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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다
[경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.
2026-05-22 09:03:35
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한투운용 'ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜', 해외형 1년 수익률 1위 外
[경제일보] 한투운용 'ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜', 해외형 1년 수익률 1위 한국투자신탁운용은 ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜(합성) 상장지수펀드(ETF)의 최근 1년 수익률이 해외형 커버드콜 상품 중 1위를 차지했다고 18일 밝혔다. 한국거래소에 따르면 지난 15일 기준 해당 ETF의 최근 1년 가격수익률(PR)은 112.94%다. 분배금을 포함한 총수익률(TR)은 148.07%에 이른다. 국내에 상장된 37개 해외형 커버드콜 ETF 가운데 가장 높은 성적이다. 같은 기간 PR과 TR이 모두 100%를 돌파한 상품은 이 ETF가 유일하다. 최근 6개월 수익률도 최상위권이다. 최근 6개월 PR은 59.34%며 TR은 73.35%로 두 지표 모두 동일 유형 1위에 올랐다. 이는 같은 기간 동일 유형 상품 37개의 평균 PR인 5.82%와 평균 TR인 12.60%를 크게 웃도는 성과다. 해당 상품은 한국투자신탁운용이 지난 2024년 4월에 출시했다. 미국 반도체 시가총액 상위 30종목을 편입하는 동시에 나스닥100 ETF(QQQ) 콜옵션을 매도하는 미스매칭 전략을 쓴다. 이를 통해 반도체 주가 상승에 따른 이익과 콜옵션 매도 프리미엄을 동시에 추구한다. 주요 투자 대상인 미국 반도체 기업들은 인공지능 인프라 투자의 핵심인 5개 영역으로 구성된다. 해당 영역은 △GPU 및 AI 가속기, △메모리, △파운드리, △반도체 장비, △팹리스 및 맞춤형반도체(ASIC) 등이다. 매일 만기가 돌아오는 데일리 옵션을 1% 외가격(OTM)으로 매도하는 전략도 특징이다. 위클리나 먼슬리 옵션보다 시장 변화에 빠르게 대응하며 단기 변동성을 수익화하기 유리하다. 다만 커버드콜 구조상 기초자산과 옵션 매도 대상이 급등할 때는 수익이 제한될 수 있다. 또한 실적배당형 상품이므로 과거 성과가 미래 수익을 보장하지 않으며 운용 결과에 따라 원금 손실이 발생할 수도 있다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜(합성) ETF는 반도체 밸류체인 5개 영역에 분산투자하는 전략을 통해 메모리 사이클 변동성에 흔들리지 않을 뿐 아니라, 반도체 슈퍼사이클 어느 단계에서도 수혜를 추구할 수 있다"라며 "ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜(합성) ETF는 월분배형 상품으로, 최근 1년간 월평균 1.25%의 분배율을 기록했고 지속 성장이 전망되는 반도체 산업에 투자하는 동시에 월 분배금을 받을 수 있는 만큼 연금계좌 등을 활용해 장기 투자 시 좋은 선택지가 될 것"이라고 말했다. 삼성액티브자산운용, 'KoAct 코스피액티브ETF' 상장 삼성액티브자산운용은 19일 유가증권시장에 'KoAct 코스피액티브' ETF를 상장한다고 18일 밝혔다. 이 상품은 코스피 지수가 사상 최고치를 경신하는 가운데 업종 간 수익률 격차가 커지는 'K자형 증시'에 대응해 출시됐다. 