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인신윤위, AI 기사심의 지원 시스템 시범 운영…2시간마다 문제 기사 자동 탐지

인터넷신문윤리위원회(인신윤위)는 자율심의에 참여하는 850개 인터넷신문을 대상으로 'AI 활용 특정 키워드 기반 기사 모니터링 시스템' 개발을 완료하고 지난 20일부터 시범 운영에 들어갔다고 29일 밝혔다. 이번 시스템은 참여 매체에서 생산되는 기사를 2시간마다 자동 수집한 뒤 기사 제목과 본문에서 자살, 범죄, 차별적 표현, 비속어, 불명확한 출처 표기 등 특정 키워드를 탐지해 기사심의 전문위원이 우선 검토할 후보 기사를 선별하는 방식이다. 적용 대상은 기사심의규정 가운데 ▲비속어의 지양 ▲차별적 표현 금지 ▲출처 명시 ▲범죄 관련 보도 ▲자살 보도 등 5개 분야다. 단일 키워드뿐 아니라 문장 내 복수 표현과 단어의 활용형까지 분석해 검토 대상을 추려낸다. 탐지된 기사는 'AI모니터링' 메뉴에 자동 등록된다. 기사 제목과 원문 주소, 탐지된 키워드, 해당 문장, 탐지 위치, 관련 심의규정 등이 함께 제공돼 전문위원이 즉시 검토할 수 있도록 했다. 다만 AI가 규정 위반 여부를 판단하는 것은 아니다. 전문위원이 기사의 전체 내용과 맥락을 확인한 뒤 심의 대상이 아니라고 판단하면 기각하고, 추가 검토가 필요한 기사는 기존 기사심의 절차에 따라 안건으로 상정한다. 이후 전문위원 회의와 기사심의위원회 심의를 거쳐 최종 위반 여부가 결정된다. 심의 절차는 ▲기사 자동 수집 ▲키워드 기반 후보 기사 선별 ▲전문위원 검토 ▲기각 또는 안건 작성 ▲기존 모니터링 절차 이관 ▲전문위원 회의 ▲기사심의위원회 심의 및 의결 순으로 진행된다. 인신윤위는 오는 8월 시스템을 정식 가동하고, 향후 유사어와 우회 표현 탐지, 기사 문맥 분석 등 기능을 단계적으로 고도화할 계획이다. 박영례 인신윤위 기사심의실장은 "누구나 AI 기술을 도입할 수 있지만 아무나 책임 있는 자율심의를 수행할 수 있는 것은 아니다"라며 "문제 가능성이 있는 기사를 찾아내는 것은 심의의 시작일 뿐, 명확한 규정과 전문인력, 독립적인 심의 절차를 통해 판단하고 그 결과에 책임지는 체계가 함께 작동해야 한다"고 말했다. 이어 "이번 시스템은 AI가 사람의 심의를 대신하는 것이 아니라 인신윤위가 축적해 온 심의 기준과 전문위원의 판단을 기술로 지원하는 데 목적이 있다"며 "반복적인 검색 업무를 줄이고 전문위원이 사회적 위해 가능성이 높은 보도와 복합적인 언론윤리 판단에 집중할 수 있도록 시스템을 지속적으로 고도화하겠다"고 밝혔다.

2026.07.29 18:15안희정 기자

남동발전, 인공지능 전환(AX)로 불필요 업무절차 40% 단축…스마트 발전소 구현

한국남동발전은 지난 11개월 간 추진해 온 발전 인공지능 전환(AX)의 결실인 차세대 발전설비관리시스템 'GENi 2.0'을 31일 공식 오픈, 스마트 발전소 구축과 현장 안전관리 대전환을 선언했다. 남동발전은 GENi 2.0에 발전소 현장의 최우선 가치인 '안전'을 대대적으로 강화했다. 신설된 '안전모드-ON' 기능은 기존에 일일이 수기로 작성하고 출력·스캔하던 143종의 현장 안전 서류를 시스템 내 전자서명 방식으로 100% 전환했다. 남동발전 관계자는 “종이 없는 일터를 구현함과 동시에 작업자의 단순 실수를 원천 차단해 한층 촘촘하고 견고한 현장 안전관리 체계를 구축했다”고 설명했다. 스마트 팩토리로의 도약을 이끄는 AI·빅데이터 기술도 대거 탑재했다. 기존 발전 데이터에 기상정보와 정비 이력 등을 AI로 결합·분석해 설비 고장을 예측하고 작업 위험도를 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 완성했다. 경영진과 현장 근로자가 한눈에 파악할 수 있는 '빅데이터 시각화 대시보드'로 구현해 발전소 내 모든 위험 요소를 실시간으로 제어할 수 있도록 했다. 남동발전 관계자는 “GENi는 지난 2011년 첫 도입 이후 하루 평균 2500명이 접속하는, 남동발전의 핵심 인프라 역할을 해왔다”며 “이용자의 82%가 현장 실무자와 협력사 직원이라는 점에 주목해 철저히 현장 근로자 관점에서 시스템을 대수술했다”고 전했다. 이 관계자는 “복잡하고 반복적인 업무 절차를 하나로 통합해 전체 업무 단계를 40%나 획기적으로 줄여냈다”며 “현장 근로자들은 과도한 행정 피로에서 벗어나 본연의 안전관리와 정비 업무에 온전히 집중할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 남동발전은 'GENi 2.0'에 집약된 기술력과 범용성을 바탕으로, 향후 발전사 간 시스템 연계와 통합 환경에 대비해 다른 발전사까지 플랫폼을 확대 적용함으로써 '통합 발전설비관리시스템 표준 플랫폼'을 완성하겠다는 계획이다. 조영혁 한국남동발전 사장 직무대행은 “GENi 2.0'은 AI 기반 차세대 발전설비관리 표준 플랫폼으로 나아가는 뜻깊은 출발점”이라며 “전 사업소와 협력사가 새로워진 시스템 속에서 더욱 안전하고 스마트하게 일할 수 있도록 현장 중심의 발전 혁신 과제를 지속해서 발굴해 나가겠다”고 강조했다.

2026.07.29 13:13주문정 기자

삼성 시스템LSI, 애플 OLED 아이패드 미니용 DDI 공급...TED 방식

애플이 올해 하반기 출시 예정인 8인치대 유기발광다이오드(OLED) 아이패드 미니용 디스플레이 드라이버 IC(DDI)를 삼성전자 시스템LSI사업부가 납품할 예정인 것으로 29일 파악됐다. OLED 아이패드 미니에 사용하는 DDI는 타이밍 컨트롤러(T-콘)를 내장한 TED(T-con Embedded Driver IC) 방식 제품이다. DDI는 박막트랜지스터(TFT)를 통해 디스플레이 화소 구동을 제어하는 칩이다. T-콘은 DDI에 전달하는 영상신호 흐름을 관리하고 타이밍을 제어한다. 한 업계 관계자는 "올해 애플 OLED 아이패드 미니용 TED는 삼성전자 시스템LSI사업부가 납품하고, 시스템LSI사업부가 올해 말까지 기대할 수 있는 물량은 100만대 초중반"이라고 밝혔다. 앞서 업계에서 기대했던 물량 전망치 200만~300만대에는 못 미친다. 메모리 반도체 가격 상승으로 애플이 아이패드 미니 사업계획을 보수적으로 조정 중인 것으로 보인다. T-콘을 DDI에 내장한 TED 방식 제품은 소형 IT 기기에 주로 적용한다. 애플 아이패드 미니용 OLED는 삼성디스플레이가 양산한다. 삼성디스플레이는 그간 삼성전자 OLED 스마트폰, IT OLED 제품 일부에 TED 방식 DDI를 적용해왔다. 삼성전자 시스템LSI사업부는 OLED 아이패드 미니용 TED 방식 DDI를 납품하면서, 애플 IT OLED 제품 DDI 시장에서 우위를 이어갔다. 애플이 지난 2024년부터 판매 중인 11인치·13인치 OLED 아이패드 프로용 DDI와 T-콘은 지금도 삼성전자 시스템LSI사업부가 독점 납품 중이다. OLED 아이패드 프로는 TED가 아니라 DDI와 T-콘을 각각 탑재하는 방식을 택했다. 해당 패널은 LG디스플레이와 삼성디스플레이가 양산 중이다. 애플이 올해 하반기 출시 예정인 14인치·16인치 OLED 맥북 프로용 DDI와 T-콘도 삼성전자 시스템LSI사업부가 공급한다. OLED 맥북 프로처럼 제품이 크면 TED 방식 DDI를 탑재할 유인은 작아진다. 이 제품 패널은 삼성디스플레이가 양산한다. 올해 애플의 OLED 맥북 출하량 전망치도 줄고 있다. 당초 200만~300만대로 예상됐던 올해 출하량 전망치는 최근 100만대 중반까지 떨어졌다. OLED 맥북 판매량은 IT OLED 시장 확대에 영향을 미칠 수 있다. 한편, 내년부터 OLED 아이패드 프로 DDI 공급망은 이원화된다. 삼성디스플레이가 만드는 아이패드 프로 OLED용 DDI는 기존처럼 삼성전자 시스템LSI가 공급하고, LG디스플레이가 만드는 아이패드 프로 OLED용 DDI는 LX세미콘이 납품한다. LG디스플레이 공급망에서 LX세미콘이 만든 DDI를 패널과 연결할 때 필요한 칩온필름(CoF)은 LG이노텍이 납품한다.

