• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
국감2026
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'반도체'통합검색 결과 입니다. (2042건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

ISC, 국내외 생산거점에 총 1000억원 투자…AI 반도체 수요 대응

반도체 테스트 소켓 솔루션 기업 아이에스시(ISC)가 송도·베트남 생산거점 확대, 제조AI 도입 등에 총 1000억원 규모의 투자를 추진한다. AI 반도체 호황에 따른 테스트 소켓 수요에 선제 대응하기 위한 투자다. 29일 아이에스시는 베트남 제조공장에 대한 약 350억원 규모의 출자증권 취득결정을 공시했다. 이를 포함해 지난 6월 발표한 송도사업장 투자 350억원과, 향후 제조AI(Manufacturing AI) 도입 및 생산·품질관리 시스템 고도화에 투입할 300억원 등 총 1000억원 규모의 중장기 투자를 추진한다. 이번 투자가 완료되면 아이에스시의 테스트 소켓 생산능력은 현재 연간 약 200만개에서 최대 500만개로 약 2.5배 확대될 전망이다. 아이에스시는 생산능력 확대와 함께 국내외 생산거점의 역할을 명확히 구분해 글로벌 고객 대응력을 강화한다는 전략이다. 먼저 베트남 생산거점은 글로벌 고객사를 대상으로 한 대량 양산의 핵심 기지로 확대한다. 생산설비와 인프라를 본격적으로 확충해 AI GPU, ASIC, CPU 등 고성능 반도체용 테스트 소켓의 대규모 생산과 안정적인 공급을 담당하는 글로벌 생산 허브로 육성할 계획이다. 송도사업장은 고난이도 제품과 차세대 테스트 솔루션 개발을 담당하는 핵심 R&D 거점으로 역할을 강화한다. AI GPU와 ASIC 등 차세대 반도체는 패키지 대형화와 고집적화가 빠르게 진행되고 있어 테스트 소켓 역시 높은 기술력과 정밀한 설계·제조 역량이 요구된다. 이에 아이에스시는 송도에 핵심 연구개발 역량을 집중하고 신규 제품 개발, 고객 맞춤형 설계, 고난이도 제품 생산 및 초기 양산 안정화 등을 담당하도록 할 계획이다. 이와 함께 아이에스시는 제조AI와 자동화 기술을 생산계획, 공정관리, 품질관리 등에 적극 도입해 생산방식 자체를 고도화한다. 생산 과정에서 발생할 수 있는 편차와 손실을 줄이는 동시에 생산성과 품질 안정성을 높여 증가하는 물량을 보다 빠른 납기로 공급할 수 있는 체계를 구축하는 것이 목표다. 아이에스시 관계자는 “베트남은 대규모 양산과 공급의 중심으로, 송도는 고난이도 제품과 차세대 기술 개발의 중심으로 역할을 명확히 구분할 것”이라며 “여기에 제조AI를 결합해 생산 규모가 확대될수록 생산성과 품질, 수익성이 함께 개선되는 생산체계를 구축하는 것이 이번 투자의 핵심”이라고 설명했다.

2026.09.29 10:09장경윤 기자

삼성전자, 뉴욕 타임스퀘어에 '젠슨 황' 영상…"밴 플리트상 축하"

삼성전자가 미국 뉴욕 타임스스퀘어 전광판을 통해 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)의 '2026 밴 플리트상(James A. Van Fleet Award)' 수상을 축하했다. 삼성전자는 27일(현지시간) 오후 6시부터 28일까지 미국 뉴욕 타임스스퀘어 전광판에서 젠슨 황 CEO의 혁신 리더십과 인공지능(AI) 산업 발전을 이끌어온 주요 성과를 조명하고 수상을 축하하는 영상을 선보였다고 29일 밝혔다. 밴 플리트상은 비영리단체 코리아소사이어티(The Korea Society)가 한국전쟁 당시 미8군 사령관을 지낸 제임스 밴 플리트 장군 이름을 따 제정한 상이다. 한미 간 우호와 협력 증진에 기여한 인물이나 기관을 매년 선정해 상을 수여하고 있다. 젠슨 황 CEO는 AI와 가속 컴퓨팅 분야 혁신을 주도하며 한미 AI·반도체 산업 협력 확대에 기여한 공로를 인정받아 올해 수상자로 선정됐다. 타임스스퀘어 전광판에 송출한 축하 영상은 젠슨 황 CEO를 상징하는 개척자(Pioneer), 설계자(Architect), 건설자(Builder), 친구(Friend) 네 가지 키워드를 중심으로 그의 주요 활동과 업적을 소개했다. 또 다른 영상은 가상 전시 공간을 배경으로 젠슨 황 CEO 주요 활동, 비전을 순차적으로 보여주며 수상 의미를 담았다. 삼성전자와 엔비디아는 오랜 기간 메모리와 시스템 반도체 등 다양한 분야에서 협력 관계를 이어 왔다. 최근에는 AI 시대를 맞아 협력 범위를 확대하고 있다. 삼성전자는 엔비디아의 가속 컴퓨팅과 디지털 트윈 기술 등을 반도체 제조 역량과 결합해 연구개발(R&D)부터 설계·제조에 이르는 전 과정에 AI를 적용하는 'AI 팩토리' 구축을 추진 중이다. 한편, 고(故) 이건희 삼성 회장은 한미 경제협력과 양국 관계 발전에 기여한 공로를 인정받아 20년 전인 2006년 밴 플리트상을 수상한 바 있다.

2026.09.29 09:40장경윤 기자

삼성전기, 국내외 FC-BGA 팹 증설에 6.8조 투자…빅테크 선수금 기반

삼성전기가 고부가 반도체 기판 플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA) 생산능력 확장 투자계획을 구체화했다. 이번 투자에는 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업 선수금이 포함된 것으로 파악됐다. 고성능 인공지능(AI) 반도체 기판 수요가 급증한 만큼, 삼성전기와 엔비디아 협력이 더 공고해질 것으로 기대된다. 28일 삼성전기는 6조 7800억원 규모로 국내외 반도체 패키지 기판 양산라인을 증설한다고 밝혔다. 세종 팹에 4조 2700억원, 베트남 팹에 2조 5100억원을 투입한다. 투자기간은 세종 팹은 2028년 5월 말까지, 베트남 팹은 2028년 4월 말까지다. 엔비디아 등 빅테크 선수금 투입…높아지는 FC-BGA 몸값 삼성전기가 직접 공개하진 않았지만, 복수 업계 관계자에 따르면 삼성전기 세종사업장은 글로벌 빅테크 고객들로부터 조 단위 선수금을 받아 구축한다. AI 가속기 시장을 주도하는 엔비디아 투자 비중이 가장 큰 것으로 알려졌다. 사안에 정통한 한 관계자는 "올 상반기 삼성전기와 엔비디아가 전용 FC-BGA 양산라인 구축을 논의했고, 최근 투자를 확정했다"며 "AI 반도체 공급망을 선제 강화하려는 전략"이라고 말했다. 앞서 삼성전기는 올해 초 엔비디아의 'NV스위치' 칩용 FC-BGA 공급을 확정하며 엔비디아 공급망에 진입한 바 있다. NV스위치는 서버 내 복수 그래픽처리장치(GPU)를 연결하는 데 쓰인다. 삼성전기는 올 2분기부터 AI 추론 가속기 칩 '그록(Groq) 3' 언어처리장치(LPU)에 쓰일 FC-BGA 공급도 시작했다. 그록은 엔비디아가 지난해 말 약 29조원을 들여 우회 인수한 팹리스 기업이다. 엔비디아는 그록 칩을 자사 최첨단 AI 가속기 '베라 루빈(Vera Rubin)' 플랫폼에 편입해, 전체 시스템 성능을 높이는 전략을 택했다. FC-BGA 넘어 MLCC도 협력 확대 삼성전기는 이번 설비투자로 엔비디아와 중장기 협력 확대를 기대할 수 있다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)로 연결하는 패키지 기판이다. 기존 패키지에 주로 쓰던 와이어 본딩 대비 전기·열적 특성이 높아, AI 반도체 제조에 필수로 사용한다. 최근 글로벌 기업의 공격적 AI 인프라 투자로, 고성능 AI 반도체와 FC-BGA 모두 공급난이 심화하는 추세다. FC-BGA 다년 장기공급계약(LTA) 수요도 늘었다. 적층세라믹커패시터(MLCC) 분야 협력도 눈에 띈다. 삼성전기는 지난 1일 1조 722억원 규모 MLCC 공급계약을 공시했다. 삼성전기는 계약 상대를 '글로벌 대형기업'이라고만 밝혔지만, 해당 고객 역시 엔비디아로 파악됐다. MLCC는 반도체 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 부품 간 전자파 간섭현상을 막는다. 서버 내 순간적 전력 변동은 성능 저하로 직결돼, AI 서버 환경에서 안정적인 전력 제어를 담당하는 MLCC 역할이 커지고 있다. AI 서버에는 일반 서버 대비 MLCC 탑재량이 10배 이상 많다. 일반적으로 GPU에 2만개 이상, 서버 랙 기준 최대 60만개 탑재된다. 실장 면적은 제한적인 반면, 탑재 수량은 크게 늘어 초소형 제품 수요가 급증하고 있다.

2026.09.28 21:50장경윤 기자

글로벌테크놀로지, 차량용 반도체 獨 IBEE·C&S 인증 획득

발광다이오드(LED) 구동 집적회로(LDI) 시스템반도체 기업 글로벌테크놀로지(GT)는 자체 개발한 차량용 통신 반도체 'GCV1043'이 독일 인증기관 IBEE 시험과 C&S의 적합성 테스트(Conformance Test)를 통과했다고 28일 밝혔다. C&S는 독일 차량용 네트워크 시험·컨설팅 기업이다. GCV1043은 차량 내 전자제어장치(ECU) 간 실시간 데이터 통신을 지원하는 통신 인터페이스 반도체다. 최대 5Mbps(초당 메가비트)의 데이터 전송 속도를 지원하며, 대기 전력을 절감하는 저전력 모드와 즉각적인 시스템 활성화(Wake-up) 기능을 갖췄다. 글로벌테크놀로지는 이번 글로벌 인증을 기반으로 앰비언트 라이팅 반도체(SAL)에 이어 차량용 통신 반도체 시장 공략을 가속화할 방침이다. 현재 완성차 및 티어1(Tier-1) 협력사와의 공동연구를 통해 차량용 통신 반도체(CAN) 유연한 데이터 전송 속도(FD) 신호 개선 기능(SIC) 트랜시버와 2028년 양산 목표인 전원통신 통합칩(IP805), 2029년 양산 목표인 48볼트(V) 전기차용 CAN FD SIC 개발을 추진하고 있다. 회사 관계자는 "글로벌테크놀로지가 보유한 아날로그·혼성신호 설계 역량을 기반으로 컨슈머 분야에서 축적한 반도체 기술을 자동차 분야로 확대해 전장 사업을 새로운 성장축으로 육성하겠다"고 말했다. 한편 오는 29일 코스닥 상장을 앞둔 글로벌테크놀로지는는 상반기 매출 288억원, 영업이익 12억원을 달성했다.

