엔비디아가 오픈AI 데이터센터의 자금 조달을 위해 최대 1050억 달러(약 149조원)의 신용을 보강한다. 자사 인공지능(AI) 칩이 들어갈 인프라의 금융까지 지원해 장기 수요를 선점하려는 전략이다. 17일(현지시간) 엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 건설 중인 ‘포츠파이크’ 데이터센터 개발사 SB에너지에 최대 1050억 달러의 잔존가치 보증을 제공한다고 밝혔다. 소프트뱅크 자회사인 SB에너지가 시설을 짓고 오픈AI가 20년간 임차하며, 엔비디아는 이곳에 AI 가속기를 독점 공급한다. SB에너지에는 별도로 15억 달러도 투자한다. 1050억 달러를 엔비디아가 당장 현금으로 내놓는 것은 아니다. 오픈AI가 임대료를 내지 못하면 시설을 다른 업체에 임대하거나 매각해 회수한 금액과 미리 보장한 최소 가치의 차액을 엔비디아가 메우는 방식이다. 신용등급이 없는 비상장사 오픈AI 대신 엔비디아의 신용을 활용해 대규모 데이터센터 건설 자금을 조달하기 쉽게 만드는 구조다. 엔비디아가 이 같은 부담을 감수하는 배경에는 장기 칩 수요가 있다. 4.25기가와트(GW) 규모의 1단계 시설에는 그래픽처리장치(GPU) 약 150만개가 들어갈 수 있다. 엔비디아는 이를 1500억~2000억 달러의 매출 기회로 추산했다. 오픈AI가 2030년까지 약속하거나 계획한 엔비디아 컴퓨팅 구매 규모는 최대 6000억 달러(약 850조원)에 이를 수 있다는 설명이다. 이번 거래는 엔비디아가 칩 판매를 넘어 AI 인프라 금융까지 역할을 넓히는 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 앞서 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR 등과 5000억 달러 이상의 민간 자금을 AI 인프라로 끌어들이는 금융 플랫폼 구축 계획을 발표했다. 엔비디아가 AI 인프라 투자와 자사 칩 수요를 함께 묶는 거래가 늘면서 순환금융 논란이 커지자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 회사 홈페이지에 올린 글에서 “이것은 순환금융이 아니다”라고 반박했다. 오픈AI가 임대료를 내고 시설이 가동될수록 엔비디아의 보증 부담은 줄어들며, 장기 수요가 확인된 만큼 필요한 인프라를 미리 확보하는 공급망 전략이라는 설명이다.

