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'AI 반도체'통합검색 결과 입니다. (510건)

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'AI 추론칩' 강자 리벨리온, 글로벌 실전 테스트 돌입

국내 인공지능(AI) 반도체 산업의 대표 스타트업이자 다크호스로 평가받는 리벨리온(Rebellion)은 올해 창업 이후 새로운 도약을 위한 중대한 기로에 서 있다. 기업 사명처럼 AI 반도체 산업의 반란을 일으키는 역사적 한 해가 될지, 아니면 찻잔 속의 태풍으로 그칠지 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다. 이러한 관심의 배경에는 급격하게 변화하는 글로벌 AI 시장의 판도가 자리 잡고 있다. 이제 시장은 단순한 모델 개발을 넘어 실질적인 서비스 효율을 따지는 '추론(Inference)의 시대'로 진입했다. 천문학적인 전력 소모와 운영 비용을 감당해야 하는 빅테크들에게 고효율·저전력 반도체 확보는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제로 직결되기 때문이다. 리벨리온이 차세대 AI 반도체 경쟁의 핵심 무대로 추론 칩(NPU) 시장을 보고 있는 이유다. 리벨리온은 바로 설립 초기부터 이 지점을 정조준하고 기술 개발에 매진해 왔다. 1세대 '아톰(ATOM)' 칩에 이어 최근 내놓은 차세대 칩 '리벨(REBEL)'은 이같은 노력의 정수다. 엔비디아 칩과 비교해 높은 효율을 자랑하는 것으로 평가받고 있다. 최근엔 실리콘 샘플 성능 검증까지도 성공적으로 마쳤다. 삼성전자의 4나노 공정과 HBM3E를 탑재한 '리벨'은 현재 xAI, 오픈AI 등 글로벌 파트너들과 테스트를 진행하며 상용화 가능성을 구체적으로 타진 중이다. 하드웨어의 성과를 실제 서비스 성능으로 구현하기 위한 소프트웨어 최적화라는 과제가 여전히 남아있지만, 리벨의 시장 안착 여부는 리벨리온이 추진하는 올해 상장 로드맵을 결정지을 핵심 열쇠가 될 전망이다. [강점: Strength] 'H200급 성능에 전력은 15% 감소'...'리벨'이 증명한 초격차 리벨리온의 가장 강력한 무기는 하드웨어 기술이다. 리벨리온의 차세대 AI 칩인 '리벨'의 실리콘 샘플 테스트 결과는 당초 설계 목표를 모두 충족한 것으로 평가 받는다. 반도체 업계 관계자는 "당초 예상보다 칩 성능이 잘 나온 걸로 안다"며 "실제 현장에서 구동만 잘 된다면 효용성 측면에서 충분치 사용성이 있을 것으로 보인다"고 말했다. 특히 칩렛(Chiplet) 아키텍처와 HBM3E를 탑재한 '리벨 쿼드(Rebel Quad)'는 연산 성능과 메모리 사양 면에서 시장의 기준점인 엔비디아 H200을 미세하게 앞서거나 대등한 수준을 기록했다. 세계 최고 권위 반도체 설계 학회인 ISSCC(국제고체회로학회) 최신 발표 자료에 따르면 리벨 쿼드의 FP16 연산 성능은 1 PFLOPS로 H200(0.99 PFLOPS)과 비슷하며, 메모리 용량 또한 144GB로 H200(141GB)보다 소폭 높다. 이는 세계 최초로 UCIe-Advanced 다이-투-다이(Die-to-Die) 인터페이스를 적용해 4개의 칩렛을 하나의 칩처럼 구동시킨 결과다. 가장 고무적인 대목은 전력 효율이다. 리벨 쿼드의 설계 전력(TDP)은 최대 600W로, 유사한 성능을 내는 H200(700W) 대비 약 15% 가량 전력 소모가 적다. 글로벌 소프트웨어 생태계 편입도 가속화되고 있다. 리벨리온은 최근 글로벌 오픈소스 솔루션 기업 레드햇의 공식 포팅 파트너로 선정됐다. 특히 이 과정에서 글로벌 모바일 AP 강자인 퀄컴과의 경쟁에서 앞선바 있다. 회사의 기술력은 글로벌 학회에서도 인정받았다. 리벨리온은 최근 미국 샌프란시스코에서 개최된 'ISSCC 2026'에서 리벨 쿼드 관련 논문을 발표하고, 데모를 시현했다. ISSCC는 반도체 올릭픽으로 불리며, 반도체 학계에서는 세계 최고 권위를 갖는다. 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 "리벨리온이 ISSCC에서 논문 발표와 데모를 시현한 것은 유의미한 결과"라고 평가했다. 오진욱 리벨리온 CTO(최고기술책임자)는 "이번 발표로 확보한 글로벌 수준의 기술적 신뢰를 바탕으로 진행 중인 양산과 글로벌 고객사 PoC(개념검증)에 속도를 내며 대한민국의 AI반도체 역량을 세계 무대에서 선보일 것"이라고 말했다. [약점: Weakness] '아톰'이 남긴 숙제: 소프트웨어 최적화와 현장의 괴리 그러나 하드웨어의 화려한 지표 이면에는 '소프트웨어 성숙도'라는 뼈아픈 과제가 남아 있다. 리벨리온의 1세대 칩 '아톰(ATOM)'은 SK텔레콤의 AI 서비스 '에이닷(A.dot)'에 도입되며 국내 최대의 상용화 레퍼런스를 확보했으나, 실제 서비스 현장에서는 기대만큼의 퍼포먼스를 내지 못하고 있다는 지적이 나온다. 가장 큰 문제는 소프트웨어 최적화의 난이도다. 칩이 가진 잠재적 최고 성능을 이끌어내기 위해서는 개발자가 매우 복잡하고 까다로운 최적화 과정을 수동으로 거쳐야 한다. 이는 세계 개발자들이 엔비디아에 종속될 수밖에 없게 만든 '쿠다(CUDA)'의 압도적인 편의성과 극명하게 대비되는 지점이다. 결국 산업 현장에서 활용되기 위해서는 컴파일러 등 소프트웨어 스택의 자동화와 편의성 확보가 리벨 성공의 선결 과제인 셈이다. [기회: Opportunity] xAI·오픈AI 등 빅테크와 협력 상장 가능성을 타진하던 리벨리온은 이제 '언제 상장할 것인가' 타이밍을 고민하고 있다. 리벨리온은 올 4분기 또는 내년 1분기를 목표로 구체적인 IPO(기업공개) 시나리오를 가동 중이다. 올 하반기 리벨 시리즈의 본격적인 매출 발생을 상장의 핵심 근거로 삼겠다는 전략이다. 실제로 리벨리온의 실적 로드맵은 상당히 구체적이다. 리벨리온의 지난해 매출은 350억원 안팎으로 추산된다. 이는 국내 AI칩 스타트업 중 가장 큰 규모다. 리벨리온 관계자에 따르면 지난해 양산 물량 대부분을 판매해 이 같은 성과를 기록했다. 올해는 약 900억원의 연 매출을 목표로 한다. 시장에 자리잡은 아톰과 더불어 하반기 출하되는 리벨을 통해 매출을 달성할 계획이다. 글로벌 기업들과 협력도 이어지고 있다. 현재 회사는 xAI와 특정 소프트웨어 스택을 기반으로 PoC를 진행 중이며 오픈AI, 휴메인과도 협력 파이프라인을 구축한 것으로 확인됐다. 리벨리온은 국내 최대 기업 가치 약 2조 규모의 AI 반도체 유니콘 기업으로 평가받는다. 박성현 리벨리온 대표는 지난해 12월 기자간담회에서 “PoC는 고객사 입장에서 상당한 비용과 시간이 투입되는 과정”이라며 “알 만한 글로벌 업체들과 검증 단계에 있다”고 말한 바 있다. [위협: Threat] 삼성-SK '거인들의 신경전'..."비즈니스 결과 내야" 가장 미묘하면서도 강력한 위협은 삼성전자와 SK그룹이라는 대기업 사이의 전략적 포지셔닝이다. 삼성전자는 4나노 파운드리와 HBM3E 공급을 통해 '리벨' 탄생의 산파 역할을 하고 있고, SK그룹은 사피온과의 합병을 통해 리벨리온을 그룹 AI 인프라의 핵심으로 세웠다. 양사의 전폭적인 지원은 성장의 촉매제이지만, 반대로 양사가 AI 반도체 주도권을 놓고 격돌할 경우 리벨리온이 그 사이에서 전략적 자율성을 잃을 수 있다는 우려가 나온다. 밸류체인 결정 과정에서 이들 대기업의 이해관계가 충돌할 경우 자칫 '고래 싸움에 낀 새우'가 될 수 있다는 분석이다. 다른 위협 요인으로는 구글, 아마존, 메타 등 빅테크 기업들이 자체 AI칩(ASIC) 개발에 사활을 걸고 있다는 점이 있다. 이들은 리벨리온의 잠재적 고객인 동시에 강력한 경쟁자가 될 수 있다. 엔비디아 역시 학습에 이어 추론 시장으로 확장하기 위해 차세대 저전력 제품 라인업을 강화하고 있어, 리벨리온은 글로벌 파이프라인(xAI, 오픈AI 등)을 실제 대규모 계약으로 연결해내는 실질적인 '비즈니스 결과물'을 조속히 보여줘야 하는 압박을 받고 있다. AI 반도체 업계 관계자는 "리벨리온을 포함한 관련 업체들 모두가 올해는 실적으로 증명해야 한다"며 "PoC가 아니라 실제 산업 현장에서 사용되는 칩이 올해는 나오길 바란다"고 강조했다.

