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GPU 72개를 한 랙에…엔비디아 '베라 루빈' 공급, AI 주도권 굳힌다 [경제일보] 엔비디아가 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’ 공급을 본격화했다. 개별 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 중앙처리장치(CPU)와 네트워크, 전력·냉각 시스템까지 하나의 랙으로 묶어 AI 데이터센터 시장의 주도권을 굳히려는 전략이다. 엔비디아는 21일(현지시간) 베라 루빈 기반 제품이 본격 양산 단계에 들어가 주요 AI·클라우드 사업자에 공급되고 있다고 밝혔다. 베라 루빈은 ‘루빈’ GPU와 ‘베라’ CPU, 네트워크·데이터처리 장치 등 7종의 칩으로 구성된 차세대 AI 플랫폼이다. 핵심 시스템인 ‘베라 루빈 NVL72’는 루빈 GPU 72개와 베라 CPU 36개를 단일 랙에 통합한다. 고속 연결 기술인 NV링크6를 통해 여러 칩이 하나의 가속기처럼 작동하도록 설계했다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·메모리·네트워크 병목을 랙 단위에서 줄이는 것이 목표다. 엔비디아가 전면에 내세운 지표는 전력당 토큰 처리량이다. 회사는 코어위브에서 딥시크-R1 모델을 구동한 자체 벤치마크를 근거로 베라 루빈 NVL72가 전작인 GB200 NVL72보다 메가와트당 최대 10배 많은 토큰을 처리하고 토큰 100만개당 비용은 10분의 1로 낮췄다고 주장했다. 다만 이는 엔비디아와 협력사가 특정 환경에서 측정한 결과다. 실제 효율은 사용하는 AI 모델과 정밀도, 소프트웨어 최적화, 데이터센터 가동률에 따라 달라질 수 있어 독립적인 검증이 필요하다. 전력과 냉각도 핵심 경쟁 요소다. 베라 루빈은 섭씨 45도의 냉각수를 사용하는 폐쇄형 액체냉각 구조를 적용했다. 외부 기온 등 조건이 맞으면 냉각기를 사용하지 않고 드라이 쿨러로 열을 식힐 수 있다. 엔비디아는 신규 AI 데이터센터에서 기존 냉각탑 방식보다 1MW당 연간 수백만 갤런의 물을 절감할 수 있다고 설명했다. AI 데이터센터의 전력 확보가 제한되면서 고객의 관심도 단순 연산 성능에서 ‘같은 전력으로 얼마나 많은 토큰을 생산하느냐’로 이동하고 있다. 엔비디아가 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 냉각·전력 설계까지 통합하는 이유다. 전체 시스템을 자사 생태계로 묶으면 고객 이탈을 막고 GPU 외 네트워크·소프트웨어 매출도 확대할 수 있다. 공급망도 랙 단위로 확대했다. 엔비디아에 따르면 베라 루빈 생산에는 30개국 350곳 이상의 제조시설이 참여한다. AWS와 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 코어위브 등이 도입을 준비하거나 시스템 구축에 나선 상태다. 블룸버그통신은 엔비디아가 공급 일정과 성능을 적극적으로 공개하는 배경에 경쟁 심화가 있다고 분석했다. AMD와 브로드컴이 AI 반도체 시장을 공략하고 있고 아마존과 구글 등 주요 고객도 자체 가속기 개발을 확대하고 있기 때문이다. 특히 AMD는 GPU와 CPU, 네트워크를 결합한 랙 스케일 시스템 ‘헬리오스’를 올해 하반기부터 공급한다. 마이크로소프트는 애저에 헬리오스를 도입해 프런티어 AI 모델 추론과 AI 서비스에 활용하기로 했다. 헬리오스에는 MI455X GPU와 차세대 ‘베니스’ CPU가 탑재된다. 엔비디아는 베라 CPU가 파이썬 작업에서 AMD의 기존 ‘투린’ CPU보다 최대 1.8배 빠르다는 자체 비교 결과도 제시했다. 그러나 AMD가 후속 제품인 베니스를 투입하는 만큼 현재 비교만으로 차세대 CPU 경쟁의 우위를 단정하기는 어렵다. 관건은 양산 속도와 실제 운영 비용이다. 7종의 칩과 액체냉각, 고속 네트워크를 결합한 복잡한 시스템을 계획대로 공급하고 고객 데이터센터에 안정적으로 설치해야 한다. 베라 루빈이 약속한 전력당 성능을 실제 서비스에서 입증한다면 엔비디아는 GPU 기업을 넘어 AI 데이터센터 전체를 설계하는 플랫폼 사업자로 지배력을 강화할 전망이다.2026-07-22 16:12:58