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

“지금이 저가 매수 기회다.” 미국 매체가 최근 주가가 크게 하락한 SK하이닉스를 오히려 주목해야 할 종목으로 꼽았다. AI(인공지능) 메모리 시장에서의 압도적인 경쟁력을 고려하면 저가 매수 기회로 활용할 수 있다는 분석이다. 투자 전문 매체 모틀리풀은 9일(현지시간) ‘마이크론이나 샌디스크가 아니다…최고의 AI 메모리주는 이 한국 기업’이라는 제목의 기사에서 SK하이닉스를 가장 유망한 AI 메모리 종목으로 평가했다. 모틀리풀은 최근 AI 메모리 시장의 대표적인 투자처로 미국의 마이크론과 샌디스크가 부상했다고 설명했다. 두 회사는 AI 데이터센터 확대에 따른 메모리 수요 증가 기대감으로 시장의 관심을 받고 있다. 그러나 모틀리풀은 “더 강력한 기회가 눈앞에 숨어 있을 수 있다”며 SK하이닉스를 지목했다. 매체는 특히 최근 SK하이닉스의 주가 조정을 주목했다. 최근 주가 하락이 SK하이닉스의 펀더멘털이 약해졌기 때문이라기보다는 시장의 높은 기대감과 기술주 전반의 매도세가 영향을 미친 것으로 분석했다. 그러면서 이 같은 조정이 오히려 “SK하이닉스 주식을 저가에 매수할 기회가 될 수 있다”고 평가했다. “SK하이닉스, HBM 시장 점유율 56.4%”“메모리 슈퍼사이클, 장기적 실적 성장으로 이어질 것”SK하이닉스의 가장 큰 경쟁력으로는 고대역폭메모리(HBM) 시장에서의 지배력이 꼽혔다. 모틀리풀은 시장 조사 업체 IDC 자료를 인용해 SK하이닉스가 올해 1분기 HBM 시장에서 56.4%의 점유율을 차지했다고 전했다. 경쟁사들을 크게 앞서는 수준이다. HBM은 AI 가속기가 대규모 데이터를 처리할 때 필요한 고성능 메모리다. 일반 D램보다 데이터 처리 속도가 빠르고 전력 효율이 높아 엔비디아 등 AI 반도체 기업들의 핵심 부품으로 꼽힌다. AI 데이터센터 투자가 계속 확대될수록 HBM 수요 역시 증가할 가능성이 큰 만큼, SK하이닉스가 시장 지배력을 바탕으로 장기적인 수혜를 이어갈 수 있다는 것이 모틀리풀의 판단이다. 가격 측면에서도 SK하이닉스의 투자 매력이 거론됐다. 모틀리풀에 따르면 SK하이닉스의 선행 주가수익비율(PER)은 약 5.5배 수준이다. 샌디스크는 5.9배, 마이크론은 12배 수준으로, 비교 대상인 미국 메모리 업체들보다 상대적으로 낮은 밸류에이션을 보이고 있다는 설명이다. 모틀리풀은 SK하이닉스의 장기 고객 계약 확대에도 주목했다. AI 인프라 투자가 지속되면서 고성능 메모리 수요가 구조적으로 증가한다면 SK하이닉스가 메모리 슈퍼사이클을 장기간 이어지는 실적 성장으로 연결할 수 있다는 분석이다. AI 산업의 성장으로 메모리 반도체 시장 자체가 과거와 다른 국면에 들어섰다는 점도 강조했다. 과거 메모리 반도체는 공급 과잉과 가격 하락이 반복되는 경기 민감 업종으로 평가됐지만, 생성형 AI 확산 이후에는 HBM을 비롯한 고성능 메모리가 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 자리 잡으면서 상황이 달라지고 있다는 것이다. 다만 실제 주가 흐름은 메모리 가격과 공급량, AI 데이터센터 투자 규모, 경쟁사의 기술 추격 등 여러 변수에 따라 달라질 수 있다. 모건스탠리 “메모리주 조정 끝, 지금이 재진입 기회”앞서 모건스탠리도 최근 급락세를 보였던 메모리주의 조정 국면이 끝났으며, 매력적인 재진입 구간에 들어섰다는 진단을 내놨다. 모건스탠리는 지난 6일 발표한 아시아 기술주 보고서에서 “메모리 부문 조정의 가장 가파른 부분은 지나간 것으로 보인다”며 “현재 밸류에이션은 매력적인 전술적 재진입 시점을 제공한다”고 밝혔다. 이번 조정은 지속적인 산업 침체의 시작이 아니라 경기 순환 주기에 따른 하락세라는 분석이다. 향후 반도체주 주가를 끌어올릴 요인으로는 자사주 매입 등 주주 환원 프로그램을 꼽았다. 인공지능(AI) 관련 설비 투자 등에 대해서도 긍정적 요소로 평가했다. 다만 올해 4분기부터 재고와 공급이 증가하면서 메모리 가격 상승세가 둔화될 수 있으며, 향후 실적 전망이 상향될 여지가 줄어들 수 있다고 분석했다. 종목별로는 SK하이닉스의 목표 주가를 260만원, 삼성전자의 목표 주가는 37만 5000원으로 유지했다. 모건스탠리는 지난달에는 메모리 관련 주식에 대한 과도한 쏠림을 지적하면서 단기적인 조정 가능성을 경고한 바 있다.

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.

