[더테크 이지영 기자] 글로벌 오픈소스 포스트그레스 데이터 및 AI 플랫폼 기업 EDB가 국내 오픈소스 기술 전문 기업 네오클로바와 전략적 파트너십을 체결하고, 한국 시장 내 비즈니스 확대에 본격 나선다. EDB는 이번 협력을 단순한 리셀러 계약을 넘어, 급성장 중인 국내 클라우드·데이터베이스 시장에서 파트너들과 함께 성장하는 ‘EDB 에코시스템’ 구축 전략의 핵심 축으로 설명했다. 회사는 각 산업 분야에서 전문성을 갖춘 로컬 파트너를 발굴해 왔으며, 오픈소스 전반에 대한 유지보수와 컨설팅 역량을 인정받은 네오클로바를 핵심 파트너로 선정했다. 2011년 설립된 네오클로바는 Linux, WEB, WAS, DBMS 등 오픈소스 전 영역에 걸친 기술 서비스를 제공해 온 기업으로, 전체 인력의 약 78%가 전문 기술 인력으로 구성된 기술 중심 강소기업이다. 양사는 이번 협력을 통해 네오클로바의 현장 중심 기술 노하우와 EDB의 엔터프라이즈급 PostgreSQL 솔루션을 결합, 국내 기업들의 데이터베이스 현대화를 적극 지원할 계획이다. 네오클로바는 EDB 비즈니스 확대를 위해 ▲노하우 기반 강화 ▲서비스 차별화 ▲마이그레이션 컨설팅 등 ‘3대 성장 전략’을 수립했다. 특히 EDB의 EPAS, PGD, WarehousePG 등 최신 라인업을 중심으로 기술 전파와 시장 공략에 나선다. 자체 기술 블로그와 커뮤니티 기반 ‘Community 360’ 모델을 활용해 오픈소스 사용자를 엔터프라이즈 고객으로 전환하는 통합 전략도 추진한다. 주목되는 부분은 ‘1-Day 마이그레이션 컨설팅’ 서비스다. 네오클로바는 애플리케이션 중심이던 국내 IT 투자가 차세대 DBMS로 이동하는 흐름에 맞춰, EDB의 높은 이식성을 활용한 단기 전환 전략을 제시한다. 이를 통해 고객은 개발 부담을 최소화하면서도 총소유비용(TCO)을 크게 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 김희배 EDB 코리아 지사장은 “한국 시장에서의 성공은 기술력과 고객 신뢰를 갖춘 파트너와의 협력 생태계 구축에 달려 있다”며 “네오클로바를 시작으로 다양한 산업군 파트너들과 협업을 확대해 오픈소스 데이터베이스 저변을 넓혀가겠다”고 밝혔다. 네오클로바 이재중·김규성 공동대표는 “EDB의 글로벌 표준 기술력과 네오클로바의 분석·컨설팅 역량이 결합해 고객에게 실질적인 클라우드 전환 로드맵을 제시할 수 있게 됐다”며 “단순 공급을 넘어 기술 혁신을 주도하는 파트너로 자리매김하겠다”고 강조했다.
