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국가 주도 AX 전략…시장 왜곡보단 인프라 확보 시급성 무게
[이코노믹데일리] 정부가 인공지능(AI)을 중심으로 산업 구조를 재편하는 'AX(AI 전환)'를 국가 핵심 전략으로 추진하면서 산업계의 기대와 우려가 동시에 커지고 있다. 제조, 금융, 공공 등 산업 전반에 AI를 도입하고 데이터·GPU·클라우드 인프라 구축에 대규모 재정을 투입하는 국가 주도형 전환 모델이 본격화되고 있다. 24일 정부는 '국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축', '전 산업 AI 확산', '공공 AX 전환' 등을 핵심 정책으로 추진하고 있다. 특히 AI 산업의 핵심 기반인 GPU 확보와 데이터센터 구축에 국가 차원의 투자를 확대하고 있으며 공공기관을 중심으로 AI 도입을 의무화하거나 권장하는 정책도 병행하고 있다. AX는 단순한 디지털 전환을 넘어 업무 구조와 의사결정 체계를 AI 중심으로 재설계하는 과정이다. 생산 계획, 품질 관리, 금융 리스크 분석, 고객 대응, 행정 서비스 등 핵심 의사결정 영역에 AI를 적용해 생산성과 효율성을 근본적으로 개선하는 것이 목표다. 정부는 이를 통해 산업 경쟁력과 국가 생산성을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 산업 AX 지원을 위해 향후 수조 원 규모의 투자를 단계적으로 추진할 계획이다. 공공기관과 주요 산업에 AI를 우선 적용하고 이를 통해 민간 기업 확산을 유도하는 '공공 선도형 AX 전략'을 채택했다. 공공이 초기 수요자가 되어 산업 생태계를 육성하는 방식이다. 이 같은 국가 주도형 AX의 가장 큰 장점은 속도와 규모로 분석된다. AI 인프라 구축에는 막대한 초기 비용이 필요하지만 정부가 이를 지원하면 기업들은 부담 없이 AI 도입을 추진할 수 있다. 특히 중소·중견기업 입장에서는 GPU, 데이터, 클라우드 등 인프라 확보가 가장 큰 장애물로 기능하며 이에 정부 지원은 AX 확산의 핵심 촉매 역할을 할 수 있다. 글로벌 주요 국가들도 유사한 전략을 추진하고 있다. 미국은 '국가 AI 이니셔티브'를 통해 AI 연구개발과 공공 도입을 적극 지원하고 있으며 일본은 디지털청을 중심으로 행정과 산업 전반의 AI 전환을 추진하고 있다. 유럽연합 역시 'AI법'을 통해 규제와 산업 육성을 동시에 추진하며 공공 중심 AI 확산 전략을 실행 중이다. OECD(경제협력개발기구)가 지난해 9월 발간한 '인공지능 투자 측정의 발전' 보고서에 따르면 AI는 향후 국가 생산성과 경제 성장의 핵심 동력으로 작용할 것으로 전망되며 정부의 정책적 지원은 AI 도입 속도를 높이는 중요한 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 한국 정부 역시 공공 부문을 AX 전환의 출발점으로 삼고 있다. 행정 업무 자동화, 민원 대응, 데이터 분석, 정책 의사결정 등 공공 업무 전반에 AI를 도입하는 프로젝트가 확대되고 있으며 이를 통해 국내 AI 기업들이 실증 사례를 확보할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 국가 주도형 AX가 반드시 긍정적인 결과만을 가져오는 것은 아니다. 가장 큰 우려는 시장 자율성이 위축될 가능성이다. 정부 중심 사업이 확대될 경우 기업들이 시장 경쟁보다 정책 방향에 맞추는 데 집중하게 될 수 있다. 이는 기술 경쟁보다 정책 대응 능력이 경쟁력이 되는 구조를 만들 수 있어 신규 기업 진입을 제한할 수 있다. 