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 인공지능(AI) 반도체의 성능을 떨어뜨리는 데이터 병목을 줄이기 위해 차세대 3차원 메모리 기술을 공개했다. 고대역폭메모리(HBM)를 AI 가속기 위에 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이고, 처리 속도와 전력 효율을 함께 높이는 방식이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 차세대 메모리 구조인 ‘zHBM’을 선보였다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 “기존 패키징 구조로는 가속기 칩과 메모리 간 물리적 거리를 줄이는 데 한계가 있다”며 새로운 구조가 필요한 이유를 설명했다. 현재 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 가속기 옆에 배치한다. AI가 처리하는 데이터가 늘어날수록 가속기와 메모리 사이에서 데이터가 오가는 데 시간이 걸리고 전력 소모도 커진다. 이른바 ‘메모리 장벽’이다. zHBM은 HBM을 가속기 위에 직접 적층해 이 거리를 줄인다. 칩을 가로와 세로 방향으로 배치하던 기존 방식에서 벗어나 높이인 Z축까지 활용한다는 뜻에서 이름 앞에 ‘z’를 붙였다. 삼성전자에 따르면 zHBM은 현재 개발 중인 HBM5와 비교해 GPU당 성능을 최대 8배, 전력 대비 성능을 최대 3배 높일 수 있다. 메모리를 위로 쌓을수록 열이 빠져나가기 어려워지는 문제를 해결하기 위해 열 저항도 HBM5의 10~25% 수준으로 낮췄다. 삼성전자는 zHBM에 앞서 상용화를 추진할 HBM5의 개발 방향도 소개했다. HBM5에는 2나노미터 공정 기반의 베이스 다이와 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터를 적용한다. 메모리 칩 측면으로 열을 내보내는 구조도 도입해 HBM4E보다 성능은 2배 높이고 열 저항은 20% 이상 낮추는 것을 목표로 하고 있다. 낸드 분야에서는 스마트폰과 PC 등 기기 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 AI용 ‘z낸드-O’를 공개했다. D램은 빠르지만 비싸고 용량을 늘리는 데 한계가 있는 반면, 낸드는 가격이 낮고 대용량을 구현하기 쉽지만 상대적으로 속도가 느리다. z낸드-O는 낸드의 비용과 용량상 이점을 유지하면서 처리 속도를 끌어올린 제품이다. 이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장은 매개변수 1200억개 규모의 AI 모델을 시험 구동한 결과, z낸드-O가 기존 D램 서버와 같은 초당 토큰 처리량을 내면서도 메모리 비용은 6분의 1에 그친다고 설명했다. 비싼 D램을 대량으로 사용하지 않고도 AI 모델을 빠르게 구동할 수 있다는 의미다. 이 부사장은 기조연설 도중 초소형 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) ‘BM1773’을 들어 보이며 “믿기 힘들겠지만 이 작은 스토리지 칩 하나가 최고급 세단 한 대 값과 맞먹는다”고 말했다. 이어 “바닥에 떨어뜨린다면 당장 내일부터 새 직장을 구하러 다녀야 할 것”이라고 말해 참석자들의 웃음을 자아냈다. 삼성전자는 이날 400단 이상을 수직으로 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-낸드’도 업계 최초로 공개했다. AI 모델이 고도화하면서 연산을 담당하는 HBM뿐 아니라 방대한 데이터를 저장하는 낸드와 기업용 SSD 수요도 함께 늘어나는 데 대응한 제품이다. 삼성전자는 HBM과 고성능 낸드, 기업용 SSD를 모두 공급할 수 있는 제품군과 양산 역량을 앞세워 AI 데이터센터부터 온디바이스 AI까지 시장을 넓힐 계획이다. 김 상무는 기조연설에서 “삼성이 돌아왔다”며 차세대 AI 메모리 경쟁에 대한 자신감을 나타냈다.

일론 머스크가 이끄는 스페이스X가 상장 후 처음 공개한 분기 실적에서 시장 예상을 웃도는 매출을 올렸다. 위성 인터넷 서비스 스타링크가 외형 성장뿐 아니라 이익 개선까지 이끌면서 핵심 사업으로 자리 잡았지만, 인공지능(AI)과 우주사업에 투입되는 막대한 비용은 부담으로 남았다. 스페이스X는 4일(현지시간) 올해 2분기 매출이 78억 달러(약 11조원)로 지난해 같은 기간보다 92% 증가했다고 밝혔다. 시장조사업체 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 전망치 69억 3000만 달러도 웃돌았다. 영업손실은 1억 4300만 달러로 전년 동기 9억 7000만 달러에서 크게 줄었고, 순손실도 시장 예상보다 적은 5억 4100만 달러를 기록했다. 실적 개선을 주도한 것은 스타링크를 포함한 통신사업이다. 통신 부문 매출은 42억 9000만 달러로 전체 매출의 절반을 넘었고, 영업이익은 전년 동기보다 79% 증가한 16억 6000만 달러에 달했다. 스타링크 가입자는 1200만명으로 1년 전보다 두 배로 늘었다. 저가 요금제 도입과 해외시장 확대 영향으로 가입자당 평균 매출은 85달러에서 66달러로 줄었지만 가입자 증가가 이를 상쇄했다. 스타링크는 가정용 위성 인터넷에서 항공기·선박과 기업·정부용 통신으로 사업 영역을 넓히고 있다. 귄 숏웰 스페이스X 사장은 콘퍼런스콜에서 주요 항공사들이 스타링크의 기내 인터넷 서비스를 선호하고 있다며 추가 성장 가능성을 강조했다. 반면 AI와 우주사업에서는 적자가 이어졌다. xAI의 AI 모델 그록과 엑스(X) 등을 포함한 AI 부문은 매출 25억 6000만 달러를 기록했지만 영업손실이 12억 6000만 달러에 달했다. 로켓 발사와 미국 항공우주국(NASA) 사업 등을 포함한 우주 부문도 5억 4200만 달러의 영업손실을 냈다. 투자 규모도 가파르게 늘었다. 2분기 자본지출은 183억 7000만 달러로 분기 매출의 두 배를 넘었으며 이 가운데 AI 관련 지출이 158억 달러를 차지했다. 지난해 같은 기간 30억 달러를 밑돌았던 투자 규모가 급증하면서, 시장에서는 스타링크의 수익 증가가 AI 인프라와 스타십 개발 비용을 계속 뒷받침할 수 있을지에 관심이 쏠렸다. 실적 발표 뒤 스페이스X 주가가 시간외거래에서 7%대 하락한 것도 예상보다 큰 투자 규모가 부각된 영향으로 풀이됐다. 머스크 최고경영자(CEO)는 콘퍼런스콜에서 “사람들이 스타링크를 과소평가하고 있다”며 2030년 연간 매출 1조 달러를 달성하겠다고 밝혔다. 내년까지 우주 데이터센터용 AI 위성을 발사하고, 1년 뒤에는 차세대 우주선 스타십을 하루 한 차례 이상 발사하겠다는 계획도 내놨다. 달 표면에 질량 가속기를 설치해 인공위성을 쏘아 올리겠다는 구상도 제시했다.

