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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 -2024~현재 가천대 반도체대학 석좌교수

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

KAIST 석사과정 AI에이전트로 주식 자동매매…수익률은

KAIST 연구생들이 AI 에이전트 오픈클로를 이용해 자동 주식매매를 했다. 과연 수익률은 어땠을까? 이관택 전기및전자공학부 석사과정 연구생이 220만원을 투자해 실제 투자해봤다. 이틀간 350건 자동매매한 결과는 2만5,029원 손실. 매수금액 대비 -1.11% 손실을 입었다. KAIST 테라랩(김정호 전기및전자공학부 석좌교수 연구실, 랩장 서해석 박사과정생)이 지난 3일 오픈클로 AI에이전트를 HBM(고대역폭메모리) 등 연구 현장에 적용한 실험이나 일상 적용 실험 결과를 공개하는 워크숍을 진행했다. 석, 박사과정 연구생 총 14명이 오전 8시부터 12시 40분까지 예정 시간을 40분가량 넘겨 오픈클로를 연구비서로 활용한 사례 및 시연 7건과 일상비서로 활용한 사례 및 시연 6건을 각각 20분씩 발표했다. 이 워크숍에서 10번째 발표자로 나섰던 이관택 연구생은 "반복적인 단기 매수·매도 과정에서 수수료와 세금 등 거래비용이 2만 1,113원 발생했다"면서 "개인이 AI만으로 완전 자동매매를 하는 것은 한계가 있다는 결론"이라고 말했다. 이관택 연구생은 "실제 NH농협 오픈API를 이용해 실계좌를 연동하고, 국내 시장 한정으로 운영했다"며 "명령은 텔레그램을 통해 입력했다. 오픈클로가 증권사 API를 통해 시세나 잔고, 주문, 체결상태를 확인하는 방식"이라고 설명했다. 이 연구생은 "특정 종목으로 거래를 한정하거나 거래횟수 제한, 최소 주문금액 설정, 고변동성 종목 필터링 등을 고려한 조건 등을 더 세밀히 고려한 거래가 필요하다고 느꼈다"며 "자동매매 보다는 AI 투자 보조 도구로 활용하는 것이 더 현실적일 것 같다"고 부연설명했다. 일상비서로의 활용 케이스에서 이승재 석사과정 연구생은 오픈클로를 기반으로 포트폴리오 관리 에이전트(알파클로) 사용 결과를 공개했다. 알파클로는 자산 리스크 관리에 초점을 맞춰 의사결정을 지원하는 에이전트다. 이외에 일상비서 에이전트 사례로 박준호·김태현·김병목 ·배재근 연구생이 논문 키워드 자동수집, 발표자료 초안생성, 멀티-에이전트 역할 부여·리눅스 서버 관리 등의 에이전트 활용 결과를 선보였다. 이에 앞서 연구비서로서의 AI 에이전트에서는 이현이·김근우·서해석·안현준·양채민·이정현·신하겸·윤영수 연구생 및 박사가 나서 반도체 패키지 설계 및 해석, PDN 시뮬레이션, 이퀄라이저 최적화, HFSS EM 시뮬레이션 자동화, SIPI 지식 베이스 구축, 협업 채팅방 시연, 패치 안테나 자동설계 사례 및 사용 결과를 공개했다. 이정현 연구생(박사과정)은 "AI 에이전트를 연구 현장에 비서처럼 적용해 보면서, 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 연구 업무의 반복적인 과정을 대신 수행할 수 있다는 가능성을 확인했다"며 "예를 들어 논문 PDF를 넣으면 알아서 문서를 확인하고, 마크다운으로 변환하고, 핵심 개념과 용어를 정리해서 연구용 지식 베이스 형태로 만들어주는 과정을 오픈클로가 단계적으로 수행했다"고 설명했다. 이 연구생은 "사용자는 텔레그램으로 작업을 지시하고 진행 상황을 확인하기만 하면 되기 때문에, 자료 정리나 문헌 관리에 들어가는 시간을 줄이고 연구자는 해석과 판단에 더 집중할 수 있다는 점에서 연구 효율 향상에 대한 기대가 크다"고 말했다. 김태현 연구생(석사과정)은 "AI 에이전트를 일상에 적용할 수 있는 다양한 방법들에 대해 공부하고 적용해 보면서, API 제공 유무와 관계없이 존재하는 대부분의 프로그램에 적합한 방법을 적용해 활용할 수 있음을 확인했다"라며 "자료 조사, 문서 작성 등 연구를 제외한 부가 업무를 보조하도록 구성한다면 연구 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"으로 예상했다. 이번 워크숍은 전, 후반부로 나눠 진행한 이번 워크숍에서 전반부는 반도체 패키지 설계, 전원무결점성 분석, 데이터셋 생성, 시뮬레이션 자동화, 지식베이스 구축 등 연구 업무 자동화 사례를 주로 다뤘다. 후반부는 포트폴리오 관리, 자동 주식 매매, 논문 검색, 캘린더 기반 발표자료 생성, 멀티 에이전트 협업, 서버 관리 등 일상·연구 보조 사례를 발표했다. SK하이닉스 입사가 예정된 김근우 박사후연구원은 "핵심은 AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 실제 도구를 실행하고 결과를 다시 보고하는 실행형 연구 비서로 동작할 수 있는지를 확인했다"며 "AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라, 반도체·패키지 설계 툴을 실제로 다루는 연구 보조자로 구현했다는 점에 주목해달라"고 주문했다. 김정호 석좌교수는 최종 마무리에서 "평소 목말라하던 아이템을 다뤘다는데 특히 의미가 있다. 모두 재미난 아이템"이라고 평가하며 "오는 11월께는 니모클로 등을 활용한 워크숍, 내년 초에는 HBM과 HBF(고대역폭플래시메모리)를 주제로 한 워크숍을 검토해 보자"고 덧붙였다. 워크숍 발표 내용은 6일 오전 6시 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 공개한다.

