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'반도체 AI'통합검색 결과 입니다. (817건)

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젠슨 황 "SK하이닉스는 최대 파트너...미래도 변함 없을 것"

글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장을 독점 중인 엔비디아와 SK그룹이 단순 부품 공급 관계를 넘어 향후 AI 인프라 시장을 공동 설계하는 '초밀착 혈맹'을 선포했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 최태원 SK그룹 회장은 8일 서울시 중구 SK서린빌딩에서 전방위적 장기 파트너십 체결을 골자로 한 공동 기자간담회에서 이 같은 내용을 밝혔다. 이번 계약은 최소 2년 이상 유지되는 다년 계약이다. 양사는 연간 수십억 달러 규모 기존 협력체계를 한 단계 더 격상하고, 향후 협력 규모를 큰 폭으로 키우기로 합의했다. 젠슨 황 "SK하이닉스, 최대 메모리 파트너...미래에도 변함 없을 것" 이날 SK하이닉스는 엔비디아의 제1공급업체 지위를 확인했다. 황 CEO는 'SK하이닉스가 엔비디아의 제1공급업체냐'는 질문에 “SK하이닉스는 과거에도 우리의 최대 메모리 파트너였으고, 미래에도 변함없이 최대 파트너로 남을 것”이라고 밝혔다. 이어 "SK하이닉스가 없었다면 오늘날 AI 산업은 이토록 아름답게 성장하지 못했을 것"이라며 강력한 신뢰를 표명했다. 최 회장은 "SK하이닉스가 엔비디아의 최대 메모리 공급처인 동시에 엔비디아 역시 SK하이닉스의 가장 큰 고객"이라며 "우리는 엔비디아의 가치사슬에 완전히 헌신(Dedicated)하고 있다"고 강조했다. 이어 "양사가 미래 기술 로드맵을 완벽히 공유하여 글로벌 AI 영토를 가장 효율적이고 빠르게 넓혀나갈 것"이라고 말했다. 최 회장은 다년 계약 체결 배경으로 글로벌 AI 생태계가 직면한 공급 한계를 꼽았다. 그는 "현재 AI 시장은 자원 희소성 문제에 부딪혔다"며 "장기 파트너십을 통해 시장 진입자들과 고객들에게 안정적인 자원 공급이라는 편안함을 제공하고 에코시스템 전체를 안정화하는 것이 핵심 목표"라고 설명했다. 아울러 SK텔레콤 역량을 결합해 한국에 대규모 'AI 팩토리(AIDC)' 인프라를 우선 구축하고 이를 글로벌 시장으로 확장하겠다는 구상도 구체화했다. 내년 매출 1조달러 생태계 주도…서버 넘어 차세대 라인업 전면 탑재 황 CEO는 내년 출시 예정인 차세대 플랫폼 그레이스 블랙웰과 베라 루빈을 통해 내년 한 해에만 1조 달러(약 1549조원) 규모 매출을 올릴 것이라고 예고했다. 이어 거대한 매출 생태계 중추 역할을 SK하이닉스가 담당한다고 밝혔다. 1조 달러 규모 인프라 구축에 필요한 메모리 물량을 SK하이닉스가 주도적으로 공급한다는 의미다. 이번 장기 파트너십에 따라 양사 협력 영역은 기존 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 엔비디아의 차세대 라인업 전체로 다변화된다. 황 CEO는 ▲차세대 AI 슈퍼컴퓨터인 그레이스 블랙웰과 베라 루빈 ▲차세대 고성능 중앙처리장치(CPU) 베라 ▲온디바이스 AI PC 플랫폼 RTX 스파크 ▲차세대 로보틱스 프로세서 토르 등 4대 핵심 하드웨어 아키텍처 전체에 SK하이닉스의 고성능 메모리가 전면 탑재된다고 밝혔다. 일각에서 제기되는 AI 가치사슬 우려와 주가 변동성에 대해서도 황 CEO는 강력한 자신감을 피력했다. 황 CEO는 "우리는 이제 겨우 AI 인프라 구축 1년 차에 와 있을 뿐이며 앞으로 최소 10년 이상 글로벌 인프라 빌드아웃이 지속될 것"이라고 전망했다. 그는 "AI는 이미 기업들에 막대한 수익을 안겨주고 있어 인프라 수요는 결코 멈추지 않는다"며 "최근의 시장 조정은 오히려 주식을 싸게 살 수 있는 기회(할인)"라고 덧붙였다.

2026.06.08 10:39전화평 기자

EU, 美 빅테크 의존 끊는다…클라우드·AI 주권 선언

유럽연합(EU)이 인공지능(AI)과 클라우드, 반도체 분야에서 미국 빅테크 의존도를 낮추기 위한 대대적인 기술 주권 강화 정책을 내놨다. 민감한 공공 데이터와 핵심 인프라에 대해 유럽산 클라우드 사용을 확대하고 반도체 자급 역량을 키우는 동시에, 데이터센터 투자와 AI 인프라 확충에도 속도를 내겠다는 구상이다. 7일(현지시간) 로이터통신 등 주요 외신에 따르면 EU 집행위원회는 최근 '클라우드 및 AI 개발법(CADA)'과 '칩스법 2.0'을 포함한 기술 주권 정책을 공개했다. 이번 정책은 미국과 중국 기술에 대한 의존도를 줄이고 유럽 자체 기술 생태계를 육성한다는 목표로, 향후 EU 회원국과 유럽의회 승인을 거쳐 시행될 예정이다. 가장 주목받는 내용은 클라우드 분야다. EU는 은행·에너지·의료 등 민감한 분야의 공공 조달 사업에서 디지털 주권 요건을 강화하고 가격 외에도 유럽산 소프트웨어와 하드웨어 사용 여부를 평가 기준에 반영하는 방안을 추진한다. 이에 현재 유럽 클라우드 시장을 주도하는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저, 구글 클라우드 등 미국 사업자들이 일부 핵심 사업에서 불리한 위치에 놓일 수 있다는 관측이 제기된다. EU가 이같은 조치에 나선 배경에는 미국 '클라우드법'에 대한 우려가 있다. 해당 법은 미국 기업이 해외에 저장한 데이터라도 미국 정부 요청 시 제공할 수 있도록 규정하고 있다. EU는 이를 데이터 주권 침해 요소로 보고 있으며 중요 데이터는 유럽 내에서 통제 가능한 환경에 저장해야 한다는 입장이다. 실제 EU는 클라우드 서비스의 데이터 통제권과 공급망, 운영 주체 등을 기준으로 주권 수준을 평가하는 체계를 도입할 계획이다. 최고 수준의 민감 업무는 사실상 유럽 기업 중심으로 운영하도록 유도하는 방향이다. 현재 AWS·MS·구글 등 미국 클라우드 3사가 EU 시장의 70~80%를 차지하고 있어 업계 파장이 적지 않을 것으로 전망된다. EU는 클라우드 자립과 함께 AI 인프라 확대에도 나선다. 향후 5~7년 내 유럽 데이터센터 수용 능력을 현재의 3배 수준으로 확대하고 유럽산 반도체를 활용하거나 에너지 효율을 높인 데이터센터에는 전력망 우선 접속과 네트워크 비용 감면 등 혜택을 제공할 방침이다. 반도체 분야에선 칩스법 2.0을 통해 첨단 반도체 생산 역량 확대에 나선다. EU는 현재 10% 미만인 글로벌 반도체 생산 점유율을 2030년까지 20% 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 하고 있으며 AI용 첨단 반도체 제조시설 구축과 전략 기술 투자 확대를 추진할 계획이다. EU 집행위원회는 반도체 산업 경쟁력 강화를 위해 2035년까지 약 1200억 유로(약 215조원) 규모 민관 투자가 필요할 것으로 보고 있다. 헤나 비르쿠넨 EU 집행위원회 기술 주권 담당 부위원장은 "누군가가 우리 서비스에 대해 이른바 '킬 스위치(kill switch)'를 쥐고 있는 상황을 원치 않는다"며 "핵심 분야에선 언제나 유럽이 서비스와 데이터를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.07 13:08한정호 기자

