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반도체 설계인력 대기업 쏠림…업계, '해외 인재'로 돌파구

국내 대기업이 시스템 반도체 설계인력 대규모 채용에 나서면서 팹리스(반도체 설계 전문)와 디자인하우스 등 업계 전반의 인력 지형이 변하고 있다. 국내 반도체 설계 엔지니어 풀이 한정된 상황에서 대기업으로 인력 쏠림 현상이 심화하자, 설계 업계는 인도·베트남 등 해외인력 채용으로 돌파구를 찾고 있다. 9일 반도체 업계에 따르면 하반기 들어 SK하이닉스와 현대자동차 등 주요 대기업이 시스템 반도체 설계인력을 채용하고 있다. SK하이닉스가 모집 중인 설계 직무 인력 분야에는 전통적으로 국내 중소 설계 회사들이 맡았던 회로설계, 시스템온칩(SoC) 설계, 프론트엔드, 백엔드 영역이 포함됐다. 현대자동차도 하반기 차량용 반도체 독자 설계와 내재화를 목적으로 SoC 엔지니어를 채용할 예정이다. 한 반도체 업계 관계자는 "대기업의 대규모 채용이 국내 반도체 생태계에 지각변동을 줄 것 같다"며 "일부 업체는 인력을 붙잡기 위한 사내 정책도 만들고 있다"고 말했다. 대기업의 채용 확대로 그동안 스톡옵션과 억대 연봉을 무기로 인재를 유치해 온 국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들의 인력 방어에도 비상이 걸렸다. 높은 연봉 조건을 제시하며 인력을 묶어 두었지만 대기업이 제공하는 '탄탄한 고용안정'과 '확실한 대규모 성과급' 이점을 넘어서기 어려운 실정이다. 국내 주요 AI 반도체 팹리스 중 유의미한 매출을 올리는 기업이 없다는 점도 영향을 미치고 있다. 스타트업은 상장 로드맵이 예기치 못한 변수로 지연될 경우, 기업 존속과 스톡옵션 가치 자체가 흔들릴 수 있다. 엔지니어 개인 입장에서는 스타트업에서 장기 불확실성을 감수하기보다 자본력이 검증된 대기업으로 선회하는 것이 안전한 선택지다. AI 반도체 업계 관계자는 "AI 반도체 기업에서 일하는 반도체 엔지니어 1명이 1억원 정도 급여를 받는 걸로 계산하면 된다"며 "대부분 석·박사급 인력이지만 최근 인력 부족으로 학사도 뽑는 분위기이고, 학사 인재도 1억원에 근접한 급여를 받을 것"이라고 설명했다. 국내 반도체 인력 생태계 최하단에 위치한 디자인하우스 상황은 더 심각하다. 현재 국내 주요 디자인하우스 기업은 대부분 상장했다. 신규 유입되거나 잔류하는 인력에게 향후 '대박'을 기대할 수 있는 스톡옵션 등 유인책이 사라진 셈이다. 연봉 테이블도 대기업이나 AI 반도체 스타트업보다 낮게 형성돼 이탈을 부추기는 요인으로 작용한다. 잡코리아에 따르면 국내 디자인하우스인 세미파이브, 가온칩스, 코아시아세미의 대졸 신입초봉은 4000만원 중반대다. 국내 디자인하우스 중 가장 많은 연봉을 지급하는 것으로 알려진 에이디테크놀로지의 초봉 역시 5800만원 수준이다. 이러한 가운데 디자인하우스 업계가 시행 중인 해법 중 하나는 해외인력 유치다. 최근 베트남, 인도 등 해외 엔지니어들의 기술 수준이 높아져 실무에 바로 투입할 수 있는 인재 확보가 가능해졌다. 다수의 디자인하우스 기업들이 해외인력을 국내로 들여오는 방식을 채택해 인력 공백을 최소화하고 있다. 해외인력 채용은 중소 설계업체의 고질적 문제인 잦은 이직을 방지하는 효과도 있다. 해외인력이 국내 취업 시 발급받는 비자 특성상, 이직을 하려면 까다로운 행정절차를 거쳐야 한다. 내국인에 비해 상대적으로 이직이 자유롭지 않은 구조가 역으로 기업 입장에서는 이들 인력을 안정적으로 운영할 수 있는 장치로 작용하는 것이다. 디자인하우스 업계 관계자는 "대기업의 대규모 채용으로 사내에서 인력 상당수가 나갈 걸로 어느 정도 예상한다"며 "인력을 붙잡기 위한 노력을 해보겠지만, 몇 억 원대 성과급보다 더 큰 보상을 제시하기 힘든 현실을 감안해 기술력이 뛰어난 해외인력을 수혈하는 방향으로 전략을 다각화하고 있다"고 털어놨다.

2026.07.09 17:28전화평 기자

TI, 로봇용 반도체 시장 겨냥…"연말부터 고객사 제품에 양산 적용"

텍사스인스트루먼트(TI)가 휴머노이드 등 차세대 로보틱스 시장을 적극 공략한다. 현재 국내외 복수의 고객사와 로보틱스용 반도체 공급을 협의 중으로, 이르면 올 연말부터 본격적인 상용화 궤도에 오를 것으로 전망된다. 9일 박중서 TI코리아 대표는 9일 서울 양재 엘타워에서 기자들과 만나 TI의 로보틱스 사업 전략에 대해 밝혔다. 모빌리티서 검증된 반도체 솔루션, 로보틱스로 정조 TI는 미국 아날로그 반도체 전문 기업이다. 자동차·산업기기·데이터센터 등 다양한 산업에 필요한 고성능 마이크로컨트롤러유닛(MCU)과 센서, 전력반도체(PMIC)를 개발해 왔다. 현재는 로보틱스 시장을 회사의 신성장동력으로 보고, 고객사와 공급 논의를 진행 중이다. 박 대표는 "자동차와 로보틱스 산업이 기술적으로 유관성이 높기 때문에, TI는 오토모티브 시장에서 이미 검증된 솔루션을 토대로 다양한 로보틱스 고객사와 협업하고 있다"며 "고객사들도 검증된 솔루션에 대한 니즈가 굉장히 많다"고 설명했다. TI는 로봇 시장을 위한 새로운 반도체 제품도 지속 선보이고 있다. 실시간 제어 기능을 향상시킬 수 있는 MCU, 질화갈륨(GaN) 기반의 모터 제어 반도체 등이 대표적이다. GaN은 기존 반도체 소재인 실리콘 대비 칩 사이즈를 줄이면서도 전력효율성을 높일 수 있다. "국내외 고객사들과 협력 중…기술력·공급망서 모두 강점" 박 대표는 "국내외 여러 고객사들이 TI의 기존 및 신규 솔루션을 조합해 제품에 적용할 예정"이라며 "이르면 올 연말 양산을 시작하려는 고객사도 있고, 보수적인 기업들은 내년 말이나 늦어도 내후년 초에는 양산에 돌입할 것"이라고 말했다. 특히 TI는 로봇에 필요한 각종 반도체를 전체 시스템으로 제공할 수 있다는 강점을 지니고 있다. 다양한 상황 감지와 동작 제어가 필요한 로봇은 연산, 전력, 통신 등 각 분야에 특화된 반도체를 대거 채택해야 한다. 만약 로봇 제조업체가 이를 하나하나 분석하고 조합하는 경우, 제품 개발에 상당한 시간이 소요될 수 있다. TI는 이러한 문제를 해결하기 위한 자체 레퍼런스 디자인(TIDA)를 제공하고 있다. TIDA는 약 8만5000개에 이르는 TI 제품을 기반으로 최적의 성능 및 효율을 제시하는 일종의 조합표다. 고객사는 TI가 이미 검증을 마친 디자인을 참고해 제품을 구매하면 되므로, 시스템을 효율적으로 구성할 수 있다. 안정적인 공급망 역시 TI의 핵심 경쟁력이다. 박 대표는 "TI는 1958년부터 IDM(종합반도체기업) 체제를 유지해오면서 제품 개발 및 생산을 모두 담당하고 있다"며 "현재 대규모 생산능력을 갖추고 있어, 최소 90%에서 95%의 비중까지 제품을 자체 개발 및 생산하는 것이 목표"라고 밝혔다. TI는 이 같은 기술력 및 생산능력을 기반으로 한국은 물론 미국, 중국 등 글로벌 로보틱스 시장을 적극 공략할 계획이다. 박 대표는 "TI만큼 다양하고 검증된 반도체 솔루션을 가지고 있는 기업은 드물다. 덕분에 국내외 주요 기업들과 초기 단계에서부터 협력 관계를 쌓아올 수 있었다"며 "특히 한국은 탄탄한 제조업을 기반으로 양질의 데이터를 확보할 수 있어, 로봇과 관련한 생태계가 크게 성장할 수 있을 것으로 기대한다"고 강조했다.

