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⚡ 스프 핵심요약

애플은 과도한 AI 인프라 투자에 집중하는 대신 강력한 현금 보유량을 유지하며 빅테크 기업들의 과잉 투자 리스크를 피하고 있습니다.

또한 애플은 거대한 서버 데이터 센터 중심의 경쟁보다 아이폰 등 하드웨어 기기에서 직접 구동하는 온디바이스 AI 모델 경량화 기술에 집중하고 있습니다.

독자적인 AI 프런티어 모델 개발보다 아이폰이라는 거대한 시장 점유율을 바탕으로 필요시 구글 등과 협력하는 전략을 취하고 있습니다.

최근 미국 주식시장의 주인공은 단연 애플입니다. 다른 빅테크 기업들이 죄다 파랗게 물들어 있을 때 애플은 꾸준히 빨간불이 들어왔고, 시가 총액 1위 기업 자리를 되찾기도 했습니다. 사실 생각해 보면 애플이 자신들만의 AI 전략을 딱 내세우는 것도 아닌데 왜 잘 나가는 걸까요? 오늘 오그랲에서는 애플 이야기를 준비해 봤습니다. 도대체 애플의 주가는 왜 이렇게 오르고 있는지, 또 애플은 어떤 생각으로 AI 시대를 준비하고 있는지 다양한 데이터와 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

사고뭉치 된 애플? 빅테크와 갈등 소식만 수두룩

사실 최근 애플과 관련된 소식들을 살펴보면 애플의 기술력이나 신제품 얘기보다는 대부분이 다 갈등 이야기입니다.

가장 대표적인 이슈가 메모리 반도체를 두고 발생한 마이크론과의 설전이죠. 애플은 지난 6월, 자신들의 제품 가격을 기습적으로 인상해 버렸습니다. 맥북은 최대 300달러, 아이패드는 최대 200달러 인상했는데요. 이렇게 가격을 인상하면서 그 이유를 메모리 반도체 탓으로 돌렸습니다. AI 혁명이 급속도로 진행되면서 메모리 반도체 품귀 현상이 이어지는 탓에 어쩔 수 없다고요. 팀 쿡은 자신이 40년 넘게 IT 공급망에 몸담았지만, 부품 가격이 이렇게 폭등한 건 처음이라고 말했어요. 100년에 한 번 오는 대홍수와 같다는 얘기까지 했죠. 사실 애플은 여태껏 부품사들 위에 군림하면서 납품 단가를 후려치는 것으로 악명이 높았습니다. 슈퍼 갑으로 군림하며 부품사들을 쥐어짜왔는데, 이제는 부품사의 힘이 더 세진 상황이라 불편한 겁니다.

그래서 애플의 대안은? 다름 아닌 중국이었습니다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사가 메모리 시장에서 독점하면서 부품사들의 힘이 세진 상황이니 그 판을 흔들어 보겠다는 겁니다. 세계 D램 점유율 4위인 중국 창신메모리의 제품을 쓸 수 있지 않겠냐는 거죠.

그래서 애플은 트럼프 대통령, 하워드 러트닉 상무장관 등 가리지 않고 고위급들을 만나면서 로비를 하고 있습니다. 우리도 중국산 메모리를 도입할 필요가 있다는 거죠. 이렇게 메모리 반도체 품귀 현상이 이어지면 아이폰이나 전자 제품 가격은 오를 수밖에 없다고 얘기하면서 말이죠. 중국산 메모리라도 써야지 메모리 수요를 조금이라도 분산하고 제품 가격 상승을 억제할 수 있다는 논리를 펴는 겁니다. 애플이 이렇게 나오자 마이크론이 거세게 반발했습니다. 마이크론은 만약 중국 메모리 기업이 애플을 등에 업고 세력을 확장하면 현재 미국 반도체 생태계가 무너질 수 있다고 경고했습니다.

사실 이런 상황 자체가 꽤 생경하긴 합니다. 예전이라면 애플에 부품을 공급하는 '일개' 부품사가 애플의 발언에 반발하는 것 자체가 말이 안 되는 거였거든요. 메모리 품귀현상으로 마이크론의 체급이 이렇게 올라왔으니 그나마 말을 할 수 있게 된 거라고 볼 수 있죠.

사실 이보다 앞서서 팀 쿡이 애플 가격 상승의 원인을 메모리 단가 폭등 탓을 할 때에도 마이크론에서는 격한 반응이 나왔습니다. 누구라고 얘기는 안 했지만 예전 반도체 침체기 때 가격 후려친 고객사가 있어서 제대로 투자하지 못했고 그 영향으로 지금 공급 부족이 발생한 거라고 반박했거든요.

마이크론은 여기서 그치지 않고 중국 메모리 허용에 맞서 맞불 로비전에 나섰습니다. 일단 미국 내 메모리 생산 능력 확대를 위해 마이크론이 계획하고 있는 투자금액만 2,500억 달러이고요. 여기에 더해 트럼프 대통령의 정책 중 하나인 트럼프 계좌 지원에 2억 5,000만 달러 투자를 추가로 밝히기도 했죠.

그런데 애플이 주목했던, 상대적으로 저렴한 메모리인 창신메모리의 상황이 바뀌고 있습니다. 최근 애플과의 공급 협상에서 창신메모리가 삼성전자와 SK하이닉스보다 더 높은 가격을 제시했다고 알려졌거든요. 자신들이 단순히 저가의 대안 업체가 아니라 가격 협상력을 가진 공급자 중 하나라고 선언한 셈입니다. 창신메모리가 이렇게 자신감 있게 딜을 할 수 있는 이유는 최근 자본을 블랙홀처럼 빨아들이고 있기 때문입니다. 지난 27일 중국 상하이증권거래소에 상장한 창신메모리는 단숨에 중국 시가총액 1위에 올랐습니다.

창신메모리는 기존 시가총액 1위였던 중국공상은행을 단번에 꺾어버렸어요. 다만 홍콩 등 해외 상장까지 포함해서 다시 그려보면 텐센트에 이어 2위를 차지하게 되죠.

애플의 갈등은 마이크론에서 그치지 않습니다. 최근엔 오픈AI와 법적 갈등을 벌이고 있죠. 사실 이 둘은 얼마 전까지만 해도 든든한 파트너였습니다. 2년 전인 2024 WWDC에서 애플은 오픈AI와 협업을 발표했습니다. 애플이 갖고 있는 하드웨어 이점과 오픈AI의 AI 강점을 모아 윈-윈 하겠다는 거였죠.

하지만 시장은 그들의 기대만치 흘러가지 않고 지지부진했습니다. 그러는 와중에 애플 소속 직원들이 야금야금 오픈AI로 넘어가면서 둘 사이가 점점 삐걱대기 시작했어요. 애플에서 일하는 개발자 입장에선 애플의 AI 전략이나 방향성에 아쉬움을 느끼고 오픈AI가 좋은 선택지가 될 수 있었겠죠?

오픈AI로 넘어간 사람 중에는 애플의 전설적인 디자이너 조너선 아이브도 있었습니다. 물론 직접적으로 넘어간 건 아닙니다. 조너선 아이브가 설립한 스타트업 io를 오픈AI가 인수하는 식으로 합류한 거죠. 이때를 기점으로 오픈AI가 하드웨어 시장에 본격적으로 진출하려 하자 애플 입장에서는 제동을 걸어버린 겁니다. 애플은 오픈AI를 상대로 영업비밀 침해 소송을 제기했습니다.

애플이 콕 집은 인물은 아이폰과 애플워치의 제품 디자인 담당 부사장이었던 탕 탄과 애플에서 8년간 엔지니어로 일했던 창 리우입니다. 애플은 자사의 주요 협력사 정보와 기밀문서를 이들이 빼돌렸다는 의혹을 제기했습니다. 반면 오픈AI는 '타사 영업 비밀에는 관심이 전혀 없다'고 반박하고 나섰죠. 오픈AI와 돌이킬 수 없는 강을 건너버린 애플은 결국 지난달 개편된 시리의 핵심 모델을 오픈AI에서 구글로 교체했습니다.

AI 경쟁에서 뒤처진 애플... 주식은 왜 고공행진?

주력인 하드웨어에서는 메모리 품귀 때문에 가격 인상 여파를 맞고 있고, 소프트웨어 영역에서는 전혀 힘을 쓰지 못하는 애플. 일각에서는 기존 미국 빅테크를 일컫던 M7의 멤버 조정이 필요하다는 얘기까지 나오고 있습니다.

영화 '황야의 7인'에서 따온 M7은 미국 주식 시장을 이끄는 빅테크 기업을 일컫는 말입니다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 엔비디아, 테슬라, 메타, 이렇게 일곱 기업이죠.

