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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.2026-08-27 09:46:37
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달까지 연결한 AWS 클라우드…AWS, NASA와 우주 데이터 처리 혁신 [경제일보] 달 탐사가 클라우드 경쟁 무대로 확대되고 있다. 발사체와 위성 개발을 넘어 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 전 세계에 전송하는 클라우드 인프라가 우주 산업의 핵심 기반으로 떠오르는 가운데, 아마존웹서비스(AWS)가 미국 항공우주국(NASA)의 유인 달 탐사 임무 '아르테미스 II'에서 우주 데이터 전송과 글로벌 스트리밍을 지원하며 우주 클라우드 시장 공략에 속도를 내고 있다. 9일 AWS는 NASA의 유인 달 탐사 임무 '아르테미스 II'에서 광통신 시스템을 통해 전송된 4K 영상을 AWS 글로벌 네트워크와 클라우드 기반 미디어 서비스를 활용해 전 세계 시청자에게 전달했다고 밝혔다. AWS는 이번 사례가 클라우드가 단순 데이터 저장과 서비스 운영을 넘어 우주 통신과 데이터 처리, 미디어 전송을 담당하는 핵심 인프라로 활용된 사례라는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 아르테미스 II는 지난 4월 발사된 NASA의 유인 달 탐사 임무로, 지난 1972년 아폴로 17호 이후 처음으로 인간을 태운 달 탐사 프로젝트다. NASA의 공식 스트리밍 플랫폼인 NASA+와 유튜브, 프라임 비디오 등을 통해 약 2500만명이 발사 장면을 실시간으로 시청했으며, 우주비행사들이 달을 선회하며 촬영한 4K 영상도 사상 처음으로 레이저 기반 광통신을 통해 지구로 전송됐다. 이번 임무는 우주 산업의 경쟁력이 발사체와 탐사선 개발뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 처리하고 전달할 수 있는지로 확대되고 있음을 보여준 것으로 평가된다. 글로벌 우주 개발이 달 기지 구축과 심우주 탐사 단계로 진입하면서 클라우드와 네트워크, 데이터 처리 기술이 새로운 핵심 경쟁력으로 부상한 것이다. AWS는 이번 임무에서 비행 경로 시뮬레이션과 데이터 처리도 지원했다. NASA 존슨우주센터의 오리온 비행과학팀은 정상·비정상 상황을 포함한 수만 건의 비행 시뮬레이션을 수행하며 발사 일정마다 2~5TB 규모의 데이터를 생성했다. 해당 작업은 정부 전용 클라우드인 'AWS 거브클라우드'에서 수행됐으며, 발사 이후 초기 48시간 동안에는 변화하는 비행 상황에 맞춰 경로를 거의 실시간으로 재계산하고 최적화했다. 특히 기존 온프레미스 환경의 한계를 넘어 필요할 때마다 수백 개의 인텔 기반 클라우드 인스턴스를 즉시 추가 확보해 대규모 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 부즈 앨런 해밀턴이 구축한 클라우드 버스팅 기술도 활용됐다. AWS는 우주 임무 수행 과정에서 필요한 컴퓨팅 자원을 탄력적으로 확장함으로써 운영 효율성과 안정성을 높였다고 설명했다. 우주와 지구를 연결하는 데이터 전송에도 AWS 글로벌 네트워크가 활용됐다. 아르테미스 II에는 NASA가 20여 년간 개발한 레이저 기반 광통신 시스템 '오리온 아르테미스 II 광통신 시스템(O2O)'이 탑재됐다. 최대 260Mbps 속도로 데이터를 전송할 수 있는 해당 시스템은 달 인근에서 촬영한 고화질 영상을 실시간으로 지구에 전달할 수 있도록 설계됐다. 호주 캔버라 인근 마운트 스트롬로 천문대는 남반구에서 오리온 우주선의 레이저 신호를 수신하는 핵심 지상국 역할을 수행했다. AWS는 이곳과 미국 뉴멕시코주 화이트 샌즈 복합단지를 글로벌 백본 네트워크로 연결해 약 1만5000㎞ 구간을 수 밀리초 수준의 지연으로 연결했다. 