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'시스템 반도체'통합검색 결과 입니다. (146건)

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한미반도체, 시스템반도체 패키징 'FC 본더 3.5' 출시

한미반도체가 첨단 패키징 장비 영역을 메모리에서 시스템반도체로 확장한다. 인공지능(AI) 고성능 칩이 대면적을 요구하는 만큼, 이에 최적화한 장비로 고객 대응력을 높일 계획이다. 한미반도체는 AI 시스템반도체용 신규 장비 'FC 본더 3.5(FLIP CHIP BONDER 3.5)'를 출시하고 글로벌 파운드리·후공정(OSAT) 기업에 공급한다고 26일 밝혔다. 한미반도체는 AI 반도체 수요 급증에 따라 폭발적으로 성장 중인 2.5D 패키징 시장에 대응하기 위해 지난해 'FC 본더 75'를 출시한 바 있다. 이번에 FC 본더 3.5를 출시하며, AI 반도체 구현에 필수인 초대형 다이(Die)와 멀티칩 집적 공정을 지원하는 제품군을 확대했다. 현재 2.5D 패키징 공정은 엔비디아, AMD, 브로드컴, 마벨, 애플 등 글로벌 빅테크 기업이 자사 AI 칩 생산에 적극 채택하며 AI 반도체와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야 핵심 기술로 자리매김했다. 한미반도체 FC 본더 3.5는 글로벌 AI 반도체 기업들이 요구하는 최신 공정기준을 충족한다. 경쟁사 대비 생산성과 정밀도가 대폭 향상됐고, 2.5D 로직 다이를 C2W(Chip to Wafer) 본딩 방식을 적용하여 최대 340mm 크기 대형패널과 기판까지 처리할 수 있다. 최근 고성능 AI 반도체가 패널레벨패키징(PLP) 방식으로 진화하면서 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU), 고대역폭메모리(HBM) 등 여러 칩을 하나의 패키지로 통합하는 멀티 다이(칩렛) 구조로 고도화되고 있다. AI 패키지 공정에서는 250mm·310mm 크기 기판이 메인으로 자리잡고 있으며, FC 본더 3.5 역시 이런 수요에 맞춰 고객사의 차세대 AI 반도체를 안정적으로 지원한다. FC 본더 3.5는 플립칩 본딩과 더불어 다이어태치필름(DAF) 소재를 활용한 페이스업(Non-flip) 본딩 기능을 갖춰, 고객별로 다른 공정 조건에 유연하게 대응할 수 있다. 한미반도체는 신제품 라인업 확대와 함께 올해 말 미국법인 '한미USA' 설립으로 현지 영업과 고객 대응 역량을 강화한다. 글로벌 빅테크 기업가 포진한 미국 시장에서 HBM용 TC 본더뿐만 아니라, 시스템반도체용 장비를 파운드리, 후공정 기업에 공급하며 고객 외연을 넓히겠다는 포석이다. 한미반도체 관계자는 "HBM용 TC 본더로 입증한 본딩 기술력을 바탕으로 새로운 2.5D 패키징 시장에서도 매출에 크게 기여할 수 있는 성과를 내겠다"며 "AI 반도체 시대에 요구되는 첨단 패키징 솔루션을 지속적으로 선보이겠다"고 말했다.

2026.06.26 10:00장경윤 기자

삼성전자, 업계 최소 크기 3D 적층 트랜지스터 구현

삼성전자가 최첨단 파운드리 공정 개발에서 괄목할 성과를 거뒀다. 기존 평면에 배치되던 트랜지스터를 위아래로 쌓는 '수직 적층 트랜지스터(3D Stacked FET)' 기술을, 업계 게이트 간격으로 구현하는 데 성공했다. 17일 업계에 따르면 삼성전자는 업계 최소 크기의 수직 적층 트랜지스터 구현한 성과로 미국 주요 반도체 학회인 'VLSI 2026' 심포지엄에서 최우수 논문 타이틀을 얻었다. 트랜지스터는 전기 신호를 증폭하거나 제어하는 장치로, 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. 이에 반도체 업계는 트랜지스터 내에서 전류가 흐르는 채널을 1개에서 3개로, 3개에서 4개로 늘리는 방식으로 기술적 진보를 이뤄왔다. 삼성전자가 이번에 발표한 논문은 트랜지스터 구조를 크게 바꾸는 기술이다. 기존 트랜지스터는 평면으로만 배치됐으나, 삼성전자는 이를 수직(3D)으로 쌓았다. 수직 적층 구조는 메모리 반도체에 먼저 도입된 개념이다. 낸드 플래시의 V-낸드, D램의 고대역폭메모리(HBM)가 적층을 통해 면적 한계를 돌파한 대표적인 사례다. 이러한 적층 구조가 이제는 시스템반도체 분야에서도 적용될 것으로 기대된다. 트랜지스터를 수직으로 쌓게 되면, 차지하는 면적이 절반으로 줄어들어 이론적으로 단위 면적당 집적도가 2배 증가하는 효과를 가져온다. 같은 면적의 웨이퍼에 두 배의 트랜지스터를 넣을 수 있다. 이번 논문 발표 전까지 수직 적층 트랜지스터의 업계 최소 게이트 간격(Gate Pitch; 트랜지스터의 가로 길이)은 48나노미터(nm)였다. 연구팀은 이를 42nm로 낮추며 더 미세한 공정을 구현하는 데 성공했다. 1 나노미터(nm)는 10억분의 1 미터다. 전력 효율은 같은 면적 안에 들어가는 트랜지스터 개수에 비례한다. 수직 적층 구조를 적용하면, 같은 면적당 트랜지스터 개수가 2배로 늘어나므로 전력 효율도 2배 개선된다. 기존 반도체 공정은 세대를 거듭할수록 성능이 약 15%씩 개선되는 것이 일반적이다. 반면 수직 적층 구조는 트랜지스터 수가 단숨에 2배 늘어나는 만큼, 이론적으로 성능도 100% 향상되는 효과를 가져올 수 있다. 삼성전자는 "해당 논문은 VLSI 심포지엄에서 10점 만점에 8.29점이라는 높은 점수로 1000편이 넘는 제출 논문 중 최상위권에 기재됐다"며 "수직 구조는 동일한 크기에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있어, 차세대 로직 반도체를 발전시키는 새로운 길을 열어준다"고 강조했다.

