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솔트웨어, 반도체 제조에 AI 에이전트 심는다…31억원 규모 정부 과제 선정

솔트웨어가 정부 주도 반도체 제조 인공지능(AI) 사업을 수주하며 제조형 AI 데이터 플랫폼 시장 공략에 본격 나선다. 단순 생성형 AI를 넘어 다수 AI 에이전트가 협업하며 의사결정을 수행하는 산업형 AI 운영체계를 구축해 반도체 제조 현장 생산성과 수율을 동시에 높인다는 목표다. 솔트웨어는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI 에이전트 융합·확산 지원 사업 과제'에 선정됐다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 1차 연도 약 15억 5000만원 규모로 추진되며 성과 평가를 거쳐 2차 연도 사업까지 연계될 경우 전체 사업 규모는 약 31억원 수준이 될 전망이다. 이번 프로젝트는 반도체 제조 공정에 21종 전문 AI 에이전트를 적용해 생산성과 수율을 개선하는 것이 핵심이다. 솔트웨어는 이번 사업 수행을 계기로 제조 산업 특화 AI 데이터 플랫폼 시장에 본격 진입하는 첫 대형 실증 사례를 확보하게 됐다는 설명이다. 최근 반도체 제조 산업은 초 단위 공정 변수와 대규모 생산 데이터를 동시에 분석해야 하는 방향으로 고도화되고 있다. 이에 단순 질의응답형 생성형 AI를 넘어 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 협업하며 의사결정을 수행하는 자동화 수요도 빠르게 확대되는 추세다. 솔트웨어는 자체 개발한 '멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크'를 기반으로 제조 데이터를 지식화하고 다수 AI 에이전트가 협업하는 지능형 제조 운영 플랫폼 구축에 나설 계획이다. 여러 AI가 동시에 공정 이상을 감지하고 원인을 분석해 대응 방안을 제시하는 방식이다. 이번 사업에선 공정관리 최적화, 제조 문서 기반 지식 질의응답(Q&A), 품질 분석 및 수율 극대화, 설비 예지정비 등 4대 핵심 워크플로를 중심으로 총 21종 전문 AI 에이전트가 구축된다. 솔트웨어는 반도체 소재·부품·장비(소부장) 제조 환경을 핵심 타깃 시장으로 삼고 폐쇄망 기반 하이브리드 AI 엔진도 함께 개발 중이다. 오픈소스 기반 경량 언어모델(SLM)에 검색증강생성(RAG) 추론 기술과 자연어처리 기능을 결합해 제조 현장 보안성과 운영 효율을 동시에 확보한다는 전략이다. 아울러 3억건 이상의 제조 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 레이크하우스 기반 데이터 파이프라인 기술도 적용할 예정이다. 회사는 향후 반도체 제조 분야에서 확보한 실증 모델을 표준화·패키지화해 이차전지와 정밀화학 등 유사 제조 산업으로 확산 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태 AI 서비스로 발전시킬 계획이다. 이정근 솔트웨어 대표는 "제조 현장에선 단순 답변형 AI보다 스스로 판단하고 협업하는 AI 에이전트가 필요하다"며 "이번 사업은 국내 반도체 제조 현장에 실제 작동하는 산업형 AI 운영체계를 구축하는 첫 단계가 될 것"이라고 말했다. 이어 "반도체 현장에서 검증한 운영형 AI 기술을 글로벌 제조 AI 플랫폼 시장으로 확장해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.05.12 17:44한정호 기자

GPU 국책과제 '그랜드슬램' 이노그리드, AI 인프라 풀스택 기업 도약

이노그리드가 정부 그래픽처리장치(GPU) 원천 기술 개발을 주도하며 클라우드 기업을 넘어 '인공지능(AI) 인프라 풀스택 사업자'로의 도약에 박차를 가한다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 자원 공유와 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술 확보한다는 목표다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. AI 인프라 핵심 기술 전 영역을 아우르는 연구개발 역량을 확보했다는 평가다. 이번 사업은 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모 연구개발(R&D) 프로젝트다. 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ▲서비스형 GPU(GPUaaS) 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 핵심 4대 기술 스택 전반을 확보하며 이른바 'GPU 그랜드슬램'을 달성했다고 강조했다. 특히 이번 과제 수행은 이노그리드가 올해 제시한 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵을 본격 실행하는 행보로 풀이된다. 기존 클라우드 인프라 사업 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 전략이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 회사는 오는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모 정부 R&D 재원도 확보하게 된다. 첫 번째 과제는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 'GRIM-GPU' 기술 개발이다. 고가 GPU 활용률을 극대화하고 AI 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 두 번째는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 자원을 자동 배치·확장·최적화하는 GPU 오케스트레이션 기술이다. 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM) 확산으로 증가하는 AI 워크로드 수요에 대응하기 위한 기반 기술 개발에 나선다. 아울러 GPU뿐 아니라 NPU·데이터처리장치(DPU) 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 운영하기 위한 AI CMP 기술도 개발한다. 기존 CMP 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체를 단일 관점에서 제어·관리할 수 있는 체계를 구축한다는 목표다. 마지막으로 GPU 자원을 안정적인 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발을 수행한다. 이는 향후 공공과 민간 시장에서 GPU 서비스 확산을 위한 기반 기술로 활용 범위가 확대될 전망이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 AI 클라우드 생태계 '클라우디버스'와 연계해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 합병을 앞둔 NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와의 연계도 추진해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산 시너지를 창출한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기"라며 "기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 11:14한정호 기자

[종합] 삼성SDS 컨소, 국가AI컴퓨팅센터 주도…NPU 생태계 육성도 품는다

삼성SDS 컨소시엄이 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 민간 사업자로 최종 선정됐다. 기술·정책 평가와 금융심사 등 합격점을 받은 영향이다. 해당 사업은 2분기 내 설립이 예정된 민·관 합작 특수목적법인(SPC)을 통해 속도가 더욱 붙을 예정이며, 국산 신경망처리장치(NPU) 생태계 육성 병행으로 'AI 고속도로' 전략 추진에도 시너지를 낼 전망이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터파크 부지에 조성될 예정이다. 이날 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄은 사업 실시협약과 SPC 설립·운영을 위한 주주간계약도 체결했다. 계약에 따르면 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 나설 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 사업을 확대한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터, 국가 AI고속도로 전략 핵심 인프라 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진 중인 AI 고속도로 전략의 핵심 인프라 사업으로 꼽힌다. 대규모 AI 연산 자원을 국가 차원에서 확보해 기업과 연구기관, 스타트업 등이 안정적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 정부와 민간이 공동으로 SPC를 설립해 사업을 추진하며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축할 계획이다. 이번 사업은 당초 계획보다 지연됐다. 정책금융기관 금융심사가 길어진 탓이다. 업계에선 조 단위 사업 특성상 대출 구조와 금리, 리스크 분담 방식을 둘러싼 의견 불일치가 있었던 것으로 보고 있다. 사업 초기엔 두 차례 유찰도 겪은 바 있다. 당시 공공 지분 51% 구조와 국산 NPU 의무 탑재 조건 등이 민간 부담을 키웠다는 평가가 주요했다고 알려졌다. 이에 정부는 공공 지분을 30% 미만으로 낮추고 NPU 의무 탑재 조항과 매수청구권 등을 완화하는 방식으로 민감 부담을 낮춘 상태다. 업계 일각은 이번 국가AI컴퓨팅센터 사업이 국산 AI 반도체 생태계 성장을 견인할 수 있다는 의견을 내기도 했다. 정부가 센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증, 실제 서비스 환경에 적용한다는 입장을 내놨기 때문이다. 이러한 행보는 'K-엔비디아' 프로젝트와도 맞물린다. 정부는 국민성장펀드를 기반으로 향후 5년간 총 50조원 규모 AI·반도체 투자를 추진 중이며 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국내 AI 반도체 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략을 내세우고 있다. 실제 국민성장펀드는 최근 리벨리온의 NPU 양산 및 차세대 AI 반도체 개발 사업에도 직접 투자를 결정했다. 정부 재원과 산업은행, 민간 자금을 합쳐 총 6000억원 규모 투자를 추진하며 국산 AI 반도체 생태계 육성에 속도를 내고 있다. NPU 운영 경험 쌓은 삼성SDS...국가AI컴퓨팅센터 구축 큰 역할할지 주목 컨소시엄 주관 기업인 삼성SDS가 기존 NPU 운영 경험을 통해 국가AI컴퓨팅센터 구축에 큰 역할을 할 수 있을지도 주목을 받고 있다. 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 업계에선 국가AI컴퓨팅센터 구축 과정에서도 이같은 국산 NPU 운영 경험이 활용될 수 있다고 기대하고 있다. 앞서 삼성SDS는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 선정된 이후부터 SPC 설립을 위한 내부 준비 작업을 진행해왔다. 삼성SDS는 올해 초 실적 발표 컨퍼런스콜에서 국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 전담팀을 구성했으며 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 병행하고 있다고 밝혀 눈길을 끌었다. 다만 삼성SDS 측은 구체적인 NPU 운영 구조와 역할은 SPC 설립 이후 확정될 것이라는 입장이다. 삼성SDS 관계자는 "국가AI컴퓨팅센터는 SPC가 설립된 이후 구체적인 내용들이 결정되는 구조"라며 "NPU 운영이나 세부 역할 역시 향후 SPC 안에서 구체화될 것"이라고 밝혔다. 이어 "현재는 SPC 설립을 위한 준비 단계이며 향후 컨소시엄 내에서 구체적인 운영 구조와 역할 등이 순차적으로 구체화될 예정"이라며 "국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 계획대로 추진될 수 있도록 사전 준비를 이어가고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.11 18:42한정호 기자

