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시높시스, 삼성 2나노 공정 AI칩 설계 22% 줄였다…"韓 생태계 전방위 협력"

글로벌 1위 반도체 설계 자산(EDA) 기업 시높시스가 삼성전자 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 적용해 칩 면적을 20% 이상 줄이는 데 성공했다. 회사는 메모리 반도체 중심의 기존 한국 시장 비즈니스를 삼성 파운드리 선단 공정 생태계와 국내 주요 인공지능(AI) 반도체 기업 전반으로 확대할 계획이다. 시높시스는 8일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 개막한 '시높시스 컨버지 코리아 2026'에서 이 같은 기술 협력 성과와 향후 청사진을 발표했다. 이날 기조연설에 나선 샹카 크리슈나무티 시높시스 최고 제품 개발 책임자(CDO)는 차세대 디지털 설계 솔루션인 '퓨전 컴파일러'에 삼성전자 파운드리의 '디자인·공정 최적화(DTCO)' 기술을 내재화한 성과를 전면에 내세웠다. 현장에서 공개된 실측 지표에 따르면 시높시스 툴과 삼성전자 SF2P(2나노) 공정을 결합해 신경망처리장치(NPU)를 설계한 결과 기존 대비 다이(Die) 면적이 22% 감소했다. NPU 코어 면적이 줄어들면 웨이퍼당 생산 칩 수가 늘어나 제조 원가를 낮추고 전력 효율을 높일 수 있다. 공정 미세화의 한계를 극복하기 위해 설계와 공정을 동시에 최적화하는 DTCO의 중요성이 커지는 가운데, 글로벌 1위 EDA 툴이 삼성 2나노 생태계의 성숙도를 객관적으로 증명한 셈이다. 아울러 시높시스는 '다중 물리(Multiphysics)' 해석을 결합한 3D-IC 첨단 패키징 비전을 제시했다. 이는 시높시스가 지난해 7월 시뮬레이션 기업 앤시스(Ansys)를 인수한 이후 국내에서 처음 선보이는 '실리콘 투 시스템' 통합 솔루션이다. 크리슈나무티 CDO는 "과거 3D-IC 설계는 프로토타이핑, 구조 설계, 검증 환경이 파편화되어 있었다"며 "이를 단일 플랫폼으로 통합해 열 분석과 신호 무결성(EM/IR) 검증을 설계 초기 단계부터 수행할 수 있게 됐다"고 설명했다. 실제로 글로벌 주요 고성능컴퓨팅(HPC) 고객사는 '3D-IC 컴파일러'를 도입해 통상 2~3개월 걸리던 고대역폭메모리(HBM) 인터포저 라우팅 및 검증 일정을 수일 내로 단축하는 성과를 냈다. 또한 검증 주기를 길어지게 만드는 칩 개발 병목을 '디지털 트윈' 솔루션으로 돌파하고 있다. 칩 시제품이 나온 뒤에야 소프트웨어 검증을 진행하던 기존 순차적 방식에서 벗어나, 하드웨어 개발과 동시에 소프트웨어를 병렬 검증함으로써 상용화 일정을 1년 이상 앞당긴다는 구상이다. 이어 진행된 간담회에서 시높시스는 한국 내 파트너십 확장 의지를 분명히 했다. 시높시스는 현재 엔비디아, 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 빅테크는 물론 삼성전자, SK하이닉스와 차세대 시스템 및 워크로드 검증 분야에서 긴밀히 협력 중이다. 패드메쉬 맨들로이 시높시스 S&A 부문 아태지역 애플리케이션 엔지니어링 총괄 부사장은 "한국 시장 내 매출은 삼성전자, SK하이닉스 등 메모리 비중이 주력인 것은 맞다"면서도 "삼성 파운드리의 선단 공정 인프라 확충 및 모바일용 엑시노스 프로젝트 협력을 지속하고 있다"고 밝혔다. 이어 "나아가 리벨리온, 퓨리오사AI 등 국내 주요 AI 반도체 팹리스로 다중 물리 및 자율형 설계 툴인 에이전틱 AI(Agentic AI) 지원을 확대해 비메모리 영역의 기여도를 끌어올릴 것"이라고 덧붙였다. 통합 라이선스 정책에 대한 시장의 우려도 일축했다. 시높시스 관계자는 "앤시스 인수 이후 툴 가격이나 라이선스 비용을 인위적으로 인상할 계획은 없다"고 선을 그었으며, 기존 국내 우주항공 스타트업을 대상으로 진행하던 정부 협업 프로그램 '에스크(ASK)' 지원 대상을 반도체 분야까지 확대 운영하겠다고 밝혔다.

2026.09.08 15:26전화평 기자

삼성 파운드리, HBM4 확대 총력…4나노 캐파 절반이 '베이스 다이'

삼성전자 파운드리의 4나노미터(nm) 공정에서 6세대 고대역폭메모리(HBM4)용 베이스 다이 양산에 할당한 비중이 최근 50%를 돌파했다. 올해 하반기 엔비디아, 브로드컴, AMD 등 글로벌 빅테크향 HBM4 공급 확대를 위한 선제적인 움직임으로 풀이된다. 7일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부는 올 하반기 4나노 공정 웨이퍼의 절반 이상을 HBM4향 베이스 다이 제조에 투입하고 있다. HBM4는 현재 상용화된 가장 최신 세대 HBM이다. 엔비디아의 최첨단 AI 가속기 베라 루빈(Vera Rubin) 등에 탑재된다. 삼성전자는 지난 2월 업계 최초로 HBM4 양산 출하를 시작했다. 초도 양산인 만큼 올 상반기 내 공급량은 크지 않았던 것으로 추산된다. 삼성전자는 올 3분기부터 HBM4 공급량을 본격 확대할 계획이다. 이에 맞춰 올해 중반부터 HBM4용 베이스 다이 양산을 위한 웨이퍼 투입을 크게 늘리고 있다. 해당 칩은 삼성 파운드리 4나노(SF4) 공정을 기반으로 한다. 삼성전자 안팎 이야기를 종합하면, 지난달 기준 삼성전자의 전체 4나노 생산능력 중 50% 이상을 HBM4 베이스 다이에 할당했다. 사안에 정통한 한 관계자는 "삼성전자의 4나노 공정은 현재 풀생산 체제로, 이 중 HBM4용 베이스 다이가 50~60%대의 비중을 차지하고 있는 것으로 안다"며 "하반기 내내 높은 비중을 유지할 것"이라고 말했다. 삼성전자는 평택 2캠퍼스(P2)와 3캠퍼스(P3) 내 파운드리 라인(S5, S6)에서 4~7나노급 공정을 양산 중이다. 이 중 4나노로 할당된 생산능력은 월 3만장 내외로 추산된다. 이를 고려하면 HBM4용 베이스 다이향으로 월 1만5000장 수준의 웨이퍼 투입이 진행되는 것으로 관측된다. 베이스 다이는 HBM에서 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 코어 다이 아래에 위치해, 메모리와 시스템반도체 간 데이터 전송을 지원한다. HBM 세대가 진화할수록 베이스 다이의 중요성도 높아지는 추세다. 이에 삼성전자는 내부 시스템LSI 및 파운드리 사업부를 통해 베이스 다이 기술력을 더욱 고도화하고 있다. 특히 HBM4에서는 경쟁사 대비 앞선 4나노 공정을 적용하기도 했다. 이번 베이스 다이 양산 확대로 삼성전자의 올해 HBM 사업 확대 목표 달성에 청신호가 켜졌다는 평가다. 앞서 삼성전자는 지난 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 3분기 HBM4 매출이 전분기 대비 3배 이상 확대될 것으로 전망된다"며 "하반기 기준으로는 HBM4 매출이 당사 전체 HBM 매출의 60%를 넉넉히 상회할 것"이라고 설명했다.

