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최태원-젠슨 황 HBM 혈맹, 2세·바이오로 전선 확대…'패밀리 파트너십' 과시
[이코노믹데일리] 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 실리콘밸리의 한 한국식 치킨집에서 회동하며 ‘반도체 혈맹’을 다시 한번 확인했다. 이번 만남에는 양사 오너 일가의 장녀들이 나란히 배석해 협력의 무게중심이 HBM(고대역폭메모리)을 넘어 ‘AI 바이오’ 영역으로 확장되고 있음을 보여줬다. 11일 재계에 따르면 최 회장은 지난 5일(현지시간) 미국 캘리포니아 샌타클라라에 위치한 한국식 치킨집 ‘99치킨’에서 젠슨 황과 만찬을 가졌다. 이 자리에는 최 회장의 장녀인 최윤정 SK바이오팜 전략본부장과 젠슨 황의 장녀 메디슨 황 엔비디아 제품 마케팅 총괄 시니어 디렉터가 함께했다. ◆ 반도체 동맹, ‘AI 바이오’로 확장…차세대 역할 구도 주목 업계가 주목하는 대목은 단연 오너 2세들의 동석이다. 최윤정 본부장은 SK바이오팜에서 신약 개발 전략과 미래 사업 방향을 총괄하고 있으며 메디슨 황은 엔비디아에서 핵심 제품의 글로벌 마케팅을 담당하고 있다. 이는 양사의 협력이 단순한 하드웨어 공급 관계를 넘어 소프트웨어와 응용 산업, 특히 바이오 헬스케어 분야로 확장되고 있음을 상징적으로 보여준다. 바이오 헬스케어는 젠슨 황이 “AI를 통해 가장 큰 혁신이 일어날 분야”로 꾸준히 강조해 온 영역이다. AI를 신약 개발 과정에 접목할 경우 수년이 소요되던 후보물질 발굴과 임상 설계 기간을 획기적으로 단축할 수 있다. SK바이오팜 역시 올해 ‘AI로 일하는 제약사’를 목표로 제시하며 연구개발 체계 전반의 전환을 추진하고 있다. 엔비디아의 GPU 연산 능력과 바이오 특화 AI 플랫폼 ‘바이오니모(BioNeMo)’가 SK바이오팜의 방대한 임상·연구 데이터와 결합할 경우 글로벌 AI 신약 시장에서 의미 있는 시너지가 기대된다. 본업인 반도체 분야에서의 협력도 한층 공고해졌다. 이날 회동의 주요 의제는 엔비디아가 올 하반기 출시할 차세대 AI 가속기 ‘베라루빈(Vera Rubin)’에 탑재될 6세대 고대역폭메모리 HBM4 공급으로 추정된다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 핵심 메모리 파트너로 HBM 시장 주도권을 쥐고 있다. 이번 만남을 통해 HBM4 초기 물량 확보는 물론 차세대 서버용 모듈인 소캠(SOCAMM)과 고용량 낸드플래시를 포함한 메모리 솔루션 전반에서 포괄적 협력 방안이 논의된 것으로 알려졌다. 삼성전자가 HBM 시장 추격에 속도를 내는 상황에서 최 회장이 직접 나서 엔비디아와의 파트너십을 한층 밀착시키려는 행보로 해석된다. ◆ ‘99치킨’이 상징하는 격식 없는 협력 방식 회동 장소로 선택된 ‘99치킨’은 실리콘밸리 엔지니어들 사이에서 잘 알려진 한국식 호프집이다. 격식을 갖춘 고급 레스토랑이 아닌 이곳을 택한 것은 오랜 파트너인 젠슨 황과 보다 자유로운 분위기에서 미래 협력을 논의하려는 의도가 담긴 것으로 풀이된다. 최 회장은 이 자리에서 SK하이닉스 반도체를 형상화한 스낵 ‘HBM칩스’와 자신의 경영 철학을 담은 저서 ‘슈퍼 모멘텀’을 전달하며 친밀한 관계를 이어갔다. 재계 안팎에서는 이번 회동을 단순한 비즈니스 미팅을 넘어선 ‘패밀리 파트너십’의 상징으로 평가한다. 김주선 SK하이닉스 AI인프라 사장과 제프 피셔 엔비디아 수석부사장 등 핵심 실무진도 배석해 즉각적인 협력 과제와 기술 로드맵을 조율한 것으로 전해진다. 재계 관계자는 “오너 2세들이 함께한 자리는 양사의 협력이 단기적 수급 계약이 아니라 미래 세대까지 염두에 둔 장기적 비전임을 보여준다”며 “SK가 반도체와 바이오라는 두 축을 AI로 연결해 그룹의 체질을 근본적으로 전환하려는 전략적 행보로 볼 수 있다”고 말했다. 최 회장은 이달 초부터 미국에 머물며 주요 빅테크 기업들과 연쇄 회동을 이어가고 있다. SK하이닉스 아메리카 회장직을 직접 맡을 정도로 북미 사업에 공을 들이고 있는 만큼 이번 출장의 성과가 향후 SK그룹의 AI 전략과 사업 포트폴리오에 어떤 변화를 가져올지 재계의 이목이 쏠린다.
