정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

LG전자가 엔비디아의 품질 인증을 앞세워 급성장하는 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장을 본격 공략한다. LG전자는 600㎾(킬로와트)급 냉각수 분배 장치(CDU)가 최근 엔비디아의 최종 품질 인증을 획득했다고 27일 밝혔다. 국내 기업 중 엔비디아의 CDU 인증을 받은 것은 처음이다. CDU는 AI 데이터센터의 발열을 잡는 액체 냉각 시스템의 핵심 설비다. 기존에는 데이터센터 전체를 냉각하는 공랭식 방식을 활용했지만 고대역폭메모리(HBM), 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능·고발열 반도체의 확산으로 서버 랙의 전력 밀도와 발열량이 증가하면서 냉각 효율에 한계가 생겼다. 이 때문에 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 액체 냉각 기술이 중요해지는 추세다. LG전자 CDU는 GPU와 중앙처리장치(CPU)에 부착된 콜드 플레이트로 냉각수를 순환시켜 열을 직접 회수하는 ‘다이렉트 투 칩(DTC)’ 방식을 적용했다. 기존 공랭식 냉각과 함께 운용해 냉각 효율을 높일 수 있다. 가상 센서 기술과 누수 감지 기능을 탑재한 CDU는 표준 프로토콜을 통해 데이터센터 통합관제시스템과 연동된다. 엔비디아의 장애 대응 시험에서는 펌프나 CDU에 문제가 발생해도 예비 장치로 자동 전환돼 냉각이 중단 없이 유지됐다. 이번 엔비디아 인증으로 LG전자 CDU는 글로벌 AI 데이터센터 공급망에 진입할 수 있는 발판을 마련하게 됐다. AI 데이터센터 시장은 연평균 약 26% 성장해 2034년에는 약 1335억 달러(약 195조원) 규모에 이를 것으로 전망된다.

중국 메모리 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 27일 상하이 증시 상장 한 시간 만에 1000억 위안(약 21조원) 이상 거래되면서 단숨에 시가총액 1위 종목이 됐다. 주당 8.66위안으로 상장한 창신메모리는 시초가 49.95위안으로 시작해 오후 1시 기준 주가가 54.65위안으로 500% 이상 상승했다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론에 이어 세계 네번째 규모의 메모리칩 제조업체인 창신메모리는 미국 유학에서 돌아온 주이밍(37)이 창업했다. 중국 장쑤성 옌칭 출신인 주이밍은 1994년 칭화대에서 석사 학위를 받았는데 ‘중국판 실리콘밸리’라 불리는 중관춘의 강력한 창업 열기에 미국 유학을 결심한다. 박사 학위과정을 절반만 마친 채 미국 뉴욕 스토니브룩 대학교에서 반도체를 공부한 주이밍은 졸업 후 실리콘밸리에서 근무하다 2005년 칭화대 동문들의 도움으로 기가디바이스를 설립했다. 반도체 설계기업 기가디바이스는 2016년 상하이 증시에 상장됐으며 세계 상위 3대 플래시 메모리 공급업체가 됐다. 하지만 주이밍의 야망은 멈추지 않았다. 그는 “컴퓨터를 왕관에 비유하면, 중앙처리장치(CPU)는 왕관 위의 진주이고, 메모리는 왕관의 받침대”라며 “메모리 기술을 주도하는 자가 반도체 산업 전체를 제패할 수 있다”며 중국판 삼성전자를 목표로 안후이성 허페이에 2016년 창신메모리를 설립했다. 현재 허페이 지방정부는 창신메모리 주식의 36.79%를 보유하고 있을 정도로 회사 성장에 막대한 자본을 투자했다. 10년 전만 해도 창신메모리가 들어선 허페이시 북서쪽 교외는 황무지였지만 현재는 창신메모리 직원 2만명을 비롯해 5만명 이상의 석사 인재가 모인 거대한 연구개발 단지로 변모했다. 창신메모리는 450개 이상의 반도체 기업을 모아 허페이를 거대한 ‘반도체 생태계 도시’로 탈바꿈시켰다. 2016년 허페이시 반도체 산업 매출액은 180억 위안에 불과했으나 지난해는 8배 이상 증가한 1514억 위안 규모로 성장했다. 세계 최대 반도체 소비 시장인 중국은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론이 쌓은 기술 및 특허 장벽에 어려움을 겪었다. 창신메모리와 같은 해 설립된 중국 국영 반도체기업 푸젠진화가 미국 마이크론사로부터 영업비밀 도용으로 소송을 당하자, 2009년 파산한 독일 반도체기업 키몬다로부터 기술과 특허를 넘겨받았다. 2019년 창신메모리는 독자적으로 설계하고 생산한 8Gb DDR4 칩을 출시하는 데 성공했으며, 2023년 세계 메모리 가격이 40% 이상 급락하는 역경을 딛고 지난해 첫 흑자를 달성했다. 2026년 본격적인 인공지능(AI) 붐과 함께 창신메모리의 하루 이익은 거의 4억 위안을 기록하며 지난 10년간의 손실을 모두 메우게 됐다. 최근 중국을 방문한 이병철 전 삼성전자 부사장은 “중국 선전의 한 연구 시설에서는 미국이 중국 수출을 금지한 극자외선(EUV) 노광장비의 시제품을 제작해 성능 시험이 진행 중”이라며 코끝까지 따라붙은 중국의 기술 추격을 우려했다. 반도체 웨이퍼 위에 회로 패턴을 새겨 넣는 EUV 노광장비는 그동안 창신메모리와 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 간 기술 격차의 핵심이었다. 기존에는 노광장비 없이 3나노미터 이하 칩 생산이 불가능하다고 여겨졌는데 최근 중국 화웨이는 반도체 크기를 줄이는 대신 속도에 초점을 맞춘 반도체 생산법을 제시했다. EUV 노광장비 개발 외에도 중국은 신호 최적화를 통해 성능을 끌어올리는 새로운 반도체 개발 패러다임인 ‘타우(τ)의 법칙’ 등으로 기술 장벽을 넘어서고 있다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

