종목 분석 : 2025년 1월 9일 목요일

[ SK하이닉스 ]

이 글은 SK하이닉스가 엔비디아(NVIDIA)와 협력하며 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory) 개발 속도를 가속화하고, 관련 기술력이 엔비디아의 요구를 초과 달성했다는 점을 SK그룹 회장 최태원이 강조한 내용을 다루고 있습니다. 또한, 엔비디아의 피지컬 인공지능 플랫폼 '코스모스'와 협력 가능성, 젠슨 황 CEO의 관련 발언도 포함되어 있습니다.

 

1. SK하이닉스의 고대역폭 메모리 개발 속도

최태원 회장은 CES 2025 기자 간담회에서 SK하이닉스가 엔비디아의 요구보다 빠른 속도로 고대역폭 메모리(HBM)를 개발하고 있다고 밝혔습니다.

- 과거에는 SK하이닉스의 개발 속도가 엔비디아의 요구를 따라가기 어려운 상황이었으나, 최근에는 이를 역전한 상태라고 언급했습니다.

- SK하이닉스는 엔비디아의 요청으로 6세대 HBM 제품 공급 일정을 6개월 앞당긴 바 있으며, 이를 통해 HBM 기술력에서 글로벌 경쟁력을 강화하고 있습니다.

 

고대역폭 메모리는 인공지능(AI) 및 고성능 컴퓨팅(HPC, High-Performance Computing)에서 필수적인 메모리 기술로, 엔비디아의 GPU와 같은 컴퓨팅 하드웨어의 성능을 극대화하는 데 사용됩니다.

 

2. 엔비디아와 SK하이닉스의 협력

최태원 회장은 젠슨 황 엔비디아 CEO와 만나 고대역폭 메모리의 공급량 및 기술 개발 속도에 대한 논의를 진행했다고 밝혔습니다.

- 젠슨 황은 엔비디아의 인공지능 플랫폼인 '코스모스(Cosmos)'를 언급하며, SK하이닉스와 디지털 트윈(Digital Twin) 및 피지컬 인공지능(Physical AI) 협력을 제안했습니다.

- 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 환경을 가상으로 재현해 데이터를 분석하고 시뮬레이션을 진행하는 기술로, 제조업과 인공지능의 융합에 필수적입니다.

 

구체적인 협력 방안은 아직 논의 단계에 있으나, SK하이닉스와 엔비디아의 협력은 AI 및 고성능 컴퓨팅 시장에서 중요한 역할을 할 가능성이 높습니다.

 

3. 젠슨 황의 발언에 대한 반응

젠슨 황은 "삼성전자와 SK하이닉스가 그래픽 메모리를 만들지 않는 것 같다"고 발언했으나, 최태원 회장은 이에 대해 구체적인 답변을 피했습니다.

- 대신, 젠슨 황이 강조한 "엔비디아는 단순히 GPU를 만드는 회사가 아니라, 컴퓨팅 솔루션을 효율적으로 개발하는 회사"라는 점을 강조했습니다.

- 이는 엔비디아가 GPU 외에도 AI, 데이터센터, 디지털 트윈 등 다양한 컴퓨팅 기술을 선도하는 역할을 하고 있음을 시사합니다.

 

최태원 회장은 엔비디아와의 협력 관계에서 칩 공급 회사의 세부 사항보다는 전체적인 기술 구현과 방향성에 더 중점을 두고 있다고 설명했습니다.

 

4. SK하이닉스의 기술력과 글로벌 입지

SK하이닉스는 HBM 기술을 통해 글로벌 반도체 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있으며, 이번 CES 2025에서 기술력을 다시 한 번 입증했습니다.

- 엔비디아와의 협력을 통해 AI 및 HPC 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화할 것으로 예상됩니다.

- 특히, SK하이닉스의 HBM 기술은 데이터센터, AI, 자율주행차 등 차세대 산업의 핵심 구성 요소로 주목받고 있습니다.

 

이번 CES 2025에서의 발표는 SK하이닉스와 엔비디아의 협력 강화뿐만 아니라, SK하이닉스가 글로벌 메모리 시장에서 기술 주도권을 확보하고 있음을 나타냅니다.

[ 삼성전자 ] 

이 글은 삼성전자의 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory) 사업이 엔비디아(NVIDIA)로부터 품질 검증 지연과 설계 문제로 인해 어려움을 겪고 있다는 내용을 다룹니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO가 "삼성은 새로운 설계를 해야 한다"고 언급하며, 삼성전자의 사업 전망이 더욱 어두워졌다는 분석이 포함되어 있습니다.

 

1. 삼성전자의 고대역폭 메모리(HBM) 품질 검증 지연

삼성전자는 2023년부터 엔비디아의 품질 검증 절차를 진행 중인 8단 5세대 HBM3E 제품을 아직 엔비디아에 납품하지 못하고 있습니다.