[기고] 韓 반도체 슈퍼사이클, AI 생태계로 이어야 산다

2026년 한국 경제의 가장 밝은 지표는 단연 반도체다. 고대역폭메모리(HBM)를 앞세운 메모리 슈퍼사이클은 삼성전자와 SK하이닉스의 실적을 사상 최고 수준으로 끌어올렸다. 초과세수가 거론되고 정치권에선 초과이익 공유가 다시 의제로 떠올랐다. 호황의 과실을 어떻게 나눌 것인가란 질문엔 위험한 사각지대가 있다. 거시경제 측면에서 보면 반도체 호황은 경상수지의 한쪽 면일 뿐이다. 반대편에선 조용하지만 구조적인 적자가 커지고 있다. 한국은행 통계에 따르면 작년 지식서비스 무역수지 적자는 약 102억 5000만 달러로, 전년보다 30% 가까이 확대됐다. 이는 역대 네 번째로 큰 규모다. 온라인 동영상 서비스(OTT), 인공지능(AI) 구독료 등이 적자의 주범이었다. AI 에이전트 시대가 본격화되기도 전에 이미 지능의 대가를 해외에 치르며 적자를 키워 온 셈이다. 멀티 에이전트 시대가 본격화되면 토큰 소비는 폭증한다. 단발성 질의응답이 아니라, 에이전트가 또 다른 에이전트를 호출하고 추론을 반복하며 일을 처리하는 구조로 넘어가기 때문이다. 한 번의 사용자 요청이 수십수백 번의 모델 호출로 증폭된다. 기존 소프트웨어 수입이 사용자 수에 비례해 선형으로 늘었다면 에이전트 경제의 토큰 소비는 에이전트가 에이전트를 부르며 복리로 증식한다. 더 결정적인 문제는 우리가 소비하는 토큰 대부분이 외산 모델과 외산 클라우드 위에서 발생한다는 점이다. 결제 통화는 달러이고 청구서 수취인은 해외 사업자다. 여기서 우리나라가 처한 비대칭 본질이 드러난다. 반도체는 한 번 팔면 끝나는 재고지만 AI 서비스는 매달 청구서가 날아오는 구독이다. 우리가 받은 대금은 일회성이고 우리가 치르는 비용은 영속적이다. 가치는 지금 그릇에서 내용물로, 하드웨어에서 그 위에 얹힌 지능으로 이동하는 중인데 우린 가장 무겁고 마진 얇은 층을 지키며 가장 가볍고 마진이 두꺼워질 층을 내주고 있다. 이 비대칭은 곧 악순환의 엔진이 된다. 이미 적자인 지식서비스수지가 토큰 소비 곡선을 따라 가파르게 확대되면 반도체 흑자가 떠받치던 경상수지의 균형은 흔들린다. 경상수지가 적자로 기울면 원화는 약세로 간다. 환율이 오르면 달러로 청구되는 AI 사용료의 원화 부담은 더 커진다. 부담이 커진 만큼 적자는 더 벌어지고 적자는 다시 환율을 밀어 올린다. 한번 돌기 시작하면 멈추기 어려운 순환이다. 반도체 흑자와 AI 서비스 적자는 별개 장부가 아니라 하나의 국제수지 안에서 상쇄되는 항목이다. 반도체로 아무리 많이 벌어도 그 돈이 토큰 청구서로 고스란히 빠져나간다면 국가 전체 부(富)는 늘지 않는다. 지금 초과이익·초과세수 논의는 부분균형의 시야에 갇혀 있다. 반도체란 한 부문 이익에만 초점을 맞추고 그 이익을 어떻게 거두어 어떻게 재분배할 것인가를 따진다. 국가 전체의 일반균형으로 시야를 넓히면 그림은 달라진다. 반도체가 벌어들인 흑자가 결국 AI 서비스 적자를 메우는 데 소진된다면 우리가 나누자고 다투는 초과이익은 회계상의 착시에 가깝다. 더 위험한 것은 시점 불일치다. 반도체 흑자는 사이클을 탄다. 슈퍼사이클은 언젠가 반드시 꺾이지만 토큰 적자는 구조적이다. 초과이익을 거둬 소비로 재분배하는 방식은 그 순간 분배 정의에 기여할지 몰라도 적자 구조 자체를 바꾸지는 못한다. 오히려 호황기에 마련해야 할 구조 전환의 골든타임을 흘려보내는 비용이 될 수 있다. 진짜 질문은 누가 얼마를 가져갈 것인가가 아니라 이 흑자를 어디에 심어야 다가오는 적자 구조를 끊어낼 것인가다. 미중 패권 경쟁은 본질적으로 AI 생태계 패권 경쟁으로 흘러가고 있다. 모델과 데이터, 칩, 그 위에서 굴러가는 소프트웨어와 에이전트 경제 전체가 전장이다. 이 경쟁에서 한국이 미국·중국에 이어 3대 강국 자리를 노린다면 메모리 반도체란 하드웨어 레버리지를 무기로 삼아야 한다. AI 인프라 병목이 메모리에 걸려 있는 한 우리나라는 협상 테이블에서 결코 작은 플레이어가 아니다. 다만 이 레버리지엔 유효기간이 있다. 메모리 우위는 영구 자산이 아니다. 중국의 추격과 아키텍처 변화 속에서 협상력은 점점 줄어들 수 있다. 한국은 하드웨어 분야에서 세계 최정상이지만 소프트웨어 존재감은 옅다. IDC의 2025년 추산에 따르면 국산 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 규모는 약 2조 5500억원으로, 글로벌 시장의 0.35%(약 723조원)에 그친다. 세계 메모리 시장 점유율과 비교하면 거의 100배에 달하는 비대칭이다. 0.35%는 매출 규모가 아니라 표준의 부재다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 비롯한 에이전트 프로토콜, 플랫폼 계층, 데이터 인터페이스 계층을 누가 쥐느냐가 앞으로 수십 년의 지대를 결정한다. 표준을 쥔 자가 토큰 흐름을 설계하고 그 흐름 위에서 항구적인 임대료를 거둔다. 소프트웨어 경쟁력을 갖지 못하면 영원히 남이 설계한 토큰 경제 위에서 사용료만 치르는 순수입국으로 남는다. 하드웨어 레버리지를 소프트웨어 경쟁력을 키우는 지렛대로 전환해야 하는 이유다. 반도체에서 번 자본과 협상력을 AI 모델·플랫폼·SaaS·에이전트 생태계란 소프트웨어 자산으로 옮겨야 한다. 여기서 삼성전자와 SK하이닉스 역할을 다시 정의할 수 있다. 두 기업이 호황의 성과를 한국 AI 생태계에 기여하는 것이야말로 진정한 의미의 초과이익 공유라고 본다. 이때 공유는 세금으로 거둬 흩뿌리는 재분배가 아니다. 생태계에 자본과 자산을 심어 함께 성장하는 공진화다. 데이터와 투자, 협업으로 이를 실현할 수 있다. 우선 두 기업이 보유한 제조·공정·설계 영역의 고품질 산업 데이터는 한국형 산업 AI와 소버린 AI를 키울 토양이 된다. 가령 민감 정보를 걸러낸 산업데이터 신탁을 만들어 국내 모델·솔루션 기업이 학습에 활용하도록 개방하는 방식이다. 데이터는 나가지 않고 모델만 들어와서 학습하는 '모델 투 데이터' 방식도 가능하다. 반도체 초과이익 일부를 떼어 'AI 생태계 펀드'나 기업주도형 벤처투자(CVC)로 조성하고 국내 AI 스타트업·SaaS·모델 인프라에 인내 자본으로 흘려보내는 것도 방법이다. 각 사의 막대한 AI 수요를 국내 솔루션 첫 고객이자 레퍼런스로 삼는 앵커 고객 전략, HBM 고객사와 국내 모델·SaaS 기업이 함께 워크로드를 최적화하는 공동 연구개발(R&D) 컨소시엄도 필요하다. AI 패권 정점에 선 엔비디아 사례가 이를 방증한다. 많은 글로벌 분석가는 엔비디아의 진짜 해자가 칩이란 실리콘이 아니라 약 20년에 걸쳐 쌓아 올린 소프트웨어 생태계 '쿠다(CUDA)'라고 진단한다. 쿠다는 AI 개발 프레임워크의 90% 안팎을 사실상 장악하고 있다. 개발자가 쿠다 위에 코드를 쌓을수록 엔비디아 칩이 최적화되고 실제 워크로드에서 빨라지며 더 많은 개발자가 다시 쿠다로 모인다. 스스로를 강화하는 플라이휠이다. 엔비디아는 이에 더해 하이퍼스케일러와 데이터센터 레퍼런스 아키텍처를 함께 설계하고 있다. 한국은 세계 최고 수준 자본 집중은 있으나 그것을 생태계로 되돌리는 순환 장치가 없다. 이제 검증된 플라이휠을 직접 돌리기 시작해야 할 때다. 네이버클라우드는 최근 엔비디아와 '글로벌 AI 팩토리' 구축 협력안을 발표했다. 엔비디아의 개방형 모델 '네모트론'을 활용해 자체 모델 하이퍼클로바X를 고도화하고 초거대 모델 최적화 기술을 공동 연구하는 것이 골자다. 업스테이지를 비롯한 국내 AI 기업들도 엔비디아의 '네모트론 디벨로퍼 데이즈'에 참여해 한국형 파운데이션 모델 전략을 논의했다. 엔비디아는 한국어 소버린 AI를 겨냥한 합성 데이터셋까지 공개하며 국내 개발자 생태계를 끌어안았다. 하드웨어 기업이 오픈 모델과 데이터, 개발자 커뮤니티를 앞세워 한국의 소프트웨어·소버린 AI 생태계를 자기 하드웨어 쪽으로 끌어당기는 것이다. 메모리 월과 KV 캐시가 병목으로 떠오른 지금, 일부 오픈 모델이 추론 토큰을 대폭 줄이면서 긴 컨텍스트를 지원하는 방향으로 진화하는 것 역시 소프트웨어가 메모리·연산 부담을 덜어주는 공동 최적화 결과물이다. 엔비디아는 이 본질을 꿰뚫고 소프트웨어 생태계를 자사 하드웨어에 묶어 최적화의 주도권을 쥐려 하고 있다. 하지만 한국 AI 소프트웨어 생태계를 하드웨어에 묶어내는 주체가 꼭 외국 그래픽처리장치(GPU) 기업일 필요는 없다. AI 시스템에서 가장 결정적인 부품인 HBM 공급자는 우리 기업이다. 앞으로 장기기억을 담당할 HBF까지 국내 기업이 책임질 것으로 보인다. 그럼에도 생태계를 조율하는 손은 메모리 강자가 아니라 해외 가속기 진영이다. 이대로라면 국산 메모리는 남이 설계한 최적화 스택에 끼워 넣는 범용 부품에 계속 머물 수밖에 없다. 삼성전자와 SK하이닉스가 국내 소프트웨어 생태계와 손잡고 워크로드에 맞춰 메모리를 함께 설계한다면 범용 부품은 차별화되고 고착성 있는 공동 최적화 자산으로 바뀐다. 엔비디아가 쿠다로 증명한 플라이휠을 메모리 언어로 다시 쓸 수도 있다. 이 공진화는 메모리 수요의 기반 자체가 두터워지게 한다는 점에서 두 기업에 이득이다. 토큰을 소비하는 주체는 결국 소프트웨어다. 시장조사기관 트렌드포스는 에이전트 AI 추론이 단발성 질의에서 연쇄 사이클로 진화하면서 HBM과 D램 수요를 직접 끌어올린다고 분석한다. 컨텍스트 창이 길어질수록 KV 캐시 용량이 비례해 늘기 때문이다. 트렌드포스는 이 흐름을 반영해 세계 메모리 시장 규모 전망을 2027년 1조 2800억 달러 이상으로 큰 폭 상향했다. IDC 역시 올해 D램 매출이 전년 대비 약 177% 늘어날 것으로 내다본다. 메모리 수요가 소수의 해외 하이퍼스케일러와 단일 가속기 진영에 집중된 구조는 호황 이후 리스크를 예상케 한다. 국내 생태계 같은 또 하나의 수요원을 키우는 일은 이 위험을 분산하는 보험이다. 나아가 활발한 소프트웨어 생태계는 다음 세대 메모리가 어디로 가야 하는지를 알려주는 신호가 된다. 워크로드에 맞춰 최적화된 맞춤형·연산결합형(PIM) 메모리가 차세대 경쟁의 축으로 떠오르는 지금, 수요 최전선과 가까이 있다는 것은 곧 제품 로드맵 우위로 이어진다. 특히 토큰 적자는 단순한 가격 문제가 아니라 고착(lock-in)의 문제다. 한국 기업 및 개인의 업무 맥락과 기억이 외산 에이전트에 쌓일수록 전환 비용은 복리로 커진다. 쿠다가 20년간 쌓은 코드와 습관으로 경쟁자를 따돌렸듯 외산 에이전트에 쌓이는 우리 맥락은 내일 더 비싼 종속이 되어 돌아온다. 생태계 투자는 빠를수록 싸고 늦을수록 비싸다. 반도체 슈퍼사이클은 어쩌면 한국에 두 번 오기 어려운 기회다. 이 기회를 초과이익을 어떻게 나눌 것인가의 논쟁으로 소진한다면 호황이 끝난 뒤 토큰 적자라는 청구서만 떠안게 될지 모른다. 이 흑자를 소프트웨어 경쟁력과 AI 생태계에 심으면 하드웨어 강국에서 지능 강국으로 도약하는 발판을 마련할 수 있다. 초과이익 공유의 본질은 과실을 나누는 데 있지 않다. 이를 씨앗으로 바꿔 더 큰 숲을 함께 키우는 데 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 정부와 생태계가 같은 방향을 바라볼 때 반도체로 번 돈은 새어 나가지 않고 국부로 쌓인다. 호황의 끝에서 더 많은 현금을 손에 쥘 것인가, 아니면 더 강한 생태계를 손에 쥘 것인가. 반도체 호황의 진짜 성적표는 남겨진 현금의 액수가 아니라 그 현금이 키워낸 AI 소프트웨어 생태계의 크기로 이제 증명돼야 한다.

