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SK하이닉스 손자회사 솔리다임, 美 첫 낸드 공장 구축 추진

SK하이닉스의 낸드 손자회사 솔리다임이 미국에 첫 낸드 양산라인 구축을 검토 중인 것으로 19일 파악됐다. 현재 공장 부지, 투자 시점 등 세부 계획을 조율하는 단계다. 최근 인공지능(AI) 인프라 구축 확대로 낸드 수요가 폭증하는 만큼, 미국 현지 고객과 협력을 강화하기 위한 전략이란 풀이가 나온다. 최근 최태원 SK 회장이 그룹 차원에서 주도하는 미국 AI 투자 확대 기조와도 맞물린다. 솔리다임은 SK하이닉스가 지난 2021년 말 인텔 낸드플래시 사업부를 인수하면서 설립한 미국법인이다. 당시 전체 인수 규모는 90억 달러(당시 환율 기준 약 10조원)였다. 솔리다임은 중국 다롄에 1공장이 있고, 올 3분기부터 다롄 2공장 설비투자도 시작했다. 미국에는 본사와 연구개발(R&D) 센터만 있고 생산거점은 없다. 솔리다임이 미국 첫 생산거점 구축을 검토하는 지역은 미국 동부다. 현재 부지 선정과 생산품목, 양산시점 등을 세부적으로 논의 중인 것으로 파악됐다. 사안에 정통한 관계자는 "솔리다임이 미국 빅테크 기업의 AI 서버용 낸드 수요에 대응하기 위해 현지 양산라인 구축을 추진하고 있다"며 "고객들과 장기공급계약(LTA) 협의를 바탕으로 투자계획을 구체화할 것"이라고 전망했다. 그간 솔리다임은 AI 데이터센터용 쿼드레벨셀(QLC) 낸드 개발에 주력해 왔다. QLC는 데이터를 저장하는 최소 단위인 셀 하나에 4비트를 저장하는 방식이다. 3비트를 저장하는 트리플레벨셀(TLC) 등 타 방식 대비 대용량 SSD 구현에 유리하다. 특히 엔비디아의 블랙웰·베라루빈 등 차세대 AI 플랫폼이 요구하는 낸드 용량이 급증하면서, 고용량 낸드 주문도 몰리고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 올 2분기 SK하이닉스(솔리다임 포함) 낸드 매출은 142억 7290만 달러(약 19조 8000억원)로 전 분기보다 89.5% 뛰었다. 솔리다임의 미국 투자는 SK그룹이 추진 중인 미국 내 투자 확대 기조와 맞물린다. 현재 SK그룹은 SK하이닉스의 미국 주식예탁증서(ADR) 상장과 현지 첨단 패키징 팹 구축에 이어, 추가 메모리 생산공장 구축 가능성도 열어두고 있다. 솔리다임 역시 나스닥에 기업공개(IPO)를 준비 중이다. 최태원 SK 회장도 지난 7월 미국 뉴욕에서 열린 SK하이닉스 ADR 상장 기념행사에서 "미국 인디애나주 첨단 패키징 시설 외에도 추가 투자를 검토하고 있다"며 "전력·용수·인력·공급망 등 여건이 갖춰지면 메모리 생산공장 건설도 가능하다"고 말한 바 있다. 최근에는 외신과 업계를 통해 SK하이닉스와 인텔의 미국 내 메모리 생산 협력설도 나온다. 최종 확정되려면 시간이 필요하지만, 미국 내 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 메모리 수요가 중장기적으로 지속 증가할 것으로 전망돼 실현 가능성은 있다는 게 업계 시각이다. 솔리다임 관계자는 미국 내 설비투자 계획과 관련해 "사업 경쟁력 강화를 위해 다양한 방안을 검토 중이나 확정된 바는 없다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:44장경윤 기자

디노티시아, VDPU 서버 환경으로 확장…美서 카드 4장 탑재 서버 공개

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아가 벡터 검색 전용 프로세서 '벡터 데이터 프로세싱 유닛(VDPU)'를 서버 환경으로 확장한 아키텍처를 공개했다. 디노티시아는 지난 15일부터 17일까지 미국 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에 참가해 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버 구성을 선보였다. 디노티시아는 최근 VDPU 칩과 가속기 카드를 공개한 데 이어, 이번 행사에서는 실제 서버 환경으로 적용 범위를 넓혔다. 1세대 VDPU ASIC은 현재 칩의 동작 특성을 측정·검증하는 특성화를 진행 중이며, 디노티시아는 올해 4분기부터 ASIC 기반 평가를 시작할 계획이다. FPGA 기반 평가에서는 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버가 동일한 소프트웨어 스택을 구동한 듀얼소켓 CPU 전용 서버 대비 최대5.77배의 벡터 검색 처리량을 기록했다. 4096차원 멀티모달 워크로드에서 인덱스 구축에 사용하는 호스트 CPU는 92%, 메모리는73% 줄었다. 검색 재현율은 CPU 전용 환경과 동등하거나 높은 수준을 보여, 처리량을 높이면서도 검색 품질 저하는 없었다. 한편 ASIC 기반 VDPU는 CPU 서버 대비 최대 10배 수준의 벡터 검색 성능을 목표로 하고 있다. 디노티시아는 VDPU의 역할을 "생성은 GPU, 검색은 VDPU"로 설명한다. GPU가 모델 실행과 답변 생성에 집중하고, VDPU가 외부 정보를 검색해 답변 생성에 활용하는 검색 증강 생성(RAG)과 AI 에이전트의 벡터 검색을 담당하는 구조다. 에이전틱 AI가 확산되면서 하나의 작업 안에서도 검색과 검증이 반복되는 만큼, 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다. 디노티시아는 FPGA 환경에서 자사 벡터 데이터베이스 씨홀스(Seahorse), FAISS, Milvus, hnswlib와 VDPU의 연동을 검증했다. 국내에서는 씨홀스와 VDPU를 결합해 기업이 보유한 데이터를 AI가 저장·검색·활용할 수 있는 AI 데이터 인프라로 제품화를 추진하고, 글로벌 시장에서는 서버·스토리지·메모리·반도체 기업을 대상으로 VDPU 평가와 개념검증(PoC)을 확대하고 있다. 양세현 디노티시아 최고기술책임자(CTO)는 “에이전틱 AI가 확산되면서 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다”며 “VDPU는 벡터 검색을 전담하고 CPU와 GPU는 각자의 역할에 집중할 수 있도록 설계됐다. 이번 행사에서 VDPU의 서버 구성을 선보인 만큼, 앞으로 실제 고객 워크로드를 기반으로 평가와 적용을 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.09.18 08:56장경윤 기자

두산 전자BG, 9700억 투자해 CCL 증설...AIDC 수요 대응

두산 전자BG가 한국과 중국에 9700억원을 투자해 동박적층판(CCL) 생산능력을 확대한다. 사상 최대 규모 투자다. 인공지능(AI) 데이터센터 수요 대응 차원이다. CCL은 인쇄회로기판(PCB) 원재료다. 두산 전자BG 주력품은 반도체 패키지 기판 CCL, 네트워크 기판 CCL, 스마트폰 FCCL(Flexible CCL) 등이 대표적이다. AI 반도체 열풍 수혜를 입고 있다. 두산은 17일 이사회에서 전자사업부의 9684억원 국내·해외 증설 투자를 승인했다고 밝혔다. 투자목적은 "수요 증가에 따른 생산능력 확대"다. 투자는 2028년 12월까지 단계적으로 집행한다. 2028년 하반기부터 순차 가동할 예정이다. 9684억원 증설투자는 두산 전자BG가 직접 집행하는 국내 투자 4210억원, 그리고 중국법인(Doosan Electro-Materials (Changshu))을 통해 집행하는 해외 투자 5474억원 등으로 구성된다. 두산은 중국법인에 1824억원 증자를 실시한다. 이 금액은 국내 투자 금액(4210억원)에 포함되지 않는다. 국내에선 광모듈 CCL 생산라인을 증설한다. 광모듈은 서버와 네트워크 장비 사이 전기신호를 빛 신호로 바꿔 주고받도록 지원한다. 두산은 "국내에선 품질과 핵심기술 보호가 중요한 광모듈용 CCL 라인을 두고 전문인력을 활용할 계획"이라며 "800G부터 미세회로 구현에 적합한 하이엔드 CCL을 공급하며 주요 제조사의 1순위 파트너"라고 설명했다. 중국에는 AI 가속기·네트워크 스위치 CCL을 만드는 공장을 신축한다. 두산은 "중국에는 글로벌 PCB 제조사가 밀집해 고객 대응이 빠르고, 급변하는 수요에 맞춰 신속하게 공장을 구축할 수 있다는 것이 강점"이라고 밝혔다. 김인욱 두산 전자BG 사장은 지난주 인천에서 열린 'KPCA쇼' 기간 중 두산 부스에서 '향후 증설 계획'을 묻는 본지 기자 질문에 "현재 국내 증평·김천 공장을 증설하고 있고, 태국 공장 신설 계획을 발표했다"며 "(추가적으로) 중국 등 여러 지역에서 증설을 검토하고 있다"고 밝힌 바 있다. 올해 상반기 지역별 CCL 공장 가동률은 ▲익산·김제 76.3% ▲증평 109.8% ▲김천 102.7% ▲중국 92.2% 등이다. 상반기 매출은 1조 2930억원이다. 2025년 연 매출 1조 8750억원의 69%를 상반기에 벌었다. 상반기 밝힌 태국 CCL 공장 신설 배경은 "2028년 이후 수요 대응을 위한 신규 거점 구축"이다. 2028년 중 본격 양산이 목표다. AI 데이터센터 수요 확대와 함께, 엔비디아 등 빅테크가 일본 닛토보(Nittobo)의 'T-글래스'를 선호해 두산 전자BG 등이 수혜를 입었다. 두산 전자BG는 T-글래스를 안정적으로 확보한 것으로 알려졌다. T-글래스는 열팽창계수(CTE)가 낮아 '로(Low) CTE'용 CCL 소재로 사용하는 유리섬유 방적사다. 닛토보가 사실상 독점 생산 중이다. AI 서버와 데이터센터 등에 사용하는 반도체 기판 면적이 커지면서 엔비디아와 구글, 아마존 등은 T-글래스만 찾고 있다. 닛토보가 T-글래스 생산능력을 늘리고 있지만 속도가 더디다. 지난주 KPCA쇼 기간 중 김인욱 사장은 "닛토보의 T-글래스 증설투자 계획이 보수적"이라며 "중화권, 특히 중국 업체도 (T-글래스와) 비슷한 제품을 만들기 위해 개발하고 있지만 아직 성능이 못 미친다"고 밝혔다. 'T-글래스 공급부족 상황에서 엔비디아 등이 닛토보 경쟁사 제품에 대해 눈높이를 낮추는 것은 가능하겠냐'란 질문에, 김 사장은 "고객사가 사양을 낮추긴 어렵고, (요구사양에 맞게 경쟁사가 T-글래스를) 개발하고 고객사 승인을 받아야 한다"고 답했다. 두산은 "글로벌 AI 반도체 기업이 인정한 제품 경쟁력에 대형 발주를 소화할 생산 기반까지 갖춰, 시장 선두 지위를 확고히 하겠다"고 밝혔다. 유승우 두산 사장은 "글로벌 고객이 오랫동안 축적한 두산 기술력과 공급 역량을 인정한다"며 "AI 데이터센터 시장이 커지면서 고객 발주도 대형화하는 만큼, 한 발 앞선 투자로 필요한 물량을 적기 공급해 고객 신뢰에 답하고 중장기 성장을 가속하겠다"고 말했다.

