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"국내 대규모 AIDC 구축에 국산 NPU 활용 늘려야"

대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 따라 대대적인 AI 데이터센터 구축이 예정된 가운데, 국산 AI 반도체 사용 비중 목표를 정해야 한다는 정책 건의가 나와 이목을 끈다. 엔비디아 GPU 외에 NPU 사용을 늘려 국산 AI 반도체 생태계를 더욱 빠르게 확장시킬 수 있다는 이유에서다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 7일 과학기술정보통신부가 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 열고 류제명 차관 주재로 열린 간담회에서 “국산 칩 포션(비중)을 30~40% 목표로 하고 자체적인 엔진을 만들어 NPU 회사와 스토리지, 소프트웨어가 협업해 경쟁력을 확보할 수 있다”고 말했다. 백 대표는 “3대 메가프로젝트에서 나온 18기가와트(GW) 용량의 AI 데이터센터 구축은 역사적인 선언”이라며 “이는 오픈AI가 앞으로 5년간 건설하려는 규모와 비슷한데, 오픈AI는 엔비디아와 AMD 외에 자체적인 반도체 비중을 정하고 있다”고 부연했다. 류 차관은 이에 대해 “부처 내에서 박태완 국장을 비롯한 실무진이 국산 AI 반도체를 실질적으로 쓸 수 있도록 타 부처나 국가AI전략위원회외 소통하며 역할을 많이 하고 있다”면서 “정부와 지원기관이 역량을 총동원하겠다”고 했다. 박윤규 정보통신산업진흥원장 역시 “앞으로 AI 데이터센터가 큰 규모로 구축될 텐데 이 속에서 국산 AI 반도체 생태계가 최고 수준이 되도록 노력하겠다”고 밝혔다. 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 발표만으로도 국산 AI 반도체의 위상이 달라졌다는 평가도 나왔다. 리벨리온의 신성규 CFO는 “회사에서 CFO 역할을 맡고 있어 더욱 느끼는 부분인데 3대 메가 프로젝트의 발표 전과 후로 글로벌 투자자를 만났을 때 질문이 많이 달라지고 있다”며 “프로젝트가 발표된 뒤 소식이 전해지면서 대만의 투자자나 중동의 펀드가 한국 시장이 충분히 커지고 있어 보이는데 한국 NPU 회사의 기회가 얼마나 열리는 것인지 알려달라는 문의가 쏟아지고 있다”고 말했다. NPU 발전을 위해 칩셋을 넘어 전반적인 생태계 구축이 필요하다는 의견도 관심을 집중시켰다. 이용덕 바로AI 대표는 “엔비디아는 GPU로만 보여지는 부분이 많은데 20년 이상을 소프트웨어와 서버를 아우르는 플랫폼 준비에 힘을 쏟은 회사”라며 “국산 NPU 확산을 위해 퍼포먼스를 올릴 수 있는 플랫폼부터 서버와 클라우드, 소프트웨어까지 생태계 활성화가 함께 이뤄져야 하고 오늘 개소한 기술지원센터가 큰 힘이 될 것”이라고 강조했다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “정부의 메가 프로젝트를 이루는 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터에 공통적으로 필요한 게 바로 NPU”라면서 “AI 데이터센터 계획을 수립하는 쪽에도 NPU와 관련된 기업을 소개하고 있고, 특히 회사마다 사정이 달라 기업별 맞춤형 지원이 필요하다는 고민에 따라 정책적으로 돕겠다”고 약속했다.

2026.07.07 18:10박수형 기자

"국산 NPU 궁금하세요?”...K-AI반도체 지원센터에서 상담+애로해소

국산 AI 반도체 기업과 수요자를 이어주고 실제 국산 NPU 도입까지 이뤄지게 도와주는 'K-AI반도체 기술지원센터'가 한국정보통신진흥협회에 문을 열었다. 과학기술정보통신부는 7일 오후 한국정보통신진흥협회에서 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 개최했다. NPU는 지난주 발표된 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에서 제시된 분야를 뒷받침하는 핵심 기술로 꼽힌다. 정부는 이에 따라 2020년 이후 연구개발(R&D)과 실증사업을 통해 국산 NPU 기술 경쟁력 확보를 지속적으로 지원해 왔으며, 최근에는 상용화와 양산 단계에 진입하는 성과를 거두고 있다. 특히 AI 서비스 확산에 따른 추론 수요 증가와 AI 데이터센터 구축 확대에 따라 국산 NPU 활용 가능성이 높아지면서 실제 현장에서의 도입과 확산이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 다만 실제 국산 NPU 도입과 활용 과정에서 다양한 애로사항이 발생하고 있다. 수요 기업들이 자사 환경에 적합한 제품을 선택하기 어렵고, 도입 전 충분한 성능 검증이나 도입 이후 소프트웨어 최적화, 유지보수에 대한 지속적인 지원이 필요하다는 의견이 제기됐다. 즉 NPU 기술 경쟁력은 확보됐으나 실제 현장에서 더욱 넓게 확산하기 위한 지원 체계 마련이 과제가 된 셈이다. 과기정통부는 현장의 애로를 해소하고 국산 NPU 시장 확산을 촉진하기 위해 센터를 개소하게 됐다. 센터는 국산 AI 반도체 도입을 검토하는 기업을 대상으로 ▲도입 상담 및 기술 컨설팅 ▲활용 분야별 심층 컨설팅 ▲시험, 검증 지원, 연계 ▲도입 이후 소프트웨어 최적화와 기술지원 ▲국산 AI반도체 활용 우수사례 홍보 ▲수요기업과 공급기업 간 네트워킹 등을 제공한다. 또 현장 의견을 지속적으로 반영해 지원 기능을 단계적으로 확대해 나갈 계획이다. 아울러 한국팹리스산업협회 등이 참여하는 '피지컬 AI 얼라이언스'와 연계해 피지컬 AI 현장에서 필요한 국산 AI 반도체 수요를 발굴하고, 공급기업과의 협력 방안도 모색해 나갈 예정이다. 개소식에 참여한 류제명 과기정통부 차관은 “국산 AI반도체의 핵심 경쟁력은 저전력·비용 효율성에 있으며, AI 서비스 확산으로 빠르게 성장하고 있는 추론용 AI반도체 시장은 우리 기업에게 중요한 성장 기회가 될 것”이라며 “과기정통부는 K-AI반도체 기술지원센터를 통해 국산 AI반도체의 성공적인 시장 안착과 민간 확산을 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.

2026.07.07 15:33박수형 기자

GIST, AI 대학 출범 AX 융합인재 양성 시동

광주과학기술원(GIST)은 기존 정보컴퓨팅대학을 확대·개편한 AI대학(학장 김종원)을 출범했다고 7일 밝혔다. AI대학 규모는 재적생 990명(학사 472명, 대학원 518명)이다. 학과는 ▲AX학과 ▲ 전기전자컴퓨터공학과 ▲반도체공학과 ▲ AI정책전략대학원으로 구성했다. 학부부터 석·박사 과정까지 이어지는 교육체계를 운영한다. 특색은 AI와 반도체를 핵심 축으로 △AI반도체 및 시스템 △산업 AX △AI 정책을 보탠 융합형 교육체계를 지향했다. 모빌리티, 에너지, 제조, 바이오·헬스케어 등 산업 전반 AI 전환(AX)과 AI 정책·전략을 아우르는 융합형 교육과정을 운영할 계획이다. 2027학년도부터 학사과정 모집정원을 전년 대비 100명 늘린 총 330명 내외로 확대했다. 현재 선발중인 무학과생 200명에 100명을 추가, 총 300명을 뽑은 뒤 2학년 때부터 원하는 학과로 배치한다. 또 나머지 30명은 삼성전자 계약학과 생으로 지난 2023년부터 정원 외로 선발 중이다. 임기철 GIST 총장은 "AI 전문가 양성에서 나아가, AI를 활용한 반도체, 모빌리티, 에너지, 바이오 등 모든 산업의 혁신을 이끌 AX 인재를 양성하고, 대한민국 AI·반도체 생태계를 뒷받침하는 핵심 교육·연구 거점으로 자리매김해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.07 14:17박희범 기자

황정아 의원 "AI· 반도체 등 국가전략기술 쓰면 15% 세액공제"

AI, 반도체 , 바이오 등 국가전략기술을 활용한 제품을 국내에서 생산할 경우 생산비용의 15% 를 세액공제하는 법안이 발의됐다. 더불어민주당 황정아 의원(대전 유성구을)은 국가전략기술 활용 제품에 대해 생산세액을 공제해주는 '조세특례제한법 일부개정법률안'을 대표발의했다고 7일 밝혔다. 황정아 의원에 따르면 현행 기업에 대한 세제지원은 연구개발과 시설투자 중심으로 설계돼 있어 실제 생산 단계지원책은 다소 부실하다. 미국이나 중국 등이 첨단산업의 자국 내 생산 확대를 위해 생산세액공제제도를 도입한 것과는 비교된다. 실제 미국은 IRA(인플레이션 감축법)을 통해 배터리, 태양광, 풍력, 핵심 광물 등 청정에너지 관련 제품을 미국 내에서 생산하는 기업에 생산량에 따라 세액공제(PTC)해주는 제도를 시행하고 있다. 황 의원은 "AI, 반도체 , 바이오 등 국가전략기술을 활용한 제품을 국내에서 생산하는 경우 생산비용의 15% 를 세액공제 해주는 법안"이라며 "벤처·스타트업 등 영업이익이 불안정해 세액공제를 충분히 활용하지 못하는 기업을 위해 환급 특례도 신설했다"고 강조했다. 국가전략기술 연구개발·시설투자·생산 과정에서 발생한 세액공제 가운데 납부할 세액이 없어 공제받지 못한 금액의 경우 50% 를 먼저 환급받을 수 있도록 해 첨단산업 투자 기업들에 대한 지원 적시성을 높였다. 황정아 의원실은 지디넷코리아아의 전화통화에서 향후 법안처리 절차에 대해 재정경제기획위원회에 상정하면, 법사위를 거쳐 본회의에서 최종 의결하게 된다"며 "재경부도 적극 검토하고 있다. 국회에서도 올해 세법 개정안을 논의할 때 최우선 순위로 검토하기로 한 것으로 안다. 의원실에서도 최우선 통과를 목표로 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.07.07 10:21박희범 기자

