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SK하이닉스, 엔비디아와 AI 메모리 협력…최태원·곽노정 출동

SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 인공지능(AI) 메모리 제품군을 엔비디아 연례 행사 'GTC(GPU Technology Conference) 2026'에서 공개한다. 최태원 SK 회장, 곽노정 SK하이닉스 최고경영자(CEO) 등이 직접 참석해, 글로벌 빅테크 기업들과 중장기 협력 방안을 논의할 계획이다. SK하이닉스는 16~19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 GTC 2026에 참가한다고 17일 밝혔다. SK하이닉스는 "AI 학습과 추론 분야에서 데이터 병목을 최소화하고 성능을 극대화할 수 있는 메모리 제품을 엔비디아 AI 인프라에 탑재했다"며 "이번 행사에서 엔비디아와 파트너십을 기반으로 AI 시대 핵심 인프라인 메모리 기술 경쟁력을 선보이겠다"고 말했다. SK하이닉스는 이번 행사에서 '스포트라이트 온 AI 메모리'(Spotlight on AI Memory)를 주제로 전시 공간을 구성해 AI 메모리 기술과 설루션을 소개한다. 전시관은 ▲엔비디아 협업 존 ▲제품 포트폴리오 존 ▲이벤트 존 등으로 구성된다. 관람객이 AI 메모리 기술을 직관적으로 이해하도록 체험형 콘텐츠 중심으로 운영한다. 전시장 입구에 위치한 '엔비디아 협업 존'은 SK하이닉스와 엔비디아의 협업 성과를 집약적으로 보여주는 핵심 공간이다. 회사는 이곳에서 HBM4와 HBM3E, SOCAMM2 등 SK하이닉스의 메모리 제품들이 엔비디아의 다양한 AI 플랫폼에 실제 적용된 사례를 중심으로, GPU 기반 AI 가속기에 탑재된 메모리 구성을 모형과 실물 형태로 구현한다. 엔비디와와 협업해 만든 액체 냉각식 eSSD를 비롯해 회사의 LPDDR5X가 탑재된 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨터 'DGX 스파크(Spark)'도 함께 전시한다. '제품 포트폴리오 존'에서는 AI 인프라 핵심인 HBM4와 HBM3E를 비롯해, 고용량 서버용 D램 모듈과 LPDDR6, GDDR7, eSSD, 자동차용 메모리 솔루션 등 AI 시대를 겨냥한 메모리 제품 라인업을 볼 수 있다. SK하이닉스는 GTC 2026 기간 동안 글로벌 AI 산업 현장 흐름에 맞는 협력 방향을 모색할 계획이다. 최태원 SK그룹 회장을 비롯해 곽노정 SK하이닉스 CEO 등 주요 경영진은 글로벌 빅테크 기업들과 만나 AI 기술 발전과 인프라 구조 변화에 대한 인사이트를 공유하고, 중장기 협력 방안을 논의할 예정이다. 기술 세션에서 AI 기반 제조업 발전 방향과 고성능 AI 구현을 위한 메모리 기술 역할을 설명할 계획이다. SK하이닉스는 "AI 기술이 발전할수록 메모리는 단순 부품을 넘어 AI 인프라 전반의 구조와 성능을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있다"며 "데이터센터부터 온디바이스에 이르기까지 AI 전 영역을 아우르는 메모리 기술 역량을 기반으로, 글로벌 파트너들과 함께 AI의 미래를 만들겠다"고 밝혔다.

2026.03.17 07:45장경윤 기자

'9년 뚝심' 퓨리오사AI, 양산 칩 내놓고 실증 시험대 올라

글로벌 AI 산업이 인프라 확장에 따라 학습에서 추론영역으로 급격히 이동하면서 전 세계 데이터센터는 전력 수급과 운영 비용이라는 거대한 장벽에 직면해 있다. 현재 데이터센터의 약 80%가 15kW 미만의 저전력 인프라에 묶여 있어, 엔비디아의 고전력 솔루션을 무작정 도입하기 어려운 상황이다. 시장은 단순히 연산 속도가 빠른 칩이 아니라, 기존 설비 내에서 최대의 경제성(ROI)을 뽑아낼 수 있는 실질적인 대안을 요구하고 있다. 2017년 설립된 국내 1세대 NPU(신경망처리장치) 기업 퓨리오사AI는 이 지점을 파고든다. 지난 9년간 축적한 소프트웨어(SW) 풀스택 기술력을 바탕으로, 하드웨어의 물리적 한계를 최적화된 알고리즘으로 극복하는 전략을 취하고 있다. 지난 1월 말 TSMC로부터 2세대 양산형 칩 '레니게이드(RNGD)' 실리콘을 국내 업체 중 가장 먼저 수령하며 실전 등판 준비를 마친 퓨리오사AI는 이제 단순한 기술 검증을 넘어 실제 대규모 양산을 통한 시장 안착이라는 시험대에 올랐다. [강점: Strength] 메타가 주목한 SW 기술력과 '실물 칩' 기반 선제적 라인업 퓨리오사AI의 핵심 경쟁력은 하드웨어 하위 스택을 지원하는 소프트웨어 역량이다. 과거 글로벌 빅테크 메타(Meta)가 퓨리오사AI의 소프트웨어 스택 유효성을 검토해 인수를 타진했을 정도로, 이들의 최적화 기술은 업계 내에서 높은 평가를 받는다. AI 반도체 업계 관계자는 "지난 2024년 핫칩스 당시 메타가 퓨리오사AI의 데모를 본 뒤 인수 제안이 나온 걸로 안다"며 "퓨리오사AI의 소프트웨어 팀은 업계에서도 잘하는 걸로 정평이 나 있다"고 말했다. 특히 최근 배포된 SDK(소프트웨어개발도구)는 추론 효율을 극대화하기 위한 기능적 업데이트에 집중했다. 핵심 기술인 '하이브리드 배칭'은 서로 다른 연산 특성을 가진 복수의 사용자 요청을 통합 처리해 하드웨어 자원의 유휴 시간을 줄인다. 또한 '프리픽스 캐싱' 기능을 통해 LLM 추론 시 첫 토큰 생성 속도를 높이고 전체 처리량을 이전 버전 대비 2배 이상 개선했다. 여기에 국내 경쟁사들보다 앞서 2세대 양산형 실물 칩을 확보했다는 점은 시장 대응력 측면에서 고지를 점하게 했다. 통상 반도체는 설계 완료 후 실제 칩이 나오기까지 수개월의 시간이 소요되는데, 퓨리오사AI는 이미 확보된 실물 실리콘을 바탕으로 즉각적인 성능 검증과 고객사 PoC(개념검증)에 돌입했다. 이는 단순히 설계도 상의 수치를 제시하는 수준을 넘어, 고객사가 자신의 데이터센터 환경에 칩을 직접 꽂아보고 실시간 성능을 확인할 수 있음을 의미한다. 이러한 선점 효과를 활용해 제품군을 세분화하는 전략에도 속도를 내고 있다. 연산 성능 중심의 '레니게이드 맥스', 메모리 대역폭을 확장한 '플러스', HBM(고대역폭 메모리) 대신 GDDR을 탑재해 60W급 초저전력을 구현한 '레니게이드 S'까지 라인업을 구성했다. 가장 먼저 칩을 수령한 만큼 시장의 피드백을 빠르게 반영해 제품을 최적화할 수 있으며, 고객사의 인프라 제약 조건에 맞춰 즉각적인 커스텀 솔루션을 제공할 수 있다는 점은 글로벌 시장 안착을 위한 강력한 무기가 될 전망이다. [약점: Weakness] 지난해 매출 약 70억원…"자본 전쟁 속 체력 검증대" 퓨리오사AI가 직면한 가장 냉혹한 현실은 화려한 기술적 지표와 대비되는 재무적 성적표다. 업계에 따르면 퓨리오사AI의 지난해 매출은 약 70억원 안팎으로 추산된다. 이는 경쟁사인 리벨리온이 같은 기간 달성한 약 350억원 매출의 5분의 1 수준이다. 9년이라는 최장 업력을 보유했음에도 불구하고, 매출 규모 면에서는 후발 주자에게 선두 자리를 내어준 모양새다. 이러한 실적 열세의 근본 원인으로는 1세대 칩인 'VNPU'의 시장 안착 부진이 꼽힌다. 전 세대 제품이 실제 서비스 현장에서 충분한 상용화 레퍼런스를 구축하지 못하면서, 기업의 현금 창출 능력이 제한됨은 물론 차세대 칩인 레니게이드에 대한 시장의 신뢰도에도 심리적 부담을 안기고 있다. 1세대의 판매고가 2세대의 양산 자금으로 이어지는 선순환 구조를 만들지 못했다는 점은 뼈아픈 대목이다. 특히 현재 글로벌 AI 반도체 시장이 단순한 '기술력 대결'을 넘어 막대한 물량을 쏟아붓는 '자본 전쟁'으로 치닫고 있다는 점은 퓨리오사AI에 더 큰 위협이다. 독자적인 스타트업 형태를 유지하고 있는 퓨리오사AI로서는 카드당 천만원 수준의 고가 칩을 수만 개 단위로 양산하기 위한 자금 동원력이 사업 스피드를 결정짓는 절대적인 변수가 될 수 밖에 없다. 결국 전 세대 칩의 낮은 판매량이 남긴 재무적 공백을 2세대 양산 과정에서 얼마나 빠르게 메우느냐가 향후 생존을 결정지을 핵심 과제가 될 전망이다. [기회: Opportunity] '대통령이 먼저 찾은 기업'…9년 업력의 국가적 대표성 퓨리오사AI는 국내 최장수 NPU 기업으로서 대한민국 AI 반도체의 상징적 존재다. 실제로 이재명 대통령은 대선 후보 시절, AI 반도체 산업 강조를 위한 첫 현장 행보로 퓨리오사AI를 방문했다. 이러한 정책적 상징성은 현 정부의 강력한 지지와 정책 자금 투입으로 이어지는 기회 요인이 되고 있다. 오랜 업력은 투자 시장에서도 신뢰의 근거가 되고 있다. 퓨리오사AI는 2017년 설립 이후 9년간 꾸준한 연구개발과 성과를 통해 독보적인 위치를 점해왔다. 이는 신생 업체가 단기간에 따라잡기 힘든 무기다. 특히 퓨리오사AI는 네이버 D2SF, DSC인베스트먼트, 산업은행 등 유수의 투자사들로부터 대규모 자금을 수혈받으며 성장의 발판을 마련했다. 최근 시장에서 평가받는 기업 가치(밸류)는 약 3조원 수준에 달한다. 퓨리오사AI는 이를 발판으로 상반기 내 최대 5억 달러(약 7천500억원)의 대규모 펀딩을 마무리할 계획이다. 이러한 투자 시장의 뜨거운 러브콜은 양산 단계에 진입한 퓨리오사AI의 기술적 가치를 글로벌 시장이 높게 평가하고 있다는 방증이다. 퓨리오사AI 관계자는 "양산 개시 이후 국내외 기관들의 투자 관심이 매우 뜨겁다"며 "현재 추진 중인 펀딩을 통해 확보한 자금을 바탕으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 양산 체계를 더욱 공고히 할 것"이라고 전했다. [위협: Threat] 생산 거점 이원화 논란과 실제 수요처 확보의 불확실성 비즈니스 관점에서의 위협은 실질적인 수주 성과에 대한 시장의 의구심이다. 정부의 정책적 자금을 지원받으며 성장했음에도 양산 파운드리를 해외(TSMC)로 결정한 것은 기술적 선택과는 별개로 국내 산업 생태계 기여도 측면에서 아쉬움 섞인 시선을 받고 있다. 특히 업계에서는 실제 주문량과 양산 규모 사이의 괴리에 주목하고 있다. 디자인하우스 관계자는 "TSMC 쪽에 대량의 구매주문(PO)을 넣을 것이라는 이야기가 들리지만, 현재 확보된 고객사인 LG 물량만으로는 그 규모가 매칭되지 않는다"고 지적했다. 이어 "지난해 매출이 50억~70억원 남짓했던 회사가 갑자기 1천억원을 얘기하는 상황인데, 명확한 고객이 보이지 않는 상태에서 공격적인 양산은 자칫 큰 리스크가 될 수 있다"며 "투자를 받기 위한 제스처로 보일 수 있다"고 우려를 표했다.