지금은 상상하기 힘들 수도 있지만, 10년 전만 해도 AMD는 파산 위기에 몰려 있던 회사였습니다. 그러다가 2017년 Zen 아키텍처 기반의 라이젠을 내놓으면서 극적인 반전의 계기를 마련합니다. Zen 아키텍처 기반의 서버 CPU인 에픽(EPYC) 역시 마찬가지로 서버 시장에서 사실상 퇴출되다시피 했던 AMD의 점유율을 무섭게 끌어올리면서 현재는 데이터 센터 부문에서 인텔보다 더 높은 매출을 올리고 있습니다. 서버 CPU 점유율도 매출액 기준으로 거의 절반에 육박한 것으로 평가받고 있습니다. Zen 아키텍처를 선보인 지 9년이 흐른 지금 AMD는 TSMC의 최신 2nm 공정으로 제조한 Zen 6 아키텍처 기반의 에픽 서버 CPU인 코드명 베니스(Venice)를 정식 공개했습니다. 베니스는 최대 256코어 512스레드를 지닌 초대형 서버 CPU로 무려 2030억 개의 트랜지스터를 집적한 괴물 CPU입니다. 이렇게 큰 CPU를 한 번에 제조하기는 어렵기 때문에 베니스는 TSMC의 2nm 공정으로 제조한 컴퓨트 칩렛(chiplet, 모듈형 단일 기능 집적 회로) 8개(각 32코어)를 6nm 공정으로 만든 두 개의 I/O 칩렛에 연결해 제조됩니다. CPU와 달리 높은 클럭으로 동작할 필요가 없는 I/O 칩렛은 저렴한 공정으로 제조한 것입니다. TSMC의 2nm 공정 기술은 나노시트 트랜지스터(GAA)를 최초로 적용해서 동일 전력 소비에서 10~15% 향상된 성능, 25~30% 낮은 전력 소비, 그리고 최대 15% 향상된 트랜지스터 밀도를 제공합니다. 그 덕분에 베니스는 최초로 작은 칩렛 하나에 32코어를 집적할 수 있었는데, 1세대 에픽 프로세서가 32코어를 집적하기 위해 4개의 8코어 칩렛을 사용했던 것과 비교해서 기술 발전 정도를 짐작할 수 있습니다. 참고로 최대 클럭도 5GHz로 서버 프로세서치고는 상당히 높은 수준으로 올릴 수 있게 됐습니다. 에픽 베니스는 필요할 때는 256개의 최대 코어 중 96개만 더 높은 클럭으로 구동할 수 있는 옵션을 제공합니다. 6세대 에픽 CPU는 크게 두 가지 제품군으로 출시됩니다. 에픽 9006 SP7 칩은 64개에서 256개의 Zen 6 코어, 128개에서 512개의 스레드, 최대 1.6TB/s의 대역폭, 그리고 최대 64Gbps의 속도를 지원하는 PCIe Gen6를 탑재한 플래그십 제품입니다. 2026년 4분기에 출시될 예정입니다. 에픽 9006 SP8 서버 CPU는 2027년 상반기 출시 예정으로 8~128코어의 보다 저렴하고 유연한 시스템을 위한 제품군입니다. 참고로 가격은 최상위 256코어 제품인 에픽 9996 기준 1만 4904달러입니다. AMD 에픽 CPU는 경쟁사 대비 더 많은 코어 숫자를 지녀 더 비싼 가격에 팔리고 있으며 이로 인해 출하 수량 대비 매출이 높은 것으로 알려져 있습니다. 최근 에이전틱 AI로 인한 고성능 서버 CPU 수요가 증가한 점을 생각하면 6세대 에픽 베니스의 선전을 기대할 수 있습니다. AMD는 에이전트 기반 CPU 서버 샌드박스에서 엔비디아 베라(Vera) 같은 Arm 기반 CPU 대비 와트당 최대 2.8배의 에이전트 처리량을, 범용 CPU 서버에서는 와트당 최대 3.3배의 성능을 제공한다고 주장합니다. 또한 5세대 에픽 튜린 CPU 대비 최대 1.8배의 토큰/초 처리량, 1.7배의 에이전트/와트 효율, 그리고 1.4배의 성능/와트 효율을 제공합니다. 다만 현재 TSMC의 2nm 공정은 애플과 같은 주요 빅테크에서 주문이 쏟아지는 상황으로 공급 병목 현상을 겪고 있습니다. 따라서 AMD는 Zen 6 기반의 소비자용 CPU 출시를 올해 하반기에서 내년으로 연기한 상황입니다. 메모리 가격 폭등과 더불어 한동안 소비자 CPU 시장은 다소 침체될 수밖에 없는 분위기입니다. 다만 Zen 6 베니스의 등장은 소비자용 제품 역시 그렇게 먼 미래는 아니라는 점을 보여주고 있습니다. AMD는 2028년 Zen 7 아키텍처 기반의 7세대 EPYC 플로렌스(Florence)를 개발하고 있다고 발표했습니다. Zen 7은 TSMC의 A16 혹은 그 이하 공정이 예상됩니다. 또한 이 프로세서는 차세대 메모리 표준인 MRDIMM 및 LPDDR 시리즈(혹은 DDR6)를 지원하는 최초의 EPYC 제품군이 될 것으로 보입니다. 그리고 2030년에는 코드명 라벤나(Ravenna)로 알려진 Zen 8 아키텍처가 등장할 예정입니다. 물론 AMD의 거침없는 행보에 대응하기 위해 인텔의 발걸음도 빨라지고 있습니다. 인텔은 최대 288코어 288스레드의 클리어워터 포레스트 서버 CPU를 18A 공정을 이용해 제조하고 개량형인 18A-P를 차세대 제온 다이아몬드 래피즈에 적용해 에이전틱 AI 시장에서 주도권 확보를 위해 노력하고 있습니다. AI 시대 서버 시장을 두고 시장 1위를 차지하려는 AMD와 부활의 조짐을 보이는 인텔 간의 치열한 싸움이 예상됩니다.

