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SK하이닉스, 인텔과 2.5D 패키징 협력 추진…AI칩 공급망 변동 예고

SK하이닉스가 인텔과 최첨단 패키징 분야에서 협력 도모에 나서 주목된다. 현재 인텔로부터 2.5D 패키징 기술을 도입해 고대역폭메모리(HBM) 및 시스템반도체를 집적하는 테스트를 진행 중인 것으로 파악됐다. 2.5D 패키징 업계 선두주자인 대만 TSMC가 최근 극심한 공급난을 겪는 가운데, AI 가속기용 2.5D 패키징 공급망이 다변화될 수 있다는 기대가 나온다. 11일 업계에 따르면 SK하이닉스는 인텔과 2.5D 패키징 기술에 대한 연구개발(R&D)을 진행하고 있다. 2.5D 패키징은 반도체와 기판 사이에 얇은 막 형태의 인터포저를 삽입해, 칩 성능을 향상시키는 기술이다. 대표적인 적용처로는 엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크가 개발하는 AI 가속기가 있다. AI 가속기는 GPU 등 각종 고성능 시스템반도체와 HBM을 2.5D 패키징으로 결합해 만들어진다. 현재 글로벌 빅테크의 2.5D 패키징 공급망은 대만 주요 파운드리인 TSMC가 사실상 독점하고 있다. SK하이닉스 역시 TSMC와 긴밀한 협력관계를 맺고, HBM 및 2.5D 패키징과 관련한 연구개발을 함께 진행해 왔다. 나아가 SK하이닉스는 인텔의 2.5D 패키징 기술인 '임베디드 멀티-다이 인터커넥트 브릿지(EMIB)' 도입을 검토하고 있다. 인텔로부터 EMIB 내장 기판을 공급받아 HBM 및 시스템반도체를 결합하는 테스트를 진행 중인 것으로 파악됐다. 사안에 정통한 관계자는 "아직은 초기 연구개발 단계이긴 하나, SK하이닉스가 인텔 EMIB로 2.5D 패키징을 구현하는 테스트를 적극적으로 진행하고 있다"며 "실제 양산 적용에 필요한 소재·부품 후보도 물색하고 있는 상황"이라고 밝혔다. SK하이닉스와 인텔 간 협력 논의는 양사 간 이해관계가 잘 맞물려 있는 것으로 풀이된다. TSMC의 2.5D 패키징 기술인 '칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트(CoWoS)'는 최근 AI 반도체 호황으로 극심한 공급난을 겪고 있다. 때문에 여러 빅테크 기업들은 인텔 EMIB를 CoWoS의 유망한 대체재로서 주목하고 있다. SK하이닉스 입장에서도 인텔 EMIB에 대한 선제적인 연구개발이 필요하다. SK하이닉스가 2.5D 패키징을 직접 양산하지는 않지만, 2.5D 패키징의 구조 및 특성을 고려해 HBM을 개발하면 수율 및 안정성을 높이는 데 유리하기 때문이다. 실제로 SK하이닉스는 국내에 2.5D 패키징을 연구개발하기 위한 소규모 라인을 가동하고 있다. 또한 양사 협력을 통해 인텔은 자사 최첨단 패키징 사업을 크게 확장할 수 있을 것으로 기대된다. 인텔 EMIB는 넓게 펼쳐진 인터포저 대신 소형 실리콘 브릿지로 칩과 칩을 연결한다. 칩 간 연결이 필요한 부분에만 브릿지를 배치하면 되므로, 더 유연하고 효율적으로 칩을 배치할 수 있다. 반도체 업계 관계자는 "현재 인텔이 SK하이닉스와 주요 OSAT를 대상으로 EMIB 기술을 적극 프로모션하고 있다"며 "중장기적으로는 AI 가속기용 2.5D 패키징 공급망에 인텔 EMIB가 추가될 것으로 예상된다"고 설명했다.

2026.05.11 15:02장경윤 기자

"범용 AI 넘어 실행형 AI로"…SAS, 산업별 맞춤형 에이전트로 기업 혁신 돌파

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "기업 고객이 실제 현장에서 원하는 것은 범용 인공지능(AI)이 아니라 산업별 과제를 이해하고 운영 프로세스에 바로 연결될 수 있는 실행형 AI입니다." 제라드 피터슨 SAS 글로벌 엔지니어링 부문 수석 부사장(SVP)은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 유통, 금융, 의료 등 산업별 과제 해결에 초점을 맞춘 산업 액셀러레이터 신규 오퍼링과 주요 업데이트를 공개했다. 피터슨 부사장은 SAS AI 전략 중 하나로 데이터 관리와 분석, 의사결정, 실행을 하나로 연결하는 '산업형 AI 플랫폼'을 제시했다. 시장의 관심이 대규모언어모델(LLM) 기반 범용 AI에 집중되고 있지만 공급망과 금융처럼 복잡한 변수와 규제가 얽힌 실제 기업 현장에서는 정확도와 거버넌스를 갖춘 실행력이 더 중요하기 때문이다. 그는 "범용 AI가 일반적인 질의응답과 콘텐츠 생성에는 강점을 보일 수 있지만 산업 현장에서는 업무별 데이터 구조와 용어, 내부 정책, 규제 요건이 서로 달라 이를 반영한 판단 체계가 필요하다"며 "특히 기업은 단순한 정보 제공보다 발주, 승인, 이상 징후 탐지, 대응 조치 등 실제 운영 프로세스와 연결되는 기능을 원하기 때문에 산업 특화형 플랫폼이 필수적"이라고 설명했다. 이를 위한 주요 서비스로 글로벌 출시를 앞둔 'SAS 공급망 에이전트'가 소개됐다. 이 솔루션은 기업의 공급 및 운영 계획(S&OP)을 지원하는 도구다. 예를 들어 "수요가 15% 감소하는 시나리오를 시뮬레이션해달라"는 요청에 따라 대안을 제시하는 방식이다. 마이크로소프트 팀즈(Teams) 같은 업무 환경에서 활용할 수 있으며 에이전트가 내린 판단의 근거도 함께 제공하도록 설계됐다. 마리넬라 프로피 에이전틱 AI 글로벌 시장 전략 리드는 식료품점 재고 관리 시나리오를 통해 에이전틱 AI의 실제 구동 방식을 시연했다. 그는 'SAS 바이야 코파일럿'을 활용해 복잡한 코딩 없이 데이터를 전처리하고 수요 예측 대시보드를 구성하는 과정을 소개했다. 이어 대화형 에이전트가 재고 부족 위험을 파악해 담당자에게 발주를 제안하고 어떤 정책과 규칙에 따라 해당 판단이 이뤄졌는지 근거를 제시하는 흐름도 함께 선보였다. 금융권의 주요 과제인 사기 탐지 분야 적용 사례도 공개됐다. 수잔 할러 고급 분석 R&D 수석 디렉터는 "사기 데이터는 정상 거래보다 극히 드물게 발생해 모델을 편향되게 만든다"고 말했다. 이어 'SAS 데이터 메이커'를 통해 희귀한 사기 거래 패턴을 합성 데이터로 생성하고 이를 바탕으로 탐지 성능을 높이는 방안을 설명했다. 이와 함께 검색 증강 생성(RAG) 기반 대형언어모델과 'SAS 지능형 의사결정' 솔루션을 결합한 활용 사례도 제시됐다. SAS는 이를 통해 판단이 모호한 고액 결제 건에 대해 최신 기업 정책 문서를 바탕으로 승인 또는 차단 여부를 실시간으로 결정하는 과정을 시연했다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진(UE)과 결합한 디지털 트윈 기반의 'SAS 작업자 안전 모델'도 소개됐다. 이 모델은 지게차 충돌이나 멸균 시설 규정 위반처럼 실제 환경에서 시험하기 어렵거나 위험한 산업 현장 시나리오를 가상 환경에서 반복 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 컴퓨터 비전 모델을 훈련시키는 방식이다. 실제 사고 데이터를 충분히 확보하기 어려운 산업안전 영역에서 활용 가능성이 제시됐다. SAS는 데이터부터 의사결정, 실행까지 이어지는 전 과정을 하나의 흐름으로 연결하는 방향을 제시하며 AI를 기존 업무 시스템 안에서 작동하는 운영 도구로 정착시키겠다는 구상을 내놨다. 미국 일부 주에서 도입된 식량 지원금 부정 수급 방지 모델도 소개했다. 기존 데이터 인프라를 전면 개편하지 않고도 수급 자격 기록, 사례 관리 파일, 소득 확인 데이터, 거래 내역 등 기존 데이터와 연동해 지급 무결성을 관리할 수 있는 공공 분야 적용 사례라는 설명이다. 제라드 피터슨 부사장은 "기업은 AI를 처음부터 직접 구축하기보다 산업 특화 기능을 갖춘 형태로 도입해 적용 속도를 높여야 한다"며 "SAS의 산업별 액셀러레이터와 에이전트가 고객의 초기 도입 부담을 낮추는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.04.30 07:08남혁우 기자

