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SK·삼성, 韓 대표 AI반도체 리벨리온 잡기 혼신

한국 대표 AI반도체 업체로 발돋움하고 있는 리벨리온을 두고 삼성과 SK간 미묘한 신경전이 오가고 있다. 차세대 AI 칩 시장에서 입지를 선점하고 주도권을 놓지 않으려는 대기업들의 이해관계가 얽혀 있어 향후 리벨리온의 전략적 행보가 주목된다. 2일 반도체 업계에 따르면 리벨리온은 시리즈C 투자 유치를 진행하고 있다. 최대 2억달러(2천800억원) 규모로, 예상되는 기업 가치는 1조5천500억원 수준이다. 국내 투자사를 넘어 ▲카타르 국부펀드 카타르투자청(QIA) ▲싱가포르 라이온엑스벤처스 ▲미국 소로스 캐피털 매니지먼트 등 글로벌 투자사까지 확보하며 밸류에이션 제고에 가속도가 붙었다. 주목할만한 대목은 이번 투자에 삼성증권과 삼성벤처투자가 참여했다는 점이다. 삼성은 이전 몇차례 진행된 투자에는 참여한 바 없다. 업계에 따르면 삼성 투자사들의 자금 중 일부는 삼성전자에서 나온 것으로 전해진다. 삼성전자가 간접적으로 투자한 셈이다. 구체적인 투자 규모는 공개되지 않았다. 삼성의 투자, SK그룹에 대한 견제구일까 일각에서는 이번 삼성의 투자를 SK그룹에 대한 견제구로 해석하고 있다. 당초 리벨리온은 삼성전자와 긴밀한 비즈니스 관계를 구축해왔다. 자사 제품에 삼성전자의 HBM(고대역폭메모리) 등 메모리 반도체를 탑재해왔으며, 양산도 삼성 파운드리(반도체 위탁생산)를 통해 진행한다. 차세대 칩인 리벨 쿼드(Rebel Quad)의 경우 디자인하우스 없이 삼성전자와 직접적으로 소통하며, 긴밀하게 협력을 이어간다는 입장이다. 현재 리벨리온은 SK텔레콤의 자회사인 사피온반도체와 합병으로 SK그룹이 최대 주주로 올라선 상황이다. 사피온은 SK텔레콤에 있던 내부 R&D(연구개발) 조직이 분사해 설립된 AI반도체 기업으로, 지난해 8월 리벨리온과 합병했다. 실제로 리벨리온은 차세대 칩 리벨부터 파운드리를 이원화한다. 칩 양산부터 패키징 전반은 삼성 파운드리를 통해 진행하지만, I/O(입출력) 다이는 TSMC를 통해 양산하는 것이다. 다만 해당 계약은 사피온의 X430 프로젝트를 인계받아 진행됐다. TSMC VCA인 미국 알파웨이브세미가 사피온과 596억원 규모의 계약을 체결했으나, 합병과 함께 해당 계약이 리벨리온으로 넘어갔다. 계약의 위약금 규모가 다소 커 리벨리온 입장에선 진행할 수 밖에 없었다는 후문이다. 사피온과 합병 후 HBM 전환 등 사업 협력 구도 변화에 주목 핵심 쟁점은 HBM(고대역폭 메모리)이다. 현재 리벨리온은 여러 변수로 HBM 벤더를 공식 공개하지 않았다. 업계에서는 삼성전자와 밀접한 관계를 이어온 만큼 삼성전자 HBM을 사용할 것으로 예상하고 있다. 다만 삼성과 SK그룹 모두 HBM을 생산해 다양한 변수가 존재한다. SK하이닉스 HBM이 리벨리온 반도체에 탑재될 가능성도 있는 셈이다. 통상적으로 HBM 부문 기술력은 SK하이닉스가 삼성전자보다 앞서고 있다는 게 중론이다. SK그룹 입장에선 SK하이닉스의 HBM 탑재를 추진하기 좋은 기회가 될 수 있다. 이 때 HBM 벤더 선택이 추후 칩 양산에도 영향을 줄 가능성이 존재한다. 사안에 정통한 업계 관계자는 "(SK그룹이) SK하이닉스 HBM을 공급해줬을 때 삼성 파운드리를 이용하게 할 가능성은 매우 낮다"며 HBM의 전환이 파운드리 전환으로 이어질 수 있다는 가능성을 제시했다. 일각에선 리벨리온이 글로벌 AI반도체 시장에서 차별화된 기술 경쟁력을 확보할 경우, 삼성과 SK 양사 모두가 견제와 동시에 이익을 얻는 효과도 누릴 것이라는 기대의 목소리도 나온다. AI반도체 업계 관계자는 "삼성, SK, KT 등 우리나라 굴지의 기업들이 합심해서 지원하는 모습이 외국에서 리벨리온을 주목하는 이유"라며 "결국 AI칩은 반도체 생태계 싸움"이라고 설명했다. 한편 리벨리온은 리벨-CPU 등 추후 제품 라인업에서도 삼성 파운드리와 협업 예정이라고 밝힌 바 있다.

2025.09.02 10:04전화평

"정부출연연구기관, 임무 중심 협업 연구 강화해야"

구혁채 과학기술정보통신부 제1차관이 1일 '프로젝트 공감 118' 다섯 번째 행보에 나섰다. 구 1차관은 한국기계연구원에서 정부 출연연구기관 연구자들과 간담회를 갖고, 현장 애로사항 및 정책방향에 대해 논의했다. '프로젝트 공감 118'은 구 차관의 현장 방문 및 소통을 위한 브랜드다. 현장중심 정책 실현을 위해 세상을 이루는 118개 주기율표 원소만큼 다양한 연령·분야·지역 과학기술인과 소통하겠다는 취지에서 실행 중이다. 간담회 뒤에는 기계연구원이 보유한 반도체장비연구센터를 방문, 첨단 반도체 인프라 테스트베드 장비 및 플라즈마를 활용한 후처리 기술 등을 살펴봤다. 반도체장비연구센터 김유나 박사는 "출연연은 기업과 비교해 기초연구에서 상용화 기술을 아우르는 장기적 관점의 연구와 분야 간 경계를 넘는 융합 연구가 보다 자유롭게 가능하다는 장점이 있다”며, “출연연이 가진 강점을 살려 임무를 중심으로 기관·분야 간 협업 연구를 강화해 나가는 것이 필요하다”고 제언했다. 기계연 반도체연구센터장으로부터 명확한 보상체계 확립이 필요하다는 의견을 듣고 김 박사는 국내 대기업에서 근무하다 보수가 더 낮은 출연연으로 이직한 신진 연구자다. 구혁채 과기정통부 제1차관은 "출연연은 산학연을 아우르는 국가 연구개발 생태계의 중추”라며 “PBS 폐지로 출연연의 변화와 역할이 어느 때보다 중요하다. 출연연이 나아갈 방향과 방안을 조속히 정리할 것"이라고 말했다.

2025.09.02 06:14박희범

'파죽지세' TSMC, 파운드리 시장점유율 70% 돌파…삼성과 격차 확대

올 2분기 파운드리 업계 전반의 가동률이 상승한 것으로 나타났다. 특히 업계 1위 TSMC는 매출 성장세로 사상 최대 시장 점유율을 기록하게 됐다. 삼성전자 역시 해당 분기 매출이 증가했으나, TSMC와의 격차를 좁히는 데에는 실패했다. 1일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올 2분기 세계 파운드리 매출액은 전분기 대비 14.6% 증가한 417억 달러로 사상 최고치를 기록했다. 해당 분기 업계 1위 TSMC의 매출은 302억4천만 달러로 전분기 대비 18.5% 증가했다. 시장 점유율은 70.2%로 사상 최대치를 기록했다. 전분기(67.6%) 대비 2.6%p 증가했다. 주요 스마트폰 고객사의 제품 양산 주기에 들어섰고, 및 AI용 GPU·노트북·PC 출하량이 증가한 덕분이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 전분기 대비 9.2% 증가한 31억6천만 달러의 매출을 기록했다. 스마트폰 수요 및 닌텐도 스위치 2용 반도체 양산에 따른 효과다. 다만 2분기 시장 점유율은 7.3%로 전분기(7.7%) 대비 0.4%p 감소했다. 이로써 TSMC와의 격차는 1분기 59.9%p에서 2분기 62.9%p로 확대됐다. TSMC의 매출 성장세가 도드라지면서 삼성전자를 비롯한 후발 업체들의 시장 점유율이 전반적으로 줄어들었기 때문이다. 실제로 업계 3위 중국 SMIC의 시장 점유율은 1분기 6.0%에서 2분기 5.1%로, 4위 UMC도 4.7%에서 4.4%로 소폭 감소했다. 3분기에도 전 세계 파운드리 업계는 전반적인 가동률 상승세를 이어갈 것으로 전망된다. IT 신제품이 출시되는 시기에 맞춰 최첨단 공정과 성숙 공정 모두 수요가 증가하는 추세기 때문이다. 트렌드포스는 "2분기 상위 10대 파운드리 업체의 가동률 및 웨이퍼 출하량이 모두 크게 개선됐다"며 "3분기에도 가동률 상승에 따른 매출 성장세가 지속될 것이나, 성장률은 다소 완만해질 것"이라고 밝혔다.