2026.09.07 14:27장경윤 기자

삼성전자, 美 테일러팹 2기 구축 속도…공급망에 장비 '선제 인증' 주문

삼성전자가 미국 내 최첨단 파운드리 생산능력 확대에 속도를 내고 있다. 올해 연말 테일러 파운드리 2기 팹 착공을 앞두고, 최근 협력사의 설비 도입을 위한 인증을 선제적으로 진행하고 있다. 20일 업계에 따르면 삼성전자는 주요 협력사들을 대상으로 미국 테일러 파운드리 2기 팹 투자를 위한 인증 획득을 요청하고 있다. 테일러 팹은 삼성전자의 최첨단 파운드리 양산을 전담할 팹이다. 1기 팹의 경우 올해 연말 가동을 목표로 장비 입고 및 설치가 진행되고 있다. 주력 양산 타겟은 업계 최첨단 공정인 2나노미터(nm)로, 미국 주요 빅테크인 테슬라가 핵심 고객사로 거론된다. 삼성전자는 최근 테일러 2기 팹 착공 계획도 공식화했다. 회사는 지난달 30일 진행한 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "증가하는 고객 수요에 적기 대응하고자 미국 테일러 2기 팹 역시 2030년 양산을 목표로 올해 말 공사 착수를 준비 중"이라고 밝혔다. 실제로 삼성전자는 테일러 2기 팹 투자에 대해 강한 의지를 내비치고 있는 것으로 관측된다. 최근 복수의 반도체 장비 협력사들을 대상으로, 해당 팹에 설비를 도입하기 위한 'SEMI' 인증을 미리 획득할 것을 요청한 상황이다. SEMI 인증은 반도체 장비의 안전성을 평가하는 기준으로, 장비의 해외 반출 전에 필수적으로 획득해야 한다. 반도체 장비업계 관계자는 "아직 테일러 2기 팹의 구체적인 스펙이 확정되지도 않았음에도, 삼성전자 파운드리 사업부가 예상보다 빠르게 대응에 나서고 있다"며 "구체적인 계획은 올 연말께 가시화되겠으나, 그만큼 투자를 적극적으로 준비하려는 것으로 보인다"고 설명했다. 관건은 최첨단 공정에 대한 대형 고객사 확보다. 앞서 삼성전자는 테일러 1기 팹 구축 초기에 고객사 확보 난항 및 시황 악화로 투자 계획을 지속 연기한 바 있다. 그러나 테슬라가 삼성 파운드리와 지난해 3분기 22조7600억원 규모의 반도체 위탁생산계약을 체결하면서, 팹 구축 속도가 다시 빨라졌다. 테일러 2기 팹 역시 테슬라향 공급량 확대, 혹은 추가 고객사 확보 여부에 따라 실제 양산 가동까지의 로드맵이 달라질 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "건설 부문 관련사인 삼성이앤에이(삼성E&A)에서도 테일러 2공장 건설을 위한 수십명의 인력을 현지에 파견하는 방안을 추진 중인 것으로 안다"며 "다만 삼성전자가 클린룸 구축 후 실제 양산 라인까지 빠르게 구축하기 위해서는 대형 고객사 확보가 선제적으로 확보돼야 할 것"이라고 말했다.

2026.08.20 11:24장경윤 기자

DB하이텍, '일렉트로니카 인디아 2026' 첫 참가…현지 팹리스 공략

국내 8인치 파운드리 전문기업 DB하이텍은 다음달 16일부터 18일(현지시간)까지 인도 벵갈루루에서 열리는 '일렉트로니카 인디아 2026'에 참가한다고 20일 밝혔다. 일렉트로니카 인디아는 '인도의 실리콘밸리'로 불리는 벵갈루루에서 열리는 남아시아 대표 전자산업 전시회다. DB하이텍은 이번 전시회에서 주력인 BCD(Bipolar-CMOS-DMOS)를 비롯해 차세대 전력반도체 탄화규소(SiC)와 질화갈륨(GaN) 등 주요 공정 기술과 개발 현황을 소개하고, 현지 팹리스 기업을 중심으로 신규 고객 발굴에 나설 계획이다. 최근 인도는 정부의 적극적인 반도체 산업 육성 정책과 투자를 바탕으로 관련 생태계를 빠르게 확대하고 있다. 특히 반도체 설계 서비스를 중심으로 성장해 온 현지 기업들이 자체 반도체 제품 개발로 사업 영역을 확대하면서 파운드리 수요 역시 증가할 것으로 전망된다. DB하이텍은 이러한 시장 변화에 발맞춰 현지 팹리스와의 사업 협력을 강화하고 있으며, 이번 전시회를 계기로 잠재 고객과의 접점을 넓혀 나갈 계획이다. 전시회에서는 DB하이텍이 경쟁력을 확보하고 있는 전력반도체 공정 기술을 중점적으로 선보인다. 대표 공정인 BCD는 누적 웨이퍼 출하량 900만 장을 기록했으며, 축적된 양산 경험과 공정 경쟁력을 기반으로 자동차·산업 등 고부가가치 응용 분야를 지속 확대하고 있다. 차세대 전력반도체 분야에서는 SiC와 GaN 공정 개발 현황 및 양산 로드맵을 소개한다. DB하이텍은 최근 1200V SiC MOSFET 공정의 검증(Qualification)을 완료했으며, 650V GaN 공정은 올해 12월까지 검증을 완료할 계획이다. 현재 전략 고객들을 대상으로 해당 공정을 활용한 제품의 성능 평가도 진행하고 있다. 이와 함께 X-ray, Global Shutter, SPAD 등 Specialty CIS와 Mixed-Signal/RF 등 다양한 특화 공정 기술도 소개하며 현지 고객 기반을 확대할 예정이다. DB하이텍 관계자는 “인도는 현지 팹리스와 반도체 생태계가 빠르게 성장하며 새로운 사업 기회가 확대되고 있는 시장”이라며 “이번 일렉트로니카 인디아 참가를 통해 현지 고객과의 접점을 넓히고, 전력반도체 및 특화 공정 경쟁력을 기반으로 신규 사업 기회를 지속 발굴해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.08.20 10:10장경윤 기자