2026.06.05 16:23이승현 컬럼니스트

'방한' 젠슨 황 "한국은 AI·로봇공학 뛰어나...R&D 센터 투자에 최적"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 방한했다. 지난해 10월 말 이후 약 7개월 만이다. 황 CEO는 입국 직후 차세대 고대역폭메모리(HBM) 품질 테스트 완료 소식을 전하는 한편, 국내 연구개발(R&D) 센터 설립과 로봇공학 투자계획을 구체화하며 한국 인공지능(AI) 생태계를 아우르는 광폭 행보를 시작했다. 황 CEO는 대만에서 열렸던 연례 AI 콘퍼런스 GTC 타이베이 일정을 모두 소화한 뒤, 이날 오후 1시 24분쯤 전세기로 김포비즈니스항공센터를 통해 입국했다. 그는 "한국을 위해 아주 많은 비즈니스를 가져왔다"며 "한국을 위한 깜짝 선물이 준비돼 있다"고 밝혔다. 구체적인 공개 시점에 대해서는 말을 아꼈다. 황 CEO는 방한 목적이 글로벌 공급망 조율에 있음을 명확히 했다. 특히 반도체 업계 초미의 관심사였던 HBM4 공급사 품질 테스트와 관련해 "삼성전자와 SK하이닉스 등 3사 모두 인증이 완료돼 현재 양산 중"이라며 "모두 차세대 '베라 루빈' 아키텍처 공급을 위해 경쟁하고 있다"고 설명했다. 한국 내 직접 투자 계획도 공식화했다. 황 CEO는 "한국 R&D 센터 설립을 위한 인력 채용을 이미 시작했다"며 "한국은 AI와 로봇공학 전문성이 뛰어나 R&D 투자에 최적의 장소이며, 충분한 인력이 갖춰지면 부지도 마련할 것"이라고 밝혔다. 차세대 투자 분야로는 로봇공학을 꼽았다. 한국이 제조업과 메카트로닉스, AI 기술 융합의 완벽한 조건을 갖춰 로봇 산업을 지원할 거대한 로컬 생태계가 될 것이라고 평가했다. 재계 총수들과 '삼겹살 회동'… 게임·스타트업·문화계 넘나드는 일정 방한 첫날인 이날 저녁, 황 CEO는 홍대입구 일대 삼겹살 전문점에서 국내 주요 대기업 리더들과 만찬을 갖는다. 이 자리에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 글로벌투자책임자(GIO) 등이 참석할 예정이다. 삼겹살에 소주를 곁들이는 이른바 '삼소 회동' 형태로 진행되는 만찬에서는 AI 반도체 공급망 안정화를 비롯해 로보틱스, 피지컬 AI, AI 데이터센터 인프라 등 미래 핵심 산업 관련 협력 방안을 폭넓게 논의할 것으로 전망된다. 만찬에 앞서 황 CEO는 e스포츠 게임단 T1이 운영하는 홍대 인근 PC방을 방문해 '페이커' 이상혁을 포함한 선수단과 만났다. 오는 7일에는 김택진 엔씨소프트 대표와 만나 게임과 AI 분야 협력을 논의한다. 방한 마지막 날로 예상되는 8일 오전에는 서울 여의도 LG 본사 방문이 예정됐다. 오후에는 서울 신라호텔에서 업스테이지, 노타, 에임인텔리전스 등 국내 주요 AI 및 로봇 스타트업 경영진을 초청해 비공개 간담회를 개최한다. 같은 날 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 비롯해 주요 대기업 사옥을 차례로 방문하는 일정도 조율 중이다. 비즈니스 일정 외에 대중과 접점도 넓힌다. 황 CEO는 방한 기간 중 tvN의 대표 토크쇼 예능 프로그램 '유 퀴즈 온 더 블럭' 녹화에 참여한다. 주말에는 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기 시구자로 마운드에 오를 예정이다.

2026.06.05 15:01전화평 기자

[AI 고속도로] 국산 클라우드-NPU 연합 생태계 본궤도…정부 육성정책 결실 맺나

국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 사업에 잇따라 뛰어들면서 정부가 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책이 본격적인 상용화 단계에 진입하고 있다. 기술 실증과 연구개발(R&D)을 넘어 실제 클라우드 서비스와 산업 현장으로 확산되며 독자 인프라 생태계 구축에 속도가 붙는 모습이다. 5일 업계에 따르면 KT클라우드와 가비아가 최근 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시한 데 이어 삼성SDS도 오는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 선보일 예정이다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 국산 AI 반도체를 클라우드 상품으로 제공하며 본격적인 상용화에 나서는 분위기다. 이는 신규 서비스 출시를 넘어 정부 주도 AI 반도체 육성 정책이 실제 시장으로 연결되는 전환점이 될 전망이다. 그동안 국산 NPU는 기술 검증과 실증 사업 중심으로 성장해 왔지만, 최근에는 국내 클라우드를 통해 기업과 공공기관이 손쉽게 활용할 수 있는 서비스 형태로 확산을 앞두고 있다. K-AI 반도체, 실증 넘어 서비스 단계 진입 KT클라우드는 지난 4일 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 서비스 출시를 발표했다. 국내 NPUaaS 가운데 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했으며 공공기관과 지방자치단체가 보안 규제를 충족하면서 국산 AI 반도체를 활용할 수 있도록 설계됐다. 가비아도 지난 4월 리벨리온 '아톰-맥스'를 기반으로 한 NPUaaS를 선보였다. 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하며 AI 추론 최적화 컨설팅까지 함께 지원할 계획이다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족과 비용 부담이 커지는 상황에서 추론 중심 AI 서비스 수요를 겨냥한 전략이다. 삼성SDS 역시 다음 달 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 선택할 수 있는 구조를 구축한다는 목표다. 이 외 다양한 국내 IT서비스 기업들도 국산 NPU 생태계 확대에 동참하고 있다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 협력해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 추진한다. 포스코DX도 산업용 제어 시스템에 모빌린트 NPU를 적용해 제조 현장 중심의 엣지 AI 구축에 나서고 있다. LG CNS도 국산 NPU 기반 AI 인프라와 서비스 확대를 추진하면서 AI 반도체 활용 범위가 클라우드를 넘어 제조·공공·기업 업무 영역 전반으로 확산되는 상황이다. 최근 AI 인프라 시장이 대규모 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 것도 이러한 변화 배경으로 꼽힌다. NPU는 추론 작업에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력이 높아 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산 과정에서 새로운 대안으로 주목받고 있다. 정부 'AI 반도체 팜' 결실 맺기 시작 현재 나타나는 상용화 흐름은 정부가 지난 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책과 맞닿아 있다. 대표 사례가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 반도체 팜 구축·실증' 사업이다. 해당 사업은 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 구축하고 실제 산업 현장에서 성능을 검증하기 위해 2023년부터 3년간 진행됐다. 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등이 참여했으며 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 함께했다. 이들은 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라를 구축하고 의료·번역·챗봇 등 다양한 AI 서비스를 실증했다. 특히 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자를 위한 거대언어모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했으며 KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했다. 또 NHN클라우드는 정부 'K-클라우드 프로젝트'를 통해 22PF 이상 규모 국산 NPU 인프라를 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했고 네이버클라우드 역시 국산 NPU 기반 서비스 검증과 운영 경험을 축적하며 상용화 기반 마련에 기여했다. 일부 실증에선 국산 NPU가 외산 GPU 대비 경쟁력 있는 성능을 보인 것으로도 전해졌다. 업계에선 정부 사업이 국산 NPU 성능을 검증하는 데 그치지 않고 클라우드 사업자들이 실제 운영 경험을 축적하는 계기가 됐다고 평가했다. 최근 등장하는 NPUaaS 역시 당시 확보한 운영 노하우와 최적화 경험이 기반이 됐다고 분석했다. 다음 시험대는 공공 AX 수요 창출 다만 국산 클라우드와 NPU 결합 생태계가 본격적으로 성장하기 위해선 안정적인 추가 수요 창출이 필요하다는 지적도 나온다. 현재 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진하고 있다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트로, 국산 AI 반도체 연구개발과 실증 환경도 함께 제공할 계획이다. 특히 정부는 센터 내 연구개발 존을 조성해 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증을 지원하고 향후 국산 AI 반도체 활용 비중도 확대한다는 방침이다. 공공 AI 전환(AX) 사업 역시 중요한 기반이다. 최근 정부와 지방자치단체가 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하면서 추론 중심 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이같은 공공 사업에서 국산 NPU 활용 사례가 늘어날 경우 클라우드 사업자와 반도체 기업 모두에게 새로운 성장 기회가 될 전망이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 과거보다 성능이 많이 개선된 만큼 이제 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 시장 적용 단계에 진입하고 있다"며 "정부와 공공 사업 등에서 의미 있는 수요가 만들어진다면 토종 클라우드와 AI 반도체가 함께 성장할 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 'K-AI 반도체 성장 포럼'에서 "국산 AI반도체는 AI 3대 강국 도약이라는 국정과제 실현과 독자 AI 완성을 위한 핵심 기반"이라며 "본격적인 양산과 상용화를 넘어 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정부가 마중물 역할을 수행하며 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 14:50한정호 기자