국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 본궤도…3분기 인프라 착공 추진

정부가 삼성SDS 컨소시엄을 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 최종 민간 사업자로 확정하며 올 2분기 내 민·관 합작 특수목적법인(SPC) 설립에 나선다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 국가 AI 인프라를 구축한다는 계획이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, 클러쉬, KT, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업은 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략 핵심 인프라 사업이다. 고성능 AI 연산 자원을 국내 기업과 연구기관 등에 안정적으로 공급해 AI 산업 경쟁력을 끌어올리겠다는 목표다. 앞서 정부는 지난해 9월부터 10월까지 사업 공모를 진행했으며 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰에 참여했다. 이후 기술·정책평가와 금융심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐다. 재원 조달 절차도 마무리됐다. 지난달 30일 국민성장펀드 기금운용심의회에서 국가AI컴퓨팅센터 사업 추진을 위한 SPC 출자가 승인되면서 총 4000억원 규모 민·관 공동 출자가 확정됐다. 공공부문이 1160억원, 민간이 2840억원을 각각 부담한다. 과기정통부는 이날 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄과 실시협약을 체결했으며 정책금융기관과 민간 출자자 간 주주간계약도 함께 맺었다. 이를 기반으로 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 들어갈 계획이다. 정부와 컨소시엄은 향후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 예정이다. 센터는 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모로 조성된다. 센터 구축 이후에는 국내 기업과 연구기관, 스타트업 등을 대상으로 세계적 수준의 AI 컴퓨팅 자원을 경쟁력 있는 비용으로 제공한다. 특히 중소기업과 스타트업, 학계·연구계를 대상으로 추가 요금 할인과 이용권 지원도 추진한다. 이와 함께 기술 컨설팅과 사업화 지원, 교육 프로그램, 우수 성과 공유회 등 AI 생태계 활성화 프로그램도 운영할 예정이다. 국산 AI 반도체 생태계 육성 방안도 포함됐다. 정부는 국가AI컴퓨팅센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계와 시제품 개발·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 신경망처리장치(NPU)의 시범 운영과 신뢰성 검증도 추진한다. 이후 검증된 국산 AI 반도체를 실제 서비스 환경에 적용하는 NPU 존도 구축해 초기 시장 안착을 지원한다는 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.11 17:01한정호 기자

한전, 'KEPCO 에너지 AI 파트너스' 출범…전력산업 AX 선도

한전이 전력산업 인공지능 전환(AX)을 위한 전력 생태계 AI 협력 네트워크 구축에 나섰다. 한국전력(대표 김동철)은 지난 8일 서울 여의도 한전 남서울본부에서 전력산업 AI 대전환을 위한 'KEPCO 에너지 AI 파트너스' 킥오프 회의를 개최했다. 이날 행사는 정부·공공·민간·학계가 한전과 손잡고 전력 생태계 AI 협력 네트워크를 구축하기 위해 마련됐다. 회의에는 한전 AI혁신단장을 비롯해 기후에너지환경부 기후에너지신산업과, 한국전기산업진흥회, 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국에너지공대(KENTECH) 관계자가 참석했다. 특히 리벨리온·마음AI·데이터스트림즈·수퍼브AI 등 국내 우수 AI 전문기업 19개사 대표가 참여해 전력산업과 AI 기술의 융합 방안을 심도 있게 논의했다. 한전은 지난 3월 'AI 대전환 경영혁신 선포'를 통해 '세계 최고의 에너지 AI 플랫폼 사업자'라는 비전을 공식화한 데 이어, 재생에너지 확대 등으로 복잡해지는 전력망 운영의 난제를 최신 AI 기술로 해결하고자 이번 협의체를 결성했다. 첨단 AI 기술의 90% 이상이 민간 주도로 개발되는 만큼, 한전은 단순한 지원 구조를 넘어 기관과 기업, 학계가 함께 시너지를 내는 전방위적 상생형 협력 구축이 필수적이라고 판단했다. 한전은 회의에서 'AI로 연결되는 전력산업 생태계의 미래, 파워 AX 피트너스'라는 비전을 선포하고, 이를 실현하기 위한 ▲제도 개선 ▲성과 창출 ▲성장지원 ▲정보교류를 4대 중점 추진방안으로 발표했다. 이어 '정부 AI 전략 및 정책 방향'을 주제로 한 에너지공과대 안수명 교수의 특강과 전력산업 내 AI 확산과 민간 혁신 기술의 현업 도입 방안에 대한 자유토론이 이어졌다. 주재각 한전 AI혁신단장은 “전력산업의 미래는 전력 인프라와 민간의 첨단 AI 기술이 결합하는 '초협력'에 달려 있다”며 “KEPCO 에너지 AI 파트너스가 국가 AI 3대 강국(G3) 도약을 뒷받침하고 글로벌 전력 AI 시장을 선점하는 핵심 플랫폼이 되도록 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 한전은 앞으로 글로벌 전력산업 가치사슬 전반의 혁신을 선도하는 에너지 AI 플랫폼 기업으로 도약할 계획이다. 이를 통해 정부의 '대한민국 인공지능사회 행동계획'에 발맞춰 국가 AI 경쟁력을 높이고, 대한민국이 AI 3대 강국으로 진입하는 데 주도적인 역할을 할 예정이다.

