“비만인 사람 먹었더니 염증 수치 뚝”… 매일 간식으로 ‘이것’ 추천
/사진=클립아트코리아
아몬드를 꾸준히 섭취하면 비만 성인의 염증 지표와 식단의 질이 개선될 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
미국 미주리대 의과대학 연구팀은 30~45세 비만 성인 69명을 대상으로 무작위 대조시험을 진행했다.
참가자들은 체질량지수(BMI) 30~45kg/㎡로, 비만을 제외하면 비교적 건강한 상태였다.
연구는 두 그룹으로 나뉘어 6주간 진행됐다.
한 그룹은 매일 통아몬드를 섭취했고, 다른 그룹은 동일 열량의 쿠키를 먹었다.
단일맹검 방식으로 진행돼 참가자들은 자신이 속한 그룹을 알 수 없었으며, 별도의 식단 상담은 제공되지 않았다.
분석 결과, 체중과 허리·엉덩이 둘레, 혈압, 혈당, 인슐린, 인슐린 감수성, 혈중 지질 등 대부분 지표에서는 두 그룹 간 유의한 차이가 없었다.
다만 HDL 콜레스테롤은 아몬드 그룹에서 상대적으로 더 높게 나타났다.
식단 분석에서는 차이가 뚜렷했다.
아몬드 그룹은
단일불포화지방산과 올레산 같은 건강한 지방, 식이섬유, 비타민과 미네랄 섭취가 더 많았고, 식단 질 지표도 더 우수했다.
반면 정제 곡물 섭취는 쿠키 그룹보다 낮았다.
비타민 E 섭취량 역시 아몬드 그룹에서 더 높았으며, 쿠키 그룹에서는 단백질과 칼륨 섭취가 감소하는 경향을 보였다.
염증 지표에서도 일부 개선이 확인됐다.
기초값을 보정한 결과, IL-6, TNF-α, IFN-γ 등 염증성 사이토카인은 6주 후 아몬드 그룹에서 더
낮았고, 항염증 지표인 IL-10 증가폭은 더 크게 나타났다.
연구진은 “6주간 매일 아몬드를 섭취한 비만 성인에서 체중 변화 없이도 염증성 사이토카인 지표가 개선됐다”며 “아몬드를 꾸준히 섭취할 경우 비만 관련 염증을 완화하고 식단의 전반적인 질을 높이는 데 도움이 될 수 있다”고 설명했다.
다만 “표본 규모가 작고 연구 기간이 짧아 효과의 장기 지속 여부는 확인하기 어렵다”며 “향후 대규모·장기 연구를 통해 심혈관 및 대사 건강 지표 개선으로 이어지는지 검증이 필요하다”고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제학술지 ’Nutrients‘에 9일 게재됐다.
‘이것’만 하면 매주 500g씩 뺄 수 있다… 대체 뭐야?
/사진=클립아트코리아
일상 속 사소한 습관을 개선하면 매주 500g씩 감량할 수 있다는 주장이 나왔다.
해외 매체 ‘익스프레스’에 따르면 틱톡에서 운동과 영양 전문가로 활동 중인 루이스 베이커스트라우드는 매주 약 500g의 살을 뺄 수 있는 방법을 공개했다.
일상에서 조금 더 걷는 것이다.
트라우드는 “지금 걷는 걸음 수보다 하루에 2000보만 더 추가하라”며 “지금 하루 3000보를 걷는다면 매일 5000보로 늘리고 이를 하루도 빼놓지 말아야 한다”고 말했다.
하루에 2000보를 추가하면 15~30분 더 걸리지만, 점심시간에 잠깐 걷거나 가까운 거리는 교통수단 대신 도보를 이용하는 방식으로 채울 수 있다.
걷기 운동이 체중 감량 외에 다른 점에서도 좋다는 사실은 각종 연구로 확인된다.
일본 사이타마 의대 연구팀이 모로야마 지역 18세 이상 주민 60명을 대상으로 걷기 운동이 건강에 미치는 영향을 분석했다.
이들은 6개월 간 하루 8000보 걷기와 주 3회 근력운동을 실시했다.