2026.07.29 12:34이기종 기자

한화시스템, 2분기 깜짝 실적냈지만…하반기는 수익성 둔화

한화시스템이 폴란드 K2 전차와 중동 천궁-II 다기능레이다 등 방산 수출 확대에 힘입어 2분기 영업이익을 전년 동기보다 세 배 이상 늘렸다. 다만 하반기에는 미래 사업을 위한 자체투자 개발비 집행이 집중될 예정이어서 상반기와 같은 수익성 개선세는 다소 둔화할 전망이다. 한화시스템은 28일 열린 올해 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 방산 부문은 수출 사업 등으로 전년 대비 20% 매출 성장을 기대한다"며 "ICT 부문도 계열사향 매출 확대로 전년 대비 20%대 성장을 기대하고 있다"고 밝혔다. 한화시스템은 올해 2분기 연결 기준 매출 1조 1176억원, 영업이익 1037억원을 기록했다고 28일 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 45%, 영업이익은 219% 증가했다. 영업이익률은 9.3%로 지난해 같은 기간보다 5.1%포인트 상승했다. K2·천궁-II 수출 본격화…방산 매출 49% 증가하며 '어닝서프라이즈' 실적 개선은 방산 부문이 이끌었다. 방산 매출은 7006억원으로 전년 동기 대비 49% 증가했고, 영업이익은 1037억원으로 98% 늘었다. 영업이익률도 11.2%에서 14.8%로 높아졌다. 폴란드 K2 전차용 조준경·사격통제장치와 아랍에미리트(UAE)·사우디아라비아 천궁-II 다기능레이다(MFR) 등 수출 사업이 수익성 개선을 견인했다. 울산급 배-III 함정전투체계와 KF-21 AESA 레이다·항전장비, 국내 K2 전차 4차 양산 등 국내 사업도 매출 확대에 기여했다. 2분기 방산 매출에서 수출 비중은 23%였다. 내수 매출이 전년 동기 대비 약 40% 증가한 가운데 수출 매출은 약 90% 늘었다. 한화시스템은 "수출 증가세가 마진 증가를 드라이브하고 있다"며 "올해 연간 수출 비중이 20%대 중반에 근접할 수 있다"고 설명했다. 사업별로는 폴란드 K2와 UAE 사업에서 각각 500억원 이상, 사우디아라비아 사업에서 100억원 이상의 매출이 발생했다. 한화시스템은 "UAE 사업은 현재 양산 단계에 들어갔다"며 "사우디와 이라크는 내년부터 본격적인 양산 매출이 발생하고, 양산 기간은 최소 3년에서 4~5년까지 이어질 수 있다"고 밝혔다. ICT 부문 매출은 1873억원으로 전년 동기 대비 27%, 영업이익은 208억원으로 93% 증가했다. 한화생명 차세대 시스템과 한화필리조선소 전사적자원관리(ERP), 한화에어로스페이스 스마트플랜트 구축 등이 실적을 뒷받침했다. 하반기 레이다·레이저·위성에 투자 확대…필리조선소 흑자전환은 내년에 한화시스템은 올해 방산 매출이 전년 대비 약 20% 증가할 것으로 전망했다. 다만 영업이익은 지난해와 비슷하거나 소폭 증가하는 수준에 머물 것으로 내다봤다. 하반기 자체투자 개발비 집행이 확대될 예정이기 때문이다. 자체투자 개발비는 1분기 약 85억원, 2분기 약 120억원이 집행됐다. 한화시스템은 "통상 자체투자 개발비는 상반기보다 하반기에 쏠리는 추세"라며 "마진 측면에서는 하반기에 다소 느려질 수 있다"고 밝혔다. 방산 매출이 집중되는 4분기에도 개발비 증가로 이익률은 상반기보다 낮아질 가능성이 있다는 설명이다. 주요 투자 분야는 방산 수출 확대를 위한 레이다와 레이저, 수상정 체계다. 초저궤도 위성과 통신위성 등 우주 사업에도 투자를 진행하고 있다. 회사는 방산 수출과 관련된 투자가 비중이 높으며, 이들 자체투자가 올해 하반기 손익에 영향을 줄 것으로 예상했다. 한화필리조선소도 연결 실적 부담으로 남아 있다. 필리조선소가 대부분을 차지하는 기타 부문은 2분기 208억원 영업손실을 냈다. 회사는 기존 적자 선박 인도와 지연 공정 만회로 하반기에도 적자가 이어질 것으로 보고 있다. 한화시스템은 "적자 선종 인도가 완료되고 흑자 선종 건조가 본격화하는 내년 정도가 돼야 턴어라운드를 기대할 수 있다"고 말했다. 최근 한미 조선협력 프로젝트의 일환인 미사일 사거리 계측선(MRIV)이 적자 선종이 될 가능성을 묻는 질문에 회사는 "현재 필리는 다목적 지원선(NSMV) 설계를 기반으로 MRIV를 건조할 수 있는 구조가 가능하다"며 "NSMV 5척 수주 중 4번함까지 현재 인도가 완료됐는데, 이는 과거에 필리가 해보지 않은 선종들을 운영·설계 및 건조했었기 때문"이라고 설명했다. 이어 "한화그룹이 인수하고 나서는 여러 문제점을 개선해 공정도 빨라지고 설계도 개선됐다"며 "만약 MRIV 계약이 확정된다면 이런 경험을 바탕으로 적자 선종이 될 가능성은 적을 것"이라고 설명했다.

2026.07.28 15:40류은주 기자

마키나락스, 한화시스템과 제조 AX 확장

마키나락스가 한화시스템이 이끄는 국내외 제조 현장 인공지능(AI) 전환(AX) 사업의 핵심 역할을 강화한다. 마키나락스는 전날 한화시스템과 국내외 다양한 제조 현장에서의 AI 전환(AX) 사업 확장을 위한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 협약 기간은 체결일로부터 3년이며 마키나락스는 협약에 따라 한화시스템의 AI 에이전트 개발 및 플랫폼 도입 사업에서 전략 파트너로 함께하게 된다. 마키나락스는 제조업의 핵심 거점인 영남권에 한화시스템과의 밀착 협업을 위한 전담 조직(TF)을 구성할 예정이다. 마키나락스는 올해 상반기 수주액을 200억원을 돌파했다. 이는 전년 동기(64억원) 대비 3배 수준으로, 지난해 연간 수주액(205억원)에 육박하는 규모다. 산업군별로는 국방· 항공우주가 27%로 가장 큰 비중을 차지했으며 국방과학연구소, 두산에너빌리티 등을 핵심 고객으로 확보하고 있다. 지난해 국방 부문은 전체 매출의 22%를 기록했다. 회사는 이번 협약을 계기로 한화시스템과 안정적인 사업 기반을 마련하며 제조업 AX 사업 확장에 힘을 실을 방침이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "제조 현장은 공정과 설비를 아우르는 대표적인 미션 크리티컬 산업으로, 데이터 보안과 현장 신뢰도가 무엇보다 중요하다"며 "한화시스템과의 전략적 협력을 통해 에이전트 개발 역량을 검증하고 제조 현장 AI 전환을 이끄는 대체불가한 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2026.07.28 15:35이나연 기자

