삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.

삼성전자가 구글의 차세대 인공지능(AI) 칩 생산 일부를 맡게 될 전망이다. 구글은 10세대 텐서처리장치(TPU)의 핵심 부품 생산을 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산) 사업부에 맡기는 방안을 논의 중이라고 미 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션이 복수 소식통을 인용해 11일(현지시간) 보도했다. 구글은 ‘아이스피시’라는 코드명으로 알려진 이 TPU를 부품별로 TSMC와 삼성전자에 나눠 맡길 방침이다. 연산을 담당하는 메인 프로세서는 TSMC의 1.4나노미터(㎚·10억분의 1m) 공정을 통해 생산하고, 삼성전자는 이와 고대역폭메모리(HBM)를 연결하는 핵심 부품인 메모리 입출력 다이(I/O Die)를 2㎚ 공정으로 생산하는 방안이 유력하다. 최신 AI 칩은 방대한 데이터를 끊임없이 처리하기 위해 연산 장치와 메모리 사이의 데이터 소통을 돕는 연결 부품의 역할이 매우 중요하다. 구글이 삼성전자에 이 부품 생산을 위탁하는 데는 세계 1위 메모리 반도체 생산기업인 삼성전자가 HBM을 비롯한 메모리의 특성과 규격을 완벽하게 이해하고 있다는 점도 고려한 것으로 추정된다. 이에 따라 삼성전자 메모리 사업부가 HBM을 공급하고, 파운드리 사업부가 입출력 다이를 찍어낸 뒤 이를 메인 프로세서와 조립하는 첨단 패키징까지 처리하게 될 가능성도 제기된다. 구글은 현재 대만의 반도체 설계기업 미디어텍과 함께 아이스피시 칩을 설계 중이며 2028년 이 칩을 본격 양산할 계획이다.

광섬유, 속도 빠르고 전력 소모 낮아AI ‘데이터 병목’ 해결사로 떠올라엔비디아, 코닝과 4.6조원 협업 발표메타·MS 등 이미 광섬유 체제 준비CPO 등 AI칩 구조 자체 변화될 듯 엔비디아가 미국 광학·광섬유 기업 코닝과 최대 32억 달러(약 4조 6000억원) 규모 협력에 나서며 글로벌 빅테크들의 ‘빛의 인프라’ 경쟁이 한층 더 치열해지고 있다. 생성형 인공지능(AI) 시대에 들어 데이터 이동량이 폭증하면서 기존 구리선 기반 연결 구조가 한계에 도달하자 전기 대신 빛으로 데이터를 보내는 광통신이 차세대 AI 인프라 핵심 기술로 떠오르고 있다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 엔비디아와 코닝은 차세대 AI 인프라용 첨단 광학 솔루션 공급을 위한 다년간 상업·기술 파트너십 체결 사실을 발표했다. 엔비디아는 코닝 주식 1500만주를 주당 180달러에 살 수 있는 권리를 확보했고 별도로 5억 달러(7260억원)를 선지급했다. 총 투자 규모는 최대 32억 달러에 달한다. 코닝은 미국 내 광학 연결장치 생산 능력을 10배 확대하고 광섬유 생산량도 50% 늘릴 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “지능이 빛의 속도로 움직이는 AI 인프라의 토대를 만드는 과정”이라고 밝혔다. 엔비디아가 코닝과 손잡은 배경에는 이른바 ‘구리의 벽’ 문제가 있다. 기존 데이터센터는 구리선 안에 전기 신호를 흘려 GPU끼리 데이터를 주고받았지만 생성형 AI 시대에는 수천~수만 개의 GPU가 동시에 막대한 데이터를 처리해야 한다. 이 과정에서 구리선은 전송 속도 한계와 발열, 전력 소모 문제를 드러내기 시작했다. 특히 초당 800기가비트(Gbps) 이상 초고속 환경에서는 구리 케이블이 1~2m만 넘어도 신호가 약해지는 것으로 알려졌다. 반면 광섬유 케이블은 빛으로 데이터를 전달하기 때문에 수 ㎞ 거리에서도 빠른 속도와 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 웬델 윅스 코닝 CEO는 “광섬유가 구리선보다 전력 소모를 5~20배 줄일 수 있다”고 설명했다. 메타와 마이크로소프트(MS) 등 다른 빅테크들도 이미 빛의 인프라 경쟁에 뛰어들었다. 메타는 코닝과 최대 60억 달러(8조 7000억원) 규모 광케이블 공급 계약을 체결했고, MS는 가운데가 공기로 비어 있어 빛이 더 빠르게 이동할 수 있는 차세대 광섬유(HCF) 기술 확대를 추진 중이다. 업계에서는 앞으로 광섬유가 단순 케이블 교체를 넘어 AI칩 구조 자체까지 바꿀 것으로 보고 있다. 대표적인 기술이 공동패키징광학(CPO)이다. CPO는 GPU와 광통신 장비를 최대한 가까이 붙여 데이터 이동 거리를 줄이는 기술이다. 기존에는 GPU에서 나온 데이터가 전기 신호 상태로 이동한 뒤 빛 신호로 바뀌었다면 앞으로는 GPU 가까운 곳에서 바로 빛으로 변환해 데이터를 보내겠다는 개념이다. 엔비디아는 차세대 AI 서버 ‘베라 루빈’ 플랫폼에서 구리선 약 5000개를 광섬유로 바꾸고 광통신 장비를 GPU 가까이에 배치하는 CPO 기술 도입을 추진 중이다. 엔비디아는 올해 초 관련 기술 확보를 위해 광학 부품 기업인 코히런트와 루멘텀에도 총 40억 달러(5조 8000억원)를 투자했다. 브로드컴과 마벨, 인텔 역시 관련 기술 개발에 뛰어든 상태다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일(현지시간) 미국 새너제이 SAP 센터에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “2027년 엔비디아가 맞이할 인공지능(AI) 칩 매출 기회가 1조 달러(약 1500조원)에 달할 것”이라고 선언했다. 지난 GTC에서 제시한 전망치보다 2배 커진 숫자에 현장에서는 환호성이 나왔다. 엔비디아는 이 새로운 전환을 현실화할 전략적 우군으로 삼성전자를 지목했다. 추론 특화 LPU ‘그록3’ 공개AI슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합언어 추론 시간 줄여 효율 극대화그록 칩 80% ‘삼성 S램’으로 채워황 CEO는 최근 시장에서 제기된 ‘AI 버블’과 ‘빅테크의 자체 칩 개발’이라는 의구심을 정면 돌파했다. 황 CEO는 자신을 ‘토큰 킹’이라 부르며, AI 답변 생성 단위인 ‘토큰’을 ‘새로운 시대의 원자재’로 정의한 뒤 “엔비디아 시스템의 토큰당 생성 비용은 세계에서 가장 저렴하다”고 강조했다. 빅테크들이 막대한 고정비를 들여 직접 칩을 설계하는 것보다 엔비디아 생태계 안에서 토큰을 생산하는 것이 경제적이라는 의미다. 엔비디아는 이날 빠른 추론에 특화된 전용 칩인 언어처리장치(LPU) ‘그록3’를 공개하고, 이를 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합한다고 밝혔다. 기존의 ‘루빈’ 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 데이터 처리에 강하고 새로운 LPU는 언어 추론의 지연 시간을 줄인다. 이 둘을 함께 쓰면 성능과 효율을 모두 높일 수 있다는 의미다. 이 중 엔비디아식 고효율 비용 파괴를 실현할 그록3는 삼성전자가 평택 공장에서 위탁 생산하고 있다. 삼성이 제조한 그록 칩은 내부의 80%가 S램(SRAM)으로 채워져 전력당 토큰 처리량을 35배 높이는 ‘괴물 같은 성능’을 자랑한다. 황 CEO는 이날 기조연설 중 “삼성이 우리를 위해 칩을 제조해줘 정말 감사하다”고 이례적인 감사를 표했다. 해당 제품은 올해 3분기 말에서 4분기 초 양산에 들어갈 예정이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 하나로 묶는 독보적인 ‘종합 반도체 업체’(IDM)의 면모를 보이며 화답했다. 삼성은 GTC 전시장에서 메모리업체 중 유일하게 차세대 GPU인 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 HBM4, 저전력 메모리(SOCAMM2), 초고속 SSD가 모두 탑재된 실물 서버를 공개했다. 베라 루빈은 단일 칩을 넘어 CPU, GPU, 네트워크, 보안, 메모리를 시스템으로 통합한 아키텍처다. 삼성전자 독보적 종합 반도체 업체HBM4 등 탑재된 실물 서버 공개2나노 도입 계획… 기술 초격차 자신“성능 최적화 위해 선단 공정 불가피”황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 현장에서 “올해 HBM 생산량을 작년보다 3배 이상 늘리고 이 중 절반 이상을 6세대 HBM4로 채우겠다”며 프리미엄 시장 주도권을 확보하겠다는 뜻을 보였다. 차세대 로드맵도 구체화했다. 삼성은 현재 양산 중인 6세대 HBM4와 7세대 HBM4E 베이스 다이(HBM 맨 아래 탑재되는 핵심 부품)에 4나노 공정을 적용하고, 8세대 HBM5부터는 삼성 파운드리의 2나노 선단 공정을 전격 도입한다. 황 부사장은 “성능 최적화를 위해 선단 공정 활용은 불가피하다”며 기술 초격차에 대한 자신감을 드러냈다. 기조연설 직후 삼성전자 전시장을 찾은 황 CEO는 HBM4 코어다이에 ‘어메이징(Amazing) HBM4!’, 평택산 그록 웨이퍼에는 ‘그록 슈퍼 패스트’(Groq Super Fast)라고 서명하며 기술력을 공인했다. 이튿날인 18일에는 리사 수 AMD CEO도 삼성 평택캠퍼스를 방문해 파운드리 협력 확대를 논의할 예정이다. 엔비디아와 AMD라는 반도체 양강이 동시에 삼성에 손을 내미는 셈이다. 젠슨 황 “어메이징 HBM4”평택산 웨이퍼에 ‘슈퍼 패스트’ 서명AMD CEO도 오늘 평택공장 방문반도체 2강, 삼성전자에 손 내밀어이날 엔비디아는 삼성전자가 생산하는 그록 LPU를 포함한 차세대 로드맵을 발표했다. 황 CEO는 차세대 GPU인 ‘루빈’ 아키텍처를 기반으로 144개의 GPU를 연결하는 ‘루빈 울트라’ 시스템을 공개했다. 여기에 에이전트 AI 연산을 지휘할 차세대 CPU ‘로자’, 그리고 루빈의 뒤를 이을 차차세대 GPU ‘파인만’을 차례로 발표했다. 특히 소프트웨어 플랫폼 ‘네모클로’를 소개하며 AI가 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 개발 생태계까지 엔비디아 내에 구축하겠다는 야심을 드러냈다. 연설 말미에는 지상 너머 우주 데이터센터인 ‘베라 루빈 스페이스 원’을 깜짝 공개하며 우주에서도 가속 컴퓨팅이 가동되는 시대를 예고했다.