2026.02.20 16:16전화평 기자

LPDDR6' 시대 성큼…AI·HPC 수요 확대 기대감↑

차세대 저전력 D램(LPDDR)인 'LPDDR6'가 당초 업계 예상보다 빠르게 시장에 안착될 것으로 전망된다. 서버 및 엣지 AI 분야에서 고성능·고효율 D램에 대한 필요성이 급격히 높아졌기 때문이다. 실제로 여러 최첨단 반도체 설계 기업이 현재 LPDDR5X와 LPDDR6 IP(설계자산)를 병행 채택하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 삼성전자와 퀄컴 등 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 설계 기업들도 차세대 제품부터 LPDDR6를 지원할 계획이다. 20일 업계에 따르면 고성능 반도체 설계 기업들은 자사 칩에 선제적인 LPDDR6 IP 탑재를 검토하고 있다. LPDDR은 일반 D램(DDR) 대비 전력 효율성에 초점을 맞춘 D램 표준이다. 현재 7세대인 LPDDR5X까지 상용화가 이뤄졌다. 차세대 제품인 LPDDR6는 지난해 7월 표준이 제정됐다. LPDDR6의 경우 대역폭이 10.6Gbps에서 14.4Gbps까지 구현 가능하다. 이전 세대인 LPDDR5X가 8.5Gbps에서 최대 10.7Gbps까지 지원한다는 점을 고려하면, 성능이 약 1.5배 가량 향상되는 셈이다. LPDDR6가 본격적으로 상용화되는 시점은 빨라야 올해 하반기로 예상된다. 기본적인 표준은 제정됐으나, LPDDR6와 관련한 물리계층(PHY)·컨트롤러·인터페이스 IP(설계자산) 등 제반 사항이 아직 제대로 갖춰지지 않았기 때문이다. 반도체 업계 관계자는 "현재 LPDDR6는 12.8Gbps 정도까지 실제적으로 구현이 가능하고, 내년이 되면 14.4Gbps까지 성능을 끌어올릴 수 있을 것"이라며 "이를 위해 국내외 주요 기업들이 IP 개발에 매진하고 있다"고 설명했다. 그럼에도 상당수 인공지능(AI) 및 고성능컴퓨팅(HPC) 반도체 설계 기업들이 LPDDR6 탑재를 이미 추진 중인 것으로 파악된다. 당장은 LPDDR5X를 탑재하되, LPDDR6가 대량 양산되는 시점에 맞춰 성능을 한 차례 끌어올리겠다는 전략이다. LPDDR6 도입이 가속화되고 있는 가장 큰 요인은 AI에 있다. 당초 LPDDR의 주요 적용처였던 스마트폰은 온디바이스 AI 탑재로 더 뛰어난 성능의 LPDDR 제품을 요구하고 있다. 이에 삼성전자, 퀄컴 등 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)를 개발하는 기업들이 차세대 칩에 LPDDR6 IP를 탑재할 계획이다. 동시에 방대한 양의 데이터를 상시 처리해야 하는 AI 데이터센터가 도입되면서, 서버 부문에서도 고성능 LPDDR에 대한 필요성이 급격히 대두됐다. 글로벌 빅테크인 엔비디아 역시 LPDDR 수급에 적극적으로 나서고 있다. 반도체 업계 관계자는 "현재 고성능 반도체 설계 기업 중 절반 이상이 LPDDR5X 및 LPDDR6 IP를 병행 탑재하는 방안을 검토하고 있다"며 "특히 4나노미터(nm) 및 그 이하의 최첨단 반도체를 설계하는 기업들에게서 수요가 예상보다 빠르게 나타나고 있다"고 설명했다.

2026.02.20 10:17장경윤 기자

모빌린트, ISSCC서 엔비디아 등과 AI칩 연구논문 발표

AI 반도체 전문기업 모빌린트가 세계 최고 권위의 반도체 학회인 ISSCC(국제고체회로학회)에서 AI 반도체 '애리스(ARIES)'와 '레귤러스(REGULUS)' 관련 연구 논문을 발표했다고 19일 밝혔다. ISSCC는 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯해 인텔, 퀄컴, AMD 등 글로벌 반도체 기업들이 차세대 기술을 발표하는 무대로 업계에서는 '반도체 올림픽'으로 불리는 세계 최고 권위의 학술대회다. 이번 ISSCC에서는 애플, 미디어텍, 케이던스가 기조연설을 진행했으며, 모빌린트는 엔비디아, 마이크로소프트, ST마이크로와 함께 단 4편의 논문만 발표된 '하이라이티드 칩 릴리스 포 AI(Highlighted Chip Releases for AI)' 세션에서 발표를 진행했다. 모빌린트는 이번 ISSCC에서 '애리스 및 레귤러스: 온디바이스 및 온프레미스 멀티모달 추론을 위한 통합 및 확장 가능한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 NPU SoC 제품군'을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 멀티모달 AI 추론을 위한 하드웨어·소프트웨어 공동 설계 기반 NPU 아키텍처와 단일 개발 흐름으로 온디바이스부터 온프레미스 환경까지 확장 가능한 플랫폼 구조를 소개했다. 특히 혼합 정밀 연산과 메모리 효율 최적화를 통해 다양한 AI 모델에서 안정적인 성능과 전력 효율을 확보한 점을 강조했으며, 비전 모델과 대규모 언어모델(LLM)을 포함한 멀티모달 워크로드 대응 방향을 제시했다. 모빌린트는 발표와 함께 멀티모달 모델 기반 AI 반도체 라이브 데모를 공개해 온디바이스 환경에서도 고성능 AI 추론이 가능함을 시연하며 현장 참가자들의 큰 호응을 얻었다. 신동주 모빌린트 대표는 “ISSCC 하이라이트 세션에서 글로벌 기업들과 함께 AI 칩 기술을 발표한 것은 모빌린트 AI 반도체 아키텍처 경쟁력을 보여주는 의미 있는 성과”라며 “멀티모달 AI 시대에 온디바이스부터 온프레미스까지 확장 가능한 AI 반도체 플랫폼을 통해 글로벌 시장 공략을 본격화하겠다”고 말했다.