하지만 최근엔 진짜 AI 기업들만 모아서 부르는 MANGOS가 뜨고 있습니다. MANGOS에는 메타, 앤트로픽, 엔비디아, 구글, 오픈AI, 스페이스X가 포함되고요. 나아가 MANGOS 관련 ETF 상품을 만들겠다는 제안서까지 돌아다니는 상황이죠.

기존 M7 기업들 중에 MANGOS에 끼지 못하는 기업은 마이크로소프트, 아마존, 그리고 애플입니다. 마이크로소프트와 아마존은 클라우드 사업을 하고 있으니 AI 시장의 플레이어라고 할 수 있을 겁니다. 하지만 애플은요? 애플은 계속해서 AI 경쟁에 끼지 못하고 뒷전으로 물러나는 상황인 겁니다. 그런데 반전은 이들 기업들 가운데 애플의 주가 상황이 가장 좋다는 겁니다.

7개 기업들의 주가 변화입니다. 2026년 연초 대비 얼마나 오르고 내렸는지 살펴보면, 애플이 1위입니다. 애플은 연초 대비 23.1% 상승했는데, 10% 이상 넘긴 기업이 애플 밖에 없을 정도로 압도적입니다. 애플의 상황이 단순히 7개 기업들 중에 '상승세가 좋다' 수준이 아닙니다. 역대 애플 역사상 지금 주가가 가장 좋거든요. 엔비디아에게 내주었던 전 세계 시가총액 1위 자리도 애플이 다시 찾아왔죠.

2025년부터 현재까지 애플과 엔비디아, 구글의 시가총액 그래프를 그려봤습니다. 작년 4월에 엔비디아에게 시총 1위 자리를 넘겨준 애플은 올해 2월부터는 구글에게도 순위가 밀리는 상황이 이어졌습니다. 하지만 지금은 어떨까요? 엔비디아의 하락세와 애플의 상승세가 겹치면서 이번에 다시금 역전하게 된 겁니다. 하지만 최근 실적 발표 이후 주가가 급락하면서 다시 1위 자리를 내주었습니다.

AI 경쟁에서 뒤떨어지는 애플이 AI 시대에 왜 주가는 고공행진 하고 있는 걸까요? 앞서 말한 문장에 답이 있습니다. 다른 빅테크들은 AI 경쟁에서 승리하기 위해 엄청난 돈을 쏟아 넣고 있어요. 하지만 애플은 다릅니다. 지금 가장 화두에 오르는 AI 데이터센터를 보면 다른 기업들은 더 크고 더 많은 AI 데이터센터를 짓기 위해 돈을 펑펑 쓰고 있습니다. 하지만 애플은 현금 보유량을 늘리고 있어요. 빅테크들의 AI 인프라 투자를 두고 과잉 투자 아니냐는 우려가 나올 때 반대 방향으로 가고 있는 애플의 행동이 오히려 매력적인 거죠.

사실 이런 투자자들의 판단이 합리적인 이유가 있습니다. AI 데이터센터에 들어가는 자본지출은 점점 증가하고 있고, 곧 있으면 기업들의 현금보다 더 많아질 수 있다는 전망이 나오고 있거든요.

데이터센터를 운용하는 하이퍼스케일러의 자본지출은 주황색으로 표시했습니다. 그리고 해당 기업들이 영업 활동으로 벌어들인 현금, '영업현금흐름'은 초록색으로 표시했습니다. 지금 추세라면 올해 3분기 무렵에는 자본지출이 영업현금흐름을 추월할 것으로 전망되고 있어요. 물론 이 지표가 역전된다고 해서 빅테크 기업들의 현금이 마른다고 볼 수는 없습니다. AI 수요와 매출은 지금도 빠르게 증가하고 있으니까요. 다만 그보다 더 빠른 속도로 AI 인프라 투자가 늘어난다는 얘기인 거죠.

이런 상황에서 애플은 AI 인프라 투자 경쟁에서는 한 발 빠져 있고, 아이폰이라는 든든한 캐시카우 덕에 꾸준히 매출이 나오고 있으니 웃을 수밖에 없죠. 그런데 정말 애플은 AI 경쟁에서 아무것도 안 하고 있는 걸까요?

'한 방'을 기다리는 애플... AI 시대 진짜 승자는 누가 될까?

사실 애플이 AI 개발을 안 하고 있던 건 아닙니다. 원래 예상보다는 2년이나 늦어졌지만 AI로 강화된 시리가 최근에 나왔으니까요. 물론 다른 기업들과 성능을 비교하면 비교가 안 되는 수준이긴 합니다. 오픈AI나 앤트로픽처럼 프런티어 모델을 향해 달려 나가는 것도 아니고, 그냥저냥 아이폰에서 잘 활용할 수 있는 수준의 AI만 선보이고 있는 정도죠.

그렇다면 애플이 진짜 노리는 건 뭘까요? 앞서 애플이 발끈했던 영역들을 찬찬히 살펴보면 어느 정도 애플의 생각과 전략을 유추해 볼 수 있습니다. 하드웨어에 들어가는 메모리에 발끈했었고요, 또 오픈AI가 하드웨어를 넘보자 발끈했죠. 애플에게 결국 핵심은 아이폰과 맥북 같은 자신들의 하드웨어인 겁니다. 그런데 이 하드웨어가 AI 시대에도 좋은 카드가 될 수 있다는 게 애플의 생각인 거죠.

이미 애플은 자신들의 기기가 AI와 잘 결합할 수 있다는 가능성을 확인한 바 있습니다. 바로 오픈클로 유행 당시에 불티나게 팔렸던 맥미니가 그 사례죠. 보안 이슈가 있는 AI 에이전트를 서버를 통해 이용하는 건 문제가 될 수 있으니 결국엔 로컬에서 돌려야 하는데, 그때 애플의 맥미니가 가성비가 좋다는 얘기가 돌면서 '맥미니 대란'이 발생했었죠.

애플이 내다보는 미래의 핵심은 저 멀리 떨어져 있는 거대한 데이터센터에 있는 게 아닙니다. 바로 우리 손안에 있는 로컬 디바이스에 있죠. 현재 우리가 사용하는 스마트폰에서 AI 기능을 쓰면 스마트폰 자체에서 돌아가는 온디바이스 AI 기능은 많지 않습니다. 복잡한 기능을 담당할 거대한 모델은 기기 안에서 돌아갈 수 없으니 클라우드를 통해 사용하고 있죠.

하지만 미래에는 어떨까요? 결국엔 스마트폰 기기만으로 AI를 활용하는 시점이 오게 될 겁니다. 애플은 그때를 노리는 거죠. 그때에도 애플은 아이폰을 만들고 있을 테고 여전히 잘 팔리고 있겠죠. 애플은 아이폰의 시장 점유율을 바탕으로 충분히 미래 AI 시장에서 역전이 이뤄질 수 있다고 보는 겁니다.

그렇기 때문에 애플은 고성능 모델을 만드는 경쟁에 돈을 쏟아부으면서까지 참여할 이유가 없는 거고요. 그저 아이폰 안에서 돌아가는 적정 수준의 모델만 개발하면 충분한 거겠죠. 만약 복잡한 기능을 써야 한다면? 어느 때에는 오픈AI와 손 잡고, 또 어느 때에는 구글과 손 잡아서 프런티어 모델을 쓰면 되는 겁니다.

그래서 애플이 현재 집중하고 있는 R&D 영역은 AI 모델 경량화입니다. 손안에 있는 스마트폰 안에서 돌아갈 수 있도록 모델의 크기는 줄어들지만 성능은 뛰어난 모델을 개발할 수 있는 기술에 집중하고 있어요. 실제로 애플이 최근 AI 모델 압축 스타트업과 협상에 나선다는 보도가 있기도 했습니다.

주인공은 미국 칼텍 연구진이 창업한 프리즘ML이라는 기업입니다. 프리즘ML에서는 모델을 극단적으로 압축해서 스마트폰에서도 고성능 AI를 구동할 수 있는 기술을 개발했다고 홍보하고 있어요.

원본이 되는 알리바바의 Qwen3.6 모델의 용량은 54기가, 벤치마크 평균은 85점입니다. 여기서 노트북 용으로 압축한 모델은 용량이 5.9기가로 줄어들고 벤치마크 점수는 80.5점입니다. 스마트폰 용으로 더 압축한 모델을 보면 용량은 기존 대비 14분의 1인데 점수는 76점으로 얼마 안 떨어졌죠. 물론 소비자가 만족할 수준의 성능을 발휘하기 위해선 시간이 더 필요하긴 할 겁니다. 그때까지 애플은 든든한 하드웨어를 손에 쥐고 묵묵히 걸어 나가겠죠.

다만 그렇다고 이 영역에 경쟁자가 없는 건 아닙니다. 오픈AI는 본격적으로 AI 기기 시장에 뛰어들었고요. 엔비디아 역시 RTX 스파크를 내세우고 AI PC 시장에 플레이어로 나서고 있으니까요.

