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SK하이닉스, AI 추론 병목 줄이는 '커스텀 HBM' 정조준

SK하이닉스가 향후 다가올 커스텀 HBM(고대역폭메모리) 시대를 위한 무기로 '스트림DQ(StreamDQ)'를 꺼내 들었다. 기존 GPU가 담당해 추론 과정에서 병목 현상을 일으키던 작업을, HBM이 자체적으로 수행해 데이터 처리 성능을 끌어올리는 것이 골자다. GPU 업체 입장에서도 HBM으로 일부 기능을 이전할 수 있기 때문에 칩 설계를 보다 유연하게 할 수 있다는 이점이 있다. SK하이닉스는 해당 기술을 통해 엔비디아 등 주요 고객사와 협의를 진행할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스 베니션 호텔에서 'CES 2026' 프라이빗 전시관을 마련하고 커스텀 HBM 기술을 공개했다. 커스텀 HBM 시장 정조준…고객사에 '스트림DQ' 기술 제안 커스텀 HBM은 차세대 버전인 HBM4E(7세대 HBM)부터 본격적으로 적용될 것으로 전망되는 제품이다. 기존 HBM이 표준에 따라 제작됐다면, 커스텀 HBM은 고객사가 원하는 기능을 베이스 다이에 추가하는 것이 가장 큰 차별점이다. 베이스 다이는 HBM을 적층한 코어 다이의 메모리 컨트롤러 기능을 담당하는 칩으로, HBM과 GPU 등의 시스템반도체를 PHY(물리계층)로 연결한다. 기존에는 메모리 회사가 이를 제조했으나, 다양한 로직 기능이 추가되면서 HBM4부터는 주로 파운드리 공정을 통해 양산된다. SK하이닉스는 커스텀 HBM 상용화를 위해 고객사에 스트림DQ라는 기술을 제안하고 있다. 얼마전 막을 내린 CES 2026 전시관이 고객사 대상으로 운영된 만큼, 엔비디아 등 글로벌 빅테크에 적극적인 프로모션을 진행했을 것으로 예상된다. SK하이닉스 관계자는 "스트림DQ는 커스텀 HBM의 한 사례로서, SK하이닉스는 해당 기술을 논문으로도 냈다"며 "고객사가 커스텀 HBM 관련 기술을 우리에게 제안하기도 하지만, 반대로 SK하이닉스가 제시하기도 한다"고 설명했다. GPU 일부 기능 HBM으로 이전…빅테크 부담 덜어준다 스트림DQ 기술은 기존 GPU 내부의 컨트롤러 기능 일부를 HBM의 베이스 다이로 이전하는 것이 주 골자다. 이렇게 되면 GPU 제조사는 칩 내부 공간을 더 넓게 쓸 수 있어, 시스템반도체의 성능 및 효율성 향상을 도모할 수 있다. SK하이닉스 입장에서는 베이스 다이에 GPU 컨트롤러 등을 추가하더라도 큰 부담이 없다. 대만 주요 파운드리인 TSMC의 선단 공정을 적용하기 때문이다. 또한 SK하이닉스는 해당 베이스 다이에 UCIe 인터페이스를 적용해 칩의 집적도를 더 높였다. UCIe는 칩을 기능별 단위로 분할해 제조한 후, 서로 연결하는 최첨단 기술이다. HBM이 '역양자화' 대신 처리…LLM 처리 속도 7배 향상 가능 AI 가속기의 데이터 처리 성능 역시 획기적으로 높아진다. 대규모언어모델(LLM)은 메모리 사용량을 효율적으로 감축하기 위해 낮은 비트 정수로 데이터를 압축하는 '양자화(Quantization)' 과정을 거친다. 이후 실제 연산 과정에서는 데이터를 다시 압축 해제하는 '역양자화(Dequantization)'를 진행한다. 기존 역양자화 작업은 GPU가 담당했다. 그런데 GPU가 역양자화를 진행하면 전체 LLM 추론 시간의 최대 80%를 잡아먹는 메모리 병목 현상을 일으키는 문제가 발생해 왔다. 반면 스트림DQ는 양자화된 정보를 그대로 GPU에 보내는 것이 아니라, HBM 내부에서 데이터가 흘러가는 과정에서 역양자화를 곧바로(on-the-fly) 진행한다. 덕분에 GPU는 별도의 작업 없이 곧바로 연산 작업을 진행할 수 있게 된다. 이처럼 흘러가는(스트림) 데이터를 곧바로 역양자화(DQ)한다는 관점에서 스트림DQ라는 이름이 붙었다. 이를 통해 병목 현상이 발생했던 LLM 추론 처리 속도가 약 7배 이상으로 개선될 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. 전체 AI 가속기의 추론 속도 역시 크게 향상될 것으로 기대된다. SK하이닉스 관계자는 "방대한 양의 데이터를 처리하는 시스템반도체를 메모리 근처에 가져다 놓고 데이터 결과값만 받게 하면 시스템적으로 굉장히 효율적"이라며 "프로세싱 니어 메모리(PNM)의 개념으로 볼 수 있다"고 말했다.

2026.01.14 13:48장경윤 기자

모빌린트, SDT와 차세대 AI 모빌리티 보안 기술 공동 개발

AI 반도체 전문기업 모빌린트는 양자 기술 전문기업 SDT(에스디티)와 AI 기반 유·무인 기동 플랫폼 제어 기술과 QRNG/QKD 기반 양자암호 기술의 융복합을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. SDT는 양자 컴퓨팅·양자 클라우드·양자 통신·양자 센싱 등 양자 기술의 상용화를 선도하는 QDM(양자 설계·제조) 기업으로, 초정밀 소자·부품·장비 설계 및 제조를 통해 산업 현장에 양자 기술 도입을 촉진하고 글로벌 무대에서 기술 확장을 추진하고 있다. 이번 협약은 모빌린트의 고성능·저전력 NPU 기반 AI 제어 기술과 SDT가 보유한 QRNG/QKD 양자암호 기술을 결합해, 공공 및 민간 분야에서 요구되는 차세대 보안·지능형 기동 플랫폼 기술을 공동으로 연구하고 상용화하기 위한 협력의 일환이다. 양사는 본 협약을 통해 ▲AI 기반 유·무인 기동 플랫폼 및 제어 기술과 양자암호 기술의 공동 연구개발 ▲인력·시설·장비·기술 등 보유 자원의 공유를 통한 기술 개발 ▲공동 연구 결과의 대내외 홍보 및 학술적 확산 ▲실증 연구 및 신뢰성 확보를 위한 인증 체계 발굴·구축 등 다양한 협력 과제를 단계적으로 추진할 계획이다. 특히 보안성과 신뢰성이 중요한 공공 영역을 비롯해 민간 산업 전반으로 적용 가능한 기술 실증과 사업 모델 발굴에 협력함으로써, AI와 양자 기술이 결합된 차세대 기동 플랫폼 생태계 조성을 본격화할 방침이다. 모빌린트 신동주 대표는 “엣지 AI 기술에 양자암호라는 미래 기술이 더해지면서 온디바이스 환경의 보안성을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것”이라며 “양자암호 기술을 통해 물리적 보안을 넘어서는 고도화된 보안 솔루션을 구현하고, 산업 내 기술적 우위를 지속적으로 유지해 나가겠다”고 말했다. SDT 윤지원 대표는 “자율주행 로봇이나 드론 등 무인 기동 플랫폼에서 가장 중요한 것은 통신과 데이터의 '보안'”이라며, “모빌린트의 뛰어난 AI 반도체 기술력에 SDT의 양자 암호 기술을 더해, 해킹 걱정 없는 가장 안전한 AI 모빌리티 표준을 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.14 09:22전화평 기자

세미파이브, 한화비전 AI 반도체 '와이즈넷9' 양산 가속화

글로벌 AI 맞춤형 반도체(ASIC) 전문 기업 세미파이브는 한화비전과 협력 개발한 보안 카메라용 AI ASIC 반도체 '와이즈넷(Wisenet)9'이 양산 확대 단계에 돌입했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난해 3분기 초도 물량 PO(구매주문) 수주를 시작으로, 지난해 4분기부터 수십만 개 단위의 추가 양산 PO로 이어지고 있다. AI 보안카메라 시장은 영상 기록 중심의 기존 CCTV를 넘어, 실시간 분석과 현장 대응을 전제로 한 지능형 시스템 중심으로 재편되고 있다. 이에 따라 제품에 탑재되는 반도체 역시 저전력·실시간 처리·비용 효율성을 동시에 충족해야 하며, 이러한 요구사항을 실제 제품 양산으로 연결할 수 있는 설계 및 공급 서비스 역량의 중요해지고 있다. 이번 양산 확대는 영상보안 환경에 최적화된 맞춤형 AI 반도체가 상용 제품에 적용돼, 사업화 단계에 안정적으로 안착했음을 보여주는 사례다. AI 기반 영상보안 전략을 강화하고 있는 한화비전은 지능형 영상보안 솔루션으로의 전환을 추진하고 있으며, 세미파이브는 반도체 설계 핵심 파트너로서 지속적인 협업을 이어가고 있다. 한화비전 관계자는 “고화질 영상 처리와 AI 추론을 효율적으로 분담·처리할 수 있는 전용 반도체에 대한 수요가 확대되고 있다”며 “AI 기반 영상보안 수요가 점차 확대되는 가운데, 이번 양산을 계기로 한화비전의 지능형 보안 솔루션 경쟁력과 시장 대응력이 더욱 강화될 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 세미파이브 관계자는 “빠르게 성장하는 영상보안 시장에서 기술 리더십을 갖춘 고객사의 핵심 제품에 적용되는 AI 반도체를 함께 개발해 실제 양산으로 이어졌다는 점에서 의미가 있다”며 “현재 제품 적용 범위와 공급 물량이 단계적으로 확대되고 있어, 이번 양산 경험을 바탕으로 향후 다양한 비전 AI 분야에서도 고객사의 제품 경쟁력 강화를 지속적으로 지원해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.01.14 08:50장경윤 기자

