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'AI 반도체'통합검색 결과 입니다. (684건)

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키오시아, 내년 10세대 낸드 양산 의지…삼성·SK 추격

일본 키오시아가 차세대 낸드 양산을 내년 주요 과제로 제시했다. 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 기업들이 차세대 낸드 상용화 시점을 연기하는 가운데, 기술력 격차를 빠르게 좁히려는 전략으로 풀이된다. 23일 업계에 따르면 키오시아는 내년 10세대(BiCS 10) 낸드 양산을 계획하고 있다. 키오시아는 일본 주요 낸드 제조기업이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 키오시아는 지난해 4분기 전세계 낸드 시장에서 14.1% 점유율로 3위를 차지했다. 삼성전자(28.0%)와 SK하이닉스(22.1%) 다음이다. 기술력도 빠르게 끌어올리고 있다는 평가가 나온다. 키오시아는 최근 실적발표에서 2026회계연도(2026년 4월~2027년 3월) 우선순위 전략 중 하나가 '10세대 BiCS 낸드 출시'라고 밝혔다. 가장 최근 분기 설비투자도 8세대와 10세대 낸드 투자에 집중됐다. 낸드는 메모리의 최소 저장 단위인 셀(Cell)을 수직으로 더 많이 적층하는 방식으로 진화해 왔다. 키오시아는 자체 셀 적층 기술인 BiCS(Bit Cost Scalable)를 적용하고 있다. BiCS 10세대는 총 332단을 쌓아, 이전 세대(218층) 대비 단위 면적당 데이터 저장용량을 59% 늘리고 데이터 전송속도를 33% 향상시켰다. 다만 키오시아가 10세대 낸드를 얼마나 양산할 지는 아직 미지수다. 반도체 업계 한 관계자는 "당초 키오시아는 이르면 지난해 하반기부터 10세대 낸드 투자를 진행할 계획이었으나 아직 확정된 발주가 없는 상황"이라며 "올 하반기께 구체적 윤곽이 드러날 전망"이라고 설명했다. 키오시아가 실제로 10세대 낸드 양산 투자에 나설 경우, 삼성전자·SK하이닉스와 기술력 격차를 더 빠르게 좁힐 수 있을 것으로 예상된다. 국내 기업들도 10세대 낸드를 개발하고는 있으나 실제 양산 투자를 집행하지는 않고 있다. 삼성전자는 430단대의 10세대 낸드를 당초 올해 양산할 예정이었으나, 최소한 내년으로 계획이 순연됐다. 10세대 낸드 구현의 높은 기술 난도, 시장 수요 등이 영향을 미친 것으로 풀이된다. 사안에 정통한 한 관계자는 "삼성전자가 10세대 낸드 전환 투자 시기를 고심하고 있고, 아직 구체적인 장비 발주 계획도 공유하지 않은 상황"이라며 "SK하이닉스도 상황은 마찬가지"라고 말했다.

2026.05.23 08:00장경윤 기자

모빌린트 AI칩, 조달청 혁신제품 등록…공공 AI 시장 공략

AI 반도체 전문기업 모빌린트는 자사 AI 솔루션 'MLX-A1'과 'MLA100'이 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록을 완료하고 혁신제품으로 지정됐다고 22일 밝혔다. 특히 NPU(신경망처리장치) 기반 AI 솔루션이 조달청 혁신제품에 등록된 것은 이번이 처음으로, 외산 GPU 중심으로 형성돼 온 공공 AI 인프라 시장에 국산 AI 반도체가 본격 진입하는 계기가 될 것으로 기대된다. 이번 등록으로 중앙부처와 지방자치단체, 공공기관은 나라장터를 통해 모빌린트의 AI 솔루션을 보다 신속하고 효율적으로 도입할 수 있게 됐다. 혁신제품 지정에 따라 시범구매와 실증사업 등 정부가 운영하는 공공 AI 확산 지원 제도도 활용 가능해지면서 공공기관의 AI 도입 접근성 또한 높아질 전망이다. 특히 이번 사례는 국산 AI 반도체 기업이 기술 경쟁력을 바탕으로 공공 조달 체계에 본격 진입했다는 점에서 의미가 크다. 공공 AI 인프라 수요가 확대되는 가운데 외산 중심으로 형성돼 있던 시장 구조에 새로운 선택지를 제시하며, 공공 부문의 AI 전환 과정에서 국산 AI 반도체 활용 확대 가능성을 보여준 사례라는 평가다. 이번에 등록된 MLX-A1과 MLA100은 모빌린트의 자체 개발 NPU 'ARIES(에리스)'를 기반으로 개발된 AI 솔루션이다. MLX-A1은 서버나 클라우드 연결 없이 현장에서 직접 AI 모델을 실행할 수 있는 독립형 엣지 AI 시스템이다. AI 교육, 스마트 제조, 공공 안전, 영상 분석 등 다양한 현장에서 활용 가능한 온디바이스 AI 플랫폼으로 설계됐으며, 현장 중심의 AI 활용 환경에 최적화됐다. 함께 등록된 MLA100은 ARIES 기반 PCIe 카드형 AI 가속기 솔루션이다. 기존 산업용 시스템이나 서버 환경에 손쉽게 적용할 수 있어 별도 인프라를 새롭게 구축하지 않고도 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 성능과 전력 효율을 동시에 고려해야 하는 공공기관 AI 인프라 환경에서 실질적인 도입 대안으로 활용될 수 있다. 두 제품의 핵심 기술인 ARIES는 모빌린트가 자체 설계한 고성능 NPU다. 산업통상자원부 신기술(NET) 인증을 획득하며 엣지 환경에 최적화된 고성능·저전력 AI 추론 기술력과 기술 혁신성을 공식 인정받았다. 이러한 기술 경쟁력을 바탕으로 MLX-A1과 MLA100은 조달청 혁신제품으로 지정됐으며, 혁신제품 내 최초 NPU 기반 AI 솔루션 등록 사례를 만들었다. 모빌린트는 이번 혁신제품 지정을 계기로 공공 분야 AI 전환 수요 공략을 본격화할 계획이다. 현재 AI 콜센터, 스마트 제조, 공공 안전, 영상 분석, 관제 시스템 등 다양한 산업 환경에서 AI 반도체 적용 사례를 확대하고 있으며, 향후 공공기관 중심의 실증 및 도입 사례를 늘려 엣지 AI 기반 디지털 전환 확산을 지원해 나갈 방침이다.

2026.05.22 11:01장경윤 기자

"설계 오류 한 번에 수백억 날린다"…반도체 리스크 '특화 AI' 해결

설계 도면 정합성이 조금만 어긋나도 수백억원대의 치명적인 양산 불량과 납기 지연 손실로 이어지는 반도체 장비 산업 리스크를 인공지능(AI)과 단일 플랫폼 기술로 돌파하는 가이드라인이 제시됐다. 김정호 다쏘시스템코리아 컨설턴트는 21일 'AI 기반 반도체 장비 개발 전략 웨비나'를 진행했다. 이번 웨비나에선 기구·회로·소프트웨어(SW) 설계부터 공정(M-BOM), 서비스(S-BOM) 단계를 하나로 엮는 디지털 연속성 확보 방안과 함께 현장에 즉시 적용 가능한 도메인 특화 AI 활용 전략을 공개했다. 다쏘시스템은 산업 현장의 목적에 맞춰 역할을 세분화한 세 가지 형태의 AI인 오라(Aura), 레오(Leo), 마리(Mari)를 제안했다. 인간의 경험을 대체하는 것이 아니라 중심 업무 능력을 강화하는 목적형 AI다. 오라는 생성형 AI를 기반으로 문서 작성과 요약 등 비즈니스 콘텐츠 생성을 지원하는 파트너다. 레오는 설계 및 엔지니어링 최적화를 담당한다. 사용자가 채팅창에 이미지를 업로드하면 플랫폼 내 유사한 3D 모델을 추천하고 기존 설계 이력을 살려 형상을 자동 생성한다. 마리는 과학적 연구를 지원하는 AI로 원자 배합비나 화학 재료의 포뮬레이션을 가상 시뮬레이션해 최적의 설계 레시피를 역으로 추천한다. 김정호 컨설턴트는 “레오는 단순히 모델링만 돕는 것이 아니라 시뮬레이션 해석까지 그 자리에서 바로 처리한다”라며 “설계 품질이 올라가는 혁신을 현장에서 곧바로 체감할 수 있다”고 설명했다. 반도체 장비 업체는 그동안 캐드(CAD)와 자재명세서(BOM)를 부서별로 개별 관리해 설계, 공정, 서비스 단계가 단절되는 문제를 겪어왔다. 앞단에서 설계가 바뀌어도 뒷단에 실시간으로 공유되지 않아 오발주나 양산 불량으로 수백억 원의 손실을 입기도 했다. 다쏘시스템은 캐드 데이터가 곧 기준 정보(E-BOM)가 되는 통합 플랫폼 체계로 이 문제를 해결한다. 기구, 회로, SW 설계를 초기 단계부터 3D 기반으로 통합해 정합성과 간섭을 사전 검증한다. 이 구조는 공정 BOM(M-BOM) 및 서비스 BOM(S-BOM)과 실시간 연계된다. 설계 변경 시 업데이트가 필요한 공정 부품과 서비스 형상 내역이 실시간으로 추적되어, 매뉴얼 등 가상 콘텐츠의 재작업 없이 자동 반영된다. 김 컨설턴트는 “BOM을 양산 직전에야 만들면 늦는다”라며 “초기 작업 단계부터 플랫폼 안에서 하나로 흘러가야 품질 사고를 막을 수 있다”고 강조했다. 최근 반도체 장비 도면 용량이 1기가바이트(GB)를 초과하면서 기존 파일 기반 캐드는 성능 한계에 직면했다. 네트워크를 통해 대용량 파일 전체를 로딩해야 하므로 속도 저하와 지연이 발생하기 때문이다. 다쏘시스템은 데이터베이스(DB) 기반 캐드인 카티아 V6(CATIA V6)를 대안으로 제시했다. 데이터를 메타 정보 형태로 DB에 쌓고 필요한 부분만 실시간 호출해 편집하는 방식이다. 파일 기반 캐드 대비 작업 퍼포먼스가 수배에서 수십 배까지 향상된다. 김정호 컨설턴트는 “단일 플랫폼 위에서 전사 데이터의 추적성과 정합성을 확보해야만 AI가 정확한 학습을 할 수 있다”라며 “올바른 데이터 인프라가 선행되어야 환각 현상(Hallucination) 없는 산업 최적화 AI가 실현된다”고 말했다.

