미국 메모리 반도체 기업 마이크론이 인공지능(AI) 데이터센터 수요에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버용 메모리 수요가 급증하면서 삼성전자와 SK하이닉스도 3분기에 사상 최대 영업이익을 거둘 것으로 전망된다. AI 투자가 실제 반도체 수요로 이어지고 있다는 점이 실적으로 확인되면서 ‘AI 버블론’의 쟁점도 다음 단계로 넘어가고 있다. 막대한 AI 투자가 실제 수익으로 이어지냐는 부분이다. 마이크론은 2026회계연도 4분기(6~8월) 매출이 542억 2900만 달러(약 73조 7000억원)로 전년 동기(113억 1500만 달러)의 4.8배로 늘었다고 30일(현지시간) 밝혔다. AI 서버용 메모리 등을 포함한 데이터센터 사업 매출은 180억 달러(약 24조 5000억원)로 1년 새 11배 이상 증가했다. 조정 매출총이익률도 87%에 달했다. 마이크론은 다음 분기 매출을 600억~630억 달러로 내다봤다. 산자이 메로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 실적 발표에서 장기 공급계약인 전략적 고객 협약이 26건으로 늘었다고 밝혔다. 이를 통해 2030년까지 예상 매출의 35% 이상을 확보했으며 고객 약정액은 320억 달러에 이른다. 메로트라 CEO는 2027·2028회계연도 메모리 수급이 “올해보다 훨씬 빠듯해질 것”이라고 내다봤다. 마이크론은 늘어나는 수요에 맞춰 설비투자도 확대할 계획이다. 마이크론에서 확인된 메모리 호황은 삼성전자와 SK하이닉스 실적에도 이어질 전망이다. 세 회사 모두 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)와 D램 수요 증가, 메모리 가격 상승의 수혜를 받고 있어서다. 금융정보업체 에프앤가이드에 따르면 삼성전자의 3분기 영업이익 컨센서스는 약 109조원, SK하이닉스는 약 77조원이다. 전망대로라면 두 회사 모두 분기 기준 최대 영업이익을 새로 쓰게 된다. 밥 오도넬 테크낼러시스리서치 수석 애널리스트는 마이크론의 이번 실적과 전망이 “AI 인프라 투자의 회복력을 의심해온 시각에 쐐기를 박을 만하다”고 평가했다. 공급 부족은 여전하다. 시장조사업체 트렌드포스는 HBM4 비중 확대와 공급 제약으로 2027년 HBM 평균판매가격이 올해보다 121% 오를 것으로 전망했다. HBM은 같은 용량의 범용 D램보다 생산에 더 많은 웨이퍼가 필요하다. HBM 생산을 늘릴수록 범용 D램에 투입할 생산 여력이 줄어드는 만큼 전반적인 메모리 공급도 빠르게 늘기 어려운 구조다. 다만 메모리업체의 호실적이 AI 투자 자체의 수익성까지 보여주는 것은 아니다. 반도체를 사들이고 데이터센터를 짓는 빅테크는 막대한 투자비를 AI 서비스와 클라우드 사업 등의 매출로 회수해야 한다. 골드만삭스는 미국 주요 하이퍼스케일러의 설비투자가 올해 약 8000억 달러(약 1087조원)에서 내년 1조 2000억 달러(약 1630조원)로 늘어날 것으로 전망했다. 이들이 AI 인프라 투자에서 손익분기점을 맞추려면 향후 연간 약 3000억 달러(약 408조원)의 AI 매출이 필요할 것으로 추산했다.

미국 메모리 반도체 기업 마이크론이 인공지능(AI) 데이터센터용 메모리 수요 급증에 힘입어 사상 최대 분기·연간 실적을 냈다. 내년에도 메모리 공급 부족이 이어질 것으로 보고 시장 예상을 웃도는 실적 전망을 내놨다. 다만 수익성 전망은 높아진 시장의 눈높이에 미치지 못하면서 주가는 실적 발표 뒤 약세를 보였다. 마이크론은 30일(현지시간) 2026회계연도 4분기(6~8월) 매출이 542억 2900만 달러(약 73조 5000억원)로 전년 동기보다 379% 증가했다고 밝혔다. 직전 분기보다도 30.8% 늘어난 사상 최대 규모로, 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 시장 전망치 510억 7000만 달러를 웃돌았다. 조정 주당순이익(EPS)도 33.42달러로 시장 예상치 31.61달러를 넘어섰다. 연간 매출 역시 1331억 8800만 달러로 역대 최대를 기록했다. AI 데이터센터 수요가 실적을 끌어올렸다. 핵심 데이터센터 사업 매출은 180억 달러로 전년 동기의 11배를 넘어섰고 매출총이익률은 90%에 달했다. 고대역폭메모리(HBM)가 포함된 클라우드 메모리 사업 매출도 전분기보다 18% 늘어난 162억 8300만 달러를 기록했다. 산자이 메로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 “AI가 슈퍼지능(SI)으로 발전하고 있으며 메모리는 이러한 지능과 고객 플랫폼의 경쟁력을 더욱 높이고 있다”며 “2027회계연도에는 더 강한 실적을 예상한다”고 밝혔다. 마이크론은 AI 투자 확대에 따라 메모리 공급 부족이 장기화할 것으로 봤다. 메로트라 CEO는 “지난 실적 발표 이후 업계 수요가 더욱 강해졌다”며 “2027회계연도와 2028회계연도의 메모리와 저장장치 수급은 2026회계연도보다 훨씬 빠듯할 것”이라고 말했다. HBM뿐 아니라 D램과 낸드에서도 공급 부족이 이어질 것으로 예상했다. 고객사들이 장기간 물량 확보에 나서는 움직임도 뚜렷하다. 마이크론의 장기공급계약인 ‘전략적 고객 협약(SCA)’에 따른 재무적 약정은 지난 6월 220억 달러에서 320억 달러로 늘었다. 2027회계연도 HBM 생산 물량도 대부분 고객사와 계약을 확보했다. 다음 분기 전망도 시장 기대를 웃돌았다. 마이크론은 2027회계연도 1분기 매출을 615억 달러, 조정 EPS를 38.15달러로 예상했다. 시장 전망치인 매출 약 570억 달러와 EPS 35.40달러를 모두 웃돈다. 마크 머피 최고재무책임자(CFO)는 2027회계연도에도 매 분기 매출이 전분기보다 늘어날 것으로 봤다. 다만 매출총이익률 전망은 시장 기대에 소폭 못 미쳤다. 4분기 조정 매출총이익률은 사상 최고인 87.0%였지만 1분기에는 86.25%로 낮아질 것으로 예상됐다. 시장 전망치 86.7%를 밑도는 수준이다. 머피 CFO는 수요 둔화보다는 지난해 실적 호조에 따른 성과급과 신규 생산시설 가동 비용 등이 늘어난 영향이라고 설명했다. 마이크론은 1분기를 저점으로 수익성이 다시 개선될 것으로 예상했다. 사상 최대 실적과 시장 예상을 웃돈 다음 분기 전망에도 주가는 제한적인 반응을 보였다. 실적 발표 직후 시간외 거래에서 1% 넘게 올랐다가 상승분을 반납해 소폭 하락했다. 수익성 전망이 기대에 다소 못 미친 데다 올해 들어 주가가 이미 세 배 이상 오르면서 높아진 시장의 눈높이도 영향을 미친 것으로 풀이된다. 마이크론은 강한 수요에 대응해 2027회계연도 설비투자도 기존 계획보다 확대하기로 했다. 다만 신규 생산시설이 실제 공급 증가로 이어지기까지 시간이 필요한 만큼 당분간 빠듯한 수급이 이어질 것이란 게 회사의 판단이다. 로이터는 이번 실적 발표가 AI 인프라 투자의 지속성과 메모리 공급 부족이 이어질지를 가늠하는 시험대였다고 평가했다. 밥 오도넬 테크낼리시스리서치 수석 애널리스트는 “마이크론의 압도적인 실적과 전망은 AI 인프라 구축의 지속 가능성을 의심하는 시각을 잠재우는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.

