남양주학교폭력변호사 붕괴사고가 발생한 울산화력발전소 4·5·6호기 보일러동 해체공사의 공기가 당초 계획대비 6개월 이상 지연된 것으로 확인됐다. 공기지연 문제는 건설현장에서 안전사고가 발생하는 주요 원인 중 하나다. 소방당국은 붕괴된 5호기 외 4·6호기도 붕괴위험이 커짐에 따라 해체작업을 진행한 뒤 구조인력을 다시 투입할 계획이다.
9일 동서발전이 작성한 ‘울산기력 4·5·6호기 해체공사 기술시방서’를 보면 사고가 발생한 보일러동 철거의 종료시점은 ‘2025년 4월’로 제시되어 있다. 반면 사고가 발생한 지난 6일에는 발파작업에 앞서 취약화작업이 진행 중이었다. 공기가 계획 대비 6개월 이상 지연된 것이다.
동서발전은 2024년 2월 철거를 시작해 2026년 3월에 모든 공정이 마무리되는 일정으로 공사를 발주했다. 총 9단계에 걸쳐 진행되는 철거공정 중 보일러동 철거는 6단계에 해당한다. 이후 7단계로 연돌(굴뚝) 철거, 지중 콘크리트 제거(8단계), 작업 마무리(9단계) 등 3단계 공정이 더 남아있다.
동서발전은 공기지연 사실을 인정했다. 동서발전 관계자는 “보일러동 철거에 앞서 필수적인 터빈동 철거를 위한 인허가 및 혹서기 작업 중단 등 문제로 공기가 지연된게 맞다”면서도 “감안해서 2개월 가량 공기가 연장된 것으로 알고있다”고 말했다.
동서발전 주장대로 공기를 단 2개월 연장해 공사가 마무리될 수 있는지는 의문이다. 시방서를 보면 보일러동 철거 이후에도 7~9단계 철거 공정에 10개월 가량 소요되는 것으로 나온다. 거대한 연돌 철거만해도 발파준비, 시험발파, 본발파, 잔해제거 완료까지 6개월이 소요된다.
시공사인 HJ중공업이 지연된 공기를 단축하기 위해 보일러동 철거 과정에서 공정을 서둘러 진행했을 가능성이 있다. 앞서 화정 아이파크 아파트 붕괴사고(2022년), 신안산선 붕괴사고(2025년) 등도 무리한 공기단축 문제가 주요 원인으로 지목된 바있다.
민주노총 울산본부 조시형 노동안전국장은 “보일러동 철거 공정을 보면 4·5·6호기를 동시에 취약화 작업을 하는 위험한 방식을 택했다”며 “그렇게 서둘러서 무리하게 할 작업이 아닌데, 공기지연 문제가 있었다면 원인이 될 수 있다”고 말했다. 동서발전 관계자는 “공기 문제와 사고는 관련이 없다”고 반박했다.
HJ중공업은 공기 지연문제로 이미 대규모 소송을 겪고 있다. 삼성물산은 지난해 3월 HJ중공업을 상대로 강릉안인화력 1·2호기 석탄취급설비 공기지연 등과 관련해 811억원 규모의 손해배상소송을 제기했다. 이 사건의 경우 공기가 22개월 지연됐는데, 양측은 상대방에게 책임이 있다고 주장 중이다. 경향신문은 공기지연 문제와 관련한 입장을 듣기 위해 HJ중공업과 보일러동 발파해체 시공업체인 코리아카코에 수차례 문의했으나 답변을 듣지 못했다.
이날 붕괴현장에서는 매몰사고로 숨진 김모씨(44)의 시신이 추가로 수습됐다. 김씨는 사고 발생 약 1시간20분 만에 구조물이 팔이 낀 채로 구조대원들에게 가장 먼저 발견됐다. 당시 비교적 의식이 또렷해 생환이 기대됐지만 열두 차례 넘는 시도에도 무거운 구조물 탓에 구조에 실패했고, 이튿날인 7일 오전 사망했다. 이로써 이번 사고로 매몰된 총 7명 가운데 사망자 3명의 시신이 수습됐다. 남은 4명 중 2명은 매몰 위치가 확인됐지만, 다른 2명은 아직 위치파악이 안된 상태다.