2026.07.09 17:25장경윤 기자

호남 반도체 첨단국가산단 예정지 일원, 토지거래허가구역 신규 지정

국토교통부는 광주와 나주·장성·화순군 등 광산구호남 반도체 첨단국가산단 사업 예정지 일원 총 364.19㎢를 14일부터 2028년 7월 13일까지 2년간 토지거래허가구역으로 지정한다고 9일 밝혔다. 정부는 지난 6일 '메가프로젝트 민간합동 점검회의' 브리핑을 통해 광주 군공항 부지에 호남권 반도체 산단 조성 계획을 발표했다. 국토부와 전남광주통합특별시는 호남권 반도체 산단 조성사업을 원활하고 신속하게 추진하기 위해 9일 중앙도시계획위원회 심의를 거쳐 광주 군공항 부지와 인근 지역을 토지거래허가구역으로 지정했다. 토지거래허가구역은 호남 반도체 첨단국가산단 조성 예정지와 인근 지역을 대상으로 법정동·리 경계선을 기준으로 확정됐다. 용도지역 별로 일정면적을 초과하는 모든 토지는 허가를 받아야 한다. 토지거래허가구역 내에서 토지를 거래하려면 사전에 허가를 받아야 하며, 5년 이내의 실이용 의무가 부과된다. 위반하면 이행명령과 이행강제금이 부과된다. 국토부와 전남광주통합특별시는 새로 지정된 토지거래허가구역을 집중 모니터링하고, 이상 거래·투기 행위 등 위법의심행위가 확인되면 관계기관과 협조해 엄정 대응할 계획이다.

2026.07.09 16:59주문정 기자

AI 메모리 새 해법 찾는 반도체 업계..."HBM만이 답 아니다"

AI 가속기 성능을 좌우하는 핵심 요소가 연산 능력뿐 아니라 메모리 대역폭으로 옮겨가면서 고대역폭메모리(HBM)은 AI 시대의 필수 부품으로 자리 잡았다. 거대언어모델(LLM)의 학습과 추론 과정에서는 초당 수 테라바이트(TB)에 이르는 메모리 대역폭이 요구되기 때문이다. 엔비디아 블랙웰 울트라(GB300), AMD 인스팅트 MI350 등 최신 AI GPU 대부분은 200GB 이상의 HBM을 탑재하고 있으며, 구글의 텐서처리장치(TPU) 역시 HBM을 활용한다. 그러나 높은 성능만큼 치러야 하는 대가도 크다. HBM은 여러 개의 D램 다이를 수직으로 적층한 뒤 GPU나 AI 가속기와 연결하는 구조여서 제조 공정이 복잡하고 생산 단가가 높다. 여기에 첨단 패키징 공정과 실리콘 인터포저까지 필요해 생산량 확대에도 한계가 있다. 퀄컴 "LPDDR6 메모리와 가속기를 보다 가까이" 글로벌 반도체 기업들이 HBM 의존도를 낮추기 위한 새로운 해법을 찾기 시작했다. 퀄컴은 지난 6월 말 인베스터 데이에서 추론용 AI 가속기 'AI250'에 HBM 대신 LPDDR6 메모리를 활용하는 '고대역폭 연산(HBC)' 구조를 적용할 것이라고 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 노트북 등에 사용되는 저전력 메모리다. HBM보다 메모리 대역폭은 낮지만 가격 경쟁력이 높고 공급도 안정적이라는 장점이 있다. 퀄컴은 메모리의 성능보다 시스템 구조를 바꾸는 방식을 선택했다. 절대적인 메모리 속도보다 데이터 이동 효율을 높여 AI 추론 성능을 끌어올리겠다는 접근이다. HBC는 AI 가속기 등 연산 유닛을 D램 바로 아래 배치하는 2.5차원 구조를 적용해 데이터 이동 거리를 최소화했다. 이를 통해 복잡한 배선 구조와 발열, 전력 소모를 줄이면서 HBM 없이도 높은 메모리 효율을 확보한다는 전략이다. 인텔, 실리콘 인터포저 없앤 'XBM' 특허 출원 현재 HBM은 GPU나 AI 가속기와 연결하기 위해 '실리콘 인터포저'를 사용한다. 인터포저는 HBM과 프로세서를 초고속으로 연결하는 핵심 부품이지만, 대면적 실리콘을 사용해야 하는 만큼 패키징 비용을 높이는 대표적인 요인으로 꼽힌다. 인텔은 최근 공개된 특허에서 '크로스배치 메모리(XBM)'라는 새로운 메모리 구조를 제안했다. 실리콘 인터포저 대신 칩렛 연결 표준인 UCIe를 이용해 메모리와 프로세서를 연결하는 방식을 제시했다. HBM 대체 대신 HBM이 안고 있는 높은 패키징 비용과 제조 난도를 구조적으로 개선하려는 시도로 해석된다. 여기에 배선층 상부에 트랜지스터를 배치하는 백엔드 트랜지스터 기술을 적용해 동일 면적에서 집적도를 높이고 데이터 이동 경로를 줄이도록 설계했다. 또 메모리 일부에 결함이 발생하더라도 자동으로 우회하는 자체 복구(Self Repair) 기능도 포함했다. 다층으로 적층되는 메모리 특성상 생산 수율을 높이고 제조 비용을 낮추기 위한 설계로 풀이된다. 'HBM 우선'에서 '메모리 효율' 경쟁으로 인텔은 메모리 구조 자체를 바꾸려 하고, 퀄컴은 연산 유닛과 메모리의 배치를 최적화하는 길을 선택했다. 접근 방식은 다르지만 두 회사가 지향하는 바는 같다. AI 성능을 좌우하는 메모리 대역폭을 비용효율적으로 늘리며 전력 소비를 낮추는 것이다. 특히 AI 시장의 중심이 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하면서 이러한 변화는 더욱 빨라질 것으로 전망된다. 추론용 AI는 클라우드 데이터센터뿐 아니라 기업 서버와 AI PC, 엣지 시스템 등 훨씬 다양한 환경에 적용된다. 모든 시스템에 고가의 HBM을 탑재하는 것은 비용 효율 측면에서 현실적인 선택이 아니기 때문이다. HBM은 당분간 AI 메모리의 주류 지위를 유지할 가능성이 높다. 다만 AI 시장의 중심이 추론으로 이동하고 비용 효율이 새로운 경쟁력으로 부상하면서 HBM 의존도를 낮추기 위한 시도는 더욱 다양해질 전망이다.

2026.07.09 16:52권봉석 기자

로옴, 상면 방열 패키지 적용한 차세대 SiC MOSFET 개발 양산

전력 변환 디바이스의 열 관리 한계를 극복하고 자동 실장 편의성까지 극대화한 차세대 탄화규소(SiC) 전력 반도체 패키지가 등장했다. 글로벌 반도체 기업 로옴(ROHM) 주식회사는 자사 제4세대 SiC MOSFET를 탑재한 상면 방열 면실장 패키지 'TSC3PAK(14.00×18.58×3.50mm)'을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 신제품의 가장 큰 기술적 특징은 자동 실장이 가능한 면실장(SMD) 형태이면서도, 방열면을 패키지 상단(윗면)에 배치한 독창적인 구조를 채택했다는 점이다. 이를 통해 기존 대전력 동작에 필수적이었던 리드 타입 패키지(TO-247-4L)와 동등한 수준의 우수한 방열 성능을 유지하면서도 기기의 박형화를 실현했다. 고내압 애플리케이션을 위한 안전 절연 설계 기술도 대폭 보강됐다. 로옴은 패키지 표면에 독자적인 홈을 형성하는 방식을 적용해 업계 최고 수준인 6.66mm의 연면 거리를 확보했다. 이를 통해 기존 부품과의 호환성을 유지하면서 오염도 2(일반적인 가정·오피스 등 비도전성 오염 환경) 하에서 1200V의 AC 피크 전압 대응을 실현했다. 절연 공정이 한층 간소화됨에 따라 세트 업체의 실장 비용 삭감과 시스템 신뢰성 향상에 기여할 수 있게 됐다. 성능 면에서도 로옴의 최신 4세대 SiC MOSFET 칩셋 기술이 접목되어 낮은 ON 저항과 고속 스위칭 특성을 나타낸다. 전력 변환 시 발생하는 스위칭 손실을 크게 줄여 전기차 내 온보드 차저(OBC)나 전동 컴프레서, 산업용 태양광(PV) 인버터, 고성능 서버 전원 등 고효율·저전력 구동이 필수적인 핵심 부품에 최적화됐다. 로옴 관계자는 “전동차(xEV)의 충전 속도 향상과 주행 거리 연장, 데이터센터 서버의 고효율 동작을 위해 SiC 디바이스 채용이 급증하고 있다”며 “앞으로도 일관 생산 체제를 바탕으로 한 자사 친환경 전력 반도체 브랜드 'EcoSiC™(에코 에스아이씨)' 라인업을 지속 확충해 전자기기의 소형화와 고신뢰성화를 리드할 것”이라고 말했다. 한편 이번 신제품은 지난달부터 본격적인 양산에 돌입했다. 개발자들의 신속한 회로 검토를 돕기 위해 로옴 공식 웹사이트에서 시뮬레이션 모델을 무상 제공하고 있으며, 에로우(Arrow.com) 및 코어스태프(CoreStaff Online) 등 글로벌 온라인 부품 유통 사이트를 통해 구입이 가능하다.

