삼성전자가 세계 최대 메모리 기술 콘퍼런스인 ‘FMS 2026’에서 ‘V10 BV-낸드’로 3D 낸드 혁신상을, ‘LPDDR5X-PIM’으로 차세대 메모리상을 각각 받았다고 6일 밝혔다. V10 BV-낸드는 400단 이상 초고적층 구조를 구현한 차세대 V낸드 기술이다. 웨이퍼를 수직으로 접합하는 본딩 버티컬 기술과 V낸드 셀을 3개 층으로 연결하는 3스택 구조를 적용해 저장 용량을 높이면서도 전력 소비와 발열을 줄였다. LPDDR5X-PIM은 세계 최초로 저전력 D램인 LPDDR5X에 프로세싱 인 메모리(PIM) 기술을 적용한 제품이다. 메모리 내부에서 직접 연산을 수행해 데이터 이동을 최소화하고 성능과 전력 효율을 높였다. 인공지능(AI) 가속기와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야의 핵심 메모리 기술로 주목받고 있다.

중앙대학교가 교육부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2026년 대학기초연구소 지원(G-LAMP) 사업’에 예비 선정됐다고 5일 밝혔다. 이로써 중앙대는 최종 확정 시 오는 9월부터 5년간 연간 50억원씩 총 250억원의 국비를 지원받게 된다. G-LAMP는 대학 연구소 관리 체계를 혁신하고 대형 융복합 연구를 지원하는 대형 국책 사업이다. 이번 공모에서 중앙대는 공학 분야(유형Ⅱ) 전기·전자·통신 영역에서 수도권 대학 중 유일하게 이름을 올렸다. 중앙대는 정보통신연구원을 중점테마연구소로 지정하고 ‘A-HUMAN 연구소’를 구축한다. 인간 신경계의 초저전력·고효율 메커니즘을 기초 연구로 확장해 AI 반도체, 로봇, 헬스케어 등 첨단 산업 응용 분야로 확산시킬 계획이다. 아울러 반도체 공정장비 등 첨단 인프라를 통합 운영하며 박사후연구원과 신진 교원을 집중 육성할 방침이다. 박세현 총장은 “이번 성과는 중앙대의 뛰어난 연구 역량과 공학 경쟁력을 입증한 결과”라며 “신진 연구자들이 연구에 몰입할 수 있도록 아낌없이 지원하겠다”고 밝혔다.

과학기술정보통신부는 올해 ‘탑티어 연구기관 간 협력플랫폼 구축 및 공동연구 지원’ 사업 신규 선정결과를 확정하고 지원을 시작한다고 4일 밝혔다. 탑티어 사업은 국내외 최고 수준의 연구기관끼리 공동연구, 인력교류 및 정보교환 등 포괄적 국제 협력을 통해 중장기적이고 지속가능한 협력 플랫폼 구축을 지원한다. 이를 통해 해외 우수 연구 공동체와 네트워크를 축적하고 확산하는 동시에 세계적 수준의 선도기술을 개발하고 기후위기나 전염병 같은 글로벌 공동 문제 해결을 목표로 한다. 올해 신규 선정된 과제는 4개 국내외 연구기관 컨소시엄으로 연간 23억 원씩의 연구개발비가 10년 동안 지원된다. 우선 서울대와 미국 캘리포니아공과대(칼텍)의 ‘반도체 검사·계측 연구센터’ 공동연구팀은 미래 차세대 반도체 정밀구조 제조·검사에 대응하기 위해 초고해상도·초고속·고신뢰성 계측기술 확보를 목표로 한다. 눈에 보이지 않는 초미세 반도체 내부결함을 찾아내는 비파괴 검사 역량을 높이고 인공지능(AI) 기반 첨단 공정 혁신에도 이바지할 것으로 기대된다. 포스텍과 독일 막스플랑크 연구소 컨소시엄의 ‘양자 기능성 소재 연구센터’는 양자의 핵심 성질을 정밀 제어하는 신소재를 개발해 기존 전자기술의 한계를 뛰어넘을 차세대 양자소자 원천기술 확보에 나설 계획이다. 이를 통해 초저전력 정보처리, 양자 AI정보소자 등 첨단 산업 분야로 성과를 확산하겠다는 계획이다. 대구경북과학기술원(DGIST)와 일본 국립생리학연구소 공동연구팀은 소아 뇌병증 등을 유발하는 이온채널 변이구조와 작동원리를 규명하고 맞춤형 후보물질 발굴을 추진할 예정이다. 카이스트와 미국 칼텍의 ‘지능형 순환 화학 생태계 혁신센터’는 할로젠 화합물, 황폐기물 등 화학산업 부산물을 분해해 고부가가치 화학 제품·소재로 업사이클링하는 기술 확보로 탄소중립 및 순환경제 실현의 핵심 기술로 확장하겠다는 계획을 갖고 있다.

국내 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체 상용화의 최대 난제로 꼽혀온 ‘누설 전류’와 ‘정보 저장의 비선형성’ 문제를 동시에 해결하는 세계 최초의 핵심 소자 기술을 개발했다. 별도의 선택(Selector) 소자 없이도 스스로 전류를 제어하는 ‘자기정류(Self-Rectifying)’ 기능을 구현함으로써 고집적·초저전력 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 시대를 앞당길 핵심 원천기술로 평가받고 있다. 30일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 GIST 신소재공학과 이상한 교수 연구팀은 서울대 재료공학부 장호원 교수팀, 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 조슈아 양(Joshua Yang) 교수팀과의 국제 공동연구를 통해 메모리 기능과 자기정류 기능을 하나의 소자에 동시에 구현하는 데 성공했다. 이번 연구는 차세대 AI 반도체 분야의 권위 있는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 에 게재되며 기술적 우수성을 국제적으로 인정받았다. 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 신경망을 모방해 정보를 처리하는 차세대 AI 반도체로, 초저전력과 초고속 연산이 가능해 미래 AI 산업의 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나 기존 소자는 미세한 누설 전류를 차단하기 위해 메모리 소자와 별도로 선택 소자를 추가해야 했고, 이로 인해 회로가 복잡해지고 집적도가 떨어지는 한계를 안고 있었다. 공동연구진은 강유전체 소재인 비스무트 철 산화물(BiFeO₃)에 바륨(Ba)을 정밀하게 첨가하는 공정을 개발해 이 같은 난제를 해결했다. 바륨 첨가를 통해 산소 공공(Oxygen Vacancy)의 이동을 정교하게 제어하면서 반복적인 전기 자극에도 정보가 일정하게 저장되는 선형적 저장 특성을 확보했다. 동시에 전류를 한 방향으로만 흐르게 하는 자기정류 특성을 구현해 정류비(Rectification Ratio)를 기존 대비 100만 배 이상 향상시키는 데 성공했다. 이에 따라 별도의 선택 소자 없이도 누설 전류를 사실상 차단할 수 있게 됐다. 성능 검증 결과도 뛰어났다. 연구팀이 개발한 소자는 1000만 회 이상의 반복적인 쓰기·지우기 동작에서도 안정적인 성능을 유지했다. 또한 11×11 크기의 크로스바(Crossbar) 메모리 어레이, 총 121개 메모리 셀 실험에서는 텍스트와 이미지 데이터를 오차 없이 안정적으로 저장·처리하며 실제 뉴로모픽 컴퓨팅 적용 가능성을 입증했다. 이상한 GIST 교수는 “이번 연구는 뉴로모픽 반도체의 대표적인 난제였던 비선형성과 누설 전류 문제를 단일 소자에서 동시에 해결해 회로를 획기적으로 단순화한 데 의미가 있다”며 “향후 인간의 뇌를 닮은 초고효율 AI 반도체 상용화를 앞당기는 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

