<div>머니랩잠자던 거인이 완전히 깨어났다(블룸버그). 알파벳(티커 GOOGL)의 공습이 심상치 않다. 한때 인공지능(AI) 지각생으로 불렸지만 이젠 “구글 주식은 확실한 AI 승자이고, 상승세는 이어질 것(Google Stock Has Been the Clear AI Winner—and the Gains Could Keep Coming)”이란 평가가 나온다(미국 투자전문지 배런스). 알파벳이 자체 개발한 맞춤형 AI 칩 TPU(텐서처리장치·Tensor Processing Unit) 성능이 부각되면서, AI 인프라 시장을 독점해온 엔비디아(NVDA)에 확실한 도전장을 내밀었다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/07/8b94800b-20a4-46c3-b138-0b21d2b74f9e.jpg" /></figure>머니랩 시리즈인 [서학톱픽] 4분기 편에서도 이러한 흐름은 그대로 확인된다. 국내 5대 자산운용사가 뽑은 ‘향후 1년간 유망할 미국 주식 TOP 10’을 뽑은 결과, 알파벳과 엔비디아의 선두 다툼이 치열하게 벌어졌다. 지난 4분기 연속으로 공동픽을 가장 많이 받았던 종목(브로드컴·엔비디아·메타)이 모두 높은 수익률을 가져다줬다는 점을 감안하면 이번 4분기 알파벳의 돌풍은 주목할 만하다.머니랩은 4분기 서학톱픽에서 가장 많은 표를 받은 두 기업, ‘알파벳 vs 엔비디아’ 중 더욱 매력적인 종목은 무엇인지, 매수 시점을 언제로 잡아야 할지, 삼성전자와 SK하이닉스 등 글로벌 반도체 생태계에 미칠 영향력은 무엇일지 집중적으로 분석했다.</div>

