IT_테크 (179)


대한민국 대표 기업 삼성이 또 한 번 과감한 미래 투자

대한민국 대표 기업 삼성이 또 한 번 과감한 미래 투자 행보를 보였습니다. 최근 국제수학올림피아드(IMO), 국제물리올림피아드(IPhO), 국제생물올림피아드(IBO) 등 내로라하는 세계 최고 권위의 학술 대회에서 국위를 선양한 대한민국 이공계 국가대표 학생 전원에게 대규모 장학금과 연구 지원금을 전격 지급하기로 결정한 것입니다. 단순한 시상식 수준을 넘어 이공계 인재들의 국내 정착과 연속성 있는 연구 환경 조성을 위한 파격적인 지원책이 포함되어 있어 산업계와 학계의 비상한 관심을 모으고 있습니다. 이번 삼성 올림피아드 장학금 후원은 단순히 기업의 사회공헌(CSR) 활동 차원을 넘어섭니다. 글로벌 기술 패권 전쟁이 격화되는 가운데 핵심 기초과학 인재의 해외 유출을 막고, 국가적 ..

AI 데이터센터가 너무 많아졌다? 이제는 '전기·탄소'가 문제

AI 열풍이 시작됐을 때만 해도 가장 중요한 것은 GPU였습니다. 엔비디아 GPU를 얼마나 확보했는지, 최신 AI 반도체를 얼마나 빨리 공급받는지가 경쟁력이었죠. 그런데 2026년 들어 상황이 조금씩 달라지고 있습니다. AI 데이터센터의 진짜 병목이 GPU에서 전기와 전력 인프라로 이동하고 있다는 신호가 곳곳에서 나타나고 있습니다. 서버를 더 설치하고 싶어도 전력망이 받쳐주지 못하면 GPU는 그저 비싼 장식품이 될 수 있습니다.AI 데이터센터가 갑자기 전기를 많이 먹는 이유AI 데이터센터는 일반적인 웹서비스용 데이터센터와 구조가 다릅니다. 검색, 이메일, 동영상 저장처럼 비교적 일정한 작업을 처리하던 기존 서버와 달리 생성형 AI는 대규모 GPU 또는 AI 가속기를 동시에 사용합니다. AI 모델을 학습시..

미국산 원유가 한국 석유 수입의 20%를 넘었다

미국산 원유가 한국 석유 수입의 20%를 넘었다10년 전만 해도 한국이 수입하는 원유 중 미국산은 0.2%, 있으나 마나 한 수준이었습니다. 그런데 최근 들어 이 숫자가 20%를 넘어섰습니다. 같은 기간 동안 벌어진 일이라고 보기 어려울 만큼 가파른 변화인데, 대체 무슨 일이 있었던 걸까요. 중동 리스크와 한미 무역협상이라는 두 가지 축을 따라가 보면 답이 보입니다.10년 만에 뒤바뀐 원유 수입 지도한국은 오랫동안 원유 수입의 절대다수를 중동에 의존해 왔습니다. 2016년 기준으로 중동산 원유 비중은 물량 기준 86%에 달했습니다. 반면 미국산 원유 비중은 2016년 0.21%에 불과했죠. 미국이 2015년 원유 수출 금지 조치를 해제한 직후였으니, 사실상 걸음마 단계였던 셈입니다.그런데 이 비중이 20..

중국 증시, 다시 AI·반도체주에 베팅하기 시작한 이유

중국 증시, 다시 AI·반도체주에 베팅하기 시작했다얼마 전까지만 해도 "중국 기술주는 이제 끝났다"는 말이 여기저기서 들렸습니다. 그런데 최근 몇 달 사이 분위기가 완전히 달라졌습니다. 중국 증시의 자금이 다시 AI와 반도체 관련 종목으로 몰리기 시작했고, 일부 종목은 한 달 만에 수십 퍼센트씩 뛰어올랐습니다. 도대체 무슨 일이 있었던 걸까요? 오늘은 이 흐름의 배경과 그 안에 숨은 진짜 의미, 그리고 투자자로서 무엇을 확인해야 하는지까지 하나씩 짚어보겠습니다. 최근 중국 기술주 지수는 AI·반도체 섹터를 중심으로 강한 반등세를 보이고 있다무슨 일이 있었나: 뉴스 핵심 정리가장 큰 촉매는 미·중 정상회담이었습니다. 회담을 계기로 규제 완화 기대감이 커지면서, 국내에 상장된 중국 AI 반도체 ETF ..

AI 데이터센터가 너무 많아졌다? 이제는 '전기·탄소'가 문제

AI 데이터센터가 너무 많아졌다? 이제는 '전기·탄소'가 문제몇 년 전만 해도 AI 서비스를 늘리려면 GPU를 더 사면 됐습니다. 그런데 요즘 빅테크들의 고민은 좀 다릅니다. GPU는 이미 충분히 확보했는데, 정작 그 GPU를 꽂을 전기가 부족한 상황이 벌어지고 있거든요. AI 데이터센터 경쟁이 반도체 전쟁에서 전력·탄소 전쟁으로 옮겨가는 중인 지금, 무슨 일이 벌어지고 있는지 정리해 보겠습니다.AI 데이터센터, 왜 갑자기 '전기 먹는 하마'가 됐나기존 데이터센터도 전력을 많이 쓰는 시설이긴 했지만, AI 데이터센터는 차원이 다릅니다. 일반적인 데이터센터가 10~25MW 수준을 소비했다면, 최신 GPU를 잔뜩 몰아넣은 하이퍼스케일 AI 데이터센터는 100MW를 훌쩍 넘기는 전력을 요구합니다. 게다가 AI..