LG이노텍, 아틀라스 탑재 '비전 센서' 내년 하반기 양산 목표

국내 부품 기업 LG이노텍이 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 탑재될 비전 센서를 양산할 가능성이 높을 것으로 전망된다. 다만 핵심 부품인 신경망처리장치(NPU)와 관련해서는 협력사 선정에 어려움을 겪고 있는 것으로 전해진다. 공급을 요청한 반도체 기업이 초기 물량이 제한적하다는 이유로 참여에 신중한 태도를 보이고 있어서다. 13일 반도체 업계에 따르면 국내 전자부품 업체인 LG이노텍은 2028년 도입 예정인 아틀라스용 '비전 센싱 시스템'의 유력한 양산 업체로 꼽힌다. 아틀라스는 현대차그룹의 자회사인 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇이다. 56개의 관절을 활용해 360도로 움직일 뿐만 아니라, 50kg에 달하는 물건도 들어올릴 수 있다. 이 로봇은 최근 미국 라스베이거스에서 개최된 CES 2026에서 '최고의 로봇상'을 수상한 바 있다. 비전 센싱 시스템은 RGB(빨강, 초록, 파랑) 카메라뿐 아니라 3D 센싱 모듈 등 다양한 센싱 부품을 하나의 모듈에 집약한 제품이다. 라이다(LiDAR), 레이더(Radar) 등도 내장된 종합 센서다. 이로 인해 로봇은 시야 확보에 제약이 있는 야간이나 악천후에도 각 부품이 상호작용하며 정보를 종합해, 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있다. 현대차그룹은 오는 2028년까지 연간 3만대 규모의 휴머노이드 등 로봇 제품군의 양산 체계를 구축할 계획이다. 아틀라스를 미국 조지아주 '메타플랜트 아메리카(HMGMA)' 공장에 투입해 부품 분류 공정부터 적용하는 것이다. 2030년부터는 조립 공정으로 확대할 예정이다. 익명을 요청한 반도체 업계 관계자는 "2028년에 아틀라스가 현장에 투입돼야 하는 만큼, 로봇의 부품인 센서는 2027년 하반기까지는 양산돼야만 한다"고 밝혔다. NPU 업체 선정 난항..."물량 많지 않아" 센서에 적용될 NPU(신경망처리장치) 기업 선정에는 난항을 겪고 있다. 아틀라스를 연간 3만대 규모로 양산할 계획이지만, AI 반도체 업체 입장에서 많지 않은 물량이라는 의견이다. AI 반도체 업계 관계자는 "초기 양산 물량은 수만대 수준으로 예상되는데, AI 반도체 관점에서는 최소 수십만대 이상은 돼야 의미 있는 규모"라고 말했다. 그러면서도 "휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 시장 자체가 중장기적으로 커질 수밖에 없다는 점에서 기술 검증 차원의 전략적 의미는 크다"고 말했다. 기술적 검증과 협의 과정도 아직 진행 중인 것으로 전해진다. 현재 LG이노텍은 센서 하드웨어 사양뿐 아니라, 실제 로봇 구동 환경에서의 소프트웨어 흐름과 연산 구조까지 함께 검토하고 있는 단계다. 이 관계자는 "비전 센서는 단순히 칩 성능만으로 결정할 수 있는 문제가 아니라, 로봇 소프트웨어 스택 전반과 어떻게 연동되는지가 중요하다"며 "하드웨어 요구사항은 비교적 명확하지만, 실제 로봇에서 어떤 연산이 어디서 처리되는지에 따라 NPU 설계 방향도 달라질 수 있다"고 설명했다. 이에 따라 LG이노텍과 보스턴다이내믹스, AI 반도체 업체 간의 3자 협의가 진행될 것으로 보인다. AI 반도체 업계 관계자는 "로봇 운영 소프트웨어를 가장 잘 아는 주체의 설명이 있어야 센서와 SoC 전체 구조를 놓고 구체적인 판단이 가능하다"며 "이 같은 이유로 기술 미팅이 추가로 이뤄질 가능성이 있다"고 말했다. 한편 이에 관해 LG이노텍 관계자는 "고객사 관련 내용은 확인해줄 수 없다"고 말했다.

2026.01.13 16:13전화평 기자

디노티시아, '2026 이머징 AI+X Top 100' AI 반도체 분야에 선정

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아(Dnotitia Inc.)는 한국인공지능산업협회(AIIA) 주관 '2026 Emeriging AI+X Top 100' 가운데 'AI반도체' 분야에 이름을 올렸다고 13일 밝혔다. 'Emerging AI+X Top 100' AI 기술을 기반으로 다양한 산업과의 융합을 통해 미래 혁신을 이끌 국내 유망 기업 100곳을 선정하는 프로그램이다. 이 중 AI 반도체 분야는 AI 추론 성능 향상을 위한 특화 반도체와 데이터 처리 기술을 보유한 기업을 중심으로 선발된다. 디노티시아는 생성형 AI 확산 과정에서 한계로 지적돼 온 데이터 검색과 기억 문제를 해결하는 반도체·소프트웨어 결합 구조의 접근이 주목받았다. 디노티시아는 AI가 필요한 정보와 컨텍스트를 가장 빠르고 효율적으로 검색·활용할 수 있도록 설계된 데이터 시스템을 개발하고 있다. 세계 유일의 벡터 데이터 연산 전용 반도체 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'를 자체 설계하고, 이를 기반으로 한 고성능 벡터 데이터베이스 '씨홀스(Seahorse)'와 온디바이스 AI 솔루션 '니모스(Mnemos)'를 구축해왔다. 소프트웨어와 반도체를 통합한 이 구조는 AI 서비스의 속도와 정확도를 높이는 동시에 비용과 전력 효율 개선까지 목표로 한다. 이번 선정은 성장성과 혁신성, 기술과 사업의 미래 가치를 종합적으로 고려해 이뤄졌다. 기업의 안정성과 성장 가능성 등 정량 지표와 함께, 기술 경쟁력과 산업 확장성을 평가하는 정성 지표가 함께 적용됐다. 대기업과 공기업을 제외하고, 국가 차원의 육성이 필요한 AI 기술 기업을 중심으로 선정한 점도 특징이다. 선정 과정을 주관한 한국인공지능산업협회는 인공지능 산업 활성화와 관련 시장 확대, AI 기업과 이종 산업 간 협력 촉진을 목적으로 2016년 12월에 설립된 과학기술정보통신부 인가 단체다. 협회는 안정성, 성장 가능성, 미래가치 등을 종합적으로 반영해 100대 기업을 선정했다.

