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[주간 월가 레이더] 산타랠리 올까…AI 투자 의구심·연준 경로가 연말 증시 가른다
미국 뉴욕증시가 연말을 앞두고 기대와 경계가 엇갈리는 국면에 들어섰다. 전통적으로 강세를 보였던 12월 흐름과 달리, 올해는 인공지능(AI) 투자에 대한 의구심과 연방준비제도(Fed)의 향후 금리 경로를 둘러싼 불확실성이 증시 변동성을 키우고 있다. 로이터통신에 따르면 벤치마크 지수인 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 2025년 들어 15% 이상 상승하며 3년 연속 두 자릿수 연간 상승을 기록할 가능성이 크다. 그러나 12월 들어서는 약세를 보이며 계절적 강세 흐름과는 다른 모습을 나타내고 있다. 최근 증시를 흔든 핵심 변수는 두 가지다. 하나는 대기업들의 대규모 AI 인프라 투자에 대한 회의론이고, 다른 하나는 2026년 이후 연준의 추가 금리 인하 시점을 둘러싼 기대 변화다. 이달 들어 오라클의 데이터센터 프로젝트를 둘러싼 논란은 기술주와 AI 관련주 전반을 압박했지만, 예상보다 완만한 물가 지표는 증시에 단기 반등의 계기를 제공했다. 에드워드존스의 안젤로 쿠르카파스 글로벌 투자전략가는 “이번 주 경제 지표는 연준이 금리 인하에 우호적인 기조를 유지할 가능성을 굳혀줬다”고 평가했다. 그는 “연말을 앞두고 차익 실현 매물이 나올 수 있지만, 최근 데이터는 올해 산타클로스 랠리가 나타날 수 있다는 신호를 준다”고 말했다. 통상 산타랠리는 연말 마지막 5거래일과 새해 첫 2거래일 동안 S&P500이 평균 1.3% 상승하는 현상을 의미한다. 올해 해당 기간은 12월 24일부터 내년 1월 5일까지다. [미니해설] 연말 증시의 시험대…AI 회의론과 연준의 시간표 연말 뉴욕증시는 보기 드문 대비를 보여주고 있다. 연간 기준으로는 2025년이 강한 상승장이었음에도, 12월 흐름은 투자자들의 신중함을 그대로 반영하고 있다. 이는 단기적인 가격 조정보다 구조적 질문이 시장을 지배하고 있기 때문이다. 로이터는 최근 증시 변동성의 배경으로 “AI 인프라 구축에 투입되는 막대한 자본이 언제, 어떻게 수익으로 전환될 것인가에 대한 의문”을 꼽았다. 실제로 기술주는 주요 지수에서 가장 큰 비중을 차지하고 있어, AI 관련 기대가 흔들릴 때 지수 전반에 미치는 영향도 크다. 재니 몽고메리 스콧의 마크 루시니 최고투자전략가는 “AI 지출에 대한 회의론이 점점 더 분명해지고 있다”며 “시가총액 가중 지수에서 기술주의 과도한 비중이 시장 전반을 압박하고 있다”고 진단했다. 연준, ‘금리 인하 기대’는 살아 있지만 경로는 불투명 연준의 통화정책 전망 역시 투자자들을 고민하게 만드는 요인이다. 최근 발표된 고용·물가 지표는 둔화 조짐을 보였지만, 정부 셧다운으로 인해 일부 데이터가 왜곡됐다는 점이 부담이다. 실업률은 4.6%로 4년여 만에 최고 수준으로 올라섰지만, 물가 상승률은 예상보다 낮았다. 바링스의 트레버 슬레이븐 글로벌 자산배분 책임자는 “셧다운으로 왜곡된 지표 속에서 연준의 다음 행보를 가늠하는 것이 쉽지 않다”며 “노동시장의 약화 신호와 인플레이션 흐름 사이에 불안정한 논쟁이 이어지고 있다”고 말했다. 연준은 세 차례 연속 금리를 인하한 뒤, 추가 완화 시점을 두고 신중한 태도를 유지하고 있다. 시장에서는 2026년 초 또는 중반 추가 인하 가능성을 저울질하고 있지만, 명확한 방향성은 아직 드러나지 않았다. AI에서 이탈한 자금, 다른 섹터가 빈자리 메워 흥미로운 점은 기술주가 흔들리는 동안 다른 섹터가 증시 하단을 지탱하고 있다는 사실이다. 로이터에 따르면 운송, 금융, 중소형주 등 경기 민감 업종은 12월 들어 오히려 상승세를 보이고 있다. 쿠르카파스 전략가는 “자금이 기술주에서 빠져나가고 있지만, 다른 영역이 그 공백을 메우며 시장을 박스권에 가둬두고 있다”고 설명했다. 이는 AI에 대한 기대가 사라진 것이 아니라, 과도한 집중이 분산되는 과정으로 해석된다. WSJ가 짚은 연말 관전 포인트…데이터는 적지만 의미는 크다 월스트리트저널은 연말 휴장기로 접어들며 거래량이 줄어드는 대신, 발표되는 경제 지표 하나하나의 영향력이 커질 것으로 내다봤다. 특히 3분기 국내총생산(GDP), 내구재 주문, 소비자신뢰지수 등은 셧다운 이후 미국 경제의 실제 체력을 가늠하는 잣대가 될 전망이다. BNP파리바는 “미국 경제는 전반적으로 양호하지만, 고용시장에 대한 가계의 불안이 커지고 있다”며 연준의 다음 금리 인하 시점으로 3월을 예상했다. 반면 일부에서는 인플레이션과 임금 흐름을 이유로 인하 시점이 더 늦춰질 가능성도 제기한다. 산타랠리는 가능, 그러나 조건부 연말 뉴욕증시는 산타랠리라는 계절적 기대와 구조적 불안이 맞서는 구도다. AI는 여전히 증시 상승의 핵심 동력이지만, 이제는 지출 규모가 아니라 투자 회수 가능성이 평가 기준이 되고 있다. 연준 역시 인하 의지는 유지하고 있지만, 그 시간표는 데이터에 달려 있다. 결국 연말 장세의 성패는 단순한 유동성이나 계절 효과가 아니라, AI 투자에 대한 신뢰 회복과 연준의 정책 경로에 대한 확신이 얼마나 회복되느냐에 달려 있다. 산타랠리는 가능하다. 다만 올해의 산타는, 예년보다 훨씬 까다로운 조건을 달고 등장하고 있다.
