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  • 아이스토어, iPhone 18 Pro 시리즈·Apple Watch·AirPods 신제품 판매 개시

    아이스토어, iPhone 18 Pro 시리즈·Apple Watch·AirPods 신제품 판매 개시

    Apple 프리미엄 리셀러 아이스토어(대표이사 김두원)는 9월 18일부터 iPhone 18 Pro 시리즈와 Apple Watch Series 12, Apple Watch Ultra 4, AirPods 5 판매를 시작한다고 밝혔다. 고객은 아이스토어 온·오프라인 매장과 ‘롯데백화점 온라인몰’, ‘더현대 Hi’, ‘롯데카드 띵샵’에 입점한 아이스토어 브랜드 스토어를 통해 Apple 신제품을 만나볼 수 있다. 특히 롯데카드 띵샵에서는 최대 36개월 무이자 할부 혜택을 마련해 고객의 월 결제 부담을 줄일 수 있도록 했다. iPhone 18 Pro 시리즈는 2나노 공정의 A20 Pro 칩과 iPhone 최초의 가변 조리개 메인 카메라를 탑재해 성능과 촬영 경험을 강화했다. Apple Watch Series 12는 새로운 건강 감지 시스템으로 일상 속 건강·운동 관리를 돕고, Apple Watch Ultra 4는 견고한 티타늄 디자인과 일반 사용 시 최대 50시간의 배터리 사용 시간을 제공한다. AirPods 5는 이전 모델 대비 최대 1.5배 강력한 액티브 노이즈 캔슬링과 개인 맞춤형 공간 음향을 제공한다. 아이스토어는 이번 신제품 출시를 맞아 고객의 사용 환경과 필요에 맞춘 구매 상담을 제공한다. 전문 교육을 이수한 스태프가 iPhone의 모델과 용량 선택부터 Apple Watch, AirPods의 제품별 차이와 활용 방법까지 안내해 고객의 선택을 돕는다. 아이스토어 오프라인 매장에서는 기존 제품을 반납하고 신형 iPhone을 구매하는 고객을 대상으로 보상판매 프로그램을 진행한다. 반납 기기의 기종과 상태에 따라 보상 여부 및 지급 금액이 책정되며, 이를 활용하면 새 기기 구매비용 부담을 낮출 수 있다. 한편, 아이스토어는 유통망 확장 및 재정비를 거쳐 2026년 9월 현재 전국 27개 매장을 운영 중이며, Apple 신제품 구매를 기다려 온 고객 맞이에 본격 나설 계획이다. 김두원 아이스토어 대표이사는 “전국으로 확대된 아이스토어 매장에서 새로운 iPhone과 Apple Watch, AirPods를 고객에게 선보이게 돼 뜻깊다”며 “고객이 자신의 일상에 맞는 제품을 선택하고, Apple 기기를 함께 사용하는 편리함을 경험할 수 있도록 전문적인 상담과 세심한 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다. 신제품 출시 이벤트와 매장별 혜택, 수령 방법 등 상세 정보는 아이스토어 공식 홈페이지 및 각 판매 채널 안내 페이지에서 확인할 수 있다.
  • 진인프라·대광건영, AI 안전관제 ‘JIN SAFETY’ 용인 현장 본운영 개시

    진인프라·대광건영, AI 안전관제 ‘JIN SAFETY’ 용인 현장 본운영 개시

    ICT 전문기업 ㈜진인프라(대표이사 김성용)는 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 AI 기반 건설 현장 안전관리 플랫폼 ‘JIN SAFETY(진세이프티)’의 현장 운영 성과보고회를 열고, 경기 용인 현장에서 9월 1일 본 운영에 들어갔다고 지난 3일 밝혔다. 성과보고회는 1일 광주 대광건영 본사에서 열렸다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에서 실증(PoC)에 착수한 이후 약 3개월간의 운영 결과와 기능 개발 현황을 공유하고, 하반기 적용 계획을 논의했다. 현재 JIN SAFETY는 구미·용인 2개 현장에서 18개 채널의 AI 안전관제와 이동형 CCTV 6대를 운영하고 있다. 용인 현장에는 지난 8월 20일 이동형 CCTV 4대가 도입됐다. 이 가운데 1대는 열화상 겸용 모델로, 야간과 저조도 환경의 인식률을 보완한다. 서비스 기간은 2026년 9월부터 2028년 5월까지 21개월이다. ◆ 카메라는 바꾸지 않고, 현장이 요구한 위험을 학습시킨다 JIN SAFETY는 현장에 이미 설치·운영 중인 관제 CCTV의 영상을 그대로 받아 서버에서 분석한다. AI 칩이 내장된 카메라나 별도의 AI 박스로 교체할 필요가 없어, 현장 규모가 클수록 도입 부담이 줄어드는 구조다. 용인 현장에는 영상을 직접 수집하는 RTSP 연동 방식을 처음 적용했으며, 종전 방식과 비교해 연결 안정성·화질·객체 인식률 전 항목에서 우위를 확인했다. 판정 항목은 총 13종으로 구성된다. 세부적으로는 떨어짐·넘어짐, 안전모·안전벨트·안전화 미착용, 고소작업 상태 등 위험 요인 6종과 장비 인식 6종(굴착기·지게차·레미콘·고소작업대·트럭·덤프)이 포함된다. 여기에 현장 맞춤형 요구 사항을 적극 반영하여 신호수 부재 및 타워크레인 신호수 관련 항목 2종을 새롭게 개발·추가했다. 판정 구조에는 시각언어모델(VLM)을 적용했다. 1차로 영상 속 인원·장비·보호구를 탐지한 뒤, 2차로 해당 장면 전체를 다시 판단하는 2중 구조다. 좌표만으로 판단할 때 발생하던 구조적 오탐을 걸러내기 위한 설계다. 위험으로 판정된 순간에는 증거 이미지가 자동 저장돼, 관리자가 판정 표시본과 원본을 나란히 대조할 수 있다. 관제 화면은 최대 16분할까지 동시에 표출되며 현장과 본사, 모바일에서 함께 볼 수 있다. 현장별 서브 계정으로 담당자 권한을 분리하고 본사 계정은 전 현장을 통합 조회하는 구조다. 폭염기 온열 질환 예방을 위한 체감온도 표시, 기간별 통계의 엑셀·PDF 내려받기 기능도 운영 중이다. ◆ 알림·방송으로 확장… 웨어러블 연동 연내 검증 양사는 하반기 고도화 작업에 속도를 낸다. 오는 9월부터는 위험 감지 시 관리자 스마트폰으로 즉시 알림이 전송되며, 푸시 링크를 통해 검출 화면을 실시간으로 확인할 수 있는 기능이 도입된다. 이어 9월 중 용인 현장에서 현장 IP 스피커 연동 음성 안내 시스템의 실증을 마치고 10월부터 본격적인 확대에 들어간다. 아울러 이동형 CCTV의 원격 방향 제어와 현장 음성 송출 기능 역시 10월 적용을 목표로 현재 개발이 진행 중이다. CCTV 화면 안에 구역을 지정해 해당 영역만 판정하는 기능과, 소화기 비치 위치를 등록해 이탈 시 즉시 알리는 기능도 개발이 진행되고 있다. 근로자 건강 상태와 현장 내 위치를 확인하는 스마트밴드 연동은 연내 성능 검증을 목표로 한다. 대광건영 관계자는 “현장이 넓고 공정이 수시로 바뀌는 건설 현장에서는 관리자의 육안 점검만으로 사각지대를 없애기 어렵다”며 “검증된 기능을 중심으로 적용 현장을 넓혀 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “현장에서 나온 요구를 곧바로 개발에 반영해 온 것이 이번 확대 적용으로 이어졌다”며 “자체 GPU 인프라와 전담 개발 인력을 바탕으로 요구 사항 반영 속도를 유지해, 실제 현장에서 쓰이는 안전관리 플랫폼으로 완성해 나가겠다”고 밝혔다.
  • “내 반도체 주식 되살릴 ‘한 방’ 있을까”…브로드컴 실적에 쏠린 눈 [재테크+]

    “내 반도체 주식 되살릴 ‘한 방’ 있을까”…브로드컴 실적에 쏠린 눈 [재테크+]

    미국의 반도체 대장주 브로드컴의 실적 발표가 임박하면서 글로벌 증시가 숨죽인 채 결과를 지켜보고 있습니다. 최근의 주가 조정을 딛고 반등에 성공할지 관심이 쏠리는 가운데, 이번 실적이 인공지능(AI) 산업 전체의 성장세가 지속될지를 가늠할 시험대가 될 수 있을 것이라는 기대감이 커지고 있습니다. 브로드컴은 2일(현지시간) 장 마감 후 3분기 실적을 발표합니다. 지난 6월 3일 2분기 실적을 발표한 다음 날에는 시장 기대에 못 미친 실적 전망과 AI 성장 둔화 우려가 겹치면서 주가가 13%가량 급락했습니다. 이 여파로 글로벌 반도체 주가 전반에 한동안 깊은 침체가 이어졌습니다. 현재 브로드컴의 주가는 369.3달러로 지난 6월 3일 사상 최고점 대비 25% 넘게 떨어진 상태입니다. AI 산업의 미래와 수요 가속화가 얼마나 지속될지에 대한 시장의 불확실성이 반영된 결과입니다. AI 맞춤형 칩 선두주자…2분기 실적도 ‘고공행진’브로드컴은 반도체부터 소프트웨어, 인프라, 보안 솔루션에 이르기까지 AI 혁명의 핵심 기술을 두루 갖추고 있는데요. 엔비디아가 범용 AI 칩인 그래픽처리장치(GPU)를 주력으로 한다면 브로드컴은 구글이나 메타 같은 빅테크 기업이 자사 시스템 맞춤형으로 주문 제작하는 주문형 반도체(ASIC)의 선두주자입니다. 특히 브로드컴의 ASIC은 AI 처리 속도를 최적화할 수 있어 기존 GPU보다 에너지 효율이 높다는 평가입니다. 이 같은 강점은 가시적인 성과로 이어졌습니다. 지난 2분기 매출은 전년 동기 대비 48% 증가한 222억 달러(약 30조 2790억원)를 기록했고, 조정 주당순이익(EPS)도 54% 급증한 2.44달러를 달성했습니다. 특히 AI 반도체 매출만 143% 뛰어오른 108억 달러(약 14조 7300억원)를 기록하며 전체 매출의 절반 가까이를 견인했습니다. 저평가 논란 속 갈림길…3분기 ‘가속 성장’ 예고브로드컴은 이제 주가 향방을 가를 중요한 갈림길에 서 있습니다. 일각에서는 투자자들이 AI 시장의 지속적인 성장 가능성과 브로드컴의 잠재력을 지나치게 저평가하고 있다는 지적도 나옵니다. 이처럼 눈높이가 한껏 낮아진 상황에서 시장 기대를 뛰어넘는 견조한 실적이 확인된다면 주가가 강하게 반등할 것이라는 기대가 커지는 상황입니다. 경영진 역시 강력한 성장세에 자신감을 내비치고 있습니다. 브로드컴이 제시한 3분기 예상 매출은 전년 동기 대비 84% 급증한 294억 달러(약 40조 1020억원)에 달합니다. 기업이 순수 영업 활동을 통해 현금을 벌어들이는 능력을 보여주는 ‘조정 상각전영업이익’(EBITDA)은 87% 뛰어오른 200억 달러(약 27조 2800억원) 수준으로 예상했습니다. 직전 2분기 실적을 뛰어넘는 가속 성장을 예고한 셈입니다. 이번 브로드컴의 성적표는 ‘AI 열풍이 실제로 지속 가능한지’를 입증할 가늠자로도 주목받고 있는데요. 브로드컴이 시장의 우려를 씻어낼 만한 강력한 실적과 전망을 내놓는다면 그간의 우려를 뒤엎고 새로운 재반등의 발판을 마련할 것이라는 기대감이 시장 전반에 퍼지고 있습니다.
  • GPU만 빠르면 뒤처진다… 불붙은 ‘AI 시스템 대전’