2025.09.01 17:10장경윤

中 낸드 기업도 D램·HBM 시장 넘본다…기술력 좌시 못해

중국 반도체 업계의 HBM(고대역폭메모리) 개발 의지와 추격이 거세다. 현지 주요 낸드 업체인 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)도 D램에 대한 연구개발은 물론, 현지 주요 D램 제조업체와의 협력을 도모하고 있는 것으로 알려졌다. 1일 업계에 따르면 YMTC는 이르면 올 연말 D램 연구개발용 설비투자를 진행할 계획이다. YMTC는 중국 우한에 본사를 둔 현지 최대 낸드 제조업체다. 아직 D램 제품을 상용화한 사례는 발견되지 않았으나, 관련 기술력을 지속적으로 쌓아온 것으로 알려졌다. 특히 YMTC는 HBM 분야에도 깊은 관심을 두고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 처리 성능을 끌어올린 메모리로, AI 데이터센터의 필수 요소 중 하나로 꼽힌다. 반도체 업계 관계자는 "YMTC가 일부 협력사들을 대상으로 HBM을 위한 D램 연구개발(R&D)용 설비를 발주하는 방안을 논의 중"이라며 "이르면 올 연말에 구체화될 것으로 전망된다"고 밝혔다. YMTC의 HBM용 D램 개발은 단순히 개별 기업만의 의지는 아니다. 현재 YMTC는 현지의 또다른 반도체 기업 창신메모리테크놀로지(CXMT)와 HBM 개발에 협력 중인 것으로 파악된다. CXMT는 중국 최대 D램 제조업체로, 현재 HBM2(3세대 HBM)까지 양산에 성공했다. 반도체 전문 조사기관 테크인사이츠의 최정동 수석부사장은 지디넷코리아에 "YMTC가 CXMT와 D램 및 HBM 개발을 위해 협력하고 있는 것으로 안다"며 "특히 CXMT가 D램을 제공하고, YMTC가 차세대 HBM에 적용될 가능성이 높은 하이브리드 본딩 기술을 공급하는 방안이 시도되고 있다"고 설명했다. 하이브리드 본딩은 각 칩의 구리 배선을 직접 접합하는 기술이다. 기존 칩 연결에 필요한 범프를 쓰지 않아, HBM의 패키지 두께를 줄이고 성능 및 방열 특성을 개선하는 데 유리하다. YTMC는 약 5년 전 하이브리드 본딩 기술을 낸드 제조에 선제적으로 도입한 바 있다. 셀(데이터를 저장하는 소자)과 페리(셀을 구동하는 회로)을 각각 다른 웨이퍼에서 제조한 뒤, 이를 하나로 합친 구조다. HBM에서는 D램을 최소 16개 접합해야 하므로 기술적 난이도가 비교적 훨씬 높지만, 하이브리드 본딩 자체에 대한 이해도가 높다는 점에서 기술력을 좌시할 수만은 없다는 평가가 나온다.

2025.09.01 16:00장경윤

산업부, 내년 산업전반 AX에 1조1347억원 편성

산업부가 산업전반에 인공지능(AI) 전환(AX)을 확산하기 위해 내년에 1조1천247억원을 투입한다. 또 반도체·디스플레이·배터리·조선 등 첨단·주력산업에는 1조6천458억원, 재생에너지 중심 에너지 대전환에 1조2천703억원, 통상·수출 대응 강화에 1조7천353억원을 배정했다. 산업통상자원부는 재정이 민간 투자의 마중물이 돼 산업경쟁력을 높이고 경제성장을 실현할 수 있도록 2026년 예산안을 역대 최대 규모이자 올해보다 21.4% 증가한 13조8천778억원으로 편성했다고 1일 밝혔다. 올해 추가경정예산을 포함하면 7.9% 증가한 규모다. 문신학 산업부 제1차관은 “우리 제조업이 직면한 위기를 돌파하기 위해 제조현장과 제품에 AI를 적극 활용하겠다”면서 “관련 예산은 내년에 약 1조1천억원으로 올해보다 두배 수준으로 확대하겠다”고 밝혔다. 산업부는 제조업에 AI를 접목해 생산성을 혁신시키는 AI팩토리 선도 프로젝트를 차질없이 추진해 2030년까지 500개 이상 구축하기로 했다. 로봇·자동차 등이 스스로 외부상황을 인식하고 판단해 행동하는 피지컬 AI 개발에 4천22억원을 투자한다. 특히 사람과 원활한 소통과 협업이 가능하고 제조·물류·건설 등 현장에 특화된 휴머노이드 로봇 개발에 박차를 가해 세계 최고 수준 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 단기간 내 시장 출시가 가능한 생활밀접형 AI 응용 제품 개발 사업도 1천575억원을 새로 배정해 2년 안에 60여 개 제품을 상용화한다. 자동차·가전 등이 AI 기능을 구현하는 데 필요한 온디바이스 AI 반도체 개발도 본격 착수한다. 앞으로 5년간 약 9천973억원을 투자하기로 하고 내년에는 국비 1천851억원을 투입한다. 첨단·주력산업 육성에도 올해보다 26% 이상 늘어난 1조6천억원을 투입해 초격차 기술 확보를 지원한다. 반도체는 양산 팹과 동일한 환경에서 성능 검증이 가능한 미니팹 구축에 1천157억원을 투자해 국산 소재·부품·장비 상용화를 앞당긴다는 계획이다. 조선은 쇄빙선·자율운항선박 등 기술개발에 1천786억원을 지원해 지속 가능한 경쟁력을 확보한다. 또 한미 조선 협력을 위해 미국에 협력센터를 마련, 현지 수요에 체계적으로 대응하고 미국진출을 지원한다. 재생에너지 중심의 에너지 대전환 분야는 지난 7월 추경에 이어 투자를 대폭 늘려 재생에너지 보급과 기술개발을 활성화한다. 재생에너지 예산은 올해 보다 42% 늘어난 1조3천억원이다. 신재생에너지 융자 사업은 역대 최대 규모인 6천480억원으로 편성해 ▲RE100 산단 ▲영농형 태양광 ▲햇빛·바람연금 ▲해상풍력 등 핵심 정책 과제 이행을 지원한다. 신재생 R&D에 3천358억 원을 투자해 고효율 탠덤 태양전지·20MW 이상 대형 풍력 블레이드 등 첨단기술을 확보해 재생에너지 산업 생태계를 강화한다. 원활한 재생에너지 공급을 위해 에너지 고속도로 등 전력 인프라도 확충한다. 서해안 전력망 조기 구축과 U자형 한반도 전력망 완공에 필요한 HVDC 핵심기술 개발을 차질 없이 추진한다. 배전망 연계 ESS 설치·분산 특구 지원 등 지역 내 전력생산 소비를 위한 차세대 전력망 구축에 2천285억 원을 투자한다. 원전은 소형모듈원전(SMR) 산업육성을 중점 지원한다. 2031년까지 SMR 혁신 제조기술 국산화를 완료해 글로벌 경쟁에 대비한다. 에너지바우처는 다자녀 가구 등 지원을 확대하고, 찾아가는 안내 서비스를 통해 사용 편의를 높이겠습니다. 급변하는 통상환경에 대응하고 수출경쟁력을 높이기 위해 예산을 1조7천억원 규모로 편성했다. 6천억원 규모 무역보험기금 출연을 통해 조선 등 국내 산업의 해외 진출을 뒷받침한다. 미국 관세조치 영향이 큰 중소·중견기업을 대상으로 물류비·생산거점 이전 등을 지원해 피해를 최소화할 계획이다. 높아진 한류 위상을 발판으로 유통산업 해외 진출을 촉진하기 위해 컨설팅·현지 파트너 발굴·마케팅 등을 지원한다. K-소비재의 해외 역직구 활성화를 위한 온라인 플랫폼 현지화도 추진한다. 미국의 고율 관세로 어려움을 겪는 철강·알루미늄·구리 등 업종 지원을 위한 2차 보전사업을 신설해 금융 부담을 완화할 계획이다. 대외리스크에도 공급망을 견고하게 유지할 수 있도록 2조원 규모 예산을 편성했다. 경제 안보 품목의 국내 생산과 소부장 중소·중견기업 신규 투자에 보조금을 지원해 공급망을 더욱 튼튼히 만들기로 했다. 사용후 배터리 등 재자원화 사업을 신규로 추진해 핵심 광물의 공급 기반도 확충한다. 5극 3특 지역 균형성장을 통한 지역 주도 성장엔진 육성에도 올해보다 16.8% 증가한 9천억원을 편성했다. 지역발전이 낮은 지역은 지방투자 촉진보조금 지원한도를 기업당 200억원에서 300억원으로 늘려 지역투자를 활성화한다. 지역 R&D 지원사업은 시도 단위에서 권역 단위로 개편하고, 광역 간 협력 R&D를 확대해 지역산업의 혁신 역량을 높일 계획이다. 지역 경제의 거점인 산업단지는 AX 인프라 확충 등을 통해 경쟁력을 높인다. RE100 산단 조성을 위한 전력망 구축사업도 신설했다. 산업위기지역의 중소·중견기업에 2차 보전, 기술 사업화 등을 지원하는 예산도 확대했다. 문 차관은 “2026년 산업부 예산을 한마디로 정리하면 위기를 극복하고 미래를 준비하는 투자”라며 “어려운 경제 여건을 타개하고 우리 국민과 기업이 변화를 체감할 수 있도록 국회와 긴밀히 소통하며 집행 계획을 철저히 세워 내년 초부터 신속하게 집행하겠다”고 말했다. 한편, 2026년 산업부 예산안은 3일 국회 제출 이후 국회 상임위원회·예결위원회 심사와 본회의 의결을 통해 최종 확정된다.

