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'ISSCC'통합검색 결과 입니다. (4건)

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삼성전자, 8나노 eM램으로 차세대 車 반도체 승부수

삼성전자가 자율주행·전기차에 사용할 수 있는 고성능·저전력 특수 메모리인 eM램(embedded Magnetic Random Access Memory) 기술을 앞세워 글로벌 완성차 업체와 파운드리 협력을 강화하고 있다. 최근에는 주력인 8nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정으로 eM램을 구현하며 차량 반도체 시장을 정조준하고 있다. 8일 ISSCC 2026 발표자료에 따르면 삼성전자는 차세대 차량 반도체 솔루션인 '8나노 eM램' 양산을 눈앞에 두고 있다. 삼성전자가 0.6V 초저전압 환경에서 구동 성능을 실측 데이터로 입증하며, 상용화가 가능한 수준의 기술 완성도를 공식화한 것이다. 14나노 대비 집적도 30% 향상… 고성능·저전력 동시 구현 8나노 eM램은 업계 최고 수준 저전력과 고속 성능을 자랑한다. 삼성전자가 공개한 세부 지표를 보면, 0.6V 초저전압 환경에서도 125MHz 고속 읽기 성능을 구현했다. 이는 전력 효율이 핵심인 전기차와 복잡한 연산을 실시간 수행해야 하는 자율주행용 마이크로 컨트롤러 유닛(MCU)에 최적화된 사양이다. 이전 세대인 14나노 공정과 비교하면 성능 향상은 더욱 두드러진다. 8나노 eM램은 14나노 대비 칩 집적도는 30% 개선됐고, 데이터 읽기 속도는 33% 빨라졌다. 이는 동일한 면적 칩에 더 많은 기능을 집어넣으면서도 정보처리 효율은 높였음을 의미한다. eM램이 차량 반도체 시장에서 필수 기술로 꼽히는 이유는 독보적 신뢰성과 속도에 있다. eM램은 낸드플래시 같은 비휘발성(전원을 꺼도 데이터가 유지) 특성을 가지면서도, 데이터 처리 속도는 낸드보다 1000배 빠르다. 영하 40도에서 영상 150도에 이르는 극한의 주행 환경에서도 데이터 유실 없이 안정적으로 작동해야 하는 차량 반도체 특성상, 열에 강하고 내구성이 뛰어난 eM램은 기존 플래시 메모리를 대체할 최적 솔루션으로 평가받는다. 삼성전자는 8나노 공정 미세화로 전력 소모를 대폭 낮춤으로써 전기차 주행거리 연장에도 기여할 수 있다. 현대차 공급 레퍼런스 발판… 2027년 5나노 공정까지 확대 삼성전자는 eM램을 파운드리 사업부 미래 먹거리로 삼고, 로드맵에 따라 개발 중이다. 회사는 지난 2024년 말 14나노 eM램 공정 개발을 완료한 바 있다. 이를 바탕으로 현대자동차와 공급계약을 성사시키며 실질적 레퍼런스를 확보했다. 삼성전자는 2026년 8나노 eM램 양산을 본격화할 계획이다. 2027년까지 5나노 공정으로 eM램 적용을 확대해 초미세 공정 기반 차량용 임베디드 메모리 시장에서 기술 격차를 벌린다는 구상이다. 반도체 업계 한 관계자는 "삼성전자가 테슬라의 2나노 자율주행 칩 수주에 이어 현대차와 eM램 협력도 이끌어내며 차량 포트폴리오를 강화하고 있다"며 "8나노 eM램 개발은 차량 레퍼런스를 견고히 하겠다는 삼성의 의지로 보인다"고 말했다.

2026.05.08 08:00전화평 기자

"K-AI칩, 시스템 실증 단계 진입…생태계 전반 자생력 키워야"

“이제는 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 넘어, 실제 보드와 시스템 위에서 작동하는 서비스를 증명해야 하는 단계입니다.” 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 최근 본지와의 인터뷰에서 국내 AI 반도체 팹리스들의 현주소를 이같이 진단했다. 하드웨어 설계 역량은 이미 글로벌 톱티어 수준에 도달했으나, 실제 시장에서 엔비디아의 대안으로 자리 잡기 위해서는 시스템 단위에서 안정성과 소프트웨어 포팅(Porting) 편의성을 입증하는 '실무적 검증'이 최우선 과제라는 설명이다. 단일 칩 설계에서 시스템 실증으로…“이제는 작동하는 서비스의 영역” 올해 국제고체회로학회(ISSCC)에서 리벨리온, 모빌린트 등 국내 AI 반도체 기업들이 보여준 성과는 단순한 학술적 발표에 머물지 않았다. ISSCC는 국제 반도체 올림픽 IEEE(전기전자공학자협회)가 주관하는 세계 최대 규모 반도체 IC(집적회로) 설계 학술대회로, 반도체 올림픽으로도 불린다. 김 교수는 ISSCC DAS(Digital Architectures & systems)분과 TPC(기술 프로그램 위원회)를 올해 2월까지 담당했다. TPC의 역할은 논문을 심사 및 선정하고, 세션을 구성한다. 김 교수는 현장 분위기에 대해 “과거가 칩 하나가 얼마나 잘 돌아가는지를 증명하는 시기였다면, 이제는 여러 개의 칩을 묶어 보드와 시스템 단위로 확장(Scale-out)했을 때 실제 서비스가 원활하게 배포될 수 있는지를 보여주는 단계로 진입했다”고 평했다. 특히 생성형 AI 시장이 급팽창하며 LLM(거대언어모델) 가속을 위한 시스템 단위의 성능 구현이 팹리스들의 핵심 과제로 부상했다. 김 교수는 “현장에서 확인된 국내 기업들의 기술적 성취는 HBM3E와 같은 최신 고대역폭 메모리 적용과 선단 공정 인터페이스 도입 측면에서 글로벌 선도 기업과 어깨를 나란히 했다”며 “다만 수요 기업 입장에서는 하드웨어 스펙보다 기존 GPU 환경에서 개발된 모델을 얼마나 적은 비용으로 NPU에 이식할 수 있는지가 관건”이라고 짚었다. 이어 “사용자의 전환 비용을 낮추고 전체 인프라 운영 비용(TCO) 절감 효과를 수치로 입증해야만 엔비디아의 독주 체제 속에서 실질적인 1차 선택지가 될 수 있다”며, 단순히 칩의 연산 속도가 빠른 것을 넘어 개발자가 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'를 사용할 때와 유사한 편의성을 체감할 수 있는 소프트웨어 스택의 성숙도가 시장 안착의 분수령이 될 것이라고 분석했다. 쏠림 경계해야…“생태계 전반 키워야 자생력 확보” 정부가 추진하는 'K-엔비디아 프로젝트'를 통한 5대 NPU 기업 집중 지원은 초기 시장 형성을 위해 불가피한 측면이 있다. 하지만 김 교수는 특정 선도 기업에만 자금이 쏠리는 현상이 장기적으로 국내 시스템 반도체 생태계의 허리를 약화할 수 있다는 우려를 숨기지 않았다. AI 인프라는 연산을 담당하는 NPU 하나로 완성되지 않기 때문이다. 실제로 메모리 확장을 위한 CXL(파네시아), 고속 검색 및 저장 최적화를 위한 VDPU(디노티시아), 데이터 처리를 돕는 DPU(망고부스트) 등 다양한 분야의 플레이어들이 유기적으로 결합해야 강력한 시스템 경쟁력이 생긴다. 김 교수는 “삼성 파운드리 생태계의 핵심인 디자인솔루션파트너(DSP)들의 역량 강화를 포함해 특수 목적 칩을 설계하는 중소 팹리스들까지 두루 육성하는 포괄적 전략이 수반되어야 한다”고 조언했다. 그러면서 “소수 기업이 상장에 성공한 뒤 그 성과가 생태계 전반으로 낙수 효과를 일으킬 수 있도록, 설계 IP부터 패키징에 이르는 전후방 산업의 자생력을 동시에 키워야 한다”고 거듭 강조했다. 설계 기초 인프라 위기…IDEC 예산 삭감 등 '인재 양성' 빨간불 지속 가능한 성장을 위한 인적·물적 토대는 오히려 약화하고 있다고 진단했다. 김 교수가 가장 우려하는 대목은 반도체설계교육센터(IDEC)의 예산 삭감 문제다. 그는 “IDEC은 전국의 대학원생과 연구자들에게 값비싼 설계 툴(EDA)을 지원하고 시제품 제작(MPW) 기회를 제공하는 국내 팹리스 산업의 젖줄”이라며 “이러한 기초 인프라 예산의 위축은 미래 설계 인력들의 실무 경험 축소를 야기하고, 결국 중장기적인 산업 경쟁력 저하로 이어질 수밖에 없다”고 지적했다. 시제품 하나를 만드는 데 수억 원이 드는 환경에서 대학의 설계 경험이 단절되면 기업이 필요로 하는 실무형 인재 확보는 더욱 어려워질 수밖에 없다는 의견이다. 인재 양성 정책의 단절성도 시급한 해결 과제로 꼽혔다. 김 교수는 “AI 반도체 대학원 등 주요 교육 사업이 5년 단위의 단기 기금 사업으로 운영되다 보니 연구의 연속성과 전문성을 담보하기 어렵다”고 토로했다. 글로벌 빅테크 기업들이 국내 우수 인력을 파격적인 조건으로 흡수하고 있는 상황에서, 국내 팹리스 산업의 허리를 담당할 실무 인재를 꾸준히 배출하려면 기초 교육 인프라에 대한 흔들림 없는 지원 체계가 선행되어야 한다는 것이다. 김 교수는 인터뷰를 마치며 “칩 설계 역량은 이미 궤도에 올랐지만, 이를 시스템으로 구현하고 운영할 인재와 인프라가 뒷받침되지 않으면 K-AI칩의 기세는 일회성 돌풍에 그칠 수 있다”며 정책의 지속성과 생태계 전반에 대한 관심을 거듭 당부했다.

2026.04.27 15:08전화평 기자

'AI 추론칩' 강자 리벨리온, 글로벌 실전 테스트 돌입

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

2026.02.20 16:16전화평 기자

모빌린트, ISSCC서 엔비디아 등과 AI칩 연구논문 발표

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

2026.02.19 16:48전화평 기자

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