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최기영 반도체공학회장 "지금이 한국 반도체 산업의 티핑 포인트"

“지금이 한국 반도체 산업의 티핑 포인트(Tipping Point)입니다. 이 시기에 어떻게 대응하느냐에 따라 한국 반도체 산업은 한 단계 더 도약할 수도, 반대로 경쟁력을 잃는 출발점이 될 수도 있습니다.” 최기영 신임 반도체공학회장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 현 반도체 산업 국면을 이같이 진단했다. 한국 반도체 산업이 중대한 전환점에 서 있다는 의견이다. 티핑 포인트는 어떤 현상이나 사물이 미미하게 변화하다가 어느 순간 갑자기 급격하고 폭발적으로 변화하는 임계점을 뜻한다. “메모리 강국이지만, 구조적 한계도 분명” 최 회장은 한국 반도체 산업의 경쟁력을 냉정하게 평가했다. 한국은 메모리 반도체 분야에서 세계 시장 점유율 60~70%를 차지하는 명실상부한 글로벌 1위 국가다. 최근 AI 확산으로 고대역폭메모리(HBM) 수요가 급증하며 산업 전반이 호황을 누리고 있지만, 이러한 흐름에 안주해서는 안 된다는 의견이다. 실제로 한국이 강점을 갖고 있는 메모리 반도체는 경기와 수요 변화에 따라 호황과 불황이 반복되는 특성이 있다. 특정 시점의 시장 상황에 따라 성과가 크게 달라질 수 있다는 점에서 산업 구조 자체가 불안정한 셈이다. 최 회장은 “지금의 메모리 호황이 언제까지 이어질지는 아무도 장담할 수 없다”며 “지금이야말로 다음 단계를 준비해야 할 시점”이라고 말했다. “시스템 반도체는 선택이 아닌 필수” 그가 제시한 해법은 시스템 반도체다. 시스템 반도체는 메모리와 달리 비교적 안정적인 수요 구조를 갖고 있으며, 장기적으로 국가 반도체 경쟁력을 떠받치는 핵심 축으로 꼽힌다. 최 회장은 대만의 TSMC 사례를 언급하며, 시스템 반도체 중심의 산업 구조가 어떻게 지속적인 성장으로 이어지는지를 설명했다. 메모리가 AI 시대에 중요한 역할을 하는 것은 분명하지만, 단순한 부품 공급에 머물러서는 부가가치를 극대화하기 어렵다는 판단이다. 그는 “AI에서 메모리는 필수 요소지만, 메모리만 잘한다고 해서 AI 경쟁력을 확보할 수 있는 것은 아니다”라며 “메모리를 효과적으로 활용하는 시스템 반도체 역량을 함께 키워야 한다”고 강조했다. "시스템 반도체의 성패는 생태계에 달려 있다" 시스템 반도체 산업을 살리기 위한 핵심 조건으로 최 회장은 생태계 조성을 꼽았다. 시스템 반도체는 단일 기업의 노력만으로 성장하기 어렵고, 팹리스·파운드리·IP 기업·디자인하우스·소프트웨어 기업·수요 기업이 유기적으로 협력해야 경쟁력을 갖출 수 있다는 설명이다. 특히 팹리스와 파운드리 간 협력의 중요성을 강조했다. 최 회장은 “팹리스가 설계한 칩이 실제 제품으로 구현되고, 이를 통해 기술이 축적되려면 파운드리와의 긴밀한 협력이 필수”라며 “여기에 소프트웨어와 애플리케이션이 결합돼야 시스템 반도체 산업이 선순환 구조로 성장할 수 있다”고 진단했다. "AI 반도체, 실증과 초기 수요가 관건" AI 반도체는 시스템 반도체 가운데서도 가장 중요한 분야로 꼽힌다. 최 회장은 한국 AI 반도체 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 기술 개발뿐 아니라 실증 환경과 초기 수요 확보가 중요하다고 강조했다. AI 반도체는 실제 서비스 환경에서 성능과 효율이 검증돼야 시장에서 신뢰를 얻을 수 있다. 이를 위해 테스트베드 역할을 할 수 있는 환경과 초기 시장을 형성해 줄 수 있는 수요가 필요하다는 것이다. 그는 “AI 반도체는 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다”며 “실제 사용 사례가 쌓여야 글로벌 시장에서도 경쟁력이 생긴다”고 말했다. 또한 서버용 AI 반도체뿐 아니라 온디바이스·엣지 AI 반도체 등 다양한 영역으로의 확장 가능성도 주목했다. 중장기적으로는 이러한 분야가 새로운 성장 동력이 될 수 있다는 전망이다. "반도체 로드맵으로 방향 제시할 것" 최 회장은 반도체공학회의 역할로 반도체 로드맵 수립을 강조했다. 반도체 산업은 투자 규모가 크고 기술 변화 속도가 빠른 만큼, 산업과 정책이 참고할 수 있는 중장기 방향성이 중요하다는 판단이다. 반도체공학회는 학계와 산업계, 연구계를 아우르는 전문 인력을 바탕으로 한국 반도체 산업이 나아가야 할 기술·산업 방향을 제시하는 역할을 수행하겠다는 계획이다. 그는 “아직 학회 자체도 더 성장해야 하지만, 반도체 로드맵을 통해 국가 반도체 전략에 기여하는 것이 중요하다”며 “AI와 반도체라는 시대적 과제 앞에서 반도체공학회가 책임 있는 역할을 하겠다”고 말했다.

2026.01.21 14:55전화평 기자

삼성전자, '맞춤형 HBM' 두뇌에 2나노 첫 적용…성능 우위 총력

삼성전자가 고객사 맞춤형(커스텀) HBM 시대에 대응하기 위한 또 한번의 기술 혁신에 나선다. HBM의 '두뇌' 역할을 담당하는 로직(베이스) 다이에 최첨단 파운드리인 2나노미터(nm) 공정을 적용할 계획인 것으로 파악됐다. 앞서 삼성전자는 올해 상용화를 앞둔 HBM4(6세대 HBM)용 로직 다이에 경쟁사 대비 고도화된 4나노 공정을 적용한 바 있다. 차세대 제품에서도 초미세 공정을 통한 성능 우위를 지속하려는 전략으로 풀이된다. 21일 업계에 따르면 삼성전자는 커스텀 HBM용 로직 다이를 최대 2나노 공정으로 설계하고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 연결한 코어 다이와, 코어 다이 아래에서 컨트롤러 기능을 담당하는 로직 다이로 구성돼 있다. 로직 다이는 HBM과 GPU 등 시스템반도체 PHY(물리계층)으로 연결해 데이터를 고속으로 주고받을 수 있게 만든다. HBM 공정이 고도화될수록 로직 다이에 적용되는 기술 역시 빠르게 발전해 왔다. 일례로, 올해 정식 양산을 앞둔 HBM4부터는 로직 다이가 기존 D램 공정이 아닌 파운드리 공정을 통해 제조된다. 파운드리 공정이 D램 공정 대비 성능 및 전력 효율성 강화에 유리하기 때문이다. 삼성전자의 경우 HBM4용 로직 다이에 4나노 공정을 적용했다. 칩 개발 및 양산은 DS사업부 내 시스템LSI, 파운드리가 각각 담당했다. 대만 TSMC의 12나노 공정을 채택한 SK하이닉스 대비 성능적인 면에서 우위를 차지하기 위한 전략이었다. 더 나아가 삼성전자는 커스텀 HBM용 로직 다이를 기존 4나노에서 최대 2나노 공정으로 설계하고 있는 것으로 파악됐다. 커스텀 HBM은 고객사가 원하는 기능을 로직 다이에 맞춤형으로 탑재하는 개념이다. 2나노는 현재 상용화된 파운드리 공정 중 가장 최첨단에 해당한다. 앞서 삼성전자는 지난해 4분기 SF2(1세대 2나노) 공정 기반의 자체 모바일 AP(애플리케이션프로세서) '엑시노스 2600'을 양산하면서 본격적으로 2나노 공정에 발을 들인 바 있다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 시스템LSI사업부 내에 지난해 신설된 커스텀SoC(시스템온칩)팀 주도로 커스텀 HBM용 로직다이를 설계 중"이라며 "다양한 고객사 수요 대응을 위해 4나노에서 2나노까지 포트폴리오를 구성하고 있다"고 말했다. 삼성전자는 최첨단 로직 다이를 무기로 엔비디아·AMD·브로드컴·AWS(아마존웹서비스)·오픈AI 등 글로벌 빅테크를 맞춤형으로 적극 공략할 계획이다. 특히 2나노 로직 다이를 적용한 커스텀 HBM은 초고성능 AI 가속기 분야에서 수요가 높을 것으로 예상된다. 커스텀 HBM이 활발히 적용되는 시점은 HBM4E(7세대 HBM)부터로 전망된다. HBM4E는 내년 출시될 가능성이 유력하다. 이에 맞춰 삼성전자는 로직 다이 공정 고도화는 물론 최첨단 패키징 기술인 하이브리드 본딩 적용 등을 추진하고 있다.