삼성자산운용 ‘KODEX 미국반도체’ 상장지수펀드(ETF)가 기초지수 정기 변경에 따라 SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR)를 4.8% 비중으로 신규 편입했다. 이번 편입은 이 ETF가 추종하는 ‘미국SMH반도체지수’의 9월 정기 변경에 따른 것이다. 지난 7월 나스닥에 상장한 SK하이닉스 ADR은 약 2개월 만에 미국 대표 반도체 지수에 이름을 올렸다. 이 지수는 미국 상장 반도체 ETF 중 순자산 1위인 ‘반에크반도체(SMH·약 97조원)’가 추종하는 지수로, SMH 역시 같은 날 SK하이닉스를 동일하게 편입했다. KODEX 미국반도체는 엔비디아, TSMC 등 글로벌 반도체 25개 종목에 투자하는 국내 상장 ETF다. 이번 편입으로 인공지능(AI) 핵심인 고대역폭메모리(HBM) 라인업까지 갖추게 됐다. 총보수는 연 0.09%이며 연금계좌 투자도 가능하다.

삼성전자가 2026년 사업전략의 핵심을 인공지능(AI)으로 제시하고 반도체와 스마트폰, 가전 등 전 사업 영역에서 AI 경쟁력 강화에 나선다고 28일 밝혔다. 삼성전자는 지난 3월 18일 경기 수원시 수원컨벤션센터에서 열린 제57기 정기 주주총회에서 DS부문과 DX부문의 올해 사업전략과 전망을 공개했다. DS부문은 메모리·파운드리·시스템LSI 등 반도체 전 영역에서 근원적인 기술 경쟁력을 강화한다. 메모리는 AI 및 서버용 고부가가치 제품을 중심으로 시장에 대응하고 HBM4 등 차세대 제품의 경쟁력을 높인다는 계획이다. 파운드리는 GAA 공정 기술을 기반으로 2나노 시대 기술 주도권 확보에 나서며 데이터센터와 로보틱스 등 AI 수요를 적극 공략한다. 특히 메모리, 파운드리, 로직 설계, 첨단 패키징을 아우르는 ‘원스톱 솔루션’을 바탕으로 종합 AI 반도체 솔루션 기업으로 도약한다는 구상이다. AI 기술과 인프라를 반도체 설계부터 연구개발(R＆D), 제조, 품질 등 전 과정에 적용해 개발 속도와 수율을 높이고 선행 연구개발 투자도 강화한다. DX부문은 모든 제품과 서비스에 AI를 접목하고 AI 전환(AX)을 전사적으로 확대한다. 스마트폰은 ‘갤럭시 AI’를 기반으로 에이전틱 AI폰 시대를 선도하고 차세대 폼팩터와 프라이버시 디스플레이 등 차별화한 기술을 강화한다. 갤럭시 AI 기기 생산은 지난해 4억대에서 올해 8억대로 확대할 계획이다. TV 사업에서는 신규 라인업을 AI TV로 구성하고 마이크로 RGB와 미니 LED 등 프리미엄 제품을 늘린다. 생활가전은 AI 기반 맞춤형 서비스를 강화하고, 공조 사업은 플랙트그룹과의 시너지를 바탕으로 AI 데이터센터 등 고부가 시장을 확대한다. 하만은 AI 기반 지능형 콕핏과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 역량을 강화한다. 로봇과 메드텍 등 신성장 분야에도 투자를 늘린다. 제조용 휴머노이드 로봇을 생산라인에 우선 도입해 관련 기술과 데이터를 축적하고, 로봇AI와 핸드 기술 등을 고도화한다. 메드텍 분야에서는 AI와 데이터 기반 정밀 의료 및 개인 맞춤형 헬스케어 사업을 강화한다. 삼성전자의 AI 중심 전략은 주요 사업 성과로도 이어지고 있다. ‘갤럭시 S26 울트라’는 지난 3월 스페인 바르셀로나에서 열린 ‘MWC 2026’에서 ‘최고 전시 제품상’을 받았다. TV 사업에서는 글로벌 시장조사업체 옴디아 기준 2025년 매출 점유율 29.1%로 글로벌 TV 시장 1위를 기록하며 2006년 이후 20년 연속 선두를 유지했다. 

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.

중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)가 최신 모바일 D램 양산에 이어 차세대 공정까지 상용화하며 삼성전자와 SK하이닉스를 추격하고 있다. 아직 첨단 공정과 고대역폭메모리(HBM) 등에서는 격차가 있지만 범용 D램에서 시작한 중국의 추격이 고성능 모바일 제품으로 빠르게 확산하는 모습이다. 23일 업계에 따르면 CXMT는 지난 20일 중국 허페이에서 열린 세계제조업대회에서 5세대 D램 기술 플랫폼 ‘G5’의 양산에 들어갔다고 발표했다. 같은 날 로이터통신은 CXMT가 메모리 배열의 핵심 구조 간 간격을 11.95나노미터(㎚)까지 줄였으며, 회사 측이 이를 세계 최고 수준의 양산 공정에 근접한 기술이라고 설명했다고 보도했다. CXMT는 G5를 적용한 24기가비트(Gb) LPDDR5X 제품 2종도 공개했다. 회사에 따르면 기존 공정과 비교해 웨이퍼 한 장에서 생산할 수 있는 칩의 수가 50% 이상 늘었다. 다만 이는 CXMT가 자체 제시한 수치다. 차세대 모바일 D램인 LPDDR6에서는 한발 먼저 상용화에 들어갔다. CXMT는 지난 7일 LPDDR6를 양산해 샤오미의 폴더블 스마트폰 ‘샤오미 18 폴드’에 탑재했다고 발표했다. 최대 데이터 전송속도는 초당 12.8기가비트(Gbps)다. LPDDR은 스마트폰 등에 주로 쓰이는 저전력 D램으로, 기기 자체에서 인공지능(AI)을 구동하는 온디바이스 AI 확산과 함께 처리 속도와 전력 효율의 중요성이 커지고 있다. 사업 영역을 낸드플래시까지 넓히려는 움직임도 나타났다. 로이터통신은 지난 18일 복수의 소식통을 인용해 CXMT가 베이징에 짓는 새 공장에 3차원(3D) 낸드 연구개발(R＆D) 생산라인을 구축할 계획이라고 보도했다. 별도 연구소에서도 낸드 기술을 개발하고 있는 것으로 전해졌다. 다만 로이터는 낸드 양산 시점은 정해지지 않았으며 계획이 바뀔 가능성도 있다고 전했다. D램 전문업체인 CXMT가 실제 낸드 양산에 나설 경우 삼성전자·SK하이닉스뿐 아니라 중국 낸드 업체 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)와도 경쟁하게 된다. 한국 업체들과의 격차가 당장 사라진 것은 아니다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 2분기 세계 D램 매출 점유율은 삼성전자가 39.4%, SK하이닉스가 24.9%, 미국 마이크론이 23.3%로 상위 3사가 시장 대부분을 차지했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM을 비롯한 AI용 고부가 메모리와 10나노급 6세대(1c) D램 등 첨단 제품에 투자를 집중하고 있다. 모바일 D램에서도 차세대 제품 경쟁이 본격화하고 있다. 삼성전자는 23일 LPDDR6를 퀄컴의 차세대 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’ 플랫폼에서 최대 10.7Gbps 속도로 업계 최초 검증했다고 밝혔다. SK하이닉스는 지난 3월 1c 공정을 적용한 LPDDR6 개발을 완료하고 하반기 공급에 나선다는 계획을 밝힌 바 있다.