2026.09.28 11:40진운용 기자

모빌린트, LG·두산·대동과 '온디바이스 AI 칩' 공동 개발

국내 인공지능(AI) 반도체 스타트업 모빌린트가 LG전자, 두산로보틱스, 대동과 손잡고 로봇 및 가전에 탑재될 차세대 온디바이스 AI 반도체 기술 개발에 착수한다. 모빌린트는 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업'의 총 4개 주요 과제에 참여한다고 28일 밝혔다. 이번 사업은 국내 AI 반도체 기업과 수요 기업이 밀접하게 협력해 산업별 제품에 필요한 반도체를 개발하고 실증하는 국가 연구개발(R&D) 프로젝트다. 개발 단계부터 수요기업의 실제 제품 적용과 연계해 향후 상용화 기반을 확보하는 데 목적이 있다. 이번 과제에서 모빌린트는 LG전자의 휴머노이드, 두산로보틱스의 협동로봇, 대동의 무인 농작업 로봇 과제에서 각각 AI 반도체 개발 세부 과제를 주관한다. 또한 LG전자와 함께 진행하는 AI홈 분야 과제에는 공동연구개발기관으로 참여해 가전제품에 특화된 온디바이스 AI 기술을 구현한다. 모빌린트는 완성된 칩을 기반으로 판로를 개척하던 기존 방식에서 벗어나, 기술 개발 초기부터 수요기업이 제시하는 요구 사양에 맞춰 AI 반도체를 설계하고 실제 기기 환경에서 적용·검증하는 구조를 추진한다. 세부적으로 LG전자의 휴머노이드 과제에서는 로봇이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하는 온디바이스 AI 가속기를 개발한다. 두산로보틱스의 협동로봇 과제에서는 차세대 로봇용 AI 반도체와 소프트웨어 개발도구(SDK)를 구축해 로봇 플랫폼 연계성을 검증한다. 대동의 무인 농작업 로봇 과제에서는 농업 현장의 복잡한 환경을 인식하고 자율 작업을 가능하게 하는 AI 반도체 및 개발 환경을 구현한다. 특히 휴머노이드, 협동로봇, 무인 농기계는 AI가 주변 상황을 인지해 정교한 물리적 움직임으로 연결하는 '피지컬 AI'라는 공통점을 갖는다. 국산 NPU가 피지컬 AI 시장의 초기 단계부터 실제 제품 요구사항에 맞춰 개발·실증된다는 점에서 산업적 의의가 크다. 또한 LG전자와 함께하는 AI홈 과제에서는 제품별 성능·전력·비용 조건을 반영해 AI 기능을 기기 자체에서 효율적으로 실행할 수 있는 기반을 마련한다. 모빌린트는 자체 보유한 신경망처리장치(NPU) 기술과 소프트웨어 개발 환경을 바탕으로 수요기업의 실제 기기에서 AI 성능과 경제성을 다각도로 검증할 계획이다. 이를 통해 반도체 단위의 성능을 넘어 고객 제품이 요구하는 AI 기능을 실제로 구현할 수 있는지 입증하고, 검증 결과를 향후 고도화 및 사업화에 적극 반영할 방침이다. 신동주 모빌린트 대표는 “국산 NPU의 경쟁력은 칩 자체의 성능을 넘어 실제 제품과 서비스에서 성능과 경제성을 입증하는 데 달려 있다”며 “로봇·가전에서 데이터센터까지 각 환경에 맞는 반도체와 소프트웨어를 결합하고 적용 사례를 확보하는 것이 국산 AI 생태계 성장과 해외 시장 진출의 기반이 될 것”이라고 밝혔다.

2026.09.28 10:59전화평 기자

삼성전자, P5 첫 양산라인 구축 속도…장비 도입 내년 2분기로 앞당겨

삼성전자가 평택5캠퍼스(P5) 첫 양산라인(Ph1) 구축에 속도를 내고 있다. 삼성전자가 주요 장비업체와 Ph1 설비반입 목표 시기를 당초 내년 3분기에서 내년 2분기로 앞당기는 방안을 논의 중인 것으로 28일 파악됐다. 인공지능(AI)용 고부가 D램과 낸드 수요가 폭증하자 생산능력을 빠르게 확보하려는 의지로 풀이된다. P5는 삼성전자가 오는 2028년 가동을 목표로 한 차세대 반도체 생산기지다. 올 3분기부터 Ph1용 클린룸 구축을 시작했다. 클린룸은 팹 내 미세 오염과 온·습도를 제어하는 인프라 시설이다. 앞서 삼성전자는 내년 초 P5 ph1 클린룸을 구축하려 했으나, 일정을 6개월가량 앞당긴 바 있다. 이에 따라 P5 ph1 설비도입도 내년 3분기 정도로 예정돼 있었다. 하지만 최근 삼성전자의 P5 설비투자 속도가 더 빨라졌다. 한 업계 관계자는 "삼성전자가 P5 ph1 설비 반입을 당초 내년 7~8월에서 내년 5~6월께 시작하겠다는 뜻을 전달했다"며 "클린룸을 조기 구축하면서 일정이 이미 한 차례 변동됐는데, 투자 속도가 더 빨라졌다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "삼성전자가 설비를 다른 곳에 보관할 테니 내년 1분기라도 장비를 먼저 달라고 얘기할 정도"라며 "P5 조기투자 의지가 매우 강하다"고 설명했다. P5 ph2 투자 논의도 구체화되고 있다. 현재 P5 ph1은 D램과 고대역폭메모리(HBM) 라인으로, Ph2는 10세대(V10) 등 최첨단 낸드 라인으로 구축될 가능성이 크다. 한 장비업계 관계자는 "정식 구매주문(PO)이 나온 것은 아니지만, 삼성전자가 P5 ph2를 낸드 라인으로 구축하는 계획을 협력사와 논의하고 있다"며 "현재 장비 리드타임(제품 주문부터 조달까지 걸리는 시간)이 매우 길기 때문에, 삼성전자가 관련 부품을 미리 확보해달라고 요청하고 있다"고 밝혔다. 삼성전자가 설비투자 시점을 앞당기는 주요 원인은 메모리 반도체 공급난이다. 현재 글로벌 빅테크 기업은 AI 인프라 구축에 필요한 고성능 D램과 낸드 주문량을 늘리고 있으나, 삼성전자를 비롯한 메모리 기업은 생산능력 한계로 모든 수요에 대응하지 못하는 실정이다. 삼성전자는 지난 7월 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "현재 접수된 수요를 고려하면, 올해 충족되지 못하는 수요가 내년으로 이연돼 추가적인 공급 부담으로 이어지고 있다"며 "내년 공급부족은 올해보다 심화되고, 2028년에도 공급 부족이 지속될 것으로 전망한다"고 밝힌 바 있다.

2026.09.28 10:49장경윤 기자

과기정통부, 반도체 연구시설 특별 점검

과학기술정보통신부가 이달 말 한국기술교육대학교를 시작으로 전국 22개 대학 및 정부출연연구기관 반도체 연구시설에 대한 특별 점검에 나선다. 최근 AI 데이터센터가 잇따라 지어지면서 반도체 연구도 덩달어 늘어 관련 연구실 사고가 급증하고 있다. 2023년 18건이던 것이 2025년 2년새 32건으로 두 배 급증했다. 이에 따라 과기정통부는 연구시설 사고발생 위험요인을 찾아 개선하기 위한 특별 현장점검을 추진하기로 했다. 우선 이달 말 한국기술교육대학교를 시작으로 연말까지 3개 기관 대상 시범점검한다. 내년부터는 전국 22개 주요대학과 정부출연연구기관 등으로 확대, 연구실 운영 실태 등을 면밀히 들여다볼 계획이다. 과기정통부는 또 안전확보 차원에서 현장에서 꼭 점검확인해야 할 핵심 안전사항을 담은 '자체점검 체크리스트'를 개발해 오는 연말 배포한다. 이와함께 과기정통부는 반도체 관련 전문기관과의 협업체계도 구축한다. 화학사고 대응 전문기관인 화학물질안전원과 올해 말 업무협약(MOU)을 체결하고, 향후 반도체 연구실에 대한 합동 점검, 사고조사, 컨설팅 등을 추진할 계획이다. 이준배 과기정통부 미래인재정책국장은 "정기적인 안전 협의체를 운영해 반도체 연구실의 안전 현안을 지속 공유·개선하는 등 연구자 보호를 위한 부처 합동 안전망을 구축할 계획"이라고 말했다.

2026.09.27 12:00박희범 기자

日, AI 광반도체 생산거점 키운다...타워세미컨 5.6조 투자

일본이 AI 데이터센터 확대로 수요가 늘어나는 광반도체 생산거점 확보에 속도를 낸다. 이스라엘 파운드리 기업 타워세미컨덕터가 일본에 약 5조 6000억원을 투자하고, 일본 정부도 약 1조 4000억원을 지원한다. 25일(현지시간) 톰스하드웨어 등에 따르면 타워세미컨덕터는 2029년 일본 내 광통신 반도체 생산능력을 300mm 웨이퍼 기준 월 4만 5000장으로 늘릴 계획이다. 2025년 대비 약 40배 규모다. 대규모 증설 배경에는 AI 데이터센터가 자리한다. 수백 수천 개의 GPU를 묶어 사용하는 AI 서버는 칩 사이에서 막대한 데이터를 빠르게 주고받아야 한다. GPU 성능이 높아져도 데이터 이동이 이를 따라가지 못하면 전체 시스템 성능이 떨어진다. 이 때문에 전기신호 대신 빛을 이용해 데이터를 전달하는 실리콘포토닉스 등 광통신 기술의 중요성이 커지고 있다. 전력 소비와 발열을 줄이면서 대용량 데이터를 빠르게 전송할 수 있어 GPU와 HBM에 이어 AI 인프라의 핵심 기술로 부상하고 있다. 타워세미컨덕터는 니가타현 아라이 공장을 300mm 실리콘포토닉스와 첨단 광패키징 생산시설로 전환하고 도야마현 우오즈 공장도 증설한다. 1단계 생산체제는 2027년 4분기 가동이 목표다. 우오즈에는 신규 300mm 생산시설도 건설한다. 실리콘포토닉스와 고속 통신용 실리콘게르마늄 반도체 생산을 확대하고 향후 광통신 부품을 AI칩 가까이에 배치하는 코패키지드옵틱스(CPO) 기술도 도입할 계획이다. 전체 투자액 40억 달러 가운데 타워세미컨덕터가 약 30억 달러, 일본 경제산업성이 10억 달러를 부담한다. 일본 정부가 투자액의 4분의 1을 지원하면서 첨단 로직 반도체에 이어 AI용 광반도체까지 자국 내 생산 기반을 넓히는 모습이다. 투자 계획은 지난 7월 처음 공개됐으며, 최근 러셀 엘완거 타워세미컨덕터 최고경영자(CEO)가 니혼게이자이신문과의 인터뷰에서 2029년 월 4만 5000장이라는 생산 목표를 구체화했다. 타워세미컨덕터는 일본을 자사 최대 광통신 반도체 생산거점으로 키울 계획이다.