우도 스글라보 SAS 부사장 "AI는 마법 아니야"…기업용 AI 성패는 '산업 맥락'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "범용 인공지능(AI)에 산업적 맥락이 더해져야 비로소 '신뢰할 수 있는 AI'가 됩니다. 시장에는 화려한 모델이 넘쳐나지만, 이를 실제 기업 운영에 적용하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다." 우도 스글라보(Udo Sglavo) SAS 응용 AI 및 모델링 R&D 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026' 현장 인터뷰와 미디어 브리핑에서 이같이 말하며 기업 AI 도입 방안을 제시했다. 그는 기업용 AI의 필수 조건으로 거대 모델 자체의 성능보다 ▲산업 맥락 ▲데이터 전처리 ▲설명 가능성 ▲사람의 최종 책임을 꼽았다. AI 에이전트 시대 "사람은 여전히 운전석에 있어야" 스글라보 부사장은 "생성형 AI가 무에서 유를 창조하는 만능 발명가가 아니다"라며 "생성형 AI는 기존 데이터의 패턴을 분석해 새로운 조합을 만들어내는 기술"이라고 설명했다. 이어 "환각 역시 학습하지 않은 영역에 대해 패턴을 유추해 꾸며내기 때문에 발생한다"고 덧붙였다. 이어 "기업에서 AI의 주된 역할은 놀라운 무언가를 발명하는 것이 아니라 지루하고 복잡한 작업을 대신하는 데 있다"며 "반복 업무를 덜어주면 사람은 더 창의적이고 중요한 판단에 시간을 쓸 수 있다"고 말했다. AI의 효용 가치는 사람의 대체가 아니라 지원에 있다는 설명이다 올해 화두인 '에이전틱 AI'에 대해서는 기대와 경계를 동시에 내비쳤다. 그는 "에이전트는 대형언어모델(LLM)과 전통적인 분석 모델, 메모리가 결합해 사용자가 원하는 결과를 대신 수행하는 결과 지향적 시스템"이라고 설명했다. 다만 "기업 환경에서는 어떤 일이 잘못됐을 때 누군가는 반드시 책임을 져야 한다"며 "'AI가 한 일'이라고 변명할 수 없는 만큼 기술이 발전해도 사람은 늘 의사결정 운전석(Driver's seat)에 앉아 있어야 한다"고 힘주어 말했다. 이 같은 관점은 AI 코딩 시대 개발자의 역할에 대한 설명으로도 이어졌다. 그는 향후 개발자에게 가장 중요해질 역량으로 비즈니스 문제를 듣고 정확한 소프트웨어 명세로 구조화하는 '스펙 기반(Spec-driven) 개발 역량'을 지목했다. AI가 빠른 프로토타입을 짤 수는 있지만, 예기치 못한 예외 상황(Edge case)을 찾아내고 최종 제품을 안정화하는 것은 여전히 대체할 수 없는 인간의 몫이기 때문이다. 스글라보 부사장은 "소프트웨어 업계 전반이 AI를 활용해 코드를 짜고 있지만, 상용 소프트웨어를 공급하는 기업은 자신이 만든 코드에 막중한 책임을 져야 한다"며 "사람의 검토조차 거치지 않은 코드를 고객에게 전달할 수는 없다"고 단언했다. 범용 AI의 한계, '사전 구축형 패키징'과 '설명 가능한 최적화'로 극복 스글라보 부사장은 "오늘날 AI 프로토타입을 만드는 것은 쉽지만, 예산과 데이터 전문가가 부족한 현업에 이를 곧바로 적용할 수는 없다"며 "산업적 맥락이 더해질 때 흥미롭기만 하던 AI가 비로소 신뢰할 수 있는 도구로 바뀐다"고 말했다. 이를 위해 SAS는 다년간 축적한 산업 경험을 현장에서 즉시 활용 가능한 '사전 구축형 모델 및 에이전트' 형태로 패키징해 제공한다. 구체적인 사례로 공급망 분야의 판매 및 운영 계획(SOP)을 들었다. 수요와 공급의 균형을 맞추는 복잡한 업무에서, 사용자가 '수요 15% 감소' 같은 가정을 제시하면 AI가 결과를 시뮬레이션하고 판단 근거까지 함께 제공한다. 그는 이를 두고 "기업이 진정 원하는 것은 맹목적인 자동화가 아니라 '설명 가능한 최적화'"라고 짚었다. 진짜 병목은 모델이 아닌 '데이터'… "빅데이터 맹신은 신화" 스글라보 부사장은 AI 프로젝트의 실질적인 병목 지점으로 모델이 아닌 '전통적인 데이터 관리 문제'를 지목했다. 기업 내 방대한 데이터를 비즈니스용, 기밀용 등으로 분류·라벨링하고, 시스템 구조에 맞춰 스키마를 매핑하는 지루한 IT 작업이 선행되지 않으면 어떤 강력한 AI도 무용지물이라는 것이다. 과거 데이터에 대한 무비판적인 맹신도 경계했다. 스글라보 부사장은 "빅데이터 안에 모든 정답이 숨어 있다는 믿음은 신화에 불과하다"며 "과거 데이터는 과거의 사회적 패턴을 담고 있을 뿐 변화하는 현재를 온전히 반영하지 못한다"고 지적했다. 따라서 데이터를 맹신하지 않고 그 이면의 '의미(Semantic)'를 파악해 "우리는 더 이상 이런 방식으로 일하지 않는다"고 인간 스스로 판단하고 교정할 수 있어야 한다고 역설했다. 현실 데이터의 부족과 편향 문제를 극복하기 위한 대안으로는 '디지털 트윈'과 '합성 데이터'를 제시했다. 제조업 안전 관리처럼 모든 사고 위험 상황을 실제 영상으로 확보하기 어려운 경우, 가상 환경에서 조건(장비 색상, 조명, 작업자 특성 등)을 바꿔가며 합성 데이터를 대량으로 생성해 AI 모델의 빈틈을 메우는 방식이다. 우도 스글라보 부사장은 "엔터프라이즈 AI의 승부는 모델의 화려함이 아닌 산업별 구조 이해와 데이터 통제력에 달려 있다"며 "SAS는 지난 50년간 데이터를 다루며 쌓아온 경험을 바탕으로 기업이 가장 신뢰할 수 있는 실무적 AI 생태계를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 07:06남혁우 기자

최태원 "韓 AI 성장하려면 스케일·스피드 중요…엔비디아 전략 카피해야"

최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI) 성장전략 핵심요소로 에너지·반도체 등 병목현상 해결을 꼽았다. 한국은 미국과 중국보다 데이터센터 등 인프라가 부족해, 빠른 기술 개발과 투자 확대가 필요하다고 강조했다. 최 회장은 28일 오전 국회 의원회관에서 열린 '한중의원연맹 2026 제1회 정책세미나'에서 '미·중 AI 기술패권 경쟁 속 대한민국 성장전략'을 주제로 특별강연을 진행했다. 최 회장은 "AI 산업이 발전하면서 생기는 병목현상을 어떻게 잘 이용할 것인지가 세계 각국이 추진하는 AI 성장전략의 관건"이라며 "AI 데이터센터 같은 인프라, 전기, 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등 4가지가 핵심 병목현상 요소"라고 설명했다. 한국은 주요 경쟁국 대비 데이터센터 구축 규모가 부족하다. 최 회장은 "국내 데이터센터를 다 합치면 1기가와트 정도 되는데, 그 중 AI에 쓸 수 있는 건 5%도 되지 않는다"며 "향후 전세계적으로 연간 10~20기가와트급 데이터센터를 구축할 것으로 보이는데, 대부분 미국과 중국이 짓고 있는 상황"이라고 진단했다. 중국 약진이 특히 거세다. 최 회장은 "중국은 서쪽 지역의 풍부한 자원을 토대로 미국보다 전기를 만드는 속도가 매우 빠르다"며 "AI 전쟁에서 전기는 중국이 우세할 것"이라고 평가했다. 이어 "(중국은) 최첨단 GPU를 쓸 수 없는 대신 스스로 반도체를 개발해야 하는데, 속도가 매우 빨라 저희같은 반도체 회사에도 위협"이라고 밝혔다. 반면 국내 메모리 업계는 전체 AI 생태계 내에서 위상이 크게 올라가고 있다. AI 가속기에 탑재하는 고대역폭메모리(HBM)는 물론, 서버용 D램과 낸드 모두 구조적인 공급부족에 직면해 있다. 최 회장은 "현재 누구를 만나도 '메모리를 달라'고 얘기하는데, 생산량이 정해져 있어 상당한 공급부족에 시달리고 있다"며 "최대한 공급량을 늘리도록 투자를 지속하고 있다"고 말했다. 한국 AI 성장전략에 대해서는 "일단은 과감하게 인프라에 투자해야 한다"며 "스케일(규모)과 스피드(속도)가 중요하다"고 강조했다. 최 회장은 "현재 SK는 아마존과 협력해 100메가와트급 데이터센터를 울산에 짓고 있는데, 용량을 900메가와트 더 늘려 1기가와트까지 가보려는 생각을 하고 있다"며 "여기에 정부 혹은 공공 수요가 뒷받침되면 대한민국이 AI 이니셔티브를 가져가는 선순환 엔진이 돌기 시작할 것"이라고 말했다. 그는 "빠른 개발 속도로 주도권을 확보하려면 엔비디아 전략을 우선 카피해야 한다"며 "동시에 AI가 가져올 충격에 대비해 사회적 가치를 더 정밀하게 측정하고 이를 키우는 새로운 자본주의가 필요하다"고 덧붙였다. 한일 경제협력 필요성도 강조했다. 최 회장은 "미중 패권 (경쟁) 속에서 우리가 스스로를 보호할 수 있으려면 경제 규모를 키워야 하는데, 우리와 비슷한 처지의 일본과 협력해야 한다"며 "양국을 합치면 6조달러 국내총생산(GDP)으로 중국 3분의 1 수준까지 올라오기 때문에, 열린 마음으로 협력해야 한다"고 말했다.

2026.04.28 16:24장경윤 기자

"삼성 노조 파업 시 메모리 양산 차질 최소 1달 이상"…업계 우려

성과급 규모를 둘러싼 삼성전자 노사갈등이 심화되고 있다. 삼성그룹 초기업노동조합 삼성전자 지부(이하 노조)는 다음달 21일부터 18일간 총파업을 강행하겠다는 뜻을 지난 23일 결의대회에서 재확인했다. 25일 반도체 업계에선 삼성전자 노조 파업이 메모리 반도체 시장에 미칠 여파가 클 것이란 우려가 나온다. 노조가 예고한 파업 기간은 18일인데, 설비 정상 재가동에 필요한 시간을 고려하면 최소 1달 이상 생산 차질을 빚을 수 있기 때문이다. 양산에 미치는 기간은 최소 2배 이상으로 길어진다. 메모리 슈퍼사이클 속 삼성전자의 경쟁사만 반사이익을 얻을 것이란 전망도 나온다. 한 반도체 엔지니어는 "반도체 설비의 셋업 및 유지보수(CS) 업무가 오랜 시간 중단되는 경우, 다시 설비를 정상 가동하는 데에 1달 이상 걸릴 수 있다"며 "특히 메모리 출하량을 적극 늘려야 하는 슈퍼사이클 상황에서는 영향이 더 클 수 있다"고 설명했다. 노조 파업은 삼성전자 만의 문제에 국한되지 않는다. 전세계 최대 생산능력을 보유한 삼성전자가 제품 양산에 차질을 빚으면 메모리 공급난이 더 심화할 수 있다. 글로벌 빅테크와 IT 기업으로선 제조비용 상승 압박이 더 커진다. 이 경우, SK하이닉스와 마이크론 등 경쟁사는 메모리 가격 상승세가 가팔라지는 반사이익을 누릴 수 있다. 특히 소수의 기업만 양산할 수 있는 고성능 서버용 D램, eSSD(기업용 SSD) 분야 변동성이 더 클 것으로 보인다. 또 다른 반도체 엔지니어는 "팹 내 인력이 빠지면 설비가 하나 둘 가동을 멈추게 돼 문제가 생긴다"며 "메모리는 설비를 제대로 관리하지 않으면 생산량이 바로 10~20% 줄어들 수 있다"고 말했다. 노조는 연간 영업이익 15%를 성과급으로 배분하고, 성과급 제도를 투명화하자고 사측에 요구하고 있다. 지난 23일 삼성전자 평택캠퍼스에서 개최한 결의대회에는 약 4만명(경찰 추산)이 모여 같은 메시지를 강조했다. 삼성전자 창사 이래 최초 과반노조 가입자(7만6100명)의 절반이 넘는 이들이 결의대회에 참석했다. 노사 합의가 이뤄지지 않으면 노조는 총파업에 돌입한다. 결의대회에서 최승호 노조위원장은 "회사가 헌신하는 조합원을 단순히 숫자로 취급한다면 우리 역시 파업으로 발생할 막대한 생산 차질과 손실을 숫자로 보여주겠다"고 경고했다. 파업에 따른 손실은 최대 30조원으로 추산하기도 했다.