2025.09.01 13:02주문정

삼성전자, 지난해 R&D 투자 증가율 71% '1위'

지난해 주요 반도체 기업들이 적극적인 연구개발(R&D) 투자를 집행한 것으로 나타났다. 특히 삼성전자의 투자 규모가 급격히 늘어나, 향후 실적에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 1일 반도체 전문분석기관 테크인사이츠에 따르면 지난해 R&D 투자 상위 20개 반도체 기업의 총 투자액은 986억8천만 달러(한화 약 128조원)로 전년 대비 17% 증가했다. 이는 전체 반도체 산업 R&D 지출의 약 96%를 차지한다. 상위 20개 기업의 매출 대비 R&D 지출은 평균 15.8%로 나타났다. 20개 기업 중 15개는 R&D 지출을 늘렸고, 5개 기업은 줄였다. 1위는 인텔로, 165억 5천만 달러의 R&D 투자를 기록했으나 증가율은 전년 대비 3.1% 늘어나는데 그쳤다. 2위인 엔비디아는 125억 달러, 증가율 47%를 기록했다. 3위인 삼성전자는 가장 큰 상승폭을 기록했다. 지난 2023년 R&D 투자액 7위(55억 달러)였던 삼성전자는 지난해 전년 대비 71.3% 증가한 95억 달러를 R&D에 투자함으로써 순위를 3위로 끌어올렸다. 삼성전자의 R&D 지출 상승은 향후 실적에도 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 예상된다. SK하이닉스는 R&D 투자액은 지난해 10위를 유지했으나, 투자 증가율은 32.7%를 기록했다. 매출 대비 R&D 투자 비율은 6.9%로 상위 20개 기업 중 가장 낮았다. 지난해 상위 10개 R&D 지출 기업 가운데 6개는 미국, 2개는 대만, 2개는 한국에 본사를 두고 있다. 상위10개 중 5개 기업은 팹리스 반도체 기업이며, 퀄컴, 엔비디아, AMD, 브로드컴, 미디어텍이다. 4개는 IDM(인텔, 삼성전자, 마이크론, NXP)이다. R&D 투자 상위 11~20위 기업 중 IDM은 9개, 팹리스는 1개다. 7위를 차지한 TSMC는 10억 달러 이상 R&D를 투자한 기업 중 유일한 순수 파운드리이다. TSMC는 2010년에 처음으로 R&D 상위 10위 기업에 진입(10위)했다. 2010년 9억4천300만 달러였던 R&D 지출은 13년만인 2023년 63억6천만 달러로 574% 증가했다. 연평균 성장률(CAGR)은 14.6%에 이른다. TSMC는 1999년 이후 R&D 투자를 지속적으로 늘려오고 있다.

2025.09.01 10:41장경윤

팸텍, 'KPCAshow 2025'서 차세대 AI반도체 검사 솔루션 공개

자동화 솔루션 전문기업 팸텍은 오는 3일부터 5일까지 인천 송도 컨벤시아에서 열리는 'KPCAshow 2025'에 참가해 차세대 반도체 검사 기술을 선보인다고 1일 밝혔다. KPCAshow 2025는 한국PCB&반도체패키징산업협회가 주최하는 국내 최대 규모의 PCB 및 반도체 소재·장비 전문 전시회로, 글로벌 반도체 및 전자 부품 산업 관계자들이 한자리에 모이는 행사다. 팸텍은 이번 전시회에서 펠티어(Peltier) 기술 기반 차세대 반도체 검사 솔루션을 중심으로 다양한 라인업을 공개한다. 이번에 선보이는 펠티어 기술기반 차세대 반도체 검사 솔루션은 팸텍이 최근 개발을 완료한 제품으로, 고성능 메모리 반도체와 AP칩 등 AI용 반도체 발열 문제를 해결하기 위한 차세대 신뢰성 검사 시스템이다. 테스트 대상에 직접 접촉해 온도를 인가하는 방식으로 기존 대류방식 대비 속도·정확도·균일도를 크게 향상 시켰으며, 이와 더불어 팸텍만의 기술로 내구성까지 강화해 고객사의 신뢰성 확보와 공정 효율성 개선에 기여할 것으로 기대된다. 함께 공개되는 CIS용 검사 시스템과 DToF 센서 검사 시스템은 반도체 칩 기반 전자 부품을 대상으로 한 초고속·고정밀 검사 솔루션으로 검사 효율성·신뢰성·생산성 극대에 초점을 맞췄다. 팸텍 관계자는 "이번 KPCAshow2025 전시회를 통해 차세대 반도체 검사 솔루션을 소개 하고, 국내외 고객사와 협력 기회를 확대할 것”이라며 “앞으로도 혁신적인 자동화·검사 시스템 개발을 통해 반도체 산업의 경쟁력을 강화하겠다”고 밝혔다.