구글·아마존도 자체 칩 본격화삼성·SK, HBM 다변화 기회로 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장이 범용 성능을 앞세운 ‘엔비디아 표준’과 비용·전력 효율을 극대화한 ‘빅테크 전용 칩’ 간에 2차 경쟁 국면으로 진입했다. 구글과 아마존에 이어 마이크로소프트(MS)까지 독자 AI 가속기를 공개하며 자체 칩 생태계를 확대한 가운데, SK하이닉스가 MS의 신규 가속기에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 등 우리나라 반도체 산업의 선전은 계속될 전망된다. MS는 26일(현지시간) 자체 개발한 AI 가속기 ‘마이아 200’을 공개하고 “MS가 지금까지 배포한 추론 시스템 가운데 가장 효율적이며, 현재 운영 중인 최신 시스템 대비 달러당 성능이 30% 더 좋다”고 밝혔다. 마이아200은 대만 TSMC의 3나노 공정을 적용한 주문형 반도체(ASIC) 기반 칩으로, 대규모 AI 추론 작업의 효율을 극대화한다. 마이아 200에는 총 216GB의 5세대 고대역폭 메모리(HBM3E)가 탑재됐고, SK하이닉스가 12단 HBM3E를 단독 공급하는 것으로 알려졌다. 구글과 아마존웹서비스(AWS) 역시 엔비디아 의존도를 낮추기 위한 행보를 이어가고 있다. 구글은 브로드컴과 공동 설계한 텐서처리장치(TPU) ‘트릴리움’을 고도화해 자사 AI 서비스 전반에 적용 중이며, AWS는 AI 학습에 특화된 전용 칩 ‘트레이니엄’을 중심으로 자체 칩 전략을 확대하고 있다. 이들 전용 칩은 범용 연산에 강점을 지닌 GPU와 달리, AI 연산의 핵심인 행렬 계산에 자원을 집중하는 구조로 설계돼 비용과 전력 효율을 크게 끌어올린 것이 특징이다. 엔비디아는 이에 맞서 차세대 플랫폼 ‘루빈(Rubin)’을 통해 기술 격차를 다시 벌리겠다는 전략을 내세우고 있다. 루빈은 차세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 기반으로 성능과 확장성을 동시에 강화하는 것이 핵심으로, 자체 AI 칩 확산에 ‘절대 성능’으로 대응하겠다는 구상으로 해석된다. 이 같은 ‘탈 엔비디아’ 흐름은 국내 메모리 반도체 업계에는 오히려 기회로 작용하고 있다. SK하이닉스는 MS의 마이아 200을 비롯해 구글, AWS 등 글로벌 빅테크의 자체 AI 전용 칩으로 HBM 공급처를 빠르게 넓히며 시장 1위의 입지를 공고히 하고 있다. AI 학습에서 추론으로 무게중심이 이동하는 2차 경쟁 국면 역시 고성능 메모리 수요를 확대하는 요인으로 작용하고 있다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD가 진행한 HBM4 관련 품질 테스트에서 긍정적인 평가를 받은 것으로 전해졌고, 차세대 제품 양산을 목표로 준비에 속도를 내고 있다.

글로벌 인공지능(AI) 반도체 선두 주자 엔비디아가 월가의 예상을 압도하는 사상 최대 실적을 기록하면서 ‘AI 거품론’을 불식하는 데 성공했다. 19일(현지시간) 발표된 엔비디아의 2026회계연도 3분기(8~10월) 매출은 570억 1000만 달러(약 83조 4000억원)로, 전년 동기 대비 62% 급증했을 뿐만 아니라 시장 예상치(549억 달러)를 크게 웃돌았다. 순이익 역시 319억 달러로 폭증하며 압도적인 수익성을 기록했다. 데이터센터 부문의 매출이 512억 달러를 기록하며 성장을 견인했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 “최신 AI 칩 블랙웰 판매가 기록적이며 클라우드 GPU(그래픽처리장치)는 이미 품절 상태”라고 선언하며 수요가 공급을 초월했음을 밝혔다. AI 거품 논란에 대해선 “우리는 AI의 선순환 단계에 진입했다”고 강조했다. 이는 전 세계 컴퓨팅 환경이 GPU 기반 AI 시스템으로 대전환하고 있으며, 이에 따라 훈련과 추론 수요가 기하급수적으로 늘어날 거란 의미다. 엔비디아는 다음 분기 매출 가이던스 역시 시장 예상치(616억 달러)를 뛰어넘는 650억 달러를 제시하며 성장 가속을 예고했다. 콜렛 크레스 최고재무책임자(CFO)는 블랙웰과 차세대 칩 루빈을 중심으로 “2024년 초부터 2026년 말까지 약 5000억 달러 매출을 달성할 가능성이 있다”고 했다. 성장 모멘텀이 앞으로 수년간 이어질 거란 전망에 힘을 실은 셈이다. 엔비디아 실적은 국내 증시에도 강력한 매수 신호로 작용했다. 이날 코스피는 전 거래일 대비 1.92% 오른 4004.85에 마감하며 3거래일 만에 4000선에 복귀했다. 삼성전자는 4.25% 오른 10만 600원에 마감하며 10만 전자를 회복했고 SK하이닉스는 1.60% 오른 57만 1000원에 거래를 마쳤다. 미국 정부가 이날 중동 우방국인 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE)에 최대 7만개의 블랙웰 칩 수출을 승인하면서 한국의 최신 AI 반도체 확보를 둘러싼 불확실성도 해소될 전망이다.