[더테크 이승수 기자] 글로벌 인공지능(AI) 경쟁이 본격화되면서 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 한 AI용 메모리 수요가 급증하고 있다. 시장에서는 HBM의 연평균 성장률이 2025~2030년 30%를 웃돌 것으로 전망되는 가운데, 선제적 생산 역량 확보가 업계의 핵심 과제로 떠올랐다. SK하이닉스는 13일 뉴스룸을 통해 이러한 변화에 대응해 첨단 패키징 팹 ‘P&T7’에 대한 신규 투자를 결정했다고 밝혔다. 회사는 글로벌 AI 메모리 수요에 안정적으로 대응하는 한편, 청주 팹 생산 최적화와 중장기 경쟁력 강화를 종합적으로 고려한 전략적 판단이라고 설명했다. P&T7은 HBM 등 AI 메모리 제조에 필수적인 어드밴스드 패키징 전용 시설로, 충북 청주 청주 테크노폴리스 산업단지 내 약 7만 평 부지에 조성된다. 총 투자 규모는 약 19조 원이며, 2026년 4월 착공해 2027년 말 완공을 목표로 한다. 첨단 패키징 공정은 전공정과의 긴밀한 연계와 물류·운영 안정성이 핵심이다. SK하이닉스는 국내외 다양한 후보지를 검토한 끝에, 반도체 산업 경쟁력 강화와 지역 균형 발전을 함께 고려해 청주를 최종 입지로 확정했다. 회사 측은 “P&T7 투자를 통해 청주가 SK하이닉스의 새로운 AI 메모리 핵심 거점으로 자리매김할 것”이라고 밝혔다. 이번 투자는 기존에 추진 중인 청주 M15X 팹과의 시너지 효과도 기대된다. M15X는 HBM 등 차세대 D램 생산을 위한 시설로, 2025년 10월 클린룸 오픈을 앞두고 장비 셋업이 순조롭게 진행 중이다. P&T7과의 유기적 연계는 AI 메모리 수요 증가에 대한 대응 역량을 한층 끌어올릴 전망이다. SK하이닉스는 이번 투자를 통해 단기적 효율을 넘어, 국가 반도체 산업 기반 강화와 지역경제 활성화에 기여한다는 방침이다. 정부의 투자 환경 개선 정책과 기업의 장기 전략이 맞물릴 경우, 투자·고용·산업 경쟁력 전반에서 긍정적 선순환이 가능하다는 판단이다. 회사는 “지속가능한 투자와 성장을 통해 국가 산업 발전과 지역 균형 성장에 기여하겠다”고 강조했다.
[더테크 서명수 기자] 애플이 자사 인공지능(AI) 플랫폼 ‘애플 인텔리전스’의 핵심 모델로 구글의 대형언어모델(LLM) ‘제미나이(Gemini)’를 채택했다. 이 소식이 전해지자 구글의 모회사 알파벳은 장중 시가총액 4조 달러를 돌파하며 글로벌 빅테크 지형도에 변화를 예고했다. 애플과 구글은 12일(현지시간) 공동 성명을 통해 “차세대 애플 파운데이션 모델을 제미나이 모델과 구글 클라우드 기술을 기반으로 구축하는 다년 계약을 체결했다”고 밝혔다. 이에 따라 구글의 AI 기술은 애플이 올해 선보일 차세대 ‘시리’를 비롯해 애플 인텔리전스 전반을 구동하는 핵심 엔진으로 활용될 전망이다. 애플은 “다양한 후보를 면밀히 검토한 결과, 제미나이가 성능과 확장성 측면에서 가장 경쟁력 있는 기반을 제공한다고 판단했다”고 설명했다. 다만 AI 연산은 기기 내 처리와 애플의 ‘프라이빗 클라우드 컴퓨팅(PCC)’을 병행하는 구조로 운영돼, 개인정보 보호 원칙은 유지된다는 입장이다. 구체적인 계약 조건은 공개되지 않았지만, 블룸버그는 양사가 연간 약 10억 달러 규모의 계약을 논의해왔다고 전한 바 있다. 이번 ‘빅딜’ 성사로 나스닥에 상장된 알파벳 클래스 A 주가는 장중 1%대 상승하며 시총 4조 달러 고지에 올랐다. 이는 엔비디아에 이어 두 번째 기록이다. 한때 제미나이의 전신 ‘바드’로 AI 경쟁에서 뒤처졌다는 평가를 받았던 구글은 최신 모델 고도화와 자체 AI 가속기 ‘아이언우드’, 클라우드 사업 성장에 힘입어 시장의 신뢰를 회복하고 있다. 월가에서는 “구글은 칩·인프라·모델을 모두 갖춘 드문 기업”이라는 평가가 나온다. 알파벳 주가는 미 동부시간 오후 기준 330달러 선에서 거래되며 시총 약 3조9,900억 달러를 기록 중이다. 최근에는 애플을 제치고 시총 2위로 올라서는 등 빅테크 순위 경쟁도 다시 불붙고 있다.
