엔비디아가 AI 미니 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’의 모바일 버전인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했습니다. RTX 스파크는 DGX 스파크에 탑재된 GB10의 모바일 변형 버전인 N1X를 탑재하고 있으며, 최대 20코어의 Arm 기반 CPU와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 블랙웰 아키텍처 GPU로 구성되어 있습니다. 엔비디아는 모든 RTX 스파크가 동일한 칩을 사용하는지 아니면 일부 기능을 줄이고 가격을 낮춘 컷 칩(cut-chip)이 존재하는지에 대해서는 이날 공개 행사에서 구체적으로 밝히지 않았습니다. 다만 RTX 스파크가 최대 128GB의 LPDDR5x와 1페타플롭스의 연산 능력으로 노트북에서도 고사양 게임을 원활하게 작동시킬 수 있을 뿐 아니라 120B 파라미터를 지닌 거대 LLM도 구동할 수 있다는 점을 강조했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 RTX 스파크가 장착된 노트북에서 ‘007 퍼스트 라이트’와 ‘포르자 호라이즌 6’를 배터리 전원만으로 구동하는 모습을 선보였는데, 이는 기존의 스냅드래곤 기반의 윈도우 ARM(Windows on ARM) 노트북에서는 생각하기 어려웠던 게임 성능으로 마이크로소프트가 밀고 있는 윈도우 ARM의 약점을 상당 부분 극복한 모습입니다. 마이크로소프트는 RTX 스파크 개발을 위해 엔비디아와 긴밀히 협업했고 에이서(Acer), ASUS, 레노버(Lenovo), 델(Dell), HP, MSI 등 주요 PC 제조사와 함께 마이크로소프트의 서피스 라인업에도 RTX 스파크 모델을 넣어 고성능 윈도우 ARM PC 개발 의지를 보여줬습니다. 그런데 이날 공개된 RTX 스파크 노트북을 보면 그렇게 두꺼운 제품이 아니라는 점을 쉽게 알 수 있습니다. DGX 스파크의 GB10 칩이 약 140W의 열 설계 전력(TDP)을 가진다는 점을 고려할 때, RTX 스파크는 엔비디아의 노트북 전력 효율 기술인 MAX-Q를 적극적으로 활용해 TDP를 낮추고 최소 두께 14mm의 슬림한 디자인을 구현한 것으로 보입니다. MAX-Q는 단순히 클럭을 강제로 낮추는 방식을 넘어, 최적화 기술을 집약한 기술입니다. 게임 실행 시 AI 텔레메트리(AI Telemetry)가 GPU와 CPU 워크로드를 실시간으로 분석하면, CPU 옵티마이저는 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해 CPU를 ‘최고 효율 주파수’로 동적으로 조정합니다. 이때 절약된 전력은 다이나믹 부스트(Dynamic Boost)를 통해 GPU로 재배분됩니다. GPU 차원에서도 파워 게이팅(Power Gating)을 통해 사용되지 않는 내부 블록을 비활성화하고, 워크로드에 맞춰 클럭을 미세 조정합니다. 여기에 DLSS 4.5를 통해 실제 렌더링 부하를 줄여서 전력 소모와 발열을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 물론 이론적으로 MAX-Q가 적용된 N1x의 성능이 TDP 140W이 기본인 GB10와 대등하지는 않을 것으로 보입니다. 일부 성능 저하는 감수해야 하지만, 충분한 휴대성을 보장하면서도 AAA급 고사양 게임과 대규모 언어 모델(LLM) 구동이 가능하다는 것은 개발자와 고성능 기기를 쓰는 사용자들에게 상당한 장점입니다. 다만 이날 보여준 128GB 모델만 있을 경우 가격은 매우 비쌀 가능성이 높습니다. DGX 스파크의 공식 가격이 4699달러(원래 3999달러였으나 메모리 가격 상승으로 인상)이며, 국내에서는 부가세를 포함해 더 비싼 가격에 판매되는 점을 고려하면, 노트북 버전인 RTX 스파크 제품은 훨씬 비싸질 가능성이 높습니다. 이런 점을 감안하면 64GB, 32GB 모델도 있을 가능성이 있으나 당장에 공개된 내용은 없습니다. 아무튼 높은 가격을 생각하면 RTX 스파크의 주요 경쟁자는 애플의 맥북 프로(특히 M5 맥스 시리즈)가 될 것으로 보입니다. 다만 현재 DGX 스파크 가격을 생각할 때 RTX 스파크 노트북은 128GB 모델 기준 맥북 프로 M5 맥스 모델보다 비쌀 가능성이 높아 보입니다. 이렇게 비싼 제품을 게임만 하려고 사는 경우는 거의 없을 것입니다. 따라서 비싸도 업무에 사용해야만 하는 특별한 용도, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델)이나 그래픽 작업 성능이 중요한 요소가 될 것으로 보입니다. 이 시장에서 유력한 경쟁 상태인 맥북 프로 M5 맥스도 128GB 모델은 120B 파라미터 급 LLM 구동이 가능하지만, RTX 스파크는 6144개의 CUDA 코어와 텐서 코어를 활용한 FP4(4비트 양자화) 연산 능력과 최대 1페타플롭스(Petaflop)의 연산 성능으로 토큰 속도에서 우위를 점할 가능성이 있습니다. 엔비디아는 RTX 스파크를 개인용 에이전트를 위한 플랫폼으로 소개하고 있으며 로컬 컴퓨터에서 120B LLM을 100만 토큰의 컨텍스트로 구동하거나, 90GB 이상의 거대한 3D 장면을 렌더링하고, 12K 영상 편집 및 4K AI 비디오 생성을 할 수 있습니다. 물론 실제 성능과 가성비는 제품이 실제 출시되고 가격이 공개되어야 제대로 평가할 수 있을 것입니다. 황 CEO는 “PC는 다시 태어나고 있다. 40년 동안 우리는 앱을 실행하고 클릭하고 타이핑했지만, 이제 RTX 스파크와 윈도우를 통해 우리는 요청하고 PC가 작업을 수행한다”며, RTX 스파크가 로컬 에이전트, 최전방 모델, 크리에이티브 워크플로우, RTX 게임을 하나의 노트북에 통합한 ‘새로운 PC’라고 강조했습니다. 그의 포부처럼 실제로 RTX 스파크가 PC의 재창조가 될지 아니면 특수 용도로 사용하는 비싼 장비로 남게 될지 결과가 주목됩니다.