2026.07.09 15:17전화평 기자

애플, 브로드컴과 45조원 반도체 동맹…미국 생산 확대

애플이 미국산 칩 생산 확대를 위해 브로드컴과 300억 달러(약 45조원) 규모 맞춤형 반도체(ASIC) 계약을 체결했다고 월스트리트저널이 8일(현지시간) 보도했다. 향후 5년 동안 계속될 이번 계약을 통해 애플은 미국산 칩 150억개 이상 생산할 계획이다. 이번 계약은 애플의 4년간 6000억 달러 규모 미국 투자 계획 중 최대 프로젝트다. 이 프로젝트는 또 미국으로 공급망을 옮기는 '미국제조프로그램(AMP)'의 핵심 사업이기도 하다. 이번 투자를 통해 브로드컴이 콜로라도 주 포트 콜린스로 생산 시설을 확충할 수 있을 것이라고 애플 측이 밝혔다. 애플은 2023년부터 브로드컴과 무선통신 관련 칩 개발 작업을 진행해 왔다. 이번 계약으로 두 회사 제휴를 2031년까지 연장하게 됐다. 브로드컴과의 이번 계약에는 무선 통신을 비롯한 다양한 칩들이 포함된다. 애플 기기에는 데이터와 음성 전송용 5G, 내비게이션용 GPS 신호, 주변 기기 연결을 위한 블루투스, 와이파이 등 다양한 무선 신호를 송수신하도록 설계된 부품이 수십 개씩 탑재돼 있다.

2026.07.09 11:44김익현 미디어연구소장

"전기는 막고 열만 뺍니다"...액체 금속으로 AI 냉각 난제 푼 웨어플루

챗GPT를 필두로 한 생성형 AI 열풍 뒤에는 명암이 있다. 바로 상상을 초월하는 AI 서버에서 발생하는 발열이다. 차세대 AI 가속기 라인업의 전력 밀도가 랙당 100kW를 넘어서면서, 기존 공랭식(공기로 냉각)이나 수랭식으로는 제어가 어려워진 것이다. 이에 서버를 특수 용액에 통째로 담그는 '액침냉각'이 해법으로 부상하고 있다. 하지만 전기가 통하지 않는 동시에 열은 빼내는 유체를 만드는 것은 화학공학계의 해묵은 모순이었다. 이 난제에 '액체 금속'이라는 답을 던진 회사가 있다. 바로 웨어플루다. 웨어플루, 냉각 유체로의 '반전 피봇' 웨어플루는 지난 2022년 박성준 성균관대학교 교수가 연구실 기반으로 창업한 기업이다. 사명에는 물풍선처럼 유연하게 움직이는 액체 금속을 만들자는 의미가 담겼다. 창업 초기에는 물풍선처럼 유연하게 움직이는 액체 금속 기반의 헬스케어 센서 소자 개발에 주력했다. 그러나 글로벌 투자업계(VC)로부터 액체 금속 기술을 AI 데이터센터 발열 제어에 적용해 보라는 역제안을 받으면서 사업 방향을 전환했다. 고성능 컴퓨팅 인프라의 핵심 패권이 '열 관리'에 있다는 판단에 따른 피봇이었다. 박성준 대표는 “실리콘밸리 등 글로벌 IR 과정에서 액체 금속의 탁월한 열전도 잠재력을 알아본 빅테크 관계자들의 제안이 결정적이었다”며 “AI 시대의 진짜 인프라 싸움은 열을 어떻게 잡느냐에 달렸다는 확신이 들어 곧바로 사업을 전환했다”고 설명했다. 가장 큰 기술적 장벽은 서버를 통째로 용액에 담그는 방식 특성상, 전기가 통하는 금속 알갱이를 유체에 배합할 때 발생하는 쇼트(단락) 리스크였다. 웨어플루는 액체 금속 알갱이 표면에 수 나노미터(nm) 두께의 초미세 산화막(유리막)을 형성하는 코팅 기술로 이 모순을 해결했다. 이 유리막이 절연성(부도체) 상태를 유지해 전기는 완벽히 차단하되, 내부의 열은 유체 속 알갱이들을 징검다리 삼아 외부로 빠르게 전도시키는 메커니즘이다. 박 대표는 “쉽게 말해 전기는 차단하는 유리막을 입힌 금속 알갱이들이 유체 속에서 징검다리 역할을 하며 내부의 열만 순식간에 밖으로 퍼 나르는 구조를 완성한 것”이라고 부연했다. 글로벌 선두 제품 능가하는 '점도 부하 제로' 기술 웨어플루가 확보한 독보적 경쟁력은 글로벌 화학 공룡들의 기존 제품군이 가진 한계를 정조준한다. 기존 대기업들은 열전도율을 높이기 위해 유체에 고체 입자(필러)를 섞는데, 이는 유체를 끈적끈적하게 만드는 점도 상승으로 이어진다. 유체가 점성을 띠면 데이터센터 내부에서 용액을 순환시키기 위해 펌프 구동 전력을 더 소모하게 되는 부작용이 발생한다. 반면 웨어플루의 소재는 알갱이 자체가 고체가 아닌 '액체' 상태의 금속이기 때문에 유체의 점도를 전혀 증가시키지 않는다. 박 대표는 “기존 고체 필러들은 유체를 끈적하게 만들어 냉각을 하려다 순환 펌프 전력을 더 쓰게 만드는 배보다 배꼽이 더 큰 상황을 만든다”며 “우리는 유체 순환 전력은 그대로 둔 채, 보수적으로 잡아도 냉각 효율만 기존 대비 40% 이상 끌어올릴 수 있다”고 강조했다. 인화점 250도 이상 제한 족쇄...과도한 규제 풀어야 기술적 완성도와 별개로 국내 데이터센터 공조 규제인 '인화점 250도 이상 제한' 조치는 향후 시장 진입의 복병으로 꼽힌다. 규제 당국은 화재 리스크를 이유로 들고 있으나, 인화점을 강제로 제한하면 분자 구조상 유체가 낼 수 있는 최대 열전달 효율 설계가 무너진다는 지적이 나온다. 현재 액침냉각 시장이 가장 빠르게 열리고 있는 미국의 경우 이 같은 인화점 규제가 없다. 박 대표는 규제 장벽에 대해 아쉬움을 토로했다. 액침냉각에 사용되는 유체는 기본적으로 전기가 통하지 않는 '비극성 오일'이다. 전기 쇼트로 인한 화재 우려가 원천 차단되는 것이다. 실제로 미국 GRC 등 글로벌 선두 기업들과 진행한 장기간 실증 평가에서도 안전성 문제는 발생하지 않았다. 그는 “현장 검증에서 단 한 건의 화재나 안전성 리스크도 나오지 않았다”며 “전자기기를 액체에 빠뜨린다는 방식에 대한 시장과 당국의 막연한 공포심을 걷어내고 글로벌 표준에 맞춰 규제를 유연하게 완화해야 국내 소재·부품 스타트업들이 글로벌 무대에서 생존할 수 있다”고 호소했다. 프리 시리즈A 마무리...“냉각 스페셜리스트로 거듭날 것” 현재 프리 시리즈A(Pre-A) 투자 유치를 진행 중인 웨어플루는 올여름 라운드 마무리를 목표로 하고 있다. 확보된 재원은 글로벌 표준 규격의 파일럿 대량 양산 시설을 구축하는 데 전량 투입된다. 글로벌 액침냉각 시스템에 즉시 공급할 수 있는 유체 양산 체제를 선제적으로 갖추기 위함이다. 웨어플루는 향후 냉각 유체 공급에만 머무르지 않고, 모바일 기기용 고성능 냉각 필름 및 방열 그리즈까지 제품 라인업을 확대할 계획이다. 박 대표는 “지금은 냉각 유체에 집중하고 있지만 냉각 필름과 방열 그리즈 등 다각화된 방열 제품군을 고도화하고 있다”며 “하드웨어 생태계 전반의 열을 완벽하게 제어하는 'AI 시대의 독보적인 냉각 스페셜리스트'로 거듭나겠다”고 청사진을 제시했다. 한편 업계에서는 액침냉각 시장이 오는 2028년을 기점으로 개화할 것으로 보고 있다.