[더테크 이지영 기자] 유전자는 알고 있지만 기능은 모른다.” 미생물 연구 분야의 오랜 난제를 해결하기 위해 인공지능을 활용한 유전자 기능 규명 전략이 본격적으로 진화하고 있다. 대규모 실험의 한계와 복잡한 생물학적 상호작용으로 속도를 내지 못했던 기존 연구 방식에 대해, 인공지능이 새로운 돌파구가 될 수 있다는 분석이다. 카이스트는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미국 캘리포니아대 샌디에이고 생명공학과 버나드 팔슨 교수 연구진과 함께 인공지능 기반 미생물 유전자 기능 발견 연구의 최신 흐름을 체계적으로 정리한 리뷰 논문을 발표했다고 12일 밝혔다. 2000년대 초 전장 유전체 해독 기술이 확산되며 생명체의 유전자 기능을 빠르게 규명할 수 있을 것이라는 기대가 컸다. 그러나 20여 년이 지난 현재까지도 미생물 유전체 내 상당수 유전자는 여전히 ‘기능 미상’ 상태로 남아 있다. 유전자 결실 실험, 발현량 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 접근이 시도됐지만, 대규모 실험에 따른 비용과 시간 부담, 실험실 결과와 실제 생체 환경 간 차이로 인해 한계가 뚜렷했다. 연구팀은 이러한 병목을 해소하기 위한 대안으로 전산생물학과 실험생물학을 결합한 인공지능 기반 접근법을 제시했다. 논문에서는 전통적인 서열 유사성 분석부터 심층학습 기반 최신 모델에 이르기까지, 유전자 기능 발견을 가속해온 다양한 계산 생물학 기법을 폭넓게 정리했다. 특히 단백질 3차원 구조 예측 기술의 발전이 중요한 전환점으로 평가됐다. 구글 산하 인공지능 연구 조직인 딥마인드가 개발한 알파폴드와 로제타폴드는 단순한 기능 추정을 넘어, 단백질이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 이해를 가능하게 했다. 더 나아가 생성형 인공지능은 특정 기능을 수행하는 단백질을 직접 설계하는 단계로까지 연구 범위를 확장하고 있다. 연구팀은 전사인자와 효소를 중심으로 유전자 서열 정보, 단백질 구조 예측, 메타유전체 분석을 결합한 다양한 응용 사례를 소개하고, 향후 연구 방향도 제시했다. 아울러 유전자 기능 발견 과정에서 발생하는 편향과 비효율을 줄이기 위해 인공지능이 실험을 주도하는 능동적 학습 기반 연구 프레임워크의 필요성을 강조했다. 능동적 학습은 인공지능이 불확실성이 높은 예측을 스스로 선별해 우선적으로 실험을 제안하고, 그 결과를 다시 학습에 반영하는 방식이다. 이를 통해 제한된 자원으로도 핵심 유전자 기능을 보다 효율적으로 검증할 수 있다. 연구팀은 이를 실현하기 위해 자동화 실험 플랫폼과 바이오파운드리 등 공동 연구 인프라의 통합, 그리고 실험적으로 검증되지 못한 실패 데이터의 공유가 중요하다고 밝혔다. 공동저자인 김기배 카이스트 박사는 “딥러닝 기반 예측 성능은 크게 향상됐지만, 예측 결과를 생물학적으로 설명할 수 있는 해석 가능한 인공지능 모델 개발은 여전히 중요한 과제”라며 “인공지능과 실험의 선순환 구조가 유전자 기능 연구의 패러다임을 바꿀 것”이라고 말했다.
