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삼성전자, 美 테일러팹 2기 구축 속도…공급망에 장비 '선제 인증' 주문

삼성전자가 미국 내 최첨단 파운드리 생산능력 확대에 속도를 내고 있다. 올해 연말 테일러 파운드리 2기 팹 착공을 앞두고, 최근 협력사의 설비 도입을 위한 인증을 선제적으로 진행하고 있다. 20일 업계에 따르면 삼성전자는 주요 협력사들을 대상으로 미국 테일러 파운드리 2기 팹 투자를 위한 인증 획득을 요청하고 있다. 테일러 팹은 삼성전자의 최첨단 파운드리 양산을 전담할 팹이다. 1기 팹의 경우 올해 연말 가동을 목표로 장비 입고 및 설치가 진행되고 있다. 주력 양산 타겟은 업계 최첨단 공정인 2나노미터(nm)로, 미국 주요 빅테크인 테슬라가 핵심 고객사로 거론된다. 삼성전자는 최근 테일러 2기 팹 착공 계획도 공식화했다. 회사는 지난달 30일 진행한 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "증가하는 고객 수요에 적기 대응하고자 미국 테일러 2기 팹 역시 2030년 양산을 목표로 올해 말 공사 착수를 준비 중"이라고 밝혔다. 실제로 삼성전자는 테일러 2기 팹 투자에 대해 강한 의지를 내비치고 있는 것으로 관측된다. 최근 복수의 반도체 장비 협력사들을 대상으로, 해당 팹에 설비를 도입하기 위한 'SEMI' 인증을 미리 획득할 것을 요청한 상황이다. SEMI 인증은 반도체 장비의 안전성을 평가하는 기준으로, 장비의 해외 반출 전에 필수적으로 획득해야 한다. 반도체 장비업계 관계자는 "아직 테일러 2기 팹의 구체적인 스펙이 확정되지도 않았음에도, 삼성전자 파운드리 사업부가 예상보다 빠르게 대응에 나서고 있다"며 "구체적인 계획은 올 연말께 가시화되겠으나, 그만큼 투자를 적극적으로 준비하려는 것으로 보인다"고 설명했다. 관건은 최첨단 공정에 대한 대형 고객사 확보다. 앞서 삼성전자는 테일러 1기 팹 구축 초기에 고객사 확보 난항 및 시황 악화로 투자 계획을 지속 연기한 바 있다. 그러나 테슬라가 삼성 파운드리와 지난해 3분기 22조7600억원 규모의 반도체 위탁생산계약을 체결하면서, 팹 구축 속도가 다시 빨라졌다. 테일러 2기 팹 역시 테슬라향 공급량 확대, 혹은 추가 고객사 확보 여부에 따라 실제 양산 가동까지의 로드맵이 달라질 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "건설 부문 관련사인 삼성이앤에이(삼성E&A)에서도 테일러 2공장 건설을 위한 수십명의 인력을 현지에 파견하는 방안을 추진 중인 것으로 안다"며 "다만 삼성전자가 클린룸 구축 후 실제 양산 라인까지 빠르게 구축하기 위해서는 대형 고객사 확보가 선제적으로 확보돼야 할 것"이라고 말했다.

2026.08.20 11:24장경윤 기자

코아시아세미, 국내 DSP 업계 첫 3D IC 패키지 적용 SoC 양산

국내 디자인하우스 업계에서 3차원 집적회로(3D IC) 패키지를 적용한 시스템반도체 첫 양산 사례가 나왔다. 코아시아세미는 국내 디자인하우스 중 최초로 3D IC 패키지가 적용된 시스템온칩(SoC)의 양산에 돌입했다고 11일 밝혔다. 3D IC 패키지는 실리콘관통전극(TSV) 등 수직 연결 기술을 적용해 로직 SoC와 메모리 등 여러 다이(Die)를 수직으로 쌓는 기술이다. 기존 2D나 2.5D 구조보다 메모리 대역폭이 높고 데이터 이동 효율이 우수해 최근 차세대 인공지능(AI) 반도체 분야에서 핵심 기술로 꼽힌다. 맞춤형 설계 비중이 크고 제조 공정이 복잡해 양산 난이도가 높은 것으로 알려져 있다. 이번에 양산에 들어간 제품은 웨이퍼 위에 웨이퍼를 직접 붙이는 'WoW(Wafer-on-Wafer) 하이브리드 본딩' 기술이 적용됐다. 로직 SoC 위에 맞춤형 D램 복수 개를 수직 적층한 구조다. 다이를 개별 적층하는 CoW(Chip-on-Wafer) 방식 대비 층간 거리를 줄여 대용량 데이터 처리 성능을 향상시켰다. 코아시아세미는 지난 1월 3D IC 패키지 프로젝트를 착수한 이후 개발을 거쳐 양산 체제를 구축했다. 회사는 현재 3D 패키지를 적용한 추가 프로젝트의 개발 막바지 단계를 진행 중이며, 글로벌 고객사들과 관련 협력을 논의하고 있다. 신동수 코아시아세미 대표이사는 "3D 패키지 등 차세대 시스템반도체는 설계 역량과 함께 파운드리, OSAT 등 공급망 관리 역량이 필수적"이라며 "글로벌 고객과의 개발 및 공급 협력을 지속 확대하겠다"라고 말했다.