삼성전자, 2분기 영업익 89.4조…엔비디아·애플도 제쳤다

삼성전자가 2분기 세계 IT기술 기업을 통틀어 역대 최대 영업이익을 기록했다. 미국 빅테크 기업인 엔비디아와 애플의 수익성을 넘어섰다. 엔비디아는 2027회계연도 1분기(2026년 4월 마감) 535억달러(약 81조9000억원)로 세계 최대 영업이익을 기록한 바 있다. 고부가 메모리반도체 수익성이 지속 강세를 보인 데 따른 효과로, 상여금 충당금을 제외하면 영업이익이 사실상 100조원을 넘어선 것으로 관측된다. 삼성전자는 2분기 매출이 전년 같은 기간보다 129.31% 늘어난 171조원, 영업이익은 1810.26% 증가한 89조4000억원으로 잠정 집계됐다고 7일 밝혔다. 전분기 대비 매출은 27.74%, 영업이익은 56.21% 증가했다. 영업이익의 경우, 증권가 컨센서스(84조4000억원)도 큰 폭으로 상회했다. 업계는 디바이스솔루션(DS) 부문 내 메모리반도체 호황이 이번 분기 호실적을 이끈 것으로 분석하고 있다. 글로벌 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자에 따라, D램과 낸드 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화되고 있다. 해당 분기 D램 평균판매가격(ASP) 상승률은 전분기 대비 50%대, 낸드는 60%대로 추산된다. 고부가 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 사업도 성장세를 기록하고 있다. 지난 2월부터 엔비디아 등 핵심 고객사향으로 공급하기 시작한 HBM4(6세대 HBM)의 매출액이 최근 매출 10억 달러(한화 약 1조5320억원)를 돌파하는 성과를 거뒀다. 특히 이번 분기에 반영된 상여금 충당금을 제외하면, 실제 DS 부문 영업이익이 100조원을 상회했을 가능성이 높은 것으로 관측된다. 앞서 삼성전자는 노조와의 성과급 협상이 길어지면서 지난 1분기 상여금 충당금을 반영하지 않았다. 이후 지난 5월 노사 협상이 마무리되면서, 이번 분기에 1·2분기 상여금을 모두 반영하게 됐다. 합산 충당금 규모는 최소 15조원으로 추산된다.

2026.07.07 08:36장경윤 기자

KAIST 석사과정 AI에이전트로 주식 자동매매…수익률은

KAIST 연구생들이 AI 에이전트 오픈클로를 이용해 자동 주식매매를 했다. 과연 수익률은 어땠을까? 이관택 전기및전자공학부 석사과정 연구생이 220만원을 투자해 실제 투자해봤다. 이틀간 350건 자동매매한 결과는 2만5,029원 손실. 매수금액 대비 -1.11% 손실을 입었다. KAIST 테라랩(김정호 전기및전자공학부 석좌교수 연구실, 랩장 서해석 박사과정생)이 지난 3일 오픈클로 AI에이전트를 HBM(고대역폭메모리) 등 연구 현장에 적용한 실험이나 일상 적용 실험 결과를 공개하는 워크숍을 진행했다. 석, 박사과정 연구생 총 14명이 오전 8시부터 12시 40분까지 예정 시간을 40분가량 넘겨 오픈클로를 연구비서로 활용한 사례 및 시연 7건과 일상비서로 활용한 사례 및 시연 6건을 각각 20분씩 발표했다. 이 워크숍에서 10번째 발표자로 나섰던 이관택 연구생은 "반복적인 단기 매수·매도 과정에서 수수료와 세금 등 거래비용이 2만 1,113원 발생했다"면서 "개인이 AI만으로 완전 자동매매를 하는 것은 한계가 있다는 결론"이라고 말했다. 이관택 연구생은 "실제 NH농협 오픈API를 이용해 실계좌를 연동하고, 국내 시장 한정으로 운영했다"며 "명령은 텔레그램을 통해 입력했다. 오픈클로가 증권사 API를 통해 시세나 잔고, 주문, 체결상태를 확인하는 방식"이라고 설명했다. 이 연구생은 "특정 종목으로 거래를 한정하거나 거래횟수 제한, 최소 주문금액 설정, 고변동성 종목 필터링 등을 고려한 조건 등을 더 세밀히 고려한 거래가 필요하다고 느꼈다"며 "자동매매 보다는 AI 투자 보조 도구로 활용하는 것이 더 현실적일 것 같다"고 부연설명했다. 일상비서로의 활용 케이스에서 이승재 석사과정 연구생은 오픈클로를 기반으로 포트폴리오 관리 에이전트(알파클로) 사용 결과를 공개했다. 알파클로는 자산 리스크 관리에 초점을 맞춰 의사결정을 지원하는 에이전트다. 이외에 일상비서 에이전트 사례로 박준호·김태현·김병목 ·배재근 연구생이 논문 키워드 자동수집, 발표자료 초안생성, 멀티-에이전트 역할 부여·리눅스 서버 관리 등의 에이전트 활용 결과를 선보였다. 이에 앞서 연구비서로서의 AI 에이전트에서는 이현이·김근우·서해석·안현준·양채민·이정현·신하겸·윤영수 연구생 및 박사가 나서 반도체 패키지 설계 및 해석, PDN 시뮬레이션, 이퀄라이저 최적화, HFSS EM 시뮬레이션 자동화, SIPI 지식 베이스 구축, 협업 채팅방 시연, 패치 안테나 자동설계 사례 및 사용 결과를 공개했다. 이정현 연구생(박사과정)은 "AI 에이전트를 연구 현장에 비서처럼 적용해 보면서, 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 연구 업무의 반복적인 과정을 대신 수행할 수 있다는 가능성을 확인했다"며 "예를 들어 논문 PDF를 넣으면 알아서 문서를 확인하고, 마크다운으로 변환하고, 핵심 개념과 용어를 정리해서 연구용 지식 베이스 형태로 만들어주는 과정을 오픈클로가 단계적으로 수행했다"고 설명했다. 이 연구생은 "사용자는 텔레그램으로 작업을 지시하고 진행 상황을 확인하기만 하면 되기 때문에, 자료 정리나 문헌 관리에 들어가는 시간을 줄이고 연구자는 해석과 판단에 더 집중할 수 있다는 점에서 연구 효율 향상에 대한 기대가 크다"고 말했다. 김태현 연구생(석사과정)은 "AI 에이전트를 일상에 적용할 수 있는 다양한 방법들에 대해 공부하고 적용해 보면서, API 제공 유무와 관계없이 존재하는 대부분의 프로그램에 적합한 방법을 적용해 활용할 수 있음을 확인했다"라며 "자료 조사, 문서 작성 등 연구를 제외한 부가 업무를 보조하도록 구성한다면 연구 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"으로 예상했다. 이번 워크숍은 전, 후반부로 나눠 진행한 이번 워크숍에서 전반부는 반도체 패키지 설계, 전원무결점성 분석, 데이터셋 생성, 시뮬레이션 자동화, 지식베이스 구축 등 연구 업무 자동화 사례를 주로 다뤘다. 후반부는 포트폴리오 관리, 자동 주식 매매, 논문 검색, 캘린더 기반 발표자료 생성, 멀티 에이전트 협업, 서버 관리 등 일상·연구 보조 사례를 발표했다. SK하이닉스 입사가 예정된 김근우 박사후연구원은 "핵심은 AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 실제 도구를 실행하고 결과를 다시 보고하는 실행형 연구 비서로 동작할 수 있는지를 확인했다"며 "AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라, 반도체·패키지 설계 툴을 실제로 다루는 연구 보조자로 구현했다는 점에 주목해달라"고 주문했다. 김정호 석좌교수는 최종 마무리에서 "평소 목말라하던 아이템을 다뤘다는데 특히 의미가 있다. 모두 재미난 아이템"이라고 평가하며 "오는 11월께는 니모클로 등을 활용한 워크숍, 내년 초에는 HBM과 HBF(고대역폭플래시메모리)를 주제로 한 워크숍을 검토해 보자"고 덧붙였다. 워크숍 발표 내용은 6일 오전 6시 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 공개한다.