    GPU만 빠르면 뒤처진다… 불붙은 ‘AI 시스템 대전’

    연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.
  • 삼성 ‘연산’ SK ‘패키징’… ‘메모리 장벽’ 넘는다

    삼성 ‘연산’ SK ‘패키징’… ‘메모리 장벽’ 넘는다

    삼성, GPU 일부 연산 기능 옮겨와성능·전력효율 맞춤형 HBM 제시하닉, 20단 이상 적층할 접합 기술발열 부위 식혀주는 ‘iHBM’ 개발 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)의 승부처로 각각 연산 기능과 패키징 기술을 꺼내 들었다. 삼성전자는 HBM의 기능을 넓히고, SK하이닉스는 20단 이상 높이 쌓아도 발열과 뒤틀림을 잡는 접합·냉각 기술을 개발한다. AI 반도체의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 메모리로 확산되는 가운데 중국의 추격에도 대응하려는 전략이다. 두 회사는 23일(현지 시간) 미국 스탠퍼드대에서 개막한 학술회의 ‘핫칩스 2026’에서 차세대 HBM 전략을 공개했다. 업계의 공통 고민은 AI 칩의 계산 속도를 메모리가 따라가지 못하는 ‘메모리 병목’이다. GPU가 아무리 빨리 계산해도 필요한 데이터를 메모리가 제때 보내주지 못하면 제 성능을 낼 수 없다. AI 가속기의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 높아지는 반면 HBM의 데이터 전송 속도 증가 폭은 같은 기간 2배에도 못 미친다는 게 업계의 분석이다. 삼성전자의 해법은 HBM 자체를 더 ‘똑똑하게’ 만드는 것이다. HBM 맨 아래에는 여러 장의 D램과 GPU 사이에서 데이터 흐름을 관리하는 ‘베이스다이’가 있다. 삼성전자는 여기에 지금까지 GPU가 맡았던 메모리 제어 기능과 데이터 처리 작업 일부를 옮기는 방안을 제시했다. GPU의 부담을 HBM이 나눠 맡는 셈이다. 메모리 제어 기능을 HBM으로 옮겨 확보한 GPU 내부 공간에 연산 코어를 더 넣으면 성능을 높일 수 있다는 것이다. SK하이닉스는 HBM을 더 높이 쌓을 때 생기는 열과 뒤틀림을 해결하는 데 초점을 맞췄다. HBM은 D램을 여러 층 쌓을수록 용량은 늘지만 열을 빼내기 어렵고 칩이 휘는 문제도 커진다. SK하이닉스는 20단 이상 적층을 위해 칩 사이 금속을 직접 붙여 층간 간격을 줄이는 ‘하이브리드 본딩’을 연구하고 있다. HBM 내부에 냉각 요소를 넣어 열을 빼내는 ‘iHBM’도 개발 중이다. 이재식 SK하이닉스 아메리카 부사장은 “HBM 자체의 성능뿐 아니라 GPU와 패키징, 파운드리까지 고객과 함께 최적화해야 한다”고 말했다. 이 같은 기술 경쟁은 HBM 수요가 엔비디아 GPU 중심에서 구글·아마존·메타 등 빅테크의 자체 AI 가속기로 확대되는 흐름과 맞물린다. 카운터포인트리서치는 주문형 반도체(ASIC)용 HBM 수요가 2024년부터 2028년까지 35배로 늘어날 것으로 전망했다. 중국 메모리 업체들의 추격도 변수다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)는 지난해 4분기 세계 D램 시장 매출 기준 점유율 7.7%로 4위까지 올라섰다. 범용 D램에서 중국의 추격이 거세진 만큼 차세대 HBM에서 기술 격차를 벌리는 것이 중요해진 셈이다. 당장의 승부처는 HBM4와 내년 양산을 앞둔 HBM4E다. 삼성전자는 지난 2월, SK하이닉스는 2분기부터 HBM4 양산 공급에 들어갔으며 두 회사 모두 HBM4E 샘플을 고객사에 전달했다. HBM의 승부 기준도 단순히 데이터를 더 빨리 보내고 더 많이 쌓는 데서 고객의 AI 칩에 맞춰 기능과 구조까지 설계하는 방향으로 바뀌고 있다.
  • 최악의 뇌종양 치료효과 사전에 알아본다

    최악의 뇌종양 치료효과 사전에 알아본다

    교모세포종은 가장 치명적인 악성 뇌종양으로 꼽힌다. 암세포가 정상 뇌조직으로 빠르게 퍼지고 종양 특성도 환자마다 달라서 치료가 까다롭다. 국내 연구진이 환자에게 항암제를 투여하기 전에 환자와 똑같은 상태를 재현한 칩으로 약효를 확인한 뒤 치료 효과를 극대화할 수 있는 방법을 찾는 기술을 개발했다. 카이스트 기계공학과, 성균관대 생명물리학과, 분당차병원, 차의과학대 공동 연구팀이 교모세포종 환자의 치료 반응을 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽(BBTB) 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 이 연구 결과는 재료 및 나노과학 분야 국제 학술지 ‘스몰’에 실렸다. 똑같은 암에 같은 항암제를 써도 환자마다 효과는 다르게 나타난다. 더군다나 뇌에는 혈액 속 유해물질이 뇌로 들어오는 것을 막는 혈액-뇌 장벽이 있어 뇌종양 환자의 치료를 위한 항암제가 종양세포까지 도달하는 것을 방해한다. 더군다나 교모세포종이 생기면 종양 주변 혈관장벽도 변하게 된다. 변화 상태가 환자마다 다르기 때문에 같은 항암제를 사용해도 환자마다 효과가 달라지는 이유도 여기에 있다. 이전에도 교모세포종 환자의 치료 반응 예측을 위해 종양 유전자나 바이오마커를 활용했지만 변화된 종양 주변 혈관 환경이나 약물 사용 효과를 파악하기는 어려웠다. 연구팀은 환자의 종양뿐만 아니라 항암제가 종양까지 도달하는 혈관장벽까지 구현한 칩을 개발했다. 연구팀은 환자에게 얻은 교모세포종 세포와 뇌혈관 내피세포, 별아교세포를 작은 미세유체 칩 안에서 배양해 실제 암세포와 정상 뇌조직이 맞닿는 부위와 유사한 환경을 만들었다. 혈관 주변 세포와 면역세포도 추가할 수 있도록 설계해 실제 사람의 뇌종양 주변 혈관 환경과 유사하게 재현했다. 연구팀은 서로 다른 형태의 교모세포종 환자 3명의 종양세포로 혈액-뇌종양 장벽 칩을 만들었다. 이에 교모세포종 치료에 사용되는 테모졸로마이드(TMZ)와 베바시주맙(BEV)을 적용해 환자별 치료 반응을 살폈다. TMZ는 암세포 자체를 공격하는 항암제인 반면 BEV는 암이 성장하는 데 필요한 혈관 생성을 억제하는 표적치료제다. 분석 결과 기존 유전자 검사에서는 비슷한 치료 반응이 예상됐던 환자들도 칩에서 나타난 혈관장벽의 특성과 치료제 반응은 다르게 나타났다. 칩에서 확인한 환자별 치료 반응은 실제 환자의 치료 경과와도 상당히 높은 수준으로 일치했다. 연구팀에 따르면 이번 플랫폼을 활용하면 실제 환자의 종양과 혈관장벽을 모사한 환경에서 신약 후보물질의 효과를 평가하고 어떤 환자에게 효과가 나타날 가능성이 높은지 탐색하는 전임상 평가에도 활용하는 등 신약 개발에도 활용할 가능성이 있다. 연구에 참여한 안송이 카이스트 기계공학과 교수는 “이번 연구는 환자 유래 종양세포와 혈액-뇌종양 장벽을 함께 재현함으로써 환자마다 다른 치료 반응을 실제와 가깝게 평가할 수 있는 플랫폼을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “보다 많은 환자를 대상으로 검증해 교모세포종 환자의 맞춤형 치료 전략 수립과 신약 개발을 위한 전임상 평가 플랫폼으로 발전시킬 것”이라고 말했다.
  • 개방형 AI 승부수? 개방형 모델 공개한 메타 [고든 정의 TECH+]

    개방형 AI 승부수? 개방형 모델 공개한 메타 [고든 정의 TECH+]

