최신기사
-
빗썸, 해커에 2억원 건다…거래소 경쟁, 이제는 '보안과 신뢰'
빗썸이 국내 가상자산 거래소 최고 수준인 최대 2억원의 버그바운티(취약점 신고 포상제) 포상금을 내걸었다. 상장 종목과 수수료 경쟁에 치중했던 가상자산 거래소 업계가 이제는 보안과 신뢰를 핵심 경쟁력으로 내세우기 시작했다는 신호다. 가상자산은 몇 초 만에 거래되지만 보안 사고로 무너진 신뢰는 회복에 오랜 시간이 걸린다. 빗썸이 버그바운티 포상금을 대폭 올리고 프라이버시센터까지 개편한 배경에는 거래소가 단순 매매 플랫폼을 넘어 금융 인프라 수준의 통제 체계를 요구받고 있다는 현실이 자리한다. 빗썸은 플랫폼 보안 취약점을 선제적으로 발굴하기 위한 버그바운티 프로그램의 최고 포상금을 2억원으로 확대한다고 지난 2일 밝혔다. 버그바운티는 외부 보안 전문가가 서비스 취약점을 찾아 제보하면 심각도에 따라 포상금을 지급하는 제도다. 회사 측은 이번 포상 규모가 국내 가상자산 거래소 가운데 최고 수준이라고 설명했다. 국내 금융권의 버그바운티 포상금이 일반적으로 수천만원 수준에 머무는 것과 비교하면 이례적인 규모다. 빗썸은 2022년 9월 국내 가상자산사업자(VASP) 가운데 선제적으로 버그바운티를 도입했다. 올해 하반기부터는 기존 프로그램을 강화해 공지된 범위 안에서 블랙박스 침투 테스트를 수행할 수 있도록 하고 취약점 심각도에 따라 포상금을 차등 지급할 계획이다. 외부 공격자가 발견하기 전에 보안 취약점을 먼저 찾아 제거하겠다는 취지다. 더 주목되는 부분은 프라이버시센터 개편이다. 빗썸은 개인정보 처리 현황과 정보보호 활동을 이용자에게 공개하고 외부 취약점 점검 결과와 정보보호 자문위원회 정례 회의 내용도 공유할 계획이다. 거래소 보안이 내부 점검과 비공개 통제 중심에서 외부 검증과 이용자 공개를 결합한 구조로 진화하고 있는 셈이다. 배경에는 급변하는 규제 환경이 있다. 국내 가상자산사업자는 특정금융정보법에 따라 자금세탁방지 의무를 부담한다. 지난해 7월 시행된 가상자산이용자보호법 이후에는 이용자 자산 보호와 이상거래 감시 책임도 한층 강화됐다. 거래소는 고객확인(KYC) 과정에서 개인정보와 금융거래 정보를 대규모로 다룬다. 보안 사고는 단순한 시스템 장애가 아니라 실명계좌 제휴와 감독당국 대응, 시장 평판까지 흔드는 경영 리스크가 됐다. 글로벌 시장에서도 보안의 중요성은 갈수록 커지고 있다. 최근 해외 가상자산 거래소와 디파이(DeFi) 플랫폼을 겨냥한 해킹 피해가 잇따르고 있으며, 북한 연계 해킹 조직의 가상자산 탈취 사례도 꾸준히 보고되고 있다. 디지털자산 시장이 제도권 금융에 편입될수록 보안은 선택이 아닌 생존 조건으로 자리 잡고 있다. 빗썸이 보안 투명성을 전면에 내세우는 이유도 여기에 있다. 향후 스테이블코인과 커스터디, 기관투자자 서비스, 디지털자산 결제 인프라 시장이 커질수록 거래소 보안은 사업 확장의 전제 조건이 된다. 은행과 제휴하고 기관 고객을 유치하려면 보안 체계를 선언이 아니라 숫자와 절차, 검증 결과로 입증해야 한다. 남은 과제는 실효성이다. 최대 2억원이라는 포상금은 상징성이 크지만, 제보 범위와 취약점 등급 기준, 제보자 보호 원칙, 처리 기한, 패치 완료 후 공개 범위가 명확해야 제도가 제대로 작동할 수 있다. 프라이버시센터 역시 홍보 페이지에 그친다면 효과는 제한적이다. 개인정보 처리 현황과 자문위원회 권고 사항, 취약점 개선 사례가 정기적으로 공개될 때 비로소 신뢰 자산이 될 수 있다. 빗썸 관계자는 "투자자가 안심하고 거래할 수 있는 환경을 만들기 위해 버그바운티 포상금을 국내 최고 수준으로 상향했다"며 "프라이버시센터를 통해 정보보호 현황을 공유하고 개방형 보안 생태계를 조성하겠다"고 말했다. 한편 가상자산 거래소의 경쟁은 수수료와 상장 종목만으로 결정되지 않는 단계에 들어섰다. 보안과 개인정보 보호, 이상거래 대응 능력이 거래소의 체급을 가르는 기준이 되고 있다. 빗썸의 이번 조치가 일회성 발표를 넘어 실제 제보 건수와 처리 속도, 개선 사례로 이어질 때 시장은 이를 보안 비용이 아니라 금융 인프라로 가기 위한 신뢰 투자로 평가할 것이다.