2026.06.17 16:30장경윤 기자

LG이노텍, 패키지기판 '슈퍼사이클' 본궤도…5년후 영업익 1조 예고

LG이노텍이 향후 5년간 패키지솔루션 사업의 폭발적인 성장세를 예고했다. 오는 2031년까지 매출액 3조원, 영업이익 1조원 이상을 달성하는 것이 목표다. 반도체 슈퍼사이클의 효과로 고부가 기판 수요가 함께 급증하면서, 고객사 수요가 생산능력을 크게 웃돌고 있기 때문이다. 고객사들도 LG이노텍의 기판 물량을 선제 확보하기 위해 적극 나서고 있다. 현재 LG이노텍은 구미 및 베트남 패키지기판 양산 라인 증설을 위해, 복수의 고객사로부터 미리 선수금을 받는 방안을 논의 중인 것으로 나타났다. 패키지솔루션, 2031년 매출 3조원·영업익 1조원 이상 목표 LG이노텍은 16일 서울 마곡 본사에서 미디어 행사를 열고 패키지솔루션 사업의 향후 전략 및 시장 전망에 대해 발표했다. 이날 LG이노텍은 고부가 패키지기판의 핵심 축을 ▲무선주파수-시스템인패키지(RF-SiP) ▲플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA) ▲플립칩-칩스케일패키지(FC-CSP) 등으로 제시했다. 세 기판 모두 최근 고성능 반도체 시장 확대와 더불어 수요가 크게 증가하고 있다. 평균판매가격(ASP)도 상승세다. 이에 LG이노텍은 오는 2030년 패키지솔루션 사업부의 매출을 3조원까지 확대하는 것을 목표로 두고 있다. 지난해 기준 매출은 1조7000억원 수준이다. 조지태 LG이노텍 패키지솔루션사업부장(전무)은 "앞으로 반도체 패키지기판은 사이즈가 10배 커지고 적층 수가 많아질 것이기 때문에, 생산능력(캐파)도 기존 대비 10배 이상이 필요하다"며 "모바일 및 AI 데이터센터 사업 확대를 통해 2031년에는 패키지솔루션 사업부에서 영업이익 1조원을 달성하는 것이 목표"라고 설명했다. 기판 공급난에 고객사 선수금으로 증설…"FC-BGA 고객사 2곳과 논의" 실제로 LG이노텍은 패키지기판 생산능력 확대를 위한 투자를 확대하고 있다. 이달 초에는 베트남 하이퐁에 1조원을 들여 RF-SiP와 FC-CSP 패키지기판 양산 라인을 구축하겠다는 계획을 발표했다. FC-BGA의 경우 베트남과 경북 구미에서 추가 투자를 계획하고 잇다. 특히 이번 증설은 단순히 고객사 수요를 예측하는 것이 아닌, 고객사의 확정된 자금 투자를 토대로 이뤄진다는 점에서 의미가 있다. LG이노텍 입장에서는 패키지기판에 대한 고객사의 장기적 수요를 확보할 수 있고, 투자 비용 부담을 덜 수 있다는 점에서 이점이 있다. 조 전무는 "베트남 라인 증설을 위해 이미 투자하기로 한 고객사가 있고, 추가적인 FC-BGA 생산능력 확대와 관련해서는 2개 고객사와 논의를 구체적으로 진행 중"이라며 "조만간 구체적인 규모 및 고객사에 대해 발표할 수 있을 것"이라고 강조했다. LG이노텍은 이 같은 장기적인 반도체 및 기판 호황세 속에서 '선택과 집중' 전략을 고수할 계획이다. 모든 고객사 수요에 대응하기보다, LG이노텍의 기판을 최우선으로 활용할 빅테크들과의 협력을 강화한다는 입장이다. 조 전무는 "현재 주요 고객사의 반도체 양산은 2029년까지 풀 부킹(Full booking)이 돼 있을 정도로 견고하다"며 "이미 공급망을 다변화한 고객사 비중을 줄이고, 새롭게 공급망을 구성하면서 LG이노텍을 퍼스트 혹은 세컨드 공급사로 편입할 수 있는 고객사들과 협력을 논의 중"이라고 설명했다. 기술력 고도화로 기판 적용처 위성·메모리·서버 등 적극 확장 LG이노텍은 RF-SiP 적용처를 기존 모바일에서 인공위성, 스마트글라스 등으로 확장하기 위한 기술개발을 진행하고 있다. RF-SiP는 통신용 전력 증폭기, 필터 등을 단일 패키지로 집적한 반도체다. LG이노텍은 해당 패키지를 메인 기판과 연결해주는 중간 다리 역할의 패키지기판을 공급하고 있다. 특히 기판 연결에 쓰이는 기존 솔더볼을 구리 기둥(cu-post)로 대체해, 패키지 면적 및 두께를 줄이는 기술력을 갖추고 있다. 황정호 LG이노텍 패키지솔루션 마케팅 담당 상무는 "SiP 적용처가 인공위성을 비롯해 데이터센터 내 커텍티비티, SSD 등으로 꾸준히 확대될 것으로 예측된다"며 "cu-post 기술 역시 RF-SiP만이 아니라 FC-BGA 분야에서도 응용 기술로 활용될 것"이라고 설명했다. FC-CSP와 FC-BGA는 반도체 칩을 뒤집은(플립) 뒤, 미세한 금속 돌기인 범프로 연결하는 패키지 기판이다. FC-CSP는 칩과 기판의 크기가 비슷해 주로 소형 칩 제조에 쓰인다. FC-BGA는 대면적 칩에 적합하다. FC-CSP는 메모리 시장에서 새로운 기회를 맞고 있다. D램용 패키지기판이 고용량, 고속신호 대응을 위해 고다층화되면서, 고부가 FC-CSP 수요가 늘어나고 있기 때문이다. FC-BGA는 AI용 대면적 반도체 시장 진출을 적극 추진 중이다. 100mm x 100mm 이상의 FC-BGA는 고객사 사전 검증을 완료하는 등 개발에 적극 협력하고 있는 단계다. 조 전무는 "서버용 학습 및 추론 반도체에 탑재되는 FC-BGA는 내년 양산을 목표로 하고 있다"며 "네트워크용 FC-BGA는 올 하반기를 목표로 개발 중"이라고 말했다.

2026.06.17 08:00장경윤 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

삼성전자, '엑시노스 2600' AI 성능 자신감..."전작 대비 두 배 향상"

삼성전자가 최신형 모바일 어플리케이션 프로세서(AP)인 '엑시노스 2600'의 온디바이스 AI 성능을 자신했다. 최근 진행된 테스트 결과 해당 칩셋은 다양한 AI 모델에서 전작(엑시노스 2500) 대비 2배 이상의 성능을 기록한 것으로 나타났다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 엑시노스 2600에 대한 AI 성능 벤치마크 테스트 결과를 공개했다. 엑시노스 2600은 삼성전자의 최신형 모바일 AP로, 최첨단 파운드리 공정인 2나노미터(nm)를 기반으로 한다. 올해 초 출시된 플래그십 스마트폰 '갤럭시S26' 시리즈의 일반 및 플러스 모델에 채용됐다. 엑시노스 2600은 온디바이스 AI에 초점을 맞춰 설계됐다. 삼성전자 내부 테스트 결과 칩에 탑재된 신경망처리장치(NPU)의 생성형 AI 성능은 전작 대비 113% 향상된 것으로 집계된 바 있다. 실제로 삼성전자가 지난 10일 MLPerf 테스트를 진행한 결과, 엑시노스 2600은 전작 대비 AI 성능이 크게 개선됐다. MLPerf는 하드웨어 및 소프트웨어의 다양한 AI 성능을 평가할 수 있는 공신력 있는 벤치마크다. 세부적으로 모바일용 자연어처리(NLP) 모델인 'Mobile-BERT' 분야에서 1199.57QPS(초당 처리 쿼리 수)를 기록했다. 전작 대비 2.1배 이상 향상된 수준이다. QPS는 시스템이 1초간 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지를 나타낸 것으로, AI 모델의 추론 성능을 가늠하는 지표로 활용된다. 이미지를 생성하는 AI 모델 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)'에서는 0.53QPS를 달성했다. 전작 대비 2.4배 이상 향상됐다. 삼성전자는 "자사의 최신 MLPerf 테스트 결과는 엑시노스의 큰 도약을 입증한 것"이라며 "엑시노스는 반응성이 뛰어난 에이전틱 AI부터 이미지 생성까지 온디바이스 AI 기술을 지속 발전시키고 있다"고 설명했다.

2026.06.12 08:30장경윤 기자

젠슨 황 "베라 루빈 본격 양산…삼성·SK·마이크론 HBM4 탑재"

엔비디아가 차세대 AI 가속기인 '베라 루빈(Vera Rubin)'이 본격적인 양산 체제에 돌입했다고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 1일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 기조연설에서 "컴퓨팅 수요는 믿을 수 없을 정도로 높다"며 "베라 루빈이 본격적인 양산에 들어갔다(Vera Rubin in Full Production)"고 강조했다. 베라 루빈은 엔비디아가 올 하반기 공식 출시할 예정인 차세대 AI 가속기다. 해당 칩은 엔비디아가 자체 설계한 베라 CPU와 루빈 GPU, NV링크 6 스위치, 블루필드-4 DPU, 그록3 LPU 등 7개 요소로 구성된다. 젠슨 황 CEO는 "베라 루빈을 위한 공급망은 이전 세대인 '그레이스 블랙웰' 대비 2배나 크다"며 "랙 조립 시간도 이전 2시간이 걸렸던 것에 비해, 이제는 5분밖에 걸리지 않는다"고 말했다. 베라 루빈 양산을 위한 파트너사들과의 협력도 강조했다. 젠슨 황 CEO는 연설 도중 재생한 영상을 통해 "베라 루빈은 TSMC의 3나노미터(nm) 공정과 2.5D 패키징을 거친다"며 "마이크론, SK하이닉스, 삼성전자의 7세대 고대역폭메모리(HBM4)가 탑재된다"고 설명했다.