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/12/05/news-p.v1.20251205.805d5bb570fa47ae80c17c84aeb748b8_P3.jpg" />2025년의 마지막 달이다. 올 한 해는 인공지능(AI)이 세상을 아침저녁으로 흔들어놓은, 말 그대로 정신없는 시간이었다. 영화 캐리비언의 해적에 나오는 유령선 블랙펄처럼, AI 기술 뉴스가 등장할 때마다 경제·정치·외교가 이승과 저승 사이를 오갔다.소리에는 '정보가 되는 소리(시그널)'와 '방해가 되는 소리(노이즈)'가 있다. 하루에도 수십, 수백개의 AI 기술 발전에 대한 뉴스가 쏟아진다. 그 중에서 진짜 시그널을 찾아내는 것이 개인·기업·국가의 생존과 직결되는 시대가 됐다.2025년 한 해는 '딥시크(DeepSeek) 태풍'으로 시작했다. 1월 28일 중국의 AI 스타트업 딥시크가 대형언어모델 'R1'을 공개했다. 딥시크는 오픈AI 대비 1/20의 비용으로 모델을 학습할 수 있다고 주장했다. 그 한 마디에 세계 기술업계와 금융시장이 뒤집어졌다. 딥시크 발표 직후 엔비디아의 주가는 하루 만에 17% 폭락했고, 시가총액 846조원이 단 하루 만에 증발했다. 뉴욕 증시 역사상 단일 기업 기준으로 가장 큰 감소폭이었다. “딥시크가 엔비디아 시대의 종말을 여는 것 아니냐”는 전망까지 나왔다. 11개월이 흐른 지금 상황은 어떤가. 현재 엔비디아의 주가는 1월 폭락 시점과 비교해 45% 상승해 있다. 지난 1월의 딥시크발 충격은 노이즈였다.2025년을 마무리하는 즈음에, AI 반도체 시장은 다시 '구글발 태풍'의 한가운데에 서 있다. 11월 18일 구글은 차세대 AI 모델 '제미나이3'를 공개했다. 구글은 자체 제작한 AI 칩인 TPU로 제미나이3를 학습시켰다고 발표했다. 그 압도적인 성능은 즉시 주가에 반영됐다. 발표 직후 일주일 동안 구글의 주가는 12% 급등하며, 시가총액 순위에서 엔비디아와 애플에 이어 3위에 올랐다. 구글이 TPU를 처음 공개한 지 이미 10년이 지났고, TPU를 사용해 자체 AI 모델을 개발한 것도 이번이 처음이 아니다. 왜 이번 발표된 구글 TPU가 유독 파장을 일으키는지 짚어볼 필요가 있다.하드웨어적 관점에서 보면 TPU가 AI 학습과 추론에서 GPU보다 앞선 결과를 내는 것은 어느 정도 자연스러운 흐름이다. GPU는 본래 AI가 아닌, 컴퓨터 모니터에 그래픽을 그리기 위해 개발된 제품이다. 모니터 화면은 수백만 개의 '픽셀'이라는 광원으로 이루어져 있고, 각 픽셀의 색·채도·밝기를 계산해 화면을 구성해야 한다.여기에 흥미로운 특성이 있다. 계산은 단순하지만 계산해야 할 점, 즉, 픽셀의 수가 엄청나게 많다는 것이다. 이런 작업을 CPU로 처리하는 것은 과일을 깎는 데 값비싼 회칼을 쓰는 것과 같다. 가능은 하지만 비효율적이고 적합하지도 않다. 그래서 GPU가 탄생했다. GPU의 핵심은 단순 계산을 수행하는 프로세싱 코어를 대량으로 배치한 구조에 있다. 엔비디아의 최신 GPU인 H100은 약 1만5000여개의 코어를 갖고있다.GPU는 수천개의 코어로 각 픽셀의 색·밝기·채도를 동시에 계산한다. 수천개의 구구단 문제를 천재 수학자 한 명 푸는 대신, 초등학생 수천 명이 한 문제씩 나누어 푸는 것과 비슷하다. 각 코어는 계산에 필요한 입력값과 계산결과를 메모리로부터 읽고, 메모리에 기록한다. 이러한 컴퓨터 구조를 폰 노이만 구조(Von Neumann)라 한다.만약 한 코어의 계산 결과를 다른 코어의 입력으로 사용해야한다면, 하나의 코어의 계산결과를 메모리에 저장하고, 다른 코어가 그 결과값을 메모리에서 읽는 절차를 거친다. 초등학생 두명이 협동해서 곱셈 문제를 풀때, 한 학생이 계산 결과를 공책에 쓰고 다른 학생이 그 공책에 기록된 결과를 읽어 다음 계산에 이용하는 것과 같다. 이 과정에서 공책에 쓰고 다시 읽는 시간이 필연적으로 발생한다.TPU가 주목받는 이유는, AI의 학습과 추론 과정에서 자주 등장하는 '여러 단계의 계산이 서로 이어지는 구조'에 최적화돼 있기 때문이다. GPU도 이런 작업을 처리할 수 있지만, GPU의 설계 방식상 앞 단계에서 나온 결과를 메모리에 저장하고 다시 불러오는 과정을 거쳐야 한다. 메모리 입출력이 발목을 잡는다. TPU는 폰 노이만 구조의 한계인 메모리 병목을 정면으로 해결했다. TPU는 한 코어의 계산 결과를 다음 코어가 사용할 때, 메모리에 기록하지 않고 곧바로 넘겨주는 구조를 사용한다. 이 방식을 시스톨릭(systolic) 구조라 한다. 