SK하이닉스가 올해 2분기 60조원이 넘는 영업이익을 거두며 주요 글로벌 테크기업 가운데 최상위권에 올랐다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 신기록을 세웠고 영업이익률은 76.3%로 전 세계 2위에 올랐다. 금융시장에서는 주가 하락으로 응답했지만 실적 자체는 SK하이닉스의 견조한 성장은 물론 메모리 반도체 슈퍼사이클을 재확인했다는 게 업계의 시각이다. SK하이닉스는 29일 2분기 영업이익이 60조 5426억원으로 지난해 같은 기간보다 557.2% 증가했다고 밝혔다. 매출은 79조 3187억원으로 256.8% 늘었다. 최근 분기 실적을 원화로 환산해 비교하면 삼성전자 89조 4000억원, 엔비디아 약 78조원, 애플 약 74조원에 이어 네 번째 수준이다. 구글 모회사인 알파벳의 약 59조원도 웃돌았다. 영업이익률(76.3%)은 전 분기보다 4.8% 포인트 올랐다. 마이크론의 80.4%에 이어 주요 테크기업 중 두 번째로 높고 엔비디아 65.6%, 대만 TSMC 60.3%를 앞섰다. TSMC보다 높은 영업이익률을 기록한 것은 세 분기째다. 메모리 가격 급등에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 제품 판매가 맞물리면서 매출의 4분의3 이상을 영업이익으로 남겼다. D램 출하량도 전 분기보다 늘었고 평균판매가격은 약 30% 상승했다. HBM3E 판매가 이어진 가운데 인공지능(AI) 서버용 저전력 D램 ‘SOCAMM2’ 공급도 확대됐다. 낸드는 출하량이 10% 중반, 평균판매가격이 50% 중반 올랐다. 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 매출은 두 배 이상, 자회사 솔리다임의 30테라바이트 이상 고용량 제품 매출은 세 배 넘게 증가했다. 2분기 주요 고객사에 양산 공급을 시작한 HBM4는 하반기부터 판매를 본격적으로 늘린다. 현재 수율과 품질은 양산이 안정된 HBM3E에 근접했다는 게 회사 측 설명이다. 차세대 HBM4E는 고객사에 샘플을 공급했으며 2027년 양산을 목표로 개발하고 있다. SK하이닉스는 올해 설비투자를 40조원 후반으로 늘리고 청주 M15X 양산 시점을 앞당긴다. 지난해 설비투자액 30조 2000억원보다 15조원 이상 늘어난 규모다. 또 핵심 고객을 포함한 10여곳과 통상 5년간 적용되는 장기공급계약 협상을 마쳤다. 키옥시아 지분 매각과 투자자산 평가이익까지 반영되면서 2분기 말 현금은 88조원으로, 차입금을 뺀 순현금은 69조 4000억원으로 늘었다. AI 데이터센터 건설에 막대한 자금을 투입하는 글로벌 빅테크와 달리 AI 투자 성과가 현금 여력으로 축적되는 모습이다.

서울 지하철 9호선에서도 카드를 소지하고 있기만 해도 카드를 대는 ‘태그’ 없이 승차할 수 있는 ‘태그리스’ 서비스가 시행된다. 티머니는 9호선 개화~신논현 25개 역사에서 태그리스 결제 서비스를 시작한다고 27일 밝혔다. 태그리스 서비스는 ‘모바일티머니(안드로이드)’를 통해 태그리스 결제를 설정한 후 개찰구를 통과하면 모바일 센서와 BLE(Bluetooth Low Energy, 저전력 블루투스)기술을 통해 별도의 태그 없이 자동으로 승·하차 처리되는 기술이다. 티머니는 우이신설선과 인천 지하철, 서울시 시내버스(시범 서비스)에 태그리스 서비스를 운영 중이다. 태그리스는 기존 태그 방식 중 사용자가 원하는 방식으로 선택해 이용할 수있다. 티머니는 태그리스 서비스가 확대되면 스마트폰이나 카드를 꺼낼 필요가 없어 ▲출퇴근 혼잡 완화 ▲캐리어·유모차 이용객 편의 ▲교통약자(목발·휠체어 이용객, 노약자 등) 이동 편의가 크게 향상될 것으로 기대하고 있다. 티머니는 서비스 오픈을 기념해 행사 기간(7월 27일~별도 공지 시까지) 동안 서울지하철 9호선에서 태그리스를 이용하면 승차 1회당 300원의 마일리지를 적립해주는 이벤트를 진행한다. 최문근 티머니 사장은 “서울지하철 9호선 태그리스 서비스 오픈은 서울 시민들의 이동 경험을 한 단계 높이는 중요한 전환점”이라며 “서울 시민들이 태그리스 결제의 편리함을 직접 경험할 수 있도록 서비스를 지속 확대하고, 차세대 교통 결제 시스템 구축을 선도하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 반도체 핵심인 고대역폭메모리(HBM)4 베이스 다이 개발에 기여한 삼성전자 엔지니어가 대한민국 엔지니어상을 받았다. HBM4 성능을 좌우하는 4나노 초저전력 공정 기술을 개발한 공로를 인정받은 것이다. 최근 AI 반도체 시장에서 존재감을 키우고 있는 삼성 파운드리의 선단 공정 경쟁력을 보여 주는 사례라는 평가다. 삼성전자 파운드리사업부 기술개발실 최정민 PL(프로젝트 리더)은 3차원 구조 트랜지스터(FinFET) 기반 4나노 초저전력 공정 기술 개발 성과를 인정받아 지난 3월 대한민국 엔지니어상을 수상했다. 삼성전자가 지난 20일 반도체 뉴스룸에 공개한 인터뷰에서 최 PL은 “4나노 초저전력 공정을 선제적으로 도입해 HBM4 베이스 다이 개발과 양산화에 기여해 데이터 처리 성능을 높일 수 있었다”고 말했다. 해당 기술은 세계 최초로 양산된 HBM4 베이스 다이에 적용됐다. HBM4 베이스 다이는 그래픽처리장치(GPU)와 HBM을 연결하는 핵심 칩으로, 저전력과 고성능을 동시에 구현해야 해 첨단 파운드리 기술력이 요구된다. 

