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반도체용 고순도 중수소 암모니아 국산화…TRL 실증 7단계

반도체용 고순도 중수소 암모니아 제조 기술이 국산화됐다. 기술성숙도(TRL)는 9단계(상용화) 중 7단계 이상인 제품 생산 실증을 완료한 상태다. 한국에너지기술연구원은 윤형철 청정연료연구실 책임연구원 연구팀이 국내 최초로 고순도 중수소 암모니아(ND₃)를 생산하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 중수소 암모니아(ND₃)는 반도체 제조 공정에서 고집적 DRAM 및 SONOS(실리콘–산화막–질화막–산화막–실리콘) 플래시 메모리 공정에 활용되는 고부가가치 동위원소 소재다. 현재 국내에는 ND₃ 생산 시설이 없어 대부분 해외 수입에 의존한다. 연구팀은 자체 개발한 루테늄 촉매를 적용해 하루 7.7Kg 규모의 중수소 암모니아 생산에 성공했다. 중수소 암모니아 1kg 생산에 50kWh 이하 전력을 사용한다. 촉매는 기존 중수소 암모니아 합성 방식에 필요한 압력을 5분의 1 수준으로 줄이고 온도 조건도 개선해 99% 이상의 고순도 중수소 암모니아를 합성할 수 있다. 1,000시간 이상 연속 운전 검증도 완료하고, 한국산업기술시험원 인증도 획득했다. 생산된 암모니아는 또 49종 금속 등의 불순물이 검출되지 않았다. 연구팀은 이 암모니아를 ▲반도체 플라즈마 공정용 특수가스 ▲디스플레이 및 차세대 전자소자용 동위원소 소재 ▲핵자기공명(NMR) 분석용 시약 ▲동위원소 추적 연구 및 정밀 화학 반응 연구용 소재 ▲고부가가치 동위원소 특수가스 생산 플랫폼 등에 당장 적용 가능하다고 설명했다. 윤형철 책임연구원은 "국내 생산 기반을 확보함으로써 수입 의존도를 낮추고 향후 글로벌 특수가스 시장 진출도 가능할 것"이라며 "공정 최적화와 생산 규모 확대를 통해 반도체·디스플레이·정밀화학 산업용 동위원소 소재 시장 진출을 본격 추진할 계획"이라고 말했다.

2026.06.11 22:06박희범 기자

아날로그 비츠 "TSMC와 21년 동행…AI 전력난 뚫을 '핀리스' 기술로 승부"

"현재 인공지능(AI) 칩들이 디지털 연산력 중심으로 발전하고 있지만, 결국 모든 칩 뒤에는 아날로그 기술이 있습니다. 전력과 열을 제대로 관리하지 않으면 그 어떤 성능도 달성할 수 없기 때문입니다." 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 글로벌 IP(설계자산) 전문기업 '아날로그 비츠(Analog Bits)'의 마헤시 티루파투르 최고경영자(CEO)는 최근 본지와 화상 인터뷰에서 AI 반도체 시장 패러다임 변화를 이같이 진단했다. 과거 칩 설계 후반부에 끼워 맞추는 보조 역할에 머물렀던 아날로그 IP는 최근 초미세 공정 시대에 접어들며 칩 내부 극심한 발열과 전력 누수를 잡는 핵심 아키텍처로 급부상했다. 아날로그 비츠는 지능형 전력·에너지 관리를 위한 혼합신호 IP 분야 글로벌 기업으로 1995년 설립됐다. 지난 2022년 국내 디자인하우스 세미파이브에 인수됐다. "100개의 전원 핀을 0개로"…'핀리스' 기술로 설계 혁신 주도 아날로그 비츠가 글로벌 하드웨어 엔지니어들의 이목을 잡은 대표 기술은 '핀리스(Pinless·Core-powered) IP'다. 기존에는 아날로그 IP 블록마다 별도의 전원 공급용 핀과 배선 라인이 필수였다. 이는 칩 배치가 복잡해지고 추가비용이 발생하는 원인이었다. 티루파투르 대표는 "핀리스는 기존에 100개의 전원 공급 핀이 필요했던 것을 0개로 줄인 것과 같다"며 "상징적 숫자만으로도 기술이 의미하는 바가 크다"고 강조했다. 이어 "핀리스는 단순 기술 개선이 아니라 칩 설계방식 자체를 유연하게 바꾸는 혁신"이라며 "전용 핀을 제거해 IP 배치를 훨씬 자유롭게 만들고, 전체 칩 아키텍처 전력 최적화를 지원한다"고 설명했다. 수많은 칩을 양산해야 하는 자동차 애플리케이션 및 하이퍼스케일러 데이터센터(DC) 고객사가 특히 열광적으로 반응한다는 것이 그의 설명이다. 빅테크가 주저 없이 선택하는 이유…"가장 먼저 실리콘으로 검증한다" 아날로그 비츠는 지난 2004년부터 TSMC의 OIP(Open Innovation Platform) 파트너로 함께 해왔다. 20년 이상 파트너십을 유지해온 것이다. 배경에는 회사의 '실리콘 프로븐(양산 검증)' 경쟁력이 있다. 티루파투르 대표는 "빅테크 기업들이 커스텀 칩을 개발할 때 가장 걱정하는 것은 막대한 비용과 시간을 쏟아부은 칩이 현장에서 제대로 작동하지 않는 리스크"라며 "우리가 파운드리보다 앞서 실리콘 검증을 완료함으로써 고객의 제조 리스크를 극적으로 낮추기 때문에 글로벌 시장에서 선택을 받는다"고 설명했다. 그러면서 "초기 0.5 버전 수준의 공정설계키트(PDK)가 파운드리에서 나오면, 우리는 단 4~6개월 안에 테스트 칩을 제작한다"고 덧붙였다. 심지어 삼성전자 파운드리의 경우 PDK 수령 후, 한 달 만에 테이프아웃(설계 완료)을 진행한 초고속 사례도 있었다. 티루파투르 대표는 "10년 전만 해도 초미세 공정의 발열이나 전력 문제를 심각하게 고민하는 기업이 적었지만, 현재 AI 데이터센터 시대에는 상황이 완전히 바뀌었다"며 "우리는 단순 IP 공급을 넘어 시장이 당면한 전력 병목 현상을 선제 해결하는 해답을 제공하고 있다"고 말했다. 세미파이브와 시너지… "위대한 팀이 위대한 회사를 만든다" 아날로그 비츠는 지난 2022년 한국 반도체 디자인하우스 세미파이브에 인수되며 새로운 전환점을 맞았다. 1995년 설립 후 실리콘밸리 중심 비즈니스에 머물렀던 지리적 한계를 깨고, 인수 후 체코 프라하에 엔지니어링 센터를 설립하는 등 유럽과 글로벌 무대로 영역을 빠르게 확장하고 있다. 티루파투르 대표는 "세미파이브로 피인수는 독립 회사로는 어려웠던 글로벌 확장이 가능해진 중요 전환점"이라며 "우리 고성능 아날로그 IP와 세미파이브 ASIC 설계 역량을 결합해 'IP와 ASIC 통합형 경쟁력'을 구축했다"고 평가했다. 인수 이후에도 경영 독립성을 보장받으며 양사 엔지니어 기술 협력은 더욱 촘촘해졌다. 그는 "세미파이브 엔지니어들과 삼성 파운드리 선단 공정 기반의 IP 개발 및 협업을 확대하고 있다"며 "좋은 회사는 좋은 제품으로 만들어지지만, 위대한 회사는 위대한 팀으로 만들어진다고 믿는다. 세미파이브와 아날로그 비츠는 하나의 위대한 글로벌 팀으로 진화하고 있다"고 강조했다. 티루파투르 대표는 비전에 대해 "앞으로 5년 내 AI 칩 전력 최적화 분야에서 대체 불가능한 글로벌 리더로 자리매김하는 것이 목표"라며 "반도체 산업의 전력 문제를 정확히 간파하고 완벽한 해결책을 제시했던 위대한 팀으로 시장에 기억되고 싶다"고 말했다.

2026.06.11 16:35전화평 기자

로옴, 고방열 표면실장 패키지 적용 600V 내압 MOSFET 개발

로옴(ROHM)이 전원 소형화와 고효율화 요구에 부응해 방열 성능을 높인 신형 파워 반도체를 선보인다. 로옴은 600V 내압 수퍼정크션 MOSFET의 새로운 라인업으로 'R60xxXNx 시리즈'와 'R60xxWNx 시리즈'를 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 신제품은 기존 패키지 외에 고방열 표면실장 패키지인 'DFN8080-5L'과 'TOLL'을 새롭게 채택한 것이 특징이다. 최근 데이터센터와 산업기기 분야는 처리 부하가 늘면서 전력 수요가 급증하고 있다. 이에 한정된 공간에서 고출력을 구현하기 위해 전원 회로의 전력밀도화와 소비전력 및 발열 저감이 과제로 부상했다. 로옴은 소형·박형 구조에 우수한 방열성을 갖춘 패키지를 도입해 인공지능(AI) 서버 및 데이터센터용 전원 등 높은 전력밀도가 요구되는 애플리케이션을 공략할 방침이다. 신제품은 일반 구동조건인 3~5V의 게이트 임계치 전압을 설정해 폭넓은 회로 환경에 대응한다. 또한 기존 시리즈보다 어드미턴스 특성을 개선해 게이트 제어 응답성을 높였다. 이를 통해 저손실을 실현했다. 일반 제품과 호환성이 높은 랜드 패턴을 지원하므로 기존 전원 회로에서 대체 사용하거나 부품 조달 리스크를 낮추기 위한 세컨드 소스로 선정하기 용이하다. 제품 라인업은 고속 스위칭 타입인 'R60xxXNx 시리즈' 21기종과 내장 다이오드 역회복 시간을 줄인 PrestoMOS(프레스토모스) 타입 'R60xxWNx 시리즈' 11기종으로 구성됐다. 고객사는 설계 목적에 따라 호환성 중심 또는 저손실 중심 제품을 선택할 수 있다.

