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그래픽칩을 AI 엔진으로…젠슨 황, 美 국가과학훈장 [경제일보] 그래픽처리장치(GPU)를 과학 연구와 인공지능(AI)의 핵심 연산 기반으로 발전시킨 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 미국 국가과학훈장을 받았다. 반도체 설계와 소프트웨어를 함께 발전시켜 대규모 병렬 컴퓨팅의 활용 범위를 넓힌 공로를 인정받았다. 백악관에 따르면 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 8일(현지시간) 백악관에서 열린 ‘과학: 새로운 황금시대’ 정상회의에서 황 CEO에게 국가과학훈장을 직접 수여했다. 백악관은 GPU를 범용 컴퓨팅 아키텍처로 발전시킨 혁신이 과학 컴퓨팅과 초지능 분야의 진전을 뒷받침했다고 수훈 이유를 설명했다. 엔비디아가 제공한 추가 사진에는 황 CEO가 부모님과 함께한 모습도 담겼다. 회사에 따르면 부친은 화학공학자, 모친은 초등학교 교사로 일한 경력이 있다. 국가과학훈장은 미국 정부가 과학자와 공학자에게 수여하는 최고 영예다. 미국 국립과학재단(NSF)에 따르면 1959년 의회가 제정했으며 물리·생명과학, 수학, 공학, 사회·행동과학 등에서 지식 발전에 뛰어난 기여를 한 인물을 대상으로 한다. 대통령이 임명한 과학자·공학자 위원회가 후보자를 평가하고 대통령이 훈장을 수여한다. 황 CEO의 수훈을 이해하는 핵심은 GPU의 역할 변화다. 화면에 그래픽을 구현하는 데 활용되던 GPU의 병렬처리 능력을 과학·공학 계산과 AI 개발에 사용할 수 있도록 확장한 것이다. 여러 계산을 동시에 수행하는 구조는 방대한 데이터를 처리하는 연구와 AI 연산의 기반이 됐다. 엔비디아가 2006년 선보인 병렬 컴퓨팅 플랫폼 ‘쿠다(CUDA)’가 이러한 전환을 이끌었다. 쿠다는 개발자가 GPU의 연산 능력을 프로그램에서 활용할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기반이다. 개발 도구와 라이브러리를 제공해 연구자들이 각자의 응용 프로그램을 GPU로 가속할 수 있게 했다. 엔비디아 공식 자료는 쿠다의 활용 사례로 고성능 컴퓨팅과 신약 연구, 자율주행, 딥러닝 등을 제시한다. 이번 수훈 사유에도 프로세서 설계와 소프트웨어 혁신이 함께 명시됐다. 칩의 계산 성능과 이를 실제 연구에 활용하는 개발 환경을 결합한 공로를 평가한 셈이다. 황 CEO는 1993년 엔비디아를 공동 창업한 이후 회사를 이끌고 있다. 오리건주립대에서 전기공학 학사, 스탠퍼드대에서 전기공학 석사 학위를 받았으며 엔비디아 창업 전에는 AMD와 LSI로직에서 근무했다. 이날 국가과학훈장은 황 CEO 외에도 일론 머스크, 구글 공동창업자 세르게이 브린, 리사 수 AMD CEO에게 수여됐다. 마이클 델 델테크놀로지스 CEO와 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 별도의 국가기술혁신훈장을 받았다. 백악관은 이번 수훈자들이 병렬 컴퓨팅과 반도체, 대규모 인프라 분야에서 미국의 과학·기술 발전에 기여했다고 밝혔다.2026-10-10 12:46:13
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10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
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짓고 운영까지 맡는다…KT 클라우드, 청라 50MW로 AIDC 사업 확대 [경제일보] KT 클라우드가 인천 청라에 50MW급 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 구축하며 수도권 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 특히 청라 데이터센터를 직접 설계하고 구축·운영하는 DBO 사업자로 참여하고 AI 연산용 인프라와 범용 클라우드를 한 시설에 함께 수용하면서 수도권 AI 데이터센터 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 7일 KT 클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AI 데이터센터 사업에 DBO(설계·건설·운영) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 청라 AI 데이터센터는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축되며 올해 4분기 착공해 오는 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. 이번 사업은 KT 클라우드가 지난달 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 제시한 수도권 AIDC 확대 전략의 구체적인 사업 사례라는 점에서 주목된다. 당시 KT 클라우드는 수도권에 고객 맞춤형 AIDC를 구축하고 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 거점을 연결해 오는 2031년까지 20여개 사이트에서 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보하겠다는 계획을 공개했다. 청라 데이터센터가 구축되면 수도권 서부 지역에서 대규모 AI 연산 수요를 수용하는 새로운 거점 역할을 맡게 된다. KT 클라우드는 청라 데이터센터가 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있고 김포공항과 인천국제공항에도 인접해 국내외 IT 기업을 대상으로 한 접근성을 확보할 수 있다고 설명했다. 특히 청라 데이터센터는 KT 클라우드가 가산·목동 등 기존 데이터센터와 연결해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 거점 간 네트워크 연속성을 강화한다는 구상의 핵심이다. 단일 데이터센터의 수용 용량을 늘리는 것보다 수도권 곳곳에 AIDC를 분산하고 이를 네트워크로 연결해 고객이 필요한 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하겠다는 기존 전략을 구체화하는 방식이다. 청라 데이터센터의 사업 방식도 주목된다. KT 클라우드는 단순히 데이터센터 운영을 맡는 것을 넘어 설계 컨설팅부터 주요 설비 공사, 안정성 검증과 운영까지 담당하는 DBO 파트너로 참여한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 맡는다. AI 데이터센터의 경우 일반 데이터센터보다 전력과 냉각, 설비 안정성에 대한 요구 수준이 높은 만큼 설계 단계부터 운영까지 통합하는 역량이 중요하다. KT 클라우드가 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 DBO 사업자로 참여하는 것도 AI 인프라 확대 과정에서 구축과 운영 역량을 함께 확보하기 위한 것으로 풀이된다. 사업 구조는 AI와 기존 클라우드 수요를 동시에 수용하는 하이브리드 형태로 설계된다. 