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SKT, 스타트업 육성 '사업화'에 방점…2030년까지 500곳 지원 [경제일보] SK텔레콤이 스타트업 육성 규모를 오는 2030년까지 500개로 확대하고, 이들 기업의 기술을 자사 AI·통신 사업과 연결하는 협업을 강화한다. 단순한 육성·지원에 그치지 않고 공동 프로젝트와 사업화를 통해 실제 성과를 만들어내는 것이 과제로 꼽힌다. 16일 SK텔레콤은 정재헌 CEO가 서울 중구 SKT타워에서 스타트업 대표 8명과 만나 사업 추진 과정에서 겪는 어려움을 듣고 협업 확대 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 간담회에는 현재 SK텔레콤과 공동 프로젝트를 진행하고 있는 스타트업 관계자들도 참여했다. 대기업과 스타트업의 협업 과정에서 발생하는 현장의 어려움을 공유하고, 기술 고도화와 사업화 가능성을 높이기 위한 방안을 논의했다. SK텔레콤은 스타트업과의 협업에서 강조하는 부분은 기술 지원을 넘어 실제 사업으로 연결하는 것이라고 설명했다. 스타트업은 자체 기술과 아이디어를 제공하고 SKT는 AI·통신 인프라와 사업 역량, 고객 접점 등을 활용해 기술의 상용화 기회를 제공하는 방식이다. 실제 협업 사례도 나오고 있다. 드론 기반 AI 인프라 안전진단 솔루션을 개발하는 시에라베이스는 SK텔레콤과 소형 자율주행 드론 분야에서 협력하고 있다. 사람이 직접 통신탑에 올라가 수행하던 안전점검 업무에 AI와 드론 기술을 적용하는 방식이다. 김송현 시에라베이스 대표는 "기존에 사람이 직접 올라가 수행하던 통신탑 안전 점검을 AI 기반으로 자동화하기 위해 SK텔레콤과 소형 자율주행 드론 분야에서 협력하고 있다"며 "이를 통해 기술 고도화는 물론 실제 비즈니스 모델도 발굴할 수 있을 것"이라고 말했다. 해당 구조의 협업을 통해 스타트업은 대기업의 인프라와 사업 현장을 활용해 기술을 검증할 수 있고, SK텔레콤은 외부 스타트업의 기술을 기존 사업에 접목할 수 있는 것으로 평가된다. SK텔레콤은 지난 2013년부터 스타트업 발굴·지원 프로그램을 운영해왔다. 올해는 스타트업 협업 플랫폼 '스케치(SKTCH)'를 중심으로 프로그램을 고도화하고 있다. 전문가 멘토링과 SK텔레콤과의 협업 기회 발굴, 사업 고도화, 국내외 전시 참여, 투자 유치 기회 등을 지원하는 방식이다. 특히 SK텔레콤은 오는 2030년까지 5년간 500개 혁신기업을 육성한다는 목표를 제시했다. 단순 지원 규모로 보면 매년 평균 100개 안팎의 기업을 육성해야 하는 수준이다. 이에 앞으로는 얼마나 많은 스타트업을 프로그램에 참여시키느냐와 함께 이 가운데 실제 SK텔레콤 사업과 연결되는 기업을 얼마나 만들어내느냐가 주요 지표가 될 것으로 분석된다. SK텔레콤은 이번 간담회를 통해 스타트업과의 지속적인 소통도 이어간다는 방침이다. 정 CEO는 지난 3월 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC 현장에서도 스타트업 대표들과 만난 데 이어 국내에서도 직접 현장의 목소리를 듣고 있다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "스타트업은 SK텔레콤이 AI 시대 새로운 사업 기회와 성공 스토리를 함께 만들어갈 중요한 파트너"라며 "현장의 목소리를 지속적으로 듣고 서로의 강점을 연결해 실질적인 성장을 만들 수 있는 협력을 확대하겠다"고 말했다.2026-09-16 14:00:13
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SKT, 서울대서 '풀스택 AI 인재' 키운다…산학협력 10년 [경제일보] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 성능을 넘어 서비스와 인프라를 아우르는 풀스택 경쟁으로 확대되면서 AI 인재 확보를 위한 기업과 대학의 협력도 강화되고 있다. SK텔레콤이 서울대학교와 10년째 AI 공동 강좌를 이어가며 산업 현장에서 필요한 AI 인재 육성에 나선다. 24일 SK텔레콤은 올해 2학기 서울대 전기·정보공학부 대학원생을 대상으로 'SKT-서울대 AI 공동과정'을 개설한다고 밝혔다. 이번 과정은 15주 동안 AI 앱·서비스, AI 모델링, AI 인프라 등 3개 영역을 중심으로 운영된다. 이번 강좌에는 SK텔레콤의 AI 사업을 담당하는 현직 임원과 개발 인력이 직접 강사로 참여한다. 정재헌 SK텔레콤 CEO가 내달 1일 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강에 나서며 이후 유경상 AI CIC장, 김태윤 파운데이션 모델 담당자를 비롯해 AI 개발 조직 임원과 팀장, 박사급 구성원들이 강단에 오를 예정이다. 단순히 AI 기술의 원리를 교육하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 활용되는 기술과 상용화 사례를 전달하는 것이 이번 과정의 특징이다. AI 서비스를 구현하는 애플리케이션부터 모델 개발, 이를 구동하는 인프라까지 AI 서비스 전반을 하나의 과정에서 다룰 계획이다. AI 산업이 모델 중심의 경쟁에서 실제 서비스를 얼마나 안정적으로 구현하고 운영하느냐의 경쟁으로 확대되면서 이 같은 복합적인 역량을 갖춘 인재의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 서비스에 적용하고 추론 비용을 관리하며 이를 뒷받침할 데이터센터와 컴퓨팅 인프라까지 구축할 수 있어야 하기 때문이다. SK텔레콤 역시 자체 AI 모델 개발과 서비스 확대뿐 아니라 AI 데이터센터와 인프라 사업 등 AI 밸류체인 전반으로 사업 영역을 넓히고 있다. 이에 기업 현장에서 필요한 기술 역량을 대학 교육과 연계하는 산학협력의 중요성도 커지는 상황이다. 기업이 대학 교육에 직접 참여하는 것은 빠르게 변화하는 AI 기술을 교육 현장에 반영하기 위한 목적도 있다. AI 기술은 새로운 모델과 서비스가 빠르게 등장하는 만큼 대학의 이론 중심 교육만으로는 산업 현장의 변화 속도를 따라가기 어려운 측면이 있다. 