2026.06.11 16:24전화평 기자

최태원 "일본에 AI 팩토리 구축 계획... 반도체, 생태계 모두 갖춰"

SK그룹이 글로벌 인공지능(AI) 반도체 선두 주자인 엔비디아와 협력해 일본에 AI 전용 데이터센터를 건설한다. 11일 니혼게이자이신문(닛케이)가 보도한 최태원 SK그룹 회장 인터뷰에 따르면 SK는 일본에 차세대 AI 데이터센터인 'AI 팩토리'를 구축할 계획이고, 오는 2028년에서 2029년 사이 가동을 목표로 일본 기업들과 협의 중이다. AI 팩토리는 AI 학습과 추론에 특화한 데이터센터다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 반도체와 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 결합해 설계된다. 이를 통해 전력 소비를 줄이면서 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. SK는 우선 엔비디아와 협력해 2027년 한국에서 첫 번째 AI 팩토리를 가동할 예정이다. 닛케이는 해당 프로젝트를 한국 외 지역으로 확대하는 계획이 공개된 것은 일본이 처음이라고 보도했다. SK는 대도시 전체의 전력 소비량에 맞먹는 기가와트(GW)급 전력 용량을 갖춘 시설을 구상하고 있다. 구체적인 투자 금액은 공개되지 않았다. 현재 부지와 대규모 전력을 확보할 수 있는 일본 내 후보지를 조사하고 있다. 최 회장은 인터뷰에서 AI 수요 급증으로 메모리 반도체 공급 부족이 지속되고 있다고 진단했다. 그는 "많은 산업이 반도체 부족으로 어려움을 겪는 심각한 상황"이라며 메모리 생산능력을 시급히 확대해야 한다고 강조했다. SK하이닉스가 경기도 용인에 건설 중인 반도체 생산단지 완공 시기도 수년 이상 앞당겨질 전망이다. 당초 SK하이닉스는 2045년까지 4개 생산시설을 순차 가동할 계획이었다. 최 회장은 향후 추가 증설이 필요할 경우 해외 생산기지 건설도 검토할 수 있다는 입장이다. 그는 일본에 대해 "반도체 장비와 소재 기업이 집적돼 있어 필요한 생태계가 모두 갖춰져 있다"며 "매우 훌륭한 후보지"라고 평가했다. 다만 "일본에서 언제, 어디에 건설할지는 (결정하기) 어려운 문제"라고 했다. 한편 최 회장은 한국과 일본을 하나의 시장으로 통합하는 '한일 경제공동체' 구상도 다시 한번 강조했다. 지정학 갈등이 이어지는 상황에서 양국 기업이 규제 완화와 공동 조달에 협력하고, 경제 규칙 마련을 주도해야 함께 성장할 수 있다는 취지다.

2026.06.11 10:03전화평 기자

리벨리온, 문병준 전 주사우디 대사대리 영입…중동 시장 공략

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 중동 외교 전문가를 영입했다. 문병준 전 주사우디아라비아 대사대리를 중동·북아프리카(MENA) 전략 고문으로 위촉했다고 11일 밝혔다. 리벨리온은 "중동 현장을 누빈 전문가와 손잡고 중동 AI 반도체 시장 내 파트너십을 구축할 것"이라고 말했다. 문 고문은 외교부 중동2과장을 비롯해 주이집트 대사관 공사, 주두바이 총영사, 주사우디아라비아 대사대리를 역임했다. 리벨리온은 "문 고문은 올 5월에 중동전쟁 장기화라는 위기 속에서 외교장관 특사 자격으로 중동 지역을 방문해 협력 방안을 논의했다"며 "이번 위촉은 국가 차원으로 축적한 네트워크 역량을 민간에 연결한다는 점에서 의의가 있다"고 설명했다. 리벨리온은 문 고문이 보유한 현지 정부·기관·기업 네트워크를 중동 시장 내 글로벌 파트너십 구축에 활용할 계획이다. 리벨리온은 지난해 사우디아라비아에 현지 법인을 설립했다. 문 고문은 "현재 중동에서는 AI 공급망과 원천 기술 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다"며 "추론 특화 AI 반도체는 이러한 고민에 해답을 줄 수 있다. 리벨리온은 이를 앞세워 현지 네트워크를 바탕으로 경쟁력을 증명할 것”이라고 밝혔다.

2026.06.11 09:34진운용 기자

백엔드에서 프론트엔드까지…DSP, 설계영역 확장

수십년간 큰 변화가 없던 반도체 분업 공식이 흔들리면서 디자인하우스(DSP) 생태계에도 변화가 오고 있다. 기존 디자인하우스는 팹리스(반도체 설계 전문)가 짜온 도면을 파운드리(반도체 위탁생산) 공정에 맞춰 최적화하는 단순 백엔드 가교 역할에 머물렀다. 그러나 최근 맞춤형 반도체(ASIC) 수요가 폭증하면서 경계가 허물어졌다. 국내외 주요 디자인하우스가 설계 극초기 단계인 프론트엔드 영역까지 빠르게 흡수하며, 칩 빌딩 전체를 일괄 수주하는 '턴키(일괄 수주) 플레이어'로 체질을 바꾸는 흐름도 나타난다. "단순 가교 역할 끝났다"…설계 진출하는 DSP 11일 반도체 업계에 따르면 브로드컴으로 대표되는 프론트엔드 설계 대행사와 백엔드 설계 대행사(디자인하우스) 간 교집합이 점차 넓어지고 있다. 과거 디자인하우스의 설계영역은 칩의 물리 배치와 공정 최적화에 집중된 백엔드 영역에 주로 머물러 있었다. '팹리스-디자인하우스-파운드리'로 이어지는 반도체 분업 공식 안에서, 디자인하우스는 파운드리 양산을 돕는 '가교' 역할에 그쳤다. 하지만 최근 경계가 허물어지고 있다. 디자인하우스들이 아키텍처 설계부터 핵심 회로 구현까지, 그간 팹리스의 고유 영역으로 여겨졌던 프론트엔드 설계까지 깊숙이 파고들고 있는 것이다. 치솟는 ASIC 수요·비싼 브로드컴 단가가 만든 '전용 주방' 이러한 사업 모델 변화 배경에는 AI 반도체 시장의 폭발적 수요가 깔려 있다. 그래픽처리장치(GPU) 같은 범용 AI 프로세서의 높은 가격과 수급난에 지친 기업들이 자체 서비스에 최적화가 가능한 ASIC으로 시선을 돌리기 시작했기 때문이다. 특히 브로드컴 같은 시장 선도업체의 높은 가격은 디자인하우스들이 고객사의 ASIC 파트너로 진출하는 촉매제가 됐다. 디자인하우스들은 이제 팹리스들에 '칩을 찍어내는 환경'과 'IP(설계자산) 접근권'을 묶어 공급하는 플랫폼으로 기능한다. 과거의 팹리스는 주방에서 직접 요리를 만드는 '개인 요리사'였다. 지금은 다르다. 레시피만 건네면 디자인하우스가 식재료 조달부터 요리 환경까지 통째로 책임지는 '전용 주방(턴키 플랫폼)' 모델로 바뀌고 있다. K-디자인하우스 체질 개선…프론트 설계 전문기업 등장 변화는 국내 디자인하우스 업계에서도 찾아볼 수 있다. 'K-브로드컴'을 표방하는 세미파이브가 대표적이다. 세미파이브는 독자 시스템온칩(SoC) 설계 플랫폼을 구축하며 프론트엔드 역량을 전면에 내세우고 있다. 팹리스가 원하는 사양만 전달하면 아키텍처 기획부터 자체 IP(설계자산) 통합, 양산까지 일괄 제공한다. 가온칩스도 SoC 설계능력 강화에 집중하고 있다. 회사는 지난 2020년부터 전담 팀을 구성해 프론트엔드 역량을 강화했다. 이를 위해 설계 초기 단계인 레벨 제로 과제를 다수 진행하며 실질적인 설계역량을 내재화했다. 프론트엔드 설계만 전담하는 기업도 등장했다. 수퍼게이트는 칩의 초기 기획과 회로 설계 등 프론트엔드 영역 특화 서비스를 제공한다. 고도화된 설계 인력이 부족한 국내 팹리스 및 스타트업 수요를 빠르게 흡수하며 생태계 다양성을 더하고 있다. 한 디자인하우스 관계자는 "디자인하우스가 단순히 파운드리 가교 역할만 하던 시대는 끝났다"며 "이제는 아키텍처 설계와 프론트엔드까지 포함한 진정한 턴키 플랫폼으로 비즈니스 모델을 완전히 탈바꿈해야 생존할 수 있는 단계"라고 진단했다.

2026.06.11 09:11전화평 기자

한화세미텍도 SK하이닉스에 HBM4용 TC 본더 공급

한미반도체와 고대역폭메모리(HBM) 열압착(TC) 본더 시장에서 경쟁 중인 한화세미텍도 SK하이닉스에 HBM4(6세대 HBM) TC 본더를 납품할 예정인 것으로 10일 파악됐다. TC 본더는 열과 압착을 이용해 칩과 칩을 접합할 때 사용하는 후공정 장비다. 한미반도체는 지난 8일 SK하이닉스에 HBM4용 TC 본더를 442억원 규모로 공급한다고 공시했지만, 비상장사인 한화세미텍은 별도로 공시하지 않았다. 반도체 업계 한 관계자는 "한미반도체와 한화세미텍은 최근 비슷한 규모로 SK하이닉스에서 HBM4용 TC 본더를 수주했다"며 "SK하이닉스가 지난해부터 공급망 안정화 차원에서 TC 본더를 비슷한 시기에 함께 발주하고 있다"고 밝혔다. 한미반도체는 지난 8일 공시에서 SK하이닉스와 HBM4용 TC 본더 공급계약을 체결했다고 밝혔다. 계약 규모(442억원)는 한미반도체 지난해 매출 7.7% 수준이다. 계약기간은 9월까지다. 한미반도체가 이번에 공급하는 TC 본더 4.5 그리핀은 지난해 공개한 TC 본더 4의 업그레이드 버전이다. SK하이닉스의 HBM4 생산환경에 최적화한 장비로 알려졌다. 지난 1월에도 한미반도체는 SK하이닉스에 HBM용 TC 본더를 공급한다고 공시한 바 있다. 이때 계약 규모는 97억원, 계약 종료일은 4월이었다. 당시에도 한화세미텍이 비슷한 규모로 TC 본더를 수주한 것으로 알려졌다. 한화세미텍은 지난해부터 SK하이닉스에 TC 본더를 납품하며 한미반도체와 경쟁구도를 형성했다. SK하이닉스 TC 본더 공급망에는 ASMPT도 있다. 한화세미텍과 한미반도체는 서로를 상대로 특허침해소송도 제기했다. HBM4는 엔비디아 인공지능(AI) 연산 플랫폼 베라 루빈에 탑재된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 5일 방한 당시 "메모리 3사 모두 HBM4 품질 평가를 통과해 양산 중"이라고 밝힌 바 있다. HBM4 양산 출하는 삼성전자가 빨랐지만 SK하이닉스도 양산에 돌입했다. SK하이닉스는 현재 첨단 D램과 HBM 생산능력 확대를 위해 청주 M15X에 설비투자 중이다. 여러 후공정 팹(P&T)도 증설하고 있다. 한미반도체와 한화세미텍의 HBM용 TC 본더는 후공정 팹에 반입한다. 앞서, 지난 3월 한화비전은 정기주주총회에서 자회사 한화세미텍의 올해 매출이 전년비 20% 이상 성장할 것이라고 전망했다. 당시 김기철 한화비전 대표는 "HBM 수요가 견조해 TC 본더 같은 장비는 지난해에 이어 수주할 것"이라며 "지난해보다 훨씬 더 좋은 성적을 낼 것"이라고 기대했다. 한화비전은 당시 주총에서 '한화세미텍 흑자전환 시점'을 묻는 질문에는 "구체적 시점은 따로 공개하지 않는다"고 답했다. 지난해 한화비전의 연 매출 1조 8000억원 중 한화세미텍이 만드는 산업용 장비 매출은 4600억원이었다. 이 부문 영업손실은 200억원이다. 올해 산업용 장비 매출이 지난해(4600억원)보다 20% 많으면 5500억원 내외다. HBM4용 TC 본더 공급계약과 관련해, SK하이닉스 관계자는 "확인이 어렵다"고 밝혔다.