2026.01.13 10:25전화평 기자

LG이노텍, 유리기판 수요 본격화 시점 보수적으로…불확실 여전

LG이노텍이 차세대 반도체 패키징 기판인 '유리 코어 기판'에 대한 전망을 다소 보수적으로 바꿨다. 당초 본격적인 상용화 시기를 오는 2028년으로 내다봤으나, 최근 이를 2030년으로 미뤘다. 투자 대비 충분한 수요가 아직 담보되지 않은 탓이다. 문혁수 LG이노텍 사장은 7일(현지시간) 미국 라스베이거스 CES 2026 전시장에서 기자들과 만나 유리기판 사업 전망에 대해 이같이 밝혔다. 유리기판은 기존 반도체 패키징 소재인 PCB(인쇄회로기판)을 유리로 대체해, 전력 효율성 및 내열 특성을 높이는 기술이다. 또한 기존 기판 대비 워피지(휨) 개선에 유리해 향후 AI 반도체에서 수요가 증가할 것으로 전망되고 있다. AI 반도체는 성능 극대화로 칩 사이즈가 지속 커지는 추세인데, 이 경우 워피지에 취약해지는 문제점이 있기 때문이다. 이에 LG이노텍은 지난해부터 유리기판 시장 진출을 염두에 두고 기술개발 및 시제품 양산을 추진해 왔다. 국내 사업장에 유리기판 시생산 라인도 구축했다. 당시 LG이노텍이 설정한 유리기판 상용화 목표 시기는 2027~2028년이었다. 그러나 올해들어 문 사장은 유리기판 시장에 대한 전망을 다소 보수적으로 변경했다. 문 사장은 "유리기판의 제품 개발은 끝났으나, 양산성을 확보하려면 풀어야할 숙제가 많고 설비투자 역시 큰 규모로 진행해야 한다"며 "한 기업이 유리기판에 투자했을 때 그 생산능력을 다 수용할 정도의 수요가 아직은 안 보인다"고 말했다. 그는 이어 "시점은 2028년 쯤으로 봤는데 최근 업체들과 얘기해보면 대체기술들이 또 있다"며 "이로 인해 한 2030년이나 돼야 충분한 수요가 생기지 않을까, 조금 늦춰지는 분위기"라고 덧붙였다. 실제로 업계에서는 유리기판에 대한 섣부른 투자를 경계하는 목소리가 적지 않다. 유리기판의 신뢰성 및 호환성 확보가 어렵고, 기판의 워피지 개선을 다른 방안으로 해결하고자 하는 시도도 이뤄지고 있다. 유리기판이 일부 초고성능 AI반도체에 적용될 가능성이 높아, 시장 규모가 예상보다 크지 않을 것이라는 비판도 제기된다. 다만 LG이노텍은 원칙적인 기술개발은 지속한다는 입장이며, 필요한 시점에 양산 투자를 진행할 계획도 가지고 있다. 일례로 LG이노텍은 최근 유리기판 사업 경쟁력 강화를 위해 유리 정밀가공 전문업체인 유티아이(UTI)와 연구개발 협력을 맺었다. 이번 협력으로 LG이노텍은 유티아이와 유리기판의 강도를 높이는 기술을 공동 개발할 계획이다.

2026.01.11 08:00장경윤 기자

두산·현대도 K-AI 반도체 '주목'…팹리스 유망주들과 협력 모색

[라스베이거스(미국)=장경윤 기자] 지난 6일(현지시간)부터 미국 라스베이거스에서 전 세계 혁신 기업들의 축제인 'CES 2026'가 진행되고 있다. 이번 CES의 최대 화두는 단연 스마트팩토리와 AI홈·로봇 등에 적용되는 엣지AI, 그리고 피지컬AI였다. 국내 엣지AI 반도체 스타트업들도 이번 CES에서 잠재 고객사와의 협의를 진행하느라 분주한 모양새다. 모빌린트, 딥엑스 등이 대표적인 기업이다. 이들이 개발 중인 NPU는 저전력·고효율 특성으로 기존 서버 중심의 AI 반도체 시장에 도전장을 던지고 있다. 두산밥캣 수장, 모빌린트 방문…AI반도체에 깊은 관심 특히 국내 AI 반도체 기업은 이번 CES에서 두산, 현대 등 주요 대기업 계열사로부터 많은 관심을 받았다. 박성철(스캇 박) 두산밥캣 대표이사 부회장은 지난 7일 모빌린트 전시관을 찾았다. 전시관에서 박 부회장 일행을 맞이한 신동주 모빌린트 대표가 직접 설명을 담당했다. 약 10분 넘게 이어진 투어에서 박 부회장은 모빌린트의 AI반도체 제품을 진지하게 공부하는 모습을 보였다. 건설장비 전문기업인 두산밥캣은 현재 AI 및 자동화 기술 개발에 주력하고 있다. 박 부회장은 이번 CES에서 소형 건설장비 업계 최초로 AI 기반의 음성 제어 기술인 '밥캣 잡사이트 컴패니언'을 소개하기도 했다. 이 솔루션이 적용된 장비는 작업자의 음성 명령에 따라 자동으로 장비 설정을 변경하고, 고장 코드 및 운용 관련 질문에 즉각 답변할 수 있게 된다. 또한 엔진 회전수, 유압 모드, 조명 등 50개 이상의 기능을 제어할 수 있다. 밥캣 잡사이트 컴패니언은 클라우드에 의존하지 않고 장비 내부에서 직접 구동되기 때문에, 에지 및 온디바이스 AI 적용이 필수적이다. 박 부회장도 이 같은 관점에서 모빌린트 NPU의 적용 가능성을 검토해본 것으로 관측된다. 현재 모빌린트는 1세대 칩 '에리스(ARIES)'와 2세대 칩 '레귤러(REGULUS)'를 상용화한 상태다. 딥엑스, 현대와 깊어지는 협력…로보틱스 시장서 내년 성과 기대 딥엑스는 이번 CES에서 2나노 공정 기반의 차세대 AI 반도체 'DX-M2'의 개발 현황과 핵심 성능 목표를 공개하는 한편, 글로벌 빅테크들과 'CES 파운드리' 행사를 열었다. 해당 행사에서는 현대자동차 로보틱스랩, 바이두, 윈드리버, 울트라라이틱스, 엣지 AI 파운데이션 등 각 산업 글로벌 리더들이 패널로 총출동해 피지컬 AI 상용화의 기술적 난제 해결과 생태계 협력 방안을 심도 있게 다뤘다. 현동진 현대차 로보틱스랩 상무는 “로보틱스를 가능하게 하는 기반은 피지컬 AI로, 네트워크가 불안정한 현장에서도 스스로 판단하는 온디바이스 AI가 필수적"이라며 "딥엑스와의 협업을 통해 우리는 실제 운영 환경에서 검증된 로봇용 온디바이스 AI를 확보했고, 내년부터 이를 차세대 로봇과 보안 솔루션에 본격 적용할 예정"이라고 밝혔다. 앞서 현대차 로보틱스랩은 지난 2023년 자사 로봇 플랫폼에 딥엑스의 AI 반도체 기술을 적용하기 위한 협력을 맺은 바 있다. 이후 양사는 지난해 딥엑스 1세대 칩인 'DX-M1' 기반 제어기에 광각·협각 듀얼 ISP 카메라, 현대차 로보틱스랩의 비전AI기술을 통합한 차세대 제어기를 개발해냈다. 또한 현대차 로보틱스랩의 안면 인식 시스템 '페이시(Facey)'와 DX-M1을 기반으로 배송로봇 'DAL-e 딜리버리'에 대한 기능 실증 등을 진행하고 있다. 현동진 상무는 “로보틱스는 이제 사회와 산업을 움직이는 핵심 인프라”라며 “이를 가능하게 하는 기반이 바로 피지컬 AI이고 네트워크가 불안정한 현장에서도 스스로 판단하는 온디바이스 AI가 필수적"이라며 "딥엑스와의 협업을 통해 우리는 실제 운영 환경에서 검증된 로봇용 온디바이스 AI를 확보했고, 2026년부터 이를 차세대 로봇과 보안 솔루션에 본격 적용할 예정”이라고 밝혔다.

2026.01.09 08:00장경윤 기자

곽노정 SK하이닉스 사장, 글로벌 빅테크와 AI 파트너십 강화

[라스베이거스(미국)=장경윤 기자] 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장이 5일부터 8일(이하 현지시간)까지 미국 라스베이거스에서 열린 'CES 2026' 현장을 찾아 주요 고객사와 함께 AI 메모리로 만들어 갈 기술 혁신 방안을 논의했다. 곽 사장은 전시 기간 동안 현장 곳곳을 누비며 AI 인프라를 이끄는 글로벌 빅테크와의 전략적 파트너십을 강화하는 데 많은 시간을 할애했다. 앞으로 AI 시대를 이끌어갈 주요 기업들의 차세대 플랫폼 아키텍처와 향후 사업 비전을 면밀히 살폈고, 주요 고객과 만나는 자리에서는 SK하이닉스 기술로 이들 아키텍처를 주도적으로 견인할 수 있는 협력 방향을 모색했다. 먼저 5일 오전에는 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 젠슨 황 엔비디아 CEO의 특별 연설을 참관하며, AI 사업과 관련된 신규 비전을 경청하고 기술적 인사이트를 얻는 자리를 가졌다. 같은 날 오후에는 베네시안 호텔에서 진행된 리사 수 AMD CEO의 기조연설에 참석해, 새로 공개된 AI 가속기와 시스템 구조를 직접 확인했다. 이어 AI 인프라, 영업, 글로벌 마케팅을 총괄하는 핵심 임원들과 함께 향후 고객 플랫폼에서 SK하이닉스 설루션이 담당할 역할을 논의하며, 성능·전력·효율 측면에서의 차별화 전략을 점검했다. 곽 사장은 이 외에도 약 25곳의 주요 고객사와 파트너들을 연이어 만나 HBM 등 핵심 AI 메모리 설루션을 중심으로 한 협력 방안을 함께 모색했다. 이를 통해 AI 생태계 전반에서의 파트너십을 확장하고, 공급망 전 영역에서 시너지를 일으키겠다는 구상이다. 다음 날인 6일에는 베네시안 엑스포의 SK하이닉스 고객용 전시장을 찾아 현장에서 전시 진행 상황을 점검하고, 성공적인 CES 전시를 위해 오랜 기간 노력해 온 이들을 격려했다. 곽 사장은 전시 구조물을 하나하나 둘러보며 차세대 AI 인프라의 핵심인 메모리 설루션 포트폴리오와 향후 기술 방향을 살폈고, 현장을 담당한 구성원에게는 올해 글로벌 고객을 맞이하는 첫 무대로서 갖는 이번 전시의 의미를 전하며 응원과 당부도 아끼지 않았다. SK하이닉스는 '혁신적인 AI 기술로 지속 가능한 미래를 만든다'를 주제로 이번 CES 전시를 준비했다. 차세대 HBM 제품인 'HBM4 16단 48GB'를 비롯해, HBM3E, SOCAMM2, LPDDR6 등 폭증하는 AI 컴퓨팅 수요와 고도화되는 워크로드에 최적화된 AI 메모리 설루션을 만나볼 수 있다. 특히 'AI 시스템 데모존'에서는 고객 맞춤형 cHBM(Custom HBM) 구조를 시각화해 SK하이닉스의 차세대 메모리 기술을 이해하기 쉽게 풀어냈다. 전 세계 AI 컴퓨팅 수요는 지난 3년간 100배로 늘었고, 다시 앞으로 5년간 100배가 더 늘 것으로 전망된다. 이런 변화 속에서 칩과 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소로 AI 메모리가 부각되고 있으며, 대역폭·용량·전력 효율과 같은 기술적인 혁신에 대한 고객들의 요구도 빠르게 증가하고 있다. 곽 사장은 이 같은 시장 환경의 변화를 피부로 직접 느끼고, 대응 방안을 찾기 위해 CES 현장 곳곳을 분주히 누볐다. 또한 전시 현장의 디테일 하나까지 꼼꼼히 챙기며 회사의 AI 관련 설루션과 기술력을 알리는 데에도 많은 노력을 기울였다. 특히 고객, 파트너와의 연이은 미팅을 통해 고객들의 목소리를 귀 기울여 들은 만큼, 앞으로의 기술 경쟁에서도 한발 앞서 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