연구 결과, 심폐지구력을 확인하는 ‘6분 걷기’ 검사에서 주민들의 평균 이동 거리는 554m로, 운동 전보다
32m 늘었다.
순간적인 힘을 파악하는 ‘6m 걷기 속도’ 또한 4.04초로 0.99초 빨라졌다.
참가자 중 약 60%는 6개월 후 당화혈색소 수치가 개선됐고, 중성지방과 LDL콜레스테롤(나쁜 콜레스테롤) 수치도 감소한 것으로 나타났다.
뇌경색·심근경색 위험도 검사에서 ‘중위험’으로 분류된 참가자 8명 중 3명은 운동 후 위험도가 낮아졌다.
또한 미국 일리노이대 연구팀은 20분간 걸을 때와 앉아있을 때의 뇌 변화를 각각 관찰했다.
그 결과, 20분간 걸은 사람이 앉아있는 사람에 비해 읽기 시험 점수가 더 높았다.
뇌 스캔 결과, 20분 동안 걸었던 집단은 새로운 정보를 받아들이는 뇌의 영역이 활성화되었다.
영국 NHS(국민보건서비스)에 따르면 하루 10분 동안 빠르게 걸었을 때 체중 감량을 비롯한 여러 건강 효과를 얻을 수 있으며, 이는 천천히 산책하는 것보다 빠른 속도다.
걸으면서 대화는 가능하지만 노래를 부르기는 어려운 정도다.
서울 소재 한 대학에서 공학 박사 과정을 밟고 있는 이모(28)씨는 논문 작성할 때 자료 조사부터 분석까지, 일단 인공지능(AI)을 켜놓고 본다.
이씨는 AI를 활용해 지난달 설 연휴 기간 논문 한 편을 금세 만들어냈다.
AI로 자료를 조사한 뒤, 평소 관심 있는 분야 주제와 이를 검증할 만한 실험 아이디어를 직접 생각해 AI에 던지면,
AI가 결과를 도출해줬다.
이씨는 “권위 있는 저널에 제출해볼 만한 품질의 논문이 나와 스스로도 놀랐다”며 “과장을 약간 보태면 이제 AI 없이는 자료 조사를 시작할 엄두가 나지 않는다”고 말했다.
연구 및 논문 작성 과정에 AI 활용이 늘면서 과학계 논란이 커지고 있다.
논문 작성 건수가 연구자 평가에 직결되는 상황에서 AI 도움을 받은 논문을 어떻게 봐야하냐는 논란이다.
과학기술정보통신부는 이달 초 ‘AI활용 확산에 따른 연구신뢰성 정립 방안’ 연구용역을 공모했다.
AI를 활용한 연구와 성과관리 제도를
검토하고, 이를 바탕으로 연구신뢰성(연구 결과가 믿을 만 한지를 판단하는 요소)을 높이기 위한 제도 설계안을 마련하는 게 목표 중 하나다.
지난 9월 오픈AI 한국 지사 출범 기자간담회 당시 모습. 뉴스1
실제 AI 서비스가 대중화한 2023년 이후 주요 학회에 제출되는 논문 건수는 크게 늘어나는 추세다.
AI 분야 최고 권위 학회인 뉴립스의 경우 제출 논문이 2020년 9467건에서 2025년 2만 1575건으로 5년 만에 두 배 이상 급증했다.
또다른 AI 학술대회 ICLR에는 2025년 논문이 1만 1000편 제출됐지만 올해는 2만 편으로 두 배 가까이 늘었다.
문제는 건수가 늘면, 연구자 평가도 좋아진다는 점이다.
지난 1월 네이처지에 발표된 미국 시카고대·중국 칭화대 연구팀 논문에 따르면 AI를 활용하는 연구자일수록 논문 생산량과 인용 횟수에서 앞섰다.
연구진이 2025년까지 발표된 논문 4130만 편을 분석한 결과, AI를 활용하는 과학자는 비사용자에 비해 논문 생산량이
3.02배 많고, 인용 횟수는 4.85배 더 많았다.
