• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 인터뷰
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
인공지능
배터리
양자컴퓨팅
컨퍼런스
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'AI 반도체'통합검색 결과 입니다. (599건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

제이앤티씨, 독자 'TGV 유리기판' 수율·성능 자신…관건은 상용화

국내 커버글라스 전문기업 제이앤티씨가 신사업인 반도체용 유리 코어기판 사업에 대한 자신감을 드러냈다. 독자 기술을 기반으로 높은 수율과 성능을 구현해 올 하반기부터 양산을 시작하겠다는 계획이다. 이를 위해 회사는 이달 국내에 유리기판 제조라인을 갖추고, 올 하반기 베트남에도 설비를 들일 계획이다. 다만 실제 사업 확대를 위해선 최종 고객사의 제품 상용화가 담보돼야 할 것으로 분석된다. 30일 오후 제이앤티씨는 서울 여의도 한국거래소에서 'TGV 유리기판 신제품 설명회'를 열고 향후 사업 전략에 대해 밝혔다. "유리기판 수율 90% 달성…국내외서 생산라인 적극 확장" 이날 설명회에는 장상욱 제이앤티그룹 회장을 비롯한 주요 경영진이 참석했다. 또한 조남혁 제이앤티씨 대표는 회사의 TGV 유리기판 기술 경쟁력과 중장기 사업 전략을 직접 발표했다. 유리기판은 반도체 패키지의 기존 소재인 PCB(인쇄회로기판)을 유리로 대체해, 전력 효율성 및 내열 특성을 높인 기판이다. 제이앤티씨의 경우 지난해 4월 유리기판 사업 진출을 공식화했다. 이후 1년 2개월 만에 국내에 유리기판 생산라인을 구축했으며, 오는 8월부터 제품을 양산할 계획이다. 유리기판 제조의 핵심은 TGV 공정이다. TGV는 유리 기판에 미세한 구멍을 뚫고, 구리 등을 도금해 전기적 통로를 만드는 기술을 뜻한다. 이외에도 유리기판에는 정밀한 성능의 식각, 평탄화, 가공 능력이 필요하다. 제이앤티씨는 이들 주요 공정용 장비를 자체 설계 및 제작하고 있다. 조 대표는 "제이앤티씨는 레이저를 통해 카메라 렌즈의 커버글라스를 제조해 온 기업으로, 마킹 및 식각 기술을 이미 가지고 있어 유리기판의 마이크로크랙(미세한 깨짐) 0%를 달성할 수 있었다"며 "이외에도 자회사 코메트에서 30년간 쌓아 온 도금 기술, 설비 자회사인 제이앤티이의 기술을 결합해 성능이 뛰어난 제품을 만들었다"고 설명했다. 생산성 역시 제이앤티씨가 내세운 강점 중 하나다. 현재 구축된 제이앤티씨의 국내 유리기판 공장 생산능력은 월 1만장이다. 올 하반기부터는 베트남에 월 3만장 규모를 추가 구축한다. 또한 수율(생산품 대비 양품 비율)은 90% 이상으로 구현했다는 게 제이앤티씨의 설명이다. 조 대표는 "TGV, 메탈라이징 등 제이앤티씨의 처리 영역인 전공정 단에서는 90% 이상의 수율이 나오고 있다"며 "실제 고객사가 원하는 스펙 별로 차이는 있겠으나, 전반적으로는 해당 수치를 구현할 수 있다"고 말했다. 향후 제품 상용화가 관건…'1조 매출' 목표 지켜낼까 조 대표는 "현재 미국과 유럽, 동북아권, 중화 및 동남아권에서 복수의 잠재 고객사와 NDA(비밀유지계약)를 체결했다"고 밝혔다. 논의 중인 고객사는 IDM(종합반도체기업) 3곳, OSAT(외주반도체패키징테스트) 2곳 등이다. 또한 PCB(인쇄회로기판) 제조업체 8곳과도 협업을 맺고 있다. 제이앤티씨는 유리기판의 전공정 부분까지 담당하기 때문에, 후공정 처리를 위해서는 PCB 제조업체에 제품을 공급해야 한다. PCB 제조업체에 유리기판 제품을 공급하는 시기는 이르면 올 연말로 예상된다. 이에 따른 기대 매출은 올해 200억원이다. 향후에는 생산능력 확장, 유리기판의 대규모 양산 등으로 오는 2026년 매출 2천억원, 2027년에는 6천억원, 2028년에는 1조원을 달성할 수 있을 것이라고 회사 측은 내다봤다. 다만 관건은 최종 고객사의 유리기판 상용화 계획이다. 올해 전공정 수준의 유리기판 양산을 본격화하더라도, IDM·OSAT·파운드리 등이 이를 활용한 칩을 출시하지 못한다면 매출을 확대하기 어렵기 때문이다.

2025.06.30 15:50장경윤

KETI, 컨볼루션 신경망·비전 트랜스포머 지원 '엣지 AI 반도체' 개발

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 컨볼루션 신경망(CNN)과 비전 트랜스포머(ViT) 등 다양한 영상 기반 인공지능(AI) 모델을 지원하는 차량용 엣지 AI 반도체를 개발했다고 30일 밝혔다. 엣지 AI 반도체는 저전력으로 복잡한 AI 연산을 처리하며, 클라우드와 연동되는 '협력학습 플랫폼'을 통해 AI 모델 성능을 지속해서 개선할 수 있도록 설계됐다. KETI가 개발한 반도체의 특징은 저전력 소모를 유지하면서도 여러 종류의 객체인식 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있다. KETI가 설계한 신경망처리장치(NPU)는 특정 AI 모델의 연산 구조에 맞게 하드웨어 구조를 최적화하는 '재구성 가능 아키텍처'를 적용해 업계에서 사용되는 '컨볼루션 신경망(CNN)'이나 최신 '비전 트랜스포머(ViT)' 같은 상이한 구조의 모델을 각각 효율적으로 구동할 수 있다. 이 반도체는 클라우드와 연동되는 '협력학습 플랫폼'의 일부로 작동한다. 차량에 탑재된 엣지 AI 반도체는 실시간으로 객체를 인식하는 한편, AI 모델의 성능 개선에 필요한 특정 데이터를 선별해 클라우드로 전송한다. 클라우드에서는 여러 차량에서 수집된 데이터를 기반으로 기존 AI 모델을 학습시켜 성능을 개선하고 이렇게 업데이트된 모델은 다시 차량으로 전송돼 적용되는 구조다. KETI는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 'IoT 다중 인터페이스 기반의 데이터센싱, 엣지컴퓨팅 분석 및 데이터공유 지능형 반도체 기술 개발' 과제의 일환으로 연구를 수행했다. 이 과제는 다양한 IoT 기기에 사용할 수 있는 국산 AI 반도체 기술을 확보하고 AI 반도체 기반 개방형 플랫폼을 마련하는 것을 목표로 한다. KETI는 자체 개발한 NPU를 테스트 차량에 탑재해 최근 경기도 화성 일대에서 실도로 주행 실증을 진행했다. 이를 통해 NPU의 안정적인 실시간 객체 인식 성능과 협력학습을 위한 데이터 수집 및 전송 기능의 원활한 작동을 검증했다. KETI 관계자는 “이번 연구 성과는 미래 모빌리티의 핵심으로 꼽히는 엣지용 AI 반도체 분야 국내 기술 생태계 기반을 강화했다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 NPU의 연산 효율을 더욱 높이고 지원 가능한 AI 모델을 확장하는 등 후속 연구를 지속할 계획”이라고 밝혔다.

2025.06.30 09:03주문정

SK하이닉스, 노조에 성과급 지급률 1000% → 1700% 상향 제시

SK하이닉스가 최대 성과급 지급률 기준을 기존 1천%에서 1천700%로 상향하는 안을 노조에 제시했다. 성과급 지급 후 남는 재원을 구성원들에게 적금·연금 등으로 돌려주는 방안도 추진한다. 올해 초 관련 협상을 두고 발생했던 노사 간 이견을 좁히기 위한 으로 풀이된다. 27일 업계에 따르면 SK하이닉스 전임직 노조와 사측은 전날 청주캠퍼스에서 '2025년 8차 임금교섭'을 진행했다. 이날 SK하이닉스는 성과급 지급률 기준 상향과 함께 1천700% 지급 뒤에도 남은 영업이익 10%의 재원 중 50%를 구성원들의 PS 재원으로 활용하는 방안을 제안했다. 나머지 절반은 미래 투자 등에 사용한다. PS는 연간 실적에 따라 매년 1회 연봉의 최대 50%(기본급의 1000%)까지 지급하는 인센티브다. SK하이닉스는 지난 2021년부터 전년 영업이익의 10%를 재원으로 활용해 개인별 성과에 따라 PS를 지급해왔다. 앞서 SK하이닉스는 지난해 영업이익 23조4천673억원을 달성하며 역대 최대 실적을 기록했다. 이에 올해 초 기본급 1천500%의 PS와 격려금 차원의 자사주 30주를 지급했으나, 노조 및 구성원들은 이보다 높은 특별 성과급이 지급돼야 한다고 주장해 갈등을 빚은 바 있다.