AI PC·피지컬 AI 등 청사진 제시삼성전자·SK하이닉스 수혜자로“미래 PC는 나 대신 일하는 AI비서”이번 주 방한해 CEO와 연쇄 미팅‘삼겹살 회동’ ‘1784 방문’ 등 추진 “과거의 모든 중앙처리장치(CPU)는 인간을 위해 만들어졌지만, 베라(Vera)는 인공지능(AI) 에이전트를 위해 설계됐다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 열린 ‘GTC 타이베이 2026’에서 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’의 본격 생산 돌입을 선언했다. 엔비디아는 이날 AI PC와 피지컬 AI 전략도 함께 공개하며 데이터센터에서 개인용 기기, 로봇에 이르는 AI 컴퓨팅 생태계 확장 청사진을 제시했다. 베라 루빈은 그래픽처리장치(GPU)와 CPU, 네트워크, 메모리, 소프트웨어를 통합한 AI 인프라 플랫폼으로, 엔비디아는 이를 기반으로 AI 학습을 넘어 추론 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 황 CEO는 미래 데이터센터를 ‘AI 팩토리’로 규정하며 “컴퓨팅이 곧 매출이고 와트당 성능이 곧 수익”이라고 강조했다. 황 CEO는 이날 차세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급사로 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론을 직접 언급했다. 베라 루빈 플랫폼에는 HBM4가 탑재될 예정으로 업계에서는 차세대 AI 서버 투자 확대에 따른 수혜가 삼성전자와 SK하이닉스로 이어질 것으로 보고 있다. 엔비디아는 이날 AI PC 시장 진출도 공식화했다. 미디어텍과 공동 개발한 PC용 시스템온칩(SoC) ‘N1 X’를 기반으로 한 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 처음 공개한 것이다. CPU와 GPU, 메모리를 하나로 통합한 구조로 설계돼 인터넷 연결 없이도 대규모 AI 모델과 AI 에이전트를 기기 내부에서 실행할 수 있다. 황 CEO는 “10년 뒤 PC는 사용자의 명령을 기다리는 기기가 아니라 사용자를 대신해 일하는 AI 비서가 될 것”이라며 “우리는 창작을 위해, 게이밍을 위해, 그리고 AI 에이전트를 위해 PC를 다시 발명하고 있다”고 말했다. 업계에서는 엔비디아가 GPU를 넘어 CPU와 PC 시장까지 영향력을 확대하며 AI 컴퓨팅 생태계 전반을 자사 플랫폼 중심으로 재편하려는 전략을 본격화한 것으로 보고 있다. N1 X에는 삼성전자와 SK하이닉스의 LPDDR5X 메모리가 탑재될 가능성이 거론된다. AI 서버용 HBM에 이어 AI PC용 고성능 메모리 수요까지 본격화될 경우 양사에 새로운 성장 동력이 될 수 있다. 엔비디아는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 넘어 ‘피지컬 AI’를 차세대 성장축으로 제시했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차, 공장 설비 등 현실 세계의 기계를 AI가 직접 이해하고 제어하는 개념이다. 이날 발표에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공장에 적용한 디지털트윈 사례가 소개되기도 했다. 엔비디아는 연구용 휴머노이드 로봇 개발을 위해 한국을 포함한 글로벌 로봇 기업들과 협력을 확대할 계획이라고도 밝혔다. 한편 황 CEO는 대만 일정 이후 한국을 찾아 최태원 SK그룹 회장과 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 잇따라 만날 예정이다. 업계에서는 AI 데이터센터와 로보틱스, 자율주행, 디지털트윈 등 차세대 산업 협력을 논의하는 자리가 될 것으로 본다. 회동 장소는 서울 성수동의 한 삼겹살집이 유력하게 거론된다. 지난해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 삼성동 치킨집에서 만났던 이른바 ‘깐부 회동’에 이은 행보다. 황 CEO는 방한 기간 중 네이버의 미래 기술 집약 공간인 ‘1784’ 방문도 추진 중인 것으로 알려졌다.

삼성전자가 글로벌 차량용 메모리 반도체 시장에서 처음으로 미국 마이크론을 제치고 점유율 1위에 올랐다. 또 인공지능(AI) 핵심 부품인 차세대 고대역폭메모리(HBM) 시장에서도 세계 최초로 7세대 HBM4E 샘플 출하하며 주도권 확보에 속도를 내고 있다. 파업 위기를 넘긴 삼성전자가 AI·자동차 메모리 양대 시장에서 반격에 나서는 모습이다. 31일 스탠더드앤드푸어스(S＆P) 글로벌 모빌리티에 따르면 삼성전자의 차량용 메모리 시장 점유율은 2024년 35%에서 지난해 40%로 상승하며 처음으로 1위를 기록했다. 기존 1위였던 마이크론은 점유율이 같은 기간 40%에서 36%로 하락해 2위로 밀려났다. 삼성전자는 유럽·한국·일본 등은 물론, 세계 최대 전기차 시장인 중국에서 점유율을 크게 확대한 것으로 보인다. 자율주행 기술 확산과 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템의 고도화로 고성능·고용량 메모리 수요가 급증한 가운데, 삼성전자의 저전력 D램(LPDDR)과 유니버설 플래시 스토리지(UFS) 제품이 경쟁력을 인정받은 결과다. 한국자동차연구원에 따르면 자율주행, 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 발전 및 확산으로 차량용 메모리 시장 규모는 지난해 73억 9000만 달러에서 연평균 11.1% 성장해 2030년 125억 달러로 커질 전망이다. 차량용 메모리는 모바일·가전 메모리보다 단가가 높고 장기 공급계약이 일반적이어서 산업 하강기에도 안정적인 수익원이 될 수 있다. 삼성전자는 2015년에 차량용 반도체 시장에 본격 진출한 뒤 SSD와 그래픽 D램(GDDR) 등을 양산차에 확대 적용하며 프리미엄 시장을 공략해왔다. 이와 별도로 삼성전자는 올해 2월 세계 최초로 6세대 고대역폭메모리인 HBM4 양산에 성공한 데 이어 불과 3개월 만에 차세대 제품인 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급했다고 지난 29일 밝혔다. HBM4E는 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 속도를 지원하며 전작인 HBM4 대비 속도를 20% 이상 높였다. 용량도 48기가바이트(GB)의 고용량을 구현해 전작 대비 용량을 30% 이상 늘렸다. 또 저전력 설계 및 패키징 구조 최적화 기술을 집약해 전작 대비 에너지 효율은 16%, 열 저항 특성은 14% 이상 개선했다. 이는 차세대 AI 시스템의 데이터 처리 성능을 크게 높일 것으로 보인다. 특히 삼성전자는 HBM4E를 통해 수직계열화 구조를 선보였다. 삼성전자는 메모리사업부의 10나노급 6세대(1c) D램과 파운드리의 4나노 베이스 다이, 시스템LSI 설계 역량, 첨단 패키징 기술 등을 결합해 HBM4E를 개발했다. 소위 ‘원스톱 턴키 솔루션’이다. 업계에서는 HBM4 세대부터 고객 맞춤형 설계와 안정적인 공급 역량이 중요해지는 만큼 통합 생산 체계가 경쟁력을 높일 것으로 보고 있다. 특히 HBM3E 세대에서 경쟁사에 밀렸던 삼성전자가 HBM4 세계 최초 양산과 HBM4E 세계 최초 샘플 출하를 잇달아 달성하며 기술 리더십 회복에 나섰다는 점에서 의미가 크다. 특히 삼성전자가 최근 미국 AI 기업 앤트로픽에 조단위의 지분 투자를 단행한 것으로 전해지면서 적자인 파운드리 사업부의 반등 가능성도 부상했다. 앤트로픽은 최근 진행한 시리즈H 투자 라운드에서 650억 달러(약 98조원)를 유치했다고 지난 28일 밝혔는데, 투자 참여 기업 중 첨단 파운드리 사업을 보유한 곳은 삼성전자가 사실상 유일하다.

