인텔은 14㎚ 공정 이후 오랜 시간 미세 공정 진행이 지연되면서 본래 업계 1위였던 반도체 미세 공정 주도권을 TSMC와 삼성에게 넘겨주고 많은 어려움을 겪었습니다. 그래서 한때는 반도체 생산 부분을 분리 매각하고 AMD나 엔비디아처럼 팹리스 회사가 되어야 한다는 주장까지 나왔지만, 최근 18A 공정 양산에 성공하면서 이런 우려를 불식시키고 있습니다. 사실 18A 공정까지 가는 길도 순탄치는 않았습니다. 앞서 20A도 취소됐고 초기에는 수율이 별로 좋지 않다는 이야기까지 새어 나왔습니다. 차세대 EUV 공정은 물론이고 인텔의 게이트 올 어라운드(GAA) 기술은 리본펫(RibbonFET), 그리고 업계 최초로 도입하는 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)까지 신기술을 대거 도입하면서 어려움을 겪은 것으로 추정됩니다. 하지만 인텔은 18A 공정으로 제조된 팬서 레이크(코어 울트라 300 시리즈)를 성공적으로 출시하면서 이런 우려를 불식시키는 데 성공했습니다. 그리고 더 나아가 18A 공정으로 보급형 프로세서인 와일드캣 레이크를 생산하고 288코어 제온 6+ 프로세서인 클리어워터 포레스트까지 18A 공정으로 양산해 18A 공정이 어느 정도 본궤도에 올랐다는 점을 보여주기에 이르렀습니다. 그리고 컴퓨텍스 2026 행사에 맞춰 인텔은 내년 출시를 목표로 하는 차세대 데이터센터용 프로세서인 ‘제온 7’(Xeon 7) 시리즈, 즉 코드명 다이아몬드 래피즈(Diamond Rapids)를 공개했습니다. 이번 발표에서 가장 중요한 내용은 다이아몬드 래피즈에 18A의 개량형 버전인 18A-P 공정을 채택했다는 점입니다. 인텔에 따르면 18A-P는 기존 18A 공정 대비 동일한 전력 소비 수준에서 성능을 9% 향상시키거나, 동일한 성능을 유지할 때 전력 소비를 18% 절감할 수 있습니다. 인텔이 18A 공정의 안착에 성공했을 뿐 아니라 다음 공정도 준비할 정도로 미세 공정에 자신감을 되찾았다는 신호로 해석됩니다. 다이아몬드 래피즈는 고효율 저전력 E 코어만 집적한 클리어워터 포레스트와 달리 고성능 P 코어만 지닌 고성능 서버 프로세서입니다. 전작인 제온 6 그래나이트 래피즈 대비 50% 증가한 192개의 P 코어를 탑재했습니다. 인텔은 이날 행사에서 기존에 제기되었던 256코어나 512코어 버전의 루머를 부인하고 현재는 192코어에 집중하고 있다고 설명했습니다. 메모리 서브시스템에서도 역시 이전에 언급된 8채널 버전은 개발하지 않고 16채널로 통일하겠다고 언급했습니다. 이는 데이터센터 운영의 효율성을 높이고 플랫폼의 통일성을 유지하기 위한 전략일 뿐 아니라 대역폭이 중요한 AI 애플리케이션에서 훨씬 빠른 성능을 제공하기 위한 것으로 보입니다. 이날 행사에서 정확한 대역폭은 공개하지 않았지만, 클리어워터 포레스트가 12채널 DDR5를 지원해 최대 1.5TB 메모리와 650GB/s의 대역폭을 제공하는 것을 생각하면 다이아몬드 래피즈의 메모리 대역폭은 800GB/s를 넘어설 것으로 보입니다. 여기에 차세대 서버 메모리 규격인 MRDIMM을 도입할 경우 대역폭을 1.6TB/s까지 확장할 수 있어 현재 AI 서버 시장에서 중요성이 커지는 에이전틱 AI CPU 작업에 유리할 것으로 예상됩니다. 또 PCIe 6.0을 지원해 대용량 스토리지에 대한 접근성 역시 빨라질 것입니다. 마지막으로 흥미로운 대목은 ‘하이퍼스레딩’(Hyper-Threading)에 관한 것입니다. 본래 인텔은 하나의 물리적 코어에서 두 개의 가상 CPU를 생성하는 SMT(Simultaneous Multi-Threading) 기술의 선두주자로 2002년 출시한 인텔 노스우드 펜티엄 4 프로세서에 이를 처음 도입하고 하이퍼스레딩 기술로 명명했습니다. 하지만 최근 E 코어와 P 코어에서 이를 제거하고 코어 수를 늘리는 데 집중했습니다. 그러나 경쟁자인 AMD는 코어 숫자를 늘리면서도 SMT를 유지해 멀티 코어 성능이 중요한 서버 시장에서 유리한 고지를 차지하고 있습니다. 현재 출시를 앞둔 AMD의 베니스(Venice) 에픽 프로세서는 최대 256코어 512스레드의 성능을 자랑하고 있습니다. 192코어 제온 7이나 288코어 제온 6+ 모두 물리적 코어 숫자에서는 크게 뒤지지 않지만, 논리 CPU 숫자인 스레드에서 밀리는 약점이 있습니다. 따라서 인텔은 올해 1월 데이터 센터 로드맵에서 멀티스레딩을 다시 도입하겠다고 언급한 바 있습니다. 하지만 다이아몬드 래피즈에서 이를 바로 부활시키기보다는 다음 세대인 코럴 래피즈(Coral Rapids)에 탑재할 가능성이 높습니다. 코럴 래피즈는 2028년 출시를 목표로 하고 있는데, 인텔은 에이전틱 AI 워크로드 증가에 따른 CPU 수요를 고려해 이 코럴 래피즈의 출시를 앞당길 수 있는 방안을 모색 중이라고 밝혔습니다. 최근 서버 CPU 수요 증가와 18A 공정 안착으로 반전의 기회를 마련한 인텔이 18A-P 공정과 차세대 서버 프로세서를 통해 본격적인 성장세를 이어갈 수 있을지 주목됩니다.