미국 카네기멜론대의 컴퓨터 과학자 쿵(Kung)과 레이서슨(Leiserson)이 메모리 병목 문제를 해결하기 위해 1979년에 제안한 개념이다. 초등학생 두 명이 협동해 곱셈 문제를 풀 때, 앞사람이 뒷사람에게 계산 결과를 공책이 기록하고 읽는 과정없이 구두로 불러주는 방식이다.공책에 쓰고 읽는 과정이 없어지니 속도·발열·효율이 모두 크게 좋아진다. AI 학습과 추론은 본질적으로 계층(layer) 간 계산 결과가 연쇄적으로 흐르는 과정이다. 한 계층의 계산 결과가 다음 계층의 입력으로 사용되고, 이 과정이 수백·수천 번 반복된다. GPU와 TPU의 이러한 구조적 특성 때문에 AI의 학습/추론에서 TPU가 GPU보다 성능, 전력 소모, 발열등 다양한 지표에서 우수한 특성을 보인다.여기서 두가지 관전포인트가 있다.한 가지는 TPU가 GPU에 비해 우수함에도 엔비디아 GPU가 시장독점체제를 유지할 수 있는 이유이고, 또 하나는 구글의 TPU가 잠재적 시장파괴력을 갖는 이유다. 공교롭게도 이 두 가지 이유에 대한 답이 동일하다.구글, 아마존, 메타 등 빅테크들을 포함한 많은 회사들이 AI연산에 최적화된 칩을 내놓고 있다. 이들은 GPU보다 다양한 성능지표에서 앞선다. 그럼에도 엔비디아 독점체제는 여전히 공고하다. 엔비디아는 시장의 90%이상을 점유하고 있으며 영업이익률은 70%다. 그 이유는 엔비디아가 CUDA라는 강력한 해자를 갖고있기 때문이다. CUDA는 프로그래밍 언어다. 개발자가 AI하드웨어에게 할일을 지시할 때 사용하는 일종의 언어라고 보면된다.엔비디아는 자사 GPU를 효율적으로 사용하기 위해 CUDA라는 언어를 2006년에 개발했다. 오랜기간 AI 모델의 학습과 추론을 하기 위해 기업·연구기관·스타트업·개발자들이 선택할 수 있는 유일한 옵션이 CUDA였다. 지금은 논문 구현체, 라이브러리, 예제 코드, 학계·산업 인프라, 엔지니어링 인력시장까지 모두 CUDA를 표준으로 삼고 있었다. CUDA는 엔비디아 GPU만 사용할수 있다. 20년간 구축돼온 강력한 CUDA생태계의 정점에 엔비디아 GPU가 자리잡고 있기에, 많은 도전에도 여전히 독점적 위치를 공고히 유지할 수 있다.구글의 이번 TPU 발표는 새로운 형태의 AI 생태계 구축 가능성을 보인 것에 그 의미가 있다. CUDA를 배우지 않아도 최첨단 모델을 학습·배포할 수 있다는 것을 제미나이3.0를 통해 실증했다. 구글은 TPU를 클라우드 서비스로 제공하며, TPU칩 자체를 판매하겠다는 계획을 발표했다.'AI=CUDA=엔비디아'라는 절대 공식을 깨뜨리고, AI 인프라를 다(多) 아키텍처 경쟁 시대로의 전환 가능성을 보여준 첫 번째 실질적 변수가 TPU다. 덕분에 기업들은 이제 “AI를 하기 위해서 CUDA를 따라야 한다”가 아니라 “CUDA와 TPU 중 어떤 것이 우리 워크로드에 더 적합한가”라는 질문을 할 수 있게 됐다. 이 변화는 기술적 의미를 넘어 전략적 의미가 크다. CUDA 생태계 때문에 빅테크는 어쩔수 없이 GPU 공급난과 가격 급등, 인프라 설비투자(CAPEX) 부담을 감수해야 했다. 하지만 이제는 클라우드 사업자와 대형 고객들이 엔비디아에 100% 올인할 필요가 사라졌다.구글은 자사의 TPU를 통해 CUDA 생태계에 절묘한 균열을 내며 해자를 건너는 다리를 놓았다. 구글 TPU의 등장은 AI 반도체 시장이 '엔비디아 독점 체제'에서 '워크로드별 최적 아키텍처가 경쟁하는 체제'로 전환하는 거대한 생태계 변환의 서막이다. AI 반도체 시장이 단일 표준에서 다중 아키텍처 경쟁 구도로 전환되는 변곡점에 진입하기 시작했다는 신호다.2025년의 AI 뉴스는 이렇게 딥시크로 시작해서 구글로 마치게 된다. 다시 한번 질문을 던져본다. 구글의 TPU기술 개발 소식은 시그널일까 노이즈일까.원유집 KAIST 교수 ywon@kaist.ac.krKAIST 교수, KAIST 스토리지 연구센터장이다. 서울대에서 학사·석사를 받고 미국 미네소타대에서 컴퓨터과학으로 박사 학위를 받았다. 인텔에서 근무 후, 1999년 한양대에서 교수생활을 시작했고, 2019년 부터 KAIST 전자공학과 교수로 재직 중이다. 제39대 한국정보과학회 회장을 역임했다. 셋톱박스용 파일시스템, 플래시 메모리용 펌웨어등 상용기술개발에 성공하고, 세계 스토리지 기술발전에 일조했다. 운용체계 분야의 세계적 권위자다. 우리나라 시스템 소프트웨어의 경쟁력 강화를 위해 노력하고 있다. </div>

2025년의 마지막 달이다. 올 한 해는 인공지능(AI)이 세상을 아침저녁으로 흔들어놓은, 말 그대로 정신없는 시간이었다. 영화 캐리비언의 해적에 나오는 유령선 블랙펄처럼, AI 기술 뉴스가 등장할 때마다 경제·정치·외교가 이승과 저승 사이를 오갔다.