삼성전자, 기흥 신규 R&D팹 '파운드리' 활용 추진…엔비디아 수요 선제 대응

삼성전자가 기흥에 구축 중인 차세대 반도체 연구개발(R&D) 단지 용도를 변경할 예정이다. 현재 해당 라인은 파운드리 생산능력 확대에 활용하기로 가닥을 잡은 것으로 14일 파악됐다. 당초 D램 양산용 라인으로도 투자가 논의됐으나 최근 계획이 수정됐다. 이곳에서 주력으로 노리는 양산품은 차세대 고대역폭메모리(HBM)용 2나노미터(nm) 베이스(로직) 다이다. 엔비디아 등 핵심 고객 주도로 HBM 공급이 확대될 전망인 만큼, 관련 생산능력을 미리 확보하려는 전략으로 풀이된다. 반도체 업계에 따르면 삼성전자는 기흥에 구축 중인 NRD-K 2라인 용도를 기존 R&D에서 파운드리 라인으로 활용하는 방안을 추진 중이다. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술을 선점하기 위해 건설 중인 최첨단 복합 연구개발단지다. 오는 2030년까지 약 20조원을 투입해 총 3개 라인을 조성하기로 했다. 이 중 첫 번째 라인은 지난 2024년 말 준공됐다. 올해부터 NRD-K 2라인 조성을 준비하고 있다. 기흥캠퍼스 내 옛 종합기술원 건물을 철거하고, 현재 부지 조성 등 기초공사 중이다. 다만 NRD-K 2라인 용도는 당초 계획에서 크게 변경될 확률이 높다. 최근 삼성전자는 해당 라인을 파운드리용 센드팹(Send-Fab)으로 활용하는 방안을 추진 중이다. 센드팹은 타 양산라인에서 웨이퍼를 받아 와 특정 공정을 대신 처리하는 보조 팹 개념이다. 목표로 검토 중인 주력 양산품은 엔비디아에 공급하는 HBM용 2나노 베이스 다이로 알려졌다. 베이스 다이는 HBM에서 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 코어 다이 아래에 위치해, HBM과 그래픽처리장치(GPU) 등 시스템반도체 간 데이터 전송을 지원한다. HBM 성능을 좌우하는 요소 중 하나다. HBM은 글로벌 빅테크의 공격적인 인공지능(AI) 인프라 투자에 따라 수요가 지속 확대될 것으로 관측된다. 특히 삼성전자는 향후 상용화될 커스텀 HBM과 HBM5(8세대 HBM)에 업계 최첨단 공정인 2나노 기술을 적용해, 경쟁사보다 성능 우위를 확보할 계획이다. 기흥 신규 팹을 활용해 관련 생산능력을 빠르게 확보하려는 것도 같은 이유로 보인다. 사안에 정통한 관계자는 "삼성전자가 2028년 하반기 개소를 목표로 NRD-K 2라인을 구축 중이고, 파운드리용 팹으로 활용하는 것으로 가닥을 잡았다"며 "NRD-K 2라인의 경우 팹 사이즈가 비교적 작은 편에 속하기 때문에, 센드팹 방식으로 최첨단 반도체 생산능력 확대에 기여할 것"이라고 설명했다. 물론 팹 오픈 시점이 2년가량 남은 만큼, NRD-K 2라인 용도가 또다시 변경될 수도 있다는 게 업계 시각이다. 또 다른 관계자는 "(삼성전자) 내부적으로는 확정 수준이긴 하나, 실제 설비 구매주문(PO)이 나오려면 시간이 더 필요하다"며 "반도체 시황이 언제든 급변할 수 있어, 구체적인 투자 방향과 규모가 수정될 가능성도 배제할 수 없다"고 말했다. 실제 삼성전자는 지난달까지 NRD-K 2라인을 D램용 센드팹으로 활용하는 방안도 검토했다. 이를 위해 화성 메모리 사업부가 관련 투자계획도 수립했다. 다만 삼성전자가 이달 계획을 수정하면서, D램 양산은 평택캠퍼스로 집중될 가능성이 커졌다.

