㈜두산이 중국에 약 5500억원을 투자해 인공지능(AI) 데이터센터용 동박적층판(CCL) 생산시설을 확충한다. AI 가속기와 네트워크 스위치 등에 쓰이는 고성능 CCL의 생산능력을 늘려 급증하는 AI 인프라 수요에 대응하려는 것이다. 두산은 중국 장쑤성 창수시와 CCL 생산라인 구축을 위한 투자협약을 체결했다고 6일 밝혔다. 전날 쑤저우시청에서 열린 협약식에는 왕웨이 쑤저우 시장과 유승우 두산 사장, 김인욱 두산 전자BG장 등이 참석했다. 이번 협약은 두산이 지난 9월 발표한 약 9700억원 규모의 국내외 CCL 생산시설 투자 계획 가운데 중국 투자분을 구체화한 것이다. 두산은 기존 창수공장 인근 약 18만 5000㎡(약 5만 6000평) 부지에 신규 생산라인을 구축하고 2028년까지 단계적으로 투자할 계획이다. 새 생산라인은 2028년 하반기부터 순차적으로 가동된다. CCL은 절연재에 얇은 구리막을 입힌 판으로, 전자제품의 회로를 연결하는 인쇄회로기판(PCB)의 핵심 소재다. AI 데이터센터에서는 연산을 담당하는 AI 가속기와 데이터 전송을 관리하는 네트워크 스위치, 광모듈 등에 사용된다. 데이터 처리량과 전송 속도가 높아질수록 신호 손실을 최소화하는 고성능 CCL의 중요성도 커지고 있다. 두산은 중국 신규 공장에서 AI 가속기와 네트워크 스위치용 CCL을 생산할 계획이다. 두산은 2012년부터 창수시에서 CCL 공장을 운영해 온 만큼 기존 인력과 생산 인프라를 신규 생산라인에도 활용할 방침이다. 창수시는 공장 건설에 필요한 인허가와 향후 운영 관련 행정절차 등을 지원하기로 했다. 국내 생산시설 확충도 추진 중이다. 두산은 지난달 27일 전북특별자치도, 김제시와 투자협약을 맺고 2028년까지 3992억원을 들여 김제 지평선일반산업단지에 광모듈용 CCL 생산시설을 신축하기로 했다. 광모듈은 전기 신호를 빛 신호로 바꿔 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 장치다. 지난 4월에는 태국 신규 공장 건설 계획도 발표했다. 이를 통해 한국·중국·태국을 연결하는 글로벌 CCL 생산체계를 구축한다는 구상이다. 유승우 두산 사장은 “전북 김제에 이어 중국 창수까지 증설 계획이 차질 없이, 속도감 있게 이행되고 있다”며 “고객사가 필요로 하는 물량을 적기에 공급하고 하이엔드 CCL 시장 리더십을 확고히 다질 것”이라고 말했다.

인공지능(AI) 반도체 시장에서 엔비디아의 대항마로 꼽히는 미국 AMD가 역대 최대 분기 실적을 거두며 빠르게 몸집을 키우고 있다. PC용 중앙처리장치(CPU) 시장에서 입지를 다져온 AMD는 최근 AI 가속기와 서버용 반도체를 앞세워 데이터센터 사업을 확대하고 있다. 한국 기업들과의 협력에도 적극 나서면서 차세대 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자의 수혜는 물론 파운드리(반도체 위탁생산) 분야의 추가 협력에도 관심이 쏠린다. 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)는 4일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘어드밴싱 AI 월드 투어 서울 2026’ 행사에 영상 메시지를 보내 “한국은 미래 AI 생태계를 형성하는 데 매우 중요한 역할을 한다”고 밝혔다. 그는 한국의 반도체·메모리 기술과 연구 인력을 높이 평가하며 국내 기업들과의 협력과 투자를 늘리겠다고 했다. AMD가 대표 AI 기술 행사를 한국에서 연 것은 처음이다. AMD는 3일(현지시간) 발표한 3분기 실적에서 매출 133억 7700만 달러(약 17조 9000억원)를 기록했다. 지난해 같은 기간보다 45% 늘어난 역대 최대 실적이다. AI 가속기와 서버용 중앙처리장치(CPU)를 포함한 데이터센터 부문 매출은 85억 4600만 달러로 97% 급증했다. 전체 매출의 약 64%다. AMD는 4분기 매출도 시장 예상치인 162억 3000만 달러를 웃도는 약 170억 달러로 내다봤다. AMD는 AI 가속기 ‘MI455X’와 서버용 중앙처리장치(CPU) 등을 결합한 데이터센터 시스템 ‘헬리오스’의 공급을 늘릴 계획이다. 오픈AI, 앤트로픽 등 주요 AI 기업들이 초기 헬리오스 시스템에서 AI 모델을 구동하고 있다. AMD가 차세대 AI 가속기 공급을 확대하면서 여기에 HBM을 공급하는 삼성전자도 수혜를 기대하고 있다. 삼성전자는 지난 3월 AMD의 HBM4 우선 공급업체로 선정됐으며, MI455X에 자사 HBM4를 공급할 예정이다. 앞서 AMD의 AI 가속기 MI350X 등에 HBM3E를 공급해 온 데 이어 차세대 제품까지 협력을 이어가는 것이다. 양사는 서버용 D램에서도 협력하기로 해 AMD의 데이터센터 사업이 성장할수록 삼성전자의 메모리 공급도 늘어날 수 있다. 나아가 차세대 AMD 제품에 대한 파운드리(반도체 위탁생산) 협력 기회도 함께 모색하기로 해 메모리를 넘어 반도체 생산 분야까지 협력 범위를 넓힐 가능성을 열어뒀다.

3700억원이 투입된 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’이 12월부터 본격 가동된다. 그래픽처리장치(GPU)를 대거 장착했고 세계 10위권의 성능을 갖췄다. 과학기술정보통신부와 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2일 대전 유성구 KISTI 본원에서 한강 가동식을 열었다. ‘한강’은 인공지능(AI)을 기반으로 한 과학연구까지 지원하도록 성능이 대폭 강화됐다. 엔비디아의 중앙처리장치(CPU)·GPU 통합 가속기 칩인 ‘GH200’ 등 최신 GPU 8496개와 CPU 9936개가 탑재됐다. 5호기와 비교하면 이론 연산 성능은 24배, 저장 공간은 10배, 네트워크 성능은 4배 향상됐다. 슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 초고속으로 분석·처리한다. 1988년 1호기 도입을 시작으로 현재 5호기 ‘누리온’을 운영 중이다. 국산 자동차 충돌 시뮬레이션을 비롯해 엔진 설계, 과학적 기상 예보, 차세대 배터리 개발, 극한 기후 연구개발, 액체로켓 엔진 연소 시뮬레이션 고안 등에 활용돼 왔다. 기존 슈퍼컴퓨터가 대규모 계산과 시뮬레이션에 주로 활용됐다면 한강은 AI를 활용한 과학연구까지 지원할 수 있도록 설계됐다. 이달 초 국제슈퍼컴퓨팅컨퍼런스(SC2026)에서 발표될 세계 슈퍼컴퓨터 성능 순위에서도 10위권에 진입할 것으로 전망된다. 앞으로 한강은 국가전략 연구개발(R＆D) 사업인 K문샷을 비롯해 대학·정부출연연구기관의 도전적 연구, 기업의 기술개발 등을 폭넓게 지원하는 핵심 연구 인프라로 활용될 예정이다. 현재 시범 운영 중이며, 공식 서비스는 내달 16일 개시한다.

