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SK키파운드리, SiC MOSFET 공정 플랫폼 개발…1200V 고객사 확보

SK키파운드리는 최근 차세대 화합물 전력반도체 시장에서 각광받고 있는 실리콘카바이드(SiC) 플라나(Planar) MOSFET 공정 플랫폼 개발을 완료했다고 11일 밝혔다. SK키파운드리는 신규 고객사로부터 1200V SiC MOSFET 제품 개발을 수주해, SiC 화합물반도체 파운드리 비즈니스에 본격적으로 나서게 됐다. SK키파운드리가 선보인 이번 SiC Planar MOSFET 공정 플랫폼은 450V~2300V의 폭넓은 전압 대역을 지원하며, 특히 고전압 동작 환경에서 높은 신뢰성과 안정성 데이터를 확보해, 탁월한 성능을 입증했다. 또한 공정 전반에 걸친 최적화와 핵심 공정 정밀 제어를 통해 수율을 90% 이상으로 향상시키고, 생산성을 제고했다. 뿐만 아니라, 고객 요구에 맞춰 전기적 특성과 스펙을 세밀하게 조정할 수 있는 차별화된 '고객 맞춤형 공정 대응 서비스'를 제공한다고 밝혔다. SK키파운드리는 이번 공정 플랫폼 개발 완료와 함께 SiC 전문 설계 고객사로부터 1200V급 고전압 제품을 수주해 개발에 착수했다. 해당 공정은 고객사의 산업용 가전에 적용돼 열효율 관리에 핵심적인 역할을 할 예정이며, 시제품 평가와 신뢰성 검증을 거쳐 2027년 상반기 내 본격 양산에 돌입할 계획이다. 이번 SiC Planar MOSFET 공정 플랫폼 개발은 SK키파운드리가 SiC 전문기업 SK파워텍 인수 후, 양사 핵심 역량을 결집해 거둔 첫 결실로, 기술 개발 완료에 이어진 실제 고객 수주를 통해, 기술적 검증 단계를 넘어 즉시 상용화가 가능한 수준의 완성도와 경쟁력을 확보 했음을 보여준 것으로 평가된다. 이동재 SK키파운드리 대표는 “이번 SiC Planar MOSFET 공정 플랫폼 개발은 SK키파운드리가 글로벌 화합물 반도체 시장에서 독자적인 기술 리더십을 확보했음을 보여주는 성과”라며 “차별화된 높은 수율과 신뢰성의 공정을 바탕으로 국내외 고객사 요구에 부응하는 고전압 전력반도체 솔루션을 지속 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.11 17:28장경윤 기자

삼성, AI·로봇 등 미래 사업 시동...반도체 경쟁력 강화

삼성전자가 AI 시대를 맞아 미래 사업을 실제 사업 포트폴리오에 편입하는 동시에 반도체 경쟁력 강화에 집중하는 '투트랙 전략'을 펼치고 있는 것으로 나타났다. 기존 주력 사업의 경쟁력을 유지하면서도 로봇과 공조(HVAC), 확장현실(XR) 등 새로운 성장 축을 동시에 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 로봇·공조·XR…미래 기술 '연구에서 사업으로' 11일 삼성전자 2025년 사업보고서에 따르면 회사는 반도체와 모바일, 가전 등 기존 사업 구조를 유지하면서도 미래 기술 분야를 실제 사업 포트폴리오에 반영하는 흐름을 보이고 있다. 가장 눈에 띄는 변화는 로봇 사업이다. 삼성전자는 로봇 기업 레인보우로보틱스를 연결 자회사로 편입하며 로봇 사업을 본격화했다. 인공지능(AI)과 소프트웨어 역량을 로봇 기술과 결합해 차세대 로봇 사업을 추진하겠다는 전략이다. 그동안 로봇은 미래 기술 투자나 협력 영역으로 언급되는 경우가 많았지만, 이번에는 연결 자회사 편입을 통해 실제 사업 단위로 자리 잡기 시작한 셈이다. 공조 사업 확대도 주목된다. 삼성전자는 글로벌 공조 기업 플랙트그룹을 인수하며 공조 사업 범위를 넓혔다. 기존 가정용 및 상업용 공조 중심에서 데이터센터와 대형 건물, 산업용 공조 등으로 사업 영역을 확대하려는 움직임이다. AI 확산으로 데이터센터 인프라 투자가 늘어나면서 냉각 시스템 수요가 증가하는 점도 공조 사업 확대의 배경으로 꼽힌다. 확장현실(XR) 역시 사업 전략에서 비중이 커지고 있다. 사업보고서의 경영활동 주요 사항에는 '갤럭시 XR'이 주요 제품 전략으로 포함됐다. XR이 단순 연구나 미래 기술 방향이 아니라 실제 제품 라인업으로 언급됐다는 점에서 사업화 단계에 들어간 것으로 해석된다. 반도체 중심 투자 확대…AI 시대 핵심 경쟁력 삼성전자는 미래 사업을 확대하는 동시에 기존 핵심 사업인 반도체 경쟁력 강화에도 힘을 쏟고 있다. 사업보고서에 따르면 삼성전자의 지난해 연구개발비는 37조7548억원으로 전년보다 약 2조7000억원 증가했다. 반도체와 모바일 등 기존 사업 경쟁력을 강화하기 위한 기술 투자를 지속 확대하고 있는 것이다. 설비투자에서도 반도체 중심 전략이 이어졌다. 반도체 설비투자는 46조3000억원에서 47조5000억원으로 증가한 반면, 디스플레이 설비투자는 4조8000억원에서 2조8000억원으로 줄었다. AI 시대에는 고성능 반도체 수요가 급증하고 있어 메모리와 파운드리(반도체 위탁생산) 경쟁력이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 삼성전자가 반도체 투자를 늘리는 것도 이러한 시장 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 반도체 업계 관계자는 "AI 시장이 개화하면서 고성능 메모리와 파운드리 공정 능력이 기업의 생존과 직결되는 시점"이라며 "반도체 R&D와 설비투자에 집중하는 것은 초격차 기술을 통해 AI 칩 시장의 주도권을 확실히 잡겠다는 의도로 보인다"고 설명했다.

2026.03.11 17:03전화평 기자

위드텍, 파이퍼베큠 특허 상대 비침해·무효심판 청구

반도체 공정 분자오염 측정장비업체 위드텍이 독일 파이퍼베큠 특허를 상대로 소극적 권리범위확인심판(소극심판)과 무효심판을 청구했다. 쟁점 기술은 웨이퍼 캐리어 입자 오염 측정 기술이다. 위드텍은 관련 기술로 최근부터 매출이 발생했다. 11일 업계에 따르면 위드텍은 지난해 8월 특허심판원에 파이퍼베큠의 '반도체 기판을 대기압에서 이송하고 보관하기 위한 운반 캐리어의 입자 오염을 측정하는 스테이션 및 방법' 특허 2건(등록번호 2179362, 2179366)을 상대로 소극심판과 무효심판을 청구했다. 소극심판은 특허심판원에 상대 특허를 침해하지 않았다는 판단을 구할 때 사용하는 분쟁이다. 무효심판에선 해당 특허는 특허성이 없다고 주장한다. 위드텍은 파이퍼베큠의 '362 특허에 대해선 소극심판만 청구했고, '366 특허를 상대로는 소극심판과 무효심판을 모두 청구했다. 위드텍은 소극심판을 청구하며 자신들의 '웨이퍼 캐리어의 파티클 측정장치'가 파이퍼베큠 특허를 침해하지 않았다고 주장했다. 자신들의 장비에 사용한 기술과 파이퍼베큠 특허가 서로 다르다는 의미다. 위드텍은 지난 2020년 해당 장비와 이름이 같은 '웨이퍼 캐리어의 파티클 측정장치' 특허(등록번호 2140063)를 등록했다. 위드텍의 이 특허에 대해 파이퍼베큠은 무효심판 등을 청구하진 않았다. 위드텍이 소극심판과 무효심판 등을 청구하기에 앞서 파이퍼베큠이 특허 침해를 경고한 것으로 추정된다. 일반적으로 특허권자의 침해 주장에 대응할 때 상대는 소극심판과 무효심판을 활용한다. 위드텍은 관련 기술로 최근부터 장비 매출을 올린 것으로 알려졌다. 회사 전체 매출에서 차지하는 비중은 크지 않다. 파이퍼베큠은 위드텍이 관련 시장에 진입하는 것을 막으려 특허를 사용한 것으로 추정된다. 위드텍과 파이퍼베큠의 특허분쟁은 이번이 처음은 아니다. 위드텍은 지난 2024년 파이퍼베큠의 또 다른 특허 '기판 웨이퍼의 오염을 감시하기 위한 방법 및 장치"(등록번호 1125913)를 상대로 무효심판을 청구했고, 청구항(권리범위) 일부를 무효로 만들었다. 이후 양쪽 모두 특허법원에 항소하지 않으면서 특허심판원 결정(심결)은 지난해 3월 확정됐다. 위드텍은 지난해 반도체 업황 개선으로 실적이 개선됐다. 지난해 매출은 578억원, 영업이익은 51억원 등이다. 전년비 각각 32%, 430% 뛰었다. 위드텍은 지난해 실적에 대해 "반도체 제조환경(AMC·클린룸 내 분자 형태 화학오염물질) 측정장비 매출 증가 영향"이라고 밝혔다. 위드텍은 지난해부터 최근까지 SK하이닉스, 삼성전자 등과 반도체 제조환경 모니터링 장비 단일판매공급계약 여러 건을 체결했다.