2026.05.10 14:18주문정 기자

오케스트로, 국산 AI 반도체 생태계 키운다…112억원 R&D 사업 수행

오케스트로가 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 클라우드 소프트웨어(SW) 시장 확대에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라 구조를 넘어 국산 신경망처리장치(NPU)·지능형 메모리 반도체(PIM) 생태계를 확대해 AI 인프라 자립도를 높인다는 목표다. 오케스트로는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 'AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발' 과제 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 사업은 총 112억 5000만원 규모 연구개발(R&D) 과제로, 오는 2029년까지 4년간 진행된다. 국산 NPU와 PIM 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서도 안정적으로 활용될 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 오케스트로는 이번 과제를 통해 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택을 고도화할 계획이다. 주요 개발 항목은 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원 직접 접근을 지원하는 패스스루 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이다. 회사는 이를 통해 기존 GPU 중심 클라우드 인프라 한계를 극복하고 국산 NPU 기반 AI 가속기를 보다 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 운영 체계를 마련한다는 목표다. AI 모델 생태계 확장도 함께 추진한다. 오케스트로는 국산 AI 반도체 기반 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 'AI 모델 허브' 플랫폼도 구축할 예정이다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영되며 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 초거대언어모델(LLM) 실증 사례 확보에도 나선다. 국산 AI 반도체 기반 서비스 상용화 가능성을 검증해 국내 중소·벤처기업이 고가 외산 GPU 의존도를 낮추고 AI 서비스를 보다 빠르게 개발·출시할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 'K-클라우드 프로젝트'와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업에도 연계 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 결합해 AI 워크로드 예측 정확도를 99% 수준까지 높이고 대규모 AI 서비스 운영 안정성을 검증할 방침이다. 김범재 오케스트로 대표는 "이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 SW 기반을 마련하는 것"이라며 "하드웨어(HW)와 SW가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.05.08 17:48한정호 기자

중국 AI 딥시크 몸값 65조원까지 치솟았다…정부·빅테크 지원 결집

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 첫 외부 투자 유치에 나서며 기업가치가 단기간에 450억 달러(약 65조원) 수준까지 치솟았다. 미국의 반도체 수출 통제 속에서도 화웨이 칩 기반 AI 생태계를 구축하는 가운데, 중국 정부의 전략적 지원까지 더해지면서 글로벌 AI 패권 경쟁 핵심 축으로 부상하는 모습이다. 6일(현지시간) 파이낸셜타임즈, 블룸버그통신 등 외신에 따르면 중국 국가 반도체 투자 펀드인 중국집적회로산업투자기금(빅펀드)이 딥시크의 첫 외부 투자 유치 라운드를 주도하고 있는 것으로 전해졌다. 텐센트와 알리바바 등 중국 빅테크도 투자 참여를 논의 중인 것으로 알려졌다. 이번 투자 협상 과정에서 딥시크 기업가치는 약 450억~500억 달러 수준으로 평가됐다. 이는 수주 전 논의됐던 100억~300억달러 수준 대비 최대 4배 이상 급등한 규모다. 일론 머스크가 이끄는 AI 스타트업 xAI와 비슷한 수준으로 평가받는 셈이다. 딥시크는 지난해 초 적은 컴퓨팅 자원과 비용만으로 미국 빅테크 수준 거대언어모델(LLM)을 개발했다고 밝히며 글로벌 AI 업계를 뒤흔든 바 있다. 오픈AI와 앤트로픽 대비 훨씬 낮은 비용 구조에도 불구하고 추론·코딩 성능에서 경쟁력을 입증하며 이른바 '딥시크 모멘트'를 촉발했다는 평가를 받았다. 딥시크는 모델을 오픈 웨이트 형태로 공개하며 허깅페이스를 통해 무료 배포하고 있다. 현재는 에이전틱 AI 분야로 사업 영역을 확장하며 연구 인력 채용과 컴퓨팅 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 이번 투자 유치는 중국 정부의 AI·반도체 자립 전략과도 맞물린다. 미국의 첨단 반도체 수출 통제가 강화되는 가운데 중국 정부는 반도체·AI 모델·소프트웨어를 아우르는 독자 생태계 구축에 집중하고 있다. 특히 딥시크 최신 모델 V4가 화웨이 AI 칩과 최적화된 형태로 개발되면서 중국 내부에선 미국 기술 의존도를 낮출 핵심 축으로 평가받고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 그동안 외부 투자 유치 없이 헤지펀드 수익과 개인 자금을 기반으로 회사를 운영해왔다. 하지만 경쟁사들의 인재 영입 시도가 이어지자 직원 보상과 연구 인력 유지를 위해 외부 자금 조달에 나선 것으로 전해졌다. 량원펑은 현재 우호 지분 포함 약 89.5% 지분을 보유한 것으로 알려졌다. 시장에선 이번 투자를 계기로 중국 AI 산업 전반이 더 빠르게 결집할 것이란 전망도 나온다. 데이터센터와 클라우드 인프라를 보유한 알리바바·텐센트와 AI 모델 기업 딥시크, 화웨이 반도체 생태계가 결합될 경우 미국 중심 AI 구조를 겨냥한 대항 축이 형성될 수 있다는 분석이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 역시 최근 인터뷰에서 "딥시크가 화웨이 하드웨어에서 먼저 최적화된다면 미국에는 끔찍한 결과가 될 수 있다"고 경고하며 중국 AI·반도체 결합 전략에 대한 우려를 나타낸 바 있다. 주요 외신은 "딥시크가 중국 정부의 AI 자립 전략 핵심 기업으로 부상하며 미국 반도체 제재에 대응하는 상징적 존재가 되고 있다"고 평가했다.

2026.05.07 09:19한정호 기자

제조 AI, 국산 반도체로 실현한다…포스코DX-모빌린트 '맞손'

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용해 제조 현장 AI 전환(AX) 전략 강화에 나섰다. 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 엣지 AI 기반 인텔리전트 팩토리를 중심으로 비용 효율성과 보안, 실시간 대응 역량을 동시에 확보하겠다는 구상이다. 포스코DX는 모빌린트와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AX 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 도입을 넘어 투자와 사업 연계를 포함한 전략적 파트너십 성격을 띤다. 포스코DX는 지난 2월 포스코기술투자와 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(CVC)을 통해 모빌린트에 총 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. AI 인프라 기술을 외부에서 조달하는 방식에서 나아가 유망 스타트업과의 공동 성장 구조를 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 핵심은 GPU 중심 AI 인프라를 국산 NPU로 대체하는 데 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로, 특히 추론 단계에서 높은 효율을 보이며 전력 소비와 비용 측면에서 강점을 갖는다. 이는 생산 설비와 가까운 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 구현에 적합해 제조 현장의 실시간 의사결정과 보안 요구를 동시에 충족할 수 있다는 점이 주목받고 있다. 우선 포스코DX는 자체 산업용 제어시스템 '포스마스터'에 모빌린트의 NPU를 적용해 설비 제어 단계에서 AI 분석과 대응이 즉각 이뤄지는 인텔리전트 팩토리를 구현할 계획이다. 양사는 NPU 환경에서 AI 모델 성능을 최적화하기 위한 공동 기술 개발도 병행한다. 특히 모빌린트는 엣지 환경에서 대규모언어모델(LLM)을 구동할 수 있는 NPU 기술을 확보한 국내 기업으로, 현장 데이터 기반 실시간 판단과 제어를 지원한다. 철강과 이차전지 소재 생산 등 고도의 정밀성과 안정성이 요구되는 산업에서 활용도가 클 것으로 전망된다. 이번 협력은 제조 AI 인프라의 구조 전환을 가속화하는 계기가 될 것이라는 관측도 나온다. 기존에는 중앙 데이터센터 기반 GPU 인프라에 의존해 왔지만, 최근에는 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 수요가 빠르게 증가하고 있어서다. 특히 데이터 외부 반출이 어려운 제조 환경에선 보안성과 지연 최소화가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 포스코DX는 향후 엣지 AI 기술을 철강, 이차전지소재 생산 현장뿐 아니라 물류 등 다양한 산업 영역으로 확장해 나갈 방침이다. 이는 포스코그룹이 추진 중인 인텔리전트 팩토리 전략과도 맞닿아 있다. 그룹은 제조 현장 전반에 AI 기반 자동화와 최적화 기술을 적용해 안전성과 생산성을 동시에 높이는 방향으로 AX를 확대 중이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "이번 협력으로 인텔리전트 팩토리 구현에 필수적인 LLM 기반의 엣지 AI 기술을 확보할 수 있게 됐다"며 "단순 NPU 공급 관계가 아닌 국내 스타트업과의 성공적인 협업·상생 사례로 발전시킬 것"이라고 강조했다. 이어 "포스코그룹이 제조 AI의 패러다임 전환을 리딩하는 기업으로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.02 14:44한정호 기자