LG이노텍이 올해 3분기 매출액이 분기 기준 처음으로 6조원을 넘어섰지만 영업이익은 환율 변동 여파로 반토막 났다. 고부가 카메라 모듈과 반도체 기판 등의 수요가 견조하게 이어지면서 외형은 성장했지만, 상반기 고환율에 매입한 원재료가 3분기 제품 출하 시점에는 원화 강세로 전환되면서 수익성이 악화됐다. LG이노텍은 연결 기준 올해 3분기 영업이익이 948억원으로 전년 동기보다 53.4% 감소한 것으로 잠정 집계됐다고 27일 공시했다. 순이익은 952억원으로 25.8% 줄었다. 반면 매출액은 6조 3671억원으로 18.6% 증가했다. 3분기 기준 매출이 6조원을 넘어선 것은 이번이 처음으로 역대 최대 규모다. 광학솔루션·패키지솔루션·모빌리티솔루션 등 모든 사업 부문에서 매출이 전년 동기 대비 증가했다. 영업이익 감소의 주요 원인은 환율 변동이었다. LG이노텍은 원재료를 고환율 시점인 올해 상반기에 매입했지만 제품을 양산해 출하한 3분기에는 환율이 급락하면서 영업이익이 감소했다고 설명했다. 사업별로 보면 주력인 광학솔루션 사업 매출은 5조 4041억원으로 20.6% 증가했다. 고객사의 신제품 양산이 본격화되면서 모바일용 고부가 카메라 모듈 공급이 늘었고, 북미 지역 차량용 카메라 공급도 확대됐다. 패키지솔루션 사업 매출은 4818억원으로 10.1% 늘었다. 통신용 주파수 시스템인 RF-SiP와 FC-CSP 등 반도체 기판의 견조한 수요가 이어진 가운데 글로벌 고객사의 PC 중앙처리장치(CPU)용 FC-BGA 공급이 확대된 영향이다. 모빌리티솔루션 사업 매출도 4811억원으로 6.8% 증가했다. LG이노텍은 수익성이 높은 고부가 제품을 중심으로 사업 포트폴리오를 고도화하는 동시에 자율주행과 로봇 등 피지컬 인공지능(AI) 분야를 미래 성장동력으로 육성한다는 계획이다. 패키지솔루션 사업에서는 FC-BGA를 중심으로 고부가 반도체 기판 사업을 강화한다. PC CPU용 FC-BGA 양산에 이어 AI 가속기와 서버용 고다층·대면적 하이엔드 시장에도 2028년까지 단계적으로 진출할 예정이다. 광학솔루션 사업은 인공지능 전환(AX)을 기반으로 공정 자동화와 지능화를 추진해 생산성을 높이고 원가 경쟁력을 강화한다. 모빌리티솔루션 사업에서는 차량 통신·조명 등 고부가 제품군의 경쟁력을 높이는 한편 차량용 애플리케이션프로세서(AP) 모듈과 디지털키 등 신사업 확대에 나선다.

엔비디아는 2025년 1월 30일 블랙웰 아키텍처를 사용한 그래픽 카드 ‘RTX 5090’과 ‘RTX 5080’을 출시했습니다. 최상위 제품인 RTX 5090의 가격은 1999달러, 그 아래 등급 제품인 RTX 5080은 999달러였지만, 출시와 함께 품귀 현상이 발생하면서 누구도 그 가격에 살 수 없는 값비싼 그래픽 카드가 됐습니다. 특히 32GB GDDR7 메모리와 GB202 칩을 탑재한 RTX 5090은 AI 연산용으로 인기가 높아 출시 초부터 몇 배의 프리미엄이 붙어 거래됐습니다. 국내에서는 그동안 800만원을 넘는 높은 가격에 판매됐고, 최근에는 1000만원을 넘게 줘도 물량 자체를 구하기 어려운 품귀 현상을 겪고 있습니다. 이는 한국뿐 아니라 다른 나라에서도 비슷한 모습입니다. 그와 동시에 엔비디아는 GB202 칩을 사용한 고성능 워크스테이션 그래픽 카드인 ‘RTX Pro’ 제품군을 확장하고 있습니다. 최근에도 84GB 메모리를 탑재한 RTX Pro 5500을 출시하며 제품군을 넓히고 있습니다. 이런 전문가용 그래픽 카드는 수천만 원을 호가하기 때문에 메모리를 더 탑재해도 제조사 입장에서는 훨씬 이득입니다. 가뜩이나 메모리와 칩 수급 문제가 겹친 상황에서 굳이 RTX 5090을 생산할 필요성도 낮아진 것입니다. 이런 상황에서 자연스럽게 RTX 5090 단종 루머가 등장했습니다. 이 루머는 엔비디아가 내년 초 RTX 5080의 24GB 버전을 내놓아 플래그십 제품 자리를 대체할 것이라는 이야기까지 더해지면서 제법 그럴듯하게 퍼졌습니다. 하지만 엔비디아 수석 부사장인 제프 피셔는 최근 이를 부인했습니다. 지난 17일 피셔 부사장은 대만에서 열린 ‘RTX Spark‘ 제품 출시 행사에서 대만 현지 매체와의 인터뷰를 통해 “현재 공급망이 다소 제한돼 있지만, 엔비디아는 제품을 시장에 내놓기 위해 전력을 다하고 있다”며 “RTX 5090은 확실히 단종되지 않았다”고 밝혔습니다. 이로써 단종설은 다소 가라앉는 듯하지만, 공급난이 쉽게 해결될 것으로 보이지는 않습니다. 최근 GDDR 메모리 공급이 매우 부족한 상태로 RTX 5080 같은 다른 그래픽 카드의 가격도 오르고 있고, RTX 5090은 게임보다 AI 가속기용으로 수요가 높아 품귀 현상이 지속될 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 한동안 고성능 그래픽 카드 공급 부족은 계속될 것으로 보입니다. 엔비디아의 차세대 그래픽 카드 출시도 메모리 공급난이 해소되는 시점까지 영향을 받을 수 있습니다. 내년에 새로운 팹이 가동되고 GDDR 메모리 공급이 조금 완화되면 수급난이 나아질 가능성도 있지만, 아직은 미지수인 상황입니다.

현재 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 시장 대부분은 엔비디아가 장악한 가운데, AMD가 도전장을 내밀고 있는 상황입니다. 하지만 도전자는 여기에 그치지 않습니다. 구글은 자체 AI 가속기인 ‘TPU’를 사용하고 있고, 제재로 인해 미국에서 AI 칩 수입이 금지된 중국에서는 화웨이의 ‘어센드’ 시리즈나 알리바바의 ‘젠우 V900’ 같은 자체 AI 가속기들이 등장하고 있습니다. 그런데 몇 년 전부터 AI 가속기 시장을 노려온 인텔은 아직 큰 성과를 내지 못하는 상황입니다. 하지만 포기하지 않고 엔비디아·AMD의 최고 성능 카드와 정면 승부를 하기보다, ‘용량과 효율’이라는 틈새를 공략하는 전략으로 시장에 새롭게 도전하고 있습니다. 인텔은 지난 12일 OCP 글로벌 서밋에서 ‘크레센트 아일랜드’(Crescent Island)를 공개하고 이를 이용한 첫 번째 PCIe AI 가속기인 ‘D270’을 공개했습니다. 이 칩은 Xe3P 아키텍처 기반의 추론 전용 데이터센터 GPU로, 학습용 가속기가 아닌 배포된 AI 모델 서비스에 특화되어 있습니다. D270의 특징은 성능보다 낮은 전력 소모와 비용에 초점을 맞췄다는 데 있습니다. D270은 총 32개의 Xe3P 코어를 지니고 있는데, 이는 노트북용 CPU인 팬서 레이크에 탑재된 Xe 코어의 AI 강화 버전입니다. Xe 코어는 8개의 벡터 엔진과 8개의 XMX 엔진을 탑재했는데 내장 그래픽 버전에 따라 4코어와 12코어 제품으로 나뉩니다. D270의 Xe3P 역시 코어당 8개의 XMX 매트릭스 엔진을 탑재해 총 256개의 XMX 엔진을 지니고 있습니다. 숫자로 보면 노트북용 그래픽 엔진의 최대 3배를 넘지 못하는 수준으로 연산 성능 역시 FP8 기준 1.3 PFLOPS 수준에 불과합니다. 여기에 메모리 역시 LPDDR5x를 사용해 대역폭이 1.5TB/s 수준으로 엔비디아의 베라 루빈 같은 최신 칩(최대 22TB/s)에 미치지 못합니다. 따라서 D270은 모델을 훈련시키거나 토큰을 빠르게 생성하는 작업에는 불리합니다. 절대적인 연산 능력도 낮고, 토큰 생성(디코드)에 가장 중요한 메모리 대역폭도 RTX 5090 같은 고성능 소비자용 그래픽 카드보다 낮기 때문입니다. 그러나 요즘 강조되는 에이전틱 AI에서는 상황이 다릅니다. 에이전틱 AI는 한 번의 질문-답변으로 끝나는 것이 아니라, 여러 단계에 걸쳐 도구를 호출하고, 중간 결과를 기억하며, 긴 컨텍스트를 유지해야 합니다. 이 과정에서 KV 캐시(이전 토큰의 키-값 정보를 저장하는 메모리)가 급격히 커집니다. 수십만~수백만 토큰의 컨텍스트를 유지하거나 여러 에이전트를 동시에 운영하면, 메모리 용량이 대역폭보다 더 큰 병목이 됩니다. D270은 160GB에서 최대 480GB까지 LPDDR5X를 탑재해, 단일 카드에 큰 모델과 긴 컨텍스트, 다중 세션의 KV 캐시를 한꺼번에 올릴 수 있습니다. 이는 HBM 기반 고성능 GPU에서 자주 발생하는 캐시 오프로드나 재계산을 크게 줄여 줍니다. 또한 350W의 낮은 전력과 공랭 설계 덕분에 24시간 365일 서비스를 운영할 때 전력·냉각 비용 측면에서도 유리합니다. 인텔이 직접 “에이전틱 AI가 준비됐다”고 강조하며 ‘고용량 메모리와 지속 가능한 연산 성능’을 핵심으로 내세운 이유도 여기에 있습니다. 그리고 비싼 HBM4 메모리나 이보다 저렴해도 상대적으로 비싼 GDDR7 대신 LPDDR5x처럼 대중적인 메모리를 이용했기 때문에 가격이 저렴할 것으로 예상됩니다. 여기에 PCIe 규격의 공랭식 카드라는 장점을 감안하면 D270은 큰 AI 모델을 워크스테이션에서 돌리는 개인 전문가나 적은 비용으로 자체 시스템을 구축하고 싶은 소규모 기업에서 유리한 제품으로 생각됩니다. 인텔은 현재 D270의 고객사 샘플링이 진행 중이라고 밝혔기 때문에 정식 출시는 내년으로 예상됩니다. 인텔의 주장처럼 에이전틱 AI에서 강한 경쟁력을 지닌 제품인지는 정식 출시 후 분명하게 드러날 것으로 보입니다.

