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차량용 반도체 키운 삼성 파운드리…피지컬 AI 시장서 기회 찾을까

삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)가 피지컬 AI 시대 개막과 함께 새로운 성장 동력을 확보할 것으로 기대를 모으고 있다. 기존 데이터센터 중심 AI 반도체 경쟁에서는 전세계 파운드리 1위 TSMC가 우위를 점해왔다. 하지만 삼성 파운드리가 최근 차량용 칩 분야에서 포트폴리오를 늘려나가며 피지컬 AI 시장에서 가격 경쟁력 중심의 경쟁 구도가 형성될 수 있기 때문이다. 5일 반도체 업계에 따르면 삼성 파운드리가 최근 테슬라, 현대차 등 글로벌 완성차 업체로부터 차량용 칩을 잇따라 수주하면서, 이를 계기로 피지컬 AI까지 시장을 확장할 것이란 전망이 나온다. 피지컬 AI는 인공지능이 현실 세계를 인식하고 판단해 물리적 행동으로 이어지는 기술을 의미한다. 자율주행차, 로봇, 산업 자동화 시스템 등이 대표적인 적용 분야다. 이 가운데 자동차는 센서 인식, 실시간 AI 연산, 물리적 제어가 동시에 요구되는 가장 성숙한 피지컬 AI 플랫폼으로 평가된다. 자동차, 피지컬 AI가 가장 먼저 상용화된 시장 자동차에서 검증된 공정과 운영 역량은 로봇·산업 자동화로 비교적 자연스럽게 확장될 수 있다. 이런 부분에서 삼성 파운드리의 차량용 반도체 수주는 피지컬 AI 시장에서 상징적인 의미를 갖는다. 자동차는 자율주행과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 중심으로, AI가 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 제어로 이어지는 구조가 이미 상용화된 분야다. 차량용 반도체는 실시간 연산 성능뿐 아니라 장기 공급 안정성, 높은 수율, 기능 안전, 극한 환경 내구성 등 까다로운 조건을 동시에 충족해야 한다. 이러한 요구 조건은 로봇, 산업 자동화, 물류 시스템 등 다른 피지컬 AI 분야와 상당 부분 겹친다. 차량용 반도체를 양산·공급할 수 있다는 것은 단순히 특정 산업에 진입했다는 의미를 넘어, 피지컬 AI 전반에 필요한 공정 안정성과 운영 역량을 검증받았다는 신호로 해석될 수 있는 셈이다. 이 때문에 차량용 반도체 수주는 향후 로봇·산업용 AI 반도체 시장으로 확장할 수 있는 기술적·사업적 발판으로 여겨진다. 피지컬 AI 시장, 데이터센터 AI와 다른 경쟁 논리 피지컬 AI 시장은 데이터센터 AI 반도체 시장과는 경쟁 논리가 다르다. 데이터센터 AI는 성능과 전력 효율이 최우선 기준으로 작용하는 반면, 피지컬 AI는 원가 구조, 양산성, 총소유비용(TCO)이 중요한 변수로 작용한다. 차량과 로봇, 산업 설비에 탑재되는 AI 칩은 대량 생산이 전제되는 경우가 많아 단가에 민감하다. 이 때문에 최선단 공정이 필수 조건은 아니다. 4nm(나노미터, 10억분의 1m)부터 14나노급 공정으로 충분하다는 목소리가 나오는 이유다. 이러한 시장 구조는 상대적으로 가격 경쟁력을 갖춘 파운드리 업체에 기회 요인으로 작용할 수 있다. 삼성 파운드리는 TSMC 대비 유연한 가격 정책과 공급 조건을 제시할 수 있는 업체로 평가받아 왔다. 여기에 파운드리뿐 아니라 메모리, 패키징 역량까지 갖추고 있다는 점은 피지컬 AI 시장에서 차별화 요소로 작용할 수 있다. 피지컬 AI 고객은 웨이퍼 가격뿐 아니라 반도체 생산, 패키징, 메모리 조달까지 포함한 총비용을 고려하는 경우가 많다. 삼성전자의 수직 계열화 구조는 이러한 총비용 측면에서 선택지를 제공할 수 있는 요소로 꼽힌다. 디자인하우스 관계자는 "TSMC는 빅테크 쪽에 완전히 포커스가 돼 있고, 물량도 모자르다 보니 삼성 파운드리를 찾는 고객이 최근 많이 늘고 있다"며 "특히 4나노, 8나노가 인기"라고 말했다. 남은 과제는 수율과 장기 신뢰성 다만 피지컬 AI 시장에서도 파운드리 경쟁의 핵심은 여전히 수율과 공정 안정성이다. 가격 경쟁력이 있더라도 장기 양산 과정에서 공급 신뢰성을 확보하지 못할 경우, 고객의 선택을 받기 어렵기 때문이다. 차량용 반도체 수주 확대는 이러한 신뢰성을 실제 양산 환경에서 검증받는 과정으로 볼 수 있으며, 향후 로봇·산업용 AI 반도체로의 확장 여부는 실제 성과에 따라 결정될 전망이다. 업계 관계자는 "최근 공정 안정성이 많이 좋아지긴 했지만 시장 신뢰도가 절대적으로 높다고는 할 수 없는 상황"이라며 "지금의 상승세를 토대로 신뢰를 쌓는다면, 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.01.05 15:29전화평 기자

장덕현 삼성전기 사장 "AI·로봇서 1등 기술로 독보적 경쟁력 갖추자"

삼성전기는 2일 수원사업장에서 2026년 시무식을 개최했다. 온라인으로 진행된 시무식은 수원, 세종, 부산사업장으로 생중계돼 임직원들에게 공유했다. 이날 시무식은 1년간 우수한 성과를 거둔 임직원에 대한 시상과 신년사 순으로 진행됐다. 장덕현 사장은 신년사에서 불확실한 외부 환경에도 흔들림 없는 강건한 사업 체질 구축을 당부하며 ▲고부가품 중심의 기술 경쟁우위 확보 ▲자동화 확대, 생산성 개선을 통한 제조 경쟁력 향상 ▲전고체전지, 글라스 기판 등 신사업 사업화 ▲AI를 활용한 전사 혁신 등의 2026년 경영 방향을 공유했다. 먼저 장 사장은 "2026년은 기술혁신과 글로벌 경영 환경의 변화가 동시에 전개되는 도전의 한 해가 될 것"이라며 "컴포넌트 사업부는 AI 서버, 전장 등 선단품 개발 확대, 패키지솔루션 사업부는 서버 및 AI 가속기용 고부가 제품 집중, 광학솔루션 사업부는 전장, 로봇 등 성장 시장 진입을 위한 경쟁력 확보에 나설 것"을 당부했다. 이어 "새로운 기회요인인 AI와 로봇 등 성장 시장에서 1등 기술로 독보적인 경쟁력을 갖춰 고객에게 차별화된 솔루션을 제공하자"고 주문했다. 끝으로 장 사장은 "'1등과 2등의 차이는 마지막 1%의 디테일에서 결정된다"며 "임직원 모두가 맡은 분야에서 최대한 역량을 발휘하고 끝까지 완성도를 높여 위기를 기회로 바꾸고, 경쟁사를 압도하는 기술 경쟁력을 만들자"며 신년사를 마무리했다.

2026.01.02 13:30장경윤 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

미국 반도체 규제 '투트랙'…관세는 미루고 HBM·장비는 통제

미국 정부가 대중국 반도체 수출 규제를 강화하는 가운데, 중국산 반도체에 대한 추가 관세 부과는 2027년까지 연기됐다. 이는 미국의 반도체 산업 보호 정책과 미·중 경제 관계를 동시에 고려한 조치로 풀이된다. 2일 외신 및 업계에 따르면 미국 행정부는 중국산 반도체 제품에 대해 새로운 관세를 부과할 계획이지만, 시행 시점을 오는 2027년 6월로 미뤘다. 관세율은 아직 공개되지 않았으며, 시행 최소 30일 전에 공식 발표될 예정이다. 이번 관세 계획은 이전 조사 결과의 연장선상에 있다. 바이든 행정부 시절 시작된 섹션(Section) 301 조사는 중국이 구형 반도체 시장에서 높은 점유율을 확보하면서 미국 기업의 시장 접근을 어렵게 한다는 점을 문제로 삼았다. 이 같은 규제 환경 속에서도 미국 반도체 기업들은 중국 시장에 대한 제한적 접근을 이어가고 있다. 대표적인 예시가 엔비디아다. 엔비디아는 미국 정부의 수출 통제 기준을 충족하는 범위 내에서, 성능이 조정된 AI 가속기 제품을 중국에 공급해 왔다. 다만 해당 제품들은 사양과 출하 물량, 고객사에 따라 미국 상무부의 허가가 필요한 경우가 많아, 과거와 같은 대규모 출하는 이뤄지지 않고 있다. 미국 정부가 첨단 반도체 수출을 전면 금지하기보다는, 허가를 전제로 한 관리 체계를 운영하고 있는 사례인 셈이다. 다만 이후 규제 범위가 확대되면서, AI 가속기뿐 아니라 메모리와 장비 등 주변 기술까지 통제 대상에 포함되고 있다. 관세는 유예, 첨단 반도체 수출 규제는 유지 관세 유예와 별개로, 첨단 반도체를 둘러싼 수출 규제 기조는 유지되고 있다. 미국 상무부는 AI와 고성능 컴퓨팅에 활용될 수 있는 반도체와 관련 기술을 계속해서 통제 대상에 포함하고 있으며, 그 중심에 HBM(고대역폭 메모리)이 있다. HBM은 단순한 범용 D램이 아니라, AI 가속기의 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 분류된다. 미국 정부는 AI 연산 능력을 개별 칩 성능이 아닌, 연산 칩과 메모리, 인터커넥트가 결합된 시스템 단위의 성능으로 보고 있으며, HBM은 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필수적인 요소로 평가받고 있다. 이로 인해 HBM 역시 수출 규제 대상에 포함됐다. HBM은 생산 난도가 높아 공급 가능한 업체가 제한적이라는 점도 고려 요소다. 현재 글로벌 HBM 시장은 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 소수 기업이 주도하고 있으며, 미국은 고성능 메모리의 안정적 확보가 AI 연산 능력 확대로 이어질 수 있다고 보고 관리 범위를 확대했다. 중국 공장 장비 반입 제한도 계속 이와 함께 중국 내 반도체 공장에 대한 장비 반입 제한도 지속되고 있다. 미국은 자국 기술이 포함된 첨단 반도체 장비가 중국 공장에 반입되는 것을 제한하고 있으며, 이는 중국 기업뿐 아니라 중국에 생산 거점을 둔 글로벌 기업에도 적용된다. 특히 첨단 공정에 필요한 일부 노광·식각·증착 장비는 수출 허가 대상이거나 사실상 반입이 제한된 상태다. 이에 따라 중국 내 공장은 기존 설비 유지·보수나 제한적 업그레이드는 가능하지만, 첨단 공정 전환이나 대규모 증설에는 제약을 받고 있다. 업계 관계자는 "중국 공장의 운영이 급격한 혼란은 피하게 돼 불행 중 다행"이라면서도 "미중 기술 패권 경쟁이 구조화된 상황에서 중장기 경영 전략의 불확실성은 앞으로도 부담으로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.01.02 07:14전화평 기자

삼성-KAIST, 센서·연산·저장 통합한 AI반도체 첫 공개…"전력난 해소 큰 도움"

인공지능(AI)이 불러온 전력난을 반도체 제조 기술로 해결할 방법이 제시됐다. KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '센서–연산–저장'을 통합한 새로운 AI 반도체 제조 방식을 공개했다고 31일 밝혔다. 이 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다. 이 기술은 지난 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 전상훈 교수팀이 이와 관련한 6개의 기술을 공개, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 각각 선정됐다고 31일 밝혔다. 이들 6개 기술의 핵심은 센서–연산–메모리를 통합해 AI 반도체 풀스택을 구현했다는 점이다. AI 반도체 입력(Perception)-전처리·연산(Computation)-저장(Storage) 전 계층을 단일 재료 및 공정 플랫폼으로 통합, AI 활용에서 대두되는 전력 문제를 최소화했다. 전상훈 교수는 "특히, 입력단 뉴로모픽 센서와 니어-픽셀 기반 아날로그 연산, 하프니아 기반 3D NAND·FeNAND 메모리를 모두 한 플랫폼에서 구현, 엣지 AI·모바일·자율주행·로보틱스·헬스케어 등 분야에서 전력 소모를 획기적으로 줄였다"고 말했다. 주요 연구결과는 ▲ M3D 인-센서 스파이킹 비전(하이라이트 논문) ▲고신뢰성 낸드플래시메모리(최우수 학생논문) ▲2T–2 근접-픽셀 아날로그 MAC(곱셈·누산) 기술 ▲촉각 뉴로모픽 소자 ▲3.5 nm NC-낸드 기술 ▲ΔP(분극변화량) /ΔQit(계면트랩 전하 변화량)/ΔQit'(분극 비의존 계면 트랩 저하 변화량) 완전 분리 측정법 확립 등이다. 하이라이트로 선정된 논문을 통해 빛을 감지하는 기능과 신경세포처럼 신호를 스파이크 형태로 변환하는 기능을 단일 칩에 집적한 연구결과를 공개했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣어 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성한 것. 사람의 눈과 뇌 기능을 모사해 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체 연구 결과다. M3D는 센서와 회로층을 수직으로 한 칩에 적층하는 차세대 집적 기술이다. 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동이 필요없다. 전상훈 교수는 "이로인해 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다"며 "특히, 기존 카메라–연산–메모리 분리형 구조를 대체할 수 있는 장점이 있다"고 말했다. 뉴로모픽 연구 논문 2편도 관심을 끌었다. 이 논문에서는 기존 이미지 센서에 필요한 복잡한 변환 회로(ADC/DAC)를 제거하고, 픽셀 인근에서 아날로그 방식으로 특징을 추출하는 초저전력 연산 기술을 제안했다. 이로 인해 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 가능하다. 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. =============== 나머지 세 편의 연구에서는 차세대 3D 메모리에 필요한 고신뢰성 저장 구조, 열 안정성이 높은 산화물 채널, 전압을 줄여주는 특수 박막 설계 등의 방법을 제시했다. 이를 통해 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 연구팀은 대규모 데이터 저장 과정의 안정성과 내구성을 크게 향상시켰다는 평가를 받았다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS) 지원을 받았다.

2025.12.31 14:20박희범 기자

딥엑스, CES 2026서 '피지컬AI 인프라 기업' 비전 제시

저전력·고성능 AI 반도체 기업 딥엑스는 내달 미국 라스베이거스에서 열리는 'CES 2026'에 참가해 피지컬 AI 시장을 주도할 AI 인프라 기업으로서의 새로운 청사진을 공개한다고 30일 밝혔다. 딥엑스는 이번 CES 2026을 통해 대한민국이 메모리 반도체 강국을 넘어 시스템 및 AI 반도체 분야에서도 글로벌 리더십을 확보할 수 있음을 증명하고, 피지컬 AI 시대의 필수 인프라 기업으로 도약하겠다는 비전을 제시한다. 현재 대한민국이 'AI 3대 강국'을 목표로 산업 전환을 가속화하는 가운데, 딥엑스는 독보적인 기술력과 실질적인 성과를 바탕으로 국가 경쟁력을 높이는 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 과거 CPU 시대에 저전력 기술로 시장을 재편한 Arm처럼, 딥엑스는 로봇·모빌리티·스마트시티 등 피지컬 AI 분야에서 에너지 효율과 실시간성을 갖춘 초저전력·고성능 AI 반도체로 새로운 글로벌 표준을 만들어가고 있다. 이러한 딥엑스의 행보는 대한민국 AI 반도체 산업이 기술적 주도권과 신뢰를 확보하는 중요한 이정표가 될 전망이다. 이번 CES에서 가장 주목해야 할 점은 딥엑스의 제품이 시장에서 실질적인 혁신을 증명했다는 것이다. 딥엑스는 자체적으로 혁신상 2관왕(컴퓨팅 하드웨어/임베디드 기술)을 달성했을 뿐만 아니라, 미국 파트너사 식스팹(Sixfab)이 딥엑스의 1세대 칩 'DX-M1'을 탑재한 'ALPON X5'로 CES 최고 영예인 최고 혁신상(Best of Innovation)을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 이는 딥엑스의 솔루션이 단순한 부품 공급을 넘어, 글로벌 파트너사의 제품을 세계 최고 수준으로 끌어올리는 '핵심 동력'이자 '게임 체인저'임을 입증한 결정적 사건으로 평가 받는다. 딥엑스는 라스베이거스 컨벤션센터(LVCC) 노스홀(North Hall) AI·로보틱스 구역에 독립 부스를 마련하고, 양산 단계의 제품이 적용된 로봇, 드론, 공장 자동화, 리테일 등 다양한 산업 현장 솔루션을 실시간으로 시연한다. 관람객들은 이를 통해 피지컬 AI가 개념 단계를 넘어 이미 상용화 단계에 진입했음을 확인할 수 있다. 특히 2나노 공정 기반의 차세대 AI 반도체 'DX-M2'의 개발 현황과 핵심 성능 목표도 처음으로 공개한다. DX-M2는 데이터센터 중심 AI가 직면한 전력 소모와 확장성 한계를 근본적으로 해결하기 위해 설계된 차세대 피지컬 AI 시대를 위한 인프라 칩이다. 또한 바이두의 패들패들(PaddlePaddle), 미국 울트라라이틱스(Ultralytics)의 YOLO 생태계와 함께하는 '오픈소스 피지컬 AI 얼라이언스' 협력 내용도 소개하며, 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 글로벌 전략을 선보인다.

2025.12.30 10:43장경윤 기자

[기고] 전쟁의 패러다임을 바꾸는 드론과 AI 반도체

우크라이나와 러시아 전쟁은 현대전의 양상을 근본적으로 바꿔 놓고 있다. 특히 이 전쟁에서 드론은 더 이상 보조 전력이 아니라, 전장의 판도를 좌우하는 핵심 무기 체계로 자리 잡았다. 값비싼 전투기나 미사일이 아니라, 비교적 저렴한 수천 대의 드론이 정찰·타격·교란 임무를 작전상 원하는 바에 따라서 효율적이고 정확하게 수행하고 있다. 현대전에서 병력의 규모와 화력의 크기가 전쟁의 승패를 좌우하던 시대는 서서히 막을 내리고 있다. 이제 전쟁은 누가 더 빠르고 정확하게 상황을 인식하고, 이를 바탕으로 합리적인 판단을 내리느냐의 문제로 전환되고 있다. 정보 수집 능력과 이를 실시간으로 분석·활용하는 지능이 현대 전장의 핵심 변수로 부상한 것이다. 이 변화의 중심에는 드론이 있다. 드론은 더 이상 단순한 무인 비행체가 아니다. 전장의 눈과 귀로서 정찰과 감시 임무를 수행하는 것은 물론, 필요할 경우 직접 타격을 가하며 작전의 흐름 자체를 바꾸는 핵심 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 드론은 비행 중 촬영되는 영상과 위치 정보, 각종 센서 데이터를 실시간으로 처리해야 하며, 장애물을 회피하고 최적의 비행 경로를 계산하는 동시에 임무 수행 여부를 스스로 판단해야 한다. 이러한 모든 연산과 의사결정의 중심에 자리한 것이 바로 AI 반도체다. 전통적인 무기 체계는 인간의 판단과 지휘 체계를 거쳐야 하지만, 드론은 실시간 영상 분석과 표적 인식, 비행 경로 판단을 스스로 수행한다. 전파 교란이 심한 전장 환경에서는 외부 통신에 의존하는 방식이 치명적 약점이 된다. 다수의 드론이 네트워크로 연결돼 적의 위치와 움직임을 즉각 식별하고, 상황 변화에 따라 임무를 유연하게 조정하는 군집 운용이 점점 현실화되어 가고 있다. 이는 소수의 인력과 제한된 자원으로도 압도적인 전투 효과를 창출할 수 있음을 보여준다. 이러한 전투력의 근원은 기체의 크기나 탑재된 무장이 아니라, 앞으로 드론 내부에 탑재될 AI 반도체의 성능에 달려있다. 미래 전장은 지능의 경쟁, AI 반도체가 승패 좌우 AI 반도체는 제한된 배터리 환경에서도 고속·저전력 연산을 가능하게 해 드론의 체공 시간과 작전 지속 능력을 결정한다. 특히 산악과 도심이 혼재하고 전자전과 통신 교란 위험이 상존하는 현대 전장에서는 외부 서버나 통신망에 의존하지 않고도 판단과 실행을 수행할 수 있는 능력이 필수적이다. 통신이 차단된 상황에서도 임무를 지속하는 자율성은 AI 반도체 없이는 구현될 수 없다. 이 때문에 각국은 군집 드론 운용을 염두에 둔 전용 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 분산 지능 처리를 구현하는 AI 반도체는 각 드론이 상호 협력하며 자율적으로 전략을 조정하도록 만들어, 제한된 작전 공간에서도 결정적 우위를 제공한다. 우리는 메모리 반도체 강국이지만, 드론과 같은 무기·플랫폼에 탑재되는 AI 반도체 분야에서는 아직 갈 길이 멀다. 우크라이나와 러시아 전쟁이 보여주는 교훈은 분명하다. 전쟁의 양상은 빠르게 소형화·지능화되고 있으며, 그 중심에는 AI 반도체가 있다. 값비싼 무기 한 대보다, 똑똑한 드론 수백 대가 더 큰 전략적 가치를 가지는 시대가 이미 도래했다. 결국 AI 반도체는 더 이상 산업 경쟁력의 문제를 넘어 국가 안보의 핵심 인프라가 되고 있다. 이는 단순한 무기 개발을 넘어, 향후 국가 안보 전략의 핵심 축으로 자리 잡고 있다. 그러나 문제는 이러한 핵심 기술을 여전히 해외 기업에 의존하고 있다는 점이다. AI 반도체는 단순한 부품이 아니라 드론의 두뇌다. 이를 외부 기술에 맡긴다는 것은 곧 드론 시스템의 통제권 일부를 외부에 의존하는 것과 다르지 않다. 유사시 기술 접근이 제한될 경우, 이는 곧 전력 공백이라는 심각한 안보 리스크로 이어질 수 있다. 독자적 국방용 AI 반도체 개발은 국가 안보의 기본 조건이자, 융합을 통해 새로운 산업 생태계로 확장될 수 있는 기회이기도 하다. 미래 전장은 지능의 경쟁이며, 그 승패를 가르는 열쇠는 AI 반도체다. 드론 정책과 국방 전략 차원의 AI 반도체 국산화는 반드시 추진해야 할 국가적 과제다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.

2025.12.30 09:56정연모 컬럼니스트

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

일본, 반도체·AI 지원 예산 4배 확대…기술 경쟁력 강화 박차

일본 정부가 차세대 기술 경쟁력 확보를 위해 반도체와 인공지능(AI) 산업 지원 예산을 대폭 늘리는 방안을 마련했다. 2026 회계연도 예산안에서 칩 및 AI 관련 지원을 기존보다 약 4배 규모로 확대하는 내용이 포함됐다. 블룸버그는 일본 내각이 총지출 약 122조3천억 엔(약 7천850억 달러) 규모의 2026 회계연도 예산안을 승인했다고 26일 보도했다. 그간 일본은 보통 추가경정예산 형태로 일시적인 지원을 해왔으나, 앞으로는 정규 예산에서 지속적이고 안정적인 투자가 이뤄질 전망이다. 산업통상자원부(METI)의 예산은 전년 대비 약 50% 증가한 3조7천억 엔가량으로 확대됐다. 이 중 상당 부분은 반도체 제조 역량 강화와 AI 연구 개발, 데이터 인프라 구축 등에 투입될 예정이다. 반도체 분야에서는 정부가 지원하는 국책 반도체 벤처 라피더스에 1천500억 엔이 추가로 책정되는 등 국내 제조 경쟁력 강화에 방점을 찍었다. AI 분야에서는 기초 AI 모델 개발, 데이터 인프라 강화, 로봇·물류 등 물리 AI(Physical AI) 기술 지원에 약 3천873억 엔이 배정됐다. 이번 예산 확대는 미국과 중국 간 기술 경쟁이 치열해지는 가운데 일본이 핵심 기술 주도권 확보를 위한 움직임을 강화하고 있다는 신호로 해석된다. 미·중 양대 기술 강국의 투자 확대 속에서 일본 정부는 국내 산업 생태계의 기술 주권 확보와 공급망 강화를 우선 과제로 삼고 있다. 예산안은 향후 국회 심의를 거쳐 최종 확정될 예정이며, 일본 정부는 이를 통해 반도체와 AI 기술 분야에서 장기적인 경쟁력을 확보할 계획이다.

2025.12.28 11:38전화평 기자

엔비디아, 29조원 주고 AI칩 스타트업 '그로크'와 기술 계약

엔비디아가 인공지능(AI) 칩 스타트업 그로크(Groq)와 비독점 기술 라이선스 계약을 체결하고 핵심 인력을 영입했다. 블룸버그, 로이터 등 외신은 엔비디아가 그로크의 자산 200억달러(약 29조원)를 현금을 주고 인수하는데 합의했으며 창업자 겸 최고경영자(CEO), 고위 임원들이 합류하는 계약이라고 현지시간 25일 보도했다. 이번 계약은 엔비디아가 그로크의 AI 추론 반도체 기술을 라이선스 형태로 확보하는 것이 핵심이다. 완전 인수가 아닌 기술 사용권 계약으로, 그로크는 독립 기업 지위를 유지한다. 그로크의 자체 클라우드 사업은 이번 계약 범위에 포함되지 않는다. 그로크는 AI 추론에 특화된 LPU(Language Processing Unit) 기반 칩을 개발해 온 스타트업이다. 대규모 언어 모델을 빠르고 낮은 지연 시간으로 처리하는 데 강점을 내세워 왔다. 계약에 따라 조너선 로스 그로크 창립자, 써니 마드라 사장 등 핵심 엔지니어들이 엔비디아에 합류한다. 다만 그로크의 경영은 사이먼 에드워즈 신임 최고경영자(CEO)가 맡아 독립 운영을 이어간다. 앞서 일부 매체에서는 엔비디아가 그로크를 약 200억달러에 인수할 수 있다는 관측을 내놓은 바 있다. 그러나 최종적으로 인수 대신 라이선스 계약과 인재 영입 방식으로 정리됐다. 업계에서는 반독점 규제와 정치적 부담을 최소화하려는 선택으로 보고 있다. 엔비디아는 AI 훈련용 GPU 시장에서는 확고한 지배력을 유지하고 있지만, AI 추론 부문에서는 경쟁이 빠르게 심화되고 있다. 최근 AI 서비스가 확산되면서 추론 성능과 전력 효율이 핵심 경쟁 요소로 부상한 것이 배경이다. 이번 계약은 엔비디아가 블랙웰 이전 세대와 이후 제품군 전반에서 추론 성능을 강화하려는 전략적 포석으로 해석된다. 자체 GPU 기술에 외부 전문 설계를 접목해, AI 인프라 전반의 경쟁력을 끌어올리겠다는 계산이다. 업계 관계자는 “완전 인수보다 라이선스와 인재 흡수가 빠르고 규제 리스크도 적다”며 “AI 반도체 시장에서 대형 기업들이 선택하는 전형적인 전략이 되고 있다”고 평가했다. 이번 계약이 AI 추론 칩 시장의 경쟁 구도에 어떤 변화를 가져올지, 그리고 그로크 기술이 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼에 어떻게 녹아들지 주목된다.

2025.12.26 15:35전화평 기자

화웨이코리아 "어센드 950 내년 한국 출시 희망"

중국 빅테크 기업 화웨이가 내년 한국에 최신 인공지능(AI) 반도체 '어센드(Ascend) 950'을 출시할 것으로 관측된다. 해당 칩에는 화웨이가 자체 개발한 고대역폭 메모리(HBM)가 탑재될 가능성이 제기되며, 국내 AI 반도체 시장의 경쟁 구도에도 변화가 예상된다. 빌리안 왕 한국화웨이 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 '화웨이 데이 2025' 기자간담회에서 “내년 AI 컴퓨팅 카드와 AI 데이터센터 관련 솔루션을 공식 출시를 희망한다”며 “한국 기업에 엔비디아 외 제2의 선택지를 제공할 것”이라고 말했다. 데이터센터·대규모 AI 학습·추론 겨냥 해당 칩은 '어센드 950'이다. 해당 제품은 데이터센터와 대규모 AI 학습·추론을 겨냥한 차세대 AI 가속기로, 저정밀도 연산과 메모리 대역폭을 대폭 강화한 것이 특징이다. 어센드 950에는 화웨이가 자체 개발한 HBM이 탑재될 것으로 관측된다. 앞서 화웨이는 9월 상하이 엑스포센터에서 열린 '화웨이 커넥트' 포럼에서 어센드 950PR과 950DT를 각각 내년 1분기와 4분기에 출시하겠다고 밝힌 바 있다. 이 가운데 950PR은 자체 개발 HBM을 적용한 모델로 알려졌다. 한국에 공급되는 제품 역시 자체 HBM이 탑재될 가능성이 점쳐지는 이유다. AI 연산 단계별로 다른 HBM 적용 화웨이가 공개한 HBM은 기존 메모리 시장에 공급돼온 제품과는 다른 방식일 것으로 추정된다. 커넥트 행사 자료에 따르면 어센드 950PR에는 'HiBL 1.0', 950DT에는 'HiZQ 2.0'이 각각 탑재된다. HiBL 1.0은 AI 추론 과정 중 입력 데이터를 한꺼번에 처리하는 프리필(prefill) 단계에 최적화된 제품으로, 비용 효율을 중시한 것이 특징이다. 반면 HiZQ 2.0은 추론 결과를 생성하는 단계에 적합한 고대역폭 메모리로 설계됐다. 기존 HBM이 학습과 추론 전 과정을 하나의 고성능 메모리로 처리하는 범용 전략이라면, 화웨이는 AI 연산 단계를 세분화해 용도별로 서로 다른 HBM을 적용하는 방식을 택한 셈이다. 단일 칩 아닌 '클러스터'로 판매 화웨이는 어센드 950을 단일 칩이 아닌 클러스터 단위로 판매할 계획이다. 클러스터는 여러 대의 서버를 하나로 묶어 운용하는 방식으로, 사실상 시스템 전반을 패키지로 공급하는 형태다. 왕 대표는 “칩을 클러스터 단위로 판매할 계획”이라며 “화웨이의 전략은 단순히 AI 카드나 AI 서버를 제공하는 데 그치지 않고 산업 전반의 AI 응용을 가속화하는 데 있다”고 강조했다. 이를 위해 네트워크와 스토리지 등 인프라 하드웨어는 물론 소프트웨어까지 아우르는 '엔드투엔드(E2E)' 솔루션을 제공해 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 왕 대표는 “이 경우 공급·판매를 위한 파트너사가 필요 없을 수도 있다”며 “화웨이가 직접 집적하고 서비스할 수 있도록 전략을 수립하고 있다”고 덧붙였다. 한국화웨이는 현재 잠재적 공급 협력사들과 협의를 진행 중인 것으로 전해졌다. 이와 함께 한국화웨이는 내년 자체 개발 오픈소스 운영체제(OS) '하모니'를 국내 기업에 공급해 생태계 조성에도 나설 계획이다. 왕 대표는 “하모니의 소유권은 더 이상 화웨이에 있지 않고 오픈소스 관련 기관이 운영과 업그레이드를 맡고 있다”며 “스마트폰뿐 아니라 다양한 스마트홈 기기에서도 활용할 수 있다”고 설명했다. 다만 내년 한국 시장에 스마트폰을 출시할 계획은 없다고 선을 그었다.

2025.12.26 13:50전화평 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

KAIST 테라랩, IEEE 반도체 관련 학술대회서 2년 연속 '최우수상'

KAIST 김정호 교수 연구실(KAIST 테라랩)은 아시아·태평양 지역에서 가장 권위 있는 반도체 패키징 기술 관련 국제학회 '이뎁스(EDAPS) 2025'에서 배재근 연구생(석사과정)이 '최우수 학생 논문상'을 수상했다고 26일 밝혔다. 테라랩은 세계적으로 권위를 인정받는 국제학회에서 지난해 김태수 석사과정 학생 '최우수 논문상' 수상에 이어 2년 연속 수상자를 배출했다. 배재근 연구생은 이달 중순 일본 삿포로에서 열린 'EDAPS 2025' 국제학회에서 '스위치 트랜스포머 기반 HBM 설계 에이전트(Switch Transformer-based HBM Design Agent)'로 올 한 해 출판된 30여 편의 논문 중 이 분야 기술혁신에 기여한 점을 인정받아 'EDAPS 2025 전체 최우수 학생 논문상을 수상했다. '이뎁스(EDAPS, Electrical Design of Advanced Packaging & systems)'는 아시아·태평양 지역에서 가장 큰 반도체 패키징 기술 관련 학회다. 지난 2002년부터 국제전기전자공학자협회(IEEE) 전자패키징학회(Electronic Packaging Society)가 매년 주최하고 있다. 칩(Chip) 설계, 시스템인 패키지·시스템 온 패키지(Sip/Sop), 전자파 간섭·전자 적합성(EMI/EMC), 설계 자동화 프로그램(EDA) 툴(Tool) 및 3D-IC 및 실리콘 관통 전극(TSV) 설계 등 반도체 패키징의 전반적인 분야 연구 결과를 공유하고, 산업계 요구를 반영한 연구 성과를 주로 공개한다. 배재근 연구생 논문은 신호 품질 저하 주요 원인인 전원 공급 유도 지터(PSIJ)를 목표값 이하로 억제하면서도 디커플링 캐패시터 개수를 최소화하기 위해 스위치 트랜스포머 기반 강화학습 알고리즘을 적용한 결과물로, 기존 최적화 알고리즘 대비 약 15% 향상된 추론 속도를 입증해 주목 받았다. 배재근 연구생은 특히 논문에서 데이터 레이트 증가로 인해 점차 축소되는 HBM(고대역폭메모리) PSIJ(전원 노이즈 유발 지터) 마진 문제 해결을 위한 새로운 방법론을 제시했을 뿐만 아니라, 차세대 HBM을 포함한 이후 세대에도 동일한 적용이 가능한 높은 재사용성(reusability)을 갖춘 독창적인 시스템을 제안했다는 점에서 심사위원들로부터 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다. 'PSIJ 마진 문제'는 전원 노이즈 때문에 신호 타이밍이 흔들려(지터 증가) 아이/타이밍 마진이 줄어드는 현상을 주로 말한다. 배재근 연구생은 "현재 테라랩이 지향하고 있는 HBM 하드웨어·소프트웨어 설계를 아우르는 에이전틱 인공지능(Agentic AI) 수립을 향한 작지만 의미 있는 첫걸음이 되기를 기대한다”고 소감을 밝혔다. 그는 이어 “향후 PSIJ 최적화를 넘어 전력·신호 무결성과 열 특성까지 통합적으로 고려하는 HBM 전주기 설계용 에이전틱 AI로 연구를 확장하고자 한다”며, “차세대 HBM 및 칩렛 기반 구조에서도 적용이 가능한 실무형 AI 설계 프레임워크를 구축해 산업 현장에 기여하는 연구자가 되고 싶다”고 포부를 밝혔다. 한편, 테라랩에는 올 12월 현재 석사과정 18명, 박사과정 9명 등 모두 27명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를, 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 테라랩은 이번 배재근 석사과정 학생의 수상 외에도 올해 초 조지아공대 박사과정에 진학한 김태수 석사 졸업생이'EDAPS 2024 전체 최우수 논문상'을 수상한 데 이어 올 초에도 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회 '디자인콘(DesignCon)'에서 박사과정 신태인 학생이 '최우수 논문상'을 수상하는 등 반도체 설계 분야에 관한 한 세계적으로 우수한 실력을 인정받고 있다.

2025.12.26 10:18박희범 기자

하이퍼엑셀-망고부스트, 차세대 AI 인프라 고도화 MOU

AI반도체 스타트업 하이퍼엑셀(HyperAccel)은 망고부스트(MangoBoost)와 차세대 AI 인프라 고도화를 위한 기술 및·사업 협력을 목적으로 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 AI 워크로드 증가로 복잡해지는 데이터센터 환경에 대응하기 위한 것으로, 양사는 지속가능한 데이터센터 구현과 AI 인프라 성능 및 운영 효율 개선을 공동 목표로 설정하고 기술 교류와 공동 검증을 중심으로 단계적인 협력 체계를 구축할 계획이다. 하이퍼엑셀은 LLM(거대언어모델) 추론에 특화된 고효율 AI 반도체 LPU(LLM Processing Unit)와 소프트웨어 스택을 기반으로 차세대 AI 가속 인프라를 개발하고 있으며, 망고부스트는 DPU 기반 네트워크 및 시스템 최적화 기술을 통해 AI 인프라의 효율을 높이는 솔루션을 보유하고 있다. 양사의 기술 역량을 결합해 AI 인프라 전반에서 실질적인 운영 개선 효과를 제공하는 것을 목표로 한다. 하이퍼엑셀 김주영 대표이사는 “AI 인프라의 확산과 함께 데이터센터의 성능, 효율, 지속가능성은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제가 됐다”며 “망고부스트와의 협력을 통해 AI 반도체부터 데이터센터 운영까지 아우르는 실질적인 기술·사업 성과를 만들어갈 것”이라고 밝혔다. 망고부스트 김장우 대표이사는 “이번 협약은 AI에 최적화된 차세대 데이터센터 인프라를 구현하기 위한 중요한 출발점”이라며 “양사의 기술 역량을 결합해 고객에게 더 높은 성능과 효율, 그리고 지속가능한 데이터센터 환경을 제공하겠다”고 말했다. 양사는 향후 국내외 AI 및 데이터센터 시장을 대상으로 협력을 단계적으로 확대할 계획이다.

2025.12.23 14:09전화평 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

내년 한국 딥테크 산업 분기점…"AI·반도체 쏠림 현상 고쳐야"

21일 레달이 공개한 '한국 딥테크 리포트'에 따르면 한국이 딥테크 분야 인재 확보, 정책 전환, 신생 기술 기업 중심 생태계 구축 등 '3대 관문'을 반드시 넘어야 하는 것으로 나타났다. 보고서는 현재 한국의 딥테크 산업과 투자 흐름이 인공지능(AI)과 시스템 반도체 분야에 과도하게 집중돼 생태계 전반의 균형 있는 성장이 제약받고 있다고 분석했다. 실제로 지난 6월 기준 국내 딥테크 리스트에는 AI 및 빅데이터 분야 78개, 시스템 반도체 분야 14개 기업이 포함된 반면 양자 기술은 4개사에 그쳤고 원자력 분야 기업은 포함되지 않았다. 레달은 한국 정부 정책과 투자 자금이 검증된 테마에만 반복적으로 몰리면서 생태계 불균형이 심화하고 있다고 지적했다. 이에 따라 원자력과 양자 기술 등 장기 투자가 필수적인 핵심 분야에서는 연구개발(R&D) 연속성과 투자 안정성이 오히려 약화하는 추세라는 설명이다. 또 AI와 시스템 반도체가 강한 모멘텀을 보이고 있지만, 이런 성과가 곧바로 지속 가능한 경쟁력으로 이어지지는 않는다고 봤다. 보고서는 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 기존의 경로를 답습하기보다 제조, 디바이스, 디지털 서비스 전반으로 확장되는 수직적 밸류 스택을 구축하는 차별화된 전략이 필요하다고 봤다. 현재 모멘텀을 실제 산업 경쟁력으로 전환하기 위해서는 단기적 인프라 구축이나 파일럿 단계에 머무르기보다 기술 생태계 전반의 구조적 경쟁력을 확보해야 한다는 주장이다. 레달은 "신생 글로벌 딥테크 기업이 한국에서 출발해 성장하는 생태계 구축이 절실하다"고 밝혔다.

2025.12.21 17:35김미정 기자

"中, ASML 장비 개조해 AI칩 생산 확대…수출통제 우회"

중국 반도체 제조기업들이 ASML의 노후 장비를 개조해 첨단 AI 반도체 생산에 이용하고 있다고 파이낸셜타임즈(FT)가 19일 보도했다. ASML은 네덜란드 소재의 반도체 노광장비 전문 기업이다. 노광 공정은 반도체 웨이퍼에 회로를 새기는 기술로, 반도체 제조 과정 중 가장 중요도가 높다고 평가받는다. 최첨단 반도체 공정인 EUV(극자외선)와, 이보다 한 단계 아래인 DUV(심자외선) 장비를 모두 양산하고 있다. 현재 중국 반도체 기업들은 미국 및 네덜란드의 수출 통제로 ASML의 최첨단 DUV 및 EUV 장비를 도입할 수 없다. 이로 인해 많은 중국 기업들은 7나노미터(nm) 급의 반도체 생산을 위해 'NXT:1980i' 등 구형 DUV 장비에 의존해야 했다. 그러나 중국 기업들은 자체적으로 우회책을 마련한 것으로 보인다. 파이낸셜타임즈는 소식통을 인용해 "중국 반도체 제조기업들이 중고 시장에서 부품을 조달해 ASML의 DUV 장비에 적용했다"며 "반도체 웨이퍼를 올리는 스테이지, 회로 정렬의 정밀도를 높이는 렌즈와 센서 등이 여기에 포함된다"고 밝혔다. 중국 반도체 제조기업들은 해당 부품을 해외에서 조달해, 현지로 배송하는 방식을 활용했따. 또한 제3자 기업들의 엔지니어링을 통해 기존 DUV 장비를 개조한 것으로 알려졌다. 파이낸셜타임즈는 "이러한 움직임은 중국 반도체 제조기업들이 중국의 기술적 성장을 저해하기 위해 마련된 수출 통제를 우회하는 방법을 모색하고 있음을 보여준다"고 논평했다. 이와 관련해 ASML은 "모든 관련 법률 및 규정을 완벽하게 준수하고 있다"며 "당사는 이러한 법적 틀 안에서 엄격하게 운영되며, 고객이 법에서 허용하는 수준을 넘어 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 시스템 업그레이드를 지원하지 않는다"고 밝혔다.

2025.12.21 12:25장경윤 기자

美 정부, 엔비디아 AI 칩 중국 판매 재검토 착수

미국 정부가 엔비디아의 첨단 인공지능(AI) 칩을 중국에 판매할 수 있을지 여부를 공식 검토하기 시작했다. 로이터는 소식통을 인용해, 미 행정부가 관련 부처 간 검토 절차를 개시했다고 19일(현지시간) 보도했다. 이번 검토는 엔비디아의 AI 가속기 H200을 중국에 수출하는 방안을 둘러싼 것이다. H200은 최신 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 이전 세대 제품이지만, 대규모 AI 모델 학습과 추론에 활용 가능한 고성능 칩으로 분류된다. 검토 절차는 미 상무부가 주도하며 국무부, 국방부, 에너지부 등이 참여한다. 각 부처는 관련 규정에 따라 30일 이내 의견을 제출해야 하며, 최종 결정 권한은 도널드 트럼프 미국 대통령에게 있다. 보도에 따르면 트럼프 대통령은 엔비디아의 AI 칩 중국 판매를 허용하는 방안을 검토하면서, 수출 승인 조건으로 최대 25%의 정부 수수료 부과 가능성도 함께 논의하고 있다. 이는 기존 바이든 행정부가 유지해 온 대중국 반도체 수출 규제 기조에서 방향 전환을 시사하는 대목이다. 미국은 2022년 이후 중국 기업이 첨단 AI 칩을 군사·감시 목적에 활용할 수 있다는 우려를 이유로, 엔비디아의 고성능 GPU 중국 판매를 단계적으로 제한해 왔다. 이로 인해 중국 기업들은 최신 AI 인프라 구축에 제약을 받아왔다. 정치권의 반발도 거세다. 일부 미 의회 인사들은 H200 수출이 중국의 AI·반도체 기술 격차를 빠르게 줄일 수 있다며, 국가 안보에 위협이 될 수 있다고 주장하고 있다. 반면 산업계에서는 중국 시장 접근이 엔비디아 실적과 미국 AI 산업 경쟁력 유지에 필요하다는 목소리도 나온다. 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황은 앞서 한 인터뷰에서 "칩이 잘못된 곳에 사용되지 않도록 엄격한 통제를 유지하겠다"고 밝힌 바 있다. 이번 검토 결과에 따라, 미국의 대중국 AI 반도체 수출 정책과 글로벌 AI 칩 공급 질서에 중대한 변화가 나타날 가능성이 제기된다.

2025.12.21 09:39전화평 기자

지난해 PCB 시장 규모 117조원…中 점유율 60% 압도적 1위

한국 PCB 및 반도체패키징 산업협회(KPCA)는 세계 각국 유관 협회와 PCB(인쇄회로기판) 생산량을 총집계한 '2024년 글로벌 PCB 생산 보고서'를 발간했다고 18일 밝혔다. KPCA협회는 전세계 각국 회원들로부터 매년 생산 데이터를 취합하고, 이를 글로벌 시장 분석에 반영하는 역할을 수행하고 있다. 한국은 IC(집적회로) 패키지 기판, 고다층PCB 분야에서 중요한 글로벌 공급국으로 자리매김하고 있어, KPCA의 데이터 기여도는 전세계 보고서에서 높은 신뢰도를 가진 것으로 평가된다. 2024년 전 세계 PCB 총생산 규모는 117조5천517억원(861억7천200만 달러)으로 집계됐다. 중국이 전체의 60% 이상(71조4천707억원)을 차지하며 압도적인 생산국 지위를 유지했으며, 대만·한국·일본은 첨단 패키징 중심 고부가가치 제품 공급국으로 뒤를 이었다. 한국은 12조6천402억원 규모로 세계 4위 PCB 생산국을 기록했으며, 특히 IC 기판 분야에서 강력한 경쟁력을 보였다. 대만과 일본은 고신뢰성 및 반도체용 패키징 기판 중심의 안정적인 생산 체제를 유지했다. 북미·유럽은 방산 및 산업용PCB 중심의 제한적 시장 체제를 유지하고 있으며, 인도·기타 아시아는 '차이나+1' 전략 확산으로 성장세가 본격화되고 있다. 전체 시장 중 고다층(MLB), HDI, IC Substrate 등 첨단 패키징용 제품이 절반 이상을 차지하며, 반도체 패키징 고도화가PCB 산업의 핵심 성장동력으로 지속될 전망이다. 국내 PCB 산업은 글로벌 PCB 시장에서 통신 장비 분야 비중 40.5%로 세계 최고 수준을 기록하며, 5G·서버·네트워크용 고부가가치 PCB 수요를 선도하고 있다. 이어 컴퓨터·비즈니스 장비 분야가 19.7%, 자동차 전장용 PCB가 17.5%로 산업별 수요가 균형을 이루고 있다. 또한 국내 PCB 산업은 5G, 서버, AI·HPC 관련 기판 수요를 적극 반영하며 첨단 패키징과 고부가가치PCB 중심으로 발전하고 있다. 특히 IC 기판, HDI·고다층PCB, 리지드-플렉스 등 전략 산업 기반을 확보함으로써 글로벌 공급망에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 최근에는 유리 기판(TGV) 기술이 센서 및 고신뢰성 모듈 패키징 분야에서 주목받고 있다. 저온 접합·초미세 배선 공정을 통한 유리 기판 기반 모듈은AI, 자동차, 바이오 등 첨단 산업용 패키징에서 활용도가 높아, 한국 기업들의 첨단 패키징 경쟁력을 더욱 강화하고 있다. 안영우 KPCA협회 사무총장은 “산업별 PCB 수요 구조와 첨단 패키징 기술의 결합은 한국 제조업 경쟁력과 전략 산업 방향성을 보여주는 핵심 지표”라며 "한국PCB 산업이 AI·반도체 패키징·통신 인프라 중심으로 고도화 및 고부가 가치화되고 있다"고 강조했다.

2025.12.18 16:33장경윤 기자

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