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딥엑스, '오픈 피지컬 AI' 통합 생태계 구축

온디바이스 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 딥엑스가 글로벌 3대 AI 소프트웨어·하드웨어 개발자 플랫폼과 자사 신경망처리장치(NPU)를 전격 연계한다. 파편화된 개발 환경을 하나로 통합해, 개발자가 아이디어를 검증한 뒤 산업용 제품 양산까지 원스톱으로 이어갈 수 있는 개방형 '피지컬 AI' 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 딥엑스는 울트라리틱스 욜로(YOLO), 패들패들(PaddlePaddle), 라즈베리 파이 등 글로벌 3대 인프라와 자사 NPU 기술을 연동해 '오픈 피지컬 AI 생태계'를 본격 가속화한다고 14일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇, 스마트팩토리, 지능형 카메라 등 현실 세계의 물리적 기기 안에서 AI가 실시간으로 인식하고 연산·제어하는 온디바이스 AI 기술이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 “피지컬 AI 시대에는 우수한 칩셋 하나를 제공하는 것만으로는 시장을 주도할 수 없다”라며 “개발자가 소프트웨어 모델을 설계하고 하드웨어에서 손쉽게 검증해 실제 산업 현장에 즉각 배포할 수 있는 통합 생태계가 필수적”이라고 설명했다. 이를 위해 딥엑스는 글로벌 비전 AI 생태계인 '울트라리틱스 욜로'와 자사 하드웨어를 직접 연결했다. 전 세계 500만 명 이상의 사용자를 보유한 욜로v8 등의 비전 AI 모델을 변환이나 별도의 최적화 프로세스 없이, 딥엑스 NPU 기반 장치에서 실시간으로 직접 구동할 수 있도록 제휴를 완료했다. 전 세계 400만 명 이상의 개발자를 확보한 바이두 주도의 오픈소스 딥러닝 프레임워크 '패들패들'과의 연계도 고도화됐다. 딥엑스는 자사의 M.2 규격 AI 가속기 'DX-M1'(최대 25TOPS)에 패들패들의 초경량 모델인 'PP-OCR 5세대'를 탑재해 스마트시티, 로보틱스, 드론 등에서 필요한 실시간 문자 인식(OCR) 최적화 환경을 완성했다. 하드웨어 단에서는 누적 판매량 7300만 대에 달하는 '라즈베리 파이' 생태계를 지렛대로 삼는다. 지난 6월 출시한 라즈베리 파이 5세대 전용 AI 가속 프로세서 모듈을 통해 글로벌 개발자들이 욜로나 패들패들 기반 모델을 라즈베리 파이에서 곧바로 구동·테스트할 수 있도록 했다. 딥엑스의 궁극적인 플랫폼 전략은 '개발자 경험의 산업용 양산 연계'에 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 환경에서 구현한 프로토타입을 바탕으로 연구기관·기업의 개념검증(PoC) 과정을 거친 뒤, 실제 산업용 카메라, 스마트팩토리 엣지 게이트웨이 등의 양산 장비로 원활하게 마이그레이션(이전)할 수 있는 가교 역할을 하겠다는 계획이다. 딥엑스는 향후 전용 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 산업용 기술 레퍼런스, 기업 대상 현장 검증 프로그램 등 지원 인프라를 전방위로 지속 확대해 나갈 방침이다.

2026.07.14 15:03전화평 기자

반도체 생산능력·AIDC 확충..."피지컬AI, 국가전략산업으로"

정부가 잠재성장률 반등을 위해 반도체·AI데이터센터·피지컬AI 등 3대 메가프로젝트 중심으로 글로벌 초격차 성장동력을 마련한다. 정부는 관계부처 합동으로 14일 열린 국무회의에 이같은 내용의 2026년 하반기 경제성장전략을 논의했다. 3대 메가프로젝트를 준심으로 글로벌 격차를 유지하는 동시에 5극3특, 지방우대 등을 통한 지방주도 성장으로 잠재성장률 반등을 구현한다는 방침이다. K-반도체 성공 신화 완성 먼저 메모리반도체 생산능력을 확 늘린다. 용인과 평택의 수도권 팹을 조기에 완공해 5년 내 메모리반도체 생산능력을 2배로 늘리고, 서남권 반도페 팹 4기 구축에 총 800조원을 투자한다. 충청권은 천안과 온양에 HBM 팹 건설에 156조원을 투자해 패키징 거점으로 키운다. 영남권은 기존 산업 기반을 활용해 차세대 반도체와 소부장 혁신 거점으로 육성한다. 반도체 초격차 기술 확보를 위해 연구개발(R&D) 지원도 늘린다. 2032년까지 HBM 이후의 고성능 저전력 메모리 개발 지원에 2000억원, 2031년까지 데이터센터용 NPU 개발에 7000억원, 2030년까지 미래차와 로봇 등에 특화된 NPU 개발에 1조 3000억원의 R&D 투자에 나선다. 또 SiC 전력반도체 고도화와 질화갈륨 등 차세대 소자 개발에 2032년까지 5000억원, 첨단 패키징 실증 지원에 2031년까지 4000억원을 투입한다. 반도체 특성화대학원은 30개로 늘리고 반도체 아카데미도 6곳으로 확대해 반도체 인력을 육성한다. 또 GIST 내에 설치되는 Arm스쿨로 반도체 인력 10만명 양성에 속도를 낸다. 반도체산업경쟁력강화 특별회계를 신설하며 1조 7000억원 규모의 국민성장펀드 등 정책금융 지원에 나서고 전력반도체에 국가전략기술 투자세액공제에 나선다. AIDC로 데이터 경제 활성화 8.4GW급 AI 데이터센터 구축에 투자유치를 포함해 550조원을 쏟아부어 2028년 상반기 내에 착공해 2029년부터 단계적 운영에 나선다. SK그룹이 울산에서 1GW를 시작으로 권역별로 4GW 규모 추가를 검토하고 GS는 동해에 2.4GW, 네이버는 세종을 비롯한 지역에 1GW급 규모의 AI 데이터센터를 꾸린다. AI 데이터센터에 쓰이는 기술과 장비를 국산화해 내년부터 국가 전략산업화를 추진하고, AI 데이터센터 특별법에 따라 클러스터를 지정해 전후방 산업 육성 거점을 세운다. 첨단 GPU 약 5만장을 차질없이 확보해 국가 AI 프로젝트에 투입할 수 있도록 올해 하반기부터 내년 배분계획을 수립한다. 올해 3분기에 국가 AI컴퓨팅센터 착송에 나서고, 올 하반기에 슈퍼컴퓨터 6호기 운영도 개시한다. 국제기구와 업무협약을 체결해 AI 기능을 집적하는 AI 허브를 조성하고 5개 다자개발은행 AI 협력센터를 유치해 시그니처 AI 프로젝트 발굴도 지원한다. 아울러 국가데이터기본법을 제정해 국가제이터 표준화와 데이터 확보 활용 플랫품을 구축하고, 공공과 민간의 AI 학습용 데이터 통합제공시스템을 마련한다. 이밖에 저작물 학습데이터 거래 활성화 방안, 개인정보 포함 데이터의 활용 혁신방안을 마련해 AI 데이터 활용 활성화에 나선다. 피지컬AI 국가전략산업 육성 피지컬AI 글로벌 1강 도약을 위해 범부처 피지컬 AI 데이터 집적과 활요을 위한 데이터라이브러리를 내년부터 구축해 합성 실데이터 관리체계를 구축한다. 물리세계를 인식 및 판단하고, 자율 동작하는 피지컬AI 구현을 위한 범용 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 개발에 집중한다. 제조, 돌봄, 농업 등의 분야에서 피지컬AI 적용 수요를 발굴하고 핵심기술에 대한 대규모 실증 프로젝트를 추진한다. 피지컬AI 7대 선도 분야로 ▲AI팩토리 ▲AI로봇 ▲AI자동차 ▲AI선박 ▲AI가전 ▲AI드론 ▲AI반도체 등의 지원을 확대한다. AI로봇 분야는 특히 글로벌 3강 목표를 세우고 2028년 상용화 목표로 10대 산업 특화 AI 로봇을 개발해 연간 1000개 현장 보급에 나선다. 액추에이터, 로봇손, 센서 등 3대 취약부품을 위한 전용 R&D를 신설하고 내년부터 로봇 행동데이터 수집과 실증을 위한 산업 특화 데이터 팩토리와 피지컬AI 트레이닝 센터를 구축한다. 새만금 지역에는 로봇파운드리, 대경권에는 실증 테스트필드와 차 부품 업체의 로봇산업 전환 지원으로 지역 중심의 양산체계를 갖춘다. 내년 하반기에는 AI 민생 10대 프로젝트를 순차적으로 개시하고 이에 앞서 국민이 체감할 수 있는 공공 AX 서비스 현장 실증 추진에 600억원을 투입한다. AI 민주정부 실현을 위한 3대 분야 30대 핵심과제를 추진하고 '공공 AI 사업지원센터'를 통해 사업 전과정을 지원한다. '모두의 AI'는 연내 출시한다. 공공과 민간의 먀 교육 콘텐츠를 연계한 AI 교육 통합포털과 온오프라인 AI 실습환경도 연내 운영한다. 내년 말까지 생애주기와 계층별 맞춤형 AI 교육을 지원하고 전국민 AI 경진대회로 AI 활용문화 확산에 집중한다. 이밖에 AI에 따른 보안 위협에 대응해 보안 특화 독자 파운데이션 모델을 개발하고 제로트러스트 확산을 지원한다. 또 양자내성암호 중심의 방어체계를 확립한다.