중국 기업들이 차세대 서버용 D램 시장 진출을 추진하는 한편 자체 인공지능(AI) 칩 출하량도 늘리며 기술 자립에 속도를 내고 있다. 메모리와 AI 반도체 전반으로 중국의 추격이 확산되면서 K반도체의 경쟁 부담도 커지고 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC 보고서에 따르면 올해 1~6월 중국 데이터센터용 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율은 34%까지 떨어졌다고 로이터 통신이 13일(현지시간) 보도했다. 출하량 기준으로 보면 67만 8000개에서 지난해 같은 기간과 비교해 44% 급감했다. AI 가속기는 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 특화된 칩이다. 반면 중국 기술기업 화웨이는 올해 1~6월 AI 가속기 57만 2000개를 출하해 지난해 같은 기간 30만개에서 크게 증가했다. 중국 내 AI 가속기 시장 점유율은 28%로 엔비디아를 6%포인트 차이로 바짝 추격하는 모습이다. 미국의 대중국 수출 규제 속에 중국 기업들이 자국산 AI 칩의 개발과 보급을 확대하면서 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임이 본격화하고 있다는 분석이 나온다. 중국산 AI 칩의 확산으로 엔비디아의 시장 지배력이 약화하면 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 국내 기업에도 영향을 미칠 수 있다. 전날 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)도 4F²(포에프스퀘어) 기술을 사용한 차세대 서버용 반도체 제품을 연내 양산하겠다고 예고하면서 범용 메모리 경쟁은 심화하고 있다.

중국 기업들이 차세대 서버용 D램 시장 진출을 추진하는 한편 자체 인공지능(AI) 칩 출하량도 늘리며 기술 자립에 속도를 내고 있다. 메모리와 AI 반도체 전반으로 중국의 추격이 확산되면서 K반도체의 경쟁 부담도 커지고 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC 보고서에 따르면 올해 1~6월 중국 데이터센터용 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율은 34%까지 떨어졌다고 로이터 통신이 13일(현지시간) 보도했다. 출하량 기준으로 보면 67만 8000개에서 지난해 같은 기간과 비교해 44% 급감했다. AI 가속기는 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 특화된 칩이다. 반면 중국 기술기업 화웨이는 올해 1~6월 AI 가속기 57만2000개를 출하해 지난해 같은 기간 30만개에서 크게 증가했다. 중국 내 AI 가속기 시장 점유율은 28%로 엔비디아를 6%포인트 차이로 바짝 추격하는 모습이다. 미국의 대중국 수출 규제 속에 중국 기업들이 자국산 AI 칩의 개발과 보급을 확대하면서 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임이 본격화하고 있다는 분석이 나온다. 중국산 AI 칩의 확산으로 엔비디아의 시장 지배력이 약화하면 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 국내 기업에도 영향을 미칠 수 있다. 여기에 중국 최대 반도체 기업인 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 차세대 서버용 D램 출시를 예고하고 있어 범용 메모리 시장에서도 경쟁이 심화하는 모습이다. CXMT는 국내 반도체 기업들이 아직 연구 단계인 4F²(포에프스퀘어) 기술을 사용한 서버용 반도체 제품을 올해 중 출시하겠다고 밝혔다. 4F² 구조는 기존 6F² 구조보다 셀 면적을 줄여 집적도를 높일 수 있는 기술이다. CXMT가 해당 기술의 양산에 성공할 경우 삼성전자와 SK하이닉스가 주도하는 서버용 D램 시장에서도 경쟁 압력이 커질 수 있다. 삼성전자·SK하이닉스, 데이터 처리 방식 혁신 나서삼성전자와 SK하이닉스는 고성능 메모리 개발을 넘어 데이터 처리 방식 혁신에 나서는 등 기술 우위를 강화한다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 14일 서울 강남구 코엑스에서 열린 반도체대전(SEDEX 2026)에서 ‘AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향’을 주제로 한 발표에서 “AI 인프라의 성능 규모가 오는 2030년에는 올해보다 약 20배까지 커질 것”이라고 말했다. 이에 개별 메모리 성능을 넘어 메모리 계층 ‘최적화’가 중요하다고 강조했다. AI 시스템에는 HBM, D램, 낸드 플래시 등 용도와 속도가 다른 여러 종류의 메모리가 있는데 앞으로는 메모리 전체를 쓰임에 따라 효율적으로 쓰도록 시스템화하는 게 중요하다는 얘기다. SK하이닉스는 이를 위해 기존 HBM의 성능을 고도화하는 동시에 3차원(3D) 적층 D램과 고대역폭 플래시(HBF) 등 차세대 메모리 기술 개발을 추진하고 있다. 삼성전자는 AI 연산 장치와 메모리 사이의 데이터 이동 거리를 줄여 AI 처리 속도와 전력 효율을 높이는 3D 메모리 기반 기술을 선보였다. 메모리 내부에 연산 기능을 통합한 LPDDR-PIM 등도 전시했다.

삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 시대를 맞아 메모리 ‘속도’뿐만 아니라 AI가 사용할 수 있는 메모리 용량을 늘리는 ‘확장성’ 경쟁에 나선다. AI 에이전트의 확산으로 추론 과정에서 처리해야 할 데이터가 늘면서 이에 대응할 신기술이 필요해졌기 때문이다. 심호준 삼성전자 DS부문 메모리사업부 AE팀 상무는 12일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이컨벤션센터에서 열린 ‘OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 글로벌 서밋’에서 확장성과 속도, 영속성에 초점을 맞춘 새 메모리 전략을 공개했다. 확장성 측면에서 삼성전자는 이날 미국 반도체 AMD와 차세대 기술인 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기반 메모리 확장 솔루션을 공동 시연했다. CXL은 연산을 담당하는 중앙처리장치(CPU)·AI 가속기와 메모리를 효율적으로 연결해 데이터센터의 메모리 용량을 유연하게 확장하고, 공유하는 기술이다. AI 모델이 대형화하고 추론 과정에서 처리해야 할 데이터 등이 증가하면서 메모리 용량 확장과 데이터 저장·관리 기술이 중요해지고 있다는 설명이다. 속도 측면에서 삼성전자는 차세대 고대역폭메모리(HBM5)뿐만 아니라 고객 맞춤형 HBM 개발을 추진하고 있다고 밝혔다. 연산 칩 위에 메모리를 쌓는 기술과 메모리 내부에서 일부 연산을 처리하는 기술(PIM)도 준비 중이다. 데이터 영속성 측면에서는 차세대 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 최신 저장장치 기술을 통해 대규모 AI 데이터를 더 빠르고 많이 저장하는 데 주력하고 있다. 김호식 SK하이닉스 부사장도 이날 같은 행사에서 ‘메모리 중심 AI 랙 시스템(MARS)’ 구상을 밝혔다. CPU·GPU 중심의 기존 시스템을 메모리 중심으로 재설계하는 구상이다. 메모리에서 데이터를 공급하는 속도가 처리 속도를 따라가지 못하는 이른바 ‘메모리 장벽’ 문제가 발생하는 데 대한 대응이다. 데이터 복사 없이 메모리를 공유해 데이터 이동에 드는 시간과 자원을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