[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

[AI는 지금] "메모리 병목 뚫었다"…구글, '터보퀀트'로 AI 인프라 판 바꿀까

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 '메모리 병목 현상'을 소프트웨어 혁신으로 풀어낸 차세대 압축 기술을 선보여 AI, 클라우드 업계도 들썩이고 있다. 하드웨어 추가 투입 없이 알고리즘만으로 메모리 사용량을 6배 줄이고 연산 속도를 최대 8배 높이는 혁신 기술인 만큼 비용 절감뿐 아니라 AI 인프라의 효율과 경쟁 구도를 동시에 흔들 수 있는 변수가 될 지 주목된다.26일 업계에 따르면 구글은 지난 24일 공식 블로그를 통해 '터보퀀트' 기술을 공개하고 대규모언어모델(LLM)과 벡터 검색 전반에서 메모리 병목을 완화할 수 있는 압축 알고리즘을 제시했다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. LLM은 고차원 벡터 데이터를 기반으로 작동하는 구조로, 이 데이터를 저장하는 'KV 캐시'가 막대한 메모리를 요구한다. 이로 인해 처리 속도와 비용이 동시에 증가하는 문제가 지적돼 왔다. 터보퀀트는 기존 압축 방식과 달리 데이터 값을 직접 줄이는 대신, 벡터의 표현 구조를 재구성하는 방식으로 접근한다. 좌표계를 변환해 데이터 구조를 단순화하는 '폴라퀀트'와 고차원 데이터의 거리와 관계를 유지하면서 오차를 최소화하는 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 기법을 결합해 최소한의 손실로 압축 효율을 극대화했다. 구글은 "이 기술은 대규모 벡터 데이터를 최소한의 메모리로 처리하면서도 의미적 유사도를 정확하게 유지할 수 있도록 설계됐다"며 "LLM뿐 아니라 대규모 벡터 검색 시스템에서도 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있다"고 설명했다. 이 기술은 오는 4월 열리는 ICLR 2026에서 정식 발표될 예정으로, 구체적인 성능과 적용 범위에 대한 추가 검증 결과도 공개될 전망이다. 업계에선 이 기술이 AI 모델 경쟁의 축이 변화하고 있음을 보여준다고 평가했다. 그동안 생성형 AI는 파라미터 규모 확대를 중심으로 발전해 왔지만, 실제 운영 단계에서는 메모리 사용과 데이터 이동이 주요 병목으로 작용해왔다. 터보퀀트는 연산량을 일부 늘리는 대신 메모리 사용을 줄이는 방식으로 이 균형을 재조정하며 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있는 기반을 제공한다. 소프트웨어 측면에서도 의미가 크다. 터보퀀트는 모델을 재학습하지 않고 추론 단계에서 바로 적용할 수 있는 기술로, 기존 AI 모델과 인프라를 그대로 활용하면서 효율을 개선할 수 있다. 이는 AI 경쟁이 모델 개발 중심에서 실행 효율과 시스템 최적화 중심으로 이동하고 있음을 시사한다. 향후에는 KV 캐시 관리, 메모리 기반 스케줄링, 추론 엔진 최적화 등이 핵심 기술 영역으로 부상할 전망이다. AI 인프라 구조에도 변화가 예상된다. 지금까지는 GPU 연산 성능 확보가 핵심 과제로 꼽혔지만, 실제로는 메모리 대역폭과 용량이 성능을 좌우하는 경우가 많았다. 터보퀀트는 메모리 병목을 완화함으로써 GPU 활용도를 높이고 동일 자원으로 더 많은 추론 작업을 처리할 수 있게 한다. 이는 데이터센터 운영 효율을 크게 끌어올리는 요인으로 작용할 수 있다. 클라우드 사업자 입장에서는 비용 구조와 경쟁 전략 모두에 영향을 미친다. 메모리 사용 감소는 단위 추론 비용을 낮추는 동시에 더 많은 트래픽을 처리할 수 있는 여력을 제공한다. 비용이 낮아질수록 AI 서비스 사용량이 증가하는 특성을 감안하면 총 수요는 감소하기보다 확대될 가능성이 높다. 시장에선 터보퀀트 발표 이후 메모리 반도체 수요 둔화 가능성을 반영해 관련 종목이 약세를 보이기도 했다. 다만 업계에선 효율 개선이 오히려 더 긴 문맥 처리, 더 많은 사용자, 더 복잡한 서비스로 이어지면서 새로운 수요를 창출할 수 있다는 시각도 있다. 이 기술에 따른 온디바이스 AI 확산 가능성도 주목된다. 메모리 제약으로 인해 제한적이었던 모바일 환경에서도 보다 복잡한 LLM을 구동할 수 있는 여지가 생기기 때문이다. 이는 개인화 AI, 프라이버시 중심 서비스, 스마트폰 기반 AI 에이전트 확산으로 이어질 수 있을 것이란 기대감을 높이고 있다. 이종욱 삼성증권 연구원은 "효율적인 AI 모델은 전체 비용을 낮춰 더 많은 AI 계산 수요를 불러온다"며 "최적화 모델들은 반도체 자원을 줄이는 것이 아니라 같은 자원으로 더 높은 성능의 AI 서비스를 구현하는 데 사용되고 있다"고 분석했다.그러면서 "AI 업체들이 비용 경쟁이 아니라 성능 경쟁을 하는 한 비용 최적화는 반도체 수요에 영향을 미치지 않을 것"이라며 "(반도체 업계가) 걱정해야 할 순간은 AI로 더 할 수 있는 기능이 별로 없거나 AI 업체들이 경쟁을 멈출 때"라고 덧붙였다.

2026.03.26 16:43장유미 기자

GPU·HBM 필요없는 인공지능 반도체 나왔다

인공지능(AI) 연산에서 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등이 필요없는 완전히 새로운 방식의 수소기반 반도체 소자가 세계 처음 개발됐다. 이 소자는 수소인 2단자 기반으로 인간의 뇌처럼 학습과 기억 기능을 동시에 수행한다. DGIST는 나노기술연구부 이현준 책임연구원(교신저자)과 노희연 전임연구원(제1저자) 연구팀이 전기 신호로 수소를 정밀하게 조절해 스스로 학습하고 기억하는 반도체 소자를 구현했다고 5일 밝혔다. 이현준 책임연구원은 전화통화에서 "과학기술계에서 탄소를 이용한 반도체 연구는 상당부분 진척돼 있지만, 수소로는 처음"이라며 "수소는 탄소와는 달리 반응 시간이 빠른 장점이 있다"고 설명했다. 최근 인공지능(AI) 추세에 따라 데이터 처리량이 급격히 늘고 있지만, 기존 컴퓨터는 연산과 메모리가 분리돼 있어 속도 저하와 전력 소모가 크다. 이를 해결하기 위해 인간의 뇌를 모방해 연산과 저장을 동시에 수행하는 '뉴로모픽 반도체'가 차세대 기술로 주목받고 있다. 이 반도체 핵심이 전기 신호에 따라 전도도가 변하고 이를 유지하는 '인공 시냅스 소자'인데, 연구팀이 이를 '수소'로 구현했다. 전기장을 이용해 수소 이온(H⁺) 주입과 배출을 정밀하게 제어하는 방식을 독자적으로 개발했다. 이 기술은 소자 집적도가 높고 제조 공정이 단순해 차세대 고집적 AI 칩 제작에 유리한 '2단자 수직 구조'에서 구현했다. 그동안 수직 구조에서 수소 이동을 정밀하게 제어해 인공지능 동작을 구현한 사례는 없다. 연구팀은 이 수소 기반 인공지능형 소자는 1만 회 이상 반복 구동에서도 안정적으로 동작한다고 설명했다. 또 장시간 보관해도 메모리 상태가 그대로 유지된다고 부연설명했다. 전도도가 점진적으로 변하는 아날로그 특성도 나타나 인간의 뇌 시냅스와 유사한 학습 및 기억 기능을 성공적으로 수행할 수 있음도 입증했다는 것이 연구팀 설명이다. 이현준 책임연구원은 "아날로그 특성을 보유하고 있다는 것은 0과 1사이의 비트를 쪼개 연산할 수 있다는 의미"라며 "기존 메모리가 한 번 연산할 때 이는 여러 비트 연산이 가능하다"고 말했다. 이 책임은 "단순히 또 하나의 인공지능 반도체를 개발한 것을 넘어, 기존 산소 빈자리 기반 메모리와는 전혀 다른 '수소 이동'을 이용한 새로운 저항 스위칭 메커니즘을 제시했다는 데 큰 의미가 있다”고 밝혔다. 노희연 전임연구원은 “적층된 반도체 층 사이를 이동하는 수소 원자를 전기적으로 정밀 제어한 최초의 사례”라며, “인공지능 하드웨어 구조 근본을 바꾸고, 차세대 저전력·고효율 뉴로모픽 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술이 될 것”이라고 강조했다. 연구 결과는 재료 및 계면 분야 국제 학술지 'ACS 어플라이드 머티어리얼스 앤 인터페이스' 표지눈문으로 게재됐다.