인텔 역사상 가장 특이한 형태의 프로세서가 공개됐습니다. 18A 공정으로 제조된 스타파이어(Starfire) SoC(System on a chip)가 그것으로 세계 최초의 ‘18A 미세 공정 우주 등급 프로세서’입니다. 이 프로세서는 과거 바이든 행정부의 ‘반도체 및 과학법’(CHIPS and Science Act)을 통해 미 국방부·안보 목적으로 배정된 약 30억 달러 규모의 별도 프로그램 지원을 바탕으로 개발됐습니다. 스타파이어는 인텔의 18A 미세 공정 프로세서인 ‘팬서 레이크’ 기반입니다. 그래서 팬서 레이크에 사용된 것과 동일한 고성능 P코어 4개와 고효율 E코어 4개를 사용하며 내장 그래픽으로 4Xe3 GPU(그래픽처리장치)를 지니고 있습니다. 별도의 NPU(신경망처리장치)까지 지니고 있어 우주 등급 프로세서 가운데 최초로 인공지능(AI) 연산까지 가능합니다. 이번 발표가 놀라운 이유는 일반적으로 고방사선 환경인 우주에서는 최첨단 미세 공정 프로세서가 오히려 불리하기 때문입니다. 따라서 지금까지 우주선이나 우주 망원경에는 오래된 프로세서를 이용한 방사선 내성 프로세서가 사용되어 왔습니다. 예를 들어 미 항공우주국(NASA)의 큐리오시티 로버나 퍼서비어런스 로버, 제임스 웹 우주 망원경에는 2001년 개발한 방사선 내성 프로세서인 ‘RAD 750’이 사용됐습니다. RAD 750은 기술적으로 1990년대 CPU(중앙처리장치)인 ‘IBM PowerPC 750’ 기반으로 30년 전 컴퓨터 성능을 지니고 있습니다. 제조 공정도 이 시기 펜티엄 2나 3급 CPU를 만들던 250㎚, 혹은 150㎚ 공정을 사용합니다. 하지만 오히려 이렇게 오래된 공정으로 만든 프로세서가 방사선에 잘 버티는 장점이 있습니다. 회로가 큰 만큼 외부 방사선에 노출되어도 잘 버틸 수 있기 때문입니다. 하지만 워낙 오래된 기술을 사용하다 보니 기술적으로 새로운 기능을 탑재하기 어렵다는 문제점이 있어 왔습니다. 인텔이 개발한 18A 공정의 스타파이어는 이 한계를 말끔하게 극복한 프로세서입니다. 물론 우주에서의 안전성 확보를 위해 저전력 버전은 클록을 1GHz까지 낮추고 고성능 버전도 3.1GHz로 제한했지만, 이것만으로도 오래전 사용된 프로세서의 성능을 크게 뛰어넘을 것으로 예상됩니다. 다만 앞서 말한 것처럼 트랜지스터 크기가 줄어들고 회로가 작아지면 프로세서 성능은 좋아지지만, 외부 방사선에는 취약해집니다. 예를 들어 트랜지스터가 작아지면 저장된 전하량이 줄어듭니다. 따라서 우주 공간에 풍부한 고에너지 입자(우주선, 양성자, 중이온)가 한 번 충돌해도 심각한 오류가 나기 쉽습니다. 여기에 누적된 방사선량이 지구와는 비교할 수 없이 크기 때문에 프로세서 자체에 손상이 날 가능성도 커집니다. 마지막으로 우주에는 태양광과 어두운 지역 사이의 온도 차이가 커서 극단적인 저온과 고온 사이를 오가게 됩니다. 모든 것이 프로세서와 전자기기에 치명적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 인텔은 이를 막기 위해 프로세서 설계 단계부터 TID(총 이온화 선량), SEL(단일 사건 래치업), SEE(단일 사건 효과) 대응을 강화하고, 첨단 Foveros 3D 패키징을 활용해 극한 환경에서도 안정성을 확보했습니다. 또 고에너지 방사선을 차폐할 수 있는 고성능 보호 장치를 추가했습니다. 스타파이어는 우주 환경에서 10년 이상 작동할 수 있으며, 영상 125도에서 영하 55도까지 매우 넓은 작동 온도를 보장합니다. 18A 같은 최신 미세 공정에서 이는 놀라운 기술적 혁신입니다. 구체적으로 어떤 우주선이나 위성에 스타파이어를 사용할지는 공개하지 않았지만, 우주 등급인 만큼 군사위성이나 아니면 고고도 비행하는 항공기 등에 사용할 수 있을 것으로 생각됩니다. 또 앞으로 NASA의 심우주 탐사선이나 우주 망원경에도 이 최신 프로세서가 사용될 수 있을 것입니다. 후자의 경우 최신 프로세서의 성능을 통해 과거에는 불가능했던 인공지능 자율 임무 수행도 기대할 수 있을 것으로 보입니다.