2026.07.06 06:00박희범 기자

당정청, 반도체 추가 세수로 '미래대응기금' 만든다

더불어민주당과 정부, 청와대는 5일 고위당정협의회를 열고 반도체 호황 등으로 발생한 추가 세수를 활용해 '미래대응기금' 신설을 추진하기로 했다. 또 이를 미래 세대를 위한 투자와 양극화 대응 재원으로 사용하기로 했다. 아울러 메모리 초격차 확보를 위한 차세대 반도체 육성 및 AI 데이터센터 구축 등 3대 메가프로젝트에 국가적 역량을 집중하기로 했다. 나아가 국민 체감도가 높은 민생경제 관련 중점 법안들을 선정해 오는 9월 정기국회 전에 조속히 처리하기로 합의했다. 미래대응기금 신설 및 추가 세수 활용 방안 강준현 민주당 수석대변인은 고위당정협의회 결과 브리핑을 통해 "당정청이 미래대응기금 신설 추진을 논의했다"면서 "추가 세수를 미래 성장 동력과 양극화 대응에 사용하겠다는 정부 입장에 당이 공감했다"고 밝혔다. 강훈식 대통령비서실장 역시 "이재명 정부가 반도체 호황 등으로 발생한 추가 세수를 허투루 쓰지 않고 미래 세대를 위한 재원으로 활용하기 위해 미래대응기금 신설을 추진할 것"이라고 언급했다. 미래대응기금의 구체적인 로드맵과 기준은 향후 당 정책위원회나 상임위 단위에서 지속적으로 논의해 구체화할 계획이다. 용어의 경우 초과 발생의 의미를 명확히 하기 위해 '초과' 대신 '추가 세수'로 정리됐다고 명시했다. 3대 메가프로젝트 국가 역량 집중 당정청은 대체불가 K-반도체 강국 실현과 메모리 분야 초격차 경쟁력 확보를 위해 생산 거점 조기 완성 및 전국 확산, 차세대 시장 선점에 총력을 기울이기로 했다. 특히 AI 데이터센터 구축에 차질이 없도록 전력·부지·인허가 등을 전폭 지원하고, AI 데이터센터와 피지컬 AI를 독보적인 수출 산업으로 육성할 계획이다. 대규모 전력 수요에 대응하기 위해 전력 인프라를 선제적으로 확충하고 용수의 안정적 공급을 위한 다중 수원 체계도 구축한다. 또한 서남권에는 생산·혁신·정주 여건이 융합된 기업형 첨단도시를 조성해 제2의 반도체 생산 거점으로 육성하며 관련 정책 수립과 예산 확보를 위해 노력하기로 했다. 당 차원에서는 프로젝트의 성공을 위해 '3대 메가 프로젝트 지원 TF'를 출범해 법안 통과 등 후속 조치를 적극 뒷받침하고, 정부 역시 관계부처와 지방정부, 국회가 원팀이 돼 기업의 대규모 투자를 적기 지원하겠다고 화답했다. 하반기 국정운영 방향 및 3분기 중점 법안 관리 하반기 국정운영은 물가 안정과 고용 개선 등 민생 체감 경기 안정에 총력을 기울이면서, 투자·수출 활성화와 국토 대전환 프로젝트를 통해 지방주도 성장 기반을 확고히 하고 청년의 성장과 자립을 지원하는 방향으로 추진된다. 당정은 조속한 성과 창출을 위해 입법 추진 상황과 시급성을 고려한 3분기 중점 추진 법안을 선정해 집중 관리하기로 했다. 현재 본회의와 상임위 등에 계류된 법안이 200개를 넘는 상황인 만큼, 부처 간 이견이 없는 법안은 신속히 조정하는 등 단계별 맞춤형 입법 지원을 통해 9월 정기국회 전 적기 입법을 위해 총력을 다한다는 방침이다.

2026.07.05 22:26백봉삼 기자

[기고] AI 패권 전쟁, '필수불가결 AI'로 승부하라

지난 6월 12일, 워싱턴발 서한 한 장이 한국 AI 생태계를 뒤흔들었다. 미국 상무부가 국가안보를 이유로 인공지능 기업 앤트로픽에 최상위 모델 '미토스5'와 '페이블5'에 대한 외국인 접근을 전면 차단하라고 지시했기 때문이다. 그 여파로 앤트로픽 글로벌 보안 협력체에 참여했던 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 한국인터넷진흥원(KISA) 접근 권한이 불과 열흘 만에 사라졌다. 혈맹이라 불리는 동맹국조차 예외는 없었다. 대한민국 반도체와 통신을 지탱하는 첨단 AI 인프라가, 태평양 건너 어느 관료 서명 한 번으로 하루아침에 멈출 수 있다는 사실이 눈앞에서 확인된 순간이었다. 19일이 지난 6월 30일(현지시간), 앤트로픽은 미 상무부로부터 수출통제 해제 통보를 받았다고 밝혔다. 세계 유료 이용자들은 미국시간 7월 1일(한국시간 7월 2일) 부터 순차적으로 페이블5에 다시 접근할 수 있게 됐다. 초기 일정 기간은 정액 구독이 아닌 사용량 기반 종량 과금 방식으로 운영될 것으로 알려졌다. 언뜻 해프닝은 봉합된 듯 보인다. 그러나 봉합 조건을 들여다보면 오히려 위기감은 더 짙어진다. 미 상무장관은 앤트로픽이 향후 출시할 모델 보안 위험을 정부와 사전 협의하고, 모델에서 발견되는 이상 활동을 정부에 보고하기로 합의한 뒤에야 통제를 풀었다고 밝혔다. 즉 접근이 복원된 것이 아니라, 미국 정부 상시적 감독과 재량 아래 '허가'된 것이다. 국내 기업들이 19일간 겪은 마비는 우연한 소동이 아니라, 앞으로도 언제든 재연될 수 있는 구조적 위험의 예고편이었던 셈이다. 세상은 인공지능(AI)이 국가 생존을 결정짓는 'AI 대전환' 시대에 진입했다. 미국과 중국이 주도하는 G2 체제 속에서 세계 각국은 '소버린 AI' 전략에 사활을 걸고 있다. 우리나라도 독자적인 대규모언어모델(LLM)을 보유한 몇 안 되는 국가로서 AI 주권을 지키기 위한 행보를 가속화해 왔다. 이번 사태는 그 절박함이 기우가 아니었음을, 그것도 실시간으로 증명했다. 문제는 그다음이다. 한국의 '소버린 AI' 전략을 바라보는 미국과 유럽의 시선에는 이미 '기술 민족주의' 혹은 '신보호무역주의'라는 오해와 경계가 서려 있다. 미국 빅테크의 시장 지배력이 공고해지는 상황에서 한국의 독자적 행보는 자칫 통상 마찰이나 기술 고립으로 이어질 위험이 크다. 실제 국내 AI 업계에서도 "외산 기술을 들여와 국산 상표만 붙인다고 소버린 AI가 되는 것은 아니다"라는 자성의 목소리가 나올 만큼, '소버린'이라는 구호만으로는 국제 사회 신뢰도와 시장 선택을 얻기 어려운 것이 현실이다. 이제 우리는 '소버린'이라는 배타적 성벽을 넘어, 글로벌 시장이 거부할 수 없는 새로운 전략적 프레임으로 전환해야 한다. 그 해답이 바로 '필수불가결 AI(Mission-Critical AI)'다. 필수불가결 AI 초고신뢰성 지향…"없으면 나라도 멈출 수 있다" '소버린'이 국가 주권을 강조하는 정치적·방어적 용어라면, '필수불가결'은 산업적 실리와 기술적 필연성에 집중하는 용어다. 필수불가결 AI란 단 1초의 오차, 단 0.1%의 불량도 치명적 결과로 이어지는 제조·에너지·국방 등 국가 핵심 인프라에서 작동하는 초고신뢰성 AI를 뜻한다. 쉽게 말해 '멈추면 안 되는 AI', '없으면 공장도 나라도 멈추는 AI'다. 특히 우리가 강점을 가진 제조 분야는 필수불가결 AI의 가장 강력한 전쟁터다. 반도체, 조선, 배터리 등 한국이 세계를 호령하는 제조 현장은 0.1%의 불량도 허용되지 않는 영역이다. 정부도 이미 이 흐름을 읽고 있다. 산업통상부는 자동차·IoT가전·기계로봇·방산 등 4대 분야를 대상으로 하는 'K-온디바이스 AI반도체' 사업을 예비타당성조사까지 면제받아 국가전략사업으로 추진 중이다. 국내 팹리스 기업 딥엑스는 현대차 로보틱스랩과 손잡고 실제 운영 환경에서 검증된 온디바이스 AI 반도체를 로봇에 탑재하는 단계까지 나아갔다. 이곳에서 쓰이는 AI는 단순히 글을 쓰고 그림을 그리는 범용 생성형 AI와는 차원이 달라야 한다. 현장 데이터를 실시간으로 처리하고 외부 유출을 원천 차단하는 온디바이스 기술과 저전력 AI 반도체가 결합된 '피지컬 AI'가 그 핵심이다. 이러한 전략적 명칭의 전환은 대외 관계에서 강력한 레버리지가 된다. 미국을 향해서는 "우리는 당신들의 경쟁자가 아니라, 미국 제조 부활(Reshoring)을 돕는 필수적인 안전장치이자 파트너"라는 논리를 펼칠 수 있다. 유럽AI법 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 요구 기준 엄격 규제의 칼날을 세우는 유럽에는 더 구체적인 카드가 있다. 지난 6월 EU AI법의 고위험(High-risk) AI 시스템 요건이 본격 발효됐다. 제조 현장 안전 구성요소에 쓰이는 AI에는 위험관리 체계, 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 엄격한 기준이 요구된다. 애초부터 '0.1%의 불량도 허용하지 않는' 신뢰성을 설계 목표로 삼아온 한국의 필수불가결 AI는 이 요건을 위협이 아니라 우리가 먼저 도달해 있는 표준으로 제시할 수 있다. "우리는 AI법이 요구하는 최고 수준의 안전성과 투명성을 기술적으로 구현하는 모범 사례"라는 명분이 그것이다. 즉 '주권'을 내세워 대립하는 것이 아니라, '필수성'을 내세워 상호 의존성을 극대화하는 전략이다. 결국 기술의 완성은 사업화에 있다. 아무리 훌륭한 주권론도 시장에서 선택받지 못하면, 그리고 상대국이 접근을 차단하는 순간 무력해진다면 공허한 구호에 그칠 뿐이다. 19일 만에 접근이 복원됐다고 안도할 일이 아니다. 그 복원조차 미국 정부의 승인과 감독을 조건으로 이뤄졌다는 사실이 보여주듯 우리가 추구해야 할 진정한 주권은 고립된 성벽 안의 독점권이 아니라 글로벌 공급망에서 '한국의 기술 없이는 세계의 공장이 돌아가지 않는' 불가대체성(Irreplaceability)에서 나온다. 정부와 기업은 이제 '소버린 AI'라는 용어에 담긴 애국적 열망을 '필수불가결 AI'라는 냉철한 실리 전략으로 고도화해야 한다. 폐쇄적 자국 중심주의라는 오해를 불식시키고, 전 세계 산업 현장의 심장을 장악하는 기술 리더십을 발휘할 때다. 미토스·페이블 사태가 던진 경고를 잊지 말아야 한다. 다음 번 서한 한 장이 다시 날아왔을 때, 우리 손에 대체 불가능한 카드가 쥐어져 있어야 한다. 대한민국 AI가 세계의 비즈니스를 멈추지 않게 만드는 '신뢰의 엔진'이 되기를 기대한다.