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"GPU 다음은 CPU"…Arm, 에이전틱 AI 인프라 경쟁 참전 [경제일보] 에이전틱 인공지능(AI) 확산이 본격화되면서 AI 산업이 GPU 중심으로 성장해왔지만 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 단계로 진화하면서 CPU 수요 역시 함께 증가할 것이라는 전망이 나오고 있다. 이에 Arm은 변화에 맞춰 데이터센터와 PC 시장 공략에 나서고 있다. 2일 Arm은 대만에서 진행된 '컴퓨텍스 2026' 박람회에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 Arm AGI CPU 생태계에 합류한다고 밝혔다. 이는 지난 3월 개최된 Arm 에브리웨어 행사에서 공개한 AI 인프라 전략의 후속 행보로 분석된다. 이번 행사에서 Arm은 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 등과의 협력 사례를 소개하며 에이전틱 AI 확산이 데이터센터 내 CPU 수요 증가로 이어질 것으로 전망했다. 최근에는 오라클까지 관련 생태계에 참여하면서 AI 인프라 시장에서 Arm 기반 서버 확대 움직임이 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 데이터와 서비스, 소프트웨어를 연계해 작업을 수행하는 기술이다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 계획 수립과 정보 검색, 코드 실행, 외부 서비스 활용 등의 기능을 수행한다. 시장조사업체 세미애널리시스는 최근 에이전틱 코딩 환경에서 전체 실행 시간의 약 42%가 CPU 기반 작업에 사용된다고 분석했다. AI 모델 자체의 연산뿐 아니라 데이터 처리와 시스템 제어, 외부 서비스 연동 등 다양한 작업이 필요해지면서 CPU 활용도가 높아지고 있는 것이다. 또한 주요 클라우드 사업자들의 Arm 기반 인프라 확대 움직임도 이어지고 있다. 구글은 자체 TPU 시스템의 헤드 노드에 Arm 기반 프로세서인 액시온(Axion)을 적용했으며, 아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤(Graviton) 기반 서버 확대를 추진하고 있다. 엔비디아 역시 Arm 기반 CPU인 베라(Vera)를 차세대 AI 플랫폼에 적용할 계획이다. 이에 Arm은 서버용 프로세서인 AGI CPU를 선보였다. Arm은 해당 제품이 AI 데이터센터 환경에서 높은 전력 효율성과 집적도를 제공하도록 설계됐다. Arm은 PC 시장에서도 AI 중심의 변화가 진행될 것으로 전망했다. 컴퓨텍스 2026에서 공개된 엔비디아 RTX 스파크는 Arm 기반 Grace CPU와 블랙웰 RTX GPU를 결합한 AI PC 플랫폼이다. AI 기능이 PC의 핵심 사용 경험으로 자리 잡으면서 온디바이스 AI 처리 수요가 확대될 것이라는 전망이 반영된 것으로 분석된다. 마이크로소프트도 RTX 스파크 공개와 함께 Windows on Arm 생태계 확대 계획을 밝혔다. Arm 기반 PC가 저전력 중심 시장을 넘어 AI 활용이 많은 고성능 PC 영역까지 확대를 시도하고 있는 것으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 학습 중심 경쟁에서 추론 중심 경쟁으로 이동하면서 인프라 구조에도 변화가 나타날 것으로 보고 있다. GPU가 핵심 역할을 담당하겠지만 CPU와 메모리, 네트워크를 포함한 전체 시스템 최적화가 중요해질 것이라는 전망이다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 EVP는 "OCI는 우버와 같은 고객 사례를 포함해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 전반에서 Arm 기반 인프라의 강력한 성장세를 확인하고 있으며, Arm AGI CPU가 이러한 이점을 차세대 에이전틱 AI 시스템에서 확장할 수 있는 가능성을 기대하고 있다"며 "고성능 Arm 컴퓨팅과 OCI의 확장 가능한 클라우드 인프라를 결합함으로써 Arm AGI CPU는 고객들이 보다 효율적이고 조율된 AI 환경을 대규모로 구축할 수 있도록 지원할 잠재력이 있다고 본다"고 말했다.2026-06-02 16:22:27
