후지쓰, 후가쿠 후속 모델에 탑재되는 1.4nm 세대 CPU에 대해 라피더스에 위탁을 검토

이화학연구소, 엔비디아와 2030년경 가동을 목표로 공동 개발

후지쓰는 2029년의 실용화를 목표로 하는 AI(인공지능) 및 고성능 컴퓨팅을 위한 CPU(중앙연산처리장치)에 대해 라피더스(Rapidus, 도쿄)를 생산 위탁처 후보 중 하나로 검토하고 있다고 밝혔다. 1.4나노미터(nm) 세대의 제조 기술이 사용되며, 이화학연구소와 공동 개발한 슈퍼컴퓨터 ‘후가쿠(富岳)’의 후속 모델에 탑재할 방침이다.

-- 성능을 후가쿠의 100배로 --
후지쓰는 이화학연구소 및 엔비디아와 후가쿠의 후속 모델 ‘후가쿠 NEXT’(개발 코드명)를 공동 개발해 2030년경에 가동을 개시하는 것을 목표로 하고 있다. 후지쓰는 이를 위해 ‘FUJITSU-MONAKA-X’라고 불리는 1.4nm 세대 CPU를 개발한다. 후가쿠 NEXT의 성능을 후가쿠의 100배로 높이는 것을 목표로 하며, 개발에 정부가 1,000억 엔 이상을 투입할 것으로 전망된다.

“‘Made in Japan’이라는 의미에서 라피더스는 중요한 의미를 가진다. 생산 위탁처에 대해 아직 결정된 것은 없지만, 가능한 한 국내 기술을 사용하고 싶다”. 이화학연구소가 2025년 8월 22일에 도쿄 도내에서 개최한 기자 회견에서 후지쓰의 마하잔 CTO(최고기술책임자)는 MONAKA-X 생산을 라피더스에 위탁할 가능성에 대해 묻는 질문에 긍정적인 견해를 밝혔다.

공동 개발을 통해 2027년에 양산

혼다가 미국 스타트업 Helm.ai가 개발한 ‘End to End(E2E)’ 자율주행 소프트웨어를 채택한다고 밝혔다. 빠르면 2027년에 양산할 방침이다. E2E는 차량 주변에 대한 인식과 판단, 조작에 AI(인공지능)를 사용하는 기술로, 자율주행 및 선진운전자보조시스템(ADAS)의 주류가 되고 있다. 미국의 테슬라와 중국의 기업들이 E2E 자율주행을 선도하고 있는 가운데, 혼다는 스타트업과 연대해 이전의 명성을 되찾는다는 전략을 취하고 있다.

혼다와 Helm.ai는 ADAS의 공동 개발 계약을 체결했다. 혼다는 2019년부터 Helm.ai와 협업, 2021년에 출자했다. 혼다는 이전, 차세대 전기자동차(EV) 시리즈 ‘제로(0)’의 일부 차종에 채택한 ‘레벨 3’ 자율주행 시스템에 Helm.ai의 인식 소프트웨어를 활용한다고 표명. 이번에 협업의 범위를 ADAS로 확대한 형태이다. Helm.ai의 자동차 고객사로는 혼다 외에도 독일의 폭스바겐(VW) 등이 있다.

혼다의 미베(三部) 사장은 2025년 5월의 연차 회견에서 “차세대 ADAS를 독자적으로 개발하고 있다”라고 말했다. 이번에 Helm.ai의 E2E 소프트웨어를 채택하지만, 혼다는 “그대로 사용하는 것은 아니다”라고 언급하며 독자적 개발의 범주라고 주장했다. Helm.ai는 자사의 소프트웨어를 “혼다의 사양에 맞춰 최적화해 공동으로 개발하고 있다”라고 설명했다. 향후 자동차 개발의 경쟁 축으로 자리잡고 있는 E2E에 대해 혼다는 단순히 외주를 주는 것이 아니라 공동으로 개발함으로써 기술의 자사화를 목표로 한다.

야마나시현의 ‘후지 트램’ 구상

후지산의 오버투어리즘(관광공해) 해소를 위해 새로운 교통 시스템 도입을 모색하고 있는 야마나시(山梨)현은 이전 추진했던 등산 철도를 단념하고, 도로에서도 주행이 가능한 고무 타이어 방식의 ‘후지 트램’ 구상을 내놓았다. ‘관광의 발’을 ‘지역의 발’에도 활용한다는 전략이다.

