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[독파모 4파전] 프로젝트 2차 평가 국면…정예팀 핵심 전략은?

정부 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트가 2차 평가 국면에 들어서면서 4개 정예팀은 멀티모달 확장과 산업 적용을 앞세운 로드맵으로 경쟁력 강화에 나섰다. 20일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 독파모 신규 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정하고 2차 심사 절차에 착수했다. 이에 따라 기존 3개 팀을 포함한 총 4개 정예팀이 기술 경쟁을 시작한다. 이번에 합류한 모티프테크놀로지스는 300B급 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 비전언어모델(VLM), 320B급 비전·언어·행동 통합 모델(VLA)로 모델을 단계적으로 확장하는 로드맵을 제시했다. 모델 가중치와 소스코드, 연산 최적화 라이브러리까지 전 영역을 오픈소스로 공개하고, 대국민 플랫폼과 API를 통해 생태계 확산을 병행한다는 전략이다. LG AI연구원은 2360억 개 매개변수 규모 'K-엑사원'을 중심으로 성능 고도화 전략을 이어간다. 해당 모델은 전문가혼합(MoE) 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 메모리 요구량과 연산량을 70% 절감한 것이 특징이다. 모델의 핵심 언어 이해·추론 성능을 글로벌 수준까지 끌어올리는 것에 집중한다. 이후 LG 계열사에 모델 적용을 확대하고 국내 기업 대상 API 확산과 연구 협력을 강화할 계획이다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B'를 200B 규모로 확장한다. 법률·의료·공공·제조·교육 등 분야별 기업과 협력 체계를 구축해 실사용 사례를 추가 확보할 방침이다. 최종적으로는 모델을 300B급까지 업그레이드할 예정이다. SK텔레콤은 '에이닷엑스(A.X) K1' 멀티모달 확장을 핵심 과제로 제시했다. 이미지 인식을 넘어 음성·영상까지 처리 가능한 구조로 고도화하고, 후속 모델 '에이닷엑스(A.X) K2' 등 차세대 모델을 연이어 개발해 산업 현장 적용성을 강화한다. 기존 3개 정예팀은 1월~6월말까지 AI모델을 개발하고, 추가 1개 정예팀은 선정된 2월부터 7월말까지 개발한다. 정부는 8월초 내외에 단계평가를 진행할 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "기업이 도전을 통해 우리 AI 생태계를 살아 숨쉬게 하고, 이를 통해 더 크고 경쟁력 있는 대한민국 AI 생태계를 만드는데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.02.20 17:55김미정 기자

[독파모 4파전] 1개 정예팀 추가…LG·업스테이지·SKT "기존 로드맵대로"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀을 선정한 가운데 기존 3개 팀은 계획대로 모델 기술 경쟁력을 업그레이드하겠다고 입장을 밝혔다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사에서 브리핑을 열고 독파모 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정했다고 발표했다. 이로써 독파모 프로젝트 정예팀은 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스로 구성됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다. 신규 정예팀 소식에 기존 3개 팀은 전략 변화 없이 모델 고도화에 집중하겠다는 입장을 밝혔다. LG 관계자는 "이번 프로젝트를 통해 4개팀 모두 동반 성장하길 바란다"고 밝혔다. 업스테이지 관계자는 "우리가 당초 세웠던 계획대로 모델 기술력을 꾸준히 업그레이드할 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자 "모델 규모와 성능, 추론 능력을 올리는 데 주력할 것"이라며 "특히 모델이 다양한 언어를 커버할 수 있게 학습 데이터량을 늘릴 것"이라고 말했다. 과기정통부는 4개 팀 경쟁 체제를 곧장 가동할 방침이다. 오는 6월 말에서 7월 초로 예상되는 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 일정이다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 내년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200과 데이터 공동구매, 구축·가공 지원 등을 받는다. 업계에선 신규 선발팀이 1단계 경쟁을 거치지 않고 2단계부터 합류하는 점을 들어 형평성 문제가 나왔다. 개발 현장에서는 이를 특혜가 아닌 후발 주자가 감수해야 할 기술적 이중고로 분석했다. 지난 6개월간 축적한 데이터 정제 노하우와 시행착오 경험 측면에서는 기존 정예팀들이 앞설 수밖에 없다는 이유에서다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "기존 팀은 한 차례 평가받은 모델 기반으로 고도화 작업에만 집중하면 되지만, 신규 팀은 1단계 평가 수준의 모델 구축과 2단계 평가 목표인 고도화 작업을 동시에 수행해야 한다"며 "물리적인 시간 격차를 단기간에 압축적으로 극복해야 하는 만큼 신규 진입 팀에게 기술적 난이도가 더 높은 상황"이라고 말했다. 또 다른 업계 관계자도 "정부의 인프라 지원으로 GPU 등 하드웨어적 격차는 줄일 수 있겠지만, 모델 크기를 키우고 학습시키는 과정에서 얻은 최적화 경험은 단시간에 확보하기 어렵다"며 "기존 팀들이 구축한 기술적 격차가 존재해 신규 팀 합류가 경쟁 구도를 즉각적으로 변화시키기는 어려울 것"이라고 설명했다.

2026.02.20 17:09김미정 기자

LPDDR6' 시대 성큼…AI·HPC 수요 확대 기대감↑

차세대 저전력 D램(LPDDR)인 'LPDDR6'가 당초 업계 예상보다 빠르게 시장에 안착될 것으로 전망된다. 서버 및 엣지 AI 분야에서 고성능·고효율 D램에 대한 필요성이 급격히 높아졌기 때문이다. 실제로 여러 최첨단 반도체 설계 기업이 현재 LPDDR5X와 LPDDR6 IP(설계자산)를 병행 채택하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 삼성전자와 퀄컴 등 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 설계 기업들도 차세대 제품부터 LPDDR6를 지원할 계획이다. 20일 업계에 따르면 고성능 반도체 설계 기업들은 자사 칩에 선제적인 LPDDR6 IP 탑재를 검토하고 있다. LPDDR은 일반 D램(DDR) 대비 전력 효율성에 초점을 맞춘 D램 표준이다. 현재 7세대인 LPDDR5X까지 상용화가 이뤄졌다. 차세대 제품인 LPDDR6는 지난해 7월 표준이 제정됐다. LPDDR6의 경우 대역폭이 10.6Gbps에서 14.4Gbps까지 구현 가능하다. 이전 세대인 LPDDR5X가 8.5Gbps에서 최대 10.7Gbps까지 지원한다는 점을 고려하면, 성능이 약 1.5배 가량 향상되는 셈이다. LPDDR6가 본격적으로 상용화되는 시점은 빨라야 올해 하반기로 예상된다. 기본적인 표준은 제정됐으나, LPDDR6와 관련한 물리계층(PHY)·컨트롤러·인터페이스 IP(설계자산) 등 제반 사항이 아직 제대로 갖춰지지 않았기 때문이다. 반도체 업계 관계자는 "현재 LPDDR6는 12.8Gbps 정도까지 실제적으로 구현이 가능하고, 내년이 되면 14.4Gbps까지 성능을 끌어올릴 수 있을 것"이라며 "이를 위해 국내외 주요 기업들이 IP 개발에 매진하고 있다"고 설명했다. 그럼에도 상당수 인공지능(AI) 및 고성능컴퓨팅(HPC) 반도체 설계 기업들이 LPDDR6 탑재를 이미 추진 중인 것으로 파악된다. 당장은 LPDDR5X를 탑재하되, LPDDR6가 대량 양산되는 시점에 맞춰 성능을 한 차례 끌어올리겠다는 전략이다. LPDDR6 도입이 가속화되고 있는 가장 큰 요인은 AI에 있다. 당초 LPDDR의 주요 적용처였던 스마트폰은 온디바이스 AI 탑재로 더 뛰어난 성능의 LPDDR 제품을 요구하고 있다. 이에 삼성전자, 퀄컴 등 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)를 개발하는 기업들이 차세대 칩에 LPDDR6 IP를 탑재할 계획이다. 동시에 방대한 양의 데이터를 상시 처리해야 하는 AI 데이터센터가 도입되면서, 서버 부문에서도 고성능 LPDDR에 대한 필요성이 급격히 대두됐다. 글로벌 빅테크인 엔비디아 역시 LPDDR 수급에 적극적으로 나서고 있다. 반도체 업계 관계자는 "현재 고성능 반도체 설계 기업 중 절반 이상이 LPDDR5X 및 LPDDR6 IP를 병행 탑재하는 방안을 검토하고 있다"며 "특히 4나노미터(nm) 및 그 이하의 최첨단 반도체를 설계하는 기업들에게서 수요가 예상보다 빠르게 나타나고 있다"고 설명했다.

