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.

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.

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.

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.

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.

삼성전자가 올해 2분기 연결 기준 매출 171조 5000억원, 영업이익 89조 5000억원을 달성했다고 30일 밝혔다. 반도체(DS) 부문 영업이익만 89조 2000억원에 달한다. 매출과 영업이익은 전 분기 대비 각각 28%, 56% 증가해 역대 최대 실적을 기록했다. DS 부문 매출은 127조 5000억원, 영업이익은 89조 2000억원으로 집계됐다. 특히 메모리의 경우 에이전틱 AI(Agentic AI)가 확산되며 수요 강세를 보인 서버향 제품 중심으로 적극 대응해 역대 최대 분기 실적을 달성했다는 게 삼성전자 측의 설명이다. 또 차별화된 성능의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급을 확대하고 업계 최초로 7세대인 HBM4E 샘플을 출하하며 기술 경쟁력을 강화했다. 시스템LSI는 전반적인 수요 감소에도 모바일 SoC(System on Chip) 및 센서 판매 확대로 상반기 역대 최대 매출을 달성했다. 파운드리(위탁 생산)는 HBM 베이스 다이와 미주 고객 중심의 제품 수요 증가로 매출이 증가하는 등 실적이 개선됐다. 완제품을 만드는 디바이스 경험(DX) 부문은 매출 48조원, 영업손실 8000억원을 기록했다. 프리미엄 및 AI 제품 판매 확대로 매출이 전년 대비 증가했으나, 부품 원가 상승에 따라 영업이익이 하락하며 적자 전환했다. DX 부문은 부품 원가 급등과 수요 위축이라는 이중고 속에서도 프리미엄 판매 확대, 서비스 사업 다각화, AI 대전환과 로봇 등 신사업 육성으로 정면 돌파에 나선다는 전략이다. 연구개발비용은 16조원으로 역대 최대를 기록하는 등 미래 기술 경쟁력 확보를 위한 투자를 지속하고 있다. 삼성전자 관계자는 “하반기에도 반도체 수요 강세가 이어지며, 전사 실적은 성장할 것으로 전망된다”고 밝혔다.

SK하이닉스가 올해 2분기 60조원이 넘는 영업이익을 거두며 주요 글로벌 테크기업 가운데 최상위권에 올랐다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 신기록을 세웠고 영업이익률은 76.3%로 전 세계 2위에 올랐다. 금융시장에서는 주가 하락으로 응답했지만 실적 자체는 SK하이닉스의 견조한 성장은 물론 메모리 반도체 슈퍼사이클을 재확인했다는 게 업계의 시각이다. SK하이닉스는 29일 2분기 영업이익이 60조 5426억원으로 지난해 같은 기간보다 557.2% 증가했다고 밝혔다. 매출은 79조 3187억원으로 256.8% 늘었다. 최근 분기 실적을 원화로 환산해 비교하면 삼성전자 89조 4000억원, 엔비디아 약 78조원, 애플 약 74조원에 이어 네 번째 수준이다. 구글 모회사인 알파벳의 약 59조원도 웃돌았다. 영업이익률(76.3%)은 전 분기보다 4.8% 포인트 올랐다. 마이크론의 80.4%에 이어 주요 테크기업 중 두 번째로 높고 엔비디아 65.6%, 대만 TSMC 60.3%를 앞섰다. TSMC보다 높은 영업이익률을 기록한 것은 세 분기째다. 메모리 가격 급등에 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가 제품 판매가 맞물리면서 매출의 4분의3 이상을 영업이익으로 남겼다. D램 출하량도 전 분기보다 늘었고 평균판매가격은 약 30% 상승했다. HBM3E 판매가 이어진 가운데 인공지능(AI) 서버용 저전력 D램 ‘SOCAMM2’ 공급도 확대됐다. 낸드는 출하량이 10% 중반, 평균판매가격이 50% 중반 올랐다. 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) 매출은 두 배 이상, 자회사 솔리다임의 30테라바이트 이상 고용량 제품 매출은 세 배 넘게 증가했다. 2분기 주요 고객사에 양산 공급을 시작한 HBM4는 하반기부터 판매를 본격적으로 늘린다. 현재 수율과 품질은 양산이 안정된 HBM3E에 근접했다는 게 회사 측 설명이다. 차세대 HBM4E는 고객사에 샘플을 공급했으며 2027년 양산을 목표로 개발하고 있다. SK하이닉스는 올해 설비투자를 40조원 후반으로 늘리고 청주 M15X 양산 시점을 앞당긴다. 지난해 설비투자액 30조 2000억원보다 15조원 이상 늘어난 규모다. 또 핵심 고객을 포함한 10여곳과 통상 5년간 적용되는 장기공급계약 협상을 마쳤다. 키옥시아 지분 매각과 투자자산 평가이익까지 반영되면서 2분기 말 현금은 88조원으로, 차입금을 뺀 순현금은 69조 4000억원으로 늘었다. AI 데이터센터 건설에 막대한 자금을 투입하는 글로벌 빅테크와 달리 AI 투자 성과가 현금 여력으로 축적되는 모습이다.