2026.07.09 08:37전화평 기자

이재용 회장, '선밸리'에 한진만 파운드리 사장 동행…빅테크 수주 노린다

이재용 삼성전자 회장이 미국 선밸리 콘퍼런스에 한진만 파운드리사업부장(사장)을 동행시키며 빅테크 기업을 상대로 인공지능(AI) 반도체 수주전에 본격 드라이브를 걸었다. 글로벌 마케팅 책임자를 동행했던 지난해와 달리, 올해는 반도체 위탁생산(파운드리)의 수장을 전면에 내세워 빅테크 고객 확보에 집중하겠다는 의지로 풀이된다. 8일 재계에 따르면 이 회장은 7~11일(현지시간) 미국 아이다호주 선밸리 리조트에서 개최되는 선밸리 콘퍼런스에 한 사장과 함께 모습을 드러냈다. 미국 투자은행 앨런앤드컴퍼니가 주최하는 선밸리 콘퍼런스는 전 세계 미디어와 IT 업계 거물들이 모여 비공개로 전략적 방향을 논의하는 자리다. 일명 '억만장자들의 여름 캠프'로 통한다. 올해 행사 역시 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO), 마크 저커버그 메타 CEO, 순다르 피차이 알파벳 CEO, 샘 올트먼 오픈AI CEO, 제프 베이조스 아마존 창업자 등 글로벌 AI 공급망의 지형도를 바꾸는 빅테크 수장들이 집결했다. 국내 재계가 이번 행사에서 가장 큰 변화로 주목하는 부분은 이 회장의 '파트너'다. 이 회장은 지난해에는 당시 글로벌마케팅실장을 맡고 있던 이원진 사장과 참석해 전반적인 교류에 무게를 뒀다. 반면 올해는 지난해 말 파운드리 사령탑으로 선임된 한 사장을 동행했다. 한 사장은 과거 미주 반도체 사업을 총괄하는 DSA 총괄 부사장을 지낸 대표적인 '미국통'이자 반도체 영업 전문가다. 북미 빅테크 핵심 인맥과 네트워크가 탄탄한 것으로 알려졌다. 한 사장은 이번 행사에서도 빅테크의 파운드리 수주 논의를 적극 지원할 전망이다. 삼성전자는 첨단 2나노 공정 양산을 확대하며 경쟁력을 강화하고 있다. TSMC의 생산능력 포화 속에 빅테크의 대체 생산 파트너로 거론되고 있다. 최근에는 애플, 엔비디아, 테슬라 등에서 수주하는 등 고객 범위를 넓히고 있다. 재계에서는 이 회장이 이번 출장을 계기로 대형 계약을 따낼 지 주목하고 있다. 그 동안 분기마다 적자를 냈던 파운드리사업부가 연내 흑자 전환할 지도 관심사다. 한편, 이 회장은 상무 시절인 2002년부터 2016년까지 거의 매년 이 콘퍼런스에 참석해왔다. 그는 지난 2017년 선밸리 콘퍼런스에 대해 "1년 중 가장 바쁜 출장이고 가장 신경 쓰는 출장"이라고 언급했다.

2026.07.08 17:58전화평 기자

한화비전, 4나노 SoC 개발 추진...자체 AI칩 기술력 고도화

한화비전이 삼성 파운드리 4나노미터(nm) 공정 기반의 차세대 시스템온칩(SoC)을 개발 중이다. 핵심 사업인 보안 카메라에서 AI 기능이 중요해진 만큼, 자체 SoC 기술력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 8일 업계에 따르면 한화비전은 차세대 보안 카메라용 AI SoC '와이즈넷(Wisenet)11' 설계에 돌입했다. 와이즈넷 11은 삼성전자 파운드리 4나노 공정을 채택했다. 4나노는 엣지 AI 분야에서 비교적 최선단에 속하는 공정이다. 8나노 기반의 이전 세대(와이즈넷9) 대비 성능과 전력효율을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 와이즈넷은 한화비전의 시큐리티 사업의 핵심 요소 중 하나다. 한화비전은 지난 2010년부터 보안 카메라용 SoC 와이즈넷 시리즈를 출시하고, 해당 칩셋을 자사 고성능 네트워크 카메라에 적용해 왔다. 특히 보안 카메라에서 AI를 기반으로 영상 데이터를 실시간 분석하는 기능이 대두하면서, 와이즈넷도 AI 성능을 크게 높이고 있다. 전작 와이즈넷 9의 경우, 이전 세대 대비 추론 성능을 3배 향상시킨 신경망처리장치(NPU)를 탑재했다. 다만 와이즈넷11의 개발 완료 시점과 상용화 가능성은 아직 불투명하다는 게 업계 시각이다. 한화비전이 기존 시스템반도체 개발 전문 법인을 청산했고, 외부 팹리스와 협력을 확대하고 있어서다. 앞서 한화비전은 지난 2021년 물적분할을 통해 와이즈넷 등 시스템반도체 개발을 전담하는 '비전넥스트'를 설립한 바 있다. 그러나 비전넥스트는 외부 고객사 확보 난항, 연구개발비 지출 등으로 매년 적자를 기록해 왔다. 2024년엔 적자 규모만 175억원이었다. 이에 한화비전은 2025년 4분기 비전넥스트를 청산하고 관련 인력을 한화비전으로 통합했다. 이후 한화비전은 지난 3월 미국 AI 반도체 전문기업 암바렐라와 기술 협력을 위한 전략 파트너십을 체결했다. 차세대 SoC 등 AI 영상보안 기술 개발을 공동 추진하는 게 주 골자다. 반도체 업계 한 관계자는 "한화비전이 카메라 기술 고도화를 위해 삼성전자 4나노 공정을 채택한 것으로 안다"면서도 "칩 개발 비용이 비싸고, 암바렐라와 협력도 있어 외부 소스를 통해 칩을 개발하는 방식으로 선회할 수도 있다"고 밝혔다.

2026.07.08 14:34장경윤 기자

퓨리오사AI, 에퀴닉스와 손잡고 유럽 '소버린 AI' 공략

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 손잡고 유럽의 소버린 AI 및 핵심 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 전력 부족과 냉각 제약으로 고심하는 유럽 데이터센터 환경에 최적화된 국산 신경망처리장치(NPU)를 전면에 내세워 현지 공급망을 선점한다는 구상이다. 퓨리오사AI는 에퀴닉스와 글로벌 협력 첫 단계로 포르투갈 리스본에 위치한 '에퀴닉스 LS2 데이터센터'에 자체 개발한 AI 가속기 'RNGD(레니게이드)' 서버를 구축한다고 8일 밝혔다. 이번에 구축되는 서버는 유럽 기업들이 대규모 언어모델(LLM)과 에이전틱 AI 등 실제 워크로드를 올려 RNGD의 성능과 전력 효율성, 소프트웨어 편의성을 직접 테스트할 수 있는 실증 평가 환경으로 운용된다. 이번 협약은 퓨리오사AI가 유럽 현지에서 밀착형 기술 지원 체계를 전격 가동한다는 점에서 의미가 크다. 올해 초 포르투갈 리스본에 설립한 현지 법인에 전문 엔지니어들이 상주하며, RNGD 서버를 도입하려는 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 모델 구동, 소프트웨어 스택 적용, 시스템 구성 등 개념검증(PoC) 전 과정에 걸친 고도화된 기술 지원을 제공할 계획이다. 리스본 센터의 핵심 무기인 'RNGD'는 퓨리오사AI의 독자적인 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처를 기반으로 설계된 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 초고전력 GPU 대비 인프라 총소유비용(TCO)을 획기적으로 절감할 수 있는 데다, 별도의 액체 냉각 시설 없이 기존 표준 공랭식 데이터센터 환경에 바로 꽂아 쓸 수 있어 유럽 인프라 시장의 취약점인 전력·냉각 문제를 단번에 해결할 대안으로 꼽힌다. 시장 확대를 위한 글로벌 대외 행보도 본격화된다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 개최되는 세계적 AI 행사인 'RAISE Summit 2026'에 참가해 RNGD 실물과 최신 소프트웨어 스택을 유럽 시장에 선보인다. 행사 기간 백준호 퓨리오사AI 대표는 코어위브, 슈퍼마이크로 등 글로벌 AI 인프라 시장을 주도하는 리더들과 함께 'AI 인프라 전력 공급: 21세기 맨해튼 프로젝트의 해결'을 주제로 패널 토론에 나선다. 강지훈 최고연구책임자(CRO) 역시 기조연설을 맡아 퓨리오사AI 소프트웨어 고도화의 최신 기술과 차세대 로드맵을 발표할 예정이다. 백준호 대표는 “현재 유럽은 AI 서비스가 급격히 확산되는 반면 전력 수급과 냉각 인프라 제약이 심해 효율적인 AI 인프라를 구축하는 것이 국가적·전략적 과제로 떠오른 상황”이라며 “에퀴닉스와의 강력한 파트너십을 통해 유럽 현지 기업들과 소버린 AI 프로젝트들이 실제 운영 환경에서 RNGD의 독보적인 성능과 경제성을 검증하고, 보다 신속하게 독자적인 AI 서비스를 구축할 수 있도록 전방위로 지원하겠다”고 강조했다.

