검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'AI 반도체'통합검색 결과 입니다. (887건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

SK하이닉스, HBF 첫 표준규격 공개…AI 메모리 선점 시동

SK하이닉스가 인공지능(AI) 데이터센터용 고부가 메모리 개발에 속도를 낸다. 이달 미국 주요 학회에서 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격과, 375단 적층 10세대 낸드를 최초로 선보였다. SK하이닉스는 샌디스크와 함께 차세대 스토리지 기술인 HBF의 첫 표준 규격을 공개했다고 4일 밝혔다. 이번 발표는 4~6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션 센터에서 열리는 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026' 개막에 맞춰 이뤄졌다. SK하이닉스는 이번 행사 키노트 연설과 패널 토의를 통해 HBF를 AI 시대 메모리 병목을 풀어낼 핵심 기술로 소개할 계획이다. HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓는 새로운 메모리 계층이다. HBM처럼 데이터를 빠르게 주고받으면서도, 낸드를 기반으로 해 용량을 크게 키울 수 있다. AI 추론 확산으로 다뤄야 할 데이터가 급증한 상황에서, 대역폭과 용량 확장성을 동시에 잡을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 이번 규격은 SK하이닉스가 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어, 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. 용량은 낸드 다이를 8단과 16단으로 쌓는 두 가지 스택 구성을 기준으로 최대 512GB까지 정의했다. 대역폭은 세 등급(그레이드 1~3)으로 나눠 약 0.4TB/s에서 3.0TB/s까지 구현할 수 있도록 규정했다. HBF와 프로세서를 잇는 연결 방식은 업계 표준인 UCIe를 채택했다. 그래픽처리장치(GPU)·중앙처리장치(CPU) 등 종류가 다른 프로세서에도 HBF를 유연하게 연결해 쓸 수 있는 기반을 마련했다. UCIe는 서로 다른 반도체 칩렛을 고속 연결하기 위한 개방형 표준 인터페이스 규격이다. 회사는 이를 계기로 AI 스토리지 시장에서 HBF 채택을 확대하고, 생태계 조성에도 속도를 낸다는 방침이다. 현재 HBF 컨소시엄에는 구글, 텐스토렌트가 참여하고 있다. 개방형 협력을 바탕으로 저변을 넓히고 기술 완성도와 시장 수용성을 함께 끌어올릴 계획이다. SK하이닉스는 FMS 2026 전시 부스에서 파트너십 존과 차세대 메모리 기술 전시 공간, 테크 세션 등을 선보인다. SK하이닉스가 개발 중인 10세대(V10) 375단 4D 낸드 웨이퍼와 제품을 처음 공개한다. 375단 4D 낸드는 이전 세대보다 전력 대비 성능을 2.5배 높였다. 전력 효율과 성능을 동시에 요구하는 데이터센터 등 AI 인프라 환경에 최적화됐다. 회사는 내년 초 이를 기반으로 한 고성능·고용량 eSSD 양산에 착수해 AI 시장에서 낸드 리더십을 강화할 계획이다. 김천성 SK하이닉스 부문장(솔루션개발)은 "AI 활용이 빠르게 확산되면서 데이터 처리 구조 전반 재설계가 요구된다"며 "HBF를 통해 메모리와 스토리지 간 경계를 확장하고, 시스템 전반 효율을 높이는 새로운 아키텍처 구현에 기여하겠다"고 말했다.

2026.08.04 09:18장경윤 기자

LB세미콘, 퀄컴 칩 이달 양산

반도체 후공정(OSAT) 업체 LB세미콘이 퀄컴 인공지능(AI) 데이터센터 및 차량 반도체 제품을 양산한다. 그간 추진해 온 고부가품 비중 확대 전략이 탄력을 받을 것으로 기대된다. LB세미콘은 퀄컴으로부터 제품 양산 승인을 받고 8월 내 양산에 돌입한다고 3일 밝혔다. 퀄컴은 미국 샌디에이고에 본사를 둔 세계 최대 팹리스 반도체 기업 중 하나로, 모바일 AP·통신 반도체 시장을 선도하며 차량, 사물인터넷(IoT) 등 고성장 시장으로 사업 영역을 확대하고 있다. 퀄컴의 양산 승인은 장기간 엄격한 품질·신뢰성 검증을 통과해야 받을 수 있다. 퀄컴 공급망은 이러한 인증을 통과한 상위권 후공정 기업 중심으로 구성돼 있다. 이번 승인으로 LB세미콘은 글로벌 최고 수준 품질 기준을 충족한 후공정 파트너로 이름을 올렸다. LB세미콘은 이번 승인에 따라 범핑(Bumping)부터 테스트(Test), 백엔드(Back-end)까지 이어지는 후공정 일괄 서비스 역량을 기반으로 퀄컴향 AI 데이터센터 및 차량용 반도체 제품을 양산할 예정이다. 앞서 회사는 지난 7월 미국 샌디에이고에서 열린 '퀄컴 서플라이어 서밋'에 참석해 협력, 품질, 공급망 안정성 의지를 재확인하는 등 퀄컴과 협력 관계를 다져왔다. 이번 양산 승인은 기존 디스플레이 구동칩(DDI) 중심 사업 구조에서 벗어나 비(non)-DDI·전력반도체 등 고부가 후공정 영역으로 포트폴리오를 확대해 온 전략 성과다. 올해 주요 공정 가동률 상승과 고부가품 비중 확대가 이어지는 가운데, 퀄컴향 양산까지 본격화되면 하반기 실적에도 긍정 영향을 미칠 수 있다. 반도체 업계에서는 AI 반도체, 전기차(EV), 데이터센터 등 전방 수요 확대로 시스템반도체 후공정 외주 수요가 꾸준히 증가할 것으로 보고 있다. 특히 글로벌 팹리스 기업들이 공급망 다변화를 추진하는 흐름 속에서, 퀄컴 칩 양산 레퍼런스는 후속 고객 확보에도 중요한 역할을 할 전망이다. LB세미콘은 유상증자를 통해 확보하는 재원으로 범프·백엔드 신규 설비 확보에 투자하고 있다. 양산 개시 후 내년 하반기부터 본격화할 물량 확대에 대비해 생산능력을 선제 확충하기 위한 것이다. 김정규 LB세미콘 최고재무책임자(CFO) 상무는 "이번 양산 승인은 후공정 기술력과 품질 신뢰성이 글로벌 최상위 고객사로부터 검증받은 결과"라며 "8월 중 시작될 양산에 차질 없이 대응하는 한편, 적기 설비 투자로 내년 하반기 본격 물량 확대에 대비하고 글로벌 레퍼런스를 기반으로 고부가 후공정 시장에서 입지를 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.08.03 15:07장경윤 기자

리벨리온, 국산 NPU 최초 공공 CCTV 전환 사례 구축

AI 반도체 기업 리벨리온이 경상남도청과 울산광역시 CCTV 관제센터에 고성능 서버형 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 리벨리온은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '국산 NPU 기반 공공 AI CCTV 전환' 사업에서 서버 인프라 구축 사업을 수주했다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 공공 CCTV를 AI 체계로 전환하는 첫 사례다. 리벨리온은 이달부터 고성능 서버형 NPU 아톰맥스를 해당 지자체 관제센터에 납품할 예정이다. 지자체 관제 체계는 엣지 단의 1차 객체 감지와 서버 단의 2차 정밀 분석 구조로 운용된다. 리벨리온의 아톰맥스는 관제센터 서버에서 30B(300억) 파라미터급 대형 영상언어모델(VLM)을 구동하며 CCTV 영상을 분석한다. 이를 통해 화재나 범죄 상황을 판단하고 한국어 상황 설명을 생성한다. 공급되는 서버형 NPU는 폐쇄망 독립 운영을 지원하며 표준 AI 구동 도구인 vLLM을 공식 지원한다. 공공기관은 기존 개발 환경의 변경 없이 NPU를 인프라에 도입할 수 있다. 앞서 리벨리온은 자사 AI 서버 '리벨서버'를 통해 SKT의 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 단일 서버에서 구동했다. 회사는 해당 기술력을 바탕으로 공공 안전 현장으로 NPU 적용 범위를 확대할 방침이다. 박성현 리벨리온 대표는 "국산 NPU 기술력으로 공공 안전 현장 인프라를 구축하는 전환점을 만들 것"이라고 말했다.