삼성전자가 차세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM5의 베이스 다이에 2나노 파운드리 공정을 적용하겠다는 구상을 공개했다. 6세대와 7세대인 HBM4·HBM4E에 이어 차세대 제품에도 최선단 파운드리 공정을 도입해 인공지능(AI) 반도체 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. 삼성전자는 27일 뉴스룸을 통해 이런 내용을 담은 구자흠 파운드리사업부 기술개발실장(부사장) 인터뷰를 공개했다. 구 부사장은 “HBM5는 HBM4E보다 동작 속도를 약 50% 이상 향상해야 할 것으로 예상된다”며 “베이스 다이에는 동작 속도는 물론 전력 효율 관점에서도 큰 폭의 개선을 이끌어낼 수 있는 최선단 공정을 준비하고 있다”고 말했다. 이어 “HBM5의 베이스 다이는 게이트올어라운드(GAA) 구조를 사용하는 2나노 공정을 적용하고 더욱 높은 집적도의 실리콘 관통 전극(TSV)을 구현할 예정”이라고 밝혔다. HBM은 코어 다이와 베이스 다이를 쌓아 패키징하는 제품이다. 베이스 다이는 HBM 적층 구조 하단에 위치해 그래픽처리장치(GPU) 등 외부 프로세서와 데이터를 빠르게 주고받도록 연결하는 역할을 한다. 특히 HBM4부터는 베이스 다이에 최첨단 파운드리 공정이 적용되면서 HBM의 성능과 전력 효율을 좌우하는 핵심 부품으로 자리 잡았다. GAA는 전류 제어력과 전력 효율을 높인 차세대 트랜지스터 구조다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했고, 5월 HBM4E 12단 샘플을 출하했다. HBM4와 HBM4E 베이스 다이에는 양산성과 수율이 검증된 4나노 4세대 공정을 적용했다. 구 부사장은 “올해 하반기에는 수율과 성능을 개선한 2나노 2세대 공정 기반의 모바일향 신제품 양산을 시작할 예정”이라고 말했다. 이어 삼성전자의 HBM 경쟁력에 대해 “설계, 제조, 패키징을 모두 삼성전자가 하는 턴키 솔루션 제품”이라며 양산 제품 완성 시간 단축이 가능하고 비용 관점에서도 유리하다고 했다. 이에 따라 모바일 고객사뿐만 아니라 테슬라와 다수의 AI·고성능컴퓨팅(HPC)·클라우드서비스제공사(CSP) 등 대형 고객사 수주가 잇따르고 있다고 전했다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 슈퍼사이클에 힘입어 올해 2분기 영업이익 89조 4000억원을 기록했다. 국내 기업은 물론 글로벌 시가총액 1위 기업인 미국 엔비디아의 분기 영업이익마저 뛰어넘으며 세계 1위에 올랐다. 약 17조원으로 추산되는 직원 성과급 충당금을 반영하기 전 실제 영업이익은 100조원을 넘어섰을 것으로 추정된다. 삼성전자는 올해 2분기 잠정 실적 집계 결과 연결 기준 매출 171조원, 영업이익 89조 4000억원을 기록했다고 7일 공시했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 사상 최대치로, 전년 동기 대비 각각 129.31%, 1810.26% 증가했다. 이번 분기 영업이익만으로도 2023년부터 지난해까지 3년간 벌어들인 누적 영업이익(82조 8700억원)을 넘어섰다. 비교하자면 세계 자동차 판매 1위인 일본 도요타자동차의 지난해(2025년 4월~2026년 3월) 연간 영업이익인 3조 7662억엔(약 35조 5000억원)의 2.5배를 단 한 분기 만에 거둔 셈이다. 90조원에 육박하는 삼성전자의 실적은 단순 계산으로 하루에 약 1조원을 벌어들인 셈이다. 올해 들어 전 세계 기업 중 가장 많은 영업이익을 기록한 미국 엔비디아도 1분기(2026년 2∼4월)에 535억 달러(약 81조 8000억원)의 영업이익을 올렸다. 게다가 이번 실적에는 약 17조원 규모로 추산되는 직원 성과급 충당금이 반영됐다. 이를 포함하면 2분기 영업이익은 106조 6000억원에 육박했을 것으로 업계는 보고 있다. 역대급 실적은 AI 인프라 투자 확대에 따른 메모리 반도체 수요 급증이 이끌었다. 사업부별 실적은 공개되지 않았지만 반도체(DS) 부문이 전사 영업이익 대부분을 차지한 것으로 업계는 보고 있다. 최근 제기됐던 반도체 업황 ‘피크아웃’(정점 통과) 우려도 사실상 잠재웠다는 평가다. 삼성전자는 글로벌 빅테크와 장기공급계약(LTA)을 잇달아 체결하며 중장기 수요 기반도 확보하고 있다. 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대로 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 삼성전자는 6세대 HBM4를 기점으로 시장 점유율 회복에 성공한 것으로 분석된다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4 양산을 시작한 데 이어 최근 누적 매출 12억 달러(약 1조 8500억원)를 돌파한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 HBM4에 이어 차세대 7세대 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 속도를 내고 있다. 업계에서는 5세대 HBM3E 개발 과정에서 SK하이닉스에 뒤처졌던 기술 경쟁력이 사실상 회복됐다는 평가가 나온다. 범용 D램과 낸드플래시 가격 상승도 실적 개선에 힘을 보탰다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 “올해 메모리 가격 상승률은 D램 308%, 낸드플래시 256%에 이를 것으로 예상된다”며 “에이전틱 AI 확산은 PC와 스마트폰 등 전방 산업 전반의 메모리 탑재량 증가로 이어질 것”이라고 전망했다. 한편 완제품 사업을 담당하는 DX 부문은 상대적으로 부진한 흐름을 이어 간 것으로 보인다. DX 부문의 지난 1분기 영업이익은 3조원이었다. 이에 따라 반도체와 비반도체 부문의 실적 양극화 현상이 심화하고 있다는 우려도 나온다. 시장의 관심은 연간 실적으로 향하고 있다. 증권가에서는 하반기에도 AI 반도체 수요가 이어지면서 삼성전자가 연간 영업이익 300조원을 무난히 달성할 것으로 전망하고 있다. 삼성전자의 연간 영업이익 전망치 372조 7568억원과 SK하이닉스의 전망치 265조 2302억원을 합하면 두 회사의 연간 영업이익은 637조 9870억원에 달한다. 이는 올해 정부 총수입 전망치(674조원)에 육박하는 규모다. 연간 영업이익만 단순 비교하면 우리나라는 미국 보잉사(42억 8100만 달러)를 98개, 코카콜라(137억 6000만 달러)를 30개 갖고 있는 것과 같다. 반도체 슈퍼사이클이 이어지는 2027년에는 삼성전자의 연간 영업이익이 523조 8381억원, SK하이닉스는 386조 663억원으로 각각 1.4~1.5배 증가할 것으로 전망된다. 두 회사의 영업이익을 합치면 909조 9044억원으로, 연간 영업이익만 1000조원에 육박하는 시대가 열릴 것이라는 전망도 나온다.

