마이크로소프트(MS)의 대규모 서비스 장애가 이틀째 이어지면서 세계 각국의 금융·행정·기업 업무에 차질이 빚어졌다. 이메일과 업무용 소프트웨어가 제대로 작동하지 않자 일부 금융기관은 팩스로 거래를 확인하고 기업들은 실적 발표를 연기하는 등 혼란이 확산했다. ◇ MS 공식 사과에도 장애 지속…70여개국 업무 차질 14일(이하 현지시각) 주요 외신에 따르면 MS는 전날 사회관계망서비스(SNS)를 통해 전 세계 고객과 협력사에 이번 장애로 불편을 끼친 데 대해 사과했다. MS는 서비스 전반에서 복구가 진행되고 있으며 시스템도 안정되는 추세라고 설명했다. 다만 일부 고객은 여전히 접속 문제나 이메일 수신 지연을 겪을 수 있다고 안내했다. 완전 복구 시점은 제시하지 않았다. 이번 장애는 12일 미국 동부시간 낮부터 시작됐다. MS의 이메일 서비스 아웃룩과 업무용 협업 프로그램 팀즈, 인공지능(AI) 서비스 코파일럿 등이 영향을 받았다. 장애 신고 사이트 다운디텍터에는 미국에서만 한때 13만건에 가까운 아웃룩 관련 신고가 접수됐다. 피해 신고는 미국과 유럽, 아시아 등 70여개 국가·지역에서 이어졌다. MS365는 전 세계 4억3000만명 이상이 사용하는 업무용 소프트웨어 서비스다. 이메일과 일정 관리, 문서 공유 등을 하나의 체계로 연결하는 만큼 일부 기능의 장애가 다른 업무에도 영향을 미쳤다. 다만 모든 서비스가 동시에 중단된 것은 아니다. MS는 이메일 기반 서비스인 익스체인지 온라인과 연결된 기능에서 문제가 집중적으로 발생했으며 관련성이 없는 일부 기능은 정상 작동했다고 설명했다. 피해는 금융시장과 기업 현장으로 확산했다. 로이터통신에 따르면 대만의 일부 금융회사는 이메일을 사용할 수 없게 되자 단기채권 매매 등 금융거래 내역을 팩스로 확인했다. 한 금융회사는 채권 환매 거래를 취소하기도 했다. 싱가포르에서도 일부 은행의 무역금융 거래 처리에 차질이 발생한 것으로 알려졌다. 유럽 주요 증권거래소를 운영하는 유로넥스트는 상장기업과의 이메일 연락이 어려워지자 전화로 업무를 처리했다. 영국 보험사 아비바는 실적 발표를 위해 대체 전화번호를 안내하고 녹음파일을 블루투스로 전송하는 등 비상수단을 활용했다. 영국 HSBC와 바클레이스도 장애 대응 조직을 가동했다. 다만 고객 대상 주요 금융서비스는 대부분 정상적으로 운영됐다. 기업들의 공시와 실적 발표에도 영향을 미쳤다. 미국 전기트럭 업체 워크호스그룹은 12일 예정했던 실적 발표를 오는 16일로 연기했다. 스위스 명품기업 리치몬트도 반기 실적 발표가 일시적으로 늦어졌다. 국내 기업들도 이번 장애를 피해 가지 못했다. SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 통신3사는 지난 13일 임직원들에게 MS 서비스 장애 관련 공지를 전달했다. 일부 직원들은 아웃룩 이메일 송수신과 팀즈 회의 예약, 코파일럿 접속 등에 어려움을 겪었다. 업무 현장에서는 대체 수단을 활용하는 사례가 잇따랐다. 급한 연락은 전화로 처리하고 회사 이메일 대신 개인 계정으로 자료를 주고받는 식이다. 일부 기업은 해외 사무소와의 회의를 취소하거나 서류를 출력해 수기로 업무를 처리하기도 했다. 기업별 피해 정도는 달랐다. 일부 대기업에서는 아웃룩 이메일 송수신만 지연되고 팀즈와 코파일럿은 정상적으로 작동했다. 네이버와 카카오는 자체 업무 시스템 등을 활용해 별다른 차질 없이 업무를 수행한 것으로 전해졌다. 정부도 상황을 주시하고 있다. 방송미디어통신위원회는 MS의 이용자 고지 의무 이행 여부 등을 확인하고 있다. 이번 사태를 계기로 국내에서도 해외 클라우드 서비스에 대한 의존도와 업무 시스템의 비상 대응 체계를 점검해야 한다는 지적이 나온다. ◇ 각국 정부기관도 영향…AI 서비스까지 연쇄 장애 MS는 이번 사태가 외부 공격이 아닌 내부 기술 문제에서 비롯됐다고 설명했다. 과거 네트워크 용량을 늘리는 과정에서 발생한 문제가 최근 네트워크 설정 변경 이후 드러났다는 것이다. 장애 초기에는 서버에 트래픽이 집중되면서 일부 장비가 정상적으로 요청을 처리하지 못했다. 복구를 위해 서버를 재가동해도 다시 과부하가 발생하는 문제가 이어졌다. MS는 설정을 수정하고 서버 부담을 분산하는 조치를 취한 뒤 서비스가 점차 안정됐다고 밝혔다. 사고 원인과 대응 과정을 추가 조사해 사후 보고서를 공개할 예정이다. 사이버 공격이나 AI 에이전트의 오작동과 관련됐다는 증거는 없다는 입장도 분명히 했다. 이번 장애는 올해 들어 두 번째 발생한 MS365 관련 대규모 사고다. MS는 지난 1월에도 서비스 장애를 겪었다. 지난해 10월과 지난달에는 클라우드 플랫폼 애저에서도 문제가 발생했다. 잇단 사고에 기업들이 특정 클라우드·소프트웨어 공급업체에 업무를 집중하는 방식의 위험성을 재검토해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 로이터통신은 주요 기업들이 통신과 데이터 저장 등에 복수의 공급업체를 활용하고 비상 대응 체계를 점검할 필요가 있다고 지적했다. 여헌우 기자 yes@ekn.kr

인간 대신 인공지능(AI)이 소프트웨어를 개발하는 시대가 현실로 한 발 더 다가오고 있다. 미국 아마존이 AI 에이전트들을 활용해 프로그램의 코드 작성부터 오류 탐지와 수정까지 수행하는 이색적인 개발 과정을 선보이면서다. 14일 업계에 따르면, 아마존웹서비스(AWS)는 지난 11일(현지시간) 자사 클라우드 서비스를 개인용 컴퓨터에서 시험할 수 있는 소프트웨어 'AWS 에뮬레이터'의 개발 과정을 공개했다. 해당 프로그램은 자율형 AI 에이전트들이 전체 코드를 작성한 것이 특징이다. 개발 과정도 독특하다. AWS는 수천 개의 AI 에이전트를 동원해 일종의 'AI 개발팀'을 구성했다. 각각의 에이전트는 크게 세 팀으로 나뉘어 업무를 수행했다. 첫 번째 팀은 실제 AWS 환경에서 작동하는 시험 항목을 작성하고, 두 번째 팀은 해당 시험을 실행해 에뮬레이터의 문제점을 찾아낸다. 세 번째 팀은 발견된 문제를 해결하는 방식이다. 특히 개발 과정에서 탐지된 오류를 수정한 AI는 자신이 작성한 코드를 별도의 검증 절차에 제출하고, 다른 AI 에이전트들은 코드의 정확성과 보안성 등을 확인한다. 검증에 실패하면 다시 수정 작업을 진행한다. AI가 단순히 개발자의 지시에 따라 코드를 작성하는 수준을 넘어, 여러 팀으로 나뉘어 각자의 업무를 수행하고 서로의 결과물을 검증하는 셈이다. AWS에 따르면, 이러한 방식으로 수백 개의 AI 에이전트가 동시에 작업하면서 하루 수천 건의 문제를 해결하기도 했다. 당초 이번 프로젝트는 AWS의 수석 엔지니어가 주말 동안 AI 코딩 도구의 개발 능력을 시험해 본 작은 실험에서 출발했다. 매슈 골드버그 AWS 수석 엔지니어는 앤트로픽이 AI 에이전트로 C언어 컴파일러를 개발한 사례에서 영감을 얻었다. 이에 골드버그 수석 엔지니어는 AWS 서비스도 AI가 구현할 수 있을지 시험하기 위해 AI 개발 도구 '키로'에 시험 코드 작성과 실제 AWS 환경에서의 검증, 이를 통과하는 프로그램 구현을 지시했다. 그러자 AI는 약 15분 만에 AWS의 메시지 처리 서비스인 '아마존 SQS'의 초기 구현물을 만들어냈다. 이후 골드버그가 지시를 구체화하자 주말 동안 다른 AWS 서비스까지 구현해냈다. 이는 AI가 단순한 코딩 보조 도구를 넘어, 향후 인간 대신 소프트웨어 개발 과정의 상당 부분을 수행할 가능성을 보여준다는 평가다. 다만 이러한 초기 결과물이 곧바로 고객에게 판매할 수 있을 정도의 상업적 가치를 지니지는 않았다. 실제 고객에게 제공할 수 있는 수준으로 완성하기 위해서는 AI가 정해진 범위 안에서 작업하도록 통제하는 별도의 기술적 장치가 필요했다는 게 AWS 측 설명이다. 골드버그 수석 엔지니어는 “에뮬레이터는 전적으로 자율형 AI 에이전트들이 작성했고, 우리 팀은 코드를 직접 작성하거나 검토하지 않았다"면서도 “고객에게 자신 있게 제공할 수 있는 제품을 만드는 데는 여전히 상당한 엔지니어링 노력이 필요하다"고 했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