온디바이스 AI라는 방향성, 모델 경량화 기술에 대한 투자, 그리고 아이폰이라는 압도적인 하드웨어 기반까지. 이 세 가지를 보면 애플의 지금 상황이 단순히 반사이익을 누리고 있다고만 보기는 어렵습니다. 나름의 방식으로 착실히 AI 시대를 준비하고 있다는 해석도 충분히 가능하죠. 물론 다른 기업들도 AI 하드웨어 시장에 본격적으로 뛰어들고 있는 만큼 더 지켜볼 필요도 있고요. 과연 애플이 AI 시대의 진짜 승자가 될 수 있을까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- Here's Why Apple CEO Tim Cook Says Prices Will Have to Increase | WSJ video

- A Conversation with Sam and Jony | OpenAI YouTube

- Yigal Rosen, Ph.D. | LinkedIn Chang L. | LinkedIn

- 미국 캘리포니아 북부연방지방법원, Apple Inc. v. Liu et al. 소장

- Yahoo Finance Markets

- Macrotrends Stock Screener

- Hyperscaler capex is on trend to outpace their cash inflows by the end of 2026 | Epoch AI

- PrismML 공식 홈페이지

글

: 안혜민

디자인

: 안준석

인턴

: 신연성

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2년 안에 전 세계 기업 절반이 중국 인공지능(AI) 모델을 채택할 것이라는 전망이 나왔습니다.

미국이 주도해온 AI 기술 우위가 빠르게 흔들리면서 중국이 반도체와 AI 모델, AI 에이전트, 로봇을 아우르는 독자 생태계를 구축했다는 평가가 나옵니다.

단순히 저렴한 대안으로 여겨졌던 중국 AI가 최상위 프론티어 AI 경쟁에 뛰어든 데 이어 기업 도입까지 빠르게 확산하면서 글로벌 AI 주도권 경쟁이 새로운 국면에 접어들고 있다는 분석입니다.

9일 글로벌 시장조사기관 가트너의 '2026 중국 주요 AI 트렌드' 보고서에 따르면, 글로벌 기업들의 중국 AI 모델 채택률은 지난해 5%에 불과했으나 오는 2027년이면 50%로 급등할 것으로 전망됐습니다.

이는 기업들이 단일 AI 공급사 의존에서 벗어나 복수의 모델을 함께 활용하는 방향으로 시장이 재편되는 가운데 중국 AI가 성능과 비용 경쟁력을 동시에 끌어올리며 핵심 선택지로 부상하고 있음을 의미합니다.

올해 중국 스타트업 문샷AI가 공개한 '키미 K3'는 그 변화를 단적으로 보여주고 있습니다.

약 2조8천억개의 매개변수를 갖춘 이 오픈웨이트 모델은 각종 성능 평가에서 앤트로픽과 오픈AI의 최상위 모델 바로 뒤를 잇는 수준을 기록했습니다.

전문가들은 미·중 AI 기술 격차가 과거 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀진 것으로 분석합니다.

중국 AI가 더 이상 '가성비 모델'이 아니라 프론티어 AI 경쟁의 핵심 축으로 부상했다는 평가가 나오는 이유입니다.

중국 AI의 급부상 배경으로는 개별 모델의 성공을 넘어 칩과 AI 모델, 서비스, 로봇으로 이어지는 생태계 전반의 경쟁력이 꼽힙니다.

미국의 반도체 수출 규제와 첨단 AI 기술 통제 속에서도 독자 생태계 구축을 꾸준히 추진해온 결과라는 분석입니다.

출발점은 반도체입니다.

미국의 반도체 공급 제한이 오히려 중국의 자국 칩 개발을 앞당겼습니다.

화웨이는 수입 의존도가 높은 고대역폭메모리(HBM) 병목을 3D 첨단 패키징 기술로 우회하는 독자 경로 '타우 스케일링 법칙(Tau Scaling Law)'을 제시했고, 딥시크와 즈푸는 올해부터 화웨이 AI 칩 '어센드' 위에서 네이티브로 구동되는 체계를 갖췄습니다.

가트너는 2030년까지 중국 기업의 프라이빗 AI 인프라에서 자국산 AI 가속기 비중이 50%를 넘어설 것으로 내다봤습니다.

여기에 오픈웨이트 전략이 확산 속도를 더욱 끌어올리고 있습니다.

키미 K3를 비롯해 GLM-5, 딥시크 V4, 알리바바 큐웬 시리즈 등은 모델 가중치를 공개해 기업들이 자유롭게 내려받아 자사 서비스에 적용할 수 있도록 했습니다.

높은 활용성과 낮은 도입 장벽을 앞세워 기업 채택을 빠르게 확대하는 전략입니다.

모델 확산은 AI 에이전트 보급으로 이어지고 있습니다.

중국 정부는 2027년까지 AI 에이전트와 지능형 단말 보급률을 70% 이상으로 높이겠다는 목표를 제시했습니다.

중국 기업들도 단순한 실증 단계를 넘어 업무 전반에 AI 에이전트를 실제 투입하는 단계로 진입하고 있습니다.

생태계의 마지막 축은 로봇입니다.

중국은 자동차와 가전, 반도체 생산라인에 AI 기반 휴머노이드와 산업용 로봇을 투입하며 제조 자동화를 확대하고 있습니다.

AI가 디지털 서비스를 넘어 실물 산업으로 빠르게 확장되고 있는 것입니다.

가트너 조사에서도 중국 기업의 34%는 이른바 '피지컬 AI' 애플리케이션을 적극 검토하고 있다고 답했습니다.

이런 지각변동 속에서 한국 기업들의 고민도 깊어지고 있습니다.

가격 경쟁력을 앞세운 중국 AI 모델을 도입하면 데이터 보안과 지정학적 리스크가 뒤따르고, 이를 외면하면 비용 부담과 미국 AI 의존에 따른 수출 통제 위험을 감수해야 하는 상황입니다.

최근에는 미국과 중국이 모두 AI 기술 통제에 나서면서 특정 국가 기술에 대한 의존 자체가 새로운 리스크라는 점도 부각되고 있습니다.

지난달 미국의 미토스 수출 통제 이후 중국도 자국 AI 기술의 해외 유출을 막기 위한 대응에 착수했습니다.

중국 상무부는 알리바바와 바이트댄스, 즈푸 등 주요 AI 기업들과 AI 모델 학습용 핵심 데이터의 해외 이전을 제한하고 외국 이용자의 AI 모델 가중치 다운로드를 막는 방안을 협의 중인 것으로 알려졌습니다.

AI 업계 관계자는 "미국과 중국 모두 필요할 경우 언제든 기술 접근을 제한할 수 있다는 현실을 직시해야 한다"며 "독자적인 AI 생태계 확보가 무엇보다 중요하다"고 말했습니다.

중국이 칩부터 AI 모델, 서비스까지 자립형 생태계를 구축한 것처럼 한국도 외산 의존 구조를 넘어 AI 주권을 확보해야 한다는 목소리가 힘을 얻고 있습니다.

정부 역시 중국 AI의 빠른 추격세를 계기로 독자 AI 모델 개발을 넘어 세계 최고 수준의 프론티어 AI 확보 전략을 본격 검토하기 시작했습니다.

국회입법조사처는 최근 '이슈와 논점' 보고서에 "독자 AI 파운데이션 모델 확보를 넘어 AI 생태계 전반에 대한 주권적 통제력을 강화하는 방향으로 전략을 수정해야 한다"고 제언했습니다.

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국가대표 인공지능(AI)을 선발하는 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 프로젝트의 2차 단계평가가 막을 올립니다.

LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이 경쟁하며 이 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출합니다.

1차 단계평가에서 5개 팀 가운데 4개 팀이 살아남은 데 이어 이번에는 1개 팀이 탈락합니다.

이번 2차 평가는 모델의 기술적 완성도와 독자 개발 여부에 초점을 맞춘 1차 평가와 결이 다릅니다.

실제 업무를 처리하는 AI 에이전트 역량과 산업 현장 적용성, 개방성·생태계 확장성이 주요 평가 요소로 부상했습니다.

LG AI연구원은 '체급'과 성능으로 승부수를 던졌습니다.

2차 모델 'K-엑사원 2.0'은 매개변수 규모가 750B(7천500억개)로 1차 모델인 236B보다 3배 이상 커진 국내 최대 규모 모델입니다.

24개 벤치마크 평가지표 평균은 70.1점으로 1차 모델의 63.3점보다 10% 이상 높아졌고, 코딩·에이전틱 코딩 주요 지표 평균 성능은 30% 상승했습니다.

상업적 이용을 허용하는 라이선스 개방과 산업 특화 모델 확장도 병행합니다.

SK텔레콤은 산업 현장 적용성과 운영 효율에 방점을 찍었습니다.