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보난자랩, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 도입…디지털자산 데이터 서비스 운영 고도화 [경제일보] 디지털자산 데이터 기업 보난자랩이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 서비스 운영 체계를 고도화했다. 대용량 데이터 처리 성능과 비용 효율성을 동시에 확보해 기업 고객 확대 기반을 마련하겠다는 전략이다. 보난자랩은 4일 자사 디지털자산 데이터 솔루션 운영 환경을 OCI로 이전했다고 밝혔다. 이를 통해 클라우드 비용을 기존 대비 약50% 절감하는 동시에 서비스 안정성과 확장성을 강화했다고 설명했다. 보난자랩은 디지털자산거래소와 온체인 데이터를 수집·분석해 실시간 가격 거래 데이터 시장 인사이트 위험 지표 등을 제공하는 기업이다. 금융 언론 핀테크 등 다양한 산업군을 고객으로 확보하고 있다. 최근 디지털자산 시장에서는 실시간 데이터 처리 중요성이 빠르게 커지고 있다. 거래 속도와 변동성이 높은 만큼 데이터 수집과 분석 지연이 서비스 경쟁력에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 이에 따라 보난자랩은 안정적 데이터 처리와 고성능 인프라 확보 필요성이 커졌다고 설명했다. 회사는 OCI를 선택한 배경으로 일관된 성능과 빠른 데이터 처리 속도 보안성을 꼽았다. 클라우드 기반 구조를 통해 데이터 수집 처리 전송 과정을 단순화하고 운영 효율성도 높였다는 설명이다. 신규 데이터 상품 출시와 서비스 확장 과정에서 발생할 수 있는 인프라 제약도 줄일 수 있게 됐다. 업계에서는 디지털자산 데이터 시장 경쟁이 인프라 경쟁 단계로 진입하고 있다는 분석이 나온다. 거래소와 온체인 데이터를 동시에 처리해야 하는 구조 특성상 안정성과 확장성이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 것이다. 특히 비용 효율성과 실시간 처리 성능을 동시에 확보하는 기업이 시장 우위를 점할 가능성이 크다는 평가다. 향후 관건은 기업 고객 확대와 데이터 상품 다변화다. 디지털자산 시장이 제도권 금융과 연결될수록 고품질 데이터 수요는 더욱 증가할 전망이다. 이에 따라 데이터 분석 정확도와 보안 신뢰도를 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 핵심 변수로 작용할 가능성이 크다. 박혜연 보난자랩 공동대표는 “디지털자산 데이터 서비스는 시장 변화에 실시간 대응해야 하는 만큼 안정성과 확장성 운영 효율성이 중요하다”며 “OCI 기반 환경을 통해 고객이 신뢰할 수 있는 데이터 서비스를 더욱 안정적으로 제공하겠다”고 밝혔다. 김용대 한국오라클 ISV클라우드 사업부 전무는 “핀테크와 디지털자산 시장에서는 성능과 보안 비용 효율성이 핵심 요소”라며 “OCI는 데이터 플랫폼 고도화와 서비스 확장을 지원하는 안정적 기술 기반이 될 것”이라고 말했다.2026-05-06 17:51:38
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클라우드 철옹성 허문다, 오라클·구글...엔터프라이즈 AI 시장 혁신 가속 [경제일보] 과거 클라우드 시장의 숙적이었던 오라클과 구글 클라우드가 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장 패권을 잡기 위해 전략적 동맹을 한층 강화했다. 양사는 구글의 최신 대규모 언어 모델(LLM) 제미나이 엔터프라이즈를 활용해 기업의 핵심 자산인 오라클 데이터베이스(DB)를 자연어로 실시간 분석하는 '오라클 AI 데이터베이스 에이전트'를 출시했다. 오라클과 구글 클라우드의 협력 확대는 기업이 가장 신뢰하는 데이터 저장소인 오라클 DB와 가장 강력한 AI 모델 중 하나인 구글 제미나이를 직접 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 구글 클라우드 마켓플레이스에서 제공되는 새로운 AI 에이전트는 사용자의 자연어 질문을 즉시 해석해 오라클 DB에서 직접 데이터를 쿼리하고 분석 결과를 도출한다. 핵심은 데이터를 외부로 이동하거나 복제하는 과정이 전혀 없다는 점이다. 민감한 기업 데이터가 기존의 엄격한 보안 및 거버넌스 정책 아래 그대로 머물기 때문에 AI 도입에 따르는 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단한다. 이는 기업의 AI 도입 과정에서 가장 큰 걸림돌이었던 데이터 사일로 문제를 정면으로 돌파하는 해결책이다. 지금까지 기업들은 AI를 활용하기 위해 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM) 시스템에 저장된 데이터를 별도의 데이터웨어하우스나 레이크하우스로 옮겨 복잡한 전처리 과정을 거쳐야 했다. 