삼성전자가 글로벌 차량용 메모리 반도체 시장에서 처음으로 미국 마이크론을 제치고 점유율 1위에 올랐다. 또 인공지능(AI) 핵심 부품인 차세대 고대역폭메모리(HBM) 시장에서도 세계 최초로 7세대 HBM4E 샘플 출하하며 주도권 확보에 속도를 내고 있다. 파업 위기를 넘긴 삼성전자가 AI·자동차 메모리 양대 시장에서 반격에 나서는 모습이다. 31일 스탠더드앤드푸어스(S＆P) 글로벌 모빌리티에 따르면 삼성전자의 차량용 메모리 시장 점유율은 2024년 35%에서 지난해 40%로 상승하며 처음으로 1위를 기록했다. 기존 1위였던 마이크론은 점유율이 같은 기간 40%에서 36%로 하락해 2위로 밀려났다. 삼성전자는 유럽·한국·일본 등은 물론, 세계 최대 전기차 시장인 중국에서 점유율을 크게 확대한 것으로 보인다. 자율주행 기술 확산과 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템의 고도화로 고성능·고용량 메모리 수요가 급증한 가운데, 삼성전자의 저전력 D램(LPDDR)과 유니버설 플래시 스토리지(UFS) 제품이 경쟁력을 인정받은 결과다. 한국자동차연구원에 따르면 자율주행, 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 발전 및 확산으로 차량용 메모리 시장 규모는 지난해 73억 9000만 달러에서 연평균 11.1% 성장해 2030년 125억 달러로 커질 전망이다. 차량용 메모리는 모바일·가전 메모리보다 단가가 높고 장기 공급계약이 일반적이어서 산업 하강기에도 안정적인 수익원이 될 수 있다. 삼성전자는 2015년에 차량용 반도체 시장에 본격 진출한 뒤 SSD와 그래픽 D램(GDDR) 등을 양산차에 확대 적용하며 프리미엄 시장을 공략해왔다. 이와 별도로 삼성전자는 올해 2월 세계 최초로 6세대 고대역폭메모리인 HBM4 양산에 성공한 데 이어 불과 3개월 만에 차세대 제품인 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급했다고 지난 29일 밝혔다. HBM4E는 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 속도를 지원하며 전작인 HBM4 대비 속도를 20% 이상 높였다. 용량도 48기가바이트(GB)의 고용량을 구현해 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 또 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 집약해 전작 대비 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 이는 차세대 AI 시스템의 데이터 처리 성능을 크게 높일 것으로 보인다. 특히 삼성전자는 HBM4E를 통해 수직계열화 구조를 선보였다. 삼성전자는 메모리사업부의 10나노급 6세대(1c) D램과 파운드리의 4나노 베이스 다이, 시스템LSI 설계 역량, 첨단 패키징 기술 등을 결합해 HBM4E를 개발했다. 소위 ‘원스톱 턴키 솔루션’이다. 업계에서는 HBM4 세대부터 고객 맞춤형 설계와 안정적인 공급 역량이 중요해지는 만큼 통합 생산 체계가 경쟁력을 높일 것으로 보고 있다. 특히 HBM3E 세대에서 경쟁사에 밀렸던 삼성전자가 HBM4 세계 최초 양산과 HBM4E 세계 최초 샘플 출하를 잇달아 달성하며 기술 리더십 회복에 나섰다는 점에서 의미가 크다. 특히 삼성전자가 최근 미국 AI 기업 앤트로픽에 조단위의 지분 투자를 단행한 것으로 전해지면서 적자인 파운드리 사업부의 반등 가능성도 부상했다. 앤트로픽은 최근 진행한 시리즈H 투자 라운드에서 650억 달러(약 98조원)를 유치했다고 지난 28일 밝혔는데, 투자 참여 기업 중 첨단 파운드리 사업을 보유한 곳은 삼성전자가 사실상 유일하다.

인텔이 팬서 레이크(Panther Lake) 아키텍처를 기반으로 한 휴대용 게임 기기 전용 시스템 온 칩(SoC)인 ‘인텔 아크 G3’ 시리즈를 공식 공개했습니다. 기본적으론 노트북용 팬서 레이크와 같은 프로세서이지만, 인텔은 단순한 하위 브랜드가 아니라 휴대용 PC(UMPC)의 특성에 맞춰 최적화된 특수 목적형 프로세서라고 강조하고 있습니다. 손으로 들고 다니는 휴대용 PC의 주요 목적은 게임입니다. 하지만 기존 노트북 프로세서로는 작은 휴대 기기에서 충분한 발열 제어가 힘들기 때문에 효율은 높이고 전력 소모는 줄여야 합니다. 그래서 아크 G3는 발열이 많은 고성능 P 코어는 4개에서 2개로 줄이고 고효율 E 코어 8개와 저전력 LP-E 코어 4개를 조합한 14코어 구성을 지니고 있습니다. 또한 최대 35W의 TDP에 맞춰 Xe 3 GPU의 전력 특성을 재설계하여 전력 소모를 대폭 줄였습니다. 구체적인 스펙을 살펴보면, 최상위 모델인 ‘아크 G3 익스트림’은 4.7GHz의 P 코어와 2.3GHz의 12코어 Xe 3 GPU(아크 B390)를 탑재했습니다. 반면 일반 모델인 ‘아크 G3’는 P 코어 클럭이 100MHz 낮은 4.6GHz이며, GPU는 10코어 구성의 아크 B370(2.2GHz)으로 약간 낮췄습니다. 두 제품 모두 인텔의 최신 18A 공정으로 제작됐으며, 12개의 PCIe 레인(x8 Gen4 / x4 Gen5), 듀얼 선더볼트 4 포트, Wi-Fi 7 R2 및 듀얼 블루투스 6.0 등 차세대 네트워크 스펙을 갖추고 있습니다. 메모리는 최대 96GB의 LPDDR5X-8533을 지원하지만, 현재 메모리 가격을 감안할 때 실제 시장에서는 16GB 또는 32GB 제품이 주를 이룰 것으로 예상됩니다. 휴대용 게임기에서 가장 중요한 부분인 내장 그래픽의 연산 능력은 AI 연산 (INT8 기준)으로 113 PTOPS, B370은 90 PTOPS입니다. 인텔이 전체 연산 능력이 아니라 AI 연산 능력을 강조한 점이 눈길을 끄는데, 이는 그만큼 최근 AI를 이용한 프레임 생성 및 이미지 향상 기술이 중요해졌기 때문입니다. 본래 인텔은 그래픽 분야에서는 엔비디아는 물론 AMD와 비교해도 후발주자라는 평가가 많았지만, 이번에 공개한 팬서 레이크에서는 달라졌다는 평가를 받고 있습니다. 특히 인텔 아크 G3는 가장 직접적인 경쟁 상대인 AMD의 라이젠 Z2 익스트림과 비교해서 게임 성능에서 우위가 예상됩니다. 왜냐하면 같은 Xe 3 내장 GPU가 이미 노트북에서 보여준 성능상의 우위가 있기 때문입니다. 인텔의 아크 B390은 AMD 라이젠 Z2 익스트림에 탑재된 라데온 890M(16 CU, RDNA 3.5)과 비교해서 기본 성능에서 약간 더 앞서 있을 것으로 보입니다. 하지만 더 중요한 대목은 AI 성능에서 꽤 앞선다는 것입니다. 특히 휴대용 기기는 화면 크기가 작고 전력 소비가 제한적이기 때문에, 낮은 해상도에서 게임을 구동할 때 업스케일링 기술의 완성도가 체감 성능에 많은 영향을 미칩니다. 인텔의 AI 기술인 XeSS 3는 전용 Xe 코어 및 XMX AI 가속기를 활용하여 텍스트 가독성과 미세 디테일을 선명하게 유지하면서도 성능을 크게 높인 것으로 평가받고 있습니다. 특히 라데온 890M의 FSR 기술이 실제적으로 x2 프레임 생성 정도가 한계인 반면 XeSS 3는 x4 생성이 가능해 체감 속도를 크게 높일 수 있습니다. 따라서 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서도 1080 해상도에서 만족스러운 플레이가 가능할 것으로 기대됩니다. 현재 에이서 프레디터 아틀라스 8(Acer Predator Atlas 8), MSI 클로 8 EX AI+(MSI Claw 8 EX AI+), 원엑스플레이어 3(OneXPlayer 3) 등 6월 출시 예정인 기기들이 아크 G3를 탑재할 예정으로 실제 성능과 가격 등이 곧 공개될 예정입니다. 아마 흥행에 최대 변수는 가격이 될 것으로 보입니다. 어느 정도 게임도 설치하고 성능에서 손해도 보지 않으려면 넉넉한 메모리와 SSD가 필수인데, 현재 둘 다 가격이 천정부지로 치솟아 올라 가격이 저렴하진 않을 것으로 예상됩니다.