데이터센터 내부를 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'으로 나눠 서로 다른 고객 수요에 대응한다. AI 존에는 D2C(다이렉트 투 칩) 방식의 액체냉각 기술이 적용된다. AI 학습과 추론을 위해 고밀도 GPU 서버를 대규모로 운영할 경우 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 데이터센터의 성능과 운영비용에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. KT 클라우드가 액체냉각을 적용하는 것도 고밀도 AI 인프라를 안정적으로 운영하기 위한 기술적 기반을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 클라우드 존에서는 범용 클라우드 서비스를 수용한다. AI 수요가 빠르게 늘고 있지만 모든 고객이 고밀도 GPU 인프라를 필요로 하는 것은 아닌 만큼, AI 전용 인프라와 기존 클라우드 수요를 하나의 시설에서 동시에 확보해 고객 포트폴리오를 넓히는 구조다. 데이터센터 운영에는 KT 클라우드가 자체 개발한 통합 관리 솔루션 'DIMS(데이터센터 인프라스트럭처 매니지먼트 시스템)'도 적용한다. 데이터센터의 주요 인프라를 통합적으로 관리해 운영 안정성을 높이는 동시에 향후 여러 거점의 데이터센터를 효율적으로 운영하기 위한 기반으로 활용할 수 있다. 특히 KT 클라우드는 자체 데이터센터를 늘리는 데 그치지 않고 DBO 방식으로 외부 AIDC 구축 사업에도 참여하면서 설계·구축·운영 역량을 사업화하고 있다. 청라 사업에서 축적되는 경험을 향후 다른 AIDC 사업 수주로 확대할 전망이다. KT 클라우드는 청라 외에도 비수도권에서는 군산 등을 중심으로 대규모 AIDC 구축을 추진하고 있다. 수도권에서는 고객과 가까운 위치에서 고밀도 AI 연산과 B2B 수요를 확보하고, 비수도권에서는 전력과 부지 확장성을 활용해 대규모 AI 인프라를 수용하는 방식으로 지역별 역할을 나누는 전략이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 수도권과 비수도권을 합쳐 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표를 유지하고 있다. 청라 사업을 시작으로 향후 다른 수도권 거점의 구축이 얼마나 빠르게 구체화되는지, 액체 냉각 등 차세대 기술을 적용한 AIDC를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 이 목표 달성의 주요 관전 포인트가 될 것으로 전망된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "청라 AI 데이터센터는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대한다"며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 말했다.2026-10-07 17:24:21
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리사 수 AMD CEO 7개월 만에 방한…삼성·NPU 협력 확대 주목 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장에서 엔비디아와 경쟁하고 있는 AMD의 리사 수 회장 겸 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 다시 한국을 찾는다. 지난 3월 삼성전자와 네이버, 국내 AI 스타트업 등으로 협력 대상을 넓힌 데 이어 이번에는 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들과 직접 만나면서 국내 AI 반도체 생태계와의 연계를 강화한다. 7일 관련 업계에 따르면 수 CEO는 이날 오전 국내 NPU 기업 관계자들과 간담회를 갖는다. 오후에는 서울 용산구 드래곤시티에서 열리는 ‘AMD 게이머 데이’에 참석할 예정이다. 게이머 데이에는 수 CEO와 함께 잭 후인 AMD 수석부사장도 참석한다. 행사 종료 후에는 수 CEO가 취재진의 질문에 답하는 도어스테핑도 예정돼 한국 기업들과의 추가 협력 계획에 대한 발언이 나올지 관심이 쏠린다. AMD는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 모두 설계·공급하는 종합 반도체 기업이다. AI 가속기 시장에서는 엔비디아의 대항마로 꼽히며 자체 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 ‘ROCm’을 앞세워 AI 생태계 확대에 나서고 있다. 한국 기업들과의 협력은 지난 3월 수 CEO의 첫 방한을 계기로 빠르게 확대됐다. 당시 수 CEO는 이재용 삼성전자 회장과 승지원에서 회동한 데 이어 전영현 삼성전자 대표이사와도 별도로 만나 반도체 협력 방안을 논의했다. 삼성전자는 AMD의 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트’ 시리즈에 들어가는 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정되면서 양사의 AI 반도체 협력 범위도 구체화됐다. AI 가속기 성능 경쟁이 고도화될수록 HBM의 중요성이 커지는 만큼 AMD와 삼성전자의 협력이 향후 차세대 제품까지 이어질지가 관심사다. 국내 플랫폼·AI 기업과도 접점을 넓혔다. 수 CEO는 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 최수연 네이버 대표와 만나 ‘생태계 확장 및 차세대 인프라 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 김성훈 업스테이지 대표와는 AMD의 최신 GPU 공급과 대규모 도입 방안을 논의하며 협력 대상을 국내 AI 스타트업까지 확대했다. 정부와는 국산 AI 반도체를 포함한 이기종 컴퓨팅 환경 구축을 추진하고 있다. 수 CEO는 지난 방한 당시 대통령실과 국가인공지능전략위원회 관계자들을 만나 한국의 ‘AI 3강’ 전략과 글로벌 개방형 AI 생태계 구축 방안을 논의했다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 만나 AMD의 CPU·GPU와 국산 NPU를 결합하는 AI 컴퓨팅 인프라 구축·실증에도 뜻을 모았다. 특정 반도체에 연산을 집중하기보다 AI 서비스에 따라 서로 다른 연산 장치를 조합할 수 있는 환경을 구축하고 국내 기업이 참여할 수 있는 생태계를 마련한다는 구상이다. 양측은 관련 기술과 기업 간 협력을 뒷받침할 국내 ‘AI 우수 연구센터’ 설립에도 합의했다. AMD가 자체 GPU 판매에 집중하기보다 국산 NPU와 함께 활용할 수 있는 구조를 추진한다는 점에서 국내 AI 반도체 업체들과의 협력 가능성도 커지고 있다.2026-10-07 09:12:23
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![[2026 국감] AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 브레이크](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006144453107566.jpg)
AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 '브레이크' [경제일보] 정부의 내년도 인공지능(AI) 예산 확대가 모델 성능과 인프라에 집중되면서 AI 자체의 위험을 평가·통제할 투자도 늘려야 한다는 요구가 국정감사에서 나왔다. 과학기술정보통신부 소관 AI 예산 정부안은 9조4308억원이지만 안전·신뢰 분야는 274억원으로 약 0.3%에 머물렀다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 안전연구소의 인력·예산 확충 필요성을 인정하고 12월 종합계획을 발표하겠다고 밝혔다. 이주희 더불어민주당 의원은 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국감에서 “가속페달은 급속히 키워져 가고 있는데 브레이크는 지금 그대로인 상황”이라며 안전 분야 투자 확대를 촉구했다. 이 의원이 과기정통부에서 제출받은 자료에 따르면 내년 AI 성능·인프라 예산은 6조1490억원으로 전체의 65.2%다. 모델 개발, GPU 등 컴퓨팅 자원, 데이터 구축이 포함된다. 안전·신뢰 예산에는 안전성 평가·검증과 공격자 관점의 위험 시험, 딥페이크 대응, 윤리·영향평가 등이 분류됐다. 의원실이 제시한 기능별 기준에 따라 과기정통부가 세부 사업을 나눠 제출한 결과다. 두 분야의 예산 비율은 224대1로, 2024년 36대1보다 벌어졌다. 성능·인프라 예산은 올해보다 116% 늘어나지만 안전·신뢰 분야 증가율은 36%다. 안전 예산의 절대 규모가 늘어도 개발·인프라 투자 확대 속도를 따라가지 못하는 구조다. 274억원의 구성은 AI 안전 기술개발 152억원, 안전한 AI 활용 기반 조성 101억원, AI 신뢰성 및 산업 생태계 기반 조성 21억원이다. 뒤의 두 사업은 올해와 편성액이 같다. 이 의원은 안전 예산을 전체 AI 예산의 최소 1%로 높이고 단계별 확대 계획을 제시하라고 요구했다. 현 정부안의 AI 총액에 1%를 적용하면 약 943억원으로, 현재 안전·신뢰 편성액보다 약 669억원 많다. 핵심 쟁점은 AI를 사이버방어에 활용하는 능력과 AI의 행동을 통제하는 능력을 함께 확보하는 데 있다. 취약점을 찾아 공격을 막는 보안 특화 모델을 개발하는 동시에, 모델이 허용된 작업 범위를 벗어나거나 외부 시스템에 접근하는 위험을 평가하고 차단할 체계도 필요하다는 지적이다. 해외에서는 시험 중인 AI가 통제를 벗어난 실제 사고가 발생했다. 오픈AI는 지난 8월 공개한 조사보고서에서 7월 내부 사이버보안 평가 중 AI 모델들이 인터넷 격리 통제를 우회해 자사 연구 인프라와 허깅페이스 시스템에 침입했다고 밝혔다. 안전장치를 축소한 시험 환경에서 발생한 사건으로, 회사는 인터넷 접근 제한과 평가 환경 격리, 이상행동 감시를 강화하겠다고 설명했다. 영국 AI보안연구소(AISI)도 지난 8월 보고서에서 인터넷 접근을 허용하고 일부 안전 필터를 해제한 사이버 평가 도중 에이전트가 실제 인물·기관을 겨냥한 승인되지 않은 행동을 했다고 공개했다. 대응책으로 외부 접속 통제, 실시간 감시, 평가 환경 재설계를 제시했다. AI 안전 평가에는 모델을 시험하는 전문인력뿐 아니라 시험이 외부 피해로 이어지지 않도록 격리하는 인프라도 요구된다. 국내 평가 역량을 담당할 AI안전연구소의 인력 문제도 제기됐다. 이 의원은 인력이 26명에서 38명으로 늘었지만 해외 주요국보다 부족하다며 확충을 요구했다. 연구소는 AI 안전성 평가와 정책·기술 연구, 주요국 연구기관과의 협력을 맡고 있다. 이 의원은 정부 지원 모델의 학습·시험 과정에서 외부 접속을 어디까지 허용하는지, 이상행동이 발생하면 누가 실행을 중단하고 보고하는지 명확히 해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 관련 해외 사고로 인한 국내 기관 피해는 아직 확인되지 않았다고 설명했다. 배 부총리는 “고영향 AI나 AI의 안전성을 평가할 때 영국의 안전연구소에 많이 의뢰한다”며 국내 연구소의 인력과 예산을 늘려 역량을 확보하는 일이 중요하다고 밝혔다. 정부는 보안 특화 모델과 프론티어 AI 개발을 통한 사이버안보 대응도 추진한다. 과기정통부는 12월 ‘국가 AI 안전생태계 조성 마스터플랜’을 수립·발표할 계획이다. 배 부총리는 국가 AI 안전관리체계 구축, 첨단 AI 안전 대응 역량 강화, 국민 일상의 안전한 AI 환경 조성을 준비하겠다고 밝혔다.2026-10-06 14:46:43
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![[현장] R&D 머물던 양자 기술, 산업화 시동…산업계 지금부터 시장·생태계 만들어야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006114639339380.jpg)
R&D 머물던 양자 기술, 산업화 시동…산업계 "지금부터 시장·생태계 만들어야" [경제일보] 양자컴퓨팅이 아직 연구개발(R&D) 중심 단계에 머물러 있지만 향후 2~3년 안에 기술적 돌파구가 나타날 가능성이 있다는 전망이 나왔다. IBM과 SK텔레콤, 메가존클라우드 등 국내외 양자 기술·클라우드 기업들은 기술 완성도를 기다리기보다 지금부터 산업 현장의 활용처를 발굴하고 인력과 인프라를 확보하는 등 양자 산업 생태계 구축에 나서야 한다고 강조했다. 6일 서울 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '퀀텀 포럼'에서는 양자컴퓨터뿐 아니라 양자통신과 양자센싱 등 양자 기술 전반의 현재와 미래, 국내 산업 경쟁력 확보 방안 등이 논의됐다. 표창희 IBM 퀀텀사업총괄 상무는 이날 IBM의 양자컴퓨팅 기술 현황을 소개하며 양자컴퓨터가 산업 현장의 난제를 해결할 수 있는 단계에 가까워지고 있다고 설명했다. 표 상무는 "아직까지는 양자컴퓨터가 당장 활용되는 단계는 아니다"며 "실제 산업에서 풀기 어려웠던 문제를 해결할 수 있는 가까운 단계까지 도달했다"고 말했다. 특히 양자컴퓨터가 독립적으로 모든 연산을 수행하는 방식보다는 기존 고성능컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU) 등과 결합하는 하이브리드 방식이 중요해질 것으로 내다봤다. 동시에 양자컴퓨터의 성능이 충분히 높아진 이후를 기다리기보다 현재 산업계가 가진 문제를 먼저 정의하고 이를 양자컴퓨팅으로 해결할 수 있는지를 검증해야 한다고 평가했다. 표 상무는 "단순히 양자컴퓨터 자체적으로 하는 것이 아니라 기존에 사용했던 HPC와 GPU를 함께 활용하는 하이브리드 형태로 진행할 수 있다"며 "기술이 완성되기를 기다리는 것이 아니라 지금부터 실제 산업과 연구계에서 갖고 있는 문제를 인식하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "인력을 확보하고 관련 인프라를 마련하면서 AI와 HPC를 함께 활용할 수 있는 생태계를 만드는 것이 필요하다"고 진단했다. SK텔레콤도 양자 기술의 산업화를 위해서는 민관 협력을 통한 생태계 구축이 핵심이라고 강조했다. 류탁기 SK텔레콤 MNO R&D총괄 부사장은 현재 국내 양자산업이 아직 R&D 성격이 강하고 민간 시장이 충분히 열리지 않은 상황이라고 평가했다. 