이를 통해 수신된 영상은 NASA 임무 운영 시스템으로 전달돼 처리와 분석이 이뤄졌다. 영상 송출 역시 클라우드 기반으로 운영됐다. NASA 공식 스트리밍 서비스인 'NASA+'는 'AWS 엘리멘탈' 서비스를 기반으로 운영되며, 인코딩과 글로벌 콘텐츠 전송을 담당했다. 이를 통해 영상은 유튜브와 프라임 비디오 등 다양한 플랫폼으로 안정적으로 배포됐고, 전 세계 시청자들은 TV와 모바일 기기에서 실시간으로 달 탐사 장면을 시청할 수 있었던 것으로 알려졌다. 이번 사례를 시작으로 달 기지와 심우주 탐사가 본격화될수록 탐사선과 위성, 로버 등에서 생성되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 AI 기반 분석과 글로벌 공유를 지원하는 클라우드 인프라의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 우주 산업의 경쟁 축이 발사체와 탐사 장비에서 데이터와 네트워크, 클라우드 플랫폼으로 확대되고 있는 것으로 평가된다. NASA는 이번 아르테미스 II를 통해 향후 유인 달 착륙 임무인 아르테미스 IV의 스트리밍 체계도 검증했다. NASA는 차기 임무에서 약 2억5000만명의 시청자가 생중계를 시청할 것으로 예상하고 있으며, 이에 맞춰 대규모 데이터 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 체계를 지속 고도화할 계획이다. AWS 관계자는 "이번 아르테미스 II 임무는 50여년 만에 인류가 다시 달을 선회한 첫 사례"라며 "약 25만 마일(약 40만km)에 이르는 구간을 연결하는 종단 간(end-to-end) 전송 체계를 통해 구현됐으며, 지구에서 가장 멀리 비행한 우주비행사들과 전 세계 시청자를 연결했다"고 말했다.2026-07-08 16:34:29
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구윤철 부총리 "환율, 우려보다 안정… 韓 경제에 좋은 사인" [경제일보] 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관이 최근 급등했던 원·달러 환율이 1,460원대까지 안정된 것에 대해 “당초 우려보다 많이 안정됐다”며 한국 경제에 긍정적인 신호라고 평가했다. 17일(현지시간) G20 재무장관 회의 참석차 미국 워싱턴 D.C.를 방문 중인 구 부총리는 국제유가 하락과 함께 외환시장이 안정을 되찾고 있다며 이같이 밝혔다. 구 부총리의 낙관론은 이란이 호르무즈 해협의 상선 통행을 전격 허용하면서 나왔다. 이란의 발표 직후, 배럴당 100달러를 훌쩍 넘었던 국제유가는 10% 안팎 급락하며 80~90달러 선으로 내려왔다. 이에 따라 대표적인 안전자산인 달러의 강세도 한풀 꺾이며 원화 가치가 상승(환율 하락)한 것이다. 구 부총리는 “한국 경제의 펀더멘털(경제 기초)을 감안할 때, 시장이 기대하는 수준까지 환율이 갔으면 한다”고 밝혀, 현재의 안정세가 지속되기를 희망한다는 입장을 내비쳤다. 그는 이날 오후 예정된 스콧 베선트 미 재무장관과의 양자 회담에서도 환율 안정화 문제를 논의할 수 있음을 시사했다. 구 부총리는 이번 G20 회의 기간 동안 국제 사회가 한국 경제에 거는 기대가 매우 크다는 점을 여러 차례 강조했다. 그는 “글로벌 자산운용사 고위급들이 이구동성으로 ‘한국에 투자를 왜 안 하는지 모르겠다’고 할 정도로 한국은 투자 기회가 많은 곳”이라고 전했다. 특히 그는 핵심광물 공급망 재편과 같은 주요 의제에서 한국이 주도적인 역할을 하고 있음을 부각했다. “매 세션마다 발언하며 실질적인 역할을 많이 했다”고 밝힌 것은, 한국이 중동 리스크와 같은 글로벌 위기 상황에서도 안정적인 성장 모멘텀을 유지하고 있음을 국제 사회에 적극적으로 어필한 결과로 풀이된다. 시장은 구 부총리의 발언에 안도하면서도, 여전히 중동 정세라는 ‘불확실성’을 주시하고 있다. 