2026.08.03 13:47전화평 기자

AI용 낸드 시장 맞붙는 韓·日…차세대 제품 양산 경쟁 확대

낸드 업계 3위 일본 키오시아가 인공지능(AI)용 차세대 낸드 시장을 공략한다. AI 데이터센터 및 온디바이스 AI 산업에 최적화된 최신 규격 낸드 솔루션을 개발해, 올해 순차적으로 양산할 계획이다. 이를 기반으로 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계 추격에 속도를 낼 것으로 관측된다. 3일 업계에 따르면 일본 키오시아는 올해 'PCIe(PCI 익스프레스) 6.0', 'UFS(유니버셜 플래시 스토리지) 5.0' 등 최신 규격 낸드 솔루션을 양산할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 키오시아의 전 세계 낸드 시장 점유율은 올해 1분기 13.9%다. 삼성전자(31.6%), SK하이닉스(17.6%)에 이어 3위다. 국내 메모리 업계 대비 매출 규모는 작지만, 키오시아 기술 개발 속도는 매우 빠르다는 평가를 받는다. 특히 AI 산업을 중심으로 수요가 급증하고 있는 고성능·고효율 낸드 분야에서 올해 괄목할 만한 성과를 내고 있다. 키오시아는 지난달 초 일본 이와테현 기타카미 팹(K2)에서 10세대(BiCS 10) 3D 낸드 양산을 시작했다. 낸드는 메모리를 저장하는 셀(Cell)을 수직으로 층층이 쌓는 방식으로 진화해 왔다. 키오시아의 10세대 낸드는 332단 적층이다. 삼성전자·SK하이닉스는 현재 9세대 낸드까지 양산에 성공했다. 각 기업별로 세대별 적층 수가 다르기 때문에 단순 비교는 불가능하지만, 300단 이상 고적층 낸드를 양산하기 시작했다는 점에서 의의가 있다. 키오시아는 이를 기반으로 PCIe 6.0을 지원하는 데이터센터용 eSSD 'CM10'를 상용화했다. PCIe 6.0 SSD는 올해 양산이 시작된 최신 인터페이스 표준이다. 키오시아에 따르면 CM10은 이전 제품 대비 순차 읽기 성능이 최대 92%, 무작위 읽기 성능이 약 85% 향상됐다. 온디바이스 AI 시장을 겨냥한 UFS 5.0 메모리도 올해 말 양산을 시작할 계획이다. UFS 5.0은 올해부터 상용화되는 최신 내장 메모리 규격으로, 주로 모바일용 낸드에 활용된다. 이전 UFS 4.1 대비 데이터 처리 속도가 약 2배 빠르다. 키오시아의 UFS 5.0은 자체 개발한 컨트롤러와 8세대 낸드를 탑재하고 있다. 이에 맞서 국내 메모리 업계도 최첨단 낸드 솔루션 개발에 속도를 낸다. 업계 1위 삼성전자가 적극적인 공세를 펼친다. 삼성전자는 지난달 초 PCIe 6.0 eSSD인 'PM1763' 양산을 시작했다. 해당 제품은 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재했다. UFS 5.0 메모리도 지난 6월 개발을 마쳤고, 올 4분기 양산에 돌입한다. 삼성전자 UFS 5.0 메모리는 9세대 낸드를 기반으로 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한 것이 특징이다. 차세대 낸드인 10세대(V10) 낸드는 이달부터 양산을 시작하겠다고 밝혔다. 삼성전자 V10 낸드는 430단대로 추정된다. 10세대부터는 회사 최초로 하이브리드 본딩과, 셀을 총 3번에 걸쳐 쌓는 3스택을 적용한다. 반도체 업계 한 관계자는 "삼성전자가 최근 V10 낸드에 대한 내부 PRA(제품양산승인)을 완료해 제품 양산 계획을 공식 발표한 것으로 보인다"며 "다만 아직 본격적인 양산 설비 투자가 진행되지 않아, 제품 생산량 자체는 적은 수준일 것"이라고 설명했다.

2026.08.03 10:03장경윤 기자

[AI 고속도로] 엔비디아·AMD 손잡은 韓…AI 인프라 생태계 다변화

정부가 엔비디아에 이어 AMD와도 인공지능(AI) 컴퓨팅 협력을 확대하면서 국내 AI 인프라 생태계가 다변화하고 있다. 특정 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 개방형 인프라 구축이 본격화되면서 데이터센터와 클라우드, AI 반도체, 시스템 소프트웨어(SW) 기업까지 참여하는 생태계 확장이 빨라질 것이란 전망이 나온다. 2일 업계에 따르면 최근 정부는 엔비디아와 GPU 협력에 이어 AMD와 AI 반도체 생태계 구축을 위한 협력을 본격화하고 있다. AI 컴퓨팅 경쟁의 중심이 단일 GPU 확보를 넘어 다양한 연산 자원을 효율적으로 조합하는 구조로 이동하면서 국내 AI 인프라 전략 역시 생태계 중심으로 확대되는 모습이다. 최근 정부가 AMD와 체결한 양해각서(MOU)의 핵심도 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축이다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 메모리와 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트익스프레스링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 SW 등 국내 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성하는 데 초점을 맞췄다. 이는 최근 AI 인프라 경쟁 양상이 달라지고 있어서다. 대규모 AI 모델 학습 중심에서 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 수요가 빠르게 증가하면서 GPU 하나만으로 모든 연산을 처리하기보다 CPU와 GPU, NPU를 워크로드에 맞게 조합하는 방식이 효율성과 비용 측면에서 주목받고 있다. 실제 정부 역시 올해 AI 컴퓨팅 자원 확충 사업을 통해 엔비디아 차세대 GPU를 대규모 확보하는 동시에 국가AI컴퓨팅센터와 국산 NPU 생태계 육성을 병행 중이다. GPU 확보와 함께 다양한 AI 반도체가 함께 활용되는 환경을 구축해 국내 AI 인프라 경쟁력을 높인다는 구상이다. 민간 기업들의 움직임도 비슷하다. 최근 네이버는 엔비디아와 브룩필드로부터 대규모 투자를 유치해 글로벌 AI 팩토리 구축과 GPU 공급망 확보에 나섰다. 엔비디아와 긴밀한 파트너십을 기반으로 국내 데이터센터 확장을 추진하는 가운데, 올해 초 AMD와도 협력해 하이퍼클로바X 운영 환경에 AMD GPU를 적용하는 방안을 추진하는 등 AI 인프라 선택지를 확대한 모습이다. AI 스타트업들도 같은 흐름을 보이고 있다. 대표적으로 업스테이지는 국가대표 AI 모델 개발 과정에서 AMD GPU와 ROCm 생태계를 활용하기로 했으며 정부의 독자 AI 모델 프로젝트와도 연계해 개방형 AI 플랫폼 기반을 확대하고 있다. IT서비스·클라우드 업계 역시 변화 속도를 높이고 있다. 삼성SDS, LG CNS, KT클라우드 등은 국산 NPU를 활용한 서비스형 NPU(NPUaaS)와 관련 플랫폼을 잇달아 출시해왔다. GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선택할 수 있도록 하면서 AI 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 이같은 변화는 AI 인프라 경쟁의 범위도 넓히고 있다. 과거에는 GPU 확보 자체가 경쟁력이었다면 최근에는 데이터센터와 전력, 냉각, 네트워크, 서버, 클라우드 플랫폼, AI 운영 SW까지 통합 제공할 수 있는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상 중이다. 정부 역시 AI 경쟁력을 반도체 공급에만 국한하지 않고 데이터센터와 AI 컴퓨팅 자원, 테스트베드, 산업 생태계를 모두 연결하는 종합 AI 인프라 전략으로 확대하고 있다. AI 생산기지와 데이터센터 허브를 구축하고 국내외 기업이 함께 참여하는 협력 구조를 강화하겠다는 목표다. 글로벌 빅테크들의 움직임도 이러한 흐름을 뒷받침한다. 엔비디아와 AMD는 최근 잇따라 국내 AI 연구센터 설립 계획을 발표하며 한국을 아시아 AI 거점으로 육성하겠다는 전략을 내놨다. 단순한 반도체 판매를 넘어 연구개발과 인재 양성, 생태계 확대까지 경쟁 환경이 넓어지고 있다는 평가다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다"며 "AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.02 10:25한정호 기자

반도체 제조장비 시장도 호황…글로벌 기업들 실적 눈높이 상향

램리서치·TEL(도쿄일렉트론) 등 글로벌 반도체 장비 기업들이 역대 최고 분기 실적을 경신하고 있다. 인공지능(AI) 반도체 수요 급증 결과로, 이들 기업은 일제히 올해 장비 시장 규모가 당초 예상 대비 커질 것으로 내다봤다. 1일 업계에 따르면 글로벌 반도체 장비 기업들은 최근 실적발표에서 관련 시장 규모 전망치를 1500억달러(약 213조원)로 상향했다. 램리서치는 지난달 29일(현지시간) 2026회계연도 4분기(4~6월) 실적발표에서 매출 67억 2000만달러, 영업이익 25억 8100만달러를 기록했다고 밝혔다. 분기 기준 사상 최대 실적이다. 매출은 전년 동기 대비 30.0%, 전 분기 대비 15.1% 증가했다. 영업이익은 각각 45.1%, 26.1% 증가했다. 실적 전망도 밝다. 회사가 제시한 다음 분기 실적 전망치는 매출액 77억~85억달러다. 중간값(81억달러) 기준으로 전 분기 대비 20% 증가한 규모다. 시장 예상치인 71억달러도 큰 폭으로 상회했다. 램리서치는 이번 실적발표에서 올해 반도체 전공정 장비 시장 규모를 기존 1400억달러에서 1500억달러 초반대로 상향했다. 2027년에 대해서도 "8~10개의 신규 반도체 공장이 가동되고, AI 관련 투자가 지속될 것"이라며 "업황이 매우 긍정적"이라고 내다봤다. 팀 아처 램리서치 최고경영자(CEO)는 "반도체 장비업계 입장에서는 내년에도 D램 분야가 가장 빠르게 성장하고, 그 다음 파운드리와 로직, 낸드 순으로 성장세가 나타날 것"이라고 말했다. 도쿄일렉트론도 사상 최대 분기 실적을 달성했다. 회사는 지난달 30일(현지시간) 2027회계연도 1분기(4~6월) 실적발표를 통해 매출 7323억엔, 영업이익 2114억엔을 기록했다고 밝혔다. 도쿄일렉트론이 전망한 전공정 장비 시장 규모는 올해 1500억달러 이상, 내년 1900억달러 이상이다. 이전 전망치(2026~2027년 내 1500억~1700억달러) 대비 구체화 및 상향 조정됐다. 도쿄일렉트론은 "AI 인프라 투자를 위한 전공정 장비 지출액이 전체에서 50%를 초과하는 수준으로 성장하고 있다"며 "반도체 수요가 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM)만 아니라 범용 메모리와 중앙처리장치(CPU) 등으로 넓게 확산하고 있다"고 설명했다.