2026.09.17 15:37이기종 기자

피지컬 AI·반도체·보안·양자까지 한눈에...AI 대축제 열린다

생성형 AI를 넘어 피지컬·에이전틱 AI로 급변하는 기술 전환기를 맞아, 글로벌 빅테크와 국내 대표 기업들이 AI 생태계의 현주소와 다가올 미래 확장성을 한눈에 조망하는 자리가 마련된다. 과학기술정보통신부 AI 주간(AI Week) 공식 행사인 'AI 페스타 26'이 10월 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스에서 열린다. 올해 행사는 216개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며, 글로벌 빅테크와 국내 주요 기업, 공공기관, 스타트업이 참여해 AI 산업의 현재와 미래를 조망하는 장이 될 전망이다. 이 행사는 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타조직위원회가 주최·주관한다. 이번 AI 페스타에는 구글 딥마인드, AWS, 앤트로픽, 화웨이, 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티, 유니티, 밀라(Mila) 등 글로벌 AI 기업·기관 관계자들이 연사로 참여한다. 여기에 KT, 삼성SDS, 야놀자, 롯데이노베이트, 두산로보틱스, 메가존클라우드, NHN클라우드, 한컴그룹, 티맥스소프트, 더존비즈온 등 국내 주요 기업들도 대거 합류해 AI 산업 전반의 최신 흐름을 공유할 예정이다. 행사장은 코엑스 3층 C홀과 300호, 317호, 4층 403호, 웨스틴 파르나스 서울 아틀라스홀 등으로 구성된다. 전시장에서는 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자, 에이전틱 AI 등으로 확장되는 산업 지형 변화를 한눈에 확인할 수 있을 전망이다. 글로벌 연사부터 산업 현장 사례까지…AI 기술·비즈니스 전략 총망라 행사 첫날에는 메인 무대 프로그램인 'AI 서밋'이 열린다. 이 자리에는 글로벌 AI 업계를 대표하는 주요 연사들이 무대에 올라 기술 진화 방향과 산업 전략을 공유할 예정이다. 먼저 구글 딥마인드의 로라 아로요 박사가 글로벌 키노트를 맡아 AI 기술 발전 흐름과 산업 전반의 변화를 짚는다. 이어 AWS의 프레데리코 코스타 APAC AI 정책총괄이 아시아태평양 지역의 AI 정책 및 산업 확산 흐름을 소개하며, 글로벌 AI 경쟁 구도 속 기업들의 대응 방향을 제시할 예정이다. 계속해 글로벌 AI기업과 국내 주요기업 핵심 리더가 차례로 무대에 올라 올해의 AI 기술 진화 방향과 산업 적용 전략을 공유할 계획이다. 둘째날에는 AI페스타 대표 미래 기술 컨퍼런스인 퓨처 테크 컨퍼런스가 이어진다. 이날은 피지컬 AI와 로보틱스, 엔터프라이즈 AI 전환, 차세대 산업 혁신이 핵심 화두다. 특히 글로벌 세션에서는 화웨이코리아의 발리안 왕 대표, 젠스파크의 케이 주 최고개발책임자 겸 공동창업자, IBM의 셴커 V 셀바두라이 APAC 부사장 겸 최고개발책임자(CTO), 퍼플렉시티의 모리타 준 APAC 총괄대표 그리고 세계 최고 수준의 인공지능 연구기관인 밀라(Mila)의 프레데릭 로랑 파트너십 총괄 등이 연사로 참여해 글로벌리즘 AI 시장의 변화와 기업 전략, 차세대 기술 방향을 공유할 예정이다. 기업 현장에 적용되는 AI의 실제 변화와 미래 전략을 함께 확인할 수 있다는 점에서 업계 관심이 집중될 것으로 보인다. 인공지능 분야 9개 특별관 운영…피지컬AI AI반도체 에이전틱AI까지 확장 올해 AI 페스타는 전시 구성도 한층 세분화했다. 현장에는 ▲독자 AI 파운데이션 모델 특별관 ▲AI 경진대회 특별관 ▲피지컬 AI&로봇 특별관 ▲K-AI 파트너십 특별관 ▲에이전틱 AI+X 특별관 ▲AI 반도체 특별관 ▲AI 인프라 특별관 ▲국방 AI 특별관 ▲보안&양자 특별관 등 총 9개 테마 특별관이 운영된다. 이를 통해 대형 AI 모델과 서비스 경쟁을 넘어 로봇, 반도체, 인프라, 국방, 보안, 양자기술 등으로 확장되는 AI 산업의 흐름을 폭넓게 소개할 계획이다. 특히 AI 경진대회 특별관은 과학기술정보통신부가 추진하는 전국민 AI 경진대회와 연계해 전문가와 대학생은 물론 어린이·청소년 참가자들의 주요 성과물을 한자리에서 선보이는 공간으로 꾸며진다. AI가 특정 전문가 집단에 머무르지 않고 다양한 세대와 계층의 활용 역량으로 확산되고 있음을 보여준다는 점에서 의미가 있다. 네트워킹 시상 스타트업 교류까지… AI 산업 생태계 연결의 장 올해 행사는 전시와 콘퍼런스에 더해 네트워킹 프로그램도 강화했다. 행사 첫날 저녁에는 AI 리더스 디너가 열려 업계 주요 인사들이 교류하는 자리가 마련된다. 이 자리에서는 국가AI대상 시상도 함께 진행돼 혁신기업 10곳과 혁신가 1명을 선정할 예정이다. 또한 올해 신설 프로그램으로는 AIR(AI Realization) Showcase, 2026 AI 밍글링(Mingling), AI 융합인재개발포럼 등이 준비됐다. 이를 통해 참가 기업과 기관, 스타트업, 투자자, 업계 관계자들이 기술과 사업 협력 가능성을 구체적으로 모색하는 기회가 될 것으로 보인다. 업계에서는 이번 행사가 단순 전시를 넘어 국내 AI 생태계의 현재 역량과 향후 협력 가능성을 집약적으로 보여주는 무대가 될 것으로 보고 있다. 글로벌 빅테크와 국내 기업, 공공기관, 스타트업이 한 자리에 모이는 만큼 기술 경쟁력은 물론 산업 간 연결과 확장 가능성도 함께 확인할 수 있을 것이라는 평가다. 행사 참여는 공식 홈페이지를 통해 신청이 가능하며 사전 등록시 전시와 일부 컨퍼런스 프로그램은 무료로 참여할 수 있다. 마감은 10월 2일 오후 6시다.

2026.09.17 11:09백봉삼 기자

래티스반도체, AMD·알테라에 도전장...신규 FPGA 칩 성능·보안 강화

미국 래티스반도체가 인공지능(AI) 데이터센터 등 첨단 산업을 위한 신규 필드프로그래머블게이트어레이(FPGA)를 선보인다. AMD·알테라 등 경쟁사 대비 빠른 부팅 속도와 차세대 보안 기술을 탑재한 것이 특징이다. 현재 복수 고객을 상대로 샘플 공급을 추진 중이다. 래티스반도체는 지난 15일 온라인 간담회를 열고 신규 FPGA 하드웨어 및 설계 소프트웨어 제품을 공개했다. 래티스는 간담회에서 소형 FPGA 플랫폼 '래티스 넥서스(Lattice Nexus) 2'의 신규 제품 '마크(Mach)-N2'를 출시했다. FPGA는 엔지니어가 내부 회로 구조를 원하는 방식으로 바꿀 수 있는 반도체다. 반도체 샘플 검증부터 통신, 데이터센터, 차량 등 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 마크-N2는 전 세계 사이버 공격이 증가하는 추세에 맞춰 래티스가 내놓은 비휘발성 보안 제어 FPGA다. 최대 7.8Gbps 데이터 통신 인터페이스(MIPI D-, C-PHY)를 지원하며, 저전력에서 2배 더 빨라진 프로그래머블 패브릭 속도를 갖췄다. 업계 선도적인 보안 기술도 적용했다. 마크-N2는 암호화 유연성을 비롯해, 양자 컴퓨터 공격에 저항하는 암호화 알고리즘 '양자내성암호(PQC)'를 지원한다. 부팅 속도는 30밀리초(ms) 이내다. 해당 속도가 빨라야 해킹 위험으로부터 칩을 안전히 보호할 수 있다. 빠른 부팅 속도를 가능케 하는 비결은 '통합 플래시메모리'에 있다. 이기훈 래티스 이사는 "통상 FPGA는 플래시 메모리가 외부에 있어 데이터를 읽는 데 시간이 걸렸으나, 래티스 제품은 플래시 메모리를 칩 내부에 통합해 처리속도를 높였다"며 "칩이 외부에 노출되지 않아 해킹 위협도 차단할 수 있다"고 설명했다. 래티스는 마크-N2 장점을 무기로 AI 데이터센터, 네트워크 인프라, 에지 디바이스, 휴머노이드 등 첨단 산업을 공략한다. 곧 일부 고객에 샘플을 제공할 계획인 것으로 알려졌다. AMD, 알테라 등 FPGA 업계 선도업체들과 경쟁 구도가 주목된다. 경쟁사 제품 부팅 속도는 200ms 이상으로, 래티스 대비 크게 느리다. PQC 서비스를 제공하는 칩 역시 래티스가 유일하다. 특히 PQC는 세계 각국에서 향후 3~5년 내 데이터센터 적용을 서두르고 있어, 향후 시장 규모가 커질 것으로 기대된다. 이 이사는 "서버 시장에서 마크-N2의 정확한 공급 시점을 밝히기 어렵지만, 고객사 수요를 확인한 만큼 이미 적용이 예정돼 있다고 보면 된다"고 말했다. 또한 래티스반도체는 AI 기반 FPGA 설계 지능형 소프트웨어 툴 '래티스 프롬프트(Lattice Prompt)'를 출시했다. 해당 도구는 엔지니어가 자연어나 파이썬, C-코드를 입력하면 AI가 FPGA 전용 하드웨어 설계 언어(VHDL, 베릴로그 등)로 자동 변환해 준다. 이를 통해 기존 약 4개월(120일)이 소요되던 복잡한 설계 및 타이밍 맞추기 작업을 10~12일 수준으로 단축했다.

