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

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

2026.08.05 16:48전화평 기자

반도체 제조장비 시장도 호황…글로벌 기업들 실적 눈높이 상향

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

2026.08.01 14:00장경윤 기자

삼성전자 "메모리 부족 2028년까지 지속…60~70% 장기계약"

삼성전자가 생성형 인공지능(AI) 확산에 따른 메모리 반도체 공급 부족이 2028년까지 지속될 것으로 전망했다. 삼성전자는 장기공급계약(LTA) 비중을 전체 물량의 60~70%까지 대폭 늘려 사업 안정성을 확보하고, 파운드리와 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 등 선단 공정 중심의 실적 개선을 가속할 방침이다. 삼성전자는 30일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "에이전틱 AI 확산과 토큰 소비량 급증으로 메모리 공급 부족이 내년에 더욱 심화되고 2028년까지 지속될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자는 "업계 설비투자(CAPEX) 확대에도 불구하고 신규 팹 건설부터 웨이퍼 생산까지 3년 반이 넘는 긴 리드타임을 감안하면 증설을 통한 공급 확대는 한계가 있다"며 "올해 공급 부족으로 인한 미충족 수요가 내년으로 이연되면서 2027년에는 공급 부족이 올해보다 심화되고 2028년에도 부족 현상이 지속될 것으로 전망된다"고 말했다. 2028년까지 공급부족 지속… 캐파 70% 장기계약으로 묶는다 삼성전자는 메모리 부문에서 LTA 체결을 적극 추진하고 있다. 이번 LTA는 5년 단위 롤링 계약 방식을 적용한다. 현재 AWS, 마이크로소프트(MS) 등으로 추정되는 글로벌 상위 5대 하이퍼스케일러 고객사와 계약을 체결했다. 롤링 계약은 기본 5년 계약에 매년 물량을 재협상하는 방식이다. 삼성전자 목표는 전체 생산능력(CAPA)의 60~70%를 장기계약 물량으로 운영하는 것이다. 이미 계약을 맺은 LTA 중 4분의 1 물량에 대해서는 선수금을 받아 계약이행 구속력을 높였다. 이번 계약 구조에는 메모리 가격 급락 시 실적 하락을 방어할 수 있는 가격 하한선 조건을 포함했다. D램에 이어 낸드플래시 분야에서도 LTA 체결이 본격 시작됐다. 삼성전자는 "다년공급계약을 통해 중장기 수요 가시성을 확보했고 투자를 탄력적으로 진행할 수 있는 여건이 조성됐다"며 "과거 수급 사이클에 지나치게 영향을 받던 사업 구조를 보다 안정적이고 예측 가능한 방향으로 전환할 것"이라고 강조했다. HBM4 하반기 매출 비중 60% 돌파 HBM 사업에서는 최신 규격 HBM4 성과가 가시화되고 있다. 삼성전자는 HBM4의 주요 고객 평가가 대부분 마무리 단계에 접어들었고, 하반기 고객사의 램프업(증산) 일정에 맞춰 공급을 확대할 계획이다. 올해 3분기 HBM4 매출은 전 분기 대비 3배 이상 증가할 전망이다. 하반기 전체 HBM 매출에서 차지하는 비중도 60%를 넘어설 것으로 예상된다. 삼성전자는 "올해 하반기 중 전체 D램 시장 점유율과 동등한 수준의 HBM 시장 점유율을 확보하면서 균형 잡힌 D램 사업 포트폴리오를 실현할 수 있을 것으로 전망한다"고 설명했다. 선단 공정 가동률 '최대'… 2나노 수주 2배 확대 파운드리(반도체 위탁생산) 사업부는 8nm(나노미터, 10억분의 1m) 이하 선단 공정 가동률이 최대 수준에 도달하며 가파른 회복세를 보이고 있다. 특히 차세대 2나노 공정 수주 건수가 전년비 2배 확대됐다. 현재 2나노 공정은 수율 안정화 작업이 진행 중이며, 주요 수주 고객은 대부분 AI 및 고성능컴퓨팅(HPC) 기업들이다. 최근에는 브로드컴 등 글로벌 대형 고객사들과 신규 프로젝트 논의에 착수했다. 삼성전자는 "8나노 이하 선단 공정은 고성장 수요 강세 제품 중심 판매 극대화를 통해 가동률이 최대 수준에 도달했다"며 "가동률과 수율 개선, 가격 인상 효과가 복합적으로 작용하며 전년비 큰 폭의 수익성 개선과 함께 가까운 시일 내 흑자 전환이 가능할 것"이라고 기대했다. 글로벌 생산 인프라 구축도 차질 없이 진행 중이다. 미국 테일러 팹1(Fab 1)은 계획대로 가동 준비를 진행하고 있다. 테일러 팹2(Fab 2)는 올해 말 착공 준비에 들어가 오는 2030년 양산이 목표다. 고객사의 1.4나노 공정 관련 수요 증가에 맞춰 추가 생산능력 확보 역시 검토하고 있다. 한편 이날 삼성전자는 2분기 연결기준 영업이익은 전년 동기 대비 1813% 증가한 89조 4924억원을 기록했다고 공시했다. 매출은 같은 기간 130% 오른 171조 4995억원을 달성했다. 매출과 영업이익 모두 역대 분기 최대 실적이다. 상반기 누적 매출은 305조원, 영업이익은 146조7000억원으로 집계됐다.

2026.07.30 12:14전화평 기자

삼성전자, HBM5 베이스 다이에 '2나노' 적용…속도 50%↑

삼성전자가 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM5의 베이스 다이에 2나노 파운드리 공정을 적용한다. HBM4에 이어 차세대 제품에도 최선단 파운드리 공정을 도입해 인공지능(AI) 반도체 시장 공략에 속도를 낸다는 구상이다. 구자흠 삼성전자 파운드리사업부 기술개발실장(부사장)은 27일 삼성전자 반도체 뉴스룸 기고문에서 "HBM5는 직전 세대인 HBM4E보다 동작속도를 50% 이상 향상해야 할 것으로 예상된다"며 "베이스 다이에 게이트올어라운드(GAA) 구조를 적용한 2나노 공정을 도입하고 더욱 높은 집적도 실리콘관통전극(TSV)을 구현할 계획"이라고 밝혔다. 베이스 다이는 HBM 적층 구조 하단에 위치해 그래픽처리장치(GPU) 등 외부 프로세서와 데이터를 주고받는 로직 칩이다. HBM4부터 메모리 공정 대신 파운드리 최선단 공정이 적용되며 HBM 전체 성능과 전력 효율을 좌우하는 핵심 부품으로 자리 잡았다. GAA는 전류 제어력과 전력 효율을 높인 차세대 트랜지스터 구조다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했고, 5월 HBM4E 12단 샘플을 출하했다. HBM4와 HBM4E 베이스 다이에는 양산성과 수율이 검증된 4나노 4세대 공정을 적용했다. 구 부사장은 "4나노 공정은 설계 목적에 맞춰 면적과 성능을 최적화할 수 있는 다양한 설계 옵션을 제공한다"며 "HBM4E에는 고집적·초고성능 소자를 적용해 14Gbps 이상의 고속 동작을 구현했고, 금속배선층을 최적화해 전력 소모와 방열 성능도 개선했다"고 설명했다. 그러면서 "전사 태스크포스(TF)를 가동해 첫 번째 샘플부터 성능과 수율 목표를 달성했고, 약 3개월 만에 양산체계를 구축했다"고 덧붙였다. 그는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징(TSP)을 아우르는 '턴키' 통합 솔루션을 삼성전자의 최대 강점으로 제시했다. 초기 설계 단계부터 전 사업부가 협업해 속도, 전력, 발열, 수율을 일체화해 최적화할 수 있다는 설명이다. 파운드리 사업 영역 역시 AI 반도체를 중심으로 확장하고 있다. 구 부사장은 "지난해 테슬라의 차량용 2나노 반도체 수주를 계기로 AI·고성능컴퓨팅(HPC)과 클라우드서비스제공자(CSP) 등 다수의 대형 고객 수주가 이어지고 있다"며 "4나노 공정 역시 HBM4 베이스 다이와 미국 AI 업체의 AI·HPC용 반도체에 적용되며 공정 경쟁력을 인정받고 있다"고 밝혔다.

