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인텔, 최대 24조원 유상증자…AI·파운드리 투자 실탄 확보

150억달러 규모 보통주 공모 조달금은 투자·운전자금 활용 인텔이 최대 172억5000만달러(약 24조원) 규모의 유상증자에 나선다. 인공지능(AI) 시장 확대에 대응해 파운드리와 첨단 패키징 등에 투입할 대규모 자금을 확보하기 위해서다. 10일(현지시간) 인텔은 150억달러 규모의 보통주를 공모 방식으로 발행한다고 밝혔다. 미국 캘리포니아 산타클라라에 위치한 인텔 본사. [사진=연합뉴스] 인텔은 주관사에 공모 가격으로 최대 22억5000만달러 규모의 주식을 추가로 매입할 수 있는 30일 옵션도 부여할 예정이다. 옵션이 모두 행사되면 전체 조달 규모는 최대 172억5000만달러로 늘어난다. 공동 주관사는 JP모건과 골드만삭스, 모건스탠리, 씨티그룹이 맡는다. 인텔은 이번 증자로 확보한 자금을 설비투자와 운전자금 등 일반적인 기업 운영 목적으로 사용할 계획이다. 대규모 투자를 이어가면서도 재무 건전성과 투자등급 신용등급을 유지하기 위한 조치라고 설명했다. 인텔이 대규모 증자에 나선 배경에는 AI발 반도체 수요 확대가 있다. 인텔은 "고객들이 전례 없는 AI 컴퓨팅 투자를 바탕으로 강력하고 지속 가능한 수요 환경을 계속해서 보여주고 있다"고 밝혔다. 특히 피지컬 AI와 맞춤형 반도체, 첨단 패키징, 외부 고객용 웨이퍼 생산 등을 향후 주요 성장 기회로 꼽았다. 투자 규모도 커지고 있다. 인텔은 지난달 2분기 실적 발표에서 올해 설비투자 규모를 기존 180억달러에서 200억달러 이상으로 상향했다. 2027년에는 이보다 투자 규모가 더 커질 것으로 예상하고 있다. 파운드리 경쟁력 회복을 위한 투자 부담도 상당하다. 인텔은 최첨단 공정인 14A를 2028년 본격 양산한다는 계획을 세우고 생산시설과 첨단 패키징 역량을 확대하고 있다. 로이터에 따르면 인텔 주가는 올해 들어 증자 발표 전까지 약 3배로 뛰었다. 주가가 크게 오른 시점에 부채 대신 신주 발행을 통해 대규모 투자금을 확보하는 선택을 한 셈이다. 다만 기존 주주 입장에서는 지분 희석 부담이 생긴다. 대규모 신주 발행 소식이 알려지면서 인텔 주가는 10일 장 초반 4% 이상 하락했다. 인텔은 "투자를 고객 수요와 명확한 수익 기대에 맞춰 집행하는 자본 규율을 유지하고 있다"며 이번 자금 조달을 통해 성장 기회를 추진하는 동시에 탄탄한 재무구조를 유지하겠다고 밝혔다.

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2026.08.11
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AI 감시에 맞선 인간… AI가 인식 못하는 ‘디지털 투명 망토’ 등장