한화시스템, 방산 수출 힘입어 2분기 영업익 219% 증가

한화시스템이 대규모 방산 수출과 국내 양산 사업 확대에 힘입어 올해 2분기 매출과 영업이익이 큰 폭으로 증가했다. 한화시스템은 2분기 연결 기준 매출 1조 1176억원, 영업이익 1037억원을 기록했다고 28일 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 45%, 영업이익은 219% 증가했다. 당기순이익은 527억원으로 14% 늘었다. 방산 부문에서는 폴란드 K2 전차용 조준경·사격통제장치와 아랍에미리트(UAE)·사우디아라비아에 공급하는 천궁-II 다기능레이다(MFR) 등 수출 사업이 실적 성장을 이끌었다. 울산급 배치-III 차세대 호위함 전투체계(CMS), 한국형 전투기 KF-21용 능동위상배열(AESA) 레이다와 항전장비, 국내 K2 전차용 조준경·사격통제장치 4차 양산 등 국내 사업도 매출 확대에 기여했다. ICT 부문은 한화생명 차세대 시스템과 한화필리조선소 전사적자원관리(ERP), 한화에어로스페이스 스마트플랜트 구축 등 계열사 시스템통합 사업을 중심으로 안정적인 실적을 유지했다. 한화시스템의 수주잔고는 11조 2959억원이다. 회사는 방산 수출 품목과 대상 지역을 확대하고 국내 주요 사업 수주를 이어가며 성장세를 유지한다는 계획이다. 한화시스템 관계자는 “대규모 수출 사업의 매출 확대와 국내 주요 양산 사업이 실적 개선을 견인했다”며 “해외 시장 개척과 핵심 기술 역량 강화를 통해 지속 가능한 성장 기반을 구축하겠다”고 말했다.

2026.07.28 13:38류은주 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

메타넷디엘, 아주대 정보시스템 차세대 나선다…AI 대학 전환 시동

메타넷디엘이 인공지능(AI) 기반 대학 정보시스템 전환에 앞장선다. 글로벌 웹 표준 기술과 AI 기반 개발 방법론을 적용해 학생·교원·행정 서비스를 단일 플랫폼으로 통합하고 AI 행정 서비스까지 확장하는 기반을 마련한다는 목표다. 메타넷디엘은 아주대학교 차세대 통합정보시스템 'AIMS Ⅲ' UI·UX 전환 및 고도화 사업에 착수했다고 28일 밝혔다. 회사는 착수보고회를 열고 UI·UX 전환 15개월, 시스템 고도화 16개월 등 총 31개월 일정으로 사업을 추진한다. 이번 사업은 아주대 중장기 발전전략인 '아주비전 5.0'의 핵심 과제인 '캠퍼스 디지털 전환 고도화'의 일환이다. 학생·교원·행정용으로 분산 운영되던 4500여 개 정보시스템 화면을 최신 웹 표준 기반 단일 플랫폼으로 통합하고 사용자 중심으로 고도화하는 것이 핵심이다. 메타넷디엘은 국내 대학 행정정보시스템 가운데 처음으로 글로벌 웹 표준 프레임워크인 'Vue.js'를 시스템 전반에 적용한다. 이를 통해 특정 벤더나 개발도구에 대한 종속성을 줄이고 대학이 자체적으로 시스템을 유지·보수하고 기능을 확장할 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 또 AI 기반 개발 방법론인 'AIDD'도 국내 대학 차세대 사업 최초로 전면 적용한다. 코드 생성부터 테스트, 문서화까지 AI를 활용해 개발 속도와 품질을 높이고 개발자는 설계와 검증 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 사업에는 메타넷디엘의 대학 행정 솔루션 '메타이포유(MetaE4U)' 기반 프레임워크도 활용된다. 회사는 지난 30년간 연세대와 한국과학기술원(KAIST), 고려대 등 60여 개 대학의 정보화 사업을 수행해왔다. 아주대와도 1996년 AIMS Ⅰ 구축과 2010년 AIMS Ⅱ 고도화를 함께 진행한 경험을 바탕으로 안정적인 시스템 전환을 지원할 방침이다. 아주대는 이번 사업을 통해 표준화된 시스템과 데이터 환경을 구축하고 향후 AI와 데이터 분석, 로봇프로세스자동화(RPA) 등 지능형 서비스를 확대할 수 있는 디지털 행정 기반을 마련한다는 목표다. 최기주 아주대 총장은 "이번 사업의 가장 중요한 가치는 사용자 중심 혁신에 있다"며 "학생에겐 더 쉽고 직관적인 학사 서비스를, 교수에겐 교육과 연구에 집중할 수 있는 환경을, 직원에겐 안정적인 행정 시스템을 제공하는 계기가 되길 기대한다"고 말했다. 이창열 메타넷디엘 대표는 "이번 사업은 AI 시대에 맞는 대학 정보시스템의 전환 모델을 제시하는 프로젝트"라며 "아주대 시스템과 업무에 대한 깊은 이해를 바탕으로 안정적인 전환과 업무 연속성을 확보하고 AI 기반 개발 역량과 검증된 대학 정보화 경험을 결합해 차세대 대학 정보시스템의 새로운 기준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 10:39한정호 기자

다쏘시스템, AI 에이전트 '버추얼 동반자' 공개…'버추얼 트윈 팩토리' 가속

다쏘시스템이 산업 현장 설계와 개발, 운영 업무를 지원하는 AI 기반 '버추얼 동반자(Virtual Companion)'를 공개하며 에이전틱 AI 플랫폼 전략을 강화했다. 이를 통해 인간과 AI가 함께 협업하는 차세대 산업 환경 구현에 속도를 낸다는 계획이다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼에서 버추얼 동반자 서비스인 아우라(AURA), 레오(LEO), 마리(MARIE)를 제공한다고 27일 밝혔다. 이와 함께 산업 전반에 적용할 수 있는 '버추얼 트윈 팩토리(Virtual Twin Factory)' 개념도 공개했다. 이번에 선보인 버추얼 동반자는 프로그램 관리, 복합 엔지니어링, 생명과학 분야 등 각 전문 영역에 특화된 AI 에이전트다. 사용자의 업무를 보조하는 수준을 넘어 실제 산업 지식과 노하우를 기반으로 분석, 의사결정, 실행까지 수행하도록 설계됐다. 아우라, 레오, 마리는 총 19개 역량을 바탕으로 다양한 산업 프로세스에 참여한다. 각 역량은 여러 개의 세부 스킬로 구성되며 제품 기획부터 설계, 시뮬레이션, 제조, 운영에 이르는 전 과정에서 사용자를 지원한다. 이를 통해 업무 흐름을 안내하고 새로운 인사이트를 제시하는 것은 물론 복잡한 과제를 해결하기 위한 실행 작업까지 담당한다. 다쏘시스템은 버추얼 동반자가 단순 생성형 AI와 차별화된다고 강조했다. 산업 현장에서 축적된 전문 지식과 업무 노하우를 기반으로 사용자의 의도를 이해하고, 실제 산업 환경에 맞춰 추론과 판단을 수행해 결과물을 도출한다는 설명이다. 회사는 이번 발표와 함께 버추얼 트윈 기술의 진화 방향도 제시했다. 다쏘시스템이 정의한 버추얼 트윈 팩토리는 AI 기반 버추얼 동반자와 생성형 경험(Generative Experiences), 서비스형 버추얼 트윈(Virtual Twin as a Service)을 결합한 새로운 산업 운영 모델이다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 CEO 겸 회장은 "버추얼 트윈은 이미 다양한 산업에서 핵심 기술로 자리 잡았다"며 "버추얼 동반자와 자동화된 생성형 프로세스, 산업별 월드 모델을 결합한 버추얼 트윈 팩토리를 통해 산업 혁신의 다음 단계를 제시하고자 한다"고 밝혔다. 버추얼 동반자는 다쏘시스템의 클라우드·AI 자회사인 아웃스케일(OUTSCALE)이 구축한 글로벌 AI 인프라에서 운영된다. 다쏘시스템은 소버린 클라우드 기반 환경을 통해 고객이 데이터와 지식재산권을 보호하면서도 산업용 AI를 안정적으로 활용할 수 있다고 설명했다.