2026.05.21 18:45남혁우 기자

[기고] AI 시대, 전남형 반도체의 길을 묻다

한국은 이미 세계적인 반도체 강국이다. 메모리, 디스플레이, 통신, 배터리 등 다양한 첨단 산업에서 축적된 제조 경쟁력은 글로벌 시장에서 충분히 인정받고 있다. 특히 메모리 반도체 분야에서 한국은 시장을 주도하는 기술 선도국이 됐다. 그러나 인공지능(AI) 시대가 본격화하면서 전통적인 반도체 산업 구조 자체가 빠르게 변화하고 있다. 그리고 이 변화 속에서 한국은 새로운 기회를 맞이하고 있다. 많은 사람들은 AI 반도체를 이야기하면 가장 먼저 그래픽처리장치(GPU)를 떠올린다. 실제로 현재 AI 시장은 엔비디아 GPU 중심으로 움직이고 있다고 해도 과언이 아니다. 그리고 고성능 GPU 제조는 대만 TSMC가 사실상 주도하고 있다. 하지만 냉정하게 산업 구조를 들여다보면, 다양한 기술이 독립적인 영역을 가지고 발전하고 있다. 단순히 GPU 제조를 넘어 고대역폭메모리(HBM)와 GPU를 일체화하는 어드밴스드 패키징(Advanced Packaging)이 AI 반도체 경쟁력의 핵심 요소로 빠르게 부상하고 있다. 진정한 병목 기술 앞서 언급했듯이 AI 반도체는 더 이상 단일 칩 경쟁이 아니다. GPU, HBM, 베이스다이를 인터포저, 기판과 통합하는 어드밴드스 패키징, 그리고 발열을 억제하는 서멀 솔루션(Thermal Solution), 차세대 옵티컬 인터커넥트(Optical Interconnect) 등이 결합된 거대한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 특히 AI 연산량 증가와 전력소비 확대는 메모리 대역폭과 열 문제를 동시에 악화시키고 있다. 이를 해결하기 위한 패키징 기술은 단순한 조립 접합을 넘어 시스템 통합(system Integration) 단계로 중요성이 커지고 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 산업의 가장 큰 병목 중 하나는 어드밴스드 패키징이다. 엔비디아의 GPU와 SK하이닉스의 HBM이 결합되더라도, 이를 실제 AI 시스템으로 구현하기 위해서는 TSMC의 코워스(CoWoS) 같은 첨단 패키징 공정에 상당 부분 의존하고 있다. 다시 말해, AI 시대 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁이 아니라 'HBM 기반 시스템 통합 경쟁'으로 이동하고 있는 것이다. 한국이 이미 상당 부분의 핵심 경쟁력을 보유하고 있지만 역으로 전 분야를 가지고 있지 못 하다. SK하이닉스와 삼성전자는 글로벌 HBM 시장을 주도하고 있으며, TSV(Through Silicon Via), 다이 스태킹(Die Stacking), 서멀 엔지니어링(Thermal Engineering) 등 핵심 기술을 확보하고 있다. 그러나 GPU 제조 외에도 패키징과 시스템 통합은 대만이 핵심을 쥐고 있다. 향후 AI 반도체 구조는 GPU 단독 중심에서 HBM과 베이스 칩, 그리고 시스템 통합 중심 구조로 더욱 진화할 가능성이 높다. 특히 베이스다이와 메모리 컨트롤러, 칩렛 통합, 서멀 매니지먼트(Thermal Management) 등 중요성이 급격히 커질 것으로 예상된다. 결국 미래 AI 반도체 산업은 GPU를 누가 만드느냐보다, GPU 이후 생태계를 누가 장악하느냐가 더욱 중요해질 가능성이 크다. 현재 AI 반도체 공급망은 GPU 제조와 어드밴스드 패키징이 특정 국가와 기업에 지나치게 집중돼 있다. 이는 단순 산업 문제가 아니라, 국가 공급망 안정성과도 직결되는 문제다. 실제 최근 AI 반도체 시장에서는 CoWoS를 비롯한 어드밴스드 패키징 공정 부족이 전체 AI 인프라 확장의 핵심 병목으로 작용하고 있다. 향후 AI 산업이 국가 핵심 인프라로 자리 잡을수록, 패키징과 시스템 통합 경쟁력 확보는 단순 제조를 넘어 국가 전략 산업의 의미를 가지게 될 가능성이 높다. '새로운 가능성' 전남 바로 이 지점에서 한국의 새로운 기회가 시작된다. 한국은 GPU 생태계에서는 미국과 대만 대비 제한적 위치에 있다. 설계는 미국이 강력한 리더십을 가지고 있고, 제조는 대만의 특화 전략에 의해 주도권을 확보하지 못했다. 그러나 HBM과 패키징, 그리고 AI 시스템 통합 영역에서는 충분한 경쟁력을 확보할 가능성이 존재한다. 특히 AI 시대의 핵심 병목인 어드밴스드 패키징 분야는 아직 산업 구조가 완전히 정립되지 않았고, 새로운 공급망 구축 가능성이 열려 있다. 이러한 관점에서 광주·전남 전략도 다시 생각할 필요가 있다. 최근 국내에서 용인과 전남의 반도체 공장 위치 경쟁이 있었다. 그리고 아직 현재 진행형이다. 지금까지 지방 반도체 산업 전략은 대부분 수도권과 같은 초미세 FEOL(Front-End-of-Line) 공정을 유치하는 방향에 집중돼 왔다. 하지만 현실적으로 전남이 수도권과 동일한 방식으로 경쟁하는 것은 쉽지 않다. 정책적으로 산업이 지방으로 이식돼도 인력, 기업, 생태계 측면에서 수도권과 직접 경쟁하는 구조는 지속 가능성이 낮다. 그리고 그것을 가능하게 하기 위해서는 많은 시간과 재원이 투입돼야 한다. 그래서 지금은 발상의 전환이 필요한 시점이 됐다. 오히려 전남은 AI 시대를 준비하는 새로운 반도체 거점으로 육성할 필요가 있다. 같은 밥그릇을 두고 내부에서 경쟁하는 구조를 벗어나 미래를 위한 핵심 산업을 새롭게 구상하는 것을 생각해 봐야 한다. 단순히 반도체를 생산하는 방식에서 벗어나 어드밴드스 패키징과 AI 시스템 통합 중심 전략으로 접근하는 것이 현실적이다. 산업과 경제를 발전시키는 것은 명분이 아니라 실리다. 보여주기식 초미세 팹 경쟁보다 실제 산업 생태계와 일자리를 만드는 전략이 필요하다. 어드밴스드 패키징 산업은 단순한 연구중심 산업이 아니다. HBM 적층, 서멀 패키징, 칩렛 통합, 검사·신뢰성 평가 등 다양한 제조 공정과 숙련 기술인력을 필요로 하는 첨단 제조 산업이다. FEOL 공정보다 훨씬 넓은 협력 생태계를 형성할 수 있고, 실제 지역 산업과 고용 효과도 크다. 대기업 하나의 유치가 아니라 다양한 중견기업과 전문기업이 상생 클러스터를 형성하는 과제인 것이다. 다음 세대를 위하여 특히 광주·전남은 넓은 산업 부지와 전력 인프라, 제조 기반을 활용해 AI 패키징 중심 산업 구조를 구축할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 또한 해남에 구축될 AI 데이터센터와 연계한 디지털 시뮬레이션 기반 연구 플랫폼, 이른바 버추얼 팹(Virtual Fab) 개념까지 결합한다면, 단순 제조를 넘어 AI 반도체 시스템 통합 거점으로 발전할 가능성도 충분하다. 현재 글로벌 공급망 속에서 한 국가가 모든 것을 다 가지는 것은 불가능하다. 그래서 GPU를 따라가는 것이 아니라 GPU 이후 생태계를 준비하는 것이 더 중요하다. GPU를 잘하는 국가와 기업은 그 업에 맞게 경쟁력을 키울 것이다. 한국도 이미 HBM이라는 강력한 무기를 가지고 있다. 이제 필요한 것은 GPU와 HBM 이후 산업과 기술을 준비하는 일이다. AI 패키징과 시스템 통합 생태계를 구축하는 일이 바로 그것이다. AI 시대 반도체 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁에서 HBM 기반 시스템 통합 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다. 광주·전남은 이러한 변화 속에서 AI 패키징과 첨단 제조 중심의 새로운 반도체 거점으로 성장할 수 있는 충분한 가능성을 가지고 있다. 그리고 그에 대한 논의를 이제 시작할 때가 됐다. 필자 문국철 서울대학교 전기공학부 석사, 건국대학교 전자정보통신대학 박사학위를 받았다. 삼성전자, 엘지전자, 비전옥스 등에서 실무 엔지니어로 24년간 근무한 후 2023년 성균관대학교 연구교수를 거쳐 현재 국립순천대학교 전자공학과에서 반도체와 디스플레이의 회로와 시스템에 대하여 연구하고 있다.