2026.02.19 16:48전화평 기자

더존비즈온-퓨리오사AI, 국산 NPU로 공공·금융 AI 판 키운다

정부가 국산 인공지능(AI) 반도체 확산 정책을 본격화하는 가운데 더존비즈온이 국내 대표 신경망처리장치(NPU) 기업 퓨리오사AI와 손잡고 국내 공공·금융 시장 확산과 글로벌 사업 확대에 박차를 가한다. 더존비즈온은 서울 중구 더존을지타워에서 퓨리오사AI와 NPU 기반 AI 솔루션 글로벌 사업화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. NPU는 생성형 AI 개발 등에 활용되는 AI 반도체로, 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 소모량이 적고 AI 추론·연산에 특장점을 갖고 있다. 퓨리오사AI는 AI 반도체 설계기업으로 2017년 설립 이후 1세대 컴퓨터 비전용 NPU 상용화에 이어 최근 2세대 칩 '레니게이드(RNGD)' 양산을 시작했다. 이번 협약은 양사가 공동 수행한 '2025년 AI 반도체 해외실증 사업'을 비롯해 그동안 상호 축적된 성공적인 협업 성과를 토대로 마련됐다. 레니게이드를 기반으로 한 AI 솔루션의 국내·해외 사업화를 목표로 상호 기술 협력을 비롯해 공동 레퍼런스 창출 등 다각적인 협력 활동을 전개할 방침이다. 특히 정부가 최근 공공부문을 중심으로 국산 NPU 적용 확대를 추진하는 상황에서 이번 협력이 관련 시장 확대 흐름과 맞물릴지 주목된다. 양사는 퓨리오사AI NPU 환경에서 더존비즈온의 '원 AI'를 구동·적용하는 데 주력한다. 레니게이드 기반 인프라를 활용해 공공·금융 등 보안과 안정성이 중요한 프라이빗 환경을 대상으로 AI 서비스 지원 및 전력 효율과 운영 효율까지 고려한 인프라 검증·구성에 나선다. 시장 적용 가능성과 기술적 신뢰도 역시 단계적으로 확보한다는 목표다. 실제 현장의 서비스 운영 환경을 기준으로 국산 NPU 기반 AI 서비스 성능, 전력 소모 대비 처리량 측면의 객관적 검증을 추진하고 신뢰할 수 있는 제삼자 검증 체계를 통해 결과를 확인·축적할 예정이다. 이를 통해 양사는 국산 NPU에 접목된 AI 서비스의 운영 효율성과 비용 경쟁력을 입증할 계획이다. 향후 국내외 시장에서의 사업화와 시장 확대를 위한 기술적 기반도 공동으로 마련한다는 방침이다. 더존비즈온은 이번 협력으로 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고 국산 AI 반도체를 활용한 독자적인 AI 인프라 선택지를 확보하게 됐다. 퓨리오사AI 역시 더존비즈온의 기업 고객을 대상으로 공급처 확대에 나서고 기업 핵심 업무 영역에서의 적용 사례와 피드백을 추후 시장 개척에 활용할 계획이다. 다만 더존비즈온이 퓨리오사AI의 NPU를 얼마나 도입할지에 대해선 아직 구체적으로 공개되지 않았다. 단계적 검증과 사업화 추진 상황에 따라 적용 범위를 확대해 나갈 것으로 풀이된다. 더존비즈온 관계자는 "이번 협약은 국산 AI 기술의 자립과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 중요한 전환점이 될 것"이라며 "우리 AI 솔루션 역량과 퓨리오사AI의 반도체 기술력을 결합해 효율적이고 신뢰도 높은 글로벌 AI 비즈니스 모델을 만들어 갈 것"이라고 말했다.

2026.02.19 16:02한정호 기자

韓 AI반도체, '엔비디아 대항마' 넘어 실전으로

AI 시대의 개막과 함께 반도체 산업의 패러다임이 급변하고 있다. 인공지능 구현에 필수적인 고성능 반도체의 수요가 폭증함에 따라, 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)를 중심으로 한 글로벌 AI 생태계는 그 어느 때보다 공고한 성벽을 쌓아 올렸다. 그러나 최근 AI 시장의 무게추가 모델 학습에서 '추론(Inference)'으로 이동하며 GPU 중심의 시장 구조에 변화의 조짐이 나타나고 있다. 학습에서 추론으로, NPU 시장의 활성화 생성형 AI의 확산은 데이터센터부터 엣지, 온디바이스 전반에 걸쳐 막대한 연산 수요를 창출하고 있다. 초기 시장이 대규모 언어 모델을 학습시키기 위한 GPU 중심이었다면, 이제는 학습된 모델을 실무 서비스에 적용하는 추론 단계가 핵심 경쟁력으로 부상했다. 이 과정에서 AI 연산에 특화된 NPU(신경망처리장치) 시장이 본격적으로 활성화되고 있다. NPU는 범용성을 갖춘 GPU와 달리 AI 알고리즘 처리에 최적화돼 있어, 전력 효율성과 비용 측면에서 압도적인 강점을 가진다. 글로벌 테크 기업들이 효율적인 AI 인프라 구축을 위해 NPU로 눈을 돌리면서, NPU는 GPU의 대안을 넘어 차세대 반도체의 주역으로 자리매김하고 있다. 2026년, 대한민국 AI 반도체 '원년'의 선포 이러한 시장 변곡점에서 국내 AI 반도체 기업들은 글로벌 시장의 주도권을 잡기 위해 총력전을 펼치고 있다. 특히 2026년은 국내 주요 AI 반도체 스타트업들의 기술력이 담긴 칩들이 일제히 시장에 출시되는 시점으로, '한국 AI 반도체의 원년'이라 부르기에 부족함이 없다. 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 모빌린트 등 국내 기업들은 각기 다른 전략과 포지셔닝을 통해 글로벌 경쟁력 확보에 매진하고 있다. 이들은 단순한 기술 개발을 넘어 시제품(PoC) 단계를 통과하고 실제 양산 및 상용화 단계로 진입하며 실질적인 성과를 증명해야 하는 중요한 기로에 서 있는 셈이다. 생존 전략을 위한 SWOT 분석 [K-AI칩이 온다] 연재 기획은 국내 주요 AI 반도체 및 인프라 기업 7곳을 대상으로 이들의 기술력과 시장 생존 전략을 집중 조명한다. 각 기업의 주력 시장과 포지셔닝, 성능 및 전력 효율성, 그리고 소프트웨어(SW) 경쟁력을 다각도로 분석할 예정이다. 급변하는 글로벌 공급망 리스크와 양산 과제 속에서 국내 기업들이 가진 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunity), 위협(Threat) 요인을 면밀히 분석함으로써 대한민국 AI 반도체 산업의 현주소와 미래 가능성을 제시하고자 한다.

2026.02.18 16:00전화평 기자

엔비디아, 메타에 AI칩 수백만개 공급 예정…장기 파트너십 체결

엔비디아가 글로벌 주요 클라우드서비스제공자(CSP) 메타와 장기간·대규모 AI 반도체 공급에 대한 계약을 체결했다. 17일(현지시간) 엔비디아는 메타와 온프레미스, 클라우드 및 AI 인프라에 대한 다년간의 전략적 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 이번 협력으로 엔비디아는 메타에 수백만 개의 '블랙웰' 및 '루빈' GPU를 공급할 예정이다. 해당 GPU는 AI 데이터센터에 필요한 초고성능 칩이다. 특히 루빈의 경우, 올해 본격적인 상용화가 예상된다. 또한 메타는 자사 데이터센터에 엔비디아의 그레이스 CPU를 단독으로 도입하기로 했다. 주요 CSP 기업 중 엔비디아의 그레이스 CPU만을 채용한 사례는 이번이 처음이다. 그간 메타는 Arm 기반의 CPU를 자사 AI칩의 보조 프로세서로 활용해 왔다. 이와 관련해 로이터통신은 "고객사향 매출을 공개한 적은 없지만, 메타는 엔비디아의 최근 분기 매출의 61%를 차지하는 4대 CSP 중 하나"라며 "엔비디아가 이번 계약을 강조한 것은 메타와의 대규모 사업 관계 유지와 CPU 시장에서의 입지 강화를 보여주기 위한 것"이라고 평가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "엔비디아는 CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어 전반에 걸친 심층적인 공동 설계로 메타가 차세대 AI 인프라를 구축하는 데 필요한 모든 플랫폼을 제공할 것"이라고 말했다. 마크 저커버크 메타 CEO는 "엔비디아와의 파트너십 확대로 베라 루빈 플랫폼을 활용한 최첨단 클러스터를 구축하고, 전 세계 모든 사람에게 맞춤형 인공지능을 제공하게 돼 기쁘다"고 밝혔다.

2026.02.18 10:10장경윤 기자

에이직랜드, 대구시와 '국산 AI 반도체' 실증·상용화 협력

주문형 반도체(ASIC) 디자인 솔루션 대표기업 에이직랜드는 대구광역시와 함께 국산 AI 반도체 실증 및 상용화 협력으로 지역 산업 경쟁력 강화에 앞장선다고 13일 밝혔다. 에이직랜드는 지난 12일 대구 산격청사에서 대구시, 유관기관, 유망 팹리스 기업들과 '국산 AI 반도체 실증 및 상용화 협력'을 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협약은 국내 팹리스 기업이 설계한 AI반도체를 대구의 주력 산업인 로봇·모빌리티 분야 수요처와 연계하여 '기획-설계-실증-상용화' 전 과정을 지원함으로써 시장 경쟁력을 확보하는 데 목적이 있다. 협약에 따라 대구시는 실증 협력 환경 조성과 정책적 지원을 담당하고, 참여 기업들은 수요기업 맞춤형 AI 반도체 실증과 산업 현장 연계, 레퍼런스 확보를 위해 협력할 예정이다. 특히, 에이직랜드는 이번 협약으로 국내 유일의 TSMC VCA 파트너로서 첨단 공정 설계 노하우와 차세대 패키징 칩렛(Chiplet) 기술을 적용하여 지역 수요 기업에 최적화된 반도체 설계를 지원할 계획이다. 또한 ▲MPW 서비스 지원 ▲설계IP검증 ▲실증 과정에서의 기술적 이슈 해결에 협력하며, 국산 AI반도체가 시장 경쟁력을 확보하고 상용화로 이어질 수 있도록 비즈니스 가교 역할을 맡을 예정이다. 더불어, 대구기계부품연구원, 지능형자동차부품진흥원, 한국로봇산업진흥원, 경북대학교 산학협력단이 참여해 수요기업 발굴부터 실증 매칭, 기술 자문, 인력양성 등 전 주기 산학연 협력체계를 공동으로 추진한다. 이종민 에이직랜드 대표는 “이번 협약은 국산 AI 반도체의 상용화 가능성을 드높이는 동시에, 국내 팹리스 기업의 실증 기반을 마련하는 중요한 계기”라며, “글로벌 디자인하우스 역할에 맞게 실증과 사업화 사이의 간극을 줄이고, 대구시와 함께 국산 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 드높이는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.02.13 08:55장경윤 기자