국내 연구진이 반도체의 성능을 떨어뜨리고 전력 낭비를 일으키는 전기 병목현상에 대한 해결법을 처음으로 찾아냈다. 카이스트 신소재공학과·성균관대 신소재공학과 공동 연구팀은 차세대 반도체 소자로 주목받는 2차원 소재에서 전기가 막힘없이 흐르는 새로운 구조를 설계하고 이를 나노미터 수준에서 직접 관찰할 수 있는 분석 플랫폼을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘매터’(Matter) 7월호에 실렸다. 반도체는 금속 전극과 반도체가 만나는 경계에서 접촉 저항이 발생해 성능이 떨어지고 전력 손실이 발생한다. 접촉 저항의 영향은 반도체가 점점 작아질수록 더 커지는 경향이 있어 차세대 반도체 개발의 가장 큰 기술적 난제로 꼽혔다. 연구팀은 이런 전기 병목현상을 막기 위해 금속 전극을 반도체 위에 붙이는 대신, 원자 한두 층 두께의 2차원 소재 안에 금속처럼 전기가 잘 흐르는 성질의 준금속과 반도체 영역을 연속적으로 구현했다. 같은 소재 안에서 두 영역이 자연스럽게 이어지도록 해, 전류가 경계에서 막히지 않고 흐를 수 있음을 세계 최초로 입증한 것이다. 연구팀은 탐침으로 표면과 전기적 특성을 원자 수준까지 측정할 수 있는 원자힘현미경(AFM)으로 박막 내부에서 전하가 이동하는 모습을 나노미터 수준에서 직접 관찰하는 데도 성공했다. 단일 소재 내에 준금속과 반도체 영역을 연속 구현하면 전류의 흐름이 방해되지 않는다는 사실을 실험적으로 처음 입증한 것이다. 홍승범 카이스트 신소재공학과 교수는 “이번 기술은 인공지능(AI) 반도체, 초저전력 반도체, 차세대 로직 반도체 등 미래 반도체 기술 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 설명했다.

국내 연구진이 반도체의 성능을 떨어뜨리고 전력 낭비를 일으키는 전기 병목현상 해결법을 처음 개발했다. 카이스트 신소재공학과, 성균관대 신소재공학과 공동 연구팀은 차세대 반도체 소자로 주목받는 2차원 소재에서 전기가 막힘없이 흐르는 새로운 구조를 설계하고 이를 나노미터 수준에서 직접 관찰할 수 있는 분석 플랫폼을 개발했다고 13일 밝혔다. 이 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘매터’(Matter) 7월호에 실렸다. 반도체는 금속 전극과 반도체가 만나는 경계에서 접촉 저항이 발생해 성능이 떨어지고 전력 손실이 발생한다. 반도체가 점점 작아질수록 접촉 저항의 영향은 더욱 커져 차세대 반도체 개발의 가장 큰 기술적 난제로 꼽혔다. 연구팀은 이 같은 전기 병목현상을 막기 위해 금속 전극을 반도체 위에 붙이는 대신 원자 한두 층 두께의 2차원 소재 안에 금속처럼 전기가 잘 흐르는 성질의 준금속과 반도체 영역을 연속적으로 구현했다. 연구팀은 원자층 두께의 2차원 소재인 백금 다이셀레나이드 하나의 박막 안에 준금속과 반도체 영역을 연속적으로 만든 것이다. 같은 소재 안에서 두 영역이 자연스럽게 이어지도록 해 전류가 경계에서 막히지 않고 흐를 수 있음을 세계 최초로 입증했다. 연구팀은 탐침으로 표면과 전기적 특성을 원자 수준까지 측정할 수 있는 원자힘현미경(AFM)으로 박막 내부에서 전하가 이동하는 모습을 나노미터 수준에서 직접 관찰하는 데도 성공했다. 이를 통해 준금속 영역에서 반도체 영역으로 전류가 이동할 때 흐름이 막히거나 방향이 꺾이는 ‘전기 병목현상’ 없이 자연스럽게 이어지는 것도 처음 관찰했다. 단일 소재 내에 준금속과 반도체 영역을 연속 구현하면 전류의 흐름이 방해되지 않는다는 사실을 실험적으로 처음 입증한 것이다. 홍승범 카이스트 신소재공학과 교수는 “이번 연구는 2차원 반도체 계면에서 전류가 흐르는 모습을 나노미터 수준에서 직접 확인한 첫 사례”라며 “단일체 계면이 전류의 흐름을 방해하지 않는다는 사실을 실험적으로 입증한 만큼 인공지능(AI) 반도체, 초저전력 반도체, 차세대 로직 반도체 등 미래 반도체 기술 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 설명했다.

대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수팀이 금속-유기 골격체(MOF)를 활용해 사람 코처럼 냄새를 감지하고 인공지능(AI)으로 분석하는 인공 후각 시스템 기술 발전 방향을 제시했다. 권 교수팀은 MOF 소재 설계부터 센서 구현, AI 기반 냄새 패턴 인식까지 전자코 기술의 핵심 연구 흐름을 체계적으로 정리해 재료과학 분야 국제 학술지 ‘프로그레스 인 머티리얼즈 사이언스’에 발표했다. 전자코로 불리는 인공 후각 시스템은 여러 센서가 냄새 분자에 반응해 만들어낸 신호 패턴을 AI가 학습하고 분석하는 기술이다. 식품 위생, 환경오염 감시, 유해가스 탐지, 질병 진단 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 큰 것으로 평가받지만 기존 센서 소재로는 선택성, 반응 속도, 작동 조건 등에서 한계가 있었다. 연구팀은 이런 한계를 극복할 수 있는 핵심 소재로 MOF에 주목했다. MOF는 금속 이온과 유기물이 결합해 형성된 다공성 물질로, 미세한 구멍을 통해 냄새 분자를 효과적으로 흡착할 수 있다. 또한 구조와 화학적 성질을 목적에 맞게 설계할 수 있어, 상온·저전력 조건에서도 다양한 냄새를 민감하게 감지할 수 있는 차세대 센서 소재로 평가된다. 연구팀에 따르면 MOF 기반 전자코 기술은 세 부분으로 나눠 볼 수 있는데 MOF는 다공성과 골격 구조를 조절할 수 있는 기본 플랫폼이고 MOF-복합체와 MOF-유도체는 감도·안정성·선택성을 높여준다. 여기에 AI 기반 분석 기술을 접목하면 복잡한 냄새 신호를 보다 정확하게 분류하고 해석할 수 있게 된다. 권혁준 교수는 “MOF는 사람의 후각 수용체처럼 다양한 냄새에 서로 다른 반응을 보이도록 설계할 수 있는 무한한 소재 라이브러리를 제공한다”며 “MOF 기반 전자코가 향후 질병 진단 등 헬스케어, 공기질 및 산업 안전 모니터링, 스마트 농업, 자율주행·로봇의 화학 인지 기술 등으로 확장될 수 있을 것”이라고 설명했다.