- 젠슨 황은 CES 2025에서 삼성 제품이 "새로운 설계가 필요하다"고 말하며, 설계와 관련된 문제가 존재할 가능성을 시사했습니다.

- 국내 반도체 업계에서는 삼성 HBM 제품에서 발열 문제가 주요 원인일 것이라고 추측하고 있습니다.

 

고대역폭 메모리는 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC, High-Performance Computing)에 필수적인 메모리 반도체로, 데이터 전송 속도를 극대화하여 차세대 컴퓨팅 성능을 지원합니다. 그러나 설계와 발열 문제가 해결되지 않으면 삼성전자의 시장 경쟁력에 큰 타격이 불가피합니다.

 

2. 경쟁사와의 기술 격차 확대

SK하이닉스는 8단 5세대 HBM 제품을 이미 2023년 3월 엔비디아에 납품하기 시작했으며, 12단 5세대 제품도 공급하고 있습니다.

- SK하이닉스는 세대교체가 빠르게 이루어지면서 12단 제품이 8단 제품을 대체할 가능성이 높다고 평가받고 있습니다.

- 삼성전자는 현재 8단 5세대 제품 납품조차 지연되고 있어, 경쟁사와의 격차가 더욱 벌어지는 상황입니다.

 

삼성전자는 8단 제품을 건너뛰고 차세대 HBM 제품에 집중해야 할 가능성도 제기되고 있습니다. 이는 개발 및 양산 일정에서 상당한 부담을 가져올 수 있습니다.

 

3. 투자자 신뢰도 저하와 주가 하락

삼성전자는 지난해 여러 차례 실적 설명회에서 5세대 HBM 제품의 공급 가능성을 시사했으나, 이 목표를 달성하지 못했습니다.

- 2023년 4월: "2분기 말부터 매출 발생 가능"

- 2023년 7월: "3분기 중 양산 공급 예정"

- 2023년 10월: "4분기 중 판매 확대 가능"

 

이러한 반복된 일정 번복은 투자자 신뢰도를 저하시켰으며, 증권가에서는 삼성전자의 목표 주가를 하향 조정하고 있습니다. 한국투자증권은 엔비디아와의 HBM 진입 지연을 반영해 삼성전자의 목표 주가를 8만3천 원에서 7만7천 원으로 하향 조정했습니다.

 

4. 고대역폭 메모리 시장에서의 전망

고대역폭 메모리는 AI 시대를 맞아 메모리 반도체 회사의 핵심 성장 동력으로 평가받고 있습니다.

- 엔비디아와 같은 주요 AI 칩 제조사들은 높은 품질과 신뢰성을 요구하며, 이러한 기준을 충족하지 못하면 시장 경쟁에서 뒤처질 위험이 큽니다.

- 삼성전자가 기술적 문제를 해결하지 못할 경우, HBM 시장에서의 점유율은 더욱 감소할 수 있습니다.

 

5. 삼성전자의 대응 방향

삼성전자는 고대역폭 메모리 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 설계 개선 및 품질 검증 절차를 신속히 완료해야 합니다.

- 기술적 문제 해결: 발열 문제를 포함한 설계 문제를 개선하여 품질 검증 절차를 통과해야 합니다.

- 차세대 제품 개발 가속화: 12단 이상의 차세대 제품 개발에 집중하여 시장 변화에 대응해야 합니다.

 

이와 함께 투자자 신뢰를 회복하기 위한 명확한 로드맵 제시와 투명한 소통이 필요합니다.

 

이 소식은 삼성전자가 HBM 시장에서 기술적 도전과 투자자 신뢰 문제를 동시에 직면하고 있음을 보여줍니다.

[ 젠슨 황의 양자 컴퓨팅 상용화 발언 ] 

이 글은 엔비디아 CEO 젠슨 황이 양자 컴퓨팅(Quantum Computing, 퀀텀 컴퓨팅)의 상용화까지는 수십 년이 걸릴 것이라고 언급한 데 대해, D-Wave CEO 앨런 바라츠가 이를 반박하며 양자 컴퓨터가 이미 실질적으로 활용되고 있다는 입장을 밝힌 내용을 다루고 있습니다. 젠슨 황의 발언은 시장에 큰 영향을 미쳐 D-Wave와 관련 주가가 급락한 상황도 포함되어 있습니다.

 

### 1. 젠슨 황의 양자 컴퓨팅 상용화 전망

- 젠슨 황은 CES 2025에서 양자 컴퓨터가 상업적으로 유용하게 되려면 15~30년이 걸릴 것이라고 발언했습니다.