SFA, AI 로보틱스·HBM로 신성장동력 확보…"강력하게 준비"

지난해 흑자전환을 달성한 에스에프에이(SFA)가 회사의 핵심 성장동력으로 AI 로보틱스, 신규 반도체 제조장비 사업화를 제시했다. 특히 국내 메모리 업계가 선도하는 고대역폭메모리(HBM) 시장을 겨냥한 비파괴 검사장비를 개발 중으로, 이르면 오는 2028년 사업화를 계획하고 있다. 12일 에스에프에이는 2025년 실적발표 행사를 통해 주요 사업 현황 및 중장기 사업 전략에 대해 밝혔다. SFA의 별도 기준 2025년 매출액은 7902억원으로 전년 대비 18.6% 감소했다. 캐즘에 따른 전기차 및 이차전지 부문의 고객사 일정 지연이 주된 영향을 미쳤다. 다만 영업이익은 1006억원으로 전년(-484억원) 대비 흑자전환했다. 김상경 SFA 대표이사는 "AI 및 로보틱스 기술 접목 기반의 고부가가치 제품군 확대와 PJT 수행 효율성 제고 노력의 결과물"이라며 "회사의 사업 펀더멘털이 견고함을 입증한 것으로, 고부가가치 사업 확대를 통해 지속적으로 수익성을 제고해 나갈 것"이라고 밝혔다. 에스에프에이는 총 세 가지 핵심 전략으로 회사의 성장 잠재력을 높이겠다는 계획을 수립했다. 김 대표는 "강력하게 준비된 AI 로보틱스, 반도체, HBM 등 성장 포트폴리오를 기반으로 지속 가능한 우상향 성장을 추진할 것"이라고 강조했다. 먼저 AI 자율제조 솔루션 구축 및 사업화다. 기존 자동화 기술 수준을 넘어, AI 및 로보틱스 기술 기반의 완전 무인화를 목표로 하는 자율제조 솔루션을 구현화할 계획이다. 목표 시점은 오는 2030년이다. 김 대표는 "에이전틱 AI 기반의 통합 관제 시스템과 물류 설비 연계로 스스로 계획하고 실행하는 자율 제조 솔루션을 개발하고 있다"며 "또한 당사가 납품 중인 다양한 물류 로봇은 자체 개발한 AI를 적용해 스스로 판단 및 실행하는 형태로 진화하고 있어, 향후 관련 매출의 성장을 예상 중"이라고 말했다. HBM 시장에서도 기회를 잡았다. 에스에프에이는 AI 기반의 HBM 비파괴 검사장비를 개발하는 국책과제의 주관연구 기관으로 선정된 바 있다. 해당 장비는 2027년까지 개말 및 검증이 진행될 예정으로, 이르면 2028년 사업화가 예상된다. 이외에도 에스에프에이는 첨단 패키징용 3D 배선 형성 장비, 플립칩 본딩용 비파괴 CT검사기, 웨이퍼레벨패키지 검사용 전자현미경, 유리관통전극(TGV) 복합 검사기 등을 개발하고 있다. 김 대표는 "에스에프에이가 개발 중인 신규 장비들은 2027년부터 본격적인 사업화를 계획하고 있다"며 "이들 장비의 전체 시장 규모는 2027년 1308억원에서 2030년에는 2940억원으로 커질 것으로 추정 중"이라고 말했다. 마지막으로는 해저케이블 핵심 제조장비사업 확대를 통한 성장이다. AI 및 데이터센터 확산에 따른 글로벌 전력 수요 급증으로 해상풍력 발전이 확대됨에 따라, 생산된 전력을 수요지로 전달하기 위한 해저케이블 수요 역시 급증하고 있어 관련 제조장비 시장 규모도 급격하게 확대되는 상황이다. SFA는 과거부터 수직연합기 및 턴테이블 등의 해저케이블 제조장비를 국내에서 유일하게 공급해 왔다. 이에 향후에도 지속적으로 관련 수주가 확대될 것으로 전망하고 있다.

2026.02.12 19:26장경윤 기자

송재혁 삼성전자 CTO "커스텀 HBM으로 AI 메모리 벽 깬다"

삼성전자가 메모리와 파운드리, 패키징 역량을 총집결한 '커스텀 HBM(고대역폭메모리)을 앞세워 AI 반도체의 고질적 난제인 '메모리 벽' 돌파에 나선다. 메모리 칩 내부에 직접 연산 기능을 넣는 파격적인 설계와 최첨단 로직 공정을 결합해, 단순한 부품 공급자를 넘어 AI 아키텍처의 설계자로서 주도권을 잡겠다는 전략이다. 송재혁 삼성전자 CTO(사장)는 11일 서울 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2026' 기조연설에서 '비욘드(Beyond) ZFLOPS: AI 시스템의 미래 아키텍팅'을 주제로 삼성의 차세대 반도체 로드맵을 발표했다. 송 사장은 "현재 GPU(그래픽처리장치) 성능은 비약적으로 성장하고 있지만, 메모리 대역폭의 증가 속도는 이를 따라가지 못해 AI 시스템 발전의 허들이 되고 있다"고 진단했다. 이러한 불균형을 해결할 삼성전자의 핵심 병기는 '커스텀 HBM'이다. 기존 HBM이 데이터를 전달하는 통로 역할에 충실했다면, 삼성의 커스텀 HBM은 메모리 하단부인 '베이스 다이' 내부에 '컴퓨트 코어'를 이식하는 '컴퓨트 인 베이스 다이' 아키텍처를 채택했다. 이 기술을 적용하면 GPU와 메모리 사이의 불필요한 데이터 이동이 최소화되어 연산 효율이 극대화된다. 삼성전자에 따르면 커스텀 HBM 기반 시스템은 기존 GPU 구조 대비 전력 대비 성능이 약 2.8배 향상되는 것으로 확인됐다. "메모리+파운드리" 원팀 시너지… "삼성만이 가능한 영역" 송 사장은 삼성 커스텀 HBM의 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 동력으로 삼성전자의 '토탈 솔루션' 역량을 강조했다. 회사는 최첨단 D램, 초미세 로직 공정 파운드리(반도체 위탁생산), 어드밴스드 패키징 기술을 전 세계에서 유일하게 보유했다. 이러한 강점을 살려 시장 리더십을 차지하겠다는 계획이다. 송 사장은 "단일 기업 내에서 메모리와 로직의 시너지를 극대화함으로써 AI 시장이 요구하는 폭발적인 기능을 가장 효율적으로 지원할 것"이라고 자신했다. HBM4 넘어 'zHBM'으로…3D 메모리 시대 예고 삼성전자는 이날 기조연설에서 HBM4(6세대) 이후의 미래형 아키텍처인 'zHBM'의 세부 사양도 처음으로 공개했다. zHBM은 기존 평면적인 배치를 넘어 완전한 3D 적층 구조를 지향한다. 제품의 명칭이 zHBM인 것도, HBM을 패키징할 때 z축(수직)으로 쌓았기 때문이다. zHBM은 멀티 웨이퍼 투 웨이퍼 본딩 기술을 통해 수만 개의 I/O(입출력 단자)를 확보하며, 이를 통해 차세대 HBM 대비 대역폭은 4배 이상 높이고 전력 소비는 75% 절감하는 혁신적인 성능을 목표로 하고 있다. 또한 소자 레벨에서 혁신도 가속화한다. 삼성은 차세대 트랜지스터 구조인 CFET 연구 결과를 공유하며, 기존 구조 대비 채널 반응 속도가 20% 이상 빨라졌음을 확인했다고 밝혔다. 아울러 저전력 구현을 위한 산화물 반도체 채널 적용 등 미세 공정의 한계를 넘기 위한 기술 개발도 순항 중임을 시사했다. 송 사장은 "가상 세계를 넘어 현실을 인식하고 행동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대가 머지않았다"며 "삼성 반도체는 최적화된 시너지 솔루션을 통해 인류의 진화에 기여할 준비가 되어 있다"고 말했다.