2026.07.27 10:35진운용 기자

삼성 파운드리, 4나노 개발 성과 인정…대한민국 엔지니어상 수상

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

2026.07.23 16:41장경윤 기자

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

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

2026.07.17 10:30장경윤 기자

삼성전자, 테슬라 AI5 칩 곧 양산..."테이프아웃 완료"

삼성전자가 테슬라의 차세대 인공지능(AI) 반도체 'AI5'의 설계를 마치고 본격적인 양산 준비에 돌입한다. 13일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부의 한 수석연구원은 최근 사회관계망서비스(SNS)에 "테슬라와 삼성의 AI5 칩이 테이프아웃(Tape-out·시제품 양산) 단계를 완료했다"며 "미국 테일러 팹의 삼성 2나노 공정에서 생산돼 곧 테슬라의 최신 제품에 탑재될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자 내부 직원이 AI5 칩의 양산 일정을 언급한 것은 이번이 처음이다. 앞서 지난 4월 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 "테슬라 AI 칩 디자인 팀이 AI5 '테이프 아웃'을 한 것을 축하한다"며 "이 칩을 생산할 수 있도록 도와준 삼성전자와 TSMC에도 감사하다"고 전했다. 테이프아웃은 반도체 설계가 최종 확정돼 파운드리 위탁생산 공정으로 도면이 넘어가는 단계를 뜻한다. 통상 본격적인 양산 직전 단계로 분류된다. 이에 따라 삼성전자는 올해 말 미국 테일러 공장을 초기 가동한 후 내년부터 본격적인 제품 양산에 돌입할 것으로 전망된다. AI5 칩은 현재 삼성전자가 생산 중인 자율주행 칩 AI4의 후속작으로, 전작 대비 성능이 40배 향상된 것으로 평가된다. 테슬라는 당초 AI5를 대만 TSMC에 단독 위탁생산을 맡기려던 계획을 수정해 삼성전자와의 공동 생산 체제로 공급망을 전환했다. 이번 수주는 오랜 기간 조 단위 적자를 기록해 온 삼성전자 파운드리사업부의 실적 턴어라운드를 이끌 것으로 예상된다. 최근 적자 폭을 축소 중인 파운드리사업부는 이번 AI5 양산을 통해 첨단 미세 공정 경쟁력을 입증한다는 계획이다. 아울러 삼성전자는 2028년 양산을 목표로 하는 테슬라의 차기 반도체 'AI6'의 전담 생산까지 맡을 것으로 알려졌다.

2026.07.13 17:44진운용 기자

TSMC, 2분기도 최대 실적 경신…최첨단 공정 수요 지속

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

2026.07.13 15:15장경윤 기자

이재용 회장, '선밸리'에 한진만 파운드리 사장 동행…빅테크 수주 노린다

이재용 삼성전자 회장이 미국 선밸리 콘퍼런스에 한진만 파운드리사업부장(사장)을 동행시키며 빅테크 기업을 상대로 인공지능(AI) 반도체 수주전에 본격 드라이브를 걸었다. 글로벌 마케팅 책임자를 동행했던 지난해와 달리, 올해는 반도체 위탁생산(파운드리)의 수장을 전면에 내세워 빅테크 고객 확보에 집중하겠다는 의지로 풀이된다. 8일 재계에 따르면 이 회장은 7~11일(현지시간) 미국 아이다호주 선밸리 리조트에서 개최되는 선밸리 콘퍼런스에 한 사장과 함께 모습을 드러냈다. 미국 투자은행 앨런앤드컴퍼니가 주최하는 선밸리 콘퍼런스는 전 세계 미디어와 IT 업계 거물들이 모여 비공개로 전략적 방향을 논의하는 자리다. 일명 '억만장자들의 여름 캠프'로 통한다. 올해 행사 역시 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO), 마크 저커버그 메타 CEO, 순다르 피차이 알파벳 CEO, 샘 올트먼 오픈AI CEO, 제프 베이조스 아마존 창업자 등 글로벌 AI 공급망의 지형도를 바꾸는 빅테크 수장들이 집결했다. 국내 재계가 이번 행사에서 가장 큰 변화로 주목하는 부분은 이 회장의 '파트너'다. 이 회장은 지난해에는 당시 글로벌마케팅실장을 맡고 있던 이원진 사장과 참석해 전반적인 교류에 무게를 뒀다. 반면 올해는 지난해 말 파운드리 사령탑으로 선임된 한 사장을 동행했다. 한 사장은 과거 미주 반도체 사업을 총괄하는 DSA 총괄 부사장을 지낸 대표적인 '미국통'이자 반도체 영업 전문가다. 북미 빅테크 핵심 인맥과 네트워크가 탄탄한 것으로 알려졌다. 한 사장은 이번 행사에서도 빅테크의 파운드리 수주 논의를 적극 지원할 전망이다. 삼성전자는 첨단 2나노 공정 양산을 확대하며 경쟁력을 강화하고 있다. TSMC의 생산능력 포화 속에 빅테크의 대체 생산 파트너로 거론되고 있다. 최근에는 애플, 엔비디아, 테슬라 등에서 수주하는 등 고객 범위를 넓히고 있다. 재계에서는 이 회장이 이번 출장을 계기로 대형 계약을 따낼 지 주목하고 있다. 그 동안 분기마다 적자를 냈던 파운드리사업부가 연내 흑자 전환할 지도 관심사다. 한편, 이 회장은 상무 시절인 2002년부터 2016년까지 거의 매년 이 콘퍼런스에 참석해왔다. 그는 지난 2017년 선밸리 콘퍼런스에 대해 "1년 중 가장 바쁜 출장이고 가장 신경 쓰는 출장"이라고 언급했다.

2026.07.08 17:58전화평 기자

한화비전, 4나노 SoC 개발 추진...자체 AI칩 기술력 고도화

한화비전이 삼성 파운드리 4나노미터(nm) 공정 기반의 차세대 시스템온칩(SoC)을 개발 중이다. 핵심 사업인 보안 카메라에서 AI 기능이 중요해진 만큼, 자체 SoC 기술력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 8일 업계에 따르면 한화비전은 차세대 보안 카메라용 AI SoC '와이즈넷(Wisenet)11' 설계에 돌입했다. 와이즈넷 11은 삼성전자 파운드리 4나노 공정을 채택했다. 4나노는 엣지 AI 분야에서 비교적 최선단에 속하는 공정이다. 8나노 기반의 이전 세대(와이즈넷9) 대비 성능과 전력효율을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 와이즈넷은 한화비전의 시큐리티 사업의 핵심 요소 중 하나다. 한화비전은 지난 2010년부터 보안 카메라용 SoC 와이즈넷 시리즈를 출시하고, 해당 칩셋을 자사 고성능 네트워크 카메라에 적용해 왔다. 특히 보안 카메라에서 AI를 기반으로 영상 데이터를 실시간 분석하는 기능이 대두하면서, 와이즈넷도 AI 성능을 크게 높이고 있다. 전작 와이즈넷 9의 경우, 이전 세대 대비 추론 성능을 3배 향상시킨 신경망처리장치(NPU)를 탑재했다. 다만 와이즈넷11의 개발 완료 시점과 상용화 가능성은 아직 불투명하다는 게 업계 시각이다. 한화비전이 기존 시스템반도체 개발 전문 법인을 청산했고, 외부 팹리스와 협력을 확대하고 있어서다. 앞서 한화비전은 지난 2021년 물적분할을 통해 와이즈넷 등 시스템반도체 개발을 전담하는 '비전넥스트'를 설립한 바 있다. 그러나 비전넥스트는 외부 고객사 확보 난항, 연구개발비 지출 등으로 매년 적자를 기록해 왔다. 2024년엔 적자 규모만 175억원이었다. 이에 한화비전은 2025년 4분기 비전넥스트를 청산하고 관련 인력을 한화비전으로 통합했다. 이후 한화비전은 지난 3월 미국 AI 반도체 전문기업 암바렐라와 기술 협력을 위한 전략 파트너십을 체결했다. 차세대 SoC 등 AI 영상보안 기술 개발을 공동 추진하는 게 주 골자다. 반도체 업계 한 관계자는 "한화비전이 카메라 기술 고도화를 위해 삼성전자 4나노 공정을 채택한 것으로 안다"면서도 "칩 개발 비용이 비싸고, 암바렐라와 협력도 있어 외부 소스를 통해 칩을 개발하는 방식으로 선회할 수도 있다"고 밝혔다.