현대자동차그룹이 엔비디아와 손잡고 30억 달러(약 4조원)를 투자해 한국에 인공지능(AI) 연구개발 거점을 세운다. 양사는 정부와 협력해 국내 ‘피지컬 AI’ 생태계 조성과 동시에 자율주행차·스마트팩토리 등 산업 전반에 걸친 AI 혁신을 추진할 계획이다. 현대차그룹은 엔비디아와 경북 경주에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 현장에서 ‘국내 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 협력 파트너로 참여한 이 협약에서 양사는 한국에 ▲엔비디아 AI 기술센터 ▲현대차그룹 피지컬 AI 애플리케이션센터 ▲피지컬 AI 데이터센터 등 3개 핵심 거점을 설립한다. 피지컬 AI는 현실 세계의 물리적 환경에서 스스로 인식·판단·행동하는 AI 기술로, 자율주행·로봇·공장 자동화 등에 활용된다. 이번 프로젝트의 투자 규모는 30억 달러로, AI 인프라 구축과 인재 양성에 집중된다. 양사는 차세대 AI칩 ‘엔비디아 블랙웰’ 그래픽카드(GPU) 5만 장을 활용해 자율주행차, 로봇, 스마트팩토리 등에서 작동할 통합 AI 모델을 개발·검증할 예정이다. 이를 통해 차량·공장·로봇을 하나의 지능형 생태계로 연결하는 ‘AI 팩토리’ 체계를 구축한다. 정부는 이를 국가 차원의 ‘피지컬 AI 클러스터’ 조성 계획과 연계해 한국이 제조·모빌리티 기반의 AI 강국으로 도약하겠다는 목표다. 현대차그룹은 AI를 차량 설계와 생산, 로봇 운영에 통합 적용할 수 있는 기반을 마련한다. 엔비디아의 AI 플랫폼 ‘DGX’와 ‘옴니버스’를 활용해 공장 디지털 트윈을 구현하고, 자율주행차 소프트웨어를 가상환경에서 검증하는 시스템도 구축할 계획이다. 디지털 트윈은 공장 환경을 가상 환경에서 확인하고 다룰 수 있도록 한 3차원 모델이다. 이후 AI 팩토리를 통해 차량 내 인공지능, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 지능형 모빌리티 솔루션 개발 속도를 높일 예정이다. 정의선 현대차그룹 회장은 “AI 기반 모빌리티와 스마트팩토리 시대를 선도하기 위한 도약”이라며 “양사는 첨단 기술 개발을 넘어 대한민국 AI 생태계 구축에 함께 나설 것”이라고 말했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 “한국의 제조 역량과 엔비디아의 AI 인프라가 결합하면 산업 전반의 혁신이 가속화될 것”이라고 밝혔다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “AI는 모든 산업의 방식을 근본적으로 바꿀 것”이라며 “현대차그룹과 함께 지능형 자동차와 공장을 구현해 미래 모빌리티 산업의 새 기준을 세워가겠다”고 강조했다.

‘스타게이트’(Stargate)라는 단어는 ‘별로 향하는 관문’을 뜻한다. 1994년 개봉한 동명의 공상과학 영화로 널리 알려졌다. 하지만 지금 세계가 맞닥뜨린 ‘스타게이트 프로젝트’는 허구가 아니다. 오픈AI와 소프트뱅크, 오러클 등이 추진하는 초대형 인공지능(AI) 인프라 사업으로, 5000억 달러를 투자해 차세대 데이터센터와 슈퍼컴퓨팅 체계 구축을 시도한다. 산업혁명의 철도망, 냉전기의 아폴로계획처럼 인류 문명의 궤도를 바꿀 플랫폼 건설이 시작된 것이다. 미국 도널드 트럼프 2기 행정부는 이를 국가전략산업으로 내세워 AI 패권 경쟁에서 확실한 주도권 확보를 꾀하고 있다. 이 프로젝트에 삼성전자와 SK하이닉스가 반도체·메모리 분야의 핵심 파트너로 참여한다. 정부도 AI 반도체와 데이터센터 협력 구상에 발을 들였다. 글로벌 AI 공급망이라는 새로운 질서 속에서 우리의 반도체·배터리·통신 경쟁력이 AI라는 거대한 흐름과 직접 연결되는 것이다. 이번 참여는 세계 AI 생태계의 표준과 규범을 내부에서 경험하며 기술과 기업이 새로운 시장으로 직결될 기회다. 그러나 동시에 위험도 크다. 미국이 규칙을 설계하고 플랫폼을 주도하는 구조에서 한국은 단순 종속 파트너로 전락할 수 있다. 참여만으로는 자율성을 확보할 수 없고, 기술과 인력을 제공하면서도 주도권을 놓치면 또 다른 종속의 굴레에 갇히게 된다. 우리의 활로는 명확하다. 독자적 역량을 확보하고 특화 분야에서 세계적 허브가 되는 것이다. 반도체와 AI칩, 데이터센터에서 기본 자율성을 지켜 내며, 의료·교육·언어 같은 분야에선 차별적 경쟁력을 갖춰야 한다. 미국과의 협력을 축으로 하되 유럽·동남아 등 다자적 파트너십을 넓혀 균형 있는 외연을 확보해야 한다. 스타게이트 참여는 안보와 경제를 아우르는 디딤돌이다. 전통의 한미 군사동맹이 디지털 동맹으로 확장되는 길목에서 한국은 단순한 부속이 아니라 전략적 축이 돼야 한다.

SK하이닉스가 세계 최초로 6세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 사실상 엔비디아에 제공한 것으로 HBM 시장에서 주도권을 공고히 했다는 평가다. 해당 HBM은 엔비디아가 내년 하반기 선보일 새로운 인공지능(AI) 칩인 ‘루빈’에 탑재될 가능성이 높다. SK하이닉스가 19일 세계 최초로 샘플을 제공했다고 밝힌 AI용 초고성능 D램인 HBM4 12단은 속도나 용량 측면에서 세계 최고 수준이다. 처음으로 초당 2TB(테라바이트) 이상의 데이터를 처리할 수 있는 대역폭을 구현했는데, 이는 5GB(기가바이트)짜리 FHD(Full-HD)급 영화 400편 이상 분량의 데이터를 1초 만에 처리하는 수준으로, 5세대(HBM3E) 대비 60% 이상 빠르다. SK하이닉스는 올 하반기부터 해당 제품을 본격 양산할 계획인데, 이는 엔비디아가 내년 하반기 출시할 새로운 AI 칩인 루빈에 탑재될 전망이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP에서 열린 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2025’에서 향후 AI 칩 로드맵을 공개했다. 올 하반기 블랙웰 업그레이드 버전인 블랙웰 울트라를, 내년 하반기엔 루빈, 2027년엔 루빈 울트라, 2028년에는 새로운 AI 칩인 ‘파인먼’을 차례로 선보인다고 밝혔다. 루빈은 HBM4가 처음으로 탑재되는 제품인데, 이후 출시되는 루빈 울트라에는 7세대인 HBM4E가, 파인먼 이후엔 8세대인 HBM5가 탑재될 것으로 보인다. 엔비디아의 AI 칩 로드맵에 따르면 현재 시장의 주류인 HBM3E뿐 아니라 HBM4를 둘러싼 경쟁도 본격화할 전망이다. 당장 HBM3E에서 엔비디아에 대부분의 물량을 공급 중인 SK하이닉스는 올해 HBM 물량을 ‘완판’했으며, HBM3E 12단 제품 양산에 집중하고 있다. 엔비디아에 HBM3E 8단을 공급하는 마이크론은 이번 행사에서 HBM3E 12단(36GB) 제품을 선보인 데 이어 2년 내 HBM4 양산을 목표로 세우는 등 SK하이닉스를 추격 중이다. 삼성전자는 HBM3E 공급에 있어 SK하이닉스와 마이크론에 뒤처진 상태다. 아직 HBM3E 12단을 엔비디아에 공급하지 못하고 있는데, 이달 말부터 HBM3E 개선 제품을 주요 고객사에 공급하며 엔비디아 공급망에 진입할 가능성도 제기되고 있다. 올 하반기엔 HBM4 양산을 목표로 하고 있다.