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[기후의 역습(188)] 미국 CO₂ 배출 '초정밀 지도' 공개⋯연방 통계 공백 속 과학의 역주행
미국에서 지구 온난화의 원인으로 주목되는 CO₂ 배출 지역에 대한 초정밀 지도가 공개됐다. 미국 북애리조나대 정보·컴퓨팅·사이버시스템학부(SICCS)의 케빈 거니 교수 연구팀은 미국 내 화석연료 연소로 발생하는 모든 CO₂ 배출원을 고해상도로 집계한 데이터베이스 '벌컨(Vulcan)'의 네 번째 버전을 발표했다고 기즈모도가 보도했다. 기후변화 대응의 출발점은 정확한 측정이다. 측정할 수 없는 것은 관리할 수 없다는 점에서, 미국의 이산화탄소(CO₂) 배출량을 추적하는 과학적 노력은 정책 변화 속에서도 핵심적 의미를 지닌다. 해당 내용은 지난 17일(현지시간) 학술지 '네이처 사이언티픽 데이터(Nature Scientific Data)'에 게재됐다. 이번 자료에는 2022년을 기준으로 한 미국 내 화석연료 CO₂ 배출 집중 지역 지도가 포함됐다. 거니 교수는 "미국 납세자들은 이 데이터에 접근할 권리가 있다"며 "미 환경보호청(EPA)의 온실가스 보고 프로그램을 종료하려는 규정 개정이 추진되는 상황에서, 이러한 독립적 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 커졌다"고 밝혔다. 벌컨 프로젝트는 지난 20여 년간 다수의 정부 기관 지원을 받아 진행돼 왔으며, 북미 탄소 예산의 정량화, 배출원과 흡수원의 식별, 초고해상도 화석연료 CO₂ 관측을 위한 과학적·기술적 수요 충족을 목표로 한다. 연구진이 공개한 지도에 따르면, 2022년 미국 내 배출량 상위 지역은 동부 연안과 텍사스주 댈러스 등 인구 밀집 지역과 대도시권에 집중돼 있으며, 전반적으로 인구가 많은 미국 동부 지역의 배출 강도가 서부보다 현저히 높았다. 다만 이 지도는 벌컨 데이터의 일부를 시각화한 개요 수준에 불과하다. 공동저자인 파울록 다스 연구원은 "벌컨의 실제 데이터는 수 테라바이트에 달하며, 고성능 컴퓨팅 환경이 필요하다"며 "도시 블록 단위, 도로 구간, 개별 공장과 발전소 수준까지 CO₂ 배출을 포착하는 전례 없는 해상도를 갖췄다"고 설명했다. 이 같은 연구는 연방 차원의 배출 보고 체계가 약화될 가능성 속에서 대안적 역할을 할 수 있다는 점에서도 주목된다. EPA는 지난해 9월, 연간 CO₂ 환산 기준 2만5000t 이상을 배출하는 시설에 대해 의무 보고를 요구해온 '온실가스 보고 프로그램(GHGRP)'을 종료하는 방안을 제안했다. EPA는 이를 통해 기업의 규제 비용을 최대 24억 달러 절감하면서도 청정대기법상 의무는 이행할 수 있다고 주장하고 있다. GHGRP는 약 1만3000개 시설을 대상으로 하며, 미국 전체 온실가스 배출량의 85~90%를 포괄하는 핵심 제도다. 이 제안은 여야를 가리지 않고 일정 수준의 반발을 불러왔으나, 실제 폐지 여부는 여전히 불투명하다. 만약 연방 정부 차원의 배출 추적에 중대한 공백이 생길 경우, 벌컨과 같은 학술 기반 데이터가 이를 보완할 수 있을 것으로 기대된다. 거니 교수는 "과학 연구 예산 삭감과 연방 데이터 보고에 대한 위협 속에서도, 기후변화와 환경의 질을 이해하는 데 필수적인 데이터를 계속 생산하고 공개할 것"이라며 연구 지속 의지를 강조했다.