2026.07.14 14:53박수형 기자

한미반도체, 2분기 매출 2511억원 '역대 최대'

한미반도체가 창사 이래 최대 분기 매출을 달성했다. 주요 고객사의 설비투자 확장에 따라 TC 본더 등 핵심 장비 수요가 크게 증가한 데 따른 효과다. 한미반도체는 2026년 2분기 매출 2511억원, 영업이익 1303억원을 기록했다고 14일 밝혔다. 전년동기 대비 매출은 39.5%, 영업이익은 51.0% 증가했다. 해당 분기 영업이익률 또한 역대 최고 수준인 51.9%로 집계됐다. 한미반도체의 이번 실적 성장은 AI 시장 확대에 따라 전세계 반도체 기업들이 생산시설 투자를 늘리면서 고대역폭메모리(HBM)용 TC 본더와 MSVP(마이크로 쏘 & 비전 플레이스먼트, Micro SAW & Vision Placement) 장비가 수요가 빠르게 증가한 영향이다. 현재 한미반도체는 HBM 생산에 필수적인 TC 본더 시장에서 글로벌 1위를 차지하고 있으며, 올해 글로벌 메모리 기업들이 본격적으로 HBM4 양산에 돌입하면서 한미반도체는 HBM4 양산용 신규 장비 공급이 증가했다. 또한 주요 메모리사들이 올해 말과 내년 초 HBM4E 양산 준비를 앞두고 있어, 이에 대응하는 차세대 TC 본더 수요도 더욱 확대될 것으로 기대된다. 특히 최근 글로벌 메모리 기업들이 HBM 시설투자 확장 계획을 잇달아 발표함에 따라 HBM용 TC 본더 수요는 지속적으로 성장할 전망이다. 대표적으로 마이크론은 HBM 생산을 확대하기 위해 대만 디스플레이 업체 AUO와 파운드리 업체 PSMC로부터 팹을 인수했으며, 싱가포르 우드랜드와 미국 아이다호 보이시, 뉴욕 메가 팩토리 등에서도 새로운 HBM 패키징 팹을 확장하고 있다. 이달 초에는 일본 히로시마에 HBM 패키징 팹을 투자하고, 미국 제조시설 투자액을 기존 2000억 달러(약 300조원)에서 2500억 달러(약 375조원)로 상향 조정한다고 발표했다. 한미반도체는 차세대 HBM 시장 수요 대응에도 속도를 내고 있다. 올해 말 '2세대 하이브리드 본더' 프로토타입을 선보이고, 내년 상반기에는 '와이드 TC 본더'를 출시해 미래 시장 선점에 나설 계획이다. 2세대 하이브리드 본더는 2029년경으로 예상되는 16단 이상 HBM 양산 시점에 맞춰 선제적으로 대응할 계획이다. 또한 글로벌 점유율 1위인 한미반도체의 MSVP 장비도 글로벌 AI 산업 확산에 힘입어 매출 성장을 이끌었다. MSVP는 반도체 패키지의 절단·세척·건조·검사·선별·적재까지 이어지는 반도체 생산 필수 공정 장비로, 최근 AI 반도체 패키지에 PLP(Panel-Level Packaging) 적용이 확대되면서 주문량이 크게 늘고 있다. 한미반도체는 AI용 시스템반도체 시장에서 신제품 2.5D 패키징 장비 3종을 출시하고 글로벌 파운드리·후공정(OSAT) 고객사에 공급하고 있다. 올해 출시한 '2.5D TC 본더 40'은 '칩 온 웨이퍼(Chip on Wafer)' 공정, 'FC 본더 3.5'와 'FC 본더 75'는 '웨이퍼 온 서브스트레이트(Wafer-on-Substrate)' 공정에 특화된 장비다. 한미반도체는 “최근 AI 반도체 트렌드 변화에 따라 신제품인 2.5D 패키징 장비 공급에 박차를 가할 예정”이라며 “점차 고도화되고 있는 AI 패키지 시장에 맞춤형 첨단 장비를 적기에 공급함으로써 변함없는 성장세를 이어가겠다”고 밝혔다.

2026.07.14 11:05장경윤 기자

SK하이닉스, 용인 'Y1' 팹 구축 본격화…장비 발주 시작

SK하이닉스가 용인 신규 메모리 생산기지 구축을 위한 본격적인 준비에 나섰다. 최근 주요 협력사들을 대상으로 최첨단 D램 제조장비에 대한 발주를 시작한 것으로 파악됐다. 논의된 초기 투자 규모는 월 2만장 수준이다. 14일 반도체와 장비 업계에 따르면 SK하이닉스는 용인 Y1 팹에 대한 장비 발주를 진행하고 있다. 내년 2월 시생산 라인 구축...장비 업계도 대응 서둘러 Y1은 SK하이닉스가 경기 용인시 처인구 원삼면 일대에 조성 중인 대규모 반도체 클러스터의 첫 번째 팹이다. 1기 팹은 2개 골조와 6개 클린룸으로 구성된다. 이 중 첫번째 클린룸(ph1)은 공사가 한창 진행 중이다. SK하이닉스는 당초 내년 5월 Y1 ph1을 오픈할 예정이었으나, 일정을 내년 2월로 조금 앞당기기로 했다. SK하이닉스는 이에 맞춰 일부 주요 협력사를 대상으로 Y1 ph1에 도입할 장비 발주를 시작한 것으로 파악됐다. 내년 2월 시생산(원패스) 라인 구축을 시작하고, 곧바로 3~4월께 월 2만장 규모의 생산능력 확대를 위한 본격적인 장비 셋업이 진행될 예정이다. 생산 타겟은 6세대 10나노급(1c) D램이다. 1c D램은 현재 상용화된 가장 최신 세대의 D램으로, AI용 고부가 DDR·LPDDR(저전력 D램) 제조 등에 활용된다. SK하이닉스의 경우 이르면 내년 본격 상용화되는 7세대 고대역폭메모리(HBM4E)에도 1c D램을 적용한다. 아직 장비 발주가 나오지 않은 기업들도 대응을 서두르는 분위기다. SK하이닉스가 장비 도입을 앞두고 판매단가 계약 일정을 앞당기고 있어서다. 반도체 장비 업계 관계자는 "SK하이닉스가 통상 연말에 진행하던 판매단가 계약을 3분기 초부터 들어가기로 했다"며 "Y1 ph1에 설비를 최대한 빠르게 도입하기 위한 사전 작업"이라고 설명했다. 한편 SK하이닉스는 최근 반도체 수급 상황에 맞춰 용인 대규모 반도체 클러스터 구축 속도를 높이기 위한 전략을 구상 중이다. 총 600조원이 투입되는 용인 반도체 클러스터는 총 4개 팹으로 구성된다. 당초 4번째 팹 건설 완료 목표 시점은 2045년이었으나, 회사는 이를 2033년으로 12년 앞당겼다. 또 다른 장비업계 관계자는 "SK하이닉스가 올 하반기 Y1 ph2 및 ph3에 대한 클린룸 구축을 시작할 것으로 안다"며 "전반적으로 팹 구축 일정이 매우 타이트한 상황"이라고 말했다.

2026.07.14 10:40장경윤 기자

엑사이엔씨, 삼성전자 평택 P5 공사 수주...890억원

엑사이엔씨가 국내 주요 반도체 업체의 클러스터 구축으로 단일계약 기준 창사 이래 최대 규모 수주를 기록했다. 엑사이엔씨는 삼성물산과 삼성전자 평택캠퍼스 내 'P5 Ph1(1단계) 수장공사 1공구' 계약을 체결했다고 14일 밝혔다. 계약 규모는 단일계약 기준 역대 최대인 890억원이다. 계약 기간은 2027년 10월 31일까지다. 엑사이엔씨는 글로벌 반도체 패권 경쟁으로 관련 투자가 가속되는 가운데, 이번 공사의 성공적 수행을 바탕으로 향후 삼성전자 P5 Ph2~4 등 후속 팹(Fab)과 복합동을 비롯한 연계시설 공사에서도 사업 참여 기회가 늘 것으로 보고 있다. 엑사이엔씨는 지난 수년 간 삼성전자 평택캠퍼스 P2와 P4 등 주요 생산시설 공사를 수행한 데 이어, P5 공사까지 수주했다. 향후 삼성전자 평택캠퍼스뿐 아니라 용인 첨단시스템반도체 클러스터 국가산업단지, 정부가 추진하는 서남권 반도체 클러스터와 인공지능(AI) 데이터센터 등 대규모 첨단 인프라 구축 사업에서도 수주 기반을 넓힐 계획이다. 삼성전자 평택캠퍼스는 단일 생산거점 기준 세계 최대 반도체 생산기지다. 삼성전자는 P1부터 P4까지 생산능력을 단계적으로 확대해 왔고, 향후 P5를 중심으로 차세대 반도체 생산체계를 구축할 예정이다. P5는 기존 평택캠퍼스 1단계 부지 생산시설보다 규모가 확대된 '팹 트윈(Fab Twin)' 형태로 계획돼 있어, 향후 관련 인프라 공사 수요도 확대될 것으로 기대된다. 엑사이엔씨는 "이번 수주로 평택 반도체 생산시설 구축 현장에서 장기간 축적한 시공 경험과 기술 역량을 재확인했다"며 "그간 삼성전자 평택캠퍼스 내 주요 반도체 생산시설 공사를 수행하며 클린룸과 첨단 제조 인프라 분야에서 레퍼런스를 꾸준히 확보했다"고 설명했다. 공사 수행 과정에서 삼성물산 안전인정제도 최고 등급 '3 스타(STAR)'를 받았다. 엑사이엔씨는 지난해부터 SK하이닉스 용인 반도체 클러스터 프로젝트에도 참여하고 있다. 현재 1기 팹 공사가 진행 중이다. 오는 2033년까지 4기의 팹 건설을 완료하는 것으로 단축 추진 중인 만큼, 사업 참여 기회가 확대될 수 있다. 김성후 엑사이엔씨 대표는 "P5 프로젝트를 계기로 기존 클린룸 시공 경쟁력을 강화하고, 반도체 생산시설 구축 과정에서 축적한 기술력과 수행 경험을 바탕으로 생산시설과 연계한 사업 분야를 확대할 계획"이라며 "반도체·AI 데이터센터 등 첨단 인프라 구축 핵심 파트너로 자리매김하고 지속적인 성장 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.07.14 09:17장경윤 기자

최태원 "AI는 안보 문제…정부 지속 투자해야"