의료기기 및 온열기기 전문기업 닥터서플라이(대표 안승규)는 서울경제진흥원이 주최한 ‘2026 서울어워드(Seoul Award 2026)’에서 자사의 2027년형 프리미엄 은사매트·패드 시리즈 3종이 우수상품으로 선정됐다고 밝혔다. 서울어워드는 서울시와 서울경제진흥원이 주관하는 우수상품 인증 제도로, 서울 소재 중소기업이 제조한 우수 제품을 대상으로 상품성, 기술력, 디자인, 글로벌 경쟁력 등을 종합적으로 평가해 선정한다. 선정된 기업에는 해외 판로 개척과 수출 확대를 위한 다각적인 지원이 제공된다. 이번에 우수상품으로 선정된 제품은 프리미엄 은사매트, 은사매트 뱀부 클래식, 하이브리드 은사패드 등 총 3종이다. 주요 모델인 프리미엄 은사매트는 1mm 두께의 슬림 설계와 저전력 기술, 전자파 저감 설계를 적용한 것이 특징이다. IoT(사물인터넷) 기반의 스마트 기능을 도입했으며, AI(인공지능) 기반 수면 데이터 분석 기능을 통해 사용자 맞춤형 수면 환경을 지원한다. 은사매트 뱀부 클래식은 천연 대나무 소재를 활용해 원적외선 방사 특성을 강화한 사계절용 제품이다. 하이브리드 은사패드는 USB 전원 방식을 지원해 보조배터리와 연결이 가능하며, 여행·캠핑·차량 등 야외 환경에서도 사용할 수 있도록 휴대성을 높였다. 닥터서플라이는 오는 9월 삼성 스마트싱스(SmartThings)를 비롯한 스마트홈 플랫폼과의 연동성을 강화하고, AI 기반 수면 기술을 고도화한 신제품을 출시할 예정이다. 이와 함께 양모 등 프리미엄 소재를 적용한 신규 매트 라인업도 함께 선보인다는 계획이다. 송성한 닥터서플라이 CMO 본부장은 “지난 2024년 서울어워드에서 은사매트가 우수상품으로 선정된 데 이어 올해 후속 제품 3종이 연이어 선정되는 성과를 거뒀다”라며 “주력 제품의 판매 확대에 힘입어 매트 사업 부문 매출도 최근 3년간 약 800% 성장세를 기록했다. 이번 수상을 계기로 연구개발과 기술 투자를 지속해 국내뿐만 아니라 해외 시장에서도 경쟁력을 갖춘 제품을 꾸준히 선보일 것”이라고 밝혔다.

울산시가 고위험·고용량 배터리 에너지 설비의 화재를 선제적으로 방지하기 위한 인공지능(AI) 기반 안전관리체계 구축에 나선다. 시는 행정안전부 주관 ‘2026년도 지역 맞춤형 재난안전 문제해결 기술개발 지원 공모 사업’에 선정돼 ‘다중탐지(멀티센서)·AI 기반 사고 데이터화 통합안전관리시스템’ 개발과 현장 실증을 본격 추진한다고 밝혔다. 이번 사업에는 올해부터 2028년까지 3년간 국비 16억원, 시비 4억원 등 총 20억원의 사업비가 투입된다. 주관 연구개발기관으로는 스마트 안전진단 전문기업인 아이티공간이 참여하고 울산대, 한국화학융합시험연구원(KTR), 도시와 농촌이 공동 연구를 맡는다. 실증은 한국동서발전이 함께 진행한다. 국가산업단지와 이차전지 특화단지가 공존하는 울산은 대용량 배터리 에너지 저장장치(ESS) 등 고위험 인프라가 밀집해 있어 화재 시 대규모 피해 우려가 컸다. 이번에 개발되는 시스템은 기존 배터리관리시스템의 한계를 넘어 오프가스, 미세 진동, 음향 등 비전기적 화재 전조 증상까지 실시간으로 감지하는 다중양식(멀티모달) 기술을 적용한다. 특히 통신망이 단절된 상황에서도 독립적으로 작동하는 저전력 경량화 AI 모델을 탑재해 1초 이내에 위험을 독자 추론하고 자동 격리 및 소화설비를 연동하는 보완 체계를 갖춘다. 아울러 사고 전후 데이터를 블랙박스 형태로 저장해 원인을 규명하는 플랫폼과, 모바일에서도 직관적으로 현장을 확인하는 3D 디지털 트윈 시각화 기술도 구현할 예정이다. 시는 2027년부터는 KTR의 열폭주 모사 실험을 거쳐 한국동서발전 울산발전본부에서 1㎿h 이상 설비를 대상으로 3개월간 장기 실증을 수행해 신뢰성을 검증한다. 시 관계자는 “발화 전 이상 징후를 1초 이내에 잡아내고 사고 데이터를 자산화하는 국산 안전 플랫폼을 확보해, 대한민국에서 가장 안전한 첨단 안전 선도도시 울산을 만들겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 붐으로 인해 메모리 반도체 가격이 치솟으면서, 하반기에 스마트폰과 PC 등 전자제품 가격이 줄줄이 인상돼 주요 정보기술(IT) 기업들이 마진 압박을 받을 전망이다. 5일 시장조사기관 트렌드포스에 따르면 지난 1분기 범용 D램 가격은 직전 분기 대비 90~95%, 낸드플래시 가격은 55~60% 상승했다. 트렌드포스는 “스마트폰 제조사들이 지속적으로 높아지는 LPD램(저전력 D램) 가격을 상쇄하려 3분기에 소매 가격을 인상할 것”이라고 예상했다. AI 데이터센터 증설로 우선순위에서 밀린 모바일·PC용 메모리 반도체의 경우 품귀 현상이 이어지고 있다. IDC는 지난 2월 분기별 전망에서 “메모리 가격 상승의 영향으로 올해 스마트폰 출하량은 전년 대비 12.9% 감소하고, 평균 판매가는 14% 상승한 523달러(80만원)로 역대 최고치를 기록할 것”이라고 예측했다. 실제 삼성전자, 애플, 샤오미, 소니 등 IT 기업들은 한 번 출시된 전자제품 시리즈는 시간이 지날수록 가격을 내린다는 통념을 깨고 줄줄이 가격을 인상했다. 애플은 지난달 아이패드 가격을 100∼200달러, 맥북 가격을 100∼300달러 올렸다. 시스템 칩, 메모리, 저장공간 등을 최대 사양으로 선택한 16인치 맥북 프로는 9999달러(한국 가격 1699만원)에 육박했다. 애플이 하반기에 내놓을 전망인 자사의 첫 폴더블폰 가격 역시 예상보다 높아질 수 있다는 관측이 나온다. 특히 상대적으로 저렴한 메모리 반도체를 사용해 가성비 시장을 공략하는 샤오미, 오포 등 중국 기업조차 가격 인상 행렬에 동참한 상황이다. 삼성전자는 지난 2월 갤럭시 S26 시리즈를 전작보다 9만 9000원 올렸고, 갤럭시 Z폴드와 플립7 역시 9만 4600원씩 인상했다. 오는 22일 출시되는 삼성전자의 갤럭시 Z폴드·플립8의 경우도 고용량 옵션에서 특히 가격 인상 가능성이 큰 것으로 알려졌다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

