[뉴스데스크]◀ 앵커 ▶뉴스의 현장에서 사실을 확인하는 '현장검증'입니다.킥보드 안전사고가 잇따르면서, 지난주 서울 홍대 앞에서 국내 처음으로 '킥보드 없는 거리'가 시행에 들어갔습니다.하지만 도심에서는 속도 제한 범위를 벗어나 시속 100km가 넘는 무법질주를 하는 킥보드들이 자주 목격되고 있는데요.어떻게 이런 일이 가능한 건지, 현장을 확인해 봤습니다.◀ 리포트 ▶자동차 도로에서 전동킥보드가 시속 100km가 넘는 속도로 빠르게 질주합니다.달리는 차량들 사이로 추월을 반복하며 위험하게 차선을 오가지만, 안전모 이외에 특별한 안전장치는 없습니다.도심을 달리는 또다른 킥보드.역시 시속 100km를 넘나드는 빠른 속도로 차량들을 젖히며 불안한 질주를 이어갑니다.모두 도로교통법상 최대 시속 25km로 규정돼 있는 개인형 이동장치의 속도제한을 어긴 겁니다.해당 영상을 제작한 킥보드 판매 업체를 찾아가 봤습니다. [A 킥보드 업체 관계자 (음성변조)] "<이거 얼마나 달릴 수 있어요?> 시속이요? 리밋(제한) 해제하면 80까지."곧바로 킥보드의 속도 제한 장치 해제를 언급합니다.불법이 아닌지 묻자, 경찰 단속은 걱정할 필요 없다고 말합니다.[A 킥보드 업체 관계자 (음성변조)] "그거는 도로교통법상인데 경찰도 몰라요. 지금 밖에 돌아다니는 오토바이들 있잖아요. 거의 90% 이상이 불법 튜닝인데…"취재진임을 밝히고 불법 주행 영상을 올리는 이유를 묻자, 황당한 답변이 돌아옵니다.[A 킥보드 업체 관계자 (음성변조)] "유튜브는 자유 공간인데 그래서 우리는 그냥 놀고 그런 거예요."또다른 킥보드 판매 업체를 찾아가 봤습니다.[B 킥보드 업체 관계자 (음성변조)] "<가격 얼마나 해요?> 125만 원이요. <속도 얼마까지 나갈 수 있어요?> 얘는 25km 제한돼서 들어와서 그렇게 판매해요."속도제한을 풀 수 있는지 묻자, 소비자가 직접 하면 된다며 방법을 알려줍니다.[B 킥보드 업체 관계자 (음성변조)] "유튜브나 구글이나 검색하면 해제한다고 다 나와…"시속 25km 이하의 제품만 판매 인증을 받을 수 있는 점을 이용해, 일단 규정대로 판매한 뒤 소비자가 속도제한을 풀 수 있도록 안내하고 있는 겁니다.[B 킥보드 업체 관계자(음성 인공지능(AI)의 영향력이 일상에도 빠른 속도로 스며드는 지금. ‘이 사람’의 입에 세계의 눈이 쏠리고 있다. 그의 한마디는 글로벌 반도체, 정보통신(IT), 금융 시장에 직접적인 영향을 미친다. 국내 삼성전자나 SK하이닉스의 주가까지도. 검은색 가죽 재킷을 입고 IT 업계의 ‘록스타’로 떠오른 인물. 엔비디아의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 젠슨 황에 대해 쓴 책이 출간됐다.이 책은 ‘뉴요커’ 기자인 저자가 3년 동안 젠슨 황을 비롯한 엔비디아 핵심 관계자 300여 명을 인터뷰하고 정리한 결과물이다. 황이 10세에 미국으로 이주해 성장기를 보내고, 1993년 엔비디아를 공동 창업하며 세계적인 기업으로 만들기까지의 이야기를 시간 순서대로 소개했다. 책은 특히 엔비디아가 결정적 전환점을 맞이하며 어떻게 독보적인 시장 지위를 구축했는지의 과정에 집중한다. 눈길을 끄는 대목은 황이 가진 독특한 리더십과 엔비디아의 기업 문화다. 엔비디아는 강도 높은 업무량과 끈끈한 조직 문화를 갖고 있는 것으로 묘사된다. 엔비디아의 모토는 “우리 회사는 파산하기 30일 전입니다”일 정도다. 황은 항상 위기감을 조성하며 민첩하게 조직을 운영하고, 까다롭게 인재를 개발해 약 60명의 직원에게 매주 직접 보고받는 중앙집권적 경영 스타일을 갖고 있다고 한다. 다소 부담스러운 사례도 소개한다. 공개적으로 심할 때는 몇 시간씩 이어지는 질책, 이른바 ‘황의 분노’다. 엔비디아의 전 수석 과학자 데이비드 커크는 회의 도중 ‘황의 분노’를 말리려다가, 오히려 자신이 지독한 질책을 받았던 상황을 떠올렸다. “전쟁 때 참호에서 기관총에 손을 흔든 꼴이었다.” 다만 책은 “젠슨은 절대 복도에서 한 사람만 붙잡고 소리 지르진 않는다”며 “공개적으로 소리치는 것이 동기 부여 전략의 일부이며 실제로 효과가 있다”고 설명한다.또 하나의 극적인 장면은 2010년대 초반 엔비디아가 그래픽에서 AI로 무게중심을 전환하던 순간이다. 엔비디아는 어렵고 시대에 뒤떨어진 것으로 평가받은 병렬 컴퓨팅과 신경망 연구로 고성능 그래픽카드를 만드는 데 성공했다. 그리고 이것이 AI 연구와 응용에 최적화된 하드웨