    중국산 오픈 웨이트 모델인 키미 K3는 미국의 프런티어 인공지능(AI) 모델과 맞먹는 성능으로 시장에 큰 충격을 안겼습니다. 앤스로픽 AI 모델의 지식 증류를 통해 사실상 기술을 탈취했다는 비판이 나오기도 했지만, 2.8조개의 파라미터를 지닌 초거대 모델을 증류만으로 만들 순 없기 때문에 이제 중국의 AI 기술을 더 이상 무시할 수 없다는 의견도 우세합니다. 더구나 모든 가중치를 공개하는 중국의 개방형 AI 모델이 장기적으로 보면 시장을 잠식할 수 있다는 우려도 만만치 않습니다. 누구나 모델을 받아서 내부적으로 돌릴 수 있기 때문에 내부 정보 유출을 꺼리는 기업이나 기관에서 상당히 매력적인 대안일 뿐 아니라 자사 서비스에 맞춤형으로 개조도 자유롭습니다. 하드웨어를 이미 가지고 있거나 저렴하게 대여할 수 있다면 서비스 비용도 낮출 수 있습니다. 다만 이렇게 되면 비싼 돈을 주고 미국의 프런티어 AI 모델을 누가 쓰겠냐는 우려가 나오는 것도 당연합니다. 결국 중국 개방형 AI 모델이 노리는 것도 이것이라는 비판도 적지 않습니다. 지금까지 IT 생태계는 개방형과 오픈 소스를 찬양해 왔지만, 개방형 AI 앞에서는 목소리가 달라지고 있습니다. 여기에 개방형 AI 모델을 악용하는 사람이나 집단이 나올 수 있다는 걱정도 있습니다. 하지만 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 ‘미래는 모두의 것’이라는 제목의 글에서 “초인공지능을 중앙 집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다”며 개방형 AI를 지지하는 주장을 펼쳤습니다. 물론 악용 가능성도 인정하면서 모델의 개발 중간 단계부터 감시와 관리가 필요하다는 점은 인정했지만, 개방형 모델의 필요성을 역설한 것입니다. 아마도 저커버그가 갑자기 개방형 모델을 지지한 이유 중 하나는 미국이 폐쇄형 모델로 가는 반면 중국은 개방형 모델로 갈 경우 장기적으로 대부분의 국가들이 누구나 쓸 수 있는 중국 모델에 종속될 것이라는 우려일 것입니다. 사람들이 모두 중국산 개방형 AI만 사용한다면 생태계 역시 여기에 종속될 것입니다. 그리고 결국은 하드웨어 역시 종속될 수 있습니다. 현재 AI 가속기는 엔비디아 칩이 중심이지만, 중국산 AI GPU에서 훈련된 중국 AI 모델은 중국산 하드웨어에서 잘 돌아가게 될 것이기 때문입니다. 따라서 메타가 개방형 AI를 지지하면서 모델을 공개하기로 한 것은 상당한 의미가 있습니다. 물론 앤스로픽이나 오픈 AI처럼 실제 유료 사용자가 많지 않은 것도 이런 결정을 내린 배경 중 하나일 것입니다. 하지만 주요 빅테크 기업이 개방형 모델을 지지하면서 미국산 개방형 모델이 중국산 개방형 모델의 강력한 경쟁자가 될 가능성이 높아졌습니다. 다만 첫술부터 배부를 순 없다는 속담처럼 먼저 공개한 ‘뮤즈 글리머’(Muse Glimmer)의 성능은 사실 아주 인상적이진 않습니다. 뮤즈 글리머는 뮤즈 스파크처럼 대형 모델을 지식 증류해 만든 작은 로컬 모델로 30B(300억개)의 파라미터를 지니고 있습니다. 작다고는 해도 4비트 양자화 모델도 18GB 정도 크기이기 때문에 완전히 그래픽처리장치(GPU)에 올리려면 24GB 메모리가 필요하고 맥 같은 통합 메모리를 사용하는 경우 32GB 이상 모델이 추천됩니다. 현재 비슷한 위치에 있는 개방형 모델은 구글의 젬마 4(Gemma 4) 31B dense 모델과 알리바바의 Qwen 3.6 27B dense 모델인데 뮤즈 글리머는 코딩이나 일반 작업에서 더 우수하진 않지만, 여러 단계의 임무를 수행하는 에이전트 기능면에서 우수하다는 평가가 나오고 있습니다. 그러나 당장 경쟁 모델을 위협할 수 있을 정도의 인상적인 성능을 보여주진 않고 있습니다. 여기에 아직 모델이 하나뿐인 점도 약점입니다. 알리바바 Qwen의 경우 대형부터 중소형 모델까지 여러 모델이 있고 코딩 전용 모델인 코더 등 다양한 모델이 있어 사용자가 상황에 맞춰 고를 수 있는 선택지가 넓습니다. 대항마로 나온 젬마 4 역시 스마트폰에서 돌릴 수 있는 작은 모델에서 비교적 큰 31B 모델까지 선택의 폭이 좀 더 넓습니다. 특히 Qwen과 젬마 모두 MoE(Mixture of Expert) 기능을 지원해 개인 컴퓨터에서도 빠른 토큰 속도를 확보할 수 있습니다. 특히 Gemma 4 26B A4B QAT(Quantization-Aware Training) 모델은 학습 단계부터 양자화를 시뮬레이션해서 압축 시 발생하는 품질 손실을 효과적으로 줄였습니다. 덕분에 QAT 4비트 버전은 용량을 약 14.4GB 수준으로 줄여 16GB 메모리의 GPU나 개인용 노트북에서도 원활하게 굴러가면서도 성능은 57.7GB의 용량을 지닌 16비트 모델에 근접해 큰 인기를 끌고 있습니다. 뮤즈 글리머는 MoE 모델이 없는 단일 모델로 속도가 MoE 모델보다 느릴 수밖에 없지만, 대신 DFlash 드래프터 모델이라는 소형 보조 모델을 사용해 속도를 높일 수 있습니다. 메타가 발표한 데이터에 따르면 RTX 5090 카드에서는 3.1배, M5 Max에서는 1.8배, M4 Max에서는 1.5배 빠른 응답 속도를 제공합니다. Dense 모델의 단점인 높은 사양과 느린 응답 속도를 개선한 것으로 주목받고 있습니다. 메타의 뮤즈 글리머는 현시점에서는 그렇게 인상적인 성능을 지닌 개방형 AI라고 보긴 어렵습니다. 하지만 구글 젬마가 그랬던 것처럼 이후 버전에서 성능을 높여 나가면서 다양한 기능과 모델을 선보인다면 개방형 AI 부분에서 새로운 강자가 될 수 있습니다. 메타의 개방형 AI 승부수가 통할 수 있을지 주목됩니다.
  • 진인프라·대광건영, AI 기반 건설안전 플랫폼 ‘JinSafe’로 스마트 안전관리 고도화

    진인프라·대광건영, AI 기반 건설안전 플랫폼 ‘JinSafe’로 스마트 안전관리 고도화

    ICT 전문기업 진인프라(대표이사 김성용)가 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 손잡고 인공지능(AI) 기반 건설현장 안전관리 플랫폼인 ‘JinSafe(진세이프)’ 도입을 위한 현장 실증(PoC) 작업에 돌입했다고 밝혔다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에 JinSafe를 구축해 현재 16개 채널의 AI 안전관제를 운영 중이며, 오는 8월에는 용인 고진역 현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번 실증은 AI 기반 안전관제 기술을 실제 건설현장에 적용해 중대재해 예방과 안전관리 효율성을 검증하기 위한 것으로, 향후 스마트 건설안전 관리체계 확산의 기반이 될 것으로 기대된다. JinSafe는 현장 CCTV 영상을 AI가 실시간으로 분석해 안전모와 안전조끼 미착용, 작업자의 위험 자세 및 돌발 동작을 자동으로 감지한다. 위험 상황이 포착되면 즉시 자동 캡처해 관리자에게 실시간 알림을 전송한다. 구미 현장과 광주 본사에서 통합 관제 화면을 동시에 모니터링할 수 있으며, 안전관리자는 모바일 앱을 통해 언제 어디서나 현장 영상과 이벤트 발생 내역을 확인할 수 있다. 7월에는 현장의 생생한 목소리를 반영해 주요 기능을 한층 더 고도화했다. 우선, 폭염기 온열질환을 선제적으로 예방하고자 관제 화면에서 현장 날씨와 체감온도를 동시에 확인할 수 있는 알림 기능을 도입했다. 이와 함께 기간별 안전 통계 및 리포트의 엑셀·PDF 자동 생성 기능, 위험 이벤트 처리 상태 관리, 그리고 담당자별 권한 설정 기능 등을 새롭게 적용해 운영 편의성과 안전 관리를 대폭 강화했다. 대광건영은 이번 실증을 자사 안전보건관리 체계를 한층 고도화하는 계기로 삼는다는 방침이다. 건설현장은 작업 구역이 넓고 공정이 수시로 변경되는 특성상 관리자의 육안 점검만으로는 안전 사각지대가 발생하기 쉽다. 이에 현장과 본사를 연결하는 이원 관제 체계를 구축해 현장 상황을 상시 확인하고, 위험 상황을 사후 확인하는 방식에서 벗어나 위험 발생 즉시 인지하고 대응하는 예방 중심의 안전관리 체계로 전환할 계획이다. 양사는 오는 8월 용인 고진역 현장으로 적용 범위를 확대한다. 구미 현장에서 검증한 관제 체계를 기반으로 현장별 작업 특성에 맞춰 감지 항목을 최적화하고, 실증 범위를 지속 확대해 나갈 예정이다. JinSafe의 가장 큰 특징은 기존 CCTV를 그대로 활용하면서도 산업별·기업별 특성에 맞춘 AI 학습이 가능하다는 점이다. 현재 시장에 보급된 AI 칩 내장형 CCTV나 별도의 AI Box 방식은 제조사가 사전에 정의한 사람·차량·안전모 등 정형 객체를 인식하는 데 초점이 맞춰져 있다. 반면 건설현장마다 다른 장비와 작업 형태, 기업별 안전관리 기준에서 발생하는 비정형 위험 요소까지 반영하기에는 한계가 있다. 새로운 감지 항목을 추가하려면 제조사의 기능 업데이트를 기다리거나 장비를 교체해야 하는 경우도 적지 않다. 또한 이러한 방식은 기존 CCTV를 AI 지원 모델로 교체해야 하는 부담이 따른다. 현장 규모가 커질수록 장비 교체 비용과 공사 기간 역시 증가할 수밖에 없다. 반면 JinSafe는 기존에 운영 중인 CCTV 영상을 그대로 연동해 서버에서 AI 분석을 수행하는 구조로, 별도의 카메라 교체 없이 도입할 수 있다. 여기에 산업별·기업별 특성을 반영한 맞춤형 AI 모델 학습을 제공해 실제 현장에서 발생하는 다양한 위험 요소를 지속적으로 학습하고 감지할 수 있다. 현장 데이터가 축적될수록 감지 정확도는 높아지고 오탐은 줄어드는 구조다. 양사는 이번 실증 성과와 현장의 목소리를 반영해 기능을 지속적으로 개선하고, 향후 대광건영의 모든 건설 현장으로 도입을 넓혀갈 방침이다. 아울러 중장기적으로는 온습도·가스·진동·미세먼지 등 현장 내 IoT 센서 정보와 CCTV 화면을 연계해 통합 모니터링 체계를 구축하고, 현장 맞춤형 AI 학습 데이터를 계속해서 축적해 위험 감지의 정확도를 더욱 끌어올릴 계획이다. 대광건영 관계자는 “안전은 비용이 아니라 현장을 지키는 기본”이라며 “근로자가 안심하고 일할 수 있는 현장을 만들기 위해 AI와 같은 스마트 안전기술을 적극 도입하고, 검증된 기능은 전 현장으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “카메라를 교체하지 않고도 도입할 수 있다는 점과 현장이 요구하는 위험 요소를 직접 학습시킬 수 있다는 점이 JinSafe의 가장 큰 경쟁력”이라며 “대광건영과의 실증 과정에서 확인한 현장의 개선 요구를 빠르게 반영해 실제 건설현장에서 가장 효과적으로 활용되는 AI 안전관리 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
  • “앞으로 5년 골든타임… 시스템반도체로 다변화해야”[월요인터뷰]