LG는 자사 계열사별로 새로운 성장 동력을 발굴하고 미래 경쟁력을 키우는 데 주력하고 있다고 27일 밝혔다. 먼저 LG전자는 고객의 다양한 경험을 연결·확장하는 ‘스마트 라이프 솔루션 기업’으로의 변화에 박차를 가한다. AI 가전과 스마트 홈 등으로 새로운 고객경험을 제시하고 글로벌 1위 생활가전 브랜드 위상을 강화한다는 계획이다. 특히, 자체 개발한 가전 전용 온디바이스 AI칩 ‘DQ-1’과 ‘DQ-C’를 주요 제품에 적용했다. 앞서 LG전자는 2011년 업계 처음으로 가전제품에 와이파이 모듈을 탑재해 제품을 모니터링하고 제어할 수 있는 스마트 가전 시대를 열며 ‘공감지능’을 제시한 바 있다. 또한, 집을 넘어 모빌리티와 커머셜, 가상공간 등의로 확장하는 스마트 라이프 솔루션 기업으로 사업 분야를 확대해 가고 있다. 차량용 인포테인먼트(텔레매틱스·내비게이션·디스플레이) 제품, 스마트카 및 모빌리티 솔루션 등 전장사업은 전기, 전자 분야의 첨단 기술력과 가전 분야의 노하우를 바탕으로 고성능, 고효율, 스마트 기능의 혁신 제품을 개발해 사업을 확대 중이다. LG디스플레이, OLED 풀라인업 구축… 고부가 제품 포트폴리오 확대LG디스플레이는 2013년 세계 처음 55인치 OLED TV 패널 양산에 성공한 이후 지난 10년간 화질 혁신을 이어가며 초대형부터 중소형을 아우르는 OLED 풀라인업을 구축해 왔다. 또한 장수명·고휘도·저전력 등 내구성과 성능이 뛰어난 탠덤(Tandem) OLED 상용화에 성공, 차량용과 IT용으로 양산하고 있다. 대형 OLED 부문에서는 초고화질·초대형 제품을 중심으로 게이밍 모니터 등 고부가 제품 포트폴리오 확대, 원가 혁신을 통해 프리미엄 TV 시장 내 입지를 굳히고 있다. 중소형 OLED 부문에서는 IT용 OLED 기술 리더십을 강화하고, 모바일용 OLED는 증설된 생산능력을 활용해 하이엔드 시장 내 점유율을 확장해 간다. 차량용 디스플레이 부문에서는 탠덤 OLED 기술 기반의 P-OLED, ATO, 하이엔드 LTPS LCD 등 경쟁력 우위를 기반으로 세계 1등 업체로서의 위상을 꾸준히 강화해 간다는 전략이다. LG이노텍, ‘고성능 인캐빈 카메라 모듈’ 선봬… 차량 커넥티비티 부품 사업 강화LG이노텍은 모바일 카메라 모듈 분야에서 키워온 광학 기술을 기반으로 자율주행(AD) 및 첨단운전자보조시스템(ADAS)용 센싱 부품 시장에서 선전하고 있다. 그 일환으로 안전한 자율주행에 필수인 ‘고성능 히팅 카메라 모듈’에 이어 ‘고성능 인캐빈 카메라 모듈’을 최근 선보였다. LG이노텍은 전장부품사업에서도 기술역량을 보유하고 있다. RF(무선주파수) 설계∙제어 기술이 대표적이다. 이를 기반으로 개발한 차량용 5G-V2X 통신 모듈, 디지털 키 솔루션, 그리고 최근 새롭게 개발한 차량용 AP 모듈 등을 앞세워 차량 커넥티비티 부품 사업을 미래 핵심 성장 동력으로 육성한다는 목표다. FC-BGA 등 고부가 반도체 기판 사업도 차세대 성장 동력으로 육성 중이다. 적층∙미세 패터닝 등 기판 핵심기술의 경쟁 우위를 앞세워 전략고객 파트너십 강화, 매출 구조 다변화를 적극 추진하고 있다. LG화학, 친환경 소재·전지 소재·글로벌 신약 등 3대 성장동력 집중LG화학은 사업 포트폴리오를 ▲친환경 소재 ▲전지 소재 ▲글로벌 신약 등 3대 성장동력을 중심으로 전환한다. 친환경 소재 분야에서 기존 플라스틱과 동일한 물성의 제품을 만들기 위한 재활용 기술 연구개발을 강화하고, 바이오 원료 경쟁력을 확보하기 위한 역량에 집중한다. 전지소재 분야에서는 양극재 사업을 빠른 속도로 키우고 있다. 이를 위해 양극재부터 방열접착제, 음극바인더, BAS 등 사업 포트폴리오를 강화하고, 최근에는 열폭주 억재 소재를 개발해 고객사와 상용화에 박차를 가한다. 혁신 신약 분야에서는 대표적으로 글로벌 제약사인 미국의 ‘리듬파마슈티컬스’에 희귀비만신약 LB54640 기술을 수출하는 등 신약 상용화 가능성을 높여 가고 있다. 현재 20여개의 신약 과제(전임상·임상)를 보유 중으로, 2030년까지 FDA 승인 신약 5개 상용화를 목표로 향후 5년간 약 2조원의 생명과학 R&D 투자를 진행한다. LG유플러스, AX 중심으로 한 ‘CX 혁신’ 강조… 에이전트 서비스 ‘익시오’ 고도화LG유플러스는 AX를 중심으로 한 ‘CX(고객경험) 혁신’을 강조하고 있다. 특히 통신에 특화한 초거대 AI ‘익시젠’을 기반으로 다양한 사업에 AI 에이전트 서비스를 개발 중이다. 익시젠은 LG AI연구원의 ‘엑사원’(EXAONE)을 기반으로 LG유플러스의 통신·플랫폼 데이터를 학습시킨 sLLM이다. 또한 AI 기반 모바일 에이전트 서비스인 ‘익시오’(ixi-O)를 고도화한다. 익시오는 통화 녹음 요약, 전화 대신 받기, 보이는 전화, 실시간 보이스피싱 탐지 기능 등을 갖춘 서비스다. 출시 한 달 만에 10만 다운로드를 달성한 데 이어 이용 가능한 기기를 아이폰12 이상의 단말로 확대했다. LGCNS, AI·클라우드로 가치 혁신을 이끌어… ‘DAP GenAI 플랫폼’ 활성화LGCNS는 AI와 클라우드를 양 날개로 고객 비즈니스의 가치 혁신을 이끄는 ‘디지털 비즈니스 이노베이터’로 도약하고 있다. 기업용 생성형 AI 플랫폼 ‘DAP GenAI 플랫폼’은 금융, 제조, 공공 등 다양한 기업 고객들이 활용 중이다. D이 플랫폼은 이메일, 보고서 작성 등 문서(Text)뿐만 아니라 상품 디자인이나 마케팅을 위한 이미지(Image)도 만들어 낼 수 있다. LG CNS는 오픈AI ‘GPT’, 앤트로픽 ‘클로드’(Claude), LG AI연구원 엑사원 등 다양한 모델의 최신 버전을 DAP GenAI 플랫폼에 탑재했다.