2026.07.06 06:00박희범 기자

당정청, 반도체 추가 세수로 '미래대응기금' 만든다

더불어민주당과 정부, 청와대는 5일 고위당정협의회를 열고 반도체 호황 등으로 발생한 추가 세수를 활용해 '미래대응기금' 신설을 추진하기로 했다. 또 이를 미래 세대를 위한 투자와 양극화 대응 재원으로 사용하기로 했다. 아울러 메모리 초격차 확보를 위한 차세대 반도체 육성 및 AI 데이터센터 구축 등 3대 메가프로젝트에 국가적 역량을 집중하기로 했다. 나아가 국민 체감도가 높은 민생경제 관련 중점 법안들을 선정해 오는 9월 정기국회 전에 조속히 처리하기로 합의했다. 미래대응기금 신설 및 추가 세수 활용 방안 강준현 민주당 수석대변인은 고위당정협의회 결과 브리핑을 통해 "당정청이 미래대응기금 신설 추진을 논의했다"면서 "추가 세수를 미래 성장 동력과 양극화 대응에 사용하겠다는 정부 입장에 당이 공감했다"고 밝혔다. 강훈식 대통령비서실장 역시 "이재명 정부가 반도체 호황 등으로 발생한 추가 세수를 허투루 쓰지 않고 미래 세대를 위한 재원으로 활용하기 위해 미래대응기금 신설을 추진할 것"이라고 언급했다. 미래대응기금의 구체적인 로드맵과 기준은 향후 당 정책위원회나 상임위 단위에서 지속적으로 논의해 구체화할 계획이다. 용어의 경우 초과 발생의 의미를 명확히 하기 위해 '초과' 대신 '추가 세수'로 정리됐다고 명시했다. 3대 메가프로젝트 국가 역량 집중 당정청은 대체불가 K-반도체 강국 실현과 메모리 분야 초격차 경쟁력 확보를 위해 생산 거점 조기 완성 및 전국 확산, 차세대 시장 선점에 총력을 기울이기로 했다. 특히 AI 데이터센터 구축에 차질이 없도록 전력·부지·인허가 등을 전폭 지원하고, AI 데이터센터와 피지컬 AI를 독보적인 수출 산업으로 육성할 계획이다. 대규모 전력 수요에 대응하기 위해 전력 인프라를 선제적으로 확충하고 용수의 안정적 공급을 위한 다중 수원 체계도 구축한다. 또한 서남권에는 생산·혁신·정주 여건이 융합된 기업형 첨단도시를 조성해 제2의 반도체 생산 거점으로 육성하며 관련 정책 수립과 예산 확보를 위해 노력하기로 했다. 당 차원에서는 프로젝트의 성공을 위해 '3대 메가 프로젝트 지원 TF'를 출범해 법안 통과 등 후속 조치를 적극 뒷받침하고, 정부 역시 관계부처와 지방정부, 국회가 원팀이 돼 기업의 대규모 투자를 적기 지원하겠다고 화답했다. 하반기 국정운영 방향 및 3분기 중점 법안 관리 하반기 국정운영은 물가 안정과 고용 개선 등 민생 체감 경기 안정에 총력을 기울이면서, 투자·수출 활성화와 국토 대전환 프로젝트를 통해 지방주도 성장 기반을 확고히 하고 청년의 성장과 자립을 지원하는 방향으로 추진된다. 당정은 조속한 성과 창출을 위해 입법 추진 상황과 시급성을 고려한 3분기 중점 추진 법안을 선정해 집중 관리하기로 했다. 현재 본회의와 상임위 등에 계류된 법안이 200개를 넘는 상황인 만큼, 부처 간 이견이 없는 법안은 신속히 조정하는 등 단계별 맞춤형 입법 지원을 통해 9월 정기국회 전 적기 입법을 위해 총력을 다한다는 방침이다.