2026.07.05 11:00김재수 컬럼니스트

"AI 수요 잡자"…TSMC, 내년 설비투자 '780억 달러' 전망

TSMC가 인공지능(AI) 수요에 대응하기 위해 설비투자액을 늘릴 것으로 전망된다. 대만 경제일보는 5일 골드만삭스 리포트를 인용해 TSMC의 설비투자액이 기존 전망치를 상회할 것이라고 보도했다. 골드만삭스는 TSMC의 설비투자액 전망치를 2027년 700억 달러(107조원)에서 780억 달러(119조원)로 상향했으며, 2028년 투자액도 740억 달러(113조원)에서 820억 달러(125조원)로 조정했다. 골드만삭스는 TSMC의 2026년 설비투자가 560억 달러(86조원)로 기존 전망을 유지할 것으로 예상했다. 다만 AI 인프라 구축 수요가 지속적으로 확대되고 2027년 이후 더 많은 클린룸이 순차적으로 완공·가동됨에 따라, TSMC가 전공정과 후공정 생산능력 투자를 한층 확대할 것으로 내다봤다. 아울러 생산능력 확충이 예상을 웃돌고 긴급 주문 수요와 생산 효율 개선의 수혜가 더해지면서 매출이 향후 2년 동안 시장 예상치를 뛰어넘을 것이라고 전망했다. 골드만삭스 위청징 애널리스트는 지난 한 분기 동안 AI 가속기와 서버 중앙처리장치(CPU)발 성장 모멘텀이 예상을 뛰어넘었으며, 2027년에는 수요 성장이 더욱 강해질 것이라고 분석했다. 위청징 애널리스트는 "고객의 수요에 대응하기 위해 TSMC가 첨단 공정에서 설비투자를 대폭 늘리고 생산능력 구축을 가속화할 것"이라고 말했다. 위청징 애널리스트는 첨단 공정 로드맵을 주목했다. 그는 "2027년 말까지 3나노와 2나노의 웨이퍼 월 생산능력이 각각 20만 장, 14만 장에 이를 것"이라고 추산했다. 그러면서 "2나노의 첫해 웨이퍼 생산량이 3나노보다 45% 많아 채택 주기가 빨라지고 있다"며 "2026년 신주 팹20과 가오슝 팹22의 빠른 증설이 이를 뒷받침하고 있다"고 설명했다. 2나노는 TSMC의 공정 중 가장 앞서 있는 공정으로, 올해 본격 양산을 시작했다. 또한 초기 양산 확대 단계를 지난 뒤 2026~2028년 사이 2나노 및 A16 생산능력의 연평균 성장률(CAGR)은 70%에 달할 전망이며, 5나노 이하 공정이 2026~2028년 웨이퍼 총매출에서 차지하는 비중은 각각 69%, 75%, 82%에 이를 것으로 예상된다. 후공정 첨단 패키징(CoWoS) 투자도 가속화될 것으로 보인다. 2026~2028년 연간 CoWoS 생산능력은 127.5만 장, 273만 장, 348만 장에 이를 것으로 추정된다. 이는 기존 전망치인 127.5만 장, 249만 장, 315만 장을 웃도는 수치다. 위청징 애널리스트는 "AI 수요 성장이 더 강해질 것"이라며 TSMC를 '매수' 의견으로 재확인하고, 목표주가를 2750 대만달러에서 3000 대만달러로 9% 상향했다. TSMC는 오는 16일 2분기 실적을 발표한다.

2026.07.05 09:29진운용 기자

점점 가시화되는 테라팹...머스크, 이번엔 인텔 공정 전문가 영입

일론 머스크가 추진하는 반도체 생산 프로젝트 '테라팹(TeraFab)'이 인텔과 연결고리를 더욱 분명히 드러내고 있다. 반도체 생산 공정에 1.4나노급 '인텔 14A'를 활용하기로 결정한 데 이어 첨단 공정 초기 구축에 참여했던 인텔 공정 전문가를 영입했다. 테슬라가 최근 영입한 인사는 인텔 파운드리에서 첨단 공정의 초기 구축과 양산 전환, 팹 복제 업무를 담당했던 전문가인 게리 장이다. 그는 작년 말부터 양산에 들어간 '인텔 18A' 가동을 위한 초기 설치 장비를 미국 오레곤 주에서 구축하는 작업에도 참여했다. 업계에서는 이를 단순한 경력 이동이 아니라 테라팹의 실행 단계가 본격화되고 있음을 보여주는 신호로 해석하고 있다. 인텔 출신 인사 영입, 반도체 생산 '제조 노하우' 확보 앞서 일론 머스크는 테라팹 프로젝트의 제조 기반으로 인텔 14A 공정을 채택하겠다는 구상을 공개했다. AI 반도체를 위한 자체 생산체제를 구축하면서 세계 최고 수준의 첨단 공정을 확보하기 위해 인텔과 협력하는 방향을 선택한 것이다. 테라팹 관련 인력으로 게리 장이 투입된 것 역시 테라팹 구축 과정에서 시행착오를 최대한 줄이기 위한 노력의 일환으로 파악된다. 공정 구축을 위한 장비 못지 않게 중요한 생산 노하우를 확보하기 위한 것이다. 첨단 반도체 공장은 장비보다 공정을 안정화하는 제조 경험이 경쟁력으로 꼽힌다. 이번 영입 역시 장비가 아닌 '제조 노하우'를 확보하려는 전략으로 풀이된다. 게리 장이 갖춘 '팹 복제' 관련 노하우는 신규 팹을 기존 생산라인과 동일한 수준으로 빠르게 안정화 시킬 수 있다. 동일한 공정을 새로운 생산시설에서도 같은 수율로 구현하는 기술은 첨단 파운드리 기업의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 핵심 인재 이동, 협력 확대 신호탄인가 더욱 주목되는 부분은 인재 이동의 성격이다. 첨단 공정 관련 핵심 인사가 인텔의 큰 반발 없이 동종 업체로 옮기는 것은 극히 드문 일이다. 인텔과 테슬라가 공개적으로 협력이나 인력 이전에 대한 내용을 발표한 것은 아니다. 그러나 이번 영입이 단순한 개인의 이직만으로 설명되기에는 시점과 대상이 절묘하게 맞아떨어진다는 평가도 나온다. 특히 인텔의 차세대 파운드리 전략에서 핵심 역할을 수행했던 인물이 곧바로 테라팹 프로젝트를 총괄하게 됐다는 점은 양사가 최소한 기술 이전과 생산체계 구축 과정에서 일정 수준의 공감대를 형성했을 가능성을 시사한다. 테슬라 입장에서도 인텔이 축적한 제조 경험을 가장 빠르게 흡수할 수 있는 방법이며, 인텔 역시 자사 공정을 대규모 고객이 채택하는 사례를 확보한다는 점에서 이해관계가 맞아떨어질 수 있다. 설계보다 어려운 제조, 양산 경험이 관건 테라팹은 단순히 AI 칩을 설계하는 프로젝트가 아니다. 웨이퍼 제조부터 첨단 패키징, 테스트까지 하나의 캠퍼스 안에서 수행하는 초대형 수직 통합 반도체 생산기지를 목표로 한다. 궁극적으로는 테슬라와 xAI, 스페이스X가 필요로 하는 AI 반도체를 외부 공급망에 의존하지 않고 직접 생산하는 것이 목표다. 문제는 첨단 반도체 제조 경험은 단기간에 확보할 수 있는 역량이 아니라는 점이다. 설계 능력과 제조 능력은 전혀 다른 경쟁력이며, 실제 양산 경험을 가진 인재 확보가 프로젝트의 성패를 좌우할 가능성이 크다. 테라팹, 구상 넘어 실행 국면 진입 이번 인재 영입은 머스크의 반도체 구상이 선언 단계를 넘어 실행 단계로 이동하고 있다는 점을 보여주는 가장 분명한 신호 가운데 하나로 평가된다. 일론 머스크가 인텔의 공정을 선택한 데 그치지 않고, 그 공정을 구현했던 사람까지 확보하면서 테라팹을 실제 공장 건설 단계로 끌어올리고 있음을 보여주는 대목이다. 향후 인텔이 테라팹의 공식 파운드리 파트너로 자리 잡을지, 또는 양사의 협력이 어느 수준까지 확대될지는 아직 미지수다. 다만 실제 양산으로 이어지기 위해서는 생산시설 구축과 수율 확보라는 과제가 남아 있어, 향후 인텔과의 협력 범위가 테라팹 성공 여부를 가를 핵심 변수로 작용할 전망이다.

