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.

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.

SK하이닉스와 마이크론 테크놀로지 중 한 종목을 택해야 한다면 어떤 종목을 투자하는 것이 좋을까요? 미국 투자전문매체 ‘24/7 월스트리트’가 두 기업을 비교 분석한 결과를 내놨습니다. 두 기업 모두 인공지능(AI) 열풍에 따른 메모리 반도체 수요 폭증의 최대 수혜주로 꼽히지만, 밸류에이션(가치 평가)과 성장성, 리스크 측면에서는 뚜렷한 차이를 보인다는 분석입니다. 두 회사는 현재 전체 컴퓨팅 산업 공급망에서 가장 중요한 위치를 차지하고 있는 것으로 평가받습니다. 인공지능(AI) 시대를 이끄는 고대역폭메모리(HBM) 수요가 소수 업체가 장악한 공급 능력을 이미 넘어섰기 때문입니다. 실제 D램 현물가격은 지난 1년간 약 700% 폭등했으며, 이러한 공급 부족 현상은 스마트폰과 PC 시장으로까지 번지고 있습니다. “밸류에이션, SK하이닉스 ‘압승’”다만 두 종목의 밸류에이션과 성장성, 위험 요소는 전혀 다른 양상을 보이고 있는데요. 먼저 밸류에이션 측면에서는 마이크론의 주가가 이미 큰 폭으로 재평가된 상태입니다. 뉴욕증시에서 마이크론 주가는 8일(현지시간) 종가 기준 1000.26달러로 1년 동안 639%, 올해 들어서만 217% 급등했습니다. 시가총액은 1조 1300억 달러(약 1510조원)까지 불어났습니다. SK하이닉스의 시가총액 역시 약 1조 200억 달러로 마이크론과 비슷한 수준입니다. 하지만 주가 적정성을 나타내는 주가 배수는 전혀 다른 이야기를 들려줍니다. SK하이닉스의 지난 실적 기준 주가수익비율(PER)은 11배, 향후 실적 기준인 선행 PER은 5배에 불과합니다. 월가 애널리스트들의 평균 목표주가는 247.31달러로, 현재 주가 수준인 185.55달러와 비교하면 추가 상승 여력이 충분하다는 평가입니다. 여기에 분기 실적도 전년 대비 12.72% 증가했고, 주당순이익(EPS)은 16.73달러를 기록했습니다. 이에 24/7 월스트리트는 밸류에이션 부문에서는 SK하이닉스가 마이크론을 큰 격차로 앞선다고 평가했습니다. “성장성은 마이크론이 ‘한 수 위’”다만 성장성 측면에서는 승자가 바뀝니다. 마이크론의 매출 증가 속도는 메모리 반도체 업계에서 가장 가파른 곡선을 그리고 있는데요. 올해 분기별 매출은 1분기 136억 달러(약 18조원), 2분기 239억 달러(약 32조원), 3분기 415억 달러(약 56조원)를 기록했으며, 4분기에는 500억 달러(약 67조원)에 이를 것으로 전망됩니다. 장기 투자자들이 주목할 대목은 따로 있습니다. 마이크론 경영진은 최소 구매 조건이 붙은 ‘테이크 오어 페이(take-or-pay, 미인수 시에도 대금 지급)’ 방식의 계약 16건을 체결했으며, 이를 통해 확보한 최소 보장 매출만 약 1000억 달러(약 134조원)에 이릅니다. 여기에 고객사로부터 받은 보증금과 재무적 약정 규모도 220억 달러(약 29조원)에 달합니다. 산제이 메로트라 마이크론 최고경영자(CEO)는 “반도체 공급 부족 현상은 2027년 이후에도 지속될 것으로 본다”고 말했습니다. 반면 SK하이닉스의 2026년 2분기 잠정 매출은 전년 동기 대비 256.8% 늘어난 79조 3200억원을 기록했지만, 증권가 전망치였던 84조 1200억원에는 미치지 못했습니다. “주주환원은 SK하이닉스 우세”주가 변동성과 리스크, 주주환원 정책 측면에서도 두 기업은 대조적인 모습을 보입니다. 마이크론 주가에는 이미 상승 사이클의 상당 부분이 반영돼 있습니다. 최근 5년간 1313%나 급등한 종목인 만큼, 차세대 HBM4 수율이 기대에 못 미치거나 올해 설비투자 금액이 예상치인 270억 달러(약 36조원)를 초과할 경우 큰 폭의 주가 조정을 겪을 위험도 안고 있습니다. 반면 SK하이닉스는 주가 변동성이 더 높고, 미국예탁증권(ADS) 거래 시 원화 환율 변동 위험에도 노출돼 있습니다. 하지만 지난 8월 19일 40조원 규모의 자사주 매입 및 소각 프로그램을 앞당겨 시행하겠다고 발표했으며, 잉여현금흐름의 50% 이상을 주주에게 환원하겠다는 적극적인 목표도 제시했습니다. 여기에 1.34%의 배당수익률까지 더해지면서 배당과 자사주 매입을 포함한 주주환원 측면에서는 SK하이닉스가 한층 매력적인 종목으로 평가받습니다.