미국과 이란 간의 휴전 협상이 순조롭게 진행되어 호르무즈 해협의 통행이 완전히 정상화될 경우, 국제 유가는 하향 안정세를 보일 것이다. 이는 인플레이션 압력을 낮춰 각국 중앙은행의 금리 인하 가능성을 높이고, 위험자산 선호 심리를 회복시켜 원화 가치 상승으로 이어질 수 있다. 만약 휴전이 깨지고 다시 군사적 충돌이 격화될 경우, 유가와 환율은 다시 급등하며 ‘킹달러’ 현상이 재현될 수 있다. 이 경우 한국 경제는 무역수지 악화와 스태그플레이션(경기 침체 속 물가 상승)의 공포에 다시 직면하게 된다. 결국 한국 경제의 운명은 우리 스스로 통제할 수 없는 ‘지정학적 리스크’와 우리가 가진 ‘경제 기초 체력’ 사이의 줄타기에 달려 있다. 구 부총리가 스콧 베선트 장관과의 회담에서 ‘대미 투자’ 카드를 꺼내 든 것 역시, 한미 동맹을 강화하여 통상 및 금융 분야에서의 불확실성을 최소화하려는 전략적 포석이다. 구 부총리의 이번 발언은 위기 속에서도 한국 경제의 펀더멘털은 견고하다는 자신감을 국제 사회에 피력한 것이다. 하지만 시장은 단순히 말뿐인 자신감이 아니라, 중동 리스크가 재점화될 경우 정부가 어떤 실효성 있는 ‘컨틴전시 플랜(비상 계획)’을 가동할 수 있을지에 더 큰 관심을 두고 있다. 호르무즈 해협의 뱃길이 열리며 일단 급한 불은 껐지만, 중동의 화약고는 여전히 살아있다. 정부는 이 짧은 안정기에 만족할 것이 아니라, 에너지 수입선 다변화와 핵심 산업의 공급망 재편 등 경제 체질을 근본적으로 강화하는 데 총력을 기울여야 할 것이다.2026-04-18 13:40:00
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자율주행 상용화 시험대 '강남'…카카오모빌리티, 도심 실증 확대 [경제일보] 자율주행 기술 상용화를 둘러싼 경쟁이 본격화되면서 도심 환경에서의 실증 서비스도 확대되고 있다. 특히 교통량이 많고 돌발 상황이 빈번한 도심 지역에서 안정적인 자율주행 서비스를 구현하는 것이 기술 경쟁력을 가늠하는 주요 기준으로 떠오르고 있다. 15일 업계에 따르면 카카오모빌리티는 서울시 자율주행자동차 여객 운송사업자로 선정돼 강남 지역에서 자율주행 차량 운행을 시작한다. 오는 16일부터 '강남 심야 서울자율차' 서비스를 본격 운영할 계획이다. 이번 사업은 서울시가 추진하는 자율주행 시범운행지구 사업의 일환으로 진행된다. 강남구 일대는 교통량이 많고 보행자와 차량 흐름이 복잡해 자율주행 기술 적용 난도가 높은 지역으로 꼽힌다. 카카오모빌리티는 이번 사업자 선정이 자사의 자율주행 기술과 모빌리티 플랫폼 운영 역량을 동시에 인정받은 결과라고 설명했다. 회사는 그동안 판교와 강남 등 도심 환경에서 자율주행 데이터를 축적하며 관련 기술을 개발해 왔다. 이번 서비스에는 카카오모빌리티가 자체 개발한 자율주행 기술이 적용된다. 차량에는 독자적으로 설계한 자율주행 센서 시스템과 인공지능 기반 주행 알고리즘이 탑재된다. 회사는 지난 2018년부터 자율주행 차량을 통해 도심 주행 데이터를 수집하며 기술 고도화를 진행해 왔다. 수집된 데이터는 인공지능 기반 오토라벨링 기술을 통해 분석되고 자율주행 모델 학습에 활용된다. 이러한 데이터 기반 학습 체계를 통해 자율주행 차량이 복잡한 도심 환경에서도 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있도록 기술을 발전시켜 왔다. 특히 자율주행의 핵심 요소로 꼽히는 인지·판단 시스템에는 딥러닝 기반 인공지능 모델이 적용됐다. 차량은 보행자와 신호등, 주변 차량 등 다양한 도로 환경 요소를 실시간으로 인식하고 최적의 주행 경로를 계산하게 된다. 카카오모빌리티는 인공지능 기반 판단 시스템과 규칙 기반 주행 알고리즘을 결합한 형태로 자율주행 기술을 구현했다. 예측이 어려운 도심 교통 상황에서도 안정적인 주행이 가능하도록 안전성과 판단 정확도를 동시에 확보했다는 설명이다. 