공공 발주 중심 구조가 고착화되면 대형 IT 서비스 기업 중심으로 시장이 재편될 가능성도 있다. 대규모 프로젝트 수행 능력을 갖춘 일부 기업에 사업이 집중되면서 산업 생태계 다양성이 약화될 수 있다는 지적이다. 여러 연구에서 공공 조달 구조는 기존 공급자 중심 시장을 강화하고 신규 기업 진입을 제한할 수 있는 요인으로 지목된다. 앞서 정부는 이 같은 문제를 인식해 지난 2013년에 공공 SW 조달 시장에서 상호출자제한 대상 대기업집단의 참여를 전면적으로 금지하는 '대기업 참여제한' 제도를 시행했고 공공 SW 시장에서 대기업의 비중은 대폭 감소해 지난 2010년 76.4%에서 지난 2018년 7.4%까지 내려간 바 있다. 다만 정부가 이러한 시장 왜곡 가능성을 감수하면서도 국가 주도형 AX를 추진하는 것은 AI가 개별 기업 차원을 넘어 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 부상했기 때문으로 풀이된다. AI 인프라는 반도체, 전력망, 통신망과 마찬가지로 초기 투자 규모가 막대하고 단기간 내 수익 회수가 어려운 특성이 있어 민간 주도만으로는 구축 속도와 규모에 한계가 있는 것으로 분석된다. 특히 GPU, 데이터센터, 산업 데이터 플랫폼 등은 선제적 대규모 투자가 이뤄지지 않으면 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 김정관 산업부 장관은 지난해 12월 'M.AX 얼라이언스 정기총회'에서 "1000개가 넘는 대표 기업 등이 자발적으로 얼라이언스에 참여한 것은 기업의 생존 문제라는 절박한 인식 때문"이라며 빠른 AX의 필요성을 강조했다. AI 경쟁은 이미 국가 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡았다. 정부가 추진하는 국가 주도형 AX가 산업 혁신의 촉매가 될지 아니면 또 다른 정책 중심 산업 구조로 이어질지는 향후 정책 설계와 실행에 달려 있을 것으로 전망된다.
2026-02-24 18:09:45
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"올해는 AI 수익화 분기점"…네이버·카카오, AI로 실적 증명 나선다
[이코노믹데일리] 국내 양대 플랫폼 기업인 네이버와 카카오가 일제히 실적 발표와 컨퍼런스콜을 마무리하며 'AI 수익화'의 청사진을 제시했다. 공통 키워드는 AI였지만 접근 방식과 무게중심은 뚜렷하게 엇갈렸다. 대화하는 AI와 구글, 오픈AI 등의 파트너십을 앞세운 카카오, 검색·광고·커머스 등에 특화된 버티컬 AI를 깊숙이 심는 네이버의 전략이 대비된다. ◆카카오, '전략적 전환 원년' 선언…카카오톡을 AI 허브로 카카오는 지난 1년간 계열사 축소와 조직 슬림화를 마치고 올해를 'AI로의 전략적 전환' 원년으로 선포했다. 한때 150개에 달했던 계열사를 94개로 줄이며 핵심 사업 중심으로 재편했고 목적형 조직인 '스튜디오' 체제를 AI 전 조직에 확대 적용해 서비스 출시 속도를 높이겠다는 구상이다. 핵심 축은 카카오톡이다. 카카오는 카카오톡을 대화형 AI 에이전트 생태계의 허브로 진화시키겠다는 목표를 분명히 했다. 지난해 선보인 '챗GPT 포 카카오'는 출시 3개월 만에 이용자 800만 명을 돌파했다. AI 도입 이후 카카오톡 일평균 체류 시간이 약 4분 증가하는 등 체류시간 확대 효과도 나타났다는 설명이다. 회사는 연초 제시했던 체류시간 20% 확대 목표 달성을 자신하고 있다. 자체 AI 서비스 '카나나'도 전면에 내세웠다. 대화 맥락을 기반으로 AI가 먼저 말을 거는 '선톡' 기능이 이용자 락인 효과를 높이고 있다는 분석이다. 