2026.03.11 16:48이기종 기자

KAIST 등 4대 과기원이 4대 권역 AX 중심축

11일 열린 제5차 과학기술관계장관회의에서는 지역 인재양성과 AX 혁신을 위한 4대 과학기술원 AX 전략이 전격 공개됐다. 과학기술분야를 중심으로 정리하면, 과기원을 중심축으로 ▲산업 AX 혁신 ▲AX 인재양성 ▲AI 창업 거점화 ▲AI 캠퍼스 조성에 나서는 권역별 밑그림을 그려 나가겠다는 것이다. 이에 앞서 4대 법령 513개 기술 대상 기술관리체계 정비 방안도 논의됐다. 4대 과기원 AX 전략을 들여다보면 중부권은 KAIST가 중심축이다. 국내 최고 R&D 집적지라는 강점을 바탕으로 출연연·ADD(국방과학연구소) 등과 연계한 국방·반도체·바이오 생태계를 연결하는 혁신거점으로 육성할 계획이다. 세부적으로는 국방분야에서 LIG넥스원·KAI 등과 유무인 전력체계 통합·조정 및 의사결정 AI 시스템을 개발한다. 바이오 분야는 셀트리온·바이오니아 등과 AI 기반 핵심 신약모듈(타켓발굴·검증·전달체 등)을 개발하기로 했다. 호남권은 GIST가 중심축이다. KENTECH(한전공대)·전남대 등 지역 주요대학 초광역 협력모델과 국내 최초 AX 실증밸리를 기반으로 에너지·모빌리티·바이오헬스 등 지역 특화산업에 AI를 전격 이식할 방침이다. 에너지 분야는 KENTECH·KEPCO(한국전력공사) 등과 에너지(태양전지 등) 소재·공정 AI 플랫폼을 개발·실증한다. 이차전지는 포스코퓨처엠·세방리튬 등과 지능형 제조 플랫폼(이상징후·불량 진단 등)을 개발할 계획이다. 대경권의 중심축은 DGIST다. 권역 내 탄탄한 대규모 산업 실증 인프라를 활용해 로봇·반도체·헬스케어 등 미래 핵심분야 고신뢰 AX 기술을 확보하고 지역기업 글로벌 시장진출에 드라이브를 걸 계획이다. 로봇은 HL만도·에스엘·엘앤에프 등과 로봇제조 핵심부품·시스템 기술 개발에 나서고, 센서반도체로는 파트론·인피니언 등과 피지컬AI 온디바이스 반도체 플랫폼을 개발한다. 동남권은 UNIST를 중심축으로 국가 전략자산인 조선해양·우주항공·소재 산업을 AX와 융합한다. 이 지역은 지능형 자율설계·생산체계로 구축하고 제조 산업 신성장동력을 창출한다는 복안이다. 조선해양 분야는 HD현대 등과 AI기반 선박설계 플랫폼 및 자율형·지능형 조선소 개발, 소재부문에선 포스코홀딩스 등과 철강·에너지 분야 소재공정 특화 AI모델을 개발한다. AX인재양성과 관련해서는 광주, 충북에 AI 영재학교 신설하고, 기존 학교의 과기원 부설 영재학교 전환(3개교 내외)도 추진한다. AI를 아우르는 통합형 교육체계 구축을 위해선 올해 KAIST를 통해 선도모델을 완성한뒤 2027년부터 3대 과기원 및 지역대학에 이를 확대 적용한다. 이외에 AI 창업 거점화와 연구·학사·행정 전면에 AI 도입도 가속화할 계획이다. 핵심은 과기원 보유 GPU 중앙 집적화다. 이에 앞서 과학기술관계장관회의에서는 부처별, 법령별로 분산 운영되돈 기술관리체계를 정비하는 방안도 논의됐다. 4대 법령 513개 기술 대상 범부처 협업체계 강화 이와함께 부처별, 법령별로 분산 운영되던 기술관리체계를 정비하는 방안도 논의됐다. 산·학·연 현장 연구자와 수요기업들이 국가 전략기술과 관련정책을 쉽게 파악하고 활용할 수 있도록 범부처 협업체계를 강화하자는 차원에서 이루어졌다. 우선 정책중요도가 높은 4대 법령, 총 513개 기술을 대상으로 협력을 시작한다. 향후엔 적용 범위를 지속 확대할 계획이다. 4대 법령은 ▲국가전략기술육성법(국가전략기술) ▲조세특례제한법(국가전략기술, 신성장원천기술 ▲국가첨단전략산업법(국가첨단전략기술) ▲산업기술보호법(국가핵심기술) 등이다. 과기정통부는 먼저 4개 법령 육성 또는 보호 대상을 아우르는 19개 '공통 기술분야'를 도출, 협업을 강화해나갈 방침이다. 또한, 4개 법령 공통 분야 중 '중점 지원영역'에 대해서는 정책목적, 기술성숙도 등에 따라 R&D 포트폴리오 구축, 조세특례, 산업육성 등 국가적 지원역량을 집중하기로 했다. 19개 공통기술 분야는 반도체, 디스플레이, AI/SW, 양자, 통신, 사이버보안, 바이오, 로봇, 육상 모빌리티, 우주·항공, 조선·해양, 이차전지, 원자력, 수소, 클린에너지·환경, 소재·부품, 기계·장비, 방위산업, 콘텐츠 기술 등이다. 제도 운영 전반에서 부처간 협업도 강화한다. 국가 기술관리체계 큰 틀은 '과학기술관계장관회의-산업경쟁력관계장관회의 연석회의'에서 논의하고, 관계부처·실무기관이 참여하는 상설협의체를 정기적으로 개최하기로 했다. 또 확실한 연구성과 창출과 기술 보호를 위해 정부 R&D 투자, 정책금융(국민성장펀드, 과학기술혁신펀드 등), 주요 정책·기구와의 연계도 강화하기로 했다. 특히, 누구든지 혜택·의무·대상을 쉽게 알고 활용할 수 있도록 돕는 '기술 코디네이팅' 기능을 강화한다. 이를 위해 과기정통부는 우선 기술체계 현황맵을 제작했다. 중장기적으로 '통합 포털' 등을 통한 대국민 안내도 강화할 계획이다. 과기정통부는 올해 상반기 '국가전략기술육성법' 국가전략기술 체계 고도화 시점부터 이번 협업 방안을 본격 적용할 방침이다. 배경훈 부총리는 “AI 대전환은 단순한 기술 도입이 아닌 국가 균형발전을 견인할 핵심 엔진”이라며, “지역에서 키운 인재가 지역 혁신을 주도하는 자생적 생태계를 구축하기 위해 4대 과기원 중심 AX 협력모델을 조속히 가동하고 전폭적인 지원을 이어 나가겠다”라고 밝혔다.