2025.09.01 10:39장경윤

AI활용한 '스마트 지그' 개발로 품질검사 시간 258배 개선

기존의 720초나 걸리던 단차 품질 검사 시간을 258배 빠르게 개선할 수 있는 스마트 지그기술이 개발됐다. 3초도 안돼 머리카락 3개 두께의 미세 불량까지 잡아낸다. UNIST는 기계공학과 정임두 교수 연구팀이 3D 프린팅 센서캡과 이상 탐지 AI 알고리즘을 결합, 단차 불량을 실시간 판별 가능한 '스마트 지그 품질 검사 시스템'을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 시스템은 2.79초 만에 수백 μm 수준의 세 단차 불량을 잡아낼 수 있다. 단차 불량은 조립 부품 간 표면 높이가 어긋나는 현상이다. 단차 불량이 발생하면 접합부 강도 저하와 품질 불량을 유발한다. 이같은 불량은 개별 부품 성형 오차나 이동 과정에서의 찍힘·뒤틀림 등으로 인해 일어난다. 정임두 교수는 "용접 등 완제품 조립이 끝난 뒤에는 수정이 불가능해 조기 검출이 중요하다"고 말했다. 연구팀은 이를 위해 조립 공정에서 부품을 고정하는 순간 단차 불량 여부를 판별하는 '스마트 지그'를 개발했다. 지그는 조립할 부품을 정확한 위치에 고정해 두는 장치다. 연구팀은 고정 팔 역할을 하는 지그 클램프 접촉 면에 부드러운 소재의 3D 프린팅 센서캡을 부착했다. 부품을 클램프로 잡으면 부착된 센서캡이 부품 표면 형상에 맞춰 미세하게 눌리거나 벌어지는데, 이 변형 패턴을 AI가 분석해 불량을 찾아내는 원리다. 이 기술은 12분 정도 소요되던 검수 시간을 2.79초로 단축시킨다. 빠르게 돌아가는 자동화 생산 라인을 멈추지 않고 전수 검사를 할 수 있다. 수백 µm 초미세 단차 불량까지 찾아낼 수 있다. 검출된 결함은 히트맵으로 시각화돼 작업자가 결함 위치와 정도를 직관적으로 확인하고, 즉시 대응할 수 있게 했다. 또 AI 모델을 정상 제품 데이터만으로도 학습시킬 수 있어, 불량 데이터 수집과 수작업 라벨링이 어려운 실제 제조 환경에서도 곧장 적용할 수 있다는 것도 이 기술의 강점이다. 정임두 교수는 "유지 보수 비용이 적고, 다른 제조업 라인으로 쉽게 확장할 수도 있다"며 "로봇 기반 연속 조립이 이루어지는 모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등 고정밀 조립이 중요한 전 산업군에 적용할 수 있을 것”이라고 말했다. 정 교수는 또 “검사 인력과 시간 절감, 품질 신뢰도 향상, 불량 최소화를 통한 연간 수억 원대 비용 절감 효과를 기대할 수 있다”고 부연 설명했다. 연구는 UNIST 박서빈 연구원과 김태경 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구 성과는 제조산업 분야 국제 학술지 '저널 오브 매뉴팩처링 시스템 (Journal of Manufacturing systems,IF 14.2, JCR

2025.09.01 08:00박희범

완제품은 韓, 소재는 日…HBM 경쟁의 이면

지난 1980년대부터 1990년대까지 두 차례에 걸친 메모리 반도체 치킨게임이 진행되면서 메모리 반도체 시장에는 지각변동이 일어났다. 일본이 지배하던 당초 시장 구조가 재편되고, 한국이 메모리 1위 자리로 올라선 것이다. 그러나 실제로 내부 실상을 들여다보면 한국이 진정한 의미에서 1등이라고 말하기는 어렵다. D램, 낸드플래시 등 완제품 메모리 영역에서는 시장 리더지만 소재 분야에서는 여전히 일본 의존도가 높기 때문이다. 사실상 역할이 분담된 셈이다. SK하이닉스 HBM 소재·장비 상당수 日 독점 이 같은 상황은 SK하이닉스의 HBM(고대역폭 메모리) 밸류 체인을 통해서도 확인할 수 있다. HBM은 기존 D램과 달리 초미세 TSV(실리콘 관통 전극) 적층 구조를 채택한다. 이 과정에서 쓰이는 핵심 소재와 장비는 일본 기업들이 사실상 독점 공급하고 있다. 특히 HBM 적층 공정에서 필수적인 언더필(Underfill) 소재는 일본 나믹스(NAMICS)가 사실상 단독으로 공급하고 있다. 언더필은 반도체 칩과 기판 사이의 빈 공간을 채워주는 특수 에폭시다. 마이크로범프로 칩을 붙인 뒤 그 사이 틈새에 액체 형태로 흘려 넣어 경화시킨다. 대체제를 찾기 어려워 국산화 진척도가 더디다. 반도체 웨이퍼도 일본이 상당수 공급하고 있다. SK하이닉스는 신에츠화학으로부터 실리콘 웨이퍼 상당수를 공급받는 걸로 알려졌다. 신에츠화학은 1926년 설립된 회사로, 현재 반도체 실리콘 웨이퍼 글로벌 시장을 약 30% 점유하며 세계 1위를 기록 중이다. 웨이퍼 시장을 양분하는 SUMCO의 점유율까지 합칠 경우 일본 기업의 글로벌 웨이퍼 시장 점유율은 최대 70%에 달할 것으로 관측된다. 아울러 SK하이닉스는 포토레지스트(PR) 대부분을 도쿄오카공업(TOK)로부터 공급받으며, 절연재(EMC)는 JSR, 아사히카세이 등과 협업 중이다. 이들 소재는 HBM을 만드는 핵심 소재로 분류된다. 장비 부문에서도 일본에 대한 의존도가 높다. 웨이퍼를 수십 마이크로미터(㎛) 수준으로 얇게 가공하는 그라인딩·다이싱 장비도 일본 디스코(DISCO)가 세계 점유율 90% 이상을 차지하고 있다. HBM처럼 초박형 웨이퍼를 요구하는 공정에서는 디스코 장비를 사실상 대체할 수 없는 상황이다. 韓 기업 장비서 일부 성과 있어...소재는 여전히 日 리더 다만 장비 부문에서는 일부 국산화 성과가 나타나고 있다. 원익IPS(식각 장비), PSK(세정 장비), 한미반도체(본딩·검사 장비) 등 국내 주요 기업은 SK하이닉스 HBM 생산에 중요한 장비를 공급하며 입지를 확대하는 것이다. 그러나 소재 분야에서는 여전히 일본이 압도적이다. 반도체 소재는 한 번 채택되면 수율과 직결되기 때문에 수년 이상 검증 데이터가 필요한데, 일본 기업들은 이미 20~30년간의 데이터와 신뢰를 확보했다. 한국 기업이 대체재를 개발하더라도 양산 적용까지는 긴 시간이 걸릴 수밖에 없다. 시장 구조에서도 차이가 난다. 일본 기업들은 매출 규모가 작더라도 특정 소재에 수십 년간 집중 투자하는 B2B 특화 문화를 갖고 있다. 나믹스(NAMICS)가 HBM 언더필을 20년 넘게 연구·공급하며 독점적 지위를 확보한 것이 대표적이다. 반면 한국 기업들은 대규모 양산과 빠른 시장 확대에 익숙해, 상대적으로 규모가 작은 틈새 소재 시장에 장기간 투자하기 어려운 구조다. 기술 장벽도 만만치 않다. 반도체 소재는 순도 99.9999% 이상의 초고순도 화학 기술과 정밀 공정을 요구한다. 일본은 신에츠화학, 도쿄오카공업(TOK) 등 글로벌 화학 기업을 기반으로 반도체 소재를 발전시켰다. 한국에도 LG화학·롯데케미칼 등이 있지만, 반도체 소재로의 확장은 비교적 최근이다. 익명을 요구한 반도체 업계 관계자는 “한국은 제조 중심, 일본은 소재 중심이라는 산업 DNA 차이가 지금의 상황을 만들었다”며 “소재 국산화가 속도를 내지 못하면 AI와 HBM 경쟁에서 구조적 리스크가 될 수 있다”고 경고했다.

2025.08.31 09:23전화평

서버용 AI칩, 향후 5년간 성장세 견조…"370兆 규모 성장"

글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자가 지속됨에 따라, 관련 시스템반도체 시장도 향후 5년간 견조한 성장세를 기록할 전망이다. 30일 시장조사업체 옴디아에 따르면 AI 데이터센터용 프로세서 시장은 오는 2030년 2천860억 달러(한화 약 370조원)에 도달할 것으로 분석된다. 현재 AI용 시스템반도체 시장은 미국 엔비디아가 주도하고 있다. 이 회사는 오랜 시간 쌓아올린 GPU 기술력을 토대로, AI 데이터센터에 최적화된 고성능 AI 가속기를 개발하고 있다. 엔비디아의 주요 경쟁사인 AMD 역시 AI 가속기 시장 확대에 열을 올리고 있다. 아울러 글로벌 CSP(클라우드서비스제공자) 기업들은 AI 데이터센터를 위한 자체 주문형반도체(ASIC) 개발에 뛰어들고 있다. 구글의 TPU(텐서처리장치) '아이언우드', AWS(아마존웹서비스)의 '트레이니엄', 화웨이 '어센드(Ascend)' 등이 대표적인 사례다. 이에 따라 GPU 및 AI 가속기 시장 규모는 지난해 1천230억 달러에서 올해 2천70억 달러로 약 67% 성장할 전망이다. 나아가 오는 2030년에는 2천860억 달러에 도달할 것으로 예상된다. 카운터포인트리서치는 "데이터 센터향 투자에서 AI 인프라 지출이 차지하는 비중은 내년 정점을 찍고 이후 점차 완화될 것"이라며 "주된 성장 요인은 AI 애플리케이션 확산과 추론 모델에 대한 수요 증가 등"이라고 설명했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO 역시 최근 진행된 실적발표에서 "AI 가속기에 대한 CSP 기업들의 단기, 중기 수요는 모두 강력하다"며 "2030년까지 3조~4조 달러 규모의 AI 인프라 투자가 진행될 전망"이라고 밝힌 바 있다.

