• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
반도체
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'삼성 AI'통합검색 결과 입니다. (834건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

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 -2024~현재 가천대 반도체대학 석좌교수

2026.07.08 10:40장경윤 기자

삼성전자, PCIe 6.0 SSD 양산…AI 데이터센터 시장 공략

삼성전자가 최첨단 낸드 기반 기업용 SSD(eSSD)로 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 공략한다. 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현해, AI 작업 처리효율을 크게 높일 수 있다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 eSSD 'PM1763' 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PCIe는 컴퓨터 메인보드와 프로세서(CPU·GPU 등), 스토리지(SSD 등)를 연결하기 위한 인터페이스 표준이다. PCIe 6.0는 기존 5.0 대비 2배 향상된 데이터 전송 대역폭을 제공한다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다. 9세대 낸드는 현재 상용화된 낸드 중 가장 최신 세대다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공한다. 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현했다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB로, 전작 'PM1753' 대비 약 2배 향상됐다. 이는 40GB(기가바이트) 크기 대형언어모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리효율을 획기적으로 높일 수 있다. 또한 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화한 제품이다. 콜드 플레이트를 소자에 부착하는 D2C 냉각 방식을 활용해 고부하 환경에서도 성능 저하 없이 장시간 최고 성능을 유지할 수 있다. 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상돼, 데이터센터 운영 비용 절감에도 도움을 준다. 이번 제품은 데이터 보안이 중요한 AI 시대에 맞춰 보안 솔루션 또한 강화했다. PQC 암호화 알고리즘을 통해 양자 컴퓨팅 해킹을 방지할 수 있으며, TDISP 기술을 통해 가상화 환경에서 데이터 통로를 안전하게 보호할 수 있다. PQC는 양자 컴퓨터 공격에 취약한 기존 암호화 알고리즘 약점을 보완한 새로운 암호화 알고리즘이다. TDISP는 가상화 환경에서 호스트 자원에 SSD 자원이 할당돼 연결이 형성됐을 때, 허가받지 않은 외부 개입을 차단하는 PCI-SIG 표준화 기술이다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 "PM1763은 업계 최고 성능을 바탕으로 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 만족하고 제품 검증까지 성공적으로 마쳤다"며 "이번 제품은 메모리 용량을 확장해 고객사 AI 모델이 효율적으로 운영하도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.08 09:07장경윤 기자

삼성전자, 2분기 영업익 89.4조…엔비디아·애플도 제쳤다

삼성전자가 2분기 세계 IT기술 기업을 통틀어 역대 최대 영업이익을 기록했다. 미국 빅테크 기업인 엔비디아와 애플의 수익성을 넘어섰다. 엔비디아는 2027회계연도 1분기(2026년 4월 마감) 535억달러(약 81조9000억원)로 세계 최대 영업이익을 기록한 바 있다. 고부가 메모리반도체 수익성이 지속 강세를 보인 데 따른 효과로, 상여금 충당금을 제외하면 영업이익이 사실상 100조원을 넘어선 것으로 관측된다. 삼성전자는 2분기 매출이 전년 같은 기간보다 129.31% 늘어난 171조원, 영업이익은 1810.26% 증가한 89조4000억원으로 잠정 집계됐다고 7일 밝혔다. 전분기 대비 매출은 27.74%, 영업이익은 56.21% 증가했다. 영업이익의 경우, 증권가 컨센서스(84조4000억원)도 큰 폭으로 상회했다. 업계는 디바이스솔루션(DS) 부문 내 메모리반도체 호황이 이번 분기 호실적을 이끈 것으로 분석하고 있다. 글로벌 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자에 따라, D램과 낸드 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화되고 있다. 해당 분기 D램 평균판매가격(ASP) 상승률은 전분기 대비 50%대, 낸드는 60%대로 추산된다. 고부가 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 사업도 성장세를 기록하고 있다. 지난 2월부터 엔비디아 등 핵심 고객사향으로 공급하기 시작한 HBM4(6세대 HBM)의 매출액이 최근 매출 10억 달러(한화 약 1조5320억원)를 돌파하는 성과를 거뒀다. 특히 이번 분기에 반영된 상여금 충당금을 제외하면, 실제 DS 부문 영업이익이 100조원을 상회했을 가능성이 높은 것으로 관측된다. 앞서 삼성전자는 노조와의 성과급 협상이 길어지면서 지난 1분기 상여금 충당금을 반영하지 않았다. 이후 지난 5월 노사 협상이 마무리되면서, 이번 분기에 1·2분기 상여금을 모두 반영하게 됐다. 합산 충당금 규모는 최소 15조원으로 추산된다.

2026.07.07 08:36장경윤 기자

KAIST 석사과정 AI에이전트로 주식 자동매매…수익률은

KAIST 연구생들이 AI 에이전트 오픈클로를 이용해 자동 주식매매를 했다. 과연 수익률은 어땠을까? 이관택 전기및전자공학부 석사과정 연구생이 220만원을 투자해 실제 투자해봤다. 이틀간 350건 자동매매한 결과는 2만5,029원 손실. 매수금액 대비 -1.11% 손실을 입었다. KAIST 테라랩(김정호 전기및전자공학부 석좌교수 연구실, 랩장 서해석 박사과정생)이 지난 3일 오픈클로 AI에이전트를 HBM(고대역폭메모리) 등 연구 현장에 적용한 실험이나 일상 적용 실험 결과를 공개하는 워크숍을 진행했다. 석, 박사과정 연구생 총 14명이 오전 8시부터 12시 40분까지 예정 시간을 40분가량 넘겨 오픈클로를 연구비서로 활용한 사례 및 시연 7건과 일상비서로 활용한 사례 및 시연 6건을 각각 20분씩 발표했다. 이 워크숍에서 10번째 발표자로 나섰던 이관택 연구생은 "반복적인 단기 매수·매도 과정에서 수수료와 세금 등 거래비용이 2만 1,113원 발생했다"면서 "개인이 AI만으로 완전 자동매매를 하는 것은 한계가 있다는 결론"이라고 말했다. 이관택 연구생은 "실제 NH농협 오픈API를 이용해 실계좌를 연동하고, 국내 시장 한정으로 운영했다"며 "명령은 텔레그램을 통해 입력했다. 오픈클로가 증권사 API를 통해 시세나 잔고, 주문, 체결상태를 확인하는 방식"이라고 설명했다. 이 연구생은 "특정 종목으로 거래를 한정하거나 거래횟수 제한, 최소 주문금액 설정, 고변동성 종목 필터링 등을 고려한 조건 등을 더 세밀히 고려한 거래가 필요하다고 느꼈다"며 "자동매매 보다는 AI 투자 보조 도구로 활용하는 것이 더 현실적일 것 같다"고 부연설명했다. 일상비서로의 활용 케이스에서 이승재 석사과정 연구생은 오픈클로를 기반으로 포트폴리오 관리 에이전트(알파클로) 사용 결과를 공개했다. 알파클로는 자산 리스크 관리에 초점을 맞춰 의사결정을 지원하는 에이전트다. 이외에 일상비서 에이전트 사례로 박준호·김태현·김병목 ·배재근 연구생이 논문 키워드 자동수집, 발표자료 초안생성, 멀티-에이전트 역할 부여·리눅스 서버 관리 등의 에이전트 활용 결과를 선보였다. 이에 앞서 연구비서로서의 AI 에이전트에서는 이현이·김근우·서해석·안현준·양채민·이정현·신하겸·윤영수 연구생 및 박사가 나서 반도체 패키지 설계 및 해석, PDN 시뮬레이션, 이퀄라이저 최적화, HFSS EM 시뮬레이션 자동화, SIPI 지식 베이스 구축, 협업 채팅방 시연, 패치 안테나 자동설계 사례 및 사용 결과를 공개했다. 이정현 연구생(박사과정)은 "AI 에이전트를 연구 현장에 비서처럼 적용해 보면서, 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 연구 업무의 반복적인 과정을 대신 수행할 수 있다는 가능성을 확인했다"며 "예를 들어 논문 PDF를 넣으면 알아서 문서를 확인하고, 마크다운으로 변환하고, 핵심 개념과 용어를 정리해서 연구용 지식 베이스 형태로 만들어주는 과정을 오픈클로가 단계적으로 수행했다"고 설명했다. 이 연구생은 "사용자는 텔레그램으로 작업을 지시하고 진행 상황을 확인하기만 하면 되기 때문에, 자료 정리나 문헌 관리에 들어가는 시간을 줄이고 연구자는 해석과 판단에 더 집중할 수 있다는 점에서 연구 효율 향상에 대한 기대가 크다"고 말했다. 김태현 연구생(석사과정)은 "AI 에이전트를 일상에 적용할 수 있는 다양한 방법들에 대해 공부하고 적용해 보면서, API 제공 유무와 관계없이 존재하는 대부분의 프로그램에 적합한 방법을 적용해 활용할 수 있음을 확인했다"라며 "자료 조사, 문서 작성 등 연구를 제외한 부가 업무를 보조하도록 구성한다면 연구 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"으로 예상했다. 이번 워크숍은 전, 후반부로 나눠 진행한 이번 워크숍에서 전반부는 반도체 패키지 설계, 전원무결점성 분석, 데이터셋 생성, 시뮬레이션 자동화, 지식베이스 구축 등 연구 업무 자동화 사례를 주로 다뤘다. 후반부는 포트폴리오 관리, 자동 주식 매매, 논문 검색, 캘린더 기반 발표자료 생성, 멀티 에이전트 협업, 서버 관리 등 일상·연구 보조 사례를 발표했다. SK하이닉스 입사가 예정된 김근우 박사후연구원은 "핵심은 AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 실제 도구를 실행하고 결과를 다시 보고하는 실행형 연구 비서로 동작할 수 있는지를 확인했다"며 "AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라, 반도체·패키지 설계 툴을 실제로 다루는 연구 보조자로 구현했다는 점에 주목해달라"고 주문했다. 김정호 석좌교수는 최종 마무리에서 "평소 목말라하던 아이템을 다뤘다는데 특히 의미가 있다. 모두 재미난 아이템"이라고 평가하며 "오는 11월께는 니모클로 등을 활용한 워크숍, 내년 초에는 HBM과 HBF(고대역폭플래시메모리)를 주제로 한 워크숍을 검토해 보자"고 덧붙였다. 워크숍 발표 내용은 6일 오전 6시 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 공개한다.