2026.09.17 11:00장경윤 기자

"사람이 좋아하는 영상, AI에겐 다르다"…비트리가 여는 피지컬 AI 시대

"사람이 좋아하는 영상과 인공지능(AI)이 좋아하는 영상은 다릅니다." 김희걸 비트리(BTREE) 대표는 최근 본지와의 인터뷰에서 피지컬 AI 시대를 맞은 영상처리 기술의 변화를 이같이 진단했다. 비트리는 2014년 설립된 국내 대표 영상처리 반도체 IP(설계자산) 기업이다. 카메라 인터페이스부터 영상신호처리(ISP), 비전 IP, 코덱, 디스플레이 프로세싱까지 영상 처리 전 구간의 IP를 자체 개발해 보유하고 있으며, 글로벌 시장에서는 Arm, 베리실리콘과 경쟁 중이다. 사람 눈에서 로봇의 눈으로 김 대표는 그동안 ISP 기술이 '사람이 보기 좋은 영상'을 만드는 데 집중해 왔다고 설명했다. 색 재현성이 좋고 노이즈가 없으며 윤곽이 또렷한 영상이 좋은 영상이라는 기준이 스마트폰 카메라 경쟁을 거치며 수십 년간 정립됐다는 것이다. 하지만 기계가 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI 시대에는 이 기준이 통하지 않는다는 게 김 대표의 설명이다. 그는 "사람 눈에 선명해 보이도록 윤곽을 과도하게 강조하면 오히려 '링잉' 현상이 생겨 AI 인식률이 떨어진다"며 "AI에게는 색이 화려한 것보다 형태의 경계가 끊기지 않고 필요한 정보가 살아있는 영상이 더 중요하다"고 설명했다. 비트리가 개발 중인 초저조도 영상처리 솔루션이 대표적 사례다. 사람 눈으로는 사물을 구분할 수 없는 0.01럭스 수준의 어두운 환경에서도, 일반 이미지 센서와 자체 알고리즘만으로 AI가 인식 가능한 수준의 영상을 복원해낸다. 김 대표는 "특수 센서 없이 프레임을 누적시켜 밝기를 확보하는 방식"이라며 "AI가 못 보던 것을 보게 해주는 기술이 곧 경쟁력이 되는 시대"라고 말했다. 비트리는 자체 신경망처리장치(NPU)도 이런 관점에서 설계했다. 통상 1~2톱스(TOPS) 수준의 경량 NPU를 탑재해, 고성능 메인 AI 반도체를 상시 구동하는 대신 객체나 얼굴을 먼저 감지했을 때만 메인 칩을 깨우는 방식이다. 각 영상처리 블록이 연산 결과를 서로 넘겨받아 중복 연산을 줄이는 이른바 '어웨어(Aware)' 기술도 비트리가 자체 개발해 보유한 핵심 기술 중 하나다. 안전이 새로운 기준이 되는 시대 김 대표는 피지컬 AI 확산이 영상처리 기술에 '안전'이라는 새로운 잣대를 요구하고 있다고도 짚었다. 그는 자동차 반도체 시장에서 국제 기능안전 표준인 ISO 26262 인증이 사실상 필수 조건으로 자리 잡았다고 소개했다. 인증이 없으면 아예 고객사와의 협상 테이블에도 앉지 못한다는 것이다. 비트리는 2년 반 가량의 취득 과정을 거쳐 ISP IP에 대한 해당 인증을 확보했다. 그는 "자동차뿐 아니라 사람과 부딪힐 수 있는 로봇 분야로도 이런 안전 인증 요구가 확산될 것"이라며 "오작동이 곧 사고로 이어지는 물리적 AI 기기라면 어디든 검증된 영상처리 기술이 필요해질 것"이라고 전망했다. 김 대표는 장기적으로는 영상처리 플랫폼에 보안 기능까지 결합하겠다는 구상도 밝혔다. 그는 "앞으로는 사람의 조작이 아니라 영상 데이터 자체가 기계를 움직이는 명령이 되는 세상이 온다"며 "영상이 왜곡되거나 해킹당하면 곧바로 사고로 이어질 수 있는 만큼, 자체 보유한 양자난수생성(QRNG) 기술을 접목해 영상 보안까지 아우르는 회사로 나아가겠다"고 말했다.

2026.09.16 16:48전화평 기자

뇌처럼 신호+기억 결합한 뉴로모픽 개발…"피지컬 AI 앞당기나"

뇌처럼 신호와 기억이 결합된 뉴로모픽 소자가 처음 개발됐다. 고려대학교는 왕건욱 KU-KIST융합대학원/융합에너지공학과 교수와 양성욱 한국과학기술연구원(KIST) KIST AI·로봇연구소 휴머노이드연구단 책임연구원 연구팀이 '재구성형 뉴로모픽 소자'를 개발했다고 16일 밝혔다. 인간의 뇌는 신호를 발생시키는 '뉴런'과 정보를 기억하는 '시냅스'가 긴밀하게 연결돼 정보를 저장하고 처리한다. 이 방식을 전자소자로 구현하는 기술이 바로 '뉴로모픽(neuromorphic)'이다. 기존 컴퓨터나 반도체 소자는 메모리와 연산기능을 선택적으로 수행한다. 이를 뇌처럼 결합해 처리하면, 데이터 이동에 드는 시간과 에너지를 줄일 수 있다. 그러나 뉴런과 시냅스를 결합하는게 쉬운 일은 아니다. 정보를 오래 기억하는 특성(비휘발성)과 신호를 발생시키고 다시 초기 상태로 돌아가는 특성(휘발성)을 가진 뉴로모픽이 필요하기 때문이다. 연구팀은 하나의 반도체 소자(바나듐 산화물 멤리스터) 내부 구조를 제어하는 방법으로 이들 두 특성을 동시에 구현하는데 성공했다. 열처리 과정을 통해 소자 내부에 비대칭적인 미세 구멍(나노다공성 구조)과 산소가 빠져나간 빈자리(산소공공)를 만드는게 핵심이다. 연구팀은 미세한 구멍과 결함이 많은 영역은 인공 시냅스 기능을 하고, 구조가 촘촘하고 빈 공간이 적은 영역은 인공 뉴런 기능을 하는 것을 확인했다. 왕건욱 교수는 "바둑판 배열(크로스바 어레이)로 집적해 성능을 확인한 결과, 시냅스 기능을 하는 소자가 뉴런 기능을 하는 소자의 신호 크기와 발생 빈도에 영향을 주는 시냅스-뉴런 연계 동작을 확인했다"며 "인간의 뇌처럼 작동하는 저전력 인공지능 신경망(스파이킹 신경망, SNN)을 구축한 뒤 검증도 했다"고 말했다. 연구팀은 소자의 시냅스 기능이 가위바위보의 특징적 패턴을 학습해 기억하고, 뉴런 기능이 사진을 판별해 정답 신호를 발생시켜 가위바위보 손동작 이미지를 최대 98.38%의 정확도로 분류했다고 부연 설명했다. 양성욱 KIST 책임연구원은 "이를 로봇 운동 제어 시스템과 직접 연결해, 인식된 이미지에 따라 로봇이 실제 가위·바위·보 동작을 수행하도록 했다"며 "단순히 서로 다른 소자를 조합하는 대신, 하나의 재료 내부 구조를 설계해 서로 다른 정보처리 기능을 선택적으로 구현했다는 점에서 의미가 있다"고 덧붙였다. 양 책임연구원은 또 "로봇 핸드제어에 활용, 자유도나 의사결정 문제를 기존의 로봇틱스에서 하는 학습기반이 아니라 뉴로모픽으로 해결해보려는 시도"라며 "이제 시작단계다. 좀더 지속적인 연구를 통해 진정한 뉴로모픽 반도체로 진화할 것으로 본다"고 말했다. 연구팀은 향후 여러 소자를 연결하고(대규모 어레이) 주변회로와 결합해 사용할 경우, 엣지 AI(클라우드 서버를 거치지 않고 단말기 자체에서 곧바로 정보를 처리하고 판단하는 인공지능), 피지컬 AI, 지능형 센서 및 저전력 뉴로모픽 반도체로 확장될 것으로 기대했다. 연구결과는 재료과학 분야 국제 학술지인 '어드밴스드머터리얼즈' 온라인에 게재됐다.