2025.08.30 14:02장경윤

2D->3D로 쉽게 바꾸는 AI 알고리즘 개발…소요시간·비용도 8분의1 '확' 줄여

세포부터 반도체까지 단면 이미지를 3D로 실시간 만드는 솔루션이 개발됐다. 한국표준과학연구원(KRISS)은 주사전자현미경(SEM)으로 촬영한 생물학 시료 2차원 단면 이미지를 3차원 구조로 빠르게 형상화할 수 있는 '인공지능(AI) 기반 영상 분할 알고리즘'을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 알고리즘은 세포부터 반도체까지, 3D 구현에 별다른 제한이 없다. 심지어 치과 등에서 촬영하는 엑스레이 사진도 3D 구현이 가능하다. 전체 이미지 데이터의 10%만 사람이 분석하면 나머지 부분은 AI가 자동으로 구조를 예측, 3차원으로 재구성한다. 사람이 모든 단면 이미지를 일일이 분석했던 기존 방식 대비 3차원 구조 관측에 소요되는 시간과 비용을 절반 이상 줄일 수 있다. 주사전자현미경(SEM)은 분석 대상의 단층을 수십 나노미터 간격으로 연속 촬영한 후, 확보한 단면 이미지들을 결합해 3차원 입체 구조로 재구성하는 장비다. 이 장비는 미세한 세포 내부 구조를 고해상도로 정밀하게 관측할 수 있어 생명과학 연구와 의료 진단 분야에 널리 활용된다. 단면 이미지를 재구성하기 위해서는 영상 분할이라는 전처리 과정이 필요하다. 이는 각 단면 이미지에서 세포핵, 미토콘드리아 등 분석 대상의 정확한 위치와 형태를 구분하는 작업이다. 불필요한 정보를 걸러내고 분석 대상을 선명하게 드러내는 과정이다. 그런데, 기존 영상 분할은 수백에서 수천 장에 이르는 단면 이미지를 전문가가 직접 확인하고 분석 대상을 수작업으로 표시하는 '지도학습' 방식을 이용한다. 막대한 시간과 인력이 필요하고, 연구자의 주관적 판단과 실수가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 일정 간격으로 사람이 정답을 표기한 이미지를 기준으로 인접 단면의 정답을 자동으로 표시하는 '준 지도학습' 방식을 적용한 새로운 알고리즘을 개발했다. 1번부터 100번까지의 단면 이미지가 있을 때 10장 간격마다 사람이 레이블링(데이터 값(이름) 부여과정)한 기준 데이터를 삽입하면, 나머지 90장은 연구팀이 개발한 알고리즘이 레이블링을 수행, 전체 이미지를 분석한다. 미래선도연구장비그룹 윤달재 선임연구원은 "이 방법을 이용하면 AI 기반 3차원 구조 형상에 필요한 데이터셋(Dataset) 준비 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다"고 설명했다. 실제 쥐 뇌세포 데이터를 대상으로 한 성능 시험에서 연구팀이 개발한 알고리즘은 기존 방식과 정확도 차이가 3% 이내에 불과했다. 그럼에도 분석에 걸리는 시간과 비용은 약 8분의 1 수준으로 단축했다. 4096×6144 해상도의 대용량 데이터를 활용한 실험에서도 분석 정확도와 속도를 유지하며 안정적인 성능을 나타냈다. 윤 선임은 “이 기술은 생물학 분야뿐 아니라 반도체 결함 분석, 신소재 개발 등 영상 분석 자동화가 필요한 다양한 분야에서 쓰일 수 있다”며 “특히 개인정보 보호나 예산 부족 등으로 AI 학습데이터 확보가 어려운 영역에서 유용하게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 연구는 KRISS 기본사업의 지원을 받았다. 연구성과는 지난 6월 현미경 영상 분석 분야 국제 학술지, 마이크로카피 앤 마이크로어날리시스(Microscopy and Microanalysis(IF 3.0))의 하이라이트 논문으로 선정돼 공개됐다. 한편 한국표준과학연구원 전략기술연구소 미래선도연구장비그룹에서 일해온 윤달재 선임연구원은 오는 9월 1일부터 충남대학교 정보통신융합과 교수로 이직한다.

2025.08.30 12:01박희범

美, 삼성·SK 中 반도체 투자 규제…"장비 개별 허가 받아라"

내년부터 삼성전자·SK하이닉스의 중국 첨단 메모리 전환투자에 극심한 제약이 생길 전망이다. 미국 도널드 트럼프 2기 행정부가 그간 중국향 설비 도입에 적용됐던 간소화 절차를 폐지하겠다고 밝혔기 때문이다. 29일(현지시간) 미국 상무부는 '검증된 최종 사용자(VEU)' 명단에서 삼성전자, SK하이닉스, 인텔의 중국 내 반도체 사업체를 제외하겠다고 관보를 통해 밝혔다. VEU는 별도 허가 절차나 기간 제한 없이 미국산 장비를 중국에 들여올 수 있도록 하는 조치다. 앞서 미국은 지난 2022년 10월 중국에 첨단 반도체 장비 수출 규제를 가하면서, 삼성전자와 SK하이닉스 등에 VEU를 부여한 바 있다. 현재 삼성전자는 중국 시안에 낸드플래시 공장, 쑤저우에는 후공정 공장을 두고 있다. SK하이닉스는 우시에 D램 공장을 보유하고 있으며, 다롄에는 인텔에서 인수한 낸드플래시 공장을 운영하고 있다. 미국 상무부는 VEU가 철회되는 시점을 9월 2일로부터 120일 후라고 밝혔다. 이에 따라 해당 기업들은 내년 1월부터 미국산 장비를 반입할 때마다 미국 정부의 개별 허가를 받아야 할 것으로 전망된다. 이번 조치는 삼성전자, SK하이닉스의 첨단 메모리 생산능력 확대에 악재로 작용한다. 어플라이드머티어리얼즈(AMAT), 램리서치, KLA 등 미국 주요 반도체 장비기업들의 중국 사업 역시 위축될 가능성이 크다.

2025.08.30 10:42장경윤

中 AI 반도체 시장 자립 가속화...脫엔비디아 '잰걸음'

중국이 AI 반도체의 자립화 속도를 높이고 있다. 중앙정부의 '자립자강' 기조 아래 지방정부의 자급률 목표, 국유기업 중심의 수요 전환, 화웨이·캠브리콘을 축으로 한 칩·플랫폼 생태계가 동시에 움직이는 구도다. 30일 파이낸셜타임즈 등 외신과 업계에 따르면 상하이, 베이징 등 중국 지방정부는 2027년까지 데이터센터용 AI 반도체의 자급률을 각각 70% 이상까지 끌어올리겠다는 계획이다. 특히 수도 베이징시는 같은 기간 안에 자급률 100% 달성을 목표로 한다. 이는 중앙정부가 추진하는 '탈(脫) 엔비디아' 전략과 맞물려 있다. 최근 중국은 미국 의존도를 낮추고, 자국 기업들의 칩을 활용하는 국산화 전략을 추진 중이다. 중앙정부의 이런 기조에 맞는 정책을 지방 정부가 펼치는 것이다. 엔비디아 대체 후보는 화웨이와 캠브리콘 엔비디아가 80% 이상 점유한 시장을 대체할 후보로는 화웨이의 '어센드(Ascend)' 시리즈가 꼽힌다. 주력 모델 910B는 엔비디아 H20 대비 약 85% 수준의 성능을 구현한다. 910B를 두 개 붙여서 만드는 910C의 경우 910B의 두 배 성능을 구현하는 걸로 알려졌다. 이 칩은 SMIC 7nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 양산되며, 월마다 최대 40만개를 양산할 수 있는 것으로 전해진다. AI반도체 기업 캠브리콘도 엔비디아 칩 대체제로 주목받고 있다. 캠프리콘은 지난 2016년 설립된 팹리스(반도체 설계전문) 기업으로 과거 화웨이에 IP(설계자산)를 공급한 바 있다. 회사의 올해 상반기 매출은 전년 동기 대비 44배 늘어난 29억위안(약 5천629억원)을 기록했고, 순이익은 10억3천만위안(약 2천억)으로 흑자 전환에 성공했다. 시가총액도 최근 두 배 가까이 뛰었다. 말 그대로 급성장 중인 셈이다. 블룸버그는 “캠브리콘의 실적 증가는 중국 대형 IT기업들이 엔비디아 대신 자국산 반도체 사용을 늘리고 있다는 점을 보여준다”고 평했다. 아울러 AI반도체 외 메모리와 저장장치(스토리지) 분야에서도 자립 시도가 이어지고 있다. 화웨이는 곧 AI 연산 전용 SSD를 공개할 예정이다. 이는 HBM(고대역폭메모리)의 용량 한계를 보완하는 솔루션으로, 데이터 처리 효율과 AI 가속 성능 개선을 노린다. 업계에서는 딥시크의 등장이 중국 반도체 업계 성장을 가속화했다는 의견이 나온다. AI 생태계 전반을 중국 내에서 해결할 수 있다는 가능성을 본 것이다. 반도체 업계 관계자는 “딥시크의 등장은 중국 반도체 업계 성장에 촉매 역할을 했다”며 “현재 중국은 반도체 활용, 양산, 설계 능력을 모두 갖춘 국가로 발전하고 있다”고 말했다.