2026.07.03 14:09권봉석 기자

삼성전자, 3분기 D램 가격 최대 20% 인상…AI 수요 굳건

국내 메모리 반도체 업계가 올 3분기 범용 D램 평균판매가격(ASP)을 전분기 대비 최대 20%까지 인상하는 방안을 추진하고 있는 것으로 파악된다. AI 인프라 투자에 따라 제품 전반의 공급 부족 현상이 지속되고 있는 만큼, 메모리 기업들도 수익 극대화 기조를 이어가려는 전략으로 풀이된다. 이후 가격 상승폭은 둔화되겠지만, 내년에도 매우 높은 수익성 기조는 이어질 것이라는 게 업계의 전언이다. 3일 업계에 따르면 삼성전자는 올 3분기 D램 ASP를 전분기 대비 최대 20% 수준까지 높이는 것을 목표로 고객사와 협상을 진행 중이다. D램 가격은 그동안 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 급격한 상승세를 보여 왔다. 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM)는 물론, AI 추론 영역에서 각광받는 저전력 D램(LPDDR)까지 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화된 탓이다. 특히 SK하이닉스 대비 삼성전자의 D램 ASP 상승세가 두드러진다. 가격 변동성이 높은 범용 D램이 전체 생산량에서 차지하는 비중이 높고, 가격 인상에도 가장 적극적으로 나서고 있다는 게 업계의 평가다. 실제로 삼성전자의 1분기 D램 ASP는 전분기 대비 90% 초반대로 상승했다. 2분기는 50~60% 수준으로 추산된다. 나아가 3분기에도 20% 내외의 상승세를 목표로 하고 있다. 상대적으로 HBM 생산 비중이 높은 SK하이닉스는 이보다는 다소 낮을 것으로 추산된다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 올 3분기에도 가격 협상에 매우 공격적으로 나서고 있다. 최근 서버와 모바일에서 모두 병목현상이 심한 LPDDR도 가격을 20% 이상 올릴 것으로 안다"며 "다만 고객사들이 이를 전부 수용할지는 확답할 수 없는 상황"이라고 밝혔다. D램 가격은 향후에도 안정적인 흐름을 보일 가능성이 높은 것으로 관측된다. D램 가격 상승폭이 점차 완만해지고는 있지만, 핵심 고객사와의 장기공급계약(LTA) 체결 비중이 점차 확대되고 있기 때문이다. 일례로 미국 마이크론은 지난달 말 실적발표를 통해 고객사와 총 16건의 장기공급계약을 체결했다고 밝힌 바 있다. 해당 계약은 일정 물량 구매에 대한 구속력이 있으며, 매우 높은 수준의 마진을 보장하는 가격 하한선을 설정해뒀다. 메모리 수급이 중장기적으로도 어려울 것이라는 고객사 판단이 작용한 것으로 풀이된다. 최근 대두된 메타의 클라우드 사업 진출 가능성도 메모리 수요의 악재로 작용하지는 않을 전망이다. 일각에서는 메타가 내부의 잉여 컴퓨팅 자원을 외부에 판매하려는 움직임을 두고 AI 생산능력이 이미 충분히 갖춰진 것이 아니냐는 해석을 내놨다. 그러나 메타는 지난 4월 연간 AI 인프라 투자 계획을 당초 1150억~1350억 달러에서 1250억~1450억 달러로 상향 조정하는 등 적극적인 투자 기조를 유지해 왔다. 업계 또 다른 관계자는 "가격 하한선을 둔 LTA의 확대, HBM 가격 재협상 등으로 내년 D램 시장도 급격한 하락세는 없을 것"이라며 "메타의 경우 내부 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위한 방안으로 보는 것이 더 정확하다"고 설명했다.

2026.07.03 12:23장경윤 기자

딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

곽동신 한미반도체 회장, 50억원 자사주 추가 취득

곽동신 한미반도체 회장이 사재로 자사주를 추가 취득한다. 테라팹 공급 목표에 따른 회사 성장에 대한 자신감을 담은 행보로 풀이된다. 한미반도체는 곽동신 회장이 사재로 50억원 규모 자사주를 추가 취득한다고 2일 밝혔다. 이로써 곽 회장은 지난 2023년부터 총 695억원(73만 6345주) 자사주를 취득하게 된다. 취득 예정 시기는 7월 30일이다. 장내 취득할 예정이다. 이번 취득이 완료되면 곽동신 회장 지분율은 33.61%로 높아진다. 곽 회장은 2023년부터 사재로 자사주를 매입해왔다. 곽 회장은 지난달에도 80억원 자사주를 추가 취득한 바 있다. 한미반도체는 올해 말 미국 캘리포니아 산호세에 법인 '한미USA'를 설립하고 미국 반도체 시장에 본격 진출할 예정이다. 마이크론과 SK하이닉스, 앰코테크놀로지, 인텔, 스페이스X·테슬라·xAI가 공동 주도하는 '테라팹' 등이 미국 정부 반도체법(CHIPS Act) 지원에 힘입어 현지 제조시설에 투자를 확대하며 한미반도체는 한미USA 설립으로 기술 지원을 선제 제공할 계획이다. 테라팹은 일론 머스크가 스페이스X·테슬라·xAI에 사용하는 인공지능(AI) 반도체 부족을 해결하기 위해 미국 텍사스주 오스틴에 건설하는 반도체 자체 생산 프로젝트다. 반도체 제조시설 중 최대인 총 1190억 달러(약 177조원) 규모로 투자하며 2028년 가동을 시작한다. 한미반도체는 AI 반도체 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM) 생산에 필수인 TC 본더 장비 분야에서 세계 1위를 지키고 있다. 올해 HBM4 양산이 본격화된 가운데, HBM4용 'TC 본더 4' 장비 공급을 통해 주도권을 이어가고 있다. 차세대 HBM 생산을 위해 올해 2세대 하이브리드 본더 장비 프로토타입을 출시할 예정이다. 아울러 차세대 장비 '와이드 TC 본더'도 내년 상반기 출시를 목표로 준비 중이다. 한미반도체는 시스템반도체 시장에서도 성과를 내고 있다. 지난달에는 AI 반도체용 2.5D 패키징 장비인 'FC 본더 3.5'와 '2.5D TC 본더 40'를 잇따라 출시했다. 파운드리·후공정(OSAT) 기업에 공급되고 있다. 또한 미래 성장 동력인 우주항공 분야에서도 올해 초 출시한 'EMI 쉴드 2.0 X' 시리즈를 글로벌 우주항공 업체에 공급하기 시작했다. 한미반도체 관계자는 "곽동신 회장의 자사주 추가 매입은 테라팹 공급 목표에 따른 한미반도체 성장에 대한 자신감이자 책임 경영에 대한 의지"라며 "AI 반도체와 첨단 패키징 시장에서 글로벌 리더십을 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.07.02 17:21장경윤 기자

곽노정 SK하이닉스 "청주에 100조원 투자...낸드 공장 증설"

곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장이 2일 충남 아산시에서 진행된 '충청권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 SK하이닉스가 100조원을 투자할 계획이라고 밝혔다. 곽 사장은 "에이전틱 인공지능(AI)과 피지컬 AI가 도입되면서 낸드가 적용되는 분야와 수요가 커지고 있다"며 "D램뿐만 아니라 낸드도 증설이 필요하다"고 말했다. 그러면서 "부지, 전력, 용수가 이미 상당 부분 갖춰져 있어 청주는 낸드 공장을 가장 빠르고 효율적으로 건설할 수 있는 거점"이라며 "총 100조원을 청주에 투자하겠다"고 덧붙였다. 구체적으로 SK하이닉스는 낸드를 생산할 M17 공장에 80조원을 투자하고, 첨단 패키징 공장인 P&T7에 20조원을 투입한다. 곽 사장은 "신규로 건설한 M17은 내년에 착공해 2029년 상반기 가동이 목표"라며 "P&T7은 2027년말 완공해 SK하이닉스의 첨단 패키징 역할을 할 것"이라고 설명했다. 그룹 차원의 투자도 이어진다. SK 그룹은 충청권에 1기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축해 반도체 생산과 AI 컴퓨팅이 시너지 효과를 낼 구상이다. 앞서 SK 그룹은 전국에 걸쳐 총 15기가와트의 AI 데이터센터를 세우겠다고 밝힌 바 있다. 곽 사장은 "대한민국 메모리 경쟁력은 국가와 기업의 협력, 그리고 국민이 만들었다"며 "SK하이닉스는 이제까지의 성과를 발판으로 충청권을 글로벌 AI 혁신의 중심으로 키우겠다"고 강조했다.