인텔이 팬서 레이크(Panther Lake) 아키텍처를 기반으로 한 휴대용 게임 기기 전용 시스템 온 칩(SoC)인 ‘인텔 아크 G3’ 시리즈를 공식 공개했습니다. 기본적으론 노트북용 팬서 레이크와 같은 프로세서이지만, 인텔은 단순한 하위 브랜드가 아니라 휴대용 PC(UMPC)의 특성에 맞춰 최적화된 특수 목적형 프로세서라고 강조하고 있습니다. 손으로 들고 다니는 휴대용 PC의 주요 목적은 게임입니다. 하지만 기존 노트북 프로세서로는 작은 휴대 기기에서 충분한 발열 제어가 힘들기 때문에 효율은 높이고 전력 소모는 줄여야 합니다. 그래서 아크 G3는 발열이 많은 고성능 P 코어는 4개에서 2개로 줄이고 고효율 E 코어 8개와 저전력 LP-E 코어 4개를 조합한 14코어 구성을 지니고 있습니다. 또한 최대 35W의 TDP에 맞춰 Xe 3 GPU의 전력 특성을 재설계하여 전력 소모를 대폭 줄였습니다. 구체적인 스펙을 살펴보면, 최상위 모델인 ‘아크 G3 익스트림’은 4.7GHz의 P 코어와 2.3GHz의 12코어 Xe 3 GPU(아크 B390)를 탑재했습니다. 반면 일반 모델인 ‘아크 G3’는 P 코어 클럭이 100MHz 낮은 4.6GHz이며, GPU는 10코어 구성의 아크 B370(2.2GHz)으로 약간 낮췄습니다. 두 제품 모두 인텔의 최신 18A 공정으로 제작됐으며, 12개의 PCIe 레인(x8 Gen4 / x4 Gen5), 듀얼 선더볼트 4 포트, Wi-Fi 7 R2 및 듀얼 블루투스 6.0 등 차세대 네트워크 스펙을 갖추고 있습니다. 메모리는 최대 96GB의 LPDDR5X-8533을 지원하지만, 현재 메모리 가격을 감안할 때 실제 시장에서는 16GB 또는 32GB 제품이 주를 이룰 것으로 예상됩니다. 휴대용 게임기에서 가장 중요한 부분인 내장 그래픽의 연산 능력은 AI 연산 (INT8 기준)으로 113 PTOPS, B370은 90 PTOPS입니다. 인텔이 전체 연산 능력이 아니라 AI 연산 능력을 강조한 점이 눈길을 끄는데, 이는 그만큼 최근 AI를 이용한 프레임 생성 및 이미지 향상 기술이 중요해졌기 때문입니다. 본래 인텔은 그래픽 분야에서는 엔비디아는 물론 AMD와 비교해도 후발주자라는 평가가 많았지만, 이번에 공개한 팬서 레이크에서는 달라졌다는 평가를 받고 있습니다. 특히 인텔 아크 G3는 가장 직접적인 경쟁 상대인 AMD의 라이젠 Z2 익스트림과 비교해서 게임 성능에서 우위가 예상됩니다. 왜냐하면 같은 Xe 3 내장 GPU가 이미 노트북에서 보여준 성능상의 우위가 있기 때문입니다. 인텔의 아크 B390은 AMD 라이젠 Z2 익스트림에 탑재된 라데온 890M(16 CU, RDNA 3.5)과 비교해서 기본 성능에서 약간 더 앞서 있을 것으로 보입니다. 하지만 더 중요한 대목은 AI 성능에서 꽤 앞선다는 것입니다. 특히 휴대용 기기는 화면 크기가 작고 전력 소비가 제한적이기 때문에, 낮은 해상도에서 게임을 구동할 때 업스케일링 기술의 완성도가 체감 성능에 많은 영향을 미칩니다. 인텔의 AI 기술인 XeSS 3는 전용 Xe 코어 및 XMX AI 가속기를 활용하여 텍스트 가독성과 미세 디테일을 선명하게 유지하면서도 성능을 크게 높인 것으로 평가받고 있습니다. 특히 라데온 890M의 FSR 기술이 실제적으로 x2 프레임 생성 정도가 한계인 반면 XeSS 3는 x4 생성이 가능해 체감 속도를 크게 높일 수 있습니다. 따라서 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서도 1080 해상도에서 만족스러운 플레이가 가능할 것으로 기대됩니다. 현재 에이서 프레디터 아틀라스 8(Acer Predator Atlas 8), MSI 클로 8 EX AI+(MSI Claw 8 EX AI+), 원엑스플레이어 3(OneXPlayer 3) 등 6월 출시 예정인 기기들이 아크 G3를 탑재할 예정으로 실제 성능과 가격 등이 곧 공개될 예정입니다. 아마 흥행에 최대 변수는 가격이 될 것으로 보입니다. 어느 정도 게임도 설치하고 성능에서 손해도 보지 않으려면 넉넉한 메모리와 SSD가 필수인데, 현재 둘 다 가격이 천정부지로 치솟아 올라 가격이 저렴하진 않을 것으로 예상됩니다.

“2029년 완만한 다운사이클 예상과거와 같은 급락 아닌 연착륙”1분기 D램 매출 1000억弗 육박HBM 필두로 사상 최고치 기록 극심한 호황과 불황의 반복으로 글로벌 메모리 반도체 산업을 짓눌러온 ‘죽음의 사이클’이 막을 내리고 있다는 진단이 나왔다. 메모리 반도체가 인공지능(AI) 시대의 핵심인 고대역폭메모리(HBM)를 필두로 대체 불가 부품으로 진화하면서 불황 때도 급격한 충격 대신 완만한 연착륙이 예상된다는 것이다. 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등 3대 메모리 반도체 생산 기업은 모두 시가총액 1조 달러(약 1500조원) 클럽에 입성했다. 27일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 HBM을 포함한 글로벌 D램 매출은 전 분기 대비 80% 증가한 970억 달러(약 133조원)로 집계됐다. 1000억 달러에 육박하는 사상 최고치로, 지난해 동기 대비 260% 급증했다. 삼성전자가 38%의 시장 점유율로 선두를 지켰다. 2위는 SK하이닉스(29%)였고, 미국 마이크론이 22%의 점유율로 3위를 유지했다. 4위인 중국 CXMT의 점유율도 8%로 전년 동기(3%) 대비 두 배 이상 늘었다. 카운터포인트리서치는 “올해 1분기 D램 시장은 전례 없는 수요 확대가 성장을 견인했으며, 분기 중 메모리 가격 역시 역대 최고 수준을 기록했다”며 “HBM과 AI 데이터센터 인프라 내 고성능 저전력 D램(LPDDR5) 탑재량 확대도 성장의 핵심 요인으로 작용했다”고 분석했다. 이런 호황이 기존 예상보다 더 길게 이어질 것이라는 전망도 적지 않다. 인베스팅닷컴에 따르면 글로벌 투자은행(IB) UBS는 최근 리포트를 통해 “AI 인프라 투자 확대로 인해 메모리 공급 부족 현상이 2028년 상반기까지 지속될 것”이라고 전망했다. 기존에는 내년 말까지 공급 부족 현상이 지속될 것으로 봤는데 6개월 가량 늦춘 것이다. 이어 UBS는 “2029년에 완만한 다운사이클이 올 것”이라며, 과거와 같은 급격한 추락이 아닌 장기 호황 속 연착륙을 예상했다. 이미 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사의 HBM 물량이장기 계약을 통해 향후 3년 치가 모두 완판됐다는 것을 근거로 들었다. 수요 예측 실패에 따른 가격 폭락 등이 발생할 유인이 적다는 분석이다. 메모리 반도체 산업은 메모리 반도체가 표준화된 규격에 맞춰 대량 생산되는 범용품 성격이 짙었다. 반면 엔비디아 등 빅테크 기업의 AI 가속기에 탑재되는 HBM은 고객사의 요구에 맞춰 고도의 최적화 및 커스터마이징을 거쳐야 하는 핵심 부품이어서 단기간에 대체 생산이 불가능한 구조다. 마이크론, SK하이닉스 등도 이런 분석에 힘입어 연달아 시가총액 1조 달러 클럽에 입성했다. 마이크론은 UBS가 목표 주가를 기존 535달러에서 1625달러로 세 배 이상 상향 조정한 데 따라 26일(현지시간) 뉴욕 증시에서 19.2% 급등한 895.88달러에 장을 마감했다. 종가 기준 시총은 1조 230억 달러로 미 증시 10위권이다. SK하이닉스도 이날 주가가 9.31% 급등하며 장중 시가총액 1조 달러를 넘어섰다. 삼성전자에 이어 국내 기업으로는 두 번째이며, 아시아 기업 중에선 대만 TSMC에 이어 3번째다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