최태원 SK그룹 회장이 "범용인공지능(AGI) 시대가 올 때까지 정부가 지속 투자해야 한다"고 밝혔다. 13일(한국시간) 밤 방송된 미국 '더 식스 파이브(The Six Five)' 프로그램에서 진행자 다니엘 뉴먼 퓨처럼그룹 대표가 '메모리 반도체 사이클이 언제까지 지속될 것으로 보느냐'고 묻자, 최 회장은 "이건 사이클 문제가 아니다"라며 "설령 경제나 금융이 투자를 뒷받침하지 못하더라도 완벽한 AI를 볼 때까지 이 사이클을 유지해야 하고, 계속 (자금을) 쏟아부어야 한다"고 답했다. 그는 "지정학 경쟁이란 또 다른 요인이 있다"며 "(국가들은) 이 경쟁에서 지고 싶지 않을 것이다. 이건 안보 문제"라고 강조했다. 뉴먼 대표가 '향후 5년간 메모리 반도체 생산능력을 2배로 늘릴 때 가장 걱정되는 부분은 무엇이냐'고 묻자, 최 회장은 지정학 리스크와 막대한 투자금을 꼽았다. 그는 "지정학 리스크로 에너지 가격이 갑자기 올랐다"며 "이런 일이 발생하면 짧은 기간이라 하더라도 (성장) 모멘텀을 잃을 수 있다"고 설명했다. 최 회장은 지난달 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026'에서 "메모리 병목 현상은 2030년까지 계속될 전망"이라며 "5년 안에 SK하이닉스의 생산능력을 2배로 확대하겠다"고 밝힌 바 있다. 최 회장은 "AI가 발전하면 더 신뢰하며 사용할 수 있을 것이고, 생산성 향상과 함께 사람들의 AI 수요도 증가할 것"이라면서도 "AI는 아직 불완전하고 여전히 그것(AI 발전)과 씨름하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 발전에는 칩과 에너지 등 엄청난 투자가 필요하다"며 "만약 AI에 투자하는 데 실패한다면 그것은 큰 모멘텀 상실이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.14 00:59진운용 기자

반도체 키운다더니…30년 인력 요람 IDEC 예산 40% 삭감

국내 시스템 반도체 설계인력 양성 중추이자 '석·박사 요람' 역할을 해온 반도체설계교육센터(IDEC)가 정부 지원 감소로 흔들리고 있다. 정부가 연일 반도체 인재 육성의 시급성을 외치며 신규 프로그램들을 쏟아내지만, 지난 30년간 검증된 핵심 인프라인 IDEC 예산이 크게 줄면서 오히려 대학 연구실이 설계연구 공백과 각자도생 위기로 내몰리고 있다는 우려가 높다. 석·박사 요람 IDEC의 비명…EDA 툴 유료화에 TSMC 공정 막혀 13일 반도체 학계·업계에 따르면 IDEC의 올해 사업 예산은 전년비 40% 급감했다. IDEC은 국내 반도체 석·박사급 설계인력을 키워내는 대표적인 교육·연구 지원기관이다. 지난 30여 년간 국내 시스템 반도체 인력 공급 중추 역할을 담당해 왔다. 글로벌 선단 공정 설계경험의 핵심축이었던 대만 TSMC 파운드리 연계 사업도 가로막혔다. IDEC은 예산 부족을 이유로 기존에 연간 70개 규모로 지원했던 TSMC 공정 활용 다중프로젝트웨이퍼(MPW) 지원 사업을 올해 전면 중단했다. 글로벌 시장에서 가장 널리 쓰이는 파운드리 공정을 대학원생이 아예 밟아보지도 못하고 졸업해야 하는 처지에 놓인 셈이다. 예산 감축 원인은 신규 단기 과제 증가가 지목된다. 반도체 인재들에 대한 수요가 급증하며, 인재 양성을 위한 여러 부처의 신규 과제가 양산되고 있다. IDEC 관계자는 "최근 반도체 인력 수요가 급증하면서 교육부, 산자부 등 부처마다 단기 교육 프로그램이나 특화 사업을 신설하고 있다"며 "한정된 예산이 쪼개져, IDEC 예산이 오히려 깎였다"고 설명했다. 실제로 대학과 기업이 단기 집중 교육을 운영하는 '첨단산업 인재양성 부트캠프' 참여 학교만 해도 지난 2024년 32개교에서 2026년 88개교로 2년 만에 2.7배 이상 급증했다. 대한상공회의소, 한국반도체산업협회, 한국팹리스산업협회 등에서 저마다 반도체 인력양성 프로그램을 쏟아내고 있다. 예산 삭감 부작용은 고스란히 대학 연구실 부담으로 전가되고 있다. 개별 연구실 단위로는 구매가 불가능에 가까울 정도로 고가인 전자설계자동화(EDA) 툴 무상 보급체계가 흔들리기 시작했다. IDEC은 부족한 예산을 메우기 위해 기존에 전액 무상으로 지원하던 EDA 툴 중 일부를 유료로 전환했다. 각 대학 연구실이 보유한 자체 연구비를 쪼개 일부 툴을 공동 구매하는 방식으로 구조가 바뀐 것이다. 전국서 벤치마킹해 간 '동탄 IDEC'마저 내년 사라질 위기 문제는 대전 본원 예산 삭감에 그치지 않고, IDEC 동탄교육장마저 사라질 위기에 처했다는 점이다. IDEC 동탄교육장은 실무인재 양성을 목적으로 시작한 IDEC의 핵심 사업이다. 출범 후, 타 기관에서 설계인력 양성 모델을 구축할 때 가장 먼저 찾아 참고할 만큼 성공적인 모델로 꼽힌다. 최근 진행된 다른 반도체 인력 프로그램 강사들조차 수강생들에게 "설계 교육은 동탄 IDEC에서 받는 것이 가장 좋다"고 추천할 정도로 국내 업계와 학계가 인정하는 독보적 실효성을 입증해 왔다. 그러나 정부가 한정된 예산을 두고 국책연구기관이나 유관 협회 등에 '유사 사업'을 난립시키면서 동탄 IDEC도 직격탄을 맞았다. IDEC 관계자는 "동탄 사업은 처음 생길 때만 해도 타 도시에서 벤치마킹할 정도로 독보적이었는데, 최근 유사한 사업들이 우후죽순 생기면서 결국 내년에 사업이 없어질 위기"라며 "기존에 잘하고 있던 사업을 밀어주는 게 가장 좋은데, 검증되지 않은 신규 기관들에 예산을 쪼개주는 방식이 투입 대비 얼마나 효과를 낼지 모르겠다"고 씁쓸함을 토로했다.

2026.07.13 17:46전화평 기자

TSMC, 2분기도 최대 실적 경신…최첨단 공정 수요 지속

글로벌 AI 인프라 투자로 활황을 맞은 대만 TSMC가 올 2분기에도 역대 최대 실적을 경신했다. 회사는 오는 16일 구체적인 실적 및 향후 전망을 발표할 예정이다. TSMC는 연결 기준으로 지난 6월 매출 4426억 8000만 대만달러(한화 약 20조8000억원)를 기록했다고 13일 밝혔다. 전월 대비로는 6.2%, 전년동월 대비로는 67.9% 증가한 수치다. 이로써 TSMC의 2분기 매출은 1조 2703억 8100만 대만달러(약 59조 7000억원)로 집계됐다. 전분기 대비 12%, 전년동기 대비 36% 증가했다. 또한 증권가 컨센서스(1조2658억 대만달러)를 소폭 웃돌았다. 앞서 TSMC는 지난 1분기 총 1조 1341억 대만달러로 회사 기준 역대 최대 실적을 기록한 바 있다. 이번 2분기에도 최대 실적을 경신하게 됐다. TSMC의 최첨단 파운드리 및 패키징 공정은 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 극심한 공급 부족 현상에 빠져 있다. 특히 엔비디아, 애플 등 핵심 고객사의 주문이 몰린 3·2나노미터 수요가 강세다. 지난 1분기 TSMC의 전체 매출에서 7나노 이하 공정이 차지하는 매출 비중은 74%에 이른다. TSMC는 오는 16일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 해당 분기의 구체적인 실적 및 향후 전망에 대해 발표할 예정이다.

2026.07.13 15:15장경윤 기자

반도체 테스터 업계, 수주 랠리 지속…삼성·SK 투자 수혜

국내 반도체 테스트 장비업계가 인공지능(AI) 메모리 슈퍼사이클 수혜를 누리고 있다. 올 상반기부터 삼성전자·SK하이닉스로부터 테스트 장비를 대량 수주하면서, 올해 연간 매출이 크게 성장할 것이란 전망이 나온다. 13일 업계에 따르면 국내 주요 테스트 장비 기업은 최근 삼성전자, SK하이닉스향 장비 공급량을 크게 늘리고 있다. 삼성전자·SK하이닉스는 각 공정용 테스터를 네오셈, 디아이, 와이씨, 엑시콘, 유니테스트 등 협력사에서 조달한다. 최근 AI 메모리 슈퍼사이클로 D램 및 낸드 가동률이 사실상 100%에 도달하면서, 테스터 수요도 급증했다. 엑시콘은 지난 10일 삼성전자와 498억원 규모 CLT 및 SSD 테스터 공급계약을 체결했다. 회사의 지난해 연 매출의 75.5%에 해당한다. CLT는 파이널테스트에서 저주파 환경을 평가하는 데 쓰이는 장비로, 기존 개별 장비를 챔버 형태로 대체해 생산효율이 높다. 이외에도 엑시콘은 올 상반기 CLT 및 SSD 테스터를 세 차례 대규모 수주했다. 총 규모만 519억원에 이른다. 디아이는 최근 2개월간 삼성전자와 번-인 테스터 등 주력 장비 공급계약을 4건 체결했다. 각 장비는 삼성전자의 국내와 중국 후공정 팹에 도입되며, 총 규모는 1326억원 수준이다. SK하이닉스향 HBM 웨이퍼 테스터 사업도 순항하고 있다. 디아이의 자회사 디지털프론티어는 지난 1월 SK하이닉스와 998억원 규모 고대역폭메모리(HBM)4용 웨이퍼 테스터 공급계약을 체결했다. 3월에도 962억원 규모 계약을 추가 수주했다. 와이씨는 올 상반기 삼성전자와 체결한 웨이퍼 테스터 공급계약 3건을 공시했다. 총 규모는 1746억원이다. 기존 테스터용 보드를 선단 공정용으로 업그레이드하는 계약도 포함한 것으로 알려졌다. 반도체 장비업체 한 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스가 D램과 낸드에 대한 최선단 공정 전환투자를 적극 진행하고 있어, 메모리 테스터 업계도 수주가 확대되고 있다"며 "내년에도 신규 공장이 지어지는 만큼 수혜가 지속될 것으로 본다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "메모리 시장이 워낙 좋다보니 테스터 업계도 전반적으로 계단식 성장세를 실현할 수 있을 것"이라며 "현재 수주한 물량만 고려해도 올해 연간으로 매출이 두 자릿수로 성장하는 건 확실해보인다"고 말했다. 반도체는 제품 양품 여부를 판별하는 테스트 공정을 거친다. 용도에 따라 ▲칩의 전기 특성을 검사하는 EDS ▲고온 환경에서 동작을 확인하는 번-인 ▲최종 검사를 담당하는 파이널테스트 등으로 나뉜다.