HBF 시장 노리는 후공정 장비업계…국내외 기업 모두 참전

반도체 후공정 장비업계가 차세대 인공지능(AI) 메모리 고대역폭플래시(HBF)에 주목하고 있다. 국내외 주요 후공정 장비기업들이 대부분 HBF용 열압착(TC) 본더 개발에 뛰어든 것으로 5일 파악됐다. HBF는 데이터 저장장치로 쓰이는 낸드플래시를 수직 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)으로 연결해 대역폭을 끌어올린 차세대 메모리다. 현재 AI 데이터센터의 핵심 요소로 자리잡은 고대역폭메모리(HBM)와 구조가 유사하다. HBF는 미국 샌디스크가 표준화와 개발을 주도하고 있다. 샌디스크는 올해 하반기 HBF 첫 샘플, 내년 초에는 AI 칩과 결합된 샘플을 출시할 계획이다. 1세대 제품은 낸드를 16단으로 적층하는 게 목표다. SK하이닉스도 샌디스크와 표준화 작업 등에서 협력하고 있다. HBF 시장 규모를 예단할 수는 없으나, 업계는 HBF 상용화 시 TC 본더 업계가 즉각 수혜를 볼 수 있다고 기대한다. TC 본더는 각각의 메모리를 열과 압력으로 붙일 때 사용한다. 한 반도체 장비업체 관계자는 "HBM과 HBF용 TC 본더는 근본적으로 기술 구조가 동일해, 커스터마이징 수준으로도 대응이 가능할 것으로 보고 있다"며 "아직 표준이 확정되지 않았으나, HBF의 경우 HBM 대비 본딩 피치(간격)가 더 여유로울 것으로 보여 기술 난도가 낮을 것으로 예상한다"고 설명했다. 국내외 주요 후공정 장비기업은 HBF용 장비 개발에 뛰어들었다. 국내에서는 한미반도체와 한화세미텍이, 해외에서는 ASMPT와 쿨리케앤소파(K&S) 등이 공급망 진입을 추진 중이다. 한미반도체는 올 하반기 고객사에 HBF용 TC 본더 초도 물량 납품을 준비하고 있다. 진척 속도가 가장 빠르다는 평가를 받고 있다. 관건은 미세한 열과 압력 조절 능력이다. 낸드는 D램 대비 열과 압력에 취약하기 때문에, HBF 제조를 위해서는 TC 본딩 과정에서 발생하는 크랙(깨짐) 현상을 최대한 방지해야 한다. 또 다른 장비업계 관계자는 "샌디스크가 협력 관계에 있는 외주반도체패키징테스트(OSAT)를 통해 HBF 상용화를 적극 준비하고 있다"며 "후공정 장비기업 입장에서는 HBF가 HBM에 이어 또다른 격전지가 될 수 있다"고 전망했다.

2026.06.05 14:06장경윤 기자

국산 클라우드·AI 반도체 생태계 키운다…'오픈K클라우드' 기술 교류 확대

국산 인공지능(AI) 반도체 생태계 구축 경쟁이 본격화되는 가운데 산·학·연이 참여하는 '오픈K클라우드' 커뮤니티가 기술 교류의 장을 마련했다. 국산 AI 반도체를 실제 클라우드 서비스와 데이터센터 환경에 적용하기 위한 협력 논의가 활발해지면서 'K-클라우드' 생태계 조성에도 속도가 붙는 모습이다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 지난달 27일 서울 엘타워에서 '오픈K클라우드 콜랩데이 2026'를 개최했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 매니지드 서비스 제공사(MSP), 데이터센터 운영 사업자, AI 서비스 기업 등 수요기관 요구사항을 공유하고 이를 기술 개발에 반영하기 위해 마련됐다. 국산 AI 반도체 기반 클라우드 플랫폼 기술 개발 방향과 서비스 적용 방안을 논의하는 자리다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신기획평가원(IITP)이 전담하는 K-클라우드 기술개발 사업의 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제를 중심으로 운영되고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡고 있으며 AI 반도체 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 통합한 클라우드 플랫폼 기술 개발을 추진 중이다. 특히 고성능·저전력 환경에서 초거대 AI 모델 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼 기술을 개발하고 데이터센터 실증을 통해 실제 활용 가능성을 검증하는 것이 목표다. 이번 행사에는 한국전자통신연구원과 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로AGI, 경희대, 연세대, 한국인공지능클라우드산업협회 등이 참여했다. K-클라우드 사업 총괄 과제를 수행하는 하이퍼엑셀과 인공지능산업융합사업단, 가비아, 노타AI도 발표 기관으로 참석했다. 주요 발표에선 국산 AI 반도체 기반 서비스 구현과 데이터센터 구축 전략이 공유됐다. 한국전자통신연구원은 서비스형 신경망처리장치(NPUaaS)와 AI 인프라 운영 효율화 방안을 발표했고 하이퍼엑셀은 AI 반도체 기반 데이터센터 컴포저블 클러스터 구축·검증 사례를 소개했다. 또 인공지능산업융합사업단은 국산 AI 반도체 실증과 AI 서비스 적용 가능성을 발표했으며 가비아는 AI 반도체 클라우드 서비스 현황과 시장 과제를 공유했다. 노타AI는 생성형 멀티모달 AI(VLM)를 활용한 AI 전환(AX) 사례를 소개했다. 이날 참석 기관들은 AI 반도체 기반 클라우드 서비스 구현을 위한 기술적 접근과 데이터센터 인프라 구성, 실증 환경 구축, AI 서비스 적용 사례 등을 논의했다. 아울러 국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해선 운영 효율화와 인프라 검증, 서비스 모델 발굴, 전문인력 양성, 시장 확산 전략이 함께 추진돼야 한다는 데 의견을 모았다. 최근 정부와 업계는 소버린 AI와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 추진하며 국산 AI 반도체 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 다만 AI 반도체 경쟁력이 실제 시장으로 이어지기 위해선 클라우드 플랫폼과 데이터센터, 소프트웨어 생태계가 함께 성장해야 한다는 지적도 나온다. 이번 행사에서 논의된 내용들은 AI 반도체 기업과 클라우드 사업자, 서비스 기업 간 협력 모델을 확대하고 연구개발 성과를 실제 서비스로 연결하는 계기가 될 전망이다. 최현화 오픈K클라우드 커뮤니티 리더는 "AI 반도체 클라우드 플랫폼은 국내 AI·클라우드 산업 경쟁력 강화와 'K-클라우드' 생태계 조성을 위한 핵심 기반"이라며 "앞으로도 산업계 간 지속적인 기술 교류를 통해 연구개발 성과가 실제 서비스 적용과 시장 확산으로 이어질 수 있도록 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:03한정호 기자

LG이노텍, 베트남에 반도체기판 공장 세운다…"생산지 이원화"