연구 현장에서는 AI 툴을 능숙하게 쓰는 연구자가 AI를 덜 쓰는 해당 학문 권위자보다 더 높은 평가를 받는다는 목소리도 나온다.
한 공학계열 박사과정생은 “논리를 생각해내고 잘 검증하는 게 아니라 AI를 잘 쓰는 게 좋은 연구자의 자질이 돼버렸다”고 말했다.
AI 활용 능력이 연구자 평가를 좌우한다는 의미다.
연구 분야에서 중요한 동료(피어) 리뷰도 AI의 몫이 돼가고 있다.
기계공학 분야의 한 정부출연연구기관(출연연) 연구원은 “최근 동료에게 논문 검토를 부탁했다가 누가 봐도 AI가 생성한 것으로 보이는 이모티콘과 특수문자가 그대로 발견돼 실망한 기억이 있다“며 “연구 분야에선 동료에 대한 피드백도 좋은 연구자의 자질 중 하나인데,
AI 사용이 보편화되면서 이런 피드백을 들을 수 있는 기회 자체가 적어졌다”고 했다.
EPA=연합뉴스
AI 활용이 보편화되면서 대부분 학술지에서는 AI 활용 시 표기 가이드라인 등을 제시하고 있지만, 현실적으로는 이를 확인할 방법이 없다.
업계에서 AI 사용이 보편화된 만큼, 논문의 양으로 연구자의 실적을 평가하는 기준을 바꿔야 한다는 주장도 나온다.
출연연에 재직 중인 손모 연구원은 “이미 AI의 효율이 너무 높아져서 연구에서
AI를 활용하는 건 옳고 그름과 관계 없이 이제 거스를 수 없는 흐름”이라며 “실적 평가 기준도 이에 맞춰서 달라져야 한다”고 말했다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 삼성전자 부스를 찾자 현장이 술렁였습니다.
인공지능(AI) 시대의 ‘슈퍼스타’로 불리는 그의 한마디에 사람들이 몰렸고, 카메라가 동시에 움직였는데요.
이 장면은 지금 엔비디아의 위상을 그대로 보여줍니다.
한때 GPU 회사였던 엔비디아는 이제 전 세계 시가총액 1위 기업이 됐고 AI 산업의 흐름을 사실상 결정하는 위치에 올라섰습니다.
그 변화는 연례 개발자 행사인 GTC에서도 그대로 드러났습니다.
제가 현장을 찾은 17일(한국시간), 행사 규모와 분위기는 1~2년 전과 비교할 수 없을 정도로 커졌습니다.
폭염주의보가 내려진 날씨만큼이나 현장의 열기도 뜨거웠는데요.
특히 눈에 띈 키워드, 바로 ‘삼성’이었습니다.
젠슨 황 CEO는 부스를 직접 찾아 연이어 찬사를 보냈고, 기조연설에서도 삼성에 대해 “감사하다”는 표현을 여러 차례 언급했는데요.
왜 지금, 엔비디아는 삼성을 공개적으로 치켜세우고 있을까요. GTC 첫날, 기조연설을 중심으로 그 배경과 의미를 빠르게 정리해 보겠습니다.
오늘의 3줄 요약
1.엔비디아 개발자 대회 GTC가 성대하게 막을 올렸습니다
2.AI 산업이 학습에서 추론으로 이동하는 가운데, 엔비디아는 추론칩을 처음 선보입니다.
3.그리고 그 추론칩을 삼성이 만들고 있습니다.
Powered by BCG 코리아
AI 시대의 광고, 앞으로 무엇이 달라질까요?
젠슨 황 기조강연을 준비하는 사람들이 궁금해졌습니다.기회가 되면 준비팀을 만나서 인터뷰를 해보고 싶어요. 기조강연에서 지구를 배경으로 이야기하고 있는 젠슨 황입니다.
기조강연 한시간 반 전에 도착했는데 이렇게 뒤에 앉을 수밖에 없었어요.
AI 데이터센터는
이제 AI 공장
“완전히 새로운 형태의 공장이 등장하고 있습니다.
토큰을 만들어내는 공장, AI를 구성하는 가장 기본 단위인 토큰을 생산하는 공장입니다.”