카카오는 1분기 중 안드로이드와 iOS에서 정식 서비스를 출시할 계획이다. 글로벌 빅테크와의 역할 분담도 병행한다. 구글과는 온디바이스 AI 및 클라우드 인프라 협력을, 오픈AI와는 B2C AI 서비스 고도화를 추진한다. 카카오톡 대화 맥락과 챗GPT 간 연계성을 강화해 대화형 AI 경험을 확장한다는 전략이다. 궁극적으로는 '에이전틱 AI' 생태계 구축이 목표다. AI가 일정 관리, 정보 탐색, 커머스 실행까지 자율적으로 수행하는 구조를 만들고 외부 파트너를 플랫폼에 연결해 '에이전틱 커머스'로 수익화를 본격화하겠다는 구상이다. 카카오는 올해 최소 3개 이상의 핵심 파트너를 확보해 생태계 확장을 가속화할 방침이다. 정신아 카카오 대표는 "올해는 지난 1년간 응축해온 에너지를 바탕으로 카카오의 핵심인 AI로의 전략적 전환을 성공적으로 완수할 것"이라고 말했다. ◆네이버, 검색·광고·커머스 전면 재설계…AI로 수익 고도화 반면 네이버는 기존 주력 사업에 특화 AI를 깊숙이 접목해 구조적 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 단순 기능 개선을 넘어 검색, 쇼핑, 광고, 배송 인프라 전반을 재설계하겠다는 전략이다. 검색 영역에서는 'AI 브리핑'을 중심으로 사용자 경험 변화를 가속화하고 있다. 통합 검색 쿼리의 20%까지 AI 브리핑을 확대 적용해 15자 이상 롱테일 쿼리가 두 배 이상 증가하며 검색 행태 변화도 나타났다. 개인화 기술 적용 이후 후속 질문 클릭률이 20% 이상 상승하는 등 체류와 탐색의 깊이가 구조적으로 개선된 것으로 알려졌다. 광고 사업에서도 AI 기반 추천·타기팅 고도화를 강조했다. 네이버는 생태계 내 광고 경쟁력 강화와 동시에 외부 매체와 옥외광고 시장까지 확장해 온·오프라인 통합 광고 집행 환경을 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 생성형 AI 경험을 반영한 'AI 탭'을 상반기 내 출시하고 AI가 광고 매출에 기여하는 비중은 55% 수준이며 추가 성장을 목표한다는 구상이다. 커머스 분야에서는 쇼핑 AI 에이전트를 비공개 베타 단계까지 완성했으며 이달 말 일반 고객 대상으로 공개할 예정이다. 네이버플러스 멤버십을 통한 이용자 락인 강화, 스마트스토어 거래액 두 자릿수 성장 목표 등도 제시했다. 배송 경쟁력 역시 단계적으로 확대해 3년 내 커버리지를 50% 이상으로 높이겠다는 중장기 목표를 세웠다. 최수연 네이버 대표는 "2025년 AI가 회사 광고 매출에 기여하는 비중이 55% 수준"이라며, "아직 AI 활용 여력이 충분히 남아있는 만큼 추가 성장 가능성도 크다"고 말했다. ◆같은 AI, 다른 해법…플랫폼 진화의 갈림길 양사는 모두 올해를 AI 수익화의 본격적인 출발점으로 판단해 행동에 나서고 있다. 카카오는 카카오톡을 중심으로 한 대화형 AI 에이전트 생태계 구축과 글로벌 빅테크와의 협업을 통해 외연을 확장하고, 새로운 트래픽과 커머스 모델을 창출하는 데 집중한다. 조직 구조까지 AI 중심으로 재편하며 속도전에 나섰다. 네이버는 검색·광고·커머스 등 기존 캐시카우에 AI를 정교하게 결합해 수익 구조를 고도화하는 전략을 택했다. 초대규모 AI 기반 추천·타기팅과 버티컬 AI 확장을 통해 광고 효율과 거래액을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 올해는 국내에서 AI가 실제 매출과 이익 증가로 이어지는지에 대한 평가대가 될 전망이다. 조직 전환과 생태계 확장에 방점을 찍은 카카오, 기존 플랫폼의 구조적 경쟁력 강화에 집중한 네이버 가운데 누가 먼저 뚜렷한 수익화 성과를 입증할지 주목된다.