2026.08.11 16:36전화평 기자

가천대, 'AI반도체설계 전문대학원' 내년 개원

가천대학교가 인공지능(AI) 반도체 설계에 특화한 실무형 엔지니어를 양성할 전문대학원을 설립한다. 가천대는 국내 최초로 반도체 설계 실무 중심 'AI반도체설계 전문대학원'을 내년 3월 개원한다고 10일 밝혔다. 10월 19일부터 11월 2일까지 2027학년도 석사과정 첫 신입생을 모집한다. 정원은 30명 규모다. 최근 로봇, 자율주행, 사물인터넷(IoT) 가전, 스마트공장 등 실물 기반 AI, 이른바 '피지컬 AI'가 산업 전반으로 확산하면서 AI 기술 패러다임이 대규모 학습 중심에서 실제 서비스 구현을 위한 추론 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 저전력·고효율 온디바이스 AI 반도체 설계인력 수요도 증가할 것으로 전망된다. 가천대는 산업 변화에 대응해 '시장·고객 맞춤형 시스템 설계역량' 강화를 목표로 한 대학원을 신설하고, AI 반도체 설계에 특화한 실무형 엔지니어 양성에 주력할 계획이다. 교육과정은 설계-검증-물리구현-테이프아웃까지 전 과정을 직접 수행하는 프로젝트 중심 방식으로 운영한다. 논문 대신 졸업 프로젝트 심사를 통해 학위를 수여한다. 또한 특허 출원(신청)을 의무화하는등 실질적인 연구 성과 창출을 유도할 계획이다. 총 6쿼터 학기제로 집중 학습이 가능하다. 한 쿼터당 2과목으로 구성해, 2년간 총 12과목을 이수하도록 했다. 교과목은 ▲컴퓨터 구조 설계 ▲AI 알고리즘 ▲AI 가속기 설계 등 AI 반도체 설계 핵심 분야로 구성된다. 산학 R&D 프로젝트 I·II 과목을 통해 기업과 공동 연구를 수행한다. 교육은 가천대 반도체대학과 AI관, 비전타워 등에서 진행한다. EDA 3대 툴 풀 패키지와 동시 설계가 가능한 HPC 인프라, 설계 전용 실습실을 기반으로 팀 단위 산학 프로젝트를 수행하고, 반도체 설계 경험이 풍부한 교수진이 강의를 맡는다. 올해 모집에서는 등록금 전액을 감면하는 장학금이 지급된다. 해외 학술지 게재, 국제대회 수상 등 성과에 따른 인센티브 장학금과 산학협력 기업 연계 장학금도 지원된다. 가천대는 지난 3월 CES 2026 팹리스 서밋 코리아를 개최해 국내 AI 팹리스 기업들과 협력 기반을 확대한 바 있다. 초대 대학원장을 맡은 김용석 석좌교수는 "반도체 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 최고 수준의 AI 반도체 설계 전문가를 배출하겠다"고 말했다. 2027학년도 석사과정 신입생은 총 3차에 걸쳐 모집한다. 2차 원서접수는 12월 17~28일, 3차는 2027년 1월 21~25일 받는다. 차수별 세부일정과 모집인원, 지원 자격 등은 추후 AI반도체설계전문대학원 신입생 모집공고에서 확인할 수 있다.

2026.08.10 14:31장경윤 기자

파두, 시스템 반도체 분야 두 자릿수 채용

팹리스(반도체 설계) 기업 파두가 10일부터 주니어 인력을 채용한다고 밝혔다. 주력 사업인 시스템 반도체 분야에서 우수 인재를 선점해 미래 기술 경쟁력을 확보할 계획이다. 이번 채용은 펌웨어 개발과 검증, 테스트 엔지니어 등 3개 직무를 대상으로 두 자릿수 규모로 진행된다. 학사 신입은 물론 8년 이내 경력직도 지원할 수 있다. 하드웨어와 소프트웨어를 두루 경험한 임베디드 경력자를 우대한다. 10일부터 공식 채용 홈페이지에서 서류 접수를 받는다. 8월 말 코딩 테스트와 9월 면접을 거쳐 오는 11월 최종 입사한다. 파두는 조기 승진 기회를 제공하고, 영업이익 일부를 공유하는 PS(Profit Share) 제도를 시행 중이다. 파두는 올해 1분기에 이어 2분기에도 흑자전환했다. 2분기 실적은 매출은 전년 동기보다 209% 증가한 732억원, 영업이익은 163억원이다. 파두는 복수의 글로벌 하이퍼스케일러에 제품을 공급하는 국내 유일 팹리스 기업이다.