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[파이낸셜 워치(131)] 日銀 추가 금리인상 신중론에 엔화가치 추락
엔화가치가 19일(현지시간) 일본은행의 금리인하 단행에도 추가 금리인하 신중론에 글로벌 주요통화에 대해 급락했다. 엔저가 가속화하는 양상을 보이면서 일본 금융당국의 시장개입 가능성이 높아지고 있는 상황이다. 이날 로이터통신 등 외신들에 따르면 엔화가치는 뉴욕외환시장에서 1.23% 떨어진 달러당 157.535엔에 거래를 마쳤다. 엔화가치는 장중 일시 157.67엔까지 하락하기도 했다. 이는 지난 11월말이래 4주만에 최저치를 경신한 수치다. 엔화가치는 유로화에 대해서도 하락했다. 유로화가치는 유로당 184.71엔까지 급등하며 사상최고치를 경신했다. 엔화가치가 지난 1999년 유로화 탄생이래 최저치로 추락한 것이다. 스위스프랑도 197.23엔으로 사상최고치를 기록했다. 영국 파운드화는 장중 1.36% 오른 210.96엔으로 지난 2008년이래 최고치에 거래됐다. 이처럼 엔화가치가 급락세를 보인 것은 일본은행이 앞으로 추가 금리인상에 대한 입장을 분명하게 밝히지 않은 때문으로 분석된다. 일본은행은 18~19일 이틀간 열린 금융쟁책결정회의에서 정책금리인 무담보 콜 익일물 금리의 유도목표를 0.25%포인트 올린 0.75%로 만장일치로 결정했다. 일본은행이 금리인상을 단행한 것은 지난 1월이래 11개월만이다. 이에 따라 정책금리는 지난 1995년9월이래 30년만의 최고수준이 됐다. 우에다 가츠오(植田和男) 일본은행 총재는 회의후 기자회견에서 “일본경제에 대해 금융긴축적이지도 금융완화적이지도 않는 중립금리에 대해 추계치의 하한까지에는 ‘다소 거리가 있다’”면서 “실제 중립금리가 어디에 위치할까라는 것은 금리인상에 의한 경제반응을 점검하면서 암중모색하지 않으면 안된다”라고 언급했다. 우에다 총재가 앞으로 금리인상의 구체적인 시기와 속도에 대해 명확한 언급을 피하는 입장을 나타낸 점이 엔화가치 추락으로 이어졌다. 바녹번 글로벌 포렉스(뉴욕 소재)의 수석 시장전략가 마크 챈들러는 “일본은행은 예상대로 금리 인상을 결정하고 경제가 예상대로 추이하면 금리 인상을 계속하는 자세를 보였지만 엔화는 모든 통화에 대해 하락했다”며 “일본은행의 기조가 충분히 매파적이 아니었다”고 지적했다. 시장에서는 일본정부와 일본은행에 의한 엔매입/달러 매도의 시장개입 단행 여부에 초점을 맞춘 움직임을 보이고 있다. 카타야마 사츠키(片山 さつき) 재무상은 19일 현재의 엔저상황에 대해 “한 방향으로 급격한 움직임이 분명하기 때문에 우려하고 있다”며 지나친 움직임에는 적절하게 대응하겠다는 입장을 나타냈다. 향후 엔화가치 추세에 대해서는 견해가 나눠지고 있다. 미국 금융정보서비스회사 스톤X그룹의 마켓 애널리스트 매트 심슨은 “우에다 총재가 여전히 신중한 자세를 유지하면 더욱 엔저가 진행될 것”이라고 지적했다. 반면 UBS 글로벌 브루하르디는 “미 연방준비제도(연준·FRB) 추가 금리인하로 미국과 일본간 금리차이가 축소되는 가운데 약달러/엔고 추세는 앞으로1년 내내 진행될 것”이라고 전망했다.
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[월가 레이더] 뉴욕증시, 오라클 반등에 AI주 되살아나…나스닥 1.2% 상승
미국 뉴욕증시가 오라클을 중심으로 인공지능(AI) 관련주가 반등하며 상승 마감했다. 주 초반 데이터센터 투자 부담과 부채 우려로 흔들렸던 AI 거래가 숨 고르기에 들어가며, 연말을 앞둔 시장 심리도 다소 안정되는 모습이다. 19일(현지시간) 나스닥종합지수는 전장 대비 1.2% 상승했고, 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 0.9% 올랐다. 다우존스30산업평균지수도 298포인트(0.6%) 상승했다. 기술주 중심의 반등으로 주요 지수는 전날에 이어 상승 흐름을 이어갔다. 이날 시장을 끌어올린 핵심 변수는 오라클이었다. 오라클 주가는 틱톡이 미국 사업부를 분리해 신설 합작법인을 설립하고, 이 과정에 오라클과 사모펀드 실버레이크가 참여한다는 소식이 전해지며 7% 넘게 급등했다. 오라클은 최근 데이터센터 투자 확대에 따른 부채 부담 논란으로 급락하며 AI 투자 불안의 상징처럼 여겨졌지만, 이번 거래로 단기 불확실성을 일부 해소했다는 평가가 나왔다. AI 반도체주도 동반 상승했다. 엔비디아는 트럼프 행정부가 첨단 AI 칩의 중국 판매 가능성을 검토하고 있다는 보도가 전해지며 3% 이상 올랐다. 마이크론 테크놀로지는 전날 실적 가이던스 상향 발표에 이어 이날도 7% 넘게 상승하며 강세를 이어갔다. 반면 나이키는 중국 시장 매출 부진과 관세 부담을 이유로 매출 감소 전망을 제시하며 주가가 10% 넘게 급락했다. AI주 반등 속에서도 업종·종목별 차별화는 더욱 뚜렷해지는 양상이다. [미니해설] 오라클이 봉합한 AI 불안…연말 랠리는 ‘선별 장세’ 이번 반등은 AI 거래가 다시 전면 상승 국면으로 돌아섰다는 신호라기보다, 급격히 확대됐던 불안이 일단 봉합되는 과정에 가깝다. 오라클은 최근 데이터센터 프로젝트에서 핵심 투자자가 이탈했다는 보도로 AI 투자 버블 우려의 상징처럼 부각됐지만, 틱톡 미국 사업 합작 참여 소식이 전해지며 투자심리를 빠르게 되돌렸다. 에버코어 ISI는 이번 거래를 “오라클에 선택적 상승 여지를 제공하는 이벤트”라고 평가했다. 커크 마터니 애널리스트는 “이번 합작은 오라클에 대규모 클라우드 인프라 고객을 확보해주는 동시에, AI 추천 시스템과 데이터 전략에 대한 통찰을 제공한다”고 분석했다. 