2026.09.27 11:20박수형 기자

마이크론, '역대 최대' 실적 경신 임박…AI메모리 수요 굳건

미국 주요 메모리 제조기업 마이크론의 분기 실적발표가 다음 주로 다가왔다. 마이크론이 제시한 분기 매출 전망치는 500억 달러(67조 8000억원)다. 역대 최대 실적 경신을 예고했다. 이번 실적발표에 따라 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계 실적 전망도 구체화될 예정이다. 마이크론은 내달 1일 2026회계연도 4분기(6~8월) 실적을 발표할 예정이다. 앞서 마이크론은 전 분기(3~5월) 매출 415억 달러(약 56조 3000억원), 영업이익 337억 달러(약 45조 7000억원)로 분기 사상 최대 실적을 기록했다. 영업이익률은 81%였다. 마이크론이 제시한 이번 분기 실적 전망치는 전 분기보다 20% 높은 매출 500억 달러(오차범위 10억 달러), 매출총이익률 86% 수준이다. 마이크론의 공격적 성장 목표는 인공지능(AI) 산업 주도로 폭증하고 있는 메모리 반도체 수요를 기반으로 한다. 마이크론이 전 분기(3~5월) 실적발표 당시 "2027년에도 메모리 수급 상황은 전반적으로 타이트할 것"이라며 "2028년은 점진적 공급 개선을 기대하나, AI·로봇 등 첨단 산업의 강한 성장 덕분에 수요를 따라잡는 시점을 예측하기가 어렵다"고 밝힌 바 있다. 마이크론은 메모리 반도체 장기공급계약 개념의 전략적고객계약(SCA)도 16건 체결했다. 해당 계약의 최소 보장 매출은 총 1000억 달러다. 가격 하한선은 기존의 모든 분기 최고 마진보다 높은 수준을 보장한 것으로 알려졌다. 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 누적 매출도 올 상반기 10억 달러를 넘어섰다. 마이크론의 이번 분기 실적발표는 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 반도체 기업의 3분기 실적 가늠자다. 마이크론은 국내 기업들보다 한 달 빨리 실적을 발표하기 때문에, D램·낸드 평균판매가격(ASP), 출하량 등 시장 상황을 미리 판단할 수 있다.

2026.09.26 06:28장경윤 기자

'마이크론과 분쟁' YMTC, 특허 무효 판단 불복...항소심서 다투는 특허 15건으로↑

미국 마이크론과 특허분쟁 중인 중국 YMTC가 자사 메모리 특허가 무효라고 판단한 미국 특허심판원(PTAB) 결정에 불복하고 연방항소법원(CAFC)에 항소했다. 이로써 연방항소법원에서 양사가 특허성을 다투는 YMTC 특허는 15건으로 늘었다. 26일 업계에 따르면 YMTC는 자사 메모리 특허 1건(등록번호 12,010,838)이 무효라고 판단했던 지난 2일(현지시간) 특허심판원 판단에 불복하고 이달 23일 연방항소법원에 항소했다. YMTC는 마이크론을 상대로 제기한 특허침해소송 3건에서 모두 특허 27건이 침해됐다고 주장하고 있다. 마이크론은 YMTC 특허 27건 중 19건에 대해선 특허심판원에 무효심판(IPR·PGR)을 청구했고, 나머지 8건에 대해선 특허상표청에 결정계 재심사(EPR)를 청구했다. 마이크론이 특허심판원에 접수한 무효심판 19건 중 특허심판원 단계에서 무효 판단이 나온 특허는 7건, 유효 취지 판단이 나온 특허는 12건이다. 유효 취지 판단은 무효심판이 개시되지 않았거나, 심판 개시 후 유효 또는 일부 유효(일부 무효) 판단이 나온 특허를 말한다. 특허심판원의 무효심판 개시 기각에 대해선 불복할 수 없다. 마이크론과 YMTC는 바라던 결과를 얻지 못했던 특허심판원 무효심판 결정에 대해 연방항소법원에 항소하고 있다. 일부 유효(일부 무효) 판단이 나온 특허에 대해선 마이크론과 YMTC 모두 항소하고 있다. 다만, YMTC는 특허심판원에서 무효 판단이 나온 특허 7건 중 1건(11,101,276)에 대해선 항소하지 않았다. 마이크론이 특허심판원 무효심판이 아니라 특허청 결정계 재심사를 청구한 YMTC 특허는 8건이다. 8건 중 7건은 재심사 명령이 나왔고, 1건은 기각됐다. 지난해부터 특허청이 특허 안정성 제고를 이유로 특허심판원의 무효심판 재량적 기각을 늘리면서, 특허청 결정계 재심사를 활용하는 경우가 늘었다. 특허심판원 무효심판이 특허청 결정계 재심사보다 특허권자를 압박하는 힘이 더 크다. 결정계 재심사는 비용은 적게 들지만, 결정계 재심사 청구인의 참여폭이 극히 제한된다. YMTC는 지난 2022년 12월 미국 상무부 블랙리스트(Entity List)에 포함됐다. 다음해인 2023년부터 2025년까지 매년 마이크론을 상대로 미국 특허소송을 제기했다. 미국에서 사업을 하기 어려운 YMTC는 사실상 특허관리전문기업(NPE)과 비슷한 지위로 분쟁을 지속할 수 있다. YMTC가 특허소송 3건에서 특허침해품으로 지목한 마이크론 제품은 96단, 128단, 176단, 232단 3D 낸드 플래시 메모리, 그리고 DDR5, LPDDR5 등 D램 메모리 등이다. YMTC가 각각의 소송에 사용한 특허 수는 ▲19건(2023년 11월, 캘리포니아북부법원) ▲11건(2024년 7월, 캘리포니아북부법원) ▲8건(2025년 10월, 텍사스동부법원) 등이다. 두 번째 소송에 사용한 특허 11건은 모두 첫 번째 소송에 사용한 특허 19건에 포함된다. 전체적으로 마이크론이 YMTC를 상대로 자국에서 힘겨운 특허분쟁을 이어가고 있다.

2026.09.26 01:00이기종 기자

[인터뷰] AI 시대 망설이는 기업들, 정부가 'AI 리더' 돼야

"많은 기업이 인공지능(AI) 도입을 검토하지만 본격적인 전환에는 망설이고 있습니다. 기술 변화가 빠르고 성공 사례도 충분하지 않기 때문입니다. 초고속인터넷망 구축과 전자정부 추진 당시처럼 정부가 먼저 AI 혁신 사례를 만들고 롤모델을 제시해야 합니다" 김동환 포티투마루 대표는 서울 서초구 반포동 사옥에서 진행한 인터뷰에서 AI 시대 정부의 역할이 인프라와 예산을 지원하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조했다. 정부는 첫 번째 수요자이자 성공 사례의 창출자로서 정부와 공공기관이 행정·복지·안전·민원 현장에 AI를 먼저 적용해 성과를 증명하고, 민간이 참고할 수 있는 성공 모델을 제시하하며 민간의 AI 전환을 이끄는 리더가 돼야 한다는 것이다. "인프라 쏠림 벗어나야"...실제 현장 바꾸는 'AX 투자' 필요 김 대표는 최근 AI 정책이 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 반도체, 프런티어 모델 등 인프라와 기반기술 투자에 집중되는 흐름을 짚었다. 인프라와 모델, 인재 양성은 필수지만 실제 산업과 공공 현장에 AI를 접목하는 AI 전환, 즉 AX 투자까지 함께 이뤄져야 생태계가 선순환할 수 있다는 주장이다. 그는 특히 공공 AX 사업의 예산 연속성이 흔들리는 현실을 우려했다. 일부 기관에서는 내년도 신규 AX 예산이 줄거나 반영되지 않았고, 올해 시작한 사업의 운영·고도화 예산도 충분히 확보하지 못하는 사례가 있다는 것이다. 시범사업을 마친 뒤 현장 적용과 확산으로 나아가야 할 때 예산이 끊기면, 성공 사례를 축적할 기반 자체가 약해질 수 있다고 봤다. 김 대표는 "인프라와 모델 투자를 하지 말자는 이야기가 아니다"라며 "AI가 실제 업무와 서비스에 적용돼 생산성을 높이고 국민과 기업이 체감할 성과를 내도록 AX에도 지속적으로 투자해야 한다"고 말했다. 인프라 투자와 AX를 대립 구도로 볼 필요도 없다고 했다. 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하는 데는 막대한 GPU가 필요하지만, 현장 업무에 AI를 적용하는 서비스에는 상대적으로 추론과 운영에 필요한 자원만으로 가능한 영역도 적지 않다는 설명이다. 공공과 산업 현장의 AI 서비스 수요가 커지면 국산 NPU 등 국내 AI 반도체의 활용 기반도 넓어질 수 있다고 봤다. GPU 지원 방식의 개선 필요성도 제기했다. 대용량 데이터를 이전하고 보안·개발 환경을 구성하는 데 수주에서 한 달 이상이 걸릴 수 있는데, 3개월 단위의 단기 지원만으로는 정작 서비스 개발과 고도화에 투입할 시간이 부족할 수 있다는 것이다. 그는 개발과 운영을 지속할 수 있는 중장기 지원 트랙이 필요하다고 제언했다. AI 도입 주저하는 기업들…정부가 롤모델 돼야 민간 기업이 AI 전환을 주저하는 배경에는 기술 변화와 투자 부담 외에도 높아진 기대치가 있다고 김 대표는 진단했다. 챗GPT 등장 후 경영진부터 실무자까지 AI를 이해하게 되면서, 기업 내부에서는 단순한 업무 개선 수준의 결과만으로는 성과를 인정받기 어려워졌다는 설명이다. 김 대표는 "예전에는 조금만 개선해도 혁신이라는 평가를 받을 수 있었지만, 지금은 조직 위아래 모두 AI를 알고 있어 기대치가 높아졌다"며 "큰 비용을 들여 도입했는데 기대에 못 미치는 결과가 나오면 책임을 져야 하기 때문에 기업은 더 신중해질 수밖에 없다"고 말했다. 국내 기업이 도입 성과를 외부에 적극 공개하지 않는 문화도 성공 사례 확산을 늦추는 요인으로 꼽았다. AI 활용 성과를 경쟁력으로 여기는 만큼, 실제 현장에서 진행되는 프로젝트에 비해 시장에서 확인할 수 있는 사례는 제한적이라는 것이다. 다만 경쟁사 한 곳이 먼저 성과를 내면 분위기는 급변할 수 있다고 봤다. 경쟁사가 AI로 비용을 낮추거나 생산성을 높일 경우, AI 도입을 늦춘 기업은 뒤처졌다는 평가를 받을 수 있다는 위기감이 빠르게 퍼질 수 있다는 설명이다. 김 대표는 이를 등산에 비유했다. "민간은 어느 길이 안전한지, 그 길로 정상에 갈 수 있는지 확신하지 못해 출발선에서 서 있는 상황입니다. 정부가 먼저 정상에 올라가 길을 보여주면 민간은 그 길을 따라 더 효율적으로 움직일 수 있습니다." 그는 정부가 단순히 컴퓨팅 자원과 보조금을 제공하는 지원자를 넘어, 공공 서비스의 초기 수요자가 돼야 한다고 강조했다. 행정·복지·안전·민원 분야에서 AI 활용 모델을 먼저 만들고 검증해야 민간도 투자 위험을 낮춘 채 전환에 나설 수 있다는 것이다. 문서·매뉴얼 해결하는 '작은 AI 도구'부터…실제 체감 성과 필요 포티투마루는 민간 제조·엔지니어링 분야에서 축적한 AI 역량을 방산·국방과 공공 행정으로 확장해 왔다. 한화에어로스페이스의 온프레미스 방산 AX 플랫폼 고도화, KAI의 AI 기반 방산 설계지식 활용·설계업무 자동화 기술 개발, 군수사령부의 폐쇄망 군수정보 검색·질의응답 AI 실증 등이 대표적이다. 화성특례시의 AI 기반 도시데이터 분석·예측 플랫폼과 식품의약품안전처의 식·의약품 안전정보 분석 AI 사업에도 참여하고 있다. 이처럼 공공 AX 사업을 수행하며 현장 수요를 접해온 김 대표는 공공 AI 전환이 거대한 단일 시스템을 한 번에 구축하는 방식에서 벗어나야 한다고 제안했다. 반복 문서 처리, 민원 응대, 영수증·경비 처리, 매뉴얼 검색처럼 기관과 기업이 공통으로 겪는 문제를 해결하는 작은 AI 도구부터 만들어 넓게 확산해야 한다는 것이다. 그는 "대규모 예산으로 모든 시스템을 한꺼번에 바꾸려 하기보다, 예산의 100분의 1로 작은 도구를 만들어 1만곳, 10만곳에 뿌리는 편이 효과적일 수 있다"며 "작은 성공이 축적되면 조직 전반의 AI 활용 역량도 함께 높아질 것"이라고 말했다. 군수 현장의 정비 매뉴얼 검색은 그가 든 사례다. 수많은 물자와 복잡한 영문 매뉴얼을 다뤄야 하지만, 정비병은 숙련될 즈음 전역하는 구조적 한계가 있다. 장비 모델과 고장 증상을 입력하면 AI가 관련 매뉴얼과 조치 절차를 찾아주는 시스템이 현장 대응력을 높일 수 있다는 설명이다. 김 대표는 공공기관이 현장의 문제와 업무 맥락을 제시하고, AI 기업이 이를 기술적으로 구현하는 협업 구조가 필요하다고 강조했다. 개별 기관이나 담당자가 만든 도구가 인사이동과 함께 사라지지 않도록, 정부가 우수 사례를 표준화하고 다른 기관도 재사용할 수 있게 하는 공공 AI 마켓플레이스와 운영 체계도 갖춰야 한다고 덧붙였다. 그는 "공공이 먼저 성공 사례를 만들고 이를 민간이 따라갈 수 있는 기준과 레퍼런스로 제시할 때 공공 AX가 민간 투자와 산업 생태계 확산을 이끄는 마중물이 될 수 있다"고 말했다.