삼성전자가 7거래일간 13% 넘게 오르며 28만원 고지에 안착했다. 개인 투자자들의 ‘팔자’에도 기관과 자사주 매입이 주가를 떠받친 데 이어 외국인들까지 사들이고 있다. 이날 유가증권시장에서 삼성전자는 전 거래일 대비 2.89% 오른 28만 4500원에 시작해 2% 안팎 상승하고 있다. 전날 미 뉴욕증시에서 반도체가 강세를 보인 영향으로 SK하이닉스가 장 초반 3%대 상승한 뒤 상승분을 반납한 가운데 삼성전자 홀로 코스피를 떠받치고 있다. 삼성전자의 ‘역대 최대 규모’ 분기배당을 앞두고 기관과 외국인이 집중 매수하는 가운데 저가 매수에 나섰던 개인은 차익을 실현하는 분위기다. 앞서 삼성전자는 오는 3분기 정규 분기배당을 포함해 약 30조원의 현금배당을 시행한다고 밝혔는데, 배당기준일(30일)을 고려하면 28일까지 주식을 매수해야 배당금을 받을 수 있다. 증권가는 삼성전자의 주당 배당금을 1주당 4500원 안팎으로 추산하고 있다. 한국거래소에 따르면 개인은 지난 16일부터 22일까지 5거래일 동안 삼성전자를 총 4조 7400억원어치 순매도했다. 삼성전자가 24만원대까지 내려간 11일과 14일 3거래일간 2조 1740억원어치 사들인 개인은 다시 25만원대로 올라선 15일부터 ‘팔자’에 나선 것이다. 반면 같은 기간 기관은 2조 3930억원 순매수했으며 삼성전자의 자사주 매입으로 추정되는 기타법인 순매수액은 2조 5180억원으로 집계됐다. 이에 더해 9일부터 4거래일간 삼성전자를 팔던 외국인이 21일 순매수로 돌아서 22일까지 2거래일간 6820억원어치를 사들였다. 개인 4조원 순매도…외국인 돌아왔다삼성전자 주가는 앤프로픽과 오픈AI 등이 ‘AI 속도조절론’을 제기하면서 이달 중순 급락했지만, 이후 AI 고점에 대한 우려가 해소되고 증권가가 일제히 내년 실적 전망을 끌어올리면서 반등에 성공했다. 다만 자사주 매입이 끝난 뒤의 수급 공백에 대한 우려는 여전하다. 삼성전자는 오는 11월 21일까지 총 5328만 5968주를 매입하기로 했는데, 이 중 75% 이상을 이미 사들였다. 증권가에서는 삼성전자의 자사주 매입이 이르면 다음 달 중순쯤 끝날 것으로 내다본다. 증권가는 삼성전자의 목표주가에 대해 엇갈린 관측을 내놓고 있다. 이날 유안타증권은 삼성전자의 목표주가를 기존 53만원에서 63만원으로 끌어올렸다. 메모리 가격 상승과 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 판매 확대 등을 고려하면 메모리 업사이클이 장기화될 가능성이 있으며, 가격 상승폭은 다소 둔화되더라도 타이트한 수급 환경은 내후년에도 이어진다는 관측이다. 반면 같은 날 키움증권은 삼성전자의 목표주가를 35만원으로 유지했다. 투자의견은 ‘매수’로 유지했지만, 예상보다 가파른 원·달러 평균 환율 하락과 범용 D램 가격 상승률 둔화로 올해 3분기 실적은 기존 전망치를 하회할 것이라고 내다봤다.

건설사업관리(PM) 전문기업 한미글로벌은 SK하이닉스가 미국 인디애나주 웨스트라피엣에 건설 중인 고대역폭 메모리(HBM) 패키징 공장 프로젝트의 건설사업관리 용역을 수행하고 있다고 21일 밝혔다. SK하이닉스는 지난달 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대학교 할로웨이 체육관에서 인공지능(AI) 메모리용 어드밴스드 패키징(첨단 반도체 후공정) 생산기지 기공식을 개최했다. 이곳은 SK하이닉스가 미국에 처음 구축하는 AI 메모리 생산거점으로 총 40억달러 이상이 투입된다. 지난 3월 터파기를 시작해 공사가 진행되고 있다. 오는 2028년 10월 클린룸 완공을 목표로 하고 있다. 한미글로벌은 지난 2024년 8월부터 이 프로젝트의 프리콘 단계부터 참여했고 2028년 클린룸 완공시점까지 공장 건설사업 관리 업무를 맡는다. SK하이닉스의 한국과 미국 협력사 관리를 포함한 설계관리, 공정 및 원가관리, 품질, 안전, 리스크 등 공장 건설사업의 주요 관리 업무를 수행하고 있다. 한미글로벌은 현재 국내 기업의 미국 내 반도체, 이차전지, 해저케이블 생산기지 등 첨단 산업시설 건설 프로젝트 20여 개를 관리하고 있다.