2026.07.08 14:34장경윤 기자

"韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험할 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 문제도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "한국이 미래 피지컬 인공지능(AI) 시장의 이니셔티브를 쥐려면 범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM·Large behavior Model)'을 구축하고, 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품을 국산화해야 합니다." 김용석(67) 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 AI라는 거대한 전환 시대에서 승부처는 화려한 로봇 몸체가 아니라 로봇 안에 들어가는 '작은 칩'에 있다고 말한다. 김 교수는 1983년 삼성전자에 입사해 31년간 근무한 국내 1세대 시스템반도체 개발자다. TV·오디오·이동통신 칩을 개발했고, 2009년부터는 갤럭시 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 삼성 스마트폰 갤럭시 신화를 함께 썼다. 이후 성균관대 교수로 10년간 후학을 양성했고, 2024년부터 가천대 반도체대학 석좌교수로 반도체교육원장을 맡고 있다. 김 교수가 던지는 메시지는 분명하다. 피지컬 AI는 결국 온디바이스 AI로 구현된다는 것이다. 그는 "로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응하려면 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 한다"라며 "구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수적이고, 데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서도 온디바이스 AI가 반드시 필요하다"고 강조했다. 한국이 시장을 잡을 '골든 타임'에 대한 진단도 내놨다. 김 교수는 "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계로, 지금이 골든 타임"이라며 "앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 주장했다. 세계 6위 제조업 강국인 한국은 AI 반도체를 실증해 볼 시장을 이미 갖추고 있는 만큼, 이를 바탕으로 글로벌 진출이 충분히 가능하다는 것이다. 김 교수는 정부가 추진하는 총 사업비 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 가장 주목할 만한 시도로 꼽으며 "매우 기획이 잘 된 정부 과제"라고 평가했다. 칩을 사용할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 상용 수준의 시제품까지 만드는 구조여서 상용화 가능성이 높다는 설명이다. 美 플랫폼·中 공급망·日 부품…韓, '제조 특화 LBM'으로 승부 -생성형 AI 출현 이후 글로벌 산업 현장에 도래한 피지컬 AI가 갖는 파급력과 의미는 무엇인가요. "생성형 AI가 문서 작성 등 지식 노동을 자동화했다면, 피지컬 AI는 산업 현장에서 물리적 노동을 대체합니다. 로봇이 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 제조 조립, 물류 분류, 의료 보조 등 복잡한 물리적 노동을 대체해 인력난 해소와 생산성 향상에 기여하게 됩니다." -한국, 일본, 중국, 미국 등 세계 각국이 추진하는 피지컬 AI 성장 전략의 핵심은 무엇인가요. "미국은 민간 빅테크 주도의 플랫폼·표준 장악 전략으로 가고 있습니다. 엔비디아는 단순한 반도체 칩 공급자를 넘어 로봇 개발의 전 주기를 지원하는 통합 플랫폼 기업으로 진화하고 있어요. 칩(젯슨)부터 시뮬레이션(아이작), 휴머노이드 두뇌(그루트)까지 아우르는 생태계를 구축해, 전 세계 로봇 제조사들이 엔비디아 인프라 위에서만 로봇을 만들 수 있도록 락인(잠금)을 걸고 있습니다. 중국은 세계 최대 전기차 시장과 제조 인프라를 바탕으로 로봇 부품 공급망을 장악하고, 이를 통해 압도적인 가격 경쟁력을 확보하는 전략입니다. 정부의 강력한 지원 정책과 민간 기업의 빠른 실행력이 결합돼 로봇 하드웨어의 범용화를 주도하고 있죠. 일본은 정밀 부품 기술과 로봇 제조 역량을 지녔지만 소프트웨어 경쟁력이 밀려 엔비디아 등 미국 플랫폼과 협력하면서, 자국 부품 공급망을 무기로 AI 생태계 내 필수 하드웨어 파트너 입지를 굳히고 있습니다." -규모와 속도 측면에서 한국의 경쟁력은 어디쯤 와 있나요. "한국은 세계 최고 수준의 반도체와 자동차 제조 역량을 보유하고 있고, 이를 로봇 기술과 결합해 제조 공정의 무인화·지능화를 선도하는 전략을 취하고 있습니다. AI 원천 기술에서는 미국에 뒤처져 있지만, 최고의 제조 인프라와 세계적인 산업용 로봇 밀도를 갖추고 있어 상용화 속도 면에서는 우수한 위치에 있습니다. 다만 로봇의 두뇌 역할을 하는 원천 AI 기술은 미국에, 핵심 하드웨어 부품은 중국에 의존하고 있어 글로벌 규모와 기술 자립도 측면에서는 미흡합니다." -그렇다면 한국이 어떻게 해야 미래 주도권을 가져갈 수 있을까요. "범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM)'을 구축해야 합니다. 이와 함께 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품의 국산화를 이뤄내야 합니다." 정부, 8000억원 쏟아 온디바이스 반도체 상용화 앞장 -왜 초저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체가 중요한가요. "피지컬 AI는 온디바이스 AI로 구현되기 때문입니다. 로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응(제어)하기 위해서는 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 합니다. 클라우드에 물어보고 답을 기다릴 여유가 없는 거죠. 여기에 배터리로 움직이는 기기 특성상 구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수입니다. 현장 데이터가 외부로 나가지 않아 데이터 보안과 프라이버시 보호가 가능하다는 점도 온디바이스 AI가 필수인 이유입니다." -피지컬 AI의 핵심인 온디바이스 AI 반도체 시장은 본격적으로 개화했다고 볼 수 있나요. "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계라고 볼 수 있습니다. 이미 글로벌 기업들이 스마트폰, PC, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI 모델을 탑재하기 시작했지만, 아직 시장이 완전히 성숙했다고 보기는 어렵습니다. 온디바이스 AI는 사용자 맞춤형 경험을 제공할 수 있다는 점에서 스마트폰·가전·자동차·로봇 등 거의 모든 산업에 걸쳐 확산될 잠재력을 지니고 있어요. 현재 우리나라는 세계 6위의 제조업 강국입니다. 우리의 강점인 제조업이 있고, AI 반도체를 실증해 볼 시장도 있습니다. 이를 바탕으로 글로벌 진출이 가능합니다. 온디바이스 AI의 방향은 분명합니다. 제품에 탑재해 제품의 부가가치를 올리는 일, 그리고 스마트팩토리와 연동해 제조 생산성을 향상시키는 일. 이 두 가지 목표를 달성해야 합니다." -다양한 분야에서 한국 기업 주도의 토종 AI 칩 도입이 시도되고 있는데, 현재 주목되는 사례가 있으면 소개해 주세요. "정부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'이 가장 주목할 만합니다. 총사업비 8000억원 규모로 올해부터 2030년까지 5년간 진행됩니다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방위산업 등 4대 업종 맞춤형 첨단 AI 반도체 10종 개발을 지원하는데, 칩을 사용해 사업화할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 개발하기 때문에 상용화 가능성이 높습니다. 매우 기획이 잘 된 정부 과제에요. 칩 설계에 그치지 않고 그 칩이 탑재될 하드웨어 모듈과 이를 구동할 소프트웨어까지 모두 개발하는 전 주기(풀스택) 기술 지원이 이뤄지고, 단순 프로토타입이 아니라 상용 가능한 수준의 시제품을 목표로 합니다. 특히 피지컬 AI 부문에 해당하는 '기계·로봇' 분야는 구체적으로 협동로봇, 휴머노이드, 무인농기계가 대상입니다." -한국이 관련 시장을 잡기 위한 '골든 타임'은 언제로 보시나요. 어떤 전략이 필요한가요. "지금이 바로 골든 타임입니다. 앞으로 5년이 매우 중요한 시기라고 봅니다. 글로벌 경쟁력과 호환성을 갖춘 AI 반도체, AI 모델 및 프레임워크, SDK(소프트웨어 개발 키트) 등 풀스택을 상용 수준으로 개발해 낼 세계 수준의 기업들을 키워내야 합니다. 시스템 수요기업은 3~5년을 내다볼 수 있는 칩 기획 능력을 갖춰야 하고, 대학은 AI 인재를 육성해야 합니다. 정부는 AI 팹리스·파운데이션 AI 모델 기업·소프트웨어 기업을 크게 키우고 개발 생태계를 조성해야 합니다. 또 M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고, 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 합니다. 계획은 구체적이어야 하고, 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요합니다." "삼성 파운드리, 최선단 MPW·IP 생태계 확충해야" -국내 AI 칩 생태계 강화를 위한 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 제조기업의 지원이 충분하다고 보시나요. "삼성전자의 지원은 최근 들어 확대되고 있지만, 국내 팹리스 생태계 전체의 갈증을 해소하기에는 한계가 있어요. 크게 MPW(한 장의 웨이퍼에 여러 반도체 제품을 함께 제작해 테스트하는 방식)와 IP(설계자산) 지원이 필요합니다. 우선 TSMC 대비 최선단 공정의 셔틀 횟수가 부족해요. TSMC는 '사이버셔틀'이라는 이름으로 첨단 공정 MPW를 촘촘하고 유연하게 운영하고 있어요. 반면 삼성의 4나노·2나노 최선단 MPW는 1년에 기회가 몇 번 없습니다. 팹리스가 설계 일정(테이프아웃)을 단 며칠만 놓쳐도 다음 셔틀까지 수개월에서 1년을 무작정 대기해야 하는 리스크가 있는 거죠. 반도체 IP 생태계의 다양성 결여도 문제입니다. 기본적으로 PCIe, LPDDR 같은 고속 인터페이스나 메모리 인터페이스 IP가 준비돼 있어야 하는데, 삼성 파운드리는 TSMC에 비해 여전히 부족합니다." 김용석 교수 -1959년생 -1983~2010년 삼성전자 시스템 반도체 및 소프트웨어 개발 -2010~2013년 삼성전자 갤럭시 스마트폰 시스템 소프트웨어 개발 팀장 -2014~2024년 성균관대 전자전기공학부 교수 -2024년~ 가천대 반도체대학 석좌교수, 반도체교육원장 -2025년~ 산업통상부 M'AX AI반도체 얼라이언스 위원장