2026.02.20 10:17장경윤 기자

삼성·SK·마이크론, 엔비디아향 HBM4 퀄 2분기 완료

삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 메모리 기업들이 HBM4 상용화를 앞두고 있다. 3사 모두 올 2분기 엔비디아향 HBM4 최종 퀄테스트를 마무리할 것으로 전망된다. 특히 삼성전자는 가장 높은 제품 안정성으로 가장 빠른 성과를 나타낼 가능성이 높다고 평가 받고 있다. 올해 출하량 역시 전년 대비 가장 큰 폭의 성장이 기대된다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 주요 메모리 기업들은 올해 HBM4 상용화와 함께 전체 HBM 시장 점유율에 변동을 보일 전망이다. 현재 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사는 가장 최신 세대인 HBM4(6세대 고대역폭메모리) 상용화 준비에 매진하고 있다. 해당 HBM은 엔비디아가 올해 하반기 출시하는 AI 가속기 '루빈' 칩에 탑재된다. 트렌드포스는 "메모리 기업들은 HBM4 검증의 최종 단계에 있고, 올해 2분기 검증 완료를 목표로 하고 있다"며 "삼성전자는 뛰어난 제품 안정성을 바탕으로 가장 먼저 인증을 획득할 것으로 예상된다. 나머지 기업들도 곧이어 인증을 획득해 엔비디아향 HBM4 공급망은 3개 기업이 생태계를 구축할 것"이라고 밝혔다. 이와 관련, 삼성전자는 지난 12일 메모리 기업 중 가장 먼저 HBM4 양산 출하를 발표한 바 있다. 세부적으로, 최종 검증을 완료하기 전 선제적으로 제품을 양산하는 '리스크 양산'에 해당한다. SK하이닉스 등도 이달 리스크 양산 제품을 엔비디아향으로 출하할 것으로 알려졌다. 업계는 삼성전자의 HBM4 제품이 11.7Gbps 이상의 높은 성능을 가장 안정적으로 구현한다고 평가하고 있다. 트렌드포스가 삼성전자의 인증 속도가 가장 빠를 것이라고 분석한 이유다. 다만 엔비디아는 루빈 칩을 적기 출시하기 위해 많은 양의 HBM4 물량이 필요한 상황이다. 때문에 엔비디아는 HBM4에 요구되는 성능 완화 등을 통해 3개 메모리 공급사 모두를 HBM4 공급망에 포함시킬 것으로 예상된다. 트렌드포스는 "단일 공급업체가 루빈향 HBM4 요구 사항을 완전히 충족할 수 없다는 점 등 전략적 필요성을 고려해, 엔비디아가 주요 메모리 공급사를 모두 HBM4 공급망에 포함시킬 것"이라며 "선두를 달리는 삼성전자는 2분기 검증 완료 후 단계적으로 양산에 들어갈 것으로 예상된다"고 말했다. 이에 따라 HBM4를 포함한 전체 HBM 시장에서 삼성전자의 점유율은 지난해 20%에서 올해 28%로 상승할 전망이다. 마이크론도 지난해 20%에서 올해 22%로 소폭 상세가 예상된다. 반면 SK하이닉스는 경쟁사 진입 확대로 HBM 시장 내 점유율이 지난해 59%에서 올해 50%로 감소할 것으로 관측된다.

2026.02.16 07:45장경윤 기자

HBM4 출하 경쟁 '과열'...엔비디아 수급 전략이 공급망 핵심 변수

HBM4(6세대 고대역폭메모리) 공급을 놓고 글로벌 메모리 반도체 빅3간 경쟁이 과열되고 있다. 삼성전자는 바로 전날(12일) SK하이닉스·마이크론에 한 발 앞서 "HBM4 양산 출하를 발표하며, 경쟁사 대비 개발 속도와 성능 우위를 강조했다. 다만 올해 HBM4 공급망 판도는 최종 고객사인 엔비디아의 HBM4 수급 전략에 가장 큰 영향을 받을 전망이다. HBM4의 성능도 중요하지만, 최신 AI 가속기의 적기 출시를 위해서는 HBM4의 수율 및 공급 안정성 등을 함께 고려해야 하기 때문이다. 실제로 업계는 엔비디아가 HBM4의 성능 조건을 완화하거나 차상위 제품을 함께 공급받을 가능성에 주목하고 있다. 삼성전자, 출하 소식 앞당겨…SK하이닉스·마이크론과 주도권 싸움 13일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 메모리 기업들은 이달 엔비디아향 HBM4에 대한 리스크 양산 출하를 진행할 예정이다. HBM4는 글로벌 빅테크인 엔비디아가 올해 출시할 예정인 AI 가속기 '루빈'에 탑재되는 차세대 HBM이다. 이전 세대 대비 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 수를 2배 늘린 2048개로 구현한 것이 특징이다. 앞서 삼성전자는 지난 12일 HBM4 양산 출하를 가장 먼저 공식 발표했다. 회사는 "HBM4 개발 착수 단계부터 국제반도체표준화기구(JEDEC) 기준을 상회하는 성능 목표를 설정하고 개발을 추진해왔다"며 "이번 제품에는 재설계 없이 양산 초기부터 안정적인 수율과 업계 최고 수준의 성능을 확보했다"고 설명했다. 업계는 삼성전자가 HBM4 양산 출하 소식을 예상 대비 빠르게 발표했다는 점에 주목하고 있다. 삼성전자 안팎의 이야기를 종합하면, 당초 회사가 HBM4 양산 출하를 계획하던 시기는 오는 19일이었던 것으로 파악된다. 그러나 경쟁사들도 HBM4의 양산을 최근 공식적으로 발표한 만큼, 주도권 확보를 위해 제품 출하를 최대한 앞당긴 것으로 풀이된다. 실제로 SK하이닉스도 이달 HBM4 제품을 엔비디아향으로 출하할 계획이다. 앞서 SK하이닉스는 지난달 28일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "당사는 HBM3E와 HBM4를 동시에 안정적으로 공급할 수 있는 업계 유일한 기업"이라며 "특히 지난해 9월 업계 최초로 양산 체제를 구축한 HBM4는 고객이 요청한 물량을 현재 양산 중"이라고 밝힌 바 있다. 마이크론 역시 지난 11일(현지시간) 한 증권사 컨퍼런스콜을 통해 최근 불거진 HBM4 공급망 탈락 논란에 대해 정면 반박하면서, 출하 소식을 공식적으로 알렸다. 이날 마이크론은 "HBM4는 이미 대량 생산에 박차를 가하고 있고, 고객사 출하를 시작했다"며 "지난해 말 실적발표에서 언급한 가이던스보다 1개 분기 가량 시기가 앞당겨진 것"이라고 강조했다. 메모리 3사 모두 리스크 양산…물량 확대는 하반기부터 최근 이들 메모리 3사는 HBM4 상용화를 둘러싸고 주도권을 쥐기 위해 날선 신경전을 벌여 왔다. 업계는 이 과정에서 시장에 불필요한 혼선과 확대 해석이 발생하는 것을 우려하고 있다. 대표적으로, 메모리 3사가 표현하는 '양산'은 일반적인 양산의 개념과 차이점이 있다. 통상 제조산업은 샘플을 통해 고객사와 퀄(품질) 테스트를 진행하고, 일정 기준을 통과하면 정식으로 구매주문(PO)을 받게 된다. 반면 현재 메모리 3사의 HBM4는 '리스크 양산'으로 분류된다. 리스크 양산은 고객사 인증이 완료되기 전 제품 양산을 위해 웨이퍼를 선제적으로 투입하는 개념이다. HBM을 최종 제품으로 출하하기 위해서는 코어 다이 양산에만 4개월이 필요하다. 만약 정식 PO를 받고 양산을 시작하게 되면, 최종 고객사인 엔비디아 입장에서는 AI 가속기를 적기에 출시하기 어려워진다. 때문에 메모리 3사는 정식 PO 전부터 HBM4를 고객사에 공급하기 위해 이달 제품 출하를 목표로 양산을 진행해왔다. 메모리 반도체 업계 고위 관계자는 "엔비디아가 제시한 공식적인 퀄테스트 종료 시점은 올 1분기 말로, 이후 공식적인 PO가 나올 것으로 안다"며 "현재 메모리사들이 대외적으로 양산이라는 표현을 쓰지만, 엄연히는 리스크 양산 개념에 해당한다"고 설명했다. 이를 고려하면 삼성전자, SK하이닉스의 HBM4 출하량이 본격적으로 확대되는 시점은 빨라야 올 하반기로 추산된다. 엔비디아 HBM 수급 전략 주목…성능·수급 안정성 저울질 현재 업계에서는 삼성전자가 엔비디아향 HBM4 퀄테스트를 가장 순조롭게 마무리할 것이라는 전망이 우세하다. 삼성전자의 경우 HBM4에 경쟁사 대비 한 세대 앞선 1c(6세대 10나노급) D램을 적용했다. HBM을 제어하는 베이스 다이도 가장 첨단 공정인 4나노미터(nm)를 기반으로 제작됐다. 삼성전자는 HBM4 양산 출하 자료를 통해 "당사의 HBM4는 업계 표준인 8Gbps를 약 46% 상회하는 11.7Gbps의 동작 속도를 안정적으로 확보하며 새로운 기준을 제시했다"며 "이는 전작 HBM3E의 최대 핀 속도인 9.6Gbps 대비 약 1.22배 향상된 수치로, 최대 13Gbps까지 구현이 가능하다"고 밝혔다. 다만 업계는 HBM4의 출하 속도보다 엔비디아의 제품 수급 전략에 더 큰 관심을 두고 있다. 엔비디아가 메모리 공급사에 요구한 11.7Gbps 급의 성능을 무조건적으로 고집할 경우, 루빈 칩 양산에 필요한 HBM4 물량을 충분히 확보할 수 없다는 이유에서다. 우선 삼성전자는 HBM4 출하량을 급격하게 확대할 여력이 없다. 삼성전자의 1c D램 수율은 이달 기준 60%내외로 추산된다. 이후 진행되는 후공정까지 고려하면 HBM 수율은 더 낮아진다. 또한 1c D램 생산능력은 지난해 말 기준 월 6만~7만장 수준으로, 엔비디아의 총 HBM4 요구량에 대응하기엔 턱없이 모자란 규모다. 현재도 1c D램에 대한 신규 및 전환 투자가 진행되고는 있으나, 실제 생산능력에 반영되려면 아직 시간이 필요하다. SK하이닉스는 엔비디아와의 협의에서 가장 많은 HBM4 물량(점유율 60%가량)을 배정받았다. 그러나 초기 HBM4에 대한 신뢰성 평가에서는 11Gbps급의 성능을 구현하기 힘들다는 평가를 받았다. 이에 SK하이닉스는 최근까지 HBM4의 하드웨어적인 개선을 진행했으나, 100% 성공을 담보하기는 어렵다. 때문에 업계는 엔비디아가 11.7Gbps 외에도 10.6Gbps 등 차상위 제품까지 함께 수급할 것으로 보고 있다. 이 경우 메모리 3사 모두 기술적으로 HBM4 공급이 한층 수월해진다. 반도체 업계 관계자는 "HBM 공급망은 단순히 성능만이 아니라 전력 효율성, 발열, 비용, 공급 안정성 등이 모두 한꺼번에 고려돼야 한다"며 "지난해와는 비교도 할 수 없는 메모리 쇼티지 속에서, 엔비디아가 수급 안정성을 위해 HBM4의 성능 조건을 완화할 가능성이 사실상 확정된 상황"이라고 설명했다.