지수 대비 높은 초과 수익을 목표로 운용된다. 실제로 표준 업종 분류(WICS) 기준 지난달 말 코스피 수익률을 넘어선 업종은 전체 26개 중 8개에 불과했다. 나머지 18개 업종은 지수 성과를 밑돌며 투자 종목에 따른 성과 양극화 현상이 뚜렷하게 나타났다. 삼성액티브자산운용은 이러한 흐름 속에서 유망 산업과 우량 기업을 선별해 투자하는 전략이 필수적이라고 판단해 상품을 준비했다. KoAct 코스피액티브 ETF는 지수 이익 성장을 이끄는 반도체 업종의 비중을 높게 유지한다. 동시에 이익 전망치 변화에 따라 새로운 주도 섹터로 부상할 가능성이 높은 △조선, △기계, △방산, △에너지, △증권 업종에 주목한다. 테마 측면에서는 중동 전쟁 이후 나타난 글로벌 에너지 공급망 재편과 에너지원 다변화 그리고 국방력 강화 흐름에 부합하는 종목을 발굴해 포트폴리오에 적극적으로 편입할 계획이다. 국내 증시는 인공지능(AI) 반도체와 방산 등 주요 산업의 성장에 힘입어 펀더멘털이 개선되는 추세다. 주가 상승세에도 불구하고 글로벌 주요국 시장과 비교하면 저평가 매력이 크다는 분석도 나온다. 지난달 말 기준 코스피의 12개월 선행 주가수익비율(PER)은 7.1배 수준이다. 그동안 코스피가 12개월 선행 PER 10배 안팎에서 거래된 점을 고려하면 추가 상승 공간이 넓다. 같은 기간 대만(19배)과 일본(16배) 그리고 상해(13배)와 홍콩(10배) 등 주요국 증시의 12개월 선행 PER보다 낮다. 정대호 삼성액티브자산운용 운용1본부 운용2팀장은 "코스피가 사상 최고치를 경신하고 있지만, 지수가 올라도 내 계좌는 그대로인 'K자형 증시'에서 살아남는 길은 결국 '종목 선별 능력'"이라며 "9명의 기업분석 애널리스트와 베테랑 운용역이 협업해 발굴한 우량 종목으로 코스피 대비 초과수익을 창출하도록 하겠다"고 말했다. 미래에셋자산운용, 총 운용자산(AUM) 600조원 돌파… 2년 만에 두 배 성장 미래에셋자산운용은 국내외 시장에서 총 운용자산(AUM)이 600조원을 넘어섰다고 18일 발표했다. 지난 4월말 기준으로 집계된 미래에셋자산운용의 전체 운용자산은 624조원이다. 2022년말 약 250조원이던 운용자산 규모는 2024년 300조원과 2025년 500조원을 차례로 돌파하며 고속 성장을 거듭하고 있다. 글로벌 투자자들의 요구에 맞춘 솔루션과 차별화된 상품 전략이 성장을 견인한 배경으로 꼽힌다. 글로벌 사업의 중심축인 ETF 자회사 글로벌엑스(Global X)는 테마형과 인컴형 상품을 중심으로 성장세를 보이고 있다. 현재 △한국 △미국 △캐나다 △호주 △유럽 △홍콩 △일본 등 13개 시장에서 747개 ETF를 운용 중이며 세계 ETF 시장 12위에 올라 있다. 해외 시장에서는 블록체인 기술을 결합한 토큰화 ETF 사업도 넓히는 추세다. 현재 글로벌 토큰화 플랫폼을 통해 △구리 △우라늄 △인프라 등 테마형 상품이 거래되고 있다. 오는 3분기에는 홍콩 최초로 커버드콜 ETF를 토큰화 형태로 출시할 예정이다. 향후 토큰화 상품의 라인업을 늘리고 글로벌 디지털자산 거래소 상장도 함께 추진한다는 구상이다. 국내 ETF 시장에서는 타이거(TIGER) ETF의 약진이 두드러진다. 시장 변동성이 커진 상황에서 개인 투자자의 자금이 코어와 성장 영역 전반으로 유입되는 모습이다. 대표 지수형 코어 상품으로는 △TIGER 200 △TIGER 미국S&P500 △TIGER 미국나스닥100 등이 장기 투자 수요를 흡수하고 있다. 성장 영역에서는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형주에 집중하는 TIGER 반도체TOP10 ETF가 성과를 냈다. 