인공지능(AI) 대전환’에 실패할 것이라는 목소리가 높다. 25일 한국전력에 따르면 전력계통영향평가 시범 운영을 신청(지난해 9월 기준)한 데이터센터 총 318건 가운데 149건(46.9%)이 전력 공급 불가 판정을 받았다. 수도권의 경우 210건 중 134건(63.8%)이 허가를 받지 못했다. 대규모 전력을 사용하는 데이터센터가 수도권에 집중되면서 기존 전력망의 한계를 넘어선 결과다. 지역별로 경기도가 168건의 데이터센터 전력평가 신청 중 108건(64.3%)이 무산돼 가장 많았고 인천에서는 18건이 신청됐지만 모두 불가 판정을 받았다. 이어 서울은 24건 중에서 8건이, 전북도는 6건 중 5건이, 세종시는 9건 중 3건이 공급 불가 판정을 받았다. 이들 지역에 안정적으로 전력을 공급할 서해안 에너지 고속도로 등 서남권의 에너지 인프라 구축이 절실한 상황이다. 산업계는 전기를 공기처럼 안정적으로 공급하지 못하면 AI 모델도, 데이터센터도, 반도체 산업도 없다는 입장이다. 통신업계 관계자는 “기술 변화가 빠른 AI 시장 대응에 있어 최대 승부처는 전력 확보”라고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 공급하기로 약속한 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 안정적으로 가동하려면 연 500㎿의 전력이 필요하다. 인구 20만명의 신도시 두 곳이 1년간 쓰는 전력량이다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “중국, 미국과 함께 한국이 AI 3강이 되려면 전력부터 3강이 돼야 한다”고 강조했다. 국내 전력 인프라의 핵심 축은 전남을 비롯해 서남권을 따라 형성돼 있다. 서남권은 해상풍력과 태양광 등 재생에너지 자원이 풍부하다. KDB미래전략연구소는 호남권과 수도권을 연결하는 전력망이 적시에 구축되지 않으면 2036년에 호남권에서 발생하는 재생에너지의 잉여 전력은 58.5GW에 달할 것으로 전망했다. 서해안 대규모 해상풍력 단지에서 생산된 전력을 수도권으로 보내는 서해안 에너지 고속도로(새만금~서화성)는 AI를 가동하는 전력의 혈관 역할을 할 것으로 기대된다. 이재명 정부의 핵심 금융정책인 국민성장펀드 1호 메가프로젝트가 투자처로 전남 해남 신안우이 해상풍력 프로젝트를 검토하는 것도 에너지 수급 및 지역균형발전 면에서 상징적이다. 정부는 2030년까지 620㎞에 이르는 서해안 에너지 고속도로를 구축할 계획이다. 박상인 서울대 행정대학원 교수는 “서남권에 AI 생태계를 위한 에너지 인프라를 우선 구축하고 장기적으로 에너지 고속도로를 동남권까지 연결하는 전략을 펴야 한다”고 말했다. 유승훈 서울과기대 미래에너지융합학과 교수는 “AI 산업은 생산성 향상으로 이어져 국내총생산(GDP)뿐만 아니라 잠재성장률도 높이게 될 것”이라면서 “세계 각국이 AI 데이터센터에 안정적인 전력을 공급하려고 총력전에 나선 상황에서 한국도 서해안 에너지 고속도로를 속도감 있게 구축해야 한다”고 강조했다.

한국은행이 최근 사내 업무망에 자체 AI(인공지능) 시스템인 ‘BOKI(Bank of Korea Intelligence·가칭)’를 도입했습니다. 중앙은행이 외부에 데이터를 보내지 않고 내부에 자체적으로 AI를 구축한 사례는 한국은행이 세계 최초라고 하는군요. 2020년 한은은 ‘BOK 2030’이라는 중장기 계획을 세워 차근차근 디지털 혁신을 위한 과정을 밟아왔습니다. 한은의 BOKI 도입은 AI가 대중들에게 알려지기 전부터 노력한 끝에 이뤄낸 값진 결실이라고 할 수 있죠. 한은은 초기 언어모델에 대한 개념조차 희미했을 무렵부터 선제적으로 AI 시스템 도입을 검토했습니다. 당시 한은은 서울대학교와 함께 산학협력 형태로 초기 언어모델 제작을 시도하기도 하고, 호주 시드니대와 함께 보고서의 표나 그래프를 찾고 해석해주는 AI를 연구하는 등 갖가지 시도를 해봅니다. 그러던 중 2023년 중반부터 본격적으로 국내외 언어모델을 검토합니다. 구글이나 오픈AI 같은 해외 모델도 검토했지만, 한은을 포함해 금융권에 도입된 망 분리 환경에서의 데이터 보안이 가장 큰 걸림돌이었습니다. 결국 한은은 2023년말 ‘네이버클라우드’와 손을 잡았습니다. 네이버의 거대언어모델(LLM)을 들여와 중앙은행 업무에 맞게 내부망에 ‘폐쇄형(Private) 클라우드’를 구축하는 방식을 택했죠. 지금까지 한은은 BOKI를 돌리기 위해 GPU(그래픽 처리 장치) 80장을 확보했다고 하는데요. 이는 전 세계 중앙은행 중 최대 규모로 알려져 있습니다. 준비 과정은 그야말로 ‘사투’였습니다. 일반 사무용 건물인 한은 본관 서버실은 GPU의 엄청난 열기와 전력 소모를 감당하기 어려워서 전기 공사를 다시 하고 항온·항습기까지 추가 설치해야 했다고 하네요. 이 서버실은 보안이 너무 철저해서, 담당 부서장인 디지털혁신실장조차 별도의 인가를 받은 출입증 없이는 들어갈 수 없다고 합니다. BOKI가 똑똑한 답변을 내놓을 수 있는 비결은 한은이 축적한 방대한 데이터에 있습니다. 한은은 14개 부서에서 300만개에 달하는 문서를 취합해 개인정보를 필터링하고 중복을 제거한 뒤, 최종적으로 140만 건의 핵심 자료를 AI가 학습할 수 있는 형태로 변환했습니다. 특히 변환이 까다로운 한글(HWP) 문서들을 기계가 읽을 수 있는 표준 형태로 바꾸는 데 상당한 공을 들였습니다. 한은 내부에서는 “AI를 일 잘하게 만들려고 사람이 초기에 너무 많은 일을 해야 했다”고 농담하기도 했다는 후문입니다. 한은이 과연 디지털 전환(AX)의 선두 주자로 나설 수 있을지 향후 행보가 주목됩니다.