이번 GTC 2026 기조강연의 핵심은 시작부터 느낄 수 있었는데요. 젠슨 황 CEO가 등장하기 전 나레이션의 핵심은 영어를 전혀 못하는 사람이 들어도 알 수 있을 정도로 명확했습니다.
바로 ‘토큰’입니다.
토큰은 AI를 구성하는 가장 기본적인 단위일 뿐 아니라, 데이터를 지식으로 바꾸며 우주의 비밀을 풀어간다고도 언급됩니다.
그러면서 “인류를 위한 새로운 미래로 향하는 다음 도약을 시작하고 있습니다.
이 모든 것은 바로 여기서 시작됩니다”라는 웅장한 멘트와 함께 젠슨 황이 등장합니다.
토큰은 AI가 생각하고 말할 때 사용하는 가장 작은 단위입니다.
사람이 문장을 단어로 나누듯, AI는 문장을 ‘토큰’이라는 조각으로 쪼개 이해하고 답을 만듭니다.
예를 들어 우리가 “안녕하세요”라고 입력하면 AI는 이 문장을 하나의 의미 덩어리가 아니라 여러 개의 토큰으로 나눠 처리합니다.
그리고 이 토큰들을 하나씩 이어 붙이며 다음에 올 말을 예측합니다.
그래서 AI가 답변을 길게 할수록, 이미지를 만들거나 코드를 생성할수록 더 많은 토큰이 필요합니다.
시작부터 이 토큰을 강조한 이유는 명확합니다.
AI 서비스의 핵심은 얼마나 많은 토큰을 빠르고 저렴하게 만들어내느냐에 달려 있기 때문입니다.
그래서 젠슨 황은 “AI 데이터센터는 더 이상 데이터를 저장하는 곳이 아니라 토큰을 만들어내는 공장”이라고 정의합니다.
이는 AI의 가치가 데이터를 보관하는 데 있는 것이 아니라, 그 데이터를 바탕으로 얼마나 많은 답변과 결과를 빠르게 만들어내느냐에 있다는 의미로 볼 수 있습니다.
데이터센터의 역할이 ‘저장’에서 ‘생산’으로 바뀌었다는 뜻입니다.
즉, 기존 AI 경쟁은 ‘학습’ 중심이었습니다.
기업들은 더 많은 데이터를 넣고 더 큰 모델을 만들어 성능을 끌어올리는 데 집중해 왔습니다.
데이터센터 역시 이런 학습을 위한 인프라로 활용됐습니다.
하지만 이제 상황이 달라졌습니다.
모델 성능은 이미 일정 수준에 올라섰고, 기업들이 내세우는 벤치마크 수치 역시 사용자 입장에서는 체감 차이가 크지 않습니다.
벤치마크 85%와 86%의 경쟁이 이어지고 있지만, 실제 경험에서는 큰 차이를 느끼기 어려운 단계에 들어섰다고 볼 수 있습니다.
그 결과 AI 경쟁의 초점은 빠르게 이동하고 있습니다.
이미 충분히 똑똑해진 모델을 실제 서비스에 적용하고, 이를 수익으로 연결하는 단계로 넘어가고 있습니다.
사용자가 질문을 던지면 즉시 답을 생성하고, 이미지를 만들고, 코드를 작성하는 ‘실시간 응답’이 핵심 가치로 떠오르고 있습니다.
이 과정에서 중요한 것은 더 이상 모델의 크기가 아니라, 얼마나 빠르게, 얼마나
효율적으로 결과를 만들어낼 수 있는지가 경쟁력을 좌우합니다.
여기서 ‘토큰’이라는 개념이 다시 중요해집니다.
토큰은 AI가 결과를 만들어낼 때 사용하는 최소 단위이자, 동시에 서비스의 생산량을 나타내는 기준입니다.
결국 AI 기업들은 얼마나 많은 토큰을, 얼마나 빠르고 저렴하게 만들어낼 수 있는지를 놓고 경쟁하게 됩니다.
젠슨 황이 데이터센터를 ‘토큰 공장’이라고 표현한 이유가 여기에 있습니다.