2026.07.08 10:40장경윤 기자

"칩 구동까지 단 4주"…SAFE 포럼서 본 K-반도체 속도

삼성전자 파운드리 생태계에서 국내 팹리스(반도체 설계기업)와 디자인하우스(DSP)들이 인공지능(AI) 반도체 상용화 사례를 늘리고 있다. 아이디어 단계의 팹리스 설계 청사진이 삼성전자 미세 공정과 DSP 패키징 기술을 만나 4주 만에 실제 구동 칩으로 구현한 사례도 있었다. 박성현 리벨리온 대표는 1일 서울 서초동 삼성전자 서초사옥에서 열린 '세이프(SAFE) 포럼 코리아 2026' 기조연설에서 삼성 파운드리 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정을 활용한 2세대 AI 칩 리벨(REBEL) 상용화 과정을 공개했다. 리벨은 단일 다이 기준 512MB 대용량 S램을 집적해 초당 1.9테라바이트(TB/s) 대역폭을 확보했다. 이를 통해 AI 연산에서 발생하는 고질적인 메모리 병목 현상을 하드웨어 차원에서 개선했다. 박성현 대표는 "삼성 파운드리 중심 에코시스템을 통해 설계부터 칩 구동(브링업)까지 단 4주 만에 완료했다"고 밝혔다. 최근 칩 샘플을 생산하기 시작했고, 테스트 후 올해 하반기 중 고객사에 전달할 계획이다. 팹리스 혁신을 뒷받침하는 디자인하우스 기술력도 확인됐다. 가온칩스는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 피지컬 AI(로보틱스 등) 등 다양한 애플리케이션에 최적화 맞춤형 설계 노하우를 공유했다. 가온칩스 관계자는 "선단 공정 기반 AI·HPC 프로젝트 수행 경험을 바탕으로, 진화하는 AI 반도체 수요에 대응하겠다"고 말했다. 세미파이브는 물리적 한계 돌파를 위한 차세대 패키징 솔루션으로 3D-IC 플랫폼과 빅 다이(Big Die)를 제시했다. 조명현 세미파이브 대표는 "로직과 메모리를 수직 결합하는 '로직 온 D램(Logic-on-DRAM)' 기반 3D-IC 플랫폼을 통해 초거대 AI의 메모리 병목 현상을 해결할 것"이라고 말했다. 그러면서 "AI 가속기가 고성능 연산을 요구함에 따라 칩 크기 역시 기존 한계를 넘어서는 대형화 추세가 계속되고 있다"며 "세미파이브는 삼성 생태계 내에서 확립한 포트폴리오를 고객에게 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.07.01 16:50전화평 기자

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

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

2026.07.01 12:20전화평 기자

"파운드리 넘어 플랫폼으로"...삼성, 2나노 앞세워 AI 생태계 키운다

삼성전자가 차세대 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정과 설계·공정 동시 최적화(DTCO) 기술, 고성능 S램 로드맵을 공개했다. 정부 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'와 연계해 온디바이스 인공지능(AI) 칩을 개발하는 등 국내 시스템반도체 플랫폼 역할을 강화할 계획이다. 삼성전자는 1일 서울 서초사옥에서 파운드리 생태계 프로그램 '세이프(SAFE, Samsung Advanced Foundry Ecosystem) 포럼 2026'을 열고, 국내 AI 반도체 생태계 협력 확대 방안과 차세대 파운드리 기술 전략을 공개했다. 신종신 삼성전자 파운드리사업부 디자인플랫폼(DP) 개발실장은 기조연설에서 "삼성전자는 AI 수요 대응 역량을 높이는 동시에 SAFE 포럼을 활용해 고객·파트너사와 적극 소통하겠다"며 "고객사와 협력을 본격화하는 한편, 파운드리 생산을 넘어 국내 시스템반도체 산업의 플랫폼 역할을 강화하겠다"고 밝혔다. 국내 대표 AI 팹리스 리벨리온의 박성현 최고경영자(CEO)는 "삼성전자 4나노 파운드리 공정과 첨단 패키징을 기반으로 '리벨100' 신경망처리장치(NPU)를 개발했다"며 "향후 AI 반도체 영역에서 협력하며 소버린 AI를 구축하겠다"고 말했다. 글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA의 진 마리 브루넷 수석 부사장 역시 삼성의 선단 공정을 활용한 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 반도체의 고속 구현 지원 방안을 소개했다. 삼성전자는 반도체 생태계 협력과 더불어 AI 반도체 수요에 대응하기 위한 맞춤형 공정 로드맵도 공개했다. 설계와 공정 기술을 동시에 최적화해 칩 성능을 극대화하는 DTCO(Design Technology Co-Optimization) 기술, 차세대 2나노 공정 기술과 고성능 S램 경쟁력 강화 방안 등을 소개했다. 전력·성능·면적(PPA) 경쟁력을 높일 계획이다. 삼성전자는 정부·학계와 공조해 국내 시스템반도체 생태계 인프라 확대에도 속도를 내고 있다. 산업통상부가 추진하는 '제조 AI 전환(M.AX) 얼라이언스'에 참여해 자동차·가전·로봇·방산용 저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체 개발을 추진 중이다. 국내 팹리스의 초기 시제품 제작 부담을 낮추는 멀티 프로젝트 웨이퍼(MPW) 프로그램 지원을 지속하는 한편, 석·박사급 인재 양성 사업 'K-CHIPS' 사업에도 동참하고 있다. '실리콘 인텔리전스의 연결점'을 주제로 열린 이번 행사에는 글로벌 고객사와 파트너사 관계자 400여 명이 참석했다. 전자설계자동화(EDA), 설계자산(IP), 디자인솔루션(DSP), 가상설계(VDP), 첨단패키징(MDI) 분야 21개 파트너사가 부스에서 솔루션을 선보였다. 삼성전자 관계자는 "최근 AI 반도체 시장이 확대됨에 따라 첨단 공정 기술뿐만 아니라 생태계 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상했다"며 "국내 시스템반도체 생태계 발전과 파운드리 경쟁력 강화를 위해 SAFE와 MPW 프로그램을 중심으로 고객, 파트너, 정부와 협력을 이어가겠다"고 말했다.

2026.07.01 10:41전화평 기자

中 파운드리, AI 반도체 슈퍼사이클 수혜로 매출 성장세 '뚜렷'

AI 인프라 주도로 파운드리 및 관련 생태계가 큰 폭의 성장세를 나타내고 있다. 특히 중화권 기업들이 자국 내 수요와 최첨단 공정 병목 현상에 따른 수혜를 입고 있다는 분석이다. 26일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 1분기 전 세계 파운드리 시장 매출은 860억 달러로 전년동기 대비 23% 증가했다. 해당 집계에는 파운드리와 종합반도체(IDM), 패키징, 포토마스크 등 생태계 기업들이 포함된다. 파운드리 시장의 성장세는 강력한 AI 시스템반도체 수요 덕분이다. 글로벌 빅테크 주도로 최첨단 공정 웨이퍼 및 패키징 주문량이 늘어나면서, 파운드리와 주요 OSAT(외주반도체패키징테스트) 기업들이 수혜를 입고 있다. 특히 파운드리 업계 1위인 TSMC의 1분기 매출이 전년동기 대비 41% 증가했다. 이러한 추세에 힘입어 올해 연 매출 성장세는 전년 대비 36%에 달할 전망이다. 중화권 파운드리 업계도 낙수 효과를 누리고 있다는 분석이다. TSMC 등 주요 공급사가 최첨단 공정으로 생산능력을 적극 전환하면서, 레거시(성숙) 공정에 대한 주문이 후발주자들에게 몰린 덕분이다. 일례로 중국 최대 파운드리 기업 SMIC의 1분기 매출은 전년동기 대비 12% 증가한 것으로 집계됐다. 넥스칩은 19% 증가했다. 대만 UMC와 뱅가드는 전년동기 대비 각각 10%, 14%의 성장세를 기록했다. 카운터포인트리서치는 "중화권 파운드리 업계는 자국 내 반도체 국산화 수요와 8인치·12인치 공정 모두에서 구조적인 웨이퍼 가격 상승의 수혜를 지속적으로 누렸다"며 "이처럼 유리한 산업 환경은 올해 내내 지속될 것"이라고 설명했다. 국내 주요 파운드리 기업 삼성전자도 AI 반도체 수요 확대, TSMC의 공급 병목 현상 지속 등으로 성장 잠재력은 충분하다는 평가를 받고 있다. 현재 삼성전자는 테슬라로부터 2나노미터(nm) 공정 기반의 대량 수주에 성공했으며, 4·8나노 등 기존 주력 공정에서 가동률을 크게 끌어올린 것으로 알려졌다.