2026.05.20 18:05문국철 컬럼니스트

삼성전기, 글로벌 고객사와 '실리콘 커패시터' 1.5조원 공급계약 체결

삼성전기가 인공지능(AI) 반도체 전력 안정화를 돕는 핵심 부품 '실리콘 커패시터'의 대규모 공급계약을 체결했다. 삼성전기는 글로벌 대형 기업과 1조 5000억원 규모 실리콘 커패시터 공급계약을 체결했다고 20일 공시했다. 계약 기간은 2027년 1월 1일부터 2028년 12월 31일까지 2년간이다. 이번 계약은 삼성전기가 신성장 동력으로 육성해온 실리콘 커패시터 사업에서 거둔 첫 대규모 공급 성과다. 실리콘 커패시터는 실리콘 웨이퍼를 기반으로 제작하는 초소형·고성능 커패시터로, AI 서버용 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 고성능 반도체 패키지 내부에 탑재해 전력 공급 안정성을 높인다. 최근 AI 반도체는 처리 데이터량이 급증하며 전력 소모량이 크게 늘고 있다. 특히 AI 서버용 패키지는 일반 PC용보다 면적이 크고, 층수가 증가해 전력 공급 안정성과 신호 무결성 확보가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 순간적인 전력 변동에도 성능 저하나 오류가 발생할 수 있어, 반도체와 가장 가까운 위치에서 노이즈를 제거하고 전력을 안정적으로 공급하는 실리콘 커패시터 중요성이 커지고 있다. 실리콘 커패시터는 기존 적층세라믹커패시터(MLCC) 대비 저항(ESL/ESR)이 100배 이상 낮아 고성능 반도체에서 발생하는 신호 손실을 최소화한다. 또한 실리콘 웨이퍼 기반 초박형 구조로 설계해 고밀도 집적화가 가능하다. 고전압·고온 환경에서도 안정적인 성능을 유지하는 것이 특징이다. 실리콘 커패시터는 기술 진입 장벽이 높고 고객사 인증 절차가 까다로워 소수 기업이 시장을 과점해왔다. 삼성전기는 기존 MLCC와 반도체 패키지 기판 사업에서 쌓은 초미세 공정 역량을 바탕으로 AI 반도체 핵심 공급망 진입에 성공했다. 이번 대규모 계약을 기점으로 삼성전기는 AI 서버뿐만 아니라 자율주행 시스템, 모바일 등 고성능 컴퓨팅 분야로 공급처를 다변화할 계획이다. 장덕현 삼성전기 사장은 "이번 계약은 삼성전기가 AI 시대 핵심 부품 토털 솔루션 공급자로서 입지를 다지는 중요한 이정표"라며 "향후 제품 라인업을 확대해 글로벌 고객사와 협력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.05.20 14:16장경윤 기자

코난테크·퓨리오사·동서발전, 외산 GPU 대체 국산 AI 인프라 실증

코난테크놀로지·한국동서발전·퓨리오사에이아이가 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 인공지능(AI_ 인프라 의존에서 벗어나 국산 신경망처리장치(NPU)와 독자 개발 대규모언어모델(LLM)을 결합한 실증에 본격 나선다. 코난테크놀로지는 한국동서발전 울산 본사에서 퓨리오사에이아이와 함께 '국산 인공지능(AI) 기반시설 구축 및 실증을 위한 업무협약'을 체결했다고 20일 밝혔다. 이번 협약 핵심은 퓨리오사에이아이의 국산 AI 반도체 기술과 코난테크놀로지의 LLM 기술을 융합해 활용 가능성을 공동 검증하는 것이다. 한국동서발전은 실제 에너지 산업 현장을 실증 무대로 제공한다. 세 기관은 ▲국산 NPU·LLM 기반 AI 환경 구축 및 실증 ▲국산 AI 기반시설 성능 최적화·안정성 검증 ▲AI 활용 모델 확대 ▲AI 기술 공동 연구 및 교류 등을 추진한다. 코난테크놀로지는 에너지 공공기관 대상 도메인 특화 AI 사업에서 성과를 축적해왔다. 지난해 공공 LLM 프로젝트의 70% 이상을 수주하며 역대 최대 공공 수주 실적을 기록했으며, 같은 해 9월 한국동서발전 'EWP 생성형 AI 플랫폼 구축 용역'을 수주해 행정 업무 전반 자동화를 구현 중이다. 이번 협약은 해당 사업 성과를 바탕으로 한 후속 파트너십이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "발전·제조 분야 AI 활용 모델 연구에 이어 이번 협약으로 산업 현장에 적합한 AI 활용 모델을 함께 만들기를 기대한다"고 말했다.

2026.05.20 13:53이나연 기자

K-반도체, 메모리 넘어 AI칩 생태계 강화해야....B학점

지난해 6월 출범한 이재명 정부는 '진짜 성장'을 내세웠다. AI로 경제·사회·기술 대전환을 꾀해 국가발전과 국민행복이 선순환되는 시대를 열겠다는 것이다. 지난해 하반기부터는 30대 선도프로젝트가 가동되기 시작했으며 각 경제·산업 분야에서 AI 대전환이 진행 중이다. 일단 스타트는 좋다. AI 붐을 등에 업고 코스피 7000 시대가 열렸다. 하지만 미국·이스라엘-이란 전쟁으로 인한 고유가·고물가·고환율 리스크가 AI 대전환의 발목을 잡고 있다. 지디넷코리아는 창간 26주년을 맞아 이 격변의 시점에 있는 대한민국 산업 현장을 진단하고, 각 분야 전문가들과 함께 'AI 시대, 이재명 정부 1년'을 평가했다. [편집자주] 국내 반도체 기업, 그리고 학계 관계자들은 대체로 이재명 정부의 AI 반도체 정책 방향을 긍정 평가하면서 세부 과제는 보완이 필요하다고 평가했다. 앞으로 본격 전개될 AI 시대에는 현재 한국이 강점을 보유한 메모리 반도체 외에 온디바이스 AI, 생태계 등을 강화하기 위한 고민이 필요하다고 진단했다. "수요 중심 온디바이스 AI 육성전략 의미…지원 늘려야" AI 산업이 자율주행·로봇·드론 등 엣지 영역으로 빠르게 확산하면서 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 온디바이스 AI 중요성도 커지고 있다. 삼성전자가 지난 2024년 갤럭시S24 시리즈를 출시하면서 부각했던 '온디바이스 AI'는 더 이상 마케팅 용어 수준에 머물지 않는다. 우리 정부는 지난해 9월 '제조 AX 얼라이언스(M.AX 얼라이언스)'를 출범하며 온디바이스 AI 연구개발을 지원하고 있다. 해당 얼라이언스는 AI 팩토리·자율주행·휴머노이드·AI 반도체 등 10개 분과로 구성된다. AI 반도체는 다양한 산업에서 상용 수준 온디바이스 AI 반도체 시제품을 개발하는 것이 목표다. 올해는 K-온디바이스 AI 반도체 신규 과제를 편성한다. 전체 자금 조성 규모는 최소 8000억원으로 예상된다. 김용석 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장 겸 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "K-온디바이스 AI 과제가 수요 기업이 주축이 돼 팹리스에 필요한 AI 반도체를 만든다는 점에서 굉장히 의미가 있다"며 "수요 기업도 자금을 투입하기 때문에, 상용화에 적극 나서야 하는 구조"라고 설명했다. 김용석 위원장은 "국내 온디바이스 AI 생태계를 강화하려면 더 적극적으로 투자해야 한다"고 지적했다. 김 위원장은 "정부과제 진행 방향 등은 높이 평가하나, 국내 AI 반도체 팹리스를 전문 육성하려면 1조원 규모 과제를 추가 기획할 필요가 있다"며 "자동차나 로봇, 드론 등 유망 산업에 전문화된 팹리스를 집중 육성하는 과제를 구체화해야 할 것"이라고 설명했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무도 "국산 AI 칩 개발에 자금을 지원했고, 국내 데이타센터 구축에 사용을 권장했다"며 "온디바이스 AI 반도체 개발 프로젝트를 기획해 출범한 점을 긍정 평가한다"고 밝혔다. 그러면서도 "국산 AI 반도체 상용화를 위해 좀더 과감하고 강력한 지원정책이 필요하다"고 말했다. 신경망처리장치(NPU) 등 데이터센터용 AI 반도체도 관심이 필요한 분야다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장 겸 서울대 명예교수는 "현재 데이터센터용 NPU를 설계할 수 있는 국가는 미국과 중국, 한국 3곳밖에 없다"며 "단순 사업이 아니라 국가 주권을 키우는 관점에서 접근해야 한다"고 주문했다. 이어 "정부가 국가기관이 국산 NPU를 직접 실증하도록 해줘야 팹리스가 기술력을 쌓을 수 있다"고 제안했다. "생태계 확장성과 실증 규모 부족 보완해야" 한 AI 반도체 기업 임원은 현 정부 정책 장점으로 "적극적 의견 청취와 자금 지원"을 꼽았고, 단점으로 "생태계 확장성과 실증 규모 부족 등"을 지적했다. 그는 "정부가 반도체 업계 필요사항을 적극 청취하고 이를 실제 과제에 반영하려는 의지가 강하다"며 "특히 추경 등을 통해 연구개발(R&D), 실증 과제가 다수 공급되고 있다"고 밝혔다. 금융지원 정책에 대해서는 "과제 한계(중복성 규제 등)를 보완하기 위해 도입한 '국민성장펀드' 같은 투자 형태 지원이 리벨리온, 퓨리오사AI 등에 실질적 도움이 되고 있다"고 긍정 평가했다. 생태계 확장성과 실증 규모는 보완 과제다. 그는 "국가 AI 데이터센터 사업 등에서 초기 '국산 AI 반도체 50% 도입' 조항이 유찰 후 삭제됐다"며 "'10%'처럼 최소 도입 비율 설정 등 타협점을 찾지 않고 아예 제약을 없애버린 점은 아쉽다"고 평가했다. AI 학습과 추론 시장 불균형도 지적했다. 그는 "현재 전세계적으로 추론 시장이 성장하고 있고, 학습과 추론 비중은 1:1 수준"이라며 "정부는 학습용 그래픽처리장치(GPU) 26만장 확보에 집중하는 반면, 국내 추론 중심 신경망처리장치(NPU) 실증 사업 규모는 1만장에도 못 미치고 있다"고 밝혔다. 이어 "기술력이 양산 단계에 도달했음에도 국가 차원 대규모 실증 사업이 부족해 시장 레퍼런스 확보가 시급하다"고 덧붙였다. 국제 정세에 흔들리는 K-소부장…지원책 절실 현재 반도체 소부장 기업이 생태계 뿌리를 담당하는 만큼, 정부의 즉각적이고 실용적인 대책 마련이 시급하다는 목소리도 있다. 국내 반도체 소부장 업계는 최근 1년여간 급격히 커진 대외 불확실성으로 어려움을 겪고 있다. 미-중 갈등 심화로 반도체 공급망이 크게 둘로 나뉘면서 국내 소부장 업체는 선택을 강요받거나, 규모가 큰 기업을 상대로 한 협상력이 떨어졌다. 자국 우선주의를 내건 미국 도널드 트럼프 2기 행정부는 한국을 비롯한 동맹국에 중국향 최첨단 반도체 장비 수출을 금지하고 있다. 이에 맞서 중국은 장비 공급망 내재화와 더불어, 희토류·갈륨 등 전략광물 수출 통제를 강화했다. 지난 3월 발발한 미국-이란 전쟁도 원자재 및 물류비 급등으로 이어졌다. 익명을 요구한 국내 반도체 소재업체 한 부사장은 "정부의 반도체 소부장 업계 지원책이 피부로 와닿지는 않는다"며 "미-중 갈등이나 미국-이란 전쟁 등으로 사업에 여러 제약이 늘어난 상황이어서 유가 안정화는 긍정 평가하지만, 중소기업 자금 지원 및 세금 감면 분야는 부족하다"고 평가했다. "반도체 클러스터, 지역이전 논란 딛고 속도 내야" 첨단 메모리와 시스템반도체 생산능력 확보도 주요 과제다. 현재 삼성전자, SK하이닉스 등은 전례없는 메모리 슈퍼사이클에 따라 설비투자에 속도를 내고 있다. 용인 대규모 반도체 클러스터 조성도 분주하다. 용인 반도체 클러스터는 오는 2047년까지 생산 팹 총 10기 구축을 목표로 모두 622조원이 투자되는 세계 최고·최대 반도체 단지다. 정부는 클러스터 건설에 필요한 각종 규제 요건 및 임대사업 제한을 완화해 기업 투자속도가 빨라지도록 지원해 왔다. 용인 반도체 클러스터는 지난해 말부터 지역 이전 논란에 휩싸이기도 했다. 지역 내 전력 생산시설 부족하고, 균형발전을 위해 클러스터를 다른 지역으로 이전해야 한다는 주장이 나오기도 했다. 김형준 단장은 "최근에는 용인 반도체 클러스터 이전 논란이 줄었고, 삼성전자와 SK하이닉스 모두 밤낮없이 설비투자에 매진하는 분위기"라며 "대외변수로 클러스터 조성이 다소 더뎌지긴 했으나, 큰 저해요소가 없었다는 점은 다행"이라고 말했다.