기업 입장에서도 대학에서 확보한 우수 인재와 연구 역량을 향후 연구개발과 채용으로 연결할 수 있다는 점에서 산학협력의 전략적 가치가 높아지고 있는 것이다. SK텔레콤과 서울대의 AI 강좌는 올해로 10년째를 맞았다. SK텔레콤은 지난 10년간 서울대를 비롯한 국내 대학들과 AI 강의와 대학·대학원생 대상 실전형 AI 연구 프로그램 등을 운영하며 산학협력을 이어왔다. AI 인재 확보 경쟁이 심화되면서 기업과 대학의 협력 방식도 단순한 연구비 지원이나 일회성 특강에서 실제 교육과정에 기업의 기술과 인력을 직접 연결하는 형태로 확대되는 모습이다. 기업이 원하는 기술과 대학이 제공하는 교육 사이의 간극을 줄이는 동시에 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재를 육성하는 것을 목표로 진행되고 있다. 이번 과정에서는 서울대 대학원생과 학부생 등 약 300명이 정재헌 CEO의 특강에 참여할 예정이다. SK텔레콤은 현업 전문가들의 경험을 공유하고 대학과의 협력을 지속하면서 AI 산업을 이끌 차세대 인재 육성을 이어간다는 계획이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "서울대학교와 오랜 시간 쌓아온 산학협력이 이번 강좌로 다시 한 번 이어지게 되어 의미가 깊다"며 "오늘의 학생들이 내일의 AI 산업을 이끌어갈 수 있도록 학계와의 협력을 지속해 가겠다"고 말했다.2026-08-24 09:21:35
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금융위, 초장기기술투자펀드 8800억원 조성…최대 16년 투자 [경제일보] 금융위원회가 첨단기술 기업에 최대 16년간 투자하는 초장기기술투자펀드 조성에 착수했다. 상용화까지 긴 시간이 필요한 원천기술 기업에 장기 인내자본을 공급해 기술개발 기간과 금융 회수기간의 불일치를 줄이겠다는 취지다. 20일 금융위에 따르면 초장기기술투자펀드는 국민성장펀드의 간접투자 프로그램으로 신설됐다. 올해 조성 목표는 총 8800억원이다. 금융위는 국내 창업기업이 설립부터 상장까지 평균 14년이 걸리는 반면 기존 정책성 펀드는 8~10년 존속기간과 단기 회수 중심 운용에 머물렀다고 봤다. 이에 초기 연구개발 단계부터 대규모 스케일업과 상용화 단계까지 자금 공급을 이어가는 구조를 마련했다. 재원은 첨단전략산업기금 6000억원과 재정 800억원 등 공공자금 6800억원을 중심으로 조성된다. 전체 재원의 77%를 공공자금으로 채워 불확실성이 큰 장기투자에서 운용사의 민간자금 모집 부담을 낮췄다. 펀드 존속기간은 13~15년이며 1년 이내 1회 연장할 수 있다. 투자기간도 6~7년으로 기존 정책성 펀드보다 길게 잡았다. 회수전략도 조기 상장보다 장기 밸류업과 후속투자 유도에 초점을 맞춘다. 운용사는 소형리그 3개사, 중형리그 4개사 등 총 7개사를 선정한다. 소형리그는 2400억원, 중형리그는 6400억원 규모로 조성된다. 투자 대상은 기술신용평가 투자용 기술평가등급이 상위 5등급 이상이거나 기술평가, 지식재산 가치평가 등을 받은 기업이다. 인공지능(AI)·반도체 분야 쏠림을 막기 위해 AI·반도체 외 분야에도 주목적 투자의 40% 이상을 의무 투자하도록 했다. 이는 지난달 공청회에서 제기된 투자회사와 산업계 의견을 반영한 결과다. 당초 검토안의 비반도체·AI 투자비중은 20% 이상이었지만 최종 기준에서는 40% 이상으로 높아졌다. 이를 통해 바이오와 방산 등 장기 기술개발이 필요한 분야에도 자금이 공급될 수 있도록 할 계획이다. 모태펀드 지원을 받은 창업 초기기업에 대한 이어달리기 투자, 해외 기술기업 인수를 위한 국내 투자, 투자기업 후속투자에는 가중치를 부여한다. 창업기획사도 운용사 응모 가능 기관에 포함됐다. 운용사 선정 때는 핵심운용인력의 기술투자 사례, 피투자기업 보유기술 상용화 이행 여부, 기술전문인력 활용 역량 등을 평가한다. 금융위는 한국산업은행과 우리자산운용 홈페이지에 모집공고를 게시하고 다음 달 3일 제안서를 접수한다. 심사를 거쳐 오는 10월까지 운용사를 최종 선정한 뒤 이르면 연말부터 투자집행을 시작할 예정이다. 하반기에는 한국산업은행법 시행령을 개정해 우주항공 등 첨단산업 분야를 국민성장펀드 투자대상으로 넓힐 계획이다.2026-08-20 16:06:03
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AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.2026-08-20 13:50:44
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카카오모빌리티, 강남 자율주행 3배 늘린다…실증 넘어 상용화 속도 [경제일보] 카카오모빌리티가 서울 강남에서 운행 중인 자율주행차를 기존 2대에서 6대로 늘린다. 심야 시간대 이동 수요에 대응하는 동시에 실제 도심에서 발생하는 다양한 돌발 상황 데이터를 확보해 자율주행 기술의 상용화 수준을 높이려는 전략이다. 별도 앱 없이 카카오T에서 이용할 수 있는 서비스 구조를 갖춘 만큼 자율주행을 단순 실증이 아닌 실제 이동 서비스로 정착시키겠다는 목표도 공개했다. 19일 카카오모빌리티는 자체 기술 기반 자율주행 서비스 '서울자율차'의 운행 차량이 기존 2대에서 6대로 오는 20일 확대한다고 밝혔다. 운행 구간도 교통약자 보호구역까지 넓어진다. 카카오모빌리티는 지난 3월 서울시 자율주행자동차 여객운송사업자로 선정돼 강남 일대에서 심야 시간대 자율주행 서비스를 운영해왔다. 이번 증차는 단순한 공급 확대보다 자율주행 기술 고도화를 위한 데이터 확보를 목적으로 진행된다. 자율주행차가 실제 도로를 주행하면서 마주하는 상황은 도로 환경과 시간대, 교통량에 따라 달라지는 만큼 차량 운행 규모가 커질수록 다양한 주행 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 특히 강남은 자율주행 기술을 검증하기 어려운 대표적인 도심 환경으로 꼽힌다. 차량과 보행자가 밀집한 데다 이륜차 운행, 불법 주정차, 무단횡단 등 예측하기 어려운 상황이 빈번하게 발생하기 때문이다. 자율주행 시스템이 정형화된 도로 환경을 벗어나 실제 도심에서 얼마나 안정적으로 대응할 수 있는지를 확인하기에 적합한 환경으로 알려졌다. 