[CES 2026] AMD 리사 수, 기조연설에서 요트플롭스 AI 컴퓨팅 강조… “초당 10의 24승 연산 속도”

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목차 1. CES 개요 및 중요성 2. CES의 역사와 발전 과정 3. CES에서 선보이는 핵심 기술 및 트렌드 4. CES의 주요 활용 사례 및 사회적 영향 5. CES의 운영 방식 및 참가 주체 6. 현재 CES의 동향 및 주요 이슈 7. CES의 미래 전망과 도전 과제 1. CES 개요 및 중요성 CES(Consumer Electronics Show)는 매년 1월 미국 라스베이거스에서 개최되는 세계 최대 규모의 가전 및 IT 기술 박람회입니다. 이 행사는 단순한 신제품 전시를 넘어, 글로벌 기술 트렌드를 제시하고 미래 산업의 방향성을 가늠하는 중요한 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. CES란 무엇인가? CES는 'Consumer Electronics Show'의 약자로, 우리말로는 '소비자 가전 전시회' 또는 '국제 전자제품 박람회'로 번역됩니다. 이 행사는 미국 소비자기술협회(CTA: Consumer Technology Association)가 주최하며, 매년 1월 초 미국 네바다주 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC)를 중심으로 여러 전시장에서 개최됩니다. 전 세계 수천 개의 기업이 참가하여 최신 기술과 혁신적인 제품을 공개하며, 이는 그 해의 기술 트렌드를 예측하고 방향을 제시하는 중요한 행사로 평가받습니다. CES의 위상과 영향력 CES는 단순한 제품 전시회를 넘어, 글로벌 기술 커뮤니티가 한데 모여 한 해의 기술 아젠다를 설정하고 미래를 함께 만들어가는 중요한 플랫폼입니다. 이곳에서 발표되는 기술과 제품들은 향후 몇 년간의 기술 트렌드를 예측하게 해주며, 업계 관계자들 간의 네트워킹과 협업의 기회를 제공합니다. 포춘 글로벌 500대 기업 중 다수가 참여하고, 수많은 스타트업이 혁신적인 아이디어를 선보이는 유레카 파크(Eureka Park)는 CES가 단순한 전시를 넘어 실제적인 비즈니스와 투자 유치의 장임을 보여줍니다. 또한, CES는 전 세계 수천 명의 미디어 관계자가 운집하여 최신 기술 동향을 발 빠르게 전하며, 이는 수십만 건의 기사와 수십억 회 이상의 글로벌 미디어 노출로 이어져 CES의 막대한 파급력을 실감케 합니다. 2. CES의 역사와 발전 과정 CES는 1967년 소규모 가전 행사로 시작하여 55년이 지난 현재 가전뿐만 아니라 IT, 모빌리티, 가상현실, 우주 등 미래 신기술을 모두 아우르는 전시회로 성장했습니다. 초기 CES (1960년대 ~ 1980년대) 제1회 CES는 1967년 6월 24일 미국 뉴욕에서 개최되었습니다. 당시 전시회는 '시카고 라디오 쇼'에서 분리된 소규모 가전 행사로, 약 100여 개의 가전 업체와 17,500명의 방문객이 참여했습니다. 초창기 CES는 텔레비전, VCR(비디오카세트 리코더), 가정용 컴퓨터와 같은 당시의 혁신적인 가전제품을 선보이는 데 중점을 두었습니다. 1970년에는 VCR이, 1981년에는 캠코더와 콤팩트디스크(CD) 플레이어가 처음 소개되었습니다. 1978년부터 1994년까지는 매년 1월 라스베이거스에서 동계 CES(WCES)로, 6월에는 시카고에서 하계 CES(SCES)로 두 차례 개최되기도 했습니다. 1989년에는 닌텐도(Nintendo)가 게임보이(Game Boy) 휴대용 콘솔을 공개하며 큰 주목을 받았습니다. 기술 혁신과 성장기 (1990년대 ~ 2000년대) 1990년대에는 디지털 기술의 부상과 함께 CES 전시 품목에 상당한 변화가 있었습니다. PC, 인터넷, 디지털 미디어 등 주요 기술 혁신이 CES에 반영되면서, 이 행사는 기업들이 컴퓨팅, 네트워킹, 통신 분야의 최신 혁신을 선보이는 플랫폼이 되었습니다. 1994년에는 최초의 DVD 플레이어가, 1998년에는 최초의 HDTV가 CES에서 공개되었습니다. 1995년부터는 하계 CES의 인기가 시들해지자, 1998년부터 연초에 라스베이거스에서 한 차례 열리는 행사로 전환되었습니다. 1999년 빌 게이츠는 CES 기조연설에서 디지털 홈의 등장과 컴퓨팅, 엔터테인먼트, 커뮤니케이션의 융합을 예견하기도 했습니다. 2000년대에는 모바일 기술이 소비자 가전 산업의 지배적인 힘으로 등장했으며, 2001년에는 최초의 아이팟(iPod)이 CES에서 출시되었습니다. 2005년 CES에서는 마이크로소프트 회장 빌 게이츠의 기조연설이 있었고, 삼성그룹은 102인치 플라스마 텔레비전을 선보였습니다. 이 시기 CES는 TV, 오디오 및 백색가전 위주의 전시에서 점차 IT 산업 전반의 기술 혁신을 다루는 행사로 인지도를 높여갔습니다. 현대 CES의 변모 (2010년대 이후) 2010년대에 들어서면서 CES는 큰 변혁을 맞이했습니다. 주최 측인 CTA는 급격하게 발달한 ICT(정보통신) 기술과 가전제품의 결합에 대응하여 전시회 자체의 테마를 '제품'에서 '기술'로 변모시키고, 전시회 전체의 대형화 및 국제화를 유도했습니다. 이러한 전략은 스마트폰, IoT(사물 인터넷), AI(인공지능), 모빌리티 등 새로운 기술 패러다임이 CES의 중심이 되면서 폭발적인 성공을 가져왔습니다. 더 이상 가전제품만이 아니라 전기자동차 및 자율주행차 등 미래 자동차, 드론, 인공지능, 로봇 등 ICT 분야의 최신 기술을 보유한 기업 및 기관들이 기술적 성과를 매년 초 공개하는 기술 전시회로 변모했습니다. 이는 CES가 세계 IT 3대 전시회 중 하나로 확고히 자리매김하는 계기가 되었습니다. 3. CES에서 선보이는 핵심 기술 및 트렌드 CES는 매년 인류의 삶을 변화시킬 혁신적인 기술과 제품을 선보이며 미래 기술의 방향성을 제시합니다. 주요 기술 분야 (AI, IoT, 모빌리티, 메타버스 등) CES에서 매년 중점적으로 다루는 핵심 기술 분야는 다음과 같습니다. 인공지능(AI): AI는 모든 산업을 변화시키는 핵심 기술로, 스마트홈, 모빌리티, 디지털 헬스 등 다양한 분야에 적용됩니다. 온디바이스 AI(On-Device AI)와 생성형 AI(Generative AI)는 물론, 물리적 행동으로 이어지는 '피지컬 AI(Physical AI)'까지 진화하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT): AI와 결합된 IoT 기술은 스마트홈 환경에서 가전제품과 기기들을 연결하여 거주자의 생활 패턴을 분석하고 맞춤형 서비스를 제공하는 자동화 환경을 조성합니다. 모빌리티: 자율주행차, 전기차, UAM(도심항공모빌리티), 로봇 등 미래형 교통수단과 스마트 도시의 비전이 제시됩니다. AI 기반 자율주행 보조 시스템과 차량 내 음성 인식, 교통 최적화 기술 등이 발전하고 있습니다. 디지털 헬스: AI, VR(가상현실)과 디지털 헬스 기술의 융합은 헬스케어의 새로운 패러다임을 선보입니다. 진단 정확도를 높이고, 맞춤형 치료를 가능하게 하며, 헬스케어 접근성을 개선하는 데 기여합니다. 웨어러블 기기 등 센싱 데이터를 기반으로 한 AI 디지털 케어가 주목받습니다. 로보틱스: AI와 만나 더욱 진보하는 로보틱스는 물류창고나 공장을 넘어 서비스업, 가정, 농업 등 다양한 분야로 확산되고 있습니다. 인간의 한계를 보완하는 협력자로 자리 잡으며 산업 자동화 수준을 높이고 있습니다. 메타버스 및 XR(확장현실): AR(증강현실) 글래스와 MR(혼합현실) 헤드셋이 더욱 가볍고 선명해지면서 메타버스 콘텐츠가 한층 실감 나는 형태로 발전하고 있습니다. 게임, 교육, 원격 협업 등 응용 분야가 늘어나며 XR 생태계 확장이 본격화되는 추세입니다. 지속 가능성(Sustainability): 기후 변화 대응과 지속 가능성을 위한 ESG(환경·사회·지배구조) 기술이 강조되며, 탄소 배출 절감, 재생 에너지 활용, 순환 경제 모델 도입 등 환경 지속 가능성을 높이는 다양한 기술이 선보여집니다. 양자 컴퓨팅: AI 이후의 차세대 핵심 기술로 주목받으며, 기존 슈퍼컴퓨터가 해결하기 어려운 복잡한 문제를 단시간 내에 처리할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 혁신상(Innovation Awards)을 통해 본 기술 동향 CES 혁신상은 미국 소비자기술협회(CTA)가 매년 출품작 중 혁신성, 디자인, 기술력 등을 종합적으로 평가하여 수여하는 세계적 권위의 상입니다. 이 상은 해당 연도의 가장 혁신적인 기술 트렌드와 미래 유망 기술을 조명하는 중요한 지표가 됩니다. 예를 들어, CES 2026 혁신상 수상 성과는 TV, 모바일 같은 익숙한 제품뿐 아니라 AI 반도체, 디지털 헬스, 로봇, XR까지 무대가 넓어졌음을 보여주며, 한국 기업들의 존재감도 커졌습니다. 현대자동차는 CES 2026에서 차세대 자율주행 모빌리티 로봇 플랫폼 '모베드(MobED)'로 로보틱스 부문 최고혁신상(Best of Innovation Awards)을 수상하며 기술력을 인정받았습니다. 이는 혁신상 수상 제품 및 기술이 단순한 전시를 넘어 곧바로 생활 속 경험과 연결되는 흐름임을 말해줍니다. 4. CES의 주요 활용 사례 및 사회적 영향 CES는 수많은 혁신적인 제품과 기술을 대중에게 처음 소개하며 우리 삶과 산업 전반에 지대한 영향을 미쳐왔습니다. 소비자 기술 혁신을 이끈 제품들 CES는 수십 년간 수많은 소비자 가전 혁신을 이끌어왔습니다. 