2026.01.08 15:56장경윤 기자

[기자수첩] 새해 시험대에 오른 국내 AI 반도체

2026년 새해 신경망처리장치(NPU) 시장이 본격적으로 열리고 있다. 그리고 이 변화의 중심에는 국내 인공지능(AI) 반도체 업체들이 서 있다. AI 산업의 무게 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서, 그동안 기술력은 갖췄지만 시장의 문턱 앞에 서 있던 국내 AI 반도체 기업들에게 처음으로 현실적인 무대가 펼쳐지고 있다. 생성형 AI는 더 이상 연구실 안의 기술이 아니다. 산업 현장과 서비스, 디바이스 전반으로 빠르게 확산되면서 AI의 가치는 '얼마나 큰 모델을 학습했는가'보다 '얼마나 빠르고 효율적으로 판단할 수 있는가'로 옮겨가고 있다. 실시간 응답성, 전력 효율, 비용 구조는 이제 선택이 아닌 필수 조건이다. 이 변화는 자연스럽게 추론에 최적화된 NPU를 AI 반도체 경쟁의 중심으로 끌어올리고 있다. 기존 GPU 중심 구조는 여전히 강력하지만, 추론 환경에서는 전력 소모와 운영 비용이라는 현실적인 한계를 드러내고 있다. 특히 AI가 데이터센터를 넘어 엣지와 온디바이스, 산업 인프라로 확산될수록 이러한 부담은 더 크게 체감된다. 특정 연산에 최적화된 구조를 갖춘 NPU가 주목받는 이유다. 그리고 이 영역은 글로벌 빅테크보다 국내 AI 반도체 업체들이 상대적으로 경쟁력을 발휘할 수 있는 시장으로 평가받는다. 이 지점에서 국내 팹리스 생태계의 현실을 보여주는 사례를 하나 짚어볼 필요가 있다. 비록 NPU 기업은 아니지만, 파두는 국내 팹리스 가운데 드물게 글로벌 고객과의 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어낸 기업이다. 샌디스크 등과의 협업을 통해 저장장치(SSD) 컨트롤러 시장에서 매출과 레퍼런스를 확보하며, 국내 팹리스도 글로벌 시장에서 통할 수 있다는 가능성을 가장 먼저 입증해왔다. 그러나 파두가 최근 상장 당시 자본시장법 위반혐의로 검찰에 불구속기소 되면서 국내 팹리스 산업이 안고 있는 구조적 취약성 역시 함께 드러났다. 기술력과 사업 성과를 쌓아가고 있던 기업조차 시장 신뢰와 제도적 리스크 앞에서는 쉽게 흔들릴 수 있다는 점이다. 이는 특정 기업의 문제라기보다, 이제 막 추론 시장이라는 기회를 맞이한 국내 AI 반도체 업계 전반에 던지는 경고에 가깝다. 이 같은 맥락에서 추론용 NPU를 개발하는 국내 AI 반도체 업체들 역시 같은 시험대에 서 있다고 볼 수 있다. 기술만으로는 충분하지 않고, 시장과 자본, 제도가 함께 뒷받침돼야 하는 것이다. 지금 필요한 것은 이미 달리고 있는 말의 속도를 줄이는 일이 아니라, 박차를 가할 수 있도록 힘을 실어주는 환경이다. 국내 AI 반도체 기업들은 그동안 추론용 NPU를 핵심 사업 전략으로 내세워왔다. 전력 효율과 성능 대비 비용, 특정 워크로드 최적화 등에서 차별화를 시도해왔지만, 시장 자체가 충분히 열리지 않아 성과를 가시화하기 어려웠다. 2026년을 기점으로 추론 수요가 빠르게 늘어나면서 이제는 기술적 설득이 아니라 실제 적용 사례와 지속 가능한 사업 구조가 경쟁력을 가르는 단계로 접어들고 있다. 정책과 산업 환경도 국내 업체들에게 유리하게 움직이고 있다. GPU 의존도를 낮추고 AI 인프라의 선택지를 넓히려는 흐름 속에서, 국산 NPU를 활용한 실증과 도입 논의가 이어지고 있기 때문이다. 이는 기술 자립을 넘어, 국내 AI 반도체가 글로벌 시장에서 신뢰할 수 있는 선택지가 될 수 있는지를 가늠하는 시험대다. 그리고 그 시험은 이미 시작됐다. 결국 관건은 하나다. 국내 AI 반도체 업체들이 추론 시장에서 '가능성 있는 대안'이 아니라 '검증된 경쟁자'로 자리 잡을 수 있느냐다. 자율주행, 로봇, 헬스케어, 스마트 디바이스처럼 늑장이 허용되지 않는 영역에서 NPU의 존재감이 커질수록, 그 답은 더욱 분명해질 것이다. 새해엔 가능성을 말하는 해가 아니다. 국내 AI 반도체 업체들이 추론 시장에서 실제 성과로 평가받는 해다. 달리는 말이 멈추지 않도록, 지금은 채찍을 들 때가 아니라 힘을 실어줘야 할 때다. 무대는 이미 열렸다.

2026.01.08 14:51전화평 기자

정부, AI 인프라 지원 체계화한다…'고성능컴퓨팅' 운영기관 공모

정부가 국내 인공지능(AI) 기업과 연구기관을 대상으로 체계적인 고성능컴퓨팅 인프라 지원에 나선다. 8일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 최근 과학기술정보통신부와 NIPA는 올해 '고성능컴퓨팅지원 사업'을 총괄 운영할 전문 운영기관을 공개 모집하며 본격적인 사업 준비에 착수했다. 이 사업은 민간이 보유한 최신 그래픽처리장치(GPU) 자원과 국산 AI 반도체(NPU) 활용을 지원해 국내 AI 기업 및 기관의 경쟁력과 사업화 역량을 강화하는 것이 목적이다. 지난해 정부는 AI 연구·개발 연산 인프라를 확대하기 위해 정부 추경 예산을 바탕으로 이 사업을 추진해왔다. 공급사로는 삼성SDS·KT클라우드·엘리스클라우드 등 3개사를 선정했다. 올해도 추진되는 사업 총 예산 규모는 174억원이 책정됐다. 이 중 167억원은 GPU·NPU 등 연산자원 공급 비용으로, 7억원은 운영기관의 사업 운영비로 편성됐다. 사업 기간은 운영기관과의 협약 체결일부터 올해 12월 31일까지다. 특히 이번 공모를 통해 선정되는 전문 운영기관은 사업 전반을 총괄하게 된다. 공급사와 사용자 모집·선정, 자원 배분 및 사용 관리, 성과 조사와 우수 사례 발굴, 사업 정산 등 사업 운영 전 과정을 맡는다. 이번 사업을 통해 총 1천 개 내외의 국내 중소·벤처기업과 대학·병원·연구기관 등이 지원 대상이 될 예정이다. AI 모델 학습을 위한 GPU 자원뿐 아니라 국산 AI 반도체를 활용한 추론 서비스까지 포함해 기술 검증과 상용화 연계를 동시에 수행할 방침이다. 운영기관 신청 자격은 비영리기관·협단체 또는 중소기업이며 컨소시엄 구성도 가능하다. 단독 신청의 경우에도 적격 평가를 통해 운영기관으로 선정될 수 있다. 선정 평가는 사업 이해도, 고성능컴퓨팅 자원 운영 역량, 국산 AI 반도체 활용 관리 방안, 성과 관리 체계 등을 종합적으로 고려해 진행된다. 사업 추진 과정에서는 사용자와 공급사에 대한 체계적인 관리가 강조된다. 운영기관은 사용자 선정 이후 중간 점검과 결과 평가를 수행하고 GPU 사용률 관리, NPU 기반 추론 단계별 검증, 기술 지원 체계 구축 등을 통해 자원의 효율적 활용을 도모해야 한다. 아울러 정부는 사업 성과를 정량·정성적으로 평가하기 위해 설문조사와 성과 조사도 병행한다. AI 제품·서비스 개발 성과, 매출 창출, 특허·논문 실적, 투자 유치 등 사업화 지표를 중심으로 우수 성과 기업·기관을 선정해 사례집 제작과 성과 보고회도 추진할 계획이다. 운영기관 모집 공고의 사업계획서 접수는 이달 21일부터 다음 달 2일까지 진행된다. 이후 사전검토와 선정평가, 협약 체결 절차를 거쳐 다음 달 말 최종 운영기관이 확정된다. NIPA 측은 "고성능컴퓨팅 자원과 국산 AI 반도체 활용 지원을 통해 기업·연구기관이 기술 개발과 사업화에 집중할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표"라며 "전문 운영기관 운영을 통해 지원 전 과정을 체계적으로 관리하고 수요 기업의 실제 활용 성과가 산업 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 사업을 운영할 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.08 10:49한정호 기자