앞서 카카오모빌리티는 지난 5개월간 강남에서 축적한 주행 데이터를 바탕으로 도심 특화 'AI 플래너'를 고도화해왔다. AI 플래너는 자율주행차가 주변 환경을 인식한 뒤 주행 경로와 차량 움직임 등을 판단하는 핵심 기술이다. 특히 인지부터 판단, 제어까지 하나의 통합 AI 모델이 수행하는 E2E(엔드 투 엔드) 자율주행 기술을 실제 도심 환경에서 검증하고 있다. 차량 대수를 3배로 늘리면서 다양한 도로 상황에서 발생하는 이른바 '엣지케이스' 데이터를 더 빠르게 확보하고 이를 AI 학습에 반영한다는 계획이다. 엣지케이스는 일반적인 주행 상황과 달리 자율주행 시스템이 대응하기 어려운 예외적인 상황을 의미한다. 자율주행 기술이 일정 수준 이상 고도화되면서 단순히 정상적인 주행을 수행하는 능력보다 예외 상황에서 얼마나 안정적으로 대응하는지가 중요한 기술 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오모빌리티는 차량 증차와 함께 교통약자 보호구역으로 운행 범위도 확대한다. 보호구역 진입 시 제한속도의 80% 이하로 감속하고 어린이 등 보행자의 돌발 행동에 대비해 급가속을 제한하는 별도 안전 제어 알고리즘을 적용했다. 센서 최적화와 알고리즘 경량화를 통해 인지 성능과 처리 속도도 개선했다. 보호구역 진입 전후에는 자율주행 매니저에게 시청각 알림을 제공해 운행 과정에서 안전 확인이 이뤄지도록 했다. 교통약자 보호구역 운행은 자율주행 서비스가 단순히 정해진 노선을 따라 이동하는 수준을 넘어 도로 환경에 따라 주행 전략을 바꿀 수 있는지를 검증하는 과정이다. 특히 어린이와 보행자가 갑작스럽게 도로에 진입하는 상황처럼 예측하기 어려운 환경에서 차량의 감속과 제어가 안정적으로 이뤄지는지 평가된다. 운행 시간 확대를 위한 준비도 진행하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 6월부터 강남 일대에서 주간 시간대 데이터를 별도로 학습해왔다. 심야 시간대보다 차량과 보행자가 많은 주간 도심 환경에서 운전자들의 주행 패턴과 교통 상황을 분석하며 향후 주간 운행에 필요한 기술을 검증하고 있다. 현재 서울자율차는 밤 10시부터 다음날 오전 5시까지 심야 시간대에 운행된다. 강남은 심야 시간대에도 유동인구와 택시 수요가 높은 지역인 만큼 카카오모빌리티는 자율주행차를 활용해 이동 공백을 일부 해소한다는 계획이다. 서비스 접근성도 일반 택시와 유사한 형태로 구축했다. 이용자는 카카오T 앱에서 택시 메뉴를 선택한 뒤 운행 구역 내 출발지와 목적지를 입력하고 호출 과정에서 '서울자율차'를 선택하면 된다. 별도의 자율주행 전용 앱을 설치하거나 별도로 회원가입할 필요가 없다. 자율주행차를 호출하기 어려운 경우에는 일반 택시 등 다른 이동 수단으로 연결하는 방식도 적용했다. 자율주행 기술을 직접 체험하는 데 그치지 않고 기존 모빌리티 플랫폼의 호출·배차 시스템 안에 자율주행을 포함시키는 방식이다. 카카오모빌리티는 향후 강남에서 축적한 주행 데이터를 바탕으로 자율주행 알고리즘과 시스템 안정성을 지속적으로 개선하고 운행 범위를 확대한다는 방침이다. 자체 자율주행 기술과 카카오T 플랫폼을 결합해 자율주행을 실제 생활 속 이동 수단으로 정착시키겠다는 목표다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 "자체 자율주행 기술력과 안정적인 운영 성과를 바탕으로 운행 규모를 늘려 심야 시간대 시민들의 이동 편의를 높이고, 교통약자 보호구역까지 기술 영역을 확충하게 됐다"며 "실증 운행을 통한 데이터 확보로 기술 완성도를 계속 높여가는 한편, 플랫폼 기술을 기반으로 지자체·기술기업 등과 협력해 자율주행 생태계 활성화에 적극 기여하겠다"고 말했다.2026-08-19 11:15:00
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"AI 기기 이동해도 연결은 계속"…LG유플러스, AI-RAN 기술 상용화 '시동' [경제일보] 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 실제 공간에서 움직이며 작업하는 시대가 다가오면서 이를 안정적으로 연결하는 통신망 기술의 중요성도 커지고 있다. 고정된 장소에서 서비스를 제공하는 기존 AI와 달리 피지컬 AI는 이동 과정에서 여러 네트워크를 오가야 하기 때문이다. 이에 LG유플러스는 AI-RAN 시험망과 상용 5G망을 연결해 네트워크가 전환되는 상황에서도 연결을 유지하는 기술을 검증하며 차세대 통신망 경쟁에 나선다. 19일 LG유플러스는 연세대학교와 함께 AI-RAN 환경에서 단말이 서로 다른 네트워크를 이동하더라도 연결을 안정적으로 유지할 수 있는 기술을 검증했다고 밝혔다. 이번 검증에는 산업용 모바일 기기 전문 기업 포인트모바일의 PM95 단말이 활용됐다. AI-RAN은 인공지능(AI)을 무선 접속망에 적용해 통신망 상태를 실시간으로 분석하고 네트워크 자원을 최적화하는 기술이다. AI가 통신 품질 저하 가능성을 사전에 파악하고 상황에 맞게 자원을 배분하는 방식으로 통신 품질과 네트워크 운영 효율을 높이는 기술로 각광받고 있다. AI-RAN은 피지컬 AI 확산과 함께 떠오르고 있다. 로봇과 드론, 자율주행차 등은 실제 공간을 이동하면서 주변 환경을 인식하고 데이터를 주고받아야 한다. 공장이나 물류센터처럼 넓은 공간을 이동하거나 서로 다른 네트워크가 구축된 구역을 오갈 경우 네트워크가 바뀌는 과정에서 연결이 불안정해질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 특히 피지컬 AI는 원격 제어를 받는 로봇이나 실시간으로 영상을 분석하는 드론의 경우 통신이 끊기면 AI의 판단과 작업 수행에도 영향을 줄 수 있어 네트워크 지연이나 연결 단절이 단순한 통신 품질 저하에 그치지 않을 수 있다. 이에 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI 기기가 이동하는 동안 안정적인 연결을 유지하는 네트워크 기술도 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이번 검증은 LG유플러스의 상용 5G망과 연세대학교가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망을 연동하는 방식으로 진행됐다. 