2026.07.02 11:06진운용 기자

피지컬 AI 산업 발전 위한 'AI반도체SW플랫폼연구회' 성료

AI 산업의 무게 중심이 로봇·자율주행·스마트 디바이스 등 '피지컬 AI'로 이동하는 가운데 반도체공학회가 피지컬 AI의 발전 방향을 조망하는 시간을 가졌다. 반도체공학회 AI반도체 SW플랫폼연구회는 '피지컬 AI의 발전과 AI반도체, 그리고 SW의 역할'을 주제로 한 워크샵을 지난달 23일 경기 성남 판교 한국반도체산업협회 교육장에서 개최했다고 1일 밝혔다. 온·오프라인으로 동시에 진행된 이번 행사에는 산·학·연 관계자 160여 명이 참석했으며, AI 모델과 데이터·시뮬레이션, AI 반도체, 시스템 SW에 이르는 피지컬 AI 기술 스택 전반을 '수직 통합' 관점에서 한자리에 조망했다. 워크샵은 최기영 반도체공학회 회장의 축사로 문을 열었다. AI반도체SW플랫폼연구회 위원장인 정영준 ETRI 온디바이스AI연구본부장은 환영사에서 "피지컬 AI 시대에는 AI 모델·반도체·SW가 하나로 통합돼야 비로소 실질적인 가치를 만들 수 있는 만큼, 이번 워크샵이 산학연이 함께 해법을 모색하고 우리나라가 글로벌 경쟁력을 확보하는 출발점이 되기를 바란다"고 말했다. 이어진 발표 세션에서는 IITP 김욱 PM의 키노트에 이어 AI 모델, 데이터·시뮬레이션, AI 반도체, 시스템 SW 최적화에 이르는 피지컬 AI 기술 스택이 분야별로 조명됐다. 마지막으로 강성주 ETRI 온디바이스시스템 SW연구실장이 '피지컬 AI의 온디바이스 실행을 위한 AI-SBC(Single Board Computer) 기술 현황 및 가이드독 적용 사례'를 주제로 발표했다. 강 실장은 디바이스 자체에서 AI 추론을 수행하는 온디바이스 실행 환경의 중요성을 강조하며, 시각장애인의 보행을 돕는 가이드독(안내 로봇) 사례를 통해 저전력·소형 폼팩터로 멀티모달 모델을 구동한 경험을 소개했다. 이어 이러한 경험을 바탕으로 엔비디아 의존도가 높은 AI-SBC 시장에서 국내 기업의 신제품 개발을 위해 적극적으로 협력하여 국내의 경쟁력 향상을 위해 노력할 것이라고 밝혔다. 아울러 ETRI는 이 하드웨어 위에서 AI 실행 성능을 극대화하고 여러 AI 모델을 매끄럽게 교차 실행하는 풀스택 소프트웨어를 지속 지원할 계획이라고 덧붙였다. 강 실장은 모델 경량화와 시스템 SW 최적화, 하드웨어가 긴밀히 맞물릴 때 비로소 피지컬 AI가 실제 서비스로 구현될 수 있다고 강조했다.

2026.07.01 17:34장경윤 기자

삼성 파운드리, AI 시대 '넥서스' 선언…"2나노·HBM4로 생태계 주도"

"인공지능(AI)의 대전환 시대, 삼성 파운드리는 제품과 인프라, 고객과 파트너를 연결하는 '넥서스(Nexus)'로 진화할 것입니다." 신종신 삼성전자 디자인플랫폼(DP) 개발실장(부사장)이 1일 서울 강남 서초사옥에서 열린 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 기조연설에서 이처럼 밝혔다. '넥서스'란 서로 다른 것들을 하나로 묶는 중심이자 연결고리를 뜻한다. 신 부사장은 "과거 메모리 반도체는 단일 기업이 완제품을 뚝딱 만들 수 있었지만, 오늘날 고성능 AI 로직(연산) 칩은 팹리스(설계기업)부터 파운드리(위탁생산)까지 수많은 파트너의 긴밀한 연결 없이는 구현이 불가능하다"며 "생각하는 실리콘(AI)을 완성하려면 로직 칩 설계와 이를 만드는 파운드리 역할이 가장 중요하다"고 설명했다. 신 부사장은 이를 위해 ▲공정 미세화 ▲차세대 메모리 결합 ▲설계 생태계 혁신 등 3가지 청사진을 제시했다. 미세 공정 한계 넘는 '설계·제조 최적화'와 HBM4 시너지 청사진의 첫 번째 축은 최첨단 반도체 제조 공정 로드맵 구체화와 'DTCO(Design-Technology Co-Optimization)' 기술 극대화다. 신 부사장은 "가장 앞선 1.4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정(SF1.4)은 2029년 양산을 목표로 순조롭게 개발 중이고, 수율과 성능을 한층 더 끌어올린 개량형 노드 SF1.4 플러스는 2030년에 선보일 예정"이라고 타임라인을 공식화했다. 시장 수요가 높은 2나노 공정 역시 2027년에서 2028년 사이 성능 개량 버전인 SF2P 플러스로 전환되고, 이후 후속 공정 SF2X로 진화한다. SF2X는 SF2P, SF2P 플러스와 IP 호환성을 유지하는 차세대 공정이다. 공정 미세화의 물리적 한계는 DTCO로 극복할 계획이다. DTCO는 설계와 제조 공정을 동시에 맞물려 최적화하는 기술이다. 신 부사장은 "2나노 공정의 경우 전력 소모를 26% 줄였는데, 개선 효과 절반 이상이 DTCO 덕분"이라며 "세대가 지날수록 성능 향상의 거의 대부분을 DTCO가 차지할 것"이라고 전망했다. 아울러 AI 칩의 필수요소인 S램을 세계 최소형 크기로 구현해 고밀도 데이터 저장 능력을 확보했다. 두 번째 축은 로직과 메모리의 통합이다. 차세대 초고속 AI 메모리인 6세대 고대역폭메모리(HBM4)는 칩의 밑바탕인 베이스 다이 역할이 중요한데, 삼성은 이를 자사 4나노 공정(SF4X)으로 만들고 있다. 신 부사장은 "메모리 사업부와 긴밀한 협력 덕분에 초당 10기가비트(Gbps) 속도에서도 아주 깨끗한 신호를 확인했고, 최대 11.7Gbps까지 안정적으로 속도를 높일 수 있는 기술 여유(마진)를 충분히 확보했다"고 자신했다. 특히 칩과 칩을 연결할 때 기존 수작업 중심의 아날로그 방식 설계 때문에 오래 걸렸던 검증 작업도 바꿨다. 3D 'D램 파이(D램 PHY)'라는 디지털 자동화 방식을 개발해 고객들의 칩 설계와 시뮬레이션 시간을 단축할 계획이다. "지원군 없인 제품도 없다"… 2026년 설계 플랫폼 대혁신 세 번째 축은 디자인하우스, IP 기업 등 파트너 생태계 강화다. 신 부사장은 "당사의 모든 노력도 결국 에코(생태계)가 없이는 완제품으로 탄생할 수 없다"며 IP(설계자산) 파트너와 협력을 거듭 강조했다. 삼성 파운드리는 현재 4나노 IP를 확충하는 것은 물론, 수많은 신규 IP를 차세대 2나노 공정 기반으로 개발하고 있다. 하나의 설계 기능이라도 여러 파트너 IP를 확보해 고객 선택지를 넓힌다는 전략이다. 고객과 파트너가 삼성 파운드리 자산을 더 쉽게 이용하도록 소통 플랫폼인 B2B 웹사이트 '커넥트(Connect)'도 2026년을 기점으로 완전히 탈바꿈한다. 신 부사장은 "사용자가 한눈에 알아보기 쉽도록 화면(UI·UX)을 직관적으로 개편하고, 실시간 대응이 가능한 AI 챗봇과 강력한 문서 검색 기능을 새롭게 도입할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.01 12:20전화평 기자

