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'반도체 AI'통합검색 결과 입니다. (817건)

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그록부터 헤일로까지…해외 AI 칩 스타트업 'M&A 도미노' 왜?

글로벌 인공지능(AI) 반도체 스타트업들의 독자 생존이 위협받고 있다. 막대한 칩 개발비와 양산 후 급증하는 소프트웨어(SDK) 유지보수 비용의 벽에 부딪혀 거대 반도체 기업에 잇따라 흡수되고 있다. 30일 반도체 업계에 따르면 글로벌 엣지 AI 칩 1위 업체 이스라엘 헤일로가 최근 미국 마이크로칩에 인수됐다. 헤일로의 누적 투자금은 3억 4000만달러(약 4880억원)에 달했지만, 칩 설계부터 제조, 소프트웨어 관리까지 전 과정에 발생하는 비용을 감당하지 못하고 매각을 택했다. 인수합병(M&A)은 글로벌 AI 반도체 생태계 전반으로 퍼지고 있다. 한때 엔비디아 대항마로 불렸던 영국 그래프코어는 수조원대 적자를 기록한 끝에 올해 일본 소프트뱅크에 넘어갔다. 이스라엘 하바나랩스는 2019년 20억달러에 인텔에 인수됐다. 언어처리장치(LPU)로 주목받은 그록은 지난해 12월 엔비디아에 흡수됐다. 반도체 전설 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트마저 최근 퀄컴 피인수설이 제기된다. 해외 주요 AI 반도체 스타트업 대부분 인수되는 셈이다. 업계에서는 스타트업 독자 생존이 어려워진 원인으로 막대한 투자비용을 꼽는다. 팹리스는 칩 설계 후 최선단 파운드리 공정을 쓰기 위해 마스크 제작 등 거액의 초기 비용을 지출한다. 출시 후에는 소프트웨어 고정비가 기하급수적으로 늘어난다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼, 고객사가 칩을 실제 서비스에 활용하려면 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 끊임없이 업데이트해야 한다. 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어를 전면 수정해야 하므로 하드웨어보다 소프트웨어 인력이 훨씬 더 많이 필요하다. 인건비 폭등은 자본력이 부족한 스타트업에 치명적이다. 헤일로 관계자는 "헤일로는 전체 직원이 350명 정도였는데, 이 중 대부분이 SDK 인력이었다"며 "그럼에도 결국 인수됐다. AI 칩 업체가 버티려면 막대한 인력과 대규모 자본이 필요하다"고 설명했다. 하이퍼스케일러와의 구조적 격차도 독자 생존을 가로막는다. 구글, AWS 등은 자체 AI 서비스와 모델 로드맵을 바탕으로 수년 뒤 필요한 주문형 반도체(ASIC)을 미리 설계한다. 반면 AI 칩 스타트업은 고객사의 장기 계획을 완벽히 예측하기 어렵다. 수요 기업들이 연산용 신경망처리장치(NPU) 단품보다 통합 솔루션을 원하는 점도 한계다. 스타트업은 설계 기술이 뛰어나도 글로벌 영업망과 통신·전력 칩 등을 아우르는 포트폴리오가 부족하다. 한 반도체 업계 관계자는 "구글 같은 기업은 자체 서비스 로드맵이 있어 장기적인 반도체 개발이 가능하지만, 외부 스타트업은 시장 흐름에 완벽히 올라타는 것이 구조적으로 힘들다"며 "NPU 단품만으로는 영업에 한계가 뚜렷해, 결국 독보적 기술을 검증받은 뒤 대기업과 인수합병을 추진하는 것이 AI 반도체 스타트업들의 유일한 생존 공식이 됐다"고 설명했다.

2026.07.30 16:48전화평 기자

AI 이제는 만드는 곳보다 잘 쓰는 곳이 뜬다?

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 주식 시장을 보면 그야말로 폭풍 전야 같은 긴장감이 감돌고 있습니다. 지난 28일과 29일 우리 증시에 연이은 서킷브레이커가 걸리며 많은 분이 충격을 받으셨을 텐데요. 그 중심에는 늘 시장을 뜨겁게 달궜던 인공지능(AI)이 있었습니다. 이제 월가에서는 단순히 AI 반도체를 "만드는 기업"의 시대를 넘어, 이를 실제 사업에 접목해 돈을 버는 "잘 쓰는 기업"이 주도주가 될 것이라는 전망을 내놓고 있습니다. 과연 이 장밋빛 전망은 타당한 것일까요? 이번 리포트에서는 GPT, 제미나이, 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 서로 치열하게 토론한 내용을 바탕으로 그 이면을 깊숙이 들여다봤습니다. 이번 토론에는 총 세 가지 모델로 구성된 AI 패널들이 참여했습니다. 먼저 기술적 필연성과 산업 생태계의 확장을 강조하는 GPT 모델 기반의 기술·경제 패널이 나섰습니다. 이들은 AI가 가져올 구조적 변화를 긍정적으로 바라보죠. 이에 맞서 현실적인 재무 수치와 시장의 냉혹한 밸류에이션을 따지는 제미나이 모델 기반의 시장·전략 패널이 날카로운 분석을 더했습니다. 마지막으로 기술이 놓치기 쉬운 규제 리스크와 자본 효율성의 함정을 지적하는 클로드 모델 기반의 윤리·비판 패널이 토론의 긴장감을 높였는데요. 이들이 바라본 AI 활용 기업의 미래는 단순히 수익률 숫자를 넘어선, 복잡한 생태계의 충돌 그 자체였습니다. 반도체 열풍이 남긴 숙제, 전력과 활용이라는 새로운 파도 토론의 첫 문을 연 것은 기술적 관점의 AI 패널들이었습니다. 이들은 엔비디아나 AMD 같은 반도체 기업들이 사상 최고치를 경신하며 시장을 이끌어온 것은 사실이지만, 이제는 그 에너지가 다른 곳으로 전이되고 있다는 점에 주목했죠. 기술 전문가 패널은 흥미로운 분석을 내놓았습니다. 최신 대규모 언어 모델을 돌리려면 기존 데이터센터로는 감당할 수 없는 엄청난 전력이 필요하고, 결국 전력기기 산업이 AI 활용의 가장 큰 수혜를 볼 수밖에 없다는 논리입니다. 즉, AI를 잘 쓰기 위해서는 그 밑바탕이 되는 인프라부터 바뀌어야 한다는 것이죠. 이는 단순히 반도체 칩 하나를 더 파는 문제보다 훨씬 거대한 변화라고 강조했습니다. 실제로 월가에서도 메타나 알파벳 같은 기업들이 AI를 활용해 어떻게 운영 효율성을 높이는지에 눈독을 들이고 있습니다. 산업 경제 관점의 패널은 이를 '가치 창출 단계의 진입'이라고 설명했는데요. 하지만 시장 전략 관점의 패널은 즉각 반박에 나섰습니다. 2026년 7월 28일의 코스피 대폭락을 예로 들며, 시장이 이미 AI 데이터센터 투자 사이클에 대해 깊은 의구심을 갖기 시작했다는 겁니다. 돈을 쏟아붓는 만큼 수익이 나오느냐는 물음에 답하지 못하면, '잘 쓰는 기업'이라는 수식어는 그저 거품을 가리기 위한 포장지에 불과할 수 있다는 경고였습니다. 특히 시장 분석가 패널은 현재의 상승세가 '유동성 착시'일 수 있다는 뼈아픈 지적을 던졌습니다. 과거의 높은 수익률이 미래에도 반복될 것이라고 믿는 군중심리가 작동하고 있다는 것이죠. 이들은 AI 활용 기업이 진짜 주도주가 되려면 오는 3분기 실적 발표에서 단순한 비전이 아니라, AI 도입으로 영업이익률이 얼마나 개선되었는지 숫자로 증명해야 한다고 입을 모았습니다. 기술적 필연성과 시장의 냉정함이 정면으로 충돌하는 지점이었습니다. 기술적 필연성과 자본 효율성 사이의 팽팽한 줄다리기 가장 뜨거운 쟁점은 기술적 관점의 AI 패널이 주장한 "AI 인프라 투자의 지속성"과 시장 관점의 패널이 제기한 "자본 비용의 압박"이었습니다. 기술 관점의 패널은 AI 모델의 고도화가 전력 밀도와 냉각 효율의 혁신을 요구하며, 이는 경기 상황과 관계없이 진행될 '기술적 필연성'이라고 주장했습니다. 쉽게 말해, 구글이나 마이크로소프트 같은 기업들이 살아남으려면 비싸더라도 인프라 투자를 멈출 수 없다는 뜻입니다. 이들은 이것을 시장 점유율 방어를 위한 구조적 비용으로 해석하며, 단기적인 리스크보다 장기적인 생존 전략에 무게를 두었습니다. 반면 비판적 관점의 AI 패널은 이를 '전제 불확실'에 기반한 위험한 도박이라고 반박했습니다. 아무리 전략적으로 중요해도 고금리 환경에서 이자 부담을 이기지 못하면 자본 오배분의 늪에 빠질 수 있다는 것이죠. 특히 현재 S&P 500과 나스닥이 하락세를 보이는 상황에서, 수익성이 검증되지 않은 투자는 기업의 내재가치를 갉아먹는 독이 될 수 있다고 덧붙였습니다. 기술적 필연성이라는 이름 아래 숨겨진 경제적 타당성 결여를 꼬집은 셈입니다. 이 대립은 결국 "투자한 만큼 벌어들이는 시점이 언제인가"라는 핵심 질문으로 귀결되었습니다. 이 과정에서 논점은 서서히 기업의 개별적 대응으로 이동했습니다. 기업 전략 관점의 패널은 모든 활용 기업이 다 잘되는 것이 아니라, 안정적인 현금흐름을 바탕으로 AI를 통해 실제로 비용을 절감하거나 신규 매출을 창출하는 기업만이 살아남을 것이라는 합의점을 제시했습니다. 결국 2026년 하반기는 옥석 가리기가 본격화되는 시기가 될 것이며, 투자자들은 단순히 'AI를 쓴다'는 선언보다 'AI로 얼마를 벌었다'는 확증에 더 민감하게 반응할 것이라는 분석입니다. 보이지 않는 복병, 규제라는 이름의 내부화된 비용 토론의 후반부에서 논의를 완전히 새로운 차원으로 끌어올린 것은 윤리 정책 관점의 AI 패널이었습니다. 이 패널은 월가와 기업들이 간과하고 있는 결정적인 변수로 '규제 리스크'를 꼽았습니다. 현재 많은 기업이 AI를 활용해 성과를 내고 있지만, 그 과정에서 발생하는 데이터 프라이버시 침해나 알고리즘 편향성 같은 윤리적 부채는 장부에 기록되지 않고 있다는 겁니다. 이른바 '규제 비용의 외부화' 상태인 셈이죠. 하지만 2026년 하반기부터 각국의 규제가 강화되면, 이 비용은 순식간에 기업의 내부 비용으로 전환되어 수익성을 직격할 수 있습니다. 규제 전문가 패널은 투자자들이 이제 '규제 리스크 조정 수익률'을 따져봐야 한다고 주장했습니다. 단순히 매출이 느는 것보다, 규제 대응을 위해 지출해야 할 잠재적 비용을 뺀 진짜 수익을 계산해야 한다는 뜻입니다. 이에 대해 기술 패널은 기업들이 선제적으로 규제에 대응하며 이를 흡수할 수 있다고 봤지만, 윤리 패널은 규제가 정치적 이슈와 결합해 역진적으로 적용될 경우 그 충격은 상상을 초월할 것이라며 경고의 고삐를 늦추지 않았습니다. 기술의 진보 속도보다 사회적 피해 가시화 속도가 규제 형성에 더 큰 영향을 미친다는 통찰은 토론 참여자들에게 깊은 여운을 남겼습니다. 결국 이번 토론은 AI 활용 기업이 다음 주도주가 될 것이라는 월가의 전망이 '반은 맞고 반은 틀릴 수 있다'는 점을 시사했습니다. 인프라의 확장과 활용의 확산은 분명한 흐름이지만, 그 길목에는 고금리라는 자본의 장벽과 규제라는 법적 파도가 기다리고 있기 때문입니다. 패널들은 공통으로 2026년 하반기 실적 발표가 이 모든 논란의 분수령이 될 것이라고 짚었습니다. 막연한 기대감으로 가득 찼던 AI 열풍이 이제는 차가운 재무제표와 엄격한 법전 위에서 시험대에 오르게 된 셈입니다. AI가 답을 내는 시대라지만, 정작 그 가치를 증명하는 것은 인간이 만든 시장의 논리라는 점이 아이러니하게 다가옵니다. 이번 고비를 넘긴 기업들만이 진짜 주도주라는 왕관을 쓸 자격을 얻게 될 것 같습니다. ▶ 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 10:42AMEET