자는 척했던 거인창신메모리, 5년 내 판도 엎을 것국가 빅펀드, 수십조원 씨앗 뿌려IPO로 시장에서 자본 회수 모델DDR4 반값에 뿌리며 시장 잠식삼전닉스, 멈추는 순간 따라잡혀AI 응용시장에 사활 거는 中14억 인구와 데이터 원석이 무기AI로 제조업 전환, 생산성 극대화2500명 필요했던 공장, 로봇 대체불도 끄고 사람도 없이 밤새 가동원가절감해 제조업 세계 1위 목표한국의 대응방안은한국 제조업·미국 빅테크 손잡고중국처럼 생산 원가 낮춰 생산을반도체·배터리·바이오 최종 보루규제·주52시간 근무 등 타개하고고품질·고신뢰 첨단 공급자 돼야인공지능(AI) 시대의 총아인 반도체와 휴머노이드 로봇 분야에서 중국이 무섭게 부상하고 있다. 최근 중국경제전문가인 전병서 중국경제금융연구소장을 만나 중국 반도체·AI 굴기의 비결, 한국 반도체의 갈 길 등에 대해 이야기를 나눴다. 전 소장은 “최근 반도체 초호황은 미중 갈등에서 우리가 어부지리를 얻은 것으로 실력으로 착각하면 안 된다”며 “미국도 중국도 못 하는 고품질·고신뢰의 첨단 기술 공급자 포지션을 확보하는 것이 한국의 생존 전략”이라고 강조했다. ●유일하게 中 앞선 반도체, 기술 격차 3년 -창신메모리(CXMT)가 최근 상하이 증시에 상장해 시가총액 1위(약 770조 원)에 올랐다. “잠자던 거인이 깨어난 게 아니라, 사실 자고 있던 척했던 거다. 지금은 세계 4위지만 5년 안에 판도가 뒤집힐 것이다. 현재 우리와 기술 격차는 범용 D램은 3년, HBM은 5년 격차, 이 숫자를 편하게 볼 수 있는 한국 기업은 없다. 올해 2분기 CXMT의 D램 점유율은 불과 1년 만에 4%에서 10%로 2.5배 뛰었다. 반도체 슈퍼사이클이 CXMT에 자금과 자신감을 동시에 선물했다. 호황의 과실이 경쟁자를 키우는 아이러니가 벌어지고 있다.” -중국 반도체 산업이 ‘국가 보조금’에서 ‘증시 활용’으로 전략을 바꿨나. “씨앗은 국가가 뿌리고 열매는 시장이 따가는 구조다. 1단계는 국가 빅펀드가 수십조원을 쏟아 기술 기반을 닦는 것, 2단계는 기업공개(IPO)로 자본을 회수하는 것이다. CXMT는 666억 위안, YMTC는 330억 위안을 증시에서 확보할 예정이다. 리스크는 국가가, 수익은 시장이 가져간다. 반도체에 이어 로봇까지 이 공식이 반복된다. 더 교묘한 건 글로벌 자본을 끌어들여 외국 투자자들이 중국 반도체에 돈을 넣게 만들면, 미국도 함부로 제재하기 어려워지는 구조를 만든다는 점이다. 외국 돈이 들어오면 미국도 쉽게 손을 못 댄다.” -CXMT가 삼성전자·SK하이닉스에 실질적으로 영향을 미칠 시점은. “범용 D램 기술 격차 3년, 실적 타격은 5년, 달력을 보면서 긴장해야 할 숫자다. CXMT는 지금 DDR4를 반값에 뿌리며 시장을 잠식 중이다. 가격전쟁은 이미 시작됐고, 한국에 남은 방어선은 HBM뿐이다. 삼성과 SK하이닉스가 HBM4, HBM4E에 자원을 집중하고 범용 D램 의존도를 줄이는 것 외에 선택지가 없다. 중국이 쫓아올 수 없는 속도로 계속 앞으로 달아나야 한다. 멈추는 순간 따라잡힌다.” -HBM 경쟁에서 중국은 아직 못 따라오고 있는데. “5년 격차의 기술 해자(진입 장벽), 지금은 든든해 보이지만 해자도 메워진다. HBM은 단순 반도체가 아니라 패키징·적층 공정이 결합된 복합 기술이다. 2030년 이전에 판도가 뒤집힐 가능성은 낮다. 그러나 중국이 HBM3를 양산하는 순간, 한국은 HBM4E와 HBM5로 이미 올라서 있어야 한다. 기술 우위란 결국 속도 경쟁이다. 앞서가고 있다는 안도감이 가장 위험하다.” -최근 반도체 호황은 우리 기업의 실력 아닌가. “운을 실력으로 오판하는 착각이다. 미중이 싸우는 바람에 우리한테 황금비가 내린 것이다. 미국의 대중 반도체·AI 제재가 없었다면 지금의 초과수요는 절반도 되지 않았을 것이다. 우리가 어부지리를 얻은 셈이다. 단군 이래 최대의 지정학적 횡재를 실력으로 포장하는 순간 판단이 흐려진다. 지금 대비해야 할 건 반도체 가격 하락이다. 부동산 폭락보다 더 빠르고 더 깊을 수 있다.” -중국의 AI모델 딥시크가 전 세계에 충격을 줬다. “딥시크가 증명한 건 단순하다. 돈 많이 쓴다고 이기는 게임이 아닐 수 있다는 것이다. 중국 AI 기업들은 오픈AI·구글과 어깨를 나란히 할 수 있는 모델을 연달아 내놓고 있다. 미국은 물량으로, 중국은 저비용 효율로 싸운다. 다만 추론 극한·에이전트 AI·멀티모달 최전선에서는 미국이 여전히 6~12개월 앞서 있다. AI는 1등이 독식하는 시장이다. 그 격차가 작아 보여도 결정적이다.” -중국은 AI보다 기존 산업에 AI를 활용하는데 적극적인데. “중국은 이걸 ‘AI플러스’라 부른다. AI 모델 전쟁에서 이기기 어려우면 AI 응용 시장에서 이기겠다는 전략이다. 14억 인구와 세계 최대 제조업이 데이터 원석이다. 제조·물류·농업·의료에 AI를 입히면 데이터가 폭발하고 AI 성능이 다시 올라가는 선순환이 생긴다. 제조업의 AI 전환을 통해 생산성을 높이겠다는 전략이다. 중국 수출이 금지된 최첨단 그래픽처리장치(GPU)가 없어도 산업적인 응용은 중간급 칩으로 충분히 작동한다. 싸움터를 자신에게 유리한 곳으로 옮긴 것이다.” ●저비용 두뇌·몸통 단 中휴머노이드 -AI플러스로 어떻게 생산성을 높일 수 있나. “작년에 중국의 가전제품을 만드는 공장을 다녀왔다. 과거 2500명이 돌리던 라인을 지금은 로봇과 자율 운반차가 대신한다. 불도 끄고 사람도 없이 밤새 돌아가는 공장, 이른바 ‘다크팩토리’(Dark Factory)다. 현재 중국에서 수백 개가 가동 중이다. 중국이 노리는 건 AI로 생산원가를 절반으로 자르는 것, 제조업 세계 1위를 기술이 아닌 원가절감으로 굳히는 것이다. AI를 목적이 아니라 돈 버는 수단으로 본다.” -중국의 AI플러스 전략이 한국에는 어떤 영향을 줄까. “AI플러스의 최대 피해자는 한국이다. 반도체 빼고 제조업에서 중국을 앞서는 분야가 사실상 없는 상황에서, 중국이 다크팩토리로 인건비를 0에 수렴시키고 원가를 40~50% 낮추면 한국 제조업은 직격탄을 맞을 수 밖에 없다. 경고음은 울리고 있지만 한국은 듣지 못하고 있다.” -우리 제조업에서도 AI를 활용할 방안이 있다면. “한국이 미국에 무역 합의에 따른 3500억 달러를 투자해도 원금 회수가 쉽지 않다. 그 해법으로 산업 데이터를 많이 확보한 한국의 제조업과 미국의 빅테크가 손 잡고 중국처럼 생산원가를 낮춘 제품을 생산하는 것이다. 예를들어 현대차와 오픈AI, 삼성전자와 클로드, SK하이닉스와 구글이 손잡고 ‘한국형 AI플러스’를 만드는 것이다. 먼저 한국에서 다크팩토리를 만들어 원가가 50% 절감되는 것을 보여주는 시범사업을 한 뒤 미국에 이런 공장을 짓는 것이다.” -중국 로봇 기업 유니트리도 상장해 주가가 폭등했다. “1600만 원짜리 휴머노이드가 로봇 시장의 문법을 바꿨다. 테슬라 옵티머스보다 싸고 더 많이 찍어낸다. 유니트리 G1은 글로벌 가격 파괴를 선도하며 전 세계 휴머노이드 시장의 32%를 장악했다. 중국의 강점은 부품 공급망이 전부 국내에 있다는 점이다. 모터·배터리·센서·액추에이터 등 핵심 부품을 외국에서 조달할 필요가 없다. 글로벌 휴머노이드 설치 시장 상위 4개사가 전부 중국 업체다. 로봇 시장을 만든 것도, 지배하는 것도 중국이다.” -중국 휴머노이드 밸류체인이 세계에 주는 영향력은. “딥시크라는 저비용 두뇌에 유니트리라는 저비용 몸통, 이 조합이 ‘피지컬 AI’ 양산 시대를 열고 있다. 모터·배터리·AI 모델·로봇 프레임까지 밸류체인이 중국 안에서 완결된다. 외부 의존도가 거의 없다. 역설적으로 이 지점이 한국의 기회다. 서방 기업들이 중국산 하드웨어를 꺼리는 상황에서, 자동차·정밀기계 기반을 갖추고 신뢰성과 공급망 안정성을 증명할 수 있는 한국이 믿을 수 있는 대안으로 부상할 수 있다.” -미국 제재에도 중국의 반도체·로봇 기술이 향상되는 이유는. “미국 제재가 오히려 자립을 강요했다. 화웨이가 미국 칩 공급이 끊기자 기린 칩을 스스로 만든 게 상징적이다. 위기를 기회로 바꾼 게 아니라, 다른 선택지가 없었던 거다. 그 결과 중국 반도체 엔지니어 수는 5년 만에 3배 이상 늘었다. 공대생이 의대생보다 대우받는 나라, 그 선택이 지금의 기술력을 만들었다. 현재 반도체 자립도 33%, 로봇 자립도 55~65%다. 제재의 역설이다.” ●수명 다한 전략적 모호성 버려야 -이대로면 우리 기업이 코너에 몰리지 않을까. “가마솥의 개구리가 물이 뜨거워지는 걸 모르듯, 위기는 천천히 온다. 철강·조선·가전·화학은 이미 중국에 내줬다. 반도체·배터리·바이오가 마지막 보루인데, 이마저 내주면 한국의 수출 경쟁력은 해체된다. 다음 세대 기술인 HBM5·차세대 배터리·바이오신약에 지금 당장 베팅해야 한다. 중국보다 1~2세대 앞서 있으면 가격이 아닌 기술로 싸울 수 있다. 규제·주 52시간 근무·데이터·벤처자본 등 발목을 잡는 구조를 빨리 타개해야 한다.” -미중패권 시대 한국은 어떤 스탠스를 취해야 하나. “전략적 모호성은 수명이 다했다. 이제는 선택적 명확성의 시대다. HBM·AI 반도체·첨단 방산은 미국 동맹 체계 안에서만 움직여야 한다. 그러나 경제와 시장에서는 중국과의 실용적 관계를 끊을 수 없다. 중국은 여전히 한국 최대 수출처다. 등을 돌리는 건 전략이 아니라 자해다. 미국도 중국도 독자적으로 할 수 없는 것, 고품질·고신뢰의 첨단 부품 공급자 포지션을 선점하면 양쪽 모두에게 없어서는 안 되는 나라가 된다.” -오래전부터 중국을 지켜봤다. 느끼는 점은. “중국은 느리다는 편견은 착각이었다. 20년 전 중국 공대생은 100만 명이었다. 지금은 이공계 졸업생만 480만 명, 한국 전체 대학생보다 많다. 중국 기업가들의 위기의식은 한국보다 훨씬 날이 서 있다. ‘내일 망할 수 있다’는 공포가 혁신을 만든다. 실패해도 다시 하는 집요함이 있다. 한국은 대기업 시스템에 안주하는 경향이 있다. 중국 지도자들은 45일에 한 번씩 AI·빅데이터 등 첨단 산업을 함께 공부한다. 국가 장기 산업전략을 세우고 일관성 있게 밀어붙인다. 한국은 정권이 바뀔 때마다 전략이 흔들린다. 그 차이가 지금의 격차를 만들었다.” ■ 전병서 중국경제연구소장은 중국 칭화대에서 석사, 푸단대에서 박사학위를 받았다. 대우경제연구소에서 반도체와 IT애널리스트로 17년간 일했다. 대우증권 상무, 한화증권 전무를 역임한 이후 20년여간 중국 경제와 금융을 연구하고 있다. 성균관대 중국대학원, 중앙대 경영전문대학원에서 MBA학생들을 가르치고 있다. 저서로는 ‘금융대국 중국의 탄생’, ‘기술패권시대의 대중국 혁신전략’, ‘한국반도체 슈퍼乙전략’,‘차이나 퍼즐’ 등이 있다. 최광숙 대기자