또한 카카오 T 플랫폼을 통해 축적한 모빌리티 서비스 운영 기술을 자율주행 차량 관리에도 적용했다. 차량 운행 데이터와 상태를 실시간으로 분석해 돌발 상황에 대응할 수 있는 통합 안전관리 시스템을 운영할 계획이다. 자율주행 차량 내부에는 '자율주행 시각화 장치(AVV)'도 탑재된다. 차량이 인식한 주변 상황과 이동 경로를 승객에게 시각적으로 보여주는 장치로 이용자가 자율주행 상황을 이해할 수 있도록 돕는 역할을 한다. 강남 심야 자율주행 서비스는 평일 오후 10시부터 다음 날 오전 5시까지 운영된다. 이용자는 카카오 T 애플리케이션에서 '서울자율차' 메뉴를 통해 차량을 호출할 수 있다. 서비스는 초기 단계에서는 무료로 운영되며 서울시 정책에 따라 향후 유료 서비스로 전환될 예정이다. 최근 글로벌 모빌리티 산업에서는 자율주행 기술 상용화를 둘러싼 경쟁이 빠르게 전개되고 있다. 미국과 중국을 중심으로 자율주행 택시(로보택시) 서비스가 실제 도시에서 운영되면서 기술 개발과 서비스 실증이 동시에 진행되는 흐름이다. 미국에서는 구글 모회사 알파벳의 자율주행 기업 웨이모(Waymo)와 제너럴모터스(GM) 계열 크루즈(Cruise) 등이 일부 도시에서 자율주행 차량 호출 서비스를 운영하며 상용화 가능성을 시험해 왔다. 중국에서도 바이두의 '아폴로 고(Apollo Go)' 등 자율주행 서비스가 베이징·우한·충칭 등 주요 도시에서 운영되며 이용 범위를 확대하고 있다. 실제 도심 환경에서 자율주행 차량을 운행하며 데이터를 축적하고 서비스 모델을 검증하는 방식이다. 이러한 흐름 속에서 글로벌 모빌리티 기업들은 기술 개발뿐 아니라 실제 운송 서비스 운영 경험 확보에도 속도를 내고 있다. 국내에서도 정부와 지방자치단체를 중심으로 자율주행 시범 서비스 확대가 추진되고 있다. 실제 도심 환경에서 기술을 검증하고 상용화 가능성을 확인하기 위한 실증 사업이 늘어나고 있는 상황이다. 카카오모빌리티는 판교와 강남, 대구, 제주, 세종 등 여러 도시에서 자율주행 실증 사업을 진행하며 자율주행 데이터 확보와 기술 고도화를 추진해 왔다. 업계에서는 자율주행 기술 경쟁에서 데이터 확보와 서비스 운영 경험이 중요한 요소로 작용할 것으로 보고 있다. 실제 도심 환경에서 축적된 주행 데이터가 기술 발전 속도를 좌우할 가능성이 크기 때문이다.2026-03-15 14:44:57
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AI로 신약·에너지 연구 속도 높인다…정부 'K-문샷' 프로젝트 본격 가동 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 활용해 과학기술 연구 생산성을 끌어올리고 국가 핵심 기술 개발을 가속화하는 대형 프로젝트 'K-문샷'을 본격 추진한다. AI 기업과 연구기관, 산업계가 참여하는 범국가 협력 체계를 구축해 글로벌 기술 경쟁에서 주도권을 확보하겠다는 구상으로 풀이된다. 11일 과학기술정보통신부는 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업과 첨단 바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업들과 'K-문샷 추진전략' 협력기업 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. K-문샷 프로젝트는 AI와 과학기술을 결합해 국가 전략 기술 개발을 가속화하는 대형 연구 혁신 프로그램이다. 정부는 AI 자원과 연구 역량을 결집해 오는 2030년까지 과학기술 연구 생산성을 현재 대비 두 배 수준으로 끌어올릴 계획이다. 또한 오는 2035년까지 첨단 바이오와 미래에너지, 피지컬 AI 등 8대 분야에서 신약개발 속도 10배 이상 증가, 뇌 임플란트 상용화, 보급형 초고효율 다중접합 태양광 모듈 개발, 한국형 핵융합 소형 실증로 개발, 친환경 소형모듈원자로(SMR) 선박 조기 실현, 휴머노이드, 범용 피지컬 AI 모델·컴퓨팅 플랫폼 내재화, 우주 데이터센터 실증, 희토류, 세계 최고 수준 AI 과학자, 초고성능·저전력 AI 가속기, 오류정정 양자컴퓨터 개발 등 12개 국가 미션 해결을 목표로 진행한다. 