곽동신 한미반도체 회장, 50억원 자사주 추가 취득

곽동신 한미반도체 회장이 기업가치 제고를 위한 자사주 추가 매입을 완료했다. 곽 회장이 지난 2023년부터 지금까지 취득한 자사주 규모는 695억원에 달한다. 한미반도체는 곽동신 회장이 사재로 50억원 규모 자사주를 취득했다고 30일 공시했다. 이번 매입은 지난 7월 2일 공시한 자사주 취득 계획의 이행이다. 취득 단가는 17만 565원으로 총 50억원 규모다. 이번 지분 취득으로 곽동신 회장 지분율은 33.62%(3204만 8145주)로 높아졌다. 곽 회장은 지난 4월 30억원, 6월 80억원에 이어 이번 50억원을 추가 매입하며 올해에만 총 160억원 규모 자사주를 취득했다. 2023년부터 지금까지 사재로 취득한 자사주는 총 695억원 규모에 달한다. 한미반도체는 "곽 회장이 2024년부터 지급받은 누적 배당금은 647억 4000만원"이라며 "이는 배당수익 이상을 자사주 매입에 재투입한 것으로, 회사에서 얻은 결실을 기업 가치 제고를 위해 환원하는 책임경영을 보여준다"고 밝혔다. 이어 "곽 회장의 자사주 취득은 글로벌 인공지능(AI) 반도체 장비 시장에서 기술력과 미래 성장에 대한 자신감"이라며 "미국 시장 진출과 차세대 장비 공급 등 성장 모멘텀에 비해 주가가 저평가됐다는 판단 아래 기업가치를 높이겠다는 의지"라고 덧붙였다. 한미반도체는 2분기 매출 2511억원을 기록하며 1980년 창사 이래 최대 분기 실적을 달성했다. 2분기 영업이익률은 51.9%였다. 한미반도체는 AI 반도체 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM) 생산에 필수인 열압착(TC) 본더 장비 분야에서 세계 1위를 지키고 있다. 올해 HBM4 양산용 'TC 본더 4' 장비 공급을 통해 주도권을 이어가고 있고, 차세대 HBM 생산을 위해 올해 2세대 하이브리드 본더 장비 프로토타입을 출시하고, 내년 상반기 '와이드 TC 본더'를 출시할 예정이다. AI 시스템 반도체 시장에서도 성과를 내고 있다. 글로벌 1위인 MSVP(마이크로 쏘 & 비전 플레이스먼트) 역시 글로벌 반도체 제조시설 투자 확대에 따라 지난해부터 주문량이 늘었다. 올해 2.5D 패키징 장비인 'FC 본더 3.5'와 '2.5D TC 본더 40'을 잇따라 출시해 글로벌 파운드리 및 후공정(OSAT) 업체에 공급하고 있다. 글로벌 우주항공 기업에 공급 중인 'EMI 쉴드' 장비 역시 매출 성장을 견인하고 있다. 한미반도체는 올해 말 미국 캘리포니아 산호세에 법인 '한미USA'를 설립하며 미국 반도체 시장에 본격 진출할 예정이다. 스페이스X·테슬라·xAI가 공동 주도하는 '테라팹'을 비롯해 마이크론, SK하이닉스, 앰코테크놀로지, 인텔, TSMC 등이 미국 정부의 반도체법(CHIPS Act) 지원으로 현지 제조시설에 투자를 확대함에 따라 한미반도체는 현지 법인을 통해 기술 지원을 제공한다는 방침이다. 한미반도체는 "곽동신 회장의 자사주 추가 매입은 미국 진출과 장비 공급 확대에 따른 성장에 대한 자신감이자 책임 경영에 대한 의지"라며 "글로벌 AI 반도체 패키징 시장에서 리더십을 더욱 공고히 하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 10:03장경윤 기자

SK하이닉스, '반나절 심층면접' 도입…AI 시대 맞춤형 인재 선발

SK하이닉스가 다음달 신입 수시채용부터 심층면접을 도입한다. AI 시대에서 문제의 본질을 스스로 질문하고 사고하는 능력이 중요해질 것으로 전망되는 만큼, 실전 역량을 보유한 인재 선발에 초점을 맞추겠다는 전략이다. SK하이닉스는 다음달 20일부터 26일까지 신입사원 수시채용 서류 접수를 진행한다고 30일 밝혔다. 모집 직무는 설계, 소자, R&D공정, 양산기술 등 주요 직무 전반이며, 근무지는 이천, 청주, 분당, 서울 등이다. 지난 6월 선언한 '학력 제한 전면 폐지' 방침에 따라 이번 채용 역시 연령과 학력에 상관없이 누구나 지원 가능하다. 이번 개편의 핵심적인 변화는 실전 역량 검증에 초점을 맞춘 'Half-day(반나절) 심층면접'의 도입이다. 이는 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 AI 시대 인재상과 궤를 같이 한다. 최 회장은 “AI 시대에는 다양한 영역을 넘나들며 인간과 AI가 공존하는 새로운 시스템과 사회를 설계할 수 있는 인재가 더 중요해질 것"이라며 "문제의 본질을 스스로 질문하고 사고하는 힘(생각 근육)'이 중요하다”고 강조한 바 있다. SK하이닉스는 20~30분 안팎으로 진행되던 기존 면접에서 벗어나 반나절 동안 심도 있는 과제 수행과 인터뷰를 진행한다. 지원자의 직무 전문성은 물론, AI 응용 능력, 인문학적 소양, 논리적 사고력 등을 종합적으로 검증할 계획이다. 서류 단계 역시 이러한 역량 중심 평가 기조에 맞춰 전면 개편된다. SK하이닉스는 기존의 자기소개서 항목을 없애고, 지원자가 보유한 'AI 활용 역량'과 '반도체 직무 전문성'을 기술하는 신규 서식을 도입한다. 단순 스펙이나 형식적인 소개 대신, AI를 업무에 유연하게 적용하고 현업의 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 서류 단계부터 정교하게 확인하겠다는 취지다. 아울러 채용 설명회 방식 역시 기존 대학 캠퍼스 중심의 틀에서 벗어나, 누구나 참여할수 있는 열린 거점형 리쿠르팅으로 전환한다. 서울, 청주, 대구, 광주 등 4개 지역에서 채용설명회를 열어 특정 대학교 재학생에 국한하지 않고 반도체 산업에 관심이 있는 청소년 및 차세대 인재들에게도 산업 비전과 진로 탐색의 기회를 제공한다는 취지다. 이에 더해 SK하이닉스는 최상위 AI 혁신 인재를 발굴하기 위해 오는 4분기 'AI 해커톤 공모전'을 연다. 해커톤(Hackathon)은 제한된 시간 동안 현장의 난제를 해결하는 소프트웨어나 알고리즘 모델을 구현해 내는 경진대회다. 참가자들은 반도체 현장의 문제를 AI로 해결하는 챌린지를 거치게 된다. 공모전에서 우수한 성적을 거둔 참가자에게는 서류 전형을 면제하고 바로 면접 기회를 부여하는 '패스트트랙(Fast Track)' 혜택이 주어진다. SK하이닉스 채용 관계자는 “스펙과 서류 평가에서 벗어나 지원자의 근원적 문제 해결 능력과 실전형 역량을 면밀히 검증할 수 있도록 채용 체계를 개편했다”며 “생각하는 힘을 갖춘 AI 인재를 적극적으로 채용하고 육성해 글로벌 AI 반도체 시장에서의 독보적인 기술 리더십을 이어가겠다”고 강조했다. 이번 신입사원 수시채용 모집 요강과 취업설명회 상세 일정은 SK하이닉스 공식 채용 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 채용 설명회 참가를 희망하는 구직자는 홈페이지에서 참여 신청을 하면 된다.

