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'반도체 AI'통합검색 결과 입니다. (817건)

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美상무부, 中 AI 기업 해외 '클라우드 연산 임대' 조사 착수

미국 정부가 중국 인공지능(AI) 기업이 해외 데이터센터에 설치된 엔비디아 첨단 칩 연산능력을 임대하는 방식으로 대중 수출규제를 우회하는 실태에 대한 전면 조사에 착수했다. 중국 AI 기업 기술력이 빠르게 높아지면서 미국의 대중 반도체 제재 실효 논란이 커진 데 따른 조치다. 블룸버그 통신은 미 상무부 산업안보국(BIS)의 단속 전담 부서가 중국 AI 기업들이 해외 데이터센터를 통해 엔비디아 첨단 프로세서에 접근하는 경로를 조사하기 시작했다고 8일(현지시간) 보도했다. 이번 조사는 중국 AI 유니콘 문샷 AI가 미국 앤트로픽이나 오픈AI의 최신 모델에 필적하는 성능을 내세운 '키미 K3'를 공개한 직후 본격화됐다. 미 백악관 고위 관계자는 문샷 AI가 태국의 제3자 업체를 통해 엔비디아 최신 반도체 블랙웰 연산 자원에 원격 접근해 모델을 학습했다는 의혹을 제기했다. BIS는 중국으로 엔비디아 첨단 칩이 밀반출되는 국가와 경로를 파악하는 동시에 중국 기업이 해외 데이터센터에 구축된 엔비디아 칩 연산 자원을 원격 이용하는 실태를 조사하고 있다. 특히 태국과 말레이시아 등 동남아시아는 중국 AI 기업의 클라우드 연산 수요가 몰리면서 데이터센터 건설이 빠르게 늘고 있는 지역이다. 알리바바의 경우 미 당국 조사를 받고 있는 싱가포르 기업 메가스피드가 말레이시아에 구축한 엔비디아 칩 기반 연산 자원에 케이맨 제도 소재 페이퍼컴퍼니를 거쳐 접근하는 등 복잡한 우회 구조를 활용한 것으로 알려졌다. 문제는 현행 미국 수출관리규정(EAR)이 주로 반도체 등 물리적 제품 이동을 통제하는 데 초점을 맞추고 있다는 점이다. 해외 데이터센터의 그래픽처리장치(GPU) 연산능력을 클라우드 형태로 임대하는 행위까지 상무부가 직접 규제할 법적 권한이 있는지를 두고 논의가 이어지고 있다. 미 하원은 이 같은 원격접근을 차단하기 위한 법안을 통과시켰지만, 엔비디아 등 미국 기술 기업들은 규제가 강화되면 동남아 데이터센터 시장을 해외 경쟁사에 내줄 수 있다며 반발하고 있다. 블룸버그 통신은 백악관 관계자 발언을 인용해 "트럼프 행정부는 현대 역사상 가장 엄격한 수출통제 체제를 시행해 왔으며, 미국 국가 안보와 경제 안보를 수호하기 위해 계속 노력할 것"이라고 밝혔지만, 원격접속에 대한 구체적 질문에는 직접적 답변을 피했다고 보도했다.

2026.08.09 08:00전화평 기자

인텔, 수천개 위성 관리하는 '궤도 데이터센터' 특허 확보

인텔이 여러 궤도의 위성을 연결해 저궤도(LEO) 위성군을 통합 관리하는 '궤도 데이터센터' 기술을 특허로 확보했다. 미국 특허 분석 전문 업체 '페이턴트라이즈'가 6일(현지시간) 소개한 인텔의 특허에는 여러 궤도에 위성을 배치해 하나의 분산 데이터센터처럼 활용하는 구조가 담겼다. 해당 특허는 2022년 우선권을 확보하고 2023년 공개됐으며, 올해 2월 미국 특허로 등록됐다. 인텔이 제시한 구조는 수천 개의 저궤도 위성에 고성능 컴퓨팅 기능을 각각 탑재하는 대신, 중궤도(MEO)·정지궤도(GEO)·고타원궤도(HEO) 등에 상대적으로 강력한 컴퓨팅 위성을 배치하는 방식이다. 저궤도 위성은 통신이나 데이터 수집 등 개별 임무를 수행하고, 상위 궤도의 데이터센터 역할을 하는 위성은 위성군 전체의 네트워크를 관리한다. 라우팅과 제어 계산, 위성 간 통신 조정, 데이터 처리 등의 작업을 상위 위성에서 수행하고 그 결과를 저궤도 위성으로 전달하는 구조다. 특허는 서로 다른 궤도에 있는 위성들이 위성 간 링크를 통해 통신하는 방식도 제시한다. 광통신이나 고주파 통신 등을 활용해 상위 궤도의 데이터센터와 저궤도 위성군을 연결할 수 있도록 한 것이다. 특허에는 데이터 처리 과정에서 AI와 머신러닝(ML)을 활용하는 내용도 포함됐다. 단순히 위성의 상태를 확인하고 명령을 전달하는 수준을 넘어, 우주에 배치된 컴퓨팅 자원을 활용해 네트워크와 데이터를 처리하는 '우주 엣지 컴퓨팅'에 가까운 구조다. 앞서 7월 인텔은 제품 정보 웹사이트를 통해 인공위성 등 우주 환경에서 사용할 수 있는 x86 프로세서 '스타파이어(Starfire)'를 공개하기도 했다. 스타파이어는 미국 정부를 위해 개발된 우주용 시스템온칩(SoC)이다. 코어 울트라 시리즈3(팬서레이크) 파생 제품으로 인텔 18A 공정으로 제조한 8코어 CPU와 NPU 타일, 인텔 3 공정 기반 GPU 타일을 하나의 패키지에 통합했다. AI 연산 성능은 최대 75 TOPS(1초당 1조번 연산)이며 우주 환경에 맞춰 성능뿐 아니라 전력 소비와 크기, 무게를 줄이는 동시에 방사선과 극한 환경에 대한 내구성도 고려했다. 지상용 프로세서와 달리 우주에서 장기간 안정적으로 연산을 수행하는 것을 목표로 한 제품이다. 스타파이어와 이번 궤도 데이터센터 특허가 직접적으로 연결된 것은 아니지만, 두 기술은 우주에서 컴퓨팅 기능을 수행한다는 공통점을 갖는다. 스타파이어가 우주에서 AI 연산을 수행할 수 있는 하드웨어 기반을 제공한다면, 궤도 데이터센터 특허는 이러한 고성능 컴퓨팅 자원을 위성 네트워크의 상위 계층에 배치하는 시스템 아키텍처를 제시한다. 단 이번에 공개된 특허는 인텔이 이 기술을 실제 위성 사업으로 추진하고 있다는 의미는 아니다. 기술적 과제도 적지 않다. 우주에서 고성능 프로세서를 운용하려면 방사선 내성과 전력 공급, 발열 처리, 통신 지연, 발사 비용 등을 해결해야 한다.