[ET시론] 구글의 TPU 개발, AI 반도체 생태계 전환의 서막

<div><figure><img src="https://img.newspim.com/etc/portfolio/pc_portfolio.jpg" /></figure>이 기사는 12월 8일 오전 10시05분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.이 기사는 AI 번역에 기반해 생산된 콘텐츠로, 중국 관영 증권시보(證券時報)의 12월 8일자 기사를 인용하였습니다. [서울=뉴스핌] 배상희 기자 = 12월 7일 저녁 바이두(9888.HK/BIDU.US)는 공시를 통해 시장에서 제기된 비(非)전액출자 자회사인 '쿤룬신(昆侖芯)베이징테크놀로지유한공사(이하 쿤룬신)'의 분할 독립상장 추진 관련 소문에 대한 답변을 내놨다. 공시에 따르면 현재 바이두는 쿤룬신의 분할 및 독립상장 계획에 대해 평가를 진행 중인 것으로 전해졌다. 다만, 해당 사안의 추진이 결정된다 하더라도 관련 감독 당국의 인가 절차를 거쳐야 하는 만큼 아직까지는 확정된 사안은 아님을 강조했다.쿤룬신은 바이두의 스마트 칩 및 아키텍처 부문에서 출발했으며, 2021년 4월 독립적인 자금 조달을 완료했다. 첫 번째 라운드 펀딩 당시 기업 가치는 약 130억 위안으로 평가됐다.이 회사는 국내에서 가장 일찍 AI 엑셀레이터 분야에 진출해 10여 년간 심층적으로 연구해 왔으며 시스템 아키텍처, 칩 구현, 소프트웨어 시스템, 응용 분야에서 모두 깊은 기술력을 갖춘 AI 칩 개발 전문 기업으로 평가 받고 있다.최근 시장에서는 바이두 쿤룬신에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있다.지난 11월 열린 '2025 바이두 월드 컨퍼런스'에서 바이두는 차세대 쿤룬 칩과 쿤룬 칩 기반의 초노드(슈퍼노드) 제품 '톈츠(天池)'를 공식 발표했다. 차세대 쿤룬 칩은 두 가지 제품으로 구성되어 있다. 그 중 쿤룬칩 M100은 대규모 추론 환경에 최적화된 설계를 통해 최고 수준의 비용 효율성을 제공하며, 2026년 출시될 예정이다. 쿤룬칩 M300은 초대규모 멀티모달 모델의 학습 및 추론 수요를 충족할 수 있는 최고 성능을 목표로 하며, 2027년 출시가 기대된다.함께 발표된 톈츠 256 초노드와 톈츠 512 초노드는 내년에 정식으로 출시될 예정이다. 단일 톈츠 512 초노드만으로도 조 단위 매개변수(파라미터)를 가진 모델 학습이 가능하다.바이두는 향후 5년 동안 매년 신제품을 출시하여 가장 강력한 AI 클라우드를 구축하고, 기업이 AI 역량을 내재화하도록 지원할 계획이라고 밝혔다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/12/08/2512081006242080.jpg" /></figure>pxx17@newspim.com</div>

이 기사는 12월 8일 오전 10시05분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.

[AI의 종목 이야기] 바이두, AI칩 개발사 '쿤룬신' 분리상장 추진

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/08/2H1NFO1GDJ_1.jpg" /></figure>한국투자신탁운용이 인공지능(AI) 산업의 전략 구도가 급변하고 있다는 판단 아래 자사 ACE 밸류체인액티브 상장지수펀드(ETF) 3종에 대한 긴급 리밸런싱을 단행했다. 8일 한국투자신탁운용은 “구글·엔비디아·마이크로소프트(MS) 등 빅테크가 각자 독립적인 AI 산업 생태계를 구축하며 본격적인 경쟁 국면에 돌입했다”며 세 종목의 포트폴리오 구성을 대폭 조정했다고 밝혔다. 대상 상품은 ACE 구글밸류체인액티브 ETF, ACE 엔비디아밸류체인액티브 ETF, ACE 마이크로소프트밸류체인액티브 ETF다.이번 조치는 AI 산업이 초기 확장기에서 ‘진영 간 시장 점유 경쟁 단계’로 넘어가고 있다는 진단에 따른 것이다. 구글·엔비디아·MS가 각각의 AI 전략을 강화하는 가운데 주도권 경쟁이 빨라지면서, 공급망과 전략 투자 기업 등 밸류체인 전반에 구조적 변화가 나타나고 있다는 분석이다.ACE 구글밸류체인액티브 ETF는 구글의 AI 풀스택(자체 생태계 구축) 전략을 반영해 포트폴리오를 ‘텐서처리장치(TPU) 기반 공급사’와 ‘AI 서비스 확장 투자사’ 두 축으로 재편했다. 구글은 TPU를 중심으로 반도체–클라우드 인프라–‘제미나이’ 모델–AI 서비스로 이어지는 수직 통합 구조를 구축하며 오픈AI와 직접 경쟁구도를 형성하고 있다. 이에 따라 브로드컴, 셀레스티카, 루멘텀 홀딩스, TTM 테크놀로지스 등 TPU 밸류체인 핵심 기업들이 새롭게 담겼다. 또 구글 13F 공시 자료를 기반으로 정밀의료 AI, AI 신약개발, 위성통신 등 구글의 전략 투자 기업 비중도 확대했다.이 상품은 최근 6개월 수익률 53.88%, 1년 수익률 41.48%를 기록해 비교 지수를 각 31.56%포인트, 18.90%포인트 웃도는 성과를 냈다. 상장 이후 순자산도 584억 원 증가했다.ACE 엔비디아밸류체인액티브 ETF는 엔비디아가 단순 그래픽처리장치(GPU) 업체를 넘어 ‘데이터센터 풀스택 공급자’로 확장하는 흐름을 반영했다. 공급사 측면에서는 GPU 생산 필수 파트너인 TSMC와 SK하이닉스를 최상위로 두고, 암 홀딩스, ASE 테크놀러지, 버티브 홀딩스 등 데이터센터 전체 공급망을 포괄하도록 조정했다. 투자사 부문에서는 코어위브와 같은 네오 클라우드 기업과 로보틱스, AI 자율주행, AI 신약개발 등 엔비디아가 차세대 성장 축으로 꼽는 분야의 파트너 기업을 새롭게 편입했다.ACE 마이크로소프트밸류체인액티브 ETF는 오픈AI와 MS의 결합이 형성하는 강력한 경쟁력에 주목했다. 포트폴리오는 ▲오픈AI 최대주주(MS·소프트뱅크) ▲오픈AI 향 하드웨어 공급사(GPU·AI 서버·네오 클라우드) ▲오픈AI 향 소프트웨어 공급사(데이터 라이선스·챗GPT 탑재 플랫폼) 등 세 갈래로 구성됐다. 범용인공지능(AGI) 전략과 오픈AI의 수익화 모델 확장에 따라 가장 큰 수혜가 예상되는 기업의 비중을 강화한 것이 특징이다.황우택 한국투자신탁운용 글로벌주식운용부 수석은 “AI 산업의 본격적인 진영 경쟁이 시작되면서 TPU–GPU, 오픈AI–제미나이 간 생태계 구도가 더욱 명확해지고 있다”며 “이번 리밸런싱은 이런 분화 국면에서 선제적으로 위험과 기회를 반영한 조치”라고 설명했다.</div>