페이스북 모회사인 메타가 자체 인공지능(AI) 칩을 개발하기 위해 국내 AI 칩 설계 스타트업인 퓨리오사AI 인수를 논의하는 것으로 전해졌다. 인수가 성사되면 메타는 엔비디아에 대한 의존도를 낮출 수 있고, 퓨리오사AI는 AI 칩 기술 개발에 더욱 박차를 가할 수 있게 된다. 11일(현지시간) 미국 경제 전문 매체 포브스는 소식통을 인용해 메타의 퓨리오사AI 인수 논의가 이르면 이달 안에 끝날 수 있다고 전했다. 현재 여러 기업이 퓨리오사AI 인수에 관심을 보이고 있으며 메타도 이런 기업 중 하나라고 소식통은 밝혔다. 다만 퓨리오사AI 측은 “현재까진 말할 수 있는 게 없다”고 밝혔다. 퓨리오사AI는 2017년 삼성전자와 AMD 엔지니어 출신인 백준호 대표가 창업한 팹리스(반도체 설계 전문 회사) 스타트업이다. 2021년 첫 번째 AI 반도체 ‘워보이’를 선보였고, 지난해 8월 차세대 AI 반도체 ‘레니게이드’를 공개했다. 퓨리오사AI는 당시 “레니게이드는 메타의 라마2, 라마3와 같은 고급 생성형 AI 모델의 대규모 배포에 이상적인 선택이 될 것”이라고 설명했다. 레니게이드는 올해 TSMC에서 양산될 계획이다. 메타는 자체 AI 칩 개발을 가속화하기 위해 퓨리오사AI 인수에 나선 것으로 풀이된다. 엔비디아의 AI 칩 구매에 막대한 비용을 쓰고 있는 메타는 미 반도체 기업 브로드컴과의 협력 등을 통해 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있다. 자체 AI 칩을 생산하거나 AI 반도체 공급망을 확보하면 막대한 투자비를 줄일 수 있는데, 메타가 올해 AI와 데이터센터 등에 투자하기로 한 금액만 최대 650억 달러(약 94조원)다. 다만 메타가 퓨리오사AI 측에 제시한 인수 금액 등은 밝혀진 바가 없다. 퓨리오사AI는 지금까지 약 1억 1500만 달러(1672억원)의 자금을 조달한 것으로 알려졌는데, 반도체 산업 특성상 추가적인 자금 확보가 필요할 거란 분석이 나온다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다. “AMD의 이번 신제품은 새로운 유형의 메모리 칩을 사용해 AI 소프트웨어를 실행하는 데 엔비디아의 칩보다 더 나은 성능을 제공합니다. AI 수요는 계속 증가하고 있으며 모든 곳에서 투자가 증가하고 있다는 것은 분명합니다.” 미국 반도체 설계 전문 기업 AMD가 글로벌 인공지능(AI) 칩 시장을 독주하고 있는 엔비디아에 정면으로 도전장을 내밀었습니다. 생성형 AI를 비롯해 최근 AI 개발 경쟁을 타고 급성장하고 있는 AI 칩 분야는 엔비디아가 점유율 80%로 사실상 독점 중인 구조이지만, 그나마 AMD가 엔비디아를 추격하는 유일 대항마로 꼽힙니다. 리사 수(55) AMD 최고경영자(CEO)는 지난 10일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스코니 센터에서 회사의 차세대 AI 및 고성능 컴퓨팅 솔루션을 공개하는 ‘어드밴싱 AI 2024’ 행사를 열고 신형 칩 ‘MI325X’를 전면에 내세웠습니다. 수 CEO는 같은 대만계 미국인이자 5촌 친척 관계로도 주목받는 젠슨 황(61) CEO가 이끄는 엔비다이의 최신 AI 칩 ‘호퍼 아키텍처’의 H200을 직접 겨냥하며 “(엔비디아 칩보다) 1,8배 더 높은 메모리 용량을 보유하면서도 1.3배 더 많은 대역폭을 갖추고 있다”고 소개했습니다. AMD는 곧이어 내년 MI350을, 2026년에는 MI400을 연이어 내놓으며 엔비디아 추격에 속도를 낸다는 계획도 공개했습니다. 올해 AI 칩 관련 매출은 기존 40억 달러(약 5조 4000억원)에서 45억 달러 규모로 높여 잡았습니다. AMD가 이번에 공개한 신형 칩은 지난해 말 출시한 MI300X의 후속 모델로, 내년 1월부터 출하를 시작해 델과 슈퍼마이크로 컴퓨터, 레노보 등이 MI325X 기반 플랫폼을 제공할 예정입니다. 올해로 회사 CEO 취임 10주년을 맞은 수 CEO는 AMD가 글로벌 AI 생태계의 리더가 되겠다는 포부도 밝혔습니다. 그는 “AMD는 AI의 전체 생태계를 지원하는 중심적인 역할을 하겠다는 목표가 있다”라면서 이를 실현하기 위한 4가지 방향을 제시했습니다. AI 학습과 추론을 위한 최고성능·고효율의 컴퓨팅 엔진 제공, 개방적이고 개발자 친화적인 소프트웨어 플랫폼 구축, AI 파트너사와의 협력 강화 등입니다. 수 CEO는 “하나의 회사가 모든 해답을 가지고 있는 것은 아니기에 전체 산업이 함께 모여야 한다”라면서 “클라우드, OEM, 소프트웨어, AI 회사 등을 포함한 개방형 산업 표준 AI 생태계를 구축해 전체 생태계를 아우르겠다”라고 목소리를 높이기도 했습니다. AMD는 이날 최근 위상이 크게 흔들리고 있는 인텔을 정조준한 신형 서버용 중앙처리장(CPU)도 공개했습니다. 서버용 CPU 시장 점유율은 인텔이 70%를 차지하고 있지만, 90% 이상 점유율을 차지하던 과거와 비하면 더는 인텔이 안심할 수만은 없는 분야입니다. AMD가 공개한 서버용 CPU ‘EPYC 5세대’는 527 달러의 저가형 저전력 8코어 칩부터 1만 4813 달러의 슈퍼컴퓨터용 192코어 500W(와트) 프로세서까지 다양하게 구성됐습니다. 특히 가장 비싼 모델은 인텔 5세대 제온 서버 칩의 성능을 뛰어넘는다는 게 AMD 측 설명입니다. 수 CEO는 칩 공급사로서 대만 TSMC에 대한 변함없는 신뢰도 재확인했습니다. 그는 “최신 AI 칩 생산을 위해 현재로서는 TSMC 외에 다른 칩 제조 업체를 사용할 계획은 없다”면서 “대만 이외 추가 용량을 활용하고 싶다. TSMC의 (미국) 애리조나 공장에도 관심이 많다”고 덧붙였습니다.