정부가 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 경쟁력 확보를 위해 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 개발 정예 팀을 1곳 추가로 선정한다. 과학기술정보통신부는 23일 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여할 정예팀 1곳을 추가 공모한다고 밝혔다. 공모 기간은 이날부터 다음 달 12일까지다. 이번 추가 공모는 세계 최상위 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 가속화하고, 국내 AI 생태계의 성장과 확장을 촉진하려는 조치다. 정부는 기존 3개 정예 팀과 유의미한 기술 경쟁이 가능하고, 단순 모델 개발을 넘어 국내 AI 생태계 전반에 기여할 수 있는 역량을 갖춘 팀을 선발할 계획이다. 공모 대상은 국내 AI 기업·기관을 중심으로 한 정예팀으로 컨소시엄 형태도 가능하다. 참여팀은 최신 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상 성능을 목표로 한 구체적인 개발 전략과 방법론을 제시해야 한다. 선정 여부는 전문가 평가위원단의 서면·발표 평가를 통해 결정되며, 평가위원 과반이 경쟁력과 생태계 기여 가능성을 인정해야 최종 선정된다. 적합한 팀이 없다고 판단되면 추가 선정을 하지 않는다. 추가로 선정되는 정예 팀에는 기존 정예 팀과 동등한 수준의 지원이 제공된다. B200 768장 규모의 GPU 자원을 비롯해 데이터 공동구매, 데이터 구축·가공 지원이 이뤄지며, ‘K-AI 기업’ 명칭도 부여된다. 정부는 기존 팀들과의 형평성을 고려해 오는 8월 초 단계평가를 추진할 예정이다. 평가 방식은 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가의 틀을 유지하되, 글로벌 주요 리더보드를 목표로 한 벤치마크 선정과 ‘독자성’ 평가 항목 강화 등을 검토한다. 과기정통부는 “지금 이 순간에도 미·중의 빅테크 등은 미래를 향해 도전하며 AI 경쟁력을 높이고 있다”며 “단기 결과가 아닌, 장기적 관점에서 대한민국 AI 생태계의 경쟁력을 높이는 데 정책적 전력을 다하겠다”고 밝혔다.

KT가 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트의 추가 정예팀 선발 공모에 참여하지 않기로 했다. KT는 23일 “추가 정예팀 선발을 위한 공모에 참여하지 않기로 했다”고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 지난 15일 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계 평가 결과를 발표하면서 1개 정예팀을 새롭게 뽑겠다고 밝힌 바 있다. 1차 평가에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 네이버클라우드, NC AI 등 5개 참여 정예팀 중 4곳을 선정하려 했으나 독자성 문제 등으로 인해 3곳만 통과했기 때문이다. 1차 평가를 통과한 정예팀은 LG AI 연구원, SK텔레콤, 업스테이지다. 과기정통부가 1개 정예팀 추가 선발을 공식 발표한 직후부터 KT의 재도전 참여 여부에 업계의 관심이 쏠렸다. 정부도 꾸준히 KT를 AI 신흥 강자 중 한 곳으로 언급해왔기 때문이다. 하지만 KT는 과기정통부가 1개 정예팀 추가 공모에 착수한 23일 재도전 미참여를 공식 발표했다. KT는 “그간 축적한 AI·네트워크·데이터 역량을 바탕으로 국내 AI 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 다양한 방안을 자체 전략에 따라 지속적으로 모색하겠다”고 했다. 이미 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드, NC AI를 비롯해 카카오 등도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 재도전하지 않겠다는 입장을 밝힌 바 있다. 한편 과기정통부는 오는 2월 12일까지 신규 정예팀 공모를 진행하고, 기존 1차 평가와 동일하게 전문가 평가를 통해 1곳을 최종 선정할 계획이다. 추가 선정된 정예팀에게도 B200 768장 규모의 GPU(그래픽처리장치) 자원 지원, ‘K-AI 기업’ 명칭 부여 등이 제공된다.

