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원·달러 환율, 1500원대서 1300원대 급등락… 연말까지 변동성 이어질까 [경제일보] 원·달러 환율이 지난 7월 이후 1500원대에서 1300원대까지 급등락한 가운데 연말까지 변동성 장세가 이어질 것으로 보인다. 미국 긴축 기조와 엔화 흐름 등 대외 변수에 더해 개인 투자자의 국내 주식 매도 자금이 해외로 향할 가능성 등이 잠재 변수로 거론된다. 환율은 지난 7월 2일 1555.8원까지 올라 지난 2009년 이후 가장 높은 수준을 기록했다. 이후 지난 9일 1336.1원까지 내려 두 달여 만에 200원 넘게 하락했다. 흐름은 이달 중순부터 바뀌었다. 미국 연방준비제도(Fed·연준)는 지난 16일 기준금리를 연 3.50~3.75%에서 3.75~4.00%로 0.25%포인트 올렸다. 지난 2023년 7월 이후 처음이다. 점도표에서는 FOMC 위원 18명 가운데 16명이 연내 추가 인상 가능성을 열어뒀다. 일본은행(BOJ)은 지난 18일 정책금리를 1.00%에서 1.25%로 올렸다. 그러나 긴축 속도가 기대만큼 빠르지 않을 것이란 인식이 퍼지며 엔화는 오히려 약세를 보였다. 엔화가 더 약해지면 일본 당국의 시장 개입 가능성이 커질 수 있다. 이에 원·달러 환율은 지난 21일 장중 1387.9원까지 상승했다. 그러나 △수출업체 달러 매도(네고) 물량 △외국인의 국내 주식 순매수 △국제유가 하락 등에 하루 만에 1350원대로 떨어졌다. 30일 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 주간 거래 종가 1352.8원을 기록했다. 직전 거래일 종가(1356.7원)보다 3.9원 내린 수준이다. 3분기 말일을 맞아 수출업체의 달러 매도 물량이 나온 영향으로 풀이된다. 분기 말일에는 수출업체들이 결산과 자금 확보 등을 위해 보유한 달러를 원화로 바꾸는 경우가 많다. 이 과정에서 달러 공급이 늘어 원·달러 환율이 내리는 경향이 있다. 다만 최근 미국 국채 금리 상승은 추후 환율 상승 요인으로 작용할 수 있다. 미국 국채 금리가 오르면 위험자산인 원화보다 안전자산인 달러에 대한 선호가 커지기 때문이다. 미국 30년물 금리는 지난 29일(현지시간) 장중 5.613%까지 올라 지난 2002년 6월 이후 가장 높은 수준을 기록했다. 미 경제전문매체 CNBC는 미·이란 전쟁으로 고유가가 이어지며 인플레이션 우려가 커지자 국채 매도세가 나타났다고 분석했다. 그러나 대외 변수는 여전히 남아 있다. 국내 원유는 약 70%를 중동산 두바이유에 의존해 호르무즈 해협 재개방은 원·달러 환율 상승 요인으로 작용한다. 트럼프 미국 대통령은 지난 26일(현지시간) 이란의 종전안을 거부했다가 곧이어 추가 협상 가능성을 언급한 바 있다. 대미투자 결정도 변수로 꼽힌다. 협상이 한국에 불리하게 진행되거나 투자 확대를 요구하는 미국의 압박이 커지면 원화 하락 압력이 커질 수 있다. 현재 원화값을 떠받치는 핵심 요인 중 하나가 수출기업의 네고 물량인데 대미 투자 부담이 커지면 수출기업이 달러를 원화로 바꾸는 시점을 늦출 가능성이 커지기 때문이다. 개인의 해외 투자 자금은 잠재 변수로 거론된다. 내국인의 미국 주식 순매수는 지난 7월 46억4000만 달러에서 이달 6억2000만 달러로 감소했다. 증권가에서는 원·달러 환율이 당분간 박스권에 머무를 것으로 내다봤다. 일각에서는 연말로 갈수록 1400원대를 바라볼 가능성도 열어둬야 한다는 전망도 나온다. 한·미 기준금리 차가 1%포인트까지 벌어진 가운데 미국 시장금리 상승세가 이어지면 원화 약세 압력이 커질 수 있기 때문이다.2026-09-30 16:18:12