AI 반도체 성능이 높아지면서 데이터센터의 전력 소비와 발열이 급증하자 '열을 다스리는 기술'이 AI 인프라의 새 격전지로 떠오르고 있다. 이런 가운데 삼성전자가 미국 데이터센터 냉각 시스템 업체 모딘 매뉴팩처링 인수를 위한 협상에 나선 것으로 알려졌다. 지난해 유럽 최대 공조기업 플랙트그룹을 사들인 데 이어 북미 시장의 핵심 냉각 기업까지 품에 안으려는 행보다. 블룸버그통신은 12일(현지시간) 사안에 정통한 소식통을 인용해 삼성전자와 모딘이 인수 협상을 진행 중이며, 이르면 향후 몇 주 안에 거래가 성사될 수 있다고 보도했다. 다만 아직 최종 결정이 내려진 것은 아니어서 협상이 무산되거나 다른 인수 후보가 등장할 가능성도 있다고 전했다. 삼성전자와 모딘은 관련 논평을 거부했다. 삼성전자가 눈독을 들인 모딘은 미국 위스콘신주 러신에 본사를 둔 냉난방·냉각 시스템 전문 기업이다. 대형 상업용 건물과 산업용 기계에 들어가는 공조 설비를 주력으로 해왔지만, 최근에는 초대형 데이터센터를 짓는 하이퍼스케일러를 겨냥한 냉각 솔루션이 가장 빠르게 성장하는 사업으로 자리 잡았다. 이런 흐름은 실적에서도 확인된다. 모딘의 2027회계연도 2분기 매출은 전년 동기 대비 35% 늘었고, 이 가운데 데이터센터 부문 매출은 4억3970만달러(약 5900억원)로 1년 새 두 배 가까이 뛰었다. 순이익이 3030만달러로 32% 줄며 시장 기대를 밑돌긴 했지만, 회사는 이번 회계연도 매출 성장률 전망치를 50~55%로 제시하며 자신감을 내비쳤다. 모딘은 사업 체질도 데이터센터 중심으로 바꾸고 있다. 지난 10월 자동차 부품사 젠썸과의 거래를 통해 자동차 사업을 떼어내고 열관리 사업에 집중하는 방향으로 사업구조를 재편했다. AI 데이터센터 확산에 따른 냉각 수요 증가에 대응하려는 전략으로 풀이된다. 생산능력 확충에도 속도를 내 이번 주 미국 텍사스주에 6만3000㎡(68만2000제곱피트) 규모로 새로 지은 공장에서 2·3㎿급 데이터센터용 냉각기(칠러) 양산에 들어갔다. ◇ 플랙트 이어 모딘까지…다이킨·버티브·LG와 '열관리 전쟁' 모딘 인수는 삼성전자가 최근 공들여온 데이터센터 냉각·공조 사업 확장의 연장선에 있다. 삼성전자는 지난해 독일 플랙트그룹을 15억유로(약 2조2000억원)에 인수하기로 했다. 2017년 하만 인수 이후 8년 만의 조(兆) 단위 인수였다. 현재 2400억원을 들여 광주사업장에 플랙트그룹 생산라인을 새로 짓고 있으며, 2028년 초 가동해 냉각수 분배장치(CDU) 등을 생산할 계획이다. 모딘의 시가총액이 약 56억달러(약 7조5000억원)에 달하는 만큼, 거래가 성사되면 플랙트그룹의 세 배를 웃도는 대형 인수가 된다. 경쟁사들도 발 빠르게 움직이고 있다. 일본 다이킨공업은 지난해 칩에 직접 냉각수를 닿게 하는 액체냉각 기업 칠다인과 미국 하이브리드 냉각 시스템 업체 DDC솔루션즈를 잇따라 사들였다. 미국 버티브홀딩스는 지난해 12월 액체냉각 배관 세정·정화 업체 퍼지라이트를 약 10억달러에 인수한 데 이어 올해 3월 이탈리아 열교환기 업체 써모키, 9월 킹인바이런멘털서비스와 인수 계약을 맺었다. 국내에서는 LG전자가 AI 데이터센터 냉각 솔루션 사업을 키우고 있다. 올해 3분기까지 누적 수주가 3조원을 넘었고, 미국 버지니아주 신규 생산기지 등에 약 2200억원을 투자했다. 업계는 삼성전자가 기존 가전·공조 역량에 플랙트그룹의 유럽 기반과 모딘의 북미 하이퍼스케일러 고객망을 결합해 글로벌 데이터센터 냉각 시장에서 존재감을 키울 것으로 보고 있다. AI 반도체가 고성능화할수록 발열 관리가 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 만큼, 냉각 기술을 확보하는 것이 곧 AI 인프라 주도권으로 이어진다는 판단이다. 한 업계 관계자는 “AI 칩 한 장이 내는 열이 갈수록 커지면서 기존 공랭식으로는 감당하기 어려운 수준에 이르렀다"며 “메모리 반도체로 데이터센터 핵심 고객사와 이미 관계를 맺고 있는 삼성전자가 냉각 설루션까지 갖추면 하이퍼스케일러를 상대로 한 협상력도 한층 커질 것"이라고 전망했다. 김하나 기자 uno@ekn.kr

중국 정보기관과의 연계 의혹을 받는 여성과의 불륜 관계를 시인한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 결국 사퇴하자 그와 '깐부 동맹'을 맺어온 국내 기업들이 상황을 예의주시하고 있다. 반도체에서 피지컬 AI, 클라우드까지 국내 기업들의 성장 사업 곳곳이 엔비디아 로드맵에 맞물려 있는 데다, 협력 상당 부분을 황 CEO가 직접 지휘해온 만큼 새 경영 체제에서 우선순위가 바뀌면 사업 일정에 차질이 생길 가능성을 배제할 수 없기 때문이다. ◇ 반도체부터 로봇·클라우드까지…韓 재계 '젠슨 공백' 촉각 13일 재계가 가장 주시하는 대목은 황 CEO 한 사람에게 쏠려 있던 엔비디아 특유의 의사결정 구조가 흔들리면서 경영 공백이 현실화하느냐다. 외신에 따르면 황 CEO는 최고운영책임자(COO) 없이 60여 명의 임원에게서 직접 보고를 받으며 AI 반도체 개발부터 공급망 협력, 대형 투자까지 진두지휘해왔다. 그 아래 뚜렷한 2인자나 공식 후계 구도도 없었다. 국내 주요 기업들과 맺은 협력도 이런 구조 속에서 이뤄졌다. 황 CEO는 지난해 10월 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 계기로 방한해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 '깐부 회동'을 가졌다. 올해 6월에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장 등을 잇달아 만나 협력 범위를 반도체 연구개발과 생산, AI 팩토리, 자율주행·로봇, 소버린(주권) AI 인프라까지 넓혔다. 가장 긴밀히 얽힌 곳은 메모리 양강이다. 황 CEO와 최 회장은 지난 6월 8일 서울 SK서린빌딩에서 공동 기자회견을 열었다. 이 자리에서 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈', 중앙처리장치(CPU) '베라', PC용 'RTX 스파크', 로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르'에 들어갈 메모리를 공동 개발하기로 했다고 밝혔다. 두 사람은 7월 미국에서 다시 만나 5000억 달러(약 667조 원) 규모의 AI 인프라 협력에도 합의했다. SK그룹은 엔비디아로부터 5만 장 이상의 GPU를 공급받아 제조 AI 클라우드와 울산 AI 데이터센터 등에 투입할 계획이다. 울산 AI 데이터센터는 2027년 가동이 목표여서 일정이 흔들리면 가동 시점을 다시 짜야 할 수도 있다. SK그룹은 14일까지 최 회장과 경영진이 모이는 'CEO 세미나'를 열고 있어 이번 사태의 파장도 중점적으로 다룰 전망이다. 삼성전자는 지난 6월 전영현 DS부문장(부회장)이 황 CEO와 따로 만나 베라 루빈용 HBM4와 베라 CPU용 메모리 모듈 'SOCAMM2'의 안정적 공급을 논의했다. 