2026.07.06 06:00박희범 기자

삼성중공업, '바다 위 데이터센터' 2028년 띄운다…AI 신시장 정조준

삼성중공업이 부유식 데이터센터(FDC)의 상업화 일정을 구체화하며 인공지능(AI) 인프라 시장 진입에 속도를 내고 있다. 첫 상업용 FDC가 2028년 2분기까지 서비스 준비를 마칠 것으로 예상됨에 따라 조선업의 사업 영역이 선박과 해양플랜트를 넘어 데이터센터 인프라로 확장될 수 있을지 주목된다. 4일 업계에 따르면 최근 삼성중공업은 첫 상업용 FDC의 서비스 준비 시점을 2028년 2분기로 제시했다. 국내 조선사가 FDC 사업과 관련해 구체적인 상업 서비스 일정을 공개한 것은 이번이 처음이다. FDC는 데이터센터를 육상이 아닌 해상이나 강변에 배치하는 방식으로, AI 확산에 따른 전력 수급난과 냉각 수요, 토지 확보 문제를 동시에 해결할 수 있는 대안으로 거론된다. 삼성중공업은 지난달 3일 그리스 아테네에서 열린 세계 최대 조선·해운 박람회 '포시도니아 2026'에서 FDC 사업화를 위한 글로벌 협력 확대를 발표했다. 회사는 그리스 선사 캐피탈과 영국 로이드 선급과 FDC 사업 개발을 위한 양해각서를 체결했다. 협력 구조도 구체화됐다. 삼성중공업은 FDC 관련 핵심 기술 개발과 건조를 맡고, 캐피탈은 프로젝트 발굴과 투자 역할을 담당한다. 로이드선급은 FDC 설계와 운용에 필요한 규칙·규정 개발과 기술 검증을 지원한다. 별도로 로이드 선급 산하 컨설팅 전문회사 로이드 어드바이서리와는 FDC 사업성 분석, 기술·경제성 모델링, 북미 데이터센터 인프라 시장 평가 등을 추진한다. 다만 현재까지 특정 프로젝트나 상업 모델이 확정된 단계는 아니다. 삼성중공업과 파트너사들은 우선 사업성이 있는 입지와 고객 수요를 찾는 데 집중하고 있다. 구체적인 고객사나 배치 지역, 상업 모델도 아직 공개되지 않았다. 삼성중공업이 구상하는 FDC는 기존 선박이나 해양플랫폼을 개조하는 방식이 아니라, 데이터센터 용도에 맞춘 신조 바지선 형태다. 설계에는 데이터 홀, 전기·기계 장비, 선내 발전 설비, 발전 연료 공급을 위한 LNG 저장 탱크 등이 포함될 예정이다. 해상 유전처럼 먼바다에서 운용하는 시설이 아니라 연안 지역이나 강둑 인근에 배치해 전력·통신망과의 연결성을 확보하는 방식이 유력하다. 전력과 냉각은 FDC의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 외신에 따르면 삼성중공업의 50MW급 FDC 설계는 연안이나 항만에 계류한 상태에서 해저 케이블을 통해 외부 전력을 공급받거나, LNG 기반 고체산화물연료전지(SOFC) 등 자체 발전 설비를 활용하는 방식을 염두에 두고 있다. 해수를 냉각원으로 활용하면 육상 데이터센터가 겪는 냉각수·부지 제약을 줄일 수 있다는 점도 장점으로 제시된다. 삼성중공업은 AI 서버 운용 안정성 검증에도 나섰다. 회사는 지난 1일 대만 타이베이에서 열린 '이노베이트 APAC 2026'에서 미국 AI 서버 전문업체 수퍼마이크로와 공동개발 프로젝트 계약을 맺었다. 양사는 강과 해양 환경에서 AI 서버 인프라가 안정적으로 작동할 수 있는지 검증할 계획이다. 해상 환경은 육상 데이터센터보다 변수가 많다. 선체 진동과 움직임, 염분 유입, 습도 변화 등이 서버 신뢰성과 수명에 영향을 줄 수 있다. 삼성중공업은 이를 줄이기 위한 선체 설계, 방염·방습, 위치 제어, 전력·냉각 통합 기술을 개발하고, 수퍼마이크로는 해상 환경에서 서버 운용 조건을 검증하는 역할을 맡을 것으로 보인다. 증권가에서는 삼성중공업의 FDC 사업을 FLNG에 이은 고부가 해양 사업 확장으로 보고 있다. DS투자증권은 삼성중공업이 FLNG 건조 역량을 기반으로 국내 조선사 중 FDC 수주 가시성이 가장 앞서 있다고 평가했다. FDC가 상선보다 높은 선가와 수익성을 기대할 수 있는 영역이라는 점에서 중장기 성장 옵션으로 부각될 수 있다는 분석이다. 삼성중공업은 이미 FLNG, LNG선, 해양플랜트 등에서 축적한 설계·건조 역량을 보유하고 있다. FDC는 여기에 전력 시스템, 냉각 설비, 데이터센터 장비 통합 역량이 추가로 요구된다. 기존 조선업의 하드웨어 제조 능력과 AI 인프라 수요가 결합되는 만큼, 사업화에 성공할 경우 조선사의 수익 모델이 한 단계 넓어질 수 있다. 다만 상업화까지는 넘어야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터 사업자는 안정적인 전력 공급, 낮은 지연시간, 보안, 유지보수 접근성, 규제 인허가를 중요하게 본다. 해상·강변 시설 특성상 선급 규정뿐 아니라 항만, 환경, 전력망, 통신망 관련 규제도 함께 검토해야 한다. FDC가 단순한 개념 설계를 넘어 실제 고객 계약과 금융 조달로 이어질 수 있을지가 관건이다. AI 데이터센터 수요가 폭증하면서 전력과 부지 확보가 주요 병목으로 떠오른 가운데, FDC는 조선사가 보유한 대형 해양 구조물 설계·건조 역량을 활용할 수 있는 새로운 사업 기회로 평가된다. 아직 초기 시장인 만큼 사업 모델과 수요 검증이 필요하지만, 상업화가 현실화될 경우 조선업의 경쟁 무대가 AI 인프라 영역으로 넓어질 수 있다는 전망이 나온다.