[유미's 픽] "엔비디아 쿠다 장벽 넘자"…AI 반도체, SW 경쟁 불붙었다

인공지능(AI) 반도체 기업들이 잇따라 모델 최적화 소프트웨어 역량 확보에 나서고 있다. 칩 설계만으로는 AI 인프라 경쟁에서 우위를 점하기 어려워지면서 한정된 컴퓨팅·메모리 자원으로 더 많은 연산을 처리하는 소프트웨어 기술의 가치가 부각되는 분위기다. 퀄컴은 지난달 24일 AI 소프트웨어 기업 모듈러를 약 40억 달러 규모 주식 거래로 인수하겠다고 발표했다. 모듈러는 AI 모델을 다양한 칩에서 실행할 수 있도록 돕는 소프트웨어 기업이다. 로이터는 이번 인수가 퀄컴을 엔비디아 '쿠다(CUDA)'와 경쟁하는 소프트웨어 플랫폼 경쟁에 올려놓는 움직임이라고 평가했다. 국내에서도 비슷한 흐름이 나타났다. AI 반도체 기업 리벨리온은 지난달 30일 AI 추론 최적화 기업 스퀴즈비츠 인수를 발표했다. 스퀴즈비츠는 대형 AI 모델을 더 적은 연산·메모리 자원으로 구동하기 위한 모델 압축과 양자화, 추론 최적화 기술을 보유한 기업이다. 리벨리온은 이번 인수를 통해 신경망처리장치(NPU) 하드웨어와 소프트웨어 최적화, 추론 서빙을 함께 제공하는 통합 AI 인프라 기업으로 사업 범위를 넓힌다는 계획이다. 업계 관계자는 "AI 반도체 기업 입장에선 자체 칩 위에서 고객 모델을 빠르고 안정적으로 실행시키는 역량이 영업 경쟁력과 직결된다"며 "칩을 공급하는 데 그치지 않고 실제 워크로드 성능까지 입증해야 하는 수요가 커진 셈"이라고 설명했다.AI 모델 최적화 기업 노타도 같은 날 퓨리오사AI의 데이터센터용 NPU 환경에서 LG AI연구원의 엑사원 236B 최적화 결과를 공개해 주목받았다. 엑사원 236B는 약 2360억 개 파라미터 규모의 대형 AI 모델로, 노타는 모델 크기를 약 71% 줄이면서도 주요 평가 항목에서 원본과 유사한 수준의 정확도를 유지했다. 데이터센터 인프라 최적화 기업 망고부스트도 AI 실행 효율 경쟁의 한 축으로 꼽힌다. 망고부스트는 데이터처리장치(DPU)를 앞세워 네트워킹·스토리지·보안 등 데이터센터 인프라 작업을 중앙처리장치(CPU)에서 분리하는 기술을 개발해왔다. AI 모델 자체를 줄이는 방식은 아니지만 GPU와 서버 자원을 AI 연산에 더 집중시키는 구조라는 점에서 모델 최적화 기업들과 같은 수요를 겨냥하고 있다는 평가를 받는다. 이처럼 AI 반도체 시장에서 성능 최적화 소프트웨어 기업들이 주목받게 된 것은 생성형 AI 활용 방식이 달라지면서 모델 실행 능력이 더욱 중요해지고 있어서다. 대형언어모델(LLM)이 단순 실험 단계를 넘어 서비스와 업무 시스템에 적용되면서, 기업들은 칩의 이론 성능보다 실제 운영 환경에서 응답 속도와 처리량을 유지하면서 비용을 낮추는 역량을 더 중시하고 있다. 하지만 모델 규모가 커질수록 기업들의 비용 부담은 갈수록 늘어나는 추세다. 특히 LLM은 파라미터 규모가 클수록 추론 과정에서 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 한다. 여기에 긴 문맥 처리, 검색증강생성(RAG), AI 에이전트처럼 반복 호출이 많은 서비스가 늘면서 데이터 이동량과 지연시간 관리 부담도 함께 증가하고 있다. 이로 인해 메모리 효율도 AI 인프라 경쟁의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 고성능 메모리 확보 경쟁이 이어지고 있지만 모든 기업이 충분한 GPU와 메모리를 확보하기는 어렵다. 같은 하드웨어라도 모델 압축, 양자화, 컴파일러, 런타임, 추론 서빙 구조에 따라 필요한 서버 수와 운영비가 달라질 수 있어 최적화 소프트웨어의 중요성이 커지고 있다.엔비디아가 GPU 시장에서 구축한 소프트웨어 생태계도 반도체 기업들의 움직임을 자극하고 있다. 엔비디아는 GPU 성능뿐 아니라 쿠다를 중심으로 한 개발자 생태계와 소프트웨어 도구를 앞세워 AI 인프라 시장에서 우위를 확보했다. 이에 후발 AI 반도체 기업들은 하드웨어 성능만으로 고객을 설득하기 어려워졌고, 모델 실행과 개발 편의성을 함께 제시해야 하는 압박을 받고 있다. 국내 기업들도 이 같은 구도 변화에 맞춰 전략을 조정하고 있다. 리벨리온은 스퀴즈비츠 인수로 NPU와 최적화 소프트웨어 결합에 나섰고, 퓨리오사AI는 노타와 협력해 대형 모델의 NPU 구동 가능성을 넓히고 있다. 망고부스트는 DPU 기반 인프라 오프로딩으로 데이터센터 내부 병목을 줄이는 방식으로 AI 실행 효율 경쟁에 참여하고 있다. 업계에선 AI가 데이터센터를 넘어 산업 현장으로 확산될수록 최적화 수요가 더 커질 것으로 예상했다. 자동차, 로봇, 제조 설비 등은 전력과 지연시간, 보안 요건이 데이터센터와 다른 만큼, 범용 모델을 그대로 배포하기보다 각 산업과 칩 환경에 맞게 조정하는 역량이 AI 인프라 기업의 경쟁력이 될 것으로 보인다. 이 같은 분위기 속에 AI 반도체 시장이 하드웨어 공급 경쟁을 넘어 소프트웨어 스택 경쟁으로 재편될 가능성도 높아지고 있다. 특히 칩 설계, 모델 최적화, 런타임, 추론 서빙, 인프라 오프로딩을 촘촘하게 묶어 제공하는 기업이 고객 확보에서 유리한 위치를 차지할 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "AI 반도체 기업이 고객을 설득하려면 벤치마크 수치뿐 아니라 실제 모델을 자사 칩에서 얼마나 효율적으로 돌릴 수 있는지를 제시해야 한다"며 "소프트웨어 최적화 역량이 없는 칩은 데이터센터와 산업 현장에서 채택 속도가 느릴 수밖에 없다"고 말했다. 그러면서 "AI 인프라 비용 부담이 커질수록 기업들은 같은 서버 자원으로 더 많은 추론을 처리할 수 있는 기술을 찾게 된다"며 "앞으로 AI 반도체 경쟁력은 칩 성능과 함께 모델 최적화, 메모리 효율, 데이터센터 운영 효율을 함께 제공할 수 있느냐에 따라 갈릴 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.01 10:53장유미 기자

"파운드리 넘어 플랫폼으로"...삼성, 2나노 앞세워 AI 생태계 키운다

삼성전자가 차세대 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정과 설계·공정 동시 최적화(DTCO) 기술, 고성능 S램 로드맵을 공개했다. 정부 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'와 연계해 온디바이스 인공지능(AI) 칩을 개발하는 등 국내 시스템반도체 플랫폼 역할을 강화할 계획이다. 삼성전자는 1일 서울 서초사옥에서 파운드리 생태계 프로그램 '세이프(SAFE, Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 2026'을 열고, 국내 AI 반도체 생태계 협력 확대 방안과 차세대 파운드리 기술 전략을 공개했다. 신종신 삼성전자 파운드리사업부 디자인플랫폼(DP) 개발실장은 기조연설에서 "삼성전자는 AI 수요 대응 역량을 높이는 동시에 SAFE 포럼을 활용해 고객·파트너사와 적극 소통하겠다"며 "고객사와 협력을 본격화하는 한편, 파운드리 생산을 넘어 국내 시스템반도체 산업의 플랫폼 역할을 강화하겠다"고 밝혔다. 국내 대표 AI 팹리스 리벨리온의 박성현 최고경영자(CEO)는 "삼성전자 4나노 파운드리 공정과 첨단 패키징을 기반으로 '리벨100' 신경망처리장치(NPU)를 개발했다"며 "향후 AI 반도체 영역에서 협력하며 소버린 AI를 구축하겠다"고 말했다. 글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA의 진 마리 브루넷 수석 부사장 역시 삼성의 선단 공정을 활용한 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 반도체의 고속 구현 지원 방안을 소개했다. 삼성전자는 반도체 생태계 협력과 더불어 AI 반도체 수요에 대응하기 위한 맞춤형 공정 로드맵도 공개했다. 설계와 공정 기술을 동시에 최적화해 칩 성능을 극대화하는 DTCO(Design Technology Co-Optimization) 기술, 차세대 2나노 공정 기술과 고성능 S램 경쟁력 강화 방안 등을 소개했다. 전력·성능·면적(PPA) 경쟁력을 높일 계획이다. 삼성전자는 정부·학계와 공조해 국내 시스템반도체 생태계 인프라 확대에도 속도를 내고 있다. 산업통상부가 추진하는 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'에 참여해 자동차·가전·로봇·방산용 저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체 개발을 추진 중이다. 국내 팹리스의 초기 시제품 제작 부담을 낮추는 멀티 프로젝트 웨이퍼(MPW) 프로그램 지원을 지속하는 한편, 석·박사급 인재 양성 사업 'K-CHIPS' 사업에도 동참하고 있다. '실리콘 인텔리전스의 연결점'을 주제로 열린 이번 행사에는 글로벌 고객사와 파트너사 관계자 400여 명이 참석했다. 전자설계자동화(EDA), 설계자산(IP), 디자인솔루션(DSP), 가상설계(VDP), 첨단패키징(MDI) 분야 21개 파트너사가 부스에서 솔루션을 선보였다. 삼성전자 관계자는 "최근 AI 반도체 시장이 확대됨에 따라 첨단 공정 기술뿐만 아니라 생태계 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상했다"며 "국내 시스템반도체 생태계 발전과 파운드리 경쟁력 강화를 위해 SAFE와 MPW 프로그램을 중심으로 고객, 파트너, 정부와 협력을 이어가겠다"고 말했다.