내년부터는 HBM4E와 HBM5, 파운드리(반도체 위탁생산)까지 아우르는 장기 협력을 추진하기로 했다. 베라 루빈용 HBM4로 경쟁 구도를 뒤집으며 내년 HBM 시장 1위 탈환 전망까지 나오던 참이었다. 다만 이미 계약된 올해 HBM4와 달리 HBM4E·HBM5 공급과 파운드리 수주는 아직 협의 단계다. 피지컬 AI 분야는 이제 막 첫발을 뗀 단계라 경영 공백에 더 민감하다. 현대차그룹은 지난해 10월 깐부 회동 이후 정 회장과 황 CEO가 올해에만 네 차례 만났다. 현대차·기아는 지난 3월 엔비디아의 자율주행 플랫폼 '드라이브 하이페리온'을 일부 차종에 우선 적용하기로 했고, 중장기적으로 모셔널의 레벨4 로보택시까지 협력을 넓힐 계획이다. 계열사 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 '아틀라스'에도 젯슨 토르가 들어갔다. LG전자는 엔비디아의 기반 모델 '아이작 그루트'와 젯슨 토르로 개발한 휴머노이드를 내년 1분기 공개할 예정이다. 구 회장은 지난 8월 미국 엔비디아 본사를 찾아 이 휴머노이드 모형을 황 CEO에게 선물했고, 직후 황 CEO의 딸인 매디슨 황 엔비디아 수석이사가 서울 서초구 LG 데이터팩토리를 찾았다. 두산로보틱스도 엔비디아 플랫폼으로 로봇용 '에이전틱 운영체제(OS)'를 개발해 내년 지능형 로봇 솔루션을, 2028년 산업용 휴머노이드를 내놓을 계획이다. 특히 네이버는 엔비디아를 3대 주주로 맞았다. 네이버는 지난 6일 엔비디아로부터 1조3000억 원 규모의 투자금 납입을 마쳤다. 경주에서 약속된 GPU 26만 장 가운데 네이버클라우드 몫은 6만 장으로, 단일 기업 가운데 가장 많다. 엔비디아와 함께 추진하는 AI 팩토리는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모로 서비스를 시작해 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW로 키우고, 장기적으로 1기가와트(GW)까지 확대할 계획이다. ◇ 투자 속도·대중 규제는 '복병' 업무협약(MOU)과 협력 약속 상당수가 황 CEO 개인과의 네트워킹을 중심으로 이뤄진 만큼, 국내 기업들은 새 컨트롤타워와 파트너십을 처음부터 다시 쌓아야 한다. 그 과정에서 AI 인프라와 로보틱스 등 엔비디아와 함께 추진해온 신사업에 제동이 걸릴 수 있다는 우려도 나온다. GPU를 들여와 AI 인프라를 짓는 기업들은 엔비디아의 공급 일정이 곧 사업 일정이다. 2027년 가동을 목표로 한 SK그룹의 울산 AI 데이터센터, 같은 해 상반기 첫 서비스에 나서는 네이버의 AI 팩토리가 대표적이다. 경주에서 약속된 GPU 26만 장이 새 경영 체제에서도 계획대로 들어오느냐에 따라 데이터센터 가동 시점과 증설 계획이 달라질 수 있다. 특히 네이버는 엔비디아를 3대 주주로 맞고 AI 팩토리를 함께 추진하는 만큼, 협력을 주도해온 황 CEO의 공백이 사업 전반의 변수로 남게 됐다. 현대차그룹의 자율주행과 로보택시, LG전자와 두산로보틱스의 휴머노이드 개발은 모두 엔비디아의 플랫폼 위에서 진행되고 있다. 후임 체제에서 투자 우선순위나 의사결정 속도가 달라지면 이들 기업의 신제품 공개와 양산 일정이 늦춰질 수 있다. 다만 반도체 기업들은 당장 사업에 미칠 영향은 제한적일 것으로 보고 있다. 엔비디아가 기존 로드맵을 유지하겠다고 밝힌 만큼 HBM 공급에 곧바로 차질이 생길 가능성은 크지 않다. 마이크로소프트, 아마존, 구글 등 빅테크가 자체 AI 데이터센터에 막대한 투자를 이어가고 있다는 점도 완충재다. 변수는 황 CEO가 이끌어온 공격적인 AI 인프라 투자 전략이 바뀌는 경우다. 엔비디아의 자금 지원, 이른바 '순환금융'에 기대 GPU를 사들이던 네오클라우드 기업들의 수요가 먼저 둔화될 수 있다. 엔비디아 의존도가 높은 만큼 HBM 수요가 흔들리면 국내 메모리 업체의 실적에도 곧바로 영향을 준다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “AI 반도체는 GPU와 메모리가 쌍으로 움직여 GPU가 줄면 메모리도 줄 수밖에 없고, SK하이닉스와 삼성전자는 직격탄을 맞는다"며 “특히 SK하이닉스는 엔비디아 비중이 굉장히 높아 물량이 급감할 수 있다"고 말했다. 대중 규제 강화는 새로운 변수다. 미국 의회의 조사가 본격화되면서 황 CEO와 관계를 맺었던 앨리스 황이 몸담은 메가스피드의 수출통제 우회 의혹까지 도마에 오를 경우, 대중 규제가 강화돼 국내 기업의 중국 사업에도 부담이 될 수 있다. 삼성전자는 중국 시안에서 낸드플래시를, SK하이닉스는 우시와 다롄에서 각각 D램과 낸드를 생산하고 있다. 다만 김형진 울산대 교수(반도체설비)는 “최신 핵심 기술은 대부분 국내에서 생산하고, 중국 공장에서는 해외에 판매해도 되는 수준의 기술로만 생산하고 있다"며 “그렇게 큰 영향은 없을 것"이라고 전망했다. 이어 “딥시크와 챗GPT, 제미나이가 서로 누가 더 우수한지 경쟁하는 상황에서 미국이 AI 패권을 중국에 넘겨주지 않는 이상 우리의 첨단 HBM이나 GPU를 들여오지 않을 이유가 없다"고 말했다. 김하나 기자 uno@ekn.kr

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 33년 만에 경영 일선에서 물러나면서 삼성전자와 SK하이닉스가 쌓아온 인공지능(AI) 반도체 공급망에도 변화 가능성이 제기되고 있다. 이미 맺은 고대역폭메모리(HBM) 장기공급계약 덕에 당장 공급이 흔들릴 가능성은 낮다. 그러나 황 CEO가 직접 설계해온 물량 배분 구조가 새 경영진 아래에서 다시 짜이면 2027년 이후 차세대 HBM 발주를 둘러싼 국내 메모리 양강의 셈법이 달라질 수 있다. 엔비디아 의존도가 높은 SK하이닉스는 고객 다변화가 급해졌고, 추격자인 삼성전자에는 점유율을 끌어올릴 틈이 생길 수 있다는 분석이 나온다. ◇ “후임 CEO, 황만큼 공격적이지 않을 수도"…추가 발주 촉각 13일 업계에 따르면 엔비디아와 국내 메모리 양강의 관계는 황 CEO가 SK하이닉스를 '최대 메모리 파트너'로 부를 정도로 돈독했다. SK하이닉스는 엔비디아 차세대 AI 가속기 '베라 루빈'에 들어가는 HBM4 초기 물량의 60~70%를 맡은 것으로 추정되고, 삼성전자도 올해 HBM4 공급을 확정하며 엔비디아 공급망에 안착했다. 양사와 엔비디아의 협력 범위는 HBM 공급을 넘어 중앙처리장치(CPU)·PC·로봇용 메모리 공동 개발, 차세대 메모리 모듈, HBM4E·HBM5 등 차세대 제품, 파운드리(반도체 위탁생산)까지 광범위하다. 문제는 협력 계획 대부분을 엔비디아에선 황 CEO가 직접 지휘했다는 점이다. 엔비디아는 12일(현지시간) 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)를 임시 CEO로 세우고 후임자 물색에 나섰지만, 새 경영 체제에서도 같은 일정과 우선순위로 협력이 추진될지는 알 수 없다. 기존 GPU 계약의 이행뿐 아니라 추가 GPU 도입, 신규 투자와 공동 개발 등 협력의 모든 내용이 점검 대상이다. 공급망에서는 황 CEO의 퇴진이 단순한 경영진 교체 이상이라는 우려가 나온다. 그가 차세대 AI 가속기 개발과 함께 생산능력을 선제적으로 확보하며 공급사들의 설비투자를 이끌어왔기 때문이다. 