2026-02-13 10:43:28
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NC AI, 산업용 AI '배키' 공개... "비용은 83% 낮추고 한국어 성능은 2배로"
[이코노믹데일리] 국가대표 AI 기업 NC AI가 대한민국 주력 산업의 지능형 전환을 이끌 독자적인 파운데이션 모델을 전격 공개했다. 8일 NC AI는 산업 현장에 특화된 멀티모달 생성형 AI 모델 ‘배키(VAETKI)’를 발표하고, 글로벌 빅테크 중심의 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 주권을 확보하겠다는 비전을 제시했다. 이번 발표는 20여 년간 ‘리니지’ 등 대형 게임 개발 과정에서 축적해 온 AI 기술 DNA를 게임 산업에 국한하지 않고 국가 기간산업 전반으로 확장하겠다는 엔씨소프트의 전략적 선언으로 해석된다. 배키는 과학기술정보통신부가 추진한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’의 핵심 결과물로, 범용성과 확장성에 방점을 둔 글로벌 빅테크 모델과 달리 제조·국방·유통 등 산업 현장의 구체적인 요구를 충족하는 데 초점을 맞췄다. ◆ “비용은 낮추고 성능은 높였다”…기술적 완성도 ‘합격점’ 배키의 가장 큰 경쟁력은 효율성이다. 1000억 개(100B) 파라미터급 초거대 모델임에도 불구하고 ‘전문가 혼합(MoE)’ 아키텍처를 적용해 실제 추론 과정에서는 110억 개(11B) 파라미터만 활성화하도록 설계했다. 여기에 차세대 어텐션 기술인 MLA(Multi-Latent Attention)를 결합해 메모리 사용량을 기존 대비 약 83% 절감했다. 이는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 부담을 느끼는 인프라 구축 및 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 구조적 강점으로 평가된다. 성능 지표에서도 글로벌 오픈소스 모델 대비 경쟁력을 입증했다. NC AI의 자체 평가에 따르면 배키는 오픈AI의 GPT 계열 오픈소스 모델과 메타의 ‘라마(Llama)4 스카우트’ 등 주요 경쟁 모델 대비 한국어 벤치마크 3종에서 평균 101% 우수한 성능을 기록했다. 특히 지시 이행 능력을 평가하는 IFEval에서는 265%, 박사급 추론 능력을 가늠하는 HLE에서는 137% 높은 점수를 나타내며 복잡한 산업 현장의 문제 해결에 적합한 ‘실전형 AI’임을 강조했다. 옛말과 고어 처리까지 가능한 한글 조합 기능은 국방·법률 분야 등 특수 데이터 처리 영역에서 차별화 요소로 작용할 전망이다. NC AI의 이번 행보는 게임사 산하 조직이라는 한계를 넘어 국가대표 AI 기업으로 도약하려는 중장기 전략과 맞닿아 있다. 게임 개발 과정에서 축적한 AI 기술 노하우를 ‘도메인 옵스(DomainOps)’라는 체계로 고도화해 전 산업군으로 확장하겠다는 구상이다. 도메인 옵스는 범용 거대언어모델(LLM)의 한계를 보완해 특정 산업군에 특화된 데이터를 최적화하고 안정적으로 운용하는 NC AI만의 독자 기술로 소개됐다. 구체적으로 제조 현장에서는 로봇과 설비를 제어하는 ‘피지컬 AI’로, 국방 분야에서는 전술 판단을 지원하는 참모형 AI로, 콘텐츠 산업에서는 창작을 보조하는 지능형 도구로 배키를 활용할 수 있다는 설명이다. NC AI는 이를 위해 △초고성능 100B △범용 20B △온디바이스용 7B 등 멀티 스케일 라인업을 구축해 기업 규모와 적용 목적에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공할 계획이다. 이와 함께 NC AI는 롯데이노베이트(유통), 포스코DX(제조), MBC(콘텐츠), 육군본부(국방) 등 14개 산학연 기관과 컨소시엄을 구성했다. 범용 모델을 단순 도입하는 방식이 아니라, 각 산업의 핵심 데이터를 함께 학습시켜 초기 단계부터 ‘맞춤형 두뇌’를 공동 설계하는 전략이다. ◆ 미 에포크AI ‘주목할 모델’ 등재…글로벌 확장 교두보 이 같은 기술적 성과는 해외에서도 주목받고 있다. 배키는 미국 비영리 연구기관 에포크AI(Epoch AI)가 선정하는 ‘주목할 만한 AI 모델’ 리스트에 이름을 올렸다. 학습 데이터 규모와 연산 효율성, 기술적 혁신성을 엄격히 평가하는 이 리스트에 등재됐다는 점은 한국형 AI 모델이 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 가능성을 시사한다. 업계 전문가는 “AI 시장이 범용 모델 중심 경쟁에서 산업별 특화 모델 경쟁으로 재편되는 국면”이라며 “NC AI가 비용 효율성과 한국어 특화 성능을 앞세워 B2B 시장을 선점할 경우 구글이나 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크에 대한 기술 종속을 줄이고 독자적인 생태계를 구축할 수 있을 것”이라고 내다봤다. 이연수 NC AI 대표는 “배키는 단순히 글로벌 기술을 추격하는 모델이 아니라 대한민국 주력 산업이 AI를 무기로 글로벌 시장을 선도하도록 돕는 전략 자산”이라며 “독자적인 도메인 옵스 기술력을 바탕으로 산업 현장에서 실질적 가치를 창출하는 소버린 AI 생태계를 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 업계에서는 2026년 배키를 중심으로 국내 기업들의 AX(AI 전환)가 본격화되고, 2027년을 전후해 중동과 동남아 시장을 겨냥한 글로벌 확장도 가시화될 것으로 보고 있다.