한국 산업이 이렇게 세계 무대의 ‘주인공’ 자리에 선 적이 있나 싶다. 삼성전자는 최근 3분기 107조 4000억원의 영업이익을 거뒀다. 세계 기업사에 남을 기록이다. 최태원 SK그룹 회장이 지난 8월 말 일본을 찾았을 때는 현지 취재진이 구름떼처럼 몰렸다. 반도체 공장 투자 계획에 대한 ‘말 한마디’라도 듣기 위해서였다. 지난여름부터 엔비디아와 오픈AI, AMD 등 미국 빅테크 최고경영자들이 한국을 잇따라 찾아 삼성전자와 SK하이닉스에 러브콜을 보내고 있다. 그런데 이상하게 마음 한구석이 불안하다. 시장에서도 유례없는 이런 호황이 계속될까 의구심이 여전하다. 영원한 1등은 없다는 사실을 알기 때문이다. 1980년대 세계 반도체 시장의 주인공은 일본이었다. 일본은 당시 소련 견제를 위한 미국의 기술 지원을 등에 업었다. 이후 뛰어난 품질을 앞세워 미국 메모리 시장을 빠르게 장악했다. 실리콘밸리에서 ‘죽겠다’는 아우성이 터져 나왔다. 일본이 세계 경제·질서를 주도하는 ‘팍스 니포니카’에 대한 두려움까지 퍼졌다. 그런 일본의 반도체 산업이 쇠락하기까지 딱 10년이었다. 1980년대 말 세계 반도체 시장의 90%에 달하던 일본의 시장 점유율은 1998년 20%까지 곤두박질쳤다. 흔히 일본 반도체의 몰락 이유를 미국의 미·일 반도체협정 등 통상 압박에서 찾는다. 그러나 그것만으로 일본의 쇠퇴를 설명하기는 어렵다. 가장 큰 과오는 혁신을 잊은 ‘안주’였다. 일본이 세계 반도체 시장을 장악하고 있을 때 산업의 중심은 이미 움직이고 있었다. D램과 다른 ‘플래시’, ‘낸드’ 메모리가 탄생하고, PC의 시대가 오고 있었다. 하지만 도시바 등 일본 반도체 기업들은 기존 방식에서 쉽게 벗어나지 못했다. 기존의 제조 경쟁력과 시장 지배력이 미래에도 이어질 것이라고 믿었다. 물론 현재 한국 상황은 당시 일본과 분명히 다르다. 미국 기업들은 한국 반도체를 과거 일본처럼 견제할 상황이 아니다. 현재 세계 반도체 산업은 설계·장비·파운드리·메모리·패키징 등 국가와 기업별로 분업화된 구조다. 과거 미국 기업들이 일본 반도체의 시장 잠식을 막아 달라고 정부에 요구했다면, 지금은 한국 기업의 공급망을 확보하려 경쟁 중이다. 그러나 바로 이 점이 역설적으로 한국의 약점이 될 수 있다. 한국은 세계 최고 수준의 메모리를 만들고 있다. 반면 그 메모리가 들어가는 인공지능(AI)의 핵심 시장과 플랫폼은 미국 기업이 장악하고 있다. AI 가속기와 소프트웨어, 거대언어모델, 클라우드 등 더 큰 부가가치를 창출하는 영역에서 한국의 존재감은 상대적으로 적다. 현재 한국 산업 경제력이 AI 산업 중 반도체 일부에 의지하고 있는 형국이다. 기존 제품의 수익성이 높을수록 익숙한 사업에 안주하기 쉽다. 그러나 반도체 시장의 승자는 지금 가장 많은 이익을 내는 기업이 아니다. 다음 시장을 열 기술을 먼저 준비한 기업이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM 호황을 차세대 메모리와 이종집적·첨단 패키징 기술 경쟁력으로 이어 가야 하는 이유다. 갑작스러운 겨울이 닥칠 때를 대비해 메모리 의존도를 낮출 사업 다각화에도 나서야 한다. 이미 세계 반도체 산업은 분업화에서 각국·기업의 전방위 경쟁 체제로 재편되기 시작했다. 정부 역시 전력·용수 등 인프라 확충을 서두르는 한편 역대급 세수를 기반으로 반도체 호황 이후를 이끌 성장동력 발굴에 나서야 한다. 일본이 반도체를 호령하던 시대에도 경고의 목소리는 있었다. 일본 전성기의 상징인 소니 창업자 모리타 아키오는 “일본 기업들이 경제적 효율성과 시장 성공만을 추구하는 방식에서 벗어나야 한다”고 주장했다. 하지만 일본 기업들은 기존 방식을 버리지 못했다. 한국 반도체 산업이 경계해야 할 건 결국, 몰락 직전까지도 세계 최고라는 자부심에 갇혀 있던 모습이다. 지금의 성공에 안주하는 순간, 언제든 역사의 ‘주인공’에서 ‘조연’으로 밀려날 수 있다. 송수연 산업부 기자(차장급)

2030년 수요 20배 이상 폭증 전망연산 고도화로 탑재량 2배로 늘 듯韓 삼전닉스·美 마이크론 개발 가속 中 창신의 매서운 추격세는 변수로 인공지능(AI) 데이터센터가 주도해온 반도체 수요 경쟁의 다음 격전지로 휴머노이드 로봇이 떠오르고 있다. 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 하는 연산장치의 성능이 고도화하면서 로봇 한 대에 탑재되는 메모리 용량도 함께 늘어나는 추세다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 국내외 반도체 기업들도 휴머노이드 시장의 성장 가능성에 주목하며 고대역폭메모리(HBM)를 이을 차세대 메모리 경쟁에 대비하고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치는 11일 ‘휴머노이드 로봇 인사이트 리포트’에서 휴머노이드의 연산장치용 D램 수요가 올해 8300테라비트(Tbit)에서 2030년에는 약 17만 2000Tbit로 20배 가까이 증가할 것으로 내다봤다. 특히 로봇의 인공지능이 주변 환경 인식과 상황 판단, 동작 결정을 여러 단계로 나눠 처리하는 ‘계층형’ 방식에서 하나의 AI 모델이 이 과정을 통합적으로 수행하는 ‘엔드투엔드’ 방식으로 진화하고 있다. 이에 같은 기간 로봇 1대당 평균 D램 탑재량도 19기가바이트(GB)에서 39GB로 늘어날 것으로 예상했다. 반도체 기업들도 로봇 시장의 성장 가능성에 주목하고 있다. 산제이 메흐로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 지난달 30일(현지시간) 4분기 실적 발표에서 “휴머노이드 로봇에 필요한 메모리·저장공간 용량은 레벨4 이상 자율주행차와 비슷한 수준”이라며 “피지컬 AI가 2020년대 말 메모리·저장공간 수요를 이끄는 주요 동력이 될 것”이라고 전망했다. 마이크론은 지난 3월 자사 블로그에서 “거대 AI 모델, 실시간 인지 능력, 다중 센서가 융합된 로봇은 이전보다 더 많은 대역폭과 용량을 필요로 한다”며 “상업화에 성공하려면 마이크론이 선도하고 있는 LPDDR5·6 등 차세대 메모리와 고성능 솔리드스테이트드라이브(SSD)가 필요하다”고 강조했다. 삼성전자는 지난 7월 컨퍼런스콜에서 “확대되는 AI 기반 로봇 시장에 대응하기 위해 반도체 사업 전반에 걸쳐 고대역폭, 저전력 메모리, 온디바이스 AI용 이기종가속기(XPU), 이미지 센서, AI 반도체 파운드리, 첨단 패키징 역량을 아우르는 차세대 반도체 솔루션을 준비하고 있다”고 밝혔다. SK하이닉스 역시 지난 3월 ‘MWC 2026’에서 10나노급 6세대 공정 기술을 적용한 ‘로보틱스 LPDDR5/5x’를 전시했다. 향후 변수는 D램의 기술 격차를 좁혀 오는 중국이다. 중국 최대 D램 업체 ‘CXMT’는 지난달에 차세대 LPDDR6 양산을 발표하는 등 제품군을 고도화하며 로봇용 메모리에서도 잠재적 경쟁자로 부상하고 있다.

