게임음악학원 엔비디아, 호실적에도 ‘AI 거품론’ 못 떨쳐

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작성자 황준영 작성일25-08-29 06:20 조회0회 댓글0건

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게임음악학원 엔비디아가 예상치에 부합하는 지난 분기 실적을 내고도 성장 둔화 조짐을 보이면서 ‘인공지능(AI) 거품론’ 우려를 완전히 불식시키진 못했다. 중국 시장을 둘러싼 불확실성도 여전하다.
엔비디아는 2026 회계연도 2분기(올해 5~7월) 매출이 전년보다 56% 증가한 467억4300만달러(약 65조원), 주당 순이익이 1.05달러를 기록했다고 27일(현지시간) 밝혔다. 매출과 주당 순이익은 각각 460억달러, 1.01달러 수준이던 월스트리트 평균 예상치를 살짝 웃돌았다.
하지만 시장의 높아진 기대치를 충족하기엔 부족했다. 전년 대비 매출 성장률(56%)은 2년 전 AI 열풍이 시작된 이래 가장 낮았다.
핵심인 데이터센터 매출은 1년 전보다 56% 증가한 411억달러를 기록했는데, 평균 예상치 413억달러를 밑돌았다.
‘중국 리스크’도 이어지고 있다. 지난달 미국 정부는 4월부터 통제해온 중국 시장용 H20 칩 판매 재개를 승인한다고 밝혔지만, 엔비디아는 2분기 중국 고객 대상 H20 매출을 올리지 못했다.
콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 콘퍼런스콜에서 “미국 정부의 수출 허가 지연으로 중국 판매가 중단된 상태”라며 “지정학적 문제가 해소된다면 3분기에 H20 매출로 20억~50억달러를 실현할 수 있을 것”이라고 말했다.
젠슨 황 최고경영자(CEO)는 중국 시장을 겨냥해 만든 차세대 AI 칩 블랙웰을 공급할 기회에 대해 “충분히 가능성이 있다”고 밝혔다.
다만 최근 중국 정부가 자국 기업에 보안 문제로 엔비디아 칩 사용 자제를 압박하는 등 시장 환경은 녹록지 않다.
엔비디아는 3분기 매출이 전년 동기보다 약 54% 늘어난 540억달러(약 75조원)에 이를 것으로 전망했다. H20 중국 수출을 반영하지 않은 수치다.
엔비디아는 거대 기술기업들의 AI 인프라 수요가 강력하다고 보고 있다. 수요 증가는 엔비디아에 납품하는 SK하이닉스와 삼성전자에도 긍정적인 요소이지만, 성장 둔화 우려와 중국을 둘러싼 ‘지정학적 리스크’는 변수다.
최근 시장에선 AI 거품론이 재부상했다. 미국 매사추세츠공과대(MIT)가 생성형 AI에 투자한 기업의 95%가 성과를 보지 못했다는 보고서를 내놓고, 샘 올트먼 오픈AI CEO가 ‘AI 투자 과열’을 경고하면서다.
블룸버그통신은 “엔비디아는 주춤한 매출 전망을 내놓으며 지난 2년간 AI 투자 열풍에 힘입어 이어져온 폭발적 성장세가 둔화하고 있음을 시사했다”고 전했다. AP통신은 “엔비디아의 AI 칩셋은 지난 분기에도 여전히 잘 팔렸지만, AI 열풍이 식고 있다는 우려를 잠재울 만큼 폭발적인 수요는 아니었다”고 전했다.
반면 엔비디아 실적이 중국 판매 차질에도 시장 예상치를 웃돌고 사상 최고 매출 기록을 이어갔다는 점에서 시장의 불안을 완화했다는 평가도 있다.
엔비디아 주가는 시간외거래에서 3% 넘게 하락하기도 했다. ‘AI 대장주’ 엔비디아 실적에 대한 시장 기대치가 그만큼 높았다는 의미다.
일상생활을 하면서 사회적 역할을 수행할 때는 비일관적인 성격이 좋지 않은 결과를 가져올 때가 많다. 아이를 키우는 엄마가 어느 날은 다정했다가 어느 날은 차가우면 아이 입장에서 불안할 것이다. 팀원이 많은 상사가 기분이 오락가락하면 일하는 사람들은 그의 눈치를 보게 될 것이다.