2026-01-08 09:27:09
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오동욱 한국화이자제약 대표 "AI로 35일→2시간 단축...의료 패러다임 바꾼다"
[이코노믹데일리] 화이자가 AI활용으로 미래 의료 패러다임이 바뀔 것으로 전망했다. 기존 35일이 걸렸던 연구개발 소요 시간을 AI를 통해 2시간으로 단축으로 변화를 예고했다. 한국화이자제약은 3일 ‘빛으로 여는 내일, 빛나는 내일을 함께’를 주제로 한 오프라인 행사를 열고 제약·의료 분야의 혁신과 환자 중심의 미래 헬스케어의 방향을 다각도로 조명했다. 이날 행사는 오동욱 한국화이자제약 대표의 기조 발표로 문을 열었다. 오 대표는 ‘AI가 여는 환자 중심 의료 혁신’을 주제로 인공지능 기술이 의료 체계와 환자 경험을 어떻게 변화시키고 있는지 그리고 앞으로의 도입 방향에 대해 설명했다. 그는 “AI는 단순한 자동화를 넘어 R&D부터 제조, 마케팅, 환자별 맞춤 치료까지 구현할 수 있는 핵심 기술”이라며 “의료의 패러다임이 전환되는 변곡점에 서 있다”고 강조했다. 오대표는 특히 AI가 신약개발 과정을 크게 혁신하고 있다고 소개했다. 기존 신약개발에는 10년 이상의 기간과 막대한 비용이 필요하고 임상 데이터가 수백~수천만 건에 이르는 데다 데이터 클렌징·검증·분석·보고서 작성까지 대부분 사람이 수행해 시간이 오래 걸렸다. 그러나 AI 도입 후 데이터 클렌징 및 품질 생성 기간은 기존 25일에서 2.7일로 줄었고 데이터 검토·쿼리 자동화는 3200시간에서 하루 수준으로 단축됐다. 임상 보고서 작성 기간도 35일에서 2시간으로 대폭 줄어드는 등 신약 연구개발 전반에서 혁신이 이뤄지고 있다는 설명이다. AI의 영향은 제조·공급망에도 확대되고 있다. 오 대표는 “팬데믹 당시 급증한 수요 속에서도 AI 기반 제조 최적화를 통해 생산 사이클 타임을 67% 단축했고 품질 검사 기간도 30일에서 9일로 줄였다”며 “초저온(-70℃)이 필요한 백신 유통 과정 역시 실시간 모니터링으로 품질을 안정적으로 보장할 수 있었다”고 했다. 이어 “화이자는 AI 기반 감염 감시와 지역별 질병 패턴 분석을 통해 팬데믹 대응 역량을 강화해 2021~2022년 동안 전 세계 14억명에게 치료와 지원을 제공했다”며 “2027년까지 매년 10억명의 건강한 삶을 돕는 것이 목표”라고 말했다. 이어 정승희 한국화이자제약 실사용증거(RWE) 생성팀 이사는 ‘환자 중심 실사용증거’를 주제로 발표를 진행했다. 정 이사는 실제 진료 환경에서 생성되는 데이터를 활용한 연구가 환자 맞춤 치료 전략에 어떤 도움을 주는지 설명하며 RWE가 미래 의료의 중요한 기반이 될 것이라고 말했다. 정 이사는 “임상시험은 제한된 기간·인구집단·조건에서 수행되기 때문에 실제 진료현장과 차이가 크다”며 “소아·노인·임산부처럼 임상시험에서 배제된 환자군, 다양한 인종과 동반질환, 생활습관 차이로 인해 실제 효과와 안전성이 임상결과와 달라지는 경우가 많아 이런 격차를 좁히기 위해 실사용데이터(RWD)와 RWE가 중요하다”고 강조했다. RWE는 임상시험 외에서 생성되는 모든 건강 데이터(보험 청구, 병원 EMR, 환자 보고 데이터)인 RWD를 분석해 규제기관에 제출 가능한 수준의 임상적 근거로 제작된다. RWE는 환자 규모 파악, 임상시험 설계, 연구 지역 선정 등 R&D 의사결정 등 연구개발 초기 단계부터 활용되며 국내에서는 허가 2~3년 전부터 해당 질환의 미충족 수요 분석에 활용하고 있다. 