그는 다만 “AI 인프라 확장에 따른 자금 조달 논쟁은 단기적으로 계속될 것”이라고 덧붙였다. 이는 AI 투자의 핵심 논점이 기술 경쟁력에서 재무 구조와 자본 집행 능력으로 이동했음을 보여준다. 엔비디아·마이크론, 정책과 실적이 만든 차별화 엔비디아의 반등에는 정책 변수도 작용했다. 로이터는 트럼프 행정부가 엔비디아의 첨단 AI 칩 중국 판매 가능성을 검토하고 있다고 전했다. 앞서 트럼프 대통령은 “승인된 고객에 한해 H200 칩 판매를 허용하겠다”고 밝힌 바 있다. 마이크론은 실적이 직접적인 동력이 됐다. 회사는 AI 데이터센터 수요 확대를 근거로 현재 분기 매출 가이던스를 대폭 상향했고, 이는 전날 10% 급등에 이어 추가 상승으로 이어졌다. AI 투자 불안 속에서도 실제 수요와 실적이 확인된 기업은 시장의 선택을 받고 있다는 점을 분명히 보여준 사례다. 대규모 옵션 만기…변동성은 여전 이날 시장은 네 가지 파생상품이 동시에 만기되는 ‘쿼드러플 위칭’을 맞았다. 골드만삭스에 따르면 이날 만기되는 옵션의 명목 규모는 7조1000억달러로 사상 최대 수준이다. 단기적으로는 변동성을 키울 수 있는 요인이다. 다만 S&P500과 다우지수가 전날 이미 4거래일 연속 하락 흐름을 끊었다는 점에서, 시장은 급락 국면보다는 방향성 탐색 단계에 들어섰다는 평가가 나온다. 산타랠리 기대…그러나 ‘전면 상승’은 아니다 연말을 앞두고 산타클로스 랠리에 대한 기대도 살아 있다. CNBC는 역사적으로 연말 7거래일 동안 S&P500이 평균 1% 이상 상승해 왔다고 전했다. 제프리 허쉬는 “12월 중순의 변동성과 저점 형성은 전형적인 연말 패턴”이라고 평가했다. 그러나 이번 연말 장세는 과거와 같은 전면 랠리와는 거리가 있다. AI라는 대형 테마 안에서도 누가 실적을 증명했는지, 누가 부채 부담을 관리할 수 있는지에 따라 주가가 극명하게 갈리고 있다. AI는 끝나지 않았다. 하지만 시장은 이제 훨씬 까다로워졌다. 이번 오라클 반등은 AI 랠리의 재점화라기보다, 선별 장세의 시작을 알리는 신호에 가깝다. 연말 뉴욕증시는 안도와 경계가 공존하는 국면에 들어섰다. 올해 마지막 장세를 지배할 키워드는 ‘AI’가 아니라 ‘누가 살아남는 AI인가’다.
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[증시 레이더] 기관 매수에 코스피 4,020선 회복⋯AI 버블 경계 완화 신호
인공지능(AI) 산업에 대한 과도한 기대와 우려가 교차하던 증시에서 회의론이 다소 완화되며 19일 코스피가 기관 투자자의 대규모 순매수에 힘입어 상승 마감했다. 한국거래소에 따르면 이날 코스피는 전장보다 26.04포인트(0.65%) 오른 4,020.55로 거래를 마쳤다. 지수는 61.27포인트(1.53%) 오른 4,055.78로 출발했으나 장 초반 외국인 매도세에 3,997.05까지 밀렸다가 다시 4,000선을 회복하며 상승폭을 조절했다. 코스닥 지수는 13.94포인트(1.55%) 오른 915.27로 마감했다. 원/달러 환율은 2.0원 내린 1,476.3원을 기록했다. 시가총액 상위 종목 중 SK하이닉스는 1.81% 올랐으나 삼성전자는 1.21% 하락했다. [미니해설] 코스피, 기관 순매수에 4,020대 마감 최근 증시를 압박해 온 인공지능(AI) 산업 버블 논란이 한풀 꺾이면서 국내 증시가 점진적인 안정을 찾아가는 모습이다. 19일 코스피는 장 초반 큰 폭의 상승 출발 이후 외국인 매도세에 흔들렸으나, 기관 투자자의 꾸준한 매수 유입에 힘입어 상승 흐름을 유지했다. 간밤 뉴욕 증시가 기술주 반등에 성공한 점도 투자심리 회복에 긍정적으로 작용했다. 마이크론의 실적 서프라이즈와 함께 최근 불거졌던 오라클의 대규모 AI 데이터센터 투자 차질 우려가 다소 희석되며 글로벌 기술주 전반에 반발 매수세가 유입됐다. 여기에 미국 11월 소비자물가지수(CPI)가 전년 동월 대비 2.7% 상승에 그치며 시장 예상치를 하회한 점도 위험자산 선호 심리를 자극했다. 국내 증시에서는 외국인이 여전히 순매도 기조를 이어갔지만, 기관이 적극적으로 매수에 나서며 지수를 떠받쳤다. 특히 조선·방산·중공업 등 실적 가시성이 높은 업종과 금융주, 자동차주를 중심으로 강세가 두드러졌다. HD현대중공업(3.37%), 한화오션(5.80%), 삼성중공업(6.72%) 등 조선주가 일제히 상승했고, 한화에어로스페이스(3.88%)와 두산에너빌리티(3.89%)도 뚜렷한 반등세를 보였다. 반면 AI 대장주로 꼽히는 삼성전자는 차익 실현 매물에 밀리며 약세를 나타냈다. 이는 AI 산업 전반에 대한 구조적 부정론이라기보다는 단기 급등 이후 가격 부담을 반영한 조정으로 해석된다. SK하이닉스는 메모리 업황 회복 기대와 AI 서버 수요 확대 전망에 힘입어 상승 흐름을 이어갔다. 이날 일본은행(BOJ)이 기준금리를 0.25%포인트 인상하며 30년 만에 최고 수준으로 끌어올렸지만, 국내 증시는 비교적 담담한 반응을 보였다. 엔 캐리 트레이드 청산 우려가 제기됐으나, 해당 이슈는 이미 상당 부분 선반영됐다는 인식이 확산된 영향이다. 환율 측면에서는 미국 물가 둔화 신호에 따라 달러 약세가 이어지며 원/달러 환율이 소폭 하락했다. 이는 외국인 자금 이탈 속도를 제한하는 요인으로 작용할 수 있다는 점에서 시장에는 긍정적인 변수로 평가된다. 전문가들은 AI 산업을 둘러싼 기대와 현실의 간극이 점차 좁혀지는 과정에서, 증시가 '전면적인 거품 붕괴'가 아닌 '옥석 가리기 국면'으로 진입하고 있다고 진단한다. 단기적으로는 미국 금리 경로와 글로벌 IT 기업 실적이 변수로 작용하겠지만, 실적 기반 업종을 중심으로 한 순환매 장세는 당분간 이어질 가능성이 크다는 분석이다.