애플은 올해 1분기에 1112억 달러(약 164조원)의 매출을 올렸다고 발표했습니다. 이는 1분기 기준 역대 최대 규모인데, 이 가운데 눈길을 끄는 제품군이 있었습니다. 바로 ‘맥’ 제품군이 84억 달러의 매출을 올린 것입니다. 전체 비중은 작지만, 출하량이 9%나 증가해 전체 PC 시장 침체 가운데 나 홀로 성장을 보였습니다. 맥의 실적을 견인한 것은 인공지능(AI)발 수요 증가입니다. 특히 맥 미니는 ‘오픈 클로 머신’으로 인기가 높습니다. 오픈 클로는 사용자의 컴퓨터에 상주하며 메신저(텔레그램 등)를 통해 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트로 사무 자동화가 가능해 수요가 끊이지 않고 있습니다. 여기에 599달러의 저렴한 가격으로 출시된 맥북 네오 역시 없어서 못 팔 정도의 인기를 끌고 있습니다. 대부분의 시장 조사 기관들은 올해 애플이 홀로 큰 폭의 성장세를 기록해 PC 시장 점유율이 더 높아질 것으로 예측하고 있습니다. 반면 x86 윈도우 PC 진영은 위기감이 커지고 있습니다. 칩플레이션으로 인해 가격 인상과 수요 위축이 불가피한 상황에서 애플의 점유율까지 높아지면 그만큼 입지는 더 위축될 수밖에 없는 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 노트북 제조사들과 힘을 합쳐 새로운 플랫폼인 프로젝트 파이어플라이(FireFly)를 선보였습니다. 파이어플라이의 핵심은 와일드캣 레이크(Wildcat Lake) 프로세서입니다. 과거 인텔의 저가형 노트북 CPU인 앨더 레이크 N의 경우 저전력 E코어 4개만 장착하고 싱글 채널 메모리를 지원했습니다. 그것도 가격을 낮추기 위해 DDR4를 사용한 경우가 많아 속도가 느리고 기본적인 작업 밖에 할 수 없어 시장에서 수요가 떨어졌습니다. 이런 와중에 애플 맥북 네오까지 출시되어 앨더 레이크 N 같은 포지션의 제품은 미래가 불투명해졌습니다. 이런 상황에서 등장한 와일드캣은 팬서 레이크와 마찬가지로 최신 18A 공정이 적용된 고성능 P코어 두 개와 저전력 E코어 4개를 탑재해 성능 면에서 맥북 네오의 A18 프로와 충분히 경쟁할 수 있는 수준입니다. 다만 이렇게 되면 스마트폰 부품을 사용한 맥북 네오보다 제조 단가가 올라갈 가능성이 있습니다. 인텔은 성능은 높이면서도 가격은 낮추기 위해 중국의 스마트폰 제조 인프라를 적극 활용한다는 계획입니다. 중국에서 파트너들을 끌어모아 발표한 것도 이를 위한 것으로 보입니다. 파이어플라이 플랫폼의 마더보드 디자인은 스마트폰 생태계의 디자인을 도입해 기존 제품 대비 면적이 5% 작아지고, 부품 수도 7% 줄여 가격 인상 요인을 최소화했습니다. 그리고 싱글 채널 LPDDR5x 7467 혹은 DDR5 6400을 통해 구조와 부품 수를 줄여 가격을 낮추는 구조입니다. 덕분에 가벼워질 뿐 아니라 두께도 11㎜ 이내로 얇게 만들 수 있습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 앞서 발표된 ‘구글북’(GoogleBook)과의 관계입니다. 구글북은 600-1200달러 사이 가격대를 목표로 하고 있는데, 저렴한 보급형은 와일드캣 레이크를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 엔트리 모델은 파이어플라이와 플랫폼을 공유할 가능성이 높아 보입니다. 이는 모두에게 잠재적으로 이득입니다. 인텔 입장에서는 구글북이 잘 팔리지 않아도 다른 쪽으로 판매가 가능해지고 구글 입장에서도 대량 생산되어 가격이 저렴한 플랫폼이 더 유리합니다. 마지막으로 제조사 입장에서는 구글북이든 파이어플라이 노트북이든 둘 다 판매가 가능해 생산 및 재고 관리가 쉬워집니다. 다만 올해 하반기에는 더 심해질 수 있는 LPDDR5x 메모리 공급난이 한 가지 변수입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 LPDDR5x 메모리를 대거 사용할 것으로 알려져 있으며 2027년에는 삼성이나 애플의 수요량을 합친 것보다 더 많은 메모리를 요구할 가능성이 제기되고 있습니다. 그러면 파이어플라이 플랫폼에 LPDDR5x 공급이 원활하지 못할 가능성이 있고 좀 더 느린 DDR5를 채택하면 싱글 채널 특성상 성능 제약이 더 심해질 것입니다. 그건 맥북 네오도 마찬가지 아니냐고 생각할 수 있지만, 애플은 장기 대량 구매를 통해 상대적으로 규모가 작은 PC 제조사보다 조건이 유리합니다. 여기에 맥북 네오는 8GB 만 있어도 맥OS 특성상 원활하게 사용 가능하지만, 윈도우는 상대적으로 제약이 따를 수밖에 없습니다. 자체 OS를 사용해서 OS 라이선스 비용이 없는 점, 그리고 자체 개발 프로세서를 사용해서 중간 마진이 없다는 점도 큰 장점입니다. 결국 맥북 네오가 가격 통제 면에서 유리하기 때문에 여전히 애플이 유리한 시장 상황으로 풀이됩니다. 다만 앞서 설명한 것처럼 파이어플라이 프로젝트는 현재 상황에서 나름 최선의 선택으로 볼 수 있는 부분이 많습니다. 파이어플라이가 어려움에 처한 PC 업계에 한 줄기 희망의 빛이 될 수 있을지 주목됩니다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.

크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자(CEO)가 방한해 삼성전자, SK하이닉스, LG전자 경영진과 잇따라 회동했다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP)의 강자인 퀄컴이 파운드리·메모리·인공지능(AI) 협력 전반을 점검하는 동시에 공급망 재편과 신사업 확대 전략을 구체화하기 위한 행보로 해석된다. 아몬 CEO는 21일 한진만 삼성전자 파운드리사업부장(사장)과의 회동에서 2나노미터(㎚·10억분의 1ꏭ) 공정 기반 차세대 애플리케이션 프로세서(AP) ‘스냅드래곤 8 엘리트 2’ 위탁생산을 핵심 의제로 논의한 것으로 알려졌다. 퀄컴은 최근 수년간 TSMC 중심의 생산 구조를 유지해왔으나 차세대 제품부터는 삼성전자를 포함한 파운드리 이원화 전략을 검토 중인 것으로 전해졌다. 업계에서는 삼성 파운드리의 수율 개선과 기술 신뢰도 회복, 글로벌 웨이퍼 가격 상승 등이 복합적으로 작용한 결과로 보고 있다. 실제로 아몬 CEO는 지난 1월 “여러 파운드리 기업 가운데 삼성전자와 가장 먼저 2나노 공정 도입을 논의했다”며 “파운드리 이원화 전략은 여전히 유효하다”고 밝힌 바 있다. 아몬 CEO는 SK하이닉스 경영진과의 만남에서 AI 확산에 따른 메모리 수급 문제 등을 다룬 것으로 보인다. 퀄컴이 데이터센터용 AI 추론 칩 ‘AI200’ 등을 통해 서버 시장 진출을 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 저전력 D램(LPDDR) 확보 필요성이 크게 확대된 상황이다. 특히 AI 서버 수요 증가로 메모리 공급이 병목 요소로 부상하면서 주요 고객사가 직접 공급망 확보에 나서는 흐름과 궤를 같이한다. LG전자와는 ‘피지컬 AI’를 중심으로 협력 확대 방안이 논의됐다. 