2026.08.09 07:31권봉석 기자

SK하이닉스, 용인 Y2·청주 M17에 54조원 투입…AI 메모리 신규 팹 건설

SK하이닉스가 급증하는 인공지능(AI) 메모리 수요에 대응하기 위해 경기도 용인과 충북 청주에 총 54조원 규모 신규 반도체 공장(팹)을 건설한다. SK하이닉스는 7일 이사회를 열고 용인 'Y2' 팹과 청주 'M17' 팹 건설에 각각 35조 2000억원, 19조 1000억원을 투자하기로 의결했다고 밝혔다. 이번 투자는 지난 6월 발표한 중장기 투자 전략 일환이다. SK하이닉스는 용인 반도체 클러스터에 총 600조원, 청주 생산기지 확대에 100조원을 투입한다는 구상 아래 현재 용인 1기 팹(Y1)을 건설 중이다. 이번 결정으로 후속 팹 구축에 착수한다. SK하이닉스가 이 같은 결정을 내린 배경에는 메모리 반도체 시장 급성장이 있다. 시장조사기관 옴디아는 지난해부터 2030년까지 D램과 낸드 시장이 모두 연평균 19% 성장할 것이라고 전망했다. SK하이닉스는 "일시 호황이 아닌 메모리가 AI 성능을 결정짓는 핵심 인프라로 자리 잡으면서 구조적으로 성장하고 있다"고 설명했다. 용인 클러스터의 두 번째 D램 생산 거점이 될 Y2는 연면적 34만 1000평 규모로 조성된다. 내년 7월 착공해 2029년 6월 첫 번째 클린룸을 오픈할 계획이다. 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 차세대 D램을 생산한다. 이번 투자액에는 지원동, 연구개발통합센터, 용수·변전시설 등 주요 부대시설 건설 비용도 포함됐다. Y2 전체 투자는 2031년 10월까지 순차적으로 집행된다. 현재 용인 클러스터는 Y2 가동에 필요한 1단계 전력 및 용수 인프라 구축 공정률은 99%다. 회사는 팹 건설과 인프라 조성을 병행해 온 만큼, Y2도 계획된 일정에 맞춰 차질 없이 건설한다는 방침이다. 새로운 낸드 생산 거점으로는 인프라 조기 확보가 가능한 청주캠퍼스가 낙점됐다. 청주는 M11, M12, M15 등 기존 팹과 연계 효율성이 높고 전력·용수 부지가 상당 부분 확보돼 있다. 연면적 20만 6000평 규모 청주 M17은 내년 2월 착공해 2028년 12월 첫 클린룸을 가동할 예정이다. 투자는 2031년 4월까지 단계적으로 이뤄진다. SK하이닉스는 팹 건설 일정은 예정대로 진행하되, 실제 클린룸 증설과 장비 투입은 시장 수요 흐름에 맞춰 유연하게 집행해 투자 효율을 높일 계획이다. 이번 대규모 투자를 통해 협력사 동반성장, 고용 창출, 지역경제 활성화 등 국내 반도체 생태계 전반의 경쟁력 제고도 기대하고 있다. SK하이닉스 관계자는 "이번 투자는 AI 시대 성장 기회를 적기에 포착하기 위한 전략적 결정"이라며 "선제적 생산기반 확보로 글로벌 AI 반도체 공급망 안정에 기여하는 핵심 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.08.07 16:46진운용 기자

빅테크는 ASIC, 범용은 엔비디아…좁아지는 K-NPU 입지

국내 인공지능(AI) 반도체 업체들이 잇따라 상용 칩을 내놓으며 시장 진입을 본격화하고 있다. 하지만 글로벌 빅테크 기업들이 자체 맞춤형 반도체(ASIC) 개발에 속도를 내면서, K-NPU(신경망처리장치) 업계가 넘어야 할 문턱은 오히려 높아지고 있다. 7일 복수의 업계 관계자는 국내 NPU 업체들이 직면한 가장 큰 장벽으로 '서비스 로드맵 부재'를 꼽았다. 구글, 아마존웹서비스(AWS), 메타 등 글로벌 하이퍼스케일러들이 자사 AI 서비스의 향후 발전 방향을 명확히 쥐고, 2~3년 뒤 자사 서비스에 딱 맞는 ASIC을 선제적으로 설계하고 있기 때문이다. 반면 자체 서비스가 없는 외부 NPU 업체들은 상황이 다르다. 고객사 장기 로드맵을 알 수 없기 때문에 범용 시장을 타깃으로 칩을 개발할 수밖에 없다. 문제는 현재 범용 AI 칩 시장 리더가 시장을 독점하다시피 한 '엔비디아'라는 점이다. 국내 업체 입장에서는 고객 맞춤형 ASIC 시장에도 들어가기 어렵고, 범용 시장에서는 이미 자리를 잡은 엔비디아와 정면 승부해야 하는 이중 부담을 안고 있다. 한 반도체 업계 관계자는 "국내 NPU 업체들이 사업을 시작할 당시부터 빅테크들의 칩 내재화 얘기가 나왔다"며 "서드파티 업체가 별로 없는 이유"라고 설명했다. 칩 개발만으로 경쟁력이 확보되진 않는다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어개발키트(SDK)를 업데이트하고 고객 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 역량이 필수다. 결국 칩 경쟁력은 하드웨어 성능뿐 아니라 출시 후 지속적인 지원 능력에서 갈린다. 업계에서는 구조적 한계를 극복하기 위한 현실적 해법으로 '인력 확보'를 꼽는다. 어떤 새로운 AI 모델이 등장하더라도 최대한 빨리 대응하고 지원할 수 있는 기술 인력을 선제적으로 확보해야 한다는 주장이다. AI 반도체 업계 관계자는 "AI 칩 업체 입장에서 투자를 받아 자금 여유가 있는 지금 기술인력부터 확보해야 한다"며 "인력이 있어야 어떤 모델이 나오든 대응할 수 있다"고 말했다. 국내 업체들도 소프트웨어 경쟁력을 강화하기 위한 움직임에 나서고 있다. 최근 국내 팹리스 리벨리온이 AI 모델 경량화 및 최적화 스타트업 '스퀴즈비츠'를 합병한 것도 이러한 노력 일환으로 해석된다. 단품 하드웨어 설계를 넘어, 빠르고 유연한 소프트웨어 최적화 역량을 내재화하겠다는 전략이다. 나아가 전문가들은 K-NPU 생태계가 구조적 한계를 극복하기 위해 사업 패러다임 자체를 전환해야 한다고 지적한다. 김지훈 한양대학교 교수(융합전자공학부)는 "우선 정부 주도 사업을 통해 초기 레퍼런스를 확보하고 팹리스 업계 자체 기초체력을 길러야 한다"며 "이제는 하드웨어 칩 개발 자체에 머무는 것을 넘어, 실제 서비스와 연계되는 다음 단계를 모색해야 할 때"라고 강조했다.