인공지능(AI) 반도체의 핵심인 고대역폭메모리(HBM) 관련 평균 수출단가가 넉 달 연속 가파른 상승세를 이어가다 8월 하락 전환한 것으로 나타났다. HBM 시장에서는 미국 마이크론이, D램 시장에서는 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 점유율 확대에 나서며 K-메모리를 압박하고 있다. HBM의 기술 초격차 유지, 범용 D램의 원가·제품 경쟁력 향상 등 ‘투트랙 전략’이 필요한 상황이다. 20일 한국무역협회 무역통계 서비스에 따르면 HBM 관련 평균 수출가는 올해 3월 40.68달러에서 4월 53.04 달러, 5월 58.21달러, 6월 69.51달러, 7월 76.14달러로 4개월 연속 가파른 상승세였다. 반면 지난달에는 73.39달러로 3.6% 하락하며 상승세가 꺾였다. 3월부터 7월까지 수출단가가 약 87% 급등한 뒤 첫 하락세를 보였다는 점에서 업계의 속내는 복잡해졌다. 우선 HBM 공급 경쟁 탓에 단가 상승세가 둔화하는 초기 신호 아니냐는 해석이 나온다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “HBM 수출단가 하락은 시장 공급 물량이 늘어난 영향일 수 있다”며 “미국 마이크론이 공급을 확대하는 등 후발 업체들의 공급이 점차 늘어나면 HBM 가격에 하락 압력이 커질 수 있다”고 말했다. 마이크론은 HBM 생산능력을 지난해 월 4만~5만장에서 올해 연말에는 10만장 수준으로 늘릴 계획인 것으로 알려졌다. 지난 2분기에 HBM4 양산에 들어갔고 설비투자도 확대 중이다. 삼성전자도 올해 말에 17만장 규모의 생산능력을 월 25만장 수준으로 증설할 것이라는 관측이 나온다. SK하이닉스는 지난 6월에 웨이퍼 생산능력을 향후 5년간 2배로 확대한다는 계획을 내놓은 바 있다. 다만 지난달 HBM 수출액과 물량은 전달보다 증가했다는 점에서 HBM 수출단가 하락을 곧바로 수요 둔화나 시장 가격 하락으로 해석하기는 어렵다. 반도체 업계 관계자는 “해당 통계에는 HBM뿐 아니라 장비 등 다른 품목도 포함돼 있어 현재 통계만으로 단정 짓기는 어렵다”고 했다. D램 시장에서는 중국 CXMT의 추격이 변수다. 트렌드포스에 따르면 2분기 D램 시장 점유율은 삼성전자 39.4%, SK하이닉스 24.9%, 마이크론 23.3%, CXMT 9.5% 순이었다. 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 점유율이 1분기 67.3%에서 64.3%로 낮아진 반면 마이크론과 CXMT는 각각 점유율을 끌어올렸다. 특히 마이크론과 CXMT의 수익성도 빠르게 높아지고 있다. 업계와 외신에 따르면 지난 2분기 영업이익률은 CXMT(82%), 마이크론(80.4%), SK하이닉스(76.3%), 삼성전자 DS부문(70%) 순이었다. 업계 관계자는 “한국 업체들이 여전히 앞서 있지만 미중 기업들이 정부의 지원을 등에 업고 추격 속도를 높이고 있다”며 “HBM은 차세대 제품의 성능과 양산 기술을 고도화해 경쟁력을 유지하고, D램은 수율 개선을 통해 원가 경쟁력을 높이는 등 적극적인 대응이 필요한 시기”라고 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.

SK그룹 전문경영인 부회장 3명이 지주사 SK㈜에서 SK하이닉스로 자리를 옮겼다. 인공지능(AI) 반도체와 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 SK하이닉스의 그룹 내 비중이 커진 가운데 중국·미주 사업과 대외협력 경험을 갖춘 경영진을 핵심 계열사에 배치해 글로벌 전략과 중장기 경영 지원을 강화하려는 인사로 풀이된다. 18일 재계에 따르면 서진우 중국 총괄 부회장과 유정준 미주 총괄 부회장, 이형희 부회장이 최근 SK하이닉스로 소속을 옮겼다. 그룹 전문경영인 부회장 4명 가운데 장동현 SK에코플랜트 부회장을 제외한 3명이 SK하이닉스에 포진하게 됐다. 세 부회장의 공통점은 글로벌 사업과 대외협력 경험이다. 서 부회장은 SK텔레콤 사장과 SK플래닛 대표 등을 거쳐 중국 사업을 맡아왔고, 유 부회장은 SK E＆S와 SK온 대표 등을 지내며 북미 사업을 이끌었다. 이 부회장은 SK텔레콤과 SK브로드밴드, 수펙스추구협의회 등에서 전략·대외 업무를 맡았다. 이들 부회장은 지난달 중순부터 SK하이닉스 사장단을 포함한 임원 약 250명과 개별 심층 면담도 진행하고 있다. 현장의 애로사항과 조직 운영 상황을 점검하고, 이를 토대로 조직 정비와 중장기 경영 과제를 구체화하기 위한 것으로 알려졌다. SK하이닉스 임원 전반을 상대로 이 같은 심층 면담이 이뤄지는 것은 2012년 SK의 하이닉스 인수 직후 이후 14년 만이다. 이번 인사는 SK하이닉스가 그룹의 핵심 성장축으로 자리 잡은 상황과 맞물려 있다. AI 메모리 수요 확대와 HBM 시장 성장으로 회사의 위상이 높아진 데다, 미국을 비롯한 해외 생산거점 투자와 글로벌 고객 대응의 중요성도 커지고 있다. 미주·중국 사업 경험과 대외협력 역량을 갖춘 부회장단을 전진 배치해 이런 변화에 대응하려는 것으로 해석된다. SK그룹은 반도체 산업의 중요성과 글로벌 경영 불확실성을 고려한 인사라고 설명했다. SK그룹 관계자는 “다양한 경험과 연륜을 갖춘 경영진이 SK하이닉스의 경영 방향성을 제시하고 회사의 비전 수립을 지원할 것”이라고 말했다.

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.

SK하이닉스가 인텔과 미국 내 메모리 반도체 생산 방안을 협의 중인 것으로 전해졌다. 인공지능(AI) 확산으로 고대역폭메모리(HBM) 등 메모리 수요가 급증하자 호남 생산거점 확대와 함께 미국·일본 등 해외 생산기지 구축도 검토하는 분위기다. 로이터는 16일 논의에 정통한 관계자 3명을 인용해 SK하이닉스가 인텔의 미국 오하이오 공장 일부를 임차하는 방안을 논의중이라고 보도했다. 현지에서는 인텔과 SK하이닉스, 메모리 공급을 원하는 주요 클라우드 업체가 합작법인(JV)을 설립하는 방안도 거론된다. 로이터는 협상이 아직 초기 단계이며 오하이오에서 생산할 메모리 종류도 확인되지 않았다고 전했다. SK하이닉스는 이날 “경쟁력 강화를 위해 다양한 방안을 검토 중이나 현재 어떠한 사안도 확정된 바 없다”고 밝혔다. 만일 협력이 성사돼 미국에서 웨이퍼 생산에 나서면 SK하이닉스의 첫 미국 메모리 전공정 거점이 된다. 이와 별도로 현재 인디애나주에 건설 중인 시설은 고대역폭메모리(HBM) 첨단 패키징을 위한 후공정 거점이다. 오하이오 공장 인수설은 지난 7월에도 제기됐지만 SK하이닉스는 당시 부지와 공장을 인수할 계획이 없다고 밝혔다. 두 회사는 2020년 SK하이닉스가 인텔의 낸드·솔리드스테이트드라이브(SSD) 사업 인수를 결정하고 이듬해 미국 자회사 솔리다임을 출범시키면서 사업적으로 인연을 맺었다. 최태원 SK그룹 회장은 당시 전력과 용수, 인력 등 여건이 맞는다면 미국을 포함해 어디든 신규 메모리 생산거점을 검토할 수 있다는 뜻을 밝혔다. 이어 지난달에는 일본 미야기현도 추가 생산거점 후보로 거론됐다. 최 회장은 지난 1일 아사히신문 인터뷰에서 일본을 “매우 매력적인 투자 후보지”라고 평가하며 현지 생산 가능성을 열어뒀다. 다만 구체적인 지역이나 투자 방식은 아직 정해지지 않았다. 생산 확대의 중심은 국내다. SK하이닉스는 지난달 용인 Y2와 청주 M17에 총 54조 3000억원을 투자하기로 했으며, 호남권에도 용인 이후 수요에 대응할 차기 생산거점 구축을 추진하고 있다. 해외 생산 검토의 배경에는 AI가 끌어올린 메모리 수요가 있다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 15일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 ‘AI 인프라 서밋’에서 “메모리 생산 능력이 매우 제한적이고 가격도 5~7배 올랐다”며 “내년에는 상황이 더 악화할 것”이라고 말했다. 시장조사업체 트렌드포스는 D램 공급 부족이 내년까지 이어지고, 신규 생산시설이 공급에 본격적으로 기여하는 시점은 2028년이 될 것으로 내다봤다.