2026.07.27 16:12남혁우 기자

웹케시, KATRI시험연구원에 'rERP' 구축…연구행정 플랫폼 저변 확장

웹케시가 연구행정통합시스템(rERP)을 한국선급(KR)에 이어 KATRI시험연구원에도 구축하며 연구·시험·인증기관 시장 공략에 속도를 낸다. 대학 산학협력단 중심이던 플랫폼을 다양한 기관과 연구중심병원까지 확대 적용해 저변을 넓힌다는 목표다. 웹케시는 지난 3월 한국선급에 이어 최근 KATRI시험연구원에 연구행정통합시스템 'rERP' 구축을 완료했다고 27일 밝혔다. rERP는 대학 산학협력단과 연구기관의 연구행정 업무를 통합 관리하는 플랫폼이다. 연구과제 관리부터 연구비 집행, 예산·회계, 인사·급여, 연구성과, 지식재산권(IP) 관리, 전담기관 연계까지 연구행정 전 과정을 단일 시스템에서 처리할 수 있도록 지원한다. 또 국가연구개발혁신법과 연구지원체계평가, 정부 부처 및 전담기관 지침 등 수시로 개정되는 연구비 관리 규정을 선제적으로 분석해 시스템에 반영한다. 이를 통해 담당자가 별도 규정 분석이나 시스템 개편 없이도 최신 기준에 맞춰 연구행정 업무를 수행할 수 있도록 돕는다. 이번에 rERP를 도입한 KATRI시험연구원은 섬유·패션, 부품·소재, 생활제품 등 다양한 분야에서 시험·검사·인증과 연구개발(R&D)을 수행하는 전문 시험기관이다. 웹케시는 약 6개월간 구축 사업을 진행해 이달 시스템을 오픈했다. 연구과제와 예산 관리 체계를 통합하고 연구행정 프로세스를 표준화해 연구자가 연구에 집중할 수 있는 환경을 마련했다. 앞서 웹케시는 한국선급에도 rERP를 구축했다. 한국선급은 선박과 해양구조물의 안전 기준을 수립하고 검사·인증 업무를 수행하는 기관이다. rERP 도입을 통해 연구행정 업무 효율성과 운영 편의성을 높였다는 게 회사 측 설명이다. 웹케시는 연구중심병원으로도 사업 영역을 확대 중이다. 현재 경희대학교병원 의료기술협력단에 rERP를 구축 중이며 올 하반기 정식 개통을 앞두고 있다. 사업이 완료되면 전국 21개 연구중심병원 의료기술협력단 가운데 연구행정통합시스템을 도입한 첫 사례가 될 전망이다. 오세억 웹케시 이사는 "rERP는 대학 산학협력단에서 축적한 연구행정 노하우를 바탕으로 한국선급, KATRI시험연구원 등 주요 연구·시험·인증기관과 연구중심병원 의료기술협력단까지 적용 범위를 넓혀가고 있다"며 "앞으로도 변화하는 연구행정 제도와 기관별 업무 특성에 신속하게 대응해 연구비 관리의 기준이자 연구행정 표준 플랫폼으로 자리매김하겠다"고 밝혔다.

2026.07.27 14:11한정호 기자

배민, 준법경영 국제인증 다시 받았다…업계 첫 획득 후 첫 갱신

배달의민족 운영사 우아한형제들이 준법경영 관련 국제표준 인증을 갱신했다. 지난 2023년 배달플랫폼 업계 최초로 인증을 받은 뒤 첫 갱신이다. 우아한형제들은 규범준수경영시스템 국제표준인 ISO37301 인증을 갱신했다고 27일 밝혔다. ISO37301은 국제표준화기구가 제정한 국제 표준이다. 기업 경영 전반의 컴플라이언스 정책과 리스크 대응 체계가 국제 기준에 부합하는지 평가한다. 우아한형제들은 2023년 배달플랫폼 업계 최초로 ISO37301 인증을 획득했다. 해당 인증은 매년 사후 관리 심사를 받고 3년마다 정기 심사를 통과해야 유지된다. 회사는 컴플라이언스 전담 조직을 두고 컴플라이언스 관리 체계 정립, 내부심사원 역량 강화 교육, 전사 규범준수방침 서명 등을 진행해왔다고 설명했다. 매년 6월을 '준법의 달'로 정하고 공정거래 관련 법령 교육, 컴플라이언스 활동 우수자 포상, 관련 캠페인 등도 운영하고 있다. 우아한형제들은 2017년 공정거래 자율준수프로그램을 도입했다. 2022년과 2024년에는 공정거래위원회가 주관하는 자율준수프로그램 등급평가에서 우수 등급인 AA등급을 받았다. 이원재 우아한형제들 GRC실장은 “건전한 지배구조 확립과 규범 준수를 위한 활동을 지속한 결과 인증을 갱신하게 됐다”며 “앞으로도 국제 기준에 부합하는 준법경영 시스템을 운영하겠다”고 말했다.

2026.07.27 10:06류승현 기자

한화, KAI 지분 14.64%로 확대…'15%선' 코앞

한화그룹이 한국항공우주산업(KAI) 지분을 14.64%까지 늘리며 15%선에 바짝 다가섰다. 한화에어로스페이스가 지분 확대를 마무리한 데 이어 한화시스템이 추가 매수에 속도를 내면서 항공우주 분야 협력 강화를 명분으로 한 KAI 지분 확보 작업이 빠르게 진행되고 있다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 한화에어로스페이스와 특별관계자들이 보유한 KAI 주식은 지난 24일 기준 1427만 3300주로 집계됐다. 지분율은 직전 보고 당시 13.61%에서 14.64%로 1.03%포인트 상승했다. 이번 지분 변동은 한화시스템의 장내 매수에 따른 것이다. 한화시스템은 지난 20일부터 24일까지 KAI 주식 101만 830주를 추가로 사들였다. 날짜별로는 20일 22만 5830주, 21일 21만 5000주, 22일 15만주, 23일과 24일 각각 21만주다. 지난 9일부터 24일까지 한화시스템의 누적 매입 금액은 약 3211억원이다. 매입 단가는 주당 14만 5248원에서 16만 2234원 사이였다. 한화시스템이 이 기간 투입한 자금은 총 1544억 2595만원으로, 전액 자체 보유자금으로 조달했다. 계열사별 KAI 보유 지분은 한화에어로스페이스가 965만 2845주로 9.90%, 한화시스템이 363만 3830주로 3.73%, 한화에어로스페이스USA가 98만 6625주로 1.01%다. 한화의 KAI 지분 확대는 지난해 말부터 본격화됐다. 한화시스템은 지난해 12월 KAI 지분 0.58%를 처음 취득한 뒤 올해 6월 1250억원을 추가 투입해 보유 지분을 1.53%로 늘렸다. 한화에어로스페이스도 6월부터 약 5000억원 규모 장내 매수에 나서 지난 8일 지분율을 9.90%까지 높였다. 이에 따라 한화그룹 전체 지분율은 6월 중순 9.04%에서 이달 8일 12.44%로 상승했다. 한화시스템은 이어 지난 8일 이사회를 열고 연말까지 5000억원 한도에서 KAI 주식을 추가로 취득하기로 결정했다. 취득 목적은 '사업적 협력 강화'로 제시했다. 당시 주가를 기준으로 매입이 모두 이뤄질 경우 한화시스템 지분은 4.73%, 그룹 전체 지분은 15%를 넘어설 것으로 예상됐다. 한화는 이번 대량보유 보고에서도 KAI 지분 보유 목적을 '경영권 영향'으로 기재했다. 다만 임원 선임이나 정관 변경, 합병·분할 등 경영권과 관련한 구체적인 계획은 현재 없으며 향후 주주와 이해관계자의 이익을 고려해 관련 행위를 결정할 예정이라고 밝혔다. 한화시스템이 현재까지 추가 매입 계획 5000억원 가운데 약 3211억원을 집행한 점을 고려하면 남은 매입 여력은 약 1789억원이다. 지분 매입이 계속되면 한화그룹의 KAI 지분율은 조만간 15%를 넘어설 가능성이 높다. 상장사의 의결권 있는 주식 15% 이상을 취득하면 기업결합 신고 대상이 될 수 있어 향후 추가 매입 규모와 당국 신고 여부에도 관심이 쏠릴 전망이다.

