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[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

삼성·SK HBM, 올해도 잘 팔린다...양사 도합 300억Gb 달할 듯

삼성전자, SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 출하량이 올해에도 큰 폭의 성장을 이어갈 전망이다. 삼성전자의 경우 엔비디아와 브로드컴, AMD 등 고객사 수요로 출하량이 100억Gb(기가비트)를 넘길 것으로 관측된다. SK하이닉스는 최근 엔비디아향 HBM4에서 성능 논란을 겪었지만, 적정한 성능 선에서 제품을 공급하는 데 무리가 없을 것이라는 평가가 중론이다. 결과적으로 양사 모두 연초 설정했던 HBM 출하량 계획에서 큰 변동은 없을 것으로 보인다. 27일 업계에 따르면 삼성전자, SK하이닉스의 올해 HBM 출하량은 용량 기준 도합 300억Gb에 달할 전망이다. 삼성전자, HBM 출하량 100Gb 돌파 전망…HBM4 성과 두각 삼성전자는 올해 HBM 생산량을 지난해 대비 3배 이상 확대하겠다는 목표를 세우고 있다. 황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 지난 16일(현지시간) 미국에서 열린 'GTC 2026'에서 "HBM 생산을 빠르게 확대하고 있다. 올해는 지난해 대비 3배 이상 수준으로 늘릴 계획"이라고 밝힌 바 있다. 삼성전자의 지난해 총 HBM 출하량은 40억Gb 내외로 추산된다. 이를 고려하면 올해 출하량 목표치는 110억Gb 내외에 달할 전망이다. 실제로 삼성전자는 지난해 말께 올해 HBM 사업 전략을 구상하는 단계에서 이 같은 성장세를 자신한 것으로 전해진다. 당시 차세대 제품인 HBM4가 엔비디아로부터 긍정적인 피드백을 받았고, AMD와 브로드컴 등 타 고객사와의 공급 협의도 사실상 마무리 단계에 접어들어서다. 브로드컴은 구글, 오픈AI 등 빅테크의 AI 반도체를 위탁 생산하고 있다. 특히 엔비디아는 삼성전자 HBM4의 가장 큰 고객사가 될 전망이다. 삼성전자는 HBM의 코어 다이로 1c(6세대 10나노급) D램을, 컨트롤러 역할의 베이스 다이는 자사 파운드리 4나노미터(nm) 공정을 채택했다. 두 다이 모두 경쟁사 대비 공정이 고도화됐다. 이를 토대로 삼성전자는 엔비디아가 높인 HBM4 성능 기준을 가장 먼저 충족했다는 평가를 받았다. 당초 국제반도체표준화기구(JEDEC)가 정한 HBM4의 성능은 8Gbps급이었으나, 엔비디아는 이를 11.7Gbps 수준까지 요구했다. HBM3E 제품에서는 브로드컴이 가장 큰 고객사로 꼽힌다. 구글은 자체 제작한 AI 반도체 TPU(텐서처리장치)에 HBM을 탑재하고 있으며, 올해는 HBM3E 기반의 v7p 버전의 물량을 크게 확대할 것으로 알려졌다. 반대로 삼성전자의 HBM 출하량이 더 늘어날 가능성은 높지 않다는 평가다. 올해 말까지 삼성전자가 확보 가능한 1c D램의 생산능력은 월 13만장 수준이다. 이 중 대부분이 HBM에 할당된 상태로, 추가적인 생산능력 확보가 어려운 상황인 것으로 관측된다. SK하이닉스, 성능 논란 속에서도 당초 출하량 계획 변동 無 SK하이닉스의 올해 HBM 출하량은 전년(120억Gb 수준) 대비 60%가량 증가한 200억Gb 내외에 달할 전망이다. 이 중 3분의 2가량이 엔비디아에 할당된 것으로 파악된다. 상반기에는 HBM3E를 주력으로 공급하고, 하반기부터 HBM4 공급량이 확대될 예정이다. 최근 SK하이닉스는 엔비디아향 HBM4 공급에 차질이 생길 수 있다는 우려에 휩싸인 바 있다. 엔비디아가 상향 조정한 HBM4 성능을 만족시키기 어렵다는 이유에서다. SK하이닉스의 HBM4는 코어다이로 1b(5세대 10나노급) D램을, 베이스다이로 TSMC의 12나노 공정을 채택했다. 삼성전자 대비 레거시(성숙) 공정에 해당한다. 실제로 SK하이닉스의 HBM4는 AI 가속기를 결합하는 2.5D 패키징 테스트 과정에서 최고 성능 도달에 난항을 겪었다. 코어 다이 최상부층까지 전력이 제대로 도달되지 않는 문제가 가장 큰 요인으로 지목된다. 이에 SK하이닉스는 일부 회로를 수정하는 방안으로 개선 작업을 진행해 왔다. 다만 SK하이닉스가 당초 계획한 엔비디아향 HBM 공급량에 변동이 생길 가능성은 극히 적은 것으로 관측된다. 엔비디아가 HBM4의 성능을 최대 11.7Gbps까지 요구하기는 했으나, 10Gbps 등 하위 성능의 제품도 동시에 수급하기 때문이다. 최상위 제품만 도입하는 경우 최첨단 최신 AI 칩인 '베라 루빈'을 충분히 양산하지 못할 수 있어, 이 같은 전략을 짠 것으로 풀이된다. 곽노정 SK하이닉스 사장도 최근 열린 SK하이닉스 정기 주주총회 현장에서 "고객사와의 협의로 약간의 믹스 조정은 하고 있으나, 당초 계획했던 전체 HBM 출하량에서 큰 변화는 없다"고 밝힌 바 있다. 반도체 업계 관계자는 "HBM4가 상용화 시점에 접어들면서 다양한 성능, 고객사 관련 이슈들이 떠오르고 있으나, 삼성전자와 SK하이닉스 모두 당초 계획했던 HBM 출하량 변동에서 큰 조정은 없는 상황"이라며 "HBM 총 공급능력이 수요를 크게 밑도는 수준이라, 결국 양사 제품이 무난하게 잘 팔릴 것이라는 게 중론"이라고 설명했다.