2026.07.08 10:50전화평 기자

"韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험할 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 문제도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "한국이 미래 피지컬 인공지능(AI) 시장의 이니셔티브를 쥐려면 범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM·Large behavior Model)'을 구축하고, 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품을 국산화해야 합니다." 김용석(67) 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 AI라는 거대한 전환 시대에서 승부처는 화려한 로봇 몸체가 아니라 로봇 안에 들어가는 '작은 칩'에 있다고 말한다. 김 교수는 1983년 삼성전자에 입사해 31년간 근무한 국내 1세대 시스템반도체 개발자다. TV·오디오·이동통신 칩을 개발했고, 2009년부터는 갤럭시 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 삼성 스마트폰 갤럭시 신화를 함께 썼다. 이후 성균관대 교수로 10년간 후학을 양성했고, 2024년부터 가천대 반도체대학 석좌교수로 반도체교육원장을 맡고 있다. 김 교수가 던지는 메시지는 분명하다. 피지컬 AI는 결국 온디바이스 AI로 구현된다는 것이다. 그는 "로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응하려면 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 한다"라며 "구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수적이고, 데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서도 온디바이스 AI가 반드시 필요하다"고 강조했다. 한국이 시장을 잡을 '골든 타임'에 대한 진단도 내놨다. 김 교수는 "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계로, 지금이 골든 타임"이라며 "앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 주장했다. 세계 6위 제조업 강국인 한국은 AI 반도체를 실증해 볼 시장을 이미 갖추고 있는 만큼, 이를 바탕으로 글로벌 진출이 충분히 가능하다는 것이다. 김 교수는 정부가 추진하는 총 사업비 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 가장 주목할 만한 시도로 꼽으며 "매우 기획이 잘 된 정부 과제"라고 평가했다. 칩을 사용할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 상용 수준의 시제품까지 만드는 구조여서 상용화 가능성이 높다는 설명이다. 美 플랫폼·中 공급망·日 부품…韓, '제조 특화 LBM'으로 승부 -생성형 AI 출현 이후 글로벌 산업 현장에 도래한 피지컬 AI가 갖는 파급력과 의미는 무엇인가요. "생성형 AI가 문서 작성 등 지식 노동을 자동화했다면, 피지컬 AI는 산업 현장에서 물리적 노동을 대체합니다. 로봇이 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 제조 조립, 물류 분류, 의료 보조 등 복잡한 물리적 노동을 대체해 인력난 해소와 생산성 향상에 기여하게 됩니다." -한국, 일본, 중국, 미국 등 세계 각국이 추진하는 피지컬 AI 성장 전략의 핵심은 무엇인가요. "미국은 민간 빅테크 주도의 플랫폼·표준 장악 전략으로 가고 있습니다. 엔비디아는 단순한 반도체 칩 공급자를 넘어 로봇 개발의 전 주기를 지원하는 통합 플랫폼 기업으로 진화하고 있어요. 칩(젯슨)부터 시뮬레이션(아이작), 휴머노이드 두뇌(그루트)까지 아우르는 생태계를 구축해, 전 세계 로봇 제조사들이 엔비디아 인프라 위에서만 로봇을 만들 수 있도록 락인(잠금)을 걸고 있습니다. 중국은 세계 최대 전기차 시장과 제조 인프라를 바탕으로 로봇 부품 공급망을 장악하고, 이를 통해 압도적인 가격 경쟁력을 확보하는 전략입니다. 정부의 강력한 지원 정책과 민간 기업의 빠른 실행력이 결합돼 로봇 하드웨어의 범용화를 주도하고 있죠. 일본은 정밀 부품 기술과 로봇 제조 역량을 지녔지만 소프트웨어 경쟁력이 밀려 엔비디아 등 미국 플랫폼과 협력하면서, 자국 부품 공급망을 무기로 AI 생태계 내 필수 하드웨어 파트너 입지를 굳히고 있습니다." -규모와 속도 측면에서 한국의 경쟁력은 어디쯤 와 있나요. "한국은 세계 최고 수준의 반도체와 자동차 제조 역량을 보유하고 있고, 이를 로봇 기술과 결합해 제조 공정의 무인화·지능화를 선도하는 전략을 취하고 있습니다. AI 원천 기술에서는 미국에 뒤처져 있지만, 최고의 제조 인프라와 세계적인 산업용 로봇 밀도를 갖추고 있어 상용화 속도 면에서는 우수한 위치에 있습니다. 다만 로봇의 두뇌 역할을 하는 원천 AI 기술은 미국에, 핵심 하드웨어 부품은 중국에 의존하고 있어 글로벌 규모와 기술 자립도 측면에서는 미흡합니다." -그렇다면 한국이 어떻게 해야 미래 주도권을 가져갈 수 있을까요. "범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM)'을 구축해야 합니다. 이와 함께 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품의 국산화를 이뤄내야 합니다." 정부, 8000억원 쏟아 온디바이스 반도체 상용화 앞장 -왜 초저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체가 중요한가요. "피지컬 AI는 온디바이스 AI로 구현되기 때문입니다. 로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응(제어)하기 위해서는 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 합니다. 클라우드에 물어보고 답을 기다릴 여유가 없는 거죠. 여기에 배터리로 움직이는 기기 특성상 구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수입니다. 현장 데이터가 외부로 나가지 않아 데이터 보안과 프라이버시 보호가 가능하다는 점도 온디바이스 AI가 필수인 이유입니다." -피지컬 AI의 핵심인 온디바이스 AI 반도체 시장은 본격적으로 개화했다고 볼 수 있나요. "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계라고 볼 수 있습니다. 이미 글로벌 기업들이 스마트폰, PC, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI 모델을 탑재하기 시작했지만, 아직 시장이 완전히 성숙했다고 보기는 어렵습니다. 온디바이스 AI는 사용자 맞춤형 경험을 제공할 수 있다는 점에서 스마트폰·가전·자동차·로봇 등 거의 모든 산업에 걸쳐 확산될 잠재력을 지니고 있어요. 현재 우리나라는 세계 6위의 제조업 강국입니다. 우리의 강점인 제조업이 있고, AI 반도체를 실증해 볼 시장도 있습니다. 이를 바탕으로 글로벌 진출이 가능합니다. 온디바이스 AI의 방향은 분명합니다. 제품에 탑재해 제품의 부가가치를 올리는 일, 그리고 스마트팩토리와 연동해 제조 생산성을 향상시키는 일. 이 두 가지 목표를 달성해야 합니다." -다양한 분야에서 한국 기업 주도의 토종 AI 칩 도입이 시도되고 있는데, 현재 주목되는 사례가 있으면 소개해 주세요. "정부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'이 가장 주목할 만합니다. 총사업비 8000억원 규모로 올해부터 2030년까지 5년간 진행됩니다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방위산업 등 4대 업종 맞춤형 첨단 AI 반도체 10종 개발을 지원하는데, 칩을 사용해 사업화할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 개발하기 때문에 상용화 가능성이 높습니다. 매우 기획이 잘 된 정부 과제에요. 칩 설계에 그치지 않고 그 칩이 탑재될 하드웨어 모듈과 이를 구동할 소프트웨어까지 모두 개발하는 전 주기(풀스택) 기술 지원이 이뤄지고, 단순 프로토타입이 아니라 상용 가능한 수준의 시제품을 목표로 합니다. 특히 피지컬 AI 부문에 해당하는 '기계·로봇' 분야는 구체적으로 협동로봇, 휴머노이드, 무인농기계가 대상입니다." -한국이 관련 시장을 잡기 위한 '골든 타임'은 언제로 보시나요. 어떤 전략이 필요한가요. "지금이 바로 골든 타임입니다. 앞으로 5년이 매우 중요한 시기라고 봅니다. 글로벌 경쟁력과 호환성을 갖춘 AI 반도체, AI 모델 및 프레임워크, SDK(소프트웨어 개발 키트) 등 풀스택을 상용 수준으로 개발해 낼 세계 수준의 기업들을 키워내야 합니다. 시스템 수요기업은 3~5년을 내다볼 수 있는 칩 기획 능력을 갖춰야 하고, 대학은 AI 인재를 육성해야 합니다. 정부는 AI 팹리스·파운데이션 AI 모델 기업·소프트웨어 기업을 크게 키우고 개발 생태계를 조성해야 합니다. 또 M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고, 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 합니다. 계획은 구체적이어야 하고, 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요합니다." "삼성 파운드리, 최선단 MPW·IP 생태계 확충해야" -국내 AI 칩 생태계 강화를 위한 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 제조기업의 지원이 충분하다고 보시나요. "삼성전자의 지원은 최근 들어 확대되고 있지만, 국내 팹리스 생태계 전체의 갈증을 해소하기에는 한계가 있어요. 크게 MPW(한 장의 웨이퍼에 여러 반도체 제품을 함께 제작해 테스트하는 방식)와 IP(설계자산) 지원이 필요합니다. 우선 TSMC 대비 최선단 공정의 셔틀 횟수가 부족해요. TSMC는 '사이버셔틀'이라는 이름으로 첨단 공정 MPW를 촘촘하고 유연하게 운영하고 있어요. 반면 삼성의 4나노·2나노 최선단 MPW는 1년에 기회가 몇 번 없습니다. 팹리스가 설계 일정(테이프아웃)을 단 며칠만 놓쳐도 다음 셔틀까지 수개월에서 1년을 무작정 대기해야 하는 리스크가 있는 거죠. 반도체 IP 생태계의 다양성 결여도 문제입니다. 기본적으로 PCIe, LPDDR 같은 고속 인터페이스나 메모리 인터페이스 IP가 준비돼 있어야 하는데, 삼성 파운드리는 TSMC에 비해 여전히 부족합니다." 김용석 교수 -1959년생 -1983~2010년 삼성전자 시스템 반도체 및 소프트웨어 개발 -2010~2013년 삼성전자 갤럭시 스마트폰 시스템 소프트웨어 개발 팀장 -2014~2024년 성균관대 전자전기공학부 교수 -2024년~ 가천대 반도체대학 석좌교수, 반도체교육원장 -2025년~ 산업통상부 M'AX AI반도체 얼라이언스 위원장