하지만 이제 "지역별 제품군 매출 추세를 분석해줘" 또는 "영업 활동의 우선순위를 정하는 데 필요한 데이터를 보여줘" 같은 일상적인 질문만으로 SQL 전문가의 도움 없이 즉각적인 데이터 기반 통찰력을 얻을 수 있게 됐다. 양사의 동맹은 멀티 클라우드가 대세가 된 시장 환경 변화에 대한 가장 현실적인 대응이기도 하다. 특정 클라우드에 종속되길 원치 않는 기업 고객의 요구에 부응해 오라클은 자사의 핵심 DB와 인프라를 경쟁사인 구글 클라우드 데이터센터 내에서 직접 운영하는 파격적인 모델을 선보였다. 이번 AI 에이전트 출시는 이러한 물리적 결합을 화학적 융합으로 한 단계 끌어올린 결과물이다. 마이크로소프트 애저와 오픈AI의 연합군에 맞서 오라클의 막강한 엔터프라이즈 DB 고객 기반과 구글의 첨단 AI 기술력을 결합해 강력한 대항마를 구축한 셈이다. 글로벌 기업들의 도입 사례는 이러한 협력의 실질적인 가치를 증명한다. 일본의 AI 시프트는 자사의 에이전트 개발 플랫폼에 오라클 자율운영 AI 데이터베이스를 활용하며 개발 속도 향상과 정확한 의사결정 효과를 보고 있다. 유럽 최대 결제 서비스 기업 월드라인 역시 초저지연과 높은 처리량이 필수적인 결제 처리 플랫폼을 오라클 AI 데이터베이스앳구글 클라우드를 통해 현대화하고 있다. 아르니 스미트 월드라인 디렉터는 "오라클 엑사데이터의 성능을 구글 클라우드 내에서 제공받아 글로벌 규모의 실시간 트랜잭션 처리에 필요한 확장성과 보안을 확보했다"고 밝혔다. 오라클은 이번 발표에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 골든게이트를 통한 실시간 DB 마이그레이션 지원과 오라클 자율운영 AI 레이크하우스와 구글 빅쿼리 통합 강화 방안도 함께 공개했다. 서비스 제공 리전 역시 전 세계 15곳으로 대폭 확대하고 향후 12개월 내 2개 리전을 추가하는 등 글로벌 수요에 적극 대응할 계획이다. 네이선 토머스 오라클 클라우드 인프라스트럭처 수석부사장은 "AI가 데이터베이스 계층에서 엔터프라이즈 데이터에 직접 적용돼 정확도를 높이고 통제력을 강화할 수 있게 됐다"며 "고객이 신뢰하는 비즈니스 데이터에 기반한 에이전틱 AI를 더 쉽게 사용하도록 도울 것"이라고 말했다. 이번 협력은 클라우드 시장의 경쟁 구도가 개별 서비스의 성능 대결을 넘어 이종 클라우드 간의 장벽을 허물고 고객에게 통합된 가치를 제공하는 생태계 대결로 진화하고 있음을 명확히 보여준다.2026-04-27 11:01:56
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오라클·AWS, 국내 AI 데이터 시장 공략…클라우드 협력 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 도입이 본격화되면서 기업들의 데이터 인프라 경쟁이 클라우드 기반으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 기존 온프레미스 데이터베이스를 클라우드로 이전하면서 AI 서비스를 결합하려는 수요가 늘어나며 글로벌 클라우드 기업 간 협력과 경쟁이 동시에 확대되는 모습이다. 이러한 흐름 속에서 오라클과 AWS가 국내 시장에서 협력 범위를 확대하며 AI 데이터 플랫폼 경쟁이 한층 가속화될 전망이다. 7일 오라클과 AWS는 '오라클 AI 데이터베이스@AWS'를 국내에 제공한다고 밝혔다. 이번 출시를 통해 국내 기업들은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 AI 데이터베이스, 오라클 자율운영 AI 레이크하우스 등 주요 서비스를 활용할 수 있게 될 예정이다. '오라클 AI 데이터베이스@AWS'는 온프레미스와 동일한 기능과 아키텍처 호환성을 제공해 기업들이 기존 시스템을 유지하면서도 클라우드 전환과 AI 도입을 동시에 추진할 수 있는 것이 특징이다. 기존 온프레미스 환경에서 운영 중인 오라클 데이터베이스와 엑사데이터 워크로드를 최소한의 변경으로 AWS 환경으로 이전할 수 있도록 설계됐다. 특히 오라클과 AWS 전반의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 데이터 이동 없이 분석 및 AI 서비스를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업들은 아마존 베드록 등 생성형 AI와 분석 서비스를 결합해 신규 AI 기반 애플리케이션을 구축하거나 기존 시스템을 고도화할 수 있다. 이번 협력은 온프레미스 환경을 유지하던 대형 기업들의 클라우드 전환 수요를 겨냥한 전략으로 분석된다. 금융, 유통, 제조 등 대규모 데이터베이스를 운영하는 기업들은 안정성과 성능 문제로 클라우드 이전에 신중한 입장을 유지해 왔다. 