단말이 AI-RAN 시험망에서 LG유플러스 5G망으로 이동하거나 반대로 5G망에서 AI-RAN 시험망으로 이동하는 상황을 구현했다. LG유플러스는 검증 결과 단말이 무선 환경 변화에 따라 최적의 네트워크를 자동으로 선택하고 네트워크가 변경되는 과정에서도 연결을 유지할 수 있음을 확인했다고 설명했다. 특정 AI-RAN 환경에서만 통신하는 것이 아니라 기존 상용 이동통신망과 AI-RAN이 공존하는 상황을 전제로 기술을 검증했다는 점이 특징이다. 이번 검증은 향후 AI-RAN이 실제 통신망에 적용될 경우 기존 5G 인프라와 어떻게 연동할 것인지에 대한 기술적 가능성을 확인했다는 의미가 있다는 평가다. AI-RAN이 새로운 망으로 단번에 전환되는 것이 아니라 기존 이동통신망과 단계적으로 결합될 가능성이 높은 만큼 네트워크 간 안정적인 연결과 장비 호환성 확보가 상용화 과정에서 중요한 과제로 꼽힌다. AI-RAN은 장기적으로 6G 시대의 네트워크 구조 변화와도 연결된다. 5G까지의 이동통신망이 주로 더 빠른 속도와 낮은 지연시간, 대규모 연결 등을 구현하는 데 초점을 맞췄다면 차세대 네트워크에서는 AI가 망 운영 자체에 개입하는 구조가 확대될 것으로 전망된다. 통신망이 단순히 데이터를 전달하는 인프라를 넘어 주변 환경과 트래픽, 서비스 특성을 분석하고 필요한 자원을 스스로 조정하는 방향으로 발전하는 것이다. 피지컬 AI처럼 통신 품질에 민감한 서비스가 늘어날수록 이러한 지능형 네트워크의 필요성도 커질 수 있다. 김성륜 연세대학교 전기전자공학부 교수는 "6G 이동통신은 AI 기반으로 설계되고 AI 응용 서비스를 지원하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이번 검증은 피지컬 AI 서비스가 AI-RAN 기반 시험망을 벗어나 상용 이동통신망으로 이동하는 과정에서도 연결성을 유지할 수 있음을 확인한 의미 있는 산학 협력 사례"라고 말했다. 이번 실증은 국내 AI-RAN 생태계 확대를 위한 테스트베드 구축으로도 이어질 예정이다. LG유플러스와 연세대는 향후 국내 중소기업들이 AI-RAN 관련 기술을 직접 시험하고 검증할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 해외 시장 진출을 준비하는 기업들이 기술을 검증할 수 있는 테스트베드로 활용하는 방안도 추진한다. AI-RAN 시장이 확대되기 위해서는 통신사와 대학뿐 아니라 네트워크 장비, AI 반도체, 단말, 소프트웨어 등 다양한 기업의 참여가 필요하다. 특히 국내 기업들이 AI-RAN 기술을 개발하더라도 실제 통신망 환경에서 성능을 검증하기 어려운 만큼 상용망과 연계된 테스트 환경을 확보하는 것이 생태계 확대의 과제로 꼽힌다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 네트워크 경쟁의 범위도 넓어질 전망이다. 자율주행차와 물류로봇, 산업용 로봇, 드론 등이 하나의 공간에 머무르지 않고 이동하면서 작업하는 구조가 일반화되면 단순히 네트워크 속도를 높이는 것만으로는 충분하지 않기 때문이다. LG유플러스와 연세대는 앞으로 AI-RAN 기술 검증과 함께 차세대 AI 기반 서비스에 필요한 네트워크 기술 공동 연구를 이어갈 계획이다. 이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "피지컬 AI 기술이 발전할수록 네트워크도 스스로 환경을 분석하고 최적의 품질을 제공하는 방향으로 발전해야 한다"며 "LG유플러스는 AI를 활용해 무선망 기술을 지속적으로 고도화하고 미래 산업 서비스에 필요한 안정적인 연결성과 품질을 제공하겠다"고 말했다.2026-08-19 09:04:25
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![[기자수첩] 자율주행 표준 선점한 韓, 기술·상용화 추격해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/13/20260813142158976850.jpg)
자율주행 표준 선점한 韓, 기술·상용화 추격해야 [경제일보] 한국이 자율주행·소프트웨어 중심 자동차(SDV) 국제표준화에서 주도권을 확보했다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 권고안이 국제전기통신연합(ITU-T) 최초의 SDV 국제표준으로 채택됐고, 자율주행차 표준화 작업반 의장직도 한국인이 처음 맡게 됐다. 하지만 도로 위 현실까지 보면 마냥 박수칠 일만은 아니다. 기준을 만드는 데는 앞섰지만 실제 자율주행 차량을 도로에 내놓고 데이터를 쌓는 경쟁에서는 미국과 중국에 크게 뒤처져 있다. 한국은 이미 2020년 세계 최초로 레벨3 부분자율주행차 안전기준을 마련하며 자율주행 제도 선점에 나섰다. 당시에는 세계 자동차 수출 강국인 한국이 안전기준을 먼저 마련했다는 점에서 의미가 컸다. 그러나 6년이 지난 지금 국내 도로에서 고도화된 자율주행 서비스를 접하기는 쉽지 않다. 기준을 먼저 만든 것이 실제 시장을 먼저 여는 것으로 이어지지는 않았다. 더 큰 문제는 데이터다. 국토교통부 자료에 따르면 한국 전체 기업의 자율주행 누적 주행거리는 1306만km에 그친다. 반면 미국 웨이모는 지난해 기준 완전 자율주행 누적 운행거리가 1억2700만마일에 달했고, 중국 바이두는 올해 5월 기준 누적 자율주행 거리가 3억3000만km에 이른다. 한국이 국제표준을 만드는 동안 미국과 중국은 실제 도로에서 대규모 주행 데이터를 축적하며 기술 고도화와 상용화를 앞서가고 있다. 자율주행은 시험실에서 완성되지 않는다. 다양한 도로와 날씨, 돌발 상황을 실제 환경에서 반복 검증하고 데이터를 축적해야 기술을 고도화할 수 있다. 자율주행은 완성차만의 경쟁도 아니다. 차량용 AI 반도체와 센서, 고성능 컴퓨팅, 통신, 소프트웨어 등 다양한 기술이 함께 뒷받침돼야 한다. 