2026.08.10 11:00진운용 기자

LX세미콘, 차량용 MCU 'LX61101' 첫 양산… 현대차·기아 공급

LX세미콘이 자체 개발한 차량용 마이크로컨트롤러유닛(MCU)을 양산해 현대차·기아에 본격 공급한다. LX세미콘은 자동차 바디 전장 시스템 모터 제어에 특화한 MCU 'LX61101' 양산에 들어가 현대차·기아 신차에 공급을 시작했다고 10일 밝혔다. 본지는 지난 6월 4일 '[단독] LX세미콘, 현대차 공급망 합류…제네시스향 차세대 ADAS칩 개발 협력' 기사에서 LX세미콘이 현대차 프리미엄 차량에 탑재하는 시스템온칩(SoC)을 함께 개발하는 팹리스(반도체 설계전문) 파트너로 선정됐다고 보도한 바 있다. 이번 성과는 LX세미콘이 미래 성장 동력으로 육성해 온 차량용 MCU 사업의 첫 양산 결실이다. 동시에 현대차·기아에 공급되는 최초의 국산 MCU라는 점에서 의미가 크다. 디스플레이 IC 중심이던 LX세미콘은 가전용 MCU 기술 역량을 기반으로 지난 2022년부터 차량용 MCU 분야로 사업을 확장해 왔다. 양산품인 LX61101은 모터의 속도, 위치, 회전 방향, 토크 등을 실시간 판단해 동작을 제어하는 시스템 반도체다. 40MHz ARM Cortex-M3 코어를 기반으로 설계돼 정밀한 모터 제어가 가능하다. 자동차 윈도우 안전장치와 공력 제어 시스템에 우선 적용되며, 현대차·기아가 올해 하반기부터 생산하는 차량을 시작으로 적용 차종 범위를 확대한다. LX세미콘은 지난 2023년 3월 현대차·기아의 신규 사업자 선정에 참여해 사업권을 확보한 이후 약 3년간 개발과 품질 테스트를 진행했다. 이 과정에서 차량용 반도체 신뢰성 규격 AEC-Q100과 기능 안전 국제 표준 ISO 26262 인증을 획득했다. 특히 LX61101은 반도체 설계부터 파운드리(반도체 위탁생산), 후공정에 이르는 전 과정에 국내 기업이 참여해 양산체계를 구축했다. 팹리스와 완성차 업체, 국내 반도체 생산 생태계가 유기적으로 연계된 셈이다. LX세미콘 관계자는 "차량용 MCU 사업을 중장기적으로 육성해 통신, 구동, 센서, 파워용까지 제품군을 확대할 것"이라며 "차량용 반도체를 통해 성장 기회를 넓히고 국내 산업 저변 확대에도 기여하겠다"라고 말했다.

2026.08.10 10:43전화평 기자

NFC 칩 4억개 판매 앞둔 쓰리에이로직스 성장 비결은?