2026.07.30 09:21장경윤 기자

퀄컴, 9월부터 주요 제품 가격 인상 공식화

퀄컴은 29일(현지시각) 2분기(회계연도 기준 2026년 3분기) 실적발표 이후 컨퍼런스콜에서 주요 제품의 공급가 인상을 공식화했다. 앞서 블룸버그통신은 24일 "퀄컴이 주요 고객사에 제품 가격 인상 방침을 담은 서한을 전달했다"며 "이번 가격 인상은 오는 9월 1일 이후 출하되는 제품부터 적용된다"고 보도한 바 있다. 이날 아카시 팔라왈라 퀄컴 최고재무책임자(CFO)는 "메모리 단가 상승에 따라 주요 제조사가 전 세대 제품을 선택하고 있으며 공급망 전반의 투입 원가 상승에 따라 영업이익이 하락하고 있다"고 설명했다. 이어 "전 제품군에 걸쳐 두 자릿수 가격 인상을 진행중이며 기존 계약 및 제품 주기로 인해 가격 인상 효과는 향후 수 분기에 걸쳐 순차적으로 반영될 것"이라고 설명했다. 퀄컴의 2분기 실적 중 스마트폰과 태블릿 관련 핸드셋 부문 매출은 50억 8600만 달러(약 7조 3448억원)로 전년 동기 대비 20% 줄었다. 크리스티아노 아몬 CEO는 "중국 스마트폰 제조사 관련 매출이 2분기에 저점을 지났으며 유통망의 재고 소진이 끝나감에 따라 오는 3분기에는 두 자릿수 순증이 확실시된다"고 설명했다. 주요 공급망에 따르면 애플은 3분기 중 출시할 차세대 아이폰부터 퀄컴 5G 모뎀 대신 자체 개발한 모뎀을 확대 적용할 예정이다. 아카시 팔라왈라 CFO는 "공급 제약 및 협상 결과로 차세대 아이폰에 탑재되는 퀄컴 5G 모뎀 점유율이 기존 예상치인 20%를 크게 하회할 것이며 3분기 애플 관련 매출은 약 50% 줄어들 것"이라고 예상했다. 퀄컴은 지난 6월 말 미국 뉴욕에서 진행된 투자자 대상 '인베스터 데이' 행사에서 에이전틱 AI에 초점을 둔 새로운 서버용 프로세서 '드래곤플라이 C1000', 추론에 중점을 둔 차세대 AI 가속기 'AI250/300' 등을 공개했다. 아카시 팔라왈라 CFO는 "글로벌 하이퍼스케일러 두 곳과 맺은 맞춤형 반도체 프로젝트와 관련 구매 주문서 수령과 웨이퍼 생산에 들어갔으며 관련 매출이 오는 4분기부터 발생해 매년 확대될 것"이라고 설명했다. 크리스티아노 아몬 CEO는 "데이터센터 관련 매출은 회계연도 기준 2027년(2026년 10월~2027년 9월) 50억 달러(약 7조 2300억원), 2029년(2028년 10월~2029년 9월) 150억 달러(약 21조 6900억원)를 목표로 서버용 CPU와 맞춤형 반도체 등을 단계적으로 출시할 것"이라고 설명했다.

2026.07.30 09:18권봉석 기자

K-휴머노이드, 엔비디아에 잡아먹힌다…"온디바이스 칩 개발 서둘러야"

국내 주요 휴머노이드 기업이 온디바이스 칩으로 엔비디아 제품을 채택하면서 외산 종속 우려가 커지고 있다. 이에 한국 정부는 8000억원을 투입해 토종 온디바이스 칩을 개발할 계획이다. 30일 업계에 따르면 LG전자와 뉴로메카, 에이로봇, 위로보틱스 등 국내 주요 로봇 기업이 개발 중인 휴머노이드가 엔비디아 칩을 사용하고 있다. LG전자 클로이드와 에이로봇 앨리스에는 엔비디아의 젯슨 토르를 탑재한다. 뉴로메카 휴머노이드 시리즈에는 엔비디아의 RTX 시리즈가 들어가며, 위로보틱스는 젯슨 토르와 RTX 시리즈를 함께 쓰고 있다. 젯슨 토르는 로봇 두뇌 역할을 하는 엣지 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈이다. RTX 시리즈는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 브랜드 중 하나다. "범용성·소프트웨어 때문에 쓸 수밖에" 업계는 엔비디아 쏠림 이유로 범용성과 소프트웨어를 꼽는다. 국내 휴머노이드 개발사 관계자는 "휴머노이드는 개발 중인 단계이기 때문에 여러 AI 모델에서 해당 칩이 잘 구동돼야 한다"며 "엔비디아 칩이 범용성이 커서 엔비디아 제품을 사용하고 있다"고 말했다. 김용석 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "엔비디아 제품 성능이 가장 뛰어나고 소프트웨어 개발환경이 좋아 휴머노이드 업체가 엔비디아 칩을 쓸 수밖에 없다"며 "가장 유명한 쿠다(CUDA)부터 시작해 엔비디아는 GPU 사용에 필요한 소프트웨어를 직접 개발한다"고 설명했다. 쿠다는 개발자가 프로그래밍 언어로 GPU를 연산에 쓸 수 있게 해주는 소프트웨어다. 정부, 5년간 8000억원 투입…로봇 맞춤형 칩 개발 정부도 문제를 인지하고 대응에 나섰다. 올해부터 2030년까지 5년간 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발' 사업을 추진한다. 지난달 총사업비 8002억원이 확정됐고, 참여 기업 명단은 다음 달 초 결정된다. 이 사업은 자동차, 사물인터넷(IoT)·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력 업종별로 첨단 AI 제품 생산에 필요한 맞춤형 AI 반도체와 반도체가 탑재될 모듈, 구동 AI 소프트웨어 등 전체 주기 개발을 지원한다. 해당 프로젝트에는 LG전자, 현대자동차, 두산 등이 수요 기업으로 참여할 예정이다. 칩 개발사에는 딥엑스와 모빌린트가 참가할 것으로 보인다. 한 로봇 업계 관계자는 "이번 프로젝트는 수요 기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀을 이루는 구조로 상용화 가능성이 크다"고 기대감을 표했다. 김용석 교수는 "기본적으로 투트랙으로 갈 수밖에 없다"며 "지금 당장 사용할 수 있는 우리나라 칩이 마땅치 않기 때문에 일단 엔비디아 칩을 사용해 로봇을 빨리 상용화하고, 동시에 우리나라 칩을 개발해야 한다"고 강조했다. AMD, 한국 찾아와 세일즈…"무조건 국산은 지양" 경쟁 환경은 만만치 않다. 엔비디아 외에 AMD 등도 온디바이스 시장에 뛰어들고 있다. AMD는 지난주 신규 로봇용 온디바이스 칩 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'를 공개했다. 이 프로세서는 중앙처리장치(CPU), GPU, 신경망처리장치(NPU)가 데이터를 공유하는 구조로 설계돼 데이터 이동을 줄이고 성능 효율을 높이며 지연시간을 단축했다. 앞선 휴머노이드 개발사 관계자는 "AMD 같은 빅테크도 한국까지 찾아와 적극 세일즈하는 상황"이라며 "국내 칩 사용도 검토하겠지만 성능과 가격을 종합 고려해서 어떤 칩을 사용할지 결정할 것"이라고 말했다.

2026.07.30 08:51진운용 기자

'최대 실적' SK하이닉스, 중장기 메모리 수요 확신…장기공급·투자 확대 나선다

SK하이닉스가 분기 사상 최대 경영실적을 기록했다. 인공지능(AI) 인프라 투자에 따른 D램·낸드 제품 가격이 크게 증가한 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 고부가 메모리 수요가 견조할 것으로 내다봤다. 이에 따라 고객사와 장기공급계약(LTA) 논의 및 설비투자 규모 확대를 적극 추진할 계획이다. 핵심 사업인 고대역폭메모리(HBM) 사업 역시 성장세를 자신했다. HBM4(6세대 HBM)은 올 2분기 양산 공급을 시작해, 현재 양산을 확대하고 있다. 양산 수율과 품질은 이전 세대 제품과 근접한 수준까지 올라온 것으로 알려졌다. SK하이닉스는 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원, 순이익 93조 9226억원을 기록했다고 29일 밝혔다. 시장 컨센서스는 매출 83조 9400억원, 영업이익 63조 9900억원, 순이익 51조 5800억원이었다. 컨센서스 대비 매출과 영업이익은 하회했고, 순이익은 상회했다. 전년 동기보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기 대비로는 각각 51%, 61% 증가했다. AI 서버용 고성능 제품이 가격 상승세를 주도하면서, 회사는 지난 분기에 기록한 역대 최고 실적을 다시 한번 넘어섰다. SK하이닉스는 "D램과 낸드 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다"며 "HBM과 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다"고 설명했다. 해당 분기 SK하이닉스의 메모리 평균판매가격(ASP)은 전 분기 대비 D램이 30%, 낸드가 50% 중반 상승했다. 빗그로스(출하량 증가율)은 전 분기 대비 D램이 한 자릿수 후반, 낸드가 10% 중반 상승했다. 고객사 10여곳과 LTA 체결…"내년 이후에도 AI 인프라 투자 견조" 중장기 수요 역시 견조할 것으로 내다봤다. SK하이닉스는 올해 연간 D램 수요 빗그로스를 전년비 20% 중반 성장, 낸드는 10% 후반 성장할 것으로 예상했다. SK하이닉스는 이 같은 수요 전망을 바탕으로 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약 논의를 확대하고 있다. 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리했고, 주요 고객들과 추가 논의도 이어가고 있다. SK하이닉스는 "LTA는 고객사 별로 구체적 조건은 다르나 통상 5년을 기본으로 하고 있다"며 "전체 매출에서 LTA가 차지하는 비중은 시장 환경 및 수요를 고려해 적정 수준에서 운영할 계획"이라고 설명했다. 최근 제기된 AI 인프라 투자 감소 가능성에 대해서도 "클라우드서비스제공자(CSP) 간 AI 경쟁과 서비스 확대가 이어지는 만큼, 내년 이후에도 AI 인프라 투자는 견조하게 지속될 것으로 보고 있다"고 밝혔다. HBM4 하반기 램프업…양산수율·품질, 전 세대 근접 HBM 사업은 올 하반기 본격 확대될 전망이다. SK하이닉스는 "HBM4는 주요 고객향으로 2분기부터 양산 공급을 시작했다. 지금은 안정적으로 램프업 중"이라며 "양산 수율과 품질이 성숙 단계에 진입한 이전 세대(HBM3E) 제품과 근접한 수준"이라고 밝혔다. 차세대 제품 HBM4E도 고객사에 샘플 공급을 마쳤다. 회사는 해당 제품에 기술 성숙도와 양산 안정성을 확보한 최적 공정을 적용해, 내년 본격 양산하는 것을 목표로 하고 있다. 하이브리드 본딩, iHBM 등 차세대 기술도 개발하고 있다. 하이브리드 본딩은 각 D램을 직접 연결해 HBM 성능을 높이는 차세대 본딩 기술이다. iHBM은 패키지 내부에 냉각 요소를 넣어, 열 저항을 기존 대비 30% 이상 낮출 수 있다. SK하이닉스는 "주요 고객들과 2027년 공급 물량 및 가격을 협의 중으로, 논의가 순조롭게 진행되고 있다"며 "향후에도 HBM 사업의 견조한 수익성을 유지하고, 제품 세대 전환과 고객가치 확대를 통해 AI 시장에서 고객사와 공동 성장할 수 있는 핵심 파트너로서 자리매김할 것"이라고 밝혔다. 올해 설비투자 40조원 후반…고객사 수요 적기 대응 SK하이닉스는 고부가 메모리 수요 확대에 따라 설비투자를 적극 집행할 계획이다. 회사가 예상하는 올해 연간 투자 규모는 40조원 후반 수준이다. 전년(30조 1730억원) 투자규모를 고려하면 최소 15조원 이상 증가하는 셈이다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기는 한편, 내년 초 용인 1기 팹(Y1) 클린룸 오픈 이후 생산능력을 신속하게 확대할 수 있는 투자도 진행하고 있다. SK하이닉스는 이달 일부 주요 협력사를 대상으로 Y1 ph1에 도입할 장비 발주를 시작한 것으로 파악됐다. 내년 2월 시생산(원패스) 라인 구축을 시작하고, 곧바로 3~4월께 월 2만장 규모 생산능력 확대를 위한 본격적인 장비 셋업이 진행될 예정이다. 최근 발표한 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17, 신규 반도체 클러스터 조성 등 중장기 투자계획도 고객 수요와 투자 효율을 고려해 단계적으로 추진할 방침이다. SK하이닉스는 "중장기 성장 기회를 차질 없이 준비하는 동시에 설비투자 원칙을 유지함으로써, 생산능력과 재무 건전성을 함께 강화할 계획"이라고 설명했다.