2026.08.07 16:04전화평 기자

국산 NPU 확산에 600억원 투입…피지컬AI 실증 본격화

정부가 올해 600억원 이상을 투입해 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 제품과 서비스를 산업 현장과 일상 전반으로 확산한다. 총 22개 신규 실증 과제를 추진하며 특히 산업 물류 안전 분야에서 활용될 피지컬AI 실증 과제 7건에 본격 착수한다. 과학기술정보통신부는 6일 국산 AI 반도체 기반 3대 실증 사업의 합동 착수보고회를 개최했다. 실증 대상 사업은 ▲AX디바이스 개발 실증 ▲AI 응용제품 신속상용화 지원 ▲온디바이스 AI 서비스 실증 확산 등이다. 올해 새롭게 추진되는 과제는 총 22개다. AX디바이스 개발 실증 3개, AI 응용제품 신속상용화 지원 17개, 온디바이스 AI 서비스 실증 확산 5개 등으로 구성된다. 특히 올해는 국산 AI 반도체를 기반으로 물리적 환경을 스스로 인지, 판단, 동작하는 피지컬AI 실증 과제 7건이 새롭게 시작된다. 산업 현장의 비정형 물류 협동 로봇을 비롯해 이동형 양팔로봇, 소방용 사족보행 로봇, 드론 기반 구조 시스템, 식품 가공 자동화 등 생활·안전·제조 분야 전반에서 실증이 이뤄질 예정이다. 정부는 내년 말까지 피지컬AI 분야 선도 적용 사례를 확보하고 기술 고도화와 글로벌 시장 진출을 위한 레퍼런스를 마련하기로 했다. 이와 함께 AI 기반으로 시스템 전 구간의 위협 탐지와 대응을 자동화하는 AI 기반 통합 보안 플랫폼, 법무부와 협력하는 AI 기반 교정 데이터 통합 분석 플랫폼 등 보안 네트워크 분야 AI 서비스 상용화도 추진한다. 온디바이스 AI 분야에서는 천안시를 대상으로 하천 범람과 도심 침수 위험을 실시간 감지하는 환경 적응형 다목적 온디바이스 AI 기반 도시안전망 실증을 비롯해 지역 문제 해결형 AI 서비스도 확대한다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “국산 AI 반도체 기반 실증은 국내 AI 반도체 경쟁력을 바탕으로 산업 전반의 AI 전환을 가속화하고 글로벌 AI 시장 진출을 뒷받침하는 중요한 기반이 될 것”이라며 “특히 올해는 소방 안전 치안 등 민생 체감형 과제와 피지컬 AI 실증을 본격 추진하는 만큼 국민이 체감할 수 있는 성과를 창출하도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.08.06 18:31박수형 기자

텔레칩스, 2분기 영업익 32억원...3분기 연속 흑자

차량용 반도체 설계 기업 텔레칩스가 2분기 실적 개선세를 이어갔다. 텔레칩스는 2분기 연결기준 영업이익 31억 8000만원을 기록했다고 6일 공시했다. 전년 동기 35억 5000만원 영업손실에서 흑자로 돌아섰다. 2분기 매출은 592억원을 기록했다. 전년 동기(443억원) 대비 33.6% 증가했다. 영업이익률은 -8.0%에서 5.4%로 개선됐다. 텔레칩스는 지난해 4분기 영업이익 흑자 달성 이후 3분기 연속 영업흑자 기조를 유지했다. 시스템 온 칩(SoC) 개발용역 매출 감소에도 불구하고 차량용 인포테인먼트(IVI) 등 기존 제품 사업 매출이 확대되며 실적을 견인했다. 2026년 상반기 누적 매출은 1252억원이다. 전년 동기 895억원 대비 39.9% 증가했다. 상반기 누적 영업이익은 93억원으로, 전년 동기 61억 5000만원 영업손실 대비 154억원 손익을 개선했다. 텔레칩스 관계자는 "기존 제품 사업 성장이 이어지며 본업 중심의 실적 개선이 이뤄지고 있다"라며 "하반기에도 글로벌 고객 확대와 신규 프로젝트 양산을 추진할 것"이라고 말했다.

2026.08.06 17:28전화평 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

'반도체기판 1위' 日이비덴, 연매출 전망치 10% 상향

전 세계 반도체 기판 1위 일본 이비덴이 2026회계연도(2026년 4월~2027년 3월) 매출 전망치를 5000억엔(약 4조 5400억원)에서 5500억엔(약 4조 9900억원)으로 10.0% 높였다. 영업이익 전망치도 900억엔(약 8200억원)에서 1270억엔(약 1조 1500억원)으로 41.1% 상향했다. 이비덴은 4일 2026회계연도 1분기(4~6월) 실적발표에서 연간 실적 전망치를 상향했다. 기존 전망치는 지난 5월 제시했던 수치다. 당시 예고했던 2026회계연도 매출 전망치(5000억엔)는 전년비 20.1%, 영업이익 전망치(900억엔)는 45.1% 뛴 수치였다. 이번에 상향한 2026회계연도 실적 전망치는 전년비 매출(5500억엔)은 32.1%, 영업이익(1270억엔)은 2배 이상 많다. 고부가 반도체 기판 플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA) 등을 담당하는 전자 부문의 2026회계연도 매출 전망치는 3750억엔(약 3조 4000억원)으로, 지난 5월 제시했던 수치(3300억엔)보다 13.6% 높다. 전년비 54.1% 많다. 영업이익 전망치 1100억엔(약 1조원)도 5월 제시한 수치(750억엔)보다 46.7% 상향됐다. 전년비 143.1% 높다. 이비덴은 연간 실적 전망치 상향 배경에 대해 "전자 부문에서 반도체 기판 수요가 당초 기대를 웃돌고 있다"며 "엔화 약세도 영향을 미쳤다"고 밝혔다. 이어 "고부가 인공지능(AI) 서버 기판 수요가 견고하고 일반 서버용 기판 수요가 예상을 상회한다"며 "지난 2025회계연도부터 양산을 시작한 오노 공장의 안정적 생산과 기존 생산능력 효율적 활용으로 판매 물량이 당초 전망을 웃돌았다"고 밝혔다. 향후 전망에 대해 이비덴은 "AI 서버와 일반 서버용 기판 수요는 계속 견고하고, 스위치 칩 기판 수요는 예상을 상회할 것"이라며 "수요, 그리고 고부가품 중심 판매가격이 견고하고, 높은 공장 가동률이 유지될 것"이라고 기대했다. 2026회계연도 1분기(4~6월) 매출은 1232억엔(약 1조 1200억원), 영업이익은 269억엔(약 2400억원)이다. 영업이익률은 21.8%다. 전년 동기보다 매출은 26.4%, 영업이익은 52.4% 뛰었다. FC-BGA 등 전자 부문 매출은 같은 기간 37.7% 뛴 775억엔(약 7000억원), 영업이익은 52.4% 뛴 214억엔(약 1900억원)이다. 영업이익률은 27.6%다. 이비덴과 FC-BGA 등 반도체 기판 시장에서 경쟁 중인 삼성전기도 지난주 2분기 실적발표에서 향후 실적 호조를 예고했다. 삼성전기는 최근 반도체 기판과 적층세라믹커패시터(MLCC) 공급 부족으로 실적이 개선되고 있다. 고부가품에 집중할 수 있기 때문이다. 삼성전기는 지난주 "장기공급계약 확대와 평균판매가격 상승 효과 지속으로 3분기 역대 최대 실적 달성을 전망한다"며 "이러한 추세는 4분기에 이어 2027년에도 더욱 강화될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 삼성전기는 3분기 FC-BGA 사업에 대해 "글로벌 빅테크용 AI 가속기와 서버 중앙처리장치(CPU)용 신제품 양산 등 데이터센터용 하이엔드 제품 공급을 늘리고 시장 상황을 반영한 가격 협의를 계속할 예정"이라며 "톱클래스 반도체 고객과 장기공급계약 협의에 따른 국내외 생산능력 증설을 차질 없이 진행하겠다"고 밝혔다. 삼성전기 2분기 전사 실적은 매출 3조 4572억원, 영업이익 4404억원이다. 시장 컨센서스였던 매출 3조 3200억원, 영업이익 4100억원을 모두 웃돌았다. 전년 동기보다 매출은 24%(6726억원), 영업이익은 107%(2274억원) 증가했다.