4·6호기의 붕괴위험성이 높아지면서 구조인력을 투입한 실종자 수색은 일시 중단됐다. 소방당국은 드론을 활용한 수색은 지속하되 4·6호기를 일단 해체한 뒤 인력을 투입한다는 방침이다.
소방청 관계자는 “밤새 내린 비와 현재 불고 있는 바람, 사고 발생 전 진행됐던 취약화 작업을 고려할 때 ‘붕괴 위험성이 높아 내부 수색작업은 위험하다’는 구조기술사의 의견이 있었다”며 “지금은 4·6호기의 해체를 위한 취약화 작업을 하는 인력만 현장에서 작업 중”이라고 밝혔다.
“‘지포스(GeForce)’와 PC 게임, PC방, e스포츠가 없었다면 오늘의 엔비디아도 없었다.”
지난달 31일 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 이른바 ‘깐부 회동’을 마친 뒤 서울 코엑스광장을 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이같이 말했다. 엔비디아 그래픽카드 ‘지포스’의 한국 출시 25주년을 기념하는 행사 무대였다.
전 세계 시가총액 1위의 인공지능(AI) 반도체 기업 수장이 한국의 PC방 이야기를 꺼낸 데는 이유가 있다. 엔비디아는 본래 컴퓨터 그래픽 칩 회사로 출발했다. 게이머들의 성지인 PC방은 엔비디아 제품을 구매하는 고객이자 성장을 견인한 현장이었던 것이다.
한국은 엔비디아로부터 AI 개발·운영에 필요한 그래픽처리장치(Graphics Processing Unit·GPU) 26만장을 공급받기로 하면서 그래픽 칩으로 시작된 인연을 ‘AI 동맹’으로 확장했다.
12일 경향신문은 게임 그래픽을 빠르게 처리하기 위해 개발된 GPU가 어떻게 ‘AI 시대의 심장’이 됐는지, 엔비디아가 어떻게 자신만의 ‘AI 생태계’를 구축했는지 살펴봤다.
엔비디아 GPU의 역사는 1999년으로 거슬러 간다. 1993년 황 CEO가 2명의 동료 엔지니어와 의기투합해 엔비디아를 창업한 지 7년째였다. 회사는 앞선 제품의 실패로 파산 직전까지 몰렸다가 기술력을 토대로 다시 입지를 넓혀가고 있었다. 당시만 해도 그래픽카드는 컴퓨터의 ‘두뇌’인 중앙처리장치(CPU)의 연산 결과를 화면에 출력하는 게임용 보조 장치로 여겨졌다.
황 CEO 등 엔비디아 전현직 구성원 인터뷰를 기반으로 한 책 <엔비디아 레볼루션>에 따르면 황 CEO는 기술 사양만으로 칩이 팔리지 않는다는 걸 알고 있었다. 실패를 거치며 마케팅의 중요성을 깨달은 터였다. 회사는 그래픽 성능을 크게 개선한 후속 제품에 ‘지포스 256’이라는 이름을 붙였다. CPU가 담당하던 3차원(D) 그래픽의 좌표 변환과 조명 효과 연산을 대신 수행하는 게 차별점이었다. CPU의 부담을 덜어주니 그래픽 연산 효율이 높아졌다. 이 제품을 통해 회사는 완전히 새로운 카테고리를 제시하고자 했다.
엔비디아 구성원들은 CPU에 대응하는 개념으로 ‘GPU’를 떠올렸다. 1999년 8월 황 CEO는 “세계 최초의 GPU”라며 지포스 256을 공개했다. 2년 뒤 엔비디아는 게임의 시각적 표현을 세밀하게 조정할 수 있도록 ‘셰이더 프로그래밍’을 지원하는 지포스 3을 내놓으며 기술적 우위를 굳혀나갔다.
GPU의 힘은 ‘병렬 연산’에서 나온다. CPU는 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 직렬 구조다. 만능 일꾼이지만 한 번에 여러가지 일을 처리하는 데는 한계가 있다. 반면 GPU는 단순하지만 많은 양의 작업을 동시에 처리하는 데 특화됐다. 이를테면 CPU는 레스토랑의 숙련된 주방장, GPU는 주방 보조들이다.
