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AI 반도체 초격차 기술 올해 확보…2025년까지 데이터분석기업 3500곳 육성

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데이터기업 3500곳 육성…대학원 10개 확대
소상공인 AI로봇 도입…AI반도체 기술 확보
고용 기초데이터셋 구축…통계등록부 마련

[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = 올해 안에 인공지능(AI) 반도체 초격차 기술의 상당부분을 확보하는 데 속도를 낼 예정이다. 오는 2025년까지 데이터 거래·분석기업을 3500곳까지 육성한다.

정부는 26일 오후 3시 30분 한덕수 국무총리 주재로 서울 강남구 '하이퍼커넥트'에서 제2차 국가데이터정책위원회를 열고 이같은 내용을 논의했다. 국가데이터정책위원회는 국무총리를 위원장, 과학기술정보통신부와 행정안전부 장관을 공동간사로 30인 이하로 구성되며 국가 데이터 정책 전반을 종합·심의하고 있다.

이날 회의에서는 지난해 9월 28일 발표된 '대한민국 디지털 전략'의 데이터·인공지능 분야 후속 계획인 '제1차 데이터산업진흥 기본계획'과 '인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획'이 중점적으로 논의됐다. 고용, 국가통계 등 우리 사회의 중요한 일축을 담당하는 분야에서의 데이터 개방과 활용을 보다 확대하고 촉진시킬 '고용행정 데이터 개방 확대방안'과 '통계등록부를 이용한 데이터 융합·활용 활성화 방안'도 보고됐다.

데이터거래·분석기업 3500곳 육성…데이터과학 대학원 10개 확대

이번에 3년간 국가 데이터 정책 방향을 결정하는 청사진인 '제1차 데이터산업 진흥 기본계획이 마련됐다. 데이터는 인공지능의 기술 발전을 좌우하고 경제·사회 전반의 혁신을 가속화하는 디지털 시대의 원동력으로 우리나라는 그간 공공데이터 개방, 재정 투입을 통한 데이터 구축·바우처 지원 등 정부주도로 빠른 초기시장 형성에 힘써왔다.

정부는 정부주도 등 그간의 한계를 뛰어넘어 민관 협력을 통한 전향적 데이터 공유·개방, 과감한 제도 혁신, 선제적 투자를 추진할 계획이다.

데이터 혁신 생태계 구성도 [자료=과학기술정보통신부] 2023.01.26 biggerthanseoul@newspim.com

산업수요·AI 기술경쟁력 등을 고려한 AI학습용 데이터 150종을 올해 전략적으로 구축한다. 연구데이터 공유기반 마련, 글로벌 데이터 수집·공유 등을 통해 신산업 창출에 필요한 데이터를 전략적으로 생산·제공한다.

공공데이터의 개방을 행정뿐 아니라 입법분야까지 확대하고, 수요자 참여 강화로 개방의 편의성을 제고한다. 

누구나 민간·공공의 데이터를 쉽게 검색하고 가치평가·품질인증 정보도 함께 접근할 수 있는 'One-윈도우'를 올해 안에 구축한다. '국가 표준화 맵'을 마련하는 등 데이터를 편리하게 찾고 활용하는 국가 데이터 인프라를 조성한다.

데이터 거래·분석기업을 오는 2025년까지 3500곳으로 확대하고 데이터 거래사도 1000명까지 육성한다. 이를 통해 오는 2027년까지 50조원 규모로 성장할 데이터 시장을 이끌어갈 주역인 민간 전문가·기업을 본격적으로 양성한다는 계획이다.

민관 합동 법제정비단 운영으로 데이터 활용을 저해하는 규제를 정비하고, 올해 안에 10개 분야의 마이데이터 전송방식 표준화를 확대한다. 거대 플랫폼이 보유한 데이터 등에 대한 공정한 접근 원칙을 마련하고, 신뢰 기반 AI기술 개발 및 윤리교육 제공 등도 추진해 데이터에 대한 자유롭고 공정한 접근과 이용이 가능한 환경을 보장한다.

초중고 AI·데이터 교육 선도학교를 지난해 1095개교에서 오는 2026년까지 1820개교로 증설한다. 데이터 과학 대학원도 현재 5곳에서 오는 2025년까지 10개로 확대한다. 산업 융합형 데이터 인재양성 MBA도 2025년까지 5곳 신설한다. 올해 200억원을 투입해 데이터 패브릭 등 핵심·응용기술을 확보해 데이터 기반의 혁신성장을 견인할 예정이다.