2026.03.27 11:07장경윤 기자

[AI는 지금] "메모리 병목 뚫었다"…구글, '터보퀀트'로 AI 인프라 판 바꿀까

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 '메모리 병목 현상'을 소프트웨어 혁신으로 풀어낸 차세대 압축 기술을 선보여 AI, 클라우드 업계도 들썩이고 있다. 하드웨어 추가 투입 없이 알고리즘만으로 메모리 사용량을 6배 줄이고 연산 속도를 최대 8배 높이는 혁신 기술인 만큼 비용 절감뿐 아니라 AI 인프라의 효율과 경쟁 구도를 동시에 흔들 수 있는 변수가 될 지 주목된다.26일 업계에 따르면 구글은 지난 24일 공식 블로그를 통해 '터보퀀트' 기술을 공개하고 대규모언어모델(LLM)과 벡터 검색 전반에서 메모리 병목을 완화할 수 있는 압축 알고리즘을 제시했다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. LLM은 고차원 벡터 데이터를 기반으로 작동하는 구조로, 이 데이터를 저장하는 'KV 캐시'가 막대한 메모리를 요구한다. 이로 인해 처리 속도와 비용이 동시에 증가하는 문제가 지적돼 왔다. 터보퀀트는 기존 압축 방식과 달리 데이터 값을 직접 줄이는 대신, 벡터의 표현 구조를 재구성하는 방식으로 접근한다. 좌표계를 변환해 데이터 구조를 단순화하는 '폴라퀀트'와 고차원 데이터의 거리와 관계를 유지하면서 오차를 최소화하는 'QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss)' 기법을 결합해 최소한의 손실로 압축 효율을 극대화했다. 구글은 "이 기술은 대규모 벡터 데이터를 최소한의 메모리로 처리하면서도 의미적 유사도를 정확하게 유지할 수 있도록 설계됐다"며 "LLM뿐 아니라 대규모 벡터 검색 시스템에서도 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있다"고 설명했다. 이 기술은 오는 4월 열리는 ICLR 2026에서 정식 발표될 예정으로, 구체적인 성능과 적용 범위에 대한 추가 검증 결과도 공개될 전망이다. 업계에선 이 기술이 AI 모델 경쟁의 축이 변화하고 있음을 보여준다고 평가했다. 그동안 생성형 AI는 파라미터 규모 확대를 중심으로 발전해 왔지만, 실제 운영 단계에서는 메모리 사용과 데이터 이동이 주요 병목으로 작용해왔다. 터보퀀트는 연산량을 일부 늘리는 대신 메모리 사용을 줄이는 방식으로 이 균형을 재조정하며 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있는 기반을 제공한다. 소프트웨어 측면에서도 의미가 크다. 터보퀀트는 모델을 재학습하지 않고 추론 단계에서 바로 적용할 수 있는 기술로, 기존 AI 모델과 인프라를 그대로 활용하면서 효율을 개선할 수 있다. 이는 AI 경쟁이 모델 개발 중심에서 실행 효율과 시스템 최적화 중심으로 이동하고 있음을 시사한다. 향후에는 KV 캐시 관리, 메모리 기반 스케줄링, 추론 엔진 최적화 등이 핵심 기술 영역으로 부상할 전망이다. AI 인프라 구조에도 변화가 예상된다. 지금까지는 GPU 연산 성능 확보가 핵심 과제로 꼽혔지만, 실제로는 메모리 대역폭과 용량이 성능을 좌우하는 경우가 많았다. 터보퀀트는 메모리 병목을 완화함으로써 GPU 활용도를 높이고 동일 자원으로 더 많은 추론 작업을 처리할 수 있게 한다. 이는 데이터센터 운영 효율을 크게 끌어올리는 요인으로 작용할 수 있다. 클라우드 사업자 입장에서는 비용 구조와 경쟁 전략 모두에 영향을 미친다. 메모리 사용 감소는 단위 추론 비용을 낮추는 동시에 더 많은 트래픽을 처리할 수 있는 여력을 제공한다. 비용이 낮아질수록 AI 서비스 사용량이 증가하는 특성을 감안하면 총 수요는 감소하기보다 확대될 가능성이 높다. 시장에선 터보퀀트 발표 이후 메모리 반도체 수요 둔화 가능성을 반영해 관련 종목이 약세를 보이기도 했다. 다만 업계에선 효율 개선이 오히려 더 긴 문맥 처리, 더 많은 사용자, 더 복잡한 서비스로 이어지면서 새로운 수요를 창출할 수 있다는 시각도 있다. 이 기술에 따른 온디바이스 AI 확산 가능성도 주목된다. 메모리 제약으로 인해 제한적이었던 모바일 환경에서도 보다 복잡한 LLM을 구동할 수 있는 여지가 생기기 때문이다. 이는 개인화 AI, 프라이버시 중심 서비스, 스마트폰 기반 AI 에이전트 확산으로 이어질 수 있을 것이란 기대감을 높이고 있다. 이종욱 삼성증권 연구원은 "효율적인 AI 모델은 전체 비용을 낮춰 더 많은 AI 계산 수요를 불러온다"며 "최적화 모델들은 반도체 자원을 줄이는 것이 아니라 같은 자원으로 더 높은 성능의 AI 서비스를 구현하는 데 사용되고 있다"고 분석했다.그러면서 "AI 업체들이 비용 경쟁이 아니라 성능 경쟁을 하는 한 비용 최적화는 반도체 수요에 영향을 미치지 않을 것"이라며 "(반도체 업계가) 걱정해야 할 순간은 AI로 더 할 수 있는 기능이 별로 없거나 AI 업체들이 경쟁을 멈출 때"라고 덧붙였다.

2026.03.26 16:43장유미 기자

SK하이닉스 "올해도 HBM 출하량 견조…HBM4E 샘플 연내 개발"

SK하이닉스가 올해 고대역폭메모리(HBM) 사업의 견조한 성장세를 자신했다. 올해 HBM 출하량은 당초 계획에서 변동이 없을 예정이며, 차세대 제품인 HBM4E(7세대 HBM) 샘플도 연내 개발이 완료될 전망이다. 곽노정 SK하이닉스 사장은 25일 이천 본사에서 열린 제 78기 정기주주총회에서 이같이 밝혔다. 이날 곽 사장은 "SK하이닉스의 2025년도 HBM 매출은 전년 대비 2배 이상 확대됐다"며 "동시에 HBM4 기술 개발에 성공하고 선제적인 양산 기반을 확립하는 등 차세대 HBM에서도 업계 기술 리더십을 이어가고 있다"고 강조했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤 TSV(실리콘관통전극)로 연결해 데이터 처리 성능을 끌어올린 차세대 메모리다. 현재 6세대 제품인 HBM4까지 상용화에 이르렀다. 특히 SK하이닉스는 핵심 고객사인 엔비디아향으로 HBM4를 양산하고 있다. 올해 HBM 사업에 대해서도 견조한 성장세를 전망했다. 곽 사장은 "약간의 믹스 조정은 하고 있으나, 당초 계획했던 전체 HBM 출하량에서 큰 변화는 없다. 하반기부터 HBM4 점유율이 많이 올라올 것"이라며 "현재 고객들과 논의해 HBM을 비롯한 메모리반도체의 최적의 공급 비율을 맞추고 있다"고 설명했다. 차세대 제품인 HBM4E도 연구개발을 진행 중이다. HBM4E는 내년 양산이 본격화될 것으로 예상되는 HBM으로, 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '베라 루빈 울트라'에 탑재된다. 곽 사장은 "HBM4E는 정확한 시점을 말씀드릴 수 없으나 원래 계획하고 있던 대로 올해 안에 샘플을 만들어내기 위해 준비 중"이라고 말했다.

2026.03.25 13:57장경윤 기자

곽노정 SK하이닉스 "순현금 100조 확보해 장기적 전략 투자 집행"

SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 메모리 수요에 적기 대응하기 위한 준비에 나선다. 중장기적으로 안정적인 투자를 집행하기 위해 순현금 100조원 이상을 확보하는 것이 목표다. 곽노정 SK하이닉스 사장은 25일 이천 본사에서 열린 제 78기 정기주주총회에서 이같이 밝혔다. 기존 메모리 수요는 IT 업황에 따라 하락과 상승을 반복하는 '사이클' 현상을 반복해왔다. 그러나 전세계 AI 기업들의 공격적인 인프라 투자에 따라, 고성능 AI 메모리 수요가 구조적인 공급 부족 현상에 직면할 수 있다는 시각이 제기되고 있다. 이에 SK하이닉스도 업황에 따라 설비투자 규모를 축소 및 확대하는 것이 아닌, 중장기적으로 안정적인 투자를 집행할 수 있는 재무건전성 확보에 나선다. 곽 사장은 "고객사 수요에 맞춰 안정적으로 투자를 집행할 수 있는 재무 건전성을 확보하는 것이 반드시 필요하다"며 "이에 회사는 순현금 100조원 이상을 확보하고자 한다. 이를 통해 어떠한 환경에서도 장기적이고 전략적으로 필요한 투자를 집행할 것"고 밝혔다. 이와 관련, SK하이닉스는 최첨단 메모리 생산능력 확대를 위한 투자를 적극 진행하고 있다. 올해 청주 M15X 팹 구축을 완료해 설비를 도입할 계획이며, 용인 대규모 반도체 클러스터 구축도 적극 추진 중이다.