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[우주의 속삭임(166)] NASA, 25광년 거리 우주 충돌 첫관측
허블우주망원경이 지구에서 25광년 떨어진 포말하우트 항성계에서 미행성 간 대규모 충돌 현장을 직접 포착했다. 태양계가 형성되던 초기에는 소행성과 미행성, 혜성 등이 무질서하게 충돌하며 지구와 달, 내행성들을 잇따라 강타하는 격동의 시기가 있었던 것으로 과학자들은 보고 있다. 이러한 '우주적 충돌의 시대'가 다른 항성계에서도 실제로 벌어지고 있음을 보여주는 결정적 관측 결과가 처음으로 확인됐다. 미 항공우주국(나사·NASA)은 허블우주망원경을 통해 지구에서 약 25광년 떨어진 포말하우트(Fomalhaut) 항성계에서 대규모 천체 충돌로 생성된 것으로 보이는 거대한 잔해 구름을 직접 포착했다고 18일(현지시간) 밝혔다. 외계 행성계에서 이 같은 파괴적 충돌 장면이 관측된 것은 이번이 처음이다. 연구를 주도한 미국 캘리포니아대 버클리 캠퍼스의 폴 칼라스 교수는 "외계 행성계에서 이전 관측에는 존재하지 않던 빛의 점이 갑자기 나타나는 장면을 목격한 것은 처음"이라며 "이는 두 개의 거대한 미행성이 충돌해 형성된 전례 없는 규모의 잔해 구름을 직접 본 것"이라고 설명했다. 포말하우트는 남쪽물고기자리(Piscis Austrinus) 방향에 위치한 밝은 항성으로, 태양보다 질량과 광도가 크며 여러 겹의 먼지 원반으로 둘러싸여 있다. 2008년 허블망원경 관측을 통해 이 항성계에서는 가시광선으로 관측된 최초의 외계 행성 후보 '포말하우트 b'가 보고됐지만, 이후 연구 결과 이는 실제 행성이 아니라 미행성 충돌로 생성된 먼지 구름인 것으로 드러났다. 연구진은 이를 'cs1'으로 명명했다. 칼라스 교수 팀은 1993년 젊은 항성 포말하우트를 처음 연구하기 시작했으며, 행성(중심 별의 강한 인력의 영향으로 타원 궤도를 기리며 중심 별의 주위를 도는 천체, 스스로 빛을 내지 못하고 중심 별의 빛을 받아 반사한다) 탄생의 잔해물을 추적하던 중 허블우주망원경으로 이 항성 주위에 해당 물질의 원반을 발견했다. 이후 2008년 칼라스는 소위 이 행성 형성 초기 단계의 원반 안에서 밝은 점을 발견했는데, 이는 처음에는 행성으로 여겨졌다. 그런데, 이번 새로운 연구에 따르면 행성 후보 포말하우트 b(cs1)는 실제로 격렬한 소행성체들 간의 충돌로 인해 휘저어진 먼지 구름이다. 최근 허블의 추가 관측 과정에서 연구진은 cs1과 유사한 또 다른 빛의 점을 발견했고, 이를 'cs2'로 명명했다. 두 잔해 구름은 포말하우트 외곽 먼지 원반의 안쪽 경계 부근에서 서로 가까운 위치에 자리 잡고 있어 과학적 의문을 낳고 있다. 충돌이 무작위로 발생한다면 서로 무관한 위치에서 관측돼야 하지만, 두 사건이 지리적으로 인접해 있다는 점에서 체계적인 원인이 존재할 가능성이 제기된다. 2004년과 2023년에 관측된 현상의 밝기를 통해 관련된 천체들이 지름 약 60km(37마일) 이상이라는 사실이 밝혀졌다. 이는 각각의 천체가 6600만 년 전 지구에 충돌하여 공룡을 비롯한 모든 동식물 종의 75%를 멸종시킨 소행성 칙술루브 충돌체 보다 최소 네 배 이상 크다는 것을 의미한다. 멕시코 유카탄 반도에 있는 칙술루브 충돌구는 직경 약 180km, 깊이 약 20km의 운석 충돌구로 6600만년 전 이 충돌이 공룡을 포함한 생물종의 약 75%를 멸종시킨 K-Pg 대멸종 원인의 정설로 받아들여지고 있다. 더욱 이례적인 점은 충돌 빈도다. 기존 이론에 따르면 이 정도 규모의 충돌은 10만 년에 한 번꼴로 발생하는 것이 일반적이다. 그러나 포말하우트 항성계에서는 불과 20년 사이 두 차례나 관측됐다. 칼라스 교수는 "수천 년에 걸친 행성계의 역사를 빠르게 재생한다면, 이 시스템은 끊임없이 충돌이 일어나는 불꽃처럼 보일 것"이라고 설명했다. 이번 관측은 행성계 진화 연구에도 중요한 단서를 제공한다. 영국 케임브리지대의 마크 와이엇 교수는 "이 관측을 통해 충돌한 미행성의 크기와 개수를 추정할 수 있다"며 "cs1과 cs2를 만든 미행성은 지름 약 60㎞ 규모이며, 포말하우트 항성계에는 이와 유사한 천체가 약 3억 개 존재하는 것으로 추산된다"고 밝혔다. 그는 "이번 관측의 흥미로운 점은 충돌하는 천체의 크기와 원반 내에 존재하는 소행성의 개수를 추정할 수 있다는 것이다. 이는 다른 어떤 방법으로는 얻기가 거의 불가능한 정보"라고 설명했다. 다만 이러한 잔해 구름은 향후 외계 행성 직접 관측에 혼선을 줄 수 있다는 점에서 경고적 의미도 지닌다. cs1과 cs2는 별빛을 반사하는 방식이 실제 행성과 매우 유사해 차세대 우주망원경이 이를 행성으로 오인할 가능성이 있기 때문이다. 칼라스 교수는 "큰 먼지 구름은 수년간 행성처럼 보일 수 있다"며 "이는 반사광 기반 외계 행성 탐사에 중요한 주의점"이라고 지적했다. 연구팀은 향후 3년간 허블망원경으로 cs2의 밝기와 형태, 궤도 변화를 추적할 계획이다. 또한 제임스 웹 우주망원경(JWST)의 근적외선 카메라(NIRCam)를 활용해 먼지 입자의 크기와 성분, 물 얼음 포함 여부 등을 분석할 예정이다. 가시광선을 관측하는 허블과 적외선을 관측하는 웹망원경의 결합 관측은 포말하우트 항성계의 빠른 진화 과정을 입체적으로 규명하는 데 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 이번 연구 결과는 18일자 국제학술지 '사이언스(Science)'에 게재됐다.