류 부사장은 "아직은 R&D 성격이 강한 스테이지로 민관 협력의 생태계 전략을 짜고 그것을 적재적소에 실행하는 것이 제일 중요하다"며 "아쉽게도 민간 시장이 아직은 별로 열리지 않았고, 국가 주도로 치고 나가는 전략도 필요하며 그것을 민간에서 서포트하는 전략도 필요할 것"이라고 말했다. 메가존클라우드는 양자컴퓨팅의 발전이 AI와 맞물리면서 산업 전반의 변화를 촉진할 수 있다고 전망했다. 김동호 메가존클라우드 CPO는 AI가 이미 산업과 일상에 깊숙이 들어온 것처럼 양자컴퓨팅 역시 향후 산업의 중요한 기술 축으로 자리 잡을 수 있다고 강조했다. 김 CPO는 AI와 양자컴퓨팅이 서로를 보완하는 방향으로 발전해야 한다고 강조했다. 양자역학 기반의 컴퓨팅 기술이 AI의 한계를 보완하고, AI가 다시 양자컴퓨팅의 발전과 활용을 이끄는 구조가 만들어질 수 있다는 설명이다. 특히 기술 발전 속도가 예상보다 빨라질 가능성도 제기했다. 김 CPO는 "기술적인 발전 관점에서 앞으로 2, 3년 안에 굉장히 큰 브레이크스루(돌파구)가 발생할 가능성이 있다"며 "현실로 다가온 양자컴퓨팅의 미래를 정부와 기업들도 준비해야 한다"고 전망했다. 다만 국내 양자산업이 실제 산업으로 성장하기 위해서는 민간 투자를 확대하고 시장을 만들어야 한다는 지적도 나왔다. 주정진 정보통신기획평가원(IITP) 양자 PM은 국내 양자 분야의 정부 연구개발 투자에서 기업과 대학·출연연 간 투자 규모에 차이가 있다고 설명했다. 주 PM에 따르면 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) 기준 8월 현재 정부의 양자 관련 R&D 투자에서 기업에 대한 투자는 약 180억원 수준인 반면 대학에는 약 1080억원이 투자됐다. 산업화를 촉진하기 위해서는 기업 투자를 확대할 필요가 있다는 설명이다. 주 PM은 "시장이 빠르게 성장해야 되는 것이 가장 핵심"이라며 "시장이 잘 확대될 수 있도록 정부가 많은 지원을 뒷받침해야 하는 중요한 시점"이라고 말했다. 정부의 양자 분야 투자와 산업화 정책도 장기적인 관점에서 추진될 전망이다. 주 PM은 양자 클러스터 사업을 10년 단위로 보고 있으며, 양자암호와 관련해서는 오는 2030년까지 공공 분야의 암호키 전환을 추진하고 개인 서명 분야는 오는 2031년까지 정부 차원의 준비가 이뤄질 것이라고 설명했다. 국내 양자컴퓨팅 기술이 실제 산업에 미칠 영향에 대해서는 전망과 현실 사이의 간극을 냉정하게 바라봐야 한다는 의견도 제기됐다. 윤지원 SDT 대표는 산업 관점에서는 시장 논리가 중요하지만 국내 시장과 생태계가 아직 미국과 유럽에 비해 부족하다고 지적했다. 윤 대표는 "산업의 관점에서 봤을 때는 시장 논리가 가장 중요하다"며 "안타깝게도 우리나라가 그걸 따라오지 못하고 있는 것이 실제로 기업을 하면서 느끼는 현실"이라고 말했다. 이어 "현실적으로 시장도 미국이나 유럽에 비해서는 없고 생태계도 없다"며 민간 중심의 산업 육성과 시장 창출이 필요하다고 강조했다.2026-10-06 11:57:20
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![[2026 국감] 배경훈 독파모 계속 간다…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006113833444559.jpg)
배경훈 "독파모 계속 간다"…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이어가면서 사이버안보와 고난도 문제 해결을 위한 프론티어 AI 사업을 별도로 추진하겠다고 밝혔다. 국산 모델의 산업·공공 활용을 넓히는 동시에 최첨단 AI 기술 확보에 대규모 자원을 투입하는 구상이다. 배 부총리는 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에서 박정하 국민의힘 의원의 질의에 “독파모는 계속 목표대로 가되” 프론티어 AI 사업을 추가하겠다고 답했다. 독파모는 2차 평가를 마치고 3차 개발 과정에 들어갔다고 설명했다. 그는 2차 결과물이 글로벌 모델 가운데 중위권 수준이라며, 3차에서는 세계적으로 활용되는 오픈웨이트 모델 수준에 근접하는 것을 목표로 제시했다. 오픈웨이트는 학습된 매개변수를 공개해 기업과 연구기관이 자체 환경에서 활용하거나 추가 학습할 수 있는 모델이다. 정부는 2차 결과물을 공공부문에 본격 확산하고 산업·연구 분야의 활용도 확대할 계획이다. 프론티어 AI 추가 추진 배경에는 글로벌 모델의 빠른 성능 향상이 있다. 지난해 설정한 개발 목표를 달성하는 것과 현재 최상위 모델에 대응하는 데 필요한 기술·자원 사이에 격차가 커졌다는 판단이다. 배 부총리는 기존 AI로 풀기 어려웠던 난제와 사이버안보에 대응할 AI 확보가 필요하다고 강조했다. 이른바 ‘미토스 쇼크’는 AI의 소프트웨어 분석 능력이 보안의 새로운 변수로 떠오른 계기다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 주요 소프트웨어에서 수천 건의 고위험 취약점을 찾아냈다고 밝혔다. AWS·구글·마이크로소프트 등과 취약점을 발견하고 수정하는 ‘프로젝트 글래스윙’도 출범시켰다. 보안 취약점을 찾는 AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 속도를 높이면서, 고성능 모델 확보가 국가 안보 의제로 확대되고 있다. 정부는 내년도 예산안에 약 4조7000억원 규모의 프론티어 AI 사업을 출자 방식으로 편성했다. 과기정통부의 예산안 설명에 따르면 최신 GPU 베라 루빈 약 1만 장을 확보하고, 고품질 학습데이터 구축에도 8000억원을 투입하는 구상이다. 모델 개발에 필요한 연산 자원과 데이터를 함께 늘리려는 것이다. 사업 운영 방식도 달라질 전망이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 지난 2일 기자간담회에서 기업별로 자원을 나눠 경쟁시키면서 GPU만 추가 지원하는 방식으로는 최상위 모델과의 격차를 좁히기 어렵다며 자원 집중의 필요성을 설명했다. 독파모에서 축적한 기술과 인재를 후속 개발로 연결하면서 별도 공모를 통해 프론티어 사업 수행 주체를 선정할 계획이다. 정부가 제시한 일정은 독파모 3차 개발을 내년 1월 말까지 진행하고 2월 중순 평가를 마쳐 최종 2개 기업을 선정하는 것이다. 프론티어 사업은 국회 예산 승인 이후 공모를 진행해 내년 2~3월 출자 대상을 선정하는 것을 목표로 한다. 국내 AI 정책은 모델 개발 경쟁에 더해 산업 현장의 활용 확대와 사이버방어 기술 확보를 병행하는 단계로 접어들고 있다.2026-10-06 11:39:22
