상간녀위자료 ‘소부장·패키징’에 전하는 반도체 온기 > 자유게시판

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상간녀위자료 국내 반도체 산업의 호황을 소재·부품·장비(소부장)와 첨단 패키징 분야로 확산시키기 위한 투자와 금융지원이 본격화하고 있다.
세계 2위 미국계 반도체 패키징 기업인 앰코가 전남광주에서 3조원 규모의 공장 증축에 착수했고, SK하이닉스는 4개 시중은행과 손잡고 소부장 협력업체에 2조원 규모 상생금융을 지원한다.
산업통상부에 따르면 앰코테크놀로지코리아는 19일 광주사업장에서 첨단 패키징 공장 증축 착공식을 열었다. 지난 6월 발표한 서남권 첨단산업 투자계획의 후속조치다.
앰코는 광주사업장 투자 규모를 당초 1조원에서 3조원으로 확대하고, 신규 고용 규모도 1000명에서 2000명으로 늘리기로 했다. 새로 들어설 공장 4개 동에서는 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC)용 첨단 패키징 제품을 생산한다.
그간 패키징은 반도체 칩을 외부 회로와 연결하는 마무리 공정 정도로 여겨졌지만, AI 칩의 경우 여러 칩을 촘촘하게 연결해 성능을 높여야 해서 중요성이 커졌다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)를 하나의 패키지로 연결하는 대만 TSMC의 첨단 패키징 기술 ‘CoWoS’가 대표적이다. AI 반도체 수요가 폭증하면서 TSMC는 첨단 패키징의 일부 공정을 앰코 등 외부 전문업체에 맡기고 있다.
케빈 엥걸 앰코 최고경영자(CEO)는 지난 5월 투자자의날 행사에서 대만 외 지역으로 공급망을 다변화하려는 고객들이 한국에서 생산 기회를 찾고 있다고 밝혔다.
소부장 분야에서 대기업 호황을 협력업체로 확산하기 위한 금융지원도 시작된다. SK하이닉스와 국민·신한·우리·하나은행은 이날 2조원 규모의 상생 무역금융 출범 협약을 맺었다. SK하이닉스와 은행들이 1000억원을 출연하고, 한국무역보험공사가 이를 기반으로 20배 규모의 보증을 제공하는 방식이다. 단일 기업과 맺은 상생 무역금융 협약으로는 최대다.
다만 강성철 울산과학기술원(UNIST) 반도체소재부품대학원 교수는 “소부장 기업의 납품 실적에 따라 삼성전자와 SK하이닉스 등에 인센티브를 주는 방식 등을 활용해 자금지원 성과가 납품과 매출 확대로 이어지도록 해야 한다”고 말했다.
전남광주 영암군에 있는 대불산단에서 지난 2년간 중대산업재해로 사망한 노동자가 15명에 이르는 것으로 나타났다. 대불산단은 조선 기자재와 선박 블록 제조 등 고위험 사업장이 밀집해 있다.
19일 국회 기후에너지환경노동위원회 서왕진 조국혁신당 의원이 광주지방고용노동청에서 받은 자료를 보면, 지난해 1월부터 올해 6월까지 대불산단 노동자 13명이 작업 도중 각종 사고로 사망했다. 광주노동청이 제출한 집계에 포함되지 않았지만 지난 7월과 9월에도 대불산단에서 노동자 2명이 산재로 사망한 것으로 파악됐다. 지난해 노동자 8명이 숨졌고 올해도 벌써 7명이 사망하는 등 대불산단에서만 2년도 안 돼 산재로 숨진 노동자는 15명에 달한다.
사망자 재해를 유형별로 보면 ‘떨어짐’이 6명으로 가장 많았다. 깔림과 끼임으로 인한 사망은 4명, 낙하물이나 인양물에 맞아 사망한 노동자도 3명이나 됐다. 특히 사업장은 다르지만 비슷한 사고가 반복되는 경향이 나타났다. 지붕에 올라가 작업하던 중 지붕재가 깨지면서 노동자가 추락해 사망한 사고는 3곳 사업장에서 발생했다. 선박 부품에 맞아 사망한 사고도 2곳 사업장에서 반복됐다.
사망한 노동자 중에는 이주노동자도 다수 포함돼 있다. 지난달 숨진 노동자도 베트남 국적 이주노동자다.
당국의 산업안전보건감독이 부실하게 진행되고 있다는 지적도 나온다. 지난해 광주노동청 목포지청은 한 업체를 대상으로 5번이나 산업안전보건감독을 실시했지만 이 사업장에서는 올해도 산재 사망 사고가 2건 발생했다. 서 의원은 “대불산단에 대한 고강도 산업안전보건감독과 진단이 필요하다”며 “안전한 노동환경을 만드는 것이 노동자와 산단 모두를 살리는 길”이라고 말했다.
노동계는 근본 대책 마련을 촉구하고 있다. 대불산단은 조선업을 중심으로 원청과 여러 단계의 협력업체 수백 개가 연결돼 있다. 이로 인해 중대재해 발생 위험이 큰 다단계 하도급과 위험의 외주화, 의사소통이 어려운 이주노동자의 고용이 많은 특징이 있다.
중대재해가 반복되는 것은 대불산단의 구조적 문제와 밀접하다는 분석이 나온다. 올해 상반기 전국 산재 사망 사고는 전년 대비 11.8% 감소했지만 대불산단은 오히려 증가하고 있다.
손상용 광주전남노동안전지킴이 운영위원장은 “대불산단 문제를 단순히 ‘노동자가 안전수칙을 지켰느냐’의 문제로 접근해서는 안 된다”면서 “개별 사업장이 아닌 산단 전체의 공통 위험요인과 원·하청 구조를 대상으로 한 특별감독으로 전환할 필요가 있다”고 말했다.