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 앞으로 그래픽처리장치(GPU) 40만개가 추가로 가동될 것이라고 예고했다. 오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’ 학습에 이미 블랙웰 GPU 10만개 이상이 투입된 데 이어 AI 개발에 동원되는 반도체 규모가 수십만개 단위로 커지고 있다. AI 가속기에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM) 수요도 덩달아 늘면서 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 실적 기대도 높아지고 있다. 황 CEO는 6일(현지시간) 엑스(X)에 아스트라가 10만개 이상의 블랙웰 GPU로 학습됐다며 “범용인공지능(AGI)이 도래했다”고 평가했다. AGI는 인간이 수행하는 대부분의 지적 업무를 폭넓게 해낼 수 있는 수준의 AI를 뜻한다. 이어 “앞으로 40만개의 GPU가 추가로 가동될 것”이라고 밝혔다. 40만개의 구체적인 투입처와 가동 시점은 밝히지 않았다. GPU 성능이 빠르게 향상되는 ‘황의 법칙’이 이어지고 있지만 성능 개선이 수요를 줄이기는커녕 더 큰 모델과 더 많은 연산을 불러오며 외려 GPU와 HBM의 수요가 커지는 상황이다. GPU 투입량 증가는 곧 HBM 수요 확대와 연결된다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 대량의 데이터를 빠르게 주고받도록 만든 메모리로, 블랙웰을 비롯한 AI 가속기에 필수적으로 탑재된다. AI 데이터센터 투자가 급증하면서 HBM 생산량도 빠르게 늘고 있지만 수요 증가 속도를 따라잡기에는 부족하다는 전망이 우세하다. 트렌드포스는 내년 HBM의 총 메모리 용량 기준 출하량이 올해보다 50~60% 늘어나도 공급 부족이 이어질 것으로 내다봤다. 트렌드포스에 따르면 엔비디아는 차세대 ‘루빈 울트라’에 당초 검토하던 12단 HBM4E뿐 아니라 적층 수를 낮춘 8단 HBM4E와 8·12단 HBM4 등 여러 구성을 검토하고 있다. 내년 D램 공급 부족과 고적층 HBM4E의 초기 수율, 인증 일정 등을 고려해 한정된 메모리로 더 많은 GPU를 생산하기 위한 선택지를 넓히고 있다는 분석이다. 엔비디아가 GPU당 HBM 탑재량까지 조정하는 방안을 검토하는 것은 HBM 공급 압박이 그만큼 크다는 의미이기도 하다. AI 인프라 투자가 수십만개의 GPU를 추가로 흡수하는 상황에서는 이런 조정이 전체 HBM 수요 감소로 이어지기보다 GPU 공급 확대를 뒷받침할 가능성이 크다. 수요 확대의 직접적인 수혜가 예상되는 곳은 삼성전자와 SK하이닉스다. 카운터포인트리서치가 지난 3일 발표한 자료에 따르면 올해 2분기 글로벌 HBM 시장에서 SK하이닉스는 매출 기준 점유율 50%로 1위를 차지했고 삼성전자는 1분기 21%에서 33%로 점유율을 높였다.

미국 오픈AI의 새 인공지능(AI) 모델 ‘아스트라’ 공개로 반도체주에 대한 투심이 회복되며 삼성전자와 SK하이닉스가 급등 출발한 7일 증권가는 재차 양사에 대한 눈높이를 끌어올렸다. 반면 개인 투자자들은 이날 오전 유가증권시장에서 2조원 넘게 순매도하며 차익을 실현했다. 이날 KB증권은 내년 메모리 반도체 시장의 ‘역사상 가장 타이트한 공급 환경’을 예상하며 강력한 재평가가 필요하다는 분석을 내놓았다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 보고서에서 “최근 하이퍼스케일러들의 내년 AI 인프라 투자 규모는 전년 대비 60% 증가한 1조 3000억 달러로 급격히 상향 조정되고 있다”면서 “AI가 클라우드 AI 서비스, 토큰 과금, 에이전틱 AI 및 모델 호스팅 등 직접적 신규 매출처로 부상하며 AI 수익 모델이 구체화되는 단계에 본격 진입했기 때문”이라고 설명했다. 이어 “AI 인프라 투자에서 메모리 반도체가 차지하는 비중은 2025년 14%에서 2027년 57%로 2년 만에 4배 증가할 것”이라며 “HBM4 메모리 용량이 증가한 가운데, CPU 서버 DRAM과 추론용 엔터프라이즈 SSD 증가가 동시에 발생되고 있기 때문”이라고 덧붙였다. 김 본부장은 “3분기 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 재고는 10일 미만까지 낮아진 상황으로, 단순한 수요 회복 국면을 넘어 공급 가능한 물량 자체가 절대적으로 부족해질 가능성이 높다”면서 내년에는 ‘메모리 물량 고갈’에 이를 수 있다고 내다봤다. 이어 현재 삼성전자와 SK하이닉스의 주가는 2027년 실적 기준 주가수익비율(PER) 3배 수준이라며, “향후 3년간 역대 최대 실적 경신과 대규모 주주환원 정책 지속이 예상돼 극단적 저평가에서 강력한 재평가 시작이 기대된다”고 강조했다. “내년 실적 기준 PER 3배”“아스트라, 메모리 장기 수요 확신 강화”미래에셋증권은 이날 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 일제히 상향 조정했다. 삼성전자는 기존 37만원에서 40만원으로, SK하이닉스는 기존 280만원에서 310만원으로 끌어올리고 ‘매수’ 의견을 유지했다. 김영건 미래에셋증권 연구원은 삼성전자에 대해 “환율 하락에 따른 부정적 영향을 반영하더라도 이익 증가 흐름은 이어질 것”이라며 내년 연간 영업이익은 536조원으로 추정했다. 또 오픈 AI의 ‘GPT6-아스트라’ 출시를 계기로 메모리 성능의 중요성이 커질 것이며, 삼성전자가 고대역폭메모리(HBM) 기술 고도화를 통해 메모리 시장의 주도권을 이어갈 것이라는 전망을 내놓았다. SK하이닉스에 대해서는 내년 영업이익이 386조원에 달할 것으로 관측되는 반면, 현재 주가는 밸류에이션 부담이 낮다고 판단했다. 또한 AI용 GPU의 HBM 탑재량이 증가하는 데다 맞춤형 인공지능(AI) 반도체(ASIC) 진영으로도 HBM 적용이 확대되는 흐름 속에 HBM 시장점유율 1위인 SK하이닉스가 수혜를 받을 것이라고 기대했다. 손인준 유진투자증권 연구원도 이날 보고서에서 ‘GPT-6 아스트라’ 출시로 불붙은 반도체 투심 회복에 주목하며 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 ‘강력 매수’ 의견을 유지했다. 손 연구원은 “챗GPT, 클로드 등 과거 AI의 주요 분기점 이후 반도체 전반 및 메모리 업종의 주가는 큰 폭으로 상승했다”면서 “AI 활용이 인프라 수요와 실적으로 연결되며 반도체의 가치가 재평가됐다는 점에 주목한다. 아스트라 역시 장기 수요에 대한 확신을 강화할 계기가 될 전망”이라고 분석했다. 한편 지난주 개인과 외국인, 기관 등 3개 수급 주체가 모두 ‘팔자’로 돌아선 유가증권시장에서 이날 오전 기관과 외국인은 순매수로 돌아섰다. 이날 오전 11시 20분까지 유가증권시장에서 외국인은 9170억원, 기관은 7740억원 순매수했으며 삼성전자와 SK하이닉스의 자사주 매입으로 추정되는 ‘기타법인’의 순매수도 6240억원으로 집계됐다. 반면 개인은 2조 3040억원을 순매도하며 차익을 실현했다.