2026-07-03 13:06:50
-
[데스크칼럼] 호남 반도체 클러스터, 구호가 아니라 인프라 전쟁이다
호남 반도체 클러스터가 이재명 정부의 첫 대형 산업 승부수로 떠올랐다. 정부는 반도체 수요 폭증과 지역균형발전을 동시에 겨냥해 서남권을 제2의 반도체 생산기지로 키우겠다는 구상을 내놨다. 삼성전자와 SK하이닉스도 이에 호응했다. 지난 6월 30일 광주에서 열린 서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 삼성은 호남에 총 425조원을 투자하고, 광주에 약 400조원을 들여 신규 반도체 팹 2기를 짓겠다는 계획을 밝혔다. SK하이닉스도 서남권에 400조원 규모의 반도체 클러스터 구축 구상을 제시했다. 양사의 투자 규모를 합치면 825조원에 이른다. 정부가 내건 명분은 분명하다. AI(인공지능) 시대가 열리면서 메모리 반도체 수요는 폭발적으로 늘고 있다. 기존 용인·평택·이천 중심의 수도권 반도체 축만으로는 미래 수요를 감당하기 어렵다는 판단이다. 이재명 대통령은 호남을 새로운 생산기지로 개발해야 한다며 전력과 용수, 용지 여건을 언급했고, 청와대 안에 3대 메가프로젝트 직할 담당관을 두겠다고 밝혔다. 산업통상자원부도 3S+1F 전략을 통해 속도전, 거점전, 선도전, 총력지원체계를 제시했다. 그러나 반도체 클러스터는 발표문으로 지어지지 않는다. 반도체 공장은 정치적 선언이 아니라 전력, 물, 땅, 인재, 협력업체, 물류, 정주 여건이 동시에 맞물려야 돌아가는 초정밀 산업 생태계다. 호남 클러스터의 성패도 바로 여기에 달려 있다. 정부와 기업이 ‘825조원’이라는 숫자를 꺼내 든 순간, 국민이 물어야 할 질문은 하나다. 과연 호남은 반도체를 감당할 인프라를 갖췄느냐다. 첫째는 전력이다. 반도체 팹은 전기를 먹고 산다. AI 데이터센터까지 결합되면 전력 수요는 더 커진다. 단순히 발전량이 있다는 것만으로는 부족하다. 안정적이고 끊김 없는 전력망, 초고압 송전망, 변전 설비, 전력 품질 관리 체계가 필요하다. 반도체 라인은 순간 정전이나 전압 불안에도 막대한 손실을 입을 수 있다. 전력 공급계획이 지역 민원과 송전망 지연에 막히면 400조원짜리 팹은 착공 전부터 병목에 걸린다. 둘째는 용수다. 반도체 생산에는 대량의 초순수가 필요하다. 정부는 전력과 용수 공급에 문제가 없도록 지원하겠다고 밝혔지만 물은 행정명령만으로 생기지 않는다. 취수원, 정수·폐수처리 시설, 재이용 시스템, 지역 농업·생활용수와의 조정까지 함께 설계돼야 한다. 셋째는 사람이다. 반도체 클러스터의 진짜 경쟁력은 공장 건물이 아니라 그 안에서 일할 엔지니어와 기술자다. 수도권에 집중된 고급 인력이 호남으로 이동하려면 좋은 일자리만으로는 부족하다. 교육, 의료, 주거, 문화, 교통이 함께 따라와야 한다. 가족이 옮겨 살 수 있는 도시가 돼야 인재가 온다. 지방에 공장을 짓고 인재는 수도권에서 출퇴근시키는 방식으로는 첨단산업 생태계를 만들 수 없다. 