2026.04.25 12:00장경윤 기자

[인터뷰] SAP "제조·공급망 운영, 실시간 오케스트레이션 체계로 재편한다"

SAP가 제조·공급망 운영의 무게중심을 단순 가시성에서 엔드투엔드 오케스트레이션 기반 실행 중심 인공지능(AI)으로의 재편을 선언했다. 설계·계획·생산·물류·자산 관리 전 과정을 통합하고 나아가 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 결합해 글로벌 제조업의 불확실성 대응력을 높인다는 목표다. 아담 피아나 SAP 아태지역 공급망 고객자문 총괄은 22일(현지시간) 독일 하노버 산업박람회 2026 현장에서 진행한 온라인 인터뷰를 통해 "올해 제조·공급망의 핵심 키워드는 오케스트레이션"이라며 "엔드투엔드 공급망을 재무와 고객 경험까지 연결함으로써 예기치 못한 리스크가 발생하는 순간 빠르게 대응할 수 있다"고 강조했다. SAP는 이번 박람회에서 '신뢰 기반 오케스트레이션, 더 똑똑한 실행'을 전면에 내걸고 에이전틱 AI 기반 제조·공급망 혁신을 선보였다. 전시 부스에선 설계부터 생산·물류·애프터서비스까지 이어지는 엔드투엔드 제조 스토리를 가이드 투어 형식으로 선보였다. 자율 로봇, 디지털 제품 여권, 엔터프라이즈 생성형 AI 'SAP 쥴(Joule)' 기반 물류·창고 관리 등을 시연하며 관람객들의 이목을 집중시켰다. 공급망 운영 중심축 된 '오케스트레이션' SAP가 이번 하노버 산업박람회에서 강조한 메시지는 단순 연결을 넘어선 '연결된 실행'이다. 피아나 총괄에 따르면 많은 기업이 이미 대시보드와 분석 도구를 통해 상당한 수준의 가시성을 확보했다. 하지만 실제 리스크가 발생했을 때 담당부서와 시스템이 끊겨 있으면 대응 속도는 급격히 떨어진다는 문제가 제기된다. SAP는 이를 해결할 방식으로 공급망 오케스트레이션을 제시했다. SAP가 정의하는 공급망 오케스트레이션은 설계·계획·구매·생산·납품·운영·서비스를 단일 레이어로 통합하는 개념이다. 기존 공급망관리(SCM) 시스템은 도메인별 수동 처리와 단절된 트랜잭션 중심으로 운영돼왔다. SAP가 내세운 새 구조는 애플리케이션·데이터·AI가 맞물리는 '플라이휠' 구조를 통해 상황을 예측하고 시나리오를 실행하는 데 초점을 맞췄다. 박람회 현장 시연도 이 메시지에 맞춰 설계됐다. SAP는 실제 제조·물류 전 과정을 직관적으로 보여주고자 음료 형태의 '진저 샷'을 데모 제품으로 설정하고 독일 발도르프 공장에서의 혼합·병입부터 하노버 부스 내 최종 패키징, 창고 이송, 출하에 이르기까지 전 과정을 하나의 흐름으로 구현했다. 생산 설비와 디지털 제조 시스템, 확장형 창고관리(EWM), 자율 로봇, 물류 관리가 따로 작동하는 것이 아니라 서로를 자동으로 호출하고 연결되는 구조가 부각됐다. 피아나 총괄은 "많은 고객이 이 기술이 실제로 구현 가능한지 여부를 가장 궁금해한다"며 "우리가 보여준 것은 개념증명(PoC)을 넘어선 실제 가동 가능한 연결·오케스트레이션 프로세스"라고 설명했다. 공급망을 담당부서만의 업무가 아니라 재무·고객 경험·외부 파트너 네트워크까지 포괄하는 기업 운영 체계로 보는 접근도 반영됐다. 부스 내 쇼룸에서도 SAP는 공급망 신호를 조기에 읽고 의사결정을 내리며 리드타임이 늘어나기 전에 공급을 확보하는 구조를 현대 제조의 핵심으로 제시했다. 이 과정에서 SAP의 비즈니스 네트워크가 오케스트레이션을 조직 외부까지 연결하는 구조로 함께 작동한다는 점이 강조됐다. 내부 공급·생산·물류·자산 유지보수 프로세스를 외부 공급업체, 운송사, 서비스 파트너와 연결해 리스크가 내부가 아닌 외부에서 발생할 때도 실시간으로 상황을 파악할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이는 단일 기업 내부 최적화만으로는 공급망 리스크를 통제하기 어려워진 최근 환경과 맞닿아 있다. 피아나 총괄은 "우리가 박람회에서 보여주고자 한 것은 엔드투엔드 공급망을 신뢰할 수 있게 오케스트레이션하는 역량"이라며 "50년 넘게 축적한 공급망 프로세스 이해를 바탕으로 실행을 더 똑똑하게 만드는 것이 핵심 전략이자 목표"라고 말했다. "이젠 AI가 움직인다"…피지컬 AI로 확장된 공급망 운영 SAP의 또 다른 제조·공급망 전략축은 AI를 보조 도구 수준이 아닌 운영 실행 레이어로 끌어올린 에이전틱 AI다. 피아나 총괄은 "기존 자동화가 정해진 규칙을 반복 실행하는 수준이었다면 'SAP 비즈니스 AI'는 품질 기준과 고객 우선순위, 규제 요건 같은 맥락을 읽고 상황별 대응책을 제시하는 구조로 진화하고 있다"며 "사용자는 SAP 쥴을 통해 원인과 대안을 자연어로 묻고 시스템은 그 답을 실행 가능한 판단으로 연결한다"고 강조했다. 가령 'SAP 통합 비즈니스 계획(IBP)'에선 특정 고객에게 납품이 이뤄지지 않은 이유를 쥴에 물으면 생산능력 부족인지, 원자재 부족인지 바로 설명받을 수 있다. 공급 최적화 결과를 데이터 과학자나 시스템 담당자를 거치지 않고 현업 사용자가 바로 해석할 수 있게 만든 것이다. SAP는 이를 통해 공급망 전문가의 역할도 개별 도메인 처리자에서 AI 에이전트 결과를 검증하고 조율하는 '오케스트레이션 총괄 운영자'로 바뀔 것으로 보고 있다. 피아나 총괄은 "복잡한 문제를 단순하고 빠르게 이해할 수 있게 만드는 것이 SAP 쥴 전략"이라며 "시스템이 답을 제시하는 수준을 넘어 실제 의사결정을 지원하는 것이 새로운 사용자 경험의 핵심"이라고 말했다. 하노버 산업박람회 현장에서 SAP는 피지컬 AI를 중심으로 이 전략을 구체화했다. 부스에선 자율 휴머노이드 로봇이 상품 피킹·패킹 작업을 수행하는 시연이 진행됐다. 디지털 의사결정이 실제 물리적 작업으로 이어지는 피지컬 AI 기반 차세대 제조 현장을 직관적으로 구현했다. 특히 고립된 자동화 설비를 여러 대 탑재하는 방식이 아닌 AI로 기업 프로세스 전체에 맥락을 입힌 자율 운영 체제를 갖췄다. 피아나 총괄은 "쥴과 비즈니스 AI가 확장형 창고관리, 디지털 제조 등에서 모이는 실시간 데이터를 바탕으로 로봇에 운반·피킹·내부 물류 작업을 지시한다"며 "로봇은 비용·품질·안전·컴플라이언스와 연결된 비즈니스 맥락 안에서 움직이도록 하는 구조"라고 설명했다. SAP는 이미 임바디드 AI 프로젝트를 통해 제조·물류·품질 검사 전반에서 예상치 못한 다운타임 최대 50% 감소, 생산성 최대 25% 향상, 운영 오류 감소 같은 성과를 확보해왔다. 다양한 제조 현장 파일럿을 통해 휴머노이드와 자율 로봇이 SAP 시스템과 직접 연결되는 가능성을 입증해가고 있다. 피아나 총괄은 "공급망·고객 경험·재무 전반의 프로세스를 하나로 묶는 데 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 큰 역할을 하게 될 것"이라며 "궁극적으로는 분석을 넘어 실제 실행까지 이어지는 운영 체계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다. 한국 제조 AI, 어디까지 왔나…SAP가 본 과제는 최근 이란발 중동 위기처럼 예측 어려운 지정학 변수는 SAP 전략의 현실성을 더 키우는 배경이 됐다. 피아나 총괄은 "공급망 위기 대응은 사후 보고 체계가 아닌 실시간 감지와 시나리오 조정으로 전환돼야 한다"며 "자동차·유통·소비재 기업들이 항공·해상·육상 운송 경로를 매일 재조정하는 일은 이미 일상이 됐다"고 진단했다. 박람회 현장 데모에서도 이 문제의식이 두드러졌다. SAP 공급망 오케스트레이션 화면에는 리스크 및 완화 전략 보드가 갖춰졌고 원자재 문제와 유통 차질, 품질 이슈, 제품 리콜 여부를 한눈에 파악할 수 있도록 구성됐다. 여러 공장에 흩어진 품질 정보와 설비효율 데이터를 단일 화면에서 보는 방식으로 위기 대응을 위한 통합 관제 역량을 선보였다. 피아나 총괄은 "중동에서 벌어지는 혼란은 중요 부품 수급, 연료와 가스 가격, 자산 서비스 일정까지 조직 여러 영역에 연쇄적으로 영향을 주고 있다"며 "이런 상황에서 SAP 비즈니스 네트워크와 공급망 오케스트레이션은 내부 시스템과 외부 파트너 데이터를 연결해 제품 가용성과 물류 이동, 유지보수 상태 변화를 실시간으로 보여준다"고 말했다. 그는 현재 호르무즈 해협 봉쇄 같은 위기 상황에서도 운송 경로 재조정과 운송 계획 전면 재수립 대안을 플랫폼 안에서 바로 검토할 수 있다고 설명했다. SAP AI 솔루션이 공급업체 전환, 비용 내부 흡수, 비용 전가 등 복수 시나리오를 제시하고 각각의 재무 영향을 미리 모델링하는 형식이다. 지난 2021년 수에즈 운하 마비 사고와 반도체 부족 사태에서 축적된 데이터가 향후 유사 위기 대응의 기준점으로 활용되고 있다는 점도 언급했다. 한국 시장에 대한 평가는 기대와 과제가 동시에 담겼다. 피아나 총괄은 한국 제조업이 AI 도입 압력이 강한 시장이며 특히 제조 프로세스와 연결된 로보틱스 추진 의지가 두드러진다고 평가했다. 다만 실제 현장에선 수십 년간 누적된 레거시 시스템과 데이터 사일로, 온프레미스 중심 환경이 최신 AI 기능 활용의 제약 요인으로 남아 있다고 짚었다. 이에 대해 한국 제조기업들이 단순한 AI 파일럿보다 클라우드 전환과 데이터 통합을 함께 추진하는 접근이 필요하다고 제언했다. 온프레미스 환경에서도 일부 AI 시나리오는 가능하지만 자율 에이전트와 쥴, 지속적 업데이트를 통한 혁신 속도는 결국 클라우드에서 본격화된다는 판단이다. 피아나 총괄은 "AI만으로는 충분하지 않고 통합된 애플리케이션, 조화로운 데이터, 엔터프라이즈급 거버넌스가 갖춰져야 자율 오케스트레이션 공급망이 현실이 된다"고 강조했다. 이어 "우리는 한국 제조기업이 AI 도입 과정에서 겪는 어려움을 잘 이해하고 있다"며 "단순한 소프트웨어 공급업체가 아니라 한국 기업들의 성과를 함께 책임지는 장기 파트너로서 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.04.23 17:01한정호 기자