해당 상품의 순자산은 연초 2조원에서 4월말 10조3000억원으로 급증했다. 이는 국내 주식형 테마 ETF 가운데 1위이자 전체 ETF 순자산 3위에 해당하는 규모다. 연금 시장에서도 입지를 굳히고 있다. 국내 최초로 TDF를 도입한 이후 연금 펀드 설정액과 TDF 점유율에서 각각 1위를 유지하는 중이다. 최근에는 퇴직연금 전용 로보어드바이저를 선보이며 투자 고도화를 추진하고 있다. 외부위탁운용관리(OCIO) 부문도 경쟁력을 이어가고 있다. 지난해 연기금투자풀 주간운용사로 선정된 데 이어 올해는 주택도시기금 전담운용기관 평가에서 1위를 차지하며 공공 OCIO 시장 내 경쟁력을 증명했다. 부동산 투자 영역에서는 글로벌 플랫폼을 활용해 국내외 핵심 자산 투자를 확대하고 있다. 최근 여수 경도에서 호남권 최초로 글로벌 5성급 호텔 브랜드인 JW 메리어트를 유치하는 성과를 거뒀다. 아울러 △국민연금 △우정사업본부 △중소기업중앙회 등이 참여한 국내 코어 부동산 블라인드 펀드 물량의 절반 가량을 확보했다. 향후에는 인공지능(AI) 기반의 투자 혁신에 집중할 계획이다. 미국 AI 법인인 웹스포트(Wealthspot)와 호주 로보어드바이저 전문 계열사 스탁스포트(Stockspot) 등과의 협업을 바탕으로 디지털 자산관리 역량을 한층 강화한다는 방침이다. 미래에셋자산운용 이준용 부회장은 "글로벌 시장에서는 차별화된 투자 솔루션으로 혁신 성장을 이어가고, 국내에서는 TIGER ETF를 중심으로 투자 저변을 넓혀가고 있다"며 "AI를 핵심 성장 엔진으로 삼아 더 정교한 투자 솔루션으로 혁신을 이끌며 글로벌 선도 자산운용사로 자리매김해 나가겠다"고 말했다. 신한자산운용, 'SOL 코스피200 채권혼합50 ETF' 신규 상장 신한자산운용은 'SOL 코스피200채권혼합50 ETF'를 오는 19일 유가증권시장에 신규 상장한다고 18일 밝혔다. 해당 상품은 코스피200 지수와 3년 만기 국고채에 자산을 절반씩 나누어 투자하는 채권혼합형 펀드다. 확정기여형(DC) 및 개인형퇴직연금(IRP) 등 연금계좌 내에서 안전자산으로 취급된다. 이에 따라 연금계좌 투자금 전액을 해당 펀드에 편입할 수 있다. 현행 규정상 퇴직연금 계좌의 위험자산 최대 투자 한도는 70%로 묶여 있다. 하지만 의무 안전자산 30%를 이번 신상품으로 채울 수 있다. 나머지 위험자산 70%를 'SOL AI반도체TOP2플러스 ETF' 등 주식형 펀드로 구성하면 연금계좌 전체의 실질적 주식 투자 비중을 최대 85% 수준까지 끌어올리는 효과를 얻게 된다. 최근 국내 주식시장은 가파른 우상향 곡선을 그리고 있다. 올해 들어 코스피 지수는 89.4% 급등했다. 최근 1개월 및 3개월 수익률 역시 각각 33.7%와 44.9%에 달한다. 지수가 단기 급등하면서 시장의 변동성도 함께 커지는 추세다. 주된 변동성 확대 요인은 △중동 지역 지정학적 리스크 △환율 변동 △대외 변수 등이다. 신규 펀드의 첫 월 분배금은 오는 2026년 7월 1일 수요일에 지급될 예정이다. 실제 배당금 입금 시간은 각 증권사 운영 정책에 따라 차이가 발생할 수 있다. 신한자산운용 김정현 ETF사업그룹장은 "코스피 지수가 빠르게 상승하면서 성장성에 더해 안정성까지 함께 추구하려는 투자 수요가 높아지고 있다"며 "SOL 코스피200채권혼합50 ETF는 코스피200의 성장성을 일정 부분 향유하면서도 채권 편입을 통해 변동성을 완화할 수 있는 상품이다. 주식 배당금과 채권 이자를 재원으로 매월 초 분배금을 지급할 예정인 만큼, 연금계좌에서 자산배분 효과와 함께 월배당을 동시에 추구하는 투자자들에게 활용도가 높을 것"이라고 말했다.