2026.07.08 10:40장경윤 기자

비아이매트릭스, 반도체 공정 자율제어 AI 개발 나선다

비아이매트릭스가 반도체 생산현장의 자동화와 지능화를 위한 차세대 인공지능(AI) 기술 개발에 착수했다. 비아이매트릭스는 반도체 웨이퍼 제조공정을 대상으로 한 자율운영 에이전트 플랫폼 구축 사업을 통해 생산성 향상과 품질 관리, 안전 대응 역량 강화에 나설 계획이라고 8일 밝혔다. 이번 연구는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지원하는 전자부품산업기술개발사업의 일환으로 추진된다. 사업 기간은 올해 4월부터 2028년 12월까지며 비아이매트릭스는 주관연구개발기관으로 참여해 핵심 기술 개발과 실증을 총괄한다. 프로젝트의 핵심은 제조현장에서 독립적으로 동작하는 온디바이스 AI 기반 자율운영 체계를 구현하는 데 있다. 반도체 생산 과정에서 발생할 수 있는 불량품 증가, 설비 이상, 유해 화학물질 관련 사고 등의 위험을 줄이고, 현장 데이터를 실시간으로 분석해 작업자에게 최적의 대응 방안을 제시하는 AI 에이전트 기술 개발이 목표다. 이를 위해 비아이매트릭스는 공정 데이터와 설비 정보, 생산 이력, 각종 기술 문서를 하나의 의미 체계로 연결하는 제조공정 온톨로지를 구축한다. 또한 다양한 센서에서 수집되는 멀티모달 데이터를 활용해 공정 상황을 이해하고 판단할 수 있는 지능형 에이전트와 통합 운영 플랫폼을 개발할 예정이다. 새롭게 개발되는 시스템은 생산라인 상태를 실시간으로 감시하는 것은 물론 이상 징후 탐지, 원인 분석, 대응 시나리오 생성, 의사결정 지원 기능까지 제공한다. 특히 온톨로지 기반 지식 체계와 온디바이스 AI를 결합해 제조 환경별 제약 조건을 반영하고, 작업자가 복잡한 데이터를 직접 분석하지 않아도 AI와의 대화를 통해 상황을 파악하고 적절한 조치를 선택할 수 있도록 지원한다. 비아이매트릭스는 여러 AI 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 구조를 통해 공정 운영 효율성을 높이고, 자율운영 수준을 단계적으로 고도화한다는 방침이다. 이를 통해 생산 현장의 대응 속도와 정확도를 높이고 운영 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 해당 기술은 반도체 산업뿐 아니라 정밀 제조와 첨단 생산설비 등 실시간 판단과 제어가 중요한 다양한 산업 분야로 확장 적용될 가능성도 주목받고 있다. 회사는 향후 시제품 제작과 테스트베드 검증을 거쳐 실제 반도체 생산라인에서 현장 실증을 진행할 계획이다. 비아이매트릭스 관계자는 "반도체 제조공정이 고도화되면서 사람의 경험에 의존한 운영만으로는 품질과 생산성, 안전성을 동시에 확보하기 어려운 상황"이라며 "온톨로지 기반 지식 모델과 온디바이스 AI, 멀티 에이전트 기술을 융합해 제조업의 AI 전환을 가속화하고 산업 경쟁력 향상에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.08 10:07남혁우 기자

메모리 반도체주 급락…SK하이닉스 美 상장이 반등 열쇠 될까

마이크론 테크놀로지, 삼성전자, SK하이닉스를 비롯한 반도체 상장지수 펀드(라운드힐 메모리 ETF)가 최근 고점 대비 20% 이상 폭락하는 등 증시 상승을 주도했던 핵심 반도체 종목들이 일제히 약세장에 진입했다고 야후파이낸스가 7일(현지시간) 보도했다. 이날 뉴욕 증시에서 메모리 반도체 관련 주가는 일제히 곤두박질쳤다. 마이크론 테크놀로지가 전일 대비 4.71% 하락한 것을 비롯해 주요 반도체 장비 및 기술주인 샌디스크(-7.26%), 인텔(-9.66%), 어플라이드 머티리얼즈(-6.46%) 등이 지수를 끌어내리며 장을 마감했다. 삼성전자는 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 1810% 이상 급증하는 깜짝 실적을 기록했으나, 국내 증시에서 주가가 7% 가까이 급락하는 부진한 흐름을 보였다. 야후파이낸스는 이 같은 하락세가 특정 몇몇 기업에만 국한되지 않았다고 분석했다. 이날 장중 가격 기준으로 반도체 주요 종목들은 지난 6월 25일 고점 이후 총 시가총액이 약 1500억 달러(약 220조 원) 증발했다. 마이크론 한 종목에서만 같은 기간 3500억 달러에 달하는 시가총액이 사라졌다. ASML, 인텔, 어플라드 머티리얼즈, 램리서치 등도 각각 1000억 달러 이상 시총 감소를 겪었다. 매도세는 반도체 생태계 전반으로 확산하는 모양새다. 웨스턴디지털, 시게이트, 테라다인, 온세미컨덕터, 글로벌파운드리를 포함한 25개 주요 반도체 기업 주가가 6월 25일 이후 최소 20% 이상 밀려났다. 다만 반도체 전반을 아우르는 필라델피아 반도체 지수는 6일 종가 기준 9% 가량 더 떨어져야 약세장에 진입하는 것으로 분석됐다. 이는 메모리 관련 종목이 여타 반도체 주식에 비해 더 많은 조정을 받고 있는 것으로 분석된다. 이번 조정은 과거와 다른 양상을 보이고 있다. 지난 3월 말 시장이 저점을 찍은 이후, 메모리 및 반도체 주식에 조정이 올 때마다 투자자들이 대거 유입되며 '저점 매수(Buy the dip)'로 빠르게 반등했다. 그러나 이번에는 종전보다 하락폭이 크고 기간도 길어지면서 주요 기업들이 잇따라 지지선을 깨고 약세장으로 진입하고 있다. 그렇다고 해서 인공지능(AI) 메모리 시장에 대한 투자 매력이 완전히 사라진 것은 아니다. 해당 섹터는 지난 3월 말 이후 평균 60%에 가까운 수익률을 기록하며 이 기간 늘어난 시가총액만 5조 달러에 달한다. 다만 시장이 요구하는 눈높이가 이전보다 훨씬 높아졌다는 의미로 해석된다. 야후파이낸스는 오는 10일로 예정된 SK하이닉스의 미국 상장이 투자 심리를 시험하는 계기가 될 것으로 전망했다. 이는 과거 일론 머스크의 우주 산업 열풍이나 대형 기술주들의 확장세가 시장의 밸류에이션을 시험했던 것과 유사한 맥락으로 인기 종목 상장이 시장 호황을 다시 한번 입증하는 계기가 될 것인지, 아니면 이미 시장에 얼마나 많은 호재가 반영되었는지에 대한 의문을 제기하는 계기가 될 것인지를 보여줄 것이라고 덧붙였다.

2026.07.08 09:58이정현 미디어연구소

"국내 대규모 AIDC 구축에 국산 NPU 활용 늘려야"

대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 따라 대대적인 AI 데이터센터 구축이 예정된 가운데, 국산 AI 반도체 사용 비중 목표를 정해야 한다는 정책 건의가 나와 이목을 끈다. 엔비디아 GPU 외에 NPU 사용을 늘려 국산 AI 반도체 생태계를 더욱 빠르게 확장시킬 수 있다는 이유에서다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 7일 과학기술정보통신부가 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 열고 류제명 차관 주재로 열린 간담회에서 “국산 칩 포션(비중)을 30~40% 목표로 하고 자체적인 엔진을 만들어 NPU 회사와 스토리지, 소프트웨어가 협업해 경쟁력을 확보할 수 있다”고 말했다. 백 대표는 “3대 메가프로젝트에서 나온 18기가와트(GW) 용량의 AI 데이터센터 구축은 역사적인 선언”이라며 “이는 오픈AI가 앞으로 5년간 건설하려는 규모와 비슷한데, 오픈AI는 엔비디아와 AMD 외에 자체적인 반도체 비중을 정하고 있다”고 부연했다. 류 차관은 이에 대해 “부처 내에서 박태완 국장을 비롯한 실무진이 국산 AI 반도체를 실질적으로 쓸 수 있도록 타 부처나 국가AI전략위원회외 소통하며 역할을 많이 하고 있다”면서 “정부와 지원기관이 역량을 총동원하겠다”고 했다. 박윤규 정보통신산업진흥원장 역시 “앞으로 AI 데이터센터가 큰 규모로 구축될 텐데 이 속에서 국산 AI 반도체 생태계가 최고 수준이 되도록 노력하겠다”고 밝혔다. 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 발표만으로도 국산 AI 반도체의 위상이 달라졌다는 평가도 나왔다. 리벨리온의 신성규 CFO는 “회사에서 CFO 역할을 맡고 있어 더욱 느끼는 부분인데 3대 메가 프로젝트의 발표 전과 후로 글로벌 투자자를 만났을 때 질문이 많이 달라지고 있다”며 “프로젝트가 발표된 뒤 소식이 전해지면서 대만의 투자자나 중동의 펀드가 한국 시장이 충분히 커지고 있어 보이는데 한국 NPU 회사의 기회가 얼마나 열리는 것인지 알려달라는 문의가 쏟아지고 있다”고 말했다. NPU 발전을 위해 칩셋을 넘어 전반적인 생태계 구축이 필요하다는 의견도 관심을 집중시켰다. 이용덕 바로AI 대표는 “엔비디아는 GPU로만 보여지는 부분이 많은데 20년 이상을 소프트웨어와 서버를 아우르는 플랫폼 준비에 힘을 쏟은 회사”라며 “국산 NPU 확산을 위해 퍼포먼스를 올릴 수 있는 플랫폼부터 서버와 클라우드, 소프트웨어까지 생태계 활성화가 함께 이뤄져야 하고 오늘 개소한 기술지원센터가 큰 힘이 될 것”이라고 강조했다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “정부의 메가 프로젝트를 이루는 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터에 공통적으로 필요한 게 바로 NPU”라면서 “AI 데이터센터 계획을 수립하는 쪽에도 NPU와 관련된 기업을 소개하고 있고, 특히 회사마다 사정이 달라 기업별 맞춤형 지원이 필요하다는 고민에 따라 정책적으로 돕겠다”고 약속했다.