2026.07.05 22:26백봉삼 기자

[기고] AI 패권 전쟁, '필수불가결 AI'로 승부하라

지난 6월 12일, 워싱턴발 서한 한 장이 한국 AI 생태계를 뒤흔들었다. 미국 상무부가 국가안보를 이유로 인공지능 기업 앤트로픽에 최상위 모델 '미토스5'와 '페이블5'에 대한 외국인 접근을 전면 차단하라고 지시했기 때문이다. 그 여파로 앤트로픽 글로벌 보안 협력체에 참여했던 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 한국인터넷진흥원(KISA) 접근 권한이 불과 열흘 만에 사라졌다. 혈맹이라 불리는 동맹국조차 예외는 없었다. 대한민국 반도체와 통신을 지탱하는 첨단 AI 인프라가, 태평양 건너 어느 관료 서명 한 번으로 하루아침에 멈출 수 있다는 사실이 눈앞에서 확인된 순간이었다. 19일이 지난 6월 30일(현지시간), 앤트로픽은 미 상무부로부터 수출통제 해제 통보를 받았다고 밝혔다. 세계 유료 이용자들은 미국시간 7월 1일(한국시간 7월 2일) 부터 순차적으로 페이블5에 다시 접근할 수 있게 됐다. 초기 일정 기간은 정액 구독이 아닌 사용량 기반 종량 과금 방식으로 운영될 것으로 알려졌다. 언뜻 해프닝은 봉합된 듯 보인다. 그러나 봉합 조건을 들여다보면 오히려 위기감은 더 짙어진다. 미 상무장관은 앤트로픽이 향후 출시할 모델 보안 위험을 정부와 사전 협의하고, 모델에서 발견되는 이상 활동을 정부에 보고하기로 합의한 뒤에야 통제를 풀었다고 밝혔다. 즉 접근이 복원된 것이 아니라, 미국 정부 상시적 감독과 재량 아래 '허가'된 것이다. 국내 기업들이 19일간 겪은 마비는 우연한 소동이 아니라, 앞으로도 언제든 재연될 수 있는 구조적 위험의 예고편이었던 셈이다. 세상은 인공지능(AI)이 국가 생존을 결정짓는 'AI 대전환' 시대에 진입했다. 미국과 중국이 주도하는 G2 체제 속에서 세계 각국은 '소버린 AI' 전략에 사활을 걸고 있다. 우리나라도 독자적인 대규모언어모델(LLM)을 보유한 몇 안 되는 국가로서 AI 주권을 지키기 위한 행보를 가속화해 왔다. 이번 사태는 그 절박함이 기우가 아니었음을, 그것도 실시간으로 증명했다. 문제는 그다음이다. 한국의 '소버린 AI' 전략을 바라보는 미국과 유럽의 시선에는 이미 '기술 민족주의' 혹은 '신보호무역주의'라는 오해와 경계가 서려 있다. 미국 빅테크의 시장 지배력이 공고해지는 상황에서 한국의 독자적 행보는 자칫 통상 마찰이나 기술 고립으로 이어질 위험이 크다. 실제 국내 AI 업계에서도 "외산 기술을 들여와 국산 상표만 붙인다고 소버린 AI가 되는 것은 아니다"라는 자성의 목소리가 나올 만큼, '소버린'이라는 구호만으로는 국제 사회 신뢰도와 시장 선택을 얻기 어려운 것이 현실이다. 이제 우리는 '소버린'이라는 배타적 성벽을 넘어, 글로벌 시장이 거부할 수 없는 새로운 전략적 프레임으로 전환해야 한다. 그 해답이 바로 '필수불가결 AI(Mission-Critical AI)'다. 필수불가결 AI 초고신뢰성 지향…"없으면 나라도 멈출 수 있다" '소버린'이 국가 주권을 강조하는 정치적·방어적 용어라면, '필수불가결'은 산업적 실리와 기술적 필연성에 집중하는 용어다. 필수불가결 AI란 단 1초의 오차, 단 0.1%의 불량도 치명적 결과로 이어지는 제조·에너지·국방 등 국가 핵심 인프라에서 작동하는 초고신뢰성 AI를 뜻한다. 