한국투자신탁운용이 인공지능(AI) 산업의 전략 구도가 급변하고 있다는 판단 아래 자사 ACE 밸류체인액티브 상장지수펀드(ETF) 3종에 대한 긴급 리밸런싱을 단행했다.

‘AI 판이 바뀐다’…한투운용, 구글·엔비디아·MS 밸류체인 ETF 전부 갈아엎었다

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/08/2H1NEKH93P_1.jpg" /></figure>영국 기업 최초로 코스닥 상장에 나서는 테라뷰홀딩스가 수익화에 본격 시동을 걸었다. 인공지능(AI) 반도체와 고대역폭메모리(HBM) 등 고사양 반도체 수요가 증가하면서 테라뷰가 생산하는 정밀 검사 장비 공급량도 빠르게 늘어나는 것으로 풀이된다.테라뷰는 2026사업연도(2025년 5월~2026년 4월) 시작 후 반기 만에 수주 총액이 2025사업연도(2024년 5월~2025년 4월) 연간 매출액의 130%를 초과했다고 7일 밝혔다. 수주 총액과 매출은 서로 다른 개념이지만, 제품을 주로 한번에 납품하는 테라뷰의 사업 특성상 올 들어 증가한 수주 물량이 연간 실적으로 반영될 가능성이 높다. 테라뷰는 영국 기업 최초로 코스닥 상장에 도전해 기관투가자 대상 수요예측과 일반청약을 성공적으로 마쳤다. 상장 예정일은 9일이며 주관사는 삼성증권이다.테라뷰는 반도체·2자천지 정밀 검사에 쓰이는 테라헤르츠 기술을 개발하는 기업으로 영국 케임브리지에 본사를 두고 있다. 테라헤르츠는 전자 기파의 일종으로 나노미터(㎚·10분의 1m) 단위의 반도체 회로에 손상을 주지 않고도 제품 결함을 확인할 수 있어 전자파·초음파·엑스레이를 활용한 기존 검사 방식을 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 테라뷰는 엔비디아, AMD, 삼성전자 등 다수의 글로벌 기업과 협력하고 있다. 단순 기술 개발을 넘어 상용화에도 성공하면서 최근 제품 수주 물량이 빠르게 늘어나는 것으로 풀이된다.테라뷰는 첨단 반도체 산업에서 쌓은 레퍼런스(평판)를 기반으로 최근에는 2차전지와 자동차 제조 산업으로 사업을 확장하고 있다. 테라헤르츠 기술을 활용하면 2차전지 내부 성분의 밀도를 정밀 측정하거나 자동차 코팅 성분을 검사할 수 있다. 중장기적으로는 제품군을 △방산(스텔스 전투기 특수 코팅 검사) △항공(항공기 기체·엔진 특수 코팅 검사) △가전(냉장고 내장재 밀도 검사) △통신(6G 통신 기술 개발) △의료(암 진단) 등으로 확장하는 것이 비전이다.돈 아논 테라뷰 최고경영자(CEO)는 “엔비디아의 AI 반도체 매출 증가와 HBM4 시장의 두 자릿수 성장 전망은 테라뷰 수주 확대로 직결되고 있다”며 "테라뷰는 반도체뿐만 아니라 에너지저장장치(ESS), 리튬이온 배터리 검사 시장에서도 새로운 성장 동력을 확보할 것"이라고 말했다.</div>

영국 기업 최초로 코스닥 상장에 나서는 테라뷰홀딩스가 수익화에 본격 시동을 걸었다. 인공지능(AI) 반도체와 고대역폭메모리(HBM) 등 고사양 반도체 수요가 증가하면서 테라뷰가 생산하는 정밀 검사 장비 공급량도 빠르게 늘어나는 것으로 풀이된다.

英 최초 코스닥 상장 테라뷰, 수주 급성장…수익화 본격 시동 [시그널]

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/08/27f8eeb9-4783-42f0-92f0-1764f70786e2.jpg" /></figure>코스닥 시가총액 1위 바이오·제약기업인 알테오젠이 코스피(유가증권시장)로 이전 상장을 결정했다.알테오젠은 8일 오전 대전광역시 대전컨벤션센터에서 임시 주주총회를 열고 코스피(유가증권시장)로 이전 상장하는 안건을 의결했다. 이후 한국거래소에 코스피 상장 예비심사 청구서를 제출한 뒤, 상장 절차를 거쳐 코스피로 옮겨갈 계획이다. 예비심사는 통상 3개월 안팎이 소요된다.회사는 임시 주주총회 소집 공지문을 통해 “안정적 투자 환경 조성을 통한 기업가치 제고를 위해 이전 상장을 추진한다”고 밝혔다. 코스피는 코스닥보다 기관·외국인 자금 유입이 활발하다. 이로인해 투자자들 사이에서 기업의 자본 조달 여건이 개선되고, 기업가치가 재평가될 수 있다는 기대감이 형성될 수 있다.실제로 2018년 셀트리온이 코스피로 이전할 당시 상장 전 약 6개월 동안 주가가 160% 넘게 급등한 사례가 있다. 알테오젠 주주들 사이에서도 코스피 이전 상장을 요구하는 목소리가 꾸준히 제기돼왔다. 다만 일각에서는 시총이 약 25조원에 달하는 알테오젠의 이탈로 코스닥 시총이 줄면서 지수 상승 탄력이 약해질 수 있다는 우려가 나온다. 이로인해 ‘천스닥(코스닥 지수 1000 돌파)’ 진입이 늦춰질 수 있다.알테오젠은 2008년 설립된 바이오의약품 연구개발 기업으로, 정맥주사(IV)를 피하주사(SC) 제형으로 바꿔주는 재조합 히알루로니다제(ALT-B4·하이브로자임) 플랫폼과 바이오시밀러(특허 만료 의약품 복제약), 바이오베터(기존 약의 성능·편의성 개선약)를 개발하고 있다. 미국 머크(MSD) 등 글로벌 제약사와 기술 수출 계약을 체결했다.이날 오전 기준 알테오젠은 거래일 기준 사흘 만에 반등해, 전 거래일보다 1.9% 오른 46만5000원에 거래되고 있다. 코스닥 시총 2위인 에코프로비엠은 ‘차기 대장주’에 대한 기대가 반영되면서 전 거래일 대비 6.8% 상승한 17만700원에 거래 중이다.</div>