결국 이 변화는 데이터센터에도 변화를 가져옵니다.
학습 중심 시대에는 GPU 성능이 핵심이었다면, 이제는 추론에 최적화된 칩과 시스템이 중요해지고 있습니다.
서비스 속도와 전력 효율, 처리량이 새로운 기준이 되고 있기 때문입니다.
엔비디아는 이러한 흐름을 배경으로 새로운 카드를 꺼냈습니다.
바로 추론에 특화된 칩 ‘그록3 LPU’입니다.
삼성 부스에서 찾을 수 있는 추론 전용 칩 웨이퍼의 모습입니다.
삼성전자는 엔비디아가 그록의 기술을 라이선스하기 전부터 그록과 협력해 칩을 생산하고 있었는데요. 현재 주문이 발생하고 있고, 이 양은 생각보다 많다고 하네요.
삼성, 고맙다
젠슨 황 CEO가 기조강연 중 그록 LPU를 공개합니다.
그리고 바로 낯익은 단어가 들려옵니다.
“쌤썽.”
그의 워딩을 그대로 옮겨보면 이렇습니다.
“우리에게 LPU를 생산해주고 있는 삼성에 감사드리고 싶습니다.
삼성은 지금 가능한 한 최대 속도로 생산을 진행하고 있습니다.
정말 감사하게 생각합니다.
현재 우리는 이 칩을 이미 생산 단계에 올려놓았고, 올해 하반기, 아마 3분기쯤부터 출하를 시작할 것으로 보고 있습니다.”
현재 AI 반도체 시장은 수요가 폭발하는 반면, 이를 실제로 생산할 수 있는 능력은 극도로 제한돼 있습니다.
특히 엔비디아처럼 대규모 시스템을 공급해야 하는 기업 입장에서는 “얼마나 빨리, 얼마나 많이 만들 수 있느냐”가 곧 경쟁력입니다.
구글의 TPU를 비롯해 AI 스타트업 세레브라스 등이 이미 추론 속도와 비용을 앞세워 시장 공략에 나서고 있고, 오픈AI 등도 이들과 협력을
맺고 칩 도입을 확대하고 있습니다.
AI 데이터센터용 GPU의 90% 이상을 장악하고 있는 엔비디아지만, 추론이 중요해지면서 상황은 달라지고 있습니다.
구글과 같은 빅테크는 물론 수많은 스타트업이 추론 칩을 빠르게 내놓고 있기 때문입니다.
이대로라면 엔비디아의 지배력에도 균열이 생길 수 있습니다.
결국 엔비디아는 지난해 말 그록의 기술을 확보한 뒤 추론 칩 개발에 본격적으로 나섰습니다.
삼성은 이미 그록과 협력 관계를 이어오고 있었고, 이는 곧 추론 칩을 빠르게 생산할 수 있는 기반이 됐습니다.
기존 첨단 AI 칩 생산이 TSMC에 집중돼 있었던 상황에서, 공급망 다변화 필요성과 삼성의 생산 역량이 맞아떨어진 결과입니다.
젠슨 황 CEO가 여러 차례 “감사하다”고 언급한 배경도 여기에 있습니다.
실제로 이미 주문 물량이 들어오고 있는 것으로 알려졌습니다.
엔비디아가 빠르게 방향 전환에 나선 이유는 결국 시장입니다.
시장 자체가 폭발적으로 커지고 있기 때문입니다.
젠슨 황 CEO는 이번 GTC에서 “블랙웰과 베라루빈 시스템을 중심으로 2027년까지 약 1조달러 규모의 주문이 발생할 것”이라고 밝혔습니다.
불과 1년 전 5000억달러로 제시했던 전망을 두 배로 끌어올린 수치입니다.
그 배경에는 다시 ‘토큰’이 있습니다.
황 CEO는 “더 많은 토큰을 생성할 수만 있다면 기업의 매출도 함께 늘어난다”고 설명했습니다.
AI 서비스는 사용량 기반 산업이고, 그 사용량을 결정짓는 것이 바로 토큰이기 때문입니다.
얼마나 많은 요청을 처리하고 얼마나 많은 결과를 만들어내느냐가 곧 매출로 이어집니다.