2026.07.04 09:22류은주 기자

삼성전기, 부산에 15조원 투자…패키지기판·MLCC 경쟁력 강화

삼성전기가 세종에 이어 부산 지역에도 대규모 투자를 진행한다. 두 지역에 올해부터 오는 2040년까지 총 23조원을 투입할 계획이다. 이를 통해 인공지능(AI)용 고부가 패키지 기판, 적층세라믹커패시터(MLCC) 등 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 삼성전기는 3일 장래사업·경영계획 공시에서 부산 지역에 올해부터 2040년까지 총 15조원을 투자한다고 밝혔다. 이번 투자 목표는 AI 데이터센터용 패키지 기판 및 MLCC 경쟁력 강화다. 이를 위해 삼성전기는 부산 팹을 고성능 패키지 기판, 고부가 MLCC 마더라인 핵심기지 및 연구개발(R&D) 거점으로 운영할 계획이다. 패키지 기판은 반도체와 메인보드 간 전기신호를 전달하는 소재다. MLCC는 반도체 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 부품 간 전자파 간섭현상을 막는 부품이다. 두 제품 모두 AI 데이터센터 내에서 수요가 빠르게 증가하고 있다. 한편 삼성전기는 지난 2일에도 세종 패키지 기판 팹에 중장기적으로 8조원을 투자한다고 밝힌 바 있다. 투자기간은 올해부터 2040년까지로 부산 투자 계획과 동일하다. 세부적으로 ▲AI 서버용 패키지 기판 설비 확충 ▲요소기술 개발(R&D) 투자와 인재 육성 등을 추진한다.

2026.07.03 15:41장경윤 기자

삼성전자, 3분기 D램 가격 최대 20% 인상…AI 수요 굳건

국내 메모리 반도체 업계가 올 3분기 범용 D램 평균판매가격(ASP)을 전분기 대비 최대 20%까지 인상하는 방안을 추진하고 있는 것으로 파악된다. AI 인프라 투자에 따라 제품 전반의 공급 부족 현상이 지속되고 있는 만큼, 메모리 기업들도 수익 극대화 기조를 이어가려는 전략으로 풀이된다. 이후 가격 상승폭은 둔화되겠지만, 내년에도 매우 높은 수익성 기조는 이어질 것이라는 게 업계의 전언이다. 3일 업계에 따르면 삼성전자는 올 3분기 D램 ASP를 전분기 대비 최대 20% 수준까지 높이는 것을 목표로 고객사와 협상을 진행 중이다. D램 가격은 그동안 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 급격한 상승세를 보여 왔다. 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM)는 물론, AI 추론 영역에서 각광받는 저전력 D램(LPDDR)까지 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화된 탓이다. 특히 SK하이닉스 대비 삼성전자의 D램 ASP 상승세가 두드러진다. 가격 변동성이 높은 범용 D램이 전체 생산량에서 차지하는 비중이 높고, 가격 인상에도 가장 적극적으로 나서고 있다는 게 업계의 평가다. 실제로 삼성전자의 1분기 D램 ASP는 전분기 대비 90% 초반대로 상승했다. 2분기는 50~60% 수준으로 추산된다. 나아가 3분기에도 20% 내외의 상승세를 목표로 하고 있다. 상대적으로 HBM 생산 비중이 높은 SK하이닉스는 이보다는 다소 낮을 것으로 추산된다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 올 3분기에도 가격 협상에 매우 공격적으로 나서고 있다. 최근 서버와 모바일에서 모두 병목현상이 심한 LPDDR도 가격을 20% 이상 올릴 것으로 안다"며 "다만 고객사들이 이를 전부 수용할지는 확답할 수 없는 상황"이라고 밝혔다. D램 가격은 향후에도 안정적인 흐름을 보일 가능성이 높은 것으로 관측된다. D램 가격 상승폭이 점차 완만해지고는 있지만, 핵심 고객사와의 장기공급계약(LTA) 체결 비중이 점차 확대되고 있기 때문이다. 일례로 미국 마이크론은 지난달 말 실적발표를 통해 고객사와 총 16건의 장기공급계약을 체결했다고 밝힌 바 있다. 해당 계약은 일정 물량 구매에 대한 구속력이 있으며, 매우 높은 수준의 마진을 보장하는 가격 하한선을 설정해뒀다. 메모리 수급이 중장기적으로도 어려울 것이라는 고객사 판단이 작용한 것으로 풀이된다. 최근 대두된 메타의 클라우드 사업 진출 가능성도 메모리 수요의 악재로 작용하지는 않을 전망이다. 일각에서는 메타가 내부의 잉여 컴퓨팅 자원을 외부에 판매하려는 움직임을 두고 AI 생산능력이 이미 충분히 갖춰진 것이 아니냐는 해석을 내놨다. 그러나 메타는 지난 4월 연간 AI 인프라 투자 계획을 당초 1150억~1350억 달러에서 1250억~1450억 달러로 상향 조정하는 등 적극적인 투자 기조를 유지해 왔다. 업계 또 다른 관계자는 "가격 하한선을 둔 LTA의 확대, HBM 가격 재협상 등으로 내년 D램 시장도 급격한 하락세는 없을 것"이라며 "메타의 경우 내부 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위한 방안으로 보는 것이 더 정확하다"고 설명했다.

2026.07.03 12:23장경윤 기자

삼전닉스도 '메타·애플發 악재' 쇼크…주가 7% 이상 하락

미국 뉴욕 증시의 반도체 관련주 매도 여파가 국내 증시에까지 직격탄을 날렸다. 미국 증시에서 메타와 애플발 악재로 반도체 관련주들이 폭락하자 2일 한국 증시에서도 삼성전자와 SK하이닉스가 나란히 7% 이상 급락했다고 블룸버그통신 등 외신이 보도했다. 미국 증시에서는 최근 인공지능(AI) 관련주의 가파른 상승세에 대한 경계 심리와 함께 메타플랫폼의 클라우드 인프라 사업 진출 검토 소식에 투자 심리가 위축됐다. 여기에 애플이 중국 반도체 업체들의 칩 구매를 논의 중이라는 보도까지 나오면서 아시아 반도체주 전반에 매도세가 확산했다. 이날 오후 2시 20분 기준 삼성전자 주가는 전 거래일보다 7.15%, SK하이닉스는 9.3% 하락했다. 일본 반도체 업체 키옥시아홀딩스 역시 11% 안팎의 급락세를 보였다. 네덜란드 자산운용사 로베코의 아시아·태평양 주식 운용 대표 조슈아 크랩은 블룸버그와 인터뷰에서 "AI 관련주들이 큰 폭으로 상승하면서 시장의 기대도 높아진 상태"라며 "이 때문에 주기적인 차익 실현 매물이 나오고, 악재가 발생하면 매도세가 더욱 확대되는 경향이 있다"고 설명했다. 특히 메타가 자체 생성형 AI 서비스 개발을 위해 구축한 대규모 GPU 인프라 유휴 자원 판매 계획이 알려지면서 AI 반도체 관련주에 대한 우려가 커졌다. AI 인프라를 공격적으로 구축해 온 메타가 직접 AI 컴퓨팅 서비스를 판매할 경우, AI 인프라 투자 수요 둔화 가능성이 있다는 관측이 제기된 것이다. 애플이 중국 메모리 업체인 창신메모리테크놀로지(CXMT)와 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)의 칩 구매를 검토하고 있다는 보도 역시 한국 반도체 업계에는 부담 요인으로 작용했다. 블룸버그에 따르면 유니온 방케르 프리베의 베이-세른 링 전무 이사는 "메타가 잉여 컴퓨팅 자원 판매를 검토한다는 것은 해당 자원을 효율적으로 활용하지 못하고 있거나 과잉 투자했을 가능성을 시사한다"며 "이는 한국과 일본 반도체 업종 등 AI 공급망 전반에 부정적인 영향을 미칠 수 있다"고 분석했다. 베타쉐어즈의 투자전략가 휴 램도 "아시아 증시는 AI 설비 투자 확대의 지속 가능성과 메타 관련 보도 이후 제기된 컴퓨팅 자원 과잉 공급 우려에 민감하게 반응하고 있다"고 말했다.