2026.02.11 15:07전화평 기자

SK하이닉스, 차세대 낸드 판도 흔든다…'AIP' 기술 적용 검토

SK하이닉스가 차세대 고적층 낸드를 구현하기 위한 혁신 기술로 'AIP(All-In-Plug)'를 개발하고 있다. 기존 낸드가 핵심 공정을 세 번에 걸쳐 진행했다면, AIP는 해당 공정을 단 한번만 진행해 제조비용을 크게 줄이는 것이 골자다. 이성훈 SK하이닉스 부사장은 11일 서울 코엑스에서 개최된 '세미콘 코리아 2026' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 3번 진행하던 낸드 핵심 공정, 단 한번에 이 부사장은 "반도체 공정의 기술 난이도가 굉장히 가파르게 올라가면서, 지난 10년간 해왔던 방식으로는 이를 따라기 힘들 것이라 판단하고 있다"며 "이에 SK하이닉스는 축적된 기술을 바탕으로 다음 세대의 공정 난이도를 예측하는 플랫폼을 구축했다"고 설명했다. 이에 따라 SK하이닉스는 차세대 D램 및 낸드 구현을 위한 선행기술을 검토하고 있다. 특히 낸드 분야에서는 적층 수 향상에 따른 비용 증가를 낮추기 위한 'AIP'와 같은 혁신 기술을 검토 중인 것으로 알려졌다. AIP는 낸드 구현의 핵심인 HARC(고종횡비; High Aspect Ratio Contact) 식각 공정과 관련돼 있다. 식각은 반도체 제조공정에서 특정 물질을 깎는 과정을 뜻한다. 낸드를 만들기 위해서는 메모리의 최소 저장 단위인 셀을 수백 층 쌓고, 각 층을 연결하는 채널 홀(구멍)을 뚫어야 한다. 이 채널 홀을 일정한 너비로 더 좁게, 더 깊게 뚫을수록 낸드 성능을 높일 수 있다. 다만 식각 공정은 난이도가 높아, 전체 낸드 층에 한 번에 구멍을 뚫는 것이 불가능했다. 이에 업계는 낸드의 식각 공정을 2번, 혹은 3번으로 나눠 진행한 뒤, 이를 묶는 기술을 채택해 왔다. 예를 들어, 300단 낸드를 100단+100단+100단으로 나눠 각각 구멍을 뚫고, 다시 본딩 공정을 통해 연결하는 방식이다. SK하이닉스의 가장 최신 세대인 321단 낸드도 3번 식각을 진행하는 '트리플 스택'을 채용하고 있다. 이 경우 낸드를 안정적으로 제조 가능하지만, 식각 공정을 3번이나 진행해야하기 때문에 제조 비용 및 쓰루풋(생산성) 면에서는 효율이 좋지 못하다. 때문에 SK하이닉스는 300단 이상의 고적층 낸드도 한 번에 HARC 식각을 진행하는 AIP 기술에 관심을 쏟고 있다. 해당 기술이 실제 양산 공정에 적용되면, V11 등 차세대 낸드에서부터 HARC 공정 수와 비용이 크게 감소할 것으로 전망된다. 이 부사장은 "고적층 낸드를 구현하기 위해 HARC 식각 공정 수가 늘어나것이 제조비용 증가의 가장 큰 요인"이라며 "이를 억제하기 위해 HARC 공정들을 합쳐서 한 번에 구현할 수 있을지를 고민하고 있다"고 말했다.

2026.02.11 13:41장경윤 기자

D램 구조적 공급 부족 직면…"생산능력 매년 5% 미만 성장"

삼성전자, SK하이닉스 등 국내 메모리 업계가 주도하는 D램 시장이 중장기적인 공급 부족 현상에 직면할 전망이다. AI 인프라 투자 규모가 매년 빠르게 확대되는 반면, D램 생산능력(CAPA; 캐파)은 지난해부터 오는 2030년까지 연평균 4.8% 수준으로 비교적 낮은 성장세가 예상되기 때문이다. 클락 청 세미(SEMI) 연구위원은 11일 서울 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2026' 기자간담회에서 향후 반도체 시장 전망에 대해 이같이 밝혔다. 클락 청 위원은 "전세계 빅테크 기업들이 AI를 중심으로 투자 속도를 앞당기고 있다"며 "특히 메모리 반도체와 패키징이 AI 인프라에서 중요해지고 있어, 한국의 반도체 생태계가 강점을 지닐 것"이라고 밝혔다. 실제로 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타 등 4대 CSP(클라우드서비스제공자)의 AI 인프라 지출은 크게 늘어나는 추세다. 지난 2024년에서 오는 2028년까지 연간 지출 규모 성장률은 38%에 이를 전망이다. 클락 청 위원은 "오는 2027년에는 글로벌 반도체 매출 규모와 4대 CSP를 포함한 전체 기업들의 AI 인프라 투자가 각각 1조 달러를 넘어서게 될 것"이라고 강조했다. 당초 업계는 글로벌 반도체 매출이 1조 달러를 기록하는 시점을 2030년으로 전망해 왔는데, 크게 앞당겨진 셈이다. 거대한 AI 수요로 D램 시장은 장기적인 공급 부족 현상에 직면할 가능성이 크다. SEMI에 따르면, 연간 D램 생산능력 증가율은 지난해부터 오는 2030년까지 4.8%로 전망된다. AI 인프라 투자 성장률을 고려하면 낮은 수준이다. 클락 청 위원은 "메모리 공급사들이 원칙적으로 신규 투자를 보수적으로 하고 있고, 캐파 증가분도 상당량을 고대역폭메모리(HBM)가 흡수할 것"이라며 "또한 공정 기준으로는 15나노미터(nm) 이하의 선단 분야에 투자가 집중돼, 레거시 및 특수 목적의 D램 공급은 더 제한될 예정"이라고 설명했다. 다만 AI 수요가 예상보다 빠르게 증가함에 따라, 향후 3년간 D램 생산능력 전망이 상향 조정될 가능성도 있다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 기업들의 팹 투자 규모는 확대될 전망이다. 클락 청 위원은 "한국의 팹 투자 규모는 2026~2028년 연간 400억 달러 수준으로 크게 확대될 것"이라며 "80% 이상이 D램과 낸드와 관련한 투자로, 일부 첨단 로직 투자는 미국에서 진행될 것"이라고 말했다.

2026.02.11 10:17장경윤 기자

산업부, 올해 소재부품 기술개발에 1조2910억원 투자

산업통상부는 올해 소재부품기술개발에 지난해보다 9.6% 증가한 1조2910억원을 투입한다고 10일 밝혔다. 업종별로는 반도체(1454억원), 디스플레이(883억원), 이차전지(1257억원), 바이오(1112억원) 등 첨단전략산업의 초격차 확보를 위한 소재부품 개발에 총 4706억원을 투자하고 기계금속(3085억원), 자동차(902억원), 화학(1470억원) 등 주력산업의 고부가가치화와 친환경 경쟁력 강화를 위한 소재 개발과 우주·항공(694억원), 수소(245억원) 등 미래 유망산업 선점을 위한 소재 개발에도 총 8204억원을 투자한다. 산업부는 이번 신규과제 공고를 통해 ▲철강·석유화학 산업의 고부가 전환 ▲첨단산업 공급망 대응 ▲소재 연구개발과 AI 연계를 지원할 계획이다. 우선, 철강·석유화학 산업의 고부가 전환을 위해 30개 과제, 220억원을 신규 지원한다. 철강 분야는 초심도 시추환경용 초내부식 강관 소재 등 고부가 특수탄소강 개발을 지원하고, 석유화학 분야는 소형 전장부품용 초고순도·초박막 폴리프로필렌 필름 소재 등 스페셜티 화학 소재 개발을 지원한다. 첨단산업 공급망 대응을 위해 65개 과제 427억5000만원을 신규 지원한다. AI 반도체용 초고순도 구리소재, 피지컬 AI 디바이스용 유리기판 소재·부품, 제련 부산물 활용 희소금속 정련 기술 등 개발을 지원한다. 소재개발 분야 AI 활용 촉진을 위해 소재부품기반구축사업(가상공학플랫폼)과 연계하는 소재 AI 연계 과제를 처음 도입한다. 이를 통해 연구개발 단계에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하고, 특성 예측·구조 최적화·가상설계 및 시뮬레이션 등 AI 기반 소재 디지털 개발방식을 접목해 신속한 개발을 지원한다. 산업부는 소재부품기술개발사업 신규과제 수행기관을 4월까지(투자연계형 과제는 6월) 선정할 예정이며, 관련 기술개발 내용과 양식은 한국산업기술기획평가원 R&D 디지털 플랫폼이나 범부처통합연구지원시스템 IRIS사이트에서 확인할 수 있다. 송현주 산업부 산업공급망정책관은 “소부장 산업은 국가 경제안보를 뒷받침하는 핵심 산업”이라며 “철강·석유화학 소재의 고부가화 연구개발을 차질없이 지원하고, 소재 연구개발에 AI 융합을 확산해 소재기업의 혁신역량을 고도화해 나가겠다”고 말했다.