2026.08.04 18:06이기종 기자

[기고] K-AIDC 국가전략사업, '출연연 중심의 통합 실증' 추진을 제안한다

지난 7월 29일, 과학기술정보통신부를 비롯한 관계 부처와 산업계가 한자리에 모여 국내 AI 데이터센터 생태계를 국가전략산업으로 육성하기 위한 'AIDC 얼라이언스'를 출범시켰다. 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트의 핵심 축 중 하나인 AI 데이터센터 사업은 AI 반도체, 피지컬 AI와 함께 대한민국 국가 인공지능 생태계를 구축하는 가장 핵심적인 사업이다. 18.4GW 규모의 AIDC 인프라 조성, 범부처 차원의 금융 지원, 글로벌 패키지 수출산업화 TF 구성 등 구체적인 실행 의지를 보여준 정책 당국의 결단과 현장 관계자들의 노고에 정중한 응원과 격려를 보낸다. 특히 출범식 직전에 발표된 글로벌 IB 모건 스탠리(Morgan Stanley)의 'AI 인프라 가치 사슬 분석'은 우리에게 시사하는 바가 크다. 모건 스탠리는 AI 인프라를 단순한 장비의 집합이 아닌 '①반도체 공정 → ②프로세서(NPU) → ③서버 구성요소(CXL/메모리) → ④서버 통합 → ⑤네트워크 → ⑥내부 전원/냉각(액침냉각) → ⑦외부 전원 및 계통망'이라는 7개 가치 사슬이 유기적으로 결합된 초연결 체계로 정의했다. 올바른 국가 R&D와 전략산업 정책이 추진되려면, 이처럼 가치 사슬 단계별로 핵심 기술을 명확히 분류하고 각 기술에 대한 우리의 객관적 기술 수준을 정밀하게 파악하는 일이 선행돼야 한다. 하지만 지금까지 정부 주도로 추진돼 온 수많은 대형 R&D 사업 방식은 깊은 아쉬움을 남긴다. 연구개발, 기반조성, 인력양성, 표준화라는 형식적인 틀로 사업을 잘라내고, 그 안에서 소형 연구 과제를 나눠서 지원해 연구를 하고 과제 종료로 끝내는 방식이 반복돼 왔다. 여기에 범부처·다부처 사업이라는 명목하에 부처별 예산 한도(실링)에 맞춰 과제를 쪼개다 보니 기술이 개별화·파편화되는 현상을 숱하게 목도했다. 자율주행차, 5G, 제조 혁신 등 대형 국가 프로젝트들이 그러했다. 창대하게 시작했지만, 결국 하나로 통합되지 못한 성과물은 개별 파편으로 남아 시장의 외면을 받고 아무도 찾지 않는 결과로 이어지곤 했다. 이러한 관행적 사업 추진 방식은 치열한 글로벌 AI 패권 전쟁 속에서 더 이상 아무런 실효를 거둘 수 없다. 5년, 10년씩 연구 기간을 늘려 잡고 사업이 끝나면 제대로 된 성과 분석도 없이 2단계 후속 사업으로 이어지는 전형적인 '연구비 확보 수단'으로 전락해서는 안 된다. AIDC 사업의 본질은 파편화된 기술 개발이 아니라, '시스템 통합(system Integration)'을 통한 핵심 기술 및 개발 결과물의 완벽하고 신속한 검증에 있다. 우리 기술과 제품에 대한 확실한 실증 레퍼런스 확보가 반드시 수반되어야 한다. 우리가 AIDC 사업 구축과 실증에 속도를 내야 하는 이유는 명확하다. 중국 화웨이는 미·중 갈등의 한복판에서 자체 NPU(어센드)와 초고속 네트워크 연동을 기반으로 완결된 AI 데이터센터를 구축해 냈으며, 지난 7월 17일 상하이 세계인공지능박람회(WAIC)를 통해 해당 시스템을 전격 공개했다. 나아가 이를 바탕으로 제3세계 중심의 '소버린 AI' 시장을 중국 중심으로 빠르게 선점하려 하고 있다. 화웨이 사례와 중국 중심의 소버린 AI 확산은 우리에게 주어진 시간이 많지 않음을 보여주는 엄중한 경고다. 7월 25일 대통령이 참석한 샌프란시스코 AI 서밋에서의 '샌프란시스코 AI 선언' 발표와, 브라질·칠레 등 남미 순방을 통한 '소버린 AI 글로벌 협력' 구상이 실질적인 결실을 맺기 위해서도 K-AIDC의 독자적 구축과 해외 진출은 매우 철저하고 시급하게 추진돼야 한다. 이 같은 시급성을 극복하고 완성도 높은 시스템 통합을 달성하기 위한 방법으로 '정부출연연구기관(출연연)을 AIDC 풀스택 기술개발 및 통합 실증 사업의 중심'에 세우는 것을 제안한다. 반도체·공정(KIST), AI 칩/SW(ETRI), 슈퍼컴 운영(KISTI), 액침냉각(KIMM), 초고압 전력망(KERI), 분산전원(KIER) 등 7개 가치 사슬 전반의 원천기술과 테스트베드를 모두 보유한 집단은 국가과학기술연구회(NST) 산하 출연연 연합체가 상당한 경쟁력을 갖는다. 이해관계가 첨예한 민간 기업이 타 계층의 기술적 리스크까지 끌어안고 풀스택을 직접 통합·검증하기란 현실적으로 쉽지 않다. 그렇다고 정부 행정조직이 직접 기술적 통합을 관리·감독하는 데에도 구조적 한계가 존재한다. 다행히 2026년은 지난 30년간 출연연을 파편화된 과제 수주 경쟁에 옭아매었던 PBS(프로젝트 기반 시스템)가 사실상 폐지되고 국가 대형 전략연구 체제로 전면 전환된 원년이다. 이에 정부에 정중히 제안한다. PBS 폐지에 따른 '첫 번째 국가전략연구 임무 사업'으로 「K-AIDC 풀스택 통합 실증 사업」을 전격 지정해 주시기를 바란다. 출연연 연합체가 이 막중한 임무를 완수할 수 있도록 과감한 예산 지원과 제도적 뒷받침이 수반돼야 한다. 과기정통부 내부의 관행적 칸막이를 과감히 허물고, 관련 출연연을 하나로 묶는 '국가 AIDC 전략연구단'을 즉시 가동해 추진하는 것이 필요하다. 출연연이 중심이 되어 국산 NPU 적용 비율을 50% 이상으로 탑재한 '액침냉각-NPU-수전망 모듈형 AIDC 레퍼런스'를 3년 이내에 단기 집중적으로 개발하고 시스템을 통합해야 한다. 그리고 PUE(전력효율)와 상호 호환성을 정밀 검증·보증하는 '국가 공인 실증 센터'로 작동하게 해야 한다. 출연연의 엄격하고 공인된 레퍼런스가 확보될 때 비로소 국내 팹리스, 전력기기, 냉각 설비 기업들이 하나의 검증된 패키지로 글로벌 소버린 AI 시장에 정면 진출할 수 있을 것이다. 과거의 관행적인 대형 R&D 기획 틀을 과감히 벗어던져야 할 때다. PBS 폐지 시대를 맞이한 출연연의 첫 번째 국가 전략 임무로서 K-AIDC 시스템 통합을 과감하게 추진해 나가는 정부의 신속하고 전략적인 결단을 촉구한다.