2026-02-11 14:56:04
오픈AI가 선택한 '엔비디아 대항마'...세레브라스, 기업가치 33조원 폭등
[이코노믹데일리] 반도체 업계의 '파괴적 혁신가'로 불리는 세레브라스 시스템스(대표 앤드류 펠드먼)가 기업가치 231억달러(약 33조6000억원)를 기록하며 엔비디아의 강력한 대항마로 부상했다. 불과 4개월 만에 몸값이 3배로 뛴 배경에는 반도체 제조의 상식을 뒤엎는 기술력과 오픈AI라는 든든한 우군 그리고 미국 정계와의 연결고리가 자리 잡고 있다. 4일(현지시간) 로이터 등 외신에 따르면 세레브라스는 최근 10억달러(약 1조4500억원) 규모의 투자 유치에 성공했다. 이번 투자에는 타이거 글로벌과 벤치마크 등 실리콘밸리의 거물들은 물론 도널드 트럼프 대통령의 장남 트럼프 주니어가 설립한 '1789 캐피털'이 참여해 눈길을 끌었다. 이는 세레브라스의 기술이 단순한 스타트업의 도전을 넘어 미국의 국가적 AI 인프라 전략과 궤를 같이하고 있음을 시사한다. 세레브라스가 엔비디아의 독주를 끝낼 후보로 꼽히는 가장 큰 이유는 '웨이퍼 스케일 엔진(WSE)'이라는 독보적 기술이다. 기존 반도체 공정은 커다란 원판인 웨이퍼를 수백 개의 작은 칩으로 잘라낸 뒤 이를 다시 연결하는 방식을 취한다. 하지만 세레브라스는 웨이퍼 전체를 단 하나의 거대한 칩으로 만든다. 최신 모델인 WSE-3는 가로세로 약 20cm 크기의 단일 칩에 4조개의 트랜지스터와 90만개의 AI 최적화 코어를 집적했다. 엔비디아의 최신 칩 H100의 트랜지스터 수가 800억개 수준임을 감안하면 산술적으로 50배 이상의 집적도를 자랑한다. 칩을 잘게 쪼개지 않기 때문에 칩과 칩 사이의 통신 병목 현상이 원천적으로 발생하지 않으며 데이터 처리 속도는 수백 배 빠르다. ◆ 엔비디아의 아킬레스건 'HBM' 병목을 뚫다 현재 엔비디아를 비롯한 대다수 AI 칩 제조사들은 연산 칩과 데이터 저장 칩(HBM)을 별도로 만들어 연결한다. 이 과정에서 발생하는 데이터 이동 지연과 막대한 전력 소모는 AI 학습의 최대 난제로 꼽힌다. 세레브라스는 이 문제를 '온칩 메모리' 방식으로 해결했다. 웨이퍼 전체에 44GB 용량의 초고속 SRAM 메모리를 내장해 데이터가 칩 외부로 나갈 필요가 없게 설계했다. 이는 엔비디아 칩 수백 개를 연결한 클러스터보다 더 빠른 연산 능력을 단 하나의 칩으로 구현할 수 있게 만든 핵심 동력이다. 실제로 세레브라스는 자신들의 시스템이 엔비디아 제품보다 전력 효율은 10배 높고 공간 차지 비중은 10분의 1에 불과하다고 강조한다. 기술적 우위보다 더 무서운 것은 '고객'이다. 2026년 1월 오픈AI는 세레브라스와 100억달러(약 14조5000억원) 규모의 대형 공급 계약을 체결했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 엔비디아의 높은 가격과 공급 부족에 대응하기 위해 자체 칩 제작과 더불어 세레브라스와 같은 대안 세력을 적극적으로 육성하고 있다. 업계에서는 오픈AI가 차세대 초거대언어모델(LLM) 학습에 세레브라스의 시스템을 대거 투입할 것으로 보고 있다. 엔비디아의 독점 생태계인 '쿠다(CUDA)'를 우회할 수 있는 강력한 하드웨어를 확보함으로써 협상력을 높이려는 의도다. 물론 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 웨이퍼 한 판을 통째로 칩으로 쓰는 만큼 제조 공정에서 단 하나의 결함만 발생해도 칩 전체를 버려야 하는 '수율(양품 비율)' 문제가 치명적이다. 