인공지능(AI) 데이터센터용 메모리에서 자리 잡은 장기공급계약(LTA)이 적층세라믹커패시터(MLCC)와 패키지기판, 테스트소켓, 전력기기 등으로 확산하고 있다. 글로벌 빅테크가 핵심 부품 공급 부족으로 물량 및 생산능력을 수년 전에 확보하면서, 부품업계도 선주문을 확인하고 투자하는 수주형 사업에 가까워지는 모습이다. 독립리서치기업 그로쓰리서치는 3일 보고서에서 최근 LTA가 계약기간을 늘리는 수준을 넘어 최소구매물량과 가격 상·하한, 선수금, 의무인수 조건 등을 결합하는 방식으로 진화하고 있다고 분석했다. AI 데이터센터는 메모리 반도체, 기판, 전력설비 중 하나만 제때 공급되지 않아도 구축 일정 전체가 밀릴 수 있다. 이에 빅테크들은 공급망 전반에서 생산능력을 미리 묶어두려고 하는 상황이다. 이런 변화는 공급 부족이 극심한 메모리 업계에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 최근 2분기 실적 콘퍼런스콜에서 장기계약 물량을 전체 메모리 생산능력의 60~70%까지 늘릴 방침이라고 밝혔다. SK하이닉스도 지난달 29일 실적 발표에서 핵심 고객을 포함한 10여곳과 장기공급계약 협상을 마무리했으며, 추가 계약을 논의 중이라고 설명했다. 그간 반도체 시황을 내다보고 생산량과 투자 규모를 정했다면 이제 고객사의 구매 약정과 가격 조건을 먼저 확보한 뒤 증설에 나서는 것이다. AI 서버용 부품 시장도 빠르게 변화하고 있다. 삼성전기는 글로벌 고객과 2027년부터 2년간 1조 5000억원 규모의 실리콘 커패시터 공급계약을 체결했다. AI 가속기와 서버용 중앙처리장치(CPU)에 쓰이는 MLCC와 고사양 반도체 패키지기판(FC-BGA)에서도 장기 공급과 증설 논의가 이어지고 있다. 고객사가 필요한 물량을 미리 확약하고, 공급업체는 이를 근거로 생산능력을 늘리는 방식이다. 이런 변화는 중소기업에서도 나타나고 있다. 반도체 검사장비와 칩을 연결하는 테스트소켓을 만드는 ISC는 고객사 선수금을 바탕으로 AI 전용 생산라인을 구축하고 있다. 그로쓰리서치는 ISC의 올해 LTA 매출 비중이 50%를 넘고, 2029년 생산능력은 500만개까지 늘어날 것으로 내다봤다. 선점 범위는 데이터센터 가동에 필요한 전력설비까지 넓어졌다. HD현대일렉트릭은 1조 1000억원 규모의 장기계약을 확보해 AI 데이터센터용 전력기기를 공급한다. 다만 장기계약이 곧 확정 매출을 뜻하는 것은 아니다. 월스트리트저널은 AI 수요가 둔화하면 계약 물량을 줄이거나 공급 기간과 가격을 다시 협상할 수 있다고 지적했다.