[더테크 이승수 기자] 한국이 정부 정책과 한국어 AI 모델 성능 고도화를 바탕으로 글로벌 생성형 AI 도입 경쟁에서 가장 가파른 성장세를 기록했다. 12일 마이크로소프트 산하 싱크탱크 AI 이코노미 인스티튜트가 발표한 ‘AI 확산 보고서: 심화되는 디지털 격차’에 따르면, 한국은 2025년 하반기 기준 생성형 AI 도입률 순위에서 7계단 상승한 18위에 오르며 조사 대상국 가운데 가장 두드러진 성장 사례로 꼽혔다. 보고서는 한국의 급성장이 정부 주도의 AI 정책, 한국어 처리 성능이 크게 향상된 최신 AI 모델, 그리고 대중적 활용 확산이 맞물린 결과라고 분석했다. 특히 언어 이해 능력이 고도화되면서 업무·교육 등 실사용 환경에서 활용도가 빠르게 높아졌고, 이는 실제 사용률 증가로 직결됐다는 평가다. 2025년 하반기 기준 전 세계 생성형 AI 채택률은 16.3%로 상반기 대비 1.2%포인트 상승했다. 근로 연령 인구 6명 중 1명이 AI를 사용하는 수준이지만, 지역 간 격차는 확대됐다. 글로벌 노스의 채택률은 24.7%로 글로벌 사우스(14.1%) 대비 두 배 가까이 높았으며, 격차는 10.6%포인트로 벌어졌다. 보고서는 초기 디지털 인프라 투자 여부가 AI 확산의 핵심 변수로 작용하고 있다고 진단했다. 국가별로는 아랍에미리트(64.0%), 싱가포르(60.9%), 노르웨이(46.4%), 스페인이 상위권을 유지했다. 미국은 절대적인 사용량에서는 세계 최고 수준이지만 인구 대비 사용 비율이 낮아 24위에 머물렀다. 반면 한국은 근로 연령 인구의 30% 이상이 생성형 AI를 사용하며, 2024년 10월 이후 누적 성장률이 80%를 넘어 글로벌 평균과 미국을 크게 상회했다. 보고서는 한국 사례가 비영어권 국가에서도 현지어 모델 성능 고도화가 이뤄질 경우 AI 도입이 급속히 확대될 수 있음을 보여주는 지표라고 평가했다. 여기에 ‘지브리 스타일’ 이미지 생성 등 대중적 콘텐츠 경험이 신규 사용자 유입을 촉진하며 장기 사용으로 이어졌다는 분석도 덧붙였다. 한편 오픈소스 AI 플랫폼 딥시크의 부상도 글로벌 지형 변화를 이끄는 요소로 지목됐다. 무료 제공과 개방형 전략을 앞세운 딥시크는 중국, 러시아, 아프리카 지역에서 사용량이 급증했다. AI 이코노미 인스티튜트는 향후 AI 확산의 관건이 모델 성능보다 ‘접근성’에 있으며, 차세대 AI 사용자층이 글로벌 사우스를 중심으로 형성될 가능성이 크다고 전망했다.
[더테크 이승수 기자] LG전자가 재작년에 이어 지난해에도 역대 최대 매출 기록을 경신했다. 글로벌 수요 둔화가 장기화되는 환경 속에서도 외형 성장을 이어가며, 최근 5년간 연결 매출 기준 연평균성장률(CAGR)은 약 9% 수준을 기록했다. LG전자의 지난해 연결기준 누적 매출액은 89조2,025억 원으로 전년 대비 1.7% 증가했다. 영업이익은 2조4,780억 원으로 27.5% 감소했으나, 이는 디스플레이 수요 회복 지연과 경쟁 심화에 따른 마케팅 비용 증가, 하반기 희망퇴직에 따른 비경상 비용 반영이 복합적으로 작용한 결과다. 회사 측은 해당 비용이 중장기적으로 고정비 부담을 완화하는 구조 개선 요인이 될 것으로 보고 있다. 눈에 띄는 변화는 ‘질적 성장’ 영역의 비중 확대다. 전장과 냉난방공조(HVAC) 등 B2B 사업, webOS·유지보수 중심의 Non-HW 사업, 가전 구독과 온라인 중심의 D2C 사업이 전사 실적을 견인하며, 지난해 이들 영역이 전체 매출에서 차지하는 비중은 절반에 육박했다. LG전자는 올해도 해당 분야에 대한 투자를 강화해 수익성 기반의 성장 구조를 고도화한다는 전략이다. 주력인 생활가전 사업은 프리미엄 시장에서의 경쟁력을 바탕으로 역대 최대 매출 달성이 예상된다. 구독형 서비스의 안정적인 성장도 실적 개선에 기여했다. 올해는 빌트인 가전과 모터·컴프레서 등 부품 솔루션을 포함한 B2B 영역에 투자를 확대해 추가 성장 동력을 확보할 계획이다. 반면 TV·IT·ID 등 디스플레이 제품 기반 사업은 수요 부진과 마케팅 비용 증가로 연간 적자 전환이 예상된다. 다만 전 세계 약 2억6천만 대의 기기를 기반으로 한 webOS 플랫폼 사업은 두 자릿수 성장을 이어가며, 콘텐츠 확보와 글로벌 사우스 지역 중심의 신규 수요 창출로 플랫폼 경쟁력 강화에 나선다. 전장 사업은 지난해 매출과 영업이익 모두 역대 최대 실적이 기대된다. 차량용 인포테인먼트의 고부가가치화 흐름에 힘입어 수익성 개선이 가시화되고 있으며, 올해는 SDV를 넘어 AIDV(인공지능 중심 차량) 역량 확보에도 속도를 낼 방침이다. 냉난방공조 사업 역시 상업·산업 영역으로 확장하며 AI 데이터센터 냉각 솔루션 등 미래 B2B 사업 기회를 적극 모색하고 있다. 한편 지난해 4분기 연결기준 매출은 23조8,538억 원, 영업손실은 1,094억 원으로 집계됐다. 이번 잠정 실적은 K-IFRS 기준이며, LG전자는 이달 말 실적 설명회를 통해 2025년 순이익과 사업본부별 확정 실적을 공개할 예정이다.