2026.08.14 14:36장경윤 기자

삼성전자, 1나노부터 고개구율 EUV 기술 적용

삼성전자가 이르면 오는 2030년께 상용화될 1나노미터(nm) 공정부터 노광 기술 혁신에 나선다. 차세대 극자외선(EUV) 기술인 '고개구율(High-NA) EUV'를 1나노에 양산 적용할 계획으로, 현재 상용화를 위한 기술 개발에 집중하고 있다. 박창민 삼성전자 마스터는 11일 경기 수원컨벤션센터에서 열린 '2026 차세대 리소그래피+패터닝 학술대회(NGL 2026)'에서 회사의 노광 기술 로드맵에 대해 이같이 밝혔다. 노광은 반도체 웨이퍼에 회로를 새기는 공정을 뜻한다. 삼성전자는 8나노 이하의 첨단 파운드리 공정부터 EUV를 양산 적용해 왔다. EUV는 기존 반도체 노광 공정 소재인 불화아르곤(ArF) 대비 빛의 파장이 13분의 1 수준(13.5나노미터)으로 짧다. 덕분에 ArF로 여러 번 노광(멀티 패터닝)해야 하는 초미세 공정을 더 적은, 혹은 단일(싱글 패터닝) 공정으로 구현할 수 있다. 패터닝 수가 줄면 제조비용 저감 및 생산성 향상에 유리하다. 삼성전자는 차세대 EUV 기술인 High-NA EUV 개발에도 매진하고 있다. 본격적인 양산 적용 목표는 1나노(A10; A는 0.1나노 단위인 옹스트롬) 공정으로 보고 있다. 박 마스터는 "2나노, 1.4나노 등에서 High-NA EUV를 양산 적용하고 싶었으나 아직은 기술적 보완이 필요한 상황"이라며 "A10 이하부터 High-NA EUV가 필요할 것으로 보고, 다양한 협력사들과 공동 개발을 진행하고 있다"고 설명했다. 이를 고려한 삼성전자의 High-NA EUV 양산 적용 시점은 오는 2030년께로 관측된다. 삼성전자는 현재 2나노 공정까지 상용화에 성공해, 오는 2029년 1.4나노(SF1.4) 공정을 양산할 계획이다. 2030년에는 1.4나노의 개선 버전인 SF1.4+과 1나노 공정 양산에 나설 것으로 알려졌다. High-NA EUV는 렌즈의 개구수(NA)를 기존 0.33에서 0.55로 끌어올린 기술이다. 개구수는 빛을 모으는 집광 능력을 뜻한다. 해당 수치가 높을수록 해상력이 향상돼, 더 미세한 회로를 구현하는 데 용이하다. High-NA를 활용하면 기존 EUV로도 멀티 패터닝을 진행해야 했던 초미세 공정을 싱글 패터닝으로 구현할 수 있게 된다. 덕분에 비용 효율성이 높아지는 효과를 얻을 수 있다. 단 한번만 패터닝을 진행하므로 회로 설계도 더 자유롭게 진행할 수 있다. 다만 High-NA EUV는 기술적 난이도가 매우 높고, 설비 역시 매우 고가에 속한다. 마스크, 펠리클 등 관련 소재 기술도 고도화돼야 한다. 때문에 업계는 향후 공정에서 EUV 멀티 패터닝과 High-NA EUV 싱글 패터닝이 혼용될 것으로 보고 있다. 박 마스터는 "1.4나노 및 1나노 공정까지는 0.33 NA EUV 기반의 멀티 패터닝이 메인 스트림이 될 것"이라며 "이후의 차세대 공정은 High-NA 패터닝이 메인이 될 것이라고 생각한다"고 말했다.

2026.08.11 14:16장경윤 기자

삼성 파운드리, 4나노 풀캐파에 5나노 주문 늘어…AI·서버로 영역 확대

삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)가 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 영업을 강화하고 있다. 수요가 많은 인기 공정인 4나노 가동률이 최대치에 도달하자, 대안으로 5나노를 제시하고 있는 것으로 풀이된다. 5일 반도체 업계에 따르면 삼성 파운드리 4나노 공정은 내년까지 풀캐파(Full CAPA) 상황인 것으로 관측된다. 반도체 업계 관계자는 “삼성전자 HBM4(고대역폭메모리) 주문량이 폭증하면서 4나노 라인 가동률이 엄청 올라갔다”며 “파운드리의 최대 고객사가 메모리 부문이 됐다”고 말했다. 여기에 미국 엔비디아의 추론용 LPU(Language Processing Unit) '그록3' 물량도 예상치를 상회해, 4나노 풀캐파에 영향을 줬다는 후문이다. 이에 삼성 파운드리는 4나노를 찾는 고객에게 대안으로 5나노를 제시하고 있다. 4나노 대비 비용 부담이 큰 2·3나노 공정으로 넘어가기 힘든 팹리스(반도체 설계전문) 고객에게 수율과 성능이 이미 검증된 5나노 공정을 실속형 대체재로 제안하는 전략이다. 이 반도체 업계 관계자는 “2~3나노 선단 공정은 수율 및 비용 측면에서 고객사 부담이 크고 4나노 라인은 이미 꽉 찬 상태”라며 “삼성전자가 수율이 안정화된 5나노 공정을 대안으로 적극 제안하고 있으며, 팹리스 기업들도 이를 긍정적으로 검토하는 분위기”라고 전했다. 5나노 공정은 차량용 전용 라인으로 분류된다. 현대자동차에서 2030년 양산을 목표로 하는 ADAS(첨단운전자지원시스템)용 칩, 보스반도체 SoC, 텔레칩스 차량용 AP 돌핀7 등이 차량용 전용 공정인 SF5A로 양산될 예정이다. 최근에는 서버 및 고성능 AI·신경망처리장치(NPU) 칩으로 활용 범위를 넓히고 있다 또다른 반도체 업계 관계자는 “5나노 공정은 고성능 서버용 칩 구현에도 적합해 해외 팹리스의 라이선스 체결이 이어지고 있다”며 “최근 3~4개월 사이 5나노 공정을 찾는 고객 수요가 과거보다 확실히 늘어났다”고 설명했다. 대만 TSMC의 최선단 라인 과부하와 글로벌 지정학적 요인도 삼성 파운드리 5나노 수주에 긍정적 요인으로 작용하고 있다. TSMC의 3·4·5나노 라인 수급이 타이트해지면서 중국과 인도계 팹리스들이 미세공정 수요 충족과 제재 회피를 위해 삼성 5나노 라인으로 눈을 돌리고 있기 때문이다. 삼성 파운드리 협력사 관계자는 “미국의 대중 제재 속에서 선단 공정급 성능을 확보해야 하는 중국·인도계 팹리스 입장에선 삼성 파운드리가 현실적인 대안”이라며 “TSMC에서 밀려난 소규모 물량 고객까지 삼성전자가 흡수하면서 5나노 공정 반사이익을 얻고 있는 상황”이라고 귀띔했다. 한편 5나노 중심의 실용적 영업 활동과 더불어 2나노 공정에 대한 글로벌 고객사들의 물량 타진도 이어지고 있다. 반도체 업계 관계자는 “삼성 파운드리에 2나노 관련 문의가 이어지고 있는 걸로 안다”며 “이제 중요한 건 수율을 잡는 것”이라고 전했다.