2026.07.13 11:00장경윤 기자

딥엑스, 라즈베리파이 전용 AI 가속 보드 출시…피지컬 AI 생태계 겨냥

온디바이스 인공지능(AI) 반도체 팹리스(설계전문) 딥엑스가 개방형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이 전용 AI 가속 보드를 출시하고 글로벌 피지컬 AI 개발 생태계 구축에 나선다. 딥엑스는 라즈베리 파이에 회사의 초저전력 신경망처리장치(NPU) 기술을 접목한 AI 가속 보드를 출시했다고 13일 밝혔다. 출시 제품 타깃은 피지컬 AI다. 피지컬 AI는 제한된 전력 환경에서 통신 지연 없이 실시간 AI 추론을 수행하려면 고효율·초저전력 AI 반도체가 필수다. 이 때 딥엑스 AI 가속 보드를 활용하면 기존 라즈베리 파이에 카메라와 각종 센서를 연결해 객체 탐지, 영상 분류, 이상 감지 등 고도화된 AI 기능을 기기 내부에서 직접 구동할 수 있다. 개발자들은 자신에게 익숙한 라즈베리 파이 운영체제(OS) 환경을 그대로 유지하면서 피지컬 AI 애플리케이션을 구현하고 검증할 수 있다. 딥엑스는 라즈베리 파이 생태계 진입을 시작으로 개방형 피지컬 AI 플랫폼 전략을 본격화한다. 개발자들이 라즈베리 파이로 시제품을 검증한 뒤, 이를 산업용 카메라나 로봇 등 실제 양산형 제품으로 확장할 수 있는 개발 파이프라인을 구축한다는 구상이다. 딥엑스는 전용 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 비롯해 실습 예제, 산업용 레퍼런스, 기업용 현장 검증 프로그램 등을 순차적으로 확대 제공할 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 신제품은 라즈베리 파이와 딥엑스 NPU를 결합해 개발자들이 현실세계에서 작동하는 AI를 직접 설계할 수 있게 한 출발점"이라며 "앞으로 개발자용 SDK와 실습 환경, 산업용 레퍼런스를 확대해 글로벌 피지컬 AI 개발 생태계를 주도하겠다"고 말했다.

2026.07.13 10:48전화평 기자

美 나스닥 데뷔하는 SK하이닉스…다음 투자 행보는

SK하이닉스가 오늘(10일) 밤 미국 나스닥 데뷔 무대에 오른다. 인공지능(AI) 반도체에 대한 글로벌 투자자 관심이 뜨거운 만큼, 이곳에서 최태원 SK그룹 회장 등 주요 임원진들이 회사 비전과 사업전략을 직접 발표할 예정이다. 업계는 미국 내 추가 상장, 현지 설비투자 규모 확대 등 SK하이닉스가 기업가치 제고를 위한 추가 조치를 꺼낼 것으로 기대하고 있다. SK하이닉스는 10일 공시에서 미국주식예탁증서(ADR) 공모가가 주당 149달러로 책정됐다고 밝혔다. ADR로 밸류 재평가 추진…추가 발행 가능성도 높아 SK하이닉스의 ADR 총 주식 수는 1억 7790만주다. 이를 통해 SK하이닉스는 총 265억700만 달러(약 40조원)를 조달할 수 있다. 최근 주가 하락으로 당초 예상 발행총액인 45조원에는 미치지 못했으나, 외국 기업의 미국 IPO 사례 중 최대 규모다. 이전에는 중국 알리바바가 250억 달러를 조달한 바 있다. SK하이닉스가 ADR을 추진한 가장 큰 원인은 기업가치 재평가다. SK하이닉스의 매출과 영업이익은 미국 마이크론 대비 모두 높지만, 주가수익비율(PER)은 비교적 낮은 수준에 머물러 있다. SK증권이 12개월 선행 기준으로 추산한 메모리 3사의 PER은 마이크론이 6.6배, SK하이닉스가 5.6배다. 업계는 SK하이닉스가 이번 나스닥 ADR 상장 이후에도 추가 조치를 단행할 것으로 보고 있다. 가장 가능성이 높은 계획은 ADR 규모 확대다. SK하이닉스가 최근 발행한 ADR 규모는 전체 발행 주식 수의 2.5% 수준이다. 다만 SK하이닉스는 미국 증권거래위원회에 전체 주식의 25%까지 ADR로 전환할 수 있도록 한도를 등록했다. 추가 ADR 상장을 위한 장치를 마련한 셈이다. 투자은행(IB) 업계 한 관계자는 "SK하이닉스가 ADR 규모를 계단식으로 늘려 전체 주식 수의 최대 10% 비중까지 확대하는 방안을 고려하는 것으로 안다"며 "ADR 상장에 따른 프리미엄 효과를 최대한 얻으려 할 것"이라고 말했다. 美투자자에 SK AI·반도체 비전 공개…현지 투자 강화할까 SK하이닉스가 ADR 상장을 기점으로 미국 내 투자 규모를 확대할 수 있다는 관측도 나온다. 반도체 업계 한 관계자는 "SK가 미국 내 반도체 생산시설과 AI 데이터센터 건설 등 다양한 투자계획 등을 검토해 왔다"며 "아직 구체 사안이 확정된 것은 아니지만, 이번 ADR 기념 행사에서 미국 투자에 대한 밑그림을 얘기할 수 있을 것"이라고 설명했다. 최태원 SK 회장은 한국 시간으로 10일 오후 10시경 ADR 상장 기념 오프닝 벨 타종 행사, 12일 오후 11시로 예정된 생중계 인터뷰 등을 통해 SK하이닉스 비전과 사업 전략을 직접 소개할 예정이다. 미국 정부 역시 최근 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업을 상대로 미국 현지 투자 확대를 요구하고 있다. 하워드 러트닉 미국 상무장관은 9일(현지시간) 뉴욕주 시러큐스 인근 마이크론 신규 공장 기념 행사에서 "삼성전자와 SK하이닉스도 미국에 생산시설을 짓게 하고 싶다"며 "두 기업과 미국 내 생산시설 투자 방안을 논의하고 있다"고 밝혔다. 현재 SK하이닉스는 미국 인디애나주 라스트웨피엣시에 최첨단 패키징 팹을 건설하고 있다. 투자 규모는 약 38억 7000만 달러(약 5조 2000억원)다. 삼성전자는 텍사스주 테일러시에 파운드리 팹을 짓고 있다. 두 기업이 미국에 메모리 전공정 팹을 보유하고 있지 않은 만큼, 이번 러트닉 장관 발언은 SK하이닉스 등에 투자 압박으로 작용할 수 있다.

2026.07.10 15:16장경윤 기자

[AI 고속도로] 메타, 자체 AI칩 9월 양산…인프라 자립 승부수

메타가 자체 설계한 인공지능(AI) 칩 양산을 오는 9월 시작하며 AI 인프라 자립에 속도를 낸다. 데이터센터 컴퓨팅 용량을 내년까지 두 배로 확대하는 동시에 자체 반도체와 클라우드 인프라를 결합해 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 9일(현지시간) 로이터통신은 메타 내부 메모를 인용해 메타가 코드명 '아이리스(Iris)'로 불리는 데이터센터용 AI 칩을 오는 9월부터 양산할 계획이라고 보도했다. 이칩은 메타가 자체 개발하는 '메타 훈련·추론 가속기(MTIA)' 4세대 프로젝트의 일부로, 브로드컴이 설계를 지원하고 대만 TSMC가 생산을 맡는다. 칩 테스트는 6주 만에 마쳤다. 아이리스는 메타가 페이스북과 인스타그램 등 자사 서비스에 적용하는 AI 학습·추론 성능을 높이기 위해 개발한 맞춤형 반도체다. 자체 설계 칩을 활용해 막대한 AI 컴퓨팅 비용을 절감하는 동시에 엔비디아와 AMD 등 외부 그래픽처리장치(GPU) 공급업체에 대한 의존도를 낮추는 움직임으로 풀이된다. 메타는 지난 3월 자체 AI 프로세서 4종을 공개한 데 이어 내년까지 약 6개월 간격으로 차세대 칩을 선보일 계획이다. 통상 1년 이상인 업계 개발 주기보다 훨씬 빠른 일정으로 AI 반도체 경쟁력을 확보한다는 목표다. AI 인프라 투자도 확대한다. 메타는 올해 총 7기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 내년에는 같은 규모를 추가해 전체 컴퓨팅 용량을 14GW까지 확대할 방침이다. 자체 AI 모델 학습·추론을 위한 데이터센터 확충을 가속하는 투자다. 대규모 컴퓨팅 인프라 확장은 최근 메타가 시사한 클라우드 전략과도 맞물린다. 회사는 자체 데이터센터를 기반으로 AI 역량을 강화하는 동시에, 남는 AI 인프라 자원은 클라우드 형태로 외부 고객에 제공할 것으로 알려졌다. 여기에 자체 칩을 활용하면 GPU 구매 비용을 줄이고 데이터센터 운영 효율도 높일 수 있어 클라우드 사업 수익성 개선에도 도움이 될 것이라는 관측이 나온다. 메타는 올해 AI 인프라에 최대 1450억 달러(약 218조원)를 투자할 계획이다. 이는 올해 빅테크 전체 AI 투자 전망치인 7000억 달러(약 1057조원)의 약 5분의 1에 해당하는 규모다. 공급망 확보 소식도 전해졌다. 내부 메모에선 메타가 삼성전자 메모리 반도체, 샌디스크 플래시 스토리지, 스미토모전기 광섬유 장비 등에 대해 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. AI 데이터센터 확산으로 메모리와 반도체 수급이 빠듯해지는 상황에 대응하기 위한 조치다. 메타는 이날 AI 코딩 모델 '뮤즈 스파크 1.1'을 유료 API 형태로 공개하며 오픈소스 중심이던 기존 전략에서 벗어나 자체 AI 모델 사업도 확대하고 있다. 이같은 투자 확대 기대감에 주가도 반등했다. 이날 메타 주가는 전 거래일보다 4.7% 오른 631.5달러로 거래를 마쳤다. 장 초반 약세를 보였지만 AI 칩 양산 계획과 AI 서비스 확대 소식이 전해지며 상승세로 전환했다. 마이크 구알티에리 포레스터 부사장은 "다른 회사 칩에 의존하면서 AI 빅테크가 될 수는 없다"며 "모델 가격 경쟁력을 확보할 수 있는 사실상 유일한 방법은 메타처럼 자체 칩을 개발하는 것"이라고 평가했다.