2026.09.16 10:50박희범 기자

딥엑스, AI 추론 기술 정부 '녹색기술인증' 획득

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 정부로부터 에너지 효율성과 친환경 기술력을 공인받았다. 딥엑스는 독자 개발한 AI 추론 기술에 대해 정부의 '녹색기술인증'을 획득하고, 해당 기술을 탑재한 가속 모듈 4종이 녹색기술제품 확인을 받았다고 14일 밝혔다. 이번 인증 및 제품 확인의 유효기간은 오는 2030년 9월 9일까지다. 녹색기술인증을 받은 기술은 '저전력 엣지 컴퓨팅 가속용 AI 추론 기술'이다. 함께 확인된 녹색기술제품은 소형 엣지 기기용 DX-M1 기반 M.2 가속 모듈 2종(DX-M1 M.2 LPDDR5x2, DX-M1M M.2)과 고성능 연산용 DX-H1 기반 PCIe 가속 모듈 2종(DX-H1 V-NPU, DX-H1 Quattro) 등 총 4개 모델이다. 딥엑스는 성능 저하 없이 전력 소모를 획기적으로 낮춘 아키텍처 역량을 공식 인정받았다. 한국산업기술시험원(KTL) 공인시험 결과, PCIe 고성능 제품군은 비교 시스템 대비 전력 소모를 21.84~26.25% 줄였고, M.2 소형 제품군은 17.26~23.35% 절감했다. 특히 고성능 제품군은 비교 제품보다 동작 온도를 20도 이상 낮춰 전력 효율과 발열 제어 두 마리 토끼를 잡았다. 연산 과정에서 데이터 이동과 불필요한 메모리 접근을 최소화한 고효율 NPU 설계가 결정적 역할을 했다. 녹색기술인증은 탄소중립기본법에 따라 신산업과 기후변화 대응 기술을 정부가 보증하는 제도다. 인증 기업과 제품은 공공조달 입찰 시 가점이나 우선구매 혜택을 받으며, 정책자금 지원과 보증 우대, 해외 진출 지원사업 등 다방면의 정책적 수혜를 누릴 수 있다. 딥엑스는 이를 계기로 공공시장 진입을 본격화하고 국내외 공급처를 전방위로 넓힐 계획이다. 딥엑스 관계자는 “AI가 로봇, 스마트팩토리, 모빌리티 등 실물 산업 현장으로 파고들수록 저전력 고효율 구현이 핵심 경쟁력”이라며 “에너지 효율성을 객관적으로 입증받은 만큼, 다양한 현장에 저전력 반도체를 보급해 AI 확산에 따른 전력 소모 부담을 낮추는 데 기여하겠다”고 말했다.

2026.09.14 11:28전화평 기자

ICT 수출 역대최대 600억 달러 육박...국가 전체 수출 61% 차지

AI 인프라 투자 확대에 힘입어 지난달 ICT 수출액 규모가 600억 달러에 육박하며 역대 최대 기록을 갈아치웠다. 특히 반도체 수출이 전년보다 3배 이상으로 늘어난 466억 7000만 달러를 기록하며 전체 ICT 수출의 약 78%를 책임졌다. 과학기술정보통신부가 14일 발표한 지난달 ICT 수출입 동향에 따르면 수출액은 599억 8000만 달러로 지난해보다 162.6% 증가했다. 같은 기간 수입은 48.8% 늘어난 186억1000만 달러를 기록해 ICT 무역수지는 413억 7000만 달러 흑자로 잠정 집계됐다. 월간 ICT 무역수지로는 사상 처음 400억 달러를 넘어섰다. ICT 수출은 지난 6월 572억 8000만 달러, 7월 533억 6000만 달러에 이어 3개월 연속 500억 달러를 돌파했다. 8월에는 기존 최고치였던 6월 실적도 넘어섰다. 전체 수출 982억 5000만 달러 가운데 ICT 비중은 61.0%로 처음 60%를 돌파했다. 기록적인 수출 증가를 이끈 품목은 반도체다. 8월 반도체 수출은 466억 7000만 달러로 전년 동월 대비 209.0% 증가하며 월간 기준 역대 최대를 기록했다. ICT 수출 10달러 가운데 약 8달러가 반도체에서 나온 셈이다. 글로벌 빅테크의 설비투자가 확대되면서 AI 인프라 수요가 이어진 데다 메모리 초과수요에 따른 가격 상승이 맞물렸다. 반도체 수출은 지난 5월 371억 6000만 달러에서 6월 448억 2000만 달러, 7월 410억 2000만 달러, 8월 466억 7000만 달러를 기록했다. 3개월 연속 400억 달러를 넘어섰으며 전년 동월 대비 증가율은 8개월 연속 100%를 웃돌았다. 메모리 가격도 가파르게 올랐다. 8Gb D램 고정거래가격은 지난 5월 20달러에서 6월 21달러, 7월 24달러를 거쳐 8월 25달러까지 상승했다. 전년 동월과 비교하면 338.6% 높은 수준이다. 128Gb 낸드 가격은 같은 기간 26.5달러에서 28.8달러, 30.1달러, 30.5달러로 올랐다. 8월 가격은 전년보다 791.2% 상승했다. AI 컴퓨팅 수요 확대와 메모리 가격 상승이 동시에 반도체 수출액을 끌어올린 것이다. AI 투자 효과는 서버와 저장장치로도 번졌다. 8월 컴퓨터 주변기기 수출은 전년보다 383.1% 급증한 64억 달러로 역대 최대를 기록했다. 지난 5월 43억 1000만 달러에서 6월 55억 7000만 달러, 7월 49억 4000만 달러를 거쳐 처음 60억 달러를 넘어섰다. 기업용 SSD가 증가세를 주도했다. SSD 수출은 59억8000만 달러로 전년 동월보다 479.5% 늘었다. AI 데이터 처리 확대와 기업용 SSD 시장 성장에 따른 결과다. 중대형 컴퓨터도 156.9%, 컴퓨터 부품은 88.6% 각각 증가했다. 휴대폰 수출은 16억 4000만 달러로 23.2% 증가했다. 고부가 프리미엄 신제품 판매량이 늘어난 데다 중국과 베트남, 인도 등 해외 생산거점으로 향하는 부분품 수출도 증가했다. 통신장비는 11.5% 증가한 2억 1000만 달러를 기록했다. 베트남으로 향하는 통신기기 부분품과 인도 전장용 장비, 일본 무선통신용 기기 수요가 증가한 영향이다. 주요 품목 가운데 디스플레이만 감소했다. 8월 디스플레이 수출은 16억 9000만 달러로 전년보다 7.0% 줄었다. 스마트폰 등 완제품에 들어가는 OLED의 단가 인하 부담이 커지면서 OLED 수출도 12억 5000만 달러로 7.2% 감소했다. 휴대폰용 OLED는 3.5%, TV용은 15.5%, 노트북용은 36.1% 줄었다. 지역별로는 주요 수출국이 일제히 증가세를 보였다. 최대 시장인 중국·홍콩 수출은 273억 2000만 달러로 227.9% 늘었다. 이 가운데 반도체가 244억 1000만 달러로 대부분을 차지했다. 미국 수출은 306.5% 증가한 94억 6000만 달러를 기록했다. 반도체가 42억 7000만 달러로 290.8% 늘었고 컴퓨터·주변기기는 41억 2000만 달러로 913.3% 급증했다. 베트남 수출은 70억 1000만 달러로 81.4%, 대만은 55억 4000만 달러로 54.3% 증가했다. 인도와 일본, 유럽연합에서도 수출 증가세가 이어졌다. 8월 ICT 수입은 186억 1000만 달러로 전년 동월보다 48.8% 증가했다. 반도체 수입이 71.4%, 휴대폰이 79.4%, 컴퓨터 주변기기가 39.9% 늘었다.

2026.09.14 11:02박수형 기자

팹리스 톱10, 2분기 매출 73% 급증…AMD, 퀄컴 제치고 첫 3위

2분기 전 세계 상위 10대 팹리스(반도체 설계전문) 기업 매출 합계가 전년 동기 대비 73% 급증했다. 인공지능(AI) 인프라 투자 광풍 영향이다. 서버용 중앙처리장치(CPU) 수요 폭증을 등에 업은 AMD가 모바일 침체에 발목 잡힌 퀄컴을 제치고 사상 처음으로 매출 3위에 올랐다. 12일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2분기 글로벌 상위 10대 팹리스 기업 합산 매출은 1414억 5000만 달러(약 189조 7693억원)로 집계됐다. 전년 동기 대비 73% 급증했다. 그래픽처리장치(GPU)와 주문형 반도체(ASIC), 고속 인터커넥트 칩 수요가 전례 없는 호황을 견인했다. 엔비디아는 전년 동기 대비 99% 증가한 911억 6000만 달러 매출로 압도적 1위를 지켰다. 상위 10대 기업 전체 매출 중 엔비디아 비중은 64%였다. 빅테크와 소버린(자립형) AI를 비롯해 일반 기업(엔터프라이즈)의 AI 서버 도입이 이어졌다. 미디어텍·마벨과 손잡고 'NV링크 퓨전' 생태계를 넓히며 커스텀 칩 연계까지 주도한 결과다. 2위 브로드컴은 오픈AI 전용 ASIC과 구글 차세대 'TPU 8i' 양산 효과로 전년 대비 112% 폭증한 188억 9000만 달러 매출을 거뒀다. AMD는 매출 115억 3000만 달러를 기록하며 퀄컴을 밀어내고 3위를 차지했다. 에이전틱 AI 확산으로 복잡한 연산을 조율하는 고성능 서버 CPU 수요가 급증한 덕분이다. AMD 데이터센터 CPU 부문 매출은 5분기 연속 역대 최대치를 갈아치우며 x86 시장 지배력을 빠르게 흡수하고 있다. 퀄컴(85억 달러)은 스마트폰 시장 침체와 애플 신형 아이폰 내 모뎀 칩 점유율 하락이 겹쳐 4위로 밀려났다. 트렌드포스는 전장 사업이 23분기 연속 두 자릿수 성장을 이어갔으나 모바일 매출 공백을 메우지 못했다고 분석했다. 5위는 ASIC 사업을 시작한 대만 팹리스 미디어텍(48억 1000만 달러), 6위는 마벨(26억 3000만 달러)이 차지했다.