두산, 반도체 전후 공정에 집중SK그룹, HBM·데이터센터 전력빅테크들은 ‘연합’ 생태계 전략국내 주요 기업들이 인공지능(AI)을 중심으로 사업 포트폴리오를 재편하는 ‘리포지셔닝’에 돌입했다. 글로벌 빅테크들이 이른바 연합군으로 생태계를 꾸리는 것과 달리 우리나라는 수직계열화로 대응하는 모습이다. 두산그룹은 지난달 31일 공시에서 SK㈜가 보유한 SK실트론 지분 70.61%를 2조 3000억원에 인수하는 주식매매계약(SPA)을 체결했다고 밝히면서 반도체 전후 공정을 아우르는 수직계열화를 완성했다. 그간 기계와 중공업이 기반이던 두산은 2022년 시스템반도체의 후공정 테스트 전문 기업인 ‘두산테스나’를 인수하며 반도체 사업에 뛰어들었다. 이후 AI 가속기·반도체·광모듈용 동박적층판(CCL)을 제작하는 전자BG를 중심으로 반도체 사업 비중을 늘렸다. 전자BG는 AI 확산으로 크게 성장했고, 두산은 이를 바탕으로 SK실트론의 인수 자금을 마련했다. SK그룹은 이번 매각으로 AI 반도체 분야에서 ‘선택과 집중’ 전략을 택했다. 2조 3000억원의 매각 자금을 고대역폭메모리(HBM)와 에너지, 데이터센터에 대한 투자 재원으로 활용할 계획이다. 백색가전이 주력이던 LG그룹도 AI 데이터센터 인프라와 피지컬 AI 기업으로 진화하고 있다. AI 데이터센터 냉각 솔루션, 휴머노이드, 로봇 액추에이터 등으로 포트폴리오를 개편 중이다. LG이노텍이 로봇의 ‘눈’인 센싱 부품을, LG디스플레이가 ‘얼굴’인 로봇의 디스플레이를, LG에너지솔루션과 LG CNS가 각각 배터리와 구동 플랫폼을 맡으며 피지컬 AI 밸류체인을 완성하고 있다. 플랫폼 생태계를 차지한 글로벌 빅테크에 비해 주로 반도체, 데이터센터 등 AI 인프라 공급에 집중하는 국내 기업의 위치상 강점을 보강·확장하는 수직계열화는 미래 경쟁력 확보를 위해 제한된 카드 속 합리적 선택이라는 분석이 나온다. 실제 우리나라 주요 기업은 엔비디아 등 글로벌 빅테크와의 개별 파트너십도 맺는 혼합 전략을 쓰고 있다. 이외 국내 플랫폼의 지배력이 약해 생태계 연합의 ‘맹주’가 사실상 없는 점도 수직 통합의 요인으로 거론된다.

경북 경주에서 극한 환경에 노출된 반도체의 성능을 시험하는 기술 개발이 추진된다. 경주시는 한국원자력연구원과 SK하이닉스가 양성자가속기를 활용한 반도체 방사선 신뢰성 평가 기술 고도화 관련 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 협약은 경주 양성자가속기와 연구용원자로 ‘하나로’를 활용해 반도체 방사선 영향평가 기술을 고도화하고 공동연구를 확대하기 위해 마련됐다. 두 기관은 양성자빔 공동 활용과 우주·대기방사선 환경을 모사한 반도체 신뢰성 평가기술 개발, 고에너지 입자빔 활용 연구 등을 공동 추진할 계획이다. 최근 인공지능(AI)과 자율주행, 우주항공 산업이 성장하면서 극한 환경에서도 안정적으로 작동하는 반도체의 중요성이 커지고 있다. 방사선 영향평가는 우주·원전 등 방사선 환경이 반도체에 미치는 영향을 지상에서 시험·검증하는 핵심 기술이다. 특히 한국원자력연구원이 추진 중인 200MeV급 양성자가속기 성능 확장이 이뤄지면 국제 수준의 방사선 영향평가와 인증시험을 국내에서도 수행할 수 있게 됐다. 주낙영 경주시장은 “양성자가속기 성능 확장과 연구개발 기반 강화를 통해 반도체와 우주항공, 차세대 원자력 등 미래 전략산업을 선도하는 첨단과학도시 경주를 만들어 가겠다”고 말했다.