SK하이닉스, 2분기 더 좋다...메모리 훈풍에 역대급 수익성 예고

SK하이닉스가 전례 없는 메모리 슈퍼사이클의 효과로 지난 1분기 역대 최대 수익성을 거뒀다. 영업이익률은 72%로, 글로벌 제조 기업 중 최상위권에 올랐다. SK하이닉스는 올 2분기에도 기록적인 수익성을 거둘 가능성이 유력하다. D램·낸드 가격의 상승세가 지속되고 있고, 고부가 제품을 중심으로 출하량이 확대되기 때문이다. 23일 업계에 따르면 SK하이닉스는 지속된 메모리 슈퍼사이클 효과로 올 2분기 역대 최대 영업이익률을 경신할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 지난 1분기 매출액 52조 5763억원, 영업이익 37조 6103억원을 기록했다. 매출은 전년동기 대비 198%, 전분기 대비 60% 증가했다. 영업이익은 각각 405%, 96% 늘었다. SK하이닉스의 이번 실적은 역대 최대 실적에 해당한다. 영업이익률도 72%로 제조업 중 최상위를 기록했다. TSMC·엔비디아·마이크론 등 전 세계 주요 기업들의 최근 수익성을 모두 뛰어넘은 수준이다. 올 1분기 SK하이닉스의 메모리 출하량(빗그로스)은 제한적이었다. D램은 전분기와 동일한 수준, 낸드는 전분기 대비 약 10% 감소했다. 그러나 D램 및 낸드 평균판매가격(ASP)이 각각 60% 중반, 70% 중반대로 상승하면서 수익성을 대폭 끌어올렸다. 이는 AI 인프라 투자에 따른 고부가 서버용 메모리 수요 증가 덕분이다. 특히 가격 변동폭이 제한적인 고대역폭메모리(HBM)를 제외한 범용 D램의 ASP 상승률은 100% 내외를 기록한 것으로 분석된다. 2분기에도 SK하이닉스의 실적은 더욱 확대될 전망이다. 물량 확대와 가격 상승세가 동시에 나타나기 때문이다. SK하이닉스는 해당 분기 D램 빗그로스가 한 자릿수 후반, 낸드는 10% 중반 증가할 것으로 내다봤다. ASP 또한 상승세가 지속될 것으로 전망된다. 현재 업계가 추산하는 2분기 SK하이닉스의 전분기 대비 ASP 상승률은 D램이 20%대, 낸드가 30%대 수준이다. 반도체 업계 관계자는 "현재 업황을 고려하면 올 2분기까지 메모리 가격의 급격한 상승세는 확정적"이라며 "SK하이닉스의 영업이익률도 올 2분기 역대 최고치를 경신할 가능성이 높다"고 설명했다.

2026.04.23 15:32장경윤 기자

中 D램 업체, HBM3 개발 난항…韓 추격 아직 '시기 상조'

중국 창신메모리(CXMT)가 4세대 고대역폭메모리(HBM3) 상용화 시기를 늦출 가능성이 높아지고 있다. 당초 올 상반기 상용화에 나서는 것이 목표였지만, 아직까지 관련 소재·부품 협력사에 양산 수준의 발주를 진행하지 못한 것으로 파악된다. 20일 업계에 따르면 CXMT는 당초 올해 상반기를 목표로 했던 HBM3 양산 일정에 차질을 빚고 있다. CXMT는 중국 최대 D램 제조업체다. 전세계 기준 D램 시장 점유율은 권외 수준이지만, DDR5·LPDDR5X 등 최신 규격의 D램 상용화에 성공했을 정도로 기술을 빠르게 고도화했다는 평가를 받고 있다. CXMT는 AI 데이터센터용 고성능 D램인 HBM 시장에도 문을 두드리고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)을 뚫어 연결한 메모리 반도체다. 전공정·후공정 모두 매우 높은 수준의 기술을 요구한다. CXMT가 중점적으로 개발 중인 제품은 HBM3다. HBM 중 4세대에 해당하는 제품으로, 비교적 성숙(레거시) 공정에 속한다. 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 기업들은 올해 HBM4의 본격적인 양산에 돌입하고 있다. 다만 CXMT의 HBM3는 아직 테스트 단계에 머물러 있다는 게 업계의 평가다. 당초 이르면 올해 상반기에 양산에 나서는 것이 목표였으나, 사실상 일정이 지속 연기되고 있다. 현재 HBM3에 필요한 소재·부품 발주량이 샘플 제조 수준에 머무르고 있는 것으로 파악된다. 반도체 업계 관계자는 "CXMT의 기술적 진보는 빠른 수준이나, HBM3 양산 일정은 계속 미뤄지고 있다"며 "개발 진척 상황을 보면 연내 양산은 어려울 것으로 관측된다"고 설명했다. 한편 CXMT는 HBM3의 코어 다이로 G4(16나노미터급) D램을 채용했다. 지난해 양산이 본격화된 D램으로, CXMT 기준으로는 최신 공정에 해당한다. D램을 층층이 이어붙이는 후공정 기술로는 매스리플로우-몰디드언더필(MR-MUF)을 채택했다. MR-MUF는 D램을 하나씩 쌓을 때마다 열로 임시 접합한 다음, 완전히 적층된 형태에서 열을 가해(리플로우) 접합을 마무리하는 기술이다. 이후 액체 형태의 'EMC(에폭시 고분자와 무기 실리카를 혼합한 몰딩 소재)'를 도포한다. 현재 SK하이닉스가 MR-MUF 공정을 활용하고 있다.

2026.04.21 10:55장경윤 기자

"수 주 걸리던 운송비 확인 2시간만에"…AI 물류 최적화 '루프', 1300억 투자 유치

최근 글로벌 분쟁 등으로 매일같이 물류 공급망에 이슈가 발생하는 가운데 인공지능(AI)을 활용해 물류 최적화를 돕는 서비스가 대규모 투자에 성공해 주목받고 있다. 수 주일씩 걸리던 화물 운송비 감사 작업을 단 2시간 만에 해결하며 급변하는 상황에 빠르게 대응할 수 있다는 평가다. 20일 공급망 최적화 플랫폼 스타트업 '루프 페이먼츠(이하 루프)'는 9500만 달러(약 1300억원) 규모 시리즈 C 투자를 유치했다고 밝혔다. 이번 투자 라운드는 발로 에퀴티 파트너스와 발로 아트레이데스 AI 펀드가 주도했으며, J.P. 모건 그로스 에퀴티 파트너스를 비롯한 여러 기관 투자자가 참여했다. 기업이 공급업체에 상품을 주문하거나 화물선 공간을 예약할 때 주고받는 송장에는 종종 오류가 포함되며, 이를 방치할 경우 불필요한 비용 발생으로 이어진다. 이를 해결하기 위해 루프는 부정확한 공급망 송장을 찾아낼 수 있는 AI 모델 제품군인 'DUX'를 개발했으며 이를 클라우드 플랫폼 일부로 제공하여 다양한 관련 업무를 자동화하고 있다. 루프에 따르면 DUX는 물리적인 공급망 문서를 처리하는 데 최적화된 맞춤형 아키텍처를 기반으로 한다. 이 알고리즘은 텍스트뿐만 아니라 양식 필드의 위치, 도장 등의 데이터 포인트까지 추출하여 수집된 공급망 정보를 보다 정확하게 해석한다. AI는 송장을 스캔한 후 정보를 표준화된 형태로 정규화하고 관련 데이터를 연결한다. 이후 AI 에이전트를 활용해 비용의 불일치를 찾아내는데, 루프 측은 이 기술을 통해 보통 수 주가 걸리던 화물 운송비 감사(audit) 작업을 단 2시간 만에 완료할 수 있다고 설명했다. 이 플랫폼은 일반 송장 외에도 선사가 화물을 적재했음을 증명하는 선하증권(Bills of lading)이나 복잡한 운임 산정 기준이 담긴 운임표 등 전문적인 공급망 문서도 처리할 수 있다. 또한 루프는 AI가 수집한 문서를 바탕으로 화물의 위치를 추적하여 지연을 유발할 수 있는 병목 현상을 사전에 감지하도록 돕는다. 확보된 데이터를 바탕으로 고객이 운송 파트너와 더 유리한 요율을 협상할 수 있도록 지원하는 것도 주요 특징이다. 이와 함께 결제 프로세스를 간소화하는 기능도 제공한다. 수십 개의 운송 파트너와 거래하며 다양한 통화를 다뤄야 하는 기업을 위해 결제 워크플로우를 자동화하고 조기 결제에 따른 운송비 할인 요청 기능도 지원한다. 투자를 주도한 발로 에퀴티 파트너스의 안토니오 그라시아스 창립자 겸 CEO는 "루프가 구축한 AI 시스템은 과거 파편화되어 접근하기 어려웠던 데이터를 비용, 프로세스 및 운전자본을 개선하는 유의미한 정보로 탈바꿈시키고 있다"고 평가했다. 루프는 이번 투자금을 바탕으로 플랫폼이 지원하는 공급망 자동화 활용 사례를 더욱 확대하고, 인력 충원 등 규모의 성장에 나설 계획이다. 맷 맥키니 루프 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 끊임없는 혼란 속에서 공급망을 관리해야 하는 기업이 얼마나 많은 압박을 받고 있는지 그리고 파편화된 데이터와 취약한 시스템 위에서 얼마나 자주 중요한 결정이 내려지고 있는지 매일같이 목격하고 있다"며 "이번 투자를 통해 플랫폼을 확장하고 고객이 더 빠르고 나은 결정을 내리는 데 필요한 재무 및 운영 데이터를 원활하게 연결할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.04.20 15:53남혁우 기자