인공지능(AI) 데이터센터가 주도해온 반도체 수요 경쟁의 다음 격전지로 휴머노이드 로봇이 떠오르고 있다. 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 하는 연산장치의 성능이 고도화하면서 로봇 한 대에 탑재되는 메모리 용량도 함께 늘어나는 추세다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 국내외 반도체 기업들도 휴머노이드 시장의 성장 가능성에 주목하며 고대역폭메모리(HBM)를 이을 차세대 메모리 경쟁에 대비하고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치는 11일 ‘휴머노이드 로봇 인사이트 리포트’에서 휴머노이드의 연산장치용 D램 수요가 올해 8300테라비트(Tbit)에서 2030년에는 약 17만 2000Tbit로 20배 가까이 증가할 것으로 내다봤다. 특히 로봇의 인공지능이 주변 환경 인식과 상황 판단, 동작 결정을 여러 단계로 나눠 처리하는 ‘계층형’ 방식에서 하나의 AI 모델이 이 과정을 통합적으로 수행하는 ‘엔드투엔드’ 방식으로 진화하고 있다. 이에 같은 기간 로봇 1대당 평균 D램 탑재량도 19기가바이트(GB)에서 39GB로 늘어날 것으로 예상했다. 반도체 기업들도 로봇 시장의 성장 가능성에 주목하고 있다. 산제이 메흐로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 지난달 30일(현지시간) 4분기 실적 발표에서 “휴머노이드 로봇에 필요한 메모리·저장공간 용량은 레벨4 이상 자율주행차와 비슷한 수준”이라며 “피지컬 AI가 2020년대 말 메모리·저장공간 수요를 이끄는 주요 동력이 될 것”이라고 전망했다. 마이크론은 지난 3월 자사 블로그에서 “거대 AI 모델, 실시간 인지 능력, 다중 센서가 융합된 로봇은 이전보다 더 많은 대역폭과 용량을 필요로 한다”며 “상업화에 성공하려면 마이크론이 선도하고 있는 LPDDR5·6 등 차세대 메모리와 고성능 솔리드스테이트드라이브(SSD)가 필요하다”고 강조했다. 삼성전자는 지난 7월 컨퍼런스콜에서 “확대되는 AI 기반 로봇 시장에 대응하기 위해 반도체 사업 전반에 걸쳐 고대역폭, 저전력 메모리, 온디바이스 AI용 이기종가속기(XPU), 이미지 센서, AI 반도체 파운드리, 첨단 패키징 역량을 아우르는 차세대 반도체 솔루션을 준비하고 있다”고 밝혔다. SK하이닉스 역시 지난 3월 ‘MWC 2026’에서 10나노급 6세대 공정 기술을 적용한 ‘로보틱스 LPDDR5/5x’를 전시했다. 향후 변수는 D램의 기술 격차를 좁혀 오는 중국이다. 중국 최대 D램 업체 ‘CXMT’는 지난달에 차세대 LPDDR6 양산을 발표하는 등 제품군을 고도화하며 로봇용 메모리에서도 잠재적 경쟁자로 부상하고 있다.

리사 수 AMD 회장이 7일 한국을 찾아 삼성전자·SK하이닉스 측과 잇달아 회동하고 국내 신경망처리장치(NPU) 기업들과 협력 방안을 논의했다. 국내 AI 컴퓨팅 생태계와의 협력을 전방위로 확대한 모습이다. 지난 3월에 이어 7개월 만의 방한으로, 엔비디아에 이어 AMD까지 한국을 AI 반도체·컴퓨팅 협력의 핵심 거점으로 삼고 공을 들이고 있다. 수 회장은 이날 서울 용산구 드래곤시티호텔에서 열린 ‘AMD 게이머 데이’ 기자간담회에서 삼성전자와 SK하이닉스와 회동했다며 “반도체는 팀 스포츠라 장기적으로 탄탄한 공급망을 구축하려면 파트너사와 가깝게 일하는 게 중요하다”고 말했다. 수 회장은 이날 곽노정 SK하이닉스 사장과 만난 데 이어 오후에는 전영현 삼성전자 DS(반도체)부문장 부회장과 회동한 것으로 전해졌다. 수 회장이 한국에서 곽 사장을 만난 것은 처음이다. 수 회장이 국내 반도체 양대 기업과 만난 것은 AMD의 AI 가속기에 필요한 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체 공급망 협력을 강화하기 위한 것으로 보인다. AMD가 향후 AI 가속기 공급을 대폭 확대하겠다고 밝힌 만큼 삼성전자의 최선단 공정을 활용한 파운드리 협력 가능성도 거론된다. 수 회장은 “1~3년이 아니라 3~5년 정도의 중장기적인 파트너십을 보고 있다”며 “메모리 공급이 굉장히 빠듯하지만 운 좋게도 공급망을 잘 다진 덕에 비즈니스를 계속 키워나갈 수 있게 됐다”고 말했다. AI 반도체 경쟁이 단순한 그래픽처리장치(GPU) 성능을 넘어 메모리와 데이터센터, 소프트웨어, 추론용 NPU 등으로 확대되면서 우리나라는 글로벌 AI 컴퓨팅 생태계에서 하나의 축으로 부상하는 모습이다. HBM을 생산하는 핵심 메모리 기업부터 AI 인프라를 구축하고 실제 서비스를 활용하는 대형 고객사, NPU 등 차세대 AI 반도체 기업까지 포진해 있기 때문이다. 엔비디아와 AMD 입장에서는 핵심 부품을 안정적으로 확보하는 동시에 새로운 AI 컴퓨팅 수요와 협력 파트너를 함께 공략할 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)도 지난 6월 한국을 찾아 삼성전자와 SK하이닉스는 물론 현대자동차그룹, LG, 네이버 등 국내 주요 기업들을 만난 바 있다. 수 회장은 “한국은 공급망뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어를 전반적으로 아우르는 스타트업이 매우 많다”며 “AI 분야에서 많은 것이 빠르게 움직이는 중요한 지역”이라고 말했다. 수 회장은 이날 오전 퓨리오사AI와 하이퍼엑셀 등 국내 AI 반도체 기업 13곳과 만나 국산 AI 반도체의 글로벌 진출을 지원하는 방안도 논의했다. AMD의 개방형 AI 소프트웨어 생태계인 ‘록엠(ROCm)’을 활용해 국내 기업들이 AMD의 중앙처리장치(CPU)·GPU와 호환되는 AI 반도체 생태계를 구축하는 것이 핵심이다.