2026.09.25 15:37남혁우 기자

[신간] '칩노믹스'...TSMC 신화 뒤 숨겨진 대만 60년 성공 전략 분석

대만은 어떻게 세계 반도체의 심장이 되었을까? 또 왜 세계 최고의 AI 기업들이 모두 대만을 향할까? 불과 몇 년 전만 해도 대만은 한국보다 한 수 아래라는 인식이 지배적이었다. 하지만 대만은 지난해에 이어 올해도 1인당 국내총생산(GDP)이 한국보다 많을 전망이다. 작년 대만의 1인당 GDP는 3만9500달러였다. 2003년 이후 22년 만에 처음으로 한국(3만6414달러)을 앞지른 수치다. 올해는 이 격차가 더 커질 전망이다. 두 나라 모두 인공지능(AI) 수퍼사이클에 따른 '반도체 특수'를 맞고 있지만, 그 수혜는 대만이 더 클 것으로 분석된다. 미국 엔비디아 AI 칩은 대만 TSMC에서 생산된다. 세계 AI 서버 대부분도 에이서, 폭스콘, 콴타 등 대만 기업들이 만든다. 반도체 제조와 첨단 패키징, AI 서버 생산으로 이어지는 거대한 공급망은 이제 세계 반도체 산업의 심장이 됐다. 대만을 세계 반도체 기술의 중심지로 만든 이유를 분석한 책 '칩노믹스'가 발간됐다. 대만은 반도체, 서버, 부품, 물류가 하나의 공급망으로 연결되면서 명실상부한 '세계 반도체 기술의 심장'이 됐다. '칩노믹스'는 이런 변화가 하루아침에 이뤄진 것이 아니라고 말한다. AI 열풍은 단지 결정적인 계기였을 뿐, 대만은 60여 년에 걸쳐 기술력과 산업 생태계를 꾸준히 축적해왔다는 것이다. 저자는 공학박사이자 산업정책 전문가로 주타이베이 한국 대표를 지낸 이은호다. 저자가 주타이베이 한국 대표로 재직하는 동안 대만의 산업과 기술 생태계를 현장에서 직접 관찰하고, 기업인과 전문가들을 만나며 얻은 경험을 녹여낸 것이다. TSMC 성공을 넘어, 60여 년에 걸친 대만 산업정책과 창업 문화, 기술 생태계가 어떻게 오늘날 '실리콘 아일랜드'를 만들었는지를 입체적으로 분석했다. 공학자와 산업정책 전문가, 경제안보 전문가, 외교관으로 이어진 저자의 이력이 한데 어우러져 대만을 바라보는 새로운 시각을 제시한다. 특히 TSMC의 모리스 창, 에이서 회장 스전룽 등 대만 반도체·IT 산업을 이끈 거물들을 직접 만나 나눈 대화와 현장 경험을 바탕으로, 대만이 어떻게 '세계 반도체 산업의 심장'으로 자리매김하게 됐는지를 생생히 들려준다. "대만의 현재를 통해 한국 산업의 미래를 읽어야 한다"고 저자는 강조한다. 대만의 경쟁력을 TSMC라는 한 기업에서 찾는 건 곤란하다. 저자는 TSMC 성공을 한 기업의 신화로만 해석하지 않는다. 세계 최고의 제조기업도 홀로 성장할 수는 없다. 오늘날의 대만은 60여 년에 걸쳐 일관되게 추진한 국가 전략과 전문가를 존중하는 사회문화, 창업을 장려하는 제도, 그리고 정부·기업·대학이 함께 구축한 산업 생태계가 만들어낸 결과라는 것이다. 실제, 대만은 1960년대부터 기술 중심 국가를 목표로 장기적인 산업 전략을 추진했다. 정부는 연구기관과 산업단지를 조성하고, 대학은 산업을 이끌 인재를 길렀으며, 기업들은 경쟁과 협력을 바탕으로 촘촘한 공급망을 구축했다. 정권이 바뀌어도 산업정책의 큰 방향은 흔들리지 않았고, 실패한 기업인 경험은 다음 창업의 밑거름이 됐다. 국가와 기업, 대학이 각자의 역할을 수행하면서도 긴밀하게 연결된 생태계가 있었기에 TSMC 역시 세계 최고의 기업으로 성장할 수 있었다고 전한다. 저자는 이러한 산업 생태계를 설명하는 데 그치지 않고, 그 안에서 세계적인 기업을 일군 창업자들의 선택과 결정적 순간에 주목한다. TSMC의 모리스 창, 에이서의 스전룽, 폭스콘의 궈타이밍을 비롯해 세계 AI 서버 시장의 강자로 도약한 콴타와 위스트론의 성장 과정을 현지 취재와 인터뷰를 바탕으로 생생하게 풀어냈다. 어머니의 평생 저축으로 창업하고, 갈라 디너에서 맺은 인연이 공동 창업으로 이어지며, 한 번의 실패를 다음 도전의 자산으로 삼는 이야기는 숫자와 재무 성과만으로는 설명할 수 없는 대만 기업 생태계의 힘을 보여준다. ”실리콘 아일랜드를 만든 다섯 가지 문화...한국기업이 배워야 할 것은?" TSMC의 모리스 창 등 세계 기업을 일군 대만 인물들은 어떻게 창업했고, 어떤 선택으로 위기를 돌파했을까? 저자는 이들의 삶과 경영 철학을 따라가며 대만 기업의 경쟁력이 뛰어난 기술력만으로 이루어진 것이 아님을 보여준다. 세계 시장이 바뀔 때마다 기존의 성공 방식에 머무르지 않고 새로운 산업으로 빠르게 이동하는 유연성이야말로 대만 기업의 또 다른 힘이라고 진단했다. 노트북과 PC를 만들던 기업들은 AI 서버 기업으로 변신했고, 부품 기업들은 AI 공급망의 핵심 기업으로 성장했다. 변화의 속도 자체보다 변화에 적응하는 능력이 더 중요한 경쟁력이 된 것이다. 이러한 경쟁력은 하루아침에 만들어지지 않았다. 저자는 대만 기업을 성장시킨 사회문화적 기반을 다섯 가지로 정리한다. 첫째, 리궈딩과 쑨윈쉬안 같은 전문가를 존중하고 그들의 성취와 경험을 사회적 자산으로 계승하는 문화다. 둘째, 화교를 비롯한 해외 네트워크와 디아스포라를 전략적 자산으로 활용하는 개방성이다. 셋째, 정부·학계·산업계가 긴밀하게 협력해 혁신을 촉진하는 제도적 기반이다. 넷째, 실패를 교훈 삼아 과감하게 제도를 개혁하는 실용적 태도다. 다섯째, 실패를 두려워하지 않고 새로운 사업에 도전하도록 창업을 장려하는 사회적 분위기다. 기술은 기업이 만들지만, 그 기업을 성장시키는 토양은 결국 사회와 문화가 만든다는 것이 저자의 핵심 메시지다. 이 같은 문화는 기업 간 관계에서도 드러난다. 대만 기업들은 세계 시장에서는 치열하게 경쟁하면서도 공급망 안에서는 긴밀하게 협력한다. 대기업과 중소기업, 제조기업과 설계기업이 각자의 역할을 분담하며 함께 성장하는 산업 생태계를 구축했고, 산업 생태계 전체의 경쟁력을 높이는 것이 결국 개별 기업의 경쟁력으로 돌아온다는 인식도 자리 잡았다. 정부 역시 산업 인프라에 대한 과감한 지원, 금융 경쟁력 강화, 상속세·증여세 제도 개편, 이주 노동자의 생활 환경 개선, 정년 연장 등 인력난에 대응하는 실용적 정책을 추진했다. 또한 직장인의 돌봄 부담을 덜어주는 외국인 재택 간병인 제도를 도입해 기업 성장을 뒷받침했다. 저자는 이러한 대만의 경험이 한국 사회에도 중요한 화두를 던진다고 말한다. 한국 기업 역시 개별 기업의 성과를 넘어 공급망 전체를 바라보는 전략이 필요하다는 것이다. AI 시대에는 메모리, 파운드리, 소프트웨어, 패키징, 서버, 전력, 데이터센터에 이르는 산업의 각 축이 서로 긴밀히 연결된다. 이 거대한 공급망을 얼마나 촘촘하고 유연하게 구축하느냐가 기업을 넘어 국가의 경쟁력을 좌우한다. 이제 경쟁의 단위는 하나의 기업이 아니라 생태계다. 그리고 그 생태계 안에서의 협력은 선택이 아니라 생존 전략이다. 이것이 60년에 걸쳐 '실리콘 아일랜드'를 만들어낸 대만의 경험이 한국 기업에 던지는 중요한 메시지다. 반도체·AI·창업으로 읽는 대만의 성공 공식 책은 대만의 성공을 단순히 소개하지 않고 한국 반도체 산업이 어디로 가야할 지도 짚는다. 대만반도체 산업의 성공 전략을 통해 AI 시대에 한국 반도체 기업이 무엇을 준비해야 하는지 묻는 것이다. 저자는 AI 시대에도 과거의 성공 공식을 반복해서는 새로운 경쟁력을 만들기 어렵다고 진단한다. 한국은 세계 최고 수준의 메모리 반도체 기술을 보유하고 있지만, AI 산업은 메모리만으로 완성되지 않는다. 첨단 패키징과 파운드리, AI 인재, 소프트웨어, 데이터센터, 에너지 인프라가 함께 성장해야 한다. 특히 저자는 한국이 메모리 강점을 기반으로 파운드리와 첨단 제조 역량을 결합하는 '하이브리드 파운드리 전략'을 고민해야 하며, 글로벌 기업과의 협력 속에서 새로운 산업 생태계를 구축해야 한다고 제안한다. 무엇보다 중요한 것은 사람과 제도다. 전문가를 존중하는 문화, 실패를 다시 도전으로 연결하는 창업 환경, 정권이 바뀌어도 흔들리지 않는 산업 전략이 뒷받침되어야 세계 기술 경쟁에서 지속적인 우위를 확보할 수 있다. 저자는 대만의 경험을 통해 한국이 추격자가 아니라 미래 산업 질서를 설계하는 국가로 도약하기 위한 조건을 구체적으로 제시한다. 이 책의 또 다른 재미는 각 장 말미에 수록된 '세계를 움직인 대만 부호들' 코너다. 산업과 기술을 거시적으로 분석하는 데 그치지 않고, 대만을 대표하는 부호들의 삶, 결정적 선택, 경영 철학을 소개한다. 산업의 역사와 기업가들의 인간적인 이야기가 어우러져, 기술과 산업을 한층 입체적으로 이해할 수 있도록 돕는다. AI 시대에는 한 기업의 경쟁력이 아니라 생태계 전체의 경쟁력이 중요하다. 이 책은 대만의 사례를 통해 '세계 1위 기업을 만드는 것'보다 '세계 1위 기업이 계속 탄생할 수 있는 환경'을 만드는 것이 국가 경쟁력임을 알려준다. 기술과 산업을 넘어, 국가 경쟁력의 미래를 어떻게 설계할 것인지 고민하는 우리 사회에 깊은 통찰을 주는 책이다. 저자 이은호는 서울대에서 기계설계를 전공하고 석사 학위를 받은 뒤, 문교부 국비 장학생으로 선발돼 미국 조지아 공대(Georgia Tech)에서 기계공학 박사학위를 취득했다. 로봇, 무인헬기, 마이크로머신 등을 연구하던 공학자였지만, 1994년 공직에 들어선 이후 산업정책과 통상, 경제안보 분야를 두루 경험하며 연구자에서 정책 전문가, 외교관으로 활동 영역을 넓혔다. 주로 산업통상자원부에서 근무하면서 아랍에미리트와 베트남 주재 한국대사관에 파견되었고, 다수의 자유무역협정(FTA) 협상에 참여했다. 국제표준화기구(ISO) 이사회 이사와 개발도상국 지원 실무작업반 의장을 역임했다. 2020년 퇴임 후에는 전략물자관리원 원장으로 경제안보 대응체계를 정비했고, 2023년 정부에 복귀해 2025년까지 주타이베이 한국 대표를 지내며 대만의 산업과 기술 생태계를 현장에서 직접 경험했다. 현재는 고려대 경제기술안보연구원 경제안보센터장을 맡고 있다. '세상을 지배하는 표준 이야기'(2012), '역사를 바꾼 기술과 전략물자'(2022) 등 다수의 저서가 있다. 산업기술과 국제정치, 경제안보를 꾸준히 연구하고 있다. 