688B(6천880억개) 매개변수의 'A.X K2'에는 긴 문맥에서 관련성 높은 정보만 골라 참조하는 자체 개발 SGA(Sparse Gated Attention) 구조가 적용됐습니다.

철강·자동차 부품 제조 현장과 국방, 신약 개발 등 여러 산업 분야에서 실증 사례를 넓히고 있습니다.

후속 모델은 조(兆) 단위 매개변수 규모로 확장해 글로벌 경쟁력을 높인다는 구상입니다.

업스테이지는 기업의 AI 도입 문턱을 낮추는 데 집중했습니다.

'솔라 오픈 2'는 전체 250B(2천500억개) 매개변수 가운데 실제 작동 때 150억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용했습니다.

최대 100만 토큰의 긴 문맥을 처리하면서도 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있어 비용 효율성을 강점으로 내세웁니다.

지난 2월 추가 선정돼 다른 팀보다 한 달 늦게 출발한 모티프테크놀로지스는 기술 독자성을 전면에 내세웠습니다.

314B(3천140억개) 매개변수의 '모티프 3'는 아키텍처 설계부터 구현까지 독자 개발한 모델입니다.

동급 중국 오픈소스 모델보다 전체·활성 매개변수 규모가 작은 구조에서도 비슷한 성능을 구현했다는 것이 회사 측 설명입니다.

AI 벤치마크 성능을 끌어올리는 해외 전문업체들이 국내 시장 공략을 강화하면서, 독파모 평가에서도 벤치마크 점수의 해석과 공정성이 관심사로 떠오르고 있습니다.

AI 업계에 따르면 애프터쿼리, 스케일AI, 머코 등 AI 학습 전문업체들은 모델이 취약한 작업을 분석하고 사후학습용 데이터를 제공하거나, 검증 가능한 보상을 통한 강화학습(RLVR)에 맞춘 데이터를 가공하는 사업을 합니다.

RLVR은 정답이 명확한 문제를 AI가 반복적으로 풀도록 해 성능을 높이는 방식입니다.

모델의 추론·코딩 성능을 빠르게 개선할 수 있지만, 특정 벤치마크에 맞춘 과도한 최적화 논란도 불러올 수 있습니다.

이번 2차 평가가 단순한 벤치마크 점수뿐 아니라 에이전트 업무 수행 능력과 산업 현장 적용성을 함께 평가하는 것도 이 같은 한계를 보완하려는 취지로 해석됩니다.

일반 국민이 국산 AI 모델을 직접 사용하고 평가하는 절차도 도입됩니다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 주민등록인구 통계를 바탕으로 성별·연령별 비율을 반영해 국민 평가단 200명을 선정했습니다.

평가단은 8일부터 11일까지 4개 팀의 독자 AI 모델을 직접 사용한 뒤 절대평가 방식으로 점수를 매깁니다.

평가 결과는 벤치마크·전문가 평가와 함께 2차 단계평가에 반영됩니다.

정부는 세부 평가 기준과 결과를 이달 중 공개할 계획입니다.

이번 평가는 한국형 초거대 AI의 기술 수준을 가리는 데 그치지 않습니다.

대규모 모델의 성능, 기업의 실제 도입 가능성, 국민이 체감하는 사용성 가운데 무엇이 다음 단계 진출의 결정적 기준이 될지 주목됩니다.

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▲ 샘 올트먼 오픈AI CEO

주요 인공지능(AI) 모델의 해킹 사고가 이어지는 상황에서 오픈AI가 보안 위험을 이유로 차세대 AI의 개발 속도를 늦추기로 했습니다.

오픈AI는 현지시간 7일, 최근 진행한 내부 평가 결과 차세대 모델 '아스트라'가 코딩·사이버 보안 분야에서 중대한 진전을 보여 자체 안전 기준상 최고 등급인 '위험'(Critical) 수준에 도달했을 가능성이 있다고 밝혔습니다.

'위험' 등급은 AI 모델이 인간의 개입 없이 강력한 보안을 갖춘 다수의 핵심 시스템에서 미공개(제로데이) 취약점을 식별해 공격을 수행할 수 있는 능력을 갖췄거나, 최종 목표만 제시한 상태에서 강력한 표적에 대한 사이버 공격 전략을 독자적으로 수립하고 실행할 수 있는 수준을 말합니다.

오픈AI는 아스트라에 대한 평가가 아직 완료되지 않았지만, 예비 평가 결과 성능이 매우 뛰어나 '위험' 등급 가능성을 배제할 수 없는 상황이라고 설명했습니다.

아스트라에 앞서 출시됐던 'GPT-5.6 솔' 등 기존 모델은 '위험' 등급보다는 안전한 '높음'(High) 등급을 받았습니다.

오픈AI는 아스트라의 보안 위험이 큰 것으로 평가되자 이 모델과 관련해 강화한 보안 기준을 충족하지 못하는 내부 활동을 일시 중단하기로 결정했습니다.

오픈AI는 미 행정부에도 아스트라 출시를 연기하겠다는 계획을 통보했다고 미 온라인 매체 악시오스가 백악관 관계자를 인용해 보도했습니다.

오픈AI의 GPT-5.6 솔을 비롯한 일부 AI 모델이 인간의 통제를 벗어나 외부 기관인 '허깅페이스'를 해킹한 사실이 지난달 드러난 이후 AI발 사이버 보안 우려가 커지고 있습니다.

오픈AI 외에도 앤트로픽의 클로드, 메타의 뮤즈 스파크, 중국 문샷AI의 키미 등 AI 모델이 인간의 명시적인 지시가 없었는데도 격리 환경을 벗어나 외부 기관에 접속하거나, 사이버 공격을 가한 사례가 최근 잇따라 확인됐습니다.

다만 오픈AI는 아스트라가 허깅페이스 해킹 사건과는 무관하다고 해명했습니다.

(사진=AP, 연합뉴스)

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오픈AI가 챗GPT 무료 이용자에게도 최신 인공지능(AI) 모델을 무제한 제공합니다.

오픈AI는 현지시간 7일 최신 GPT-5.6의 경량 세부 모델인 '루나'와의 텍스트 대화를 다음 주부터 무료 이용자와 저가형 '고'(Go) 요금제 이용자에게 제한 없이 제공한다고 밝혔습니다.

GPT-5.6은 '솔', '테라', '루나' 등 세 가지 세부 모델로 나뉘는데 루나는 이 중에서 성능은 낮지만 가장 빠른 모델입니다.

그럼에도 루나는 AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스가 매긴 지능 지표에서 구글의 최신 경량 모델 '제미나이3.6 플래시'와 같고, 앤트로픽의 '클로드 하이쿠 4.5'보다는 높다는 평가를 받는 준수한 모델입니다.

또 질문할 때 추론 시간을 길게 설정할 수 있도록 하기 위한 '싱크'(Think) 버튼을 추가해 난도가 높은 질문에 이용할 수 있도록 했습니다.

다만 무제한 대화는 텍스트로만 가능하고 파일 업로드, 이미지 생성, 음성 대화 등은 한도가 제한됩니다.

오픈AI는 월 20달러 이상 유료 요금제인 플러스·프로 가입자들을 위해 최고급 '솔' 모델도 군더더기 없이 명확한 답변을 제시하고, 숫자·날짜·출처 등 사실관계 신뢰성을 대폭 높이는 방향으로 개선했다고 밝혔습니다.

오픈AI는 GPT-5.6 루나 모델의 무제한 제공에 대해 "풍요로운 지능을 향한 구체적인 조치"라며 "범용인공지능(AGI)이 인류 전체에 이익이 되도록 하는 것이 우리의 사명"이라고 강조했습니다.

이번 조치는 챗GPT 주간활성이용자(WAU) 수가 10억 명을 넘긴 시점에 이뤄졌습니다.

기업 고객 확대에 우선 주력해온 라이벌 앤트로픽과 달리 오픈AI는 개인 고객을 먼저 확보하고 이를 기반으로 기업 시장으로 확장하려는 정책을 벌여오고 있습니다.

이에 따라 이미 선점한 개인 고객 시장의 지배력을 수성하려는 의지를 내보인 것으로 풀이됩니다.

또 오픈AI가 주요 AI 챗봇 개발사 가운데 가장 먼저 광고를 도입했다는 점으로 미뤄보면 광고 매출을 높여 안정적인 수익 기반을 마련하려는 의도도 있는 것으로 평가됩니다.

그밖에 무제한 AI 채팅 기능은 중국산 저가 개방형(오픈소스) AI 모델의 추격을 방어하는 데도 효과를 발휘할 것으로 관측됩니다.

실제로 오픈AI는 지난달 말 개발자용 응용프로그램인터페이스(API) 이용 요금도 20∼80% 낮추는 등 AI 모델 가격 인하 경쟁에 뛰어들었습니다.

