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인공지능(AI) 칩 하나에서 시작한 논의가 발전소와 송전망, 데이터센터, 공장과 신약개발을 지나 자본시장까지 이어졌다. 6일 국회의원회관 제1세미나실에서 열린 '2026 여성경제신문 산업포럼'은 반도체와 전력, AI 데이터센터(AIDC), 산업 데이터, 금융을 하나의 생산망으로 놓고 대한민국이 실제로 지능을 얼마나 생산할 수 있는지를 물었다. 포럼의 출발.은 '지능생산'이었다. 정경민 여성경제신문 대표는 개회사에서 AI 경쟁을 모델과 소프트웨어에 한정하지 않고 AI칩과 전력, 데이터센터, 산업현장, 금융까지 연결해야 한다는 메시지를 던졌다. 행사 주제인 '대한민국 지능생산 강국 도약—AI칩에서 1000조 금융까지'도 여기서 출발했다. 지능을 계산하는 반도체부터 이를 24시간 돌릴 전력과 데이터센터, 실제 산업에 투입할 데이터, 전체 설비를 건설할 자본까지 한 흐름으로 보자는 구상이다. 한준호·오세희·이진숙 의원 등 국회의원들의 영상축사도 이어졌다. AI와 반도체가 산업 경쟁력의 중심으로 이동한 상황에서 기술개발과 인프라 투자, 금융을 함께 연결해야 한다는 취지의 메시지가 나왔다. 개회와 축사가 끝나자 무대의 초.은 지능생산의 가장 작은 물리 단위인 AI칩으로 내려갔다. 이번 포럼에는 한국경제인협회와 대한상공회의소, 전국은행연합회, 금융투자협회, 한국상장회사협의회, 한국팹리스산업협회, 한국반도체산업협회, 한국데이터센터연합회가 후원기관으로 참여했다. 산업계와 금융권, 반도체·데이터센터 관련 주요 단체가 함께하면서 AI칩부터 전력·인프라, 금융으로 이어지는 지능생산 생태계 구축 필요성에 힘을 보탰다. 첫 발제를 맡은 유현규 KAIST 교수(인공지능반도체포럼 의장)는 엔비디아 차세대 루빈 GPU의 절반 이상이 SRAM 등 메모리와 칩 간 인터페이스로 구성된다는 。을 짚었다. GPU 주변에는 HBM이 붙고 HBM 아래 베이스다이에도 연산기능이 들어가기 시작했다. 낸드플래시 역시 HBF 형태로 연산기 가까이 들어오는 구조를 제시했다. 최신 AI칩은 계산만 수행하는 프로세서에서 데이터를 저장하고 이동하며 일부 연산까지 처리하는 '초미니 데이터센터'로 바뀌고 있다. 연산기 가까이에 어떤 메모리를 얼마나 배치하느냐가 성능과 전력효율을 좌우하면서 한국 반도체 산업의 다음 질문도 HBM 생산량에서 HBM 이후의 메모리계층과 시스템을 누가 설계할 것인지로 이동했다 뽀빠이릴게임 . AI칩 내부로 메모리·연결기술 집결 'HBM 다음'은 베이스다이·PIM·HBF 반도체 경쟁 단위 칩에서 시스템으로 유 교수는 반도체의 산업적 위치도 달라졌다고 설명했다. 자동차와 공장, 데이터센터, AI까지 반도체 사용처가 퍼지면서 세계 GDP 성장률과 반도체 시장 성장률의 상관계수는 과거 0.3 안팎에서 최근 0.9 수준까지 높아졌다는 분석을 제시했다. 1에 가까울수록 두 지표가 같은 방향으로 움직인다는 뜻이다. 세계 경제와 반도체 수요 사이의 간극이 줄면서 반도체가 특정 전자제품의 부품을 넘어 산업 전반의 생산능력을 떠받치는 기반재로 이동하고 있다는 설명이다. 두 번째 발제에서는 시야가 칩 밖으로 넓어졌다. 