2026.08.05 16:48전화평 기자

반도체 제조장비 시장도 호황…글로벌 기업들 실적 눈높이 상향

램리서치·TEL(도쿄일렉트론) 등 글로벌 반도체 장비 기업들이 역대 최고 분기 실적을 경신하고 있다. 인공지능(AI) 반도체 수요 급증 결과로, 이들 기업은 일제히 올해 장비 시장 규모가 당초 예상 대비 커질 것으로 내다봤다. 1일 업계에 따르면 글로벌 반도체 장비 기업들은 최근 실적발표에서 관련 시장 규모 전망치를 1500억달러(약 213조원)로 상향했다. 램리서치는 지난달 29일(현지시간) 2026회계연도 4분기(4~6월) 실적발표에서 매출 67억 2000만달러, 영업이익 25억 8100만달러를 기록했다고 밝혔다. 분기 기준 사상 최대 실적이다. 매출은 전년 동기 대비 30.0%, 전 분기 대비 15.1% 증가했다. 영업이익은 각각 45.1%, 26.1% 증가했다. 실적 전망도 밝다. 회사가 제시한 다음 분기 실적 전망치는 매출액 77억~85억달러다. 중간값(81억달러) 기준으로 전 분기 대비 20% 증가한 규모다. 시장 예상치인 71억달러도 큰 폭으로 상회했다. 램리서치는 이번 실적발표에서 올해 반도체 전공정 장비 시장 규모를 기존 1400억달러에서 1500억달러 초반대로 상향했다. 2027년에 대해서도 "8~10개의 신규 반도체 공장이 가동되고, AI 관련 투자가 지속될 것"이라며 "업황이 매우 긍정적"이라고 내다봤다. 팀 아처 램리서치 최고경영자(CEO)는 "반도체 장비업계 입장에서는 내년에도 D램 분야가 가장 빠르게 성장하고, 그 다음 파운드리와 로직, 낸드 순으로 성장세가 나타날 것"이라고 말했다. 도쿄일렉트론도 사상 최대 분기 실적을 달성했다. 회사는 지난달 30일(현지시간) 2027회계연도 1분기(4~6월) 실적발표를 통해 매출 7323억엔, 영업이익 2114억엔을 기록했다고 밝혔다. 도쿄일렉트론이 전망한 전공정 장비 시장 규모는 올해 1500억달러 이상, 내년 1900억달러 이상이다. 이전 전망치(2026~2027년 내 1500억~1700억달러) 대비 구체화 및 상향 조정됐다. 도쿄일렉트론은 "AI 인프라 투자를 위한 전공정 장비 지출액이 전체에서 50%를 초과하는 수준으로 성장하고 있다"며 "반도체 수요가 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM)만 아니라 범용 메모리와 중앙처리장치(CPU) 등으로 넓게 확산하고 있다"고 설명했다.

2026.08.01 14:00장경윤 기자

삼성 파운드리, 4나노 개발 성과 인정…대한민국 엔지니어상 수상

삼성전자의 4나노 공정 경쟁력이 두드러지고 있다. 4나노는 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 AI 추론칩에서 수요가 빠르게 확대되고 있는 공정으로, 파운드리 사업부의 실적 개선의 핵심 요소로 작용할 것으로 기대된다. 삼성전자는 23일 자사 반도체 뉴스룸을 통해 대한민국 엔지니어상을 수상한 최정민 파운드리사업부 PL과의 인터뷰 내용을 공개했다. 최 PL은 3차원 구조 트랜지스터(FinFET) 기반 4나노 초저전력 반도체 공정 기술을 개발한 성과를 대외적으로 인정받아, 지난 3월 대한민국 엔지니어상을 수상한 바 있다. 삼성전자는 세계 최초로 양산 출하한 HBM4 베이스다이에 4나노 초저전력 공정을 적용해 데이터 처리 성능을 크게 높였다. 이번 수상은 단순 연구개발 성과를 넘어 삼성 파운드리 사업의 경쟁력 회복을 뒷받침하는 핵심 기술력을 인정받았다는 점에서 의미가 있다. 최 PL은 "HBM 베이스 다이는 적층된 D램을 GPU, AI 가속기 등과 연결해 데이터와 전원, 제어 신호 등을 효율적으로 관리하는 칩"이라며 "4나노 초저전력 고성능 기술을 통해 데이터 처리 속도를 높일 수 있었다"고 설명했다. 최근 삼성전자 파운드리사업부는 주요 공정의 가동률이 회복되면서 실적 개선에 청신호가 켜졌다. 가동률은 파운드리 사업의 수익성과 직결되는 핵심 지표로, 가동률 상승은 공정 경쟁력 회복과 실적 개선이 본격화되고 있음을 시사한다. 선단 공정 중에서도 특히 4나노 공정 경쟁력이 두드러지고 있다. 업계에서는 삼성 4나노가 사실상 풀캐파(생산능력 최대치) 수준으로 가동되고 있는 것으로 보고 있다. HBM4 시장 경쟁력 확보와 AI 추론칩 수요 확대 등이 주된 요인이다. 삼성전자는 HBM4·4E에 자체 파운드리 4나노 공정 활용한 로직 다이를 적용해 압도적인 성능을 구현했으며, ▲세계 최초 HBM4 양산 출하 ▲세계 최초 HBM4E 샘플 출하를 달성하는 등 기술 우위를 이어가고 있다. HBM 시장이 빠르게 성장하면서 HBM 핵심 로직 다이를 생산하는 파운드리 공정의 중요성과 수요 역시 더욱 확대될 것으로 전망된다. 또한 AI 시장의 무게중심이 학습에서 추론으로 이동함에 따라, 글로벌 빅테크들의 AI 추론칩 수요도 빠르게 증가하고 있다. 지난 3월 'GTC 2026'에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "베라 루빈 플랫폼에 탑재되는 그록 3 LPU가 삼성전자 공정(4나노)으로 생산되고 있다"며 공개적으로 삼성전자에 감사함을 표하기도 했다.

2026.07.23 16:41장경윤 기자

"국산 AI칩 생태계 구축에 수요·공급·대학 모두 힘 모아야"