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'TOP500 국내 1위' NHN클라우드, GPU부터 에이전트까지 기업 AI 공략 [경제일보] NHN클라우드가 대규모 GPU 인프라와 기업용 AI 에이전트 개발·운영 서비스를 묶어 기업과 공공기관의 AI 도입 수요를 공략한다. 세계 슈퍼컴퓨터 순위 20위에 오른 연산 인프라에 자원 관리와 업무 적용 도구를 결합해, 고객의 AI 구축부터 운영까지 지원한다는 전략이다. NHN클라우드는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI FESTA 2026’에서 AI 통합 브랜드 ‘NHN FactoryX’를 선보인다고 6일 밝혔다. 부스에서는 필요한 만큼 GPU를 빌려 쓰는 ‘GPUaaS’, GPU 운영 플랫폼 ‘GPU라이브’, AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 ‘에이전트 스튜디오’를 소개한다. 전시의 기반은 AI 데이터센터 ‘NHN FactoryX 서울’에 구축한 엔비디아 B200 GPU 4080장 규모의 단일 클러스터다. 여러 서버의 GPU를 연결해 하나의 대규모 연산 자원으로 활용하는 구조다. TOP500의 2026년 6월 공식 목록에 따르면 해당 시스템은 ‘NIPA(NHN Cloud)-CL-1’이라는 이름으로 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. 연산 시험인 린팩의 실측 성능은 137.4페타플롭스(PF)다. TOP500은 이 실측 성능을 기준으로 슈퍼컴퓨터 순위를 매긴다. NHN클라우드가 인프라와 운영 도구를 함께 내세우는 배경에는 GPU 확보 이후에도 이어지는 고객의 비용 부담이 있다. 대규모 AI를 운영하려면 서버 간 데이터를 빠르게 주고받는 네트워크와 전력·냉각 설비를 갖추고, 작업에 맞춰 GPU를 배분해야 한다. 비싼 GPU가 대기 상태로 남는 시간을 줄이는 것도 운영 비용에 영향을 준다. GPU라이브는 이러한 운영 문제를 다루는 도구다. 회사 측에 따르면 AI 모델을 학습시키는 작업과 답변을 생성하는 추론 작업을 구분하고, 작업 상황에 따라 자원을 배분해 유휴 GPU를 줄이도록 설계됐다. 이번 행사에서는 전문가가 GPU 활용 현황을 확인하는 기능과 주요 활용 방안을 설명한다. 에이전트 스튜디오는 확보한 연산 자원을 실제 AI 서비스 개발·운영으로 연결하는 역할을 맡는다. GPU 공급과 자원 관리, 에이전트 활용을 함께 제공하는 것은 고객의 AI 사업이 실험 단계에서 지속적인 운영으로 이어지도록 지원하려는 구성이다. NHN클라우드는 2020년 AI 제조 플랫폼 구축 사업 참여 이후 GPU 인프라를 구축·운영하며 전력과 냉각, 네트워크 설계 경험을 축적했다. 지난 5월 FactoryX를 공개할 때는 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성하고 전체 매출에서 차지하는 비중을 50% 이상으로 높이겠다는 목표도 제시했다. 공공 분야에서는 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호·개인정보보호 관리체계 인증(ISMS-P)을 기반으로 축적한 보안·운영 역량을 소개한다. 정부·공공기관의 요구에 맞춘 AI 인프라 설계와 구축을 지원한다는 방침이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 AI 페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN FactoryX의 기술과 서비스를 선보인다”고 말했다.2026-10-06 10:53:12
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SKT, 'AI 참모'에 위성통신 결합…국방 AI 사업 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 전장 데이터를 분석하는 ‘AI 참모’와 저궤도 위성통신·보안 기술을 묶어 국방 인공지능(AI) 전환 사업 확대에 나선다. 지휘관의 판단을 돕는 소프트웨어와 이를 뒷받침할 통신 인프라를 함께 제시하는 방식이다. SKT는 지난 1~5일 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 ‘2026 지상군페스티벌’에서 국방 AX(AI 전환) 기술을 전시·시연했다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 행사에 참가한 유일한 민간기업이다. 육군본부가 주관하는 이번 행사에서 국방 사업 브랜드 ‘T 밀리터리’를 내걸고 정책홍보관에 참여했다. 핵심 전시물은 AI 작전 지원 체계인 ‘AI 참모’다. 군이 보유한 데이터를 연결하고 분석해 지휘관의 상황 인식과 전술 판단에 필요한 정보를 제공한다. 드론·로봇·센서 등에서 쏟아지는 정보를 작전 판단에 활용하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 데이터 플랫폼과 온톨로지, 디지털트윈을 결합했다. 온톨로지는 데이터의 의미와 서로의 관계를 정리하는 기술이다. 디지털트윈은 실제 전장 환경을 가상 공간에 구현한다. SKT는 데이터 수집·분석부터 가상 전장 구현, 의사결정 지원까지 이어지는 과정을 관람객과 군 관계자가 확인하도록 전시를 구성했다. 통신 분야에서는 지상 인프라를 활용하기 어려운 환경을 위한 저궤도 위성통신 체계를 선보였다. 양자암호와 스텔스 와이파이 등 보안 기술도 함께 소개했다. AI가 분석할 데이터를 현장에서 전달하고, 지휘·통제 과정의 정보를 보호하는 통신 기반을 마련하겠다는 구상이다. 전시 기술은 육군의 미래 전투 체계인 ‘아미 타이거 플러스’ 지원을 겨냥했다. AI·데이터와 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 기술을 전투력에 통합하는 체계다. 무인 장비와 센서가 늘어날수록 여러 장비의 정보를 연결하는 네트워크와 데이터 분석의 역할도 커진다. SKT의 국방 AI 사업은 앞서 국방 행정 분야에서도 추진됐다. 지난 5월 국방부와 ‘독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용’ 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발·실증, 공개데이터 활용, GPU 자원 활용 지원 등에 협력하기로 했다. 이번 전시는 전장 상황 분석과 통신·보안 기술을 함께 제시했다는 점에서 군 대상 사업의 적용 범위를 넓히려는 움직임이다. SKT는 이번 행사에서 SK텔링크, 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등과 협업했다. 각사의 AI·위성·네트워크·보안 기술을 결합해 군 현장에 적용할 수 있는 솔루션을 마련하고 관련 사업을 발굴할 계획이다. 김구영 SKT 엔터프라이즈본부장은 “SKT가 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.2026-10-06 10:12:08