화려·복잡한 무늬로 AI 교란 미국 메릴랜드대 톰 골드스타인 교수 연구팀의 인공지능(AI) 탐지 교란 의류 시연 이미지. 사람 탐지 AI는 강의실에 앉은 사람들에게 파란색 탐지 사각형을 표시했지만, 특수무늬 옷을 입고 중앙에 선 남성은 사람으로 인식하지 못했다. 이 무늬는 AI가 사람을 판별할 때 이용하는 윤곽과 질감 정보를 교란한다. /미국 메릴랜드대 검은색 티셔츠를 입은 사람이 카메라 앞에 서자 몸 주변에 붉은 사각형과 ‘86%’라는 숫자가 떴다. 인공지능(AI)이 화면 속 인물을 86% 확률로 사람이라고 판단한 것이다. 같은 사람이 요란한 소용돌이 무늬 티셔츠로 갈아입고 같은 카메라 앞에 섰더니 붉은 사각형이 사라졌다. 카메라는 티셔츠만 바꿔 입은 같은 사람을 촬영했지만, AI는 ‘사람 없음’으로 판단했다. 영화 ‘해리포터’에서 주인공이 투명망토를 걸치면 가려진 신체만 보이지 않게 되지만, 소용돌이 무늬 티셔츠를 입으면 머리와 하체가 그대로 보여도 AI는 신체 전체를 하나의 사람으로 인식하지 못한다. 수천 대의 CCTV를 사람이 일일이 체크할 수 없어 AI가 먼저 의심 장면만 골라내는 감시망에서 경보가 울리지 않는 것만으로도 수많은 CCTV 앞을 투명인간처럼 지나다닐 수 있다. 이른바 ‘디지털 투명망토’다. AI 기반 감시카메라 ‘플록 팰컨 v2’로 같은 여성을 같은 거리에서 촬영한 비교 이미지. 왼쪽의 검은 티셔츠 차림 여성은 AI가 86% 확률로 사람이라고 탐지했지만, 오른쪽의 소용돌이 특수무늬 티셔츠를 입자 사람으로 인식하지 못했다. /noRecognition 미국 IT 전문 매체 테크크런치는 9일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 사이버 보안 행사인 블랙햇과 데프콘에서 감시 AI를 교란하는 ‘노리코그니션(noRecognition)’ 프로젝트가 공개됐다고 보도했다. 옷이나 차량에 특정 무늬를 입혀 AI가 이를 사람이나 자동차로 탐지하지 못하게 만드는 ‘적대적 패턴(Adversarial Pattern)’을 개발하는 연구다. 사람 눈에는 기괴한 무늬지만 AI 눈에는 ‘탐지할 대상 없음’으로 읽히는 디지털 위장막이다. 일상 행동과 범죄 가능성까지 살피는 AI 감시가 확산하자 이를 피하려는 기술도 함께 진화하고 있다. 더 잘 찾아내려는 AI 감시망과 그 눈을 피하려는 인간 사이 ‘창과 방패’ 대결이 시작된 것이다. AI가 사람을 못 보는 이유 인공지능(AI) 탐지를 교란하는 특수 무늬 의류의 시험 이미지. ‘노리코그니션’의 디지털 시험에선 AI가 복잡한 무늬로 덮인 상의에서는 사람의 특징을 제대로 읽어내지 못했다. /노리코그니션 AI는 CCTV 화면을 사람처럼 이해하는 게 아니다. 영상 속에 나타나는 물체의 모서리와 선, 색상과 질감을 숫자로 바꾼 뒤 머리·어깨·몸통·팔다리와 비슷한 특징이 얼마나 모여 있는지 점수를 매긴다. 점수가 일정 기준을 넘으면 사람으로 판단하고 탐지 사각형을 표시한다. 적대적 패턴은 이런 AI의 계산 과정에 가짜 단서를 섞는다. 강한 색상과 복잡한 선, 반복되는 무늬가 AI가 사람을 구별할 때 사용하는 윤곽과 질감의 조합을 흐트러뜨리는 것이다. 사람일 확률이 탐지 기준 아래로 내려가면 얼굴 인식과 자동 경보, 이동 추적도 작동하지 않는다. 연구팀은 1년간 11개 상용 컴퓨터 비전 모델을 상대로 3170만회 시험을 진행했다고 밝혔다. 같은 원리는 차량에도 적용된다. 연구팀은 데프콘 현장에서 차량을 특수 무늬로 덮고 AI 기반 차량 감시 업체인 플록세이프티의 카메라 앞을 통과시켰다. 카메라는 차량을 찍었지만, AI는 자동차로 인식하지 못했다. 플록의 카메라는 차량의 번호판과 차종·색상, 통과 시각과 위치를 자동으로 기록해 수배 차량과 대조한다. AI 위장은 전장(戰場)에서도 활용된다. 기존 군용 위장이 주변과 비슷한 색으로 사람의 눈을 속였다면, AI 위장은 전차의 윤곽과 열·레이더 신호를 흐트러뜨려 드론과 위성의 자동 표적 식별을 방해한다. 러시아군은 우크라이나군의 AI 드론을 피하려 군용 트럭의 차체와 바퀴에 흑백 얼룩말·소용돌이 무늬를 칠했다. 일부러 눈에 띄는 무늬로 차량의 직선 윤곽과 둥근 바퀴 형태를 흐트러뜨려 AI의 탐지 확률을 떨어뜨리려는 원시적 대응책이다. 그래픽=백형선 AI 감시 사회에 대한 반발 AI 감시는 시민들의 일상을 지켜보는 것을 넘어 아직 범죄를 저지르지 않은 사람을 잠재적 범죄자로 분류하는 수단으로도 활용되고 있다. 영국 정부는 사법 자료와 성별·민족 등을 분석해 강력 범죄 가능성이 큰 사람을 추리는 프로그램을 개발 중이다. 중국에서는 통신 기록과 인터넷 접속 이력 등을 분석해 시위나 정치 단체와 접촉한 사람을 ‘잠재적 정치 위험’으로 분류하는 기술이 운용되는 것으로 알려졌다. 현실판 ‘마이너리티 리포트’인 셈이다. 온라인에서는 자신의 디지털 사용 흔적이나 위치 추적을 거부할 수 있지만, 거리와 건물 안 AI 카메라는 개인 동의 없이도 영상을 촬영하고 분석한다. 이를 거부할 방법이 없자 특수 무늬 옷과 차량 위장으로 스스로 AI 감시를 피하려는 기술이 등장하는 것이다. 다만 현재로선 모든 AI를 속일 수는 없다. 디지털 투명 망토의 경우 AI 모델마다 중요하게 보는 특징이 다르고 조명과 각도, 옷의 주름에 따라서 인식의 효과가 달라진다. 특수 무늬가 오히려 인간 감시자의 시선을 끌 수 있고, 걸음걸이와 열 영상·휴대전화 위치를 함께 분석하면 추적을 피하기 어렵다. 권헌영 고려대 정보보호대학원 교수는 “감시 업체가 공개된 특수 무늬를 AI에 학습시키면 AI가 이를 다시 탐지할 수 있다”며 “AI 감시가 정교해질수록 이를 속이는 기술도 발전하는 ‘창과 방패’ 경쟁이 확산하고 있다”고 했다.