최근 개최된 ‘핫 칩스(Hot Chips) 2026’에서 삼성전자는 다양한 고객사에 맞춤형 고대역폭메모리(HBM)를 제공할 수 있다고 강조했습니다. 그 직후 엔비디아는 자체 커스텀 HBM 메모리 규격인 ‘NVHBM’을 공개했습니다. 타이밍이 맞물려 있어 업계에서는 삼성전자의 NVHBM 참여 가능성에 주목하고 있습니다. 이미 JEDEC의 HBM 표준이 존재하고 현재 HBM4E 샘플이 공급되는 상황에서 엔비디아가 굳이 자체 설계인 NVHBM을 공개한 것은 그래픽처리장치(GPU)를 위한 연산 공간을 확보하고 메모리 대역폭을 늘리기 위한 맞춤형 메모리가 필요했기 때문으로 풀이됩니다. 현재 인공지능(AI) 데이터 센터들은 막대한 전력을 소모하는 중앙처리장치(CPU)와 GPU를 수만 개에서 수십만 개 돌리고 있습니다. 치솟는 전력 소모와 냉각을 위한 물 공급 부족은 지역 사회의 강력한 반발을 불러일으키고 있습니다. AI 데이터 센터를 운영하는 하이퍼스케일러들은 막대한 운영 비용을 절감하고 주민 반발을 줄이기 위해서라도 더 효율적인 시스템을 필요로 하고 있습니다. NVHBM의 핵심은 현재 공간에 여유가 있는 HBM의 베이스 다이에 본래 GPU가 갖고 있던 메모리 컨트롤러를 옮기는 것입니다. HBM은 D램 다이를 쌓아서 베이스 다이 위에 올리는 구조이기 때문에, 이렇게 만들면 메모리 컨트롤러와 D램의 간격이 줄어들어 전력 소모량은 줄이고 효율은 높일 수 있습니다. 엔비디아에 따르면 HBM4E와 비교해 대역폭은 30% 증가하고 전력 소모는 15% 줄어 GPU의 메모리 병목을 완화하고 효율을 크게 높일 수 있다고 합니다. 엔비디아는 이미 로드맵에서 ‘파인만(Feynman) GPU’에 맞춤형 HBM을 사용할 것이라고 언급했습니다. 따라서 2028년 출시될 파인만 GPU가 NVHBM을 채택한 최초의 GPU가 될 가능성이 높습니다. 여기서 짚어볼 점은 HBM 베이스 다이를 엔비디아가 설계하면서 얻는 이점입니다. 우선 베이스 다이를 하나로 통일하면 각 회사별로 HBM 메모리를 따로 검증하는 대신 표준 규격이 되면서 호환이 쉬워지고 안정성도 높아집니다. 또 메모리 컨트롤러를 메모리 쪽으로 넘기면서 남는 공간에 연산 회로를 추가로 탑재할 수 있게 되어 GPU 성능을 더 높일 수 있습니다. NVHBM은 엔비디아의 NVLink Fusion 파트너들에게도 제공될 예정이어서, 엔비디아 생태계 전체로 영향력이 확대될 수 있습니다. 하지만 동시에 현재는 각 회사가 제조하던 베이스 다이 설계를 엔비디아가 맡게 되어 엔비디아의 영향력이 커질 것이라는 이야기도 나옵니다. 예를 들어 삼성전자는 HBM4에서 자체 설계한 베이스 다이를 삼성 파운드리의 4㎚ 첨단 공정으로 제조해 성능 경쟁에서 우위를 점할 수 있었지만, 앞으로는 그런 차이가 줄어들고 엔비디아의 표준 설계에 따라야 합니다. 더 중요한 것은 만약 HBM 메모리가 급격히 NVHBM 중심으로 재편될 경우 AMD 같은 경쟁자나 맞춤형 AI 가속기를 만드는 업체들을 약화시킬 수 있다는 점입니다. NVHBM을 기술 표준으로 공개해도 엔비디아 GPU와 생태계에 최적화되어 있어 그만큼 엔비디아에 이득입니다. 여기에 엔비디아가 설계를 주도하고 만약 생산까지 담당하면 메모리 제조사들은 D램 다이만 공급하는 형태가 될 가능성도 있습니다. 다만 이런 변화는 현재 강한 협상력을 가진 메모리 제조사들이 쉽게 받아들이기 어려울 수 있습니다. 특히 자체 파운드리를 지닌 삼성 쪽에서 받아들이기 어려운 조건으로 보입니다. 그런 상황까지 가지 않더라도 NVHBM은 GPU의 성능을 높일 수 있는 새로운 기술 표준이면서 동시에 엔비디아의 시장 지배력을 더 강화시키는 도구가 될 가능성이 있어 보입니다. 메모리 빅3와 다른 AI 경쟁사들이 어떻게 대응할지 주목됩니다.

SK하이닉스가 미국 최초의 고대역폭메모리(HBM) 생산기지 건설에 들어갔다. 한국에서 생산한 D램 웨이퍼를 미국에서 적층·조립해 2029년부터 7세대 HBM인 HBM4E를 양산한다. 생산 규모는 연간 수십만장으로, 미국 내 인공지능(AI) 반도체 공급망 구축이 본격화할 전망이다. SK하이닉스는 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대에서 차세대 HBM 어드밴스드 패키징 생산기지인 ‘인디애나 팹’ 기공식을 열었다고 28일 밝혔다. SK하이닉스가 미국에 짓는 첫 반도체 생산시설이다. 총 40억 달러(약 5조 5000억원) 이상이 투입되는 인디애나 팹은 2028년 10월 클린룸을 완공하고 2029년 하반기부터 HBM4E 양산에 들어간다. 곽노정 SK하이닉스 사장은 기공식에서 생산 능력이 연간 D램 웨이퍼 수십만장 규모가 될 것이라고 밝혔다. 한국에서 생산한 웨이퍼를 인디애나로 가져와 여러 개의 D램 칩을 쌓고 연결한 뒤 성능을 검증해 HBM 완제품으로 만드는 방식이다. 현재 SK하이닉스가 양산하는 최신 HBM은 6세대 HBM4다. 인디애나 팹에서 생산할 HBM4E는 이를 잇는 7세대 제품으로, 엔비디아 등 미국 빅테크의 차세대 AI 가속기에 공급될 것으로 예상된다. 미국에서 HBM이 생산되는 것은 이번이 처음이다. 곽 사장은 “인디애나 팹은 ‘메이드 인 USA’ HBM을 처음 공급하는 핵심 거점”이라며 “미국 반도체 공급망을 강화하고 경제와 안보에 기여하는 주요 기반이 될 것”이라고 말했다. 이어 “미국 AI의 미래를 함께 만들어 가는 가장 신뢰받는 파트너가 되겠다”고 강조했다. 인디애나 팹에는 생산라인과 함께 ‘어드밴스드 패키징 연구개발(R＆D) 테스트베드’가 들어선다. 고객사와 대학, 협력사가 함께 차세대 패키징 기술을 개발하고 시제품 제작과 성능 검증을 진행하는 시설이다. SK하이닉스는 이날 퍼듀대와 HBM을 비롯한 차세대 시스템 통합·패키징 기술을 공동 연구하기 위한 업무협약도 체결했다. SK하이닉스는 인디애나 팹에서 약 1000명을 직접 고용할 계획이다. 공장 건설과 운영, 현지 진출을 논의 중인 100여개 소재·부품·장비 협력사까지 포함하면 약 7000개의 직·간접 일자리가 생길 것으로 내다봤다. 주한미군 전역 장병을 위한 별도의 채용 절차도 마련한다. 미국 정부는 반도체지원법에 따라 최대 4억 5000만 달러의 보조금과 5억 달러의 대출을 제공한다. 유정준 SK그룹 미주총괄 부회장은 기공식에서 SK그룹이 2030년까지 미국에 총 450억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔다. 이날 행사에는 곽 사장과 유 부회장을 비롯해 강경화 주미대사, 마이크 브런 인디애나 주지사, 토드 영 연방 상원의원 등이 참석했다. 영 의원은 “반도체가 경제와 국가 안보에서 맡는 역할과 공급 중단의 파장을 생각하면 그 생산을 다른 나라의 선의나 행운에 의존해서는 안 된다”며 미국 내 생산시설의 필요성을 강조했다. SK하이닉스의 인디애나 팹은 미국이 자국 중심의 AI 반도체 공급망을 구축하는 과정에서 한국이 최첨단 HBM 생산을 맡는 첫 사례다. 미국 정부가 삼성전자와 SK하이닉스에 현지 생산 확대를 요구하는 상황에서 이번 투자가 국내 반도체 기업의 추가 대미 투자로 이어질지도 주목된다.

엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 13분기 연속 사상 최대 매출을 기록했다. 내년에도 시장 예상을 뛰어넘는 성장을 자신하면서 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스의 호황도 이어질 전망이다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(올해 5~7월) 매출이 962억 2000만 달러(약 133조 2000억 원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 영업이익은 124% 증가한 637억 3000만 달러(약 88조 3000억원)였고, 순이익은 126% 늘어난 596억 9000만 달러, 데이터센터 매출은 117% 증가한 890억 달러로 모두 사상 최대였다. 엔비디아는 다음 회계연도 매출 증가율을 시장 전망치 45%를 크게 웃도는 약 70%로 제시했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI는 변곡점에 도달했으며 이제 연산자원은 매출”이라며 AI 투자 확대가 이어질 것으로 자신했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’ 양산이 본격화하면서 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 더 커질 전망이다. 엔비디아의 공급·설비 약정액은 한 분기 만에 1190억 달러에서 2790억 달러로 두 배 이상 늘었고, 회사는 주로 메모리 조달과 관련됐다고 밝혔다. 메모리 가격 상승은 엔비디아에는 원가 부담이지만 삼성전자와 SK하이닉스에는 실적 개선 요인이다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 조달 비용 증가로 매출총이익률이 2분기 75%에서 4분기 71~72%까지 낮아질 것으로 내다봤다. 반면 국내 메모리 업체는 HBM4 출하 확대와 D램 가격 상승에 힘입어 가격 협상력을 이어갈 가능성이 크다. 메모리 수요에 대한 기대가 커지면서 이날 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 1.72%, 2.49% 상승했다. 장 초반에는 각각 3.63%, 5.92% 급등했다. 코스피는 1.53% 오른 6912.37에 마감했다. 황 CEO는 또 구글·아마존 등 빅테크의 자체 AI 칩(ASIC)이 특정 작업에 초점을 맞춘 반면 엔비디아는 여러 클라우드에서 활용할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다고 강조했다. 한편 디인포메이션은 이날 엔비디아가 오픈소스 AI 모델 플랫폼인 ‘허깅페이스’를 129억 달러(약 18조원)에 인수하기로 했다고 보도했다. 오픈소스 AI 생태계의 영향력을 넓히고 허깅페이스의 클라우드를 자사 컴퓨팅 판매 채널로 활용하려는 포석으로 풀이된다.

SK하이닉스가 미국 내의 첫 반도체 생산기지인 인디애나주 첨단 패키징 공장 건설에 본격적으로 착수했다. 미국 현지에서 인공지능(AI) 반도체의 핵심인 고대역폭메모리(HBM)를 생산해 엔비디아 등 글로벌 빅테크에 공급하는 전초기지로 활용한다는 구상이다. SK하이닉스는 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대에서 ‘인디애나 팹’ 기공식을 열었다. 행사에는 곽노정 SK하이닉스 사장, 유정준 SK그룹 미주총괄 부회장 등 경영진을 비롯해 강경화 주미대사, 미국 상무부와 인디애나주·웨스트라피엣시 관계자 등이 참석했다. 이날 기공식에서 SK하이닉스는 인디애나 팹에 38억 7000만 달러(약 5조 3600억원)를 투자하겠다는 계획을 밝혔다. 곽 사장은 “인디애나 팹은 단순히 하나의 반도체 공장이 아니라 미국 최초의 HBM 어드밴스드 패키징 시설”이라며 “총 40억 달러를 투자해 2029년 3분기부터 HBM4E를 대량 생산하고 2030년에는 핵심 HBM 시설로 만들 것”이라고 말했다. SK하이닉스는 인디애나 팹을 HBM의 후공정에 집중하는 어드밴스드 패키징 거점으로 삼는다는 계획이다. 한국에서 생산한 최첨단 반도체 웨이퍼를 인디애나 팹으로 가져와 HBM으로 적층·조립하는 역할이다. 미국에서 HBM이 완성되면 엔비디아 등 미국 현지 고객사에 바로 공급할 수 있게 돼 미국은 물론 글로벌 AI 반도체 공급망의 확장이 기대된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난해 미국 워싱턴DC에서 열린 ‘GTC 2025’에서 SK하이닉스의 인디애나 공장을 직접 소개하기도 했다. 인디애나 팹은 퍼듀대 소유 연구단지 내 약 54만㎡ 부지에 들어선다. 축구장 약 75개 규모로, 인디애나주 역사상 최대 규모의 단일 개발 프로젝트로 평가된다. 미국 정부도 SK하이닉스의 투자를 지원한다. 미 상무부는 반도체지원법(CHIPS Act)에 따라 최대 4억 5800만 달러의 직접 보조금과 5억 달러 규모의 정부 대출을 지원하는 최종계약을 체결했다고 발표한 바 있다. 인디애나주 역시 인디애나경제개발공사(IEDC)와의 협약에 따라 2055년까지 최대 7억 1218만 달러의 보조금을 SK하이닉스에 지급한다. 현지에서는 이번 투자로 2055년까지 약 5억 달러의 세수가 발생할 것으로 전망하고 있다. SK하이닉스는 건설과 연구개발(R＆D), 운영 과정에서 약 7000개의 직·간접 일자리가 창출될 것이라고 예상했다. SK하이닉스는 인디애나 팹을 단순한 생산시설을 넘어 미국 내 AI 반도체 연구개발(R＆D)와 고객 협력의 거점으로 활용할 계획이다. 특히 반도체·첨단공학 분야 연구 역량을 갖춘 퍼듀대와 협력해 현지 인재 확보와 연구개발 역량 강화에도 나선다. 이번 기공식을 기점으로 한국 반도체 기업의 추가 대미 투자 여부도 주목받고 있다. 도널드 트럼프 정부는 한국을 비롯한 해외 반도체 기업들에 미국 내 생산 확대를 요구하며 특히 삼성전자와 SK하이닉스의 현지 메모리 생산 확대를 촉구해왔다.

엔비디아가 시장 전망을 웃도는 2분기 실적을 내놓고 다음 회계연도에도 가파른 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’이 본격 양산에 들어간 데다 AI 수요가 일부 빅테크를 넘어 여러 AI 연구소와 스타트업, 피지컬 AI 등으로 넓어지고 있다는 판단에서다. 다만 급등하는 메모리 가격은 수익성에 부담을 주고 있고, 엔비디아의 대규모 AI 투자를 둘러싼 ‘순환금융’ 논란도 이어지고 있다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(5~7월) 매출이 962억 2100만 달러로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 시장 예상치 약 923억 달러를 웃돌았다. 핵심인 데이터센터 매출은 890억 달러로 117% 늘었고 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 전망치 2.09달러를 넘어섰다. 3분기 매출 전망치도 1080억 달러로 시장 예상치 약 1042억 달러보다 높게 제시했다. 중국 데이터센터용 컴퓨팅 매출은 전망에 반영하지 않았다. “AI가 변곡점”…베라 루빈 본격 양산시장 관심은 이미 그 이후의 성장세로 옮겨갔다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 이날 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 팩트셋이 집계한 시장 전망치인 약 45%를 크게 웃돈다. 공급 부족이 이어지는 상황에서도 AI 컴퓨팅 수요가 계속 늘어날 것으로 본 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “AI는 이제 유용한 일을 하고 있고 토큰은 생산성과 수익을 만들어내고 있다. 이제 컴퓨팅이 곧 매출”이라고 말했다. 이어 “지난해 이맘때는 한 곳의 연구소가 투자를 이끌었지만 지금은 새로운 AI 연구소와 스타트업이 생겨나고 여러 프런티어 연구소가 동시에 확장하고 있다”고 강조했다. AI 투자가 정점을 지났다는 우려와 달리 실제 AI 활용처와 고객층이 함께 넓어지고 있다는 설명이다. 차세대 AI 플랫폼 베라 루빈도 본격 양산에 들어갔다. 코어위브와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네비우스에서 이미 베라 루빈 기반 랙이 가동되고 있다. 황 CEO는 “AI 인프라 구축이 전속력으로 진행되고 있다”며 “현재 본격 양산 중인 베라 루빈은 바로 이 순간을 위해 만들어졌다”고 말했다. 블랙웰에 이어 새 플랫폼을 빠르게 투입해 급증하는 AI 연산 수요를 따라잡겠다는 전략이다. 메모리값 급등에 수익성 압박하지만 메모리 가격 급등은 엔비디아에도 부담이 되고 있다. AI 서버용 HBM(고대역폭메모리)과 D램 수요가 급증하면서 메모리 확보 비용이 크게 늘었기 때문이다. 2분기 매출총이익률은 75.0%였지만 엔비디아는 3분기에는 74.0%±0.5%포인트로 낮아질 것으로 예상했다. 콘퍼런스콜에서는 메모리 가격 상승 등의 영향으로 매출총이익률이 2027회계연도 4분기 71~72% 수준까지 내려간 뒤 2028회계연도에는 72~73%로 회복할 것으로 내다봤다. 원가 상승에 대응해 제품 가격도 올릴 계획이다. 엔비디아는 다음 회계연도 1분기부터 가격 인상을 추진할 방침이다. 앞서 블룸버그는 베라 루빈과 그레이스 블랙웰 기반 AI 서버의 내년 초 출하 가격이 15% 이상 오를 수 있다는 통보를 주요 고객사들이 받았다고 보도했다. 메모리 종류와 탑재량에 따라 인상 폭은 달라질 전망이다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스에는 긍정적인 신호다. 베라 루빈 생산이 늘수록 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 함께 커진다. 엔비디아는 메모리를 중심으로 공급망 확보를 위한 구매 약정도 크게 늘렸으며 공급 제약이 2028회계연도까지 이어질 것으로 보고 있다. 메모리 업체가 가격과 물량 협상에서 우위를 이어갈 수 있는 환경인 셈이다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 차세대 메모리 공동 개발을 위한 다년간 기술 협력도 발표했다. ‘순환금융’ 논란엔 “전략적 투자”엔비디아의 자금 지원이 AI 칩 수요를 스스로 만들어내는 것 아니냐는 ‘순환금융’ 논란도 이날 관심을 모았다. 엔비디아는 최근 AI 기업에 대한 지분 투자와 데이터센터 사업에 대한 신용 지원을 잇달아 확대하고 있다. 이와 별도로 아폴로와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR과 독립적인 금융 플랫폼을 만들어 장기간에 걸쳐 5000억 달러 이상의 제3자 자본을 AI 인프라에 끌어들이겠다고 밝혔다. 이 5000억 달러는 엔비디아가 직접 투자하는 자금이나 특정 고객에게 제공하는 단일 금융 약정은 아니다. 크레스 CFO는 콘퍼런스콜에서 이러한 자금 지원을 전략적 투자라고 설명했다. 오픈AI 등 선도 AI 기업이 컴퓨팅 자원 부족으로 성장에 제약을 받고 있는 만큼 자금과 인프라를 지원해 AI 생태계를 키우는 것이 엔비디아에도 도움이 된다는 것이다. 회사는 투자 자체에서 수익을 얻는 동시에 컴퓨팅 수요를 확대할 수 있다고 보고 있다. 다만 시장에서는 엔비디아의 금융 지원이 확대될수록 AI 칩 수요 가운데 얼마가 실제 최종 수요에서 나오고, 얼마가 금융 구조의 도움을 받고 있는지를 확인해야 한다는 경계도 이어지고 있다. 시장 반응은 긍정적이었다. 엔비디아 주가는 실적 발표 직후에는 방향을 잡지 못했지만 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 70% 성장 전망 등이 공개된 뒤 시간외 거래에서 4% 넘게 올랐다. 실적 자체뿐 아니라 베라 루빈 양산과 강한 AI 수요 전망이 투자자들의 우려를 누그러뜨린 것으로 풀이된다.