글로벌 빅테크들의 생성형 인공지능(AI) 개발 경쟁에 따라 AI 칩 개발에 필수인 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선점한 SK하이닉스의 2분기 실적 기대감도 더욱 커지고 있다. 시장에서는 SK하이닉스의 주가가 30만원까지 오를 것이라는 ‘30만닉스’ 전망까지 나왔다.DB금융투자는 21일 SK하이닉스가 2분기 ‘어닝 서프라이즈’를 기록할 것이라고 전망하면서 목표주가를 기존 21만 5000원에서 30만원으로 39.5% 상향하고 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 해외 투자은행에서 SK하이닉스 목표주가를 30만원대로 제시한 적은 있지만 국내 증권사 중에서는 이번이 처음이다. 서승연 DB금융투자 연구원은 “SK하이닉스의 2분기 매출액은 전년 동기보다 35% 증가한 16조 8000억원, 영업이익은 흑자로 전환한 5조 8000억원을 기록할 것”이라며 “시장 기대치를 각각 7%, 18%씩 상회할 것”이라고 내다봤다. 이어 “우호적인 환율 영향 가운데 AI 기반 HBM과 eSSD 수요 강세가 지속하며 2분기 메모리 출하와 판가가 전분기에 이어 견조한 모습을 보일 것”이라고 전망했다. 그는 “특히 2분기에는 일반서버의 교체수요 역시 일부 감지돼 메모리 출하량과 판가 상승에 일조할 것”이라고 덧붙였다. 서 연구원은 또 “SK하이닉스는 글로벌 AI반도체, 클라우드 서비스 사업자(CSP)의 강력한 AI 서버수요에 기반해 HBM3와 HBM3E 8단을 순조롭게 공급 중”이라며 “AI 수요에 더해 하반기 계절적 성수기가 도래하며 재고 축적 수요가 예상되는 가운데 업황 저점을 인식한 고객사들의 구매 수요도 나타나고 있다”고 분석했다. 그는 올해 SK하이닉스의 영업이익을 종전 20조 9453억원에서 24조 5345억원으로, 2025년 영업이익을 23조 2175억원에서 35조 1562억원으로 각각 상향했다. 그는 HBM 시장 전망과 관련해서는 “하반기 주요 GPU업체에 HBM3E 8단을 순조롭게 공급한 SK하이닉스는 HBM 후공정 기술 경쟁력과 품질 안정성을 기반으로 12단 역시 2025년부터 공급하며 시장을 선도할 가능성이 높다”고 전망했다.SK하이닉스는 AI칩 시장을 독점하고 있는 엔비디아와 협력하며 차세대 HBM 양산 시점도 앞당긴다는 전략이다. SK하이닉스는 HBM4는 2026년, HBM4E는 2027년에 각각 양산하려던 계획을 최근 일 년씩 앞당겼다. HBM4는 내년, HBM4E는 2026년 양산 목표로 세부적인 개발 중이다. HBM이 탑재되는 엔비디아의 AI 가속기 출시 주기가 2년에서 1년으로 단축되면서 여기에 맞춰 신제품을 제공한다는 전략이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장에서 53% 점유율로 삼성전자(38%), 미국 마이크론(9%)을 앞섰다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 3월 미국에서 열린 ‘GTC 2024’와 이달 대만서 개최된 ‘컴퓨텍스 2024’에서 모두 HBM 공급사로 SK하이닉스를 가장 먼저 언급했다.

인공지능(AI) 시장에서 뒤처지고 있다는 평가를 받는 애플이 신형 아이패드 프로에 AI 전용의 고성능 M4칩을 탑재하면서 AI 기술 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 최근엔 데이터센터용 반도체 자체 개발에도 착수한 것으로 알려지면서 AI 시장 전반에 파장이 일 것으로 보인다. 애플은 7일(현지시간) 온라인으로 ‘렛 루즈’ 행사를 열어 신형 아이패드 프로(11·13인치)와 에어를 공개했다. 새로운 아이패드가 출시된 건 2022년 10월 이후 약 18개월 만으로 아이패드 프로는 아이패드 시리즈 중 최고급형에, 에어는 고급형에 해당한다. 아이패드 프로와 에어는 이날부터 미국 등 29개 국가에서 주문할 수 있고 오는 15일부터 매장에 전시된다. 우리나라 출시 일정은 아직 알려지지 않았다. 시장에서 주목하는 건 아이패드 프로 모델에 탑재된 M4로 애플은 해당 칩에 대해 “강력한 인공지능을 위한 칩”이라고 소개했다. 2세대 3나노미터(㎚·10억분의1m) 공정으로 제작한 시스템온칩(SoC)인 M4는 기존 프로에 적용되던 M2는 물론 애플의 최근 노트북에 사용되는 M3보다 앞선 칩으로 AI 성능 향상에 방점이 찍혔다. 차세대 기계학습 가속기를 갖추고 있는 10코어 중앙처리장치(CPU) 성능은 기존 M2보다 1.5배 향상된 속도를 갖췄으며, 그래픽처리장치(GPU)의 성능도 최대 4배 빠르다는 게 애플 측의 설명이다. 전력 효율성을 높이는 데도 성공해 전력을 절반만 써도 M2와 동일한 성능을 제공할 수 있다.특히 애플의 가장 빠른 ‘뉴럴 엔진’을 탑재해 초당 38조 회에 달하는 연산 처리 기능을 갖췄는데, 이는 AI 기계 학습을 가속화한다. 뉴럴 엔진은 애플이 AI 소프트웨어를 위한 신경망을 최적으로 실행하기 위해 만든 특수 하드웨어로, 애플의 최초 뉴럴 엔진(A11 바이오닉 칩)에 비해 속도가 60배나 빠르다. 팀 밀레 애플 플랫폼 아키텍처 담당 부사장은 “뉴럴 엔진과 M4칩은 오늘날 어떤 AI PC의 신경망처리장치(NPU)보다 강력하다”고 말했으며, 조니 스루지 애플 하드웨어 기술담당 수석부사장도 “M4가 AI를 활용하는 최신 앱에 최적화된 칩으로 자리잡았다”고 설명했다. 부진했던 아이패드 판매를 늘리기 위해 AI 기능 최적화에 초점을 맞춘 제품을 내놓은 애플은 이를 통해 실현될 수 있는 AI 서비스에 대해서는 따로 언급하지 않았다. 오는 6월 10일부터 닷새 동안 열리는 세계개발자회의(WWDC)에서 차세대 아이폰 운영체제(iOS18) 등 소프트웨어에 탑재될 생성형 AI 기능 일부를 선보일 것으로 예상된다. AI 기반의 시리(Siri)를 공개하거나, 구글 혹은 오픈AI와 파트너십을 맺고 이를 공개할 가능성이 높다. 팀 쿡 CEO는 이날 영상 막바지에서 “다음달 WWDC에서 다시 만나길 기대하겠다”며 “우리 플랫폼의 미래를 논하고 앞으로 다가올 흥미진진한 일을 공유하도록 할 것”이라고 예고했다. 한편 애플은 최근 초거대 AI 서비스를 위한 데이터센터용 반도체 자체 개발에도 착수했다. 지난 6일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 애플은 최근 ‘ACDC’라는 이름의 프로젝트를 통해 AI 데이터센터 서버용 자체 칩을 개발 중이다. 애플이 설계하고 파운드리(반도체 위탁생산) 파트너인 대만 TSMC가 생산을 맡을 것으로 알려졌다. 애플은 이번 AI칩을 AI 학습용이 아닌 추론에 특화된 칩으로 개발할 것으로 보인다. AI칩은 학습용과 추론용으로 나뉘는데, 최근 학습에서 추론으로 무게중심이 옮겨 가고 있다. 삼성전자 역시 최근 추론용 칩 ‘마하-1’을 공개하며 추론 시장에서 빅테크 고객사를 확보하기 위해 속도를 내고 있다.

TSMC “새 공정, AI칩 속도 향상”삼성, 2나노 이후 1.4나노로 승부인텔, 올해 말 1.8나노 공정 양산 파운드리(반도체 위탁생산) 1위인 대만 TSMC가 2026년 하반기 1.6나노(㎚·10억분의1m) 공정 양산을 시작한다. 후발주자 인텔이 올해 말 1.8나노 공정(18A) 양산에 나선다고 선언한 데 이어 TSMC가 새 공정 계획을 밝히면서 미세공정 주도권을 잡기 위한 ‘나노 경쟁’이 새 국면에 진입했다. TSMC 공동 최고운영책임자(COO)인 Y J 미는 24일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 기술 콘퍼런스에서 “새로운 칩 제조 기술인 ‘A16’이 2026년 하반기 생산에 들어간다”고 발표했다. A16 기술은 1.6나노 공정을 뜻한다. 미 COO는 “A16 기술을 통해 칩 뒷면에서 전력을 공급할 수 있어 인공지능(AI) 칩의 속도를 높일 수 있다”면서 “이는 인텔과 경쟁하고 있는 분야”라고 말했다. TSMC가 내년 2나노에 이어 2027년 1.4나노 공정을 통한 반도체 생산 계획을 밝힌 적은 있지만 1.6나노 공정을 언급한 것은 처음이다. 2나노 주도권을 놓고 TSMC와 경쟁하는 삼성전자도 2나노 이후 1.4나노에서 승부를 볼 계획이었다. 나노는 반도체 회로 선폭을 의미하는 단위로 선폭이 좁을수록 소비 전력이 줄어들고 처리 속도는 빨라진다. 현재 가장 앞선 양산 기술은 3나노다. 케빈 장 TSMC 사업개발담당 수석부사장은 “AI 칩 업체들의 수요로 예상보다 빨리 새로운 A16 칩 제조 프로세스를 개발했다”면서 “A16 공정을 위해 ASML(네덜란드 반도체 장비 기업)의 새로운 차세대 노광장비를 사용할 필요는 없을 것 같다”고 했다. 차세대 노광장비는 반도체 회로를 더 세밀하게 그릴 수 있는 ‘하이 NA EUV’로 최근 인텔이 가장 먼저 도입했다. 인텔은 이 장비로 1.8나노 공정을 넘어 미래 공정을 추진할 역량을 갖추게 됐다고 밝혔다. 업계에서는 TSMC의 새 공정 계획이 미세공정 기술 개발 과정에서 생기는 파생공정으로 이례적으로 보기는 어렵다는 시각도 있지만 인텔의 도발 이후 TSMC의 ‘선두 굳히기’ 전략이 공개되면서 TSMC·삼성전자·인텔의 3파전이 더 치열해질 것이란 전망도 나온다.