삼성전자가 세계 최초로 고대역폭메모리(HBM)의 7세대 제품인 HBM4E의 샘플 출하를 시작했다. 지난 2월 전 세대인 HBM4 양산 출하를 시작한 지 3개월 만으로, 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 29일 업계 최초로 HBM4E의 샘플을 출하했다고 밝혔다. 전작인 HBM4에서 검증된 1c(10나노급 6세대) D램과 4나노 파운드리 공정을 동시에 적용했다. 속도는 최대 16Gbps(초당 기가비트)로, HBM4 대비 20% 이상 향상된 수치다. 초당 4TB(테라바이트) 수준의 대역폭을 구현해 발열·전력 효율·적층 기술 등 전반적인 기술 난이도를 크게 높였다. 용량 면에서는 12단 기준 48GB(기가바이트)로 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 향후 고객사의 환경에 맞춰 32GB(8단), 64GB(16단)까지 라인업을 확대한다는 계획이다. 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 적용해 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 삼성전자가 발 빠르게 HBM4E 샘플 공급에 나선 것은 글로벌 고객사를 대상으로 공급을 안정적으로 유지하며 주도권 잡기에 나선 것이란 분석이다. AI 인프라 시장에서 메모리 수급 경쟁이 심화되면서 조기부터 고객사와 공동 검증 및 최적화에 나설 수 있는 빠른 샘플 공급과 안정적인 양산이 핵심 경쟁력이 됐다. 삼성전자는 이번 샘플 공급을 시작으로 고객 일정에 맞춰 양산 공급할 예정이다. 황상준 삼성전자 메모리사업부 개발담당 부사장은 “HBM4 양산 성공에 이어 차세대 HBM4E 샘플 공급까지 차질 없이 완수하며 삼성전자의 독보적인 기술 리더십을 시장에 확실히 각인시켰다”며 “앞으로도 압도적인 기술 초격차와 선제적인 생산 인프라 투자를 바탕으로 글로벌 AI 메모리 시장의 성장을 강력하게 주도할 것”이라고 밝혔다. 한편 SK하이닉스도 조만간 HBM4E를 출하할 것으로 예상되면서 삼성전자와의 HBM4E 시장 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. SK하이닉스는 올해 하반기 HBM4E 샘플 출하를 계획했지만, 최근 제품 개발이 순조롭게 진행되면서 일정이 앞당겨진 것으로 알려졌다. 이날 삼성전자는 보통주와 우선주(삼성전자우)의 합산 시가총액에서 사상 처음으로 2000조원을 넘겼다. 한국거래소에 따르면 이날 삼성전자 주가는 전 거래일 대비 5.84% 상승한 31만 7000원에 거래를 마쳤다. 시가총액은 1853조 2703억원이다. 우선주는 6.08% 오른 20만 2500원으로 시총은 162조 4802억원이다. 합산 시총은 2015조 7505억원으로 2000조원을 훌쩍 넘어섰다. 지난 1월 합산 시총 1000조원을 돌파한 지 4개월 만에 시가총액이 두 배로 늘어난 것이다. 우선주를 포함한 단일 기업의 시총이 2000조원을 돌파한 것은 이번이 처음이다. 미국의 시총 조사 사이트 컴퍼니즈마켓캡닷컴에 따르면 삼성전자의 전 세계 기업 시총 순위는 11위로, 페이스북·인스타그램 운영사 메타를 바짝 뒤쫓고 있다.

삼성전자가 세계 최초로 고대역폭메모리(HBM)의 7세대 제품인 HBM4E의 샘플 출하를 시작했다. 지난 2월 전 세대인 HBM4 양산 출하를 시작한 지 3개월 만으로, 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 29일 업계 최초로 HBM4E의 샘플을 출하했다고 밝혔다. 전작인 HBM4에서 검증된 1c(10나노급 6세대) D램과 4나노 파운드리 공정을 동시에 적용했다. 속도는 최대 16Gbps(초당 기가비트)로, HBM4 대비 20% 이상 향상된 수치다. 초당 4TB(테라바이트) 수준의 대역폭을 구현해 발열·전력 효율·적층 기술 등 전반적인 기술 난이도를 크게 높였다. 용량 면에서는 12단 기준 48GB(기가바이트)로 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 향후 고객사의 환경에 맞춰 32GB(8단), 64GB(16단)까지 라인업을 확대한다는 계획이다. 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 적용해 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 삼성전자가 발 빠르게 HBM4E 샘플 공급에 나선 것은 글로벌 고객사를 대상으로 공급을 안정적으로 유지하며 주도권 잡기에 나선 것이란 분석이다. AI 인프라 시장에서 메모리 수급 경쟁이 심화되면서 조기부터 고객사와 공동 검증 및 최적화에 나설 수 있는 빠른 샘플 공급과 안정적인 양산이 핵심 경쟁력이 됐다. 삼성전자는 이번 샘플 공급을 시작으로 고객 일정에 맞춰 양산 공급할 예정이다. 황상준 삼성전자 메모리사업부 개발담당 부사장은 “HBM4 양산 성공에 이어 차세대 HBM4E 샘플 공급까지 차질 없이 완수하며 삼성전자의 독보적인 기술 리더십을 시장에 확실히 각인시켰다”며 “앞으로도 압도적인 기술 초격차와 선제적인 생산 인프라 투자를 바탕으로 글로벌 AI 메모리 시장의 성장을 강력하게 주도할 것”이라고 밝혔다. 한편 SK하이닉스도 조만간 HBM4E를 출하할 것으로 예상되면서 삼성전자와의 HBM4E 시장 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. SK하이닉스는 올해 하반기 HBM4E 샘플 출하를 계획했지만, 최근 제품 개발이 순조롭게 진행되면서 일정이 앞당겨진 것으로 알려졌다.

