경제·금융 용어사전

부유식 데이터센터(Floating Data Center, FDC)

부유식 데이터센터(FDC)는 바다나 강 등 수면 위에 부유식 구조물을 설치해 서버와 전력·냉각 설비를 운영하는 차세대 데이터센터다. 육상 데이터센터의 부지 부족과 전력 공급 제약, 냉각 비용 증가 문제를 해결할 대안으로 주목받고 있으며, 인공지능(AI) 확산에 따른 초대형 데이터센터 수요에 대응하기 위한 인프라로 개발되고 있다.

해상에서는 부지 확보와 인허가 부담이 상대적으로 적고, 해수를 활용한 자연 냉각으로 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있는 것이 가장 큰 장점이다. 구현 방식은 바지선, 선박, 부유식 생산·저장·하역설비(FPSO) 등 해상 플랫폼에 데이터센터 모듈을 탑재하는 형태가 일반적이다. 미국 노틸러스 데이터 테크놀로지스(Nautilus Data Technologies)가 2020년 실증 시설을 구축했으며, 중국은 수중 데이터센터(UDC)를 별도로 개발해 운영하고 있다.

국내에서는 삼성중공업이 2026년 4월 미국선급(ABS)과 영국선급(LR)으로부터 50MW급 부유식 데이터센터 개념설계 인증(AIP)을 획득했으며, 2028년 상용화를 목표로 개발을 추진하고 있다. HD한국조선해양도 관련 기술 개발에 참여하는 등 국내 조선업계가 차세대 AI 인프라 시장 진출을 확대하고 있다.

다만 해양 부식과 염분·습도, 진동, 안정적인 전력 공급, 해저 광케이블 연결, 국제 안전기준 마련 등 해결해야 할 기술적 과제가 남아 있어 현재는 실증 및 초기 상용화 단계에 있다.

GAA는 반도체 미세화의 한계를 극복하기 위해 도입된 차세대 트랜지스터 구조로, 3나노미터(nm) 이하의 초미세 공정에서 핵심적인 역할을 한다.

트랜지스터는 전류의 흐름을 조절하는 스위치 역할을 하는데, 그 중심에는 '게이트(gate)'와 '채널(channel)'이라는 구조가 있다. GAA는 이 채널을 네 면에서 게이트가 감싸는 방식으로 설계돼, 전류의 흐름을 더 정밀하게 제어할 수 있다.

이 구조를 활용하면 누설전류를 크게 줄일 수 있어, 전력 효율이 높아지고 발열도 줄어드는 효과가 있다. 다만 공정 난도가 높아 수율 확보가 까다롭다는 점이 상용화의 과제로 꼽힌다.

한편 GAA를 위아래로 쌓아 트랜지스터를 3차원화하는 CFET(상보형전계효과트랜지스터)가 차세대 후속 기술로 연구되고 있으나, 아직 연구개발 단계에 머물러 있다.

광범위한 데이터를 대규모로 사전학습해 다양한 후속 작업에 적용할 수 있는 범용 인공지능 모델. 2021년 스탠퍼드대 연구진이 제시한 개념이다.

특정 작업만 수행하도록 개발된 기존 인공지능 모델과 달리, 하나의 모델을 미세조정하거나 프롬프트 등의 방식으로 조정해 번역, 문서 작성, 이미지 생성, 코드 작성 등 여러 작업에 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 대규모언어모델(LLM)이 대표적인 사례다.

기업의 AI 개발 부담을 낮추고 활용 범위를 넓혔지만, 대규모 컴퓨팅 자원이 필요하고 소수 모델에 대한 의존이나 오류·편향이 여러 서비스로 확산될 수 있다는 한계도 있다.

방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 처리하고 생성하는 인공지능 모델. 대부분 트랜스포머 구조를 기반으로 하며, 대규모 학습 데이터와 많은 수의 매개변수(파라미터)를 활용한다.

입력된 문맥을 바탕으로 다음에 올 토큰을 예측하는 방식 등으로 언어의 구조와 사용 패턴을 학습한다. 토큰은 단어 전체일 수도 있고 단어의 일부나 문자일 수도 있다. 학습된 모델은 번역, 요약, 질의응답, 문서 작성, 코드 생성 등 다양한 작업에 활용할 수 있다. 일반적으로 파라미터 수와 학습 데이터, 컴퓨팅 자원을 확대하면 성능이 향상되는 경향이 있지만, 데이터의 품질과 모델 구조, 학습 방식도 성능을 좌우한다. 학습과 운영에 많은 컴퓨팅 자원과 전력이 필요하고, 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 환각이 발생할 수 있다는 점이 한계로 지적된다.