미 국채 10년물 금리가 ‘마의 5%’를 뚫고 미 연방준비제도(Fed)의 기준금리 인상이 초읽기에 들어간 가운데, 최근 상승분을 반납하며 급락한 ‘삼전닉스’에 대해 “지금이 반등을 준비할 시점”이라는 증권가 보고서가 나왔다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 16일 보고서를 내고 “인공지능(AI) 개발 속도 지연에 대한 우려 속에서도 오히려 AI 인프라 투자는 상향 조정되고 있다”면서 삼성전자와 SK하이닉스를 최선호주로 제시했다. 김 본부장은 “AI 개별 모델의 출시 일정 지연 가능성을 AI 인프라 투자 사이클 둔화로 직접 연결하는 것은 시기상조로 판단된다”며, 미국 하이퍼스케일러의 내년 AI 인프라 투자는 전년 대비 63% 증가한 1조 3000억 달러로 시장 전망치(1조 1000억 달러)에서 상향 조정되고 있는 추세라고 설명했다. 이어 “주요 고객사의 고대역폭메모리(HBM)와 고성능 DRAM 중심의 메모리 주문에서 감소 조짐은 전혀 확인되지 않고 있다”면서, 현재 고객사들의 메모리 수요 충족률은 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 테크놀로지 기준 60%에 그친다고 말했다. 김 본부장은 “메모리 업체들의 재고가 10일 치 미만으로 역사적 최저치를 기록하고 있는 상태”라며 “내년 공급 물량은 더욱 타이트할 전망으로, 주요 고객사들은 내년 공급 부족 심화를 감안해 선제적 물량 확보에 나서고 있다”고 덧붙였다. 또 “과거 반도체 주가는 수요 우려가 제기될 때마다 선조정을 받았지만, 이번 사이클은 다른 것으로 판단된다”면서 “현재 반도체 주가는 AI 투자 둔화를 선반영하고 있지만, 주가와 펀더멘털 괴리가 확대되고 있는 지금이 향후 반등을 준비할 시점”이라고 강조했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이달 초 오픈AI의 ‘GPT-아스트라’ 공개를 기점으로 메모리 수요 증가에 대한 기대감이 재차 고개를 들며 주가가 반등했다. 그러나 미 국채 10년물 금리가 5%를 돌파한 데다 앤트로픽과 오픈AI 등 AI 기업 수장들이 ‘AI 속도조절론’을 꺼내 들며 상승세를 타던 주가에 삭풍이 불었다. 삼성전자는 14일 4.24% 급락한 뒤 전날 0.6% 반등했다. SK하이닉스는 14일 7.12% 급락한 뒤 전날 0.88% 반등했다. 이어 미 연방공개시장위원회(FOMC) 회의 마지막날인 16일 삼성전자와 SK하이닉스는 장 초반 보합세를 이어가고 있다. 연준은 17일 오전 3시(한국시간) 기준금리 인상 여부를 발표한다.

앤트로픽·오픈AI “안전 검증 필요”젠슨 황 ‘AI 파국론’ 전망에 선 그어 인공지능(AI) 개발 속도조절론이 소위 ‘세기의 논쟁’으로 부상한 가운데, 글로벌 빅테크 및 AI 선두 기업들의 입장이 갈리고 있다. 인간이 예측할 수 없는 AI의 위험에 대응할 필요가 있다는 생각은 같다. 하지만 엔비디아는 AI 고도화 가속, 앤트로픽·오픈AI는 개발 속도 조절, 마이크로소프트(MS)는 인간의 통제 강화 등 사업 영역과 이익에 따라 분화가 심화하는 모습이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 14일(현지시간) 미국 로스앤젤레스에서 열린 ‘올인 서밋’에서 AI 고도화가 인류 파멸로 이어질 수 있다는 전망에 대해 “과학에 근거하지 않았다”고 밝혔다. 또 인터뷰 도중 도널드 트럼프 미국 대통령이 전화해 AI 파국론을 “사기”라고 일축하자 황 CEO는 “(트럼프 대통령이) 이 문제의 복잡성을 잘 이해하고 있다”고 했다. AI 속도조절론에 가장 뚜렷하게 선을 그은 셈이다. MS가 이날 내놓은 답은 ‘통제’다. MS는 ‘AI 행동강령’을 공개하고 “AI는 의식을 갖고 있지 않고 의식을 모방하도록 설계돼서도 안 된다”고 밝혔다. AI가 인간의 수정이나 종료 명령을 거부하지 못해야 하며, 인간에게 통제권이 없다면 AI의 범용성, 자율성, 성능 일부를 포기할 수 있다는 원칙도 담았다. 무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이를 향후 자체 AI 모델을 규율할 ‘헌법’이라고 설명했다. 속도조절론은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 지난 12일 불을 붙였다. AI가 다음 AI 개발을 돕는 ‘재귀적 자기 개선’과 통제망 이탈 사례가 잇따르자 안전 연구와 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 벌자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO, 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 공감했다. 하지만 해당 논의가 AI 산업 전반으로 확산되자 해법은 갈렸다. 황 CEO의 속도조절 선 긋기는 AI 전체의 연산량 증가가 곧 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 수요 증가로 이어지면서 엔비디아의 이익이 확대되기 때문으로 보인다. MS는 AI를 얼마나 빨리 개발하느냐보다 기업과 이용자가 계속 안심하고 쓸 수 있느냐가 중요하다. 애저 클라우드와 마이크로소프트365, 코파일럿 등 기업용 서비스에서 AI 활용이 늘수록 사업도 커진다. AI에 대한 불신으로 인한 도입 위축이나 기술 발전 둔화는 부담이다. 개발 속도 감속보다 ‘통제 가능한 AI’를 앞세운 배경으로 읽힌다. 반면 속도조절론을 처음 꺼낸 프런티어 모델 개발사들은 안전 책임뿐 아니라 막대한 개발비 부담도 안고 있다. 새 모델 출시 주기가 짧아질수록 거액을 들여 학습한 모델에서 투자비를 회수할 시간도 줄어든다. 오픈AI가 2030년까지 부담할 것으로 예상되는 컴퓨팅 비용만 7500억 달러(약 1020조원)에 이른다. 속도조절론을 AI 고도화에 대한 순수한 논쟁으로만 보기는 어렵다는 시각도 나온다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 더버지는 안전 규칙 강화가 막대한 비용을 감당할 수 있는 선두 업체에 유리한 반면 후발주자와 오픈소스 진영에는 진입 장벽으로 작용할 수 있다고 지적했다. AI 안전 보장을 위한 제동이 기존 업체의 시장 지배력을 굳히는 ‘사다리 걷어차기’가 될 수 있다는 것이다. 증시는 이런 논쟁이 AI 인프라 투자 둔화로 이어질 가능성을 우려했다. 간밤 미국에서 필라델피아반도체지수가 5.9% 급락했고 엔비디아와 마이크론은 각각 3.4%, 5.3% 내렸다. 모델 개발이 실제로 느려지면 데이터센터와 GPU, 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 둔화할 수 있다는 우려가 반도체주에 영향을 미친 것이다.