그러나 가까이에서 들여다보면 마음은 끊임없이 요동치고 변화한다. 어느 날은 기분이 좋았지만 다음날이 되면 우울해진다. 어제는 사랑스러웠던 친구와 오늘은 절교하고 싶다. 몇년간 홀딱 빠졌던 취미가 어느 날 아침 하기 싫어지고, 오랫동안 미워했던 아버지를 갑자기 용서하게 되기도 한다.
관계에서의 비일관적인 성격과 태도는 상대를 불안하게 하고 안전하지 않다는 느낌을 준다. 나도 일기를 읽어보면 변덕이 죽 끓듯 하고 성격파탄자가 따로 없지만 수업을 할 때는 의젓하고 격려하는 오은영 선생님 자아가 운전대를 잡는다. 반대로 안전하다는 느낌이 들 때야 천방지축 자아가 나타나기도 한다. 누군가 일관적으로 다정하다면 그가 자기 몫의 고통을 잘 감당하고 있다는 뜻이리라.
사회 속 존재일 때와 다르게 글을 쓸 때는 비일관성이 창작의 생산적인 전환점이 되기도 한다. 반복해서 하던 이야기를 이전과는 다른 방법으로 해보는 것이다.
글을 쓰다 보면 내가 하는 이야기에 특정한 패턴이 있다는 걸 천천히 알아차리게 된다. 그것은 작가가 아니라 독자가 먼저 알아차릴 수도 있고, 혹은 한 권의 책을 출판하는 과정에서야 알게 될 수도 있다. 특히 상처가 깊은 사람들은 처음 자기표현을 시작하면 한동안 슬픈 이야기를 쓴다. 매우 중요하고 필요한 일이다. 곁에 있는 사람들은 매번의 시도를 존중하는 태도로, 쓰는 사람이 자신만의 애도가 끝날 때까지 기다리는 것이 도리다. 애도를 언제 끝낼지는 쓰는 사람만 결정할 수 있다.
그렇게 쓰고 또 쓰다 보면, 작가는 서서히 알게 된다. 30년간 이렇게 울고만 살 수는 없다는 것을. 하나의 감정을 오랫동안 가지고 있는 것은 굉장한 에너지를 필요로 한다. 감정은 오고 가며 흐르는 것이라, 특정 감정을 유발하는 어떤 기억이나 이야기를 끊임없이 머릿속으로 생산해내지 않으면 쉽게 다른 감정이나 관심사로 대체되기 마련이다. 그런데도 슬픔, 분노, 절망 등이 계속 남아 있다면 아직 충분히 다뤄지지 않은 무언가가 남아 있다는 뜻일 가능성이 크다. 심리 상담과 비슷하게 글쓰기는 그게 무엇인지를 계속해서 파악해나가는 과정이기도 하다. 이 작업은 개인적으로 이뤄지기도 하고, 집단적으로 이뤄지기도 한다.
글쓰기는 나를 포함한 인물과 상황을 무대 위에 올려 연출하는 일이다. 쓰는 나는 감독이자 제1의 관객이다. 무대 위 주연일 수도 있고 조연일 수도 있고 등장하지 않을 수도 있지만, 감독이자 관객으로서 매번 똑같은 이야기와 장르가 반복되면 지루해질 수밖에 없다. 그래서 쓰다 보면 본능적으로 천천히 다른 이야기를 만들게 된다. 그 전환은 정말 놀랍다.
특정한 방식의 이야기를 자기 정체성으로 삼는 일은 자기 자신을 가둬놓는 위험한 일이다. 한민족을 한(恨)의 정서를 가진 민족이라고 규정한 사람들은 도대체 왜 그랬을까? 왜 집단적으로 가르치기까지 했을까. 그렇게나 무겁고 어두운 정서를 민족적 정체성으로까지 삼는 건 너무 버겁고 가혹한 일일뿐더러 폭력을 내면화하는 일 아닐까.