2026.06.27 07:53장경윤 기자

전남광주 반도체 新공장 투자, 업계는 당혹스럽다

정치권을 중심으로 삼성전자·SK하이닉스의 전남·광주 반도체 공장 신설론이 빠르게 부상하고 있다. 정부의 지역균형 발전 전략에 따른 투자다. 당초 검토됐던 반도체 후공정 팹은 물론, 전공정 팹까지 모두 수백조원 규모를 투입하는 방안이 검토되고 있는 것으로 알려졌다. 반도체 업계에선 당혹스럽다는 반응이 나온다. "수요와 공급을 면밀하게 고려하는 기존 방식에서 벗어난 투자"라는 비판과, "공급망 관리 및 인력 배치 측면에서 진통이 발생할 것"이라는 우려가 동시에 나온다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장(서울대 명예교수)은 "국가 핵심 산업인 반도체 투자를 시장 논리가 아닌 정치 요인으로 결정해서는 안 된다"며 "먼저 정부가 예산을 투입해 전력·용수 등 인프라를 다져놓고, 이후 삼성전자·SK하이닉스 등 기업이 투자를 검토하는 것이 올바른 순서"라고 지적했다. "국내외 대규모 팹 증설 중인데"…추가 투자 필요성 의문 전남·광주 반도체 공장 신설 계획 현실성에 의구심을 표하는 목소리도 있다. 이미 삼성전자·SK하이닉스가 국내외에 대규모 증설을 추진 중인 상황에서, 추가 투자를 위한 동인이 부족하다는 이유에서다. 김 단장은 "1개 반도체 팹 건설에 60조원가량이 필요한데, 현재 확정된 계획 외에 추가 투자를 진행할 만큼 앞으로 수요가 늘어날 것이라고는 누구도 담보할 수 없다"며 "기업들도 시황에 따라 반도체 공장 구축 속도를 세밀하게 조정해 왔는데, 무턱대고 반도체 공장을 늘리라고 할 수는 없다"고 말했다. 현재 삼성전자는 2030년 전후까지 평택 내 반도체 공장을 6기까지 확충하기 위한 투자를 집행 중이다. 용인시 처인구 일대에 360조원을 투입해 반도체 공장 6기를 짓는 대규모 프로젝트도 2028년 착공할 예정이다. 베트남에 반도체 후공정 팹을 짓기 위한 논의도 한창 진행되고 있다. SK하이닉스는 2050년까지 용인 반도체 클러스터에 총 600조원을 투자해 4개 팹을 구축할 계획이다. 1기 팹(Y1)은 지난 2025년 2월 착공했다. SK하이닉스는 청주에는 신규 후공정 팹(P&T7)을, 미국 인디애나주 라스트웨피엣에는 최첨단 패키징 공장 건설을 추진 중이다. 국내 반도체 제조기업 고위 관계자 A는 "인공지능(AI) 인프라 투자로 반도체 수요가 견고하다지만, 이미 세워놓은 팹 구축 계획만 전부 실행해도 수요에 대응하는 데에는 사업적으로 큰 무리가 없을 것으로 본다"며 "특히 최근 짓는 팹들은 면적이 매우 크기 때문에, 생산량을 늘리기 쉽다"고 설명했다. 정부, 투자 설득력 높여야…공급망·인력 배치도 대책 마련 시급 정부 차원에서 전남·광주 반도체 공장을 건설하려면 설득력 있는 대책이 필요할 것이란 목소리도 있다. 김 단장은 "정부가 먼저 자체 예산을 기반으로 전력·용수 등을 풍부하게 공급하기 위한 인프라와 마스터 플랜을 마련하고, 기업을 유치하려는 논의를 진행해야 할 것"이라며 "지금처럼 성급하게 지역 투자를 종용하면 기업들 손목을 비트는 일밖에 되지 않는다"고 강조했다. 전남·광주 반도체 공장을 실제 가동하는 과정에서 발생할 수 있는 문제도 선결 과제다. 인력 배치 관점에서 직원을 충분히 설득하는 과정이 수반돼야 한다는 지적이다. 한 반도체 엔지니어 B는 "공급망관리 입장에서는 반도체 생산거점이 최대한 서로 근접해있는 것이 최우선"이라며 "삼성전자, SK하이닉스가 움직이면 관련 협력사들도 따라서 투자해야 하는데, 이에 대한 지원책이 있을지도 의문"이라고 말했다. 또 다른 관계자 C는 "삼성전자, SK하이닉스 내부에서는 전남·광주 공장 신설에 대해 아직 반신반의하는 사람들이 많다. 그간 직원 대상 논의가 없었기 때문"이라며 "충분한 설득 없이 전남·광주에 인력을 배치할 경우, 생활권이 완전히 바뀌기 때문에 직원들의 반발이 작지 않을 것"이라고 밝혔다. 한편 이재명 대통령은 지난 19일 최태원 SK그룹 회장과 회동한 뒤, 오는 25일 이재용 삼성전자 회장을 만날 예정인 것으로 알려졌다. 29일에는 이 대통령과 대기업 총수 간담회가 열린다. 이날 정부는 주요 기업들의 투자 계획을 공식 발표할 예정이다.

2026.06.24 13:03장경윤 기자

삼성 파운드리, 美클라로스와 맞손…AI 데이터센터용 전력반도체 양산

삼성전자 파운드리 사업부가 미국 전력관리 솔루션 스타트업 클라로스(Claros)와 전략적 제조 협력 계약을 체결하고, 인공지능(AI) 데이터센터용 차세대 전력 반도체를 양산한다. 클라로스는 16일(현지시간) 배포한 보도자료에서 삼성 파운드리 공정 기술을 활용해 자사 핵심 제품 '통합전압조정기(IVR)' 대량 생산체제를 구축하기로 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 글로벌 하이퍼스케일러들의 난제로 꼽히는 데이터센터 전력 소비 문제를 해결하기 위한 조치다. 클라로스가 개발한 IVR은 데이터센터 전력을 프로세서 직전 단계에서 정밀 제어하는 고성능 전력 반도체다. 기존 800VDC(직류) 데이터센터 환경에서는 전력 수송 과정의 손실이 컸으나, 이 기술을 적용하면 프로세서 유닛 수 밀리미터(mm) 거리에서 전력을 직접 조절해 에너지 손실을 최대 30%까지 줄일 수 있다. 삼성전자는 미국 내에 위치한 14nm(나노미터, 10억분의 1m) 핀펫(FinFET) 미세 공정 라인을 제공해 클라로스의 차세대 IVR 제품을 생산할 예정이다. 마가렛 한 삼성전자 미국 파운드리사업부 부사장은 "프로세서 레벨의 전력 공급은 현재 AI 인프라가 직면한 핵심 도전과제 중 하나"라며 "클라로스의 혁신적 IVR 솔루션을 삼성의 핀펫 기술을 통해 구현해 기쁘고, 향후 이 기술이 데이터센터를 넘어 산업용 및 차량용 반도체 분야까지 확대될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 최근 3000만 달러(약 453억원) 규모 시드 투자를 유치한 클라로스는 이번 삼성전자와의 첫 제조 계약을 발판 삼아 AI 가속기 시장의 전력 인프라 병목 현상 해결에 속도를 낼 계획이다. 다니엘 컬트란 클라로스 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "데이터센터 운영사들과 논의에서 큰 걸림돌은 대량 공급 가능 여부였다"며 "삼성 파운드리와의 이번 계약을 통해 공급 불확실성을 해소했고, 고객사들이 신뢰할 수 있는 구체적인 생산 타임라인을 마련했다"고 강조했다.