2026.07.02 14:51이정현 미디어연구소

컨슈머인사이트, AI로 업무 전환…"4주 걸리는 조사 하루만에"

컨슈머인사이트가 인공지능(AI)으로 소비자 리서치 업무 전환에 나섰다. 컨슈머인사이트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026 AX 원스톱바우처 지원사업' 수요기업으로 선정됐다고 2일 밝혔다. 컨슈머인사이트는 이번 사업을 통해 '대화형 AI 데이터 서비스 플랫폼'과 'AI 리서치 에이전트'를 구축한다. 이번 과제에는 컨슈머인사이트가 수요·과제 총괄기업으로 참여한다. 엔터프라이즈 AI 통합 플랫폼 기업 프로텐이 AI 솔루션을 맡고, 삼성SDS는 클라우드 인프라를 담당한다. 아이지에이웍스는 데이터 분야에 참여한다. 이번 사업 핵심은 전문가 수작업과 복잡한 대시보드에 의존해 온 기존 데이터 활용 방식을 AI 기반 시스템으로 바꾸는 것이다. 사용자가 자연어로 질문하면 AI가 방대한 기획조사 데이터를 찾아 필요한 정보를 제시하고 핵심 인사이트를 도출하는 식이다. 컨슈머인사이트는 올해 자동차·통신 데이터를 대상으로 서비스를 우선 검증한다. 내년 금융, 여행, 관광, 콘텐츠 등 5대 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. AI 리서치 에이전트도 개발할 방침이다. 이 에이전트는 조사 기획, 설문 작성, 데이터 수집 검증, 정량 분석, 보고서 자동화까지 리서치 전 과정을 지원하도록 설계된다. 컨슈머인사이트는 이번 플랫폼을 통해 통상 2~4주 걸리던 리서치 리드타임을 1일 이내로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 서비스가 상용화되면 대기업 중심으로 이용된 리서치 서비스를 중소기업, 연구소, 대학 등도 더 쉽게 활용할 수 있을 전망이다. 컨슈머인사이트는 "우리는 지난 25년간 자동차, 통신, 금융, 여행 등 주요 산업에서 1000만 건 이상의 소비자 데이터를 축적했다"며 "과제 완료 후에 해당 서비스를 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS) '올웨이즈 온 인텔리전스 플랫폼'으로 정식 출시할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 14:42김미정 기자

[유미's 픽] 현대차 디지털 투자 수혜 속 현대오토에버, 내부의존 부담도 확대

현대오토에버가 현대자동차와 체결한 차세대 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 계약 규모를 늘리면서 내부거래 의존 구조가 다시 부각되고 있다. 삼성SDS와 LG CNS가 대외 고객 확대를 통해 계열사 매출 비중을 낮추는 사이 현대오토에버는 현대차그룹 내부 물량을 더 키우는 모습이다. 2일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 현대오토에버는 지난달 30일 현대차와 체결한 '차세대 ERP 본사 및 미주 롤인 프로젝트' 계약 정정공시를 냈다. 계약금액은 기존 1054억원에서 1147억원으로 93억원 늘었다. 계약 종료일도 올해 3월 31일에서 이달 31일로 4개월 연장됐다. 증액 후 계약금액은 현대오토에버 2023년 연결 매출의 3.74% 수준이다. 이번 계약은 현대차 국내 본사와 북미 법인을 대상으로 한 ERP 구축 프로젝트다. 계약 상대는 현대오토에버 최대주주인 현대차로, 현대차는 31.59%의 지분을 보유하고 있다. 이 외에 현대모비스 20.13%, 기아 16.24%, 정의선 현대차그룹 회장 7.33% 등 동일인측이 현대오토에버 지분 75.29%를 보유하고 있다. 이처럼 최대주주인 현대차가 주요 고객인 만큼 그룹 투자 방향은 현대오토에버 실적에 미치는 영향이 상당히 크다. 지난해 기준 현대오토에버의 국내 IT서비스 매출액은 2조3027억원으로, 이 중 국내 계열사 대상 IT서비스 매출액은 2조2261억원이다. 국내 IT서비스 기준 계열사 비중은 약 96.7%로, 현대차 대상 매출은 9865억원, 기아 대상 매출은 3881억원으로 집계됐다. 현대오토에버 대규모기업집단현황 공시에 따르면 지난해 전체 매출액은 3조2500억원이다. 이 중 국내 계열사 매출은 2조5703억원, 국외 계열사 매출은 5146억원으로 국내외 계열사 대상 매출을 합치면 3조848억원이다. 전체 매출에서 계열사 매출이 차지하는 비중은 약 94.9%로 계산된다. 반면 현대오토에버와 함께 대기업 IT계열사 상위권으로 꼽히는 삼성SDS, LG CNS는 점차 대외 매출을 늘리며 다른 행보를 보이고 있다. 올해 1분기 기준 삼성SDS의 내부 거래 비중은 전년 동기 대비 2.9%포인트(p) 낮아진 79.2%, LG CNS는 같은 기간 5.2%p 감소한 47.1%를 기록했다. 반면 현대오토에버 내부 거래 비중은 4%p 오른 94.6%로 집계돼 대조적인 모습을 보였다. 실제 삼성SDS, LG CNS는 최근 들어 클라우드, 금융, 공공, 제조 등 대외 고객 확대에 힘을 싣고 있다. 삼성SDS는 공공 업종 서비스형 GPU(GPUaaS) 증가, 금융 업종 매출 상승, 범정부향 지능형 AI 서비스 확산 등에 힘입어 대외 매출을 늘리고 있고, LG CNS도 AI와 클라우드 등 AX 플랫폼 사업을 강화한 전략을 앞세워 대형 SI 기업 중 유일하게 내부 시장 의존도를 절반 이하로 떨어뜨리는 성과를 거뒀다. 반면 현대오토에버는 이번 현대차 ERP 계약 증액까지 더해지며 그룹 내부 물량만 점차 키워나가는 분위기다. 업계에선 현대오토에버가 그룹 차원에서 추진하는 디지털 전환 및 로봇 사업을 주도한다는 점에서 앞으로도 내부 거래 비중을 낮추기는 쉽지 않을 것으로 봤다. 현대차그룹이 ERP, 클라우드, 스마트팩토리, 차량용 소프트웨어 투자를 확대할수록 현대오토에버가 맡는 시스템 구축·운영 범위도 넓어질 것으로 예상했다. AI, 로보틱스, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 투자 확대 기대가 현대오토에버 기업가치에 반영되는 것도 이 때문이다. 하지만 공정거래위원회가 SI 업종 내부 거래를 꾸준히 들여다보고 있다는 점은 부담이다. 앞서 공정위는 SI 업종이 최근 수년간 내부거래 비중과 금액 모두 상위권을 차지해 지속적인 감시가 필요한 분야라고 지적해 왔다. 이에 현대오토에버는 그룹 IT 수요를 기반으로 성장한 사업 특성상 내부거래를 단기간에 줄이기는 어렵지만, 신규 사업까지 계열사 중심으로 커질 경우 대외 시장에서의 성장성 검증 부담이 더 커질 것으로 전망된다. 하늘 NH투자증권 연구원은 "현대차그룹의 자율주행 및 로보틱스 사업 가시성 확대로 현대오토에버의 역할도 구체화되고 있다"며 "피지컬 AI 업체로의 전환 과정에서 필수적인 데이터센터 구축과 소프트웨어 역량 강화에서도 존재감이 커질 것"이라고 관측했다.

2026.07.02 10:51장유미 기자

[AI리더스] 데이터독 "배보다 배꼽 큰 AI 지출, '자율 운영'으로 해소"