특히 눈에 띄는 변화는 AI 에이전트입니다.
단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 AI가 등장하면서 필요한 연산량이 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.
젠슨 황 CEO에 따르면 에이전트 등장 이후 추론 연산량은 초기 챗GPT 대비 1만 배 증가했고, 사용량까지 감안하면 전체 수요는 100만 배까지 확대됐습니다.
AI 시대의 광고,
앞으로 무엇이 달라질까요?
지난 10년간 광고의 중심은 노출-클릭-전환이라는 퍼널 구조였습니다.
그런데 생성형 AI가 등장하면서 AI가 하나의 답변 안에서 후보를 좁히고, 비교하고, 결정합니다.
이제 경쟁은 ‘어디에 노출되는가’가 아니라 ‘AI 모델이 어떤 브랜드를 어떻게 해석하고 추천하는가’로 이동하고 있습니다.
보스턴컨설팅그룹(BCG)의 <How AI Is Reshaping Advertising for the First Time in a Decade> 리포트는 이러한 AI 시대의 광고 경쟁력 변화를 다룹니다.
광고의 무대가 바뀌다
소비자의 시간과 의도, 영향력이 집중되는 ‘AI 어텐션 스택(AI Attention Stack)’이라는 새로운 접점 구조가 형성되고 있습니다.
이 스택은 3가지 인터페이스로 구성됩니다.
- 검색 내재화 AI: 다양한 출처를 통합해 하나의 종합 답변을 제시하는 형태(예: Google AI Overviews)
- 어시스턴트 네이티브 AI: 계획·조사·의사결정 등 일상 업무 흐름 속에서 상시적으로 문제 해결을 지원하는 대화형 AI (예: ChatGPT)
- 리테일 커머스 AI: 목표 기반 대화를 통해 추천·비교·구매를 지원하는 쇼핑 특화 AI 에이전트(예: Amazon Rufus)
검색 결과 상단에 노출되는 것이 목표였던 시대에서, 이제는 AI의 ‘답변 구조’ 안에 들어가는 것이 관건이 된 셈입니다.
기술보다 중요한 것
이 환경에서 승부를 가르는 요소는 단순한 기술 도입 여부가 아닙니다.
AI 활용에 대한 투명한 고지, 명확한 데이터 활용 기준, 그리고 이를 실제로 운영할 수 있는 AI 네이티브 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.
AI가 작동하는 공간은 단순한 ‘광고 지면’ 보다 소비자가 조언을 구하는 맥락에 더 가깝습니다.
이 지점에서 신뢰가
흔들리면 그 반작용은 훨씬 크게 나타납니다.
AI 시대에 신뢰는 옵션이 아니라 출발선입니다.
그렇다면, 마케팅 리더는 무엇을 해야 할까요?
BCG는 4가지 실행 방향을 제안합니다.
- 접근하고, 실험하고, 신속히 확장하라
- AI 네이티브 운영 체계를 구축하라
- 대화형 데이터 거버넌스를 수립하라
- 미래형 마케팅 조직으로 전환하라
BCG 카카오톡 채널 오픈 1주년 이벤트
C-레벨이 찾는 보스턴컨설팅그룹의 AI 비즈니스 리포트, 이제 카카오톡으로 정기 수신해보세요! BCG 코리아는 ‘BCG 비즈니스 인사이트’ 카카오톡 채널 오픈 1주년을 기념해 3/16(월)~3/31(화) 채널 팔로우 & 퀴즈 이벤트를 진행합니다.
SONY 무선헤드폰, 벨킨 무선충전기, 퍼플렉시티 AI 프로 구독권, 커피쿠폰 등 선물 가득한 이벤트에 참여해보세요!
DELL의 CEO인 마이클 델과 이야기를 나누고 있는 젠슨 황 입니다.
삼성 부스에서 젠슨 황을 기다릴 때, 안전을 이유로 자꾸 뒤로 밀려나가면서 결국 승질이 날 수밖에 없었는데요. GTC에서 젠슨 황은 아이돌 스타 저리가라의 인기를 누리고 있었습니다.
