2025.12.14 일요일
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AWS '트레이니엄3' 공개에도 시장 반응 '싸늘'… "엔비디아 대체하기엔 역부족" [이코노믹데일리] 세계 최대 클라우드 서비스 기업(CSP)인 아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 독주를 막기 위해 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 ‘트레이니엄3(Trainium3)’를 공개했으나 시장의 반응은 냉담하다. 전작 대비 효율이 좋아졌다는 주장 외에 객관적인 성능 지표를 공개하지 않아 경쟁사인 구글이나 엔비디아의 최신 칩과 비교해 기술적 우위를 증명하지 못했다는 평가가 지배적이다. AWS는 지난 2일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 개막한 연례 기술 콘퍼런스 ‘리인벤트(re:Invent) 2025’에서 자사의 최신 AI 학습용 칩 ‘트레이니엄3’를 전격 공개했다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 기조연설을 통해 “트레이니엄3는 전작인 트레이니엄2 대비 컴퓨팅 성능을 4배 이상 끌어올렸고 에너지 소비량은 40%가량 낮췄다”며 “운영 비용을 최대 50% 절감할 수 있는 효율적인 칩”이라고 강조했다. 이는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에 대한 높은 의존도를 낮추고 비용 효율성을 앞세워 자체 하드웨어 생태계를 확장하겠다는 전략으로 풀이된다. 하지만 업계 전문가들은 AWS의 발표가 ‘알맹이 없는 선언’에 불과하다고 지적한다. AI 칩의 성능을 가늠하는 핵심 지표인 ‘플롭스(FLOPS, 초당 부동소수점 연산 횟수)’나 대규모언어모델(LLM) 구동 시의 벤치마크 점수를 전혀 공개하지 않았기 때문이다. 최근 구글이 자체 칩인 텐서처리장치(TPU) 최신 버전을 공개하며 자사의 AI 모델 ‘제미나이’를 학습시킬 때의 성능, 전력 효율, 속도 등을 구체적인 수치로 제시한 것과는 대조적인 행보다. 특히 엔비디아의 주력 제품군인 H100, H200, GB200 등과의 직접적인 비교 수치가 빠져 있다는 점이 의구심을 키우고 있다. AWS가 내세운 ‘전작 대비 4배 성능 향상’은 자사 제품 간의 비교일 뿐 현재 AI 칩 시장의 표준으로 자리 잡은 엔비디아 GPU와 견줘 어느 정도의 경쟁력을 갖췄는지 판단하기 어렵다. 전작인 트레이니엄2 역시 가성비 모델로 포지셔닝됐을 뿐 절대적인 성능 면에서는 GPU에 크게 미치지 못했다는 점을 고려하면 이번 신제품 역시 고성능 AI 학습 시장의 판도를 바꾸기에는 역부족일 것이라는 분석이 나온다. 대규모 AI 인프라 구축의 핵심인 ‘클러스터링’ 기술에 대해서도 우려가 제기된다. AWS는 트레이니엄3를 통해 최대 10만 개 규모의 칩 클러스터를 구성할 수 있다고 발표했다. 그러나 수만 개의 칩을 하나처럼 연결해 연산할 때 발생하는 데이터 병목 현상과 동기화 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 기술적 설명은 부재했다. 10만 개의 칩을 물리적으로 연결하더라도 통신 속도와 효율이 뒷받침되지 않으면 실제 학습 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. 데이터센터 운영 비용의 핵심인 발열 관리(Thermal Throttling) 데이터가 빠진 점도 약점으로 꼽힌다. AWS는 전력 효율성을 강조했으나 실제 고부하 작업 시 칩의 발열을 제어하는 능력이나 이에 따른 실전 운영 데이터는 제시하지 않았다. 