2026.03.05 18:48박희범 기자

더존비즈온-퓨리오사AI, 국산 NPU로 공공·금융 AI 판 키운다

정부가 국산 인공지능(AI) 반도체 확산 정책을 본격화하는 가운데 더존비즈온이 국내 대표 신경망처리장치(NPU) 기업 퓨리오사AI와 손잡고 국내 공공·금융 시장 확산과 글로벌 사업 확대에 박차를 가한다. 더존비즈온은 서울 중구 더존을지타워에서 퓨리오사AI와 NPU 기반 AI 솔루션 글로벌 사업화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. NPU는 생성형 AI 개발 등에 활용되는 AI 반도체로, 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 소모량이 적고 AI 추론·연산에 특장점을 갖고 있다. 퓨리오사AI는 AI 반도체 설계기업으로 2017년 설립 이후 1세대 컴퓨터 비전용 NPU 상용화에 이어 최근 2세대 칩 '레니게이드(RNGD)' 양산을 시작했다. 이번 협약은 양사가 공동 수행한 '2025년 AI 반도체 해외실증 사업'을 비롯해 그동안 상호 축적된 성공적인 협업 성과를 토대로 마련됐다. 레니게이드를 기반으로 한 AI 솔루션의 국내·해외 사업화를 목표로 상호 기술 협력을 비롯해 공동 레퍼런스 창출 등 다각적인 협력 활동을 전개할 방침이다. 특히 정부가 최근 공공부문을 중심으로 국산 NPU 적용 확대를 추진하는 상황에서 이번 협력이 관련 시장 확대 흐름과 맞물릴지 주목된다. 양사는 퓨리오사AI NPU 환경에서 더존비즈온의 '원 AI'를 구동·적용하는 데 주력한다. 레니게이드 기반 인프라를 활용해 공공·금융 등 보안과 안정성이 중요한 프라이빗 환경을 대상으로 AI 서비스 지원 및 전력 효율과 운영 효율까지 고려한 인프라 검증·구성에 나선다. 시장 적용 가능성과 기술적 신뢰도 역시 단계적으로 확보한다는 목표다. 실제 현장의 서비스 운영 환경을 기준으로 국산 NPU 기반 AI 서비스 성능, 전력 소모 대비 처리량 측면의 객관적 검증을 추진하고 신뢰할 수 있는 제삼자 검증 체계를 통해 결과를 확인·축적할 예정이다. 이를 통해 양사는 국산 NPU에 접목된 AI 서비스의 운영 효율성과 비용 경쟁력을 입증할 계획이다. 향후 국내외 시장에서의 사업화와 시장 확대를 위한 기술적 기반도 공동으로 마련한다는 방침이다. 더존비즈온은 이번 협력으로 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고 국산 AI 반도체를 활용한 독자적인 AI 인프라 선택지를 확보하게 됐다. 퓨리오사AI 역시 더존비즈온의 기업 고객을 대상으로 공급처 확대에 나서고 기업 핵심 업무 영역에서의 적용 사례와 피드백을 추후 시장 개척에 활용할 계획이다. 다만 더존비즈온이 퓨리오사AI의 NPU를 얼마나 도입할지에 대해선 아직 구체적으로 공개되지 않았다. 단계적 검증과 사업화 추진 상황에 따라 적용 범위를 확대해 나갈 것으로 풀이된다. 더존비즈온 관계자는 "이번 협약은 국산 AI 기술의 자립과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 중요한 전환점이 될 것"이라며 "우리 AI 솔루션 역량과 퓨리오사AI의 반도체 기술력을 결합해 효율적이고 신뢰도 높은 글로벌 AI 비즈니스 모델을 만들어 갈 것"이라고 말했다.

2026.02.19 16:02한정호 기자

[영상] "AI, 화면 밖으로 나오다"… 삼성·LG가 그리는 '피지컬 AI'

최근 막을 내린 세계 최대 가전·IT 전시회 CES 2026의 핵심 화두는 단연 '피지컬 AI(Physical AI)'였다. 소프트웨어에 머물던 인공지능(AI)이 로봇, 가전 등 하드웨어와 결합해 우리 삶에서 물리적으로 어떻게 작동하는지를 증명하는 무대였다는 평가다. 지디넷코리아 남혁우 기자와 현장을 직접 취재한 장경윤 기자는 대담을 통해 올해 CES의 주요 트렌드와 국내외 기업들의 전략을 분석했다. 삼성의 '연결'과 LG의 '공감'… AI 가전의 진화 삼성전자와 LG전자는 이번 CES에서 AI를 통해 삶의 질을 높이는 구체적인 청사진을 제시했다. 삼성전자는 라스베이거스 윈 호텔에 단독 전시관을 마련해 '비스포크' 가전과 AI의 결합을 선보였다. 장경윤 기자는 "삼성이 내건 '일상의 동반자'라는 슬로건처럼, AI가 상상 속 그림을 현실로 만드는 과정을 보여줬다"고 평했다. 특히 구글의 생성형 AI '제미나이'가 적용된 냉장고는 식재료를 인식해 요리법을 추천하고, 부족한 재료를 알려주는 등 연결성을 강조했다. TV 역시 모호한 검색어(예: "군인이 나오는 전쟁 영화 찾아줘")를 정확히 이해하고 콘텐츠를 추천하는 등 한층 고도화된 모습을 보였다. LG전자는 'AI 홈 로봇(클로이)'을 전면에 내세웠다. 단순한 가전 제어를 넘어 두 발로 걷고, 빨래를 개는 등 인간과 교감하는 '반려 가전'의 모습을 갖췄다. 장 기자는 "로봇이 수건 하나를 개는 데 30초 이상 걸리는 등 속도 면에서는 아직 아쉬움이 있었지만, LG전자와 LG이노텍 등의 기술력이 집약된 액추에이터와 센서 기술을 통해 미래 가정의 모습을 보여주기에 충분했다"고 전했다. 반도체 '슈퍼사이클' 도래하나… 완제품 가격 상승 압박은 불가피 더불어 AI 열풍에 힘입어 반도체 시장은 메모리 가격이 급등하는 '슈퍼사이클'에 진입했다는 분석이 제기됐다. 장 기자는 "서버 및 클라우드 서비스 제공사(CSP) 기업이 막대한 AI 투자로 메모리 수요가 폭발하며 가격이 오르고 있다"며 "이는 삼성전자, SK하이닉스 등 공급사에는 호재지만 스마트폰이나 PC 등 완제품 제조사에는 원가 상승의 압박으로 작용하고 있다"고 진단했다. 특히 메모리 제조사들이 과거와 달리 무리한 증설보다는 '수익성 위주의 생산 조절'에 나서고 있어, 당분간 고물가 기조가 유지될 것으로 전망했다. 이로 인해 소비자가 체감하는 IT 기기 가격 상승으로 이어질 가능성이 크다는 설명이다. 디스플레이 전쟁…한국의 '초격차 OLED' vs 중국의 '미니 LED' 공세 디스플레이 분야에서는 중국 기업들의 약진이 두드러졌다. 하이센스, TCL 등 중국 가전업체들은 삼성전자가 빠진 LVCC 메인 홀을 차지하며 대규모 물량 공세를 펼쳤다. 중국 기업들은 가격 경쟁력을 앞세운 '미니 LED TV'로 기술 격차를 좁혀오고 있다. 이에 맞서 한국 기업들은 'OLED(유기발광다이오드)'의 고도화로 프리미엄 시장을 수성하겠다는 전략이다. 이번 CES에서 한국 기업들은 밝기를 4500니트까지 끌어올린 OLED 패널과 투명 마이크로 LED 등 압도적인 화질 기술을 선보였다. 장 기자는 "중국이 미니 LED로 화질과 가격을 동시에 잡으며 맹추격하고 있다"며 "국내 기업들은 프리미엄 라인업에서는 OLED 기술 초격차를 유지하되, 보급형 라인에서는 LCD 기술을 고도화해 중국의 저가 공세에 대응하는 '투트랙 전략'을 구사할 것으로 보인다"고 분석했다. 이번 CES는 AI가 더 이상 먼 미래의 기술이 아닌, 우리 집 안방과 거실로 들어온 현실임을 확인시켜 주었다. 동시에 반도체와 디스플레이 등 핵심 부품 시장에서 한국 기업들이 기술 리더십을 지키기 위해 치열한 생존 경쟁을 벌이고 있음을 보여준 자리였다.