검찰이 삼성전자와 SK하이닉스에 반도체 부품을 공급하는 중국 몬타지 테크놀로지 등 글로벌 반도체 기업 3곳을 압수수색했다. 15일 법조계에 따르면 서울중앙지검 공정거래조사부(부장 나희석)는 이날 공정거래법 위반 혐의로 몬타지 테크놀로지와 일본 종합 반도체 기업 르네사스 일렉트로닉스, 미국 반도체 기업 램버스의 국내 사무소를 압수수색했다. 몬타지는 전 세계 메모리 인터페이스 칩(MIC·Memory Interface Chip) 시장 점유율 1위 업체로 알려졌다. 이들 업체는 MIC 시장을 과점하는 사업자로 주 고객사는 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 등 글로벌 메모리 반도체 업체들이다. MIC는 중앙처리장치(CPU)와 메모리 사이의 데이터 흐름을 제어해 속도와 안정성을 높이는 반도체 핵심 부품이다. 검찰은 이들이 삼성전자 등에 제품을 공급하면서 가격 등을 담합한 정황을 자체적으로 포착해 수사에 나선 것으로 전해졌다. 검찰은 이날 압수수색 과정에서 일부 업체 관계자의 휴대전화 등을 확보한 것으로 알려졌다. 앞서 공정거래조사부는 지난 6일 미국·이란 전쟁이 발발한 직후 국내 석유제품 가격을 담합해 유가를 교란한 혐의(공정거래법 등)를 받는 현대오일뱅크와 SK에너지, GS칼텍스, 에쓰오일 4개 법인을 기소한 바 있다. 또한 약 10조원 규모의 전분 및 당류(전분당)·설탕·한국전력 입찰 담합 등 사건에 연루된 기업과 관련자들을 대거 기소하기도 했다. 정성호 법무부 장관은 앞서 지난 3월 서민경제 교란사범을 엄단한 공정거래조사부 소속 검사들에게 우수검사 표창을 수여하기도 했다.

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.

SK하이닉스 주가가 200만원대에서 강하게 버티고 있는 가운데 목표주가를 현재보다 낮은 185만원으로 제시한 증권가 보고서가 나와 투자자들이 술렁이고 있다. 사실상 ‘매도’ 의견으로도 해석되는데, 보고서는 “모멘텀이 둔화하고 있다”는 의견을 내놨다. 10일 증권가에 따르면 BNK투자증권은 전날 SK하이닉스에 대해 투자의견은 ‘보유’, 목표주가는 185만원을 제시했다. 앞서 지난 5월 12일 상향 조정했던 목표가를 그대로 유지한 것인데, 보고서 작성일인 8일 SK하이닉스 종가는 207만 6000원이었다. SK하이닉스 주가는 이어 보고서가 나온 9일 5.30% 급등해 218만 6000원에 마감했으며, 10일 3%대 오르며 220만원대에 안착했다. 이민희 BNK투자증권 연구원은 보고서에서 인공지능(AI) 인프라 투자 동력이 둔화할 것이라고 전망했다. 그는 “인공지능(AI) 서버 향 D램, 솔리드스테이트드라이브(eSSD)는 아직 공급 부족 시황에 있지만, 주문을 제공하는 하이퍼스케일러들의 경쟁적인 인프라 투자는 더 이상 유효하지 않다”고 설명했다. 그러면서 최근 메타가 자체 구축한 AI 인프라를 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업 진출을 검토하고 있다는 소식을 사례로 제시했다. 메타의 이러한 구상은 남는 컴퓨팅 용량을 외부에 판매한다는 점에서 AI 과잉 투자론으로 해석됐고 ‘삼전닉스’를 비롯한 글로벌 반도체주의 급락을 초래했다. “메타 사례, AI 인프라 투자 둔화 보여줘”“AI 랠리 다운사이클 진입 시 후유증 클 것”이 연구원은 “내년 메모리와 CPU 가격 상승 기대, 에이전트 AI 신모델들의 스펙 상향을 고려하면 내년에도 최소 30~40% 이상 설비투자 증가가 필요해 보인다”면서도 “오히려 향후 투자 속도 조절 가능성이 높아지고 있어 현재 반도체 기업의 실적 전망과는 괴리가 있다”고 짚었다. 특히 이번 AI 랠리 사이클 이후 공급 과잉이 벌어질 수 있다는 우려도 내놨다. 그는 “AI 특수를 계기로 중국 업체들이 주요 PC, 모바일 OEM 공급망에 본격 진입하는 것 같다”면서 “메모리 상위 경쟁사들 간에 더 이상 수익성 격차도 없어, 향후 다운 사이클 진입 시 후유증이 클 것 같다”고 진단했다. 이어 최근 반도체주의 급락은 수요 둔화를 반영한 것이며, 연말 이후 실적 모멘텀이 꺾이는 탓에 내년 이후의 밸류에이션은 싸지 않다고 덧붙였다. 목표주가를 현재 가격보다 낮춘 보고서는 이례적이지만, 연일 ‘삼전닉스’에 대한 눈높이를 상향 조정하던 증권가가 목표주가를 오히려 낮춘 사례는 처음이 아니다. 앞서 키움증권은 지난 9일 삼성전자에 대해 “하반기에 주당순이익(EPS) 상승률이 둔화할 것”이라며 목표주가를 기존 43만원에서 39만원으로 하향 조정했다. 키움증권은 다만 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 박유악 키움증권 연구원은 “메모리, 중앙처리장치(CPU), 기판 등 부품 가격 상승으로 PC와 스마트폰의 판매 가격 인상이 본격화하기 시작했다”며 가격 인상으로 인한 수요 감소 탓에 하반기 메모리 가격 상승률이 기대치를 넘어설 가능성이 낮다고 짚었다. 박 연구원은 “삼성전자의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 시장 점유율 상승 기대감과 중국 메모리 업체 시장 점유율 상승 우려를 염두에 두고 주가 변동성 확대에 대비할 필요가 있다”고 강조했다. 다만 증권가는 아직 ‘삼전닉스’의 목표주가를 끌어올리고 있는 상황이다. KB증권은 이날 SK하이닉스에 대해 투자의견 ‘매수’와 목표주가 420만원을 유지했으며, 대신증권은 지난 7일 목표주가를 390만원으로 올렸다. 삼성전자에 대해서는 이 연구원 또한 투자의견 ‘매수’ 목표주가 43만원을 유지했으며, KB증권은 AI 과잉 투자 등의 우려는 “소음에 불과하다”며 목표주가를 60만원으로 올렸다.