2026.03.25 11:24장경윤 기자

삼성전자 노사 교섭 재개…총파업 위기 해결 실마리 찾나

최근 깊어진 삼성전자 노사갈등이 잠시 소강 상태에 접어들 전망이다. 삼성전자노동조합 공동투쟁본부(이하 노조)는 사측과 교섭을 재개하기로 결정했다고 24일 밝혔다. 노사는 25일 실무교섭, 26~27일 집중교섭을 진행할 예정이다. 노조는 "오늘(24일) 오후 2시 노사 미팅을 했고, 사측은 OPI 제도 성과급 투명화 및 상한 폐지를 포함해 논의하자는 입장을 밝혔다"며 "교섭은 교섭대로, 투쟁은 투쟁대로 공동투쟁본부는 두 방향 모두 최선을 다하겠다"고 설명했다. OPI는 삼성전자의 대표적 성과급 제도다. 회사 실적이 목표를 초과할 경우 초과 이익의 20% 범위에서 연봉의 최대 50%까지 지급한다. 그간 노조는 OPI 폐지를 주요 요구사항으로 제시해왔으나, 사측은 이를 받아들이지 않았다. 이에 노조는 임금교섭 쟁의행위 찬반투표로 쟁의권을 확보했다. 다음달 23일 집회를 거쳐 5월 총파업에 돌입할 계획이다. 업계는 노조 파업이 현실화하면 삼성전자의 메모리 사업에 차질이 생길 것으로 우려해 왔다. 24시간 설비 가동과 유지보수가 필요한 메모리 산업 특성 상, 엔지니어가 장기간 부재할 경우 가동이 중단되는 사태가 발생할 수 있다.

2026.03.24 17:01장경윤 기자

삼성전자, 올해 시설·R&D 투자에 110조원 이상 투입..."AI 주도권 확보"

삼성전자가 올해 시설 및 연구개발(R&D)에 110조원 이상의 대규모 자금을 투자한다. 전년 대비 20조원 가량 증가한 규모로 AI 반도체 시대의 주도권 확보에 적극적으로 나서고 있다. 19일 삼성전자는 기업가치제고계획(밸류업) 공시를 통해 올해 사업 계획을 공개했다. 삼성전자는 "메모리, 파운드리, 선단 패키징을 모두 갖춘 '원-스톱 솔루션'이 가능한 세계 유일의 반도체 회사로서 AI 반도체 시대에 주도권을 확보하겠다"는 목표를 세웠다. 세부적으로 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리 시장에서 업계 내 확고한 위상을 확보하고, 지속적으로 초격차를 유지할 계획이다. 또한 AI 및 첨단로봇 등 미래형 사업 구조로 사업을 재편해 중장기 성장 모멘텀을 확보하고자 하고 있다. 이를 위한 계획으로, 삼성전자는 올해 총 110조원 이상의 시설 및 R&D 투자를 집행한다. 전년 대비 20% 이상 증가한 규모다. 앞서 삼성전자는 지난해 시설 및 R&D 투자에 90조4000억원(시설투자 52조7000억원, R&D 37조7000억원)을 투자한 바 있다. 또한 첨단로봇, 메드테크, 전장, HVAC 등 미래 성장 분야에서 의미있는 규모의 M&A를 추진한다. 한편 올해 주주환원 정책에 대해서는 "3년간 총 잉여현금흐름의 50% 중에서 2024~2025년 주주환원 및 2026년 정규배당(9조8000억원) 이후에도 잔여재원 발생시 추가로 환원하겠다"는 계획을 세웠다.

2026.03.19 17:26장경윤 기자

美 마이크론, 첫 5년 공급계약 따냈다…삼성·SK도 계약 준비

세계 3위 메모리 반도체 기업인 미국 마이크론이 창사 이후 처음으로 주요 고객사와 5년에 달하는 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. 그간 메모리 산업은 분기, 혹은 최대 1년 수준의 공급계약 체결이 일반적이다. 그러나 전세계 AI 인프라 투자로 메모리 공급난이 극심해지면서, 수년 간의 물량 및 가격을 보장받으려는 고객사 수요가 늘어나고 있다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 메모리 업계도 글로벌 빅테크 기업들과 이미 3~5년 간의 장기 공급 계약을 추진 중인 것으로 파악된다. 마이크론, AI 수요로 D램·낸드 모두 '어닝 서프라이즈' 마이크론은 18일(현지시간) 회계연도 2026년 2분기(2월 종료) 매출액 238억6000만 달러, 영업이익 164억4000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 사상 최대 분기 매출이며 전년동기 대비 196.3%, 전분기 대비 74.9% 증가한 수치이다. 영업이익은 각각 719.9%, 156.3% 급증했다. 증권가 컨센서스(매출 197억 달러, 영업이익 121억 달러) 또한 크게 상회했다. 마이크론은 주요 사업군인 D램과 낸드에서 모두 견조한 성장을 거뒀다. 해당 기간 D램과 낸드의 평균판매가격(ASP)은 전분기 대비 각각 60% 중반, 70% 후반대로 증가했다. 다음 분기 전망치도 긍정적이다. 회사가 제시한 매출 가이던스는 중간값 기준 335억 달러로, 컨센서스인 236억6000만 달러를 앞섰다. 이번 호실적은 AI 인프라 투자 확장으로 서버용 D램, eSSD(기업용 SSD) 등 고부가 메모리 수요가 폭증한 데 따른 효과로 풀이된다. 반면 메모리 제조업체의 생산능력 확대는 제한적인 상황으로, 극심한 공급난을 부추기고 있다. 메모리 산업지형 변화…삼성·SK도 3~5년간 장기공급 계약 추진 이에 마이크론은 메모리 사업에서 중요한 변곡점을 맞았다. 단기적인 수요·공급 구조에서 벗어나, 고객사와의 연간 단위의 장기 계약에 따른 주문 생산 방식으로 나아가고 있다. 마이크론은 "당사는 처음으로 5년짜리 전략적 고객 계약(SCA) 체결을 완료했다"며 "이는 기존 장기계약과 달리 수년간의 구체적인 약정을 포함해 사업 가시성과 안정성을 높이는 구조"라고 강조했다. 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계도 이미 비슷한 동향을 보이고 있다. 전영현 삼성전자 부회장은 18일 정기 주주총회 현장에서 "고객사들과의 공급 계약을 분기, 연 단위가 아닌 3~5년간의 다년 공급 계약으로 전환하는 것을 추진하고 있다"고 밝힌 바 있다. SK하이닉스 역시 수년 간의 장기 공급을 논의 중인 것으로 알려졌다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스가 글로벌 빅테크 기업들과 최소 3년 단위의 D램 공급 계약을 논의하고 있는 것으로 안다"며 "체결 시 공급 규모나 구체적인 계약 조건 등이 나오게 될 것"이라고 설명했다.