두 회사는 과거 모바일 사업에서 시작된 협력 관계를 현재 전장·가전 영역으로 확장해왔으며, 최근에는 로봇과 스마트홈 등 물리적 환경 기반 AI 분야로 협력 범위를 넓히는 추세다. LG전자는 스마트홈과 모빌리티를 연결하는 AI 전략을 추진 중이며, 퀄컴은 로봇용 프로세서 ‘드래곤윙 IQ10’ 등을 앞세워 관련 시장 진입을 본격화하고 있다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 확산으로 전력 소비가 급증하면서 가전제품부터 휴대전화, 로봇, 반도체에 이르기까지 정보기술(IT) 업계가 ‘전성비(전력 대비 성능)’ 상품 출시 경쟁에 뛰어들었다. 고연산 AI 확산에 따른 전력 공급 부족에 대한 대응은 물론, 소비자의 전기요금 부담을 덜고 에너지 효율로 온실가스 배출도 함께 줄이겠다는 취지다. 24일 업계에 따르면 저전력 고효율 제품이 봇물처럼 쏟아지는 데는 전력비용과 전력망 부담 급증, 전력 감축 기술의 성숙, PC·휴대전화·로봇 등 AI의 상용화 등이 배경에 깔려 있다. 즉, 배터리·발열·지연시간 문제가 소비자 체감 이슈가 됐다는 의미다. 저전력 혁신은 AI 시대의 핵심 부품인 메모리반도체 경쟁에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 지난달 고대역폭메모리(HBM)4를 첫 양산 출하했다고 밝히며, 코어 다이에 저전력 설계를 적용해 전작 대비 에너지 효율을 40% 개선했다고 설명했다. AI 연산에서 발열과 전력 효율은 곧 성능과 직결된다. 모바일과 서버에 쓰이는 저전력 D램인 LPDDR 역시 빠르게 진화하고 있다. SK하이닉스는 지난 10일 세계 최초로 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 개발 인증을 완료했다며, 데이터 처리 속도는 33.00% 향상됐지만 전력 소모는 전작 대비 20% 이상 줄였다고 강조했다. AI 반도체 기업 엔비디아는 지난 16일 연례 개발자 회의(GTC 2026)에서 새 CPU ‘베라’와 이를 256개 탑재한 CPU 랙을 선보였는데, 에너지 효율을 2배 높인 것이 특징이었다. AI가 단순 학습과 추론을 넘어 물리적 환경에서 작동하는 ‘피지컬 AI’로 확장되면서 저전력 반도체의 중요성은 더 커지고 있다. 한국은행은 ‘3월 통화신용정책보고서’에서 “피지컬 AI는 복잡한 현실을 정밀하게 모사하고 이를 실시간으로 처리해야 한다는 점에서 고성능과 저전력 반도체 수요를 동시에 확대시키고 있다”고 분석했다. 이어 “자율주행차 한 대가 영상 수집 등을 통해 하루에 생성하는 데이터는 약 32TB로, 개인의 하루 스마트폰 사용 데이터(약 1.20GB)의 2만 6000배를 넘는다”고 설명했다. 로봇 분야의 전력 효율 경쟁은 배터리 기술로 확장되고 있다. 로봇에 탑재되려면 작고 가벼우면서도 효율이 높은 배터리가 필수적이다. 이에 따라 전고체 배터리와 리튬메탈 등 차세대 기술 개발 경쟁이 치열하다. 삼성SDI는 2027년을 목표로 전고체 배터리 양산을 준비하고 있다. LG에너지솔루션은 에너지 효율을 극대화한 무음극계 전고체 배터리를 2030년 도입하겠다고 밝혔다. IT 업계의 이런 트렌드는 소비 시장에도 영향을 미친다. 가전업계 관계자는 “AI 기능 사용이 늘면서 소비자들은 스마트폰과 노트북 배터리가 빠르게 소모된다고 체감한다”며 “앞으로는 저전력 설계와 배터리 효율이 제품 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 밝혔다. 디스플레이는 사용 단계에서 발생하는 전력 소비가 탄소 배출과 직결되는 만큼, 전력 절감 기술 확보가 중요하다. LG디스플레이는 화면 변화에 따라 새로고침 빈도를 유연하게 조절하는 ‘옥사이드 1Hz’ 기술을 적용한 노트북용 LCD 패널을 세계 최초로 양산한다. 이를 적용하면 배터리 사용 시간을 기존 대비 48.00% 이상 늘릴 수 있다. 애플의 ‘아이폰 17e’는 보급형 모델이지만 최신 칩셋 A19를 탑재해 성능을 끌어올렸다. 여기에 자체 개발한 셀룰러 모뎀 C1X를 적용해 데이터 처리 속도를 전작 대비 두 배 수준으로 높이고 전력 효율도 개선했다. 애플은 배터리 성능이 ‘아이폰 16 프로’ 대비 최대 30.00% 향상됐다고 설명했다.

SK하이닉스가 인공지능(AI) 시대의 핵심 하드웨어인 ‘온디바이스 AI’ 시장을 겨냥해 차세대 메모리 기술을 개발했다. SK하이닉스는 10나노급 6세대(1c) 미세 공정을 적용한 16Gb(기가비트) LPDDR6 D램 개발에 성공했다고 10일 밝혔다. 지난 1월 세계 가전·IT 박람회인 ‘CES 2026’에서 시제품을 공개한 이후, 최근 세계 최초로 공식 개발 인증을 완료했다. 이어 곧 양산에 들어갈 전망이다. 1c LPDDR6는 스마트폰과 태블릿 등 모바일 기기의 AI 연산 능력을 극대화하기 위해 설계됐다. 기존 주력 제품인 LPDDR5X와 비교해 데이터 처리 속도는 33% 향상됐으며, 동작 속도는 기본 10.7Gbps(초당 기가비트)를 상회하는 압도적 성능을 갖췄다. 전력 효율도 개선됐다. SK하이닉스는 필요한 데이터 경로만 선택적으로 작동시키는 ‘서브 채널 구조’와 작업 부하에 따라 전압과 주파수를 실시간 조절하는 ‘DVFS’ 기술을 고도화했다. 이를 통해 전력 소모를 이전 세대 대비 20% 이상 줄여 소비자들이 고성능 AI 기능을 사용해도 배터리 수명은 더 길게 만들었다. 이번 성과는 고대역폭메모리(HBM) 시장에서의 리더십을 온디바이스 AI용 저전력 메모리 시장으로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 온디바이스 AI는 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 데이터를 처리해 저전력·고성능 메모리의 뒷받침이 필수적이기 때문이다. SK하이닉스는 “상반기 중 양산 준비를 마치고 하반기부터 제품을 본격 공급할 것”이라며 “글로벌 모바일 고객사의 요구에 맞춘 최적의 메모리 포트폴리오를 구축해 AI 메모리 시장에서의 독보적인 지위를 이어가겠다”고 말했다.

중국 정부는 오래전부터 반도체, 특히 메모리 자급을 국가 전략 과제로 설정하고 막대한 투자를 이어왔습니다. 그러나 성과는 제한적이었습니다. 반도체 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 지 오래되었고, 신규 팹 건설에는 천문학적인 자본과 축적된 공정 기술이 필요하기 때문입니다. 실제로 칭화 유니 그룹은 자금난으로 붕괴되었고, 푸젠 진화는 미국의 제재로 사업이 중단되었으며, 우한 홍신은 사기 사건으로 사실상 역사 속으로 사라졌습니다. 이러한 실패의 연속 속에서 드물게 생존에 성공한 기업이 등장했습니다. 2019년 허페이에서 DDR4 메모리 양산에 돌입한 창신 메모리(CXMT)입니다. CXMT는 중국 최초로 의미 있는 수준의 D램 양산에 성공한 기업으로 평가받고 있습니다. CXMT는 설립 초기, 파산한 독일 메모리 기업 키몬다(Qimonda)로부터 다수의 D램 관련 특허를 정식으로 인수하며 기술적 기반을 다졌습니다. 이를 통해 제재 리스크를 줄이는 동시에 자체 공정 역량을 축적해 왔습니다. 다만 성장 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 한국 반도체 인력 유출 논란이 제기되었고, 실제로 관련자 일부가 실형을 선고받은 사례도 있었습니다. 이로 인해 국내에서는 CXMT를 바라보는 시선이 마냥 우호적이지만은 않은 것도 사실입니다. 그럼에도 불구하고 CXMT의 기술적 진전은 분명합니다. 2019년 DDR4 양산을 시작으로 2024년에는 DDR5와 LPDDR5 양산에 성공했습니다. 