(사진=연합뉴스)

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▲ 도쿄항의 컨테이너선 (자료화면)

올해 상반기 인공지능(AI) 반도체 수출에 힘입어 한국과 타이완의 수출액이 처음으로 일본을 제친 것으로 나타났습니다.

7일 니혼게이자이신문(닛케이)은 한국·일본·타이완의 무역 통계와 일본무역진흥기구(JETRO) 및 유엔 무역 통계 데이터베이스를 분석해 이같이 보도했습니다.

올해 상반기 한국의 수출액은 4천963억 달러(702조 7천억 원), 타이완은 4천166억 달러(590조 원)로 각각 전년 같은 기간보다 50% 이상 증가했습니다.

반면 같은 기간 일본의 수출액은 3천844억 달러(544조 원)로, 약 10% 정도 늘어나는 데 그치며 한국과 타이완에 뒤처졌습니다.

그 배경에는 AI 반도체 수요의 폭발적인 확대가 있는 것으로 분석됐습니다.

첨단 반도체를 생산하는 한국의 삼성전자와 SK하이닉스, 타이완의 TSMC가 수출 증가를 견인했다는 것입니다.

올해 상반기 집적회로 수출액은 한국이 1천490억 달러(211조 원), 타이완이 1천332억 달러(189조 원)에 달했고, 집적회로 수출이 각국 수출에서 차지하는 비중은 한국과 타이완 모두 30% 정도였습니다.

특히 한국은 올해 상반기 집적회로 수출액만으로도 작년 연간 실적을 넘어섰습니다.

반면 일본의 집적회로 수출액은 상반기 212억 달러(30조 원)에 불과했고, 전체 수출에서 차지하는 비중도 5% 정도였습니다.

일본은 대신 반도체 제조 장비와 소재 분야에서 경쟁력이 있으며 세계 시장 점유율이 높습니다.

상반기에 일본의 반도체 제조 장비 수출액은 150억 달러(21조 원)로, 한국(52억 달러, 7조 원)·타이완(35억 달러·5조 원) 보다 많았습니다.

다만, 반도체 제조 장비 수출만으로는 부가가치가 높고 전 세계적으로 수요가 높은 최종제품 첨단 반도체를 제조하는 한국·타이완과의 격차를 좁히지 못했습니다.

최근 엔화가 약세를 보이면서 달러로 환산된 일본의 수출액이 줄어든 측면도 있는 것으로 분석됩니다.

그러나 한국 원화나 타이완 달러도 미국 달러에 비해 약세를 보이고 있어 환율만으로는 한국·타이완과 일본의 수출액 격차를 설명할 수는 없다고 닛케이는 설명했습니다.

AI 반도체 호황 때문에 발생한 특수 상황이라고 단정할 수 없다는 지적도 나옵니다.

일본의 수출물량지수(가격 변동의 영향을 제외하고 수출품의 수량 변화를 나타내는 지수)는 2008년 글로벌 금융위기 전에 정점을 찍은 뒤 최근 몇 년간 보합세를 보였습니다.

닛케이는 "거대 기술 기업들이 운명을 걸고 첨단 AI 개발에서 경쟁하는 시류를 붙잡은 한국과 타이완은 큰 성과를 거뒀다"며 "디지털 시대에 맞는 신성장 모델을 그리지 못한다면 일본은 제조업이든 서비스업이든 더욱 뒤처질 수 있다"고 지적했습니다.

(사진=AP, 연합뉴스)

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▶ 영상 시청

<앵커>

중국은 이미 대규모 공습 훈련에 AI를 도입했습니다. 미국이 AI를 전쟁에 활용해 논란이 되는 상황에서, 중국 역시 AI의 군사적 활용에 속도를 내고 있는 건데, 미중 간 AI 패권 경쟁이 이제 전장으로까지 확대되는 양상입니다.

베이징 한상우 특파원입니다.

<기자>

활주로를 박차고 이륙한 전투기들이 지상 목표물과 시설들을 정밀 타격합니다.

통제실에서는 타격 상황을 실시간 영상으로 확인합니다.

중국 공군의 전투기와 수송기, 공중급유기 등이 대거 동원된 공습 훈련입니다.

지난 일요일 중국 관영 CCTV가 방송한 이 영상에서, 중국 군은 AI 기술, 즉 '지능형 공격 계획 시스템'을 활용해 훈련했다고 밝혔습니다.

[덩젠핑/중국 공군 대령 : 수백 개의 전술 부대가 이 시스템의 계획과 합동 공격에 의존해 완벽한 타이밍을 맞추고, 적을 섬멸하는 데 성공했습니다. 소프트웨어가 장비를 정의하고, 작전을 정의하고, 전장을 정의하는 겁니다.]

AI 시스템이 목표물의 우선순위를 정하고, 비행 편대와 부대 특성에 맞는 임무를 부여했다고 중국 군은 설명했습니다.

지난 2월 28일 이란 전쟁 개전 당시 미군이 AI 시스템을 활용해 공습 작전을 벌인 것과 유사한 훈련입니다.

당시 미국은 팔린티어의 AI 시스템으로 타격 목표들을 정확히 식별하고, 타격 효과와 예상 반격 차단 등을 분석한 걸로 알려졌습니다.

AI 기업 앤트로픽이 전쟁 수행에 자사의 AI 기술 활용을 반대하는 등 인공지능이 결정하는 군사 작전의 위험성 논란도 뜨거운데, 미국에 이어 중국까지 본격적으로 전쟁에 AI를 활용하기 시작한 겁니다.

시진핑 중국 국가 주석은 지난주 군을 향해 "AI 시스템의 군사 적용을 강화하고, 네트워크 정보 시스템 개발을 통해 지능형 군사 시스템을 구축해야 한다."고 강조하기도 했습니다.

AI와 반도체 기술 등 첨단 산업에서 전략적 경쟁을 벌이는 미국과 중국이 AI를 활용한 군사 분야로까지 경쟁 영역을 확장하고 있습니다.

(영상취재 : 최덕현, 영상편집 : 박춘배)

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▶ 영상 시청

최근 중국 AI 기업 즈푸AI의 'GLM-5.2'와 문샷AI의 '키미 K3'가 뛰어난 성능으로 주목받고 있는 가운데, 두 서비스 모두 개인정보 보호 기능이 글로벌 주요 AI 서비스보다 미흡하다는 지적이 제기됐습니다.

즈푸AI와 문샷AI의 개인정보 처리방침을 챗GPT와 클로드 등 다른 주요 AI 서비스와 비교한 결과, 이용자 데이터의 AI 학습 활용을 거부하는 '옵트아웃' 기능에서 가장 큰 차이를 보였습니다.

챗GPT와 클로드는 서비스 설정에서 대화 내용을 모델 학습에 활용하지 않도록 직접 끌 수 있습니다.

반면 즈푸AI와 키미는 서비스 안에 별도 설정을 제공하지 않고, 모델 학습에 데이터를 사용하지 말아 달라는 요청을 이메일로 개별 접수하도록 안내하고 있습니다.

이용자가 자신의 데이터를 학습에 활용하지 못하도록 거부하는 절차를 상대적으로 번거롭게 만든 겁니다.

또 키미는 개인정보 처리방침에서 이용자가 텍스트나 이미지를 복사할 때 생성되는 '클립보드 데이터'를 수집할 수 있다고 명시하고 있습니다.

클립보드에는 비밀번호나 계좌번호, 인증번호 등 민감한 정보가 일시적으로 저장될 수 있는 만큼, 이런 중국 AI 기업들의 관련 데이터 수집을 주의해서 볼 필요가 있다는 전문가 지적이 나옵니다.

즈푸AI와 문샷AI 모두 중국 기업인 만큼, 중국 법률에 따라 정부의 요청이 있을 경우 이용자 데이터가 중국 정부에 제공될 가능성도 있습니다.

업계에서는 지난해 딥시크를 둘러싸고 각국 정부와 기업들이 보안 문제를 이유로 사용을 제한했던 사례처럼, 생성형 AI 경쟁에서 앞으로는 성능뿐 아니라 개인정보 보호와 보안 체계도 중요한 경쟁력이 될 것으로 보고 있습니다.

(취재 : 김민정, 영상편집 : 이유진, 디자인 : 육도현, 제작 : 디지털뉴스부)

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▲ 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 3일 오전 전남광주 광산구 국립광주과학관에서 열린 모두의 AI 성장사다리 프로젝트 출범식에서 기념사를 하고 있다.

AI를 처음 접하는 국민부터 서비스 개발·창업을 꿈꾸는 이들까지, 배움에서 실증까지 단계별로 이어주는 전 국민 AI 성장 인프라가 닻을 올렸습니다.

과학기술정보통신부는 오늘 국립광주과학관에서 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 출범식을 열고, '모두의 AI 배움터·모두의 AI 실험실 ·모두의 AI 라운지'의 통합 개소를 선포했습니다.