2026.09.12 08:00전화평 기자

ADI, 알리프 세미컨덕터 인수…'피지컬 인텔리전스' 사업 가속화

아나로그디바이스(ADI)는 알리프 세미컨덕터를 13억5000만 달러(한화 약 1조 8177억원) 전액 현금 거래로 인수하는 내용의 최종 계약을 체결했다고 11일 밝혔다. 인공지능(AI)은 언어와 이미지를 해석하는 단계를 넘어 맥락을 이해하고 물리적 세계와 상호작용하는 새로운 단계로 진입하고 있다. 이러한 전환에는 모션, 소리, 진동, 전파, 열역학 등의 신호로부터 추론할 수 있고, 전력, 지연 시간, 보안, 신뢰성과 관련한 까다로운 제약 조건에서 로컬로 작동할 수 있는 시스템이 필요하다. ADI는 이를 '피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)'라고 부른다. 알리프는 고효율 AI 네이티브 마이크로컨트롤러와 퓨전 프로세서로 구성된 정교한 플랫폼을 통해 엣지 인텔리전스를 재정의하고 있다. 알리프의 이종 아키텍처는 실시간 센서 퓨전, 저지연 추론, 온-디바이스 AI를 가능하게 하여 까다로운 물리적 시스템에 혁신적인 인텔리전스를 구현한다. ADI는 지금까지 센싱, 신호 처리, 전력, 연결성 및 애플리케이션 소프트웨어 분야에서 구축해 온 리더십과 알리프의 최첨단 디지털 플랫폼을 결합함으로써 더욱 완전한 피지컬 인텔리전스 솔루션을 제공해 나갈 것이다. 이번 인수로 ADI는 고객이 당면한 시스템 수준의 가장 복잡하고 광범위한 과제들을 해결할 수 있게 됐다. 빈센트 로쉬 ADI CEO 겸 이사회 의장은 "알리프의 디지털 프로세싱 역량과 ADI가 다중 모드 센싱, 신호 처리, 전력, 연결성 및 소프트웨어 분야에서 구축해 온 리더십을 결합하고자 한다"며 "이를 통해 고객이 로컬에서 실시간으로 감지, 추론, 작동하는 완전히 새로운 차원의 안전하고 지능적인 시스템을 창조할 수 있도록 지원할 수 있다"고 말했다. 레자 카제로니안 알리프 공동 설립자 겸 사장은 "ADI가 보유한 물리적 영역에 대한 깊이 있는 전문성과 광범위한 아날로그 시스템 역량이 결합됨에 따라, 우리는 피지컬 인텔리전스의 미래를 이끌어 나갈 솔루션의 적용 범위를 더욱 확장할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 알리프의 반도체 제품은 이미 양산 출하되고 있으며, 업계 선도적인 소비재 및 산업 분야 고객사들로부터 디자인-윈 성과를 거두고 있다

2026.09.11 11:17장경윤 기자

中CXMT, 상하이 신규 팹 설비투자 준비…韓 맹추격

중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)가 공격적인 설비투자 준비에 돌입했다. 최근 협력사와 신규 팹에 도입할 설비 입찰을 시작하는 한편, 추가 팹 증설계획도 구체화하고 있다. 투자가 차질없이 진행되면 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 기업과 생산능력 격차를 빠르게 좁힐 것으로 예상된다. 11일 업계에 따르면 CXMT는 최근 상하이 신규 팹 건설을 위한 협력사 장비 입찰 과정에 착수했다. CXMT는 현재 허페이 팹 2기, 베이징 팹 1기 등에서 D램을 양산하고 있다. 생산능력은 현재 월 20만장 중반대로 추산된다. 연말에는 최대 월 30만장을 넘어설 것으로 관측된다. 추가 팹 증설 계획도 가시화되고 있다. 협력사 등과 논의한 내용에 따르면 CXMT는 올 4분기 상하이 소재 신규 팹을 오픈할 계획이다. 해당 팹 관련 장비 입찰도 최근 시작됐다. 한 반도체 장비업계 관계자는 "CXMT가 상하이 신규 팹을 두 단계에 걸쳐 확대할 계획"이라며 "최근 장비 입찰 규모를 고려하면, 해당 팹에서만 월 10만장 이상을 크게 웃도는 생산능력을 확보할 것으로 보인다"고 말했다. CXMT는 이후 허페이 신규 팹을 내년 상반기, 베이징 신규 팹을 이르면 내년 하반기 순차 오픈한다. 내후년 상반기에도 허페이 지역 추가 팹 오픈을 목표로 하고 있다. 또 다른 장비업계 관계자는 "CXMT가 최근 중국 현지 복수의 팹 구축 계획 시점을 정하고 관련 사항을 공유하고 있다"며 "현지 정부의 막대한 보조금 정책과 메모리 수요 급증으로 증설 의지가 강력하다"고 설명했다. 설비투자 계획이 모두 실행되는 경우, CXMT는 올해부터 2028년까지 최소 월 7만~8만장 수준 신규 생산능력을 매년 꾸준히 확보할 수 있다. 장기적으로는 월 60만장 이상으로 생산능력이 확대될 것이라는 관측도 제기된다. 이는 D램 시장 선두업체의 현재 생산능력과 맞먹는 수준이다. 국내 삼성전자와 SK하이닉스의 총 D램 생산능력은 각각 월 70만장, 월 60만장 수준으로 추산된다. 다만 삼성전자와 SK하이닉스도 최근 메모리 반도체 공장 증설에 속도를 내고 있다. 삼성전자는 평택 제4캠퍼스(P4) 내에 D램 양산라인을 구축해 왔다. 올 하반기부터 차세대 생산기지 P5 클린룸 공사를 시작했다. SK하이닉스는 올해 1분기부터 M15X 조기 가동을 시작해, 현재 생산능력 확대를 위한 투자를 지속하고 있다. 용인 대규모 반도체 클러스터인 Y1도 올 3분기 설비발주를 시작했다.

2026.09.11 11:15장경윤 기자

AI 반도체 패키징 난이도↑...인텔 EMIB· TSMC CoWoS 경쟁 재점화

AI 반도체 공정이 3나노급 이하 초미세화 단계에 진입하며, 과거 큰 면적으로 모든 구성 요소를 구성하는 단일 칩 방식에서 작은 다이(Die) 여러 개를 유기적으로 연결하는 칩렛 구조로 전환이 가속되고 있다. 초미세 공정일수록 다이를 무작정 키우는 데 물리적 한계가 명확하고, 대형 단일 칩에서 불량이 발생할 경우 수율 저하와 생산 비용 상승 부담도 늘어나기 때문이다. 문제는 칩렛 집적도를 높이기 위해 패키지 크기를 늘릴수록 비용과 수율 관리의 난이도가 다시 급증한다는 점이다. 실리콘 사용량과 공정 복잡도를 얼마나 효율적으로 통제하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 대만 TSMC의 2.5D 패키징 기술 'CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)'에서도 대형 패키지화에 따른 비용과 수율 문제가 부각되는 가운데, 이를 해결할 대안으로 인텔 파운드리의 'EMIB' 기술이 주목받고 있다. 인텔 EMIB, 2018년부터 주요 제품 생산에 활용 인텔 EMIB는 기존 대형 실리콘 인터포저 대신 소형 실리콘 브리지를 활용하는 고밀도·저비용 패키징 솔루션이다. 반도체 다이와 기판 사이에 실리콘 인터포저를 넓게 깔아 덮는 대신, 기판 내부에 삽입된 소형 실리콘 브리지로 칩과 칩을 연결한다. 브리지가 다이 사이의 고밀도 신호 연결을 담당하고 나머지 영역은 기존 유기 기판을 활용한다. 대형 실리콘 인터포저를 별도로 구성할 필요가 없고, EMIB-T 이전의 기본 EMIB 구조에서는 브리지에 실리콘 관통전극(TSV)을 적용하지 않는 것이 특징이다. 인텔은 이미 수 년 전부터 상용 제품에 EMIB를 적용하며 양산 경험을 쌓아왔다. 2017년 FPGA 제품을 시작으로 2018년 노트북용 8세대 코어 프로세서를 시작해 데이터센터 GPU 맥스, 제온6, 제온6+ 등 핵심 제품군에 꾸준히 채택됐다. 대만 TSMC, 2012년부터 CoWoS-S 상용화 현재 반도체 패키징 시장에서 EMIB와 가장 직접적으로 비교되는 기술은 TSMC의 CoWoS-L이다. TSMC는 2012년 대형 실리콘 인터포저 기반 CoWoS-S를 상용화했다. 이후 고대역폭메모리(HBM)와 CPU·GPU·NPU를 하나의 패키지에 가깝게 배치해 데이터 이동 거리를 줄이고 병목을 완화하는 기술로 자리 잡았다. 엔비디아 H100 등 주요 AI 가속기에 CoWoS 계열 기술이 적용되면서 AI 패키징 시장을 주도했다. 하지만 패키지가 커질수록 대형 실리콘 인터포저의 제조 난이도와 비용, 수율 문제가 커지는 것이 과제로 떠올랐다. TSMC가 이를 보완하기 위해 개발한 것이 CoWoS-L이다. CoWoS-L vs EMIB...닮은 듯 다른 두 기술 CoWoS-L은 고밀도 연결이 필요한 CPU·GPU·NPU와 HBM 사이를 LSI(로컬 실리콘 인터커넥트) 브리지로 연결하고 나머지 영역은 RDL 기반 인터포저로 구성한다. 현재 엔비디아 B200·GB200 등 AI GPU 가속기 생산에 활용 되는 것으로 알려져 있다. 인텔 EMIB와 TSMC CoWoS-L 모두 '필요한 곳에만 실리콘 브리지를 쓴다'는 개념은 같다. 하지만 구조에는 차이가 있다. 인텔 EMIB는 실리콘 브리지를 유기 기판 내부에 직접 내장하는 방식이다. 반면 TSMC CoWoS-L은 LSI 실리콘 브리지가 들어간 RDL 인터포저를 별도로 제작한 뒤 기판에 부착하는 이중 구조로 제작된다. 이 차이는 대형 패키지에서 비용과 수율 경쟁력으로 이어질 수 있다. EMIB는 대형 인터포저라는 중간 구조물을 생략해 공정 단계를 줄이고, 필요한 부분에만 실리콘을 사용하기 때문이다. 실리콘 인터포저 대신 개별 브리지로 효율 향상 EMIB는 반도체 패키징 공정에서 낭비되는 실리콘과 공정 자체의 복잡도를 줄이는 면에서도 이점을 지녔다. CoWoS-S는 300mm 원형 웨이퍼에서 생산한 실리콘 인터포저를 반도체 기판 전체에 붙이는 방식으로 제작된다. 그러나 최종 반도체 패키지는 직사각형이므로 인터포저가 커질수록 웨이퍼 가장자리에서 버려지는 면적이 늘어난다. 특히 대형 실리콘 인터포저를 사용하는 CoWoS-S에서는 패키지 면적 확대에 따른 실리콘 활용 효율 문제가 더욱 커질 수 있다. 또 대형 실리콘 인터포저를 반도체 기판 전체에 붙이는 공정은 면적이 커질수록 휨이나 열팽창 차이에 따른 공정 부담이 증가한다. 반면 EMIB는 작은 브리지를 필요한 만큼 기판에 직접 탑재하는 방식으로 대형 패키지 제작시 공정을 단순화하고 제조·접합 부담을 줄일 수 있다. EMIB, 인텔 벗어나 외부 생태계로 확장 인텔은 그간 EMIB를 자체 제조 프로세서와 반도체에만 적용해 왔다. 그러나 2021년 인텔이 IDM 2.0 전략을 내세우고 파운드리를 강화하면서 이를 외부 고객 대상으로 확대하려는 움직임을 보인다. 구글은 내년 하반기부터 생산할 텐서처리장치(TPU) 'v8e' 생산에 EMIB 활용도 검토중이다. 설계·제조 지원은 미디어텍, 칩 양산은 TSMC, 패키징은 인텔이 담당하는 구조다. 다만 EMIB는 주로 다이 간 고밀도 신호 연결에 초점을 맞춘 구조다. 많은 전력을 소모하는 HBM을 내장한 AI 가속기처럼 전력 요구량이 큰 패키지에서는 전력 공급과 신호 전달 경로를 더욱 고도화할 필요가 있다. 인텔은 이를 보완하기 위해 브리지 구조에 전력 공급용 TSV 연결 경로를 추가한 차세대 기술 'EMIB-T'를 선보일 예정이다. 최근 삼성전기와 LG이노텍 등 국내 주요 기판 기업들도 EMIB-T용 패키지 기판 공급망 진입을 목표로 개발과 테스트를 진행 중인 것으로 알려졌다. 시스템 반도체 요구 사항 증가... EMIB 관심도 높아질 전망 EMIB와 CoWoS-S/L 중 어느 쪽이 우위에 있다고 단언하기는 어렵다. 양사 주장과 달리 실제 비용과 수율은 패키지 설계와 생산 조건, 기판·조립 공정 등에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. TSMC는 7나노급 이하 공정에서 인텔 파운드리 대비 더 많은 고객사를 확보했고 양산 노하우를 바탕으로 CoWoS-L의 인터포저 크기와 패키징 생산능력을 확대하고 있다. 반면 인텔은 현재까지 파운드리 부문에서 대형 외부 고객사를 확보하지 못한 상태다. 현재 반도체 생태계는 단순히 '누가 더 많은 다이를 연결하느냐'가 아니라, '같은 패키지라도 누가 더 높은 수율과 낮은 비용으로 제때 생산할 수 있느냐'를 따지는 상황으로 흘러가고 있다. CPU와 GPU, NPU 등 연산용 반도체가 앞으로 더 많은 HBM과 메모리를 하나의 패키지에 결합하는 '시스템 오브 칩(system of Chips)' 형태로 발전하면서, EMIB 도입을 검토하는 팹리스는 더 늘어날 것으로 보인다.