    “앞으로 5년 골든타임… 시스템반도체로 다변화해야”[월요인터뷰]

    HBM 슈퍼사이클 3~4년 전망중국, 범용D램·낸드플래시 위협적시스템반도체 설계도 이미 韓 앞서온디바이스 AI 칩 국산화해야스마트폰·車·로봇·공장 경쟁력 원천엔비디아 세계 지배 이유는 CUDAAI 인프라 투자 과열 우려 있지만2000년 닷컴 버블 때와는 다를 것3G 이통 선제 인프라 거대한 결실호남 ‘제2 반도체 기지’ 프로젝트정부 신속 행정·인프라로 뒷받침미래 투자는 기업들에 맡기면 돼인공지능(AI) 시대가 도래하면서 반도체 산업이 역대급 ‘슈퍼사이클’(초호황기)을 맞이했다. AI 반도체에 필수적인 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급자인 삼성전자와 SK하이닉스는 지난해 사상 최대 실적을 경신한 뒤 호조세를 이어가고 있다. 이에 힘입어 국내 주식시장도 활황이다. 하지만 일각에선 AI 거품론을 우려하는 목소리도 나온다. 이번 호황이 일시적 특수에 그치지 않고 지속 가능한 산업 경쟁력으로 이어지려면 무엇이 필요할까. 국내 1세대 시스템반도체 개발자이자 산학연을 아우른 전문가인 김용석(67) 가천대 반도체대학 석좌교수는 “앞으로 5년이 골든타임”이라며 “메모리 호황을 기회로 삼아 HBM 이후를 준비해야 할 때”라고 강조했다. 한국에서도 엔비디아 같은 기업이 나오려면 반도체 생태계를 시스템반도체로 다변화하고, 자동차·로봇·공장 등에 온디바이스 AI(기기 자체에서 AI를 구동하는 기술) 반도체를 국산화해야 한다는 것이다. 그는 산업통상부가 추진하는 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡아 이 과제를 총괄하고 있다. 지난 9일 경기 성남시 가천대 연구실에서 그를 만났다. -AI 반도체 슈퍼사이클은 얼마나 지속될까. “전문가들은 앞으로 3~4년을 한계로 본다. HBM 호황에 취해 있다간 지금의 반도체 슈퍼사이클이 오히려 독이 될 수 있다. 무엇보다 중국이 만만치 않다. 첨단 미세공정이 필요 없는 범용 D램과 낸드플래시 시장에서 중국은 가장 즉각적이고 파괴적인 위협이 될 것이다. 시스템반도체 설계 분야는 이미 우리나라를 앞선 지 오래됐다. 캠브리콘, 무어스레드와 같이 중국이 엔비디아 의존도를 줄이기 위해 전략적으로 키우는 AI 반도체 스타트업의 성장도 놀랍다.” -이번 호황이 지속적인 발전으로 이어지려면 어떻게 해야 하나. “중국은 이미 10년 전 ‘제조 2025’를 제시하고 첨단산업을 집중 육성했다. 현재 중국의 팹리스(반도체 설계 전문기업)는 한국을 양적, 질적인 면에서 모두 앞서고 있다. 그동안 시스템 반도체 설계 능력을 꾸준히 키워왔고, 앞으로 온디바이스 AI 반도체 설계 분야에서 강력한 힘을 발휘할 것으로 보인다. 우리는 HBM 초격차를 유지하면서 반도체 생태계를 메모리에서 시스템반도체로 다변화해야 한다.” -한국은 메모리반도체 강자인데, 시스템반도체로 다변화해야 하는 이유는 무엇인가. “스마트폰, PC, 자동차 등의 경쟁력은 결국 시스템반도체에서 나온다. 애플과 테슬라가 왜 직접 칩을 개발하는지 생각해 보면 알 수 있다. 우리만의 기능과 성능을 넣으려면 시스템반도체를 직접 개발하는 게 좋다. 만약 삼성 갤럭시에 들어가는 엑시노스(삼성전자가 설계한 스마트폰용 시스템반도체)가 없다면 퀄컴(미국 팹리스 기업)이 부르는 게 값이 된다. 엑시노스가 있기에 협상이 가능한 것이다.” -한국은 세계 최고 수준의 메모리 기술을 보유하고 있지만, 엔비디아 같은 기업은 나오지 못했다. 근본적인 이유는 무엇일까. “엔비디아가 세계를 지배하는 이유는 GPU(그래픽·연산용 반도체) 칩 성능 때문만은 아니다. 2006년 개발한 개발자용 소프트웨어 플랫폼 CUDA가 있기 때문이다. 전 세계 개발자들은 CUDA에 종속돼 있다. 우리나라가 소프트웨어 역량이 떨어지는 것도 이유다. 제품을 만드는 기업에서 시스템반도체와 소프트웨어를 자체 개발하려는 노력이 지속돼야 한다.” -AI 인프라 투자 과열을 우려하는 시각도 있다. “AI 데이터센터 투자는 단기적 과열 우려가 있지만, 하이퍼스케일러(AI 데이터센터를 짓고 운영할 수 있는 초대형 기업들)의 기초체력 덕분에 2000년 닷컴 버블과는 다를 것이다. 지금은 IMT-2000(3G 이동통신) 초기와 비슷하다. 당시에도 투자 과열과 거품론이 있었지만 선제적으로 인프라를 구축한 덕분에 스마트폰 생태계와 모바일 혁명이라는 거대한 결실을 맺었다.” -정부는 지난달 삼성전자, SK하이닉스와 함께 경기 용인에 이어 호남을 ‘제2의 반도체 기지’로 조성한다는 메가프로젝트를 발표했다. “삼성과 SK하이닉스는 이미 용인에 팹(공장) 10기를 계획하고 있다. 정부는 신속한 원스톱 행정 지원과 국가 책임의 인프라 조성에 최우선으로 나서야 한다. 또 이같은 성과를 바탕으로 기업들의 미래 투자가 비수도권으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 급하게 서두를 일은 아니다. 기업에 맡기면 된다. 전력과 용수는 돈으로 해결되지만, 진짜 문제는 인재를 확보하는 것이다. 인재들이 비수도권 지역에 계속 머물게 하려면 교육 환경은 물론 문화·예술 등 인프라까지 갖춰야 한다.” -삼성의 현 상태를 평가한다면. “강력한 반도체 슈퍼 사이클과 AI 시장의 확대로 매출과 영업이익은 기록을 경신하고 있다. 하지만 과거 독보적인 초격차 경쟁력이나 새로운 패러다임을 이끄는 혁신 문화가 완전히 회복됐다고 보긴 어렵다. AI 및 차세대 반도체 분야에서 판도를 바꾸는 원천 기술을 선점하려면 지금과 같은 호황기에 대규모 연구개발(R&D) 투자가 이뤄져야 한다. 최근 노조의 성과급 제도화 요구나 DS(반도체)·DX(제품) 사업 부문 간 격차, 비메모리(시스템반도체·파운드리) 부문의 소외감 등 조직 내 갈등 요인도 해소해야 한다.” -혁신을 지속하려면 어떻게 해야 하나. “실패를 용인하고 새로운 것에 도전하는 문화가 필요하다. 내가 처음 삼성에 입사했을 때 비디오카세트(VCR)가 신제품으로 나오던 아날로그 시대였다. 반도체(DS) 부문이 아닌 제품을 만드는 DX 부문으로 입사했는데, 미국 모토로라에서 스카우트돼서 온 과장급 선배가 ‘앞으로는 제품을 만드는 곳에서 칩을 직접 설계해서 쓰게 될 것’이라며 반도체 설계를 제안했다. 당시만 해도 반도체 설계는 반도체 회사에서만 한다고 생각했는데, 그 통념을 깨고 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작한 것이다.” 김 교수는 1998년부터 이동통신 소프트웨어 분야로 옮겨 개발했던 통신 칩(모뎀) 11개를 액자에 넣어 보관했다. “1998년부터 2002년까지 만든 이 칩들은 모두 상용화에 실패한 것들이다. 퀄컴이 독보적으로 잘하고 있었지만, 삼성에서도 직접 해보자며 자체 개발을 시작했던 것이다. 비록 당시엔 실패했지만 도전이 이어지면서 지금의 엑시노스로 결실을 맺었다. 상용화에 실패했는데도 나는 임원으로 승진했다. 당시 삼성은 ‘이 기술만큼은 반드시 확보하자’는 목표가 있으면 실패하더라도 도전을 인정했다.” -인재 유출을 막으려면 어떻게 해야 하나. “미국 실리콘밸리에서 점심시간에 식당에 가면 수많은 한국인 연구자들을 만날 수 있다. 박사급이면 미국 빅테크 기업에선 연봉 100만 달러(약 15억원) 정도를 받는다. 한국에선 1억 5000만원 정도다. 보수도 중요하지만 미국 빅테크 기업에서 일하고 싶어 하는 또 다른 이유는 커리어 때문이다. 국내 기업은 아직도 연공서열을 무시할 수 없다. 그래서 아무리 능력 있고 뛰어나도 젊은 직원을 파격적으로 대우해주지 못한다. 오픈AI, 구글, 애플에선 가능하다. 우수한 엔지니어는 정년 없이 계속해서 연구에 매진할 수 있도록 하고, 단 한 명이라도 사장보다 더 많은 연봉을 받는 최고 엔지니어가 나와야 한다.” -반도체교육원에선 학생들에게 어떤 것을 가르치나. “초등학생부터 중·고등학생, 취업준비생까지 전 세대를 대상으로 맞춤형 교육을 한다. 요즘은 초등학생들도 젠슨 황이나 엔비디아, TSMC를 이야기할 정도다. 지난해와 재작년에 초등학생들과 SK하이닉스 팹을 견학했는데 학생들의 관심이 예상보다 훨씬 크다는 걸 실감했다. 초·중학생한테 반도체 지식을 주입하는 것이 목적은 아니다. 우선 반도체를 재미있는 분야로 느끼게 하고, 훗날 진로를 선택할 때 자연스럽게 이공계에 관심을 갖도록 하는 것이 목표다.” ■김용석 가천대 석좌교수는 1959년 태어나 성균관대 전자공학과를 졸업하고, 같은 대학 정보통신대학원과 동국대 정보통신공학과에서 각각 석사, 박사 학위를 받았다. 1983년 삼성전자 종합연구소에 입사해 31년간 근무하며 국내 처음으로 시스템반도체 설계를 시작했으며, TV·오디오·이동통신 칩을 개발했다. 2010년 스마트폰 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 갤럭시 S1~S4 개발에 참여했다. 10년간 삼성전자 임원(상무)을 지내고 퇴직한 뒤 2014년부터 성균관대 전자전기공학부 교수로 11년간 재직했다. 현재 가천대 반도체대학 석좌교수 겸 반도체교육원장이며, 산업통상부 AI반도체 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡고 있다. 대통령 표창, 국무총리상, 장관상 등 다수의 정부 표창을 받았다. 저서로는 ‘AI 반도체 전쟁’ 등이 있다.
  • 이재용은 선밸리, 최태원은 나스닥… 글로벌 AI ‘맨투맨 세일즈’ 나선다