2026.02.13 10:46장경윤 기자

SK하이닉스, 차세대 낸드 판도 흔든다…'AIP' 기술 적용 검토

SK하이닉스가 차세대 고적층 낸드를 구현하기 위한 혁신 기술로 'AIP(All-In-Plug)'를 개발하고 있다. 기존 낸드가 핵심 공정을 세 번에 걸쳐 진행했다면, AIP는 해당 공정을 단 한번만 진행해 제조비용을 크게 줄이는 것이 골자다. 이성훈 SK하이닉스 부사장은 11일 서울 코엑스에서 개최된 '세미콘 코리아 2026' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 3번 진행하던 낸드 핵심 공정, 단 한번에 이 부사장은 "반도체 공정의 기술 난이도가 굉장히 가파르게 올라가면서, 지난 10년간 해왔던 방식으로는 이를 따라기 힘들 것이라 판단하고 있다"며 "이에 SK하이닉스는 축적된 기술을 바탕으로 다음 세대의 공정 난이도를 예측하는 플랫폼을 구축했다"고 설명했다. 이에 따라 SK하이닉스는 차세대 D램 및 낸드 구현을 위한 선행기술을 검토하고 있다. 특히 낸드 분야에서는 적층 수 향상에 따른 비용 증가를 낮추기 위한 'AIP'와 같은 혁신 기술을 검토 중인 것으로 알려졌다. AIP는 낸드 구현의 핵심인 HARC(고종횡비; High Aspect Ratio Contact) 식각 공정과 관련돼 있다. 식각은 반도체 제조공정에서 특정 물질을 깎는 과정을 뜻한다. 낸드를 만들기 위해서는 메모리의 최소 저장 단위인 셀을 수백 층 쌓고, 각 층을 연결하는 채널 홀(구멍)을 뚫어야 한다. 이 채널 홀을 일정한 너비로 더 좁게, 더 깊게 뚫을수록 낸드 성능을 높일 수 있다. 다만 식각 공정은 난이도가 높아, 전체 낸드 층에 한 번에 구멍을 뚫는 것이 불가능했다. 이에 업계는 낸드의 식각 공정을 2번, 혹은 3번으로 나눠 진행한 뒤, 이를 묶는 기술을 채택해 왔다. 예를 들어, 300단 낸드를 100단+100단+100단으로 나눠 각각 구멍을 뚫고, 다시 본딩 공정을 통해 연결하는 방식이다. SK하이닉스의 가장 최신 세대인 321단 낸드도 3번 식각을 진행하는 '트리플 스택'을 채용하고 있다. 이 경우 낸드를 안정적으로 제조 가능하지만, 식각 공정을 3번이나 진행해야하기 때문에 제조 비용 및 쓰루풋(생산성) 면에서는 효율이 좋지 못하다. 때문에 SK하이닉스는 300단 이상의 고적층 낸드도 한 번에 HARC 식각을 진행하는 AIP 기술에 관심을 쏟고 있다. 해당 기술이 실제 양산 공정에 적용되면, V11 등 차세대 낸드에서부터 HARC 공정 수와 비용이 크게 감소할 것으로 전망된다. 이 부사장은 "고적층 낸드를 구현하기 위해 HARC 식각 공정 수가 늘어나것이 제조비용 증가의 가장 큰 요인"이라며 "이를 억제하기 위해 HARC 공정들을 합쳐서 한 번에 구현할 수 있을지를 고민하고 있다"고 말했다.

2026.02.11 13:41장경윤 기자

D램 구조적 공급 부족 직면…"생산능력 매년 5% 미만 성장"

삼성전자, SK하이닉스 등 국내 메모리 업계가 주도하는 D램 시장이 중장기적인 공급 부족 현상에 직면할 전망이다. AI 인프라 투자 규모가 매년 빠르게 확대되는 반면, D램 생산능력(CAPA; 캐파)은 지난해부터 오는 2030년까지 연평균 4.8% 수준으로 비교적 낮은 성장세가 예상되기 때문이다. 클락 청 세미(SEMI) 연구위원은 11일 서울 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2026' 기자간담회에서 향후 반도체 시장 전망에 대해 이같이 밝혔다. 클락 청 위원은 "전세계 빅테크 기업들이 AI를 중심으로 투자 속도를 앞당기고 있다"며 "특히 메모리 반도체와 패키징이 AI 인프라에서 중요해지고 있어, 한국의 반도체 생태계가 강점을 지닐 것"이라고 밝혔다. 실제로 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타 등 4대 CSP(클라우드서비스제공자)의 AI 인프라 지출은 크게 늘어나는 추세다. 지난 2024년에서 오는 2028년까지 연간 지출 규모 성장률은 38%에 이를 전망이다. 클락 청 위원은 "오는 2027년에는 글로벌 반도체 매출 규모와 4대 CSP를 포함한 전체 기업들의 AI 인프라 투자가 각각 1조 달러를 넘어서게 될 것"이라고 강조했다. 당초 업계는 글로벌 반도체 매출이 1조 달러를 기록하는 시점을 2030년으로 전망해 왔는데, 크게 앞당겨진 셈이다. 거대한 AI 수요로 D램 시장은 장기적인 공급 부족 현상에 직면할 가능성이 크다. SEMI에 따르면, 연간 D램 생산능력 증가율은 지난해부터 오는 2030년까지 4.8%로 전망된다. AI 인프라 투자 성장률을 고려하면 낮은 수준이다. 클락 청 위원은 "메모리 공급사들이 원칙적으로 신규 투자를 보수적으로 하고 있고, 캐파 증가분도 상당량을 고대역폭메모리(HBM)가 흡수할 것"이라며 "또한 공정 기준으로는 15나노미터(nm) 이하의 선단 분야에 투자가 집중돼, 레거시 및 특수 목적의 D램 공급은 더 제한될 예정"이라고 설명했다. 다만 AI 수요가 예상보다 빠르게 증가함에 따라, 향후 3년간 D램 생산능력 전망이 상향 조정될 가능성도 있다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 기업들의 팹 투자 규모는 확대될 전망이다. 클락 청 위원은 "한국의 팹 투자 규모는 2026~2028년 연간 400억 달러 수준으로 크게 확대될 것"이라며 "80% 이상이 D램과 낸드와 관련한 투자로, 일부 첨단 로직 투자는 미국에서 진행될 것"이라고 말했다.

2026.02.11 10:17장경윤 기자

독파모 SKT 정예팀, 청년 인턴 모집..."AI 인재 육성"

SK텔레콤 정예팀이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가를 앞두고 연구개발(R&D) 인턴 모집에 나선다. SK텔레콤과 크래프톤은 채용 공고를 통해 각각 10명 내외의 인턴을 모집한다고 10일 밝혔다. SK텔레콤 공고에는 컴퓨터공학, 전자공학, 수학 등 AI 모델 관련 전공의 석박사과정 재학생과 학위소지자가 지원할 수 있다. SK텔레콤 선발 인턴은 2차 단계평가 준비 기간인 6월말까지 개발에 참여한다. SK텔레콤 인턴은 SK텔레콤 정예팀의 파운데이션 모델인 'A.X K1'의 성능을 평가하고 관련 데이터를 처리하는 업무를 맡는다. LLM 학습, 데이터 처리, 모델 최적화 등 AI 핵심 기술 연구개발 전반에 걸쳐 실무 경험을 쌓을 수 있는 기회가 주어진다. 크래프톤은 딥러닝 관련 전공 석박사 학위소지자나 이에 준하는 연구 경력을 가진 학부생을 대상으로 모집한다. 선발된 인턴은 채용일로부터 3개월 근무 후 추가 기간을 협의한다. 크래프톤 인턴은 멀티모달 LLM 학습과 선행연구를 진행하고, 연구 성과를 기술 리포트나 논문·워크숍 형태로 발표하는 리서치 업무를 담당할 예정이다. 인턴 선발은 6월 말까지 상시채용으로 진행된다. 먼저 선발되는 개발자부터 순차적으로 실무에 배치되며. 우수 인재 채용 시 조기 마감될 수 있다. SK텔레콤 정예팀은 국가 AI 생태계 발전에 기여하기 위해 1차 단계평가부터 인턴십을 운영해 왔다. 독파모 프로젝트를 통한 AI 인재 육성이 고용 창출과 국가 AI 경쟁력 강화의 마중물 역할을 할 것으로 기대되기 때문이다. 한편, SK텔레콤 정예팀은 2차 단계평가를 체계적으로 준비하기 위해 워크숍을 개최하고 개발 전략을 점검했다. 지난 5일 을지로 SK텔레콤 본사에서 열린 워크숍에는 SK텔레콤, 크래프톤, 포티투닷(42dot), 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타, 서울대학교, KAIST 개발자 및 연구자를 포함, 100여명이 참석했다. SK텔레콤 정예팀은 A.X K1 개발과정을 종합적으로 돌아보고, 2차 단계평가를 위한 개선사항을 제시했다. 4개월여의 짧은 기간 동안 매개변수 5190억 개(519B) 규모의 초거대 모델을 완성한 경험을 살려 모델 학습을 더욱 효율적으로 추진하기로 했다. 이와 함께 매개변수 수억 개~수십억 개 규모의 파생 모델을 정예팀 참여사와 연구기관에 다양하게 적용하는 등 A.X K1을 다양한 분야에 확산하는 방안에 대해서도 심도 있게 논의했다. 이와 함께 2차 단계평가에서 선행 연구의 성과를 본격 활용할 계획이다. SK텔레콤 정예팀에 소속된 서울대학교 연구진은 멀티모달(윤성로, 김건희, 도재영 교수), 수학 추론(서인석)과 에이전트(황승원 교수) 관련 연구를, KAIST 연구진(이기민, 서민준 교수)은 멀티모달과 로봇 학습 연구 등을 다방면으로 수행하고 있다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “이번 인턴 채용을 통해 차세대 AI 인재들이 최첨단 기술 개발 현장에서 성장할 수 있는 발판을 마련하고자 한다”며 “정예팀에 젊고 역량 있는 인턴 개발자들이 합류하면서 개발 동력이 한층 강화될 것”이라고 말했다.