1970년 비디오카세트 리코더(VCR), 1981년 캠코더 및 콤팩트디스크(CD) 플레이어, 1994년 DVD 플레이어, 1998년 HDTV, 2001년 아이팟(iPod) 등이 CES를 통해 대중에게 처음 소개되거나 큰 반향을 일으켰던 대표적인 제품들입니다. 이 외에도 컴퓨터 마우스(1968년), 닌텐도 게임보이(1989년), 포켓 PC(2000년) 등 현대 생활을 혁신적으로 변화시킨 기술들이 CES를 통해 세상에 데뷔했습니다. 이러한 제품들은 단순한 기술적 진보를 넘어, 사람들의 여가 활동, 정보 소비 방식, 생활 편의성 등을 근본적으로 변화시키는 계기가 되었습니다. 산업 전반에 미치는 파급 효과 CES는 단순한 가전 전시를 넘어 다양한 산업 분야의 기술 혁신과 비즈니스 기회 창출에 기여합니다. 자동차 산업: 자율주행차, 전기차, UAM 등 미래 모빌리티 기술이 CES의 주요 전시 품목으로 자리 잡으면서, 자동차 산업은 IT 기술과의 융합을 가속화하고 있습니다. 현대자동차와 같은 글로벌 자동차 기업들은 CES를 통해 혁신적인 모빌리티 비전을 제시하고 있습니다. 헬스케어 산업: 디지털 헬스케어 기술은 AI 기반 진단 기기, 웨어러블 디바이스, 원격 의료 서비스 등을 통해 개인 맞춤형 건강 관리의 새 시대를 열고 있습니다. CES는 이러한 기술들이 의료 산업에 어떻게 적용될 수 있는지 보여주는 중요한 장입니다. 스마트시티 및 스마트홈: AI와 IoT 기술을 기반으로 한 스마트홈 솔루션은 가전제품과 IoT 기기를 연결하여 거주자의 생활 패턴을 분석하고 최적의 주거 환경을 제공합니다. 스마트시티는 모빌리티, 에너지, 환경 기술 등이 통합되어 도시 인프라를 혁신하는 방향으로 발전하고 있습니다. 제조업 및 로보틱스: 산업용 로봇과 협동 로봇(Cobot)의 발전은 제조 및 물류 자동화를 가속화하며, 인간의 노동 부담을 줄이고 생산 효율성을 높이는 데 기여합니다. CES는 이러한 기술들이 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 새로운 시장을 어떻게 창출할 수 있는지를 보여주는 중요한 기회를 제공합니다. 5. CES의 운영 방식 및 참가 주체 CES는 방대한 규모와 복잡한 구성으로 이루어져 있으며, 전 세계 다양한 주체들이 참여하여 기술 혁신의 장을 만듭니다. CES의 구성 및 일정 CES는 일반적으로 1월 초에 4일간 진행됩니다. 주요 행사는 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC)를 포함한 테크 이스트(Tech East), 테크 웨스트(Tech West), 테크 사우스(Tech South) 등 여러 대규모 전시 구역에서 펼쳐집니다. 전시 구역: 각 구역은 특정 기술 분야나 참가 기업의 규모에 따라 나뉘어 전시됩니다. 예를 들어, 스타트업 중심의 '유레카 파크(Eureka Park)'는 혁신적인 아이디어를 선보이는 장으로 유명합니다. 기조연설(Keynotes): 글로벌 기술 리더들이 무대에 올라 한 해의 기술 트렌드와 미래 비전을 제시하는 핵심 세션입니다. 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO, AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO, 지멘스(Siemens)의 롤란드 부시(Roland Busch) CEO 등이 최근 CES에서 기조연설을 진행했습니다. 컨퍼런스 세션: AI, 디지털 헬스, 모빌리티, 지속 가능성 등 다양한 주제에 대한 심도 있는 논의와 기술 발표가 이루어지는 전문 세션입니다. 미디어 데이(Media Day): 공식 개막에 앞서 주요 기업들이 신제품 발표와 파트너십을 공개하며 미디어의 관심을 집중시키는 행사입니다. CES는 이러한 다채로운 구성으로 전 세계 참가자들에게 기술 트렌드를 공유하고 교류할 수 있는 기회를 제공합니다. 주요 참가 기업 및 방문객 CES에는 전 세계 150개국 이상에서 4,300개 이상의 기업이 참가하며, 참관객 수는 13만 5천 명을 넘어서는 등 팬데믹 이전 수준을 회복하고 있습니다. 글로벌 대기업: 삼성전자, LG전자, 현대자동차, SK그룹, 엔비디아, 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 각 산업을 대표하는 글로벌 기업들이 대규모 부스를 마련하여 최신 기술과 혁신 제품을 선보입니다. 이들은 AI, 모빌리티, 스마트홈 등 핵심 분야에서 기술 리더십을 과시합니다. 스타트업: 유레카 파크를 중심으로 전 세계 수많은 스타트업이 참여하여 혁신적인 아이디어와 기술을 선보이고 투자 유치의 기회를 모색합니다. CES 2024에는 전체 스타트업 1,200개 사 중 42%에 달하는 512개 스타트업이 한국 스타트업이었을 정도로 한국 스타트업의 참여가 활발합니다. 방문객: 기술 전문가, 엔지니어, 비즈니스 리더, 투자자, 미디어 관계자, 그리고 최신 기술을 직접 체험하고자 하는 일반 소비자 등 다양한 배경을 가진 사람들이 CES를 방문합니다. 이들은 새로운 비즈니스 기회를 창출하고, 기술 트렌드를 파악하며, 미래 기술을 미리 경험하는 것을 목표로 합니다. CES는 이러한 다양한 참가 주체들이 모여 기술 혁신을 논하고 협력하는 글로벌 기술 생태계의 중요한 허브 역할을 수행합니다. 6. 현재 CES의 동향 및 주요 이슈 최근 CES는 AI 기술의 급부상과 팬데믹 이후의 변화에 집중하며 기술 산업의 핵심 화두를 제시하고 있습니다. 최신 CES (예: 2024년, 2025년) 주요 트렌드 최근 CES는 'AI Everywhere'를 핵심 키워드로 내세우며 인공지능이 모든 산업과 일상에 깊숙이 침투하고 있음을 보여줍니다. CES 2024: AI와 로보틱스, 모빌리티, 메타버스·웹 3.0, 스마트홈, 디지털 헬스케어, ESG, 스페이스 테크, 푸드테크 등이 주요 트렌드로 부상했습니다. 특히 AI를 실생활 및 기존 산업에 접목시키는 시도가 각광받았고, 단순한 AI가 아닌 기기 안으로 들어온 온디바이스 AI가 주목받았습니다. 유통 기업 월마트, 뷰티 기업 로레알, 자동차 제조기업 현대 그룹 등 비IT 기업들도 AI와 기존 산업 및 소비 생활의 연결을 강조하는 부스를 운영했습니다. CES 2025: 'AI Everywhere'를 핵심 키워드로, AI, 지속 가능성, 디지털 헬스, 양자 컴퓨팅, 모빌리티 등 다양한 기술이 주목받았습니다. AI는 스마트홈, 모빌리티, 디지털 헬스 등 다양한 산업에서 핵심 기술로 자리 잡았으며, 특히 스마트홈은 AI가 가장 빠르게 적용되는 영역 중 하나로 혁신적인 AI 기반 솔루션이 대거 선보였습니다. 양자 컴퓨팅은 올해 처음으로 추가된 항목이자 주요 키워드 중 하나로, AI 열풍을 이어갈 다음 주자로 주목받았습니다. CES 2026: AI 기술의 '상용화'와 '일상 침투' 수준을 가늠하는 무대가 될 것이라는 관측이 나옵니다. 단순한 기술 시연을 넘어 실제 제품과 서비스에 어떻게 적용되고, 안정성과 효율성을 어떻게 확보했는지가 주요 관전 포인트로 떠오를 전망입니다. '피지컬 AI'가 로봇, 모빌리티, 가전을 관통하는 새로운 경쟁의 기준으로 제시될 것으로 예상됩니다. 이처럼 CES는 매년 기술 트렌드의 진화를 반영하며, 특히 AI 기술의 발전과 적용 범위 확대를 중점적으로 다루고 있습니다. 팬데믹 이후 CES의 변화 코로나19 팬데믹은 CES 운영 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 2021년에는 전면 온라인으로 개최되었으며, 2022년에는 규모가 축소된 채 온오프라인 하이브리드 형식으로 진행되었습니다. 팬데믹 이후 CES는 대면 행사의 중요성을 다시금 확인하며, 참가국 및 기업 수가 팬데믹 이전 수준을 회복하고 있습니다. 하지만 동시에 온라인 플랫폼을 활용한 접근성 확대와 하이브리드 전시 모델에 대한 논의도 지속되고 있습니다. 이러한 변화는 CES가 급변하는 환경 속에서도 기술 혁신의 장으로서의 역할을 유지하기 위한 노력을 보여줍니다. 7. CES의 미래 전망과 도전 과제 CES는 미래 기술 혁신의 방향성을 제시하고 있지만, 동시에 급변하는 기술 환경 속에서 새로운 도전 과제에 직면하고 있습니다. 미래 기술 혁신의 방향성 CES를 통해 엿볼 수 있는 인류의 미래 삶과 기술 발전의 큰 그림은 다음과 같습니다. AI의 일상화 및 대중화: AI는 더 이상 특정 전문가의 영역이 아닌, 우리 삶의 모든 영역에 스며들어 개인의 삶을 풍요롭게 하고 산업의 효율성을 극대화하는 핵심 동력이 될 것입니다. 온디바이스 AI, AI 에이전트, 피지컬 AI 등 다양한 형태의 AI가 실생활에 적용될 것입니다. 초연결 사회와 스마트 경험: IoT, 5G, AI 등의 기술 융합은 기기와 사람, 그리고 환경이 끊김 없이 연결되는 초연결 사회를 구현할 것입니다. 스마트홈, 스마트시티, 커넥티드 모빌리티 등은 개인에게 최적화된 맞춤형 경험을 제공하며 삶의 질을 향상시킬 것입니다. 지속 가능한 기술: 기후 변화와 환경 문제 해결을 위한 지속 가능한 기술의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 재생 에너지, 탄소 중립 기술, 순환 경제 모델 등 ESG 가치를 반영한 기술 혁신이 가속화될 것으로 예상됩니다. 디지털 헬스 혁명: AI 기반의 정밀 의료, 예방 의학, 개인 맞춤형 건강 관리 솔루션은 인간의 수명과 웰빙을 증진시키는 데 크게 기여할 것입니다. 