“2029년 완만한 다운사이클 예상과거와 같은 급락 아닌 연착륙”1분기 D램 매출 1000억弗 육박HBM 필두로 사상 최고치 기록 극심한 호황과 불황의 반복으로 글로벌 메모리 반도체 산업을 짓눌러온 ‘죽음의 사이클’이 막을 내리고 있다는 진단이 나왔다. 메모리 반도체가 인공지능(AI) 시대의 핵심인 고대역폭메모리(HBM)를 필두로 대체 불가 부품으로 진화하면서 불황 때도 급격한 충격 대신 완만한 연착륙이 예상된다는 것이다. 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등 3대 메모리 반도체 생산 기업은 모두 시가총액 1조 달러(약 1500조원) 클럽에 입성했다. 27일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 HBM을 포함한 글로벌 D램 매출은 전 분기 대비 80% 증가한 970억 달러(약 133조원)로 집계됐다. 1000억 달러에 육박하는 사상 최고치로, 지난해 동기 대비 260% 급증했다. 삼성전자가 38%의 시장 점유율로 선두를 지켰다. 2위는 SK하이닉스(29%)였고, 미국 마이크론이 22%의 점유율로 3위를 유지했다. 4위인 중국 CXMT의 점유율도 8%로 전년 동기(3%) 대비 두 배 이상 늘었다. 카운터포인트리서치는 “올해 1분기 D램 시장은 전례 없는 수요 확대가 성장을 견인했으며, 분기 중 메모리 가격 역시 역대 최고 수준을 기록했다”며 “HBM과 AI 데이터센터 인프라 내 고성능 저전력 D램(LPDDR5) 탑재량 확대도 성장의 핵심 요인으로 작용했다”고 분석했다. 이런 호황이 기존 예상보다 더 길게 이어질 것이라는 전망도 적지 않다. 인베스팅닷컴에 따르면 글로벌 투자은행(IB) UBS는 최근 리포트를 통해 “AI 인프라 투자 확대로 인해 메모리 공급 부족 현상이 2028년 상반기까지 지속될 것”이라고 전망했다. 기존에는 내년 말까지 공급 부족 현상이 지속될 것으로 봤는데 6개월 가량 늦춘 것이다. 이어 UBS는 “2029년에 완만한 다운사이클이 올 것”이라며, 과거와 같은 급격한 추락이 아닌 장기 호황 속 연착륙을 예상했다. 이미 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사의 HBM 물량이장기 계약을 통해 향후 3년 치가 모두 완판됐다는 것을 근거로 들었다. 수요 예측 실패에 따른 가격 폭락 등이 발생할 유인이 적다는 분석이다. 메모리 반도체 산업은 메모리 반도체가 표준화된 규격에 맞춰 대량 생산되는 범용품 성격이 짙었다. 반면 엔비디아 등 빅테크 기업의 AI 가속기에 탑재되는 HBM은 고객사의 요구에 맞춰 고도의 최적화 및 커스터마이징을 거쳐야 하는 핵심 부품이어서 단기간에 대체 생산이 불가능한 구조다. 마이크론, SK하이닉스 등도 이런 분석에 힘입어 연달아 시가총액 1조 달러 클럽에 입성했다. 마이크론은 UBS가 목표 주가를 기존 535달러에서 1625달러로 세 배 이상 상향 조정한 데 따라 26일(현지시간) 뉴욕 증시에서 19.2% 급등한 895.88달러에 장을 마감했다. 종가 기준 시총은 1조 230억 달러로 미 증시 10위권이다. SK하이닉스도 이날 주가가 9.31% 급등하며 장중 시가총액 1조 달러를 넘어섰다. 삼성전자에 이어 국내 기업으로는 두 번째이며, 아시아 기업 중에선 대만 TSMC에 이어 3번째다.

애플은 올해 1분기에 1112억 달러(약 164조원)의 매출을 올렸다고 발표했습니다. 이는 1분기 기준 역대 최대 규모인데, 이 가운데 눈길을 끄는 제품군이 있었습니다. 바로 ‘맥’ 제품군이 84억 달러의 매출을 올린 것입니다. 전체 비중은 작지만, 출하량이 9%나 증가해 전체 PC 시장 침체 가운데 나 홀로 성장을 보였습니다. 맥의 실적을 견인한 것은 인공지능(AI)발 수요 증가입니다. 특히 맥 미니는 ‘오픈 클로 머신’으로 인기가 높습니다. 오픈 클로는 사용자의 컴퓨터에 상주하며 메신저(텔레그램 등)를 통해 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트로 사무 자동화가 가능해 수요가 끊이지 않고 있습니다. 여기에 599달러의 저렴한 가격으로 출시된 맥북 네오 역시 없어서 못 팔 정도의 인기를 끌고 있습니다. 대부분의 시장 조사 기관들은 올해 애플이 홀로 큰 폭의 성장세를 기록해 PC 시장 점유율이 더 높아질 것으로 예측하고 있습니다. 반면 x86 윈도우 PC 진영은 위기감이 커지고 있습니다. 칩플레이션으로 인해 가격 인상과 수요 위축이 불가피한 상황에서 애플의 점유율까지 높아지면 그만큼 입지는 더 위축될 수밖에 없는 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 노트북 제조사들과 힘을 합쳐 새로운 플랫폼인 프로젝트 파이어플라이(FireFly)를 선보였습니다. 파이어플라이의 핵심은 와일드캣 레이크(Wildcat Lake) 프로세서입니다. 과거 인텔의 저가형 노트북 CPU인 앨더 레이크 N의 경우 저전력 E코어 4개만 장착하고 싱글 채널 메모리를 지원했습니다. 그것도 가격을 낮추기 위해 DDR4를 사용한 경우가 많아 속도가 느리고 기본적인 작업 밖에 할 수 없어 시장에서 수요가 떨어졌습니다. 이런 와중에 애플 맥북 네오까지 출시되어 앨더 레이크 N 같은 포지션의 제품은 미래가 불투명해졌습니다. 이런 상황에서 등장한 와일드캣은 팬서 레이크와 마찬가지로 최신 18A 공정이 적용된 고성능 P코어 두 개와 저전력 E코어 4개를 탑재해 성능 면에서 맥북 네오의 A18 프로와 충분히 경쟁할 수 있는 수준입니다. 다만 이렇게 되면 스마트폰 부품을 사용한 맥북 네오보다 제조 단가가 올라갈 가능성이 있습니다. 인텔은 성능은 높이면서도 가격은 낮추기 위해 중국의 스마트폰 제조 인프라를 적극 활용한다는 계획입니다. 중국에서 파트너들을 끌어모아 발표한 것도 이를 위한 것으로 보입니다. 파이어플라이 플랫폼의 마더보드 디자인은 스마트폰 생태계의 디자인을 도입해 기존 제품 대비 면적이 5% 작아지고, 부품 수도 7% 줄여 가격 인상 요인을 최소화했습니다. 그리고 싱글 채널 LPDDR5x 7467 혹은 DDR5 6400을 통해 구조와 부품 수를 줄여 가격을 낮추는 구조입니다. 덕분에 가벼워질 뿐 아니라 두께도 11㎜ 이내로 얇게 만들 수 있습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 앞서 발표된 ‘구글북’(GoogleBook)과의 관계입니다. 구글북은 600-1200달러 사이 가격대를 목표로 하고 있는데, 저렴한 보급형은 와일드캣 레이크를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 엔트리 모델은 파이어플라이와 플랫폼을 공유할 가능성이 높아 보입니다. 이는 모두에게 잠재적으로 이득입니다. 인텔 입장에서는 구글북이 잘 팔리지 않아도 다른 쪽으로 판매가 가능해지고 구글 입장에서도 대량 생산되어 가격이 저렴한 플랫폼이 더 유리합니다. 마지막으로 제조사 입장에서는 구글북이든 파이어플라이 노트북이든 둘 다 판매가 가능해 생산 및 재고 관리가 쉬워집니다. 다만 올해 하반기에는 더 심해질 수 있는 LPDDR5x 메모리 공급난이 한 가지 변수입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 LPDDR5x 메모리를 대거 사용할 것으로 알려져 있으며 2027년에는 삼성이나 애플의 수요량을 합친 것보다 더 많은 메모리를 요구할 가능성이 제기되고 있습니다. 그러면 파이어플라이 플랫폼에 LPDDR5x 공급이 원활하지 못할 가능성이 있고 좀 더 느린 DDR5를 채택하면 싱글 채널 특성상 성능 제약이 더 심해질 것입니다. 그건 맥북 네오도 마찬가지 아니냐고 생각할 수 있지만, 애플은 장기 대량 구매를 통해 상대적으로 규모가 작은 PC 제조사보다 조건이 유리합니다. 여기에 맥북 네오는 8GB 만 있어도 맥OS 특성상 원활하게 사용 가능하지만, 윈도우는 상대적으로 제약이 따를 수밖에 없습니다. 자체 OS를 사용해서 OS 라이선스 비용이 없는 점, 그리고 자체 개발 프로세서를 사용해서 중간 마진이 없다는 점도 큰 장점입니다. 결국 맥북 네오가 가격 통제 면에서 유리하기 때문에 여전히 애플이 유리한 시장 상황으로 풀이됩니다. 다만 앞서 설명한 것처럼 파이어플라이 프로젝트는 현재 상황에서 나름 최선의 선택으로 볼 수 있는 부분이 많습니다. 파이어플라이가 어려움에 처한 PC 업계에 한 줄기 희망의 빛이 될 수 있을지 주목됩니다.