2025.08.30 09:34전화평

TSMC, 美 첨단 패키징 선점 속도…삼성전자는 투자 부담 '신중'

미국 정부가 자국 내 반도체 공급망 강화 전략에 열을 올리고 있는 가운데 대만 주요 파운드리 TSMC는 현지 최첨단 파운드리 및 패키징 팹 구축에 적극 나서고 있다. 반면 삼성전자 역시 첨단 파운드리 팹을 건설 중이나, 패키징 투자에는 부담을 느끼는 것으로 알려져 향후 두 회사의 행보에 관심이 쏠린다. 29일 업계에 따르면 TSMC는 미국 내 최첨단 패키징 생산능력 확보를 위한 설비투자에 적극적으로 나서고 있다. TSMC, 美 첨단 패키징 팹 2곳 신설…글로벌 빅테크 대응 준비 앞서 TSMC는 지난 3월 미국 내 첨단 반도체 설비투자에 1천억 달러(한화 약 138조원)의 신규 투자 프로젝트를 발표한 바 있다. 구체적으로 신규 파운드리 팹 3곳, 첨단 패키징 팹 2곳, 대규모 R&D(연구개발) 팹 등이 건설될 계획이다. 이 중 TSMC의 첨단 패키징 팹 2곳은 모두 애리조나주에 부지를 조성할 것으로 알려졌다. 명칭은 AP1·AP2로, 내년 하반기부터 착공에 돌입해 오는 2028년 양산이 시작될 전망이다. 대만 현지 언론에 따르면 AP1은 SoIC(system-on-Integrated-Chips)를 주력으로 양산한다. SoIC는 각 칩을 수직으로 적층하는 3D 패키징의 일종으로, 기존 칩 연결에 필요한 작은 돌기인 범프(Bump)를 쓰지 않는다. 덕분에 칩 간 간격을 줄여, 데이터 송수신 속도 및 전력효율성이 대폭 개선된다. AP2는 CoPoS(Chip-on-Panel-on-Substrate) 기술을 주력으로 담당할 예정이다. CoPoS는 칩과 기판 사이에 얇은 막을 삽입하는 2.5D 패키징을 바탕으로 한다. 기존 2.5D 패키징은 원형 모양의 웨이퍼에서 진행됐으나, CoPoS는 이를 직사각형 패널 상에서 수행한다. 패널의 면적이 웨이퍼 보다 넓고, 인터포저를 더 효율적으로 배치할 수 있어 생산성 향상 및 대면적 칩 제조에 유리하다. 이처럼 TSMC가 미국 내 최첨단 반도체 패키징 생산능력을 확보하려는 배경에는 공급망 문제가 영향을 미치고 있다는 평가다. 최근 미국 정부는 자국 내 반도체 산업 강화를 위해 보조금 지급, 관세 압박 등 다양한 전략을 펼치고 있다. 이에 글로벌 빅테크 기업들은 자사 칩의 양산 및 패키징을 미국 내에서 진행하는 구조를 선호하고 있다. 삼성전자, 2나노 양산에 역량 집중…첨단 패키징 투자에 부담 삼성전자 파운드리 역시 대형 고객사 확보를 위해서는 미국 내 최첨단 패키징 생산능력을 미리 갖춰야 할 것으로 관측된다. 다만 삼성전자는 이러한 투자에 부담을 느끼고 있는 것으로 알려졌다. 확실한 수요가 담보되지 않은 상황에서 선제적으로 투자를 확대하기 어렵고, 최첨단 파운드리 공정 개발 및 미국 내 신규 팹 구축에 이미 상당한 자원을 투자하고 있어서다. 현재 삼성전자는 총 370억 달러를 들여 미국 텍사스주에 2나노미터(nm) 등 최첨단 파운드리 팹을 구축하고 있다. 해당 팹은 올 연말부터 양산라인을 구축할 계획으로, 추후 지난달 약 22조원의 반도체 위탁생산 계약을 맺은 테슬라의 첨단 반도체 'AI6'를 양산하는 것이 목표다. AI6는 플립칩 본딩(칩 패드 위에 범프를 형성해 칩과 기판을 연결하는 기술) 등 기존 레거시 패키징 기술이 쓰인다. 다수의 AI6 칩을 대형 모듈로 제조하는 데에는 최첨단 패키징이 필요하지만, 현재 해당 영역은 인텔의 수주가 유력하다. 때문에 삼성전자 입장에서는 당장 미국에 최첨단 패키징 생산능력을 확보할 요인이 부족한 상황이다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 테슬라 2나노 칩을 성공적으로 양산하는 데만 해도 많은 과제를 떠안고 있고, 실패 시 되돌아올 리스크가 매우 크다"며 "이러한 상황에서 최첨단 패키징 분야까지 막대한 자원을 투자하기에는 여러 측면에서 무리가 있을 것"이라고 설명했다.

2025.08.29 14:08장경윤

대만 검찰, TSMC 2나노 기술 유출한 3명 기소

대만 검찰이 세계 최대 반도체 파운드리 기업 TSMC의 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기술을 유출한 혐의로 전·현직 직원 등 3명을 기소했다고 닛케이아시아를 비롯한 외신들이 28일 보도했다. 이번에 기소된 3명 중 두 명은 TSMC 직원이며, 한 명은 일본 반도체 장비 제조사 도쿄일렉트론(TEL)으로 이직한 전직원이다. 보도에 따르면 공범 중 한 명은 TEL로 이직한 뒤 TSMC의 전 동료들로부터 핵심 기술 정보를 빼간 혐의를 받고 있다. 대만 검찰은 이들에게 각각 징역 14년, 9년, 7년을 구형했다. TSMC는 지난 7월 내부 모니터링 과정에서 이상 징후를 발견하고 즉각 수사당국에 신고했으며, 관련자들을 즉각 해고했다. 검찰은 이를 대만 국가안보법 위반 혐의로 다루며, 이번 사건은 해당 법령이 핵심 기술 유출에 대해 처음 적용된 사례로 주목받고 있다. 도쿄일렉트론은 “조직 차원의 개입은 확인되지 않았다”고 밝혔다. 반면 TSMC 측은 “무관용 원칙에 따라 기술 유출을 엄중히 처벌하겠다”는 입장을 고수하며, 기술 보호를 위한 내부 관리 체계 강화와 정부 기관 협력을 이어가겠다고 강조했다.