권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

‘한국판 샌프란시스코’를 표방한 국내 첫 자율주행 실증도시로 광주광역시가 21일 선정됐다. 국토교통부는 이날 광주 전역을 자율차 시범운행지구로 지정하는 내용을 담은 ‘자율주행 실증도시 추진 방안’을 발표했다. 지난해 정부가 ‘2027년 레벨4 자율주행차 상용화’ 목표를 제시한 데 따른 후속 조치다. 그동안 전국 17개 시도 55곳과 고속도로 전 구간이 자율차 시범운행지구로 운영됐지만, 도시 전체가 지정된 것은 이번이 처음이다. 자율주행 기술은 레벨0(완전 수동)부터 레벨5(완전 자율주행)까지 6단계로 나뉜다. 미국과 중국은 운전자 개입 없이 차량이 스스로 주행하고 돌발 상황에도 대응할 수 있는 레벨4 단계에 진입했다. 반면 국내 기술 수준은 레벨3 단계에 머물러 있다. 고속도로 등 특정 구간에서는 자율주행이 가능하지만, 기상 악화나 돌발 상황에서는 운전자가 개입해야 하는 수준이다. 정부는 광주 실증도시를 통해 실제 교통 환경에서 대규모 데이터를 축적해 기술 수준을 끌어올린다는 계획이다. 광주는 인구 약 139만 명의 대도시이면서 도심과 농촌의 특성이 함께 나타나는 지역으로, 다양한 주행 환경 데이터를 확보하기에 적합하다는 점이 선정 배경으로 꼽혔다. 정부는 2월 초 공모를 거쳐 4월 안에 3개 안팎의 자율주행 기업을 선정하고 실증 전용 차량 200대를 배분할 예정이다. 국토부는 광주 국가 인공지능(AI) 데이터센터의 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 참여 기업의 AI 학습을 지원하고, 실제 도로에서 수집한 데이터를 가상 환경에서 재검증하는 방식도 병행한다.

광주시가 우리나라 최초의 ‘자율주행 실증도시’로 지정됐다. 광주 전역이 실증무대로 활용돼 미국 샌프란시스코와 로스엔젤레스, 중국 우한처럼 자율주행차가 도시 전체를 자유롭게 다니며 자율주행 인공지능(AI) 기술개발과 서비스 상용화 검증이 동시에 이뤄질 전망이다. 광주시는 국가AI데이터센터에 구축된 GPU 자원을 활용해 자율주행 인공지능 학습을 지원하고, 가상환경에서 다양한 주행 시나리오 검증을 병행하는 등 광주가 보유한 인공지능 기반시설과 기술역량을 총동원할 계획이다. 광주시는 국토교통부가 21일 발표한 ‘자율주행 실증도시 추진방안’에 따라 대한민국 최초 자율주행 실증도시로 지정, 도시 전역을 대상으로 대규모 자율주행 실증을 추진한다고 밝혔다. 자율주행 실증도시는 전국 최초로 도시 전체가 자율주행차 시범운행지구이자 메가샌드박스로 지정되는 사업이다. 국비 610억원을 투입해 자율주행차 200대를 올해 하반기부터 단계적으로 운행할 계획이다. 실증 구간은 광주시 전역을 대상으로 하지만 초기에는 교통량이 상대적으로 적은 외곽지역에서 운행을 시작해 도심으로 점진적으로 확대한다. 안전성이 충분히 확보되면 시민이 직접 체험할 수 있는 무료 탑승도 추진할 계획이다. 먼저 오는 4월 광주시 전역이 시범운행지구로 지정되면 광산구, 북구, 서구 일부에서 실증을 시작한다. 내년 중에는 서구, 남구, 동구까지 포함해 조선대병원 등 주요 지점을 추가하는 등 도시 단위 실증으로 확대한다. 그동안 일부 시도에서 도시 일부 구간을 시범운영지구로 지정해 특정노선을 중심으로 10대 미만의 자율주행차를 운행한 사례는 있었으나, 이번처럼 도시 전역을 대상으로 200대 규모의 자율차를 운행하고 도시전체를 메가 샌드박스로 지정하는 것은 전국 처음이다. 이번 실증사업의 핵심은 ‘데이터 파이프라인’ 구축이다. 자율주행에 최적화된 소프트웨어 중심차량(SDV) 200대가 운행되며, 수집한 대규모 주행 데이터는 광주 국가AI데이터센터의 고성능 컴퓨터를 통해 학습된다. 이를 통해 실제 도로 환경에서 자율주행 인공지능의 판단 능력과 안전성을 고도화할 수 있을 것으로 기대된다. 강기정 광주시장은 “정부가 도시 단위 첫 실증도시로 광주로 선정한 것은 광주를 AI 모빌리티 미래산업 도시로 만들겠다는 대통령의 공약과 의지의 표현”이라며 “이번 실증사업을 출발점으로 2026년을 ‘부강한 광주’로 도약하는 원년으로 만들어 가겠다”고 말했다.