2026.01.22 14:08남혁우 기자

오픈AI, 세레브라스와 14조원 규모 컴퓨팅 계약…"엔비디아 의존 낮춘다"

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 강화를 위해 대규모 컴퓨팅 인프라 확충에 나섰다. 반도체 스타트업 세레브라스와 수십억 달러 규모 장기 계약을 체결하며 AI 추론 속도와 서비스 확장성을 동시에 끌어올린다는 전략이다. 15일 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 세레브라스와 다년간 협력 계약을 체결하고 총 750메가와트(MW) 규모 컴퓨팅 파워를 공급받기로 했다. 해당 인프라는 단계적으로 구축되며 완공 목표 시점은 2028년이다. 계약 규모는 100억 달러(약 14조원)를 웃도는 것으로 알려졌다. 이번 계약은 오픈AI가 챗GPT 등 자사 AI 모델 응답 속도를 개선하려는 조치로 풀이된다. 양사는 공동 성명을 통해 세레브라스 인프라가 오픈AI 모델 실행 시 지연 시간을 줄이고 대규모 사용자 유입에 대비한 안정적인 서비스 운영을 가능하게 할 것이라고 밝혔다. 세레브라스는 초대형 단일 칩을 기반으로 한 독자적 반도체 아키텍처를 앞세워 엔비디아 중심 그래픽처리장치(GPU) 시장에 도전하고 있는 기업이다. 데이터센터 운영까지 직접 수행하며 AI 추론 분야 경쟁력을 강조해 왔다. 협약 배경에 대해 오픈AI는 'GPT-OSS-120B' 모델 테스트에서 세레브라스 시스템이 기존 하드웨어 대비 최대 15배 빠른 성능을 보였다고 설명했다. 오픈AI의 대규모 인프라 투자는 이번이 처음이 아니다. 엔비디아는 지난해 오픈AI에 최대 1천억 달러(약 146조원)를 투자해 10기가와트(GW)급 데이터센터 구축을 추진하겠다고 밝혔으며 AMD 역시 수년간 6GW 규모 GPU를 공급하기로 했다. 이와 별도로 오픈AI는 브로드컴과 자체 AI 칩 개발도 진행 중이다. 업계에서는 이번 계약을 오픈AI가 컴퓨팅 포트폴리오를 다각화하는 전략의 일환으로 보고 있다. 오픈AI는 특정 하드웨어에 대한 의존도를 낮추고 워크로드 특성에 맞는 최적의 시스템을 조합해 AI 서비스 확장성을 높인다는 목표다. 오픈AI 사친 카티 컴퓨팅 인프라 담당은 "세레브라스는 우리 플랫폼에 저지연 추론 솔루션을 더해 더 빠른 응답과 자연스러운 상호작용을 가능케 한다"며 "더 많은 사람에게 실시간 AI를 확장할 수 있는 기반을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 11:29한정호 기자

정부, AI 인프라 지원 체계화한다…'고성능컴퓨팅' 운영기관 공모

정부가 국내 인공지능(AI) 기업과 연구기관을 대상으로 체계적인 고성능컴퓨팅 인프라 지원에 나선다. 8일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 최근 과학기술정보통신부와 NIPA는 올해 '고성능컴퓨팅지원 사업'을 총괄 운영할 전문 운영기관을 공개 모집하며 본격적인 사업 준비에 착수했다. 이 사업은 민간이 보유한 최신 그래픽처리장치(GPU) 자원과 국산 AI 반도체(NPU) 활용을 지원해 국내 AI 기업 및 기관의 경쟁력과 사업화 역량을 강화하는 것이 목적이다. 지난해 정부는 AI 연구·개발 연산 인프라를 확대하기 위해 정부 추경 예산을 바탕으로 이 사업을 추진해왔다. 공급사로는 삼성SDS·KT클라우드·엘리스클라우드 등 3개사를 선정했다. 올해도 추진되는 사업 총 예산 규모는 174억원이 책정됐다. 이 중 167억원은 GPU·NPU 등 연산자원 공급 비용으로, 7억원은 운영기관의 사업 운영비로 편성됐다. 사업 기간은 운영기관과의 협약 체결일부터 올해 12월 31일까지다. 특히 이번 공모를 통해 선정되는 전문 운영기관은 사업 전반을 총괄하게 된다. 공급사와 사용자 모집·선정, 자원 배분 및 사용 관리, 성과 조사와 우수 사례 발굴, 사업 정산 등 사업 운영 전 과정을 맡는다. 이번 사업을 통해 총 1천 개 내외의 국내 중소·벤처기업과 대학·병원·연구기관 등이 지원 대상이 될 예정이다. AI 모델 학습을 위한 GPU 자원뿐 아니라 국산 AI 반도체를 활용한 추론 서비스까지 포함해 기술 검증과 상용화 연계를 동시에 수행할 방침이다. 운영기관 신청 자격은 비영리기관·협단체 또는 중소기업이며 컨소시엄 구성도 가능하다. 단독 신청의 경우에도 적격 평가를 통해 운영기관으로 선정될 수 있다. 선정 평가는 사업 이해도, 고성능컴퓨팅 자원 운영 역량, 국산 AI 반도체 활용 관리 방안, 성과 관리 체계 등을 종합적으로 고려해 진행된다. 사업 추진 과정에서는 사용자와 공급사에 대한 체계적인 관리가 강조된다. 운영기관은 사용자 선정 이후 중간 점검과 결과 평가를 수행하고 GPU 사용률 관리, NPU 기반 추론 단계별 검증, 기술 지원 체계 구축 등을 통해 자원의 효율적 활용을 도모해야 한다. 아울러 정부는 사업 성과를 정량·정성적으로 평가하기 위해 설문조사와 성과 조사도 병행한다. AI 제품·서비스 개발 성과, 매출 창출, 특허·논문 실적, 투자 유치 등 사업화 지표를 중심으로 우수 성과 기업·기관을 선정해 사례집 제작과 성과 보고회도 추진할 계획이다. 운영기관 모집 공고의 사업계획서 접수는 이달 21일부터 다음 달 2일까지 진행된다. 이후 사전검토와 선정평가, 협약 체결 절차를 거쳐 다음 달 말 최종 운영기관이 확정된다. NIPA 측은 "고성능컴퓨팅 자원과 국산 AI 반도체 활용 지원을 통해 기업·연구기관이 기술 개발과 사업화에 집중할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표"라며 "전문 운영기관 운영을 통해 지원 전 과정을 체계적으로 관리하고 수요 기업의 실제 활용 성과가 산업 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 사업을 운영할 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.08 10:49한정호 기자