2026.07.29 12:29장경윤 기자

[현장] 배경훈 부총리 "실전형 AI 인재 길러야…산학협력 강화"

"인공지능(AI) 기술이 이론에만 머무는 것이 아니라 실제 결과물을 만들어내야 하는 시대가 왔습니다. '현장형 AI 인재'가 필요한 이유입니다. 우리 정부는 대학과 기업이 교육·연구 단계부터 긴밀히 협력해 산업 현장 수요에 맞는 AI 인재를 키울 수 있도록 도울 것입니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 서울 코엑스 플라츠홀에서 열린 '2026 대한민국 AI 혁신인재 커넥트'에서 산업형 AI 인재양성을 위해 이같이 밝혔다. 대학 연구 성과를 기업의 제품과 서비스로 연결하고, 산업 현장의 문제를 해결할 수 있는 융합형 인재를 육성해야 한다는 주문이다. 이번 행사는 과기정통부가 지원하는 AI·AX 대학원과 AI융합혁신대학원, AI스타펠로우십, 생성AI선도인재양성 사업 성과를 공유하고 향후 인재양성 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 대학원생과 연구자, 기업 관계자 등 약 1000명이 참석했으며 행사는 2020년부터 매년 열리고 있다. 배 부총리는 AI 기술이 전 산업으로 확산하면서 글로벌 경쟁 기준도 달라지고 있다고 진단했다. 단순히 성능 뛰어난 모델을 개발하는 것을 넘어 AI 시스템을 설계·구축·운영하고 산업 현장에 적용할 수 있는 종합적인 아키텍처 역량이 중요해졌다는 설명이다. 그는 "AI 반도체와 데이터센터, 로봇과 제조업을 결합한 피지컬 AI 분야에서는 세계적 수준 연구인력과 함께 현장 문제를 AI로 해결할 수 있는 인재 확보가 시급한 과제로 떠올랐다"며 "정부가 추진하는 AI 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 분야의 '3대 메가 프로젝트'를 산업 경쟁력으로 연결하려면 전문인력이 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 이어 "대규모 AI 투자가 산업 경쟁력으로 이어지려면 이를 연구하고 현장에 적용할 인재 육성이 뒷받침돼야 한다"며 "AI가 다른 학문과 산업 분야에 연결될 때 비로소 시너지를 낼 수 있다"고 강조했다. 배 부총리는 국내 인재가 성장하고 정당한 대우를 받을 수 있는 연구·산업 환경도 조성하겠다고 밝혔다. 그는 "최근 미국 샌프란시스코에서 한국 기업이 빅테크들과 1경원 넘는 규모 협력 체계를 구축하기로 했다"며 "대한민국 AI에 대한 관심과 협력 제안이 이어지는 만큼 우리 인재들이 글로벌 시장에서 대우받을 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "우리가 AI 3대 강국으로 가기 위해서는 인재들이 한국에서 마음껏 연구하고 좋은 성과를 낼 수 있어야 한다”며 “AI 대학원과 함께 인재를 어떻게 길러내고 졸업 이후에도 다음 역할을 이어가도록 할지 고민할 것"이라고 덧붙였다. AI 인재양성 산합협력 비전선포식…국내 산학계 모여 이날 개회식에서는 배 부총리와 홍진배 정보통신기획평가원장, 대학·기업·연구기관 관계자 20여명이 'AI 인재양성 산학협력 비전선포식'을 진행했다. LG AI연구원과 NC AI, 엘리스그룹, 인이지, 포티투마루, 롯데이노베이트, 바이브컴퍼니, 한국전자기술연구원 등이 산업·연구계를 대표해 참여했다. 대학에서는 고려대와 성균관대, 한양대 ERICA, UNIST 등이 뜻을 모았다. 참석자들은 대학의 교육·연구 역량과 산업계의 인력 수요를 연결하고 산학 공동 교육과 연구를 확대하기로 했다. 학생이 대학에서 쌓은 연구 역량을 기업 현장에서 활용하고, 졸업 이후 국내 산업계와 연구기관에서 경력을 이어갈 수 있는 환경을 조성한다는 취지다. 배 부총리는 비전선포식 이후 대학과 기업의 전시 부스를 찾아 AI 인재양성 사업을 통해 나온 연구 결과를 살펴보고 대학원생들의 발표를 들었다. 이어 열린 산학연 간담회에서는 데이터센터와 피지컬 AI 등 핵심 분야에 필요한 역량과 인재 육성 방안이 논의됐다. 과기정통부는 이번 간담회를 비롯해 대학·기업·연구기관의 의견을 수렴해 'AI 인재양성 지원 전략'을 마련할 계획이다. 산업 수요를 교육과정에 반영하는 방안과 인재의 연구·취업·성장을 잇는 지원체계를 구체화한다. 행사는 오는 31일까지 기조강연과 대학원생 우수 성과 발표·시상, 글로벌 AI 기업에 진출한 선배와의 대화, '과학과 AI의 만남'을 주제로 한 토크쇼와 북콘서트 등으로 진행된다. 배 부총리는 "AI 경쟁의 핵심은 기술 연구·개발을 넘어 산업 현장의 문제를 해결할 인재를 확보하는 데 있다"며 "AI 인재들이 도전적인 연구와 안정적인 성장을 이어갈 수 있도록 대학, 기업과 협력해 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.29 11:56김미정 기자

SK하이닉스, 올해 설비투자 40조원 후반 예상…생산능력 확대 '고삐'

SK하이닉스가 올해 40조원 후반 수준의 시설투자를 단행한다. 전년 대비 10조원 이상 확대된 규모다. AI용 고부가 메모리 수요에 적기 대응하기 위한 전략으로, 올 하반기 용인 신규 팹에 투자가 집중될 전망이다. SK하이닉스는 29일 실적발표 자료를 통해 회사의 설비투자 및 고부가 메모리 사업 전략에 대해 밝혔다. SK하이닉스는 고부가 메모리 수요 확대에 따라 적극적인 설비투자를 진행할 계획이다. 회사가 예상하는 올해 연간 투자규모는 40조원 후반 수준이다. 전년(30조 1730억원) 투자규모를 고려하면 최소 15조원 이상 증가하는 셈이다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기는 한편, 내년 초 용인 1기 팹 클린룸 오픈 이후 생산능력을 신속하게 확대할 수 있는 투자도 진행하고 있다. 최근 발표한 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17, 신규 반도체 클러스터 조성 등 중장기 투자 계획도 고객 수요와 투자 효율성 등을 고려해 단계적으로 추진할 방침이다. SK하이닉스는 "중장기 성장 기회를 차질 없이 준비하는 동시에 설비투자 원칙을 유지함으로써, 생산능력과 재무 건전성을 함께 강화해 나갈 계획"이라고 설명했다. 고부가 메모리 제품의 경우, 올 2분기 HBM4의 양산 출하를 시작했다. 하반기 생산을 본격 확대할 계획이다. 또한 상반기 샘플 공급을 마친 HBM4E는 기술 성숙도와 양산 안정성을 갖춘 최적의 공정을 적용했다. SK하이닉스는 "HBM 분야에서 우수한 품질과 높은 수율 기반의 안정적인 공급 능력, 원가 경쟁력과 업계 최고 수준의 성능을 포함한 종합 경쟁력을 바탕으로 리더십을 지속 이어간다는 방침"이라고 밝혔다. 소캠(SOCAMM)2는 2분기 들어 판매가 크게 늘었으며, 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 제품 공급도 본격화됐다. 낸드는 선단 공정 전환을 가속화해 고용량·고성능 제품 중심으로 포트폴리오를 강화한다. 321단 제품은 이미 전체 생산량에서 가장 큰 비중을 차지했으며, 연말까지 국내 생산능력의 50% 수준으로 확대할 계획이다.