미국 반도체 기업 마이크론이 일본 히로시마 공장에서 차세대 고대역폭 메모리(HBM) 등을 본격 생산할 준비에 나섰다. 1980년대 세계 반도체 시장을 석권했던 일본이 정부 지원과 글로벌 기업 투자 유치를 앞세워 반도체 산업 재건에 속도를 내는 모습이다. 6일 일본 언론에 따르면 마이크론은 지난 4일 히로시마현 공장에서 아카자와 료세이 일본 경제산업상이 참석한 가운데 신규 제조동 기공식을 열었다. 마이크론은 2028년 하반기부터 신규 제조동에 생산 장비를 반입해 D램과 HBM 등 최첨단 메모리를 양산할 계획이다. HBM 7세대 제품인 HBM4E도 이곳에서 생산할 예정이다. 앞서 마이크론은 지난해 히로시마 공장에 약 1조 5000억엔(약 14조 2000억원)을 투자하겠다고 발표했으며, 일본 경제산업성도 최대 5360억엔(약 5조원)을 지원하기로 했다. 마이크론은 우선 약 2만 8000㎡ 부지에 생산시설을 구축한 뒤 생산능력을 단계적으로 확대할 방침이다. 일본은 정부의 전폭적인 지원과 글로벌 기업 유치를 앞세워 반도체 산업 재건에 박차를 가하고 있다. 일본 정부는 대규모 보조금을 투입해 세계 파운드리(반도체 위탁생산) 1위 기업인 TSMC의 구마모토 공장을 유치했다. 2022년 설립된 반도체 기업 라피더스에도 막대한 자금을 지원하며 첨단 반도체 육성에 나서고 있다. 여기에는 일본이 오랜 기간 축적한 반도체 소재·장비 산업 경쟁력이 깔려 있다. 최태원 SK그룹 회장도 최근 일본 경제지와의 인터뷰에서 신규 반도체 공장 후보지와 관련해 “일본은 훌륭한 후보지”라며 “반도체 제조 장비와 소재, 안정적인 전력 공급 등 첨단 반도체 생산에 필요한 생태계를 모두 갖추고 있다”고 평가했다.