장덕현 삼성전기 사장 "FC-BGA 올 하반기 풀가동…증설 고려"

[라스베이거스(미국)=장경윤 기자] 삼성전기가 FC-BGA(플립칩-볼그레이드어레이) 시장 확대를 자신했다. 공격적인 AI 인프라 투자에 따라 FC-BGA 공장 가동률이 올 하반기 '풀가동'에 근접할 계획으로, 생산능력 확대를 위한 투자도 고려하고 있다. 6일(현지시간) 장덕현 삼성전기 대표이사 사장은 미국 라스베이거스 윈 호텔에서 열린 'CES 2026' 삼성전자 전시장에서 기자들과 만나 FC-BGA 증설 계획에 대해 "조심스럽게 생각해 보고 있다"고 밝혔다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 기존 패키지에 주로 쓰이던 와이어 본딩 대비 전기적·열적 특성이 높다는 장점이 있다. 특히 FC-BGA는 고성능 반도체 분야에서 수요가 높다. 최근 글로벌 빅테크 기업들이 자체 AI 반도체를 앞다퉈 개발하면서, 삼성전기의 FC-BGA도 공급처가 크게 확대되는 추세다. 아마존·애플·구글 등이 대표적인 고객사다. 덕분에 삼성전기의 FC-BGA 공장 가동률은 빠르게 높아지고 있다. 장 사장은 "올해 하반기부터 FC-BGA가 풀가동 체제에 접어들 것으로 보인다"며 "(FC-BGA 증설 계획에 대해) 조심스럽게 생각해 보고 있다"고 말했다. 미래 신성장동력으로는 '피지컬 AI'에 주목하고 있다. 현재 IT 업계는 AI로봇, 휴머노이드 등 실제 물리 환경에서 구현되는 AI 기술을 적극 개발하고 있다. 장 사장은 "휴머노이드의 구동계에는 액추에이터, 배터리, 센서, 카메라 등등이 있는데, 삼성전기는 원래 카메라와 전자부품을 많이 개발해 와 휴머노이드 쪽으로 잘 준비하고 있다"고 말했다. 그는 이어 "휴머노이드에서 제일 어려운 부분은 손으로, 삼성전기는 최근 휴머노이드 손에 탑재되는 액추에이터 회사에 투자하기도 했다"며 "관련 시장에 대한 진출도 조심스럽게 검토하고 있다"고 덧붙였다.

2026.01.07 03:56장경윤 기자

그들은 왜 CES를 다시 찾지 않았나

세계 최대 가전·IT 전시회 CES를 찾는 스타트업의 발걸음이 눈에 띄게 줄고 있다. 한때 '글로벌 진출의 관문'으로 불렸던 CES가 더 이상 스타트업에게 필수 무대가 아니라는 인식이 확산되는 분위기다. 6일 'CES 2026' 공식 자료에 따르면 올해 전시에 참가한 국내 스타트업 수는 전년 대비 약 28% 감소했다. 지난해 CES에 참가했던 국내 반도체·딥테크 스타트업 일부도 올해는 라스베이거스를 찾지 않았다. 2년 이후는 '비용과 기회의 장벽' 업계에서는 스타트업관인 유레카파크(Eureka Park)의 구조적 한계를 가장 큰 이유로 꼽는다. 유레카파크는 스타트업이 비교적 낮은 비용으로 참가할 수 있는 공간이지만, 참가 기간이 최대 2년으로 제한된다. 이후에는 일반 전시관이나 전문 전시관으로 이동해야 하는데, 이때부터 비용 부담이 급격히 커진다. 지난 2년간 CES에 참가했던 반도체 증착 스타트업 반암의 한수덕 대표는 “올해도 참가를 검토했지만 유레카파크를 벗어나야 하는 구조 때문에 결국 포기하게 됐다”고 말했다. 그는 "유레카파크 이후에는 일반·전문 전시관으로 이동해야 하는데, 기본 부스 비용만 한화로 2천만원을 훌쩍 넘어 스타트업에게는 부담이 크다"며 "체재비와 추가 비용까지 고려하면 현실적으로 쉽지 않은 선택"이라고 설명했다. 문제는 비용 부담에만 그치지 않는다. 한 대표는 유레카파크를 벗어나면 투자자를 만나기 어려워진다는 점을 더 큰 문제로 지적했다. 그는 "유레카파크에는 투자자와 벤처캐피탈이 자연스럽게 모이지만, 전문 전시관은 실제 거래를 전제로 한 기업 중심 공간"이라며 "스타트업 입장에서는 투자 유치나 홍보 기회가 크게 줄어든다"고 말했다. 이어 "스타트업은 아직 제품과 사업이 완전히 성숙하지 않은 단계인 만큼 투자 유치와 네트워킹이 중요한데, 전문관은 이런 목적과 성격이 맞지 않는다"며 "단순히 비싸서 못 가는 게 아니라, 기회 자체가 사라진다"고 덧붙였다. "이미 정해진 미팅 소화"… CES 효과에 대한 회의 CES의 실질적인 사업 효과에 대한 회의감도 커지고 있다. 과거에는 CES 참가 자체만으로 해외 파트너와의 접점이 만들어졌지만, 최근에는 즉각적인 사업 성과로 이어지기 어렵다는 평가가 나온다. 한 AI 반도체 업계 관계자는 "CES 현장에서 즉석에서 고객을 만나 사업 논의를 시작하는 분위기는 아니다"며 "이미 예정된 미팅을 소화하는 정도로, 새로운 고객을 발굴하기 위한 자리라고 보기는 어렵다"고 말했다. 이어 "AI 반도체 분야의 경우 CES보다는 특정 인프라나 기술 중심 행사에서 잠재 고객이나 협업 파트너를 만나는 것이 훨씬 효율적"이라고 덧붙였다. 대기업 중심 무대… 스타트업 설 자리는 줄었다 실제로 일부 AI 반도체 기업들은 CES 대신 특정 기술 분야에 집중된 글로벌 콘퍼런스나 자체 로드쇼로 방향을 전환하고 있다. 참가 비용 대비 실질적인 미팅 성과를 따졌을 때, CES의 우선순위가 낮아졌다는 판단이다. 업계에서는 CES의 위상 변화 역시 스타트업 이탈의 배경으로 보고 있다. 대기업 중심의 대규모 전시가 이어지면서, 스타트업이 기술 혁신으로 주목받을 수 있는 공간은 점점 줄어들고 있다는 지적이다. 한 반도체 업계 관계자는 “요즘 CES에서 가장 주목받는 발표는 특정 글로벌 빅테크에 집중돼 있다”며 “스타트업이 혁신의 주인공이 되던 분위기는 예전 같지 않다”고 말했다.