업계 관계자는 “엔비디아는 GPU에 엄청난 투자를 계속하고 그 수익을 다시 투자하면서 AI 반도체 제국을 만들었다"며 “젠슨 황은 일반 기업의 CEO와 많이 달랐던 만큼 새 CEO가 오더라도 그만큼의 역할을 하기는 거의 불가능에 가깝다"고 말했다. ◇ 장기계약 '안전판'이지만…“새 CEO, 하이닉스만 밀어주지 않을 수도" 다만 단기적으로는 충격이 제한적이라는 시각도 만만치 않다. CEO가 바뀌어도 엔비디아의 주력인 AI 가속기는 HBM 없이 만들 수 없기 때문이다. 엔비디아는 올해 베라 루빈에 이어 내년 '루빈 울트라', 2028년 '파인만'을 차례로 내놓을 계획이다. 엔비디아 이사회도 “고객과의 약속과 제품 로드맵을 '중단 없이' 이어가겠다“고 밝혔다. 엔비디아 주주인 미노타우르캐피털의 아르미나 로젠버그 공동창업자는 “향후 1~2년간 출하할 칩은 이미 설계·생산에 들어갔고, 고객들의 2027년 지출 계획은 누가 회사를 운영하느냐에 달려 있지 않다"고 말했다. 장기공급계약(LTA)도 안전판이다. SK하이닉스는 지난달 28일 3분기 실적발표에서 클라우드 기업 등 주요 고객 14곳과 장기계약을 맺었다고 밝혔다. 직전 분기보다 4곳 늘어난 수치로, 이 계약들이 2027년과 2028년 생산능력의 50% 이상을 차지한다. 이미 확보한 계약 물량과 고객사와 구체적으로 협의 중인 수요를 합하면 2029년까지 D램과 HBM 물량이 사실상 모두 팔렸다는 게 회사 설명이다. 삼성전자도 지난 실적발표에서 “2027년 HBM 공급 협상을 제품 경쟁력을 반영한 가격으로 마무리했고 물량은 이미 매진됐다"고 밝혔다. 주요 고객 10곳과 장기계약을 맺었고, 추가로 10곳과 협상하고 있으며 일부는 마무리 단계다. 삼성전자는 2030년까지 생산능력의 60~70%를 장기계약으로 채운다는 목표다. 김형진 울산대 교수(반도체설비)는 “이미 3년 치, 5년 치 주문이 완료돼 있어 CEO가 바뀐다고 뒤바뀌지는 않을 것"이라며 “그렇지 않으면 위약금을 물어야 하기 때문에 큰 변화는 없을 것"이라고 말했다. 그는 이어 “딥시크와 챗GPT, 제미나이가 서로 누가 더 우수한지 경쟁하는 상황에서 첨단 HBM이나 GPU를 들여오지 않을 이유가 없다"며 “미국이 AI 패권을 중국에 넘겨주지 않는 이상 특별한 이슈는 없을 것"이라고 내다봤다. 다만 김 교수는 “장기적으로는 새 CEO가 어떤 정책을 내느냐에 따라 국내 기업의 팹 증설 시기가 다소 늦춰질 수 있다"고 말했다. 그러나 장기계약만으로 안심하기는 이르다는 지적도 나온다. HBM5가 탑재될 것으로 예상되는 파인만 세대 이후부터는 엔비디아 새 경영진과의 관계가 공급 물량과 조건을 좌우할 수 있어서다. SK하이닉스의 '2029년 완판'은 확정 계약에 협의 중인 수요를 더한 수치로, 계약으로 묶인 물량은 2027~2028년 생산능력의 절반 수준이다. 삼성전자의 장기계약도 첫 계약 기간이 끝나면 매년 협상을 거쳐 연장하는 방식이다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “HBM을 장기 계약했더라도 필요하다면 파기될 수 있다"고 말했다. ◇ 하이닉스는 '다변화' 숙제…삼성은 '추격' 기회 새 경영진의 구매 전략에 따라 국내 메모리 양강의 희비도 엇갈릴 수 있다. 대신증권은 올해 엔비디아 HBM4 공급 비중을 SK하이닉스 55%, 삼성전자 28%, 마이크론 17%로 추정한다. 이 교수는 “젠슨 황은 깐부라며 한국 기업을 띄워줬지만 새 CEO는 SK하이닉스만 밀어주지 않을 가능성이 높다"며 “삼성전자나 마이크론으로 HBM 공급을 다변화할 가능성이 충분하다"고 짚었다. SK하이닉스로서는 고객 다변화가 발등의 불이 됐다. 이 교수는 “SK하이닉스는 엔비디아 비중이 매우 높아 고객 다변화를 서둘러야 하는 상황"이라고 말했다. 하지만 엔비디아의 빈자리를 다른 고객이 단기간에 채우기는 어렵다. 이 교수는 “다변화는 무조건 해야 하지만 다른 빅테크가 엔비디아만큼의 물량을 가져가겠느냐 하면 당장은 절대 아니다"라며 “빅테크들은 이미 엄청나게 투자했지만 아직 회수하지 못해 여력이 별로 없을 것"이라고 말했다. 반면 삼성전자에는 격차를 좁힐 기회가 될 수 있다. 카운터포인트리서치는 HBM4에 대한 고객 평가가 좋다는 점을 근거로 삼성전자가 2027년 HBM 매출 1위 자리를 되찾을 것으로 내다봤다. 파운드리에서도 기회가 열릴 수 있다. 이 교수는 “엔비디아가 GPU 생산을 대부분 TSMC에 맡기고 있지만 앞으로 TSMC만 고집하지 않을 수도 있어 삼성 파운드리에 기회가 올 수도 있다"고 했다. 삼성전자는 지난 6월 전영현 부회장과 황 CEO의 회동에서 내년부터 HBM4E·HBM5와 함께 파운드리 협력을 논의했다. 김하나 기자 uno@ekn.kr

“예전에는 엔비디아가 싫다며 찾아오는 고객이 많았습니다. 요즘은 토큰당 비용이 얼마인지부터 묻습니다." 지난 9일 서울 서초구 사무실에서 만난 조강원 모레(MOREH) 대표는 최근 달라진 고객들의 요구를 이렇게 설명했다. 2020년 창업 당시만 해도 엔비디아를 대체할 수 있다는 가능성에 관심을 보이던 고객들이 이제는 구체적인 비용부터 따진다는 것이다. 조 대표는 인공지능(AI) 데이터센터가 그래픽처리장치(GPU)를 빌려주는 대신 AI 모델의 연산 결과물인 '토큰'을 판매하는 사업에 주목했다. 그는 “지금은 50~60%의 이익률을 남기는 업체도 있지만, 1년만 지나면 잘하는 업체만 10%를 남기고 못하는 업체는 적자를 볼 것"이라고 전망했다. 서울대에서 슈퍼컴퓨터를 연구한 조 대표는 2020년 모레를 설립하고 '탈(脫)엔비디아'에 도전했다. 국내 슈퍼컴퓨터 '천둥'을 개발한 연구진도 창업에 합류했다. 당시 AI 개발에는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 소프트웨어가 사실상 표준으로 자리 잡고 있었다. 조 대표는 엔비디아에 의존하지 않고도 AMD 등 다른 제조사의 반도체에서 AI 모델을 구동할 수 있는 소프트웨어 개발에 나섰다. 모레는 2021년 KT와 AMD GPU 기반 AI 클라우드 서비스를 출시했고, 최근에는 엔비디아와 AMD GPU를 함께 사용하는 기술도 공개했다. 다음은 조 대표와의 일문일답. ◇ “1년 뒤엔 10% 마진도 쉽지 않을 것" - 엔비디아의 독점이 흔들릴 수 있다고 보는 이유는. “AI 데이터센터가 '토큰 공장'으로 바뀌고 있기 때문이다. 과거에는 GPU를 빌려주고 고객이 알아서 사용하도록 했다. 이제는 AI 모델을 직접 구동해 주고 토큰당 요금을 받는 사업이 커지고 있다. 중요한 것은 모델을 얼마나 싸게 제공하고, 새로운 모델을 얼마나 빨리 지원하느냐다. 다른 반도체에서도 소프트웨어를 잘 만들어 같은 성능을 더 저렴하게 제공할 수 있다면 엔비디아를 고집할 이유가 없다." - 토큰 판매 이익률을 60%까지 높일 수 있다는 시뮬레이션을 공개했다. 이 정도 수익을 계속 낼 수 있나. “사실은 어렵다고 본다. 지금처럼 높은 수익성은 일시적인 현상일 가능성이 크다. 새로운 AI 모델이 나오면 처음에는 높은 가격에 판매되지만 같은 모델을 제공하는 업체가 늘면서 가격 경쟁이 시작된다. 지금은 GPU와 데이터센터가 부족해 높은 마진을 남길 수 있지만, 경쟁이 심해지면 가격은 원가에 가까워질 것이다. 1년 뒤에는 잘하는 업체만 10%를 남기고 못하는 업체는 적자를 볼 수도 있다. 결국 소프트웨어로 비용을 얼마나 낮추느냐의 싸움이다." ◇ “탈엔비디아, 올해부터 고객들 인식 달라져" - 6년 전부터 탈엔비디아에 도전했다. 당시 어떤 가능성을 봤나. “탈엔비디아는 지금도 어렵다. 다만 6년 전에는 사람들이 그 가능성을 더 믿지 않았다. 우리가 주목한 것은 사람들이 반도체를 직접 사용하는 게 아니라 소프트웨어를 통해 사용한다는 점이었다. 소프트웨어를 잘 만들면 엔비디아 GPU가 아니어도 AI를 구동할 수 있다고 생각했다. 