SK텔레콤이 울산 수중 데이터센터 구축 모델 개발에 참여한다. 울산시와 SK텔레콤은 21일 오후 시청 접견실에서 ‘수중 데이터센터 구축 모형(모델) 개발’을 위한 추가 업무협약을 체결한다. 앞서 시는 지난해 11월 KIOST, 울산과학기술원, 한국수력원자력, LS일렉트릭 등 11곳의 기관·기업과 수중 데이터센터 모델 개발을 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협약을 맺은 SK텔레콤은 수중 데이터센터의 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 기반 구축과 서버 운영을 담당한다. 시는 2030년까지 수중 데이터센터 모델 개발을 완료하고, 2031년부터는 상용화를 위한 단지 구축에 나선다는 계획이다. 김두겸 울산시장은 “이번 추가 업무협약은 사업의 기술적 완성도를 높이는 데 중요한 계기가 될 것”이라며 “사업의 성공적인 추진을 위해 참여 기관 및 기업들과 지속 협력하겠다”고 밝혔다.

전남도청 소재지 무안 남악·오룡 신도시의 아파트 매매가와 전셋값 등 부동산 가격이 가파르게 상승하고 있다. 인근 해남군 솔라시도가 인공지능(AI) 데이터 센터 설립의 핵심 지역으로 부상한 데 따른 개발 호재 기대감이 커진 것이 가장 큰 원인이다. 이곳에는 한전KDN이 40MW 규모의 AI 데이터센터를 2조원 규모로 투자할 계획이다. 또 지난해 말 삼성SDS 컨소시엄의 국가 AI 컴퓨팅센터(2조 5000억원 규모, GPU 1만 5000~5만장 계획)와 SK-오픈AI의 유력한 후보지로 확정됐다. 이러한 대형 프로젝트 개발 호재에 힘입어 해남군보다 교통과 교육·정주 여건이 좋은 인근 남악·오룡 신도시로 부동산 수요가 몰리고 있다. 한국부동산원에 따르면 2025년 9월부터 무안 남악·오룡신도시 아파트 매매가격이 0.05~0.20%씩 연속 상승해 평균 가격이 2억 1630만원까지 올랐다. 전세가격도 0.02~0.18% 오름세를 보이며 나온 물량이 부족한 상황이다. 2025년 10월 분양에 나선 ‘오룡2지구 지엔하임’ 아파트(793세대, 84㎡)의 경우 1층 저층만 빼고 거의 분양이 완료됐다. 광주전남 미분양 아파트가 1만세대에 육박한 점을 감안할 때 이례적인 분양 실적이다. 무안 남악신도시에서 부동산중개소를 운영하는 A씨는 “더 오를 수 있다는 기대감에 그나마 나와 있는 아파트 매물도 거둬들이는 상황이고 전세가 귀해서 부르는 대로 가격이 형성되고 있다”며 “실수요자 중심으로 문의가 계속 있지만 최근 투자 심리까지 겹쳐 아파트 가격이 당분간 더 오를 것 같다”고 설명했다.