2026.01.06 17:01전화평 기자

TSMC 주가, 4월 이후 최대폭 급등…"AI칩 수요 강세"

세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체 TSMC 주가가 큰 폭으로 상승했다. 지난해 4월 이후 가장 높은 상승률이다. 투자은행 골드만삭스가 목표주가를 크게 끌어올리면서 투자 심리가 강화된 것으로 풀이된다. 블룸버그는 타이베이 증시에서 TSMC 주가가 최대 6.9%까지 치솟으며 역대 최고치를 기록했다고 5일(현지시간) 보도했다. 이는 골드만삭스가 TSMC의 목표주가를 기존보다 약 35% 상향한 2천330 대만달러로 제시한 데 따른 영향이다. 골드만삭스는 보고서에서 AI(인공지능)를 TSMC의 '다년간 성장 엔진'으로 본다고 밝혔다. 특히 AI 반도체 수요가 강세를 이어갈 것으로 전망하면서 향후 생산능력 확대를 위해 향후 3년간 약 1천500억달러 규모의 설비 투자가 필요할 것이라고 분석했다. TSMC는 엔비디아, 애플을 비롯한 서버·모바일 업체들의 핵심 칩 위탁 생산을 담당하는 파운드리 업계의 최강자다. 이같은 수요 구조가 투자자들의 신뢰를 뒷받침하며 TSMC 주가는 2025년에만 약 44% 급등, 시가총액이 1조달러를 넘어선 바 있다. TSMC의 기술력은 최첨단 공정에 기반한다. 글로벌 AI 칩 제조업체 상당수가 TSMC의 첨단 공정을 활용하며 공급망에서 중심 역할을 하고 있다. 한편 투자자들은 골드만삭스의 상향 전망이 AI 반도체 지속 성장 기대에 기반한 것으로 평가하면서도, 반도체 업황 변동성 등 리스크 요인에 대해서도 주의를 당부하고 있다.

2026.01.06 10:10전화평 기자

차량용 반도체 키운 삼성 파운드리…피지컬 AI 시장서 기회 찾을까

삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)가 피지컬 AI 시대 개막과 함께 새로운 성장 동력을 확보할 것으로 기대를 모으고 있다. 기존 데이터센터 중심 AI 반도체 경쟁에서는 전세계 파운드리 1위 TSMC가 우위를 점해왔다. 하지만 삼성 파운드리가 최근 차량용 칩 분야에서 포트폴리오를 늘려나가며 피지컬 AI 시장에서 가격 경쟁력 중심의 경쟁 구도가 형성될 수 있기 때문이다. 5일 반도체 업계에 따르면 삼성 파운드리가 최근 테슬라, 현대차 등 글로벌 완성차 업체로부터 차량용 칩을 잇따라 수주하면서, 이를 계기로 피지컬 AI까지 시장을 확장할 것이란 전망이 나온다. 피지컬 AI는 인공지능이 현실 세계를 인식하고 판단해 물리적 행동으로 이어지는 기술을 의미한다. 자율주행차, 로봇, 산업 자동화 시스템 등이 대표적인 적용 분야다. 이 가운데 자동차는 센서 인식, 실시간 AI 연산, 물리적 제어가 동시에 요구되는 가장 성숙한 피지컬 AI 플랫폼으로 평가된다. 자동차, 피지컬 AI가 가장 먼저 상용화된 시장 자동차에서 검증된 공정과 운영 역량은 로봇·산업 자동화로 비교적 자연스럽게 확장될 수 있다. 이런 부분에서 삼성 파운드리의 차량용 반도체 수주는 피지컬 AI 시장에서 상징적인 의미를 갖는다. 자동차는 자율주행과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 중심으로, AI가 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 제어로 이어지는 구조가 이미 상용화된 분야다. 차량용 반도체는 실시간 연산 성능뿐 아니라 장기 공급 안정성, 높은 수율, 기능 안전, 극한 환경 내구성 등 까다로운 조건을 동시에 충족해야 한다. 이러한 요구 조건은 로봇, 산업 자동화, 물류 시스템 등 다른 피지컬 AI 분야와 상당 부분 겹친다. 차량용 반도체를 양산·공급할 수 있다는 것은 단순히 특정 산업에 진입했다는 의미를 넘어, 피지컬 AI 전반에 필요한 공정 안정성과 운영 역량을 검증받았다는 신호로 해석될 수 있는 셈이다. 이 때문에 차량용 반도체 수주는 향후 로봇·산업용 AI 반도체 시장으로 확장할 수 있는 기술적·사업적 발판으로 여겨진다. 피지컬 AI 시장, 데이터센터 AI와 다른 경쟁 논리 피지컬 AI 시장은 데이터센터 AI 반도체 시장과는 경쟁 논리가 다르다. 데이터센터 AI는 성능과 전력 효율이 최우선 기준으로 작용하는 반면, 피지컬 AI는 원가 구조, 양산성, 총소유비용(TCO)이 중요한 변수로 작용한다. 차량과 로봇, 산업 설비에 탑재되는 AI 칩은 대량 생산이 전제되는 경우가 많아 단가에 민감하다. 이 때문에 최선단 공정이 필수 조건은 아니다. 4nm(나노미터, 10억분의 1m)부터 14나노급 공정으로 충분하다는 목소리가 나오는 이유다. 이러한 시장 구조는 상대적으로 가격 경쟁력을 갖춘 파운드리 업체에 기회 요인으로 작용할 수 있다. 삼성 파운드리는 TSMC 대비 유연한 가격 정책과 공급 조건을 제시할 수 있는 업체로 평가받아 왔다. 여기에 파운드리뿐 아니라 메모리, 패키징 역량까지 갖추고 있다는 점은 피지컬 AI 시장에서 차별화 요소로 작용할 수 있다. 피지컬 AI 고객은 웨이퍼 가격뿐 아니라 반도체 생산, 패키징, 메모리 조달까지 포함한 총비용을 고려하는 경우가 많다. 삼성전자의 수직 계열화 구조는 이러한 총비용 측면에서 선택지를 제공할 수 있는 요소로 꼽힌다. 디자인하우스 관계자는 "TSMC는 빅테크 쪽에 완전히 포커스가 돼 있고, 물량도 모자르다 보니 삼성 파운드리를 찾는 고객이 최근 많이 늘고 있다"며 "특히 4나노, 8나노가 인기"라고 말했다. 남은 과제는 수율과 장기 신뢰성 다만 피지컬 AI 시장에서도 파운드리 경쟁의 핵심은 여전히 수율과 공정 안정성이다. 가격 경쟁력이 있더라도 장기 양산 과정에서 공급 신뢰성을 확보하지 못할 경우, 고객의 선택을 받기 어렵기 때문이다. 차량용 반도체 수주 확대는 이러한 신뢰성을 실제 양산 환경에서 검증받는 과정으로 볼 수 있으며, 향후 로봇·산업용 AI 반도체로의 확장 여부는 실제 성과에 따라 결정될 전망이다. 업계 관계자는 "최근 공정 안정성이 많이 좋아지긴 했지만 시장 신뢰도가 절대적으로 높다고는 할 수 없는 상황"이라며 "지금의 상승세를 토대로 신뢰를 쌓는다면, 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.01.05 15:29전화평 기자

장덕현 삼성전기 사장 "AI·로봇서 1등 기술로 독보적 경쟁력 갖추자"

삼성전기는 2일 수원사업장에서 2026년 시무식을 개최했다. 온라인으로 진행된 시무식은 수원, 세종, 부산사업장으로 생중계돼 임직원들에게 공유했다. 이날 시무식은 1년간 우수한 성과를 거둔 임직원에 대한 시상과 신년사 순으로 진행됐다. 장덕현 사장은 신년사에서 불확실한 외부 환경에도 흔들림 없는 강건한 사업 체질 구축을 당부하며 ▲고부가품 중심의 기술 경쟁우위 확보 ▲자동화 확대, 생산성 개선을 통한 제조 경쟁력 향상 ▲전고체전지, 글라스 기판 등 신사업 사업화 ▲AI를 활용한 전사 혁신 등의 2026년 경영 방향을 공유했다. 먼저 장 사장은 "2026년은 기술혁신과 글로벌 경영 환경의 변화가 동시에 전개되는 도전의 한 해가 될 것"이라며 "컴포넌트 사업부는 AI 서버, 전장 등 선단품 개발 확대, 패키지솔루션 사업부는 서버 및 AI 가속기용 고부가 제품 집중, 광학솔루션 사업부는 전장, 로봇 등 성장 시장 진입을 위한 경쟁력 확보에 나설 것"을 당부했다. 이어 "새로운 기회요인인 AI와 로봇 등 성장 시장에서 1등 기술로 독보적인 경쟁력을 갖춰 고객에게 차별화된 솔루션을 제공하자"고 주문했다. 끝으로 장 사장은 "'1등과 2등의 차이는 마지막 1%의 디테일에서 결정된다"며 "임직원 모두가 맡은 분야에서 최대한 역량을 발휘하고 끝까지 완성도를 높여 위기를 기회로 바꾸고, 경쟁사를 압도하는 기술 경쟁력을 만들자"며 신년사를 마무리했다.