코스닥 시가총액 1위 바이오·제약기업인 알테오젠이 코스피(유가증권시장)로 이전 상장을 결정했다. 알테오젠은 8일 오전 대전광역시 대전컨벤션센터에서 임시 주주총회를 열고 코스피(유가증권시장)로 이전 상장하는 안건을 의결했다. 이후 한국거래소에 코스피 상장 예비심사 청구서를 제출한 뒤, 상장 절차를 거쳐 코스피로 옮겨갈 계획이다. 예비심사는 통상 3개월 안팎이 소요된다.

코스닥 대장주 알테오젠, 코스피 이전 상장 결정

<div>[비즈한국] 비즈한국은 연세대학교 경영혁신학회 BIT(Business Innovation Track)가 작성한 기업 전략 리포트를 게재한다. 전환점에 선 기업의 문제를 학부생의 시각으로 살핀 리포트를 통해 독자들에게 혁신의 인사이트를 제공하고자 한다.“이거 AI 광고야.” 2025년 여름, 지드래곤이 스마트폰을 들고 이렇게 말하는 짧은 영상 하나가 TV와 유튜브를 도배했다. 별다른 설명도 없이 한 문장만 반복하는 이 광고는 “극혐인데 자꾸 보게 된다”는 반응을 끌어냈고, 캠페인 시작 몇 주 만에 앱 설치 57% 증가, 회원 가입 44% 증가, 광고 노출 순위 업종 내 2~3위권으로 뛰어올랐다는 분석이 나왔다. 국내 수많은 AI 앱 중에서 뤼튼은 이 광고 한 방으로 ‘MZ가 아는 브랜드’가 됐다.<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30896-75212-sampleM.jpg" /></figure>그런데 그해 가을, 뤼튼은 전혀 다른 방향의 카드를 꺼낸다. 사내독립기업 ‘뤼튼 AX’를 설립하고 기업·학교·공공기관을 대상으로 한 B2B AI 전환(AX) 사업에 본격 진출하겠다고 발표한 것이다. ‘생활형 AI’를 외치며 1인 1AI 시대를 열겠다는 회사가 왜 갑자기 기업용 컨설팅·솔루션을 시작했을까? 표면적으로는 사업 확장처럼 보이지만, 그 뒤에는 이 회사가 마주한 성장의 역설과 거대한 적자 구조가 겹쳐 있다.#무료, 생활형 AI 전략으로 활성사용자 500만 돌파뤼튼은 2023년 말 지피티(GPT)‑4, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 글로벌 상용 모델을 하나의 앱 안에서 쓸 수 있는 AI 포털로 등장한 뒤 2024년 10월 기준 월간 활성 사용자(MAU) 500만 명을 돌파했다. 토스(3년 3개월), 당근(2년)보다 성장 속도가 빠르고, 국내 생성형 AI 앱 중에서는 ChatGPT 다음으로 이용자가 많다.2025년 4월 뤼튼은 ‘뤼튼 3.0’을 내놓으며 “생성형 AI에서 생활형 AI로”라는 슬로건을 내걸었다. AI 서포터·캐릭터 챗·리워드 기능을 묶어 아침 인사와 일정·뉴스·점심 메뉴·운세까지 챙겨주는 ‘일상의 AI 친구’를 지향하고, ‘전 국민 1인 1AI’라는 비전까지 내세웠다. 2024 뤼튼 유저 리포트에 따르면 상위 이용자들의 월평균 사용 시간은 1300분 안팎(하루 40분대)에 달하며, 10·20대는 공부·과제, 30·40대는 업무·자기 계발, 50대 이상은 건강·경제 상담 비중이 높았다.​<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30896-75219-sample.jpg" /></figure>​특히 ​캐릭터 챗은 강력한 몰입 지표를 보여줬다. 유료화 이후 한 달 만에 월 매출 10억 원을 돌파했다는 보도가 나오는 등 ‘무료 앱’이던 뤼튼이 처음으로 눈에 보이는 B2C 수익 모델을 확보했다는 평가를 받았다. 지드래곤 광고와 생활형 AI 전략은 분명 사용자를 모으는 데는 성공적이었다.#성장의 역설, 200억 원대 적자문제는 이 같은 급속한 성장에도 뤼튼의 손익 구조는 건강하지 않다는 점이다. 국내 AI 기업 실적 분석 자료를 보면, 2024년 기준 뤼튼 매출은 수십억 원대(대략 30억 원 안팎)로 추정되지만, 외부 LLM API 비용·인건비·인프라·마케팅 지출 증가로 연간 영업손실이 260억~290억 원 수준까지 늘었다.구조를 단순화하면 이렇다. 뤼튼은 자체 LLM 대신 오픈(Open)AI, 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google)의 모델을 API 형태로 사용하고, 여기에 검색·문서·캐릭터 챗·AI 서포터 등 기능과 UX를 얹어 제공하는 래퍼/포털형 서비스다. 사용자가 늘어날수록 모델 호출량과 API 비용이 함께 증가한다. 여기에 지드래곤 광고 같은 대규모 마케팅까지 더해지면서 ‘MAU는 폭발하지만 손익은 더 악화되는’ 역설적인 그래프가 그려졌다.​<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30896-75229-sampleM.jpg" /></figure>캐릭터 챗 유료화와 광고 플랫폼(뤼튼 애즈) 등 B2C 수익화가 시작되면서 2024년 말부터 월 10억 원대 매출이 발생했다는 점은 긍정적이다. 하지만 연간 200억 원대 적자를 상쇄하기엔 아직 거리가 멀다. 글로벌에서는 오픈AI·구글, 국내에서는 네이버·업스테이지 등이 각자 강점을 품은 AI 서비스를 전면에 내세웠다. ‘남의 모델 위에 올라탄 AI 포털’이라는 구조적 한계는 뤼튼이 반드시 넘어야 할 산이 된 셈이다.#AI 전환 전담 조직 출범, 왜 지금일까이 지점에서 뤼튼이 꺼낸 카드가 바로 B2B AX다. 2025년 9월 뤼튼은 사내독립기업(CIC) ‘뤼튼 AX’를 설립하고, 기업·학교·공공기관을 대상으로 한 AI 전환(AX, Artificial eXperience) 전담 조직을 공식 출범했다. 뤼튼 AX는 △경영진·실무자 대상 AI 전환 교육·컨설팅 △각 조직에 맞는 뤼튼 기반 플랫폼·에이전트 제공 △사내 데이터와 연동된 RAG·MCP 기반 Agentic AI 구축을 세 축으로 내세웠다.뤼튼 AX는 출범과 함께 ‘AX 리포트 2025’를 발간해 실제 내부·외부 프로젝트에서 나온 수치를 공개했다. 이 리포트와 언론 보도에 따르면, 고객 상담 부문에 AI 에이전트를 도입한 결과 전체 노동 시간이 73% 줄고 생산성이 35% 향상됐다. 재무 부문에서는 제품 수령 확인·송장 검토·급여 지급·재무제표 작성 등 수작업이 많던 정산 업무를 자동화해 노동 시간 40% 감소, 생산성 21% 증가를 달성했다. 프론트엔드·백엔드 개발 에이전트는 생산성이 15%, 28% 향상되고, 근로시간이 28%, 55% 단축되는 효과를 보였다.​<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30896-75220-sample.jpg" /></figure>고객 상담 사례를 들여다보면 그림이 더 선명해진다. 기존에는 FAQ·단순 문의를 ​상담사가 하루 종일 반복적으로 처리했다. 이를 사내 정책·FAQ·주문 데이터를 학습한 에이전트가 1차로 응대하고, 환불·재배송·예약 같은 후속 조치도 시스템과 연동해 자동 처리하도록 설계했다. 그 결과 상담사는 복잡한 민원과 고부가 상담에 집중하게 됐고, 회사는 같은 인원으로 더 많은 고객을 상대할 수 있었다. 뤼튼 AX가 말하는 ‘Agentic AX’는 결국 이렇게 기존 업무 흐름 안에 LLM·검색·RAG를 섞어, 사람이 하던 반복 작업을 에이전트에게 넘기는 것을 의미한다.시장 환경도 AX 쪽으로 빠르게 기울고 있다. 