2026.07.29 08:51장경윤 기자

SK하이닉스, 2분기 영업익 60.5조 '사상 최대'…이익률 76%

SK하이닉스가 인공지능(AI) 메모리 수요 확대로 분기 사상 최대 실적을 경신했다. D램과 낸드 모두 큰 폭의 가격 상승이 이어지면서, 영업이익률도 76%로 최고치를 기록했다. SK하이닉스는 메모리 수요 성장세가 지속될 것으로 보고, 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약을 적극 논의 중이다. 현재 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리했다. SK하이닉스는 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원, 순이익 93조 9226억원을 기록했다고 29일 밝혔다. 시장 컨센서스는 매출 83조 9400억원, 영업이익 63조 9900억원, 순이익 51조 5800억원이었다. 컨센서스 대비 매출과 영업이익은 하회했고, 순이익은 상회했다. 전년 동기보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기 대비로는 각각 51%, 61% 증가했다. AI 서버용 고성능 제품이 가격 상승세를 주도하면서, 회사는 지난 분기에 기록한 역대 최고 실적을 다시 한번 넘어섰다. 이로써 상반기 누적 매출은 131조 8950억원대으로 사상 처음으로 100조원대를 넘어섰다. 같은 기간 누적 영업이익은 98조 1529억원을 기록했다. SK하이닉스는 "D램과 낸드 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다"며 "고대역폭메모리(HBM)와 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다"고 설명했다. 2분기 말 회사 현금성 자산은 전 분기 말 대비 33조6000억원 늘어난 88조원을 기록했다. 반면 차입금은 7000억원 줄어든 18조6000억원에 그치며 순현금은 69조4000억원으로 늘었다. 회사는 사상 최대 수준으로 확대된 이익과 현금 창출력을 바탕으로 재무 여력도 크게 강화됐다고 평가했다. SK하이닉스는 AI가 사용자를 대신해 복잡한 업무를 수행하는 에이전트 형태로 진화하고 다양한 서비스로 확산됨에 따라 메모리 수요 기반이 넓어지고 있다고 설명했다. 이에 따라 AI 메모리와 일반 메모리 수요가 함께 확대되는 구조적 변화가 나타나고 있다고 분석했다. 주요 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자가 확대되면서 추가 공급 요청도 잇따르고 있다. 회사는 이러한 투자가 AI 서비스에서 창출한 수익을 기반으로 이뤄지고 있는 만큼, 메모리 수요 성장세가 지속될 것으로 내다봤다. SK하이닉스는 이 같은 수요 전망을 바탕으로 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약 논의를 확대하고 있다. 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약 협상을 마무리했고, 주요 고객들과 추가 논의도 이어가고 있다. 이를 통해 회사 운영 효율을 높이고, 중장기 사업 안정성과 지속 가능한 성장 기반을 한층 강화하겠다는 방침이다. 또한 AI 모델 고도화로 메모리 경쟁력 범위가 시스템 아키텍처와 패키징으로 확대되고 있어, SK하이닉스는 폭넓은 제품 포트폴리오와 고객과 공동개발 역량을 바탕으로 시스템 관점의 메모리 혁신을 주도할 계획이다.

2026.07.29 08:12장경윤 기자

엔비디아發 '순환 금융' 우려…AMD·SK하이닉스까지 동반 하락

엔비디아 주가가 27일(이하 현지시간) 약 5% 하락하면서 반도체 업종 전반에 투자 심리가 위축됐다고 야후파이낸스 등 외신이 보도했다. 반도체 업체 AMD도 이날 5% 이상 하락했으며, 마이크론테크놀로지와 SK하이닉스도 각각 2% 이상, 7% 이상 떨어졌다. 야후파이낸스는 이번 주가 하락의 배경으로 엔비디아가 오픈AI의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 지원하기 위해 최대 2500억 달러(약 368조원) 규모의 금융 보증 제공을 검토하고 있다는 보도를 지목했다. 시장에서는 엔비디아의 신용과 자금을 바탕으로 오픈AI가 데이터센터를 구축하고, 이를 통해 다시 엔비디아의 AI 반도체를 구매하는 구조가 형성될 수 있다는 점에서 이른바 '순환 금융'에 대한 우려가 제기되고 있다. 특히 AI 수요가 예상에 미치지 못해 오픈AI가 데이터센터 임차료나 반도체 구매 대금을 감당하지 못할 경우, 엔비디아가 고객사의 신용 위험까지 떠안을 수 있다는 지적이 나온다. 블룸버그는 해당 보증 규모가 실제 성사될 경우 반도체 제조업체가 제공한 금융 보증 가운데 역대 최대 규모가 될 가능성이 있다고 전했다. 한편 엔비디아는 지난주 SK하이닉스의 모회사인 SK그룹과 AI 공장 구축 및 차세대 메모리 개발 등을 포함한 5000억 달러 이상의 전략적 협력 계획을 발표했다. 여기에 중국의 AI 기술 경쟁력 강화에 대한 우려도 반도체 업종에 부담을 주고 있다. IT매체 디인포메이션은 27일 중국 국영기업이 핵심 반도체 제조 장비의 대량 생산에 착수했다고 보도했으며, 이 소식이 전해진 뒤 네덜란드 반도체 장비 업체 ASML의 주가도 큰 폭으로 하락했다. 최근 투자자들은 AI 인프라 투자 확대에 따른 수익성에 점차 의문을 제기하고 있다. 지난주 알파벳이 AI 인프라 구축을 위해 자본지출 전망치를 상향 조정하겠다고 발표한 이후 회사 주가가 급락한 것도 이러한 투자 심리를 반영한 사례로 분석된다. 투자자들은 이번 주 예정된 마이크로소프트와 아마존, 메타의 실적 발표에 주목하고 있다. 이들 기업 모두 AI 관련 투자를 추가로 확대할 것으로 예상되지만, 경기 둔화 신호가 나타날 경우 AI 반도체와 관련 장비 업체들의 실적에 대한 우려가 더욱 커질 수 있다고 야후파이낸스는 전망했다.

2026.07.28 10:12이정현 미디어연구소

모빌린트, 'ISEC 2026' 참가… NPU 기반 엣지 AI 보안 솔루션 공개

인공지능(AI) 반도체 팹리스(설계전문) 모빌린트가 국내 최대 보안 전시회에서 신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 컴퓨팅 및 지능형 보안 솔루션을 공개한다. 모빌린트는 8월 11~12일 서울 강남 코엑스에서 열리는 정보보호·사이버보안 전시회 'ISEC 2026'에 참가해 자체 개발한 NPU 기반 보안 솔루션을 선보인다고 28일 밝혔다. 모빌린트는 행사에서 ▲MLA100 ▲MLA400 ▲MLX-A1 ▲REGULUS 등 AI 반도체 라인업을 모두 전시해 실제 보안 관제 환경을 구현한 라이브 데모를 진행한다. 주요 시연 항목은 실시간 영상 분석, 대규모 멀티채널 영상 처리, 생성형 AI 기반 운영 자동화 등이다. 회사는 AI 카메라, 영상관제시스템(VMS), AI 보안관제센터(SOC), 산업시설 안전관리 등 현장 중심 환경에서 클라우드 연동 없이 데이터를 처리하는 온디바이스·온프레미스 AI 기술력을 집중적으로 알릴 예정이다. 이를 통해 실시간 처리 성능과 전력 효율, 데이터 보안성을 동시에 입증하고 공공·국방·산업·금융 등 B2B 및 B2G 시장 내 파트너십 확대를 도모한다. 윤상현 모빌린트 최고전략책임자(CSO)는 "보안 시장은 고성능 추론 및 지연 없는 실시간 처리와 함께 엄격한 데이터 보안이 요구되는 분야"라며 "모빌린트 NPU 솔루션은 엣지 환경에 최적화된 성능과 전력 효율을 갖춰 안전하고 효율적인 AI 보안 인프라 구축을 지원할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 09:34전화평 기자

삼성전자, 화성 '엔드팹' 가동 준비…D램 출하량 확대 탄력

삼성전자가 최첨단 D램 생산능력 확대를 위해 라인을 재편한다. 최근 화성 내 구형 낸드 팹 가동 중단 및 설비 이전 작업을 마무리했다. 이르면 올 하반기부터 D램 출하량 확대에 기여할 것으로 전망된다. 28일 업계에 따르면 삼성전자는 이달 화성 12라인의 '엔드팹(End-fab)' 운영을 위한 준비 단계에 돌입했다. 화성 12라인은 기존 2D 낸드를 양산해 온 팹이다. 2D 낸드는 업계 내 비주류에 속하는 구형 메모리로, 삼성전자의 경우 올해 내 제품 출하를 중단키로 한 바 있다. 이에 맞춰 화성 12라인도 지난해 중반께 전환 투자가 결정됐다. 삼성전자는 해당 라인을 화성 15라인의 백엔드(BEOL:Back-End Of Line) 공정용으로 활용할 계획이다. 화성 15라인은 1b(5세대 10나노급)·1c(6세대 10나노급) D램 등 업계 최첨단 D램 양산을 맡고 있다. 라인 전환은 지난해 하반기부터 진행돼, 이달 작업이 마무리된 것으로 알려졌다. 이르면 하반기부터 백엔드 공정 수행이 가능할 것으로 전망된다. 반도체 업계 한 관계자는 "삼성전자가 화성 12라인 내 설비 전환 작업을 순차적으로 진행해, 이달 2D 낸드 생산능력이 완전히 제로(0)가 됐다"며 "이달 EOL(End of Life: 생산중단)에 들어갔으므로, 올 하반기 15라인과 연계해 활용할 수 있을 것"이라고 설명했다. 이번 화성 12라인 전환으로 삼성전자의 D램 생산량 확대에 속도가 붙을 전망이다. 기존 화성 12라인은 월 10만장 수준의 2D 낸드 생산능력을 갖췄던 곳으로, 엔드팹 전환 시 D램 생산능력 증가에 큰 도움이 될 것이라는 기대가 나온다. 백엔드 공정은 트랜지스터 등 이미 형성된 소자를 금속 배선으로 연결하는 공정이다. 전공정 중 가장 후반 작업에 해당된다. 통상 백엔드 공정은 이전 공정들에 비해 처리 시간이 길어, 별도로 생산라인 마련 시 전체 전공정 내 병목현상을 완화할 수 있다. 현재 반도체 업계에서 최첨단 D램은 극심한 공급난에 시달리고 있다. 글로벌 빅테크의 인공지능(AI) 인프라 투자로 서버용 D램, 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리 수요가 급증했기 때문이다. 근래에는 엣지 AI 산업 발달로 전력효율이 높은 LPDDR도 수요가 커졌다.