창립 130주년을 맞은 두산그룹은 ‘변화 유전자(DNA)’를 바탕으로 변신을 거듭하고 있다. 특히 인공지능(AI) 시대를 맞아 수요가 급증하고 있는 에너지 분야에서 차별화된 경쟁력을 바탕으로 입지를 강화하고 있다. 두산에너빌리티는 청정 전기 생산을 위한 가스터빈과 대형 원전, 소형모듈원전(SMR)을 비롯해 수소터빈, 해상풍력 등 다양한 발전 주기기 부문에서 기술 경쟁력을 높이며 공급을 확대하고 있다. 가스터빈은 최대 1700℃의 고온 가스를 동력으로 회전해 전력을 생산하는 장치다. 4만개가 넘는 부품과 400개가 넘는 블레이드가 사용되며, 정밀한 설계·제작이 요구돼 ‘기계공학의 꽃’으로 불린다. 두산에너빌리티는 2013년부터 340여개의 국내 산학연과 발전용 대형 가스터빈 개발에 착수했으며, 1조원 이상의 자체 투자와 기술 개발로 2019년 세계에서 다섯 번째로 개발에 성공했다. 또 현재까지 국내외 총 16기에 달하는 가스터빈을 수주했다. 특히 지난해에는 미국 빅테크 기업에 380메가와트(㎿)급 대형 가스터빈 5기를 공급하는 계약을 맺으며 가스터빈을 해외에 첫 수출하는 성과를 거뒀다. 두산에너빌리티는 누적 기준 2030년 45기, 2038년 105기에 이르는 가스터빈 수주를 목표로 한다. 이를 위해 2028년까지 창원사업장 연간 생산 규모를 1.5배 수준인 12대로 확충하는 설비투자를 진행한다. SMR 시장에선 ‘글로벌 SMR 파운드리(생산전문기업)’로 입지를 다지고 있다. 두산에너빌리티는 창원사업장에 세계 최초로 SMR 전용 공장을 구축하고 있다. 2028년 완공이 목표다. 전용 공장이 본격 가동되면 현재 연 12기 수준인 SMR 생산 능력이 20기 이상으로 대폭 늘어날 전망이다. 두산은 주요한 차세대 에너지 자원인 수소 분야에서도 생산부터 유통, 활용에 이르기까지 모든 밸류체인을 구축해 나가고 있다. 두산퓨얼셀은 대표적인 수소 활용 분야인 수소연료전지 시장을 주도하고 있다. 주력인 발전용 인산형연료전지(PAFC)를 비롯해 고체산화물연료전지(SOFC) 등 차세대 수소연료전지의 사업화를 진행 중이다. 두산은 풍력발전 분야에도 포트폴리오를 갖추고 있다. 두산에너빌리티는 2005년부터 풍력 기술 개발에 매진해, 순수 자체 기술과 국내 최다 실적을 보유한 해상풍력발전기 제조사다. 지난해 7월에는 자체 개발한 10㎿급 해상풍력발전기가 국제 인증을 취득하기도 했다. 지난해에는 국내 최초로 제주도에 풍력발전기 전국 통합 관제센터인 두산윈드파워센터(WPC)가 문을 열었다. WPC는 두산에너빌리티가 운영∙유지보수 계약을 맺은 전국 모든 풍력발전기를 24시간 실시간 모니터링 및 제어하는 통합 관제 센터다. 운영 이력과 축적 데이터를 기반으로 분석 기능을 갖춰 운용 시 문제를 조기에 탐지하고 고장을 최소화해 가동률을 높일 수 있다. 에너지 사업뿐 아니라 반도체 및 첨단 소재 분야에서도 경쟁력을 바탕으로 성과를 이어가고 있다. AI 반도체에 들어가는 동박적층판(CCL)을 제조하는 두산의 전자BG는 2024년 최초로 연 매출 1조원을 넘어서는 등 성장세를 이어가고 있다. CCL은 절연체 양면에 동박을 입힌 판으로, 전자제품 신경망 역할을 하는 인쇄회로기판(PCB)의 핵심 기초 소재다. 특히 방대한 데이터를 초고속으로 처리해야 하는 AI 가속기에는 신호 손실을 최소화하고 고온의 가동 환경에서도 변형되지 않는 고성능 CCL이 필수적이다. 두산 전자BG CCL 제품에는 지난 50년간 축적된 독보적인 소재 기술력이 집약돼 있다. CCL 품질을 결정짓는 핵심은 다양한 소재 간 ‘최적 조성 비율’이다. 이를 구현하기 위해서는 분자 수준의 정밀한 화학적 결합, 소재 간 유기적 상호작용, 물질적 특성 최적화 등 고난도 기술이 요구되는데 전자BG는 이 분야에서 세계적 수준의 기술 우위를 점하고 있다. 글로벌 AI 생태계와의 협력도 확대하고 있다. 최근 두산그룹은 엔비디아와 에너지, 로보틱스, 첨단 소재 분야 전반에 걸쳐 협력을 넓히기로 했다. 양사는 두산의 제조 역량과 엔비디아의 가속 컴퓨팅 및 피지컬 AI 기술을 결합해 AI 시대에 필요한 솔루션과 새로운 사업 기회를 발굴해 나갈 계획이다.

- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

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

삼성전자가 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD) 양산에 돌입했다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 eSSD까지 AI 메모리 제품군을 확장하며 AI 인프라 전반에서 영향력을 키우는 모습이다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 eSSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. eSSD는 데이터센터와 서버 환경에 최적화된 저장 장치(스토리지)다. 최근 생성형 AI 확산으로 학습과 추론에 필요한 데이터 규모가 급격히 증가하면서 AI 가속기에 데이터를 안정적이고 신속하게 공급하는 eSSD의 중요성이 커지고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 성능뿐 아니라 데이터를 이동·저장하는 메모리와 스토리지 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하는 만큼, eSSD는 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다. PM1763은 빠른 읽기 속도와 효율적인 데이터 처리가 강점이다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다고 설명했다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공되며, 이 가운데 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현한다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB다. 전작 ‘PM1753’ 대비 약 2배 향상됐으며, 이는 40GB(기가바이트) 크기의 대형 언어 모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 아울러 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화된 제품이다. 또 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상됐다. 업계는 이번 삼성전자의 eSSD 양산이 HBM을 넘어 AI 서버용 저장장치 시장에서도 공급 역량을 입증한 사례로 분석한다. 한편 삼성전자는 오는 22일 영국 런던에서 열리는 ‘갤럭시 언팩 2026’에서 8세대 폴더블폰과 웨어러블 기기 등을 공개한다. 이에 앞서 노태문 완제품(DX) 부문 대표이사 사장은 뉴스룸에 공개한 기고문을 통해 “가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라, 나를 가장 잘 아는 AI”라고 강조했다. 노사장은 이번 언팩에서 더 개인적이고 자연스러운 AI 경험을 공개하겠다고 예고했다.

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.

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

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

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.

인텔은 지난 몇 년간 심각한 위기에 몰린 상태였습니다. 주력 시장인 서버 및 클라이언트 CPU 시장에서 경쟁자인 AMD에 계속 시장 점유율을 내줬고 막대한 비용을 들여가며 추진한 파운드리 사업 역시 성과가 미미했습니다. 특히 미세 공정 개발에서 TSMC에 뒤지면서 파운드리 사업 진출은커녕 반도체 생산 부분을 포기해야 한다는 이야기까지 나왔습니다. 하지만 이런 상황은 작년부터 바뀌기 시작했습니다. 인텔이 야심 차게 준비한 18A 공정으로 만든 제품들이 하나씩 시장에 등장하기 시작했고 에이전틱 AI 덕분에 서버 CPU 시장 수요가 증가하면서 실적이 개선된 것입니다. 올해 1분기 인텔은 시장의 예상을 뛰어넘는 깜짝 실적을 발표했고 2분기 실적도 자신하고 있습니다. 인텔은 차세대 공정인 18A-P와 이를 적용한 차세대 서버 프로세서인 다이아몬드 래피즈(Diamond Rapids)를 공개하면서 이 기세를 이어가고 있습니다. 최근 열린 VLSI 2026 심포지엄에서 인텔은 18A-P 공정에 대한 상세한 정보를 공개하며 차세대 미세 공정의 구체적인 청사진을 제시했습니다. 현재 시범 생산(Risk Production) 단계에 진입한 18A-P는 기존 18A 공정의 설계를 그대로 유지하면서도 성능과 효율을 극대화한 개량형 공정입니다. 특히 설계 규칙(Design Rule)의 100% 호환성을 확보하여, 기존 18A 공정을 사용하던 설계 자산(IP)을 크게 변경하지 않고 재사용할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 이는 고객사의 제품 개발 및 검증 기간과 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 기존의 18A 공정 대비 동일한 전력 소비에서 성능이 9% 향상되거나, 동일한 성능에서 전력 소비가 18% 감소합니다. (표준 ARM 코어 서브 블록 기준). 비록 트랜지스터 밀도는 더 높아지지 않았지만, 클럭을 높이거나 혹은 같은 클럭에서 에너지 소비를 줄여 훨씬 빠르거나 혹은 효율적인 프로세서를 제조할 수 있습니다. 사실상 같은 세대 공정인데도 이렇게 성능을 높일 수 있는 비결은 ‘파워 부스트(Power Boost)’ 덕분입니다. 인텔은 18A에서 업계 최초로 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)를 적용했습니다. 본래 트랜지스터 위에 전력층과 신호층을 모두 올렸던 기존의 방식 대신 전력층을 아래로 내리고 트랜지스터를 중간에, 신호층을 가장 위에 배치하는 방식으로 바꾼 것인데, 덕분에 전력 소모는 줄이고 회로 밀도는 높일 수 있었습니다. 18A-P에서는 여기서 한 발 더 나아가 트랜지스터의 전면과 후면 양쪽에서 접촉을 형성하는 업계 최초의 ‘듀얼 콘택트(Dual-contact)’ 구조를 구현했습니다. 덕분에 트랜지스터의 구동 전류를 높이고 저항을 대폭 낮추어, 칩의 정전용량(Capacitance) 증가 없이도 더 높은 주파수를 안정적으로 확보할 수 있게 됐습니다. 칩의 집적도가 높아짐에 따라 필연적으로 발생하는 발열과 신호 손실 문제는 소재와 설계의 공동 최적화(DTCO)를 통해 최대한 해소했습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 새로운 소재와 설계 혁신을 통해 열 저항을 20~40%가량 낮춤으로써 고성능 상태를 더 오래 유지할 수 있습니다. 그리고 반도체 층간 연결 통로인 비아(Via)의 형상과 소재를 최적화하여 저항을 10~30% 줄이는 데 성공했습니다. 여기에 더해 초저임계전압(ULVT)과 저임계전압(LVT) 사이에 다섯 번째 로직 임계전압(Vt) 옵션을 추가함으로써, 설계자가 속도가 중요한 영역과 전력 절감이 필요한 영역을 더욱 정밀하게 제어할 수 있도록 유연성을 높였습니다. 앞서 발표한 것처럼 인텔은 차세대 제온 ‘다이아몬드 래피즈’의 핵심 연산을 담당하는 컴퓨트 타일에 이 공정을 도입할 계획입니다. 최대 192개의 고성능 P 코어를 장착해 발열이 상당할 것으로 예상되지만, 인텔은 18A-P 공정을 적용해 효율과 성능 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 아울러 전력 효율이 중요해지는 AI 가속기 시장이나 발열 제약이 엄격한 모바일 AP 시장을 겨냥해 외부 고객사 유치에도 박차를 가하고 있습니다. 다만 현재 18A 공정의 양산 능력이 그렇게 크지 않다는 점은 파운드리 시장을 노리는 인텔의 큰 약점입니다. 현재 양산 중인 공장은 애리조나의 Fab 52가 유일한 상태로 서버 및 모바일 프로세서 가운데 일부만 이곳에서 생산 중입니다. 데스크톱 CPU인 애로우 레이크는 여전히 TSMC의 미세 공정을 활용하고 있습니다. 이런 상황은 다음 세대인 노바 레이크에서도 달라지지 않을 것이라는 예측이 나오고 있는데, 현재 인텔의 18A 계열 양산 능력으로 서버와 클라이언트 시장 모두를 감당하기는 어려울 것이라는 예측도 나오는 상황입니다. 이와 같은 약점을 극복하기 위해서는 현재 Fab 52 옆에 건설 중인 Fab 62와 업계 최초로 ‘하이 NA EUV’(High-NA EUV) 노광 장비가 대거 배치되는 팹인 오하이오의 Fab 27 같은 현재 건설 중인 최첨단 팹이 예정대로 순조롭게 완성되고 가동되어야 합니다. 20A에서 한 번 고배를 마신 인텔은 18A를 가까스로 성공시키면서 실점을 만회할 기회를 얻었습니다. 계속해서 18A-P와 14A를 통해 득점을 이어나가며 반전의 드라마를 쓸 수 있을지 주목됩니다.