웨어러블 기기와 체내 센서 기술의 발전은 건강 관리를 더욱 개인화하고 지능화할 것입니다. CES는 이러한 기술들이 인류가 직면한 문제를 해결하고 더 나은 미래를 만들어가는 데 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 비전을 제시합니다. CES가 나아가야 할 길 급변하는 기술 환경 속에서 CES가 계속해서 영향력을 유지하고 발전하기 위해서는 다음과 같은 도전 과제를 해결하고 혁신을 추구해야 합니다. 기술의 실용성과 상용화 강조: 단순한 기술 시연을 넘어 실제 제품과 서비스에 어떻게 적용되고, 사용자에게 어떤 가치를 제공하는지 보여주는 것이 중요합니다. '혁신은 시장에서 증명된다'는 흐름에 맞춰 상용화 가능성이 높은 기술들을 중심으로 전시를 구성해야 합니다. 다양한 산업 분야와의 융합 심화: 전통적인 가전의 경계를 넘어 자동차, 헬스케어, 건설, 푸드테크, 뷰티테크 등 더욱 다양한 산업 분야의 참여를 유도하고, 이들 간의 융합 시너지를 창출하는 플랫폼 역할을 강화해야 합니다. 글로벌 문제 해결에 기여: 기후 변화, 에너지 위기, 건강 불평등 등 인류가 직면한 글로벌 과제 해결에 기술이 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 논의와 솔루션 제시를 더욱 확대해야 합니다. 스타트업 생태계 지원 강화: 혁신적인 아이디어를 가진 스타트업들이 투자자와 파트너를 만나고 성장할 수 있는 기회를 지속적으로 제공하며, 글로벌 기술 생태계의 활력을 불어넣어야 합니다. 참관객 경험의 지속적인 혁신: 온오프라인을 아우르는 하이브리드 전시 모델을 더욱 고도화하고, 참관객들이 기술을 더욱 몰입감 있게 체험하고 교류할 수 있는 새로운 방식을 끊임없이 모색해야 합니다. CES는 이러한 변화와 혁신을 통해 미래 기술 발전의 이정표이자 글로벌 기술 협력의 중심지로서 그 위상을 더욱 공고히 할 것입니다. 참고 문헌 삼성SDS 디지털 마케터의 눈으로 본 CES 2025 트렌드! (2025-01-21) CES 2024 주요 트렌드 9개 알아보기 - 사례뉴스 (2024-01-09) 기업이 반드시 알아야 할 CES 2025 핵심 기술 트렌드 - SK AX (2025-02-07) [제조백과] 제조업 전시의 꽃, CES 알아보기 - 바로발주 (2024-05-30) 〈CES 2025〉에서 주목할 다섯 가지 키워드는? | Design＋ (2025-01-07) 변화의 물결 속으로! CES 2025 트렌드 - SK텔레콤 뉴스룸 (2025-01-13) CES는 글로벌 IT 혁신 트렌드와 미래 기술 미리 볼 수 있는 기회입니다. 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2026에서 AMD의 최고 경영자 리사 수(Lisa Su)는 AI 기반 개인용 컴퓨팅 시대의 도래를 공식 선언했다. 그녀는 “AI PC 시대는 더 이상 미래의 이야기가 아닌 현실이다”라고 말하며, AI가 개인용 컴퓨팅 전반에 걸쳐 ‘다층 구조’로 자리 잡을 것임을 강조했다. 이 날 AMD는 라이젠 AI(Ryzen AI) 400 시리즈와 라이젠 7 9850X3D 프로세서를 발표하며, AI 기술이 PC에 깊숙이 통합될 것임을 예고했다.

그동안 AI 기술은 주로 거대한 데이터 센터(클라우드)에서 작동했지만, 이제는 내 책상 위 컴퓨터(로컬 장치)에서도 직접 AI를 돌리는 흐름으로 바뀌고 있다. 리사 수는 요타스케일 컴퓨팅(Yottascale computing)의 필요성을 강조했다. 요타스케일은 초당 부동 소수점 연산(FLOPS 플롭스
1) 플롭스(Flops)의 정의와 표기 플롭스(FLOPS)는 컴퓨터가 1초 동안 수행할 수 있는 부동소수점(floating-point) 연산 횟수를 나타내는 성능 단위이다. 용어는 “Floating point Operations Per Second”의 약어로, 부동소수점 연산량을 시간(초)으로 나눈 처리율(throughput)을 뜻한다. 문맥에 따라 단일 연산을 가리키는 FLOP(부동소수점 연산 1회)와, 초당 처리율을 가리키는 FLOP/s 또는 FLOPS가 구분되어 사용된다.플롭스는 과학기술 계산, 수치해석, 시뮬레이션 등에서 정수 연산 중심의 지표보다 부동소수점 계산 능력을 더 직접적으로 반영하는 지표로 활용되어 왔다. 다만 “부동소수점 연산”의 정의는 연산 종류(덧셈, 곱셈, FMA 등)와 집계 방식에 따라 달라질 수 있으므로, 플롭스 수치만으로 서로 다른 시스템의 실제 체감 성능을 단정하기는 어렵다. 2) 단위 체계: SI 접두어와 테라플롭스·페타플롭스·엑사플롭스 플롭스는 국제단위계(SI)의 10진 접두어를 붙여 규모를 표현하는 것이 일반적이다. 예를 들어 테라(1012)는 테라플롭스(TFLOPS), 페타(1015)는 페타플롭스(PFLOPS), 엑사(1018)는 엑사플롭스(EFLOPS)로 표기한다. 최근에는 상위 접두어(예: 로나 1027, 퀘타 1030)도 SI에 포함되어 초대형 규모의 표현이 가능하다.실무적으로는 GPU 및 가속기 성능표에서 TFLOPS(또는 더 작은 GFLOPS), 슈퍼컴퓨터 성능 비교에서는 PFLOPS·EFLOPS 같은 큰 단위가 자주 쓰인다. 같은 “플롭스”라도 어떤 정밀도(예: FP64, FP32, FP16)를 기준으로 계산했는지에 따라 수치가 크게 달라지므로, 단위 접두어와 함께 정밀도 표기를 확인하는 것이 중요하다. 3) 플롭스는 어떻게 계산·측정되는가 플롭스는 크게 이론적 최고 성능(peak)과, 벤치마크로 측정한 실측 성능(measured)으로 나뉘어 해석된다. 이론적 최고 성능은 프로세서/가속기의 코어 수, 동작 주파수, 사이클당 수행 가능한 부동소수점 연산 수(벡터 폭, FMA 지원 등)를 바탕으로 산출하는 방식이 흔하다. 반면 실측 성능은 특정 프로그램(벤치마크)을 실행하여, 실제로 달성된 연산 처리율을 측정한다. 슈퍼컴퓨터 영역에서 널리 알려진 실측 방법은 LINPACK 계열 벤치마크(특히 HPL)이며, 조밀 행렬의 선형 방정식 풀이 성능을 측정해 시스템의 부동소수점 처리 성능을 하나의 수치로 제시한다. 이때 산출된 값은 “특정 계산 유형”에 최적화된 결과일 수 있으며, 어떤 워크로드에서는 다른 성능 병목(메모리 대역폭, 통신 지연, I/O 등)이 더 지배적일 수 있다. 4) 슈퍼컴퓨터 성능 지표와 TOP500: Rmax·Rpeak의 의미 슈퍼컴퓨터 순위와 성능 비교에서 자주 언급되는 개념이 Rmax와 Rpeak이다. 일반적으로 Rmax는 벤치마크를 통해 실제로 측정된 최대 성능(실측 플롭스)을 뜻하고, Rpeak는 하드웨어 사양을 기반으로 계산한 이론적 최고 성능(이론 플롭스)을 뜻한다. TOP500과 같은 공개 순위에서는 통상 실측 성능(Rmax)을 기준으로 시스템을 비교·정렬한다. Rmax가 Rpeak보다 낮게 나오는 것은 일반적이며, 그 차이는 프로세서 구조, 메모리 계층, 노드 간 인터커넥트, 소프트웨어 최적화 수준, 문제 크기 및 설정 등 다양한 요인으로 발생한다. 따라서 “플롭스가 높다”는 표현을 해석할 때는 Rmax인지 Rpeak인지, 어떤 벤치마크·정밀도를 사용했는지, 그리고 비교 대상이 동일 조건인지가 핵심 전제이다. 5) 플롭스 해석의 한계와 실무적 활용 플롭스는 연산 장치의 순수 부동소수점 처리 능력을 요약하는 데 유용하지만, 컴퓨터 성능의 전부를 대표하지는 않는다. 예를 들어 데이터 이동이 많은 작업은 메모리 대역폭과 지연시간, 캐시 구조, 저장장치 I/O 성능에 의해 성능이 좌우될 수 있다. 또한 동일한 FLOPS라도 정밀도(FP64/FP32/FP16 등)와 연산 유형(FMA 포함 여부)에 따라 의미가 달라지며, 벤치마크에서의 최적화 정도에 따라 수치가 변한다. 그럼에도 플롭스는 다음과 같은 상황에서 실용적 기준으로 쓰인다. 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 시스템 규모와 세대(테라→페타→엑사)의 변화를 비교할 때 과학·공학 시뮬레이션, 수치해석, 선형대수 연산 중심 워크로드에서 연산 자원 산정의 기준으로 사용할 때 가속기(GPU/AI 가속기) 성능표에서 정밀도별 처리량(FP64/FP32/FP16 등)을 비교할 때 결론적으로 플롭스는 “연산 중심 성능”을 한눈에 보여주는 대표 지표이지만, 실제 응용 성능을 판단하려면 워크로드 특성, 정밀도, 메모리·통신·I/O 요소를 함께 검토해야 한다. 출처 BIPM, “SI prefixes” — https://www.bipm.org/en/measurement-units/si-prefixes NIST, “Metric (SI) Prefixes” — https://www.nist.gov/pml/owm/metric-si-prefixes TOP500, “The Linpack Benchmark” — https://top500.org/project/linpack/ 기상청 슈퍼컴퓨터, “성능 및 순위(Rmax, Rpeak) 설명” — https://www.kma.go.kr/super/super-performance.jsp Wikipedia, “Floating point operations per second” — https://en.wikipedia.org/wiki/Floating_point_operations_per_second TechTarget, “What is floating-point operations per second (FLOPS)?” — https://www.techtarget.com/whatis/definition/FLOPS-floating-point-operations-per-second
) 1 뒤에 0이 24개 붙은 숫자에 해당하는 측정 단위인 요타플롭 수준의 고급 인공지능을 구동할 수 있는 성능을 의미한다.