2026.03.11 16:02박희범 기자

TI, MCU 제품군 확장…"모든 기기에 엣지 AI 구현 지원"

텍사스인스트루먼트(TI)가 엣지 인공지능(AI) 기능을 갖춘 두 개의 새로운 마이크로컨트롤러(MCU) 제품군을 11일 공개했다. 새롭게 공개한 MSPM0G5187 및 AM13Ex MCU 제품군은 TI가 전체 임베디드 프로세싱 포트폴리오 전반에 엣지 AI를 구현하겠다는 전략을 뒷받침하는 제품이다. 두 제품군 모두 TI 타이니엔진(TinyEngine) 신경망처리장치(NPU)를 통합했다. 타이니엔진 NPU는 딥러닝 추론 작업을 최적화하도록 설계한 MCU 전용 하드웨어 가속기다. 엣지 환경에서 처리 지연을 줄이고 에너지 효율을 높인다. TI의 임베디드 프로세싱 포트폴리오는 CC스튜디오(CCStudio) 통합개발환경(IDE)을 포함한 포괄적 개발 생태계를 기반으로 한다. 엔지니어들은 IDE가 제공하는 생성형 AI 기능을 활용해 간단한 자연어 입력만으로 코드 개발, 시스템 구성, 디버깅을 빠르게 수행할 수 있다. 이는 TI 데이터와 결합된 업계 표준 에이전트 및 모델로 구현된다. TI는 웨어러블 헬스 모니터, 가정용 회로 차단기의 실시간 모니터링, 휴머노이드 로봇의 피지컬 AI 등 다양한 전자 디바이스에서 엣지 AI 도입을 가속하고 있다. 아미카이 론 TI 임베디드 프로세싱 및 DLP 부문 수석부사장은 "TI는 약 50년 전 디지털 신호 프로세서를 발명하며 오늘날 엣지 AI 처리 기반을 마련했다"며 "범용 MCU와 고성능 실시간 MCU를 포함한 전체 MCU 포트폴리오에 타이니엔진 NPU를 통합함으로써 차세대 혁신을 이끌고 있다"고 말했다. 밥 오도넬 테크날리시스 리서치 사장 겸 수석 연구원은 "현재 업계 관심은 대형 시스템온칩(SoC0을 위한 AI 가속과 NPU에 집중되고 있지만, 실제로 더 흥미롭고 파급력 있는 일부 AI 애플리케이션은 MCU 같은 소형 칩에서도 구현될 수 있다"며 "엣지 기반 AI 가속 애플리케이션은 소비자 전자제품을 더욱 지능적으로 만들고 산업용 디바이스의 효율성을 높일 수 있다"고 말했다.

2026.03.11 14:34장경윤 기자

삼성전자, 작년 반도체 설비투자 47.5조원...전년비 1.2조원↑

삼성전자가 반도체를 중심으로 설비투자를 확대하고, 연구개발(R&D) 투자를 늘렸다. 반면 디스플레이 분야 설비투자는 소폭 줄였다. 삼성전자는 10일 공시한 2025년 사업보고서에서 지난해 연구개발비가 37조7548억원이라고 밝혔다. 이는 역대 최대였던 전년(35조215억원)보다 약 2조7000억원 많다. 삼성전자는 "(지난해) 대규모 투자는 인공지능(AI) 시장 확대에 따른 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 DDR5 등 차세대 반도체 수요에 선제 대응하기 위한 것"이라고 설명했다. 지난해 매출(333조6000억원) 대비 R&D 비중은 11.3%로 전년(11.6%)보다 소폭 낮아졌다. 매출 회복 속도가 R&D 증가보다 더 빨랐기 때문으로 해석된다. 설비투자(CAPEX)는 사업부별로 달랐다. 삼성전자의 2025년 전체 설비투자는 52조7000억원으로 전년 53조6000억원보다 소폭 감소했다. 그러나 반도체 사업을 담당하는 DS부문 투자는 46조3000억원에서 47조5000억원으로 1조2000억원 증가했다. 삼성디스플레이(SDC)는 설비투자가 2024년 4조8000억원에서 2025년 2조8000억원으로 약 40% 감소했다. 2024년에는 8.6세대 IT 유기발광다이오드(OLED) 부문 투자가 집중됐다. 이에 따라 전체 설비투자에서 반도체가 차지하는 비중은 같은 기간 86%에서 90% 수준으로 확대됐다. 삼성전자는 사업보고서에서 "반도체 분야 투자와 관련해 차세대 메모리 기술 경쟁력 확보와 첨단공정 생산능력 확대 등을 위한 투자를 지속하고 있다"고 설명했다.

2026.03.10 17:43전화평 기자

신한자산운용, 'SOL 글로벌AI반도체탑픽 액티브' ETF 명칭 변경

신한자산운용은 'SOL 한국형글로벌반도체액티브' 상장지수펀드(ETF)의 명칭을 'SOL 글로벌AI반도체탑픽 액티브'로 변경한다고 10일 밝혔다. 신한자산운용은 ETF 명칭 변경에 대해 "ETF가 어떤 전략으로 운용되는지 투자자들이 직관적으로 이해할 수 있도록 하기 위한 것"이라고 말했다. 반도체 산업 내에서도 최근 수혜가 집중되는 인공지능(AI) 반도체 핵심 기업을 선별해 투자한다는 상품의 성격을 명확하게 반영했다는 설명이다. 최근 반도체 시장은 AI 확산과 함께 빠르게 변화하고 있다. 특히 고대역폭메모리(HBM) 수요가 급증하면서 시장의 관심이 메모리 업체로 집중되고 있다. 이에 따라 'SOL 글로벌AI반도체탑픽 액티브'는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사 비중을 약 45% 수준으로 구성해 메모리 트렌드에 대한 투자 비중을 높였다. 동시에 TSMC와 삼성전자 등 파운드리 핵심 기업 비중도 약 44% 수준으로 편입해, AI 시대 반도체 공급망에서 중요성이 커지는 제조 경쟁력에도 주목하고 있다. 주요 구성 종목은 삼성전자(23.3%), TSMC(20.8%), SK하이닉스(14.6%), 마이크론(7.2%) 등 메모리와 파운드리 글로벌 대표 기업 비중이 약 66%에 달한다. 여기에 브로드컴(7.0%), 엔비디아(6.6%), ASML(4.8%), AMD(3.1%) 등도 편입해 AI 반도체 생태계 전반의 핵심 기업에 집중 투자하면서도 글로벌 분산 효과를 함께 추구하고 있다. 신한자산운용 김정현 ETF사업그룹장은 “반도체 산업은 업황 사이클과 기술 변화에 따라 주도 기업과 수혜 분야가 빠르게 바뀌는 만큼, 적시에 핵심 종목을 선별하고 비중을 조정하는 것이 매우 중요하다”며 “현재 반도체 시장은 AI 기술 경쟁 심화와 빅테크의 투자 확대, 공급 부족, 주요 기업들의 증설 이슈 등이 맞물리며 지속적으로 관심을 가져야 할 시장”이라고 말했다.