천영준 세종연구원 책임연구위원은 강력한 AI 반도체를 확보해도 이를 계속 돌릴 데이터센터와 전력망이 없다면 실제 계산능력으로 이어지지 않는다고 짚었다. AI 경쟁의 단위를 칩과 모델에서 발전·송전망과 AIDC까지 넓혀 국가가 실제로 얼마나 많은 연산을 지속적으로 돌릴 수 있는지를 산업전략으로 봐야 한다는 주장이다. GPU가 계산하고 HBM이 데이터를 공급해도 전력이 끊기면 둘 다 멈춘다. 냉각과 네트워크까지 갖춰져야 수천·수만 개의 가속기를 하나의 시스템처럼 움직인다. 실리콘 안에서 시작한 지능생산이 데이터센터와 전력망이라는 물리 인프라로 이어지는 지。이다. 지역 수용성도 이 생산망의 변수로 제시됐다. 국가에는 AIDC가 미래산업 기반이지만 입지 지역에는 송전망과 용수, 전력부담이 먼저 보인다. 천 위원은 현금보상에 의존하기보다 AIDC가 지역 데이터와 산업을 연결하는 앵커 역할을 맡아야 한다고 제안했다. 세종의 정책, 대전의 연구개발(R&D), 충북의 바이오·반도체, 충남의 제조·디스플레이 데이터를 하나의 컴퓨팅 기반으로 연결하는 구상도 소개했다. AI칩 강해져도 전력 없으면 계산 못 해 AIDC·송전망까지 국가 계산능력에 포함 지역 데이터 붙여 산업기반으로 활용 세 번째 발제는 이 계산능력을 누가 어떤 돈으로 건설할 것인지로 넘어갔다. 박혜진 서강대학교 가상융합전문대학원 교수는 AI 인프라를 구성하는 기술의 시간과 자본의 시간이 서로 다르다는 。을 파고들었다. 바다이야기사이트 AI 모델은 1년 안팎에서 세대가 바뀌고 GPU·서버는 3~6년, 반도체 장비·팹은 5~15년, 데이터센터 건물·냉각설비는 15~30년, 송전망·발전설비는 30~40년 이상을 쓴다. 자본의 시간도 은행대출 3~7년, 벤처캐피털 7~10년, 인프라펀드 10~20년, 보험·연기금 20~30년 이상으로 갈린다. 박 교수는 이들을 한 덩어리로 조달하면 가장 짧은 수명의 기술위험이 가장 긴 자본까지 번질 수 있다고 짚었다. GPU와 서버, 데이터센터와 냉각설비, 송전망과 발전설비를 분리한 뒤 각각의 수명과 위험에 맞는 자본을 붙여야 한다는 제안이다. '계산능력을 자산으로, 자산을 자본시장으로' 연결하려면 기술의 시간과 자본의 시간을 먼저 맞춰야 한다는 얘기다. GPU와 전력망은 자산수명부터 다르다 짧은 기술위험이 긴 자본까지 번질 수도 AI 인프라 쪼개 시간 맞는 자본 붙여야 세 발제가 반도체와 물리 인프라, 금융을 차례로 연결한 뒤 종합토론은 실제 산업에서 생산망이 어디서 막히는지를 확인하는 방향으로 이어졌다. 주현철 뉴욕주 변호사가 좌장을 맡아 성민석 원프레딕트 부사장, 김화종 한국제약바이오협회 K-멜로디사업단장, 이병윤 한국금융연구원 선임연구위원과 산업 적용과 분산 컴퓨팅, 민간 장기자본을 함께 다뤘다. 성 부사장은 발전·제조설비에서 AI가 설비 상태를 읽고 고장을 예측하며 정비 시。을 바꾸는 과정을 설명했다. 데이터센터에서 만들어진 계산능력이 공장과 발전설비에 들어가 실제 생산성으로 바뀌는 구간이다. 반도체와 데이터센터를 아무리 크게 지어도 마지막 산업설비에서 비용 절감과 생산성 향상으로 연결되지 않으면 투자효과는 완성되지 않는다. 