미국 프린스턴 고등연구소(IAS)의 설립자인 에이브러햄 플렉스너는 “인류에게 궁극적으로 기여한 위대한 발견의 대부분은 유용해지려는 욕망이 아니라 순수한 호기심에 이끌린 이들에 의해 이루어졌다”고 말했다. 강화학습의 주요 기제인 보상체계만으로 인공지능(AI)이 호기심 기반의 탐색을 하도록 하는 게 어렵다면, 호기심을 통해 정해진 좌표 밖으로 도약하는 능력은 아직은 인간의 영역인 것 같다.
더 분명해진 수학의 가치
반면에 상이한 분야의 기존 성취를 연결해 난제를 해결하는 능력에서는 AI가 강력한 가능성을 보여준다. 최근 오픈AI가 미해결 수학 난제들을 해결한 무려 722개의 논문을 공개하면서 전 세계 수학계가 대혼란에 빠졌다. 새로운 논문의 진위를 점검하는 전통적인 방식인 동료평가(피어 리뷰)의 진행 속도보다 AI가 새로운 결과를 내는 속도가 더 빠를 거라는 추측은 현실이 됐고, 학자들은 앞으로 속속 발표될 방대한 논문들을 누가 심사할 것인가라는 난관에 봉착했다. 일단 개별 수학자 수준의 검토에서 일부 오류가 지적돼, 3개의 논문이 철회됐고 13개는 수정 버전으로 대체됐다. 어떤 이유인지 분명하진 않지만, AI의 판단을 전적으로 신뢰할 수 없음은 다시 확인됐다.
이 중에서 필즈상급의 난제로 여겨지는 준리만 가설 증명을 검토한 옥스퍼드대학의 제임스 메이너드 교수는 AI가 리만 가설과 무관해 보이던 분야의 연구 성과들을 활용했다고 전했다. 인간 전문가는 자신의 연구 분야와 먼 분야의 결과는 알기 힘들지만, 인공지능은 관련 없어 보이는 분야들의 결과를 이해하고 연결하는 능력이 탁월하다는 뜻이다. 그의 말처럼, 상이한 분야의 연결을 통해 “우리가 이미 가진 도구만으로도 예상보다 훨씬 더 멀리 나아갈 수 있다”는 것을 확인했다는 게 중요한 성과다.
AI 시대에 기초과학의 중요성은 새로운 의미를 갖는다. 미래 인공지능의 지향점인 범용인공지능(AGI)으로 향하는 길목에서 가장 큰 장벽이 물리적 세계에 대한 총체적 이해와 암묵지(Tacit Knowledge)의 형식화이기 때문이다. 즉, 자연의 원리를 탐구하고 이를 형식적 지식과 데이터로 전환해 내는 기초과학의 토대 없이는 AGI의 도래 또한 요원하다.
수학 연구의 가치는 더 분명해지고 있다. 생성형 인공지능의 후발주자이자 상대적으로 낮은 컴퓨팅 하드웨어의 한계를 가졌던 중국 딥시크나 문샷AI의 키미 약진이 이를 증명한다. 이들은 통상적으로 쓰이던 최적화 알고리즘(SGD, ADAM)의 틀을 깨고, ‘뮤온(Muon)’이라는 새로운 수학적 최적화 기법을 도입해 데이터 처리와 예측 능력을 비약적으로 끌어올렸다. 강력한 수학 연구의 진보로 계산 자원의 한계를 돌파한 결과에 최고의 GPU와 개발 인력을 보유한 미국 기업들은 ‘멘붕’에 빠졌고 전 세계 주식시장의 폭락 사태로 이어졌다. 데이터센터, 저장장치, GPU 등의 하드웨어에 끝도 없는 투자가 계속될 것이라는 투자자들의 믿음이 흔들렸기 때문이다.
편견으로부터 자유는 아직 인간 몫
얼마 전 신진서 9단이 AI와의 대국에서 승리를 거둔 사례는 시사하는 바가 크다. 강화학습이 제한된 정보 속에서도 최적화를 찾아내지만, 학습 과정에서 배제된 시나리오 앞에서는 큰 편향을 드러내며 무너진 것으로 보이기 때문이다. 인공지능은 학습 데이터에 포함되지 않은 미지의 영역에는 취약하지만, 정해진 좌표 밖으로 나아가는 도약은 여전히 인간의 몫이고, ‘편견으로부터의 자유’는 아직 인간의 영역이라고 해석할 수 있다.
‘나의 신념이 틀릴 수도 있음’을 강조했던 버트런드 러셀의 말처럼, 맹목적인 믿음과 확증 편향이 범람하는 정보 과잉의 시대에 끊임없이 의심하고 데이터로 교차 검증하는 태도는 ‘편견으로부터의 자유’의 필수 요소다. 게다가 AI는 사실 확인과 검증에 드는 ‘의심의 비용(Cost of Doubt)’을 비약적으로 낮춰주지 않는가. 인간의 직관과 통찰은 인류 문명이 오랜 세월 축적해 유전자에 각인해둔 일종의 ‘압축 데이터’일지 모른다. 그러나 이 직관 역시 AI가 열어젖힌 새로운 데이터와 가능성에 발맞추어 공진화(Co-evolution)하지 않는다면, 또 다른 편견과 인지적 왜곡에 갇히고 만다.
인공지능이 인간의 지능을 모사하고 능가하는 시대, 전인미답의 영역으로 발을 내딛게 하는 순수한 호기심과 기존 신념, 편견으로부터의 자유함은 여전히 인간을 더욱 빛나게 한다.

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