글로벌 경기 침체와 공급망 재편 속에서 SK그룹이 ‘고강도 리밸런싱’과 ‘인공지능 전환(AX)‘을 두 축으로 위기 돌파에 나섰다. 과거의 성공 방정식이 통하지 않는 경영 환경 속에서 비주력 사업을 과감히 정리하고, 확보한 재원을 미래 성장 동력에 집중시키는 모양새다. SK그룹은 지난 2년간 약 13조원 규모의 자산 효율화를 진행하며 계열사 수를 219개에서 151개로 대폭 줄였다. 최태원 회장은 AX의 본질을 ‘운영개선(O/I)’으로 정의하고, “수많은 난제를 돌파할 힘은 결국 O/I 능력에서 나온다”며 AX 기반의 실행력을 거듭 강조하고 있다. 전략의 핵심은 계열사 간 시너지를 높인 ‘AI 밸류체인’이다. SK하이닉스는 차세대 기술 ‘iHBM‘ 공개와 HBM4 개발로 글로벌 AI 메모리 주도권을 굳히고 있다. SK텔레콤은 사내 플랫폼에 ‘AX 샌드박스’를 도입하는 등 전사적 업무 혁신인 ‘AX 혁신 2.0‘을 추진 중이며, 실무자가 설계한 보안 코딩 자동화 AI로 연간 3000시간의 업무를 절감하는 등 실질적인 성과도 가시화되고 있다. 여기에 바이오와 품질 경영 부문도 탄탄한 뒷받침이 되고 있다. SK바이오사이언스는 올해 1월 송도에 3772억원을 투입해 연구개발부터 품질 분석까지 아우르는 ‘글로벌 R＆PD 센터’를 구축하며 차세대 백신 개발에 속도를 내고 있다. 아울러 SK인텔릭스는 먹는물 분야 숙련도 평가에서 8년 연속 적합 판정을 받으며 헬스 플랫폼 브랜드 SK매직의 정수기 필터 품질 관리 역량을 입증했다. 이와 함께 SK그룹은 기존 이천포럼을 ‘경영전략회의’와 통합한 ‘New 이천포럼‘으로 재편해 AI 시대에 맞는 속도전 대응 체계를 갖췄다. 업계는 SK그룹의 이번 행보가 단순한 위기 대응을 넘어 AI 시대의 새로운 사업 모델을 구축하는 선제적이고 장기적인 포석이며 향후 국내 산업계 전반의 혁신 경영에 적잖은 이정표가 될 것으로 평가하고 있다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

최근 열린 ‘핫 칩스 2026’ 행사에는 삼성과 SK 하이닉스가 공개한 미래 고대역폭 메모리(HBM) 로드맵이 관심을 끌었습니다. HBM4까지 발전한 상태에서 두 회사 모두 같은 발열과 전력 소모 증가, 복잡도 증가 같은 문제에 직면한 상태이며 비슷하지만 약간 다른 방식을 통해 이 문제를 풀어가기 위해 노력하고 있습니다. 아마도 가장 비슷한 점은 궁극적으로 HBM 메모리를 그래픽처리장치(GPU) 같은 프로세서 위에 올리려고 한다는 점일 것입니다. 일단 SK 하이닉스는 HBM4E와 HBM5에서 당면한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 해결책을 몇 가지 제시했습니다. 이미 올해 초 CES에서 SK 하이닉스는 HBM4 16단(16Hi) 제품을 공개하면서 용량 48GB 용량, 대역폭 2.9TB/s의 스펙을 자랑한 바 있습니다. 이처럼 높은 용량과 대역폭은 여러 층의 D램 다이를 관통하는 TSV(실리콘 관통 전극) 덕분입니다. HBM4에서는 TSV 수가 이미 2만 개를 넘어섰고 HBM의 최하층에 있는 베이스 다이는 GPU와 데이터를 고속으로 주고받기 위해 1만 6148개의 베이스 마이크로 범프로 실리콘 인터포저와 연결되어 있습니다. 문제는 앞으로입니다. 다음 세대 HBM 메모리에서는 속도를 더 높이기 위해 TSV 간 거리를 지금보다 더 줄여 18㎛ 미만으로 낮춰야 하는데, 이미 마이크로 범프 간 간격이 너무 줄어든 상황입니다. 따라서 아예 범프 없이 인터포저에 직접 접합하는 하이브리드 본딩(hybrid bonding) 기술이 시도되고 있습니다. 현재 12-Hi 하이브리드 본딩 HBM이 검증 완료된 상태이고 앞으로 16-20Hi 스택 하이브리드 본딩 기술을 개발해 장기적으로 HBM4E/HBM5에 적용할 계획입니다. 하지만 하이브리드 본딩 기술이 발열 문제는 해결해 주지 못합니다. 그래서 SK 하이닉스는 iHBM (ICE-HBM)이라는 냉각 기술을 개발 중입니다. 이는 열이 많이 발생하는 부위에 높은 열전도율과 전기 절연성을 갖춘 냉각 소자를 내장하여 열 저항을 30% 이상 줄이는 기술입니다. 다만 더 장기적으로 보면 HBM – 실리콘 인터포저 – GPU/CPU의 구조는 늘어나는 전력 소모와 복잡도를 감당하기 점점 힘들어집니다. 가장 좋은 방법은 아예 메모리와 프로세서 간격을 최대한 짧게 만들기 위해 아예 붙여 버리는 것입니다. 그러면 전기적 신호가 매우 짧은 거리를 이동하기 때문에 전력 소모가 줄어들고 속도도 빠르게 할 수 있습니다. 이와 같은 접근법은 삼성전자도 크게 다르지 않습니다. 삼성은 3단계 로드맵을 제시했는데, 우선 첫 단계로 베이스 다이를 고급 로직 공정으로 옮겨 신호를 주고받는 물리적 층인 PHY를 작게 만들고, 메모리 컨트롤러 같은 프로세서 영역을 베이스 다이로 옮길 수 있는 면적을 확보할 예정입니다. 동시에 iHBM과 비슷하지만 조금 다른 냉각 기술인 HPB(Heat Path Block)를 도입해 PHY 영역의 약 50%를 커버하고 피크 온도를 35% 이상 낮출 계획입니다. 두 번째 단계에서는 베이스 다이에 더 많은 기능을 넣어 HBM을 ‘똑똑한 메모리’로 만들고 마지막 단계에서는 아예 HBM을 프로세서 위로 올려 실리콘 인터포저라는 중간 단계를 생략하고 바로 프로세서와 메모리를 고속으로 연결합니다. 이 단계는 기존처럼 가로 방향(lateral)으로 통신하던 방식을 없애고, 수직으로 메모리가 올라가기 때문에 z축이라는 의미에서 zHBM이라고 명명했습니다. 삼성전자는 zHBM을 도입하면 전력 효율 약 70% 향상, D램 대역폭 2.3배 이상 증가, D램 모듈당 약 100W 전력 절감 등의 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 다만 해결해야 할 문제도 적지 않습니다. 중간 단계인 실리콘 인터포저를 없애고 아예 프로세서 위에 수직으로 메모리를 올리면 메모리와 프로세서 간 거리를 최대로 좁힐 수 있지만 대신 발열 제어가 어려워집니다. 소비자용 프로세서인 라이젠 X3D의 경우에도 프로세서 위에 캐시 메모리를 올린 후 발열 제어가 어려워 1세대에서는 클럭을 높이는 데 제한이 있었습니다. 이미 전기 먹는 하마가 된 지 오래인 GPU나 서버 CPU는 문제가 더 심각할 수밖에 없습니다. 현재도 수랭식 시스템으로 겨우 열을 제어할 수 있는 상황입니다. 따라서 초기 프로세서 적층형 HBM은 발열 관리를 위해 별도의 열전달 경로를 배치하고 I/O 전력을 대폭 줄이면서 메모리를 16층(16Hi)이 아니라 4층(4Hi) 정도 낮은 높이로 올릴 가능성이 높습니다. 그래도 이미 전력 소모가 감당하기 힘든 수준인 GPU 위에 역시 전기를 많이 먹는 메모리를 올리는 일은 쉽지 않을 가능성이 높습니다. 다만 이제까지 수많은 기술적 어려움을 돌파하면서 성장한 기업들인 만큼 앞으로 새로운 돌파구를 만들어 결국 문제를 해결할 것으로 기대합니다.