넷째는 기업의 자율성과 정책의 일관성이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 큰 틀의 투자 계획을 밝혔지만 구체적 입지와 세부 일정은 여전히 신중히 검토 중이다. 대규모 반도체 투자는 한 번 삽을 뜨면 수십 년을 간다. 정치 일정에 맞춰 서두를 일이 아니다. 기업이 투자 논리로 판단하고 정부는 인프라와 규제를 책임지는 구조가 돼야 한다. 호남 반도체 클러스터는 균형발전 정책이라는 점에서 의미가 크다. 그동안 한국 첨단산업의 지도는 수도권과 일부 충청권에 지나치게 기울어 있었다. 호남이 농업과 전통 제조업의 이미지에 갇혀 있는 동안 청년은 떠났고 지역경제는 노쇠했다. 반도체 클러스터가 제대로 추진된다면 호남은 단순한 생산기지가 아니라 AI 데이터센터, 첨단 패키징, 미래 에너지, 소부장 기업이 결합된 남부권 산업축으로 도약할 수 있다. 하지만 균형발전은 지역 배분이 아니다. 산업 경쟁력을 해치면서까지 지도를 나누는 방식이어서는 안 된다. 반도체는 세계와 싸우는 산업이다. 미국, 대만, 일본, 중국은 국가 차원의 보조금과 인프라 전쟁을 벌이고 있다. 한국이 호남 클러스터를 추진하려면 수도권 클러스터를 약화시키는 ‘분산’이 아니라, 수도권·충청·호남을 연결하는 ‘확장’이어야 한다. 용인과 평택이 흔들리고 호남이 뜨는 구조가 아니라 기존 거점은 더 빨라지고 새 거점은 더 넓어지는 구조여야 한다. 《논어》에 ‘공욕선기사 필선리기기(工欲善其事 必先利其器)’라는 말이 있다. 장인이 일을 잘하려면 먼저 연장을 날카롭게 해야 한다는 뜻이다. 호남 반도체 클러스터의 연장은 전력망이고, 용수망이고, 도로·철도·항만이고, 대학과 연구소이고, 아이를 키울 수 있는 도시 환경이다. 연장이 무딘데 공장부터 세우면 산업은 오래가지 못한다. 정부는 이제 숫자의 정치에서 실행의 행정으로 넘어가야 한다. 825조원이라는 투자 규모는 국민의 기대를 키우기에 충분하다. 그러나 그 숫자가 실제 공장, 실제 고용, 실제 수출, 실제 지역소득으로 바뀌려면 세 가지가 필요하다. 첫째, 전력·용수·부지 인허가 일정을 공개하고 책임 주체를 분명히 해야 한다. 둘째, 지역 대학과 기업을 묶은 반도체 인력 양성 로드맵을 즉시 제시해야 한다. 셋째, 기업 투자 결정이 정치적 압박으로 비치지 않도록 세제·규제·인센티브 기준을 투명하게 만들어야 한다. 호남 반도체 클러스터는 성공하면 한국 산업 지도를 바꿀 수 있다. 실패하면 또 하나의 거대한 지역 공약으로 남을 수 있다. 차이는 말이 아니라 인프라에서 갈린다. 반도체는 균형발전의 깃발만 보고 오지 않는다. 전기와 물과 사람과 시간이 있어야 온다. 정부가 정말 호남을 대한민국 산업의 새 심장으로 만들고 싶다면, 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 더 촘촘한 실행표다.