2026.07.10 11:56한정호 기자

반도체 설계인력 대기업 쏠림…업계, '해외 인재'로 돌파구

국내 대기업이 시스템 반도체 설계인력 대규모 채용에 나서면서 팹리스(반도체 설계 전문)와 디자인하우스 등 업계 전반의 인력 지형이 변하고 있다. 국내 반도체 설계 엔지니어 풀이 한정된 상황에서 대기업으로 인력 쏠림 현상이 심화하자, 설계 업계는 인도·베트남 등 해외인력 채용으로 돌파구를 찾고 있다. 9일 반도체 업계에 따르면 하반기 들어 SK하이닉스와 현대자동차 등 주요 대기업이 시스템 반도체 설계인력을 채용하고 있다. SK하이닉스가 모집 중인 설계 직무 인력 분야에는 전통적으로 국내 중소 설계 회사들이 맡았던 회로설계, 시스템온칩(SoC) 설계, 프론트엔드, 백엔드 영역이 포함됐다. 현대자동차도 하반기 차량용 반도체 독자 설계와 내재화를 목적으로 SoC 엔지니어를 채용할 예정이다. 한 반도체 업계 관계자는 "대기업의 대규모 채용이 국내 반도체 생태계에 지각변동을 줄 것 같다"며 "일부 업체는 인력을 붙잡기 위한 사내 정책도 만들고 있다"고 말했다. 대기업의 채용 확대로 그동안 스톡옵션과 억대 연봉을 무기로 인재를 유치해 온 국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들의 인력 방어에도 비상이 걸렸다. 높은 연봉 조건을 제시하며 인력을 묶어 두었지만 대기업이 제공하는 '탄탄한 고용안정'과 '확실한 대규모 성과급' 이점을 넘어서기 어려운 실정이다. 국내 주요 AI 반도체 팹리스 중 유의미한 매출을 올리는 기업이 없다는 점도 영향을 미치고 있다. 스타트업은 상장 로드맵이 예기치 못한 변수로 지연될 경우, 기업 존속과 스톡옵션 가치 자체가 흔들릴 수 있다. 엔지니어 개인 입장에서는 스타트업에서 장기 불확실성을 감수하기보다 자본력이 검증된 대기업으로 선회하는 것이 안전한 선택지다. AI 반도체 업계 관계자는 "AI 반도체 기업에서 일하는 반도체 엔지니어 1명이 1억원 정도 급여를 받는 걸로 계산하면 된다"며 "대부분 석·박사급 인력이지만 최근 인력 부족으로 학사도 뽑는 분위기이고, 학사 인재도 1억원에 근접한 급여를 받을 것"이라고 설명했다. 국내 반도체 인력 생태계 최하단에 위치한 디자인하우스 상황은 더 심각하다. 현재 국내 주요 디자인하우스 기업은 대부분 상장했다. 신규 유입되거나 잔류하는 인력에게 향후 '대박'을 기대할 수 있는 스톡옵션 등 유인책이 사라진 셈이다. 연봉 테이블도 대기업이나 AI 반도체 스타트업보다 낮게 형성돼 이탈을 부추기는 요인으로 작용한다. 잡코리아에 따르면 국내 디자인하우스인 세미파이브, 가온칩스, 코아시아세미의 대졸 신입초봉은 4000만원 중반대다. 국내 디자인하우스 중 가장 많은 연봉을 지급하는 것으로 알려진 에이디테크놀로지의 초봉 역시 5800만원 수준이다. 이러한 가운데 디자인하우스 업계가 시행 중인 해법 중 하나는 해외인력 유치다. 최근 베트남, 인도 등 해외 엔지니어들의 기술 수준이 높아져 실무에 바로 투입할 수 있는 인재 확보가 가능해졌다. 다수의 디자인하우스 기업들이 해외인력을 국내로 들여오는 방식을 채택해 인력 공백을 최소화하고 있다. 해외인력 채용은 중소 설계업체의 고질적 문제인 잦은 이직을 방지하는 효과도 있다. 해외인력이 국내 취업 시 발급받는 비자 특성상, 이직을 하려면 까다로운 행정절차를 거쳐야 한다. 내국인에 비해 상대적으로 이직이 자유롭지 않은 구조가 역으로 기업 입장에서는 이들 인력을 안정적으로 운영할 수 있는 장치로 작용하는 것이다. 디자인하우스 업계 관계자는 "대기업의 대규모 채용으로 사내에서 인력 상당수가 나갈 걸로 어느 정도 예상한다"며 "인력을 붙잡기 위한 노력을 해보겠지만, 몇 억 원대 성과급보다 더 큰 보상을 제시하기 힘든 현실을 감안해 기술력이 뛰어난 해외인력을 수혈하는 방향으로 전략을 다각화하고 있다"고 털어놨다.

2026.07.09 17:28전화평 기자

TI, 로봇용 반도체 시장 겨냥…"기술력·공급망서 모두 강점"

텍사스인스트루먼트(TI)가 휴머노이드 등 차세대 로보틱스 시장을 적극 공략한다. 현재 국내외 복수의 고객사와 로보틱스용 반도체 공급을 협의 중으로, 이르면 올 연말부터 본격적인 상용화 궤도에 오를 것으로 전망된다. 9일 박중서 TI코리아 대표는 9일 서울 양재 엘타워에서 기자들과 만나 TI의 로보틱스 사업 전략에 대해 밝혔다. 모빌리티서 검증된 반도체 솔루션, 로보틱스로 정조준 TI는 미국 아날로그 반도체 전문 기업이다. 자동차·산업기기·데이터센터 등 다양한 산업에 필요한 고성능 마이크로컨트롤러유닛(MCU)과 센서, 전력반도체(PMIC)를 개발해 왔다. 현재는 로보틱스 시장을 회사의 신성장동력으로 보고, 고객사와 공급 논의를 진행 중이다. 박 대표는 "자동차와 로보틱스 산업이 기술적으로 유관성이 높기 때문에, TI는 오토모티브 시장에서 이미 검증된 솔루션을 토대로 다양한 로보틱스 고객사와 협업하고 있다"며 "고객사들도 검증된 솔루션에 대한 니즈가 굉장히 많다"고 설명했다. TI는 로봇 시장을 위한 새로운 반도체 제품도 지속 선보이고 있다. 실시간 제어 기능을 향상시킬 수 있는 MCU, 질화갈륨(GaN) 기반의 모터 제어 반도체 등이 대표적이다. GaN은 기존 반도체 소재인 실리콘 대비 칩 사이즈를 줄이면서도 전력효율성을 높일 수 있다. "국내외 고객사들과 협력 중…기술력·공급망서 모두 강점" 박 대표는 "국내외 여러 고객사들이 TI의 기존 및 신규 솔루션을 조합해 제품에 적용할 예정"이라며 "TI는 자동차 분야에서 검증된 반도체 기술과 시스템 경험을 기반으로 로보틱스 및 지능형 시스템 분야의 기술 과제 해결을 지원하고 있다"이라고 말했다. 특히 TI는 로봇에 필요한 각종 반도체를 전체 시스템으로 제공할 수 있다는 강점을 지니고 있다. 다양한 상황 감지와 동작 제어가 필요한 로봇은 연산, 전력, 통신 등 각 분야에 특화된 반도체를 대거 채택해야 한다. 만약 로봇 제조업체가 이를 하나하나 분석하고 조합하는 경우, 제품 개발에 상당한 시간이 소요될 수 있다. TI는 이러한 문제를 해결하기 위한 자체 레퍼런스 디자인(TIDA)를 제공하고 있다. TIDA는 약 8만5000개에 이르는 TI 제품을 기반으로 최적의 성능 및 효율을 제시하는 일종의 조합표다. 고객사는 TI가 이미 검증을 마친 디자인을 참고해 제품을 구매하면 되므로, 시스템을 효율적으로 구성할 수 있다. 안정적인 공급망 역시 TI의 핵심 경쟁력이다. 박 대표는 "TI는 1958년부터 IDM(종합반도체기업) 체제를 유지해오면서 제품 개발 및 생산을 모두 담당하고 있다"며 "현재 대규모 생산능력을 갖추고 있어, 최소 90%에서 95%의 비중까지 제품을 자체 개발 및 생산하는 것이 목표"라고 밝혔다. TI는 이 같은 기술력 및 생산능력을 기반으로 한국은 물론 미국, 중국 등 글로벌 로보틱스 시장을 적극 공략할 계획이다. 박 대표는 "TI만큼 다양하고 검증된 반도체 솔루션을 가지고 있는 기업은 드물다. 덕분에 국내외 주요 기업들과 초기 단계에서부터 협력 관계를 쌓아올 수 있었다"며 "특히 한국은 탄탄한 제조업을 기반으로 양질의 데이터를 확보할 수 있어, 로봇과 관련한 생태계가 크게 성장할 수 있을 것으로 기대한다"고 강조했다.