이어서 헬리오스(Helios) 랙-스케일 플랫폼을 소개했다. 이 플랫폼은 하나의 서버 서버
오늘날 우리가 사용하는 인터넷 서비스, 모바일 애플리케이션, 그리고 복잡한 데이터 처리 시스템의 중심에는 ‘서버’가 존재한다. 서버는 단순히 정보를 저장하는 장치를 넘어, 전 세계의 수많은 클라이언트(사용자 기기)의 요청을 처리하고 필요한 서비스를 제공하는 디지털 세상의 핵심 인프라이다. 이 글에서는 서버의 기본적인 개념부터 역사, 핵심 기술, 다양한 유형, 효율적인 운영 및 관리 방법, 그리고 최신 기술 동향과 미래 전망까지 서버에 대한 모든 것을 심층적으로 다룬다. 목차 1. 서버란 무엇인가? 개념 및 정의 2. 서버의 역사와 발전 과정 3. 서버의 핵심 기술 및 구성 요소 4. 서버의 주요 유형 및 활용 사례 5. 서버 운영 및 관리의 중요성 6. 현재 서버 기술 동향 7. 서버 기술의 미래 전망 1. 서버란 무엇인가? 개념 및 정의 서버(Server)는 네트워크를 통해 다른 컴퓨터(클라이언트)에 정보나 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템 또는 소프트웨어를 의미한다. 이는 마치 식당에서 손님(클라이언트)의 주문을 받아 요리(서비스)를 제공하는 주방(서버)과 같다고 비유할 수 있다. 서버는 클라이언트의 요청에 따라 데이터를 전송하거나, 특정 작업을 수행하는 등 다양한 역할을 수행하며, 현대 디지털 환경의 필수적인 구성 요소이다. 1.1 클라이언트-서버 모델의 이해 클라이언트-서버 모델은 네트워크를 통해 상호작용하는 분산 애플리케이션 아키텍처의 핵심적인 통신 구조이다. 이 모델에서 클라이언트는 서비스나 데이터를 요청하는 주체이며, 서버는 클라이언트의 요청을 받아 처리하고 그 결과를 응답으로 돌려주는 주체이다. 예를 들어, 웹 브라우저(클라이언트)에서 특정 웹사이트 주소를 입력하면, 해당 웹사이트를 호스팅하는 웹 서버에 요청이 전달되고, 서버는 요청된 웹 페이지 데이터를 클라이언트에 전송하여 화면에 표시되도록 한다. 이러한 상호작용은 인터넷 프로토콜(IP)과 같은 표준화된 통신 규약을 통해 이루어진다. 1.2 서버의 주요 역할 및 기능 서버는 그 종류와 목적에 따라 다양한 역할을 수행하지만, 공통적으로 다음과 같은 주요 기능들을 제공한다. 데이터 저장 및 공유: 대량의 데이터를 저장하고, 필요할 때 클라이언트가 접근하여 데이터를 검색, 수정, 다운로드할 수 있도록 한다. 파일 서버나 데이터베이스 서버가 대표적인 예시이다. 웹 페이지 호스팅: 웹사이트의 구성 파일(HTML, CSS, JavaScript, 이미지 등)을 저장하고, 클라이언트의 요청에 따라 웹 페이지를 전송하여 사용자가 웹사이트를 이용할 수 있도록 한다. 이메일 전송 및 수신: 이메일을 주고받는 과정을 관리한다. 메일 서버는 사용자의 이메일을 저장하고, 발신자의 이메일을 수신자에게 전달하는 역할을 수행한다. 애플리케이션 실행: 특정 애플리케이션을 서버에서 실행하여 여러 클라이언트가 동시에 해당 애플리케이션의 기능을 이용할 수 있도록 한다. 게임 서버, 비즈니스 애플리케이션 서버 등이 이에 해당한다. 자원 관리 및 보안: 네트워크 자원을 효율적으로 관리하고, 데이터 및 시스템에 대한 무단 접근을 방지하기 위한 보안 기능을 제공한다. 2. 서버의 역사와 발전 과정 서버의 개념은 20세기 중반 대기행렬 이론(Queuing Theory)에서 유래하여, 컴퓨팅 분야에서는 1969년 ARPANET 문서에서 처음 사용되었다. 이후 메인프레임 시대부터 현대의 분산 시스템에 이르기까지 서버 기술은 끊임없이 진화해왔다. 2.1 초기 컴퓨팅 시대의 서버 1950년대와 1960년대에는 메인프레임 컴퓨터가 등장하며 중앙 집중식 데이터 처리의 중요성이 부각되었다. 당시의 메인프레임은 오늘날의 서버와 유사하게 여러 터미널(클라이언트)에서 작업을 요청받아 처리하는 역할을 했다. 이 거대한 컴퓨터들은 기업이나 연구소의 핵심적인 데이터 처리 및 계산을 담당했으며, 제한된 자원을 효율적으로 공유하는 것이 중요했다. 이는 현대 서버의 '자원 공유' 및 '중앙 관리' 개념의 시초가 되었다. 2.2 인터넷과 웹의 등장 1990년, 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)는 세계 최초의 웹 서버인 CERN httpd를 개발하며 인터넷 대중화의 기반을 마련했다. 이 시기부터 웹 서버는 웹 페이지를 제공하는 핵심적인 역할을 수행하게 되었고, 인터넷의 폭발적인 성장을 이끌었다. 1990년대 중반 이후, 상용 인터넷 서비스가 확산되면서 웹 서버, 메일 서버, 파일 서버 등 다양한 목적의 서버들이 보편화되기 시작했다. 특히, 저렴하고 강력한 x86 아키텍처 기반의 서버들이 등장하면서 기업들이 자체적으로 서버를 구축하고 운영하는 것이 가능해졌다. 2.3 가상화 및 클라우드 컴퓨팅으로의 진화 물리 서버의 한계를 극복하고 효율성을 높이기 위한 노력은 가상화 기술의 발전으로 이어졌다. 2000년대 초반, VMware와 같은 기업들이 서버 가상화 기술을 상용화하면서 하나의 물리 서버에서 여러 개의 가상 서버를 실행할 수 있게 되었다. 이는 하드웨어 자원의 활용도를 극대화하고, 서버 관리의 유연성을 높이는 데 기여했다. 2000년대 후반부터는 아마존 웹 서비스(AWS)를 시작으로 클라우드 컴퓨팅이 등장하며 서버 인프라의 패러다임을 변화시켰다. 사용자가 직접 서버를 구매하고 관리할 필요 없이, 인터넷을 통해 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 빌려 쓰는 방식으로 전환되면서 서버는 더욱 유연하고 확장 가능한 형태로 진화했다. 3. 서버의 핵심 기술 및 구성 요소 서버는 고성능, 안정성, 확장성을 위해 특수하게 설계된 하드웨어와 소프트웨어로 구성된다. 이들은 유기적으로 결합하여 클라이언트의 요청을 효율적으로 처리하고 안정적인 서비스를 제공한다. 3.1 서버 하드웨어 구성 요소 일반적인 개인용 컴퓨터와 유사한 부품으로 구성되지만, 서버는 24시간 365일 안정적인 작동과 대규모 데이터 처리를 위해 더욱 강력하고 안정적인 부품을 사용한다. 중앙 처리 장치(CPU): 서버의 '뇌'에 해당하며, 모든 계산과 데이터 처리를 담당한다. 서버용 CPU는 여러 개의 코어를 가지고 동시에 많은 작업을 처리할 수 있도록 설계되며, 높은 안정성과 신뢰성을 요구한다. 인텔 제온(Xeon)이나 AMD 에픽(EPYC) 시리즈가 대표적이다. 메모리(RAM): 서버가 현재 처리 중인 데이터를 임시로 저장하는 공간이다. 서버용 RAM은 오류 정정 코드(ECC) 기능을 포함하여 데이터 오류를 자동으로 감지하고 수정함으로써 시스템 안정성을 높인다. 더 많은 RAM은 더 많은 동시 요청을 처리하고 더 큰 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 한다. 저장 장치: 운영체제, 애플리케이션, 사용자 데이터 등 모든 정보를 영구적으로 저장한다. 전통적인 하드 디스크 드라이브(HDD)와 더불어, 최근에는 훨씬 빠른 속도를 제공하는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) (특히 NVMe SSD)가 널리 사용된다. 데이터의 안정성을 위해 RAID(Redundant Array of Independent Disks) 구성이 필수적으로 사용된다. 네트워크 인터페이스 카드(NIC): 서버를 네트워크에 연결하여 데이터를 주고받을 수 있게 하는 장치이다. 서버용 NIC는 여러 개의 포트를 제공하거나, 더 높은 대역폭(예: 10GbE, 25GbE, 100GbE)을 지원하여 대량의 네트워크 트래픽을 처리할 수 있다. 전원 공급 장치(PSU): 서버의 모든 부품에 안정적인 전력을 공급한다. 서버는 24시간 작동해야 하므로, 전원 장애에 대비하여 두 개 이상의 PSU를 장착하는 이중화(redundancy) 구성을 흔히 사용한다. 냉각 시스템: 서버는 지속적으로 높은 성능으로 작동하기 때문에 많은 열을 발생시킨다. 이 열을 효과적으로 배출하기 위한 강력한 팬, 히트싱크, 그리고 데이터 센터 수준에서는 액체 냉각 시스템까지 사용된다. 적절한 냉각은 서버의 안정성과 수명에 직접적인 영향을 미친다. 3.2 서버 소프트웨어 환경 서버 하드웨어 위에서 작동하며, 클라이언트에게 서비스를 제공하는 데 필요한 다양한 소프트웨어 구성 요소들이다. 서버 운영체제(OS): 서버 하드웨어를 관리하고, 서버 애플리케이션이 실행될 수 있는 환경을 제공한다. 대표적으로 Microsoft Windows Server, 다양한 리눅스 배포판(Ubuntu Server, CentOS, Red Hat Enterprise Linux 등), 그리고 유닉스 기반의 운영체제(FreeBSD, Solaris 등)가 있다. 리눅스는 오픈 소스이며 유연성이 높아 웹 서버, 데이터베이스 서버 등 다양한 용도로 널리 사용된다. 웹 서버 소프트웨어: HTTP 프로토콜을 사용하여 클라이언트의 웹 페이지 요청을 처리하고 응답을 전송하는 소프트웨어이다. Apache HTTP Server, Nginx, Microsoft IIS(Internet Information Services) 등이 가장 널리 사용된다. 