2026.06.01 13:32장경윤 기자

"개점휴업에 속타네"…표류하는 K-온디바이스 AI 국책 과제

국내 시스템 반도체 생태계 육성을 위해 정부가 야심 차게 추진한 'K-온디바이스 AI반도체' 국책 과제가 부처 간 예산 갈등으로 수개월째 표류하고 있다. 글로벌 AI 패권 경쟁이 촌각을 다투는 상황에서 정책 집행이 기약 없이 지연되자, 과제 참여를 위해 인력과 인프라를 비워둔 시스템 반도체 업계의 속앓이가 깊어지고 있다. 26일 반도체 업계에 따르면 K-온디바이스 국책 과제가 올해 3월 공고 예정이었으나 현재까지도 감감무소식이다. 통상적인 부처 과제들이 3월 선정을 마치고 4월 시작하는 것과 비교하면 1개 분기 가량 늦은 셈이다. 반도체 업계 관계자는 “원래대로라면 1월에서 3월 사이에 (업체)선정 및 착수가 모두 끝났어야 하는 일”이라며 “지금은 6월 말에 발표를 할 것이라고 예상되지만, 매번 발표가 밀려서 이제는 언제든 빨리만 되라는 심정”이라고 토로했다. 이 사업은 현대자동차, LG전자 등 국내 대형 수요 기업과 국내 팹리스 기업을 연계해 2030년까지 온디바이스 AI에 최적화된 칩을 선제적으로 개발하고 상용화하는 것을 목표로 한다. 업계 안팎에서는 국내 반도체 설계 생태계 전반을 한 단계 도약시킬 핵심 마중물 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 과제 지연 사유를 두고 주무 부처와 업계의 온도 차도 감지된다. 산업통부 관계자는 이번 지연에 대해 "(예산 줄다리기 등)기재부와는 관련이 없는 사안"이라며 선을 그었다. 하지만 반도체 업계의 시각은 다르다. 국책 과제의 최종 예산 편성 및 집행 권한이 사실상 기재부에 있는 만큼, 예산 규모 확정 과정에서 부처 간 이견이 발생했을 것이라는 관측이 지배적이다. 당초 1조원 규모로 논의됐던 예산이 KISTEP(한국과학기술기획평가원) 의견 수렴 등을 거치며 7000억~8000억원 수준으로 삭감된 것도 이와 무관하지 않다는 분석이다. 하지만 업계에서는 이 같은 부처의 해명을 액면 그대로 받아들이지 않는 분위기다. 대규모 재정이 투입되는 사업 특성상 돈줄을 쥔 기재부의 심사를 통과하는 과정에서 사업 규모 축소가 불가피했고, 이에 따른 이해관계 조율 때문에 일정이 차일피일 미뤄지고 있다는 지적이 설득력을 얻고 있다. 이 과정에서 산업부는 삭감된 금액으로는 당초 구상했던 사업의 실효성을 담보하기 어렵다는 의견을 기재부에 전달한 것으로 알려졌다. 일부 기업이 축소된 예산안으로는 원하는 성능의 칩을 만들기 어렵다고 판단했기 때문이다. K-온디바이스 과제의 총 사업비 중 30%가량은 수요 기업에서 출자한다. 전체 예산 파이가 줄어들면, 수요 기업들 입장에서는 막대한 자기부담금을 감수하면서까지 과제에 묶여 있을 유인책이 크게 떨어질 수밖에 없다는 것이다. 문제는 과제 선정 지연에 국내 반도체 생태계가 올스톱 상황에 있다는 점이다. 해당 과제 참여를 목표로 다른 프로젝트를 미루거나 연구개발(R&D) 캐파(Capa, 생산능력)를 비워둔 팹리스와 디자인하우스 기업들은 사실상 개점휴업 상태에 놓였다. 한 업계 관계자는 "글로벌 테슬라나 빅테크 기업들은 자체 AI 칩 개발로 하루가 다르게 날아다니고 있는데, 한국은 정부 지원 과제만 쳐다보며 출발선에 서지도 못한 채 시간만 허비하고 있다"며 "수요 기업과 설계 기업 간의 생태계 구축이라는 좋은 취지가 예산 논쟁으로 인해 골든타임을 놓치고 있는 격"이라고 지적했다.

2026.05.27 14:55전화평 기자

"설계 오류 한 번에 수백억 날린다"…반도체 리스크 '특화 AI' 해결

설계 도면 정합성이 조금만 어긋나도 수백억원대의 치명적인 양산 불량과 납기 지연 손실로 이어지는 반도체 장비 산업 리스크를 인공지능(AI)과 단일 플랫폼 기술로 돌파하는 가이드라인이 제시됐다. 김정호 다쏘시스템코리아 컨설턴트는 21일 'AI 기반 반도체 장비 개발 전략 웨비나'를 진행했다. 이번 웨비나에선 기구·회로·소프트웨어(SW) 설계부터 공정(M-BOM), 서비스(S-BOM) 단계를 하나로 엮는 디지털 연속성 확보 방안과 함께 현장에 즉시 적용 가능한 도메인 특화 AI 활용 전략을 공개했다. 다쏘시스템은 산업 현장의 목적에 맞춰 역할을 세분화한 세 가지 형태의 AI인 오라(Aura), 레오(Leo), 마리(Mari)를 제안했다. 인간의 경험을 대체하는 것이 아니라 중심 업무 능력을 강화하는 목적형 AI다. 오라는 생성형 AI를 기반으로 문서 작성과 요약 등 비즈니스 콘텐츠 생성을 지원하는 파트너다. 레오는 설계 및 엔지니어링 최적화를 담당한다. 사용자가 채팅창에 이미지를 업로드하면 플랫폼 내 유사한 3D 모델을 추천하고 기존 설계 이력을 살려 형상을 자동 생성한다. 마리는 과학적 연구를 지원하는 AI로 원자 배합비나 화학 재료의 포뮬레이션을 가상 시뮬레이션해 최적의 설계 레시피를 역으로 추천한다. 김정호 컨설턴트는 “레오는 단순히 모델링만 돕는 것이 아니라 시뮬레이션 해석까지 그 자리에서 바로 처리한다”라며 “설계 품질이 올라가는 혁신을 현장에서 곧바로 체감할 수 있다”고 설명했다. 반도체 장비 업체는 그동안 캐드(CAD)와 자재명세서(BOM)를 부서별로 개별 관리해 설계, 공정, 서비스 단계가 단절되는 문제를 겪어왔다. 앞단에서 설계가 바뀌어도 뒷단에 실시간으로 공유되지 않아 오발주나 양산 불량으로 수백억 원의 손실을 입기도 했다. 다쏘시스템은 캐드 데이터가 곧 기준 정보(E-BOM)가 되는 통합 플랫폼 체계로 이 문제를 해결한다. 기구, 회로, SW 설계를 초기 단계부터 3D 기반으로 통합해 정합성과 간섭을 사전 검증한다. 이 구조는 공정 BOM(M-BOM) 및 서비스 BOM(S-BOM)과 실시간 연계된다. 설계 변경 시 업데이트가 필요한 공정 부품과 서비스 형상 내역이 실시간으로 추적되어, 매뉴얼 등 가상 콘텐츠의 재작업 없이 자동 반영된다. 김 컨설턴트는 “BOM을 양산 직전에야 만들면 늦는다”라며 “초기 작업 단계부터 플랫폼 안에서 하나로 흘러가야 품질 사고를 막을 수 있다”고 강조했다. 최근 반도체 장비 도면 용량이 1기가바이트(GB)를 초과하면서 기존 파일 기반 캐드는 성능 한계에 직면했다. 네트워크를 통해 대용량 파일 전체를 로딩해야 하므로 속도 저하와 지연이 발생하기 때문이다. 다쏘시스템은 데이터베이스(DB) 기반 캐드인 카티아 V6(CATIA V6)를 대안으로 제시했다. 데이터를 메타 정보 형태로 DB에 쌓고 필요한 부분만 실시간 호출해 편집하는 방식이다. 파일 기반 캐드 대비 작업 퍼포먼스가 수배에서 수십 배까지 향상된다. 김정호 컨설턴트는 “단일 플랫폼 위에서 전사 데이터의 추적성과 정합성을 확보해야만 AI가 정확한 학습을 할 수 있다”라며 “올바른 데이터 인프라가 선행되어야 환각 현상(Hallucination) 없는 산업 최적화 AI가 실현된다”고 말했다.