2026-07-03 12:57:17
-
36년 이름 버린 한컴…김연수가 '한글과컴퓨터'를 내려놓은 이유
한컴이 36년간 써온 ‘한글과컴퓨터’라는 이름을 내려놨다. 한국 소프트웨어 산업의 상징이던 사명을 바꾼 것은 단순한 브랜드 축약이 아니다. 김연수 대표가 한컴을 문서 편집기 회사가 아니라 공공·기업 업무 데이터를 움직이는 AI 운영체제 기업으로 다시 세우겠다는 선언에 가깝다. 한컴은 지난 2일 주주총회를 열고 상호를 ‘한컴(HANCOM)’으로 변경하는 정관 변경 의안을 의결했다. 1989년 창립 이후 한컴은 ‘아래아한글’로 한국어 문서 시장의 표준을 만들었다. 그러나 그 강한 이름은 동시에 한컴을 ‘한글 문서 프로그램 회사’에 묶어두는 한계로도 작용했다. 사명 변경의 배경은 사업의 무게중심 이동이다. 한컴이 앞으로 팔고 싶은 것은 단순 문서 작성기가 아니다. AI 문서 작성, 문서 기반 질의응답, 업무 자동화, SDK, 공공·기업용 AI 에이전트다. ‘한글과컴퓨터’보다 ‘한컴’이 더 넓은 시장을 담는 이름이라는 판단이다. 전환은 숫자로도 나타나고 있다. 회사 발표 기준 한컴의 지난해 별도 매출은 1753억원으로 사상 최대를 기록했다. 이 가운데 AI 패키지 매출은 89억원으로 비중은 5%였다. 지난해 매출 순증분 162억원 중 54.6%가 AI에서 나왔다. 올해 1분기에는 AI 매출 비중이 11.21%까지 올라섰다. AI 매출은 52억원이다. 지난해 같은 기간 0.04% 수준이던 점을 고려하면 변화 속도는 빠르다. 한컴은 지난해 별도 영업이익 509억원과 영업이익률 29%도 유지했다. AI 전환을 추진하면서도 수익성을 지킨 셈이다. 김 대표의 다음 목표는 ‘소버린 에이전틱 OS’다. 여러 AI 에이전트를 한 환경에서 연결하고 통제하는 업무 운영체계다. 공공기관과 금융, 국방, 헬스케어처럼 민감한 문서와 데이터를 다루는 시장은 외부 빅테크 클라우드에 모든 데이터를 맡기기 어렵다. 한컴은 국산 문서 포맷과 공공 업무 경험, 보안형 구축 수요를 묶어 이 시장을 겨냥한다. 기술 기반도 문서에 있다. 오픈데이터로더(ODL)는 PDF 같은 비정형 문서를 대형언어모델이 활용할 수 있는 데이터로 바꾸는 기술이다. 회사 측은 ODL 2.0이 종합 정확도 90%, 읽기 순서 인식 94%, 표 추출 93%를 기록했다고 설명했다. AI가 업무를 하려면 먼저 문서를 읽어야 하는 만큼 한컴은 이 관문을 장악하려 한다. 레퍼런스도 쌓고 있다. 한컴은 한국서부발전에 한컴어시스턴트를 공급해 자체 생성형 AI 챗봇 ‘위피봇’과 연계했다. 사규와 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만건의 내부 지식 데이터를 문서 작성 환경에 연결한 사례다. BGF그룹 AI 지식 검색 시스템과 국회 AI 사업도 공공·기업 AX 시장을 넓히는 발판이다. 해외는 유럽부터 두드린다. 한컴은 폴란드 R&D 기업 7불스와 에이전틱 OS 현지화 공동연구를 추진하고 폴란드 AI 기업 알고마인과 공공부문 개념검증 협력도 진행한다. GDPR과 NIS2 등 규제가 강한 유럽은 소버린 AI 수요가 큰 시장이다. 남은 과제는 명확하다. 에이전틱 OS라는 말은 아직 시장에 낯설다. 고객이 이해할 제품 구조와 과금 방식, 반복 매출 사례가 필요하다. MS 코파일럿과 구글 워크스페이스 AI 사이에서 한컴이 이기려면 범용 AI가 아니라 국내 문서와 공공 업무, 보안형 구축이라는 영역에서 확실한 우위를 보여야 한다. 한편 한컴의 사명 변경은 과거를 버리는 일이 아니라 과거의 자산을 AI 시대의 언어로 다시 번역하는 일이다. 아래아한글이 한국어 문서 시대를 열었다면 김연수 대표가 그리는 한컴은 문서와 업무 데이터를 AI가 실행하는 시대를 겨냥한다. 이름은 짧아졌지만 증명해야 할 것은 더 커졌다.