2026.08.01 14:00장경윤 기자

국산 AI칩 단 무인기 나온다…KAI, '피지컬 AI' 첫발

한국항공우주산업(KAI)이 국내에서 설계·생산한 인공지능(AI) 반도체를 무인기에 탑재해 자율제어 성능을 검증한다. 향후 AI 파일럿과 정찰위성까지 적용 범위를 넓혀 항공우주 분야의 피지컬 AI 기술을 확보한다는 구상이다. KAI는 지난 30일 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업' 방산 분야 우선협상대상자로 선정됐다고 31일 밝혔다. 이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체와 무인기용 자율제어시스템을 개발해 실제 플랫폼에서 성능을 검증하는 프로젝트다. 사업 기간은 5년이며 전체 사업 규모는 953억원이다. 다만 KAI가 수주할 구체적인 사업비는 공개되지 않았다. 온디바이스 AI는 외부 서버나 클라우드에 데이터를 보내지 않고 기기 내부에서 정보를 분석하고 판단하는 기술이다. 통신이 제한되거나 실시간 대응이 필요한 전장 환경에서 활용도가 높다. KAI와 협력 기업들은 방산 분야에 적용할 시스템온칩(SoC) 형태의 AI 반도체와 이를 탑재한 자율제어시스템(ACS)을 개발한다. KAI는 해당 시스템을 자체 개발 중인 무인기 플랫폼에 탑재해 성능을 검증할 계획이다. 사업은 총 3개 세부 과제로 구성된다. KAI는 사업 총괄과 1·3세부 과제를 주관해 고속 소모성 공중 무인기와 자율제어시스템의 개발·통합·검증을 담당한다. AI 반도체 개발에 해당하는 2세부 과제는 국내 팹리스 업체가 주관한다. 국내 AI 반도체 및 AI 모델 개발 기업과 연구기관도 컨소시엄에 참여한다. 반도체 생산은 삼성전자가 맡는다. 국내 기업이 설계한 반도체를 국내 파운드리에서 생산해 무인기에 적용하는 방식이다. KAI는 이번 사업을 통해 해외 의존도가 높은 국방용 반도체의 국산화 가능성을 검증하고, 국내 팹리스와 AI 기업이 방산시장에 진입할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 향후에는 국산 AI 반도체를 자체 개발 중인 AI 파일럿인 '카일럿'에 적용할 방침이다. AI 파일럿은 무인기가 수집한 데이터를 실시간으로 처리해 비행과 임무 수행을 자율적으로 제어하는 기술이다. 적용 범위를 위성으로 확대하는 방안도 추진한다. 정찰위성이 획득한 전장 데이터를 지상 관제소로 전송하기 전에 위성 내부에서 직접 분석할 수 있는 온디바이스 AI 반도체를 개발한다는 구상이다. 장기적으로는 유·무인 항공기와 위성, 지상체계를 국산 AI 반도체 및 통신망으로 연결하는 초연결 전장체계를 구축할 계획이다. 한편 KAI는 지난해 11월 삼성전자, 이달 초 네이버·네이버클라우드와 각각 업무협약을 체결하고 AI 반도체와 클라우드 기술을 연결하는 소버린 AI 체계 개발을 추진하고 있다.

2026.07.31 14:38류은주 기자

딥엑스, KT·세솔과 온디바이스 AIoT 사업 협력

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스가 KT, 세솔과 온디바이스 AIoT 시장 공략에 나선다. 딥엑스는 KT, 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 AIoT 사업 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)'을 체결했다고 31일 밝혔다. 3사는 저전력·저발열 신경망처리장치(NPU)를 적용한 차세대 AI 에지 박스를 공동 개발한다. 전기차(EV) 충전소, 이동식 CCTV, 교통 인프라 등 실시간 AI 영상분석이 필요한 현장에 온디바이스 AI 서비스를 확대할 계획이다. 협약에 따라 KT는 네트워크 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 담당한다. 딥엑스는 초저전력 NPU 칩 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구(SDK)를 제공한다. 세솔은 AI 에지 박스 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 실시간 AI 추론을 수행하는 온디바이스 AI 반도체다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비 대비 전력 소비와 발열을 낮춘 것이 특징이다. 3사는 공공기관, 지자체, 교통산업 안전 분야를 중심으로 AI 반도체와 네트워크를 결합한 AI 에지 서비스를 발굴할 예정이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI 중요성이 커지고 있다”며 “KT의 네트워크 및 서비스 역량, 세솔의 단말 개발·제조 기술과 딥엑스의 초저전력 AI 반도체 기술을 결합해 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 에지 솔루션을 구현하겠다"고 말했다 성제현 KT 엔터프라이즈 부문 수도권강북법인고객본부장(상무) "이번 협약은 AI 반도체와 AI 에지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 협력"이라며 "실시간 AI 영상분석이 필요한 산업 현장에 안정적이고 효율적인 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.07.31 09:41전화평 기자

[카드뉴스] AI 다음 대장주는 누구?

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI 관련주 투자에 관심 많으시죠? 이제는 AI를 '만드는 회사'보다 AI를 '잘 활용하는 회사'가 다음 대장주로 떠오를 거란 전망이 나오고 있어요. 그런데 최근 한국 주식시장이 하루 만에 무려 10.8%나 급락하는 사건이 터지면서 투자자들의 불안감도 커졌는데요. AI 활용 기업들이 앞으로도 계속 잘나갈지에 대해서는 AI패널들 사이에서도 찬성 50, 반대 50으로 의견이 팽팽하게 갈리고 있는 상황이에요. 업계에서는 반도체를 만들고 AI를 똑똑하게 만드는 단계를 지나, 이제는 실제로 '돈 버는 방식'을 증명해야 하는 시기로 접어들었다고 보고 있어요. 그래서 투자 전에는 딱 두 가지만 체크하면 되는데요, 벌어들인 돈으로 투자나 금융비용을 감당할 수 있는지, 그리고 앞으로 있을 규제에 대비가 되어 있는지를 꼭 확인해야 해요. 아무리 이름에 'AI'가 들어간다고 해서 다 좋은 회사는 아니라는 사실, 꼭 기억해두세요. 돈 잘 벌고 현금이 넉넉한 회사는 기회가 되지만, 빚만 잔뜩 쌓인 회사는 위험 신호일 수 있답니다. 투자는 서두르지 말고 꼼꼼히 확인한 뒤 결정하는 게 좋겠죠? 더 자세한 내용은 카드뉴스에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c16b1375.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.30 19:54AMEET

최태원 회장, SK하이닉스 지분 3620주 매수…기업가치 제고 의지

최태원 SK그룹 회장이 SK하이닉스 주식을 처음으로 직접 매입했다. 규모는 약 48억원 수준이다. 최근 AI 메모리 수요 폭증으로 SK하이닉스 실적이 급성장하고 있는 만큼, 회사의 기업가치 제고에 적극 나서려는 의지로 풀이된다. SK하이닉스는 30일 최대주주등소유주식변동신고서를 통해 최 SK회장이 SK하이닉스 주식 3620주를 장내매수했다고 밝혔다. 이날 SK하이닉스 주식은 종가 기준으로 131만8000원이다. 총 매수 규모는 47억7116만원으로 추산된다. 최 회장이 본인 명의로 SK하이닉스 지분을 확보한 것은 이번이 처음이다. 그간에는 계열사를 통한 간접 지배구조로 SK하이닉스를 경영해 왔다. 최 회장은 SK 지분 17.9%를 보유하고 있으며, SK가 SK스퀘어 지분을 약 32%, SK스퀘어가 SK하이닉스 지분을 20.5% 보유하는 구조로 돼 있다. 이번 공시는 SK하이닉스의 기업가치 제고를 위한 최 회장의 의지를 보여주는 행보로 풀이된다. 최 회장은 지난 17일 제주에서 열린 대한상의 하계포럼에서 "메모리는 앞으로도 계속 필요하기 때문에 시간을 두면 우상향으로 간다"며 "이런 종류의 주식을 투자하려면 샀다 팔았다 하지 마시고 그냥 가만히 갖고 계셔야 한다"고 말한 바 있다. 실제로 SK하이닉스는 올 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원으로 역대 최고 분기 실적을 기록한 바 있다. AI 인프라 투자로 D램·낸드 등 고부가 메모리 수요가 확대된 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 AI 인프라 투자가 견조하게 지속될 것으로 보고 있다.