수출 599.8억 달러…석달 연속 500억弗↑ 반도체 209%·컴퓨터 383% 급증 전체 수출서 ICT 비중도 61% 달해 대미 수출 4배… 대미 흑자 98%가 ICT 트럼프 ‘교역 단절’ 엄포 속 관세 협상 주목 인공지능(AI) 투자 확대로 반도체와 컴퓨터 수출이 크게 늘면서 지난달 정보통신기술(ICT) 수출이 사상 최대치인 600억 달러에 육박했다. 구글·엔디비아 등 글로벌 빅테크 기업들의 AI 데이터센터 수요가 폭발한 미국으로의 수출은 4배 급증해 향후 대미 관세 협상에 어떤 영향을 미칠지 주목된다. 산업통상부와 과학기술정보통신부는 14일 이런 내용이 담긴 ‘8월 ICT 수출입 동향’을 발표했다. 지난달 ICT 수출은 전년 같은 달(228억 4000만 달러)보다 162.6% 늘어난 599억 8000만 달러(약 80조 7200억원)로, 3개월 연속 500억 달러를 넘으며 월 역대 최대치를 갈아치웠다. 전체 수출(982억 5000만 달러)에서 ICT가 차지하는 비중도 61.0%로, 사상 처음 60%를 돌파했다. 수입이 186억 1000만 달러로 48.8% 증가했지만 수출액이 수입액을 압도하며 무역수지는 역대 최초로 400억 달러를 넘어서 413억 7000만 달러 흑자를 기록했다. 품목별로 반도체 209%와 컴퓨터·주변기기 383.1%, 휴대전화 23.2%, 통신장비 11.5% 등이 증가한 반면 디스플레이는 유기발광다이오드(OLED) 수출 감소로 7% 줄었다. 특히 반도체 수출은 AI 인프라 수요 증가에 따른 전 세계 글로벌 빅테크 기업의 설비 투자 확대와 메모리 초과 수요에 따른 가격 상승에 힘입어 지난해 8월(151억 달러)의 3배가 넘는 월 최대 466억 7000만 달러를 달성했다. D램(8Gb) 가격은 지난해 8월 5.7달러에서 지난달 25달러로 338.6% 올랐다. 고대역폭 메모리(HBM)와 서버용 D램 모듈 등 AI 데이터센터 내 수요 증가로 메모리 수출은 409억 4000만 달러로 전년 동월 대비 290.2% 증가했다. 반도체 패키징·검사 등 후공정과 반도체 설계 전문기업(팹리스) 중심으로 수출이 늘면서 시스템 반도체도 전년 동월보다 24.3% 증가한 50억 9000만 달러를 수출했다. 이에 ICT 수출에서 반도체 비중도 지난해 65.6%에서 올해 1~8월 누적 76.3%까지 확대됐다. 컴퓨터·주변기기도 AI 데이터 처리 수요 확대에 따른 중대형 컴퓨터와 부품, 기업용 낸드플래시 기반 데이터 저장장치인 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 수출 확대로 4.8배 증가한 64억 달러의 역대 최대 실적을 기록했다. 지역별로는 굴지의 빅테크 기업이 밀집한 대미 수출이 306.5%로 가장 증가폭이 컸다. 미국 수출은 지난해(23억 3000만 달러)에서 올해 94억 6000만 달러로 4배 넘게 늘었다. 이어 중국 227.9%, 인도 126.7%, 베트남 81.4%, 일본 72.4% 등 주요 지역에서 모두 수출이 증가했다. 지난달 대미 무역흑자 88억 9000만 달러 가운데 ICT 흑자는 86억 5000만 달러로 97.7%에 달했다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 13일(현지 시간) 아일랜드 귀국 전 언론 인터뷰에서 “미 연방준비제(Fed·연준)가 금리를 내리지 않으면 몇몇 나라와 무역 중단을 중단하겠다”며 일부 국가와의 ‘교역 단절’ 가능성을 거듭 언급했다. 3500억 달러(약 472조원) 규모의 대미 투자 발표가 임박한 가운데 한미 교역에서 대미 무역적자를 이유로 관세 압박을 강화해온 미국이 반도체를 중심으로 급증하는 한국의 대미 흑자를 문제 삼아 추가 관세 카드를 꺼낼 수 있다는 우려가 나온다.

작년 딥시크 쇼크를 몰고 왔던 중국 AI 기업 딥시크가 기업공개(IPO)를 앞두고 새로운 모델인 ‘딥시크 V4.1 플래시’를 공개했습니다. 지난 10일 허깅페이스 등에 공개된 새 모델은 총 7180억개의 파라미터(5520억개의 기본 파라미터+1960억개의 N-gram)를 사용하지만, 2.8조개로 훨씬 파라미터가 큰 ‘Kimi K3’는 물론 서구의 주요 AI 모델과 견줄 만한 성능을 지니고 있습니다. 출시와 같이 공개된 벤치마크를 보면 딥시크 V4.1 플래시는 Terminal-Bench 2.1에서 90.6점을 기록해 GPT 5.6 Sol의 88.8점이나 클로드 오푸스 5의 89.1점을 넘어서고 자사의 기존 플래그십 모델인 딥시크 V4.0 프로의 87.9점도 넘어서고 있습니다. 물론 모든 벤치마크 결과에서 앞서는 건 아니고 주로 코딩 및 에이전트, 사이버 보안 등에 강한 모습을 보이지만, 모델 크기와 사양을 생각하면 V4.0 플래시 버전과 비교해도 괄목할 만한 성장을 이뤄냈습니다. 하지만 진짜 놀라운 부분은 가격입니다. 딥시크는 올해 저렴한 가격과 쓸 만한 성능을 무기로 시장에 파란을 몰고 왔습니다. 하지만 사용자가 몰리면서 지난 8월 가격을 대폭 인상했는데, 불과 한 달 만에 모델 성능을 대폭 끌어올리면서 가격을 낮췄습니다. 딥시크 V4.1 플래시의 가격은 백만 토큰당 기준 피크 시간대 입력 0.3달러, 출력 1.2달러, 캐시 히트 입력 0.006달러, 일반 시간대 입력 0.15달러, 출력 0.6달러, 캐시 히트 입력 0.003달러로 일부 프런티어 모델 대비 86배나 저렴하다는 것이 딥시크의 주장입니다. 당초 가격을 올린 이유로 지목된 것은 연산 자원 대비 사용자가 너무 몰리면서 감당이 어려워졌기 때문으로 풀이됐습니다. 특히 새로운 모델이 개발될수록 보통 파라미터 크기가 커지면서 메모리와 연산 자원이 더 필요하기 때문에 가격을 올릴 수밖에 없을 것으로 여겨졌습니다. 하지만 딥시크는 V4.1 플래시에서 아키텍처를 대폭 혁신하고 메모리와 연산 자원 사용량을 극단적으로 줄이면서도 모델 성능을 높이는 데 성공해 경제성을 확보했습니다. 모델 파라미터 크기는 V4.0 플래시가 2840억 개로 사실 V4.1 플래시가 기본 모델만 두 배에 가깝고 N-gram 추가 메모리까지 합치면 2.6배는 큰 편입니다. 하지만 V4.1 플래시는 CED(Causal Encoder-Decoder)라는 아키텍처를 사용해 긴 프롬프트/컨텍스트 읽기 과정에서는 인코더 20층에 80억개의 파라미터만 사용하고 응답을 생성하는 디코더는 40층 160억 개를 다 사용해 에이전트·코딩처럼 입력이 출력보다 훨씬 긴 작업에서는 오히려 연산량이 적을 수 있습니다. 또 SWA Bounded Replay, CSA2, FP4 KV 캐싱(caching) 같은 여러 기술을 사용해 KV 캐시의 양을 극적으로 줄여 V4.0 플래시 대비 약 4분의1로 줄였습니다. 이는 HBM 같은 고가 메모리의 의존도를 크게 낮춰 비용을 절감할 수 있습니다. N-gram 임베딩 기술은 알리바바의 Qwen 3.8 플래시 넥스트 같은 다른 중국산 AI 모델에서도 도입한 기술로 자주 쓰는 관용구를 사전처럼 저장했다가 불러 쓰기 때문에 일반 D램에 저장해도 되고 모델의 응답 속도를 매우 빠르게 만들 수 있습니다. 이와 같은 아키텍처 혁신을 통해 연산 자원과 메모리를 최대한 아끼면서 토큰 생성량과 성능을 극대화한 것이 V4.1 플래시에서 오히려 가격을 낮춘 비결로 풀이됩니다. 하지만 이 가격에 서비스하면서도 손익분기점을 넘었는지는 여전히 의문입니다. 딥시크는 비상장 기업으로 정확한 재무 상태를 알기 어렵지만, 현재까지는 적자인 것으로 알려져 있습니다. 아무리 효율성 좋은 모델을 사용해도 경쟁자와 비교해서 매우 저렴한 가격에 제공하고 있기 때문에 수익을 내긴 쉽지 않은 구조입니다. 매번 서구 모델 대비 저렴한 가격을 무기로 내세웠지만, 역설적으로 저렴하지 않으면 안 되는 사업 모델이 약점이 될 수 있습니다. 딥시크 V4.1 플래시는 연산 자원 효율화라는 관점에서는 놀라운 기술적 진보를 보여줬지만, 결국 장기적으로 보면 기술 혁신보다 수익화에 성공할 수 있을지가 실제 몸값을 결정할 것입니다. 앞서 가격 인상도 상장을 앞두고 실적을 좋게 하기 위한 것이라는 평가가 있었는데, 이번에 다시 가격을 낮추고도 실적을 확보할 수 있을지 궁금해지는 대목입니다.