‘삼전닉스’의 급락이 증시를 끌어내리는 가운데, 엎친 데 덮친 격으로 도널드 트럼프 미 대통령의 “종전은 끝났다”는 발언에 지정학적 불확실성마저 덮쳤다. 이날 넥스트레이드(NXT) 애프터마켓에서는 삼성전자가 26만원대, SK하이닉스가 190만원대까지 추락해 투자자들의 공포가 커지고 있다. 이날 애프터마켓에서 삼성전자는 한때 11.49% 급락한 26만 2000원까지 밀려난 뒤 9.80% 하락한 26만 7000원에서 거래를 마쳤다. 앞서 정규장에서 6.25% 하락한 27만 7500원에 마감했지만, 애프터장에서 3% 이상 낙폭을 키웠다. 정규장에서 5.68% 하락 마감한 SK하이닉스는 8.00% 하락하며 202만 5000원에 장을 마쳤다. SK하이닉스는 한때 9.86% 하락한 198만 4000원까지 밀렸다. 그밖에 SK스퀘어는 12.02%, 삼성전기는 15.96%, 현대차는 8.65%, LG에너지솔루션은 7.68% 하락하는 등 시총 상위 종목 대부분이 시외에서 추가 하락했다. 트럼프 대통령이 이날 나토(NATO·북대서양조약기구) 정상회의 참석을 위해 방문한 튀르키예 앙카라에서 이란과의 휴전이 끝났냐는 질문에 “내 입장에서는 끝났다”며 “그들을 상대하는 건 그저 시간 낭비일 뿐”이라고 말한 사실이 알려지면서 글로벌 증시가 출렁거렸다. 트럼프 대통령의 이러한 발언에 나스닥100 선물지수는 1%대 하락했고, 뉴욕증시 개장을 앞두고 마이크론 테크놀로지가 6%대 급락하는 등 기술주가 일제히 하락했다. 국제유가는 6%대 급등했으며 주요국의 국채 금리는 상승했다. 이어 개장한 뉴욕증시에서 다우지수와 S＆P500 지수, 기술주 중심의 나스닥 지수 모두 하락 출발했다. 앞서 국내 증시는 글로벌 반도체주를 비롯한 인공지능(AI) 관련주 전반에 대한 투매가 쏟아져 나오면서 급락세를 이어가고 있다. 코스피는 지난 6일부터 이날까지 10.4% 급락하며 7000선이 무너질 위기에 놓였다. 삼성전자는 지난 2거래일간 12.7% 하락하며 27만원대로 내려앉았고, SK하이닉스는 3거래일간 14.3% 급락하며 200만원대마저 위태로워졌다. 삼성전자가 지난 2분기 사상 최대 실적을 갈아치웠지만, 호실적이 ‘주가 고점’의 신호로 해석돼 차익 실현 매물이 쏟아지며 삼성전자와 SK하이닉스는 급락세에 놓였다. 또한 월가 등에서 반도체 정점론과 과잉 투자론 등이 제기되며 미 뉴욕증시에서 반도체주가 급락하고, 이러한 흐름을 이어받아 국내 증시 전체가 출렁거렸다. 투자자들의 불안감을 키우는 증권가 보고서도 나왔다. 키움증권은 이날 삼성전자에 대해 “하반기에 주당순이익(EPS) 상승률이 둔화할 것”이라며 목표주가를 기존 43만원에서 39만원으로 하향 조정했다. 키움증권은 다만 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 박유악 키움증권 연구원은 “메모리, 중앙처리장치(CPU), 기판 등 부품 가격 상승으로 PC와 스마트폰의 판매 가격 인상이 본격화하기 시작했다”며 가격 인상으로 인한 수요 감소 탓에 하반기 메모리 가격 상승률이 기대치를 넘어설 가능성이 낮다고 짚었다. 박 연구원은 “삼성전자의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 시장 점유율 상승 기대감과 중국 메모리 업체 시장 점유율 상승 우려를 염두에 두고 주가 변동성 확대에 대비할 필요가 있다”고 강조했다.

젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터를 지구 궤도에 올리기 위한 핵심 인재 채용에 나섰다. 엔비디아는 최대 6억 원대 후반의 기본급과 주식 보상을 내걸고 우주에서 자율 운영할 AI 시스템 개발자를 찾는다. 29일(현지시간) 엔비디아 채용공고에 따르면 회사는 첫 궤도 데이터센터 모듈 ‘스페이스-1’과 후속 플랫폼의 시스템 소프트웨어 수석 설계자를 모집하고 있다. 스페이스-1은 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 기반으로 저궤도 환경에 맞춰 설계한 연산 모듈이다. 위성에서 수집한 방대한 자료를 지상으로 모두 내려보내지 않고 우주에서 직접 분석하거나, 대규모 궤도 데이터센터의 연산 기반으로 활용하는 것이 목표다. 지원자는 서버·플랫폼 소프트웨어 분야에서 15년 이상 경력을 갖춰야 한다. AI 인프라와 대규모 데이터센터는 물론 우주 시스템 구축 경험도 요구된다. 기본급은 27만 2000∼43만 1250달러다. 최고액은 약 6억 6700만원이며, 별도의 주식 보상을 받을 자격도 주어진다. 고장 나도 갈 수 없다…5년간 스스로 버텨야수석 설계자는 운영체제와 펌웨어, 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 드라이버, 쿠다(CUDA), 원격 관리 기능을 하나의 시스템으로 통합한다. 사람이 직접 수리하러 갈 수 없는 만큼 궤도에서 발생한 고장을 스스로 감지하고 복구하는 기능도 설계해야 한다. 엔비디아는 스페이스-1이 강한 방사선과 극심한 온도 변화를 견디며 최소 5년간 작동하도록 개발하고 있다. 태양동기궤도에서 최대 8000차례의 열 변화가 반복돼도 성능을 유지하고 지구 그림자에 들어가 태양광 발전이 끊기는 구간에서도 전력을 안정적으로 관리해야 한다. 황 CEO는 지난 3월 열린 ‘지티씨(GTC) 2026’에서 스페이스-1을 공개하며 엔비디아의 연산 기술을 지상 데이터센터에서 우주로 확대하겠다는 구상을 밝혔다. 엔비디아는 이 모듈을 통해 위성 영상 분석과 자율 우주 임무, 실시간 과학 탐사 등에 데이터센터급 AI 성능을 제공할 계획이다. 구글·스페이스X도 우주 데이터센터 경쟁우주 데이터센터 경쟁에는 구글과 스페이스X도 뛰어들었다. 구글은 ‘프로젝트 선캐처’를 통해 우주에서 머신러닝 연산을 수행하는 방안을 연구하고 있다. 구글은 2027년 초까지 시제품 위성 2대를 발사해 자체 AI 칩과 통신 기술을 시험할 예정이다. 스페이스X도 우주에 대규모 AI 연산망을 구축하는 계획을 공개했다. 스페이스X는 태양에너지를 활용하는 위성들을 연결해 궤도 데이터센터로 운용한다는 구상이다. AI 데이터센터는 막대한 전기와 냉각용수를 소비해 미국 곳곳에서 주민 반발을 사고 있다. 우주에서는 태양광을 장시간 활용할 수 있고, 위성이 생성한 데이터를 현장에서 바로 처리해 지상 전송 부담도 줄일 수 있다는 기대가 나온다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 우주 방사선과 통신 지연, 발열 해소, 발사 비용뿐 아니라 고장 난 장비를 즉시 교체할 수 없다는 문제가 남아 있다. 결국 엔비디아가 내건 6억 7000만 원은 단순한 고액 연봉이 아니라, 지상 데이터센터와 전혀 다른 환경에서 AI 시스템을 홀로 살아남게 만들 인재에게 제시한 대가인 셈이다.

삼성전자 DX(디바이스경험)부문이 일하는 방식부터 제품 개발, 제조 현장에 이르기까지 전 영역의 ‘AI 전환’(AX)에 박차를 가하고 있다. 30일 삼성전자에 따르면 DX부문은 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 임직원들은 사내에서 챗GPT, 제미나이, 클로드를 자유롭게 골라 쓸 수 있다. 앞서 임직원 2500여명을 대상으로 실효성을 검증했으며, 이를 통해 의사결정 속도와 조직 전반의 실행력을 끌어올린다는 구상이다. 노태문 삼성전자 대표이사 사장은 “외부 생성형 AI 도입은 일하는 방식과 실행 속도를 근본적으로 변화시키는 출발점”이라며 “DX부문의 비즈니스 경쟁력을 한 단계 끌어올리겠다”고 강조했다. 제품 개발 단계에서는 ‘디지털 트윈’ 기반의 가상 검증 체계가 본격 가동된다. 상암 데이터센터에 고성능 CPU 기반의 HPC(고성능 컴퓨팅) 서버 517대를 구축 완료했다. 이로 인해 연산 속도는 기존 대비 약 5.8배 빨라지고 가상 검증량은 약 6배 늘어난다. 가장 큰 변화는 검증 시간 단축이다. 기존에 15일이 걸리던 TV 낙하 검증은 2일로, 세탁기 낙하 검증은 15일에서 5일로 줄어든다. 스마트폰 전 각도 낙하 검증(700개 케이스)도 단 하루 만에 끝낼 수 있다. 이 인프라는 MX(스마트폰), VD(TV), 가전, 네트워크 등 전 사업부로 확산한다. 고비용 시제품 산업 중심의 HPC 검증을 가전·IT 완제품으로 확장해 공용 인프라로 구축한 점이 특징이다. 이번 HPC 서비스는 삼성전자가 추진하는 ‘2030년 AI 자율공장’ 전략과도 맞물려 있다. 제품 ‘개발‘ 단계의 디지털 트윈(HPC)과 ‘제조’ 단계의 디지털 트윈(자율공장)이 연결되면, 개발부터 양산까지 전 주기를 아우르는 AX 체계가 완성된다. 업계에서는 삼성전자가 외부 클라우드 대신 ‘자체 HPC 인프라’를 구축해 핵심 기술 자산의 보안을 확보한 점에 주목하고 있다. 검증 기간 단축이 신제품 출시 속도와 직결되는 만큼, 글로벌 스마트폰·TV 시장에서 경쟁 우위 요소가 될 것이라는 분석이다.