2026.08.04 15:42김태진 컬럼니스트

제조업 AX 효과, 생산성 30% ↑ 불량률 15% ↓

산업통상자원부는 지난해 9월 출범한 제조 인공지능전환(M.AX) 얼라이언스를 통해 지원해 성과가 나타나기 시작한 42개 사업장을 점검한 결과, 생산성이 30.1% 향상되고 불량률은 평균 15.5% 낮아진 것으로 나타났다고 4일 밝혔다. 반도체 분야에서는 신한다이아몬드가 웨이퍼 연마 공정에 사용되는 소모품인 CMP 디스크에 AI 기반 자동검사시스템을 도입해 품질검사시간을 33% 단축했다. 서플러스글로벌은 반도체 장비 재자원화를 위한 장비 해체, 부품 선별·회수 등 하베스트 공정에 AI를 접목해 생산성을 66.7% 높였다. 자동차 분야에서는 아산성우하이텍이 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입, 품질검사시간을 90% 단축했다. 화신은 배터리 케이스 생산공정에 설비 예지보전시스템을 도입해 제품 불량률을 20% 낮췄다. 조선 분야에서도 HD현대삼호가 선박 조타장치와 방향타 간 연결 축을 지지하는 핵심 구조물인 러더트렁크 용접·생산공정에 AI기반 자율용접·검사 솔루션을 도입해 생산성을 50% 향상시켰다. 이엔케이는 AI 비전검사 시스템을 통해 조선·특수가스용 고압 실린더 검사시간을 22% 줄였다. AI팩토리 선도 프로젝트는 국내 AI솔루션 기업 성장도 촉진했다. 인이지는 판단 근거를 제시하는 '설명가능 AI' 기반 공정 자율운전 기술을 철강·석유화학·시멘트 등 다양한 분야로 확대했다. 원프레딕트는 설비 한 대의 고장을 예측하는 예지보전 솔루션 기업에서 공장 전체를 AI 중심으로 재설계하는 '산업 AI 운영체계' 공급 기업으로 성장했다. M.AX 적용 범위도 개별 제조공정의 생산성과 품질을 높이는 데 그치지 않고 AI를 탑재한 혁신제품 개발과 지역 제조생태계 전환으로 확대되고 있다. 제품AX 분야에서는 조선 작업장의 화재 감시·진화, 화학산업의 유독가스 배출 환경 내 밸브 조작, 물류 현장의 제품 포장 등 위험하거나 반복적인 작업을 수행하는 산업 특화 휴머노이드 개발과 현장 실증에 착수했다. 국산 로봇 AI 모델인 RFM(Robot Foundation Model) 개발을 추진하는 한편, 자율주행차와 로봇·가전 등 혁신제품에 탑재하는 온디바이스 AI 반도체 개발과 실증도 본격화하고 있다. 지역AX 분야에서는 창원·광주 등 기존 10개 AX 실증산단을 거점으로 지역기업과 대학이 참여하는 'MINI 얼라이언스'를 출범시켰다. 개별 기업의 AI 도입을 넘어, 산단 입주기업이 AI 데이터센터 등 인프라와 기술·인력을 공동으로 활용하고 지역 주력산업 전체가 함께 혁신하는 지역 맞춤형 M.AX 협력모델을 구축해 나가고 있다. 올해 추가 선정된 3개 실증산단에도 MINI 얼라이언스를 출범시킬 예정이다. 산업부는 M.AX 얼라이언스를 중심으로 제조현장에서 확인된 성과를 기업·업종·산업단지 전반으로 확산하고 기술과 데이터, 인재가 선순환하는 제조AX 생태계를 조성해 나간다는 계획이다. 산업부는 2030년까지 AI팩토리 500개 구축을 목표로 고품질 제조데이터 수집과 AI모델 개발·실증을 지속 지원한다. 또 사람 개입 없이 AI가 제조 전 공정을 자율적으로 운영하는 풀스택 AI 팩토리의 핵심기술을 개발하고 국내 제조현장 실증을 거쳐 상용화 및 수출상품화를 추진한다. 명장과 숙련공이 보유한 경험과 노하우는 데이터셋으로 변환하고, 이를 학습한 AI 모델과 솔루션을 개발·검증한다. 숙련인력 감소와 세대교체에 따른 제조 암묵지 소멸에 대응하고 숙련자의 지식이 현장 인력에게 효과적으로 전수될 수 있도록 지원한다. 산업부는 AI팩토리와 제조 암묵지 사업 등으로 확보한 고품질 제조데이터를 안전하게 저장·관리·활용하기 위한 국가 제조데이터 라이브러리도 구축해 기업·사업별로 분산된 제조데이터를 AI 모델과 솔루션 개발에 연계·활용할 수 있는 기반을 마련한다. 제품AX 분야에서는 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터·로봇손·센서를 국산화하고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드를 개발하는 한편, 로봇 학습용 데이터 수집을 위해 지역 전략산업과 연계한 로봇 데이터 팩토리를 구축한다. 자율주행차 분야에서도 AI 자율주행 모델과 SDV 플랫폼·차량용 반도체 등 핵심기술 확보를 지원한다. 지역AX 분야에서는 AX 실증산단을 2030년까지 25개로 확대하고, 지역 산업의 도메인 지식과 AI 전문성을 갖춘 현장형 인재를 양성하는 M.AX 아카데미를 운영한다. 산업부는 금융위원회와 함께 '국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트'를 추진해 AI팩토리·로봇·반도체 분야 유망기업에 대한 금융 지원에 착수했다. 김정관 산업부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산하도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.08.04 13:31주문정 기자

SK하이닉스, HBF 첫 표준규격 공개…AI 메모리 선점 시동

SK하이닉스가 인공지능(AI) 데이터센터용 고부가 메모리 개발에 속도를 낸다. 이달 미국 주요 학회에서 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격과, 375단 적층 10세대 낸드를 최초로 선보였다. SK하이닉스는 샌디스크와 함께 차세대 스토리지 기술인 HBF의 첫 표준 규격을 공개했다고 4일 밝혔다. 이번 발표는 4~6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션 센터에서 열리는 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026' 개막에 맞춰 이뤄졌다. SK하이닉스는 이번 행사 키노트 연설과 패널 토의를 통해 HBF를 AI 시대 메모리 병목을 풀어낼 핵심 기술로 소개할 계획이다. HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓는 새로운 메모리 계층이다. HBM처럼 데이터를 빠르게 주고받으면서도, 낸드를 기반으로 해 용량을 크게 키울 수 있다. AI 추론 확산으로 다뤄야 할 데이터가 급증한 상황에서, 대역폭과 용량 확장성을 동시에 잡을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 이번 규격은 SK하이닉스가 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어, 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. 용량은 낸드 다이를 8단과 16단으로 쌓는 두 가지 스택 구성을 기준으로 최대 512GB까지 정의했다. 대역폭은 세 등급(그레이드 1~3)으로 나눠 약 0.4TB/s에서 3.0TB/s까지 구현할 수 있도록 규정했다. HBF와 프로세서를 잇는 연결 방식은 업계 표준인 UCIe를 채택했다. 그래픽처리장치(GPU)·중앙처리장치(CPU) 등 종류가 다른 프로세서에도 HBF를 유연하게 연결해 쓸 수 있는 기반을 마련했다. UCIe는 서로 다른 반도체 칩렛을 고속 연결하기 위한 개방형 표준 인터페이스 규격이다. 회사는 이를 계기로 AI 스토리지 시장에서 HBF 채택을 확대하고, 생태계 조성에도 속도를 낸다는 방침이다. 현재 HBF 컨소시엄에는 구글, 텐스토렌트가 참여하고 있다. 개방형 협력을 바탕으로 저변을 넓히고 기술 완성도와 시장 수용성을 함께 끌어올릴 계획이다. SK하이닉스는 FMS 2026 전시 부스에서 파트너십 존과 차세대 메모리 기술 전시 공간, 테크 세션 등을 선보인다. SK하이닉스가 개발 중인 10세대(V10) 375단 4D 낸드 웨이퍼와 제품을 처음 공개한다. 375단 4D 낸드는 이전 세대보다 전력 대비 성능을 2.5배 높였다. 전력 효율과 성능을 동시에 요구하는 데이터센터 등 AI 인프라 환경에 최적화됐다. 회사는 내년 초 이를 기반으로 한 고성능·고용량 eSSD 양산에 착수해 AI 시장에서 낸드 리더십을 강화할 계획이다. 김천성 SK하이닉스 부문장(솔루션개발)은 "AI 활용이 빠르게 확산되면서 데이터 처리 구조 전반 재설계가 요구된다"며 "HBF를 통해 메모리와 스토리지 간 경계를 확장하고, 시스템 전반 효율을 높이는 새로운 아키텍처 구현에 기여하겠다"고 말했다.