2026.05.21 18:45남혁우 기자

[기자수첩] K-반도체, 자본 영토 넓히고 기술 다양성 채워야

정부의 '국민성장펀드'가 초기 신성장 투자 시장의 마중물 역할을 하며 스타트업 생태계에 활력을 불어넣고 있다는 점은 고무적이다. 하지만 반도체 패권 경쟁의 양상이 갈수록 치열하고 복잡해지는 지금, 정책의 시선은 단순히 투자의 양을 넘어 질적 다양성과 자본의 정의라는 본질적인 고민으로 향해야 한다. 무엇보다 시급한 과제는 투자 대상의 내실, 즉 '기술의 다양성' 확보다. 현재 국내 반도체 산업 투자는 AI 열풍에 편승해 NPU(신경망처리장치) 등 특정 분야에만 과도하게 쏠려 있는 형국이다. 이러한 불균형이 생태계 전체의 기초 체력을 약화시킬 수 있다. 전문가들은 진정한 반도체 산업 강국은 화려한 스타플레이어 기업 한둘이 만드는 것이 아니라고 지적한다. 산업 생태계 전반을 떠받치는 기초 팹리스(반도체 설계전문)들이 함께 성장하는 '상향 평준화'가 전제되어야 한다. 이제는 칩 설계라는 기술적 성취를 넘어, 이를 다양한 산업군과 결합해 실제 수익을 창출하는 시스템과 서비스의 관점으로 생태계를 재설계해야 할 때다. 내실을 다지는 것만큼이나 중요한 것이 자본 투자의 패러다임 전환이다. 그간 우리 정책 자본은 국내 기업이라는 지리적 경계에 갇혀 있었다. 하지만 글로벌 시장에서 경쟁하는 테크 기업들에게 해외 거점 확보는 선택이 아닌 생존의 문제다. 주요 고객사가 있는 현지에서 트렌드를 읽고 신속히 대응하는 것은 비즈니스의 기본 문법이기 때문이다. 우리가 주목해야 할 것은 기업의 주소지가 아니라 '자본의 실질'이다. 한국인이 창업하고 우리 자본이 지배력을 가진 기업이라면, 이들이 해외에서 벌어들인 수익과 기술적 성취는 결국 국내 경제로 환류되는 우리의 자산이다. 국민성장펀드가 지리적 영토를 넘어 자본의 영토를 확장하는 유연함을 발휘해야 하는 이유가 여기에 있다. 기술 생태계의 다양성이라는 '내실'과 국경 없는 자본 포용이라는 '외연 확장'은 동전의 양면과 같다. 이 두 축이 맞물려 돌아갈 때 비로소 대한민국은 글로벌 기술 패권 재편 과정에서 흔들리지 않는 주도권을 쥘 수 있을 것이다.

2026.05.19 08:49전화평 기자

DB하이텍, 1분기 영업익 637억원…전년비 21% 증가

DB하이텍은 1분기 연결기준 실적이 매출액 3746억원, 영업이익 637억원으로 잠정 집계됐다고 6일 밝혔다. 매출액과 영업이익은 전년 동기 대비 26%, 21% 증가했다. 영업이익률은 17%다. 회사 측은 전력반도체 수요 강세가 지속되며 실적에 긍정적으로 작용했다고 설명했다. 응용 분야로는 산업 및 자동차향 고부가 제품 비중이 증가했다. DB하이텍 관계자는 “향후 전력반도체 중심의 제품 포트폴리오를 강화하고, 해외 고객 기반 확대와 차세대 전력반도체 개발 및 양산에 역량을 집중해 지속적 성장을 이어갈 계획”이라고 설명했다. DB하이텍은 전력반도체 중심의 시스템반도체 파운드리 기업이다. 400여개 고객사와 협력하며 안정적인 생산기반을 구축하고 있다. 고전압 BCD 등 전력반도체 공정이 주력이고, 최근 SiC·GaN 등 차세대 공정으로 사업 영역을 확장 중이다. AI와 데이터센터, 전기차 등 신규 고성장 분야에서 경쟁력을 강화하고 있다. DB하이텍은 6~7일 국내 기관 투자자를 대상으로 1분기 경영실적 발표 기업설명회를 개최할 예정이다.

2026.05.06 09:15장경윤 기자

삼성전자, 파운드리 반등 예고…"2나노 고객 확보 가시화"

삼성전자 파운드리 사업부가 올해 본격 실적 개선을 예고했다. 현재 선단 공정 라인 가동률이 최대 수준에 도달했다. 인공지능(AI) 및 고성능컴퓨팅(HPC) 제품 양산이 확대될 전망이다. 최첨단 공정 2나노미터(nm)에서 외부 고객 확보가 가시화되고 있는 것으로 알려졌다. 삼성전자는 30일 1분기 실적발표 후 컨퍼런스콜에서 "현재 선단 공정 라인 가동률은 최대 수준에 도달했다"며 "(6세대 고대역폭메모리) HBM4 베이스다이를 비롯한 첨단 제품 수요 증가로 실적 개선이 전망되고, 1.4나노 공정은 계획된 일정에 맞춰 순조롭게 개발 중"이라고 밝혔다. 삼성전자는 올 하반기 2나노 2세대(SF2P) 공정 기반 모바일향 신제품 양산을 시작할 계획이다. 4나노 역시 AI 및 HPC향 신제품 양산이 본격화된다. 삼성전자는 "이를 통해 선단 공정의 견조한 수요를 중심으로 올해 파운드리 사업의 두자릿수 이상 매출 성장과 손익 개선을 전망한다"고 설명했다. 특히 최첨단 공정의 외부 고객 확보가 기대된다. 삼성전자는 "메모리와 파운드리를 턴키로 확보하려는 고객 수요가 늘고 있다"며 "다수의 HPC 고객사와 2·4나노 공정을 협의 중이고, 가까운 시일 내에 일부 고객과 2나노 계약 (체결)을 가시화할 것"이라고 밝혔다. 지난 1분기 광통신 모듈 대형업체 수주를 확보한 것도 성과다. 광통신은 AI 데이터센터 구현 핵심 기술로, 삼성전자가 시장 진출을 추진 중인 실리콘 포토닉스와도 관련이 깊다. 실리콘 포토닉스는 반도체 신호 전달 방식을 기존 전기에서, 전자·빛으로 구현한 광자(Photon)로 변환하는 기술이다. 삼성전자는 "실리콘 포토닉스 소자뿐만 아니라 선단 공정과 3D 패키징 기술, 공동패키징형광학(CPO) 등을 개발 중"이라며 "광통신 모듈 고객과는 2026년 하반기부터 양산을 시작할 예정"이라고 설명했다. 최첨단 파운드리 양산을 담당할 미국 테일러 팹도 순조롭게 구축되고 있다. 팹 1은 지난 23일 장비 반입식이 열렸다. 2027년부터 양산을 본격화할 예정이다. 이후 단계적으로 생산능력을 확대하고, 고객 수주 논의에 따라 팹 2를 구축할 예정이다. 경쟁력이 낮은 성숙(레거시) 공정은 정리하는 방안을 추진 중이다. 삼성전자는 "공정 전환이 지속될 것으로 예상되는 이미지센서(CIS), 디스플레이 구동칩(DDI)은 17나노로 생산능력을 전환할 것"이라며 "8인치 양산라인 일부는 순차적으로 가동 중단을 진행할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 13:29장경윤 기자