데이터베이스 서버 소프트웨어: 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 검색할 수 있도록 하는 시스템이다. MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server, MongoDB(NoSQL) 등이 대표적이다. 애플리케이션 서버 소프트웨어: 비즈니스 로직을 실행하고, 웹 서버와 데이터베이스 서버 사이에서 데이터를 처리하는 역할을 한다. Java 기반의 Apache Tomcat, JBoss, Node.js 런타임 등이 이에 해당한다. 기타 서버 애플리케이션: 파일 전송을 위한 FTP 서버, 이메일 처리를 위한 메일 서버(Postfix, Exim), 도메인 이름 해석을 위한 DNS 서버(BIND) 등 특정 목적에 맞는 다양한 서버 애플리케이션들이 존재한다. 3.3 서버 작동 원리 서버의 기본적인 작동 원리는 클라이언트의 요청을 수신하고, 이를 처리하여 응답을 전송하는 요청-응답(Request-Response) 모델을 따른다. 이 과정은 다음과 같은 단계를 거친다. 요청 수신: 클라이언트(예: 웹 브라우저)가 특정 서비스나 데이터에 대한 요청을 네트워크를 통해 서버로 전송한다. 이 요청은 특정 프로토콜(예: HTTP, FTP)에 따라 형식화된다. 요청 처리: 서버는 수신된 요청을 분석하고, 해당 요청을 처리하기 위한 적절한 서버 애플리케이션(예: 웹 서버, 데이터베이스 서버)으로 전달한다. 애플리케이션은 필요한 데이터를 저장 장치에서 읽어오거나, 계산을 수행하거나, 다른 서버와 통신하는 등의 작업을 수행한다. 응답 생성: 요청 처리 결과에 따라 서버는 클라이언트에게 보낼 응답을 생성한다. 이 응답은 요청된 데이터, 처리 결과, 상태 코드(예: HTTP 200 OK) 등을 포함한다. 응답 전송: 생성된 응답은 네트워크를 통해 다시 클라이언트로 전송된다. 클라이언트는 이 응답을 받아 사용자에게 보여주거나, 다음 작업을 수행하는 데 사용한다. 이러한 과정은 매우 빠르게 반복되며, 수많은 클라이언트의 동시 요청을 효율적으로 처리하기 위해 서버는 멀티태스킹, 병렬 처리, 로드 밸런싱 등의 기술을 활용한다. 4. 서버의 주요 유형 및 활용 사례 서버는 제공하는 서비스의 종류에 따라 다양하게 분류되며, 각 유형은 특정 목적에 최적화되어 있다. 이러한 서버들은 현대 디지털 사회의 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 4.1 일반적인 서버 유형 일상생활에서 가장 흔히 접하고 사용되는 서버 유형들은 다음과 같다. 웹 서버 (Web Server): 가장 일반적인 서버 유형으로, 웹 페이지(HTML, 이미지, 동영상 등)를 저장하고 클라이언트(웹 브라우저)의 요청에 따라 이를 전송하는 역할을 한다. 우리가 웹사이트를 방문할 때마다 웹 서버와 상호작용하는 것이다. Apache, Nginx, IIS 등이 대표적인 웹 서버 소프트웨어이다. 데이터베이스 서버 (Database Server): 정형 또는 비정형 데이터를 체계적으로 저장, 관리, 검색할 수 있도록 하는 서버이다. 웹 애플리케이션, 기업 시스템 등 거의 모든 현대 애플리케이션의 백엔드에서 데이터를 처리한다. MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB 등이 널리 사용된다. 파일 서버 (File Server): 네트워크를 통해 파일을 저장하고 공유하는 데 특화된 서버이다. 여러 사용자가 중앙 집중식으로 파일을 저장하고 접근할 수 있게 하여 데이터 공유와 협업을 용이하게 한다. 기업 환경에서 문서, 이미지, 동영상 등을 공유하는 데 주로 사용된다. 메일 서버 (Mail Server): 이메일의 송수신 및 저장을 담당하는 서버이다. SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)를 사용하여 이메일을 발송하고, POP3(Post Office Protocol 3) 또는 IMAP(Internet Message Access Protocol)을 사용하여 이메일을 수신 및 관리한다. 애플리케이션 서버 (Application Server): 특정 애플리케이션의 비즈니스 로직을 실행하는 서버이다. 웹 서버와 데이터베이스 서버 사이에서 복잡한 연산을 수행하고, 클라이언트에게 동적인 콘텐츠를 제공한다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 상품 주문 처리, 재고 관리 등의 기능을 담당한다. 4.2 특수 목적 서버 및 응용 사례 특정 기능이나 산업에 특화된 서버들은 더욱 전문적인 서비스를 제공한다. 게임 서버 (Game Server): 온라인 멀티플레이어 게임의 플레이어 간 상호작용, 게임 상태 동기화, 물리 엔진 처리 등을 담당한다. 실시간성이 매우 중요하며, 대규모 동시 접속자를 처리할 수 있는 고성능과 안정성을 요구한다. 미디어 서버 (Media Server): 비디오 스트리밍, 오디오 재생 등 대용량 미디어 콘텐츠를 효율적으로 전송하는 데 최적화된 서버이다. 넷플릭스, 유튜브와 같은 OTT(Over-The-Top) 서비스의 핵심 인프라이다. DNS 서버 (Domain Name System Server): 사람이 읽기 쉬운 도메인 이름(예: www.example.com)을 컴퓨터가 이해하는 IP 주소(예: 192.0.2.1)로 변환해주는 역할을 한다. 인터넷 주소록과 같아서 없어서는 안 될 중요한 서버이다. DHCP 서버 (Dynamic Host Configuration Protocol Server): 네트워크에 연결된 장치(클라이언트)에 자동으로 IP 주소, 서브넷 마스크, 게이트웨이 등의 네트워크 설정을 할당해주는 서버이다. 수동 설정의 번거로움을 없애고 네트워크 관리를 효율화한다. 프록시 서버 (Proxy Server): 클라이언트와 인터넷 사이에서 중개자 역할을 하는 서버이다. 보안 강화, 캐싱을 통한 웹 페이지 로딩 속도 향상, 특정 웹사이트 접근 제한 등의 용도로 사용된다. AI 서버 (AI Server): 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델의 학습 및 추론에 최적화된 서버이다. 특히 그래픽 처리 장치(GPU)를 다수 탑재하여 병렬 연산 능력을 극대화하며, 대규모 데이터 처리와 복잡한 알고리즘 실행에 필수적이다. 자율주행, 의료 영상 분석, 자연어 처리 등 다양한 AI 응용 분야에서 활용된다. 5. 서버 운영 및 관리의 중요성 서버는 24시간 안정적으로 서비스를 제공해야 하므로, 효율적인 운영과 관리가 매우 중요하다. 이는 서비스의 연속성, 데이터의 보안, 그리고 운영 비용과 직결된다. 5.1 에너지 효율성 및 환경 문제 데이터 센터는 전 세계 전력 소비량의 상당 부분을 차지하며, 이는 환경 문제와 직결된다. 2022년 기준, 전 세계 데이터 센터는 약 240~340 TWh의 전력을 소비한 것으로 추정되며, 이는 전 세계 전력 소비량의 1~1.5%에 해당한다. 서버의 에너지 효율성을 높이는 것은 운영 비용 절감뿐만 아니라 환경 보호 측면에서도 매우 중요하다. 이를 위해 저전력 CPU 및 메모리 사용, 효율적인 전원 공급 장치 도입, 서버 가상화를 통한 물리 서버 수 감소, 그리고 냉각 효율을 극대화하는 액체 냉각 시스템, 외기 냉각(free cooling) 등의 기술이 활발히 연구되고 적용되고 있다. 또한, 재생에너지 사용을 늘려 데이터 센터의 탄소 발자국을 줄이려는 노력도 지속되고 있다. 5.2 서버 보안 및 안정성 서버는 민감한 데이터를 다루고 중요한 서비스를 제공하므로, 보안과 안정성 확보는 최우선 과제이다. 데이터 보호 및 무단 접근 방지: 방화벽, 침입 탐지 시스템(IDS), 침입 방지 시스템(IPS)을 통해 외부 위협으로부터 서버를 보호한다. 강력한 인증 메커니즘(다단계 인증), 접근 제어 목록(ACL)을 사용하여 인가된 사용자만 서버 자원에 접근하도록 한다. 또한, 데이터 암호화는 저장된 데이터와 전송 중인 데이터를 보호하는 데 필수적이다. 장애 대응 및 복구: 서버 장애는 서비스 중단으로 이어질 수 있으므로, 이에 대한 철저한 대비가 필요하다. 백업(Backup): 정기적으로 데이터를 백업하여 데이터 손실 시 복구할 수 있도록 한다. 백업 데이터는 물리적으로 분리된 안전한 장소에 보관하는 것이 좋다. 이중화(Redundancy): 핵심 부품(전원 공급 장치, 네트워크 카드 등)이나 전체 서버 시스템을 이중으로 구성하여 한쪽에 장애가 발생해도 다른 쪽이 서비스를 이어받아 중단 없이 운영될 수 있도록 한다. 로드 밸런싱과 페일오버(Failover) 기술이 이에 활용된다. 재해 복구(Disaster Recovery): 지진, 화재와 같은 대규모 재해 발생 시에도 서비스를 복구할 수 있도록, 지리적으로 떨어진 여러 데이터 센터에 데이터를 분산 저장하고 복구 계획을 수립한다. 5.3 서버 관리 및 모니터링 서버의 효율적인 운영을 위해서는 지속적인 관리와 모니터링이 필수적이다. 서버 성능 모니터링: CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등 서버의 핵심 지표들을 실시간으로 모니터링하여 성능 저하나 잠재적 문제를 조기에 감지한다. Prometheus, Grafana, Zabbix와 같은 도구들이 널리 사용된다. 유지보수: 운영체제 및 애플리케이션 업데이트, 보안 패치 적용, 하드웨어 점검 및 교체 등 정기적인 유지보수를 통해 서버의 안정성과 보안을 유지한다. 