2026.07.28 09:33장경윤 기자

AMD, 국산 NPU 생태계 힘 보탠다...한국에 R&D센터 설립

정부가 AMD와 AI반도체 분야에 맞손을 잡기로 했다. GPU 중심의 AI 컴퓨팅을 넘어 CPU, NPU 등 다양한 방식을 결합하는 이기종 컴퓨팅에 대비하기 위한 것이다. 27일 과학기술정보통신부에 따르면 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 리사 수 AMD 회장을 만나 AI 반도체와 컴퓨팅 분야 협력을 위한 양해각서를 체결했다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 2025년 기준 연매출 346억 달러를 기록했으며, 특히 서버용 CPU와 GPU의 수요 증가에 힘입어 데이터센터 사업 매출도 166억 달러에 달하는 등 AI 컴퓨팅 시장의 주요 기업으로 자리매김하고 있다. 특히 오픈소스 소프트웨어 플랫폼인 ROCm과 개방형 표준을 기반으로 AI 컴퓨팅 생태계 확대를 추진하고 있다. 이를 통해 구글, 애플, 마이크로소프트 등 여러 글로벌 기업들과 함께 개방형 초고속 AI 반도체 연결 표준인 UALink 창립 멤버로 참여하는 등 개방형 AI 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 이기종 AI 컴퓨팅 대비...국산 NPU, AMD와 협력 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI 확산에 따른 추론 수요 증가로, 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환되고 있다. AI 서비스 제공 비용을 낮추고 성능과 전력 효율을 최적화하기 위해 워크로드별 최적의 연산자원을 활용하는 방향으로 AI 인프라 경쟁의 중심이 이동하고 있다는 뜻이다. 양해각서는 AI 컴퓨팅 아키텍처 변화에 대응해 AMD의 CPU, GPU와 추론 분야에 강점을 가진 국산 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 구체적으로 AMD CPU, GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 구축과 실증을 추진한다. 이를 통해 AI 서비스별 특성에 맞춰 다양한 연산자원을 효율적으로 조합 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI반도체 기업뿐 아니라 메모리, DPU, CXL, 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 관련 국내 기업들이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성한다. 이를 기반으로 국산 AI반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델을 확보해 나갈 계획이다. AMD, 한국에 AI 연구센터 설립 양측은 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 'AI for Science' 연구 협력을 추진한다. 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발을 뒷받침하기 위해 AMD는 CPU와 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력 등을 제공할 계획이다. AMD는 국내에 인공지능 우수 연구센터(AI Center of Excellence) 설립을 추진한다. 인공지능 우수 연구센터는 AMD의 AI 컴퓨팅 자원과 소프트웨어 역량을 기반으로 국내 기업, 대학, 연구기관의 기술 협력을 비롯해 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증 및 공동연구를 지원하는 협력 거점 역할을 수행할 예정이다. 이를 통해 AMD의 글로벌 네트워크와 국내 산학연 역량을 유기적으로 연계해 개방형 AI 생태계를 기반으로 한 다양한 협력 기회를 확대해 나갈 계획이다. AI 분야 우수 인재 양성을 위해서도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학교와 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반의 교육 연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원하고, 국내 학생과 교수, 연구자들이 최신 AI 기술과 글로벌 개발 환경을 경험할 수 있는 기회를 확대해 나갈 예정이다. 이밖에 피지컬 AI 등 차세대 AI 분야의 공동연구와 기술 협력을 추진해 미래 AI 기술 경쟁력 확보를 위한 산학연 협력 기반을 확대해 나갈 예정이다. 과기정통부와 AMD 간 협력은 지난 3월 AMD 리사 수 회장의 방한으로 논의가 본격화됐으며, 이후 양측 간 긴밀한 협의를 거쳐 협력 분야와 실행 방안을 구체화해 왔다. 양해각서 체결식은 리사 수 회장의 초청으로 추진돼 글로벌 AI 생태계 변화에 대응하기 위한 양측의 전략적 협력 의지를 다시 한번 확인하는 계기가 됐다. 배경훈 부총리는 “글로벌 AI 경쟁은 CPU, GPU, NPU 등 다양한 연산자원을 결합하는 이기종 컴퓨팅과 개방형 생태계 중심으로 변화하고 있다”며 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”고 밝혔다. 이어 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI반도체 생태계의 경쟁력을 높이고, 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다. 한편, AMD의 리사 수 CEO는 "한국은 반도체와 AI, 첨단 연구, 피지컬 AI 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖춘 AMD의 핵심 전략 시장"이라며, "AMD는 과학기술정보통신부와 협력해 고성능 컴퓨팅 기술과 개방형 소프트웨어 역량, 글로벌 생태계 파트너십을 결합함으로써 대한민국이 개방형·이기종 AI 인프라를 구축할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 말했다. 이어 "이번 협력은 단순한 하드웨어 지원을 넘어 기술 협력과 인재 양성, 긴밀한 공동 연구개발을 통해 대한민국의 AI 혁신과 경제 성장에 기여하겠다는 AMD의 장기적인 의지를 보여주는 것"이라고 밝혔다. 양 기관은 이번 협약의 실질적인 이행을 위해 공동 협의체를 구성하고, 분기별 실무회의를 통해 세부 협력 과제와 추진 방안을 지속적으로 협의해 나갈 예정이다.

2026.07.27 12:00박수형 기자

삼성·SK, 글로벌 AI 공급망 핵심축으로…빅테크와 1389조원 협력 시동

삼성전자, SK그룹이 미국 브로드컴·엔비디아 등 글로벌 빅테크와 손잡고 AI 반도체 및 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 메모리 반도체부터 파운드리, 첨단 패키징, AI 데이터센터까지 아우르는 협력에 나서면서 한국 기업들이 글로벌 AI 공급망의 핵심 파트너로 부상하고 있다는 평가가 나온다. 정부는 이번 협력 규모가 총 9500억달러(약 1389조9450억원)에 달한다고 설명했다. 단순 반도체 공급을 넘어 AI 팩토리, 데이터센터 등 AI 인프라 전반을 포함하는 대규모 협력이다. 삼성전자는 브로드컴과, SK그룹은 엔비디아 등 글로벌 빅테크와 전략적 협력 관계를 구축하며 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 꼽히는 'AI 풀스택' 생태계 구축에 나섰다. 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 'AI 서밋'에서는 이재명 대통령과 글로벌 빅테크 최고경영자(CEO), 국내 주요 기업 총수들이 참석한 가운데 이 같은 협력 방안이 공개됐다. 김용범 대통령실 정책실장은 이날 브리핑에서 "이번 일정은 3대 메가 프로젝트가 강력한 반도체 산업을 보유한 우리나라와 전략적 투자 협력을 원하는 글로벌 빅테크 기업들이 준비해 온 거대한 글로벌 이니셔티브임을 국내외에 밝히는 자리"라고 설명했다. 이어 "대한민국이 보유한 반도체뿐 아니라 AI 인프라, 모델, 피지컬 AI 등 AI 생태계 전반의 역량에 글로벌 빅테크의 기술과 자본을 결합해 AI 풀스택 전반의 투자 협력 성과를 창출하기 위해 마련됐다"고 강조했다. 삼성전자, 브로드컴과 메모리·파운드리·패키징 'AI 반도체 동맹' 삼성전자는 브로드컴과 차세대 AI 반도체 시장을 겨냥한 전략적 협력을 확대한다. 양사는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 '원스톱 턴키 솔루션'을 기반으로 AI 반도체 생태계 경쟁력을 강화하기로 했다. 삼성전자는 24일 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 서밋에서 브로드컴과 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 2030년까지 향후 5년간 2000억달러(약 292조6200억원) 이상 규모의 전략적 협력을 추진할 계획이다. 이번 협력의 핵심은 삼성전자가 보유한 반도체 전 영역의 역량과 브로드컴의 AI 가속기 설계 기술을 결합하는 데 있다. 최근 글로벌 빅테크를 중심으로 자체 AI 가속기(ASIC) 개발이 확대되는 가운데, 고성능 AI 반도체 생산을 위해서는 메모리와 로직 반도체, 첨단 패키징을 동시에 최적화하는 기술력이 중요해지고 있다. 삼성전자는 차세대 HBM 등 첨단 메모리 솔루션을 공급해 브로드컴 AI 가속기의 성능 향상을 지원한다. 동시에 2나노 이하 첨단 파운드리 공정과 패키징 기술을 활용해 AI 반도체 제조 경쟁력을 높인다는 계획이다. 특히 삼성전자는 메모리·파운드리·패키징을 모두 보유한 '원스톱 턴키' 역량을 차별점으로 내세우고 있다. 칩 설계 단계부터 공정, 패키징, 양산까지 전 과정을 연계해 개발 기간을 단축하고 성능과 전력 효율을 극대화할 수 있다는 설명이다. 전영현 삼성전자 DS부문장은 "AI 시대에는 메모리, 로직, 첨단 패키징이 긴밀하게 통합된 반도체 솔루션이 중요하다"며 "브로드컴과의 협력을 확대해 미래 AI 인프라 발전을 가속화하고 고객에게 더 큰 가치를 제공하겠다"고 밝혔다. SK, 엔비디아와 AI 팩토리·HBM 공급망 구축 SK그룹은 엔비디아와 AI 인프라 전 영역을 아우르는 협력에 나선다. AI 팩토리 구축부터 AI 메모리 공급까지 포함하는 포괄적 협력으로, 엔비디아와의 협력 규모만 5000억달러(약 731조5500억원) 이상이다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아 차세대 GPU 공급과 투자 협력을 추진한다. 엔비디아의 풀스택 AI 팩토리 아키텍처를 기반으로 SK하이닉스의 HBM4가 탑재된 차세대 AI 컴퓨팅 시스템을 도입해 2027년부터 단계적으로 AI 팩토리를 구축·가동할 계획이다. SK하이닉스는 AI 메모리 분야에서 엔비디아와 장기 협력을 이어간다. AI 학습과 추론, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 확산에 따라 고성능 메모리 수요가 급증하는 가운데 HBM 등 차세대 AI 메모리를 공동 개발하고 최적화해 나갈 예정이다. SK하이닉스는 마이크로소프트와도 AI 서버용 메모리 장기 공급 협력을 추진한다. 양사는 AI 워크로드에 최적화된 메모리 솔루션을 발굴하고 실제 서버 환경 검증을 통해 차세대 AI 메모리 기준을 만들어간다는 계획이다. 최태원 SK그룹 회장은 AI 서밋에서 "AI 시대의 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 활용하느냐를 넘어 얼마나 많은 지능을 만들어내는지에 달려 있다"고 말했다. 이어 "SK는 SK텔레콤의 AI 인프라 역량과 SK하이닉스의 AI 메모리를 바탕으로 엔비디아와 함께 세계 최고 수준의 AI 팩토리를 구축해 대한민국이 AI를 소비하는 나라를 넘어 AI 혁신을 만들어가는 글로벌 허브로 도약하는 데 기여하겠다"고 강조했다. 이재명 대통령 "AI 3대 강국 도약…민관 역량 결집" 이번 AI 서밋에서 이재명 대통령은 글로벌 빅테크와 국내 기업 간 협력을 바탕으로 대한민국을 AI 시대의 중심 국가로 도약시키겠다는 구상을 밝혔다. 이 대통령은 이날 글로벌 AI 경쟁이 본격화하는 상황에서 한국이 보유한 반도체 경쟁력과 디지털 역량을 바탕으로 AI 산업 전반의 주도권을 확보해야 한다고 강조했다. 특히 삼성전자와 SK그룹 등 국내 기업들이 글로벌 빅테크와 구축한 협력 관계를 언급하며, 한국이 단순히 AI 기술을 활용하는 국가를 넘어 AI 인프라와 생태계를 함께 만들어가는 국가로 나아가야 한다고 전했다. 이 대통령은 "대한민국은 세계 최고 수준의 반도체 제조 역량과 우수한 디지털 인프라를 보유하고 있다"며 "글로벌 기업들과의 협력을 통해 AI 인프라, AI 모델, 서비스 등 전 분야에서 경쟁력을 확보해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.25 14:36전화평 기자