2026-05-19 07:17:30
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Arm, 직접 칩 생산 선언…르네 하스 Arm 대표 "세상을 바꿀 기회"
[경제일보] Arm이 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU)를 공개하며 반도체 사업 전략의 대대적인 전환에 나섰다. 설계 자산(IP) 중심 사업 모델에서 벗어나 양산형 실리콘 제품을 직접 공급하는 방식으로 확장하면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 24일(현지시간) Arm은 AI 데이터센터용 CPU인 'Arm AGI CPU'를 발표하고 창사 이래 처음으로 자체 설계한 양산형 실리콘 제품을 제공한다고 밝혔다. 이번 제품은 AI 에이전트 기반 워크로드 확대에 대응하기 위해 개발된 것으로 차세대 AI 인프라 구축을 위한 핵심 컴퓨팅 플랫폼으로 제시됐다. 이를 통해 Arm은 기존 IP 라이선스뿐 아니라 컴퓨팅 서브시스템(CSS), 그리고 완성형 실리콘 제품까지 제공하며 고객 선택지를 확대한다는 구상이다. 그동안 Arm은 반도체 설계 자산을 제공하고 로열티를 받는 사업 모델을 유지해 왔다. 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들이 Arm 설계를 기반으로 자체 칩을 개발하는 방식이었다. 다만 AI 확산으로 데이터센터 인프라 경쟁이 격화되면서 Arm이 직접 실리콘 제품을 공급하는 방향으로 전략을 전환한 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 "AI 가속기가 CPU를 대체하는 것이 아니라 오히려 CPU는 더 필수적인 파트너가 됐다"며 "AI 데이터센터 시장은 현재 약 30억 달러 규모지만 향후 1000억 달러 시장으로 확대될 것으로 본다"고 설명했다. 특히 AI 기술이 학습 중심에서 추론 및 실행 중심의 '에이전틱 AI'로 발전하면서 CPU 역할이 다시 중요해지고 있다. AI 에이전트는 모델 학습뿐 아니라 추론, 계획, 실행까지 지속적으로 수행하며 시스템 간 데이터를 조율해야 하기 때문에 대규모 CPU 자원이 필요하다. 이에 따라 데이터센터 내 CPU 수요 역시 크게 증가할 것으로 예상된다. Arm은 에이전틱 AI 환경에서 데이터센터의 CPU 요구량이 기존 대비 4배 이상 증가할 것으로 전망했다. 또한 AI 모델 간 상호작용과 실시간 의사결정이 늘어나면서 가속기를 조율하고 데이터 이동을 관리하는 CPU 역할이 핵심 인프라로 부상하고 있는 것으로 분석했다. 르네 하스 대표는 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 강조했다. Arm AGI CPU는 이러한 AI 인프라 변화에 맞춰 설계됐다. 해당 CPU는 최대 136개의 Arm Neoverse V3 코어를 탑재하고 코어당 6GB/s 메모리 대역폭과 100ns 미만 지연 시간을 지원한다. Arm은 이번 신제품이 300W 전력 범위에서 동작하며 지속적인 고부하 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다고 설명했다. 확장성 측면에서도 대규모 데이터센터 환경을 고려해 설계됐다. 공랭식 서버 기준 랙당 최대 8160개 코어를 지원하며 수랭식 환경에서는 4만5000개 이상의 코어 구성이 가능하고 이를 통해 기존 x86 CPU 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있는 것으로 알려졌다. 또한 Arm은 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 강조했다. 1GW 규모 AI 데이터센터 기준 최대 100억 달러 수준의 설비 투자 비용 절감이 가능하다는 분석도 제시했다. 