리사 수 AMD 회장이 7일 한국을 찾아 삼성전자·SK하이닉스 측과 잇달아 회동하고 국내 신경망처리장치(NPU) 기업들과 협력 방안을 논의했다. 국내 AI 컴퓨팅 생태계와의 협력을 전방위로 확대한 모습이다. 지난 3월에 이어 7개월 만의 방한으로, 엔비디아에 이어 AMD까지 한국을 AI 반도체·컴퓨팅 협력의 핵심 거점으로 삼고 공을 들이고 있다. 수 회장은 이날 서울 용산구 드래곤시티호텔에서 열린 ‘AMD 게이머 데이’ 기자간담회에서 삼성전자와 SK하이닉스와 회동했다며 “반도체는 팀 스포츠라 장기적으로 탄탄한 공급망을 구축하려면 파트너사와 가깝게 일하는 게 중요하다”고 말했다. 수 회장은 이날 곽노정 SK하이닉스 사장과 만난 데 이어 오후에는 전영현 삼성전자 DS(반도체)부문장 부회장과 회동할 것으로 전해졌다. 수 회장이 한국에서 곽 사장을 만난 것은 처음이다. 수 회장이 국내 반도체 양대 기업과 만난 것은 AMD의 AI 가속기에 필요한 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체 공급망 협력을 강화하기 위한 것으로 보인다. AMD가 향후 AI 가속기 공급을 대폭 확대하겠다고 밝힌 만큼 삼성전자의 최선단 공정을 활용한 파운드리 협력 가능성도 거론된다. 수 회장은 “1~3년이 아니라 3~5년 정도의 중장기적인 파트너십을 보고 있다”며 “메모리 공급이 굉장히 빠듯하지만 운 좋게도 공급망을 잘 다진 덕에 비즈니스를 계속 키워나갈 수 있게 됐다”고 말했다. AI 반도체 경쟁이 단순한 그래픽처리장치(GPU) 성능을 넘어 메모리와 데이터센터, 소프트웨어, 추론용 NPU 등으로 확대되면서 우리나라는 글로벌 AI 컴퓨팅 생태계에서 하나의 축으로 부상하는 모습이다. HBM을 생산하는 핵심 메모리 기업부터 AI 인프라를 구축하고 실제 서비스를 활용하는 대형 고객사, NPU 등 차세대 AI 반도체 기업까지 포진해 있기 때문이다. 엔비디아와 AMD 입장에서는 핵심 부품을 안정적으로 확보하는 동시에 새로운 AI 컴퓨팅 수요와 협력 파트너를 함께 공략할 수 있다. 젠슨 황 앤비디아 최고경영자(CEO)도 지난 6월 한국을 찾아 삼성전자와 SK하이닉스는 물론 현대자동차그룹, LG, 네이버 등 국내 주요 기업들을 만난 바 있다. 수 회장은 “한국은 공급망뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어를 전반적으로 아우르는 스타트업이 매우 많다”며 “AI 분야에서 많은 것이 빠르게 움직이는 중요한 지역”이라고 말했다. 수 회장은 이날 오전 퓨리오사AI와 하이퍼엑셀 등 국내 AI 반도체 기업 13곳과 만나 국산 AI 반도체의 글로벌 진출을 지원하는 방안도 논의했다. AMD의 개방형 AI 소프트웨어 생태계인 ‘록엠(ROCm)’을 활용해 국내 기업들이 AMD의 중앙처리장치(CPU)·GPU와 호환되는 AI 반도체 생태계를 구축하는 것이 핵심이다.

삼성전기가 인공지능(AI) 서버용 고부가 반도체 패키지기판 생산능력 확대를 위해 국내 세종과 베트남 생산거점에 총 6조 7800억원을 투자한다. AI 서버와 고성능컴퓨팅(HPC) 시장 성장에 맞춰 핵심 부품 생산 기반을 대폭 넓히는 것이다. 삼성전기는 28일 세종사업장 패키지기판 생산시설 증설에 4조 2700억원을 투자한다고 밝혔다. 단일 제품 투자로는 회사 역대 최대 규모다. 투자 기간은 이달부터 2028년 5월까지이며 신규 생산라인은 같은 해 9월부터 양산에 들어갈 예정이다. 베트남 생산법인도 이날 현지 패키지기판 공장 증설에 2조 5100억원을 투자한다고 공시했다. 투자 예정일은 2028년 4월 말이다. 삼성전기가 증설하는 제품은 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA)다. AI 가속기와 그래픽처리장치(GPU), 중앙처리장치(CPU) 등 고성능 반도체와 메인보드를 연결해 전기 신호와 전력을 전달하는 기판이다. 최근 AI 서버용 반도체가 고성능화하면서 이를 받치는 기판 수요도 빠르게 늘고 있다. 이번 투자는 글로벌 빅테크·반도체 고객사와의 중장기 협력을 바탕으로 추진된다. 고객사가 일부 투자금을 지원하고 중장기 물량도 보장하기로 해 삼성전기는 대규모 설비투자 부담과 가동률 변동 위험을 낮출 수 있게 됐다. 회사는 향후 2~3년간 AI 인프라 투자가 이어지면서 고성능 패키지기판 수요도 지속될 것으로 보고 있다. 삼성전기는 세종사업장을 고부가 제품의 핵심 생산거점으로 활용하고 베트남 생산시설도 함께 확충해 AI 서버와 HPC, 전장용 기판 수요에 대응할 계획이다.

최근 미국 프런티어 모델을 거의 따라잡은 성능과 증류 논란으로 유명해진 문샷 AI의 키미 K3나 지난해 AI 시장에 큰 충격을 몰고 온 딥시크와 비교해서 알리바바의 Qwen은 상대적으로 대중적 인지도는 낮은 편입니다. 하지만 누구나 다운로드 해 사용할 수 있는 개방형 LLM 모델 가운데서 Qwen 3.8 시리즈는 모델 크기 대비 높은 성능으로 많은 사용자를 확보한 상태로 만만치 않은 기술력을 자랑하는 회사이기도 합니다. 여기에 중국 AI 회사 가운데서는 일찍부터 AI 하드웨어에 많은 투자를 해 자체 플랫폼을 구축하고 있는 회사이기도 합니다. 이런 점에서 알리바바는 자체 모델인 제미나이와 AI 가속기인 TPU를 지닌 구글과 상당히 유사한 전략을 지닌 회사이기도 합니다. 최근 알리바바는 5조에서 10조개 파라미터 규모의 차세대 Qwen 모델을 개발하겠다고 밝혔습니다. 더 중요한 것은 이런 대형 모델을 훈련하고 서비스할 수 있는 자체 AI 가속기 ‘젠우 V900’을 공개했다는 점입니다. 지난 22일 항저우에서 열린 압사라 콘퍼런스에서 공개한 알리바바의 젠우 V900은 216GB의 메모리를 탑재하고 있으며 전 세대인 M890의 3배의 성능을 지니고 있습니다. 구체적인 성능은 아직 공개하지 않았는데, FP16 기준으로 3배라면 1.8 PFLOPs의 성능을 지닌 것으로 추정됩니다. 여기에 FP8/FP4 연산도 지원한다고 밝혔습니다. 아무튼 대략적인 수치를 감안하면 알리바바의 젠우 V900은 엔비디아의 베라 루빈(FP4 기준 50 PFLOPs)과 비교해 성능은 낮은 편입니다. 하지만 엔비디아 칩을 수입하기 힘든 알리바바 입장에서는 자체 개발이 필수적인 상황입니다. 그리고 사실 중국 내에서 경쟁 상대인 화웨이 어센드 칩과 비교해서 크게 낮은 성능이라고 할 수 없는 수준이기도 합니다. 일단 젠우 V900 칩을 계획대로 양산해서 목표처럼 20GW 급 데이터 센터를 2032년까지 구축할 수 있다면 알리바바는 나름 승산이 있다고 보고 있습니다. 중국 AI 모델의 특징은 상대적으로 적은 연산 자원을 이용해서 높은 성능을 낼 수 있게 한 데 있습니다. 미국이 제재로 칩 수급이 어려운 상황에서 내놓은 여러 고육지책이 지금은 오히려 큰 무기가 되고 있는 셈입니다. 최신 Qwen 모델은 활성 파라미터 크기를 줄여 연산 부담을 더는 MoE(Mixture of Experts) 기법은 물론이고 ‘N-gram 임베딩’처럼 AI 가속기의 메모리 부담까지 덜어주는 최신 기법을 사용해 연산 자원 대비 높은 성능을 보여주고 있습니다. 따라서 50만 개의 V900 칩을 실제로 양산해 대규모 AI 데이터 센터를 구축할 수만 있다면 앞으로 AI 경쟁에서 연산 자원 확보에 어려움을 겪는 딥시크나 키미 K3보다 유리한 고지를 차지할 수 있습니다. 물론 하이퍼스케일러가 되기 위해서는 AI 가속기 만으로는 불가능합니다. 한 개의 기속기에서 10조 개의 파라미터를 돌릴 순 없기 때문입니다. 젠우 V900 가속기는 알리바바의 ICN 스위치 패브릭을 통해 약 1.2TB/s의 칩 간 인터커넥트 속도를 제공합니다. 그리고 지우(Panjiu) 슈퍼노드 서버(V900 + ICN 스위치 기반), 이톈(Yitian) CPU를 포함한 자체 맞춤형 랙 스케일 솔루션을 개발하고 있습니다. 다만 중국 내 반도체 수급 상황도 쉽지 않다는 점을 생각하면 순조롭게 캐파 확장에 성공할 수 있을진 미지수입니다. 최대 50만 개의 V900 가속기는 108페타바이트의 HBM 메모리를 의미합니다. 다만 중국 내 고성능 반도체와 고대역폭 메모리 공급이 빠듯한 상황이어서, 계획대로 50만 개 규모로 양산해 대규모 데이터센터를 구축할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 물론 이런 어려움을 극복하고 알리바바가 대규모 데이터센터, 자체 AI 가속기, 자체 LLM까지 완성한다면 AI 수직 계열화에 한 발 더 다가가며 입지를 크게 강화할 수 있을 것입니다. 알리바바는 젠우 V900의 출시 시점을 내년 1분기로 밝혔습니다. 알리바바가 어떤 결과를 겨두게 될지 주목됩니다.