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2026.08.11
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갈수록 길어지는 극한 고온…2023년생은 1981년생보다 폭염 4배 겪는다 [달콤한 사이언스]

평년보다 짧은 장마가 끝난 뒤 머리가 어질어질할 정도의 폭염이 이어지고 있다. 원인은 다름 아닌 ‘지구 온난화’. 그런데 금세기 말에는 폭염일에 극한 고온이 하루 종일 이어질 수 있다는 경고가 나왔다. 중국 중산대 지리과학부, 중국 기상과학원, 난징대 지구시스템 연구소, 후난 농업대, 영국 사우샘프턴대 해양·지구과학부, 미국 어바나-샴페인 일리노이대 토목환경공학과 공동 연구팀은 현재보다 이산화탄소가 더 많이 배출되는 고배출 시나리오가 현실이 될 경우 21세기 말에는 폭염일 하루에 극한 고온이 지속되는 시간이 지금보다 4시간 이상 길어질 것이라고 밝혔다. 이 연구 결과는 기후학 분야 국제 학술지 ‘네이처 기후 변화’ 8월 11일 자에 실렸다. 지금까지 기후 모델링에서 극한 고온은 일평균기온이나 일최고, 일최저기온을 기준으로 판정돼 왔다. 그렇지만 이런 방식은 하루보다 짧게 지속되지만 인체와 사회에 충분히 큰 영향을 줄 수 있는 고온 구간을 놓치게 된다. 역대급 폭염 - 역대급 폭염이 이어지는 한 상인이 더위를 식히고 있다. 금세기 말이 되면 하루 중 폭염이 지속되는 시간이 훨씬 길어지는 것으로 나타났다. 서울신문DB 연구팀은 1981년부터 2023년까지 실제 기상 관측과 모델 계산을 결합한 전 지구 시간 단위 기록 자료를 분석하고 여기에 21세기 말까지의 기후 전망 자료를 결합했다. 연구팀은 특정 시각의 기온이 1981~2010년 같은 시각 분포의 상위 10%를 넘어설 때 ‘시간 단위 폭염’으로 정의했다. 이 기준은 절대 온도가 아니라 해당 시각, 해당 지역의 평년 분포를 잣대로 삼기 때문에 낮 기온이 그리 높지 않은 지역이나 절대 기온이 낮은 새벽 시간대의 이상 고온까지 잡아낼 수 있다. 분석 결과, 해당 기간 전 지구 육지는 여름철 평균 약 269시간의 극한 고온을 겪은 것으로 나타났다. 전 세계 육지의 80% 이상에서 폭염이 증가하는 추세가 확인됐고 1981년부터 2023년까지 10년마다 평균 62시간씩 극한 고온 시간이 늘어났다. 연구팀에 따르면 이렇게 확인된 시간 단위 폭염 중 28%는 기존 일 단위 지표로는 폭염일로 분류조차 되지 않는 날에 발생했다. 공식 통계에서 아예 존재하지 않았던 열 노출이다. 온실가스 고배출 시나리오(SSP5-8.5)를 적용하면 2070~2099년에는 현재(2001~2023년)보다 폭염일 하루에 현재와 같은 폭염 시간이 4시간 더 늘어날 것으로 전망됐다. 또 폭염일이 아닌 날에도 뜨거운 시간이 3시간 정도 추가로 발생할 것으로 예측됐다. 이는 현재의 일 단위 관측으로는 감지되지 않을 가능성이 크다. 특히 저소득·중소득 국가에서 현재와 미래 열 노출의 4분의 3 이상이 발생하고 세대를 거듭할수록 생애 폭염 노출량의 증가폭도 선진국들과 비교해 월등히 큰 것으로 조사됐다. 연구팀은 시간 단위 폭염을 일으키는 물리적 메커니즘으로 2가지를 꼽았다. 뇌우가 쇠퇴하면서 하강기류가 급격히 가열돼 밤사이 기온이 순식간에 치솟는 ‘열 폭발’(heat burst)이나 짧은 시간에 나타났다 사라지는 ‘순간적 열’(flash heat) 같은 현상이 대표적이다. 연구를 이끈 샤오핑 류 중국 중산대 교수는 “이번 연구 결과는 폭염을 하루 단위가 아닌 시간 단위로 평가하면 기존 지표가 놓쳐 온 열 노출까지 포착할 수 있으며 이를 통해 폭염 위험 관리와 공중보건 대책을 한층 정교하게 세울 수 있고 더워지는 기후에 대한 적응 역량도 높아질 것”이라고 설명했다.

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2026.08.11
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날씨만 봤는데 램 1GB '꿀꺽'…윈도우11 기본앱 '메모리 먹는 하마'[IT썰]

기사 관련 이미지/사진=챗GPT 생성 마이크로소프트(MS)가 윈도우11의 성능 개선에 공을 들이고 있지만 정작 기본 탑재된 날씨 앱이 1GB(기가바이트)가 넘는 메모리를 사용하는 것으로 나타났다. 8GB 램을 탑재한 보급형 PC에서는 날씨 앱 하나가 전체 메모리의 20% 가까이를 차지할 수 있다는 지적이 나온다. 11일 노트북체크 등 외신에 따르면 최근 윈도우11 기본 날씨 앱의 메모리 사용량을 측정한 결과 별다른 작업 없이 날씨 예보를 표시하는 상황에서도 1.2GB가 넘는 램을 사용한 것으로 나타났다. 다른 테스트에서도 날씨 앱 실행 직후 약 1GB의 메모리를 사용했고 유휴 상태에서는 500~600MB(메가바이트) 수준으로 떨어졌다. 반면 지도 확대나 화면 이동 등 간단한 작업을 하면 1.5~1.6GB까지 치솟았다. 8GB 램을 탑재한 PC에서는 날씨 앱 하나가 전체 메모리의 약 20%를 사용하는 셈이다. 애플의 맥OS용 날씨 앱과 비교하면 차이가 크다. 해당 테스트에서 애플 날씨 앱은 250MB 미만의 메모리를 사용했다. 윈도우11 날씨 앱이 약 5배 많은 수준이다. 높은 메모리 사용량의 원인으로는 앱의 개발 방식이 지목된다. 윈도우11 날씨 앱은 윈도우용으로 별도 개발된 완전한 네이티브 앱이 아니라 웹 콘텐츠를 앱처럼 실행하는 MS의 '웹뷰2' 기술을 기반으로 한다. 웹뷰2는 크로미엄 기반 엣지 엔진을 활용하기 때문에 앱을 실행하면 여러 개의 하위 프로세스가 동시에 구동되며 메모리 사용량도 늘어날 수 있다. 32GB 이상의 램을 탑재한 고사양 PC에서는 큰 문제가 되지 않을 수 있지만 8GB나 16GB 램을 탑재한 PC에서는 부담이 될 수 있다. 사용 가능한 램이 부족해지면 윈도우가 저장장치 일부를 가상메모리로 활용하는 빈도가 늘면서 시스템 반응 속도가 떨어질 가능성이 있다. 날씨 앱에 광고가 포함돼 있다는 점도 이용자들의 불만을 키우는 요인이다. 간단한 날씨 확인을 위한 기본 앱이 많은 메모리를 사용하면서 광고·스폰서 콘텐츠까지 노출한다는 지적이 나온다. 이번 결과는 최근 MS가 추진하는 윈도우11 최적화 방향과도 대비된다. MS는 파일 탐색기와 기본 앱의 성능을 개선하고 특히 8GB 램을 탑재한 저사양 PC에서도 원활하게 작동하도록 최적화 작업을 진행하고 있다. MS가 향후 네이티브 윈도우 앱 개발을 확대하겠다는 계획을 밝힌 가운데 날씨 앱을 비롯한 MSN 기반 앱도 개편 대상에 포함될지 주목된다.