2026.02.11 09:11박수형 기자

美 출장길 오른 최태원 SK 회장…엔비디아 등 빅테크와 AI 회동

최태원 SK그룹 회장과 SK하이닉스 주요 경영진이 지난주 초 미국 출장길에 오른 것으로 파악돼 관심이 모아진다. 업계는 SK 핵심 경영진들이 현지에서 엔비디아를 비롯한 주요 빅테크 기업들과 인공지능(AI) 인프라 구축 및 메모리 분야에 대해 폭넓은 협력을 논의할 것 기대하고 있다. 9일 지디넷코리아 취재에 따르면 최태원 회장은 이달 초인 지난 3일 미국 현지 빅테크 기업과의 회동을 위해 미국으로 출국한 것으로 확인됐다. 이번 출장에는 SK하이닉스 주요 경영진도 동행한 것으로 전해진다. 최 회장은 이번 방미 일정을 최소 약 2주간 소화할 계획이다. 엔비디아, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들과 순차적으로 회동을 진행하기 위해서다. 특히 AI 산업에서 긴밀한 협력 관계를 이어오고 있는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와의 만남도 예정된 것으로 전해진다. 사안에 정통한 관계자는 “최태원 회장과 SK하이닉스 톱 레벨 인사들이 최근 미국에 함께 출장을 간 것으로 안다”며 “최 회장이 AI를 둘러싼 글로벌 생태계 강화에 매우 깊은 관심을 두고 있어, 2주가량 미국에 머무르며 다양한 파트너사들과 협력 방안을 논의할 것”이라고 말했다. 업계에서는 최 회장의 이번 출장이 최근 SK그룹이 현지에 설립을 추진 중인 'AI 컴퍼니(가칭)' 구상과 맞물려 있다는 관측을 내놓고 있다. 앞서 SK하이닉스는 지난달 28일 미국에 AI 투자를 총괄하고 협력을 도모하는 AI 솔루션 회사를 설립한다고 공식 발표한 바 있다. 이 회사는 현지 AI 기업들과 전략적 투자 및 협업을 추진하고, AI 데이터센터와 관련한 기술·사업 역량을 강화하는 것을 목표로 한다. 복수의 관계자에 따르면 AI 컴퍼니는 최 회장이 직접 전면에 나서 추진하는 프로젝트로, SK텔레콤을 중심으로 한 AI 기술·솔루션 역량과 SK하이닉스의 HBM 등 반도체·자금력을 결합하는 구조로 설계되고 있다. 아직 대표이사 선임 전 단계로 구체적인 사업 내용과 조직 구성은 현재 조율 중인 것으로 전해진다. 다만 AI 컴퍼니 관련 논의가 언론을 통해 먼저 알려지면서, SK하이닉스는 최근 사내 채널을 통해 “AI 컴퍼니는 AI 투자와 관련 솔루션 사업을 전담하는 미국 법인”이라는 점을 공식화했다. AI 컴퍼니 설립을 위해 투입될 자금 규모도 상당한 것으로 전해진다. SK그룹은 해당 법인에 총 100억 달러(약 14조6000억원) 수준의 출자를 검토 중인 것으로 알려졌다. 이를 통해 AI 스타트업 육성 및 투자, 기술 협업, 데이터센터 관련 솔루션 사업을 본격화한다는 구상이다. 특히 기존 SK하이닉스 자회사인 솔리다임을 적극 활용하는 방안이 추진되고 있다. 기존 솔리다임을 AI 컴퍼니 체제로 전환하고, AI 컴퍼니 산하 자회사로 재편하는 방식이다. 이를 통해 SK하이닉스가 보유한 낸드플래시, eSSD, 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 메모리 기술을 AI 솔루션 사업과 보다 긴밀하게 연계하겠다는 전략이다. SK그룹 내부 시너지 강화도 이번 AI 컴퍼니 구상의 핵심 축이다. SK하이닉스는 HBM, 기업용 SSD(eSSD) 등 AI 데이터센터에 필수적인 고부가 메모리 제품을 공급하고 있으며, 향후 빅테크 기업들과의 협업을 통해 차세대 AI 데이터센터용 제품 개발을 더욱 가속화할 수 있다. 업계 관계자는 “최태원 회장은 단순히 AI 인프라를 구축하는 사업이 아니라, AI 인프라의 구조 자체를 바꾸고 생태계를 주도하는 사업을 원하고 있다”며 “AI 컴퍼니는 SK하이닉스가 자금 출자를 담당하고, SK텔레콤이 AI 솔루션과 기술 개발을 주도하는 형태로 운영될 가능성이 크다”고 설명했다.

2026.02.09 10:19장경윤 기자

한미반도체, 지난해 매출 5767억원…창사 이래 최대

한미반도체는 지난해 연간 매출 5767억원(연결재무제표 기준)을 기록하며 1980년 창사 이래 최대 매출 실적을 달성했다고 9일 밝혔다. 영업이익률은 43.6%를 기록하며 업계 최고 수준의 수익성을 유지했다. 2024년에 이어 2년 연속 창사 최대 매출을 경신한 배경은 반도체 시장에서 기술 경쟁력을 인정받은 결과로 분석된다. 특히 AI 반도체의 핵심 부품인 HBM(고대역폭메모리) TC 본더가 71.2% 점유율로 글로벌 1위를 차지하며 매출 성장을 견인했다. 올해 역시 글로벌 AI 반도체 시장은 하이엔드 HBM 수요 급증으로 글로벌 메모리 기업들의 설비투자가 전년 대비 크게 증가할 것으로 예상된다. 최근 시장조사업체 테크인사이츠는 TC 본더 시장이 2025년부터 2030년까지 연평균 약 13.0% 증가한다고 전망했다. 실제로 글로벌 HBM 생산 기업들은 올해 HBM4를 본격 양산하고, 올해 말과 내년 초 HBM4E 양산 준비를 앞두고 있어 이에 적합한 새로운 TC 본더 수요가 크게 확대될 전망이다. 그 중심에는 삼성전자, SK하이닉스,마이크론, 중국 업체들이 있다. 특히 마이크론은 2025년 12월 실적 발표를 통해 2026년 총 설비투자액을 기존 180억 달러(약 26조4000억원)에서 200억 달러(약 29조3000억원)로 상향 조정하고 HBM 생산 능력을 대폭 확대하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 실제로 마이크론은 2024년 8월 대만 AUO의 디스플레이 팹을 인수한데 이어, 2025년부터 싱가포르 우드랜즈지역에 D램, 낸드 첨단 웨이퍼 제조공장 건설에 착수했다. 이와 함께 일본 히로시마에 증설 확대, 미국에 축구장 800개 규모의 메가팩토리 증설 계획을 연이어 발표했다. 특히 싱가포르를 AI 반도체(HBM,HBF) 생산거점으로 구축하며, 향후 5년간 글로벌 AI 반도체 주도권 확보를 위한 공격적인 행보를 이어 나가고 있다. 이 같은 마이크론의 공격적인 HBM 생산설비 투자 확대는 지난해 마이크론으로부터 최우수 협력사로 인정 받으며 '탑 서플라이어(Top Supplier)'상을 수상한 한미반도체 TC 본더의 매출 증가에 크게 영향을 미칠 것으로 전망된다. 한미반도체는 2025년 HBM4 생산용 'TC 본더4'를 출시한데 이어, 올해 하반기에 HBM5·HBM6 생산용 '와이드 TC 본더'를 출시할 계획이다. 와이드 HBM은 기술적 난제로 상용화가 지연되고 있는 HBM 양산용 하이브리드본더(HB)의 공백을 보완할 새로운 타입의 TC 본더로 주목받고 있다. 이와 동시에 한미반도체는 2020년 이미 개발한 HBM 하이브리드 본더 원천 기술을 기반으로, 2029년경으로 예상되는 16단 이상 HBM 양산 시점에 맞춰 차세대 첨단 하이브리드 본더 출시를 위해 고객사와 소통하고 있다. 한미반도체는 올해 AI 시스템반도체 분야에서도 신규 장비 출시를 예고했다. 이는 부가가치가 높은 AI 패키지 분야에 채택되는 다양한 본딩 장비로 HBM 코어다이, 베이스다이 그리고 GPU·CPU를 통합하는 AI 반도체 패키지와 CPO(Co Packaged Optics) 패키징 분야에 활용되는 핵심 장비(빅다이 TC 본더, 빅다이 FC 본더, 다이 본더)이며, 중국과 대만의 파운드리, OSAT 기업에 공급할 계획이다. 한미반도체는 글로벌 우주항공 분야 핵심 장비 판매에도 적극 나서고 있다. EMI 쉴드 장비는 우주탐사용 로켓, 저궤도 위성통신(LEO), 방산용 드론에 적용되는 필수장비다. 한미반도체는 2016년 EMI 쉴드 장비를 처음 선보인 이후 해당 시장에서 점유율 1위를 계속 유지하고 있으며, 최근 4년 연속 글로벌 항공우주 업체에 EMI 쉴드 장비 라인를 독점 공급하며 기술 경쟁력을 입증했다. 한미반도체 관계자는 “AI 반도체 시장의 지속적인 성장과 글로벌 반도체 기업의 적극적인 투자 확대로 HBM 수요는 그 어느 때보다 높을 것으로 예상하고 있다. 이에 힘입어 한미반도체는 2026년과 2027년에도 창사 최고 실적을 경신할 것으로 전망한다”며 “차세대 제품 개발과 생산능력 확충을 통해 글로벌 반도체 장비 시장에서 리더십을 더욱 강화해 나갈 것” 이라고 밝혔다.