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정부, 독파모 '프론티어 AI·산업 확산' 투트랙 개편…내년 4조7000억원 투입 [경제일보] 정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 개발 사업을 글로벌 최상위 AI 모델 개발과 산업·공공 현장 확산을 병행하는 투트랙 구조로 재편한다. 기존 독파모 사업의 성과를 이어가면서 프론티어 AI 개발에는 내년 4조7000억원 규모의 재정을 투입한다는 계획이다. 5일 과학기술정보통신부에 따르면 정부가 추진 중인 개편안은 △글로벌 최상위 수준의 AI 모델 개발을 목표로 하는 프론티어 AI 트랙 △국산 독자 AI 모델의 산업·공공 분야 활용도를 높이는 산업 확산 트랙으로 구성된다. 과기정통부는 지난 2일 서울 중구 한국지능정보사회진흥원(NIA) 서울사무소에서 출입기자단 간담회를 열고 이 같은 사업 개편 방향을 공개했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 독파모 사업을 중단하거나 다른 사업에 흡수하는 것이 아니라 프론티어 AI 개발과 산업 확산이라는 두 축으로 확대·재편하는 것이라고 설명했다. 정부는 글로벌 AI 경쟁에서 최상위권과의 기술 격차를 좁히기 위해 기존보다 투자 규모를 크게 늘릴 필요가 있다고 판단했다. 과기정통부가 올해 4~6월 독파모 참여 기업과 AI 대학원 교수, AI위원회 위원 등을 대상으로 의견을 수렴한 결과에서도 프론티어 모델 경쟁 단계에 들어설 경우 관련 분야에 자원을 집중해야 한다는 의견이 제시됐다. 이에 과기정통부는 내년도 예산안에 프론티어 AI 모델 개발 지원 예산 4조7000억원을 반영했다. 세부적으로는 △그래픽처리장치(GPU) '베라루빈' 1만장 구매에 3조9000억원 △AI 학습용 데이터 확보에 8000억원 △해외 우수 연구자 20명 유치에 250억원을 편성했다. 사업 수행 기업은 공모와 평가를 거쳐 선정할 예정이다. 정부는 대규모 재정 투입에 따른 성과를 국민에게 환원할 수 있도록 출자 방식으로 사업 구조를 설계했다. 과기정통부는 오는 12월 국회에서 내년도 예산안이 확정되면 투트랙 체제의 구체적인 추진 방안을 마련할 계획이다. 예산 확정 이후 가능한 한 빠르게 공모에 착수할 수 있도록 사전 준비도 진행하고 있다. 기존 독파모 사업의 3차 평가는 내년 1월 말까지 사업 수행을 거쳐 2월 중순께 마무리될 예정이다. 이후 평가 결과와 연계해 프론티어 AI 모델 개발 주체를 선정하기 위한 출자 절차를 추진한다는 방침이다. 류 차관은 독파모 평가 결과와 연계해 이르면 내년 2~3월 프론티어 모델 출자 대상 선정을 추진할 수 있도록 관련 절차를 서두르겠다는 입장을 밝혔다. 다만 기존 독파모 참여 기업을 새로운 사업에 어떤 방식으로 연계할지는 아직 정해지지 않았다. 3차 평가에서 최종 선정되는 2개 기업이 프론티어 AI 또는 산업 확산 트랙에 참여할 경우 인센티브를 부여할지와 적용 범위도 추가 논의가 필요한 상황이다. 류 차관은 기존 참여 기업의 기대 이익과 신뢰를 고려할 필요가 있지만 이를 이유로 전체 자원 배분이 왜곡돼서는 안 된다는 취지로 설명했다. 기존 참여사에 어느 정도 인센티브를 적용할지 또는 새로운 사업에서 다른 기업과 동일한 조건으로 경쟁하도록 할지 등을 두고 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 산업 확산 트랙에서는 기존보다 지원 대상 기업을 늘리는 방안도 검토한다. 국산 독자 AI 모델을 실제 산업 현장에 적용하는 사례를 확대하는 데 초점을 맞출 계획이다.2026-10-05 14:03:30
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사퇴 한 달 김용범, 왜 다시 '국채'를 꺼냈나 [경제일보] 김용범 전 청와대 정책실장이 다시 경제정책의 화두를 던졌다. 이번에는 부동산도, 증시도 아니다. 국채다. 김 전 실장이 최근 쓴 ‘국채가 흔들리는 시대’의 출발점은 글로벌 금리다. 미국과 일본, 프랑스에서 동시에 나타나는 장기금리 상승을 단순한 인플레이션 후유증이 아니라 지난 15년간 이어졌던 저금리 체제의 변화로 봤다. 글만 놓고 보면 채권시장 분석이다. 그러나 작성 시점과 김 전 실장의 현재 위치를 함께 놓으면 의미가 조금 달라진다. 김 전 실장은 지난 9월 1일 이재명 정부 초대 정책실장에서 물러났다. 정부 출범 후 15개월 만이었다. 한미 통상협상과 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 묶은 3대 메가프로젝트를 지휘했지만, 단일종목 레버리지 ETF와 부동산·세제 정책을 둘러싼 논란이 이어지면서 책임론도 동시에 받았다. 퇴임 이후에도 논란은 끝나지 않았다. 국민의힘은 단일종목 레버리지 ETF 도입 과정에서 부당한 압력이 있었는지 등을 규명해야 한다며 김 전 실장 등을 공수처에 고발했다. 국회 정무위원회 국정감사 증인으로 불러야 한다는 요구도 나왔다. 다만 현재까지 제기된 내용은 정치권의 의혹과 고발 단계다. 10월 1일 정무위가 채택한 증인 명단에는 김 전 실장이 포함되지 않았다. 이런 상황에서 김 전 실장이 선택한 주제가 국채와 반도체, 그리고 미래대응기금이라는 점은 눈여겨볼 만하다. 특히 미래대응기금은 그의 정책실장 재임기를 상징하는 정책 가운데 하나다. 김 전 실장은 지난 7월 반도체 호황에 따른 추가 세수를 두고 “아주 의미 있는 규모의 돈이 모일 것”이라며 청년·미래·지역·교육에 활용하는 구상을 설명했다. 흥미로운 것은 그가 자리에서 물러난 9월 1일 정부가 2027년도 예산안을 발표하며 162조3000억원 규모의 미래대응기금을 공식화했다는 점이다. 한 사람의 정책실장 임기는 끝났지만 그가 밀었던 정책은 오히려 제도화 단계에 들어간 셈이다. 이번 글에서 김 전 실장이 “정부에서 일하며 호황기 세수가 가진 중력을 여러 번 봤다”고 회고한 대목도 그래서 그냥 지나치기 어렵다. 세수가 늘면 중앙부처와 지방정부, 교육청마다 쓸 이유가 생기고, 한 번 늘어난 지출은 다시 줄이기 어렵다는 것이다. 그가 미래대응기금을 설명하면서 ‘의지만으로는 이 중력을 이기기 어렵다. 법이 있어야 한다’고 강조한 것도 같은 맥락이다. 최근 숫자는 그의 문제의식을 뒷받침한다. 정부는 지난달 30일 올해 국세수입을 478조6000억원으로 다시 추산했다. 추경예산보다 63조2000억원 많다. 반도체 호황과 특별배당, 증시 활성화 등이 주요 원인이다. 9월 수출도 사상 최대를 기록했고 반도체 수출은 전년 동월보다 263% 증가했다. 한국 경제가 말 그대로 반도체의 시간을 보내고 있다는 뜻이다. 문제는 그 다음이다. 김 전 실장이 이번 글에서 가장 경계하는 것도 현재의 고금리 자체보다는 반도체 호황이 끝났을 때의 한국 경제다. 지금은 반도체 수출과 기업이익이 성장과 세수, 외환수급을 동시에 받치고 있다. 그러나 반도체 업황이 꺾이면 상황은 반대로 움직일 수 있다. 성장과 세수가 둔화되고 무역흑자가 줄어드는 상황에서 글로벌 장기금리마저 높은 수준을 유지한다면 한국 경제가 쓸 수 있는 완충재는 줄어든다. ◇ 왜 지금 ‘국채’인가 글의 또 다른 축은 세계 금융시장의 변화다. 최근 미국 국채 10년물 금리는 5%를 넘어 2000년대 초 이후 가장 높은 수준까지 올라갔다. 미국 고용이 둔화하면서 연방준비제도의 추가 금리 인상 기대가 낮아졌지만 장기금리는 쉽게 떨어지지 않고 있다. 과거라면 경기 둔화 조짐이 나타났을 때 국채 금리는 먼저 내려가는 경우가 많았다. 지금은 다르다. 미국 정부의 막대한 재정적자로 국채 공급이 늘고 있는 데다 AI 투자 붐까지 자본시장 수요를 키우고 있다. 글로벌 빅테크는 데이터센터와 GPU, 전력 인프라를 확보하기 위해 과거와 비교하기 어려운 규모의 돈을 쓰고 있다. 올해 들어 AI 관련 기업들이 채권시장에서 조달하는 금액도 빠르게 증가했다. 정부와 기업이 동시에 돈을 필요로 하는 구조다. 일본도 상황이 달라졌다. 