점차 연구자들은 그래픽과 무관한 연산 작업에서도 GPU를 함께 쓰면 CPU만 사용할 때보다 훨씬 효율적이라는 사실을 알게 됐다. 문제는 엔비디아가 그래픽용으로 개발한 프로그래밍 언어를 써야 해서 어렵고 비효율적이라는 것이었다.
2007년 엔비디아는 그래픽 전문가가 아니어도 GPU의 연산 능력을 활용할 수 있도록 소프트웨어 플랫폼 ‘쿠다’를 출시했다. 개발자들이 일반적으로 쓰는 C 언어만 알면 누구나 GPU 자원을 활용해 프로그래밍을 할 수 있게 만드는 도구다. 엔비디아는 자사의 모든 칩을 쿠다와 호환시키느라 막대한 비용을 들였지만, 초기에는 이용자가 드물고 투자자들의 시선도 곱지 않았다. 그럼에도 황 CEO는 쿠다가 ‘GPU 시대’를 이끌어 일반 컴퓨터가 해결하지 못하는 문제를 풀 수 있게 될 것이라고 확신했다.
2012년 엔비디아가 AI에서 미래를 보게 된 결정적 사건이 일어났다. 그해 이미지 인식 기술을 겨루는 ‘이미지넷’ 경진대회가 세 번째로 열렸다. 대회는 1000개 항목에 속한 120만개의 이미지를 얼마나 정확하게 분류하느냐를 평가했다. 이전까진 이미지 인식률이 75%를 넘은 사례는 없었다.
하지만 캐나다 토론토대의 알렉스 크리제브스키 팀이 출품한 알렉스넷이라는 모델이 84.7%의 인식률로 우승했다. 알렉스넷은 두 장의 엔비디아 GPU와 쿠다를 활용해 딥러닝(인간 두뇌를 본딴 인공신경망을 통해 데이터를 학습·처리) 기술을 적용한 모델이었다. 알렉스넷의 우승은 딥러닝의 가능성을 알린 중대한 전환점이 됐다. 엔비디아도 엄청난 홍보 효과를 누렸다.
이후 엔비디아는 딥러닝에 투자하고 쿠다 도구 개발에 자원을 쏟았다. 선제적 대응 덕분에 2020년대 생성형 AI 열풍의 최대 수혜자가 됐다. 열풍의 주역인 오픈AI도 엔비디아 GPU를 써서 챗GPT를 학습시켰다. GPU에 연산을 보조하는 고대역폭메모리(HBM)를 결합한 ‘AI 가속기(AI 연산을 빠르게 수행하기 위한 장치)’가 불티나게 팔렸다. 엔비디아는 AI 칩 시장에서 80~90% 점유율을 가진 것으로 알려졌다. 이제 엔비디아는 스스로를 “AI 인프라 기업”이라고 규정한다.
쿠다는 GPU 대중화의 일등공신이었다. GPU를 쉽게 쓰게 해주는 쿠다는 엔비디아 제품 위에서만 작동한다. 쿠다 환경에 익숙해진 개발자들이 다른 칩으로 옮기기는 쉽지 않다. 엔비디아는 쿠다로 강력한 생태계를 구축해 개발자들을 묶어뒀다. 이는 애플이 iOS라는 스마트폰 운영체제로 아이폰 생태계를 꾸린 방식과 유사하다.
김두현 건국대 컴퓨터공학부 교수는 “장사는 GPU로 했지만 호주머니는 쿠다가 연 것”이라며 “AI 산업 발전을 쿠다가 이끌었다고 봐도 될 정도”라고 말했다.
다른 기술기업들이 엔비디아의 독주를 지켜보고만 있는 건 아니다. 오픈AI, 구글, 메타, 아마존, 마이크로소프트 등은 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 자체 칩을 개발·적용 중이다. 최근 오픈AI는 엔비디아 경쟁사 AMD와 대규모 GPU 공급 계약을 맺기도 했다.
김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “엔비디아가 주도하는 구도가 크게 바뀌진 않을 것으로 본다”며 “아성이 무너질 정도는 아니고, 다른 기업들이 일부 시장에 진입하는 수준일 것”이라고 말했다.

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