생성형 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 본격적인 업무 환경으로 확산되면서 기업들의 고민도 새로운 국면에 접어들고 있다. AI 서비스 개발 경쟁이 가속화되면서 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 투자 부담이 커지고 있고, 토큰 사용량 증가에 따른 비용 관리, AI 확산으로 넓어진 보안 취약점, 운영 거버넌스 구축 등 해결해야 할 과제도 함께 늘어나고 있기 때문이다. 서울 강남구 빗썸타워에서 만난 엄수창 데이터독 코리아 지사장과 정영석 기술총괄은 이러한 변화 속에서 기업들의 관심이 'AI 도입'에서 'AI 운영'으로 이동하고 있다고 진단했다. 엄수창 지사장은 "이제는 AI를 얼마나 많이 도입했는지가 아니라 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐가 기업 경쟁력을 결정하는 시대"라며 "AI 운영과 거버넌스가 새로운 핵심 과제로 떠오르고 있다"고 말했다. 토큰 비용·GPU 관리·보안 통제 등 늘어나는 운영 부담 정영석 기술총괄은 많은 기업이 AI 도입 이후 예상치 못한 운영 비용 증가와 복잡성 확대에 직면하고 있다고 설명했다. 그는 "현재 AI를 운영하는 기업의 70% 이상이 3개 이상의 생성형 AI 모델을 동시에 활용하고 있으며 평균 토큰 사용량도 전년 대비 2배 이상 증가했다"며 "예전에는 클라우드 인프라나 스토리지 비용이 중심이었다면 이제는 LLM 사용료가 전체 비용의 10~20% 수준까지 증가하는 사례도 나타나고 있다"고 밝혔다. 특히 기업들이 오픈AI, 클로드 등 다양한 모델을 혼용하면서 운영 복잡성이 급격히 높아지고 있다는 분석이다. 실제로 발생하는 상당수 AI 서비스 장애 역시 모델 자체의 문제가 아니라 호출 제한(Rate Limit)이나 운영 설정 미흡 등 관리 문제에서 비롯된다는 설명이다. 정 기술총괄은 "경영진은 AI 투자 효과와 비용 효율성을 동시에 확인하고 싶어 하지만 아직 어떤 조직이나 개발자가 어떤 모델을 사용하고 있고 얼마나 많은 비용을 발생시키는지 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "AI 시대에는 비용 거버넌스가 중요한 경영 과제가 되고 있다"고 말했다. 더불어 기업에서 가장 크게 우려하는 이슈로 공급망 공격(Supply Chain Attack)과 프롬프트 인젝션 공격 등 보안 우려도 지목했다. 생성형 AI와 AI 코딩 도구 활용이 늘면서 검증되지 않은 외부 라이브러리나 오픈소스 코드가 기업 환경에 유입되는 사례가 증가하고 있기 때문이다. 정 기술총괄은 "AI 에이전트와 바이브 코딩 도입으로 개발 생산성은 크게 높아졌지만 동시에 공격 표면도 넓어졌다"며 "API 키 노출이나 취약한 라이브러리 사용 같은 문제가 새로운 보안 리스크로 떠오르고 있다"고 말했다. AI로 장애 분석·복구까지 통합 관리 데이터독이 제시한 해법은 'AI 옵저버빌리티(AI Observability)'다. AI 모델의 성능과 비용, 보안 상태, 응답 품질 등을 하나의 플랫폼에서 통합 관리해 AI 운영 전반에 대한 가시성을 확보하는 방식이다. 정 기술총괄은 "어떤 모델이 가장 효율적인지, 어떤 프롬프트가 비용을 많이 발생시키는지, 어느 구간에서 오류가 발생하는지를 파악해야 최적화도 가능하다"며 "AI 옵저버빌리티는 모델별 사용량과 토큰 비용, 응답 품질, 오류 현황을 실시간으로 추적해 기업이 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. AI가 단순히 장애를 감지하는 수준을 넘어 원인을 분석하고 대응 방안을 제시하며, 향후에는 복구 과정까지 자동화하는 방향으로 진화하고 있다는 설명이다. 이를 위해 데이터독은 AI 에이전트 플랫폼 '비츠 AI(Bits AI)'를 중심으로 운영 자동화 기능을 확대하고 있다. 정 기술총괄은 "기존에는 수십 명의 운영 인력이 로그를 분석하고 장애 원인을 추적해야 했다면 앞으로는 AI가 인프라 확장과 축소, 취약점 탐지, 장애 복구까지 상당 부분 수행하게 될 것"이라며 "운영 인력은 반복 업무보다 서비스 혁신과 고도화에 집중하게 될 것"이라고 말했다. 실제로 데이터독에 따르면 '비츠 AI 포 SRE(Bits AI for SRE)'는 장애 분석 및 복구 과정에서 평균 대응 시간을 최대 90% 단축했으며, 보안 분석 기능인 '비츠 AI 시큐리티 애널리스트'는 위협 조사 시간을 최대 98% 줄여준다. 삼성전자·GS리테일 등 AI 운영 자동화 확산 AI 도입이 본격화되면서 국내 기업들의 AI 운영 고도화도 빨라지고 있다. 대표적인 사례가 삼성전자 어카운트 서비스다. 갤럭시 기기 로그인과 직결되는 핵심 인프라인 만큼 365일 무중단 안정성이 필수다. 삼성전자는 데이터독 '모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버'를 활용해 장애 감지부터 원인 분석, 복구까지 이어지는 과정을 자동화했다. 알람이 울리면 시스템 데이터를 자동으로 수집하고, AI 및 AWS 베드락과 연계해 인사이트를 도출한다. 특정 클라우드 리전에 장애가 발생하면 다른 리전으로 서비스를 자동 전환하는 자율 운영 체계도 갖췄다. 이 성과는 올해 미국에서 열린 데이터독 연례 행사 '대시(DASH)'에서 성공 사례로 직접 발표됐다. GS리테일도 데이터독을 도입해 인프라부터 애플리케이션 로그, 네트워크, 보안까지 단일 플랫폼으로 통합한 전방위 관제 체계를 구축했다. 아모레퍼시픽, KT, 크래프톤, 신세계인터내셔날 등도 데이터독 코리아의 주요 고객사로 자리 잡고 있다. 정 기술총괄은 "MCP를 활용하면 엔지니어가 복잡한 시스템 구조를 일일이 알지 않아도 자연어 질의만으로 장애 원인과 대응 방안을 파악할 수 있다"며 "AI 운영의 핵심은 데이터를 얼마나 효과적으로 연결하고 활용하느냐에 달려 있다"고 설명했다. 48분기 연속 성장 중인 한국…핵심 리전으로 주목 데이터독 본사는 한국 시장을 전 세계에서 가장 빠르고 역동적으로 움직이는 핵심 리전으로 평가하고 있다. 창업자이자 CTO와 CEO가 정기적으로 한국을 찾는 이유다. 글로벌 SaaS 벤더 중 이례적으로 한국 지사에 대규모 기술지원 엔지니어 팀을 직접 상주시키는 것도 같은 맥락이다. 이 같은 투자는 실적으로 이어지고 있다. 데이터독 코리아는 지사 설립 이후 48분기 연속 성장을 이어가고 있으며, 엄 지사장 부임 2년여 만에 임직원 수는 2배 이상 늘어 현재 100명을 넘어섰다. 엄수창 지사장은 "AI 경쟁력의 기준이 단순한 도입 규모에서 운영 효율성과 거버넌스로 빠르게 이동하고 있다"며 "앞으로 기업들은 AI 모델과 인프라, 보안 데이터를 통합 관리하면서 비용과 성능을 동시에 최적화해야 한다"고 말했다. 이어 "데이터독은 AI 옵저버빌리티와 자율 운영 기술을 기반으로 기업들이 복잡한 AI 운영 환경을 안정적으로 관리할 수 있도록 지원할 것"이라며 "궁극적으로는 AI가 스스로 문제를 감지하고 대응하는 'AI 자율 운영 시대'를 앞당기는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.07.02 09:15남혁우 기자