2026.03.10 14:10홍하나 기자

2025년 1인당 5241만원 벌었다…효자는 반도체

2025년 우리나라 1명당 5241만 6000원을 벌어들인 것으로 조사됐다. 10일 한국은행이 발표한 2025년 4분기 및 연간 국민소득 잠정치 자료에 따르면 1인당 국민총소득(GNI)은 5241만 6000원으로 집계돼 전년 대비 4.6% 했다. 미국 달러 기준으로 환산하면 3만 6855달러로 전년 대비 0.3% 증가하는데 그쳤다. 2024년 기준으로 1인당 GNI는 5012만원이었다. 지난해 실질 GNI는 2.2% 증가해 실질 국내총생산(GDP) 성장률 1.0%을 상회했다. 실질 국외순수취요소소득도 전년 32조 3000억원에서 39조 5000억원으로 증가하고 교역 조건 개선으로 실질 무역 손실이 51조 9000천억원에서 32조 7000억원으로 줄었다. 이는 국내 경제가 성장하는 속도보다, 우리 기업과 국민이 해외에서 벌어들인 순소득이 늘어나는 속도가 빠른 것으로 해석할 수 있다. 특히 반도체가 작년 우리나라 성장을 견인해온 것으로 보인다. 김화용 한은 국민소득부장은 "실질 GNI에서 교역 조건이 개선된 이유는 반도체 수출 가격이 기계장비 수입 가격보다 더 크게 상승했기 때문"이라며 "제조업 중 컴퓨터·전자 및 광학기기 중심으로 증가폭이 확대됐다"고 설명했다. 지난해 제조업 생산은 컴퓨터, 전자 및 광학기기, 운송장비 등을 중심으로 2.0% 증가했으며, 이를 토대로 총영업잉여도 5.1% 상승했다. 특히 작년 4분기 기준으로만 총영업잉여를 떼놓고 보면 제조업, 금융 및 보험업을 중심으로 전기 대비 6.5% 증가하면서 통계를 공표했던 2010년 2분기 이후 최대치로 집계됐다. 총영업잉여는 기업이 물건을 팔아 번 돈에서, 원재료비와 인건비를 주고 남은 금액이다. 김 부장은 "총영업잉여가 4분기에 크게 증가했는데 반도체 가격이 급격히 상승했고, 수출 GDP디플레이터에 영향을 줬다"며 "반도체 가격 상승은 수출 기업 실적 상승으로 이어진다"고 말했다. 올해에도 이 흐름은 지속될 것으로 관측된다. 반도체 수출이 늘어나면서 건설 투자 부문이 경제성장률을 제약하는 요인으로 작용할 가능성이 높다. 김 부장은 "올해 1분기는 민간 소비, 수출이 양호한 흐름이 2월까지 이어져 1분기 경제성장률이 플러스 전환할 것"이라며 "2월 통관수출 기준으로 반도체 중심으로 전년 대비 31.3% 증가했다"고 설명했다. 다만 그는 "1~2월 상황은 괜찮은데 중동 상황으로 국제유가가 급등, 국내 금융시장 변동성 확대돼 국내 성장과 물가에 상당히 부정적 영향을 미칠 것"이라며 "경제적 여파는 장기화 여부에 좌우될 것"이라고 언급했다.

2026.03.10 13:28손희연 기자

팹리스산업협회, "상생 파트너십 구축하고 시스템반도체과 신설해야"

한국팹리스산업협회가 팹리스(반도체 설계전문)와 파운드리 등 상생 파트너십 구축과 산업통상부 내 시스템반도체과 신설을 제안했다. 협회는 "국내 시스템반도체 산업이 글로벌 시장에서 확고한 입지를 확보하려면 설계자산(IP) 산업 육성이 중요하다"며 "외산 IP 의존도 완화와 생태계 선순환 고리 복원이 국내 반도체 업계 핵심 과제"라며 이처럼 밝혔다. 협회는 산업 자생력을 확보하려면 "설계(IP·팹리스)부터 제조(파운드리), 최종 수요(세트)에 이르는 '상생 기반 전주기 파이프라인' 구축이 시급하다"고 강조했다. 이어 "부가가치가 내부에서 축적되는 선순환 구조를 만들려면 ▲설계 자생력 확보 ▲정책 보완 ▲국산화 기반 협력 생태계 구축 등이 필요하다"고 밝혔다. 설계 자생력에 대해 협회는 "국산 IP 활용을 독려하도록 세제 혜택과 예산 지원을 정교화해, 설계 초기부터 독자 경쟁력을 갖출 기반을 마련해야 한다"고 설명했다. "시제품 제작(MPW)이나 IP 도입 과정에서 팹리스 기업이 겪는 실질적 비용 부담을 완화하는 현장 중심 정책 배려가 필수"라는 내용도 덧붙였다. 협회는 국산화 기반 협력 생태계 구축과 관련해 "국내 가전과 자동차 등 수요기업이 국산 반도체를 적극 채택하려면 초기 적용사례(레퍼런스) 확보가 중요하다"며 "수요기업과 국내 반도체 기업 간 협력을 확대해 실증 기회를 늘리고, 기술 경쟁력을 높이는 유인책을 마련해야 한다"고 설명했다. 협회는 로봇과 자율주행, 가전 등 피지컬 인공지능(AI)과 엣지 AI를 국산 IP 성장 핵심 마중물로 주목했다. 저전력·고효율 설계가 필수인 영역에서 우리 기업이 독자적 국산 AI IP를 활용하면 글로벌 시장을 선점할 기회가 될 수 있기 때문이다. 산업통상부 반도체혁신성장지원단 내 시스템반도체과 신설도 제안했다. 협회는 "정부와 기업 간 가교 역할을 강화하고, 앵커 팹리스를 육성해 IP 기업과 디자인하우스가 동반 성장하는 건강한 산업 지형을 조성할 수 있다"고 기대했다. 협회는 "정부 지원에 발맞춰 팹리스 산업도 국산 IP라는 뿌리를 튼튼히 가꿔야 한다"며 "국산 칩이 세계 무대에서 신뢰의 상징이 되도록 전주기 생태계 구성원들이 긴밀히 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.10 11:10전화평 기자

SK하이닉스, 1c D램 'LPDDR6' 개발…하반기 공급 시작

SK하이닉스가 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb(기가비트) LPDDR6 D램을 개발하는 데 성공했다고 10일 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량을 최소화하기 위해 저전압 동작 특성을 갖고 있다. 규격명에 LP(Low Power)가 붙으며, 최신 규격은 LPDDR6로 1-2-3-4-4X-5-5X-6 순으로 개발돼 왔다. 회사는 지난 1월 CES 전시에서 해당 제품을 공개한 이후 최근 세계 최초로 1c LPDDR6 제품 개발 인증을 완료했다. SK하이닉스는 “상반기 내 양산 준비를 마치고, 하반기부터 제품을 공급해 AI 구현에 최적화된 범용 메모리 제품 라인업을 구축해 나갈 것”이라고 강조했다. 1c LPDDR6는 온디바이스 AI가 탑재된 스마트폰이나 태블릿 같은 모바일 제품에 주로 활용된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화하기 위해 기존 제품인 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도와 전력 효율을 개선했다. 이 제품의 데이터 처리 속도는 대역폭 확장을 통해 단위 시간당 전송 데이터량을 늘려 이전 세대 보다 33% 향상했다. 동작속도는 기본 10.7Gbps(초당 10.7기가비트) 이상이며, 이는 기존 제품 최대치를 상회한다. 전력은 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 20% 이상 절감했다. DVFS는 칩의 동작 상황에 따라 전압(Voltage)과 주파수(Frequency)를 조절해 전력 소모와 성능을 최적화하는 전력 관리 기술이다. 서브 채널 구조는 필요한 데이터 경로만 선택적으로 동작하도록 하고, 모바일 환경에 따라 주파수와 전압을 조절하는 것이 DVFS 기술의 특징이다. 게임 구동과 같이 고사양이 요구되는 환경에서는 DVFS를 높여 최고 대역폭 동작을 만들어내고, 평상시에는 주파수와 전압을 낮춰 전력 소비를 줄이도록 설계했다. 이에 회사는 소비자들이 이전보다 길어진 배터리 사용 시간은 물론, 최적의 멀티태스킹을 경험하게 될 것으로 기대하며, 시장 수요에 따라 글로벌 모바일 고객사의 요구에 맞춰 준비할 계획이다. SK하이닉스는 “앞으로도 고객과 함께 AI 메모리 솔루션을 시장에 적시 공급해 온디바이스 AI 사용자들에게 차별화된 가치를 제공할 것“이라고 말했다.