2026.07.01 10:41전화평 기자

SK하이닉스, 서남권에 400조원 투자…반도체·AI 데이터센터 거점 구축

SK하이닉스가 글로벌 인공지능(AI) 메모리 수요에 대응하기 위해 서남권 지역에 400조원을 투자한다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에 참석해 서남권 반도체·AI 투자 계획을 발표했다. 곽 사장은 AI 산업이 학습 단계를 넘어 실제 서비스가 본격 확산되는 시대로 진입함에 따라 메모리 수요가 기하급수적으로 증가하고 있다고 진단했다. 그는 "AI 시대의 메모리는 단순한 부품을 넘어 AI 성능 자체를 결정하는 핵심 인프라로 부상했다"며 "현재 추진 중인 용인 클러스터만으로는 글로벌 수요를 완전히 충족하기 어려울 전망"이라고 말했다. 그러면서 "대규모 부지와 안정적인 전력·용수 공급이 가능할 것으로 보이는 서남권에 400조원을 투자해 생산 기반을 구축하기로 했다"고 덧붙였다. AI 인프라 확장을 위한 데이터센터 구축 계획도 함께 공개됐다. SK그룹은 전국에 총 15기가와트(GW) 수준의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축할 예정이다. 이 중 1GW 규모의 데이터센터를 서남권에 조성한다. 서남권에 들어설 반도체 생산기지와 대규모 컴퓨팅 인프라를 연계해 메모리 제조부터 AI 서비스 구동까지 시너지를 낸다는 게 SK 그룹의 구상이다. 곽 사장은 "대한민국이 보유한 세계 최고 수준의 반도체 경쟁력을 바탕으로 글로벌 AI 인프라의 다음 단계를 만들어야 할 시점"이라며 "서남권을 또 하나의 생산 거점으로 삼아 대한민국 AI 반도체의 새로운 도약을 이끌겠다"고 말했다.

2026.06.30 17:23진운용 기자

정부 AI 데이터센터 1000조 투자 계획...산업계 환영 속 환경 관리 과제 부상

정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 반도체에 이은 국가전략산업으로 키우기 위한 초대형 투자 계획을 내놓자 산업계와 시민사회 반응이 엇갈리고 있다. 소프트웨어(SW)·피지컬AI 업계는 AI 인프라 확충과 기술주권 확보를 위한 전략적 전환점으로 평가한 반면, 환경·시민단체는 전력·용수·탄소 배출 부담에 대한 관리 원칙이 부족하다고 지적했다. 30일 업계에 따르면 정부는 전날 서울 청와대 영빈관에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체, 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 국가 성장 전략의 3대 축으로 제시했다. 정부는 2029년까지 8.4GW 규모 AIDC 구축에 550조원을 투입하고 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW 규모로 확대한다는 계획을 밝혔다. 누적 투자 규모는 1000조원 이상으로 제시됐다. 정부 구상은 AI 연산 수요 급증에 대응해 국내에 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 수도권에 집중된 데이터센터를 충청 등 비수도권으로 분산하고, AI 반도체와 클라우드 솔루션 국산화도 함께 추진한다는 내용이다. 세액공제, 국민성장펀드, 초대형 테스트랩, AIDC 얼라이언스 등을 통해 국내 클라우드·AI 반도체 기업 참여를 넓히는 방안도 포함됐다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 점을 강조했다. 대형언어모델을 개발하는 학습 인프라뿐 아니라 AI 서비스를 산업과 생활 현장에 적용하는 추론 인프라 경쟁력이 국가 AI 생태계의 핵심이 될 수 있다는 판단이다. 정부가 국산 신경망처리장치(NPU) 도입을 요청한 것도 AI 반도체와 데이터센터 수요를 국내 산업 기반으로 연결하려는 취지로 풀이된다. AI·SW 산업계는 이번 발표를 국내 기업의 AI 사업 기회 확대 계기로 받아들이고 있다. 대규모 AI 데이터센터와 초고속 네트워크, 피지컬AI가 함께 추진될 경우 클라우드, 보안, 데이터 관리, 품질관리, AI 서비스 개발 등 SW 기업이 참여할 수 있는 영역도 넓어질 수 있어서다. 인프라 구축이 해외 장비와 글로벌 클라우드 기업 중심으로 흘러가지 않도록 국내 중소 AI·SW 기업과 스타트업 참여 구조를 설계해야 한다는 요구도 나온다. 소프트웨어단체협의회는 이번 메가프로젝트가 AI 고속도로와 AI 데이터센터 등 핵심 인프라 확충을 통해 AI 데이터센터·초고속 네트워크·피지컬AI를 하나의 산업 생태계로 연결하는 미래 산업 전략이라고 평가했다. 또 정부 정책이 물리적 인프라 확충에 머무르지 않고 AI·SW 기술개발, 인재 양성, 제품·서비스 사업화, 공공·민간 수요 창출, 해외 진출 지원까지 균형 있게 확장되기를 기대한다고 밝혔다. 소단협 대표 회장사인 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 "전 세계가 사활을 건 'AI 국가 대항전'의 한복판에 서 있으며, 오직 속도전만이 살 길이라는 정부의 절박한 시대 인식에 소단협 또한 깊이 공감한다"며 "이번 메가프로젝트가 대한민국의 기술 주권을 강화하고 지역과 산업이 함께 성장하며, AI·SW 산업의 글로벌 경쟁력을 높이는 역사적 계기가 되도록 산업계 역량을 모아 최선을 다하겠다"고 밝혔다. 피지컬AI 업계도 정부 발표에 힘을 실었다. 한국피지컬AI협회는 정부가 피지컬AI를 국가 핵심 전략산업으로 공식 제시한 점에 의미를 뒀다. 또 제조, 국방, 물류, 의료, 돌봄, 건설, 농업, 에너지, 도시 인프라 등 산업 현장에서 AI가 인식·판단·행동하는 체계가 확산되려면 AI 반도체, 온디바이스 AI, 로봇, 센서, 통신, 디지털트윈, 행동데이터, AI 데이터센터가 풀스택 생태계로 연결돼야 한다고 설명했다.유태준 한국피지컬AI협회장은 "대한민국은 세계적 수준의 제조 기반, 반도체 역량, ICT 인프라, 로봇·모빌리티 산업, 조선·자동차·방산 등 주력 산업 경쟁력을 보유하고 있다"며 "이러한 강점을 피지컬AI와 결합한다면 대한민국은 글로벌 AI 경쟁에서 새로운 주도권을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다. 반면 AI 데이터센터 확대가 국가 전략산업 육성이라는 명분만으로 추진돼서는 안 된다는 주장도 나왔다. 대규모 인프라 투자가 지역 전력망과 수자원, 탄소 배출 부담으로 이어질 수 있는 만큼 공적 관리 기준을 먼저 세워야 한다고도 강조했다.특히 녹색전환연구소, 참여연대, 환경정의는 공동 성명에서 오는 2029년 8.4GW 규모 데이터센터가 들어설 경우 2035년까지 추가 온실가스 배출량이 8500만 톤에 이를 수 있다고 주장했다. 이들 단체는 정부가 전력과 용수, 부지, 규제완화 지원을 앞세우면서 기업의 재생에너지 사용 의무, 에너지·물 효율 기준, 정보 공개 등 책임 장치를 충분히 제시하지 않았다고 봤다. 전력 공급 방식에 대한 우려도 제기됐다. 시민사회는 원전과 소형모듈원전(SMR), 액화천연가스(LNG), 재생에너지 등을 함께 활용하겠다는 접근이 탄소중립 목표와 충돌할 수 있다고 지적했다. 비수도권 분산 전략 역시 지역균형발전 효과로 이어지려면 주민 수용성, 환경적 지속가능성, 지역 에너지 우선 소비 원칙이 함께 설계돼야 한다는 입장이다. 업계에선 이 같은 분위기를 두고 AI 인프라 경쟁이 산업 진흥을 넘어 전력망, 용수, 탄소 배출 관리 문제와 함께 다뤄져야 한다는 점이 드러난 것이라고 평가했다. 이에 정부가 AI 데이터센터를 국가전략산업으로 키우려면 대규모 투자 유치와 함께 전력사용효율(PUE), 물사용효율(WUE), 재생에너지 조달, 지역 인허가 기준을 제도화하는 작업도 병행돼야 할 것으로 보인다. 녹색전환연구소·참여연대·환경정의는 "AI 데이터센터의 입지와 운영을 시장에 맡기는 것이 아니라 기후와 환경, 시민에게 미치는 영향을 규율하는 제도가 필요하다"며 "재생에너지 사용 의무화, 비수도권 분산 및 지역 에너지 우선 소비, PUE·WUE 규제, 국가와 지자체 주도의 엄격한 인허가 및 공적 관리 체계를 전면 도입해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.30 12:58장유미 기자

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