허페이에 위치한 두 개의 팹을 중심으로 월 약 16만 장 수준의 웨이퍼 처리 능력을 갖춘 것으로 알려져 있으며, 베이징 경제 기술 개발구 이좡(Yizhuang) 반도체 클러스터에는 CXMT 베이징 법인 명의로 신규 생산 거점을 구축 중입니다. 베이징 팹의 구체적인 생산 규모는 공개되지 않았으나, 현재 가동 중인 1단계 팹에서 월 5만~10만 장 수준, 향후 2단계에서 두 번째 팹이 완공될 경우 월 15만 장 이상의 생산 능력이 추가될 것으로 예상됩니다. 계획대로 진행된다면 현재 목표인 월 30만 장 규모의 생산이 가능해질 전망입니다. 이곳에서는 15nm~17nm급 공정을 중심으로 DDR5와 LPDDR5X 생산에 주력할 것으로 알려져 있습니다. CXMT는 2025년 하반기 기준, 8000Mbps 속도의 DDR5와 1만 667Mbps 속도의 LPDDR5X 양산에 진입했다고 발표했습니다. 또한 DDR5 양산 수율이 80% 수준에 근접했다고 밝혔으나, 이는 회사 측 발표와 일부 업계 추정에 근거한 수치로 외부에서 이를 검증할 수 있는 자료는 제한적입니다. CXMT는 현재 상장을 앞둔 비상장 기업이라 공시한 내용 자체가 별로 없습니다. 또 중국 기업 특유의 비공개 경영 문화로 인해 세부적인 정보 파악에는 한계가 있습니다. 확실한 점은 현재 글로벌 D램 시장 점유율이 약 5% 내외로 추정되며, 아직 ‘안정적인 4위 업체’로 평가하기에는 이르다는 점입니다. 다만 최근의 AI발 메모리 가격 급등과 공급 부족 국면은 CXMT에 매우 유리한 환경을 제공하고 있습니다. 2025년 12월 30일, CXMT는 상하이 증권거래소 STAR 마켓 상장을 위한 증권신고서를 제출하면서 2025년 첫 연간 흑자 달성이 유력하다고 밝혔습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 매출은 570억 위안, 누적 순손실은 408.6억 위안에 달했지만, 지난해 한 해 매출은 550억~580억 위안, 순이익은 20억~35억 위안으로 전망했습니다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승이 수익성 개선의 핵심 배경입니다. CXMT의 주요 고객은 레노버, 화웨이, 알리바바 등 중국 내 기업들입니다. 중국 정부의 정책적 지원 속에서 국산 메모리 채택이 확대되며 안정적인 판로를 확보했습니다. 여기에 글로벌 메모리 공급 부족이 겹치면서, 중국 외 기업들 사이에서도 CXMT 제품을 검토하는 움직임이 감지되고 있습니다. 현재의 가격 환경이 유지된다면 올해는 수익성과 고객 기반 모두 대폭 확대될 가능성이 큽니다. CXMT는 이번 상장을 통해 약 6조 원 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있습니다. 조달 자금은 베이징 팹 2 증설과 올해 착공에 들어간 상하이 신규 팹 및 패키징 시설에 투입될 예정입니다. 미국의 제재로 ASML이나 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT) 등 서방 장비 도입이 제한되면서, 베이징 팹은 중국산 노광·식각·증착 장비를 실제 양산에 적용하는 ‘시험장’ 성격을 띠는 만큼 실제 양산 및 수율이 얼마 정도 될 것인가가 업계의 관심으로 떠오르고 있습니다. 상하이 패키징 시설은 메모리 후공정, 특히 HBM 메모리 생산을 염두에 둔 투자입니다. CXMT는 지난해 하반기부터 화웨이 등 중국 내 주요 AI 칩 설계 기업에 HBM3 시제품을 제공했다고 밝히며, 단계적인 양산을 추진 중입니다. 또 2027년까지 HBM3E 양산을 목표로 선두 업체와의 기술 격차를 줄이겠다는 계획을 제시했습니다. 다만 초기 단계인 만큼 수율과 생산 안정성 측면에서 어려움을 겪을 가능성은 여전히 큽니다. AI발 메모리 대란은 CXMT의 공격적인 증설 전략이 치명적인 부담으로 돌아갈 가능성을 크게 낮춰주었습니다. 여기에 미국의 대중 제재 역시 역설적으로 중국 내 국산 메모리 채택을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 호황이 영원히 지속되지는 않을 것입니다. AI 산업에서 실질적인 수익을 창출하지 못하는 기업들이 투자 속도를 조절하기 시작하면, 시장은 다시 소수 업체 중심의 과점 구조로 재편될 가능성이 큽니다. 이 과정에서 과도한 메모리 생산 설비 증설은 다시 한번 메모리 가격 급락과 치킨 게임을 촉발할 수 있습니다. 그 시점이 오면 이미 막대한 현금 흐름과 기술 경쟁력을 확보한 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 버틸 수 있겠지만, 후발주자인 CXMT는 생존의 기로에 설 가능성도 배제할 수 없습니다. 첨단 공정 장비에 대한 수입 제재가 장기화될 경우, 미세 공정 전환에서의 한계 역시 본격적으로 드러날 수 있습니다. 수익성이 높은 최첨단 공정과 고부가 메모리 제품에 집중한 선두 업체들은 치킨 게임 국면에서도 손실을 최소화하거나 수익을 유지할 수 있지만, 상대적으로 가격 경쟁력에 의존하는 후발 업체들은 구조적으로 불리할 수밖에 없습니다. 실제로 이와 같은 과정을 거치며 수많은 D램 업체들이 시장에서 사라졌고, 현재의 3강 체제가 형성되었습니다. CXMT가 글로벌 메모리 시장 점유율 10%를 돌파하며 4강 체제를 구축할 수 있을지, 아니면 또 하나의 치킨 게임 희생양으로 남을지는 앞으로 몇 년이 결정할 것입니다. AI라는 일시적 순풍을 넘어, 기술과 수익성이라는 본질적인 경쟁력을 입증할 수 있는지가 CXMT의 진정한 시험대가 될 것으로 보입니다.

중국 정부는 오래전부터 반도체, 특히 메모리 자급을 국가 전략 과제로 설정하고 막대한 투자를 이어왔습니다. 그러나 성과는 제한적이었습니다. 반도체 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 지 오래되었고, 신규 팹 건설에는 천문학적인 자본과 축적된 공정 기술이 필요하기 때문입니다. 실제로 칭화 유니 그룹은 자금난으로 붕괴되었고, 푸젠 진화는 미국의 제재로 사업이 중단되었으며, 우한 홍신은 사기 사건으로 사실상 역사 속으로 사라졌습니다. 이러한 실패의 연속 속에서 드물게 생존에 성공한 기업이 등장했습니다. 2019년 허페이에서 DDR4 메모리 양산에 돌입한 창신 메모리(CXMT)입니다. CXMT는 중국 최초로 의미 있는 수준의 D램 양산에 성공한 기업으로 평가받고 있습니다. CXMT는 설립 초기, 파산한 독일 메모리 기업 키몬다(Qimonda)로부터 다수의 D램 관련 특허를 정식으로 인수하며 기술적 기반을 다졌습니다. 이를 통해 제재 리스크를 줄이는 동시에 자체 공정 역량을 축적해 왔습니다. 다만 성장 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 한국 반도체 인력 유출 논란이 제기되었고, 실제로 관련자 일부가 실형을 선고받은 사례도 있었습니다. 이로 인해 국내에서는 CXMT를 바라보는 시선이 마냥 우호적이지만은 않은 것도 사실입니다. 그럼에도 불구하고 CXMT의 기술적 진전은 분명합니다. 2019년 DDR4 양산을 시작으로 2024년에는 DDR5와 LPDDR5 양산에 성공했습니다. 허페이에 위치한 두 개의 팹을 중심으로 월 약 16만 장 수준의 웨이퍼 처리 능력을 갖춘 것으로 알려져 있으며, 베이징 경제 기술 개발구 이좡(Yizhuang) 반도체 클러스터에는 CXMT 베이징 법인 명의로 신규 생산 거점을 구축 중입니다. 