2026.02.09 10:00장경윤 기자

[독자 AI 재도전] 신재민 대표 "무늬만 국산, 의미 없다…AI 주권, 구조서 갈려"

과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 '패자부활전'을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주] "진정한 '사업보국'은 남의 기술을 빌려 쓰는 데 있지 않습니다. 설계도부터 직접 그리는 독자 아키텍처 확보만이 대한민국 인공지능(AI) 주권을 지키고 국가에 이바지하는 유일한 길이라고 생각합니다." 신재민 트릴리온랩스 대표는 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발전에 도전장을 내밀게 된 이유에 대해 이처럼 말했다. 그는 지난 2024년 8월 트릴리온랩스를 설립한 인물로, 국내 최대 AI 모델인 네이버 '하이퍼클로바' 개발의 핵심 주역으로도 유명하다. 신 대표는 AI 파운데이션 모델이 더 이상 단순한 서비스 경쟁의 도구가 아니라 과학·의료·제조 등 국가 핵심 산업 전반의 기반 기술로 빠르게 확장되고 있다고 진단했다. 이 과정에서 외산 모델에 대한 의존은 단기적 효율을 넘어 장기적 주도권 상실로 이어질 수 있다는 위기감이 커지고 있다고 봤다. 그는 "지금은 외부 모델을 쓰는 것이 편리해 보일 수 있지만, 시간이 지날수록 우리가 통제할 수 없는 영역이 빠르게 늘어날 수 있다"며 "AI는 결국 국가 경쟁력과 직결되는 전략 산업"이라고 말했다. "규모 경쟁은 한계…아키텍처 혁신서 해법 찾아야" 트릴리온랩스의 기술 전략은 명확하다. 미국·중국과 같은 방식으로 자본을 투입해 모델 크기를 키우는 경쟁은 한국 현실에 맞지 않고 지속 가능하지 않다고 보고 있다. 이에 신 대표는 한정된 자원 환경에서 경쟁력을 확보하려면 규모가 아니라 구조를 바꿔야 한다고 강조했다. 또 그는 현재 글로벌 AI 산업이 겉으로는 성능 경쟁을 벌이고 있지만, 이면에서는 확장 비용과 전력, 인프라 의존이라는 구조적 한계에 직면해 있다고 봤다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)에 대한 의존이 심화될수록 개발 비용은 기하급수적으로 증가하고, 이는 결국 소수 국가·기업 중심의 기술 집중으로 이어질 수 있다고 주장했다. 신 대표는 "지금의 트랜스포머 기반 구조는 분명한 성과를 만들어냈지만 동시에 한계도 뚜렷해지고 있다"며 "컨텍스트 길이, 추론 효율, 비용 문제를 동시에 해결하려면 새로운 아키텍처에 대한 도전이 불가피하다"고 말했다. 이어 "이런 시도는 단기간 성과를 내기 어렵고 실패 가능성도 높지만, 누군가는 반드시 해야 할 영역"이라고 덧붙였다. "프롬 스크래치·신규 아키텍처로 기술 주권 확보" 이 같은 전략 아래 트릴리온랩스는 기존 대규모 언어모델의 성능 추격보다는 차세대 구조에 대한 선제적 연구에 무게를 두고 있다. 단기적인 벤치마크 성과보다 향후 AI 확장 과정에서 병목이 될 수 있는 구조적 문제를 어떻게 해결할 것인가에 초점을 맞췄다. 디퓨전 모델, 월드 모델 등 새로운 접근을 지속적으로 연구해온 이유도 여기에 있다. 신 대표는 독파모 사업 역시 단순한 정부 지원 과제가 아니라 한국 AI 산업의 방향성을 검증하는 시험대가 돼야 한다고 봤다. 한 번의 성과로 끝나는 프로젝트가 아니라 장기적으로 지속 가능한 기술 축적과 생태계 형성으로 이어져야 한다는 주장이다.그는 "독파모는 누가 더 큰 모델을 만들었는지를 가리는 자리가 아니라 한국이 어떤 방식으로 AI를 발전시킬 것인지를 보여주는 과정"이라며 "스타트업도 파운데이션 모델을 만들 수 있다는 사실을 국가적으로 증명하고 싶다"고 말했다. 이어 "추격자가 아니라 개척자로 가는 선택이 당장은 더 어렵고 느려 보일 수 있지만, 그 길만이 한국 AI가 장기적인 주도권을 확보할 수 있는 해법이라고 믿는다"고 강조했다. 트릴리온랩스가 이번 추가 선발전에 다시 도전한 배경에 대해선 이미 민간 자본만으로 초거대 모델을 학습해본 경험이 있다는 자신감 덕분이라고 강조했다. 신 대표는 회사의 핵심 경쟁력으로 민간 자본만으로 700억 개(70B) 파라미터 규모의 모델을 학습·운영한 실전 경험을 꼽았다.그는 "정부 지원을 전제로 설계된 계획이 아니라 이미 자체적으로 대규모 모델을 학습하고 운영해본 경험이 있다"며 "이 과정에서 인프라 구축, 분산 학습, 장애 대응까지 전 주기를 직접 겪은 것이 강점"이라고 말했다. 이어 "독파모는 새로 시작하는 실험이 아니라 이미 축적해온 기술과 경험을 국가 차원에서 확장하는 과정이 돼야 한다"며 "그 역할을 스타트업도 충분히 수행할 수 있다는 점을 보여주고 싶다"고 덧붙였다. "국가 예산 투입한 독파모, 글로벌 기준 냉혹한 평가 필요" 신 대표가 강조하는 '독자 아키텍처'는 단순히 모델 구조를 일부 변형하는 수준에 머물지 않는다. 그는 외부 모델의 가중치를 가져와 미세 조정하는 방식으로는 진정한 기술 자립에 도달할 수 없다고 선을 그었다. 겉으로는 국산 모델처럼 보일 수 있지만, 핵심 유전자는 여전히 외부에 있다는 판단이다. 신 대표는 "남의 모델 위에 얹혀서 파인튜닝만 하는 방식은 결국 '무늬만 국산'에 불과하다"며 "엔진 설계도부터 직접 그려야만 그 모델이 어떤 방향으로 진화할지, 어디까지 확장할 수 있을지를 스스로 결정할 수 있다"고 피력했다. 그러면서 "가중치 초기화뿐 아니라 모델 구조 자체를 새로 설계하는 아키텍처 혁신까지 포함해 처음부터 끝까지 통제 가능한 기술을 확보하는 것이 트릴리온랩스가 존재하는 이유"라고 덧붙였다. 이러한 접근은 국가 과제에 대한 신 대표의 인식에서도 분명히 드러난다. 그는 독파모와 같은 정부 주도 사업일수록 단기 성과에 안주하기보다 글로벌 기준에서 경쟁력을 입증할 수 있는 구조를 만들어야 한다고 강조했다.그는 독파모 사업을 두고 "국가 예산이 투입되는 사업일수록 목표를 낮춰서는 안 된다"며 "실패를 피하기 위해 무난한 성과에 머무르는 것이 아니라 글로벌 선도 기업과 정면으로 비교 가능한 수준을 목표로 해야 한다"고 주장했다. 이어 "구글이나 오픈AI 같은 글로벌 기업의 기준으로 냉정하게 평가받아도 경쟁력이 있다는 것을 증명하는 것이 국가 과제의 역할"이라며 "성과 기준(OKR, 매우 높은 목표를 설정해 달성치를 측정하는 형태)과 평가 과정 역시 투명하고 엄격하게 해야하고, 참여하는 기업들은 그 부담을 감수하는 책임을 져야 사업이 기술적으로 의미를 남길 수 있다"고 부연했다. "新 아키텍처로 실전형 '액션 에이전트' 선점" 신 대표는 현재 AI 기술이 맞닥뜨린 가장 큰 병목으로 '연산 효율'을 꼽았다. 트랜스포머 구조가 문맥 길이에 따라 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 특성을 갖고 있어 비용과 추론 속도 측면에서 실전형 AI 확산에 뚜렷한 제약을 만든다고 본 것이다. 그는 "지금의 AI는 말을 잘하는 데까지는 왔지만, 실제 행동을 하기에는 아직 비효율이 너무 크다"며 "추론 속도를 4~5배 이상 끌어올릴 수 있는 새로운 아키텍처를 통해 실전형 지능으로 넘어가야 한다"고 말했다. 이어 "스마트폰이나 PC를 직접 제어해 업무를 수행하는 '액션 에이전트'가 다음 단계"라며 "이 영역에서 구조 혁신이 없다면 진짜 AI 시대는 열리지 않는다"고 덧붙였다. 신 대표가 연산 효율과 아키텍처 혁신을 강조하는 이유는 단순한 성능 개선 차원을 넘어 회사의 성장 전략과도 맞닿아 있다. 그는 AI 기술이 실전 단계로 진입할수록 효율 격차가 곧 사업 경쟁력으로 직결될 수밖에 없다고 보고 있다. 신 대표가 그리는 트릴리온랩스의 성장 경로 역시 단기 수익보다 기술 축적을 우선하는 방식이다. 초기에는 연구와 인프라 구축에 집중하고 연산 효율과 구조적 완성도를 높인 뒤 이를 바탕으로 사업 모델로 확장하는 단계적 접근이 필요하다는 판단이다. 그는 "연구만 하는 회사도, 사업만 하는 회사도 오래 가기 어렵다"며 "기술을 축적하고 효율을 높인 뒤 이를 바탕으로 수익 구조를 만들고 다시 연구에 투자하는 선순환 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "AI 기업도 결국 기술 기업으로서의 성장 경로를 가져야 한다"고 부연했다. "AI판 스페이스X 넘어 '기술 생태계' 마중물 될 것" 그가 이러한 방향을 설정하는 데 참고한 사례로는 스페이스X를 들었다. 신 대표는 스페이스X가 재사용 로켓이라는 원천 기술을 확보한 뒤 발사 비용을 낮추고, 위성 인터넷 사업으로 확장한 성장 경로가 기술 기업의 한 모델이 될 수 있다고 봤다. 그는 "스페이스X는 처음부터 돈을 벌기 위한 회사가 아니라 반드시 필요한 기술을 먼저 확보한 뒤 그 기술을 효율화해 사업으로 연결했다"며 "AI 기업도 자본 투입 경쟁이 아니라 기술 효율을 높이는 방향으로 성장 경로를 설계해야 한다"고 말했다. 또 신 대표는 트릴리온랩스의 목표가 특정 기업의 성공에 그치지 않는다고 강조했다. 하나의 파운데이션 모델 기업이 아니라 기술 중심 AI 스타트업들이 지속적으로 등장할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다는 판단에서다. 그는 "트릴리온랩스가 잘 되는 것도 중요하지만, 그 이후에 또 다른 기술 기업들이 나올 수 있어야 한다"며 "파운데이션 모델을 만드는 것이 대기업만의 영역이 아니라는 점을 보여주는 것이 의미 있다고 생각한다"고 말했다. 이어 "기술 기업이 성장하고, 그 성장이 국가 경쟁력으로 이어지는 구조를 만드는 것이 결국 '사업보국'이라고 본다"며 "앞으로도 기술적 실체를 남기는 데 더 집중할 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.08 12:00장유미 기자

AI 인프라 투자 300조 더 는다…삼성·SK 메모리 슈퍼사이클 '청신호'

세계 4대 클라우드서비스제공자(CSP) 기업들이 올해 AI 인프라 투자에 6,600억 달러(한화 약 970조원)을 투자한다. 지난해 대비 2,000억 달러(약 293조원) 가까이 증가한 규모다. 최근 불거진 'AI 거품론' 속에서도 투자 공세를 이어가겠다는 기조로, 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들도 상당한 수혜를 입을 것으로 기대된다. 7일 업계에 따르면 글로벌 주요 CSP 기업들은 올해 AI 인프라 투자 규모를 당초 예상보다 크게 늘리고 있다. 최근 실적을 발표한 아마존은 올해 AI 인프라 투자 규모를 2,000억 달러(약 293조원)로 제시했다. 이는 증권가 전망치인 1446억 달러를 크게 웃도는 수치다. 지난해 총 투자규모인 1250억 달러와 비교해도 60%나 증가했다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "기존 서비스에 대한 강력한 수요와 AI·반도체·로봇공학·저궤도 위성 등 중대한 기회를 고려한 것"이라며 "투자 자본에 대해 장기적으로 높은 수익률을 기대한다"고 설명했다. 메타는 올해 AI 관련 설비투자 규모가 최대 1,350억 달러에 이를 것이라고 밝혔다. 지난해 투자 규모인 772억 달러 대비 74%가량 늘었다. 구글은 최대 1850억 달러, 마이크로소프트는 1,400억 달러로 역시 전년 대비 규모가 크게 늘었다. 이들 4개 기업의 총 투자 규모는 6,600억 달러에 이른다. 4,000억 달러대인 지난해와 비교하면 2,000억 달러 가량 늘어난 수준이다. 최근 IT 업계는 막대한 투자 대비 불확실한 매출 성장으로 'AI 거품론'에 휩싸이고 있다. 여기에 AI 데이터센터에 필수적인 메모리 반도체 수급난이 심화되면서, 투자 비용 역시 급증하는 추세다. 그럼에도 CSP 기업들은 AI 인프라 투자를 오히려 가속화하고 있다. 이는 삼성전자, SK하이닉스 등 메모리 기업들의 강력한 매출 성장 전망치에 힘을 실어주는 기폭제가 될 전망이다. 삼성전자, SK하이닉스는 AI 가속기에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM) 시장을 주도하고 있다. 또한 이들 기업이 생산하는 서버용 D램, 기업용 SSD(eSSD) 등은 AI 데이터센터 시장에서 수요가 매우 높다. 반도체 업계 관계자는 "최근 메모리 공급난이 극심함에도 불구하고, CSP 기업들은 이번 실적발표를 통해 투자비용에 대한 부담 대신 더 공격적인 기조를 나타냈다"며 "AI 고도화의 주역인 메모리반도체 기업들 입장에서는 매우 반가운 소식"이라고 밝혔다.

2026.02.08 08:58장경윤 기자

SKT "4분기 배당 불가…올해 배당은 예년 수준으로 회복"

SK텔레콤이 사이버 침해 사고 여파로 지난해 4분기 배당을 실지하지 못한다고 밝혔다. 올해는 통신업 신뢰 회복과 AI 사업 확대로 사고 전 수준의 실적으로 회귀하겠다는 방침이다. SK텔레콤은 5일 4분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “사이버 침해 사고 회복 과정에서 직접적인 재무적 타격이 발생해 3분기에 이어 4분기도 기말 배당을 실시하지 못해 송구한 마음이다”고 밝혔다. 이어 “올해는 예년 수준의 배당을 회복하기 위해 최선을 다할 것”이라며 “비과세 배당 등을 검토중”이라고 덧붙였다. 실적 정상화에 대해 “올해 자회사 매각 등으로 매출은 2024년 수준을 회복하긴 어렵다”면서도 “영업익은 통신 사업 회복과 AI 사업 확대로 2024년 수준으로 올라가는 것이 목표”라고 설명했다. 올해 SK텔레콤 통신 사업은 품질, 안전 부문에서 가입자 신뢰 완전 회복에 방점을 찍는다. SK텔레콤은 “상품, 시장 운영 전반에서 가입자 생애 가치 중심의 구조적 개편을 추진 중이고, 추후 윤곽이 나오면 발표할 것”이라고 말했다. 또한 AX를 통신업 전반에 확대해 생산성 중심의 구조를 만들어나간다. SK텔레콤은 “AI를 기반으로 상품, 마케팅, 네트워크 운영 전반을 고도화함으로써 AI기반 자동화 네트워크를 구축하고, 개인화된 오퍼링을 제공하겠다”고 강조했다. 이밖에 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K1의 경쟁력과 향후 수익성도 설명했다. SK텔레콤은 “A.X K1은 한국어 데이터셋을 활용해 문화적 맥락을 반영한 차별화 모델”이라며 “에이닷을 통한 개인 가입자 서비스와 에이닷 비즈를 통한 B2B 적용을 병행하고, SK하이닉스와 SK이노베이션 등 계열사 사업에도 활용할 계획”이라고 밝혔다.

2026.02.05 17:15홍지후 기자

SK하이닉스, 성과급 2964% 책정…사상 최대 실적에 '통 큰' 보상

지난해 역대 최대 실적을 기록한 SK하이닉스가 임직원에게 기본급(연봉의 20분의 1)의 2964%를 성과급으로 지급하기로 했다. 4일 업계에 따르면 SK하이닉스는 이날 올해 '초과이익분배금(PS)'의 지급률을 2964%로 책정했다. 지급일은 오는 5일이다. 연봉이 1억원일 경우 1억4800만원을 받게 되는 셈이다. PS는 연간 실적에 따라 영업이익의 10%를 재원으로 활용해, 1년에 한 번 연봉의 일정 비율을 지급하는 SK하이닉스의 성과급 제도다. 올해 지급분부터는 지난해 하반기 노사가 새롭게 도출한 PS 지급 기준이 적용됐다. 새 기준은 기존 PS 지급 한도(최대 1천%)를 폐지하고, 전년 영업이익의 10% 전체를 재원으로 상정한다. 이 중 개인별 성과급 산정 금액의 80%는 당해 지급되고, 나머지 20%(매년 10%씩)는 2년에 걸쳐 이연 지급된다. 최근 업계에서는 AI 반도체 역량 확보 경쟁이 본격화됨에 따라 설비 투자와 더불어 핵심인재 확보·유지가 경쟁력의 핵심 요소가 되고 있다. 이에 SK하이닉스도 역대 최고 수준의 성과급을 책정한 것으로 풀이된다. SK하이닉스는 "성과급을 포함해 우수 인재에게 차별화된 보상을 적용하는 SK 하이닉스의 보상체계는 단기적 사기 진작을 넘어, 최고 수준의 연구 개발 경쟁력을 확보하고 미래 더 큰 성장이 지속될 수 있는 기반을 강화하는 투자"라고 밝혔다. 회사는 이어 "특히 날로 치열해지는 글로벌 환경에서 국가 경쟁력 강화를 위한 반도체 인재 유출 방지, 글로벌 핵심 인재 확보 등 장기적 경쟁 우위를 유지할 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2026.02.04 17:31장경윤 기자

삼성·SK, 낸드 마진율 역대 최대치 찍는다…"10년 간 없던 일"

삼성전자·SK하이닉스가 올 상반기에도 공격적인 낸드 가격 인상에 나선다. 이에 양사의 낸드 마진율이 40~50%대를 기록할 가능성이 유력하다. 업계는 지난 2017년 메모리 슈퍼사이클 이후 근 10년만에 낸드 제품이 사상 최대의 수익성을 거둘 것으로 기대하고 있다. 4일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스의 올 상반기 낸드 마진율은 40~50%에 육박할 것으로 관측된다. 양사의 낸드 마진은 지난해 4분기 기준으로 20%대까지 상승한 것으로 추산된다. 세부적으로는 쿼드레벨셀(QLC) 비중이 더 높은 SK하이닉스가 삼성전자 대비 수익성이 더 높았다. QLC는 메모리의 최소 저장 단위인 셀(Cell) 하나에 4비트를 저장하는 기술로, 고용량 구현에 용이해 서버용 SSD에 활발히 채택되고 있다. 최근 전 세계 빅테크 기업들이 공격적인 AI 인프라 투자를 진행하면서, 서버용 SSD 수요는 빠르게 증가하고 있다. 특히 엔비디아가 QLC만이 아니라 트리플레벨셀(TLC; 셀 당 3비트 저장) 제품까지 적극 주문하는 추세다. 삼성전자, SK하이닉스는 올 상반기에도 고부가 제품을 중심으로 낸드 가격을 크게 올릴 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스는 낸드의 평균판매가격(ASP)이 지난해 4분기 33~38% 증가하고, 올해 1분기에는 55~60%로 더 큰 폭의 상승세를 기록할 것으로 분석했다. 이에 삼성전자, SK하이닉스의 낸드 마진은 올 상반기 40~50%에 도달할 가능성이 유력하다. 업계에선 그간 발생했던 메모리 슈퍼사이클 중에서도 전례를 찾기 힘들 정도의 높은 수익성으로 보고 있다. 반도체 업계 관계자는 "낸드 마진율이 40~50%대에 달하는 건 지난 2017년, 메모리 슈퍼사이클과 3D 낸드가 본격적으로 성장하던 시기 이후 처음 있는 일"이라며 "30%대 마진율 달성도 매우 어려운데, 이렇게 단기간에 수익성이 높아지다니 매우 놀랍다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "낸드 가격이 올 1분기와 2분기 계단식으로 상승할 것이라는 전망은 이미 확실시된 상황"이라며 "메모리 공급사가 낸드용 설비투자에 보수적으로 나섰던 게 극심한 공급난을 일으키고 있다"고 설명했다.

2026.02.04 09:29장경윤 기자

범정부 생성형 AI 플랫폼 추진…업계 "기대 크지만 실행이 관건"

공공부문 전반의 인공지능(AI) 활용을 제도적으로 뒷받침하기 위한 법안이 본회의를 통과했다. 관련 업계에서는 제도 방향성에는 공감하면서도 실제 현장에서 체감할 변화는 향후 시행 단계에 달려 있다는 평가가 나온다. 행정안전부는 '인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률(공공 AI법)'이 국회 본회의를 통과했다고 밝혔다. 이번 법률은 기존 '데이터기반행정 활성화에 관한 법률'을 전면 개정해 공공부문이 데이터를 활용하는 수준을 넘어 생성형 AI까지 적극 도입할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 정부는 법안 통과를 계기로 범정부 생성형 AI 플랫폼을 구축·운영하고, 공공기관의 AI 활용 서비스 목록을 공개해 국민 알권리를 보장한다는 계획이다. 아울러 공공기관 전 직원을 대상으로 AI 교육을 의무화하고 학습용 데이터 품질 관리와 AI 활용 책임 주체를 명확히 하는 제도적 장치도 마련한다는 방침이다. 업계는 전반적으로 법 통과를 긍정적으로 평가했다. 공공 데이터를 학습뿐 아니라 실제 서비스 활용까지 허용하는 제도적 근거가 마련되면서, 민간 기업의 AI 개발과 공공 사업 참여 기회가 확대될 수 있다는 기대다. 한 SK AX 관계자는 "지난달 AI 기본법 시행에 이어 이번에 공공 AI법이 국회를 통과하면서 AI 강국 도약을 위한 정부 의지를 다시 한번 확인할 수 있었다"며 "공공부문에서의 AI 활용을 촉진하고 안전성과 신뢰를 제도적으로 뒷받침하는 기반이 마련됐다는 점에서 적극 환영한다"고 말했다. 이어 "민관 협력을 통해 책임 있는 공공 AI 확산과 국민이 체감할 수 있는 서비스 혁신을 만들어가는 데 기업도 역할을 하겠다"고 덧붙였다. 임정환 모티프 대표는 "AI 관련 법·제도 정비를 통해 정부 부처에서 AI 서비스를 도입하기 위한 기반이 마련된 만큼 관련 사업이 점차 활성화될 것으로 본다"며 "앞으로는 기업별 기술 역량과 준비 수준에 따라 성과를 빠르게 내는 사례와 그렇지 못한 사례가 갈릴 것"이라고 전망했다. 이종복 아이티센인포유 대표는 공공 AI법의 방향성에는 공감하면서도, 아직은 초기 단계인 만큼 시행 과정에서의 구체성이 중요하다고 지적했다. 그는 "현재 법 자체는 선언적이고 원론적인 내용이 많아 해석에 따라 적용 방식이 달라질 여지가 있다"며 "세부 시행령과 가이드라인이 어떻게 마련되느냐에 따라 기업들의 실제 움직임도 달라질 것"이라고 말했다. 이어 "이미 민간 대기업과 금융권은 정부 기준보다 더 엄격한 내부 기준을 적용해 AI를 도입·운영하고 있다"며 "공공 AI 정책이 실질적인 변화를 만들기 위해서는 공공 데이터 활용 범위와 책임 구조를 보다 명확히 설정할 필요가 있다"고 덧붙였다. 공공 AI법이 보다 실질적인 효과를 내기 위한 추가적인 방안도 제시됐다. 뉴엔AI CTO인 박정호 전무는 "AI사업 관련 법적인 근거를 마련했다는 측면에서는 환영할 일로 각 부처별로 소규모로 진행하던 사업이 조금더 탄력을 받을수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "다만 범정부 생성형 AI플렛폼 구축 및 AI, 데이터에 대한 정밀한 품질 증명 및 윤리적 안정성을 증명하고 국민 기본권 침해 여부까지 면밀히 따져야 하는 업무는 엄청난 예산과 인력이 소요될 일"이라며 "특히 AI활용에 대한 책임이 공공기관에 있어 실무자에 상당한 부담으로 작용해 도입이 지체될 수 있는 만큼 이를 극복하기 위한 솔루션을 고려해야할 것"이라고 제안했다. 어윤호 한국상용인공지능소프트웨어협회 회장은 "공공 AI 법의 국회 통과는 AI산업 발전을 위한 필수적인 첫 걸음이지만 실제 성과로 이어지기 위해선 많은 추가 작업이 필요하다"며 조달·예산·표준을 함께 정비해 적합한 평가를 받은 기업이 공정하게 참여하고 사업 진행 과정에서 이해상충을 원천 차단하는 장치를 제도 안에 마련해 공정성이 흔들리지 않아야 한다"고 강조했다. 한편, 업스테이지와 네이버 등은 이제 막 국회 본회의를 통과한 시점인 만큼 향후 미칠 영향 등을 신중하게 검토하고 있다며 구체적인 답변을 아꼈다.

2026.02.03 14:31남혁우 기자

삼성·SK, 2분기 최첨단 낸드 전환투자 본격화

삼성전자, SK하이닉스의 최첨단 낸드 투자가 본격화된다. 그간 D램에 우선순위가 밀려 일정이 연기돼왔으나, 최근 구체적인 투자 계획이 잡히고 있는 것으로 파악됐다. AI 산업 주도로 수요가 급증하는 낸드 시장에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 2일 업계에 따르면 삼성전자, SK하이닉스는 올 2분기 최첨단 낸드에 대한 전환투자를 진행할 계획이다. 삼성전자는 지난 2024년 9월 280단대의 V9(9세대) 낸드 양산을 시작한 바 있다. 다만 현재까지 생산능력은 매우 적은 수준으로, 도합 월 1만5천장 내외로 추산된다. 당시 삼성전자가 시장 수요 부족 등으로 평택캠퍼스에 초도양산 라인만을 도입했기 때문이다. 다만 올 2분기부터는 V9 낸드 생산능력 확대를 위한 투자가 진행될 예정이다. 거점은 중국 시안에 위치한 X2 라인이다. 현재 해당 라인에서는 6~7세대급 구형 낸드가 양산되고 있다. 인근 X1 라인의 경우 8세대 낸드로 전환이 대부분 마무리됐다. 논의되고 있는 전환투자 규모는 월 4~5만장 수준이다. 설비투자 시점을 고려하면, V9 낸드는 내년부터 램프업(Ramp-up; 양산 본격화) 단계에 접어들 것으로 예상된다. 반도체 업계 관계자는 "당초 삼성전자가 1분기에 시안 X2 라인에서 V9 낸드 전환을 진행하려고 했으나, 일정이 다소 밀려 2분기에 시작될 예정"이라며 "평택 제1캠퍼스(P1)에서도 V9 낸드 전환투자가 준비되고 있어, 제품 생산 비중이 내년 크게 늘어날 수 있다"고 말했다. SK하이닉스 역시 2분기 321단의 9세대 낸드 전환투자를 계획하고 있다. 올 2분기 청주 M15에서 월 3만장 내외의 V9 생산능력을 확보하는 것이 주 골자다. 현재 해당 낸드 생산능력이 월 2만장 수준임을 감안하면, 적지 않은 투자 규모다. 업계 관계자는 "삼성전자, SK하이닉스 모두 최첨단 낸드 수요 확대 전망에 대응하기 위해 전환투자를 계획 중"이라며 "그간 양사 설비투자 전략이 D램에만 집중돼 왔으나, 낸드 역시 빠르게 품귀현상이 나타나고 있는 상황"이라고 설명했다.

2026.02.02 15:42장경윤 기자

HBM 공급 프로세스 달라졌다…삼성·SK 모두 리스크 양산

고대역폭메모리(HBM) 상용화 프로세스가 변화하고 있다. 기존 반도체는 샘플을 통한 고객사와 퀄(품질) 테스트를 완료한 뒤, 공식적으로 양산에 들어서는 것이 일반적이었지만 HBM 공급 과정에서는 핵심 고객사 수요에 맞추기 위해 인증 완료 전 양산을 선제적으로 진행 중이다. 1일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스는 엔비디아향 HBM 수요에 대응하기 위해 테스트가 마무리되기 전부터 HBM4를 선제적으로 양산하고 있다. 리스크 안고 선제 양산…삼성·SK 모두 HBM4 상용화 자신감 먼저 실적을 발표한 SK하이닉스는 "HBM4는 지난해 9월 양산체제 구축 이후 고객이 요청한 물량을 현재 양산 중"이라고 밝혔다. SK하이닉스 안팎의 이야기를 종합하면, 해당 양산은 실무단에서 '리스크 양산'으로 분류된다. 리스크 양산이란 고객사 인증이 완료되기 전 제품 양산을 위해 웨이퍼를 선제적으로 투입하는 개념이다. 리스크 양산을 진행하는 이유는 리드타임(제품 공급에 필요한 총 시간)에 있다. 통상 HBM을 최종 제품으로 출하하기 위해 4개월가량 시간이 소요된다. 인증을 완료한 뒤 제품 양산에 돌입하면 내년 엔비디아의 AI가속기 출시 스케쥴에 맞춰 HBM을 적기 공급하기가 사실상 어렵다. 생산능력이 제한돼 있고, 초기 수율 저하 문제로 출하량을 단기간에 크게 늘릴 수도 없다. 리스크 양산은 수요가 불확실해지거나 제품에 심각한 오류가 발생하는 경우, 공급사가 재고를 떠안게 된다는 점에서 손실 위험이 존재한다. 그만큼 내부적으로 상용화에 대한 의지나 확신이 없으면 진행하기가 힘들다는 뜻이다. 삼성전자 역시 실적발표에서 "당사 HBM4는 성능에 대한 고객사 평가로 이미 정상적으로 제품을 양산 투입해 생산 중"이라며 "고객사 요청으로 2월부터 최상위 등급인 11.7Gbps 제품을 포함해 HBM4 물량의 양산 출하가 예정돼 있다"고 밝힌 바 있다. 이를 고려하면 삼성전자도 지난해 하반기부터 HBM4 리스크 양산에 돌입한 것으로 풀이된다. 이달 말 기준으로, 삼성전자·SK하이닉스 모두 엔비디아향 HBM4 테스트를 아직 진행 중에 있다. 엔비디아가 제시한 공식적인 퀄 테스트 종료 시점은 1분기 말이다. 삼성전자는 이전 제품인 HBM3E까지 엔비디아향 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 다만 HBM4에서는 경쟁사 대비 한 세대 앞선 1c(6세대 10나노급) D램, 더 고도화된 베이스 다이(HBM)의 컨트롤러 역할을 담당하는 칩를 채용해 성능을 끌어올렸다. 이를 통해 삼성전자는 엔비디아가 요구하는 최대 11.7Gbps급 HBM4 상용화에 강한 자신감을 보이고 있다. 내부에서는 "곧 엔비디아와 테스트가 마무리될 예정"이라는 이야기도 나온다. 이번 양산 출하 발표 역시 이러한 분위기에 기인했다는 평가다. SK하이닉스는 공식적인 언급은 피하고 있으나, 최근까지 HBM4 샘플에 대한 개선작업을 진행한 것으로 파악된다. 가혹한 환경 조건에서 11.7Gbps급 성능 구현이 삼성전자 대비 힘들다는 의견도 제기되고 있다. 결함의 경중 정도나 핵심 원인에 대해서는 업계 내부에서도 의견이 엇갈린다. 다만 SK하이닉스가 본격적인 양산 램프업(본격화) 시점을 당초 대비 다소 미루고 있다는 점은 확실시되고 있다. HBM4 양산용 소재·부품 발주 스케줄이 이달까지 확정되지 않고 있어서다. 개별 공급 시기보다 공급망 전체 상황 봐야…"결국 윈-윈" 최근 삼성전자·SK하이닉스는 엔비디아향 HBM4 공급망을 두고 날선 신경전을 벌이고 있다. 두 회사 중 누가 먼저 HBM4에 대한 정식 PO(구매주문)을 발표할 지에 대한 시장의 관심도 또한 높다. 그러나 업계는 현재 공급되는 샘플에 심각한 불량이 발생하지 않는 한, 삼성과 SK 모두 엔비디아향 HBM4 공급을 순조롭게 진행할 수 있을 것으로 보고 있다. 이유는 공급과 수요 간 '균형'에 있다. 현재 엔비디아가 요구하는 HBM4 최고 전송속도 성능은 11.7Gbps다. 다만 삼성전자·SK하이닉스가 최고등급(Bin1) 제품만을 선별하는 경우, 수율 및 안정성 문제로 충분한 양을 공급하지 못할 가능성이 크다. HBM4는 전작인 HBM3E 대비 데이터를 주고 받는 입출력단자(I/O) 수가 2배로 늘어 수율 확보가 더 어렵다. 삼성전자·SK하이닉스 입장에서도 생산능력을 확대할 여력이 없다. 올해 HBM 공급은 공격적인 AI 인프라 투자로 전체 수요를 따라가지 못하고 있다. 특히 구글 등 클라우드서비스제공자(CSP) 기업들이 HBM 수급 비중을 크게 늘리면서, 전년에 비해 공급난은 훨씬 심각해진 상황이다. 때문에 업계는 엔비디아가 11.7Gbps 외에도 10.6Gbps 등 차상위 제품까지 함께 활용할 것으로 예상하고 있다. 실제로 삼성전자·SK하이닉스는 그간 엔비디아와 다양한 속도의 HBM4 샘플 테스트를 진행해온 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "현재 업계 전반에서 삼성전자의 HBM4 기술력을 SK하이닉스 대비 더 높게 평가하는 것은 사실이나, 전체 HBM 시장 관점에서는 두 기업 모두 무난하게 HBM 사업이 확대될 가능성이 유력하다"며 "HBM4 속도 외에도 제품 신뢰성, 공급망 안정성 등 고려해야할 요소가 많다"고 설명했다.

2026.02.01 10:05장경윤 기자

SKT, 지난해 AI로 보이스피싱 11억건 차단

SK텔레콤은 AI를 악용한 보이스피싱 범죄에 대응해 AI 활용 대응 체계를 구축해 범죄를 효과적으로 차단했다고 29일 밝혔다. 최근 경찰청 발표에 따르면 지난해 보이스피싱 피해액은 전년 8천545억원 대비 약 47.2% 증가한 1조2천578억원으로 집계됐다. 미국 비영리단체 ITRC는 사칭 사기가 전년 대비 148% 급증했으며, AI 기술이 주요 요인이라고 분석했다. SK텔레콤은 AI 악용 범죄가 고도화되는 만큼 AI 기반 다층 방어 체계를 구축했다. '스캠뱅가드'는 회사가 자체 개발한 AI 기반 금융사기 탐지 기술로, 금융기관 사칭이나 지인 사칭 등 보이스피싱의 다양한 패턴을 학습해 의심스러운 통화나 문자를 감지해 사용자에게 경고 알림을 보낸다. SK텔레콤 PASS 스팸 필터링의 '미끼문자 알림 서비스'와 에이닷 전화의 'AI 안심차단' 기능에 적용됐다. '에이닷 전화'는 통화 중 실시간으로 AI가 대화 내용을 분석하고, 위험 징후가 감지되면 즉시 화면에 경고 팝업을 띄운다. 상대방이 통화 중 “안전 계좌로 송금해주세요”라고 말하면, AI가 이를 포착해 경고창을 띄우는 식이다. AI가 인지한 위험 수준에 따라 '의심'과 '위험' 두 단계로 구분된 알림을 팝업, 알림음, 진동으로 표시된다. 아울러 24시간 모니터링 체계를 가동하고, 새로운 사기 수법이 발견될 경우 이를 즉시 당일 AI 학습에 반영한다. 경찰청, 금융위원회 등 유관 기관과의 실시간 정보 공유도 강화하고 있다. 그 결과 지난해 2024년 대비 35%가량 증가한 각종 통신 사기 시도 약 11억 건을 선제적으로 차단했다. 구체적으로 지난해 2024년 대비 119% 증가한 음성 스팸·보이스피싱 통화 2억5천만건, 22% 증가한 스팸 문자 8억5천만 건을 차단했다. 올해엔 스팸 및 피싱 차단 전 과정에 AI 적용을 확대할 계획이다. AI 기반 자동 탐지부터 수집, 분석, 차단, 피해 사전 예방까지 이어지는 원스톱 대응 체계를 구축한다는 방침이다. 올해 모든 스팸·피싱 차단 과정에 AI를 확대 적용할 계획이다. SK텔레콤은 "과거 통신의 역할이 사람과 사람을 이어주는 '연결'에 머물렀다면, AI 시대엔 '보호'라는 책임까지 함께 진다"며 "AI 시대 새로운 위험에 맞서 이용자 보호 역량을 지속적으로 강화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.29 10:19홍지후 기자

SK하이닉스 "HBM4 압도적 점유율·수율 목표"

SK하이닉스가 HBM(고대역폭메모리) 시장에서 주도권을 계속해 유지하겠다는 강한 의지를 드러냈다. 올해 본격 양산되는 HBM4(6세대 HBM)에서 압도적인 점유율과 높은 수율을 확보하는 것이 목표다. 29일 SK하이닉스는 2025년도 4분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 "HBM4에서 일부 경쟁사 진입이 예상되나, 당사의 시장 리더십 및 주도적인 공급사 지위는 지속될 것"이라고 밝혔다. HBM4는 올해 본격적인 상용화를 앞둔 가장 최신 세대의 HBM이다. 글로벌 빅테크인 엔비디아의 최첨단 AI 가속기인 '루빈' 시리즈에 탑재된다. 앞서 SK하이닉스는 HBM4에 대해 "현재 양산 중"이라고 언급한 바 있다. SK하이닉스는 "당사는 HBM2E부터 고객들과 원팀으로 협업해 HBM 시장을 개척해 온 선두주자로, 양산 경험과 품질에 대한 고객사 신뢰는 단기간에 추월하기 어려울 것"이라며 "HBM4 역시 당사 제품에 대한 선호도와 기대 수준이 높아 고객사들이 최우선으로 요구하고 있다"고 설명했다. 이를 바탕으로 SK하이닉스는 HBM4 시장에서 압도적인 점유율 확보를 목표로 하고 있다. 수율 역시 이전 제품인 HBM3E 12단과 비슷한 수준까지 끌어올리는 것이 목표다. SK하이닉스는 "현재 생산을 극대화중임에도 고객 수요를 100% 충족하기 어려워, 일부 경쟁사의 진입이 예상된다"면서도 "성능과 양산성, 품질을 기반으로 한 시장 리더십 및 주도적인 공급사 지위는 지속될 것"이라고 강조했다.

2026.01.29 10:03장경윤 기자

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