일률적인 바우처 지원방식 등을 개편해 '데이터 문제해결은행'을 도입, 기업의 디지털 전환을 맞춤형·지속성장형으로 오는 2027년까지 1만건 지원한다. 청년·소상공인 집중지원으로 청년기업가 1000명을 양성한다. 아울러 지역 AI·데이터 혁신센터를 오는 2024년까지 구축한다. 

소상공인 AI로봇·콜센터 도입…NPU・PIM 등 AI 반도체 기술 확보

디지털 전환의 핵심으로 자리매김한 인공지능은 언어・음성・시각 등 단일지능을 넘어 복합지능・초거대AI로 발전하고 기존 AI 한계를 극복하는 차세대AI 개발이 본격화되면서 새로운 글로벌 경쟁국면에 진입하고 있다.

인공지능을 국민일상, 공공・산업 전반으로 확산하고 대규모 AI 수요를 창출한다. 독거노인・장애인 등 취약계층을 보살피고 민생현안을 해결하기 위해 상용 AI 제품・서비스를 국민 생활 곳곳에 확산하는 '전국민 AI 일상화'를 추진한다. '독거노인 AI돌봄로봇 지원', '소상공인 AI 로봇・콜센터 도입', '공공병원 의료 AI 적용' 등 후보과제에 대해 디지털플랫폼정부위원회・관계부처와 협의를 통해 확정・추진, 대규모 AI 수요를 창출한다.

데이터 산업 핵심 추진 사항 [자료=과학기술정보통신부] 2023.01.26 biggerthanseoul@newspim.com

행정업무뿐만 아니라 입법・사법영역의 공공서비스에도 AI 활용을 확대하고, 제조・콘텐츠 등 10대 분야를 중심으로 수요기업이 필요한 AI 제품・서비스를 개발・적용한다. 올해 400억원을 투입해 150개 과제를 추진한다.

신규 8대 분야 학습용데이터를 올해 구축・개방(2805억원), 초거대AI 모델 및 GPU 컴퓨팅 자원 등 AI 인프라를 제공해 AI기업의 성장을 뒷받침한다. 클라우드 기반의 AI 서비스(AIaaS) 개발 및 국내 우수 AI 제품의 해외진출을 지원해 인공지능의 글로벌화를 추진한다.

딥러닝, 신뢰성 부족 등 현재 AI 한계를 극복하는 차세대AI 개발에 오는 2026년까지 2655억원을 투입한다. 공공・산업 난제 해결을 위한 AI를 오는 2027년까지 445억원을 투입해 개발한다. 올해 668억원을 투입해 NPU・PIM・첨단패키징 등 AI 반도체 초격차 기술도 확보한다.

세계 최고 수준의 도전적 AI 연구와 지역산업 난제 해결을 위한 AI 연구센터를 내년에 대학 내 구축한다. 국산 AI 반도체를 기반으로 초고속・저전력 데이터센터를 단계적으로 구축하며, 안전・보건・교육・국방 등 4대 분야에 AI 서비스를 적용하는 'K-클라우드' 프로젝트도 추진한다.

누구나 디지털 혜택을 향유하기 위한 선언으로 '디지털 권리장전'을 마련하고, AI 산업육성 및 신뢰성 확보를 뒷받침하는 '인공지능기본법' 제정을 지원한다. AI 도입・확산에 대응해 법・제도・규제 정비 로드맵을 새롭게 수립하고 '인공지능 신뢰성 검・인증 체계', '인공지능 영향평가 체계'를 마련해 인공지능 윤리・신뢰성 확보를 선도한다. 

고용행정통계 기초데이터셋 25종 개방…'청년통계등록부' 등 통계등록부 구축

고용행정데이터 개방 확대방안을 통해 일자리 미스매치 해소 등 노동시장 현안에 대한 정책연구를 촉진하고, 전직지원서비스․ 직업훈련 프로그램 개발 등 민간고용서비스 시장 활성화에도 나선다.

올 상반기부터 고용행정데이터를 정보수준에 따라 제공 절차를 구분해 단계적으로 개방한다. 우선 고용행정통계 기초데이터셋 25종을 개방해 기초자치단체 수준에서 조선업 등 업종의 인력유입 확대를 위한 정책도 발굴할 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능 초인류 강국 도약 [자료=과학기술정보통신부] 2023.01.26 biggerthanseoul@newspim.com

하반기에는 개인별, 사업장별 식별키를 포함한 고용보험 피보험자의 취득·상실, 직업훈련, 실업급여 이력 등 원시데이터를 개방해 은행업종 등 세부업종별 일자리 이동 및 보수수준을 분석해 해당 업종에 특화된 전직지원 서비스 개발이 가능해질 것으로 기대된다.