애플이 자체 개발한 새 인공지능(AI) 칩으로 PC·노트북 맥(Mac) 라인을 개편한다는 소식이 전해지면서 주가가 4% 이상 급등했다. 미 블룸버그 통신은 11일(현지시간) 소식통을 인용해 애플에 차세대 프로세서 M4 생산을 앞두고 있으며, 이를 통해 모든 맥 모델의 업데이트를 추진하고 있다고 전했다. 소식통에 따르면 해당 칩은 AI에 중점을 둔 칩으로 최소 세 가지 종류(도난, 브라바, 히드라)로 출시될 예정이다. 업계 안팎에선 오는 6월 열리는 연례개발자 컨퍼런스에서 공개될 가능성이 높을 것으로 보고 있다. M4칩이 장착되는 맥 제품은 아이맥(iMac), 저가형 14인치 노트북인 맥북프로, 고급형 14인치 및 16인치 맥북프로, 맥미니 등으로 올해 말부터 내년 초 순차적으로 출시될 것으로 보인다. 애플의 이러한 행보는 맥 라인의 수요 둔화를 타개하려는 대응으로 분석된다. 맥 판매량은 2022년 정점을 찍은 후 지난해 들어 27%나 감소했다. 지난해 10월 M3를 탑재한 맥 제품군을 출시하며 반등을 꾀하려 했으나 M3 성능이 이전 칩과 큰 차이를 나타내지 않으면서 시장에선 별다른 반응을 불러오지 못했다. M4 출시 소식에 뉴욕증권거래소에서 애플 주가는 4.3% 상승한 175.04달러에 거래를 마쳤다. 이는 11개월 만에 가장 큰 상승폭이다. 애플은 마이크로소프트, 알파벳, 엔비디아 등에 비해 AI 기능이 뒤처져있다는 평가를 받으면서 올 들어 주가가 10% 이상 빠졌었다. 애플은 올해 아이폰에도 AI 기능을 탑재할 계획인데, JP모건은 이를 통해 오는 2026년 아이폰 판매량이 크게 증가할 것으로 예상하기도 했다.

“미래에 움직이는 모든 것은 로봇이 될 것입니다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2024) 기조연설에서 기대를 모았던 차세대 인공지능(AI) 칩을 소개한 뒤 AI의 미래 종점인 로봇 사업에 대한 비전을 내비쳤다. AI 칩 ‘큰손’으로 떠오른 엔비디아가 자체 플랫폼을 통해 AI 생태계를 구축한 뒤 성장 가능성이 큰 휴머노이드 로봇 시장에서도 영향력을 확대하겠다는 포부를 밝힌 것이다. 검은 가죽점퍼를 입고 연단에 선 황 CEO는 이날 1만 6000여명의 관중 앞에서 엔비디아가 그리는 큰 그림의 시작점이 될 새로운 플랫폼 ‘블랙웰’ 기반의 AI 칩을 선보였다.2080억개의 트랜지스터로 가득 메운 이 칩은 현존하는 최고 AI 칩인 엔비디아 ‘H100’(호퍼 기반)에 비해 연산 처리 속도가 2.5배 더 빠르다. 두 개의 그래픽처리장치(GPU·B200)를 연결해 하나의 칩처럼 작동하는 방식이다. H100을 사용하면 생성형 AI GPT 모델을 훈련시키는 데 90일 동안 8000개의 GPU가 필요하지만 블랙웰 GPU는 같은 기간 2000개만 사용하면 된다는 게 그의 설명이다. 황 CEO는 “호퍼는 매우 환상적이었지만 우리는 더 큰 GPU를 원한다”며 “블랙웰은 이 새로운 산업 혁명을 구동하는 엔진이 될 것”이라고 강조했다. 엔비디아가 구상하는 제품은 생성형 AI의 대규모 연산이 가능한 일종의 ‘슈퍼컴퓨터’(GB200 NVL72)다. 블랙웰 GPU 2개에 중앙처리장치(CPU)를 연결한 ‘슈퍼칩’(GB200)을 36개 쌓아 올린 뒤 시스템 최적화를 통해 성능을 극대화하겠다는 계산이다. 대만 파운드리(위탁생산) 업체인 TSMC의 4㎚(나노미터·10억분의 1m) 공정으로 만들어진 뒤 올 연말부터 공급될 예정이다.엔비디아가 새 AI 칩 가격을 밝히지는 않았지만 기존 제품 가격을 감안하면 5만 달러(약 6700만원) 수준일 것이란 전망이 나온다. 황 CEO는 “(첫 제품은) 수천만 달러에 달할 것”이라고 농담을 하기도 했다. 엔비디아는 블랙웰이 최대 10조개의 매개변수(파라미터)를 가진 대규모 언어모델(LLM)에서 생성형 AI를 구축하고 실행할 수 있을 것이라 보고 있다. 파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하는 신경 연결 역할을 한다. 파라미터가 많을수록 AI 성능이 뛰어나다고 평가받는다. 오픈AI가 개발한 생성형 AI GPT-4의 파라미터 수치가 공개되지 않았지만 5000억개 정도로 알려져 있다. 산술적으로는 블랙웰이 이보다 20배 뛰어난 AI 모델도 지원할 수 있다는 얘기다. AI 기술이 궁극적으로 지향하는 로봇 플랫폼을 지원하겠다는 것도 이러한 성능에 대한 자신감 때문이다. 황 CEO는 이날 무대에 자체적으로 훈련시킨 로봇 ‘오렌지’와 ‘그레이’를 등장시키고, 로봇 훈련이 가능한 ‘프로젝트 그루트’(GR00T)를 공개했다.