이 책은 저자가 주타이베이 한국 대표로 재직하는 동안 대만의 산업과 기술 생태계를 현장에서 직접 관찰하고, 기업인과 전문가들을 만나며 얻은 경험을 녹여낸 것이다. TSMC의 성공을 넘어, 60여 년에 걸친 산업정책과 창업 문화, 기술 생태계가 어떻게 오늘날 '실리콘 아일랜드'를 만들었는지를 입체적으로 분석한다. 공학자와 산업정책 전문가, 경제안보 전문가, 외교관으로 이어진 저자의 이력이 한데 어우러져 대만을 바라보는 새로운 시각을 제시한다. ◆ 디지타임스 창립자 등 추천사 "대만의 경쟁력은 단순히 TSMC 하나에만 있는 것이 아니다. 반도체 제조와 첨단 패키징, AI 서버 생산에 이르기까지 이어지는 종합적인 산업 네트워크야말로 대만의 진정한 강점이다."(콜리 황, 디지타임스 창립자 겸 CEO) "이 책은 단순한 대만 산업사 연구를 넘어, 한국이 앞으로 나아갈 방향을 모색하게 하는 귀중한 지침서다. 산업계와 학계, 정책 현장에서 널리 읽히며 한국의 미래 기술 경쟁력 강화에 소중한 길잡이가 되기를 기대한다. 또한 후학들에게는 공학적 사고와 정책적 통찰을 겸비한 선배의 경험담으로서 깊은 영감을 줄 것이다. 저자의 학문적 성취와 공직 경험, 그리고 외교 현장에서 얻은 독특한 시각이 어우러진 이 책은 우리 사회가 기술과 산업, 나아가 국가 경쟁력의 미래를 어떻게 설계해야 하는지를 보여주는 귀중한 나침반이다."(윤의준, 한국공학한림원 회장, (전)한국에너지공대 총장) "이 책은 공학자, 기술관료, 외교관이라는 세 가지 이력이 씨실과 날실처럼 엮여 탄생한 대만 이야기다. 오늘날 반도체와 인공지능 등 첨단기술 분야에서 미중 패권 경쟁이 치열하게 전개되고, 기술과 안보를 아우르는 융합적 통찰이 그 어느 때보다 절실히 요구되는 상황에서 저자의 이력과 경험은 매우 귀중한 자산이다. 그리고 이 책은 그러한 융합적 경험 속에서 길어 올린 통찰의 정수를 담고 있다."(배영자, 건국대 정치외교학과 교수, 외교부 경제안보외교 자문위원) "우리는 오랫동안 대만을 잘 안다고 생각해왔다. 그러나 이 책은 그러한 안이한 인식이 얼마나 위험한 착각이었는지를 가차 없이 일깨워준다. 부디 이 책이 단순한 정보 전달을 넘어, 한국 사회가 냉정하게 현실을 직시하고 미래를 준비하도록 만드는 뜨거운 불씨가 되기를 간절히 바란다."(김태윤, 한양대학교 정책과학대학 교수, (전)한국규제학회장) ◆ 책 속의 문장들 "부처 간 칸막이, 관료 주의적 R&D 행정, 전문가를 존중하지 않는 풍토, 규제와 감시로 연구자의 자존감을 짓누르는 구시대적 제도들이 혁신을 가로막고 있다. 이 책이 보여주는 대만의 사례는 바로 이런 문제에 대한 강력한 해답을 제시한다. 저자는 정권이 바뀌어도 국가발전 전략의 큰 방향이 흔들리지 않고, 전문가 집단이 정치적 성향과 관계없이 존중받으며, 실패가 은폐되기보다 제도 속에 흡수되는 사회의 힘을 강조한다. 특히 저자가 제안하는 '하이브리드 파운드리 전략'에 주목할 필요가 있다. AI 인력 생태계의 혁신과 원전이라는 독자적 카드를 활용한 국제 협업 구상도 탁월하다. 이는 한국이 더 이상 추격자의 위치에 머무르지 않고, 새로운 질서를 설계하는 국가로 전환하기 위한 구체적인 청사진이다."(14~15쪽) "대만은 갑자기 성공한 나라가 아니다. TSMC 위상도, AI 서버 공급망에서의 압도적인 존재감도 하루아침에 만들어진 결과가 아니다. 대만은 60년이 넘는 시간 동안 기술 기반 국가로 나아가는 길을 꾸준히 걸어왔다. 정권이 바뀌어도 국가 발전 전략의 큰 방향은 유지되었고, 전문가 집단은 존중받았으며, 실패는 숨기기보다 제도로 흡수되었다. 기업들은 단기 이익보다 생태계를 선택했고, 창업은 개인의 무모한 도전이 아니라 사회적으로 용인되는 선택이 되었다. 겉으로 보기에 갑작스러워 보였던 대만의 성공은 사실 오랫동안 준비된 결과였다. 대만이 변한 것이 아니라, 나 자신이 대만의 실체를 몰랐던 것이다."(22~23쪽) "판원위안이 반도체 산업 육성계획을 처음 설명한 자리는, 대만 반도체 산업의 역사를 다룬 여러 자료에서 공통적으로 언급되는 “샤오신신 두유집에서의 조찬” 모임이었다. 1974년 2월 7일 아침, 타이베이역 인근 난양제 골목의 작은 식당에 경제부 장관, 교통부 장관, ITRI 원장, 전기통신연구소 소장, 행정원 비서장, 통신총국 국장이 모였다. 이 자리에서 판원위안은 집적회로(IC)가 미래 대만 전자 산업에 최대의 부가가치를 창출할 수 있을 것이라며 이 산업을 육성할 것을 제안했다. 쑨윈쉬안 경제부 장관은 반도체 기술이 안착하는 데 4년의 시간과 1000만 달러가 들 것이라는 판원위안의 사업 제안을 그 자리에서 승인해주었다"(53~54쪽) "2010년대 초 PC를 새로 장만할 때, 작은 아파트에서 살던 나에게는 작지만 신뢰할 수 있는 데스크톱 PC가 필요했다. 가격까지 고려하다 보니 자연스럽게 에이서 제품에 마음이 기울었고, 결국 처음으로 대만산 PC를 구입하게 되었다. 그 제품에 좋은 인상을 받은 나는 이후 아이들에게 노트북 PC를 사줄 때도 에이서를 선택하곤 했다. 그러다 2023년부터 대만에 근무하며 다양한 사람을 만나면서, 언젠가 대만을 대표하는 PC 제조업체인 에이서의 창업자를 직접 만나볼 수 있으면 좋겠다는 막연한 바람을 품게 되었다. 그런데 그 바람은 뜻밖의 순간 현실이 되었다. 한 행사에서 옆자리에 앉은 노부부가 바로 에이서의 창업자 스전룽 부부였던 것이다. 나는 용기를 내어 면담을 요청했고, 그는 흔쾌히 자신의 자택으로 나를 초대해주었다."(115~116쪽) "대만과 달리 한국에는 반도체 외에도 글로벌 경쟁력을 갖춘 산업들이 여럿 있다. 자동차, 원자력 발전, 조선, 방산 산업 등이 그것인데, 반도체 제조 역량과 이러한 산업들을 함께 보유한 나라는 흔하지 않다. 마침 이들은 모두 '피지컬 AI'의 주요 적용 대상이다. 최근 세계적으로 주목받는 K-문화 산업과 뷰티 산업 역시 AI 활용 가능성이 높은 분야다. 이러한 기회를 최대한 활용하려면, 반도체 산업과 여타 주력 산업을 긴밀히 연결하는 데 특화된 '하이브리드 파운드리 모델'을 새롭게 구축하는 방안을 진지하게 고민해야 한다."(278쪽) "타이베이에서 고속전철로 약 1시간 30분 정도 내려가면 대만에서 가장 오래된 도시인 타이난에 도착한다. 타이난역에서 시내로 들어가는 도로 옆에 자 리한 하얀색 고전 서양식 건물이 바로 치메이 박물관이다. 치메이 그룹 창업자가 1992년 개인 자금으로 설립한 이 박물관의 특별한 점은 다양한 미술품과 역사적 명품 외에도 스트라디바리우스, 과르네리 등 세계적 명품 바이올린·비올라·첼로와 활을 포함해 1300점이 넘는 현악기를 소장하고 있다는 것이다. 박물관은 이 중 200여 점을 청년 음악가들에게 무상 대여해 연주 활동에 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 치메이 박물관 운영과 악기 무상 대여 사업은 대만 부호가 사회적 기여 활동을 어떻게 실천하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례다."(302쪽) "1970년대 쑨윈쉬안이 추진한 반도체 산업 육성 전략과 그가 설립한 ITRI, 신주 과학단지는 수많은 디지털 기업이 탄생하는 기반을 마련했다. 모리스 창은 56세라는 늦은 나이에 순수 파운드리 구상을 기업화해 40년 동안 이를 성장시켰고, 결국 세계 반도체 산업의 운영 방식 자체를 바꾸어놓았다. 또한 리궈딩은 이 모든 과정을 기획하는 핵심 역할을 맡았다. 그는 모리스 창을 영입하고, 내부의 반대를 무릅쓰고 TSMC를 독립적인 순수 파운드리로 설립하는 데 핵심적인 역할을 했다. 신주 과학단지의 기술자들이 창업하기 쉽도록 벤처캐피털 회사를 설립하고 연결해준 것도 그의 장기적 안목 없이는 불가능한 일이었다."(305쪽) ◆ 목차 서문: 경쟁을 넘어, 공생으로: AI 시대 대만과 한국의 선택 추천의 글 프롤로그: 대만 표류기, 편견을 넘어 진실을 만나다 제1장 세계 기술의 심장으로 떠오르는 대만 1 TSMC 신화를 넘어, 대만의 재도약 2 대만을 움직이는 보이지 않는 세 가지 힘: 창업 문화, 자본, 네트워크 3 대만판 실리콘밸리의 탄생 세계를 움직인 대만 부호들: 200년 기업은 어떻게 살아남는가? 반차오 린 가문의 비밀 제2장 TSMC, 파운드리로 세운 반도체 제국 1 모리스 창, 불가능을 설계하다 2 스마트폰 혁명의 숨은 승자, TSMC의 비상 3 AI 시대의 패권, 다시 TSMC로 향하다 4 반도체 생태계를 지배한 TSMC의 힘 세계를 움직인 대만 부호들: 루캉 구, 대만판 록펠러 가문의 탄생 제3장 에이서, 브랜드를 만드는 기술자들 1 TV를 만들던 섬나라가 IT 강국이 되기까지 2 에이서가 바꾼 게임의 규칙 3 창업을 키우는 리더십 4 대만 ICT 신화의 숨겨진 비밀 세계를 움직인 대만 부호들: 대만 3대 명문가의 흥망성쇠 제4장 폭스콘, 세계 공장에서 AI 하드웨어 플랫폼으로 1 폭스콘 왕국의 설계자, 궈타이밍 2 노동에서 기술로, 제조 혁신 전략 3 '메이드 인 차이나' 이후를 준비하다 4 AI와 전기차가 만난 새로운 제로 생태계 5 조립회사를 넘어 AI 시스템 통합자로 세계를 움직인 대만 부호들: 후공정의 역습, ASE 제5장 실리콘 아일랜드의 숨은 강자들: 설계와 연결의 힘 1 칩은 공장이 아니라 머리에서 탄생한다 2 AI 열풍의 진짜 수혜자들, AI 서버와 부품 제조업체 3 보이지 않는 제조 강국의 뿌리, 정밀주물·사출성형 산업 4 세상을 붙잡는 작은 거인들, 패스너 업체 세계를 움직인 대만 부호들: 신부호의 등장, 포모사 왕과 캐세이·푸봉 차이 가문 제6장 대만에서 배우는 기술 강국의 조건 1 전문가를 존중하는 대만형 리더십 2 세계 곳곳의 화교를 대만의 자산으로 만들다 3 정부·학계·기업의 삼각 혁신 구조 4 '빠름'보다 '합의'를 택하는 전략 5 흔들리지 않는 산업 전략, 자율성과 일관성 세계를 움직인 대만 부호들: 신콩과 원둥, 갈라진 두 제국 제7장 대만 이후, 한국의 선택 1 TSMC는 어떻게 삼성을 앞질렀는가 2 AI 시대, 한국의 승부수 3 반도체 전쟁 시대의 공생 전략 세계를 움직인 대만 부호들: 문화를 키우는 기업, 치메이 그룹 에필로그: 작은 섬의 거대 전략, 한국의 미래를 비추다