쉽게 말해 '멈추면 안 되는 AI', '없으면 공장도 나라도 멈추는 AI'다. 특히 우리가 강점을 가진 제조 분야는 필수불가결 AI의 가장 강력한 전쟁터다. 반도체, 조선, 배터리 등 한국이 세계를 호령하는 제조 현장은 0.1%의 불량도 허용되지 않는 영역이다. 정부도 이미 이 흐름을 읽고 있다. 산업통상부는 자동차·IoT가전·기계로봇·방산 등 4대 분야를 대상으로 하는 'K-온디바이스 AI반도체' 사업을 예비타당성조사까지 면제받아 국가전략사업으로 추진 중이다. 국내 팹리스 기업 딥엑스는 현대차 로보틱스랩과 손잡고 실제 운영 환경에서 검증된 온디바이스 AI 반도체를 로봇에 탑재하는 단계까지 나아갔다. 이곳에서 쓰이는 AI는 단순히 글을 쓰고 그림을 그리는 범용 생성형 AI와는 차원이 달라야 한다. 현장 데이터를 실시간으로 처리하고 외부 유출을 원천 차단하는 온디바이스 기술과 저전력 AI 반도체가 결합된 '피지컬 AI'가 그 핵심이다. 이러한 전략적 명칭의 전환은 대외 관계에서 강력한 레버리지가 된다. 미국을 향해서는 "우리는 당신들의 경쟁자가 아니라, 미국 제조 부활(Reshoring)을 돕는 필수적인 안전장치이자 파트너"라는 논리를 펼칠 수 있다. 유럽AI법 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 요구 기준 엄격 규제의 칼날을 세우는 유럽에는 더 구체적인 카드가 있다. 지난 6월 EU AI법의 고위험(High-risk) AI 시스템 요건이 본격 발효됐다. 제조 현장 안전 구성요소에 쓰이는 AI에는 위험관리 체계, 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 엄격한 기준이 요구된다. 애초부터 '0.1%의 불량도 허용하지 않는' 신뢰성을 설계 목표로 삼아온 한국의 필수불가결 AI는 이 요건을 위협이 아니라 우리가 먼저 도달해 있는 표준으로 제시할 수 있다. "우리는 AI법이 요구하는 최고 수준의 안전성과 투명성을 기술적으로 구현하는 모범 사례"라는 명분이 그것이다. 즉 '주권'을 내세워 대립하는 것이 아니라, '필수성'을 내세워 상호 의존성을 극대화하는 전략이다. 결국 기술의 완성은 사업화에 있다. 아무리 훌륭한 주권론도 시장에서 선택받지 못하면, 그리고 상대국이 접근을 차단하는 순간 무력해진다면 공허한 구호에 그칠 뿐이다. 19일 만에 접근이 복원됐다고 안도할 일이 아니다. 그 복원조차 미국 정부의 승인과 감독을 조건으로 이뤄졌다는 사실이 보여주듯 우리가 추구해야 할 진정한 주권은 고립된 성벽 안의 독점권이 아니라 글로벌 공급망에서 '한국의 기술 없이는 세계의 공장이 돌아가지 않는' 불가대체성(Irreplaceability)에서 나온다. 정부와 기업은 이제 '소버린 AI'라는 용어에 담긴 애국적 열망을 '필수불가결 AI'라는 냉철한 실리 전략으로 고도화해야 한다. 폐쇄적 자국 중심주의라는 오해를 불식시키고, 전 세계 산업 현장의 심장을 장악하는 기술 리더십을 발휘할 때다. 미토스·페이블 사태가 던진 경고를 잊지 말아야 한다. 다음 번 서한 한 장이 다시 날아왔을 때, 우리 손에 대체 불가능한 카드가 쥐어져 있어야 한다. 대한민국 AI가 세계의 비즈니스를 멈추지 않게 만드는 '신뢰의 엔진'이 되기를 기대한다.