원격 관리: 서버는 대부분 데이터 센터에 위치하므로, KVM over IP, SSH(Secure Shell)와 같은 원격 접속 및 관리 도구를 사용하여 물리적인 접근 없이도 서버를 제어하고 문제를 해결한다. 6. 현재 서버 기술 동향 현대 서버 아키텍처는 클라우드 컴퓨팅, 가상화, 컨테이너 기술을 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 엣지 컴퓨팅, AI 서버 등 새로운 기술 트렌드가 부상하고 있다. 6.1 클라우드 및 가상화 기술 클라우드 컴퓨팅은 서버 인프라를 서비스 형태로 제공하는 모델로, 사용자가 물리적인 서버를 직접 소유하고 관리할 필요 없이 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 유연하게 사용할 수 있게 한다. 주요 서비스 모델은 다음과 같다. IaaS (Infrastructure as a Service): 가상 머신, 스토리지, 네트워크 등 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공한다. 사용자는 운영체제와 애플리케이션을 직접 설치하고 관리한다. (예: AWS EC2, Google Compute Engine) PaaS (Platform as a Service): 애플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼(운영체제, 미들웨어, 데이터베이스 등)을 제공한다. 사용자는 코드만 배포하면 된다. (예: AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine) SaaS (Software as a Service): 완성된 소프트웨어 애플리케이션을 서비스 형태로 제공한다. 사용자는 웹 브라우저를 통해 소프트웨어를 이용한다. (예: Gmail, Salesforce) 서버 가상화는 하나의 물리 서버 위에 여러 개의 독립적인 가상 서버(가상 머신)를 생성하는 기술이다. 하이퍼바이저(Hypervisor)라는 소프트웨어가 물리 하드웨어와 가상 머신 사이에서 자원을 관리하고 분배한다. 가상화는 하드웨어 활용률을 높이고, 서버 프로비저닝 시간을 단축하며, 재해 복구 및 테스트 환경 구축에 유용하다. 6.2 컨테이너 및 서버리스 아키텍처 애플리케이션 배포 및 관리를 효율화하는 컨테이너 기술과 서버 관리 부담을 줄이는 서버리스 컴퓨팅은 현대 소프트웨어 개발의 핵심 트렌드이다. 컨테이너 기술: 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 종속성(라이브러리, 설정 파일 등)을 하나의 독립적인 패키지로 묶는 기술이다. Docker가 가장 대표적인 컨테이너 플랫폼이며, Kubernetes는 이러한 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오케스트레이션 도구이다. 컨테이너는 가상 머신보다 가볍고 빠르며, 개발 환경과 운영 환경 간의 일관성을 보장하여 개발 및 배포 프로세스를 간소화한다. 서버리스 아키텍처 (Serverless Architecture): 개발자가 서버 인프라를 직접 관리할 필요 없이 코드를 작성하고 배포하면, 클라우드 공급자가 서버 프로비저닝, 스케일링, 패치 적용 등을 모두 담당하는 컴퓨팅 모델이다. 사용한 만큼만 비용을 지불하며, 이벤트 기반으로 코드가 실행된다. (예: AWS Lambda, Google Cloud Functions) 이는 서버 관리 부담을 최소화하고 개발자가 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 한다. 6.3 엣지 컴퓨팅 및 AI 서버 데이터 처리 지연을 줄이고 인공지능 워크로드에 최적화된 서버 기술들이 주목받고 있다. 엣지 컴퓨팅 (Edge Computing): 데이터가 생성되는 원천(예: IoT 장치, 스마트폰, 센서)에 더 가까운 네트워크 엣지(Edge)에서 데이터를 처리하는 컴퓨팅 방식이다. 중앙 데이터 센터로 모든 데이터를 전송하는 대신, 엣지에서 실시간으로 데이터를 분석하고 응답함으로써 지연 시간을 줄이고 대역폭 사용량을 최적화한다. 자율주행차, 스마트 팩토리, 증강 현실(AR) 등 실시간 반응이 중요한 애플리케이션에서 필수적이다. AI 서버 (AI Server): 인공지능 및 머신러닝 워크로드에 특화된 서버이다. 특히 GPU(Graphics Processing Unit)는 병렬 연산에 매우 효율적이므로, AI 서버는 다수의 고성능 GPU를 탑재하여 딥러닝 모델 학습과 추론에 필요한 막대한 계산량을 처리한다. 엔비디아(NVIDIA)의 GPU 기반 서버 솔루션이 시장을 선도하고 있으며, AI 모델의 복잡도 증가와 데이터량 폭증에 따라 AI 서버 시장은 급격히 성장하고 있다. 7. 서버 기술의 미래 전망 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT) 등 신기술의 발전은 서버의 역할과 형태에 지속적인 변화를 가져올 것이다. 미래 서버 시장은 더욱 지능화되고, 분산되며, 지속 가능한 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 7.1 AI 및 IoT 시대의 서버 인공지능과 사물 인터넷 기술은 서버 아키텍처에 근본적인 변화를 가져올 것이다. IoT 장치의 폭발적인 증가는 엣지 컴퓨팅의 중요성을 더욱 부각시키며, 중앙 서버와 엣지 서버 간의 유기적인 협업이 필수적이 될 것이다. 엣지 서버는 IoT 장치에서 생성되는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고, AI 모델을 사용하여 즉각적인 의사결정을 내리는 역할을 수행할 것이다. 중앙 데이터 센터의 AI 서버는 엣지에서 수집된 데이터를 기반으로 더 복잡한 AI 모델을 학습하고, 이를 다시 엣지로 배포하는 형태로 발전할 것이다. 이러한 분산형 AI 인프라는 자율주행, 스마트 시티, 스마트 헬스케어 등 다양한 미래 기술의 핵심 동력이 될 것이다. 7.2 서버 시장의 성장 및 변화 글로벌 서버 시장은 데이터 증가, 클라우드 컴퓨팅 확산, 그리고 특히 AI 인프라 구축 수요에 힘입어 지속적으로 성장할 것으로 전망된다. 2023년 전 세계 서버 시장 규모는 약 1,300억 달러에 달했으며, 2024년에는 AI 서버 수요 증가에 힘입어 더욱 성장할 것으로 예측된다. IDC에 따르면, AI 서버 시장은 2022년 166억 달러에서 2027년 347억 달러로 연평균 15.6% 성장할 것으로 예상된다. 주요 플레이어인 Dell, HPE, Supermicro, Lenovo, Cisco 등은 AI 워크로드에 최적화된 고성능 서버 솔루션 개발에 집중하고 있으며, 클라우드 서비스 제공업체(CSP)인 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등도 자체 서버 인프라를 강화하고 있다. 또한, ARM 기반 서버 프로세서의 약진과 같은 새로운 하드웨어 아키텍처의 등장은 서버 시장에 더욱 다양한 변화를 가져올 것이다. 7.3 지속 가능한 서버 기술의 발전 기후 변화와 에너지 위기 시대에 지속 가능한 서버 기술의 발전은 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 미래 서버는 에너지 효율성 향상에 더욱 집중할 것이다. 액체 냉각, 침지 냉각(immersion cooling)과 같은 혁신적인 냉각 기술은 데이터 센터의 전력 소비를 획기적으로 줄일 수 있으며, 서버 하드웨어 자체의 저전력 설계 또한 더욱 중요해질 것이다. 또한, 데이터 센터의 위치 선정에 있어서도 재생에너지 접근성, 기후 조건(외기 냉각 활용) 등이 중요한 요소로 고려될 것이다. 폐기되는 서버 부품의 재활용률을 높이고, 서버의 수명 주기를 연장하는 순환 경제(Circular Economy) 개념의 도입도 활발히 논의될 것이다. 이러한 노력들은 서버 기술이 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 디지털 사회의 발전을 지속 가능하게 하는 데 기여할 것이다. 참고 문헌 Wikipedia. "Server (computing)". https://en.wikipedia.org/wiki/Server_(computing) International Energy Agency (IEA). "Data Centres and Data Transmission Networks". https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks (2022년 데이터 기준) IDC. "Worldwide AI Server Market Forecast, 2023–2027". (2023년 9월 발표) - 정확한 보고서 링크는 유료 구독 필요, IDC 공식 발표 자료 참고 Statista. "Server market revenue worldwide from 2018 to 2023 with a forecast until 2028". https://www.statista.com/statistics/1053427/worldwide-server-market-revenue/ (2023년 데이터 기준)
보관함(단일 랙)에서 최대 3 AI 엑사플롭스(Exaflops)의 속도를 낸다. 최신 그래픽 칩 MI455X과 에픽 베니스(EPYC Venice) 중앙 처리 장치를 하나로 묶어, 거대한 AI를 학습시키고 실행하는 데 최적화했다.