오픈AI의 GPT, 구글의 제미나이, 앤스로픽의 클로드 등이 LLM을 기반으로 발전한 대표적인 모델군이다. 국내에서는 네이버가 하이퍼클로바X를, LG AI연구원이 엑사원을 개발하고 있다.

경기 침체 이후의 회복 과정이나 경제 성장의 성과가 계층·산업·기업 등에 따라 서로 다른 방향으로 갈리는 양극화 현상. 일부는 상승하고 다른 일부는 하락하는 흐름이 알파벳 ‘K’ 모양과 비슷하다는 데서 이름이 붙었다.

2020년 코로나19에 따른 경기 침체 이후 미국 경제의 불균등한 회복을 설명하는 과정에서 널리 쓰이기 시작했다. 미국 경제분석가 피터 앳워터가 이 표현을 확산시킨 인물로 알려져 있다. 당시 정보기술과 디지털 플랫폼 등 비대면 산업과 자산 보유 계층은 빠르게 회복한 반면, 대면 서비스업과 저임금 노동자 등은 상대적으로 더딘 회복을 보였다.

이후에는 고소득·자산 보유 계층이 주가와 부동산 가격 상승의 혜택을 누리는 동안 저소득층은 생활물가 상승과 부채 부담에 더 크게 노출되는 등 경제적 성과가 양극화되는 현상을 가리키는 말로 의미가 확대됐다. 산업·계층 간 격차나 자산 양극화가 두드러질 때 주로 사용된다.

반도체 생산시설을 보유하지 않고 반도체 설계와 개발에 주력하며, 생산은 파운드리에 위탁하는 기업. 반도체 생산시설을 뜻하는 팹(fab)과 '없음'을 뜻하는 리스(less)를 결합한 말이다.

반도체 생산시설을 구축하려면 막대한 자본이 필요하기 때문에 팹리스 기업은 반도체 생산을 파운드리에 맡기고 설계·개발과 판매에 집중한다. 설비투자 부담이 상대적으로 작아 연구개발에 자원을 집중할 수 있지만, 생산 일정과 공급 능력을 파운드리에 의존한다는 한계가 있다. 엔비디아, 퀄컴, 브로드컴 등이 대표적인 팹리스 기업이며, 국내 기업으로는 LX세미콘 등이 있다.

허위·조작정보 근절법은 허위·조작정보의 유통을 규제하고 고의 유포자에게 손해액의 최대 5배까지 징벌적 손해배상 책임을 부과하는 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 일부개정법의 통칭이다. 2025년 12월 국회를 통과하고 같은 달 국무회의에서 의결됐으며, 2026년 7월 7일부터 시행됐다.

개정법은 '허위·조작정보'를 내용의 전부 또는 일부가 허위이거나 사실로 오인하도록 변형된 정보로 정의하고, 손해를 가할 의도나 부당한 이익을 얻을 목적으로 이를 유통한 경우 가중 책임을 부과하도록 했다. 일정 규모 이상의 정보게재자가 허위·조작정보를 유통해 타인에게 손해를 입힌 경우 법원은 손해액의 최대 5배까지 징벌적 손해배상을 명할 수 있다. 또 법원 판결로 불법정보 또는 허위·조작정보의 반복 유통이 확정되면 방송미디어통신위원회는 과징금을 부과할 수 있다. 대규모 정보통신서비스 제공자에게는 자율규제 정책 수립, 불법·허위정보 삭제, 투명성 보고서 공표 등의 의무를 부과했으며, 사실확인 활동 지원을 위해 정보통신서비스투명성센터를 설치할 수 있도록 했다.

이 법은 허위정보를 이용한 수익 창출과 이른바 '사이버 렉카' 등 온라인상의 악의적인 허위정보 유통을 억제하기 위해 추진됐다. 그러나 허위·조작정보의 판단 기준과 표현의 자유 침해 가능성을 둘러싸고 논란이 이어졌다. 여당은 딥페이크 성범죄와 가짜뉴스 피해자 보호를 입법 취지로 제시한 반면, 야당과 언론·시민단체는 표현의 자유 위축과 위헌 가능성을 제기했다. 미국 국무부도 미국 기반 플랫폼에 미칠 영향과 표현의 자유 약화를 우려하는 성명을 발표하면서 한미 통상 마찰 가능성이 제기됐다.