오라클 AI 데이터베이스@AWS는 기존 오라클 환경을 유지하면서 클라우드 전환이 가능하도록 지원해 기업들의 전환 장벽을 낮추는 역할을 할 것으로 분석된다. 박원호 CJ올리브영 플랫폼엔지니어링팀 팀장은 "오라클 AI 데이터베이스@AWS의 국내 출시는 핵심 오라클 워크로드를 클라우드로 이전할 수 있는 손쉬운 경로를 제공한다"며 "아마존 베드록과 같은 AWS의 고급 AI 및 분석 서비스와의 원활한 통합으로 AI 혁신을 가속화하고 인사이트 도출 시간을 단축하며 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 기대한다"고 평가했다. 오라클과 AWS 간 협력 확대는 글로벌 클라우드 시장에서도 주목되는 흐름이다. 기존 클라우드 시장에서 데이터베이스와 인프라 영역은 경쟁 관계였지만 AI 시대가 도래하면서 기업들이 다양한 클라우드 서비스를 동시에 활용하는 멀티클라우드 전략이 확산되고 있다. 특히 데이터베이스와 클라우드 인프라를 결합한 서비스는 AI 활용에 핵심 요소로 평가된다. 기업들은 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고 분석할 수 있는 데이터베이스와 생성형 AI, 머신러닝 서비스 등을 동시에 활용해야 하는 수요가 높아졌다. 파트너 생태계 확대도 주요 전략으로 추진된다. 고객은 AWS 마켓플레이스를 통해 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 직접 구매할 수 있으며 공인 채널 파트너를 통해서도 도입이 가능하다. 해당 채널 전략은 국내 MSP(관리형 서비스 제공업체) 및 클라우드 서비스 기업들과의 협력 확대로도 풀이된다. 기업 고객이 클라우드 전환 과정에서 컨설팅과 운영 지원을 필요로 하는 만큼 파트너 생태계를 통해 시장 확대를 추진하는 구조다. 특히 AI 도입이 복잡해지면서 파트너 기반 서비스 수요도 함께 증가할 것으로 전망된다. 서울 리전 추가는 국내 기업들의 데이터 주권 요구와 AI 서비스 수요 증가를 반영한 것으로 분석된다. 특히 금융, 공공, 대기업 중심으로 데이터 지역 내 저장 요구가 강화되면서 국내 리전 확보의 중요성이 높아지고 있다. AI 서비스 역시 데이터 접근 속도가 중요한 만큼 로컬 리전 확대는 경쟁력 확보 요소로 평가된다. AI 확산과 함께 클라우드 데이터 플랫폼 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 기업들이 생성형 AI와 데이터 플랫폼 결합 전략을 강화하고 있는 가운데 오라클 역시 데이터베이스 경쟁력을 기반으로 시장 확대에 나서고 있다. 특히 AI 서비스 성능이 데이터 품질과 인프라에 크게 좌우되면서 데이터베이스 기업의 영향력도 확대되는 추세로 분석된다. 이에 오라클과 AWS의 협력 확대는 해당 시장 변화 속에서 AI 데이터 플랫폼 경쟁을 가속화하는 계기가 될 것으로 전망된다. 김성하 한국오라클 사장은 "AWS 아시아 태평양(서울) 리전에서 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 제공하게 된 것은 미션 크리티컬 워크로드를 현대화하는 동시에 AI 혁신을 가속화하려는 국내 기업들의 증가하는 수요에 대응하기 위한 것"이라며 "기업들은 이제 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 활용하여 간편하게 온프레미스 오라클 엑사데이터 환경을 AWS 내 배포된 오라클 AI 데이터베이스 서비스로 이전하고 AWS의 분석 및 머신러닝 서비스와 통합시켜 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 혁신을 가속화할 수 있다"고 말했다. 함기호 AWS코리아 대표는 "오라클 AI 데이터베이스@AWS를 통해 국내 기업들은 애플리케이션을 재설계할 필요 없이 오라클 AI 데이터베이스 워크로드를 클라우드로 손쉽게 이전할 수 있다"며 "고객은 AWS의 견고한 글로벌 인프라를 기반으로 한 향상된 보안성, 복원력 및 확장성을 활용하는 동시에 고급 분석 및 AI 서비스를 이용할 수 있다"고 말했다.2026-04-07 17:33:23
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![[사설] 이재명 지지율 43.3%, 민심의 경고음을 들어야](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/11/20260811094725749473_518_323.png)