미니멀한 디자인을 앞세운 PC 하드웨어 제조사 NZXT가 대만 타이베이에서 열린 글로벌 IT 전시회 ‘컴퓨텍스 2026’ 일정을 마쳤다고 밝혔다. 이번 행사에서 NZXT는 곡면 파노라마 케이스 ‘H6’ 시리즈와 신규 쿨링팬 라인업 ‘Ultra RGB’ 등 다양한 신제품을 공개했다. 회사 측은 최근 PC 시장의 주류로 떠오른 파노라마 뷰 트렌드를 자사 디자인 정체성에 맞게 재해석한 결과물이라고 설명했다. 부스에는 신형 케이스를 비롯해 다양한 쿨링 솔루션과 주변기기가 함께 전시됐다. 전시 제품 가운데 신형 미들타워 케이스 ‘H6’와 ‘H6 RGB+’ 모델이 관람객들로부터 가장 많은 관심을 받은 제품으로 꼽혔다. 두 모델은 전면과 측면을 잇는 모서리 기둥을 없애고, 한 장으로 곡면 처리된 강화유리 패널을 적용한 구조다. 기존에 시야를 가렸던 철제 기둥이 사라지면서, 내부 부품이 사각지대 없이 외부에서 그대로 보이도록 설계됐다. 내부 구조도 함께 개선됐다. 케이스 하단에는 360mm 규격의 대형 쿨링팬을 설치할 수 있는 공간을 확보했고, 우측 모서리에는 흡기 팬을 비스듬한 각도로 배치해 외부 공기가 그래픽카드와 CPU 부위로 곧바로 유입되도록 했다. 이를 통해 내부 공기 흐름을 개선했다. 새로운 쿨링팬 라인업도 함께 공개됐다. 최상위 모델인 ‘Ultra RGB’ 팬은 조명 구역을 세부적으로 분할해, 팬 한 개 안에서도 위치별로 다른 색상과 효과를 줄 수 있다는 점이 특징이다. NZXT는 여러 팬을 하나의 프레임으로 결합한 일체형 구조를 적용해 조립 단계를 줄이고, 케이블 정리에 따르는 부담도 낮췄다고 밝혔다. 흡기 방향으로 장착할 경우 모터 지지대가 겉으로 드러나는 점을 개선한 ‘리버스(Reverse)’ 팬도 함께 소개됐다. 날개의 회전 방향을 반대로 바꿔, 외부에는 발광면만 드러나도록 설계한 제품이라고 회사 측은 전했다. NZXT는 이번 행사에서 신제품 하드웨어가 자체 소프트웨어 ‘CAM’을 통해 하나의 환경에서 연동 제어되는 과정도 함께 시연하며 시스템 통합의 중요성을 강조했다. 이어 “깔끔한 조립”과 “직관적인 소프트웨어 경험”이라는 브랜드 철학을 이번 전시를 통해 다시 한번 확인했다고 설명했다.

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.

최근 상장한 스페이스X가 합병한 xAI가 수백억 달러를 들여 구축한 막대한 컴퓨팅 자원을 외부에 대규모로 임대하며 수익성 확보에 나섰습니다. 최근 스페이스X는 펜타곤과 연계된 AI 기업 ‘리플렉션’(Reflection)과 63억 달러 규모의 컴퓨팅 계약을 체결했다고 밝혔습니다. 계약 내용은 다음 달부터 2029년까지 리플렉션에 엔비디아 GB300 GPU 접근권을 제공하며, 매달 1억 5000만 달러, 약 3년 반 동안 총 63억 달러의 사용료를 받는 것입니다. 이번 계약은 스페이스X의 재정 구조 측면에서는 호재이지만, 반대로 그록 AI의 미래에 대한 의구심은 커지고 있습니다. 이미 스페이스X는 콜로서스 1 데이터 센터를 앤스로픽에 월 12억 5000만 달러 규모로 대여하고 있으며, 콜로서스 2 데이터 센터 역시 구글과 월 9억 2000만 달러 규모의 클라우드 서비스 계약을 체결한 상태입니다. 앞서 언급한 리플렉션 계약까지 이들 세 곳의 임대 수익을 모두 합산하면 매달 약 23억 2000만 달러에 달합니다. 천문학적인 전력 유지비를 고려하더라도, 데이터 센터 구축에 투입된 막대한 비용을 몇 년 이내로 회수할 수 있는 괜찮은 계약입니다. 그럼에도 시장의 의구심이 커진 데는 그럴만한 이유가 있습니다. 이러한 ‘인프라 임대업’이 가능하다는 이야기는 자사 인공지능(AI) 모델인 ‘그록’이 본래 예상했던 만큼 수요가 없다는 반증이기 때문입니다. 상식적으로 자체 AI 모델의 수요가 폭발적이라면 데이터 센터의 연산 자원은 내부 학습과 서비스를 위해 완전히 가동되어야 합니다. 반면 자체 데이터 센터만으로는 부족해서 xAI의 콜로서스 데이터 센터를 임대한 구글은 상황이 반대라는 것을 알 수 있습니다. 제미나이 같은 AI 서비스가 당장 수익으로 연결되느냐는 차지하고서라도 이런 막대한 비용을 감당해서라도 데이터 센터를 추가 임대할 정도로 AI 수요는 넘치고 있다는 증거이기 때문입니다. 따라서 사실 AI 자체의 성장성은 구글이 훨씬 높다고 평가할 수 있습니다. 실제로 스페이스X가 상장 과정에서 밝힌 지표를 보면 현시점에서 그록의 상태는 그렇게 좋지만은 않아 보입니다. 그록의 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억 1700만 명에 달한다고 했지만, 실제 유료 사용자는 190만 명에 불과합니다. 소셜미디어(SNS)인 X의 프리미엄 구독자를 모두 포함해도 유료 고객 수는 630만 명 수준에 그치는데, 이는 두 콜로서스 데이터 센터 구축에 투입된 수백억 달러의 천문학적인 비용을 회수하기엔 턱없이 부족한 수준입니다. 따라서 비싼 돈 들여 건설한 데이터 센터를 놀리느니 경쟁사인 앤스로픽이나 구글에 대여하기로 결정한 것으로 보입니다. 다만 여기서 궁금해지는 대목은 구글이나 앤스로픽과 같은 경쟁 기업들이 막대한 비용을 내고 xAI의 데이터 센터를 임대하는 이유입니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 현재 GPU, 메모리, CPU, SSD는 물론 모든 인프라 관련 비용이 폭발적으로 늘어난 상태에서 자체 데이터 센터를 확장할 경우 비용이 크게 치솟을 수밖에 없습니다. 따라서 이미 있는 데이터 센터를 임대하는 것이 비용 면에서 오히려 저렴할 수 있습니다. 물론 데이터 센터를 추가로 새로 짓는 데 걸리는 긴 시간 역시 이유입니다. 그리고 그록 AI처럼 막대한 투자를 했는데, 막상 새로 데이터 센터를 짓고 난 뒤에는 실제 수요가 그에 미치지 못하는 경우도 생각하지 않을 수 없습니다. 직접 인프라를 구축했다가 기대한 만큼 수요가 없어 xAI처럼 데이터 센터를 놀리는 리스크를 감수하기보다, 계약 취소 옵션이 포함된 임대 방식을 통해 유연하게 대응하는 것이 더 안전한 대안일 수 있습니다. 현재 스페이스X는 xAI의 부채를 갚기 위해 200억 이상 달러 규모의 회사채를 발행하고 있습니다. 대규모 AI 데이터 센터 임대 계약 덕분에 그록 AI의 수익화와는 관련 없이 이 부채를 감당할 순 있을 것으로 보이지만, 그록의 성장성을 증명하지 못한다면 스페이스X의 엄청난 시가총액을 정당화하긴 쉽지 않습니다. 스페이스X가 자회사로 편입한 xAI의 가치가 매출보다 훨씬 높게 매겨진 것은 임대 사업이 아니라 앞으로 AI의 성장 가능성을 내다본 것이기 때문입니다. 일론 머스크의 xAI가 데이터 센터 임대업이 아니라 본업인 AI로 성장할 수 있을지는 올해 공개할 그록 5에 달려 있습니다. 본래 올해 1분기 공개를 목표로 했던 그록 5는 현시점까지 공개가 밀린 상태로 아마도 공개가 임박한 상황으로 보입니다. 경쟁자들이 이미 성능을 대폭 업그레이드한 상황에서 그록 5의 모습이 어떨지 궁금합니다.