2026.06.17 09:37전화평 기자

삼성 파운드리, 내년 MPW '2나노' 공정까지 연다…AI칩 협력 강화

삼성전자 파운드리 사업부가 내년 멀티프로젝트웨이퍼(MPW) 공정을 2나노미터(nm)까지 확대한다. 2나노 공정은 현재 상용화된 가장 최첨단 공정으로, 국내 팹리스 기업의 초고성능 인공지능(AI) 반도체 개발에 속도가 붙을 것으로 기대된다. 송태중 삼성전자 파운드리사업부 상무는 15일 오후 서울 양재 엘타워에서 열린 'M.AX 얼라이언스 상반기 총회'에서 이같이 밝혔다. MPW는 파운드리 기업이 웨이퍼 하나에 복수의 팹리스가 개발한 칩을 올려서 시제품을 양산하는 서비스다. 웨이퍼 전체 비용을 낼 필요가 없기 때문에 팹리스 입장에서 개발비용 부담을 덜 수 있다. 삼성전자는 자사 파운드리 생태계 강화를 위해 매년 다양한 공정의 MPW 서비스를 진행해 왔다. 지난해와 올해의 경우, 가장 최첨단 공정은 4나노까지 개방했다. 내년부터는 2나노 공정까지 MPW를 진행한다. 2나노는 파운드리 업계에서 상용화된 가장 최신 공정이다. 제조 난도가 높아 AI, 고성능컴퓨팅(HPC) 등 일부 초고성능 반도체 분야에만 적용하고 있다. 세부적으로 2나노 및 4나노 공정은 내년 7회, 5~28나노 공정은 내년 11회의 MPW를 진행할 예정이다. 구형에 속하는 8인치 공정까지 고려하면 총 MPW 진행 수는 더 늘어날 것으로 예상된다. 송 상무는 "삼성 파운드리는 'SAFE'라는 이름으로 주변 생태계와 함께 최첨단 공정을 확장 개발하고 있다"며 "또한 AI 반도체 M.AX 얼라이언스를 통해 K-온디바이스 수요 기업, 팹리스, 파트너 기업들이 목표를 달성하도록 최선을 다하겠다"고 말했다. M.AX 얼라이언스 상반기 총회에는 수요기업, 팹리스, 파운드리, 반도체 IP 기업, 반도체산업협회, 한국산업기술기획평가원(KEIT) 등 업계·관계자 150여 명이 참석했다. 이번 행사는 '반도체 제조지원 TF' 업무협약 체결식, 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업' 설명회 등 국산 AI칩 확보 전략을 논의하기 위해 마련됐다.