"AI 반도체 국산화의 열쇠는 수요기업과 팹리스 모두에 있습니다. 수요기업은 당장의 성과를 얻기 위한 외산 칩 의존 기조에서 벗어나야 하고, 팹리스는 칩을 실제로 사용하는 데 필요한 소프트웨어 시스템을 제공해야 하죠. 이러한 생태계를 만드려면 정부·기업·대학 등 각계의 노력이 (절대적으로)필요합니다." 김용석 가천대학교 석좌교수(반도체교육원장)는 최근 기자와의 서면 인터뷰를 통해 국내 AI 반도체 국산화의 현주소와 방안에 대해 이같이 밝혔다. AI 반도체 국산화 어려운 이유…"수요·공급 모두 요인" 현재 세계 각국은 AI 주도권을 확보하기 위한 핵심 무기로 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 퓨리오사AI·리벨리온 등 데이터센터용 AI 반도체와 딥엑스·모빌린트 등 엣지 AI 반도체를 만드는 스타트업이 대거 탄생했다. 그러나 국내 AI 반도체 생태계는 미국·중국 등 주요 국가 대비 규모가 턱없이 작다는 지적을 받고 있다. 아직 성과가 미진한 것도 사실이다. 우리나라에서 AI 반도체 국산화가 어려웠던 이유는 크게 두 가지다. 수요기업인 대기업이나 팹리스 모두 문제점이 있다. 세트 기업의 경우, 외산 칩을 활용한 제품 상용화에 익숙해져 있어 중장기적 개발이 필요한 국산 칩을 적극적으로 채택하지 못하고 있다. 팹리스 기업들은 AI 반도체의 또다른 핵심 요소인 소프트웨어 개발 여력이 부족하다. AI 반도체가 상용화되기 위해서는 칩이 단순히 동작하는 것을 넘어 바로 적용할수 있는 범용 시스템을 갖춰야 하는데, 이를 위해서는 풀스택(시스템 소프트웨어, 런타임 소프트웨어, 컴파일러) 등 개발 환경 모두를 다뤄야 한다. 김 교수는 "통상 세트 기업들이 단기적인 성과를 지향하다보니, 3~4년 수준의 중장기적 칩 기획 능력은 부족한 상황"이라며 "팹리스는 AI 반도체 풀스택 개발에 어려움을 겪고 있는데, 대학에서 이 부분의 인재양성을 제대로 못한 것도 문제"라고 지적했다. "中 AI 반도체 팹리스 약진 매서워…성공 비결 배워야" 이러한 관점에서, 중국 AI 반도체 팹리스의 성장세에서 배워야 할 교훈이 있다는 게 김 교수의 제언이다. 중국 화웨이와 캠브리콘은 비교적 선단 공정에 속하는 7나노미터(nm) 공정 기반의 AI칩을 상용화하는 데 성공했으며, 호라이즌 로보틱스는 차량용 AI칩으로 중국 자율주행 산업을 주도하고 있다. 김 교수는 "중국 정부는 핵심 산업의 기술 자립을 위해 실패해도 다시 도전할 수 있는 메커니즘, 즉 중국어로 '용착기제(容錯機制)' 정책을 시행했다. 중국은 실패라는 자산을 쌓아온 셈"이라며 "반도체 칩이 상용화되기 위한 실증 단계에서도 중국은 국산 AI 반도체 사용을 의무화하는 등 초기 시장을 보장해줬다"고 말했다. 이외에도 중국은 대기업 중심의 수직적 생태계를 구축하고 있다. 화웨이, 알리바바, 텐센트 등이 AI 반도체를 직접 설계하거나 유망 팹리스를 전략적으로 육성해, 수요 기업과 팹리스, 파운드리 간 연결이 비교적 수월하다. 김 교수는 "중국은 우수한 이공계 출신 인력들이 밤낮없이 열심히 일한다. 966 근무제(9시~오후 9시, 주 6일)를 불법으로 규정하면서도 산업 경쟁력 강화를 위해 관행이 묵인되는 실정"이라며 "반면 우리나라는 연구개발 업무에까지 주52 시간제의 획일적 근로시간 규제를 적용하면서 혁신의 속도를 떨어뜨리고 있다"고 지적했다. 한국 AI 반도체 팹리스 경쟁력 갖추려면 각계 노력 합쳐져야 결과적으로 국내 AI 반도체 팹리스 경쟁력 강화를 위해서는 기업과 정부, 대학 등 각계의 노력이 한데로 모아져야 할 것으로 보인다. 그 중에서도 '수요기업-팹리스-파운드리' 연계를 통한 생태계 구성이 가장 시급한 과제로 지목된다. 이에 산업통상부는 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체' 개발 과제를 기획했다. 올해부터 5년간 진행된다. 해당 과제는 국내 대표 수요기업과 팹리스가 상용 수준을 목표로 AI 반도체 개발부터 제품 적용까지 폭넓게 협업한다. 과제 종료 시점에 자동차, 기계로봇, IoT가전, 방산 등 분야별로 스타급 팹리스가 탄생할 것으로 기대된다. 김 교수는 "정부는 기존 국책 과제의 나눠 주기식에서 탈피해 유니콘으로 성장할 가능성이 있는 팹리스에 전폭적인 투자, 실증·사업화 지원을 해야 한다"며 "수요 대기업들이 국산화 칩 확보 의지를 가져야 하고, 기업 오너나 CEO도 국산 칩 개발 의지가 있어야 한다. 삼성 스마트폰에 들어가는 핵심 국산 칩인 '엑시노스'가 좋은 사례”라고 말했다. 대학은 인재 양성 측면을 보강해야 할 필요가 있다. 김 교수는 실제로 칩 설계를 해볼 수 있는 프로젝트형 교과목과, 특히 시스템 소프트웨어 인력 양성을 위한 교과목 신설이 필수라고 강조했다. AI 반도체의 실제 구동 성능과 전력 효율성은 시스템 소프트웨어에 좌우되기 때문이다. 김 교수는 "예를 들어 퓨리오사AI나 딥엑스의 국산 AI 반도체 보드를 기반으로 한 대학 과목을 신설하는 것을 제안한다. AI 반도체 팹리스도 강사 지원 등 노력을 함께 해야 한다"며 "또한 정부는 이런 유형의 교과목을 대학이 채택할 시, 정부 과제로 예산을 지원하는 방안을 고려해야 한다"고 밝혔다. 김 교수는 마지막으로 "AI 시대는 우리에게 새로운 기회다. 수요 대기업, 팹리스, 대학, 정부가 국산 AI 반도체를 개발하겠다는 확고한 의지를 가지고 총력을 기울여야 할 때"라며 "한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나올 수 있도록, 역대급 메모리 슈퍼사이클의 성과가 시스템반도체를 키우는 데 활용되길 기대한다"고 강조했다.