연산 성능 50%·전력 효율 70% 향상수직으로 쌓아… 5년 뒤 양산 전망삼성 등 파운드리 시장 ‘3파전’ 변수 미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 세계 최초로 1㎚(나노미터·10억분의 1m) 이하 반도체 공정 기술을 공개했다. 상용화에 성공하면 인공지능(AI) 확산으로 늘어난 연산 수요를 충족하고 전력 효율을 끌어올릴 수 있어 글로벌 반도체 패권 경쟁에 새로운 변수가 될 것으로 전망된다. IBM은 25일(현지 시간) 세계 최초의 ‘1나노 이하’ 칩 기술인 0.7나노(7옹스트롬) 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 반도체 공정에서 나노는 공정의 미세함을 나타내는 단위로, 숫자가 작을수록 더 정교한 공정을 뜻한다. 나노스택 아키텍처는 평면에 트랜지스터 소자를 최대한 촘촘하게 배열해 미세화를 진행해 온 기존 반도체 업계의 방식에서 벗어나, 소자를 수직 방향으로 엇갈리게 쌓아 올리는 적층 공법을 적용한 것이 특징이다. IBM은 이 기술을 활용하면 손톱 크기 칩에 트랜지스터 1000억 개를 채워 넣을 수 있다고 소개했다. 이는 2021년 발표한 기존 2나노 칩보다 밀도가 두 배가량 높아진 수준이다. 이를 통해 칩의 연산 성능을 50% 높이거나 전력 효율을 최대 70%까지 끌어올릴 수 있다는 게 IBM의 설명이다. 또 칩 내부 메모리인 S램의 공간 효율도 40% 향상돼 고대역폭을 요구하는 AI 반도체 설계에도 유리할 것으로 전망된다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발(R＆D) 총괄 부사장은 “AI 컴퓨팅 시대에는 모두가 더 높은 성능을 원하지만, 폭증하는 전력 비용까지 감당하고 싶어 하지는 않는다”며 “이번 기술은 성능을 높이는 동시에 전력 부담을 줄일 수 있다는 점에서 AI에 중요한 의미가 있다”고 강조했다. IBM은 이번 기술이 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 반도체에 적용할 수 있는 범용 기술이라고 밝혔다. 이어 실제 생산 시기를 이르면 5년 뒤로 전망했다. 다만 양산까지는 기술적으로 넘어야 할 과제가 적지 않아 더 많은 시간이 걸릴 수 있다는 관측도 나온다. 이번 기술 공개는 TSMC와 삼성전자, 인텔의 3파전 양상으로 전개되고 있는 파운드리(위탁 생산) 시장에도 새로운 변수로 작용할 전망이다. IBM은 일본 파운드리 업체 라피더스와 협력 관계를 맺고 있으며, 현재 라피더스에 2나노 생산 기술을 이전하고 있다. 다만 이번 발표에서 구체적인 상용화 파트너를 공개하지는 않았다.

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.