베이징 팹의 구체적인 생산 규모는 공개되지 않았으나, 현재 가동 중인 1단계 팹에서 월 5만~10만 장 수준, 향후 2단계에서 두 번째 팹이 완공될 경우 월 15만 장 이상의 생산 능력이 추가될 것으로 예상됩니다. 계획대로 진행된다면 현재 목표인 월 30만 장 규모의 생산이 가능해질 전망입니다. 이곳에서는 15nm~17nm급 공정을 중심으로 DDR5와 LPDDR5X 생산에 주력할 것으로 알려져 있습니다. CXMT는 2025년 하반기 기준, 8000Mbps 속도의 DDR5와 1만 667Mbps 속도의 LPDDR5X 양산에 진입했다고 발표했습니다. 또한 DDR5 양산 수율이 80% 수준에 근접했다고 밝혔으나, 이는 회사 측 발표와 일부 업계 추정에 근거한 수치로 외부에서 이를 검증할 수 있는 자료는 제한적입니다. CXMT는 현재 상장을 앞둔 비상장 기업이라 공시한 내용 자체가 별로 없습니다. 또 중국 기업 특유의 비공개 경영 문화로 인해 세부적인 정보 파악에는 한계가 있습니다. 확실한 점은 현재 글로벌 D램 시장 점유율이 약 5% 내외로 추정되며, 아직 ‘안정적인 4위 업체’로 평가하기에는 이르다는 점입니다. 다만 최근의 AI발 메모리 가격 급등과 공급 부족 국면은 CXMT에 매우 유리한 환경을 제공하고 있습니다. 2025년 12월 30일, CXMT는 상하이 증권거래소 STAR 마켓 상장을 위한 증권신고서를 제출하면서 2025년 첫 연간 흑자 달성이 유력하다고 밝혔습니다. 2022년부터 2025년 상반기까지 누적 매출은 570억 위안, 누적 순손실은 408.6억 위안에 달했지만, 지난해 한 해 매출은 550억~580억 위안, 순이익은 20억~35억 위안으로 전망했습니다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승이 수익성 개선의 핵심 배경입니다. CXMT의 주요 고객은 레노버, 화웨이, 알리바바 등 중국 내 기업들입니다. 중국 정부의 정책적 지원 속에서 국산 메모리 채택이 확대되며 안정적인 판로를 확보했습니다. 여기에 글로벌 메모리 공급 부족이 겹치면서, 중국 외 기업들 사이에서도 CXMT 제품을 검토하는 움직임이 감지되고 있습니다. 현재의 가격 환경이 유지된다면 올해는 수익성과 고객 기반 모두 대폭 확대될 가능성이 큽니다. CXMT는 이번 상장을 통해 약 6조 원 규모의 자금 조달을 목표로 하고 있습니다. 조달 자금은 베이징 팹 2 증설과 올해 착공에 들어간 상하이 신규 팹 및 패키징 시설에 투입될 예정입니다. 미국의 제재로 ASML이나 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT) 등 서방 장비 도입이 제한되면서, 베이징 팹은 중국산 노광·식각·증착 장비를 실제 양산에 적용하는 ‘시험장’ 성격을 띠는 만큼 실제 양산 및 수율이 얼마 정도 될 것인가가 업계의 관심으로 떠오르고 있습니다. 상하이 패키징 시설은 메모리 후공정, 특히 HBM 메모리 생산을 염두에 둔 투자입니다. CXMT는 지난해 하반기부터 화웨이 등 중국 내 주요 AI 칩 설계 기업에 HBM3 시제품을 제공했다고 밝히며, 단계적인 양산을 추진 중입니다. 또 2027년까지 HBM3E 양산을 목표로 선두 업체와의 기술 격차를 줄이겠다는 계획을 제시했습니다. 다만 초기 단계인 만큼 수율과 생산 안정성 측면에서 어려움을 겪을 가능성은 여전히 큽니다. AI발 메모리 대란은 CXMT의 공격적인 증설 전략이 치명적인 부담으로 돌아갈 가능성을 크게 낮춰주었습니다. 여기에 미국의 대중 제재 역시 역설적으로 중국 내 국산 메모리 채택을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 호황이 영원히 지속되지는 않을 것입니다. AI 산업에서 실질적인 수익을 창출하지 못하는 기업들이 투자 속도를 조절하기 시작하면, 시장은 다시 소수 업체 중심의 과점 구조로 재편될 가능성이 큽니다. 이 과정에서 과도한 메모리 생산 설비 증설은 다시 한번 메모리 가격 급락과 치킨 게임을 촉발할 수 있습니다. 그 시점이 오면 이미 막대한 현금 흐름과 기술 경쟁력을 확보한 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 버틸 수 있겠지만, 후발주자인 CXMT는 생존의 기로에 설 가능성도 배제할 수 없습니다. 첨단 공정 장비에 대한 수입 제재가 장기화될 경우, 미세 공정 전환에서의 한계 역시 본격적으로 드러날 수 있습니다. 수익성이 높은 최첨단 공정과 고부가 메모리 제품에 집중한 선두 업체들은 치킨 게임 국면에서도 손실을 최소화하거나 수익을 유지할 수 있지만, 상대적으로 가격 경쟁력에 의존하는 후발 업체들은 구조적으로 불리할 수밖에 없습니다. 실제로 이와 같은 과정을 거치며 수많은 D램 업체들이 시장에서 사라졌고, 현재의 3강 체제가 형성되었습니다. CXMT가 글로벌 메모리 시장 점유율 10%를 돌파하며 4강 체제를 구축할 수 있을지, 아니면 또 하나의 치킨 게임 희생양으로 남을지는 앞으로 몇 년이 결정할 것입니다. AI라는 일시적 순풍을 넘어, 기술과 수익성이라는 본질적인 경쟁력을 입증할 수 있는지가 CXMT의 진정한 시험대가 될 것으로 보입니다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

인공지능(AI) 혁명은 그래픽처리장치(GPU)만이 아니라 메모리 수요까지 폭발적으로 증가시켰습니다. 갈수록 AI 모델이 필요로 하는 데이터양이 커지다 보니 AI 서버의 메모리 용량이 폭발적으로 커졌고 기업은 물론 일반 소비자까지 더 큰 모델을 돌리기 위해 점점 더 많은 메모리를 장착한 제품을 선택하면서 메모리 수요가 급격히 증가한 반면 공급은 단시일 내로 늘릴 수 없어 최근 메모리 가격은 폭등세를 거듭하고 있습니다. 하지만 AI GPU와 서버에 사용되는 HBM, GDDR, LPDDR 같은 메모리만 가격이 폭등한 것은 아닙니다. 덩달아 낸드 플래시 메모리 가격도 폭등하고 있는데, 역시 AI 서버에 필요한 빠른 저장 장치가 필요하기 때문입니다. AI의 학습과 추론을 위해서는 대용량 저장 장치가 필요한데, SSD 수요는 폭증하고 공급은 갑자기 늘릴 수 없다 보니 가격이 천정부지로 치솟고 있습니다. 이런 상황에서 다시 주목받고 있는 제품이 바로 하드디스크 (HDD)입니다. 하드디스크는 플래터라고 부르는 원판에 자기적 방식으로 데이터를 기록하는 저장 장치로 구식이지만, 가격은 저렴해 AI 붐 이전에도 데이터 센터용 수요는 견고했습니다. 소비자용 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 노트북을 중심으로 소비자용 제품은 빠른 하락세를 겪었지만, 여전히 SSD와 비교해 용량 대비 가격이 저렴해서 자주 접속하지 않는 데이터나 백업 용도로는 이만한 게 없었기 때문입니다. 오히려 서버 시장으로 목표를 바꾸면서 하드디스크의 용량은 30TB 이상으로 급격히 커졌고 저장하는 총 데이터량도 더 많아졌습니다. 여기에 최근 SSD 가격까지 폭등하자 과거에는 속도가 빠른 SSD를 주로 사용했던 기업들도 SSD + HDD 하이브리드 시스템에 대한 관심이 더 커졌습니다. 하드웨어 전문 매체인 탐스 하드웨어는 VDURA 리포트를 토대로 2025년 2분기에는 평균 3,062달러였던, 서버용 30TB TLC SSD가 현재는 가격이 세 배 이상 뛴 1만 1000달러(약 1575만원) 정도로 가격이 폭등했다고 언급했습니다. 