메타가 지난 8일(현지시간) 선보인 개인 인공지능(AI) 에이전트 ‘뮤즈’가 챗GPT를 제치고 미국 애플 앱스토어 무료 앱 1위에 올랐다. 뮤즈는 단순 질의응답을 넘어 이메일 발송과 여행 예약, 상품 구매 등을 대신 처리하는 서비스로 이용자가 앱을 닫아도 맡은 일을 계속한다. AI 에이전트 시대가 본격적으로 열렸다는 평가도 나온다. 메타 주가는 21일 나스닥에서 전 거래일보다 11.4% 급등한 741.24달러에 마감했다. 지난해 10월 말 이후 최고가다. 이달 들어서만 32.6% 급등했다. 뮤즈는 스스로 브라우저를 열어 이메일을 보내거나 여행을 예약하고 구매·결제를 수행한다. 시간이 오래 걸릴 경우 앱을 종료해도 계속 처리하는 등 이용자의 개인 비서를 지향한다. 다만, 뮤즈가 여러 가지 일을 대행하려면 이메일, 일정, 금융 정보, 위치 등에 대해 접근권을 허용해야 한다. 또 전자상거래 업계에서 이해관계가 엇갈린다. 아마존은 뮤즈의 자사 쇼핑몰 접근을 차단한 반면 쇼피파이는 연동에 나섰다. AI 에이전트가 상품 검색과 구매의 관문이 될 경우 기존 플랫폼의 고객 접점과 광고 영향력에도 변화가 생길 수 있어서다. 아직 우리나라에서는 이용이 불가능하다. 뮤즈 흥행 효과로 중앙처리장치(CPU)와 AI 가속기를 함께 만드는 미국 반도체 업체 AMD의 주가도 이날 9% 넘게 올라 시가총액 1조 달러를 처음 넘어섰다. 인텔과 반도체 설계자산(IP) 업체 ARM의 주가도 크게 상승했다. 로이터통신은 뮤즈 흥행을 계기로 반도체 주식이 동반 강세를 보인 데 대해 “AI 연산 수요가 다시 부각된 결과”라고 평가했다. 한편 메타는 AI 서비스를 뒷받침할 통신망 투자도 확대했다. 이날 미국과 프랑스를 약 7000㎞로 잇는 차세대 해저 케이블 ‘페탈(Petal)’ 구축 계획을 발표했다. 2029년 가동을 목표로 현 최고 수준의 대서양 횡단 케이블보다 약 두 배 많은 데이터를 실어 나를 계획이다.

AI 인프라 소프트웨어 전문 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 퓨리오사AI(대표 백준호)와 손잡고 국산 NPU 기반 AI 인프라의 상용화와 시장 확대에 나선다. 오케스트로 그룹은 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 지난 18일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사에서 ‘NPU 기반 AI 인프라 및 플랫폼 기술·사업 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 올해 초부터 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘RNGD(레니게이드)’와 오케스트로 AI 인프라 소프트웨어 간 긴밀한 기술 협력을 이어왔다. 퓨리오사AI NXT RNGD 서버를 오케스트로 AI 인프라 환경에 구축해 호환성과 주요 기능을 검증하고, RNGD 기반 LLM을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 배포·서빙·운영하기 위한 기술을 단계적으로 구현해 왔다. 그 성과로 오케스트로는 기존 GPU 중심으로 제공해 온 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’의 지원 범위를 퓨리오사AI RNGD까지 확장했다. CONCERTO A.I.는 AI 모델의 배포와 서빙, 컴퓨팅 자원 관리, 서비스 모니터링 등을 통합 지원하는 AI 추론 인프라 플랫폼이다. 양사의 기술 협력을 통해 고객이 NPU 기반 LLM 서빙 환경을 직접 구성해야 하는 부담을 줄이고, NPU에서도 AI 서비스를 보다 손쉽게 구축·운영할 수 있는 기반을 마련했다. CONCERTO A.I.는 단순한 NPU 기반 모델 구동을 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 지능형 라우팅(Intelligent Routing)과 토폴로지 기반 스케줄링(Topology-aware Scheduling) 기능도 지원한다. 요청 특성과 가속기 자원을 고려해 적합한 추론 경로를 구성하고, GPU·NPU 등 이종 AI 가속기를 서비스와 워크로드 특성에 맞춰 활용할 수 있도록 한다. 이번 MOU는 그동안 축적한 기술 검증 성과를 실제 고객 사업으로 연결하기 위한 협력의 다음 단계다. 양사는 다양한 AI 모델과 워크로드를 대상으로 퓨리오사AI RNGD 기반 AI 인프라의 성능과 안정성을 지속 검증하고, 고객 대상 BMT(벤치마크테스트)와 실증을 통해 실제 서비스 환경에 적합한 구축·운영 모델을 구체화할 계획이다. 아울러 검증을 마친 기술의 시장 안착을 도모하기 위해 사업적 협업 체계도 대폭 강화한다. 공공·금융·산업 분야 고객별 요구사항과 업무 특성을 다각도로 분석하여 RNGD 기반 AI 인프라를 맞춤형으로 공동 설계·제안하고, BMT 및 실증 사업을 성공적인 상용 구축으로 연계함으로써 업종별 대표 레퍼런스를 구축할 방침이다. 이에 더해 공동 마케팅과 영업, 밀착 기술 지원을 유기적으로 연계해 RNGD 인프라의 시장 도입을 가속화하고 혁신적인 비즈니스 모델 창출에도 적극 나선다. 향후에는 다채로운 AI 모델과 복잡한 워크로드에 유연하게 대응 가능하도록 차세대 AI 추론 인프라 대상의 공동 기술 검증 작업 역시 한층 확대 진행한다. AI 모델부터 추론 런타임, 가속기를 아우르는 통합 관리·모니터링 체계를 한 단계 끌어올리는 한편, GPU와 NPU 등 다종 가속기를 업무 성격에 따라 최적의 상태로 배분·활용하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 환경으로 파트너십을 확장해 나갈 구상이다. 오케스트로는 이러한 기술 협력을 자체 AI 인프라 풀스택 소프트웨어 역량과도 연계한다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’ 등을 기반으로 AI 인프라의 구축부터 플랫폼 운영, 통합 관리까지 아우르는 역량을 강화하고 NPU를 포함한 다양한 AI 컴퓨팅 자원을 활용하는 사업으로 영역을 넓힌다. 특히 양사는 국산 AI 모델과 국산 AI 가속기, 이를 실제 서비스로 연결하는 AI 인프라 소프트웨어를 결합한 ‘K-AI 인프라’ 생태계 확산에도 협력한다. 퓨리오사AI의 RNGD 하드웨어 및 소프트웨어와 오케스트로의 AI 인프라 기술을 기반으로 공공·금융·기업의 프라이빗 AI 및 소버린 AI 구축 수요를 공략하고, 기술 검증과 구축 경험을 축적해 국산 NPU 기반 AI 인프라의 적용 영역을 지속 확대할 방침이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI가 실제 기업과 공공 환경에 확산되면서 AI 가속기의 성능과 전력 효율뿐 아니라, 다양한 AI 워크로드를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 소프트웨어와 인프라 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “오케스트로의 AI 인프라 소프트웨어 스택과 RNGD를 결합해 대규모 AI 데이터센터와 토큰 팩토리를 최적으로 운영할 수 있는 풀스택 솔루션을 구현하고, 공공·금융·기업 고객의 실제 서비스 환경에서 상용 구축을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “올해 초부터 퓨리오사AI와 긴밀한 기술 협력을 이어오며 NPU에서도 AI 모델을 손쉽게 배포·서빙하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련하고, GPU와 NPU를 아우르는 AI 추론 인프라로 CONCERTO A.I.의 기술 범위를 확장해 왔다”며 “이번 협약을 계기로 기술 검증을 고객 실증과 사업화로 연결하고, 양사의 기술 경쟁력을 결합해 공공·금융·기업 시장에서 새로운 AI 인프라 레퍼런스를 만들어 나가겠다”고 말했다.