미국 메모리 반도체 업체 마이크론이 시장 예상을 크게 웃도는 실적과 강한 하반기 전망을 내놓으면서 최근 글로벌 증시를 흔든 인공지능(AI) 거품론과 메모리 수요 둔화 우려를 정면으로 반박했다. 마이크론은 24일(현지시간) 2026회계연도 3분기(3~5월) 매출이 414억 6000만 달러(약 56조원), 조정 주당순이익(EPS)은 25.11달러를 기록했다고 밝혔다. 매출은 시장조사업체 LSEG가 집계한 시장 예상치 358억 4000만 달러를 15% 이상 웃돌았고, EPS 역시 컨센서스인 20.78달러를 크게 상회했다. 4분기 전망은 더욱 강했다. 마이크론은 다음 분기 매출을 500억달러 안팎으로 제시했다. 이는 시장 전망치인 435억 8000만 달러를 크게 웃도는 수준이다. EPS 전망치도 31달러로 시장 예상을 상회했다. 산제이 메흐로트라 최고경영자(CEO)는 “AI 수요 확대와 구조적인 공급 제약으로 메모리 시장의 수급 긴장이 2027년 이후까지 이어질 것”이라며 “공급 여건이 점진적으로 개선되는 시점은 2028년 이후가 될 수 있다”고 밝혔다. 특히 마이크론은 차세대 HBM4 제품이 고객사 플랫폼에 적용되고 있으며 2026년 공급 물량이 대부분 계약된 상태라고 설명했다. HBM4E 역시 계획대로 개발이 진행 중이라고 밝혔다. 이번 실적은 최근 월가와 국내 증시를 흔든 AI 투자 둔화 우려를 상당 부분 완화할 수 있다는 평가가 나온다. 최근 글로벌 투자은행들이 AI 인프라 투자와 HBM 수요 정점을 우려하면서 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 큰 폭으로 조정을 받았지만, 마이크론 실적이 여전히 강한 AI 메모리 수요를 확인해줬다는 분석이다. 업계에서는 AI 데이터센터 투자 확대가 이어지는 가운데 주요 메모리 업체들의 신규 생산능력 증설도 2027~2028년에나 본격화되는 만큼 당분간 공급 부족이 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 이에 따라 AI 메모리 수요 피크아웃 우려보다는 공급 제약에 따른 업황 강세가 지속될 가능성에 다시 무게가 실리고 있다. 실적 발표 이후 마이크론 주가는 시간외 거래에서 15% 이상 급등했다. 국내 증시에서도 삼성전자와 SK하이닉스가 넥스트레이드에서 한때 각각 7% 안팎, 10% 이상 오르는 등 강세를 나타냈다. 최근 AI 투자 둔화와 HBM 수요 정점 우려로 위축됐던 메모리 업종 투자심리가 마이크론의 호실적과 긍정적인 업황 전망을 계기로 빠르게 회복되는 모습이다.

수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.