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오픈AI, 'GPT-5.6' 전면 개방…AI 전쟁, 성능 넘어 '토큰 효율'로 [경제일보] 프런티어 AI 경쟁의 무게중심이 최고 성능에서 비용 대비 성능으로 옮겨가고 있다. 오픈AI가 코딩·추론·보안 능력을 높이면서 토큰 사용량을 줄인 GPT-5.6을 정식 출시했다. 오픈AI(CEO 샘 올트먼)는 9일(현지시간) 제한적 사전 공개를 마치고 GPT-5.6 제품군을 일반에 제공한다고 밝혔다. 최상위 모델 ‘솔(Sol)’, 성능과 비용의 균형을 맞춘 ‘테라(Terra)’, 속도와 가격 경쟁력을 강조한 ‘루나(Luna)’로 구성됐다. GPT-5.6은 챗GPT와 코덱스, API를 통해 전 세계에 순차 적용된다. 챗GPT 유료 이용자는 추론 강도 ‘중간’ 이상에서 솔을 사용할 수 있다. 코덱스와 챗GPT 워크에서는 요금제에 따라 3개 모델을 선택할 수 있으며 API에서는 솔·테라·루나가 모두 제공된다. 오픈AI가 이번에 전면에 내세운 것은 ‘달러당 성능’이다. 더 많은 토큰을 투입해 점수를 높이는 기존 방식에서 벗어나 같은 비용으로 더 많은 작업을 끝내거나 동일한 결과를 더 싸게 제공하겠다는 전략이다. 올트먼 CEO는 CNBC 인터뷰에서 “GPT-5.6 솔의 에이전틱 코딩 작업 토큰 효율이 54% 향상됐다”며 기업 고객이 AI 비용 대비 가치를 중시하고 있다고 강조했다. 성능은 분야별로 엇갈렸다. 오픈AI가 공개한 터미널-벤치 2.1에서 솔은 88.8%로 앤트로픽의 미토스5(88%)를 근소하게 앞섰다. 사이버짐에서도 84.5%를 기록해 미토스5(83.8%)보다 높았다. 장기 전문 업무 수행 능력을 평가하는 ‘에이전트의 마지막 시험’에서는 52.7%로 페이블5(40.5%)와 오퍼스4.8(45.2%)을 웃돌았다. 모든 코딩 지표에서 우위에 선 것은 아니다. SWE-벤치 프로에서는 솔이 64.6%를 기록해 미토스5(80.3%)와 오퍼스4.8(69.2%)에 뒤졌다. 익스플로잇벤치에서도 73.5%로 미토스5(78%)보다 낮았다. 특정 벤치마크 승리를 모델의 전반적 우위로 해석하기 어려운 이유다. 아티피셜 애널리시스 지능지수에서도 솔은 58.9점으로 페이블5(59.9점)에 이어 2위를 기록했다. 다만 오픈AI는 솔이 페이블5와 한 점 이내 성능을 내면서 작업 시간은 61% 줄이고 추정 비용은 절반 수준으로 낮췄다고 설명했다. 사이버보안 능력이 높아진 만큼 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 일반 공개 전 약 70만 A100 환산 GPU 시간을 자동 레드티밍에 투입했으며 실시간 검사와 계정 단위 모니터링을 함께 적용했다. 다만 자체 평가에서 GPT-5.6은 생물학과 사이버보안 분야 모두 ‘치명적 위험’ 기준을 넘지 않았다고 밝혔다. API 가격은 100만 토큰당 입력·출력 기준 솔 5달러·30달러, 테라 2.5달러·15달러, 루나 1달러·6달러다. GPT-5.6의 승부수는 최고 점수 하나가 아니라 성능과 속도, 비용을 함께 낮추는 데 있다. 기업용 AI 시장에서 모델의 경제성이 새로운 선택 기준으로 굳어질지 주목된다.2026-07-10 14:47:05