근거리 무선통신(NFC) 전문 팹리스 쓰리에이로직스가 이르면 올 연말 누적 칩 판매량 4억개 달성을 바라보고 있다. 올해 초 누적 판매량 3억개를 달성한 지 약 1년만에 성과를 거두는 셈이다. 올 상반기 판매량만 해도 이미 5800만개를 넘어섰다. 용도·공정·성능 별로 시장이 천차만별인 시스템반도체 업계 특성 상, 단순히 칩 판매량만으로 회사의 경쟁력을 비교하기는 힘들다. 그럼에도 쓰리에이로직스가 보여준 최근 행보는 국내 팹리스 업계에 많은 함의를 전달하고 있다는 평가가 나온다. '성능이 좋은' 칩이 아닌, 실제로 '팔리는' 칩을 만들어내고 있기 때문이다. 연내 누적 칩 판매량 4억개 달성 가능…매출도 2배 성장 자신 박광범 쓰리에이로직스 대표는 최근 경기 판교 제2테크노밸리에 위치한 본사에서 기자와 만나 회사의 사업 전략에 대해 소개했다. 지난 2004년 4월 설립된 쓰리에이로직스는 NFC 칩을 국내 최초로 자체 설계 및 양산한 팹리스다. NFC는 10cm 거리에서 13.56MHz의 주파수로 두 전자기기가 통신할 수 있는 무선통신 기술이다. 크게 데이터를 저장하는 태그칩과 안테나를 통해 태그를 감지하고 태그 내 데이터를 읽고 쓸 수 있는 리더칩으로 나뉜다. NFC는 산업 전반에서 매우 폭넓게 활용된다. 쓰리에이로직스는 그 중에서도 대형마트에서 상품 가격을 일제히 변경하거나 표시할 때 쓰이는 전자적 가격 표시기(ESL), 차량용 디지털 키, 제품 인증, 유통 관리 등을 주력으로 공략하고 있다. 특히 ESL이 핵심 매출처로 꼽힌다. 쓰리에이로직스의 NFC는 외산 제품 대비 높은 경쟁력을 인정받아 수요가 빠르게 확대되고 있다. 올 상반기에만 칩 판매량이 5800만개를 넘어섰다. 회사의 지난해 연간 칩 판매량이 5600만개였음을 고려하면 큰 폭의 성장세다. 박 대표는 "기존 주력 사업과 신규 사업의 수주 효과로 올 연말에는 4억개 수준의 누적 칩 판매량을 기록할 수 있을 것"이라며 "매출 역시 전년 대비 2배 성장할 것으로 예상된다"고 밝혔다. 회사의 작년 매출액은 145억원 수준이다. 차량용 디지털 키·DPP 등 미래 성장동력 확보 '가시권' 쓰리에이로직스는 매출처 확대를 위한 준비에도 적극 나서고 있다. 가장 기대되는 분야는 차량용 디지털 키와 디지털제품여권(DDP)이다. DDP는 제품의 생산·유통·폐기 등 전체 생애주기 정보를 QR코드나 바코드와 같은 디지털 방식으로 기록하는 제도다. 차량용 디지털 키는 글로벌 완성차 업체의 플래그십 모델에 채용돼, 올해부터 단독 공급이 시작된다. 공급 모델도 20여종에서 내년 50여종으로 확대된다. 기존 시장을 주도하던 해외 경쟁사들을 밀어내고 얻은 성과다. 박 대표는 "차량용 반도체의 국산화 비중은 겨우 5%인데, 쓰리에이로직스는 디지털 키용 NFC 분야에서 해외 경쟁사들과 어깨를 나란히 하고 있다"며 "CCC(카 커넥티비티 컨소시움)를 비롯한 까다로운 검증 기준을 모두 통과했다"고 밝혔다. 특히 쓰리에이로직스의 칩은 고객사로부터 LPCD(Low Power Card Detect) 기술력을 인정 받았다. LPCD는 차량이 디지털 키를 정밀하게 센싱해 불필요한 전력 소모량을 줄이는 기술이다. 또한 경쟁사 대비 동일 공정에서 칩 사이즈를 40% 이상 줄이고, 96% 수준의 높은 수율을 확보했다. DPP 시장 공략을 위한 듀얼 밴드(NFC+RFID) 태그 IC도 글로벌 피부미용 기업에 채택되는 등 성과가 나타나고 있다. 해당 칩은 물류 관리용 RFID와 NFC를 함께 집적한 칩이다. 각 칩을 별도로 활용하는 것보다 공간 및 비용 효율성이 높다. 쓰리에이로직스는 세계에서 2번째로 듀얼밴드 태그 IC 개발에 성공했다. 박 대표는 "탄소 배출 추적에 민감한 유럽을 중심으로 의류·미용 산업 내 DPP 시장이 빠르게 성장하고 있다"며 "칩 수요량만 수백 억개에 달하기 때문에, 향후 3년 안에 회사의 전체 매출에서 듀얼밴드 칩이 차지하는 비중이 1위가 될 것으로 보고 있다"고 강조했다. 이 외에도 쓰리에이로직스는 아이돌 굿즈의 불법 복제 방지를 위한 정품 인증 칩, 스마트폰 전력만으로 작동하는 산업용 자물쇠, 차량용 무선충전기(WPC) 칩 등 사업 영역 확장을 적극 추진 중이다. 쓰리에이로직스, 핵심 경쟁력은 맞춤형 NFC 칩 '선택과 집중' 쓰리에이로직스가 NFC 사업을 본격적으로 확대할 수 있었던 가장 큰 배경은 '선택과 집중' 전략에 있다는 평가다. 회사는 다양한 기능을 집적해야 하는 스마트폰 및 결제용 NFC 시장을 과감히 포기했다. 대신 ESL과 자동차, 정품 인증 등 고객사 맞춤형 NFC 칩이 필요한 시장을 집중 공략했다. 박 대표는 "기존 해외 기업들의 NFC 칩은 범용 제품으로, 쓰리에이로직스는 각 산업의 특성에 맞춘 칩으로 고객사의 호평을 받고 있다"며 "당사가 타겟으로 한 산업군에 있어서는 최고의 제품을 공급하겠다는 것이 기본 원칙"이라고 설명했다. 또한 쓰리에이로직스는 단일 칩 공급을 넘어, NFC 칩 활용도를 높이기 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼 '넷지스(Nedges)'까지 제공하고 있다. 넷지스는 제품의 생산 및 출고 단계 추적은 물론, 소비자의 제품 태그 여부 등 전체 이력을 실시간으로 집계한다. 덕분에 고객사는 쓰리에이로직스 칩과 플랫폼을 통해 자사 제품이 어느 지역으로 판매됐는지, 어느 고객사층이 제품에 관심을 보이는 지 등을 손쉽게 확인할 수 있다. 박 대표는 "쓰리에이로직스는 칩 외에도 서버 및 앱 개발 인력을 자체적으로 보유하고 있어, 고객사에 원스톱 솔루션을 제공할 수 있다"며 "회사 창업 멤버 6명이 23년째 이탈하지 않고 함께 근무하고 있다는 점도 회사의 강점"이라고 말했다.