    이재용은 선밸리, 최태원은 나스닥… 글로벌 AI ‘맨투맨 세일즈’ 나선다

    이, 파운드리 한진만 사장과 동행빅테크 기업 만나 추가 수주 총력최, 10일 상장 기념식서 오프닝벨밸류업 기대… 젠슨 황 재회도 관심 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장이 같은 시기 미국을 찾아 글로벌 고객사와 파트너사를 상대로 네트워킹 및 세일즈 활동을 펼친다. 인공지능(AI) 생태계를 둘러싼 글로벌 합종연횡이 본격화하는 가운데 국내 반도체 투톱을 이끄는 두 총수가 직접 AI 반도체 영토 확장에 나선 것이다. 9일 업계와 외신에 따르면 이 회장은 지난 7일(현지시간) 미국 아이다호주에서 열리는 ‘억만장자들의 사교 모임’인 ‘선밸리 콘퍼런스’ 일정을 시작했다. 업계에서는 이 회장이 삼성전자 파운드리(반도체 위탁 생산) 사업을 책임지는 한진만 사장과 동행했다는 점에 주목한다. 대만 TSMC의 생산 한계와 미국 인텔의 추격으로 파운드리 시장이 새 국면을 맞은 가운데, 이 회장이 글로벌 빅테크 고객사와의 접점을 넓히며 추가 수주에 나설 것이라는 전망이 나온다. 삼성전자는 지난해 테슬라로부터 23조원 규모의 AI 칩 생산 계약을 수주했고 최근에는 앤트로픽과 AI 칩 생산 협력을 논의 중으로, 파운드리 사업의 흑자 전환을 위해 추가 수주가 절실한 상황이다. 삼성전자는 내년 양산을 목표로 AI PC용 가속기 ‘가이아’를 개발하며 온디바이스 AI 반도체 시장으로도 사업 영역을 넓히고 있다. AI PC 시장 공략의 성패 역시 유의미한 고객사 확보에 달려 있다. 콘퍼런스에는 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO), 순다르 피차이 알파벳 CEO, 마크 저커버그 메타 CEO, 샘 올트먼 오픈AI CEO 등이 참석한 것으로 알려졌다. 미국 매체 비즈니스인사이더는 선밸리 콘퍼런스에 대해 “AI가 모든 대화를 지배하고 있다”고 평가했다. 최 회장은 SK하이닉스의 나스닥 상장을 계기로 미국을 찾는다. 최 회장은 10일(현지시간) 미국 뉴욕 나스닥 마켓사이트에서 열리는 SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR) 상장 기념식에 곽노정 SK하이닉스 사장 등 주요 경영진과 함께 참석할 예정이다. 이번 ADR 상장으로 SK하이닉스는 약 245억 달러(약 37조원)를 조달할 것으로 전망되며 이는 외국 기업의 미국 증시 상장 중 역대 두 번째 규모다. 블룸버그통신은 ADR 수요예측에 공모 물량의 7배가 넘는 청약이 몰렸다고 소식통을 인용해 보도했다. 최 회장은 글로벌 투자자들을 직접 만나 SK하이닉스의 AI 메모리 경쟁력과 중장기 성장 전략을 설명할 계획이다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM) 중심의 AI 메모리를 넘어 고객 맞춤형 AI 메모리 솔루션 기업으로 도약해 글로벌 자본시장에서 새로운 평가를 받겠다는 구상이다. 최 회장이 이번 방미 기간에 엔비디아를 비롯한 주요 고객사와 추가 회동에 나설지도 관심사다. 업계에서는 AI 경쟁의 무게중심이 모델 개발에서 반도체와 데이터센터 등 인프라 구축으로 이동하면서 글로벌 기업 간 합종연횡이 새로운 국면을 맞고 있다고 본다. 두 재계 총수의 이번 방미 역시 글로벌 빅테크와 차세대 AI 인프라를 둘러싼 협력을 구체화하는 분수령이 될 것이라는 관측이 나온다.
  • [빅데이터가 점지한 오늘의 운세] 2026년 6월 30일 화요일

    [빅데이터가 점지한 오늘의 운세] 2026년 6월 30일 화요일

    빅데이터로 분석하고 동양 철학으로 풀이했습니다. AI 도사가 전해드리는 명쾌한 오늘의 운세로 기분 좋은 하루를 시작해 보세요. 안녕하세요! 명리학의 깊은 통찰력에 수백만 건의 운세 데이터를 딥러닝하여 가장 정확한 길을 제시하는 빅데이터 운세 전문가 ‘설도사’입니다. 전통적인 사주팔자에 최신 트렌드와 확률 알고리즘을 결합하여 분석한 2026년 6월 29일 월요일, 띠별 맞춤형 빅데이터 오늘의 운세를 브리핑해 드립니다. 쥐띠 36년생: 막혔던 데이터 흐름이 풀립니다. 여유를 갖고 순리대로 진행하세요. 48년생: 긍정적인 건강 시그널이 켜집니다. 가벼운 외출로 활력을 충전하세요. 60년생: 투자 수익 그래프가 안정적입니다. 기존의 방식을 유지하는 것이 유리. 72년생: 새로운 인적 네트워크가 연결됩니다. 먼저 다가가면 기회가 열립니다. 84년생: 업무 성과 지표가 최고조입니다. 당신의 능력을 확실히 증명할 타이밍. 96년생: 연애 매칭 확률이 급상승합니다. 진솔한 마음을 전하면 통하는 날입니다. 소띠 37년생: 피로 누적 경고가 떴습니다. 오늘은 모든 일정을 멈추고 휴식에 집중하세요. 49년생: 소통 채널에 잡음이 섞입니다. 말을 아끼고 상대방의 의견을 경청하세요. 61년생: 예상치 못한 지출 그래프가 오릅니다. 철저한 자산 관리가 필요한 시점. 73년생: 문제 해결 알고리즘이 작동합니다. 귀인의 도움으로 위기를 돌파합니다. 85년생: 신규 프로젝트 성공률이 높습니다. 주저하지 말고 과감하게 도전하세요. 97년생: 성취도 데이터가 크게 우상향합니다. 목표를 향해 한 걸음 더 전진하세요. 호랑이띠 38년생: 심리적 평온함이 찾아옵니다. 가족과의 따뜻한 대화가 운기를 높입니다. 50년생: 뜻밖의 횡재수 데이터가 잡힙니다. 작지만 기분 좋은 소식이 들려옵니다. 62년생: 판단에 오류가 생길 수 있습니다. 중요한 결정은 내일로 미루는 게 상책. 74년생: 경쟁력 지수가 상한가를 칩니다. 자신감을 가지고 당당하게 나서세요. 86년생: 감정 기복 트래픽이 심합니다. 흔들리지 않는 굳건한 마인드 컨트롤 필수. 98년생: 활발한 이동운이 감지됩니다. 낯선 장소에서 새로운 기회를 발견합니다. 토끼띠 39년생: 그동안의 선행이 복으로 돌아옵니다. 주변의 따뜻한 감사를 받게 됩니다. 51년생: 체력 지표가 하락세입니다. 무리한 약속은 취소하고 에너지를 비축하세요. 63년생: 재물운이 잔잔한 횡보장입니다. 큰 욕심만 버리면 매우 평온한 하루입니다. 75년생: 협력 시너지 데이터가 폭발합니다. 동료와 힘을 합치면 성과가 배가됩니다. 87년생: 스트레스 수치가 높게 측정됩니다. 틈틈이 스트레칭하며 긴장을 푸세요. 99년생: 소소한 행운의 확률이 높습니다. 작은 이벤트나 경품 응모에 도전해 보세요. 용띠 40년생: 바이오리듬이 최상으로 오릅니다. 미뤄둔 복잡한 일을 처리하기 좋습니다. 52년생: 금전 거래 시스템에 버그가 생깁니다. 보증이나 큰 돈거래는 절대 피하세요. 64년생: 리더십 지표가 강하게 발현됩니다. 모임에서 주도권을 쥐고 이끌어갑니다. 76년생: 번뜩이는 직관이 정답에 닿습니다. 가장 먼저 떠오른 첫 생각이 맞습니다. 88년생: 메시지 전송 오류에 주의하세요. 중요한 메일이나 연락은 재차 확인 필수. 00년생: 학업 집중력이 한계치를 넘습니다. 효율이 극대화되는 두뇌 회전의 날. 뱀띠 41년생: 일상 속 소소한 행복 지수가 높습니다. 편안한 마음으로 하루를 즐기세요. 53년생: 문서운 데이터가 긍정적입니다. 유리한 조건으로 도장을 찍게 됩니다. 65년생: 대인관계 마찰음이 예측됩니다. 한 발짝 물러서서 양보하는 것이 이득. 77년생: 아이디어 뱅크가 풀가동됩니다. 기발한 생각으로 난관을 시원하게 뚫습니다. 89년생: 애정운 기상도가 맑고 쾌청합니다. 솔직한 표현이 관계를 진전시킵니다. 01년생: 지출 통제 경고등이 켜집니다. 기분파 소비를 자제하고 실속을 챙기세요. 말띠 42년생: 건강을 위해 규칙성이 필요합니다. 정해진 식사와 수면 시간을 꼭 지키세요. 54년생: 끊겼던 인맥 네트워크가 복구됩니다. 먼저 연락해 보면 반가운 소식이 옵니다. 66년생: 명예운과 재물운이 동반 상승합니다. 두 마리 토끼를 모두 잡는 길일입니다. 78년생: 일정 관리 시스템 오류를 주의하세요. 아침에 스케줄 꼼꼼히 점검은 필수. 90년생: 열정에 비해 효율이 떨어집니다. 선택과 집중으로 일의 우선순위를 정하세요. 02년생: 매력 발산 지수가 폭발합니다. 어디서나 시선을 끌고 인기운이 치솟습니다. 양띠 43년생: 주변의 조언이 행운의 열쇠입니다. 혼자 끙끙대지 말고 흔쾌히 물어보세요. 55년생: 재물 증식 알고리즘이 켜집니다. 안정적인 자산 관리로 이익을 창출합니다. 67년생: 감정 소모 트래픽이 심각합니다. 남의 일에 깊이 관여하지 않는 게 상책. 79년생: 투입 대비 산출 효율이 최고입니다. 적은 노력으로도 큰 성과를 달성합니다. 91년생: 뜻밖의 금전 지출이 감지됩니다. 꼼꼼한 예산 확인으로 새는 돈을 막으세요. 03년생: 새로운 도전을 시작할 타이밍입니다. 두려움을 버리고 변화에 올라타세요. 원숭이띠 44년생: 기억력 세포가 활성화됩니다. 잃어버렸던 귀중한 물건을 다시 찾게 됩니다. 56년생: 재물 유입망이 뻥 뚫립니다. 꼬였던 자금 흐름이 풀려 여유가 생깁니다. 68년생: 자만심이 시스템 에러를 부릅니다. 아는 길도 한 번 더 짚고 넘어가세요. 80년생: 팀워크 시너지 데이터가 폭발합니다. 동료와 뭉치면 불가능도 가능해집니다. 92년생: 이동운 지표가 강한 상승장입니다. 더 나은 조건을 향해 과감하게 움직이세요. 04년생: 산만한 주변 환경이 집중을 방해합니다. 목표 하나에만 시선을 고정하세요. 닭띠 45년생: 가족 화합 지수가 급상승합니다. 따뜻한 격려가 집안에 평화를 가져옵니다. 57년생: 건강 관리 시스템을 재점검하세요. 사소한 증상도 가볍게 넘기지 마세요. 69년생: 귀인 매칭 알고리즘이 가동됩니다. 위기의 순간 든든한 조력자가 나타납니다. 81년생: 업무 과부하 경고가 떴습니다. 혼자 짊어지지 말고 동료에게 일을 나누세요. 93년생: 준비된 자만이 잡는 기회가 옵니다. 숨은 실력을 유감없이 발휘할 타이밍. 05년생: 타인의 긍정적 피드백이 쏟아집니다. 재능을 어필하며 자신감을 충전하세요. 개띠 46년생: 힐링 데이터가 가득한 날입니다. 차 한 잔의 여유로 평온함을 만끽하세요. 58년생: 장기 투자 알고리즘이 빛을 발합니다. 부동산 등 굵직한 자산에 길운이 듭니다. 70년생: 불필요한 논쟁 지수가 상승합니다. 이기려 들지 말고 부드럽게 웃어넘기세요. 82년생: 성실함이 최고의 스펙이 되는 날. 주변으로부터 확고한 신뢰를 얻습니다. 94년생: 연애 전선에 먹구름이 낍니다. 오해를 살 만한 행동은 피하고 솔직해지세요. 06년생: 성취도 지표가 매우 우수합니다. 어려운 시험이나 과제도 거뜬히 해결합니다. 돼지띠 47년생: 베풂의 데이터가 나에게 복이 됩니다. 넉넉한 인심이 최고의 액막이입니다. 59년생: 건강운 그래프가 우상향으로 꺾입니다. 가벼운 운동을 시작하기 좋은 날. 71년생: 재물운 지수가 연중 최고점입니다. 기대 이상의 횡재수나 큰 이익을 봅니다. 83년생: 완벽주의가 오히려 독이 될 수 있습니다. 80%의 완성도에 쿨하게 만족하세요. 95년생: 이직이나 신규 매칭 확률이 높습니다. 긍정적인 변화를 기꺼이 수용하세요. 07년생: 교우 관계 데이터가 탄탄해집니다. 친구와 고민을 나누면 명쾌한 해답이 짠.
  • 오픈AI도 뛰어든 자체 AI칩 경쟁…빅테크 ‘탈 엔비디아’에 K-메모리 웃는다