비단 GTC에서만은 아닐것 같아요. 그가 이렇게 인기가 많은 이유, 무엇일까요.
평택 공장서
생산하는 추론
이제 삼성의 이야기를 들어보겠습니다.
한진만 삼성전자 파운드리사업부 사장은 이날 부스에서 추론 칩 생산과 관련한 내용을 상세히 설명했는데요.
현재 이 칩은 이미 샘플링 단계에 들어갔고, 올해 3분기 말에서 4분기 초 사이 양산이 시작될 예정입니다.
생산은 평택 라인에서 진행되고 있습니다.
업계에서는 예상보다 빠르게 양산 일정이 잡혔다는 점에 주목하고 있습니다.
엔비디아가 추론 시장 확대에 맞춰 공급을 서두르고 있다는 의미입니다.
기술적으로도 이 칩은 기존 AI 반도체와 결이 다릅니다.
그록3 LPU는 칩 내부의 상당 부분을 SRAM으로 구성해 지연 시간을 최소화한 구조를 갖고 있습니다.
일반적으로 GPU는 외부 HBM을 연결해 데이터를 처리하지만, 이 칩은 메모리를 내부에 최대한 집적해 속도를 끌어올린 방식입니다.
쉽게 표현하면 더 빠르게 답을 만들어내기 위해 ‘거리’를 줄인 설계입니다.
대신 대가도 있습니다.
칩 크기가 상당히 커졌습니다.
이 칩은 700㎟를 넘는 대형 다이로, 웨이퍼 한 장에서 나오는 칩 수가 60여 개 수준입니다.
일반적인 모바일 칩이 수백 개씩 나오는 것과 비교하면 생산 효율이 낮은 구조입니다.
그만큼 생산 난이도와 수율 관리가 중요한 제품입니다.
이 지점에서 삼성 파운드리의 역할이 부각됩니다.
이 칩은 4나노 공정(SF4X)에서 생산되며, 같은 공정이 HBM4 베이스 다이에도 활용되고 있습니다.
즉, 메모리와 로직을 동시에 다루는 삼성의 강점이 연결되는 구조입니다.
다음은 HBM 이야기입니다.
황상준 메모리사업부 기술개발 담당 부사장의 이야기를 정리해볼게요. 삼성전자는 HBM4E를 공개하며 차세대 메모리 전략도 함께 제시했습니다.
AI 데이터센터가 토큰 공장이라면, 그 공장을 실제로 돌리는 연료는 HBM입니다.
현재 삼성은 HBM4 양산을 본격화하는 동시에, HBM4E와 HBM5까지 이어지는 로드맵을 빠르게 가져가고 있습니다.
HBM4E는 올해 3분기 샘플 공급, 4분기 양산을 목표로 하고 있으며, HBM5 역시 약 1년 간격으로 개발을 진행할 계획입니다.
공급 속도도 빠르게 올라가고 있습니다.
삼성은 올해 전체 HBM 공급량을 전년 대비 세 배 이상 확대할 계획이며, HBM4 비중을 절반 이상으로 끌어올리는 것이 목표입니다.
공급이 제한적인 상황에서 프리미엄 제품 중심으로 전략을 짜겠다는 의미입니다.
HBM의 경쟁 기준도 바뀌고 있습니다.
과거에는 용량이 중요했다면, 이제는 성능과 전력 효율이 핵심입니다.
AI 서버 환경에서는 전력과 냉각이 제한되기 때문에 더 빠르면서도 전력 소모가 낮은 메모리가 필수입니다.
이 과정에서 파운드리와 메모리의 결합이 중요한 변수로 떠오르고 있습니다.
HBM은 단순 메모리가 아니라 로직과 결합된 복합 구조이기 때문입니다.
삼성은 HBM4에서 4나노 공정을 활용하고, HBM5부터는 2나노 공정까지 적용할 계획입니다.
※ 제목을 누르면 상세 내용으로 연결됩니다.
웨이퍼 부족 2030년까지
AI 수요 급증으로 반도체 핵심 소재인 웨이퍼 부족 현상이 2030년까지 이어질 수 있다는 전망이 나왔습니다.