2026.07.30 19:24장경윤 기자

그록부터 헤일로까지…해외 AI 칩 스타트업 'M&A 도미노' 왜?

글로벌 인공지능(AI) 반도체 스타트업들의 독자 생존이 위협받고 있다. 막대한 칩 개발비와 양산 후 급증하는 소프트웨어(SDK) 유지보수 비용의 벽에 부딪혀 거대 반도체 기업에 잇따라 흡수되고 있다. 30일 반도체 업계에 따르면 글로벌 엣지 AI 칩 1위 업체 이스라엘 헤일로가 최근 미국 마이크로칩에 인수됐다. 헤일로의 누적 투자금은 3억 4000만달러(약 4880억원)에 달했지만, 칩 설계부터 제조, 소프트웨어 관리까지 전 과정에 발생하는 비용을 감당하지 못하고 매각을 택했다. 인수합병(M&A)은 글로벌 AI 반도체 생태계 전반으로 퍼지고 있다. 한때 엔비디아 대항마로 불렸던 영국 그래프코어는 수조원대 적자를 기록한 끝에 올해 일본 소프트뱅크에 넘어갔다. 이스라엘 하바나랩스는 2019년 20억달러에 인텔에 인수됐다. 언어처리장치(LPU)로 주목받은 그록은 지난해 12월 엔비디아에 흡수됐다. 반도체 전설 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트마저 최근 퀄컴 피인수설이 제기된다. 해외 주요 AI 반도체 스타트업 대부분 인수되는 셈이다. 업계에서는 스타트업 독자 생존이 어려워진 원인으로 막대한 투자비용을 꼽는다. 팹리스는 칩 설계 후 최선단 파운드리 공정을 쓰기 위해 마스크 제작 등 거액의 초기 비용을 지출한다. 출시 후에는 소프트웨어 고정비가 기하급수적으로 늘어난다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼, 고객사가 칩을 실제 서비스에 활용하려면 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 끊임없이 업데이트해야 한다. 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어를 전면 수정해야 하므로 하드웨어보다 소프트웨어 인력이 훨씬 더 많이 필요하다. 인건비 폭등은 자본력이 부족한 스타트업에 치명적이다. 헤일로 관계자는 "헤일로는 전체 직원이 350명 정도였는데, 이 중 대부분이 SDK 인력이었다"며 "그럼에도 결국 인수됐다. AI 칩 업체가 버티려면 막대한 인력과 대규모 자본이 필요하다"고 설명했다. 하이퍼스케일러와의 구조적 격차도 독자 생존을 가로막는다. 구글, AWS 등은 자체 AI 서비스와 모델 로드맵을 바탕으로 수년 뒤 필요한 주문형 반도체(ASIC)을 미리 설계한다. 반면 AI 칩 스타트업은 고객사의 장기 계획을 완벽히 예측하기 어렵다. 수요 기업들이 연산용 신경망처리장치(NPU) 단품보다 통합 솔루션을 원하는 점도 한계다. 스타트업은 설계 기술이 뛰어나도 글로벌 영업망과 통신·전력 칩 등을 아우르는 포트폴리오가 부족하다. 한 반도체 업계 관계자는 "구글 같은 기업은 자체 서비스 로드맵이 있어 장기적인 반도체 개발이 가능하지만, 외부 스타트업은 시장 흐름에 완벽히 올라타는 것이 구조적으로 힘들다"며 "NPU 단품만으로는 영업에 한계가 뚜렷해, 결국 독보적 기술을 검증받은 뒤 대기업과 인수합병을 추진하는 것이 AI 반도체 스타트업들의 유일한 생존 공식이 됐다"고 설명했다.

2026.07.30 16:48전화평 기자

AI 이제는 만드는 곳보다 잘 쓰는 곳이 뜬다?

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 주식 시장을 보면 그야말로 폭풍 전야 같은 긴장감이 감돌고 있습니다. 지난 28일과 29일 우리 증시에 연이은 서킷브레이커가 걸리며 많은 분이 충격을 받으셨을 텐데요. 그 중심에는 늘 시장을 뜨겁게 달궜던 인공지능(AI)이 있었습니다. 이제 월가에서는 단순히 AI 반도체를 "만드는 기업"의 시대를 넘어, 이를 실제 사업에 접목해 돈을 버는 "잘 쓰는 기업"이 주도주가 될 것이라는 전망을 내놓고 있습니다. 과연 이 장밋빛 전망은 타당한 것일까요? 이번 리포트에서는 GPT, 제미나이, 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 서로 치열하게 토론한 내용을 바탕으로 그 이면을 깊숙이 들여다봤습니다. 이번 토론에는 총 세 가지 모델로 구성된 AI 패널들이 참여했습니다. 먼저 기술적 필연성과 산업 생태계의 확장을 강조하는 GPT 모델 기반의 기술·경제 패널이 나섰습니다. 이들은 AI가 가져올 구조적 변화를 긍정적으로 바라보죠. 이에 맞서 현실적인 재무 수치와 시장의 냉혹한 밸류에이션을 따지는 제미나이 모델 기반의 시장·전략 패널이 날카로운 분석을 더했습니다. 마지막으로 기술이 놓치기 쉬운 규제 리스크와 자본 효율성의 함정을 지적하는 클로드 모델 기반의 윤리·비판 패널이 토론의 긴장감을 높였는데요. 이들이 바라본 AI 활용 기업의 미래는 단순히 수익률 숫자를 넘어선, 복잡한 생태계의 충돌 그 자체였습니다. 반도체 열풍이 남긴 숙제, 전력과 활용이라는 새로운 파도 토론의 첫 문을 연 것은 기술적 관점의 AI 패널들이었습니다. 이들은 엔비디아나 AMD 같은 반도체 기업들이 사상 최고치를 경신하며 시장을 이끌어온 것은 사실이지만, 이제는 그 에너지가 다른 곳으로 전이되고 있다는 점에 주목했죠. 기술 전문가 패널은 흥미로운 분석을 내놓았습니다. 최신 대규모 언어 모델을 돌리려면 기존 데이터센터로는 감당할 수 없는 엄청난 전력이 필요하고, 결국 전력기기 산업이 AI 활용의 가장 큰 수혜를 볼 수밖에 없다는 논리입니다. 즉, AI를 잘 쓰기 위해서는 그 밑바탕이 되는 인프라부터 바뀌어야 한다는 것이죠. 이는 단순히 반도체 칩 하나를 더 파는 문제보다 훨씬 거대한 변화라고 강조했습니다. 실제로 월가에서도 메타나 알파벳 같은 기업들이 AI를 활용해 어떻게 운영 효율성을 높이는지에 눈독을 들이고 있습니다. 산업 경제 관점의 패널은 이를 '가치 창출 단계의 진입'이라고 설명했는데요. 하지만 시장 전략 관점의 패널은 즉각 반박에 나섰습니다. 2026년 7월 28일의 코스피 대폭락을 예로 들며, 시장이 이미 AI 데이터센터 투자 사이클에 대해 깊은 의구심을 갖기 시작했다는 겁니다. 돈을 쏟아붓는 만큼 수익이 나오느냐는 물음에 답하지 못하면, '잘 쓰는 기업'이라는 수식어는 그저 거품을 가리기 위한 포장지에 불과할 수 있다는 경고였습니다. 특히 시장 분석가 패널은 현재의 상승세가 '유동성 착시'일 수 있다는 뼈아픈 지적을 던졌습니다. 과거의 높은 수익률이 미래에도 반복될 것이라고 믿는 군중심리가 작동하고 있다는 것이죠. 이들은 AI 활용 기업이 진짜 주도주가 되려면 오는 3분기 실적 발표에서 단순한 비전이 아니라, AI 도입으로 영업이익률이 얼마나 개선되었는지 숫자로 증명해야 한다고 입을 모았습니다. 기술적 필연성과 시장의 냉정함이 정면으로 충돌하는 지점이었습니다. 기술적 필연성과 자본 효율성 사이의 팽팽한 줄다리기 가장 뜨거운 쟁점은 기술적 관점의 AI 패널이 주장한 "AI 인프라 투자의 지속성"과 시장 관점의 패널이 제기한 "자본 비용의 압박"이었습니다. 기술 관점의 패널은 AI 모델의 고도화가 전력 밀도와 냉각 효율의 혁신을 요구하며, 이는 경기 상황과 관계없이 진행될 '기술적 필연성'이라고 주장했습니다. 쉽게 말해, 구글이나 마이크로소프트 같은 기업들이 살아남으려면 비싸더라도 인프라 투자를 멈출 수 없다는 뜻입니다. 이들은 이것을 시장 점유율 방어를 위한 구조적 비용으로 해석하며, 단기적인 리스크보다 장기적인 생존 전략에 무게를 두었습니다. 반면 비판적 관점의 AI 패널은 이를 '전제 불확실'에 기반한 위험한 도박이라고 반박했습니다. 아무리 전략적으로 중요해도 고금리 환경에서 이자 부담을 이기지 못하면 자본 오배분의 늪에 빠질 수 있다는 것이죠. 특히 현재 S&P 500과 나스닥이 하락세를 보이는 상황에서, 수익성이 검증되지 않은 투자는 기업의 내재가치를 갉아먹는 독이 될 수 있다고 덧붙였습니다. 기술적 필연성이라는 이름 아래 숨겨진 경제적 타당성 결여를 꼬집은 셈입니다. 이 대립은 결국 "투자한 만큼 벌어들이는 시점이 언제인가"라는 핵심 질문으로 귀결되었습니다. 이 과정에서 논점은 서서히 기업의 개별적 대응으로 이동했습니다. 기업 전략 관점의 패널은 모든 활용 기업이 다 잘되는 것이 아니라, 안정적인 현금흐름을 바탕으로 AI를 통해 실제로 비용을 절감하거나 신규 매출을 창출하는 기업만이 살아남을 것이라는 합의점을 제시했습니다. 결국 2026년 하반기는 옥석 가리기가 본격화되는 시기가 될 것이며, 투자자들은 단순히 'AI를 쓴다'는 선언보다 'AI로 얼마를 벌었다'는 확증에 더 민감하게 반응할 것이라는 분석입니다. 보이지 않는 복병, 규제라는 이름의 내부화된 비용 토론의 후반부에서 논의를 완전히 새로운 차원으로 끌어올린 것은 윤리 정책 관점의 AI 패널이었습니다. 이 패널은 월가와 기업들이 간과하고 있는 결정적인 변수로 '규제 리스크'를 꼽았습니다. 현재 많은 기업이 AI를 활용해 성과를 내고 있지만, 그 과정에서 발생하는 데이터 프라이버시 침해나 알고리즘 편향성 같은 윤리적 부채는 장부에 기록되지 않고 있다는 겁니다. 이른바 '규제 비용의 외부화' 상태인 셈이죠. 하지만 2026년 하반기부터 각국의 규제가 강화되면, 이 비용은 순식간에 기업의 내부 비용으로 전환되어 수익성을 직격할 수 있습니다. 규제 전문가 패널은 투자자들이 이제 '규제 리스크 조정 수익률'을 따져봐야 한다고 주장했습니다. 단순히 매출이 느는 것보다, 규제 대응을 위해 지출해야 할 잠재적 비용을 뺀 진짜 수익을 계산해야 한다는 뜻입니다. 이에 대해 기술 패널은 기업들이 선제적으로 규제에 대응하며 이를 흡수할 수 있다고 봤지만, 윤리 패널은 규제가 정치적 이슈와 결합해 역진적으로 적용될 경우 그 충격은 상상을 초월할 것이라며 경고의 고삐를 늦추지 않았습니다. 기술의 진보 속도보다 사회적 피해 가시화 속도가 규제 형성에 더 큰 영향을 미친다는 통찰은 토론 참여자들에게 깊은 여운을 남겼습니다. 결국 이번 토론은 AI 활용 기업이 다음 주도주가 될 것이라는 월가의 전망이 '반은 맞고 반은 틀릴 수 있다'는 점을 시사했습니다. 인프라의 확장과 활용의 확산은 분명한 흐름이지만, 그 길목에는 고금리라는 자본의 장벽과 규제라는 법적 파도가 기다리고 있기 때문입니다. 패널들은 공통으로 2026년 하반기 실적 발표가 이 모든 논란의 분수령이 될 것이라고 짚었습니다. 막연한 기대감으로 가득 찼던 AI 열풍이 이제는 차가운 재무제표와 엄격한 법전 위에서 시험대에 오르게 된 셈입니다. AI가 답을 내는 시대라지만, 정작 그 가치를 증명하는 것은 인간이 만든 시장의 논리라는 점이 아이러니하게 다가옵니다. 이번 고비를 넘긴 기업들만이 진짜 주도주라는 왕관을 쓸 자격을 얻게 될 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c16b1375.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.30 10:42AMEET