삼성·LG, 가전 A/S 1위…독자 AI 기술로 서비스 진검승부

삼성전자서비스와 LG전자가 국내 최고 권위의 서비스 품질 조사에서 나란히 정상을 차지하며, AI 기술을 접목한 첨단 애프터서비스(A/S) 경쟁에서 진검승부를 벌이고 있다. 2일 가전업계에서 발표한 2026 한국서비스품질지수(KS-SQI) 조사 결과에 따르면 삼성전자서비스는 가전제품, 휴대전화, 컴퓨터 A/S 전 부문 1위를 석권했으며, LG전자는 가전제품 A/S 부문에서 공동 1위에 올랐다. LG전자의 경우 가전 A/S 부문에서 재작년부터 3년 연속 1위 자리를 지켜냈다. KS-SQI는 실제 서비스를 이용한 소비자를 대상으로 만족도를 측정하는 지표로, 양사는 서비스 전문성과 이용 편리성 등 전 평가 항목에서 업계 최고 수준의 점수를 기록했다. 삼성전자서비스 '25년 연속 1위' 대기록…현장 배정까지 AI 활용 삼성전자서비스는 이번 조사에서 컴퓨터 부문 25년 연속 1위, 휴대전화 부문 23년 연속 1위라는 기록을 달성했다. 가전제품 부문에서도 통산 22회로 역대 최다 수상 기록을 다시 썼다. 삼성전자서비스는 차별화된 AI 기술을 접목한 '가전제품 원격진단(HRM)' 서비스를 앞세웠다. 스마트싱스에 연결된 제품의 상태를 AI가 분석해 최적의 조치 방법을 안내한다. 업계 최초로 도입한 IT 제품 원격 상담을 스마트폰과 가전까지 넓혀 방문 없는 점검 체계를 굳혔다. 특히 서비스 운영에도 AI 기반 데이터 분석 시스템을 가동, 전국 현황을 실시간 파악해 지역·제품·수리 유형별로 최적의 엔지니어를 자동 배정한다. 또한 전국으로 확대한 '서비스센터 예약 서비스'를 통해 고객이 원하는 시간에 대기 없이 신속하게 점검을 받을 수 있도록 편의성을 다졌다. 김영호 삼성전자서비스 대표이사(부사장)는 “전 부문 1위 선정에 감사드리며, 언제 어디서나 제품을 편리하게 사용하실 수 있도록 최선을 다하겠다”고 소감을 전했다. LG전자, 상담부터 수리까지 'AX 혁신' LG전자는 상담부터 수리까지 서비스 전반에 AI를 도입한 'AI 전환(AX)' 성과를 인정받았다. LG의 무인상담 서비스인 'AI 챗봇과 보이스봇'은 단순 문의 분석을 넘어 자가 조치 안내와 방문 접수까지 원스톱으로 해결한다. 올 하반기부터는 고객의 과거 상담 이력과 대화 의도까지 파악하도록 한층 고도화된다. 여기에 원격진단 솔루션 '아르구스(Argus)'가 고객의 불편을 최소화시켜준다. 'LG 씽큐(ThinQ)'와 연동된 가전의 상태를 상담사에게 실시간 전달해, 단순 이물 제거로 끝날 일인지 부품 고장인지를 사전에 판별해 불필요한 방문 대기 시간을 없애는 것이다. 현장 매니저에게는 500만 건의 데이터를 바탕으로 부품을 자동 추천하는 시스템과 제품 분해 없이 테스트하는 'LG 스마트 체크'를 지원해 수리 효율을 극대화했다. 정재웅 LG전자 고객가치혁신부문장(전무) 또한 “차별화된 고객경험을 위해 AX 확산을 통한 서비스 혁신을 지속할 것”이라고 강조했다.

2026.07.02 09:13전화평 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

삼성SDS "AI 보안이 ESG 핵심 이슈로"…정보보호 667억 투자

삼성SDS가 인공지능(AI) 에이전트 시대를 대비한 보안 체계 구축을 ESG 핵심 과제로 내세웠다. AI 인프라 확대를 추진하는 동시에 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안·윤리·안전성 리스크를 선제적으로 관리하는 체계 구축에도 무게를 두는 모습이다. 29일 삼성SDS는 '지속가능경영보고서 2026'을 발간했다고 공시했다. 보고서에 따르면 삼성SDS는 ESG 핵심 이슈로 ▲정보보호 ▲디지털 책임 ▲인권경영 ▲지속가능한 공급망 ▲기후변화 대응 5개를 선정했다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트 확산에 대응하기 위해 정보보호와 디지털 책임을 주요 경영 과제로 제시하며 AI 리스크 관리 체계 구축에 나서고 있음을 강조했다. 지난해 정보기술(IT) 부문 투자 비용은 5577억원이다. 이 중 667억원(12.0%)을 정보보호 부문에 투자했다. 정보보호 전담 인력은 391명으로 전체 IT 인력의 13.5% 수준이다. 삼성SDS는 2023년부터 2025년까지 정보통신업계 최고 수준의 정보보호 투자 비중과 전담 인력 비율을 유지하고 있다고 보고서를 통해 밝혔다. 지난해 정보보호 관리체계 전반에 대한 국제 표준 인증인 ISO 27001 인증 범위를 전사로 확대했고, 클라우드 서비스에서 처리되는 개인정보 보호 수준을 검증하는 개인정보보호경영시스템(PIMS) 국제표준 ISO 27701 인증도 신규 취득했다. AI 에이전트 확산에 대응한 리스크 관리 체계 강화 삼성SDS는 올해 AI 관련 전략의 중심축을 리스크 관리에 맞췄다. 이는 최근 기업 환경에서 AI 에이전트 활용이 확대되는 흐름과 맞물린다. AI가 단순 질의응답을 넘어 기업 내부 시스템과 데이터, 업무 애플리케이션을 직접 연동하고 다양한 외부 서비스를 호출하는 방향으로 발전하면서 기존 보안 체계만으로는 대응이 어려워지고 있기 때문이다. 이를 위해 AI 데이터·모델 활용 기준을 수립하고 AI 안전성 평가 체계와 AI 개발 전 주기 점검 프로세스, AI 사업 전 주기 관리 체계를 구축했다고 밝혔다. 또 생성형 AI 활용 시 리스크를 통제하는 '시큐리티 포 AI(Security for AI)'와 AI 기반으로 보안 운영을 효율화하는 'AI 포 시큐리티(AI for Security)' 투트랙 전략을 운영하며 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안 위협 대응에 나선다. 삼성SDS는 이 같은 변화에 대응해 보안 운영 자체를 AI 기반으로 전환하는 '보안 AI전환(AX)'도 추진한다. 보고서에는 자율형 보안관제 체계 내재화와 보안 운영 고도화를 주요 과제로 제시했다. AI를 보호하는 수준을 넘어 AI를 활용해 보안 업무를 자동화하고 대응 역량을 높이겠다는 전략이다. 중장기 목표로는 올해 '보안업무 AX' 전환 기반을 마련하고, 2027~2028년까지 AI 자율 탐지/대응 체계를 확대하고 자율형 보안운영 체계를 구현하겠다는 목표를 제시했다. AI 에이전트 우회, 권한 오남용 등 신규 위협에 대한 대응 체계 수립도 별도 과제로 명시해, 에이전틱 AI 확산에 따른 새로운 보안 리스크를 선제적으로 짚었다. 보안 점검 빈도도 강화됐다. 국내 사업장 취약점 자동 점검 주기를 연 1회에서 4회로, DMZ 시스템은 연 2회에서 월 1회로 확대했다. 그 결과 발견된 취약점 수는 국내 사업장 기준 전년 대비 59.6%, 해외 사업장 기준 29.8% 감소했다고 공시했다. 정보보안 위반·사이버보안 사고, 데이터 누출 사고는 모두 0건이다. 디지털 책임 분야에서는 2024년 국내 IT서비스 업계 최초로 AI 경영시스템 국제표준(ISO/IEC 42001) 인증을 획득했고, 2025년에는 사후관리 심사를 거쳐 적합성을 재확인했다. 유네스코 AI 윤리 가이드라인을 토대로 AI 윤리헌장을 수립하고 AI 시스템 기획부터 출하까지 단계별 품질보증 프로세스(QRB)에 AI 거버넌스 점검을 결합해 데이터 편향성 점검과 적대적 검증(레드팀 테스트) 등을 수행하고 있다. 특히 지난해 11월에는 LLM의 입출력 내용을 실시간으로 검사해 유해 콘텐츠를 차단하고 탈옥(Jailbreak) 시도를 방어하는 AI 안전 가드레일 모델 'SGuard-v1'을 허깅페이스를 통해 오픈소스로 공개했다. 인권경영·지속가능한 공급망, 협력사 ESG 관리 강화 삼성SDS는 글로벌 사업 확대에 맞춰 인권경영 체계도 고도화한다. 지난 4월 인권경영 정책을 개정해 기존 선언적 정책에서 인권경영 거버넌스와 인권 리스크 관리 체계를 포함하는 정책으로 업그레이드했다. 2023년 신설한 다양성·형평성·포용성(DEI) 사무국이 인권 리스크 평가·개선, 인권침해 사례 조사 및 구제 방안 마련을 전담하며, 인권 리스크 평가는 서면 점검과 현장 실사, 필요시 제3자 검증까지 거치는 체계로 운영된다. 협력사를 포함한 인권 실사와 개선 활동도 강화하고 있으며, 차별·괴롭힘 신고 채널을 통해 임직원과 협력회사 등 이해관계자의 고충을 수렴·조치하고 있다. 2028년까지 인권 리스크 관리 체계를 해외 법인으로 확산하고 2030년까지 협력회사·지역사회 연계를 강화하겠다는 단계별 목표도 제시했다. 지속가능한 공급망 영역에서는 협력회사 대상 행동규범 준수동의서 서명률 100%를 유지하고 있다. 지난해에는 ESG 평가 결과가 우수한 협력회사 10개사를 선정해 상생경영펀드 금융 지원과 녹색구매 비용 지원(업체별 50만원 한도)을 신규 도입했다. 자회사 공급망 ESG 관리도 제도 구축 중심에서 운영 중심으로 전환해 관리 대상을 2024년 매입 상위 협력회사에서 2025년 전체 입찰풀로 확대했다. 그 결과 자회사 공급망 ESG 평가 평균점수는 90.5점으로 전년 대비 10.5점 상승했다고 밝혔다. 기후변화 대응, 데이터센터 효율화와 재생에너지 전환 병행 삼성SDS는 기후변화 대응에도 적극 나선다는 방침으로 데이터센터 에너지 효율 향상과 탄소배출 감축에 집중하고 있다. 지난해 온실가스 배출량은 사업장 직접 배출과 전기 사용에 따른 간접 배출(Scope 1·2)을 합쳐 18만7129tCO2eq, 협력회사·고객 이용 단계까지 포함한 전체 가치사슬 배출(Scope 3)은 331만1180tCO2eq로 집계됐다. 매출 1억원당 배출량으로 환산한 원단위 배출량은 1.34tCO2eq로, 데이터센터·서버 운영이 핵심인 IT서비스업 특성상 제조업보다는 낮은 수준이다. 글로벌 환경평가기관 CDP로부터는 B등급을 받아 글로벌·산업 평균(C등급)보다 높은 평가를 받았다. 감축 활동도 구체적인 성과로 이어졌다. 데이터센터 에너지 효율화를 통해 2025년 7965.3tCO2eq을 줄였고, 다른 온실가스 감축 활동까지 포함하면 총 2만1500톤을 감축해 배출 자연증가(BAU) 대비 10% 수준의 감축률을 달성했다고 공시했다. 구체적으로는 액침냉각 시스템 개념검증(PoC)을 진행했고, 수원·춘천·동탄·상암 데이터센터에서 노후 UPS를 고효율 설비로 교체하는 작업을 병행했다. 재생에너지 전환을 위해 1.3MW 규모의 직접전력거래계약(PPA)도 체결했다. 이인실 ESG위원회 위원장은 "ESG위원회는 삼성SDS에서 제시한 가치가 단순한 선언에 그치지 않고 실질적 성과로 이어질 수 있도록 지속적으로 점검하고 있다"고 밝혔다. 이어 정보보호와 데이터 신뢰 확보를 디지털 시대의 핵심 과제로 꼽으며 "클라우드, 물류, AI 등 주요 사업 영역 전반에서 완벽한 보안 체계를 구축해 고객이 안심하고 서비스를 이용할 수 있는 환경을 조성하겠다"고 강조했다.