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2026.08.11
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‘시력이 얼마나 좋아질 지 감도 안 오네’···지상 초정밀 촬영 ‘신개념 인공위성’ 내년에 뜬다

대기권서 공기 흡입, 전자기력으로 비행 추진 동체 연료 적재 아닌 공기 흡입 방식 세계 최초 현 위성 미진출 150~300km 초저궤도 개척 전망 고품질 통신서비스도 기대···내년 발사 예정 스페인 우주기업 크레이오스 스페이스가 개발한 ‘공기 흡입식 전기 추진기(ABEP)’를 장착한 인공위성이 지구 궤도를 도는 상상도. 크레이오스 스페이스 제공 대기권 내 공기를 흡입한 뒤 동체 뒤편으로 강하게 분사해 비행 능력을 만들어내는 신개념 인공위성이 내년에 발사된다. 동체에 적재한 화학연료가 아니라 동체 주변을 감싼 공기를 빨아들여 추진력을 생성하는 위성은 이번이 세계 최초다. 대기층이 만드는 공기 저항 때문에 기존 위성은 날지 못하는 낮은 고도에서 운용하도록 고안돼 지상을 초정밀 촬영하는 시대를 여는 기폭제가 될 것으로 보인다. 9일(현지시간) 유럽 과학계에 따르면 스페인 우주기업 크레이오스 스페이스는 공기를 빨아들여 동체 후방을 향해 쏘는 방식으로 움직이는 새로운 추진기관을 내년에 중량 200㎏짜리 소형 위성에 달아 발사할 예정이라고 밝혔다. 위성 본체는 리투아니아 소재 우주기업 콩스버그 나노아비오닉스가 제작한다. 위성이 발사장을 떠날 시점은 내년이다. 크레이오스가 개발한 기술의 정식 명칭은 ‘공기 흡입식 전기 추진기(ABEP)’다. 위성 동체를 감싼 공기를 빨아들여 인위적으로 전기적 성질을 띠게 한 뒤 전자기력을 이용해 동체 후방으로 빠르게 밀어낸다. 이런 방식의 위성 장착용 추진기는 세계 최초로 등장했다. 크레이오스는 ABEP를 초저궤도, 즉 고도 150~300㎞를 도는 위성에 달 예정이다. 이 고도에서는 공기가 꽤 두껍게 존재한다. 이 공기를 흡입해 추진 용도로 쓰는 것이 ABEP의 핵심 원리다. 현재 대부분의 위성은 고도 400㎞ 이상에서 운영된다. 이보다 고도가 낮으면 두꺼운 대기층이 만든 공기 저항 때문에 위성이 지속해서 지면을 향해 낙하하고, 낮아진 고도를 만회하기 위해 동체에 적재한 화학연료를 자주 분사해야 한다. 이렇게 되면 연료가 짧게는 수개월 만에 소진돼 위성은 지상으로 곤두박질친다. ABEP는 이런 한계를 뛰어넘을 수 있는 열쇠다. 적재된 화학연료를 소진하는 것이 아니라 위성 동체 주변의 공기를 흡입해 지속적으로 추진력을 만들기 때문이다. 공기는 무한대로 빨아들일 수 있기 때문에 소모성 연료의 잔량을 걱정할 필요가 없다. ABEP는 그동안 위성이 진출하지 못했던 초저궤도를 개척하는 것은 물론 장기간 비행까지 가능하게 하는 일석이조 효과를 내는 셈이다. 크레이오스는 ABEP를 장착하고 내년에 발사될 위성에 가시광선과 근적외선을 감지하는 지상 촬영용 카메라를 달 예정이다. 이때 기존 위성보다 훨씬 가까이에서 찍은 지상 사진의 특징이 나타날 것으로 보인다. 크레이오스는 “고해상도로 지구를 관측하는 것은 물론 (지상과의 거리가 짧아) 신호 지연 시간이 적은 위성 통신 서비스도 실현할 것”이라고 설명했다.

