2026년 01월 04일 일요일
추경호 국민의힘 원내대표가 7일 국회에서 열린 의원총회가 끝난 뒤 기자들의 질문에 답하지 않은 채 발길을 제촉했다.
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올해 들어 D램(DRAM), 낸드 등 메모리 가격이 급등하고 있어 눈길을 끈다. 생성형AI의 대중화에 따른 인공지능(AI) 시대의 확산이 주된 원인으로 꼽힌다. 최근 AI 서버 시장이 폭발적으로 성장하면서 글로벌 메모리 반도체 시장에도 변동성이 가시화되고 있다. 특히 D램과 낸드플래시 가격은 불과 몇 주 사이에 18~60%까지 치솟는 이례적인 상황이 나타나고 있다. 업계에선 이번 가격 급등에 대해 "공급 부족을 알리는 구조적인 메시지”라는 분석이 나온다. 트랜드포스, D램익스체인지 등 해외 주요 시장조사기관의 데이터를 종합해 볼 때, 가격 급등은 일시적인 수요 증가에 의한 현상이 아니라, AI 서버를 중심으로 한 메모리 수요 재편과 HBM 생산 집중에 따른 공급 왜곡이 맞물린 결과로 해석할 수 있다. ◇ AI 서버 수요 폭증과 메모리 가격 급등 생성형 AI의 폭발적 확산은 GPU 시장의 가격 상승에만 영향을 미친 것이 아니다. AI 서버 한 대가 요구하는 메모리 용량이 기존 대비 수배 이상으로 치솟으며 메모리 공급망 시장에도 새로운 폭발적인 수요를 불러일으키고 있다. 특히 HBM(고대역폭 메모리)과 DDR5 수요가 급증하고, 그 여파는 PC·스마트폰·게임기
‘인공지능(AI) 3대 강국’을 주요 국정과제 중 하나로 내세운 이재명 정부가 새해 1월부터 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)’을 전격 시행한다. 법 제정 13개월 만이다. 이로써 대한민국은 유럽연합(EU)에 이어 전 세계에서 두 번째로 포괄적인 AI 기본법을 제정한 국가가 됐다. 대한상공회의소는 지난해 12월 29일, 정부에 “AI와 디지털 전환, 그린 트랜스포메이션(Green Transformation, GX)은 우리의 중장기적 경쟁력을 좌우할 성장의 기회”라며 규제의 유연화 전환을 공식 요구했다. 대한상의는 이러한 요구에 대해 "AI와 디지털 분야에서 세계 3대 강국으로 자리매김하기 위한 투자이며 미래 산업과 일자리를 준비하는 과정"이라고 설명했다. 우리나라의 AI와 관련된 정부의 규제가 얼마나 심하다는 걸까? M이코노미뉴스는 이와 관련해 다른 나라와 우리나라의 차이점을 살펴봤다. 전 세계에서 AI와 관련된 법을 제정한 국가는 유럽연합(EU), 미국(텍사스, 유타, 메릴랜드 등 일부 주), 중국, 영국, 캐나다, 오스트레일리아, 일본, 싱가포르, 독일 등으로 확인되고 있다. ◇국가 첫 AI 규제 ‘AI 기본법’상 주요 내
공동주택 층간소음 문제가 개인 간 갈등을 넘어 사회적 문제로 인식된 지 오래지만, 정부 차원의 실질적인 대책은 여전히 부족하다는 지적이 나온다. 국민 다수가 층간소음으로 고통받고 있으며, 일부는 강력·살인 사건으로까지 번지고 있다. 이에 경제정의실천시민연합(경실련)은 지난 4월 ‘공동주거시설 층간소음 관리법’ 제정 입법청원을 박용갑 더불어민주당 의원에게 제출했다. 층간소음을 직접적으로 규율하는 최초의 법안으로, 사실상 특별법 성격을 띤다. 경실련은 지금까지 정부와 국회가 층간소음 관련 단일 법률조차 마련하지 않았다고 비판했다. 법적 근거가 없어 경찰 역시 현장에서 실효성 있는 조치를 취하기 어렵다는 주장이다. 법조계도 신속한 분쟁 해결 제도 마련이 필요하다고 입을 모은다. 분쟁 발생 시 당사자가 즉각 체감할 수 있는 조치가 뒤따라야 한다는 것이다. 현재 층간소음 관련 규정은 주택법, 건축법, 공동주택관리법, 환경정책기본법, 소음·진동관리법, 민법 등에 흩어져 있다. 피해자 입장에서는 제도 접근성이 지나치게 낮다는 평가다. ◇ 경찰 출동에도 반복되는 비극 지난 4일 충남 천안 서북구의 한 아파트에서는 층간소음 갈등 끝에 살인사건이 발생했다. 40대 A씨가 윗집
정부가 KT의 심각한 보안 관리 부실을 이유로 들며 모든 이용자들이 계약 해지를 요구할 때 위약금 면제 조치를 요구했다. 과학기술정보통신부는 29일 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 KT 침해 사고 최종 조사 결과를 발표하며 “KT가 안전한 통신 서비스를 제공할 의무를 다하지 못했다”고 밝혔다. 민관합동조사단이 KT 서버 3만3000대를 6차례에 걸쳐 점검한 결과, 94대 서버에서 103종의 악성코드가 발견됐다. 이는 SK텔레콤 해킹 사고 당시 확인된 악성코드 33종보다 훨씬 광범위한 수준이다. 특히 KT는 지난해 3월 감염 사실을 인지하고도 정부에 신고하지 않은 채 41대 서버를 자체 조치해 피해 파악이 지연된 것으로 드러났다. 악성코드는 2022년 4월부터 서버 파일 업로드 취약점을 통해 침투한 것으로 추정되며, 루트킷 등 일부 악성코드는 로그가 남지 않아 침투 경로조차 확인이 어려웠다. 서버 감염과 별개로 불법 펨토셀을 통한 개인정보 탈취 피해도 2만2227명에 달했으며, 무단 소액결제 피해자 수는 368명, 피해액은 2억4300만원으로 집계됐다. 특히 KT 망 인증서가 불법 펨토셀에 복제돼 KT 내부망에 누구나 접속할 수 있는 구조적 취약성이 확인됐다.