2026.03.16 17:18전화평 기자

머스크의 도박…테슬라, AI 반도체 공장 '테라팹' 7일 내 출범

테슬라가 초대형 인공지능(AI) 반도체 자체 생산 공장 건설에 본격적으로 나선다. 14일(현지시간) 일론 머크스 테슬라 최고경영자(CEO)는 자신의 소셜미디어 엑스(X·옛 트위터)를 통해 "테슬라의 반도체 공장인 '테라팹(Terafab)' 프로젝트가 7일 이내에 시작될 것"이라고 밝혔다. 테라팹은 테슬라가 반도체 설계부터 생산, 패키징까지 모두 직접 아우르는 초대형 생산 프로젝트다. 통상적으로 반도체 생산 설비(팹) 구축에는 수십억 달러가 투입되며, 테라팹은 기존의 메가팹이나 기가팹을 훌쩍 뛰어넘는 압도적인 규모의 공장을 의미한다. 구글, 메타, 아마존, 애플 등 글로벌 빅테크들이 자체 칩 설계만 담당하고 생산은 대만 TSMC 등에 위탁하는 것과 달리, 테슬라는 직접 생산까지 챙기겠다는 승부수를 띄운 것이다. 현재 테슬라는 완전자율주행(FSD)과 휴머노이드 로봇 '옵티머스' 구동 등을 위해 5세대 AI 칩(AI5)을 자체 설계하고 있으며, 생산은 대만 TSMC와 한국 삼성전자 등에 맡기고 있다. 그러나 머스크는 폭발적으로 증가하는 AI 칩 수요를 외부 공급업체만으로는 감당할 수 없다고 판단해 왔다. 머스크 CEO는 지난 1월 테슬라 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "향후 3∼4년 내 발생할 가능성이 높은 반도체 공급 제약을 없애기 위해 테슬라 테라팹을 건설해야 한다"며, "로직(시스템), 메모리, 패키징을 모두 아우르는 거대한 규모의 미국 내 생산 시설이 목표"라고 강조한 바 있다. 또한 "테라팹을 추진하지 않으면 칩 공급업체의 생산량에 발목이 잡힐 것"이라며 "메모리 반도체가 AI 시스템 반도체보다 더 큰 제약 요인이 될 수 있다"고 말했다. 당시 인텔과의 협력 가능성도 시사했던 만큼, 이번 테라팹 출범 과정에서 양사 간의 구체적인 공조가 이뤄질지도 업계의 주요 관심사로 떠올랐다. 다만 테슬라는 이번 프로젝트의 구체적인 세부 사항을 묻는 로이터 통신의 요청에는 즉각적인 답변을 내놓지 않았다.

2026.03.15 11:13류은주 기자

삼성전기·LG이노텍, 반도체 훈풍에 패키지 기판 라인 가동률↑

삼성전기·LG이노텍의 지난해 반도체 패키지 기판 라인 가동률이 상승세를 기록했다. AI 반도체 슈퍼사이클 효과로 기판 수요가 증가한 덕분으로, 올해 역시 고부가 제품을 중심으로 가동률 상승이 예상된다. 14일 각사 사업보고서에 따르면 삼성전기·LG이노텍의 지난해 반도체 패키지 기판 제조라인의 평균 가동률은 전년 대비 상승했다. 삼성전기의 지난해 반도체 패키지 기판 평균가동률은 70%로 집계됐다. 전년(65%) 대비 5%p 상승했다. LG이노텍의 반도체 기판 평균가동률도 지난해 80.8%로, 전년(75.6%) 대비 5.2%p 상승했다. 양사의 반도체 패키지 기판 가동률이 전반적인 상승세를 기록한 주요 배경은 지난해 업계를 강타한 반도체 슈퍼사이클 덕분으로 풀이된다. 글로벌 주요 IT 기업들은 AI 산업 부흥에 따라 AI 데이터센터에 공격적인 투자를 집행하고 있다. 이로 인해 서버용 D램과 낸드, 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리반도체의 수요가 급증했다. 반면 메모리 공급사의 보수적인 설비투자 기조로 생산능력 확대가 제한되면서, 하반기로 갈수록 범용 메모리 공급난도 심화됐다. 이에 OEM 제조사들이 메모리 재고 확보에 적극적으로 나섰다. 엔비디아 주도의 AI 반도체 시장도 변화를 맞았다. 구글·아마존웹서비스(AWS)·메타·마이크로소프트 등 주요 클라우드서비스제공자(CSP) 기업들은 자체 AI 반도체 개발에 열을 올리고 있다. 이에 AI 반도체용 기판 수요도 확대되는 추세다. 특히 고부가 반도체 패키지 기판의 일종인 플립칩-볼그레이드어레이(FC-BGA) 사업이 크게 주목받고 있다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 기존 패키지에 쓰이던 와이어 본딩 대비 전기적·열적 특성이 높아, 고성능 반도체에 적용되고 있다. 양사 최고경영진도 지난 1월 개최된 'CES 2026' 행사에서 FC-BGA 시장의 호황을 강조했다. 올해 FC-BGA 제조라인이 사실상 '100%' 가동률에 도달할 전망이다. 당시 장덕현 삼성전기 사장은 "올해 하반기부터 FC-BGA가 풀가동 체제에 접어들 것으로 보인다"며 "(FC-BGA 증설 계획에 대해) 조심스럽게 생각해 보고 있다"고 말했다. 문혁수 LG이노텍 사장도 "반도체 패키지 기판 수요가 당분간 지속 증가할 것으로 보이는 가운데 LG이노텍의 반도체 기판도 '풀가동' 체제에 접어들 것으로 예상된다”며 “수요 대응을 위해 패키지솔루션 생산능력을 확대할 수 있는 방안을 다각적으로 검토 중”이라고 밝혔다.

2026.03.15 08:47장경윤 기자

에이직랜드, 지난해 영업손실 276억원...올해 실적 개선 전망

주문형 반도체(ASIC) 디자인 솔루션 전문기업 에이직랜드가 지난해 영업적자를 기록했다. 에이직랜드는 지난해 연결기준 매출 728억원, 영업적자 276억원을 기록했다고 13일 밝혔다. 회사는 실적에 대해 "글로벌 반도체 시장 대응을 위한 선단공정 설계 역량과 AI 반도체 설계 기술 내재화를 위한 선제적 투자 확대가 반영된 것"이라고 설명했다. 회사 측은 이번 실적 변동의 주요 요인으로 ▲주요 고객사 개발 일정 조정에 따른 매출 이월 ▲대만법인 선단공정 확대를 위한 해외 투자 증가 ▲신규 연구과제 추진에 따른 연구개발 투자 확대로 꼽았다. 또한 이와 같은 비용 증가는 기술 경쟁력을 확보하기 위한 전략적 투자라고 전했다. 에이직랜드는 올해부터 큰 폭으로 실적이 개선될 것으로 전망했다. 최근 글로벌 시장의 맞춤형 AI 반도체 수요가 급증하며 긍정적인 시장 환경이 조성됐고, 나아가 ▲25년도 이월된 매출의 반영 ▲양산 매출 증가 ▲글로벌 비즈니스 고객 확대 등 좋은 신호가 계속해서 나타나기 때문이다. 에이직랜드 관계자는 "2025년은 주요 프로젝트의 일정 조정과 R&D 투자 확대가 겹친 시기였지만, 이와 동시에 첨단 AI 반도체 설계 기술을 내재화하고 양산 전환을 준비한 한 해”였다며 "올해부터는 본격적인 양산 매출과 글로벌 신규 프로젝트들이 추가됨에 따라 뚜렷한 실적 개선을 기대한다”고 말했다.