이 대통령 만난 젠슨 황 "SK그룹과 730조원 파트너십 발표"

젠슨 황 엔디비아 최고경영자(CEO)가 SK그룹과 5000억 달러(한화 약 730조원) 규모에 이르는 대규모 파트너십을 발표한다. 네이버, 현대자동차, LG 등과도 협력을 강화할 예정이다. 24일(현지시간) 이재명 대통령은 미국 샌프란시스코 소재 한 호텔에서 젠슨 황 CEO와 면담했다. 이날 이 대통령은 "대한민국이 AI 황금시대로 진입하는 데 앞으로 더 중심적인 역할을 해주실 것으로 기대한다"고 말했다. 이에 젠슨 황은 "SK그룹과 오늘 양사 간의 비즈니스 파트너십을 발표할 것"이라며 "그 규모는 5000억 달러에 달한다"고 답했다. 네이버, 현대자동차 등과도 협력을 약속했다. 젠슨 황은 "네이버는 한국의 선도적인 클라우드 회사로, 네이버에 대한 대규모 투자도 단행할 것"이라며 "이번 파트너십으로 한국뿐만이 아니라 전 세계적인 확장을 지원하겠다"고 강조했다. 그는 이어 현대차그룹과의 파트너십을 통해 자율주행 제네시스 차량을 함께 개발하고, 로보틱스도 같이 진행을 할 계획"이라며 "LG와도 발전 시스템을 같이 개발하고, 공장 및 가정에서 사용할 수 있는 시스템을 함께 개발하고 있다"고 덧붙였다. 한편 젠슨 황 CEO는 이 대통령과의 면담에 앞서 엔비디아 본사에 국내 주요 기업 총수들을 대거 초빙했다. 이 자리에는 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대자동차 회장, 이해진 네이버 회장 등이 참석했다.

2026.07.25 10:57장경윤 기자

中 "3년 내 AI 칩 자립"…엔비디아 추격 총력전 내막

중국이 미국 정부의 인공지능(AI) 칩과 제조장비 통제 조치에 맞서 '3년내 자립'을 목표로 총력 체제를 가동하고 있다는 것은 공공연한 비밀이다. 월스트리트저널은 25일(현지시간) 중국의 AI 총력전이 어떻게 진행되는 지 자세하게 소개하는 기사를 게재했다. 이 신문은 중국 'AI 총력전' 대표적인 사례 중 하나로 지난 해 중국 통신장비회사 화웨이와 정부 고위 관계자 간 회동 사례를 소개했다. 보도에 따르면 지난해 여름 화웨이는 중국 기술 정책을 총괄하는 최고위 인사를 상대로 비공개 브리핑을 했다. 이 자리에서 화웨이는 최신 인공지능(AI) 칩을 소개하면서 "중국이 3년 안에 일부 AI 핵심 영역에서 자립할 수 있다"고 공언했다. 그 때쯤이면 미국 엔비디아에 맞설 수준이 된다는 게 화웨이의 전망이었다. 그날 화웨이와 회동한 중국 고위 인사는 딩쉐상 국무원 부총리였다. 딩 부총리는 3년 전 미국 정부가 단행한 첨단 AI 칩 및 제조 장비 통제 조치에 맞서는 중국 정부 정책을 진두지휘하고 있는 인물이다. 이날 화웨이가 꺼내든 '3년 내 AI 자립'은 딩 부총리가 듣고 싶은 말이었다고 이 신문은 전했다. 시진핑의 최측근인 딩쉐샹 국무원 부총리는 1960년대 원자폭탄·인공위성 개발에 쓰였던 국가 총동원 방식을 꺼내 들었다. 최고 기업과 연구소들을 모아 위원회를 꾸리고 칩 공급망의 각 요소를 정복하라고 지시한 것. 그는 대형 AI 수요 기업들에게 국산 칩 사용을 거부하는 자는 '매국노'라는 경고까지 전달한 것으로 알려졌다. 성과는 뚜렷했다. 모건스탠리에 따르면 중국의 외국산 AI 칩 의존도는 2021년 90%에서 2025년 60% 미만으로 낮아졌다. 화웨이의 신형 칩들은 이 비율을 향후 5년간 25%까지 낮출 수 있을 전망이다. 에릭 쉬 화웨이 부회장은 "미국이 우리를 궁지로 몰아넣지 않았다면 결코 이런 일을 하지 않았을 것"이라고 말했다. AI 소프트웨어에서 중국은 이미 미국과 접전 중이다. 지난주 베이징 스타트업 문샷 AI는 오픈AI·앤트로픽 최상위 모델을 바짝 뒤쫓는 '키미 K3'를 공개했다. 그러나 반도체 칩 부족에 가로막혀 이용자들의 가입을 중단했다. 칩 위원회 출범…지난해 돌파구 마련 2022년 바이든 행정부가 수출 규제를 시작하자 중국은 2023년 칩 위원회를 가동하기 시작했다. 위원회 책임자는 속가공 엔지니어 출신 딩 부총리가 이끌고 있다. 위원회는 첨단 제조·패키징, 고대역폭 메모리, 칩 설계 소프트웨어 등 핵심 분야별로 최고 팀을 영입하고 한정된 칩 공급량 배정까지 결정했다. 또한 부패로 얼룩졌던 과거 국산화 시도의 실패를 반복하지 않기 위해 칩 기업들의 증시 상장을 독려했다. 국유 장비업체 나우라에는 급여 상한을 폐지해 외국 인재 영입 길을 열었다. 2024년에는 약 480억 달러 규모 반도체 국가 펀드를 조성했다. 위원회 가동 첫해는 순탄치 않았다. 정부 연구소는 리창 총리에게 "수십 종의 국산 AI 칩이 매우 불안정하다"며 "대규모 모델을 훈련시킬 만한 칩은 하나도 없다"고 보고했다. 전환점은 지난해 찾아왔다. 화웨이가 초기 테스터들을 놀라게 한 신형 칩 '어센드 950'을 준비했고, 알리바바 등도 자체 칩에서 진전을 보고한 것이다. 화웨이는 어센드 950의 설계를 개편해 비용 효율을 높였고, 딥시크 등 중국 AI 기업들은 이 칩이 추론 분야에서 엔비디아를 대체할 수 있게 됐다고 평가한다. DUV로 7나노, 회로 적층까지…문제는 여전히 EUV 설계 능력이 올라왔지만 문제는 생산이었다. 화웨이는 2019년 미국 제재로 TSMC와의 협력이 끊기자 구형 장비에서 연산 능력을 쥐어짜내는 기술을 개발했다. 화웨이는 최첨단 반도체 제조 시 반드시 필요한 극자외선(EUV) 노광장비 접근이 막힌 탓에 이전 세대인 심자외선(DUV) 장비로 7나노미터 칩을 만드는 다중 단계 공법을 개발했다. 다만 이는 오류 가능성을 키우고 생산 속도가 낮다는 문제가 있다. 화웨이는 통신 사업에서 쌓은 네트워킹 전문성을 활용해 수십만 개의 칩을 하나의 거대 클러스터로 묶어 최첨단 실리콘을 모방하는 전략도 병행 중이다. 지난 5월에는 트랜지스터 미세화 대신 회로를 적층해 성능을 높이는 방안을 공개하며 2031년까지 현존 최고 반도체를 능가하는 칩을 개발하겠다고 밝혔다. 그러나 올해 신형 칩 계획 생산량(약 75만 개)은 수요에 크게 못 미치고, 클러스터 전략은 엔비디아 시스템에 맞추려면 몇 배 많은 칩이 필요하다는 한계가 있다. 외국 기술에 의존하지 않고 진정으로 경쟁하려면 중국은 자체 EUV 장비를 만들어야 한다고 애널리스트들은 말한다. 리서치 기업 세미애널리시스의 레이 왕 애널리스트는 "중국은 결국 이 기술을 따라잡는 방법을 알아낼 가능성이 크지만 최소 10년, 길게는 50년이 걸릴 것"이라고 말했다.

2026.07.25 07:39진운용 기자

K-메모리가 신중한 3D IC…中 CXMT, 틈새 전략 속도

AI 반도체 성능을 높이는 방식이 미세공정 경쟁에서 칩을 수직으로 쌓는 적층 기술 경쟁으로 옮겨가고 있다. 로직과 메모리를 하나의 패키지로 구현하는 3D IC가 차세대 AI 반도체 기술로 주목받으면서다. 엔비디아 중심의 범용 AI 칩뿐 아니라 주문형반도체(ASIC), 추론용 AI 칩 수요가 늘면서 고객별 요구에 맞춰 메모리와 로직을 통합하려는 움직임도 확산되고 있다. 24일 반도체 업계에 따르면 최근 글로벌 팹리스와 AI 반도체 업체들은 3D IC 적용 가능성을 적극 검토하고 있다. 특히 삼성전자 파운드리에는 관련 문의가 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 한 팹리스 업계 관계자는 "삼성전자 파운드리에 3D IC 관련 문의를 하면 '요즘 오는 고객들은 모두 3D IC를 묻는다'는 이야기를 들을 정도"라며 "AI 칩 차별화 수요가 맞물리면서 관심이 빠르게 커지고 있다"고 말했다. 다만 업계에서는 최근 주목받는 3D IC 시장이 기존 D램 산업과는 사업 구조부터 다르다고 입을 모은다. 특히 D램 기반 3D IC는 고객 요구에 맞춰 메모리를 설계하는 커스텀 D램 성격이 강해 표준 제품을 대량 생산하는 기존 메모리 사업과는 결이 다르다는 설명이다. 반도체 업계 관계자는 "3D D램은 결국 커스터마이즈 D램이라고 보면 된다"며 "고객마다 원하는 메모리 구성과 적층 방식이 달라 표준 제품을 대량 생산하는 사업과는 성격이 다르다"고 설명했다. 이어 "삼성전자와 SK하이닉스는 표준 D램을 대량 생산하는 것이 핵심 사업 모델"이라며 "특정 고객만을 위한 커스터마이즈 D램을 만드는 것은 수지타산이 맞기 어려울 것"이라고 분석했다. 실제 업계에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 3D IC 관련 선행 연구는 이어가겠지만, 본격적인 사업화에는 신중한 행보를 보일 것으로 전망한다. 연구개발이나 신사업 차원의 검토는 가능하지만, 사업부 전체가 움직이는 수준까지 확대되기는 쉽지 않을 것이라는 게 업계의 중론이다. 이 때문에 업계에서는 대규모 양산보다 틈새 시장을 노리는 후발 메모리 업체들이 3D IC 시장을 먼저 공략할 가능성이 높다고 보고 있다. 대표적인 사례가 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)다. 미국의 대중 반도체 규제로 고대역폭메모리(HBM) 시장 진입이 쉽지 않은 CXMT는 차세대 AI 메모리 기술 가운데 하나로 3D IC 역량 확보에 힘을 쏟고 있는 것으로 알려졌다. 범용 D램 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스를 정면으로 추격하기보다 고객 맞춤형 메모리 시장을 공략하는 전략을 택했다는 분석이다. 반도체 업계 관계자는 "중국은 이미 글로벌보다 먼저 3D D램 샘플칩이 다수 나왔고 저희도 관련 프로젝트를 여러 건 진행하고 있다"며 "향후에는 CXMT나 윈본드처럼 니치 마켓을 노리는 업체들이 먼저 시장을 형성할 가능성이 크다"고 말했다.

2026.07.24 15:07전화평 기자

AMD, 첫 랙스케일 AI 솔루션 공개…앤트로픽·오픈AI 잡았다

AMD가 고성능 시스템반도체 기반의 첫 랙스케일 AI 솔루션 'AMD 헬리오스'를 선보였다. 경쟁 솔루션 대비 달러당 최대 30% 더 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있는 것이 특징으로, 오픈AI·앤트로픽·메타·마이크로소프트 등 여러 빅테크가 해당 솔루션을 도입할 예정이거나 도입을 추진 중이다. AMD는 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스콘 웨스트에서 개최한 'AMD 어드밴싱 AI 2026'에서 차세대 AI 인프라 및 피지컬 AI 포트폴리오를 발표했다. 이날 AMD는 업계 최초이자 최고 수준의 성능을 제공하는 개방형 랙스케일 AI 플랫폼인 AMD 헬리오스를 공개했다. AMD 헬리오스는 72개의 고성능 AMD 인스팅트 MI455X GPU와 18개의 6세대 AMD 에픽 베니스 CPU, AMD 펜산도 프런트엔드, 스케일업 및 스케일아웃 네트워킹, AMD ROCm 오픈 소프트웨어를 하나로 최적화해 통합했다. 덕분에 AMD 헬리오스는 경쟁 솔루션 대비 달러당 최대 30% 더 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다. AMD 헬리오스는 현재 양산에 돌입했으며, 주요 AI 기업들이 기가와트급 규모의 AI 인프라 구축에 활용할 예정이다. 대표적인 고객사들로는 오픈AI, 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, 오라클, 휴메인, 텐서웨이브 등이 있다. 오픈AI는 올해 4분기부터 AMD 헬리오스를 도입하고, 2027년부터 본격적인 구축을 확대할 계획이다. 앤트로픽은 AMD 헬리오스 랙스케일 솔루션에 최대 2기가와트 규모의 AMD 인스팅트 MI455X GPU를 구축한다. 에이전틱 AI 시대를 위한 차세대 데이터센터 CPU 및 GPU 포트폴리오도 공개했다. 6세대 AMD 에픽 프로세서는 업계를 선도하는 코어당 성능과 최고 수준의 스레드 집적도를 바탕으로, 와트당, 달러당, 그리고 랙당 더 많은 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 지원한다. AI 가속기를 지원하는 호스트 CPU로서는 AI 가속기가 최대 성능을 발휘할 수 있도록 충분한 연산 성능과 메모리 대역폭을 제공하며, 범용 서버 환경에서는 비즈니스 크리티컬 애플리케이션과 AI 지원 워크로드를 위한 뛰어난 성능과 전력 효율성을 제공한다. AMD 인스팅트 MI400 시리즈 GPU는 이전 세대인 MI355X 대비 최대 34배 높은 토큰 처리량을 제공한다. 고정밀 연산이 요구되는 워크로드를 위해 새롭게 공개된 AMD 인스팅트 MI430X 가속기는 과학기술 연산과 소버린 AI를 위한 AMD의 최고 성능 HPC 가속기로, 최대 288TFLOPS의 하드웨어 기반 FP64 성능을 제공한다. AMD 인스팅트 MI430X는 미국과 유럽의 차세대 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 구축에도 적용될 예정이다. AMD 인스팅트 MI350P GPU는 기존 AI 인프라에서도 손쉽게 AI 가속 기능을 추가할 수 있도록 설계됐으며, 뛰어난 토큰 처리 경제성을 제공한다. AMD 인스팅트 MI350P GPU는 경쟁 제품 대비 달러당 최대 4.2배 높은 초당 토큰 처리 성능을 제공한다. 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 "AMD는 생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공함으로써, 고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 그리고 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.07.24 11:20장경윤 기자

SK하이닉스, 또 쌓는다...온디바이스 AI용 '3D 적층 D램' 개발 시동

SK하이닉스가 온디바이스AI향 차세대 D램으로 평가되는 3D 적층(Stacked) D램 개발에 속도를 낸다. 최근 미국 고객사와 협력해 관련 기술을 공동 설계할 인재 채용을 시작한 것으로 파악됐다. 3D 적층 D램-온(on)-로직(Logic) 설계는 로직 반도체(시스템 반도체) 위에 메모리를 직접 쌓아올리는 차세대 반도체 기술이다. 생성형 AI 이후 피지컬 AI 시대 온디바이스 방식의 엣지 AI 기기의 핵심 반도체로 작동할 것으로 기대된다. 24일 업계에 따르면 SK하이닉스는 최근 미국 산호세에 위치한 미주 법인을 통해 3D 적층(Stacked) D램-온(on)-로직(Logic) 설계 엔지니어를 채용하고 있다. SK하이닉스가 3D 적층 D램 분야의 전문 인력을 채용하는 것은 이번이 처음이다. 해당 기술이 온디바이스 AI 영역에서 차세대 메모리반도체로 주목받고 있는 만큼, 선제적으로 상용화 준비에 나서려는 것으로 풀이된다. 특히 SK하이닉스는 이미 특정 고객사와 해당 기술 적용을 위한 협력 관계를 맺은 것으로 파악된다. 회사는 이번 채용 공고에서 "미국 고객사와 긴밀히 협력해 3D 적층 D램 로직(logic) 다이 공동 설계를 주도할 수 있는 인재를 찾고 있다"며 "변화하는 기술 요구사항과 시장 수요에 부합하는 다이 설계 솔루션을 제공하는 것이 목표"라고 설명했다. 세부적으로 SK하이닉스는 3D 적층 D램-온-로직 디자인 설계를 담당할 인력을 모집한다. 3D 적층 D램-온-로직은 시스템반도체 위에 D램을 수직으로 직접 쌓아 올리는 최첨단 적층 기술이다. 단순히 두 칩을 위아래로 배치하는 PoP(패키지-온-패키지)보다 칩 간 연결 거리를 크게 줄일 수 있으며, 동일한 면적에서 더 많은 데이터 전송통로(I/O)를 구현할 수 있다. 덕분에 데이터 전송 지연을 줄이고 전력 효율과 공간 활용도를 높일 수 있다. SK하이닉스의 설명에 따르면 해당 기술은 주로 온디바이스 AI 시장을 타겟으로 개발되고 있다. 온디바이스 AI는 높은 메모리 대역폭과 저전력 특성을 동시에 요구하기 때문에 PoP 구조로는 성능 구현에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 가장 유망한 적용처로는 모바일 AP(어플리케이션 프로세서) 등이 거론된다. 모바일 AP는 스마트폰의 두뇌 역할을 담당하는 시스템반도체로, 기기 내 온디바이스 AI 구현을 위해 가장 최첨단 파운드리 및 패키징 공정을 채용하는 분야다. 애플과 퀄컴 등이 대표적인 설계 기업이다. 이와 관련 안현 개발총괄 사장은 지난 4월 열린 'TSMC 테크놀로지 심포지엄 2026'에서 "메모리와 로직 기술의 통합은 기존 구조의 한계를 뛰어넘어 AI 성능을 극대화할 기술적 돌파구"라며 "커스텀 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 고대역폭플래시(HBF), 3D 적층 D램-온-로직에 이르기까지 고객의 다양한 워크로드에 최적화된 솔루션을 제공할 것"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.24 11:03장경윤 기자

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