'모두의 AI 성장사다리 프로젝트'는 그간 개별적으로 운영되던 AI 교육·개발·실증 인프라를 하나로 엮어 '배우고→개발하고→스케일업'하는 단계별 성장체계를 구축하기 위해 마련됐습니다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국민이 AI를 한글처럼 배우고, 이를 기반으로 잘 활용해야 하는 시대가 왔다"며 "모두의 AI 성장사다리는 누구나 AI를 잘 이용하고 모두가 혜택을 누릴 수 있는 AI 기본 사회를 만들어가는 첫걸음이 될 것"이라고 말했습니다.

'모두의 AI 배움터'는 공공·민간의 AI 교육 콘텐츠를 연계·제공하는 온라인 AI 교육 포털입니다.

초·중·고교생부터 대학생, 청년, 일반 국민까지 누구나 이용할 수 있으며, 생성형 AI 기반 챗봇 검색을 통해 사용자별 관심 분야와 학습 수준에 맞는 맞춤형 교육 과정을 추천합니다.

현재 EBS이, 스쿨AI, K-MOOC, STEP, AI·디지털배움터, 소상공인지식배움터 등 정부 운영 교육 플랫폼이 연계돼 있으며, 8월부터 민간 플랫폼으로 연계 범위를 단계적으로 확대하고 학습 이력 관리·맞춤형 큐레이션 등 개인화 서비스도 강화할 예정입니다.

'모두의 AI 실험실'은 비용이나 기술적 장벽 없이 AI 서비스를 직접 개발할 수 있는 온라인 플랫폼입니다.

아이디어 제안에서 개발 인프라 제공, 성과 공유, 창업 연계까지 전 주기를 원스톱으로 지원합니다.

이용자에게는 자연어 기반 바이브코딩 환경과 생성형 AI 모델 구독용 토큰, 민간 클라우드, AI 개발지원도구가 제공됩니다.

공공·민간 데이터 9만 9천 건, API 1만 3천 건도 활용할 수 있으며, 전문기술지원센터를 통한 개발 컨설팅도 운영됩니다.

정부는 우선 연말까지 선착순 3만 명을 대상으로 인당 4만 원 상당의 AI 토큰을 무상 지원합니다.

'모두의 AI 라운지'는 현장에서 AI 서비스를 직접 만들고 실증해 보는 오프라인 거점입니다.

올해 수도권·강원·충청 ·경상·전라·제주 등 5개 권역에 구축되며, 'AI셰르파(전문가)'의 밀착 코칭을 통해 초보자도 AI 서비스를 개발할 수 있도록 돕습니다.

실험실과 라운지에서 발굴된 우수 개발팀에게는 법률·마케팅·기술 분야 초기 창업 컨설팅과 사업화 지원을 통해 청년 창업으로 이어질 수 있도록 집중 지원할 방침입니다.

체험 토큰과 별도로 사업화 가능성이 있는 팀을 위한 집중 토큰 지원도 운영됩니다.

공모를 통해 선정된 200팀에게는 팀당 100만 원에서 최대 300만 원 상당의 토큰이 지원되며, 우수 프로젝트는 사업화 연계까지 추진됩니다.

오늘 출범식에는 배경훈 부총리를 비롯해 전남광주통합특별시 정준호·임문영·조인철 국회의원과 고광완 안전민생부시장, 김형철 한국지능정보사회진흥원장, 정우성 한국과학창의재단 이사장 등이 참석했으며, 지역 학생·청년들도 자리를 함께했습니다.

배 부총리가 AI 개발에 필요한 토큰 등 핵심 자원을 청년 대표에게 지원한다는 의미로 컴퓨터 회로 형태를 형상화한 상징물을 전달하는 'AI 개발 자원 전달식'도 진행됐습니다.

AI 사관학교에서 취업을 준비 중인 청년이 국민대표로 자원을 전달받았습니다.

배경훈 부총리는 "AI 활용 역량은 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본 역량이자 국가 경쟁력의 핵심"이라며 "배움에서 개발, 현장 실증과 가치 창출로 이어지는 선순환 인프라를 확고히 구축하겠다"고 강조했습니다.

이어 "AI의 혜택이 특정 계층이나 지역에 머물지 않고 국민 모두에게 도달할 수 있도록 '모두를 위한 AI' 기반을 촘촘히 마련해 나가겠다"고 말했습니다.

(사진=연합뉴스)

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⚡ 스프 핵심요약

삼성전자와 SK하이닉스가 사상 최대 실적을 기록하고도 주가가 급락하는 현상은 반도체 기업에 편중된 국내 증시 구조와 단일 종목 레버리지 ETF로 인한 기계적 매도 압력 때문으로 해석할 수 있습니다.

한편 코스피의 변동성을 보여주는 V-KOSPI 지수가 2008년 금융위기 수준까지 급등하며 미국 증시와는 차별화된 흐름을 보이고 있습니다.

중국의 문샷 AI가 고성능 AI 모델 K3를 공개하며 반도체 시장에 불확실성을 더했으나, 오히려 AI 모델 효율성 증대로 인한 데이터 센터 수요 확장은 장기적으로 반도체 기업에 호재가 될 수 있다는 견해도 있습니다.

7월은 국내외 주요 기업들의 2분기 실적 발표가 연달아 이어지는 시즌입니다. 그런데 이게 참 신기합니다. 실적은 '역대급'을 찍고 있는데, 시장은 그렇게 흘러가질 않으니까요. 오를 때는 찔끔 오르고, 내려갈 때는 우르르 내려가고. 그중에서도 국장의 변동성은 특히 심해서 투자자들의 스트레스가 이만저만이 아닌 상황이죠. 오늘 오그랲에서는 주요 반도체 기업들의 실적과 요즘 시장 변동성 이야기를 다양한 데이터와 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

우주 최강 실적 찍었는데... 주가는 왜?

7월 29일 SK하이닉스의 2분기 실적이 발표됐습니다. 증권가에서는 SK하이닉스의 영업이익을 64조 원 정도로 추정했는데요. 결과는 60.5조 원으로 나왔습니다. 영업이익 숫자도 대단하지만 특히 주목할만한 건 영업이익률입니다. 영업이익률은 매출액 대비 영업이익이 어느 정도인지를 나타내는 지표인데요. 회사의 근본적인 수익성과 운영 효율성을 볼 수 있는 핵심 지표 중 하나입니다. 1분기에 SK하이닉스의 영업이익률은 무려 71.5%. 이번에는 그걸 뛰어넘어 76.3%를 찍어 버린 겁니다.

사상 최고치를 기록했지만 주식 시장은 역대급 폭락을 기록했습니다. 하이닉스는 10% 가까이 떨어졌고, 삼성전자도 5% 넘게 하락했죠. 코스피는 연이틀 폭락에 6,000선 밑으로 하락했고 5,663포인트로 마감했습니다. 엄청난 급락이긴 하지만 사실 이런 시장 흐름이 낯선 일은 아닙니다. 왜냐하면 우리는 이미 지난 삼성전자 2분기 실적발표 때 실적과는 달리 가는 시장을 경험했기 때문이죠.

지난 7월 7일, 삼성전자가 발표한 2분기 영업이익은 무려 89.4조 원이었습니다. 세계에서 돈 제일 잘 버는 기업을 물으면 엔비디아, 구글, 애플이 아니라 바로 우리나라의 삼성전자였죠. 이 수치가 얼마나 대단한 건지 그래프를 통해 살펴보도록 하겠습니다.

세계 민간 기업들 중 분기 영업실적이 가장 높았던 기업은 엔비디아였습니다. 지난 2~4월 분기에 엔비디아의 영업이익은 535억 달러로 우리 돈 약 81.9조 원이었죠. 그 기록을 지난 2분기에 삼성전자가 깨버리고 전 세계 1등이 되어버린 겁니다.

당연히 이번 기록은 삼성전자 역사상 가장 압도적인 영업이익 수치입니다. '마누라, 자식 빼고 다 바꾸라'는 이건희 회장의 신경영 선언이 있었던 1993년 이래로 현재까지 삼성전자의 영업이익을 그래프로 나타내봤습니다.

2026년 1분기 57.2조, 2분기 89.4조를 얹어보면? 이렇게 말도 안되는 그래프가 그려지게 됩니다.

이런 실적을 찍었는데도 불구하고 당시 삼성전자 주가는 한 때 10% 가까이 급락하기도 하면서 가격이 쭉쭉 빠졌고, 결국 6.9% 하락으로 마감했습니다. 하락세는 삼성전자뿐 아니라 SK하이닉스도 마찬가지였고, 코스피는 매매를 일시 중단하는 서킷 브레이커까지 발동되었어요.