2026.08.04 09:18장경윤 기자

LB세미콘, 퀄컴 칩 이달 양산

반도체 후공정(OSAT) 업체 LB세미콘이 퀄컴 인공지능(AI) 데이터센터 및 차량 반도체 제품을 양산한다. 그간 추진해 온 고부가품 비중 확대 전략이 탄력을 받을 것으로 기대된다. LB세미콘은 퀄컴으로부터 제품 양산 승인을 받고 8월 내 양산에 돌입한다고 3일 밝혔다. 퀄컴은 미국 샌디에이고에 본사를 둔 세계 최대 팹리스 반도체 기업 중 하나로, 모바일 AP·통신 반도체 시장을 선도하며 차량, 사물인터넷(IoT) 등 고성장 시장으로 사업 영역을 확대하고 있다. 퀄컴의 양산 승인은 장기간 엄격한 품질·신뢰성 검증을 통과해야 받을 수 있다. 퀄컴 공급망은 이러한 인증을 통과한 상위권 후공정 기업 중심으로 구성돼 있다. 이번 승인으로 LB세미콘은 글로벌 최고 수준 품질 기준을 충족한 후공정 파트너로 이름을 올렸다. LB세미콘은 이번 승인에 따라 범핑(Bumping)부터 테스트(Test), 백엔드(Back-end)까지 이어지는 후공정 일괄 서비스 역량을 기반으로 퀄컴향 AI 데이터센터 및 차량용 반도체 제품을 양산할 예정이다. 앞서 회사는 지난 7월 미국 샌디에이고에서 열린 '퀄컴 서플라이어 서밋'에 참석해 협력, 품질, 공급망 안정성 의지를 재확인하는 등 퀄컴과 협력 관계를 다져왔다. 이번 양산 승인은 기존 디스플레이 구동칩(DDI) 중심 사업 구조에서 벗어나 비(non)-DDI·전력반도체 등 고부가 후공정 영역으로 포트폴리오를 확대해 온 전략 성과다. 올해 주요 공정 가동률 상승과 고부가품 비중 확대가 이어지는 가운데, 퀄컴향 양산까지 본격화되면 하반기 실적에도 긍정 영향을 미칠 수 있다. 반도체 업계에서는 AI 반도체, 전기차(EV), 데이터센터 등 전방 수요 확대로 시스템반도체 후공정 외주 수요가 꾸준히 증가할 것으로 보고 있다. 특히 글로벌 팹리스 기업들이 공급망 다변화를 추진하는 흐름 속에서, 퀄컴 칩 양산 레퍼런스는 후속 고객 확보에도 중요한 역할을 할 전망이다. LB세미콘은 유상증자를 통해 확보하는 재원으로 범프·백엔드 신규 설비 확보에 투자하고 있다. 양산 개시 후 내년 하반기부터 본격화할 물량 확대에 대비해 생산능력을 선제 확충하기 위한 것이다. 김정규 LB세미콘 최고재무책임자(CFO) 상무는 "이번 양산 승인은 후공정 기술력과 품질 신뢰성이 글로벌 최상위 고객사로부터 검증받은 결과"라며 "8월 중 시작될 양산에 차질 없이 대응하는 한편, 적기 설비 투자로 내년 하반기 본격 물량 확대에 대비하고 글로벌 레퍼런스를 기반으로 고부가 후공정 시장에서 입지를 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.08.03 15:07장경윤 기자

리벨리온, 국산 NPU 최초 공공 CCTV 전환 사례 구축

AI 반도체 기업 리벨리온이 경상남도청과 울산광역시 CCTV 관제센터에 고성능 서버형 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 리벨리온은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '국산 NPU 기반 공공 AI CCTV 전환' 사업에서 서버 인프라 구축 사업을 수주했다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 공공 CCTV를 AI 체계로 전환하는 첫 사례다. 리벨리온은 이달부터 고성능 서버형 NPU 아톰맥스를 해당 지자체 관제센터에 납품할 예정이다. 지자체 관제 체계는 엣지 단의 1차 객체 감지와 서버 단의 2차 정밀 분석 구조로 운용된다. 리벨리온의 아톰맥스는 관제센터 서버에서 30B(300억) 파라미터급 대형 영상언어모델(VLM)을 구동하며 CCTV 영상을 분석한다. 이를 통해 화재나 범죄 상황을 판단하고 한국어 상황 설명을 생성한다. 공급되는 서버형 NPU는 폐쇄망 독립 운영을 지원하며 표준 AI 구동 도구인 vLLM을 공식 지원한다. 공공기관은 기존 개발 환경의 변경 없이 NPU를 인프라에 도입할 수 있다. 앞서 리벨리온은 자사 AI 서버 '리벨서버'를 통해 SKT의 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 단일 서버에서 구동했다. 회사는 해당 기술력을 바탕으로 공공 안전 현장으로 NPU 적용 범위를 확대할 방침이다. 박성현 리벨리온 대표는 "국산 NPU 기술력으로 공공 안전 현장 인프라를 구축하는 전환점을 만들 것"이라고 말했다.