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소형 곤충 로봇 '클라리', 좁은 틈새서 형태 변형…재난 대응 혁신 기대
- 미국 콜로라도 대학교 엔지니어들이 곤충처럼 모양을 바꾸고 좁은 틈새를 통과할 수 있는 로봇 '클라리(CLARI)'를 개발했다. 미국 기술 전문매체 인터레스팅엔지니어링은 곤충의 끈기와 적응력에서 영감을 받은 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스(CU 볼더)의 엔지니어 팀이 좁은 공간에서 움직일 수 있도록 형태를 바꿀 수 있는 획기적인 소형 로봇인 클라리(CLARI, Compliant Legged Articulated Robotic Insect)를 개발했다고 최근 보도했다. 사람 손바닥보다 작고 탁구공보다 가벼운 클라리는 정사각형에서 좁고 길쭉한 형태로 모양을 바꿀 수 있어 좁은 공간도 거뜬히 통과할 수 있다. 휴대하기 쉽고 형태 변형 능력을 갖춘 이 작은 로봇은 재난 대응 작업에 혁신을 가져올 것으로 보인다. CU 볼더의 폴 M. 레이디 기계공학과 박사과정에 재학 중인 하이코 카부츠는 보도자료를 통해 "주변 환경에 수동적으로 적응할 수 있는 클라리의 능력은 우리가 미처 생각지도 못한 엄청난 역할을 앞으로 담당할 수 있다"고 말했다. 연구진은 지난 8월 30일 학술지 「고급 지능형 시스템(Advanced Intelligent Systems)」 에 로봇 클라리의 혁신적인 설계를 게재했다. 모듈식 설계 구조로 유연성 갖춰 현재 클라리는 4개의 다리를 가진 모듈식 구조로 설계되었다. 이런 설계 덕분에 다리를 추가하거나 구조를 다양하게 조정하는 것이 가능하다. 카부츠는 거미에서 영감을 받아 거미줄을 통과할 수 있는 8개의 다리를 가진 로봇을 구상하고 있다. 그는 "모듈식 설계는 다양한 용도로 활용 가능한 다용도 도구로의 변신을 가능하게 한다"고 말했다. 클라리는 막대한 잠재력을 가지고 있지만, 현재는 전원과 기본 명령을 전달하는 전선에 의존하고 있다. 이 연구의 공동 저자인 카우식 자야람 조교수는 클라리가 자율적으로 돌아다니기를 기대하고 있다. 자야람은 "클라리는 초기 단계이지만, 제트 엔진 내부나 무너진 건물 잔해 아래와 같이 기계가 접근하기 어려웠던 곳에도 들어갈 수 있는 로봇의 개발이 목표"라고 밝혔다. 동물의 왕국을 모델로 한 로봇을 디자인한 경력이 있는 자야람은 기존의 큐브형 로봇 구조에 도전하고 있다. 그는 "동물들의 다양한 형태처럼 로봇도 다양한 형태를 가질 수 있지 않을까요?"라고 반문했다. 곤충 특성 모방 로봇 자야람은 클라리 개발 이전, 버클리 캘리포니아 대학교에서 바퀴벌레가 좁은 수직 공간을 통과하는 능력을 모방한 로봇을 설계했다. 그는 이런 작업이 시작 단계에 불과하다고 여긴다. 자야람은 "동물의 세계는 디자인에 대한 무한한 영감을 제공합니다. 동물들이 좁은 공간을 통과하는 다양한 방법이 있는데, 왜 단 하나의 방식만을 참고할까요?"라고 질문을 던졌다. 클라리는 기존의 디자인을 발전시켜 수평 간격을 좁히는 데 중점을 뒀다. 이 로봇은 폭이 34mm(약 1.3인치)에서 21mm(약 0.8인치)까지 조절 가능해, 다양한 환경에 적응하며 움직일 수 있다. 장애물 자율 감지 지원 자야람과 카부츠는 클라리의 단순한 형태 변형 능력만으로 만족하지 않고, 센서를 통합하여 클라리가 장애물을 자울적으로 감지하고 회피할 수 있게 만들 계획이다. 특히 로봇에 다리가 추가되면서, 유연성과 힘의 균형을 찾기 위한 연구도 진행하고 있다. 카부츠는 "고르지 못한 울퉁불퉁한 자연 지형을 넘나들거나, 풀잎 같은 장애물을 피하거나, 바위 틈을 기어다닐 수 있는 로봇을 상상해 보세요. 이것이 우리가 목표로 하는 미래 곤충 로봇의 모습이다"라고 말했다. 클라리는 작은 크기, 높은 적응성, 그리고 유연한 모듈식 설계를 통해 로봇공학의 새로운 지평을 열 예정이다. 이러한 특성들은 재난 발생 지역의 구조 활동이나 엔진 내부 점검과 같은 복잡한 작업에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 카부츠는 "거미나 파리처럼 움직이는 로봇을 구현한다면, 지금까지 접근하기 어려웠던 지역까지 탐험하게 될 것이다. 말 그대로 하늘도 그 한계가 아니라는 것이죠"라고 말했다. 클라리는 현재 엄청난 잠재력을 갖춘 프로토타입 단계에 있다. 생물체의 독특한 움직임을 모방한 로봇은 미래의 로봇 기술의 가능성을 활짝 열어주고 있다.