K-시스템반도체 육성 가속화…"올해 기념비적 사업 2개 시작"

"올해는 시스템반도체 분야에서 가장 기념비적인 사업이 2개가 시작된다. 기존과는 다른 크고 새로운 사업들이 운영될 것으로 예측되고 있어, 국내 팹리스 분들의 좋은 참여가 있기를 기대하고 있다." 임기택 한국산업기술기획평가원 시스템반도체 PD는 28일 오전 그래비티조선 서울 판교에서 열린 '피지컬 AI 상용화 전략 포럼'에서 이같이 말했다. 시스템반도체는 전체 반도체 시장에서 약 60~70%의 비중을 차지하는 주요 시장이다. 그러나 국내 반도체 업계는 사업 구조 상 메모리반도체에 집중돼 있다. 한국의 시스템반도체 시장 점유율은 2.3%에 불과하다. 특히 시스템반도체는 AI 산업의 필수 요소다. 최근 대두되고 있는 피지컬 AI·온디바이스 AI를 구현하려면 인공신경망처리장치(NPU) 등 고성능 시스템반도체가 필요하다. 이에 정부는 주력 산업별 특화 시스템반도체 개발을 활성화하기 위한 연구개발(R&D) 과제를 기획하고 있다. 반도체를 설계하는 팹리스와 반도체를 구매하는 수요 기업간의 협력 체계를 기반으로 맞춤형 시스템반도체 개발 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 올해 신규 지원규모는 총 1817억원에 달한다. 특히 올해에는 반도체첨단산업기술개발사업, K-온디바이스 AI반도체 기술개발 등 2개의 신규 과제가 편성됐다. 두 과제 모두 2030년까지 5년간 진행된다. 임 PD는 "반도체 첨단산업 기술개발 사업은 올해에만 137억원의 예산이 편성됐고, 내년에도 비슷한 규모가 될 것"이라며 "K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업은 최근 과기부와 산업부의 최종 점검 회의를 거쳐, 5월에 예산 규모가 최종 확정될 것"이라고 설명했다. 반도체 첨단산업 기술개발 사업은 자동차, IoT·가전, 기계장비, 로봇, 방산 등 반도체 수요가 높은 기존 주력 산업을 중점으로 둔다. 차세대 센서와 전력반도체, AI 등 여러 분야에서 총 14개의 과제가 선정됐다. K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업은 예타 및 수요조사 결과를 반영해 7대 분야를 신규 지원할 예정이다. 자율주행을 위한 도메인 제어기, 협동로봇향 온디바이스 AI 컴퓨팅 가속기 등이 대표적인 분야다. 임 PD는 "해당 사업은 지난 2024년부터 대표 앵커 기업들의 참여를 독려해 기획한 사업"이라며 "오랜 기간 열심히 준비해 거의 마무리 단계에 접어든 상황으로, 조만간 과제제안요청서(RFP)가 나올 예정"이라고 말했다. 한편 이번 포럼은 한국팹리스산업협회, 반도체공학회, 한국전자기술연구원이 공동 주관했다. 현장에는 김경호 한국팹리스한업협회장, 최기영 반도체공학회장, 신희동 한국전자기술연구원장을 비롯해 경기도 반도체산업과장, 차광승 성남시 4차산업국장 등 주요 관계자 100여명이 참석했다.

2026.04.28 14:51장경윤 기자

TSMC '1나노 고도화' vs 삼성전자 '2나노 안정화'

인공지능(AI) 열풍 속에 대만 주요 파운드리 TSMC가 초미세 파운드리 공정 로드맵을 고도화하는데 주력하고 있어 주목된다. TSMC는 내년 1나노미터(nm) 공정에 첫 진입한 뒤, 매년 진보된 파생 공정을 상용화한다는 계획이다. 반면 삼성전자는 무리한 공정 개발보다는 2나노 공정 최적화에 집중할 것으로 알려져 첨단공정 접근 전략에서 다소 신중한 행보를 보이고 있다. 27일 업계에 따르면 삼성전자·TSMC의 초미세 파운드리 공정 전략은 1나노 공정을 기점으로 크게 달라질 전망이다. TSMC는 최근 진행된 1분기 실적발표와 북미 기술 심포지엄을 통해 최첨단 파운드리 공정 로드맵을 공개했다. 이에 따르면 TSMC는 오는 2027년부터 1나노급 초미세 공정 양산을 본격화한다. 첫 시작은 'A16'다. A는 옹스트롬(0.1나노미터)을 뜻하는 단어로, 1.6나노에 해당한다. 이후 TSMC는 오는 2028년 A14을 양산하고, 2029년에는 A13 공정을 양산할 계획이다. 특히 이달 새롭게 공개된 A13의 경우, A14 대비 6%의 면적 절감 효과를 제공한다. 또한 DTCO(설계 기술 공동 최적화)를 통해 전력 효율성과 성능을 향상시킨 것으로 알려졌다. 다음 세대인 A12도 2029년 양산을 목표로 제시했다. A12는 A14를 기반으로 AI 및 고성능컴퓨팅(HPC) 산업을 위해 후면 전력 공급 기술(BSPDN) '슈퍼 파워 레일(Super Power Rail)'을 적용한 것이 특징이다. BSPDN은 웨이퍼 전면에 모두 배치되던 신호처리와 전력 영역을 분리해, 웨이퍼 후면에 전력 영역을 배치하는 기술이다. 주요 경쟁사인 삼성전자는 TSMC와 다소 다른 전략을 취하고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 2022년 세계 최초 GAA(게이트-올-어라운드) 공정 기반의 3나노 양산에 나서는 등 공정 미세화를 최우선 과제로 삼아 왔다. 그러나 삼성전자는 지난해 회사의 파운드리 공정 로드맵을 발표하는 'SAFE 포럼'에서 1.4나노(SF1.4) 공정 양산 목표 시점을 당초 2027년에서 2029년으로 2년가량 연기했다. 1나노 공정에 무리하게 진입하기보다는, 2나노 등 기존 공정의 최적화 및 고도화에 집중하겠다는 전략이다. 업계는 삼성전자가 올해 5월 말 미국에서 개최하는 SAFE 포럼에서도 2나노 공정에 초점을 맞춘 전략을 발표할 것으로 보고 있다. 시스템반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 2나노 이후의 공정 로드맵에 대해서는 확정적인 그림을 보여주지 않고 있다"며 "내부와 외부 고객사 확보로 2나노 공정 활용도가 크게 높아질 것으로 보이는 만큼, 현재는 최적화 및 수율 개선에 총력을 기울이고 있는 상황"이라고 말했다.