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.

이억원 금융위원장이 “국산 인공지능(AI) 모델을 육성하는 것이 대한민국의 매우 중요한 전략과제가 됐다”며 연구개발(R＆D)·규제·세제 등을 연계한 ‘토털 솔루션’을 통해 지원하겠다고 12일 밝혔다. 이 위원장은 이날 서울 강남구 퓨리오사 AI 본사를 방문해 업스테이지·LG AI연구원·뤼튼 AI·로앤컴퍼니 등 대표 AI 기업들과 간담회를 열고 이같이 말했다. 그는 “AI는 전기와 인터넷과 같이 새로운 국가 인프라”라며 “우리의 AI 생태계는 AI 반도체와 모델, 클라우드 인프라 상당 부분을 엔비디아와 외국산 빅테크 기업에 의존하는 게 현실”이라고 짚었다. 그러면서 저전력 고효율의 신경망처리장치(NPU) 등 국산 AI 반도체, 경쟁력 있는 국산 AI 모델 육성 등을 주요 과제로 꼽았다. 국민성장펀드는 1차 메가 프로젝트로 ‘K-엔비디아’, 2차 메가 프로젝트로 ‘소버린(주권) AI’를 선정하고 1월부터 지난달까지 AI 분야에 2조원의 자금을 집중 지원했다. 리벨리온(6400억원), 업스테이지(5600억원), 국가 AI 컴퓨팅센터(4000억원), 네이버(4000억원) 등이다. 이는 지금까지 승인된 전체 국민성장펀드 집행액(8조 4000억원)의 24% 수준이다. 한편, 금융위는 전날 ‘성장기업발굴협의체’ 공식 운영을 위한 킥오프 회의를 열고 범부처, 민간 금융기관이 머리를 맞대 유망기업을 발굴하기로 했다.

반도체서 54조원 육박 영업이익2분기 실적의 최대 변수는 ‘파업’“차질 없도록 노조와 대화로 해결”가전은 ‘선택과 집중’ 체질 개선 휴머노이드 로봇 사업 확대 계획제조용 개발 뒤 홈·리테일로 확장 삼성전자가 반도체 ‘슈퍼사이클(초호황)’에 힘입어 올해 1분기 반도체 사업에서만 54조원에 육박하는 영업이익을 거뒀다. 메모리 부문에서 ‘초격차 경쟁력’을 재확인한 것이지만, ‘반도체 외끌이 성장’ 구조 고착화나 노조 파업을 우려하는 목소리도 나온다. 삼성전자는 가전사업부 체질 개선과 휴머노이드 로봇 개발 등을 미래 전략으로 내놓았다. 삼성전자는 연결 기준 1분기 매출 133조 9000억원, 영업이익 57조 2000억원을 기록했다고 30일 공시했다. 회사 측은 “인공지능(AI) 기술 혁신과 선제적 시장 대응에 힘입어 분기 기준 역대 최대 매출과 영업이익을 달성했다”고 설명했다. 여기에 달러 등 주요 통화 강세로, 부품 사업을 중심으로 약 1조 8000억원 규모의 환율 효과도 있었다. 반도체 사업을 담당하는 DS부문은 매출 81조 7000억원, 영업이익 53조 7000억원을 기록했다. 전사 영업이익의 94%를 떠받쳤다. 비메모리를 포함한 영업이익률은 66%로, 메모리 부문만 기준으로 보면 수익성이 70%를 넘었을 것이라는 분석도 나온다. 삼성전자는 업계 최초로 6세대 고대역폭메모리(HBM4)와 차세대 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2를 동시에 양산·판매하며 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 김재준 메모리 부문 부사장은 “올해 HBM 매출은 전년 대비 3배 이상으로 확대될 것”이라며 “올해 생산능력은 이미 솔드아웃(완판)된 상태”라고 밝혔다. 이어 “메모리 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황은 내년에도 이어질 것”이라며 장기공급계약(LTA) 체결도 잇따르고 있다고 덧붙였다. 삼성전자는 7세대 HBM(HBM4E) 제품의 사업 준비에도 속도를 내고 있다. 김 부사장은 “2분기 중 HBM4E의 첫 샘플을 공개할 예정”이라고 말했다. 파운드리(위탁생산)는 비수기 영향으로 실적이 다소 둔화됐지만, 고성능 컴퓨팅 중심의 수주 흐름은 이어지고 있다. 강석채 파운드리사업부 부사장은 “기술 장벽이 높은 고부가가치 스페셜티 수요에 역량을 집중하고, 경쟁력이 낮은 공정은 과감히 정리할 것”이라고 밝혔다. 다만 2분기 실적의 최대 변수는 ‘노조 파업’이다. 삼성전자 노조는 18일간 파업을 예고하면서 최대 30조원의 손실이 발생할 수 있다고 주장했다. 이에 대해 박순철 최고재무책임자(CFO) 부사장은 “파업이 벌어지더라도 전담 조직과 대응 체계를 통해 생산 차질이 발생하지 않도록 적법한 범위에서 대응하겠다”며 “노조와 대화를 우선해 원만히 해결할 것”이라고 말했다. 스마트폰 사업을 담당하는 디바이스경험(DX) 사업부는 영업이익이 전년 동기 대비 35% 감소했다. 갤럭시 S26 시리즈 판매 호조에도 반도체 등 주요 부품 가격 상승이 영향을 미쳤다. 생활가전은 에어컨 신제품 출시에도 불구하고 원가 상승과 관세 영향으로 실적 개선폭은 제한적이었다. 삼성전자 측은 “사업 전반에서 선택과 집중을 추진 중”이라며 “지속 가능한 성장 기반을 구축하고 수입 구조를 다변화하기 위해 다양한 방안을 검토하고 있다”고 설명했다. 휴머노이드 로봇 사업을 확대할 계획도 공개했다. 제조용 로봇을 우선 개발한 뒤, 축적된 기술을 바탕으로 홈·리테일 분야로 사업 영역을 넓힌다는 방침이다. 이를 위해 지난 1년간 미래로봇추진단을 중심으로 선도 업체를 따라잡을 수 있는 기반을 마련했다는 것이다. 박 부사장은 “휴머노이드 로봇 개발을 통해 제조 생산성과 고객 경험을 혁신하겠다”며 “필요할 경우 국내 경쟁력 있는 로봇 업체에 대한 투자와 인수도 적극 검토할 계획”이라고 말했다. 삼성전자는 2024년 말 레인보우로보틱스를 인수했다.