2026.06.10 15:18이기종 기자

빛 파장으로 데이터 기억·망각 제어하는 AI반도체 구현 성공

빛 파장(색깔)으로 데이터 기억 시간을 마음대로 제어할 수 있는 AI반도체가 처음 개발됐다. 한국연구재단은 조새벽·양우석 성균관대학교 화학공학과 교수와 조정호 연세대학교 교수 연구팀이 공동으로 빛 파장에 따라 기억 시간을 독립적으로 제어할 수 있는 새로운 광시냅스 플랫폼을 개발했다고 10일 밝혔다. 조새벽 교수는 지디넷코리아와의 전화통화에서 "파장이 450nm대인 파란색은 망각이 쉽게 일어나고, 파장이 620nm대인 빨간색은 기억 강화가 일어나는 특성을 활용해 뉴로모픽 컴퓨팅을 구현한 것"이라고 말했다. 핵심은 근적외선(800 nm 이상 파장)을 결함이 있는(일부 양이온이 일정한 정렬에서 벗어나 틀어지는 현상) 'AgBiS₂(은비스무트황화물)'에 조사할 경우 분자층이 흡수한 전자가 트랩을 채워 전도도가 약 13배(1,320%) 증가한 장기증강(LTP) 시냅스가 만들어진다. 반대로 파장이 상대적으로 짧은 400nm대 청색광을 투사할 경우 트랩이 비워지면서 시냅스가 빠르게 약해지는 망각현상(LTD)가 나타난다. 이를 한 소자 내에서 구현한 것이 성균관대와 연세대 연구결과다. 조새벽 교수는 "빛 파장 길이에 따라 초단위 기억이 가능하다는 것을 확인했다"며 "이 같이 조사를 반복하면, 데이터를 영구적으로 기억할 수 있게 된다"고 설명했다. 최근 기억·연산을 동시에 처리하는 뉴로모픽(뇌 모방) 컴퓨팅이 주목받고 있다. 젼력소모를 크게 줄일 수 있고, 연산속도도 빠르기 때문이다. 그러나 기존 광시냅스는 학습을 강화하는 '외우기'와 망각을 유도하는 '잊기'를 같은 스위치로 조절하기 때문에, 학습이 반복될수록 기억이 한쪽으로 치우쳐 과부하가 오거나 정보가 지워지는 문제가 발생했다. 연구팀이 이 문제를 해결한 것. 특히, 광시냅스 소재인 '은비스무트황화물(AgBiS₂)'가 원자 배열이 어긋난 미세한 결함으로 인해 전류 흐름이 느려지는 특성을 역이용했다. 조 교수는 "이는 전원을 꺼도 정보를 기억하는 '천연메모리'가 될 수 있다는 의미"라며 "이 연구결과를 향후 학습 균형을 유지하는 저전력 AI반도체로 발전시켜 나갈 계획"이라고 덧붙였다. 연구결과는 국제학술지 네이처커뮤니케이션즈에 게재됐다.

2026.06.10 12:00박희범 기자

'구글 이탈' 맞선 역발상…브로드컴이 '종합 플랫폼' 택한 이유

주문형 반도체(ASIC) 강자 브로드컴이 체질 개선을 준비하고 있다. 인공지능(AI) 관련 매출을 연거푸 갈아치우고 있지만, 대형 고객사 이탈 움직임과 초고가 마진 정책 한계 등으로 사업 모델의 근본적 변화를 고민해야 하는 상황에 직면했기 때문이다. 구글의 반란과 맥쿼리의 경고음…흔들리는 ASIC 독점체제 9일 반도체 업계에 따르면 글로벌 투자은행 맥쿼리는 브로드컴의 12개월 목표주가를 기존 513달러에서 437달러로 15% 낮췄다. 투자의견은 '시장수익률 상회(Outperform)'에서 '중립(Neutral)'으로 하향됐다. 그동안 맞춤형 AI 가속기(XPU) 생산을 브로드컴에 전적으로 의존했던 구글이, 미디어텍을 새로운 파트너로 공급망에 진입시켰다. 구글이 자체 칩 개발역량을 강화하고 있다는 점도 투자의견 하향에 영향을 미쳤다. 매출 전망 역시 밝지 않다. 맥쿼리는 미디어텍 역할 확대와 구글의 자체 칩 전략 강화로 브로드컴의 구글 텐서처리장치(TPU) 관련 매출 점유율이 2026년 95%에서 2027년 80%, 2028년에는 65% 수준까지 떨어질 것으로 전망했다. 이에 따라 맥쿼리는 브로드컴의 2028회계연도 이익 전망치를 21% 낮췄다. 구글을 비롯한 글로벌 하이퍼스케일 기업들이 탈(脫) 브로드컴에 속도를 내는 이유는 높은 가격에 있다. 현재 브로드컴의 인프라 소프트웨어 부문 영업이익률(OPM)은 무려 79%에 육박한다. 전체 영업이익률은 67% 수준을 유지하고 있다. AI 반도체 믹스 확대로 가속된 마진 압박 속에서 이룬 결과다. 천문학적 자금력을 보유한 글로벌 빅테크 공룡들조차 특정 플랫폼 기업에 막대한 마진을 지속적으로 지불하는 구조에 반기를 들기 시작했다. 고객 이탈에 역발상 영업…팹리스로 영토 확장 이 같은 대형 고객 이탈 기류와 성장성 둔화 우려는 브로드컴을 이례적인 '역발상 영업' 전선으로 내몰았다. 기존 주 무대였던 빅테크 중심 소수 핵심 ASIC 비즈니스를 넘어, 선단 공정 기반 독자 AI 칩을 만들고자 하는 전 세계 중소 팹리스와 스타트업까지 타깃 영업망에 포함하고 적극 영업하기 시작했다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업체가 대표적이다. 브로드컴은 퓨리오사AI, 리벨리온 등에 서비스를 제안했다. 이에 퓨리오사AI는 3세대 AI 칩 양산을 진행하기로 결정했으며, 리벨리온은 현재 논의 중인 것으로 전해진다. 브로드컴은 이들 업체에 턴키(Turn-key)를 제안했다. 턴키는 아키텍처 및 핵심 회로 설계(프론트엔드)부터 파운드리 확보까지 책임지는 일괄 책임 서비스다. 이에 대해 국내 디자인하우스 관계자는 "브로드컴의 최근 행보는 구글향 중심 초고가 마진 정책이 빅테크 반발을 사면서, 내부 사업부 차원 매출 다변화가 절실해졌음을 보여준다"며 "차별화가 크지 않은 시장에서 비싼 단가 탓에 기존 고객이 끊길 처지에 놓이자 아시아 스타트업 시장까지 싹쓸이해 돌파구를 찾으려는 생존전략"이라고 진단했다. 구매력으로 공급망 선점… '종합 칩 빌딩 플랫폼' 탄생 브로드컴의 이 같은 영토 확장은 단순한 '영업처 다변화'에 머무르지 않는다. 파운드리, 메모리 등 반도체 제조 필수 공급망을 선점한 종합 칩 빌딩 플랫폼으로 체질을 전환하는 것이다. 브로드컴은 최근 2026회계연도 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 아폴로, 블랙스톤 등 글로벌 자산운용사들과 손잡고 'AI SPV(특수목적법인) 금융 플랫폼' 신설 계획을 발표했다. 이 플랫폼은 SPV가 채권을 발행해 자금을 모으는 방식으로, 1차에서만 350억 달러(약 52조원)가 투입됐다. 이 플랫폼은 현금이 부족한 앤트로픽이나 오픈AI 등 AI 기업이 사모펀드에서 대규모 자금을 융자해 인프라를 구축하도록 돕는 금융 우회로다. 브로드컴은 자사 생태계를 기반으로 가치를 보증하는 중개 파트너로 참여한다. 융자된 자금이 오직 브로드컴 기술 기반 인프라 구매에만 쓰이도록 유도하는 일종의 조건부 '금융 락인' 모델이다. 이러한 재무 설계 덕에 브로드컴은 고객들의 확실하고 거대한 장기 수주 물량을 선제 확보할 수 있다. 그리고 이를 명분 삼아 TSMC의 최선단 미세 공정 웨이퍼 캐파와 고대역폭메모리(HBM) 라인 등 글로벌 반도체 핵심 공급망을 대규모로 선점할 수 있는 막강한 구매력을 갖게 되는 셈이다. 결과적으로 빅테크가 비용 절감을 위해 소싱 다변화를 시도하더라도, 당장 최첨단 AI 칩을 안정적이고 빠르게 양산하기 위해선 브로드컴이 미리 확보한 공급망 플랫폼 문을 두드릴 수밖에 없는 구조다. 브로드컴이 수주 가시성을 2028년까지 확장할 수 있었던 자신감의 원천이다. 반도체 업계 한 관계자는 "브로드컴은 단순 기술 강자가 아닌 공급망 생태계 전체를 지배하는 '인프라 플랫폼' 지위를 강화하고 있다"고 분석했다.