이는 전력 효율성과 고밀도 설계를 통한 인프라 비용 절감 효과를 반영한 것이다. 초기 파트너로는 메타가 참여했다. 메타는 Arm AGI CPU 공동 개발 파트너로 참여했으며 자체 AI 가속기인 MTIA와 결합해 AI 인프라 효율을 높일 계획이다. Arm은 향후 여러 세대에 걸쳐 메타와 협력을 이어갈 방침이다. 또한 OpenAI, 클라우드플레어, SAP, SK텔레콤 등 주요 기업들도 초기 파트너로 참여했다. 해당 기업들은 가속기 관리, API 처리, AI 애플리케이션 호스팅 등 다양한 AI 워크로드에 Arm AGI CPU를 활용할 예정으로 알려졌다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자는 "SK텔레콤은 Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기 칩을 포함한 대규모 풀스택 AI 추론 데이터센터 인프라로 사업을 확장하고 있다"며 "자사의 소버린 AI 'A.X' 파운데이션 모델과 추론 최적화 AI 서버를 결합함으로써 이를 글로벌 시장에 제공하기 위한 준비를 완료함과 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력을 한층 강화하고 있다"고 평가했다. 하드웨어 제조 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 레노버, 슈퍼마이크로, 콴타 컴퓨터, 애즈락랙 등이 시스템 구축 파트너로 참여하고 있으며 상용 시스템은 올해 하반기부터 본격 확대될 예정이다. AWS, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 50개 이상의 기업이 Arm 컴퓨팅 플랫폼 확장을 지원하는 것으로 알려졌다. 그동안 데이터센터 CPU 시장은 인텔과 AMD가 주도해 왔다. Arm 기반 아키텍처가 전력 효율성을 앞세워 클라우드 시장에서 점유율을 확대하고 있는 상황에서 Arm이 직접 CPU 공급에 나서면서 기존 경쟁 구도가 변화할 가능성이 높을 것으로 분석된다. 최근 엔비디아 역시 자체 CPU '베라'를 공개하며 CPU 시장 진입을 선언하는 등 AI 인프라 경쟁이 확대되고 있다. AI 인프라 시장이 빠르게 성장하면서 칩 설계 기업들이 직접 하드웨어 시장으로 진출하는 흐름이 본격화될 전망이다. Arm은 이번 Arm AGI CPU를 시작으로 데이터센터용 실리콘 제품군을 확대할 계획이다. 향후 제품들은 성능, 확장성, 전력 효율성을 중심으로 발전하며 AI 네이티브 데이터센터 아키텍처 구축을 목표로 구성될 예정이다. AI 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데 Arm이 설계 기업에서 플랫폼 사업자로 변신을 시도하면서 글로벌 반도체 생태계에도 변화가 가속화될 전망이다.
2026-03-25 10:55:20
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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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"자율주행 2027년·UAM 2028년"…국토부, 모빌리티 로드맵 현실성은
[이코노믹데일리] 정부가 2027년 고도 자율주행차와 2028년 도심항공교통(UAM) 상용화를 목표로 한 중장기 모빌리티 로드맵을 공개했다. 자율주행과 UAM을 중심으로 한 정책 일정이 제시됐지만 사고 대응과 책임 구조, 엣지 케이스 검증이 충분히 축적되지 않은 상황에서 정책의 현실성이 검증 대상에 올랐다. 국토교통부는 26일 발표한 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'을 통해 인공지능(AI) 등 첨단기술로 이동의 편의를 높이고, 미래 친환경 모빌리티의 확산을 지원하기 위한 향후 5년간 모빌리티 정책의 청사진을 제시했다. 