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2026.08.11
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AI 잇단 '탈옥' 소동…안전 경고인가, 공포 마케팅인가

오픈AI·앤트로픽·메타 이어 中 '키미 K3'도 격리 환경 탈옥 ⓒ 뉴스1 김지영 디자이너 (서울=뉴스1) 이기범 기자 = 최신 인공지능(AI) 모델이 사이버 보안 평가 과정에서 평가자가 의도하지 않은 경로를 찾아 외부 시스템에 접근하는 사례가 잇따르고 있다. 오픈AI를 시작으로 앤트로픽, 메타, 중국 문샷AI의 '키미 K3'까지 비슷한 사례가 이어지면서 AI 안전 문제가 새로운 화두로 떠오르고 있다. 다만 일각에서는 AI 기업들이 이 같은 사례를 실제보다 과장해 자사 기술력을 부각하는 '공포 마케팅'에 활용하고 있다는 비판도 제기된다. 11일 IT 업계에 따르면 최근 AI가 인간이 설정한 통제 범위를 벗어난 사례가 잇따라 보고되고 있다. 시작은 오픈AI였다. 오픈AI는 지난 7월 21일(현지시간) 자사 블로그를 통해 최상위 AI 모델 'GPT-5.6 솔'과 더 강력한 비공개 모델이 내부 사이버보안 벤치마크 테스트 과정에서 허깅페이스의 운영 인프라에 접근했다고 밝혔다. 오픈AI는 AI가 인터넷 접속에 성공한 뒤 확보한 접속 자격과 제로데이 취약점 등을 활용해 허깅페이스 서버에 접근, 벤치마크 문제 해결에 필요한 정보를 확보했다고 설명했다. 오픈AI는 "이번 사건은 최첨단 기법이 동원된 전례 없는 사이버 공격"이라며 "허깅페이스와 함께 사건 경위를 조사하고 모델의 대응 능력을 분석하고 있다"고 밝혔다. 약 일주일 뒤에는 앤트로픽이 최상위 AI 모델 '미토스'가 보안 평가 과정에서 외부 기업 시스템 3곳에 무단 접근한 사례를 공개했다. 미토스는 보안 수준이 낮은 비밀번호와 인증되지 않은 인터넷 연결 경로를 이용해 기업 시스템에 접근한 것으로 조사됐다. 메타의 AI 모델 '뮤즈 스파크 1.1' 역시 사이버보안 공격·방어 능력을 평가하는 과정에서 샌드박스(격리 시험환경)를 벗어나 인터넷망에 접속한 뒤 기업 시스템 일부를 변경한 사례가 보고됐다. 최근에는 중국 문샷AI의 '키미 K3'도 비슷한 사례가 확인됐다. 미국 사이버보안 업체 프런티어 시큐리티는 지난 6일(현지시간) 키미 K3가 영국 AI안전연구소(AISI)의 샌드박스 환경에서 보안 평가를 받던 중 외부 인터넷에 접속했다고 밝혔다. 키미 K3는 보안 장치를 해킹한 것이 아니라 샌드박스 내부의 설정 허점을 이용했다. 인터넷 연결 통로를 찾아 깃허브(GitHub)에 접속해 평가 문제 해결에 필요한 자료를 확보했으며, 외부 웹사이트나 서비스를 공격하거나 해킹한 정황은 확인되지 않았다. 사례별 경위는 다르지만 공통점은 AI가 평가자가 의도하지 않은 경로를 찾아 목표를 수행했다는 점이다. AI 모델의 성능이 높아질수록 기존 보안 평가 체계만으로는 예기치 않은 행동을 완전히 통제하기 어려워질 수 있다는 우려도 커지고 있다. 이에 따라 AI 안전성을 확보하기 위해서는 모델뿐 아니라 평가 환경과 검증 체계도 함께 고도화해야 한다는 목소리가 나온다. AI가 어떤 명령을 실행했고 어떤 네트워크를 거쳐 목표를 수행했는지까지 추적해 평가 환경의 허점을 이용했는지 확인하고, 예상하지 못한 행동 가능성까지 검증해야 한다는 것이다. 다만 업계 일각에서는 최근 잇따르는 'AI 탈옥' 사례 공개가 안전성 검증을 넘어 기업들의 기술력을 과시하는 수단으로 활용되고 있다는 비판도 제기된다. 미국 시사주간지 뉴스위크는 "AI 해킹 스캔들이 AI 기업의 은근한 자랑거리가 됐다"며 기업들이 해킹 사고를 일종의 마케팅 수단으로 활용하고 있다고 지적했다. 오픈AI 사례가 공개된 뒤 사이버보안 업체 이셋(ESET)의 제이크 무어 글로벌 사이버보안 고문도 "최근 오픈AI가 앤트로픽의 마케팅 전략을 따라가는 것이 아닌지 의문"이라며 자사 AI 역량을 강조하기 위한 공개였을 가능성을 제기했다. 앞서 '미토스 쇼크'를 공개했던 앤트로픽 역시 비슷한 비판을 받았다. 비공개 방식으로 프로젝트를 진행하며 기술의 파급력을 과장해 공포를 조성하는 전략을 펼치고 있다는 지적이다. 'AI 대부'로 불리는 얀 르쿤 뉴욕대 교수는 당시 "미토스를 둘러싼 드라마는 자기기만에서 비롯된 허구일 뿐"이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)도 "세상에는 AI를 소수의 손에만 쥐려는 사람들이 있다"며 앤트로픽의 접근 방식을 "폭탄을 만든 뒤 자신들이 선택한 고객에게만 대피소를 파는 것과 같은 공포 기반 마케팅"이라고 비판했다. <용어설명> ■ 미토스 쇼크 AI가 소프트웨어 취약점을 자동으로 찾아내고 공격 코드까지 생성할 수 있는 수준에 도달했다는 점에서 주목받은 모델. 기존 해킹보다 훨씬 빠른 속도로 취약점 탐색과 공격 준비가 가능해지면서 AI 기반 사이버 공격 위험을 상징하는 사례로 거론된다.