2025.06.27 15:11장경윤

마이크론, HBM 매출 급증…연내 점유율 20% 돌파 '자신감'

미국 마이크론이 고대역폭메모리(HBM) 사업 확대에 자신감을 드러냈다. 올 연말까지 HBM 시장 점유율을 23~24%까지 끌어올리겠다는 목표를 세우고, 차세대 HBM 제품 역시 "여러 고객사와의 샘플 테스트에서 긍정적인 반응을 얻고 있다"고 강조했다. 마이크론은 2025 회계연도 3분기(2025년 3~5월) 매출액 93억 달러(약 12조8천억원) 영업이익 24억9천만 달러(약 3조4천억원)를 기록했다고 26일 밝혔다. 역대 최대 실적으로, 증권가 컨센서스 역시 큰 폭으로 웃돌았다. HBM 매출은 전분기 대비 50%가량 증가한 것으로 나타났다. 특히 가장 최선단에 위치한 HBM3E 12단 수율 및 생산량 증가가 순조롭게 진행되고 있으며, 고객사 4곳에 대량으로 제품을 출하하고 있다는 게 회사 측 설명이다. AMD 역시 최근 행사에서 최신형 GPU 'MI355X'에 마이크론 HBM3E 12단 제품을 채택했다고 밝힌 바 있다. HBM 전체 시장 규모에 대해서는 지난해 180억 달러(약 24조4천억원)에서 올해 350억 달러(약 47조5천억원)로 2배 가까이 성장할 것으로 내다봤다. 이는 기존 전망과 대체로 일치한다. 마이크론은 올 연말까지 HBM 시장 내 점유율을 D램 시장 점유율(23~24%)과 비슷한 수준까지 달성하겠다고 제시한 바 있다. 현재 마이크론은 이를 예상 대비 빠르게 달성 가능할 것으로 보고 있다. HBM4에 대해서도 자신감을 드러냈다. HBM4는 이르면 올 하반기 양산되는 차세대 HBM으로, 내년 HBM 시장에서 상당한 비중을 차지할 것으로 예상되는 제품이다. AI 업계를 주도하는 엔비디아 AI 반도체 '루빈'에 탑재될 예정이다. 마이크론은 "HBM4는 여러 고객사에 샘플을 제공해 만족스럽게 평가를 진행 중"이라며 "충분기 검증된 1b(5세대 10나노급) D램을 기반으로 성능과 전력 효율성 모두 강점을 갖추고 있다"고 강조했다.

2025.06.26 10:15장경윤

HBM 바람 탄 마이크론, 역대 최대 실적…삼성·SK도 훈풍 기대

미국 마이크론이 업계 예상을 웃도는 '어닝 서프라이즈'를 기록했다. 인공지능(AI) 산업 발달로 고부가 D램 및 고대역폭메모리(HBM) 출하량이 크게 증가한 덕분이다. 국내 메모리 업계 역시 견조한 실적이 예상되는 상황으로, 특히 HBM 사업을 적극 확장 중인 SK하이닉스의 높은 성장세가 기대된다. 마이크론은 5월 마감된 2025 회계연도 3분기에 매출 93억 달러(한화 약 12조8천억원) 영업이익 24억9천만 달러(약 3조4천억원)를 기록했다고 26일 발표했다. 매출은 전년동기 대비 36.6%, 전분기 대비 15.5% 증가했다. 영업이익은 전년동기 대비 164.6%, 전분기 대비 24.1% 증가했다. 이번 실적은 마이크론 사상 최고 분기 매출에 해당한다. 증권가 컨센서스(매출액 88억5천만 달러, 영업이익 21억3천만 달러)도 크게 웃돌았다. 산제이 메흐로트라 최고경영자(CEO)는 "HBM 매출이 전 분기 대비 거의 50% 성장한 것을 포함해 사상 최고의 D램 매출을 기록한 덕분"이라며 "2025 회계연도 기준으로도 연간 사상 최고 매출을 달성할 것으로 예상되며, 증가하는 AI 기반 메모리 수요를 충족하고자 체계적인 투자를 진행하고 있다"고 밝혔다. 실제로 마이크론의 해당 분기 D램 매출액은 70억7천만 달러로 전년동기 대비 51.5%, 전분기 대비 15% 증가했다. 출하량은 전분기 대비 20% 이상 증가했다. 마이크론은 2025 회계연도 4분기(2025년 6~8월)에 대한 전망도 긍정적으로 제시했다. 매출 가이던스는 중간값 기준 107억 달러로, 증권가 컨센서스(98억1천만 달러)를 또 한번 크게 앞섰다. 마이크론은 "긍정적은 수요 환경에 따라 올해 업계 연간 D램 비트(bit) 수요 성장률은 10% 후반, 낸드는 10% 초반대를 기록할 것"이라며 "중기적으로는 D램과 낸드 모두 연평균성장률(CAGR) 기준으로 10% 중반대의 비트 수요 성장을 예상한다"고 밝혔다.

2025.06.26 08:35장경윤

"韓팹리스 성장에 실리적 대안 필요…아이멕과 연계가 해법"

“지난날 시스템 반도체에 투자를 많이 했는데 현재 지지부진한 이유는 투자 방향이 잘못됐기 때문입니다.” 김서균 한국팹리스협회 사무총장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 “그동안 제조와 달리 팹리스(반도체 설계전문)에 대한 투자는 상대적으로 소홀했다”며 이같이 지적했다. 기존 메모리 위주로 구성됐던 국내 반도체 생태계가 팹리스 성장에 맞는 토양이 아니라는 주장이다. “공공 파운드리 늦었다...Imec 협력해야” 그는 팹리스가 성장하기 위해서는 선도 기술을 조기에 확보해야 한다고 강조했다. 현재 연구개발(R&D) 중인 미래 기술을 칩에 적용하기 위함이다. 이를 위해 앞서 업계 안팎에서는 한국형 Imec(아이멕) 구축을 주장했다. 아이멕은 벨기에 본사를 둔 나노일렉트로닉스 및 디지털 기술을 연구하는 국제 연구개발 기관이다. 반도체 장비, 소재부터 설계까지 반도체 생태계 전반을 아우르는 네트워크를 보유하고 있다. 그러나 김 총장은 한국형 아이멕이 현실적인 문제로 실현이 어렵다고 말한다. 그는 “한국형 아이멕을 구축하기 위해서는 수조원에 달하는 예산을 투자해야 하는데 현재 그만한 예산을 확보하기 힘들다”며 “같은 의미에서 운영비만 연간 1천조가 넘게 들어가는 공공 파운드리도 사실상 구축이 부담되는 상황”이라고 설명했다. 그러면서 “KU Leuven(루벤) 대학과 공조해 아이멕의 첨단 장비를 이용하는 방법으로 가야한다”고 제언했다. KU 루벤 대학은 아이멕과 밀접하게 협력하는 관계다. 아이멕은 KU루벤과 공동으로 2nm(나노미터, 10억분의 1m) 이하 차세대 반도체, 패키징 등 첨단 분야를 연구하고 있다. 유럽 선진 연구시설 인프라를 국내 업체들이 활용할 수 있는 것이다. 예를 들어 초미세공정 칩을 테스트해보고 싶은 경우 1나노 공정 수준의 MPW(멀티 프로젝트 웨이퍼)를 아이멕에서 진행할 수 있다. 양산 칩과는 다르더라도 대략적인 칩 성능 파악은 가능하다. 김 총장은 “외국에 있는 시설을 돈 내고 이용하는 게 국내에 거점을 구축하는 것보다 훨씬 저렴하고 효과도 좋다”며 “아이멕과 곧바로 협력하는 게 힘들 것으로 예상되는 만큼, KU루벤 대학을 교두보로 이용해야만 한다”고 강조했다. 아울러 “인력 양성 측면에서도 글로벌 감각을 갖춘 석박사급 반도체 인재를 육성할 수 있는 기회”라고 덧붙였다. "표준형 설계 IP 꼭 필요해" 효율적인 개발을 위한 범용 설계 IP(설계자산)의 필요성도 강조했다. IP는 반도체 설계에서 재사용 가능한 일종의 기능 블록이다. 칩 설계 시간과 비용을 단축시켜준다. 김 총장에 따르면 현재 국내 팹리스를 대상으로 하는 IP 지원 사업이 펼쳐지고 있으나, 표준화된 IP 지원은 전무한 상황이다. IP 표준이란 여러 기업이 IP를 서로 쉽게 공유하고 통합할 수 있도록 만드는 공통의 규칙이나 형식을 뜻한다. 김 총장은 “K-IP 지원 사업으로 표준화된 IP를 공급해 생산 효율화가 이뤄져야 한다”며 “중소 팹리스 기업이 설계 IP를 효율적으로 활용할 수 있도록 K-IP 인프라가 꼭 필요하다”고 말했다.