[더테크 이지영 기자] 정신아 카카오그룹 CA협의체 의장이 2026년도 신입 그룹 공채 크루들과 만나 AI 시대 카카오의 성장 방향과 일하는 방식을 직접 공유했다. 정 의장은 “더 나은 선택지를 제안하는 사람이 결국 변화를 만든다”며 AI 네이티브 인재로의 성장을 주문했다. 카카오그룹은 지난 7일 경기도 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 정신아 의장이 신입 그룹 공채 크루들과 소통하는 ‘의장과의 대화–파이어사이드 챗(Fireside Chat)’을 진행했다고 밝혔다. 정 의장은 이 자리에서 AI를 자연스럽게 활용하는 ‘AI 네이티브 인재’의 중요성을 강조했다. AI 네이티브란 AI를 단순한 도구가 아닌 동료로 삼아, 필요한 일을 명확히 지시하고 능동적으로 활용할 수 있는 인재를 의미한다. 그는 “이제 AI 툴은 코파일럿”이라며 “중요한 것은 도구 자체가 아니라 어떤 질문을 던지고, 주어진 정보와 맥락을 바탕으로 어떤 판단을 내리느냐”라고 말했다. 카카오의 성장 철학에 대해서도 언급했다. 정 의장은 “카카오는 사용자가 미처 인식하지 못한 불편을 먼저 발견하고, 더 나은 하루를 만들기 위해 끊임없이 개선해 왔다”며 “문제가 드러나기 전 근본 원인을 찾아 더 나은 선택지를 제안하는 사람이 결국 변화를 만들어낸다”고 강조했다. 이는 신입 크루들이 단순한 실행자가 아닌, 문제를 재정의하고 해법을 설계하는 주체로 성장해 달라는 메시지로 해석된다. 이와 함께 정 의장은 ‘언러닝(unlearning)’의 중요성도 짚었다. 과거의 성공 방식에 대한 확신을 내려놓고 새로운 환경에 맞춰 학습해야 한다는 의미다. 그는 “인문학적 학습을 통해 사고의 깊이를 키우는 것은 중요하지만, 기술적 학습은 천장을 열고 더 빠르게 갈아타야 성장 속도가 빨라진다”고 말했다. 이날 현장에서는 업무 전반은 물론 커리어와 리더십에 대한 질문도 이어졌다. 정 의장은 자신의 경험을 토대로 현실적인 조언과 응원의 메시지를 전하며 신입 크루들과 열린 분위기에서 소통했다. 한편 카카오그룹은 이달 5일부터 16일까지 2026년 신입 그룹 공채 전원을 대상으로 ‘원 카카오 온보딩(One Kakao Onboarding)’ 프로그램을 진행하며, 이후 각 회사와 직군별 맞춤 온보딩을 순차적으로 운영할 계획이다.
