트렌드 경제노트

2025년 대만의 GDP 성장률은 8.63%. 아시아 최고, 15년 만의 최고치라는 타이틀과 함께 세계 언론의 찬사를 받았습니다. 저도 처음 이 숫자를 봤을 때는 그냥 넘겼습니다. 그런데 그 뒤에 숨겨진 구조를 뜯어보는 순간, 카페 장비를 세팅하면서 전압이 불안정한 매장을 처음 맞닥뜨렸을 때의 그 찜찜함이 그대로 올라왔습니다. 화려한 숫자 뒤에 뭔가 단단히 잘못된 게 있다는 직감이었습니다.성장률 8%가 왜 불안한 숫자인가 — 단일 구조의 위험저는 수년간 상업용 에스프레소 머신, 제빙기, 정수 시스템 같은 카페 장비를 유통하고 직접 정비했습니다. 이 일을 하면서 가장 확실하게 배운 게 하나 있습니다. 아무리 최고급 머신을 들여놓아도, 전기나 수압 같은 기초 인프라가 흔들리면 그 매장은 단 한 잔의 커피도 ..

연매출 29억 원짜리 스타트업이 메타로부터 1조 2,000억 원 규모의 인수 제안을 받았습니다. 그리고 거절했습니다. 처음 이 소식을 접했을 때 솔직히 믿기지 않았습니다. 제가 기획 업무를 하면서 수없이 목격한 건, 아무리 좋은 기술을 가진 팀도 결국 '돈 앞에서 방향을 튼다'는 현실이었거든요. 그런데 퓨리오사AI는 달랐습니다. 그 배경을 파고들수록 이 회사가 단순히 운이 좋은 게 아니라는 걸 확신하게 됐습니다.전력효율로 판을 뒤집은 추론칩의 진짜 계산엔비디아의 최상위 AI 가속기인 H100은 단일 칩 기준으로 700W 수준의 전력을 소비합니다. 반면 퓨리오사AI의 2세대 칩 레니게이드(Reno)는 180W로 설계되었습니다. 단순 비교로도 4분의 1 수준인데, 이게 왜 이렇게 큰 차이를 만드는 걸까요? ..

미국의 데이터센터 회사가 변압기 하나를 주문했더니 납품 예정일이 5년 후라는 답이 돌아왔습니다. 처음 이 얘기를 접했을 때 솔직히 '설마'라는 생각부터 들었습니다. 그런데 따져보면 따져볼수록, 이게 단순한 공급망 문제가 아니라는 게 보입니다. AI 시대의 몸통을 실제로 만들어내는 나라가 어딘지, 그 현실이 숫자로 드러나고 있습니다.HBM — '돈 먹는 하마' 팀이 AI 시대의 심장을 쥔 이야기2015년 무렵 SK 하이닉스 내부에서 HBM(High Bandwidth Memory) 개발팀은 사내 조롱의 대상이었습니다. 여기서 HBM이란? 반도체 칩을 수평으로 넓게 까는 대신 수직으로 여러 층 쌓아 올린 뒤, 층과 층 사이에 수천 개의 초고속 통로를 뚫어 데이터를 번개처럼 오가게 만든 고대역폭 메모리입니다. ..

구글 AI 핵심 인재들이 한날한시에 짐을 쌌습니다. 알파폴드를 만든 팀, 트랜스포머 논문 공저자, 27년 경력의 전설적 개발자까지 이건 예상 밖이었습니다. 저도 현업에서 매일같이 제미나이를 포함한 여러 AI 툴을 쓰면서 "뭔가 달라졌다"는 느낌을 받았는데, 그 배경에 이렇게 복잡한 구조적 문제가 얽혀 있을 줄은 몰랐습니다.구글 AI 인재 대이동, 단순한 이직이 아닌 이유지난 8월 초, 구글에서 잇따른 인사 변화가 터졌습니다. 구글에서 27년을 일한 제프 딘 최고 과학자가 회사를 떠났고, 알파고를 만들어 노벨상까지 받은 데미스 허사비스 딥마인드 CEO도 일선 경영에서 물러났습니다. 여기에 파이낸셜 타임즈는 구글 공동창업자 세르게이 브린이 제미나이의 지휘권을 맡아 복귀한다는 보도까지 냈습니다. 이 소식들이 ..

국내 조선소 용접공의 평균 연령이 50세를 넘어섰습니다. 숙련공 한 명을 키워내는 데 최소 5년에서 10년이 걸리는데, 그 자리를 채울 청년은 오지 않고 외국인 노동자는 비자 기한이 끝나면 떠납니다. 저는 현장에서 로스팅 장비와 상업용 자동화 기기를 직접 다뤄본 사람으로서 이 수치를 처음 접했을 때 솔직히 "이미 늦은 거 아닌가" 싶었습니다. 그 위기감이 지금 피지컬 AI(Physical AI) 논의를 밀어붙이는 진짜 연료입니다.인력난이 만들어낸 필연, 피지컬 AI의 등장대한민국 기업의 99.9%는 중소기업이고, 그 가운데 약 10%가 제조업에 속합니다(출처: 중소벤처기업부). 이 수많은 중소 제조업체들이 공통적으로 호소하는 페인 포인트(Pain Point), 즉 가장 뼈아픈 문제가 바로 인력 부족입니다..

솔직히 이번 결과 발표를 기다리면서 저는 꽤 긴장했습니다. 업무에서 매일 AI 모델을 직접 쓰는 입장에서, 국산 파운데이션 모델의 수준이 어디까지 왔는지가 단순한 뉴스 이상의 의미로 다가왔거든요. 과학기술정보통신부(과기정통부)가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트, 이른바 '독파모'의 2차 평가 결과 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 세 팀이 생존했습니다. 모티프 테크놀로지스는 이번 관문을 넘지 못했습니다. 단순 순위 경쟁처럼 보이지만, 그 배경에는 AI 주권이라는 국가적 과제가 조용히 깔려 있습니다.2차 평가, 네 팀은 무엇을 내걸었나이번 2차 평가에서 각 팀이 내세운 카드는 제각각이었습니다. LG AI연구원은 파라미터(Parameter) 규모를 대폭 늘려 국내 최대 수준의 모델로 승부..