새로 나온 ‘라이젠 AI 400 시리즈’는 머리 역할을 하는 코어가 12개, 24 스레드로 경쟁 제품보다 여러 작업을 동시에 하는 능력은 1.3배, 영상 같은 콘텐츠를 만드는 능력은 1.7배나 뛰어나다. 특히 레드스톤(Redstone) 레이트레이싱 기술은 머신러닝 기반으로 최대 4.7배의 성능 향상을 제공하여 200개 이상의 게임을 지원한다. 또한 차세대 칩인 ‘MI500 시리즈’는 2나노미터 공정과 4세대 고대역폭 메모리 확장형(HBM4E HBM4E
HBM4E는 AI 서버·고성능 컴퓨팅(HPC) 수요를 배경으로, 고대역폭 메모리(HBM)의 차세대 로드맵에서 HBM4 이후 단계로 거론되는 제품군이다. 업계에서는 HBM3E에서 이어진 ‘확장(Enhanced)’ 흐름을 계승하면서, HBM4 세대에서 강화되는 넓은 인터페이스·적층 고도화·전력 효율 개선을 바탕으로 더 높은 단수(예: 16단 이상)와 더 공격적인 대역폭 목표, 그리고 고객 맞춤형(커스텀) 설계로 시장을 넓히는 방향으로 논의가 전개되고 있다. 목차 1. HBM4E의 세대 구분과 표준(HBM4) 기반: 무엇이 바뀌는가 2. 2026년 양산 로드맵: SK하이닉스·삼성전자·마이크론의 시간표 3. 하이브리드 본딩과 CMP 의존도 축소: 수율·원가의 기술 전쟁 4. 1C D램 전환과 저전력 설계: AI 서버 시대의 전력·열·신뢰성 과제 5. 커스텀 HBM4E와 파운드리 생태계: 베이스 다이·TSMC·맞춤형 인터페이스 1. HBM4E의 세대 구분과 표준(HBM4) 기반: 무엇이 바뀌는가 HBM 제품군은 3차원 적층(Through-Silicon Via, TSV 등)과 초광대역 인터페이스를 결합해, 가속기(GPU/TPU/ASIC) 근접 패키징(인터포저 등) 환경에서 메모리 병목을 완화하도록 설계된 메모리 규격이다. HBM4E는 아직 ‘표준 규격’이 단일 문서로 확정되어 공표된 형태라기보다, HBM4 세대의 표준적 기반 위에서 다음 단계의 성능·전력 효율·확장성 요구(특히 AI 워크로드의 메모리 용량·대역폭 폭증)를 충족시키기 위한 산업적 로드맵 명칭으로 사용된다. HBM4 표준의 핵심 변화로는 인터페이스 폭 확대(2048-bit), 채널 수 증가(병렬성 강화), 스택 구성 확장(최대 16단), 전압 옵션 확대로 대표되는 전력 효율 최적화 등이 논의·정리되어 왔다. 이러한 HBM4의 기반은 HBM4E로 이어질 때, 더 높은 핀 속도 목표, 더 높은 단수에서의 수율 확보, 그리고 베이스 다이(로직 다이) 역할의 확대와 결합해 시스템 수준에서의 대역폭·전력·지연시간 최적화를 추구하는 방향으로 발전한다. 2. 2026년 양산 로드맵: SK하이닉스·삼성전자·마이크론의 시간표 HBM4E는 ‘2026년 전후 양산’을 목표로 경쟁 구도가 형성되어 있다. SK하이닉스는 2026년부터 HBM4E 8단·12단·16단 및 커스텀 HBM4E를 순차 출시하는 계획이 보도되었고, 이를 뒷받침하기 위해 차세대 공정 노드(1C) 전환과 AI 서버 중심의 제품 믹스 전략을 병행하는 흐름이 강조된다. 삼성전자는 HBM4E 세대에서 공정·패키징 혁신(하이브리드 본딩, 공정 비용 구조 개선 등)을 통해 성능과 수율을 동시에 끌어올리는 전략이 부각된다. 특히 16단 이상 적층으로 갈수록 공정 난도가 급격히 상승하므로, 차세대 접합 방식 도입 시점과 안정적인 양산성 확보가 경쟁력의 핵심 변수가 된다. 마이크론 역시 HBM4 및 후속 세대(업계에서 HBM4E로 호칭되는 개발 흐름 포함)를 2026년대 양산 램프에 맞추는 언급이 지속되어 왔으며, AI 데이터센터 고객 기반 확대에 따라 고대역폭 메모리 제품군을 사업 구조의 중심으로 재편하는 움직임이 관찰된다. 3. 하이브리드 본딩과 CMP 의존도 축소: 수율·원가의 기술 전쟁 HBM 적층에서 접합(본딩) 방식은 대역폭과 전력 효율뿐 아니라 수율과 원가를 좌우한다. 전통적으로는 마이크로범프(범프 기반 접합)와 적층 장비(TC bonder 등)가 활용되어 왔으나, 단수가 높아질수록 범프 구조의 한계(접합 간격, 신호·전력 무결성, 열 경로 등)가 부각된다. 이 때문에 ‘범프리스(bump-less)’에 가까운 하이브리드 본딩이 16단 이상 구간에서 유력한 전환점으로 자주 언급된다. 하이브리드 본딩은 공정 복잡도와 표면 정밀도 요구가 매우 높다. 그 결과 CMP(화학적 기계적 연마) 공정의 부담이 커지고, 미세 결함이 수율 저하로 이어질 가능성이 증가한다. 최근 보도에서는 삼성전자가 하이브리드 본딩 도입 과정에서 CMP 의존도를 줄이기 위해 습식 원자층식각(ALE) 적용 검토 등 공정 조합을 다변화하는 흐름이 거론된다. 이러한 접근은 표면 정밀도·결함 제어·공정 비용을 함께 최적화하려는 시도로 해석된다. 요약하면 HBM4E 경쟁은 단순히 ‘더 빠른 메모리’의 문제가 아니라, 하이브리드 본딩을 포함한 접합·평탄화·결함 제어를 안정적인 양산 체계로 고정시키는 공정 경쟁의 성격이 강하다. 4. 1C D램 전환과 저전력 설계: AI 서버 시대의 전력·열·신뢰성 과제 HBM은 여러 장의 D램 다이를 적층하기 때문에, 개별 D램 다이의 전력 특성과 발열이 스택 전체의 한계치를 결정한다. 따라서 제조사는 HBM4E 세대에서 더 높은 대역폭과 더 많은 단수를 달성하기 위해, 미세 공정 전환(예: 1C)과 저전력 설계 최적화를 병행한다. 1C 전환은 전력 절감과 성능 향상이라는 목표를 동시에 겨냥하며, HBM4E 세대의 ‘최적 노드’로 언급되는 배경이 된다. AI 서버 관점에서 중요한 것은 절대 성능뿐 아니라, 와트당 성능(전력 효율)과 열 관리(패키지 열저항, 냉각 설계)이다. HBM 대역폭이 커질수록, 메모리 자체 전력뿐 아니라 인터포저·패키지·전원 공급망(전압 강하, 노이즈) 설계까지 부담이 확장된다. 결과적으로 HBM4E는 “더 높은 핀 속도”와 “더 높은 단수”를 동시에 추구하면서, 수율·신뢰성(예: 데이터센터급 RAS 요구)과 전력·열 제약을 공정·설계·패키징의 조합으로 풀어내야 하는 제품군으로 정리할 수 있다. 5. 커스텀 HBM4E와 파운드리 생태계: 베이스 다이·TSMC·맞춤형 인터페이스 HBM4E 논의에서 두드러지는 특징 중 하나는 ‘커스텀(맞춤형) HBM’의 확대다. AI 가속기 시장에서는 고객(빅테크·칩 설계사)이 메모리 용량·대역폭·전력·지연시간을 특정 워크로드에 맞게 최적화하려는 요구가 강하며, 이에 따라 HBM 스택 하단의 베이스 다이(로직/컨트롤 기능을 수행하는 다이)의 역할이 확대되는 방향이 부각된다. 이 과정에서 파운드리의 참여가 커진다. 베이스 다이가 단순 완충·테스트 기능을 넘어, 맞춤형 인터페이스(예: PHY/컨트롤 관련 기능)와 시스템 최적화 로직을 더 많이 포함하게 되면, 첨단 로직 공정(예: 3nm급까지 확장 가능하다는 로드맵 주장)과 고난도 패키징 역량이 결합되어야 한다. 따라서 메모리 업체 단독 경쟁이라기보다, 메모리(삼성전자·SK하이닉스·마이크론)와 파운드리/패키징(예: TSMC) 및 고객(가속기 설계사) 간의 공동 설계·공동 최적화 체계가 HBM4E의 핵심 산업 구조로 정리된다. 시장 전망 측면에서는 2026~2027년 AI 서버 투자 사이클과 맞물려 HBM 수요가 고성장할 것으로 제시되고, 그 안에서 HBM4E 비중이 빠르게 확대될 것이라는 관측이 반복적으로 등장한다. 결론적으로 HBM4E는 성능 경쟁과 동시에 ‘커스텀 생태계 구축’ 경쟁이며, 하이브리드 본딩·미세 공정(1C)·베이스 다이 고도화가 서로 결합된 형태로 기업 간 우위를 결정할 가능성이 높다. 출처 EDN, “JEDEC finalizes HBM4 standard” (2025-04-17) URL: https://www.edn.com/jedec-finalizes-hbm4-standard/ Cadence Press Release, “Cadence Enables Next-Gen AI and HPC Systems with Industry’s Fastest HBM4 12.8Gbps IP…” (2025-04-18) URL: https://www.cadence.com/en_US/home/company/newsroom/press-releases/pr/2025/cadence-enables-next-gen-ai-and-hpc-systems-with-industrys.html TrendForce, “[News] HBM4E Seen Hitting 40% of 2027 Market…” (2025-11-13) URL: https://www.trendforce.com/news/2025/11/13/news-hbm4e-seen-hitting-40-of-2027-market-samsung-sk-hynix-reportedly-aim-for-1h26-completion/ 시사저널e, “삼성전자, HBM4E ‘하이브리드 본딩’ CMP 의존도 줄인다” (게시일: 2026-01-08 전후) URL: https://www.sisajournal-e.com/news/articleView.html?idxno=418388 디지털데일리, “내년 설비 승부수 던지는 SK하이닉스…‘1C 공정’ 전환 준비 …” (2025-11-05) URL: https://m.ddaily.co.kr/page/view/2025110513425854438 Tom’s Hardware, “HBM undergoes major architectural shakeup as TSMC and GUC detail HBM4, HBM4E, and C-HBM4E …” (2025-12-02) URL: https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/hbm-undergoes-major-architectural-shakeup-as-tsmc-and-guc-detail-hbm4-hbm4e-and-c-hbm4e-3nm-base-dies-to-enable-2-5x-performance-boost-with-speeds-of-up-to-12-8gt-s-by-2027 DIGITIMES, “Samsung starts hybrid bonding shift with HBM4E” (2025-07-23) URL: https://www.digitimes.com/news/a20250723PD225/samsung-hbm-3d-stacking-technology.html Financial Times, “Why memory chips are the new frontier of the AI revolution” (2025-09-03) URL: https://www.ft.com/content/f3ee292b-ba56-4e9f-944a-da26d5706583  
)으로 만들어져, 기존 제품 MI300X 대비 성능을 최대 1,000배까지 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다.

AMD는 이미 250개가 넘는 AI PC 관련 제품을 준비하고 있다. 챗GPT를 만든 오픈AI는 물론, 제약 회사 ‘아스트라제네카’, 유전자 분석 기업 ‘일루미나’, 우주 기업 ‘블루 오리진’ 등 다양한 분야의 회사들과 손을 잡았다.

내 컴퓨터 안에 AI가 들어오면 좋은 점이 많다. 인터넷이 끊겨도 사용할 수 있고, 내 정보가 밖으로 나가지 않아 안전하며, 반응 속도도 훨씬 빨라진다. 앞서 소개한 헬리오스 플랫폼은 거대한 AI 슈퍼컴퓨터를 만드는 방식을 완전히 바꿀 수 있어, 데이터 센터 산업 전체에 큰 파장을 일으킬 것으로 보인다.