곽동신 한미반도체 회장, 50억원 자사주 추가 취득

곽동신 한미반도체 회장이 기업가치 제고를 위한 자사주 추가 매입을 완료했다. 곽 회장이 지난 2023년부터 지금까지 취득한 자사주 규모는 695억원에 달한다. 한미반도체는 곽동신 회장이 사재로 50억원 규모 자사주를 취득했다고 30일 공시했다. 이번 매입은 지난 7월 2일 공시한 자사주 취득 계획의 이행이다. 취득 단가는 17만 565원으로 총 50억원 규모다. 이번 지분 취득으로 곽동신 회장 지분율은 33.62%(3204만 8145주)로 높아졌다. 곽 회장은 지난 4월 30억원, 6월 80억원에 이어 이번 50억원을 추가 매입하며 올해에만 총 160억원 규모 자사주를 취득했다. 2023년부터 지금까지 사재로 취득한 자사주는 총 695억원 규모에 달한다. 한미반도체는 "곽 회장이 2024년부터 지급받은 누적 배당금은 647억 4000만원"이라며 "이는 배당수익 이상을 자사주 매입에 재투입한 것으로, 회사에서 얻은 결실을 기업 가치 제고를 위해 환원하는 책임경영을 보여준다"고 밝혔다. 이어 "곽 회장의 자사주 취득은 글로벌 인공지능(AI) 반도체 장비 시장에서 기술력과 미래 성장에 대한 자신감"이라며 "미국 시장 진출과 차세대 장비 공급 등 성장 모멘텀에 비해 주가가 저평가됐다는 판단 아래 기업가치를 높이겠다는 의지"라고 덧붙였다. 한미반도체는 2분기 매출 2511억원을 기록하며 1980년 창사 이래 최대 분기 실적을 달성했다. 2분기 영업이익률은 51.9%였다. 한미반도체는 AI 반도체 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM) 생산에 필수인 열압착(TC) 본더 장비 분야에서 세계 1위를 지키고 있다. 올해 HBM4 양산용 'TC 본더 4' 장비 공급을 통해 주도권을 이어가고 있고, 차세대 HBM 생산을 위해 올해 2세대 하이브리드 본더 장비 프로토타입을 출시하고, 내년 상반기 '와이드 TC 본더'를 출시할 예정이다. AI 시스템 반도체 시장에서도 성과를 내고 있다. 글로벌 1위인 MSVP(마이크로 쏘 & 비전 플레이스먼트) 역시 글로벌 반도체 제조시설 투자 확대에 따라 지난해부터 주문량이 늘었다. 올해 2.5D 패키징 장비인 'FC 본더 3.5'와 '2.5D TC 본더 40'을 잇따라 출시해 글로벌 파운드리 및 후공정(OSAT) 업체에 공급하고 있다. 글로벌 우주항공 기업에 공급 중인 'EMI 쉴드' 장비 역시 매출 성장을 견인하고 있다. 한미반도체는 올해 말 미국 캘리포니아 산호세에 법인 '한미USA'를 설립하며 미국 반도체 시장에 본격 진출할 예정이다. 스페이스X·테슬라·xAI가 공동 주도하는 '테라팹'을 비롯해 마이크론, SK하이닉스, 앰코테크놀로지, 인텔, TSMC 등이 미국 정부의 반도체법(CHIPS Act) 지원으로 현지 제조시설에 투자를 확대함에 따라 한미반도체는 현지 법인을 통해 기술 지원을 제공한다는 방침이다. 한미반도체는 "곽동신 회장의 자사주 추가 매입은 미국 진출과 장비 공급 확대에 따른 성장에 대한 자신감이자 책임 경영에 대한 의지"라며 "글로벌 AI 반도체 패키징 시장에서 리더십을 더욱 공고히 하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 10:03장경윤 기자