2026.02.10 16:30주문정 기자

"한국 반도체·車, EU 진출 가교 역할 할 것"

"전 세계적으로 기술 경쟁이 치열해지고 지정학적 긴장이 고조되는 현실 속에서 한국과 EU의 협력은 선택이 아닌 필수입니다. 그간의 양측 협력이 연구 단계에 집중됐다면, 이제는 한국 기업들이 유럽에서 구체적인 투자 기회를 찾고 실질적인 산업 프로젝트를 확대해야 할 때입니다." 우고 아스투토 주한 유럽연합(EU) 대사는 지디넷코리아와의 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 한국 반도체 기업들을 향해 적극적인 러브콜을 보낸 셈이다. EU는 현재 2030년까지 글로벌 반도체 시장 점유율 20% 달성을 목표로 하는 '제2차 반도체법(EU Chips Act 2.0)' 도입을 앞두고 있다. 한국 기업 유치를 위한 전례 없는 혜택이 준비됐다는 게 아스투토 대사의 설명이다. 삼성·SK 등 대기업에 '보조금·신속 허가' 등 투자 혜택 집중 아스투토 대사는 삼성전자와 SK하이닉스 등 한국의 반도체 대표 기업들이 유럽 내에 제조 시설을 구축할 경우 받게 될 파격적인 인센티브를 구체적으로 제시했다. 제2차 반도체법은 변화하는 지정학적 현실을 반영해 보다 강력한 조율 체계와 투자 유치 프레임워크를 갖추는 데 초점을 맞추고 있다. 가장 대표적인 혜택은 행정 절차의 획기적 단축이다. 유럽 내 최초의 혁신 시설인 FOAK(First-of-a-kind)로 지정될 경우, 신속 허가제를 적용받아 공장 설립에 필요한 복잡한 행정 절차를 가장 빠르게 마칠 수 있도록 지원한다. 자금 지원책도 대폭 강화된다. 선도적 제조 시설 구축 시 공공 자금 지원이 가능하도록 국가보조금 조정 규정을 완화해 대규모 투자에 따른 기업의 리스크를 정부가 분담한다. 또한, 통합 생산 시설(IPF)이나 오픈 EU 파운드리(OEF) 지위를 획득하면 유럽 내 첨단 시범 생산라인에 대한 우선 접근권이라는 전략적 혜택도 부여된다. 아스투토 대사는 "유럽은 규범과 가치에 기반을 두고 있으며, 국제질서를 존중하며, 약 4억5천만명의 소비자가 있는 매우 매력적인 시장"이라며 "한국 기업들이 유럽의 안정적인 비즈니스 환경을 적극 활용하기를 바란다"고 강조했다. 국내 팹리스·소부장 기업, 'EU 비즈니스 허브' 통해 유럽 시장 정조준 대기업의 제조 시설 투자뿐만 아니라, 한국의 유망 팹리스(반도체 설계전문) 및 소재·부품·장비 중소기업들을 위한 상호 보완적 협력 체계도 본격 가동된다. 아스투토 대사는 한국의 제조 역량과 유럽의 설계·장비 강점이 결합할 때 발생하는 시너지에 주목했다. 핵심 플랫폼인 EU 비즈니스 허브 프로그램은 2027년까지 약 500개의 유럽 유망 중소기업을 한국으로 파견해 국내 기업들과 1:1 매치메이킹을 지원한다. 특히 2026년 2월 열리는 세미콘 코리아 기간에는 반도체 설계, 제조, 소재 등 다양한 하위 분야의 유럽 기업들이 방한해 국내 중소기업 및 팹리스 스타트업과 구체적인 협력 방안을 논의할 예정이다. 그는 "한국의 팹리스 스타트업을 전 세계 수요 창출 산업과 연계하고, 한국의 소비자 가전 전문성을 유럽 반도체 기업 지원에 활용하는 등 다각적인 협력이 가능하다"며 "이를 통해 한국 기업들이 유럽의 강점 분야인 자동차 및 산업용 반도체 시장으로 진출할 수 있는 가교 역할을 하겠다"고 말했다. "연구 협력 넘어 실질적 산업 동맹으로… 협력 지속 강화" EU와 한국은 이미 뉴로모픽 컴퓨팅과 이종 집적 등 차세대 기술 분야에서 4개의 공동 연구 프로젝트를 성공적으로 수행하며 탄탄한 신뢰를 쌓아왔다. 아스투토 대사는 이러한 성과를 바탕으로 향후 협력의 범위를 단순 연구를 넘어 경제 안보 차원의 산업 동맹으로 넓혀가겠다는 포부를 밝혔다. 그는 "이제는 AI 혁신과 반도체 공급망 복원력을 강화하기 위해 구체적인 공동 산업 프로젝트를 추진해야 한다"며 "퀀텀 컴퓨팅과 AI 칩 등 차세대 영역으로 협력을 확대할 것"이라고 역설했다. 특히 2025년 무역위원회 합의에 따라 신설되는 전문 위원회는 양측이 경제 안보와 신흥 무역 이슈를 실질적으로 논의하는 핵심 창구가 될 전망이다. 아스투토 대사는 "한국은 AI 반도체를 설계하고 제조할 수 있는 역량을 보유한 핵심 파트너"라며 "양측의 강점을 바탕으로 전 세계 반도체 공급망의 리스크를 줄이고 복원력을 높이는 협력을 앞으로 더욱 강력하게 추진해 나갈 계획"이라고 전했다.

2026.02.10 15:23전화평 기자

한미반도체, 지난해 매출 5767억원…창사 이래 최대

한미반도체는 지난해 연간 매출 5767억원(연결재무제표 기준)을 기록하며 1980년 창사 이래 최대 매출 실적을 달성했다고 9일 밝혔다. 영업이익률은 43.6%를 기록하며 업계 최고 수준의 수익성을 유지했다. 2024년에 이어 2년 연속 창사 최대 매출을 경신한 배경은 반도체 시장에서 기술 경쟁력을 인정받은 결과로 분석된다. 특히 AI 반도체의 핵심 부품인 HBM(고대역폭메모리) TC 본더가 71.2% 점유율로 글로벌 1위를 차지하며 매출 성장을 견인했다. 올해 역시 글로벌 AI 반도체 시장은 하이엔드 HBM 수요 급증으로 글로벌 메모리 기업들의 설비투자가 전년 대비 크게 증가할 것으로 예상된다. 최근 시장조사업체 테크인사이츠는 TC 본더 시장이 2025년부터 2030년까지 연평균 약 13.0% 증가한다고 전망했다. 실제로 글로벌 HBM 생산 기업들은 올해 HBM4를 본격 양산하고, 올해 말과 내년 초 HBM4E 양산 준비를 앞두고 있어 이에 적합한 새로운 TC 본더 수요가 크게 확대될 전망이다. 그 중심에는 삼성전자, SK하이닉스,마이크론, 중국 업체들이 있다. 특히 마이크론은 2025년 12월 실적 발표를 통해 2026년 총 설비투자액을 기존 180억 달러(약 26조4000억원)에서 200억 달러(약 29조3000억원)로 상향 조정하고 HBM 생산 능력을 대폭 확대하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 실제로 마이크론은 2024년 8월 대만 AUO의 디스플레이 팹을 인수한데 이어, 2025년부터 싱가포르 우드랜즈지역에 D램, 낸드 첨단 웨이퍼 제조공장 건설에 착수했다. 이와 함께 일본 히로시마에 증설 확대, 미국에 축구장 800개 규모의 메가팩토리 증설 계획을 연이어 발표했다. 특히 싱가포르를 AI 반도체(HBM,HBF) 생산거점으로 구축하며, 향후 5년간 글로벌 AI 반도체 주도권 확보를 위한 공격적인 행보를 이어 나가고 있다. 이 같은 마이크론의 공격적인 HBM 생산설비 투자 확대는 지난해 마이크론으로부터 최우수 협력사로 인정 받으며 '탑 서플라이어(Top Supplier)'상을 수상한 한미반도체 TC 본더의 매출 증가에 크게 영향을 미칠 것으로 전망된다. 한미반도체는 2025년 HBM4 생산용 'TC 본더4'를 출시한데 이어, 올해 하반기에 HBM5·HBM6 생산용 '와이드 TC 본더'를 출시할 계획이다. 와이드 HBM은 기술적 난제로 상용화가 지연되고 있는 HBM 양산용 하이브리드본더(HB)의 공백을 보완할 새로운 타입의 TC 본더로 주목받고 있다. 이와 동시에 한미반도체는 2020년 이미 개발한 HBM 하이브리드 본더 원천 기술을 기반으로, 2029년경으로 예상되는 16단 이상 HBM 양산 시점에 맞춰 차세대 첨단 하이브리드 본더 출시를 위해 고객사와 소통하고 있다. 한미반도체는 올해 AI 시스템반도체 분야에서도 신규 장비 출시를 예고했다. 이는 부가가치가 높은 AI 패키지 분야에 채택되는 다양한 본딩 장비로 HBM 코어다이, 베이스다이 그리고 GPU·CPU를 통합하는 AI 반도체 패키지와 CPO(Co Packaged Optics) 패키징 분야에 활용되는 핵심 장비(빅다이 TC 본더, 빅다이 FC 본더, 다이 본더)이며, 중국과 대만의 파운드리, OSAT 기업에 공급할 계획이다. 한미반도체는 글로벌 우주항공 분야 핵심 장비 판매에도 적극 나서고 있다. EMI 쉴드 장비는 우주탐사용 로켓, 저궤도 위성통신(LEO), 방산용 드론에 적용되는 필수장비다. 한미반도체는 2016년 EMI 쉴드 장비를 처음 선보인 이후 해당 시장에서 점유율 1위를 계속 유지하고 있으며, 최근 4년 연속 글로벌 항공우주 업체에 EMI 쉴드 장비 라인를 독점 공급하며 기술 경쟁력을 입증했다. 한미반도체 관계자는 “AI 반도체 시장의 지속적인 성장과 글로벌 반도체 기업의 적극적인 투자 확대로 HBM 수요는 그 어느 때보다 높을 것으로 예상하고 있다. 이에 힘입어 한미반도체는 2026년과 2027년에도 창사 최고 실적을 경신할 것으로 전망한다”며 “차세대 제품 개발과 생산능력 확충을 통해 글로벌 반도체 장비 시장에서 리더십을 더욱 강화해 나갈 것” 이라고 밝혔다.