2026.07.05 11:00김재수 컬럼니스트

LG화학, '반도체 스트리퍼' 사업 진출…美 앰코에 공급

LG화학이 반도체 스트리퍼 사업에 진출, 반도체 사업 확대 전략을 본격화한다. LG화학은 5일 미국의 글로벌 반도체 후공정(OSAT) 기업 앰코에 반도체용 스트리퍼를 양산 공급한다고 밝혔다. 앰코는 주요 반도체 기업을 대상으로 반도체 패키징 및 테스트 서비스를 제공하는 OSAT 기업이다. 스트리퍼는 반도체 회로 형성 이후 기판에 남아 있는 포토레지스트(PR, 감광액) 및 잔여물을 제거하는 핵심 공정 소재다. 회로 미세화가 진행됨에 따라 잔여물 제거 성능은 제품 수율과 신뢰성에 직접적인 영향을 미친다. 스트리퍼의 기술력은 반도체 품질을 좌우하는 주요 요소로 평가된다. LG화학은 디스플레이용 스트리퍼 사업을 통해 축적한 기술력과 고객 대응 경험을 바탕으로 반도체용 스트리퍼 시장에 진출하게 됐다. 반도체용 첫 제품부터 글로벌 OSAT 기업의 까다로운 기술 검증을 통과하며 경쟁력을 입증했다. LG화학이 이번에 공급하는 제품은 앰코의 신규 라인 환경에 최적화된 맞춤형 스트리퍼로 포토레지스트 및 잔여물을 벗겨내는 시간을 기존 대비 50% 단축해 공정 효율성을 크게 높인 것이 특징이다. 최근 AI 투자 확대와 고대역폭 메모리(HBM) 수요 증가로 첨단 패키징 투자가 확대되면서 고성능 공정 소재의 중요성이 더욱 커지고 있다. 김동춘 사장은 “앰코와의 협력을 통해 고객 공정에 최적화된 맞춤형 소재 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다. LG화학은 지난 3월 전자소재 사업을 두 배 이상 성장시키는 전략을 발표하고 동박적층판(CCL), 칩 접착 필름(DAF), 감광성 절연재(PID) 등 반도체 패키징 소재 포트폴리오를 강화하며 고부가가치 전자소재 사업 육성에 속도를 내고 있다.