삼성, GPU 일부 연산 기능 옮겨와성능·전력효율 맞춤형 HBM 제시하닉, 20단 이상 적층할 접합 기술발열 부위 식혀주는 ‘iHBM’ 개발 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)의 승부처로 각각 연산 기능과 패키징 기술을 꺼내 들었다. 삼성전자는 HBM의 기능을 넓히고, SK하이닉스는 20단 이상 높이 쌓아도 발열과 뒤틀림을 잡는 접합·냉각 기술을 개발한다. AI 반도체의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 메모리로 확산되는 가운데 중국의 추격에도 대응하려는 전략이다. 두 회사는 23일(현지 시간) 미국 스탠퍼드대에서 개막한 학술회의 ‘핫칩스 2026’에서 차세대 HBM 전략을 공개했다. 업계의 공통 고민은 AI 칩의 계산 속도를 메모리가 따라가지 못하는 ‘메모리 병목’이다. GPU가 아무리 빨리 계산해도 필요한 데이터를 메모리가 제때 보내주지 못하면 제 성능을 낼 수 없다. AI 가속기의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 높아지는 반면 HBM의 데이터 전송 속도 증가 폭은 같은 기간 2배에도 못 미친다는 게 업계의 분석이다. 삼성전자의 해법은 HBM 자체를 더 ‘똑똑하게’ 만드는 것이다. HBM 맨 아래에는 여러 장의 D램과 GPU 사이에서 데이터 흐름을 관리하는 ‘베이스다이’가 있다. 삼성전자는 여기에 지금까지 GPU가 맡았던 메모리 제어 기능과 데이터 처리 작업 일부를 옮기는 방안을 제시했다. GPU의 부담을 HBM이 나눠 맡는 셈이다. 메모리 제어 기능을 HBM으로 옮겨 확보한 GPU 내부 공간에 연산 코어를 더 넣으면 성능을 높일 수 있다는 것이다. SK하이닉스는 HBM을 더 높이 쌓을 때 생기는 열과 뒤틀림을 해결하는 데 초점을 맞췄다. HBM은 D램을 여러 층 쌓을수록 용량은 늘지만 열을 빼내기 어렵고 칩이 휘는 문제도 커진다. SK하이닉스는 20단 이상 적층을 위해 칩 사이 금속을 직접 붙여 층간 간격을 줄이는 ‘하이브리드 본딩’을 연구하고 있다. HBM 내부에 냉각 요소를 넣어 열을 빼내는 ‘iHBM’도 개발 중이다. 이재식 SK하이닉스 아메리카 부사장은 “HBM 자체의 성능뿐 아니라 GPU와 패키징, 파운드리까지 고객과 함께 최적화해야 한다”고 말했다. 이 같은 기술 경쟁은 HBM 수요가 엔비디아 GPU 중심에서 구글·아마존·메타 등 빅테크의 자체 AI 가속기로 확대되는 흐름과 맞물린다. 카운터포인트리서치는 주문형 반도체(ASIC)용 HBM 수요가 2024년부터 2028년까지 35배로 늘어날 것으로 전망했다. 중국 메모리 업체들의 추격도 변수다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)는 지난해 4분기 세계 D램 시장 매출 기준 점유율 7.7%로 4위까지 올라섰다. 범용 D램에서 중국의 추격이 거세진 만큼 차세대 HBM에서 기술 격차를 벌리는 것이 중요해진 셈이다. 당장의 승부처는 HBM4와 내년 양산을 앞둔 HBM4E다. 삼성전자는 지난 2월, SK하이닉스는 2분기부터 HBM4 양산 공급에 들어갔으며 두 회사 모두 HBM4E 샘플을 고객사에 전달했다. HBM의 승부 기준도 단순히 데이터를 더 빨리 보내고 더 많이 쌓는 데서 고객의 AI 칩에 맞춰 기능과 구조까지 설계하는 방향으로 바뀌고 있다.

SK하이닉스 직원들의 올해 상반기 평균 급여가 1억 4000만원을 넘어서며 역대 최고 수준을 기록했다. 인공지능(AI) 반도체 호황에 따른 실적 개선으로 보수가 큰 폭으로 늘어난 영향이다. 14일 SK하이닉스 반기보고서에 따르면 올해 상반기 직원 수는 3만 6150명으로 지난해 같은 기간(3만 3625명)보다 약 2500명 증가했다. 직원 1인당 평균 급여는 1억 4400만원으로 지난해 상반기(1억 1700만원)보다 2700만원(약 23%) 늘었다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 급여 12억 5000만원, 상여 204억 5500만원, 주식매수선택권 행사이익 43억 7900만원, 기타 근로소득 100만원 등 총 260억 9500만원을 받아 가장 많은 보수를 수령했다. 차선용 최고기술책임자(CTO) 사장은 급여 5억 5000만원, 상여 60억 1000만원, 주식매수선택권 행사이익 43억 7900만원, 기타 근로소득 100만원을 포함해 총 109억 4000만원을 받았다. SK하이닉스는 상여가 크게 늘어난 데 대해 “과거 설정한 장기성과보상(LTI)이 반영됐으며, 인공지능(AI) 시대 회사 주가 상승 효과가 반영된 결과”라고 설명했다. 상여에는 스톡옵션과 주식기준보상 등이 포함되며 확정된 수량만큼 자사주로 지급된다. 올해 상반기 SK하이닉스의 지역별 매출은 총 131조 8950억원으로, 이 가운데 미국 매출은 84조 5648억원으로 전체의 64.1%를 차지했다. 지난해 상반기 미국 매출(27조 8344억원)과 비교하면 56조 7304억원 증가했다. 미국 매출 급증은 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 D램과 낸드플래시 가격 상승, AI 서버용 메모리 판매 확대가 맞물린 결과로 분석된다. SK하이닉스는 엔비디아를 비롯한 주요 빅테크에 HBM3E(5세대)와 HBM4(6세대) 등을 공급하고 있다. 중국 시장도 성장세를 이어갔다. 올해 상반기 중국 매출은 32조 4783억원으로 전체 매출의 24.6%를 차지했다. 지난해 같은 기간(7조 3650억원)보다 4배 이상 증가한 수준이다. 업계에서는 SK하이닉스가 미국에서는 HBM 등 AI 서버용 메모리를, 중국에서는 LPDDR과 낸드플래시 등 모바일용 메모리를 중심으로 판매하며 지역별 수요에 맞춘 전략을 펼치고 있는 것으로 보고 있다. 한편 SK㈜ 반기보고서에 따르면 최태원 SK그룹 회장은 올해 상반기 SK㈜에서 급여 17억 5000만원을 받았다. 최재원 SK그룹 수석부회장은 급여 15억원을 수령했고, 장용호 SK㈜ 사장은 급여 10억원과 상여 8억원 등 총 18억원을 받았다. 윤풍영 SK수펙스추구협의회 사장은 급여 5억원, 상여 8억원에 더해 3년 전 부여받은 성과조건부주식(PSU) 보상 64억 1500만원을 포함해 총 77억 1500만원의 보수를 받았다. 최 회장은 SK하이닉스에서도 보수를 받고 있지만, 공시 대상인 ‘보수 5억원 이상 상위 5명’에 포함되지 않아 지급액은 공개되지 않았다.