2026.06.09 17:47전화평 기자

삼성전자 반도체 모멘텀의 마지막 퍼즐은 '패키징'

삼성전자 반도체 사업이 고대역폭메모리(HBM), 파운드리를 중심으로 본격 반등세에 올랐다. 그러나 인공지능(AI) 칩 제조 핵심으로 부상한 최첨단 패키징 분야에서는 아직 뚜렷한 존재감을 드러내지 못하고 있다. 업계에선 특히 2.5D 패키징에서 대형 고객 확보가 시급하다는 평가가 나온다. 8일 업계에 따르면 삼성전자의 자체 2.5D 패키징 기술 '큐브(Cube)' 누적 출하량은 아직 소량인 것으로 파악됐다. 현재 확보한 수주도 스타트업 초도물량이나 단기 프로젝트성 비중이 큰 것으로 알려졌다. 주요 경쟁사인 TSMC·인텔이 2.5D 패키징 사업을 적극 확대하는 것과 대비된다. TSMC·인텔 치고 나가는데…삼성전자, 2.5D 패키징 대형 고객사 부재 2.5D 패키징은 반도체 칩과 기판 사이에 얇은 막 형태 인터포저를 삽입해, 칩 성능을 높이는 기술이다. 반도체 업계에서 중요성이 점차 커지고 있다. AI 데이터센터 필수요소인 AI 가속기가 고성능 시스템 반도체와 HBM 등을 2.5D 패키징으로 집적해 만들기 때문이다. 실제 삼성전자는 HBM 시장이 확대되던 시기, 자사 파운드리와 HBM, 2.5D 패키징을 턴키(Tunr-key)로 제공하는 비즈니스를 무기로 삼아 왔다. 삼성전자가 패키징 분야에서는 지난 2024년부터 자체 2.5D 패키징 기술 큐브 시장 확대에 힘써 왔다. 그러나 삼성전자 2.5D 패키징 기술이 빅테크의 AI 가속기에 채택된 사례는 아직 확인된 바 없다. 현재 삼성전자의 2.5D 패키징을 활용 중인 고객은 미국 IBM과 국내 AI 팹리스 스타트업인 리벨리온 등으로 파악된다. 패키징 업계 한 관계자는 "삼성전자 2.5D 패키징 플랫폼을 채택한 고객은 아직 출하량이 적거나 수개월 단위 단기 프로젝트성 생산에 머무르고 있다"며 "최첨단 패키징이 칩 성능을 크게 좌우하는 시대가 된 만큼 삼성전자도 해당 분야 경쟁력을 집중 보강할 필요가 있다"고 설명했다. 삼성전자 주요 경쟁사인 TSMC, 인텔이 각각 2.5D 패키징에서 괄목할 만한 성장을 거두는 것과 대비된다. 전 세계 파운드리 시장을 선도하는 TSMC는 자체 2.5D 패키징 '칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트(CoWoS)' 생산능력을 지난해 말 월 3만 5000장 수준에서 올해 말 13만장 수준까지 확대하는 투자를 집행 중이다. 인텔은 자사 2.5D 패키징 '임베디드-멀티다이-인터커넥트-브릿지(EMIB)' 상용화를 본격화하고 있다. 구글이 자체 AI 반도체 텐서처리장치(TPU) 양산에 EMIB를 채택해, 내년부터 양산에 나설 것으로 알려졌다. 칩 대형화...삼성전자, PLP로 반전 가능성 삼성전자에 기회가 없는 것은 아니다. 현재 삼성전자는 2.5D 패키징 개발 방향성을 기존 웨이퍼레벨패키징(WLP)에서 패널레벨패키징(PLP)으로 선회하고 있다. 패널레벨패키징은 넓은 사각형 패널 위에서 패키징을 진행하는 공정이다. 기존 웨이퍼(직경 300mm) 상 패키징 대비 면적이 넓고, 칩을 효율적으로 배치할 수 있어 생산성이 높다. 특히 최근 AI 반도체는 성능 향상을 위해 칩 사이즈가 커지고 있어, PLP 적용성은 확대될 전망이다. 이에 삼성전자는 큐브에 WLP 대신 PLP를 적용하는 한편, 초대형 칩을 위한 '시스템온패널(SoP)' 상용화를 추진 중이다. SoP는 대형 사각형 패널 위에서 여러 반도체를 이어 붙이는 기술로, 현재 415x510mm 크기로 개발되고 있다. 또 다른 패키징 업계 관계자는 "삼성전자가 메모리 반도체 대비 시스템 반도체용 최첨단 패키징 기술의 양산 개발에 소홀했던 것이 향후 사업 경쟁력을 저해하는 요소로 작용할 위험이 있다"며 "AI 칩 분야에서 PLP 적용이 본격화되는 시점에 아이큐브 고객사를 빠르게 확보해야 할 것"이라고 밝혔다. 한편, 2.5D 패키징을 제외하면 삼성전자 반도체 사업은 전체적으로 올해 뚜렷한 개선세를 보이고 있다. 글로벌 빅테크의 공격적 AI 인프라 투자로 최첨단 반도체 수요가 크게 증가했고, 최첨단 공정 개발도 속도가 붙었다. 삼성전자는 지난 2월 엔비디아향 HBM4(7세대 HBM) 양산 출하를 시작했다. 부진했던 HBM 사업을 반등시킬 초석을 마련했다. 올해 HBM 출하량을 전년비 3배 이상 확대한다는 계획도 세우고 있다. 파운드리 사업은 이르면 올해 하반기 흑자 전환할 것이란 기대가 나온다. 최근 테슬라, 엔비디아, 그록 등을 최첨단 공정 고객사로 유치했다.

2026.06.09 14:38장경윤 기자

모빌린트, 컴퓨텍스서 대만 기업 3곳과 MOU…"산업용 AI 시장 공략"

인공지능(AI) 반도체 기업 모빌린트가 지난주 대만 타이베이에서 열린 컴퓨텍스에서 현지 기업 3곳과 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 9일 밝혔다. 이번 협약은 AI 도입이 가속되는 산업용 컴퓨팅, 로보틱스, 머신비전 분야를 중심으로 글로벌 사업 기회를 발굴하기 위해 추진됐다. 모빌린트는 산업용 임베디드 컴퓨팅 글로벌 기업 DFI와 업무협약을 맺고 자사 AI 반도체가 탑재된 산업용 AI 시스템을 공동 개발한다. 양사는 모빌린트 제품이 적용된 DFI 시스템을 시장에 공동 공급하고, 글로벌 고객을 대상 영업 및 마케팅 활동을 함께 추진할 계획이다. 산업용 로봇 및 모션 제어 기업 넥스코봇과 협력도 구체화했다. 양사는 모빌린트의 AI 반도체를 활용해 로보틱스 및 엣지 AI 솔루션을 공동 개발하고 글로벌 시장에서 사업 기회를 확대하기로 뜻을 모았다. 산업용 측정·비전 솔루션 기업인 탑메저와도 MOU를 체결했다. 이를 통해 AI 비전 및 검사 솔루션 분야에서 협력하며 신규 시장 개척을 도모한다. 모빌린트는 이번 전시 현장에서 파트너 업체들과 실제 산업 현장에 적용 가능한 라이브 데모를 시연하며 독자적 신경망처리장치(NPU) 기술력을 입증한 바 있다. DFI와는 비전언어모델(VLM) 기반 영상 분석 솔루션을 공개했다. 넥스콤과는 다중 영상 스트림을 동시에 처리하는 멀티채널 AI 데모를 선보였다. 대만 주요 공급망 기업인 래너, 엑스에스랩, 에이티나 등과도 협력해 멀티 대형언어모델(LLM) 기반 화재 감지, 비전 트랜스포머 기반 AI 비전 솔루션 등을 시연했다. 대만이 글로벌 산업용 컴퓨팅과 AI 하드웨어 공급망 핵심 거점인 만큼, 모빌린트는 이번 성과를 발판 삼아 자사 솔루션 적용 범위를 넓히고 글로벌 생태계 확장에 박차를 가한다는 구상이다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "컴퓨텍스는 기술 시연을 넘어 글로벌 파트너들과 실질적 사업 협력 성과를 만든 자리였다"며 "앞으로도 로보틱스와 머신비전 등 다양한 산업 분야에서 협력을 확대해 글로벌 시장에서 모빌린트 AI 반도체 기반 솔루션 확산을 가속하겠다"고 말했다.

2026.06.09 10:11전화평 기자

한미반도체, SK하이닉스와 442억원 규모 HBM4용 TC본더 공급 계약

한미반도체가 SK하이닉스에 6세대 고대역폭메모리(HBM4)용 후공정 장비를 공급한다. SK하이닉스가 고부가 AI 메모리 생산능력 확충을 위해 적극적인 설비투자를 진행하는 데 따른 수혜로 풀이된다. 한미반도체는 SK하이닉스와 442억원 규모의 TC본더 공급계약을 체결했다고 8일 공시를 통해 밝혔다. 이번 공급 규모는 한미반도체의 지난해 연 매출의 7.66%에 해당하는 규모다. 계약기간은 2026년 6월 8일부터 2026년 9월 2일까지다. TC본더는 열과 압착을 이용해 칩과 칩을 접합하는 데 쓰이는 후공정 장비다. HBM 제조의 핵심 요소로 지목되고 있다. 한미반도체의 경우, SK하이닉스와 HBM 분야에서 오랜 시간 협력 관계를 쌓아왔다. 이번에 공급되는 TC 본더 4.5 그리핀은 한미반도체가 지난해 공개한 TC 본더 4의 업그레이드 버전이다. 주요 고객사인 SK하이닉스의 HBM4 생산 환경에 최적화된 장비로 알려졌다. 현재 SK하이닉스는 최첨단 D램 및 HBM 생산능력 확대를 위해 청주 M15X에 설비투자를 적극 진행하고 있다. 또한 다수의 후공정 팹(P&T) 증설을 통해 후공정 생산능력을 늘리고 있다.

2026.06.08 15:21장경윤 기자

젠슨 황 "SK하이닉스는 최대 파트너...미래도 변함 없을 것"

글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장을 독점 중인 엔비디아와 SK그룹이 단순 부품 공급 관계를 넘어 향후 AI 인프라 시장을 공동 설계하는 '초밀착 혈맹'을 선포했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 최태원 SK그룹 회장은 8일 서울시 중구 SK서린빌딩에서 전방위적 장기 파트너십 체결을 골자로 한 공동 기자간담회에서 이 같은 내용을 밝혔다. 이번 계약은 최소 2년 이상 유지되는 다년 계약이다. 양사는 연간 수십억 달러 규모 기존 협력체계를 한 단계 더 격상하고, 향후 협력 규모를 큰 폭으로 키우기로 합의했다. 젠슨 황 "SK하이닉스, 최대 메모리 파트너...미래에도 변함 없을 것" 이날 SK하이닉스는 엔비디아의 제1공급업체 지위를 확인했다. 황 CEO는 'SK하이닉스가 엔비디아의 제1공급업체냐'는 질문에 “SK하이닉스는 과거에도 우리의 최대 메모리 파트너였으고, 미래에도 변함없이 최대 파트너로 남을 것”이라고 밝혔다. 이어 "SK하이닉스가 없었다면 오늘날 AI 산업은 이토록 아름답게 성장하지 못했을 것"이라며 강력한 신뢰를 표명했다. 최 회장은 "SK하이닉스가 엔비디아의 최대 메모리 공급처인 동시에 엔비디아 역시 SK하이닉스의 가장 큰 고객"이라며 "우리는 엔비디아의 가치사슬에 완전히 헌신(Dedicated)하고 있다"고 강조했다. 이어 "양사가 미래 기술 로드맵을 완벽히 공유하여 글로벌 AI 영토를 가장 효율적이고 빠르게 넓혀나갈 것"이라고 말했다. 최 회장은 다년 계약 체결 배경으로 글로벌 AI 생태계가 직면한 공급 한계를 꼽았다. 그는 "현재 AI 시장은 자원 희소성 문제에 부딪혔다"며 "장기 파트너십을 통해 시장 진입자들과 고객들에게 안정적인 자원 공급이라는 편안함을 제공하고 에코시스템 전체를 안정화하는 것이 핵심 목표"라고 설명했다. 아울러 SK텔레콤 역량을 결합해 한국에 대규모 'AI 팩토리(AIDC)' 인프라를 우선 구축하고 이를 글로벌 시장으로 확장하겠다는 구상도 구체화했다. 내년 매출 1조달러 생태계 주도…서버 넘어 차세대 라인업 전면 탑재 황 CEO는 내년 출시 예정인 차세대 플랫폼 그레이스 블랙웰과 베라 루빈을 통해 내년 한 해에만 1조 달러(약 1549조원) 규모 매출을 올릴 것이라고 예고했다. 이어 거대한 매출 생태계 중추 역할을 SK하이닉스가 담당한다고 밝혔다. 1조 달러 규모 인프라 구축에 필요한 메모리 물량을 SK하이닉스가 주도적으로 공급한다는 의미다. 이번 장기 파트너십에 따라 양사 협력 영역은 기존 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 엔비디아의 차세대 라인업 전체로 다변화된다. 황 CEO는 ▲차세대 AI 슈퍼컴퓨터인 그레이스 블랙웰과 베라 루빈 ▲차세대 고성능 중앙처리장치(CPU) 베라 ▲온디바이스 AI PC 플랫폼 RTX 스파크 ▲차세대 로보틱스 프로세서 토르 등 4대 핵심 하드웨어 아키텍처 전체에 SK하이닉스의 고성능 메모리가 전면 탑재된다고 밝혔다. 일각에서 제기되는 AI 가치사슬 우려와 주가 변동성에 대해서도 황 CEO는 강력한 자신감을 피력했다. 황 CEO는 "우리는 이제 겨우 AI 인프라 구축 1년 차에 와 있을 뿐이며 앞으로 최소 10년 이상 글로벌 인프라 빌드아웃이 지속될 것"이라고 전망했다. 그는 "AI는 이미 기업들에 막대한 수익을 안겨주고 있어 인프라 수요는 결코 멈추지 않는다"며 "최근의 시장 조정은 오히려 주식을 싸게 살 수 있는 기회(할인)"라고 덧붙였다.

2026.06.08 10:39전화평 기자

EU, 美 빅테크 의존 끊는다…클라우드·AI 주권 선언

유럽연합(EU)이 인공지능(AI)과 클라우드, 반도체 분야에서 미국 빅테크 의존도를 낮추기 위한 대대적인 기술 주권 강화 정책을 내놨다. 민감한 공공 데이터와 핵심 인프라에 대해 유럽산 클라우드 사용을 확대하고 반도체 자급 역량을 키우는 동시에, 데이터센터 투자와 AI 인프라 확충에도 속도를 내겠다는 구상이다. 7일(현지시간) 로이터통신 등 주요 외신에 따르면 EU 집행위원회는 최근 '클라우드 및 AI 개발법(CADA)'과 '칩스법 2.0'을 포함한 기술 주권 정책을 공개했다. 이번 정책은 미국과 중국 기술에 대한 의존도를 줄이고 유럽 자체 기술 생태계를 육성한다는 목표로, 향후 EU 회원국과 유럽의회 승인을 거쳐 시행될 예정이다. 가장 주목받는 내용은 클라우드 분야다. EU는 은행·에너지·의료 등 민감한 분야의 공공 조달 사업에서 디지털 주권 요건을 강화하고 가격 외에도 유럽산 소프트웨어와 하드웨어 사용 여부를 평가 기준에 반영하는 방안을 추진한다. 이에 현재 유럽 클라우드 시장을 주도하는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저, 구글 클라우드 등 미국 사업자들이 일부 핵심 사업에서 불리한 위치에 놓일 수 있다는 관측이 제기된다. EU가 이같은 조치에 나선 배경에는 미국 '클라우드법'에 대한 우려가 있다. 해당 법은 미국 기업이 해외에 저장한 데이터라도 미국 정부 요청 시 제공할 수 있도록 규정하고 있다. EU는 이를 데이터 주권 침해 요소로 보고 있으며 중요 데이터는 유럽 내에서 통제 가능한 환경에 저장해야 한다는 입장이다. 실제 EU는 클라우드 서비스의 데이터 통제권과 공급망, 운영 주체 등을 기준으로 주권 수준을 평가하는 체계를 도입할 계획이다. 최고 수준의 민감 업무는 사실상 유럽 기업 중심으로 운영하도록 유도하는 방향이다. 현재 AWS·MS·구글 등 미국 클라우드 3사가 EU 시장의 70~80%를 차지하고 있어 업계 파장이 적지 않을 것으로 전망된다. EU는 클라우드 자립과 함께 AI 인프라 확대에도 나선다. 향후 5~7년 내 유럽 데이터센터 수용 능력을 현재의 3배 수준으로 확대하고 유럽산 반도체를 활용하거나 에너지 효율을 높인 데이터센터에는 전력망 우선 접속과 네트워크 비용 감면 등 혜택을 제공할 방침이다. 반도체 분야에선 칩스법 2.0을 통해 첨단 반도체 생산 역량 확대에 나선다. EU는 현재 10% 미만인 글로벌 반도체 생산 점유율을 2030년까지 20% 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 하고 있으며 AI용 첨단 반도체 제조시설 구축과 전략 기술 투자 확대를 추진할 계획이다. EU 집행위원회는 반도체 산업 경쟁력 강화를 위해 2035년까지 약 1200억 유로(약 215조원) 규모 민관 투자가 필요할 것으로 보고 있다. 헤나 비르쿠넨 EU 집행위원회 기술 주권 담당 부위원장은 "누군가가 우리 서비스에 대해 이른바 '킬 스위치(kill switch)'를 쥐고 있는 상황을 원치 않는다"며 "핵심 분야에선 언제나 유럽이 서비스와 데이터를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.07 13:08한정호 기자

[기고] 韓 반도체 슈퍼사이클, AI 생태계로 이어야 산다

2026년 한국 경제의 가장 밝은 지표는 단연 반도체다. 고대역폭메모리(HBM)를 앞세운 메모리 슈퍼사이클은 삼성전자와 SK하이닉스의 실적을 사상 최고 수준으로 끌어올렸다. 초과세수가 거론되고 정치권에선 초과이익 공유가 다시 의제로 떠올랐다. 호황의 과실을 어떻게 나눌 것인가란 질문엔 위험한 사각지대가 있다. 거시경제 측면에서 보면 반도체 호황은 경상수지의 한쪽 면일 뿐이다. 반대편에선 조용하지만 구조적인 적자가 커지고 있다. 한국은행 통계에 따르면 작년 지식서비스 무역수지 적자는 약 102억 5000만 달러로, 전년보다 30% 가까이 확대됐다. 이는 역대 네 번째로 큰 규모다. 온라인 동영상 서비스(OTT), 인공지능(AI) 구독료 등이 적자의 주범이었다. AI 에이전트 시대가 본격화되기도 전에 이미 지능의 대가를 해외에 치르며 적자를 키워 온 셈이다. 멀티 에이전트 시대가 본격화되면 토큰 소비는 폭증한다. 단발성 질의응답이 아니라, 에이전트가 또 다른 에이전트를 호출하고 추론을 반복하며 일을 처리하는 구조로 넘어가기 때문이다. 한 번의 사용자 요청이 수십수백 번의 모델 호출로 증폭된다. 기존 소프트웨어 수입이 사용자 수에 비례해 선형으로 늘었다면 에이전트 경제의 토큰 소비는 에이전트가 에이전트를 부르며 복리로 증식한다. 더 결정적인 문제는 우리가 소비하는 토큰 대부분이 외산 모델과 외산 클라우드 위에서 발생한다는 점이다. 결제 통화는 달러이고 청구서 수취인은 해외 사업자다. 여기서 우리나라가 처한 비대칭 본질이 드러난다. 반도체는 한 번 팔면 끝나는 재고지만 AI 서비스는 매달 청구서가 날아오는 구독이다. 우리가 받은 대금은 일회성이고 우리가 치르는 비용은 영속적이다. 가치는 지금 그릇에서 내용물로, 하드웨어에서 그 위에 얹힌 지능으로 이동하는 중인데 우린 가장 무겁고 마진 얇은 층을 지키며 가장 가볍고 마진이 두꺼워질 층을 내주고 있다. 이 비대칭은 곧 악순환의 엔진이 된다. 이미 적자인 지식서비스수지가 토큰 소비 곡선을 따라 가파르게 확대되면 반도체 흑자가 떠받치던 경상수지의 균형은 흔들린다. 경상수지가 적자로 기울면 원화는 약세로 간다. 환율이 오르면 달러로 청구되는 AI 사용료의 원화 부담은 더 커진다. 부담이 커진 만큼 적자는 더 벌어지고 적자는 다시 환율을 밀어 올린다. 한번 돌기 시작하면 멈추기 어려운 순환이다. 반도체 흑자와 AI 서비스 적자는 별개 장부가 아니라 하나의 국제수지 안에서 상쇄되는 항목이다. 반도체로 아무리 많이 벌어도 그 돈이 토큰 청구서로 고스란히 빠져나간다면 국가 전체 부(富)는 늘지 않는다. 지금 초과이익·초과세수 논의는 부분균형의 시야에 갇혀 있다. 반도체란 한 부문 이익에만 초점을 맞추고 그 이익을 어떻게 거두어 어떻게 재분배할 것인가를 따진다. 국가 전체의 일반균형으로 시야를 넓히면 그림은 달라진다. 반도체가 벌어들인 흑자가 결국 AI 서비스 적자를 메우는 데 소진된다면 우리가 나누자고 다투는 초과이익은 회계상의 착시에 가깝다. 더 위험한 것은 시점 불일치다. 반도체 흑자는 사이클을 탄다. 슈퍼사이클은 언젠가 반드시 꺾이지만 토큰 적자는 구조적이다. 초과이익을 거둬 소비로 재분배하는 방식은 그 순간 분배 정의에 기여할지 몰라도 적자 구조 자체를 바꾸지는 못한다. 오히려 호황기에 마련해야 할 구조 전환의 골든타임을 흘려보내는 비용이 될 수 있다. 진짜 질문은 누가 얼마를 가져갈 것인가가 아니라 이 흑자를 어디에 심어야 다가오는 적자 구조를 끊어낼 것인가다. 미중 패권 경쟁은 본질적으로 AI 생태계 패권 경쟁으로 흘러가고 있다. 모델과 데이터, 칩, 그 위에서 굴러가는 소프트웨어와 에이전트 경제 전체가 전장이다. 이 경쟁에서 한국이 미국·중국에 이어 3대 강국 자리를 노린다면 메모리 반도체란 하드웨어 레버리지를 무기로 삼아야 한다. AI 인프라 병목이 메모리에 걸려 있는 한 우리나라는 협상 테이블에서 결코 작은 플레이어가 아니다. 다만 이 레버리지엔 유효기간이 있다. 메모리 우위는 영구 자산이 아니다. 중국의 추격과 아키텍처 변화 속에서 협상력은 점점 줄어들 수 있다. 한국은 하드웨어 분야에서 세계 최정상이지만 소프트웨어 존재감은 옅다. IDC의 2025년 추산에 따르면 국산 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 규모는 약 2조 5500억원으로, 글로벌 시장의 0.35%(약 723조원)에 그친다. 세계 메모리 시장 점유율과 비교하면 거의 100배에 달하는 비대칭이다. 0.35%는 매출 규모가 아니라 표준의 부재다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 비롯한 에이전트 프로토콜, 플랫폼 계층, 데이터 인터페이스 계층을 누가 쥐느냐가 앞으로 수십 년의 지대를 결정한다. 표준을 쥔 자가 토큰 흐름을 설계하고 그 흐름 위에서 항구적인 임대료를 거둔다. 소프트웨어 경쟁력을 갖지 못하면 영원히 남이 설계한 토큰 경제 위에서 사용료만 치르는 순수입국으로 남는다. 하드웨어 레버리지를 소프트웨어 경쟁력을 키우는 지렛대로 전환해야 하는 이유다. 반도체에서 번 자본과 협상력을 AI 모델·플랫폼·SaaS·에이전트 생태계란 소프트웨어 자산으로 옮겨야 한다. 여기서 삼성전자와 SK하이닉스 역할을 다시 정의할 수 있다. 두 기업이 호황의 성과를 한국 AI 생태계에 기여하는 것이야말로 진정한 의미의 초과이익 공유라고 본다. 이때 공유는 세금으로 거둬 흩뿌리는 재분배가 아니다. 생태계에 자본과 자산을 심어 함께 성장하는 공진화다. 데이터와 투자, 협업으로 이를 실현할 수 있다. 우선 두 기업이 보유한 제조·공정·설계 영역의 고품질 산업 데이터는 한국형 산업 AI와 소버린 AI를 키울 토양이 된다. 가령 민감 정보를 걸러낸 산업데이터 신탁을 만들어 국내 모델·솔루션 기업이 학습에 활용하도록 개방하는 방식이다. 데이터는 나가지 않고 모델만 들어와서 학습하는 '모델 투 데이터' 방식도 가능하다. 반도체 초과이익 일부를 떼어 'AI 생태계 펀드'나 기업주도형 벤처투자(CVC)로 조성하고 국내 AI 스타트업·SaaS·모델 인프라에 인내 자본으로 흘려보내는 것도 방법이다. 각 사의 막대한 AI 수요를 국내 솔루션 첫 고객이자 레퍼런스로 삼는 앵커 고객 전략, HBM 고객사와 국내 모델·SaaS 기업이 함께 워크로드를 최적화하는 공동 연구개발(R&D) 컨소시엄도 필요하다. AI 패권 정점에 선 엔비디아 사례가 이를 방증한다. 많은 글로벌 분석가는 엔비디아의 진짜 해자가 칩이란 실리콘이 아니라 약 20년에 걸쳐 쌓아 올린 소프트웨어 생태계 '쿠다(CUDA)'라고 진단한다. 쿠다는 AI 개발 프레임워크의 90% 안팎을 사실상 장악하고 있다. 개발자가 쿠다 위에 코드를 쌓을수록 엔비디아 칩이 최적화되고 실제 워크로드에서 빨라지며 더 많은 개발자가 다시 쿠다로 모인다. 스스로를 강화하는 플라이휠이다. 엔비디아는 이에 더해 하이퍼스케일러와 데이터센터 레퍼런스 아키텍처를 함께 설계하고 있다. 한국은 세계 최고 수준 자본 집중은 있으나 그것을 생태계로 되돌리는 순환 장치가 없다. 이제 검증된 플라이휠을 직접 돌리기 시작해야 할 때다. 네이버클라우드는 최근 엔비디아와 '글로벌 AI 팩토리' 구축 협력안을 발표했다. 엔비디아의 개방형 모델 '네모트론'을 활용해 자체 모델 하이퍼클로바X를 고도화하고 초거대 모델 최적화 기술을 공동 연구하는 것이 골자다. 업스테이지를 비롯한 국내 AI 기업들도 엔비디아의 '네모트론 디벨로퍼 데이즈'에 참여해 한국형 파운데이션 모델 전략을 논의했다. 엔비디아는 한국어 소버린 AI를 겨냥한 합성 데이터셋까지 공개하며 국내 개발자 생태계를 끌어안았다. 하드웨어 기업이 오픈 모델과 데이터, 개발자 커뮤니티를 앞세워 한국의 소프트웨어·소버린 AI 생태계를 자기 하드웨어 쪽으로 끌어당기는 것이다. 메모리 월과 KV 캐시가 병목으로 떠오른 지금, 일부 오픈 모델이 추론 토큰을 대폭 줄이면서 긴 컨텍스트를 지원하는 방향으로 진화하는 것 역시 소프트웨어가 메모리·연산 부담을 덜어주는 공동 최적화 결과물이다. 엔비디아는 이 본질을 꿰뚫고 소프트웨어 생태계를 자사 하드웨어에 묶어 최적화의 주도권을 쥐려 하고 있다. 하지만 한국 AI 소프트웨어 생태계를 하드웨어에 묶어내는 주체가 꼭 외국 그래픽처리장치(GPU) 기업일 필요는 없다. AI 시스템에서 가장 결정적인 부품인 HBM 공급자는 우리 기업이다. 앞으로 장기기억을 담당할 HBF까지 국내 기업이 책임질 것으로 보인다. 그럼에도 생태계를 조율하는 손은 메모리 강자가 아니라 해외 가속기 진영이다. 이대로라면 국산 메모리는 남이 설계한 최적화 스택에 끼워 넣는 범용 부품에 계속 머물 수밖에 없다. 삼성전자와 SK하이닉스가 국내 소프트웨어 생태계와 손잡고 워크로드에 맞춰 메모리를 함께 설계한다면 범용 부품은 차별화되고 고착성 있는 공동 최적화 자산으로 바뀐다. 엔비디아가 쿠다로 증명한 플라이휠을 메모리 언어로 다시 쓸 수도 있다. 이 공진화는 메모리 수요의 기반 자체가 두터워지게 한다는 점에서 두 기업에 이득이다. 토큰을 소비하는 주체는 결국 소프트웨어다. 시장조사기관 트렌드포스는 에이전트 AI 추론이 단발성 질의에서 연쇄 사이클로 진화하면서 HBM과 D램 수요를 직접 끌어올린다고 분석한다. 컨텍스트 창이 길어질수록 KV 캐시 용량이 비례해 늘기 때문이다. 트렌드포스는 이 흐름을 반영해 세계 메모리 시장 규모 전망을 2027년 1조 2800억 달러 이상으로 큰 폭 상향했다. IDC 역시 올해 D램 매출이 전년 대비 약 177% 늘어날 것으로 내다본다. 메모리 수요가 소수의 해외 하이퍼스케일러와 단일 가속기 진영에 집중된 구조는 호황 이후 리스크를 예상케 한다. 국내 생태계 같은 또 하나의 수요원을 키우는 일은 이 위험을 분산하는 보험이다. 나아가 활발한 소프트웨어 생태계는 다음 세대 메모리가 어디로 가야 하는지를 알려주는 신호가 된다. 워크로드에 맞춰 최적화된 맞춤형·연산결합형(PIM) 메모리가 차세대 경쟁의 축으로 떠오르는 지금, 수요 최전선과 가까이 있다는 것은 곧 제품 로드맵 우위로 이어진다. 특히 토큰 적자는 단순한 가격 문제가 아니라 고착(lock-in)의 문제다. 한국 기업 및 개인의 업무 맥락과 기억이 외산 에이전트에 쌓일수록 전환 비용은 복리로 커진다. 쿠다가 20년간 쌓은 코드와 습관으로 경쟁자를 따돌렸듯 외산 에이전트에 쌓이는 우리 맥락은 내일 더 비싼 종속이 되어 돌아온다. 생태계 투자는 빠를수록 싸고 늦을수록 비싸다. 반도체 슈퍼사이클은 어쩌면 한국에 두 번 오기 어려운 기회다. 이 기회를 초과이익을 어떻게 나눌 것인가의 논쟁으로 소진한다면 호황이 끝난 뒤 토큰 적자라는 청구서만 떠안게 될지 모른다. 이 흑자를 소프트웨어 경쟁력과 AI 생태계에 심으면 하드웨어 강국에서 지능 강국으로 도약하는 발판을 마련할 수 있다. 초과이익 공유의 본질은 과실을 나누는 데 있지 않다. 이를 씨앗으로 바꿔 더 큰 숲을 함께 키우는 데 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 정부와 생태계가 같은 방향을 바라볼 때 반도체로 번 돈은 새어 나가지 않고 국부로 쌓인다. 호황의 끝에서 더 많은 현금을 손에 쥘 것인가, 아니면 더 강한 생태계를 손에 쥘 것인가. 반도체 호황의 진짜 성적표는 남겨진 현금의 액수가 아니라 그 현금이 키워낸 AI 소프트웨어 생태계의 크기로 이제 증명돼야 한다.

2026.06.05 16:23이승현 컬럼니스트

'방한' 젠슨 황 "한국은 AI·로봇공학 뛰어나...R&D 센터 투자에 최적"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 방한했다. 지난해 10월 말 이후 약 7개월 만이다. 황 CEO는 입국 직후 차세대 고대역폭메모리(HBM) 품질 테스트 완료 소식을 전하는 한편, 국내 연구개발(R&D) 센터 설립과 로봇공학 투자계획을 구체화하며 한국 인공지능(AI) 생태계를 아우르는 광폭 행보를 시작했다. 황 CEO는 대만에서 열렸던 연례 AI 콘퍼런스 GTC 타이베이 일정을 모두 소화한 뒤, 이날 오후 1시 24분쯤 전세기로 김포비즈니스항공센터를 통해 입국했다. 그는 "한국을 위해 아주 많은 비즈니스를 가져왔다"며 "한국을 위한 깜짝 선물이 준비돼 있다"고 밝혔다. 구체적인 공개 시점에 대해서는 말을 아꼈다. 황 CEO는 방한 목적이 글로벌 공급망 조율에 있음을 명확히 했다. 특히 반도체 업계 초미의 관심사였던 HBM4 공급사 품질 테스트와 관련해 "삼성전자와 SK하이닉스 등 3사 모두 인증이 완료돼 현재 양산 중"이라며 "모두 차세대 '베라 루빈' 아키텍처 공급을 위해 경쟁하고 있다"고 설명했다. 한국 내 직접 투자 계획도 공식화했다. 황 CEO는 "한국 R&D 센터 설립을 위한 인력 채용을 이미 시작했다"며 "한국은 AI와 로봇공학 전문성이 뛰어나 R&D 투자에 최적의 장소이며, 충분한 인력이 갖춰지면 부지도 마련할 것"이라고 밝혔다. 차세대 투자 분야로는 로봇공학을 꼽았다. 한국이 제조업과 메카트로닉스, AI 기술 융합의 완벽한 조건을 갖춰 로봇 산업을 지원할 거대한 로컬 생태계가 될 것이라고 평가했다. 재계 총수들과 '삼겹살 회동'… 게임·스타트업·문화계 넘나드는 일정 방한 첫날인 이날 저녁, 황 CEO는 홍대입구 일대 삼겹살 전문점에서 국내 주요 대기업 리더들과 만찬을 갖는다. 이 자리에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 글로벌투자책임자(GIO) 등이 참석할 예정이다. 삼겹살에 소주를 곁들이는 이른바 '삼소 회동' 형태로 진행되는 만찬에서는 AI 반도체 공급망 안정화를 비롯해 로보틱스, 피지컬 AI, AI 데이터센터 인프라 등 미래 핵심 산업 관련 협력 방안을 폭넓게 논의할 것으로 전망된다. 만찬에 앞서 황 CEO는 e스포츠 게임단 T1이 운영하는 홍대 인근 PC방을 방문해 '페이커' 이상혁을 포함한 선수단과 만났다. 오는 7일에는 김택진 엔씨소프트 대표와 만나 게임과 AI 분야 협력을 논의한다. 방한 마지막 날로 예상되는 8일 오전에는 서울 여의도 LG 본사 방문이 예정됐다. 오후에는 서울 신라호텔에서 업스테이지, 노타, 에임인텔리전스 등 국내 주요 AI 및 로봇 스타트업 경영진을 초청해 비공개 간담회를 개최한다. 같은 날 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 비롯해 주요 대기업 사옥을 차례로 방문하는 일정도 조율 중이다. 비즈니스 일정 외에 대중과 접점도 넓힌다. 황 CEO는 방한 기간 중 tvN의 대표 토크쇼 예능 프로그램 '유 퀴즈 온 더 블럭' 녹화에 참여한다. 주말에는 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기 시구자로 마운드에 오를 예정이다.

2026.06.05 15:01전화평 기자

[AI 고속도로] 국산 클라우드-NPU 연합 생태계 본궤도…정부 육성정책 결실 맺나

국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 사업에 잇따라 뛰어들면서 정부가 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책이 본격적인 상용화 단계에 진입하고 있다. 기술 실증과 연구개발(R&D)을 넘어 실제 클라우드 서비스와 산업 현장으로 확산되며 독자 인프라 생태계 구축에 속도가 붙는 모습이다. 5일 업계에 따르면 KT클라우드와 가비아가 최근 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시한 데 이어 삼성SDS도 오는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 선보일 예정이다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 국산 AI 반도체를 클라우드 상품으로 제공하며 본격적인 상용화에 나서는 분위기다. 이는 신규 서비스 출시를 넘어 정부 주도 AI 반도체 육성 정책이 실제 시장으로 연결되는 전환점이 될 전망이다. 그동안 국산 NPU는 기술 검증과 실증 사업 중심으로 성장해 왔지만, 최근에는 국내 클라우드를 통해 기업과 공공기관이 손쉽게 활용할 수 있는 서비스 형태로 확산을 앞두고 있다. K-AI 반도체, 실증 넘어 서비스 단계 진입 KT클라우드는 지난 4일 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 서비스 출시를 발표했다. 국내 NPUaaS 가운데 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했으며 공공기관과 지방자치단체가 보안 규제를 충족하면서 국산 AI 반도체를 활용할 수 있도록 설계됐다. 가비아도 지난 4월 리벨리온 '아톰-맥스'를 기반으로 한 NPUaaS를 선보였다. 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하며 AI 추론 최적화 컨설팅까지 함께 지원할 계획이다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족과 비용 부담이 커지는 상황에서 추론 중심 AI 서비스 수요를 겨냥한 전략이다. 삼성SDS 역시 다음 달 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 선택할 수 있는 구조를 구축한다는 목표다. 이 외 다양한 국내 IT서비스 기업들도 국산 NPU 생태계 확대에 동참하고 있다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 협력해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 추진한다. 포스코DX도 산업용 제어 시스템에 모빌린트 NPU를 적용해 제조 현장 중심의 엣지 AI 구축에 나서고 있다. LG CNS도 국산 NPU 기반 AI 인프라와 서비스 확대를 추진하면서 AI 반도체 활용 범위가 클라우드를 넘어 제조·공공·기업 업무 영역 전반으로 확산되는 상황이다. 최근 AI 인프라 시장이 대규모 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 것도 이러한 변화 배경으로 꼽힌다. NPU는 추론 작업에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력이 높아 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산 과정에서 새로운 대안으로 주목받고 있다. 정부 'AI 반도체 팜' 결실 맺기 시작 현재 나타나는 상용화 흐름은 정부가 지난 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책과 맞닿아 있다. 대표 사례가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 반도체 팜 구축·실증' 사업이다. 해당 사업은 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 구축하고 실제 산업 현장에서 성능을 검증하기 위해 2023년부터 3년간 진행됐다. 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등이 참여했으며 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 함께했다. 이들은 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라를 구축하고 의료·번역·챗봇 등 다양한 AI 서비스를 실증했다. 특히 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자를 위한 거대언어모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했으며 KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했다. 또 NHN클라우드는 정부 'K-클라우드 프로젝트'를 통해 22PF 이상 규모 국산 NPU 인프라를 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했고 네이버클라우드 역시 국산 NPU 기반 서비스 검증과 운영 경험을 축적하며 상용화 기반 마련에 기여했다. 일부 실증에선 국산 NPU가 외산 GPU 대비 경쟁력 있는 성능을 보인 것으로도 전해졌다. 업계에선 정부 사업이 국산 NPU 성능을 검증하는 데 그치지 않고 클라우드 사업자들이 실제 운영 경험을 축적하는 계기가 됐다고 평가했다. 최근 등장하는 NPUaaS 역시 당시 확보한 운영 노하우와 최적화 경험이 기반이 됐다고 분석했다. 다음 시험대는 공공 AX 수요 창출 다만 국산 클라우드와 NPU 결합 생태계가 본격적으로 성장하기 위해선 안정적인 추가 수요 창출이 필요하다는 지적도 나온다. 현재 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진하고 있다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트로, 국산 AI 반도체 연구개발과 실증 환경도 함께 제공할 계획이다. 특히 정부는 센터 내 연구개발 존을 조성해 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증을 지원하고 향후 국산 AI 반도체 활용 비중도 확대한다는 방침이다. 공공 AI 전환(AX) 사업 역시 중요한 기반이다. 최근 정부와 지방자치단체가 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하면서 추론 중심 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이같은 공공 사업에서 국산 NPU 활용 사례가 늘어날 경우 클라우드 사업자와 반도체 기업 모두에게 새로운 성장 기회가 될 전망이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 과거보다 성능이 많이 개선된 만큼 이제 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 시장 적용 단계에 진입하고 있다"며 "정부와 공공 사업 등에서 의미 있는 수요가 만들어진다면 토종 클라우드와 AI 반도체가 함께 성장할 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 'K-AI 반도체 성장 포럼'에서 "국산 AI반도체는 AI 3대 강국 도약이라는 국정과제 실현과 독자 AI 완성을 위한 핵심 기반"이라며 "본격적인 양산과 상용화를 넘어 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정부가 마중물 역할을 수행하며 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 14:50한정호 기자

HBF 시장 노리는 후공정 장비업계…국내외 기업 모두 참전

반도체 후공정 장비업계가 차세대 인공지능(AI) 메모리 고대역폭플래시(HBF)에 주목하고 있다. 국내외 주요 후공정 장비기업들이 대부분 HBF용 열압착(TC) 본더 개발에 뛰어든 것으로 5일 파악됐다. HBF는 데이터 저장장치로 쓰이는 낸드플래시를 수직 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)으로 연결해 대역폭을 끌어올린 차세대 메모리다. 현재 AI 데이터센터의 핵심 요소로 자리잡은 고대역폭메모리(HBM)와 구조가 유사하다. HBF는 미국 샌디스크가 표준화와 개발을 주도하고 있다. 샌디스크는 올해 하반기 HBF 첫 샘플, 내년 초에는 AI 칩과 결합된 샘플을 출시할 계획이다. 1세대 제품은 낸드를 16단으로 적층하는 게 목표다. SK하이닉스도 샌디스크와 표준화 작업 등에서 협력하고 있다. HBF 시장 규모를 예단할 수는 없으나, 업계는 HBF 상용화 시 TC 본더 업계가 즉각 수혜를 볼 수 있다고 기대한다. TC 본더는 각각의 메모리를 열과 압력으로 붙일 때 사용한다. 한 반도체 장비업체 관계자는 "HBM과 HBF용 TC 본더는 근본적으로 기술 구조가 동일해, 커스터마이징 수준으로도 대응이 가능할 것으로 보고 있다"며 "아직 표준이 확정되지 않았으나, HBF의 경우 HBM 대비 본딩 피치(간격)가 더 여유로울 것으로 보여 기술 난도가 낮을 것으로 예상한다"고 설명했다. 국내외 주요 후공정 장비기업은 HBF용 장비 개발에 뛰어들었다. 국내에서는 한미반도체와 한화세미텍이, 해외에서는 ASMPT와 쿨리케앤소파(K&S) 등이 공급망 진입을 추진 중이다. 한미반도체는 올 하반기 고객사에 HBF용 TC 본더 초도 물량 납품을 준비하고 있다. 진척 속도가 가장 빠르다는 평가를 받고 있다. 관건은 미세한 열과 압력 조절 능력이다. 낸드는 D램 대비 열과 압력에 취약하기 때문에, HBF 제조를 위해서는 TC 본딩 과정에서 발생하는 크랙(깨짐) 현상을 최대한 방지해야 한다. 또 다른 장비업계 관계자는 "샌디스크가 협력 관계에 있는 외주반도체패키징테스트(OSAT)를 통해 HBF 상용화를 적극 준비하고 있다"며 "후공정 장비기업 입장에서는 HBF가 HBM에 이어 또다른 격전지가 될 수 있다"고 전망했다.

2026.06.05 14:06장경윤 기자

국산 클라우드·AI 반도체 생태계 키운다…'오픈K클라우드' 기술 교류 확대

국산 인공지능(AI) 반도체 생태계 구축 경쟁이 본격화되는 가운데 산·학·연이 참여하는 '오픈K클라우드' 커뮤니티가 기술 교류의 장을 마련했다. 국산 AI 반도체를 실제 클라우드 서비스와 데이터센터 환경에 적용하기 위한 협력 논의가 활발해지면서 'K-클라우드' 생태계 조성에도 속도가 붙는 모습이다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 지난달 27일 서울 엘타워에서 '오픈K클라우드 콜랩데이 2026'를 개최했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 매니지드 서비스 제공사(MSP), 데이터센터 운영 사업자, AI 서비스 기업 등 수요기관 요구사항을 공유하고 이를 기술 개발에 반영하기 위해 마련됐다. 국산 AI 반도체 기반 클라우드 플랫폼 기술 개발 방향과 서비스 적용 방안을 논의하는 자리다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신기획평가원(IITP)이 전담하는 K-클라우드 기술개발 사업의 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제를 중심으로 운영되고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡고 있으며 AI 반도체 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 통합한 클라우드 플랫폼 기술 개발을 추진 중이다. 특히 고성능·저전력 환경에서 초거대 AI 모델 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼 기술을 개발하고 데이터센터 실증을 통해 실제 활용 가능성을 검증하는 것이 목표다. 이번 행사에는 한국전자통신연구원과 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로AGI, 경희대, 연세대, 한국인공지능클라우드산업협회 등이 참여했다. K-클라우드 사업 총괄 과제를 수행하는 하이퍼엑셀과 인공지능산업융합사업단, 가비아, 노타AI도 발표 기관으로 참석했다. 주요 발표에선 국산 AI 반도체 기반 서비스 구현과 데이터센터 구축 전략이 공유됐다. 한국전자통신연구원은 서비스형 신경망처리장치(NPUaaS)와 AI 인프라 운영 효율화 방안을 발표했고 하이퍼엑셀은 AI 반도체 기반 데이터센터 컴포저블 클러스터 구축·검증 사례를 소개했다. 또 인공지능산업융합사업단은 국산 AI 반도체 실증과 AI 서비스 적용 가능성을 발표했으며 가비아는 AI 반도체 클라우드 서비스 현황과 시장 과제를 공유했다. 노타AI는 생성형 멀티모달 AI(VLM)를 활용한 AI 전환(AX) 사례를 소개했다. 이날 참석 기관들은 AI 반도체 기반 클라우드 서비스 구현을 위한 기술적 접근과 데이터센터 인프라 구성, 실증 환경 구축, AI 서비스 적용 사례 등을 논의했다. 아울러 국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해선 운영 효율화와 인프라 검증, 서비스 모델 발굴, 전문인력 양성, 시장 확산 전략이 함께 추진돼야 한다는 데 의견을 모았다. 최근 정부와 업계는 소버린 AI와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 추진하며 국산 AI 반도체 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 다만 AI 반도체 경쟁력이 실제 시장으로 이어지기 위해선 클라우드 플랫폼과 데이터센터, 소프트웨어 생태계가 함께 성장해야 한다는 지적도 나온다. 이번 행사에서 논의된 내용들은 AI 반도체 기업과 클라우드 사업자, 서비스 기업 간 협력 모델을 확대하고 연구개발 성과를 실제 서비스로 연결하는 계기가 될 전망이다. 최현화 오픈K클라우드 커뮤니티 리더는 "AI 반도체 클라우드 플랫폼은 국내 AI·클라우드 산업 경쟁력 강화와 'K-클라우드' 생태계 조성을 위한 핵심 기반"이라며 "앞으로도 산업계 간 지속적인 기술 교류를 통해 연구개발 성과가 실제 서비스 적용과 시장 확산으로 이어질 수 있도록 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:03한정호 기자

칩 종속 벗어난 자율주행…완성차가 주목한 '이식성'

AI와 자율주행 기술 경쟁이 성숙기에 접어들면서 기업 간 승부처도 달라지고 있다. 과거에는 알고리즘 성능과 기술 시연이 경쟁력의 척도였다면, 이제는 특허와 표준 선점, 사업화 역량이 기업 가치를 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 시장의 평가 기준이 지식재산권(IP) 경쟁으로 확대되는 가운데, 지디넷코리아는 3회에 걸쳐 자율주행 시장의 새로운 경쟁 법칙을 살펴본다. [편집자주] 자율주행 산업이 고도화되면서 새 고민거리가 등장했다. 차량마다 서로 다른 시스템온칩(SoC)과 가속기를 사용하는 '하드웨어 파편화' 현상 때문이다. 업계에서는 서로 다른 하드웨어 환경에서도 동일한 성능을 구현할 수 있는 능력이 향후 자율주행 소프트웨어 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. 자율주행 산업 초기에는 소프트웨어와 반도체를 하나의 패키지로 제공하는 일체형 솔루션이 주목받았다. 대표적으로 글로벌 자율주행 기술 기업 모빌아이와 같은 기업들이 특정 하드웨어 환경에 최적화된 솔루션을 공급하며 시장을 선도했다. 하지만 이 같은 구조는 특정 공급업체에 대한 의존도를 높인다는 한계도 안고 있다. 4일 업계에 따르면 최근 엔비디아와 퀄컴, AMD, 모빌아이 등 다양한 반도체 플랫폼이 경쟁하면서 완성차 업체들의 선택지도 확대되고 있다. OEM들은 특정 칩 생태계에 종속된 구조보다 다양한 하드웨어 환경에서 동일하게 작동하는 범용 소프트웨어를 선호하는 추세다. 이러한 환경에서 주목받는 개념이 바로 '이식성(Portability)'이다. 동일한 자율주행 소프트웨어를 다양한 칩 환경에 적용할 수 있다면 막대한 중복 개발비를 절감하는 동시에 차량 양산 주기를 단축하고 반도체 공급망 리스크를 효과적으로 분산할 수 있다. 글로벌 자동차 산업 전문 조사기관 SBD오토모티브가 발간한 '소프트웨어정의차량(SDV)' 보고서에 따르면 최근 완성차 업계는 특정 반도체와 소프트웨어가 강하게 결합된 기존 구조에서 벗어나, 하드웨어 추상화 계층(HAL)을 통해 소프트웨어의 하드웨어 의존도를 낮추는 방향으로 전환하고 있다. 유럽에서도 하드웨어 종속성을 줄이기 위한 움직임이 이어지고 있다. 독일 뮌헨공과대학교(TUM)가 총괄하는 유럽연합(EU) 'HAL4SDV' 프로젝트는 차량 소프트웨어를 특정 반도체 구조와 분리해 다양한 하드웨어 환경에서 동일하게 구동할 수 있는 기술 개발을 추진 중이다. 프로젝트에는 12개국 62개 기관이 참여하고 있다. 특히 코로나19 팬데믹 기간 극심한 차량용 반도체 공급난을 경험한 완성차 업체들은 특정 반도체 업체에 대한 지나친 의존도를 낮추는 방향으로 조달 전략을 전면 수정했다. 소프트웨어가 특정 칩에 묶여 있을 경우 단기적인 공급망 쇼크에 유연하게 대응할 수 없기 때문이다. 실제 제너럴모터스(GM)와 글로벌 오픈소스 기업 레드햇이 공동 상용화한 차량용 운영체제가 대표적인 탈 종속 사례다. 양사는 자율주행 및 차량 제어 소프트웨어가 인텔, 퀄컴, NXP 등 다양한 반도체 환경에서도 동일한 소프트웨어를 운용할 수 있는 범용 소프트웨어 환경 구축에 나서고 있다. 이러한 산업적 요구에 발맞춰 자율주행 소프트웨어 기업들 역시 하드웨어 독립성 확보에 사활을 걸고 있다. 범용성과 이식성이 핵심 수주 경쟁력으로 부상하면서 이를 뒷받침할 원천 특허 포트폴리오 확보 경쟁도 한층 치열해지는 양상이다. 국내 인공지능(AI) 기반 자율주행 솔루션 기업 스트라드비젼 역시 이미지 인식, 뉴로모픽 컴퓨팅, 딥러닝 알고리즘 최적화 등 핵심 영역을 중심으로 공격적인 특허 포트폴리오를 구축하며 기술적 해자를 넓히고 있다. 스트라드비젼은 2026년 상반기 기준 170건의 미국 등록 특허를 확보했다. 이미지 처리 및 객체 인식, 연산 최적화, 비정형 돌발 상황(Edge Case) 대응 기술 등을 주요 특허 영역으로 제시하고 있다. 이를 바탕으로 특정 하드웨어 환경에 구애받지 않는 소프트웨어 구조를 구현하는 데 집중하고 있다는 설명이다. 업계에서는 자율주행 시장이 기술 경쟁을 넘어 상용화 경쟁 단계에 진입했다고 평가한다. 기업의 경쟁력도 단순한 알고리즘 성능보다 하드웨어 범용성과 소프트웨어 이식성, 양산 적용 역량 등 실제 사업화 능력을 중심으로 평가받는 추세다. 자율주행 시장의 경쟁 축이 알고리즘에서 특허로 이동했다면, 이제는 특허를 기반으로 한 범용성과 이식성이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 이식성과 범용성은 단순한 기술적 편의성을 넘어 완성차 업체의 공급망 전략과도 직결되는 요소로 평가받는다. 자율주행 업계 관계자는 "완성차 업체들은 특정 반도체에 종속된 솔루션보다 다양한 하드웨어 환경에서 동일한 성능을 구현할 수 있는 AI 지식재산권(IP)을 선호하고 있다"며 "하드웨어 중심 구조에서 소프트웨어 중심 구조로 전환이 이뤄지면서 이식성과 범용성이 자율주행 시장의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"고 말했다.

2026.06.04 16:23김재성 기자

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