2026.08.03 13:47전화평 기자

AI용 낸드 시장 맞붙는 韓·日…차세대 제품 양산 경쟁 확대

낸드 업계 3위 일본 키오시아가 인공지능(AI)용 차세대 낸드 시장을 공략한다. AI 데이터센터 및 온디바이스 AI 산업에 최적화된 최신 규격 낸드 솔루션을 개발해, 올해 순차적으로 양산할 계획이다. 이를 기반으로 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계 추격에 속도를 낼 것으로 관측된다. 3일 업계에 따르면 일본 키오시아는 올해 'PCIe(PCI 익스프레스) 6.0', 'UFS(유니버셜 플래시 스토리지) 5.0' 등 최신 규격 낸드 솔루션을 양산할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 키오시아의 전 세계 낸드 시장 점유율은 올해 1분기 13.9%다. 삼성전자(31.6%), SK하이닉스(17.6%)에 이어 3위다. 국내 메모리 업계 대비 매출 규모는 작지만, 키오시아 기술 개발 속도는 매우 빠르다는 평가를 받는다. 특히 AI 산업을 중심으로 수요가 급증하고 있는 고성능·고효율 낸드 분야에서 올해 괄목할 만한 성과를 내고 있다. 키오시아는 지난달 초 일본 이와테현 기타카미 팹(K2)에서 10세대(BiCS 10) 3D 낸드 양산을 시작했다. 낸드는 메모리를 저장하는 셀(Cell)을 수직으로 층층이 쌓는 방식으로 진화해 왔다. 키오시아의 10세대 낸드는 332단 적층이다. 삼성전자·SK하이닉스는 현재 9세대 낸드까지 양산에 성공했다. 각 기업별로 세대별 적층 수가 다르기 때문에 단순 비교는 불가능하지만, 300단 이상 고적층 낸드를 양산하기 시작했다는 점에서 의의가 있다. 키오시아는 이를 기반으로 PCIe 6.0을 지원하는 데이터센터용 eSSD 'CM10'를 상용화했다. PCIe 6.0 SSD는 올해 양산이 시작된 최신 인터페이스 표준이다. 키오시아에 따르면 CM10은 이전 제품 대비 순차 읽기 성능이 최대 92%, 무작위 읽기 성능이 약 85% 향상됐다. 온디바이스 AI 시장을 겨냥한 UFS 5.0 메모리도 올해 말 양산을 시작할 계획이다. UFS 5.0은 올해부터 상용화되는 최신 내장 메모리 규격으로, 주로 모바일용 낸드에 활용된다. 이전 UFS 4.1 대비 데이터 처리 속도가 약 2배 빠르다. 키오시아의 UFS 5.0은 자체 개발한 컨트롤러와 8세대 낸드를 탑재하고 있다. 이에 맞서 국내 메모리 업계도 최첨단 낸드 솔루션 개발에 속도를 낸다. 업계 1위 삼성전자가 적극적인 공세를 펼친다. 삼성전자는 지난달 초 PCIe 6.0 eSSD인 'PM1763' 양산을 시작했다. 해당 제품은 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재했다. UFS 5.0 메모리도 지난 6월 개발을 마쳤고, 올 4분기 양산에 돌입한다. 삼성전자 UFS 5.0 메모리는 9세대 낸드를 기반으로 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한 것이 특징이다. 차세대 낸드인 10세대(V10) 낸드는 이달부터 양산을 시작하겠다고 밝혔다. 삼성전자 V10 낸드는 430단대로 추정된다. 10세대부터는 회사 최초로 하이브리드 본딩과, 셀을 총 3번에 걸쳐 쌓는 3스택을 적용한다. 반도체 업계 한 관계자는 "삼성전자가 최근 V10 낸드에 대한 내부 PRA(제품양산승인)을 완료해 제품 양산 계획을 공식 발표한 것으로 보인다"며 "다만 아직 본격적인 양산 설비 투자가 진행되지 않아, 제품 생산량 자체는 적은 수준일 것"이라고 설명했다.

2026.08.03 10:03장경윤 기자

[AI 고속도로] 엔비디아·AMD 손잡은 韓…AI 인프라 생태계 다변화

정부가 엔비디아에 이어 AMD와도 인공지능(AI) 컴퓨팅 협력을 확대하면서 국내 AI 인프라 생태계가 다변화하고 있다. 특정 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 개방형 인프라 구축이 본격화되면서 데이터센터와 클라우드, AI 반도체, 시스템 소프트웨어(SW) 기업까지 참여하는 생태계 확장이 빨라질 것이란 전망이 나온다. 2일 업계에 따르면 최근 정부는 엔비디아와 GPU 협력에 이어 AMD와 AI 반도체 생태계 구축을 위한 협력을 본격화하고 있다. AI 컴퓨팅 경쟁의 중심이 단일 GPU 확보를 넘어 다양한 연산 자원을 효율적으로 조합하는 구조로 이동하면서 국내 AI 인프라 전략 역시 생태계 중심으로 확대되는 모습이다. 최근 정부가 AMD와 체결한 양해각서(MOU)의 핵심도 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축이다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 메모리와 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트익스프레스링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 SW 등 국내 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성하는 데 초점을 맞췄다. 이는 최근 AI 인프라 경쟁 양상이 달라지고 있어서다. 대규모 AI 모델 학습 중심에서 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 수요가 빠르게 증가하면서 GPU 하나만으로 모든 연산을 처리하기보다 CPU와 GPU, NPU를 워크로드에 맞게 조합하는 방식이 효율성과 비용 측면에서 주목받고 있다. 실제 정부 역시 올해 AI 컴퓨팅 자원 확충 사업을 통해 엔비디아 차세대 GPU를 대규모 확보하는 동시에 국가AI컴퓨팅센터와 국산 NPU 생태계 육성을 병행 중이다. GPU 확보와 함께 다양한 AI 반도체가 함께 활용되는 환경을 구축해 국내 AI 인프라 경쟁력을 높인다는 구상이다. 민간 기업들의 움직임도 비슷하다. 최근 네이버는 엔비디아와 브룩필드로부터 대규모 투자를 유치해 글로벌 AI 팩토리 구축과 GPU 공급망 확보에 나섰다. 엔비디아와 긴밀한 파트너십을 기반으로 국내 데이터센터 확장을 추진하는 가운데, 올해 초 AMD와도 협력해 하이퍼클로바X 운영 환경에 AMD GPU를 적용하는 방안을 추진하는 등 AI 인프라 선택지를 확대한 모습이다. AI 스타트업들도 같은 흐름을 보이고 있다. 대표적으로 업스테이지는 국가대표 AI 모델 개발 과정에서 AMD GPU와 ROCm 생태계를 활용하기로 했으며 정부의 독자 AI 모델 프로젝트와도 연계해 개방형 AI 플랫폼 기반을 확대하고 있다. IT서비스·클라우드 업계 역시 변화 속도를 높이고 있다. 삼성SDS, LG CNS, KT클라우드 등은 국산 NPU를 활용한 서비스형 NPU(NPUaaS)와 관련 플랫폼을 잇달아 출시해왔다. GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선택할 수 있도록 하면서 AI 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 이같은 변화는 AI 인프라 경쟁의 범위도 넓히고 있다. 과거에는 GPU 확보 자체가 경쟁력이었다면 최근에는 데이터센터와 전력, 냉각, 네트워크, 서버, 클라우드 플랫폼, AI 운영 SW까지 통합 제공할 수 있는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상 중이다. 정부 역시 AI 경쟁력을 반도체 공급에만 국한하지 않고 데이터센터와 AI 컴퓨팅 자원, 테스트베드, 산업 생태계를 모두 연결하는 종합 AI 인프라 전략으로 확대하고 있다. AI 생산기지와 데이터센터 허브를 구축하고 국내외 기업이 함께 참여하는 협력 구조를 강화하겠다는 목표다. 글로벌 빅테크들의 움직임도 이러한 흐름을 뒷받침한다. 엔비디아와 AMD는 최근 잇따라 국내 AI 연구센터 설립 계획을 발표하며 한국을 아시아 AI 거점으로 육성하겠다는 전략을 내놨다. 단순한 반도체 판매를 넘어 연구개발과 인재 양성, 생태계 확대까지 경쟁 환경이 넓어지고 있다는 평가다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다"며 "AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.02 10:25한정호 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

