월스트리트저널 보도에 따르면 마이크로소프트·구글·아마존 등 빅테크 기업들이 지난해와 올해 AI 인프라에 투입한 자금은 약 1조 달러에 달하지만, 이들이 발표하는 지속가능성 보고서상의 물 소비량은 실제 소비량을 크게 과소평가하고 있는 것으로 나타났다. 데이터센터가 위치한 지역의 전력 공급 방식에 따라 격차의 정도는 달라지는데, 발전소 냉각에 사용되는 간접 물 소비까지 통계에 포함시키는 곳은 이들 기업 중 메타가 유일하다.

구글이 최근 발표한 2025년 지속가능성 보고서가 이러한 문제를 잘 보여준다. 구글은 자사 물 소비량이 109억 갤런으로 2024년 대비 34% 급증했다고 밝혔으며, 이 물의 거의 전량이 데이터센터 냉각에 쓰였다. 그러나 암스테르담 자유대학교 연구진이 올해 초 발표한 논문에 따르면, 구글의 간접 물 소비량(발전소 냉각 등)은 직접 물 소비량의 약 3배에 달하는 것으로 추산된다.

AI 붐이 가속화될수록 데이터센터의 물 발자국은 기업들이 공개하는 수치보다 훨씬 클 수 있다는 점에서, 향후 규제 당국과 지역사회의 투명성 요구가 커질 가능성이 있다.

마이크론 테크놀로지가 현지시간 토요일 일본 서부 히로시마 공장 증설 공사를 공식 착공했다. 총 투자 규모는 1.5조 엔에 달하며, AI 프로세서의 핵심 부품인 HBM(고대역폭 메모리)을 포함한 첨단 메모리 칩을 생산하는 것이 목표다. 신공장은 2028년 여름경 출하를 시작할 예정이다.

일본 경제산업성은 이 프로젝트를 지원하기 위해 최대 5000억 엔의 보조금 지급을 약속했으며, 연구개발 지원까지 포함하면 일본 정부가 마이크론에 제공한 누적 지원액은 약 7750억 엔에 이른다. 산제이 메로트라 마이크론 CEO는 착공식에서 "AI 핵심 저장 기술인 HBM용 마이크론의 첫 생산 웨이퍼가 바로 히로시마에서 만들어졌다"고 밝혔다.

"AI 핵심 저장 기술인 HBM용 마이크론의 첫 생산 웨이퍼가 바로 히로시마에서 만들어졌다" — 산제이 메로트라, 마이크론 CEO

일본 정부의 반도체 산업 유치 전략이 엔비디아 AI 칩 공급망의 핵심 축인 HBM 생산기지 확보로 이어지고 있다는 점에서, 미·일 반도체 협력 구도에도 시사점을 준다.

업계 관계자들에 따르면 AI 반도체 수요 급증과 글로벌 빅테크의 주문 증가로 삼성전자 파운드리 사업부가 일부 공정에 대해 쿼터제를 도입, 한정된 생산능력을 주요 고객과 핵심 공정에 우선 배정하고 있다. 기존 고객에게 생산능력을 우선 할당하고 신규 고객 주문은 선별적으로만 수용하는 방식이다.

보도에 따르면 삼성 파운드리의 4나노 공정은 사실상 매진 상태이며, 심지어 2027년 생산 물량까지 이미 예약이 마감됐다. 일부 8나노 공정도 가동률이 완전 가동에 근접하고 있다. 이러한 수급 변화는 삼성전자 파운드리 생태계 내 주요 한국 팹리스(DSP) 업체들에서도 유사하게 나타나고 있다.

현재 삼성 파운드리는 테슬라의 자율주행 칩, AI 스타트업 그록(Groq)의 AI 추론 칩을 생산 중이며, 엔비디아·구글과의 협력도 확대하고 있다. AI 반도체 슈퍼사이클이 파운드리 공급망 전반의 병목으로 이어지고 있다는 점에서, 향후 신규 고객사의 진입 장벽이 더욱 높아질 것으로 전망된다.

일본 키오시아가 AI 데이터센터向 차세대 3D 낸드 플래시 샘플을 주요 운영사들에 공급하기 시작하며 메모리 시장에서 입지 회복을 노리고 있다. 도쿄에 본사를 둔 이 반도체 기업은 332층 적층 구조를 적용한 고밀도 낸드 칩을 새롭게 선보였으며, 이는 저장 밀도와 데이터 전송 속도, 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 신제품은 데이터센터용 SSD에 탑재될 예정이며, 이와야테현 기타카미 공장의 신규 생산라인에서 생산된다. 해당 공장은 고비용 최신 제품뿐 아니라 가성비를 앞세운 9세대 저비용 낸드와 10세대 신제품도 동시에 양산할 계획이어서, AI 서비스 업체들의 폭발적인 저장 수요에 유연하게 대응하려는 전략으로 풀이된다.

비슷한 흐름 속에서 중국의 한 AI 반도체 스타트업도 스텔스 모드를 벗고 시장에 모습을 드러냈다. 이 업체는 미국의 대중 반도체 수출 규제를 우회하기 위한 방편으로 3D 스태킹(적층) 기술에 승부를 걸고 있다고 밝혔다. 첨단 미세공정 접근이 제한된 상황에서, 기존 공정 노드를 수직으로 쌓아 성능을 끌어올리는 방식은 중국 반도체 업계가 채택하고 있는 대표적인 우회 전략 중 하나로 자리잡고 있다.

두 사례는 AI 인프라 경쟁의 축이 단순한 GPU 연산 능력을 넘어 메모리·저장·패키징 기술로 확장되고 있음을 보여준다. 특히 미국의 수출 통제가 강화될수록 일본은 정공법으로 시장 우위를 노리고, 중국은 공정 우회 기술로 대응하는 구도가 뚜렷해지고 있어, 글로벌 반도체 공급망의 지형이 지정학적 요인에 의해 재편되는 양상이 지속될 것으로 보인다.

도널드 트럼프 미국 대통령이 인공지능 규제에 대한 기본 입장을 재확인했다. 그는 백악관에서 진행된 CNBC 인터뷰에서 "AI에는 일정한 護欄(가드레일)이 필요하지만, 가능한 한 최소한으로 해야 한다"고 밝혀, 규제 필요성은 인정하면서도 개입은 최소화하겠다는 정부 기조를 분명히 했다.

이 발언은 연방정부와 Anthropic 간의 AI 모델 수출 통제를 둘러싼 갈등이 일단락된 직후 나왔다는 점에서 주목된다. 정부는 최근 Anthropic의 Fable 5 모델에 대한 수출 제한을 해제했는데, 이는 실리콘밸리에 상당한 충격을 안겼던 조치였다. 애초 이 수출 통제는 트럼프 행정부의 통상적인 '친(親)산업·저(低)규제' 노선에서 벗어난 이례적 조치로 받아들여졌던 만큼, 이번 해제는 원래 노선으로의 복귀 신호로 해석된다.

트럼프는 또한 정부가 이미 '위험한 플레이어'로 지목된 특정 대상에 신속한 조치를 취했다고 언급했으나 구체적 대상은 공개하지 않았다. 이는 AI 산업 전반에 대해서는 규제를 최소화하되, 국가 안보에 직결된다고 판단되는 개별 사안에는 선별적으로 강경 대응하겠다는 이중 전략을 시사한다. Anthropic을 둘러싼 이번 해프닝은 미국 AI 정책이 '산업 진흥'과 '안보 통제' 사이에서 겪는 내재적 긴장을 단적으로 드러낸 사례로 평가된다.

구글의 차기 플래그십 모델 Gemini 3.5 Pro가 오는 7월 17일 공개될 것이라는 전망이 나왔다. 지난 5월 I/O 행사에서 6월 출시가 예고됐으나 실제로는 연기됐고, 그 사이 다수의 핵심 AI 연구진이 경쟁사로 이탈하면서 팀 내부 사기 저하설도 제기됐던 상황이다. 공교롭게도 예상 출시일은 중국 DeepSeek의 정식 버전 V4 공개일과 겹쳐, 중국과 미국 양대 진영의 최상위 모델이 비슷한 시기에 맞붙는 구도가 형성될 전망이다.

출시 지연의 배경에는 기존 Gemini 2.5 Pro를 미세조정하는 대신, 완전히 새로운 사전학습(pretraining)을 처음부터 다시 수행하려는 구글의 결정이 있었던 것으로 알려졌다. 이로 인해 프런트엔드 코드 생성 능력이 크게 향상되어 디자인 감각과 UI 완성도, SVG 생성 품질이 개선되고, 게임 개발 역량도 진전이 있었다는 후문이다. 다만 이러한 개선에도 불구하고 Anthropic의 Fable 5를 능가하기는 어려울 것이라는 관측이 지배적이다.

구글의 강점으로는 세계 지식의 폭이 꼽히는데, 이는 경쟁사인 DeepSeek 측조차 인정하는 부분으로, 데이터 품질이 개선될수록 Gemini 3.5 Pro의 성능 향상 폭도 커질 것으로 예상된다. 다만 Anthropic의 Mythos·Fable 계열 모델이 5조~10조 파라미터 규모로 알려진 데 비해 Gemini 3.5 Pro는 그 정도 규모로 설계되지 않을 것으로 보여, 최상위 성능 경쟁에서는 한계가 있을 것이라는 분석이다. 한편 이미지 생성 분야에서는 구글의 Nano Banana 모델이 한때 세계 1위였으나 최근 OpenAI의 GPT-Image 2에 추월당한 상태로, 구글은 Gemini 3.5 Pro 기반의 신규 Nano Banana Pro 모델을 통해 재역전을 노릴 계획이다.

영국 가디언지 조사 결과, OpenAI가 영국 내 '스타게이트(Stargate) UK' 프로젝트의 핵심 부지로 지정된 노스타인사이드 코발트 파크 상업단지를 단 한 번도 실사 방문한 적이 없는 것으로 드러났다. 해당 지방정부 역시 OpenAI나 협력사인 Nscale과 어떠한 회의도 가진 적이 없다고 밝혔다. 이 프로젝트는 지난해 트럼프 대통령의 영국 방문 당시 미·영 AI 협력의 대표 사업으로 대대적으로 발표됐던 사안이다.

한 소식통은 "이는 애초부터 실체가 있는 프로젝트가 아니었으며, 정부의 홍보성 이벤트에 불과했다"고 직설적으로 평가했다. 실제로 스타게이트 UK 프로젝트는 규제 환경과 에너지 비용 부담을 이유로 지난 4월 이미 중단이 선언된 상태였으며, 지역 보수당 의원조차 프로젝트의 실제 착공 가능성이 "극히 낮아 보인다"고 밝혔다.

이번 폭로는 각국 정부가 AI 인프라 투자 유치를 정치적 성과로 과대 포장하는 관행에 대한 경종으로 읽힌다. 대규모 AI 데이터센터 투자 발표가 실제 이행으로 이어지지 않는 사례가 반복될 경우, 향후 유사 발표에 대한 시장과 여론의 신뢰도는 더욱 낮아질 가능성이 크다.

7월 4일, 미국 독립기념일에 맞춰 트럼프 대통령이 푸틴 러시아 대통령과 젤렌스키 우크라이나 대통령과 각각 개별 통화를 가지며 외교적 움직임이 재개됐다. 러시아 대통령 보좌관 우샤코프는 이번 통화를 "건설적"이라고 평가하며, 트럼프가 신속한 휴전 실현을 돕겠다는 의지를 재확인했다고 전했다. 트럼프의 특사 위트코프와 사위 쿠슈너는 계속해서 중재 작업을 이어가며, 필요시 모스크바 방문도 준비 중인 것으로 알려졌다.

하지만 실제 대화 내용은 화해와는 거리가 있어 보인다. 푸틴은 우크라이나와 유럽이 "분쟁의 장기화 내지 확전에 베팅하고 있다"고 비난하며, 유럽 내 강경파의 태도는 현재 전황과 접촉선 상황에 대한 잘못된 인식에서 비롯된 것이라고 주장했다. 그는 트럼프에게 "전장의 실제 상황"을 브리핑하며 러시아군이 "자신 있게 진격 중"이라는 입장을 전달했다.

반면 젤렌스키는 이번 통화를 미국 독립 250주년 축하와 전선 상황 논의로 규정하며 상대적으로 절제된 반응을 보였다. 양측은 나토 정상회의 기간 중 대면 논의를 이어가기로 합의했다. 이는 표면적 외교 채널은 유지되고 있으나, 실질적 휴전 협상 진전은 아직 요원함을 시사한다.

전장에서는 러시아가 도네츠크 지역의 핵심 거점으로 평가받는 콘스탄티노프카 점령을 수차례 주장했으나, 우크라이나 측은 이를 부인하고 있어 정보전 양상도 지속되고 있다. 동시에 우크라이나는 상트페테르부르크의 석유 부두와 크림반도의 연료·전력 시설을 겨냥한 드론 공격을 이어갔다. 지난 한 달간 러시아 정유시설 8곳이 공격받고 저유탱크 60기 이상이 파괴 또는 심각하게 훼손됐다는 우크라이나군의 발표는, 협상 테이블 밖에서 소모전이 오히려 격화되고 있음을 보여준다.

종합하면 정상 간 통화라는 외교적 제스처와 별개로, 지상과 에너지 인프라를 둘러싼 실질적 군사 행동은 전혀 완화되지 않고 있다. 휴전 논의가 나토 정상회의로 이어질지, 아니면 또 다른 형식적 접촉으로 그칠지가 향후 관전 포인트다.

SCMP(사우스차이나모닝포스트)의 오피니언 칼럼은 중국발 산업 충격의 세 번째 물결, 즉 "차이나 쇼크 3.0"이 AI 기반 로봇 산업에서 비롯될 것이라는 전망을 제기했다. 앞서 1차·2차 차이나 쇼크가 각각 저비용 제조업과 전기차·배터리 산업에서 글로벌 공급망 재편을 촉발했다면, 이번에는 휴머노이드 및 산업용 로봇이 그 진원지가 될 것이라는 분석이다.

중국은 이미 정부 차원의 산업 정책과 대규모 제조 인프라를 바탕으로 로봇 하드웨어 생산 단가를 빠르게 낮추고 있으며, 여기에 자국산 AI 모델의 발전이 결합되면서 저비용·고성능 로봇 대량 생산 체제를 갖춰가고 있다는 것이 핵심 논지다. 이는 과거 태양광 패널이나 전기차에서 나타났던 것과 유사한 패턴으로, 서구 기업들이 가격 경쟁력에서 밀려나는 구조가 재현될 수 있다는 우려로 이어진다.

다만 해당 기사는 옵션 칼럼 형식으로 짧게 공유되어 구체적인 수치나 근거는 본문에서 확인되지 않았다. 그럼에도 불구하고 이러한 담론이 홍콩 유력지의 오피니언 지면에 등장했다는 사실 자체가, 로봇공학을 둘러싼 미중 기술 패권 경쟁 서사가 이미 주류 담론으로 자리잡고 있음을 보여준다.

향후 관련 논의는 로봇 부품(액추에이터, 감속기 등) 공급망에서의 중국 의존도, 그리고 이에 대응하는 미국·유럽의 산업 정책(관세, 보조금, 수출 통제) 강화 여부로 확장될 가능성이 크다.

Meta가 Llama API의 공개 프리뷰(public preview) 서비스를 2026년 7월 6일부로 공식 종료한다고 발표했다. 서비스 종료 후에는 API 요청 시 sunset 응답과 함께 대체 경로 안내가 반환될 예정이다. 다만 Llama 모델 자체가 폐기되는 것은 아니며, 개발자들은 여전히 Meta의 Llama 다운로드 페이지를 통해 모델 가중치를 받을 수 있다.

Meta 측은 기존 API 이용자들에게 Llama를 지원하는 서드파티 호스팅 서비스로의 마이그레이션을 권고하고 있으며, 향후 새로운 개발자 도구를 선보이겠다는 방침도 함께 전했다. 이는 Meta가 자체 API 인프라 운영보다는 오픈 웨이트 모델 배포와 생태계 파트너십에 무게를 두는 전략으로 선회하고 있음을 시사한다.

이번 조치는 오픈소스·오픈웨이트 모델 진영에서 1차 사업자가 직접 API를 운영하기보다, Together AI·Groq·Fireworks 등 전문 추론 호스팅 업체에 배포를 맡기는 산업 구조 재편의 연장선으로 해석할 수 있다. 공공 프리뷰 단계에서의 조기 종료는 해당 API의 실사용 채택률이 기대에 못 미쳤거나, Meta가 리소스를 다른 우선순위(차세대 모델 개발 등)로 재배치하고 있음을 방증할 가능성도 있다.