인공지능AI삼성전자윤석열내란

2026.08.11
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‘인재 블랙홀’ 된 삼성·SK의 나비효과… 팹리스 핵심 인력 줄이탈

삼성전자·SK하이닉스 경력직 채용 확대 팹리스·디자인하우스 7~12년 차 핵심 설계인력 잇단 이탈 “수주 차질 우려”… 시스템반도체 생태계 약화 경고 고대역폭메모리(HBM) 호황을 맞아 삼성전자와 SK하이닉스가 대규모 채용을 이어가면서 국내 팹리스와 디자인하우스의 핵심 설계 인력이 대기업으로 이동하는 사례가 잇따르고 있다. 특히 연봉과 성과보상 경쟁력이 높아진 메모리 대기업으로 경력직이 집중되면서 업계에서는 “메모리 기업이 인재 블랙홀이 되고 있다”는 우려가 나온다. 10일 반도체 업계에 따르면 최근 국내 주요 팹리스와 디자인하우스에서는 7~12년 차 책임·수석급 설계 인력의 이직이 잇따르고 있다. 복수의 업계 관계자는 “한 주요 디자인하우스에서는 에이스급 설계 인력 10여 명 이상이 삼성전자와 SK하이닉스로 이동했다”며 “프로젝트를 이끌던 핵심 인력이 한꺼번에 빠지면서 일정과 인력 운영에 차질이 발생했다”고 전했다. 11일 서울 강남구 코엑스에서 열린 세미콘 코리아 2026 인아오리엔탈모터 부스에 반도체 웨이퍼 이송용 원통 좌표형 로봇 등이 진열돼 있다./뉴스1 이들이 담당했던 분야는 RTL(Register Transfer Level) 설계와 DFT(Design for Test), 백엔드 설계, ASIC 검증 등이다. 모두 숙련도가 중요한 직무로 신입 인력으로 단기간 대체하기 어렵다는 것이 업계 설명이다. 다른 팹리스와 디자인하우스 관계자들도 비슷한 분위기를 전했다. 한 업계 관계자는 “최근에는 경력직 채용 공고를 내도 지원자가 많지 않고, 어렵게 채용한 인력도 대기업 제안을 받으면 이탈하는 경우가 적지 않다”며 “예전보다 허리급 엔지니어 확보 경쟁이 훨씬 치열해졌다”고 말했다. 대기업의 공격적인 채용도 이러한 흐름에 영향을 미치고 있다. SK하이닉스는 지난해 국내에서 신규 직원 3201명을 채용해 전년(942명)보다 3.4배 늘렸다. 설계 직군만을 의미하는 수치는 아니지만, 제한된 국내 반도체 인력 풀을 고려하면 팹리스와 디자인하우스가 체감하는 인력 유출 압력은 상당하다는 평가다. 반면 SK하이닉스의 자발적 이직률은 지난해 0.5%에 그쳤다. 외부 경력 인력은 적극적으로 흡수하는 반면 내부 인력 유출은 제한적인 구조가 형성되면서 중소 반도체 기업의 인력난은 더욱 심화하고 있다는 분석이다. 업계에서는 HBM4 시대가 본격화되면서 메모리와 시스템반도체 설계의 경계가 점차 흐려지고 있는 점도 인재 확보 경쟁을 키우는 배경으로 꼽는다. HBM4부터는 베이스다이에 첨단 로직 공정이 적용되고 고객 맞춤형(Custom) HBM 수요도 확대되고 있다. 이에 따라 삼성전자와 SK하이닉스는 기존 메모리 설계뿐 아니라 RTL, SoC 아키텍처, ASIC, 컨트롤러·PHY, CXL, 백엔드 검증 등 시스템반도체 역량을 갖춘 경력직 채용을 적극 확대하고 있다. 문제는 이러한 핵심 설계 인력이 단기간에 양성되지 않는다는 점이다. 업계에서는 실무 엔지니어가 독자적으로 프로젝트를 수행하기까지 최소 수년이 걸리는 만큼 허리급 인력 몇 명만 빠져도 테이프아웃 일정 지연이나 신규 프로젝트 수주 차질로 이어질 수 있다고 설명한다. 한 반도체 업계 관계자는 “설계 인력은 생산직처럼 단기간에 충원할 수 있는 인력이 아니다”라며 “프로젝트 경험을 쌓은 경력 엔지니어가 빠지면 후속 인력이 자리를 메우기까지 상당한 시간이 필요하다”고 말했다. 국내 반도체 전문인력 부족은 이미 구조적인 문제로 지적된다. 한국반도체산업협회는 2031년 국내 반도체 산업 필요 인력이 30만4000명까지 증가하는 반면 부족 인력은 최대 8만1000명, 이 가운데 설계를 포함한 전문인력 부족 규모는 5만4000여 명에 달할 것으로 전망했다. 인력 공급 속도도 수요를 따라가지 못하고 있다. 2027학년도 삼성전자·SK하이닉스 협약 반도체 계약학과 전체 선발 인원은 460명 수준에 불과하다. 업계에서는 대기업의 대규모 채용이 이어질 경우 팹리스와 디자인하우스의 인력난이 심화하고, 장기적으로 국내 시스템반도체 생태계의 연구개발과 수주 경쟁력에도 부담으로 작용할 수 있다고 우려했다.