2026.02.09 10:00장경윤 기자

원익 5개 계열사 '세미콘 코리아' 참가..."반도체 모든 가치 구현"

반도체 소재·부품·장비(이하 소부장) 대표 기업인 원익은 반도체 관련 총 5개 계열사가 오는 11일부터 13일까지 서울 코엑스에서 열리는 '세미콘 코리아 2026(SEMICON KOREA 2026)'에 참가한다고 9일 밝혔다. 원익은 이번 전시에서 '원 원익, 컨넥티드 인 세미컨덕터(One Wonik, Connected in Semiconductor)'를 주제로, 하나의 원익 안에서 반도체 산업의 모든 가치를 함께 구현해 나가고자 하는 방향성을 제시한다. 전시에 참가하는 반도체 관련 5개 계열사 가운데 원익IPS와 원익홀딩스는 반도체 장비, 원익머트리얼즈는 소재, 원익QnC와 ㈜원익은 부품 분야를 대표하는 기업으로 평가받고 있다. 원익 측은 “하나의 공간 안에서 고객사와 파트너와의 협업의 중요성을 강조하고 반도체 소부장 역량을 통합적으로 보여주는 방식으로 전시를 구성했다”고 설명했다. 디자인 관점에서 원익 부스는 브랜드별 몰입형 구조를 적용했으며, 대형 LED 사이니지를 활용한 현대적이고 트렌디한 외관이 특징이다. 부스 전면 메인 게이트에는 전사 홍보영상을 상영해, 반도체 소부장 전반을 하나로 잇는 원익의 메시지를 시각적으로 구현했다. 또한 측면과 후면에는 원익의 연혁과 기업문화, 핵심 가치를 담아 원익이 추구해 온 기술의 중요성과 사람 중심의 가치를 함께 전달한다. 부스 내부에는 고객사와의 협력 논의를 위한 전용 미팅 공간을 마련해, 전시 현장에서도 보다 밀도 있는 소통이 가능하도록 했다. 원익은 전시장을 찾은 인재들과의 직접적인 소통을 위해 채용설명회와 상담을 진행한다. 이를 통해 원익의 현재와 미래 비전, 인재상 및 사업 등을 소개할 예정이다. 또한 반도체 기술이 중요한 기반이 될 로봇과 AI산업을 조망하기 위해, 전시장 중앙에 원익로보틱스의 '알레그로 핸드(Allegro Hand)'를 전시한다. 인류의 미래를 위한 원익의 고민과 이를 구현할 로봇 기술의 방향성을 관람객들과 함께 공유한다는 취지로 마련됐다. 원익은 세미콘 코리아 이후에도 세미콘 차이나(SEMICON China) 등 주요 글로벌 전시에 지속적으로 참가하며, 글로벌 비즈니스 입지를 더욱 넓혀 나갈 계획이다.

2026.02.09 09:54장경윤 기자

AI 인프라 투자 300조 더 는다…삼성·SK 메모리 슈퍼사이클 '청신호'

세계 4대 클라우드서비스제공자(CSP) 기업들이 올해 AI 인프라 투자에 6,600억 달러(한화 약 970조원)을 투자한다. 지난해 대비 2,000억 달러(약 293조원) 가까이 증가한 규모다. 최근 불거진 'AI 거품론' 속에서도 투자 공세를 이어가겠다는 기조로, 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들도 상당한 수혜를 입을 것으로 기대된다. 7일 업계에 따르면 글로벌 주요 CSP 기업들은 올해 AI 인프라 투자 규모를 당초 예상보다 크게 늘리고 있다. 최근 실적을 발표한 아마존은 올해 AI 인프라 투자 규모를 2,000억 달러(약 293조원)로 제시했다. 이는 증권가 전망치인 1446억 달러를 크게 웃도는 수치다. 지난해 총 투자규모인 1250억 달러와 비교해도 60%나 증가했다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "기존 서비스에 대한 강력한 수요와 AI·반도체·로봇공학·저궤도 위성 등 중대한 기회를 고려한 것"이라며 "투자 자본에 대해 장기적으로 높은 수익률을 기대한다"고 설명했다. 메타는 올해 AI 관련 설비투자 규모가 최대 1,350억 달러에 이를 것이라고 밝혔다. 지난해 투자 규모인 772억 달러 대비 74%가량 늘었다. 구글은 최대 1850억 달러, 마이크로소프트는 1,400억 달러로 역시 전년 대비 규모가 크게 늘었다. 이들 4개 기업의 총 투자 규모는 6,600억 달러에 이른다. 4,000억 달러대인 지난해와 비교하면 2,000억 달러 가량 늘어난 수준이다. 최근 IT 업계는 막대한 투자 대비 불확실한 매출 성장으로 'AI 거품론'에 휩싸이고 있다. 여기에 AI 데이터센터에 필수적인 메모리 반도체 수급난이 심화되면서, 투자 비용 역시 급증하는 추세다. 그럼에도 CSP 기업들은 AI 인프라 투자를 오히려 가속화하고 있다. 이는 삼성전자, SK하이닉스 등 메모리 기업들의 강력한 매출 성장 전망치에 힘을 실어주는 기폭제가 될 전망이다. 삼성전자, SK하이닉스는 AI 가속기에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM) 시장을 주도하고 있다. 또한 이들 기업이 생산하는 서버용 D램, 기업용 SSD(eSSD) 등은 AI 데이터센터 시장에서 수요가 매우 높다. 반도체 업계 관계자는 "최근 메모리 공급난이 극심함에도 불구하고, CSP 기업들은 이번 실적발표를 통해 투자비용에 대한 부담 대신 더 공격적인 기조를 나타냈다"며 "AI 고도화의 주역인 메모리반도체 기업들 입장에서는 매우 반가운 소식"이라고 밝혔다.