삼성전자 디바이스경험(DX) 부문의 재생에너지 전환율이 지난해 95%에 육박한 것으로 나타났다. 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문은 저전력 기술 고도화와 공정 개선으로 2030년까지 고대역폭메모리(HBM) 에너지 효율을 2.5배 향상시키겠다고 밝혔다. 삼성전자가 26일 발간한 ‘2026 지속가능경영보고서’에 따르면 지난해 말 기준 DX부문의 재생에너지 전환율은 94.8%로 집계됐다. 전년도(93.4%)보다 1.4%포인트 상승한 수치다. 냉장고와 갤럭시 S 시리즈 등 주요 제품에는 고효율 에너지 기술을 적용해 평균 소비전력을 2019년 대비 34.4% 줄였다. DS부문은 탄소중립 달성을 위한 생산 공정 개선에 투자를 이어가고 있다. 지난해 공정가스 처리시설(RCS) 3대를 추가 도입하고 설비 에너지 효율을 높였다. 향후에는 저전력 기술을 기반으로 2030년까지 HBM과 서버용 솔리드스테이트드라이브(SSD)의 에너지 효율을 각각 2.5배, 4배 향상시키겠다는 목표를 제시했다. 경제 가치 분배 비중을 살펴보면 협력회사가 78.5%, 임직원에 14.7%, 주주·투자자에 3.6%, 법인세·조세공과금 등 정부에 2.9%가 분배됐다. 채권자에 0.2%, 지역사회·사회공헌에는 0.1%가 돌아갔다. 임직원 인건비는 지난해 45조 5000억원이 소요되며 2023년 38조원, 2024년 40조 5000억원에서 확대됐다. 이에 따라 인건비 비중도 2023년 14.1%, 2024년 14.2%에서 지난해 14.7%로 확대됐다. 지난해 말 기준 삼성전자의 국내 임직원 수는 12만 4564명으로 역대 최대치였던 전년 12만 5297명보다 733명 감소했다. 국내외를 포함한 전체 임직원 수는 25만 9149명으로 집계됐다. 이 중 국내 DX·DS부문 임직원의 퇴직률은 지난해 2.5%로 전년(2.1%) 대비 0.4%포인트 상승했다. 2023~2024년 연이어 2.1%로 유지됐으나 지난해 들어 비율이 확대됐다. 30세 미만 저연차 임직원의 퇴직률이 2023~2024년 0.4%에서 지난해 0.6%로 늘었고, 30세 이상 50세 이하에서도 2023년 0.9%, 2024년 1.0%, 지난해 1.2%로 확대 추세를 이어갔다. 51세 이상에서는 2023년 0.8%였다가 2024년 0.7%로 낮아진 뒤 2025년 다시 0.8%로 올랐다. 같은 기간 해외 임직원 퇴직률은 2023년 17.4%, 2024년 17.0%에서 지난해 14.2%로 대폭 감소했다. 다양성 지표에서 여성 임원 비율은 지난해 7.4%로 2020년(6.6%)보다 0.8%포인트 높아졌다. 여성 간부 비중도 같은 기간 15.3%에서 18.9%로 확대됐다. 남녀 임직원 간 임금 격차는 2015년 31.8%에서 지난해 22.2%로 10년 만에 9.6%포인트 개선됐다.

이미지스가 최근 등록한 ‘단일 층 기반 상호 정전용량 방식의 터치 감지 장치 및 이를 포함하는 디스플레이 시스템’ 특허를 기반으로 AI 로봇손용 촉각센서 플랫폼 개발에 나선다고 밝혔다. 이번 특허는 단일 층에 배열된 다수의 센서 전극을 사용해 전극 간 상호 정전용량 변화를 검출하는 기술이다. 멀티플렉서(Multiplexer), 구동/감지(Tx/Rx) 레지스터, 뮥스(Mux) 컨트롤러를 통해 센서 전극의 역할을 구동 전극(Tx)과 감지 전극(Rx)으로 변경하도록 설계됐다. 이를 통해 센서 전극의 고정 배치를 탈피하고 상황에 따라 변동시킬 수 있으며, 감도와 해상도 조절이 가능하다. 회사는 해당 기술을 사람 손의 부위별 촉각 분포 특성을 적용하는 로봇손용 촉각센서 구현의 기반 기술로 활용한다. 사람의 손은 부위별로 촉각 수용체 밀도가 다르게 분포한다. 물체 파지와 질감 인식을 담당하는 손가락 끝은 촉각 수용체가 밀집돼 있으며, 손바닥과 손등은 상대적으로 낮은 밀도로 구성된다. 로봇손 역시 정밀 파지, 미끄럼 감지, 접촉 위치 판단, 압력 분포 인식을 위해 부위별 특성에 맞춘 센서 설계가 요구된다. 이미지스는 이 특허 기술을 활용해 손가락 끝에는 고밀도 센서 전극과 정밀 스캔 패턴을 적용하고, 손바닥 및 손등 부위에는 저전력·광역 감지 구조를 적용하는 차등형 촉각센서 개발을 진행할 계획이다. 또한 전극의 역할을 주기적으로 변경할 수 있는 구조적 특성을 활용해 상황별 감지 모드 전환도 가능하다. 예를 들어 물체 접근 단계에서는 근접(Proximity) 및 접촉 위치 감지 중심으로 동작하고, 물체를 집는 과정에서는 힘(Force)과 그립(Grip) 상태를 분석하며, 파지 이후에는 미끄럼과 압력 변화를 감지하는 고속 스캔 모드로 전환하는 방식이다. 회사는 여기에 AI 알고리즘을 접목해 단순한 터치 좌표 검출을 넘어 접촉 위치, 압력 변화, 그립 안정성, 미끄럼 발생 가능성 등을 종합적으로 분석하는 멀티모달 촉각센서 플랫폼으로 발전시킨다는 전략이다. 특히 손가락 끝, 중간 마디, 손바닥 등 각 부위에서 수집되는 데이터를 AI가 통합 분석함으로써 사람 손과 유사한 수준의 정교한 반응 구현을 목표로 하고 있다. 이미지스 관계자는 “이번 특허는 단일 층 구조를 기반으로 하면서도 상호 정전용량 방식의 장점을 활용할 수 있고, 전극의 역할과 감지 패턴을 유연하게 조정할 수 있다는 점에서 로봇손 촉각센서에 적합한 기반 기술”이라며 “향후 Force, Grip, Proximity, 온도 감지 기능과 AI 분석 기술을 결합해 전자·반도체 정밀 조립, 물류 피킹, 휴머노이드 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 분야로 적용 범위를 확대할 계획”이라고 밝혔다. 한편 이미지스는 2010년 코스닥에 상장한 센서 및 반도체 설계 전문기업으로, 기존 터치 컨트롤러 및 센서 설계 역량을 바탕으로 로봇용 촉각센서와 AI 기반 감각 솔루션 개발을 추진하고 있다. 회사는 모바일·디스플레이 중심의 기존 사업 영역을 넘어 Physical AI 시대에 필요한 로봇 감각 솔루션 기업으로 사업을 확대해 나간다는 방침이다.