2026.09.24 15:48방은주 기자

AI發 메모리 호황에 D램 가치, TSMC 첨단 공정 추월

인공지능(AI) 열풍에 따른 메모리 수요 폭증으로 D램 가격이 사상 최고치 행진을 이어가는 가운데, 단위 면적당 메모리 칩의 가치가 TSMC의 최첨단 연산용 웨이퍼 가격마저 추월했다는 분석이 나왔다. 24일 반도체 분석 업체 커널 인사이트에 따르면 최신 공정 기반의 D램이 창출하는 단위 면적당 매출 가치는 TSMC의 N2(2나노) 및 N3(3나노) 공정 웨이퍼 가격을 웃도는 것으로 집계됐다. 커널 인사이트는 TSMC의 N3 공정으로 가공된 300mm 웨이퍼 가격을 2만 달러, N2 공정 웨이퍼는 3만 달러로 추정했다. 이를 면적으로 환산하면 mm²당 명목 가격은 각각 약 0.283달러와 0.424달러 수준이다. 이 계산은 비공식 업계 추정치에 기반한 것으로, 실제 칩 생산 시 발생하는 웨이퍼 가장자리 손실, 절단(다이싱) 손실, 수율 및 결함 등은 반영되지 않았다. 반면 D램의 단위 면적당 가치 평가는 밀도를 바탕으로 산출됐다. 커널 인사이트는 D램 가격을 기가비트(Gb)당 1.50달러로 설정하고 세대별 비트 밀도를 적용한 결과, 밀도가 0.219Gb/mm²인 1y D램은 mm²당 0.329달러, 0.273Gb/mm² 밀도의 1z D램은 mm²당 0.410달러로 나타났다. 0.436Gb/mm² 밀도를 갖춘 최신 1b D램의 경우 mm²당 가치가 0.654달러에 달해 TSMC N2 웨이퍼의 가격을 50% 이상 웃돌았다. 10나노급 D램 공정은 1y, 1z, 1a, 1b 순으로 더 미세 공정을 뜻한다. 커널 인사이트가 가정한 Gb당 1.50달러는 최근 DDR5 현물 가격 흐름과 맞닿아 있다. 시장조사업체 D램익스체인지에 따르면 지난 21일 기준 16Gb DDR5 eTT 칩의 평균 거래 가격은 24.80달러로, Gb당 약 1.55달러다. DDR5 메모리 생산 비용이 TSMC 첨단 로직 공정보다 저렴하다는 점을 감안할 때, 메모리 제조사들의 웨이퍼당 수익성은 유례없는 수준으로 치솟은 셈이다. 다만 이 같은 비교에는 구조적인 한계가 따른다. TSMC의 수치는 고객사로부터 수취하는 웨이퍼 가공 가격인 반면, D램 수치는 제조사가 완제품 메모리를 판매해 거둘 수 있는 총매출 잠재력을 나타낸다. 아울러 로직 칩 제조에 필수적인 첨단 패키징 비용이 배제된 데다, TSMC의 실제 웨이퍼 공급가는 주문 수량과 고객사별 계약 조건에 따라 큰 편차를 보인다. D램 지표 역시 소량·산발적으로 거래되는 현물가를 기준으로 삼아, 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 공급사 매출의 대다수를 차지하는 장기 고정거래(계약) 가격과는 차이가 있다. 시장 전문가들은 비공개로 유지되는 D램 고정거래 가격이 최근 강세를 보이는 만큼 현물가에는 영향을 미치지 못했을 것으로 본다. 이에 메모리 업체들의 웨이퍼당 가격은 TSMC를 더욱 크게 앞설 가능성이 있다.