삼성-KAIST, 센서·연산·저장 통합한 AI반도체 첫 공개…"전력난 해소 큰 도움"

인공지능(AI)이 불러온 전력난을 반도체 제조 기술로 해결할 방법이 제시됐다. KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '센서–연산–저장'을 통합한 새로운 AI 반도체 제조 방식을 공개했다고 31일 밝혔다. 이 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다. 이 기술은 지난 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 전상훈 교수팀이 이와 관련한 6개의 기술을 공개, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 각각 선정됐다고 31일 밝혔다. 이들 6개 기술의 핵심은 센서–연산–메모리를 통합해 AI 반도체 풀스택을 구현했다는 점이다. AI 반도체 입력(Perception)-전처리·연산(Computation)-저장(Storage) 전 계층을 단일 재료 및 공정 플랫폼으로 통합, AI 활용에서 대두되는 전력 문제를 최소화했다. 전상훈 교수는 "특히, 입력단 뉴로모픽 센서와 니어-픽셀 기반 아날로그 연산, 하프니아 기반 3D NAND·FeNAND 메모리를 모두 한 플랫폼에서 구현, 엣지 AI·모바일·자율주행·로보틱스·헬스케어 등 분야에서 전력 소모를 획기적으로 줄였다"고 말했다. 주요 연구결과는 ▲ M3D 인-센서 스파이킹 비전(하이라이트 논문) ▲고신뢰성 낸드플래시메모리(최우수 학생논문) ▲2T–2 근접-픽셀 아날로그 MAC(곱셈·누산) 기술 ▲촉각 뉴로모픽 소자 ▲3.5 nm NC-낸드 기술 ▲ΔP(분극변화량) /ΔQit(계면트랩 전하 변화량)/ΔQit'(분극 비의존 계면 트랩 저하 변화량) 완전 분리 측정법 확립 등이다. 하이라이트로 선정된 논문을 통해 빛을 감지하는 기능과 신경세포처럼 신호를 스파이크 형태로 변환하는 기능을 단일 칩에 집적한 연구결과를 공개했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣어 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성한 것. 사람의 눈과 뇌 기능을 모사해 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체 연구 결과다. M3D는 센서와 회로층을 수직으로 한 칩에 적층하는 차세대 집적 기술이다. 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동이 필요없다. 전상훈 교수는 "이로인해 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다"며 "특히, 기존 카메라–연산–메모리 분리형 구조를 대체할 수 있는 장점이 있다"고 말했다. 뉴로모픽 연구 논문 2편도 관심을 끌었다. 이 논문에서는 기존 이미지 센서에 필요한 복잡한 변환 회로(ADC/DAC)를 제거하고, 픽셀 인근에서 아날로그 방식으로 특징을 추출하는 초저전력 연산 기술을 제안했다. 이로 인해 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 가능하다. 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. =============== 나머지 세 편의 연구에서는 차세대 3D 메모리에 필요한 고신뢰성 저장 구조, 열 안정성이 높은 산화물 채널, 전압을 줄여주는 특수 박막 설계 등의 방법을 제시했다. 이를 통해 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 연구팀은 대규모 데이터 저장 과정의 안정성과 내구성을 크게 향상시켰다는 평가를 받았다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS) 지원을 받았다.

2025.12.31 14:20박희범 기자

내년 한국 딥테크 산업 분기점…"AI·반도체 쏠림 현상 고쳐야"

21일 레달이 공개한 '한국 딥테크 리포트'에 따르면 한국이 딥테크 분야 인재 확보, 정책 전환, 신생 기술 기업 중심 생태계 구축 등 '3대 관문'을 반드시 넘어야 하는 것으로 나타났다. 보고서는 현재 한국의 딥테크 산업과 투자 흐름이 인공지능(AI)과 시스템 반도체 분야에 과도하게 집중돼 생태계 전반의 균형 있는 성장이 제약받고 있다고 분석했다. 실제로 지난 6월 기준 국내 딥테크 리스트에는 AI 및 빅데이터 분야 78개, 시스템 반도체 분야 14개 기업이 포함된 반면 양자 기술은 4개사에 그쳤고 원자력 분야 기업은 포함되지 않았다. 레달은 한국 정부 정책과 투자 자금이 검증된 테마에만 반복적으로 몰리면서 생태계 불균형이 심화하고 있다고 지적했다. 이에 따라 원자력과 양자 기술 등 장기 투자가 필수적인 핵심 분야에서는 연구개발(R&D) 연속성과 투자 안정성이 오히려 약화하는 추세라는 설명이다. 또 AI와 시스템 반도체가 강한 모멘텀을 보이고 있지만, 이런 성과가 곧바로 지속 가능한 경쟁력으로 이어지지는 않는다고 봤다. 보고서는 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 기존의 경로를 답습하기보다 제조, 디바이스, 디지털 서비스 전반으로 확장되는 수직적 밸류 스택을 구축하는 차별화된 전략이 필요하다고 봤다. 현재 모멘텀을 실제 산업 경쟁력으로 전환하기 위해서는 단기적 인프라 구축이나 파일럿 단계에 머무르기보다 기술 생태계 전반의 구조적 경쟁력을 확보해야 한다는 주장이다. 레달은 "신생 글로벌 딥테크 기업이 한국에서 출발해 성장하는 생태계 구축이 절실하다"고 밝혔다.

2025.12.21 17:35김미정 기자

산업부 업무보고 3대 키워드는 '지역성장·M.AX·신통상전략'

산업통상부가 새해에 '지역성장·제조업 인공지능(AI) 대전환·신통상전략'을 3대 정책방향으로 잡았다. 김정관 산업통상부 장관은 17일 정부세종컨센션센터에서 열린 부처 합동 업무보고에서 “먼저 지역성장에 올인하고, M.AX, 즉 제조업의 인공지능(AI) 대전환으로 산업 경쟁력을 최대로 끌어올리겠다”고 밝혔다. 또 국익 사수를 넘어 국익을 더욱 확장하는 신통상전략을 추진하겠다고 덧붙였다. 김 장관은 “전 지역을 수도권처럼 성장 거점으로 키워내기 위해 지역 성장에 올인할 것”이라면서 “지역경제 회복과 도약을 위해 앵커기업을 중심으로 실질적인 지역투자를 이끌어 내겠다”고 강조했다. 산업부는 우선 5극3특 성장엔진을 성공적으로 점화하기 위해 내년 2월까지 5극3특 성장엔진을 확정할 계획이다. 수도권에서 멀어질수록 더 많은 혜택을 준다는 대원직하에 규제·인재·재정·금융·혁신 등 지역성장 '5종 세트'로 총력 지원한다. 또 5극3특 성장엔진과 연계해 남부권 반도체 혁신벨트·배터리 삼각벨트 등 메가 권역별 첨단산업화를 지원하고 그 과정에서 지역산업 전반에 인공지능전환(AX)이 스며들게 한다는 전략이다. 신도시급 RE100 산업단지는 내년 착공을 목표로 속도를 높이고 최고 수준의 파격적인 인센티브와 정주 여건을 조성해 앵커기업을 유치할 계획이다. 재생에너지 자립도시 특별법을 제정해 내년 중 1호 RE100시범단지을 착공한다. 김 장관은 지역성장에 이어 제조산업 AI 대전환을 두 번째 정책방향으로 제시했다. 김 장관은 “제조 AX는 가죽을 벗겨내는 고통을 이겨내는 변화와 혁신, 그 혁신을 의미 있게 만드는 속도, 대중소기업·학·연 모두가 함께 구성하는 생태계 구축에 성패가 달려 있다”며 “산업부가 첨병이 돼 제조AX를 두고 벌어지는 혁신·속도·생태계에서 반드시 승리하겠다”고 말했다. 산업부는 산학연 협업을 바탕으로 500개 이상의 AI팩토리, 지역 특화산업과 연계한 AX 실증산단, 대중소 협력 AI 선도모델 등을 구축할 계획이다. 또 미래 기술개발과 고급인력 양성, 국내 소부장 생태계 확보 등을 통해 반도체·배터리·자동차 등 산업 경쟁력을 한 단계 업그레이드 한다는 방침이다. AI 융합·소부장 핵심품목 국산화 등을 통해 바이오·방산 등 미래 신산업 육성에도 나선다. 또 산업의 4대 인프라로 불리는 금융(국민성장펀드)·표준(KS인증개편)·탄소감축·산업재편 등을 업그레이드해 기업 혁신과 성장에 도움이 된다는 계획이다. 산업부는 또 수출과 통상전략을 대전환하는 한편, 정상외교 성과를 기반으로 2년 연속 수출 7천억 달러를 달성할 계획이다. 한-UAE 협력모델을 기반으로 한 원전, 한류와 연계한 K-푸드(컬처) 수출 등 시장별로 특화한 어프로치로 경제영토를 넓혀나간다는 방침이다. 외국인 투자도 첨단산업·AI·그린전환·공급망 대응 등 국내 산업에 필요한 타깃 업종과 기업을 집중 유치하는 프로젝트형으로 전환한다. 김 장관은 “보여주기식 이들을 과감하게 줄이고 조직혁신 TF를 구성해 국민과 국익에 도움이 안 되는 '가짜 일 30% 줄이기 프로젝트'를 추진하겠다”고 밝혔다. 정부 지원 체계도 전환한다. 대부분 메뉴판 식인 정부 사업을 앞으로는 생태계를 책임지는 앵커기업이 직접 프로젝트를 설계하고 협력기업의 R&D를 지원하고 제품 수요를 책임지는 형태로 바꾼다는 계획이다. 기업정책도 중소벤처기업부와 협력해 성장 관점에서 재설계한다. 기업지원 사업을 모듈화해 기업 관점에서 성장에 가장 도움되는 방식으로 지원한다는 방침이다.