2026.05.19 17:20장경윤 기자

[기자수첩] K-반도체, 자본 영토 넓히고 기술 다양성 채워야

정부의 '국민성장펀드'가 초기 신성장 투자 시장의 마중물 역할을 하며 스타트업 생태계에 활력을 불어넣고 있다는 점은 고무적이다. 하지만 반도체 패권 경쟁의 양상이 갈수록 치열하고 복잡해지는 지금, 정책의 시선은 단순히 투자의 양을 넘어 질적 다양성과 자본의 정의라는 본질적인 고민으로 향해야 한다. 무엇보다 시급한 과제는 투자 대상의 내실, 즉 '기술의 다양성' 확보다. 현재 국내 반도체 산업 투자는 AI 열풍에 편승해 NPU(신경망처리장치) 등 특정 분야에만 과도하게 쏠려 있는 형국이다. 이러한 불균형이 생태계 전체의 기초 체력을 약화시킬 수 있다. 전문가들은 진정한 반도체 산업 강국은 화려한 스타플레이어 기업 한둘이 만드는 것이 아니라고 지적한다. 산업 생태계 전반을 떠받치는 기초 팹리스(반도체 설계전문)들이 함께 성장하는 '상향 평준화'가 전제되어야 한다. 이제는 칩 설계라는 기술적 성취를 넘어, 이를 다양한 산업군과 결합해 실제 수익을 창출하는 시스템과 서비스의 관점으로 생태계를 재설계해야 할 때다. 내실을 다지는 것만큼이나 중요한 것이 자본 투자의 패러다임 전환이다. 그간 우리 정책 자본은 국내 기업이라는 지리적 경계에 갇혀 있었다. 하지만 글로벌 시장에서 경쟁하는 테크 기업들에게 해외 거점 확보는 선택이 아닌 생존의 문제다. 주요 고객사가 있는 현지에서 트렌드를 읽고 신속히 대응하는 것은 비즈니스의 기본 문법이기 때문이다. 우리가 주목해야 할 것은 기업의 주소지가 아니라 '자본의 실질'이다. 한국인이 창업하고 우리 자본이 지배력을 가진 기업이라면, 이들이 해외에서 벌어들인 수익과 기술적 성취는 결국 국내 경제로 환류되는 우리의 자산이다. 국민성장펀드가 지리적 영토를 넘어 자본의 영토를 확장하는 유연함을 발휘해야 하는 이유가 여기에 있다. 기술 생태계의 다양성이라는 '내실'과 국경 없는 자본 포용이라는 '외연 확장'은 동전의 양면과 같다. 이 두 축이 맞물려 돌아갈 때 비로소 대한민국은 글로벌 기술 패권 재편 과정에서 흔들리지 않는 주도권을 쥘 수 있을 것이다.

2026.05.19 08:49전화평 기자

삼성전자 반도체 공장에 스며든 AI…델과 제조 인프라 혁신 가속

[라스베이거스(미국)=한정호 기자] 삼성전자가 델 테크놀로지스와 손잡고 반도체 설계와 생산, 유지보수 전반에 걸친 인공지능(AI) 기반 제조 혁신에 속도를 낸다. AI 반도체 수요 확대와 공정 복잡성 증가에 대응해 디지털 트윈과 AI 에이전트 기반 'AI 팩토리' 구축을 본격화하며 글로벌 생산 거점 전반의 지능형 운영 체계 강화에 나선다는 목표다. 송용호 삼성전자 반도체(DS) 부문 AI 센터장은 18일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 영상 발표를 통해 "AI 도입이 가속화됨에 따라 반도체는 단순한 부품을 넘어 글로벌 혁신의 기반이 되고 있다"며 "우리는 설계·엔지니어링·생산 전반에 AI를 적용해 자동화를 넘어 지능화 단계로 전환하고 있다"고 밝혔다. 이어 "디지털 트윈과 실시간 분석, AI 에이전트를 활용해 잠재적 리스크를 예측하고 운영 정밀도와 수율, 품질을 높이고 있다"며 "이러한 전환에는 강력하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 인프라가 필수적"이라고 강조했다. 또 "델 테크놀로지스는 연구개발(R&D)과 칩 설계부터 핵심 생산 시스템까지 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있다"고 설명했다. 델 테크놀로지스는 이날 행사에서 삼성전자 반도체 AI 기반 팩토리 구축을 위한 인프라 협력 내용을 공개했다. 델은 컴퓨팅과 스토리지, 데이터 이동을 위한 AI 인프라를 공급해 삼성전자의 글로벌 제조 환경 혁신을 지원한다는 목표다. 양사는 AI 확산과 함께 반도체 제조 공정 복잡성이 빠르게 높아지고 있다는 점에 주목했다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 D램(DRAM), 낸드(NAND), 첨단 패키징 등 AI 핵심 반도체 수요가 급증하면서 생산 환경 자체도 실시간 데이터 분석과 AI 기반 자동화 체계 전환이 필요해지고 있다는 분석이다. 삼성전자는 메모리와 로직 설계, 파운드리, 첨단 패키징 등을 아우르는 종합반도체기업(IDM)으로서 설계와 엔지니어링, 생산 워크플로우 전반에 AI를 적용하고 있다. 생산 현장에서 수집되는 방대한 공정 데이터와 장비 원격 측정 정보를 AI 모델로 분석해 생산 효율성을 높이고 디지털 트윈 기반 시뮬레이션으로 공정 리스크를 사전에 예측하는 방식이다. 송 센터장은 "우리는 글로벌 제조 네트워크를 AI 기반 팩토리로 전환하는 가장 야심찬 변화 중 하나를 추진하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "AI 기반 환경과 자동화 시스템에서 빠르고 안정적으로 방대한 데이터를 활용할 수 있도록 델 인프라가 적용되고 있다"고 밝혔다. 델은 AI 모델 운영과 핵심 생산 시스템을 동시에 지원할 수 있도록 표준화된 컴퓨팅·스토리지 인프라를 제공한다. 삼성전자 반도체 공장에선 이를 기반으로 디지털 트윈 구축과 공정 최적화, AI 기반 품질 관리 체계를 강화하고 있다. 특히 양사는 글로벌 생산 거점 전반에서 일관된 AI 운영 환경을 유지하는 데 초점을 맞췄다. 델은 삼성전자가 지역별 규제와 운영 요구사항을 충족하면서도 글로벌 표준 기반 반복 가능한 제조 아키텍처를 구축할 수 있도록 지원하고 있다. 송 센터장은 "AI 팩토리를 구축할 때 인프라 결정은 매우 중요하다"며 "델은 현재 제조 수요뿐 아니라 미래 혁신까지 지원할 수 있는 기반을 제공하고 있다"고 말했다. 이어 "우리와 델은 함께 AI 기반 글로벌 제조 혁신을 이끌고 있으며 미래를 함께 구축하고 있다"고 강조했다. 리치 맥러클린 델 테크놀로지스 아태지역 총괄사장은 "반도체는 AI 성장의 중심에 있으며 이를 대규모로 제조하기 위해서는 일관성과 복원력, 장기적인 확장성을 갖춘 인프라가 필요하다"며 "삼성전자는 설계부터 생산까지 반도체 전 라이프사이클에 걸쳐 AI를 적용하고 있다"고 밝혔다. 이어 "우리는 수십 년간 축적된 엔터프라이즈 인프라 전문성을 바탕으로 AI가 글로벌 제조의 핵심 요소로 자리잡는 데 필요한 안정적인 기반을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.05.19 05:07한정호 기자

[카드뉴스] 반도체가 100조 선물 줬다

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 삼성·SK 등 국내 반도체 기업들이 AI칩 호황으로 막대한 세금을 납부하면서 나라 살림에 무려 100조 원이 더 생겼어요! 불과 3년 전인 2023년엔 56조 원이나 부족했던 나라 금고가 완전히 뒤집힌 건데요, 이 극적인 반전 뒤에서 독자 여러분은 아마 이런 궁금증이 생기실 것 같아요. "그래서 이 돈, 어디에 써야 잘 쓰는 걸까?" 전문가 83%는 한 곳에 몰아쓰는 건 위험하다고 입을 모았어요. 실제로 산업들의 이익률이 겨우 0.1%에 불과한 데다, 고금리 4.6%에 변동성까지 높아서 겉보기엔 화려해도 속은 꽤 불안한 호황이거든요. 게다가 이 호황이 서민들에게 직접적인 혜택으로 이어지지 않는다는 점도 짚어야 해요. 그래서 전문가들이 추천한 배분 방법은 이렇답니다. 산업 인프라에 35%, 에너지 전환에 25%, 민생·복지에 20%, 국채 상환에 15%, 미래 예비비로 5%를 나눠 쓰는 방식이에요. 분산 배분을 선택하면 위험도는 낮추고 혜택은 더 골고루 돌아가는 효과를 기대할 수 있어요. 결국 이 100조 원은 현명하게 나눌수록 더 행복한 나라가 만들어진다는 메시지를 이번 카드뉴스는 전하고 있어요. 이 돈이 어떻게 쓰이는지 우리 모두가 관심 갖고 지켜봐야 할 때예요. 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 꼭 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cb05c57e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.18 20:45AMEET