2026.03.13 14:47전화평 기자

남부발전, 퓨리오사AI와 국산 AI 반도체 생태계 조성 협력

남부발전이 인공지능(AI) 대전환 가속화 흐름에 발맞춰 국산 반도체 기술을 활용한 에너지 생태계 육성에 나선다. 한국남부발전(대표 김준동)은 퓨리오사AI와 '에너지 효율 중심의 국산 AI 인프라 생태계 구축'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 기존 외산 고가 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추고, 전력 효율이 뛰어난 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 인프라를 구축하기 위해 마련됐다. 이를 통해 남부발전은 발전설비 운영 비용을 절감하고, 퓨리오사AI는 국산 AI 반도체의 실제 산업 현장 적용 사례를 확보해 기술 자립도를 높인다는 방침이다. 두 회사는 국산 기술 기반 저전력·고성능 AI 인프라 구축을 목표로 ▲NPU 기반 AI 서버 도입·실증 ▲국산 AI 인프라 최적화를 위한 시스템 성능 개선 ▲GPU와 NPU 간 분산 처리를 위한 하이브리드 운영 방안 모색 ▲최신 AI 기술 관련 교류 및 공동 연구 등을 추진할 예정이다. 특히 이번 협력에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 '레니게이드(RNGD)'가 활용된다. 이 모델은 높은 전력 효율성이 검증된 만큼, 남부발전은 이를 통해 핵심 AI 기술의 성능을 검증하고 대상 시스템을 단계적으로 확대해 차세대 AI 반도체 기술력 선점의 전초기지 역할을 수행할 예정이다. 김준동 남부발전 사장은 “이번 협약은 국산 기술로 안정적이고 효율적인 AI 기반 환경을 조성하는 의미 있는 첫걸음”이라며 “국산 AI 반도체 기술이 실제 산업 현장의 실효성을 입증하고, 향후 다른 공공기관과 산업계로 확산되는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

2026.03.13 02:00주문정 기자

"메모리 반도체, 가격 급등에도 수요 여전"

메모리 반도체 시장이 과거 사이클과 확연히 다른 '구조적 공급부족' 상태를 맞아 끝을 알 수 없는 가격 급등세가 이어지고 있다는 진단이 나왔다. 인공지능(AI) 인프라 투자라는 강력한 수요가 시장을 지배하면서, 가격 상승이 곧바로 수요 감소로 이어지지 않는 '비탄력적' 시장 상황이 연출되고 있다. 황민성 카운터포인트리서치 팀장은 12일 온라인 웨비나에서 "현재 메모리 시장은 과거 사이클과 달리 가격이 올라도 수요가 줄지 않는 상황"이라며 "공급부족 사태가 의미 있게 해소되는 시점은 빨라야 2027년 하반기가 될 것"이라고 전망했다. 이는 AI 데이터센터 구축을 위한 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM) 수요가 시장 전체를 압도하고 있기 때문이다. 일반 IT 기기 제조사는 극심한 원가 압박에 시달리고 있다. 스마트폰과 PC 등 완제품 제조사의 제조원가에서 메모리 비중이 절반에 육박할 정도로 커졌기 때문이다. 업계에서는 원가 부담이 결국 소비자 판매가 인상으로 이어질 수밖에 없는 구조적 한계에 봉착했다고 보고 있다. 시장 변화 속에서 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁 구도도 변화하고 있다. 과거에는 매출 규모를 중심으로 경쟁했지만 올해는 '이익률(마진) 경쟁'이 핵심 화두다. 현재 원가 경쟁력 면에서는 SK하이닉스가 다소 우위를 점한 것으로 평가받으며, 삼성전자가 이를 따라잡기 위해 총력을 다하는 형국이다. 또 다른 시장 변수는 중국 업체의 거센 추격이다. CXMT와 YMTC 등은 자국 정부 보조금을 바탕으로 레거시(구형) 제품부터 점유율을 확대하고 있다. 특히 글로벌 PC OEM들이 중국 업체 물량을 구매하기 시작하면서, 단순히 중국 시장을 넘어 글로벌 시장에서의 영향력을 키우고 있다는 분석이다. 황 팀장은 "중국의 공급 증가는 시장의 큰 부담 요소"라면서도 "중국 업체들이 AI용 첨단 메모리 시장까지 빠르게 진입하기에는 아직 기술격차가 있다"고 평가했다.

2026.03.12 16:06전화평 기자

"서버도 온디바이스도 해답은 LPDDR...전력 장벽 뚫는다"

"이제 저전력은 모바일만의 전유물이 아닙니다. 서버와 온디바이스 인공지능(AI), 어느 영역에서도 전력효율을 확보하지 못하면 생존할 수 없는 시대가 왔습니다. 그 중심에 저전력 D램(LPDDR)이 있습니다." 반도체 설계 자산(IP) 기업 오픈엣지테크놀로지(이하 오픈엣지) 이성현 대표는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 AI 시장 흐름이 '전력 효율'로 수렴한다고 진단했다. 과거 스마트폰 등 모바일 기기에 주로 쓰이던 LPDDR이 이제는 차세대 LPDDR6 표준 등장과 함께 데이터센터 서버와 로봇, 자동차 등 AI가 탑재되는 모든 곳의 핵심 메모리 표준으로 부상했다는 설명이다. 서버의 전력 병목 현상과 온디바이스의 배터리 및 발열 한계를 동시에 해결할 수 있는 유일한 열쇠가 바로 LPDDR이기 때문이다. 전력 병목에 갇힌 AI… 서버·엣지 가리지 않는 LPDDR 확산 최근 반도체 업계에서 눈에 띄는 변화는 LPDDR 메모리의 전방위 확산이다. 과거 스마트폰의 전유물이었던 LPDDR은 이제 데이터센터 서버와 온디바이스 AI 기기의 핵심 규격으로 자리 잡았다. 해법으로 등장한 것이 서버용 LPDDR 솔루션이다. 특히 최근 주목받는 쏘캠(SOCAMM) 같은 규격은 LPDDR의 저전력 특성을 서버 환경에 이식해 전력 소모는 낮추면서도 데이터 처리 대역폭은 극대화한다. 동시에 온디바이스 AI 시장 성장도 LPDDR 수요를 견인하고 있다. 이 대표는 "자율주행차, 로봇, 휴머노이드 등 물리적 제약이 큰 엣지 디바이스에서는 배터리 효율과 발열 관리가 제품 완성도를 결정한다"며 "트랜스포머 기반 대형 AI 모델을 기기 내부에서 구동하기 위해 LPDDR6 같은 고성능·저전력 IP 역할이 그 어느 때보다 중요해졌다"고 분석했다. "면적 50% 절감 혁신"… 9년 준비로 일군 메모리 시스템 통합 IP 오픈엣지는 창업 초기부터 LPDDR 시대 도래를 예견하고 꾸준히 준비해왔다. 메모리 컨트롤러와 물리 계층(PHY)을 아우르는 '메모리 시스템 IP'를 계속 연구한 것이 대표적이다. 현재 전세계에서 두 가지 핵심 IP를 통합 솔루션으로 제공하며 최적화할 수 있는 기업은 시높시스, 케이던스 등 글로벌 IP 거인을 포함해도 손에 꼽는다. 특히 오픈엣지 기술력은 PPA(전력·성능·면적) 측면에서 강점이 있다. 오픈엣지의 PHY IP는 동일 성능 대비 면적을 최대 50%까지 줄였다. 팹리스(반도체 설계전문) 입장에서는 생산 단가를 획기적으로 낮추면서도 고성능을 유지할 수 있는 최적 솔루션인 셈이다. 경쟁력은 글로벌 시장에서 실적으로 증명되고 있다. 전체 매출 70% 이상이 해외에서 나온다. 그 중에는 일본 르네사스, 미국 마이크론 등 글로벌 반도체 거인도 있다. 오픈엣지는 차세대 LPDDR6 표준 개발 단계부터 참여하며 기술 표준을 선도하는 전략을 취하고 있다. "구매 전 가상설계 환경 제공"… 팹리스 리스크 지우는 '칩 스케치' 전략 오픈엣지의 또 다른 성장축은 고객사 설계 문턱을 낮추는 플랫폼 전략이다. IP 산업의 특성상 단 한 번의 설계 오류는 칩 개발 실패와 막대한 손실로 이어진다. 진입장벽이 높은 이유다. 이를 방지하기 위해 구축한 플랫폼이 '오픈엣지스퀘어'다. 오픈엣지스퀘어는 일종의 디지털 영업 플랫폼이다. 일반적으로 팹리스가 새로운 IP를 검토하려면 내부 서버에 복잡한 EDA 환경을 구축하고 인력을 투입해야 한다. 오픈엣지스퀘어는 이를 클라우드로 옮겨왔다. 로그인만 하면 어디서든 오픈엣지의 최신 IP를 칩 설계안에 대입해 볼 수 있다. 이때 핵심 기능이 '칩 스케치'다. 칩 스케치는 사실상 시스템온칩 (SoC) 반도체 설계 및 성능 최적화 툴로, 명칭처럼 칩을 그리기 전에 밑그림을 그려보는 기능이다. EDA와 비슷하다. 팹리스로선 비싼 EDA 라이선스를 쓰기 전에 이 IP가 내 설계에 맞는지 확인해 볼 수 있다. 이 대표는 "고객사가 우리 IP를 도입했을 때 얻을 수 있는 이점을 데이터로 직접 확인하게 함으로써 설계 리스크를 낮춘다"며 "이는 단순한 IP 공급자를 넘어 고객의 제품 성공을 돕는 전략 파트너로서 위치를 공고히 하는 전략"이라고 설명했다. IP 업계, 요행은 없다 2026년은 오픈엣지에 수익성 개선 분수령이 될 전망이다. 지난해 미중 갈등과 업황 부진으로 지연됐던 글로벌 프로젝트가 본격화되고 있고, 국내에서도 'K-온디바이스 AI 반도체' 과제 등으로 새로운 수요가 창출되고 있다. 이 대표는 "지난 2년간 오픈엣지에 우호적이지 않은 시장 환경이었음에도 연구개발(R&D) 투자를 확대해, 기회가 왔을 때 대응할 수 있는 잠재력을 길렀다"고 밝혔다. 그러면서 "IP 업계에 갑작스러운 행운이나 신데렐라는 없다"며 "오직 검증된 트랙 레코드(실적)만 고객 신뢰를 얻는 유일한 길"이라고 강조했다.