최근 환자 중심 RWE도 빠르게 확산 중이다. 그는 “기존에는 ‘효과의 유무’가 중심 평가였다”며 “지금은 삶의 질·기능 회복·일상 복귀 가능성이 중요한 지표가 되면서 환자·보호자 참여가 연구 전 과정에 포함되고 있다”고 설명했다. 이어 “화이자 역시 전 세계 RWD 수집 전담 조직을 운영해 여성용으로 허가된 유방암 치료제의 남성 적용 확대, 프리베나 백신의 실제 효과 평가 등 다양한 RWE 기반 연구를 진행하고 있다”며 “RWE는 환자·의료진·규제기관·보험자 모두에게 더 나은 의사결정을 가능하게 하는 핵심 도구로 자리 잡았고 환자 중심 헬스케어의 실현을 위한 필수 요소가 됐다”고 강조했다. 마지막으로 이정훈 한국청년암협회 또봄 대표가 연단에 올라 ‘암, 낙인이 아닌 이름으로’를 주제로 발표했다. 그는 암 환자에 대한 사회적 인식을 바꾸기 위한 활동과 환자 경험 개선을 위한 다양한 목소리를 전했다. 특히 암에 대한 편견을 줄이고 환자들이 일상으로 복귀할 수 있도록 돕기 위한 지원의 중요성을 강조해 참석자들의 공감을 얻었다. 이 대표는 “젊은 암 환자들은 병 자체보다 ‘낙인’이 더 큰 고통이 된다”며 “암 경험을 공개하길 어려워하는 분위기 때문에 지원과 정보에서 더 멀어지는 악순환이 반복되고 있다”고 말했다. 그는 본인 역시 4기 림프종 진단을 받고 5개월 만에 치료를 마친 경험을 소개하며 “젊은 층은 병이 빠르게 진행되지만 회복 속도도 빠를 수 있다"며 "제때 진단과 치료를 받는 것이 중요하다”고 강조했다. 이 대표는 젊은 암 경험자들의 사회 복귀와 심리적 회복을 돕기 위해 ‘또봄’을 설립했다. 협회는 여행 프로그램, 편견 해소 캠페인, 커뮤니티 활동 등 다양한 프로젝트를 진행하며 암 경험자들이 일상으로 자연스럽게 복귀할 수 있는 환경 조성에 힘쓰고 있다. 그는 “암 경험자를 특별하게 대할 필요는 없이 평소처럼 대하는 것이 가장 큰 응원”이라며 “앞으로도 편견을 줄이고 목소리를 낼 수 있는 장을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2025-12-03 21:55:29
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최태원 "SK하이닉스 기술력, 이미 증명...오픈AI만 HBM 월 90만장 요청"
[이코노믹데일리] 최태원 SK그룹 회장이 AI 산업의 지속가능한 성장을 위해 규모 경쟁에서 효율 경쟁으로의 패러다임 전환이 필요하다고 강조했다. 폭발적인 AI 수요에 대응하기 위해 HBM 생산 확대, AI 데이터센터 구축, 제조 AI 도입 등 세 가지 솔루션을 제시했다. 이를 위해 오픈AI·엔비디아·AWS 등과의 협력을 본격화한다는 계획이다. 