2026.09.24 11:29진운용 기자

삼성전자, 차세대 D램 'D0a' 로드맵 수정…하이브리드 본딩 앞당긴다

삼성전자가 차세대 D램 개발 전략을 수정했다. 기존 프로젝트성으로 개발되던 'B1b' 기술을 최근 정식 로드맵에 편입하고, 이를 첫 10나노미터(nm) 미만 D램인 'D0a'로 명명한 것으로 파악됐다. 당초 삼성전자 D0a은 수직트랜지스터(VCT) D램을 지칭하던 공정이었다. 대신 VCT D램은 'D0a-V'라는 별도 명칭으로 분류됐다. 삼성전자가 D0a의 명칭을 변경한 이유는 범용 D램 내 최첨단 패키징 도입을 앞당기기 위한 조치이다. B1b는 웨이퍼투웨이퍼(W2W) 하이브리드 본딩을 적용해 내부 집적도를 높이는 기술을 뜻한다. 사안에 정통한 관계자는 "당초 B1b는 연구개발은 되고 있었으나 삼성전자의 정식 로드맵에는 없던 공정이다. 이번 전략 수정으로 D0a에 편입된 것"이라며 "삼성전자가 B1b D램의 발빠른 상용화를 적극적으로 추진 중이란 의미"라고 설명했다. 삼성전자, D0a 명칭 VCT D램→B1b로 전환 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 삼성전자는 차세대 D램 D0a의 개념을 기존 VCT D램에서 B1b로 전환했다. D램은 내부 회로선폭을 줄이는 방식으로 진화해 왔다. 가장 최근 상용화된 D램은 1c(6세대 10나노급)다. 선폭은 11~12나노 수준이다. 차세대 제품인 1d(7세대 10나노급)는 10~11나노로, 사실상 마지막 10나노급 D램에 해당한다. 다만 이때 선폭은 실제 물리적인 수치가 아닌, 성능을 가늠하기 위한 마케팅 용어다. 첫 10나노 미만 D램인 D0a를 구현하기 위해 삼성전자는 다양한 기술적 변혁을 시도해왔다. 대표적 기술이 B1b다. B1b는 메모리 셀과 주변부 구동회로인 페리를 각각 다른 웨이퍼에 제조한 뒤 붙이는 기술이다. 페리 위에 셀을 얹는 구조다. 기존 셀과 페리를 한 웨이퍼에 모두 집적하는 방식 대비 셀을 밀도 있게 배치하는 데 유리하다. 셀과 페리에 각각 최적화된 공정을 적용할 수 있다는 점도 장점이다. B1b에는 W2W 하이브리드 본딩을 적용한다. 하이브리드 본딩은 각 칩의 구리 배선을 직접 연결해 붙인다. 작은 돌기(범프)로 칩을 연결하는 기존 패키징 대비 칩 집적도와 성능을 높일 수 있다. 400단 이상 고적층 낸드에서도 W2W 하이브리드 본딩 채용이 본격화된다. W2W는 웨이퍼와 웨이퍼를 붙인다는 의미다. B1b 서두르는 이유…"VCT D램 도입엔 시간 더 필요" 삼성전자 D0a 공정으로 불리던 VCT D램은 파생격인 D0a-V로 변경됐다. VCT는 D램 셀(메모리를 저장하는 최소 단위) 내부에 수평으로 배치되던 트랜지스터를 수직으로 세우는 기술이다. 트랜지스터 구조를 수직으로 변경하면 셀 면적을 줄일 수 있다. 기존 셀 면적은 가로·세로 기준 치수(F:Feature)를 곱해 6F²(스퀘어)였다. VCT 적용 시 이를 4F스퀘어로 변경 가능하다. 셀 면적이 작아지면 동일한 면적에 더 많은 셀을 집적할 수 있다. 다만 VCT D램은 기술적 난이도가 매우 높은 것으로 평가받는다. 트랜지스터를 수직으로 형성하기 위한 고종횡비 식각 기술, 셀 면적 감소에 따른 누설 전류 증가를 해결하기 위한 신소재 적용 등이 필요하다. 반면 B1b와 같은 W2W 하이브리드 본딩은 CMOS 이미지센서, 고적층 낸드 등 기존 반도체 제조공정에서 이미 양산 적용된 바 있다. 이에 삼성전자는 D0a 공정 구현의 우선 순위를 기존 VCT D램에서 B1b로 변경한 것으로 풀이된다. 또 다른 관계자는 "디자인 상으로 VCT보다 B1b가 상용화 허들이 더 낮아서, 업계에서는 B1b 기술 선제 도입이 유력한 것으로 보고 있다"며 "삼성전자 내부에서도 VCT보다 B1b 도입을 더 서두르는 분위기"라고 말했다. B1b, 차세대 AI 메모리 사업에도 큰 영향 B1b는 삼성전자의 차세대 고대역폭메모리(HBM) 사업에서도 큰 역할을 할 수 있다. 현재 삼성전자는 B1b를 차세대 AI 메모리에 적용하는 방안을 검토하고 있다. 현재 삼성전자는 오는 2029년께 HBM5 양산에 들어갈 것으로 예상된다. 전작인 HBM4E 대비 동작속도를 약 50% 이상 높이는 것을 목표로 제품을 개발하고 있다. 한편 B1b 기반 D0a D램이 실제 상용화 궤도에 오르는 시점은 빨라야 2년 후 정도로 추산된다. 업계는 구체적인 양산 투자 일정이 내년 중반께 확정될 것으로 보고 있다. 물론 VCT D램도 지속 병행개발되고 있다. 향후에는 B1b를 기반으로 VCT D램, 3D D램 등이 개발될 가능성도 있다는 게 업계의 평가다. 3D D램은 셀 자체를 수직으로 적층하는 기술로, VCT D램 이후 도입될 제품이다. 최정동 테크인사이츠 수석부사장은 "B1b는 궁극적으로 VCT D램이나 3D D램과 병행 적용될 것"이라며 "셀과 페리를 분리 제조할 경우 얻게되는 이점이 많아, 하이브리드 본딩은 하나의 플랫폼으로서 향후 D램 셀 아키텍처에 함께 적용될 것"이라고 설명했다.

2026.09.23 14:06장경윤 기자

삼성전자, 최신 퀄컴칩서 차세대 'LPDDR6' 업계 최초 검증 완료

삼성전자가 최근 퀄컴의 최첨단 모바일 칩셋 스냅드래곤8 엘리트 6세대에서 'LPDDR6' 검증을 완료했다. LPDDR6는 내년부터 본격 상용화 궤도에 오르는 차세대 저전력 메모리다. 삼성전자는 이번 검증을 통해 서버 및 엣지 AI 시장에서 D램 초격차를 유지할 수 있을 것으로 기대된다. 삼성전자는 자사 LPDDR6가 퀄컴의 최첨단 모바일 칩셋에서 검증을 완료했다고 23일 공식 블로그를 통해 밝혔다. LPDDR은 스마트폰, 서버 등에 탑재되는 저전력 D램이다. LPDDR6는 지난해 하반기 표준이 제정된 가장 최신 세대 규격에 해당한다. LPDDR6의 대역폭은 10.6~14.4Gbps로, 이전 세대(8.5~10.7Gbps) 대비 성능이 크게 향상됐다. 삼성전자는 최근 16GB 용량의 LPDDR6를 퀄컴의 최신 '스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대'에서 최대 10.7Gbps 속도로 업계 최초 검증하는 데 성공했다. 이번 성과는 초기 제품 개발 단계부터 이어져 온 삼성전자와 퀄컴 간 긴밀한 기술 협력을 바탕으로 이뤄졌다. 이를 통해 삼성 LPDDR6가 차세대 모바일 플랫폼의 요구 수준을 충족할 수 있음을 입증했으며, 양사는 고도화되는 온디바이스 AI 환경에 차세대 메모리 기술을 빠르게 접목할 수 있도록 협력을 이어가고 있다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 "이번 검증으로 LPDDR6의 기술 경쟁력과 제품 완성도를 다시 한번 입증한 만큼, 향후 고객과 시장의 상용화 일정에 맞춰 고성능, 저전력 메모리 솔루션을 적기에 제공하고 차세대 AI 디바이스 시장을 선도해 나가겠다”고 말했다. 스마트폰 등 온디바이스 AI가 멀티모달 AI와 AI 에이전트로 고도화되면서, 업계에서는 고성능·저전력 LPDDR 수요가 확대되고 있다. 카운터포인트는 생성형 AI 스마트폰이 지난해 글로벌 스마트폰 출하량의 36%에서 2026년 45%, 2027년 52%로 확대돼 전체 스마트폰의 절반을 넘어설 것으로 전망했다. 실제로 스마트폰 출하량보다 메모리 탑재량이 빠르게 증가하는 추세다. 시장조사업체 옴디아 조사 결과 올해 1분기 글로벌 스마트폰 출하량은 전년 동기 대비 0.5% 증가한 반면, 스마트폰에 탑재된 전체 D램 용량은 6.1% 증가했다. 기기당 평균 D램 용량도 7.8GB에서 8.3GB로 5.5% 늘었다. 삼성전자는 이러한 시장 변화 속에서 글로벌 모바일 D램 시장 1위를 유지해 왔다. 옴디아에 따르면 올 1분기 삼성전자의 글로벌 모바일 D램 시장 점유율은 매출 기준 43%를 기록했다. 향후 LPDDR 시장에서는 LPDDR6 비중이 빠르게 확대될 전망이다. 옴디아는 전체 LPDDR 출하량 가운데 LPDDR6 비중이 2027년 3%에서 2028년 9%, 2029년 21%, 2030년 39%까지 확대될 것으로 내다봤다.

2026.09.23 10:40장경윤 기자

한미반도체, 2.5D 지원 첨단 패키징 장비 'FC 본더 75' 첫 출하

한미반도체가 AI 반도체용 대면적 2.5D 패키징을 지원하는 장비 'FC 본더 75'를 글로벌 고객사에 첫 출하했다고 22일 밝혔다. FC 본더 75 장비 출하는 한미반도체가 AI 반도체 시장에서 HBM(고대역폭메모리)에 이어 시스템반도체 2.5D 패키징 시장으로 입지를 강화하고 있다는 점에서 의미가 있다. AI 반도체는 고사양화되면서 하나의 패키지에 CPU, GPU, HBM 등 여러 반도체를 집적하는 2.5D 패키징 기술이 부각되고, 인터포저(Interposer)와 기판 면적이 확대되고 있다. 이에 패키징 장비 또한 고사양화가 요구되고 있으며, 파운드리와 반도체 외주 패키지(OSAT) 기업들로부터 수요가 증가하고 있는 추세다. 2.5D 패키징 기술로는 TSMC의 CoWoS가 대표적이다. 향후 TSMC는 패키징 방식을 CoWoS에서 CoPoS, 3D-SoIC로 고도화할 계획이며, OSAT 기업에서 TSMC 패키징 채택이 증가하고 있다. 최근에는 인텔의 EMIB-T 기술이 구글 TPU와 같은 미국 빅테크 기업의 ASIC 칩에 적용되는 사례가 증가하고 있다. 한미반도체 'FC 본더 75'는 75mm × 75mm 크기의 대형 인터포저 패키징을 지원한다는 점이 특징이다. 기존 범용 반도체 패키징 크기인 20mm × 20mm보다 넓은 면적을 처리할 수 있어, 차세대 AI 반도체에서 요구되는 초대형 다이(Die)와 멀티칩 집적을 가능하게 한다. 한미반도체는 'FC 본더 75' 외에도 다양한 2.5D 패키징 장비 라인업을 출시하며 공급을 확대하고 있다. 올해 'FC 본더 3.5', '2.5D TC 본더 40 C2S', '2.5D TC 본더 40 C2W'를 잇따라 출시했고, '2.5D TC 본더 120' 출시를 앞두고 있다. 한미반도체의 장비 라인업 확대는 올해 10월 예정된 미국 현지 법인 '한미USA' 설립과 맞물려 시너지를 낼 것으로 기대된다. 이는 2028년 본격 가동될 예정인 미국 내 AI 빅테크, 파운드리, OSAT, 메모리 기업의 수요에 대응하기 위함이다. 한미반도체 관계자는 “FC 본더 75 첫 출하를 시작으로 HBM용 TC 본더뿐만 아니라 AI 패키지용 TC 본더 장비와 다양한 패키지 장비를 고객사에 공급하며 AI 반도체 시장에서 기술 경쟁력을 확장하고 있다”며 “이를 통해 지속적인 매출 성장을 이뤄내겠다”고 밝혔다.