국가 통계를 중심으로 기관간 데이터 칸막이도 돌파한다.

서로 복잡하게 얽혀있는 최근의 사회·경제적 현안들을 입체적으로 분석할 수 있게 지원하는 데이터의 융합·활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이런 만큼 행정자료와 통계자료를 연계 구축한 '통계등록부'를 다양한 데이터와 융합해 활용할 수 있도록 제공한다.

인구·가구통계등록부, 기업통계등록부, 취업활동통계등록부 등을 비롯해 아동(18세 미만) 중심의 '아동가구통계등록부', 청년(15세~34세)인구 대상 '청년통계등록부' 등 정책 맞춤형 통계등록부를 구축해 제공한다.

데이터 융합·활용의 대표사례로서 ▲공·사적 연금데이터를 연결하는 '포괄적 연금통계' 개발 ▲민·관 협업을 통한 가구별 부채 현황 및 특성 분석 ▲자연재해 및 각종 통계정보를 지도상에 시각화하는 '자연재해통계지리정보서비스(SGIS)' 개발 등을 중점 추진한다.

정부는 이번 회의 안건들의 후속조치를 '국가데이터정책위원회'를 중심으로 체계적이고 속도감 있게 추진할 뿐만 아니라 분야별 전문위원회를 통해 과제별 추진상황을 상시 점검할 방침이다. 중장기·종합 기획이 필요한 주요 과제의 경우, 세부 추진방안을 별도 안건화해 설계 단계에서부터 위원회 심의와 면밀한 검토를 거칠 계획이다.

biggerthanseoul@newspim.com

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타이거 우즈 탄 차량 전복·체포 [서울=뉴스핌] 이웅희 기자·한지용 인턴기자 = '골프 황제' 타이거 우즈(50)가 또 '음주 또는 약물 운전'(DUI·Driving Under the Influence) 혐의에 연루돼 체포됐다.  미국 ABC 방송과 AP통신 등에 따르면 우즈는 28일(한국시간) 미국 플로리다주 마틴 카운티 주피터 아일랜드 인근 도로에서 차량을 운전하던 중 사고를 일으킨 뒤 경찰에 체포돼 구금됐다. [서울=뉴스핌] 박상욱 기자 = 타이거 우즈. [사진=로이터] 2026.03.19 psoq1337@newspim.com 사고는 이날 오후 2시를 넘긴 시점에 발생했다. 우즈가 몰던 차량은 왕복 2차선 도로에서 다른 차량과 충돌한 뒤 전복된 것으로 전해졌다. 우즈는 큰 부상을 입지 않은 것으로 확인됐다. 다만 현장에 출동한 경찰은 우즈의 상태를 확인하는 과정에서 음주 또는 약물 영향 아래 운전을 했다고 의심했고, 곧바로 체포했다. 현재까지 우즈가 술에 취한 상태였는지, 약물 복용에 따른 것인지는 명확히 밝혀지지 않았다. 우즈의 교통사고는 이번이 처음이 아니다. 그는 2021년 2월 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스 인근에서 차량 전복 사고를 당해 다리 등에 중상을 입고 장기간 재활 치료를 받은 바 있다. 당시 경찰은 과속과 운전 부주의를 사고 원인으로 지목했으며, 음주나 약물 정황은 없다고 결론 내렸다. 타이거 우즈. [사진=로이터] 또한 우즈는 2017년에도 DUI 혐의로 체포된 전력이 있다. 당시 그는 도로변에 정차된 차량 운전석에서 잠든 채 발견됐으며, 진통제 복용 상태였다고 진술했다. 이후 법정에서 혐의를 인정하고 벌금과 보호관찰, 사회봉사 등의 처분을 받았다. 우즈는 지난해 9월 일곱 번째 허리 수술을 받은 후 선수 생활 연장을 준비해 왔다. 우즈는 다음달 9~12일 열리는 마스터스 출전 여부를 아직 고민 중인 것으로 알려졌다. 또 다음해 열리는 아일랜드 라이더 컵의 미국 단장직 승낙 여부도 이달말까지 결정해야 하는 상황이다. football1229@newspim.com 2026-03-28 08:59
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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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