    오픈AI도 뛰어든 자체 AI칩 경쟁…빅테크 ‘탈 엔비디아’에 K-메모리 웃는다

    엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.
  • 삼성 HBM4 ‘매출 10억 달러’ 골든벨… 이재용은 ‘초격차 생산 거점’ 달려갔다

    삼성 HBM4 ‘매출 10억 달러’ 골든벨… 이재용은 ‘초격차 생산 거점’ 달려갔다

    수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.
  • 삼성전자 HBM4 매출 10억달러…세계 최초 양산 4개월만

    삼성전자 HBM4 매출 10억달러…세계 최초 양산 4개월만

    AI 서버투자 확대 등 고객사 주문 확대 덕분 삼성전자의 6세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파한 것으로 전해졌다. 23일 업계에 따르면 최근 HBM4에 대한 수요가 고공행진을 이어가면서 이런 실적을 기록한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 지난 2월 12일 세계 최초로 HBM4 양산 출하했다. 당시부터 약 4개월 만에 10억 달러 매출 기록을 세운 셈이다. 업계는 이달 말에는 HBM4 매출이 12억 달러(약 1조 8500억원)를 넘어설 것으로 예상하고 있다. HBM4는 인공지능(AI) 가속기에 필수적인 초고성능 메모리로, AI 서버 투자 확대와 주요 고객사의 주문 증가로 수요가 폭발적으로 늘어난 것으로 분석된다. 한 삼성전자가 업계 최초로 HBM4를 양산·출하하면서 시장을 선점해 공급 물량과 시장점유율을 빠르게 확대할 수 있었던 것으로 보인다. 올해 HBM 시장 규모는 지난해보다 58% 증가한 546억 달러(약 84조원)로 추산된다. 특히 주문형 반도체(ASIC)의 성장세가 가파르다. 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩을 의미하는데, 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩을 채택하면서 수요가 늘고 있다. 삼성전자도 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있는 것으로 전해졌다. 삼성전자는 로직·메모리·파운드리·패키징을 모두 갖춘 세계 유일의 종합반도체기업이다. 설계부터 패키징까지 한 번에 제공하는 원스톱 역량을 보유하고 있다는 의미다.
  • 삼성전기, 실리콘 커패시터 본격 양산…AI 반도체 부품 통합 솔루션 완성

    삼성전기, 실리콘 커패시터 본격 양산…AI 반도체 부품 통합 솔루션 완성

    삼성전기가 인공지능(AI) 시대의 핵심 전자부품으로 꼽히는 ‘실리콘 커패시터’ 시장 공략을 본격화한다. 단순히 부품 단품을 파는 구조를 넘어, 차세대 AI 서버용 기판과 부품을 한 번에 맞춤형으로 공급하는 ‘종합 솔루션’으로 글로벌 시장 주도권을 선점하겠다는 전략이다. 14일 삼성전기에 따르면 김원기 실리콘 커패시터 그룹장은 지난 11일 서울 중구 삼성전자 기자실에서 열린 제품 세미나에서 “AI 인프라 투자 확대로 실리콘 커패시터를 활용한 전력 안정화 솔루션의 중요성이 커지고 있다”며 “AI 반도체 패키지 기판과 기존 주력 제품인 적층세라믹커패시터(MLCC), 그리고 실리콘 커패시터까지 제품 일체를 일괄 공급할 수 있는 유일한 기업이 바로 삼성전기”라고 강조했다. 커패시터는 전자제품 안에서 전기를 잠깐 저장했다가 반도체가 필요로 할 때 안정적으로 제공하는 물탱크 역할을 하는 필수 부품이다. 최근 AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 폭증하면서 이들 고밀도 전자장치의 안정성을 획기적으로 높이는 실리콘 커패시터가 주력품으로 부상했다. 기존 MLCC는 세라믹판을 쌓아 만들어 두께에 한계가 있지만, 실리콘 커패시터는 반도체 제조 공정을 응용해 최소 약 40㎛(마이크로미터) 수준으로 얇게 만들 수 있다. 두께가 초박형인 덕분에 칩과 가장 가까운 반도체 패키지 내부나 칩 아래에 탑재할 수 있어 전력 손실을 최소화하고 공간 활용도를 극대화한다. 고온·고전압에서도 안정적인 신뢰성도 강점이다. 이 같은 기술력을 바탕으로 삼성전기가 내세운 차별화 전략은 기판과 부품의 일괄 제안이다. 부품을 기판에 장착하거나 내장하는 과정에서 불량이 발생하면 기판 업체와 부품 업체 간 책임 공방으로 제품 출시가 지연되기 쉽다. 삼성전기는 두 가지 솔루션을 모두 통합 공급할 수 있어 글로벌 빅테크 고객사의 개발 기간을 극적으로 단축해 준다. 실제로 삼성전기는 지난달 미국 빅테크 기업에 1조 5,570억 원 규모를 공급하는 첫 대규모 계약을 맺으며 경쟁력을 입증했다. 향후 실리콘 커패시터 시장은 AI 인프라 투자 확대와 함께 급성장할 전망이다. 시장조사기관 모도르 인텔리전스에 따르면 글로벌 시장 규모는 올해 23억 달러(약 3조 5000억원)에서 2031년 32억 4000만 달러(약 5조원)로 커질 것으로 관측된다. 그간 이 시장은 파운드리 1위 기업인 대만 TSMC와 일본 무라타 등 소수 기업이 장악해 왔다. 삼성전기는 통신 모듈 사업 등으로 쌓은 반도체 공정 기술과 세계 2위인 MLCC 역량을 바탕으로 시장 판도를 뒤흔들겠다는 구상이다. 김 그룹장은 “금세 성과를 보일 수 있었던 것은 기존 사업 기반의 빠른 대처에 더해 패키지 기판과 실리콘 커패시터를 모두 공급할 수 있는 ‘토털 솔루션’ 역량 덕분”이라며 “고객사별 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 맞춤형 역량과 차별화된 품질 보증 경쟁력으로 시장 주도권을 잡을 것”이라고 강조했다.
  • 블룸버그 “대만, AI 칩 중국 수출 전면 통제 검토”