핵심 부품과 AI 기술에서 해외 의존도가 높은 상황에서는 국제표준화에서 확보한 주도권이 국내 산업 전체의 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 표준을 만드는 것과 그 표준을 실제 제품과 서비스에 구현하는 것은 다른 문제다. 실증 환경도 경쟁국 수준으로 끌어올려야 한다. 정부가 레벨4 자율주행 상용화를 목표로 실증도시 확대와 규제 개선에 나서고 있지만 기술 개발과 실제 도로 검증 사이에는 여전히 간극이 있다. 안전을 이유로 규제를 강화하는 것은 필요하지만, 안전 기준을 명확히 하면서 기업이 더 많은 데이터를 축적할 수 있도록 실증 범위를 넓히는 방향으로 제도를 바꿔야 한다. 표준화 성과를 산업 경쟁력으로 증명해야 할 시점이다. 세계가 따르는 기준을 만드는 데서 멈추지 않고, 그 기준을 적용한 차량과 서비스가 실제 시장에서 경쟁력을 확보해야 한다. 한국이 국제표준을 주도한 만큼 기술과 상용화에서도 경쟁국을 따라잡는 성과가 필요하다. 국제표준을 선점한 성과가 산업 주도권으로 이어지는지는 이제 도로 위에서 증명해야 한다.2026-08-13 16:17:28
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'AI 다음은 퀀텀'…정부·기업, 양자 산업 선점 경쟁 막 올랐다 [경제일보] 인공지능(AI)에 이어 양자 기술이 차세대 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 떠오르면서 정부와 글로벌 빅테크, 국내 정보통신기술(ICT) 기업들이 잇달아 투자 확대에 나서고 있다. 연구개발(R&D) 중심이던 양자 기술이 상용화 단계에 가까워지면서 양자컴퓨터와 양자통신, 양자센서 등 산업 생태계 선점 경쟁이 본격화되는 모습이다. 3일 업계에 따르면 정부는 AI에 이어 양자 기술을 미래 성장동력으로 육성하기 위해 연구개발과 산업 기반 구축을 동시에 확대하고 있다. 과학기술정보통신부는 양자컴퓨팅과 양자통신, 양자센서 등 핵심 기술 개발뿐 아니라 기업 참여 확대와 실증 사업, 전문 인재 양성 등을 통해 양자 산업 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 양자 기술은 기존 컴퓨터가 0과 1을 순차적으로 계산하는 방식과 달리 양자 중첩과 얽힘 현상을 활용해 복잡한 연산을 동시에 수행할 수 있는 것이 특징이다. 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 시뮬레이션, 물류 최적화, AI 모델 학습 등 현재 슈퍼컴퓨터로도 오랜 시간이 걸리는 문제를 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 전망된다. 양자 기술은 산업 혁신뿐 아니라 정보보안 체계에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. 초고성능 양자컴퓨터가 상용화되면 현재 금융과 통신, 국가 기반시설 등에서 사용하는 공개키 암호체계(RSA, ECC 등)가 짧은 시간 안에 해독될 가능성이 제기되기 때문이다. 이른바 '양자 시대'를 대비한 보안 체계 전환이 전 세계적인 과제로 떠오르면서 기업들은 양자컴퓨터 개발과 함께 양자 보안 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 글로벌 빅테크들도 양자 기술을 차세대 플랫폼으로 보고 투자 경쟁을 벌이고 있다. IBM과 구글, 마이크로소프트(MS), AWS 등은 자체 양자컴퓨터 개발과 클라우드 기반 양자 서비스 구축을 추진하며 기술 경쟁을 이어가고 있다. 특히 AWS는 최근 양자 기술 전략을 공개하며 오는 2028년 양자컴퓨팅 서비스를 선보이겠다는 로드맵을 제시했다. 클라우드 환경에서 기업과 연구기관이 양자컴퓨팅을 활용할 수 있는 기반을 마련해 AI에 이어 양자컴퓨팅 시장에서도 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 국내 기업들도 양자 기술을 미래 사업으로 낙점하고 투자를 확대하고 있다. SK텔레콤은 양자암호통신과 양자보안 기술을 중심으로 사업을 확대하는 한편, 향후 AI와 양자를 결합한 차세대 ICT 서비스 발굴에도 속도를 내고 있다. 양자 기술이 AI 시대 데이터 보호와 초고속 연산을 동시에 해결할 핵심 기술이 될 것으로 판단하고 있기 때문이다. 통신업계는 특히 양자암호통신을 가장 빠른 상용화 분야로 보고 있다. AI 확산으로 데이터 보안 중요성이 높아지는 가운데 기존 암호체계를 무력화할 수 있는 양자컴퓨터 등장에 대비해 양자암호 기반 보안 기술 확보가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 국내 통신업계도 양자 보안을 미래 핵심 사업으로 육성하고 있다. SK텔레콤과 KT, LG유플러스는 양자암호통신과 양자내성암호(PQC), 양자난수생성기(QRNG) 등 차세대 보안 기술을 개발하며 양자 시대에 대비하고 있다. 양자컴퓨터가 기존 암호체계를 무력화할 가능성에 대응해 국가기관과 금융권, 데이터센터, 기업망 등에 새로운 보안 체계를 적용하는 사업도 확대하는 추세다. 정부 역시 연구 성과를 산업으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 기존에는 원천 기술 확보가 중심이었다면 최근에는 기업이 실제 서비스를 개발하고 시장을 창출할 수 있도록 실증과 사업화를 지원하는 방향으로 정책 무게중심이 이동하고 있다. 양자 기술을 반도체와 AI에 이은 새로운 국가 전략 산업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 빠르게 확대되고 있다. 글로벌 시장조사업체들은 양자컴퓨팅 시장이 향후 10년 동안 높은 성장세를 이어갈 것으로 전망하고 있으며, AI와 결합한 산업 활용 사례도 지속적으로 증가할 것으로 내다보고 있다. 특히 AI가 방대한 데이터를 학습하고 분석하는 기술이라면, 양자는 AI가 해결하지 못하는 초고난도 연산을 담당하는 보완재 역할을 하며 새로운 산업 생태계를 형성할 것으로 기대된다. 통신 업계는 양자 기술이 오는 2030년 전후 본격적인 상용화 단계에 진입할 것으로 전망하고 있다. AI가 산업 전반의 생산성을 높이는 역할을 했다면, 양자는 AI가 해결하기 어려운 영역까지 확장하며 차세대 디지털 산업의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 기대가 커지고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부장관은 2일 퀀텀코리아 2026 환영사를 통해 "인공지능 다음은 퀀텀"이라며 "기업, 산학연, 정부가 다같이 힘을 합쳐서 대대적인 투자 계획, 육성 계획에 대해 더욱 고민하고 발전시켜야 한다고 생각한다"고 말했다.2026-07-03 17:07:37