김 단장은 산업 데이터가 여러 기업과 병원, 연구기관에 흩어져 있다는 문제를 꺼냈다. 제약·바이오처럼 데이터를 한곳으로 옮기기 어려운 분야에서는 데이터를 중앙으로 끌어오는 방식보다 계산능력을 데이터가 존재하는 곳으로 보내는 구조가 필요하다는 설명이다. 흩어진 컴퓨팅 자원을 연결하는 분산 AI가 국가 차원의 컴퓨팅망으로 이어질 가능성도 제시했다. 이 선임연구위원은 금융으로 다시 연결했다. 민간자본이 수십 년짜리 AIDC와 전력망에 들어오게 하려면 어떤 위험을 시장이 부담하고 어떤 부분을 정책금융이 먼저 받아낼지 나눠야 한다. 기술적으로 가능한 사업도 자본비용과 회수구조가 맞지 않으면 착공되지 않는다 릴게임주소 . 지능생산의 병목이 반도체 성능에서 시작해 전력과 데이터센터를 지나 자본의 시간까지 이어지는 셈이다. 반도체·전력·금융 지나 산업현장으로 분산된 데이터엔 계산능력이 직접 이동 주현철 좌장 아래 실제 병목 하나씩 .검 세션을 관통한 문제는 서로 다른 산업 사이의 '간격'이었다. 반도체에서는 연산기와 메모리 사이의 데이터 이동거리가 병목이 됐고 AIDC에서는 발전설비와 데이터센터를 연결하는 전력망이 문제로 등장했다. 제약·바이오에서는 데이터와 계산자원이 떨어져 있었고 금융에서는 자산수명과 투자기간 사이의 간격이 벌어졌다. 연산기 가까이에 HBM을 붙이는 것과 국가 전력망에 AIDC를 붙이는 것, 데이터가 있는 곳에 계산능력을 보내는 것, 30년짜리 설비에 장기자본을 붙이는 것은 규모만 다르다. 모두 떨어져 있는 생산요소 사이의 간격을 줄이는 작업이다. AI칩이 데이터를 받아 계산하고 전력과 데이터센터가 그 계산을 계속 돌리며 산업현장이 결과를 사용하려면 각 단계가 끊기지 않고 이어져야 한다. 여기에 자산의 수명과 위험에 맞는 자본까지 붙어야 계산능력이 실제 생산능력으로 전환된다. 포럼은 AI칩에서 출발해 메모리와 데이터 이동, 전력과 AIDC, 산업현장과 금융까지 논의 범위를 넓혔다. 반도체·전력·데이터·자본 가운데 하나라도 막히면 확보한 계산능력은 산업생산으로 이어지기 어렵다. 앞으로 한국 AI 산업의 경쟁력은 개별 기술을 얼마나 많이 확보하느냐를 넘어 이미 갖춘 반도체·전력·데이터·자본을 얼마나 촘촘한 하나의 생산망으로 연결하느냐에 달릴 전망이다. ☞ AIDC(AI Data Center·인공지능 데이터센터) = GPU·NPU 등 AI 가속기를 대규모로 구축해 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 연산을 수행하는 데이터센터다. 일반 데이터센터보다 높은 전력밀도와 냉각·네트워크 성능이 요구돼 반도체뿐 아니라 발전·송전망 등 전력 인프라 확보가 핵심이다. ☞ 분산 AI(Distributed AI) = 데이터와 컴퓨팅 자원을 한곳에 모으지 않고 여러 지역이나 기관에 분산된 상태에서 AI 연산을 수행하거나 서로 연결하는 구조를 뜻한다. 제약·바이오처럼 데이터를 외부로 옮기기 어려운 분야에서는 계산능력을 데이터가 있는 곳으로 보내 활용하는 방식이 대안이 될 수 있다. ※ '2026 여성경제신문 산업포럼' 발표·토론 자료는 아래 포스터를 클릭해 자료집으로 내려받을 수 있습니다. m, Tahoma,