이는 엔비디아나 구글이 칩 설계 단계부터 발열 제어와 전성비(전력 대비 성능) 최적화에 사활을 걸고 구체적인 데이터를 공개하는 것과 비교해 신뢰도를 떨어뜨리는 요인이다. 소프트웨어 최적화 측면에서도 경쟁력이 모호하다는 지적이다. 구글의 경우 자사 TPU를 AI 모델 ‘제미나이’에 최적화해 학습 성능을 극대화한 반면 AWS의 트레이니엄 시리즈는 범용성을 지향하다 보니 특정 고성능 모델에서의 최적화 수준이 상대적으로 낮다. GPU 대신 트레이니엄을 사용할 경우 대규모 학습 모델에서 AI 서비스 품질 저하가 발생할 수 있다는 우려가 나오는 이유다. 클라우드 업계의 한 관계자는 “이번에 공개된 트레이니엄3의 연산 능력은 엔비디아의 현역 최신 모델인 블랙웰(Blackwell) 시리즈는커녕 이전 세대인 H100보다도 낮은 수준으로 추정된다”며 “클라우드 환경에 특화된 설계로 비용 절감 효과는 있겠지만 고도의 연산 능력이 필요한 첨단 AI 학습 영역에서 엔비디아 GPU를 대체하기는 어려울 것”이라고 평가했다.2025-12-04 08:35:31
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두나무 증권플러스, AI 기반 '뉴스룸' 신설…'정보 격차' 해소 나선다 [이코노믹데일리] 두나무의 투자정보 플랫폼 ‘증권플러스’가 인공지능(AI) 기술을 활용해 투자자들의 정보 비대칭성 해소에 나선다. 두나무는 증권플러스에 머신러닝(ML) 알고리즘을 적용한 ‘뉴스룸’ 탭을 신설해 투자자들이 시장 핵심 정보를 빠르게 파악하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원한다고 22일 밝혔다. 주식 시장은 국내외 정책, 기업 실적 등 단 하나의 소식에도 크게 출렁이지만 바쁜 개인 투자자가 쏟아지는 정보 속에서 옥석을 가려내기란 쉽지 않다. 이러한 정보 격차는 종종 투자 성과의 차이로 이어지기도 한다. 증권플러스가 새롭게 선보인 ‘뉴스룸’은 바로 이 지점을 파고든다. 증권플러스가 자체 개발한 ML 알고리즘은 뉴스의 중요도, 시급성, 시장 영향력 등을 종합적으로 분석해 투자 의사 결정에 실질적인 영향을 줄 가능성이 큰 기사를 우선적으로 선별해 보여준다. 이는 단순히 조회 수가 많거나 여러 매체에서 다룬 뉴스가 아닌 ‘진짜 중요한 뉴스’를 제공하는 데 초점을 맞춘 것이다. 뉴스룸의 핵심은 ‘속보’ 섹션이다. 단순한 기사 제목 나열에서 벗어나 시장을 움직일 만한 핵심 뉴스를 헤드라인과 세 줄 요약으로 제공한다. 사용자는 스크롤만으로도 당일 시장의 흐름을 직관적으로 파악할 수 있으며 ‘주요 속보 알림’ 기능을 설정하면 푸시 알림으로 실시간 대응도 가능하다. 또한 유사 뉴스를 묶어주는 클러스터링 기능으로 정보의 피로도를 낮췄다. ‘주요 뉴스’ 섹션에서는 하루 동안 시장에 가장 큰 영향을 미친 ‘24시간 핵심뉴스 TOP5’를 선정해 보여준다. 각 뉴스마다 연관 종목과 등락률이 함께 표시돼 투자 판단의 근거로 활용할 수 있다. AI가 생성한 기사 요약 기능도 제공돼 긴 원문을 읽지 않아도 핵심을 빠르게 파악할 수 있다. 이번 업데이트는 증권플러스가 단순 시세 제공 플랫폼을 넘어 데이터 분석과 AI 기술을 기반으로 한 진정한 투자 정보 플랫폼으로 도약하려는 시도로 풀이된다. 두나무 관계자는 “시시각각 변하는 시장에서 모든 뉴스를 직접 확인하고 중요도를 가려내기는 쉽지 않다”며 “뉴스룸은 이러한 한계를 해소하고 투자자의 빠르고 효율적인 의사결정을 지원하는 혁신 서비스가 될 것”이라고 밝혔다.2025-10-22 09:10:56