2026.07.07 18:10박수형 기자

"국산 NPU 궁금하세요?”...K-AI반도체 지원센터에서 상담+애로해소

국산 AI 반도체 기업과 수요자를 이어주고 실제 국산 NPU 도입까지 이뤄지게 도와주는 'K-AI반도체 기술지원센터'가 한국정보통신진흥협회에 문을 열었다. 과학기술정보통신부는 7일 오후 한국정보통신진흥협회에서 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 개최했다. NPU는 지난주 발표된 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에서 제시된 분야를 뒷받침하는 핵심 기술로 꼽힌다. 정부는 이에 따라 2020년 이후 연구개발(R&D)과 실증사업을 통해 국산 NPU 기술 경쟁력 확보를 지속적으로 지원해 왔으며, 최근에는 상용화와 양산 단계에 진입하는 성과를 거두고 있다. 특히 AI 서비스 확산에 따른 추론 수요 증가와 AI 데이터센터 구축 확대에 따라 국산 NPU 활용 가능성이 높아지면서 실제 현장에서의 도입과 확산이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 다만 실제 국산 NPU 도입과 활용 과정에서 다양한 애로사항이 발생하고 있다. 수요 기업들이 자사 환경에 적합한 제품을 선택하기 어렵고, 도입 전 충분한 성능 검증이나 도입 이후 소프트웨어 최적화, 유지보수에 대한 지속적인 지원이 필요하다는 의견이 제기됐다. 즉 NPU 기술 경쟁력은 확보됐으나 실제 현장에서 더욱 넓게 확산하기 위한 지원 체계 마련이 과제가 된 셈이다. 과기정통부는 현장의 애로를 해소하고 국산 NPU 시장 확산을 촉진하기 위해 센터를 개소하게 됐다. 센터는 국산 AI 반도체 도입을 검토하는 기업을 대상으로 ▲도입 상담 및 기술 컨설팅 ▲활용 분야별 심층 컨설팅 ▲시험, 검증 지원, 연계 ▲도입 이후 소프트웨어 최적화와 기술지원 ▲국산 AI반도체 활용 우수사례 홍보 ▲수요기업과 공급기업 간 네트워킹 등을 제공한다. 또 현장 의견을 지속적으로 반영해 지원 기능을 단계적으로 확대해 나갈 계획이다. 아울러 한국팹리스산업협회 등이 참여하는 '피지컬 AI 얼라이언스'와 연계해 피지컬 AI 현장에서 필요한 국산 AI 반도체 수요를 발굴하고, 공급기업과의 협력 방안도 모색해 나갈 예정이다. 개소식에 참여한 류제명 과기정통부 차관은 “국산 AI반도체의 핵심 경쟁력은 저전력·비용 효율성에 있으며, AI 서비스 확산으로 빠르게 성장하고 있는 추론용 AI반도체 시장은 우리 기업에게 중요한 성장 기회가 될 것”이라며 “과기정통부는 K-AI반도체 기술지원센터를 통해 국산 AI반도체의 성공적인 시장 안착과 민간 확산을 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.

2026.07.07 15:33박수형 기자

GIST, AI 대학 출범 AX 융합인재 양성 시동

광주과학기술원(GIST)은 기존 정보컴퓨팅대학을 확대·개편한 AI대학(학장 김종원)을 출범했다고 7일 밝혔다. AI대학 규모는 재적생 990명(학사 472명, 대학원 518명)이다. 학과는 ▲AX학과 ▲ 전기전자컴퓨터공학과 ▲반도체공학과 ▲ AI정책전략대학원으로 구성했다. 학부부터 석·박사 과정까지 이어지는 교육체계를 운영한다. 특색은 AI와 반도체를 핵심 축으로 △AI반도체 및 시스템 △산업 AX △AI 정책을 보탠 융합형 교육체계를 지향했다. 모빌리티, 에너지, 제조, 바이오·헬스케어 등 산업 전반 AI 전환(AX)과 AI 정책·전략을 아우르는 융합형 교육과정을 운영할 계획이다. 2027학년도부터 학사과정 모집정원을 전년 대비 100명 늘린 총 330명 내외로 확대했다. 현재 선발중인 무학과생 200명에 100명을 추가, 총 300명을 뽑은 뒤 2학년 때부터 원하는 학과로 배치한다. 또 나머지 30명은 삼성전자 계약학과 생으로 지난 2023년부터 정원 외로 선발 중이다. 임기철 GIST 총장은 "AI 전문가 양성에서 나아가, AI를 활용한 반도체, 모빌리티, 에너지, 바이오 등 모든 산업의 혁신을 이끌 AX 인재를 양성하고, 대한민국 AI·반도체 생태계를 뒷받침하는 핵심 교육·연구 거점으로 자리매김해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.07 14:17박희범 기자

황정아 의원 "AI· 반도체 등 국가전략기술 쓰면 15% 세액공제"

AI, 반도체 , 바이오 등 국가전략기술을 활용한 제품을 국내에서 생산할 경우 생산비용의 15% 를 세액공제하는 법안이 발의됐다. 더불어민주당 황정아 의원(대전 유성구을)은 국가전략기술 활용 제품에 대해 생산세액을 공제해주는 '조세특례제한법 일부개정법률안'을 대표발의했다고 7일 밝혔다. 황정아 의원에 따르면 현행 기업에 대한 세제지원은 연구개발과 시설투자 중심으로 설계돼 있어 실제 생산 단계지원책은 다소 부실하다. 미국이나 중국 등이 첨단산업의 자국 내 생산 확대를 위해 생산세액공제제도를 도입한 것과는 비교된다. 실제 미국은 IRA(인플레이션 감축법)을 통해 배터리, 태양광, 풍력, 핵심 광물 등 청정에너지 관련 제품을 미국 내에서 생산하는 기업에 생산량에 따라 세액공제(PTC)해주는 제도를 시행하고 있다. 황 의원은 "AI, 반도체 , 바이오 등 국가전략기술을 활용한 제품을 국내에서 생산하는 경우 생산비용의 15% 를 세액공제 해주는 법안"이라며 "벤처·스타트업 등 영업이익이 불안정해 세액공제를 충분히 활용하지 못하는 기업을 위해 환급 특례도 신설했다"고 강조했다. 국가전략기술 연구개발·시설투자·생산 과정에서 발생한 세액공제 가운데 납부할 세액이 없어 공제받지 못한 금액의 경우 50% 를 먼저 환급받을 수 있도록 해 첨단산업 투자 기업들에 대한 지원 적시성을 높였다. 황정아 의원실은 지디넷코리아아의 전화통화에서 향후 법안처리 절차에 대해 재정경제기획위원회에 상정하면, 법사위를 거쳐 본회의에서 최종 의결하게 된다"며 "재경부도 적극 검토하고 있다. 국회에서도 올해 세법 개정안을 논의할 때 최우선 순위로 검토하기로 한 것으로 안다. 의원실에서도 최우선 통과를 목표로 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.07.07 10:21박희범 기자

삼성전자, 2분기 영업익 89.4조…엔비디아·애플도 제쳤다

삼성전자가 2분기 세계 IT기술 기업을 통틀어 역대 최대 영업이익을 기록했다. 미국 빅테크 기업인 엔비디아와 애플의 수익성을 넘어섰다. 엔비디아는 2027회계연도 1분기(2026년 4월 마감) 535억달러(약 81조9000억원)로 세계 최대 영업이익을 기록한 바 있다. 고부가 메모리반도체 수익성이 지속 강세를 보인 데 따른 효과로, 상여금 충당금을 제외하면 영업이익이 사실상 100조원을 넘어선 것으로 관측된다. 삼성전자는 2분기 매출이 전년 같은 기간보다 129.31% 늘어난 171조원, 영업이익은 1810.26% 증가한 89조4000억원으로 잠정 집계됐다고 7일 밝혔다. 전분기 대비 매출은 27.74%, 영업이익은 56.21% 증가했다. 영업이익의 경우, 증권가 컨센서스(84조4000억원)도 큰 폭으로 상회했다. 업계는 디바이스솔루션(DS) 부문 내 메모리반도체 호황이 이번 분기 호실적을 이끈 것으로 분석하고 있다. 글로벌 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자에 따라, D램과 낸드 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화되고 있다. 해당 분기 D램 평균판매가격(ASP) 상승률은 전분기 대비 50%대, 낸드는 60%대로 추산된다. 고부가 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 사업도 성장세를 기록하고 있다. 지난 2월부터 엔비디아 등 핵심 고객사향으로 공급하기 시작한 HBM4(6세대 HBM)의 매출액이 최근 매출 10억 달러(한화 약 1조5320억원)를 돌파하는 성과를 거뒀다. 특히 이번 분기에 반영된 상여금 충당금을 제외하면, 실제 DS 부문 영업이익이 100조원을 상회했을 가능성이 높은 것으로 관측된다. 앞서 삼성전자는 노조와의 성과급 협상이 길어지면서 지난 1분기 상여금 충당금을 반영하지 않았다. 이후 지난 5월 노사 협상이 마무리되면서, 이번 분기에 1·2분기 상여금을 모두 반영하게 됐다. 합산 충당금 규모는 최소 15조원으로 추산된다.