2026.01.21 13:38장경윤 기자

삼성전자, SK하이닉스와 메모리 수익성 좁혔다

삼성전자 메모리사업부가 SK하이닉스와의 수익성 격차를 좁히고 있다. 지난해 하반기부터 범용 D램의 가격이 급격히 상승하면서, 출하량 비중이 높은 삼성전자가 더 큰 수혜를 입은 덕분이다. 올 1분기에도 메모리 슈퍼사이클이 지속되는 만큼, 삼성전자가 메모리 시장 내 수익성 1위를 탈환할 가능성도 점쳐진다. 19일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스 양사의 지난해 4분기 영업이익은 업계 예상 대비 크게 증가할 전망이다. 앞서 삼성전자는 지난 8일 잠정실적 공시를 통해 해당 분기 매출 93조원, 영업이익 20조원을 기록했다고 밝힌 바 있다. 이 중 메모리반도체 분야 영업이익은 17조원 중후반대로 추산된다. 범용 D램과 낸드 제품이 극심한 공급난으로 가격이 크게 오르면서, 전분기(8조원대) 대비 2배에 가까운 수익성 개선을 이뤄낸 덕분이다. D램과 낸드의 ASP(평균판매가격)가 각각 30% 수준까지 오른 것으로 관측된다. SK하이닉스는 당초 16조원에서 17조원대의 영업이익을 거둘 것으로 전망돼 왔다. 그러나 최근 예상 대비 강력한 메모리 슈퍼사이클 효과를 반영하면 최소 18조원대의 영업이익을 거둘 가능성이 유력하다. 전분기(11조3천834억원) 대비 수익성을 대폭 늘린 것으로, 메모리 시장 내 수익성 1위를 유지할 수 있을 것으로 예상된다. 앞서 SK하이닉스는 HBM(고대역폭메모리) 사업 확대에 힘입어, 지난해 1~3분기 삼성전자 대비 3~5조원 수준의 높은 영업이익을 거둬 왔다. 다만 양사 간 격차는 지난해 4분기 들어 근소한 수준까지 축소될 전망이다. SK하이닉스가 전체 사업에서 HBM 비중이 높은 만큼, 삼성전자 대비 범용 D램 가격 급등에 따른 효과를 적게 본 것이 주 요인으로 지목된다. 나아가 올 1분기에는 삼성전자 메모리사업부의 영업이익이 SK하이닉스를 추월할 수 있을 것으로 예상된다. 범용 D램 가격이 올 1분기에도 큰 폭의 상승을 앞두고 있어서다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 해당 분기 범용 D램 ASP는 전분기 대비 55~60% 상승할 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "양사 모두 지난해 4분기 메모리 슈퍼사이클의 영향으로 역대 최대 분기 실적을 사실상 확정지었다"며 "특히 범용 메모리 생산량이 높은 삼성전자의 수익성이 빠르게 개선되는 추세"라고 설명했다. 한편 삼성전자와 SK하이닉스는 오는 29일 2025년도 4분기 실적발표를 진행할 예정이다. 양사 실적 발표 일정이 한날로 겹치는 것은 이번이 처음이다. 시간은 SK하이닉스가 오전 9시로 삼성전자(오전 10시)보다 한 시간 빠르다. 최근 메모리반도체 사업이 전례 없는 호황을 맞고 있는 만큼, 양사 모두 성과 및 사업 전략을 앞다퉈 공개할 것으로 예상된다.

2026.01.20 13:53장경윤 기자

SK하이닉스, AI 추론 병목 줄이는 '커스텀 HBM' 정조준

SK하이닉스가 향후 다가올 커스텀 HBM(고대역폭메모리) 시대를 위한 무기로 '스트림DQ(StreamDQ)'를 꺼내 들었다. 기존 GPU가 담당해 추론 과정에서 병목 현상을 일으키던 작업을, HBM이 자체적으로 수행해 데이터 처리 성능을 끌어올리는 것이 골자다. GPU 업체 입장에서도 HBM으로 일부 기능을 이전할 수 있기 때문에 칩 설계를 보다 유연하게 할 수 있다는 이점이 있다. SK하이닉스는 해당 기술을 통해 엔비디아 등 주요 고객사와 협의를 진행할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스 베니션 호텔에서 'CES 2026' 프라이빗 전시관을 마련하고 커스텀 HBM 기술을 공개했다. 커스텀 HBM 시장 정조준…고객사에 '스트림DQ' 기술 제안 커스텀 HBM은 차세대 버전인 HBM4E(7세대 HBM)부터 본격적으로 적용될 것으로 전망되는 제품이다. 기존 HBM이 표준에 따라 제작됐다면, 커스텀 HBM은 고객사가 원하는 기능을 베이스 다이에 추가하는 것이 가장 큰 차별점이다. 베이스 다이는 HBM을 적층한 코어 다이의 메모리 컨트롤러 기능을 담당하는 칩으로, HBM과 GPU 등의 시스템반도체를 PHY(물리계층)로 연결한다. 기존에는 메모리 회사가 이를 제조했으나, 다양한 로직 기능이 추가되면서 HBM4부터는 주로 파운드리 공정을 통해 양산된다. SK하이닉스는 커스텀 HBM 상용화를 위해 고객사에 스트림DQ라는 기술을 제안하고 있다. 얼마전 막을 내린 CES 2026 전시관이 고객사 대상으로 운영된 만큼, 엔비디아 등 글로벌 빅테크에 적극적인 프로모션을 진행했을 것으로 예상된다. SK하이닉스 관계자는 "스트림DQ는 커스텀 HBM의 한 사례로서, SK하이닉스는 해당 기술을 논문으로도 냈다"며 "고객사가 커스텀 HBM 관련 기술을 우리에게 제안하기도 하지만, 반대로 SK하이닉스가 제시하기도 한다"고 설명했다. GPU 일부 기능 HBM으로 이전…빅테크 부담 덜어준다 스트림DQ 기술은 기존 GPU 내부의 컨트롤러 기능 일부를 HBM의 베이스 다이로 이전하는 것이 주 골자다. 이렇게 되면 GPU 제조사는 칩 내부 공간을 더 넓게 쓸 수 있어, 시스템반도체의 성능 및 효율성 향상을 도모할 수 있다. SK하이닉스 입장에서는 베이스 다이에 GPU 컨트롤러 등을 추가하더라도 큰 부담이 없다. 대만 주요 파운드리인 TSMC의 선단 공정을 적용하기 때문이다. 또한 SK하이닉스는 해당 베이스 다이에 UCIe 인터페이스를 적용해 칩의 집적도를 더 높였다. UCIe는 칩을 기능별 단위로 분할해 제조한 후, 서로 연결하는 최첨단 기술이다. HBM이 '역양자화' 대신 처리…LLM 처리 속도 7배 향상 가능 AI 가속기의 데이터 처리 성능 역시 획기적으로 높아진다. 대규모언어모델(LLM)은 메모리 사용량을 효율적으로 감축하기 위해 낮은 비트 정수로 데이터를 압축하는 '양자화(Quantization)' 과정을 거친다. 이후 실제 연산 과정에서는 데이터를 다시 압축 해제하는 '역양자화(Dequantization)'를 진행한다. 기존 역양자화 작업은 GPU가 담당했다. 그런데 GPU가 역양자화를 진행하면 전체 LLM 추론 시간의 최대 80%를 잡아먹는 메모리 병목 현상을 일으키는 문제가 발생해 왔다. 반면 스트림DQ는 양자화된 정보를 그대로 GPU에 보내는 것이 아니라, HBM 내부에서 데이터가 흘러가는 과정에서 역양자화를 곧바로(on-the-fly) 진행한다. 덕분에 GPU는 별도의 작업 없이 곧바로 연산 작업을 진행할 수 있게 된다. 이처럼 흘러가는(스트림) 데이터를 곧바로 역양자화(DQ)한다는 관점에서 스트림DQ라는 이름이 붙었다. 이를 통해 병목 현상이 발생했던 LLM 추론 처리 속도가 약 7배 이상으로 개선될 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. 전체 AI 가속기의 추론 속도 역시 크게 향상될 것으로 기대된다. SK하이닉스 관계자는 "방대한 양의 데이터를 처리하는 시스템반도체를 메모리 근처에 가져다 놓고 데이터 결과값만 받게 하면 시스템적으로 굉장히 효율적"이라며 "프로세싱 니어 메모리(PNM)의 개념으로 볼 수 있다"고 말했다.

2026.01.14 13:48장경윤 기자

곽노정 SK하이닉스 사장, 글로벌 빅테크와 AI 파트너십 강화

[라스베이거스(미국)=장경윤 기자] 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장이 5일부터 8일(이하 현지시간)까지 미국 라스베이거스에서 열린 'CES 2026' 현장을 찾아 주요 고객사와 함께 AI 메모리로 만들어 갈 기술 혁신 방안을 논의했다. 곽 사장은 전시 기간 동안 현장 곳곳을 누비며 AI 인프라를 이끄는 글로벌 빅테크와의 전략적 파트너십을 강화하는 데 많은 시간을 할애했다. 앞으로 AI 시대를 이끌어갈 주요 기업들의 차세대 플랫폼 아키텍처와 향후 사업 비전을 면밀히 살폈고, 주요 고객과 만나는 자리에서는 SK하이닉스 기술로 이들 아키텍처를 주도적으로 견인할 수 있는 협력 방향을 모색했다. 먼저 5일 오전에는 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 젠슨 황 엔비디아 CEO의 특별 연설을 참관하며, AI 사업과 관련된 신규 비전을 경청하고 기술적 인사이트를 얻는 자리를 가졌다. 같은 날 오후에는 베네시안 호텔에서 진행된 리사 수 AMD CEO의 기조연설에 참석해, 새로 공개된 AI 가속기와 시스템 구조를 직접 확인했다. 이어 AI 인프라, 영업, 글로벌 마케팅을 총괄하는 핵심 임원들과 함께 향후 고객 플랫폼에서 SK하이닉스 설루션이 담당할 역할을 논의하며, 성능·전력·효율 측면에서의 차별화 전략을 점검했다. 곽 사장은 이 외에도 약 25곳의 주요 고객사와 파트너들을 연이어 만나 HBM 등 핵심 AI 메모리 설루션을 중심으로 한 협력 방안을 함께 모색했다. 이를 통해 AI 생태계 전반에서의 파트너십을 확장하고, 공급망 전 영역에서 시너지를 일으키겠다는 구상이다. 다음 날인 6일에는 베네시안 엑스포의 SK하이닉스 고객용 전시장을 찾아 현장에서 전시 진행 상황을 점검하고, 성공적인 CES 전시를 위해 오랜 기간 노력해 온 이들을 격려했다. 곽 사장은 전시 구조물을 하나하나 둘러보며 차세대 AI 인프라의 핵심인 메모리 설루션 포트폴리오와 향후 기술 방향을 살폈고, 현장을 담당한 구성원에게는 올해 글로벌 고객을 맞이하는 첫 무대로서 갖는 이번 전시의 의미를 전하며 응원과 당부도 아끼지 않았다. SK하이닉스는 '혁신적인 AI 기술로 지속 가능한 미래를 만든다'를 주제로 이번 CES 전시를 준비했다. 차세대 HBM 제품인 'HBM4 16단 48GB'를 비롯해, HBM3E, SOCAMM2, LPDDR6 등 폭증하는 AI 컴퓨팅 수요와 고도화되는 워크로드에 최적화된 AI 메모리 설루션을 만나볼 수 있다. 특히 'AI 시스템 데모존'에서는 고객 맞춤형 cHBM(Custom HBM) 구조를 시각화해 SK하이닉스의 차세대 메모리 기술을 이해하기 쉽게 풀어냈다. 전 세계 AI 컴퓨팅 수요는 지난 3년간 100배로 늘었고, 다시 앞으로 5년간 100배가 더 늘 것으로 전망된다. 이런 변화 속에서 칩과 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소로 AI 메모리가 부각되고 있으며, 대역폭·용량·전력 효율과 같은 기술적인 혁신에 대한 고객들의 요구도 빠르게 증가하고 있다. 곽 사장은 이 같은 시장 환경의 변화를 피부로 직접 느끼고, 대응 방안을 찾기 위해 CES 현장 곳곳을 분주히 누볐다. 또한 전시 현장의 디테일 하나까지 꼼꼼히 챙기며 회사의 AI 관련 설루션과 기술력을 알리는 데에도 많은 노력을 기울였다. 특히 고객, 파트너와의 연이은 미팅을 통해 고객들의 목소리를 귀 기울여 들은 만큼, 앞으로의 기술 경쟁에서도 한발 앞서 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