2026.07.05 10:40김윤희 기자

"AI 수요 잡자"…TSMC, 내년 설비투자 '780억 달러' 전망

TSMC가 인공지능(AI) 수요에 대응하기 위해 설비투자액을 늘릴 것으로 전망된다. 대만 경제일보는 5일 골드만삭스 리포트를 인용해 TSMC의 설비투자액이 기존 전망치를 상회할 것이라고 보도했다. 골드만삭스는 TSMC의 설비투자액 전망치를 2027년 700억 달러(107조원)에서 780억 달러(119조원)로 상향했으며, 2028년 투자액도 740억 달러(113조원)에서 820억 달러(125조원)로 조정했다. 골드만삭스는 TSMC의 2026년 설비투자가 560억 달러(86조원)로 기존 전망을 유지할 것으로 예상했다. 다만 AI 인프라 구축 수요가 지속적으로 확대되고 2027년 이후 더 많은 클린룸이 순차적으로 완공·가동됨에 따라, TSMC가 전공정과 후공정 생산능력 투자를 한층 확대할 것으로 내다봤다. 아울러 생산능력 확충이 예상을 웃돌고 긴급 주문 수요와 생산 효율 개선의 수혜가 더해지면서 매출이 향후 2년 동안 시장 예상치를 뛰어넘을 것이라고 전망했다. 골드만삭스 위청징 애널리스트는 지난 한 분기 동안 AI 가속기와 서버 중앙처리장치(CPU)발 성장 모멘텀이 예상을 뛰어넘었으며, 2027년에는 수요 성장이 더욱 강해질 것이라고 분석했다. 위청징 애널리스트는 "고객의 수요에 대응하기 위해 TSMC가 첨단 공정에서 설비투자를 대폭 늘리고 생산능력 구축을 가속화할 것"이라고 말했다. 위청징 애널리스트는 첨단 공정 로드맵을 주목했다. 그는 "2027년 말까지 3나노와 2나노의 웨이퍼 월 생산능력이 각각 20만 장, 14만 장에 이를 것"이라고 추산했다. 그러면서 "2나노의 첫해 웨이퍼 생산량이 3나노보다 45% 많아 채택 주기가 빨라지고 있다"며 "2026년 신주 팹20과 가오슝 팹22의 빠른 증설이 이를 뒷받침하고 있다"고 설명했다. 2나노는 TSMC의 공정 중 가장 앞서 있는 공정으로, 올해 본격 양산을 시작했다. 또한 초기 양산 확대 단계를 지난 뒤 2026~2028년 사이 2나노 및 A16 생산능력의 연평균 성장률(CAGR)은 70%에 달할 전망이며, 5나노 이하 공정이 2026~2028년 웨이퍼 총매출에서 차지하는 비중은 각각 69%, 75%, 82%에 이를 것으로 예상된다. 후공정 첨단 패키징(CoWoS) 투자도 가속화될 것으로 보인다. 2026~2028년 연간 CoWoS 생산능력은 127.5만 장, 273만 장, 348만 장에 이를 것으로 추정된다. 이는 기존 전망치인 127.5만 장, 249만 장, 315만 장을 웃도는 수치다. 위청징 애널리스트는 "AI 수요 성장이 더 강해질 것"이라며 TSMC를 '매수' 의견으로 재확인하고, 목표주가를 2750 대만달러에서 3000 대만달러로 9% 상향했다. TSMC는 오는 16일 2분기 실적을 발표한다.

2026.07.05 09:29진운용 기자

"이론부터 팹 투어까지"… 팹리스협회, '융합형 반도체 인재' 키운다

[수원=전화평 기자] 인공지능(AI) 반도체 패권 경쟁 속에서 국내 시스템 반도체 업계 인력난을 해결하기 위해 '설계부터 제조 공정까지' 융합형 인재 양성이 본격화되고 있다. 이론적인 칩 설계를 넘어 파운드리(반도체 위탁생산) 하드웨어 공정과 클린룸 생태계까지 두루 이해하는 엔지니어를 육성하겠다는 전략이다. 한국팹리스산업협회는 지난 3일 경기 수원시 한국나노기술원(KANC)에서 '2026 미래내일 일경험 사업 팹리스 점프업 프로그램 2기' 워크숍을 개최했다. 프로그램은 6주 과정으로 구성했다. 만 18세 이상 34세 이하 미취업 청년 50여 명이 참여했다. 이날 워크숍은 이론과 현장 연계성을 높이는 방향으로 전개됐다. 오전 세션에서는 반도체 소자 기술 이해와 전반적인 제조 공정에 대한 심도 있는 이론 교육이 선행됐다. 단순 학술 연구를 넘어 실제 산업계에서 활용할 수 있는 실무 중심 아키텍처 교육이 주를 이뤘다. 오후 세션에는 한국나노기술원 내부 반도체 클린룸을 직접 방문하는 팹 투어가 진행됐다. 교육생들은 미세 회로를 그리는 노광 장비부터 식각 장비까지 반도체 8대 공정 핵심 인프라 구동 프로세스를 눈으로 확인하며 제조 생태계 이해를 넓혔다. 교육생들은 이번 프로그램이 이론적 공백과 진로 고민을 채워주는 가교가 됐다고 입을 모았다. 오현석 경희대 전자공학과 학생은 "건축공학을 전공하다가 전자공학을 복수전공하게 되면서 학과 내에서 실무 경험을 쌓을 기회가 다소 부족하다고 느꼈다"라며 "이번 프로그램을 통해 전공 지식의 아쉬웠던 부분을 채우고 의미 있는 실무 경험을 쌓아보고 싶어 참여했다"고 밝혔다. 이재혁 한양대 에리카 반도체디스플레이학부 학생은 "아직 학부 3학년이라 구체적인 직무 경험이 없고 어느 분야로 진출할지 정하지 못한 상태였는데, 이번 프로그램을 통해 진로 방향을 정하는 계기가 될 것 같다"며 "커리큘럼에 포함된 팀 프로젝트와 최종 발표 과정을 통해 다른 학교에서 온 다양한 사람들과 소통하고 의견을 나누며 협업 능력을 배양할 수 있는 좋은 기회라고 생각한다"고 기대감을 드러냈다. 이번 프로그램 핵심은 '설계부터 제조 공정까지' 반도체 전주기를 아우르는 경험 확장이다. 팹리스(반도체 설계 전문) 엔지니어라 할지라도 파운드리(반도체 위탁생산)의 하드웨어 공정 특성을 명확히 이해해야 빅테크 기업이 요구하는 고효율·저전력 칩 설계가 가능하기 때문이다. 현장 교육 다음 단계는 '실전 설계 현장' 교육이다. 교육생들은 다음 주부터 가온칩스, 넥스트칩, 텔레칩스 등 국내 팹리스 및 디자인하우스 기업 현장에 투입돼 프로젝트 기반 집중 직무 교육을 이수한다. 실제 산업체 개발 환경과 동일한 보드를 활용해 회로를 설계하고 모듈을 연동하는 등 총 210시간의 실무 과정을 소화할 예정이다. 박서진 상명대 전자공학과 학생은 "가온칩스, 넥스트칩 등 실제 칩 설계 기업 현장 투입 기대가 크다"라며 "반도체가 기획되고 설계돼 최종 완성되기까지의 전체 메커니즘과 전주기 과정을 체득할 수 있는 직관적인 기회로 본다"고 말했다. 정재준 고려대 전자공학과 학생은 "요즘 반도체 산업계에서 가장 강조하는 능력이 '융합'"이라며 "단순히 한 분야 이론만 아는 것이 아니라, 소자·공정 이론 교육부터 팹 투어, 그리고 기업 현장 실무까지 반도체 생산에 필요한 모든 과정을 관통해 체험할 수 있어 시대가 요구하는 융합형 인재로 성장하는 데 필수적인 교육"이라고 기대했다.