국산 AI칩 단 무인기 나온다…KAI, '피지컬 AI' 첫발

한국항공우주산업(KAI)이 국내에서 설계·생산한 인공지능(AI) 반도체를 무인기에 탑재해 자율제어 성능을 검증한다. 향후 AI 파일럿과 정찰위성까지 적용 범위를 넓혀 항공우주 분야의 피지컬 AI 기술을 확보한다는 구상이다. KAI는 지난 30일 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업' 방산 분야 우선협상대상자로 선정됐다고 31일 밝혔다. 이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체와 무인기용 자율제어시스템을 개발해 실제 플랫폼에서 성능을 검증하는 프로젝트다. 사업 기간은 5년이며 전체 사업 규모는 953억원이다. 다만 KAI가 수주할 구체적인 사업비는 공개되지 않았다. 온디바이스 AI는 외부 서버나 클라우드에 데이터를 보내지 않고 기기 내부에서 정보를 분석하고 판단하는 기술이다. 통신이 제한되거나 실시간 대응이 필요한 전장 환경에서 활용도가 높다. KAI와 협력 기업들은 방산 분야에 적용할 시스템온칩(SoC) 형태의 AI 반도체와 이를 탑재한 자율제어시스템(ACS)을 개발한다. KAI는 해당 시스템을 자체 개발 중인 무인기 플랫폼에 탑재해 성능을 검증할 계획이다. 사업은 총 3개 세부 과제로 구성된다. KAI는 사업 총괄과 1·3세부 과제를 주관해 고속 소모성 공중 무인기와 자율제어시스템의 개발·통합·검증을 담당한다. AI 반도체 개발에 해당하는 2세부 과제는 국내 팹리스 업체가 주관한다. 국내 AI 반도체 및 AI 모델 개발 기업과 연구기관도 컨소시엄에 참여한다. 반도체 생산은 삼성전자가 맡는다. 국내 기업이 설계한 반도체를 국내 파운드리에서 생산해 무인기에 적용하는 방식이다. KAI는 이번 사업을 통해 해외 의존도가 높은 국방용 반도체의 국산화 가능성을 검증하고, 국내 팹리스와 AI 기업이 방산시장에 진입할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 향후에는 국산 AI 반도체를 자체 개발 중인 AI 파일럿인 '카일럿'에 적용할 방침이다. AI 파일럿은 무인기가 수집한 데이터를 실시간으로 처리해 비행과 임무 수행을 자율적으로 제어하는 기술이다. 적용 범위를 위성으로 확대하는 방안도 추진한다. 정찰위성이 획득한 전장 데이터를 지상 관제소로 전송하기 전에 위성 내부에서 직접 분석할 수 있는 온디바이스 AI 반도체를 개발한다는 구상이다. 장기적으로는 유·무인 항공기와 위성, 지상체계를 국산 AI 반도체 및 통신망으로 연결하는 초연결 전장체계를 구축할 계획이다. 한편 KAI는 지난해 11월 삼성전자, 이달 초 네이버·네이버클라우드와 각각 업무협약을 체결하고 AI 반도체와 클라우드 기술을 연결하는 소버린 AI 체계 개발을 추진하고 있다.

2026.07.31 14:38류은주 기자

딥엑스, KT·세솔과 온디바이스 AIoT 사업 협력

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스가 KT, 세솔과 온디바이스 AIoT 시장 공략에 나선다. 딥엑스는 KT, 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 AIoT 사업 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)'을 체결했다고 31일 밝혔다. 3사는 저전력·저발열 신경망처리장치(NPU)를 적용한 차세대 AI 에지 박스를 공동 개발한다. 전기차(EV) 충전소, 이동식 CCTV, 교통 인프라 등 실시간 AI 영상분석이 필요한 현장에 온디바이스 AI 서비스를 확대할 계획이다. 협약에 따라 KT는 네트워크 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 담당한다. 딥엑스는 초저전력 NPU 칩 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구(SDK)를 제공한다. 세솔은 AI 에지 박스 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 실시간 AI 추론을 수행하는 온디바이스 AI 반도체다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비 대비 전력 소비와 발열을 낮춘 것이 특징이다. 3사는 공공기관, 지자체, 교통산업 안전 분야를 중심으로 AI 반도체와 네트워크를 결합한 AI 에지 서비스를 발굴할 예정이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI 중요성이 커지고 있다”며 “KT의 네트워크 및 서비스 역량, 세솔의 단말 개발·제조 기술과 딥엑스의 초저전력 AI 반도체 기술을 결합해 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 에지 솔루션을 구현하겠다"고 말했다 성제현 KT 엔터프라이즈 부문 수도권강북법인고객본부장(상무) "이번 협약은 AI 반도체와 AI 에지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 협력"이라며 "실시간 AI 영상분석이 필요한 산업 현장에 안정적이고 효율적인 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.07.31 09:41전화평 기자

[카드뉴스] AI 다음 대장주는 누구?

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI 관련주 투자에 관심 많으시죠? 이제는 AI를 '만드는 회사'보다 AI를 '잘 활용하는 회사'가 다음 대장주로 떠오를 거란 전망이 나오고 있어요. 그런데 최근 한국 주식시장이 하루 만에 무려 10.8%나 급락하는 사건이 터지면서 투자자들의 불안감도 커졌는데요. AI 활용 기업들이 앞으로도 계속 잘나갈지에 대해서는 AI패널들 사이에서도 찬성 50, 반대 50으로 의견이 팽팽하게 갈리고 있는 상황이에요. 업계에서는 반도체를 만들고 AI를 똑똑하게 만드는 단계를 지나, 이제는 실제로 '돈 버는 방식'을 증명해야 하는 시기로 접어들었다고 보고 있어요. 그래서 투자 전에는 딱 두 가지만 체크하면 되는데요, 벌어들인 돈으로 투자나 금융비용을 감당할 수 있는지, 그리고 앞으로 있을 규제에 대비가 되어 있는지를 꼭 확인해야 해요. 아무리 이름에 'AI'가 들어간다고 해서 다 좋은 회사는 아니라는 사실, 꼭 기억해두세요. 돈 잘 벌고 현금이 넉넉한 회사는 기회가 되지만, 빚만 잔뜩 쌓인 회사는 위험 신호일 수 있답니다. 투자는 서두르지 말고 꼼꼼히 확인한 뒤 결정하는 게 좋겠죠? 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c16b1375.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.30 19:54AMEET

최태원 회장, SK하이닉스 지분 3620주 매수…기업가치 제고 의지

최태원 SK그룹 회장이 SK하이닉스 주식을 처음으로 직접 매입했다. 규모는 약 48억원 수준이다. 최근 AI 메모리 수요 폭증으로 SK하이닉스 실적이 급성장하고 있는 만큼, 회사의 기업가치 제고에 적극 나서려는 의지로 풀이된다. SK하이닉스는 30일 최대주주등소유주식변동신고서를 통해 최 SK회장이 SK하이닉스 주식 3620주를 장내매수했다고 밝혔다. 이날 SK하이닉스 주식은 종가 기준으로 131만8000원이다. 총 매수 규모는 47억7116만원으로 추산된다. 최 회장이 본인 명의로 SK하이닉스 지분을 확보한 것은 이번이 처음이다. 그간에는 계열사를 통한 간접 지배구조로 SK하이닉스를 경영해 왔다. 최 회장은 SK 지분 17.9%를 보유하고 있으며, SK가 SK스퀘어 지분을 약 32%, SK스퀘어가 SK하이닉스 지분을 20.5% 보유하는 구조로 돼 있다. 이번 공시는 SK하이닉스의 기업가치 제고를 위한 최 회장의 의지를 보여주는 행보로 풀이된다. 최 회장은 지난 17일 제주에서 열린 대한상의 하계포럼에서 "메모리는 앞으로도 계속 필요하기 때문에 시간을 두면 우상향으로 간다"며 "이런 종류의 주식을 투자하려면 샀다 팔았다 하지 마시고 그냥 가만히 갖고 계셔야 한다"고 말한 바 있다. 실제로 SK하이닉스는 올 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원으로 역대 최고 분기 실적을 기록한 바 있다. AI 인프라 투자로 D램·낸드 등 고부가 메모리 수요가 확대된 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 AI 인프라 투자가 견조하게 지속될 것으로 보고 있다.

2026.07.30 19:24장경윤 기자

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