2026.07.07 08:36장경윤 기자

삼성전자, 상반기 TAI 확정…메모리 100% 지급

삼성전자가 올해 상반기 실적과 경영성과를 반영한 사업부별 성과급 지급률을 확정했다. 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 제품을 중심으로 완연한 실적 개선세를 보인 메모리사업부가 최고 등급을 거머쥔 반면, 글로벌 수요 둔화 직격탄을 맞은 생활가전사업부는 상대적으로 저조한 성적표를 받았다. 6일 업계에 따르면 삼성전자는 이날 사내 공지를 통해 2026년 상반기 목표달성장려금(TAI) 지급률을 발표했다. TAI는 반기별 사업부 실적과 목표 달성 수준 등을 종합 평가해 월 기본급의 최대 100%까지 차등 지급하는 성과급 제도 중 하나다. 상반기 TAI는 오는 8일 일제히 지급될 예정이다. 반도체 사업을 총괄하는 DS부문에서는 메모리사업부와 CSS(전력반도체팀), 그리고 일부 공통 조직이 최고 지급률인 100%를 받는다. 메모리 제품 공급 확대가 성과로 이어졌다. 시스템LSI사업부와 파운드리(반도체 위탁생산) 사업부 지급률은 각각 75%로 책정됐다. 세트 사업을 담당하는 DX부문은 사업부별로 희비가 엇갈렸다. 의료기기사업부와 국내 영업을 담당하는 한국총괄은 75% 지급률을 기록했다. 스마트폰과 TV 사업을 담당하는 MX사업부와 VD사업부를 비롯해 네트워크사업부, 삼성리서치(SR), 경영지원담당 등 대다수 조직은 월 기본급 반절인 50%를 받는다. 글로벌 경기 침체에 따른 수요 둔화와 경쟁 심화로 고전해 온 DA사업부는 전체 사업부 중 가장 낮은 25%의 지급률을 적용받는 데 그쳤다. 삼성전자 성과급 체계는 이번에 공지된 TAI와 연간 경영 실적을 기반으로 초과 이익을 나누는 초과이익성과급(OPI)으로 나뉜다.

2026.07.06 15:53전화평 기자

삼성·SK, HBM향 하이브리드 본딩 도입 시점 두고 고심

차세대 고대역폭메모리(HBM) 구현을 위한 하이브리드 본딩 기술 도입을 두고 삼성전자와 SK하이닉스의 고민이 깊어지고 있다. 해당 기술 주요 강점인 '두께 감소'와 '방열 성능 강화' 필요성이 낮아진 탓이다. 업계에선 HBM의 I/O(입출력단자) 수가 폭증하는 시기에 하이브리드 본딩 도입 필요성이 다시 대두될 것이란 관측이 나온다. 6일 업계에 따르면 차세대 HBM에 하이브리드 본딩이 본격 적용되는 시점이 예상 대비 지연될 수 있다는 관측이 제기된다. 당초 HBM4(6세대 HBM)부터 하이브리드 본딩 기술이 적용될 수 있다는 전망도 있었지만 기술 난도 등으로 현실화되지는 않았다. 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 메모리 기업은 HBM에 차세대 패키징 기술인 하이브리드 본딩을 적용하기 위한 연구개발(R&D)을 지속해 왔다. 현재 HBM 양산에 쓰이는 본딩 기술은 열압착(TC) 본딩이다. D램과 D램 사이에 미세한 돌기인 범프(Bump)와, 지지대 역할의 언더필(Underfill) 소재를 넣고 열과 압력으로 이어붙이는 구조다. 하이브리드 본딩은 각 D램의 구리 배선을 직접 이어붙인다. 범프를 쓰지 않아 전체 HBM 두께를 줄이는 데 용이하고, 방열 특성과 전력 효율을 높일 수 있다. HBM 내부에서 데이터 전송통로 역할을 맡는 I/O(입출력단자)도 더 밀도 있게 연결할 수 있다. 당초 삼성전자·SK하이닉스 등은 이르면 HBM4(6세대 HBM)부터 하이브리드 본딩 기술이 적용될 수 있을 것으로 예상돼왔지만 기존 TC 본딩을 적용했다. 현재는 16단 HBM4E(7세대 HBM)부터 채택될 수 있다는 전망이 나온다. 적용 예상 시점이 밀렸다. 두께 감소 필요성 낮아지는 차세대 HBM 업계에선 하이브리드 본딩 기술 도입 시기가 더 밀릴 수 있다는 관측도 나온다. 하이브리드 본딩 장점인 ▲HBM 두께 감소 ▲발열 특성 개선 등의 필요성이 낮아지고 있다는 이유에서다. HBM 두께의 경우, 업계 표준이 점차 완화되는 추세다. 당초 HBM 표준은 HBM3E(5세대 HBM)까지 두께가 720마이크로미터였으나, HBM4에 들어서며 775마이크로미터로 상향된 바 있다. HBM4에서 D램 적층 수가 기존 8단·12단에서 12단·16단까지 상향된 것이 주된 영향을 미쳤다. 국제반도체표준화기구(JEDEC)는 HBM5 등 20단을 적층하는 차세대 HBM 두께를 900마이크로미터에서 최대 1000마이크로미터 수준까지 완화하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 두께 표준이 완화되면 D램 간격을 극한으로 줄이지 않아도 돼, 본딩 기술 부담을 덜 수 있다. 엔비디아 등 핵심 고객사의 고적층 HBM 수요가 밀리고 있다는 점도 변수다. 메모리 업계 한 관계자 A는 "현재 고객사와 메모리 제조기업 사이에서 16단 HBM에 대한 논의가 활발하게 진행되지 않고 있다"며 "현재로선 HBM4E에서도 12단 제품이 주력으로 쓰일 가능성이 유력하다"고 설명했다. 삼성·SK, 별도 소자로 HBM 방열 개선…HBM5부터 적용 하이브리드 본딩은 열전도율이 낮은 언더필 소재를 제거해, HBM 발열 특성 향상에도 유리하다. 그러나 삼성전자, SK하이닉스는 최근 HBM의 발열 특성을 다른 방식으로 높일 수 있는 기술을 고안했다. HBM 옆에 별도로 열을 방출하는 소자를 추가 배치하는 것이 핵심이다. 삼성전자는 이를 히트패스블록(HPB)으로, SK하이닉스는 iHBM(ICE HBM)이라고 부른다. 양사 모두 HBM5에 해당 기술을 적용하기 위해 테스트 중이다. 패키징 업계 관계자 B는 "방열 소자 구현 및 이를 HBM 코어 다이 옆에 배치하는 것은 기술적으로 크게 어렵지 않기 때문에, 상용화 난점은 없을 것으로 본다"며 "메모리 기업 입장에서는 안정적인 선택지"라고 말했다. "하이브리드 본딩 연구개발은 지속" 그럼에도 삼성전자, SK하이닉스의 하이브리드 본딩 연구개발은 지속될 전망이다. 차세대 HBM에서 I/O 수가 늘어나고, 밀도가 향상될 경우 하이브리드 본딩 적용이 유리하기 때문이다. 일례로 HBM4는 이전 세대인 HBM3E 대비 I/O 수가 2배 늘어난 2048개로 구현한 바 있다. 이 경우 HBM 내부 간 간격은 크게 좁혀져야 한다. TC 본딩은 범프가 녹으면서 옆으로 퍼지기 때문에, I/O를 더 이상 초과 구현하는 데 어렵다는 평가를 받고 있다. 패키징 업계 관계자 C는 "중장기적으로, HBM5E부터 I/O 수가 또 다시 2배 늘어난 4096개로 집적될 것이라는 논의가 나오고 있다"며 "이 경우 I/O 간격이 매우 좁기 때문에 하이브리드 본딩을 적용해야 할 필요가 있다"고 밝혔다.

2026.07.06 11:36장경윤 기자

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