변호사이자 방송인 서동주가 SK하이닉스 주식에 꾸준히 추가 매수를 이어가며 손실 폭을 줄여나가고 있는 근황을 공개했습니다.최고 280만원대까지 치솟았던 매입가를 239만원대까지 낮췄다는 것인데요. 증권가에서는 인공지능(AI) 반도체 수요 증가에 힘입어 SK하이닉스의 추가 상승 가능성을 점치고 있습니다. “280층에서 239층으로”…물타기로 버틴다서동주는 지난 10일 자신의 유튜브 채널에 ‘280층에 들어가 반려닉스 생긴 서동주의 주식 근황’이라는 제목의 영상을 올렸습니다. 여기서 ‘층’이란 SK하이닉스의 평균 매입가를 아파트 층수에 비유한 것이며, ‘반려닉스’는 평생을 함께하는 반려동물처럼 주식을 장기 보유하게 됐다는 의미를 담은 표현입니다. 서동주는 SK하이닉스 주식을 고점에 사서 손실을 보고 있는 상황과 관련한 자신의 일화를 먼저 꺼냈습니다. 그는 “남편과 쉬려고 하는데 하이닉스에 물려 있는 내 상황이 떠오르더라”며 “‘사랑하기 때문에’라는 가사를 ‘물려있기 때문에’로 개사해 불러 올렸다”고 말해 웃음을 자아냈습니다. 영상을 촬영한 지난달 26일, 서동주는 자신의 주식 계좌를 공개하며 수익률이 ‘마이너스 27.89%’라고 밝혔습니다. 그는 “최고는 280 몇 층에 들어갔다”며 “그때부터 물타기로 꾸준히 계속 샀다. 어제도 150만원대로 내려와서 한 번 더 물타기를 했다”고 설명했습니다. 이렇게 꾸준한 추가 매수로 평균 매입 단가를 낮춰온 결과, 서동주는 현재 ‘239층’에 있다고 전했습니다. 그는 “제가 기사에 처음 났을 때 259층이었는데 그 뒤로 물타기를 할 수 있을 때 꾸준히 해서 내려와 있다”고 말했습니다. 이어 “200층이 언제 되려나. 거의 ‘반려닉스’라고 부르고 있다”며 “내년을 노려본다”고 덧붙였습니다. 증권가는 상승 전망…목표 주가 상향 조정증권가 역시 SK하이닉스의 향후 주가 상승에 무게를 두고 있는데요. AI 관련 투자가 커지면서 고대역폭 메모리(HBM) 수요가 늘고 반도체 업황 역시 개선될 것이란 분석입니다. 미래에셋증권은 지난 7일 SK하이닉스 목표 주가를 310만원으로 높였습니다. AI 반도체에 들어가는 HBM 양이 늘고 가격도 오르면서 실적이 좋아질 것이라고 봤기 때문입니다. 특히 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 빅테크 기업들이 자체적으로 개발하는 AI 반도체에도 HBM이 쓰이고 있다는 점에 주목했습니다. HBM 시장 자체가 커질 뿐만 아니라 구매 기업들도 다양해지면서 SK하이닉스가 수혜를 볼 것이라는 해석입니다. 같은 날 DB증권도 SK하이닉스 목표 주가를 230만원으로 올려 잡았습니다. 올해 3분기부터 차세대 제품인 HBM4 출하가 본격적으로 시작되는 데다 내년 HBM4 가격 상승에 힘입어 실적 상승세가 이어질 것으로 예상했습니다. SK증권 역시 최근 SK하이닉스에 대해 투자의견 ‘매수’와 함께 목표주가 400만원을 유지했습니다. 반면 키움증권은 지난달 목표주가를 220만원에서 210만원으로 낮춰 잡았습니다. 메모리 가격이 비싸지다보니 스마트폰 업체들이 선뜻 구매에 나서지 않고 있고, 노트북과 PC용 메모리 판매도 예상보다 부진할 것으로 내다봤기 때문입니다. 다만 키움증권은 SK하이닉스에 대해 HBM 실적 성장에 대한 기대감이 단기적으로 주가를 다시 끌어올리는 힘이 될 것으로 전망했습니다.