2025.06.25 17:05전화평

[현장] "AI 강국 도약, 인프라·인재부터…국가 주도 생태계 구축 시급"

"우리나라가 인공지능(AI) 강국이 되려면 생태계의 선순환이 필수입니다. 이를 위해선 전력, 인재, 데이터라는 세 가지 투입 요소가 뒷받침돼야 합니다." SKT 이영탁 부사장은 25일 국회 의원회관에서 열린 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'에서 AI 생태계 조성 방안에 대해 이같이 강조했다. 이번 포럼은 정동영 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 공동 진행을 맡고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관기관으로 참여한 행사로, AI 인프라 구축과 글로벌 대응 전략을 논의하는 자리로 마련됐다. 더불어 과학기술정보통신부와 산·학·연 주요 위원들이 모여 AI 강국으로 도약하기 위한 방안과 AI 인재 양성에 대한 현실적인 방안들을 공유했다. 포럼의 서두에서 정동영 의원은 "이 자리에서 논의된 내용들이 실제 정책과 예산에 반영돼 왔다"며 1조4천600억원 규모의 그래픽처리장치(GPU) 확보 예산 반영 성과를 언급했다. 정 의원은 카이스트와 서울대조차 연구용 GPU가 부족했던 현실을 지적하며 "산·학·연이 함께 계속 목소리를 냈기에 본예산에서 누락됐던 항목이 추경에 포함될 수 있었다"고 설명했다. 다만 예산 반영 이후 추진 과정에선 또 다른 문제가 발생하고 있다. 정 의원은 "과기정통부와 NIPA가 주도한 AI 선도 사업이 산자부와 중기부 등으로 배정되며 정책 일관성이 흔들리고 있다"며 국회에서 AI 사업의 큰 틀을 바로잡겠다고 약속했다. 이번 포럼에서는 주요 산업계 인사들이 참석해 AI 강국 도약을 위한 현실적인 문제들을 짚었다. 먼저 발제에 나선 SKT 이영탁 부사장은 AI 생태계의 선순환 구조를 구축하기 위한 필수 요소로 전력, 인재, 데이터를 꼽았다. 특히 이 부사장은 데이터센터 운영에서 전력이 차지하는 비중이 60%에 달한다고 소개하며 전력 확충의 중요성을 강조했다. 이 부사장은 "AI 데이터센터 운용에 있어 한 해 전기료만 1천400억원에 이를 수 있다"며 "아무리 훌륭한 AI 모델과 자본이 있어도 전력이 없으면 AI를 운용하지 못하는 나라가 될 수 있다"고 지적했다. 이어 "미국은 스타게이트 프로젝트로 수십조 투자를, 메타는 130만 장, 마이크로소프트는 180만 장의 GPU 확보를 목표로 하고 있다"며 "우리나라도 민간과 정부가 협력해 GPU 임차와 구매를 병행하는 방식으로 속도감 있게 대응해야 하며 전력망 확충과 에너지 법제 개선이 시급하다"고 덧붙였다. 다음 발표를 맡은 유승재 페르소나AI 대표는 엣지 AI와 소버린 AI의 중요성을 강조했다. 유 대표는 "소버린 AI란 단순히 기술을 따라가는 것이 아니라 우리만의 독자적인 AI를 구축하는 개념"이라며 "특히 엣지AI는 글로벌 대기업도 아직 본격적으로 진입하지 않은 시장인 만큼 우리가 선도할 수 있는 영역"이라고 설명했다. 페르소나AI는 GPU 없이도 구동 가능한 엣지 AI 및 온디바이스 AI 기술력을 바탕으로 국내 금융권과 자동차 수입사 등 다양한 산업에 AI 엔진을 공급 중이다. 유 대표는 디바이스 안에서 개인정보보호와 낮은 전력 소비를 동시에 구현하는 자사 소형거대언어모델(sLLM)의 가능성을 주장하며 한국형 AI 모델 구축과 엣지 AI 전략이 병행돼야 한다고 강조했다. 발제 이후 이어진 토론에서는 데이터·반도체·인재·전력·규제 등 다양한 관점에서 AI 생태계 확장의 장애 요인과 해법이 논의됐다. 네이버클라우드 이동수 전무는 AI 인프라와 반도체가 모델 설계와 밀접히 연관된다고 강조했다. 어떤 반도체를 쓰느냐에 따라 어떤 AI 모델을 만들 수 있는지가 달라질 수 있다는 주장이다. 이 전무는 "AI 모델과 반도체는 하나의 생태계에 속하기에 우리나라도 독자 모델을 개발해보는 경험이 필요하다"며 "인프라 설계 단계에서부터 우리 상황에 맞는 아키텍처를 기획할 수 있어야 진짜 소버린 AI"라고 말했다. 박성현 리벨리온 대표는 "AI 반도체를 개발하고 있지만 수요가 없다면 의미가 없다"며 "정부의 GPU 임차 사업에 국산 신경망처리장치(NPU)도 포함시켜 줄 필요가 있다"고 제언했다. AI 생태계에 속하는 국내 반도체 산업을 실질적으로 키우기 위해선 초기 시장을 형성하는 수요 창출이 병행돼야 한다는 지적이다. 카이스트 김경수 부총장은 인재 양성과 기술 상용화의 연계 중요성을 강조했다. 김 부총장은 "우리는 AX 대학 설립을 논의 중"이라며 "국가 차원에서 AI 전문 대학원 설립을 독려함으로써 AI 기술을 응용할 수 있는 융합형 인재 양성이 필요하다"고 말했다. 두산로보틱스, 현대자동차차, 한화에어로스페이스 등의 제조 기업들은 피지컬 AI와 온디바이스 AI가 산업 현장에 필요하다고 입을 모았다. 단순한 센서 자동화에서 벗어나 로봇 스스로가 판단하고 행동하는 시스템이 필요하며 이를 위해선 정부 주도의 신속한 투자가 필수적이라는 주장이다. 이번 포럼에서 나온 논의에 대해 과기정통부는 탄력적인 사업 운영과 지속적인 지원을 약속했다. 과기정통부 송상훈 실장은 "피지컬 AI와 AGI 등 대형 AI 사업을 준비 중이며 이러한 사업과 관련한 예타면제도 추진 중"이라며 "부처간 갈등이 아닌 시너지를 창출할 수 있도록 노력해 나가겠다"고 강조했다.