2026.03.12 15:22전화평 기자

삼성, AI·로봇 등 미래 사업 시동...반도체 경쟁력 강화

삼성전자가 AI 시대를 맞아 미래 사업을 실제 사업 포트폴리오에 편입하는 동시에 반도체 경쟁력 강화에 집중하는 '투트랙 전략'을 펼치고 있는 것으로 나타났다. 기존 주력 사업의 경쟁력을 유지하면서도 로봇과 공조(HVAC), 확장현실(XR) 등 새로운 성장 축을 동시에 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 로봇·공조·XR…미래 기술 '연구에서 사업으로' 11일 삼성전자 2025년 사업보고서에 따르면 회사는 반도체와 모바일, 가전 등 기존 사업 구조를 유지하면서도 미래 기술 분야를 실제 사업 포트폴리오에 반영하는 흐름을 보이고 있다. 가장 눈에 띄는 변화는 로봇 사업이다. 삼성전자는 로봇 기업 레인보우로보틱스를 연결 자회사로 편입하며 로봇 사업을 본격화했다. 인공지능(AI)과 소프트웨어 역량을 로봇 기술과 결합해 차세대 로봇 사업을 추진하겠다는 전략이다. 그동안 로봇은 미래 기술 투자나 협력 영역으로 언급되는 경우가 많았지만, 이번에는 연결 자회사 편입을 통해 실제 사업 단위로 자리 잡기 시작한 셈이다. 공조 사업 확대도 주목된다. 삼성전자는 글로벌 공조 기업 플랙트그룹을 인수하며 공조 사업 범위를 넓혔다. 기존 가정용 및 상업용 공조 중심에서 데이터센터와 대형 건물, 산업용 공조 등으로 사업 영역을 확대하려는 움직임이다. AI 확산으로 데이터센터 인프라 투자가 늘어나면서 냉각 시스템 수요가 증가하는 점도 공조 사업 확대의 배경으로 꼽힌다. 확장현실(XR) 역시 사업 전략에서 비중이 커지고 있다. 사업보고서의 경영활동 주요 사항에는 '갤럭시 XR'이 주요 제품 전략으로 포함됐다. XR이 단순 연구나 미래 기술 방향이 아니라 실제 제품 라인업으로 언급됐다는 점에서 사업화 단계에 들어간 것으로 해석된다. 반도체 중심 투자 확대…AI 시대 핵심 경쟁력 삼성전자는 미래 사업을 확대하는 동시에 기존 핵심 사업인 반도체 경쟁력 강화에도 힘을 쏟고 있다. 사업보고서에 따르면 삼성전자의 지난해 연구개발비는 37조7548억원으로 전년보다 약 2조7000억원 증가했다. 반도체와 모바일 등 기존 사업 경쟁력을 강화하기 위한 기술 투자를 지속 확대하고 있는 것이다. 설비투자에서도 반도체 중심 전략이 이어졌다. 반도체 설비투자는 46조3000억원에서 47조5000억원으로 증가한 반면, 디스플레이 설비투자는 4조8000억원에서 2조8000억원으로 줄었다. AI 시대에는 고성능 반도체 수요가 급증하고 있어 메모리와 파운드리(반도체 위탁생산) 경쟁력이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 삼성전자가 반도체 투자를 늘리는 것도 이러한 시장 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 반도체 업계 관계자는 "AI 시장이 개화하면서 고성능 메모리와 파운드리 공정 능력이 기업의 생존과 직결되는 시점"이라며 "반도체 R&D와 설비투자에 집중하는 것은 초격차 기술을 통해 AI 칩 시장의 주도권을 확실히 잡겠다는 의도로 보인다"고 설명했다.

2026.03.11 17:03전화평 기자

KAIST 등 4대 과기원이 4대 권역 AX 중심축

11일 열린 제5차 과학기술관계장관회의에서는 지역 인재양성과 AX 혁신을 위한 4대 과학기술원 AX 전략이 전격 공개됐다. 과학기술분야를 중심으로 정리하면, 과기원을 중심축으로 ▲산업 AX 혁신 ▲AX 인재양성 ▲AI 창업 거점화 ▲AI 캠퍼스 조성에 나서는 권역별 밑그림을 그려 나가겠다는 것이다. 이에 앞서 4대 법령 513개 기술 대상 기술관리체계 정비 방안도 논의됐다. 4대 과기원 AX 전략을 들여다보면 중부권은 KAIST가 중심축이다. 국내 최고 R&D 집적지라는 강점을 바탕으로 출연연·ADD(국방과학연구소) 등과 연계한 국방·반도체·바이오 생태계를 연결하는 혁신거점으로 육성할 계획이다. 세부적으로는 국방분야에서 LIG넥스원·KAI 등과 유무인 전력체계 통합·조정 및 의사결정 AI 시스템을 개발한다. 바이오 분야는 셀트리온·바이오니아 등과 AI 기반 핵심 신약모듈(타켓발굴·검증·전달체 등)을 개발하기로 했다. 호남권은 GIST가 중심축이다. KENTECH(한전공대)·전남대 등 지역 주요대학 초광역 협력모델과 국내 최초 AX 실증밸리를 기반으로 에너지·모빌리티·바이오헬스 등 지역 특화산업에 AI를 전격 이식할 방침이다. 에너지 분야는 KENTECH·KEPCO(한국전력공사) 등과 에너지(태양전지 등) 소재·공정 AI 플랫폼을 개발·실증한다. 이차전지는 포스코퓨처엠·세방리튬 등과 지능형 제조 플랫폼(이상징후·불량 진단 등)을 개발할 계획이다. 대경권의 중심축은 DGIST다. 권역 내 탄탄한 대규모 산업 실증 인프라를 활용해 로봇·반도체·헬스케어 등 미래 핵심분야 고신뢰 AX 기술을 확보하고 지역기업 글로벌 시장진출에 드라이브를 걸 계획이다. 로봇은 HL만도·에스엘·엘앤에프 등과 로봇제조 핵심부품·시스템 기술 개발에 나서고, 센서반도체로는 파트론·인피니언 등과 피지컬AI 온디바이스 반도체 플랫폼을 개발한다. 동남권은 UNIST를 중심축으로 국가 전략자산인 조선해양·우주항공·소재 산업을 AX와 융합한다. 이 지역은 지능형 자율설계·생산체계로 구축하고 제조 산업 신성장동력을 창출한다는 복안이다. 조선해양 분야는 HD현대 등과 AI기반 선박설계 플랫폼 및 자율형·지능형 조선소 개발, 소재부문에선 포스코홀딩스 등과 철강·에너지 분야 소재공정 특화 AI모델을 개발한다. AX인재양성과 관련해서는 광주, 충북에 AI 영재학교 신설하고, 기존 학교의 과기원 부설 영재학교 전환(3개교 내외)도 추진한다. AI를 아우르는 통합형 교육체계 구축을 위해선 올해 KAIST를 통해 선도모델을 완성한뒤 2027년부터 3대 과기원 및 지역대학에 이를 확대 적용한다. 이외에 AI 창업 거점화와 연구·학사·행정 전면에 AI 도입도 가속화할 계획이다. 핵심은 과기원 보유 GPU 중앙 집적화다. 이에 앞서 과학기술관계장관회의에서는 부처별, 법령별로 분산 운영되돈 기술관리체계를 정비하는 방안도 논의됐다. 4대 법령 513개 기술 대상 범부처 협업체계 강화 이와함께 부처별, 법령별로 분산 운영되던 기술관리체계를 정비하는 방안도 논의됐다. 산·학·연 현장 연구자와 수요기업들이 국가 전략기술과 관련정책을 쉽게 파악하고 활용할 수 있도록 범부처 협업체계를 강화하자는 차원에서 이루어졌다. 우선 정책중요도가 높은 4대 법령, 총 513개 기술을 대상으로 협력을 시작한다. 향후엔 적용 범위를 지속 확대할 계획이다. 4대 법령은 ▲국가전략기술육성법(국가전략기술) ▲조세특례제한법(국가전략기술, 신성장원천기술 ▲국가첨단전략산업법(국가첨단전략기술) ▲산업기술보호법(국가핵심기술) 등이다. 과기정통부는 먼저 4개 법령 육성 또는 보호 대상을 아우르는 19개 '공통 기술분야'를 도출, 협업을 강화해나갈 방침이다. 또한, 4개 법령 공통 분야 중 '중점 지원영역'에 대해서는 정책목적, 기술성숙도 등에 따라 R&D 포트폴리오 구축, 조세특례, 산업육성 등 국가적 지원역량을 집중하기로 했다. 19개 공통기술 분야는 반도체, 디스플레이, AI/SW, 양자, 통신, 사이버보안, 바이오, 로봇, 육상 모빌리티, 우주·항공, 조선·해양, 이차전지, 원자력, 수소, 클린에너지·환경, 소재·부품, 기계·장비, 방위산업, 콘텐츠 기술 등이다. 제도 운영 전반에서 부처간 협업도 강화한다. 국가 기술관리체계 큰 틀은 '과학기술관계장관회의-산업경쟁력관계장관회의 연석회의'에서 논의하고, 관계부처·실무기관이 참여하는 상설협의체를 정기적으로 개최하기로 했다. 또 확실한 연구성과 창출과 기술 보호를 위해 정부 R&D 투자, 정책금융(국민성장펀드, 과학기술혁신펀드 등), 주요 정책·기구와의 연계도 강화하기로 했다. 특히, 누구든지 혜택·의무·대상을 쉽게 알고 활용할 수 있도록 돕는 '기술 코디네이팅' 기능을 강화한다. 이를 위해 과기정통부는 우선 기술체계 현황맵을 제작했다. 중장기적으로 '통합 포털' 등을 통한 대국민 안내도 강화할 계획이다. 과기정통부는 올해 상반기 '국가전략기술육성법' 국가전략기술 체계 고도화 시점부터 이번 협업 방안을 본격 적용할 방침이다. 배경훈 부총리는 “AI 대전환은 단순한 기술 도입이 아닌 국가 균형발전을 견인할 핵심 엔진”이라며, “지역에서 키운 인재가 지역 혁신을 주도하는 자생적 생태계를 구축하기 위해 4대 과기원 중심 AX 협력모델을 조속히 가동하고 전폭적인 지원을 이어 나가겠다”라고 밝혔다.