2026.09.11 10:18권봉석 기자

"K-팹리스, 해외 PoC 감당 한계"…마중물 정책 호소

국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들이 해외 진출 확대를 위해 정부 제도 지원을 요구했다. 연구실 단계 기술 검증을 넘어 상용화 단계에 진입했으나, 해외 고객 확보 과정에서 초기 실증 비용과 현지 기술 지원 부담이 크다는 이유다. 10일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '국산 NPU 수출 확대 및 판로 다변화를 위한 국회 정책토론회'에서 국내 신경망처리장치(NPU) 기업 관계자들은 글로벌 시장 진입 과정에서 직면하는 비용과 신뢰성 문제를 집중 지적했다. 이들은 스타트업이 해외 현지 기술 지원과 장기 품질 보증 요구를 홀로 감당하기 어렵다고 설명했다. 조재홍 딥엑스 상무는 "상반기 기준 1300만 달러 규모 수출 실적을 올렸으나, 해외 대기업은 3년에서 10년에 이르는 품질 보증을 유지할 수 있는지 의구심을 가진다"고 밝혔다. 그는 "시차 대응을 위한 현지 엔지니어 채용과 해외 전시회 참가비 등 고정비 부담이 상당하다"며 "CES 부스 운영비만 12억원 수준"이라고 밝혔다. 초기 시장 진입 문턱을 낮추기 위한 지원 방안이 제안됐다. 딥엑스는 수요기업의 초기 구매 부담을 낮추는 'K-AI 반도체 수출 바우처' 신설을 촉구했다. 3억원 안팎의 초기 개념증명(PoC) 비용을 보조해 30억원대 이상 본 계약 체결로 유도하는 마중물 구조다. 현지 테스트베드 제공과 소프트웨어 개발 키트(SDK) 런타임 최적화 프로그램 신설도 건의했다. 양산 단계 검증과 생산 인프라 한계도 언급됐다. 김주영 하이퍼엑셀 대표(카이스트 전기및전자공학부 교수)는 "시제품 단계와 달리 월 1만장 규모 납품 요구에는 테스트 자동화 등 생산 인프라 한계가 나타난다"며 "글로벌 빅테크를 설득하려면 실제 운영실적(레퍼런스) 확보가 필수"라고 강조했다. 박성현 리벨리온 대표는 공공 AI 인프라 조달 평가기준을 '외산 그래픽처리장치(GPU)' 규격 맞추기에서 'AI 가속기' 단위 성능 중심 경쟁으로 전환해야 한다고 밝혔다. 박 대표는 "국가 AI 컴퓨팅 센터 등에서 실제 트래픽을 장기간 처리하는 기회가 보장돼야 한다"며 "안방에서 대규모 실서비스 레퍼런스가 선행돼야 해외 고객을 설득할 수 있다"고 설명했다. 선제적 공공 인프라 배치 요구도 이어졌다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "반도체는 타이밍 산업인 만큼 수요를 기다리지 않고 대규모 배치를 통해 시장을 창출해야 한다"고 말했다. 이어 "2030년까지 확대될 8.5기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터에 국산 NPU 배치를 정책적으로 뒷받침해야 한다"며 "칩과 소프트웨어, 모델을 묶은 풀스택 인프라로 글로벌 소버린 AI 시장을 공략해야 한다"고 제안했다. 정책자금 연속성 확보도 과제다. 김주영 대표는 "AI 반도체는 매년 차세대 칩을 설계하고 양산해야 생존할 수 있는 구조"라며 "단발성 연구개발(R&D) 과제에 머물지 않고 국민성장펀드 등을 통해 팹리스를 향한 단계별 스케일업 자본 투입이 지속돼야 한다"고 요청했다. 정책토론회는 고동진 국민의힘 의원실 주관으로 열렸다. 고동진 의원은 인사말에서 "국산이라는 이유만으로 제품을 써달라는 논리는 시장에서 통하지 않는다"며 "엔비디아 대비 비용 효율이 확인된 만큼, 공공기관과 연구소 서버에서 국산 NPU를 선제 검증하고 안정화해야 수출길이 열린다"고 밝혔다.

2026.09.10 12:24전화평 기자

韓, 프랑스와 AI·반도체·양자기술 투자 협력 늘린다

한국과 프랑스가 인공지능(AI), 반도체, 양자 등 미래 전략기술 분야에서 공동 연구개발(R&D)과 기업 프로젝트를 발굴하고 양국 기업의 시장 진출을 위한 투자 협력을 확대한다. 과학기술정보통신부는 이재명 대통령의 프랑스 국빈 방문을 계기로 8일(현지시간) 프랑스 파리에서 AI·반도체·양자 기술 분야 협력 강화를 위한 양해각서를 체결했다고 밝혔다. 양해각서 체결은 지난 4월 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령 방한 당시 체결한 AI 반도체 양자기술 협력의향서(LoI)를 구체화한 것이다. 양국은 AI와 양자 분야 정례 회의를 열고 연구자 간 공동연구와 혁신기업 프로젝트를 발굴하기로 했다. 기업의 상대국 시장 진출을 뒷받침하기 위한 투자 유치에도 협력한다. 일회성 공동 행사를 넘어 정부 간 협의를 정례화하고 연구와 기업 협력으로 이어지는 체계를 마련한다는 계획이다. 정부 간 협력을 기반으로 양국 대학과 연구기관, 기업 간 별도 MOU도 체결됐다. 한국생명공학연구원(KRIBB)은 프랑스 툴루즈국립응용과학원과 생명과학 생명공학 분야 공동연구를 추진한다. 파리 사클레 식물과학연구소와는 AI를 활용해 기후변화에 대응할 수 있는 차세대 작물 기술을 공동 개발하기로 했다. AI와 바이오뿐 아니라 양자컴퓨팅을 신약 개발에 접목하는 연구도 추진된다. 생명연은 프랑스 광자 기반 양자컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 양자컴퓨팅을 활용한 차세대 신약 개발 공동연구에 나선다. 양국 대학 간 인재 교류도 확대한다. KAIST, DGIST, GIST, UNIST, POSTECH으로 구성된 과학기술특성화대학 연합 K-STAR는 파리 사클레대학교와 양해각서를 체결하고 대학 대학원생의 연구실 인턴 파견과 청년 연구자 지원, 공동 네트워킹을 추진한다. 고등과학원도 파리 사클레 대학교와 수학 물리 등 기초과학을 비롯해 양자 AI 분야 공동연구를 추진한다. 학생 연구원 프로그램을 운영해 양국 연구자 간 교류도 확대할 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "양국이 인공지능과 양자, 첨단 바이오 등 미래 전략기술 분야에서 명실상부한 과학기술 디지털 동맹으로 굳건히 자리매김하게 됐다"며 "정부 간 협력을 넘어 양국 대학과 연구기관, 혁신기업이 체감할 수 있는 공동 R&D와 인재 교류 성과로 이어지도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.09 22:54박수형 기자

삼성전기·LG이노텍, 인텔 'EMIB-T' 기판 상용화 추진…日이비덴에 도전

삼성전기와 LG이노텍이 인텔 '임베디드 멀티 다이 인터커넥트 브리지(EMIB)'용 고부가 반도체 기판 공급을 추진하고 있다. EMIB는 최근 고성능 인공지능(AI) 반도체 시장에서 수요가 늘고 있는 첨단 패키징 기술이다. 일본 이비덴이 주도적 기업이다. 9일 업계에 따르면 삼성전기와 LG이노텍 등이 인텔 EMIB-T용 패키지 기판 공급망 진입을 목표로 제품 개발과 테스트를 진행 중이다. 인텔 EMIB-T, AI칩 시장서 각광…삼성전기·LG이노텍도 관심 EMIB는 최근 AI 반도체 업계에서 주목받는 첨단 패키징 공법이다. 현재 업계는 고대역폭메모리(HBM)와 시스템 반도체를 하나의 패키지로 연결하기 위해 실리콘 인터포저라는 얇은 막을 삽입한다. 인터포저를 활용하면 각 칩의 회로를 더 밀도있게 연결할 수 있다. 통상 '2.5D 패키징'이라고 부른다. EMIB는 인터포저 대신 소형 실리콘 브리지로 칩과 칩을 연결한다. 필요한 부분에만 실리콘 브리지를 배치하는 기술이다. 인터포저 대비 비용 효율성이 높다. 칩을 보다 여유롭게 배치할 수 있다는 것도 장점이다. 인텔이 그간 EMIB를 자체 칩 제작에만 활용했기 때문에, 시장 수요는 한정적이었다. 그러나 최근 인텔이 'EMIB-T'라는 개량 버전을 개발하면서, 외부 판매가 본격 확대되고 있다. 구글도 내년 하반기 출시할 차세대 AI 가속기(TPU)에 EMIB-T를 처음 적용한다. EMIB-T는 실리콘 브리지에 전력 전송 통로 역할을 하는 실리콘관통전극(TSV)을 삽입하는 기술이다. TSV로 기판과 칩 사이 전력 전달 경로를 단축함으로써, 전력 효율과 신호 무결성을 개선했다. 삼성전기와 LG이노텍도 EMIB-T 성장세에 주목해, 전용 패키지 기판 공급망 진입을 시도하고 있다. 해당 제품은 기존 고성능 반도체 패키지 기판인 플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA)에 실리콘 브리지를 내장하므로 기술 난도가 높다. 삼성전기의 경우 해당 기판을 2.1D 패키지 기판이라는 개념으로 개발하고 있다. 사안에 정통한 관계자는 "삼성전기가 수년 전부터 EMIB용 기판 샘플을 개발해 왔고, 최근 EMIB-T 상용화 추세에 따라 공급망 진입을 적극 추진 중"이라고 말했다. LG이노텍은 최근 SK하이닉스에 EMIB-T용 패키지 기판을 보내, 샘플 테스트 중이다. LG이노텍과 SK하이닉스는 HBM을 기판 위에 실장하며 제품 특성을 파악 중인 것으로 알려졌다. FC-BGA 1위 日이비덴에 도전…대규모 투자는 부담 인텔 EMIB-T용 패키지 기판 공급망 진입은 삼성전기, LG이노텍의 목표인 고부가 FC-BGA 사업 확장을 위한 주요 과제 중 하나다. 현재 EMIB-T용 패키지 기판은 일본 이비덴과 신코덴키, 대만 유니마이크론, 오스트리아 AT&S 등 4곳이 공급하고 있다. 이비덴은 FC-BGA 업계 1위 기업이다. 인텔과 공고한 협력관계를 구축해왔다. 올해 상반기에는 기존 유휴 팹을 활용해 인텔 EMIB-T 전용 기판 양산라인을 착공하기로 결정했다. 투자 규모는 약 2조원이다. 구글·아마존·인텔 등 빅테크에서 선수금을 받은 것으로 알려졌다. 삼성전기와 LG이노텍은 관련 공급망 후발주자로서, EMIB-T용 기판 상용화를 위해 기술·시장 과제를 해결해야 할 것으로 관측된다. 기판 업계 한 관계자는 "이비덴, 유니마이크론 등은 인텔 EMIB 관련 기판을 7~8년 양산해오며 안정적인 기술력과 생산능력을 구축했다"며 "EMIB-T에서 사업기회가 확대되는 것은 맞지만, 국내 기업은 먼저 대규모 투자해야 한다는 리스크가 있다"고 설명했다.

2026.09.09 14:40장경윤 기자

곽동신 한미반도체 회장, 자사주 7억 또 샀다…누적 702억원

곽동신 한미반도체 회장이 사재를 털어 7억원 규모 자사주를 추가 매입하며 책임 경영 행보를 이어간다. 이번 매입으로 곽 회장이 2023년부터 사재로 매입한 자사주 규모는 총 702억원에 달한다. 한미반도체는 곽동신 회장이 장내 매수로 7억원 상당 자사주를 추가 취득한다고 9일 밝혔다. 취득 예정일은 오는 10월 7일이다. 매입 완료 시 곽 회장 지분율은 33.63%로 상승한다. 곽 회장은 지난 2023년부터 자사주를 매입해 왔다. 올해 4월 30억원, 6월 80억원, 7월 50억원에 이어 이번 7억원 등 올해만 총 167억원 규모 자사주를 장내에서 사들였다. 이 같은 행보는 호실적과 기술 경쟁력에 대한 자신감에서 비롯됐다. 한미반도체는 올해 2분기 매출 2511억원을 기록하며 1980년 창사 이래 분기 기준 최대 실적을 달성했다. 2분기 영업이익률은 51.9%였다. 한미반도체는 인공지능(AI) 반도체용 고대역폭메모리(HBM) 핵심 공정 장비 'TC 본더' 분야 글로벌 1위 기업이다. 최근에는 2.5D 패키징 장비 4종을 잇따라 선보여 파운드리(반도체 위탁생산) 및 후공정(OSAT) 업체로 공급처를 넓혔다. 글로벌 우주항공 기업에 공급하는 'EMI 실드' 장비도 매출 성장을 뒷받침하고 있다. 한미반도체는 올해 말 미국 캘리포니아주 산호세에 현지 법인 '한미USA'를 세우고 북미 시장을 본격 공략한다. 미국 반도체법(CHIPS Act) 지원으로 마이크론, SK하이닉스, 앰코, 인텔, TSMC 등이 현지 투자를 확대하는 데다, 테슬라·xAI 등이 추진하는 '테라팹' 프로젝트에 대응해 현지 밀착 기술 지원을 강화한다는 구상이다. 한미반도체 관계자는 "자사주 추가 가매입은 연말 미국 시장 진출과 글로벌 장비 공급 확대 등 지속 성장 자신감이자 책임경영 의지"라며 "AI 반도체와 첨단 패키징 시장에서 입지를 공고히 하겠다"고 말했다.

2026.09.09 11:01전화평 기자

삼성전자, 프랑스 미스트랄 AI에 지분 투자…반도체 특화 AI 공동 개발

삼성전자가 프랑스 대표 인공지능(AI) 기업 '미스트랄 AI'에 투자하고, 반도체 특화 인공지능(AI) 모델을 공동 개발한다. 한국·프랑스 정상회담에 맞춰 성사된 이번 협력에서 삼성전자는 미스트랄 AI와 전략 파트너십을 체결했다고 8일 밝혔다. 삼성전자는 미스트랄 AI와 전략적 협력관계를 강화하기 위해 지분을 투자했다. 삼성전자와 미스트랄 AI는 장기 기술 협력과 공동 사업 추진 기반을 마련했다. 구체적 투자 규모는 밝히지 않았다. 양사는 삼성전자 반도체(DS) 부문의 반도체 기술력·제조 데이터와 미스트랄 AI의 고효율 AI 모델 역량을 결합하기로 했다. 이를 통해 반도체 업무 전반 생산성과 정밀도를 높이는 '반도체 특화 AI'를 구축한다는 구상이다. 삼성전자는 미스트랄 AI의 대형언어모델(LLM) '미스트랄 라지' 등을 기반으로 반도체 부문 고유 데이터에 최적화한 AI 모델을 개발할 계획이다. 개발된 모델은 반도체 설계·제조 현장 데이터 분석, 결함 예측, 공정 최적화 등에 단계적으로 투입할 예정이다. 해당 AI 모델은 삼성전자 내부 인프라에서 운영하는 온프레미스 방식으로 구현돼, 반도체 관련 데이터의 외부 유출을 막는다. 삼성전자는 이번 협력을 ▲메모리 ▲파운드리 ▲로직 등 반도체 부문 전반으로 확대하고, 향후 고객과 파트너 업체까지 연계할 수 있는 AI 기반 반도체 생태계를 구축할 계획이다. 미스트랄 AI는 구글 딥마인드와 메타 출신 연구진이 주축이 돼 설립한 유럽 대표 AI 기업이다. 미스트랄 AI는 금융·제조·에너지 등 보안이 핵심인 산업군을 겨냥해 기업 내부 인프라에서 AI를 직접 구동하는 온프레미스 맞춤형 모델 구축에 강점을 지닌 것으로 평가받는다. 전영현 삼성전자 DS부문장은 "반도체 설계와 제조 복잡성이 커지면서 방대한 데이터를 안전하고 정교하게 다루는 AI 역량이 경쟁력으로 떠올랐다"며 "미스트랄 AI와 함께 반도체 산업에 특화된 모델과 플랫폼을 완성해 AI 기반 반도체 혁신의 기준을 세우겠다"고 말했다.