최근 세간을 놀라게 만든 중국의 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’나 딥시크 ‘V4.1 플래시’, 알리바바 ‘Qwen 3.8’ 등은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 모델 크기와 관계없이 극도로 효율성을 높여 제한된 하드웨어에서 최대한 많은 토큰을 생성할 수 있다는 것입니다. 여기에 모델을 공개하기 때문에 실제로 전 세계 많은 사용자가 개인 컴퓨터나 클라우드, 그리고 내부 컴퓨터에서 이 모델들을 사용하고 있습니다. 성능에 비해 하드웨어 자원을 매우 효율적으로 사용해 비용을 절감할 수 있는 것이 높은 인기의 비결입니다. 중국 모델의 효율이 높은 이유 중 하나는 아이러니하게도 미국의 금수 조치로 인해 연산 인프라를 확충하기 어렵다는 점에 있습니다. 엔비디아 칩 수급이 힘들다 보니 어쩔 수 없이 연산 효율성을 높여야만 하는 것입니다. 물론 최근 화웨이 같은 중국 내 정보기술(IT) 기업들이 자체 AI 가속기인 ‘어센드’(Ascend) 시리즈를 공급하고 있긴 하나, 아직은 성능 면에서 엔비디아 칩과 상당한 격차가 있어 당분간 연산 효율화에 집중하는 구조가 이어질 것으로 보입니다. 물론 화웨이도 가만히 있지 않고 어센드 신경망처리장치(NPU)와 이를 모아 구성한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드(Atlas SuperPod)를 꾸준히 업그레이드하고 있습니다. 최근 개최된 화웨이 커넥트 2026 행사에서는 앞으로 2029년까지 어센드 960DT/PR, 어센드 970, 어센드 980 칩에 대한 로드맵을 공개했습니다. 흥미롭게도 중국 딥시크의 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)은 이전 컨퍼런스 콜에서 중국의 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 화웨이의 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’가 엔비디아의 ‘GB300 NVL72 랙’을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장한 바 있습니다. 다만 4개의 어센드 칩이 있어야 GB300 한 개를 대체할 수 있는 수준이라는 점은 인정했습니다. 그런데 공개된 수치를 보면 화웨이 어센드 칩이 GB300을 따라잡기 위해서는 여전히 상당한 시간이 필요한 것으로 보입니다. 우선 내년 1분기에 화웨이는 차세대 제품인 ‘어센드 960DT’를 선보일 예정입니다. 이 칩은 새로운 SIMD/SIMT 아키텍처를 채택해 FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 등 다양한 데이터 포맷을 지원합니다. 이 칩은 최대 2 PFLOPS(페타플롭스)의 FP8 연산 능력과 4 PFLOPS의 FP4 연산 능력을 지니고 있으며, 288GB HBM 메모리와 9.6TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 참고로 GB300의 dense FP4 연산 능력이 약 15 PFLOPS라는 점을 생각하면, 내년 출시할 어센드 960DT의 성능은 엔비디아 칩을 대체하기엔 아직 부족한 수준입니다. 따라서 화웨이는 수많은 어센드 NPU를 연결한 거대한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드를 개발했습니다. 엔비디아의 NVL72 랙 시스템이 72개의 GPU와 36개의 CPU를 사용하는 것과 달리, 아틀라스 960E 슈퍼포드는 무려 4096개의 NPU를 고속 인터페이스로 연결해 최대 16 EFLOPS의 연산 성능을 목표로 하고 있습니다. 화웨이 커넥트 2026에서 화웨이는 이렇게 많은 칩을 고속으로 연결해 하나의 거대한 연산 기계로 활용할 수 있는 신기술도 같이 공개했습니다. 예를 들어 고속 광학 인터페이스인 Hi-ONE 5500개를 적용해 기존 대비 전력을 550㎾나 절감했다고 합니다. 다만 그럼에도 전력 소모량은 상당히 많을 것으로 예상됩니다. 전기를 많이 먹는 HBM 메모리를 288GB나 장착한 데다, TSMC가 아닌 중국 파운드리인 SMIC의 공정을 사용할 수밖에 없어 성능 대비 전력 소모가 클 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 어센드 칩을 사용한 아틀라스 슈퍼포드는 엔비디아의 NVL72 랙 시스템에 비해 전력 소모가 크고 유지비가 많이 들 것으로 예상됩니다. 이런 단점에도 불구하고 미국의 제재로 인해 엔비디아 칩 수급이 어려운 중국 내 AI 회사들은 선택의 여지가 제한된 상황에서 화웨이 칩을 사용할 수밖에 없고, 화웨이도 그 점을 잘 알고 있기 때문에 계속해서 어센드 시리즈를 개발할 예정입니다. 화웨이는 2027년 1분기에 어센드 960DT를 출시한 후 3분기에는 추론 특화 버전인 960PR을 출시하고, 2028년에는 어센드 970을 출시할 계획입니다. 어센드 970은 3.6 PFLOPS FP8/14 PFLOPS FP4의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 2029년 출시 목표인 어센드 980에서는 다시 스펙을 두 배로 늘려 7.2 PFLOPS FP8/28 PFLOPS FP4까지 성능을 높인다는 계획입니다. 계획대로 된다면 GB300은 따라잡을 수 있지만, 2029년까지도 베라 루빈의 50 PFLOPS FP4 성능에는 미치지 못하는 수준입니다. 따라서 중국 AI 회사들은 다소 불리한 위치에 있지만, 앞서 이야기했듯이 놀라운 연산 효율화를 통해 미국 프런티어 AI 모델에 강력한 위협이 되고 있습니다. 여기에 화웨이 역시 느리지만 꾸준한 성장세를 보이고 있어, 미래에는 미국의 제재가 큰 힘을 발휘하지 못할 가능성이 높아지고 있습니다. AI 패권을 놓고 벌이는 싸움에서 쉽게 승자를 예측하기 어려운 이유입니다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 3차원(3D)으로 얹는 ‘zHBM’을 통해 AI 에이전트 응답 속도를 10배로 끌어올리겠다는 비전을 제시했다. 김인동 삼성전자 미주총괄법인(DSA) 메모리 상품기획 담당 상무는 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 ‘AI 인프라 서밋’ 발표에서 이 같은 목표를 밝혔다. 김 상무는 “현재 대화형 AI 시스템의 응답 속도는 이용자당 1초당 100토큰 수준”이라며 “앞으로 에이전트형 AI를 위해 이를 초당 1000토큰으로 10배 끌어올리는 양자 도약(퀀텀 점프)을 목표로 하고 있다”고 밝혔다. 그는 이 목표를 위해서는 AI 가속기 옆에 HBM을 나란히 배치하는 2.5D 방식이 아니라 가속기 상단에 HBM을 직접 얹는 수직 적층형 ‘zHBM’이 필수라고 강조했다. 김 상무는 이 같은 구조를 “호텔 객실 내에 1층 로비로 직행하는 전용 엘리베이터를 두는 것”이라고 비유했다. 데이터 이동 거리와 지연 시간을 극단적으로 줄일 수 있다는 설명이다. zHBM은 HBM5와 비교해 최대 8배 성능과 3배 이상의 전력 효율을 구현할 수 있다고 했다. 이날 AI 인프라 서밋에서는 AI 서비스의 핵심 기술로 꼽히는 고대역폭 메모리(HBM)의 독주가 앞으로도 계속 이어질 것이라는 전망도 나왔다. AI 인프라 서밋 패널 토의에 참석한 인텔과 오픈AI의 기술진은 HBM을 대신할 기술로 주목받아온 ‘컴퓨트익스프레스링크’(CXL)에 부정적인 견해를 내보였다. 오픈AI 관계자는 “AI 모델을 실제 구동하는 입장에서 CXL의 쓰임새를 찾지 못하겠다”고 말했다.