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TSMC, 확장을 위해 전 세계에서 47억 달러의 보조금 확보

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:28
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Taiwan Semiconductor Manufacturing Company는 월요일 발표한 재무 자료에 따르면, 지난 2년간 미국, 일본, 독일, 중국으로부터 약 NT$1,470억 달러(US$47억 1천만 달러)의 정부 보조금을 수령했습니다.​

세계 최대 파운드리 반도체 제조업체는 2025년 3분기에 NT$47억 7천만 달러를 받아 올해 첫 9개월 동안 총 NT$719억 달러를 수령했습니다. 2024년에 확보한 NT$751억 6천만 달러와 합쳐, TSMC는 이제 야심찬 글로벌 제조 거점을 뒷받침할 상당한 재정 지원을 확보했습니다.​


보조금이 다대륙 건설 확장을 촉진하다

보조금은 TSMC의 해외 자회사에 배분되었으며 주로 부동산 취득, 장비 구매, 공장 건설 및 운영 비용에 사용되었습니다. 수혜자로는 TSMC Arizona Corp., 독일 드레스덴의 European Semiconductor Manufacturing Co., 구마모토의 Japan Advanced Semiconductor Manufacturing Inc., 중국의 TSMC Nanjing Co.가 포함됩니다.​

애리조나에서 TSMC는 3개의 첨단 제조 공장 건설에 650억 달러를 투자하고 있으며, 첫 번째 공장은 2024년 4분기에 4나노미터 기술을 사용하여 양산을 달성했습니다. 이 회사는 애리조나주에 3개의 추가 팹, 2개의 조립 공장 및 연구 개발 센터를 건설하기 위해 1,000억 달러를 추가로 약속했습니다. CHIPS and Science Act에 따라 미국 정부는 2024년 11월에 66억 달러의 직접 자금 지원을 최종 확정했으며, TSMC는 4분기에 15억 달러를 받았습니다.​

구마모토에서 TSMC의 첫 번째 팹은 2024년 말에 상업 생산을 시작했으며, 6나노미터 생산을 목표로 하는 두 번째 시설의 건설은 2027년 말까지 완료될 예정입니다. 일본 정부는 두 공장에 최대 1.2조 엔(78억 달러)의 보조금을 제공하고 있습니다. 드레스덴에서는 2024년 8월에 유럽의 자동차 및 산업 부문에 공급하기 위해 2027년 완공 예정인 시설의 건설이 시작되었습니다.​


지정학적 압력 속에서의 전략적 다각화

이 보조금은 TSMC가 지정학적 긴장 고조와 공급망 회복력에 대한 고객 수요 속에서 대만을 넘어 생산을 다각화하는 가운데 제공됩니다. 회사의 자회사들은 건설 일정 및 기타 투자 조건 준수를 요구하는 지방 정부와의 협정에 서명했습니다.​

그러나 미국 상무부가 난징 시설에 대한 회사의 특별 수출 허가를 철회한 후 TSMC의 중국 내 사업은 불확실성에 직면해 있으며, 이는 2025년 말까지 발효될 예정입니다. 28나노미터 및 16/12나노미터 공정으로 칩을 생산하는 난징 팹은 TSMC 전체 생산 능력의 약 3%를 차지합니다.

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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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