국내 3대 IT 대기업 모두 재도전 의사 없어 정부, 동일 지원 조건 내걸며 신속 재공모 방침 KT·스타트업 등 예비 탈락팀 참여 여부가 변수 국내 인공지능(AI) 국가대표 선발전인 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트의 ‘패자부활전’에 상징성 있는 대형 IT 기업들이 발을 빼는 모양새다. 독자성 논란으로 탈락한 네이버클라우드와 앞서 예비 단계에서 탈락했으나 재도전 가능성이 높게 점쳐졌던 카카오에 이어, NC AI도 재도전에 응하지 않기로 했다. 16일 IT 업계에 따르면 전날 네이버클라우드와 함께 1차 단계평가에서 고배를 마셨던 NC AI는 정부의 재공모에 응하지 않기로 최종 결정했다. NC AI 관계자는 “이번 프로젝트를 위해 구축한 파운데이션 모델과 파트너십을 기반으로, 당초 목표했던 산업 특화 AI 및 피지컬 AI 기술 개발에 매진하겠다”고 밝혔다. 어제 늦은 시간 불참 의사를 내비쳤던 카카오 역시 이날 “독파모 패자부활전에 나갈 계획이 없다”며 재도전 포기를 공식화했다. 앞서 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 15일 브리핑을 통해 네이버클라우드가 빠진 공석을 채우기 위한 ‘추가 선발’ 계획을 상세히 공개한 바 있다. 이번 1단계 평가 탈락 팀뿐만 아니라 작년 예비 심사에서 떨어졌던 컨소시엄 전체에 다시 문호를 개방하기로 한 것이다. 류 차관은 “추가 선발팀이 기존 팀보다 출발은 늦지만, 지원되는 GPU 자원과 데이터 규모 등 전체적인 지원 조건은 동일하게 보장할 것”이라며 “평가 및 종료 시점을 약 한 달 정도 유연하게 관리해 차별 없는 경쟁 환경을 조성하겠다”고 강조했다. 정부의 이 같은 전향적인 제안에도 불구하고 업계의 반응은 냉담한 분위기다. 네이버·카카오·NC 등 유력 대기업들이 줄줄이 불참을 선언하면서 정부의 재공모 동력이 약화된 게 아니냐는 분석이다. 업계 관계자는 “심사 과정에서 불거진 가이드라인 급조 논란 등으로 정부 정책에 대한 기업들의 신뢰가 낮아진 상태”라며 “치열한 과정을 거쳐 재진입하더라도 얻게 될 실익이 분명치 않다는 판단이 작용했을 것”이라고 분석했다. 이에 따라 추가 선발의 향방은 이제 KT와 코난테크놀로지, 모티프테크놀로지 등 예비 단계 탈락 기업들의 결정에 달리게 됐다. 갑작스러운 재공모 소식에 이들은 내부적으로 참여 여부를 논의 중인 것으로 알려졌다. 대기업들이 대거 이탈한 틈을 타 공공 AI 인프라 지원이 절실한 중견 기업이나 스타트업들이 문을 두드릴 가능성은 여전히 열려 있다. 과기정통부는 10일간의 이의 제기 기간을 거쳐 상반기 내로 4개 정예팀 체제를 완성하겠다는 방침이다. 그러나 국내 AI 산업의 중추인 대기업들이 빠진 자리를 ‘차선책’으로 채우는 방식의 추가 선발이 얼마나 실효성을 거둘 수 있을지에 대해서는 우려의 시각이 지배적이다.

3D 렌더링 및 클라우드 컴퓨팅 시장에서 골렘 네트워크(Golem Network)와 샐러드(Salad)의 전략적 파트너십이 업계의 주목을 받고 있다. 13일 발표된 파트너십의 핵심은 샐러드가 보유한 대규모 분산형 GPU 인프라를 골렘의 탈중앙화 프로토콜 위에서 구동하는 것이다. 양사는 이를 통해 고비용 구조인 기존 렌더링 시장의 비효율을 개선하겠다는 계획이며, 업계에서는 이번 결합이 가져올 가성비에 주목하고 있다. 양사가 공개한 벤치마크 데이터에 따르면 RTX 2070급 그래픽카드를 기준으로 블렌더(Blender) 렌더링 작업을 수행할 경우 샐러드의 유휴 자원 활용 모델은 시간당 약 0.02달러 수준으로 이용 가능하다. 이는 기존 업계 주요 경쟁 서비스들의 이코노미 요금(시간당 약 0.27달러 선) 대비 약 10분의 1 수준의 비용으로 동일한 블렌더(Blender) 렌더링 작업을 수행할 수 있게 된다. 골렘 네트워크의 안정적인 결제 및 리소스 할당 기술에 샐러드의 방대한 하드웨어 공급망이 더해지면서 3D 렌더링뿐만 아니라 AI 추론, 신약 개발 시뮬레이션 등 고성능 연산이 필요한 다양한 워크로드를 유연하게 지원할 수 있게 됐다. 카일 도슨(Kyle Dodson) 샐러드 CTO는 “골렘과의 협력을 통해 비용 효율성과 컴퓨팅 오케스트레이션을 더욱 강화할 것”이라고 밝혔다. 이번 파트너십은 고비용 문제로 어려움을 겪던 기존 렌더링 플랫폼 사용자들에게 새로운 선택지를 제공하며 시장 점유율을 빠르게 확대할 것으로 전망된다.

경남이 인공지능(AI)을 앞세워 대한민국 제조업 판을 바꾸는 대전환에 나선다. 13일 경남도는 올해 AI 기반 제조혁신에 1조 1909억원을 투입해 도내 산업을 ‘전통 제조’에서 ‘AI 제조’로 탈바꿈시키겠다는 청사진을 내놨다. 이는 전년보다 4배 이상 늘어난 역대 최대 규모로, 경남 산업정책 가운데 가장 공격적인 미래 투자로 평가된다. 도는 이번 투자가 단순한 예산 확대를 넘어 경남을 대한민국 제조 AI 중심지로 끌어올리기 위한 전략적 선택이라고 강조했다. 새 정부 출범 이후 도는 국정과제 반영과 중앙부처 협의, 국회 예산 논의를 거치며 정부 정책 방향을 지역 성장전략으로 구체화하는 데 집중해 왔다. 이를 통해 확보한 1조 2000억원 규모 재원으로 첨단 기술 개발, 산업 전반 AX(인공지능 전환) 확산, 인프라 구축, 인재 양성을 동시에 추진한다. 경남이 특히 주목하는 분야는 제조 AI 기술이다. 기계와 설비를 제어해야 하는 제조 AI는 고난도 기술이 요구된다. 이런 측면에서 조선·방산·항공·원자력·가전 등 주력 산업이 집적된 경남은 이를 실증하고 상용화할 최적의 환경을 갖췄다. 도는 1조 355억원을 투입해 가전·발전·항공 분야를 중심으로 현장 적용형 AI 기술 개발과 실증에 나선다. AI 전환을 실제 공장으로 확산시키는 작업도 병행한다. 창원국가산단을 중심으로 AI 전환 실증단지를 조성해 대표 공장을 지정하고 이곳에서 검증된 기술을 중소기업으로 확산시킨다는 게 도 구상이다. LG전자와 협력한 대·중소 상생형 AI 도입도 추진해 도내 협력업체의 기술 장벽을 낮춘다. 경남은 이미 전국에서 두 번째로 많은 3014개 스마트공장을 구축해 AI 전환 기반을 마련해 두고 있다. AI를 돌릴 핵심 인프라도 갖춘다. 창원 팔용동에 제조 AI 데이터센터를 구축해 GPU 기반 고성능 연산 자원을 중소기업에 24시간 개방하고, AX랩을 통해 제조 데이터를 분석해 AI 솔루션 개발을 지원한다. 장기적으로는 경남형 AI 혁신밸리와 자율제조 실증 지원센터 구축도 추진해 판교테크노밸리와 같은 산업 생태계를 조성한다는 계획도 있다. 인력 양성 투자도 병행한다. 도는 AI 이노베이션 아카데미와 반도체 아카데미, 소프트웨어 중심대학 사업 등을 통해 올해만 490명의 AI·소프트웨어 인재를 지역에서 양성해 기업에 공급할 예정이다. 수도권으로 쏠리는 디지털 인재를 지역에 붙잡아 제조업 AI 전환을 뒷받침하겠다는 전략이다. 앞서 경남도는 이러한 계획 이행을 전담하는 인공지능산업과를 신설했다. 또 올해 13개 AI 국비사업을 따며 현장 중심 국가 제조 AI 전략을 실천하고 있다. 이미화 경남도 산업국장은 “경남은 방대한 산업 데이터를 보유한 제조 AI 최적지”라며 “AI를 통해 경남 제조업의 글로벌 경쟁력을 한 단계 끌어올리겠다”고 말했다.

광주소마고서 앱 개발 등 일상화“소수 천재 아닌 전방위 인재 육성” “인공지능(AI)이 사용자의 얼굴을 분석해 맞춤형으로 음악을 추천합니다.” 광주 광산구 광주소프트웨어마이스터고(광주소마고) 2학년 박승일군이 지난달 29일 학교 강당에서 음악추천 앱을 실행하자 박군의 표정을 인식하고 기분을 분석한 앱이 추천 음악을 들려줬다. 교사의 지도 아래 8개월간 친구들과 만든 결과물이다. 이날 학생들이 소개한 앱은 총 24개였다. 친구들의 바람을 반영한 ‘취업 포트폴리오를 작성하는 앱’이나 광주교육청이 의뢰한 ‘청소년 축제 플랫폼’ 등이 소개됐다. 최홍진 광주소마고 교장은 “수업에서 쌓은 지식을 바탕으로 선후배들끼리 프로젝트를 하다 보면 문제해결력이 길러진다”고 말했다. 과학기술계 인재가 곧 국가의 미래 경쟁력으로 직결되는 상황에서 산업계 핵심 인력을 키우는 마이스터고의 인재들이 발전할 기회를 넓히자는 목소리가 높다. 과학기술계 인력 부족 현상을 해결하려면 소수의 천재에만 집중하기보다 ‘전방위적 인재 파이프라인’을 구축해야 한다는 것이다. 직업계고 중 선도 모델로 꼽히는 마이스터고는 자율적인 교육과정과 실습·프로젝트 중심 교육이 이뤄진다. 학생들은 자기 주도적으로 진로를 설계한다. 대입에만 매달리지 않는 환경도 학생들이 창의력을 키우는 데 도움이 된다. 싱가포르의 네트워크 인프라 기업에 취업한 광주소마고 3학년 김예찬군은 “학교 교육이 주입식이나 문제풀이식이 아니라 학생이 자발적으로 무언가 만들고 고민해야 하는 과정”이라며 “졸업 땐 대학생보다 높은 수준의 자격증을 취득할 만큼 실력이 쌓인다”고 말했다. 클라우드 호스팅 기업을 창업해 운영 중인 3학년 김유준군은 “초등학교 5학년 때부터 컴퓨터에 관심이 많았는데 인문계고에 갔다면 (컴퓨터 기술과) 훨씬 늦게 접했을 것”이라며 “학교에서 전문가 강연도 열리고 그래픽처리장치(GPU) 같은 장비도 지원받아 도움이 된다”고 했다. 