실제로 고객들의 생각이 달라졌다고 느낀 건 올해부터다. 대규모언어모델(LLM)이 보편화하면서 이용자들은 어떤 GPU가 들어가는지 따지지 않게 됐다. 원하는 모델만 선택해 사용하기 때문이다." - 엔비디아와 AMD GPU를 함께 사용하는 기술은 왜 필요한가. “데이터센터 대부분이 이미 엔비디아 GPU를 많이 가지고 있다. 다른 반도체를 도입한다고 기존 장비를 놀릴 수는 없다. 처음에는 우리도 AMD GPU를 잘 사용하게 해주겠다는 식으로 접근했다. 그런데 고객에게는 기존 엔비디아 장비와 AMD를 함께 사용할 수 있게 하는 것이 훨씬 중요했다. 일본 고객사도 처음에는 엔비디아 장비로 사업을 시작했다. 이후 비용을 고려해 다른 반도체를 검토했고, 기존 장비와 함께 운영하는 기술을 제안하면서 사업으로 이어졌다." - 실제 고객들의 요구는 어떻게 달라졌나. “예전에는 '엔비디아가 싫다', '엔비디아를 몰아내고 싶다'는 고객이 많았다. 엔비디아가 제공하는 기능을 하나하나 비교하면서 대체할 수 있는지를 따졌다. 요즘은 '토큰당 비용이 얼마냐'고 묻는다. 훨씬 명확하다. 과거에는 고객들도 GPU 인프라로 어떻게 돈을 벌어야 할지 잘 모르는 경우가 있었다. 지금은 사업적으로 무엇을 얻으려는지 분명하다. 우리로서도 기술의 가치를 설명하고 고객을 설득하기가 쉬워졌다." ◇ “소버린 AI, 국내 기업끼리 경쟁해선 안 돼" - 정부의 소버린 AI 정책은 어떻게 평가하나. “국가 차원에서 반드시 해야 한다고 생각한다. 기업이 AI를 활용하려면 데이터에 대한 통제권이 필요하다. 지금은 해외 기업이 공개한 AI 모델을 가져다 쓸 수 있지만 앞으로도 그럴 수 있다는 보장은 없다. 기업들이 수백억원을 들여 만든 최신 모델을 계속 무료로 공개할 이유는 없다. 앞으로는 공개 시점이 더 늦어질 것으로 본다. 한국에서 AI 모델을 개발할 역량이 없다면 국내 기업들은 미국이나 중국보다 몇 년 뒤처진 모델을 사용해야 할 수도 있다. AI에서 2~3년 뒤처진 모델을 쓴다는 것은 기업 경쟁력에 치명적이다." - 정부의 독자 AI 모델 개발 지원은 적절한가. “국내 기업들이 다시 도전하도록 하는 데 도움이 됐다. 다만 국내 기업끼리 1등, 2등을 가리는 데 그쳐서는 안 된다. 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있어야 한다. AI 인프라 정책에서는 공급보다 수요를 만드는 일이 필요하다. GPU가 부족하다고 GPU를 사주고, 국산 NPU가 어렵다고 NPU를 사주는 방식만으로는 한계가 있다. AI 서비스를 이용하는 기업에 토큰 구매 비용을 지원하는 방법도 있다. 고객이 생기면 데이터센터 사업자들이 투자를 하고, 비용을 줄이기 위해 국산 반도체와 소프트웨어를 검토할 것이다." ◇ “기술이 좋다고 고객이 돈을 내진 않는다" - 연구자에서 기업 경영자가 됐다. 가장 크게 달랐던 점은. “기술적으로 가능하다는 것은 시장에서 팔리기 위한 조건의 아주 작은 부분일 뿐이다. 고객이 돈을 낼 의사가 있어야 한다. 외부 업체의 솔루션을 사용할 위험을 감수할 가치가 있는지까지 따져야 한다. 모레는 처음부터 사업모델이 명확했던 회사가 아니다. 인프라 소프트웨어가 중요해질 것이라고 생각해 창업했고, 사업모델은 이후에 찾아왔다. 스타트업은 남들이 아직 발견하지 못한 문제를 먼저 찾아 해결해야 한다고 생각한다. 이미 알려진 문제를 알려진 방식으로 푸는 일이라면 자원이 많은 대기업을 이기기 어렵다." 김나현 기자 knh@ekn.kr

아닐 난두리 인텔 데이터센터그룹 최고 AI 제품 책임자(부사장)가 12일 "메모리도, 연산 자원도, 기판(PCB)도 공급이 제약된 상황에서 질문은 결국 효율을 어떻게 끌어올리느냐로 모일 것“이라며 "데이터센터 GPU에 HBM 등 기존 솔루션을 넘어 LPDDR을 쓰는 쪽으로 확대하고 있다“고 밝혔다. 같은 자리에서 배태원 인텔코리아 대표는 인텔 미국 오하이오주 공장을 둘러싼 SK하이닉스와의 생산 협력설에 대해 “시장의 루머에 직접 코멘트할 수는 없다"며 말을 아꼈다. 난두리 부사장은 이날 서울 강남구 코엑스에서 열린 '인텔 AI 서밋 서울 2026' 질의응답 세션에서 "지금 로드맵에 있는 제품들은 LPDDR로 훨씬 많은 메모리를 제공해 바로 그 고충을 해결한다“고 했다. 그는 LPDDR 확대와 함께 전력 효율 개선, 고객이 이미 짜둔 소프트웨어를 바꿀 필요가 없는 개방형 소프트웨어 스택을 세 가지 방향으로 꼽았다. 경쟁사 대비 데이터센터 제품군이 뒤처진다는 지적에는 "결국 우리가 할 일은 실행“이라며 "실리콘을 받은 지 불과 몇 주 만에 연구소에서 실제 칩으로 돌아가는 시연을 보여줬다“고 했다. 난두리 부사장은 이어 이날 공개한 데이터센터 GPU '크레센트 아일랜드'에 대해 “통상 600와트(W) GPU가 들어가는 자리에 350W 제품을 넣어 전력은 절반 가까이 줄이고 효율은 2배로 높였다"고 했다. 이 제품은 PCI 익스프레스(PCIe) 5세대 기반으로, 여러 GPU를 연결할 때는 PCIe 스위치를 쓴다. 그는 "인텔이 가장 빠르게 진행 중인 프로그램 중 하나“라며 “GPU 간 연결은 UA링크 같은 개방형 표준이 나오는 대로 로드맵에 반영하겠다"고 했다. 그러면서 “이 제품이 모든 솔루션을 대체한다는 말이 아니다“라며 "적정한 비용과 성능, 지연시간을 원하는 수요를 위한 자리가 있다는 것"이라고 했다. CPU 수요 전망도 제시했다. 난두리 부사장은 “향후 몇 년 안에 데이터센터용 CPU 수요만 지금의 5배인 2000억 달러 이상으로 늘어날 것"이라고 했다. 스스로 판단해 작업을 수행하는 에이전틱 AI가 확산하면서 샌드박싱과 실행, 도구 호출이 급증해 GPU뿐 아니라 CPU와 메모리 계층의 역할이 커진다는 설명이다. 배 대표는 “내년에는 CPU 공급 부족도 상당할 것으로 예상된다"며 “오늘 출범한 K-AI 풀스택 얼라이언스에 참여하는 국산 서버 기업들과 수급에 차질이 없도록 긴밀히 협의하고 있다"고 했다. 메모리 공급망 관련 질문에 난두리 부사장은 “메모리는 AI 추론의 매우 핵심적인 축"이라며 “추론 성능이 KV 캐시와 컨텍스트 길이를 어떻게 다루느냐에 점점 더 좌우된다"고 했다. 그는 제온 서버용 DDR, 크레센트 아일랜드용 LPDDR5X, PC용 CPU에 이르기까지 메모리가 플랫폼 전반의 핵심 재료라며 CXL 표준을 활용한 협업도 강조했다. 'CXL'은 서버의 메모리 용량을 확장할 수 있게 해주는 차세대 연결 기술을 말한다. 배 대표는 “CXL 같은 차세대 기술을 지금부터 준비해 공급 협력까지 이어질 수 있도록 다양한 생태계 파트너와 논의 중"이라고 했다. 특정 기업의 GPU에 쏠린 국내 AI 투자 구조에 대해서도 입장을 내놨다. 배 대표는 "글로벌 기업들이 한국 정부와의 협력을 잇달아 발표하고 있지만, 그런 발표와 경쟁한다고 생각하지 않는다“며 "중요한 것은 한국 파트너들과 실질적으로 스케일업을 해내느냐“라고 했다. 난두리 부사장은 리눅스와 쿠버네티스를 예로 들며 "기술은 처음엔 폐쇄적·수직 통합형으로 나오더라도 확산 단계에선 개방형 생태계로 간다“고 했다. 그러면서도 "긴 여정“이라며 크레센트 아일랜드를 완제품뿐 아니라 칩 단위로도 공급해 고객이 직접 솔루션을 만들 수 있게 하겠다고 했다. 댄 로드리게스 인텔 엣지컴퓨팅그룹 총괄 부사장도 이날 피지컬 AI 협력 질문에 "새 코어 울트라 시리즈3는 피지컬 AI와 실시간 제어를 단일 시스템온칩(SoC)에서 함께 돌릴 수 있다“고 했다. 그는 삼성메디슨과 초음파 진단 자동화를 협력하고 있다고 소개하며 "한국은 대기업부터 스타트업까지 생태계가 매우 역동적“이라고 했다. 배 대표는 "국내 기업 이름을 밝히긴 어렵지만 스마트 제조, 헬스케어, 금융 등 엣지·로보틱스 분야에서 많은 협업을 진행 중“이라고 했다. 로드리게스 부사장은 "전 세계 로보틱스 개발자들이 이를 실제로 구현할 수 있도록 오픈소스 소프트웨어와 로보틱스 데이터에 투자하고 있다“고 했다. 김하나 기자 uno@ekn.kr