삼성전자와 SK하이닉스가 지난 2분기 사상 초유의 역대급 실적을 경신하고도 주가가 급락한 것을 두고 반도체 가격 상승세가 예상보다 둔화됐기 때문이라는 분석이 나오고 있습니다. 메모리 반도체 가격 오름세가 기대에 미치지 못하자 ‘실적이 최고점에 도달한 것 아니냐’는 실망감이 반영된 것입니다. 이 때문에 ‘메모리 톱3’로 꼽히는 마이크론의 다음 달 실적 발표를 앞두고 투자자들의 우려가 커지는 모양새입니다. AI 열풍 타고 오른 메모리 값, 사이클의 끝은?미국 투자전문매체 모틀리풀은 지난 9일(현지시간) “삼성전자와 SK하이닉스의 실적이 마이크론 투자자들에게 중대한 경고를 보내고 있다”고 보도했습니다. 올해 마이크론과 SK하이닉스, 삼성전자는 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 시장에서 가장 주목받는 종목으로 떠올랐는데요. AI 서버를 운영하는 빅테크 기업들이 메모리 반도체를 대거 사들이면서 공급 부족이 심화됐고 이 여파로 가격이 크게 치솟았기 때문입니다. 메모리 시장에서 특히 눈여겨볼 점도 특유의 주기적인 순환 구조입니다. 메모리 가격은 수요와 공급에 따라 수시로 재협상되는데, 새 생산라인을 짓는 데 수년이 걸리는 만큼 수요가 갑자기 늘면 가격이 급등하는 구조를 가지고 있습니다. 반대로 공급이 늘거나 수요가 꺾이면 가격은 떨어지고, 생산 비용 부담까지 겹치면서 이익이 더 크게 줄어드는 경향을 보인다는 것이죠. 이러한 순환 구조는 시장에서도 이미 잘 알려진 사실입니다. 모틀리풀은 “이것이 바로 오늘날 투자자들이 반도체 기업들에 한 자릿수 주가수익비율(PER)을 부여하고 있는 이유”라며 “조만간 실적 사이클이 최고점에 다다를 것으로 예상하기 때문”이라고 짚었습니다. 기대에 못 미친 가격 상승폭…실망감 확산삼성전자와 SK하이닉스의 역대급 실적 발표 이후 시장에 투자자들의 우려가 번진 것도 최고 수익이 시장의 예상치보다 낮을 수 있다는 신호가 나타났다고 해석됐기 때문입니다. 최근 3개월간 두 회사의 가격 상승폭이 시장 기대치에 미치지 못했다는 것인데요. SK하이닉스의 D램 가격은 전분기 대비 약 30%, 삼성전자는 40% 넘게 올랐습니다. 낸드 가격은 이보다 더 가파르게 상승해 SK하이닉스는 50%대 중반, 삼성전자는 60%대 후반의 상승률을 기록했습니다. 그럼에도 증권가 분석가들은 더 높은 성적을 기대했습니다. 골드만삭스 분석가들은 SK하이닉스의 D램 가격이 39% 상승할 것으로 예상했지만, 이번 분기 가격 상승폭 전망치를 19%로 낮춰 잡았습니다. 모닝스타 분석가들 역시 삼성전자의 D램 가격 상승률이 자신들의 예상치인 48%에 미치지 못하자 실망감을 나타냈습니다. 예상보다 낮은 가격 상승률…주가도 멈칫삼성전자와 SK하이닉스의 가격 상승폭이 예상을 밑돈 것은 AI발(發) 수요 증가세가 다소 둔화하고 있다는 방증으로도 풀이됩니다. 특히 SK하이닉스의 HBM4 출하량이 지난 분기 예상보다 저조했던 점이 이런 우려를 더욱 키웠습니다. 다만 회사 측은 하반기에 HBM4 생산을 늘려 전체 가격에 긍정적인 영향을 줄 것이라며 투자자들을 안심시켰습니다. 가격 상승세를 억누르는 가장 큰 요인은 메모리 기업들이 고객사와 잇달아 맺고 있는 ‘장기 공급 계약’이라는 분석도 나오는데요. 이 계약은 수년 앞서 가격을 고정시키는 방식이어서 가격이 치솟을 때 받을 수 있는 최고 가격을 낮추는 결과를 낳습니다. 반대로 가격 하락 위험을 막아주기도 하죠. 실제로 이런 효과는 이미 수치로 드러나고 있습니다. 마이크론은 지난 분기 기준 D램 매출의 20%, 낸드 매출의 약 3분의 1을 장기공급계약으로 확보했다고 밝힌 바 있습니다. 이 비중이 앞으로 더 늘어날수록 가격과 실적에 미치는 영향도 커질 수 있습니다. 모틀리풀은 “장기 계약에 따른 가격 안정성 덕분에 과거보다 다소 높은 PER를 인정받을 여지는 있지만 정작 수익 자체는 줄어들 것”이라며 “더 나아가 장기 공급 계약이 수요를 앞당겨 장기적인 수익 감소 위험도 존재한다”고 짚었습니다. “지금이 오히려 매수 기회”라는 시각도반면 지금이 오히려 주식을 매수할 기회라는 전망도 나옵니다. 2027년에는 AI 관련 투자가 한층 더 늘어날 것이라는 전망이 그 근거입니다. 최근 삼성전자와 SK하이닉스의 주가는 AI 투자 과열과 빅테크 기업들의 지출 축소 우려로 하락세를 보였지만 이는 시장이 예상하는 시나리오일 뿐, 실제 상황과는 거리가 있다는 지적이 나오는데요. 오히려 AI 서버를 운영하는 빅테크 기업들은 2027년에도 투자를 늘리겠다고 이미 밝힌 상태입니다. 아마존은 최근 실적 발표에서 2026년 한 해 동안 늘어난 컴퓨팅 자원만으로는 수요를 감당하기 부족하다고 언급했으며, 이런 상황이 2027년에도 이어질 가능성이 크다고 밝혔습니다.

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

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.

메모리 생산 60~70% 장기계약 준비美테일러 팹2 착공… 2030년 양산스마트폰 등 DX부문 사상 첫 적자주주 환원 2.5조… 주당 374원 배당 삼성전자가 올해 2분기 반도체 사업으로만 89조원이 넘는 사상 최대 영업이익을 달성했다. 엔비디아의 지난 2~4월 영업이익(535억달러·약 77조원)을 넘어선 세계 1위 기록이다. 인공지능(AI) 메모리 수요 급증으로 상반기에만 146조 7000억원의 영업이익을 내면서 연간 400조원 기록도 가능하다는 전망까지 나온다. 다만 가전·스마트폰 등 완제품을 담당하는 디바이스경험(DX) 부문은 원가 상승 등의 영향으로 창사 이래 처음으로 적자를 기록했다. 삼성전자는 연결 기준 올해 2분기 매출 171조 5000억원, 영업이익 89조 5000억원을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기 대비 각각 130%, 1299.9% 증가한 수치로, 3분기 연속 사상 최대 실적을 경신했다. 반도체(DS) 부문은 매출 127조 5000억원, 영업이익 89조 2000억원을 기록하며 전체 실적을 이끌었다. 단연 메모리 사업의 호조가 두드러졌다. 삼성전자는 실적발표 컨퍼런스콜에서 “메모리 전체 생산능력(CAPA)의 60~70% 수준에서 장기공급계약(LTA)을 계획 중”이라고 밝혔다. AI 인프라 투자 확대에 따른 메모리 수요는 급증하는 반면 공급 부족이 장기화할 것으로 예상되면서, 주요 고객사들이 다년간 공급 계약을 적극 요청하고 있다는 설명이다. 삼성전자는 AI 반도체 수요 확대에 대응하기 위해 미국 텍사스주 테일러에 두 번째 파운드리(반도체 위탁생산) 공장을 올해 말 착공한다고 밝혔다. 테일러 1공장은 올해 가동 준비를 계획대로 진행 중이며, 2공장은 올해 말 착공해 2030년 양산을 목표로 하고 있다. 그간 삼성전자는 6세대 HBM(HBM4) 공급 확대와 업계 최초의 7세대 HBM4E 샘플 출하를 통해 기술 경쟁력을 강화했다. 올해 3분기 HBM4 매출은 전 분기보다 3배 이상 증가할 것으로 전망했으며, 하반기에는 HBM4가 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 내다봤다. 삼성전자 관계자는 “내년 메모리 수요 대비 공급 부족은 올해보다 더욱 확대될 것”이라며 “파운드리 사업도 가까운 시일 내 흑자 전환이 가능할 것”이라고 밝혔다. 완제품 사업을 담당하는 DX 부문은 부품 원가 상승 영향으로 매출 48조원, 영업손실 8000억원의 적자를 기록했다. 미래 경쟁력 확보를 위한 투자도 이어졌다. 연구개발(R＆D) 비용은 분기 기준 역대 최대인 16조원을 기록했다. 미국주식예탁증서(ADR) 상장 가능성에 대해서는 “현재로서는 검토하고 있지 않다”고 밝혔다. 삼성전자는 특별배당을 포함한 주주환원 방안과 차기 주주환원 정책 마련에 속도를 낸다는 방침이다. 삼성전자는 “주주환원 정책의 주요 사항은 주주가치 제고 효과를 극대화하는 동시에 미래 성장을 위한 재투자와 주주환원 간 최적의 균형을 확보하는 방향으로 마련해 조만간 주주들에게 공유하겠다”고 밝혔다. 삼성전자는 이날 보통주와 우선주 1주당 각각 374원의 현금 분기배당도 결정했다고 공시했다. 배당금 총액은 약 2조 4559억원이며, 배당금은 다음달 28일 지급된다.