2026.07.04 10:30전화평 기자

점점 가시화되는 테라팹...머스크, 이번엔 인텔 공정 전문가 영입

일론 머스크가 추진하는 반도체 생산 프로젝트 '테라팹(TeraFab)'이 인텔과 연결고리를 더욱 분명히 드러내고 있다. 반도체 생산 공정에 1.4나노급 '인텔 14A'를 활용하기로 결정한 데 이어 첨단 공정 초기 구축에 참여했던 인텔 공정 전문가를 영입했다. 테슬라가 최근 영입한 인사는 인텔 파운드리에서 첨단 공정의 초기 구축과 양산 전환, 팹 복제 업무를 담당했던 전문가인 게리 장이다. 그는 작년 말부터 양산에 들어간 '인텔 18A' 가동을 위한 초기 설치 장비를 미국 오레곤 주에서 구축하는 작업에도 참여했다. 업계에서는 이를 단순한 경력 이동이 아니라 테라팹의 실행 단계가 본격화되고 있음을 보여주는 신호로 해석하고 있다. 인텔 출신 인사 영입, 반도체 생산 '제조 노하우' 확보 앞서 일론 머스크는 테라팹 프로젝트의 제조 기반으로 인텔 14A 공정을 채택하겠다는 구상을 공개했다. AI 반도체를 위한 자체 생산체제를 구축하면서 세계 최고 수준의 첨단 공정을 확보하기 위해 인텔과 협력하는 방향을 선택한 것이다. 테라팹 관련 인력으로 게리 장이 투입된 것 역시 테라팹 구축 과정에서 시행착오를 최대한 줄이기 위한 노력의 일환으로 파악된다. 공정 구축을 위한 장비 못지 않게 중요한 생산 노하우를 확보하기 위한 것이다. 첨단 반도체 공장은 장비보다 공정을 안정화하는 제조 경험이 경쟁력으로 꼽힌다. 이번 영입 역시 장비가 아닌 '제조 노하우'를 확보하려는 전략으로 풀이된다. 게리 장이 갖춘 '팹 복제' 관련 노하우는 신규 팹을 기존 생산라인과 동일한 수준으로 빠르게 안정화 시킬 수 있다. 동일한 공정을 새로운 생산시설에서도 같은 수율로 구현하는 기술은 첨단 파운드리 기업의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 핵심 인재 이동, 협력 확대 신호탄인가 더욱 주목되는 부분은 인재 이동의 성격이다. 첨단 공정 관련 핵심 인사가 인텔의 큰 반발 없이 동종 업체로 옮기는 것은 극히 드문 일이다. 인텔과 테슬라가 공개적으로 협력이나 인력 이전에 대한 내용을 발표한 것은 아니다. 그러나 이번 영입이 단순한 개인의 이직만으로 설명되기에는 시점과 대상이 절묘하게 맞아떨어진다는 평가도 나온다. 특히 인텔의 차세대 파운드리 전략에서 핵심 역할을 수행했던 인물이 곧바로 테라팹 프로젝트를 총괄하게 됐다는 점은 양사가 최소한 기술 이전과 생산체계 구축 과정에서 일정 수준의 공감대를 형성했을 가능성을 시사한다. 테슬라 입장에서도 인텔이 축적한 제조 경험을 가장 빠르게 흡수할 수 있는 방법이며, 인텔 역시 자사 공정을 대규모 고객이 채택하는 사례를 확보한다는 점에서 이해관계가 맞아떨어질 수 있다. 설계보다 어려운 제조, 양산 경험이 관건 테라팹은 단순히 AI 칩을 설계하는 프로젝트가 아니다. 웨이퍼 제조부터 첨단 패키징, 테스트까지 하나의 캠퍼스 안에서 수행하는 초대형 수직 통합 반도체 생산기지를 목표로 한다. 궁극적으로는 테슬라와 xAI, 스페이스X가 필요로 하는 AI 반도체를 외부 공급망에 의존하지 않고 직접 생산하는 것이 목표다. 문제는 첨단 반도체 제조 경험은 단기간에 확보할 수 있는 역량이 아니라는 점이다. 설계 능력과 제조 능력은 전혀 다른 경쟁력이며, 실제 양산 경험을 가진 인재 확보가 프로젝트의 성패를 좌우할 가능성이 크다. 테라팹, 구상 넘어 실행 국면 진입 이번 인재 영입은 머스크의 반도체 구상이 선언 단계를 넘어 실행 단계로 이동하고 있다는 점을 보여주는 가장 분명한 신호 가운데 하나로 평가된다. 일론 머스크가 인텔의 공정을 선택한 데 그치지 않고, 그 공정을 구현했던 사람까지 확보하면서 테라팹을 실제 공장 건설 단계로 끌어올리고 있음을 보여주는 대목이다. 향후 인텔이 테라팹의 공식 파운드리 파트너로 자리 잡을지, 또는 양사의 협력이 어느 수준까지 확대될지는 아직 미지수다. 다만 실제 양산으로 이어지기 위해서는 생산시설 구축과 수율 확보라는 과제가 남아 있어, 향후 인텔과의 협력 범위가 테라팹 성공 여부를 가를 핵심 변수로 작용할 전망이다.

2026.07.03 14:09권봉석 기자

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