LG이노텍이 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 한 미디어 테크 데이를 개최하고 오는 2031년까지 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성할 것이라고 밝혔다. LG이노텍은 이날 ‘RF-SiP’(무선주파수 패키지형 시스템), ‘FC-CSP’(플립칩 칩스케일 패키지), ‘FC-BGA’(플립칩 볼그리드 어레이) 등 반도체 기판 제품 3종을 소개하며 이같이 말했다. LG이노텍 패키지솔루션 사업의 ‘효자 품목’이 된 반도체 기판은 반도체 칩을 탑재해 전기 신호와 전력을 전달하는 핵심 부품이다. 특히 글로벌 인공지능(AI) 돌풍을 맞은 빅테크 기업들의 고성능 반도체 기판에 대한 수요가 급격히 늘며 패키징솔루션 사업은 가파른 성장세를 보이고 있다. 지난해 LG이노텍 패키지솔루션사업 매출은 1조 7200억원으로 전년(1조 4600억원) 대비 약 18% 상승한 것으로 나타났다. 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82%의 상승률을 기록했다. 조지태 패키지솔루션사업부장(전무)은 “LG이노텍은 고객보다 한 발 앞서 시장의 변화를 예측하고 기술을 고도화해 나가며, 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 ‘퍼스트 무버’”라며 “차별화된 기술력을 발판 삼아 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모로 육성할 것”이라고 밝혔다. LG이노텍이 이날 가장 먼저 소개한 RF-SiP 기판은 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 다양한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. 글로벌 RF-SiP 기판 시장 점유율 65%를 차지하며 시장을 선도하고 있는 LG이노텍은 올해 얇은 두께의 슬림형 스마트폰이 모바일 업계의 트렌드로 부각되며 점유율이 80%까지 확대될 것으로 보고 있다. 또 다른 핵심 제품인 FC-CSP 기판은 칩과 기판의 크기가 비슷해 모바일 기기의 AP에 들어가는 저전력 D램(LPDDR) 등에서 소형 칩 패키지를 기판 위에 얹어 메인보드와 연결하는데 주로 사용된다. 반도체칩과 기판을 기존의 ‘와이어 본딩’ 방식이 아니라 미세한 금속 돌기인 ‘범프’로 연결해 발열을 낮추고 전력 효율을 높인 게 특징이다. 모바일 AP용으로 사용됐던 FC-CSP 기판은 최근 메모리 분야로 용처가 확장되는 추세다. 데이터를 얼마나 많이 저장하느냐가 중요했던 시대를 지나 추론형∙에이전틱 AI가 부상하면서 데이터를 실시간으로 처리하고 추론하는 고속·고밀도 처리 능력이 중요해졌기 때문이다. AI 가속기와 서버 등에 메모리용 반도체칩이 확대 적용되면서 메모리 반도체 패키징을 담당하는 FC-CSP 기판의 수요도 함께 급증하게 됐다. 이같은 추론형 AI가 실제 하드웨어에 접목되는 피지컬 AI로 확장되며 주목받는 기술이 FC-BGA 기판이다. FC-BGA 기판은 기존의 모바일 AP용 FC-CSP 기판과 성능 및 기능을 비슷하게 유지하면서 PC·노트북·차량·AI 서버·데이터센터 등의 대형 기기에 특화시킨 반도체 기판이다. FC-CSP 기판 대비 면적이 18배 이상 확대됐고 기판 층수도 6~8개에서 16~22개로 3배 이상 늘렸다. 기판의 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판의 양산 기술을 확보했고 120㎜ 이상의 초대면적 FC-BGA 기판도 개발 중이다. 지난 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격 선언한 LG이노텍은 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’를 통해 생산 공정 전반을 AX(AI 전환)하고 수율을 빠르게 올리고 있다. LG이노텍은 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기 및 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드급 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 지난해 54억 2000만 달러(약 8조 2100억원) 규모였던 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)로 연평균 10.6%씩 성장할 것으로 예상된다. 황정호 패키지솔루션마케팅담당(상무)는 “학습형 AI에서 GPU의 비중이 압도적으로 높았다면, 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU의 비중이 더 높아질 것으로 예상된다”며 “많은 글로벌 빅테크 업체들이 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA의 새로운 사업 기회가 열리고 있는 상황”이라고 말했다.