인공지능(AI)을 활용한 해커들의 사이버 공격에 대응하기 위해 갈수록 정교한 해법 마련이 요구되는 가운데, 글로벌 사이버보안 기업 레이븐이 한국 시장 공략에 본격적으로 나섰다. 소프트웨어가 실제 실행되는 과정에서 비정상적인 동작을 실시간 차단하는 독자 기술을 앞세워 국내 규제산업을 공략한다는 구상이다. 12일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔에서 열린 레이븐의 한국 시장 진출 기자간담회에서는 AI 기술 발전에 따른 사이버 공격의 변화와 기존 보안체계의 한계가 주요 화두로 떠올랐다. 이날 발표에 나선 로이 아비트불 레이븐 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 공격자가 AI를 활용해 소프트웨어 취약점을 빠르게 찾아내는 만큼, 기업 역시 기존의 취약점 공개와 보안 패치를 기다리는 대응 방식에서 벗어나야 한다고 강조했다. 특히 그는 기업들이 사용하는 소프트웨어의 상당 부분이 공개된 오픈소스 코드를 기반으로 구축돼 있다는 점에 주목했다. 소프트웨어 개발 효율성을 높이는 오픈소스 생태계가 역설적으로 사이버 공격자들에게도 취약점 탐색의 기회를 제공하고 있다는 설명이다. 글로벌 금융기관 JP모건에 따르면, 글로벌 은행과 금융기관, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업 등이 사용하는 코드의 약 77%가 오픈소스에 기반한 것으로 파악됐다. 아비트불 CEO는 “현재 사용되는 코드의 대부분은 공개된 코드이고, 공격자들은 강력한 AI 모델까지 활용할 수 있다"며 “이는 공격자들이 공개된 코드를 분석해 보안업계가 새로운 취약점을 인지하거나 공개하기도 전에 이를 악용할 수 있다는 의미"라고 강조했다. ◇ “모든 라이브러리에 CCTV 설치"…실행 중인 코드까지 감시 레이븐이 내세운 핵심 경쟁력은 소프트웨어의 실행 단계인 '런타임'에서 발생하는 비정상적인 동작을 식별하고 차단하는 기술이다. 기존 보안 솔루션이 알려진 취약점이나 악성코드 정보를 기반으로 위협을 탐지하는 데 집중했다면, 레이븐은 실제 애플리케이션을 구성하는 오픈소스 라이브러리와 함수의 동작을 분석해 공격 여부를 판단한다. 아비트불 CEO는 이를 “각 라이브러리마다 폐쇄회로(CC)TV를 설치하는 것"이라고 비유했다. 소프트웨어를 구성하는 개별 라이브러리가 정상적인 기능을 수행하는지 관찰하고, 예상하지 못한 명령 실행이나 네트워크 접근이 발생하면 해당 동작을 차단한다는 설명이다. 특히 공격자가 취약점을 악용하더라도 애플리케이션 전체를 중단시키지 않고 문제가 발생한 라이브러리 내부의 동작만 제한할 수 있다는 점을 강조했다. 그는 “기존 보안 솔루션은 서버에서 실제 실행되는 코드 내부를 충분히 들여다보지 못한다"며 “레이븐은 라이브러리에서 어떤 일이 발생하는지 세밀하게 파악해 비정상적인 실행을 차단할 수 있다"고 설명했다. 이 같은 접근은 AI를 활용한 '제로데이(Zero-day)' 공격 대응에 초점을 맞춘다. 제로데이 공격은 보안 취약점이 공개되거나 수정되기 전에 이를 악용하는 방식으로, 기업이 대응책을 마련할 시간이 부족하다는 문제가 있다. 아비트불 CEO는 “한국 기업에 제공할 수 있는 가장 중요한 가치는 시간"이라며 “패치가 나오기 전에도 기업의 시스템을 보호할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라고 말했다. ◇ '성능 저하' 우려에도 자신감…“규제산업부터 집중 공략" 이날 간담회에서는 런타임 보안 기술을 실제 기업 시스템에 적용할 때 발생할 수 있는 성능 저하 문제가 집중적으로 거론됐다. 보안 솔루션이 애플리케이션의 실행 과정을 지속적으로 감시하면 서버 자원 사용량이 늘어나거나 서비스 운영에 영향을 미칠 수 있다는 우려에서다. 이에 아비트불 CEO는 레이븐의 기술이 기존 애플리케이션에 별도의 코드를 삽입하거나 모든 실행 요청을 중간에서 검사하는 방식이 아니라고 설명했다. 그는 "레이븐은 코드 인젝션이나 실행 과정의 중간 차단 방식을 사용하지 않는다“며 "실제 운영에 필요한 CPU 사용률은 약 0.2%, 메모리는 200~300MB 수준“이라고 밝혔다. 이어 일반적인 런타임 보안 솔루션의 CPU 사용률이 6~10% 수준이라는 자체 비교 수치를 제시하며, 레이븐의 기술은 서버 성능에 미치는 영향을 최소화하도록 설계됐다고 강조했다. 레이븐은 한국 시장에서 금융·보험 등 규제가 엄격한 산업을 우선 공략할 계획이다. 민감한 고객정보를 다루면서도 서비스 중단을 최소화해야 하는 산업 특성상 실시간 보안 기술에 대한 수요가 높을 것으로 판단해서다. 이를 위해 싱가포르 기반 비즈니스 컨설팅 기업 '디 이그제큐티브 액션(The Executive Action)'과 협력해 국내 영업망과 기술지원 체계를 구축한다. 사업 방식은 직접 고객 지원과 국내 재판매업체 협력, 관리형 보안서비스 제공업체(MSSP)와의 협력 등 세 가지로 구성된다. 특히 한국 시장 진출을 준비한 약 3개월 동안 국내 주요 금융기관과 기업을 대상으로 기술검증(PoC) 및 협력 프로젝트를 진행하고 있다고 밝혔다. 다만 구체적인 고객사나 정식 공급계약 체결 여부는 공개하지 않았다. 애드리안 옹 디 이그제큐티브 액션 매니징 디렉터는 “현재 국내 고객사들과 기술검증(PoC) 및 협력 프로젝트를 진행하고 있다"며 “구체적인 기업명을 공개하기는 어렵지만, 조만간 어떤 기업과 협력하고 있는지 확인할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 레이븐은 향후 국내 금융권을 시작으로 보험과 주요 기업 등 다양한 산업으로 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 특히 AI 기반 사이버 공격이 고도화하는 상황에서 취약점 공개 이후의 사후 대응을 넘어 공격 발생 단계에서 위협을 차단하는 기술을 앞세워 국내 보안시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 아비트불 CEO는 “한국은 미국보다 시장 규모는 작지만 기술적으로 매우 정교하고, 보안 대응의 시급성이 높은 시장"이라며 “최근 한국에서 발생한 여러 사이버보안 사고를 고려해 한국 시장 진출을 우선순위에 뒀다. 적합한 고객에게 필요한 도움을 제공하고 빠르게 성장할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