2026.01.08 15:56장경윤 기자

ETRI, 초대형 AI 메모리 부족 문제 해결…기술이전 추진

국내 연구진이 초대형 인공지능(AI) 학습 과정에서 고질적인 문제인 '메모리 부족'을 근본적으로 해결할 수 있는 핵심기술이 개발됐다. 차세대 이더넷 기반으로 메모리 확장이 가능한 기술이어서 향후 AI·빅데이터 산업 전반의 인프라 혁신을 이끌 것으로 기대됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 초대형 AI 학습에서 가장 큰 문제로 꼽히는 GPU 메모리 한계와 데이터 병목 현상을 해결하는 새로운 메모리 기술 '옴니익스텐드(OmniXtend)'를 개발했다고 8일 밝혔다. 최근 초대형 AI 모델과 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급격히 증가하면서, 처리해야 할 데이터 규모도 폭발적으로 커지고 있다. 그러나 GPU 성능이 아무리 향상되더라도, 메모리 용량이 충분하지 않으면 연산 효율이 급격히 떨어지는 '메모리 장벽(memory wall)'이 발생한다. '옴니익스텐드'는 표준 네트워크 기술인 이더넷(Ethernet)을 활용해 여러 서버와 가속기(Device) 각각의 메모리를 하나의 대용량 메모리처럼 공유하는 기술이다. 각 장비에 개별적으로 존재하던 메모리를 네트워크 전반으로 확장해, AI 학습에 필요한 메모리를 원하는 만큼 유연하게 확보할 수 있는 구조다. 연구팀은 데이터 이동 지연을 최소화, AI 학습 속도가 향상됐다고 설명했다. 서버 교체 없이 메모리를 확장할 수 있어 데이터센터 구축·운영 비용 절감 효과도 기대된다. 기존 고속 직렬 통신 인터페이스(PCIe) 기반 구조는 장비 간 연결 거리와 시스템 확장에 한계가 있었다. 반면 옴니익스텐드는 이더넷 스위치를 활용해 물리적으로 떨어진 다수 장비를 하나의 메모리 풀로 묶을 수 있다. 초대규모 AI 환경에 적합한 고확장성 시스템 구조인 셈이다. 연구팀은 또 ▲현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA) 기반 메모리 확장 노드 ▲이더넷 기반 메모리 전송 엔진 등과 같은 핵심 요소기술을 개발해 시스템의 안정적 동작도 검증했다. 최근 실시한 시연에서는 이더넷 환경에서 여러 장비가 공유 메모리 풀(memory pool)을 구성하고 실시간 서로의 메모리에 접근하는 모습을 성공적으로 보여줬다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 연산 부하 테스트를 통해 옴니익스텐드 구조가 실제 AI 학습 환경에서도 성능 향상에 기여한다는 사실도 확인했다. 실험 결과, 메모리 용량이 부족한 환경에서는 LLM 추론 성능이 크게 저하된 반면, 이더넷 기반으로 메모리를 확장한 경우 성능이 2배 이상 회복됐다. ETRI는 향후 데이터센터 하드웨어·소프트웨어 기업을 중심으로 기술이전을 추진, 상용화를 도모할 계획이다. 특히 AI 학습·추론용 서버와 메모리 확장 장치, 네트워크 스위치 등에 적용해 차세대 AI 인프라 시장에서 실질적인 산업적 성과 창출을 추진할 방침이다. 차승준 책임연구원은 "차량·선박 등 고신뢰 임베디드 시스템의 대용량 메모리 연결망으로 확장하고, NPU·GPU·CPU 등 이종 가속기 간 메모리 공유 구조를 고도화하기 위한 후속 연구도 함께 추진할 예정"이라고 덧붙였다. 김강호 초성능컴퓨팅연구본부장은 “향후 새로운 과제기획을 통해 신경망처리장치(NPU)와 가속기 중심의 메모리 인터커넥트 기술 연구를 본격 확대할 계획”이라며, “글로벌 AI·반도체 기업의 차세대 시스템에 본 기술이 적용될 수 있도록 기술 고도화와 국제 협력을 지속하겠다”고 말했다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 'SW컴퓨팅산업원천기술개발사업'의'메모리 중심 차세대 컴퓨팅 시스템 구조 연구'과제의 일환으로 수행됐다.

2026.01.08 11:43박희범 기자

SK하이닉스, CES서 HBM4 16단 48GB 첫 공개...개발 순항

SK하이닉스가 6일부터 9일(현지 시간)까지 미국 라스베이거스에서 열리는 'CES 2026' 베네시안 엑스포에 고객용 전시관을 열고 차세대 AI 메모리 설루션을 공개한다고 밝혔다. 회사는 “혁신적인 AI 기술로 지속 가능한 미래를 만든다는 주제로 AI에 최적화된 차세대 메모리 설루션을 폭넓게 선보일 예정”이라며 “글로벌 고객들과의 긴밀한 소통을 통해 AI 시대의 새로운 가치를 함께 창출해 나갈 것”이라고 전했다. SK하이닉스는 그동안 CES에서 SK그룹 공동전시관과 고객용 전시관을 함께 운영해 왔다. 올해는 이 중 고객용 전시관에 집중해 주요 고객들과의 접점을 확대하고 실질적인 협력 방안을 논의한다. 이번 전시에서 회사는 차세대 HBM 제품인 'HBM4 16단 48GB'를 최초로 선보인다. 이 제품은 업계 최고 속도인 11.7Gbps를 구현한 HBM4 12단 36GB의 후속 모델로, 고객 일정에 맞춰 개발이 순조롭게 진행되고 있다. 아울러 올해 전체 HBM 시장을 주도할 HBM3E 12단 36GB 제품도 전시한다. 특히 이 제품이 탑재된 글로벌 고객사의 최신 AI 서버용 GPU 모듈을 함께 전시해 AI 시스템 내에서의 역할을 구체적으로 제시한다. HBM 외에도 AI 서버 특화 저전력 메모리 모듈인 SOCAMM2(소캠)도 전시해 폭증하는 AI 서버 수요에 대응하는 다양한 제품 포트폴리오 경쟁력을 입증할 계획이다. 이와 함께 SK하이닉스는 AI 구현에 최적화된 범용 메모리 제품 라인업도 전시해 시장 전반에서의 기술 리더십을 제시한다. 대표적으로 온디바이스 AI 구현에 최적화하기 위해 기존 제품 대비 데이터 처리 속도와 전력 효율을 크게 개선한 'LPDDR6'를 공개한다. 낸드에서는 AI 데이터센터 구축 확대로 수요가 급증하는 초고용량 eSSD에 최적화된 321단 2Tb(테라비트) QLC 제품을 선보인다. 현존 최대 수준의 집적도를 구현한 이 제품은 이전 세대 QLC 제품 대비 전력 효율과 성능을 크게 향상시켜 저전력이 요구되는 AI 데이터센터 환경에서 강점을 보인다. 회사는 미래를 위해 준비 중인 AI 시스템용 메모리 설루션 제품들이 AI 생태계를 구성해 유기적으로 연결되는 과정을 살펴볼 수 있는 'AI 시스템 데모존'도 마련했다. 이 곳에서 ▲특정 AI 칩 또는 시스템 요구사항에 최적화된 고객 맞춤형 'cHBM' ▲PIM 반도체 기반의 저비용·고효율 생성형 AI용 가속기 카드 'AiMX' ▲메모리에서 직접 연산을 수행하는 'CuD' ▲CXL메모리에 연산 기능을 통합한 'CMM-Ax' ▲데이터를 스스로 인지, 분석, 처리하는 데이터 인식형 'CSD' 등을 전시하고 시연한다. 이 중 cHBM(Custom HBM)의 경우 고객들의 관심이 높은 만큼 혁신적인 내부 구조를 육안으로 확인할 수 있는 대형 전시물도 마련했다. AI 시장의 경쟁 양상이 단순 성능에서 추론 효율성과 비용 최적화로 이동함에 따라, 기존 GPU나 ASIC(맞춤형 반도체) 기반의 AI 칩이 처리하던 일부 연산·제어 기능을 HBM 내부로 통합한 새로운 설계 방식을 시각화한 것이다. 김주선 SK하이닉스 AI Infra 사장(CMO)은 “AI가 촉발한 혁신이 더욱 가속화되고 있는 만큼, 고객들의 기술적 요구 또한 빠르게 진화하고 있다”며, “당사는 차별화된 메모리 설루션으로 고객의 요구에 부응하는 동시에, AI 생태계 발전을 위해 고객과의 긴밀한 협업을 바탕으로 새로운 가치를 창출하겠다”고 말했다.

2026.01.06 09:05전화평 기자

곽노정 SK하이닉스 사장 "AI는 상수…선행 기술·제품 한발 앞서 개발해야"

곽노정 SK하이닉스 대표이사는 2일 신년사를 통해 새해 경영 전략 및 목표를 공유했다. 곽 사장은 "2025년은 역대 최고의 성과를 달성하며 질적, 양적으로 분명한 성장을 이뤄낸 의미 있는 한 해였다"며 "구성원과 경영진이 원팀 정신으로 역량을 집중한 데 따른 결과"라고 밝혔다. 그러면서 "이제는 작년 성과를 발판으로 새로운 도전에 나서야 할 시점"이라며 "예상을 뛰어넘었던 AI 수요는 기대 이상의 호재가 아닌 상수가 됐으며 경쟁의 강도는 높아지고 있다"고 전했다. 이에 SK하이닉스는 단순히 1등이 되는 것을 넘어, 고객의 만족을 최우선으로 하는 진정한 파트너 역할을 수행하고 사회의 지속 발전에 기여하는 초일류 기업으로 나아가는 것을 목표로 삼고 있다. 곽 사장은 "이를 위해 SKMS(SK 매니지먼트 시스템)를 바탕으로 한 기술 우위와 수익성 중심 경영 기조를 유지하면서도 미래를 준비하기 위해 충분한 투자와 노력을 기울여야 한다"며 "업계를 선도한다는 동기부여는 극대화하되 패기 있게 도전하는 SUPEX 정신과 끊임없이 점검하는 겸손한 태도, 협업의 문화 역시 지속되어야 한다"고 강조했다. 또한 "치열한 기술적∙전략적 논의를 통해 원팀 정신을 완성하는 것 역시 중요하다"고도 덧붙였다. 곽 사장은 격변하는 AI 환경 속에서 차별화된 시장경쟁력 확보를 위해선 속도가 무엇보다 중요하다고 내다봤다. 그는 "선행 기술과 차세대 제품을 한발 앞서 개발해 입지를 확고히 하고, AI 기술 도입도 속도감있게 추진함으로써 O/I 전반의 경쟁력을 지속 강화해야 한다"며 "아울러 진정한 풀스택 AI 메모리 크리에이터로 도약하기 위해 기존의 틀에 머무르지 않고 고객이 가장 필요로 하는 가치를 창의적인 방식으로 제시하고 구현해 나가는 노력도 필요하다"고 밝혔다. 끝으로 곽 사장은 "이러한 노력을 바탕으로 고객에게 차별화된 제품을 제공하고 명확한 미래 비전을 제시하며 가장 신뢰받는 파트너로 자리매김하는 것은 물론, 초일류 기업으로 한 단계 도약하는 2026년을 함께 만들어가길 바란다"고 강조했다.