2026.03.10 09:13장경윤 기자

지앤지인텍-그라디언트, 수처리 공정·자원 회수 분야 전방위 기술 협력

반도체 수처리 엔지니어링 전문 기업 지앤지인텍(대표 이가윤)이 미국 그라디언트와 전략적 채널 파트너십을 체결했다고 10일 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 첨단 제조 산업 전반의 고도화된 수처리 공정 및 자원 회수 분야에서 전방위적인 기술 협력을 추진할 방침이다. 2013년 미국 매사추세츠 공과대학교(MIT) 출신 기술진이 설립한 그라디언트는 2023년 기업 가치 10억 달러를 돌파했다. 보스턴에 본사를 두고 글로벌 1300명 이상의 전문가를 보유한 이들은 공정 설계에 인공지능(AI) 기술을 접목해 폐수 재이용 및 무방류 시스템(ZLD) 분야에서 높은 위상을 확보하고 있다. 에너지 한계를 극복하는 CFRO 기술 등장 반도체·이차전지와 같은 첨단 제조 산업의 수요 급증으로 폐수를 전량 재이용하는 무방류 시스템(ZLD)이 기업의 핵심 전략으로 부상했다. 업계는 그동안 오염된 물에 강한 압력을 가해 멤브레인을 통과시켜 깨끗한 물을 분리하는 역삼투(RO) 방식을 사용해 왔지만 폐수 농도가 높아질수록 삼투압 저항이 강해지며, 농도가 8만 ppm 수준을 넘어서면 이를 극복하기 위해 운전 압력과 전력을 과도하게 소모하는 큰 단점이 존재했다. 그라디언트는 역삼투 기술을 재해석한 CFRO(역류형 역삼투) 공정으로 이 문제를 해결했다. 멤브레인 양단의 농도 차이를 완화하는 유도용액을 투입과 공정 다단화를 통해 에너지는 최대 50% 절감하면서도 폐수의 농도는 바닷물보다 7배 이상 진한 25만 ppm까지 응축할 수 있게 된 것이다. 이는 기존 고압 RO 기술의 농축 한계치인 13만 ppm을 2배 가까이 상회하는 효율이다. 이런 고농축 역량은 첨단 제조 산업 전반에서 공정 용수의 안정적인 공급과 자원 순환 효율을 높이는 결정적인 역할을 수행한다. 지앤지인텍은 CFRO뿐만 아니라 그라디언트의 AI 기반 디지털 플랫폼인 '스마트옵스'도 활용할 예정이다. 멤브레인의 오염을 사전에 예측해 설비 수명을 연장하고 에너지 효율을 최상으로 관리하는 지능형 운영(O&M)을 통해 안정감 있는 수처리 공정을 가져갈 계획이다. 글로벌 유니콘, 초순수(UPW) 국산화 기업을 파트너로 낙점 그라디언트가 한국 시장의 전략적 파트너로 지앤지인텍을 선택한 배경에는 지난 25년간 축적된 독보적인 초순수 생산 기술력에 대한 신뢰가 있었다. 그동안 지앤지인텍은 글로벌 반도체 선도 기업과 장비 제조사의 엄격한 기준을 충족해야 하는 국내외 대형 프로젝트를 성공적으로 수행하며 역량을 입증해왔다. 최근에는 한국수자원공사가 발주한 '수질센터 초순수 생산설비 제조·구매·설치' 사업을 수주하는 성과를 거두기도 했다. 양사는 11일 개막하는 '인터배터리 2026'에 공동 참가하며 협력의 첫선을 보인다. 지앤지인텍은 가장 정밀한 수처리가 요구되는 반도체 현장의 노하우를 바탕으로, 첨단 기술 제조 산업에 최적화된 차세대 수처리 솔루션과 자원 회수 모델을 소개할 예정이다. 이가윤 지앤지인텍 대표는 “이번 파트너십은 지앤지인텍의 기술력과 실행력이 글로벌 유니콘 기업의 엄격한 기준을 충족했음을 입증하는 결과”라며 “그라디언트의 혁신 기술을 반도체 초순수 국산화 및 재이용 프로젝트에 적극 도입해 국내 수처리 산업의 기술 수준을 한 단계 끌어올리겠다”고 밝혔다.

2026.03.10 08:44백봉삼 기자

KEA, 전자산업 AI 융합 인재 양성 본격 추진

한국전자정보통신산업진흥회(KEA·회장 용석우)는 전자산업 전반의 인공지능(AI) 기술 융복합화에 부응해 산업 현장에서 요구하는 실무형 AI 융합 인재 양성을 본격 추진한다고 9일 밝혔다. KEA 관계자는 “최근 전자제품 개발부터 생산까지 전 과정에 AI 적용이 확대되고 있는데, 특히 피지컬 AI 확산에 따라 반도체 설계·생산·품질관리 현장을 중심으로 '실무형 AI 융합 인재' 수요가 급증하고 있다”고 전했다. KEA는 전자산업 인적자원개발위원회(전자ISC)를 통해 전자산업 제품개발과 생산·품질 관리 현장에서 요구되는 AI 융합 교육과정을 개발하고, 구직자와 재직자를 대상으로 교육훈련을 실시한다. 또 고용노동부와 협력해 '온디바이스AI 하드웨어개발' 국가직무능력표준(NCS)을 개발하고 서울시 지원으로 청년 대상 반도체 기업 채용지원도 함께 추진한다. 이를 통해 NCS 기반 교육훈련 체계를 구축하고 산업계가 요구하는 직무역량을 교육과정에 신속하게 반영할 예정이다. KEA는 이번 사업을 통해 전자산업 현장의 AI 인력 미스매치 완화와 함께 청년 구직자와 재직자의 실무역량이 강화될 것으로 기대했다. 박재영 KEA 상근부회장은 “급변하는 산업환경 속에서 산업현장 목소리를 경청하고 미래산업 변화에 선제적으로 대응함으로써, 전자산업 HRD 대표기관으로서의 역할을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.03.09 22:30주문정 기자

애플 M5 Max 칩, 전작 比 성능 약 20% 향상

애플의 차세대 칩셋인 'M5 Max'가 긱벤치 벤치마크 테스트에서 높은 성능을 입증했다. 특히 멀티코어 부문에서 전작을 상회하는 점수를 기록하며 고성능 컴퓨팅 시장에서의 입지를 더욱 공고히 했다. IT 전문 매체 나인투파이브맥(9to5Mac)은 M5 Max 칩을 탑재한 기기의 초기 벤치마크 데이터가 유출됐다고 현지시간 5일 보도했다. 이번 테스트 결과에 따르면 M5 Max는 싱글코어 점수에서 4천500점을 돌파하고, 멀티코어 점수에서는 2만8천점을 상회했다. 이는 이전 세대인 M4 Max와 비교했을 때 15%에서 20%가량 향상된 성능이다. 애플의 공정 미세화 기술과 아키텍처 개선이 맞물려 전력 효율과 연산 속도라는 두 마리 토끼를 모두 잡았다는 평가다. M5 Max는 TSMC의 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 기반으로 설계됐다. 칩 내부의 트랜지스터 집적도가 높아지자 머신러닝 및 AI 작업 처리 능력이 대폭 강화된 셈이다. 벤치마크 상의 데이터는 이 칩이 전문 영상 편집이나 3D 렌더링과 같은 고부하 작업 환경에서 최적의 퍼포먼스를 낼 것임을 시사한다. 업계 관계자들은 이번 M5 Max의 성능 수치가 단순 수치 이상의 의미를 갖는다고 분석한다. 애플이 인텔과 AMD의 최신 데스크톱용 프로세서와의 성능 격차를 더욱 벌리면서, 랩톱 기반의 워크스테이션 시장에서 독보적인 위치를 유지하고 있기 때문이다. 현재 유출된 벤치마크 결과가 최종 양산형 칩셋의 성능을 100% 반영한 것인지에 대해서는 의견이 갈리지만, 정식 출시 전부터 높은 성능 수치를 기록함에 따라 하반기 출시될 맥북 프로 제품군에 대한 기대감이 한층 높아지고 있다. 애플은 아직 M5 시리즈에 대한 구체적인 출시 일정과 세부 사양을 공식 발표하지 않은 상태다.