'첨단 패키징' 역량 키우는 삼성 파운드리 생태계…2.5D 공정서 성과

삼성전자 디자인솔루션파트너(DSP) 기업 가온칩스가 최첨단 패키징 기술인 2.5D 기반 칩 샘플을 만들었다. 해당 샘플은 단일 주문형반도체(ASIC)와 4개의 고대역폭메모리(HBM)을 집적한 구조로 돼 있다. DSP는 삼성 파운드리와 팹리스 고객사를 이어주는 '가교' 역할을 담당한다. DSP 기업들이 최첨단 패키징 기술을 고도화하면, 삼성 파운드리도 고객사 저변을 확대할 수 있다. 18일 가온칩스에 따르면 이 회사는 최근 2.5D 패키징을 활용한 고성능 인공지능(AI) 반도체 칩 샘플을 제작했다. 2.5D 패키징은 반도체와 기판 사이에 '인터포저(Interposer)'라는 얇은 막을 삽입하는 기술이다. 기판만 사용하는 기존 패키징 대비 회로를 더 밀도있게 연결할 수 있어, 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 수요가 증가하고 있다. 2.5D 패키징은 삼성전자·SK하이닉스 등이 주도하는 HBM과 관련이 깊다. 현재 엔비디아·AMD·구글 등 빅테크 기업들은 시스템반도체와 HBM을 단일 패키지에 집적하기 위해 2.5D 패키징 기술을 활용하고 있다. 가온칩스는 실리콘 인터포저 위에 단일 시스템반도체와 4개의 HBM을 집적해, 2.5D 패키징을 구현했다. 칩의 실제 작동성과 안정성 여부를 판별하기 위한 테스트 샘플(DCTV:Daisy Chain Test Vehicle) 제조에 성공했다. 가온칩스는 다음 단계 샘플도 만들고 있다. 오는 6~7월께 2.5D 패키징 상용화 준비를 마치는 것이 목표다. 가온칩스의 이번 성과는 삼성 파운드리 생태계 측면에서도 의미가 크다. 가온칩스는 삼성전자의 주요 DSP 기업 중 하나로, 삼성 파운드리와 팹리스 간 칩 개발과 양산을 돕는다. DSP 기업은 고객사의 고성능 반도체 양산을 수주하기 위해 최첨단 패키징 기술을 선제 확보해야 한다. 이번 2.5D 패키징 기술 개발도 삼성 파운드리와 협력으로 이뤄졌다. 현재 삼성전자는 '큐브(Cube)'라는 자체 브랜드명으로 2.5D 패키징 기술을 개발 중이다. 또 다른 삼성 DSP인 에이디테크놀로지, 세미파이브 등도 최첨단 패키징 역량 확보에 열중하고 있다. 에이디테크놀로지는 2나노 공정과 Arm의 '네오버스(Neoverse) V3' 아키텍처를 결합하고, 2.5D 패키징을 지원하는 차세대 중앙처리장치(CPU) 플랫폼 'ADP 620'을 개발하고 있다. 세미파이브는 반도체를 수직 적층하는 '3D IC' 플랫폼을 개발 중이다.

2026.04.18 08:00장경윤 기자

삼성·SK, LPDDR 추가 성장동력 확보…테슬라 AI칩 양산 수혜

테슬라의 자체 인공지능(AI) 반도체 양산 확대로 삼성전자·SK하이닉스의 저전력 D램(LPDDR) 수요가 촉진될 전망이다. 테슬라가 구상 중인 차세대 AI칩은 최신 LPDDR 표준인 'LPDDR6'를 탑재할 것으로 알려졌다. 17일 업계에 따르면 테슬라는 자체 AI 반도체에 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 메모리 기업의 최첨단 LPDDR을 채용할 전망이다. 테슬라는 자율주행 및 휴머노이드 로봇 기술을 고도화하기 위해 AI 반도체를 자체 개발해 왔다. 현재 2나노미터(nm) 공정 기반 'AI5'까지 테이프 아웃(Tape-out)에 성공한 상태다. 테이프 아웃은 칩 설계를 완료하고 파운드리 양산 공정에 이관하는 단계를 뜻한다. 차세대 제품 개발도 진행되고 있다. 테슬라는 지난해 하반기 'AI6' 양산을 위해 삼성전자와 22조7600억원 규모 위탁생산 계약을 체결했다. 지난 16일에는 AI6 개선 버전인 AI6.5 양산 계획을 처음 공개했다. AI6.5는 TSMC 2나노 공정을 기반으로 한다. 이로써 테슬라는 AI5와 AI6 시리즈 모두 삼성전자·TSMC를 파운드리로 활용하는 이원화 전략을 취하게 됐다. 향후 칩 생산량 증가를 고려한 결정으로 풀이된다. 당시 일론 머스크 CEO는 "AI6는 미국 텍사스의 삼성전자 2나노 팹을 사용하고, AI6.5는 애리조나의 TSMC 2나노 팹을 사용해 성능을 더욱 향상시킬 것"이라고 밝힌 바 있다. 테슬라의 AI 반도체 양산 확대는 삼성전자, SK하이닉스의 메모리 사업에도 긍정적이다. AI5 및 AI6 시리즈가 최첨단 LPDDR 제품을 탑재하기 때문이다. 세부적으로, AI5용 LPDDR은 SK하이닉스가 주력 벤더 지위에 오른 것으로 파악된다. 테슬라가 최근 공개한 AI5 샘플 역시 SK하이닉스의 LPPDR 제품을 탑재하고 있다. AI6부터는 삼성전자 역시 본격적인 LPDDR 공급망에 합류할 것으로 전망된다. 반도체 업계 관계자는 "AI5는 초기 TSMC가 양산을 수주한 제품으로, SK하이닉스의 LPDDR5X를 채용한 것으로 안다. AI6부터는 삼성전자도 파운드리 및 메모리를 턴키로 공급할 수 있을 것"이라며 "테슬라의 AI칩 라인업 확대는 양사 메모리 사업에 수혜로 작용한다"고 말했다. 특히 AI6 및 AI6.5는 LPDDR6를 탑재할 예정이다. LPDDR6는 8세대 LPDDR로, 지난해 7월 표준이 제정됐다. 메모리의 성능을 좌우하는 대역폭은 10.6~14.4Gbps로 이전 세대인 LPDDR5X(8.5~10.7Gbps) 대비 약 1.5배 가량 향상됐다. LPDDR6의 본격적인 상용화 시점은 이르면 올 하반기다. 이에 고성능컴퓨팅(HPC) 반도체를 설계하는 팹리스 기업들은 이미 LPDDR5X 및 LPDDR6의 설계자산(IP)을 병행 탑재하는 방안을 적극 논의 중인 것으로 알려졌다.

2026.04.17 10:20장경윤 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

[AI는 지금] AI가 일자리 뺏는다더니…의사·변호사 몸값 더 뛰었다, 왜?

생성형 인공지능(AI) 고도화 경쟁이 고숙련 인력 시장의 판을 바꾸고 있다. 변호사·의사·개발자 등 전문직 계약자를 AI 학습과 검증에 투입하는 수요가 급증하면서 관련 인재 매칭 플랫폼들이 연 매출 1조원 안팎 규모로 몸집을 키우는 등 'AI 시대형 전문 인력 공급망'이 새로운 산업 축으로 부상하고 있다. 14일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 미국 인재 매칭 플랫폼 핸드셰이크의 AI 학습용 인력 공급 사업 연환산 총매출은 최근 10억 달러(약 1조4767억원)에 근접한 것으로 전해졌다. 올해 1월 연환산 총매출은 약 5억5천만 달러 수준이었으나, 단기간에 두 배 수준으로 불어나 신규 사업 개시 1년 만에 '유니콘급 매출 체력'을 확보하게 됐다. 같은 분야 스타트업 머코어(Mercor)도 올해 초 연환산 총매출 10억 달러를 넘어선 것으로 알려졌다. 지난해 9월 연환산 총매출 5억 달러 수준에서 반년 만에 두 배 성장한 것으로, 외부 전문가 인건비를 제외하고도 3억~4억 달러의 매출을 올리며 현금흐름 기준 흑자를 유지하고 있는 것으로 전해졌다. 이번 급성장은 AI 모델 개발의 병목이 연산 자원이나 공개 데이터에서 도메인 전문성 기반의 인간 피드백으로 이동한 데 따른 결과로 풀이된다. 초기 생성형 AI 시장이 범용 웹 데이터와 단순 라벨링 인력에 의존했다면, 최근에는 법률 검토, 의료 추론, 박사급 과학 문제 풀이, 고급 코딩 검증 등 전문직 수준의 평가 데이터 수요가 급증하고 있다. 특히 오픈AI, 앤트로픽, 메타 등 주요 AI 기업들이 모델의 추론 성능과 에이전트 완성도를 끌어올리기 위해 외부 전문가 네트워크를 적극 활용하면서 관련 시장이 빠르게 커지고 있다. 이들 플랫폼은 수익의 60~70%를 계약자에게 지급하는 구조로, 사람을 많이 투입할수록 매출이 커지는 일종의 'AI 시대형 전문 인력 파견업'으로 자리잡고 있다. 국내 시장에도 적잖은 파급이 예상된다. 금융·법률·제조·공공처럼 규제와 정확도가 중요한 산업에서 한국어 기반 전문 데이터 수요가 빠르게 늘고 있어서다. 업계선 기존 데이터 가공 기업뿐 아니라 대형 SI, 클라우드, 전문직 플랫폼까지 이 시장에 뛰어들 가능성이 크다고 보고 있다. 특히 한국 기업들이 자체 거대언어모델(LLM)과 산업 특화 에이전트를 고도화하는 과정에서 외부 전문가 풀 확보 경쟁이 본격화할 것이란 관측도 나온다. 다만 외부 전문가 네트워크를 대규모로 운영하는 구조상 개인정보 보호와 데이터 보안 리스크는 새로운 변수로 떠오르고 있다. 실제 머코어는 최근 오픈소스 도구 해킹 여파로 데이터 유출 사고를 겪으며 일부 고객사 협업에 차질을 빚은 것으로 알려졌다. AI 산업의 경쟁 축이 그래픽처리장치(GPU)와 모델에서 '전문가 데이터 공급망'으로 옮겨가고 있다는 점도 주목된다. 누가 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보하느냐보다, 누가 더 양질의 전문직 피드백 네트워크를 구축하느냐가 서비스 완성도를 가를 핵심 변수로 떠오르고 있다는 의미다. 업계 관계자는 "생성형 AI가 고도화될수록 범용 데이터만으로는 한계가 분명해지고 있다"며 "앞으로는 의사·변호사·회계사·개발자 등 직무별 전문가 풀을 얼마나 빠르게 조직해 모델 학습과 검증에 투입하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.04.14 17:16장유미 기자

SK하이닉스, 올해 HBM4 물량 하향 조정...HBM3E 등 확대

SK하이닉스가 올해 엔비디아향 6세대 고대역폭메모리(HBM) 출하량을 당초 계획 대비 20~30% 가량 줄이는 방안을 추진 중인 것으로 파악됐다. 엔비디아가 차세대 AI 가속기 '베라 루빈(Vera Rubin)' 양산 확대에 어려움을 겪으면서 발생한 영향으로 풀이된다. 다만 줄어드는 SK하이닉스의 HBM4 물량은 이전 세대인 HBM3E와 서버용 D램 등으로 수요가 대체될 전망이다. 각 제품별로 마진율이 상이한 만큼, 올해 사업 실적에 미칠 영향은 더 지켜봐야 한다는게 업계의 전언이다. 14일 지디넷코리아 취재에 따르면 SK하이닉스는 올해 할당했던 엔비디아향 HBM4 출하량 중 일부를 HBM3E 및 서버용 D램 물량으로 변경할 계획이다. HBM4는 올해 본격적으로 상용화되는 최신 HBM이다. 글로벌 빅테크인 엔비디아가 올 하반기 출시를 목표로 하고 있는 AI 반도체 '베라 루빈'에 첫 탑재된다. 이에 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 기업들이 모두 엔비디아향 HBM4 공급에 총력을 기울이고 있다. 다만 업계는 올해 루빈 시리즈의 출하량이 당초 계획보다 줄어들 것으로 보고 있다. 루빈 플랫폼을 구성하는 여러 구성 요소의 최적화가 아직 완벽히 이뤄지지 않았다는 분석에서다. 대표적으로, 엔비디아는 HBM4의 데이터 처리 성능을 업계 표준에서 크게 높인 11Gbps대로 요구한 바 있다. 시장조사업체 트렌드포스는 최근 발간한 보고서에서 "HBM4 검증에 필요한 시간 외에도 네트워크 인터커넥트 전환과 전력 소비량 증가, 더 고도화된 액체 냉각 솔루션 최적화 등 여러 과제가 남아있다"며 "결과적으로 엔비디아의 고성능 GPU 출하량에서 루빈 시리즈가 차지하는 비중은 기존 29%에서 22%로 감소할 것으로 예상된다"고 밝혔다. 반면 엔비디아가 현재 가장 주력으로 양산 중인 '블랙웰(Blackwell)' 시리즈의 출하량 비중은 기존 61%에서 71%로 크게 늘어날 전망이다. 블랙웰은 HBM3E를 탑재한다. 이에 국내 메모리 업계도 HBM 사업 전략을 수정 중인 것으로 파악됐다. 특히 SK하이닉스의 사업 변동성이 가장 큰 폭으로 나타나고 있다. SK하이닉스가 HBM 시장의 지배적 사업자로서 엔비디아향 HBM4 및 HBM3E에서 가장 많은 출하량 비중을 차지하고 있기 때문이다. 사안에 정통한 관계자는 "올해 출하되는 루빈 시리즈 자체의 양이 줄어들면서 SK하이닉스의 HBM4 출하량 계획도 수정이 불가피한 상황"이라며 "대신 해당 물량이 HBM3E나 다른 서버용 LPDDR(저전력 D램) 쪽으로 이관되기 때문에, 메모리 수요 총량이 줄어드는 것은 아니다"고 설명했다. 당초 SK하이닉스는 올해 엔비디아향으로 60억Gb(기가비트) 수준의 HBM4 출하를 계획했었다. 현재 논의되고 있는 물량은 이보다 20~30% 적은 수준이다. 감소되는 물량의 일부가 블랙웰 시리즈용으로 전환됨에 따라, HBM3E 물량도 당초 전망치인 80억Gb를 상회할 것으로 관측된다. 또 다른 관계자는 "SK하이닉스가 내부적으로 HBM4의 물량 일부를 HBM3E 및 서버용 LPDDR로 전환하는 방안을 논의 중"이라며 "실제로 HBM4 양산을 위한 소재·부품 발주량도 당초 예상보다 더디게 증가하고 있다"고 말했다.

2026.04.14 14:23장경윤 기자

삼성전자, ASMPT와 HBM TC본더 평가...공급망 다변화 지속

삼성전자가 고대역폭메모리(HBM)의 핵심인 열압착(TC) 본딩 장비 공급망 다변화를 지속 추진하고 있다. 최근 해외 반도체 장비기업 ASMPT와 HBM용 TC 본더에 대한 데모 테스트를 마무리하고, 다음 협력 단계를 추진하기로 한 것으로 파악됐다. 13일 업계에 따르면 삼성전자는 싱가포르에 본사를 둔 ASMPT와 HBM용 TC본더에 대해 JEP(Joint evaluation Project 공동평가프로젝트)를 진행할 계획이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)을 뚫어 연결한 메모리다. 삼성전자의 경우 각 D램 사이에 비전도성 접착 필름(NCF)를 넣고, 열압착을 가해 붙이는 공정을 채택하고 있다. 이 접합 과정에서 쓰이는 장비가 TC본더다. 삼성전자의 HBM용 TC본더는 자회사인 세메스가 주력으로 공급해 왔다. 그러나 지난해부터는 국내외 후공정 장비업체들을 추가로 공급망에 편입하는 조치를 추진해 왔다. 이 중 ASMPT는 삼성전자와 올 1분기까지 HBM용 TC본더에 대한 초기 테스트를 진행해 왔다. 해당 테스트는 연구소 단계에서 데모 장비를 시연해보는 수준이다. 나아가 양사는 최근 TC본더에 대한 JEP를 추진하기로 합의한 것으로 파악된다. JEP는 이미 개발된 장비를 고객사의 양산 라인에 설치해, 장비의 성능 및 신뢰성 등을 검증하는 프로젝트다. 장비의 실제 적용 가능성을 평가하는 단계로 볼 수 있다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 HBM용 TC본더 공급망 다변화를 지속적으로 검토해 왔다"며 "ASMPT와의 JEP도 이러한 전략의 일환으로, 양사 간 테스트가 점차 진전을 보이고 있다는 움직임"이라고 설명했다. 물론 삼성전자가 ASMPT의 HBM용 TC본더를 실제 양산 공정에 도입할 지는 아직 확신할 수 없다. 양산 공정에서 장비 성능이 만족스럽지 못하거나, 가격 협상이 잘 이뤄지지 않는 등 상용화까지 많은 변수가 남아있기 때문이다. 삼성전자의 하이브리드 본딩 장비 도입 시점도 TC본더 공급망 다변화에 많은 영향을 끼칠 것으로 보인다. 하이브리드 본딩은 기존 D램과 D램 사이의 마이크로 범프를 쓰지 않고, 칩을 직접 연결하는 기술이다. TC본딩 대비 칩 성능 강화에 유리해 차세대 HBM용 본딩 공정으로 주목받고 있다. 다만 하이브리드 본딩은 기술적 난이도가 높아, HBM용 본딩 분야에서 아직 상용화된 전례가 없다. 또한 국제반도체표준화기구(JEDEC)에서 차세대 HBM의 두께 기준을 완화하는 방안을 추진 중이다. 두께가 더 두꺼워지면 기존 TC본딩 기술을 유지하는 데 용이하다. 또 다른 업계 관계자는 "아직 하이브리드 본딩 기술이 완성되지 않았고, 실제 도입 시에도 일부 층에만 적용하는 등 제한된 방안이 논의되고 있어 TC본딩 기술이 예상 대비 더 성장할 가능성이 있다"며 "이러한 상황에서 삼성전자도 TC본더 공급망 다변화에 더 큰 수요를 느끼게 될 것"이라고 말했다.

2026.04.13 14:32장경윤 기자

메모리 가격, 2분기도 상승세…삼성전자 '최대 실적' 이어진다

삼성전자가 올 1분기 사상 최대 매출과 영업이익을 거뒀다. 인공지능(AI) 산업 주도로 메모리 수요가 급증하면서, D램·낸드 가격이 전 분기 대비 80~90% 수준까지 상승한 것으로 관측된다. 2분기 전망 역시 밝다. 1분기 메모리 가격 상승폭이 예상을 웃돌았지만, 2분기에도 견조한 추가 상승세가 이어질 가능성이 크기 때문이다. 삼성전자는 경쟁사 대비 가장 많은 생산능력을 보유하고 있어, 메모리 가격 상승에 따른 수익성 증대 효과를 가장 크게 볼 수 있다. 7일 삼성전자는 2026년 1분기 잠정실적 발표에서 연결기준 매출 133조원, 영업이익 57조2000억원을 기록했다고 밝혔다. 분기 기준 사상 최대 실적이다. 매출은 전년 동기 대비 68.06%, 전 분기 대비 41.73% 증가했다. 영업이익은 전년 동기 대비 755.01%, 전 분기 대비 185% 증가했다. 증권가 컨센서스(매출 118조3000억원, 영업이익 38조4977억원)도 크게 상회하며 어닝 서프라이즈를 기록했다. 이번 호실적은 전례 없는 메모리 슈퍼사이클 효과로 풀이된다. 현재 전세계 주요 IT 기업들이 AI 인프라 구축을 위해 공격적으로 투자하면서, 서버용 고부가 D램·낸드 수요가 크게 증가했다. 반면 공급업체들의 생산량 증가는 제한돼, 평균판매가격(ASP) 상승을 부추겼다. 범용 D램·낸드도 덩달아 공급난이 심화됐다. 이에 따라 1분기 D램의 ASP는 전 분기 대비 90%가량 상승한 것으로 추산된다. 낸드 역시 비슷한 수준의 가격 상승세가 실현됐을 가능성이 크다. 김선우 메리츠증권 연구원은 "삼성전자의 D램과 낸드 공히 90% 이상 판가 상승율을 기록했을 것으로 추정한다"며 "선두업체로서 경험에 기반한 적극적이고 과감한 가격 정책과 유리한 가격구조 설정이 전략적으로 작동했을 것"이라고 설명했다. 향후 전망도 밝다. 1분기 D램·낸드 ASP가 예상보다 크게 증가하기는 했으나, 2분기에도 가격 상승세가 견조할 것이라는 시각이 우세하기 때문이다. 삼성전자는 주요 메모리 기업 중 가장 많은 D램·낸드 생산능력을 보유하고 있다. 덕분에 범용 메모리 가격 상승에 따른 수혜를 가장 크게 입을 수 있다. 업계에선 삼성전자가 2분기에도 D램과 낸드 모두 전 분기 대비 최소 30% 수준의 ASP 상승률을 기록할 것이란 전망이 나온다. 반도체 업계 관계자는 "범용 메모리 생산능력이 가장 큰 삼성전자가 메모리 슈퍼사이클의 최대 수혜자가 될 것"이라며 "글로벌 빅테크들과 장기공급계약(LTA)도 활발히 진행되고 있어, 메모리 수요가 지속될 것이라는 전망에 힘을 보탠다"고 말했다.

2026.04.07 12:19장경윤 기자

삼성·SK 반도체 슈퍼사이클인데…소재·부품 업계 '시름', 왜?

글로벌 반도체 빅2인 삼성전자, SK하이닉스가 전례 없는 메모리 슈퍼사이클 효과로 올해 역대 최대 수익성을 거둘 것으로 전망되고 있지만 이들과 협력 관계인 국내 소재·부품 협력사들의 시름은 오히려 깊어지고 있어 주목된다. 삼성전자와 SK하이닉스가 연말연초 성과급 잔치를 벌였지만 이들 기업이 반도체 호황에도 웃지 못하는 가장 큰 원인은 최근 진행된 공급 협상에서 지난해에 이어 올해에도 단가가 인하됐기 때문이다. 동시에 중동 전쟁 등 거시경제 불확실성이 높아지고 환율이 상승하는 등 제조 비용에 대한 부담도 커지고 있다. 소재·부품 업계는 국내 반도체 공급망의 '뿌리' 역할을 담당한다. 단기적으로는 개별 기업들의 실적 악화에 그치겠으나, 중장기적으로 국내 소재·부품 업계의 경쟁력 약화로까지 이어질 수 있다는 우려의 목소리가 나온다. 1일 업계에 따르면 삼성전자, SK하이닉스는 올 1분기까지 주요 반도체 소재·부품 기업과의 단가 협상을 완료했다. 통상 삼성전자, SK하이닉스는 연말연시께 소재·부품 기업들과 당해년도 제품 공급에 대한 단가 협상을 진행한다. 각 기업별로 차이는 있지만, 삼성전자·SK하이닉스가 주력으로 양산하는 메모리반도체용 소재·부품은 올해 전반적으로 단가가 인하됐다. 복수의 업계 관계자에 따르면 하락폭은 한 자릿수 수준이다. 지디넷코리아 취재에 따르면 전공정과 후공정 분야 모두 단가 인하가 결정된 기업이 있는 것으로 파악된다. 앞서 삼성전자, SK하이닉스는 지난해 초에도 복수의 협력사와 소재·부품 단가를 10% 이상 인하하기로 한 바 있다. 이를 고려하면 소재·부품 단가 인하폭은 다소 축소됐다는 평가다. 그러나 지난해와 올해 국내 반도체 업계의 환경은 크게 변화했다. 전세계 IT 기업들이 공격적인 AI 인프라 투자를 진행하면서, 메모리반도체 가격은 지난해 상반기부터 고부가 및 범용 제품을 가리지 않고 크게 상승했다. 이에 삼성전자(43조6000억원), SK하이닉스(47조2063억원)는 나란히 지난해 역대 최대 실적을 기록했다. 올해 역시 양사 영업이익이 도합 400조원에 달할 수 있다는 전망이 제기될 정도로 업황이 초호황이다. 반면 소재·부품 단가는 오히려 인하되면서, 국내 기업들은 반도체 슈퍼사이클 속에서도 낙수 효과를 제대로 누리기 힘들어졌다. 설상가상으로 대외적 불확실성은 높아졌다. 지속적인 환율 상승과 더불어, 최근 불거진 이란 전쟁의 여파로 금·은·구리·알루미늄·쿼츠 등 핵심 원자재 가격이 전반적으로 급등했기 때문이다. 물류비 역시 크게 오르고 있다. 익명을 요청한 국내 한 반도체 소재·부품 업계 임원은 "올해 단가 인하율이 전년 대비 줄어들기는 했으나, 최근 물가 및 원자재 비용의 상승 현상을 반영하면 국내 소재·부품의 실질적인 이익은 감소하는 것과 다름없다"며 "제도적으로 완충 장치가 필요한 상황"이라고 어려움을 토로했다. 매년 비용 효율화를 실현해야 하는 삼성전자, SK하이닉스 구매 부서 입장에서는 단가 인하가 핵심 과업에 속한다. 그러나 소재·부품의 수익성 하락 압박이 커질 경우, 중견 협력사들의 연구개발(R&D)에 투입되는 비용이 줄어드는 등 중장기적으로 국내 반도체 생태계가 약화될 가능성도 거론된다. 또 다른 업계 임원은 "원가 압박을 탈피하기 위해서는 결국 제품 개발이나 설비 투자에 필요한 재원을 줄이는 방향으로 나아가게 될 것"이라며 "중국 기업들의 추격이 거센 가운데, 국내 소재·부품 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해서는 수요기업과 공급기업 간 균형 잡인 이익 분배가 실현돼야 한다"고 강조했다.

2026.04.01 14:46장경윤 기자

美, 반도체 공급망 위한 '팍스 실리카' 펀드 출범…3700억원 투입

미국 국무부가 자국 내 반도체 공급망 강화를 위한 '팍스 실리카(Pax silica)' 펀드를 출범한다고 26일(현지시간) 발표했다. 미국은 해당 펀드에 2억 5000만 달러(약 3700억원) 대외 원조 자금을 배정할 예정이다. 국무부는 "팍스 실리카는 공급망의 모든 단계에 걸쳐 전략 파트너십과 협력적 조치를 제공한다"며 "이 기금이 평균 1조 달러 이상 자산을 보유한 대규모 국부펀드와 민간 자본을 유치할 것으로 기대한다"고 밝혔다. 앞서 도널드 트럼프 미 행정부는 지난해 12월 반도체 제조용 핵심광물의 공급망 안정화를 위해 팍스 실리카라는 안보 협력체를 출범시킨 바 있다. 초기 한국과 일본, 싱가포르, 영국, 인도, 호주 등 8개국이 연합체에 합류했다. 가입국은 추가되고 있다. 팍스 실리카 참여국은 핵심광물과 반도체 설계·제조·패키징 등에서 공급망 취약성을 공동 점검하고, 이를 해결하기 위한 프로젝트를 추진할 계획이다. 이는 반도체·인공지능(AI) 등 첨단 산업 굴기에 적극 나서는 중국을 견제하기 위한 목적이라는 분석이 나온다. 현재 중국은 반도체 등 다양한 첨단 산업의 핵심 소재인 희토류 공급을 90%가량 장악하고 있다. 제이컵 헬버그 미 국무부 경제성장·에너지·환경 담당 차관은 "팍스 실리카 연합체의 투자 규모는 1조 달러 이상이 될 것"이라며 "일본 소프트뱅크, 싱가포르 테마섹 등이 창립 멤버가 될 것"이라고 말하기도 했다.

2026.03.28 08:00장경윤 기자

[AI는 지금] 앤트로픽 제재에 반기든 美 기업…실리콘밸리 움직임에 전쟁부 '난감'

앤트로픽과 미국 전쟁부 간 갈등이 심화되면서 실리콘밸리 전반이 집단 대응에 나섰다. 주요 빅테크와 방산 협력업체들까지 가세하면서 인공지능(AI) 산업 전반의 규제 불확실성이 커지고 있다. 24일 블룸버그통신에 따르면 사이버보안 기업 드라고스는 최근 앤트로픽 AI 제품 사용을 중단하지 않겠다는 입장을 밝혔다. 국방부가 앤트로픽을 '공급망 위험'으로 지정했음에도 불구하고 주요 방산 협력업체가 기존 기술 사용을 유지하겠다고 밝히면서 현장에선 즉각적인 공급 차단이 현실화되지 않은 분위기다.드라고스는 산업 제어시스템(ICS) 보안에 특화된 기업으로, 에너지·인프라 등 국가 핵심 시설을 대상으로 사이버보안 서비스를 제공하고 있다. 미국 정부 및 방산 영역과 밀접하게 협력하는 업체라는 점에서 이번 움직임은 방산·공공 분야 내 실제 기술 운용 기조를 가늠할 수 있는 신호로 해석된다.로버트 리 드라고스 최고경영자(CEO)는 "정부의 공식 지시가 없는 상황에서 기술 사용을 중단할 이유가 없다"며 "(이번 전쟁부 조치에 대해) 일부 정책 이슈에 대한 즉흥적인 대응처럼 보인다"고 말했다.앞서 피트 헤그세스 미국 전쟁부 장관은 군이 해당 기술을 사용하는 방식에 대해 앤트로픽이 더 강한 안전장치를 요구한 이후 이 회사를 공급망 위험 요소로 지정했다. 미국 기업을 대상으로 한 이례적인 조치로, 헤그세스 장관과 도널드 트럼프 대통령은 전쟁부와 연방 기관들에 6개월 내 다른 AI 서비스 공급자를 찾도록 지시한 상태다. 앤트로픽은 이에 반발해 법적 대응에 나섰다. 회사 측은 해당 조치가 미국 헌법상 표현의 자유와 적법 절차 권리를 침해한다고 주장하며 공급망 위험 지정의 취소를 요구하는 소송을 제기했다. 이 조치가 유지될 경우 군 관련 계약업체들도 방산 사업에서 앤트로픽과의 협력을 중단해야 하는 상황이다. 이 같은 흐름은 실리콘밸리 전반으로 확산되고 있다. 주요 기술기업들은 성명 발표와 법원 의견서 제출 등을 통해 국방부 조치의 재검토를 요구하고 있는 것으로 전해졌다. 경쟁 관계에 있는 기업들까지 공개적으로 반대 입장을 밝히면서 업계 내 공조 움직임도 나타나고 있다. 전쟁부의 이번 결정은 특정 기업에 대한 제재를 넘어 향후 기술 기업 전반에 적용될 수 있는 기준을 둘러싼 논란으로 이어지고 있다. 공급망 리스크 지정의 기준과 절차가 명확하지 않다는 점에서 정책 불확실성이 확대되고 있다는 지적이다. 경제적 이해관계도 맞물려 있다. 특히 앤트로픽은 아마존, 구글 등 빅테크 기업들과 투자 및 협력 관계를 맺고 있어 단일 기업 배제 조치가 AI 생태계 전반에 영향을 미칠 수 있을 것으로 관측됐다. AI 인재를 둘러싼 변수도 작지 않다. 주요 기업의 연구 인력 다수가 앤트로픽의 AI 활용 제한 원칙에 공감하는 것으로 알려지면서 기업 내부에서도 관련 사안에 대한 의견 표출이 이어지고 있다. 일부 기업에서는 연구진이 경영진에 공개 입장 표명을 요구하는 움직임도 나타난 것으로 전해졌다. 이번 사안은 AI 기술의 군사적 활용 범위를 둘러싼 논쟁으로도 확산되고 있다. 앤트로픽은 감시 및 자율무기 분야에서의 사용 제한 필요성을 강조해왔고, 미국 정부는 국가 안보 차원에서 기술 통제 가능성을 문제 삼고 있다. 법적 판단도 주요 변수로 꼽힌다. 앤트로픽은 국방부 조치가 헌법상 권리를 침해한다며 소송을 제기한 상태다. 백악관 역시 정부 시스템 전반에서 해당 기술 사용을 제한하는 방안을 검토 중인 것으로 알려지면서 갈등은 당분간 이어질 가능성이 크다. 업계에선 이번 사안을 계기로 AI 산업과 정부 간 관계 설정에 대한 논의가 본격화될 것으로 보고 있다. 정책 기준의 방향성에 따라 기술 기업들의 사업 환경에도 변화가 불가피할 것이란 관측도 나온다. 업계 관계자는 "이번 조치는 단일 기업을 넘어 향후 기술 기업 전반에 적용될 수 있는 기준을 둘러싼 문제"라며 "정책 방향에 따라 산업 구조에도 적지 않은 영향을 미칠 수 있다"고 말했다.

2026.03.24 10:26장유미 기자

전쟁부터 물류 마비까지…하겐 호이바흐 SAP CMO "공급망 위기, AI가 돌파구"

"현재 글로벌 물류 공급망은 전쟁 같은 지정학적 리스크, 물류 봉쇄, 관세 정책 등 수많은 실질적 위협에 동시다발적으로 노출돼 예측이 매우 어려운 환경입니다. 하지만 고객들은 어떠한 위기 속에서도 정시 납기와 안정적인 공급을 원하고 있습니다. 인공지능(AI)은 이러한 높은 기대치를 충족시킬 가장 실질적인 기술입니다." 하겐 호이바흐 SAP 최고마케팅책임자(CMO)는 23일 서울 강남구 조선팰리스 호텔에서 전쟁과 물류 마비, 관세 등 복합 위기에 직면한 기업을 대상으로 AI 기반 대응 전략을 제시했다. 실시간 위기 대응 넘어선 '공급망 오케스트레이션' 하겐 호이바흐 CMO는 "자동차를 비롯한 주요 산업에서 항공, 해상, 육상 운송 계획을 매일 다시 짜고 있다"며 "전쟁이나 지정학적 변수는 공급망 전체에 즉각적인 영향을 미친다"며 현장에서는 불확시성으로 인한 물류 경로 재설계가 일상화되고 있다고 설명했다. 그는 이러한 환경에서 기업에 필요한 것은 단순한 대응이 아닌 '리스크 가시화'와 '신속한 의사결정'이라고 밝혔다. 현재 어떤 리스크가 존재하고 그 영향이 얼마나 큰지 실시간으로 파악하고 빠르게 대응할 수 있는 체계가 마련돼야 피해를 최소화하거나 우회할 수 있다는 설명이다. SAP는 이에 대한 해법으로 AI 기반 '서플라이 체인 오케스트레이션'을 제시했다. 이 플랫폼은 SAP 내부 데이터와 외부 데이터를 통합해 공급망 전반의 리스크를 분석하고, 대응 전략을 자동으로 도출한다. 운송 경로 변경, 공급업체 재조정, 물류 계획 수정 등 필요한 작업이 자동으로 생성되고 실행되는 구조다. 하겐 호이바흐 CMO는 "과거에는 사람이 데이터를 보고 판단했다면 이제는 AI가 전략을 만들고 실행까지 이어진다"며 "공급망 관리 방식 자체가 바뀌고 있다"고 강조했다. SAP는 과거 사례 기반 학습을 핵심 경쟁력으로 내세우고 있다. 2021년 수에즈 운하 에버기븐 사태, 2020년 코로나 시기의 반도체 부족 등 주요 공급망 충격 데이터를 축적해 유사 상황 발생 시 대응 전략에 반영하고 있다. 하겐 호이바흐 CMO는 "완전히 동일한 상황은 없지만 과거 데이터를 기반으로 더 빠르고 정교한 대응이 가능해진다"고 설명했다. 이어 "AI가 모든 문제를 해결할 수는 없지만 리스크를 줄이고 대응 속도를 높이는 데는 분명한 역할을 한다"며 "SAP는 신뢰할 수 있는 파트너로서 공급망 위기를 함께 극복해 나갈 것"이라고 말했다. 제조 강국 한국, 공급망 복잡도 최고 수준…"AI 기반 대응 필요성 확대 한국 시장에 대한 기대도 구체적으로 언급했다. 호이바흐 CMO는 "한국은 글로벌 제조 경쟁력이 매우 높은 국가로, 자동차, 전자, 반도체 등 주요 산업이 전 세계 공급망과 긴밀하게 연결돼 있다"며 "그만큼 공급망 복잡성과 리스크 노출도 역시 높은 시장"이라고 평가했다. 특히 한국 기업들은 글로벌 생산, 조달, 물류 네트워크를 동시에 운영하는 구조를 갖고 있어 지정학적 리스크나 물류 차질의 영향을 빠르게 받는 특징이 있다. 그는 "한국 기업들은 이미 높은 수준의 운영 역량을 갖추고 있지만 현재와 같은 불확실성 환경에서는 보다 빠른 의사결정과 자동화된 대응 체계가 중요해지고 있다"고 설명했다. 또한 고객 기대 수준이 매우 높은 시장이라는 점도 강조했다. 호이바흐 CMO는 "한국 시장은 어떤 상황에서도 정시 납기와 안정적인 공급을 요구하는 대표적인 시장"이라며 "이러한 요구를 충족하기 위해서는 공급망 전반의 가시성과 실시간 대응 능력이 필수적"이라고 말했다. SAP는 한국 고객과의 협업을 통해 이러한 과제를 해결해 나간다는 방침이다. 그는 "AI와 데이터 기반 플랫폼을 활용해 공급망 리스크를 줄이고 운영 효율성을 높이는 것이 핵심"이라며 "SAP는 신뢰할 수 있는 기술 기반 위에서 한국 고객과 함께 공급망 혁신을 추진할 것"이라고 밝혔다. AI시대 ERP는 여전히 핵심…"사스포칼립스 아닌 플랫폼 진화" AI 기술의 급격한 발전으로 기존 소프트웨어를 대체할 것이란 '사스포칼립스(SaaS-pocalypse)' 논쟁에 대해서는 우려보다 진화의 관점에서 바라봤다. 호이바흐 CMO는 "AI가 소프트웨어를 새롭게 만들 수는 있지만 모든 것을 처음부터 다시 구축할 필요는 없다"며 "ERP와 같은 표준 소프트웨어는 여전히 핵심 기반으로 남을 것"이라고 강조했다. 자재, 협력사, 생산 등 기업 운영의 핵심 데이터는 전사적자원관리(ERP) 내에 존재하며 AI는 이 기반 위에서 가치를 확장하는 구조가 될 것이라는 설명이다. 앞으로는 표준 플랫폼 위에 AI와 맞춤형 애플리케이션이 결합되는 형태로 발전할 것으로 전망하며 SAP는 이러한 변화 속에서도 핵심 플랫폼 역할을 지속할 것이라고 강조했다. 호이바흐 CMO는 "AI가 리스크를 줄이고 대응 속도를 높이는 데 혁신적인 역할을 하겠지만, 이를 제대로 구동하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터와 시스템 기반이 필수적"이라며 "SAP는 AI 시대에도 대체될 수 없는 비즈니스 핵심 플랫폼으로서 고객들이 공급망 위기를 극복하는 데 가장 든든한 파트너가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.23 12:51남혁우 기자

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