2026.07.27 08:55류은주 기자

[AI 고속도로] AI 인프라 새 승부처 '랙 스케일'…칩·서버 업계 총력전

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 '랙 스케일(Rack Scale)'로 빠르게 이동하고 있다. 개별 서버를 조립해 공급하던 방식에서 벗어나 GPU·중앙처리장치(CPU)·네트워크·전력·냉각을 하나의 랙으로 통합하는 구조가 새로운 표준으로 자리 잡으면서, 반도체 기업은 물론 서버 제조사들까지 시장 선점에 속도를 내는 모습이다. 26일 외신과 업계에 따르면 엔비디아·AMD를 비롯해 델 테크놀로지스·HPE·슈퍼마이크로 등 주요 AI 인프라 기업들이 최근 차세대 제품 전략으로 랙 스케일 아키텍처를 내세우고 있다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 개별 서버 공급이 아닌 랙 단위 통합 시스템 경쟁으로 전환되는 양상이다. 랙 스케일은 GPU·CPU·네트워크 스위치·메모리·전력 공급 장치·액체냉각 시스템 등을 하나의 랙에 통합 제공하는 AI 인프라 구조다. 데이터센터에 개별 서버를 연결하는 과정을 줄여 구축 기간을 단축하고 장애 가능성도 낮출 수 있다는 게 강점이다. 이같은 랙 스케일 확산은 AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 기존 데이터센터 구조만으로는 연산 수요를 감당하기 어려워진 데 따른 것으로 풀이된다. 최신 AI 시스템은 랙당 전력 소비가 과거 수십 키로와트(kW) 수준에서 200kW 이상으로 높아지고 있으며 향후 1메가와트(MW) 수준까지 증가할 것으로 전망된다. 기존 공랭 방식만으로는 발열을 감당하기 어려워 전력과 직접 수랭(DLC), 냉각 분배 장치(CDU) 등을 처음부터 랙 단위로 통합 설계하는 방식이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 가장 적극적으로 움직인 곳은 엔비디아다. 회사는 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈'의 NVL72 시스템을 앞세워 오픈AI와 구글 클라우드, 마이크로소프트(MS), 메타, 코어위브, 델 등에 공급을 확대 중이다. 베라 루빈은 GPU·CPU·네트워크를 단일 랙으로 통합해 설치 시간을 줄이고 생산 자동화까지 고려한 구조로 설계됐다. AMD도 최근 첫 랙 스케일 AI 플랫폼 '헬리오스'를 공개하며 맞불을 놨다. 헬리오스는 72개의 MI455X GPU와 18개의 6세대 에픽 CPU, 네트워크와 소프트웨어를 하나로 통합한 개방형 플랫폼이다. 회사는 경쟁 제품보다 달러당 최대 30% 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다고 강조했으며 오픈AI와 앤트로픽, 메타, MS 등 주요 AI 기업들이 도입을 추진 중이라고 밝혔다. 실제 AI 모델 기업들도 랙 스케일 기반 인프라 확보 경쟁에 나서고 있다. 앤트로픽은 최근 AMD와 최대 50억 달러(약 7조 3155억원) 규모 AI 서버 공급 계약을 체결하고 내년부터 헬리오스 기반 최대 2기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기로 했다. 이번 계약은 단순 칩 구매를 넘어 AI 기업과 반도체 기업이 투자와 인프라 구축을 함께 추진하는 새로운 협력 모델로 평가된다. 전통적인 서버 제조사들도 랙 스케일을 새로운 성장 동력으로 삼고 있다. 특히 델은 지난 5월 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 엔비디아와 함께 '델 AI 팩토리 위드 엔비디아' 전략과 랙 스케일 인프라를 공개하며 시장 확대를 선언했다. 행사에 참석한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 델의 AI 랙 제품 '파워랙'을 직접 소개하기도 했다. 업계에선 향후 서버 업체들의 역할이 달라질 것으로 보고 있다. 엔비디아와 AMD가 칩과 기본 랙 구조를 표준화할수록 서버 제조사는 단순 하드웨어 설계보다 액체냉각 기술과 생산 자동화, 데이터센터 구축·운영 역량으로 경쟁하게 될 가능성이 크다는 이유에서다. 동시에 대기업·금융권·공공기관 등 자체적으로 초고전력 AI 인프라를 구축하기 어려운 고객을 대상으로 '턴키' 방식 AI 데이터센터 구축 사업도 확대될 것으로 전망된다. 리사 수 AMD CEO는 헬리오스 발표 당시 "생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공할 것"이라며 "고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.26 14:39한정호 기자

AMD, 첫 랙스케일 AI 솔루션 공개…앤트로픽·오픈AI 잡았다

AMD가 고성능 시스템반도체 기반의 첫 랙스케일 AI 솔루션 'AMD 헬리오스'를 선보였다. 경쟁 솔루션 대비 달러당 최대 30% 더 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있는 것이 특징으로, 오픈AI·앤트로픽·메타·마이크로소프트 등 여러 빅테크가 해당 솔루션을 도입할 예정이거나 도입을 추진 중이다. AMD는 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스콘 웨스트에서 개최한 'AMD 어드밴싱 AI 2026'에서 차세대 AI 인프라 및 피지컬 AI 포트폴리오를 발표했다. 이날 AMD는 업계 최초이자 최고 수준의 성능을 제공하는 개방형 랙스케일 AI 플랫폼인 AMD 헬리오스를 공개했다. AMD 헬리오스는 72개의 고성능 AMD 인스팅트 MI455X GPU와 18개의 6세대 AMD 에픽 베니스 CPU, AMD 펜산도 프런트엔드, 스케일업 및 스케일아웃 네트워킹, AMD ROCm 오픈 소프트웨어를 하나로 최적화해 통합했다. 덕분에 AMD 헬리오스는 경쟁 솔루션 대비 달러당 최대 30% 더 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다. AMD 헬리오스는 현재 양산에 돌입했으며, 주요 AI 기업들이 기가와트급 규모의 AI 인프라 구축에 활용할 예정이다. 대표적인 고객사들로는 오픈AI, 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, 오라클, 휴메인, 텐서웨이브 등이 있다. 오픈AI는 올해 4분기부터 AMD 헬리오스를 도입하고, 2027년부터 본격적인 구축을 확대할 계획이다. 앤트로픽은 AMD 헬리오스 랙스케일 솔루션에 최대 2기가와트 규모의 AMD 인스팅트 MI455X GPU를 구축한다. 에이전틱 AI 시대를 위한 차세대 데이터센터 CPU 및 GPU 포트폴리오도 공개했다. 6세대 AMD 에픽 프로세서는 업계를 선도하는 코어당 성능과 최고 수준의 스레드 집적도를 바탕으로, 와트당, 달러당, 그리고 랙당 더 많은 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 지원한다. AI 가속기를 지원하는 호스트 CPU로서는 AI 가속기가 최대 성능을 발휘할 수 있도록 충분한 연산 성능과 메모리 대역폭을 제공하며, 범용 서버 환경에서는 비즈니스 크리티컬 애플리케이션과 AI 지원 워크로드를 위한 뛰어난 성능과 전력 효율성을 제공한다. AMD 인스팅트 MI400 시리즈 GPU는 이전 세대인 MI355X 대비 최대 34배 높은 토큰 처리량을 제공한다. 고정밀 연산이 요구되는 워크로드를 위해 새롭게 공개된 AMD 인스팅트 MI430X 가속기는 과학기술 연산과 소버린 AI를 위한 AMD의 최고 성능 HPC 가속기로, 최대 288TFLOPS의 하드웨어 기반 FP64 성능을 제공한다. AMD 인스팅트 MI430X는 미국과 유럽의 차세대 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 구축에도 적용될 예정이다. AMD 인스팅트 MI350P GPU는 기존 AI 인프라에서도 손쉽게 AI 가속 기능을 추가할 수 있도록 설계됐으며, 뛰어난 토큰 처리 경제성을 제공한다. AMD 인스팅트 MI350P GPU는 경쟁 제품 대비 달러당 최대 4.2배 높은 초당 토큰 처리 성능을 제공한다. 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 "AMD는 생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공함으로써, 고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 그리고 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.07.24 11:20장경윤 기자