2026.07.09 17:25장경윤 기자

AI 메모리 새 해법 찾는 반도체 업계..."HBM만이 답 아니다"

AI 가속기 성능을 좌우하는 핵심 요소가 연산 능력뿐 아니라 메모리 대역폭으로 옮겨가면서 고대역폭메모리(HBM)은 AI 시대의 필수 부품으로 자리 잡았다. 거대언어모델(LLM)의 학습과 추론 과정에서는 초당 수 테라바이트(TB)에 이르는 메모리 대역폭이 요구되기 때문이다. 엔비디아 블랙웰 울트라(GB300), AMD 인스팅트 MI350 등 최신 AI GPU 대부분은 200GB 이상의 HBM을 탑재하고 있으며, 구글의 텐서처리장치(TPU) 역시 HBM을 활용한다. 그러나 높은 성능만큼 치러야 하는 대가도 크다. HBM은 여러 개의 D램 다이를 수직으로 적층한 뒤 GPU나 AI 가속기와 연결하는 구조여서 제조 공정이 복잡하고 생산 단가가 높다. 여기에 첨단 패키징 공정과 실리콘 인터포저까지 필요해 생산량 확대에도 한계가 있다. 퀄컴 "LPDDR6 메모리와 가속기를 보다 가까이" 글로벌 반도체 기업들이 HBM 의존도를 낮추기 위한 새로운 해법을 찾기 시작했다. 퀄컴은 지난 6월 말 인베스터 데이에서 추론용 AI 가속기 'AI250'에 HBM 대신 LPDDR6 메모리를 활용하는 '고대역폭 연산(HBC)' 구조를 적용할 것이라고 밝혔다. LPDDR은 스마트폰과 노트북 등에 사용되는 저전력 메모리다. HBM보다 메모리 대역폭은 낮지만 가격 경쟁력이 높고 공급도 안정적이라는 장점이 있다. 퀄컴은 메모리의 성능보다 시스템 구조를 바꾸는 방식을 선택했다. 절대적인 메모리 속도보다 데이터 이동 효율을 높여 AI 추론 성능을 끌어올리겠다는 접근이다. HBC는 AI 가속기 등 연산 유닛을 D램 바로 아래 배치하는 2.5차원 구조를 적용해 데이터 이동 거리를 최소화했다. 이를 통해 복잡한 배선 구조와 발열, 전력 소모를 줄이면서 HBM 없이도 높은 메모리 효율을 확보한다는 전략이다. 인텔, 실리콘 인터포저 없앤 'XBM' 특허 출원 현재 HBM은 GPU나 AI 가속기와 연결하기 위해 '실리콘 인터포저'를 사용한다. 인터포저는 HBM과 프로세서를 초고속으로 연결하는 핵심 부품이지만, 대면적 실리콘을 사용해야 하는 만큼 패키징 비용을 높이는 대표적인 요인으로 꼽힌다. 인텔은 최근 공개된 특허에서 '크로스배치 메모리(XBM)'라는 새로운 메모리 구조를 제안했다. 실리콘 인터포저 대신 칩렛 연결 표준인 UCIe를 이용해 메모리와 프로세서를 연결하는 방식을 제시했다. HBM 대체 대신 HBM이 안고 있는 높은 패키징 비용과 제조 난도를 구조적으로 개선하려는 시도로 해석된다. 여기에 배선층 상부에 트랜지스터를 배치하는 백엔드 트랜지스터 기술을 적용해 동일 면적에서 집적도를 높이고 데이터 이동 경로를 줄이도록 설계했다. 또 메모리 일부에 결함이 발생하더라도 자동으로 우회하는 자체 복구(Self Repair) 기능도 포함했다. 다층으로 적층되는 메모리 특성상 생산 수율을 높이고 제조 비용을 낮추기 위한 설계로 풀이된다. 'HBM 우선'에서 '메모리 효율' 경쟁으로 인텔은 메모리 구조 자체를 바꾸려 하고, 퀄컴은 연산 유닛과 메모리의 배치를 최적화하는 길을 선택했다. 접근 방식은 다르지만 두 회사가 지향하는 바는 같다. AI 성능을 좌우하는 메모리 대역폭을 비용효율적으로 늘리며 전력 소비를 낮추는 것이다. 특히 AI 시장의 중심이 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하면서 이러한 변화는 더욱 빨라질 것으로 전망된다. 추론용 AI는 클라우드 데이터센터뿐 아니라 기업 서버와 AI PC, 엣지 시스템 등 훨씬 다양한 환경에 적용된다. 모든 시스템에 고가의 HBM을 탑재하는 것은 비용 효율 측면에서 현실적인 선택이 아니기 때문이다. HBM은 당분간 AI 메모리의 주류 지위를 유지할 가능성이 높다. 다만 AI 시장의 중심이 추론으로 이동하고 비용 효율이 새로운 경쟁력으로 부상하면서 HBM 의존도를 낮추기 위한 시도는 더욱 다양해질 전망이다.

2026.07.09 16:52권봉석 기자

"전기는 막고 열만 뺍니다"...액체 금속으로 AI 냉각 난제 푼 웨어플루

챗GPT를 필두로 한 생성형 AI 열풍 뒤에는 명암이 있다. 바로 상상을 초월하는 AI 서버에서 발생하는 발열이다. 차세대 AI 가속기 라인업의 전력 밀도가 랙당 100kW를 넘어서면서, 기존 공랭식(공기로 냉각)이나 수랭식으로는 제어가 어려워진 것이다. 이에 서버를 특수 용액에 통째로 담그는 '액침냉각'이 해법으로 부상하고 있다. 하지만 전기가 통하지 않는 동시에 열은 빼내는 유체를 만드는 것은 화학공학계의 해묵은 모순이었다. 이 난제에 '액체 금속'이라는 답을 던진 회사가 있다. 바로 웨어플루다. 웨어플루, 냉각 유체로의 '반전 피봇' 웨어플루는 지난 2022년 박성준 성균관대학교 교수가 연구실 기반으로 창업한 기업이다. 사명에는 물풍선처럼 유연하게 움직이는 액체 금속을 만들자는 의미가 담겼다. 창업 초기에는 물풍선처럼 유연하게 움직이는 액체 금속 기반의 헬스케어 센서 소자 개발에 주력했다. 그러나 글로벌 투자업계(VC)로부터 액체 금속 기술을 AI 데이터센터 발열 제어에 적용해 보라는 역제안을 받으면서 사업 방향을 전환했다. 고성능 컴퓨팅 인프라의 핵심 패권이 '열 관리'에 있다는 판단에 따른 피봇이었다. 박성준 대표는 “실리콘밸리 등 글로벌 IR 과정에서 액체 금속의 탁월한 열전도 잠재력을 알아본 빅테크 관계자들의 제안이 결정적이었다”며 “AI 시대의 진짜 인프라 싸움은 열을 어떻게 잡느냐에 달렸다는 확신이 들어 곧바로 사업을 전환했다”고 설명했다. 가장 큰 기술적 장벽은 서버를 통째로 용액에 담그는 방식 특성상, 전기가 통하는 금속 알갱이를 유체에 배합할 때 발생하는 쇼트(단락) 리스크였다. 웨어플루는 액체 금속 알갱이 표면에 수 나노미터(nm) 두께의 초미세 산화막(유리막)을 형성하는 코팅 기술로 이 모순을 해결했다. 이 유리막이 절연성(부도체) 상태를 유지해 전기는 완벽히 차단하되, 내부의 열은 유체 속 알갱이들을 징검다리 삼아 외부로 빠르게 전도시키는 메커니즘이다. 박 대표는 “쉽게 말해 전기는 차단하는 유리막을 입힌 금속 알갱이들이 유체 속에서 징검다리 역할을 하며 내부의 열만 순식간에 밖으로 퍼 나르는 구조를 완성한 것”이라고 부연했다. 글로벌 선두 제품 능가하는 '점도 부하 제로' 기술 웨어플루가 확보한 독보적 경쟁력은 글로벌 화학 공룡들의 기존 제품군이 가진 한계를 정조준한다. 기존 대기업들은 열전도율을 높이기 위해 유체에 고체 입자(필러)를 섞는데, 이는 유체를 끈적끈적하게 만드는 점도 상승으로 이어진다. 유체가 점성을 띠면 데이터센터 내부에서 용액을 순환시키기 위해 펌프 구동 전력을 더 소모하게 되는 부작용이 발생한다. 반면 웨어플루의 소재는 알갱이 자체가 고체가 아닌 '액체' 상태의 금속이기 때문에 유체의 점도를 전혀 증가시키지 않는다. 박 대표는 “기존 고체 필러들은 유체를 끈적하게 만들어 냉각을 하려다 순환 펌프 전력을 더 쓰게 만드는 배보다 배꼽이 더 큰 상황을 만든다”며 “우리는 유체 순환 전력은 그대로 둔 채, 보수적으로 잡아도 냉각 효율만 기존 대비 40% 이상 끌어올릴 수 있다”고 강조했다. 인화점 250도 이상 제한 족쇄...과도한 규제 풀어야 기술적 완성도와 별개로 국내 데이터센터 공조 규제인 '인화점 250도 이상 제한' 조치는 향후 시장 진입의 복병으로 꼽힌다. 규제 당국은 화재 리스크를 이유로 들고 있으나, 인화점을 강제로 제한하면 분자 구조상 유체가 낼 수 있는 최대 열전달 효율 설계가 무너진다는 지적이 나온다. 현재 액침냉각 시장이 가장 빠르게 열리고 있는 미국의 경우 이 같은 인화점 규제가 없다. 박 대표는 규제 장벽에 대해 아쉬움을 토로했다. 액침냉각에 사용되는 유체는 기본적으로 전기가 통하지 않는 '비극성 오일'이다. 전기 쇼트로 인한 화재 우려가 원천 차단되는 것이다. 실제로 미국 GRC 등 글로벌 선두 기업들과 진행한 장기간 실증 평가에서도 안전성 문제는 발생하지 않았다. 그는 “현장 검증에서 단 한 건의 화재나 안전성 리스크도 나오지 않았다”며 “전자기기를 액체에 빠뜨린다는 방식에 대한 시장과 당국의 막연한 공포심을 걷어내고 글로벌 표준에 맞춰 규제를 유연하게 완화해야 국내 소재·부품 스타트업들이 글로벌 무대에서 생존할 수 있다”고 호소했다. 프리 시리즈A 마무리...“냉각 스페셜리스트로 거듭날 것” 현재 프리 시리즈A(Pre-A) 투자 유치를 진행 중인 웨어플루는 올여름 라운드 마무리를 목표로 하고 있다. 확보된 재원은 글로벌 표준 규격의 파일럿 대량 양산 시설을 구축하는 데 전량 투입된다. 글로벌 액침냉각 시스템에 즉시 공급할 수 있는 유체 양산 체제를 선제적으로 갖추기 위함이다. 웨어플루는 향후 냉각 유체 공급에만 머무르지 않고, 모바일 기기용 고성능 냉각 필름 및 방열 그리즈까지 제품 라인업을 확대할 계획이다. 박 대표는 “지금은 냉각 유체에 집중하고 있지만 냉각 필름과 방열 그리즈 등 다각화된 방열 제품군을 고도화하고 있다”며 “하드웨어 생태계 전반의 열을 완벽하게 제어하는 'AI 시대의 독보적인 냉각 스페셜리스트'로 거듭나겠다”고 청사진을 제시했다. 한편 업계에서는 액침냉각 시장이 오는 2028년을 기점으로 개화할 것으로 보고 있다.