인공지능(AI)이 촉발한 ‘칩플레이션’이 올해 스마트폰 신제품 가격을 평균 25% 끌어올린 것으로 나타났다. 첫 폴더블폰을 내놓은 애플이 프리미엄 전략을 앞세워 ‘500만원 스마트폰’ 시대를 열면서, 스마트폰 시장이 고가 제품 중심으로 재편되는 동시에 전체 수요가 위축될 가능성도 제기된다. 애플은 지난 9일(현지시간) 신제품 공개 행사에서 첫 폴더블 아이폰인 ‘아이폰 듀오’를 공개했다. 국내 출고가는 256GB 기준 329만원부터 시작하며 최상위 2TB 모델은 509만원에 달한다. 스마트폰 한 대 가격이 500만원을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 플래그십 아이폰 가격도 올랐다. 아이폰18 프로와 프로 맥스의 국내 출고가는 각각 199만원, 219만원부터 시작한다. 로이터통신은 메모리 반도체 가격 급등이 애플의 가격 인상에 영향을 미쳤다고 보도했다. AI 데이터센터 투자 확대로 고대역폭메모리(HBM) 수요가 급증하면서 범용 D램과 낸드플래시 공급까지 빠듯해졌기 때문이다. 메모리 가격이 가파르게 오르면서 애플을 비롯한 스마트폰 제조사들의 원가 부담도 커지고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 전 세계 스마트폰 평균 판매가격은 15% 상승했다. 특히 올해 새롭게 출시된 스마트폰의 가격은 평균 25%가량 올랐으며, 전체 모델 가운데 10개 중 4개 이상이 가격을 인상한 것으로 나타났다. 지역별로는 중저가 스마트폰 비중이 높은 인도의 가격 상승률이 21%로 가장 높았고 아시아태평양 19%, 중동·아프리카 18%, 라틴아메리카 16% 등이 뒤를 이었다. 스마트폰 가격 상승은 제조사들의 ‘프리미엄 모델’ 경쟁을 더욱 부추길 전망이다. 원가 상승분을 가격에 반영하는 과정에서 판매량을 늘리기보다 고가 제품의 비중을 높여 평균판매가격을 끌어올리는 전략이 강화될 수 있기 때문이다. 애플이 이번 신제품 공개 행사에서 플래그십 모델인 아이폰18 프로와 프로 맥스를 먼저 공개하고 기본형 아이폰18은 발표하지 않은 점도 이 같은 프리미엄화 흐름과 맞닿아 있다는 분석이다. 폴더블폰은 프리미엄화 전략의 대표적인 제품으로 꼽힌다. 뉴욕타임스(NYT)는 “애플과 삼성전자 등이 평면 스마트폰의 디자인 차별화가 어려워진 상황에서 폴더블폰을 통해 고급 제품의 존재감을 부각하고 있다”고 평가했다. 폴더블폰은 일반 스마트폰과 한눈에 구별되는 형태를 갖춰 소비자에게 ‘프리미엄 제품’이라는 인식을 심어주기 쉽다는 분석이다. 디스플레이와 카메라, 기판 등 고부가 부품 탑재 비중이 높은 만큼 고가 정책을 펼치기도 용이하다. 고가화가 스마트폰 시장 전체의 성장으로 이어질지는 미지수다. 시장조사기관 IDC는 올해 스마트폰 평균 가격 상승 등의 영향으로 전 세계 스마트폰 판매량이 17% 감소할 것으로 예상했다. 반면 폴더블폰 판매량은 아이폰 듀오 출시 효과로 12% 증가한 2290만대에 이를 것으로 전망했다. 전체 스마트폰 시장이 위축되는 가운데 고가·폴더블 등 일부 프리미엄 제품으로 수요가 쏠릴 수 있다는 의미다. 스마트폰 가격 상승이 제조사와 부품업체에 마냥 호재인 것도 아니다. 가격 부담이 커질수록 소비자들이 스마트폰 교체 주기를 늦추거나 저용량·중저가 모델, 중고 제품을 선택할 가능성이 있기 때문이다. 반면 폴더블 등 초프리미엄 제품의 판매가 확대되면 고부가 부품을 공급하는 국내 부품업체에는 새로운 기회가 될 수 있다.

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’의 수요 폭증으로 월 200달러(약 27만원)짜리 최상위 ‘프로’ 요금제의 신규 가입을 일시 중단했다. 새 모델 출시 직후 수요가 예상보다 빠르게 늘어 이를 감당할 자원이 부족한 탓이다. 티보 소티오 오픈AI 제품·플랫폼 총괄은 10일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X)에 “기존 이용자들이 아스트라를 계속 쓸 수 있도록 월 200달러 프로 요금제의 신규 가입을 일시 중단한다”고 밝혔다. 이미 가입한 사람은 영향을 받지 않는다. 기존 가입자들의 서비스 품질을 유지하면서 동시에 최대한 많은 이용자에게 아스트라를 제공하기 위한 조치라는 설명이다. 오픈AI의 챗GPT 유료 상품은 월 8달러 ‘고’, 20달러 ‘플러스’, 100달러와 200달러짜리 ‘프로’로 나뉜다. 이 가운데 문을 닫은 것은 맨 위 등급이다. 소티오 총괄은 “이 요금제가 시스템에 가장 큰 부담을 준다”며 “서비스를 최대한 넓게 유지하면서 취할 수 있는 가장 작은 조치를 택한 것”이라고 설명했다. 실제로 이 요금제는 5시간당 최신 모델 아스트라에 900건까지 질문할 수 있어, 낸 돈에 비해 쓸 수 있는 양이 아래 등급의 두 배다. 가장 많이 쓰는 고객만 골라 막은 셈이다. 오픈AI는 지난 3일 공개한 ‘GPT-6 아스트라’ 모델이 사람 대신 컴퓨터를 직접 조작해 문서를 만들고 웹사이트를 구축하는 수준에 이르렀다고 밝혔다. 그렉 브록먼 사장은 공개 당일 기자 브리핑을 “AGI(범용인공지능) 시대에 오신 것을 환영한다”는 말로 끝맺었다. 다만 브록먼 사장도 “개인적 믿음”이라는 단서를 달며 판단은 이용자에게 맡겼다. AGI는 사람이 하는 대부분의 경제활동을 AI가 대신할 수 있는 단계를 뜻한다. 반응은 뜨거웠다. 소티오 총괄은 하루 전에도 “아스트라 수요는 전례가 없는 수준”이라며 “지금까지 가파른 성장을 여러 번 겪었지만 이런 건 처음”이라고 했다. 오픈AI가 돈을 내겠다는 고객을 돌려보낸 것은 2023년 11월 챗GPT 플러스 가입을 잠시 막은 이후 약 3년 만이다. 문제는 AI를 돌리는 데 드는 연산 능력이다. 아스트라는 텍사스주 ‘스타게이트’ 데이터센터에서 그래픽처리장치(GPU) 10만개 이상을 동원해 학습시킨, 오픈AI 사상 최대 규모 모델이다. 성능이 올라간 만큼 한 번 답을 만들 때마다 잡아먹는 계산량도 커졌다. 여기에 이 모델이 해킹에 악용되지 않는지 감시하는 안전장치까지 추가 연산을 소모한다. 결국 이번 사태는 AI 시장의 병목이 ‘수요’에서 ‘공급’으로 옮겨갔음을 보여준다. 쓰겠다는 사람은 넘치는데 돌릴 컴퓨터가 모자란 상황이다. 이에 따라 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터, 전력 설비로 이어지는 투자 수요가 당분간 식지 않을 것이라는 관측이 나온다. HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 영향을 미칠 수 있는 대목이다. 한편 오픈AI는 같은 날 미국 연방총무청(GSA)과 계약을 맺고 아스트라를 포함한 AI를 공공부문에 절반 가격으로 공급하기로 했다. 개인 고객에게는 최고가 상품을 못 팔면서, 정부에는 절반 값에 공급하는 셈이다. 정부 계약 역시 쓴 만큼 요금을 매기는 방식이어서, 오픈AI로서는 연산 부담을 관리하면서 공공시장을 선점하겠다는 계산으로 풀이된다.