2025.06.25 11:16한정호

정부-학계, 국산 NPU 육성 본격화…실증부터 인재양성까지

정부가 국산 AI반도체에 대한 지원을 대폭 늘리고 있다. 추경(추가경정예산)을 두차례 진행해 약 800억원 규모 예산을 NPU(신경망처리장치)에 투자하는 것이다. 이에 더해 학계에서는 국산 AI반도체를 AI 개발에 활용하며, 국산 칩 상용화의 단초를 다지고 있다. 정부, NPU 사업에 794억원 투자 23일 업계에 따르면 정부는 최근 국무회의에서 제2차 추경안을 의결했다. 이번 추경은 국산 NPU 상용화 개발 지원 예산 300억원을 추가하는 내용을 골자로 한다. 지난 1차 추경 금액인 494억원까지 더해, 총 794억원의 지원금이 국산 NPU 조기 상용화에 투입된다. 정부는 구체적으로 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화 ▲인공지능 전환(AX) 실증 지원 ▲AI 반도체 사업화 적시 지원 ▲AI 반도체 해외 실증 지원 ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증 등에 예산을 투입한다. 특히 AI반도체 업체들이 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 기술을 실증하는데 사업 역량이 집중된다. 정보통신사업진흥원(NIPA)은 해외 실증 지원 추경 사업에 참여할 컨소시엄을 총 4개 선정한다. 서버형 2개, 엣지형 2개 등 총 4개 지원 사업에 1개씩 컨소시엄을 참여시킨다는 구상이다. 사업 대상은 기존에 참여하던 리벨리온(서버형), 딥엑스(엣지형) 외에도 퓨리오사AI가 서버형 지원 사업에 참여하는 방안을 검토하는 걸로 전해진다. 한편, NIPA는 다음달 초 컨소시엄을 선정할 예정이다. 서울대, 국산 NPU로 융합형 인재 양성 다만 NPU를 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재는 부족한 실정이다. AI 기술을 이해하면서도 반도체 구조와 시스템을 고려하는 HW(하드웨어)-SW(소프트웨어) 융합 인재가 없기 때문이다. 최기창 서울대학교 교수는 “현재 대학 교육은 대부분 AI와 반도체를 분리된 전공으로만 다루고 있다”며 “실제 산업 환경에서 사용되는 도구나 플랫폼에 대한 경험이 부족한 이유”라고 설명했다. 이에 서울대 차세대반도체 혁신융합대학은 올해 2학기부터 국산 AI반도체를 활용한 'We-Meet' 프로그램을 수업에 본격 도입한다. 국산 NPU의 활용 사례를 늘리면서도, AI반도체 전문 인재를 양성하기 위함이다. 수업은 크게 세가지로 분류된다. 먼저 국산 AI반도체 기반 LLM(대규모 언어모델) 실습 수업이다. 서울대 규장각 데이터인 조선왕조실록을 기반으로 수업이 진행되며, 단순히 생성형 AI 결과를 보는 데 그치지 않고 학생들이 직접 프롬프트(AI 모델에 텍스트 지시) 설계에 참여한다. 결과가 나오면 직접 분석하고, 생성형 AI 구조와 작동 원리를 실습 중심으로 학습한다. 이 때 퓨리오사AI에서 양산한 '레니게이드'를 수업에 활용한다. 실제 인프라 환경부터 모델 구현까지 익힐 수 있는 셈이다. 이혁재 서울대 반도체공동연구소장은 “국산 칩인 퓨리오사AI의 반도체로 AI가 잘돌아간다는 걸 보여줄 수 있는 기회”라고 말했다. 두번째는 '반도체 산업 활용 AI 최적화 기술과 MLOps 플랫폼' 수업이다. 이 수업은 반도체 제조 과정에서 실제로 사용되고 있는 품질검사 AI 기술을 교육과정에 반영한 케이스다. 학생들은 공개 가능한 반도체 제품 이미지 데이터셋을 활용해 AI 모델을 학습한다. 최 교수는 “수업 중 진행되는 MLOps 플랫폼과 API 연동 실습은 실제 기업들이 운영 중인 생산 환경과 유사한 구조”라며 “실무적인 성격이 강하다”고 말했다. 세번째 수업은 'NPU 기반 AI 추론 및 응용이다. 요즘 급부상하고 있는 온비다이스 AI, 엣지 컴퓨팅을 다루는 수업으로, 국산 NPU 하드웨어에서 AI 모델을 실행하는 걸 목표로 한다. 최 교수는 “실제 AI 반도체 서버, Llama3, MLOps, NPU 개발환경까지 체험하면서 최신 기술 흐름을 실습 중심으로 익히게 될 예정”이라며 “단순한 '교과 성적'이 아닌 산업 현장에서 검증된 실전 역량이라는 점에서 취업 경쟁력에서 큰 차별화 요소가 될 것으로 기대된다”고 내다봤다.

2025.06.23 16:52전화평

한컴아카데미-딥엑스, AI 반도체 시장 확산 '맞손'

한컴아카데미가 국내 유망 기업과 협력해 최신 인공지능(AI) 반도체를 교육 분야로 확산하기 위해 나섰다. 한컴아카데미는 초저전력 온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스와 제품 유통을 포함한 AI 반도체 시장 확산을 위해 협력한다고 20일 밝혔다. 한컴아카데미와 딥엑스는 지난 19일 판교 딥엑스 본사에서 전략적 업무 협약을 체결하고 엣지 AI 반도체 공동 유통 및 마케팅, 기술 기반 교육 프로그램 기획, 제품 활용 세미나 및 홍보 활동 등 다양한 협력 방안을 추진하기로 했다. 양사는 이번 협약을 통해 엣지 AI 기술력과 제품 라인업을 보유한 딥엑스, ICT 전문 유통망과 교육 노하우를 갖춘 한컴아카데미 간의 전략적 시너지가 극대화될 것으로 기대하고 있다. 특히 양사는 딥엑스의 최신 AI 칩셋을 산업·교육 분야에 확산하기 위해 공동 마케팅과 제품 공급 체계를 구축할 계획이다. 아울러 이번 협약을 기반으로 제품 실습 키트 개발, 데모 프로그램 구성, 고객사 대상 기술 워크숍 등 중장기 협력 방안도 함께 모색할 예정이다. 딥엑스는 스마트 디바이스·보안·로봇·헬스케어 등 다양한 분야에 특화된 자사 AI 반도체 솔루션을 통해 경쟁력을 확보하고 있으며 이번 협약을 계기로 교육 시장을 포함한 신규 채널 개척에 나선다. 김녹원 딥엑스 대표는 "AI 반도체의 대중화와 사업 확대를 위해 신뢰할 수 있는 파트너와의 협력이 필수"라며 "한컴아카데미와의 전략적 파트너십을 통해 국내외 다양한 분야로의 시장 확대를 본격 추진하겠다"고 밝혔다. 김종헌 한컴아카데미 대표는 "딥엑스와의 협력을 통해 AI 반도체 제품의 인지도를 높이고 산업 현장에서 요구하는 솔루션을 제공해 나가겠다"며 "제품 유통은 물론 실습 중심의 기술 콘텐츠 개발도 함께 추진하겠다"고 말했다.

2025.06.20 12:14한정호

日에 눈 돌린 韓 시스템반도체 업계…고객사 잇따라 확보

국내 시스템반도체 업계가 일본 시장 공략에 적극 나서고 있다. 최근 오픈엣지테크놀로지, 세미파이브 등이 현지 고객사를 잇따라 확보한 것으로 파악됐다. 일본은 시스템반도체 시장에서 한국 대비 2배 이상의 점유율을 보유한 국가로, 국내 반도체 기업들에게 새로운 '기회의 땅'으로 평가 받는다. 20일 업계에 따르면 국내 디자인하우스·IP(설계자산) 기업들은 올 상반기 일본 시스템반도체 시장에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 메모리 및 AI반도체용 IP를 주력으로 개발하는 오픈엣지테크놀로지는 이달 일본 차량용 반도체 기업 르네사스와의 협력을 발표했다. 이번 협력으로 르네사스는 오픈엣지의 메모리 서브시스템 IP를 라이선스하게 된다. 메모리 서브시스템 IP는 SoC(시스템온칩) 내에서 CPU·GPU·NPU 등 프로세서와 메모리 간의 데이터 전송을 고속·저전력으로 처리하기 위한 플랫폼을 제공한다. 나아가 오픈엣지는 올 상반기 일본 주문형반도체(ASIC) 전문 팹리스 기업을 고객사로 확보하는 데 성공했다. 해당 고객사는 오픈엣지의 IP를 활용해 가전제품에 필요한 시스템반도체를 개발할 것으로 알려졌다. 앞서 오픈엣지는 지난해 6월 일본에 현지 법인 및 연구개발(R&D) 센터를 설립한 바 있다. 이후 1년 만에 신규 고객사 2곳을 확보한 것으로, 추가적인 고객사 확보에 주력하고 있다. 삼성전자의 주요 DSP(디자인솔루션파트너) 중 한 곳인 세미파이브도 최근 일본 AI 반도체 전문 팹리스와 제품 개발 및 양산 의뢰를 받은 것으로 파악됐다. 현재 논의가 상당히 구체화된 것으로 파악됐다. 일본은 주요 시스템반도체 시장 중 한 곳으로 꼽힌다. 업계에 따르면, 지난해 전 세계 시스템반도체 시장에서 일본이 차지하는 점유율은 8% 수준으로, 3% 수준인 한국 대비 규모가 훨씬 크다. 반도체 업계 관계자는 "일본에는 소니, 니콘, 파나소닉, 엡손 등 주요 IT 기업들이 위치한 국가로, 전자제품용 반도체나 AI 반도체 분야에 대한 수요가 적지 않다"며 "기존에는 반도체 공급망을 대만 TSMC 및 협력사에 전적으로 의존해 왔지만, 최근에는 국내 삼성전자 및 협력사들도 적극적인 대응으로 성과를 드러내는 분위기"라고 말했다.

2025.06.20 11:11장경윤

한미반도체, 신공장에 '하이브리드 본더' 라인 추가…차세대 HBM 공략

한미반도체가 차세대 HBM(고대역폭메모리) 시장 공략을 위한 투자에 나선다. 올해 초 착공에 나선 신공장에 하이브리드 본더 전용 공장을 추가해, 기술력 및 생산능력을 미리 확보할 계획이다. 한미반도체는 제7공장에 하이브리드 본더 전용 공장을 구축한다고 20일 공시를 통해 밝혔다. 앞서 한미반도체는 지난 1월 HBM(고대역폭메모리) 시장 확대에 대응하기 위한 제7공장 기공식을 진행한 바 있다. 해당 공장은 4천356평 규모의 지상 2층 건물로, 주력 장비인 TC(열압착) 본더와 신규 패키징 장비를 양산할 예정이다. 아울러 한미반도체는 당초 계획된 제7공장에 추가로 하이브리드 본더 전용 라인을 만들기로 했다. 하이브리드 본딩은 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 기술이다. 기존 TC 본딩처럼 D램 사이사이에 범프를 쓰지 않아, 패키지 두께를 줄이는 데 훨씬 용이하다. 때문에 주요 메모리 기업들은 이르면 16단 HBM4부터 하이브리드 본딩을 양산 적용하기 위한 연구개발을 진행해 왔다. 한미반도체 역시 향후 HBM 시장에서 하이브리드 본딩 기술이 상용화될 것을 고려해, 관련 연구개발 및 생산능력 확대를 추진하려는 것으로 풀이된다. 한편 제7공장 완공 시기는 내년 4분기로 예상된다. 당초에는 올해 4분기 완공 예정이었으나, 공장 규모가 확대되면서 완공 시점도 다소 연기됐다.

2025.06.20 10:24장경윤

[현장] 코코링크, 외산 대체 고성능 서버 개발…AI 기술 독립 본격화

국내 기업이 인공지능(AI) 인프라의 핵심 요소인 고성능 서버를 순수 국산 기술로 개발하며 AI 주권 확보에 본격 시동을 걸었다. 외산 중심 슈퍼컴퓨팅 구조에 의존해 온 국내 IT 인프라에 의미 있는 전환점이라는 평가다. 코코링크는 19일 서울 양재 엘타워에서 기자간담회를 열고 고밀도 연산 서버 신제품 '클라이맥스-408(Klimax-408)'을 공개했다. 이 제품은 과학기술정보통신부 국책과제를 통해 개발된 PCIe 5.0 기반 고성능 컴퓨팅 서버로 설계부터 제작까지 전 과정을 국내 기술로 완성했다. 클라이맥스-408은 대규모 AI 학습, 대규모언어모델(LLM), 자율주행, 고성능컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화됐다. PCIe 5.0 스위칭 기술을 기반으로 그래픽처리프로세서(GPU)·신경망처리프로세서(NPU)를 최대 8장까지 장착할 수 있으며 총 144개의 데이터 전송 통로(레인)를 통해 고속 연산 처리를 지원한다. 이 제품은 특히 쿠다(CUDA) 기반 병렬 연산 최적화 기술에 특화돼 있다. GPU 간 직접 통신을 활용하는 피어투피어(P2P) 구조를 구현해해 AI 모델 학습 속도를 높이고 연산 병목을 최소화했다. 회사 측은 코드 최적화를 전제로 할 경우 엔비디아 NV링크 기반 서버와 비교해도 최대 99% 수준의 연산 성능을 구현할 수 있다고 밝혔다. 이동학 코코링크 대표는 "우리는 단순한 하드웨어 사양이 아니라 실제 AI 연산 환경에 맞춰 소프트웨어와 구조 최적화를 함께 고려했다"며 "특히 HPC나 산업용 응용에서 쿠다 기반의 통합 최적화 역량이 강력한 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다. 성능과 함께 아니라 경제성도 강점이다. 클라이맥스-408은 동일한 연산 조건에서 전체 시스템 구성 비용을 외산 고성능 서버 대비 최대 3분의 1 수준까지 줄일 수 있다는 것이다. NV링크 기반 고성능 GPU는 1장당 3만 달러(약 4천만원)를 넘지만 PCIe 기반 구조에서는 NV링크 스위치가 불필요하고 GPU 선택 폭도 넓어 가격을 대폭 낮출 수 있다는 설명이다 하드웨어 구성의 유연성도 특징이다. 다양한 GPU 및 국산 NPU와의 호환성을 확보했으며 AI와 HPC를 아우르는 복잡한 연산 환경에 현실적으로 적용 가능한 범용 시스템으로 완성도를 높였다. 장애 대응 측면에서도 외산 서버 대비 차별화된 강점을 갖췄다. 코코링크는 국내 제조 기반과 자체 A/S망을 토대로 모든 규모의 장애 상황에 대해 8시간 이내 대응이 가능한 기술 지원 체계를 구축하고 있다. 이 대표는 "외산 장비는 수리 절차가 길고 부품 수급에 수 주~수 개월이 걸리기도 하지만, 우리는 대체 장비를 즉시 투입할 수 있는 국내 서비스 인프라를 갖췄다"고 밝혔다. 코코링크는 이번 클라이맥스-408 출시를 계기로 AI 컴퓨팅 센터, 공공 데이터센터 등 국가 인프라 사업에도 본격 진출할 계획이다. 제품 공개 이전에도 일부 공공기관 및 대형 데이터센터와 비공식 기술 검토를 진행한 것으로 알려졌으며, 향후 조달청 혁신제품 등록을 통해 정식 입찰 및 공급을 본격화할 방침이다. 이 대표는 "이제까지가 준비 단계였다면 이제는 실질적인 도입과 확산에 집중할 것"이라며 "앞으로도 한울반도체 및 한울소재과학과 함께 국산 서버가 국내 AI 인프라의 핵심 자원으로 자리잡을 수 있도록 총력 대응하겠다"고 말했다.

2025.06.19 13:15남혁우

광운대학교, 2025년 반도체특성화대학 지원사업 선정

광운대학교가 글로벌 반도체 인재 양성의 중심 대학으로 본격적인 도약에 나선다. 광운대는 12일 교육부와 한국산업기술진흥원이 주관하는 '2025년 반도체특성화대학 재정지원사업'에서 반도체 설계분야 특성화대학으로 최종 선정됐다고 18일 밝혔다. '반도체특성화대학 지원사업'은 반도체 산업계 인력 수요에 대응하기 위한 정부의 대표적인 대학 인력 양성 프로그램이다. 이번 사업을 통해 광운대는 AI 시스템반도체 분야에 특화된 전문 교육 체계를 구축하고 산업 수요에 부합하는 반도체 인재 양성에 박차를 가할 계획이다. 광운대는 본 사업에서 반도체시스템공학부 중심의 반도체 주전공 교육과 함께, 인공지능반도체 및 시스템반도체 등 2개 연계전공, 집적회로설계 및 반도체시스템설계 등 2개의 전공트랙과정을 신설·운영하며 칩 설계부터 제작, 검증까지 반도체 설계 전 과정을 아우르는 차별화된 특성화 교육을 제공할 계획이다. 또한 35개 참여기업과의 긴밀한 협력을 통한 다양한 기업협업 교과 및 비교과 프로그램을 운영하고 서울특별시와의 협력을 통한 지역 반도체 교육 프로그램도 제공하게 된다. 광운대학교는 국내 최초로 전자공학과를 설립한 전통 위에 2024년에는 첨단학과인 반도체시스템공학부를 신설하여 반도체분야 특성화로의 혁신을 이어가고 있다. 그동안 반도체설계교육센터(IDEC) 사업, 반도체전공트랙 사업, 인공지능반도체 융합인력 양성 사업 등을 통해 지속적으로 반도체 전문 인재를 양성하고 관련 인프라를 구축해온 성과를 인정받아 이번 사업에 최종 선정된 것으로 평가된다. 사업책임자인 신현철 반도체시스템공학부 교수(현 반도체공학회 회장)는 “반도체는 미래 기술의 기반이자 국가 전략 산업의 핵심”이라며 “이번 사업 선정은 광운대학교의 반도체 교육 역량이 대외적으로 인정받은 결과다. 학생과 참여기업 모두가 만족할 수 있는 수준 높은 인재 양성 성과를 만들어가도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 천장호 광운대 총장은 “이번 사업을 계기로 광운대학교가 반도체 설계 뿐만 아니라 소자, 공정, 소재 등 반도체 전 기술 분야에서 우수 인재를 양성하는 반도체특성화대학으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라고 말했다.

2025.06.19 07:48장경윤

美 마벨, 맞춤형 S램 칩 시장 정조준...韓 반도체 업계에 기회

글로벌 반도체 기업 마벨(Marvell)이 맞춤형(Custom) AI반도체 전략을 전면에 내세우며 시장 판도 변화를 예고했다. 2나노(nm, 10억분의 1m) 공정으로 제작된 커스텀 S램을 통해 AI 인프라 시장에서 선두주자로 입지를 강화한다는 전략이다. 이에 AI칩 생태계 확대 과정에서 국내 메모리 양사가 협업 파트너로 부상할 가능성이 제기된다. 미국 마벨은 현지시간 17일 AI 기술 웨비나를 개최하고 초미세 공정 기반 맞춤형 AI칩 전략을 공개했다. 클라우드, 데이터센터 등 고객에게 맞춤형 칩을 제공해 엔비디아와 차별화하겠다는 계획이다. “2나노 맞춤형 S램, AI워크로드 최적화 메모리” 이날 발표 중에는 기존 메모리와는 다른 혁신적인 기술 내용이 이어졌다. 기존 10나노~20나노 수준에 머물던 S램을 TSMC 2나노 공정을 통해 양산한다는 내용이다. S램은 전원을 공급하는 한 저장된 데이터가 보존되는 메모리다. 주로 CPU의 캐시 메모리, AI가속기 내부 버퍼, 네트워크 프로세서 등에 활용돼 데이터 접근 속도를 높이는 역할을 담당한다. D램과 달리 리프레시(새로고침) 동작이 필요 없어 속도가 더 빠르지만, 집적도가 낮아 용량이 작고 비싸다는 특징을 가지고 있다. 마벨이 공개한 2나노 맞춤형 S램은 AI 가속기 연산 중간 데이터 전송 지연 시간을 매우 짧게 만든다. 아울러 AI 전용 커스텀 IP(설계자산) 형태로 공급돼, S램의 단점으로 꼽히던 면적을 15% 줄였다. 최선단 공정인 2나노를 통해 양산되는 만큼 동일 밀도에서 표준 SRAM보다 최대 66% 적은 전력을 소비한다. 전반적으로 최적화된 셈이다. 회사는 범용 S램보다 특정 AI 워크로드에 최적화된 맞춤형 메모리 구조가 향후 인프라 시장을 이끌어 갈 것으로 내다봤다. 윌 추(Will Chu) 마벨 커스텀 클라우드 솔루션 담당 수석 부사장은 “커스텀은 AI 인프라의 미래”라며 “오늘날 하이퍼스케일러들이 최첨단 커스텀 XPU를 개발하는 데 사용해왔던 기술은 더 많은 고객, 더 다양한 기기, 더 많은 애플리케이션에 적용될 것”이라고 말했다. 그러면서 “커스텀 시대를 위한 선도적인 기술 포트폴리오를 구축하기 위해 파트너 및 고객과 협력하기를 기대한다”고 덧붙였다. 열리는 맞춤형 시장...韓 반도체에 기회 이 같은 행보는 국내 반도체 업계에 기회로 작용할 전망이다. 마벨은 칩을 자체적으로 설계하지만 생산은 외주에 맡기는 팹리스(반도체 설계전문)다. 국내 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 삼성전자의 잠재적인 고객인 셈이다. 또 맞춤형 칩은 범용 칩보다 생산이 복잡한 만큼 IP, 패키징 등 협력사 확대가 필수적이다. 메모리 업체 입장에서는 HBM 등 AI 메모리와 연계할 가능성 있다. S램 IP를 통한 고속 XPU IP 플랫폼을 확장하면 HBM과 공동 최적화를 할 수 있는 것이다. 장비업체 입장에서는 맞춤형 S램에 필요한 테스트, 패키징 장비 분야에서 기회가 있을 것으로 관측된다. 다만 단기간에 국내 업계에 영향을 주지는 않을 것으로 보인다. 메모리 업계 관계자는 “당장은 큰 영향이 없을 것 같다”며 “이와 관련해서 칩이 실제로 나와봐야 알 수 있을 것”이라고 말했다.

2025.06.18 16:17전화평

과기정통부, 국산 NPU 탑재한 디바이스 개발 지원

과학기술정보통신부가 국산 AI반도체 기반 AX 디바이스 개발 실증 사업의 2025년도 과제 공고를 19일부터 7월10일까지 실시한다고 밝혔다. AX 디바이스는 기기 자체에 내장된 국산 NPU를 기반으로 알고리즘, AI모델 등을 구동해 ▲실시간 서비스 ▲사용자 특화 ▲전력 효율성 측면의 강점으로 기대를 받고 있다. 과기정통부는 이 사업을 통해 국산 NPU 기업, 디바이스 개발 기업 등의 수요공급 매칭을 통해 AX 디바이스 개발과 실증을 지원할 계획이다. 공모에서는 안전, 가전, 교통 물류, 제조 등 4개 분야에서 6개의 과제를 수행할 기업과 기관을 선정한다. 지원 분야 선정을 위해 지난 3월부터 5월까지 국산 NPU 기업, 디바이스 기업 등을 대상으로 수요조사를 실시했으며 국민 편의와 안전 향상 체감이 높은 분야가 선정됐다. 각 과제당 2년을 지원하는 사업으로 먼저 국산 AI반도체를 활용한 AX 디바이스 개발을 위해 제품 설계 최적화, 기술검증 등을 진행하고 이후에는 개발한 AX 디바이스 시작품 검증 실증을 통해 레퍼런스를 확보하고 이를 기반으로 제품의 시장 확산·상용화를 중점 지원할 계획이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “우리나라의 우수한 디바이스 제조역량과 국산 AI반도체 접목을 통해 국민 편의와 안전을 제고할 수 있는 AX 디바이스 시장의 활성화로 국내 연구자와 기업이 손쉽게 디바이스를 개발할 수 있는 AX 생태계가 조속히 조성되어 추후 피지컬 AI 시대에 선제적으로 대응할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2025.06.18 12:00박수형

"엔비디아 독점 깬다”…AWS, AI칩 '그래비톤4' 업그레이드

아마존웹서비스(AWS)가 맞춤형 칩 전략을 통해 인공지능(AI) 인프라 시장에서 엔비디아의 지배력에 균열을 일으킬 것으로 보인다. 18일 CNBC 등 외신에 따르면 AWS는 이달 말 자사 서버용 중앙처리장치(CPU) '그래비톤4'의 업그레이드 소식을 발표할 예정이다. 이번 업데이트에는 초당 600기가비트(Gbps)의 네트워크 대역폭이 포함된다. 이는 퍼블릭 클라우드 서비스 중 최고 수준으로, AWS 측은 CD 100장을 1초에 읽는 속도에 비유했다. 그래비톤4는 AWS의 반도체 설계 자회사 아나푸르나랩스에서 설계한 칩으로, 인텔과 AMD 등 기존 CPU 강자들과 경쟁 중이다. 하지만 진정한 경쟁 상대는 AI 인프라 시장을 장악하고 있는 엔비디아다. 지난해 말 AWS는 연례행사 리인벤트 2024에서 협력사인 앤트로픽을 위한 AI 슈퍼컴퓨터 '프로젝트 레이니어'를 공개한 바 있다. AWS는 앤트로픽에 80억 달러(한화 약 10조7천억원)를 투자했으며 이번 프로젝트에는 AI 학습용 칩인 트레이니엄2가 50만 개 이상 투입됐다. 기존이라면 엔비디아의 주문으로 이어졌을 물량이다. AWS의 가디 헛 고객·제품 엔지니어링 시니어 디렉터는 "AI 학습 비용을 절감하고 고가의 엔비디아 GPU에 대한 대안을 제시하려는 목표가 있다"며 "트레이니엄2는 아직 절대적인 성능 면에서 엔비디아 블랙웰보다 낮지만, 가격 대비 성능에서는 경쟁 우위를 보인다"고 말했다. 이어 "올해 트레이니엄3가 출시될 예정이며 성능은 2배 향상되고 에너지 소비는 50% 추가 절감될 것"이라고 덧붙였다. 수요 또한 공급을 능가하고 있다. 아나푸르나랩스의 라미 시노 엔지니어링 디렉터는 "우리는 매우 많은 수량의 칩을 보유하고 있지만 모든 서비스에 고객 수요가 붙어 있는 상태"라고 설명했다. AWS는 그래비톤을 통해 네트워크부터 학습·추론에 이르기까지 AI 인프라 전 계층을 자체 기술로 구축하려는 전략을 구체화하고 있다.

2025.06.18 10:41한정호

韓 AI 반도체 '옥석 가리기'...성장하는 엣지칩, 서버 NPU는 고객 없소

국내 AI 반도체 업계에서 올해는 '옥석 가리기의 해'로 불린다. 지난 2~3년간 AI 반도체 붐이 일며 천문학적인 투자를 받아온 스타트업들이 일제히 제품 양산을 시작해서다. 그동안 받아온 기대를 실제로 증명해야 하는 셈이다. 올해의 절반이 지난 6월, AI 반도체 업계는 앞서 예상한 상황과는 다른 그림이 펼쳐지고 있다. 열릴 것 같던 서버향 NPU(신경망처리장치) 시장은 열리지 않고 있으며 오히려 온디바이스 AI 시장은 확대되며 엣지 AI칩 업체에 기회가 찾아왔다. 정부, 국산 AI칩에 2천억원대 지원 15일 반도체 업계에 따르면 AI 반도체 업체들은 정부의 AI칩 지원 사업에 환영의 의사를 내비치고 있다. 모빌린트 관계자는 “정권이 바뀌면서 AI 쪽 지원에 타깃을 맞춰주는 것 같아서 기대를 하고 있는 게 사실”이라고 밝혔다. 익명을 요구한 한 AI 반도체 업계 관계자는 “국산 NPU 관련해 추경에 반영을 한 것 자체는 굉장히 반가운 일”이라고 말했다. 앞서 과학기술정보통신부는 AI 반도체 업체에 추경 494억원을 포함해 총 2천434억원을 투입한다고 밝혔다. 구체적으로는 ▲AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화(120억원) ▲인공지능전환(AX) 실증 지원(40억원) ▲AI 반도체 사업화 적시 지원(220억원) ▲AI-반도체 해외 실증 지원(54억원) ▲국산 AI 반도체 기반 디바이스 AX 개발·실증(60억원) 사업으로 구성됐다. 사업에는 리벨리온, 딥엑스, 퓨리오사AI 등이 참여할 것으로 관측된다. 열리지 않는 서버 NPU 시장 현재 추론형 서버 NPU 시장 상황은 좋지 못하다. 국내 AI 반도체 업계가 정부의 지원을 가뭄의 단비로 여기는 이유다. 당초 업계 안팎에서는 추론형 NPU 제품의 수요가 지난해부터 늘어날 것으로 전망했었다. 그러나 현재까지 추론형 NPU 시장은 열리지 않고 있다. 서버 NPU의 사용처가 데이터센터로 한정된 만큼 구매할 고객이 많지 않기 때문이다. 추론형 NPU 시장의 문이 열리지 않는 다른 이유로는 엔비디아의 존재가 있다. 추론만 가능한 NPU와 달리 GPU는 학습과 추론 모두가 가능하다. AI를 구현하는 빅테크 입장에선 검증된 엔비디아 칩을 사용하는 게 리스크를 줄이는 길인 것이다. AI 반도체 업계 한 관계자는 “결국 중요한 것은 이 칩을 사용해도 된다는 검증”이라며 “정부에서 AI반도체 업체들을 지원해주는 것도 좋지만, 고객사를 지원해 국산 AI칩을 구매해 활용할 수 있도록 하는 게 오히려 현 상황을 타개할 방법으로 보인다”고 제언했다. 온디바이스 AI 확장...엣지 AI칩 시장 커진다 서버형 NPU 시장과 달리 국내 엣지 AI 반도체 업계의 시장 상황은 다소 안정적이다. 데이터센터 외 고객사가 없는 서버형 NPU와 달리 엣지 NPU는 로봇, 드론, CCTV 등 다양한 분야에서 고객사를 확대할 수 있기 때문이다. 실제로 엣지 NPU 기업인 딥엑스는 국내외 대기업이 개발하고 잇는 로봇에 AI칩 공급을 추진하고 있다. 회사는 로보틱스 서비스 개발을 위해 현대차와 손을 잡은 바 있다. 모빌린트의 경우 최근 LG AI 연구원에서 개발한 AI 언어모델 엑사원(EXAONE)을 자사 제품으로 구현했다. 당시 구현에 사용된 제품은 AI반도체 에리즈(ARIES)를 탑재한 카드 MLA100이다. 윤상현 모빌린트 이사는 “일반적으로 8B(매개변수 80억개) 이하의 AI 모델은 영어랑 달리 한국어 구현은 자연스럽지 못하다”며 “이번 구현에서는 AI가 한국말을 자연스럽게 했다. 진짜 AI 비서 같은 역할을 하는 그런 시연이었다”고 밝혔다.

2025.06.15 09:00전화평

로옴, 엔비디아와 800V 전력 공급 아키텍처 개발 협력

로옴은 차세대 AI 데이터 센터용 800V 전력 공급 아키텍처 개발을 위해 엔비디아와 협업을 전개한다고 13일 밝혔다. AI에 의한 기술 혁신이 가속화되는 가운데, 이를 뒷받침하는 주변 기술에도 진화가 요구되고 있다. 로옴은 반도체 분야의 중요 파트너 기업 중 하나로서 시스템 개발을 서포트한다. 해당 아키텍처는 고효율 및 확장성이 높은 전력 공급 시스템으로서 MW (메가와트)급 AI 팩토리의 실현이 가능해, 향후 데이터 센터 설계에 획기적인 전환을 가져올 것으로 기대하고 있다. 로옴은 실리콘 (Si)과 더불어, 와이드 밴드 갭 반도체인 실리콘 카바이드 (SiC) 및 질화 갈륨 (GaN)까지 폭넓은 파워 디바이스를 구비하고 있어, 데이터 센터의 설계에 있어서도 최적의 선택이 가능하다. Si MOSFET는 코스트 퍼포먼스 및 신뢰성이 높은 제품으로서, 이미 자동차 및 산업기기 시장의 전력 변환 용도에 폭넓게 채용되고 있다. 가격, 효율, 신뢰성의 밸런스가 요구되는 어플리케이션에 적합하여, 현재와 같은 AI 인프라 개발의 변혁기에 최적인 제품군이라고 할 수 있다. 그 대표적인 제품으로, 세계적인 클라우드 플랫폼 기업의 권장 부품으로 인정받은 RY7P250BM은 AI 서버에 꼭 필요한 핫스왑 회로용으로 설계된 48V 전원 시스템용 100V 파워 MOSFET이다. 업계 최고 수준의 SOA (안정 동작 영역) 성능과 1.86mΩ이라는 초저 ON 저항을 컴팩트한 8080 패키지로 실현했다. 고밀도와 높은 가용성이 요구되는 클라우드 플랫폼에 있어서 전력 손실 저감 및 시스템의 신뢰성 향상에 기여한다. SiC 디바이스는 산업 용도 등 고전압 및 대전류를 필요로 하는 영역에서 저손실화를 실현할 수 있다. NVIDIA의 800V HVDC 아키텍처는 1MW를 초과하는 서버랙에 대한 전력 공급과 대규모 인프라 구축에 있어서도 중요한 역할을 담당한다. 이러한 새로운 인프라의 핵심이 되는 것이 바로, 송전망의 13.8kV 교류를 직접 800V 직류로 변환하는 기술이다. 기존의 54V 랙 전원 시스템의 경우, 물리적 스페이스의 제약 (소형화), 구리의 사용량, 전력의 변환 손실 등이 과제였다. 로옴의 SiC MOSFET는 고전압 고전력 환경에서 우수한 성능을 발휘해 스위칭 손실과 도통 손실 저감을 통해 고효율화뿐만 아니라, 소형 고밀도 시스템에 적합한 높은 신뢰성을 실현한다. 이러한 특성은 NVIDIA의 800V HVDC 아키텍처가 추구하는 구리 사용량 삭감, 에너지 손실 최소화, 데이터 센터 전체에서의 전력 변환 간소화와 같은 과제의 해결에도 기여할 수 있다. 또한 로옴은 SiC를 보완하기 위해 GaN 기술의 개발도 추진하고 있다. EcoGaN 시리즈로서 150V 및 650V의 GaN HEMT, GaN HEMT와 게이트 드라이버 등을 통합한 파워 스테이지 IC를 구비하고 있다. SiC는 고전압 및 대전류 용도에 최적인 반면, GaN은 100V~650V 범위에서 성능을 발휘하여 우수한 절연 파괴 강도 및 낮은 ON 저항, 초고속 스위칭을 실현한다. 또한 독자적인 Nano Pulse Control 기술을 통해 스위칭 성능을 한층 더 향상시켜, 펄스폭을 최소 2ns까지 단축할 수 있다. 이러한 제품은 소형 및 고효율 전원 시스템이 요구되는 AI 데이터 센터의 요구에 대응한다. 디바이스와 더불어 제4세대 SiC 칩을 탑재한 상면 방열 타입 HSDIP20 등 고출력 SiC 모듈도 구비하고 있다. 이러한 1200V SiC 모듈은 LLC 방식의 AC-DC 컨버터 및 프라이머리 DC-DC 컨버터에 최적화돼 고효율 고밀도 전력 변환에도 대응한다. 우수한 방열성과 확장성을 바탕으로 NVIDIA의 아키텍처에서 예상되는 800V 송배전 시스템 등 MW급 이상의 AI 팩토리에 최적이다.

2025.06.13 17:01장경윤

韓 HBM에 도전장 낸 日 사이메모리, 기본 구조 베일 벗었다

한 때 반도체 왕국을 건설하며 세계 시장을 호령하던 일본이 HBM(고대역폭메모리)을 뛰어넘는 차세대 메모리 반도체 개발에 돌입했다. 이 칩은 연산(프로세서)과 저장(메모리) 장치를 하나의 패키지 안에 수직으로 통합해 속도를 획기적으로 끌어올린 게 특징이다. 13일 반도체 업계 및 외신에 따르면 일본 소프트뱅크와 미국 인텔이 손을 잡고 '사이메모리(Saimemory)'를 설립했다. 회사는 저전력 AI용 메모리를 개발하는 기업이다. HBM과 비교해 전력 소모량이 절반 수준에 불과한 메모리를 개발하는 게 목적이다. HBM 시장의 90% 이상을 한국이 점유율하고 있는 만큼, 한국을 중심으로 편성된 메모리 시장의 지형도를 바꾸겠다는 의도로 해석된다. 사이메모리는 도쿄대학교 등 일본 학계의 특허와 인텔의 기술을 접목한 3D 스택형 D램 기반 메모리 시제품을 2027년까지 완성하는 것을 목표로 하고 있다. 상용화 시점은 2030년 이전으로 예상된다. AI칩까지 한번에 3D 패키징...뉴로모픽과 유사해 사이메모리는 기존 컴퓨터 구조와 다르다. 일반적으로 컴퓨터는 프로세서, 메모리, 프로그램 3가지로 구성된다. 이를 폰 노이만 구조라고 한다. 폰 노이만 구조의 컴퓨터는 연산과 저장의 역할을 각각 프로세서(CPU, GPU, NPU 등)와 메모리로 나눈다. 역할이 다른 만큼 물리적 위치도 떨어져 있다. 프로세서와 메모리 사이의 신호 전송 거리를 단축시키는 인터포저가 필요한 이유다. 반면 사이메모리는 메모리와 프로세서를 함께 적층했다. HBM이 D램만 적층한 뒤 GPU 옆에 놓은 칩이라면, 사이메모리는 GPU와 HBM을 함께 쌓은 걸로 이해하면 쉽다. 연산과 저장 장치가 붙어 있는 만큼 데이터 복사 없이 연산이 가능하다. 고성능 컴퓨팅의 고질적인 문제였던 병목 현상을 완화시킬 수 있는 셈이다. 이를 가능하게 해주는 기술이 일본 도쿄대의 특허다. 도쿄대는 지난 2019년 3월 '3D 스택 메모리를 포함한 AI 프로세서(Artificial intelligence processor with 3D stack memory)'라는 명칭의 특허를 등록했다. 사실상 패키징 기술로, TSV(실리콘 관통 전극) 등 기술을 통해 계층 간 초고속 연결을 실현한다. 전체적인 콘셉트는 뉴로모픽 반도체와 유사하다. 뉴로모픽은 인간의 뇌를 본따 만든 반도체로, 폰 노이만 구조에서 완전 벗어난 게 특징이다. 두 칩의 차이는 뉴로모픽이 연산과 저장이 하나의 소자에서 이뤄지는 반면, 사이메모리는 칩을 붙였을 뿐 하나의 소자에서 연산과 저장이 이뤄지지는 않는다. 부분적으로 폰 노이만 구조를 벗어났지만 완전한 탈피는 아닌 것이다. 신현철 반도체공학회 학회장 겸 광운대 반도체시스템공학부 교수는 “사이메모리는 프로세서와 메모리가 어쨌든 각각 다른 칩”이라며 “뉴로모픽은 연산과 기억을 하나의 소자에서 해야 한다. 뉴로모픽 반도체는 아닌 것 같다”고 설명했다. 이종한 상명대학교 시스템반도체공학과 교수는 “폰 노이만 구조는 메모리와 비메모리(시스템)이 데이터를 주고 받는 것인데 사이메모리도 이를 크게 벗어나진 않는 것 같다”며 “기존 구조는 유지하되 부분적으로 성능을 꾀하는 것”이라고 말했다. 이종 연결 기술이 어려워...양산이 장애물 상용화에 가장 큰 장애물은 이종 간 연결로 평가된다. 메모리와 프로세서는 칩의 구조 자체가 완전 다르다. 단순히 서로 다른 칩을 연결하는 문제가 아니라 재료, 전기, 열, 신호 처리 등 복잡한 문제가 엉켜있다. 만약 전기적 특성이 다르면 제대로 동작하지 않거나 장치에 손상이 일어날 가능성이 높다. 현재 파운드리(반도체 위탁생산) 업계에서는 이 같은 이종 반도체 간 연결을 하나의 패키지로 통합하는 기술을 개발하고 있다. 삼성전자에서는 아이큐브(I-Cube), TSMC는 인포(InFO), 인텔은 포베로스(Foveros)라고 부른다. 다만 프로세서 명가 인텔이 사이메모리에 참여한 만큼 이종간 칩 연결이 가능할 것이라는 의견도 나온다. 신현철 학회장은 “서로 다른 칩을 연결하는 건 마치 볼트가 구멍에 맞지 않는데 연결하는 그런 느낌”이라면서도 “인텔이 워낙 프로세스를 잘하는 업체니까 이쪽 부분에서 해결할 수 있는 기술이 있을 것 같다”고 예상했다. 다른 장애물로는 양산이 꼽힌다. 연구를 마치고 양산에 들어갈 때 칩의 수율을 확보하기 어려울 수 있다는 의견이다. 아울러 사이메모리가 메모리 팹리스(반도체 설계전문)를 표방하는 만큼, 지금까지 메모리의 생산 방식과 다를 가능성이 높다. 지금까지 메모리 반도체 업체들은 설계와 제조를 같이 하는 IDM(종합반도체기업)이었다. 메모리 팹리스라는 사업을 얘기한 곳은 사이메모리가 처음이다. 이종한 교수는 “뉴로모픽도 개발은 어느 정도 됐는데 양산은 또 다른 이야기인 것처럼, 실제로 양산하는 건 다른 문제”라고 말했다.

2025.06.13 10:07전화평

보스반도체, 박원주 前 삼성전자 연구소장 영입…SW 역량 키운다

자동차 및 로봇용 고성능 AI 반도체 설계 전문 기업 보스반도체는 박원주 전 삼성전자 DS부문 소프트웨어연구소장을 최고소프트웨어책임자(CSO)로 선임했다고 12일 밝혔다. 박 신임 CSO는 삼성전자와 마이크로소프트 등 글로벌 ICT 기업에서 30년 이상 소프트웨어 개발과 플랫폼 전략을 주도해온 인물이다. 이번 영입은 보스반도체가 AI 반도체와 시스템 반도체 영역에서의 소프트웨어 기반 경쟁력을 강화하고, 차세대 기술 로드맵을 고도화하기 위한 전략적 조치로 평가된다. 박 CSO는 삼성전자에서 디지털미디어기기, 통신기기, 반도체 제품군을 아우르는 소프트웨어 플랫폼과 융합 솔루션을 개발하며 글로벌 시장에서의 제품 차별화를 이끌었다. 특히 디지털미디어&커뮤니케이션(DMC) 연구소, 소프트웨어센터, 그리고 반도체(DS) 부문 소프트웨어연구소장을 역임하며, 임베디드 기기 뿐만 아니라, 메모리, 시스템LSI, 파운드리 등 전 사업부문에 걸친 소프트웨어 전략과 개발 총괄 경험을 쌓았다. 또한 박 CSO는 마이크로소프트 본사에서 10년 이상 윈도우 및 인터넷 익스플로러 개발팀에서 개발자와 개발 팀장으로 활동하며, 마이크로소프트의 OS및 인터넷 관련 기술개발과 전략에 직업 참여한 경험을 가지고 있다. 특히 1995년 윈도우 개발팀장으로 재직시, 당시 유니코드 2.0이 KSC5601 완성형 한글 2천350자만 지원에서 신규로 조합형 한글 1만1천192자 전체를 수용하도록 결정하는 과정에 윈도우 내 관련기술 핵심 개발자로 참여한 바 있다. 이와 같은 경험은 현재의 컴퓨터가 한글 전체를 표현할 수 있게 하여 대한민국 OS의 발전에 기여했다는 깊은 의미를 가지고 있다. 박 CSO는 AI 기반 소프트웨어 시스템 설계 및 최적화 분야에서도 폭넓은 경험을 보유하고 있다. 삼성전자 DS부문 재직 당시, 딥러닝 추론 최적화용 SoC 펌웨어, 보안 알고리즘 내장형 제어SW, AI 가속기용 시스템 소프트웨어 등 고도화된 반도체 SW 기술 연구개발을 주도했다. 그는 2012년 코리아 리눅스 포럼에서 기조연설자로 나서 “오픈소스와 상생하는 오픈 이노베이션이 SW 경쟁력의 핵심”이라고 밝히며, 타이젠(Tizen) OS 등 오픈소스 기반 플랫폼 전략을 삼성 내에서 정착시키는 데 기여했다. 이후에도 국내외 개발자 커뮤니티, 산학 협력, 글로벌 기술 교류 등을 통해 반도체 중심의 소프트웨어 생태계 조성에 힘써왔다. 박 CSO는 2013년 12월에는 공학한림원에서 주도한 '2020년 대한민국을 이끌 미래 100대기술 주역'에 시스템 SW분야의 주역 중 한명으로 선정되기도 했다.

2025.06.12 11:45장경윤

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

2나노에 묶인 삼성 '엑시노스' 로드맵…최적화가 성패 가른다

서로 닮아가는 채용 플랫폼…데이팅·사주로 차별화 꾀하기도

작고 강하게…한국형 '로봇 손' 주도권 놓고 각축전

"따로 또 같이"...글로벌 서비스 ‘라인’은 현지화+기술통합 어떻게 하나

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.