2026.03.08 09:15전화평 기자

딥엑스, 'K-AI칩' 기대주서 시장 안착 시험대로… 냉정한 현장 평가 넘을까

온디바이스 AI의 시대가 열렸다. 모든 연산을 거대 데이터센터에 의존하던 방식에서 벗어나 스마트폰, 로봇, 가전 등 기기 자체에서 AI를 구동하려는 기술 트랜드가 대세다. 이 시장의 핵심은 '전성비'(전력 대비 성능)이다. 배터리로 구동되거나 좁은 공간에 탑재되는 엣지 기기 특성상, 열 발생을 최소화하면서도 고성능 연산을 뽑아내는 NPU(신경망처리장치) 기술이 성패를 가른다. 국내 대표적인 팹리스 업체인 딥엑스는 이러한 흐름을 타고 글로벌 시장 공략에 나섰다. 현대자동차, 바이두 등 국내외 대기업과 협력하며 시장 공략에 속도를 내고 있다. 다만 국가 과제 탈락과 소프트웨어 완성도 논란 등 실질적인 실무 안착을 위해 넘어야 할 산이 적지 않다. [강점: Strength] 현대차·바이두가 선택한 '저전력·저발열' 기술력 딥엑스의 강점은 에너지 효율성이다. 딥엑스는 인공지능 연산 시 발생하는 전력 소모를 혁신적으로 줄이면서도, 별도의 냉각 팬 없이 구동할 수 있는 저발열 설계 기술을 확보했다. 이는 고온 환경에서 작동해야 하는 산업용 로봇이나 전력 효율이 생명인 스마트 모빌리티 분야에서 강력한 차별점으로 작용한다. 이러한 기술력은 글로벌 대기업과의 파트너십으로 이어지고 있다. 현대자동차와 로봇 및 스마트 모빌리티 분야에서 협력 중이며, 중국 최대 ICT 기업인 바이두(Baidu)와도 AI 생태계 구축을 위한 손을 잡았다. 엔트리급 비전 솔루션부터 고성능 연산 모델까지 대응 가능한 4종의 제품 라인업을 동시에 갖춰, 가전·보안·로봇 등 다양한 산업군의 요구에 즉각 대응할 수 있는 체계를 완성했다는 평가를 받는다. 비즈니스 가시화에도 속도를 내고 있다. 1세대 칩 'DX-M1'을 지난해 하반기부터 양산하기 시작하며 본격적인 시장 진입을 시도 중이다. 딥엑스 관계자는 “현재 1세대 칩을 양산해 국내외 기업들과 사업을 활발히 진행하고 있다”며 “조만간 시장에서 유의미한 성과를 보여줄 수 있을 것”이라고 자신감을 내비쳤다. [약점: Weakness] 'K-AI 온디바이스' 과제와 소프트웨어 완성도 그러나 실제 산업 현장의 평가는 차갑다. 딥엑스는 최근 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술 개발' 과제 중 로봇 관련 부문에서 수요 기업과 연결되지 못했다. 로봇 부문에는 LG전자, 두산로보틱스, 대동 등이 참여한 걸로 알려졌다. 로보틱스 기술 관련 중요한 레퍼런스를 차지할 기회를 놓치게 된 것이다. 업계에서는 해당 사업에서 딥엑스가 선정되지 않은 주된 원인 중 하나로 소프트웨어의 완성도를 꼽는다. 익명을 요청한 반도체 업계 관계자는 “딥엑스의 칩을 검토한 일부 고객사들 사이에서 하드웨어를 뒷받침할 소프트웨어 최적화 수준이 실제 현장에 즉각 도입하기에는 아직 보완이 필요하다는 목소리가 나온다”며 “물론 이전보다 개선되고는 있으나, 대규모 양산 프로젝트에 적용하기 위한 실무적인 신뢰성 검증이 과제로 남아있다”고 분석했다. 이에 대해 딥엑스 관계자는 "SDK는 오픈소스로 풀려 있고, 꾸준히 업데이트 중"이라고 말했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시장 개막… '엣지'의 대전환 시장 환경 자체는 딥엑스에게 우호적이다. 보안과 응답 속도 등 이유로 엣지 단에서의 직접 연산 수요가 폭발하고 있기 때문이다. 기존 GPU 기반 환경이 효율성 문제로 한계에 부딪히면서 NPU(신경망처리장치) 전용 칩으로의 전환이 빨라지고 있다는 점이 기회로 작용한 셈이다. 김귀영 헤일로 한국지사장은 “온디바이스 AI 시장이 본격적으로 열리며 국내외 엣지 AI 반도체 기업들에게 큰 기회가 왔다”며 “딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들이 함께 성장할 수 있는 적기인 것은 분명하다”고 진단했다. [위협: Threat] 글로벌 선두 '헤일로'와 격차 및 실질 수주 불확실성 가장 실질적인 위협은 글로벌 선두권 기업과의 격차다. 이스라엘의 '헤일로(Hailo)'는 엣지 AI 반도체 점유율 세계 1위로, 이미 전 세계적인 양산 레퍼런스를 보유하고 있다. 글로벌 업체들이 개발 중인 자동차, 로봇 등 온디바이스 AI 디바이스에 헤일로의 칩이 탑재된다. 딥엑스가 개발 중인 제품군이 헤일로와 직접적으로 경쟁하는 만큼, 글로벌 시장에서 이 벽을 넘지 못할 경우 안착이 예상보다 더뎌질 수 있다. 또한 대형 제조사들이 자사 기기에 최적화된 칩을 직접 설계하려는 '내재화' 움직임도 위협적이다. 잠재적 고객사가 강력한 경쟁자로 변모하는 시장 환경 속에서 딥엑스가 범용 칩으로서 독보적인 경제성과 소프트웨어 편의성을 조속히 증명하지 못한다면 설 자리는 점점 좁아질 수밖에 없다는 분석이다.

2026.03.08 08:56전화평 기자

"중국판 ASML 만들어야"…현지 반도체 업계, 정부에 지원 촉구

중국 반도체 업계 최초 경영진들이 향후 5년간 반도체 제조의 핵심인 노광(리소그래피) 시스템 개발을 위한 국가 차원의 노력을 촉구했다고 로이터통신이 최근 보도했다. 보도에 따르면 자오진룽 나우라 회장, 천난샹 YMTC 회장, 류웨이핑 엠피리언 회장 등 중국 주요 반도체 기업 경영진은 최근 현지 과학기술 전문 학술지에 이 같은 내용을 기고했다. 최근 중국이 '제15차 국가 경제사회발전 5개년(2026~2030년) 계획' 초안을 발표한 데 따른 행동이다. 이들은 "노광 장비의 경우, ASML의 극자외선(EUV) 장비는 5000개 공급업체가 제공하는 10만개 부품으로 구성돼 있고 ASML은 이를 통합하는 역할을 수행한다"며 "중국판 ASML을 구축하기 위해 자금, 인력 등 자원을 집중시킬 수 있는 계획을 정부가 즉시 수립해야 한다"고 강조했다. ASML은 네덜란드에 본사를 둔 전 세계 유일의 EUV 노광장비 제조기업이다. 노광은 빛을 이용해 반도체 웨이퍼에 회로를 새기는 공정으로, 다양한 광원을 소재로 활용한다. 이 중 EUV는 가장 고도화된 광원으로서 7나노미터(nm) 이하의 미세 공정 구현의 필수 요소로 평가받고 있다. 다만 중국 반도체 기업들은 ASML의 EUV 장비는 물론, 한 단계 아래 급인 심자외선(DUV) 장비도 일부 도입할 수 없다. 미국의 제재 때문이다. 미국 정부는 지난 2020년부터 국가 안보상의 이유로 중국 반도체 기업들이 최첨단 노광장비를 수입하지 못하도록 규제하고 있다. 이에 중국 기업들은 기존 DUV 장비의 고도화를 통한 미세 공정 개발 등을 추진해 왔다. 현지 주요 파운드리 SMIC가 DUV 장비로 화웨이의 7나노 칩을 양산한 것이 대표적인 사례다. 또 이들은 중국 기업들이 EUV 광원, 웨이퍼, 광학 시스템 등 개별 기술 분야에서 여러 진전을 이뤘으나, 이를 완전한 시스템으로 통합하는 기술이 해결해야할 과제라고 지적했다. 전자설계자동화(EDA), 화학 소재 등도 국가 차원의 조정이 필요한 핵심 분야로 지목했다. 로이터통신은 "이는 기술 자립을 강화하려는 중국 정부의 의지를 강조하는 것"이라며 "중국은 최근 최신 정부 업무 보고서에서 항공, 생명공학 등과 더불어 반도체를 신흥 산업의 핵심 축으로 지정했다"고 평가했다.