SK하이닉스, '반나절 심층면접' 도입…AI 시대 맞춤형 인재 선발

SK하이닉스가 다음달 신입 수시채용부터 심층면접을 도입한다. AI 시대에서 문제의 본질을 스스로 질문하고 사고하는 능력이 중요해질 것으로 전망되는 만큼, 실전 역량을 보유한 인재 선발에 초점을 맞추겠다는 전략이다. SK하이닉스는 다음달 20일부터 26일까지 신입사원 수시채용 서류 접수를 진행한다고 30일 밝혔다. 모집 직무는 설계, 소자, R&D공정, 양산기술 등 주요 직무 전반이며, 근무지는 이천, 청주, 분당, 서울 등이다. 지난 6월 선언한 '학력 제한 전면 폐지' 방침에 따라 이번 채용 역시 연령과 학력에 상관없이 누구나 지원 가능하다. 이번 개편의 핵심적인 변화는 실전 역량 검증에 초점을 맞춘 'Half-day(반나절) 심층면접'의 도입이다. 이는 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 AI 시대 인재상과 궤를 같이 한다. 최 회장은 “AI 시대에는 다양한 영역을 넘나들며 인간과 AI가 공존하는 새로운 시스템과 사회를 설계할 수 있는 인재가 더 중요해질 것"이라며 "문제의 본질을 스스로 질문하고 사고하는 힘(생각 근육)'이 중요하다”고 강조한 바 있다. SK하이닉스는 20~30분 안팎으로 진행되던 기존 면접에서 벗어나 반나절 동안 심도 있는 과제 수행과 인터뷰를 진행한다. 지원자의 직무 전문성은 물론, AI 응용 능력, 인문학적 소양, 논리적 사고력 등을 종합적으로 검증할 계획이다. 서류 단계 역시 이러한 역량 중심 평가 기조에 맞춰 전면 개편된다. SK하이닉스는 기존의 자기소개서 항목을 없애고, 지원자가 보유한 'AI 활용 역량'과 '반도체 직무 전문성'을 기술하는 신규 서식을 도입한다. 단순 스펙이나 형식적인 소개 대신, AI를 업무에 유연하게 적용하고 현업의 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 서류 단계부터 정교하게 확인하겠다는 취지다. 아울러 채용 설명회 방식 역시 기존 대학 캠퍼스 중심의 틀에서 벗어나, 누구나 참여할수 있는 열린 거점형 리쿠르팅으로 전환한다. 서울, 청주, 대구, 광주 등 4개 지역에서 채용설명회를 열어 특정 대학교 재학생에 국한하지 않고 반도체 산업에 관심이 있는 청소년 및 차세대 인재들에게도 산업 비전과 진로 탐색의 기회를 제공한다는 취지다. 이에 더해 SK하이닉스는 최상위 AI 혁신 인재를 발굴하기 위해 오는 4분기 'AI 해커톤 공모전'을 연다. 해커톤(Hackathon)은 제한된 시간 동안 현장의 난제를 해결하는 소프트웨어나 알고리즘 모델을 구현해 내는 경진대회다. 참가자들은 반도체 현장의 문제를 AI로 해결하는 챌린지를 거치게 된다. 공모전에서 우수한 성적을 거둔 참가자에게는 서류 전형을 면제하고 바로 면접 기회를 부여하는 '패스트트랙(Fast Track)' 혜택이 주어진다. SK하이닉스 채용 관계자는 “스펙과 서류 평가에서 벗어나 지원자의 근원적 문제 해결 능력과 실전형 역량을 면밀히 검증할 수 있도록 채용 체계를 개편했다”며 “생각하는 힘을 갖춘 AI 인재를 적극적으로 채용하고 육성해 글로벌 AI 반도체 시장에서의 독보적인 기술 리더십을 이어가겠다”고 강조했다. 이번 신입사원 수시채용 모집 요강과 취업설명회 상세 일정은 SK하이닉스 공식 채용 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 채용 설명회 참가를 희망하는 구직자는 홈페이지에서 참여 신청을 하면 된다.

2026.07.30 09:21장경윤 기자

퀄컴, 9월부터 주요 제품 가격 인상 공식화

퀄컴은 29일(현지시각) 2분기(회계연도 기준 2026년 3분기) 실적발표 이후 컨퍼런스콜에서 주요 제품의 공급가 인상을 공식화했다. 앞서 블룸버그통신은 24일 "퀄컴이 주요 고객사에 제품 가격 인상 방침을 담은 서한을 전달했다"며 "이번 가격 인상은 오는 9월 1일 이후 출하되는 제품부터 적용된다"고 보도한 바 있다. 이날 아카시 팔라왈라 퀄컴 최고재무책임자(CFO)는 "메모리 단가 상승에 따라 주요 제조사가 전 세대 제품을 선택하고 있으며 공급망 전반의 투입 원가 상승에 따라 영업이익이 하락하고 있다"고 설명했다. 이어 "전 제품군에 걸쳐 두 자릿수 가격 인상을 진행중이며 기존 계약 및 제품 주기로 인해 가격 인상 효과는 향후 수 분기에 걸쳐 순차적으로 반영될 것"이라고 설명했다. 퀄컴의 2분기 실적 중 스마트폰과 태블릿 관련 핸드셋 부문 매출은 50억 8600만 달러(약 7조 3448억원)로 전년 동기 대비 20% 줄었다. 크리스티아노 아몬 CEO는 "중국 스마트폰 제조사 관련 매출이 2분기에 저점을 지났으며 유통망의 재고 소진이 끝나감에 따라 오는 3분기에는 두 자릿수 순증이 확실시된다"고 설명했다. 주요 공급망에 따르면 애플은 3분기 중 출시할 차세대 아이폰부터 퀄컴 5G 모뎀 대신 자체 개발한 모뎀을 확대 적용할 예정이다. 아카시 팔라왈라 CFO는 "공급 제약 및 협상 결과로 차세대 아이폰에 탑재되는 퀄컴 5G 모뎀 점유율이 기존 예상치인 20%를 크게 하회할 것이며 3분기 애플 관련 매출은 약 50% 줄어들 것"이라고 예상했다. 퀄컴은 지난 6월 말 미국 뉴욕에서 진행된 투자자 대상 '인베스터 데이' 행사에서 에이전틱 AI에 초점을 둔 새로운 서버용 프로세서 '드래곤플라이 C1000', 추론에 중점을 둔 차세대 AI 가속기 'AI250/300' 등을 공개했다. 아카시 팔라왈라 CFO는 "글로벌 하이퍼스케일러 두 곳과 맺은 맞춤형 반도체 프로젝트와 관련 구매 주문서 수령과 웨이퍼 생산에 들어갔으며 관련 매출이 오는 4분기부터 발생해 매년 확대될 것"이라고 설명했다. 크리스티아노 아몬 CEO는 "데이터센터 관련 매출은 회계연도 기준 2027년(2026년 10월~2027년 9월) 50억 달러(약 7조 2300억원), 2029년(2028년 10월~2029년 9월) 150억 달러(약 21조 6900억원)를 목표로 서버용 CPU와 맞춤형 반도체 등을 단계적으로 출시할 것"이라고 설명했다.

2026.07.30 09:18권봉석 기자

K-휴머노이드, 엔비디아에 잡아먹힌다…"온디바이스 칩 개발 서둘러야"

국내 주요 휴머노이드 기업이 온디바이스 칩으로 엔비디아 제품을 채택하면서 외산 종속 우려가 커지고 있다. 이에 한국 정부는 8000억원을 투입해 토종 온디바이스 칩을 개발할 계획이다. 30일 업계에 따르면 LG전자와 뉴로메카, 에이로봇, 위로보틱스 등 국내 주요 로봇 기업이 개발 중인 휴머노이드가 엔비디아 칩을 사용하고 있다. LG전자 클로이드와 에이로봇 앨리스에는 엔비디아의 젯슨 토르를 탑재한다. 뉴로메카 휴머노이드 시리즈에는 엔비디아의 RTX 시리즈가 들어가며, 위로보틱스는 젯슨 토르와 RTX 시리즈를 함께 쓰고 있다. 젯슨 토르는 로봇 두뇌 역할을 하는 엣지 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈이다. RTX 시리즈는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 브랜드 중 하나다. "범용성·소프트웨어 때문에 쓸 수밖에" 업계는 엔비디아 쏠림 이유로 범용성과 소프트웨어를 꼽는다. 국내 휴머노이드 개발사 관계자는 "휴머노이드는 개발 중인 단계이기 때문에 여러 AI 모델에서 해당 칩이 잘 구동돼야 한다"며 "엔비디아 칩이 범용성이 커서 엔비디아 제품을 사용하고 있다"고 말했다. 김용석 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "엔비디아 제품 성능이 가장 뛰어나고 소프트웨어 개발환경이 좋아 휴머노이드 업체가 엔비디아 칩을 쓸 수밖에 없다"며 "가장 유명한 쿠다(CUDA)부터 시작해 엔비디아는 GPU 사용에 필요한 소프트웨어를 직접 개발한다"고 설명했다. 쿠다는 개발자가 프로그래밍 언어로 GPU를 연산에 쓸 수 있게 해주는 소프트웨어다. 정부, 5년간 8000억원 투입…로봇 맞춤형 칩 개발 정부도 문제를 인지하고 대응에 나섰다. 올해부터 2030년까지 5년간 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발' 사업을 추진한다. 지난달 총사업비 8002억원이 확정됐고, 참여 기업 명단은 다음 달 초 결정된다. 이 사업은 자동차, 사물인터넷(IoT)·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력 업종별로 첨단 AI 제품 생산에 필요한 맞춤형 AI 반도체와 반도체가 탑재될 모듈, 구동 AI 소프트웨어 등 전체 주기 개발을 지원한다. 해당 프로젝트에는 LG전자, 현대자동차, 두산 등이 수요 기업으로 참여할 예정이다. 칩 개발사에는 딥엑스와 모빌린트가 참가할 것으로 보인다. 한 로봇 업계 관계자는 "이번 프로젝트는 수요 기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀을 이루는 구조로 상용화 가능성이 크다"고 기대감을 표했다. 김용석 교수는 "기본적으로 투트랙으로 갈 수밖에 없다"며 "지금 당장 사용할 수 있는 우리나라 칩이 마땅치 않기 때문에 일단 엔비디아 칩을 사용해 로봇을 빨리 상용화하고, 동시에 우리나라 칩을 개발해야 한다"고 강조했다. AMD, 한국 찾아와 세일즈…"무조건 국산은 지양" 경쟁 환경은 만만치 않다. 엔비디아 외에 AMD 등도 온디바이스 시장에 뛰어들고 있다. AMD는 지난주 신규 로봇용 온디바이스 칩 '라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈'를 공개했다. 이 프로세서는 중앙처리장치(CPU), GPU, 신경망처리장치(NPU)가 데이터를 공유하는 구조로 설계돼 데이터 이동을 줄이고 성능 효율을 높이며 지연시간을 단축했다. 앞선 휴머노이드 개발사 관계자는 "AMD 같은 빅테크도 한국까지 찾아와 적극 세일즈하는 상황"이라며 "국내 칩 사용도 검토하겠지만 성능과 가격을 종합 고려해서 어떤 칩을 사용할지 결정할 것"이라고 말했다.