- 현재의 양자 프로세싱 유닛(QPU, Quantum Processing Unit)인 큐비트(Qubit, 큐빗) 수가 100만 배 늘어나야 상용화가 가능하다고 설명했습니다.

- 엔비디아는 전통적인 반도체 칩으로 양자 컴퓨팅과 협력할 가능성을 탐색하고 있습니다.

 

이 발언은 양자 컴퓨팅 시장에 대한 투자자들의 신뢰를 흔들며 D-Wave 등 관련 회사들의 주가가 급락하는 결과를 초래했습니다.

 

### 2. D-Wave의 반박과 현재 상용화 사례

- 앨런 바라츠(D-Wave CEO)는 젠슨 황의 발언이 잘못되었다고 지적하며, D-Wave의 양자 컴퓨터는 이미 상업적으로 사용되고 있다고 주장했습니다.

- 사례:

  - Mastercard(마스터카드)와 NTT Docomo(엔티티 도코모) 등 대기업이 D-Wave의 양자 컴퓨터를 실제 비즈니스 운영에 활용하고 있다고 밝혔습니다.

  - 문제 해결 영역으로는 암호 해독(Decoding Encryption, 디코딩 인크립션), 랜덤 숫자 생성(Random Number Generation, 랜덤 넘버 제너레이션), 대규모 시뮬레이션 등이 있습니다.

- 바라츠는 게이트 기반 양자 컴퓨팅(Gate-based Quantum Computing, 게이트 베이스드 퀀텀 컴퓨팅)은 수십 년이 걸릴 수 있지만, D-Wave가 사용하는 어닐링 기반 양자 컴퓨팅(Annealing Quantum Computing, 어닐링 퀀텀 컴퓨팅)은 이미 상용화가 가능하다고 강조했습니다.

 

### 3. 양자 컴퓨팅 시장의 현황과 전망

 

#### D-Wave의 시장 성과

- D-Wave는 2023년 11월과 12월 동안 각각 주가가 185%와 178% 상승하며 투자자들의 주목을 받았습니다.

- Google(구글)이 100큐비트 칩 개발을 발표하며 양자 컴퓨팅에 대한 관심이 급증했지만, 젠슨 황의 발언 이후 D-Wave 주가는 하루 만에 36% 하락했습니다.

 

#### 경쟁 업체와 시장 환경

- IonQ(아이온큐)와 Rigetti Computing(리게티 컴퓨팅)과 같은 경쟁사들도 양자 컴퓨팅 기술을 개발 중입니다.

- Google은 양자 컴퓨터 개발 로드맵에서 6단계 중 2단계를 완료하며, 100만 큐비트 시스템을 목표로 하고 있습니다.

- NVIDIA는 AI와 GPU 기술의 확장을 통해 양자 컴퓨팅과의 협업을 모색하고 있습니다.

 

### 4. 양자 컴퓨팅과 AI의 연계

- NVIDIA의 GPU는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC, High-Performance Computing) 분야에서 이미 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.

- D-Wave는 양자 컴퓨터가 AI 기술을 보완할 수 있으며, 일부 영역에서는 기존 NVIDIA 시스템을 넘어서는 문제 해결 능력을 가지고 있다고 주장했습니다.

- 양자 컴퓨터는 복잡한 연산과 데이터 분석, 최적화 문제를 해결하는 데 있어 AI의 한계를 보완할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

 

### 5. 결론 및 시장 전망

젠슨 황의 발언과 D-Wave의 반박은 양자 컴퓨팅 기술의 현재 상태와 상용화 가능성에 대한 시장의 인식을 대조적으로 보여줍니다.

- 젠슨 황의 입장: 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있으며, 상용화까지는 시간이 필요하다.

- 앨런 바라츠의 입장: 어닐링 기반 양자 컴퓨팅은 이미 상업적으로 사용 가능하며, 기업들이 실제로 활용하고 있다.

 

양자 컴퓨팅은 여전히 초기 단계의 기술이지만, AI 및 고성능 컴퓨팅과 결합하여 산업 전반에 혁신을 가져올 가능성이 큽니다. 

[ 게이트 .VS. 어닐링 양자 컴퓨팅 ]

게이트 기반 양자 컴퓨팅(Gate-based Quantum Computing, 게이트 베이스드 퀀텀 컴퓨팅)과 어닐링 기반 양자 컴퓨팅(Annealing Quantum Computing, 어닐링 퀀텀 컴퓨팅)은 양자 컴퓨터의 설계 방식과 문제 해결 접근 방식에서 차이가 있습니다. 이 둘은 서로 다른 목적과 기술적 특징을 가지고 있으며, 각각의 장단점이 존재합니다.