마이크로소프트는 국내 애저(Azure) 고객의 70%가 이미 AI 서비스를 사용하고 있으며, LG유플러스·현대글로비스·KB라이프·KT 등 다수 기업이 M365 코파일럿(Copilot)을 도입해 문서 작성·회의록·보고서·데이터 분석을 자동화한 사례를 연달아 소개했다. 업스테이지는 한국어 특화 LLM ‘솔라(SOLAR)’와 문서 AI 솔루션으로 금융·공공기관에서 AX 프로젝트를 수행하며, 시리즈 B 브릿지 라운드에서 620억 원의 추가 투자를 유치했다. 전통 SI(System Integration)와 솔루션 업체들 역시 클라우드·RPA·챗봇을 묶은 ‘AX 패키지’를 전면에 내세우고 소프트웨어 비즈니스 모델을 새로 짜고 있다.다시 말해 뤼튼의 B2B 진출은 단순한 사업 다각화라기보다 생존을 위한 선택이다. △무료 위주의 B2C 전략만으로는 수익성을 만들기 어렵다는 내부의 자각 △국내외에서 AX가 실제 예산이 집행되는 영역으로 성장한 외부 환경 △B2C에서 쌓은 UX·오케스트레이션·교육 경험을 기업용으로 전환하려는 선택이 겹친 결과라고 볼 수 있다.#AX로 살아남으려면뤼튼 AX가 의미 있는 수익 축이 되려면 결국 “모델은 빌려 쓰더라도 어디에서 대체되기 힘든 가치를 만들 것인가”라는 질문에 답해야 한다. 현 위치와 시장 구조를 감안하면 뤼튼이 현실적으로 집중해야 할 방향은 세 가지 정도로 정리할 수 있다.첫째, 상단이 아닌 ‘중간·아래층’을 정조준한 AX 패키지가 필요하다. 현재 한국 AX 시장의 상단은 마이크로소프트 Copilot, 업스테이지, 전통 SI들이 주요 공급사로 자리 잡고 있다. MS는 기존 M365 고객을 중심으로 Copilot을 붙여 문서·메일·회의록·데이터 분석까지 통합 자동화하고, 업스테이지는 자체 LLM ‘SOLAR’와 문서 AI로 금융·공공기관의 고난도 문서 업무를 파고든다. 이런 기업들은 클라우드·오피스·보안·인프라를 한 번에 제공할 수 있어 대기업·중앙 공공처럼 IT 조직이 있는 곳에는 가장 자연스러운 선택지다. 따라서 뤼튼 AX가 이들과 똑같은 고객군·스택에서 정면승부를 거는 것은 현실성이 떨어진다. M365 라이선스도, 전담 IT 인력도, 예산도 충분하지 않은 중견·중소기업, 학교, 지방 공공기관에 맞춘 경량화된 AX 패키지에 집중하는 편이 전략적으로 합리적이다. 이 조직들은 AI가 무엇인지보다 우리 팀에서 무엇을 금방 바꿀 수 있는지가 더 궁금한 단계에 가깝고, 수억 원 단위 DX(디지털 전환) 컨설팅보다는 2~4주 안에 눈에 보이는 효과가 나는 AX 스타터 키트를 선호할 가능성이 크다. 뤼튼은 이미 여러 교육기관·지자체와 AI 교육 프로젝트를 진행하며 소상공인·학생·비IT 직군의 AI 첫 경험을 설계해본 터라 이 접점을 ‘빠른 PoC(개념 검증)+구독형 AX 패키지’로 확장하기 좋은 위치에 있다.​<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30896-75217-sampleM.jpg" /></figure>둘째, B2C 생활형 AI와 B2B AX를 단절된 두 사업이 아니라 ‘이중 엔진’으로 엮는 설계가 필요하다. 뤼튼의 가장 큰 자산은 여전히 B2C에서 쌓인 사용자·데이터·브랜딩이다. 이런 자산을 AX와 따로 떼어놓을 것이 아니라 개인용 뤼튼 경험이 곧 업무용 뤼튼 경험으로 자연스럽게 이어지는 구조를 만드는 쪽이 낫다. 사용자가 개인 계정에서 쓰던 AI 서포터가 회사 계정으로 옮겨가면 조직의 문서·일정·정책까지 함께 이해하는 ‘업무형 뤼튼 서포터’로 진화하고, 반대로 기업에서 뤼튼 AX를 도입한 직원이 개인 생활에서도 뤼튼을 쓰게 만드는 순환 구조를 설계하는 식이다. 이렇게 되면 B2C는 브랜드·데이터·AI 문해력을 키우는 인입 채널, B2B/AX는 수익과 LTV를 만드는 채널로 역할이 분리되면서도 사용자 경험과 데이터 레벨에서는 하나의 연속선을 이룰 수 있다.셋째, 뤼튼은 장기적으로 ‘우리 회사의 일하는 방식을 가장 잘 아는 AI’를 만드는 방향, 즉 한국형 워크플로 데이터와 미드사이즈 모델에 집중해야 한다. 하이퍼클로바X, SOLAR 같은 초거대 LLM 사례를 보면 초기 학습·인프라 투자만 수백억 원이 들고, 이후에도 지속적인 조정과 운영비가 필요하다. 이미 200억 원대 적자를 기록한 뤼튼이 동일한 경로를 따라가기에는 자본·인력·시간 측면에서 부담이 크다. 그렇다고 영원히 ‘남이 만든 모델에 예쁘게 UI만 씌운 앱’으로 남을 수는 없다. 뤼튼이 노려야 할 지점은 LLM 그 자체가 아니라 LLM 위에 쌓이는 ‘한국/아시아 조직의 실제 업무 패턴·도메인 지식·문서 구조’다. 뤼튼 AX 리포트에 등장하는 상담·재무·개발 프로젝트처럼, 실제 조직 안에 Agentic AI를 넣어본 경험이 쌓일수록 어떤 프롬프트·워크플로·툴 조합이 현장에서 먹히는지 관련 데이터와 노하우가 모인다. 따라서 이 데이터를 구조화해 미드사이즈 sLLM이나 특화 RAG 파이프라인, 에이전트 템플릿으로 녹여낸다면 ‘뤼튼에서 만든 에이전트는 실제 한국 회사들 업무에 잘 맞는다’는 평판이 자체적인 장점이 될 수 있다. ​<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30896-75218-sampleM.jpg" /></figure>파운데이션 모델 기업이 되기보다는 한국/아시아 중소·중견 조직의 워크플로 데이터와 Agentic 오케스트레이션을 가장 잘 이해하는 회사로 포지셔닝하는 것이 뤼튼에게 더 현실적인 장기 전략으로 보이는 이유다.이 세 방향은 모두 뤼튼이 잘하는 것(B2C UX, 빠른 제품 실행, 교육·온보딩)과 시장이 요구하는 것(AX, 워크플로 자동화, 비용 절감)이 만나는 지점을 찾으려는 시도다. 완벽한 답은 아니더라도 적어도 ‘독자 LLM vs 포털’ 같은 이분법에서 벗어나 뤼튼이 실제로 싸우는 전장을 좁혀주는 역할은 할 수 있다고 본다. #뤼튼이 AX로 증명해야 할 것결국 뤼튼의 이야기는 “파운데이션 모델을 직접 만들지 못하는 AI 스타트업이 장기적으로 살아남을 수 있는가”라는 질문으로 귀결된다. 뤼튼은 외부 LLM 위에 UX와 오케스트레이션을 얹어 한국에서 가장 대중적인 AI 앱 중 하나가 되었지만 무료 전략과 높은 모델·마케팅 비용은 200억 원대 적자로 돌아왔다. 생활형 AI와 AX는 이 구조를 뒤집으려는 두 개의 축이고, “어디에서 대체되기 힘든 수익을 만들 것인가”라는 질문에 대한 서로 다른 답이라고 볼 수 있다.그렇다면 뤼튼이 AX로 증명해야 할 한 가지는 이 문장에 가까울 것이다. 자체 LLM이 없어도, 한국의 수많은 조직에게 가장 먼저 ‘일하는 방식을 바꿔준 AI 파트너’가 될 수 있는가. 이 질문에 어떤 답을 내놓느냐에 따라 뤼튼은 ‘그냥 재미있는 무료 AI 앱’으로 기억될지, ‘한국형 AX 플랫폼’으로 기억될지가 갈리게 될 것이다. ​강지명 (경영학과 22)​ writer@bizhankook.com[핫클릭]· [가장 보통의 투자] '해싯 카드' 흔드는 트럼프, 12월 FOMC 어디로 가나 · 쿠팡, 개인정보 유출 '집단소송' 기준 바꾼다? · [비즈피플] 구글과 손잡은 뤼튼, 이세영 대표 '생활형 AI' 도전 주목 · [AI 생존법 찾아라] 한국형 AI '쩐의 전쟁'이 시작됐다 · 인공지능과 수다 떨고 게임하는 '캐릭터 채팅' 유료화 성공할까 <저작권자 ⓒ 비즈한국 무단전재 및 재배포 금지></div>