정부의 이번 협약식에는 AI 모델·컴퓨팅·데이터 기업과 미션 분야 기업 등 50여 명이 참석했다. 현재까지 K-문샷 프로젝트에는 총 161개 기업이 협력 의사를 밝힌 상태다. 네이버클라우드와 SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지, NC AI, 포티투마루, 노타 등 국내 주요 AI 기업들이 프로젝트에 참여해 AI 모델과 데이터, 컴퓨팅 인프라를 제공할 예정이다. 컴퓨팅 인프라 분야에서는 LG유플러스와 엘리스그룹, 망고부스트 등이 참여하며 데이터 분야에서는 플리토와 솔트룩스, 메가존 등이 협력한다. 정부는 해당 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구성해 AI 모델, 컴퓨팅·네트워크, 데이터 등 3개 분야로 협력 구조를 운영할 계획이다. 기업들은 연구기관과 공동 연구를 수행하거나 GPU 자원과 데이터, AI 모델 등을 제공하는 방식으로 프로젝트에 참여할 예정이다. 또한 참여 기업에는 연구 데이터와 GPU 등 과학기술 인프라를 제공하고 공동 연구 결과의 사업화 지원 등 다양한 인센티브도 마련된다. 정부는 이를 통해 AI 기술이 실제 산업과 연구 현장에 빠르게 적용되는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. K-문샷 프로젝트에는 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자통신연구원(ETRI), 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 주요 출연연도 참여해 AI 기반 연구 혁신을 추진한다. 최근 AI 기술이 과학 연구 방식 자체를 바꾸고 있는 것으로 평가된다. 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되고, 임상 단계 실패율이 90%에 달하는 고위험 산업이다. 전임상과 임상 간 단절 구조, 제한적 데이터 활용이 구조적 한계로 지적돼 왔다. 이에 해외 기업들은 AI를 활용해 신약 후보 물질 탐색이나 차세대 소재 설계 과정에서 수년이 걸리던 연구 기간을 크게 단축하고 있다. 글로벌 항체 및 생명과학 솔루션 기업 프로틴테크는 지난 1월 AWS의 클라우드와 AI 리소스를 이용해 프로젝트 착수 및 선정부터 개발 및 테스트에 이르는 전체 프로세스를 대폭 최적화했다고 밝혔다. 마 리(Ma Li) 프로틴테크 그룹 IT 부사장은 "지능적이면서도 정확한 과학 질의응답 서비스를 제공함으로써 생명과학 연구 효율성을 가속화했다"며 AI 기반 연구 혁신을 평가했다. 국내 기업도 AI 기술을 통해 기술 개발 가속화를 준비하고 있다. LG CNS는 최근 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 용역 기관으로 참여해 'AI 기반 신약 개발 임상 시험 설계·지원 플랫폼'을 구축하고 있다. 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발에 힘쓰고 있다. 정부는 이번 프로젝트를 통해 산·학·연·관이 보유한 AI 기술과 연구 역량을 결집해 글로벌 기술 경쟁에 대응하겠다는 계획이다. 배경훈 부총리는 "AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임"이라며 "대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 'K-문샷'을 추진해 나가겠다"고 말했다.2026-03-11 17:19:46
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