2026.04.27 14:02장경윤 기자

'상장 준비' 져스텍, 2028년 매출 목표 작년의 3배

모션 제어 업체 져스텍이 2028년 매출 추정치가 674억원이라고 밝혔다. 지난해 매출 213억원의 3배를 웃돈다. 져스텍은 기술특례로 코스닥 시장에 상장할 계획이다. 모션 제어는 자동화의 하위 분야다. 져스텍은 자동화 솔루션을 제공하는 모션 시스템이나 서브 시스템을 개발·판매한다. 져스텍의 모션 시스템은 리니어 모터와 회전형 DD(Direct Drive) 모터를 기반으로 서보 드라이버, 신호생성기, 제어기 등 하나의 시스템으로 작용하는 정밀 모션 스테이지와 물류용 리니어 모션 시스템(LMS)이 주력이다. 져스텍은 최근 공개한 증권신고서에서 연도별 매출 추정치를 ▲2025년 213억원 ▲2026년 334억원 ▲2027년 491억원 ▲2028년 674억원 등이라고 밝혔다. 영업손익은 지난해 10억원 손실에서 올해 43억원 흑자로 전환할 것이라고 전망했다. 이후 영업이익 추정치는 ▲2027년 94억원 ▲2028년 157억원 등이다. 향후 매출 목표 달성 열쇠는 반도체 부문이 쥐고 있다. 연도별 반도체 부문 매출 추정치는 ▲2025년 89억원 ▲2026년 128억원 ▲2027년 246억원 ▲2028년 374억원 등이다. 이들 추정치에서 수주가 확정된 부분은 올해 46억원이 전부다. 나머지는 후속수주와 계약예정 등에 기대하고 있다. 반도체 부문에선 인공지능(AI) 반도체 고대역폭메모리(HBM) 검사·계측 및 패키징용 고정밀 스테이지 등에 기대를 걸고 있다. 져스텍은 "최근 검사·계측 공정 고도화로 초정밀 정렬 및 고속 구동 성능을 요구하는 모션 시스템 수요가 늘었다"며 "검사기용 스테이지, 다이본더용 특주모터, 노광기용 스테이지 등을 중심으로 기존 고객 외에 신규 고객 공급을 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "(중략) 검사기용 스테이지용 원천기술을 확보하고, HBM 전공정(오버레이 측정 등)과 후공정 검사장비에 적용하는 초정밀 모션 스테이지 시장 진입을 추진하고 있다"며 "국내 반도체 장비업체와 비밀유지계약(NDA)을 체결하고 공동 개발 중이고, 2026년 웨이퍼 검사기용 스테이지 국산화 완료가 목표"라고 덧붙였다. 져스텍은 상장으로 168억원을 모집할 계획이다. 자금 사용목적은 ▲시설자금 70억원 ▲운영자금 74억원 ▲채무상환자금은 20억원 등이다. 2026~2028년 시설자금 사용계획은 반도체 부문 36억원, 우주 부문 33억원 등 70억원이다. 반도체 부문과 우주 부문 투자 규모가 비슷하다. 우주 부문에선 정밀 구동 시스템 등에 기대를 걸고 있다. 져스텍은 "우주 산업은 중장기 성장 잠재력이 크지만 개별 프로젝트 단위로 사업이 추진되는 특성상 정부예산 편성, 정책 방향 변화, 발사 일정 등에 따라 사업 추진 일정이 변경되거나 지연될 수 있다"고 밝혔다. 올해까지 매출 비중이 가장 클 것으로 예상되는 디스플레이 부문 매출 추정치는 ▲2025년 98억원 ▲2026년 137억원 ▲2027년 139억원 ▲2028년 158억원 등이다. 디스플레이 부문 주요 고객사는 AP시스템, 그리고 최종 고객사는 삼성디스플레이로 추정된다. 져스텍은 반도체·디스플레이 장비업체 AP시스템 등 1차 협력사에 모션 시스템을 공급한다. 져스텍은 2차 협력사다. 져스텍은 지난 3일 한국거래소 코스닥시장본부로부터 소부장(소재·부품·장비) 기술특례 상장 예비심사 승인을 받았다고 밝혔다. 상장 주관사는 삼성증권이다. 수요예측 예정일은 다음달 18~22일이다.

2026.04.20 18:03이기종 기자

AI·HPC로 호실적 거둔 TSMC…2분기 전망도 '장밋빛'

대만 주요 파운드리 TSMC의 1분기 매출·영업이익이 업계 예상을 모두 웃돌았다. AI산업에 필요한 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 급증 덕분이다. 회사는 2분기 실적 전망치도 긍정적으로 제시했다. TSMC는 16일 2026년 1분기 실적발표를 통해 해당분기 매출 1조1341억 대만달러(한화 약 52조9000억원)을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 35.1% 증가했으며, 회사가 제시했던 전망치(346억~358억 달러)를 소폭 웃돌았다. 영업이익률은 58.1%로 나타났다. 전분기(54.0%) 및 전년 동기(48.5%) 대비 모두 큰 폭으로 개선됐다. 증권가 컨센서스인 55.7%도 상회했다. 영업이익으로 환산하면 6589억 대만달러(30조7000억원)다. 공정별로는 3나노미터(nm)가 전체 매출의 25%를 차지했다. 5나노는 36%, 7나노는 13% 등이다. 지난해에 이어 이번 실적도 고부가인 최첨단 공정이 견인했다는 평가다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 증가가 두드러진다. 해당 분기 TSMC의 전체 매출에서 HPC가 차지하는 비중은 61%에 육박한다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크 기업들이 AI 반도체 주문량을 적극 확대한 데 따른 효과로 풀이된다. 2분기 전망치 역시 긍정적이다. TSMC는 해당분기 매출액 가이던스를 390억~402억 달러로 제시했다. 컨센서스(381억 달러) 대비 4%가량 높다. 영업이익률은 56.5~58.5%로 전망했다. 이 역시 컨센서스(55.2%)를 상회한다.

2026.04.16 15:47장경윤 기자

모빌린트, 포스코DX와 산업 AI 시장 공략 변격화

AI 반도체 기업 모빌린트가 포스코DX와 함께 AI 반도체 기반 산업 AI 시장 공략을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협약은 양사가 보유한 AI 반도체 기술과 산업 현장 운영 역량을 결합해 제조·로봇·물류·안전 분야 전반에서 실제 적용 가능한 AI 솔루션을 공동 개발하고, 이를 상용화까지 빠르게 연결하기 위한 전략적 협력이다. 특히 이번 협력은 단순한 기술 협력을 넘어, 포스코DX가 포스코기술투자와 함께 출자한 기업형 벤처캐피탈(CVC)을 통해 모빌린트에 약 30억원 규모의 전략적 투자를 단행한 이후 본격화된 것이다. 양사는 ▲AI 하드웨어 시스템 공동 개발 ▲현장 적용을 위한 PoC 및 기술 검증 ▲신규 협력 과제 발굴 및 사업화 ▲실무 협의체 기반 협력 체계 구축 등을 중심으로 협력을 추진한다. 포스코DX는 AI 추론 코드, 개발 환경, 데이터셋 등 핵심 자산과 산업 자동화 플랫폼을 기반으로 현장 적용을 지원하고, 모빌린트는 고성능·저전력 NPU 기반으로 AI 알고리즘 최적화 및 온디바이스 AI 시스템 구현을 담당한다. 이를 통해 기존 GPU 중심의 AI 인프라를 NPU 기반으로 전환함으로써 인프라 비용 절감과 전력 효율 개선을 동시에 추진하고, 데이터센터를 거치지 않는 엣지 AI 구조를 적용해 산업 현장에서 요구되는 보안성과 실시간성을 확보할 계획이다. 모빌린트는 국내에서 유일하게 엣지 환경에서 LLM(대규모 언어모델) 구동이 가능한 고성능 NPU 기술력을 바탕으로, 산업 현장에서 요구되는 실시간 AI 처리 역량을 구현하고 있다. 특히 센서·설비 등에서 발생하는 방대한 데이터를 현장에서 직접 분석·판단·제어할 수 있어, 데이터센터 의존도를 낮추고 제조 현장의 지능화를 실질적으로 가속화할 수 있는 것이 강점이다. 이번 협력을 통해 모빌린트는 자사의 NPU 기반 온디바이스 AI 기술을 포스코DX의 산업 AI 환경에 최적화하고, PoC를 통해 기술 완성도를 빠르게 검증해 실제 사업화로 연결할 계획이다. 이를 통해 생산성과 운영 효율을 동시에 향상시키는 산업 AI 레퍼런스를 확보한다는 전략이다. 포스코DX는 엣지 AI 기술을 확대 적용해 기존 GPU 기반 AI 시스템을 NPU 중심으로 전환하고, 철강 및 이차전지소재 생산 현장은 물론 물류 등 다양한 산업 영역으로 적용 범위를 넓혀 나갈 예정이다. 모빌린트 관계자는 “포스코DX의 전략적 투자와 협력을 통해 자사의 AI 반도체 기술을 제조 및 산업 현장에 본격적으로 적용할 수 있는 기반을 마련하게 됐다”며 “AI 인프라를 혁신하고, 엣지 환경에서 실행 가능한 AI를 통해 산업 전반의 지능화를 가속화하는 성과를 만들어 나가겠다”고 말했다. 포스코DX 관계자는 “이번 협력으로 인텔리전트 팩토리 구현에 필수적인 LLM 기반의 엣지 AI 기술을 확보할 수 있게 됐다”며 “단순 NPU 공급 관계가 아닌 국내 스타트업과의 성공적인 협업·상생 사례로 발전시켜, 포스코그룹이 제조 AI의 패러다임 전환을 리딩하는 기업으로 자리매김할 수 있도록 하겠다”고 강조했다.