반도체 100조 세수, '축복'인가 '환상'인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 5월 현재, 대한민국 경제는 전례 없는 국면을 맞이하고 있습니다. 인공지능과 고대역폭 메모리 기술이 이끄는 반도체 슈퍼사이클 덕분에 무려 100조 원에 달하는 세수 호황이 예고되었기 때문이죠. 이는 우리 GDP의 약 3.5%를 차지하는 막대한 규모입니다. 하지만 이 거대한 자금을 어떻게 쓸 것인가를 두고 AI 전문가들 사이에서는 치열한 논쟁이 벌어졌습니다. 단순히 돈을 어디에 쓸지의 문제를 넘어, 지금의 호황이 과연 지속 가능한지, 아니면 잠시 머물다 갈 신기루인지를 두고 판단의 뿌리부터 충돌하고 있습니다. 패러다임의 전환인가 아니면 단기적인 기술 사이클인가 가장 먼저 맞붙은 지점은 이번 세수 증대의 성격이었습니다. 기술 전문가들은 지금의 상황을 과거의 단순한 메모리 반도체 경기 순환과는 질적으로 다른 '구조적 전환'이라고 단언합니다. AI 기술이 발전하면서 고성능 반도체 수요가 폭발하는 것은 거스를 수 없는 흐름이라는 것이죠. 따라서 이 100조 원은 다시 반도체 초격차를 유지하기 위한 기술 인프라에 집중 투자되어야 한다는 논리를 폅니다. 만약 여기서 투자를 멈춘다면 지금의 호황도 곧 끝날 것이라는 경고도 덧붙였습니다. 하지만 경제 분석가들의 시각은 훨씬 냉정했습니다. 이들은 현재 반도체 업종의 영업이익률이 0.1% 수준에 머물러 있다는 점을 꼬집었습니다. 매출은 늘었지만, 미래를 위한 설비 투자와 급등한 인건비 때문에 실제 수익성은 아직 바닥이라는 분석이죠. 특히 미국 10년물 금리가 4.5%를 넘나드는 고금리 환경에서, 섣부른 재정 지출은 오히려 민간 투자를 위축시키는 부작용을 낳을 수 있다는 우려를 제기했습니다. 논점은 자연스럽게 '미래를 위한 재투자'에서 '재정 건전성 확보'라는 현실적인 방어로 이동했습니다. 특정 산업의 독주인가 포트폴리오의 다변화인가 논의가 깊어질수록 쟁점은 국가 경제의 안정성 문제로 확장되었습니다. 전략 투자 전문가들은 100조 원이라는 거대한 자금을 반도체 한 곳에만 쏟아붓는 것은 위험한 도박이라고 지적했습니다. 반도체 가격은 대외 환경에 민감하게 반응하기 때문에, 세수를 바이오나 우주항공, 차세대 배터리 같은 다른 첨단 산업으로 분산해 국가 경제의 포트폴리오를 다변화해야 한다는 주장입니다. 반면 기술 전문가들은 반도체 산업의 'J-커브 효과'를 들어 반박했습니다. 지금은 투자가 많아 수익률이 낮아 보일 뿐, 이 고비를 넘기면 폭발적인 수익이 따라올 것이기에 집중 투자가 유일한 길이라는 논리입니다. 이 과정에서 복지 정책 전문가들은 또 다른 논점을 던졌습니다. 반도체 기업 근로자들의 월평균 임금이 1,000만 원에 육박하는 동안, 다른 산업과의 격차는 더욱 벌어지고 있다는 점입니다. 세수의 상당 부분을 저출산 고령화 대응이나 사회 안전망 강화에 써서 '포용적 성장'을 이뤄야 한다는 목소리였죠. 기술의 발전이 특정 계층의 부만 늘려준다면, 결국 사회적 갈등이 경제 성장의 발목을 잡을 것이라는 경고였습니다. 전문가들의 합의와 남겨진 불일치의 지점들 긴 논의 끝에 AI 전문가들이 도출한 몇 가지 합의점이 있습니다. 우선, 과거 25조 원 수준의 초과세수를 다뤘던 낡은 방식으로는 100조 원이라는 거대한 파도를 관리할 수 없다는 데 모두가 동의했습니다. 규모 자체가 질적으로 다른 만큼, 완전히 새로운 국가 재정 운용 전략이 필요하다는 것입니다. 또한, 현재의 세수 추계 시스템이 가진 높은 오차율을 시급히 개선해야 한다는 점에서도 이견이 없었습니다. 정확한 예측 없이는 어떤 좋은 정책도 사상누각이 될 수 있기 때문입니다. 하지만 핵심적인 부분에서는 여전히 평행선을 달리고 있습니다. 세수의 60% 이상을 빚을 갚는 데 써서 곳간을 채워야 한다는 보수적인 재정론과, 지금이 아니면 기술 패권 전쟁에서 뒤처진다는 적극적인 투자론은 끝내 합의에 이르지 못했습니다. 또한 인적 자본 투자의 우선순위를 반도체 전문 인력 양성에 둘 것인지, 아니면 취약 계층의 디지털 교육에 둘 것인지를 두고도 시각차를 좁히지 못했습니다. 결국 이 선택의 몫은 단순히 데이터의 결과가 아닌, 우리가 어떤 사회를 지향하느냐는 가치 판단의 영역으로 남게 되었습니다. 100조 원이라는 천문학적인 숫자는 분명 우리에게 찾아온 기회입니다. 하지만 전문가들의 치열한 토론에서 보았듯, 이 기회는 동시에 국가 경제의 체질을 바꾸는 위험한 시험대이기도 합니다. 기술의 숫자가 정답을 알려주는 것처럼 보일 때도 있지만, 그 너머에 있는 사람의 삶과 국가의 먼 미래를 설계하는 책임은 결국 우리의 몫으로 남아 있습니다. 거대한 부가 우리 앞에 놓였을 때, 우리는 어떤 내일을 선택하게 될까요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cb05c57e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.18 10:46AMEET

딥엑스, 세계 표준 AI 모델 YOLO 플랫폼에 네이티브 통합

인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 세계에서 가장 널리 사용되는 객체인식 AI 모델 'YOLO'를 개발한 울트라리틱스와 전략적 기술·시장 진출 파트너십을 체결했다고 15일 밝혔다. 울트라리틱스는 전세계 컴퓨터 비전 개발자들이 가장 많이 사용하는 AI 모델 프레임워크를 제공하는 기업이다. YOLO는 산업용 카메라, 로봇, 자율주행, 스마트시티 등 분야에서 사실상 표준 모델로 자리 잡고 있다. 해당 플랫폼은 매일 30만회 이상 다운로드된다. 수많은 글로벌 기업과 개발자들이 실제 제품과 서비스에 활용하는 핵심 개발환경으로 기능한다. 울트라리틱스는 단순한 모델 개발사를 넘어, 비전 AI 생태계 전반을 연결하는 '디벨로퍼 플랫폼'이자 글로벌 AI 배포 관문 역할을 하고 있다. 이번 협력으로 글로벌 표준 플랫폼에 딥엑스의 신경망처리장치(NPU)가 네이티브 형태로 직접 통합될 수 있다. 네이티브 형태는 AI 모델이나 데이터가 그래픽처리장치(GPU) 같은 범용 프로세서를 거치지 않고, NPU 하드웨어 구조에 최적화된 연산 방식(저정밀도 행렬 연산 등)을 곧바로 활용하도록 직접 설계·통합된다. 딥엑스는 "개발자들은 울트라리틱스 파이썬 패키지에서 단 한 줄의 명령어(format=deepx)만으로 별도의 복잡한 변환 과정 없이 AI 모델을 딥엑스 칩에 최적화해 배포할 수 있다"며 "이는 AI 모델 개발부터 실제 디바이스 적용까지 이어지는 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히던 하드웨어 통합 문제를 해소한 것으로, 원클릭 수준의 개발환경을 구현했다"고 강조했다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 협력은 K-AI 반도체가 전세계 개발자들에게 '디폴트' 선택지가 되는 중요 전환점"이라며 "로봇, 스마트시티, 가전 등 일상 속 모든 기기에 딥엑스 지능이 사실상의 표준 피지컬 AI 반도체가 되는 시대를 앞당기겠다”고 말했다.

