용수 상수도 활용·전력망 지중화··· “호남 반도체 팹 2기 2028년 착공 목표” > 자유게시판

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전남광주에 들어서는 호남권 반도체 국가산단에 반도체 팹 2기가 우선 건설된다. 전남광주시는 부지와 용수, 전력 등을 차질없이 제공할 수 있을 것으로 판단하고 있다.
전남광주시는 “2030년 6월 첫 양산을 목표로 반도체 팹 2기 건설과 가동에 필요한 각종 인프라를 조성할 계획”이라고 23일 밝혔다. 정부는 광주군공항 부지 일원 250만평을 ‘호남권 반도체 국가산업단지 후보지’로 지정했다.
삼상전자와 SK하이닉스는 800조원을 투자해 반도체 팹 4기 건설을 추진하고 있는데, 2기를 우선 짓고 차례대로 증설할 것으로 보인다. 정부와 전남광주시는 광주군공항이 이전을 완료하기 전에도 곧바로 활용이 가능한 63만평 탄약고 부지를 정비해 2기 반도체 팹 부지로 우선 공급한다.
이 부지는 ‘비행안전 5구역’으로 45m 고도제한을 받는 만큼, 비행기 이착륙과 상관없이 지상에서 산단 조성을 위한 기초 공사 등이 가능하다. 내년까지 산단 지정 절차와 함께 부지 정비를 동시에 진행해 기업들이 2028년 착공할 수 있도록 하겠다는 방침이다.
팹 2기를 우선 가동하는데 필요한 용수와 전력 등도 현재 확보된 인프라로 충분히 감당할 수 있다는 게 전남광주시 설명이다. 하루 15만t 용수는 지방상수도를 활용하면 동복댐 증축 전에도 공급이 가능한 것으로 보고 있다.
광주 덕남정수장은 주암댐(1일 5만t)과 도수터널로 연결돼 있고, 1일 10만t 용수를 확보할 수 있는 보성강댐은 주암댐 상류에 있어 수계가 연결된다. 1일 44만t 수돗물을 생산할 수 있는 덕남정수장의 현재 가동률도 50% 수준이어서 하루 20만t 수돗물을 추가 생산할 수 있다.
전력망도 내년 6월 착공해 2028년 12월 완공할 계획이다. 팹 2기 가동을 위해서는 3.1기가와트(GW) 전력이 필요하다. 송전탑 등을 건설할 경우 주민 민원 등이 우려돼 신장성변전소에서 광주공항까지 23㎞ 송전선로는 황룡강 변과 지방도를 활용해 지중화하기로 했다.
김기홍 전남광주시 반도체지원단장은 “현재 인프라 등을 잘 활용하면 반도체 팹 2기를 건설하고 가동하는데 큰 문제가 없다”면서 “기업들이 차질없이 팹을 건설할 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다”고 밝혔다.
최근 프런티어 인공지능(AI) 개발사들이 ‘속도조절론’을 내세우는 배경에, 프런티어 AI 경쟁의 수익성 부담이 영향을 미치고 있다는 분석이 나온다. 값비싼 최신 모델은 계속 출시되고 있지만, 그만큼의 ‘가성비’가 나오지 않는다는 판단에 비싼 모델을 쓰기보다 중국 AI를 사용하는 기업들이 많기 떄문이다. 프런티어 AI 랩들은 수익성 개선을 위해 법률·금융 등 고부가 전문업무 공략을 본격화하고 나섰다.
21일 기업 AI 사용 데이터를 추적하는 램프의 최신 보고서를 보면, 미국 기업이 지불한 100만토큰당 실효가격은 지난 3월 1.15달러에서 이달 0.68달러로 41% 하락했다. 모델 성능은 높아졌지만 기업이 같은 양의 AI를 쓰는 데 드는 평균 비용은 오히려 싸졌다는 뜻이다.
최고급 모델에 대한 기업들의 지불 의사가 아직은 낮은 것으로 풀이된다. 램프에 따르면 앤트로픽의 최고급 모델 ‘페이블5’는 출시 후 한 달간 앤트로픽 기업 고객이 사용한 토큰의 6%, 관련 지출의 11.4%를 차지하는 데 그쳤다. 표준형 모델인 소넷5보다 약 5배 비싼 가격이 장벽으로 작용한 것으로 보인다. 램프는 최고급 모델의 추가 성능이 가격을 정당화하지 못하고 있으며, 최근 사용량 증가는 저렴한 표준형 모델이 주도한다고 분석했다.
이 틈을 파고드는 것은 가격 경쟁력을 앞세운 중국 AI다. 미국 AI 에이전트 업체 린디는 주요 AI 업무를 클로드·제미나이 중심에서 딥시크 V4 플래시로 옮겨 추론비를 약 90% 줄였다고 밝혔다. AI모델 플랫폼 오픈라우터 기준 중국계 모델의 토큰 비중은 지난 1월 22.5%에서 7월 61.5%까지 올랐고, 이달 1~14일에도 60% 안팎을 유지했다.
이처럼 가격 경쟁은 거세지는 반면 프런티어 AI 경쟁에 필요한 컴퓨팅 비용은 빠르게 불어나고 있다. FT가 지난 18일 입수한 오픈AI 내부 전망에서 2026~2030년 컴퓨팅 지출은 8560억달러로, 지난 2월 예상치 6000억달러보다 크게 늘었다. 여기에 컴퓨팅 투입 대비 성능 개선 폭이 줄어드는 ‘수확체감’도 비용 부담을 키운다.
막대한 비용을 들여 확보한 성능 우위도 오래가지 않는다. 에포크 AI에 따르면 올해 최상위 오픈웨이트 모델은 폐쇄형 프런티어 모델을 평균 약 4개월 시차로 따라붙고 있다. 고성능 모델의 답변과 추론 과정을 학습해 성능을 끌어올리는 ‘증류’도 추격을 앞당긴다. 앤트로픽은 이달 알리바바가 클로드와 1억5100만회 이상 상호작용한 데이터를 후속 모델 학습에 활용했고, 딥시크도 14일간 1210만회 이상 상호작용하며 추론 데이터를 수집했다고 주장했다.
이런 압박 속에서 프런티어 AI 랩들은 높은 성능에 실제 돈을 지불할 의사가 있는 전문시장 공략을 강화하고 있다. 오픈AI는 지난 17일 법률 업무 특화 ‘아스트라 포 로우’를 공개해 미국 일부 로펌에서 시범 운영에 들어갔고, 앤트로픽도 이달 금융 자문 업무용 ‘클로드 포 파이낸셜 어드바이저스’를 내놨다. 법률·금융 등 고부가 업무에서도 프런티어 모델의 수익성을 높이려는 흐름이다.
한 업계 관계자는 “기업 시장에서는 최고 성능 자체보다 비용 대비 효과가 중요해지고 있다”며 “비싼 프런티어 모델일수록 법률·금융 등 성능 향상을 높은 부가가치로 연결할 수 있는 전문영역에서 수익성을 확보하는 전략이 중요해질 것”이라고 말했다.

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