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2026.08.11
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中 가전 안전·에너지 기준 잇따라 개정… 韓 중소 ODM도 가격 상승 압박

중국이 에어컨과 공기청정기에 이어 냉장고·세탁기·식기세척기 등 생활가전의 각종 에너지·안전 기준을 잇달아 개정하고 있다. 중국 생산제품은 재시험과 인증서 전환, 냉매·부품소재 변경을 거쳐야 한다. 가격 경쟁력을 무기로 중국 주문자개발생산(ODM) 제품을 들여오던 한국 중소 가전업체의 조달 부담도 덩달아 커질 전망이다. 가전업계에 따르면 중국은 이달 1일부터 가전 분야 공통 안전기준(GB/T 4706.1-2024)를 시행했다. 공기청정기와 냉장고·세탁기·건조기·식기세척기·후드·에어컨 등에 적용되는 품목별 안전기준도 동시에 개편됐다. 앞서 6월에는 강제 국가표준(GB 4343.1-2024)도 시행됐다. 가전과 전동공구의 전자파 적합성 시험도 체계가 일제히 변경됐다. 중국품질인증센터(CQC)는 기존 인증 제품에 대해서도 보완시험과 인증서 전환을 요구하고 있다. 전환기한을 넘긴 인증서는 정지되거나 취소된다. 해당 제품을 계속 생산하려면 재시험과 인증서 갱신 비용을 부담해야 하는 셈이다. 제품 설계 변경 가능성이 더 큰 것은 별도로 진행되는 에너지효율 규제 개편이다. 중국은 6월 냉장고 에너지효율 기준을 교체한 데 이어 11월 레인지후드·환기팬 기준을 시행한다. 내년 4월에는 세탁기·세탁건조기와 식기세척기의 에너지·물효율 기준도 변경한다. 강화된 효율기준을 충족하려면 제품에 따라 압축기·모터·인버터·단열재·센서 등 부품과 운전 알고리즘을 다시 설계해야 할 수 있다. 단순히 인증서만 새로 받는 데 그치지 않고 개발비와 부품비가 함께 늘어날 수 있다는 의미다. AI 생성 이미지 비용 부담은 이미 구체화하고 있다. 국가기술표준원 TBT종합지원센터가 공개한 한국인정평가원의 분석보고서는 유닛형 에어컨의 신규 에너지효율라벨(CEL) 취득에 필요한 시험비를 모델당 수백만원에서 최대 1500만원 안팎으로 추산하고 있다. 효율기준을 충족하지 못한 제품은 고효율 압축기·열교환기 등 부품을 바꾸고 설계와 성능을 다시 검증해야 한다. 지난해 한국의 유닛형 에어컨 대중국 수출은 7151만5000달러였다. 한국 가전기업의 저가 조달처로 활용되던 중국 ODM 제품도 가격이 상승할 공산이 크다. 중국 내수용과 수출용 제품에 공통 생산라인과 부품을 사용하는 ODM 업체가 재시험과 설계변경 비용을 납품가격에 반영할 수 있기 때문이다. 가전업계 관계자는 “삼성전자와 LG전자 등 가전 대기업이 중국 시장 소매 판매를 줄이고 있는 만큼 현지의 잇따른 규제가 대중국 수출보다 오히려 중국의 ODM·OEM을 활용하는 중소 가전업체에 미칠 영향이 더 클 것으로 보고 있다”며 말했다. 생활가전 주요 규제 개편 추이 - 자료: 국가기술표준원 TBT종합지원센터 및 외신 종합

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2026.08.11
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엔비디아, 월가와 손잡고 710조원 조달 추진⋯AI 인프라 투자 확대

엔비디아가 월가 대형 금융사들과 손잡고 인공지능(AI) 인프라 구축을 위해 5000억달러(약 710조원) 규모의 자금 조달에 나선다. 엔비디아가 월가 대형 금융사들과 손잡고 인공지능(AI) 인프라 구축을 위해 5000억달러(약 710조원) 규모의 자금 조달에 나선다. 사진은 엔비디아 로고. [사진=로이터/연합뉴스] 10일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)와 월스트리트저널(WSJ) 등에 따르면 엔비디아는 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙스톤, 블랙록, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 미국 주요 금융사들과 AI 인프라 투자를 위한 5000억달러 규모의 자금 조달 방안을 추진하고 있다. 이번 자금 조달은 5000억달러 규모의 단일 펀드를 만드는 방식이 아니라 여러 금융사가 각기 다른 금융수단을 통해 자금을 공급하는 형태가 될 전망이다. 향후 전체 조달 규모가 5000억달러를 넘어설 가능성도 있다. AI 경쟁이 격화하면서 데이터센터와 전력, 반도체 등에 투입되는 자금이 천문학적으로 불어나자 테크 기업들의 자금 조달 방식도 다양해지고 있다. 주식 발행뿐 아니라 투자등급·하이일드 회사채와 사모대출, 자산유동화, 프로젝트파이낸싱(PF) 등이 동원되고 있다. 모건스탠리는 메타와 마이크로소프트, 알파벳, 아마존 등 이른바 '하이퍼스케일러'들이 오는 2026~2028년 AI 인프라에 총 3조5000억달러를 투입할 것으로 내다봤다. 짐 젤터 아폴로 사장은 향후 AI 인프라 구축에 8조달러가 넘는 자본이 필요할 것으로 전망하기도 했다. 미국 주요 빅테크 기업들은 AI 인프라에 거액을 투자할 계획이다. 사진은 본 기사 내용과 무관. [사진= Applied Materials] 엔비디아 역시 단순히 AI 반도체를 공급하는 데 그치지 않고 고객사의 인프라 투자를 위한 금융 지원까지 역할을 확대하고 있다. 엔비디아는 오픈AI가 미국 오하이오주에 구축되는 10기가와트(GW) 규모 데이터센터의 컴퓨팅 용량을 임차할 수 있도록 최대 2500억달러 규모의 보증을 제공하는 방안을 논의해 왔다. 이 같은 방식은 엔비디아의 새로운 성장 동력이 될 수 있다. 엔비디아가 고객사의 데이터센터 건설과 컴퓨팅 자금 조달을 지원하면 고객사는 확보한 자금으로 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 구매하고, 이는 다시 엔비디아의 매출 증가로 이어지는 구조이기 때문이다. 다만 시장에서는 이른바 '순환금융'에 대한 우려도 커지고 있다. 엔비디아가 투자하거나 자금 조달을 지원한 기업들이 다시 엔비디아 제품을 대규모로 구매하면서 자금이 AI 생태계 내부에서 순환하고 있다는 것이다. 블룸버그는 이 같은 순환형 거래가 AI 산업의 실제 수요와 기업가치를 부풀릴 수 있다는 일부 투자자들의 우려를 전했다. 엔비디아는 최근 SK그룹과의 협력도 확대하면서 양측이 5000억달러가 넘는 규모의 사업을 함께 진행할 것이라고 밝힌 바 있다. 채권시장에서도 엔비디아의 신용 위험을 경계하는 움직임이 나타나고 있다. WSJ이 채권 가격정보업체 솔브(Solve)를 인용한 데 따르면 엔비디아 회사채와 동일 만기의 미국 국채 간 금리 차이는 지난 6월 이후 두 배로 확대돼 약 0.40%포인트에 달했다.