긴 불황의 늪에 빠졌던 메모리 반도체 시장이 하반기 반등 조짐을 보이면서 시장을 주도하는 삼성전자와 SK하이닉스의 신기술 경쟁에도 다시 불이 붙었다. 경쟁 재점화 지점은 세계 첨단 기술의 격전지인 미국 실리콘밸리로, SK하이닉스가 먼저 포문을 열었다.9일 업계에 따르면 SK하이닉스는 8일(현지시간) 실리콘밸리 산타클라라에서 개막한 ‘플래시 메모리 서밋 2023’에서 세계 최초 300단 이상 낸드플래시 개발을 공식화했다. SK하이닉스는 낸드 업계 세계 최대 규모의 이번 콘퍼런스에서 업계 최고층 321단 1테라비트(Tb) TLC(Triple Level Cell) 4D 낸드플래시 개발 경과를 발표하면서 개발 단계의 샘플을 전시했다. 낸드플래시는 전원이 꺼져도 데이터가 저장되는 메모리 반도체로, 데이터 저장 공간인 셀을 수직으로 쌓아 올려 처리 용량을 늘리는 ‘적층 기술’이 경쟁력의 핵심이다. SK하이닉스는 지난해 8월 이 행사에서 당시 최고층인 238단 낸드 4D 제품을 공개한 바 있고, 삼성전자는 ‘단순히 높게 쌓아 올리는 방식의 경쟁은 무의미하다’며 낸드 제품의 구체적인 단수는 밝히지 않고 있지만, 지난 11월 양산을 시작한 1Tb 8세대 V낸드가 236단인 것으로 알려졌다. 그간 낸드 기술의 한계로 여겨진 200단을 넘어 2025년 상반기부터 321단 제품을 양산한다는 게 SK하이닉스의 계획이다. 최정달 SK하이닉스 낸드개발담당 부사장은 컨퍼런스 기조연설에서 “4D 낸드 5세대 321단 제품을 개발해 낸드 기술 리더십을 공고히 할 계획”이라며 “인공지능(AI) 시대가 요구하는 고성능, 고용량 낸드를 시장에 주도적으로 선보이며 혁신을 이끌어가겠다”고 강조했다. 삼성전자는 서버, PC, 오토모티브 등 다양한 응용처별 최신 메모리 솔루션과 기술을 선보였다. 특히 이번에 처음 공개한 8세대 V낸드 기반 데이터센터용 대용량 저장장치(SSD)는 연속 읽기 성능이 이전 세대 제품보다 최대 2.3배, 임의 쓰기 성능은 2배 이상 향상됐다. 전력 효율은 전 세대 제품 대비 약 60% 향상됐으며, 고온 다습한 환경평가 기준(JESD22-A101D) 700시간을 견딜 수 있는 등 극한의 환경에서도 안정적으로 작동한다.삼성전자와 SK하이닉스는 AI칩 수요 증가와 맞물려 폭발적인 성장이 전망되는 고대역폭메모리(HDM) 경쟁도 본격화하고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 쌓아 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 크게 끌어올린 메모리로, 미국 엔비디아가 시장의 ‘큰손’으로 통한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 로스앤젤레스에서 열린 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스 시그래프에서 차세대 AI 칩 ‘GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩’을 공개하며 “증가하는 AI 컴퓨팅 파워 수요를 충족시키기 위해 세계 데이터 센터의 규모를 확장하도록 설계됐다”고 밝혔다. GH200에 탑재될 HBM3E는 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 공급할 것으로 알려졌다. 특히 삼성전자는 이재용 회장이 지난 5월 미국 출장 중 황 CEO를 비공개로 만난 사실이 알려지면서 양사의 협력이 더욱 강화될 것이라는 기대감이 커지고 있다.

한국 최대 클라우드 관리 기업(MSP) 메가존클라우드 주식회사(대표 이주완)가 지난해 시리즈A 480억 원에 이어, 관련 업계 시리즈B 역대 최대액인 약 1400억 원을 추가하여 누적 1900억 원의 투자금을 유치했다. 이번 투자는 기존 시리즈A 투자사인 KDB산업은행, 나우아이비캐피탈, KB인베스트먼트는 물론 총 23개 사에 이르는 국내 대표적인 투자사들이 대거 동반 투자에 참여했다. 이번에 신규 투자사로 이름을 올린 기관들은 은행, 증권사, 사모펀드, VC 업계의 대표적인 기관들로 삼성증권, 농협은행, KB증권, BNK증권, JKL파트너스, 스톤브릿지캐피탈, 한국투자파트너스 등 각 업계에 대표적인 투자기관들이다. 또한, 카카오인베스트먼트, KT인베스트먼트, CJ 그룹 계열 타임와이즈 인베스트먼트, 현대자동차그룹사 계열 현대기술투자 등 CVC로 분류되는 투자사들과 비교적 신생 투자사인 ATP인베스트먼트, 마이다스프라이빗 에쿼티 등도 참여했다. 또한 메가존클라우드는 투자 유치 활동 외에도 LG CNS, 일본 이토추 테크노 솔루션즈와 연이어 조인트벤처를 설립하고, 한국 내 유일한 ‘알리바바 클라우드 디스트리뷰터(Distributor) 프로그램’ 선정과 함께 텐센트 클라우드 파트너쉽 계약을 통해서 중국향 서비스를 제공하고 있다. 최근에는 영국에 본사를 둔 차세대 AI칩 개발사인 그래프코어(Graphcore)와 총판계약을 체결하는 등 글로벌 협력 기반의 국내외 비즈니스 네트워크를 빠르게 구축해 나가고 있다. 여기에 이번 시리즈B를 통해서 다수의 금융, IT 및 대기업 등과 대규모의 전략적 협력 관계를 구축함에 따라 향후 클라우드, AI, IOT, 빅데이터 등 4차 산업 핵심 분야에서 한층 더 확고한 리더십을 확보할 것으로 예상되며, 이를 가속화하기 위한 M&A 및 투자 활동 역시 활발하게 진행할 것으로 보인다. 메가존클라우드 이주완 대표는 “이번 시리즈B에 많은 투자기관들이 참여해 주신 것은 클라우드를 포함한 빅데이터, AI(인공지능)로 대표되는 4차 산업 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 한국을 대표하는 IT 기업으로 성장해 나가라고 하는 의지가 반영되었다고 생각한다. 이에 큰 책임감과 사명감을 가지고 글로벌 IT 혁신 기술 서비스 시장의 리더로 성장해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 메가존클라우드 시리즈B 투자유치는 현재 1차분이 완료됐고, 현재 전략적 협력을 전제로 한 여러 국내외 투자 기관들 및 기업들과 추가 투자유치 논의가 진행중인 것으로 알려져 있어 최종 투자유치 규모는 더욱 커질 것으로 예상된다. 메가존클라우드는 2023년 기업공개(IPO)를 목표로 올 상반기 상장 주관사 선정을 마치고 올해부터 상장하기 위한 준비를 하고 있으며, 2021년 하반기와 2022년 상반기 중에 시리즈C를 진행할 예정이다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

국내 연구진이 색상과 형태 정보를 동시에 학습하고 인지할 수 있는 인공지능(AI) 반도체 소자 기술을 개발해 주목받고 있다. 성균관대, 한양대, 미국 스탠포드대, 캘리포니아 샌디에고대(UC샌디에고) 공동연구팀이 사람 뇌의 시냅스 모방 반도체 소자와 광반도체 센서를 결합시켜 한 단계 진화된 시신경 모방 광시냅스 소자를 구현하는데 성공했다고 10일 밝혔다. 이번 연구결과는 기초과학 및 공학 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’ 최신호에 실렸다. 슈퍼컴퓨터나 인공지능에 장착될 뉴로모픽 칩은 사람의 뇌가 작동하는 방식을 모방해 대량의 정보를 동시에 처리할 수 있어 전력 소비가 적고 스스로 학습해 나갈 수 있는 차세대 정보처리 칩으로 주목받고 있다. 이 때문에 많은 연구자들이 시냅스 모방 반도체 소자 연구를 진행 중이다. 그러나 지금까지 개발된 시냅스 모방 반도체 소자는 기본적인 시냅스 동작 특성만을 갖고 있어 이미지의 형태 정보만을 습득해 인지하는데 그쳤다. 연구팀은 원자 두께만큼 얇은 2차원 나노판상 구조를 갖는 질화붕소와 텅스텐 다이셀레나이드를 수직으로 쌓아올린 구조에 시냅스 모방 반도체 소자와 광반도체 센서를 함께 구현해 냈다. 이렇게 만들어진 시냅스 모방 반도체 소자는 장기 기억 강화 기능에서 우수한 시냅스 특성을 보였으며 인간의 눈 역할을 하는 광반도체 센서에는 특정 색의 레이저를 비췄을 때도 우수한 기능을 보이는 것을 연구진은 확인했다. 즉 색상과 형태 정보를 동시에 학습하고 인지할 수 있는 반도체 소자를 만들어 낸 것이다. 박진홍 성균관대 전자전기컴퓨터공학과 교수는 “빛을 감지하는 반도체 소자 뿐만 아니라 다양한 신호를 감지할 수 있는 반도체 소자를 결합함으로써 사람의 오감과 비슷한 신경계를 모방해 대량의 정보를 효율적으로 처리할 수 있을 것”이라며 “뉴로모픽 칩 기능의 다각화를 통해 인공신경망 기반 차세대 컴퓨팅 시스템 발전에 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr