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SKT, Arm·리벨리온과 손잡고 AI 추론 인프라 구축 [경제일보] 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 비용 경쟁력 확보가 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이에 SK텔레콤은 Arm과 리벨리온의 협업을 통해 10일 SK텔레콤은 Arm, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. AI 산업 초기에는 대규모 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU 확보가 가장 중요한 과제로 꼽혔다. 다만 최근에는 실제 서비스 운영 단계에서 지속적으로 AI를 실행해야 하는 추론 작업이 늘어나면서 효율성 문제가 부각되고 있다. 추론은 24시간 반복적으로 실행되는 특성상 전력 소비가 높을수록 운영 비용이 급증하는 구조다. 이에 따라 GPU 중심 인프라에서 벗어나 추론에 특화된 AI 반도체 도입 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm, 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 AI 데이터센터 사업 협력에 나섰다. 세 회사는 Arm의 데이터센터용 CPU와 리벨리온의 AI 추론용 NPU를 결합한 서버 설루션을 공동 개발하고 SK텔레콤 AI 데이터센터에 적용하는 방안을 추진한다. 이를 통해 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 개선하는 인프라 구축에 나선다는 계획이다. 이번 협력은 CPU와 NPU를 결합한 이종 컴퓨팅 구조 구축을 목표로 진행된다. AI 서비스 운영 과정에서는 AI 연산뿐 아니라 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리 등 다양한 작업이 동시에 가능하다. CPU는 이 같은 범용 연산과 시스템 운영을 담당하고 NPU는 AI 추론 연산을 전담해 GPU 단일 구조 대비 전력 효율을 높이고 비용을 절감할 전망이다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 데이터센터용 AI 칩 개발을 진행하고 있는 기업으로 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 저전력·고효율 설계를 앞세워 데이터센터 시장 진입을 추진하고 있다. 이번 협력을 통해 통신사 AI 데이터센터에 직접 적용될 경우 국산 AI 반도체 생태계 확대에도 영향을 미칠 전망이다. Arm 역시 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기존 모바일 중심 설계에서 벗어나 데이터센터용 CPU 시장 확대를 추진하며 AI 인프라 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 전력 효율성이 중요한 AI 데이터센터 환경에서는 Arm 기반 CPU 도입이 늘어나는 추세로 이번 협력은 Arm의 데이터센터 전략 확대 움직임과도 맞물려 있는 것으로 분석된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 사업을 미래 핵심 성장동력으로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 파운데이션 모델 개발과 함께 인프라 경쟁력 확보를 동시에 추진하며 AI 사업 구조를 강화하고 있다. 이번 협력을 통해 저전력·고효율 추론 인프라를 확보하고 AI 데이터센터 운영 효율성을 높인다는 계획이다. 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 요소로 떠오르면서 통신사와 반도체 기업 간 협력도 확대되고 있다. AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들 전망이다. 이재신 SKT AI 사업개발 담당은 "추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 13:50:06
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국제유가 급등에 통신업계도 대응…LG유플러스, 에너지 절감 정책 확대 [경제일보] 중동 지역 군사 충돌로 국제유가가 급등하면서 에너지 가격 상승이 통신업계에도 부담 요인으로 떠오르고 있다. 데이터센터와 기지국 등 대규모 전력을 사용하는 통신 산업 특성상 유가 상승이 전력 비용 증가로 이어질 수 있다는 우려가 커지고 있기 때문이다. 26일 LG유플러스는 국제유가 급등에 따른 에너지 비용 증가 가능성에 대응하기 위해 정부 에너지 절감 정책에 동참하고 자체 절전 대책을 확대한다고 밝혔다. 최근 국제유가는 중동 지역 긴장 고조 영향으로 상승세를 보이고 있다. 올해 초 배럴당 60 달러(약 9만원) 안팎에서 움직이던 브렌트유는 중동 군사 충돌 이후 110 달러(약 17만원)를 넘어서며 단기간에 두 배 가까이 상승했다. 호르무즈 해협 봉쇄 가능성과 원유 공급 차질 우려가 겹치면서 변동성이 커지고 있는 상황이다. 이번 유가 상승은 통신사에도 직접적인 부담으로 작용할 수 있다. 5G 기지국 확대와 데이터 트래픽 증가로 통신사 전력 사용량이 지속적으로 증가하고 있고, 특히 데이터센터 운영 비용 역시 전력 단가에 크게 영향을 받는 만큼 에너지 가격 상승은 수익성 악화 요인으로 작용할 가능성이 있다. 25일(현지시간) 필리핀은 유가 급등으로 인해 국가 에너지 비상사태를 선언하는 등 국제적으로 에너지 절감의 필요성이 높아지고 있다. 에너지 가격 상승이 산업 전반으로 확산되고 있는 것이다. 이에 LG유플러스는 임원 업무용 차량을 포함한 국내 모든 사업장에 차량 10부제를 도입한다. 차량 번호판 끝자리와 날짜 끝자리가 같은 날 차량 운행을 제한하는 방식이다. 다만 네트워크 장비 점검 차량 등 필수 업무 차량과 장애인·임산부·미취학 아동 탑승 차량은 제외된다. 또한 네트워크 영역 내 저전력 고효율 장비 도입 확대, 현장 점검 차량 정속 주행, 퇴근 시 자동 소등 및 PC 전원 차단 등 에너지 절감 활동도 병행한다. 재생에너지 활용도 확대한다. LG유플러스는 대전 R&D센터에 1000kW급 자가 태양광 발전 설비를 가동 중에 있으며 데이터센터와 통신 인프라 운영에서 재생에너지 사용 비중을 확대하고 있다. LG유플러스는 향후 국제유가와 에너지 수급 상황을 지속적으로 점검하며 추가 절전 방안도 검토할 계획이다. 국제유가 상승세가 장기화될 경우 통신사 비용 구조에도 영향을 줄 것으로 분석된다. 특히 AI 서비스 확대와 데이터 트래픽 증가로 전력 사용량이 늘어나고 있는 만큼 에너지 효율화 전략이 더욱 중요해질 전망이다. LG유플러스 관계자는 "정부 정책에 적극 협조하는 차원에서 에너지 절감 정책에 동참하기로 했다"며 "차량 10부제 외에도 다양한 일상 속 절약 실천을 함께 이어가며 지속 가능한 경영을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-03-26 16:27:39
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'설계의 제왕' Arm의 반란… 자체 칩 'AGI CPU' 출시로 서버 시장 정조준 [경제일보] 반도체 설계 분야의 절대강자 Arm(암)이 창사 36년 만에 ‘설계도만 파는 기업’이라는 타이틀을 스스로 떼어냈다. 24일(현지시간) Arm은 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU) ‘Arm AGI CPU’를 전격 출시하며 하드웨어 직접 판매 시장에 뛰어들었다. 이는 단순한 사업 확장을 넘어 칩 설계부터 생산까지 영향력을 확대해 반도체 생태계의 판도를 근본적으로 뒤흔들겠다는 강력한 승부수로 풀이된다. Arm은 1990년 설립 이후 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들에 설계 자산(IP)을 제공하고 로열티를 받는 ‘지식재산권 중심’ 사업 모델을 고수해 왔다. 하지만 전 세계적으로 반도체 가격이 폭등하는 ‘칩플레이션’ 현상이 심화하고 빅테크들이 자체 칩(In-house Chip) 개발에 열을 올리면서 Arm의 사업 모델에도 변화가 요구됐다. 이번에 출시한 ‘Arm AGI CPU’는 대만 TSMC의 3나노(nm) 최첨단 공정으로 제작된다. 300W의 전력 내에서 최대 136개의 코어를 구동해 기존 인텔·AMD 등 ‘x86’ 진영의 CPU 대비 랙(Rack)당 2배 이상의 고성능·저전력 효율을 구현했다. 명칭에 포함된 ‘AGI(범용인공지능)’는 이 칩이 단순히 계산기를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 생태계의 핵심 인프라가 되겠다는 포부를 담고 있다. Arm의 파격적인 변신을 가장 먼저 반긴 것은 메타(Meta)다. 메타는 이번 CPU의 공동 개발 파트너로 참여하며 첫 공급 물량을 확보했다. 메타는 자사의 자체 AI 가속기인 ‘MTIA’와 이번 CPU를 결합해 AI 인프라 효율을 극대화할 계획이다. 여기에 오픈AI, 클라우드플레어 그리고 한국의 SK텔레콤까지 초기 고객사 명단에 이름을 올리며 Arm의 영향력은 빠르게 확산하고 있다. 이러한 행보는 기존 서버 시장을 장악했던 인텔과 AMD의 ‘x86’ 진영에 직접적인 악재로 작용한다. 이미 클라우드 시장에서 ‘Arm 기반 아키텍처’가 저전력·고효율을 앞세워 점유율을 높여온 상황에서 Arm이 직접 완성된 CPU를 내놓으면 기존 고객사들의 이탈이 가속화될 수 있다. GPU 시장을 평정한 엔비디아 역시 최근 연례 회의 ‘GTC 2026’에서 자체 CPU ‘베라(Vera)’를 공개하며 CPU 시장을 압박하고 있는데 Arm의 이번 출시는 칩 설계 기업들이 점차 하드웨어 판매로 무게중심을 옮기고 있음을 극명하게 보여준다. AI의 트렌드가 ‘학습’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 CPU의 중요성은 다시금 커지고 있다. GPU가 막대한 양의 데이터를 쏟아내는 ‘엔진’이라면 그 흐름을 제어하고 지휘하는 ‘지휘관’으로서 CPU의 역할이 강조되고 있기 때문이다. 특히 스스로 판단하고 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 시대에는 복잡한 데이터를 실시간으로 조율할 수 있는 초고성능 CPU가 필수적이다. 다만 Arm의 이러한 전략이 기존 고객사들과의 이해 상돌을 어떻게 극복할지가 관건이다. 설계 기반 기술을 제공하던 기업이 고객사와 직접 경쟁하는 하드웨어 판매자가 되었기 때문이다. 르네 하스 CEO는 “이해 상돌을 고려해 협상 과정에서 기권하겠다”는 등 선을 긋고 있으나 빅테크 기업들이 Arm의 기술력을 신뢰하면서도 동시에 경쟁을 경계하는 이중적인 태도를 유지할 가능성이 높다. 그럼에도 불구하고 업계는 이번 변화를 거스를 수 없는 대세로 보고 있다. 칩플레이션 시대에 더 이상 로열티 수익에만 의존해서는 막대한 R&D 비용을 감당할 수 없다는 판단이 작용했기 때문이다. 삼성전자의 파운드리 역량과 Arm의 초고성능 CPU 설계가 결합하는 등 향후 글로벌 반도체 시장의 공급망 다변화가 가속화될수록 독점적인 구조를 깨뜨릴 Arm의 행보는 시장 생태계를 더욱 역동적으로 만들 전망이다. 한편 Arm의 도약은 ‘설계 기업’이라는 굴레를 벗어던지고 스스로가 지배하는 컴퓨팅 플랫폼을 만들겠다는 선언이다. ‘반도체 영토’를 설계도에서 완제품으로 넓힌 Arm이 인텔과 AMD 그리고 엔비디아라는 거인들이 지배하던 서버 CPU 시장에서 어떤 결과를 낼지 전 세계 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-03-25 07:49:29
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"GPU 넘어 NPU로"…금융위·과기정통부, 'K-엔비디아' 키운다 [경제일보] 정부가 'K-엔비디아' 육성을 목표로 인공지능(AI) 반도체 산업에 대한 대규모 투자와 정책 지원에 나선다. 금융위원회는 과학기술정보통신부와 손잡고 민관 협력 기반의 투자 전략을 본격화해 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 국산 AI 반도체 경쟁력 확보에 속도를 낼 전망이다. 17일 금융위원회와 과기정통부는 서울 프레스센터에서 한국산업은행 및 국내 AI 반도체 기업들과 함께 'K-엔비디아 육성 프로젝트' 간담회를 열고 국민성장펀드를 활용한 투자 전략과 협력 방안을 논의했다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 반도체 시장이 특정 기업 중심의 GPU(그래픽처리장치)에 과도하게 의존하고 있는 구조에서 벗어나, 저전력·고효율 기반의 NPU(신경망처리장치) 중심 산업 생태계를 구축하기 위한 전략적 사업이다. 과기정통부는 이미 지난해 'AI 반도체 산업 도약 전략'을 발표하고 국산 AI 반도체 설계·생산 지원을 핵심 과제로 제시한 바 있다. 특히 GPU의 높은 전력 소모와 비용 부담이 AI 서비스 확산의 한계로 지적되면서, 글로벌 빅테크 기업들도 추론 특화 NPU 기술 확보 경쟁에 나서고 있는 상황이다. 배경훈 과기정통부 장관은 "AI 기술 변곡점에서 우리 기업들이 글로벌 강자로 도약할 수 있도록 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 금융당국도 대규모 자금 지원을 통해 산업 성장 기반을 뒷받침한다. 금융위는 국민성장펀드를 활용해 향후 5년간 총 50조원 규모의 자금을 AI·반도체 분야에 공급하고, 올해에만 10조원을 집중 투자할 계획이다. 이억원 금융위원장은 "AI 산업은 초기 인프라 구축뿐 아니라 지속적인 하드웨어 업그레이드와 시장 확산을 위한 장기 투자가 필수적인 분야"라며 "민간 자금과 연계한 장기 인내자본을 통해 AI 기업의 성장을 적극 지원하겠다"고 강조했다. 특히 이번 투자 전략은 단순한 자금 공급을 넘어 산업 단계별 맞춤 지원에 초점을 맞춘다. 초기 인프라 구축, 운영, 유지·확장 단계까지 전 주기를 고려한 투자 구조를 설계해 민간 투자 유입을 유도하고 산업 생태계 전반의 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 이날 간담회에는 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀, 모빌린트 등 국내 주요 AI 반도체 기업들이 참여해 차세대 NPU 개발 로드맵을 공유했다. 기업들은 대규모 투자 재원이 적기에 확보될 경우 양산 시점을 앞당겨 글로벌 시장 진출 ‘골든타임’을 확보할 수 있다고 강조했다. 정책금융기관 역할도 확대된다. 한국산업은행은 AI 반도체를 국가 전략 산업으로 규정하고, 팹리스부터 파운드리, 패키징까지 밸류체인 전반에 대한 투자를 강화할 방침이다. 이는 단일 기업 지원을 넘어 산업 생태계 구축을 목표로 한 접근이다. 정부는 이번 'K-엔비디아' 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅센터 구축, 피지컬 AI 생태계 조성, 산업 전반의 AI 전환(AX) 가속화 등 후속 메가 프로젝트도 지속적으로 발굴할 계획이다. 전문가들은 이번 정책이 단기적인 산업 지원을 넘어 국가 경쟁력 확보 차원에서 의미가 크다고 평가한다. AI 반도체는 데이터센터, 자율주행, 로봇, 국방 등 다양한 산업의 핵심 인프라로 자리 잡고 있어, 기술 주도권 확보 여부가 향후 국가 경제 구조를 좌우할 수 있기 때문이다. 정부는 정책과 금융의 유기적 결합을 통해 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 내세웠다. 배 장관은 "정책과 금융이 톱니바퀴처럼 맞물릴 때 AI 산업의 거대한 엔진이 제대로 작동할 것"이라며 "민관이 원팀이 되어 글로벌 시장 선점을 지원하겠다"고 말했다. 대규모 자금과 정책 지원이 결합된 이번 프로젝트가 국내 AI 반도체 기업의 글로벌 경쟁력을 끌어올리고, '제2의 엔비디아' 탄생으로 이어질 수 있을지 주목된다.2026-03-17 16:44:43
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엔비디아 젠슨 황 "삼성에 감사"…삼성전자 GTC서 7세대 HBM4E 최초 공개 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 패권을 쥐고 있는 엔비디아의 연례 개발자 회의 'GTC 2026' 무대에서 삼성전자(대표 한종희)의 이름이 연신 울려 퍼졌다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 직접 삼성전자의 파운드리(반도체 위탁생산) 역량을 치켜세운 데 이어 삼성전자는 현장에서 차세대 7세대 고대역폭메모리(HBM4E) 실물을 세계 최초로 공개하며 메모리 시장의 주도권 탈환을 공식화했다. 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP센터에서 열린 GTC 2026 기조연설에서 황 CEO는 AI 추론 전용 칩 생태계를 설명하며 "삼성이 우리를 위해 그록(Groq)3 언어처리장치(LPU) 칩을 제조하고 있다"며 "지금 최대한 빠르게 생산을 늘리고 있으며 삼성에게 정말 감사드린다"고 극찬했다. 그록3 LPU는 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 '루빈(Rubin)'과 역할을 분담해 AI 추론 성능과 전력 효율성을 극대화하는 핵심 칩이다. 황 CEO는 이 칩이 올해 하반기인 3분기께 출하가 시작된다고 밝혔다. 그동안 대만 TSMC에 절대적으로 의존해 온 엔비디아가 차세대 핵심 추론 칩 생산을 삼성전자 파운드리에 맡겼다는 사실이 황 CEO의 입을 통해 공식 확인된 셈이다. 이는 단순한 파운드리 수주를 넘어 다가오는 'AI 추론 시대'에 삼성전자가 엔비디아의 대체 불가능한 하드웨어 파트너로 격상되었음을 시사한다. 파운드리 낭보와 함께 삼성전자는 전시장 부스에서 압도적인 메모리 기술력을 과시했다. 지난달 세계 최초로 6세대 HBM4 양산 출하를 선언한 데 이어 이날 행사에서는 한 세대 더 앞선 7세대 'HBM4E' 실물 칩과 적층용 베이스 다이 웨이퍼를 대중에 처음 공개했다. 올해 하반기 샘플 출하를 목표로 하는 HBM4E는 핀당 16Gbps(초당 기가비트) 전송 속도와 4.0TB/s(초당 테라바이트)의 대역폭을 지원한다. 이는 최신작인 HBM4의 13Gbps 전송 속도와 3.3TB/s 대역폭을 훌쩍 뛰어넘는 괴물급 스펙이다. 삼성전자는 10나노급 6세대(1c) D램 공정 기술과 자사 파운드리의 4나노미터(㎚) 베이스 다이 설계 역량을 결합해 이 같은 초격차 성능을 구현했다고 설명했다. 업계에서는 삼성전자가 HBM4 양산 직후 곧바로 HBM4E를 공개한 것을 두고 HBM3와 HBM3E 시장을 선점했던 경쟁사 SK하이닉스의 기선을 제압하기 위한 포석으로 해석한다. 실제로 삼성전자는 전시장 내 'HBM4 히어로 월(Hero Wall)'을 통해 메모리 생산과 파운드리 로직 설계 및 첨단 패키징까지 모두 내부에서 소화하는 종합반도체기업(IDM)만의 '턴키(Turn-key·일괄 생산)' 강점을 전면에 내세웠다. SK하이닉스가 베이스 다이 제작을 위해 TSMC와 연합 전선을 구축한 것과 달리 삼성전자는 설계부터 최종 조립까지 자체적으로 해결해 데이터 병목을 줄이고 납기를 단축할 수 있다는 것이다. 여기에 열 저항을 기존 열압착접합(TCB) 대비 20% 개선하고 16단 이상 고적층을 안정적으로 지원하는 차세대 하이브리드구리접합(HCB) 패키징 기술도 영상을 통해 선보이며 발열 제어 기술에 대한 자신감을 드러냈다. 삼성전자의 공세는 HBM에만 국한되지 않는다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)' 생태계 전체를 자사 제품으로 채우겠다는 야심도 드러냈다. 루빈 GPU에 들어가는 HBM4는 물론 중앙처리장치(CPU) '베라'에 탑재될 서버용 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2와 기업용 6세대 SSD 'PM1763' 스토리지를 함께 전시해 AI 데이터센터 구동에 필요한 모든 형태의 메모리를 공급할 수 있는 토털 솔루션 역량을 부각했다. 이러한 행보는 AI 산업의 무게 중심이 거대언어모델(LLM) '학습'에서 실생활에 적용되는 '추론'으로 이동함에 따라 전력 효율과 공간 최적화가 필수적인 맞춤형(커스텀) 메모리 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 배경과 맞닿아 있다. 송용호 삼성전자 AI센터장(부사장)은 17일 GTC 특별 초청 발표 무대에 올라 반도체 제조 과정에서 스스로 학습하고 판단하는 'AI 팩토리' 비전을 공유하고 엔비디아 인프라 혁신을 뒷받침할 삼성전자의 중장기 기술 청사진을 제시할 예정이다. HBM 시장에서 절치부심했던 삼성전자가 2026년을 기점으로 파운드리와 차세대 패키징 융합이라는 승부수를 띄우며 글로벌 AI 반도체 생태계의 판을 근본적으로 뒤흔들고 있다.2026-03-17 07:50:01
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![[편집인 칼럼] 호르무즈의 파고와 한국경제의 선택](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/15/20260315174751359729.png)
호르무즈의 파고와 한국경제의 선택 2026년 봄, 세계 에너지 시장의 파장이 한반도의 실물 경제를 정면으로 흔들고 있다. 중동 정세가 격랑 속으로 치닫으면서 국제 유가는 다시 심리적 저항선을 넘어섰고 한국경제의 혈관이라 할 수 있는 에너지 공급망에도 비상이 걸렸다. 중동에서 울린 포성은 멀리 떨어진 사건처럼 보이지만 에너지 수입 의존도가 높은 한국에는 곧바로 물가와 산업 비용 상승이라는 현실로 이어진다. 정부는 공공부문 에너지 사용을 20% 줄이고 필요할 경우 ‘에너지 할당제’까지 검토하는 등 긴급 대응에 나섰다. 위기 상황에서 절약 캠페인이 필요한 것도 사실이다. 그러나 냉정하게 말해 점심시간 사무실 전등을 끄고 냉방 온도를 몇 도 높이는 식의 대책만으로는 지금의 거대한 구조적 위기를 넘기 어렵다. 오늘의 에너지 충격은 단순한 소비 절약의 문제가 아니라 한국 산업 구조 자체의 취약성을 드러낸 사건이기 때문이다. 한국경제는 오랫동안 값싼 중동 원유 위에서 성장해 왔다. 그러나 그 구조는 이제 분명한 한계에 도달했다. 에너지 공급의 지정학적 리스크가 커진 시대에 특정 지역 의존도가 지나치게 높은 산업 구조는 언제든 경제 전체를 흔들 수 있는 위험 요인이 된다. 지금 필요한 것은 절약의 미덕을 넘어 에너지 구조를 근본적으로 바꾸는 국가적 결단이다. 동양 고전에는 위기를 바라보는 지혜가 담겨 있다. 『도덕경』에는 “화는 복이 의지하는 곳이고 복은 화가 숨어 있는 곳이다”라는 구절이 있다. 위기는 고통이지만 동시에 새로운 질서를 만들어 내는 계기이기도 하다는 뜻이다. 지금의 에너지 위기 역시 마찬가지다. 이를 단순한 비용 상승으로만 본다면 재앙이지만 산업 구조를 혁신하는 계기로 삼는다면 새로운 성장의 출발점이 될 수도 있다. 역사는 이미 그 사례를 보여 준다. 1970년대 오일쇼크 당시 일본은 유가 폭등이라는 충격을 단순한 소비 절약으로 대응하지 않았다. 대신 산업 구조 자체를 에너지 저소비형 고부가가치 산업으로 전환하는 전략을 선택했다. 그 결과 일본 제조업은 에너지 효율성에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보하게 됐다. 위기를 계기로 산업의 체질을 바꾼 것이다. 한국 역시 같은 선택의 기로에 서 있다. 에너지 위기 속에서 각 산업은 단순한 절감이 아니라 ‘에너지 구조 혁신’이라는 새로운 전략을 고민해야 한다. 특히 석유화학 산업은 고유가 충격을 가장 먼저 받는 분야다. 공정 효율 개선을 넘어 원료 구조 자체를 바꾸는 전략이 요구된다. 폐열 회수 시스템을 극대화해 에너지 손실을 최소화하고 나프타 의존도를 줄이기 위한 대체 원료 기술을 적극 도입해야 한다. 반도체 산업에서도 에너지 문제는 곧 경쟁력의 문제다. 대규모 생산 라인과 데이터센터는 막대한 전력을 소비한다. 앞으로는 인공지능 기반 에너지 관리 시스템을 통해 전력 사용을 정밀하게 조절하는 스마트 공장이 경쟁력의 핵심이 될 가능성이 높다. 동시에 저전력 반도체와 전력 효율이 높은 신소재 기술 확보 역시 중요한 과제가 될 것이다. 철강 산업 역시 변화가 불가피하다. 세계적으로 탄소 규제가 강화되는 상황에서 전기로 중심 생산 체계와 친환경 제철 기술은 더 이상 선택이 아니라 필수다. 장기적으로는 수소 기반 제철 기술 상용화가 한국 철강 산업의 미래를 좌우할 가능성이 크다. 해운과 물류 산업도 예외가 아니다. 국제 유가 변동에 가장 민감한 분야인 만큼 연료 효율을 높이는 기술과 친환경 선박 전환이 속도를 내야 한다. 항로 최적화 기술이나 에너지 효율이 높은 선박 도입은 단순한 환경 정책을 넘어 에너지 안보 전략의 일부가 될 것이다. 물론 이런 변화에는 상당한 비용이 따른다. 에너지 도입선을 다변화하고 산업 구조를 바꾸는 과정에서 기업과 정부 모두 적지 않은 투자와 부담을 감수해야 한다. 그러나 이를 미루는 것은 더 큰 위험을 미래 세대에 떠넘기는 일일 뿐이다. 에너지 문제는 단순한 자원 문제가 아니라 국가 경쟁력의 핵심 변수다. 한국처럼 자원이 부족한 나라일수록 기술과 산업 구조 혁신을 통해 에너지 의존도를 줄여야 한다. 그것이야말로 장기적으로 경제 안정성과 산업 경쟁력을 동시에 확보하는 길이다. 지금 한국경제는 중요한 갈림길에 서 있다. 위기를 일시적인 충격으로 여기고 버틸 것인지 아니면 산업 구조와 에너지 전략을 근본적으로 바꾸는 계기로 삼을 것인지 선택해야 한다. 오늘 우리가 내리는 결정은 향후 수십 년간 한국경제의 방향을 좌우할 가능성이 크다. 전등을 끄는 작은 실천도 필요하다. 그러나 그보다 더 중요한 것은 국가의 에너지 지도를 새롭게 그리는 일이다. 위기를 넘어 새로운 질서를 만드는 국가만이 다음 시대의 경제 강국으로 살아남을 수 있다.2026-03-15 17:48:57
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AI로 신약·에너지 연구 속도 높인다…정부 'K-문샷' 프로젝트 본격 가동 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 활용해 과학기술 연구 생산성을 끌어올리고 국가 핵심 기술 개발을 가속화하는 대형 프로젝트 'K-문샷'을 본격 추진한다. AI 기업과 연구기관, 산업계가 참여하는 범국가 협력 체계를 구축해 글로벌 기술 경쟁에서 주도권을 확보하겠다는 구상으로 풀이된다. 11일 과학기술정보통신부는 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업과 첨단 바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업들과 'K-문샷 추진전략' 협력기업 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. K-문샷 프로젝트는 AI와 과학기술을 결합해 국가 전략 기술 개발을 가속화하는 대형 연구 혁신 프로그램이다. 정부는 AI 자원과 연구 역량을 결집해 오는 2030년까지 과학기술 연구 생산성을 현재 대비 두 배 수준으로 끌어올릴 계획이다. 또한 오는 2035년까지 첨단 바이오와 미래에너지, 피지컬 AI 등 8대 분야에서 신약개발 속도 10배 이상 증가, 뇌 임플란트 상용화, 보급형 초고효율 다중접합 태양광 모듈 개발, 한국형 핵융합 소형 실증로 개발, 친환경 소형모듈원자로(SMR) 선박 조기 실현, 휴머노이드, 범용 피지컬 AI 모델·컴퓨팅 플랫폼 내재화, 우주 데이터센터 실증, 희토류, 세계 최고 수준 AI 과학자, 초고성능·저전력 AI 가속기, 오류정정 양자컴퓨터 개발 등 12개 국가 미션 해결을 목표로 진행한다. 정부의 이번 협약식에는 AI 모델·컴퓨팅·데이터 기업과 미션 분야 기업 등 50여 명이 참석했다. 현재까지 K-문샷 프로젝트에는 총 161개 기업이 협력 의사를 밝힌 상태다. 네이버클라우드와 SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지, NC AI, 포티투마루, 노타 등 국내 주요 AI 기업들이 프로젝트에 참여해 AI 모델과 데이터, 컴퓨팅 인프라를 제공할 예정이다. 컴퓨팅 인프라 분야에서는 LG유플러스와 엘리스그룹, 망고부스트 등이 참여하며 데이터 분야에서는 플리토와 솔트룩스, 메가존 등이 협력한다. 정부는 해당 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구성해 AI 모델, 컴퓨팅·네트워크, 데이터 등 3개 분야로 협력 구조를 운영할 계획이다. 기업들은 연구기관과 공동 연구를 수행하거나 GPU 자원과 데이터, AI 모델 등을 제공하는 방식으로 프로젝트에 참여할 예정이다. 또한 참여 기업에는 연구 데이터와 GPU 등 과학기술 인프라를 제공하고 공동 연구 결과의 사업화 지원 등 다양한 인센티브도 마련된다. 정부는 이를 통해 AI 기술이 실제 산업과 연구 현장에 빠르게 적용되는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. K-문샷 프로젝트에는 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자통신연구원(ETRI), 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 주요 출연연도 참여해 AI 기반 연구 혁신을 추진한다. 최근 AI 기술이 과학 연구 방식 자체를 바꾸고 있는 것으로 평가된다. 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되고, 임상 단계 실패율이 90%에 달하는 고위험 산업이다. 전임상과 임상 간 단절 구조, 제한적 데이터 활용이 구조적 한계로 지적돼 왔다. 이에 해외 기업들은 AI를 활용해 신약 후보 물질 탐색이나 차세대 소재 설계 과정에서 수년이 걸리던 연구 기간을 크게 단축하고 있다. 글로벌 항체 및 생명과학 솔루션 기업 프로틴테크는 지난 1월 AWS의 클라우드와 AI 리소스를 이용해 프로젝트 착수 및 선정부터 개발 및 테스트에 이르는 전체 프로세스를 대폭 최적화했다고 밝혔다. 마 리(Ma Li) 프로틴테크 그룹 IT 부사장은 "지능적이면서도 정확한 과학 질의응답 서비스를 제공함으로써 생명과학 연구 효율성을 가속화했다"며 AI 기반 연구 혁신을 평가했다. 국내 기업도 AI 기술을 통해 기술 개발 가속화를 준비하고 있다. LG CNS는 최근 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 용역 기관으로 참여해 'AI 기반 신약 개발 임상 시험 설계·지원 플랫폼'을 구축하고 있다. 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발에 힘쓰고 있다. 정부는 이번 프로젝트를 통해 산·학·연·관이 보유한 AI 기술과 연구 역량을 결집해 글로벌 기술 경쟁에 대응하겠다는 계획이다. 배경훈 부총리는 "AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임"이라며 "대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 'K-문샷'을 추진해 나가겠다"고 말했다.2026-03-11 17:19:46
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SK하이닉스, 10나노급 6세대 LPDDR6 개발… '온디바이스 AI' 시장 격돌 [경제일보] SK하이닉스(대표 곽노정)가 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 D램 개발을 마치고 올 하반기 본격적인 양산 공급 체제에 돌입한다. 온디바이스 AI(기기 내장형 인공지능) 시대의 핵심 부품인 차세대 저전력 메모리 시장에서 기술 우위를 선점하겠다는 전략이다. 삼성전자와의 양산 경쟁도 더욱 뜨거워질 전망이다. 이번에 개발된 1c LPDDR6 D램은 이전 세대인 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 향상했다. 동작 속도는 10.7Gbps 이상을 구현하며 생성형 AI가 요구하는 고대역폭 요건을 충족했다. 전력 소모 또한 서브 채널 구조와 DVFS(동적 전압·주파수 조절) 기술을 적용해 20% 이상 낮췄다. SK하이닉스는 1c라는 최첨단 미세 공정을 선제적으로 적용함으로써 전력 효율과 집적도를 극대화했다. 이는 모바일 기기 사용자가 음성 전사, 실시간 번역 등 고사양 AI 기능을 실행할 때 배터리 소모를 최소화하면서도 매끄러운 성능을 경험할 수 있게 설계됐음을 의미한다. 이번 개발은 스마트폰과 노트북 등 모바일 기기의 AI화가 가속화되는 시장 흐름을 반영하고 있다. 시장 조사기관 IDC에 따르면, 생성형 AI 기능을 탑재한 스마트폰 출하량은 매년 급증하고 있으며 이에 따라 고성능 저전력 메모리의 수요도 확대되고 있다. 업계 관계자는 "기존 일반 DDR 제품군을 저전력 메모리가 빠르게 대체하는 세대 교체가 일어나고 있다"며 "온디바이스 AI 환경에서는 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리해야 하므로 더 빠르고 더 효율적인 메모리가 'AI의 심장' 역할을 할 것"이라고 분석했다. SK하이닉스가 HBM(고대역폭메모리)에 이어 모바일 D램에서도 기술 격차를 벌리려는 배경이다. ◆ 삼성전자와의 격전, '시장 선점'이 관건 SK하이닉스의 1c 공정 기반 LPDDR6 개발로 삼성전자와의 경쟁 구도는 더욱 선명해졌다. 삼성전자는 1b 공정 기반의 LPDDR6 제품으로 제품 안정성과 조기 양산화에 집중하고 있으며, 최근에는 차차세대 제품인 LPDDR6X 샘플을 주요 칩셋 업체에 공급하며 시장 개화를 앞당기고 있다. SK하이닉스가 1c 공정을 통한 고효율 전략을 택했다면 삼성전자는 안정적인 공정 운영과 폭넓은 라인업 구축을 통해 맞불을 놓는 형국이다. 전문가들은 삼성전자가 성능 안정성을 우선시한 1b 공정을 선택한 것은 초기 수율 확보와 고객사 공급 안정성을 염두에 둔 전략적 선택으로 보고 있다. 향후 LPDDR6 시장은 스마트폰을 넘어 자율주행차(SDV), 스마트 가전 등으로 사용 범위가 대폭 확대될 전망이다. 업계는 HBM이 서버용 AI 시장을 주도한다면, LPDDR6는 개인용 AI 기기 시장의 성장을 견인하며 메모리 반도체 기업의 새로운 매출 효자가 될 것으로 내다본다. SK하이닉스는 이번 인증 완료를 통해 하반기 글로벌 모바일 고객사에 대한 공급을 차질 없이 진행할 계획이다. 전문가들은 기술 우위를 점하기 위한 양사의 미세 공정 경쟁이 치열해질수록 결과적으로 차세대 AI 디바이스의 상용화 속도 역시 빨라질 것으로 보고 있다. 온디바이스 AI가 보편화되는 2026년 하반기, 누가 더 압도적인 전력 효율과 대역폭을 가진 메모리를 시장에 먼저 안착시키느냐가 승부처가 될 전망이다.2026-03-10 16:51:42
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삼성전자, 설 이후 HBM4 세계 첫 양산 출하…차세대 주도권 선점 [이코노믹데일리] 삼성전자가 인공지능 반도체 시장의 판도를 바꿀 것이라 평가받는 차세대 고대역폭 메모리 HBM4를 설 연휴 이후 세계 최초로 양산 출하한다. 이전 세대 제품에서의 부진으로 불거졌던 반도체 사업 위기설을 털어내고 차세대 HBM 시장에서 선제적으로 주도권을 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 8일 업계에 따르면 삼성전자는 엔비디아에 공급할 HBM4의 양산 출하 시점을 설 연휴 직후로 확정했으며 이르면 이달 셋째 주부터 본격적인 공급에 나설 것으로 알려졌다. 앞서 삼성전자는 엔비디아의 품질 검증을 통과해 구매주문을 확보했으며 HBM4가 탑재될 엔비디아 차세대 AI 가속기의 출시 일정 등을 종합적으로 고려해 출하 시점을 결정한 것으로 전해졌다. 엔비디아는 다음 달 열리는 자사 기술 콘퍼런스 'GTC 2026'에서 삼성전자 HBM4를 적용한 차세대 AI 가속기를 처음 공개할 전망이다. HBM4의 양산 출하는 이번이 전 세계에서 처음이다. 성능 측면에서도 삼성전자 HBM4는 현존 최고 수준으로 평가받고 있다. 삼성전자는 개발 초기부터 국제반도체표준협의기구의 기준을 뛰어넘는 성능 구현을 목표로 설정했고 이를 위해 '1c D램 공정'과 '4나노 파운드리 공정'을 동시에 적용하는 전략을 택했다. 이번 공정을 적용한 HBM4의 데이터 처리 속도는 표준 기준인 8Gbps를 넘어 최대 11.7Gbps에 이를 수 있도록 설계됐다. 이는 표준 대비 약 37%, 이전 세대인 HBM3E 대비 22% 이상 높은 수치다. 단일 스택 기준 메모리 대역폭 역시 전작보다 2.4배 향상된 최대 3TB/s 수준이며 12단 적층을 통해 최대 36GB의 용량을 제공한다. 향후 16단 적층 기술을 적용할 경우 최대 48GB까지 확장이 가능할 것으로 알려졌다. 고성능 연산을 지원하면서도 저전력 설계를 통해 서버와 데이터센터의 전력 소비 및 냉각 비용을 크게 줄일 수 있다는 점이 특징이다. 삼성전자는 올해 HBM 판매량이 전년 대비 3배 이상 늘어날 것으로 보고 있으며 생산 능력 확대를 위해 평택캠퍼스 4공장에 신규 라인을 구축할 것으로 알려졌다. 최선단 공정을 적용한 상황에서도 안정적인 수율을 확보해 양산에 돌입했고 향후 생산 확대와 함께 수율은 더욱 개선될 것으로 전망된다. 삼성전자는 전체 메모리 시장 상황을 면밀히 검토해 HBM4 생산 계획을 탄력적으로 운용할 방침이다. HBM을 포함한 메모리 전반의 가격이 상승 중에 세계 최대 수준의 생산 능력을 효율적으로 배분해 활용하겠다는 구상이다.2026-02-08 14:19:50
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KAIST, 차세대 반도체 핵심 '텔루륨' 스위칭 비밀 풀었다 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대를 맞아 초고속·저전력 반도체의 중요성이 커지는 가운데, 국내 연구진이 차세대 메모리 소자의 작동 원리를 규명하는 데 성공했다. 그동안 열에 취약해 다루기 힘들었던 소재를 제어하는 기술을 확보함으로써 반도체 설계의 새로운 이정표를 세웠다는 평가다. 한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 생명화학공학과 서준기 교수팀이 경북대 이태훈 교수팀과 공동 연구를 통해 나노 소자 내부의 전기 스위칭 과정과 물질 상태 변화를 실시간으로 포착하는 실험 기법을 개발했다고 8일 밝혔다. 이번 연구의 핵심은 차세대 메모리 소재로 주목받는 '텔루륨(Te)'이다. 텔루륨은 금속과 비금속의 성질을 모두 가진 준금속 원소로, 특히 원자 배열이 불규칙한 '비정질' 상태일 때 고속 동작과 저전력 구동이 가능하다. 하지만 전기를 흘리면 발생하는 열 때문에 성질이 쉽게 변해 비정질 상태를 유지하며 연구하기가 매우 까다로웠다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 '급속 냉각' 방식을 도입했다. 소자 주변 온도를 극저온으로 낮춘 뒤 물질을 순간적으로 녹였다가 빠르게 식히는 기법이다. 이를 통해 머리카락보다 훨씬 작은 나노 소자 안에서 텔루륨을 유리처럼 불규칙한 비정질 상태로 안정적으로 구현해냈다. 연구팀은 이 환경에서 전압을 가했을 때 전기가 어떻게 흐르는지 정밀 관측했다. 그 결과 비정질 텔루륨의 스위칭은 단순한 1단계가 아니라는 사실이 밝혀졌다. 전압이 일정 수준을 넘으면 내부의 미세한 결함을 따라 먼저 전류가 급격히 증가하고, 이후 열이 축적되면서 물질이 녹는 '2단계 스위칭' 과정을 거친다는 것을 확인했다. 스위칭이 시작되는 정확한 전압과 열 조건, 에너지 손실 구간을 구체적으로 파악한 것이다. 또한 연구팀은 과도한 전류 없이도 비정질 상태를 유지하며 전압이 스스로 커졌다 작아지는 '자가 진동(Self-oscillation)' 현상을 구현하는 데도 성공했다. 복잡한 화합물 없이 텔루륨 단일 원소만으로도 안정적인 전기 제어가 가능함을 입증한 셈이다. 이번 성과는 단순히 현상을 관찰한 것을 넘어, '왜, 언제 전기가 켜지는지'에 대한 원리를 규명했다는 데 의의가 있다. 이를 활용하면 열 발생을 최소화하면서도 작동 속도가 빠르고 전력 소모가 적은 AI용 메모리 소자를 설계할 수 있다. 서준기 교수는 "비정질 텔루륨을 실제 소자 환경에서 구현하고 스위칭 원리를 규명한 첫 사례"라며 "차세대 메모리 및 스위칭 소재 연구의 새로운 기준을 제시했다"고 강조했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 온라인판에 게재됐다.2026-02-08 13:32:43
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LG CNS·퓨리오사AI 협력 확대…NPU 기반 AI 인프라 실증 나선다 [이코노믹데일리] LG CNS(대표 현신균)가 국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 스타트업 퓨리오사AI(대표 백준호)와 전략적 협력을 맺고 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용한 공공 영역 AI 전환(AX) 시장 공략을 본격화한다. 양사는 글로벌 기술 패권 경쟁이 심화하는 가운데 하드웨어부터 소프트웨어까지 아우르는 '토종 AI 생태계'를 구축해 국가적 AI 주권을 확보한다는 구상이다. LG CNS는 서울 마곡 LG사이언스파크 본사에서 퓨리오사AI와 'AI 인프라 사업 협력 확대'를 위한 업무협약(MOU)을 지난달 30일에 체결했다고 5일 밝혔다. 이번 협약식에는 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장(부사장)과 백준호 퓨리오사AI 대표 등 양사 핵심 경영진이 참석해 구체적인 실행 방안을 논의했다. 이번 협력의 핵심 병기는 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD(레니게이드)'다. RNGD는 대규모 언어모델(LLM)과 같은 초거대 AI 연산에 특화된 반도체로 기존 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 소모가 적으면서도 높은 연산 효율을 자랑한다. 특히 지난 1월 세계 최대 파운드리 업체 TSMC로부터 RNGD 4000장을 인도받으며 양산 및 보급 준비를 마쳤다는 점이 시장의 기대를 모으고 있다. 양사는 LG AI연구원 컨소시엄이 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 내에서 협업을 한층 강화한다. LG CNS는 RNGD를 적용한 'K-엑사원(EXAONE)'을 기반으로 AI 서비스의 성능을 최적화하고 상용화하는 역할을 수행한다. 퓨리오사AI는 안정적인 NPU 공급과 기술 지원을 통해 인프라의 완성도를 높인다. 이는 최근 전 세계적으로 확산하는 '소버린 AI' 흐름과 궤를 같이한다. 국가의 중요 데이터를 외산 인프라나 모델에 의존하지 않고 독자적으로 관리하려는 움직임이다. LG CNS와 퓨리오사AI의 결합은 국산 모델(엑사원)과 국산 반도체(RNGD)가 만난 'AI 풀스택' 사례로 공공기관이나 금융권처럼 보안과 데이터 주권이 중요한 시장에서 강력한 경쟁력을 발휘할 것으로 보인다. LG CNS는 우선 자체 개발한 기업용 에이전틱AI 플랫폼 '에이전틱웍스' 구동 인프라에 퓨리오사AI NPU를 투입해 기술 검증을 진행한다. 에이전틱AI는 스스로 목표를 설정하고 업무를 수행하는 고지능 시스템인 만큼 이를 뒷받침할 고성능·저전력 인프라가 필수적이다. NPU 기반 인프라를 통해 에이전틱AI의 운영 비용을 절감하고 서비스 속도를 높이는 것이 목표다. 가상화된 연산 자원을 제공하는 'GPUaaS(GPU as a Service)'의 성능 최적화 실증도 병행한다. 고가의 하드웨어를 직접 구매하기 어려운 중소기업이나 공공기관이 가상화된 NPU 자원을 활용해 AI 모델을 학습시키고 추론할 수 있도록 비용 경쟁력을 극대화한 인프라를 구축하겠다는 계획이다. 업계에서는 이번 협력이 엔비디아가 독점하고 있는 글로벌 AI 칩 시장의 대안을 마련했다는 점에 주목하고 있다. 특히 전력 소모 문제가 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 부상한 상황에서 고효율 NPU인 RNGD의 현장 적용은 인프라 운영 수익성을 크게 개선할 수 있다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 "퓨리오사AI와의 협력을 통해 고객들이 에이전틱AI를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 NPU 기반 AI 인프라 기술력과 전문인력을 확보할 것"이라며 "LG AI연구원과 협력해 국가대표 AI 모델인 엑사원의 고도화를 지원하고 국내 AI 산업 발전에 기여하겠다"고 강조했다. 한편 이번 협력은 공공부문 디지털 혁신과 맞물려 상당한 시너지를 낼 것으로 전망된다. 정부가 공공 서비스에 AI 도입을 서두르는 가운데 국산 기술로 무장한 LG CNS의 솔루션은 보안성과 경제성 면에서 외산 대비 우위를 점할 수 있기 때문이다.2026-02-05 10:00:00
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노타·퓨리오사AI, 모바일 넘어 데이터센터로…'효율성' 무기로 엔비디아 뚫는다 [이코노믹데일리] 국내 AI 반도체 생태계가 하드웨어와 소프트웨어의 '원팀' 결성으로 글로벌 시장 공략의 승부수를 띄웠다. AI 최적화 기술 기업 노타(대표 채명수)와 AI 반도체 팹리스 퓨리오사AI(대표 백준호)가 손을 잡고 데이터센터 시장 진출을 본격화한다. 이는 엔비디아의 독주 체제 속에서 '가성비'와 '전력 효율'을 무기로 틈새시장을 넘어 주류 시장으로 진입하려는 K-AI 연합군의 전략적 행보로 풀이된다. AI 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 3일 퓨리오사AI의 차세대 고성능 NPU(신경망처리장치) 'RNGD(레니게이드)'에 자사의 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소(NetsPresso)' 기술을 공급하는 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 그동안 모바일과 엣지(Edge) 디바이스 위주였던 노타의 기술력이 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역인 데이터센터와 서버 시장으로 확장됐다는 데 큰 의미가 있다. 퓨리오사AI의 'RNGD'는 전력 대비 성능(전성비)을 극대화한 추론용 AI 반도체다. 하지만 아무리 뛰어난 칩이라도 그 위에서 구동되는 AI 모델이 무겁고 비효율적이라면 제 성능을 낼 수 없다. 노타의 '넷츠프레소'는 바로 이 지점을 파고들었다. 넷츠프레소는 AI 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지하는 경량화 기술이다. 이번 협력을 통해 퓨리오사AI는 RNGD 칩 위에서 거대언어모델(LLM)과 같은 대규모 AI 모델을 더 빠르고 안정적으로 구동할 수 있게 됐다. 하드웨어의 물리적 성능을 소프트웨어 최적화로 극한까지 끌어올리는 전략이다. ◆ 2026년 화두는 '효율성'…추론 시장 정조준 업계는 2026년 AI 시장의 핵심 키워드로 '추론(Inference)'과 '비용 효율(TCO)'을 꼽는다. 생성형 AI 학습 경쟁이 정점을 지나 실제 서비스 적용 단계로 넘어오면서, 막대한 전력을 소모하는 엔비디아 GPU 대신 저전력 고효율 NPU를 찾는 수요가 급증하고 있기 때문이다. 이러한 시점에 성사된 양사의 협력은 시의적절하다는 평가다. 퓨리오사AI는 노타의 최적화 기술을 통해 고객사들에게 "우리 칩을 쓰면 비싼 GPU보다 운영 비용을 획기적으로 줄일 수 있다"는 확실한 세일즈 포인트를 갖게 됐다. 노타 역시 퓨리오사AI라는 확실한 레퍼런스를 통해 글로벌 데이터센터 시장 진출의 교두보를 마련했다. 단순 기술 공급을 넘어 공동 비즈니스 모델도 구축한다. 양사는 노타의 비전 AI 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 퓨리오사AI의 RNGD를 결합한 패키지 솔루션을 출시하기로 합의했다. 이는 최근 급부상하는 '피지컬(Physical) AI' 시장을 겨냥한 것이다. 로봇, 스마트 팩토리, 자율주행 등 물리적 환경에서 작동하는 AI는 실시간 데이터 처리가 필수적이다. 최적화된 SW와 전용 HW가 결합된 '턴키(Turn-key)' 솔루션은 개별 도입의 번거로움을 줄이고 시스템 안정성을 높여 시장 경쟁력을 확보할 것으로 보인다. 채명수 노타 대표는 "이번 계약은 넷츠프레소 기술이 엣지를 넘어 고성능 데이터센터 영역에서도 통한다는 것을 증명한 결과"라며 "대한민국의 AI 기술력을 세계 시장에서 입증하겠다"고 강조했다. 백준호 퓨리오사AI 대표 역시 "혁신적인 NPU 기술과 고도화된 최적화 역량의 결합은 글로벌 시장에서 K-AI의 저력을 보여주는 계기가 될 것"이라며 자신감을 내비쳤다. 전문가들은 이번 협력이 국내 AI 반도체 생태계의 성공 방정식이 될 수 있다고 분석한다. 글로벌 빅테크들이 자체 칩과 소프트웨어 생태계(CUDA 등)를 폐쇄적으로 구축하는 상황에서, 국내 팹리스와 SW 기업 간의 유기적인 연합만이 생존을 넘어 경쟁 우위를 점할 수 있는 유일한 길이라는 지적이다.2026-02-03 16:09:58
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"특허 보안, NPU가 지킨다" 리벨리온, 고부가가치 버티컬 AI 시장 정조준 [이코노믹데일리] 대한민국 대표 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 특허 AI 버티컬 선도 기업 워트인텔리전스가 고부가가치 특허 시장을 겨냥한 'K-AI 연합군'을 결성했다. 양사는 생성형 AI 확산에 따른 보안 우려를 해소하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 '온프레미스(On-premise·사내 구축형) 풀스택' 카드로 글로벌 시장 진출에 속도를 낸다. 리벨리온과 워트인텔리전스는 3일 글로벌 특허 AI 혁신 및 사업 개발 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 특허 검색·분석·요약 등 전문성이 요구되는 영역에서 고성능·저전력·비용 효율성을 동시에 갖춘 안정적인 AI 운영 환경을 구축하기 위해 추진됐다. 양사 협력의 핵심은 워트인텔리전스가 보유한 특허 특화 거대언어모델(LLM) 및 AI 레디 데이터(AI Ready Data)와 리벨리온의 최신 고성능 NPU(신경망처리장치) '아톰맥스(ATOM-Max)'를 결합하는 것이다. 이를 통해 기업의 핵심 자산인 기술 문서를 외부 유출 없이 안전하게 처리하면서도 기존 GPU(그래픽처리장치) 대비 압도적인 전성비(전력 대비 성능)와 가성비를 제공한다는 계획이다. 특히 이번 협력은 단순한 기술 연동을 넘어 'AI 풀스택 패키지' 상용화에 초점을 맞췄다. 워트인텔리전스의 특허 모델이 리벨리온의 인프라 위에서 최적화됨에 따라 보안이 생명인 기업들은 폐쇄망 환경에서도 실무에 즉시 투입 가능한 특허 AI 서비스를 도입할 수 있게 됐다. 인프라 구축부터 운영까지 원스톱으로 지원해 기업들의 도입 장벽을 획기적으로 낮춘 것이 특징이다. ◆ '블루오션' 특허 AI 시장…왜 NPU인가 업계에서는 리벨리온이 수많은 버티컬 AI 영역 중 '특허'를 선택한 점에 주목하고 있다. 특허 문서는 전 세계적으로 표준화된 형식을 갖추고 있으면서도 막대한 분량과 고도의 전문 용어로 구성되어 있어 AI가 활약하기 가장 좋은 '데이터의 보고'로 꼽힌다. 동시에 기업의 생존이 걸린 IP(지식재산권) 정보인 만큼 클라우드 기반 AI보다 보안이 강화된 온프레미스 수요가 압도적이다. 리벨리온의 아톰맥스는 이 지점에서 강력한 경쟁력을 발휘한다. 특허 분석과 같은 추론 특화 작업에서 엔비디아의 GPU보다 전력 소모는 낮추면서 데이터 처리 속도는 높일 수 있기 때문이다. 기업 입장에서는 운영비용(TCO)을 크게 절감하면서도 강력한 보안 체계를 유지할 수 있는 최적의 대안이 된다. 향후 전망도 밝다. 양사는 이번 협력을 바탕으로 국내 시장은 물론 일본을 필두로 한 글로벌 특허 AI 시장 진출을 본격화할 예정이다. 특히 일본은 지식재산권 보호에 엄격하고 보수적인 기업 문화로 인해 온프레미스 AI에 대한 선호도가 매우 높은 시장이다. 리벨리온의 하드웨어와 워트인텔리전스의 특허 모델이 결합된 '풀스택 패키지'는 현지 시장에서 강력한 소버린(Sovereign) AI 모델로 자리 잡을 가능성이 크다. 전문가들은 이번 협약이 개별 기업의 진출을 넘어 국내 AI 생태계의 수출 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것으로 보고 있다. 최근 사우디 아람코와의 협력 사례처럼 하드웨어(NPU), 소프트웨어(모델), 인프라(클라우드/온프레미스)를 하나로 묶은 '패키지형 수출'이 글로벌 AI 시장의 새로운 문법으로 자리 잡고 있기 때문이다. 윤정호 워트인텔리전스 대표는 "이번 협력은 특허 AI가 실제 산업 현장에서 더 빠르고 경제적으로 운영될 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다"며 "리벨리온과의 결합을 통해 기업 핵심 의사결정 인프라로 확장하겠다"고 강조했다. 김광정 리벨리온 사업총괄은 "AI 서비스 확산기에는 운영비용 효율성과 안전성이 핵심 가치"라며 "특허라는 고부가가치 영역에서 NPU 기반 인프라의 강점을 입증하고 이를 글로벌 시장 전반으로 확장해 나가겠다"고 밝혔다.2026-02-03 14:01:47