 

### 1. 게이트 기반 양자 컴퓨팅 (Gate-based Quantum Computing)

#### 작동 방식

- 게이트 기반 양자 컴퓨터는 양자 게이트(Quantum Gate, 퀀텀 게이트)를 사용하여 양자 상태를 조작하고 계산합니다.

- 기존 컴퓨터의 논리 게이트(AND, OR, NOT 등)와 유사하지만, 양자 얽힘(Quantum Entanglement, 퀀텀 엔탱글먼트)과 중첩(Superposition, 슈퍼포지션) 같은 양자 특성을 활용합니다.

- 양자 회로(Quantum Circuit, 퀀텀 서킷)를 설계하고 실행하여 복잡한 문제를 풀어냅니다.

 

#### 장점

- 범용 컴퓨터(Universal Computing, 유니버설 컴퓨팅)에 적합하며, 이론적으로 어떤 문제든 해결할 수 있습니다.

- 복잡한 계산(예: 암호 해독, 분자 시뮬레이션, 머신러닝)을 처리하는 데 강력합니다.

- Google, IBM, IonQ 등 많은 기업과 연구기관에서 연구 및 개발 중입니다.

 

#### 단점

- 큐비트(Qubit, 퀀텀 비트) 수와 양자 게이트의 정확성(게이트 피델리티)이 한계점으로 작용합니다.

- 오류 수정(Quantum Error Correction, 퀀텀 에러 코렉션)이 필요하며, 이를 위해 더 많은 큐비트를 요구합니다.

- 상업적 적용까지는 시간이 오래 걸릴 가능성이 큽니다.

 

#### 주요 활용 사례

- 복잡한 연산 문제: 암호 해독, 양자 화학 시뮬레이션.

- 최적화 문제: 물류, 에너지 분배.

 

### 2. 어닐링 기반 양자 컴퓨팅 (Annealing Quantum Computing)

#### 작동 방식

- 어닐링 기반 양자 컴퓨터는 양자 어닐링(Quantum Annealing, 퀀텀 어닐링)을 통해 특정 문제를 최적화합니다.

- 초기 상태에서 에너지를 점진적으로 낮추며 시스템이 최적의 상태를 찾도록 설계되었습니다.

- 양자 게이트가 아닌 양자 터널링(Quantum Tunneling, 퀀텀 터널링)을 활용하여 에너지 장벽을 넘어 최적의 해를 구합니다.

 

#### 장점

- 특정한 유형의 최적화 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다.

- 현재 상업적으로 사용 가능하며, 실용적인 문제를 해결하는 데 적용되고 있습니다.

- 오류 수정이 필요하지 않아 상대적으로 단순한 구조로 구현 가능합니다.

 

#### 단점

- 범용성 부족: 특정 문제(최적화 문제)에 특화되어 있어 범용적으로 활용하기 어렵습니다.

- 게이트 기반 컴퓨터에 비해 이론적 계산 능력이 제한적입니다.

 

#### 주요 활용 사례

- 최적화 문제: 물류 네트워크 최적화, 공급망 관리.

- 기계 학습: 패턴 인식 및 데이터 분류.

- 금융: 포트폴리오 최적화.

 

### 3. 비교 요약

### 4. 결론 및 선택 기준

- 게이트 기반 양자 컴퓨팅은 범용 계산 능력을 목표로 하지만, 기술적 장벽으로 인해 상용화까지 시간이 더 필요합니다.

- 어닐링 기반 양자 컴퓨팅은 특정 문제를 해결하는 데 강점이 있으며, 이미 상업적으로 활용되고 있습니다.

- 기업이나 연구기관이 선택하는 기술은 해결하려는 문제의 성격과 기술 성숙도에 따라 달라질 것입니다.

[ 큐비트 ]

큐비트(Qubit, 퀀텀 비트)는 양자 컴퓨터의 기본 연산 단위로, 고전 컴퓨터의 비트(bit)와 유사한 역할을 합니다. 그러나 큐비트는 양자 특성을 활용하여 더 많은 정보를 동시에 처리할 수 있습니다. 큐비트가 더 요구된다는 의미는, 양자 컴퓨터가 더 복잡하고 정확한 계산을 수행하려면 더 많은 큐비트가 필요하다는 것을 뜻합니다. 이를 통해 양자 컴퓨팅이 발전하기 위해 해결해야 할 기술적 도전과 중요성을 이해할 수 있습니다.

 

### 1. 큐비트(Qubit)의 특징과 중요성

#### 고전 비트와 큐비트의 차이

- 고전 비트(Classical Bit): 0 또는 1의 이진 상태만을 가집니다.

- 큐비트(Qubit):

  - 중첩(Superposition, 슈퍼포지션): 동시에 0과 1의 상태를 가질 수 있음.

  - 얽힘(Entanglement, 엔탱글먼트): 두 큐비트가 서로 연결되어 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트 상태에 영향을 줌.