2026.07.30 08:51진운용 기자

'최대 실적' SK하이닉스, 중장기 메모리 수요 확신…장기공급·투자 확대 나선다

SK하이닉스가 분기 사상 최대 경영실적을 기록했다. 인공지능(AI) 인프라 투자에 따른 D램·낸드 제품 가격이 크게 증가한 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 고부가 메모리 수요가 견조할 것으로 내다봤다. 이에 따라 고객사와 장기공급계약(LTA) 논의 및 설비투자 규모 확대를 적극 추진할 계획이다. 핵심 사업인 고대역폭메모리(HBM) 사업 역시 성장세를 자신했다. HBM4(6세대 HBM)은 올 2분기 양산 공급을 시작해, 현재 양산을 확대하고 있다. 양산 수율과 품질은 이전 세대 제품과 근접한 수준까지 올라온 것으로 알려졌다. SK하이닉스는 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원, 순이익 93조 9226억원을 기록했다고 29일 밝혔다. 시장 컨센서스는 매출 83조 9400억원, 영업이익 63조 9900억원, 순이익 51조 5800억원이었다. 컨센서스 대비 매출과 영업이익은 하회했고, 순이익은 상회했다. 전년 동기보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기 대비로는 각각 51%, 61% 증가했다. AI 서버용 고성능 제품이 가격 상승세를 주도하면서, 회사는 지난 분기에 기록한 역대 최고 실적을 다시 한번 넘어섰다. SK하이닉스는 "D램과 낸드 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다"며 "HBM과 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다"고 설명했다. 해당 분기 SK하이닉스의 메모리 평균판매가격(ASP)은 전 분기 대비 D램이 30%, 낸드가 50% 중반 상승했다. 빗그로스(출하량 증가율)은 전 분기 대비 D램이 한 자릿수 후반, 낸드가 10% 중반 상승했다. 고객사 10여곳과 LTA 체결…"내년 이후에도 AI 인프라 투자 견조" 중장기 수요 역시 견조할 것으로 내다봤다. SK하이닉스는 올해 연간 D램 수요 빗그로스를 전년비 20% 중반 성장, 낸드는 10% 후반 성장할 것으로 예상했다. SK하이닉스는 이 같은 수요 전망을 바탕으로 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약 논의를 확대하고 있다. 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리했고, 주요 고객들과 추가 논의도 이어가고 있다. SK하이닉스는 "LTA는 고객사 별로 구체적 조건은 다르나 통상 5년을 기본으로 하고 있다"며 "전체 매출에서 LTA가 차지하는 비중은 시장 환경 및 수요를 고려해 적정 수준에서 운영할 계획"이라고 설명했다. 최근 제기된 AI 인프라 투자 감소 가능성에 대해서도 "클라우드서비스제공자(CSP) 간 AI 경쟁과 서비스 확대가 이어지는 만큼, 내년 이후에도 AI 인프라 투자는 견조하게 지속될 것으로 보고 있다"고 밝혔다. HBM4 하반기 램프업…양산수율·품질, 전 세대 근접 HBM 사업은 올 하반기 본격 확대될 전망이다. SK하이닉스는 "HBM4는 주요 고객향으로 2분기부터 양산 공급을 시작했다. 지금은 안정적으로 램프업 중"이라며 "양산 수율과 품질이 성숙 단계에 진입한 이전 세대(HBM3E) 제품과 근접한 수준"이라고 밝혔다. 차세대 제품 HBM4E도 고객사에 샘플 공급을 마쳤다. 회사는 해당 제품에 기술 성숙도와 양산 안정성을 확보한 최적 공정을 적용해, 내년 본격 양산하는 것을 목표로 하고 있다. 하이브리드 본딩, iHBM 등 차세대 기술도 개발하고 있다. 하이브리드 본딩은 각 D램을 직접 연결해 HBM 성능을 높이는 차세대 본딩 기술이다. iHBM은 패키지 내부에 냉각 요소를 넣어, 열 저항을 기존 대비 30% 이상 낮출 수 있다. SK하이닉스는 "주요 고객들과 2027년 공급 물량 및 가격을 협의 중으로, 논의가 순조롭게 진행되고 있다"며 "향후에도 HBM 사업의 견조한 수익성을 유지하고, 제품 세대 전환과 고객가치 확대를 통해 AI 시장에서 고객사와 공동 성장할 수 있는 핵심 파트너로서 자리매김할 것"이라고 밝혔다. 올해 설비투자 40조원 후반…고객사 수요 적기 대응 SK하이닉스는 고부가 메모리 수요 확대에 따라 설비투자를 적극 집행할 계획이다. 회사가 예상하는 올해 연간 투자 규모는 40조원 후반 수준이다. 전년(30조 1730억원) 투자규모를 고려하면 최소 15조원 이상 증가하는 셈이다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기는 한편, 내년 초 용인 1기 팹(Y1) 클린룸 오픈 이후 생산능력을 신속하게 확대할 수 있는 투자도 진행하고 있다. SK하이닉스는 이달 일부 주요 협력사를 대상으로 Y1 ph1에 도입할 장비 발주를 시작한 것으로 파악됐다. 내년 2월 시생산(원패스) 라인 구축을 시작하고, 곧바로 3~4월께 월 2만장 규모 생산능력 확대를 위한 본격적인 장비 셋업이 진행될 예정이다. 최근 발표한 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17, 신규 반도체 클러스터 조성 등 중장기 투자계획도 고객 수요와 투자 효율을 고려해 단계적으로 추진할 방침이다. SK하이닉스는 "중장기 성장 기회를 차질 없이 준비하는 동시에 설비투자 원칙을 유지함으로써, 생산능력과 재무 건전성을 함께 강화할 계획"이라고 설명했다.

2026.07.29 12:29장경윤 기자

[현장] 배경훈 부총리 "실전형 AI 인재 길러야…산학협력 강화"