광주소마고에서는 최근 5년간 12명이 삼성전자에 취업했다. 경기 수원하이텍고등학교에선 졸업생 10명 중 8명이 반도체 등 4차 산업 분야에 취업했다. 28년간 삼성전자 연구·개발 분야에 종사했던 장용규 수원하이텍고 교장은 “실무 경험을 토대로 반도체 중심 교육과정을 적극적으로 도입한 결과”라며 “향후 AI 융합 교육도 강화하려 한다”고 말했다. 또 장 교장은 “학력이나 학벌을 따졌다면 세계적인 창업자나 기술자들은 나오지 않았을 것”이라며 “우리나라도 인식 변화와 함께 적극적인 투자가 필요하다”고 했다. 김인엽 국립공주대 경영·금융교육과 교수는 “직업계고 졸업생들에 대한 진로 다변화와 유연화 정책이 필요하다”며 “취업 외에도 대학 진학 등 전문성을 높일 수 있는 여러 경로를 만들어야 한다”고 강조했다.

로봇산업의 경쟁 구도가 빠르게 재편되고 있다. 더 정교한 로봇 팔이나 빠른 이동 성능보다, 로봇 전반에 공통으로 적용 가능한 인공지능(AI) 운영체계(OS)를 누가 선점하느냐가 기업 가치의 핵심으로 떠오르고 있다. 피지컬 AI(Physical AI) 확산과 함께 로봇산업의 무게중심이 하드웨어에서 ‘지능의 운영체계’로 이동하고 있다는 분석이다. 이 같은 변화는 오는 6~9일 미국 라스베이거스에서 열리는 CES 2026에서도 분명히 드러날 전망이다. CES를 주최하는 미국 소비자기술협회(CTA)는 올해 핵심 키워드로 ‘로보틱스’를 전면에 내세웠다. 킨제이 패브리지오 CTA 회장은 “로보틱스 출품작이 전년 대비 32% 증가했다”며 “AI와 로봇의 결합이 기술 전시를 넘어 산업 경쟁의 중심으로 이동하고 있다”고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CES 2025에서 ‘피지컬 AI’ 개념을 제시한 지 불과 1년 만에, 논의의 초점은 기술 가능성에서 상용화 경쟁으로 빠르게 이동했다. 산업용 로봇 팔, 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드 등 로봇 형태는 갈수록 다양해지고 있지만, 이를 움직이는 인지·판단·행동의 핵심 알고리즘은 하나의 공통 엔진으로 수렴하는 흐름이 뚜렷하다. 이 지점에서 국내 AI 스타트업 페르소나AI가 주목받고 있다. 페르소나AI는 2025~2026년 2년 연속 CES 혁신상을 수상하며, 로봇 OS 경쟁에서 한국 기업의 존재감을 각인시켰다. 이 회사가 개발한 AI 모델은 특정 로봇 하드웨어나 반도체에 종속되지 않는 ‘경량 AI 엔진’을 기반으로 한다는 점이 특징이다. 고성능 GPU나 상시 인터넷 연결 없이도 구동 가능하도록 설계돼, PC·서버·로봇·에지 디바이스 등 다양한 환경에 동일한 인공지능 두뇌를 이식할 수 있다. 이는 최근 학계와 산업계가 정의하는 피지컬 AI의 핵심 구조와도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 단순한 로봇 제어 소프트웨어가 아니라, 인지(Perception)–판단(Decision)–행동(Action)을 실시간으로 연결하는 통합 지능 시스템으로, 운영체계 계층에서의 표준화와 범용성이 성공의 관건으로 꼽힌다. 특히 클라우드 의존도를 낮추고 에지 환경에서 자율적 의사결정을 수행할 수 있는 구조는 향후 산업 현장 적용의 핵심 요건으로 평가된다. 페르소나AI의 전략은 개별 로봇이 아닌 산업 구조 전체를 겨냥하고 있다는 점에서 의미가 크다. 업계 관계자는 “로봇산업에서는 최고 성능보다 안정성, 범용성, 유지 비용이 더 중요하다”며 “로봇의 형태는 계속 바뀌지만, 사고 체계와 판단 구조가 매번 달라질 수는 없기 때문에 로봇 OS의 표준화가 필연적”이라고 설명했다. 글로벌 시장에서도 로봇 두뇌를 둘러싼 경쟁은 이미 본격화됐다. 미국의 로봇 소프트웨어 스타트업 피지컬 인텔리전스는 오픈AI와 제프 베이조스 등이 투자한 기업으로, 다수의 산업용 로봇에 공통 엔진을 공급하며 2025년 말 기준 약 56억달러의 기업가치를 인정받았다. 피규어AI 역시 비전·언어·행동을 통합한 로봇 두뇌를 앞세워 약 40억달러 수준의 가치가 거론된다. 전문가들은 피지컬 AI 시대의 승자는 ‘로봇을 만드는 기업’이 아니라 ‘로봇이 생각하고 움직이는 방식을 정의하는 기업’이 될 가능성이 높다고 본다. 경량 AI 기반의 로봇 OS를 앞세운 페르소나AI가 CES 2026을 기점으로 글로벌 피지컬 AI 경쟁에서 어떤 위치를 차지할지 업계의 이목이 쏠리고 있다.