2026.07.21 09:01장경윤 기자

TSMC, '1.4나노' 성능·수율 모두 잡았다…차세대 공정 선점 시동

대만 파운드리 TSMC가 최근 1나노미터(nm) 공정 고도화에서 상당한 진전을 이뤘다. 오는 2028년 양산 예정인 공정의 샘플 칩이 목표 성능의 90%에 도달했고, 주요 부품 수율도 안정화 단계에 접어든 것으로 나타났다. TSMC는 지난 16일 2분기 실적발표에서 "A14(A는 옹스트롬, 0.1나노) 공정 개발은 계획대로 순조롭게 진행되고 있다"며 "내부 시험용 칩 기준으로 소자 성능이 목표치 대비 90% 수준에 도달했다"고 밝혔다. 이어 "256메가비트 S램 수율도 90%에 근접했다"고 덧붙였다. 1.4나노에 해당하는 A14는 TSMC가 2027년 시생산에 돌입해, 2028년부터 본격 양산 예정인 차세대 공정이다. TSMC의 2나노(N2) 대비 동일한 전력에서 10~15% 성능 향상, 혹은 동일한 성능에서 25~30% 전력절감 효과를 제공한다. 칩 집적도 또한 20% 향상됐다. S램은 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 등에 내장하는 고속 휘발성 메모리다. 셀 크기가 작고 수많은 트랜지스터를 균일하게 구현해야 하기 때문에, 초미세 공정 상에서 구현 난도가 매우 높다. 이에 TSMC는 차세대 공정 개발에서 S램 수율을 먼저 안정화하고, 이를 공정 성숙도 향상 지표로 삼아 왔다. TSMC는 A14를 기반으로 성능을 더 높인 A13·A12 공정도 개발 중이다. 두 공정의 양산 목표 시점은 2029년이다. TSMC는 "A14 및 파생 기술들이 2나노 공정보다 더 강하고 오래 지속되는 공정이 될 것이라고 확신한다"며 "TSMC 기술 리더십 위치를 더 공고히할 할수 있을 것"이라고 강조했다. 한편 삼성전자는 오는 2029년부터 1나노 공정에 진입할 예정이다. 당초 목표는 2027년이었으나, 무리한 공정 진입보다는 2나노 등 기존 공정 최적화에 집중하겠다고 판단한 결과다. 신종신 삼성전자 디자인플랫폼(DP) 개발실장(부사장) 이달 초 열린 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼에서 "SF1.4(1.4나노) 공정은 2029년 양산을 목표로 순조롭게 개발 중"이라며 "수율과 성능을 개선한 SF1.4+ 공정은 2030년에 선보일 예정"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.17 10:30장경윤 기자

'역대 최대 실적' TSMC, 2나노 매출 비중 첫 공개

대만 주요 파운드리 TSMC가 AI 수요 확대에 힘입어 올 2분기 역대 최대 실적을 경신했다. 특히 업계 최첨단 공정인 2나노미터(nm) 매출 비중을 처음 공식 집계했다는 점이 고무적이다. TSMC는 파운드리 호황에 따라 올해 연간 매출 전망치, 설비투자 규모도 당초 대비 상향 조정했다. 고성능 시스템반도체 시장의 성장세가 매우 견고함을 나타내는 지표로 해석된다. TSMC는 16일 2026년 2분기 실적발표를 통해 매출액 1조 2703억 대만달러를 기록했다고 밝혔다. 영업이익은 7660억 대만달러, 영업이익률은 60.3%로 집계됐다. 매출은 전년동기 대비 36%, 전분기 대비 12% 증가했다. 영업이익도 각각 65.3%, 16.2% 증가했다. AI 인프라 투자에 따른 고성능 시스템반도체 수요 확대가 지속된 데 따른 효과로 풀이된다. 특히 최첨단 공정 매출 비중의 확대가 두드러졌다. 해당 분기 TSMC의 전체 매출에서 7나노 이하 공정이 차지하는 비중은 77%다. 전분기 대비 3%p 늘었다. ▲2나노 3% ▲3나노 30% ▲5나노 33% ▲7나노 11% 등이다. TSMC가 2나노 공정 매출 비중을 공개한 것은 이번이 처음이다. 2나노 공정은 현재 상용화된 파운드리 공정 중 가장 고도화된 공정으로, 지난해 4분기부터 양산에 돌입했다. 파운드리 사업 호조세에 따라, TSMC는 향후 실적 및 투자 계획에 대해서도 당초 예상 대비 긍정적인 견해를 내놨다. 3분기 매출 전망치는 446억~458억 달러로 제시했다. 중간값(452억 달러) 기준으로 전년동기 대비 37%, 전분기 대비 12% 증가한 수준이다. 매출 총이익률은 66%로 전분기 대비 1.7%p 하락할 것으로 전망되나, 이는 주로 2나노 공정의 본격적인 양산에 따른 비용 증가가 원인이다. TSMC는 "이익 희석 효과는 최첨단 기술에 대한 매우 강력한 수요와 지속적인 생산성 향상 노력으로 부분 상쇄될 것"이라고 밝혔다. 연간 매출 전망치는 전년 대비 40%를 소폭 상회할 것으로 예상했다. 기존 전망치인 30% 초과 성장 대비 상향 조정됐다. 올해 연간 설비투자 계획은 600억~640억 달러 사이로 제시했다. 기존 전망치인 520억~560억 달러 대비 크게 상향됐다. 세부적으로 선단 공정에 70~80%, 성숙 공정에 10%, 패키징 및 테스트에 10~20%가량이 할당될 예정이다.

2026.07.16 16:44장경윤 기자

ASML, AI칩 수요에 2분기 호실적…올해 전망치도 '상향 조정'

네덜란드 극자외선(EUV) 노광장비 기업 ASML이 업계 예상을 웃도는 실적을 기록했다. 올해 전망치 역시 기존 대비 상향 조정했다. AI용 고성능 로직·메모리 반도체 호황으로 고객사가 노광장비 주문을 적극 확대한 데 따른 효과다. ASML은 2분기 매출액 93억2700만 유로(한화 약 15조 9302억원)와 매출총이익률 54.0%를 기록했다고 15일 밝혔다. 당기순이익은 29억 유로다. 이번 매출은 전분기 대비 6%, 전년동기 대비 21% 증가한 수치다. 증권가 컨센서스(88억9600만 유로)도 상회했다. 크리스토프 푸케 ASML 최고경영자(CEO)는 "AI로 촉발된 로직 및 메모리반도체 수요 증가로 고객사들이 생산능력 확대를 위한 투자를 가속화하고 있다"며 "이는 ASML의 제품 주문으로 이어져 당사의 장기적 수요 가시성을 강화하고 있다"고 말했다. ASML은 올 3분기 순매출 110억~120억 유로, 매출총이익률을 55~57%로 전망했다. 연간 기준으로는 순매출과 매출총이익률을 각각 430억~450억 유로, 54~56%로 제시했다. 기존 가이던스(360억~400억 유로, 51~53%)를 모두 상향 조정했다. ASML은 중장기적 수요에 대응하기 위한 투자에도 나선다. 현재 65대 규모인 EUV 생산능력을 2027년 30% 늘릴 계획이며, 2028년에도 30%의 추가 생산능력 확대를 검토하고 있다. 고성능 심자외선(DUV) 장비 생산능력도 올해 130대에서 내년 및 내후년에 30%씩 확대하는 방안을 고려하고 있다. ASML은 세계 유일의 EUV 노광장비 양산 기업이다. EUV는 반도체 웨이퍼에 회로를 새기는 노광 공정에 쓰이는 광원이다. 기존 반도체 노광공정 소재인 ArF(불화아르곤) 대비 빛의 파장이 13분의 1 수준으로 짧아(13.5나노미터), 초미세 공정 구현에 용이하다.