2026.07.09 08:37전화평 기자

한화비전, 4나노 SoC 개발 추진...자체 AI칩 기술력 고도화

한화비전이 삼성 파운드리 4나노미터(nm) 공정 기반의 차세대 시스템온칩(SoC)을 개발 중이다. 핵심 사업인 보안 카메라에서 AI 기능이 중요해진 만큼, 자체 SoC 기술력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 8일 업계에 따르면 한화비전은 차세대 보안 카메라용 AI SoC '와이즈넷(Wisenet)11' 설계에 돌입했다. 와이즈넷 11은 삼성전자 파운드리 4나노 공정을 채택했다. 4나노는 엣지 AI 분야에서 비교적 최선단에 속하는 공정이다. 8나노 기반의 이전 세대(와이즈넷9) 대비 성능과 전력효율을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 와이즈넷은 한화비전의 시큐리티 사업의 핵심 요소 중 하나다. 한화비전은 지난 2010년부터 보안 카메라용 SoC 와이즈넷 시리즈를 출시하고, 해당 칩셋을 자사 고성능 네트워크 카메라에 적용해 왔다. 특히 보안 카메라에서 AI를 기반으로 영상 데이터를 실시간 분석하는 기능이 대두하면서, 와이즈넷도 AI 성능을 크게 높이고 있다. 전작 와이즈넷 9의 경우, 이전 세대 대비 추론 성능을 3배 향상시킨 신경망처리장치(NPU)를 탑재했다. 다만 와이즈넷11의 개발 완료 시점과 상용화 가능성은 아직 불투명하다는 게 업계 시각이다. 한화비전이 기존 시스템반도체 개발 전문 법인을 청산했고, 외부 팹리스와 협력을 확대하고 있어서다. 앞서 한화비전은 지난 2021년 물적분할을 통해 와이즈넷 등 시스템반도체 개발을 전담하는 '비전넥스트'를 설립한 바 있다. 그러나 비전넥스트는 외부 고객사 확보 난항, 연구개발비 지출 등으로 매년 적자를 기록해 왔다. 2024년엔 적자 규모만 175억원이었다. 이에 한화비전은 2025년 4분기 비전넥스트를 청산하고 관련 인력을 한화비전으로 통합했다. 이후 한화비전은 지난 3월 미국 AI 반도체 전문기업 암바렐라와 기술 협력을 위한 전략 파트너십을 체결했다. 차세대 SoC 등 AI 영상보안 기술 개발을 공동 추진하는 게 주 골자다. 반도체 업계 한 관계자는 "한화비전이 카메라 기술 고도화를 위해 삼성전자 4나노 공정을 채택한 것으로 안다"면서도 "칩 개발 비용이 비싸고, 암바렐라와 협력도 있어 외부 소스를 통해 칩을 개발하는 방식으로 선회할 수도 있다"고 밝혔다.

2026.07.08 14:34장경윤 기자

퓨리오사AI, 에퀴닉스와 손잡고 유럽 '소버린 AI' 공략

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 손잡고 유럽의 소버린 AI 및 핵심 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 전력 부족과 냉각 제약으로 고심하는 유럽 데이터센터 환경에 최적화된 국산 신경망처리장치(NPU)를 전면에 내세워 현지 공급망을 선점한다는 구상이다. 퓨리오사AI는 에퀴닉스와 글로벌 협력 첫 단계로 포르투갈 리스본에 위치한 '에퀴닉스 LS2 데이터센터'에 자체 개발한 AI 가속기 'RNGD(레니게이드)' 서버를 구축한다고 8일 밝혔다. 이번에 구축되는 서버는 유럽 기업들이 대규모 언어모델(LLM)과 에이전틱 AI 등 실제 워크로드를 올려 RNGD의 성능과 전력 효율성, 소프트웨어 편의성을 직접 테스트할 수 있는 실증 평가 환경으로 운용된다. 이번 협약은 퓨리오사AI가 유럽 현지에서 밀착형 기술 지원 체계를 전격 가동한다는 점에서 의미가 크다. 올해 초 포르투갈 리스본에 설립한 현지 법인에 전문 엔지니어들이 상주하며, RNGD 서버를 도입하려는 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 모델 구동, 소프트웨어 스택 적용, 시스템 구성 등 개념검증(PoC) 전 과정에 걸친 고도화된 기술 지원을 제공할 계획이다. 리스본 센터의 핵심 무기인 'RNGD'는 퓨리오사AI의 독자적인 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처를 기반으로 설계된 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 초고전력 GPU 대비 인프라 총소유비용(TCO)을 획기적으로 절감할 수 있는 데다, 별도의 액체 냉각 시설 없이 기존 표준 공랭식 데이터센터 환경에 바로 꽂아 쓸 수 있어 유럽 인프라 시장의 취약점인 전력·냉각 문제를 단번에 해결할 대안으로 꼽힌다. 시장 확대를 위한 글로벌 대외 행보도 본격화된다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 개최되는 세계적 AI 행사인 'RAISE Summit 2026'에 참가해 RNGD 실물과 최신 소프트웨어 스택을 유럽 시장에 선보인다. 행사 기간 백준호 퓨리오사AI 대표는 코어위브, 슈퍼마이크로 등 글로벌 AI 인프라 시장을 주도하는 리더들과 함께 'AI 인프라 전력 공급: 21세기 맨해튼 프로젝트의 해결'을 주제로 패널 토론에 나선다. 강지훈 최고연구책임자(CRO) 역시 기조연설을 맡아 퓨리오사AI 소프트웨어 고도화의 최신 기술과 차세대 로드맵을 발표할 예정이다. 백준호 대표는 “현재 유럽은 AI 서비스가 급격히 확산되는 반면 전력 수급과 냉각 인프라 제약이 심해 효율적인 AI 인프라를 구축하는 것이 국가적·전략적 과제로 떠오른 상황”이라며 “에퀴닉스와의 강력한 파트너십을 통해 유럽 현지 기업들과 소버린 AI 프로젝트들이 실제 운영 환경에서 RNGD의 독보적인 성능과 경제성을 검증하고, 보다 신속하게 독자적인 AI 서비스를 구축할 수 있도록 전방위로 지원하겠다”고 강조했다.