2026.04.02 10:00전화평 기자

'파운드리 2.0' 시대 활짝…TSMC 38%, 삼성전자 4%

세계 파운드리(반도체 위탁생산) 산업이 단순 제조를 넘어 설계부터 패키징까지 아우르는 통합 생태계로 진화하는 가운데, 대만 TSMC가 압도적인 시장 지배력을 과시하며 독주 체제를 굳히고 있다. 반면 삼성전자는 한 자릿수 점유율에 머물렀다. 31일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난해 글로벌 파운드리 2.0 시장 규모는 전년 대비 16% 증가한 3200억 달러(약 491조원)로 집계됐다. 파운드리 2.0은 고객의 칩을 단순히 위탁 생산하는 기존 순수 파운드리(1.0) 모델에서 한발 나아가, IDM(종합 반도체 기업), OSAT(후공정), 포토마스크 등 반도체 제조 생태계 전반을 통합 제공하는 플랫폼형 사업을 뜻한다. 이같은 패러다임 변화 속에서 최대 수혜를 입은 곳은 TSMC다. TSMC는 지난해 파운드리 2.0 시장에서 38%의 점유율을 기록하며 확고한 1위를 차지했다. 엔비디아, AMD, 브로드컴 등 글로벌 빅테크들의 AI 가속기 수요를 3nm(나노미터, 10억분의 1m) 및 5나노 첨단 공정으로 독점한데다, 핵심 인프라로 자리 잡은 CoWoS 첨단 패키징 역량까지 동시 확보한 것이 경쟁사들의 추격을 따돌린 결정적 비결로 꼽힌다. 반면 삼성전자의 점유율은 4%에 그쳤다. 삼성은 현재 안정적인 4나노 공정 수요를 바탕으로 활로를 모색 중이며, 향후 본격화될 2나노 초미세 공정 양산을 기점으로 고부가가치 AI 칩 설계를 대거 수주해 분위기 반전을 꾀한다는 전략이다. 한편, 자국 중심의 강력한 공급망 강화 정책을 등에 업은 중국 파운드리 업체들의 맹추격도 시장의 주요 변수로 떠올랐다. 중국 최대 파운드리인 SMIC와 넥스칩은 내수 시장의 든든한 수요를 바탕으로 전년 대비 각각 16%, 24%에 달하는 가파른 매출 증가율을 기록하며 파운드리 생태계 내 입지를 빠르게 넓히고 있다.

2026.03.31 15:32전화평 기자

삼성, 차차세대 엑시노스 '뱅가드' 연내 설계 목표…2나노 고도화 지속

삼성전자가 차차세대 모바일 어플리케이션프로세서(AP)인 '엑시노스 2800(코드명 뱅가드)'의 설계를 연내 완료한다. 이전 세대와 마찬가지로 2나노 공정을 채택해 개발 및 수율 안정성을 담보할 수 있을 것으로 기대된다. 26일 업계에 따르면 삼성전자는 연내 테이프아웃(Tape-out; 설계 완료)을 목표로 차차세대 모바일 AP인 엑시노스 2800을 개발 중이다. 엑시노스 2800의 코드명은 '뱅가드(Vanguard)'다. 삼성전자 내부에서는 엑시노스의 코드명을 세대에 따라 알파벳 순으로, 또한 전 세계에 존재하는 산맥의 이름으로 붙인다. 예컨대 엑시노스 2500부터 2700까지의 코드명은 솔로몬(Solomon)-테티스(Thetis)-율리시스(Ulysses) 순이다. 현재 삼성전자 시스템LSI 사업부는 올해 연말 설계완료를 목표로 엑시노스 2800을 개발하고 있다. 테이프아웃은 칩 설계를 완료하고 도면을 제조(파운드리) 공정에 넘기는 과정을 뜻한다. 이후 샘플 제작 및 테스트를 거쳐야만 실제 칩 제작이 가능하다. 엑시노스 2800은 삼성전자의 최첨단 공정인 2나노미터(nm)로 양산된다. 그 중에서도 2세대 2나노(SF2P) 공정의 개선 버전인 'SF2P+'가 적용된 것으로 알려졌다. 당초 삼성전자는 2027년부터 1.4나노 공정(SF1.4) 양산에 나설 예정이었다. 그러나 급진적인 공정 개발보다는 수율 안정화 및 최적화에 초점을 맞추기로 하면서, 1.4나노 공정 양산 일정을 2년가량 미뤘다. 대신 올해 양산을 앞둔 SF2P의 개선 버전인 SF2P+을 추가하기로 했다. 우선 SF2P는 1세대 2나노(SF2) 대비 성능이 12% 향상됐다. 동시에 소비전력은 25%, 면적은 8% 줄었다. SF2P+는 여기에 광학 기술 최적화로 반도체 회로의 크기를 일정 비율로 축소하는 옵틱 슈링크(Optic Shrink) 기술을 적용한다. 전체적으로 칩 면적을 줄여 성능 및 전력효율성 향상에 유리할 것으로 관측된다. 2나노 공정 채택 지속에 따른 이점도 있다. 이전 세대와 동일하게 2나노를 기반으로 설계하기 때문에, 시스템LSI 사업부 입장에서는 설계 난이도를 낮출 수 있다. 파운드리 측면에서의 수율 안정화에도 유리하다. 실제로 삼성전자가 올해 양산을 목표로 한 엑시노스 2700(율리시스)도 설계가 비교적 순조롭게 진행됐던 것으로 전해진다. 반도체 업계 관계자는 "이전만큼 모바일 AP에서 매년 공정 미세화를 진행하는 것이 현실적으로 불가능하다는 게 삼성전자 시스템LSI 내부의 중론"이라며 "대안으로 DTCO(설계 기술 공동 최적화)에 주목하고 있다"고 설명했다. DTCO는 반도체 설계와 제조 공정 기술 간의 최적화를 뜻한다. 기술적 성숙도가 낮아 수율 향상에 불리한 최선단 공정에서 더 중요한 의미를 가진다.