마지막으로 AMD는 미국 정부의 “제네시스 미션 제네시스 미션
‘제네시스 미션(Genesis Mission)’은 미국 연방정부가 축적해 온 방대한 과학 데이터와 국가 연구 인프라(국립연구소의 슈퍼컴퓨팅, 실험시설 등), 그리고 민간 부문의 AI·클라우드·반도체 역량을 결합하여 과학 연구와 산업 혁신의 속도를 높이려는 국가 주도 프로젝트이다. 백악관 행정명령(Executive Order)을 통해 2025년 11월 24일 출범했으며, 핵심은 연방 과학 데이터와 계산·실험 자원을 한데 묶어 과학용 파운데이션 모델과 AI 에이전트 기반의 “폐쇄 루프(closed-loop)” 연구·실험·제조 워크플로를 구현하는 데 있다. 목차 정의와 정책적 배경 핵심 인프라: American Science and Security Platform 추진 체계와 로드맵(기한 기반 실행 항목) 참여 기관·참여 기업(협력 생태계) 적용 분야, 기대 효과, 쟁점 1. 정의와 정책적 배경 제네시스 미션은 AI를 ‘연구 보조 도구’ 수준을 넘어 ‘과학적 발견의 생산성을 구조적으로 끌어올리는 국가 인프라’로 활용하는 것을 목표로 한다. 백악관은 이를 국가적 긴급성과 규모 면에서 대형 국가 프로젝트에 준하는 노력으로 규정하고, 부처 간 협업을 전제로 한 “전(全)정부(whole-of-government) 접근”을 강조했다. 또한 단일 부처 사업이 아니라, 연방 데이터·계산 자원·보안 요건을 공통 표준 아래 연결해 연구 전주기를 가속하는 체계를 지향한다. 2. 핵심 인프라: American Science and Security Platform 제네시스 미션의 중심에는 ‘American Science and Security Platform(플랫폼)’ 구축·운영이 있다. 행정명령은 이 플랫폼을 미션의 인프라로 규정하고, 다음 요소를 통합적으로 제공하도록 요구한다. 국립연구소 슈퍼컴퓨터 및 보안 클라우드 기반의 대규모 모델 학습·시뮬레이션·추론이 가능한 고성능 컴퓨팅 자원 연구 설계 공간 탐색, 실험 결과 평가, 워크플로 자동화를 수행하는 AI 에이전트 등 AI 프레임워크 예측 모델, 시뮬레이션 모델, 설계 최적화 도구 등 계산 도구 과학 도메인 전반을 포괄하는 도메인 특화 파운데이션 모델 연방 큐레이션 데이터, 공개 데이터, 민간(독점) 데이터 및 합성 데이터까지 포함하는 ‘보안 기반 데이터 접근’ 자율·AI 보강(augmented) 실험과 제조를 가능케 하는 실험·생산 도구(로봇 실험실, 자동화 공정 등) 동시에 플랫폼은 국가 경쟁력 및 국가안보 목적과 부합하는 보안 요구사항을 충족해야 하며, 분류체계, 공급망 보안, 연방 사이버보안 표준·모범사례 준수가 명시되어 있다. 또한 민간 협력 확대를 전제로 하되, 지식재산(IP)·영업비밀·개인정보·수출통제 등 법적 보호 장치를 포함한 표준화된 파트너십·데이터 사용·모델 공유 체계를 요구한다. 3. 추진 체계와 로드맵(기한 기반 실행 항목) 제네시스 미션은 에너지부(DOE)가 집행 책임을 지고, 백악관 과학기술정책실(OSTP) 내 ‘대통령 과학기술보좌관(APST)’이 국가 차원의 총괄 조정과 부처 간 정합성 확보를 담당하는 구조로 설계되었다. 행정명령에는 플랫폼 구축·운영을 위한 구체적 기한이 포함되어, 추진 속도를 제도적으로 고정한다. 60일 이내: 국가적으로 중요한 과학·기술 도전과제(최소 20개) 초안 목록 제출(첨단제조, 바이오, 핵분열·핵융합, 양자정보, 반도체·마이크로전자, 핵심 소재 등) 90일 이내: 미션 지원에 활용 가능한 연방 계산·저장·네트워크 자원(온프레미스·클라우드, 산업 파트너 자원 포함) 식별 120일 이내: 초기 데이터·모델 자산 선정 및 데이터 표준화·메타데이터·출처(provenance) 추적 계획 수립, 외부 데이터 편입을 위한 사이버보안 기반 계획 마련 240일 이내: AI 지시(Directed) 실험·제조가 가능한 로봇 실험실 및 생산시설 역량 점검, 관련 기술·운영 표준 검토 270일 이내: 최소 1개 국가 도전과제에 대해 플랫폼의 ‘초기 운영능력(initial operating capability)’ 시연 추진(예산·법령 범위 내) 매년: 플랫폼 운영 상태, 성과(논문·기술 시제품 등), 협력 현황, 교육·인력 프로그램 성과 등을 대통령에 보고 4. 참여 기관·참여 기업(협력 생태계) 정부 측 핵심 기반은 DOE 및 산하 17개 국립연구소이며, 플랫폼 운영·슈퍼컴퓨팅·실험 시설이 미션의 물리적 토대가 된다. 민간 부문은 클라우드, AI 모델, 반도체·가속기, 데이터 통합·분석, 에이전트 개발 지원 등 다양한 형태로 참여한다. 초기 협력 생태계는 발표 시점과 협약 확장에 따라 변동될 수 있으나, 공개된 자료에서 반복적으로 언급되는 참여 범주는 다음과 같다. 4.1 DOE 및 국립연구소 중심의 운영 DOE는 미션 집행 책임 기관으로서, 플랫폼을 ‘보안이 적용된 통합 환경’으로 운영하고, 연방기관·학계·민간 파트너가 참여할 수 있는 표준화된 협력 틀을 마련하도록 요구받는다. 외부 협력은 협력연구개발협정(CRADA) 등 제도를 활용할 수 있으며, 접근 권한 부여와 사용자 심사·승인 절차가 중요 요소로 포함된다. 4.2 참여 기업(대표 사례) 언론 보도와 기관·기업 발표를 종합하면, 빅테크·AI 선도 기업·반도체 기업·HPC 및 데이터 플랫폼 기업이 폭넓게 포함된다. 예를 들어, 구글 딥마인드는 DOE 국립연구소 연구자들이 과학용 AI 모델과 에이전트 도구를 활용할 수 있도록 ‘가속 접근 프로그램’을 제공하겠다고 밝히며, 초기에는 클라우드 기반 다중 에이전트형 협업 도구를 제시했다. 또한 2026년 중 추가 도구 확대 계획을 공개했다. 대형 협약에 참여한 기업군으로는 클라우드·인프라(예: Microsoft, Google, AWS, Oracle, IBM 등), 반도체·가속 컴퓨팅(예: NVIDIA, Intel, AMD, HPE 등), AI 모델·에이전트(예: OpenAI, Anthropic, xAI 등), 데이터 통합·분석(예: Palantir 등), 특화 AI 칩 스타트업(예: Cerebras, Groq 등)이 거론된다. DOE 측 공식 사이트에는 초기 협력사 로고가 게시되어 있으며, 협력 범위는 컴퓨팅 제공, 모델 제공, 엔지니어링 지원, 워크플로 통합 등으로 다양화되는 양상이다. 5. 적용 분야, 기대 효과, 쟁점 5.1 적용 분야(대표 범주) 제네시스 미션은 특정 단일 산업에 한정되지 않고, 에너지·기초과학·국가안보의 교차 영역을 포함하는 국가 난제 해결을 지향한다. DOE의 대외 안내에서는 핵융합, 차세대 원자력, 전력망(그리드) 고도화, 분자·재료·입자·우주 및 양자 분야의 발견과학, 핵심 소재·첨단제조 등 다양한 사례가 제시된다. 행정명령상 우선 도전과제 범주에는 첨단제조, 바이오기술, 핵심 소재, 핵분열·핵융합, 양자정보, 반도체·마이크로전자가 명시되어 있다. 5.2 기대 효과(정책 목표 관점) 연구 전주기 가속: 데이터 큐레이션 → 모델 학습 → 가설 생성 → 시뮬레이션·실험 설계 → 로봇 실험·제조 → 결과 피드백의 폐쇄 루프 구현 국가 연구 인프라의 “공통 운영체계”화: 부처·기관별로 분절된 데이터·컴퓨팅·실험자원을 플랫폼으로 연계 산업 파급: 신소재·에너지 기술·제조 공정 최적화 등에서 개발 기간 단축과 비용 절감 가능성 전략적 경쟁력: 고성능 컴퓨팅, AI 모델, 반도체·공급망, 데이터 거버넌스의 결합을 통해 기술 주도권 강화 5.3 주요 쟁점(거버넌스·보안·지식재산) 대규모 민관 협력에서 핵심 쟁점은 (1) 데이터 접근과 보안, (2) 지식재산 및 상용화 규칙, (3) 모델·에이전트의 책임 있는 사용, (4) 연방 연구자원과 민간 인프라의 경계 설정이다. 행정명령은 분류·개인정보·수출통제 등 준수와 함께, 표준화된 계약·데이터 사용·모델 공유 체계, 엄격한 사용자 심사 및 접근 통제를 요구한다. 또, AI 수요 증가에 따른 전력 사용과 데이터센터 확장 문제는 에너지·환경·요금 측면에서 정책적 논점이 될 수 있다는 보도도 존재한다. 출처 The White House, “Launching the Genesis Mission” (Executive Order), 2025-11-24. https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/ The White House, “Fact Sheet: President Donald J. Trump Unveils the Genesis Mission to Accelerate AI for Scientific Discovery,” 2025-11-24. https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/11/fact-sheet-president-donald-j-trump-unveils-the-genesis-missionto-accelerate-ai-for-scientific-discovery/ U.S. Department of Energy, “Genesis Mission” (official site). https://genesis.energy.gov Google DeepMind Blog, “Google DeepMind supports U.S. Department of Energy on Genesis,” 2025-12-18. https://deepmind.google/blog/google-deepmind-supports-us-department-of-energy-on-genesis/ Reuters, “US Energy Department signs AI collaboration deals with Big Tech for Genesis Mission,” 2025-12-18. https://www.reuters.com/business/retail-consumer/us-energy-department-taps-big-tech-ai-powered-research-push-2025-12-18/ AIP.ORG FYI, “Trump Administration Launches ‘Genesis Mission’ to Boost Science through AI,” 2025-11-25. https://www.aip.org/fyi/trump-administration-launches-genesis-mission-to-boost-science-through-ai AP News, “Trump signs executive order for AI project aimed at boosting scientific discoveries,” 2025-11-24. https://apnews.com/article/25acaea44113c2b60111e8b142344737 King & Spalding (KTS Law) Alert, “Genesis Mission Artificial Intelligence Executive Order,” 2025-11-24. https://ktslaw.com/en/Insights/Alert/2025/11/Genesis-Mission-Artificial-Intelligence-Executive-Order Google Cloud Blog, “How Google Public Sector and Google DeepMind can power the Genesis Mission,” 2025-12-19. https://cloud.google.com/blog/topics/public-sector/how-google-public-sector-and-google-deepmind-can-power-the-genesis-mission-and-a-new-era-of-scientific-discovery  
(Genesis Mission)” 참여와 AI 교육 확대를 위해 1억 5천만 달러(약 2,205억 원)를 기부했다.