최 회장은 3일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘SK AI Summit(서밋) 2025’ 기조연설에서 AI의 다음을 위해 ‘지금’ 해야 할 노력들에 대한 견해를 밝혔다. "SK그룹 전체의 미션은 가장 효율적인 AI 솔루션을 만드는 것"이라며 "더 이상 스케일 경쟁이 아닌 효율의 경쟁으로 패러다임 전환이 필요하다"고 밝혔다. SK AI 서밋은 반도체, 에너지설루션, AI 데이터센터, 에이전트 서비스 등 모든 영역에 걸친 AI 경쟁력을 국내외 기업과 학계에 소개하고 글로벌 빅테크와 최신 AI 동향을 공유하며 미래 발전 방향을 모색하는 행사다. 지난해 온∙오프라인으로 3만명 가량 참여했으며 올해는 ‘AI Now & Next’를 주제로 열렸다. 최 회장은 AI 시장의 전례 없는 수요 급증에 비해 공급이 이를 따라가지 못해 심각한 불균형이 발생할 것이라고 경고했다. 그는 "서밋 내내 거의 모든 정상들이 AI 관련 얘기를 나눴다"며 "세상의 거의 모든 리소스를 동원해 AI를 놓고 있고 매일 자고 일어나면 새로운 뉴스가 터질 정도로 변화 속도가 빠르다"고 말했다. AI 데이터센터 투자 규모는 2020년 2300억 달러에서 올해 6000억 달러로 연평균 24%씩 증가했다. 하지만 최 회장은 "오픈AI의 스타게이트 프로젝트는 5000억 달러(약 700조원), 메타는 2028년까지 600~800억 달러 투자를 계획하고 있다"며 "AI 인프라 투자는 기하급수적하게 늘어날 확률이 존재한다"고 전망했다. 그는 AI 수요 폭증의 원인으로 ▲인퍼런스 본격화 ▲B2B 영역의 AI 도입 ▲에이전트 AI 등장 ▲소버린 AI 부상 등 네 가지를 꼽았다. 특히 "한 단계가 끝나기도 전에 다음 단계가 바로 오다 보니 기업에서 뭔가 만들어 내기도 전에 모델이 바뀌고 새로운 컴퓨팅 파워가 필요한 상황이 반복된다"고 설명했다. 다만 공급 측면에서는 문제가 심각하다. 최 회장은 "솔직히 말해서 AI 컴퓨팅 파워 공급은 수요 성장세를 따라하기 어렵다"며 "상당한 미스매치가 일어날 것"이라고 경고했다. 그는 "작년까지는 GPU가 주요 병목이었지만 이제는 에너지를 비롯한 다른 요소들도 다 병목으로 존재하기 시작했다"며 "정확한 수요 예측이 안 된다는 것도 문제"라고 지적했다. 최 회장은 이러한 상황에서 효율성 중심의 접근이 필요하다고 강조했다. 그는 "스케일만 갖고 싸우면 너무 많은 돈이 투입되고 상당히 비효율이 일어난다"며 "스케일로만 승부한다면 AI 양극화가 심화될 수 있다"고 우려했다. 이어 "효율성을 높여 리소스가 적은 나라도 AI에 접근이 용이하고 혜택을 볼 수 있어야 한다"고 설명했다. SK는 효율적 AI 솔루션을 위해 세 가지 영역에서 해법을 찾고 있다. 첫 번째가 메모리 관련 솔루션이다. 최 회장은 "AI 칩 성능 향상을 가로막는 진짜 제약은 메모리 대역폭"이라며 "현재 유일한 해결책은 HBM 사용 개수를 늘리는 것"이라고 설명했다. 실제로 과거 GPU 하나당 HBM 하나를 매칭하던 것이 현재는 12개 이상까지 늘어나고 있다. 이는 메모리 칩 공급량을 전례 없이 빠른 속도로 소진시키며 스마트폰·PC·서버 등 기존 시장 전체에 영향을 주고 있다. 