야마나시현이 제안한 후지 트램은 노면전차 형태의 고무타이어 방식 차세대 모빌리티. 차량에 탑재된 센서로 도로차선 및 도로에 매립된 자기 마커를 판독하며 연료전지로 주행한다.

하나는 심각해지고 있는 후지산의 오버투어리즘을 해소하는 것. 후지산 기슭과 일반적인 야마나시현이 후지 트램 구상을 내건 것은 2024년 11월. 구상의 목적은 주로 2가지이다.

후지산 등산의 출발점이 되는 5부 능선을 연결해 트램의 수송 능력에 따라 방문객 수를 제한하는 것이다.

2025년 말까지 정확도 90% 목표
추천 결과에 High와 Low의 신뢰도, 이유도 함께 제시

FWD생명보험은 2025년 10월 생명보험의 인수 심사에서 의료 언더라이팅(의무 사정) 업무에 의료 언더라이팅 지원 시스템(통칭: 피닉스)을 본격 도입했다. 여러 개의 AI 에이전트가 역할을 분담해 작동하는 멀티 AI 에이전트를 활용하고 있다. 의료 언더라이팅이란 고객의 고지 정보나 건강검진 결과 등을 바탕으로 보험사가 보험 가입 가능 여부나 특정 부위를 보장 대상에서 제외하는 ‘특정부위 부담보’ 등의 조건을 판단하는 업무를 말한다.

이번에 도입한 의료 언더라이팅 지원 시스템의 AI 에이전트는 특정 역할을 담당하는 AI 컴포넌트를 말한다. 신청서와 고지 정보의 OCR(광학문자인식), 정보 요약, 사내 심사 규칙과의 대조, 과거 판단 이력 참조, 신뢰할 수 있는 의학 정보 사이트의 탐색 등을 여러 개의 AI 에이전트가 분담하고, 최종적인 추천 판단을 제시한다.

여러 개의 AI 에이전트가 처리한 결과를 사령탑 역할을 하는 ‘에이전틱 AI(Master Decision Agent)’가 통합해 가입 가능 여부나 조건 등의 결론을 도출한다. AI는 추천 결과에 High와 Low의 신뢰도를 함께 제시한다.

High는 'AI가 판독·요약·규칙 대조 등에서 일관성을 보이며 높은 확신을 가진 상태'로, 심사자는 최소한의 확인만으로 확정할 수 있다. Low는 '일부에 불확실한 점이 있는 상태'로 AI가 구체적인 확인 지점을 지시하고 심사자는 해당 부분만 확인하면 된다.
 

발전소의 CO₂로 대량 배양 추진

2025년 7월, 오사카 간사이 엑스포. 순환을 테마로 한 일본관에서 유독 눈길을 끄는 전시가 있었다. 여러 개의 튜브가 겹쳐진 포토바이오리액터다. 튜브 안에는 단백질 생성에 뛰어난 남세균(시아노박테리아)인 스피룰리나가 배양되고 있다.

일본관의 별도 공간인 ‘보이지 않는 수족관’에서는 녹조류인 보트리오코쿠스가 배양되고 있다. 모두 크기 1mm 미만의 미세조류다. 이들이 일본관의 주역이 된 배경에는, 조류가 석유를 대체할 수 있는 ‘바이오 제조’로 발전할 가능성을 지니고 있다는 점에 있다.

-- 조류의 기름이 PET로 --
보트리오코쿠스는 생체 내에 기름을 축적하는 조류다. 광합성으로 이산화탄소(CO₂)를 흡수해, 중유와 같은 긴 탄소 사슬이 특징인 탄화수소(보트리오코센)를 분비하고, 이를 세포외 매트릭스(구조체)에 유막처럼 저장한다.

이 조류가 만들어내는 탄화수소가 바로 석유 대체 원료로 기대를 모으고 있다. 배양조에서 얻은 고농도의 조류 용액을 건조한 뒤, 여기서 발생한 조체를 압착해 유분을 추출한다. 이후 촉매를 통한 열분해로 파라자일렌으로 변환하고, 이를 산화해 테레프탈산으로 만든다. 여기에 에틸렌글리콜과 중합하면 페트병 등 소모품의 원료인 PET(폴리에틸렌 테레프탈레이트)를 제조할 수 있다.