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KT, 원동습지에 자동기상관측장비 설치…환경 연구 지원 나서 [이코노믹데일리] KT(대표이사 김영섭)는 세계 습지의 날을 맞아 국립생태원의 환경 연구를 지원하기 위해 KT의 통신 기술을 기반으로 한 자동기상관측장비를 설치했다고 2일 밝혔다. 경상남도 양산시 원동습지에 설치된 이번 자동기상관측장비는 생물다양성 보전을 목적으로 KT가 자사의 사물인터넷(IoT) 통신 기술을 습지 현장에 적용한 첫 사례다. KT와 국립생태원은 지난해 8월 기후 변화로 급감하고 있는 생물다양성을 보전하기 위한 업무협약을 체결한 바 있다. 원동습지는 멸종위기 야생생물 1급인 수달 및 흰꼬리수리와 멸종위기 야생생물 2급인 서울개발나물, 선제비꽃, 대모잠자리, 새호리기, 삵이 서식하고 있는 것으로 알려진 생태적으로 우수한 습지로 평가받는다. 재생에너지인 태양광으로 운영되는 이번 자동기상관측장비는 저전력·원격 통신이 가능해 온도, 습도, 기압, 풍향, 풍속, 일사량, 토양수분, 강우량, 대기압 등 9가지 주요 기상 요소를 상시 관측하고 데이터를 실시간으로 전송할 수 있다. 축적된 기상 데이터는 국립생태원이 습지 생태 변화 분석과 습지 생물다양성 관련 연구 목적으로 활용할 예정이다. 이번 설치로 원동습지에는 생태계 연구에 필요한 기상환경 정보를 지속적으로 관측할 수 있을 전망이다. KT는 국립생태원, 양산시와 협력해 생태계 교란종 제거와 보호종 서식환경 개선 등 현장 중심의 생물다양성 보전 활동도 단계적으로 확대해 나갈 방침이다. 이창석 국립생태원장은 "습지 생태연구에 케이티의 통신기술을 접목하여 상시 미기후 데이터를 관측하고 실시간으로 전송하는 시스템 구축으로 습지 생태연구의 중요한 초석을 다지겠다"고 설명했다. 오태성 KT ESG경영추진실장 상무는 "KT는 디지털 기술을 바탕으로 전문기관과 협력해 기후 변화 대응과 생물다양성 보전 활동을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다. 한편 세계 습지의 날은 1971년 2월 2일 이란 람사르에서 체결된 습지 보호에 관한 국제 협약인 '람사르 협약'을 기념해, 1997년부터 습지의 가치와 중요성을 알리고 보존하기 위해 제정된 국제 기념일이다.2026-02-02 08:42:45
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삼성·SK, 'HBM4' 리스크 양산 돌입… 엔비디아 '루빈' 향한 '속도전'의 내막 [이코노믹데일리] 2026년을 향한 글로벌 메모리 반도체 시장의 시계가 전례 없이 빠르게 돌아가고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 반도체의 핵심 부품인 6세대 고대역폭메모리(HBM4)를 놓고 고객사의 최종 인증(Qual)이 끝나기도 전에 공장을 가동하는 이른바 ‘리스크 양산(Risk Production)’ 체제에 돌입했다. ◆ 왜 ‘리스크 양산’인가… 엔비디아의 시계는 기다려주지 않는다 반도체 업계에서 리스크 양산은 고위험 전략이다. 통상 ‘샘플 공급→품질 테스트→양산 계약→본격 생산’ 순서를 밟지만 HBM4는 웨이퍼 투입부터 패키징까지 리드타임(제품 공급에 필요한 총 시간)이 4~5개월 이상 걸린다. 지금 공정을 돌리지 않으면 엔비디아가 목표로 하는 루빈 플랫폼 일정에 맞추기 어렵다. 업계에 따르면 SK하이닉스는 지난해 9월, 삼성전자는 10월 전후부터 HBM4 생산 라인을 가동한 것으로 알려졌다. 최종 퀄 테스트에서 탈락하거나 설계 변경이 발생할 경우 해당 물량은 전량 손실 처리될 수 있다. 그럼에도 양사가 도박에 나선 이유는 명확하다. HBM 시장이 사실상 ‘선점 구조’로 굳어졌기 때문이다. 시장조사업체들의 전망을 종합하면 2026년 HBM 수요는 공급을 15~20% 웃돌 것으로 예상된다. 생산 타이밍을 놓치는 것은 곧 시장 주도권 상실을 의미한다. 이번 HBM4 경쟁에서 가장 공격적인 선택을 한 쪽은 삼성전자다. 삼성은 이전 세대에서의 주도권 상실을 만회하기 위해 안정성보다 기술적 도약을 우선하는 전략을 택했다. HBM4 코어 다이에는 업계 최선단인 10나노급 6세대(1c) D램을 적용했다. 경쟁사가 검증된 공정을 유지한 것과 달리 집적도를 높이고 전력 효율을 극대화해 성능 격차를 벌리겠다는 의도가 깔려 있다. HBM의 두뇌 역할을 하는 베이스 다이 역시 외부에 맡기지 않았다. 삼성전자는 이를 자사 파운드리 4나노 공정으로 직접 생산하며 메모리와 로직, 패키징을 한 번에 묶는 ‘턴키’ 구조를 완성했다. 설계부터 양산까지 내부에서 통제함으로써 성능 최적화와 공급 일정 관리에서 주도권을 쥐겠다는 계산이다. 삼성전자는 최근 콘퍼런스콜에서 “재설계 없이 퀄 테스트 단계에 진입했다”고 밝히며 기술적 자신감을 내비쳤다. 이는 1c D램과 4나노 로직 다이 조합이 엔비디아가 요구하는 고속·저전력 기준을 충족했을 가능성을 시사한다. 이 전략이 성공할 경우 삼성은 HBM4 시장에서 성능과 효율을 동시에 앞세운 반격의 발판을 마련하게 된다. 반면 HBM 시장의 현재 강자인 SK하이닉스는 모험보다 확실성을 택했다. SK하이닉스는 HBM3E에서 높은 수율을 기록한 10나노급 5세대(1b) D램 공정을 HBM4에서도 유지하며 신공정 도입에 따른 초기 불량 가능성을 최소화했다. 수율과 원가 경쟁력을 동시에 지키겠다는 판단이다. 로직 다이 생산은 파운드리 세계 1위인 TSMC와의 협업에 맡겼다. TSMC의 12나노 및 5나노 공정을 활용해 베이스 다이를 제조하고 이를 SK하이닉스의 독자 패키징 기술인 ‘어드밴스드 MR-MUF’로 결합하는 방식이다. 이미 GPU 생산에서 TSMC 생태계에 깊이 의존하고 있는 엔비디아 입장에서는 이러한 조합이 심리적으로도 안정적인 선택지로 받아들여질 수 있다. 업계에서는 초기 HBM4 공급 물량 가운데 상당 부분이 SK하이닉스에 우선 배정될 가능성도 거론된다. 이는 기술적 우위라기보다 검증된 수율과 기존 협력 관계에서 비롯된 신뢰의 결과라는 해석이 나온다. ◆ 2026년, ‘독주’에서 ‘양강’으로 2026년은 HBM 시장이 단일 강자 체제에서 양강 구도로 전환되는 분기점이 될 가능성이 크다. 엔비디아는 공급망 안정과 가격 협상력을 위해 멀티 벤더 전략을 선호한다. 삼성전자의 HBM4 양산 진입은 이러한 전략의 현실화를 의미한다. 다만 가격 부담은 커질 전망이다. HBM4는 적층 수 증가와 다이 대형화로 웨이퍼 소모량이 급증한다. 이는 일반 D램 공급에도 영향을 미쳐 메모리 가격 전반을 끌어올릴 수 있다. 시장에서는 2026년 HBM 매출이 전체 D램 매출의 30%를 넘어설 것으로 보고 있다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 “삼성전자의 조기 진입은 기술 초격차를 되찾겠다는 의지의 표현”이라며 “SK하이닉스의 수율 안정성과 삼성전자의 생산 능력이 맞붙는 올해 하반기가 진정한 승부처가 될 것”이라고 분석했다.2026-02-01 15:12:06
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