KT가 해킹 사태와 관련한 책임 조치로 2주간 위약금을 면제하고 향후 데이터 추가 제공 등 고객 보상책을 시행한다. 김영섭 KT 대표는 30일 기자회견을 통해 위약금 면제 방침과 함께 고객 보답 프로그램 및 향후 정보보안 강화 계획을 발표했다. 지난달 6일 해킹 사고가 불거진지 2개월이 다 되어가는 시점에서다. KT는 30일 서울 종로구 광화문사옥에서 기자회견을 열었다. 회사는 내일부터 내달 13일까지 이동통신서비스 계약 해지를 원하는 고객을 대상으로 환급 방식으로 위약금을 면제하기로 했다. 이번 위약금 면제는 앞서 9월 1일부터 이날까지 이미 해지한 고객도 소급 적용된다. 다만 9월 1일 이후 △신규·기기변경·재약정 고객 △알뜰폰 고객 △IoT(사물인터넷) 고객 △직권해지 고객 등은 위약금 면제 대상에서 제외된다. 환급 신청은 내달 14일부터 31일까지 KT 홈페이지, 고객센터, 전국 KT 매장을 통해 가능하다. 대상 여부와 예상 위약금을 조회할 수 있는 전용 페이지가 운영되며 개별 문자 안내도 병행된다. 실제 환급은 해지일과 신청일에 따라 1월 22일, 2월 5일, 2월 19일 등으로 순차 진행된다. 미신청 고객에게는 세 차례에 걸쳐 별도 안내가 진행된다
LG AI연구원이 독자적으로 개발한 AI 모델 ‘K-엑사원(EXAONE)’이 AI 신기술을 적용해 엑사원 4.0 대비 추론 효율성은 높이면서도, 메모리 요구량과 연산량은 줄이는 등 성능과 경제성을 동시에 확보했다. 30일 서울 강남 코엑스에서 진행된 이번 행사에서 LG AI연구원은 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회’를 통해 ‘K-엑사원’의 성능을 공개하며 ‘K-엑사원’을 프런티어급 모델인 236B(매개변수 2360억개)로 규모를 키워 개발했다고 밝혔다. 또 K-엑사원에 LG만의 차별화된 기술을 적용해 효율성과 성능을 동시에 잡았다고 설명했다. 독자적인 전문가 혼합 모델 구조(Mixture-of-Expert, MOE)로 성능과 효율성을 동시에 확보했고, 하이브리드 어텐션(Hybrid Attention) 기술을 더해 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 이 모델은 모델 구조 최적화를 통해 기존 ‘엑사원 4.0’ 대비 추론 속도도 획기적으로 높였다. 특히 고가의 인프라 대신 A100급 GPU 환경에서도 구동할 수 있도록 모델을 설계해 구축 및 운영 비용 부담을 크게 낮췄으며, 이를 통해 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI
대한민국 농업은 기후위기와 고령화로 구조적 위기에 직면하면서, 당면 과제를 해결할 핵심 열쇠로 AI 기술이 떠오르고 있다. 이에 AI 농업 현실을 진단해 실행 가능한 대응 전략을 모색해야 한다는 목소리가 나온다. 지난해 12월 29일 국회에서 열린 ‘AI시대 농산업의 현주소와 미래 대응 방안’이라는 주제의 토론회에서 박영호 숙명여대 인공지능공학부 교수는 기조연설을 통해 “농업 AI는 단순한 자동화나 기계 고도화의 문제가 아니다. 지금까지의 농업이 ‘더 빨리, 더 많이 생산하는 기술’이었다면, 앞으로는 판단 중심 농업으로 전환돼야 한다”고 강조했다. 박 교수는 “AI의 핵심은 딥러닝으로, 결국 가중치(weight)의 집합"이라며 "데이터가 입력되고 결과와 실제 값의 차이를 계산한 뒤, 그 오차를 줄이기 위해 가중치를 반복적으로 조정하게 되는 데 이 과정을 통해 남는 것이 바로 ‘학습된 판단 구조’, 즉 AI 모델”이라고 설명했다. 이어 "농업 데이터를 공공 자산으로 개방하고 민간과 농업인이 활용할 수 있게 하자”며 "이렇게 되면 큰 비용 없이도 다양한 농업 서비스와 기술 혁신을 촉발할 수 있다"고 말했다. 박 교수는 "지금까지는 문제가 발생한 뒤 대응했다면,
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