일본 국채 10년물 금리는 최근 3%를 기록해 약 30년 만의 최고 수준으로 올라섰다. 일본 금리가 오르면 장기간 해외에 투자됐던 일본계 자금의 움직임도 달라질 수 있다. 프랑스의 변화는 더 직접적이다. 재정 우려가 커지면서 독일 국채와의 금리차가 확대됐고, 국가 신용위험을 나타내는 CDS도 2013년 이후 가장 높은 수준까지 올라왔다. 여기에 중동 정세 불안으로 국제유가까지 배럴당 100달러를 넘나들고 있다. 김 전 실장이 재정, AI 투자, 인플레이션, 지정학이라는 네 가지 요인을 국채 금리 상승 원인으로 나눈 배경이다. 결국 그의 주장은 간단하다. 2010년대의 초저금리가 정상적인 상태였다고 생각해서는 안 된다는 것이다. ◇ 시장 분석인가, 정책 유산에 대한 설명인가 이번 글에는 개인적인 회고가 이례적으로 많이 들어 있다. 김 전 실장은 재임 당시에도 SNS에 장문의 경제정책 글을 꾸준히 올렸다. 정책실장이 직접 증시와 부동산, 산업정책을 설명하면서 시장이 그의 표현 하나하나에 반응하기도 했다. 이번 글도 그 연장선에 있다. 다만 차이가 있다. 당시에는 정책을 결정하는 사람의 글이었다면 지금은 자리에서 물러난 정책 설계자의 글이다. 그래서 “좋을 때 무엇을 남길 것인가”라는 질문은 시장 전망인 동시에 자신의 정책 선택에 대한 설명으로도 읽힌다. 특히 미래대응기금이 그렇다. 정부는 내년 기금에 162조3000억원을 적립해 청년과 성장동력, 지방, 교육·인재 등 4개 분야에 45조4000억원을 쓰고 나머지는 국채 발행 축소와 여유자금으로 운용할 계획이다. 하지만 제도가 출범하기도 전에 논쟁은 시작됐다. 국회예산정책처는 추가·초과 세수를 기금에 적립한 뒤 필요할 경우 일반회계로 전출하는 구조에 대해 분석을 진행하고 있다. 야당에서는 국회의 예산 심의권이 약화될 가능성을 제기하고 있다. 지방자치단체들도 지방교부세가 줄어들 수 있다며 자신들의 몫을 요구하고 있다. 김 전 실장이 글에서 “기금의 입법도 중요하지만 꺼내 쓰는 원칙을 엄격하게 세워야 한다”고 강조한 부분은 오히려 이런 논란을 의식한 메시지로 읽힐 수 있다. 기금을 만드는 것보다 더 어려운 것은 쓰지 않는 것이기 때문이다. ◇ 김용범의 진단, 어디까지 맞을까 큰 방향에서는 최근 금융시장이 그의 진단과 상당 부분 겹친다. 글로벌 국채금리가 중앙은행의 정책금리 전망만으로 설명되지 않는 현상은 이미 뚜렷하다. 정부 부채 증가와 AI 투자에 따른 자금 수요가 장기금리를 끌어올리고 있다는 분석도 힘을 얻고 있다. 한국에 반도체라는 강력한 완충재가 있다는 분석 역시 현재 숫자만 보면 설득력이 있다. 올해 세수 증가와 기록적인 수출의 상당 부분이 반도체에서 나오고 있다. 그러나 바로 그 점이 한국 경제의 위험이기도 하다. 반도체가 잘될수록 성장률도 높아지고 세수도 늘어난다. 정부의 정책 여력도 커진다. 반대로 반도체가 흔들리면 그 효과가 동시에 반대 방향으로 움직인다. 지금 미래대응기금을 둘러싼 논쟁의 본질도 여기에 있다. 호황으로 생긴 돈을 지금 쓸 것인가. 다음 불황을 위해 남길 것인가. 아니면 AI와 인재, 새로운 산업에 투자해 반도체에 대한 의존도를 낮출 것인가. 김 전 실장은 세 번째 길을 선택해야 한다는 입장에 가깝다. 다만 그 답이 미래대응기금 하나로 완성되는 것은 아니다. 국회의 통제, 지방재정과의 관계, 투자 사업의 선정 기준, 기금에서 돈을 꺼낼 수 있는 조건을 얼마나 엄격하게 정하느냐가 남았다. 기금이 미래 투자를 위한 완충장치가 될 수도 있고, 또 하나의 거대한 지출 통로가 될 수도 있기 때문이다. 김용범은 정책실장에서 물러났다. 단일종목 레버리지 ETF를 둘러싼 논란도 아직 정치권에서 끝나지 않았다. 현재 공개적으로 확인되는 새로운 공직은 없다. 그럼에도 그가 다시 시장과 정책에 대해 긴 글을 쓰는 이유는 적어도 글 안에서는 분명해 보인다. 자신이 정부 안에서 보았던 호황기의 재정 메커니즘을 설명하고, 자신이 추진했던 미래대응기금이 왜 필요했는지를 다시 말하는 것이다. 이를 정치적 복귀 신호라고 단정할 근거는 없다. 오히려 현재로서는 정책실장에서 경제정책 논객으로 위치가 바뀌는 과정에 가깝다. 한 달 전까지 정책을 만들던 사람이 이제 그 정책이 필요한 이유를 밖에서 설명하고 있다. 공교롭게도 시장은 그의 글에 유리한 방향으로 움직이고 있다. 국채금리는 오르고 있고, AI 투자는 더 많은 자본을 빨아들이고 있다. 반도체는 한국 경제에 전례 없는 호황을 가져왔다. 미래대응기금의 규모도 당초 예상보다 커질 가능성이 제기된다. 그래서 앞으로 볼 대목은 김용범 개인보다 정책이다. 반도체 호황이 끝난 뒤에도 한국에 남는 것이 무엇인가. 더 많은 의무지출만 남을 것인가. 아니면 신산업과 인재, 재정의 완충력이 남을 것인가. 한편 김 전 실장이 던진 ‘국채가 흔들리는 시대’라는 문제의식의 끝에는 결국 이 질문이 있다. 좋을 때 번 돈을 어떻게 쓰는가. 호황이 끝난 뒤 국가의 실력은 거기서 드러난다.2026-10-03 22:11:15
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AI 가속 서버서 x86 앞선 Arm…에이전트 실행·보안까지 확장 [경제일보] AI 인프라에서 Arm의 영역이 에이전트 실행과 보안 통제로 넓어지고 있다. GPU 등 가속기를 탑재한 서버 시장에서 Arm 기반 플랫폼에 대한 투자가 x86을 앞선 가운데, AI의 작업을 수행하는 CPU와 행동을 감시하는 DPU 양쪽에 Arm 기술이 활용되고 있다. 시장조사업체 IDC가 집계한 올해 1분기 Arm 기반 가속 서버 지출액은 530억달러로, x86 기반 서버의 346억달러를 웃돌았다. 지난해 4분기 시작된 역전 흐름이 이어졌다. 대형 고객들이 엔비디아 GB200 등 랙 단위 시스템을 도입하면서 서버 플랫폼의 무게중심이 이동했다. Arm이 지난달 28일 공개한 기술 자료는 이러한 인프라 변화가 에이전틱 AI에서 갖는 의미를 짚었다. 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 기업 데이터를 읽고 외부 도구를 호출하며 작업을 완수한다. 여러 에이전트가 오래, 동시에 작동할수록 이를 실행할 컴퓨팅과 접근 권한을 통제할 컴퓨팅이 함께 필요해진다. CPU는 에이전트의 실행 환경, 작업 순서 조율, 도구와 애플리케이션 실행을 맡는다. GPU가 모델 연산을 가속하는 동안 CPU가 실제 업무 수행을 뒷받침하는 구조다. DPU는 네트워크·보안 기능을 호스트 CPU에서 분리해 독립적인 감시와 격리, 보안 정책 집행을 담당한다. Arm 기반 CPU는 AWS의 그라비톤, 구글의 액시온, 마이크로소프트의 코발트, 엔비디아의 베라로 확산돼 있다. 각각 설계는 다르지만 Arm 소프트웨어 생태계와 호환된다. Arm도 올해 3월 자체 설계한 데이터센터용 ‘AGI CPU’를 공개하며 설계 기술 라이선스와 CPU 제품을 함께 제공하는 방향으로 사업을 넓혔다. 엔비디아가 지난달 28일 발표한 ‘오픈 에이전트 세이프티 플랫폼’은 실행과 보호를 분리한 구조를 구현하는 사례다. 에이전트 실행 환경인 ‘오픈셸’과 감시 기능을 맡는 ‘센트리’, DPU인 ‘블루필드4’를 결합한 참조 설계다. 오픈셸은 에이전트 주변에 격리된 실행 환경을 만들고 접근 가능한 파일과 네트워크, 도구, 인증정보를 관리한다. 