2026.05.15 15:55전화평 기자

[법과 상식 사이] 미·중, '연결의 규칙'은 누가 지배하는가

최근 국가 수반간 회담에서는 언제부터인가 정치적 의제보다 경제적 의제를 가진 기업 대표들이 함께 하는 장면이 자연스러워졌다. 트럼프 대통령의 중국 방문길에 동행한 기업인들의 면면은 오늘날 미중 경쟁의 본질을 압축적으로 보여준다. 엔비디아, 퀄컴, 애플과 테슬라, 블랙록과 골드만삭스, 보잉과 GE에어로스페이스까지. 세계 공급망과 디지털 질서를 움직이는 핵심 산업들이 에어포스원에 함께 오른 셈이다. 흥미로운 점은 미국의 대중 견제가 강화되는 순간에도 미국 핵심 기업들은 여전히 중국으로 향하고 있다는 사실이다. 애플과 테슬라는 중국 생산망에 깊이 연결되어 있고, 엔비디아와 퀄컴은 중국 시장을 포기하기 어렵다. 월가 금융회사들 역시 중국 자본시장과의 관계를 유지하려 한다. 이 장면은 지금의 미중 경쟁이 단순한 '단절'의 경쟁이 아니라는 사실을 보여준다. 과거 냉전처럼 서로를 완전히 차단하는 구조가 아니라, 글로벌 기술·데이터·공급망으로 이어진 세계의 연결 방식을 누가 주도하느냐를 둘러싼 경쟁에 가깝다. 세계는 파편화되고 있지만 동시에 완전히 끊어질 수도 없다. 이 모순적인 모습이 오늘날 글로벌 질서를 가장 잘 보여준다. 연결을 끊는 경쟁이 아닌 연결을 지배하는 경쟁 21세기 미중 경쟁은 과거의 이념 대립이나 단순한 관세 전쟁과는 결이 다르다. 미국은 첨단 반도체와 AI 관련 기술의 중국 유입을 제한하고, 중국은 데이터 통제와 기술 자립을 강화하고 있다. 하지만 동시에 미국 기업들은 거대한 중국 시장과 생산 네트워크를 쉽게 포기하지 못하고, 중국 역시 글로벌 금융과 첨단 기술 체계 없이 현재의 성장 구조를 유지하기 어렵다. 결국 지금의 경쟁은 상대를 완전히 차단하는 데 있지 않다. 핵심은 기술과 공급망, 데이터와 결제 시스템 같은 글로벌 디지털 인프라의 중심을 누가 주도하느냐에 있다. 즉, 연결을 끊는 경쟁이 아니라 연결의 규칙을 지배하려는 경쟁에 가깝다. 세계 경제 역시 완전한 단절로 향하고 있지 않다. 반도체와 AI 같은 전략 분야에서는 의존도를 줄이려 하지만, 생산과 금융, 공급망에서는 여전히 서로 깊게 연결돼 있다. 안보와 기술은 분리를 추진하면서도 시장과 공급망에서는 연결을 유지하려는 이중적 흐름이 동시에 나타나고 있는 것이다. 반도체 공장은 왜 지정학의 전장이 됐나 이 변화의 최전선에는 한국 기업들이 서 있다. 삼성전자 시안 NAND 공장과 SK하이닉스 우시 DRAM 공장 같은 중국 내 첨단 반도체 생산시설은 이제 단순한 해외 공장이 아니다. 미국의 수출통제와 중국의 기술 자립 전략이 직접 충돌하는 지정학적 공간이 되고 있다. 특히 미국 기술이 들어간 해외 생산품까지 규제 대상으로 확장하는 해외직접제품규칙(FDPR) 같은 기술 통제는 중국 기업만 겨냥하지 않는다. 미국 기술과 장비를 사용하는 한국 기업들 역시 미국의 기술 통제 체계 영향권 안에 놓이게 된다. 과거 글로벌 기업들은 어디에서 가장 싸게 생산할 수 있는가를 고민했다. 하지만 이제는 “어느 국가의 기술·데이터·안보 체계 안에서 운영될 것인가”가 더 중요해지고 있다. 어떤 클라우드를 쓸 수 있는지, 어떤 데이터 규제를 따라야 하는지, 어느 나라의 AI 기준을 충족해야 하는지가 경영 전략의 핵심 요소가 되고 있는 것이다. 이제 공급망은 단순한 물류 문제가 아니다. 기술과 규범, 안보와 데이터가 함께 얽힌 정치적 인프라가 되고 있다. 반도체 공장은 더 이상 생산시설에 그치지 않는다. 그것은 어느 질서에 연결될 것인지, 어느 규칙의 적용을 받을 것인지가 결정되는 전략적 거점이 되고 있다. 디지털 파편화의 심화 이러한 변화는 결국 디지털 파편화의 심화로 이어지고 있다. 한때 인터넷과 디지털 경제는 하나의 네트워크와 공통 규칙 아래 움직이는 듯 보였다. 그러나 지금은 국가와 지역마다 서로 다른 데이터 규제와 AI 기준, 보안 체계, 플랫폼 정책이 만들어지고 있다. 이제 데이터 규범과 AI 기준은 단순한 정책 문제가 아니라 시장 접근을 좌우하는 기준이 되고 있다. 유럽은 GDPR과 AI법을 통해 개인정보와 기술 윤리의 표준을 세우고 있고, 미국은 첨단기술 통제를 안보 전략과 연결하고 있다. 중국 역시 데이터안전법과 사이버보안 체계를 통해 자국 중심의 디지털 통제 구조를 강화하고 있다. 더 중요한 변화는 이러한 규제가 더 이상 국경 안에서만 작동하지 않는다는 점이다. 각국의 데이터 규제와 수출통제는 글로벌 공급망과 해외 기업의 운영 방식까지 영향을 미치는 강력한 역외효과를 만들어내고 있다. 특정 국가의 기술과 장비를 사용하거나 데이터를 처리하는 순간 해외 기업들 역시 해당 국가의 규제 영향권 안에 들어가게 된다. 하지만 여기서 중요한 것은 디지털 파편화가 최종 목적지가 아니라는 점이다. 파편화가 심화되고 있지만 글로벌 경제가 그 상태로 계속 유지될 수는 없다. 데이터는 국경을 넘어 이동해야 하고, AI 서비스는 여러 시장에서 작동해야 하며, 반도체와 배터리, 클라우드와 금융망은 하나의 국가 안에서만 완결될 수 없다. 세계가 완전히 분리된 기술권역으로 나뉜다면 비용은 급격히 증가하고, 혁신은 느려지며, 기업 활동은 예측 가능성을 잃게 된다. 결국 글로벌 체계는 어떤 방식으로든 다시 조정될 수밖에 없다. 다만 과거처럼 하나의 자유무역 원칙이나 개방형 인터넷 이념만으로 통일되지는 않을 것이다. 앞으로의 통일성은 개인정보 보호, 사이버보안, AI 안전, 공급망 신뢰, 수출통제, 데이터 이전 규범이 결합된 새로운 형태의 복합 질서가 될 가능성이 높다. 즉, 세계는 파편화되고 있지만, 동시에 다시 연결되기 위한 공통 기준을 요구하고 있다. 연결의 규칙이 바뀌는 시대, 한국의 선택 한국은 지금 복잡하고 민감한 입장에 놓여 있다. 미국과는 안보 동맹으로, 중국과는 생산과 시장으로 깊게 연결돼 있다. 여기에 글로벌 반도체 공급망의 핵심 생산기지 역할까지 맡고 있다. 이제 문제는 단순히 “미국이냐 중국이냐”를 선택하는 데 있지 않다. 기술과 통상, 데이터와 안보가 하나의 전략 질서 안에서 함께 움직이고 있기 때문이다. 이런 상황에서 한국이 가장 경계해야 할 것은 특정 진영을 선택하지 못해 생기는 곤란함만이 아니다. 더 큰 위험은 글로벌 질서가 재편되는 과정에서 한국이 연결의 핵심축에서 밀려나는 것이다. 기술은 있지만 규칙 설계에 참여하지 못하고, 생산능력은 있지만 표준 설정에서는 주변부에 머무르며, 시장은 열려 있지만 다른 나라가 만든 기준을 사후적으로 따라가는 위치에 놓이는 것이 가장 위험하다. 앞으로 기업의 경쟁력은 단순히 좋은 제품을 만드는 데서 끝나지 않는다. 어떤 데이터 규범을 충족하는지, 어떤 AI 안전 기준을 따르는지, 공급망의 신뢰성을 어떻게 입증하는지, 사이버보안과 개인정보보호 체계를 얼마나 국제적으로 설명할 수 있는지가 중요해진다. 법과 규제는 더 이상 국내 정책의 문제가 아니라, 시장 접근과 기술 협력, 공급망 참여를 결정하는 전략 자산이 되고 있다. 따라서 한국은 디지털 파편화를 피할 수 없는 외부 환경으로만 바라봐서는 안 된다. 파편화된 세계가 다시 연결될 때 어떤 기준이 공통 규칙이 될 것인지, 그 과정에서 한국의 기술과 법제, 산업 구조가 어떤 역할을 할 수 있을지를 적극적으로 설계해야 한다. 반도체, 배터리, AI, 클라우드, 데이터 보호, 사이버보안 영역에서 한국이 국제 기준 형성에 참여하지 못하면 한국 기업들은 세계 시장에서 계속 다른 나라가 만든 규칙을 맞추는 입장에 머물 수밖에 없다. 결국 한국이 살아남는 길은 글로벌 연결 구조 안에서 누구도 쉽게 우회할 수 없는 위치를 지키는 데 있다. 파편화는 이미 진행 중인 현실이다. 그러나 세계는 결국 다시 연결의 질서를 필요로 한다. 그때 한국은 단순한 생산기지나 추종자가 아니라 기술과 규범을 함께 제공하는 핵심 국가로 남아야 한다. 그것이 미중 경쟁의 틈바구니에서 한국이 밀려나지 않는 길이다. 연결은 여전히 세계가 작동하기 위한 조건이다. 새로운 연결의 규칙은 결국 만들어질 수 밖에 없다. 한국이 해야 할 일은 그 규칙이 정해진 뒤 따라가는 것이 아니라 그 규칙을 만드는 과정에서 빠지지 않는 것이다.

2026.05.15 15:15안정민 컬럼니스트

4월 ICT 수출 427억 달러...129% 증가 '사상 최대'

지난달 ICT 수출액이 427억 1000만 달러를 기록했다. 지난해 같은 기간 대비 125.9% 증가한 수치다. 이는 역대 수출 증가율 1위에 기록하는 수치다. 아울러 3월에 이어 사상 첫 2개월 연속 400억 달러 이상 수출 기록을 세우게 됐다. 14일 과학기술정보통신부가 발표한 4월 ICT 수출입 동향에 따르면 수출액 427억 1000만 달러, 수입액 161억 6000만 달러로 무역수지는 265억 5000만 달러로 잠정 집계됐다. ICT 수출입 무역 수지는 사상 처음으로 3개월 연속 200억 달러를 기록하며 한국 경제 수출을 견인했다. 특히 국가 전체 수출액 858억 9000만 달러 가운데 ICT 수출액이 차지하는 비중은 49.7%에 도달했다. 품목별로 살펴보면 반도체가 수출 증가를 견인했다. 반도체 수출액만 319억 1000만 달러로 전년 대비 173.3% 증가했다. AI 서버 수요로 메모리 반도체 초과 수요는 지속됐다. 또 메모리 가격 상승세도 유지되고 있다. 디스플레이 분야는 반도체 가격 상승에 따른 원가 부담 증가에 따라 전방 기업 수요가 둔화되면서 전년 대비 5.3% 감소한 14억 4000만 달러를 기록했다. 휴대폰 수출액은 13억 6000만 달러로 전년 대비 14.0% 증가했다. 고사양 제품 수요가 늘면서 완제품 수출이 확대됐고, 고부가 부품 판매 호조로 수출이 증가했다. 컴퓨터 주변기기 수출 증가폭이 가장 크게 두드러진다. 전년 대비 430.0% 증가한 42억 6000만 달러를 기록했다. AI 서버용 SSD 수요 확대에 따른 결과다. SSD 수요 증가와 함께 단가도 크게 올랐다. 통신 장비 수출도 전년 대비 9.9% 늘었다. 전체 수출액은 2억 2000만 달러로 베트남향 통신장비 부분품과 일본향 유선통신용 장비 중심으로 수출이 증가했다. 지역별 수출 실적을 살펴보면 미국이 전년 대비 294.2%, 홍콩을 포함한 중국이 132.1%로 크게 증가했다. 대만, 베트남, 인도 등도 80% 이상의 수출 증가율을 기록햇고 유럽연합과 일본에서도 각각 58.4%, 42.5%로 증가했다.