2026.01.02 10:21장경윤 기자

SK하이닉스, 美에 첫 2.5D 패키징 '양산 라인' 구축 추진

SK하이닉스가 HBM을 넘어 최첨단 패키징 기술력 전반을 확보하기 위한 투자를 계획 중이다. 미국 신규 패키징 공장에 첫 2.5D 패키징 양산 라인을 마련하기 위한 준비에 나선 것으로 파악됐다. 2.5D 패키징은 HBM과 고성능 시스템반도체를 집적하기 위한 핵심 공정이다. SK하이닉스가 2.5D 패키징 기술력 및 양산 능력을 확보하는 경우, AI반도체 공급망에 상당한 변화를 일으킬 수 있을 것으로 예상된다. 29일 지디넷코리아 취재에 따르면 SK하이닉스는 미국 인디애나주 라스트웨피엣 소재의 신규 패키징 공장에 2.5D 제조라인을 구축하는 방안을 논의 중이다. 2.5D 패키징 양산라인 첫 구축 추진 라스트웨피엣 패키징 공장은 SK하이닉스의 첫 미국 내 공장으로서, AI 메모리용 최첨단 패키징 생산기지로 조성될 예정이다. 목표 가동 시기는 오는 2028년 하반기다. 이를 위해 SK하이닉스는 현지에 38억7천만 달러(한화 약 5조4천억원)를 투자하겠다고 밝힌 바 있다. SK하이닉스가 미국 웨스트라피엣에 신규 패키징 라인을 구축하는 주 요인은 HBM(고대역폭메모리)에 있다. HBM은 AI반도체의 핵심 요소 중 하나로, 현재 미국 정부는 자국 내 최첨단 반도체 공급망 강화를 위해 SK하이닉스를 비롯한 주요 반도체 기업의 현지 투자를 적극 유치해 왔다. 나아가 SK하이닉스는 해당 공장에 2.5D 패키징 양산 라인을 구축하는 방안을 추진하고 있다. 2.5D 패키징은 반도체와 기판 사이에 실리콘 인터포저라는 얇은 막을 삽입해, 칩 성능 및 전력효율성을 높이는 기술이다. 글로벌 빅테크인 엔비디아의 고성능 AI가속기도 HBM과 고성능 GPU·CPU 등을 2.5D 패키징으로 집적해 만들어진다. SK하이닉스는 2.5D 양산 라인 구축으로 HBM을 비롯한 AI 반도체 패키징 능력 전반을 강화하려는 것으로 풀이된다. HBM은 최종 고객사인 엔비디아의 사용 승인을 받기 위해 HBM 자체만이 아닌, 2.5D 패키징에서도 퀄(품질) 테스트를 거친다. HBM에서 신뢰성을 확보하더라도 2.5D 패키징 테스트에서 불량이 발생하면 일정에 차질이 생길 수 밖에 없는 구조다. 2.5D 패키징 내에서 책임 소재를 정확히 찾아내는 작업 또한 어렵다. 어떤 의미?...HBM 넘어 최첨단 패키징 전반 기술력 강화 전략 때문에 SK하이닉스는 그동안 자체적으로 2.5D 패키징에 대한 연구개발을 진행해 왔다. 다만 국내에서는 모든 2.5D 패키징 과정을 양산 수준으로 진행할 만큼의 설비가 갖춰지지 않았다는 평가다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스의 경우 2.5D 패키징에 대한 기본적인 기술력 및 설비는 갖추고 있으나, HBM이 집적된 AI가속기에 대응할 만큼 대형 SiP(시스템인패키지) 설비에는 대응하기에 무리가 있다"며 "이에 미국 웨스트라피엣에 최초로 정식 2.5D 패키징 양산라인을 구축하는 방안을 패키징 협력사들과 진지하게 논의 중"이라고 설명했다. 이 같은 관점에서 SK하이닉스가 2.5D 패키징 양산 라인을 구축하는 경우 차세대 HBM 공급에서 안정성을 확보할 수 있을 것으로 관측된다. 또한 기술력을 한층 고도화해 고객사에 HBM과 패키징을 동시에 제공하는 턴키(Turn-Key) 사업도 구상할 수 있게 된다. 현재 AI가속기용 2.5D 패키징은 대만 주요 파운드리인 TSMC가 사실상 독점하고 있다. 반도체 업계 관계자는 "현재 SK하이닉스는 자사 HBM을 직접 2.5D 패키징까지 진행할 수 있는 설비를 갖추는 것을 매우 중요한 과제로 인식하고 있다"며 "기술이 안정화 및 고도화되는 경우에는 단순한 연구개발을 넘어 사업 진출도 추진할 수 있을 것"이라고 말했다. 또 다른 관계자는 "SK하이닉스 내부에서 2.5D 패키징 샘플 제조 및 테스트를 적극 진행하는 등 관련 사업 확장에 대한 의지는 명확하다"며 "다만 미국 웨스트라피엣 공장 완공 시점이 아직 시간적으로 많이 남아 있는 만큼, 계획이 수정될 가능성은 있다"고 밝혔다. 이와 관련해 SK하이닉스는 "인디애나 팹 활용 방안과 관련해 다양한 방안을 검토 중이나, 구체적으로 확정된 바는 없다"고 답변했다.

2025.12.29 11:01장경윤 기자

AI가 반도체 제조장비 수요 촉진…"2027년 매출액 사상 최고치"

AI 인프라 투자 확대에 따라 반도체 제조장비 시장도 내후년까지 계단식 성장을 나타낼 것이라는 분석이 제기됐다. 29일 전자산업 관련 협회인 SEMI에 따르면 전 세계 반도체 제조장비 매출은 2027년 사상 최대 규모로 성장할 전망이다. 협회가 추산한 올해 전 세계 반도체 제조장비 매출액은 1천330억(한화 약 191조원) 달러로 전년 대비 13.7% 증가한 수준이다. 내년에는 1천450억 달러, 2027년에는 1천560억 달러(약 225조원)로 사상 최고치를 경신할 것으로 예상된다. 이번 성장세는 AI 수요 확대에 따른 첨단 로직, 메모리, 첨단 패키징 분야 투자 증가가 주도할 것으로 분석된다. 아짓 마노차 SEMI 최고경영자(CEO)는 “글로벌 반도체 장비 시장은 전공정과 후공정 모두에서 3년 연속 성장세를 보이며, 2027년에는 사상 처음으로 1천500억 달러를 넘어설 것”이라며 “AI 수요를 뒷받침하기 위한 투자가 당초 예상보다 강해 전 부문 전망치를 상향 조정했다”고 밝혔다. 세부적으로 보면 전공정 장비(WFE) 부문은 지난해 1천40억 달러로 사상 최대를 기록한 데 이어, 올해에는 11.0% 증가한 1천157억 달러에 이를 것으로 예상됐다. 이는 기존 중간 전망치(1천108억 달러)보다 상향된 수치로, AI 연산 수요 확대에 따른 D램 및 HBM(고대역폭메모리) 투자 증가와 중국 내 생산능력 확충이 반영됐다. 전공정 장비 시장은 내년 9.0%, 2027년 7.3% 성장하며 2027년에는 1천352억 달러 규모로 확대될 전망이다. 첨단 로직과 메모리 기술을 중심으로 장비 투자가 지속될 것으로 보인다. 후공정 장비 시장 역시 2024년부터 이어진 회복세를 이어갈 전망이다. 반도체 테스트 장비 매출은 올해 48.1% 급증한 112억 달러에 이를 것으로 예상되며, 조립·패키징 장비 매출은 19.6% 증가한 64억 달러로 전망됐다. 이후에도 테스트 장비는 2026년 12.0%, 2027년 7.1% 성장하고, 조립 및 패키징 장비는 각각 9.2%, 6.9% 증가할 것으로 예상된다. AI 및 HBM 반도체 확산에 따른 첨단·이기종 패키징 채택 확대와 설계 복잡성 증가가 주요 배경으로 꼽힌다. 다만 소비자, 자동차, 산업용 수요 부진은 일부 범용 후공정 장비 수요를 제약하는 요인으로 작용할 것으로 보인다. 한편 지역별로는 중국, 대만, 한국이 2027년까지 반도체 장비 투자 상위 3개 지역 자리를 유지할 것으로 보인다. 한국은 HBM을 포함한 첨단 메모리 투자 확대가 장비 수요를 견인할 것으로 분석됐다. 중국은 성장세가 다소 둔화되지만, 성숙 노드와 일부 첨단 공정에 대한 투자를 지속하며 최대 시장 지위를 유지할 것으로 예상된다. 대만은 AI 및 고성능 컴퓨팅용 첨단 공정 증설로 2025년 투자가 크게 확대될 전망이다.