사실 깜짝 실적에도 주가가 하락하는 건 국장에서만 관찰되는 게 아닙니다. 지난 7월 16일에는 TSMC의 2분기 실적 발표가 있었는데요, 영업이익은 7,666억 대만달러로 우리 돈 35조 3,000억 원을 기록했습니다. 전년 동기 대비 65.4% 늘어났지만 TSMC 주가는 다르게 흘러갔죠.

실적이 발표된 당일에는 그래도 1%대 상승 마감하면서 그래도 선방했다고 볼 수 있습니다. 문제는 다음날입니다. 이튿날엔 TSMC 주가가 7% 넘게 하락해 버렸어요.

누군가 변동성을 묻거든 국장을 보게 하라

반도체 기업들의 실적이 이렇게 말도 안 되게 나와도 시장이 흔들리는 상황이 지속되자 많은 사람들이 힘들어하고 있습니다. 파이낸셜타임스의 분석을 보면 최근 미국의 필라델피아 반도체 지수의 일간 변동성이 S&P500대비 무려 4.9배라고 하더라고요. 이 수치는 과거 2000년 닷컴 버블 붕괴 직후 기록한 4.2배보다도 더 높은 겁니다.

미장도 미장인데, '변동성' 하면 국장을 빼고 말할 수가 없을 겁니다. 사실 코스피의 상승세가 너무나도 단기간에 이뤄진 터라 어쩌면 조정기라고 볼 수도 있겠지만요. 우리가 원래 알고 있던 코스피는 박스권에 갇혀 지지부진한 녀석이었습니다. 2007년 7월 24일에 2,000 포인트를 넘겼던 코스피가 3,000을 돌파하는 데에는 무려 14년이 걸렸습니다. 하지만 2025년 10월 27일, 4년 만에 4,000을 넘기고 나서는 속도를 주체하지 못한 듯 급상승을 했죠. 2026년 1월에 5,000을 넘고 2월엔 6,000을 돌파하고 5월에 7,000, 8,000선을 연달아 넘더니 6월엔 9,000선을 넘겨버렸어요.

9,000 포인트 돌파 이후에는 변동성이 엄청나게 극대화되고 있습니다. 프로그램 매매를 일시적으로 차단하는 사이드카가 일상이 될 정도로 말이죠. 얼마나 빈번하게 사이드카가 발동되었는지 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

연도별로 코스피 사이드카 발동 현황(2026년은 7월 23일 기준)을 나타내보면 2008년 금융위기 시절과 올해가 압도적으로 높습니다. 2008년과 2026년만 따로 그려보면 이렇게 됩니다. 2008년엔 그래도 10월과 11월에 집중된 모습이지만, 올해는 2월부터 6개월 연속으로 사이드카가 끊이질 않고 있는 게 확인됩니다.

최근 국장의 변동성이 유독 심한 것도 심한 거지만 주목할만한 지점은 이 출렁임이 미국의 영향보다는 국내 영향이 더 크다는 부분입니다. 통상 지정학적 리스크에 따른 변동성이나 인플레이션 충격 국면에서는 우리가 미국 시장의 영향을 받지 않을 수가 없습니다. 그런데 최근 흐름을 보면 미국의 흐름과 우리나라의 흐름이 다르게 가고 있어요.

코스피 대형주의 흐름을 확인할 수 있는 대표적인 지수인 '코스피200'이 있습니다. 이름 그대로 코스피 상장 종목 가운데 시가총액과 거래량이 우수한 종목 200개의 시총을 묶어 지수화한 지표죠. 이 코스피200의 변동성을 보여주는 V-KOSPI라는 지표가 따로 있습니다. 숫자가 크면 클수록 코스피 200이 크게 움직일 가능성이 있다는 의미죠.

미국도 마찬가지로 S&P500의 변동성을 나타내는 VIX라는 지표가 있습니다. 두 지표를 한 번 비교해 보겠습니다.

그래프를 보면 알겠지만 두 지수의 흐름은 매우 유사합니다. 하지만 2026년을 보면 어떨까요? 미국의 VIX는 가라앉고 있지만, 우리나라의 V-KOSPI는 이렇게 급등하고 있습니다. 최근 V-KOSPI는 2008년 금융위기 수준까지 올라와 있어요.

도대체 왜 이렇게 차이가 나는 걸까요? 그 이유를 알기 위해선 코스피200과 S&P500를 이루는 기업들의 구성을 볼 필요가 있습니다.

먼저 미국의 S&P500에 포함되는 기업들의 시가총액을 가지고 그려본 그래프입니다.

다음은 우리나라의 코스피200으로 그려본 그래프고요.

딱 차이가 나죠? S&P500에서 반도체 기업들의 비중은 전체의 약 18% 정도밖에 되질 않습니다. 반도체 기업 주가가 출렁여도 다른 업종이 변동성을 상쇄할 수 있으니 괜찮은 겁니다. 반면 우리나라는 삼성전자와 SK하이닉스가 전체의 50%를 웃도는 구조다 보니 소수 종목의 충격이 시장 전체로 퍼질 수밖에 없는 거고요.

이렇게 반도체 종목에 의존성이 큰데 여기에 더해 단일종목 레버리지 ETF까지 출시해 버리니 변동성이 더 커질 수밖에 없다는 지적도 나오고 있어요. 사실 단일종목 레버리지가 그냥 뚝딱하고 나온 건 아닙니다.

작년부터 홍콩에서는 우리나라 주식으로 단일종목 레버리지 ETF 상품이 만들어졌고, 여기에 투자하려는 국내 투자자들이 많아지니 그럴 바에는 국내에 해당 상품을 만들겠다는 거였으니까요. 하지만 이렇게나 자금이 몰리고 투기 거래를 유발할 줄은 몰랐던 겁니다.

5월 27일에 단일종목 레버리지 ETF가 상장되고 그날 전체 시가총액이 약 4.4조 원이었는데, 2달도 안된 7월 15일엔 그 규모가 11.9조 원으로 급증했어요. ETF 운용사 입장에서는 매일 2배의 수익률을 맞추기 위해 장 마감 전후로 보유한 주식 규모를 조정해야 합니다. 그러면 당연히 본주에도 추가적인 가격 변동 압력을 줄 수밖에 없게 되죠. 단일종목 레버리지 ETF라는 꼬리가 도리어 몸통인 본주 가격에 영향을 주는 '왝더독' 현상이 발생한 겁니다.

골드만삭스는 코스피 급락에 이 단일종목 ETF의 기계적 매도가 영향을 주었다고 분석하고 있습니다. 국내에서 최초로 ETF를 도입해서 '한국 ETF의 아버지'로 불리는 한국투자신탁운용의 배재규 대표도 SNS에 관련 글을 올렸어요. 자신이 몸담은 회사에서 판매하는 ETF임에도 투자하지 말라고 경고에 나선 거죠.이찬진 금융감독원장도 지난 6월에 열린 기자간담회에서 해당 ETF 도입이 급했다며 후회한다는 발언도 했습니다.

일단 당국은 시장 부작용을 줄일 수 있는 방안을 마련하고 있습니다. 8월부터는 단일종목 레버리지 ETF 매매 시 기본 예탁금 요건을 현금 3,000만 원으로 상향했고요, 또 11월부터는 최소 20주씩 거래할 수 있도록 했죠. 물론 일각에서는 이 정도로는 부족하고 아예 상장폐지 해야 한다는 얘기도 나오지만, 정부는 일단 당장은 어렵다는 입장입니다.

김용범 정책실장(KBS 일요진단 라이브, 2026.07.19) "상장 폐지는 사실 생각하기는 어렵습니다. 도입된 상품이고 이미 거기에 투자자들이 이제 투자를 하고 있고 거 기 그 상품이 지금 10조 이상 형성돼 있는데 만약에 상장 폐지를 하게 되면 그 자체가 또 시장에 엄청난 충격을 주죠."

아직 한 발 남았다? 딥시크에 이어 문샷 쇼크 닥친 반도체

이런 상황에서 지난 7월 16일 중국의 문샷AI가 자신들의 언어모델 키미의 신규 버전 K-3를 공개했습니다. 많은 사람들의 이목을 집중시키기 위해 상하이에서 열린 2026 세계인공지능대회 직전에 공개해 버렸죠. K-3 모델의 파라미터는 무려 2.8조 개로 오픈웨이트 모델 가운데 가장 큰 모델입니다. 직전 모델 K-2가 1조 개였는데 거의 3배 가까이 커져버린 겁니다.

참고로 오픈웨이트 모델은 오픈소스 모델과는 약간 다른 녀석입니다. 오픈소스 모델은 AI의 소스코드와 학습 데이터까지 완벽하게 공개된 형태를 말하고요. 오픈웨이트 모델은 웨이트, 즉 가중치만 공개하고 데이터와 코드는 비공개한 모델을 의미하죠.