2026.09.22 16:01장경윤 기자

정부, 미래 전력수요 대안 '원전의 역할' 국민 의견 듣는다

정부가 '제12차 전력수급기본계획' 수립을 앞두고 '원전의 역할'을 놓고 국민 의견을 수렴한다. 기후에너지환경부는 22일 '원전 공론화 추진계획'을 국무회의에 보고하고 앞으로 약 3개월간 원전 공론화를 추진한다고 밝혔다. 김성환 기부후 장관은 “반도체·전기차 확대 등으로 전력수요가 크게 늘어날 것으로 예상되면서 충분한 전력을 안정적으로 공급하기 위해 원전의 역할이 필요하다는 목소리가 있고, 다른 한편으로 원전 안전성이나 사용후 핵연료 문제 등에 대한 국민 우려와 불안감도 있어서 국민의 의견을 폭넓게 수렴하기 위한 것”이라고 배경을 설명했다. 김 장관은 “이 문제를 정부 결정만으로 선택하기보다는 정부가 고민해 온 여러 선택지와 쟁점을 국민과 솔직하게 나누고 국민 여러분과 생각을 직접 듣는 것이 필요하다고 생각했다”고 덧붙였다. 기후부는 위원장 1명을 포함해 총 11명 이내로 전력수급기본계획을 위한 원전 공론화위원회를 구성하기로 하고 인문사회·과학기술·조사통계·갈등관리·에너지 등 각 분야 관련 유관단체로부터 후보자를 추천받아 구성할 예정이다. 특히 원전과 직접 이해관계가 없는 중립적인 인사로 위원회를 구성해서 공론화 과정의 신뢰를 확보할 계획이다. 원전 찬반 관련해서는 공론화위원회와 별도로 전문위원회를 구성한다. 전문위원회에서는 원전과 전력수급, 공론화 과정에 필요한 전문적인 의견과 정보를 제공하는 역할을 한다. 공론화위원회는 국민 의견을 수렴해 기후부에 권고하고, 기후부는 공론화 결과를 고려해 전력수급과 계통 등 전문적인 의견을 반영한 제12차 전기본을 수립할 예정이다. 김 장관은 “공론화는 단순히 신규 원전을 건설할 것인지, 말 것인지만 묻는 찬반 토론으로 진행하지는 않고 전력수급을 계획할 때 고려해야 할 다양한 가치를 시민과 함께 고민하고 이 과정에서 원전이 어떤 역할을 하는 것이 좋은지에 대한 종합적인 논의를 할 계획”이라고 설명했다. 기후부는 공론화는 약 3개월간 진행하고 12월 께 공론화위원회 권고안이 도출될 수 있도록 추진할 계획이다.

2026.09.22 15:35주문정 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

"대한민국엔 반도체 거점 기관 없다…국가R&D는 파편화"

"대한민국에는 반도체 거점 기관이 없다. 구심점이 없어 국가 R&D가 파편화되고 있다." 윤의준 한국공학한림원 회장은 22일 국회의원회관에서 열린 '국가 반도체 연구소 구축을 위한 국회토론회'에서 우리나라 반도체 인프라 현황 및 문제점을 지적하며 이같이 언급했다. 이날 행사는 대전시가 국내 반도체 산업의 지속적인 경쟁력 확보를 위해 국가 차원의 연구개발(R&D) 및 실증 거점으로 국가반도체연구소 구축이 시급하고, 최적지가 대전이라는 공감대 확산과 이의 구체적인 구축 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 대전 지역구 국회의원 7명 전부가 주최자로 나섰다. 박범계·박용갑·박정현·장종태·장철민·조승래·황정아 의원 등이다. 윤 회장은 국가 반도체 R&D 및 산업 문제점으로 ▲국가 R&D와 상용화 연계 역량 분산 ▲산학연 연구 역량 결집위한 구심점 부재 ▲초미세공정·상용화개발·시제품제작 및 실증평가 등이 가능한 300mm 공공팹 부재 ▲상용화 R&D 수행 인프라 부족으로 인한 해외 의존 불가피 등을 꼽았다. 윤 회장은 특히, "국내 대학·연구소·공공팹이 100~150mm 소구경에 머물고 있고, 삼성이나 SK하이닉스 300mm는 자사 양산전용 설비이기 때문에 산업 전반이 함께 쓸 개방형은 아니기 때문에 결국 산학연을 위한 국가반도체연구소가 필요하다"고 말했다. 국가나노인프라 기관으로는 나노종합기술원과 서울대 반도체공정연구소, DGIST 차세대반도체융합연구소, 한국나노기술원, ETRI 반도체 소부장기술센터, 나노융합기술원 등 총 14개가 있으나 기초연구 및 교육 등의 목적으로 개별 운영 중이라고 윤 의장은 지적했다. 신설할 국가반도체연구소 역할과 기능으로 △12인치(300mm) 첨단 반도체 제조·실증 팹 구축을 통해 20나노급 반도체 제조와 설계검증을 실제 양산과 동일한 환경에서 지원 △전공정과 후공정을 통합한 단일 플랫폼에서 국산화 실증 수행 △허브-앤-스포크 체계로 전국 특화팹을 연결하고 단일 창구로 서비스 제공 △차세대 반도체 R&D 및 미래인재 양성 등을 제시했다. 윤 회장은 또 국가반도체연구소 향후 운영 방안으로 300mm 팹 구축을 재차 강조하며, △개방형 플레이그라운드 △상용화거점 △전주기 원스톱 지원 등 3대 축으로의 기능을 제시했다. 해외 예시도 들었다. 윤 회장은 유럽(벨기에)의 아이멕(imec)과 미국은 NY 크레이츠 등은 현재 300mm 공공팹을 갖추고, EUV(극자외선) 노광공정 등을 적극 개발 중이라고 언급했다. 전문가 토론에서는 △김형준 차세대지능형반도체사업단장 △최성율 KAIST 연구부총장 △권석준 성균관대 부학장 △김학진 넥스틴 부사장 △진병주 아이에스티이 부사장 △김동준 과학기술정보통신부 원천기술과장 등이 참석했다. 김형준 단장은 서울대 국가반도체연구소 경험을 언급하며 "반도체 시설 들이 전국에 흩어져 있고, 운영비도 최소 20년은 정부가 지원해야 한다"고 지적했다. 김학진 부사장은 "기업은 돈을 벌어야 하기 때문에 우리나라엔 반도체 분야의 제대로된 R&D가 없다. 특히 3D DRAM 연구도 국내는 아무도 안한다. 중국만 한다"며 "중소기업 장비업체들에 EUV는 놔두더라도, 패턴이라도 최신 장비로 공공팹이 서비스해달라"고 주문했다. 진병주 아이에스티이 부사장은 "글로벌 반도체 업체 레벨을 못따라간다. 장비를 만들어 현장에 납품하면, 개선요소나 나오고, 설계까지 다시 하는데 2년 정도 걸린다"며 "이에 대해 빨리 대응할 방안을 마련해 줬으면 좋겠다"고 말했다. 김동준 원천기술과장은 "반도체 연구소 얘기는 5년 전에도 나왔었다. 전문가 사이에서도 파운드리냐 연구소냐의 얘기도 나오고, 막대한 재정이 투입되기 때문에 연구와 산업 현장의 목소리를 모을 필요도 있었다"며 "이제 새로운 거버넌스와 생태계 구축이 필요하다"고 언급했다. 김 과장은 또 "인프라 부재 얘기도 나왔지만, R&D도 체계화돼야 한다. 소재와 소자 등을 연계할 구심점이 필요하다. 분산된 연구체계 묶을 R&D 허브가 필요하다고 본다"며 "운영은 인하우스 방식보다 오픈형으로 운영되는게 바람직할 것"이라고 덧붙였다. 이외에 이들은 ▲대학·출연연 연구 성과의 산업 연계 ▲기업 기술의 시험·검증 ▲팹리스·소부장 기업 지원 ▲미래 반도체 인재 양성 ▲AI 반도체·첨단패키징 등 미래 전략 분야 연구 등을 수행하는 국가 반도체 R&D 플랫폼으로 구축돼야 한다고 강조했다.

2026.09.22 11:23박희범 기자

'반도체 초격차 신화' 권오현 전 삼성회장, KAIST 이사장에

대한민국 반도체 초격차를 이끈 권오현 전 삼성전자 대표이사 회장·오렌지플래닛 창업재단 이사장이 KAIST 이사장을 맡게 됐다. KAIST 이사회는 9월 21일 서울에서 제298회 임시이사회를 열고, 권오현 전 삼성회장을 신임 이사장으로 선임했다. 권 신임 이사장은 1975년 서울대 전기공학과를 졸업했다. 1977년 KAIST에서 전기공학 석사와 1985년 미국 스탠퍼드대학교에서 전기공학 박사학위를 취득했다. 1985년 미국 삼성반도체연구소 연구원으로 삼성에 합류한뒤 1992년 세계 최초 64Mb DRAM 개발을 이끌며 삼성전자 '초격차 전략'의 토대를 닦았다. 이후 삼성전자 반도체사업부 사장(2008~2011년), 대표이사 부회장(2012~2017년), 대표이사 회장 겸 종합기술원 회장(2017~2020년)을 지내며 한국 반도체 산업을 세계 1위로 끌어올린 엔지니어 출신 전문경영인으로 한 시대를 풍미했다. 경영 일선에서 물러난 뒤에는 한국발명진흥회 회장(2021~2022년), 서울대학교 제7대 이사장(2023~2025년)을 지냈다. 2025년 9월부터 기업인 출신으로는 처음으로 기획예산처(당시 기획재정부) 중장기전략위원회 위원장을 맡았다. 2021년부터는 청년 창업을 지원하는 오렌지플래닛 창업재단 이사장으로 활동하고 있다. 금탑산업훈장(2009년), 대한민국 최고과학기술인상(2014년), 인촌상 산업기술 부문(2012년), 다산기술상(1997년) 등을 받았으며, 저서로 '초격차(2018년)'와 '다시, 초격차(2020년)'가 있다. KAIST 동문인 권 이사장은 2018년 동문 최초로 KAIST 명예경영학박사 학위를 받았고, 창의적이고 도전적인 신진 연구자를 지원하는 '권오현조교수' 제도가 마련되는 데 힘을 보태 매년 물리·수학·화학·생명·공학 분야의 젊은 교원을 뒷받침하는 등 모교와 인연을 이어 왔다. 지난 8월 제297회 임시이사회에서 KAIST 이사로 선임된 데 이어 이번 이사회에서 이사장으로 선임됐다. 권 이사장의 임기는 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관의 승인일부터 이사 임기 만료일인 2029년 8월 19일까지다.

2026.09.21 19:21박희범 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

삼성 6개사, 美 AI 인프라 기업 헬릭스에 1조 3600억원 투자

동화일렉트로, 美 ESS 본격 진입…"내년 사업 3배 성장 전망"

'AI 대모' 페이페이 리, AMD에 합류한다

가상공간 넘어 생성현실로…피지컬 AI·로봇 미래 본다

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.