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2026.08.11
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엔비디아, AI 인프라에 710조원 금융자본 끌어온다…네이버 영향은? [IT썰]

기사 관련 이미지/사진=챗GPT 생성 엔비디아가 블랙록·골드만삭스 등 글로벌 금융사들과 손잡고 5000억달러(약 700조원) 이상의 민간 자본을 AI(인공지능) 인프라 시장에 끌어들인다. GPU(그래픽처리장치)를 비롯한 AI 컴퓨팅을 금융시장에서 투자할 수 있는 인프라 자산으로 만들어 AI 팩토리 구축을 가속한다는 구상이다. 엔비디아·브룩필드와 대규모 AI 팩토리 구축을 추진하는 네이버(NAVER)에도 우호적인 투자 환경이 조성될 것으로 전망된다. 엔비디아는 11일 아폴로, 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR 등 글로벌 금융사 6곳과 독립적인 '컴퓨팅 금융 플랫폼' 구축을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이들은 양해각서(MOU)를 체결하고 장기적으로 5000억달러 이상의 제3자 자본을 조달할 계획이다. AI 인프라 전용 자금 공급처를 만들어 엔비디아 고객들이 대규모 자본을 경쟁력 있는 조건으로 확보하도록 지원하는 게 핵심이다. AI 데이터센터는 GPU뿐 아니라 부지와 전력, 냉각설비 등에 막대한 초기 투자가 필요하다. 이에 엔비디아는 AI 컴퓨팅을 데이터센터나 발전소처럼 장기간 수익을 창출하는 '투자 자산'으로 금융시장에 제시했다. AI 팩토리가 컴퓨팅을 제공하고 사용량에 따라 지속적인 매출을 창출할 수 있다는 판단이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO(최고경영자)는 "우리는 칩을 만드는 것에서 시작했지만 이제 새로운 생산적이고 투자 가능한 인프라인 AI 팩토리를 만드는 데 기여하고 있다"며 "AI에서는 컴퓨팅이 곧 매출"이라고 말했다. 이번 금융 플랫폼 구축으로 엔비디아·브룩필드와 대규모 AI 팩토리 구축을 추진하는 네이버에도 AI 인프라 투자 확대에 우호적인 환경이 조성될 것으로 보인다. 네이버는 2027년 상반기 55MW(메가와트)급 AI 데이터센터 가동을 시작으로 2028년 200MW, 장기적으로 GW(기가와트)급까지 AI 인프라를 확대할 계획이다. 양측의 연결고리는 브룩필드다. 네이버는 AI 팩토리 구축에 필요한 약 90억달러(약 12조7710억원)를 브룩필드와 SPV(특수목적법인)를 조성해 확보하는 방안을 추진하고 있다. 엔비디아가 장비와 생태계를 제공하고 자본 파트너가 인프라 투자에 참여하며 네이버가 플랫폼 운영과 고객 서비스를 담당하는 구조다. 브룩필드는 이번 엔비디아 금융 플랫폼에도 참여한다. 다만 네이버가 확보하려는 90억달러가 5000억달러 규모 금융 플랫폼에 직접 포함되는지는 확인되지 않았다. 그럼에도 엔비디아가 금융사들과 AI 인프라 전용 자금 공급 체계를 구축하면 네이버를 비롯한 엔비디아 생태계 사업자들의 자금 조달 선택지가 넓어질 가능성이 있다. 네이버는 단순 GPU 임대를 넘어 GPU 컴퓨팅과 클라우드·AI 모델 운영 서비스를 결합해 수익성을 높인다는 전략이다. 엔비디아 역시 금융자본으로 고객사의 초기 투자 부담을 낮추면 AI 팩토리 구축과 GPU 판매, CUDA 등 소프트웨어 생태계 확장을 가속할 수 있다. 반도체 공급자를 넘어 기술·고객·금융자본을 연결하는 AI 인프라 생태계의 중심으로 영역을 넓히는 셈이다.

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2026.08.11
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