오사카 간사이 엑스포의 일본관 전시를 감수한 곳은 치토세그룹의 치토세연구소(가와사키시)다. 2025년 6월에는 조류 유래 PET를 세계 최초로 제조했다. 일본 바이오 제조의 선진 사례로서 치토세연구소의 시도를 살펴보자.

편리함의 대가 ‘현대병’을 테크로 극복 1부
 
테크놀로지를 활용한 현대의 생활은 편리하고 풍요롭다. 반면에 직면해야 하는 것이 현대병이다. 가까운 사물을 계속 보는 생활은 근시를 진행시키고, 스마트폰 의존은 가족이나 친구와 보내는 시간을 빼앗고, 생활습관의 악화는 고혈압 등의 원인이 되기도 한다. 사람들이 ‘좋은 생활’을 되찾기 위해 테크놀로지는 무엇을 할 수 있을까? 이에 도전하는 각 기업의 노력을 추적한다.

“근시는 현대병 그 자체다”. 안과용 의약품을 개발하는 구보타제약 홀딩스(HD)의 구보타(窪田) 회장, 사장 겸 CEO(최고경영책임자)는 이렇게 경고한다.

2050년에는 세계 인구의 약 절반이 근시가 될 것이라는 예측도 있다. 일본에서도 근시는 심각한 문제가 되고 있다 문부과학성이 발표한 2024년도 학교보건통계에 따르면, 나안 시력 1.0 미만인 아동∙학생 비율은 초등학교에서 30% 이상, 중학교에서 약 60%, 고등학교에서는 약 70%에 이른다. 모두 통계를 작성하기 시작한 1979년 이후 최고치를 기록했다(2020~2023년도 제외).

근시가 발생하는 메커니즘은 아직 명확히 밝혀지지 않았지만 직접적인 원인은 각막에서 망막까지의 길이인 '안축'이 늘어나는 데 있다. 한번 늘어난 안축은 원래대로 되돌리기 어렵다.

컨테이너와 Python으로 테슬라 추격 1부

End-to-End(E2E) 자율주행 스타트업 튜링(Turing, 도쿄)은 차량탑재 소프트웨어 기반에 Linux와 가상화 기술 ‘컨테이너’를 채택해 개발 속도를 높이고 있다고 밝혔다. IT 업계에서 널리 보급된 기술이지만, 실시간성이나 안전성을 중시하는 차량제어계 소프트웨어에 채택하는 것은 드물다. E2E의 인공지능(AI)과 소프트웨어 개발 규모가 방대하고, 기능이 풍부한 IT 업계의 표준기술을 활용하지 않으면 앞서가는 미국과 중국 기업을 따라잡을 수 없다고 판단했다.

튜링은 2021년 창업해, 차량 주변의 인식부터 판단∙제어까지 AI에게 맡기는 E2E를 국내에서 가장 먼저 추진해왔다. 2030년에 모든 장소에서 운전자의 감시가 필요 없는 ‘레벨5’의 완전 자율주행 달성을 목표로 하고 있다.

-- 'Linux 외에는 가시밭길' --
현재 E2E의 AI 모델을 탑재한 실험 차량이 도쿄 도내에서 약 20대가 주행하고 있으며, 그 차량의 소프트웨어 기반 OS(기본 소프트웨어)에 Linux 베이스의 ‘Ubuntu’를 채택하고 있다. Linux는 서버의 대부분에 사용되는 오픈소스 OS로, 개발자가 전세계에 있고, 라이브러리(재사용 가능한 소프트웨어 부품)가 풍부하다.

튜링 개발부 시니어 엔지니어인 도쿠히로(徳弘) 씨는 “Linux에는 AI 관련을 포함한 많은 고수준 라이브러리가 있고, 그 에코시스템(경제권)의 혜택을 최대한으로 받음으로써 개발을 원활하게 진행할 수 있다”라고 말하며, 경쟁이 치열한 E2E 개발에서는 Linux 채택이 필수적이라는 인식을 나타냈다.