2026.07.31 09:01장경윤 기자

AMD, 첫 랙스케일 AI 솔루션 공개…앤트로픽·오픈AI 잡았다

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

2026.07.24 11:20장경윤 기자

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

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

2026.07.24 11:03장경윤 기자

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

"국산 AI칩 생태계 구축에 수요·공급·대학 모두 힘 모아야"

"AI 반도체 국산화의 열쇠는 수요기업과 팹리스 모두에 있습니다. 수요기업은 당장의 성과를 얻기 위한 외산 칩 의존 기조에서 벗어나야 하고, 팹리스는 칩을 실제로 사용하는 데 필요한 소프트웨어 시스템을 제공해야 하죠. 이러한 생태계를 만드려면 정부·기업·대학 등 각계의 노력이 (절대적으로)필요합니다." 김용석 가천대학교 석좌교수(반도체교육원장)는 최근 기자와의 서면 인터뷰를 통해 국내 AI 반도체 국산화의 현주소와 방안에 대해 이같이 밝혔다. AI 반도체 국산화 어려운 이유…"수요·공급 모두 요인" 현재 세계 각국은 AI 주도권을 확보하기 위한 핵심 무기로 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 퓨리오사AI·리벨리온 등 데이터센터용 AI 반도체와 딥엑스·모빌린트 등 엣지 AI 반도체를 만드는 스타트업이 대거 탄생했다. 그러나 국내 AI 반도체 생태계는 미국·중국 등 주요 국가 대비 규모가 턱없이 작다는 지적을 받고 있다. 아직 성과가 미진한 것도 사실이다. 우리나라에서 AI 반도체 국산화가 어려웠던 이유는 크게 두 가지다. 수요기업인 대기업이나 팹리스 모두 문제점이 있다. 세트 기업의 경우, 외산 칩을 활용한 제품 상용화에 익숙해져 있어 중장기적 개발이 필요한 국산 칩을 적극적으로 채택하지 못하고 있다. 팹리스 기업들은 AI 반도체의 또다른 핵심 요소인 소프트웨어 개발 여력이 부족하다. AI 반도체가 상용화되기 위해서는 칩이 단순히 동작하는 것을 넘어 바로 적용할수 있는 범용 시스템을 갖춰야 하는데, 이를 위해서는 풀스택(시스템 소프트웨어, 런타임 소프트웨어, 컴파일러) 등 개발 환경 모두를 다뤄야 한다. 김 교수는 "통상 세트 기업들이 단기적인 성과를 지향하다보니, 3~4년 수준의 중장기적 칩 기획 능력은 부족한 상황"이라며 "팹리스는 AI 반도체 풀스택 개발에 어려움을 겪고 있는데, 대학에서 이 부분의 인재양성을 제대로 못한 것도 문제"라고 지적했다. "中 AI 반도체 팹리스 약진 매서워…성공 비결 배워야" 이러한 관점에서, 중국 AI 반도체 팹리스의 성장세에서 배워야 할 교훈이 있다는 게 김 교수의 제언이다. 중국 화웨이와 캠브리콘은 비교적 선단 공정에 속하는 7나노미터(nm) 공정 기반의 AI칩을 상용화하는 데 성공했으며, 호라이즌 로보틱스는 차량용 AI칩으로 중국 자율주행 산업을 주도하고 있다. 김 교수는 "중국 정부는 핵심 산업의 기술 자립을 위해 실패해도 다시 도전할 수 있는 메커니즘, 즉 중국어로 '용착기제(容錯機制)' 정책을 시행했다. 중국은 실패라는 자산을 쌓아온 셈"이라며 "반도체 칩이 상용화되기 위한 실증 단계에서도 중국은 국산 AI 반도체 사용을 의무화하는 등 초기 시장을 보장해줬다"고 말했다. 이외에도 중국은 대기업 중심의 수직적 생태계를 구축하고 있다. 화웨이, 알리바바, 텐센트 등이 AI 반도체를 직접 설계하거나 유망 팹리스를 전략적으로 육성해, 수요 기업과 팹리스, 파운드리 간 연결이 비교적 수월하다. 김 교수는 "중국은 우수한 이공계 출신 인력들이 밤낮없이 열심히 일한다. 966 근무제(9시~오후 9시, 주 6일)를 불법으로 규정하면서도 산업 경쟁력 강화를 위해 관행이 묵인되는 실정"이라며 "반면 우리나라는 연구개발 업무에까지 주52 시간제의 획일적 근로시간 규제를 적용하면서 혁신의 속도를 떨어뜨리고 있다"고 지적했다. 한국 AI 반도체 팹리스 경쟁력 갖추려면 각계 노력 합쳐져야 결과적으로 국내 AI 반도체 팹리스 경쟁력 강화를 위해서는 기업과 정부, 대학 등 각계의 노력이 한데로 모아져야 할 것으로 보인다. 그 중에서도 '수요기업-팹리스-파운드리' 연계를 통한 생태계 구성이 가장 시급한 과제로 지목된다. 이에 산업통상부는 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체' 개발 과제를 기획했다. 올해부터 5년간 진행된다. 해당 과제는 국내 대표 수요기업과 팹리스가 상용 수준을 목표로 AI 반도체 개발부터 제품 적용까지 폭넓게 협업한다. 과제 종료 시점에 자동차, 기계로봇, IoT가전, 방산 등 분야별로 스타급 팹리스가 탄생할 것으로 기대된다. 김 교수는 "정부는 기존 국책 과제의 나눠 주기식에서 탈피해 유니콘으로 성장할 가능성이 있는 팹리스에 전폭적인 투자, 실증·사업화 지원을 해야 한다"며 "수요 대기업들이 국산화 칩 확보 의지를 가져야 하고, 기업 오너나 CEO도 국산 칩 개발 의지가 있어야 한다. 삼성 스마트폰에 들어가는 핵심 국산 칩인 '엑시노스'가 좋은 사례”라고 말했다. 대학은 인재 양성 측면을 보강해야 할 필요가 있다. 김 교수는 실제로 칩 설계를 해볼 수 있는 프로젝트형 교과목과, 특히 시스템 소프트웨어 인력 양성을 위한 교과목 신설이 필수라고 강조했다. AI 반도체의 실제 구동 성능과 전력 효율성은 시스템 소프트웨어에 좌우되기 때문이다. 김 교수는 "예를 들어 퓨리오사AI나 딥엑스의 국산 AI 반도체 보드를 기반으로 한 대학 과목을 신설하는 것을 제안한다. AI 반도체 팹리스도 강사 지원 등 노력을 함께 해야 한다"며 "또한 정부는 이런 유형의 교과목을 대학이 채택할 시, 정부 과제로 예산을 지원하는 방안을 고려해야 한다"고 밝혔다. 김 교수는 마지막으로 "AI 시대는 우리에게 새로운 기회다. 수요 대기업, 팹리스, 대학, 정부가 국산 AI 반도체를 개발하겠다는 확고한 의지를 가지고 총력을 기울여야 할 때"라며 "한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나올 수 있도록, 역대급 메모리 슈퍼사이클의 성과가 시스템반도체를 키우는 데 활용되길 기대한다"고 강조했다.