[더테크 이승수 기자] 마이크로소프트가 2026년을 기점으로 AI가 단순한 도구를 넘어 인간의 역량을 확장하는 ‘협력자’로 진화할 것이라고 전망했다. 의료, 보안, 과학, 소프트웨어, 인프라, 양자 컴퓨팅에 이르기까지 산업 전반의 변화를 이끌 7대 AI 트렌드를 공개했다. 마이크로소프트는 최근 ‘2026 AI 트렌드’ 보고서를 통해 AI가 실험 단계를 넘어 인간과 협업하며 가시적인 성과를 만들어내는 시대로 접어들고 있다고 밝혔다. 회사는 AI가 인간의 전문성을 확장하는 핵심 파트너로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 첫 번째 변화는 인간 역량 확장이다. AI는 단순 보조를 넘어 디지털 동료처럼 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 개인화 업무를 수행하며 소규모 조직도 대규모 프로젝트를 빠르게 추진할 수 있도록 돕는다. 두 번째는 보안이 내장된 AI 에이전트의 확산이다. AI가 기업의 의사결정과 업무 전반에 관여하는 만큼, 에이전트 신원 관리와 접근 통제, 위협 대응을 포함한 내재적 보안 설계가 필수 요소로 부상한다. 세 번째는 의료 격차 해소다. 마이크로소프트 AI 진단 시스템은 복잡한 의료 사례에서 숙련된 의사를 상회하는 정확도를 기록했으며, 생성형 AI는 진단을 넘어 치료 계획 영역까지 확장되고 있다. 네 번째는 과학 연구의 핵심 파트너로서의 AI다. AI는 논문 요약을 넘어 가설 설정과 실험 과정에 참여하며, 기후·신소재·생명과학 연구의 속도를 가속할 것으로 전망된다. 다섯 번째는 AI 인프라의 진화다. 분산 자원을 유기적으로 연결하는 ‘AI 슈퍼팩토리’ 개념이 등장해 비용 효율성과 지속 가능성을 동시에 높인다. 여섯 번째는 코드 문맥을 이해하는 AI다. 리포지토리 인텔리전스를 통해 AI는 코드 변경 이력과 구조를 분석하며 개발 생산성과 품질을 끌어올린다. 마지막은 양자 컴퓨팅의 실용화 가속이다. AI·슈퍼컴퓨터·양자를 결합한 하이브리드 컴퓨팅이 등장하며, 신약·소재 개발 등에서 혁신을 예고했다. 마이크로소프트는 “AI의 미래는 인간을 대체하는 것이 아니라 함께 일하는 방식의 혁신”이라며, “2026년은 AI가 산업과 사회 전반의 변화를 실질적으로 이끄는 전환점이 될 것”이라고 강조했다.
[더테크 이승수 기자] 성원지티씨는 전기요금 절감 효과를 기반으로 설비 비용을 회수하는 민간 ESCO(에너지절약전문기업) 모델을 통해 고효율 인증 인버터 콤프레샤를 초기 투자비 없이 공급하는 사업을 추진 중이라고 밝혔다. 수요기업은 별도의 선투자 없이 설비를 도입하고, 절감된 전기요금 일부로 비용을 상환하는 구조다. 이번 모델은 에너지공단이 운영하는 ESCO 정책자금 제도의 성과보증 구조를 민간 방식으로 구현한 것이 특징이다. 정부 지원사업 선정 여부와 관계없이 적용할 수 있어, 기업이 원하는 시점에 설비 교체를 결정할 수 있다는 점에서 실효성이 높다는 평가다. 사업의 핵심은 전력 사용량 절감 구조다. 성원지티씨는 고효율 인버터 콤프레샤 설치 이후 기존 설비 대비 줄어든 전력 사용량에서 발생하는 전기요금 절감액을 기준으로 설비 비용을 회수한다. 이를 통해 기업은 설비 교체와 에너지 비용 절감을 동시에 달성할 수 있다. 주력 제품군인 ‘콤프젠(Compzen)’ 인버터 콤프레샤는 고효율 인증을 획득한 장비로, 노후 일반형 콤프레샤 대비 평균 20~25% 수준의 전력 절감 효과를 기대할 수 있다. 인버터 제어 기술을 통해 부하 변화에 따라 회전수를 자동 조절해 공회전 손실과 불필요한 전력 소모를 최소화한다. ESCO 사업 구조도 명확하다. 설비 비용은 ESCO 펀드를 통해 선투자되며, 수요기업은 전기요금 절감액의 평균 85% 수준을 상환하는 방식이다. 나머지 절감분은 기업의 실질적인 비용 절감 효과로 이어져, 설비 도입 초기부터 재무적 부담을 크게 줄일 수 있다. 성원지티씨는 산업용 전력 단가 상승 기조 속에서 콤프레샤 설비가 제조기업 에너지 비용 구조에 미치는 영향이 커지고 있는 만큼, 이번 모델이 현실적인 대안이 될 것으로 보고 있다. 회사 관계자는 “콤프레샤는 필수 설비임에도 초기 투자비 부담으로 교체를 미루는 기업이 많았다”며 “무상설치에 가까운 ESCO 모델을 통해 전기요금 절감 효과를 빠르게 체감할 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 성원지티씨는 향후 고효율 콤프레샤 라인업을 확대하고, 에너지 진단부터 설치·운영·유지관리까지 아우르는 통합 에너지 효율화 솔루션을 통해 제조기업의 비용 절감과 탄소 감축 대응을 동시에 지원할 계획이다.