삼성전자가 올해 1분기 연결 기준 매출 133조 9000억원, 영업이익 57조 2000억원의 실적을 기록했다. 특히 반도체 사업으로만 53조 7000억원에 육박하는 영업이익을 거뒀다. 매출과 영업이익은 전 분기 대비 각각 43%, 185% 증가하며 분기 기준 역대 최대치를 경신했다. 인공지능(AI) 기술 확산에 따른 수요 증가와 선제적 시장 대응이 실적을 끌어올린 것으로 분석된다. 여기에 달러 등 주요 통화 강세로 부품 사업을 중심으로 약 1조 8000억원 규모의 환율 효과도 더해졌다. 사업 부문별로 보면 반도체 사업을 담당하는 DS부문은 매출 81조 7000억원, 영업이익 53조 7000억원을 달성했다. AI용 고부가 제품 판매 확대와 메모리 가격 상승이 맞물리며 전 분기 대비 큰 폭의 성장세를 보였고, 분기 기준 사상 최대 실적을 갈아치웠다. 삼성전자는 업계 최초로 6세대 고대역폭메모리(HBM4)와 차세대 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2를 동시에 양산·판매하고, PCIe Gen6 SSD를 적기에 개발하는 등 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 파운드리(위탁생산)는 비수기 영향으로 실적이 다소 둔화됐지만, 고성능 컴퓨팅(HPC) 중심의 수주 흐름은 이어지고 있다는 평가다. 디바이스경험(DX)부문은 매출 52조 7000억원, 영업이익 3조원을 기록했다. 갤럭시 S26 울트라 판매 비중 확대가 실적 개선을 이끌었다. 영상디스플레이(VD) 사업부는 프리미엄 및 대형 TV의 견조한 판매 실적과 운영 효율성 제고 등으로 수익성이 개선됐다. 다만 생활가전은 에어컨 신제품 출시에도 불구하고 원가 상승과 관세 영향으로 실적 개선폭은 제한적이었다. 하반기에는 글로벌 관세와 지정학적 리스크 등 불확실성이 이어질 전망이다. 삼성전자 관계자는 “AI 산업 성장으로 반도체 수요는 증가하겠지만, IT 제품 원가 상승이 동시에 작용하는 복합적인 경영 환경이 예상된다”고 밝혔다. 업계에서는 반도체 ‘슈퍼사이클’이 지속될 가능성에 무게를 두고 있다. 삼성전자 관계자는 “AI용 고부가 제품 비중을 확대해 메모리 시장을 선도하고, 두 자릿수 매출 성장과 수익성 개선을 추진할 것”이라며 “모바일 중심에서 AI·자동차 등으로 사업 포트폴리오를 다변화해 나가겠다”고 말했다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.

크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자(CEO)가 방한해 삼성전자, SK하이닉스, LG전자 경영진과 잇따라 회동했다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP)의 강자인 퀄컴이 파운드리·메모리·인공지능(AI) 협력 전반을 점검하는 동시에 공급망 재편과 신사업 확대 전략을 구체화하기 위한 행보로 해석된다. 아몬 CEO는 21일 한진만 삼성전자 파운드리사업부장(사장)과의 회동에서 2나노미터(㎚·10억분의 1ꏭ) 공정 기반 차세대 애플리케이션 프로세서(AP) ‘스냅드래곤 8 엘리트 2’ 위탁생산을 핵심 의제로 논의한 것으로 알려졌다. 퀄컴은 최근 수년간 TSMC 중심의 생산 구조를 유지해왔으나 차세대 제품부터는 삼성전자를 포함한 파운드리 이원화 전략을 검토 중인 것으로 전해졌다. 업계에서는 삼성 파운드리의 수율 개선과 기술 신뢰도 회복, 글로벌 웨이퍼 가격 상승 등이 복합적으로 작용한 결과로 보고 있다. 실제로 아몬 CEO는 지난 1월 “여러 파운드리 기업 가운데 삼성전자와 가장 먼저 2나노 공정 도입을 논의했다”며 “파운드리 이원화 전략은 여전히 유효하다”고 밝힌 바 있다. 아몬 CEO는 SK하이닉스 경영진과의 만남에서 AI 확산에 따른 메모리 수급 문제 등을 다룬 것으로 보인다. 퀄컴이 데이터센터용 AI 추론 칩 ‘AI200’ 등을 통해 서버 시장 진출을 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 저전력 D램(LPDDR) 확보 필요성이 크게 확대된 상황이다. 특히 AI 서버 수요 증가로 메모리 공급이 병목 요소로 부상하면서 주요 고객사가 직접 공급망 확보에 나서는 흐름과 궤를 같이한다. LG전자와는 ‘피지컬 AI’를 중심으로 협력 확대 방안이 논의됐다. 두 회사는 과거 모바일 사업에서 시작된 협력 관계를 현재 전장·가전 영역으로 확장해왔으며, 최근에는 로봇과 스마트홈 등 물리적 환경 기반 AI 분야로 협력 범위를 넓히는 추세다. LG전자는 스마트홈과 모빌리티를 연결하는 AI 전략을 추진 중이며, 퀄컴은 로봇용 프로세서 ‘드래곤윙 IQ10’ 등을 앞세워 관련 시장 진입을 본격화하고 있다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