2026.01.02 13:30장경윤 기자

곽노정 SK하이닉스 사장 "AI는 상수…선행 기술·제품 한발 앞서 개발해야"

곽노정 SK하이닉스 대표이사는 2일 신년사를 통해 새해 경영 전략 및 목표를 공유했다. 곽 사장은 "2025년은 역대 최고의 성과를 달성하며 질적, 양적으로 분명한 성장을 이뤄낸 의미 있는 한 해였다"며 "구성원과 경영진이 원팀 정신으로 역량을 집중한 데 따른 결과"라고 밝혔다. 그러면서 "이제는 작년 성과를 발판으로 새로운 도전에 나서야 할 시점"이라며 "예상을 뛰어넘었던 AI 수요는 기대 이상의 호재가 아닌 상수가 됐으며 경쟁의 강도는 높아지고 있다"고 전했다. 이에 SK하이닉스는 단순히 1등이 되는 것을 넘어, 고객의 만족을 최우선으로 하는 진정한 파트너 역할을 수행하고 사회의 지속 발전에 기여하는 초일류 기업으로 나아가는 것을 목표로 삼고 있다. 곽 사장은 "이를 위해 SKMS(SK 매니지먼트 시스템)를 바탕으로 한 기술 우위와 수익성 중심 경영 기조를 유지하면서도 미래를 준비하기 위해 충분한 투자와 노력을 기울여야 한다"며 "업계를 선도한다는 동기부여는 극대화하되 패기 있게 도전하는 SUPEX 정신과 끊임없이 점검하는 겸손한 태도, 협업의 문화 역시 지속되어야 한다"고 강조했다. 또한 "치열한 기술적∙전략적 논의를 통해 원팀 정신을 완성하는 것 역시 중요하다"고도 덧붙였다. 곽 사장은 격변하는 AI 환경 속에서 차별화된 시장경쟁력 확보를 위해선 속도가 무엇보다 중요하다고 내다봤다. 그는 "선행 기술과 차세대 제품을 한발 앞서 개발해 입지를 확고히 하고, AI 기술 도입도 속도감있게 추진함으로써 O/I 전반의 경쟁력을 지속 강화해야 한다"며 "아울러 진정한 풀스택 AI 메모리 크리에이터로 도약하기 위해 기존의 틀에 머무르지 않고 고객이 가장 필요로 하는 가치를 창의적인 방식으로 제시하고 구현해 나가는 노력도 필요하다"고 밝혔다. 끝으로 곽 사장은 "이러한 노력을 바탕으로 고객에게 차별화된 제품을 제공하고 명확한 미래 비전을 제시하며 가장 신뢰받는 파트너로 자리매김하는 것은 물론, 초일류 기업으로 한 단계 도약하는 2026년을 함께 만들어가길 바란다"고 강조했다.

2026.01.02 10:21장경윤 기자

미국 반도체 규제 '투트랙'…관세는 미루고 HBM·장비는 통제

미국 정부가 대중국 반도체 수출 규제를 강화하는 가운데, 중국산 반도체에 대한 추가 관세 부과는 2027년까지 연기됐다. 이는 미국의 반도체 산업 보호 정책과 미·중 경제 관계를 동시에 고려한 조치로 풀이된다. 2일 외신 및 업계에 따르면 미국 행정부는 중국산 반도체 제품에 대해 새로운 관세를 부과할 계획이지만, 시행 시점을 오는 2027년 6월로 미뤘다. 관세율은 아직 공개되지 않았으며, 시행 최소 30일 전에 공식 발표될 예정이다. 이번 관세 계획은 이전 조사 결과의 연장선상에 있다. 바이든 행정부 시절 시작된 섹션(Section) 301 조사는 중국이 구형 반도체 시장에서 높은 점유율을 확보하면서 미국 기업의 시장 접근을 어렵게 한다는 점을 문제로 삼았다. 이 같은 규제 환경 속에서도 미국 반도체 기업들은 중국 시장에 대한 제한적 접근을 이어가고 있다. 대표적인 예시가 엔비디아다. 엔비디아는 미국 정부의 수출 통제 기준을 충족하는 범위 내에서, 성능이 조정된 AI 가속기 제품을 중국에 공급해 왔다. 다만 해당 제품들은 사양과 출하 물량, 고객사에 따라 미국 상무부의 허가가 필요한 경우가 많아, 과거와 같은 대규모 출하는 이뤄지지 않고 있다. 미국 정부가 첨단 반도체 수출을 전면 금지하기보다는, 허가를 전제로 한 관리 체계를 운영하고 있는 사례인 셈이다. 다만 이후 규제 범위가 확대되면서, AI 가속기뿐 아니라 메모리와 장비 등 주변 기술까지 통제 대상에 포함되고 있다. 관세는 유예, 첨단 반도체 수출 규제는 유지 관세 유예와 별개로, 첨단 반도체를 둘러싼 수출 규제 기조는 유지되고 있다. 미국 상무부는 AI와 고성능 컴퓨팅에 활용될 수 있는 반도체와 관련 기술을 계속해서 통제 대상에 포함하고 있으며, 그 중심에 HBM(고대역폭 메모리)이 있다. HBM은 단순한 범용 D램이 아니라, AI 가속기의 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 분류된다. 미국 정부는 AI 연산 능력을 개별 칩 성능이 아닌, 연산 칩과 메모리, 인터커넥트가 결합된 시스템 단위의 성능으로 보고 있으며, HBM은 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필수적인 요소로 평가받고 있다. 이로 인해 HBM 역시 수출 규제 대상에 포함됐다. HBM은 생산 난도가 높아 공급 가능한 업체가 제한적이라는 점도 고려 요소다. 현재 글로벌 HBM 시장은 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 소수 기업이 주도하고 있으며, 미국은 고성능 메모리의 안정적 확보가 AI 연산 능력 확대로 이어질 수 있다고 보고 관리 범위를 확대했다. 중국 공장 장비 반입 제한도 계속 이와 함께 중국 내 반도체 공장에 대한 장비 반입 제한도 지속되고 있다. 미국은 자국 기술이 포함된 첨단 반도체 장비가 중국 공장에 반입되는 것을 제한하고 있으며, 이는 중국 기업뿐 아니라 중국에 생산 거점을 둔 글로벌 기업에도 적용된다. 특히 첨단 공정에 필요한 일부 노광·식각·증착 장비는 수출 허가 대상이거나 사실상 반입이 제한된 상태다. 이에 따라 중국 내 공장은 기존 설비 유지·보수나 제한적 업그레이드는 가능하지만, 첨단 공정 전환이나 대규모 증설에는 제약을 받고 있다. 업계 관계자는 "중국 공장의 운영이 급격한 혼란은 피하게 돼 불행 중 다행"이라면서도 "미중 기술 패권 경쟁이 구조화된 상황에서 중장기 경영 전략의 불확실성은 앞으로도 부담으로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.01.02 07:14전화평 기자

삼성-KAIST, 센서·연산·저장 통합한 AI반도체 첫 공개…"전력난 해소 큰 도움"

인공지능(AI)이 불러온 전력난을 반도체 제조 기술로 해결할 방법이 제시됐다. KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '센서–연산–저장'을 통합한 새로운 AI 반도체 제조 방식을 공개했다고 31일 밝혔다. 이 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다. 이 기술은 지난 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 전상훈 교수팀이 이와 관련한 6개의 기술을 공개, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 각각 선정됐다고 31일 밝혔다. 이들 6개 기술의 핵심은 센서–연산–메모리를 통합해 AI 반도체 풀스택을 구현했다는 점이다. AI 반도체 입력(Perception)-전처리·연산(Computation)-저장(Storage) 전 계층을 단일 재료 및 공정 플랫폼으로 통합, AI 활용에서 대두되는 전력 문제를 최소화했다. 전상훈 교수는 "특히, 입력단 뉴로모픽 센서와 니어-픽셀 기반 아날로그 연산, 하프니아 기반 3D NAND·FeNAND 메모리를 모두 한 플랫폼에서 구현, 엣지 AI·모바일·자율주행·로보틱스·헬스케어 등 분야에서 전력 소모를 획기적으로 줄였다"고 말했다. 주요 연구결과는 ▲ M3D 인-센서 스파이킹 비전(하이라이트 논문) ▲고신뢰성 낸드플래시메모리(최우수 학생논문) ▲2T–2 근접-픽셀 아날로그 MAC(곱셈·누산) 기술 ▲촉각 뉴로모픽 소자 ▲3.5 nm NC-낸드 기술 ▲ΔP(분극변화량) /ΔQit(계면트랩 전하 변화량)/ΔQit'(분극 비의존 계면 트랩 저하 변화량) 완전 분리 측정법 확립 등이다. 하이라이트로 선정된 논문을 통해 빛을 감지하는 기능과 신경세포처럼 신호를 스파이크 형태로 변환하는 기능을 단일 칩에 집적한 연구결과를 공개했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣어 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성한 것. 사람의 눈과 뇌 기능을 모사해 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체 연구 결과다. M3D는 센서와 회로층을 수직으로 한 칩에 적층하는 차세대 집적 기술이다. 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동이 필요없다. 전상훈 교수는 "이로인해 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다"며 "특히, 기존 카메라–연산–메모리 분리형 구조를 대체할 수 있는 장점이 있다"고 말했다. 뉴로모픽 연구 논문 2편도 관심을 끌었다. 이 논문에서는 기존 이미지 센서에 필요한 복잡한 변환 회로(ADC/DAC)를 제거하고, 픽셀 인근에서 아날로그 방식으로 특징을 추출하는 초저전력 연산 기술을 제안했다. 이로 인해 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 가능하다. 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. =============== 나머지 세 편의 연구에서는 차세대 3D 메모리에 필요한 고신뢰성 저장 구조, 열 안정성이 높은 산화물 채널, 전압을 줄여주는 특수 박막 설계 등의 방법을 제시했다. 이를 통해 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 연구팀은 대규모 데이터 저장 과정의 안정성과 내구성을 크게 향상시켰다는 평가를 받았다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS) 지원을 받았다.