2026.03.08 08:51장경윤 기자

차세대 HBM '두께 완화' 본격화…삼성·SK 본딩 기술 향방은

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) 주요 반도체 기업들이 20단 적층이 필요한 차세대 고대역폭메모리(HBM) 두께 표준을 완화하는 방안을 논의 중인 것으로 파악됐다. 올해 본격 상용화되는 HBM4(6세대 HBM)의 두께인 775마이크로미터(μm)를 넘어, 825~900마이크로미터 수준까지 거론되고 있는 상황이다. 6일 지디넷코리아 취재를 종합하면 국제반도체표준화기구(JEDEC) 참여사들은 차세대 HBM의 두께를 기존 대비 크게 완화하는 방안을 논의 중이다. 차세대 HBM 두께 표준, 825~900μm 이상 논의 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 각 D램 사이를 미세한 범프로 연결한 차세대 메모리다. 앞서 HBM 표준은 HBM3E까지 두께가 720마이크로미터였으나, HBM4에 들어서며 775마이크로미터로 상향된 바 있다. HBM4의 D램 적층 수가 12단·16단으로 이전 세대(8단·12단) 대비 더 많아진 것이 주된 영향을 미쳤다. 나아가 업계는 HBM4E·HBM5 등 D램을 20단 적층하는 차세대 HBM의 표준 두께 완화를 논의하고 있다. 현재 거론되고 있는 두께는 825마이크로미터에서부터 900마이크로미터 이상이다. 900마이크로미터 이상으로 표준이 제정되는 경우, 이전 상승폭을 크게 상회하게 될 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "JEDEC에서는 제품이 상용화되기 1년~1년 반 전에 중요한 표준을 제정해야 하기 때문에, 현재 차세대 HBM 두께에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다"며 "벌써 900마이크로미터 이상의 두께까지 거론되는 상황"이라고 말했다. JEDEC은 반도체 제품의 규격을 정하는 국제반도체표준화기구다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 기업은 물론 인텔, TSMC, 엔비디아, AMD 등 전세계 주요 반도체 기업들이 참여하고 있다. 당초 업계는 HBM의 두께 상승을 매우 엄격히 제한해 왔다. HBM이 무한정 두꺼워질 경우, 함께 수평으로 집적되는 GPU 등 시스템반도체와의 두께를 동일하게 맞추기 어려워진다. D램 간 간격이 너무 멀어지면 데이터 전송 통로가 길어져, 성능 및 효율이 저하되는 문제도 발생한다. 때문에 메모리 기업들은 HBM 두께를 완화하기 위한 갖가지 기술을 시도해 왔다. 코어 다이인 D램의 뒷면을 얇게 갈아내는 씨닝 공정, D램 간 간격을 줄이기 위한 본딩 기술 등이 대표적이다. 메모리·파운드리 모두 HBM 두께 표준 완화 원해 그럼에도 반도체 업계가 차세대 HBM의 두께 완화를 적극 논의하는 데에는 크게 두 가지 이유가 있다. 우선 차세대 HBM이 20단으로 적층되기 때문이다. 기존 업계에서 채용해 온 씨닝 공정, D램 간 간격을 줄이는 본딩 기술 등으로는 HBM을 더 얇게 만드는 데 한계를 보이고 있다. 주요 파운드리 기업인 TSMC의 신규 패키징 공정도 영향을 미치고 있다는 분석이다. 현재 TSMC는 HBM과 GPU를 단일 AI 가속기로 패키징하는 2.5D 공정(CoWoS)을 사실상 독점으로 수행하고 있다. 2.5D란, 칩과 기판 사이에 넓다란 인터포저를 삽입해 패키징 성능을 높이는 기술이다. TSMC가 구상 중인 2.5D 패키징의 다음 세대는 'SoIC(system-on-Integrated Chips)'다. SoIC는 시스템반도체를 매우 미세한 간격으로 수직(3D) 적층한다. AI 가속기에 적용되는 TSMC-SoIC의 경우 적층된 시스템반도체와 HBM을 결합하는 구조다. TSMC-SoIC가 적용되면 시스템반도체의 두께는 기존 775마이크로미터에서 수십 마이크로미터 이상 두꺼워지게 된다. HBM의 두께 표준도 자연스럽게 완화될 수밖에 없는 구조다. 현재 엔비디아·아마존웹서비스(AWS) 등이 TSMC-SoIC 채택을 계획 중인 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "단순히 메모리 공급사만이 아닌, 파운드리 기업 입장에서도 차세대 HBM 두께 완화에 대한 니즈가 있다"며 "실제 채택 가능성을 확언할 수는 없는 단계이지만, 주요 기업들 사이에서 논의가 오가는 것은 사실"이라고 설명했다. 업계 "하이브리드 본딩 수요 낮아질 수 있어" 업계는 해당 논의가 하이브리드 본딩과 같은 신규 본딩 공정의 도입 속도를 늦추는 요인이 될 것으로 해석하고 있다. 본딩은 HBM 내부의 각 D램을 접합하는 공정으로, 현재는 열과 압착을 이용한 TC 본딩이 주류를 이루고 있다. 하이브리드 본딩은 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 기술이다. D램 사이사이에 범프를 쓰지 않아 D램간 간격이 사실상 '0'에 수렴한다. HBM 전체 패키지 두께를 줄이는 데 매우 유리한 셈이다. 다만 하이브리드 본딩은 기술적 난이도가 매우 높다. ▲각 칩을 공백없이 접합하기 위해서는 칩 표면의 미세한 오염물질을 모두 제거해야 하고 ▲칩 표면을 완벽히 매끄럽게 만드는 CMP(화학기계연마) 공정 ▲각 구리 패드를 정확히 맞물리게 하는 높은 정렬도를 갖춰야 한다. 20개에 달하는 칩을 모두 접합하는 과정에서 수율도 급격히 하락할 수 있다. 때문에 주요 메모리 기업들은 하이브리드 본딩을 지속 연구개발해왔으나, 아직까지 HBM 제조 공정에 양산 적용하지는 않고 있다. 하이브리드 본딩을 가장 적극적으로 개발 중인 삼성전자도 빨라야 HBM4E 16단에서 해당 기술을 일부 적용할 것으로 전망된다. 이러한 상황에서 차세대 HBM의 두께 표준이 완화되면 메모리 기업들은 TC 본더를 통한 HBM 양산을 지속할 가능성이 크다. 반도체 업계 관계자는 "업계에서는 HBM 두께가 50마이크로미터 이상만 완화돼도 20단 적층 HBM을 구현할 수 있다는 의견도 나오고 있는 상황"이라며 "하이브리드 본딩이 도입되더라도 기존 설비를 전면 교체할 수 없고, 투자에 막대한 비용이 드는 만큼 메모리 기업들이 차세대 HBM 두께 완화에 우호적인 것으로 안다"고 말했다.

2026.03.06 10:41장경윤 기자

GPU·HBM 필요없는 인공지능 반도체 나왔다

인공지능(AI) 연산에서 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등이 필요없는 완전히 새로운 방식의 수소기반 반도체 소자가 세계 처음 개발됐다. 이 소자는 수소인 2단자 기반으로 인간의 뇌처럼 학습과 기억 기능을 동시에 수행한다. DGIST는 나노기술연구부 이현준 책임연구원(교신저자)과 노희연 전임연구원(제1저자) 연구팀이 전기 신호로 수소를 정밀하게 조절해 스스로 학습하고 기억하는 반도체 소자를 구현했다고 5일 밝혔다. 이현준 책임연구원은 전화통화에서 "과학기술계에서 탄소를 이용한 반도체 연구는 상당부분 진척돼 있지만, 수소로는 처음"이라며 "수소는 탄소와는 달리 반응 시간이 빠른 장점이 있다"고 설명했다. 최근 인공지능(AI) 추세에 따라 데이터 처리량이 급격히 늘고 있지만, 기존 컴퓨터는 연산과 메모리가 분리돼 있어 속도 저하와 전력 소모가 크다. 이를 해결하기 위해 인간의 뇌를 모방해 연산과 저장을 동시에 수행하는 '뉴로모픽 반도체'가 차세대 기술로 주목받고 있다. 이 반도체 핵심이 전기 신호에 따라 전도도가 변하고 이를 유지하는 '인공 시냅스 소자'인데, 연구팀이 이를 '수소'로 구현했다. 전기장을 이용해 수소 이온(H⁺) 주입과 배출을 정밀하게 제어하는 방식을 독자적으로 개발했다. 이 기술은 소자 집적도가 높고 제조 공정이 단순해 차세대 고집적 AI 칩 제작에 유리한 '2단자 수직 구조'에서 구현했다. 그동안 수직 구조에서 수소 이동을 정밀하게 제어해 인공지능 동작을 구현한 사례는 없다. 연구팀은 이 수소 기반 인공지능형 소자는 1만 회 이상 반복 구동에서도 안정적으로 동작한다고 설명했다. 또 장시간 보관해도 메모리 상태가 그대로 유지된다고 부연설명했다. 전도도가 점진적으로 변하는 아날로그 특성도 나타나 인간의 뇌 시냅스와 유사한 학습 및 기억 기능을 성공적으로 수행할 수 있음도 입증했다는 것이 연구팀 설명이다. 이현준 책임연구원은 "아날로그 특성을 보유하고 있다는 것은 0과 1사이의 비트를 쪼개 연산할 수 있다는 의미"라며 "기존 메모리가 한 번 연산할 때 이는 여러 비트 연산이 가능하다"고 말했다. 이 책임은 "단순히 또 하나의 인공지능 반도체를 개발한 것을 넘어, 기존 산소 빈자리 기반 메모리와는 전혀 다른 '수소 이동'을 이용한 새로운 저항 스위칭 메커니즘을 제시했다는 데 큰 의미가 있다”고 밝혔다. 노희연 전임연구원은 “적층된 반도체 층 사이를 이동하는 수소 원자를 전기적으로 정밀 제어한 최초의 사례”라며, “인공지능 하드웨어 구조 근본을 바꾸고, 차세대 저전력·고효율 뉴로모픽 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술이 될 것”이라고 강조했다. 연구 결과는 재료 및 계면 분야 국제 학술지 'ACS 어플라이드 머티어리얼스 앤 인터페이스' 표지눈문으로 게재됐다.