같은 면적서 공간 차지 절반으로더 많은 트랜지스터 집적 가능해양산 땐 전력 효율·성능 2배 향상게이트 간격 42나노미터 ‘초소형’반도체학회 ‘베스트 페이퍼’ 선정 삼성전자가 로직 반도체(시스템 반도체)에서도 수직 적층 기술을 업계 최초로 구현했다. 이 차세대 반도체가 양산될 경우, 단위 면적 안에 더 많은 트랜지스터를 넣을 수 있어 전력 효율과 성능이 각각 2배씩 향상될 것으로 기대된다. 삼성전자는 17일 뉴스룸을 통해 반도체연구소 로직 TD팀이 게이트 피치 42나노미터(㎚) 수준의 3차원(3D) 적층 트랜지스터 구조를 세계 최초로 구현했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘2026 VLSI 심포지엄’에서 ‘베스트 페이퍼’로 선정됐다. 이번 연구의 핵심은 기존에 평면(2D) 위에 배치하던 트랜지스터를 수직으로 쌓아 반도체 집적도를 획기적으로 높인 것이다. 집적도란 단위 면적 안에 얼마나 많은 트랜지스터를 넣을 수 있는지를 나타내는 지표다. 3D 적층 구조는 앞서 메모리 반도체에 먼저 도입됐다. 낸드플래시의 V낸드(V-NAND)와 D램의 고대역폭 메모리(HBM)가 대표적이다. 메모리가 햄버거와 같은 패스트푸드라면, 로직은 파인다이닝에 비유된다. 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)처럼 연산과 제어를 담당하는 로직 제품은 고객의 요구사항을 까다롭게 맞춰야 한다. 연구팀의 정영채 TL은 “최근 요구사항은 단위 면적당 트랜지스터 수를 최대로 늘려달라는 것”이라며 “트랜지스터 간격을 줄이다 보면 소자 사이 전기가 통하지 않도록 하는 절연체가 얇아지는데 일정 두께 이하가 되면 절연 효과가 사라진다”고 설명했다. 삼성전자는 이를 해결하기 위해 트랜지스터를 위아래로 적층하는 구조를 적용했다. 이에 따라 같은 면적에서 차지하는 공간을 절반 수준으로 줄여 이론적으로 집적도를 2배 높일 수 있게 됐다. 같은 면적에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있어 전력 효율은 2배, 성능은 최대 100% 향상될 수 있다는 설명이다. 또 연구팀은 이번 연구에서 42나노미터(㎚) 게이트 간격도 구현했다. 이는 기존 업계 기록인 48㎚보다 미세한 수준이다. 권욱현 마스터는 “현재까지 산업계에서 세계 최초로 구현한 세계 최소 크기의 트랜지스터”라고 강조했다. 연구팀은 이번 기술이 향후 AI와 고성능 컴퓨팅용 반도체 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대하고 있다. 아울러 이번 연구를 바탕으로 실제 제품화를 위한 기술 개발을 이어간다는 계획이다. 권 마스터는 “이번 연구는 건축으로 비유하면 벽돌을 만든 것”이라며 “회로가 정상 동작하는지 확인하는 테스트 회로와 고속 임시 메모리 회로 등을 개발해 다음 걸음을 내딛으려 한다”고 밝혔다.

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.

-목표액 100억 원 넘어 160억 원으로 오버부킹 달성 주식회사 페르세우스가 총 160억 원 규모의 시리즈B 투자 라운드를 마무리했다고 10일 발표했다. 이는 당초 설정했던 목표 금액인 100억 원을 초과한 수치다. 이번 투자 라운드는 농협은행과 NH투자증권이 주도했으며 한국산업은행, WWG자산운용, 패스파인더에이치, 대신증권 등 국내 금융기관과 벤처캐피탈이 참여했다. 이로써 페르세우스의 총 누적 투자 금액은 300억 원을 초과하게 됐다. 시장 분석에 따르면 자동차 산업의 패러다임이 소프트웨어 중심 차량(SDV)으로 재편되는 과정에서 페르세우스가 확보한 하이퍼바이저(Hypervisor) 기술의 경쟁력과 가치가 이번 투자 유치를 이끌어낸 요인으로 평가된다. 차량 내부의 전장 시스템과 다수의 운영체제(OS)를 하나의 환경에서 통합 제어하는 하이퍼바이저 기술은 SDV 구현을 위한 기반 기술로 분류된다. 시스템 복잡도가 상승할수록 미션 크리티컬(Mission Critical) 워크로드의 기능 안전성과 자원 효율성을 동시에 확보하는 요건이 필요하기 때문이다. 현재 페르세우스는 자동차 기능안전 국제표준인 ‘ISO 26262’의 최고 안전 등급인 ASIL-D 인증을 CPU와 MCU 환경에서 동시에 획득해 기술 신뢰성을 확보한 상태다. 이를 기반으로 글로벌 완성차 및 반도체 기업들과 협력을 진행하고 있으며, 유럽 응용과학 연구기관인 독일 프라운호퍼 연구소(Fraunhofer IESE)와 기능 안전성 검증 기술을 공동 개발하고 있다. 페르세우스는 이번에 확보한 투자금을 활용해 차량용 하이퍼바이저 등 핵심 기반 소프트웨어를 고도화하고 글로벌 시장 진출을 추진할 계획이다. 또한 자율주행 모빌리티 분야에서 축적한 시스템 운영 역량을 바탕으로 방산, 스마트 팩토리, 휴머노이드 로봇, 인공위성 등 타 산업용 임베디드 소프트웨어 분야로 사업 영역을 확장할 방침이다. 서상범 페르세우스 대표는 “이번 시리즈B 투자 유치는 글로벌 SDV 전환 기조 속에서 페르세우스의 기술력과 사업성을 자본 시장에서 객관적으로 인정받은 결과”라며, “차량용 기반 소프트웨어 기술을 지속적으로 고도화해, 차세대 모빌리티 및 첨단 산업을 아우르는 시스템 소프트웨어 기업으로 성장해 나가겠다”고 말했다.