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오픈AI, 첫 자체 AI칩 '할라페뇨' 공개…엔비디아 의존 줄이기 시동 [경제일보] 오픈AI가 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 AI 반도체 ‘할라페뇨’를 공개했다. 챗GPT와 코덱스 등 대형 AI 서비스를 운영하며 커진 추론 비용을 낮추고 엔비디아 GPU 의존도를 줄이려는 전략이다. CNBC에 따르면 오픈AI와 브로드컴은 24일 현지시간 추론 특화 AI 칩 할라페뇨를 공개했다. 할라페뇨는 범용 GPU를 개량한 제품이 아니라 대형언어모델 추론을 위해 처음부터 설계한 맞춤형 반도체다. 오픈AI는 올해 말부터 이 칩을 데이터센터에 배치할 계획이다. AI 반도체 시장에서 추론은 새 격전지로 떠올랐다. 모델을 학습시키는 단계에는 막대한 연산 자원이 필요하지만 실제 서비스에서는 이용자 요청에 답하는 추론 비용이 계속 발생한다. 챗GPT처럼 글로벌 이용자가 많은 서비스는 추론 효율이 곧 운영비와 수익성에 직결된다. 오픈AI는 초기 테스트에서 할라페뇨의 전력 대비 성능이 기존 최상위 AI 칩보다 개선됐다고 밝혔다. 브로드컴의 호크 탄 최고경영자는 로이터통신과의 인터뷰에서 엔비디아 블랙웰과 구글 TPU에 견줄 성능을 언급했다. 다만 양사는 최종 성능 측정이 진행 중이라며 세부 수치는 공개하지 않았다. 실제 경쟁력은 데이터센터 배치 이후 전력 효율과 안정성, 단가가 확인돼야 판단할 수 있다. 이번 공개는 오픈AI의 풀스택 전략과 맞물린다. 오픈AI는 모델과 서비스뿐 아니라 칩과 메모리 시스템, 네트워크, 데이터센터 운영까지 직접 통제하려는 방향으로 움직이고 있다. AI 서비스 이용량이 커질수록 외부 GPU 공급에만 의존하기 어렵기 때문이다. 공급 부족과 높은 가격, 전력 부담은 AI 기업의 공통 과제다. 빅테크의 자체 칩 개발도 같은 흐름이다. 구글은 TPU를 통해 자사 AI 모델과 클라우드 서비스에 맞춘 연산 인프라를 구축했다. 아마존은 학습용 트레이니움과 추론용 인퍼런시아를 운영하고 있다. 마이크로소프트와 메타도 자체 AI 가속기 개발에 투자하고 있다. 오픈AI의 할라페뇨 공개는 이 대열에 본격 합류했다는 신호다. 엔비디아에 미칠 영향은 단기적으로 제한적이라는 시각이 많다. 자체 칩은 특정 서비스와 추론 환경에 최적화되는 경우가 많다. 대규모 학습과 범용 AI 인프라에서는 엔비디아 GPU의 생태계와 소프트웨어 경쟁력이 여전히 강하다. 다만 추론 영역에서 맞춤형 ASIC이 늘어나면 AI 반도체 시장의 성장 축은 더 넓어질 수 있다. 국내 반도체 업계에도 파급력이 있다. 빅테크가 자체 AI 칩을 늘리면 고대역폭메모리와 첨단 패키징 수요도 함께 커진다. 삼성전자와 SK하이닉스 같은 메모리 기업에는 새로운 고객군이 늘어나는 효과가 기대된다. 다만 할라페뇨에 어떤 HBM이 탑재됐는지는 공개자료 기준으로 확인되지 않아 특정 공급사를 단정하기는 어렵다. 오픈AI의 과제는 기술 공개 이후 수익성 입증이다. 자체 칩이 실제로 추론 비용을 낮추고 서비스 속도와 안정성을 높여야 한다. IPO 가능성이 시장에서 거론되는 만큼 인프라 비용을 통제할 수 있다는 점도 투자자에게 중요한 메시지가 될 수 있다. AI 경쟁은 모델 성능만으로 끝나지 않는다. 더 좋은 답을 더 싸고 빠르게 제공하는 인프라 경쟁으로 옮겨가고 있다. 할라페뇨는 오픈AI가 엔비디아 생태계에서 벗어나겠다는 선언이라기보다 비용과 성능을 직접 통제하려는 첫 시도에 가깝다. 이 칩이 데이터센터에서 검증되면 AI 반도체 시장은 GPU 중심에서 맞춤형 추론 칩 경쟁으로 한 단계 더 갈라질 전망이다.2026-06-25 16:53:13
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