[더테크 이승수 기자] HL그룹의 자율주행 솔루션 전문 기업 HL클레무브가 글로벌 반도체 기업 인피니언과 전략적 파트너십을 체결하고 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시대를 겨냥한 미래차 기술 개발에 나선다. HL클레무브는 지난 1월 7일 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026 현장에서 인피니언과 미래차 기술 공동 개발을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 체결식에는 HL클레무브 이윤행 사장과 홍대건 CTO, 인피니언의 피터 셰퍼 부사장과 토마스 뵘 부사장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. 이번 협력의 핵심은 SDV 아키텍처 공동 개발과 자율주행 기술 혁신 가속화다. SDV는 차량 내 다수의 전자제어장치(ECU)를 소프트웨어 중심으로 통합 관리하는 차세대 차량 구조로, 복잡한 제어 구조를 단순화하고 소프트웨어 운영 효율을 높일 수 있는 것이 특징이다. 양사는 기존 기능별 분산 제어 방식에서 벗어나 물리적 영역 단위로 제어하는 ‘존(Zonal) 아키텍처’를 중심으로 차세대 전자 아키텍처를 고도화할 계획이다. 이를 통해 배선과 하드웨어를 대폭 줄이는 동시에 완성차 설계 자유도와 주행 안전성을 높인다는 전략이다. 협력 범위는 존 컨트롤 유닛 개발을 비롯해 차량 이더넷 기반 ADAS·카메라 솔루션, 차세대 고해상도 레이더 기술 등 자율주행 핵심 영역 전반에 걸쳐 있다. 실시간 데이터 처리 성능을 강화하고, 자율주행 센서 기술의 상용화를 앞당기는 데 초점이 맞춰졌다. 이윤행 HL클레무브 사장은 “이번 파트너십은 SDV 시대 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 전환점”이라며 “자율주행 핵심 기술 분야에서 혁신 속도를 한층 높이겠다”고 말했다. 피터 셰퍼 인피니언 오토모티브 사업부 부사장은 “인피니언의 기술 리더십과 HL클레무브의 자율주행 전문성이 결합해 더 안전하고 스마트한 모빌리티 솔루션을 제공할 것”이라며 “자동차 산업의 SDV 전환과 시장 출시 가속화를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
[더테크 이지영 기자] 반도체 내부 전기 흐름을 방해하는 ‘보이지 않는 결함’을 기존보다 약 1,000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 분석 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 반도체 성능과 신뢰성 향상은 물론, 불량 원인 분석 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. 왓슨 연구소의 오키 구나완 박사 공동 연구팀이 반도체 내부 전자 트랩과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다. 반도체 내부에는 전자를 붙잡아 이동을 방해하는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 이 트랩에 포획되면 누설 전류가 발생하거나 소자 성능과 수명이 저하된다. 이에 따라 전자 트랩의 밀도와 특성을 정확히 파악하는 것은 반도체 성능 평가의 핵심 요소로 꼽힌다. 연구팀은 반도체 분석에 오래전부터 사용돼 온 홀(Hall) 측정법에 주목했다. 여기에 빛 조사와 온도 변화를 결합한 새로운 측정 방식을 도입해, 기존 기법으로는 확인하기 어려웠던 전자 트랩 정보를 정밀하게 분석하는 데 성공했다. 빛을 약하게 비추면 생성된 전자들이 먼저 트랩에 포획되고, 빛의 세기를 점차 높이면 트랩이 채워진 이후 전자들이 자유롭게 이동한다. 연구팀은 이 과정을 정량적으로 분석해 전자 트랩의 양과 특성을 계산했다. 