  - 터널링(Tunneling, 터널링): 에너지 장벽을 넘어 최적의 상태를 탐색.

 

#### 큐비트의 역할

- 큐비트 수가 많아질수록 양자 컴퓨터가 처리할 수 있는 상태의 수가 기하급수적으로 증가합니다.

- 예: 1 큐비트는 2개의 상태, 2 큐비트는 4개의 상태, n 큐비트는 2ⁿ 개의 상태를 동시에 표현.

 

### 2. 큐비트가 더 요구되는 이유

#### 1) 복잡한 문제 해결

- 고전 컴퓨터로는 처리하기 어려운 복잡한 문제(예: 암호 해독, 분자 시뮬레이션, 물류 최적화)를 해결하려면 많은 상태를 처리할 수 있는 큐비트가 필요합니다.

- 더 많은 큐비트는 더 큰 계산 능력을 의미하며, 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 수 있게 합니다.

 

#### 2) 양자 오류 수정

- 양자 오류 수정(Quantum Error Correction, 퀀텀 에러 코렉션)은 양자 컴퓨터에서 중요한 기술입니다.

  - 큐비트는 외부 환경(온도, 전자기파 등)에 매우 민감하여 오류가 발생하기 쉽습니다.

  - 오류를 수정하려면 하나의 "논리적 큐비트"를 안정적으로 유지하기 위해 여러 "물리적 큐비트"가 필요합니다.

  - 예: 안정적인 계산을 위해 수백 개의 물리적 큐비트가 하나의 논리적 큐비트를 지원해야 할 수 있습니다.

 

#### 3) 더 정밀한 계산

- 문제의 복잡성이 증가할수록 정확한 해를 구하기 위해 큐비트 수가 더 많이 요구됩니다.

- 큐비트 수가 적으면 계산 범위와 정밀도가 제한됩니다.

 

### 3. 현재 큐비트 개발 상황과 한계

#### 기술적 한계

- 큐비트 수 증가의 어려움:

  - 큐비트를 늘리면 양자 얽힘과 중첩 상태를 안정적으로 유지하기가 어려워집니다.

  - 환경 소음과 오류로 인해 상태가 쉽게 깨지는 문제가 있습니다.

- 현대 양자 컴퓨터:

  - Google은 100 큐비트 칩 개발(2023년 발표)에서 1,000,000 큐비트 목표를 제시했습니다.

  - IBM, Rigetti, IonQ 등의 회사도 큐비트 수를 늘리기 위한 연구를 진행 중입니다.

 

#### 상용화까지의 거리

- 현재의 양자 컴퓨터는 수십~수백 큐비트 수준에서 작동하며, 대규모 상용화를 위해서는 수백만 큐비트가 필요할 것으로 예상됩니다.

- 엔비디아 CEO 젠슨 황은 큐비트 수가 100만 배 증가해야 "아주 유용한 양자 컴퓨터"가 가능하다고 언급했습니다.

 

### 4. 큐비트 수 증가의 효과

더 많은 큐비트는 양자 컴퓨터가 처리할 수 있는 문제의 범위를 크게 확장하며, 복잡한 과학 및 산업적 문제를 해결할 수 있습니다.

 

### 5. 결론

큐비트가 더 요구된다는 것은 양자 컴퓨터가 더 많은 큐비트를 통해 복잡하고 정확한 계산을 수행할 수 있다는 의미입니다. 큐비트 수를 늘리는 것은 양자 컴퓨팅 기술 발전의 핵심 과제이며, 이는 오류 수정, 문제 해결 능력, 정밀도 향상에 직접적인 영향을 미칩니다. 

[ 애플 ]

이 글은 애플의 인공지능(AI) 기능인 Apple Intelligence가 사용자 알림을 요약하여 전달하는 과정에서 잘못된 정보를 생성하며 발생한 문제를 다룹니다. AI 기반의 요약 기능이 뉴스 알림에서 오류를 일으키며, 잘못된 정보 확산이라는 심각한 문제로 이어지고 있습니다. 애플은 이러한 문제를 해결하기 위한 업데이트를 준비 중이라고 밝혔습니다.

 

### 1. Apple Intelligence의 문제 발생

- 애플이 iOS에서 새롭게 도입한 Apple Intelligence는 뉴스 알림을 요약하여 사용자의 잠금 화면에 간단한 형태로 보여주는 기능입니다.

- 그러나 최근 이 기능이 잘못된 뉴스를 생성하는 사례가 잇따르고 있습니다.

  - 영국 다트 선수 Luke Littler(루크 리틀러)가 다트 챔피언십에서 우승했다고 잘못 알림을 보냄.

  - 유명 테니스 선수 Rafael Nadal(라파엘 나달)이 커밍아웃했다는 잘못된 정보를 생성.

  - 이외에도 Luigi Mangione(루이지 만지오네)가 뉴욕에서 CEO를 살해한 후 자살했다는 가짜 헤드라인도 생성.

 

이러한 오류는 사용자가 해당 알림을 믿고 잘못된 정보를 받아들일 가능성을 높이며, 잘못된 정보 확산의 위험성을 증가시킵니다.

 

### 2. AI 오류의 원인과 특징

 

- AI 시스템이 잘못된 정보를 생성하는 문제는 "Hallucination(환각)" 현상으로 알려져 있습니다.

  - 환각(Hallucination, 할루시네이션): AI가 정확한 정보를 제공하지 못하면서도 자신감 있게 잘못된 결과를 출력하는 현상.

  - 이는 AI가 데이터 부족 또는 잘못된 학습 데이터에 기반하여 응답할 때 발생합니다.

- Apple Intelligence는 알림을 요약하는 과정에서 짧은 문장으로 내용을 압축하려다 정확도가 낮아졌습니다.

- AI의 작동 방식:

  - 대량의 데이터를 학습하여 최적의 응답을 제공하도록 설계.

  - 그러나 항상 답변을 생성하도록 프로그램된 AI는 답을 모를 때 잘못된 정보를 "사실"처럼 생성할 수 있음.

 

### 3. BBC와 다른 매체의 대응

- BBC: Apple Intelligence의 오류를 12월부터 애플에 보고했으며, 현재 애플이 문제를 해결 중이라고 전했습니다.

  - 애플은 오류 해결을 위해 "알림이 Apple Intelligence에 의해 생성된 것임을 명시"하는 업데이트를 준비 중입니다.

- 다른 사례:

  - 2024년 11월에는 이스라엘 총리 Benjamin Netanyahu(벤야민 네타냐후)가 체포되었다는 잘못된 알림이 전송.

  - 이러한 문제는 Bluesky 등 소셜 미디어에서도 논란이 되었습니다.

 

### 4. Apple Intelligence의 설계와 도전 과제

- 애플의 AI 알림 요약 기능은 사용자 편의를 위해 설계되었지만, 지나치게 단순화된 표현이 문제를 야기했습니다.

  - 사용자 알림을 요약하고 중요한 정보를 강조하여 정보 과부하를 줄이려는 목적.

  - 그러나 요약 과정에서 의미를 왜곡하거나 맥락을 잃는 경우가 많음.

- 애플은 기능이 Beta(베타) 단계에 있으며, 사용자 피드백을 통해 지속적으로 개선 중이라고 밝혔습니다.

 

### 5. AI 기반 콘텐츠와 허위 정보의 위험성

- AI는 많은 데이터를 바탕으로 작업하지만, 데이터의 정확성과 문맥 이해 능력이 부족한 경우 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.

- AI의 허위 정보 확산 문제:

  - AI가 생성한 정보는 종종 신뢰성을 높게 보이기 때문에 사용자가 이를 의심 없이 받아들일 가능성이 높음.

  - 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 시스템의 투명성과 데이터 검증 메커니즘을 강화해야 함.

- 전문가 의견:

  - CCS Insights의 수석 애널리스트 Ben Wood는 "Apple Intelligence와 같은 기술은 복잡한 문제를 다룰 때 정확도를 희생할 수 있다"며, AI 기술 발전에서 이러한 문제를 해결하는 것이 중요하다고 지적.

 

### 6. 애플의 향후 계획

- 애플은 "향후 몇 주 안에" 문제가 해결된 업데이트를 제공할 예정입니다.

  - 업데이트에서는 AI가 생성한 알림임을 명확히 표시하고, 사용자가 오류를 보고할 수 있는 기능을 강화할 것으로 보입니다.

- 경쟁사들도 애플의 대응 방식을 주목하며 유사한 문제 발생을 방지하기 위한 방안을 모색 중입니다.

 

### 7. 결론

Apple Intelligence의 잘못된 정보 생성 문제는 AI 기술의 부작용을 보여주는 사례로, 허위 정보의 확산 가능성을 경고합니다. 애플의 대응이 이러한 문제를 얼마나 효과적으로 해결할 수 있을지, 그리고 AI 기술 발전에서 투명성과 정확성을 어떻게 보장할지에 대한 논의가 필요합니다.

[ 우원식, ‘내란 상설특검 추천 의뢰’ 않는 최상목에 권한쟁의 청구 ]

이 글은 우원식 국회의장이 내란 상설특검법과 관련하여 최상목 대통령 권한대행 부총리가 특검 후보 추천 의뢰를 하지 않은 것에 대해 헌법재판소에 권한쟁의 심판과 가처분 신청을 제기할 계획임을 다루고 있습니다. 이는 내란 상설특검법의 이행 문제와 국회의 권한 침해 여부를 둘러싼 갈등을 중심으로 논의됩니다.