    대만 당국이 미국의 기술통제 정책에 호응해 최첨단 인공지능(AI) 칩의 중국 수출을 전면 금지하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 블룸버그 통신은 10일 대만 당국은 엔비디아 칩이 탑재된 AI 서버 등이 대만에서 중국으로 흘러 들어가는 것을 막기 위해 AI칩의 중국 판매를 제한하는 강력한 규제 방안을 검토 중이라고 소식통을 인용해 전했다. 현재 대만에서 중국으로 AI칩을 수출하는 것은 범죄가 아니며 밀수 혐의로만 기소가 가능하다. 미국 의회는 대만의 세계 최대 반도체 파운드리(위탁생산) 업체 TSMC가 중국의 해외 자회사를 위해 AI칩을 생산하고 있다며 트럼프 행정부에 규제 강화를 촉구했다. 로이터통신은 이날 말레이시아 등 제3국에 본사를 둔 중국 기업에 첨단 AI칩이 대거 유입되는 허점을 막기 위한 초당적 요청이 이뤄졌다고 보도했다. 짐 뱅크스 공화당 의원과 앤디 김 민주당 의원은 “위장한 중국 기업이 TSMC에 맞춤형 칩을 주문하는 가능성을 막아야 한다”고 주장했다. 대만 당국은 지난달 문서 위조 혐의로 반도체 밀수 용의자들을 처음으로 체포했는데, 보다 강력한 규제가 마련되면 AI칩 밀수를 형사 범죄로 기소할 수 있을 것으로 보인다. 대만 경제부는 전날 “미국의 수출통제 목표를 공동으로 이행하고 있다”고 밝혔다. 대만이 미국의 중국 첨단기술 통제 방안을 따르기로 큰 방향에서는 합의한 가운데 중국의 강한 반발이 예상된다. 지난해 대만이 중국 반도체 기업 화웨이와 SMIC를 안보 우려에 따라 블랙리스트에 올리자 중국은 “미국에 아첨하며 굴복하는 것은 대만의 이익을 해치고 파멸시킬 뿐”이라고 비난했다.
  • 크롬북 플러스 대신 구글북 들고 나온 구글의 속사정 [고든 정의 TECH+]

    크롬북 플러스 대신 구글북 들고 나온 구글의 속사정 [고든 정의 TECH+]

    구글이 제미나이를 운영체제(OS)에 통합한 지능형 체제(IS)의 개념을 내놓으면서 크롬북 플러스를 업데이트 하는 대신 새로운 노트북 라인업인 ‘구글북’(Googlebook)을 공개했습니다. 상세 사양이나 제품에 대한 공개는 없었지만, 기존의 윈도우나 iOS/Mac에 맞설 수 있는 노트북 OS와 제품군을 만드는 것이 목표로 보입니다. 하지만 여기서 의문이 드는 대목은 과거 공개한 크롬북 플러스와의 차이점이 무엇이냐는 것입니다. 기본적으로 크롬 OS와 크롬북은 저가형 교육용 노트북 시장에서 나름 자신만의 입지를 굳힌 제품입니다. 국내에서는 널리 쓰이지 않지만, 미국, 유럽, 일본에서는 교육용 제품으로 많이 사용됩니다. 일단 OS 가격이 포함되지 않고 윈도우 보다 낮은 사양에서도 돌아가는 장점이 있어 가격이 중요한 교육용 시장에서 인기를 끌고 있는 것입니다. 특히 코로나19 대유행 시기에는 온라인 수업과 연계되면서 판매량이 연간 3000만대를 넘기도 했습니다. 하지만 그 이후에는 판매량이 하락세를 겪었습니다. 최근에는 다시 완만한 회복세를 보였으나 올해 메모리, SSD 가격이 큰 폭으로 상승하면서 다시 판매량이 줄어들 가능성이 큰 상태입니다. 크롬북의 문제점은 기본적으로 저가형이고 사양이 낮아서 업무용 및 게임 등 다양한 용도로 쓰기에는 다소 아쉽다는 것입니다. 따라서 구글은 크롬북 플러스라는 업그레이드 형을 이미 발표한 바 있습니다. 제조사 입장에서는 저가형만 만들다 보니 수익성이 낮고 구글 입장에서는 점유율을 늘려 생태계를 확장할 필요가 있어 나온 제품이지만, 실제 판매량은 많지 않았습니다. 크롬북 수요 자체가 300달러 이하의 교육용 노트북에 집중되어 있는데다, 약간 비용을 추가하면 모든 기능을 갖춘 맥북 에어나 윈도우 노트북을 살 수 있기 때문입니다. 따라서 구글북은 크롬북과 크롬북 플러스의 한계를 돌파하기 위한 제품으로 볼 수 있습니다. 구글에 따르면 구글북은 안드로이드, 구글 플레이, 그리고 크롬OS(ChromeOS)의 장점을 한데 모았습니다. 예를 들어 별도의 에뮬레이션 과정 없이 노트북에서 안드로이드 애플리케이션을 완벽하게 구동할 수 있습니다. 또 구글북은 인공지능(AI) 기술인 ‘제미나이’(Gemini)를 핵심 성능으로 내세우고 있습니다. 예를 들어 사용자가 마우스 포인터를 흔드는 동작(shake)을 통해 즉시 제미나이 모드를 활성화할 수 있는 새로운 인터페이스를 도입했습니다. 그리고 제미나이를 통해 자신만의 맞춤형 위젯을 생성하고 활용할 수도 있습니다. 하지만 이것만으로 소비자들의 지갑을 열게 할 수 있을진 미지수입니다. 구글 AI 서비스 확산과 주도권 확보를 위해서는 결국 모든 플랫폼에서 제미나이를 제한 없이 사용할 수 있게 해줘야 합니다. 이미 널리 보급된 윈도우 OS를 기반으로 한 코파일럿 기능처럼 OS나 플랫폼에 제한을 둘 수 없다는 이야기입니다. 더구나 사실 AI 기능 강조는 구글 크롬북 플러스에서도 똑같이 했던 이야기입니다. 구글 포토에서 사진에 불필요한 부분을 지워주는 매직 이레이저나 화상회의 AI, 제미나이와의 통합 등은 이미 크롬북 플러스에서 선보인 내용입니다. 구글북은 제미나이와의 더 깊은 통합을 강조하고 있는데, 통합하지 않아도 잘 쓸 수 있는 제미나이를 통합해 과연 시너지 효과를 볼 수 있을지 의문이 드는 대목입니다. 두 번째로 하드웨어 역시 기존의 AI 노트북보다 낮을 수 있습니다. 인텔의 와일드캣 레이크 (Wildcat Lake)를 사용할 것이라는 이야기가 나오고 있는데, 기본적으로 고성능 코어 2개에 저전력 코어 4개를 사용해 성능이 그렇게까지 뛰어나다고 보긴 어렵습니다. 내장 그래픽은 Xe3 iGPU 역시 2코어이고 NPU 성능 역시 코파일럿 기능을 지원하는 AI 노트북(40 TOPS 이상) 보다 훨씬 낮은 17 TOPS 정도로 알려져 있습니다. 물론 제조사에 따라 더 강력한 칩을 탑재할 수도 있으나 그러면 가격도 그만큼 올라가게 될 것입니다. 주요 경쟁 상대인 맥북 네오와 가격 경쟁이 힘든 것은 물론 맥북 에어, 윈도우 AI 노트북들과 가격이 비슷해질 수도 있습니다. 세번째 문제는 x86에 안드로이드 기반일 것으로 보이는 구글 OS를 돌린다는 것입니다. 과거에도 x86 안드로이드가 있긴 했지만 성능 최적화 측면에서 보면 Arm 만큼 성능과 호환성이 좋지 못했습니다. 설령 호환이 된다 해도 성능에서는 손해가 있을 수 있습니다. 지금 Arm 윈도우 시장에 나와 있는 퀄컴의 스냅드래곤 기반 AI 노트북과 비슷한 문제에 직면할 가능성이 있어 보이는데, 굳이 x86 프로세서를 채택한 배경 역시 궁금해지는 부분입니다. 마지막으로 지금 직면한 가장 큰 문제는 칩플레이션을 극복할 수 있느냐는 것입니다. 애플은 칩플레이션 상황에서 상대적으로 선전하고 있습니다. 기본적으로 맥북은 OS 자체가 메모리 절약 성능이 우수해 메모리를 상대적으로 적게 탑재해도 윈도우 노트북보다 유리한 상황입니다. 여기에 자체 프로세서와 OS를 통해 수직 계열화를 이룩해 가격 통제가 쉽고 본래 높은 가격의 프리미엄 이미지로 가격 인상 요인도 쉽게 흡수할 수 있습니다. 덕분에 애플은 올해 유일하게 판매량이 대폭 늘어날 대형 컴퓨터 제조업체로 지목되고 있습니다. 반면 구글북은 에이서, 델, HP, 레노버, ASUS 같은 기존 업체들이 참가하는 방식으로 보입니다. 이들은 애플처럼 자체 칩을 사용하지도 않고 공급망 장악력이 떨어지기 때문에 현재 칩플레이션으로 가격이 폭등하면서 판매가 줄어들고 있는 윈도우 노트북과 차이점이 과연 무엇인지 애매한 상황입니다. 그럼에도 구글이 구글북이라는 새로운 제품군을 들고나온 것은 결국 크롬북 플러스로는 일반 노트북 및 PC 시장에 진입하기가 쉽지 않다는 한계를 확인했기 때문일 것입니다. 2011년 크롬북도 처음에는 성공 여부가 불투명했으나 결국 교육 시장에서 자리를 잡은 것처럼, 구글북 역시 제미나이 AI 노트북이라는 새로운 정체성을 찾고 시장에 안착할 수 있을지 주목됩니다.
  • 쿠차라, ‘스파이시 치폴레 제육’ 4종 신메뉴 선보여