이 기법의 강점은 한 번의 측정으로 전자의 이동 속도, 수명, 이동 거리뿐 아니라 전자 이동을 방해하는 트랩 특성까지 동시에 파악할 수 있다는 점이다. 분석 효율과 정밀도를 모두 끌어올린 셈이다. 연구팀은 해당 기법을 실리콘 반도체에 적용해 정확성을 검증한 뒤, 차세대 태양전지 소재로 주목받는 페로브스카이트에도 적용했다. 그 결과 기존 기술로는 검출이 어려웠던 극미량의 전자 트랩까지 찾아내며 약 1,000배 향상된 민감도를 입증했다. 신병하 교수는 “반도체 내부 전기 흐름과 이를 방해하는 요인을 하나의 측정으로 동시에 분석할 수 있는 새로운 방법”이라며 “메모리 반도체와 태양전지 등 다양한 반도체 소자의 성능과 신뢰성 향상에 중요한 도구가 될 것”이라고 밝혔다. 이번 연구 결과는 신소재공학과 박사과정 김채연 학생이 제1저자로 참여해 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 1일 자에 게재됐다.
[더테크 이지영 기자] 팀네이버가 엔비디아 차세대 GPU ‘B200(블랙웰)’ 4,000장으로 구성된 국내 최대 규모의 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 완료했다. 초대형 연산 인프라를 바탕으로 독자 파운데이션 모델 고도화와 AI 기술의 산업 확산에 속도를 낸다는 전략이다. 팀네이버는 8일 엔비디아 B200 GPU 4,000장을 기반으로 한 초대형 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 인프라 구축으로 글로벌 수준의 컴퓨팅 파워를 확보하는 동시에, AI 모델 개발과 서비스 적용을 유연하게 확장할 수 있는 핵심 기반을 마련했다. 팀네이버는 단순한 GPU 도입을 넘어 대규모 자원을 하나로 묶어 성능을 극대화하는 클러스터링 기술에서 경쟁력을 축적해왔다. 2019년 엔비디아 슈퍼컴퓨팅 인프라 ‘슈퍼팟(SuperPod)’을 세계 최초 수준으로 상용화한 데 이어, 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 실증 경험을 쌓아왔다. 이번에 구축된 ‘B200 4K 클러스터’에는 냉각, 전력, 네트워크 전반의 최적화 기술이 집약됐다. 대규모 병렬 연산과 초고속 통신을 전제로 설계된 이 클러스터는 글로벌 Top500 상위권 슈퍼컴퓨터와 비교 가능한 컴퓨팅 규모를 갖춘 것으로 평가된다. 인프라 성능 향상은 AI 모델 개발 속도 개선으로 직결된다. 팀네이버는 내부 시뮬레이션 기준으로 720억 파라미터 규모 모델 학습 시, 기존 A100 기반 인프라에서 약 18개월이 소요되던 학습 기간이 B200 4K 클러스터에서는 약 1.5개월로 단축될 수 있다고 설명했다. 이는 학습 효율이 12배 이상 개선된 수준이다. 이에 따라 팀네이버는 대규모 실험과 반복 학습을 빠르게 수행할 수 있는 개발 환경을 확보하고, 기술 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 AI 개발 체계를 갖추게 됐다. 대형 모델 학습의 속도와 유연성이 전반적으로 강화됐다는 평가다. 팀네이버는 이번 인프라를 기반으로 텍스트·이미지·비디오·음성을 동시에 처리하는 옴니(Omni) 파운데이션 모델 고도화에도 속도를 낼 계획이다. 고도화된 AI 모델을 다양한 서비스와 산업 현장에 단계적으로 적용한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 “이번 AI 인프라 구축은 기술 투자를 넘어 국가 차원의 AI 경쟁력과 자립 기반을 뒷받침하는 핵심 자산을 확보했다는 데 의미가 있다”며 “빠른 학습과 반복 실험이 가능한 인프라를 바탕으로 AI 기술의 실질적 가치를 지속적으로 만들어 나가겠다”고 말했다.
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