최 회장은 "이제는 성능이 아니라 공급 자체가 병목"이라며 "너무 많은 기업으로부터 메모리칩 공급 요청을 받고 있다"고 말했다. 오픈AI의 스타게이트 프로젝트는 월 90만 장의 HBM 공급을 요청했고 이는 현재 전 세계 전체 HBM 월 생산량의 두 배에 달하는 규모다. 최 회장은 "오픈AI도 미래에 데이터센터를 구축하고 AI 인프라를 최적화하는 핵심이 HBM이라는 것을 인정하고 있다"고 밝혔다. SK는 이에 대응하기 위해 생산능력 확대와 기술 개선을 병행한다. SK하이닉스는 최근 청주 HBM 공장 완공을 앞두고있으며 내년부터 본격 생산에 들어간다. 특히 2027년 가동 예정인 용인 클러스터의 규모를 구체적으로 공개했다. 최 회장은 "용인 클러스터는 커다란 팹 4개가 들어갈 수 있도록 설계했고 팹 하나에 청주 같은 팹이 6개 들어갈 수 있다"며 "완성되면 청주 팹 24개가 동시에 들어가는 규모"라고 설명했다. 기술 측면에서는 초고용량 메모리칩 개발과 NAND 컨셉 도입으로 병목을 해소할 계획이다. 최 회장은 "하이닉스 기술력은 이미 업계에 증명됐다"며 "젠슨 황조차 이제 내게 더 이상 개발 속도 이야기는 하지 않는다. 우리가 충분히 준비돼 있다는 얘기"라고 자신했다. 두 번째 솔루션은 AI 데이터센터 레벨의 접근이다. 최 회장은 "미래 메모리 칩과 컴퓨팅이 가장 효율적으로 돌아가려면 근본적으로 설계부터 다르게 구축된 AI 인프라가 필요하다"며 "스스로 데이터센터를 구축하고 칩 레벨부터 시스템, 전력, 운영까지 포함해 가장 효율적인 인프라 솔루션을 제공하겠다"고 밝혔다. 구체적으로 지난 8월 가산에 정부와 협력해 국내 단일 규모로 가장 큰 블랙웰 B200 기반 AI 컴퓨팅 클러스터를 구축했다. 장기적으로는 울산에 1기가급 AI 데이터센터 구축을 목표로 하고 있으며 AWS와 100메가와트 규모 계약을 체결해 2027년 오픈할 예정이다. 오픈AI와도 서남권에서 새로운 형태의 미래형 AI 데이터센터를 공동 구축한다. 세 번째 솔루션은 'AI 문제를 AI로 푸는 것'이다. 최 회장은 "하이닉스의 생산 효율과 스피드로는 AI 생태계가 요구하는 수요를 다 따라가기 쉽지 않다"며 "메모리칩 생산과 데이터센터 운영에도 AI를 적용하고자 한다"고 밝혔다. 특히 엔비디아와의 협업을 통해 메모리칩 생산에 AI를 적용하는 것을 본격화했다. 최 회장은 "엔비디아의 옴니버스를 활용해서 생산 효율을 획기적으로 높이도록 하겠다"며 "이게 바로 지난주 SK와 엔비디아가 발표한 매뉴팩처링 AI 클라우드의 협력"이라고 소개했다. 궁극적으로는 자율형 공장을 구축할 계획이다. 최 회장은 세 가지 솔루션 모두 SK 혼자서 할 수 있는 것이 아니라고 강조했다. 그는 "파트너와 함께 처음부터 공동으로 솔루션을 설계하고 개발해 나가는 게 SK의 AI 전략의 핵심"이라며 "우리는 파트너와 경쟁하지 않는다. 고객이나 파트너에게 도움이 되는 방향을 계속 파트너십의 근간으로 삼고 있다"고 말했다. 그는 "SK는 국내 기업뿐 아니라 빅테크나 스타트업, 각국 정부까지 포함한 다양한 파트너들과 AI 사업 기회를 만들어 낼 것이고 최고 효율의 AI 솔루션을 찾아낼 것"이라고 강조했다.
2025-11-03 15:42:55