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 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
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![[데일리 건설 브리프] 현대건설, 과기부 탄소 자원화 분야 국책과제 참여 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625102849499252.jpg)
현대건설, 과기부 탄소 자원화 분야 국책과제 참여 外 [경제일보] 현대건설은 과학기술정보통신부가 추진하는 국책과제 ‘이산화탄소 전환을 통한 차세대 항공연료(e-SAF) 생산 기술개발’ 수행기업으로 선정됐다고 25일 밝혔다. 이날 현대건설은 대전 한국에너지기술연구원에서 열린 ‘탄소 포집·활용·저장(CCU) 메가프로젝트 착수보고회’에서 주관기관인 LG화학 등 참여기관과 함께 과제 수행계획을 발표했다. 행사에는 현대건설 HMG건설기술연구원 서유택 상무와 LG화학 심규석 전무, 과기정통부 관계자 등이 참석했다. 과기부가 ‘탄소·포집·활용 메가 프로젝트의 일환으로 추진하는 이번 과제는 포집된 이산화탄소와 청정수소를 원료로 항공유를 생산하는 e-SAF 기술의 실증을 목표로 한다. 산학연 10개 기관이 공동 참여하며 기존 바이오 기반 SAF의 원료 수급 한계를 보완할 대안으로 주목받는 e-SAF 생산 기술을 실험 단계부터 실증 플랜트 구축까지 단계적으로 확보해 나갈 계획이다. 현대건설은 이번 과제에서 포집된 이산화탄소를 활용한 e-SAF 생산 공정 연구와 실증 플랜트 설계 검토 및 기술지원을 수행한다. 이를 통해 실증 플랜트의 안정성과 완성도를 높이는 데 기여할 계획이다. 또 보유 연구설비를 활용해 생산 효율 향상 방안을 검증하고 이산화탄소 전환 합성원유를 친환경 항공연료로 생산하기 위한 고도화 공정 연구를 공동으로 맡았다. 공정 간 연계 최적화와 제품 품질 향상을 동시에 달성하고 향후 상업화 가능한 통합 공정 기술 확보와 친환경 항공연료 생산 기술의 상용화 기반을 마련할 예정이다. 현대건설 관계자는 “CCU 기술과 수소·재생에너지 인프라를 연계해 친환경 항공유 생산 전 과정에 걸친 통합 기술체계 구축 기반을 마련하게 됐다”며 “탄소 저감 기술과 수소 생태계, 에너지 인프라를 연계한 연구개발을 확대하고 친환경 연료 생산과 에너지 전환 분야의 연구개발 역량을 지속 강화해 나갈 계획”이라고 말했다. 롯데건설, 사내 ‘2026 스마트 안전 공모전’ 통해 우수 아이디어 8개 선정 롯데건설은 서울 서초구 잠원동 본사에서 ‘2026 스마트 안전 공모전’ 시상식을 열고 8개 팀을 시상했다고 25일 밝혔다. 롯데건설은 지난 4월 13일부터 5월 8일까지 임직원을 대상으로 사내 ‘2026 스마트 안전 공모전’을 진행했다. ‘Keep Safety! Better Tomorrow!’를 주제로 현장의 업무 효율을 개선하고 안전한 근무환경을 만들기 위한 실질적인 아이디어와 사례를 발굴하는 데 주력했다. 이번 공모전에는 총 92개의 업무방식 개선 및 스마트 기술∙제품 관련 아이디어가 접수됐다. 안전∙기술 관련 실무 부서가 심사에 참여해 아이디어의 현장 적용성, 차별성, 구체성, 기대효과 등을 종합적으로 평가했다. 우수 사례로는 대상을 수상한 △지하층 통신체계 구축 △항타기 기울기 알림∙자동복원 장치를 비롯해 총 8개의 아이디어가 선정됐다. 롯데건설은 이번 공모전을 시작으로 향후 우수 아이디어들을 선별해 기술검증(PoC)을 거쳐 실제 현장에 적용할 계획이다. 롯데건설 관계자는 “건설현장 최일선에서 근무하는 임직원의 아이디어와 현장 사례를 발굴해 실질적인 현장 안전을 지키고 개선하고자 이번 공모전을 진행하게 됐다”며 “이번에 선정한 아이디어를 고도화하고 실제 현장에 적용해 근로자들이 안전하게 작업할 수 있는 환경을 조성하겠다”고 말했다. BS한양, ‘밀양 수자인 더퍼스트 1·2단지’ 견본주택 개관 BS한양은 ‘밀양 수자인 더퍼스트 1,2단지’의 견본주택을 개관하며 본격적인 분양 일정에 돌입한다고 25일 밝혔다. 단지는 경상남도 밀양시 밀양부북 공공주택지구 A-1블록과 S-2블록 일원에 2개 블록, 총 1066세대 규모로 조성된다. 1단지(A-1블록)는 지하 2층~지상 최고 20층, 총 744세대이며 이 중 일반분양(뉴홈 ‘일반형’) 물량은 △55㎡A 169세대 △59㎡A 100세대 △59㎡B 157세대로 426세대다. 2단지(S-2블록)는 지하 1층~지상 최고 20층, 총 322세대로 구성된다. 일반분양(뉴홈 ‘일반형’)은 △74㎡A 24세대 △84㎡A 90세대로 114세대다. 단지에는 분양가상한제가 적용돼 전용 55㎡는 2억원 중반대, 전용 59㎡는 2억원 중·후반대에 공급된다. 전용 74㎡는 3억원 초반대, 전용 84㎡는 3억원 중·후반대 수준으로 책정돼 실수요자들의 부담을 낮췄다. 견본주택은 경상남도 밀양시 내이동 일원에 오는 26일 마련된다. 밀양 수자인 더퍼스트 1,2단지는 밀양 최초의 수자인 브랜드 아파트이자 1000세대가 넘는 브랜드타운으로 조성된다는 점에서 상징성이 크다. 여기에 밀양시 최초의 민간참여 공공주택사업인 밀양부북 공공주택지구에 들어서는 점도 눈길을 끈다. 청약 일정은 29일 특별공급 접수를 시작으로 1순위 30일, 2순위는 내달 1일 접수한다. 당첨자 발표는 1단지가 7일, 2단지가 8일로 예정돼 있다. 당첨자 발표일이 단지별로 달라 수요자들은 2개 단지에 중복으로 청약할 수 있어 당첨 확률을 높일 수 있다. 정당계약은 8월 18일부터 8월 20일까지 3일간 견본주택에서 진행된다. BS한양 관계자는 “밀양에 처음 선보이는 수자인 단지인 만큼 특화 설계와 차별화된 조경·커뮤니티로 지역 주거 수준을 한 단계 끌어올릴 것이다”라며 “분양가상한제 적용으로 가격 경쟁력을 확보한 데다 나노융합 국가산단을 배후로 한 직주근접 입지와 밀양부북 공공주택지구의 성장 가능성까지 더해져 실수요자들의 높은 관심이 기대된다”고 말했다.2026-06-25 10:35:37