2026.03.11 16:02박희범 기자

TI, MCU 제품군 확장…"모든 기기에 엣지 AI 구현 지원"

텍사스인스트루먼트(TI)가 엣지 인공지능(AI) 기능을 갖춘 두 개의 새로운 마이크로컨트롤러(MCU) 제품군을 11일 공개했다. 새롭게 공개한 MSPM0G5187 및 AM13Ex MCU 제품군은 TI가 전체 임베디드 프로세싱 포트폴리오 전반에 엣지 AI를 구현하겠다는 전략을 뒷받침하는 제품이다. 두 제품군 모두 TI 타이니엔진(TinyEngine) 신경망처리장치(NPU)를 통합했다. 타이니엔진 NPU는 딥러닝 추론 작업을 최적화하도록 설계한 MCU 전용 하드웨어 가속기다. 엣지 환경에서 처리 지연을 줄이고 에너지 효율을 높인다. TI의 임베디드 프로세싱 포트폴리오는 CC스튜디오(CCStudio) 통합개발환경(IDE)을 포함한 포괄적 개발 생태계를 기반으로 한다. 엔지니어들은 IDE가 제공하는 생성형 AI 기능을 활용해 간단한 자연어 입력만으로 코드 개발, 시스템 구성, 디버깅을 빠르게 수행할 수 있다. 이는 TI 데이터와 결합된 업계 표준 에이전트 및 모델로 구현된다. TI는 웨어러블 헬스 모니터, 가정용 회로 차단기의 실시간 모니터링, 휴머노이드 로봇의 피지컬 AI 등 다양한 전자 디바이스에서 엣지 AI 도입을 가속하고 있다. 아미카이 론 TI 임베디드 프로세싱 및 DLP 부문 수석부사장은 "TI는 약 50년 전 디지털 신호 프로세서를 발명하며 오늘날 엣지 AI 처리 기반을 마련했다"며 "범용 MCU와 고성능 실시간 MCU를 포함한 전체 MCU 포트폴리오에 타이니엔진 NPU를 통합함으로써 차세대 혁신을 이끌고 있다"고 말했다. 밥 오도넬 테크날리시스 리서치 사장 겸 수석 연구원은 "현재 업계 관심은 대형 시스템온칩(SoC0을 위한 AI 가속과 NPU에 집중되고 있지만, 실제로 더 흥미롭고 파급력 있는 일부 AI 애플리케이션은 MCU 같은 소형 칩에서도 구현될 수 있다"며 "엣지 기반 AI 가속 애플리케이션은 소비자 전자제품을 더욱 지능적으로 만들고 산업용 디바이스의 효율성을 높일 수 있다"고 말했다.

2026.03.11 14:34장경윤 기자

팹리스산업협회, "상생 파트너십 구축하고 시스템반도체과 신설해야"

한국팹리스산업협회가 팹리스(반도체 설계전문)와 파운드리 등 상생 파트너십 구축과 산업통상부 내 시스템반도체과 신설을 제안했다. 협회는 "국내 시스템반도체 산업이 글로벌 시장에서 확고한 입지를 확보하려면 설계자산(IP) 산업 육성이 중요하다"며 "외산 IP 의존도 완화와 생태계 선순환 고리 복원이 국내 반도체 업계 핵심 과제"라며 이처럼 밝혔다. 협회는 산업 자생력을 확보하려면 "설계(IP·팹리스)부터 제조(파운드리), 최종 수요(세트)에 이르는 '상생 기반 전주기 파이프라인' 구축이 시급하다"고 강조했다. 이어 "부가가치가 내부에서 축적되는 선순환 구조를 만들려면 ▲설계 자생력 확보 ▲정책 보완 ▲국산화 기반 협력 생태계 구축 등이 필요하다"고 밝혔다. 설계 자생력에 대해 협회는 "국산 IP 활용을 독려하도록 세제 혜택과 예산 지원을 정교화해, 설계 초기부터 독자 경쟁력을 갖출 기반을 마련해야 한다"고 설명했다. "시제품 제작(MPW)이나 IP 도입 과정에서 팹리스 기업이 겪는 실질적 비용 부담을 완화하는 현장 중심 정책 배려가 필수"라는 내용도 덧붙였다. 협회는 국산화 기반 협력 생태계 구축과 관련해 "국내 가전과 자동차 등 수요기업이 국산 반도체를 적극 채택하려면 초기 적용사례(레퍼런스) 확보가 중요하다"며 "수요기업과 국내 반도체 기업 간 협력을 확대해 실증 기회를 늘리고, 기술 경쟁력을 높이는 유인책을 마련해야 한다"고 설명했다. 협회는 로봇과 자율주행, 가전 등 피지컬 인공지능(AI)과 엣지 AI를 국산 IP 성장 핵심 마중물로 주목했다. 저전력·고효율 설계가 필수인 영역에서 우리 기업이 독자적 국산 AI IP를 활용하면 글로벌 시장을 선점할 기회가 될 수 있기 때문이다. 산업통상부 반도체혁신성장지원단 내 시스템반도체과 신설도 제안했다. 협회는 "정부와 기업 간 가교 역할을 강화하고, 앵커 팹리스를 육성해 IP 기업과 디자인하우스가 동반 성장하는 건강한 산업 지형을 조성할 수 있다"고 기대했다. 협회는 "정부 지원에 발맞춰 팹리스 산업도 국산 IP라는 뿌리를 튼튼히 가꿔야 한다"며 "국산 칩이 세계 무대에서 신뢰의 상징이 되도록 전주기 생태계 구성원들이 긴밀히 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.10 11:10전화평 기자

SK하이닉스, 1c D램 'LPDDR6' 개발…하반기 공급 시작

SK하이닉스가 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb(기가비트) LPDDR6 D램을 개발하는 데 성공했다고 10일 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량을 최소화하기 위해 저전압 동작 특성을 갖고 있다. 규격명에 LP(Low Power)가 붙으며, 최신 규격은 LPDDR6로 1-2-3-4-4X-5-5X-6 순으로 개발돼 왔다. 회사는 지난 1월 CES 전시에서 해당 제품을 공개한 이후 최근 세계 최초로 1c LPDDR6 제품 개발 인증을 완료했다. SK하이닉스는 “상반기 내 양산 준비를 마치고, 하반기부터 제품을 공급해 AI 구현에 최적화된 범용 메모리 제품 라인업을 구축해 나갈 것”이라고 강조했다. 1c LPDDR6는 온디바이스 AI가 탑재된 스마트폰이나 태블릿 같은 모바일 제품에 주로 활용된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화하기 위해 기존 제품인 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도와 전력 효율을 개선했다. 이 제품의 데이터 처리 속도는 대역폭 확장을 통해 단위 시간당 전송 데이터량을 늘려 이전 세대 보다 33% 향상했다. 동작속도는 기본 10.7Gbps(초당 10.7기가비트) 이상이며, 이는 기존 제품 최대치를 상회한다. 전력은 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 20% 이상 절감했다. DVFS는 칩의 동작 상황에 따라 전압(Voltage)과 주파수(Frequency)를 조절해 전력 소모와 성능을 최적화하는 전력 관리 기술이다. 서브 채널 구조는 필요한 데이터 경로만 선택적으로 동작하도록 하고, 모바일 환경에 따라 주파수와 전압을 조절하는 것이 DVFS 기술의 특징이다. 게임 구동과 같이 고사양이 요구되는 환경에서는 DVFS를 높여 최고 대역폭 동작을 만들어내고, 평상시에는 주파수와 전압을 낮춰 전력 소비를 줄이도록 설계했다. 이에 회사는 소비자들이 이전보다 길어진 배터리 사용 시간은 물론, 최적의 멀티태스킹을 경험하게 될 것으로 기대하며, 시장 수요에 따라 글로벌 모바일 고객사의 요구에 맞춰 준비할 계획이다. SK하이닉스는 “앞으로도 고객과 함께 AI 메모리 솔루션을 시장에 적시 공급해 온디바이스 AI 사용자들에게 차별화된 가치를 제공할 것“이라고 말했다.