세레브라스는 결함이 있는 코어를 우회하는 독자적인 회로 설계로 이를 해결했다고 주장하지만 대량 양산 단계에서의 안정성은 여전히 검증 과제다. 또한 엔비디아의 강력한 소프트웨어 장벽을 넘어서는 것도 숙제다. 전 세계 개발자들이 엔비디아의 쿠다에 익숙해져 있는 상황에서 세레브라스 전용 소프트웨어를 얼마나 빠르게 확산시키느냐가 성패를 가를 분수령이 될 전망이다. 그럼에도 불구하고 세레브라스의 급격한 가치 상승은 AI 하드웨어 시장이 '엔비디아 1강' 체제에서 다변화 체제로 넘어가고 있음을 상징한다. 2024년 IPO(기업공개) 철회라는 아픔을 겪었던 세레브라스는 이제 33조원이라는 거대한 몸값을 무기로 화려한 증시 재입성을 준비하고 있다. 반도체 역사를 새로 쓰려는 이들의 도전이 엔비디아의 아성을 흔들 수 있을지 전 세계 IT 업계의 이목이 쏠리고 있다.
2026-02-05 09:30:00
[이코노믹데일리] 2026년 어느새벽, 서울 도심 오피스 빌딩의 불빛은 꺼질 줄 모른다. 재계의 내로라하는 의사결정권자들의 집무실 책상 위에는 여전히 화려한 그래픽과 형용사로 점철된 보고서가 놓여 있다. 그 안에는 'AI(인공지능)를 통한 생산성 30% 향상'이나 '초거대 모델을 활용한 비즈니스 혁신' 같은 장밋빛 구호가 가득하다. 하지만 이 보고서를 읽는 리더의 시선이 그 이면의 기술적 본질을 꿰뚫지 못한다면 그 기업의 수천억원대 투자는 허공에 뿌려지는 재가 될 가능성이 크다. 과거 대한민국을 산업화의 반석에 올린 창업주들은 기계 소리만 듣고도 엔진의 결함을 잡아내고 철판의 두께를 손끝으로 가늠하던 현장형 리더들이었다. 삼성의 선대 회장들이 반도체 웨이퍼의 수율을 직접 챙기고 현대차의 리더들이 엔진 조립 라인을 발로 뛴 이유는 단순하다. 기술을 모르면 사기를 당하거나 아니면 시장의 거대한 변곡점을 놓치기 때문이다. 2026년 지금, AI라는 인류 사상 최대의 문명 인프라 앞에서 우리 리더들이 직면한 위기는 바로 이 '현장적 감각'의 실종이다. AI는 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니다. 기업 전체의 현금 흐름과 생존 전략을 결정하는 핵심 변수다. 이제 리더는 보고서에 적힌 '최적화'라는 단어 대신 '토큰(Token)당 비용'과 '추론(Inference) 지연 시간'이 미치는 재무적 영향을 이해해야 한다. 예를 들어 고객 응대 시스템에 거대언어모델(LLM)을 도입할 때 모델 파라미터 수가 늘어남에 따라 발생하는 클라우드 인프라 비용의 기하급수적 증가를 리더가 계산할 수 없다면 그 사업은 시작부터 적자 늪에 빠지게 된다. 실제로 국내 대기업들 사이에서는 AI 도입 후 뒤늦게 청구되는 '전기료와 인프라 사용료 폭탄'에 당황하는 사례가 적지 않다. 이는 기술적 문해력(Tech Literacy)이 결여된 리더가 실무진의 보고서만 믿고 과감한 베팅을 지시했으나 정작 그 기술이 발휘되는 '물리적 한계'를 간과했기 때문에 벌어지는 참사다. 젠슨 황 엔비디아 대표, 사티아 나델라 마이크로소프트 대표 같은 글로벌 빅테크 사령관들이 직접 코드를 읽고 아키텍처를 논하는 이유는 그것이 곧 '돈의 흐름'과 직결되기 때문이다. ◆ HBM 사태가 준 교훈, 보고서의 행간에 숨은 기술적 패착 우리가 목격한 반도체 시장의 주도권 변화는 리더의 기술적 통찰이 얼마나 중요한지를 보여주는 생생한 사례다. 과거 특정 메모리 기술의 시장성이 불투명하다는 보고서 한 줄에 투자를 망설였던 순간, 경쟁사는 기술적 아키텍처의 필연적 변화를 읽고 사활을 걸었다. 결과는 참혹했다. 1등 기업이 2등의 뒤를 쫓는 수모를 겪어야 했다. 