2026.03.19 09:03장경윤 기자

SK하이닉스, 2030년 '자율형 팹' 구축 추진…"AI로 제조 혁신"

SK하이닉스가 AI 메모리 수요에 적기 대응하기 위해 자율형 팹 구축을 추진한다. 해당 팹은 고도의 AI 기술을 기반으로 공장이 스스로 학습 및 의사 결정을 수행해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 크게 줄이는 것이 목표다. 도승용 SK하이닉스 부사장(DT 부문장)은 17일(현지시간) 오전 미국 새너제이에서 열린 엔비디아 'GTC 2026'에서 이같이 밝혔다. 이날 '빌딩 더 퓨처 오브 매뉴팩처링(Building the Future of Manufacturing)'을 주제로 패널 토론에 참여한 도 부사장은 "AI 수요 급증에 대응하는 과정에서 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 이중 과제에 직면해 있다"고 설명했다. 반도체 수요는 빠르게 증가하지만, 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계 때문이다. 동시에 제조 환경도 빠르게 복잡해지고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가가치·맞춤형 제품 비중이 확대되며 팹 운영 난이도가 상승했고, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정은 더 어려워졌다. SK하이닉스는 이를 해결하기 위해 2030년을 목표로 '자율형 팹'(Autonomous FAB) 구축을 추진 중이다. 공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행해, 설계부터 양산까지의 전환 속도를 획기적으로 단축하는 것이 주 골자다. SK하이닉스의 자율형 팹은 오퍼레이셔널(Operational) AI·피지컬(Physical) AI·디지털 트윈(Digital Twin) 세 축으로 구성된다. 오퍼레이셔널 AI는 공장의 '두뇌'로, 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 의사결정에 활용한다. 이를 통해 설비 유지보수, 결함 분석 등에서 처리 시간을 50% 이상 단축했다는 게 도 부사장의 설명이다. 피지컬 AI는 공장의 '실행 체계'로, 기존 자동화를 고도화하고 사람 의존 영역까지 확대하는 개념이다. 도 부사장은 "반도체 웨이퍼 이송 장치(OHT) 등 이송 시스템을 AI와 연계해 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 활용해 물류 효율과 안전성을 높이며 부품 재고를 약 30% 절감하는 효과를 기대한다"고 밝혔다. 디지털 트윈은 시뮬레이션 환경으로, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반으로 실제 팹을 가상 공간에 구현한다. 이를 통해 생산 흐름, 자재 이동, 레이아웃 등을 사전 검증하고, 생산 중단 없이 시뮬레이션·AI 학습·운영 최적화를 수행하고 있다. SK하이닉스는 "세 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 제조 체계를 구축할 계획"이라고 밝혔다.

2026.03.18 14:57장경윤 기자

SK하이닉스, 작년 설비투자 30조…메모리 호황에 '사상 최대'

SK하이닉스가 지난해 설비투자(CAPEX)에 30조원 이상을 투입했다. 역대 최대 수준으로, 고대역폭메모리(HBM) 등 인공지능(AI) 메모리 생산능력 확대에 집중한 데 따른 효과로 풀이된다. 17일 SK하이닉스는 2025년도 사업보고서에서 지난해 설비투자에 30조1730억원을 투입했다고 밝혔다. 이는 전년비 68% 증가한 규모다. 앞서 SK하이닉스는 2024년 17조9560억원 규모 투자를 집행한 바 있다. SK하이닉스의 투자 규모 확대는 청주 M15X, P&T(패키징&테스트) 팹 등 신규 팹 추가와 최선단 메모리 생산능력 확대를 위한 전환투자를 활발히 진행한 결과로 풀이된다. 현재 반도체 산업은 전세계 IT 기업의 공격적인 AI 인프라 투자로 전례없는 호황을 맞았다. AI 가속기에 필요한 HBM을 비롯해, 서버용 D램과 eSSD(기업용 SSD) 수요가 크게 증가했다. 범용 메모리 재고 수준도 덩달아 낮아졌다. SK하이닉스는 반도체 호황 지속에 따라 올해도 설비투자 규모를 크게 확대할 계획이다. M15X와 P&T팹의 설비 도입 외에도, SK하이닉스는 용인 1기 팹 건설과 미국 인디애나주 신규 팹 설립 등 국내외 투자 프로젝트를 추진 중이다. 앞서 SK하이닉스는 지난 1월 2025년 4분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 투자 규모는 전년비 상당 수준 증가를 예상한다"며 "다만 설비투자 원칙(투자 규모가 연 매출액 대비 최대 30% 중반 수준을 넘지 않는 것)을 지속 준수하겠다"고 밝힌 바 있다.

2026.03.17 17:14장경윤 기자

게임산업은 AI 열풍 최대 피해자…근거는

전 세계적인 램 부족 사태로 게임 콘솔 가격이 상승하고 일자리까지 감소하면서 게임 산업이 인공지능(AI) 열풍 최대 희생자 중 하나로 떠오르고 있다는 분석이 나왔다. IT매체 와이어드는 이러한 흐름을 조명하며 게임 산업이 AI 확산의 영향 속에서 구조적 변화를 겪고 있다고 최근 보도했다. 지난주 게임 업계는 엑스박스 공동 개발자인 새머스 블랙클리(Seamus Blackley)의 발언으로 큰 파장을 겪었다. 그는 한 인터뷰에서 “마이크로소프트(MS)의 핵심 사업이 된 AI에 밀려 엑스박스 사업이 서서히 저물고 있다”고 말해 게임 업계가 들썩였다. 논란이 확산되자 블랙클리는 “엑스박스가 완전히 죽었다는 뜻은 아니다”라고 해명했지만, 엑스박스 사업이 '곤경'에 처해 있다는 점을 시사한 발언으로 해석되고 있다. 코로나19 팬데믹 기간 동안 게임 산업은 전례 없는 호황을 누렸다. 하지만 이후 AI 기술이 빠르게 확산되면서 상황이 달라졌다. 특히 게임 개발 과정에 AI가 도입되면서 업계 전반에서 일자리 감소 현상이 나타나고 있다. 메모리 가격 상승으로 콘솔 가격 상승 데이터센터 급증도 영향을 미치고 있다. AI 연산을 위한 데이터센터가 막대한 메모리를 소비하면서 전 세계적으로 메모리 부족 현상이 발생했고, 이는 콘솔 제조에 필요한 하드웨어 비용 상승으로 이어졌다. 그 결과 게임콘솔 신제품 출시 일정이 지연되고, 한때 입문용 게이머들의 필수 관문이었던 가정용 PC 조립 역시 부담이 커졌다. 실제로 밸브는 지난해 말 2022년에 출시된 스팀 덱 LCD 256GB 모델의 단종을 발표했다. 2023년형 업그레이드 모델 역시 사실상 출시되지 않았다. 주요 콘솔 제품이 후속 업그레이드 모델 없이 단종된 사례는 이례적이다. 밸브는 스팀 덱보다 약 6배 강력한 성능을 갖춘 '스팀 머신'을 올해 출시할 예정이지만, 정확한 출시 시기와 가격은 아직 공개되지 않았다. 차세대 콘솔 가격 전망도 부담을 키우고 있다. 업계에서는 엑스박스 차기 콘솔로 알려진 '프로젝트 헬릭스'의 출시 가격이 900달러(약 134만원)에서 1200달러(약 180만원)에 이를 것으로 예상하고 있다. 이는 이전 엑스박스 시리즈 X 가격의 2배 수준이다. 개발 과정에 AI 도입으로 일자리 줄어 개발 현장에서는 생성형 AI 도입이 빠르게 진행되고 있다. 게임사들은 대화 작성, 아트워크 제작, 반복적인 개발 작업 자동화 등을 위해 AI 도구를 실험하고 있다. 기업들은 해당 기술이 제작 속도를 높이고 비용을 절감할 수 있다고 주장하지만, 많은 개발자들은 창의성과 일자리 측면에서 장기적인 부작용을 우려하고 있다. 보고서에 인용된 업계 추산에 따르면 자동화와 업계 구조조정으로 인해 2022년부터 2025년 사이 약 4만5000명 이상의 게임 업계 종사자가 일자리를 잃은 것으로 나타났다. 특히 경력이 짧은 직원들이 큰 영향을 받았다는 지적이다. 신입 채용이 줄어들 경우 업계가 차세대 인재를 잃을 수 있다는 우려도 제기된다. AI 활용 확대에 대한 게이머들의 반발도 이어지고 있다. 일부 스튜디오가 프로젝트 일부에 생성형 AI를 사용했다고 밝힌 이후 비판에 직면하기도 했다. 개발자들은 많은 플레이어들이 AI가 생성한 콘텐츠를 거부하는 경향이 있으며, 수작업으로 구축된 세계관과 대화, 스토리텔링이 여전히 게임의 핵심 매력이라고 강조한다. 실제로 최근 게임 '아크 레이더스'는 AI 기반 텍스트 음성 변환(TTS)을 활용한 캐릭터 음성이 몰입감을 해친다는 비판을 받았고, 이에 일부 AI 생성 음성을 성우의 실제 녹음으로 다시 제작했다고 밝히기도 했다. 이처럼 AI가 게임 산업 전반에 빠르게 확산되는 가운데, 업계와 이용자들의 관심은 AI가 게임을 혁신할지 여부보다는 향후 몇 년 동안 게임 산업을 얼마나 깊이 재편할 것인지에 쏠리고 있다고 와이어드는 전했다.