2026.07.21 09:01장경윤 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

'역대 최대 실적' TSMC, 2나노 매출 비중 첫 공개

대만 주요 파운드리 TSMC가 AI 수요 확대에 힘입어 올 2분기 역대 최대 실적을 경신했다. 특히 업계 최첨단 공정인 2나노미터(nm) 매출 비중을 처음 공식 집계했다는 점이 고무적이다. TSMC는 파운드리 호황에 따라 올해 연간 매출 전망치, 설비투자 규모도 당초 대비 상향 조정했다. 고성능 시스템반도체 시장의 성장세가 매우 견고함을 나타내는 지표로 해석된다. TSMC는 16일 2026년 2분기 실적발표를 통해 매출액 1조 2703억 대만달러를 기록했다고 밝혔다. 영업이익은 7660억 대만달러, 영업이익률은 60.3%로 집계됐다. 매출은 전년동기 대비 36%, 전분기 대비 12% 증가했다. 영업이익도 각각 65.3%, 16.2% 증가했다. AI 인프라 투자에 따른 고성능 시스템반도체 수요 확대가 지속된 데 따른 효과로 풀이된다. 특히 최첨단 공정 매출 비중의 확대가 두드러졌다. 해당 분기 TSMC의 전체 매출에서 7나노 이하 공정이 차지하는 비중은 77%다. 전분기 대비 3%p 늘었다. ▲2나노 3% ▲3나노 30% ▲5나노 33% ▲7나노 11% 등이다. TSMC가 2나노 공정 매출 비중을 공개한 것은 이번이 처음이다. 2나노 공정은 현재 상용화된 파운드리 공정 중 가장 고도화된 공정으로, 지난해 4분기부터 양산에 돌입했다. 파운드리 사업 호조세에 따라, TSMC는 향후 실적 및 투자 계획에 대해서도 당초 예상 대비 긍정적인 견해를 내놨다. 3분기 매출 전망치는 446억~458억 달러로 제시했다. 중간값(452억 달러) 기준으로 전년동기 대비 37%, 전분기 대비 12% 증가한 수준이다. 매출 총이익률은 66%로 전분기 대비 1.7%p 하락할 것으로 전망되나, 이는 주로 2나노 공정의 본격적인 양산에 따른 비용 증가가 원인이다. TSMC는 "이익 희석 효과는 최첨단 기술에 대한 매우 강력한 수요와 지속적인 생산성 향상 노력으로 부분 상쇄될 것"이라고 밝혔다. 연간 매출 전망치는 전년 대비 40%를 소폭 상회할 것으로 예상했다. 기존 전망치인 30% 초과 성장 대비 상향 조정됐다. 올해 연간 설비투자 계획은 600억~640억 달러 사이로 제시했다. 기존 전망치인 520억~560억 달러 대비 크게 상향됐다. 세부적으로 선단 공정에 70~80%, 성숙 공정에 10%, 패키징 및 테스트에 10~20%가량이 할당될 예정이다.