2026-07-03 12:39:07
-
-
-
-
칼리버스, AI·3D 입은 몰입형 커머스 공개…롯데와 온라인 쇼핑 혁신 나선다
롯데이노베이트 자회사 칼리버스가 AI와 디지털트윈 기술을 결합한 몰입형 커머스를 선보이며 차세대 온라인 쇼핑 시장 공략에 나선다. 단순히 상품을 검색하는 수준을 넘어 AI가 상품을 추천하고 상담하며 3D 기반 가상 공간에서 제품을 체험하는 환경을 구현해 온라인 쇼핑 경험을 오프라인 수준으로 끌어올리겠다는 전략이다. 3일 칼리버스는 롯데ON, 롯데하이마트와 협업해 AI와 3D 기술을 접목한 '이머시브 커머스' 서비스를 선보인다고 밝혔다. 이머시브 커머스는 AI와 디지털트윈, 가상공간 기술을 결합해 소비자가 상품을 입체적으로 살펴보고 맞춤형 안내를 받을 수 있도록 지원하는 차세대 쇼핑 방식이다. 제품을 구매하기 전 실제로 체험하고 판매 직원과 상담하는 것과 유사한 경험을 온라인에서도 제공해 구매 결정을 돕는 것이 특징이다. 이번 서비스는 PC와 노트북은 물론 모바일과 태블릿에서도 이용할 수 있으며 웹 기반으로 제공돼 별도의 애플리케이션 설치 없이 롯데ON과 롯데하이마트에서 바로 이용할 수 있다. 롯데ON에서는 'AI 스타일링샵'을 통해 AI 기반 가상 시착 서비스를 제공한다. 이용자는 롯데GFR의 '스포티&리치' 의류를 상·하의로 자유롭게 조합하고 3D 기반 시뮬레이션으로 실제 착용과 유사한 핏과 실루엣을 확인할 수 있다. 원단의 질감과 주름, 길이감 등을 사실적으로 구현해 온라인 의류 쇼핑의 한계를 보완했으며, 원하는 상품은 브랜드관과 구매 페이지로 바로 연결된다. 롯데하이마트에서는 '플럭스 버츄얼 스토어'를 운영한다. 가전제품을 디지털트윈으로 구현해 제품의 외관은 물론 내부 구조까지 입체적으로 확인할 수 있으며, AI 상담 어드바이저가 제품 특징과 주요 기능, 사용 방법, 구매 시 고려사항 등을 실시간으로 안내한다. 소비자는 오프라인 매장에서 직원의 설명을 듣는 것과 유사한 상담을 온라인에서도 받을 수 있어 상품 탐색부터 상담, 구매까지 하나의 서비스 안에서 이용할 수 있을 전망이다. 칼리버스는 이번 서비스를 통해 온라인 쇼핑의 패러다임을 단순 검색 중심에서 AI 기반 체험 중심으로 확대한다는 계획이다. AI가 고객에게 상품을 추천하고 필요한 정보를 실시간으로 안내하는 것은 물론, 3D 기술을 활용해 구매 전 경험까지 제공하면서 온라인과 오프라인의 경계를 허무는 새로운 쇼핑 환경을 구축한다는 전략이다. 향후에는 패션과 가전을 넘어 리빙과 뷰티, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 산업으로 적용 범위를 확대할 예정이다. 고객 체형을 반영하는 AI 스타일링 기능과 AI 맞춤형 상품 추천, AI 파노라마 기반 가상 매장 등도 지속적으로 고도화해 AI 기반 커머스 경쟁력을 강화할 방침이다. 칼리버스 관계자는 "이번 서비스는 AI와 디지털트윈 기술을 활용해 온라인 쇼핑의 한계를 보완하고 고객에게 차별화된 쇼핑 경험을 제공하기 위해 기획됐다"며 "롯데그룹 계열사와의 협업을 통해 AI·3D 역량의 활용 범위를 지속 확대하고, 차세대 몰입형 커머스 역량을 고도화해 다양한 산업 분야의 AX 전환을 지원해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-07-03 10:59:52
-
-
-
-
-
[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수
정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43