이재용 삼성전자 회장이 23일 고대역폭메모리(HBM) 생산 핵심 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 직접 점검했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 청취했다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살펴봤다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이곳은 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 대응하기 위한 HBM 생산 역량의 중심 역할을 수행하고 있다. 이번 현장 방문은 삼성전자가 HBM 시장에서 기술 리더십을 한층 강화해 나가는 시점에 이뤄졌다는 점에서 주목된다. 최근 글로벌 AI 시장 성장에 따라 HBM 수요 역시 급증하고 있다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 6세대 HBM4 양산 출하에 성공하며 차세대 HBM 시장 선점에 나선 바 있으며, 지난 5월에는 세계 최초로 7세대 제품인 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 다시 한번 입증했다. 이 회장의 사업장 방문은 이러한 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 직접 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 한편 업계에 따르면 지난 2월 양산 출하를 시작한 HBM4는 약 4개월 만에 누적 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파한 것으로 알려졌다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원)를 넘어설 것으로 전망된다.

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

황 “정부, 기업 자본 접근 지원해야”네이버 ‘각 세종’을 전초기지로 활용하이닉스, 전용 차세대 메모리 공급SKT, 설계·구축·최적화 플랫폼 제공LG, 휴머노이드·물류 로봇 효율 제고 현대차 ‘AI 밸리’ 새만금, 황 투자 의향삼성, 6세대 HBM4·파운드리 협력 SK·네이버 등 국내 주요 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능(AI) 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축에 본격 나선다. 현대자동차그룹과 LG그룹, 두산그룹 역시 AI 팩토리를 기반으로 확장되는 피지컬 AI 산업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다. 반도체와 첨단 통신 인프라, 제조 기술이 총망라된 거대한 AI 인프라가 구축되는 셈이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석해 “한국에 잠재적으로 수천억 달러 규모의 비즈니스를 가져왔다. 한국 역사상 가장 큰 규모의 비즈니스”라고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스에 가져온 사업은 일반적인 규모가 아니다. 세상이 한 번도 본 적 없는 수준”이라고 했다. 황 CEO는 “한국은 제조업과 중공업, 소프트웨어 등 모든 것을 잘 한다. 이는 매우 독특한 상황”이라며 한국의 강점으로 에너지 인프라, K뷰티와 같은 글로벌 소프트파워 등을 추가로 꼽았다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간이며 한국의 기회”라고 거듭 강조한 뒤 “이 새로운 기회는 한국의 문화를 발판 삼아야 하며, 한국 문화는 AI에 완벽하게 부합한다”고 말했다. 이어 한국 정부를 향해서는 “기업들이 자본에 쉽게 접근하도록 정부가 지원하는 것이 매우 중요하다”고 촉구했다. AI 거품론 및 국내 증시 하락 현상에 대해서는 “소음에 불과하다”면서 “한국은 AI의 미래에 투자하기에 너무나 환상적인 곳이며 오히려 할인된 가격에 살 수 있는 좋은 기회”라고 말했다. 황 CEO는 이날 낮에는 국내 주요 기업인들과 잇따라 만나 협력 청사진을 공개했다. 이를 종합하면 엔비디아는 2027년 첫 가동을 목표로 GW(기가와트)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 머물렀다면, AI 팩토리는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 차세대 데이터센터다. 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 일종의 ‘지능 공장’으로, 엔비디아는 이를 기반으로 글로벌 AI 인프라를 확대할 계획이다. 우선 네이버는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’을 AI 팩토리 사업의 전초기지로 활용한다. 네이버는 2027년 55MW(메가와트) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 1GW 규모 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 네이버는 세계 12개 기업이 참여하는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론’ 연합에 국내 기업으로는 처음 합류했다. 황 CEO는 이날 오후 경기 성남시 분당구에 위치한 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 이해진 의장 등과 만난 뒤 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 특별 라이브에 출연했다. SK텔레콤도 엔비디아 AI 팩토리의 설계·구축·최적화를 아우르는 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 차세대 AI 데이터센터 기술 개발을 위한 공동 연구도 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 반도체 설계 및 제조를 가속화하는 장기 기술 파트너십을 강화하기로 했다. 최태원 SK그룹 회장은 “미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들겠다”고 밝혔다. AI 팩토리와 피지컬 AI 관련 계열사를 두루 갖춘 LG그룹은 엔비디아의 차세대 피지컬 AI 생태계 확장에 핵심 협력 파트너로 부상했다. 황 CEO와 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 가운데 열린 최고경영진회의(TMM)에서는 양사가 차세대 AI 산업 분야에서 전략적 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 특히 엔비디아의 인간형 로봇 추론 모델 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 피지컬 AI 분야 협력을 확대할 계획이다. 이날 현대차그룹 양재 사옥에서 진행된 황 CEO와 정의선 현대차그룹 회장의 회동에서도 미래 모빌리티와 피지컬 AI 분야 협력이 집중적으로 논의됐다. 특히 황 CEO는 AI 산업단지로 개발될 새만금을 한국의 ‘AI 밸리’로 칭하며 정 회장의 새만금 투자 제안에 화답했다. 정 회장은 기자들에게 “(황 CEO와) 조인해서 완벽한 AI와 로보틱스 데이터센터 시스템을 같이 만들어내도록 이야기를 나눴다”고 전했다. 황 CEO는 “정 회장이 한국 ‘AI 밸리’인 새만금에 투자하는 게 어떠냐고 제안했다”면서 “그래서 저는 ‘훌륭한 돼지고기 바베큐(삼겹살)가 있다면 기꺼이 그렇게 하겠다’고 답했다”고 했다. 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 의미로 읽힌다. 두산그룹도 에너지와 전자소재, 로보틱스 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 한편 황 CEO는 전영현 삼성전자 부회장과도 비공개로 만나 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 파운드리 등 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 “올해부터 시작해서 HBM4와 저전력 메모리 모듈인 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 하고 내년부터는 HBM4E(7세대), 파운드리, HBM5(8세대) 등 장기적인 협력도 많은 얘기를 했다”고 전했다. 이어 “4나노(㎚·10억 분의 1m)와 8나노 공정으로 엔비디아 자율주행 칩 생산 (AI 추론 전용) 그록 칩 등을 협력하고 있고, 그 다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 덧붙였다.