SK하이닉스, 또 쌓는다...온디바이스 AI용 '3D 적층 D램' 개발 시동

SK하이닉스가 온디바이스AI향 차세대 D램으로 평가되는 3D 적층(Stacked) D램 개발에 속도를 낸다. 최근 미국 고객사와 협력해 관련 기술을 공동 설계할 인재 채용을 시작한 것으로 파악됐다. 3D 적층 D램-온(on)-로직(Logic) 설계는 로직 반도체(시스템 반도체) 위에 메모리를 직접 쌓아올리는 차세대 반도체 기술이다. 생성형 AI 이후 피지컬 AI 시대 온디바이스 방식의 엣지 AI 기기의 핵심 반도체로 작동할 것으로 기대된다. 24일 업계에 따르면 SK하이닉스는 최근 미국 산호세에 위치한 미주 법인을 통해 3D 적층(Stacked) D램-온(on)-로직(Logic) 설계 엔지니어를 채용하고 있다. SK하이닉스가 3D 적층 D램 분야의 전문 인력을 채용하는 것은 이번이 처음이다. 해당 기술이 온디바이스 AI 영역에서 차세대 메모리반도체로 주목받고 있는 만큼, 선제적으로 상용화 준비에 나서려는 것으로 풀이된다. 특히 SK하이닉스는 이미 특정 고객사와 해당 기술 적용을 위한 협력 관계를 맺은 것으로 파악된다. 회사는 이번 채용 공고에서 "미국 고객사와 긴밀히 협력해 3D 적층 D램 로직(logic) 다이 공동 설계를 주도할 수 있는 인재를 찾고 있다"며 "변화하는 기술 요구사항과 시장 수요에 부합하는 다이 설계 솔루션을 제공하는 것이 목표"라고 설명했다. 세부적으로 SK하이닉스는 3D 적층 D램-온-로직 디자인 설계를 담당할 인력을 모집한다. 3D 적층 D램-온-로직은 시스템반도체 위에 D램을 수직으로 직접 쌓아 올리는 최첨단 적층 기술이다. 단순히 두 칩을 위아래로 배치하는 PoP(패키지-온-패키지)보다 칩 간 연결 거리를 크게 줄일 수 있으며, 동일한 면적에서 더 많은 데이터 전송통로(I/O)를 구현할 수 있다. 덕분에 데이터 전송 지연을 줄이고 전력 효율과 공간 활용도를 높일 수 있다. SK하이닉스의 설명에 따르면 해당 기술은 주로 온디바이스 AI 시장을 타겟으로 개발되고 있다. 온디바이스 AI는 높은 메모리 대역폭과 저전력 특성을 동시에 요구하기 때문에 PoP 구조로는 성능 구현에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 가장 유망한 적용처로는 모바일 AP(어플리케이션 프로세서) 등이 거론된다. 모바일 AP는 스마트폰의 두뇌 역할을 담당하는 시스템반도체로, 기기 내 온디바이스 AI 구현을 위해 가장 최첨단 파운드리 및 패키징 공정을 채용하는 분야다. 애플과 퀄컴 등이 대표적인 설계 기업이다. 이와 관련 안현 개발총괄 사장은 지난 4월 열린 'TSMC 테크놀로지 심포지엄 2026'에서 "메모리와 로직 기술의 통합은 기존 구조의 한계를 뛰어넘어 AI 성능을 극대화할 기술적 돌파구"라며 "커스텀 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 고대역폭플래시(HBF), 3D 적층 D램-온-로직에 이르기까지 고객의 다양한 워크로드에 최적화된 솔루션을 제공할 것"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.24 11:03장경윤 기자

다쏘시스템, SW 구독 매출↑…"한·일·인도가 아시아 시장 주도"

다쏘시스템이 구독형 소프트웨어(SW)와 클라우드 사업 성장에 힘입어 올해 2분기 매출과 수익성을 강화했다. 특히 아시아 시장에선 한국과 일본, 인도가 성장세를 이끈 것으로 나타났다. 다쏘시스템은 2026년 2분기 국제회계기준(IFRS) 매출과 영업익이 각각 15억 5580만 유로(약 2조 6000억원), 3억 5830만 유로(약 6000억원)를 기록했다고 23일(현지시간) 컨퍼런스콜을 통해 밝혔다. 버추얼 트윈 기반 '3D익스피리언스(3DX)' 플랫폼 도입 확대가 실적 성장을 이끈 것으로 나타났다. 이번 분기 매출은 전년 동기 15억 2160만 유로보다 2%포인트(p) 증가했으며, 환율 영향을 제외한 고정환율 기준으로 4%p 늘었다. 영업익은 지난해 같은 기간 2억 4170만 유로보다 48%p 올랐다. 영업이익률은 15.9%에서 23.0%로 7.1%p 상승했다. 이번 분기 순이익은 3억 1930만 유로(약 5346억 4000만원)로 전년 동기 2억 1860만유로보다 약 46%p 증가했다. 희석 주당순이익(EPS)은 0.22유로로 지난해 같은 기간 0.17유로보다 33%p 늘었다. 다쏘시스템은 이번 실적 성장 주요 원인으로 구독형 사업과 클라우드 전환 확대를 꼽았다. 실제 2분기 구독 매출은 고정환율 기준 8%p 증가했으며, 3DX 소프트웨어와 클라우드 소프트웨어 매출도 각각 14%p 오른 것으로 나타났다. 이번 연간환산매출(ARR)은 전년 동기 대비 6%p 증가한 44억 4000만 유로(약 7조 4337억원)를 기록했다. 다쏘시스템은 구독 계약 확대와 반복 매출 증가가 사업 모델 안정성을 높이고 있다고 강조했다. 제품군별로는 산업혁신 SW 매출이 고정환율 기준 5%p 증가한 7억 6800만 유로(약 1조 2858억원)를 기록했다. 메인스트림혁신 SW 매출은 3억 8050만 유로(약 6370억원)로 8%p 늘었다. 라이프사이언스·헬스케어 SW 매출은 2억 5220만 유로(약 4222억 5000만원)로 고정환율 기준 4%p 소폭 감소한 것으로 집계됐다. 계열사 메디데이터 매출도 전년 동기 대비 3%p 줄었다. 지역별 SW 매출은 미주가 고정환율 기준 5%p, 아시아가 8%p 증가했다. 아시아에서는 인도와 한국, 일본이 성장세를 이끌었지만 중국 매출은 감소했다. 유럽 매출은 자동차 산업 부진 영향으로 전년 동기와 비슷한 수준에 머물렀다. 다쏘시스템 "버추얼 컴패니언-산업용 AI 연결 확장" 다쏘시스템은 AI를 기존 산업용 SW와 결합하는 전략을 한층 강화한다고 밝혔다. 3DX를 AI 네이티브 에이전틱 플랫폼으로 확장하고 엔지니어와 디자이너, 과학자, 제조 인력이 함께 작업할 수 있는 '버추얼 컴패니언' 기능을 지속 추가하겠단 전략이다. 버추얼 컴패니언은 다쏘시스템이 축적한 과학 지식과 산업 전문성, 기업 데이터, 시뮬레이션 정보 기반으로 의사결정과 업무 실행을 지원한다. 산업 현장에서 요구되는 정확성과 거버넌스, 기존 업무 흐름을 유지하면서 AI 활용 범위를 확대할 방침이다. 다쏘시스템은 생명과학 사업 경쟁력을 강화하기 위해 아리스글로벌 인수도 추진한다고 밝혔다. 자체 과학 모델링·시뮬레이션 기술과 아리스글로벌의 의약품 안전·규제 인텔리전스를 결합해 분자와 환자, 실제 임상 결과를 연결하는 통합 AI 플랫폼을 구축할 계획이다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자(CEO) 겸 이사회 의장은 "구독형 모델이 지속적으로 강화되고 고객 수요가 확대되면서 전분기 대비 실적도 개선됐다"며 "주요 경쟁 수주와 클라우드 도입 가속화, 사업 다각화를 바탕으로 지속 가능한 성장을 이어갈 것"이라고 컨퍼런스콜에서 밝혔다.