2026.03.10 09:13장경윤 기자

KEA, 전자산업 AI 융합 인재 양성 본격 추진

한국전자정보통신산업진흥회(KEA·회장 용석우)는 전자산업 전반의 인공지능(AI) 기술 융복합화에 부응해 산업 현장에서 요구하는 실무형 AI 융합 인재 양성을 본격 추진한다고 9일 밝혔다. KEA 관계자는 “최근 전자제품 개발부터 생산까지 전 과정에 AI 적용이 확대되고 있는데, 특히 피지컬 AI 확산에 따라 반도체 설계·생산·품질관리 현장을 중심으로 '실무형 AI 융합 인재' 수요가 급증하고 있다”고 전했다. KEA는 전자산업 인적자원개발위원회(전자ISC)를 통해 전자산업 제품개발과 생산·품질 관리 현장에서 요구되는 AI 융합 교육과정을 개발하고, 구직자와 재직자를 대상으로 교육훈련을 실시한다. 또 고용노동부와 협력해 '온디바이스AI 하드웨어개발' 국가직무능력표준(NCS)을 개발하고 서울시 지원으로 청년 대상 반도체 기업 채용지원도 함께 추진한다. 이를 통해 NCS 기반 교육훈련 체계를 구축하고 산업계가 요구하는 직무역량을 교육과정에 신속하게 반영할 예정이다. KEA는 이번 사업을 통해 전자산업 현장의 AI 인력 미스매치 완화와 함께 청년 구직자와 재직자의 실무역량이 강화될 것으로 기대했다. 박재영 KEA 상근부회장은 “급변하는 산업환경 속에서 산업현장 목소리를 경청하고 미래산업 변화에 선제적으로 대응함으로써, 전자산업 HRD 대표기관으로서의 역할을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.03.09 22:30주문정 기자

딥엑스, 'K-AI칩' 기대주서 시장 안착 시험대로… 냉정한 현장 평가 넘을까

온디바이스 AI의 시대가 열렸다. 모든 연산을 거대 데이터센터에 의존하던 방식에서 벗어나 스마트폰, 로봇, 가전 등 기기 자체에서 AI를 구동하려는 기술 트랜드가 대세다. 이 시장의 핵심은 '전성비'(전력 대비 성능)이다. 배터리로 구동되거나 좁은 공간에 탑재되는 엣지 기기 특성상, 열 발생을 최소화하면서도 고성능 연산을 뽑아내는 NPU(신경망처리장치) 기술이 성패를 가른다. 국내 대표적인 팹리스 업체인 딥엑스는 이러한 흐름을 타고 글로벌 시장 공략에 나섰다. 현대자동차, 바이두 등 국내외 대기업과 협력하며 시장 공략에 속도를 내고 있다. 다만 국가 과제 탈락과 소프트웨어 완성도 논란 등 실질적인 실무 안착을 위해 넘어야 할 산이 적지 않다. [강점: Strength] 현대차·바이두가 선택한 '저전력·저발열' 기술력 딥엑스의 강점은 에너지 효율성이다. 딥엑스는 인공지능 연산 시 발생하는 전력 소모를 혁신적으로 줄이면서도, 별도의 냉각 팬 없이 구동할 수 있는 저발열 설계 기술을 확보했다. 이는 고온 환경에서 작동해야 하는 산업용 로봇이나 전력 효율이 생명인 스마트 모빌리티 분야에서 강력한 차별점으로 작용한다. 이러한 기술력은 글로벌 대기업과의 파트너십으로 이어지고 있다. 현대자동차와 로봇 및 스마트 모빌리티 분야에서 협력 중이며, 중국 최대 ICT 기업인 바이두(Baidu)와도 AI 생태계 구축을 위한 손을 잡았다. 엔트리급 비전 솔루션부터 고성능 연산 모델까지 대응 가능한 4종의 제품 라인업을 동시에 갖춰, 가전·보안·로봇 등 다양한 산업군의 요구에 즉각 대응할 수 있는 체계를 완성했다는 평가를 받는다. 비즈니스 가시화에도 속도를 내고 있다. 1세대 칩 'DX-M1'을 지난해 하반기부터 양산하기 시작하며 본격적인 시장 진입을 시도 중이다. 딥엑스 관계자는 “현재 1세대 칩을 양산해 국내외 기업들과 사업을 활발히 진행하고 있다”며 “조만간 시장에서 유의미한 성과를 보여줄 수 있을 것”이라고 자신감을 내비쳤다. [약점: Weakness] 'K-AI 온디바이스' 과제와 소프트웨어 완성도 그러나 실제 산업 현장의 평가는 차갑다. 딥엑스는 최근 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술 개발' 과제 중 로봇 관련 부문에서 수요 기업과 연결되지 못했다. 로봇 부문에는 LG전자, 두산로보틱스, 대동 등이 참여한 걸로 알려졌다. 로보틱스 기술 관련 중요한 레퍼런스를 차지할 기회를 놓치게 된 것이다. 업계에서는 해당 사업에서 딥엑스가 선정되지 않은 주된 원인 중 하나로 소프트웨어의 완성도를 꼽는다. 익명을 요청한 반도체 업계 관계자는 “딥엑스의 칩을 검토한 일부 고객사들 사이에서 하드웨어를 뒷받침할 소프트웨어 최적화 수준이 실제 현장에 즉각 도입하기에는 아직 보완이 필요하다는 목소리가 나온다”며 “물론 이전보다 개선되고는 있으나, 대규모 양산 프로젝트에 적용하기 위한 실무적인 신뢰성 검증이 과제로 남아있다”고 분석했다. 이에 대해 딥엑스 관계자는 "SDK는 오픈소스로 풀려 있고, 꾸준히 업데이트 중"이라고 말했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시장 개막… '엣지'의 대전환 시장 환경 자체는 딥엑스에게 우호적이다. 보안과 응답 속도 등 이유로 엣지 단에서의 직접 연산 수요가 폭발하고 있기 때문이다. 기존 GPU 기반 환경이 효율성 문제로 한계에 부딪히면서 NPU(신경망처리장치) 전용 칩으로의 전환이 빨라지고 있다는 점이 기회로 작용한 셈이다. 김귀영 헤일로 한국지사장은 “온디바이스 AI 시장이 본격적으로 열리며 국내외 엣지 AI 반도체 기업들에게 큰 기회가 왔다”며 “딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들이 함께 성장할 수 있는 적기인 것은 분명하다”고 진단했다. [위협: Threat] 글로벌 선두 '헤일로'와 격차 및 실질 수주 불확실성 가장 실질적인 위협은 글로벌 선두권 기업과의 격차다. 이스라엘의 '헤일로(Hailo)'는 엣지 AI 반도체 점유율 세계 1위로, 이미 전 세계적인 양산 레퍼런스를 보유하고 있다. 글로벌 업체들이 개발 중인 자동차, 로봇 등 온디바이스 AI 디바이스에 헤일로의 칩이 탑재된다. 딥엑스가 개발 중인 제품군이 헤일로와 직접적으로 경쟁하는 만큼, 글로벌 시장에서 이 벽을 넘지 못할 경우 안착이 예상보다 더뎌질 수 있다. 또한 대형 제조사들이 자사 기기에 최적화된 칩을 직접 설계하려는 '내재화' 움직임도 위협적이다. 잠재적 고객사가 강력한 경쟁자로 변모하는 시장 환경 속에서 딥엑스가 범용 칩으로서 독보적인 경제성과 소프트웨어 편의성을 조속히 증명하지 못한다면 설 자리는 점점 좁아질 수밖에 없다는 분석이다.

2026.03.08 08:56전화평 기자

차세대 HBM '두께 완화' 본격화…삼성·SK 본딩 기술 향방은

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) 주요 반도체 기업들이 20단 적층이 필요한 차세대 고대역폭메모리(HBM) 두께 표준을 완화하는 방안을 논의 중인 것으로 파악됐다. 올해 본격 상용화되는 HBM4(6세대 HBM)의 두께인 775마이크로미터(μm)를 넘어, 825~900마이크로미터 수준까지 거론되고 있는 상황이다. 6일 지디넷코리아 취재를 종합하면 국제반도체표준화기구(JEDEC) 참여사들은 차세대 HBM의 두께를 기존 대비 크게 완화하는 방안을 논의 중이다. 차세대 HBM 두께 표준, 825~900μm 이상 논의 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 각 D램 사이를 미세한 범프로 연결한 차세대 메모리다. 앞서 HBM 표준은 HBM3E까지 두께가 720마이크로미터였으나, HBM4에 들어서며 775마이크로미터로 상향된 바 있다. HBM4의 D램 적층 수가 12단·16단으로 이전 세대(8단·12단) 대비 더 많아진 것이 주된 영향을 미쳤다. 나아가 업계는 HBM4E·HBM5 등 D램을 20단 적층하는 차세대 HBM의 표준 두께 완화를 논의하고 있다. 현재 거론되고 있는 두께는 825마이크로미터에서부터 900마이크로미터 이상이다. 900마이크로미터 이상으로 표준이 제정되는 경우, 이전 상승폭을 크게 상회하게 될 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "JEDEC에서는 제품이 상용화되기 1년~1년 반 전에 중요한 표준을 제정해야 하기 때문에, 현재 차세대 HBM 두께에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다"며 "벌써 900마이크로미터 이상의 두께까지 거론되는 상황"이라고 말했다. JEDEC은 반도체 제품의 규격을 정하는 국제반도체표준화기구다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 기업은 물론 인텔, TSMC, 엔비디아, AMD 등 전세계 주요 반도체 기업들이 참여하고 있다. 당초 업계는 HBM의 두께 상승을 매우 엄격히 제한해 왔다. HBM이 무한정 두꺼워질 경우, 함께 수평으로 집적되는 GPU 등 시스템반도체와의 두께를 동일하게 맞추기 어려워진다. D램 간 간격이 너무 멀어지면 데이터 전송 통로가 길어져, 성능 및 효율이 저하되는 문제도 발생한다. 때문에 메모리 기업들은 HBM 두께를 완화하기 위한 갖가지 기술을 시도해 왔다. 코어 다이인 D램의 뒷면을 얇게 갈아내는 씨닝 공정, D램 간 간격을 줄이기 위한 본딩 기술 등이 대표적이다. 메모리·파운드리 모두 HBM 두께 표준 완화 원해 그럼에도 반도체 업계가 차세대 HBM의 두께 완화를 적극 논의하는 데에는 크게 두 가지 이유가 있다. 우선 차세대 HBM이 20단으로 적층되기 때문이다. 기존 업계에서 채용해 온 씨닝 공정, D램 간 간격을 줄이는 본딩 기술 등으로는 HBM을 더 얇게 만드는 데 한계를 보이고 있다. 주요 파운드리 기업인 TSMC의 신규 패키징 공정도 영향을 미치고 있다는 분석이다. 현재 TSMC는 HBM과 GPU를 단일 AI 가속기로 패키징하는 2.5D 공정(CoWoS)을 사실상 독점으로 수행하고 있다. 2.5D란, 칩과 기판 사이에 넓다란 인터포저를 삽입해 패키징 성능을 높이는 기술이다. TSMC가 구상 중인 2.5D 패키징의 다음 세대는 'SoIC(system-on-Integrated Chips)'다. SoIC는 시스템반도체를 매우 미세한 간격으로 수직(3D) 적층한다. AI 가속기에 적용되는 TSMC-SoIC의 경우 적층된 시스템반도체와 HBM을 결합하는 구조다. TSMC-SoIC가 적용되면 시스템반도체의 두께는 기존 775마이크로미터에서 수십 마이크로미터 이상 두꺼워지게 된다. HBM의 두께 표준도 자연스럽게 완화될 수밖에 없는 구조다. 현재 엔비디아·아마존웹서비스(AWS) 등이 TSMC-SoIC 채택을 계획 중인 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "단순히 메모리 공급사만이 아닌, 파운드리 기업 입장에서도 차세대 HBM 두께 완화에 대한 니즈가 있다"며 "실제 채택 가능성을 확언할 수는 없는 단계이지만, 주요 기업들 사이에서 논의가 오가는 것은 사실"이라고 설명했다. 업계 "하이브리드 본딩 수요 낮아질 수 있어" 업계는 해당 논의가 하이브리드 본딩과 같은 신규 본딩 공정의 도입 속도를 늦추는 요인이 될 것으로 해석하고 있다. 본딩은 HBM 내부의 각 D램을 접합하는 공정으로, 현재는 열과 압착을 이용한 TC 본딩이 주류를 이루고 있다. 하이브리드 본딩은 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 기술이다. D램 사이사이에 범프를 쓰지 않아 D램간 간격이 사실상 '0'에 수렴한다. HBM 전체 패키지 두께를 줄이는 데 매우 유리한 셈이다. 다만 하이브리드 본딩은 기술적 난이도가 매우 높다. ▲각 칩을 공백없이 접합하기 위해서는 칩 표면의 미세한 오염물질을 모두 제거해야 하고 ▲칩 표면을 완벽히 매끄럽게 만드는 CMP(화학기계연마) 공정 ▲각 구리 패드를 정확히 맞물리게 하는 높은 정렬도를 갖춰야 한다. 20개에 달하는 칩을 모두 접합하는 과정에서 수율도 급격히 하락할 수 있다. 때문에 주요 메모리 기업들은 하이브리드 본딩을 지속 연구개발해왔으나, 아직까지 HBM 제조 공정에 양산 적용하지는 않고 있다. 하이브리드 본딩을 가장 적극적으로 개발 중인 삼성전자도 빨라야 HBM4E 16단에서 해당 기술을 일부 적용할 것으로 전망된다. 이러한 상황에서 차세대 HBM의 두께 표준이 완화되면 메모리 기업들은 TC 본더를 통한 HBM 양산을 지속할 가능성이 크다. 반도체 업계 관계자는 "업계에서는 HBM 두께가 50마이크로미터 이상만 완화돼도 20단 적층 HBM을 구현할 수 있다는 의견도 나오고 있는 상황"이라며 "하이브리드 본딩이 도입되더라도 기존 설비를 전면 교체할 수 없고, 투자에 막대한 비용이 드는 만큼 메모리 기업들이 차세대 HBM 두께 완화에 우호적인 것으로 안다"고 말했다.

2026.03.06 10:41장경윤 기자

브로드컴, AI칩 고성장 자신…삼성·SK 메모리 수요 견인

브로드컴이 주문형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장세를 자신했다. 구글·오픈AI 등 글로벌 기업들의 자체 AI 가속기 출하량 확대에 따른 효과다. 오는 2027년에는 관련 매출이 연 1000억 달러(약 146조원)에 달할 것으로 내다봤다. 해당 칩에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리를 공급하는 삼성전자·SK하이닉스도 견조한 수요가 지속될 전망이다. 브로드컴은 4일(현지시간) 회계연도 2026년 1분기(2026년 2월 1일 마감) 매출액 193억 1100만 달러(약 28조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년동기 대비 29%, 전분기 대비 7% 증가했다. 특히 AI 반도체 매출은 86억 달러로 전년동기 대비 106%, 전분기 대비 29% 증가했다. 전체 사업군 중 가장 가파른 성장세다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 AI 반도체를 위탁 개발하고 있다. 향후 전망도 긍정적이다. 브로드컴은 회계연도 2026년 2분기 AI 반도체 매출액 예상치를 107억 달러로 제시했다. 전년동기 대비 143%, 전분기 대비 27% 증가한 수준이다. 증권가 컨센서스(약 92억 달러) 역시 크게 웃돌았다. 성장세의 주요 배경은 글로벌 기업들의 적극적인 AI 인프라 투자다. 현재 브로드컴은 AI 반도체 사업에서 5개 고객사를 확보한 상황으로, 각 고객사들은 맞춤형 AI 가속기(XPU) 도입을 가속화하고 있다. 최근에는 6번째 고객사도 추가로 확보했다. 특히 브로드컴의 핵심 고객사인 구글의 텐서처리장치(TPU)가 강력한 수요를 보일 것으로 예상된다. TPU는 대규모 학습 및 추론 분야에서 범용 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 현재 7세대 칩인 '아이언우드'까지 상용화가 이뤄졌다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "구글은 물론 메타의 AI 가속기 출하량이 확대될 예정"이라며 "또다른 고객사들도 출하량이 호조세를 보여, 2027년에는 규모가 2배 이상 증가할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 그는 이어 "여섯 번째 고객으로 오픈AI가 2027년에 1GW(기가와트) 이상의 컴퓨팅 용량을 갖춘 1세대 AI XPU를 대량으로 도입할 것으로 기대한다"며 "AI XPU 개발을 위한 협력은 다년간 지속될 것임을 강조하고 싶다"고 덧붙였다. 브로드컴의 AI 반도체 매출 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들의 실적과도 연계된다. 브로드컴이 설계하는 XPU에 HBM 등 고부가 메모리가 탑재되기 때문이다. 올해만 해도 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사의 HBM3E 물량 30%가 구글 TPU에 할당될 것으로 알려졌다. 오픈AI 역시 삼성전자, SK하이닉스 메모리 사업의 '큰손' 고객사로 떠오를 전망이다. 앞서 오픈AI는 지난해 하반기 삼성전자·SK하이닉스와 핵심 AI 인프라 구축을 위한 전방위적 협력 체계를 맺은 바 있다. 호크 탄 CEO는 "당사는 오는 2027년 XPU, 스위치 칩 등을 포함한 AI 반도체 매출액이 1000억 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있다"며 "이를 달성하는 데 필요한 공급망도 확보했다"고 강조했다.

2026.03.05 17:24장경윤 기자

"AI 학습도 자체 칩으로” 메타, 반도체 기술 자립 속도 낸다

메타가 엔비디아 등 주요 반도체 기업과의 협력을 이어가는 동시에 인공지능(AI) 모델 학습에 최적화된 맞춤형 칩을 자체 개발하며 기술 자립에 나선다. 5일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 수잔 리 메타 최고재무책임자(CFO)는 모건스탠리가 주최한 기술 컨퍼런스에서 "순위 지정 및 추천 작업 등 큰 규모로 맞춤형 실리콘(자체 설계 반도체)을 적용해 온 분야를 넘어 AI 모델 학습 단계까지 이를 확장할 계획"이라고 밝혔다. 메타는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체는 아니지만 AI 모델을 학습시키고 구동하는 세계 최대 규모의 데이터 센터 운영사 중 하나다. 최근에도 시장 선두주자인 엔비디아 및 경쟁사인 AMD와 AI 작업용 칩·장비 공급을 위한 대규모 계약을 체결했다. 이와 함께 내부적으로는 자체 AI 프로세서 개발을 지속하며 외부 의존도를 낮추는 데 주력해 왔다. 현재 메타는 모든 작업을 하나의 칩에 맡기기보다 용도에 따라 서로 다른 유형의 칩을 혼용하는 전략을 취하고 있다. 수잔 리 CFO는 "파악된 정보와 필요성을 바탕으로 각 사용 사례에 가장 적합한 칩이 무엇인지 판단 중"이라며 "맞춤형 실리콘은 이 과정에서 매우 중요한 비중을 차지한다"고 덧붙였다.

2026.03.05 11:13이나연 기자

자율주행·휴머노이드 확산…K-팹리스 성장 기회 잡았다

인공지능(AI) 산업의 패러다임 전환으로 팹리스 업계가 새로운 성장 기회를 잡고 있다. 전세계 주요 기업들이 자율주행·휴머노이드 개발에 박차를 가하면서, 기존 GPU 대비 고효율·저전력 특성을 갖춘 엣지 AI 반도체가 주목받고 있어서다. 이에 국내 팹리스 기업들도 각 산업에 특화된 칩 개발로 글로벌 시장을 적극 공략하고 있다. 4일 경기 성남 가천대학교 비전타워 컨벤션홀에서는 'CES 2026 팹리스 서밋 코리아'가 개최됐다. 피지컬 AI 산업 급성장…고효율·저전력 AI반도체 각광 이번 행사는 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 ICT 전시회 CES 2026과 연계해, AI 반도체의 글로벌 전략을 논의하기 위해 마련됐다. 윤원중 가천대 부총장, 김용석 가천대 반도체교육원장, 최우혁 산업통상자원부 부첨단 산업정책관, 김경호 한국팹리스산업협회 회장 등 주요 인사들이 참석했다. 정지훈 DGIST 교수는 "AI 산업 비중이 기존 학습에서 추론으로 급격하게 넘어가면서, 고성능 GPU와 더불어 추론 속도 및 전력 효율성을 극대화한 전용 AI 반도체가 각광받고 있다"며 "거대 데이터센터와 달리 필요한 반도체 성능이 다변화 돼 있기 때문에, 무수히 많은 팹리스 회사들이 성공하게 될 것"이라고 말했다. 특히 올해 CES 2026의 화두였던 휴머노이드 로봇, 자율주행 등 피지컬 AI 관련 산업의 성장세가 주목된다. 피지컬 AI는 엣지 단에서 AI 모델의 추론을 실제 물리적인 동작으로 수행하는 기술이다. 정 교수는 "이번 CES 2026에 참석한 엔비디아 등 주요 기업의 리더들의 핵심 메시지는 '피지컬 AI는 한 회사가 할 수 없는 규모'라는 것"이라며 "이에 따라 AI 반도체 뿐만 아니라 센싱·제어·구동 등 산업 전반이 성장할 것이고, 상당한 제조업 기반을 가진 한국이 강점을 지닐 것"이라고 강조했다. 주영섭 서울대 공학전문대학원 특임교수는 "휴머노이드 로봇 대전 속에서 한국은 미국의 기술·성능 중심, 중국의 가격 중심 전략을 타파할 전략이 필요하다"며 "때문에 한국은 휴머노이드 로봇의 핵심인 온디바이스 AI 반도체를 매우 중요한 프로젝트로 인식해야할 것"이라고 제언했다. 국내 팹리스 업계, 피지컬 AI 시장 적극 공략 이에 국내 AI 반도체 관련 팹리스 기업들은 피지컬 AI에서 성장 기회를 모색하고 있다. 넥스트칩·텔레칩스 등 기존 팹리스 기업들은 물론, 딥엑스·보스반도체·모빌린트·디노티시아 등 스타트업이 대표적인 사례다. 자율주행용 반도체 전문기업 보스반도체의 박재홍 대표는 "자동차 AI 시장 선점의 관건은 AI 반도체로, 자율주행과 인포테인먼트 등 여러 분야에서 차량용 AI 반도체 산업의 급격한 성장이 예상된다"며 "특히 인포테인먼트의 경우 LLM, VLM 기반의 AI 어플리케이션을 도입하려는 움직임들이 많다"고 설명했다. 로봇 역시 차량용 AI 반도체 성장을 촉진할 가능성이 크다. 자율주행에 쓰이는 센서, AI 엔진 등이 로봇에도 상당량 활용되기 때문이다. 박 대표는 "일례로 테슬라는 자사 자율주행 솔루션인 FSD를 옵티머스 로봇에 그대로 사용하고 있다"며 "자율주행에서 촉진된 엣지 컴퓨팅과 온디바이스 기술이 로봇으로 옮겨 가, 실제 업무 환경의 투입을 가속화하고 있다"고 말했다. 엣지 AI용 NPU를 개발하는 딥엑스의 송준호 연구소장은 "기존 데이터센터용 디바이스는 지연속도, 비용, 에너지 효율 등에서 피지컬 AI의 요구사항을 만족시키지 못하고 있다"며 "이에 딥엑스는 범용 GPU 대비 대비 전력효율성 및 비용이 높은 AI 반도체 'DX-M2'를 개발 중"이라고 밝혔다. 해당 칩은 삼성전자 파운드리의 최선단 공정인 2나노미터(nm)를 기반으로 제조된다. 본격적인 상용화 목표 시점은 2027년이다.

2026.03.04 15:28장경윤 기자

SK하이닉스, HBM4 '성능 점프' 비책 짰다…新패키징 기술 도입 추진

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)용 패키징 기술 변혁을 꾀한다. 대대적인 공정 전환 없이 HBM의 안정성과 성능을 강화할 수 있는 기술을 고안해, 현재 검증을 진행 중인 것으로 파악됐다. 실제 상용화가 이뤄지는 경우, 엔비디아가 요구하는 HBM4(6세대)의 최고 성능 달성은 물론 차세대 제품에서의 성능 강화도 한층 수월해질 것으로 예상된다. 이에 해당 기술의 성패에 업계의 이목이 쏠린다. 3일 지디넷코리아 취재를 종합하면 SK하이닉스는 HBM 성능 강화를 위한 새로운 패키징 기술 적용을 추진하고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)를 뚫어 연결한 메모리다. 각 D램은 미세한 돌기의 마이크로 범프를 접합해 붙인다. HBM4의 경우 12단 적층 제품부터 상용화된다. SK하이닉스는 현재 HBM4의 초도 양산을 시작했다. HBM4의 리드타임(제품 양산, 공급에 필요한 전체 시간)이 6개월 내외인 만큼, 엔비디아와의 공식적인 퀄(품질) 테스트 마무리에 앞서 선제적으로 제품을 양산하는 개념이다. HBM4 공급은 문제 없지만…최고 성능 구현 고심 그간 업계에서는 SK하이닉스 HBM4의 성능 및 안정성 저하를 우려해 왔다. 엔비디아가 HBM4의 최대 성능(핀 당 속도)을 당초 제품 표준인 8Gbps를 크게 상회하는 11.7Gbps까지 요구하면서, 개발 난이도가 급격히 상승한 탓이다. 실제로 SK하이닉스 HBM4는 AI 가속기를 결합하는 2.5D 패키징 테스트 과정에서 최고 성능 도달에 어려움을 겪어, 올해 초까지 일부 회로의 개선 작업을 거쳐 왔다. 이에 따라 본격적인 램프업(대량 양산) 시점도 당초 업계 예상보다 일정이 늦춰진 상황이다. 다만 업계 이야기를 종합하면, SK하이닉스가 엔비디아향 HBM4 공급에 큰 차질을 겪을 가능성은 현재로선 매우 낮은 수준이다. 주요 배경은 공급망에 있다. 엔비디아가 HBM4에 높은 사양을 요구하고 있긴 하지만, 이를 고집하는 경우 올 하반기 최신형 AI 가속기 '루빈'을 충분히 공급하는 데 제약이 생길 수 있다. 현재 HBM4에서 가장 좋은 피드백을 받고 있는 삼성전자도 수율, 1c D램 투자 현황 등을 고려하면 당장 공급량을 확대하기 어렵다. 때문에 업계는 엔비디아가 초기 수급하는 HBM4의 성능 조건을 10Gbps대로 완화할 가능성이 유력하다고 보고 있다. 반도체 전문 분석기관 세미애널리시스는 최근 보고서를 통해 "엔비디아가 루빈 칩의 총 대역폭을 당초 22TB/s로 목표했으나, 메모리 공급사들은 엔비디아의 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 파악된다"며 "초기 출하량은 이보다 낮은 20TB/s(역산하면 HBM4 핀 당 속도가 10Gbps급)에 가까울 것으로 예상한다"고 밝혔다. 반도체 업계 관계자는 "HBM 공급망은 단순 속도가 아니라 수율·공급망 안정성 등 어려 요소가 고려돼야 하기 때문에, SK하이닉스가 가장 많은 물량을 공급할 것이라는 전망은 여전히 유효하다"며 "다만 최고 성능 도달을 위한 개선 작업도 지속적으로 병행하는 등 기술적으로 안주할 수 없는 상황"이라고 말했다. HBM 성능 한계 돌파할 '신무기' 준비…현재 검증 단계 이와 관련, 현재 SK하이닉스는 HBM4 및 차세대 제품에 적용하는 것을 목표로 새로운 패키징 공법 도입을 시도하고 있다. 업계가 지목하는 HBM4 성능 제약의 가장 큰 요인은 입출력단자(I/O) 수의 확장이다. I/O는 데이터 송수신 통로로, HBM4의 경우 이전 세대 대비 2배 증가한 2048개가 구현된다. 그런데 I/O 수가 2배로 늘면 밀집된 I/O끼리 간섭 현상이 발생할 수 있다. 또한 전압 문제로 하부층의 로직 다이(HBM 밑에서 컨트롤러 역할을 담당하는 칩)에서 가장 높은 상부층까지 전력이 충분히 전달되기가 어렵다. 특히 SK하이닉스는 주요 경쟁사인 삼성전자 대비 한 세대 이전의 1b(5세대 10나노급) D램을 채용한다. 로직 다이도 TSMC의 12나노미터(nm) 공정으로, 삼성전자(삼성 파운드리 4나노) 대비 집적도가 낮다. 때문에 기술적으로 I/O 수 증가에 따른 문제에 취약하다. 대대적 공정 전환 없이 HBM 성능·안정성 향상…상용화 여부 주목 이에 SK하이닉스는 새로운 패키징 공법으로 새로운 비책을 마련하고 있는 것으로 파악됐다. 핵심은 ▲코어 다이 두께 향상, 그리고 ▲D램 간 간격(Gap) 축소다. 우선 일부 상부층 D램의 두께를 이전보다 두껍게 만든다. 기존엔 HBM4의 패키징 규격(높이 775마이크로미터)을 맞추기 위해 D램의 뒷면을 얇게 갈아내는 씨닝 공정이 적용된다. 다만 D램이 너무 얇아지면 칩 성능이 저하되거나 외부 충격에 쉽게 손상을 받을 수 있다. 때문에 SK하이닉스는 D램의 두께 향상으로 HBM4의 안정성을 강화하려는 것으로 풀이된다. 또한 D램 간 간격을 더 줄여, 전체 패키징 두께가 늘어나지 않도록 하는 동시에 전력 효율성을 높였다. 각 D램의 거리가 가까워지면 데이터가 더 빠르게 도달하게 되고, D램 최상층으로 전력이 도달하는 데 필요한 전력이 줄어들게 된다. 관건은 구현 난이도다. D램 간 간격이 줄어들면 MUF(몰디드언더필) 소재를 틈에 안정적으로 주입하기 힘들어진다. MUF는 D램의 보호재·절연체 등의 역할을 담당하는 소재로, 고르게 도포되지 않고 공백(Void)가 생기면 칩의 불량을 야기할 수 있다. SK하이닉스는 이를 해결할 수 있는 새로운 패키징 기술을 고안해냈다. 구체적인 사안은 밝혀지지 않았으나, 대대적인 공정 및 설비 변화 없이 D램 간격을 안정적인 수율로 줄일 수 있는 것이 주 골자다. 최근 진행된 내부 테스트 결과 역시 긍정적인 것으로 알려졌다. 만약 SK하이닉스가 해당 기술을 빠르게 상용화하는 경우, HBM4 및 차세대 제품에서 D램 간격을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 반대로 해당 기술이 양산 적용에 난항을 겪을 가능성도 남아 있다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스가 기존 HBM의 한계를 극복하기 위한 새로운 패키징 공법을 고안해, 현재 검증 작업을 활발히 거치고 있다"며 "대규모 설비투자 없이 HBM 성능을 개선할 수 있기 때문에 상용화 시에는 파급 효과가 적지 않을 것"이라고 설명했다.

2026.03.03 14:29장경윤 기자

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