[비즈한국] 비즈한국은 연세대학교 경영혁신학회 BIT(Business Innovation Track)가 작성한 기업 전략 리포트를 게재한다. 전환점에 선 기업의 문제를 학부생의 시각으로 살핀 리포트를 통해 독자들에게 혁신의 인사이트를 제공하고자 한다.

[Gen Z 인사이트] "이거 AI 광고야" 뤼튼이 AX를 꺼내든 까닭

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/08/2H1NGJ7LVH_1.jpg" /></figure>연기금이 현대차(005380)·현대모비스(012330)·기아(000270) 등 국내 자동차주를 대거 사들이고 있다. 뉴욕 증시에서 빅테크 중심의 인공지능(AI) 투자 과열 국면이 다소 숨 고르기에 들어간 사이 완성차 기업의 기술 경쟁력 재평가 기대가 커지면서 자금 이동이 본격화하고 있다는 분석이다.8일 한국거래소에 따르면 연기금은 최근 일주일(1~8일) 동안 현대차 1468억 원, 현대모비스 962억 원, 기아 535억 원어치를 사들이며 순매수 상위 종목에 이름을 올렸다. AI 투자 확대의 혜택이 반도체 중심에서 차량용 소프트웨어와 로보틱스까지 넓어지면서 자동차·모빌리티 기업이 새로운 투자처로 부상한 모습이다.증권가에서는 이러한 변화의 배경으로 스마트카 시대 경쟁력을 꼽는다. 그간 국내 완성차 기업이 저평가됐던 원인은 전통적인 제조 경쟁력은 뛰어나지만 자율주행 등으로 대표되는 AI 소프트웨어 역량이 부족했기 때문이다. 그러나 최근 엔비디아와의 협업 확대, 이동형 로봇 출시 등이 이어지면서 테슬라와의 기술 격차 축소 기대가 커지는 분위기다. 이에 대신증권과 삼성증권은 이날 현대차의 목표가를 각각 34만 원에서 45만 원, 34만 원에서 40만 원으로 상향했다.임은영 삼성증권 연구원은 “전기차에서 자율주행, 로봇 사업까지 확장을 추진하는 업체는 글로벌에서 테슬라, 현대차그룹, 중국 전기차(샤오펑·샤오미·화웨이·비야디(BYD)·리오토)로, 5~6개 기업에 불과하다”며 “내년 현대차그룹이 AI기업으로의 진전이 이뤄질수록, 현대차의 밸류에이션은 중국의 상위 전기차 기업들 수준으로 재평가될 것으로 예상된다”고 짚었다. 최태용 DS투자증권 연구원은 “로보틱스 업종의 훈풍으로 보스턴다이내믹스 기업가치가 피규어 AI만큼 인정받을 시 현대차의 지분가치는 4조 6000억 원에 이를 것으로 예상된다”고 전망했다.한편 같은 기간 연기금은 삼성전자(005930)(-560억 원), 네이버(NAVER)(-384억 원), 셀트리온(-333억 원), 알테오젠(-294억 원) 등 그동안의 주도 종목에 대해서는 소량 순매도하며 차익을 실현했다. 지난달 증시 활황을 이끌며 주가 상승 폭이 가팔랐던 종목들 위주로 비중 조절에 나선 것으로 풀이된다.</div>

연기금이 현대차(005380)·현대모비스(012330)·기아(000270) 등 국내 자동차주를 대거 사들이고 있다. 뉴욕 증시에서 빅테크 중심의 인공지능(AI) 투자 과열 국면이 다소 숨 고르기에 들어간 사이 완성차 기업의 기술 경쟁력 재평가 기대가 커지면서 자금 이동이 본격화하고 있다는 분석이다.

미래 모빌리티·로봇 부각…자동차株 올라탄 연기금

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/08/d5609fab-cab8-4b15-bb07-24675bdc9e22.jpg" /></figure>국내 바이오웰니스 기업 ㈜로가(RAWGA)가 4,000억 원대 규모의 실질 계약을 체결하며 중국 시장에 본격 진출했다. 단순 공급을 넘어 R&D까지 포함한 협력 구조로, 식물성 바이오 기술이 중국 메이저 제약사에 공식 검증됐다는 평가다.로가는 중국 이시진제약(Li Shizhen Pharmaceutical Group)과 2025년 12월, 5년간 총 4,200억 원 규모의 전략적 파트너십 및 구매 계약을 체결했다고 밝혔다.이시진제약은 2023·2024년 연속 중국 제약 산업 100대 기업이자, 중의약 분야에서 연매출 약 1.9조 원을 기록하는 대형 그룹이다. 이번 계약은 단순 MOU가 아닌 발주가 포함된 실질 계약으로, 체결 당일 400만 달러(약 56억 원) 규모의 초도 발주가 바로 확정됐다.협력의 핵심은 로가의 ‘식물성 바이오 기술(Plant-Based Science)’과 이시진제약의 제조·유통망을 결합해 중국 내 프리미엄 원료 시장을 선점하는 데 있다. 양사는 향후 ▲중국 내 식품·의약 원료 인증 획득 ▲현지 제약기관과의 공동 연구개발(R&D) ▲원료 기반 제품 확대 등을 추진할 계획이다.로가가 가진 핵심 경쟁력은 세계 최초 식물성 하이드롤라이즈드 콜라겐 ‘VC-H1Ⓡ’로, 이 기술을 기반으로 중국 프리미엄 이너뷰티 시장뿐 아니라 메디컬·퍼스널케어 분야로도 확장을 시도한다. 로가 관계자는 “이번 계약은 식물성 바이오 기술이 글로벌 표준으로 인정받았다는 의미”라며 “단기 매출과 장기 기술 자산화를 동시에 강화해 중국 시장 내 신뢰를 더욱 공고히 하겠다”고 말했다.한편 로가는 ‘From the Land to the Future’ 비전 아래 자연 유래 식물성 바이오 소재 기업으로 성장 중이며, 동남아·중동·유럽 등 해외 시장 확대도 지속적으로 추진하고 있다.</div>

국내 바이오웰니스 기업 ㈜로가(RAWGA)가 4,000억 원대 규모의 실질 계약을 체결하며 중국 시장에 본격 진출했다. 단순 공급을 넘어 R&D까지 포함한 협력 구조로, 식물성 바이오 기술이 중국 메이저 제약사에 공식 검증됐다는 평가다.

로가-중국 이시진제약, 4200억 규모 전략적 파트너십 계약

잠자던 거인이 완전히 깨어났다(블룸버그). 알파벳(티커 GOOGL)의 공습이 심상치 않다. 한때 인공지능(AI) 지각생으로 불렸지만 이젠 “구글 주식은 확실한 AI 승자이고, 상승세는 이어질 것(Google Stock Has Been the Clear AI Winner—and the Gains Could Keep Coming)”이란 평가가 나온다(미국 투자전문지 배런스). 알파벳이 자체 개발한 맞춤형 AI 칩 TPU(텐서처리장치·Tensor Processing Unit) 성능이 부각되면서, AI 인프라 시장을 독점해온 엔비디아(NVDA)에 확실한 도전장을 내밀었다.

서학톱픽 1등 싸움 치열했다…구글 vs 엔비디아 ‘AI 칩 전쟁’ [서학톱픽①]

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