 

### 1. 내란 상설특검법과 현재 상황

내란 상설특검법은 내란 행위의 진상규명을 목적으로 한 특별검사제도 법안으로, 2024년 12월 10일 국회를 통과했습니다.

- 본회의에서 재석 의원 287명 중 찬성 210명, 반대 63명, 기권 14표로 가결되었습니다.

- 국민의힘 소속 의원 22명도 찬성표를 던져 초당적 지지를 얻었습니다.

 

법에 따르면, 상설특검은 대통령이나 권한대행이 재의 요구권(거부권)을 행사할 수 없으며, 법안이 통과되면 대통령(또는 권한대행)은 지체 없이 특검 후보 추천을 의뢰해야 합니다. 그러나 최상목 권한대행은 이를 아직 이행하지 않았습니다.

 

### 2. 우원식 국회의장의 입장

우원식 의장은 최 권한대행이 법적 의무를 이행하지 않아 국회의 권한을 침해했다고 보고 있습니다.

- 2025년 1월 9일, 헌법재판소에 권한쟁의 심판과 가처분 신청을 제기할 계획을 밝혔습니다.

- 권한쟁의 심판은 국가기관 간 권한 다툼이 있을 때 헌법재판소에 판단을 요청하는 제도입니다.

 

이와 별개로, 우 의장은 최 권한대행이 헌법재판관 후보 임명 과정에서 특정 후보를 보류한 것도 국회의 권한을 침해한 사례로 보고, 이에 대해서도 권한쟁의 심판을 제기한 바 있습니다.

 

### 3. 법적·정치적 논란

#### 법적 논점

- 내란 상설특검법은 법무부 차관, 법원행정처 차장, 대한변호사협회장과 국회가 추천한 4명으로 구성된 추천위원회를 통해 특검 후보 2명을 추천받도록 규정합니다.

- 추천 의뢰는 "즉시" 이루어져야 하지만, 최 권한대행은 이를 이행하지 않아 직무유기 논란이 제기되고 있습니다.

 

#### 정치적 논란

- 최 권한대행은 추천 의뢰를 미루고 있지만, 이로 인해 정치적 압박과 법적 책임 문제가 불거지고 있습니다.

- 대한변호사협회는 "최 권한대행이 직무를 유기하고 있다"며 법적·윤리적 책임을 지적했습니다.

- 이러한 상황은 윤석열 대통령, 한덕수 전 권한대행, 최상목 권한대행으로 이어지는 일련의 직무 유기 논란과 맞물려 있습니다.

 

### 4. 내란 상설특검법의 목적과 중요성

이 법은 위헌적 비상계엄 선포를 통한 내란 행위의 진상 규명을 목적으로 제정되었습니다.

- 법안은 국가기관의 책임을 규명하고 법치주의를 확립하기 위한 수단으로 평가받습니다.

- 특히, 공수처의 수사권 부재나 사건 불출석 등으로 발생할 수 있는 공백을 메우기 위해 마련되었습니다.

 

법안이 상설특검이라는 형식을 취한 이유는 일반특검과 달리 대통령이나 권한대행의 재의 요구를 허용하지 않아 보다 강력한 독립성을 보장하기 위함입니다.

주석 : 재의(再議)란, 국회에서 의결한 법안이나 의사결정에 대해 대통령(또는 권한대행)이 이의를 제기하며 다시 논의하도록 요청하는 것을 의미합니다.

 

### 5. 향후 전망

헌법재판소가 권한쟁의 심판에서 국회의 권한 침해 여부를 인정할 경우, 최 권한대행은 특검 후보 추천 의뢰를 이행해야 할 법적 의무를 명확히 부여받을 수 있습니다.

- 그러나 헌재 판결까지 시간이 걸릴 수 있어, 정치적 갈등이 장기화될 가능성이 있습니다.

- 또한, 특검 추천 의뢰가 지연될 경우, 내란 진상 규명 작업에 차질이 생길 수 있습니다.

 

### 6. 결론

우원식 의장이 제기한 권한쟁의 심판은 내란 상설특검법 이행과 국회의 권한을 둘러싼 법적·정치적 갈등을 해결하기 위한 중요한 계기가 될 것입니다. 이 사안은 국회의 권한, 정부의 직무 이행, 법치주의의 원칙이라는 중요한 쟁점을 포함하고 있어, 향후 헌법재판소의 판결과 이에 따른 정치적 대응이 주목됩니다.