2025.12.31 14:20박희범 기자

딥엑스, CES 2026서 '피지컬AI 인프라 기업' 비전 제시

저전력·고성능 AI 반도체 기업 딥엑스는 내달 미국 라스베이거스에서 열리는 'CES 2026'에 참가해 피지컬 AI 시장을 주도할 AI 인프라 기업으로서의 새로운 청사진을 공개한다고 30일 밝혔다. 딥엑스는 이번 CES 2026을 통해 대한민국이 메모리 반도체 강국을 넘어 시스템 및 AI 반도체 분야에서도 글로벌 리더십을 확보할 수 있음을 증명하고, 피지컬 AI 시대의 필수 인프라 기업으로 도약하겠다는 비전을 제시한다. 현재 대한민국이 'AI 3대 강국'을 목표로 산업 전환을 가속화하는 가운데, 딥엑스는 독보적인 기술력과 실질적인 성과를 바탕으로 국가 경쟁력을 높이는 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 과거 CPU 시대에 저전력 기술로 시장을 재편한 Arm처럼, 딥엑스는 로봇·모빌리티·스마트시티 등 피지컬 AI 분야에서 에너지 효율과 실시간성을 갖춘 초저전력·고성능 AI 반도체로 새로운 글로벌 표준을 만들어가고 있다. 이러한 딥엑스의 행보는 대한민국 AI 반도체 산업이 기술적 주도권과 신뢰를 확보하는 중요한 이정표가 될 전망이다. 이번 CES에서 가장 주목해야 할 점은 딥엑스의 제품이 시장에서 실질적인 혁신을 증명했다는 것이다. 딥엑스는 자체적으로 혁신상 2관왕(컴퓨팅 하드웨어/임베디드 기술)을 달성했을 뿐만 아니라, 미국 파트너사 식스팹(Sixfab)이 딥엑스의 1세대 칩 'DX-M1'을 탑재한 'ALPON X5'로 CES 최고 영예인 최고 혁신상(Best of Innovation)을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 이는 딥엑스의 솔루션이 단순한 부품 공급을 넘어, 글로벌 파트너사의 제품을 세계 최고 수준으로 끌어올리는 '핵심 동력'이자 '게임 체인저'임을 입증한 결정적 사건으로 평가 받는다. 딥엑스는 라스베이거스 컨벤션센터(LVCC) 노스홀(North Hall) AI·로보틱스 구역에 독립 부스를 마련하고, 양산 단계의 제품이 적용된 로봇, 드론, 공장 자동화, 리테일 등 다양한 산업 현장 솔루션을 실시간으로 시연한다. 관람객들은 이를 통해 피지컬 AI가 개념 단계를 넘어 이미 상용화 단계에 진입했음을 확인할 수 있다. 특히 2나노 공정 기반의 차세대 AI 반도체 'DX-M2'의 개발 현황과 핵심 성능 목표도 처음으로 공개한다. DX-M2는 데이터센터 중심 AI가 직면한 전력 소모와 확장성 한계를 근본적으로 해결하기 위해 설계된 차세대 피지컬 AI 시대를 위한 인프라 칩이다. 또한 바이두의 패들패들(PaddlePaddle), 미국 울트라라이틱스(Ultralytics)의 YOLO 생태계와 함께하는 '오픈소스 피지컬 AI 얼라이언스' 협력 내용도 소개하며, 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 글로벌 전략을 선보인다.

2025.12.30 10:43장경윤 기자

[기고] 전쟁의 패러다임을 바꾸는 드론과 AI 반도체

우크라이나와 러시아 전쟁은 현대전의 양상을 근본적으로 바꿔 놓고 있다. 특히 이 전쟁에서 드론은 더 이상 보조 전력이 아니라, 전장의 판도를 좌우하는 핵심 무기 체계로 자리 잡았다. 값비싼 전투기나 미사일이 아니라, 비교적 저렴한 수천 대의 드론이 정찰·타격·교란 임무를 작전상 원하는 바에 따라서 효율적이고 정확하게 수행하고 있다. 현대전에서 병력의 규모와 화력의 크기가 전쟁의 승패를 좌우하던 시대는 서서히 막을 내리고 있다. 이제 전쟁은 누가 더 빠르고 정확하게 상황을 인식하고, 이를 바탕으로 합리적인 판단을 내리느냐의 문제로 전환되고 있다. 정보 수집 능력과 이를 실시간으로 분석·활용하는 지능이 현대 전장의 핵심 변수로 부상한 것이다. 이 변화의 중심에는 드론이 있다. 드론은 더 이상 단순한 무인 비행체가 아니다. 전장의 눈과 귀로서 정찰과 감시 임무를 수행하는 것은 물론, 필요할 경우 직접 타격을 가하며 작전의 흐름 자체를 바꾸는 핵심 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 드론은 비행 중 촬영되는 영상과 위치 정보, 각종 센서 데이터를 실시간으로 처리해야 하며, 장애물을 회피하고 최적의 비행 경로를 계산하는 동시에 임무 수행 여부를 스스로 판단해야 한다. 이러한 모든 연산과 의사결정의 중심에 자리한 것이 바로 AI 반도체다. 전통적인 무기 체계는 인간의 판단과 지휘 체계를 거쳐야 하지만, 드론은 실시간 영상 분석과 표적 인식, 비행 경로 판단을 스스로 수행한다. 전파 교란이 심한 전장 환경에서는 외부 통신에 의존하는 방식이 치명적 약점이 된다. 다수의 드론이 네트워크로 연결돼 적의 위치와 움직임을 즉각 식별하고, 상황 변화에 따라 임무를 유연하게 조정하는 군집 운용이 점점 현실화되어 가고 있다. 이는 소수의 인력과 제한된 자원으로도 압도적인 전투 효과를 창출할 수 있음을 보여준다. 이러한 전투력의 근원은 기체의 크기나 탑재된 무장이 아니라, 앞으로 드론 내부에 탑재될 AI 반도체의 성능에 달려있다. 미래 전장은 지능의 경쟁, AI 반도체가 승패 좌우 AI 반도체는 제한된 배터리 환경에서도 고속·저전력 연산을 가능하게 해 드론의 체공 시간과 작전 지속 능력을 결정한다. 특히 산악과 도심이 혼재하고 전자전과 통신 교란 위험이 상존하는 현대 전장에서는 외부 서버나 통신망에 의존하지 않고도 판단과 실행을 수행할 수 있는 능력이 필수적이다. 통신이 차단된 상황에서도 임무를 지속하는 자율성은 AI 반도체 없이는 구현될 수 없다. 이 때문에 각국은 군집 드론 운용을 염두에 둔 전용 AI 반도체 개발에 사활을 걸고 있다. 분산 지능 처리를 구현하는 AI 반도체는 각 드론이 상호 협력하며 자율적으로 전략을 조정하도록 만들어, 제한된 작전 공간에서도 결정적 우위를 제공한다. 우리는 메모리 반도체 강국이지만, 드론과 같은 무기·플랫폼에 탑재되는 AI 반도체 분야에서는 아직 갈 길이 멀다. 우크라이나와 러시아 전쟁이 보여주는 교훈은 분명하다. 전쟁의 양상은 빠르게 소형화·지능화되고 있으며, 그 중심에는 AI 반도체가 있다. 값비싼 무기 한 대보다, 똑똑한 드론 수백 대가 더 큰 전략적 가치를 가지는 시대가 이미 도래했다. 결국 AI 반도체는 더 이상 산업 경쟁력의 문제를 넘어 국가 안보의 핵심 인프라가 되고 있다. 이는 단순한 무기 개발을 넘어, 향후 국가 안보 전략의 핵심 축으로 자리 잡고 있다. 그러나 문제는 이러한 핵심 기술을 여전히 해외 기업에 의존하고 있다는 점이다. AI 반도체는 단순한 부품이 아니라 드론의 두뇌다. 이를 외부 기술에 맡긴다는 것은 곧 드론 시스템의 통제권 일부를 외부에 의존하는 것과 다르지 않다. 유사시 기술 접근이 제한될 경우, 이는 곧 전력 공백이라는 심각한 안보 리스크로 이어질 수 있다. 독자적 국방용 AI 반도체 개발은 국가 안보의 기본 조건이자, 융합을 통해 새로운 산업 생태계로 확장될 수 있는 기회이기도 하다. 미래 전장은 지능의 경쟁이며, 그 승패를 가르는 열쇠는 AI 반도체다. 드론 정책과 국방 전략 차원의 AI 반도체 국산화는 반드시 추진해야 할 국가적 과제다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.

2025.12.30 09:56정연모 컬럼니스트

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