2026.06.30 12:58남혁우 기자

삼성전기, MLCC도 '장기계약'…AI 수요로 부품사업 성장

삼성전기가 주요 고객사와 인공지능(AI) 서버용 적층세라믹커패시터(MLCC)에 대한 1년 장기 공급계약을 체결했다. 통상 단기로 수주하는 MLCC 업계에선 드문 일로, 고성능 MLCC 수요가 구조적으로 커졌음을 보여주는 사례로 풀이된다. 삼성전기는 글로벌 빅테크 기업과 4500억원 규모 AI 서버용 MLCC 공급계약을 체결했다고 30일 공시했다. 계약 기간은 2027년 1월 1일부터 2027년 12월 31일까지 1년간이다. 삼성전기가 고객사를 밝히진 않았지만, 업계에선 북미 주요 클라우드서비스제공자(CSP) 기업 중 한 곳에 납품하는 것으로 추정한다. 통상 MLCC는 단기 수주가 일반적인데, 삼성전기는 이번에 고객사와 비교적 장기적인 공급계약을 체결했다. 앞서 지난 4월 삼성전기는 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "산업용 MLCC는 타이트한 수급 상황이 심화할 것"이라며 "차세대 AI 서버용 MLCC 신제품이 고객들로부터 호평받고 있어, 안정적 공급을 위해 장기계약을 추진 중"이라고 밝힌 바 있다. 삼성전기는 이번 계약을 계기로 글로벌 고객사, 주요 빅테크 기업과 2027년 이후 공급 확대 등을 협의 중이다. AI·전장 등 고부가 제품 중심 공급 비중을 확대할 계획이다. MLCC는 반도체 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 부품 간 전자파 간섭현상을 막는다. 서버 내 순간적인 전력 변동은 성능 저하로 직결돼, AI 서버 환경에서 안정적인 전력 제어를 담당하는 MLCC 역할이 커지고 있다. AI 서버에는 일반 서버 대비 MLCC 탑재량이 10배 이상 많다. 일반적으로 그래픽처리장치(GPU)에 2만개 이상, 서버 랙 기준으로는 최대 60만개까지 탑재된다. 실장 면적은 제한적인 반면 탑재 수량은 크게 늘어 초소형 제품이 필수다. 장덕현 삼성전기 사장은 "이번 계약은 삼성전기 MLCC가 AI 시대 핵심 부품으로서 기술력을 인정받은 결과"라며 "고객 요구에 맞춘 차세대 선단 제품을 앞서 개발해 시장을 선점하겠다"고 말했다. 최근 AI 반도체 수요 급증으로 MLCC 등 관련 부품 수요도 덩달아 커졌다. 부품을 안정적으로 확보하기 위한 장기계약이 새로운 흐름이 됐다. 삼성전기는 지난달 20일에도 글로벌 대형 기업과 1조 5000억원 규모 실리콘 커패시터 장기 공급계약을 체결했다. 계약 기간은 2027년 1월 1일부터 2028년 12월 31일까지 2년간이다. 실리콘 커패시터는 실리콘 웨이퍼를 기반으로 제작하는 초소형·고성능 커패시터로, AI 서버용 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 고성능 반도체 패키지 내부에 탑재해 전력 공급 안정성을 높인다.

2026.06.30 10:39장경윤 기자

삼성, 10년간 국내 2655조 투자...호남 팹에 425조원 신규 투자

삼성그룹이 대한민국을 글로벌 최첨단 산업 클러스터로 도약시키기 위해 향후 10년간 총 2655조원을 투자한다고 29일 밝혔다. 특히 그간 개발 소외 지역으로 꼽혔던 호남에만 425조원을 쏟아부으며, 국가 균형 발전과 AI 산업 혁명의 '새로운 엔진'으로 삼겠다는 구상이다. 이번 투자 발표에서 가장 눈에 띄는 대목은 호남 지역에 대한 대규모 전략적 투자다. 삼성은 ▲글로벌 최첨단 반도체 클러스터 ▲AI 데이터센터 ▲무탄소 미래 에너지 육성을 위해 호남에만 총 425조원을 투자할 계획이다. 호남에 425조 투입…이재용 "서남권 신규 팹으로 수요 대응" 핵심은 반도체다. 삼성전자는 광주에 신규 반도체 팹(Fab)을 건설하고, 디지털 트윈 기반의 혁신 허브를 구축한다. 이는 기흥·화성, 평택, 용인으로 이어지는 기존 클러스터가 한계에 다다른 상황에서, 폭발적인 반도체 수요에 대응하기 위한 선제적 조치다. 광주 클러스터가 구축되면 수도권과 함께 대한민국 반도체 산업을 지탱하는 '양대 핵심 거점'으로 자리 잡게 된다. 이재용 삼성전자 회장은 이날 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 국민보고회에서 이같은 계획을 직접 밝히며, 이번 투자가 단순한 외형 확장이 아닌 글로벌 AI 반도체 수요에 대응하기 위한 생존 전략임을 강조했다. 이 회장은 "AI로 인해 기술 패러다임이 상상하지 못할 속도로 변화하고 있어, 적극적인 투자에도 불구하고 폭발적인 수요에 대응하기엔 부족하다는 것이 시장의 시각"이라고 현 상황을 진단했다. 이어 "대통령 말씀대로 지금은 속도전이다. 기흥, 화성, 평택에 이어 용인 국가산단 투자 일정이 많이 빨라졌고, 새로운 단지를 준비할 시점도 앞당겨졌다"고 밝혔다. 소버린 AI 인프라 확보에도 속도를 낸다. 삼성SDS 주도 컨소시엄은 해남 솔라시도에 AI 데이터센터를 건립한다. 이는 해외 빅테크 의존 없이 국가가 주체적으로 AI 생태계를 통제하는 '독립형 AI' 전략의 핵심이다. 해당 센터는 국방·금융·공공서비스의 AX(AI 전환) 지원은 물론, 산업용 피지컬 AI의 거점 역할을 할 예정이다. 에너지와 물류 인프라도 호남에 집중된다. 삼성물산은 호남 지역에 태양광 발전, 원전 기반 수소 생산시설, 그린수소 실증단지를 조성해 무탄소 미래 에너지 시대를 앞당긴다. 또한, 전북 고창에는 최첨단 글로벌 물류 센터를 건설해 물류 혁신을 이끈다. 용인·충청·영남 등 기존 거점도 투자 가속 호남 신규 투자와 더불어 삼성은 기존 지역 투자 계획도 대폭 앞당기거나 강화한다. 삼성은 총 2655조원 중 2030조원을 용인·평택 등 반도체 클러스터 육성에 집중하며 미래 경쟁력을 강화한다. 충청권에는 총 140조원이 투자된다. 삼성전자는 천안·온양에 최첨단 HBM(고대역폭메모리) 팹을 구축하고, 삼성디스플레이는 아산에 XR 기기의 핵심 부품인 마이크로 디스플레이 생산 기지를 건설한다. 삼성SDI와 삼성전기는 각각 천안·세종에 차세대 배터리 마더 팩토리와 AI 서버용 패키지 기판 라인을 구축해 산업 포트폴리오를 고도화한다. 영남권에는 60조원을 투입해 기존 제조업에 AX(AI 전환)와 RX(로봇 전환)를 접목한다. 구미에는 삼성전자의 스마트폰 마더 팩토리와 피지컬 AI·로봇 양산 라인이 들어서며, 부산에는 차세대 IT·전장용 MLCC 거점이 조성된다. 울산에는 삼성SDI의 차세대 배터리 생산 시설이, 거제에는 삼성중공업의 고부가가치 선박 건조 거점이 각각 강화된다. 이재용 회장은 발표회에서 투자 내용을 발표하며 경영 의지를 다졌다. 이 회장은 "항상 위기의식을 갖고 기업인의 본분인 고객 중심, 품질 중시, 최첨단 기술 혁신과 우수 인재 양성에 매진하겠다"고 말했다. 이어 "기업과 정부, 지자체가 함께 힘을 모으면 대통령께서 말씀하시는 '대체 불가능한 대한민국'을 만들 수 있다고 확신한다"며, "글로벌 경쟁에서 초격차로 앞설 수 있도록 최선을 다하겠다"는 의지를 덧붙였다.