황 “정부, 기업 자본 접근 지원해야”네이버 ‘각 세종’을 전초기지로 활용하이닉스, 전용 차세대 메모리 공급SKT, 설계·구축·최적화 플랫폼 제공LG, 휴머노이드·물류 로봇 효율 제고 현대차 ‘AI 밸리’ 새만금, 황 투자 의향삼성, 6세대 HBM4·파운드리 협력 SK·네이버 등 국내 주요 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능(AI) 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축에 본격 나선다. 현대자동차그룹과 LG그룹, 두산그룹 역시 AI 팩토리를 기반으로 확장되는 피지컬 AI 산업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다. 반도체와 첨단 통신 인프라, 제조 기술이 총망라된 거대한 AI 인프라가 구축되는 셈이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석해 “한국에 잠재적으로 수천억 달러 규모의 비즈니스를 가져왔다. 한국 역사상 가장 큰 규모의 비즈니스”라고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스에 가져온 사업은 일반적인 규모가 아니다. 세상이 한 번도 본 적 없는 수준”이라고 했다. 황 CEO는 “한국은 제조업과 중공업, 소프트웨어 등 모든 것을 잘 한다. 이는 매우 독특한 상황”이라며 한국의 강점으로 에너지 인프라, K뷰티와 같은 글로벌 소프트파워 등을 추가로 꼽았다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간이며 한국의 기회”라고 거듭 강조한 뒤 “이 새로운 기회는 한국의 문화를 발판 삼아야 하며, 한국 문화는 AI에 완벽하게 부합한다”고 말했다. 이어 한국 정부를 향해서는 “기업들이 자본에 쉽게 접근하도록 정부가 지원하는 것이 매우 중요하다”고 촉구했다. AI 거품론 및 국내 증시 하락 현상에 대해서는 “소음에 불과하다”면서 “한국은 AI의 미래에 투자하기에 너무나 환상적인 곳이며 오히려 할인된 가격에 살 수 있는 좋은 기회”라고 말했다. 황 CEO는 이날 낮에는 국내 주요 기업인들과 잇따라 만나 협력 청사진을 공개했다. 이를 종합하면 엔비디아는 2027년 첫 가동을 목표로 GW(기가와트)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 머물렀다면, AI 팩토리는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 차세대 데이터센터다. 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 일종의 ‘지능 공장’으로, 엔비디아는 이를 기반으로 글로벌 AI 인프라를 확대할 계획이다. 우선 네이버는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’을 AI 팩토리 사업의 전초기지로 활용한다. 네이버는 2027년 55MW(메가와트) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 1GW 규모 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 네이버는 세계 12개 기업이 참여하는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론’ 연합에 국내 기업으로는 처음 합류했다. 황 CEO는 이날 오후 경기 성남시 분당구에 위치한 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 이해진 의장 등과 만난 뒤 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 특별 라이브에 출연했다. SK텔레콤도 엔비디아 AI 팩토리의 설계·구축·최적화를 아우르는 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 차세대 AI 데이터센터 기술 개발을 위한 공동 연구도 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 반도체 설계 및 제조를 가속화하는 장기 기술 파트너십을 강화하기로 했다. 최태원 SK그룹 회장은 “미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들겠다”고 밝혔다. AI 팩토리와 피지컬 AI 관련 계열사를 두루 갖춘 LG그룹은 엔비디아의 차세대 피지컬 AI 생태계 확장에 핵심 협력 파트너로 부상했다. 황 CEO와 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 가운데 열린 최고경영진회의(TMM)에서는 양사가 차세대 AI 산업 분야에서 전략적 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 특히 엔비디아의 인간형 로봇 추론 모델 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 피지컬 AI 분야 협력을 확대할 계획이다. 이날 현대차그룹 양재 사옥에서 진행된 황 CEO와 정의선 현대차그룹 회장의 회동에서도 미래 모빌리티와 피지컬 AI 분야 협력이 집중적으로 논의됐다. 특히 황 CEO는 AI 산업단지로 개발될 새만금을 한국의 ‘AI 밸리’로 칭하며 정 회장의 새만금 투자 제안에 화답했다. 정 회장은 기자들에게 “(황 CEO와) 조인해서 완벽한 AI와 로보틱스 데이터센터 시스템을 같이 만들어내도록 이야기를 나눴다”고 전했다. 황 CEO는 “정 회장이 한국 ‘AI 밸리’인 새만금에 투자하는 게 어떠냐고 제안했다”면서 “그래서 저는 ‘훌륭한 돼지고기 바베큐(삼겹살)가 있다면 기꺼이 그렇게 하겠다’고 답했다”고 했다. 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 의미로 읽힌다. 두산그룹도 에너지와 전자소재, 로보틱스 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 한편 황 CEO는 전영현 삼성전자 부회장과도 비공개로 만나 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 파운드리 등 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 “올해부터 시작해서 HBM4와 저전력 메모리 모듈인 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 하고 내년부터는 HBM4E(7세대), 파운드리, HBM5(8세대) 등 장기적인 협력도 많은 얘기를 했다”고 전했다. 이어 “4나노(㎚·10억 분의 1m)와 8나노 공정으로 엔비디아 자율주행 칩 생산 (AI 추론 전용) 그록 칩 등을 협력하고 있고, 그 다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 덧붙였다.

SK그룹이 일본 통신사 NTT 등과 함께 차세대 광통신 상용화를 위한 7000억원 규모의 펀드를 조성하기로 했다고 니혼게이자이신문(닛케이)과 요미우리신문이 8일 보도했다. 보도에 따르면 NTT는 차세대 광통신 기술인 ‘아이온’(IOWN)의 상용화를 위해 이달 말까지 SK그룹과 대만 통신사 중화전신, 일본정책투자은행과 공동으로 펀드를 설립해 출자할 계획이다. 펀드 규모는 700억∼800억 엔(약 6700억∼7600억원) 규모로 전망된다. 아이온은 저전력·고속·대용량 송신이 특징으로, 데이터를 처리하는 방식을 전기에서 빛으로 전환해 전력 소비를 줄이는 기술이다. 전력이 대량으로 소모되는 인공지능(AI) 데이터센터의 특징을 감안해 향후 AI 시대 핵심 기술이 될 것으로 기대된다. NTT는 아이온의 활용 범위를 해외로 넓혀 국제 표준 기술로 정착시키는 것을 목표로 하고 있다. 삼성전자와 미국 글로벌파운드리스, 일본의 대형 은행과 도시바, 소니 그룹 등이 아이온 펀드 출자에 관심을 보이는 것으로 알려졌다. 이렇게 조성된 펀드는 빛을 이용해 데이터를 처리하는 기술인 ‘광전융합’ 분야의 유망 스타트업 등 기업 투자에 활용된다.