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소형 곤충 로봇 '클라리', 좁은 틈새서 형태 변형…재난 대응 혁신 기대
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2023년 특허 만료 앞둔 화이자 등 9대 의약품⋯일반 바이오 의약품 시장 활짝
- 화이자, 머크 등 글로벌 바이오제약사들의 9대 의약품들이 올해 특허가 만료될 예정이다. 이들 의약품들의 특허가 만료되면 새로운 일반 의약품들이 시장에 다시 출시돼 바이오 의약품 시장은 활기를 띨 것으로 보이지만 제약사들의 수익은 줄어들 것으로 예상된다. 생명과학 뉴스 전문 매체 바이오스페이스는 글로벌 컨설팅 회사 ZS 에소시에이츠(ZS Associates)의 마리아 휘트먼(Maria Whitman) 제약 및 생명과학 책임자의 말을 인용해 "특허가 만료되면 기업의 수익이 최대 79%까지 감소할 수 있다"고 보도했다. 하지만, 제약사마다 상황이 다를 것이라는 의견도 있다. 하버드 의과대학의 숀 투(S. Sean Tu) 교수는 "화이자와 같은 다양한 포트폴리오를 가진 기업은 큰 영향을 받지 않을 것"이라며 말했다. 웨스트버지니아 대학교 법학 교수이자 하버드 의과대학 규제, 치료 및 법률 프로그램 소속인 숀 투(S. Sean Tu) 교수는 "글로벌 제약사 화이자처럼 다양한 포트폴리오를 가진 기업은 수익에 큰 타격을 입지 않을 것"이라고 분석했다. 올해 특허 만료와 관련해 주목받는 약물로는 에브비(AbbVie)의 '휴미라'가 있다. 이 약물은 다양한 특허 출원으로 다른 기업들의 제네릭 약품 출시를 차단했다. 또한 특허가 만료되더라도 다른 회사가 일반 의약품을 쉽게 판매할 수 있는 것은 아니다. 제약전문 업체 에브비(AbbVie)는 생물학적 의약품 '휴미라(Humira)'에 수백 건의 특허를 출원해 일반적인 아달리무맙(adalimumab 류마티스 관절염, 건선, 크롬병 등 치료에 사용하는 항체 치료제)을 생산하는 것을 막고 있다. 2017년 합의 이후에야 유사품 판매가 가능해졌고, 2023년 7월에서야 새로운 휴미라 유사품이 홍수처럼 시장에 쏟아져 나왔다. 특허 약품 중, 다케다의 주의력결핍과 과잉행동장애(ADHD) 치료제 '비반세(Vyvanse)'는 이미 2023년 2월24일에 만료됐다. 소아적응증은 지난달인 8월24일 만료됐다. 화이자의 정맥항진균제 '에락시스(Eraxis)'는 9월 22일 특허가 만료된다. 존슨앤존슨(Johnson & Johnson)의 건선과 크론병 치료용 생물학적 의약품인 '스텔라라(Stelara)'는 9월25일 특허가 종료된다. 머크(Merck)의 HIV/AIDS를 치료하기 위한 항바이스러스 약물 '이센트레스(Isentress)'는 2023년 10월 3일, 아이거(Eiger)의 빠른 노화 증후군 치료를 위한 최초의 약물 '조킨비(Zokinvy)'도 2023년 10월 17일 만료될 예정이다. 이밖에도 아스텔라스(Astellas)의 요실금 치료제 '미르베트릭(Myrbetriq)'은 11월4일, 노바르티스(Novartis)의 심부전치료제 '엔트레스토(Entresto) 11월27일, 암젠(Amgen)의 건선치료제 '오테즐라(Otezla)' 12월 9일, 노보노디스크(Novo Nordisk)의 당뇨병치료제 '비토자(Victoza)'와 비만치료제 '삭센다(Saxenda)'는 12월30일에 각각 특허 만료될 예정이다. 바이오스페이스는 최근 승인된 약물에 대해 더 많은 특허 출원과 관련 소송이 진행 중이라며, 이로 인해 일반 의약품 출시가 지연될 수 있다고 지적했다. <2023년 특허 만료되는 의약품 9종> -비반세(Vyvanse) : 다케다(Takeda)의 주의력결핍과 과잉행동장애(ADHD) 치료제. 2023년 2월24일, 소아적응증은 2023년 8월24일 만료. -에락시스(Eraxis) : 화이자(Pfizer)의 정맥 항진균제. 2023년 9월22일 만료. -스텔라라(Stelara) : 존슨앤존슨(Johnson & Johnson)의 건선과 크론병 치료용 생물학적 의약품. 2023년 9월25일 만료. -이센트레스(Isentress) : 머크(Merck)의 HIV 치료용 항바이러스 약물. 2023년 10월3일 만료. -조킨비(Zokinvy) : 아이거(Eiger)의 빠른 노화 증후군 치료를 위한 최초의 약물. 2023년 10월17일 만료. -미르베트릭(Myrbetriq) : 아스텔라스(Astellas)의 요실금 치료제. 2023년 11월4일 만료. -엔트레스토(Entresto) : 노바르티스(Novartis)의 심부전치료제. 2023년 11월27일 만료. -오테즐라(Otezla) : 암젠(Amgen)의 건선치료제. 2023년 12월9일 만료. -비토자(Victoza)·삭센다(Saxenda) : 노보노디스크(Novo Nordisk)의 당뇨병치료제와 비만치료제. 2023년 12월30일 만료.