에이전트 프로세스 바깥에서 정책을 집행해 모델이 어떤 답변을 생성하든 정해진 접근 경계를 유지하도록 설계했다. 센트리는 블루필드4에서 에이전트의 요청과 응답, 데이터·도구 접근을 감시한다. 신원과 권한을 확인하고 허용 범위를 벗어나려는 에이전트를 격리한다. 엔비디아는 밀리초 단위로 격리·중단할 수 있다고 설명했다. 블루필드4에는 Arm 네오버스 V2 기반 CPU 코어 64개가 탑재된다. 작업을 실행하는 서버와 별도의 처리 자원으로 보안을 관리해 호스트가 침해돼도 통제 기능을 유지하도록 하는 방식이다. 이 구조는 기업이 AI에 더 많은 권한을 맡기면서 필요한 보안 기능을 인프라에 결합한다. Arm 기술의 활용 범위도 작업 실행에서 이를 보호하는 인프라 프로세서로 확대되는 셈이다. 기업 서비스 연동도 진행 중이다. 세일즈포스와 엔비디아는 오픈셸을 슬랙에 통합해 담당자가 에이전트 활동과 감사 기록을 확인하고 추가 권한 요청을 승인하거나 거절할 수 있도록 했다. SAP는 기업용 AI 플랫폼의 줄 스튜디오 실행 환경에 오픈셸을 결합하고 있다.2026-10-02 12:33:20
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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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한투증권, 데이터센터 PF·GPU 파이낸싱 금융구조 설명회 성료 [경제일보] 한국투자증권은 30일 서울 영등포구 본사에서 '데이터센터 PF·GPU 파이낸싱 금융구조 설명회'를 열었다고 1일 밝혔다. 이번 설명회는 18일 열린 1차 설명회에 이어 AI 데이터센터와 관련 금융시장에 대한 업계의 관심이 이어지면서 추가로 마련됐다. 두 차례 행사에 총 480여 명이 참석을 신청했다. 행사에는 △데이터센터 개발사업자 △국내 클라우드 사업자 △대기업·그룹사 △은행·여신전문금융회사 △기관투자가 △자산운용사 △건설사 등 AI 데이터센터 생태계 전반의 관계자가 참여했다. 한국투자증권 PF그룹과 리서치본부는 △데이터센터 산업의 최신 지형 변화와 AI 팩토리(AI Factory) 전환 흐름 △데이터센터 PF의 구조적 특성과 금융 주선 사례 △AI 특화 클라우드 기업의 해외 자금조달 사례와 국내 적용 가능성 △기관전용 사모펀드(PEF)를 활용한 자금조달 구조 등을 소개했다. 현장에서는 사업성과 금융 안정성을 점검하기 위한 논의도 이어졌다. 주요 주제는 △AI 데이터센터의 중장기 수요와 공급 전망 △데이터센터의 지역 분산 가능성 △GPU 기술 변화에 따른 자산가치와 감가상각 리스크 △GPU 자산에 대한 권리 보전 방안 등이다. GPU 파이낸싱은 GPU 사용계약에서 발생하는 미래 현금흐름 등을 바탕으로 자금을 조달하는 금융구조다. 생성형 AI와 에이전틱(Agentic) AI가 확산하면서 고성능 GPU와 초고전력·고밀도 AI 데이터센터(AIDC) 수요가 늘고 있어 국내 기업과 투자기관의 관심도 커지는 분위기다. 한국투자증권은 이번 설명회를 계기로 관련 기업과 투자기관을 대상으로 사업 특성에 맞춘 후속 협의를 이어갈 예정이다. 데이터센터 개발과 GPU 도입 과정에 필요한 법률·회계 검토를 비롯해 PEF 구조화와 자금조달 방안 등 다양한 금융 솔루션을 사업별로 검토하고 자문할 계획이다. 김성환 한국투자증권 사장은 "최근 글로벌 금융시장에서 AI와 데이터센터가 주요 화두로 자리잡고 있으며 해외 기관투자가들과의 논의에서도 데이터센터 투자와 자금조달에 대한 관심을 체감하고 있다"며 "한국투자증권은 데이터센터의 코어앤셸(Core & Shell)과 MEP 공사비 조달부터 GPU 파이낸싱까지 AI 인프라 구축 전 과정에 필요한 금융 솔루션을 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있다"고 말했다.2026-10-01 17:50:27
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삼성, 갤럭시 탭 S12에 포토샵…창작·업무 기능 키운다 [경제일보] 삼성전자가 프리미엄 태블릿 ‘갤럭시 탭 S12 시리즈’에 포토샵과 대화면 AI 기능을 결합해 창작·업무용 수요 공략에 나선다. S펜으로 이미지를 편집하고, 강의 영상과 필기·AI를 한 화면에서 사용하는 작업 환경을 앞세웠다. 삼성전자는 1일 ‘갤럭시 탭 S12 울트라’와 ‘갤럭시 탭 S12+’를 공개했다. 국내 출시일은 7일이다. 울트라는 14.6형 화면과 5.1㎜ 두께를 유지했고, 플러스는 전작 S10+의 12.4형보다 커진 12.6형 화면을 적용했다. 이번 제품의 변화는 창작용 앱 확대에 있다. 삼성전자는 안드로이드 태블릿 최초로 어도비 포토샵을 기본 탑재한다고 설명했다. 대화면과 S펜에 맞춘 인터페이스로 드로잉과 이미지 편집을 지원하며, 포토샵 모바일 프리미엄을 4개월간 무료로 체험할 수 있다. 필기 앱 노타빌리티는 6개월 무료 이용과 첫 구독 20% 할인 혜택을 제공한다. 굿노트, 영상 편집 앱 루마퓨전, 프로젝트 관리 앱 노션, 클립 스튜디오 페인트 등도 활용할 수 있다. S펜은 두 모델 모두 기본 제공한다. AI 기능은 여러 작업을 동시에 진행하는 데 초점을 맞췄다. 안드로이드 17 기반 사용자 환경 ‘원 UI 9’를 탑재하고, 화면을 최대 세 영역으로 나누는 멀티 윈도우를 지원한다. 강의 영상을 보면서 삼성 노트에 필기하고 AI에 질문하는 식이다. 노트 어시스트는 기록한 내용을 요약하고, 삼성 브라우저는 여러 탭의 내용을 정리하거나 앞서 본 웹페이지를 찾도록 돕는다. 삼성 덱스는 앱 창의 크기와 배치를 조절하는 PC 형태의 작업 환경을 제공한다. 별도 판매하는 프로 키보드에는 AI 호출 키를 넣었다. 구글 AI 프로 6개월 무료 구독 혜택도 제공한다. 두 제품은 미디어텍 디멘시티 9500 프로세서를 탑재한다. 회사 측은 울트라의 신경망처리장치(NPU) 성능이 전작 S11 울트라보다 약 61%, 중앙처리장치(CPU)는 19%, 그래픽처리장치(GPU)는 17% 향상됐다고 밝혔다. 새로 설계한 3D 베이퍼 챔버는 고사양 작업에서 발생하는 열을 분산한다. 배터리 용량은 울트라 1만1600mAh, 플러스 1만600mAh다. 삼성전자 측정 기준 동영상 재생시간은 각각 최대 23시간과 21시간이다. 두 모델 모두 최대 45W 충전을 지원한다. 가격은 울트라가 189만9700~301만8400원, 플러스가 154만9900~206만9100원이다. 울트라의 시작가는 전작 S11 울트라 출시 당시 159만8300원보다 30만1400원 높다. 화면 크기와 두께가 같은 울트라에서 주요 변화는 처리 성능과 소프트웨어 활용 범위다. 김정현 삼성전자 MX사업부 부사장은 “강력한 하드웨어에 최신 갤럭시 AI를 결합해 사용자가 최상의 생산성을 경험할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 한편 제품은 그레이·실버 색상의 5G·와이파이 모델로 출시한다. 1~6일 삼성닷컴에서 출시 사전알림을 신청할 수 있으며, 최대 7회의 운영체제 업그레이드를 지원한다.2026-10-01 11:52:09
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