2026.03.26 10:36장경윤 기자

'K-온디바이스' 다크호스 모빌린트...자본·마케팅 장벽 넘을까

국내 팹리스 업계에서 모빌린트는 '조용한 강자'로 통한다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 동시대에 등장한 경쟁사들이 언론의 스포트라이트와 대규모 투자 유치로 시장의 시선을 사로잡을 때, 모빌린트는 묵묵히 하드웨어의 실체와 소프트웨어 스택을 쌓는 데 집중해왔다. 그 결과 입소문보다는 실물 칩의 성능으로 수요 기업들의 선택을 받기 시작했다. 온디바이스 AI 시장 개화와 정부 지원이라는 순풍을 탄 모빌린트가 과연 '저평가 우량주'의 꼬리표를 떼고 메이저 플레이어로 안착할 수 있을지 주목된다. [강점: Strength] 엣지에 최적화된 범용성… 'K-온디바이스'의 실질적 주역 모빌린트의 가장 큰 경쟁력은 '실체가 있는 기술력'에서 나온다. 뜬구름 잡는 식의 로드맵이 아니라, 이미 지난해 하반기부터 양산에 돌입한 고성능 NPU(신경망처리장치) '에리스(ARIES)'를 통해 하드웨어의 실질적인 구동 능력을 입증했다. 이러한 기술력은 대외적으로도 인정받았다. 모빌린트는 세계 최대 IT·가전 전시회인 CES에서 혁신상을 수상하며 글로벌 수준의 설계 역량을 객관적으로 증명했다. 이는 단순히 국내 시장용 기술에 머물지 않고 글로벌 표준에 부합하는 기술 경쟁력을 갖췄음을 의미한다. 특히 모빌린트 칩의 최대 장점은 높은 범용성이다. 특정 AI 모델에 종속되지 않고 다양한 신경망 모델을 엣지 환경에서 안정적으로 작동시키는 설계 역량을 갖췄다. 이러한 범용성은 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 정합성에서 기인하며, 이는 실제 제품을 도입해야 하는 수요 기업들에게 강력한 소구점으로 작용하고 있다. 기술적 완성도는 정부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술 개발' 과제에서 빛을 발하고 있다. LG전자, 두산로보틱스 등 국내 수요 기업들이 모빌린트의 기술력에 집중적인 관심을 보이며 협력 파트너로 점찍은 것이 대표적인 사례다. 반도체 업계 관계자는 "실질적인 하드웨어와 즉시 현장 투입이 가능한 소프트웨어를 동시에 원하는 대기업들에게 모빌린트는 현실적인 대안"고 평했다. [약점: Weakness] 자본력 확충·낮은 인지도는 극복 과제 기술력에 비해 대외적인 시장 인지도가 낮다는 점은 뼈아픈 대목이다. 리벨리온이나 퓨리오사AI, 딥엑스 등과 업력이 비슷함에도 불구하고 모빌린트의 브랜드 파워는 상대적으로 약하다는 평가다. 이는 엔지니어 중심의 조직 문화로 인해 영업과 마케팅을 적극적으로 펼치지 않았던 결과로 풀이된다. 자본력 역시 경쟁사 대비 열세다. 수천억원 단위의 기업 가치를 인정받으며 막대한 실탄을 확보한 타사들과 달리, 모빌린트는 상대적으로 낮은 밸류에이션에 머물러 있다. 반도체 설계는 천문학적인 자금이 투입되는 장기전이며, 특히 대규모 양산을 위해서는 안정적인 재무 구조가 필수적이다. 금융권 일각에서 모빌린트의 자본 안정성에 대해 우려 섞인 시선을 보내는 이유이기도 하다. 윤상현 모빌린트 CSO(이사)는 “그동안 홍보보다는 기술 개발과 양산 준비라는 '실체'를 만드는 데만 매진하다 보니 대외적인 인지도가 상대적으로 낮았던 것이 사실”이라며 "금융권이나 투자자들로부터 자본 안정성에 대한 의구심을 받기도 하는데, 현재 진행 중인 추가 펀딩 등을 통해 기업 가치를 제대로 인정받고 자본력을 확충하는 과정 중에 있다"고 강조했다. [기회: Opportunity] 온디바이스 AI 시대 도래와 정부의 육성 정책 시장 환경은 모빌린트에게 더할 나위 없이 우호적이다. 개인정보 보호와 응답 속도 등의 이유로 기기 자체에서 추론을 수행하는 온디바이스 AI 수요가 전 산업 분야로 확산되고 있기 때문이다. 범용성이 강점인 모빌린트의 NPU는 스마트 가전부터 산업용 로봇까지 적용 범위가 넓어 먹거리가 풍부하다. 정부의 강력한 산업 육성 의지도 든든한 버팀목이다. 정부는 모빌린트를 포함한 주요 AI 반도체 기업들을 집중 지원 대상으로 선정하고, 'K-클라우드' 프로젝트와 온디바이스 AI 과제를 통해 대규모 자금을 투입하고 있다. 특히 투자 책임 면제 등 파격적인 금융 지원책이 예고되어 있어, 그동안 모빌린트의 발목을 잡았던 자본력 확충의 기회가 열리고 있다. [위협: Threat] 파트너십 부재...독자 생존 위험성 가장 실질적인 위협은 국내외 생태계 안에서 이른바 짝궁이 없다는 점이다. 경쟁사들은 이미 강력한 전략적 파트너십을 통해 시장 지배력을 공고히 하고 있다. 리벨리온은 SKT·KT와, 퓨리오사AI는 LG AI연구원과 딥엑스는 현대차·LG유플러스와 손잡으며 안정적인 수요처와 잠재적 지원을 확보했다. 반면 모빌린트는 LG전자나 두산로보틱스 등 다수의 대기업이 관심을 보이고는 있지만, 이들이 모빌린트의 칩만을 독점적으로 사용하는 배타적 동반자 관계라고 보기는 어렵다. 확실한 파트너 없이 개별 수주 경쟁에만 의존할 경우, 거대 자본과 유통망을 앞세운 국내외 경쟁사들의 공세에 언제든 밀려날 수 있다는 불안감이 존재한다. 모빌린트만의 운명 공동체를 확보하는 것이 무엇보다 시급한 과제인 셈이다.

2026.03.20 10:31전화평 기자

삼성전자, 엔비디아 '4나노' 새 추론 칩 만든다

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 삼성전자 파운드리와의 협력을 공식적으로 언급했다. 엔비디아의 최신형 AI 가속기 '베라 루빈' 기반 시스템과 결합되는 그록(Groq)의 언어처리장치(LPU)를 삼성 파운드리에서 양산하는 구조다. 젠슨 황 CEO는 16일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 'GTC 2026' 기조연설에서 AI 칩 생산 파트너를 소개하는 과정에서 "삼성전자가 그록3 LPU 칩을 제조하고 있다"고 밝혔다. 그록은 엔비디아가 지난해 말 약 29조원을 들여 우회 인수한 팹리스 스타트업이다. 거대언어모델(LLM)의 추론 작업 속도를 높이는 LPU를 전문으로 개발해 왔다. 그록3 LPU는 이 기업의 최신 칩으로, 4나노미터(nm) 공정 기반으로 알려졌다. 젠슨 황 CEO는 "삼성이 우리를 위해 그록3 LPU 칩을 제조하고 있다. 지금 가능한 한 최대한 빠르게 생산을 늘리고 있다"며 "삼성에게 정말 감사드린다"고 강조했다. 그록3 LPU는 현재 양산 단계에 들어갔다. 젠슨 황 CEO가 예상한 출하 시점은 오는 3분기다. 이번 발언은 삼성 파운드리가 엔비디아의 차세대 AI 칩 생산에 참여하고 있음을 공개적으로 언급한 것으로, AI 반도체 공급망에서 양사의 협력이 긴밀하게 이어지고 있음을 보여주는 대목으로 평가된다. 또한 삼성전자는 지난 2월 엔비디아향 HBM4(6세대 고대역폭메모리) 양산 출하를 공식 발표한 바 있다. 이를 통해 삼성전자는 엔비디아 AI 생태계 확장을 위한 메모리·파운드리 공급사로서 협력 영역을 더 확장할 수 있게 됐다.

2026.03.17 09:34장경윤 기자

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