경기 안산시가 2일 안산시 청년창업펀드 2호 투자기업인 ㈜와트와 ㈜아티크론에 대한 투자기업 현판식을 가졌다. ㈜와트는 자율주행 기반 배송 로봇 기술을 바탕으로 공동주택과 스마트시티 환경에서 물류 자동화를 구현하는 기업이다. 4륜 스워브(4WS) 기반 자율주행 기술과 엘리베이터 연동, 무인 택배 시스템 등을 통해 실제 생활공간에 적용 가능한 ‘현장형 로봇 기술’을 보유하고 있으며, 건물 자체를 하나의 물류 시스템으로 전환하는 혁신 모델을 제시하고 있다. ㈜아티크론은 AI 반도체 설계(IP) 분야의 딥테크 스타트업으로, 저전력·저면적 메모리 IP와 SRAM-PIM 기반 AI 반도체 기술을 중심으로 엣지 AI 시장을 겨냥하고 있다. 국내 주요 반도체 기업과의 협업을 통해 글로벌 수준의 기술 경쟁력을 인정받고 있으며, 안산시 반도체·AI 산업 생태계 강화에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이민근 안산시장은 “로봇과 AI 반도체는 미래 산업을 이끌 핵심 분야인 만큼, 이번 투자 유치는 안산시 산업구조 고도화의 중요한 전환점이 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “특히 아티크론의 성남에서 안산 이전을 계기로 기술력과 성장성을 갖춘 기업들이 안산에 모일 수 있도록 기업하기 좋은 환경 조성에 더욱 힘쓰겠다”고 덧붙였다. 한편 안산시는 현재까지 1호부터 3호까지 청년창업펀드를 조성했으며, 올해 4호 펀드 조성도 진행하고 있다.

미국·이란 전쟁에 따른 호르무즈 해협 봉쇄가 한달을 넘긴 가운데 산업계가 2011년 ‘아랍의 봄’ 이후 15년 만에 ‘에너지 비상경영체제’에 돌입했다. 중동산 원유와 가스 공급이 끊기면서 제조업, 통신·정보기술(IT), 유통, 제약 등 대부분 기업이 에너지 절약 방안을 도입했고, 항공업계는 손실 줄이기에 나섰다. 2011년 유가 급등 당시의 단순 절약을 넘어 인공지능(AI) 기술과 공급망 다변화 등으로 고유가 장기화 국면에 대응하는 모습이다. 현대자동차그룹은 전 계열사 차원의 에너지 절약 대책을 강화한다고 29일 밝혔다. 현대차·기아 본사를 중심으로 시행하던 차량 5부제를 전 그룹사로 확대하고 사업장 에너지 관리도 고도화한다. 평일, 휴무일, 점심시간, 야간 등 전기 사용 유형을 구분해 전력 소모를 줄이고, 국내 출장도 최대한 화상회의로 대체하기로 했다. 복도, 주차장 등의 폐쇄회로(CC)TV에 AI 기능을 접목해 일정 시간 사람 움직임이 포착되지 않으면 조명을 자동 소등하는 시스템도 도입한다. 데이터센터 등 AI에 따른 고전력 시설이 늘고 있는 정보통신(IT)업계도 에너지난에 대응하고 있다. 통신 3사는 AI와 가상화 기술을 ‘구원투수’로 투입했다. SK텔레콤은 차세대 가상화 기지국과 고효율 AI 클라우드 플랫폼으로 데이터 처리 효율을 극대화했고, KT는 전국 통신실 냉방 온도를 실시간 제어하는 AI 최적화 솔루션을 전면 가동했다. LG유플러스 또한 저전력 장비 도입 확대와 더불어 연구개발(R＆D) 센터에 1000㎾급 자가 태양광 발전 설비를 구축했다. 네이버와 카카오 등 빅테크 기업 역시 운영비 최소화를 위해 중장기적인 에너지 효율화 전략을 전면 재검토하고 있다. 업계는 이번 유가 파동이 기술 기반의 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 수위를 결정짓는 분수령이 될 것으로 보고 있다. 제약업계는 의약품 포장재와 일부 원료를 확보하느라 비상이다. 동아제약과 한국유나이티드제약은 선발주 등을 통해 원료 확보에 나섰고 기초수액제 공급사인 JW중외제약, HK이노엔, 대한약품공업은 나프타 수급 불안에 따른 수액백 부족 가능성에 대비해 식품의약품안전처와 대응 방안을 논의 중이다. 업계 관계자는 “의약품은 포장재 소재가 변경되는 경우 안정성 영향성이 달라질 수 있어 식약처 허가를 다시 받아야 하는 경우가 있다”고 밝혔다. 항공업계는 고유가·고환율 이중고에 비행기 운항을 축소하고 있다. 진에어, 에어부산, 이스타항공, 에어프레미아, 에어로케이 등 국내 저비용항공사 5곳이 일부 노선 운항을 중단하기로 했다. 전쟁 이전보다 항공유 가격이 2배 이상 급등한 여파다. 한국해운협회는 호르무즈 봉쇄로 인한 선박 억류와 운항 중단, 전쟁 보험료 상승 등 손실이 크다며 정부에 선박 피해 지원을 위한 추가경정예산 편성을 요청했다. 앞서 삼성·SK·LG·롯데·한화·CJ·GS 등 재계 주요 그룹도 차량 운행 제한과 사업장 에너지 사용 모니터링 등 절전 경영에 들어갔다.