2026.06.29 16:46전화평 기자

이재용 "새 팹 후보지 광주 고려"…최태원 "용인 클러스터 12년 앞당겨"

이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장이 폭발적인 AI 수요로 메모리 공급 부족이 상당기간 지속될 것으로 예상되는 만큼 서남권에 새로운 반도체 공장을 지을 계획이라고 밝혔다. 이 회장은 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "인공지능(AI)으로 인해 기술 패러다임이 상상할 수 없을 속도로 변화하고 있어 삼성을 포함한 반도체 기업들이 적극적으로 투자하고 있음에도 폭발적인 수요를 대응하기 어렵다"며 "기흥, 화성, 평택, 용인 국가 산업단지의 투자 일정이 빨라지고 있고, 새로운 단지를 준비해야 할 시점도 앞당겨지고 있다"고 말했다. 그러면서 "여러 지역 중 전력, 용수, 인력, 인프라 등의 인센티브가 기대되는 광주를 새 산업단지의 후보지로 고려하고 있다"고 덧붙였다. 그는 "고대역폭메모리(HBM)는 반도체 칩을 적층하는 최첨단 기술이 필요하고 메인 공장(팹) 수준의 공정을 요구한다"며 "HBM 공장은 기존 반도체 후공정 공장과 함께 천안과 온양 등 충청권에 집중 투자하겠다"고 설명했다. 이어 발표를 진행한 최 회장은 "AI 사용량과 성능이 늘어남에 따라 메모리 반도체 수요도 기하급수적으로 증가하게 된다"며 "이미 메모리 시장은 극심한 공급 부족이고, 앞으로 더 심해질 것"이라고 강조했다. 다만 그러면서 "이러한 지나친 공급 부족은 높은 가격 상승과 함께 시장을 축소시킬 우려가 공존한다"고 말했다. 최 회장은 "이를 위해 메모리 공급을 대폭 늘려야 한다"며 "SK하이닉스는 2045년 완공 예정이었던 용인 클러스터를 12년 앞당기기로 했다"고 말했다. SK하이닉스는 D램 증설을 위해 용인에 600조원, 낸드 증설을 위해 청주에 100조원 투자를 집행하고 있다. 최 회장은 "용인과 청주 완공 시점을 앞당겼다고 하더라도 공급 부족이 지속될 것으로 예상한다"며 "새로운 생산 기반을 만들 필요가 있고, 부지 등 제반 요건을 충족할 것으로 기대되는 서남권에 400조원을 투자하고자 한다"고 말했다. 최 회장은 SK그룹 차원에서 AI 데이터센터 구축에 1000조원, 클러스터 구축에 1100조원 규모를 투자한다는 계획이다.

2026.06.29 16:19진운용 기자

이 대통령, 삼성·SK '2000조' 메가프로젝트 발표할 듯

정부가 한국형 AI 산업혁명 완수를 목표로 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터 등 '3대 메가프로젝트'의 구체적인 청사진을 공개한다. 향후 10년간 총투자 규모가 2000조원을 상회할 것으로 관측되는 등 역대 최대 규모의 국가적 대도약 사업이 본격화될 전망이다. 이재명 대통령은 29일 오후 2시 청와대 영빈관에서 '회복을 넘어 대도약으로, 초격차 대한민국'이라는 슬로건 아래 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'를 주재한다. 앞서 강유정 청와대 수석대변인은 지난 28일 브리핑을 통해 이 같은 일정과 함께 이번 행사에는 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장이 직접 참석한다고 밝혔다. 이번 메가프로젝트의 핵심은 호남, 충청, 영남 등 비수도권 지역을 중심으로 미래 AI 인프라를 전방위로 구축하는 내용이 핵심 골자이다. 우선 광주·전남을 비롯한 호남권에는 삼성전자와 SK하이닉스가 전공정 팹(Fab)을 포함한 대규모 반도체 클러스터를 조성한다. 1기당 건설 비용이 최소 60조원으로 추정되는 첨단 반도체 제조 공장이 최소 4기 이상 들어설 것이라는 관측이다. 아울러 충청권에는 AI 데이터센터가, 영남권에는 피지컬 AI 투자가 중점적으로 이뤄진다. 재계의 투자 규모도 천문학적이다. 삼성그룹은 반도체와 소재·부품 등 경쟁력 강화를 위해 향후 10년간 1000조원 규모의 막대한 투자에 나설 것으로 예상된다. SK그룹 역시 비슷한 규모의 라인업을 준비 중인 것으로 알려져, 국내 양대 그룹의 총투자만 2000조원 규모에 달할 전망이다. 김용범 대통령 정책실장은 최근 이번 투자 규모와 관련 “나오는 숫자들이 매우 낯설 것”이라고 말한 바 있다. 행사는 이 대통령의 모두발언을 시작으로 김정관 산업통상부 장관과 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 3대 메가프로젝트 계획을 발표한다. 이어 김성환 기후에너지환경부 장관과 김윤덕 국토교통부 장관이 사업 추진에 필요한 전력·용수 공급 방안과 거점도시 조성 계획을 설명할 예정이다. 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장은 각 그룹의 지방 투자 계획을 발표한 뒤, 참석자들과 함께 토론에 나선다. 다만 프로젝트 청사진이 공개된 이후 국민의힘 등 야권을 중심으로 호남 지역 선정 배경과 전력·용수 공급 문제 등을 둘러싼 비판이 이어지고 있어, 이날 보고회가 이 같은 우려를 해소할 수 있을지 주목된다. 이날 행사에는 삼성전자, SK, LG전자, 퓨리오사AI, 로보티즈, HD현대로보틱스, GS, KT, 한국전력공사, 한국수자원공사 등 3대 메가프로젝트 관련 주요 기업과 전문가, 유관기관 관계자들이 대거 참석한다. 정부에서는 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관, 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 김정관 산업통상부 장관, 김성환 기후에너지환경부 장관, 김윤덕 국토교통부 장관을 비롯해 강훈식 비서실장, 김용범 정책실장 등 100여 명이 함께할 예정이다.

2026.06.29 11:36전화평 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

"韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야"

네이버·카카오 2분기 실적도 광고, 커머스가 살렸다

실적 주춤 하이트진로, BTS·신제품 효과 볼까

AMD "에이전틱 AI 승부수는 CPU 아닌 '인프라 조화'"

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.