2026.07.24 09:41김미정 기자

삼성 파운드리, 4나노 개발 성과 인정…대한민국 엔지니어상 수상

삼성전자의 4나노 공정 경쟁력이 두드러지고 있다. 4나노는 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 AI 추론칩에서 수요가 빠르게 확대되고 있는 공정으로, 파운드리 사업부의 실적 개선의 핵심 요소로 작용할 것으로 기대된다. 삼성전자는 23일 자사 반도체 뉴스룸을 통해 대한민국 엔지니어상을 수상한 최정민 파운드리사업부 PL과의 인터뷰 내용을 공개했다. 최 PL은 3차원 구조 트랜지스터(FinFET) 기반 4나노 초저전력 반도체 공정 기술을 개발한 성과를 대외적으로 인정받아, 지난 3월 대한민국 엔지니어상을 수상한 바 있다. 삼성전자는 세계 최초로 양산 출하한 HBM4 베이스다이에 4나노 초저전력 공정을 적용해 데이터 처리 성능을 크게 높였다. 이번 수상은 단순 연구개발 성과를 넘어 삼성 파운드리 사업의 경쟁력 회복을 뒷받침하는 핵심 기술력을 인정받았다는 점에서 의미가 있다. 최 PL은 "HBM 베이스 다이는 적층된 D램을 GPU, AI 가속기 등과 연결해 데이터와 전원, 제어 신호 등을 효율적으로 관리하는 칩"이라며 "4나노 초저전력 고성능 기술을 통해 데이터 처리 속도를 높일 수 있었다"고 설명했다. 최근 삼성전자 파운드리사업부는 주요 공정의 가동률이 회복되면서 실적 개선에 청신호가 켜졌다. 가동률은 파운드리 사업의 수익성과 직결되는 핵심 지표로, 가동률 상승은 공정 경쟁력 회복과 실적 개선이 본격화되고 있음을 시사한다. 선단 공정 중에서도 특히 4나노 공정 경쟁력이 두드러지고 있다. 업계에서는 삼성 4나노가 사실상 풀캐파(생산능력 최대치) 수준으로 가동되고 있는 것으로 보고 있다. HBM4 시장 경쟁력 확보와 AI 추론칩 수요 확대 등이 주된 요인이다. 삼성전자는 HBM4·4E에 자체 파운드리 4나노 공정 활용한 로직 다이를 적용해 압도적인 성능을 구현했으며, ▲세계 최초 HBM4 양산 출하 ▲세계 최초 HBM4E 샘플 출하를 달성하는 등 기술 우위를 이어가고 있다. HBM 시장이 빠르게 성장하면서 HBM 핵심 로직 다이를 생산하는 파운드리 공정의 중요성과 수요 역시 더욱 확대될 것으로 전망된다. 또한 AI 시장의 무게중심이 학습에서 추론으로 이동함에 따라, 글로벌 빅테크들의 AI 추론칩 수요도 빠르게 증가하고 있다. 지난 3월 'GTC 2026'에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "베라 루빈 플랫폼에 탑재되는 그록 3 LPU가 삼성전자 공정(4나노)으로 생산되고 있다"며 공개적으로 삼성전자에 감사함을 표하기도 했다.

2026.07.23 16:41장경윤 기자

영림원소프트랩, 다쏘시스템과 제조 디지털 전환 '맞손'

영림원소프트랩이 제조기업의 설계·생산·경영 데이터를 하나로 연결하는 통합 환경 구축에 나선다. 영림원소프트랩은 다쏘시스템코리아와 디지털 제조 혁신을 위한 전사적자원관리(ERP)·설계 솔루션 연동 사업 협력을 추진한다고 22일 밝혔다. 회사 측에 따르면 최근 제조업계에선 설계부터 생산, 경영으로 이어지는 데이터를 단일 흐름으로 연결하는 것이 디지털 전환의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 다만 상당수 제조기업은 제품 데이터 관리(PDM) 시스템과 ERP를 개별적으로 운영하면서, 같은 정보를 여러 차례 입력하거나 설계 변경 사항이 생산 현장에 늦게 전달되는 문제를 겪고 있다. 다쏘시스템코리아는 제조기업의 3D 설계와 제품 데이터를 관리하는 '솔리드웍스 PDM'을 공급 중이다. 영림원소프트랩은 생산·구매·재무 등 기업 경영 전반을 지원하는 'K-시스템' ERP를 제공한다. 양사는 이번 협력을 통해 설계 단계에서 생성되는 도면과 자재명세서(BOM) 데이터를 ERP와 연계할 계획이다. 설계 정보가 생산과 구매, 재무 등 후속 업무로 이어지도록 해 설계·생산·경영까지 데이터가 끊김 없이 연결되는 통합 업무 환경을 구현한다는 목표다. 이를 통해 제조기업이 설계 변경 사항을 생산·경영 시스템에 실시간 반영할 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터 이중 입력을 줄이는 동시에 부서 간 정보 전달 속도와 정확성을 높여 업무 생산성을 개선할 수 있다는 설명이다. 양사는 이미 여러 제조기업에서 솔리드웍스 PDM과 ERP를 연계해 구축·운영한 경험을 보유 중이다. 이번 협력을 계기로 기존 검증한 연계 모델을 더 많은 제조기업으로 확산할 예정이다. 구체적 협력 분야는 솔리드웍스 PDM과 K-시스템 ERP 연계 성공사례 발굴, 해당 사례를 활용한 공동 마케팅, 양사 파트너 간 사례 공유와 공동 영업 등이다. 양사는 공동 세미나와 콘텐츠 제작 등 마케팅 활동도 추진한다. 양사 파트너 간 협력도 강화해 제조 산업 디지털 전환 시장을 함께 확대한다는 구상이다. 배재인 다쏘시스템코리아 고객경험부문 본부장은 "솔리드웍스 PDM과 영림원 ERP는 각자 강점을 지닌 상호 보완적 솔루션"이라며 "양사 협력으로 제조기업 고객에게 더 큰 가치를 제공하고 함께 시장을 확대해 나갈 것으로 기대한다"고 말했다. 박윤경 영림원소프트랩 부사장은 "설계·생산·경영 데이터가 하나로 연결될 때 제조기업은 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있다"며 "앞으로도 고객 업무 효율을 높일 수 있는 다양한 전문 솔루션과 협력을 확대해 제조기업에 최적화된 통합 업무 환경을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.22 16:33한정호 기자

다쏘시스템, 버추얼 트윈으로 'AI 의료' 육성…개발부터 임상·규제 연결

다쏘시스템이 버추얼 트윈을 앞세워 인공지능(AI) 의료 사업을 확장하고 있다. 의료 기술의 설계와 가상 검증부터 임상 개발, 의약품 안전·규제 대응까지 아우르는 통합 생태계를 구축하려는 전략이다. 21일 파이낸셜타임스(FT) 등 주요 외신에 따르면 다쏘시스템은 스웨덴 사모펀드 노르딕캐피털이 보유한 아리스글로벌을 약 20억 달러(약 2조 9500억원)에 인수하기 위한 협상을 진행 중인 것으로 전해졌다. 아리스글로벌은 생명과학 기업 의약품 안전과 임상 개발·규제 준수 업무를 지원하는 소프트웨어(SW)를 공급한다. 직원은 약 1300명이며 연간 매출은 약 2억 달러다. 전체 매출의 절반가량은 AI 관련 서비스에서 발생한다. 인수가 성사되면 다쏘시스템은 의료 제품과 서비스를 가상 환경에서 설계·검증하는 단계부터 임상시험과 의약품 안전관리·규제 대응까지 연결할 기반을 확보한다. 버추얼 트윈을 의료 기술 설계 도구에서 생명과학 산업 전반을 지원하는 플랫폼으로 확장할 수 있는 셈이다. 다쏘시스템은 이미 2019년 임상시험 SW 기업 메디데이터솔루션스를 58억 달러에 인수한 바 있다. 이를 통해 임상시험 설계와 운영·데이터 관리 역량을 강화하고 있다. 아리스글로벌까지 품으면 의약품 개발 과정에서 발생하는 안전성 정보와 규제 업무를 지원하는 SW 역량을 한층 강화할 수 있는 셈이다. FT 등 다수 외신은 다쏘시스템이 버추얼 트윈을 앞세워 의료·생명과학을 장기 성장축으로 삼고 있다는 점을 보여준다고 봤다. 최근 의료 AI 시장이 확장하면서 모델 개발뿐 아니라 임상 현장 적용과 안전성 검증·규제 준수까지 지원하는 통합 SW 수요가 커지고 있기 때문이다. 유럽 소버린 헬스케어 생태계 구축…의료 스타트업 키운다 다쏘시스템은 버추얼 트윈 중심으로 의료 기술 개발 초기 단계도 공략하고 있다. 지난달 프랑스 디지털 헬스 혁신 허브로 알려진 '파리상테 캠퍼스'와 파트너십을 맺고 프랑스와 유럽 헬스케어 스타트업을 지원한다고 발표했다. 해당 협력 핵심은 다쏘시스템의 버추얼 트윈과 클라우드 기술을 파리상테 캠퍼스의 디지털 헬스 생태계에 결합하는 것이다. 스타트업은 AI 역량과 소버린 클라우드 인프라·멘토링으로 아이디어를 유럽 데이터 보안 규제에 맞는 의료 솔루션으로 키울 수 있다. 파리상테 캠퍼스가 지원하는 스타트업은 다쏘시스템 '3D익스피리언스(3DX) 랩'과 '아웃스케일 포 엔터프리너스' 액셀러레이터 프로그램에 참여할 수 있다. 3DX 플랫폼에서 AI 기반 버추얼 트윈을 활용해 실제 의료 현장에 솔루션을 배포하기 전 가상 환경에서 작동 과정과 성능을 시험할 수 있다. 버추얼 트윈은 현실의 제품과 환경을 가상 공간에 구현하는 기술이다. 의료 분야에서는 제품과 서비스를 실제 환자나 임상 현장에 적용하기 전 성능과 위험 요인을 모델링하고 검증하는 데 활용할 수 있다. 다쏘시스템은 이를 통해 개발 주기와 고비용 실물 시제품 제작 부담과 출시 시간을 줄일 수 있다고 보고 있다. 스타트업은 인증된 아웃스케일 소버린 클라우드와 고성능 컴퓨팅 자원도 활용해 민감한 의료 데이터를 보호하며 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 앙투안 테스니에르 파리상테 캠퍼스 최고경영자(CEO)는 "이번 파트너십을 통해 파리상테 캠퍼스 관계자들이 주권적이고 기술적으로 진보된 데이터 인프라를 활용할 수 있게 함으로써 혁신을 가속할 것"이라며 "다쏘시스템 데이터 인프라는 파리상테 캠퍼스가 최상 조건에서 데이터를 저장·활용해 유럽 디지털 챔피언으로 성장하도록 할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.21 11:09김미정 기자