2026.07.15 15:28장경윤 기자

TSMC, 2분기도 최대 실적 경신…최첨단 공정 수요 지속

글로벌 AI 인프라 투자로 활황을 맞은 대만 TSMC가 올 2분기에도 역대 최대 실적을 경신했다. 회사는 오는 16일 구체적인 실적 및 향후 전망을 발표할 예정이다. TSMC는 연결 기준으로 지난 6월 매출 4426억 8000만 대만달러(한화 약 20조8000억원)를 기록했다고 13일 밝혔다. 전월 대비로는 6.2%, 전년동월 대비로는 67.9% 증가한 수치다. 이로써 TSMC의 2분기 매출은 1조 2703억 8100만 대만달러(약 59조 7000억원)로 집계됐다. 전분기 대비 12%, 전년동기 대비 36% 증가했다. 또한 증권가 컨센서스(1조2658억 대만달러)를 소폭 웃돌았다. 앞서 TSMC는 지난 1분기 총 1조 1341억 대만달러로 회사 기준 역대 최대 실적을 기록한 바 있다. 이번 2분기에도 최대 실적을 경신하게 됐다. TSMC의 최첨단 파운드리 및 패키징 공정은 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 극심한 공급 부족 현상에 빠져 있다. 특히 엔비디아, 애플 등 핵심 고객사의 주문이 몰린 3·2나노미터 수요가 강세다. 지난 1분기 TSMC의 전체 매출에서 7나노 이하 공정이 차지하는 매출 비중은 74%에 이른다. TSMC는 오는 16일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 해당 분기의 구체적인 실적 및 향후 전망에 대해 발표할 예정이다.

2026.07.13 15:15장경윤 기자

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

"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 -2024년~ 가천대 반도체대학 석좌교수, 반도체교육원장 -2025년~ 산업통상부 M'AX AI반도체 얼라이언스 위원장

2026.07.08 10:40장경윤 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

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

삼성 파운드리, AI 시대 '넥서스' 선언…"2나노·HBM4로 생태계 주도"

"인공지능(AI)의 대전환 시대, 삼성 파운드리는 제품과 인프라, 고객과 파트너를 연결하는 '넥서스(Nexus)'로 진화할 것입니다." 신종신 삼성전자 디자인플랫폼(DP) 개발실장(부사장)이 1일 서울 강남 서초사옥에서 열린 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 기조연설에서 이처럼 밝혔다. '넥서스'란 서로 다른 것들을 하나로 묶는 중심이자 연결고리를 뜻한다. 신 부사장은 "과거 메모리 반도체는 단일 기업이 완제품을 뚝딱 만들 수 있었지만, 오늘날 고성능 AI 로직(연산) 칩은 팹리스(설계기업)부터 파운드리(위탁생산)까지 수많은 파트너의 긴밀한 연결 없이는 구현이 불가능하다"며 "생각하는 실리콘(AI)을 완성하려면 로직 칩 설계와 이를 만드는 파운드리 역할이 가장 중요하다"고 설명했다. 신 부사장은 이를 위해 ▲공정 미세화 ▲차세대 메모리 결합 ▲설계 생태계 혁신 등 3가지 청사진을 제시했다. 미세 공정 한계 넘는 '설계·제조 최적화'와 HBM4 시너지 청사진의 첫 번째 축은 최첨단 반도체 제조 공정 로드맵 구체화와 'DTCO(Design-Technology Co-Optimization)' 기술 극대화다. 신 부사장은 "가장 앞선 1.4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정(SF1.4)은 2029년 양산을 목표로 순조롭게 개발 중이고, 수율과 성능을 한층 더 끌어올린 개량형 노드 SF1.4 플러스는 2030년에 선보일 예정"이라고 타임라인을 공식화했다. 시장 수요가 높은 2나노 공정 역시 2027년에서 2028년 사이 성능 개량 버전인 SF2P 플러스로 전환되고, 이후 후속 공정 SF2X로 진화한다. SF2X는 SF2P, SF2P 플러스와 IP 호환성을 유지하는 차세대 공정이다. 공정 미세화의 물리적 한계는 DTCO로 극복할 계획이다. DTCO는 설계와 제조 공정을 동시에 맞물려 최적화하는 기술이다. 신 부사장은 "2나노 공정의 경우 전력 소모를 26% 줄였는데, 개선 효과 절반 이상이 DTCO 덕분"이라며 "세대가 지날수록 성능 향상의 거의 대부분을 DTCO가 차지할 것"이라고 전망했다. 아울러 AI 칩의 필수요소인 S램을 세계 최소형 크기로 구현해 고밀도 데이터 저장 능력을 확보했다. 두 번째 축은 로직과 메모리의 통합이다. 차세대 초고속 AI 메모리인 6세대 고대역폭메모리(HBM4)는 칩의 밑바탕인 베이스 다이 역할이 중요한데, 삼성은 이를 자사 4나노 공정(SF4X)으로 만들고 있다. 신 부사장은 "메모리 사업부와 긴밀한 협력 덕분에 초당 10기가비트(Gbps) 속도에서도 아주 깨끗한 신호를 확인했고, 최대 11.7Gbps까지 안정적으로 속도를 높일 수 있는 기술 여유(마진)를 충분히 확보했다"고 자신했다. 특히 칩과 칩을 연결할 때 기존 수작업 중심의 아날로그 방식 설계 때문에 오래 걸렸던 검증 작업도 바꿨다. 3D 'D램 파이(D램 PHY)'라는 디지털 자동화 방식을 개발해 고객들의 칩 설계와 시뮬레이션 시간을 단축할 계획이다. "지원군 없인 제품도 없다"… 2026년 설계 플랫폼 대혁신 세 번째 축은 디자인하우스, IP 기업 등 파트너 생태계 강화다. 신 부사장은 "당사의 모든 노력도 결국 에코(생태계)가 없이는 완제품으로 탄생할 수 없다"며 IP(설계자산) 파트너와 협력을 거듭 강조했다. 삼성 파운드리는 현재 4나노 IP를 확충하는 것은 물론, 수많은 신규 IP를 차세대 2나노 공정 기반으로 개발하고 있다. 하나의 설계 기능이라도 여러 파트너 IP를 확보해 고객 선택지를 넓힌다는 전략이다. 고객과 파트너가 삼성 파운드리 자산을 더 쉽게 이용하도록 소통 플랫폼인 B2B 웹사이트 '커넥트(Connect)'도 2026년을 기점으로 완전히 탈바꿈한다. 신 부사장은 "사용자가 한눈에 알아보기 쉽도록 화면(UI·UX)을 직관적으로 개편하고, 실시간 대응이 가능한 AI 챗봇과 강력한 문서 검색 기능을 새롭게 도입할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.01 12:20전화평 기자

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