최태원 SK그룹 회장은 엔비디아 GTC 현장에서 “HBM 생산에는 막대한 웨이퍼가 필요하고, 공급 확대에 최소 4~5년이 걸린다”며 구조적 병목을 지적했는데요. AI 경쟁이 칩 성능을 넘어 ‘기초 소재 확보 경쟁’으로 번지는 흐름입니다.
과연 이 병목은 누가 먼저 풀어낼 수
있을까요?
AI, 우주로... 엔비디아 '궤도 데이터센터' 선언
엔비디아도 AI 컴퓨팅을 지구 밖 ‘우주 궤도’까지 확장하겠다는 전략을 공식화했습니다.
GTC에서 공개된 ‘Space-1 베라 루빈 모듈’은 위성·우주선에서도 데이터센터급 성능을 구현해, 지상으로 데이터를 내려보내지 않고도 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 하는 것이 핵심인데요. AI 인프라 경쟁이 데이터센터를 넘어 ‘우주 인프라’로 확장되는 흐름입니다.
기업 고객 공략 나선 오픈AI
오픈AI가 내부적으로 기업(B2B) 중심 전략으로 급선회하고 있습니다.
최근 한 임원이 직원 회의에서 “산만한 프로젝트를 줄이고 기업 고객에 집중해야 한다”고 강조했는데요. 앤스로픽이 코딩 등 업무용 AI로 기업 시장에서 빠르게 점유율을 늘리며 오픈AI를 추격하는 상황이 배경입니다.
인사말
GTC에서 우리 기업들의 존재감은 유독 눈에 띄었습니다.
HBM으로 AI 파도에 올라탄 SK하이닉스는 최태원 회장이 직접 방문해 젠슨 황 CEO와 만나 협력 관계를 강화하겠다고 밝혔습니다.
젠슨 황 CEO는 ‘베라 루빈’ 전시물에 “JENSEN ♡ SK HYNIX”라는 사인을 남기며 화제를 모으기도 했고요.
기조강연에서는 현대차의 이름도 언급됐습니다.
젠슨 황 CEO는 자율주행 플랫폼을 설명하며 “현대차가 새롭게 우리와 함께 한다”고 밝혔습니다.
양사의 협력이 본격화되고 있다는 신호로 읽힙니다.
현장의 분위기는 그 자체로 하나의 상징이었습니다.
1만8000명을 수용하는 체육관이 가득 찼고, 행사 시작 두 시간 전부터 긴 줄이 이어졌습니다.
그의 말 한마디에 환호와 박수가 쏟아졌습니다.
AI 산업이 이제 기술을 넘어 하나의 ‘현상’이 됐다는 것을 실감할 수 있는 장면이었는데요.
그 속에서 삼성전자, SK하이닉스, 현대차와 같은 한국 기업들의 이름이 반복해서 언급되는 모습은 인상적이었습니다.
저는 동시에 그 뒤에 있는 수많은 연구자와 엔지니어들의 노력이 떠올랐습니다.
개인적으로 아는 분들이 있는데 가끔 연락하면 “주말에 퇴근을 못 하고 있어요” “바빠 끊어”와 같은 말을 자주 합니다.
밤을 새우며 설계하고, 테스트하고, 다시 수정하는 과정을 거쳐 만들어낸 결과물들이 지금 이 무대 위에 올라와 있다는 생각이 들었습니다.
모두 힘내십쇼
오늘은 점심 대신 저녁을 추천드립니다.
젠슨 황이 좋아한다는 치킨입니다.
깐부치킨도 좋고, BBQ나 교촌, BHC도 좋습니다.
치킨을 드시면서 “젠슨 황도 이걸 좋아한다”는 생각과 함께, 그가 그리는 AI의 미래를 한 번 떠올려보시면 어떨까요.
저녁으로 한 이유는 맥주가 필요하기 때문입니다.
시원한 생맥과 치킨 한 마리 떠올리시면서 오늘 하루 힘내시기 바랍니다
말이 길었습니다.
좋은 하루 되세요!
함께 적어가겠습니다
원호섭 드림