LG이노텍이 다음달부터 베트남 반도체기판 공장 증설에 돌입한다. 국내에서는 고부가 제품을, 베트남에서는 범용 제품을 생산해 최근 증가하고 있는 반도체기판 수요에 적극 대응하겠다는 전략이다. 국내 양산라인 추가 투자도 검토 중이다. LG이노텍은 4일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 베트남 하이퐁시와 반도체기판 공장 증설 투자 양해각서(MOU)를 체결했다. 행사에는 도 타인 쭝 베트남 하이퐁 시장 등 주요 관계자와 문혁수 사장을 비롯한 LG이노텍 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약으로 LG이노텍은 베트남 하이퐁 지역의 반도체기판 공장 증설에 돌입한다. 이번 증설은 베트남 생산법인에서 직접 투자하는 방식으로, 올 7월에 착공해 2027년 5월 준공 예정이다. 부지 규모는 축구장 45개 크기에 해당하는 9만 8000평(약 33만㎡)이다. 증설 공장에서는 RF-SiP(무선주파수-시스템 인 패키지), FC-CSP(플립칩-칩스케일 패키지), FC-BGA(플립칩-볼그리드어레이) 등 반도체기판을 생산할 계획이다. 구체적 투자 규모는 아직 협의 중이다. 이번 증설을 계기로 LG이노텍은 광학솔루션 사업에 이어 패키지솔루션 사업에서도 생산지 이원화 전략을 펼친다. LG이노텍 관계자는 "생산지 이원화 전략에 따라 국내 구미 사업장을 반도체기판 신기술 개발 및 신모델·고부가 제품 생산을 전담하는 '마더 팩토리'로, 베트남 증설 공장은 범용 반도체기판 생산기지로 활용할 것"이라고 밝혔다. 반도체기판 수요 확대 역시 증설의 주된 배경이다. RF-SiP는 스마트폰 5G 통신의 채용률 증가 및 향후 6G 도입으로 수요 증가가 예상되며, FC-CSP 역시 온 디바이스 인공지능(AI) 적용에 따른 저전력·고성능 제품 확대로 고부가 프리미엄 AP 및 메모리 중심의 매출 성장이 전망된다. FC-BGA 또한 글로벌 빅테크 기업의 지속적인 AI 투자 확대로 수요 및 사양 상향이 급증하는 상황이다. LG이노텍은 "이러한 시장 추세에 따라 현재 구미 사업장 반도체기판 생산라인을 풀 캐파(Full Capa)에 근접하게 가동 중"이라며 "시장의 지속 성장이 예상되는 만큼, 증설 투자를 통한 캐파 확대는 반드시 필요한 상황"이라고 설명했다. LG이노텍은 베트남 하이퐁을 반도체기판 공장 증설 부지로 선정한 배경이 ▲장기간 현지 생산법인 운영에 따른 인프라 구축 용이성 ▲주요 반도체 후공정 업체와 지리적 인접성 등 고객 대응력 강화 ▲원가 경쟁력 확보 등이라고 설명했다. LG이노텍은 올해 반도체기판 관련 국내 투자도 검토 중이다. 지난해 3월 경북 구미시와 패키지 등 사업 경쟁력 강화를 위해 올해 말까지 6000억원 규모 투자 협약을 체결한 바 있다. 반도체기판 수요 확대가 이어질 것으로 예상됨에 따라 추가 투자를 계획 중이다. 문혁수 사장은 "수익성과 성장성을 갖춘 패키지솔루션 사업은 LG이노텍의 핵심 성장 동력"이라며 "생산지 이원화 전략 등을 통해 패키지솔루션 사업 매출 규모를 2030년까지 3조원 이상으로 육성하고, 이익기여도를 광학솔루션 사업 수준으로 끌어올릴 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:30장경윤 기자

브로드컴 "HBM 물량 2029년까지 확보 계획"

브로드컴이 맞춤형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장을 자신했다. 구글·메타·앤트로픽 등 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자 확대가 주요 배경이다. 브로드컴은 고대역폭메모리(HBM) 물량에 대해 "올해와 내년에 필요한 물량은 안정적으로 확보했고, 2028년과 2029년 물량 확보 작업 중"이라고 밝혔다. 브로드컴은 3일(현지시간) 2026회계연도 2분기(2~4월) 실적발표 컨퍼런스콜에서 AI 반도체 사업전략을 소개하며 이러한 내용을 밝혔다. 시장 기대 못 미쳤지만…AI 반도체 매출 성장세 재확인 브로드컴의 2분기(2~4월) 매출은 221억 8700만 달러(약 33조 9300억원)로 전년 동기 대비 47.9%, 전 분기 대비 14.9% 증가했다. 순이익은 일반회계기준(GAAP) 93억 1000만 달러(약 14조 2400억원)로 같은 기간 88% 뛰었다. 실적 성장은 반도체가 견인했다. 반도체 사업부 매출은 150억 달러(약 22조 9400억원)로 전년 동기 대비 78.5%, 전 분기 대비 19.9% 증가했다. AI 부문 매출이 108억 달러(약 16조 5200억원)로 전년비 143% 급성장했다. 맞춤형 AI 가속기와 네트워크 수요가 강세였다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "AI 반도체 매출 가속 성장으로 2분기 사상 최대 매출, 영업이익을 달성했다"며 "3분기(5~7월) AI 반도체 매출은 전년비 200% 이상 증가한 160억 달러(약 24조 4700억원)에 이를 것으로 예상한다"고 밝혔다. 3분기 매출 전망(160억 달러)은 시장 기대에는 미치지 못했다. 블룸버그가 집계한 시장 예상치는 172억 달러다. 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월) AI 반도체 매출 전망치 1000억 달러(약 162조 9600억원)는 앞서 제시했던 전망과 같다. 다만 브로드컴은 고객사들의 AI 인프라 투자가 여전히 견고하다고 강조했다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 맞춤형 AI 반도체(XPU)를 위탁 개발하고 있다. 현재 확보한 고객사는 6곳이다. 호크 탄 CEO는 "앤트로픽에 대해서는 2026회계연도(2025년 11월~2026년 10월) 동안 1기가와트(GW) 이상 브로드컴 TPU 기반 컴퓨팅 접근을 제공하고 있고, 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월)부터 5GW를 추가 접근할 수 있는 계약을 지난 4월 체결했다"며 "오픈AI는 이미 실리콘을 공급해 올해 말 양산에 들어갈 것"이라고 강조했다. AI칩이 HBM 수요 촉진…"2028~2029년 물량 확보 중" 메타와도 지난 4월 여러 세대 AI 칩 공급 파트너십을 체결했다. 2028년 말까지 총 3GW 규모다. 다른 고객사 2곳도 2026회계연도 말부터 칩 출하를 시작하고, 2027회계연도에 양산이 확대될 예정이다. 브로드컴은 "2027회계연도 AI 칩 총 출하량이 10GW에 달하고, 2028회계연도에도 성장세가 지속될 것"이라고 기대했다. 브로드컴의 AI 반도체 사업 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 반도체 기업의 메모리 수요를 강력하게 촉진하고 있다. 최근 메모리 공급난 심화로 빅테크 기업들은 HBM 등을 중장기적으로 선제 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 브로드컴도 이미 3년 뒤 반도체 공급까지 논의 중이다. 호크 탄 CEO는 반도체 웨이퍼와 HBM 물량 관련 질문에 "이미 올해와 내년에 필요한 물량을 안정적으로 확보했다"며 "현재는 2028년과 2029년 물량 확보 작업을 진행 중"이라고 밝혔다. 그는 이어 "지난 몇달 간 고객사들이 브로드컴을 찾아 추가 공급을 요청했고, 앞으로 이러한 흐름이 계속될 것"이라며 "(웨이퍼 및 HBM에 대해) 대체로 확보할 수 있다고 보고 있다"고 덧붙였다.

2026.06.04 15:06장경윤 기자

KT클라우드, 공공 전용 NPU 시장 연다…리벨리온 기반 첫 상용화

국내 IT서비스 기업과 소프트웨어(SW) 기업들이 잇따라 신경망처리장치(NPU) 기업과 협력에 나서는 가운데, KT클라우드가 국내 최초로 공공기관 전용 NPU 서비스를 출시하며 정부의 국산 AI 반도체 육성 정책에 힘을 보탠다. KT클라우드는 국내 클라우드 사업자(CSP) 가운데 처음으로 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 상품은 공공 전용 데이터센터 내 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 서비스다. 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 상품 가운데 최초로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 보안 가이드라인을 충족하는 AI 인프라 환경을 제공한다는 목표다. 회사 측에 따르면 공공 AI 전환(AX) 사업에 참여하는 기업들은 해당 서비스를 통해 보안 규제 준수와 국산 AI 반도체 활용에 따른 정책 가점 요건을 동시에 충족할 수 있다. 또 AI 솔루션 기업들은 보안성이 확보된 NPU 인프라를 기반으로 공공기관과 지방자치단체에 민원 상담과 행정업무 지원, 문서 검색·분석 등 AI 에이전트 서비스를 제공할 수 있게 된다. KT클라우드 NPUaaS는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰 플러스'를 기반으로 제공된다. 최근 AI 인프라 시장 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 추론에 최적화된 NPU는 운영 효율성과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 최근 정부는 국산 AI 반도체 생태계 육성을 위해 공공부문 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 사업과 공공 AX 사업에서도 국산 NPU 적용이 주요 과제로 부상했다. 이에 맞춰 국내 IT서비스 기업과 SW 기업들도 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 AI 반도체 기업과 협력을 확대하며 생태계 구축에 나서는 분위기다. 업계에선 이번 공공 전용 NPU 상품 출시가 국산 NPU가 실제 공공 서비스 환경에서 본격 검증되는 계기가 될 것으로 보고 있다. 그동안 국산 NPU는 기술 경쟁력을 입증해 왔지만 실제 서비스 적용 사례는 제한적인 것으로 평가된다. 공공 시장은 안정성과 보안성 요구 수준이 높아 상용화 레퍼런스 확보에 중요한 시장이 될 것으로 전망된다. KT클라우드는 AI 인프라 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 4월에는 민간 고객이 활용할 수 있는 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시했다. AI 넥서스는 기존 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI 서브'를 통합한 서비스로, AI 모델 학습부터 추론과 배포까지 전체 파이프라인을 단일 플랫폼에서 제공한다. 특히 모델 서빙 기능을 강화해 고객이 개발한 AI 모델을 복잡한 과정 없이 추론 환경에 배포할 수 있도록 지원한다. 자체 모델이 없는 스타트업과 중소기업은 모델 스토어를 통해 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있다. AI 넥서스는 엔비디아 A100·H100·H200 그래픽처리장치(GPU)를 지원하며 오는 3분기에는 차세대 GPU인 B300 기반 서비스도 추가할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업 AX 혁신을 지원하고 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:24한정호 기자