2026.05.14 11:03박수형 기자

솔트웨어, 반도체 제조에 AI 에이전트 심는다…31억원 규모 정부 과제 선정

솔트웨어가 정부 주도 반도체 제조 인공지능(AI) 사업을 수주하며 제조형 AI 데이터 플랫폼 시장 공략에 본격 나선다. 단순 생성형 AI를 넘어 다수 AI 에이전트가 협업하며 의사결정을 수행하는 산업형 AI 운영체계를 구축해 반도체 제조 현장 생산성과 수율을 동시에 높인다는 목표다. 솔트웨어는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI 에이전트 융합·확산 지원 사업 과제'에 선정됐다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 1차 연도 약 15억 5000만원 규모로 추진되며 성과 평가를 거쳐 2차 연도 사업까지 연계될 경우 전체 사업 규모는 약 31억원 수준이 될 전망이다. 이번 프로젝트는 반도체 제조 공정에 21종 전문 AI 에이전트를 적용해 생산성과 수율을 개선하는 것이 핵심이다. 솔트웨어는 이번 사업 수행을 계기로 제조 산업 특화 AI 데이터 플랫폼 시장에 본격 진입하는 첫 대형 실증 사례를 확보하게 됐다는 설명이다. 최근 반도체 제조 산업은 초 단위 공정 변수와 대규모 생산 데이터를 동시에 분석해야 하는 방향으로 고도화되고 있다. 이에 단순 질의응답형 생성형 AI를 넘어 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 협업하며 의사결정을 수행하는 자동화 수요도 빠르게 확대되는 추세다. 솔트웨어는 자체 개발한 '멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크'를 기반으로 제조 데이터를 지식화하고 다수 AI 에이전트가 협업하는 지능형 제조 운영 플랫폼 구축에 나설 계획이다. 여러 AI가 동시에 공정 이상을 감지하고 원인을 분석해 대응 방안을 제시하는 방식이다. 이번 사업에선 공정관리 최적화, 제조 문서 기반 지식 질의응답(Q&A), 품질 분석 및 수율 극대화, 설비 예지정비 등 4대 핵심 워크플로를 중심으로 총 21종 전문 AI 에이전트가 구축된다. 솔트웨어는 반도체 소재·부품·장비(소부장) 제조 환경을 핵심 타깃 시장으로 삼고 폐쇄망 기반 하이브리드 AI 엔진도 함께 개발 중이다. 오픈소스 기반 경량 언어모델(SLM)에 검색증강생성(RAG) 추론 기술과 자연어처리 기능을 결합해 제조 현장 보안성과 운영 효율을 동시에 확보한다는 전략이다. 아울러 3억건 이상의 제조 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 레이크하우스 기반 데이터 파이프라인 기술도 적용할 예정이다. 회사는 향후 반도체 제조 분야에서 확보한 실증 모델을 표준화·패키지화해 이차전지와 정밀화학 등 유사 제조 산업으로 확산 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태 AI 서비스로 발전시킬 계획이다. 이정근 솔트웨어 대표는 "제조 현장에선 단순 답변형 AI보다 스스로 판단하고 협업하는 AI 에이전트가 필요하다"며 "이번 사업은 국내 반도체 제조 현장에 실제 작동하는 산업형 AI 운영체계를 구축하는 첫 단계가 될 것"이라고 말했다. 이어 "반도체 현장에서 검증한 운영형 AI 기술을 글로벌 제조 AI 플랫폼 시장으로 확장해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.05.12 17:44한정호 기자

GPU 국책과제 '그랜드슬램' 이노그리드, AI 인프라 풀스택 기업 도약

이노그리드가 정부 그래픽처리장치(GPU) 원천 기술 개발을 주도하며 클라우드 기업을 넘어 '인공지능(AI) 인프라 풀스택 사업자'로의 도약에 박차를 가한다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 자원 공유와 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술 확보한다는 목표다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. AI 인프라 핵심 기술 전 영역을 아우르는 연구개발 역량을 확보했다는 평가다. 이번 사업은 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모 연구개발(R&D) 프로젝트다. 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ▲서비스형 GPU(GPUaaS) 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 핵심 4대 기술 스택 전반을 확보하며 이른바 'GPU 그랜드슬램'을 달성했다고 강조했다. 특히 이번 과제 수행은 이노그리드가 올해 제시한 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵을 본격 실행하는 행보로 풀이된다. 기존 클라우드 인프라 사업 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 전략이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 회사는 오는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모 정부 R&D 재원도 확보하게 된다. 첫 번째 과제는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 'GRIM-GPU' 기술 개발이다. 고가 GPU 활용률을 극대화하고 AI 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 두 번째는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 자원을 자동 배치·확장·최적화하는 GPU 오케스트레이션 기술이다. 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM) 확산으로 증가하는 AI 워크로드 수요에 대응하기 위한 기반 기술 개발에 나선다. 아울러 GPU뿐 아니라 NPU·데이터처리장치(DPU) 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 운영하기 위한 AI CMP 기술도 개발한다. 기존 CMP 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체를 단일 관점에서 제어·관리할 수 있는 체계를 구축한다는 목표다. 마지막으로 GPU 자원을 안정적인 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발을 수행한다. 이는 향후 공공과 민간 시장에서 GPU 서비스 확산을 위한 기반 기술로 활용 범위가 확대될 전망이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 AI 클라우드 생태계 '클라우디버스'와 연계해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 합병을 앞둔 NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와의 연계도 추진해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산 시너지를 창출한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기"라며 "기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 11:14한정호 기자

美 어플라이드, TSMC와 차세대 반도체 기술 공동 개발

어플라이드 머티어리얼즈(AMAT)는 대만 파운더리 TSMC와 30년 이상의 협력 관계를 바탕으로 차세대 AI 시대를 위한 반도체 기술 개발과 상용화를 가속화하는 새로운 혁신 파트너십을 체결했다고 12일 발표했다. 양사는 실리콘밸리에 위치한 어플라이드 EPIC(Equipment and Process Innovation and Commercialization) 센터에서 데이터센터부터 엣지까지 에너지 효율적인 성능을 구현하기 위한 재료공학, 장비 혁신, 공정 통합 기술을 공동으로 개발할 계획이다. 게리 디커슨 어플라이드 머티어리얼즈 회장 겸 CEO는 “어플라이드와 TSMC는 반도체 기술의 최전선에서 혁신을 이끌겠다는 공동의 신뢰와 의지를 바탕으로 오랜 기간 긴밀히 협력해왔다”며 “EPIC 센터에서 양사의 팀을 한데 모아 파트너십을 더욱 강화하고, 반도체 제조 로드맵의 전례 없는 복잡성에 대응하기 위한 기술 개발을 가속화할 것”이라고 말했다. 미위제 TSMC 수석 부사장 겸 공동 최고운영책임자(Co-COO)는 “반도체 디바이스 아키텍처가 세대를 거듭하며 진화함에 따라 재료공학과 공정 통합에 대한 요구 수준이 높아지고 있다”며 “글로벌 규모의 AI 과제에 대응하기 위해서는 업계 전반의 협력이 필수적이다. 어플라이드 머티어리얼즈의 EPIC 센터는 차세대 기술을 위한 장비와 공정 준비를 가속하는 데 이상적인 환경을 제공한다”고 밝혔다. 양사는 EPIC 센터 협력을 통해 첨단 로직 스케일링의 핵심 과제 해결을 위한 재료공학 혁신을 공동 추진한다. 우선 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요 증가에 대응해 첨단 로직 노드 전반에서 전력·성능·면적을 지속 개선하는 공정 기술을 개발한다. 또한 복잡해지는 3D 트랜지스터 및 인터커넥트 구조를 정밀하게 형성하는 신소재와 차세대 제조 장비를 선보일 계획이다. 이와 함께 디바이스 아키텍처가 수직 적층 및 고도 스케일링화됨에 따라 수율과 변동성 제어, 신뢰성을 높이는 첨단 공정 통합 기술 혁신에도 집중할 방침이다. 프라부 라자 어플라이드 머티어리얼즈 반도체 제품 그룹(SPG) 사장은 “첨단 파운드리 기술 발전을 위해서는 새로운 협력 및 혁신 모델이 필요하다”며 “TSMC는 EPIC 센터의 창립 파트너로서 어플라이드의 혁신 팀과 차세대 장비에 우선적으로 접근해 기술 개발에서 양산으로의 전환을 가속화할 수 있을 것”이라고 강조했다. 실리콘밸리에 위치한 어플라이드의 신규 EPIC 센터는 약 50억 달러 규모로 미국 내 역대 최대 첨단 반도체 장비 R&D 투자 시설로 평가된다. 올해 가동을 목표로 하는 이 센터는 초기 연구 단계부터 대규모 양산까지 혁신 기술의 상용화 기간을 획기적으로 단축하도록 설계됐다. 칩 제조사들은 안전한 협업 환경에서 어플라이드의 R&D 포트폴리오에 조기 접근하고 학습 주기를 단축해 차세대 기술의 양산 전환을 앞당길 수 있다. 또한 EPIC 센터의 공동 혁신 프로그램은 어플라이드에 멀티 노드 관점의 가시성을 제공해 R&D 투자 방향을 정교화하고 R&D 생산성과 가치 창출을 동시에 높인다.

2026.05.12 08:45장경윤 기자

[종합] 삼성SDS 컨소, 국가AI컴퓨팅센터 주도…NPU 생태계 육성도 품는다

삼성SDS 컨소시엄이 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 민간 사업자로 최종 선정됐다. 기술·정책 평가와 금융심사 등 합격점을 받은 영향이다. 해당 사업은 2분기 내 설립이 예정된 민·관 합작 특수목적법인(SPC)을 통해 속도가 더욱 붙을 예정이며, 국산 신경망처리장치(NPU) 생태계 육성 병행으로 'AI 고속도로' 전략 추진에도 시너지를 낼 전망이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터파크 부지에 조성될 예정이다. 이날 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄은 사업 실시협약과 SPC 설립·운영을 위한 주주간계약도 체결했다. 계약에 따르면 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 나설 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 사업을 확대한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터, 국가 AI고속도로 전략 핵심 인프라 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진 중인 AI 고속도로 전략의 핵심 인프라 사업으로 꼽힌다. 대규모 AI 연산 자원을 국가 차원에서 확보해 기업과 연구기관, 스타트업 등이 안정적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 정부와 민간이 공동으로 SPC를 설립해 사업을 추진하며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축할 계획이다. 이번 사업은 당초 계획보다 지연됐다. 정책금융기관 금융심사가 길어진 탓이다. 업계에선 조 단위 사업 특성상 대출 구조와 금리, 리스크 분담 방식을 둘러싼 의견 불일치가 있었던 것으로 보고 있다. 사업 초기엔 두 차례 유찰도 겪은 바 있다. 당시 공공 지분 51% 구조와 국산 NPU 의무 탑재 조건 등이 민간 부담을 키웠다는 평가가 주요했다고 알려졌다. 이에 정부는 공공 지분을 30% 미만으로 낮추고 NPU 의무 탑재 조항과 매수청구권 등을 완화하는 방식으로 민감 부담을 낮춘 상태다. 업계 일각은 이번 국가AI컴퓨팅센터 사업이 국산 AI 반도체 생태계 성장을 견인할 수 있다는 의견을 내기도 했다. 정부가 센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증, 실제 서비스 환경에 적용한다는 입장을 내놨기 때문이다. 이러한 행보는 'K-엔비디아' 프로젝트와도 맞물린다. 정부는 국민성장펀드를 기반으로 향후 5년간 총 50조원 규모 AI·반도체 투자를 추진 중이며 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국내 AI 반도체 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략을 내세우고 있다. 실제 국민성장펀드는 최근 리벨리온의 NPU 양산 및 차세대 AI 반도체 개발 사업에도 직접 투자를 결정했다. 정부 재원과 산업은행, 민간 자금을 합쳐 총 6000억원 규모 투자를 추진하며 국산 AI 반도체 생태계 육성에 속도를 내고 있다. NPU 운영 경험 쌓은 삼성SDS...국가AI컴퓨팅센터 구축 큰 역할할지 주목 컨소시엄 주관 기업인 삼성SDS가 기존 NPU 운영 경험을 통해 국가AI컴퓨팅센터 구축에 큰 역할을 할 수 있을지도 주목을 받고 있다. 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 업계에선 국가AI컴퓨팅센터 구축 과정에서도 이같은 국산 NPU 운영 경험이 활용될 수 있다고 기대하고 있다. 앞서 삼성SDS는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 선정된 이후부터 SPC 설립을 위한 내부 준비 작업을 진행해왔다. 삼성SDS는 올해 초 실적 발표 컨퍼런스콜에서 국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 전담팀을 구성했으며 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 병행하고 있다고 밝혀 눈길을 끌었다. 다만 삼성SDS 측은 구체적인 NPU 운영 구조와 역할은 SPC 설립 이후 확정될 것이라는 입장이다. 삼성SDS 관계자는 "국가AI컴퓨팅센터는 SPC가 설립된 이후 구체적인 내용들이 결정되는 구조"라며 "NPU 운영이나 세부 역할 역시 향후 SPC 안에서 구체화될 것"이라고 밝혔다. 이어 "현재는 SPC 설립을 위한 준비 단계이며 향후 컨소시엄 내에서 구체적인 운영 구조와 역할 등이 순차적으로 구체화될 예정"이라며 "국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 계획대로 추진될 수 있도록 사전 준비를 이어가고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.11 18:42한정호 기자

국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 본궤도…3분기 인프라 착공 추진

정부가 삼성SDS 컨소시엄을 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 최종 민간 사업자로 확정하며 올 2분기 내 민·관 합작 특수목적법인(SPC) 설립에 나선다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 국가 AI 인프라를 구축한다는 계획이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, 클러쉬, KT, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업은 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략 핵심 인프라 사업이다. 고성능 AI 연산 자원을 국내 기업과 연구기관 등에 안정적으로 공급해 AI 산업 경쟁력을 끌어올리겠다는 목표다. 앞서 정부는 지난해 9월부터 10월까지 사업 공모를 진행했으며 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰에 참여했다. 이후 기술·정책평가와 금융심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐다. 재원 조달 절차도 마무리됐다. 지난달 30일 국민성장펀드 기금운용심의회에서 국가AI컴퓨팅센터 사업 추진을 위한 SPC 출자가 승인되면서 총 4000억원 규모 민·관 공동 출자가 확정됐다. 공공부문이 1160억원, 민간이 2840억원을 각각 부담한다. 과기정통부는 이날 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄과 실시협약을 체결했으며 정책금융기관과 민간 출자자 간 주주간계약도 함께 맺었다. 이를 기반으로 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 들어갈 계획이다. 정부와 컨소시엄은 향후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 예정이다. 센터는 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모로 조성된다. 센터 구축 이후에는 국내 기업과 연구기관, 스타트업 등을 대상으로 세계적 수준의 AI 컴퓨팅 자원을 경쟁력 있는 비용으로 제공한다. 특히 중소기업과 스타트업, 학계·연구계를 대상으로 추가 요금 할인과 이용권 지원도 추진한다. 이와 함께 기술 컨설팅과 사업화 지원, 교육 프로그램, 우수 성과 공유회 등 AI 생태계 활성화 프로그램도 운영할 예정이다. 국산 AI 반도체 생태계 육성 방안도 포함됐다. 정부는 국가AI컴퓨팅센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계와 시제품 개발·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 신경망처리장치(NPU)의 시범 운영과 신뢰성 검증도 추진한다. 이후 검증된 국산 AI 반도체를 실제 서비스 환경에 적용하는 NPU 존도 구축해 초기 시장 안착을 지원한다는 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.11 17:01한정호 기자

SK하이닉스, 인텔과 2.5D 패키징 협력 추진…AI칩 공급망 변동 예고

SK하이닉스가 인텔과 최첨단 패키징 분야에서 협력 도모에 나서 주목된다. 현재 인텔로부터 2.5D 패키징 기술을 도입해 고대역폭메모리(HBM) 및 시스템반도체를 집적하는 테스트를 진행 중인 것으로 파악됐다. 2.5D 패키징 업계 선두주자인 대만 TSMC가 최근 극심한 공급난을 겪는 가운데, AI 가속기용 2.5D 패키징 공급망이 다변화될 수 있다는 기대가 나온다. 11일 업계에 따르면 SK하이닉스는 인텔과 2.5D 패키징 기술에 대한 연구개발(R&D)을 진행하고 있다. 2.5D 패키징은 반도체와 기판 사이에 얇은 막 형태의 인터포저를 삽입해, 칩 성능을 향상시키는 기술이다. 대표적인 적용처로는 엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크가 개발하는 AI 가속기가 있다. AI 가속기는 GPU 등 각종 고성능 시스템반도체와 HBM을 2.5D 패키징으로 결합해 만들어진다. 현재 글로벌 빅테크의 2.5D 패키징 공급망은 대만 주요 파운드리인 TSMC가 사실상 독점하고 있다. SK하이닉스 역시 TSMC와 긴밀한 협력관계를 맺고, HBM 및 2.5D 패키징과 관련한 연구개발을 함께 진행해 왔다. 나아가 SK하이닉스는 인텔의 2.5D 패키징 기술인 '임베디드 멀티-다이 인터커넥트 브릿지(EMIB)' 도입을 검토하고 있다. 인텔로부터 EMIB 내장 기판을 공급받아 HBM 및 시스템반도체를 결합하는 테스트를 진행 중인 것으로 파악됐다. 사안에 정통한 관계자는 "아직은 초기 연구개발 단계이긴 하나, SK하이닉스가 인텔 EMIB로 2.5D 패키징을 구현하는 테스트를 적극적으로 진행하고 있다"며 "실제 양산 적용에 필요한 소재·부품 후보도 물색하고 있는 상황"이라고 밝혔다. SK하이닉스와 인텔 간 협력 논의는 양사 간 이해관계가 잘 맞물려 있는 것으로 풀이된다. TSMC의 2.5D 패키징 기술인 '칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트(CoWoS)'는 최근 AI 반도체 호황으로 극심한 공급난을 겪고 있다. 때문에 여러 빅테크 기업들은 인텔 EMIB를 CoWoS의 유망한 대체재로서 주목하고 있다. SK하이닉스 입장에서도 인텔 EMIB에 대한 선제적인 연구개발이 필요하다. SK하이닉스가 2.5D 패키징을 직접 양산하지는 않지만, 2.5D 패키징의 구조 및 특성을 고려해 HBM을 개발하면 수율 및 안정성을 높이는 데 유리하기 때문이다. 실제로 SK하이닉스는 국내에 2.5D 패키징을 연구개발하기 위한 소규모 라인을 가동하고 있다. 또한 양사 협력을 통해 인텔은 자사 최첨단 패키징 사업을 크게 확장할 수 있을 것으로 기대된다. 인텔 EMIB는 넓게 펼쳐진 인터포저 대신 소형 실리콘 브릿지로 칩과 칩을 연결한다. 칩 간 연결이 필요한 부분에만 브릿지를 배치하면 되므로, 더 유연하고 효율적으로 칩을 배치할 수 있다. 반도체 업계 관계자는 "현재 인텔이 SK하이닉스와 주요 OSAT를 대상으로 EMIB 기술을 적극 프로모션하고 있다"며 "중장기적으로는 AI 가속기용 2.5D 패키징 공급망에 인텔 EMIB가 추가될 것으로 예상된다"고 설명했다.

2026.05.11 15:02장경윤 기자

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