인공지능(AI) 확산에 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 반도체 기판 업계가 슈퍼사이클을 맞은 가운데, LG이노텍이 2031년까지 반도체 기판을 담당하는 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성하겠다는 포부를 밝혔다. LG이노텍은 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 미디어 테크 데이를 열고 2031년까지 패키지솔루션사업 매출 3조원 시대를 열겠다며 이렇게 밝혔다. 패키지솔루션사업 매출은 지난해 1조 7200억원으로 전년 대비 약 18% 성장했고, 영업이익은 1289억원으로 82% 급등했다. 특히 LG이노텍은 AI 데이터센터와 자율주행 차량, 로봇 등 피지컬 AI에 적용되는 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 기판에 주력할 계획이다. FC-BGA는 기존 데이터센터, 스마트폰, 클라우드 등에 들어가던 모바일 앱프로세서(AP)용 기판과 달리 추론형·초대형 기기에 특화해 크기와 성능을 고도화한 반도체 기판이다. PC와 데이터센터, 자율주행차 등에 탑재되는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), AI 가속기에 적용된다. 기판 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판 양산 기술을 확보해 시장 확장을 본격화하고 있다. 황정호 패키지솔루션 마케팅담당은 “CPU 시장 성장과 함께 고객 요청이 예상보다 훨씬 많다”며 “어떤 고객과 생산능력을 배분할지 고민할 정도”라고 말했다. 고객 수요가 늘면서 LG이노텍은 구미·베트남 등 국내외 생산 거점을 대상으로 추가 증설을 검토 중이다. 글로벌 빅테크에서 장기공급계약(LTA) 요청도 쇄도하고 있어, 신규 투자 여부를 신중하게 검토할 방침이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 연평균 10.6%씩 성장해 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)에 달할 것으로 예상된다.