인공지능(AI) 확산으로 전력 소비가 급증하면서 가전제품부터 휴대전화, 로봇, 반도체에 이르기까지 정보기술(IT) 업계가 ‘전성비(전력 대비 성능)’ 상품 출시 경쟁에 뛰어들었다. 고연산 AI 확산에 따른 전력 공급 부족에 대한 대응은 물론, 소비자의 전기요금 부담을 덜고 에너지 효율로 온실가스 배출도 함께 줄이겠다는 취지다. 24일 업계에 따르면 저전력 고효율 제품이 봇물처럼 쏟아지는 데는 전력비용과 전력망 부담 급증, 전력 감축 기술의 성숙, PC·휴대전화·로봇 등 AI의 상용화 등이 배경에 깔려 있다. 즉, 배터리·발열·지연시간 문제가 소비자 체감 이슈가 됐다는 의미다. 저전력 혁신은 AI 시대의 핵심 부품인 메모리반도체 경쟁에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 지난달 고대역폭메모리(HBM)4를 첫 양산 출하했다고 밝히며, 코어 다이에 저전력 설계를 적용해 전작 대비 에너지 효율을 40% 개선했다고 설명했다. AI 연산에서 발열과 전력 효율은 곧 성능과 직결된다. 모바일과 서버에 쓰이는 저전력 D램인 LPDDR 역시 빠르게 진화하고 있다. SK하이닉스는 지난 10일 세계 최초로 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 개발 인증을 완료했다며, 데이터 처리 속도는 33.00% 향상됐지만 전력 소모는 전작 대비 20% 이상 줄였다고 강조했다. AI 반도체 기업 엔비디아는 지난 16일 연례 개발자 회의(GTC 2026)에서 새 CPU ‘베라’와 이를 256개 탑재한 CPU 랙을 선보였는데, 에너지 효율을 2배 높인 것이 특징이었다. AI가 단순 학습과 추론을 넘어 물리적 환경에서 작동하는 ‘피지컬 AI’로 확장되면서 저전력 반도체의 중요성은 더 커지고 있다. 한국은행은 ‘3월 통화신용정책보고서’에서 “피지컬 AI는 복잡한 현실을 정밀하게 모사하고 이를 실시간으로 처리해야 한다는 점에서 고성능과 저전력 반도체 수요를 동시에 확대시키고 있다”고 분석했다. 이어 “자율주행차 한 대가 영상 수집 등을 통해 하루에 생성하는 데이터는 약 32TB로, 개인의 하루 스마트폰 사용 데이터(약 1.20GB)의 2만 6000배를 넘는다”고 설명했다. 로봇 분야의 전력 효율 경쟁은 배터리 기술로 확장되고 있다. 로봇에 탑재되려면 작고 가벼우면서도 효율이 높은 배터리가 필수적이다. 이에 따라 전고체 배터리와 리튬메탈 등 차세대 기술 개발 경쟁이 치열하다. 삼성SDI는 2027년을 목표로 전고체 배터리 양산을 준비하고 있다. LG에너지솔루션은 에너지 효율을 극대화한 무음극계 전고체 배터리를 2030년 도입하겠다고 밝혔다. IT 업계의 이런 트렌드는 소비 시장에도 영향을 미친다. 가전업계 관계자는 “AI 기능 사용이 늘면서 소비자들은 스마트폰과 노트북 배터리가 빠르게 소모된다고 체감한다”며 “앞으로는 저전력 설계와 배터리 효율이 제품 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 밝혔다. 디스플레이는 사용 단계에서 발생하는 전력 소비가 탄소 배출과 직결되는 만큼, 전력 절감 기술 확보가 중요하다. LG디스플레이는 화면 변화에 따라 새로고침 빈도를 유연하게 조절하는 ‘옥사이드 1Hz’ 기술을 적용한 노트북용 LCD 패널을 세계 최초로 양산한다. 이를 적용하면 배터리 사용 시간을 기존 대비 48.00% 이상 늘릴 수 있다. 애플의 ‘아이폰 17e’는 보급형 모델이지만 최신 칩셋 A19를 탑재해 성능을 끌어올렸다. 여기에 자체 개발한 셀룰러 모뎀 C1X를 적용해 데이터 처리 속도를 전작 대비 두 배 수준으로 높이고 전력 효율도 개선했다. 애플은 배터리 성능이 ‘아이폰 16 프로’ 대비 최대 30.00% 향상됐다고 설명했다.

드론의 위협이 날이 갈수록 첨예화하면서 탐지와 방어를 위한 기술에 대한 고민이 깊어지고 있다. 드론 방어의 핵심은 탐지, 추적 및 식별, 그리고 무력화로 이어지는 킬체인이다. 그러나 소형 드론의 경우 점점 작아지면서 기존에 많이 쓰이던 레이더 기반 체계로는 탐지에 어려움이 있고, 특히 인근에 주택가나 전파에 민감한 시설이 있을 경우 사용에 제약이 생긴다. TV 카메라나 열영상을 이용한 광학 감시 카메라도 쓰이지만, 이 역시 날씨와 기상의 제약이 심하다. 게다가 느린 속도로 낮은 고도로 접근하는 소형 드론은 감시 취약 부분이다. 이런 취약점을 보완하기 위해 음향 탐지가 떠오르고 있다. 음향을 사용한 드론 탐지는 다양한 방법이 있지만, 넓은 지역에서 탐지는 분산형 시스템을 이용한다. 분산형 음향 탐지는 우크라이나에서 널리 쓰이고 있다. 넓은 영토를 가진 우크라이나는 낮게 비행하는 러시아의 자폭 드론을 탐지하기 위해 전쟁 초기에 수만 대의 스마트폰을 이용한 탐지 네트워크를 만들었고, 높은 탐지 성공률을 보였다. 이와 비슷한 독일의 옴니센트가 개발한 ‘옴니센트 스캔’이라는 분산형 탐지 시스템이 지난 18일부터 20일까지 킨텍스에서 열린 제25회 세계 보안 엑스포의 부대 행사를 통해 소개됐다. 옴니센트는 2024년 설립됐지만, 복잡한 환경에서도 음향 분석이 가능한 독자적인 인공지능 기반 ‘대규모 음향 모델(Large Acoustic Model)’을 사용하여 실시간 탐지, 분석 및 위치 파악이 가능한 시스템을 개발해 주목받고 있다. 옴니센트 스캔은 다수의 초저전력 음향 센서를 분산시켜 배치할 수 있다는 장점이 있다. 각 센서는 내부의 배터리로 움직이지만, 수동식 센서이기 때문에 전력 소모가 적어 몇 달까지도 사용이 가능하다. 다수의 센서를 분산시켜 놓기 때문에 넓은 지역에 걸쳐 감시가 가능하다는 것도 장점이다. 센서는 최대 거리 1000m, 최대 고도 400m 떨어진 곳에서 발생하는 음향을 탐지할 수 있다. 무게가 1kg 정도로 소형인 센서는 인력에 의한 설치 외에도 드론을 이용해 원하는 위치에 배치가 가능하며, 차량에 탑재도 가능하다. 센서 하나가 고장 나도 해당 센서만 교체하면 되므로 유지 보수 비용도 절감할 수 있다. 외부에 설치하는 제품이기 때문에 내구성에 대한 우려를 해소하기 위해 CE를 포함한 해당 EU 표준을 준수하며, IP67 등급의 방진 및 MIL-STD에 부합하는 견고한 설계를 갖췄다. 부대 행사에서 정태진 평택대학교 국가안보대학원 교수는 “드론 탐지를 위해 레이더와 카메라 등을 사용하지만 완벽하지 않으며, 그 공백을 메울 수단으로 주목받고 있다”고 설명했다. 이어 “복잡한 환경에서 저고도로 침투하는 드론을 탐지하는 데 특화돼 있다”고 밝혔다. 국내에도 대드론 체계 구축에 대한 관심이 높아지는 가운데, 기존의 방법들을 보완할 새로운 수단이 등장하면서 앞으로 국내외에서 유사한 기술의 개발이 더욱 활발해질 것으로 보인다.