2025.12.29 09:34장경윤 기자

AI, 서버용 SSD 시장도 바꾼다…'SLC' 존재감 부각

인공지능(AI) 산업이 데이터센터용 SSD 시장 판도를 바꿀 것으로 예상된다. 기존 데이터센터용 SSD는 고용량 구현에 초점을 맞춰 왔으나, 최근 주요 메모리 기업들은 데이터 처리 성능을 극대화하기 위한 SLC(싱글레벨셀) 기반의 차세대 SSD 개발에 집중하고 있다. 글로벌 빅테크인 엔비디아 역시 AI용 고성능 SLC SSD에 주목하고 있는 것으로 알려졌다. 26일 업계에 따르면 주요 메모리 기업들은 AI 데이터센터용 차세대 낸드로 SLC에 주목하고 있다. TLC·QLC가 주도 중인 서버용 SSD 시장 SLC는 데이터를 저장하는 최소 단위인 셀 하나에 1비트(Bit)를 저장하는 방식을 뜻한다. 2비트를 저장하면 MLC(멀티레벨셀), 3비트는 TLC(트리플레벨셀), 4비트는 QLC(쿼드레벨셀)로 불린다. 각 방식에 따라 SSD(낸드 기반 저장장치)의 주 적용처가 달라진다. 기존 데이터센터용 SSD 시장은 TLC, 혹은 QLC가 주류를 차지해 왔다. 각 셀에 더 많은 비트를 저장하므로, 단위면적 당 더 많은 데이터를 저장할 수 있기 때문이다. 특히 방대한 양의 데이터 처리가 필요한 AI 데이터센터에서는 수요가 더 늘어나는 추세다. SLC는 데이터 처리 속도가 빠르고 안정성이 높지만, 저장 용량이 적고 가격이 비싸 대규모 투자가 필요한 데이터센터 구축에는 적합하지 않다는 평가가 지배적이었다. AI가 바꾸는 패러다임…1억 IOPS SSD·HBF는 'SLC' 기반 그러나 최근 주요 메모리 기업들이 개발 중인 차세대 낸드에서는 SLC의 존재감이 커지고 있다. 대표적으로, SK하이닉스는 AI 데이터센터 시장을 겨냥해 AI-N P(성능)·AI-N B(대역폭)·AI-N D(용량) 등 세 가지 측면을 각각 강화한 'AIN 패밀리' 라인업을 개발 중이다. 이 중 AI-N P는 대규모 AI 추론 환경에서 발생하는 방대한 데이터 입출력을 효율적으로 처리하는 솔루션이다. AI 연산과 스토리지 간 병목 현상을 최소화해 처리 속도와 에너지 효율을 대폭 향상시킨다. 1세대 제품의 IOPS(1초당 처리할 수 있는 입출력 횟수)는 2천500만으로, 현존하는 고성능 SSD(최대 300만 수준) 대비 8~10배에 달한다. 2027년 말 양산 준비 완료를 목표로 한 2세대 제품은 1억 IOPS를 지원할 전망이다. 이를 위해 SK하이닉스는 낸드와 컨트롤러를 새로운 구조로 설계하고 있으며, 핵심 고객사인 엔비디아와 협업해 내년 말 첫 샘플을 선보일 계획이다. 회사에 따르면, AI-N P는 SLC 낸드를 기반으로 개발되고 있다. AI-N P가 데이터 처리 성능을 극대화하는 제품인 만큼, 용량은 후순위로 미루려는 전략으로 풀이된다. 일본 키오시아도 올 3분기 개최한 기술설명회에서 "엔비디아와 협력해 1억 IOPS 성능의 차세대 SSD를 오는 2027년 상용화할 것"이라고 밝힌 바 있다. SK하이닉스와 동일한 개념의 제품인 만큼, 키오시아도 SLC 낸드를 기반으로 할 것으로 관측된다. 업계에서 HBF(고대역폭플래시)라 불리는 AI-N B 역시 SLC 낸드 기반으로 개발되고 있다. HBF는 D램을 적층해 만든 HBM과 유사하게 낸드를 적층해, 데이터를 송수신하는 대역폭을 크게 확장한 제품이다. 현재 SK하이닉스는 미국 샌디스크와 협력해 HBF에 대한 표준화 작업을 진행하고 있다. 오는 2027년 PoC(개념증명) 단계의 샘플이 개발돼 본격적인 평가를 거칠 것으로 예상된다. 엔비디아, GPU와 SSD 직접 연결 구상 AI 산업을 주도하고 있는 엔비디아도 SLC 낸드의 필요성에 공감하고 있다는 분석이다. 현재 엔비디아는 주요 메모리 기업들과 AI 낸드 협력망을 구축함과 동시에, 이를 활용하기 위한 소프트웨어 'SCADA(SCaled Accelerated Data Access)'를 개발하고 있다. SCADA는 AI 데이터 처리의 핵심 요소인 GPU가 CPU를 거치지 않고 스토리지(SSD)에 직접 접근해 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 하는 기술이다. CPU가 SSD에서 데이터를 읽고 GPU로 전송하는 기존 구조 대비 데이터 처리 과정을 줄여, 학습 및 추론 속도와 효율성을 높일 수 있다. 엔비디아 SCADA 솔루션의 구현을 위해서는 SSD도 데이터 처리 속도를 크게 끌어올려야 한다. 현재 주요 메모리 공급사들이 1억 IOPS 이상의 차세대 SSD를 개발하는 이유도 여기에 있다. 반도체 업계 관계자는 "데이터센터용 SSD에서 아직 주류는 아니지만, 차세대 스토리지 솔루션에서는 SLC 기반의 AI용 SSD가 각광을 받을 가능성이 있다"며 "다만 실제 상용화 시기를 아직까지 예측하기는 힘든 상황"이라고 설명했다.

2025.12.26 10:49장경윤 기자

IDC "메모리 수급난, PC 시장에 '퍼펙트 스톰'"

시장조사업체 IDC가 지난 18일(미국 현지시간) D램과 SSD(낸드 플래시 메모리) 수급 불균형이 PC 시장에 미칠 영향을 분석한 보고서를 공개했다. IDC는 최악의 경우 내년 PC 출하량이 최대 9% 감소하고, 제품 가격은 평균 8%가량 오를 수 있다고 전망했다. IDC는 통상 매년 11월께 해당 연도의 PC 출하 실적과 다음 해 전망을 발표한다. 그러나 이번에는 불과 한 달 만에 전망치를 다시 낮춰 잡았다. IDC는 "11월 전망 발표 당시에도 메모리 수급 상황을 반영했지만, 이후 공급 불균형이 예상보다 빠르게 악화돼 추가 분석이 필요하다고 판단했다"고 설명했다. IDC는 윈도10 지원 종료와 AI PC 확산으로 늘어나던 PC 수요가 오히려 메모리 부족에 발목을 잡혔다고 평가했다. 특히 AI 기능을 탑재한 PC는 최소 16GB 이상의 메모리를 요구해 문제를 더욱 복잡하게 만들고 있다고 지적했다. PC 대신 AI 서버로 몰린 메모리 반도체 IDC는 현재 AI 투자 확대로 인한 메모리 반도체 수급 불균형으로 수요가 공급을 크게 앞지르는 등 메모리 시장이 전례 없는 변곡점을 맞았다고 진단했다. 이는 제조사와 유통사, 프로세서 공급사 등 모든 이해당사자가 동의하는 점이다. 주요 제조사들은 그간 스마트폰이나 PC, 일반 가전제품에 쓰이던 전통적인 D램이나 낸드 플래시 메모리 생산에 중점을 뒀다. 그러나 이들이 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 DDR5 메모리 등 AI 처리를 위한 서버·데이터센터 제품에 더 큰 영향을 줬다. IDC는 "AI 인프라와 워크로드 확장은 더 많은 메모리를 필요로 하며 주요 제조사들이 제조 역량을 일반 소비자용 제품에서 고이익 메모리 솔루션으로 제조 역량을 재배치하고 있는 상황"이라고 설명했다. "중소 제조사·조립PC 대신 대형 제조사 쏠림 현상 심화" IDC는 현재 진행중인 메모리 반도체 수급난이 PC 산업에 큰 영향을 미친다고 진단했다. 마이크로소프트 윈도10 지원 종료와 AI PC 마케팅 확대로 PC 수요 확대를 노렸던 타이밍에 찾아온 메모리 수급난을 '퍼펙트 스톰'에 비유했다. IDC는 "레노버와 델테크놀로지스, HP, 에이수스 등 대형 제조사가 향후 수급상황 악화와 함께 공급가 인상, 재계약 등을 검토하고 있지만 이들은 조금 나은 상황에 있다"고 진단했다. 이어 "앞으로는 더 많은 재고를 확보하고 메모리 공급업체와 협상력을 확보한 대형 제조사 위주로 점유율이 높아질 것이다. 보급형 PC나 브랜드 조립PC 제조사는 메모리 수급난으로 큰 부담을 겪을 것"이라고 전망했다. 최소 16GB 메모리 필요한 AI PC... 가격도 더 오른다 메모리 수급난은 PC 업계가 2023년 하반기부터 성장 동력으로 내세운 AI PC 보급에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보인다. 인텔과 AMD, 퀄컴 등 주요 프로세서 제조사는 지난 해 초부터 신경망처리장치(NPU)를 내장한 PC용 프로세서를 공급중이다. 대부분 마이크로소프트 윈도11 운영체제의 온디바이스 AI 기능인 코파일럿+ 구동이 가능하며 최소 16GB 이상 메모리를 탑재한다. IDC는 "AI PC는 소형언어모델(SLM)과 대형언어모델(LLM)을 PC 메모리에 바로 올려 실행해야 하기 때문에 기존 PC 대비 메모리를 더 많이 쓴다. 많은 고성능 시스템이 32GB 이상 메모리로 옮겨갈 것"이라고 설명했다. 이어 "메모리 용량이 늘어난 만큼 공급가는 오를 것이며 제조사가 원하는 만큼 메모리를 확보하기도 어렵다. 판매가는 비싸도 이득은 적어질 것이고 최악의 경우 메모리 용량 감소가 예상된다"고 설명했다. 내년 PC 시장, 공급 물량은 줄고 값은 오른다 IDC는 지난 11월 새해 PC 출하량이 올해 대비 2.4% 줄어들 것으로 예상했다. 그러나 이번에는 출하량 전망치를 올해 대비 4.9%로 고쳤다. 최악의 상황에서는 8.9% 감소로 심한 역성장이 예상된다. IDC는 "현재 공급난이 새해 내내 계속되면 제품 가격도 오를 수 밖에 없다"고 설명했다. 희망적인 시나리오에서는 올해 대비 4-6%, 비관적인 시나리오에서는 6-8% 인상하는 것으로 전망했다. 익명을 희망한 글로벌 제조사 관계사 구매 담당자 M씨는 22일 "IDC가 추정한 인상폭은 어디까지나 평균치이며 적어도 5%, 크게는 20% 가량 오를 요인이 남아 있다"고 설명했다. "메모리·저장장치 싸고 넉넉했던 시대 끝났다" IDC는 PC 시장이 원가 상승, 제품 로드맵 재정비, 성장 둔화 시기를 맞이했다며 "이는 메모리와 저장장치가 싸고 넉넉했던 시대가 막을 내리는 신호"라고 분석했다. 이로 인해 소비자는 새해에 가격은 더 비싸고 선택지는 좁아진 PC 시장을 마주하게 될 가능성이 커졌다. 취재에 응한 글로벌 PC 제조사 국내 법인 관계자들도 "원가 부담이 더해진 탓에 이득을 줄이면서 판매 대수를 늘리는 행사를 진행하기 어려워졌다. 출고가·권장판매가와 실제 시장가의 차이도 급속히 줄어들 것"이라고 내다봤다.

2025.12.22 16:50권봉석 기자

새해 AI 반도체 지도 바뀐다…메모리·시스템 신성장 국면 도래

2025년은 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 16개 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 글로벌 반도체 산업이 인공지능(AI)를 중심으로 새로운 성장 국면을 맞이할 전망이다. 새해에도 메모리 반도체는 AI 데이터센터 수요를 기반으로 공급자 주도의 슈퍼사이클을 이어가고, 시스템 반도체는 AI 가속기와 첨단 공정을 중심으로 시장 구조가 재편될 전망이다. 특히 한국 반도체 산업이 메모리 초격차를 넘어 AI 시스템 반도체와 파운드리 분야에서 신성장 동력을 모색하는 해가 될 것으로 기대된다. 새해 공급자 주도 메모리 슈퍼사이클 지속 메모리 반도체 시장은 올 하반기 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자에 힘입어 전례 없는 '슈퍼사이클' 초입에 진입했다. AI 서버에 필요한 고용량·고성능 D램과 낸드 수요가 폭증하면서, 공급사들의 생산 역량이 해당 분야로 집중됐고 범용 메모리 가격도 동반 상승했다. 이에 따라 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 계단식 매출 성장이 확실시되는 상황이다. 이 같은 메모리 슈퍼사이클은 새해에도 지속될 가능성이 높다. 이번 사이클은 수요자 중심이었던 과거와 달리 공급자가 주도권을 확보했다는 점에서 차별화된다. 메모리 업체들은 신규 팹 증설보다 기존 라인의 전환 투자에 무게를 두며, 생산 능력의 급격한 확대에는 신중한 태도를 유지하고 있다. 미국 마이크론은 새해 소비자용 D램·낸드 출하를 중단하고 AI 데이터센터용 메모리에 집중하기로 했다. 삼성전자와 SK하이닉스 역시 대부분의 D램 생산능력을 서버 및 데이터센터용 HBM(고대역폭메모리)에 배정한 상태다. 주요 고객사들의 AI 반도체 투자 확대에 따라 HBM 수요는 내년에도 견조하게 이어질 전망이다. HBM3E·HBM4 모두 호황…삼성·SK, 차세대 기술 경쟁 총력 HBM 시장은 새해에도 공급 부족 현상이 이어질 가능성이 크다. 메모리 업체들은 이미 내년 HBM 공급 계약의 상당 부분을 마무리한 것으로 알려졌다. HBM3E는 엔비디아 '블랙웰' 시리즈 수요를 기반으로 출하 확대가 예상되며, HBM4는 내년 하반기부터 본격적인 비중 확대가 전망된다. HBM4는 기존 대비 입출력(I/O) 단자 수가 2배로 늘어나는 등 기술적 난도가 크게 높아져 고부가 제품으로 자리 잡을 가능성이 크다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 적기 상용화를 위해 샘플 테스트와 공정 검증에 역량을 집중하고 있다. 업계에서는 양사가 차세대 AI 반도체용 메모리 시장에서도 주도권을 이어갈 것으로 보고 있다. 시스템 반도체, 한국 AI 반도체 중심 성장…상용화 단계 진입 시스템 반도체 부문에서는 새해를 기점으로 국내 AI 반도체 산업의 성장세가 가시화될 것이라는 전망이 나온다. 스마트폰·PC용 범용 시스템 반도체의 회복은 제한적인 반면, AI 데이터센터·서버·엣지용 가속기 분야에서는 국내 기업들의 기술 검증과 실증이 빠르게 진행되고 있는 것이다. 리벨리온, 퓨리오사AI 등 국내 AI 반도체 스타트업들은 데이터센터용 AI 가속기와 NPU를 중심으로 상용화를 준비하고 있다. 단순 기술 시연 단계를 넘어 실제 고객 환경에서 PoC(개념검증)와 파일럿 적용이 확대되고 있다는 것이 예전과는 달라진 점이다. 정부 주도의 AI 반도체 실증 사업과 공공·금융·데이터센터 분야 도입 논의도 이어지고 있어, 새해엔 국내 AI 반도체 기업들이 레퍼런스를 확보하는 분수령이 될 것으로 보인다. 파운드리, 초미세 공정 중심 경쟁력 강화 삼성전자 파운드리도 AI 반도체 성장의 핵심 축으로 꼽힌다. 새해 삼성전자는 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 등 초미세 공정 개발에 드라이브를 걸며 고성능 반도체 수주에 적극 나서고 있다. 특히 AI 반도체는 대형 칩 설계와 고난도 공정, 첨단 패키징이 동시에 요구되는 분야다. 삼성전자는 파운드리뿐 아니라 패키징까지 아우르는 종합 반도체 제조 역량을 바탕으로 국내 AI 반도체 기업들과의 협업 가능성도 확대하고 있다. 업계에서는 새해를 국내 AI 반도체 설계–파운드리–패키징으로 이어지는 생태계가 본격적으로 작동하기 시작하는 시점으로 보고 있다. 반도체 업계 관계자는 "새해 반도체 시장은 AI를 중심으로 메모리와 시스템 반도체가 동시에 재편되는 해가 될 것"이라며 "메모리에서는 HBM을 통한 초격차가 강화되고, 시스템 반도체에서는 한국 AI 반도체와 파운드리가 새로운 성장 축으로 부상할 가능성이 크다"고 말했다.

2025.12.22 14:18전화평 기자

삼성전자, 엔비디아향 '소캠2' 공급 임박…샘플 평가·표준화 협력

삼성전자와 엔비디아가 AI 메모리 분야에서 긴밀한 협력을 더 강화하고 있다. LPDDR(저전력 D램) 기반 차세대 서버 메모리 모듈에 대한 평가를 진행 중인 것은 물론, 공식 표준화 작업도 함께 진행 중이다. 양사 간 협업은 내년 초부터 본격적인 시너지 효과를 발휘할 것으로 기대된다. 삼성전자는 18일 공식 뉴스룸을 통해 고객사에 SOCAMM(소캠; Small Outline Compression Attached Memory Module)2 샘플을 공급하고 있다고 밝혔다. 소캠은 엔비디아가 독자 표준으로 개발해 온 차세대 메모리 모듈로, 저전력 D램인 LPDDR을 4개씩 집적한다. 기존 모듈(RDIMM) 대비 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 수가 많아, 데이터 처리 성능의 척도인 대역폭이 높다는 장점이 있다. 소캠2는 2세대 소캠으로서, RDIMM 대비 2배 이상의 대역폭과 55% 이상 낮은 전력 소비를 제공한다. 또한 분리형 모듈 구조를 적용해 시스템 유지보수와 수명주기 관리가 한층 수월해진다. 기존에는 서버에 저전력 LPDDR을 적용하려면 메인보드에 직접 실장해야 했지만, 소캠2는 보드를 변경하지 않고도 메모리를 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있다. 삼성전자가 개발한 소캠2는 내년 초부터 본격 상용화될 전망이다. 현재 삼성전자는 1b(5세대 10나노급) D램을 기반으로 소캠2를 개발해, 주요 고객사인 엔비디아와 퀄(품질) 테스트를 거치고 있는 것으로 알려졌다. 삼성전자는 "서버 시장에서 늘어나는 저전력 메모리 수요에 대응하기 위해 LPDDR 기반 서버 메모리 생태계 확장을 적극 추진하고 있다"며 "특히 엔비디아와의 기술 협업을 통해 소캠2를 엔비디아 가속 인프라에 최적화함으로써, 차세대 추론 플랫폼이 요구하는 높은 응답성과 전력 효율을 확보했다"고 밝혔다. 소캠2의 공식 표준화 작업도 마무리 단계에 접어들었다. 현재 글로벌 주요 파트너사와 함께 JEDEC 표준 규격 제정을 주도하고 있으며, 차세대 AI 플랫폼과의 호환성 확보 및 생태계 확장을 위한 기술 표준 마련에 적극 기여하고 있다. 디온 헤리스 엔비디아 HPC 및 AI 인프라 솔루션 총괄 이사는 "AI 워크로드가 학습 중심에서 복잡한 추론과 피지컬 AI로 확대되는 상황에서, 차세대 데이터센터는 성능과 전력 효율을 동시에 만족하는 메모리 솔루션이 필수"라며 "삼성전자와의 지속적인 기술 협력을 통해 소캠2와 같은 차세대 메모리가 AI 인프라에 요구되는 높은 응답성과 효율을 구현할 수 있도록 최적화 작업을 이어가고 있다"고 밝혔다.

2025.12.18 11:04장경윤 기자

SK하이닉스 32Gb 서버용 D램, 업계 첫 인텔 호환성 검증

SK하이닉스가 업계 최초로 10나노급 5세대(1b) 32Gb 기반 고용량 서버용 D램 모듈 제품인 256GB DDR5 RDIMM을 인텔 '제온 6' 플랫폼에 적용하기 위한 '인텔 데이터센터 인증' 절차를 통과했다고 18일 밝혔다. RDIMM은 메모리 모듈 내에 메모리 컨트롤러와 D램 칩 사이에 주소, 명령 신호를 중계해주는 레지스터 또는 버퍼 칩을 추가한 서버·워크스테이션용 D램 모듈이다. 이번 인증 절차는 미국에 위치한 인텔의 첨단 연구시설인 어드밴스드 데이터센터 디벨롭먼트 랩에서 진행됐다. 이 곳에서 SK하이닉스는 수차례의 다면 평가를 거쳐 이번 제품이 제온 플랫폼과 결합했을 때 신뢰할 수 있는 성능과 호환성, 품질을 갖췄다는 결과를 얻었다. 회사는 이에 앞서 올해 1월, 10나노급 4세대(1a) 16Gb 기반 256GB 제품에 대한 인증도 받은 바 있다. SK하이닉스는 "서버용 CPU 시장을 선도하는 인텔의 최신 서버 플랫폼과의 호환성을 업계 최초로 검증 받으며 당사의 고용량 DDR5 모듈 기술력이 글로벌 최고 수준임을 입증했다"며 "이를 발판으로 글로벌 주요 데이터센터 사업자들과의 협력을 확대하고, 급증하는 서버 고객들의 수요에 적기 대응해 차세대 메모리 시장 리더십을 이어 가겠다"고 강조했다. 차세대 AI 인프라에서 메모리는 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 최근 AI 추론 모델들이 단순 답변 생성을 넘어 복잡한 논리적 사고 과정을 수행하면서, 실시간으로 처리해야 하는 데이터량이 기하급수적으로 늘어나고 있기 때문이다. 방대한 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하려면 고용량·고성능 메모리가 필수적이며, 이에 따른 시장 수요도 급증하고 있다. 회사는 이번 제품이 늘어나는 시장 수요에 부응하는 최적의 설루션이라고 강조했다. 회사 개발진은 "이번 제품을 탑재한 서버는 32Gb 128GB 제품을 채용했을 때 대비 16% 추론 성능이 향상된다"며 "32Gb D램 단품 칩을 활용한 설계로 전력 소모량도 기존 1a 기반 16Gb 256GB 제품보다 최대 약 18%까지 줄였다"고 설명했다. 이에 따라, 전성비를 중시하는 데이터센터 고객들의 높은 관심이 예상된다. 이상권 SK하이닉스 부사장(DRAM상품기획 담당)은 “서버용 DDR5 D램 시장에서 주도권을 확실히 하면서 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있게 됐다”며 “풀 스택 AI 메모리 크리에이터로서 고성능·저전력·고용량 메모리 수요 확산에 적극 대응해 고객들의 만족을 이끌어 내겠다”고 말했다. 디미트리오스 지아카스 인텔 플랫폼 아키텍처 부사장은 "양사가 긴밀히 협력해 기술 완성도를 높인 결과 좋은 성과를 거뒀고, 메모리 기술 발전에도 기여하게 됐다"며 "고용량 모듈은 급증하는 AI 워크로드(Workload) 수요에 대응하며, 데이터센터 고객들이 원하는 성능과 효율성도 크게 향상시킬 것"이라고 말했다.

2025.12.18 09:39장경윤 기자

'AI 바람' 탄 마이크론, 영업익 168% 증가 '어닝 서프라이즈'

미국 메모리 반도체 기업 마이크론이 시장 기대를 크게 웃도는 분기 실적과 강력한 실적 가이던스를 제시하며 인공지능(AI) 메모리 수요 확대를 다시 한 번 확인시켰다. 마이크론은 2026회계연도 1분기 매출이 전년 동기보다 56.7% 상승한 136억 달러(약 20조1천억원)로 집계됐다고 17일(현지시간) 발표했다. 영업이익은 64억2천만달러로 전년 동기 대비 168.1% 증가했다. 이 같은 실적은 월가 예상치를 훌쩍 뛰어넘는 결과다. 당초 월가 컨센서스(증권사 평균 전망치)는 매출 129억5천만 달러, 영업이익 54억1천만 달러였다. 실적 호조의 배경으로는 인공지능(AI)·데이터센터용 메모리 수요 확대가 꼽힌다. 마이크론은 고대역폭메모리(HBM)를 비롯해 AI 가속기와 서버에 탑재되는 D램, 낸드플래시 출하가 급증하면서 수익성이 크게 개선됐다고 설명했다. 특히 AI용 고부가 메모리 제품 비중이 확대되며 평균판매가격(ASP) 상승과 영업이익률 개선으로 이어졌다. 사업부별로는 클라우드 메모리 부문 매출이 52억8천400만 달러로 전년 대비 98% 늘었다. 모바일&클라이언트 부문 매출은 42억5천500만 달러로 63% 증가했고, 자동차&임베디드 부문 매출은 17억2천만 달러로 48.0% 증가했다. 코어 데이터센터 부문 매출은 23억7천900만 달러로 3% 늘었다. 향후 실적 전망도 시장 기대를 크게 웃돌았다. 마이크론은 2분기 매출 가이던스를 187억 달러로 제시했다. 이는 시장 컨센서스를 큰 폭으로 상회하는 수준이다. AI 메모리 중심의 성장세가 단기간에 꺾이지 않을 것으로 관측되는 이유다. 산제이 메흐로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 실적 발표에서 “AI가 메모리 산업 전반의 수요 구조를 변화시키고 있다”며 “데이터센터와 AI 고객을 중심으로 한 강한 수요 환경이 2026회계연도에도 지속될 것”이라고 말했다.

2025.12.18 08:42전화평 기자

PC 제조사, 메모리·SSD 부담에 가격 인상 저울질

글로벌 메모리·SSD 가격 상승과 공급 불안이 이어지면서 PC 시장 전반에 가격 인상 압박이 커지고 있다. 주요 글로벌 PC 제조사들이 "언제, 얼마나 올릴 것인가"를 두고 고심하는 분위기가 감지된다. 일부 글로벌 제조사가 업무용·상업용 PC를 중심으로 조만간 가격을 올릴 것이라는 보도도 나왔다. 국내 완제 PC 가격은 11월 기점으로 오름세로 돌아섰고 고용량 메모리를 탑재한 제품일수록 가격 상승 폭이 크다. 중소·중견 PC 제조사와 조립PC 업체들은 이미 가격 인상에 나선 상태다. 필요한 부품을 그 때 그 때 조달하는 구조상 원가 상승에 취약하기 때문이다. 이런 가격 및 공급 불확실성이 내년 국내 PC 출하량에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보인다. 글로벌 제조사, 언제·얼마나 올릴지 고민 16일 취재에 응한 글로벌 PC 제조사 국내 법인 관계자들은 "아직 제품 가격 인상 시점이나 인상 폭은 미정"이라고 설명했다. 가격을 올리는 시점과 비중에서 고민하고 있다는 것이다. 한 글로벌 제조사 관계자는 "가격을 올렸다는 사실 때문에 주목을 받는 것도 문제지만 앞으로 가격이 얼마나 오를지 모르는 상황에서 어느 정도를 올려야 할지 가늠하기 어렵다는 것이 문제"라고 설명했다. 또다른 제조사 관계자는 "현재 제품 판매시 일부 제품은 실제로 손해를 본다. 그러나 이를 마냥 감수할 수도 없는 상황"이라고 설명했다. 비즈니스인사이더 "일부 업무·상업용 PC 가격 상승 전망" 글로벌 제조사가 PC 가격 인상에 조만간 나설 것이라는 전망도 나왔다. 미국 비즈니스인사이더는 13일(현지시각) 델테크놀로지스 내부 이메일을 토대로 "이르면 이번 주 중 업무용/상업용 PC 제품 가격이 오를 수 있다"고 보도했다. 비즈니스인사이더는 "델 프로·프로맥스 노트북 제품군은 32GB 메모리 선택시 최소 130달러(약 19만원), 128GB 메모리를 탑재할 경우 최소 500달러(약 74만원) 오를 것"이라고 예측했다. 커넥트웨이브 가격비교서비스 다나와 통계에 따르면 국내 완제PC 가격도 11월을 전후해 오르기 시작했다. 다나와 관계자는 "표본조사한 판매 상위권 제품 19종 중 13종 가격이 9월 대비 평균 18만원 올랐고 메모리 32GB 이상인 제품 11종 중 7종 가격이 24만원 올랐다"고 설명했다. 국내 중소·중견 PC 제조사는 이미 가격 인상 나서 브랜드 조립PC를 판매하는 업체나 중소·중견 PC 제조사는 더 큰 가격 상승 압박에 직면했다. 커넥트웨이브 계열 조립PC 업체 샵다나와 관계자는 "시중 유통되는 부품을 기반으로 완제품을 생산하고 있어 오른 가격이 즉각 반영된다. 현재 공급이 부족해 가격 반영이 불가피한 상황"이라고 설명했다. 국산 중견 PC 제조사 관계자 역시 "메모리와 SSD 등 핵심 부품은 이미 매일 매일 시세대로 움직이고 있으며 판매 가격도 이미 오른 상태"라고 설명했다. 글로벌 제조사 관계사 구매 담당자 M씨는 "현재 상황에서는 가격 협상력에서 밀리는 중소규모 업체들이 더 불리하다. 돈보다 수량 확보가 더 중요한 상황에서 더 나은 가격을 제시하는 제조사들이 많기 때문"이라고 설명했다. 한국IDC "내년 국내 완제PC 출하량에도 영향" SSD와 메모리 가격 인상 뿐만 아니라 물량 부족도 문제다. 익명을 요구한 한 글로벌 제조사 관계자도 "일부 제품의 재고는 평소 대비 납기가 길어지고 있다"고 설명했다. 시장조사업체 한국IDC 관계자는 "국내 PC 시장은 삼성전자와 LG전자 등 제조사가 70% 이상을 차지한다"며 "11월 시점에서는 두 제조사가 적어도 내년 3월까지 제품 생산이 가능할 정도의 부품을 확보한 것으로 파악됐다"고 말했다. 이 관계자는 "메모리와 SSD 등 공급 부족은 현재 진행중인 사안이므로 단언하기는 어렵지만, 수급 상황이 더 나빠진다면 내년 국내 완제PC 출하량은 2024년 수준(474만 대)에 그치거나 더 낮아질 수 있다"고 예상했다.

2025.12.16 17:29권봉석 기자

삼성전자 "차세대 메모리 LPDDR6-PIM 표준 거의 완성"

삼성전자가 엣지 AI 영역을 위한 차세대 메모리 개발에 박차를 가하고 있다. 연내 'LPDDR6-PIM' 표준을 제정해, 제품 개발의 초석을 마련하는 것을 목표로 하고 있다. 16일 손교민 삼성전자 마스터는 서울대학교 AI 반도체 포럼에서 차세대 PIM(프로세싱-인-메모리) 개발 전략에 대해 이같이 밝혔다. PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 삼성전자의 경우, 범용 D램에서부터 HBM(고대역폭메모리)까지 전반적으로 PIM을 적용하기 위한 연구개발을 지속해 왔다. 특히 저전력 D램인 LPDDR 분야에서 PIM 적용이 활발한 추세다. LPDDR은 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발돼 왔으며, 7세대인 LPDDR5X까지 상용화가 완료됐다. 삼성전자는 LPDDR5X와 PIM을 결합한 LPDDR5X-PIM을 개발 중에 있다. 해당 제품은 기존 LPDDR5X 대비 대역폭이 8배 큰 614GB/s를 구현했으며, FP16/FP8 및 INT/4/8/16 등 다양한 연산을 지원하는 것이 특징이다. 손 마스터는 "LPDDR-PIM은 HBM 활용이 어려운 모바일, 엣지 AI 연산이 필요한 산업에서 적용될 수 있을 것"이라며 "단순히 메모리 기업만의 생각이 아닌 SoC(시스템온칩) 및 시스템 기업들도 PIM 활용을 고려하고 있다"고 말했다. 다음 세대인 LPDDR6-PIM 개발을 위한 준비도 연내 마무리짓는 것이 목표다. 이를 위해 JEDEC(국제반도체표준협의회)에서 표준 제정을 진행 중으로, 현재 마무리 단계에 접어든 것으로 알려졌다. 손 마스터는 "삼성전자의 기본 목표는 올해 말까지 LPDDR6-PIM의 개발을 시작할 수 있을 정도의 표준을 완성하는 것"이라며 "표준화가 거의 다 됐고, 몇 가지 점에 대해 회사 간의 조율을 하고 있는 중"이라고 설명했다.

2025.12.16 15:27장경윤 기자

삼성전자, 글로벌 전략회의 돌입…AI 격변 속 사업 점검

삼성전자가 내년 사업 전략 수립을 위한 전략회의에 돌입했다. 대외적 불확실성이 여전히 높고, 반도체 부문의 근원적 경쟁력 회복이 중요한 시기인 만큼 각 사업에 대한 철저한 진단이 내려질 것으로 예상된다. 회사의 유망한 성장동력인 AI 역시 주요 화두에 오를 전망이다. 16일 업계에 따르면 삼성전자는 이날부터 오는 18일까지 사흘간 디바이스경험(DX) 및 디바이스솔루션(DS) 부문을 나눠 '하반기 글로벌 전략협의회'를 진행한다. 하반기 회의는 노태문 DX부문장(사장)과 전영현 DS부문장(부회장)이 각각 회의를 주관할 것으로 알려졌다. 각 부문에서 회의에 참석하는 총 인원은 300명에 달할 전망이다. 세부적으로 DX 부문은 16~17일, DS 부문은 18일 회의를 진행한다. 전날 미국 출장을 마치고 귀국한 이재용 회장은 직접 참석 대신 회의 내용을 보고받을 것으로 알려졌다. 또한 이 회장은 새해 초 서울 서초사옥에서 삼성 전 계열사 사장을 불러 신년 사장단 만찬을 진행할 예정이다. 이 회장은 이곳에서 주요 임원진들과 사업전략 및 기술개발 현황 등을 점검할 것으로 관측된다. 이번 회의에서 DX부문은 내년 플래그십 스마트폰과 프리미엄 TV, 가전 등의 판매 전략 및 목표 등이 주요 안건에 오를 가능성이 유력하다. 현재 반도체 가격 상승과 환율 변화, 글로벌 공급망 등 대외적인 변수가 산재해 있다. 특히 모바일용 D램 가격 폭등에 따라, 내년 '갤럭시S26' 시리즈의 영업이익이 크게 감소할 것이라는 업계의 우려가 짙다. 노태문 사장을 필두로 대외적인 위기 대책 마련에 심혈을 기울일 것으로 예상된다. DS부문은 HBM(고대역폭메모리) 등 고부가가치 제품과 최근 AI 산업의 활황으로 가격이 급등하고 있는 범용 메모리 간의 생산 전략 등이 집중 논의될 것으로 관측된다. 6세대 고대역폭메모리의 경우 글로벌 빅테크인 엔비디아향 진입을 적극 추진하고 있어, 해당 제품의 상용화 준비 현황이 대두될 전망이다. 2나노미터(nm) 이하의 최첨단 파운드리 공정도 주요 사안으로 지목된다. 그간 삼성전자는 최선단 파운드리 공정에서 주요 경쟁사인 TSMC에 밀려 점유율이 지속 축소돼왔으나, 테슬라(AI6칩)를 고객사로 확보하며 반등의 기회를 잡았다. 갤럭시S26에 탑재될 모바일 AP(애플리케이션 프로세서) '엑시노스2600'도 내년 상반기까지 양산이 활발히 이뤄질 것으로 예상된다. 한편 이 회장은 이달 미국 출장길에 올라 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO), 리사 수 AMD CEO 등 주요 기업들과 회동한 것으로 전해졌다. 이들 기업이 삼성전자 반도체 사업의 주요 고객사이자 협력사로 자리하고 있는 만큼, 내년 글로벌 경영 행보에 탄력을 받을 것이라는 기대감이 나온다.

2025.12.16 15:13장경윤 기자

'SPHBM4' 표준 제정 임박…삼성·SK AI 메모리 새 국면 예고

반도체 업계가 새로운 HBM(고대역폭메모리) 개발을 구상하고 있다. 해당 제품은 기존 HBM과 동일한 성능을 구현하면서도 설계 난이도 및 제조비용을 대폭 낮춘 것이 특징이다. 실제 상용화 추진 시 삼성전자·SK하이닉스 등 메모리 기업들은 물론, TSMC·엔비디아 등 관련 생태계에 있는 기업 전반이 상당한 영향을 받을 것으로 예상된다. 15일 업계에 따르면 JEDEC(국제반도체표준협의회)은 새로운 HBM 표준인 'SPHBM4(Standard Package HBM)' 개발의 마무리 단계에 접어들었다. I/O 수 줄여도 대역폭 그대로…SPHBM4 개념 등장 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤 TSV(실리콘관통전극)를 뚫어 전기적으로 연결한 고성능 메모리다. 이 경우 대역폭을 기존 D램 대비 크게 향상시킬 수 있게 된다. 대역폭은 초당 얼마나 많은 데이터를 주고받을 수 있는 지를 나타내는 척도다. 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 핀 수를 늘리거나, I/O 핀 당 전송속도를 높이는 방법으로 향상시킬 수 있다. 일례로, 6세대 HBM인 HBM4은 데이터 전송 통로인 I/O 핀 수를 기존(1천24개) 대비 2배로(2천48개) 늘리면서 성능을 높였다. SPHBM4는 HBM4와 동일한 D램을 채용했다. 그러나 I/O 핀 수를 4:1 비율로 직렬화(Serialization)해, I/O 핀 수를 4분의 1로 줄이면서도 HBM4와 동일한 대역폭을 지원한다는 특징을 가진다. 직렬화란 여러 개의 I/O 핀에서 동시에 처리되던 데이터를 단일 I/O 핀에서 순차적으로 처리하는 방식을 뜻한다. 4:1 비율의 경우, 기존 4개 I/O 핀에서 처리되던 데이터 양을 1개 I/O 핀이 4번의 처리로 담당하게 된다. 결과적으로 SPHBM4가 잘 구동되기 위해서는 I/O 핀 당 전송속도를 4배 이상 안정적으로 구현하는 직렬화 인터커넥트 기술이 핵심이 될 것으로 관측된다. 직렬화 인터커넥트 기술로 HBM용 베이스(로직) 다이를 설계하는 미국 반도체 스타트업 엘리얀(eliyan)도 "몇 개월 내에 SPHBM4 표준이 발표되기를 기대하고 있다"며 SPHBM4에 대한 환영의 뜻을 밝혔다. 베이스 다이는 메모리의 컨트롤러 기능을 담당하는 다이다. HBM과 GPU 등 시스템반도체를 PHY(물리계층)으로 연결해 데이터를 주고받을 수 있도록 만들어준다. SPHBM4가 도입되면 베이스 다이 역시 새로운 구조로 설계돼야 할 것으로 관측된다. SPHBM4 도입 시 제조 난이도·비용 감소 가능 I/O 핀 수가 512개로 줄어들게 되면, 전체 HBM 패키지에서 가장 큰 변화를 맞이하게 되는 부분은 인터포저다. 인터포저는 칩과 PCB(인쇄회로기판) 사이에 삽입하는 얇은 기판이다. AI 가속기 내부의 HBM과 로직 칩은 수많은 I/O 핀이 촘촘히 박혀 있어, PCB가 직접 대응하기가 힘들다. 이 때 미세한 배선층(RDL)을 가진 인터포저를 삽입하면 칩과 PCB의 연결을 수월하게 만들어 준다. 이렇게 HBM과 GPU를 인터포저로 연결하는 기술을 2.5D 패키징이라 부른다. 대만 주요 파운드리인 TSMC가 이 분야에서 독보적인 기술력을 확보하고 있으며, 자체적으로 'CoWoS(칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트)'라는 브랜드명을 붙이고 있다. 그간 TSMC는 실리콘 인터포저, 혹은 더 작은 크기의 실리콘 브릿지로 CoWoS 공정을 제조해 왔다. 실리콘 소재가 비싼 편에 속하지만, 배선 밀도를 높일 수 있어 고집적 회로 대응에 유리하기 때문이다. 반면 SPHBM4는 I/O 핀 수가 적어 기존만큼 고밀도 기판이 필요하지 않아, 유기(Organic) 인터포저만으로도 충분히 대응이 가능하다. 유기 인터포저는 실리콘 대비 배선 밀도가 낮지만, 가격이 저렴하기 때문에 패키지 제조 비용을 낮출 수 있다. 또한 유기 인터포저는 보다 유연한 설계가 가능해, HBM과 시스템반도체 간 채널 길이를 더 길게 만들 수 있다. 이를 통해 SPHBM을 더 많이 배치해, 결과적으로 총 메모리 용량을 늘릴 수 있다는 게 JEDEC의 설명이다. 이는 TSMC의 CoWoS 기술의 일종인 'CoWoS-R'의 HBM 도입을 가속화할 것으로 기대된다. CoWoS-R은 실리콘 인터포저 대신 유기 인터포저를 사용하는 개념이다. 실제 상용화 가능성은 아직 미지수 다만 SPHBM4가 실제 상용화될 지는 아직 미지수다. JEDEC은 "SPHBM4 표준은 개발 중이거나 개발 후 변경될 수 있으며, JEDEC 이사회에서 승인이 거부될 수도 있다"고 설명했다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에서도 SPHBM4에 대해 공식적으로 언급한 사례는 아직 없는 것으로 파악된다. 메모리 업계 한 고위 임원은 "SPHBM4 표준 제정은 HBM 기반의 AI 가속기 제조 비용을 줄이기 위한 여러 시도 중 하나로 보인다"며 "다만 현재 빅테크 기업들은 HBM의 속도 및 밀도를 동시에 강화하는 방향을 강하게 밀어부치고 있다"고 말했다.

2025.12.15 11:22장경윤 기자

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