2026.03.05 18:48박희범 기자

브로드컴, AI칩 고성장 자신…삼성·SK 메모리 수요 견인

브로드컴이 주문형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장세를 자신했다. 구글·오픈AI 등 글로벌 기업들의 자체 AI 가속기 출하량 확대에 따른 효과다. 오는 2027년에는 관련 매출이 연 1000억 달러(약 146조원)에 달할 것으로 내다봤다. 해당 칩에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리를 공급하는 삼성전자·SK하이닉스도 견조한 수요가 지속될 전망이다. 브로드컴은 4일(현지시간) 회계연도 2026년 1분기(2026년 2월 1일 마감) 매출액 193억 1100만 달러(약 28조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년동기 대비 29%, 전분기 대비 7% 증가했다. 특히 AI 반도체 매출은 86억 달러로 전년동기 대비 106%, 전분기 대비 29% 증가했다. 전체 사업군 중 가장 가파른 성장세다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 AI 반도체를 위탁 개발하고 있다. 향후 전망도 긍정적이다. 브로드컴은 회계연도 2026년 2분기 AI 반도체 매출액 예상치를 107억 달러로 제시했다. 전년동기 대비 143%, 전분기 대비 27% 증가한 수준이다. 증권가 컨센서스(약 92억 달러) 역시 크게 웃돌았다. 성장세의 주요 배경은 글로벌 기업들의 적극적인 AI 인프라 투자다. 현재 브로드컴은 AI 반도체 사업에서 5개 고객사를 확보한 상황으로, 각 고객사들은 맞춤형 AI 가속기(XPU) 도입을 가속화하고 있다. 최근에는 6번째 고객사도 추가로 확보했다. 특히 브로드컴의 핵심 고객사인 구글의 텐서처리장치(TPU)가 강력한 수요를 보일 것으로 예상된다. TPU는 대규모 학습 및 추론 분야에서 범용 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 현재 7세대 칩인 '아이언우드'까지 상용화가 이뤄졌다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "구글은 물론 메타의 AI 가속기 출하량이 확대될 예정"이라며 "또다른 고객사들도 출하량이 호조세를 보여, 2027년에는 규모가 2배 이상 증가할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 그는 이어 "여섯 번째 고객으로 오픈AI가 2027년에 1GW(기가와트) 이상의 컴퓨팅 용량을 갖춘 1세대 AI XPU를 대량으로 도입할 것으로 기대한다"며 "AI XPU 개발을 위한 협력은 다년간 지속될 것임을 강조하고 싶다"고 덧붙였다. 브로드컴의 AI 반도체 매출 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들의 실적과도 연계된다. 브로드컴이 설계하는 XPU에 HBM 등 고부가 메모리가 탑재되기 때문이다. 올해만 해도 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사의 HBM3E 물량 30%가 구글 TPU에 할당될 것으로 알려졌다. 오픈AI 역시 삼성전자, SK하이닉스 메모리 사업의 '큰손' 고객사로 떠오를 전망이다. 앞서 오픈AI는 지난해 하반기 삼성전자·SK하이닉스와 핵심 AI 인프라 구축을 위한 전방위적 협력 체계를 맺은 바 있다. 호크 탄 CEO는 "당사는 오는 2027년 XPU, 스위치 칩 등을 포함한 AI 반도체 매출액이 1000억 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있다"며 "이를 달성하는 데 필요한 공급망도 확보했다"고 강조했다.

2026.03.05 17:24장경윤 기자

램버스, 업계 최고속 HBM4E 컨트롤러 공개…대역폭 60% 향상

반도체 설계자산(IP) 기업 램버스가 차세대 고대역폭메모리 표준인 HBM4E를 지원하는 업계 최고 속도 메모리 컨트롤러를 공개했다. 단일 메모리 장치당 처리량이 4.1TB/s(초당 테라바이트)에 달해 AI 가속기 성능을 획기적으로 높일 전망이다. IT 전문 매체 Wccf테크는 램버스의 이번 발표가 차세대 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅 시장의 지형도를 바꿀 것이라고 4일(현지시간) 보도했다. 이번에 발표된 HBM4E 컨트롤러는 핀당 최대 16Gbps(초당 기가비트)의 데이터 전송 속도를 지원한다. 이는 기존 HBM4 컨트롤러의 10Gbps 대비 60% 향상된 수치다. 단일 장치당 처리량은 최대 4조1천억 바이트에 해당하며, 전 세대의 2조 5천600억 바이트를 크게 상회한다. 램버스의 HBM4E 컨트롤러 IP는 지연 시간을 최소화하면서도 높은 신뢰성을 갖춰, 차세대 AI 가속기 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드의 요구 사항을 충족하도록 설계됐다. 특히 2.5D 및 3D 패키징 환경에서 타사 표준 또는 TSV PHY 솔루션과 결합해 맞춤형 AI SoC(시스템 온 칩) 및 베이스 다이 솔루션을 구축할 수 있다. 업계에서는 해당 기술이 엔비디아의 차세대 GPU인 '루빈 울트라(Rubin Ultra)'와 AMD의 'MI500' 시리즈 가속기 등에 채택될 것으로 내다보고 있다. 현재 램버스는 해당 HBM4E 컨트롤러 IP의 라이선스 제공을 시작했으며, 초기 단계 설계 고객들을 대상으로 기술 지원에 나선 상태다.

2026.03.05 15:40전화평 기자

"AI 학습도 자체 칩으로” 메타, 반도체 기술 자립 속도 낸다

메타가 엔비디아 등 주요 반도체 기업과의 협력을 이어가는 동시에 인공지능(AI) 모델 학습에 최적화된 맞춤형 칩을 자체 개발하며 기술 자립에 나선다. 5일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 수잔 리 메타 최고재무책임자(CFO)는 모건스탠리가 주최한 기술 컨퍼런스에서 "순위 지정 및 추천 작업 등 큰 규모로 맞춤형 실리콘(자체 설계 반도체)을 적용해 온 분야를 넘어 AI 모델 학습 단계까지 이를 확장할 계획"이라고 밝혔다. 메타는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체는 아니지만 AI 모델을 학습시키고 구동하는 세계 최대 규모의 데이터 센터 운영사 중 하나다. 최근에도 시장 선두주자인 엔비디아 및 경쟁사인 AMD와 AI 작업용 칩·장비 공급을 위한 대규모 계약을 체결했다. 이와 함께 내부적으로는 자체 AI 프로세서 개발을 지속하며 외부 의존도를 낮추는 데 주력해 왔다. 현재 메타는 모든 작업을 하나의 칩에 맡기기보다 용도에 따라 서로 다른 유형의 칩을 혼용하는 전략을 취하고 있다. 수잔 리 CFO는 "파악된 정보와 필요성을 바탕으로 각 사용 사례에 가장 적합한 칩이 무엇인지 판단 중"이라며 "맞춤형 실리콘은 이 과정에서 매우 중요한 비중을 차지한다"고 덧붙였다.

2026.03.05 11:13이나연 기자

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