삼성 반도체 사업을 이끄는 전영현 삼성전자 대표이사 겸 DS(디바이스솔루션) 부문장(부회장)이 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동한 후 7·8세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4E와 HBM5의 공급을 논의했다고 밝혔다. 전 부회장은 이날 서울 중구 신라호텔에서 황 CEO 및 엔비디아 주요 경영진과 만난 후 엔비디아와의 협력 논의에 대한 기자들의 질문에 “황 CEO와 오랫동안 같이 협력해왔는데 오늘 가장 좋은 얘기를 나눈 것 같다”고 말했다. 양사는 단기적으로 HBM4 공급과 파운드리 협력 방안을 집중적으로 논의했다. 그는 “단기적으로는 HBM4라든지 파운드리 협력을 어떻게 할 것인지 이야기를 나눴다”며 “중장기적으로는 서로 협력해 공동 개발을 추진하는 방안도 논의했다”고 밝혔다. 이어 “올해부터 HBM4와 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 한다”며 “내년부터는 HBM4E와 HBM5 등 장기 협력 방향에 대해서도 많은 이야기를 나눴다”고 설명했다. 파운드리 분야 협력 확대 가능성도 언급했다. 전 부회장은 “현재 삼성전자가 4나노와 8나노 공정에서 엔비디아 관련 칩을 생산하고 있다”며 “다음 세대 협력 방안도 함께 논의하고 있다”고 전했다. 이날 회동에는 황 CEO의 장녀인 매디슨 황 엔비디아 수석이사와 제프 피셔 엔비디아 수석부사장 등이 함께한 것으로 전해졌다. 삼성전자에서는 전 부회장을 포함해 김재준 메모리사업부 부사장 등이 동석했다. 삼성전자는 본격 양산에 돌입한 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 업계 최고 수준인 11.7Gbps(초당 기가비트) 이상의 성능을 구현한 HBM4(6세대)를 공급하고 있다. 베라 중앙처리장치(CPU)에는 LPDDR5X 기반 SOCAMM(소캠)2, 스토리지 영역에서는 PCIe Gen6(6세대) 기반 PM1763 등을 공급 중이다. 최근에는 세계 최초로 7세대 제품인 HBM4E의 샘플 출하를 마치고 엔비디아에 샘플을 공급했다. 삼성전자 HBM4E는 최선단 1c D램 코어 다이와 자체 파운드리 4나노 공정 베이스 다이를 결합해 핀당 14Gbps로 동작하며 최대 16Gbps(최대 4TB/s 대역폭)까지 구현하는 데 성공했다. 전 부회장은 곧바로 이어진 엔비디아의 ‘코리아 AI 에코시스템(생태계)’ 간담회에도 참석했다. 이 자리에는 한진만 파운드리사업부장 사장, 김용관 DS부문 경영전략총괄 사장, 송용호 DS부문 AI센터장도 참석한 것으로 전해졌다.