보고서는 과거의 데이터를 요약할 뿐, 미래의 기술적 변곡점을 예측하지 못한다. 오직 리더의 날카로운 기술적 직관만이 그 간극을 메울 수 있다. 재계의 의사결정 타워들은 이제 '보고서 경영'이라는 안락한 감옥에서 벗어나야 한다. 단순히 "AI 전문가를 영입하라"는 지시만으로는 부족하다. 영입한 전문가가 가져온 아키텍처가 우리 기업의 데이터 주권에 부합하는지 아니면 글로벌 빅테크의 종속성만 키우는 '독이 든 성배'인지를 가려낼 안목이 리더에게 있어야 한다. 모델의 학습 원리와 벡터 데이터베이스의 활용법을 모르는 리더에게 AI는 그저 값비싼 장난감일 뿐이다. 희망적인 변화도 감지된다. 최근 우리 주요 기업 집단의 젊은 리더들은 직접 코딩 캠프에 참여하거나 실무진과 밤샘 토론을 하며 AI의 '코드'를 익히고 있다. 이들은 AI가 가져올 윤리적 리스크와 '할루시네이션(환각)' 현상의 기술적 한계를 명확히 인지하고 있다. 기술적 한계를 아는 리더는 허황된 목표를 세우지 않는다. 대신 현실 가능한 단계적 자동화와 고부가 가치 서비스 창출에 집중한다. 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 첫 번째 단추는 결국 사령탑의 변화다. 리더가 AI 인프라의 핵심인 전력 소모량과 데이터 정제 과정의 난이도를 직접 이해할 때, 비로소 조직 전체가 일사불란하게 움직인다. 리더의 기술 수준이 곧 조직의 천장(Ceiling)이다. 리더가 알지 못하는 기술은 조직 내에서 결코 꽃피울 수 없다. AI는 지출이 아니라 문명 인프라를 구축하는 일이다. 이 거대한 공사 현장에서 리더는 설계도를 읽을 줄 모르는 건축주가 되어서는 안 된다. 철근이 몇 개 들어가는지 콘크리트의 강도가 얼마인지 직접 따져 묻는 리더만이 100년 기업의 성을 쌓을 수 있다. 대한민국의 경제를 이끄는 리더들이여, 지금 당장 보고서를 찢고 코드를 읽어라. AI 모델의 가중치가 어떻게 변하는지 우리 데이터가 어떤 경로로 지능이 되는지 질문하라. 당신의 기술적 호기심이 대한민국 AI 영토의 크기를 결정한다. 2026년의 전장은 더 이상 보고서 속에 있지 않다. 리더의 뇌와 서버실의 열기 그 사이에 존재한다.
2026-02-04 18:03:55
삼성SDS, 구미에 4300억 투입해 'AI 데이터센터' 짓는다
[이코노믹데일리] 삼성SDS가 경북 구미에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터를 건립하기 위해 4000억원이 넘는 자금을 투입한다. 2일 삼성SDS는 이사회를 열고 구미 AI 데이터센터 건립을 위한 4273억원 규모의 건물 및 설비 투자를 최종 승인했다고 공시했다. 새 데이터센터가 들어설 곳은 삼성SDS가 지난 2024년 12월 삼성전자로부터 215억원에 매입한 구미1공장 부지다. 삼성SDS는 이곳을 삼성 관계사뿐만 아니라 다양한 대외 고객에게 AI 서비스를 제공하는 핵심 거점으로 활용할 계획이다. 폭증하는 AI 연산 수요에 대응하고 클라우드 사업 경쟁력을 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 데이터센터의 공사 완료 및 가동 예정일은 2029년 3월이다. 현재 상암과 수원 및 춘천, 동탄, 구미 등 주요 거점에서 데이터센터를 운영 중인 삼성SDS는 이번 신규 투자를 통해 AI 인프라 역량을 한층 강화하게 됐다.
2026-01-02 17:55:52
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