2025.08.28 16:52전화평

에프엔에스테크, 대만 아사히 램프 108억억원에 인수

산업통상자원부는 29일 투자연계형 기술확보지원사업을 통해 에프엔에스테크가 대만 반도체 부품 제조업체인 아사히 램프을 108억원에 인수했다고 밝혔다. 아사히 램프는 반도체 급속 열처리(RTP) 및 에피택셜 증착(EPI) 공정에 활용되는 텅스텐 할로겐 램프 제조기술을 보유한 기업으로, 미국 어플라이드 머티리얼즈·대만 TSMC 등에 공급하고 있다. 산업부 관계자는 “현재 고출력 반도체 공정용 램프는 국내 생산 기반이 업성 전량 해외에 의존하고 있다”며 “이번 인수는 단기적으로 안정적 부품확보와 시장확대를, 중장기적으로는 기술 내재화를 통한 국내 반도체산업 공급망 안정성과 경쟁력 강화에 기여할 것”으로 기대했다. 산업부와 한국소재부품장비투자기관협의회(KITIA)는 매물 발굴, 실사 및 기술 평가 지원 등을 통해 국내 기업의 해외기술 확보를 지원하고 있다. 올해부터 공급망 전략수립 지원을 신설, 세액공제 연장도 추진 중이다. 나성화 산업부 산업공급망정책관은 “해외 M&A는 기술과 시장을 동시에 확보할 수 있는 제2의 R&D”라며 “정부 지원을 적극 활용해 해외기술 확보에 나서줄 것”을 당부했다. 한편, 에프엔에스테크는 지난 2013년에도 산업부 지원을 받아 미국 이노패드를 인수해 연마용 패드(CMP PAD) 기술을 확보, 현재 삼성전자 등 국내 주요 반도체 기업에 공급 중이다.

2025.08.28 16:41주문정

삼성 파운드리, '2세대 2나노' 존재감 커진다…국내·외 채택 가속

삼성전자가 내년 양산을 목표로 한 2세대 2나노(SF2P) 공정의 존재감이 커지고 있다. 글로벌 빅테크인 테슬라와 국내 AI 반도체 팹리스 등이 올 하반기 SF2P 공정을 채택해, 내년부터 본격적인 개발 및 수율 향상이 가능할 것으로 관측된다. 26일 업계에 따르면, 삼성전자 파운드리 사업부는 SF2P에 대한 국내외 고객사 유치에 적극 나서고 있다. SF2P는 삼성전자가 내년 양산을 목표로 차세대 공정이다. 올 하반기 양산될 예정인 1세대 2나노(SF2) 공정 대비 성능은 12% 향상됐으며, 소비 전력은 25%, 면적은 8% 가량 줄일 수 있다. SF2P는 최근 PDK(공정 설계 키트) 등 칩 설계를 위한 기본 설계가 마무리됐다. 이에 따라 삼성전자는 최근 국내외 빅테크 및 팹리스 기업들을 대상으로 SF2P 공정 수주에 열을 올리는 추세다. 가장 대표적인 기업이 테슬라다. 앞서 삼성전자는 지난달 테슬라와 22조원 규모의 반도체 위탁생산 계약을 체결한 바 있다. 테슬라의 차세대 FSD(Full Self-Driving), 로봇, 데이터센터 등 전반에 활용될 수 있는 고성능 시스템반도체 'AI6' 양산이 주 골자다. AI6는 삼성전자의 SF2P 공정을 채택한 것으로 알려졌다. 이에 삼성전자는 국내 파운드리 및 패키징 설비를 통해 AI6칩의 초도 샘플 제작을 진행하고, 이후 테일러시에 구축 중인 신규 파운드리 팹에서 본격적인 양산에 나설 계획이다. 테일러 파운드리 팹은 올해 말부터 양산용 설비투자가 시작돼, 내년부터 가동이 시작된다. AI 반도체 사업 확대를 노리는 국내 팹리스 기업들도 SF2P 공정에 주목하고 있다. 이달 중순 딥엑스는 삼성 파운드리 및 DSP(디자인솔루션파트너)인 가온칩스와 협력해 차세대 생성형 AI 반도체인 'DX-M2'를 개발하겠다고 밝혔다. DX-M2는 SF2P 공정을 기반으로 한다. DX-M2는 내년 상반기 시제품 생산 격인 MPW(멀티프로젝트웨이퍼)를 거쳐 2027년 양산될 예정이다. 삼성전자가 에이디테크놀로지, Arm, 리벨리온과 협력 개발하기로 한 차세대 AI 컴퓨팅 칩렛 플랫폼도 SF2P 공정을 채택했다. 반도체 업계 관계자는 "SF2P는 삼성전자의 최첨단 파운드리 공정의 성패가 걸린 공정으로, 자체 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)인 '엑시노스'와도 관련이 깊다"며 "당장 수율이 안정화된 단계는 아니지만, 지속적인 과제 수행을 통해 올 하반기 본격적으로 고도화될 것"이라고 설명했다.

2025.08.28 10:27장경윤

글로벌 AI 추론 시장 급성장…한국 NPU 기업, 기회 잡을까

AI 추론 시장이 확대됨에 따라 글로벌 빅테크들은 GPU(그래픽처리장치) 의존도를 줄이고 있다. 가격이 비싸고, 발열량이 높은 GPU를 대신할 차세대 제품을 찾는 것이다. 대안으로 떠오르고 있는 칩이 AI 추론에 특화된 NPU(신경망처리장치)다. AI 연산에 특화된 구조가 낮은 전력으로도 높은 효율을 구사할 수 있게 만들어졌다. 대표적인 글로벌 기업이 미국 쌈바노바(SambaNova)와 그로크(Groq)다. 이들 기업은 이미 독자 생태계를 앞세워 시장 내 입지를 쌓아가고 있다. 이 같은 상황에 국내 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI가 본격적으로 도전장을 내밀며 글로벌 NPU 기술 경쟁이 가속화되는 양상이다. AI 추론 시장 성장세...NPU 시장 전망 긍정적 28일 업계에 따르면 글로벌 AI 추론 시장은 가파르게 성장할 전망이다. 시장조사업체 마케츠앤마케츠는 추론 시장이 올해 약 106억달러(약 14조7천976억원)를 기록한 뒤, 오는 2030년 약 255억달러(약 35조5천980억원)까지 성장할 것으로 내다봤다. 연평균 약 19%에 달하는 성장률이다. 이에 따라 추론형 NPU 시장도 동반 성장할 것으로 점쳐진다. 다양한 AI 애플리케이션이 더 많은 추론 처리량, 낮은 지연, 높은 에너지 효율을 요구하며, 이를 가장 잘 대응할 수 있는 것이 추론형 NPU이기 때문이다. 삼일PwC경영연구원은 보고서를 통해 “AI에 사용되는 반도체 중 CPU, GPU 시장은 이미 기술 성숙 단계 진입했으며, 최적화된 저전력·고효율 ASIC(주문형반도체) 중심의 추론형 AI 반도체(NPU) 시장이 성장 중”이라고 분석했다. 美 쌈바노바·그로크, 자체 시장 구축 중 특히 NPU 시장에서 두각을 드러내는 업체는 쌈바노바와 그로크다. 양사 모두 미국의 스타트업이다. 먼저 쌈바노바는 데이터플로우 아키텍처 기반의 NPU와 자체 소프트웨어를 통합 제공하며 초대형 언어모델(LLM) 훈련과 추론을 아우른다. 고객에게 하드웨어뿐 아니라 모델·플랫폼까지 묶어 공급하는 방식으로 미국 정부, 금융기관 등 대형 고객을 확보했다. 업계 안팎에서는 자체적인 생태계를 구축했다는 점을 특징으로 지목한다. 그로크는 추론에 극단적으로 특화된 칩을 양산한다. 자체 칩과 소프트웨어를 통해 수백만 토큰 단위의 실시간 추론 속도를 구현하며, 클라우드 기반 'LLM 서빙 서비스'를 사업 모델로 삼았다. 대규모 데이터센터에서 고속 검색·RAG(검색증강생성) 서비스에 적합하다는 평가다. 하드웨어 판매보다 클라우드 추론 서비스로 수익을 내고 있다. 韓 AI반도체 도약 조건은 효율성·맞춤형 시장 공략...리벨리온, 리벨쿼드 공개 업계 안팎에서는 국내 AI 반도체 기업들이 글로벌 경쟁에서 승부를 내려면 두 가지 전략에 집중해야 한다고 보고 있다. 첫째, 전력 효율성에서 확실한 우위를 확보해야 한다는 점이다. 데이터센터의 전력 소비와 운영비용이 AI 확산의 최대 걸림돌로 떠오르는 상황에서, 효율이 곧 경쟁력으로 직결된다는 주장이다. 둘째, 맞춤형 시장 공략이다. 엔비디아처럼 범용 GPU로 모든 영역을 장악하기는 현실적으로 어렵다. 대신 통신사, 공공기관, 금융, 국방 등 특정 산업에 특화된 '맞춤형 추론형 NPU'로 영역을 넓히는 것이 현실적인 전략이다. 실제로 국내 AI반도체 스타트업인 리벨리온과 퓨리오사AI 모두 저전력·고효율 NPU를 앞세워 데이터센터·통신사·공공기관 등 특화 수요처를 공략하고 있다. 이런 가운데 리벨리온은 현지시간 27일 미국 핫칩스에서 차세대 NPU 리벨 쿼드(Rebel-Quad)를 공개했다. 이 칩은 삼성전자 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 통해 양산되며, 엔비디아 블랙웰 수준의 성능을 자랑한다. 그러면서도 에너지 부담은 획기적으로 줄여준다. 박성현 리벨리온 대표는 “AI 산업은 GPU라는 단일 AI 하드웨어만으로는 감당하기 어려울 정도로 빠르게 커졌다”며, “리벨쿼드는 B200급 플래그십 GPU에 버금가는 성능을 유지하면서도 에너지 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 지속가능한 AI시대의 대안으로, 리벨리온은 향후 초거대 AI 모델을 누구나 더 쉽고 효율적으로 활용할 수 있는 시대를 열어갈 것”이라고 말했다.