정체성을 규정하는 일은 주변부 사람들의 몫이다. 중심은 자신을 설명할 필요가 없으니까. 그러나 우리 중 누구도 가둬지지 않는다. 끊임없이 흐르고 변화하며 어제의 자신을 배반해간다. 나와 나 아닌 것 사이의 끊임없는 대화. 모르는 것을 탐구해가는 과정으로서의 글쓰기. 한 권의 책을 쓰는 동안 심리적으로 돌이킬 수 없이 변화하는 일. 이 일에 나는 여러 해 동안 매료되어 있다.
태극마크를 잠시 뺏긴 황희찬(29·울버햄프턴·사진)이 재도약을 준비할 기회를 맞았다.
잉글랜드 프로축구 울버햄프턴은 27일 영국 울버햄프턴의 몰리뉴 스타디움에서 열린 2025~2026 잉글랜드 카라바오컵(리그컵) 2라운드에서 웨스트햄 유나이티드를 3-2로 꺾었다. 황희찬은 최전방 공격수로 선발 출전해 후반 35분 사샤 칼라이지치와 교체될 때까지 그라운드를 누볐다.
황희찬이 선발 출전한 것은 지난 2월 블랙번과의 잉글랜드축구협회(FA)컵 32강전 이후 6개월 만이다. 당시 햄스트링을 다쳐 교체된 뒤 오랜 기간 결장한 황희찬은 부상을 털고 돌아온 뒤에는 줄곧 벤치 멤버로 기용됐다. 결국 2024~2025시즌을 2골로 마쳐야 했다.
황희찬은 불과 이틀 전 축구대표팀 명단에서도 제외됐다. 홍명보 축구대표팀 감독은 지난 25일 9월 A매치 소집명단을 발표하면서 소속팀에서 출전하지 못하는 황희찬 대신 꾸준히 경기를 뛰는 정상빈(세인트루이스 시티)을 선발했다. 축구대표팀의 에이스였던 황희찬이 제외된 것은 적지 않은 충격이었다. 1년 남은 북중미 월드컵 출전을 위해서는 소속팀에서 다시 기회를 얻고 활약하는 것이 가장 중요한 과제가 됐다.
이 시점에 황희찬이 다시 소속팀에서 기회를 얻게 됐다. 울버햄프턴의 핵심 전력인 예르겐 스트란드 라르센의 이적 가능성 때문이다. 라르센은 지난 시즌 EPL 35경기에서 14골을 터뜨리면서 주전을 꿰찬 골잡이다.
울버햄프턴은 라르센과 2029년까지 계약해놓은 상태다. 그러나 최근 뉴캐슬 유나이티드가 라르센에게 접근하자 울버햄프턴은 이적 가능성을 검토하던 황희찬의 잔류를 결정지었다. 크리스털 팰리스의 황희찬 임대 제안을 거부했다.
라르센이 떠난다면 황희찬이 다시 중용될 수 있을 것으로 보인다. 황희찬이 이날 측면이 아닌 최전방 골잡이로 선발 출전한 것도 라르센의 이탈을 대비한 조치로 해석된다. 다만 황희찬이 소속팀과 대표팀에서 모두 입지를 되찾으려면 경기력 회복이 시급하다.
황희찬은 이날 전반 43분 팀 동료 장리크네르 벨가르드가 얻어낸 페널티킥(PK)을 차면서 첫 득점 기회를 얻었으나 오른발슛이 골대를 맞히며 고개를 숙였다. 호드리구 고메스가 흘러나온 공을 그대로 선제골로 연결한 것이 그나마 다행이었다. 울버햄프턴은 1-2로 끌려가던 후반 37분과 39분 라르센의 멀티골에 힘입어 3-2로 역전승했다.
1997년 말 대한민국을 강타한 외환위기를 기억할 것이다. 이 위기의 시대, 정부가 주도한 정보통신 분야 지원은 2000년대 한국 경제의 새로운 동력을 만들었다. 특히 세계 어디에 내놔도 빠지지 않는 균질하고 빠른 인터넷망은 현재 한국의 인상을 만드는 데에도 큰 역할을 했다. 한국인이 외국에서 느린 인터넷이나 와이파이망에 분노하는 밈, 외국인이 한국의 빠르고 편리한 정보통신망에 감탄하는 장면 같은 것은 이제 진부할 정도다.