"국산 AI칩 생태계 구축에 수요·공급·대학 모두 힘 모아야"

"AI 반도체 국산화의 열쇠는 수요기업과 팹리스 모두에 있습니다. 수요기업은 당장의 성과를 얻기 위한 외산 칩 의존 기조에서 벗어나야 하고, 팹리스는 칩을 실제로 사용하는 데 필요한 소프트웨어 시스템을 제공해야 하죠. 이러한 생태계를 만드려면 정부·기업·대학 등 각계의 노력이 (절대적으로)필요합니다." 김용석 가천대학교 석좌교수(반도체교육원장)는 최근 기자와의 서면 인터뷰를 통해 국내 AI 반도체 국산화의 현주소와 방안에 대해 이같이 밝혔다. AI 반도체 국산화 어려운 이유…"수요·공급 모두 요인" 현재 세계 각국은 AI 주도권을 확보하기 위한 핵심 무기로 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 퓨리오사AI·리벨리온 등 데이터센터용 AI 반도체와 딥엑스·모빌린트 등 엣지 AI 반도체를 만드는 스타트업이 대거 탄생했다. 그러나 국내 AI 반도체 생태계는 미국·중국 등 주요 국가 대비 규모가 턱없이 작다는 지적을 받고 있다. 아직 성과가 미진한 것도 사실이다. 우리나라에서 AI 반도체 국산화가 어려웠던 이유는 크게 두 가지다. 수요기업인 대기업이나 팹리스 모두 문제점이 있다. 세트 기업의 경우, 외산 칩을 활용한 제품 상용화에 익숙해져 있어 중장기적 개발이 필요한 국산 칩을 적극적으로 채택하지 못하고 있다. 팹리스 기업들은 AI 반도체의 또다른 핵심 요소인 소프트웨어 개발 여력이 부족하다. AI 반도체가 상용화되기 위해서는 칩이 단순히 동작하는 것을 넘어 바로 적용할수 있는 범용 시스템을 갖춰야 하는데, 이를 위해서는 풀스택(시스템 소프트웨어, 런타임 소프트웨어, 컴파일러) 등 개발 환경 모두를 다뤄야 한다. 김 교수는 "통상 세트 기업들이 단기적인 성과를 지향하다보니, 3~4년 수준의 중장기적 칩 기획 능력은 부족한 상황"이라며 "팹리스는 AI 반도체 풀스택 개발에 어려움을 겪고 있는데, 대학에서 이 부분의 인재양성을 제대로 못한 것도 문제"라고 지적했다. "中 AI 반도체 팹리스 약진 매서워…성공 비결 배워야" 이러한 관점에서, 중국 AI 반도체 팹리스의 성장세에서 배워야 할 교훈이 있다는 게 김 교수의 제언이다. 중국 화웨이와 캠브리콘은 비교적 선단 공정에 속하는 7나노미터(nm) 공정 기반의 AI칩을 상용화하는 데 성공했으며, 호라이즌 로보틱스는 차량용 AI칩으로 중국 자율주행 산업을 주도하고 있다. 김 교수는 "중국 정부는 핵심 산업의 기술 자립을 위해 실패해도 다시 도전할 수 있는 메커니즘, 즉 중국어로 '용착기제(容錯機制)' 정책을 시행했다. 중국은 실패라는 자산을 쌓아온 셈"이라며 "반도체 칩이 상용화되기 위한 실증 단계에서도 중국은 국산 AI 반도체 사용을 의무화하는 등 초기 시장을 보장해줬다"고 말했다. 이외에도 중국은 대기업 중심의 수직적 생태계를 구축하고 있다. 화웨이, 알리바바, 텐센트 등이 AI 반도체를 직접 설계하거나 유망 팹리스를 전략적으로 육성해, 수요 기업과 팹리스, 파운드리 간 연결이 비교적 수월하다. 김 교수는 "중국은 우수한 이공계 출신 인력들이 밤낮없이 열심히 일한다. 966 근무제(9시~오후 9시, 주 6일)를 불법으로 규정하면서도 산업 경쟁력 강화를 위해 관행이 묵인되는 실정"이라며 "반면 우리나라는 연구개발 업무에까지 주52 시간제의 획일적 근로시간 규제를 적용하면서 혁신의 속도를 떨어뜨리고 있다"고 지적했다. 한국 AI 반도체 팹리스 경쟁력 갖추려면 각계 노력 합쳐져야 결과적으로 국내 AI 반도체 팹리스 경쟁력 강화를 위해서는 기업과 정부, 대학 등 각계의 노력이 한데로 모아져야 할 것으로 보인다. 그 중에서도 '수요기업-팹리스-파운드리' 연계를 통한 생태계 구성이 가장 시급한 과제로 지목된다. 이에 산업통상부는 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체' 개발 과제를 기획했다. 올해부터 5년간 진행된다. 해당 과제는 국내 대표 수요기업과 팹리스가 상용 수준을 목표로 AI 반도체 개발부터 제품 적용까지 폭넓게 협업한다. 과제 종료 시점에 자동차, 기계로봇, IoT가전, 방산 등 분야별로 스타급 팹리스가 탄생할 것으로 기대된다. 김 교수는 "정부는 기존 국책 과제의 나눠 주기식에서 탈피해 유니콘으로 성장할 가능성이 있는 팹리스에 전폭적인 투자, 실증·사업화 지원을 해야 한다"며 "수요 대기업들이 국산화 칩 확보 의지를 가져야 하고, 기업 오너나 CEO도 국산 칩 개발 의지가 있어야 한다. 삼성 스마트폰에 들어가는 핵심 국산 칩인 '엑시노스'가 좋은 사례”라고 말했다. 대학은 인재 양성 측면을 보강해야 할 필요가 있다. 김 교수는 실제로 칩 설계를 해볼 수 있는 프로젝트형 교과목과, 특히 시스템 소프트웨어 인력 양성을 위한 교과목 신설이 필수라고 강조했다. AI 반도체의 실제 구동 성능과 전력 효율성은 시스템 소프트웨어에 좌우되기 때문이다. 김 교수는 "예를 들어 퓨리오사AI나 딥엑스의 국산 AI 반도체 보드를 기반으로 한 대학 과목을 신설하는 것을 제안한다. AI 반도체 팹리스도 강사 지원 등 노력을 함께 해야 한다"며 "또한 정부는 이런 유형의 교과목을 대학이 채택할 시, 정부 과제로 예산을 지원하는 방안을 고려해야 한다"고 밝혔다. 김 교수는 마지막으로 "AI 시대는 우리에게 새로운 기회다. 수요 대기업, 팹리스, 대학, 정부가 국산 AI 반도체를 개발하겠다는 확고한 의지를 가지고 총력을 기울여야 할 때"라며 "한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나올 수 있도록, 역대급 메모리 슈퍼사이클의 성과가 시스템반도체를 키우는 데 활용되길 기대한다"고 강조했다.

2026.07.21 09:01장경윤 기자

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