먼저 미국, 중국에 이은 글로벌 3대 자율주행 강국 도약을 목표로 2027년 레벨4(고도 자동화) 자율주행을 상용화한다. 레벨4는 운전석에 사람이 없이 실증구역 등 특정 구간에서 자율주행이 가능한 수준의 기술이다. 올해 국내 첫 도시 단위 자율주행 실증 공간으로 지정된 광주광역시에 200대가 넘는 자율주행차를 투입하는 것을 시작으로 대규모 실증에 나설 계획이다. 이를 통해 학습한 실주행 데이터는 표준화해 통합·공유하는 자율주행 데이터 플랫폼을 구축해 AI 기반 자율주행 기술개발 체계 구축을 본격화한다. 동시에 범부처 협력을 통해 엔드투엔드(E2E·AI가 학습한 데이터에 기반해 스스로 의사결정을 내리는 방식) 자율주행 AI 기술 개발에 속도를 낸다. 자율주행 AI 파운데이션 모델 등 원천기술을 개발하고, 차량용 고성능 AI 가속기 반도체 등을 개발해 고도화된 E2E 기술을 확보한다는 구상이다. 현재 국내 자율주행 제도는 여전히 실증 특례 중심 구조에 머물러 있다. 사고 발생 시 책임 주체를 어떻게 구분할 것인지, 보험 적용 범위를 어디까지 인정할 것인지에 대한 기준은 실증 사업별로 다르게 적용되고 있으며, 제조사·소프트웨어 개발사·원격 관제 사업자·서비스 운영 주체 간 책임 배분 구조도 전국 단위 상용 서비스를 전제로 한 법 체계는 정리되지 않았다. 특히 실제 도로 환경에서 발생하는 비정형 상황, 이른바 '엣지 케이스'에 대한 데이터 축적이 충분한 수준인지에 대해서는 검증이 진행 중이다. 현지 실증은 특정 지역과 조건에 한정돼 있어, 일반 도로 전반으로 확대될 경우 사고 대응과 제도적 보완이 어느 수준까지 가능한지는 추가 검증이 필요한 단계다. 국토부는 자율주행 실증을 가로막는 규제를 '선허용 후규제'를 원칙으로 개선할 예정이다. 자율주행 안전을 책임지면서 원격 관제·대여·중개 등을 전문으로 하는 서비스 사업을 제도화하고 보험 제도를 정비하는 등 산업 생태계 육성도 추진한다. UAM은 2028년 공공 서비스 중심의 상용화를 우선 목표로 제시했다. 제주와 대구·경북 등을 시범 운용 구역으로 지정하고 응급의료·재난·치안·관광 등 공공 분야 서비스를 제공한다. 제주에서는 제주 성산항·제주공항·중문에 UAM 이착륙장인 버티포트를 둬 지역 간 이동을 겸한 관광 사업을 추진한다. 대구와 경북에서는 UAM을 산불 감시와 고속도로 사고 모니터링 등 공공 안전을 구축하는 방향으로 활용하는 방안이 논의되고 있다. 2030년에는 민간 주도의 UAM 서비스를 본격적으로 추진한다. 승객들이 UAM을 타고 도심과 공항 사이를 이동하거나, 빠른 배송이 필요한 화물을 UAM으로 나르는 서비스를 상용화해 '일상 속의 UAM' 시대를 연다는 구상이다. UAM과 함께 드론 활용도가 높은 소방·항공·농업·물류·시설관리 등 5대 분야의 드론 기체 및 모터 등 핵심 부품·기술 개발을 적극 지원하고 드론 공원 등 일반 국민이 드론을 띄울 수 있는 구역을 내년까지 대폭 늘린다. 그러나 UAM 관련 제도 역시 기체 인증, 운항 기준, 공역 관리, 소음 및 안전 기준 등 핵심 요소가 동시에 정비되고 있는 단계다. 기존 항공 안전 체계는 유인 항공기 중심으로 설계돼 저고도 도심 운항을 전제로 한 새로운 안전 기준과 사고 책임 구조는 아직 확정되지 않았다. 국토부는 내년 공공플랫폼을 구축하는 등 수요응답형 교통체계(DRT) 활성화 기반을 마련하고, 미래 모빌리티와 도시가 유기적으로 결합할 수 있도록 제도 정비에 나설 계획이다. 홍지선 국토부 제2차관은 "AI 전환으로 모빌리티 혁신 속도가 빨라지는 상황에서 이번 로드맵이 정책적 이정표가 되기를 기대한다"며 "국민이 체감할 수 있도록 세부 과제를 추진하겠다"고 말했다.
2026-02-26 15:28:27
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