2025.12.17 13:04주문정 기자

노타·퓨리오사AI, NPU 기술협력…"K-반도체 경쟁력↑"

노타가 퓨리오사AI 손잡고 차세대 신경처리장치(NPU) 기술협력을 추진하며 국내 반도체 경쟁력 강화에 나섰다. 노타는 퓨리오사AI와 NPU 기반 인공지능(AI) 개발을 위한 업무협력을 체결했다고 1일 밝혔다. NPU는 전력 효율성과 고속 추론 성능이 핵심이며, 복잡한 AI 모델 연산을 안정적으로 수행하는 데 필수적이다. 두 기업은 이런 성능을 국내 기술로 구현하기 위해 공동 기술개발과 사업화에 나서기로 했다. 협력 범위는 AI 솔루션 개발·사업화를 비롯한 기술 파트너십 확대, 기술·사업성 검증 프로젝트 등으로 구성됐다. 양사는 상호 기술을 결합해 산업별 요구에 맞춘 고성능 AI 모델 운영 기반을 마련할 계획이다. 노타는 자사 AI 최적화 기술을 활용해 퓨리오사AI의 NPU가 제한된 전력에서도 대규모 모델을 신속하게 구동하도록 지원한다. 이를 통해 NPU 성능 향상과 시장 확대에 기여한다는 전략이다. 두 기업은 로봇, 모빌리티 등 다양한 산업에서 활용 가능한 실증모델 구축에도 협력한다. 또 국내외 시장 진출에서도 공동 전략을 추진할 계획이다. 노타는 이번 협력이 국내 반도체 생태계 강화에도 기여할 것으로 기대했다. AI 모델의 안정적 구동을 위한 최적화 기술을 확보해 AI전환(AX) 요구가 높아지는 산업 전반의 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 채명수 노타 대표는 "기술 시너지를 통해 국내 반도체 경쟁력 강화에 나섰다는 점에서 이번 협력은 큰 의미를 가진다"며 "우리는 AI 최적화 기술로 퓨리오사 NPU의 전력 효율성과 고속 추론 성능을 극대화해 대규모 AI 모델의 안정적 구동을 적극 지원할 것"이라고 말했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "AI 워크로드가 고도화됨에 따라 추론 환경에서의 인프라 성능과 효율성에 대한 요구는 앞으로 더욱 커질 것이다"며 "노타와의 협력을 통해 퓨리오사 2세대 칩 RNGD 위에서 다양한 최신 AI 모델을 더욱 신속하고 효율적으로 지원할 수 있어 기쁘다"고 밝혔다.

2025.12.01 18:16김미정 기자

엔비디아 수출 규제에 中 빅테크, AI 개발 '해외 우회' 가속

중국 빅테크 기업들이 미국의 대중 그래픽처리장치(GPU) 수출 규제를 우회하기 위해 대규모 인공지능(AI) 모델 학습 거점을 해외로 옮기고 있는 것으로 나타났다. 28일 파이낸셜타임즈에 따르면 알리바바와 바이트댄스가 고성능 엔비디아 GPU 자원을 확보하기 위해 동남아시아 데이터센터에서 차세대 대형언어모델(LLM)을 훈련 중인 것으로 알려졌다. 미국이 지난 4월 중국 전용 제품인 H20 칩 수출까지 추가로 제한한 이후 중국 기업들이 싱가포르·말레이시아 등 고사양 엔비디아 칩을 보유한 해외 데이터센터 거점에서 AI 모델 학습을 확대하는 양상이다. 글로벌 AI 벤치마크 상위권에 오른 알리바바의 '큐웬'과 바이트댄스의 '도우바오' 모델이 대표 사례다. 중국 기업들은 해외 현지 기업이 소유·운영하는 데이터센터를 임대하는 방식으로 미국의 수출 규제 요건을 충족 중이며 이를 통해 엔비디아의 고급 엔비디아 제품군을 지속 활용하고 있다. 반면 딥시크는 미국 규제 시행 이전 엔비디아 칩을 대량 확보한 뒤 중국 내에서 자체 모델을 훈련 중인 것으로 전해졌다. 현재 중국 내에서는 엔비디아 칩 사용이 더욱 제한되고 있다. 바이트댄스가 올해 중국 기업 중 가장 많은 엔비디아 칩을 확보했음에도 중국 규제 당국이 신규 데이터센터에서 엔비디아 칩을 사용할 수 없도록 막은 상황이다. 중국 정부는 이미 국산 AI 칩 사용을 의무화하는 지침을 내린 바 있으며 국가 자금이 투입된 새 데이터센터는 반드시 중국산 반도체를 사용해야 한다는 규제도 추가됐다. 엔비디아 측은 "중국은 경쟁력 있는 GPU를 제공할 수 없는 환경이 됐다"며 "사실상 중국 시장을 현지 반도체 기업들에게 내줄 수밖에 없는 상황"이라고 설명했다. 이번 조치는 중국이 외국산 기술 의존도를 줄이고 자국 내 AI 생태계를 강화하려는 전략과 맞물린다. 특히 화웨이는 딥시크와 협력해 차세대 중국산 AI 칩 개발에 속도를 내고 있으며 학습이 아닌 추론 단계에서는 점차 국산 칩 사용을 확대하는 분위기다. 다만 민감한 데이터를 해외로 이전할 수 없다는 중국 법규로 인해 맞춤형 모델 학습은 여전히 중국 내에서 이뤄질 수밖에 없어 기술적·정책적 제약이 혼재된 상황이다. 이같은 양면적 흐름 속에서 중국 기업들은 해외에서는 엔비디아 칩을 활용해 글로벌 시장 경쟁력을 확보하고 국내에서는 규제 환경에 맞춘 국산 칩 기반 생태계를 병행 구축하는 투트랙 전략을 선택한 것으로 풀이된다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 이달 초 중국 시진핑 주석과 회담에서 "엔비디아와 거래하도록 허용하겠지만, 가장 진보된 AI 반도체는 허용하지 않을 것"이라고 밝혔다.

2025.11.28 12:28한정호 기자

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