2025.08.28 09:14전화평

리벨리온, 칩렛 기반 차세대 AI 반도체 '리벨쿼드' 최초 공개

리벨리온이 미국 팔로알토에서 개최된 글로벌 반도체 학술 행사인 '핫칩스 2025'(Hot Chips Symposium 2025)에서 칩렛 기반 차세대 AI반도체 '리벨쿼드(REBEL-Quad)'를 최초로 선보였다고 27일 밝혔다. 삼성전자 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 활용한 리벨쿼드는 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 수준의 성능과 더불어 높은 에너지 효율을 제공한다. 144GB 용량과 4.8TB/s 대역폭을 갖춘 최신 HBM3E 메모리를 탑재해 단일 칩에서도 수십억~수백억 개의 파라미터 규모의 모델을 처리할 수 있다. 이를 통해 엔터프라이즈급 대규모 LLM 서비스 환경에서 요구되는 높은 성능과 에너지 효율을 모두 구현한다. 칩렛 아키텍처를 채택한 리벨쿼드는 세계 최초로 칩렛 간 고속통신을 위한 UCIe-Advanced 표준을 실제 칩 상에 구현했다. 이로써 칩렛 간 데이터를 더욱 빠른 속도와 낮은 전력으로 전송하며, 통신의 신뢰성 또한 확보했다. 향후 'REBEL-IO', 'REBEL-CPU' 등 제품 라인업을 확장해 빠르게 변화하는 AI 모델 시장과 차세대 인프라 수요에도 대응한다. 더불어, 리벨쿼드는 페타스케일(Peta-scale)급 'MoE(Mixture of Experts)' 모델을 비롯한 최신 모델을 안정적으로 지원하고, 독자적인 메모리 처리 기술을 더해 추론 속도를 높였다. 이를 통해 대규모 AI 서비스 환경에서 한층 안정적이고 효율적인 모델 서빙을 구현한다. 리벨리온은 이번 핫칩스 현장에서도 알리바바 클라우드의 오픈소스 언어모델인 Qwen3 모델 235B MoE 데모를 선보이며 현지 AI 전문가들의 주목을 받았다. 리벨쿼드 개발에 참여한 파트너사들 역시 기대감을 드러냈다. 노미정 삼성전자 파운드리 상무는 "삼성 파운드리의 4나노 공정과 첨단 패키징 기술을 바탕으로 리벨리온의 차세대 AI반도체 '리벨쿼드' 개발에 기여할 수 있어 매우 의미 있게 생각한다"며 "초대규모 AI 환경에서도 뛰어난 에너지 효율성을 구현할 수 있도록 삼성 파운드리의 첨단 제조 역량을 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 리벨쿼드의 UCIe IP를 제공한 영국의 반도체 IP업체 알파웨이브세미(Alphawave Semi)의 레티치아 줄리아노 제품 마케팅 부사장은 "리벨쿼드가 만드는 AI반도체의 새로운 이정표에 함께 할 수 있어 영광"이라며, “이번 제품은 알파웨이브세미의 UCIe IP 솔루션이 업계 최초로 상용화된 사례로, 실제 칩에서 해당 기술을 구현함으로써 안정적인 칩렛 통합, 높은 대역폭과 빠른 속도를 선보였다. 이러한 성과를 바탕으로 리벨리온이 AI가속 기술의 혁신을 이뤄내고, 차세대 고성능 컴퓨팅의 새로운 기준을 제시할 것으로 기대한다"고 말했다. 리벨리온 박성현 대표는 “AI 산업은 GPU라는 단일 AI 하드웨어만으로는 감당하기 어려울 정도로 빠르게 커졌다”며, “리벨쿼드는 B200급 플래그십 GPU에 버금가는 성능을 유지하면서도 에너지 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 지속가능한 AI시대의 대안으로, 리벨리온은 향후 초거대 AI 모델을 누구나 더 쉽고 효율적으로 활용할 수 있는 시대를 열어갈 것”이라고 전했다.

2025.08.27 13:43전화평

SSD-프로세서 직결 난항…HBF가 돌파구 될까

“SSD(솔리드스테이트드라이브)를 프로세서에 직접 연결하는 기술은 오랜 시간 꾸준히 연구됐습니다. 그러나 실제 적용에는 다소 난항을 겪는 상황입니다.” 26일 한 반도체 업계 관계자는 현재 SSD 연결 기술에 대해 이 같이 평했다. CPU, GPU 등 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 어렵다는 것이다. 이 같은 상황이 발생한 가장 큰 이유는 메모리와 스토리지의 역할 차이에서 기인한다. CPU 등 프로세서는 연산을 하기 위해 매우 빠른 데이터 접근이 필요하다. 그래서 접근 속도가 빠른 D램과 직접 연결돼 동작한다. 반면 SSD는 저장장치라서 접근 속도가 D램 대비 다소 느리다. CPU가 SSD를 주 메모리처럼 쓰면 연산 속도가 크게 떨어질 수 밖에 없다. 그럼에도 불구하고 SSD와 프로세서를 직접 연결하려는 이유는 데이터 이동 비용을 절감하기 위해서다. 현재 반도체 구조에서 프로세서가 SSD 데이터를 사용하려면 SSD-낸드플래시 컨트롤러-D램-프로세서 단계를 거쳐야 한다. 반도체가 데이터 이동에서 발열이 발생한다는 점을 고려하면, 에너지 낭비가 심한 셈이다. 대규모 데이터센터에서는 비용 문제와도 직결된다. 이에 글로벌 반도체 기업들은 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 위한 연구를 진행 중이다. 대표적인 기업이 엔비디아다. 엔비디아는 IBM, 여러 대학들과 손을 잡고 GPU를 위한 대용량 가속기 메모리 기술 BaM(Big Accelerator Memory)을 개발하기도 했다. BaM은 차세대 전송 프로토콜 NVMe(비휘발성 기억장치 익스프레스)를 통해 SSD와 GPU를 직접 연결하는 기술이다. HBF, SSD 연결 판도 바꿀 게임체인저될까 업계에서는 HBF(High Bandwidth Flash)가 SSD와 프로세서간 연결을 바꿀 게임체인저로 보고 있다. HBF는 D램과 유사한 방식으로 프로세서에 더 가까이 배치된 플래시 메모리다. HBM(고대역폭메모리)이 D램을 적층한 제품이라면, HBF는 플래시를 쌓아 올린 메모리다. 두 제품 모두 메모리 적층을 통해 대역폭을 대폭 넓혔다는 공통점을 갖고 있다. HBF가 HBM처럼 정보 처리를 빠른 속도로 할 수 있는 것이다. SSD와 프로세서 연결간 문제로 지적되던 속도 문제를 해결한 셈이다. 다만, 아직 넘어야할 장애물이 존재한다. HBF를 구현하기 위한 일종의 인프라 구축이 어렵다는 의견이다. HBF를 오가는 블록 스토리지(일종의 데이터 묶음)의 단위가 크기 때문이다. 정명수 카이스트 교수는 “블록 스토리지가 커서 I/O 그래뉴얼리티(한 번의 입출력으로 접근하거나 전송할 수 있는 데이터 블록의 최소 단위)가 기존과 다르다”며 “큰 정보량을 한 번에 움직일 수 있을만한 소프트웨어 등 인프라가 필요하다”고 말했다.

2025.08.26 16:25전화평

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