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한화큐셀, 달에서 탠덤셀 검증…차세대 태양광 선점 경쟁 본격화 [경제일보] 한화큐셀이 차세대 태양전지인 페로브스카이트 기반 탠덤셀을 달에 보낼 준비를 하며 관심을 모으고 있다. 단순한 우주 실험을 넘어 차세대 태양광 기술 주도권 경쟁에서 우위를 확보하기 위한 행보라는 분석이다. 중국 기업들이 생산능력을 앞세워 글로벌 태양광 시장을 장악한 가운데 한화큐셀은 고효율 탠덤 기술을 앞세워 차별화에 나선다. 10일 업계에 따르면 한화큐셀은 미국 항공우주국(NASA)이 지원하는 SSTEF-1(Space Science & Technology Evaluation Facility) 프로젝트에 참여해 탠덤셀 샘플을 공급한다. 미국 조지아공과대학교 산하 연구기관인 GTRI는 달 탐사선에 한화큐셀의 탠덤셀을 탑재해 우주 환경에서의 성능과 신뢰성 검증에 나선다. 이번 프로젝트의 핵심은 발전 효율이 아니라 신뢰성 검증이다. 우주 공간은 진공 상태와 극심한 온도 변화, 강한 자외선, 우주 방사선 등 지상과 전혀 다른 환경이다. 한화큐셀은 달 표면 실증을 통해 확보한 데이터를 바탕으로 향후 우주 환경에 적합한 태양광 기술 개발 방향을 구체화할 계획이다. 실증에 사용되는 제품은 한화큐셀 독일 탈하임 연구개발(R&D)센터가 자체 기술로 개발한 페로브스카이트 기반 탠덤셀이다. 탠덤셀은 페로브스카이트 상부전지와 실리콘 하부전지를 결합해 서로 다른 파장의 빛을 활용하는 구조다. 기존 실리콘 셀보다 높은 효율을 구현할 수 있어 차세대 태양전지로 평가받는다. 한화큐셀은 지난해 대면적(M10 규격) 탠덤셀에서 28.6%의 변환효율을 기록했다. 이는 당시 세계 최고 수준으로 독일 프라운호퍼 태양에너지시스템연구소(Fraunhofer ISE)의 검증도 받았다. 최근에는 페로브스카이트 기반 탠덤 모듈로 세계 최초 국제전기기술위원회(IEC) 인증까지 획득하며 상용화 가능성을 입증했다. 업계가 탠덤 기술에 주목하는 이유는 단순히 효율이 높아서만은 아니다. 같은 면적에서 더 많은 전력을 생산할 수 있는 데다 동일한 발전량 기준으로 모듈 수와 설치 면적을 줄일 수 있기 때문이다. 특히 무게와 공간이 중요한 우주 환경에서는 기존 태양전지 대비 경쟁력이 더욱 커질 수 있다는 평가가 나온다. 한화큐셀이 우주 실증에 나선 배경에는 글로벌 태양광 시장의 경쟁 구도도 자리하고 있다. 현재 태양광 시장은 중국 기업들이 압도적인 생산능력을 바탕으로 주도하고 있다. 글로벌 생산능력 기준 상위권 대부분을 중국 업체들이 차지하고 있으며 공급 과잉에 따른 가격 경쟁도 심화되는 상황이다. 한화큐셀 관계자는 "탠덤 기술은 누가 먼저 상용화하느냐가 매우 중요한 분야"라며 "중국 업체들도 적극적으로 개발하고 있어 경쟁이 치열하다"고 말했다. 실제로 태양광 업계에서는 차세대 셀 기술 확보가 향후 시장 판도를 바꿀 변수로 꼽힌다. 기존 실리콘 태양전지는 효율 향상에 한계가 있는 만큼 차세대 고효율 기술을 먼저 상용화하는 기업이 미래 시장을 선점할 가능성이 높기 때문이다. 한화큐셀은 내부적으로 2029년을 탠덤 기술 상용화 목표 시점으로 설정하고 연구개발을 진행 중인 것으로 알려졌다. 이번 달 실증 역시 단순한 연구 과제를 넘어 미래 시장 선점을 위한 포석으로 해석된다. 최근 AI 데이터센터와 위성통신, 우주산업 확대에 따라 안정적인 전력 공급 기술의 중요성이 커지면서 우주태양광에 대한 관심도 높아지고 있다. 업계에서는 미국과 중국, 일본 등이 우주태양광 기술 확보 경쟁에 뛰어든 가운데 태양광 기술력을 보유한 기업들의 역할도 확대될 것으로 보고 있다. 특히 발사체·위성·통신·에너지 기술이 결합되는 우주산업 특성상 그룹 차원의 시너지 가능성도 주목받고 있다. 다만 상용화까지는 상당한 시간이 필요할 전망이다. 한화큐셀 측도 우주태양광 사업을 아직 초기 단계로 보고 있다. 현재는 달 실증을 통해 기술 데이터를 확보하고 차세대 탠덤 기술 완성도를 높이는 데 집중하고 있다는 설명이다. 태양광 업계 관계자는 "우주태양광은 아직 미래 기술에 가깝지만 AI와 우주산업 발전으로 관련 시장이 예상보다 빠르게 성장할 가능성이 있다"며 "탠덤 기술 경쟁은 단순한 태양광 효율 경쟁을 넘어 미래 전력 인프라 주도권 경쟁으로 확대되고 있다"고 말했다. 한화큐셀이 달로 보낸 탠덤셀은 아직 작은 실험 장비에 불과하지만, 중국이 장악한 기존 태양광 시장을 넘어 차세대 에너지 시장의 주도권을 확보하기 위한 경쟁은 이미 시작됐다는 평가가 나온다.2026-06-10 17:11:50
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현대차그룹, 제주도민 대상 V2G 실증…전기차 전력망 연계 확대 [경제일보] 현대자동차그룹이 제주도에서 일반 고객 대상 ‘V2G(Vehicle-to-Grid)’ 시범서비스를 시행한다. 전기차를 전력 저장·공급 자산으로 활용하는 실증이 본격화되면서 전력망 연계 기술 상용화 움직임도 확대되고 있다. 15일 업계에 따르면 현대차그룹은 제주도청과 협력해 V2G 기술이 적용된 현대자동차 아이오닉 9 또는 기아 EV9 보유자를 대상으로 실증 사업을 운영한다. 자택이나 직장에 양방향 충전기 설치가 가능한 제주도민 가운데 최종 40명을 선정했다. V2G는 전기차 배터리에 저장된 전력을 전력망과 양방향으로 주고받는 기술이다. 남는 전력을 차량에 저장했다가 전력 수요가 높은 시간대에 다시 공급하는 방식으로 활용된다. 전기차가 단순 충전 대상이 아니라 전력망 운영에 참여하는 구조다. 현대차그룹은 참여 고객에게 양방향 충전기를 무상 설치하고 시범서비스 기간 충전 요금도 지원하기로 했다. 실제 생활 환경에서 충전·방전 패턴과 전력 사용 데이터를 확보하기 위해 직업군과 거주 지역 등을 고려해 참여자를 선정했다고 설명했다. 