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AI 고속도로, 'GPU'만으론 안 된다…정부-업계, '현실의 벽' 넘기 위해 머리 맞대 [이코노믹데일리] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위해 ‘AI 고속도로’ 구축에 승부수를 던졌다. 2027년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 3만7000장을 조기 확보하고 데이터센터 특별법 제정까지 추진하며 AI 인프라 구축에 전례 없는 속도를 내겠다고 선언했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 29일 경기도 안산 카카오 데이터센터에서 카카오, 네이버클라우드, NHN클라우드 등 국내 대표 클라우드 기업들과 만나 이 같은 계획을 밝혔다. 배 장관은 “AI 대전환의 승부수를 2~3년 내에 봐야 한다”며 “미국과 중국의 AI 패권 경쟁 속에서 살아남기 위한 시간이 많지 않다”고 절박함을 드러냈다. 정부는 올해 1차 추경으로 확보한 1조4600억원을 투입해 첨단 GPU 1만3000장을 확보하고 내년에는 1만5000장을 추가하는 등 당초 2030년까지 5만장을 확보하려던 계획을 대폭 앞당겼다. 배 장관은 파편화된 규제를 하나로 묶는 ‘데이터센터 특별법’ 제정 의지까지 밝히며 기업의 발목을 잡는 제도적 걸림돌을 걷어내겠다고 약속했다. 이러한 정부의 강력한 의지에 업계는 환영하면서도 AI 고속도로가 실제로 원활하게 기능하기 위해 넘어야 할 ‘현실의 벽’을 구체적으로 제시했다. 가장 시급한 과제는 GPU의 안정적 수급과 운영 효율화다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “안정적인 GPU 수요가 뒷받침돼야 투자 규모도 달라질 수 있다”며 정부의 확보 계획과 연계해 클라우드 사업자의 기술 개발을 촉진할 제도적 장치를 요청했다. 김세웅 카카오 부사장은 “GPU 클러스터를 어떻게 최적화해 비용을 줄일지가 핵심 과제”라며 클러스터링 기술 R&D 지원의 중요성을 역설했다. 클러스터링 성능을 5%만 개선해도 GPU 100장을 추가한 것과 같은 효과를 낼 수 있기 때문이다. 흩어져 있는 규제와 지역 민원 문제도 해결해야 할 숙제다. 김유원 대표는 “데이터센터는 복합 건물인데 규제가 분산돼 있다”며 허가 체계 일원화를 주장했다. 김세웅 부사장은 “안산시와 학교가 협조해 전자파 문제를 공표한 덕분에 민원 해결에 큰 도움을 받았다”며 지자체의 적극적인 역할을 강조했다. 지방 데이터센터 활성화를 위한 ‘전력’과 ‘인력’ 문제도 핵심 화두였다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “200MW급 데이터센터를 지방에 짓는 경우 인력 채용이 어렵고 건축 인력도 제한적”이라며 현실적 어려움을 토로했다. 이에 김유원 대표는 “거점 대학과 연구소를 하나로 모아 클러스터를 조성하면 우리가 지방으로 진출하기 유리할 것”이라고 제안했다. 배경훈 장관은 업계의 의견을 경청하며 “임시방편이 아닌 빠른 AI 전환을 위한 토대를 만들겠다”고 화답했다. 정부의 압도적인 인프라 투자와 산업 현장의 실질적인 요구가 성공적으로 맞물려야만 ‘AI 고속도로’가 구호에 그치지 않고 대한민국 AI 경쟁력의 대동맥이 될 수 있다는 공감대가 형성된 자리였다.2025-08-29 22:45:37
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![[데스크 칼럼] AI의 마법 뒤에 숨겨진 청구서](https://image.ajunews.com/content/image/2025/12/14/20251214144915584717_518_323.jpg)