정부는 국가 인공지능(AI)컴퓨팅센터를 연내 착공하는 등 AI 인프라 구축에 속도를 내고 피지컬 AI 1등을 목표로 로봇·자동차 등 집중 지원에 나선다. ‘AI 3강 도약’에 본격적으로 시동을 건 모습이다. 정부는 9일 ‘2026년 경제성장전략’을 발표하며 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 구상을 밝혔다. 먼저 국가 AI컴퓨팅센터 구축·운영을 위한 민관 합작 SPC(정부, 정책금융, 민간 참여자 출자 예정)를 신속히 설립하고 건축 설계, 에너지·건축 인허가 등을 거쳐 올해 착공한다는 방침이다. 정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만장은 산·학·연, 국가 AI 프로젝트 등에 체계적으로 배분한다. 또 GPU를 올해 1만 5000장, 2028년까지 5만 2000장 이상 확보할 계획이다. 전력망 확충과 전력계통영향평가 개선으로 AI 전력 수요도 뒷받침한다. AI 기술 확보를 위해 민관 협력 차세대 연구조직을 설립하고, 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화와 기술 선점을 위한 대규모 실증을 추진한다. 올해 초 공개 예정인 독자 AI 모델을 민간 서비스에 활용하고, 정부 인공지능 대전환(AX) 사업에도 우선 적용한다. 정부는 또 제조·물류·농업 등 산업 전반에 AI 활용을 확대하고, 선박·가전·드론·스마트팩토리·AI 반도체 등 분야별 AX 프로젝트를 추진한다. 공공 부문에서는 3대 선도 공공 AX 과제를 수행하기로 했다. 휴머노이드 로봇, 자율작업 로봇, 농업 완전자율 로봇 등 실물경제 적용 중심의 피지컬 AI 육성도 포함됐다. 피지컬 AI는 인공지능이 로봇·자율주행 장비·드론 등 물리적 기기에 적용돼 실제 행동을 수행하는 기술이다. 정부는 로봇, 자동차, 선박, 가전 등 7대 선도 분야를 집중 지원하며, 월드모델 기반 AI 학습으로 전 분야 AI 로봇 확산을 추진한다. 자동차 자율주행 시범 운행 범위를 도시 전체로 확장한 실증도시를 상반기 내 조성하고, 3분기에는 자율주행 중심의 교통·물류 AI 전환 계획을 수립하기로 했다. 이 밖에도 자율운항선박, 농업·항공·소방 드론 개발, 중소기업 AI 스마트공장 확대도 병행한다. 과학기술 및 AI 분야 인재 양성에도 나선다. 정부는 4대 과학기술원과 거점 국립대에 AI 단과대학을 신설하고, 지방대학과 교육과정을 공유하는 등 권역별 AI 확 및 AX 핵심인재를 양성한다. 2027년에는 AI 단과대학 신설을 3대 과기원 등으로 확대할 방침이다. 이공계 대학생 및 대학원생의 안정적 성장을 위해 장학금·연구생활장려금을 확대하고 8년 과정의 학·석·박사 과정을 5년 6개월로 단축하는 패스트트랙을 신설해 혁신인재를 빠르게 키워낸다는 구상도 내놨다. 또 국가과학자 제도를 도입, 국가 R＆D 리더로서 활동할 리더급 우수 과학자·공학자 20명을 올해 상반기 선발할 계획이다. 올해 정부 R＆D 예산은 35조 5000억 원으로 편성됐다. 정부는 R＆D 예산을 향후 정부 총지출의 5% 수준으로 지속 확대한다는 계획이다. 이를 통해 국가전략기술 핵심 원천기술 확보와 도전적 R＆D 전용 트랙 신설을 추진한다.