“집집마다 차를 두세 대씩 갖고 있는 게 효율적일까요, 아니면 한 대씩만 두고 필요한 차는 공유 차량으로 깔아놓고 나눠 쓰는 게 맞을까요." 12일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '2026 인텔 AI 서밋 서울'에서 주영표 SK하이닉스 부사장(시스템 R&D 담당)이 한 말이다. 그는 “AI가 지속적이고 효율적으로 확장하려면 컴퓨터 시스템 아키텍처가 바뀌어야 하고, 그 안에서 메모리의 역할도 달라져야 한다"며 이렇게 말했다. 그래픽처리장치(GPU)마다 메모리를 따로 붙여 쓰는 지금 방식에서 벗어나자는 제안이다. 대신 시스템 한가운데에 거대한 '메모리 풀(pool)'을 두고 여러 프로세서가 나눠 쓰자는 것이다. 이날 연단에 오른 연사들은 에이전트 AI 시대가 되면 메모리 부담이 줄기는커녕 더 커질 것으로 내다봤다. 무대마다 한국의 메모리 경쟁력도 거론됐다. “세계의 AI 시스템은 한국의 반도체 생태계에 절대적으로 의존한다"(마커스 로런스 인텔 센트럴엔지니어링그룹 총괄 부사장), “에이전트 AI 인프라에서 메모리와 스토리지는 계속해서 핵심 역할을 한다"(아닐 난두리 인텔 데이터센터그룹 최고AI제품 부사장) 같은 발언이 이어졌다. 인텔코리아가 연 이번 행사에는 약 2000명이 참가 등록했다. 삼성전자와 SK하이닉스, SK텔레콤, LG전자, 레노버 등 52개 기업도 참여했다. 중소벤처기업부와 정보통신산업진흥원(NIPA), 창업진흥원, 서울 AI 허브 등 5개 정부·공공기관도 함께했다. 인텔은 이 자리에서 국내 23개 기업과 'K-AI 풀스택 얼라이언스'를 공식 출범시켰다. 초기 참여사로는 업스테이지, 메가존클라우드, 퓨리오사AI, 딥엑스, 한컴 등이 이름을 올렸다. 이들은 국산 서버를 중심으로 소버린 AI와 피지컬 AI를 아우르는 생태계를 함께 만들 계획이다. 협력 범위는 하드웨어와 소프트웨어부터 산업별 AI 솔루션과 서비스까지다. 배태원 인텔코리아 대표는 개회사에서 “국산 서버 기반의 개방형 인프라와 그 생태계 위에서 한국 기업들이 AI 주권을 갖고 새로운 혁신을 만들어가자는 약속"이라고 출범 취지를 설명했다. 산토시 비스와나탄 인텔 아시아태평양·일본 영업관리그룹 총괄 부사장도 한국의 하드웨어 역량을 치켜세웠다. 그는 “한국은 1980년대 D램에 투자했고 HBM(고대역폭메모리)도 AI 열풍이 불기 훨씬 전부터 개발했다"며 “하드웨어는 한국의 DNA에 깊이 자리 잡고 있다"고 말했다. 인텔 발표자료에 따르면 한국은 전 세계 반도체 생산능력의 약 20%를 차지하고, 글로벌 D램 공급량의 약 3분의 2와 HBM 공급의 대부분을 담당한다. ◇ “AI 대화 한 번에 휴대폰 300대 D램을 매초 읽어야" 이날 주 부사장은 AI가 요구하는 메모리 규모를 휴대폰에 빗대 설명했다. 그는 “프런티어 랩의 현 세대도 아닌 이전 세대 모델의 파라미터를 저장하려 해도 휴대폰 최소 200대에서 메모리를 꺼내 와야 겨우 다 담을 수 있다"고 말했다. 성능 요구도 만만치 않다. AI와 대화할 때 응답이 원활하게 오려면 “휴대폰 300대에 들어 있는 D램 데이터를 매초 전부 읽어낼 수 있어야 한다"는 것이다. SK하이닉스는 에이전트 AI의 확산으로 메모리 부담이 한층 커질 것으로 내다봤다. 주 부사장은 “완화될 것이라는 주장도 있지만 우리는 강화된다는 쪽"이라고 말했다. 코딩 에이전트는 사용자의 지시 한 번으로 코드 생성부터 컴파일, 디버깅까지 수행한다. 사용자가 이 과정이 끝나기를 기다려야 하는 만큼 처리 속도가 중요해진다는 설명이다. 여러 에이전트가 서로 소통하며 작업을 나눠 수행하는 멀티 에이전트 환경에서도 마찬가지다. 사람의 개입이 최초 지시와 최종 결과 확인에 집중되면서 에이전트 간 통신과 데이터 처리 속도가 전체 작업의 효율을 좌우하게 된다. 주 부사장은 이에 따라 “메모리 성능과 용량 요구도 급격하게 올라가고 있다"고 설명했다. 문제는 기존 구조로는 급증하는 메모리 수요를 감당하기 어렵다는 점이다. 이른바 '메모리 월(Memory Wall)'에 부딪힌 것이다. 주 부사장은 “가속기 칩 가운데 연산 코어가 있고 좌우에 입출력(I/O) 인터페이스, 위아래에 메모리가 붙는데 2차원 평면에서는 더 둘 공간이 사실상 없다"고 설명했다. 고객사들은 3차원 적층 기술이 상용화되기를 기다리는 대신 CPU에 연결된 메모리를 활용하거나 일부 데이터를 SSD로 옮기고, 인접 서버의 메모리까지 빌려 쓰고 있다. 그러나 이런 대응만으로는 근본적인 한계를 해결하기 어렵다는 게 그의 진단이다. SK하이닉스가 내놓은 답은 '메모리 중심 아키텍처'다. GPU 서버 랙과 CPU 서버 랙 옆에 수십~수백 테라바이트(TB) 용량의 '메모리 랙'을 따로 두고 연산 노드들이 이를 공유하는 방식이다. 랙 사이는 기존 네트워크 프로토콜(RDMA·RoCE)로 잇는다. 향후에는 랙 내부에서도 CXL(컴퓨트익스프레스링크) 같은 인터커넥트로 메모리를 공유해 시스템 성능을 높인다는 구상이다. 주 부사장은 “GPU 1번은 자기 일이 끝나면 결과를 메모리 풀에 던져놓고 잊어버리면 된다"며 “2번·3번 GPU는 다음 일을 할 때 거기서 바로 가져다 쓰면 된다"고 설명했다. 이를 뒷받침하는 실험 결과도 소개했다. SK하이닉스가 파트너사와 함께 질문과 답변을 반복하는 멀티턴 에이전트 AI를 구동한 결과, 대화가 길어질수록 KV 캐시(AI가 앞서 계산한 맥락 데이터)가 폭증했다. 기존 시스템은 저장 공간이 모자라 이미 계산한 데이터를 버리고 다시 연산해야 했다. 이로 인해 평균 응답 시간이 길어졌고, 응답이 유독 늦어지는 '테일 지연'도 크게 악화됐다. 반면 메모리 랙에 KV 캐시를 저장해 재사용하자 평균 응답 시간과 테일 지연이 모두 크게 개선됐다. 주 부사장은 “SK하이닉스는 '풀스택 AI 메모리 크리에이터'로서 아키텍처 단계부터 고객·파트너와 함께 설계를 논의하고 있다"고 말했다. 이어 “컴퓨팅에서 강력한 리더십을 가진 인텔과도 긴밀히 협력하고 있다"고 덧붙였다. ◇ “1% 효율은 반올림 오차가 아니라 경쟁력" 인텔은 이번 행사에서 '이기종 컴퓨팅'을 전면에 내세웠다. 배 대표는 “AI라고 해서 모두 같은 컴퓨팅이 필요한 것은 아니다"라며 “CPU와 GPU, 가속기 등 서로 다른 컴퓨팅의 강점을 잘 활용해야 한다"고 말했다. 기조연설에 나선 인텔 임원들도 에이전트 AI 시대의 인프라를 '적정 규모(right-sized)'와 '목적 맞춤형(purpose-built)'이라는 키워드로 풀었다. 마커스 로런스 인텔 센트럴엔지니어링그룹 총괄 부사장은 “전 세계에서 처리된 토큰은 2024년 월 9조7000억개에서 올해 월 3200조개로 2년 만에 약 330배 늘었다"고 말했다. 그러면서 “이 정도 규모에서 1% 효율 개선은 반올림 오차가 아니라 경쟁 우위"라고 강조했다. 그는 “세계 메모리 칩의 약 3분의 2를 한국의 두 업계 선두 기업이 만든다"며 맞춤형 AI 반도체를 논의하기에 가장 적합한 곳으로 한국을 꼽았다. 인텔이 내건 협업 모델은 다섯 가지다. 턴키 설계부터 기존 설계의 인텔 파운드리 이전, 패키징 단독 지원까지 고객이 원하는 단계에서 협업할 수 있다. 로런스 부사장은 “한국이 AI 수요와 자본, 칩 생태계를 가져오면 인텔은 설계 역량과 첨단 패키징, 파운드리를 제공하겠다"고 했다. 난두리 부사장은 에이전트 AI에서 CPU의 역할이 커진다고 강조했다. 그는 “이제는 AI를 돌릴 GPU가 충분한지가 아니라 AI를 조율하고 실행할 CPU와의 균형이 중요하다"며 최대 288코어를 갖춘 제온6+ 프로세서를 내세웠다. 데이터센터용 추론 GPU '크레센트 아일랜드'의 실물 칩도 처음 공개했다. HBM 대신 LPDDR5X 메모리를 탑재한 제품이다. 인텔 측은 일부 금융 시뮬레이션 작업에서 엔비디아 RTX 프로 6000보다 최대 5.9배 높은 성능을 냈다고 설명했다. 난두리 부사장은 “최근 3개월 사이 개발자들의 오픈웨이트 모델 사용 비중이 30%에서 80% 가까이로 뛰었다"며 “기업이 AI를 어디서 돌릴지 직접 통제할 기회가 생겼다"고 했다. 댄 로드리게스 인텔 엣지 컴퓨팅 그룹 총괄 부사장은 AI가 PC에서 엣지와 산업 현장으로 퍼지는 흐름을 짚었다. 그는 “에이전트는 쉬지 않고 돌아가며 데이터와 맥락에 계속 접근해야 하기 때문에 로컬 컴퓨팅이 결정적으로 중요하다"고 말했다. 국내 사례로는 삼성메디슨을 소개했다. 의료진은 염증성 장질환(IBD) 초음파 진단에서 장벽 두께를 캘리퍼로 직접 재 왔다. 삼성메디슨은 이 측정을 '인텔 코어 울트라 시리즈3' 기반으로 자동화했다. 로드리게스 부사장은 “별도의 외장 GPU 없이도 지연 시간을 4.5배 줄이고 AI 성능은 4.2배 끌어올렸다"고 말했다. 인텔코리아는 이날 서울 AI 허브와 업무협약(MOU)도 맺었다. 국내 유망 AI 스타트업의 솔루션 개발과 검증, 기술 협력 기회를 넓히는 데 힘을 보태기로 했다. 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 영상 축사에서 “인텔이 국산 AI 반도체, 국내 서버·소프트웨어 기업과 함께 개방형 AI 인프라를 만들어 가는 것은 의미가 크다"고 말했다. 이어 “글로벌 빅테크와 협력을 넓혀 국산 AI 반도체가 개방형 AI 생태계 안에서 함께 성장하도록 하겠다"고 밝혔다. 김하나 기자 uno@ekn.kr