"인공지능(AI) 기술이 이론에만 머무는 것이 아니라 실제 결과물을 만들어내야 하는 시대가 왔습니다. '현장형 AI 인재'가 필요한 이유입니다. 우리 정부는 대학과 기업이 교육·연구 단계부터 긴밀히 협력해 산업 현장 수요에 맞는 AI 인재를 키울 수 있도록 도울 것입니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 서울 코엑스 플라츠홀에서 열린 '2026 대한민국 AI 혁신인재 커넥트'에서 산업형 AI 인재양성을 위해 이같이 밝혔다. 대학 연구 성과를 기업의 제품과 서비스로 연결하고, 산업 현장의 문제를 해결할 수 있는 융합형 인재를 육성해야 한다는 주문이다. 이번 행사는 과기정통부가 지원하는 AI·AX 대학원과 AI융합혁신대학원, AI스타펠로우십, 생성AI선도인재양성 사업 성과를 공유하고 향후 인재양성 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 대학원생과 연구자, 기업 관계자 등 약 1000명이 참석했으며 행사는 2020년부터 매년 열리고 있다. 배 부총리는 AI 기술이 전 산업으로 확산하면서 글로벌 경쟁 기준도 달라지고 있다고 진단했다. 단순히 성능 뛰어난 모델을 개발하는 것을 넘어 AI 시스템을 설계·구축·운영하고 산업 현장에 적용할 수 있는 종합적인 아키텍처 역량이 중요해졌다는 설명이다. 그는 "AI 반도체와 데이터센터, 로봇과 제조업을 결합한 피지컬 AI 분야에서는 세계적 수준 연구인력과 함께 현장 문제를 AI로 해결할 수 있는 인재 확보가 시급한 과제로 떠올랐다"며 "정부가 추진하는 AI 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 분야의 '3대 메가 프로젝트'를 산업 경쟁력으로 연결하려면 전문인력이 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 이어 "대규모 AI 투자가 산업 경쟁력으로 이어지려면 이를 연구하고 현장에 적용할 인재 육성이 뒷받침돼야 한다"며 "AI가 다른 학문과 산업 분야에 연결될 때 비로소 시너지를 낼 수 있다"고 강조했다. 배 부총리는 국내 인재가 성장하고 정당한 대우를 받을 수 있는 연구·산업 환경도 조성하겠다고 밝혔다. 그는 "최근 미국 샌프란시스코에서 한국 기업이 빅테크들과 1경원 넘는 규모 협력 체계를 구축하기로 했다"며 "대한민국 AI에 대한 관심과 협력 제안이 이어지는 만큼 우리 인재들이 글로벌 시장에서 대우받을 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "우리가 AI 3대 강국으로 가기 위해서는 인재들이 한국에서 마음껏 연구하고 좋은 성과를 낼 수 있어야 한다”며 “AI 대학원과 함께 인재를 어떻게 길러내고 졸업 이후에도 다음 역할을 이어가도록 할지 고민할 것"이라고 덧붙였다. AI 인재양성 산합협력 비전선포식…국내 산학계 모여 이날 개회식에서는 배 부총리와 홍진배 정보통신기획평가원장, 대학·기업·연구기관 관계자 20여명이 'AI 인재양성 산학협력 비전선포식'을 진행했다. LG AI연구원과 NC AI, 엘리스그룹, 인이지, 포티투마루, 롯데이노베이트, 바이브컴퍼니, 한국전자기술연구원 등이 산업·연구계를 대표해 참여했다. 대학에서는 고려대와 성균관대, 한양대 ERICA, UNIST 등이 뜻을 모았다. 참석자들은 대학의 교육·연구 역량과 산업계의 인력 수요를 연결하고 산학 공동 교육과 연구를 확대하기로 했다. 학생이 대학에서 쌓은 연구 역량을 기업 현장에서 활용하고, 졸업 이후 국내 산업계와 연구기관에서 경력을 이어갈 수 있는 환경을 조성한다는 취지다. 배 부총리는 비전선포식 이후 대학과 기업의 전시 부스를 찾아 AI 인재양성 사업을 통해 나온 연구 결과를 살펴보고 대학원생들의 발표를 들었다. 이어 열린 산학연 간담회에서는 데이터센터와 피지컬 AI 등 핵심 분야에 필요한 역량과 인재 육성 방안이 논의됐다. 과기정통부는 이번 간담회를 비롯해 대학·기업·연구기관의 의견을 수렴해 'AI 인재양성 지원 전략'을 마련할 계획이다. 산업 수요를 교육과정에 반영하는 방안과 인재의 연구·취업·성장을 잇는 지원체계를 구체화한다. 행사는 오는 31일까지 기조강연과 대학원생 우수 성과 발표·시상, 글로벌 AI 기업에 진출한 선배와의 대화, '과학과 AI의 만남'을 주제로 한 토크쇼와 북콘서트 등으로 진행된다. 배 부총리는 "AI 경쟁의 핵심은 기술 연구·개발을 넘어 산업 현장의 문제를 해결할 인재를 확보하는 데 있다"며 "AI 인재들이 도전적인 연구와 안정적인 성장을 이어갈 수 있도록 대학, 기업과 협력해 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.29 11:56김미정 기자

SK하이닉스, 올해 설비투자 40조원 후반 예상…생산능력 확대 '고삐'

SK하이닉스가 올해 40조원 후반 수준의 시설투자를 단행한다. 전년 대비 10조원 이상 확대된 규모다. AI용 고부가 메모리 수요에 적기 대응하기 위한 전략으로, 올 하반기 용인 신규 팹에 투자가 집중될 전망이다. SK하이닉스는 29일 실적발표 자료를 통해 회사의 설비투자 및 고부가 메모리 사업 전략에 대해 밝혔다. SK하이닉스는 고부가 메모리 수요 확대에 따라 적극적인 설비투자를 진행할 계획이다. 회사가 예상하는 올해 연간 투자규모는 40조원 후반 수준이다. 전년(30조 1730억원) 투자규모를 고려하면 최소 15조원 이상 증가하는 셈이다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기는 한편, 내년 초 용인 1기 팹 클린룸 오픈 이후 생산능력을 신속하게 확대할 수 있는 투자도 진행하고 있다. 최근 발표한 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17, 신규 반도체 클러스터 조성 등 중장기 투자 계획도 고객 수요와 투자 효율성 등을 고려해 단계적으로 추진할 방침이다. SK하이닉스는 "중장기 성장 기회를 차질 없이 준비하는 동시에 설비투자 원칙을 유지함으로써, 생산능력과 재무 건전성을 함께 강화해 나갈 계획"이라고 설명했다. 고부가 메모리 제품의 경우, 올 2분기 HBM4의 양산 출하를 시작했다. 하반기 생산을 본격 확대할 계획이다. 또한 상반기 샘플 공급을 마친 HBM4E는 기술 성숙도와 양산 안정성을 갖춘 최적의 공정을 적용했다. SK하이닉스는 "HBM 분야에서 우수한 품질과 높은 수율 기반의 안정적인 공급 능력, 원가 경쟁력과 업계 최고 수준의 성능을 포함한 종합 경쟁력을 바탕으로 리더십을 지속 이어간다는 방침"이라고 밝혔다. 소캠(SOCAMM)2는 2분기 들어 판매가 크게 늘었으며, 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 제품 공급도 본격화됐다. 낸드는 선단 공정 전환을 가속화해 고용량·고성능 제품 중심으로 포트폴리오를 강화한다. 321단 제품은 이미 전체 생산량에서 가장 큰 비중을 차지했으며, 연말까지 국내 생산능력의 50% 수준으로 확대할 계획이다.

2026.07.29 08:51장경윤 기자

SK하이닉스, 2분기 영업익 60.5조 '사상 최대'…이익률 76%

SK하이닉스가 인공지능(AI) 메모리 수요 확대로 분기 사상 최대 실적을 경신했다. D램과 낸드 모두 큰 폭의 가격 상승이 이어지면서, 영업이익률도 76%로 최고치를 기록했다. SK하이닉스는 메모리 수요 성장세가 지속될 것으로 보고, 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약을 적극 논의 중이다. 현재 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리했다. SK하이닉스는 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원, 순이익 93조 9226억원을 기록했다고 29일 밝혔다. 시장 컨센서스는 매출 83조 9400억원, 영업이익 63조 9900억원, 순이익 51조 5800억원이었다. 컨센서스 대비 매출과 영업이익은 하회했고, 순이익은 상회했다. 전년 동기보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기 대비로는 각각 51%, 61% 증가했다. AI 서버용 고성능 제품이 가격 상승세를 주도하면서, 회사는 지난 분기에 기록한 역대 최고 실적을 다시 한번 넘어섰다. 이로써 상반기 누적 매출은 131조 8950억원대으로 사상 처음으로 100조원대를 넘어섰다. 같은 기간 누적 영업이익은 98조 1529억원을 기록했다. SK하이닉스는 "D램과 낸드 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다"며 "고대역폭메모리(HBM)와 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다"고 설명했다. 2분기 말 회사 현금성 자산은 전 분기 말 대비 33조6000억원 늘어난 88조원을 기록했다. 반면 차입금은 7000억원 줄어든 18조6000억원에 그치며 순현금은 69조4000억원으로 늘었다. 회사는 사상 최대 수준으로 확대된 이익과 현금 창출력을 바탕으로 재무 여력도 크게 강화됐다고 평가했다. SK하이닉스는 AI가 사용자를 대신해 복잡한 업무를 수행하는 에이전트 형태로 진화하고 다양한 서비스로 확산됨에 따라 메모리 수요 기반이 넓어지고 있다고 설명했다. 이에 따라 AI 메모리와 일반 메모리 수요가 함께 확대되는 구조적 변화가 나타나고 있다고 분석했다. 주요 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자가 확대되면서 추가 공급 요청도 잇따르고 있다. 회사는 이러한 투자가 AI 서비스에서 창출한 수익을 기반으로 이뤄지고 있는 만큼, 메모리 수요 성장세가 지속될 것으로 내다봤다. SK하이닉스는 이 같은 수요 전망을 바탕으로 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약 논의를 확대하고 있다. 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약 협상을 마무리했고, 주요 고객들과 추가 논의도 이어가고 있다. 이를 통해 회사 운영 효율을 높이고, 중장기 사업 안정성과 지속 가능한 성장 기반을 한층 강화하겠다는 방침이다. 또한 AI 모델 고도화로 메모리 경쟁력 범위가 시스템 아키텍처와 패키징으로 확대되고 있어, SK하이닉스는 폭넓은 제품 포트폴리오와 고객과 공동개발 역량을 바탕으로 시스템 관점의 메모리 혁신을 주도할 계획이다.

2026.07.29 08:12장경윤 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next