2026.09.09 01:00진운용 기자

[유미's 픽] ASML 이어 삼성도 베팅…'프랑스 AI' 미스트랄, 반도체 핵심 파트너로 급부상

글로벌 반도체 기업들이 프랑스 인공지능(AI) 기업 미스트랄에 잇따라 베팅하고 나섰다. 지난해 세계 최대 반도체 노광장비 기업 ASML이 투자 라운드를 이끈 데 이어 이번에는 삼성전자 DS부문이 전면에 나서면서 미스트랄의 AI 기술이 반도체 장비를 넘어 실제 제조 현장으로 확산될 가능성이 커진 분위기다. 미스트랄은 시리즈 D 투자 라운드에서 30억 유로를 유치해 210억 유로 이상의 기업가치를 인정받았다고 8일 밝혔다. 삼성전자 DS부문이 이번 투자를 주도했으며 EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드와 기존 투자사 PSG 에쿼티가 공동 주도 투자자로 참여했다. 삼성전자의 구체적인 투자액은 아직 공개되지 않았으나, 이날 중 회사 측이 관련 입장을 발표할 것으로 알려졌다. 앞서 지난 7월 삼성전자가 미스트랄의 신규 투자 라운드 참여를 협상하고 있다는 사실이 알려졌을 당시에는 수억 유로에서 최대 10억 유로 규모가 거론됐다. 당시 약 200억 유로 수준으로 예상됐던 미스트랄의 기업가치도 이번 투자에서 210억 유로 이상으로 높아졌다. 반도체 장비서 제조까지…미스트랄, AI 적용 범위 확대 삼성 계열과 미스트랄의 관계는 지난 2024년부터 이어졌다. 당시 시리즈 B에는 삼성벤처투자가 투자자로 참여했지만 이번에는 실제 반도체 사업을 맡는 삼성전자 DS부문이 투자 라운드를 직접 이끌었다는 점에서 더 주목받고 있다. 벤처투자 조직의 초기 투자에서 반도체 사업부문의 전략적 협력으로 관계가 한 단계 더 깊어졌기 때문이다.미스트랄과 반도체 산업의 결합은 지난해 ASML이 시리즈 C를 주도하면서 본격화됐다. ASML은 당시 미스트랄에 13억 유로를 투자해 약 11%의 지분을 확보하고 장기 전략적 협력 계약을 체결했다. 또 단순 투자에 그치지 않고 미스트랄의 AI 모델을 자사 제품과 연구개발(R&D), 운영 전반에 적용해 반도체 장비의 성능과 개발 효율을 높이는 데 활용하기로 했다. 이후 실제 적용 사례도 나오고 있다. ASML은 미스트랄과 함께 광학근접보정(OPC) 과정에서 레시피 품질과 처리 속도를 높이는 작업을 진행했으며 올해 1월 첫 생성형 AI 기능에 대한 고객사 초기 검증도 마쳤다. 여기에 반도체 극자외선(EUV) 광원 설정 최적화와 장비 진단 등 반도체 생산을 지원하는 복잡한 엔지니어링 업무에도 AI 적용 범위를 넓히고 있다. 미스트랄이 반도체에 특화된 AI 기업은 아니지만 ASML과의 협력을 통해 실제 반도체 산업에서 모델을 적용한 경험을 확보했다는 점은 삼성전자에도 매력적인 요소로 꼽힌다. 미스트랄도 제조업을 주요 산업군으로 두고 설계와 생산, 품질관리, 이상 탐지, 예지정비 등에 AI를 적용하는 사업을 확대하고 있다. 삼성전자와의 협력은 미스트랄의 반도체 AI 적용 영역을 장비에서 실제 제조 현장으로도 넓힐 가능성이 있다. 삼성전자 DS부문은 생산 과정에서 생성되는 데이터를 활용해 제조 효율과 공정 경쟁력을 높이는 데 미스트랄 AI를 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 삼성전자의 이번 결정은 미스트랄이 오픈웨이트와 소버린 AI를 내세우고 있다는 점이 큰 영향을 준 것으로 평가된다. 반도체 생산 현장에선 수율과 공정 레시피, 장비 로그 등 외부 반출이 어려운 정보가 대량으로 생성되는 만큼, 모델과 데이터를 자체 인프라에서 통제할 수 있는지가 중요하기 때문이다. 또 기업이 자체 인프라에 AI를 구축해 모델을 필요에 맞게 조정하고 핵심 데이터를 외부에 노출하지 않는 방식을 미스트랄이 강조하고 있다는 점도 주효했다. 이에 따라 삼성전자 역시 미스트랄의 모델을 그대로 가져다 쓰기보다 협업 과정에서 제조 AI 기술을 내부에 축적하는 방식을 택할 가능성이 높다.삼성전자가 국내 AI 기업 대신 미스트랄과 손잡은 데에는 직접적인 사업 경쟁 관계가 적다는 점도 영향을 준 것으로 보인다. 앞서 삼성전자는 네이버와 추론용 AI 가속기 '마하' 공동 개발에 나섰지만 2024년 협력을 중단한 바 있다. 당시 양산 제품의 경쟁력과 판매 범위를 놓고 양측의 입장 차가 있었던 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "삼성전자가 단순히 미스트랄의 AI를 가져다 쓰는 개념보다는 협업을 통해 자체 기술 인력과 AI 역량을 끌어올리는 차원으로 보면 이해할 수 있다"며 "오픈웨이트 모델을 활용해 삼성 내부에 기술을 내재화하는 형태의 협력이 될 가능성이 있다"고 말했다. 제조 AI 넘어 메모리 협력까지…삼성·미스트랄 접점 확대 양사의 협력 범위가 제조 AI를 넘어 반도체 공급으로 확대될 가능성 있다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 미스트랄은 이번에 확보한 자금을 프런티어 모델 연구개발과 컴퓨팅 역량 확충, 인프라 투자에 사용할 예정이어서 AI 모델의 규모가 커질수록 대규모 반도체 확보 필요성도 함께 커질 수밖에 없다. 이에 삼성전자 입장에선 미스트랄 AI를 제조 현장에 적용하는 동시에 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 AI 인프라용 반도체의 잠재 고객을 확보할 수 있을 것으로 보인다. 또 미스트랄은 삼성전자에 AI 기술을 제공하고, 삼성전자는 미스트랄의 AI 인프라에 필요한 반도체를 공급하는 구조로 협력이 확대될 가능성도 있다. 다만 구체적인 메모리 공급 계약은 아직 확인되지 않았다. 양사는 이번 투자가 논의되기 전부터 반도체 협력 가능성을 검토해 왔다. 지난 4월 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 한국 국빈방문 당시 아서 멘슈 미스트랄 최고경영자(CEO)는 삼성전자 경영진과 만나 AI 반도체 공급망과 메모리 분야의 협력 가능성을 논의한 것으로 알려졌다. 또 이번 투자 발표 시점이 이재명 대통령의 프랑스 국빈방문과 겹친다는 점도 눈길을 끈다. 이 대통령은 이날 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령과 정상회담을 갖고 양국 기업들이 참여하는 한·프 비즈니스 라운드테이블에 참석한다. 그러나 이번 투자가 정상외교를 통해 성사됐는지에 대해서는 삼성전자나 양국 정부가 공식적으로 밝힌 내용이 없다. 미스트랄 입장에선 지난해 ASML에 이어 삼성전자 DS부문까지 전략적 투자자로 확보하면서 반도체 생태계와의 연결을 한층 강화하게 됐다. ASML에서 쌓은 반도체 장비·공정 분야의 AI 경험이 삼성전자의 제조 현장으로 이어지고 향후 AI 인프라용 반도체 공급까지 확대될 경우 양사 협력의 범위도 크게 넓어질 수 있다. 멘쉬 CEO는 "이번 투자 유치를 계기로 연구개발(R&D)과 제품, 인프라 분야에 대한 투자를 더욱 가속화할 것"이라며 "기업과 기관이 각자의 환경에 맞춰 AI를 대규모로 운영할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.08 15:46장유미 기자

파네시아·메타, '원칩' 형태 차세대 AIDC 구조 제시

국내 팹리스 반도체 스타트업 파네시아가 글로벌 빅테크 메타와 협력해 데이터센터 전체를 하나의 거대한 반도체 칩처럼 구동시키는 차세대 인공지능 데이터센터(AIDC) 아키텍처를 제시했다. 파네시아는 메타와 공동 연구한 차세대 AI 인프라 구조 논문이 세계적인 과학 저널 네이처(Nature)의 전기전자 공학 학술지 'NREE(Nature Reviews Electrical Engineering)'에 초청 논문으로 정식 게재됐다고 8일 밝혔다. NREE가 전 세계 반도체 스타트업에 리뷰 논문 집필을 단독 초청해 게재한 것은 이번이 처음이다. 양사가 공개한 기술의 핵심은 개방형 국제 표준 규격인 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)을 활용해 랙(Rack)과 랙 사이의 네트워크 병목을 해소하는 것이다. 조 단위 매개변수(파라미터)를 다루는 초거대 AI 학습 환경에서는 수천 개의 가속기가 연동되는데, 기존 이더넷이나 인피니밴드 환경에서는 랙 간 통신 시 소프트웨어 조율 과정을 거치며 심각한 지연시간 편차가 발생했다. 파네시아와 메타는 CPU, 가속기, 메모리를 CXL 기반의 단일 도메인으로 묶어 캐시 일관성 유지 범위를 데이터센터 전반으로 확장했다. 이를 위해 하이 팬아웃 스위치, 패브릭 컨트롤러, 링크 가속 유닛 등 3종의 전용 하드웨어와 광통신 CXL 확장 기술을 결합했다. 구성 분석 결과, CPU 1개가 관리하는 가속기 수는 기존 2개에서 16개로 8배 늘었고, 하나의 도메인으로 묶이는 가속기 규모는 최대 960개로 13배 확대됐다. 랙 간 접근 지연시간은 기존 마이크로초(㎲) 수준에서 수백 나노초(㎱)대로 최대 10분의 1까지 단축됐다. 이를 통해 거대 AI 모델의 분산 학습 및 실시간 서비스 처리 효율을 비약적으로 끌어올릴 수 있다. 정명수 파네시아 대표는 “초거대 AI 시대에는 개별 가속기 성능 못지않게 수많은 자원을 어떻게 유기적으로 연결하느냐가 핵심”이라며 “CXL을 통해 데이터센터 전체를 하나의 고성능 컴퓨팅 시스템으로 동작시키는 차세대 인프라의 표준 방향을 입증했다”고 말했다.

2026.09.08 15:32전화평 기자

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