이 시대 정보통신 분야의 지원은 한국학의 발전에도 크게 기여했다. 처음에는 일자리를 잃은 이들을 위해 마련된 공공근로사업 형태로 학계에 자잘한 일거리가 떨어졌다. 그러다 1999년 장기적인 계획에 따른 본격적인 일감이 만들어졌다. 정부에서 고급 정보기반을 구축하겠다는 기치 아래 ‘한국역사통합정보시스템 구축 사업’을 실시하기로 한 것이다.
이는 고문헌과 고지도, 근현대 발간된 자료 등 한국학 제반 분야의 자료를 전산화하겠다는 사업이었다. 고문헌의 한자를 입력하는 것뿐만 아니라 한글 및 영문 번역까지 염두에 두고 매년 100억~200억원씩 2002년까지 지원하겠다고 한 원대한 사업이었다. 당시 기사를 보면 “국사, 국문 등 국학 분야와 영문, 전산 분야의 석사 학위 이상 소지자 500여명이 투입될 것으로 보여 실업난이 심각한 이들 분야의 실업자 구제에도 큰 몫을 할 것으로 기대한다”고 하기도 했다. 이때 ‘석사 학위 이상’을 소지한 ‘실업자’로 구제받은 당사자가 바로 필자다.
그 시절을 회상하면, 헤쳐나가야 했던 수많은 난제와 시행착오들이 떠오른다. 한자 입력 방식, 자연어 검색 엔진 개발, 문서 형식 표준(XML) 마련, 최종 구현 형태 등 기술적인 문제들도 있었지만, 다양한 이체자와 발음이 있는 한자의 입력·검색 기준 마련, 비정형적인 문서 형태 분석, 사용자의 필요에 맞는 구현 형태 등 한국학 연구자가 풀어야 하는 문제들도 있었다. 입력된 초벌 본문을 가지고 교정, 교감, 표점으로 나아가는 과정도 쉽지 않았다. 당시 광학문자인식(OCR) 기술로 변환한 초기 입력물은 정확도가 98%가 되지 않았다. 잘 모르는 사람은 이 정도면 상당히 정확하다고 볼지 모르겠으나, 실제 작업을 진행해보면 이 입력물은 쓸 수가 없다. 오자가 많은 입력물은 아무리 전문가가 재교, 삼교를 하더라도 그 오류가 완전히 잡히지 않기 때문이다.
한국학 자료들이 전산화되자 다양한 분야에서 새로운 가치가 창출되었다. 초기 한류를 이끈 드라마 <대장금>은 <조선왕조실록> 전산화 덕분이었다. 2000년대 이후 다양한 소재와 주제의 시대극이 나올 수 있었던 것은 이러한 전산화 작업과 그를 바탕으로 한 연구서와 대중서 덕분이다. 그런 측면에서 ‘고급 정보기반’을 만들겠다고 한 1999년의 기획은 충분한 결실을 거두었다고 해도 과언이 아니다.
지금도 한국학 분야의 전산화 사업과 번역은 진행되고 있다. 그러나 그 규모와 지속성에는 의문스러운 점이 많이 있다. 특히 지난 정부의 연구·개발(R&D) 예산 삭감의 여파는 쥐꼬리만 하던 한국학 분야의 예산에까지 미쳤다. 새로운 번역 예산이 깎인 건 둘째 치고, ‘석사 학위 이상의 실업자’ 신세인 연구자들이 작업하던 문헌 정리 사업도 날아갔다는 소식을 들었다. 원문 입력과 번역을 다 완료한 작업물을 서버에 올릴 푼돈까지 깎았다는 이야기에는 자괴감까지 들었다.
다들 인공지능(AI) 시대를 운운하고 갖가지 거대언어모델(LLM)을 이야기하느라 시끌시끌하다. 그러나 데이터 구축 없이 LLM이 무슨 의미가 있겠나. 기술과 데이터 뒤에는 그 작업을 수행하는 사람이 있음을 잊어서는 안 된다. 얼마 전 베이징대에서 구축한 고문헌 사이트는 AI 활용까지 염두에 두고 만들어졌다. 한국은 어느 길로 갈 것인가.

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