제주도는 풍력·태양광 발전 비중이 높은 지역이다. 재생에너지 발전량이 많은 낮 시간대에는 잉여 전력이 발생하고, 야간에는 공급 여력이 줄어드는 구조가 반복된다. V2G가 상용화될 경우 남는 전력을 전기차 배터리에 저장했다가 필요한 시간대에 다시 전력망으로 보내는 방식으로 전력 운영 효율을 높일 수 있다. 전기차를 ‘이동형 에너지저장장치(ESS)’로 활용하는 개념이다. 현대차그룹은 이번 제주 실증을 기반으로 정부와 지방자치단체 등과 협력해 국내 V2G 생태계 구축과 관련 산업 확대에 속도를 낼 계획이다. 현대차그룹 관계자는 “V2G 시범서비스가 제주도 내 에너지 지산지소(지역 생산·지역 소비) 실현을 뒷받침할 것으로 기대한다”며 “나아가 제주도의 2035년 탄소중립 비전 달성에도 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.2026-05-15 09:19:51
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양자·AI 융합 법제화…정부, 양자보안·영향평가 의무화 [경제일보] 정부가 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅, 인공지능(AI)을 결합한 차세대 융합 기술을 법적으로 지원한다. 양자보안체계 구축과 양자기술 영향평가도 의무화해 연구개발 중심이던 양자 정책을 산업화·보안·국방 활용 단계로 넓히는 것이 핵심이다. 과학기술정보통신부는 12일 ‘양자과학기술 및 양자산업 육성에 관한 법률 일부개정법률안’이 국무회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 양자기술 지원 범위를 연구개발에서 산업화 공급망 보안 국방 적용까지 확대하는 내용을 담았다. 법은 공포 후 6개월 뒤 시행된다. 가장 눈에 띄는 대목은 양자컴퓨팅·슈퍼컴퓨팅·AI 융합 분야에 대한 지원 근거가 신설된 점이다. 양자컴퓨팅의 계산 우위와 슈퍼컴퓨팅의 고속 연산, AI의 학습·추론 능력을 결합해 신약 개발 소재 설계 최적화 문제 등 기존 기술로 풀기 어려웠던 난제를 해결하겠다는 구상이다. 이에 따라 관련 연구개발과 실증, 인력 양성 지원도 가능해졌다. 양자 종합계획에는 양자 AI 활용 촉진과 안전·신뢰성 확보 방안도 포함해야 한다. AI와 양자 기술이 결합할 경우 계산 성능은 높아지지만 보안과 신뢰성 문제가 함께 커질 수 있다는 점을 반영한 조치다. 산업화 지원 장치도 강화됐다. 양자기술 상용화 과정에서 규제가 걸림돌이 될 경우 기업 대학 연구기관 등이 정부에 규제 개선을 신청할 수 있다. 정부는 관련 규제를 정비하거나 규제 특례를 부여하는 방식으로 대응할 수 있다. 양자 분야 소재·부품·장비 공급망 취약 요소 진단과 국내 공급망 확보, 국제 공급망 협력을 위한 사업 지원 근거도 새로 마련됐다. 양자클러스터 지정 기준도 구체화된다. 교통망 등 입지 기준을 명확히 해 양자 산업 거점 조성의 예측 가능성을 높이는 내용이 포함됐다. 규제 개선과 상용화 지원 업무를 수행하는 공무원에게는 경미한 과실에 대한 적극행정 면책 특례도 적용된다. 보안 분야에서는 양자보안체계 구축 의무가 핵심이다. 정부와 지방자치단체 공공기관은 양자내성암호와 양자키분배 등 양자보안기술을 확보하고 적용하기 위한 계획을 수립해야 한다. 양자컴퓨터가 고도화될 경우 현행 공개키 암호체계가 무력화될 수 있다는 우려에 대응하기 위한 조치다. 최근 고성능 AI 모델을 활용한 사이버 공격 가능성이 커진 점도 배경으로 작용한다. AI가 취약점 탐지와 공격 자동화를 빠르게 고도화하고, 양자컴퓨팅이 기존 암호 해독 능력을 키울 경우 국가 핵심 인프라의 보안 체계 전환은 더 이상 미룰 수 없는 과제가 된다. 양자내성암호는 양자컴퓨터로도 풀기 어려운 수학적 난제를 기반으로 하고, 양자키분배는 양자역학 특성을 활용해 암호키 탈취를 탐지·차단하는 방식이다. 국방 분야 활용 근거도 마련됐다. 과기정통부는 국방부 등 관계기관과 협력해 도·감청 방지 통신체계, 스텔스기 탐지가 가능한 양자레이더, 양자항법체계 등을 개발·실증할 수 있게 된다. 양자기술이 통신 보안과 정밀 탐지, 위치·항법 분야의 군사적 경쟁력으로 확장되는 흐름을 반영한 것이다. 양자기술 영향평가도 의무화된다. 국가안보나 국민 생활에 중대한 영향을 미칠 수 있는 분야에서 양자기술을 활용하는 사업은 추진 전에 영향평가를 거쳐야 한다. 기술 도입이 가져올 보안 위험과 사회적 파급효과를 사전에 점검하겠다는 취지다. 이번 개정안은 양자기술을 연구실 단계에서 산업 현장과 공공 인프라로 옮기기 위한 제도적 틀을 마련했다는 점에서 의미가 있다. 그동안 양자 정책은 원천기술 확보와 연구개발에 무게가 실렸지만, 앞으로는 상용화 규제개선 공급망 보안 국방 실증까지 함께 관리하는 구조로 이동하게 된다. 다만 법 시행 이후 과제도 적지 않다. 양자보안체계 구축 의무가 현장에서 작동하려면 기관별 적용 대상과 전환 일정, 기술 기준이 구체화돼야 한다. 양자내성암호 전환은 단순히 암호 알고리즘을 바꾸는 문제가 아니라 기존 시스템과 서비스, 인증 인프라를 함께 점검해야 하는 작업이다. 공공기관과 민간 핵심 인프라의 준비 수준을 끌어올리는 세부 로드맵이 필요하다. 양자 AI 융합도 단기 성과보다 장기 투자가 중요한 영역이다. 신약 개발 소재 설계 국방 보안 등 고부가 분야에서 실제 활용 사례를 만들려면 연구개발 지원뿐 아니라 데이터 인프라, 전문 인력, 실증 환경이 함께 갖춰져야 한다. 정부가 하위법령을 통해 세부 기준을 얼마나 정교하게 설계하느냐가 제도 안착의 관건이 될 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “양자는 AI의 높은 전력 소모와 연산속도 한계를 극복하고 AI 혁신을 한 차원 더 진전시킬 수 있는 핵심 전략기술”이라며 “정부는 대한민국이 AI 이후 시대를 선도할 수 있도록 양자 전 주기에 걸쳐 정책 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.2026-05-12 16:59:27
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