그런데 이번 K-3에 사람들이 열광한 이유는 성능이 어마무시했기 때문입니다.

주요 모델들의 금융 분야와 코딩 분야의 성능을 비교해봤습니다. 금융 분야에서 K-3 모델은 미국의 최상위 모델인 앤트로픽의 페이블 5와 오픈AI의 GPT-5.6 Sol을 이겨버렸어요. 코딩 부문의 성능은 두 모델보다 성능이 높진 않았지만 이렇게 비등비등했고요. 일부 코딩 벤치마크, 이를테면 프런트엔드 코드 생성 벤치마크에서는 K-3가 두 모델을 이기는 성적을 받기도 했습니다.

좋은 성능을 가진 모델이 공개되자 많은 사람들이 폭발적으로 사용하기 시작했어요. 너무 많은 사람들이 몰리자 문샷AI에서는 공개 3일 만에 신규 가입자를 일시 중단하기도 했죠.

근데 이 모델이 무료 모델이 아닙니다. 출력 100만 토큰당 15달러거든요. 중국 모델 가운데 가장 비싼 모델이죠. 지푸AI의 GLM-5.2가 4.4달러이고 딥시크 V4가 평시에 0.87달러니까 꽤나 차이가 많이 나요. 물론 미국의 경쟁 모델들과 비교하면 압도적으로 저렴한 게 사실입니다.

페이블 5가 50달러이고, GPT-5.6 Sol이 30달러니까요.

물론 가중치 파일을 받아서 셀프 호스팅을 해서 무료로 쓸 수는 있겠지만 2.8조 파라미터가 되는 모델을 돌리는 인프라를 생각하면 실제 운용은 어려울 겁니다.

여하튼 가뜩이나 변동성이 심했던 AI 반도체 시장에 중국발 문샷 쇼크가 터지면서 주식시장은 한 번 더 충격을 받았습니다. 투자자 입장에선 중국의 저렴한 모델이 성능도 미국 모델에 뒤지지 않으니까 미국 빅테크의 투자가 의미가 있는지 고민이 들 수밖에 없어요. 인프라 투자로 벌려놓은 격차가 지속가능한지 의구심이 생기고, 당연히 인프라에 들어갈 반도체 기업들도 영향을 받을 수밖에 없겠죠. K-3 모델이 공개된 다음 날, 미국 반도체 기업들의 주가는 일제히 하락했습니다. 필라델피아 반도체 지수는 그 주에 12.5%나 하락하면서 15개월 만에 최악의 주간 성적을 기록하고 말았죠.

하지만 정말 K-3의 발표가 반도체 기업들에게 부정적인 영향을 주는 게 맞을까요? 전문가들은 이러한 우려가 기우에 그칠 거라 얘기합니다. 오히려 이렇게 효율성이 좋은 AI 모델들이 출시되면 출시될수록 반도체 기업 입장에선 나쁠 게 없다는 얘기까지 나오죠.

왜냐하면 효율이 좋고 싼 모델이 나오면 더 많은 기업들이 AI 도입에 가속도를 내게 될 거니까요. 사람들도 더 많이 사용하게 되고요. 그러면 추론 연산을 할 AI 데이터센터가 더 많이 필요해질 수밖에 없는 거죠. 당연히 AI 데이터센터에 들어갈 반도체를 만드는 기업들에게는 호재일 수밖에 없다는 겁니다.

일각에서는 과거 있었던 딥시크 쇼크의 재림 아니냐는 얘기도 했지만, 이게 또 약간은 다릅니다. 이번 K-3 모델은 효율은 높였지만 파라미터가 2.8조 개나 됩니다. 이 파라미터를 모두 메모리에 저장해야 하는 모델이다 보니 이전보다 더 많은 메모리가 필요해요. 참고로 딥시크 쇼크를 줬던 딥시크 R1 모델의 파라미터는 6,710억 개 정도밖에 되질 않죠.

다만, 그렇다고 해서 시장이 이러한 수요를 바탕으로 장밋빛으로 흘러가리라는 보장은 어느 누구도 못할 겁니다. 계속해서 AI와 반도체 시장에서는 가치평가가 이뤄지고 가격이 조정되는 시기가 이어질 테니까 말이죠.

역대급 실적에도 시장은 출렁이고, 거기에 더해 중국발 쇼크까지 이어지고 있습니다. 7월 실적 발표 시즌이 마무리되어 가고 있지만 시장의 불확실성은 쉽게 가라앉지 않을 것 같습니다. 다만 실적이 뒷받침되고 있는 기업들이 분명히 있는 만큼, 조금 더 긴 호흡으로 지켜보는 게 필요하지 않을까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- 2026년 2분기 경영실적 발표 | SK 하이닉스

- 삼성전자 연도별 매출액·영업이익·영업이익률 | 삼성전자

- 2026년 2분기 실적발표 | TSMC

- 연도별 코스피 사이드카 발생 현황 | 한국거래소 상장공시시스템(KIND)

- V-KOSPI 지수 현황 | KRX Data Marketplace

- S&P500 stock Heatmap | finviz

- KOSPI: Testing Key Technical Support Levels | Goldman Sachs

- 2026년 금융감독원 6월 기자간담회 - 요동치는 증시… 안정화 방안 [일요진단 라이브] | KBS News

- Vals Index | Vals AI

- WebDev Code Arena | Arena AI

- Kimi.ai(@Kimi_Moonshot) | X

- Open frontier model size over time | Kimi Platform

글

: 안혜민

디자인

: 안준석

인턴

: 신연성

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▲ 18일(현지시간) 중국 상하이의 2026 세계인공지능대회(WAIC) 행사장 부스에 '키미 K3' 광고판이 전시되어 있다.

중국의 인공지능(AI) 기업 문샷 AI가 '키미 K3'를 오픈소스로 공개했지만, 대부분의 사용자는 "결국 유료로 이용하게 될 것"이라고 미국 뉴욕타임스가 분석했습니다.

중국 AI 기업 문샷 AI는 현지시간 27일, 초대형 AI 모델 '키미 K3'의 가중치와 프로그래밍 코드를 공개했습니다.

이론적으로는 누구나 모델을 내려받아 사용하거나, 필요에 맞게 수정할 수 있습니다.

하지만 현실은 다릅니다.

모델 규모가 워낙 커 일반적인 컴퓨터로는 실행하기 어렵기 때문입니다.

뉴욕타임스는 키미 K3가 기술적으로는 오픈소스 모델이지만, 대부분의 사용자는 결국 문샷의 유료 서비스나 문샷과 라이선스 계약을 맺은 기업을 통해 모델을 이용하게 될 것이라고 지적했습니다.

문샷도 이를 염두에 둔 상업용 라이선스 정책을 함께 내놨습니다.

키미 K3를 활용해 플랫폼 서비스(PaaS)를 운영하면서 최근 12개월간 매출이 2천만 달러, 우리 돈 약 294억 원을 넘는 기업은 반드시 문샷과 별도의 라이선스 계약을 맺어야 합니다.

일반 개발자에게는 무료로 개방하되, 대형 서비스 기업에는 정당한 사용료를 받겠다는 것입니다.

AI 전문 투자사 인터커넥티드 캐피털의 케빈 쉬 설립자는 문샷이 이처럼 상업적 이용 조건을 명확히 제시한 첫 사례라는 점에서 의미가 있다고 평가했습니다.

문샷이 이런 전략을 내놓은 배경에는 중국 AI 기업들의 고질적인 수익성 문제가 있습니다.

뉴욕타임스는 "중국 AI 기업들도 AI로 어떻게 돈을 벌 것인지 여전히 해답을 찾지 못하고 있다"고 분석했습니다.

AI 모델은 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만, 중국에서는 서비스 이용료가 낮아 사용자가 늘수록 적자가 커지는 구조가 이어지고 있습니다.

미국 빅테크들이 기업용 클라우드를 기반으로 수익을 내는 것과 달리, 중국 기업들은 무료 또는 저가의 소비자 서비스를 중심으로 경쟁하면서 수익화에 어려움을 겪고 있다는 겁니다.

이번 라이선스 정책은 오픈소스의 장점은 유지하면서도 대형 기업의 무임승차는 막고 수익도 확보하려는 절충안으로 해석됩니다.

중국 AI 기업들은 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 컴퓨팅 자원 확보에도 어려움을 겪고 있습니다.

실제로 문샷은 키미 K3를 공개한 지 이틀 만에 AI 칩 부족을 이유로 신규 가입자 접수를 일시 중단하기도 했습니다.

조지워싱턴대 제프리 딩 교수는 중국 기업들이 오픈소스를 택한 이유는 오픈소스 자체가 목적이 아니라 후발 주자로서 경쟁력을 확보하기 위한 전략이었다며, 궁극적인 목표는 결국 수익 창출이라고 설명했습니다.

(사진=연합뉴스)

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