2026.02.08 08:58장경윤 기자

딥엑스, 前 LX세미콘 미국 법인장 출신 천승희 상무 영입

초저전력·고성능 AI 반도체 기업 딥엑스가 글로벌 반도체 및 빅테크 시장 확대를 위해 천승희 전 LX세미콘 미국 법인장을 상무로 영입했다고 6일 밝혔다. 천승희 상무는 지난 20여 년간 한국, 미국, 일본을 무대로 활동하며 애플, 메타, 마이크로소프트, 아마존 등 세계적인 빅테크 기업들과 대규모 비즈니스 파트너십을 성공시킨 글로벌 영업 전문가다. 최근까지 LX세미콘 미국 법인장으로 재직한 그는 반도체 솔루션 분야에서 연 매출 약 7억 달러(약 1조원) 규모의 사업을 진두지휘했다. 특히 애플, 메타, 마이크로소프트 등 까다로운 요구조건을 가진 글로벌 고객사들과 전략적 협상을 주도하고, 초대형 글로벌 프로젝트 수주를 이끌었으며, 복잡한 글로벌 공급망(SCM)을 안정적으로 조율하며 미국 시장 내 입지를 굳건히 다졌다. 또한 일본 법인 설립을 주도해 샤프, 재팬 디스플레이 등 일본 기업과 접점을 높여 아시아 시장 개척에도 탁월한 성과를 보인 바 있다. 딥엑스는 천 상무의 합류를 통해 피지컬 AI 인프라의 글로벌 확산에 박차를 가할 계획이다. 데이터센터를 넘어 로봇, 스마트 팩토리, 자율주행, 엣지 디바이스 등 실제 산업 현장에 AI를 적용하려는 글로벌 기업들의 수요가 급증함에 따라, 천 상무의 빅테크 네트워크와 대규모 양산 경험이 핵심 동력이 될 것으로 기대하고 있다. 천승희 상무는 "AI 기술은 이제 클라우드를 넘어 실제 산업 현장과 디바이스에서 구체적인 가치를 창출해야 하는 시점에 도달했다"며 "글로벌 빅테크 기업들이 찾던 '현실적인 AI 솔루션'을 세계 시장에 안착시키는 데 기여하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.02.06 11:10전화평 기자

모빌린트, 스페이스린텍과 AI 기반 차세대 우주 페이로드 기술 협력

AI 반도체 전문기업 모빌린트는 우주 의약 전문기업 스페이스린텍과 함께 AI 기반 우주 페이로드 기술 공동 개발 및 협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 6일 밝혔다. 이번 협약은 양사가 상호 신뢰를 바탕으로 각 사의 핵심 역량과 기술을 결합해, 우주 산업 전반에서 활용 가능한 AI 기술 협력의 기본 방향과 주요 협력 내용을 정하기 위해 추진됐다. 양사는 본 협약을 통해 모빌린트의 NPU(신경망처리장치)를 활용한 AI 기술과 우주 환경에 적용 가능한 기술을 결합한다. 이후 우주 산업 관련 기술 공동 개발 및 응용 가능성을 함께 모색할 계획이다. 특히 우주 환경에 적합한 저전력 AI 반도체 솔루션의 최적화와 우주 산업과 연계된 다양한 기술 적용 분야에 대해 협력을 추진한다는 방침이다. 또한 양사는 본 협약을 바탕으로 기술 개발을 위한 인력, 시설, 장비, 기술 등 보유 자원을 상호 활용하며, 공동 연구 결과에 대한 대내외 홍보와 기술 확산에도 협력할 예정이다. 이번 협력은 우주 산업 분야에서 AI 기술 활용 가능성을 확대하고, 양사의 기술 경쟁력을 기반으로 한 중장기적 협력 관계를 구축하기 위한 첫 단계로, 향후 구체적인 공동 연구 및 사업화 논의로 이어질 전망이다. 신동주 모빌린트 대표는 "온디바이스·엣지 AI에 강점을 가진 모빌린트의 NPU 기술을 우주 환경으로 확장하는 중요한 계기가 될 것"이라며 "스페이스린텍과의 협력을 통해 우주 산업에서도 실질적인 AI 활용 가치를 만들어가겠다"고 말했다. 윤학순 스페이스린텍 대표는 "우주의약 페이로드에는 궤도에서 생성되는 데이터를 즉시 판단 및 처리하고, 이상 징후를 스스로 감지해 운용 리스크를 낮추는 '온보드 AI' 역량이 중요하다"며 "양사의 기술 역량을 결합해 지능형 우주의약 연구 모듈을 구현하고, 상용화 가능한 플랫폼 기술 성과로 연결해 나가겠다"고 전했다.

2026.02.06 09:59전화평 기자

엔비디아 RTX3090보다 2.1배 빠른 가속기술 개발…전력소비도 3.3배 줄여

엔비디아 RTX3090보다 2.1배 빠른 가속기술이 상용화 초기 수준으로 개발됐다. KAIST는 정명수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능(AI) 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 '오토GNN'을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 오토 GNN은 엔비디아 고성능 그래픽카드인 'RTX 3090' 대비 속도는 2.1배, 일반 CPU와 비교했을 땐 무려 9배 빠르다. 에너지 소모는 3.3배 줄였다. RTX 3090은 4K·8K 게이밍과 8K 영상 편집, 대형 3D 렌더링, AI 연산 같은 '초고해상도·대용량 데이터' 작업에 주로 쓴다. 가격도 보통 수백만원 대다. 오토 GNN이 이를 대체할 수 있다는 것이 정명수 교수 설명이다. 정 교수는 "상용화로 바로 가기는 어렵지만, 상용화 초기 단계인 개념증명(POC)을 이번에 한 것"이라며 "상용화로 가기 위해선 삼성미래기술육성사업으로 예산을 지원한 기관 등과 협의를 거쳐야 한다"고 말했다. 이 연구에 정 교수가 창업한 파네시아 연구진이 주도적으로 참여해 사업화로 갈 공산이 클 것으로 전망됐다. 연구에는 파네시아 5명, KAIST 정명수 교수 연구실(카멜) 3명, 중국 베이징대학과 한양대학교, 미국 펜실베이니아 주립대에서 각각 1명씩 참여했다. 연구팀은 우선 GPU 서비스 지연이 일어나는 주된 원인이 AI 추론 이전 단계인 그래프 전처리 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하지만, 기존 GPU는 복잡한 관계 구조를 정리하는 연산에 한계가 있어 병목 현상이 상존했다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 기반의 적응형 AI 가속기 기술을 설계했다. 분석해야 할 데이터 연결 방식에 맞춰 반도체가 스스로 가장 효율적인 구조로 바뀌는 방식이다. 연구팀은 필요한 데이터만 골라내는 통합처리요소(UPE) 모듈과 이를 빠르게 정리·집계하는 단일 사이클 리듀서(SCR) 모듈을 반도체 안에 구현했다. 데이터 양이나 형태가 바뀌면 이에 맞춰 최적의 모듈 구성이 자동으로 적용돼, 어떤 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 했다. 이 기술은 추천 시스템이나 금융 사기 탐지처럼 복잡한 관계 분석과 빠른 응답이 필요한 AI 서비스에 즉시 적용할 수 있다. 연구팀은 데이터 구조에 따라 스스로 최적화되는 AI 반도체 기술을 확보, 향후 대규모 데이터를 다루는 지능형 서비스 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있는 기반이 마련될 것으로 내다봤다. 정명수 교수는 “불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “추천 시스템은 물론 금융·보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 활용될 것”이라고 말했다. 연구는 지난 4일 호주 시드니에서 열린 컴퓨터 아키텍처 분야 국제학술대회인 제32회 'IEEE HPC국제 심포지엄'에서 발표됐다. 삼성미래기술육성사업이 지원했다.

2026.02.05 15:08박희범 기자

DB하이텍, 8인치 파운드리 호황…"올해 가동률 98% 전망"

DB하이텍은 2025년 연결기준 매출액 1조 3972억원, 영업이익이 2773억원으로 잠정 집계됐다고 5일 공시를 통해 밝혔다. 전년 대비 매출액은 24%, 영업이익은 45% 증가했다. 영업이익률은 20%다. AI 확산에 따른 전력반도체 수요 증가와 산업 및 자동차향 매출 증가가 실적에 긍정적인 영향을 미쳤다. DB하이텍 관계자는 “전력반도체에서의 기술 고도화와 차별화를 통해 기술 초격차를 유지하는 한편, 차세대 전력반도체 개발·양산, 해외 사업 확대 등을 통해 지속가능한 성장기반을 구축해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 국내 최초 시스템반도체 파운드리 전문기업인 DB하이텍은 전세계 순수 파운드리 수익률 2위를 유지하고 있으며, 미국, 유럽, 중국, 대만, 일본 등에 400여 개 고객사를 둔 국내 대표적인 강소기업이다. 주력 제품인 전력반도체를 중심으로 모바일, 가전, 컴퓨터 등의 응용분야 외에도 AI 데이터센터, 로봇, 자동차 등으로 사업 영역을 지속 확장하고 있다. 올해 전망 역시 긍정적으로 내다봤다. DB하이텍의 지난해 연간 파운드리 가동률은 96% 수준으로, 올해에는 연간 98%의 가동률을 기록할 것으로 분석했다. 평균판매가격(ASP)는 고부가 제품군 확대로 전년 대비 1~2%p 상승이 예상된다. 한편 DB하이텍은 2월 5일부터 6일까지 국내 기관 투자자를 대상으로 2025년 4분기 경영실적 발표 기업설명회를 진행할 예정이다.

2026.02.05 12:57장경윤 기자

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