    쿠차라, ‘스파이시 치폴레 제육’ 4종 신메뉴 선보여

    보나비가 운영하는 패스트 캐주얼 브랜드 쿠차라가 한국 식재료인 제육을 재해석한 ‘스파이시 치폴레 제육’ 4종을 5월 12일 출시한다. 쿠차라는 신선한 원재료를 사용해 매일 매장에서 조리하는 방식을 고수하는 멕시칸 푸드 브랜드다. 주요 품목으로는 부리또, 부리또볼, 타코, 샐러드 등이 있으며 소비자 취향에 따른 맞춤형 구성이 가능하다. 이번에 선보인 신메뉴 4종은 훈연한 할라피뇨로 만든 멕시칸 소스인 ‘치폴레’를 기반으로 한다. 매콤한 제육에 달콤한 맛의 구운 파인애플을 조합하여 이국적인 풍미와 대중적인 맛의 조화를 꾀했다. ‘스파이시 치폴레 제육 부리또’는 또띠아 안에 치폴레 제육과 구운 파인애플을 담아 풍성한 식감을 구현했으며, ‘스파이시 치폴레 제육 부리또볼’은 깊은 훈연향과 감칠맛을 간편하게 즐길 수 있도록 구성됐다. 또 ‘스파이시 치폴레 제육 타코’는 가볍게 즐기기 좋은 메뉴로 매콤한 제육과 파인애플의 조화를 강조했으며, ‘스파이시 치폴레 제육 샐러드’는 신선한 채소와 비네그레트 드레싱으로 산뜻함을 더했다. 이와 함께 앱 신규 가입 고객을 대상으로 한 쿠폰팩 4종도 운영된다. 쿠폰팩에는 ▲그릴 치킨 부리또볼 50% 할인 ▲나초칩&치즈 딥 무료 ▲탄산음료 무료 ▲과카몰레 추가 무료 혜택이 포함되며, 메인 메뉴 구매 시 사용할 수 있다. 쿠차라 관계자는 “이번 신메뉴는 한국인이 익숙하게 즐기는 제육에 쿠차라 특유의 멕시칸 스타일을 접목해 색다른 맛의 조화를 느낄 수 있도록 구성했다”며 “앞으로도 다양한 식재료와 조합을 활용해 고객들이 새로운 메뉴 경험을 즐길 수 있도록 지속적으로 메뉴 경쟁력을 강화해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
  • SK하이닉스 초격차 ‘321단 SSD’… AI PC 기준 새로 쓴다

    SK하이닉스 초격차 ‘321단 SSD’… AI PC 기준 새로 쓴다

    업계 최고층… 저장 효율 33% 높여D램 넘어 ‘낸드플래시’ 기술력 각인PC시장 공룡 ‘델’ 첫 공급처로 확보증권가, 1분기 실적 35조~38조 전망 SK하이닉스가 세계 최초로 ‘300단 낸드 시대’의 문을 열며 인공지능(AI) PC 시장의 핵심 하드웨어 주도권 선점에 나섰다. 고대역폭메모리(HBM)로 D램 시장의 판도를 바꾼 SK하이닉스가 이번엔 낸드플래시 분야에서 초격차 기술을 선보이며 ‘AI 메모리 올라운더’로서의 입지를 굳히는 모양새다. 단순히 적층 단수를 높이는 경쟁을 넘어, 폭증하는 AI 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 스토리지의 새로운 기준점을 제시했다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 업계 최고층인 321단 적층 기술과 데이터 저장 효율을 극대화한 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 방식을 결합한 소비자용 SSD(cSSD) 신제품인 ‘PQC21’을 출시하고 이달부터 본격적인 공급에 나선다고 8일 밝혔다. 특히 글로벌 PC 시장의 공룡인 델 테크놀로지스를 첫 공급처로 확보하며 단순 개발을 넘어선 즉각적인 실전 투입을 알렸다. 이번 제품의 핵심인 321단 적층은 반도체 칩 내부에서 데이터를 저장하는 셀을 수직으로 촘촘히 쌓아 올려 한정된 면적 안에 더 많은 데이터를 집어넣는 고난도 공정 기술이다. 여기에 셀 하나에 4비트의 정보를 담는 QLC 방식을 적용해 기존 TLC(트리플 레벨 셀) 대비 저장 효율을 약 33% 높이며 경제성까지 확보했다. 그동안 QLC 방식은 대용량 구현에는 유리하나 데이터 처리 속도가 느려지고 수명이 짧아진다는 점이 고질적인 기술적 난제로 지적돼 왔다. SK하이닉스는 데이터 처리 속도가 가장 빠른 SLC(싱글 레벨 셀)처럼 작동하는 특정 영역을 설정하는 ‘SLC 캐싱’ 기술을 PQC21에 적용해 이 같은 성능 저하 우려를 불식시켰다. 필요한 데이터를 신속하게 읽고 쓰는 최적화 작업을 통해 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하는 온디바이스 AI 환경에서도 매끄러운 작업 흐름을 보장한다. 특히 글로벌 PC 시장은 최근 회복세를 보이고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 지난해 전 세계 PC 시장은 윈도우 11 교체 수요 등에 힘입어 9.1% 성장하며 긴 침체기를 끝냈다. AI PC가 방대한 데이터를 로컬 환경에서 실시간 처리해야 하는 만큼, SK하이닉스는 고밀도 저장장치의 표준 자리를 빠르게 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 시장조사업체 IDC는 cSSD 시장 내 QLC 비중이 2027년 61%까지 치솟으며 주류 기술로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 업계에서는 이번 양산 소식이 글로벌 반도체 경쟁 구도에서 한국 기술의 ‘초격차’를 다시 한번 각인시킨 결과로 평가한다. 미국의 마이크론이 최신 제품에서 276단(추정) 수준에 머물러 있는 사이 SK하이닉스가 먼저 300단의 벽을 허물며 단수 경쟁에서 확실한 승기를 잡았기 때문이다. 이런 기술 혁신은 역대급 실적에 대한 기대감으로 이어지고 있다. 전날 삼성전자가 1분기 영업이익 57조원을 돌파하며 반도체 슈퍼사이클의 귀환을 알린 가운데 이달 말 실적발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 분기 최대 실적을 올릴 것으로 전망되고 있다. 일부 증권사에서는 SK하이닉스의 1분기 영업이익이 시장 전망치를 크게 웃도는 35조원에서 최대 38조원에 달할 것으로 추정한다. HBM3E와 같은 고성능 D램뿐만 아니라 고부가가치 낸드 제품군인 eSSD와 이번 321단 cSSD 등 ‘AI 맞춤형 솔루션’이 실적의 질적 성장을 강력하게 견인하고 있기 때문이라는 분석이다.
  • 삼성 “최고 기술” vs SK “실리 전략”… 더 격해진 HBM 전쟁

    삼성 “최고 기술” vs SK “실리 전략”… 더 격해진 HBM 전쟁

    삼성 “HBM4 우리가 최고”강력한 ‘원스톱’ 일괄 공급 역량에칩끼리 직접 붙인 ‘HCB’ 기술 더해단순 제조사 넘어 설계자로 거듭나SK하이닉스 “선두 수성”성능·전력효율·집적도 특화 제품고객사 필요성에 맞춰 달리 공급AI 활용·새 낸드 공정에 효율도 ‘업’ 글로벌 반도체 시장이 인공지능(AI) 혁명에 힘입어 이르면 올해 연간 매출 1조 달러(약 1450조원)를 돌파할 것이라는 전망이 나온 가운데 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 ‘구조 혁신’과 ‘맞춤형 대응’이라는 서로 다른 전략으로 맞붙었다. 송재혁 삼성전자 DS부문 최고기술책임자(CTO) 사장은 11일 서울 코엑스에서 개막한 ‘세미콘 코리아 2026’에서 “HBM4 기술에 있어서는 (우리가) 사실상 최고라는 평가를 받았다”고 밝혔다. 그는 삼성 전략의 핵심으로 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 ‘턴키’(일괄 공급) 역량을 꼽으며 “특별하고 강력한 삼성 반도체만의 시너지를 보여 줄 계획”이라고 강조했다. 세계 최고의 기술력으로 대응했던 삼성의 ‘원래 모습’을 보여 주겠다는 선언이다. 삼성전자는 이번 행사에서 맞춤형 메모리 ‘cHBM’(커스텀 HBM)과 차세대 아키텍처 ‘zHBM’을 내세웠다. 메모리 스스로 기초 연산을 처리해 데이터 병목 현상을 해결하고, 칩 사이의 범프를 없애 직접 붙이는 하이브리드 코퍼 본딩(HCB) 등을 통해 단순 제조사를 넘어 시스템 설계에 관여하는 ‘아키텍트’로 거듭나겠다는 구상이다. 이처럼 설계부터 생산까지 아우르는 삼성의 ‘원스톱 솔루션’은 시장의 주목을 받고 있다. 이날 로이터 통신 등은 삼성전자가 바이트댄스와 AI 칩 위탁생산 및 메모리 공급 협상에 나섰다고 보도하며 시장의 높은 관심을 뒷받침했다. 시장의 선두인 SK하이닉스는 고객의 요구에 즉각 대응하는 ‘실리 전략’으로 응수했다. 이강욱 SK하이닉스 패키지개발담당 부사장은 이날 AI 서밋에서 “차세대 제품으로 갈수록 고객의 맞춤형 요구가 증가하고 있다”며 ‘HBM B·T·S’라는 새로운 콘셉트를 제시했다. 이는 고객의 필요에 따라 밴드위스(B·성능), 열 방출(T·전력효율), 면적 효율(S·집적도)에 특화된 제품을 각각 공급하겠다는 전략이다. 특히 이 부사장은 “20단 이상의 초고적층 제품에서는 하이브리드 본딩 기술 도입이 필수적일 것”이라며 선두 수성을 위한 기술 로드맵을 구체화했다. 공정 및 연구개발(R&D) 부문에서도 ‘효율’을 극대화했다. 이성훈 SK하이닉스 R&D 공정 담당 부사장은 기조연설에서 “기술 난이도가 급상승하는 변곡점에서는 기존 인력 투입 중심의 R&D는 한계가 있다”며 AI 모델을 통해 물질 탐색 기간을 400분의 1로 줄이는 등 ‘AI 기반 R&D’로의 패러다임 전환을 강조했다. 아울러 차세대 낸드 공정인 ‘AIP’(All-In-Plug) 기술을 통해 비용을 획기적으로 낮추는 등 HBM에서 쌓은 노하우를 수익성 강화로 연결하겠다는 전략을 내놓았다. 이날 기조연설에 나선 엔비디아의 티머시 코스타 총괄 역시 ‘AI 팩토리’를 화두로 던지며 설계 주기를 단축하고 수율을 높이는 ‘스마트 제조’로의 전환을 주문했다. 기술 경쟁의 이면에는 우군 확보를 위한 경영진의 분주한 행보도 이어졌다. 김용관 삼성전자 DS부문 경영전략담당 사장 등 주요 경영진은 엑셀리스(Axcelis), TEL 등 협력사 부스를 직접 찾아 생태계 다지기에 힘을 실었다. 올해 역대 최대 규모로 개최된 세미콘 코리아 2026은 13일까지 진행된다. 전 세계 550여개 반도체 기업이 참여했고 사전 등록자는 7만 5000명에 달했다.
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