2026.03.17 16:19이정현 미디어연구소

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

SK하이닉스, 엔비디아와 AI 메모리 협력…최태원·곽노정 출동

SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 인공지능(AI) 메모리 제품군을 엔비디아 연례 행사 'GTC(GPU Technology Conference) 2026'에서 공개한다. 최태원 SK 회장, 곽노정 SK하이닉스 최고경영자(CEO) 등이 직접 참석해, 글로벌 빅테크 기업들과 중장기 협력 방안을 논의할 계획이다. SK하이닉스는 16~19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 GTC 2026에 참가한다고 17일 밝혔다. SK하이닉스는 "AI 학습과 추론 분야에서 데이터 병목을 최소화하고 성능을 극대화할 수 있는 메모리 제품을 엔비디아 AI 인프라에 탑재했다"며 "이번 행사에서 엔비디아와 파트너십을 기반으로 AI 시대 핵심 인프라인 메모리 기술 경쟁력을 선보이겠다"고 말했다. SK하이닉스는 이번 행사에서 '스포트라이트 온 AI 메모리'(Spotlight on AI Memory)를 주제로 전시 공간을 구성해 AI 메모리 기술과 설루션을 소개한다. 전시관은 ▲엔비디아 협업 존 ▲제품 포트폴리오 존 ▲이벤트 존 등으로 구성된다. 관람객이 AI 메모리 기술을 직관적으로 이해하도록 체험형 콘텐츠 중심으로 운영한다. 전시장 입구에 위치한 '엔비디아 협업 존'은 SK하이닉스와 엔비디아의 협업 성과를 집약적으로 보여주는 핵심 공간이다. 회사는 이곳에서 HBM4와 HBM3E, SOCAMM2 등 SK하이닉스의 메모리 제품들이 엔비디아의 다양한 AI 플랫폼에 실제 적용된 사례를 중심으로, GPU 기반 AI 가속기에 탑재된 메모리 구성을 모형과 실물 형태로 구현한다. 엔비디와와 협업해 만든 액체 냉각식 eSSD를 비롯해 회사의 LPDDR5X가 탑재된 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨터 'DGX 스파크(Spark)'도 함께 전시한다. '제품 포트폴리오 존'에서는 AI 인프라 핵심인 HBM4와 HBM3E를 비롯해, 고용량 서버용 D램 모듈과 LPDDR6, GDDR7, eSSD, 자동차용 메모리 솔루션 등 AI 시대를 겨냥한 메모리 제품 라인업을 볼 수 있다. SK하이닉스는 GTC 2026 기간 동안 글로벌 AI 산업 현장 흐름에 맞는 협력 방향을 모색할 계획이다. 최태원 SK그룹 회장을 비롯해 곽노정 SK하이닉스 CEO 등 주요 경영진은 글로벌 빅테크 기업들과 만나 AI 기술 발전과 인프라 구조 변화에 대한 인사이트를 공유하고, 중장기 협력 방안을 논의할 예정이다. 기술 세션에서 AI 기반 제조업 발전 방향과 고성능 AI 구현을 위한 메모리 기술 역할을 설명할 계획이다. SK하이닉스는 "AI 기술이 발전할수록 메모리는 단순 부품을 넘어 AI 인프라 전반의 구조와 성능을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있다"며 "데이터센터부터 온디바이스에 이르기까지 AI 전 영역을 아우르는 메모리 기술 역량을 기반으로, 글로벌 파트너들과 함께 AI의 미래를 만들겠다"고 밝혔다.

2026.03.17 07:45장경윤 기자

삼성전자, GTC서 'HBM4E' 최초 공개…엔비디아와 AI 동맹 강화

삼성전자가 핵심 고객사인 엔비디아와의 협력을 강화한다. 엔비디아 연례 행사에서 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4E 실물을 첫 공개할 계획이다. 해당 칩은 핀당 속도 16Gbps·대역폭 4TB/s을 지원한다. 삼성전자는 3월 16일부터 19일까지(현지시간) 미국 새너제이에서 열리는 엔비디아 GTC에 참가한다고 16일 밝혔다. 삼성전자는 이번 전시에서 차세대 HBM4E(7세대 고대역폭메모리) 기술력과 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 구현하는 메모리 토털 솔루션을 유일하게 공급할 수 있는 역량을 앞세운다. 먼저 삼성전자는 이번 전시에서 'HBM4 히어로 월(Hero Wall)'을 통해 HBM4부터 핵심 경쟁력으로 떠오른 메모리, 로직 설계, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 종합반도체 기업(IDM)만의 강점을 부각했다. '엔비디아 갤러리(Nvidia Gallery)'를 통해서는 AI 플랫폼을 함께 완성해 나가는 양사의 전략적 파트너십을 강조했다. 이 외에도 삼성전자는 전시 공간을 AI 팩토리(AI 데이터센터), 로컬 AI(온-디바이스 AI), 피지컬 AI 세 개의 존으로 구성해 기술력을 공식적으로 인정받은 GDDR7, LPDDR6, PM9E1 등 차세대 삼성 메모리 아키텍처를 소개했다. 한편 행사 둘째 날인 3월 17일(현지시간)에는 엔비디아의 특별 초청으로 송용호 삼성전자 AI센터장이 발표에 나서 AI 인프라 혁신을 이끌 엔비디아 차세대 시스템의 중요성과 이를 지원하는 삼성의 메모리 토털 솔루션 비전을 제시한다. 이를 통해 양사의 협력이 단순한 기술 협력을 넘어 AI 인프라 전반으로 확대되고 있음을 보여줄 예정이다. 차세대 HBM4E 칩 및 코어 다이 웨이퍼 최초 공개 삼성전자는 이번 전시에서 'HBM4 히어로 월'을 마련해 삼성의 HBM 기술 리더십을 가장 먼저 조명할 수 있도록 전시 동선을 구성했다. 삼성전자는 HBM4 양산을 통해 축적한 1c D램 공정 기반의 기술 경쟁력과 삼성 파운드리 4나노 베이스 다이 설계 역량을 바탕으로 차세대 HBM4E 개발을 가속화하고 있으며, HBM4E 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼를 최초로 공개했다. 삼성전자 HBM4E는 메모리, 자체 Foundry와 로직 설계 역량, 그리고 첨단 패키징 기술 등 부문 내 모든 역량을 결집한 최적화 협업을 통해 핀당 16Gbps 속도와 4.0TB/s 대역폭을 지원할 예정이다. 또한 삼성전자는 영상을 통해 TCB(열압착본딩) 대비 열 저항을 20% 이상 개선하고 16단 이상 고적층을 지원하는 HCB(하이브리드 본딩) 기술을 공개하며, 차세대 HBM을 위한 삼성전자의 패키징 기술 경쟁력을 강조했다. 하이브리드 본딩은 구리(Copper) 접합을 기반으로 칩을 직접 연결하는 차세대 패키징 기술로, 열 저항을 낮추고 고적층 HBM 구현에 유리하다. 한편 삼성전자는 베라 루빈 플랫폼에 탑재될 HBM4 칩과 파운드리 4나노 베이스 다이 웨이퍼를 전면에 배치해, 차세대 칩을 구현하는 삼성의 HBM 라인업을 한눈에 확인할 수 있도록 전시를 구성했다. 삼성전자는 종합반도체 기업(IDM)만의 토털 솔루션을 통해 개발 효율을 강화해 고성능 HBM 시대에서도 성능과 품질을 압도하는 기술 선순환 구조를 구축할 계획이다. 삼성전자 "베라 루빈 플랫폼용 모든 메모리 솔루션 공급" 특히 삼성전자는 이번 전시를 통해 전 세계에서 유일하게 엔비디아 Vera Rubin 플랫폼의 모든 메모리와 스토리지를 적기에 공급할 수 있는 메모리 토털 솔루션 역량을 부각했다. 삼성전자는 'Nvidia Gallery'를 별도로 구성해 ▲Rubin GPU용 HBM4 ▲Vera CPU용 SOCAMM2 ▲스토리지 PM1763을 Vera Rubin 플랫폼과 함께 전시해, 양사의 협력을 강조했다. 삼성전자 SOCAMM2는 LPDDR 기반 서버용 메모리 모듈로 품질 검증을 완료하고 업계 최초로 양산 출하를 시작했다. 삼성전자 PCIe Gen6 기반 서버용 SSD PM1763은 베라 루빈 플랫폼의 메인 스토리지로, 삼성전자는 부스 내에서 PM1763이 탑재된 서버를 통해 엔비디아 SCADA 워크로드를 직접 시연해 사양 소개를 넘어 업계 최고 수준의 성능을 현장에서 체감할 수 있도록 했다. SCADA는 GPU가 CPU 병목 현상을 우회해 스토리지 I/O를 직접 시작하고 제어할 수 있어 AI 워크로드 성능을 극대화할 수 있도록 설계된 기술이다. 뿐만 아니라 삼성전자는 추론 성능과 전력 효율 개선을 위해 베라 루빈 플랫폼에 새롭게 도입된 CMX(Context Memory eXtension) 플랫폼에 PCIe Gen5 기반 서버용 SSD PM1753을 공급할 계획이며, 부스 내 AI 팩토리 존에서 제품을 확인할 수 있다.

2026.03.17 05:30장경윤 기자

"메모리 반도체, 가격 급등에도 수요 여전"

메모리 반도체 시장이 과거 사이클과 확연히 다른 '구조적 공급부족' 상태를 맞아 끝을 알 수 없는 가격 급등세가 이어지고 있다는 진단이 나왔다. 인공지능(AI) 인프라 투자라는 강력한 수요가 시장을 지배하면서, 가격 상승이 곧바로 수요 감소로 이어지지 않는 '비탄력적' 시장 상황이 연출되고 있다. 황민성 카운터포인트리서치 팀장은 12일 온라인 웨비나에서 "현재 메모리 시장은 과거 사이클과 달리 가격이 올라도 수요가 줄지 않는 상황"이라며 "공급부족 사태가 의미 있게 해소되는 시점은 빨라야 2027년 하반기가 될 것"이라고 전망했다. 이는 AI 데이터센터 구축을 위한 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM) 수요가 시장 전체를 압도하고 있기 때문이다. 일반 IT 기기 제조사는 극심한 원가 압박에 시달리고 있다. 스마트폰과 PC 등 완제품 제조사의 제조원가에서 메모리 비중이 절반에 육박할 정도로 커졌기 때문이다. 업계에서는 원가 부담이 결국 소비자 판매가 인상으로 이어질 수밖에 없는 구조적 한계에 봉착했다고 보고 있다. 시장 변화 속에서 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁 구도도 변화하고 있다. 과거에는 매출 규모를 중심으로 경쟁했지만 올해는 '이익률(마진) 경쟁'이 핵심 화두다. 현재 원가 경쟁력 면에서는 SK하이닉스가 다소 우위를 점한 것으로 평가받으며, 삼성전자가 이를 따라잡기 위해 총력을 다하는 형국이다. 또 다른 시장 변수는 중국 업체의 거센 추격이다. CXMT와 YMTC 등은 자국 정부 보조금을 바탕으로 레거시(구형) 제품부터 점유율을 확대하고 있다. 특히 글로벌 PC OEM들이 중국 업체 물량을 구매하기 시작하면서, 단순히 중국 시장을 넘어 글로벌 시장에서의 영향력을 키우고 있다는 분석이다. 황 팀장은 "중국의 공급 증가는 시장의 큰 부담 요소"라면서도 "중국 업체들이 AI용 첨단 메모리 시장까지 빠르게 진입하기에는 아직 기술격차가 있다"고 평가했다.

2026.03.12 16:06전화평 기자

"서버도 온디바이스도 해답은 LPDDR...전력 장벽 뚫는다"

"이제 저전력은 모바일만의 전유물이 아닙니다. 서버와 온디바이스 인공지능(AI), 어느 영역에서도 전력효율을 확보하지 못하면 생존할 수 없는 시대가 왔습니다. 그 중심에 저전력 D램(LPDDR)이 있습니다." 반도체 설계 자산(IP) 기업 오픈엣지테크놀로지(이하 오픈엣지) 이성현 대표는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 AI 시장 흐름이 '전력 효율'로 수렴한다고 진단했다. 과거 스마트폰 등 모바일 기기에 주로 쓰이던 LPDDR이 이제는 차세대 LPDDR6 표준 등장과 함께 데이터센터 서버와 로봇, 자동차 등 AI가 탑재되는 모든 곳의 핵심 메모리 표준으로 부상했다는 설명이다. 서버의 전력 병목 현상과 온디바이스의 배터리 및 발열 한계를 동시에 해결할 수 있는 유일한 열쇠가 바로 LPDDR이기 때문이다. 전력 병목에 갇힌 AI… 서버·엣지 가리지 않는 LPDDR 확산 최근 반도체 업계에서 눈에 띄는 변화는 LPDDR 메모리의 전방위 확산이다. 과거 스마트폰의 전유물이었던 LPDDR은 이제 데이터센터 서버와 온디바이스 AI 기기의 핵심 규격으로 자리 잡았다. 해법으로 등장한 것이 서버용 LPDDR 솔루션이다. 특히 최근 주목받는 쏘캠(SOCAMM) 같은 규격은 LPDDR의 저전력 특성을 서버 환경에 이식해 전력 소모는 낮추면서도 데이터 처리 대역폭은 극대화한다. 동시에 온디바이스 AI 시장 성장도 LPDDR 수요를 견인하고 있다. 이 대표는 "자율주행차, 로봇, 휴머노이드 등 물리적 제약이 큰 엣지 디바이스에서는 배터리 효율과 발열 관리가 제품 완성도를 결정한다"며 "트랜스포머 기반 대형 AI 모델을 기기 내부에서 구동하기 위해 LPDDR6 같은 고성능·저전력 IP 역할이 그 어느 때보다 중요해졌다"고 분석했다. "면적 50% 절감 혁신"… 9년 준비로 일군 메모리 시스템 통합 IP 오픈엣지는 창업 초기부터 LPDDR 시대 도래를 예견하고 꾸준히 준비해왔다. 메모리 컨트롤러와 물리 계층(PHY)을 아우르는 '메모리 시스템 IP'를 계속 연구한 것이 대표적이다. 현재 전세계에서 두 가지 핵심 IP를 통합 솔루션으로 제공하며 최적화할 수 있는 기업은 시높시스, 케이던스 등 글로벌 IP 거인을 포함해도 손에 꼽는다. 특히 오픈엣지 기술력은 PPA(전력·성능·면적) 측면에서 강점이 있다. 오픈엣지의 PHY IP는 동일 성능 대비 면적을 최대 50%까지 줄였다. 팹리스(반도체 설계전문) 입장에서는 생산 단가를 획기적으로 낮추면서도 고성능을 유지할 수 있는 최적 솔루션인 셈이다. 경쟁력은 글로벌 시장에서 실적으로 증명되고 있다. 전체 매출 70% 이상이 해외에서 나온다. 그 중에는 일본 르네사스, 미국 마이크론 등 글로벌 반도체 거인도 있다. 오픈엣지는 차세대 LPDDR6 표준 개발 단계부터 참여하며 기술 표준을 선도하는 전략을 취하고 있다. "구매 전 가상설계 환경 제공"… 팹리스 리스크 지우는 '칩 스케치' 전략 오픈엣지의 또 다른 성장축은 고객사 설계 문턱을 낮추는 플랫폼 전략이다. IP 산업의 특성상 단 한 번의 설계 오류는 칩 개발 실패와 막대한 손실로 이어진다. 진입장벽이 높은 이유다. 이를 방지하기 위해 구축한 플랫폼이 '오픈엣지스퀘어'다. 오픈엣지스퀘어는 일종의 디지털 영업 플랫폼이다. 일반적으로 팹리스가 새로운 IP를 검토하려면 내부 서버에 복잡한 EDA 환경을 구축하고 인력을 투입해야 한다. 오픈엣지스퀘어는 이를 클라우드로 옮겨왔다. 로그인만 하면 어디서든 오픈엣지의 최신 IP를 칩 설계안에 대입해 볼 수 있다. 이때 핵심 기능이 '칩 스케치'다. 칩 스케치는 사실상 시스템온칩 (SoC) 반도체 설계 및 성능 최적화 툴로, 명칭처럼 칩을 그리기 전에 밑그림을 그려보는 기능이다. EDA와 비슷하다. 팹리스로선 비싼 EDA 라이선스를 쓰기 전에 이 IP가 내 설계에 맞는지 확인해 볼 수 있다. 이 대표는 "고객사가 우리 IP를 도입했을 때 얻을 수 있는 이점을 데이터로 직접 확인하게 함으로써 설계 리스크를 낮춘다"며 "이는 단순한 IP 공급자를 넘어 고객의 제품 성공을 돕는 전략 파트너로서 위치를 공고히 하는 전략"이라고 설명했다. IP 업계, 요행은 없다 2026년은 오픈엣지에 수익성 개선 분수령이 될 전망이다. 지난해 미중 갈등과 업황 부진으로 지연됐던 글로벌 프로젝트가 본격화되고 있고, 국내에서도 'K-온디바이스 AI 반도체' 과제 등으로 새로운 수요가 창출되고 있다. 이 대표는 "지난 2년간 오픈엣지에 우호적이지 않은 시장 환경이었음에도 연구개발(R&D) 투자를 확대해, 기회가 왔을 때 대응할 수 있는 잠재력을 길렀다"고 밝혔다. 그러면서 "IP 업계에 갑작스러운 행운이나 신데렐라는 없다"며 "오직 검증된 트랙 레코드(실적)만 고객 신뢰를 얻는 유일한 길"이라고 강조했다.

2026.03.12 15:22전화평 기자

다이가 다르다...삼성·SK, 차세대 HBM '두뇌' 로직다이서 엇갈린 전략

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)용 로직(베이스) 다이(Die) 공정을 고도화하는 가운데, 다소 상이한 입장 차이를 보이고 있다. 삼성전자는 성능을 최우선으로 초미세 공정을 적극 채용할 계획이다. SK하이닉스 역시 고객사 요구에 맞춰 공정 미세화를 추진하고 있지만 기본적으로 비용 효율화에 무게를 두는 전략을 구사하고 있다. 양 사의 전략적 기술 판단이 향후 어떤 시장 판도 변화나 결과를 초래할지 관심이 쏠린다. 11일 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 차세대 HBM용 로직 다이 공정 개발에서 다른 전략을 취하고 있다. ■ 삼성전자, 로직 다이 공정 고도화 '전념'…2나노까지 설계 로직 다이는 HBM의 컨트롤러 기능을 담당하는 칩이다. 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 코어 다이 아래에 위치해 있다. HBM과 GPU 등 시스템반도체를 PHY(물리계층)으로 연결해, 데이터를 고속으로 주고받을 수 있도록 만든다. HBM에서 로직 다이가 차지하는 중요도는 점차 높아지는 추세다. HBM 세대가 진화할수록 핀 당 처리 속도 향상, D램 적층 수 증가 등으로 로직 다이에 요구되는 성능도 올라가야 하기 때문이다. 이에 삼성전자·SK하이닉스는 HBM4부터 로직 다이를 기존 D램 공정에서 더 미세화된 파운드리 공정으로 옮겨 제조하고 있다. 로직 다이에서 선단 공정을 가장 적극적으로 채택하고 있는 기업은 삼성전자다. 앞서 삼성전자는 지난 2023년께 HBM4에 적용될 로직 다이 공정을 당초 8나노미터(nm)에서 4나노로 상향 조정한 바 있다. 나아가 삼성전자는 HBM4E부터 본격화될 커스텀 HBM 시대를 준비하기 위해, 로직 다이를 4나노에서 최대 2나노로 설계하고 있다. 2나노는 지난해 하반기부터 양산이 시작된 최첨단 파운드리 공정이다. 현재 시스템LSI사업부 내 커스텀SoC 팀에서 각 고객사에 최적화된 칩 개발을 진행 중인 것으로 파악됐다. 해당 사안에 정통한 관계자는 "HBM 고객사들은 차세대 제품에 더 낮은 전력과 더 높은 대역폭을 동시에 달성하기 원하는데, 삼성전자 내부에서는 이에 대한 근원적 해법을 로직 다이 공정 고도화로 보고 있다"며 "올해 해당 연구개발에 대한 구체적인 성과가 나올 것"이라고 강조했다. ■ SK하이닉스, 미세 공정 준비하면서도 '비용 최적화'에 무게 SK하이닉스는 대만 주요 파운드리 TSMC를 통해 로직 다이를 양산하고 있다. HBM4에는 12나노 공정을 적용했다. SK하이닉스 역시 HBM4E에서는 최대 3나노 공정을 적용할 계획이다. 당초에는 최대 4나노 공정을 채택할 계획이었지만, 고객사 요구 및 성능 향상 등을 이유로 최근 상향 조정한 것으로 알려졌다. 다만 고객사 요구가 크게 반영되지 않는 HBM4E 제품은 기존 HBM4와 마찬가지로 12나노 공정을 채택할 계획이다. 최근 HBM4에서 주요 경쟁사인 삼성전자 대비 로직 다이 성능이 뒤떨어진다는 지적이 제기돼 왔음에도 기존 공정을 고수하기로 했다. 업계는 SK하이닉스가 로직 다이의 무조건적인 성능 향상보다는 비용 최적화에 무게를 둔 것으로 해석하고 있다. 실제로 회사 안팎의 이야기를 종합하면, SK하이닉스는 HBM4E용 로직다이 공정 고도화에 다소 보수적인 입장을 취하고 있다. 그보다는 신규 패키징 공법 등 다른 분야에서 기술적 진보를 이뤄내겠다는 전략이다. 해당 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스는 현재의 로직 다이 공정으로도 HBM4E 대응이 충분히 가능하다고 판단하고 있다. 성능에 심각한 문제가 있다고 인지했다면 공정에 변화를 줬을 것"이라며 "경쟁사와 달리 로직 다이 공정의 급격한 고도화가 효용이 떨어진다고 보고 있다"고 말했다.

2026.03.11 15:35장경윤 기자

트렌드포스 "노트북 가격 최대 40% 인상 가능성"

노트북 핵심 부품인 메모리와 SSD(낸드 플래시메모리), 프로세서 등 가격이 빠르게 상승중이며 이로 인해 소비자가 체감하는 노트북 가격이 최대 40% 가까이 상승할 수 있다는 전망이 나왔다. 시장조사업체 트렌드포스는 10일 "메모리 가격 급등과 CPU 가격 인상이 동시에 진행되면서 올해 노트북 시장이 비용 상승 압박에 직면할 것"이라고 설명했다. 트렌드포스는 "올해 들어 노트북용 메모리와 SSD 수량 부족, 단가 상승이 진행중이며 제조사의 부품 조달 부담도 커지고 있다"며 "노트북 전체 부품 원가에서 메모리 비중은 약 15%였지만 올 1분기에는 30%까지 상승할 것"이라고 설명했다. 예를 들어 소비자 권장가(MSRP) 900달러(약 132만원)인 노트북의 경우 최종 판매 가격은 1170달러(약 172만원)까지 상승할 수 있다는 것이다. 메모리 뿐만 아니라 각종 프로세서 가격도 오르고 있다. 최근 AI 관련 컴퓨팅 수요가 급증하면서 첨단 공정 및 패키징 생산 능력이 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품으로 우선 배분되고 있다. 트렌드포스는 자체 공급망 조사 결과를 토대로 "인텔이 일부 보급형·전 세대 제품 가격을 15% 가량 올렸고 오는 2분기에는 중고가 제품 공급가도 올릴 것"이라고 내다봤다. 이어 "메모리와 프로세서 공급가가 동시에 오르면 생산 원가에서 차지하는 비중은 기존 45%에서 58%까지 확대될 것"이라고 설명했다. 결국 제조 원가 상승 속에서 제조사와 유통사가 수익 감소를 어디까지 감내할 수 있는가가 문제다. 트렌드포스는 "제조사와 유통사가 기존 수익 구조를 그대로 유지할 경우 실제 가격은 40% 가량 오를 수 있다"고 분석했다.

2026.03.11 09:18권봉석 기자

SK하이닉스, 1c D램 'LPDDR6' 개발…하반기 공급 시작

SK하이닉스가 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb(기가비트) LPDDR6 D램을 개발하는 데 성공했다고 10일 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량을 최소화하기 위해 저전압 동작 특성을 갖고 있다. 규격명에 LP(Low Power)가 붙으며, 최신 규격은 LPDDR6로 1-2-3-4-4X-5-5X-6 순으로 개발돼 왔다. 회사는 지난 1월 CES 전시에서 해당 제품을 공개한 이후 최근 세계 최초로 1c LPDDR6 제품 개발 인증을 완료했다. SK하이닉스는 “상반기 내 양산 준비를 마치고, 하반기부터 제품을 공급해 AI 구현에 최적화된 범용 메모리 제품 라인업을 구축해 나갈 것”이라고 강조했다. 1c LPDDR6는 온디바이스 AI가 탑재된 스마트폰이나 태블릿 같은 모바일 제품에 주로 활용된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화하기 위해 기존 제품인 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도와 전력 효율을 개선했다. 이 제품의 데이터 처리 속도는 대역폭 확장을 통해 단위 시간당 전송 데이터량을 늘려 이전 세대 보다 33% 향상했다. 동작속도는 기본 10.7Gbps(초당 10.7기가비트) 이상이며, 이는 기존 제품 최대치를 상회한다. 전력은 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 20% 이상 절감했다. DVFS는 칩의 동작 상황에 따라 전압(Voltage)과 주파수(Frequency)를 조절해 전력 소모와 성능을 최적화하는 전력 관리 기술이다. 서브 채널 구조는 필요한 데이터 경로만 선택적으로 동작하도록 하고, 모바일 환경에 따라 주파수와 전압을 조절하는 것이 DVFS 기술의 특징이다. 게임 구동과 같이 고사양이 요구되는 환경에서는 DVFS를 높여 최고 대역폭 동작을 만들어내고, 평상시에는 주파수와 전압을 낮춰 전력 소비를 줄이도록 설계했다. 이에 회사는 소비자들이 이전보다 길어진 배터리 사용 시간은 물론, 최적의 멀티태스킹을 경험하게 될 것으로 기대하며, 시장 수요에 따라 글로벌 모바일 고객사의 요구에 맞춰 준비할 계획이다. SK하이닉스는 “앞으로도 고객과 함께 AI 메모리 솔루션을 시장에 적시 공급해 온디바이스 AI 사용자들에게 차별화된 가치를 제공할 것“이라고 말했다.

2026.03.10 09:13장경윤 기자

브로드컴, AI칩 고성장 자신…삼성·SK 메모리 수요 견인

브로드컴이 주문형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장세를 자신했다. 구글·오픈AI 등 글로벌 기업들의 자체 AI 가속기 출하량 확대에 따른 효과다. 오는 2027년에는 관련 매출이 연 1000억 달러(약 146조원)에 달할 것으로 내다봤다. 해당 칩에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 메모리를 공급하는 삼성전자·SK하이닉스도 견조한 수요가 지속될 전망이다. 브로드컴은 4일(현지시간) 회계연도 2026년 1분기(2026년 2월 1일 마감) 매출액 193억 1100만 달러(약 28조원)를 기록했다고 밝혔다. 전년동기 대비 29%, 전분기 대비 7% 증가했다. 특히 AI 반도체 매출은 86억 달러로 전년동기 대비 106%, 전분기 대비 29% 증가했다. 전체 사업군 중 가장 가파른 성장세다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 AI 반도체를 위탁 개발하고 있다. 향후 전망도 긍정적이다. 브로드컴은 회계연도 2026년 2분기 AI 반도체 매출액 예상치를 107억 달러로 제시했다. 전년동기 대비 143%, 전분기 대비 27% 증가한 수준이다. 증권가 컨센서스(약 92억 달러) 역시 크게 웃돌았다. 성장세의 주요 배경은 글로벌 기업들의 적극적인 AI 인프라 투자다. 현재 브로드컴은 AI 반도체 사업에서 5개 고객사를 확보한 상황으로, 각 고객사들은 맞춤형 AI 가속기(XPU) 도입을 가속화하고 있다. 최근에는 6번째 고객사도 추가로 확보했다. 특히 브로드컴의 핵심 고객사인 구글의 텐서처리장치(TPU)가 강력한 수요를 보일 것으로 예상된다. TPU는 대규모 학습 및 추론 분야에서 범용 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 현재 7세대 칩인 '아이언우드'까지 상용화가 이뤄졌다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "구글은 물론 메타의 AI 가속기 출하량이 확대될 예정"이라며 "또다른 고객사들도 출하량이 호조세를 보여, 2027년에는 규모가 2배 이상 증가할 것으로 예상한다"고 밝혔다. 그는 이어 "여섯 번째 고객으로 오픈AI가 2027년에 1GW(기가와트) 이상의 컴퓨팅 용량을 갖춘 1세대 AI XPU를 대량으로 도입할 것으로 기대한다"며 "AI XPU 개발을 위한 협력은 다년간 지속될 것임을 강조하고 싶다"고 덧붙였다. 브로드컴의 AI 반도체 매출 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들의 실적과도 연계된다. 브로드컴이 설계하는 XPU에 HBM 등 고부가 메모리가 탑재되기 때문이다. 올해만 해도 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사의 HBM3E 물량 30%가 구글 TPU에 할당될 것으로 알려졌다. 오픈AI 역시 삼성전자, SK하이닉스 메모리 사업의 '큰손' 고객사로 떠오를 전망이다. 앞서 오픈AI는 지난해 하반기 삼성전자·SK하이닉스와 핵심 AI 인프라 구축을 위한 전방위적 협력 체계를 맺은 바 있다. 호크 탄 CEO는 "당사는 오는 2027년 XPU, 스위치 칩 등을 포함한 AI 반도체 매출액이 1000억 달러를 넘어설 것으로 예상하고 있다"며 "이를 달성하는 데 필요한 공급망도 확보했다"고 강조했다.

2026.03.05 17:24장경윤 기자

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