한미반도체, 컴퓨텍스 2026서 글로벌 AI 반도체 시장 공략

국내 AI 반도체 생산용 핵심 장비 공급 업체인 한미반도체가 대만 타이베이 난강전람관에서 진행되는 '컴퓨텍스 2026'에 참가해 글로벌 AI 반도체 기업들과의 협력 강화에 나섰다. 컴퓨텍스 타이베이는 타이트라(TAITRA, 대만대외무역발전협회)와 타이베이컴퓨터협회(TCA)가 주최하는 동아시아 최대 규모 ICT 전시회다. 1981년 첫 개최를 시작으로 2024년 이후 시작된 AI 바람을 타고 성격이 크게 전환됐다. 한미반도체는 오는 5일까지 진행되는 컴퓨텍스 기간 중 차세대 HBM 생산을 위한 '와이드 TC 본더'를 공개하는 한편 대만 내 반도체/공급망 관계자를 대상으로 올해 본격 양산되는 HBM4 생산용 'TC 본더 4' 등을 소개할 예정이다. 와이드 TC 본더는 D램 다이 사이즈가 확대된 HBM 생산을 지원한다. HBM의 다이 면적이 넓어지면 TSV(실리콘관통전극) 수와 I/O(입출력 인터페이스) 수를 안정적으로 늘릴 수 있어 이전 기술 대비 메모리 용량과 대역폭을 확장할 수 있다. 한미반도체는 글로벌 AI 반도체 공급망 확장 전략의 일환으로 올해 말 미국 캘리포니아 산호세에 현지 법인 '한미USA' 설립을 추진한다. 4일 한미반도체 관계자는 "최근 컴퓨텍스는 AI 칩셋 설계부터 패키징, 피지컬 AI, 완제품까지 글로벌 하드웨어 공급망과 인프라 분야에서 혁신 기술을 교류하는 행사로 탈바꿈했다"고 설명했다. 이어 "올해 컴퓨텍스 참가는 글로벌 AI 반도체 업계와 협력을 강화하고, 공급망에서의 입지를 더욱 공고히 하겠다는 전략이다. AI 반도체의 중심지에서 한미반도체의 독보적인 TC 본더와 차세대 장비를 선보여 글로벌 시장에서 리더십을 더욱 확고히 하겠다"고 덧붙였다.

2026.06.04 10:00장경윤 기자

최태원 SK-웨이저자 TSMC 회장 "차세대 HBM 개발 협력 강화"

최태원 SK그룹 회장과 웨이저자 TSMC 회장이 지난 3일(현지시간) 대만에서 만나 차세대 고대역폭메모리(HBM) 개발 등 협력을 강화하기로 했다고 SK하이닉스가 4일 밝혔다. SK하이닉스와 TSMC는 HBM 제조에서 긴밀히 협력해왔다. 커스텀 HBM 등 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장에서도 굳건한 동맹 관계를 유지할 것으로 기대된다. SK하이닉스는 이날 두 수장이 차세대 AI 기술 트렌드를 공유하고, 강력한 파트너십을 바탕으로 한 미래 AI 생태계 선도 방안을 깊이 있게 논의했다고 설명했다. 이번 회동은 지난 2024년 6월 이후 2년 만이다. 그동안 다진 양사 신뢰를 재확인하는 자리가 됐다. SK하이닉스는 "양사가 글로벌 AI 시장 환경에 기민하게 대응하기 위해 차세대 HBM 개발을 비롯해 첨단 패키징 분야를 아우르는 전방위 협력을 강화하기로 뜻을 모았다"고 밝혔다. 글로벌 AI 밸류체인 내 공급 병목현상 해결이 핵심 과제로 떠오른 가운데, SK하이닉스가 보유한 업계 최고 수준의 AI 메모리 기술과 TSMC의 파운드리 역량 결합이 해결책을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 양사는 글로벌 빅테크 기업의 다양한 요구에 맞춘 '고객 맞춤형(custom) AI 메모리' 시장 선점에 속도를 낼 계획이다. SK하이닉스는 TSMC와 견고한 파트너십을 통해 AI 시대가 요구하는 최고 성능 제품을 적시에 공급하며 시장 리더십을 다질 계획이다.

2026.06.04 09:44장경윤 기자

'K-온디바이스' 키울 국책사업 다음달 착수…예산 8000억원 규모

국내 온디바이스 AI 생태계 육성을 위한 대규모 국책사업이 다음달 본격화된다. 자동차·가전·로봇·방산 등 주요 산업을 중심으로, 국내 팹리스와 수요기업들이 다양한 첨단 AI 반도체 및 제품을 개발할 예정이다. 산업통상부는 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발' 사업이 총 사업비 8002억3000만원(국비 약 5111억원, 2026~2030년)으로 최종 확정됐다고 2일 밝혔다. 초기 논의된 규모(1조원) 대비로는 2000억원 가량 줄었다. 해당 사업은 자동차와 IoT·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력업종별로 첨단 AI제품 생산에 필요한 ▲맞춤형 AI반도체, ▲반도체가 탑재될 모듈, ▲구동 AI 소프트웨어 등 전체 주기 개발을 지원하는 사업이다. 온디바이스 AI반도체는 서버향 AI반도체(GPU 등)와 달리 지배적 강자가 없고, 탑재될 수요기업 제품과의 호환이 중요해 유망 팹리스 기업과 주력산업 글로벌 수요기업을 모두 보유한 한국이 유리한 고지를 차지할 수 있다. 산업부는 온디바이스AI 시장 선점의 골든타임을 놓치지 않도록 이번 대규모 국책사업을 6월 중 공고해, 7월 내 착수할 예정이다. 김정관 산업부 장관은 “온디바이스 AI반도체는 AI시대의 패권을 결정짓는 핵심 전략자산”이라며 “개발된 칩이 자동차 등 주력 업종의 완제품에 실제로 탑재될 수 있도록 R&D 외에도, 실증·양산, 금융 지원, 제도 개선 등 전방위 지원을 아끼지 않을 것”이라고 강조했다.

2026.06.02 18:00장경윤 기자

중국산 인조 다이아몬드, 반도체 시장서 각광…왜?

중국산 인조 다이아몬드가 첨단 반도체 제조의 핵심 소재로 떠오르면서 관련 수요가 빠르게 증가하고 있다고 블룸버그통신이 2일(현지시간) 보도했다. 장신구에 주로 사용되던 합성 다이아몬드는 최근 반도체 칩의 열을 효과적으로 분산시키는 냉각 소재로 주목 받으며 인공지능(AI) 반도체 분야로 활용 범위가 확대되고 있다. 특히 중국 제조업체들이 인조 다이아몬드의 우수한 방열 성능을 높이 평가해 상용 출하를 시작하면서 시장의 기대감이 커지고 있다. 관련 기업들의 주가도 급등했다. 중국 저장후이펑 다이아몬드 테크놀로지와 SF다이아몬드는 지난주 각각 51%, 40% 상승한 데 이어 이번 주에도 강세를 이어가고 있다. 이는 같은 기간 중국 대형주 핵심 주가지수인 CSI300 지수 상승률인 1%를 크게 웃도는 수준이다. 블룸버그는 이러한 움직임이 투자자들이 새로운 AI 수혜주를 적극적으로 발굴하고 있음을 보여준다고 분석했다. 최근 인쇄회로기판(PCB)과 광학 모듈 등 AI 하드웨어 관련 분야로 투자 자금이 몰리면서 관련 종목들의 주가가 급등하고 있다. 또한 이번 상승세는 차세대 냉각 소재에 대한 관심이 높아지고 있음을 보여준다. 시장 분석가들은 다이아몬드가 뛰어난 열전도 특성을 바탕으로 구리와 알루미늄 등 기존 방열 소재를 대체할 유력 후보로 주목 받고 있다고 평가했다. 화위안증권 분석가들은 1일 보고서에서 "다이아몬드 냉각 기술이 업계 표준으로 자리 잡아가고 있으며, 향후 AI와 데이터센터 전반으로 적용 분야가 확대될 것"이라고 전망했다. 노무라증권의 중국 기술·통신 담당 분석가 두안 빙은 "많은 투자 펀드가 지난 2~3년 동안 핵심 AI 분야에 집중 투자해 왔지만, 최근에는 펀더멘털이 견고하고 공급이 부족하며 가격 결정력이 높은 세부 분야로 빠르게 투자 대상을 옮기고 있다"고 밝혔다. 이어 "공급망에 대한 보다 심층적인 연구가 필요하다"고 덧붙였다.