2026.07.16 16:44장경윤 기자

한화시스템, 서울대·성균관대와 'K-국방 반도체' 국산화

한화시스템이 서울대학교·성균관대학교와 손잡고 위성통신과 레이다 등에 적용되는 핵심 국방 반도체 국산화에 나선다. 한화시스템은 15일 양 대학과 '국방 반도체 기술 워크숍'을 열고 레이다와 탐색기, 합성개구레이다(SAR) 위성, 위성·전술통신, 고출력 마이크로파(HPM)용 반도체 칩 개발 계약을 체결했다고 밝혔다. 지난 3월 설립한 국방 반도체 공동연구센터를 기반으로 대학의 반도체 설계 역량과 한화시스템의 체계통합·사업화 능력을 결합해 해외 의존도가 높은 핵심 부품을 내재화한다는 구상이다. 서울대와는 우주와 지상 간 데이터 송수신 과정에서 신호 왜곡과 끊김을 줄이는 위성 단말용 고선형 반도체 칩을 개발한다. 한화시스템은 확보한 기술을 2028년까지 위성 단말에 순차적으로 적용하고, 이후 저궤도 위성 통신 탑재체와 차세대 통신 기지국으로 확대할 계획이다. 성균관대와는 레이다 송수신에 필요한 증폭·변환 부품을 하나의 칩으로 통합하는 초고주파 단일집적회로(MMIC) 설계 기술을 확보한다. MMIC는 장비의 크기와 무게를 줄이면서 능동위상배열(AESA) 레이다와 소형 위성의 성능을 높이는 핵심 부품이다. 한화시스템은 향후 파운드리 공정을 통한 대량 양산도 검토한다. 반도체 설계와 검증, 체계 적용, 사업화로 이어지는 밸류체인을 구축해 국방 반도체 기술 자립과 해외 수출을 동시에 추진한다는 방침이다.

2026.07.15 14:32류은주 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

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

"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

LG전자, TSMC 공정 기반 ASIC 디자인 서비스 본격화

LG전자가 독자 시스템 반도체 설계 역량을 바탕으로 주문형 반도체(ASIC) 디자인 서비스 시장에 진출한다. LG전자는 2000년대 초반부터 시스템온칩(SoC)을 설계해서 자체 제품에 적용해왔는데, 이를 외부 서비스로 확대하는 것이다. 미국 반도체 기업 브로드컴, 마벨과 같은 사업 모델로, 대상은 국내외 팹리스다. 30일 반도체 업계에 따르면 LG전자는 최고기술책임자(CTO) 산하 SoC(시스템온칩) 센터를 중심으로 디자인 서비스 사업을 시작했다. 디자인 서비스는 반도체 설계회로를 파운드리 생산라인에 맞는 물리적 회로로 변환하는 작업이다. LG전자는 일반 디자인하우스와 달리 ASIC 설계 서비스를 제공한다. 이는 브로드컴이나 마벨과 같은 사업 모델로, DQ-C 등 회사에서 자체 개발한 SoC 역량이 해당 사업 밑바탕이 됐다. 첫 성과는 'K-온디바이스 AI 반도체' 국책과제로 양산하는 로봇청소기용 칩셋이다. 해당 칩은 국내 팹리스 주문을 받아 TSMC 6nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 양산한 뒤, LG전자 HS사업본부에서 재구매 후 로봇청소기에 탑재한다. LG전자는 여러 국내외 고객과 디자인 서비스 협력을 논의 중인 것으로 알려졌다. 반도체 업계 한 관계자는 "LG전자 SoC센터는 가전과 전장 사업을 뒷받침하며 자체 IP 개발 능력까지 갖춘 대규모 전문 조직"이라며 "사업 다각화 차원에서 보유한 고급 설계 인력을 외부 디자인 서비스에 활용하는 전략은 기술적 안정성과 비즈니스 효율성 측면에서 경쟁력 있는 선택"이라고 평가했다. LG전자는 6나노 이하 공정 IP 포트폴리오를 이미 갖췄고, 고객사 수요에 따라 향후 3년 내 3나노(N3) 공정까지 서비스 영역을 넓힐 계획인 것으로 알려졌다. 사내 인력 투입으로 비용 절감…'30년 TSMC 파트너십' 레퍼런스 강점 LG전자에서 내세우는 경쟁력은 비용이다. 기존 디자인하우스들은 설계 과정에서 외주 인력을 활용해, 용역 비용이 높았다. 반면, LG전자는 사내 엔지니어가 직접 설계를 맡는 구조여서 추가적인 인건비를 줄일 수 있다. 레퍼런스도 강점이다. LG전자는 지난 1999년 LG반도체를 매각한 이후에도, 설계 조직은 남겼다. 사실상 팹리스인 셈이다. 생산공장이 없어진 LG전자는 2000년대 초반부터 TSMC에 칩 생산을 위탁했다. 20년 이상 협력해온 것이다. 업계에서는 LG전자가 TSMC와 신뢰 관계를 바탕으로 고객 물량에 대한 웨이퍼 할당 등 지원을 제공할 것이란 전망이 나온다. 익명을 요청한 한 팹리스 업계 관계자는 "대부분의 디자인하우스가 자체 인력 부족으로 외주인력을 활용해 용역비용이 높게 책정되는 경향이 있다"며 "LG전자는 이 인건비 부담에서 자유롭고, TSMC와 오랜 신뢰관계가 있다는 점에서 매력적인 선택지가 될 수 있다"고 설명했다. 다만 LG전자가 TSMC VCA(Value Chain Alliance)는 아니다. VCA는 TSMC와 협력체계를 구축한 파트너 디자인하우스다. TSMC 정책상 대만 본토를 제외하고는, 한 국가당 하나의 VCA만 존재할 수 있다. 한국에선 에이직랜드가 TSMC VCA다. 삼성 파운드리 기조 변화 반사이익…국내 수요 흡수 전망 업계에서는 삼성전자 파운드리의 레거시 공정 축소가 LG전자 디자인 서비스에 호재가 될 것이란 전망도 나온다. 반도체 업계 관계자는 "삼성 파운드리의 레거시 공정이 축소되며, 레거시 수요가 풍부한 TSMC를 찾는 고객사들이 있다"며 "LG전자가 이 같은 흐름을 타면 국내 수요 상당수를 끌어들일 수 있다"고 전망했다. LG전자 관계자는 "사안에 대해서는 확인할 수 없다"고 답했다.