2026.06.15 16:25장경윤 기자

"한국형 제조특화 로봇이 美·中 패권 뚫을 무기...피지컬 GPT 선도해야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "인공지능(AI) 다음 물결은 피지컬 AI(Physical AI)다." 얼마 전 한국을 방문했던 세계 시총 1위(7422조원) 기업 엔비디아 젠슨 황 CEO는 제2의 AI 혁명으로 피지컬 AI를 지목했다. 피지컬 AI는 오랜동안 인류가 꿈꿔왔던 세상이다. 로봇이 사람을 대신해 공장에서 부품을 옮기고, 각종 모듈을 용접하고 조립한다. 또 집안 거실에서 식탁을 정리하고 빨래를 개는 등 가사일을 돕는다. 사족보행 로봇 개가 반려견 산책을 시키는 풍경도 낯설지 않다. 마라톤, 체조, 복싱, 축구 등 스포츠 경기에서 로봇이 인간의 한계를 뛰어 넘는 기록에 도전한다. 전세계가 '피지컬 AI'에 주목하고 있는 가운데 한국에서도 휴머노이드 기반의 지능 플랫폼을 개발해 로봇 공학의 챗GPT 시대를 열고자 하는 인물이 있다. 바로 지난 30여년 동안 AI의 진화를 지켜본 컴퓨터공학자이자 AI 전문가 장병탁 교수(63)다. 장 교수는 현재 AI와 로봇 분야를 오가며 학계와 산업계를 동시에 이끌고 있다. 그는 대학 3학년때 우연히 접한 인간의 뇌를 닮은 인공 신경망(ANN) 논문 한편을 보고 사람처럼 생각하고 행동하는 로봇 개발에 푹 빠져버렸다. AI 단어 조차 생소했던 1980~90년대. 장 교수에게 인간의 뇌 신경망에서 영감을 받아 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 모델을 만들수 있을까라는 주제는 무척이나 흥미로웠다. 그래서 독일로 갔다. 그는 빌헬름 본 대학교에서 인공지능 박사 학위를 받았다. 구글 자율주행차(Waymo)의 아버지이자 구글 X의 공동 설립자로 잘 알려진 인공지능 및 로봇공학 전문가인 스탠포드대 세바스찬 스런(Sebastian Thrun) 교수가 독일 유학 시절 같이 공부했던 동기생이다. 당시 인공신경망 분야는 학계에서도 메인 스트림은 아니었다. 너무 먼 미래의 이야기였다. 그는 1997년부터 서울대 컴퓨터공학부 교수로 재직하면서 AI연구실을 처음 만들어 '몸을 가진 지능' 연구를 해 왔다. 현재는 서울대 헬스케어AI연구원장과 K-휴머노이드 연합 위원장, 로봇용 범용 AI 플랫폼을 개발하는 투모로우로보틱스 대표를 겸임하고 있다. "지난 70년의 AI 역사를 살펴볼 때 과거 60년의 변화보다 최근 10년 동안 인류가 이룬 성과가 훨씬 큽니다. 한국이 단순 로봇 생산국이 아니라, 지능 플랫폼을 선도하는 국가로 나아가야 합니다. 지금은 하드웨어가 아니라 소프트웨어, 그 중에서도 '실시간 물리작업을 수행하는 AI 플랫폼'을 누가 장악하느냐의 싸움입니다." 장병탁 교수는 글로벌하게 도래한 피지컬 AI 시대 속에 한국은 새로운 도약의 기회를 맞고 있으며 조금 더 과감한 투자와 실행에 속도를 내야 한다고 조언한다. 장 교수는 "정부가 전체 로봇 생태계를 조성하면서 빠른 속도로 정책을 추진하는 건 잘 하고 있는 점"이라면서 "다만 피지컬 AI를 개발하는 데 막대한 자금이 들어가는 만큼 좀 더 적극적인 재정 지원이 필요합니다"라고 강조했다. 이어 "미국은 초거대 자본을 무기로 '플랫폼 독점'을 노리고 있고, 중국은 저가 물량 공세로 '공급망 장악'에 나선 모습"이라며 "이에 맞서 한국은 세계 최고의 제조업 인프라를 활용한 '제조·산업 특화 휴머노이드'를 개발하고 있습니다"라고 말했다. 그러면서 "이에 따라 정부는 산업 현장 데이터를 확보하는 '데이터 팩토리' 사업을 기획·추진하고 있습니다"라고 덧붙였다. 다만 한국이 글로벌 'AI 3강'으로 도약하기 위해선 먼저 보수적인 투자 문화와 전문 인재 부족이라는 생태적 약점을 극복해야 한다고 지적했다. 그는 "실리콘밸리식 대담한 자본 투자를 통해 핵심 인재를 확보하고, 국내의 우수한 반도체·배터리·디스플레이 산업을 하나로 긴밀히 엮어내야 합니다"라고 조언했다. 나아가 "스타트업만으론 로봇 제조에 어려움을 겪을 수 있습니다. 삼성전자와 현대차 같은 대기업이 '로봇 파운드리'를 담당할 필요도 있습니다"라고 강조했다. 장 교수는 한국 정부의 AI 정책에 A 마이너스(-) 점수를 줬다. -지난 수십년 간 AI를 연구해 왔는데, 30년 전과 지금을 비교하면 AI는 어느 정도 성장했다고 보고 있나요. "AI 역사는 정확히 70년입니다. '인공지능'이라는 말이 (미국 다트머스 회의에서)만들어진 게 1956년이고, 실제로는 1950년에 이미 앨런 튜링이 그런 아이디어를 냈죠. 그런데 70년 역사로 봐도 내가 보기엔 지난 10년의 발전이 과거 60년보다 훨씬 큽니다." -퀀텀 점프에 가깝다는 말인가요. "맞아요. 기술계에서는 대략 2012년 무렵, 알파고 전후에 일어났어요. 딥러닝이 모든 걸 완전히 바꿔 놓았죠. 예전에는 사람이 머리를 써서 코딩을 하고, 사람이 아는 지식을 규칙(룰 베이스)으로 만들어 기계에 넣었습니다. 지금은 그게 아니라 AI가 스스로 학습합니다. 데이터를 통째로 주고 '강아지는 1, 고양이는 0' 식으로 정답만 가르쳐 주면 나머지는 기계가 알아서 합니다. 그게 신경망이고, 발전한 형태가 트랜스포머에요. 어떻게 보면 AI가 옛날 방식에 머물던 AI 연구자들의 자리를 먼저 없앤 셈이 됐네요." -신경망 기반 학습이 왜 하필 이 시점에 폭발한 건가요? "세 가지가 맞물렸다고 봅니다. 인터넷이 생기면서 데이터가 많아졌고, 컴퓨팅 파워가 좋아졌고, 딥러닝이라는 알고리즘이 나왔어요. 신경망은 뇌처럼 병렬 처리를 해야 하는데 그걸 GPU(그래픽처리장치)가 해줍니다. 고전적 AI가 CPU(중앙처리장치) 기반의 로직·룰 베이스였다면, 신경망은 한꺼번에 병렬로 처리하죠. CPU로는 100만번 반복할 일을 GPU는 한 번에 하는 것과 같아요." -요즘 온세상이 '피지컬 AI'로 핫합니다, 피지컬 AI가 무엇인가요. "지금까지 생성형 AI는 인터넷에 이미 디지털화된 데이터(주로 언어 텍스트, 기껏해야 정지 이미지)로 학습했습니다. 피지컬 AI는 그것이 물리적 세계로 넘어온 것으로 이해하면 됩니다. (사람처럼) 몸을 갖고, 센서와 액추에이터를 통해 현실을 인식합니다. 대표적 예가 로봇이고, 자율주행차도 포함됩니다. 제조·전통 산업 현장에서 온도·습도·카메라 영상 같은 것을 센싱하는 것도 피지컬 데이터에요. 인간으로 치면 오감인데, 아직 그 감각들이 충분히 데이터화되지 않았습니다. 지금 AI는 텍스트와 약간의 사진만 보고 나머지 감각 정보는 다 무시하고 있는 셈입니다." 美·中 패권 전쟁 사이 낀 韓, 제조 특화 로봇으로 극복해야 -미국·중국·일본이 피지컬 AI를 핵심 산업으로 키우고 있어요. 각 나라별 접근 방식의 차이가 보이는데, 어떻게 구분해서 봐야 하나요. "미국은 엄청난 자본이 강점이자 경쟁력입니다. 실례로 스탠퍼드에서 학생들 한 13명 데리고 창업했는데 초기 투자로 6000억원을 받은 적이 있어요. 회사 가치가 벌써 유니콘 기업인 거죠. 피지컬 AI를 실현시키기 위해선 모든 데이터를 다 모아서 학습시켜야 하고 이는 엄청난 자본이 필요합니다. 미국은 이게 가능한 게 무기에요. 그래서 미국은 거대 자본을 바탕으로 피지컬AI 산업에서도 '플랫폼'을 추구하고 있어요. 초거대 AI 모델 다음으로 피지컬 파운데이션 모델, 말하자면 '피지컬 GPT'를 노리는 거죠. 엔비디아는 물론이고 테슬라조차 휴머노이드를 하나의 'AI 플랫폼'으로 봅니다. 중국은 명확히 양산·속도전에 강합니다. 온갖 로봇을 만들어 많이 뿌리고 가격을 낮춰 공급망을 장악하는 방식이죠. 그러나 춤추고 쇼하는 건 잘하지만 무거운 걸 들거나 실제 작업을 시키긴 아직 어려운 것도 사실이에요." -그럼 한국은 어떤 방향에서 접근해야 하나요. "미국처럼 거대 자본을 무조건 따라갈 수도 없고, 중국처럼 국가가 양으로 밀어붙이기도 어렵습니다. 대신 우리나라는 비교적 명확한 측면이 있어요. 바로 제조 인프라가 강합니다. 제조업 현장에서 데이터를 학습해 산업 특화 휴머노이드(기타 제조 로봇)를 만들어야 합니다. 현장에 휴머노이드를 설치해 사람이 하는 일을 가르쳐야 하고, '가르친다'는 건 곧 데이터를 모은다는 뜻입니다. 내가 팔을 움직이면 로봇 팔이 그대로 따라 하는 식으로 코딩이 아니라 내 행동을 그대로 데이터로 만들어 학습시키는 겁니다. 글 한 페이지를 그대로 다시 생성하도록 학습시키는 것과 기술적으로 비슷합니다. 시뮬레이션, 디지털 트윈, 웨어러블 같은 방법을 보완적으로 같이 사용해 데이터를 모아야 합니다. 제조업 기반이 튼튼하니 거기서 먼저 데이터를 확보해 '제조 특화 로봇(휴머노이드)'를 만들고, 이를 범용으로 키워 글로벌 수출 시장까지 가야 한다고 생각합니다." -우리나라가 'AI 3강'이 될 수 있을까요. "아직 (피지컬AI 산업은)초기여서 가능성이 열려 있습니다. 잘 적응하면 AI든, 로봇이든 진짜 3강을 노릴 수 있어요. 경쟁력·기술력·산업 현장, 무엇보다 변화에 대한 적응력과 사회적 수용성을 어느정도 갖추고 있습니다. 다만 크게 투자해 끌고 가야 하는데...진짜 국가적 전환기라고 생각합니다." -우리나라 투자·생태계의 약점은 무엇이라고 보는지요. "적극적 투자가 아직은 부족합니다. 성공 경험이 없으니 보수적일 수밖에 없겠죠. 제조업 문화로만 성장해 와서 '왜 저렇게 크게 투자하나'라고 생각하는데, 실리콘밸리는 큰 투자로 좋은 인재를 뽑고, 그 인재가 엔지니어링으로 현실화하는 선순환이 자리 잡고 있어요. 유럽의 작은 회사도 처음부터 글로벌 시장을 봅니다. 미국은 학생들이 회사 인턴으로 와서 큰 시스템을 경험하고 산업화도 빠릅니다. 우리는 이런 생태계가 아직 부족해요." -그렇다면 현재 우리나라 피지컬 AI 산업이 경쟁력을 갖고 확장하는데 가장 필요한 정책이 무엇인가요. "우선 자금이 더 크게 투자돼야 좋은 인재를 끌어들일 수 있습니다. AI 인력도 모자란데 로봇까지 더한 피지컬 AI는 기계공학과 컴퓨터공학을 동시에 아는 인재가 필요해 더 부족한 측면이 있어요. 다행히 요즘 대학원생들이 로봇을 중요한 새 분야로 인식해 지원이 늘고 있어요. 이들을 빨리 교육해야 합니다. 또 휴머노이드에 들어가는 엣지용 NPU(신경망처리장치), 디스플레이, 배터리, 센서 등을 하나의 생태계로 엮어서 성장시켜야 합니다. 다행히 산업통상부가 이런 식으로 방향을 잡고 추진하고 있습니다." -정부의 AI 산업 정책을 점수로 매긴다면 몇 점을 줄 있을까요. "못하지는 않아요(웃음). 큰 틀과 방향을 잡고 빨리 시작해 'A-' 정도는 줄 수 있어요. 수요 기업·하드웨어 회사·AI 회사를 한데 묶는 기획은 우리나라에 맞게 참 잘하고 있어요. 다만 좀 더 통 크게, 확확 밀어붙이는 추진력이 필요해요. 특히 삼성·현대차 같은 대기업이 더 나서줘야 합니다. 예컨대 '로봇 파운드리'가 필요할 수 있어요. 스타트업이 혼자 로봇을 만들기엔 경쟁력이 부족할 수 있어요. 현대차 같은 곳이 새만금 등에 만드는 걸 산업부와 논의 중인 것으로 알고 있어요." '데이터 팩토리' 승부수 -정부 차원에서 좀 더 역점을 두고 있는 피지컬 AI 정책이 있나요. "산업부가 피지컬 AI에 필요한 현실 세계 데이터를 생산하고 모으는 '데이터 팩토리' 사업을 기획하고 있습니다. 로봇 제조사(레인보우로보틱스·로보티즈·두산 등 하드웨어), 수요 기업(예: 물류회사), AI 기업을 한데 묶어 수요·공급을 패키지로 만드는 생태계 방식이에요. 이미 K-휴머노이드 연합에서 R&D(연구개발) 과제로 진행 중입니다. 이게 우리나라다운, 나름의 엣지가 있는 한국형 피지컬 AI 모델이라고 생각해요. LLM(거대언어모델)은 30년간 인터넷에 쌓인 데이터로 학습했지만, 피지컬 AI는 아직 그런 데이터가 없어 이제 막 모으기 시작하는 단계라 데이터 팩토리가 꼭 필요합니다." -그럼 데이터 팩토리 사업의 구체적인 방향은 정해졌나요. 정부 주도로 센터를 만들어 데이터를 뿌리는 건지, 흩어진 기업 데이터를 연합·취합하는 건가요. "아직 확정적으로 정해진 건 없어요. 다만 정부가 직접 하기보다 마중물 역할을 하고 민간에 맡기는 방향으로 갈 것 같아요. 이미 한 대기업은 데이터 팩토리 사업을 하려는 의지가 있기도 해요. 대기업이 큰 걸 만들고 정부가 지원해 중소기업도 함께 같이 키우고 공유하게 만드는 식입니다. 정부가 데이터를 다 모아 공유한다는 건 비현실적이에요. 다들 자기 데이터를 안 주려고 하니까 그래요. 이 때문에 데이터 자체는 생성 기업이 보유하고 학습된 모델(웨이트)만 공유하는 '페더레이티드 러닝(연합 학습)' 같은 방식도 거론되기도 합니다." -작년 미국의 '제네시스 미션' 같은 시도도 진행 중인가요. "네 우리도 공공 R&D 데이터를 다 모아보려는 시도를, 법제화까지 염두에 두고 국가과학기술위원회 등에서 논의 중입니다. 생명과학·의학뿐 아니라 산업용 데이터를 모으는 프로젝트 얘기가 나오고 있어요. 다만 데이터를 제공하는 회사도 혜택(베네핏)이 있어야 해서 모델을 찾고 있어요." 휴머노이드 상용화 기대보다 빠를 수 있어 -현대차는 내후년 2028년 미국 공장에 휴머노이드를 투입하겠다고 하는데, 가능성을 어떻게 보는지요. "AI는 이미 언어 세계에 있는 모든 지식을 학습했어요. 그런데 비디오(영상) 데이터는 아직 갈 길이 멀어요. 그러나 특정 물류 창고에서 일을 하는 휴머노이드는 거기(물류 창고)에서 발생한 데이터를 학습시키면 이건 못할 이유가 없어요. 그래서 휴머노이드 세상이 빨리 올 수 있다 생각하고, 대신 그 영역은 제한적일 것 같아요. 또 지금은 가격이 비싸지만 양산하면 가격이 많이 떨어질 거에요. 테슬라가 100만 대 규모로 대량 생산한다면 자동차 만들 듯이 부품 가격이 떨어져 2만5000~3만 달러 수준도 가능하다고 봐요. 테슬라나 현대차 정도면 마음만 먹으면 할 수 있고, 새로운 시장·사업이니 의지도 있다고 봐요." -국내 제조현장에서 한국형 휴머노이드의 여러 실증 사례들이 많이 있을 거 같은데요. "며칠 전에도 아모레퍼시픽 물류 현장에서 데모 시연을 진행했어요. 보통 15명이 포장 라인에서 하는 작업을, 휴머노이드 한 대가 사람 한 명 몫을 대체하는 걸 PoC(개념검증)로 확인했어요. 바로 '서너 명 분으로 늘려보자'는 얘기가 나오더라구요. 한 대가 사람 한 명을 대체하니 라인 전체로 확장하면 10대 규모가 될 수 있고, 적어도 한 대로도 ROI(투자자본수익률)가 나오게 만들 여지가 보였습니다." 피지컬 AI, 공간 상식 필요…로봇파운데이션모델·월드모델 개발해야 -피지컬 AI가 디지털 AI보다 본질적으로 어려운 이유는 무엇인가요. "문제는 불확실성입니다. AI는 결국 불확실성을 다루는 일인데, 디지털은 '닫힌 세계'이고 물리 세계는 '열린 세계'에 비유할 수 있어요. 바둑·게임은 딥마인드가 다 풀었는데, 그건 복잡해도 닫힌 세계인 거죠. 현실은 길을 가다 다리가 무너질 수도 있는, 예측 불가능한 세계에요. 게다가 내가 물건을 잡아 옮기면 배경도, 문제 자체도 실시간으로 달라집니다(동역학). 그래서 향후 휴머노이드는 직관적으로 미래를 예측하며 스스로 빠르게 판단해야 합니다." -그래서 '월드모델'이 필요하다는 건가요. "그렇죠. 사람은 처음 온 공간도 한 번 오면 그 공간에 대한 일종의 지도가 생겨요. 엘리베이터가 어디 있고 화장실이 어디 있는지 순간적으로 알아차립니다. 사람은 공간에 대한 상식이 있는데 AI에겐 아직 그런게 없어요. 그게 '공간 지능'이고 '월드모델'입니다. 휴머노이드가 청소만 하려 해도 '쓰레기통은 보통 책상 밑에 있다' 같은 상식이 필요해요. 그러려면 실세계의 가능한 공간을 다 경험해 봐야 하죠." 투모로로보틱스, 선도기술 확보해 외산 피지컬 AI 의존도 낮출 것 -이제 조금 개인적인 질문으로 넘어가겠습니다. 직접 설립한 투모로로보틱스의 목표와 비전은 무엇인가요. "K-휴머노이드 등에서 우리가 만든 파운데이션 모델을 국내 하드웨어 기업에 제공하고, 현장 데이터를 수집·학습·운영하는 소프트웨어를 개발하는 것이 목표에요. 핵심 플랫폼은 '하빌리스 콘솔'과 '하빌리스 브레인'인데, 브레인이 핵심 파운데이션 모델입니다. 데이터를 수집하고, 학습시키는 일을 옛날에는 SI(시스템 통합) 회사들이 사람을 사서 손으로 했는데 우리는 이걸 AI가 해야 한다고 생각합니다. AI가 이 모든 일을 자동적으로 수행하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다." -올해 가시적인 성과가 나오나요. "초기 파운데이션 모델인 '하빌리스 알파(α)'와 '하빌리스 베타(β)'를 논문과 함께 공개했고, 제대로 된 상용화 버전 '하빌리스 제로'가 올해 안에 나올 예정이에요. 이를 다른 회사들도 활용하게 해서 글로벌한 플랫폼, 엔비디아 같은 데 종속되지 않도록 하는 게 목적이기도 해요." -엔비디아가 미래 AI 시대를 주도적으로 설계하고 있는데, 종속 우려를 없나요. "엔비디아는 기본적으로 자사 칩을 계속 쓰게 만들어 수요를 창출하고 있어요. CUDA(쿠다) 같은 소프트웨어로 사람들이 GPU를 쓸 수밖에 없게 만드는 걸 정말 잘하는 거 같아요. 옛날 인텔도 그랬죠. 그래서 우리가 적어도 피지컬 AI 플랫폼의 대안을 가지고 있어야 한다고 생각해요. 대안이 없으면 나중에 가격까지 마음대로 책정당하며 종속될 수 밖에 없어요. 지금 피지컬 AI는 LLM으로 치면 2017년쯤의 초기 단계라, 처음부터 종속되면 헤어나오기 어려워요. 이런 의미에서 K-휴머노이드 연합이나 우리 생태계는 일종의 '소버린' 시도와도 같아요." 장병탁 교수 1963년생 경북 문경 출생 1982 홍대부고 졸업 1986 서울대 공대 컴퓨터공학과 졸업 1988 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 1992 독일 Bonn대학교대학원 컴퓨터공학 박사 1995 독일국립정보기술연구소 연구원 1997 건국대학교 컴퓨터공학 조교수 1997 ~ 2006 서울대 공대 컴퓨터공학부 조교수, 부교수 2006 ~ 현 서울대 공대 컴퓨터공학부 교수 2022 ~ 현 투모로로보틱스 대표 2026 ~ 현 K-휴머노이드 연합 위원장