2026.06.02 17:26이정현 미디어연구소

디노티시아, 기업 맞춤형 AI 모델 'DNA 3.0' 공개

인공지능(AI) 반도체 기업 디노티시아가 기관·기업 맞춤형 AI 언어모델 'DNA(디엔에이) 3.0'을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 2일 공개했다. 이번 신제품은 알리바바 클라우드의 대형언어모델 계열인 '큐원(Qwen) 3.5/3.6'을 기반으로 디노티시아의 자체 사후학습과 튜닝 기술을 적용했다. DNA 3.0은 공개 모델의 기본 성능을 활용하면서 기관과 기업이 각자의 데이터와 업무 목적에 맞춰 조정해 사용할 수 있도록 고도화했다. DNA 모델은 디노티시아의 AI 데이터 플랫폼인 '씨홀스 클라우드'에 탑재돼 기업 데이터 기반 질의응답과 AI 에이전트 기능을 지원하고 있다. 디노티시아는 "DNA 3.0을 통해 씨홀스 클라우드가 기업 데이터를 한층 더 정확하게 이해할 것으로 기대된다"고 말했다. 이번에 공개된 DNA 3.0 모델군은 경량 모델부터 전문가혼합(MoE) 기반 중대형 모델까지 0.8B, 2B, 4B, 9B, 27B, 35B-A3B, 122B-A10B 등 다양한 규모로 구성돼 사용 환경과 비용 조건에 따라 선택이 가능하다. 디노티시아는 지난 2024년 12월 DNA 1.0을 시작으로 한국어 논리 추론 특화 모델 'DNA-R1', 에이전틱 AI 모델 'DNA 2.0'을 잇달아 선보인 바 있다. 정무경 디노티시아 대표는 "기관과 기업이 AI를 실제 업무에 활용하려면 조직의 데이터와 업무 맥락에 맞게 모델을 조정할 수 있어야 한다"며 "DNA 3.0을 씨홀스 클라우드와 연계해 기업 AI 에이전트의 활용성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 15:35진운용 기자

삼성전자, HBM5서 기술 초격차 시동…발열 낮춘 'HPB' 적용 추진

삼성전자가 차세대 고대역폭메모리(HBM) 시장의 주도권 선점을 위한 기술 초격차에 나선다. 8세대 제품인 HBM5 목업(Mock-up)을 첫 공개하는 한편, HBM의 방열 특성 강화를 위한 신기술을 적용할 계획이다. 2일 삼성전자 송재혁 DS부문 최고기술책임자(CTO) 사장은 대만 컴퓨텍스 2026 전시장에서 차세대 메모리 솔루션을 공개했다. 이날 송 사장은 "급변하는 AI 산업에 대응하기 위해서는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징까지 아우르는 토탈 솔루션 경쟁력이 더욱 중요해지고 있다"며 "특히 AI 시스템이 초고성능·초고집적 구조로 진화하면서 단순 메모리 성능뿐 아니라 데이터 처리 효율과 열관리 기술까지 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다"고 말했다. 특히 삼성전자는 이번 전시에서 HBM5 목업을 처음 공개했다. 목업은 제품 개발을 완성하기 전 실제와 동일하게 외형을 제작한 샘플을 뜻한다. HBM5 대응을 위한 차세대 기술 중 하나는 히트패스블록(HPB)이다. HPB는 AI 메모리 고성능화 과정에서 증가하는 발열 문제를 해결하기 위한 기술로, 물리계층(PHY) 영역에서 발생하는 열을 보다 효율적으로 분산·방출할 수 있도록 만든다. 송 사장은 "삼성전자의 HBM5는 별도의 열 전달 경로를 추가해 열 저항을 낮추고 동작 안정성을 높인 것이 강점"이라며 "향후 고대역폭·고집적 AI 환경에서 시스템 전반의 효율 향상에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다. 나아가 삼성전자는 이미 HBM4E 제품에 HPB 기술 구현 및 검증을 마쳤다. 삼성전자는 "제품 설계, 메모리, 패키징까지 아우르는 종합 반도체 역량에서 비롯된 것"이라며 "향후 HBM5에 본격 적용해 제품 성능과 안정성을 더욱 고도화해나갈 계획"이라고 강조했다. 또한 삼성전자는 HBM5에 2나노 베이스 다이를 선제적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 삼성전자는 이번 전시에서 HBM4E 웨이퍼 및 칩셋도 공개했다. 삼성전자 HBM4E는 최선단 1c D램 코어 다이와 자체 파운드리 4나노 공정 베이스 다이가 결합된 구조로, 삼성전자만의 토탈 솔루션 경쟁력이 집약된 제품이다. 지난 달 29일 삼성전자가 업계 최초로 샘플 출하를 마친 HBM4E는 핀당 14Gbps로 안정적으로 동작하며, 최대 16Gbps(최대 4TB/s 대역폭)까지 구현 가능해 한층 진화된 HBM 기술 경쟁력을 입증했다. 송 사장은 "엔비디아를 포함한 글로벌 기업들과의 협력을 기반으로 차세대 메모리 기술 경쟁력을 지속 강화해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.06.02 14:31장경윤 기자

LG이노텍, 인텔 'EMIB'용 기판 공급망 노린다…SK하이닉스에 샘플 공급

LG이노텍이 인텔의 최첨단 패키징 기술인 EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)용 반도체 기판 시장 진출을 추진한다. 현재 SK하이닉스에 EMIB용 기판 샘플을 공급하는 등 협력을 진행 중인 것으로 파악됐다. 다만 해당 기판의 개발 난이도가 매우 높은 만큼, 실제 상용화 여부는 아직 지켜봐야 한다는 게 업계의 평가다. 2일 업계에 따르면 LG이노텍은 인텔의 2.5D 패키징용 기판 공급망 진입을 위해 SK하이닉스와 협력하고 있다. 2.5D는 반도체와 기판 사이에 얇은 막 형태의 인터포저를 삽입하는 첨단 패키징 기술이다. 기판만을 사용하는 기존 패키징 대비 회로를 더 밀도있게 연결할 수 있어, AI·HPC 분야에서 수요가 증가하는 추세다. 인텔은 2.5D 패키징에서 비용 효율성을 높이기 위해 EMIB라는 자체 기술을 고안해냈다. EMIB는 넓게 펼쳐진 인터포저 대신 소형 실리콘 브릿지로 칩과 칩을 연결한다. 칩 간 연결이 필요한 부분에만 브릿지를 배치하면 되기 때문에 더 유연하고 효율적으로 칩을 배치할 수 있다. 현재 EMIB용 반도체 기판은 일본 이비덴과 신코덴키, 대만 유니마이크론, 오스트리아 AT&S 등 4개사가 공급 중인 것으로 알려져 있다. 해당 기판은 기존 고성능 반도체 기판인 플립칩-볼그레이드어레이(FC-BGA)를 토대로 하지만, 기판 내부에 실리콘 브릿지를 내장해야 하기 때문에 기술적 난이도가 더 높다고 평가받는다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 현재 LG이노텍은 EMIB용 FC-BGA 샘플을 SK하이닉스에 공급해 기술 개발을 함께 진행 중인 것으로 파악됐다. 메모리 기업인 SK하이닉스 입장에서는 LG이노텍과의 협업으로 EMIB에 최적화된 고대역폭메모리(HBM) 특성을 파악할 수 있다는 이점이 있다. 기판 업계 관계자는 "LG이노텍이 인텔 EMIB용 기판 공급망 진입을 위해 메모리 및 AI칩 설계 기업과의 접점을 확대하고 있다"며 "고부가 반도체 기판 시장 진출에 강력한 의지를 보이고 있다"고 설명했다. 다만 LG이노텍의 EMIB용 기판 공급망 진입 여부는 아직 불투명한 것으로 관측된다. LG이노텍이 SK하이닉스에 공급한 샘플이 엔지니어링샘플(ES) 등 초기 단계에 불과하기 때문이다. LG이노텍은 FC-BGA 업계 후발 주자로서, 경쟁사 대비 기술력이 낮다는 평가를 받고 있다. 실제로 LG이노텍은 고사양·대면적 기술이 필요한 서버용 FC-BGA 분야에는 아직 진출하지 못했다. EMIB용 기판 양산을 위해서는 전용 라인 구축 등 막대한 투자가 필요하다는 점도 주요 과제다. 반도체 후공정 업계 관계자는 "인텔 EMIB용 기판은 이미 해외 기업들이 공급망을 다져놓은 상황으로, 일본 이비덴도 최근 2조원 이상의 전용 라인 구축을 발표한 바 있다"며 "LG이노텍이 시장 진출을 위해서는 기술 및 시장적인 난관을 모두 헤쳐나가야 한다"고 설명했다.

2026.06.02 11:11장경윤 기자

[기고] 왜 AI 패키징은 전남이어야 하는가?

최근 전남·광주 행정통합 논의가 합의되면서 지방선거도 통합시장을 뽑는 선거로 진행되고 있다. 통합은 이뤄졌지만 중요한 질문은 이제 시작 단계에 있을 뿐이다. 통합 이후 전남·광주는 어떤 미래를 준비하고 있는가? 확보된 지원 예산은 어떻게 사용돼야 하는가? 많은 기대와 질문에 이제 전남광주통합특별시는 답할 차례가 됐다. 지난 반세기 동안 서울과 수도권은 대부분의 산업과 인프라를 집중적으로 흡수하며 대한민국 그 자체라고 할 만큼 거대한 산업 기반을 구축해왔다. 이것이 모두 순기능이었는지, 모두 역기능이었는지는 관점에 따라 다를 수 있다. 그러나 현재 우리가 '지방소멸'과 '지역균형발전'이라는 화두를 더 이상 외면하지 못하는 상황인 것은 분명하다. 이러한 문제의식 속에서 논의 주제에 대한 최소한의 공감대는 형성됐다. 단순히 행정구역을 확대하는 것만으로 지역의 미래 경쟁력이 만들어지지는 않는다는 점이다. 결국 중요한 것은 산업구조 변화 속에서 어떤 새로운 역할을 만들어낼 수 있는가다. 얼마 전 전남과 용인의 반도체 공장 유치 경쟁을 보면서 안타까움을 금할 수 없었다. 자칫 수도권에서 이미 완성된 산업을 지방을 위해 넘겨달라는 주장처럼 비칠 수도 있기 때문이다. 진정한 지역균형발전은 단순히 수도권 산업 일부를 이전받는 것이 아니라, 스스로 자립가능한 새로운 산업 생태계를 구축하는 데 있다. "자립가능한 산업 생태계 구축이 지역균형발전" 인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 글로벌 산업구조는 빠르게 변하고 있다. 그리고 변화의 중심에는 반도체, 특히 기존과 전혀 다른 생태계를 요구하는 AI 반도체 산업이 있다. 대규모 전력과 고속물류 시스템, 그리고 병렬형 제조 기반을 동시에 요구하는 새로운 산업 구조가 등장하고 있는 것이다. AI 반도체 산업은 최근 주목받고 있는 그래픽처리장치(GPU) 경쟁과 고대역폭메모리(HBM) 용량 경쟁을 넘어, 첨단 패키징(Advanced Packaging)과 서멀 솔루션(Thermal Solution), 그리고 시스템 통합(system Integration) 중심의 거대한 생태계 경쟁으로 이동하고 있다. 이제 AI 반도체는 단일 칩의 독립 경쟁산업이 아니다. 다양한 개별 칩을 하나의 시스템으로 묶는 통합 경쟁의 시대로 발전하고 있다. 실제 AI 반도체 산업의 가장 큰 병목 중 하나는 첨단 패키징을 중심으로 한 공급망 구축이다. 엔비디아의 GPU와 한국의 HBM이 결합되더라도 실제 AI 시스템으로 구현하기 위해서는 첨단 패키징과 시스템 통합 공정이 반드시 필요하다. 결국 미래 AI 산업의 핵심 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁이 아니라 GPU 이후 생태계를 누가 확보하느냐의 문제로 이동하고 있는 것이다. 그리고 바로 이 지점에서 "왜 전남인가"라는 질문에 대한 새로운 답이 시작될 수 있다. 지금까지 국내 첨단산업 전략은 상당 부분 수도권 중심의 초미세 FEOL(Front End Of Line) 공정 경쟁에 집중돼 왔다. 그러나 냉정하게 말해 전남이 수도권과 동일한 방식으로 경쟁하는 것은 쉽지 않다. 인력과 기업, 기존 생태계가 이미 수도권에 집중된 상황에서 같은 방식의 경쟁은 막대한 시간과 비용을 요구한다. 결국 필요한 것은 수도권을 따라가는 전략이 아니라, 전남만이 가질 수 있는 새로운 산업 구조를 만드는 일이다. "제조인프라·인력, 첨단제조산업 연결기반" 전남의 강점은 단순히 넓은 부지에 있지 않다. 오히려 이미 에너지와 물류, 제조 인프라가 동시에 집적돼 있다는 점에 있다. 특히 광양만 권역은 여수·광양을 포함한 남해안 최대 산업벨트를 기반으로 AI 시대 첨단제조 산업과 연결될 수 있는 구조적 조건을 가지고 있다. 여수산단과 광양 포스코는 대한민국 산업화를 이끌었던 핵심 제조 기반이다. 그러나 IT 혁명과 산업구조 고도화 속에서 기존 석유화학과 철강 중심 산업은 새로운 전환이 필요한 시점에 들어서고 있다. 반대로 생각하면 이미 구축된 산업 유틸리티와 제조 인프라, 대규모 산업 부지와 숙련 제조인력은 새로운 첨단제조산업으로 연결될 수 있는 강력한 기반이 될 수도 있다. 특히 첨단 패키징 산업은 초미세 FEOL 공정과는 다른 형태의 경쟁 구조를 가진다. 첨단설계와 제조, 검사 및 신뢰성 기술이 동시에 요구되는 제조형 첨단산업에 가깝다. 예를 들어 HBM 적층과 서멀 패키징, 칩렛 통합, 검사 및 신뢰성 평가 등은 모두 다양한 제조 공정과 숙련 기술인력을 필요로 한다. 역으로 말하면 초미세공정을 기반으로 하는 반도체 제조라인보다 훨씬 넓은 협력 생태계를 형성할 수 있으며, 실제 지역 산업과 고용효과도 크다. 결국 중요한 것은 대기업 공장 하나를 유치하는 것이 아니라 다양한 전문기업과 중견기업이 함께 성장하는 제조 생태계를 구축하는 일이다. 그리고 여기서 광양만 권역의 또 다른 강점이 나타난다. 바로 물류다. AI 시대 첨단 제조산업은 점점 전력과 물류를 따라 움직이는 산업으로 변하고 있다. 앞서 언급했듯 첨단 패키징 산업은 소재와 기판, 장비와 HBM, 검사장비와 서멀 솔루션이 복합적으로 연결되는 거대한 공급망 산업이다. 따라서 육상과 해상, 항공 물류망이 동시에 연결되는 입지 경쟁력이 점점 중요해질 가능성이 높다. 전남 동부권은 광양항의 해상 물류와 전라선 및 부전선 철도망, 그리고 여수공항 접근성을 동시에 확보하고 있다. 이는 남해안 산업벨트 전체를 연결할 수 있는 중요한 기반이 될 수 있다. 특히 광양항은 글로벌 물류망과 직접 연결되는 국내 핵심 산업항 중 하나이며, 향후 AI 시대 첨단제조 공급망에서도 중요한 역할을 할 가능성이 있다. 더구나 반도체 산업은 경우에 따라 시·분·초 단위 물류 경쟁력이 요구되기 때문에 항공물류 지원 역시 중요한 요소가 될 수 있다. "여수·광양 산업벨트, 발전 인프라와 산단 결합" 그리고 무엇보다 중요한 것은 전력이다. AI 시대 첨단 제조산업은 점점 전력 중심 산업으로 변하고 있다. 반도체와 AI 데이터센터, 냉각 산업은 모두 막대한 전력을 필요로 한다. 현재 한국은, 발전은 지방에서 이뤄지고 소비는 수도권에 집중되는 구조를 가지고 있다. 그러나 여수·광양 산업벨트는 발전 인프라와 산업단지가 사실상 결합된 구조다. 이는 장거리 송전 부담을 줄이고 전력망 효율을 높이는 구조적 장점이 될 수 있다. 행정통합 이후 국가의 다양한 재정지원 역시 단순 사회간접자본(SOC) 확대에 머물러서는 안 된다. 미래세대를 위한 산업구조 전환과 첨단 제조생태계 구축에 활용할 필요가 있다. 보여주기식 산업유치 경쟁보다 실제 산업 생태계와 일자리를 만들 수 있는 전략이 더욱 중요하다. 결국 전남·광주 통합의 진정한 의미는 단순 행정구역 확대에 있는 것이 아니다. AI 시대 국가산업 구조 변화 속에서 전남이 어떤 새로운 역할을 할 수 있는가를 준비하는 데 있다. 왜 전남이어야 하는가에 대한 답은 단순 지역균형발전에 있지 않다. 에너지와 물류, 제조 인프라가 결합된 새로운 AI 제조 공급망의 가능성, 바로 그 안에 있다. 필자 조병록 성균관대학교에서 박사를 받았다. 삼성전자종합연구소에서 연구원으로 일했으며 국립순천대학교 전자공학과 교수로 순천대학교 공대학장을 역임했다.

2026.06.02 10:54조병록 컬럼니스트

최태원·젠슨 황, 어깨동무로 기념 사진…"HBM 등 긴밀히 협력"

SK그룹과 엔비디아 주요 경영진이 SK하이닉스의 시가총액 1조 달러를 기념하기 위해 한 자리에 모였다. 양사는 고대역폭메모리(HBM) 등 인공지능(AI) 인프라 협력 강화를 재확인했다. SK하이닉스는 공식 SNS 계정을 통해 지난 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 진행된 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 회동 사진을 공개했다. 사진에는 최태원 회장과 젠슨 황 CEO를 비롯해 양사 주요 경영진이 담겼다. 회사는 "SK하이닉스가 시가총액 1조 달러를 달성한 가운데, 양사 경영진이 만나 그 의미를 함께 나눴다"고 설명했다. 앞서 SK하이닉스는 지난달 27일 주가가 주당 223만원을 넘어서며 당시 달러 대비 원화 환율(1504원) 기준 시가총액 약 1조 590억 달러를 기록했다. 또한 회사는 이번 자리가 "AI 메모리 분야에서 함께 이룬 성과를 되새기고, AI 인프라의 새로운 지평을 함께 열어가겠다는 의지를 확인하는 시간이었다"고 덧붙였다. 젠슨 황 CEO도 같은 날 한국 기자들과 질의응답에서 HBM 복잡성을 해결할 네 요소를 설명하며 SK하이닉스와 긴밀한 협력 필요성을 강조했다. 그는 "HBM에서 중요한 요소는 성능, 품질, 신뢰성, 공급 능력"이라며 "우리는 SK와 매우 긴밀히 협력해야 한다"고 강조했다. 이번 대만 회동은 SK하이닉스와 엔비디아 협력이 AI 인프라 시대를 함께 여는 장기 파트너십으로 확장되고 있음을 보여준다. SK하이닉스는 "AI 시대를 향한 혁신의 여정은 계속된다"며 양사 간 협력을 강조했다.

2026.06.02 09:35장경윤 기자

GIST, 55억원 상당 에머슨 'NI SW' 기증받아

광주과학기술원(GIST)은 글로벌 산업 자동화 기술 선도 기업 에머슨의 테스트 및 측정 사업부 NI(National Instruments)로부터 55억원 상당의 'NI 소프트웨어'를 기증받았다고 1일 밝혔다. 이 SW는 NI 아카데믹 볼륨 라이선스(AVL)로, 향후 2년간 무상으로 쓸 수 있다. AVL은 최대 1,000명이 동시에 사용할 수 있는 대규모 교육·연구용 소프트웨어 라이선스다. 반도체와 전자장비 성능을 측정·분석하고 자동화 테스트 시스템을 설계하는 등의 실습이 가능하다. 이 SW에는 ▲계측 제어와 데이터 수집을 위한 그래픽 개발 환경인 랩뷰 ▲자동화 테스트 관리 솔루션인 테스트스탠드 ▲테스트 데이터 운영 플랫폼인 시스템링크 등이 포함돼 있다. GIST는 이번에 확보한 SW를 바탕으로 AI 반도체 테스트·검증 분야 실무 교육을 강화할 계획이다. 또 산업 현장에서 활용되는 테스트 환경을 캠퍼스 내에 구현한다는 복안이다. 임기철 총장은 "차세대 AI 반도체 테스트 전문 인력 양성 체계 고도화에 가속이 붙을 것"이라며 "AI 반도체 설계 교육을 담당하는 'GIST-Arm 스쿨'과 함께 테스트·검증 교육을 수행하는 'GIST-NI 스쿨' 운영 기반이 될 것"으로 기대했다.

2026.06.01 18:18박희범 기자

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