[ 엘론 머스크의 독일 AfD 지지 표명 논란 ]

이 글은 엘론 머스크(Elon Musk)가 독일의 극우 정당인 독일을 위한 대안(AfD, Alternative for Germany, 알터너티브 포 저머니)과의 인터뷰를 통해 정치적 논란을 일으키고 있으며, 유럽 정치와 법적 제약 속에서 이와 관련된 문제들이 어떻게 다뤄지고 있는지를 논의하고 있습니다.

 

1. 엘론 머스크와 AfD의 인터뷰 계획 배경

엘론 머스크는 독일 극우 정당인 AfD의 대표인 알리스 바이델(Alice Weidel)과 자신의 소셜 미디어 플랫폼 X(구 트위터)를 통해 대화를 나눌 계획을 세웠습니다. AfD는 현재 독일 총선을 앞두고 여론조사에서 2위를 기록 중이며, 강경한 반이민 정책과 내연기관 차량 규제 반대 등의 공약을 내세우고 있습니다. AfD는 독일 내 정보기관에 의해 "극단주의 단체로 의심받는 조직"으로 분류되었으며, 법적 대응을 통해 이를 반박하려고 시도하고 있습니다.

머스크는 독일 언론에 기고문을 통해 "독일을 구할 수 있는 정당은 오직 AfD뿐"이라며 공개적으로 지지를 표명한 바 있습니다. 이는 독일 및 유럽 정치권에서 강력한 반발을 불러일으켰습니다.

 

2. 유럽 정치권의 반응과 비판

독일의 올라프 숄츠(Olaf Scholz) 총리는 머스크의 행동에 대해 "트롤에게 먹이를 주지 말라"고 경고했으며, 독일 야당 지도자인 프리드리히 메르츠(Friedrich Merz)는 이를 "침해적이고 거만하다"고 비판했습니다. 프랑스의 에마뉘엘 마크롱(Emmanuel Macron) 대통령도 머스크의 행동이 AfD에게 "중요하고 유리한 이점을 제공할 것"이라며 우려를 표명했습니다.

 

3. 법적 관점에서의 문제

머스크의 인터뷰가 불법 콘텐츠를 포함하지 않는 한 법적으로 문제가 없다는 분석이 나왔습니다. 법률 전문가인 매튜 홀먼(Matthew Holman)은 이러한 인터뷰가 표현의 자유를 위한 민주적 시스템의 중요한 부분이라고 언급했습니다. 그러나 특정 정당만을 인터뷰하거나 모든 주요 견해를 공정하게 다루지 않을 경우, 이는 공적 담론과 선거 과정에 부정적 영향을 미칠 수 있다는 우려도 제기되었습니다.

 

4. 유럽연합의 디지털 서비스법(DSA)과 관련된 규제

DSA는 대규모 온라인 플랫폼이 공적 담론과 선거 절차에 미치는 위험을 평가하고 완화할 책임을 명시하고 있습니다. 이에 따라 유럽연합 집행위원회는 독일 선거를 앞두고 플랫폼의 위험성을 논의하기 위해 회의를 소집할 계획입니다. 또한, X 플랫폼이 AfD에 우호적인 알고리즘을 제공하거나 머스크의 게시물을 더 많이 노출시키는 경우, 이는 DSA를 위반할 가능성이 있다는 지적이 나왔습니다.

 

5. 정치적 기부 및 AfD 지원 문제

독일의 로비컨트롤(LobbyControl)과 같은 시민단체는 머스크의 인터뷰가 AfD에 대한 불법적인 정당 기부로 간주될 수 있다고 주장합니다. 플랫폼 X는 일반적으로 이러한 콘텐츠 노출을 위해 큰 금액을 청구하지만, AfD는 이를 무료로 얻고 있다는 점에서 정치 광고로 볼 수 있다는 것입니다. 특히 EU 외부 국가의 기부는 독일 선거법에 의해 금지되어 있습니다.

 

6. 머스크와 유럽 극우 정당과의 관계

머스크는 이전에도 영국의 극우 정당 리폼당(Reform Party)의 나이젤 패라지(Nigel Farage)를 지지하며 유럽 정치에 관여한 바 있습니다. 이러한 행동은 유럽 정치권에서 반복적인 논란을 일으키고 있으며, 그의 행동이 소셜 미디어 플랫폼의 공정성과 민주주의에 미치는 영향에 대한 논의가 이어지고 있습니다.

 

7. 향후 전망과 머스크의 정치적 영향력

유럽연합은 머스크의 행동과 플랫폼의 알고리즘 문제를 면밀히 조사하고 있으며, 독일 선거가 다가옴에 따라 추가적인 규제 조치를 고려할 가능성이 있습니다. 머스크의 정치적 발언과 소셜 미디어 플랫폼 X를 통한 영향력은 유럽 및 글로벌 정치에서 새로운 논의와 도전을 제기하고 있습니다.