2026.06.15 11:20진운용 기자

삼성전자 "파운드리 사업, 2028년 연간 흑자전환"

삼성전자가 2028년 파운드리 사업 연간 흑자전환을 예상했다. 한진만 삼성전자 DS(반도체)부문 파운드리사업부장(사장)은 12일 임직원 대상으로 열린 사업부 경영현황 설명회에서 "파운드리 사업의 흑자 전환은 내년에도 쉽지 않아 보인다"며 "2028년에는 흑자 달성 가능성이 높다"고 말했다. 그간 업계에선 삼성전자 파운드리 사업부가 이르면 올해 하반기 흑자 전환할 것이란 전망도 나왔다. 한 사장은 수익성 개선을 위해 레드오션인 8인치(구형) 파운드리 사업을 단계적으로 정리할 계획이라고 밝혔다. 그러면서 "코로나19 시기 일부 고객사의 경우 낮은 단가로 수주했지만, 최근 확보한 고객사는 높인 수익성을 확보했다"고 설명했다. 한 사장은 흑자전환 지연 원인으로 특별경영성과급 제도를 꼽았다. 삼성전자는 최근 노사 합의로 반도체 부문 사업성과(영업이익) 10.5%를 재원으로 하는 특별경영성과급 제도를 신설했다. 동시에 한 사장은 모바일 중심 사업구조 탈피 지연, 기술 완성도 부족, 낮은 수익성의 수주 구조, 성숙(레거시) 공정 운영 전략 미흡 등을 저조한 수익성 이유로 지목했다. 한 사장은 "적자를 만든 것은 결국 경영진의 책임"이라며 사업 체질을 개선해 수익성을 높이겠다고 설명했다. 이어 "사업부장으로서 무거운 책임감을 느끼고 있다"며 "우리에게는 충분한 기술력과 역량이 있는 만큼 반드시 경쟁력을 회복할 수 있다. 서로를 믿고 함께 힘을 모아 달라"고 당부했다. 삼성전자 파운드리는 최근 수익성이 개선되고 있다. 2나노미터(nm) 첨단 공정의 수율 향상과 4·8나노 등 성숙 공정 가동률 증가가 주된 이유다. 삼성전자는 2나노 GAA(게이트올어라운드) 공정 수율을 올 1분기 60% 이상으로 끌어올린 것으로 전해진다. 성숙 공정에선 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 베이스 다이, 엔비디아 그록칩, 닌텐도2 프로세서가 생산되며 가동률이 상승했다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 165억 달러(약 25조원) 규모 차세대 AI6 칩 공급계약을 체결하기도 했다. 이에 따라 미국 텍사스주 테일러에 위치한 2나노 공장이 내년부터 본격 가동될 전망이다.

2026.06.12 18:46진운용 기자

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