네이버가 올해 3분기 주요 사업의 성장세에 힘입어 두 자릿수 외형 성장을 실현했다. 다만 인공지능(AI) 경쟁력 확보를 위한 투자가 증가한 영향으로 수익성은 같은 기간 감소했다. 네이버는 올 3분기 연결기준 잠정실적으로 매출 3조4724억원과 영업이익 4513억원을 기록했다고 12일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 10.7% 증가한 반면, 영업이익은 20.9% 감소한 수치다. 커머스와 파이낸셜 플랫폼, 글로벌 개인 간 거래(C2C) 등 주요 사업분야의 고른 성장을 토대로 외형 성장을 견인했으나, 인프라와 콘텐츠, 오프라인 데이터 등 AI 경쟁력 확보를 위한 투자가 증가하면서 수익성은 줄었다는 게 회사 측 설명이다. 사업분야별 실적은 네이버 플랫폼이 매출 1조9484억원을 기록하면서 전년 동기 대비 7.3% 성장했다. 추석 연휴 여파에도 AI 수익화 시도 확장에 따른 광고 매출 성장과 네이버플러스 스토어앱·멤버십 중심 구매가 확대된 영향이다. 특히 서비스 매출의 경우, 네이버플러스 스토어와 멤버십 이용자 확대, N배송 강화로 커머스 생태계 확장 흐름이 지속되며 이 기간 매출이 13.1% 성장했다. 파이낸셜 플랫폼은 3분기 매출 4877억원을 올려 전년 동기 대비 14.1% 성장률을 보였다. 외부 결제액이 같은 기간 21.8% 성장함에 따라 Npay 결제액도 26조2000억원을 기록, 이 기간 15.6% 증가했다. 네이버는 오프라인 통합 단말기 Npay 커넥트 보급이 순조롭게 진행되면서 오프라인 매장과 네이버 서비스 간 연결과 시너지가 강화되고, 온오프라인을 아우르는 Npay 결제 생태계가 더욱 확장될 것으로 기대했다. 글로벌 도전 분야는 전년 동기 대비 15.9% 성장한 1조364억원 매출을 거뒀다. 왈라팝 편입 효과와 포시마크, 소다의 거래 흥행으로 C2C 매출이 성장했고, 사우디 디지털 트윈 사업을 비롯한 앤터프라이즈 매출도 꾸준한 성장세를 보였다. 네이버는 이 같은 사업 성장세를 더욱 가속화하기 위해 신성장 전략 가동에도 나선다는 구상이다. 커머스 분야에서는 물류 전문 자회사를 설립해 배송 경쟁력 강화에 나선다. 임차 물류센터를 중심으로 한 배송 인프라를 단계적으로 확대하고, 이를 토대로 '배송 경쟁력 확장-거래 증가-사업 효율성 확대' 구조의 선순환 성장을 실현한다는 전략이다. 이날 진행된 컨퍼런스콜에서 최수연 대표는 “오는 2030년까지 1조원에 가까운 투자가 필요할 것으로 예상된다"면서도 “적절한 조달 방식과 수익 구조를 마련해 현금흐름이나 손익에 미치는 영향은 제한적일수 있도록 설계할 예정"이라고 설명했다. 당장 올 4분기부터는 쇼핑 AI 에이전트와 멤버십에 기반한 커머스 경쟁력 강화에도 나선다. 최 대표는 “쇼핑 AI 에이전트가 고도화되면서 출시 직후인 3월 대비 9월 이용자 수가 5배, 에이전트 활용 거래액은 4배로 성장했다"며 “올 4분기에는 에이전트 안에서 결제까지 이어지는 경험도 시범적으로 선보일 계획"이라고 말했다. 멤버십의 경우, 이용자의 스마트스토어 구매 경험과 비중이 가파른 증가세를 보이며 고객을 네이버 생태계 안에 정착시키는 핵심 축으로 자리매김하고 있는 만큼, 올 4분기엔 '멤버십 전용 새벽 배송'과 생활 밀착형 제휴 오프라인 결제 적립 혜택을 순차 도입해 멤버십 경쟁력을 네이버 생태계 전반으로 넓혀간다는 구상이다. 플랫폼 사업에선 연내 개인형 AI 에이전트앱을 신규 출시할 계획도 밝혔다. 최 대표는 “개인형 AI 에이전트는 이용자가 필요한 정보를 직접 찾는 것을 넘어, 필요한 일을 미리 챙기거나 번거로운 작업을 대신 수행하는 새로운 사용성을 제공하고자 한다"며 “기존 검색의 진화를 이어나가는 동시에 새로운 이용차층을 확보하고 수익화 기회도 만들어 나가겠다"고 말했다. 특히 신규 개인형 에이전트는 쇼핑과 플레이스, 예약, 지도, 페이 등 네이버의 기존 서비스와 자체 API로 직접 연결돼, 궁극적으로 에이전트의 역량을 거래 등 완결된 형태까지 확장한다는 목표다. 이를 위해, 연동되지 않은 외부 서비스 역시 격리된 브라우저 환경에서 사용자 요청에 따라 에이전트가 직접 처리할 수 있도록 마련하는 한편, 외부 파트너와의 공식 연동·제휴도 단계적으로 확대해 에이전트의 서비스 범위를 기존 네이버 생태계 밖으로 확장할 계획이다. 아울러 네이버는 에이전트의 안전·신뢰성을 확보하기 위해 사용자별 격리 공간과 데이터 암호화를 통해 보안을 강화하고, 자체 모델과 외부 모델을 역할에 따라 조합하면서도 사용자·에이전트간 대화는 네이버의 모델이 담당하도록 구성했다. 최 대표는 “에이전트가 이용자를 대신해 행동할수록 신뢰와 보안이 서비스 선택의 핵심 기준이 될 것"이라며 “오랜 기간 검색과 결제를 하메 운영해온 네이버의 신뢰 기반이 중요한 차별점이 될 것으로 보고 있다"고 말했다. AI 팩토리 사업의 경우 내년 상반기부터 브룩필드, 엔비디아와 함께 추진하는 관련 사업 매출이 본격적으로 실적에 반영될 것으로 전망됐다. 미국 AI 추론 기업과 차세대 그래픽처리장치(GPU)를 포함한 2조원 규모 컴퓨팅 서비스 공급 계약을 체결해 내년 초기 물량에 대한 고객 확보를 완료한 가운데, 내년 상반기 상용 서비스 개시와 함께 매출도 순차적으로 발생할 예정이라는 게 회사 측 설명이다. 최 대표는 “AI 팩토리 사업의 초기 고객 구성은 전략적으로 접근하고 있다"며 “대형 고객과의 중장기 계약을 추진하는 동시에 성장 잠재력이 높은 글로벌 AI 기업으로 고객 기반을 확대해 특정 고객에 대한 의존도를 낮추고, 안정성뿐만 아니라 높은 수익성도 함께 확보해 나갈 계획"이라고 말했다. 또한 고객 수요에 대응하기 위한 공급 기반과 운영 기반도 빠르게 갖춰나가고 있다고 자신했다. 그는 “현재까지 확보한 데이터센터 용량(계약 완료)은 기존에 공시된 2028년 가이던스를 상화한다"며 “국내에서 활용 가능한 수냉식 데이터센터 대부분을 선제적으로 확보한 덕분에 글로벌 고객들이 원하는 최신 GPU를 적기 공급할 수 있다는 점에서 뚜렷한 경쟁 우위를 갖추고 있다"고 설명했다. 아울러 “네이버의 AI 팩토리는 엔비디아의 표준 아키텍처를 적용하고 네이버클라우드가 대규모 GPU 클러스터와 국내 주요 기업·공공 고객의 AI인프라를 구축·운영하면서 축적한 경험을 결합하고 있다"며 “GPU 장비 입고 이후 신속하게 상용 서비스를 개시할 수 있고, 고객이 원하는 시점에 서비스를 제공해 수익화 시점도 앞당길 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr