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SK하이닉스, 올해 HBM4 물량 하향 조정...HBM3E 등 확대

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

2026.04.14 14:23장경윤 기자

ICT 수출 월 400억 달러 돌파...국가 전체 수출액 절반

지난달 ICT 수출액이 사상 처음으로 월간 기준 400억 달러를 돌파했다. 과학기술정보통신부가 집계한 3월 ICT 수출입 동향에 따르면 수출액은 435억 1000만 달러로 전년 대비 112.0% 증가했다. 같은 기간 수입은 161억 5000만 달러며, 이에 따라 ICT 분야 무역 수지는 273억 6000만 달러로 잠정 집계됐다. 중동 전쟁과 같은 상황에서도 국내 ICT 수출은 14개월 연속 성장세에 힘입어 400억 달러를 돌파했고 아울러 무역 수지도 지난 2월에 이어 최대 흑자 기록을 갈아치웠다. 특히 ICT 분야 수출액은 국가 전체 수출액 861억 3000만 달러의 50.5%를 차지하며 국가 경제 성장의 절반 이상을 ICT가 이끄는 결과를 보였다. 품목별로 살펴보면 반도체 분야 수출액은 328억 4000만 달러로 전년 대비 151.4% 증가했다. 글로벌 서버 수요에 따라 메모리 반도체 수출이 꾸준히 증가했다. 디스플레이 수출액은 14억 9000만 달러로 LCD 수출 반등에도 전방 수요 둔화에 따라 OLED 수출이 감소하면서 전년 대비 9.3% 감소했다. 휴대폰 수출액은 15억 4000만 달러로 전년 대비 57.0% 증가했다. 고사양 신제품 수요가 견조하게 이어지며 완제품 수출과 카메라 모듈과 같은 고부가 부품 수요가 늘었다. 컴퓨터 주변기기 수출액 성장률이 가장 컸다. 총 수출액은 35억 9000만 달러며, 전년 대비 174.1% 증가한 수치를 기록했다. 서버용 SSD 수요 확대와 단가 상승이 주된 이유다. 통신장비는 현지 생산 확대로 미국향 전장용 장비 수요가 둔화되며 전년 대비 5.8% 감고한 2억 1000만 달러를 기록했다. 주요 수출 국가를 보면 중국과 미국이 각각 176억 6000만 달러와 80억 달러로 세자릿수 성장한 수치를 보였다.

2026.04.14 11:10박수형 기자

"공작기계는 국가 전략 자산"…韓 공작기계, AX 전환으로 경쟁력 제고

한국공작기계산업협회 김원종 협회장(DN솔루션즈 대표이사)이 급변하는 글로벌 대외 환경과 중국의 거센 추격에 대응하기 위한 핵심 전략으로 공작기계의 '인공지능 전환(AX)'을 천명했다. 김 회장은 13일 일산 킨텍스에서 열린 'SIMTOS 2026' 기자간담회에서 현재 공작기계 산업이 직면한 위기와 기회를 진단하며 이같이 밝혔다. 그는 최근 중국 공작기계 산업의 가파른 성장에 대해 “중국은 국가 주도의 지원을 통해 가격 중심으로 상당히 성장해 왔지만, 아직 초정밀 분야에서는 글로벌 수출 통제 등의 영향으로 기술적 제약이 있는 상황”이라고 진단했다. 이어 “우리가 기술 우위를 지키기 위해서는 기업의 R&D 투자 리스크를 정부가 인큐베이팅 단계에서 함께 분담해 주는 정책적 뒷받침이 필요하다”고 제언했다. 전쟁 등 대외 불확실성에 대해서는 기회가 있다고 봤다. 김 회장은 “전쟁으로 인해 무기 소모가 빨라지면서 이를 보충하기 위한 금속 가공 수요가 급증하고 있다”며 “글로벌 공급망이 재편되는 과정에서 한국 공작기계의 방산 분야 동반 진출 기회가 확대되고 있다”고 설명했다. 김 회장은 공작기계를 단순한 생산 장비를 넘어 국가 안보와 기술 주권을 지키는 '전략 자산'으로 정의했다. 그는 "가공 정밀도가 떨어지면 무기를 절대 만들 수 없기 때문에, 공작기계는 정밀 가공품이 필요한 제조업을 넘어 국가 안보를 좌우하는 국가 핵심 첨단 산업"이라고 강조했다. 실제로 공작기계는 방산뿐만 아니라 자동차, IT, 반도체 등 국내 주요 산업의 근간을 이루는 필수 인프라로 꼽힌다. 내연기관의 전기차 전환, 항공우주 산업의 대형화, 나노미터(nm) 단위의 반도체 공정 등 전방 산업의 기술이 고도화됨에 따라 이를 뒷받침하는 공작기계 역시 초정밀·초고속 가공 능력을 갖추며 함께 고도화돼야 한다는 분석이다. 이러한 산업 고도화 요구에 부응하기 위해 공작기계 산업은 제조 데이터를 축적하던 기존의 디지털 전환(DX) 단계를 지나, 기계가 스스로 판단하고 작동하는 인공지능 전환(AX) 단계로 진입하고 있다. 김 회장은 "미래의 공작기계는 더 이상 단순한 절삭 장비가 아니라, AI의 판단이 물리적으로 구현되는 실행 플랫폼인 '피지컬 AI 실행 플랫폼'으로 진화하고 있다"고 밝혔다. 이러한 기술 진화의 궁극적인 목표는 '다크 팩토리' 형태의 자율 생산 모델 구축이다. 다크 팩토리는 사람이 없는 무인 환경에서도 기계 스스로 정밀 부품을 만들어내는 공장을 뜻한다. AI가 현장의 의사결정을 내리고 자율적으로 생산을 제어하도록 돕는 걸 골자로 한다. 고질적인 인력 부족 현상의 해결책으로 부상하고 있다. 전통적인 하드웨어 정밀도 경쟁에서 국내 업계가 글로벌 선진국 수준에 도달한 만큼, 향후 시장의 주도권은 소프트웨어와 AI 역량에서 판가름 날 전망이다. 김 회장은 "전통적인 하드웨어 기술력은 이미 100년 넘은 기업들을 상당 부분 추격한 상태"라며 "소프트웨어 신기술 수용도가 높은 한국 기업들이 AI 전환을 선도한다면 글로벌 공작기계 시장의 기존 경쟁 구도를 뒤흔들 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.04.13 16:00전화평 기자

삼성전자, ASMPT와 HBM TC본더 평가...공급망 다변화 지속

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

2026.04.13 14:32장경윤 기자

"D램 가격 상승률, 1분기 70%→2분기 30~50%로 둔화 전망"

전세계 D램 가격 상승률이 1분기 70% 이상에서 2분기 30~50%로 둔화할 것이란 전망이 나왔다. 올해 연간으로 D램 공급부족이 이어지겠지만, 수요가 둔화하는 응용처가 나타날 수 있기 때문이다. 시장조사업체 시그마인텔은 최근 "2분기에도 D램 가격은 계속 오르겠지만 제품별 인상폭이 다를 것"이라며 "DDR4 가격 인상폭은 크게 줄어들 것이고, DDR5와 LPDDR5X는 상승 여력이 남아 있다"고 평가했다. 이어 "전세계 D램 평균가격 인상률은 1분기 70% 이상에서 2분기 30~50% 수준으로 둔화할 것"이라고 예상했다. 올해 하반기 D램 가격 인상률은 5~20% 수준으로 더 줄어들고, 연말에는 높은 가격에서 안정될 것이라고 전망됐다. 시그마인텔이 제시한 근거는 ▲D램 업체 생산능력 할당 안정 ▲인공지능(AI) 서버와 클라우드서비스업체(CSP)의 긴급비축 수요 단계적 해소 ▲패닉 바잉(Panic buying) 완화 등이다. 시그마인텔은 "가전·IT 제품 수요 둔화로 D램 공급부족이 어느 정도 완화될 것"이라고 덧붙였다. 시그마인텔은 DDR과 고대역폭메모리(HBM) 생산능력 할당과 수요 변화 등에 기초했을 때, 전세계 D램 수급 비율은 2025년 8% 공급과잉에서 2026년 12% 공급부족으로 전환할 것이라고 전망했다. 2025년 하반기부터 AI가 주도한 D램 슈퍼사이클은 올해도 이어질 가능성이 크다. 올해 AI 서버용 D램 수요는 전년비 105% 성장이 예상됐다. 같은 기간 기존 서버용 D램 수요 성장률 기대치는 3%에 그친다. 올해 가전·IT 제품용 D램 수요는 전년비 감소가 예상됐다. 전체 D램 비트 소비량 내 비중은 2025년 54%에서 2026년 42%로 하락할 것으로 전망됐다. D램 수요 감소는 보급형 PC, 저가 스마트폰, 사물인터넷(IoT) 기기 등에서 두드러질 수 있다. 시그마인텔은 전세계 D램 웨이퍼 생산능력 중 HBM 비중이 올해 20%를 넘어설 것이라고 전망했다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU) 전용 메모리다. 올해 HBM의 비트 수요는 전년비 110% 성장이 예상됐다. 올해 HBM4 양산 등에 따른 HBM의 D램 웨이퍼 생산능력 점유 확대는 DDR 제품에 할당할 생산능력을 압박할 수 있다. 올해 1분기 말 기준 서버 D램 고정거래가격은 2025년 2분기 대비 3~4배 올랐다. 같은 기간 DDR4는 4배, DDR5는 3.5배 상승했다. 이에 비해 가전·IT 제품용 D램 가격은 늦게 올랐다. 가전·IT 제품은 2025년 4분기부터 D램 공급이 부족했다. 1분기 말 기준 가전·IT 부문 DDR 고정거래가격은 2025년 2분기 대비 2~2.5배 높다. 시그마인텔은 가전·IT 업체가 더 이상 모든 시장과 제품 라인업을 공략할 수 없고, 전략적으로 선택해야 할 것이라고 평가했다. 메모리 등 부품 가격 인상은 완제품 가격 상승으로 이어졌다. 최종제품 가격 인상은 특히 저가품 수요를 억제해 전체 가전·IT 제품 수요가 감소할 수 있다.

2026.04.12 18:53이기종 기자

[AI는 지금] 엔비디아, GPU 시장서 86% 독주 가능한 까닭은

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 승패가 반도체 성능보다 이를 뒷받침하는 소프트웨어(SW) 생태계에서 갈리고 있는 것으로 나타났다. 엔비디아의 독주 역시 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 우위만이 아니라 20년 가까이 축적한 쿠다(CUDA) 중심 SW 스택이 만든 구조적 진입장벽의 결과라는 분석이 나왔다. 11일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할' 보고서에 따르면 올해 전 세계 AI 지출은 2조5000억 달러에 이를 전망이다. 이 가운데 절반 이상은 서버·가속기·데이터센터 등 인프라에 집중될 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 GPU 시장에서 엔비디아는 약 86%의 매출 점유율을 확보하며 압도적 우위를 유지하고 있다. 보고서는 이 같은 지배력이 단순한 칩 성능만으로 설명되지 않는다고 짚었다. 동일한 H100 GPU를 사용하더라도 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버 최적화 수준에 따라 실제 처리량이 3배 이상 벌어질 수 있어서다. AI 인프라의 본질적 경쟁력은 '칩 위에서 얼마나 효율적으로 연산을 구현하느냐'에 달려 있다는 의미다. 연구진은 AI 인프라를 개발 프레임워크, 컴파일러, 가속 라이브러리, 드라이버·런타임, 하드웨어의 5계층으로 구분했다. ▲개발자가 AI 모델을 설계할 때 사용하는 '파이토치'나 '잭스(JAX)' 같은 개발 도구부터 ▲이를 각 반도체에 맞는 실행 코드로 바꿔주는 '엑스엘에이(XLA)', '티브이엠(TVM)', '텐서알티(TensorRT)' 기반 컴파일러 ▲연산 속도를 끌어올리는 '쿠디엔엔(cuDNN)', '큐블라스(cuBLAS)' 등 가속 소프트웨어 ▲최하단 드라이버에 이르기까지 전 계층이 특정 하드웨어에 맞춰 최적화되며 락인(lock-in) 구조를 형성한다고 분석했다. 특히 보고서는 ▲최적화 비대칭으로 특정 칩으로 수렴하는 '성능 종속' ▲소프트웨어 선택이 곧 하드웨어 경로를 결정하는 '설계 종속' ▲폐쇄형 드라이버 구조가 물리적 대체를 막는 '구조적 종속'의 세 가지 메커니즘을 제시했다. 이미 특정 라이브러리와 '쿠다' 경로에 맞춰 최적화된 대규모 AI 모델 코드를 다른 칩용으로 재작성·검증하는 데 막대한 인력과 시간이 들어 하드웨어 교체 자체가 사실상 시스템 재구축에 가깝다고 봤다. 또 이 세 요소가 중첩될수록 전환 비용은 기하급수적으로 커진다고 설명했다. 주요국 전략도 뚜렷하게 대비됐다. 미국에서 엔비디아는 '쿠다' 생태계를 통해 성능·구조적 종속을 동시에 구축했고, 구글은 TPU(텐서 처리장치·대규모 AI 학습에 특화한 자체 반도체), 엑스엘에이(XLA), 잭스를 수직 통합해 별도의 설계 종속 경로를 구축했다. 중국 화웨이 역시 자사 AI 칩 '어센드(Ascend)'와 전용 소프트웨어 플랫폼 '칸(CANN)', AI 개발 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 하나로 묶은 체계를 통해 자국 내 유사 생태계를 내재화하고 있는 것으로 평가됐다. 국내 신경망처리장치(NPU) 업계에는 기회와 과제가 동시에 제시됐다. 보고서는 한국 NPU 생태계가 파이토치 네이티브 지원과 가상거대언어모델(vLLM) 연동을 통해 프레임워크 진입에는 성공했지만, 컴파일러·라이브러리 계층의 성능 격차와 운영 레퍼런스 부족이 시장 확산의 걸림돌이라고 진단했다. 국내 AI 반도체 기업들 역시 전용 컴파일러 고도화와 거대언어모델(LLM) 추론 소프트웨어 최적화에 역량을 집중하며 쿠다 의존도를 낮추는 데 공을 들이고 있다. 업계에선 단순 칩 가격 경쟁력보다 전력 효율, 소프트웨어 유지보수, 개발 인력 재교육 비용을 모두 합친 총소유비용(TCO) 관점에서 엔비디아 대비 우위를 입증해야 실제 클라우드 사업자와 대기업 도입으로 이어질 수 있다고 보고 있다. 보고서 역시 TCO 기반 평가체계 도입을 핵심 정책 과제로 제시했다. 이에 연구진은 칩 설계 중심 지원에서 벗어나 컴파일러·런타임·소프트웨어개발키트(SDK)를 포함한 풀스택 SW 육성으로 정책 패러다임을 전환해야 한다고 제언했다. 특히 쿠다 의존도를 낮추기 위한 오픈엑스엘에이(OpenXLA)·엠엘아이알(MLIR) 등 글로벌 오픈소스 표준 프로젝트 참여 확대와 공공 AI 데이터센터 기반 실증 환경 조성이 시급한 과제로 제시됐다. 최근 유엑스엘 재단(UXL Foundation)처럼 특정 가속기 벤더에 종속되지 않는 멀티벤더 표준 생태계가 확산하는 만큼, 국내 기업들도 글로벌 소프트웨어 표준 경쟁에 선제적으로 합류해야 한다고 분석했다. 보고서는 "K-NPU 확산의 병목은 칩 자체보다 소프트웨어 최적화와 운영 생태계 규모에 있다"며 "공공 AI 데이터센터를 활용한 대규모 실증과 글로벌 오픈소스 표준 참여를 통해 성능 격차와 레퍼런스 부족의 악순환을 끊어야 한다"고 말했다.

2026.04.11 13:11장유미 기자

메모리 품귀 '장기화' 진입… 韓 팹리스 수급난 고조

글로벌 메모리 반도체 공급 부족으로 국내 인공지능(AI) 반도체 등 팹리스(설계 전문) 업계 전반에 메모리 수급 차질이 우려되고 있다. 메모리 제조사들이 생산라인을 선단 공정에 집중하면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 범용 D램 제품군 전반에서 품귀 현상이 발생함에 따라, 칩 구동에 필수인 메모리 부품 확보가 최우선 과제로 부상했다. 11일 반도체 업계에 따르면 국내 팹리스 업체들의 메모리 반도체 확보 물량이 양산 이력 등에 따라 양극화된 것으로 파악됐다. 국내 주요 팹리스 업체인 리벨리온과 퓨리오사AI, 모빌린트, 딥엑스, 하이퍼엑셀 등은 올해 메모리 보릿고개 현상을 예상하고 지난해부터 물량 선제 확보에 주력한 것으로 알려졌다. 하지만, 이들보다 규모가 작거나 양산 이력이 적은 업체는 메모리 수급난에 따른 사업 차질 가능성을 배제하기 어려운 상황인 것으로 전해진다. 양산이력 따라 수급량 차이… "빅테크 경쟁 심화" 반도체 공급망에서는 팹리스 업체 규모와 실질적 양산 이력에 따라 메모리 수급 상황이 명확하게 갈린다. 파운드리와 메모리 제조사들은 한정된 생산라인 내에서 대규모로 양산하며 꾸준히 전망치를 제공해 온 대형 고객사 위주로 물량을 배정하는 경향이 강하다. 연간 대규모 양산 이력이 있는 중견 팹리스나 상용화 단계에 진입한 국내 신경망처리장치(NPU) 업체들은 수급을 이어가고 있다. 반면, 상대적으로 양산 이력이 적거나 본격 상용화를 준비하는 신규 업체들은 메모리 벤더 우선순위에서 밀려나고 있다. 아울러 국내 팹리스 업체들은 한정된 메모리 물량을 두고 자금력이 풍부한 글로벌 빅테크 기업과 직접 경쟁해야 하는 상황이다. AI 반도체 업계 관계자는 "국내 AI 반도체 스타트업들은 메모리 수급을 위해 빅테크와 경쟁해야 하다보니 수급이 쉽지만은 않다"며 "갈수록 메모리 벤더와 맺는 파트너십이 중요할 것으로 보인다"고 말했다. 레거시 단종·빅테크 수요 쏠림… 수급난 '장기화' 진입 업계에서는 물량 선제 확보가 단기 대응책에 그치고, 메모리 공급난이 점차 장기화 국면으로 접어들었다고 분석한다. LPDDR4와 DDR4 등 레거시 모델 단종이 임박했다는 관측도 나온다. 구형 메모리 단종에 따라 수요가 LPDDR5와 DDR5 규격으로 급격히 쏠릴 것으로 예상되지만, 메모리 제조사들의 신규 규격 라인 증설 속도는 이러한 수요 전환을 즉시 따라가기 어려운 구조다. 팹리스 업체도 가격이 급등한 DDR4 대신 고객사 요구에 맞춰 DDR5 호환 규격으로 설계를 전환하고 있어 수요 쏠림이 가중되고 있다. 글로벌 리딩 기업의 시스템 설계 변화도 장기 수급 불안을 부추기는 요소다. 업계에서는 엔비디아 등이 전력 소비량 감축을 위해 향후 HBM 대신 LPDDR 채택을 확대할 것이라는 관측이 제기된다. 이 경우 모바일 및 엣지 디바이스용으로 주로 쓰이던 LPDDR 물량 상당수가 빅테크의 AI 가속기용으로 흡수되면서, 팹리스 업계의 메모리 확보 어려움은 갈수록 커질 수 있다. 장기화 조짐을 보이는 공급난은 팹리스 생태계 전반에 연쇄 영향을 미치고 있다. 국내에서 원활하게 메모리 물량을 확보하지 못한 일부 팹리스는 대만 난야 등 해외 반도체 기업을 찾아가 물량 확보를 시도한 것으로 파악된다. 부족한 수급량은 팹리스 업계 생산 차질로 직결된다. 칩 생산량을 탄력적으로 늘리지 못하는 업체들은 기존 고객사에 약속한 샘플 물량 공급에만 집중하고, 추가 물량 요청이나 신규 공급에는 대응하지 못하는 것이다. 한 반도체 업계 관계자는 "현재 메모리 수급난은 장기화될 가능성이 크다"며 "당장은 어떻게 버틴다 해도, 양산을 본격 시작하면 국내 팹리스들의 상황이 악화될 가능성이 크다"고 내다봤다.

2026.04.11 10:05전화평 기자

리벨리온, Arm·SKT와 협력...추론 인프라 시장 겨냥

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 Arm, SK텔레콤 등 글로벌 AI 기업과 협력해 추론 인프라 시장을 겨냥한다고 10일 밝혔다. 소버린 AI와 통신사 특화 데이터센터 수요에 대응한 추론 인프라 제공이 목표다. 3사는 Arm의 자체 설계 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 'AGI CPU'와 리벨리온의 AI 반도체를 결합한 AI 서버를 공동 개발하고, 이를 SK텔레콤의 AI 데이터센터에서 검증할 계획이다. 리벨리온은 "AI 인프라 분야 전문 기업이 참여하는 이번 연합은 급성장하는 추론 시장 수요에 기민하게 대응하고, 고성능·저전력 기반 소버린 AI 인프라 표준 정립이 목표"라고 설명했다. 이어 "이를 통해 인프라 설계부터 실전 검증까지 전 밸류체인을 포괄하는 협력 체계를 구축할 계획"이라고 덧붙였다. 이를 위해 Arm 네오버스(Neoverse) CSS V3 기반의 'Arm AGI CPU'와 리벨리온의 '리벨카드'를 통합한다. 리벨카드는 기존 1세대 칩 ATOM을 비롯한 국내외 AI 반도체 다수가 RTX 등 워크스테이션급 칩과 비교돼 온 것과 달리, 한국 최초로 데이터센터 서버급 고성능 AI 반도체 리벨100을 탑재했다. 리벨리온과 Arm은 단순 하드웨어 결합을 넘어 펌웨어 등 소프트웨어 전반을 공동으로 개발하고, SK텔레콤 데이터센터에 도입하여 실제 운영환경에 배치해 데이터 처리 성능과 안정성을 검증한다. 특히, SK텔레콤이 개발한 독자 파운데이션 모델 A.X K1를 해당 서버로 운영하는 방안도 검토 중이다. Arm과 리벨리온은 지난 3월 'Arm 에브리웨어' 행사에서 각 사 칩을 결합해 오픈 AI의 언어모델인 GPT OSS 120B 기반의 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며, 초기 검증 결과와 대규모 데이터센터 워크로드 적용 가능성을 확인했다. 기술 검증 후 3사는 더 넓은 범위의 상용화 기회를 발굴할 예정이다. 리벨리온은 글로벌 소버린 AI 데이터센터 최적화 솔루션을 공급하고, 아시아 지역을 중심으로 시장을 공략할 계획이다. 독자 AI 인프라 구축이 필요한 글로벌 통신사와 공공 산업군을 중심으로, 안정성이 검증된 맞춤형 특화 솔루션 공급에 주력할 예정이다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “리벨리온은 압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 '리벨카드'와 풀스택 소프트웨어 경쟁력을 바탕으로 차세대 AI 데이터센터를 지탱하는 핵심 축을 담당한다”며 “AI 특화 인프라 구축을 위해 각 분야 전문가가 원팀으로 뭉친 이번 협력은 업계에도 유의미한 선례가 될 것"이라고 기대했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공해 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다. 에디 라미레즈 Arm 클라우드 AI 사업부 GTM 부사장은 “AI 인프라가 전 세계적으로 확산됨에 따라 가속기, 메모리, 네트워킹 전반 워크로드를 조율하는 CPU 역할이 중요해졌다”며 “Arm 네오버스 CSS V3를 기반으로 설계한 'Arm AGI CPU'는 대규모 AI 구축에 필수인 성능과 효율성을 갖췄다. 이를 바탕으로 리벨리온, SK텔레콤 등 주요 파트너와 협력해 소버린 AI 및 통신 시장을 위한 확장성 있는 인프라를 실현해 기쁘다”고 밝혔다.

2026.04.10 10:11전화평 기자

삼성전자 모바일, 2분기가 '진짜 고비'…적자 전환 우려도

삼성전자 모바일경험(MX) 사업부가 지난 1분기 예상을 웃도는 수익성을 거뒀다. 신제품의 가격 인상과 더불어, 기존 보유한 메모리 반도체 재고 활용으로 원가 상승을 최대한 억제한 데 따른 효과로 풀이된다. 그러나 메모리 반도체 가격은 올 2분기에도 큰 폭의 상승세를 이어가고 있어, 스마트폰 업계의 부담을 키우고 있다. 이에 업계에서는 삼성전자 MX사업부가 곧바로 적자전환할 수 있다는 우려도 제기된다. 9일 업계에 따르면 2분기 삼성전자 MX 사업부의 수익성은 전분기 대비 큰 폭의 감소세가 예상된다. 앞서 삼성전자는 지난 7일 발표한 잠정실적을 통해 매출액 133조원, 영업이익 57조2000억원을 거뒀다고 밝힌 바 있다. 이 중 MX사업부의 영업이익은 3~4조원 수준으로 관측된다. 당초 2조원대로 예상되던 업계 전망을 크게 웃도는 수준이다. 이번 호실적은 복합적인 요인이 작용한 결과다. 당초 업계는 MX사업부가 스마트폰에 탑재되는 저전력 D램(LPDDR) 가격의 상승, 전쟁에 따른 IT 시장의 불확실성 확대 등의 영향을 크게 받을 것으로 분석해 왔다. 이에 삼성전자는 올 1분기 출시한 최신형 플래그십 스마트폰 '갤럭시S 26'의 가격 인상을 단행하면서 수익성 방어에 나섰다. 또한 기존 보유한 메모리 재고를 최대한 활용해, 원가 상승을 최대한 억제한 것으로 알려졌다. 다만 2분기에는 메모리 가격 상승 여파를 피하기 힘들다는 의견이 지배적이다. LPDDR 가격이 매 분기마다 큰 폭으로 상승하고 있고, 기존 보유한 재고 활용 전략도 지속하기 어렵기 때문이다. 최악의 경우 MX사업부가 해당 분기 곧바로 적자에 전환할 수 있다는 우려도 제기된다. IT업계 관계자는 "MX사업부의 1분기 수익성이 예상보다 너무 높아, 2분기에는 기저효과가 크게 나타날 것"이라며 "2분기까지 지속되는 D램 가격의 상승세를 반영하면 이번 분기 적자전환의 가능성을 배제할 수 없다"고 설명했다. D램 시장은 전세계 IT 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자 확대로 극심한 공급난을 겪어 왔다. 동시에 메모리 공급사들은 마진이 높은 서버용 D램, 고대역폭메모리(HBM) 양산 비중을 높이고 있다. 글로벌 빅테크인 엔비디아 주도로 서버용 LPDDR 수요도 늘어났다. 이로 인해 스마트폰 등 IT 시장용 LPDDR의 수급 불균형은 심화되는 추세다. 일례로 주요 스마트폰 제조사인 애플은 1분기 삼성전자, SK하이닉스로부터 공급받는 LPDDR 가격을 전분기 대비 2배 가량 인상한 바 있다. 올 2분기에도 최소 전분기 대비 50% 상승의 추가적인 가격 인상이 논의된 것으로 파악된다. 삼성전자 MX사업부도 이와 유사한 수준의 메모리 가격 인상을 받아들여야 하는 상황이다. 디바이스솔루션(DS)사업부를 통해 D램을 내부 수급할 수 있는 유리한 구조를 갖추고 있으나, 시황을 크게 벗어나기는 어렵다는 평가다. DS사업부가 MX사업부에 D램을 지나치게 저렴하게 주는 경우 특혜 논란이 있을 수 있어서다.

2026.04.09 13:56장경윤 기자

오픈엣지, LPDDR6 기반 인터페이스 IP 라이선스 계약 수주

오픈엣지테크놀로지는 LPDDR6 및 LPDDR5X 메모리 표준을 동시 지원하는 인터페이스 IP(반도체 설계자산) 라이선스 계약을 수주했다고 9일 밝혔다. 이번 수주는 회사가 해당 IP 개발에 착수한 이후 첫 성과로, 차세대 메모리 인터페이스 시장 진입을 알리는 신호탄으로 평가된다. 특히 해당 기술은 국내 기업으로는 최초 사례이며 글로벌에서도 소수 기업만이 상용화에 성공한 고난도 기술 분야라는 점에서 의미가 크다. LPDDR6는 지난해 7월 JEDEC(국제 반도체 표준화 기구)에서 제정된 최신 규격으로, 최대 14.4Gbps 속도를 지원하는 차세대 저전력 메모리 표준이다. 이는 현재 상용화된 LPDDR 계열 중 가장 진보된 사양으로, AI 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 요구되는 초고속 데이터 처리 수요를 충족할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있다. 최근 AI 반도체를 포함한 시스템반도체의 고성능화가 가속화되면서 외부 DRAM으로부터 데이터를 충분히 공급받지 못해 발생하는 '데이터 병목 현상'이 주요 과제로 부상하고 있다. 이에 따라 팹리스 기업들은 기존 LPDDR5X를 넘어 LPDDR6 기반 메모리를 활용한 차세대 칩 설계를 적극적으로 추진하고 있으며, 특히 온디바이스 AI 및 엣지 컴퓨팅 확산과 맞물려 고대역폭 메모리 인터페이스에 대한 수요가 빠르게 증가하는 추세다. 오픈엣지는 이러한 시장 변화에 대응해 LPDDR6·5X를 지원하는 고성능 메모리 서브시스템 IP를 선제적으로 개발해왔으며, 이번 수주를 통해 기술 경쟁력과 시장성을 동시에 입증했다. 특히 경쟁사 대비 더 작은 면적과 더 높은 데이터 처리 속도를 구현함으로써, 고객사의 칩 설계 효율성과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 점이 강점으로 꼽힌다. 오픈엣지 이성현 대표는 “이번 LPDDR6·5X IP 첫 수주는 당사의 차세대 메모리 인터페이스 기술력이 시장에서 본격적으로 인정받기 시작했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 해당 IP의 추가적인 라이선스 수주 확대가 기대되는 가운데, 경쟁사 대비 더 작은 면적과 더 높은 속도를 구현한 차별화된 제품 경쟁력을 바탕으로 글로벌 고객사를 지속 확보해 나갈 것”이라고 밝혔다. 오픈엣지테크놀로지는 시스템반도체 설계에 필수적인 메모리 서브시스템 및 인터커넥트 IP와 더불어 온디바이스 AI용 NPU를 포함한 제품 포트폴리오를 지속 강화해 글로벌 팹리스 및 반도체 기업의 차세대 AI 반도체 개발을 지원하는 핵심 파트너로서 입지를 확대해 나갈 계획이다.

2026.04.09 09:55장경윤 기자

파네시아, K-클라우드 대형 국책과제 수주... AIDC 연결기술 확장

AI 반도체 인터커넥트 전문기업 파네시아가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 기획한 'AI 반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업'의 대형 국책과제를 수주했다고 8일 밝혔다. 이번 과제를 통해 파네시아는 UALink와 이더넷 등 개방형 표준을 기반으로 한 AI 가속기 연결용 링크 컨트롤러 및 스위치를 개발한다. 개방형 표준은 특정 기업에 종속되지 않고 다양한 제조사 간 상호 호환이 가능한 기술 규격을 의미한다. 최근 초대형 AI 모델이 산업 전반으로 확산됨에 따라, 다수의 AI 가속기가 동시에 연산을 수행하는 환경에서 데이터를 고속으로 전달하는 인터커넥트 기술이 AI 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 파네시아가 개발하는 UALink는 AMD, AWS, 구글, 마이크로소프트, 메타 등 글로벌 빅테크와 파네시아를 포함한 다수 기업이 공동으로 추진하는 개방형 인터커넥트 표준이다. 또한, 파네시아는 오픈컴퓨트프로젝트(OCP)의 회원사로서 ESUN 등 이더넷 기반 연결 기술 개발에도 참여하고 있다. 파네시아는 이번 과제에서 UALink 및 이더넷 프로토콜을 지원하는 핵심 반도체 로직인 컨트롤러와, 다수의 가속기 간 통신을 중계하는 스위치 기술을 중점적으로 개발한다. 이어 개발된 장치들이 최적화된 형태로 데이터를 주고받을 수 있도록 연결 토폴로지를 구성하고 랙 단위의 실증을 진행할 계획이다. UALink 등 가속기 중심 인터커넥트를 지원하는 스위치 칩은 2027년 하반기부터 공급될 예정이다. 파네시아는 지난해에도 K-클라우드 사업 내에서 메모리 용량 확장에 특화된 CXL(컴퓨트익스프레스링크) 인터커넥트 기술 관련 과제를 다수 수주한 바 있다. 이번 과제 수주로 파네시아는 메모리 확장(CXL)과 가속기 연결(UALink, 이더넷)을 아우르는 AI 데이터센터 주요 연결기술 전반에 걸친 국가과제를 종합적으로 수행하게 됐다. 파네시아 관계자는 "이번 과제 수주는 파네시아의 인터커넥트 핵심 기술력과 AI 인프라 전반으로의 사업 확장 역량을 동시에 인정받은 성과"라며 "이를 기반으로 차세대 인터커넥트 기술을 선도해 나가겠다"고 말했다. 한편, 파네시아는 지난해 UALink 등 가속기 연결에 특화된 XLink와 CXL을 통합해 대규모 AI 데이터센터를 연결하는 한국형 종합링크 기술 K-Link를 공개하며 기술력을 입증한 바 있다.

2026.04.08 17:26전화평 기자

삼성전기, '그록3 LPU'용 FC-BGA 공급

삼성전기가 '그록(Groq)3 언어처리장치(LPU)'용 반도체 패키지기판의 주력 공급망 지위를 확보했다. 그록3 LPU는 엔비디아의 최첨단 인공지능(AI) 반도체 '베라 루빈(Vera Rubin)' 성능을 높일 추론 가속기 칩이다. AI 산업에서 추론 중요성이 커지는 만큼, 삼성전기도 엔비디아 AI 반도체 생태계 내 영역을 확장할 것으로 기대된다. 8일 지디넷코리아 취재에 따르면 삼성전기는 최근 그록3 LPU용 플립칩-볼그레이드어레이(FC-BGA) 양산 준비에 돌입했다. 삼성전기는 그록3 LPU용 FC-BGA의 '퍼스트 벤더(공급량 1위 업체)' 지위를 확보했고, 올 2분기부터 본격 양산할 것으로 관측된다. 그록3 LPU는 4나노 공정 기반의 AI 추론 가속기 칩이다. 삼성전자 파운드리에서 양산한다. 삼성 파운드리가 그록3 LPU에 할당한 웨이퍼 투입량은 월 1만장 수준으로 추산된다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 기존 와이어 본딩 대비 전기적·열적 특성이 높다. 초도 물량은 적지만, 삼성전기는 이번 FC-BGA 공급으로 엔비디아 AI 반도체 생태계 내 영역을 확장할 수 있다. 앞서 삼성전기는 올해 초 'NV스위치' 칩용 FC-BGA 공급을 확정하며 엔비디아 공급망에 진입한 바 있다. NV스위치는 서버 내 복수 그래픽처리장치(GPU)를 연결하는 데 쓰인다. 그록 LPU 역시 엔비디아 AI 반도체 플랫폼에 채택된 만큼, 향후 출하량 확대가 기대된다. 이와 관련, 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 16일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 'GTC 2026' 기조연설에서 첨단 AI 반도체 플랫폼 변화를 발표했다. 엔비디아가 올해 하반기 출시하는 베라 루빈 플랫폼은 당초 '루빈' GPU와 '베라' 중앙처리장치(CPU)를 비롯해 '블루필드-4' 데이터처리장치(DPU), 스위치 등 6개의 칩으로 구성됐다. 그러나 젠슨 황 CEO는 베라 루빈 플랫폼에 그록 3 LPU을 추가해, 총 7개의 칩 구조로 변화시켰다. 256개의 그록 3 LPU를 탑재한 추론 전용 랙 '그록 3 LPX'를 엔비디아 베라 루빈 NV72 랙에 통합하는 방식이다. NV72는 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU로 구성된다. 그록 3 LPU는 D램 대비 용량이 작지만 데이터 전송속도가 빠른 S램을 탑재했다. 덕분에 LLM의 추론 단계에서 기존 단일 GPU 시스템에서 발생하던 지연(레이턴시) 현상을 크게 줄일 수 있다. LPX가 결합된 베라 루빈의 경우, 1조 매개변수 모델에서 메가와트당 최대 35배 더 높은 처리량을 제공할 수 있다고 엔비디아는 설명한다. 이에 엔비디아는 지난해 말 약 29조원을 들여 그록을 우회 인수하는 등 적극적인 협력 체계를 구축하고 있다. 반도체 업계 한 관계자는 "엔비디아가 각 영역에 특화된 칩으로 전체 AI 플랫폼을 구상하는 전략을 강화하고 있다"며 "그록 LPU 채택량도 더 늘어날 것으로 전망되고, 협력사들도 수혜를 입을 것"이라고 설명했다.

2026.04.08 10:35장경윤 기자

메모리 가격, 2분기도 상승세…삼성전자 '최대 실적' 이어진다

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

2026.04.07 12:19장경윤 기자

역대 최대 실적 경신한 삼성전자, 메모리 영업익만 50조원 돌파

삼성전자가 올 1분기 매출과 영업이익 모두 사상 최대 실적을 경신했다. AI 산업 주도로 D램·낸드 가격이 크게 상승하고, 새로 출시한 '갤럭시S26' 시리즈가 흥행에 성공한 덕분으로 풀이된다. 환율 역시 긍정적인 영향을 미쳤다. 7일 삼성전자는 2026년 1분기 잠정 실적 발표를 통해 연결기준 매출 133조원, 영업이익 57조2000억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년동기 대비 68.06%, 전분기 대비 41.73% 증가했다. 영업이익은 전년동기 대비 755.01%, 전분기 대비 185% 증가했다. 또한 증권가 컨센서스(매출 118조원, 영업이익 38조4977억원)을 크게 상회하면서, 어닝 서프라이즈를 기록했다. 이번 역대급 실적의 핵심 배경은 메모리 슈퍼사이클에 있다는 평가다. 전세계 주요 IT 기업들이 공격적인 AI 인프라 투자 확대에 나서면서, 서버용 고부가 D램·낸드의 수요가 크게 증가했다. 반면 공급업체들의 생산량 증가는 제한돼, 평균판매가격(ASP)의 상승을 부추겼다. 범용 D램·낸드도 덩달아 공급난이 심화됐다. 특히 D램의 가격 상승세가 강했다. 현재 업계가 추산하는 D램의 전분기 대비 ASP 증가율은 90%에 달한다. 낸드 역시 D램에 준하는 수준의 가격 상승세를 기록한 것으로 알려졌다. 이에 따라 삼성전자의 D램·낸드를 합산한 삼성전자의 메모리 분야 영업이익은 53조~54조원에 달할 전망이다. 제품별로는 D램이 40조원대, 낸드가 10조원대의 영업이익을 기록했을 것으로 관측된다. 디바이스솔루션(DS) 전체 영업이익은 비메모리(파운드리, 시스템LSI)의 적자 영향으로 이보다는 소폭 낮은 52조~53조원으로 추산된다. 모바일경험(MX) 사업부도 이번 분기 업계 예상을 뛰어넘는 수익성을 거뒀을 가능성이 유력하다. 올 1분기 출시한 최신형 플래그십 스마트폰 갤럭시S26 시리즈가 높은 판매량을 기록하면서, 해당 기간 4조원에 육박하는 영업이익을 기록한 것으로 관측된다.

2026.04.07 08:58장경윤 기자

삼성전자, P4 최종 라인까지 설비 발주…HBM 양산 속도 '고삐'

삼성전자 제4 평택캠퍼스(P4)향 설비투자가 마무리 단계에 접어들었다. 총 4개 구역(페이즈·ph) 중 아직 투자가 집행되지 않았던 2개 구역에 대해 지난달 제조설비를 발주한 것으로 파악됐다. 해당 라인은 삼성전자의 최첨단 D램 공정인 1c(6세대 10나노급) D램 양산을 전담한다. 1c D램은 삼성전자 HBM4(6세대 고대역폭메모리)의 코어 다이로서, 엔비디아 등 글로벌 빅테크향 사업의 핵심 요소로 주목받고 있다. 6일 지디넷코리아 취재에 따르면 삼성전자는 최근 P4 내 ph2·ph4 2개 동에 대한 전공정 설비를 일괄 발주했다. P4는 삼성전자의 첨단 반도체 팹이다. 당초 D램과 낸드, 파운드리를 모두 양산하는 종합 팹으로 설계됐으나, 시황 등의 이유로 대부분의 생산능력이 D램에 할당됐다. 그 중에서도 가장 최첨단 공정 기반의 1c(6세대 10나노급) D램을 양산한다. P4는 총 4개의 ph로 나뉜다. 구축 순서는 1-3-4-2다. 가장 먼저 구축된 ph1은 이미 모든 투자가 완료됐다. ph3도 지난해 하반기부터 투자가 진행돼, 현재 대부분의 설비 셋업이 마무리된 상황이다. 올해에는 남은 ph4·ph2에 전공정(반도체 웨이퍼에 회로를 새기기 위한 공정) 설비투자가 활발히 진행될 예정이다. 복수의 장비업계 관계자에 따르면, 삼성전자는 지난달 말 ph4·ph2용 전공정 설비에 대한 구매주문(PO)서를 발행했다. 이에 따라 ph4에는 오는 5~6월부터 전공정 설비가 도입될 계획이다. ph2에는 11월께 설비 도입이 예정돼 있다. ph2에 설비 도입을 위한 클린룸 구축 작업도 올 1분기 이미 시작됐다. 클린룸은 반도체 제조 환경의 오염도 등 제반 요소를 제어하는 인프라 시설이다. 전공정 설비를 투입하기 전에 필수적으로 설치해야 한다. 이번 PO 발주로 삼성전자 P4의 구축 일정이 명확해졌다. 삼성전자는 전세계 AI 인프라 투자로 촉발된 반도체 슈퍼사이클에 적기 대응하기 위해, 최근 신규 및 전환 설비투자에 속도를 내고 있다. 실제로 P4 ph2용 전공정 설비는 당초 연말 발주, 실제 도입은 내년에 이뤄질 것으로 관측돼 왔다. 이를 고려하면 실제 도입 일정이 2개월 가량 빨라진 셈이다. 특히 1c D램은 회사의 고부가 메모리 사업의 핵심 축을 맡고 있다. 삼성전자는 올해 양산을 본격화한 HBM4에 경쟁사 대비 한 세대 앞선 1c D램을 채택했다. 덕분에 삼성전자는 핵심 고객사인 엔비디아향 HBM4에서 가장 높은 성능을 달성했다는 평가를 받고 있다. 올해 삼성전자 1c D램의 생산능력은 P4 ph3 구축분까지 반영될 전망이다. 수치로는 월 13만~14만장 수준이다. ph2에 전공정 설비 셋업이 완료되는 시점은 내년 1분기께다. 내년 진행될 P3와 화성 17라인 내 1c D램 전환 투자까지 합산하면, 생산능력은 지속적으로 늘어날 것으로 전망된다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 최근 협력사에 ph2용까지 설비를 미리 발주할 만큼 설비투자에 적극적인 의지를 보이고 있다"며 "고부가 D램이 AI 산업에서 각광받고 있고, 최근 발생한 전쟁에 따른 불확실성을 피하기 위해 미리 투자를 준비하는 분위기"라고 설명했다.

2026.04.06 11:21장경윤 기자

AI 전력난 게임 체인저될까…반도체 '엑시톤 ' 83배 증폭 첫 발견

인공지능(AI) 데이터 센터 난제인 전력 문제를 해결할 실마리가 제시했다. POSTECH(포항공과대학교)은 박경덕 물리학과·반도체공학과·융합대학원·반도체대학원 교수 연구팀이 2차원 반도체 '엑시톤(exciton)' 이동을 나노미터(10억분의 1m) 공간에서 정밀 제어하고, 이를 기존 대비 최대 8,300%까지 증폭시키는 물리 현상을 세계 처음 발견했다고 3일 밝혔다. 반도체는 전자 흐름을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 전자가 이동할수록 열이 발생하고, 이는 곧 에너지 손실과 성능 저하로 이어진다. 실제 AI 데이터센터는 도시 하나에 맞먹는 전력을 소비할 정도로 에너지 문제가 심각하다. 이러한 한계를 극복할 대안으로 주목받는 것이 바로 '엑시톤'이다. 엑시톤은 반도체 내부에서 빛과 전자 성질이 결합된 입자다. 전기적으로 중성이기 때문에 이동 과정에서 열 발생이 거의 없다. 이 때문에 차세대 초저전력 정보 전달 매개체로 주목받고 있다. 그러나 엑시톤은 원하는 방식으로 정밀하게 제어하는 것이 매우 어려워 실제 소자 응용에 제약이 많았다. 연구팀은 이를 빛과 전기를 나노미터 수준에서 자유롭게 다룰 수 있는 새로운 방식의 나노 공진 분광 기술을 개발, 해결했다. 이 기술을 이용하면 빛과 전기장이 최첨단 반도체 공정의 최소 선폭 정도의 초미세 공간에 모이면서, 반도체 내부 '에너지 지형'을 나노 공간에서 정밀하게 제어하고 동시에 관측할 수 있다. 연구를 주도한 이형우 박사는 "이 방법으로 특정 영역에 엑시톤을 집중시켰고, 그 과정에서 기존 이론과는 다른 흥미로운 현상을 발견했다"며 "좁은 공간에 모인 엑시톤들이 서로 밀어내며, 오히려 더 빠르고 강하게 바깥으로 퍼져나가는 것을 확이했다"고 설명했다. 연구팀은 이 현상이 단순히 엑시톤 개수가 많아서가 아니라, 엑시톤이 얼마나 가파르게 몰려 있는지를 나타내는 '밀도 기울기'에 의해 결정된다는 사실을 밝혀냈다. 이를 통해 기존 방식 대비 최대 8,300%에 달하는 엑시톤 확산 증폭 효과를 입증했다. 또한 이 현상은 전압만으로 실시간 제어가 가능하다는 것도 확인했다. 스위치를 켜고 끄듯, 전압을 조절하는 것만으로 엑시톤 이동 방향과 세기를 자유롭게 바꿀 수 있어, 향후 반도체 칩 내부에서 정보를 빠르고 효율적으로 전달하는 기술로 이어질 가능성이 클 것으로 연구팀은 내다봤다. 박경덕 교수는 "기존 전자 기반 회로를 넘어, 빛과 입자 특성을 동시에 활용하는 새로운 형태의 '엑시톤 회로' 구현 가능성을 보여준다"고 덧붙였다. 이 기술 활영 분야는 AI 데이터센터 초저전력 인터커넥트, 고효율 광전자 소자, 차세대 태양전지 등이다. 연구결과는 국제학술지 '네이처 머티리얼즈'에 게재됐다.

2026.04.03 17:57박희범 기자

[유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화

국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다. 이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다. NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다. 특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다. 제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다. 클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다. AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다. 기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다. 유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다. 클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다. 업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다. 업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.04.03 08:48장유미 기자

[단독] 삼성SDS, 국내 첫 국산 NPUaaS 7월 출격…정부 'AI 주권' 정책 추진 앞장

삼성SDS가 국내 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 가운데 처음으로 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 서비스형 인프라(NPUaaS)를 출시한다. 정부가 국산 AI 반도체 활용 확대와 'AI 주권' 확보를 강조하는 가운데 민간에서 이를 실제 서비스로 구현하는 첫 사례란 점에서 주목된다. 2일 업계에 따르면 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 국내 CSP 중 국산 NPU를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 첫 사례로, 국산 AI 반도체의 상용화 채널을 본격적으로 여는 계기로 평가된다. 삼성SDS는 지난해 9월부터 퓨리오사AI와 협력해 레니게이드를 SCP 환경에 최적화하고 서비스형 모델로 상품화하는 작업을 진행해왔다. 양사는 별도의 MOU 체결 없이 기술 협력을 중심으로 사업화를 추진해온 것으로 알려졌다. 특히 레니게이드는 AI 추론(inference)에 특화된 반도체로, GPU 대비 전력 효율과 비용 측면에서 경쟁력을 갖춘 것으로 평가된다. 글로벌 AI 인프라 시장이 GPU 중심으로 형성된 가운데 비용 부담과 공급 제약이 지속되면서 대안으로서 NPU 수요가 확대되는 흐름과도 맞물린다. 이번 NPUaaS 도입은 삼성SDS의 AI 인프라 포트폴리오를 다변화하는 의미도 갖는다. 기존 GPUaaS 중심에서 벗어나 NPU 기반 연산 자원을 추가함으로써 고객이 AI 워크로드 특성에 따라 인프라를 선택할 수 있는 구조를 갖추게 됐다는 점에서다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 삼성클라우드플랫폼(SCP)를 통해 레니게이드를 구독형으로 사용할 수 있으며 1장부터 8장까지 단위별 확장이 가능하다. 또 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 AI 서비스에 맞춰 유연하게 활용할 수 있다는 점에서 시장성이 높다고 평가된다. 해당 NPU는 SCP의 스토리지, 네트워크, 컴퓨트 등 기존 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있도록 설계됐다는 점도 강점이다. 이는 단순 연산 자원 제공을 넘어 데이터 처리와 모델 운영까지 포함하는 통합 AI 인프라로 확장하려는 전략이 반영된 것으로 풀이된다. 이를 위해 삼성SDS는 레니게이드 서버를 가상화하고 SCP의 가상화 계층과 통합하는 작업을 진행 중이다. 물리적 NPU 자원을 클라우드 환경에 맞게 추상화해 자원 활용 효율을 높이고 사용자 접근성을 개선하겠다는 구상이다. 이번 서비스는 정부의 AI 반도체 육성 정책과도 맞닿아 있다. 정부는 AI 추론 시장 확대에 대응해 저전력·고효율 NPU를 중심으로 산업 경쟁력을 강화하기 위해 적극 나섰다. 특히 과학기술정보통신부는 지난달 금융위원회와 국민성장펀드 K-엔비디아 육성 프로젝트 추진을 위한 민관 합동 간담회를 개최하며 AI 반도체 시장의 패러다임이 범용 GPU 중심에서 효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하며 국산 NPU 기술 확보를 위한 대규모 투자 필요성을 강조했다. 또 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 AI 컴퓨팅 인프라와 생태계 전반에 대한 지원 확대에 대한 의지를 드러냈다. 업계에선 삼성SDS의 NPUaaS가 정부의 이 같은 정책 기조 속에서 국산 AI 반도체의 실제 활용을 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 클라우드 기반 서비스는 초기 투자 부담 없이 기업들이 NPU를 도입할 수 있는 환경을 제공한다는 점에서 정책 효과를 시장으로 연결하는 역할을 할 수 있기 때문이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 실제 클라우드 서비스로 제공되는 것은 기술 개발 단계를 넘어 시장 적용 단계로 진입했다는 의미"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 본격적으로 확대될 것"이라고 말했다.

2026.04.02 14:46장유미 기자

제조 AI, 국산 반도체로 실현한다…포스코DX-모빌린트 '맞손'

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용해 제조 현장 AI 전환(AX) 전략 강화에 나섰다. 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 엣지 AI 기반 인텔리전트 팩토리를 중심으로 비용 효율성과 보안, 실시간 대응 역량을 동시에 확보하겠다는 구상이다. 포스코DX는 모빌린트와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AX 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 도입을 넘어 투자와 사업 연계를 포함한 전략적 파트너십 성격을 띤다. 포스코DX는 지난 2월 포스코기술투자와 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(CVC)을 통해 모빌린트에 총 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. AI 인프라 기술을 외부에서 조달하는 방식에서 나아가 유망 스타트업과의 공동 성장 구조를 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 핵심은 GPU 중심 AI 인프라를 국산 NPU로 대체하는 데 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로, 특히 추론 단계에서 높은 효율을 보이며 전력 소비와 비용 측면에서 강점을 갖는다. 이는 생산 설비와 가까운 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 구현에 적합해 제조 현장의 실시간 의사결정과 보안 요구를 동시에 충족할 수 있다는 점이 주목받고 있다. 우선 포스코DX는 자체 산업용 제어시스템 '포스마스터'에 모빌린트의 NPU를 적용해 설비 제어 단계에서 AI 분석과 대응이 즉각 이뤄지는 인텔리전트 팩토리를 구현할 계획이다. 양사는 NPU 환경에서 AI 모델 성능을 최적화하기 위한 공동 기술 개발도 병행한다. 특히 모빌린트는 엣지 환경에서 대규모언어모델(LLM)을 구동할 수 있는 NPU 기술을 확보한 국내 기업으로, 현장 데이터 기반 실시간 판단과 제어를 지원한다. 철강과 이차전지 소재 생산 등 고도의 정밀성과 안정성이 요구되는 산업에서 활용도가 클 것으로 전망된다. 이번 협력은 제조 AI 인프라의 구조 전환을 가속화하는 계기가 될 것이라는 관측도 나온다. 기존에는 중앙 데이터센터 기반 GPU 인프라에 의존해 왔지만, 최근에는 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 수요가 빠르게 증가하고 있어서다. 특히 데이터 외부 반출이 어려운 제조 환경에선 보안성과 지연 최소화가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 포스코DX는 향후 엣지 AI 기술을 철강, 이차전지소재 생산 현장뿐 아니라 물류 등 다양한 산업 영역으로 확장해 나갈 방침이다. 이는 포스코그룹이 추진 중인 인텔리전트 팩토리 전략과도 맞닿아 있다. 그룹은 제조 현장 전반에 AI 기반 자동화와 최적화 기술을 적용해 안전성과 생산성을 동시에 높이는 방향으로 AX를 확대 중이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "이번 협력으로 인텔리전트 팩토리 구현에 필수적인 LLM 기반의 엣지 AI 기술을 확보할 수 있게 됐다"며 "단순 NPU 공급 관계가 아닌 국내 스타트업과의 성공적인 협업·상생 사례로 발전시킬 것"이라고 강조했다. 이어 "포스코그룹이 제조 AI의 패러다임 전환을 리딩하는 기업으로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.02 14:44한정호 기자

딥엑스, 롯데이노베이트와 국산 AI 반도체 상용화 양산 협력

AI 반도체 기업 딥엑스가 롯데이노베이트와 AI 반도체 기반의 상용화 양산 협력을 본격화한다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 공동 진행한 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 솔루션의 현장 성능 검증(PoC)이 완료됨에 따라 결정됐다. 롯데이노베이트 관계자는 "딥엑스의 DX-M1 제품의 연산 성능이 높은 점과 발열 제어 부분에서 타 기술대비 발군의 성능을 보여주었다”고 말했다. 양사의 주요 상용화 협력 분야는 지능형 교통 인프라와 리테일 인프라 구축이다. 먼저 지능형 교통 인프라 확충을 위해 교통 밀집 구간에 딥엑스 NPU를 탑재한 AI 엣지 카메라를 도입한다. 클라우드 서버 연동 없이 현장에서 실시간 차량 인식과 이상 상황 탐지를 자체 수행해 통신 비용을 절감하는 차세대 지능형 교통시스템(ITS)을 실증할 예정이다. 대형 유통 매장에는 지능형 리테일 인프라 강화를 위한 초저전력 온디바이스 AI 기반 영상 분석 시스템을 구축한다. 수천 대 규모의 스마트 CCTV를 운용하는 환경에서 기존 GPU 대비 전력 소모를 낮추면서 고객 동선 분석, 안전 관제, 재고 모니터링을 효율적으로 처리한다는 목표다. 이번 협력을 위해 롯데이노베이트는 산업 데이터와 사업 현장을 실증 환경(Test-bed)으로 제공하며, 자체 개발한 AI 알고리즘을 딥엑스의 SDK인 'DXNN'에 최적화해 탑재하는 표준 개발 프로세스를 구축한다. 딥엑스는 저전력·저발열 하드웨어 최적화 기술과 전담 인력을 지원하며, 자체 공급망 관리(SCM)를 통해 반도체 물량을 우선 공급해 비즈니스 연속성을 담보한다. 양사는 교통 및 유통 분야 양산을 시작으로 향후 제조, 로봇, 스마트 팩토리, 안전 관제 등 롯데의 주요 산업 영역으로 엣지 AI 솔루션 적용을 확대할 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 협력으로 딥엑스의 AI 반도체가 실제 도로와 매장이라는 산업 현장의 핵심 인프라로 작동하기 시작했다"고 말했다. 김영갑 롯데이노베이트 AX사업본부장은 "딥엑스의 고성능·저전력 NPU 역량을 결합해 롯데 전반의 산업 현장에 최적화된 온디바이스 AI 인프라를 구축하겠다"고 말했다.

2026.04.02 10:29전화평 기자

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