2026.06.30 17:30전화평 기자

한미반도체, AI 반도체 차세대 패키징용 '2.5D TC 본더 40' 출시

한미반도체가 AI 시스템반도체 구현을 위한 차세대 첨단 후공정(어드밴스드 패키징) 장비 라인업을 추가하며 시장 지배력 강화에 나섰다. 한미반도체는 AI 반도체 2.5D 패키징을 지원하는 신규 장비 '2.5D TC 본더 40'을 출시하고 글로벌 파운드리 및 후공정(OSAT) 기업에 본격 공급한다고 30일 밝혔다. 이번 출시는 지난해 'FC 본더 75', 이달 26일 'FC 본더 3.5'를 선보인 데 이은 행보다. 한미반도체는 고성능 AI 시스템반도체용 2.5D 패키징 장비 제품군을 연이어 강화함으로써 고객사의 다양한 수요를 충족하고, AI 반도체 구현에 필수적인 초대형 다이(Die)와 멀티칩 집적 공정을 원스톱으로 지원할 수 있게 됐다. AI 패키징 중 2.5D 공정은 엔비디아, AMD 등 글로벌 빅테크 기업들이 AI 칩 생산에 적극 채택하면서 핵심 기술로 자리매김했다. 대표적인 2.5D 패키징 기술로는 대만 TSMC의 CoWoS와 인텔의 EMIB 등이 꼽힌다. 글로벌 시장조사업체 욜그룹에 따르면 2.5D·3D 공정이 포함된 어드밴스드 패키징 시장 규모는 2024년 460억 달러(약 70조8124억원)에서 오는 2030년 794억 달러(약 122조2283억원)로 연평균 9.5%의 가파른 성장이 전망된다. 이번에 출시된 '2.5D TC 본더 40'은 TSMC CoWoS의 '칩 온 웨이퍼' 공정에 특화된 장비다. 3x3mm 초소형 다이부터 40x40mm 초대형 다이 크기까지 폭넓게 대응할 수 있어 고도의 정밀 본딩을 요하는 핵심 패키지 공정에 최적화됐다. 특히 다양한 종류의 칩을 멈춤 없이 연속 작업할 수 있는 '오토 컨버전' 기술과 장비 가동 효율을 극대화하는 '릴 피더 로딩' 공정을 도입해 생산성을 끌어올렸다. 여기에 미세 불량을 줄이고 품질 신뢰성을 높여주는 '플럭스리스 본딩' 기능을 옵션으로 제공한다. 이번 장비 라인업 확대는 올해 말 예정된 미국 현지 법인 한미USA 설립과 맞물려 시너지를 낼 것으로 기대된다. 한미반도체는 AI 빅테크와 파운드리, OSAT, 메모리 거점이 결집한 미국 시장 내 역량을 강화해 칩 기획 단계부터 파트너십을 구축하고 글로벌 공급망을 확장하겠다는 계획이다. 한미반도체 관계자는 “AI 메모리 시장에서 HBM용 TC 본더로 글로벌 1위 자리를 굳힌 기술력을 바탕으로, 폭발하는 시스템반도체 2.5D 패키징 시장에서도 압도적인 영향력을 확대해 나갈 것”이라며 “시장 수요에 발맞춘 반도체 장비 포트폴리오 구축으로 지속적인 매출 성장을 이뤄내겠다”고 말했다.

2026.06.30 09:42전화평 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

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