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2023년 특허 만료 앞둔 화이자 등 9대 의약품⋯일반 바이오 의약품 시장 활짝
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
- 인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
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반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개⋯11월 검색엔진에 통합
- 한국판 생성형 인공지능(AI)이 드디어 베일을 벗었다. 한국 대표 인터넷 대기업 네이버가 최근 생성형 AI '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 공개하며 세계 AI 경쟁 무대에 데뷔했다. 네이버의 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 챗GPT와 유사한 인공지능 챗봇인 '클로바 X'와 마이크로소프트 빙(Bing)에 해당하는 생성형 AI 기반 검색 엔진인 '큐(Cue)'등의 서비스를 제공한다. 세계는 현재 생성형 AI 분야에서의 경쟁이 가열되고 있다. 네이버의 생성형 AI 출시는 다른 글로벌 기업들의 AI 강화 움직임에 발맞춰 이루어진 것이다. 오픈AI는 마이크로소프트의 지원을 받으며 이 경쟁을 선도하고 있다. 구글은 '바드'라는 AI 챗봇을 출시하고 미국 인공지능 스타트업 '앤트로픽'(Anthropic)에 투자하는 한편, 중국의 바이두는 '어니봇'을 선보였다. 메타와 아마존 같은 기업들 또한 자신들만의 AI 챗봇을 곧 선보일 계획이다. 미국이 생성형 AI 분야를 선도하는 가운데, 네이버의 한국판 생성형 AI 출시는 국내외에서 높은 관심을 받고 있다. 해외 IT 전문 매체 테크크런치 보도에 따르면, 네이버 클라우드에서 출시한 '하이퍼클로바 X'는 지난 8월 24일부터 한국어와 영어로 베타 서비스를 시작했다. 그리고 '큐'는 9월의 베타 테스트를 마치고 11월에는 네이버의 기존 검색 엔진과 통합될 계획이다. 네이버 측은 "하이퍼클로바 X는 크리에이터와 기업 고객 모두가 사용 가능하다"라며, 이는 2021년에 출시된 한국어 LLM 하이퍼클로바의 업그레이드 버전이라고 설명했다. 또한, 하이퍼클로바는 2400억 개 이상의 파라미터를 가지고 있음을 공개했지만, 하이퍼클로바 X에 얼마나 많은 파라미터가 학습되었는지는 구체적으로 공개하지 않았다. 네이버 최수연 대표는 주주에게 보낸 서한에서 "회사는 AI 전문가 500명을 보유하고 있으며, 1000억 개 이상의 파라미터로 구성된 대규모 언어 모델을 독자적으로 개발한 전 세계 5개 기업 중 하나"라고 밝혔다. 네이버 클라우드의 기술 및 하이퍼스케일 AI 책임자인 성낙호 총괄은 "네이버 클라우드는 텍스트부터 이미지, 동영상, 오디오에 이르기까지 다양한 데이터를 분석하고 생성하는 다중 모드 언어 모델의 개발을 진행 중"이라고 밝혔다. 즉, 클로바 X는 텍스트, 이미지, 음성 등의 다양한 데이터 형태를 통합해 학습함으로써 기존 언어 모델보다 더 깊은 정보 인식과 풍부한 정보 제공이 가능하다. 네이버는 한국, 일본, 동남아시아뿐만 아니라 중동, 스페인, 멕시코와 같은 비영어권 국가와 정치적으로 민감한 지역에서도 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하려고 한다. 이를 통해 경쟁사들이 아직 진출하지 않은 지역에 주목하고 있다는 점을 강조했다. 네이버의 최수연 대표는 컨퍼런스에서 11월에 60만 대의 서버로 구축된 'GAK 세종'이라는 두 번째 데이터 센터를 한국에서 오픈할 예정이라고 밝혔다. 네이버는 지난해 12월부터 삼성과 함께 하이퍼스케일 AI를 위한 AI 칩 개발에 착수했고, 삼성 또한 곧 기업용 생성형 AI를 출시할 계획이다. 네이버는 판매자, 창작자, 광고주를 포함한 파트너들을 위한 AI 기술 도구를 선보일 예정이다. '클로바 for Writing'이라는 글쓰기 도구와 '클로바 for AD'라는 광고 상품을 통해 다양한 네이버 서비스에 생성형 AI를 신속하게 통합할 계획이다. 또한 네이버 클라우드는 AI 기반의 B2B 상품을 출시하며, '뉴로클라우드'라는 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스와 '클로바 스튜디오'라는 AI 개발 도구로 고객 기업들의 자체 생성형 AI 구축을 지원할 방침이다. 전문가들은 네이버의 강점이 다양한 서비스와 파트너들이 연계되어 성장을 이끌어내며, 그 결과로 플랫폼의 발전이 이루어지는 '위닝 루프' 구조에 있다고 지적하며, "하이퍼클로바X가 이 과정을 가속화시킬 것"이라고 전망했다.
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개⋯11월 검색엔진에 통합
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
- 마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?