정보통신망법은 정보통신망의 안정적 관리와 이용자 보호를 목적으로 하는 법률이다. 네트워크 인프라의 보안과 온라인 정보 유통 질서를 함께 규율하는 정보통신 분야의 핵심 법으로, '정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률'이 원 명칭이다.

이 법은 해킹이나 분산서비스거부(DDoS) 공격 같은 기술적 침해에 대응하는 한편, 음란물·명예훼손·혐오표현 등 불법정보의 유통을 금지하고 서비스 제공자에게 청소년 보호 의무를 지운다. 개인정보보호법이 개인정보 처리 전반을 다루는 일반법이라면, 정보통신망법은 온라인 서비스상의 구체적인 전송·게시 행위와 사업자 책임을 규정한다. 최근에는 인공지능(AI)으로 만든 딥페이크 합성물의 유통 방지, 대규모 플랫폼의 콘텐츠 관리·투명성 보고 의무 등이 강화되면서 사업자의 준수 부담도 커지고 있다.

법의 소관은 과학기술정보통신부(정보보호·침해사고 대응)와 방송미디어통신위원회(불법정보·이용자 보호)로 나뉘며, 규제와 진흥 조항이 함께 담겨 있다. 1986년 '전산망 보급확장과 이용촉진에 관한 법률'로 처음 제정됐고, 1999년 개정으로 정보보호 규정이 본격 도입됐으며, 2001년 현재의 명칭으로 바뀌었다. 이후 수십 차례 개정을 거듭하며 정보통신 환경 변화에 대응해 왔다.

방송미디어통신위원회(KMCC)는 방송·미디어·통신 정책과 규제, 이용자 보호를 총괄하는 대한민국의 중앙행정기관이다. 대통령 소속의 합의제 행정기관으로, 위원장은 장관급이다.

이 기관의 뿌리는 1981년 설치된 방송위원회로 거슬러 올라간다. 이후 2008년 방송위원회의 방송정책 기능과 옛 정보통신부의 통신정책 기능을 통합해 방송통신위원회(방통위)가 출범했다. 그리고 2025년 정부조직 개편에 따라 방통위가 폐지되고, 2025년 10월 1일 그 대체 기관으로 방송미디어통신위원회가 출범했다. 이 과정에서 기존 방통위 업무에 더해 과학기술정보통신부가 맡던 인터넷·케이블TV 인허가, 뉴미디어·디지털 방송정책 등을 이관받아 방송·미디어·통신을 아우르는 조직으로 확대됐다.

주요 업무는 방송 정책과 방송사업자 인허가, 방송광고와 편성, 유료방송 및 뉴미디어 정책, 통신 분야의 이용자 보호와 분쟁 조정, 정보통신망 이용환경 조성 등이다. 또한 정보통신망법에 따른 불법정보와 허위조작정보에 대한 과징금 부과 등 온라인 정보 규율에서도 핵심적인 역할을 수행한다.

BBIG7은 바이오(Bio), 배터리(Battery), 인터넷(Internet), 게임(Game) 등 이른바 BBIG 산업을 대표하는 국내 7개 상장기업을 일컫는 용어다. 코로나19 확산 이후 비대면 경제와 성장산업에 대한 투자 열풍이 이어진 2020년, 국내 증시의 주도주를 지칭하는 시사용어로 널리 쓰였다.

대표 종목은 삼성바이오로직스, 셀트리온, LG화학, 삼성SDI, 네이버(NAVER), 카카오(Kakao), 엔씨소프트였다. 이들은 바이오, 배터리, 플랫폼, 게임 산업의 성장 기대를 바탕으로 시가총액 상위권에 오르며 전통 제조업 중심이던 국내 증시를 성장주 중심으로 재편하는 데 영향을 미쳤다. 한국거래소 집계에 따르면 BBIG7은 2020년 3월 저점 대비 7월 중순까지 평균 약 116% 상승해, 같은 기간 코스피지수 상승률을 크게 웃돌았다.

BBIG 열풍을 계기로 한국거래소는 2020년 KRX BBIG K-뉴딜지수와 업종별 K-뉴딜지수를 발표했고, 이를 기초지수로 한 상장지수펀드(ETF)도 잇달아 출시됐다. 다만 2022년 이후 금리 상승과 성장주 조정, 산업별 업황 변화로 이 표현의 사용은 크게 줄었으며, 현재는 코로나19 이후 국내 증시를 대표했던 성장주 그룹을 설명하는 역사적 용어로 주로 쓰인다. 2026년 3월에는 대표 종목인 엔씨소프트가 사명을 '엔씨(NC)'로 변경했다.