2026.07.08 10:50전화평 기자

"韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험할 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 문제도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "한국이 미래 피지컬 인공지능(AI) 시장의 이니셔티브를 쥐려면 범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM·Large behavior Model)'을 구축하고, 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품을 국산화해야 합니다." 김용석(67) 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 AI라는 거대한 전환 시대에서 승부처는 화려한 로봇 몸체가 아니라 로봇 안에 들어가는 '작은 칩'에 있다고 말한다. 김 교수는 1983년 삼성전자에 입사해 31년간 근무한 국내 1세대 시스템반도체 개발자다. TV·오디오·이동통신 칩을 개발했고, 2009년부터는 갤럭시 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 삼성 스마트폰 갤럭시 신화를 함께 썼다. 이후 성균관대 교수로 10년간 후학을 양성했고, 2024년부터 가천대 반도체대학 석좌교수로 반도체교육원장을 맡고 있다. 김 교수가 던지는 메시지는 분명하다. 피지컬 AI는 결국 온디바이스 AI로 구현된다는 것이다. 그는 "로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응하려면 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 한다"라며 "구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수적이고, 데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서도 온디바이스 AI가 반드시 필요하다"고 강조했다. 한국이 시장을 잡을 '골든 타임'에 대한 진단도 내놨다. 김 교수는 "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계로, 지금이 골든 타임"이라며 "앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 주장했다. 세계 6위 제조업 강국인 한국은 AI 반도체를 실증해 볼 시장을 이미 갖추고 있는 만큼, 이를 바탕으로 글로벌 진출이 충분히 가능하다는 것이다. 김 교수는 정부가 추진하는 총 사업비 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 가장 주목할 만한 시도로 꼽으며 "매우 기획이 잘 된 정부 과제"라고 평가했다. 칩을 사용할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 상용 수준의 시제품까지 만드는 구조여서 상용화 가능성이 높다는 설명이다. 美 플랫폼·中 공급망·日 부품…韓, '제조 특화 LBM'으로 승부 -생성형 AI 출현 이후 글로벌 산업 현장에 도래한 피지컬 AI가 갖는 파급력과 의미는 무엇인가요. "생성형 AI가 문서 작성 등 지식 노동을 자동화했다면, 피지컬 AI는 산업 현장에서 물리적 노동을 대체합니다. 로봇이 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 제조 조립, 물류 분류, 의료 보조 등 복잡한 물리적 노동을 대체해 인력난 해소와 생산성 향상에 기여하게 됩니다." -한국, 일본, 중국, 미국 등 세계 각국이 추진하는 피지컬 AI 성장 전략의 핵심은 무엇인가요. "미국은 민간 빅테크 주도의 플랫폼·표준 장악 전략으로 가고 있습니다. 엔비디아는 단순한 반도체 칩 공급자를 넘어 로봇 개발의 전 주기를 지원하는 통합 플랫폼 기업으로 진화하고 있어요. 칩(젯슨)부터 시뮬레이션(아이작), 휴머노이드 두뇌(그루트)까지 아우르는 생태계를 구축해, 전 세계 로봇 제조사들이 엔비디아 인프라 위에서만 로봇을 만들 수 있도록 락인(잠금)을 걸고 있습니다. 중국은 세계 최대 전기차 시장과 제조 인프라를 바탕으로 로봇 부품 공급망을 장악하고, 이를 통해 압도적인 가격 경쟁력을 확보하는 전략입니다. 정부의 강력한 지원 정책과 민간 기업의 빠른 실행력이 결합돼 로봇 하드웨어의 범용화를 주도하고 있죠. 일본은 정밀 부품 기술과 로봇 제조 역량을 지녔지만 소프트웨어 경쟁력이 밀려 엔비디아 등 미국 플랫폼과 협력하면서, 자국 부품 공급망을 무기로 AI 생태계 내 필수 하드웨어 파트너 입지를 굳히고 있습니다." -규모와 속도 측면에서 한국의 경쟁력은 어디쯤 와 있나요. "한국은 세계 최고 수준의 반도체와 자동차 제조 역량을 보유하고 있고, 이를 로봇 기술과 결합해 제조 공정의 무인화·지능화를 선도하는 전략을 취하고 있습니다. AI 원천 기술에서는 미국에 뒤처져 있지만, 최고의 제조 인프라와 세계적인 산업용 로봇 밀도를 갖추고 있어 상용화 속도 면에서는 우수한 위치에 있습니다. 다만 로봇의 두뇌 역할을 하는 원천 AI 기술은 미국에, 핵심 하드웨어 부품은 중국에 의존하고 있어 글로벌 규모와 기술 자립도 측면에서는 미흡합니다." -그렇다면 한국이 어떻게 해야 미래 주도권을 가져갈 수 있을까요. "범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM)'을 구축해야 합니다. 이와 함께 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품의 국산화를 이뤄내야 합니다." 정부, 8000억원 쏟아 온디바이스 반도체 상용화 앞장 -왜 초저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체가 중요한가요. "피지컬 AI는 온디바이스 AI로 구현되기 때문입니다. 로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응(제어)하기 위해서는 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 합니다. 클라우드에 물어보고 답을 기다릴 여유가 없는 거죠. 여기에 배터리로 움직이는 기기 특성상 구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수입니다. 현장 데이터가 외부로 나가지 않아 데이터 보안과 프라이버시 보호가 가능하다는 점도 온디바이스 AI가 필수인 이유입니다." -피지컬 AI의 핵심인 온디바이스 AI 반도체 시장은 본격적으로 개화했다고 볼 수 있나요. "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계라고 볼 수 있습니다. 이미 글로벌 기업들이 스마트폰, PC, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI 모델을 탑재하기 시작했지만, 아직 시장이 완전히 성숙했다고 보기는 어렵습니다. 온디바이스 AI는 사용자 맞춤형 경험을 제공할 수 있다는 점에서 스마트폰·가전·자동차·로봇 등 거의 모든 산업에 걸쳐 확산될 잠재력을 지니고 있어요. 현재 우리나라는 세계 6위의 제조업 강국입니다. 우리의 강점인 제조업이 있고, AI 반도체를 실증해 볼 시장도 있습니다. 이를 바탕으로 글로벌 진출이 가능합니다. 온디바이스 AI의 방향은 분명합니다. 제품에 탑재해 제품의 부가가치를 올리는 일, 그리고 스마트팩토리와 연동해 제조 생산성을 향상시키는 일. 이 두 가지 목표를 달성해야 합니다." -다양한 분야에서 한국 기업 주도의 토종 AI 칩 도입이 시도되고 있는데, 현재 주목되는 사례가 있으면 소개해 주세요. "정부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'이 가장 주목할 만합니다. 총사업비 8000억원 규모로 올해부터 2030년까지 5년간 진행됩니다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방위산업 등 4대 업종 맞춤형 첨단 AI 반도체 10종 개발을 지원하는데, 칩을 사용해 사업화할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 개발하기 때문에 상용화 가능성이 높습니다. 매우 기획이 잘 된 정부 과제에요. 칩 설계에 그치지 않고 그 칩이 탑재될 하드웨어 모듈과 이를 구동할 소프트웨어까지 모두 개발하는 전 주기(풀스택) 기술 지원이 이뤄지고, 단순 프로토타입이 아니라 상용 가능한 수준의 시제품을 목표로 합니다. 특히 피지컬 AI 부문에 해당하는 '기계·로봇' 분야는 구체적으로 협동로봇, 휴머노이드, 무인농기계가 대상입니다." -한국이 관련 시장을 잡기 위한 '골든 타임'은 언제로 보시나요. 어떤 전략이 필요한가요. "지금이 바로 골든 타임입니다. 앞으로 5년이 매우 중요한 시기라고 봅니다. 글로벌 경쟁력과 호환성을 갖춘 AI 반도체, AI 모델 및 프레임워크, SDK(소프트웨어 개발 키트) 등 풀스택을 상용 수준으로 개발해 낼 세계 수준의 기업들을 키워내야 합니다. 시스템 수요기업은 3~5년을 내다볼 수 있는 칩 기획 능력을 갖춰야 하고, 대학은 AI 인재를 육성해야 합니다. 정부는 AI 팹리스·파운데이션 AI 모델 기업·소프트웨어 기업을 크게 키우고 개발 생태계를 조성해야 합니다. 또 M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고, 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 합니다. 계획은 구체적이어야 하고, 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요합니다." "삼성 파운드리, 최선단 MPW·IP 생태계 확충해야" -국내 AI 칩 생태계 강화를 위한 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 제조기업의 지원이 충분하다고 보시나요. "삼성전자의 지원은 최근 들어 확대되고 있지만, 국내 팹리스 생태계 전체의 갈증을 해소하기에는 한계가 있어요. 크게 MPW(한 장의 웨이퍼에 여러 반도체 제품을 함께 제작해 테스트하는 방식)와 IP(설계자산) 지원이 필요합니다. 우선 TSMC 대비 최선단 공정의 셔틀 횟수가 부족해요. TSMC는 '사이버셔틀'이라는 이름으로 첨단 공정 MPW를 촘촘하고 유연하게 운영하고 있어요. 반면 삼성의 4나노·2나노 최선단 MPW는 1년에 기회가 몇 번 없습니다. 팹리스가 설계 일정(테이프아웃)을 단 며칠만 놓쳐도 다음 셔틀까지 수개월에서 1년을 무작정 대기해야 하는 리스크가 있는 거죠. 반도체 IP 생태계의 다양성 결여도 문제입니다. 기본적으로 PCIe, LPDDR 같은 고속 인터페이스나 메모리 인터페이스 IP가 준비돼 있어야 하는데, 삼성 파운드리는 TSMC에 비해 여전히 부족합니다." 김용석 교수 -1959년생 -1983~2010년 삼성전자 시스템 반도체 및 소프트웨어 개발 -2010~2013년 삼성전자 갤럭시 스마트폰 시스템 소프트웨어 개발 팀장 -2014~2024년 성균관대 전자전기공학부 교수 -2024년~ 가천대 반도체대학 석좌교수, 반도체교육원장 -2025년~ 산업통상부 M'AX AI반도체 얼라이언스 위원장

2026.07.08 10:40장경윤 기자

비아이매트릭스, 반도체 공정 자율제어 AI 개발 나선다

비아이매트릭스가 반도체 생산현장의 자동화와 지능화를 위한 차세대 인공지능(AI) 기술 개발에 착수했다. 비아이매트릭스는 반도체 웨이퍼 제조공정을 대상으로 한 자율운영 에이전트 플랫폼 구축 사업을 통해 생산성 향상과 품질 관리, 안전 대응 역량 강화에 나설 계획이라고 8일 밝혔다. 이번 연구는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지원하는 전자부품산업기술개발사업의 일환으로 추진된다. 사업 기간은 올해 4월부터 2028년 12월까지며 비아이매트릭스는 주관연구개발기관으로 참여해 핵심 기술 개발과 실증을 총괄한다. 프로젝트의 핵심은 제조현장에서 독립적으로 동작하는 온디바이스 AI 기반 자율운영 체계를 구현하는 데 있다. 반도체 생산 과정에서 발생할 수 있는 불량품 증가, 설비 이상, 유해 화학물질 관련 사고 등의 위험을 줄이고, 현장 데이터를 실시간으로 분석해 작업자에게 최적의 대응 방안을 제시하는 AI 에이전트 기술 개발이 목표다. 이를 위해 비아이매트릭스는 공정 데이터와 설비 정보, 생산 이력, 각종 기술 문서를 하나의 의미 체계로 연결하는 제조공정 온톨로지를 구축한다. 또한 다양한 센서에서 수집되는 멀티모달 데이터를 활용해 공정 상황을 이해하고 판단할 수 있는 지능형 에이전트와 통합 운영 플랫폼을 개발할 예정이다. 새롭게 개발되는 시스템은 생산라인 상태를 실시간으로 감시하는 것은 물론 이상 징후 탐지, 원인 분석, 대응 시나리오 생성, 의사결정 지원 기능까지 제공한다. 특히 온톨로지 기반 지식 체계와 온디바이스 AI를 결합해 제조 환경별 제약 조건을 반영하고, 작업자가 복잡한 데이터를 직접 분석하지 않아도 AI와의 대화를 통해 상황을 파악하고 적절한 조치를 선택할 수 있도록 지원한다. 비아이매트릭스는 여러 AI 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 구조를 통해 공정 운영 효율성을 높이고, 자율운영 수준을 단계적으로 고도화한다는 방침이다. 이를 통해 생산 현장의 대응 속도와 정확도를 높이고 운영 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 해당 기술은 반도체 산업뿐 아니라 정밀 제조와 첨단 생산설비 등 실시간 판단과 제어가 중요한 다양한 산업 분야로 확장 적용될 가능성도 주목받고 있다. 회사는 향후 시제품 제작과 테스트베드 검증을 거쳐 실제 반도체 생산라인에서 현장 실증을 진행할 계획이다. 비아이매트릭스 관계자는 "반도체 제조공정이 고도화되면서 사람의 경험에 의존한 운영만으로는 품질과 생산성, 안전성을 동시에 확보하기 어려운 상황"이라며 "온톨로지 기반 지식 모델과 온디바이스 AI, 멀티 에이전트 기술을 융합해 제조업의 AI 전환을 가속화하고 산업 경쟁력 향상에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.08 10:07남혁우 기자

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