반면 같은 시기 서버용 HDD 가격은 상대적으로 적은 35%의 가격 인상폭을 보여 이제 같은 용량 대비 가격이 6배에서 16배로 차이가 더 벌어졌습니다. 이런 상황에서 앞으로 많은 데이터 센터들이 HDD+SSD 하이브리드 모델을 도입할 것이라는 게 보고서의 전망입니다. SSD만 적용한 모델과 비교해 HDD+SSD 하이브리드 모델이 속도는 좀 느릴 수 있지만, 비용은 획기적으로 줄어들기 때문입니다. 예를 들어 같은 조건에서 3년 간 비용을 비교해 보면 SSD만 있는 데이터 센터는 2520만 달러(361억원)인 반면 HDD+SSD 하이브리드 599만 달러(86억원)로 비용을 4분의1 이하로 줄일 수 있습니다. 한때 고용량 3D 낸드 플래시 기술이나 차세대 비휘발성 메모리 기술이 발전하면 서버 시장에서조차 하드디스크의 미래가 위태로울 수 있다던 비관적 전망도 있었지만, 학습에 필요한 데이터의 양이 더 폭발적으로 증가한 AI 시대에 한동안 하드디스크는 필수불가결한 존재가 될 것으로 예상됩니다. 구관이 명관이라는 속담이 AI 덕분에 다시 한번 들어맞은 셈입니다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’을 통해 최신 제품이 대거 공개되고 있다. 매년 있는 행사이지만, 인텔에게는 특별한 행사가 될 수밖에 없다. 오랜 세월 칼을 갈고 만든 ‘팬서 레이크’를 정식 공개하는 날이기 때문이다. 인텔은 코어 울트라 200 시리즈를 2024년 공개하면서 20A 공정을 도입하고 인텔 CPU의 일부 타일을 TSMC에 외주를 줘서 만든다는 발표를 했다. 따라서 18A 공정으로 제조한다고 공언한 팬서 레이크는 인텔의 미래를 결정지을 제품으로 생각되어 왔다. 이번에도 18A 공정 양산에 실패하면 사실상 반도체 파운드리 사업은 접게 될 것이라는 시각이 지배적이었다. 다행히 인텔은 팬서 레이크 전 제품에 18A 공정을 적용했다고 자랑스럽게 발표했다. 인텔의 최신 18A 공정은 신호층과 전력층을 분리하는 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)을 적용해 성능은 높이고 전력 소모를 대폭 줄인 것이 특징이다. 이러한 특징은 팬서 레이크에서 잘 구현됐다. 인텔에 따르면 ‘코어 울트라 9 285H’(애로우 레이크)와 ‘코어 울트라 X9 388H’(팬서 레이크)를 비교하면 시네벤치 기준 싱글과 멀티에서 대략 10% 정도 성능이 올라갔다. 성능 향상 폭이 크지 않은 것 같지만, 같은 전력 소모를 기준으로 하면 싱글과 멀티에서 팬서 레이크가 최대 40%와 60% 효율이 더 높다. 노트북 환경에서는 성능 이상으로 발열과 전력 소모가 중요하기 때문에 전력 효율이 높은 팬서 레이크의 체감 성능이 클 수밖에 없다. 이처럼 효율이 높아진 것은 18A 공정 도입과 아키텍처 개선 덕분으로 생각된다. 참고로 인텔 팬서 레이크는 8코어와 16코어 두 가지 모델로 나뉜다. 8코어는 루나 레이크와 비슷한 4P+4E 구성으로 고성능 쿠거 코브(Cougar Cove) P 코어와 고효율 다크몬트(Darkmont) 코어 4개를 사용한다. 애로우 레이크 H와 비슷한 16코어를 지니고 있지만, 구성은 다소 바뀌어 4P+8E+4LPE 코어다. 코어 울트라 100 시리즈인 메테오 레이크(6+8+2)나 코어 울트라 200 시리즈인 모바일 애로우 레이크 H(6+8+2)와 비교해 P코어가 두 개 줄고 LP(low power) E 코어가 추가됐다. 이러한 구성의 변화도 멀티스레드 환경에서 전성비가 좋아진 이유를 설명하고 있다. 하지만 CPU의 저전력 성능보다 놀라운 부분은 내장 그래픽인 Xe3(배틀메이지)다. Xe3는 8코어 및 16코어 제품에 기본으로 4코어가 들어간다. 루나 레이크의 7/8코어 구성보다 줄어들어 성능도 다소 낮아졌을 것으로 생각되나 대신 코어 한 개의 성능을 높이고 새로운 프레임 생성 기술을 도입해 체감 성능을 높였다. 코어 울트라 X9 388H 같은 최상위 모델에는 12코어 Xe 내장 그래픽이 들어가는데, 전 세대 대비 77%나 높아진 그래픽 성능과 53% 높아진 AI 성능을 지니고 있다. 따라서 경쟁사인 AMD의 라데온 890M 내장 그래픽을 멀리 따돌렸을 뿐 아니라 보급형 독립 그래픽 카드인 RTX 4050을 위협하는 수준까지 성능이 올라갔다. 더 놀라운 부분은 최신 AI 프레임 생성 기술인 XeSS3를 적용해 내장 그래픽 최초로 멀티프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG) x4 기능을 도입했다는 점이다. XeSS 3는 AI 알고리즘을 통해 실제 렌더링 된 프레임 사이에 최대 3개의 가상 프레임을 끼워 넣어 프레임 숫자를 4배로 늘릴 수 있다. RTX 4050은 x2밖에 할 수 없기 때문에 x4 옵션을 선택할 경우 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서 팬서 레이크 내장 그래픽은 RTX 4050보다 3배 빠를 수 있다. 이 정도면 내장 그래픽의 게임 체인저라고 불러도 손색이 없을 정도다. 마지막으로 인텔은 갈수록 중요해지는 AI 성능도 한 단계 높였다. 팬서 레이크는 CPU+GPU+NPU를 합친 플랫폼 AI 성능이 최대 180TOPS에 달한다. 이는 윈도우 코파일럿+ PC 기준(40 TOPS)을 가볍게 뛰어넘는 수준이고 루나 레이크의 120TOPS의 1.5배다. 하지만 그렇다고 해서 팬서 레이크의 앞날이 밝기만 한 것은 아니다. 2025년 말부터 급격히 오른 메모리 가격은 올해에도 쉽게 떨어지지 않을 것으로 생각된다. 앞서 소개한 높은 성능을 제대로 사용하기 위해서는 32GB 이상의 LPDDR5 9600 같은 비싼 메모리가 필요한데, 그렇게 되면 메모리 가격이 CPU만큼이나 비싸지는 상황이 올 수 있다. 이는 메모리 통합 패키지를 사용하는 팬서 레이크의 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 이유다. 물론 메모리 가격 상승은 경쟁자들도 함께 겪는 고통이지만, 소비자 입장에서는 확 오른 가격에 노트북을 구매하기보다 차라리 1~2년 참고 기다리는 선택이 더 나을 수 있다. 따라서 간만에 잘 만든 제품임에도 불구하고 팬서 레이크의 판매는 영 신통치 않을 가능성도 있다. 인텔에게는 불행한 상황인데, 일단 18A 공정과 그래픽 기술에 대한 신뢰를 확보한 만큼 미래에 대한 희망은 보여줬다고 할 수 있다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’을 통해 최신 제품이 대거 공개되고 있다. 매년 있는 행사이지만, 인텔에게는 특별한 행사가 될 수밖에 없다. 오랜 세월 칼을 갈고 만든 ‘팬서 레이크’를 정식 공개하는 날이기 때문이다. 인텔은 코어 울트라 200 시리즈를 2024년 공개하면서 20A 공정을 도입하고 인텔 CPU의 일부 타일을 TSMC에 외주를 줘서 만든다는 발표를 했다. 따라서 18A 공정으로 제조한다고 공언한 팬서 레이크는 인텔의 미래를 결정지을 제품으로 생각되어 왔다. 이번에도 18A 공정 양산에 실패하면 사실상 반도체 파운드리 사업은 접게 될 것이라는 시각이 지배적이었다. 다행히 인텔은 팬서 레이크 전 제품에 18A 공정을 적용했다고 자랑스럽게 발표했다. 인텔의 최신 18A 공정은 신호층과 전력층을 분리하는 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)을 적용해 성능은 높이고 전력 소모를 대폭 줄인 것이 특징이다. 이러한 특징은 팬서 레이크에서 잘 구현됐다. 인텔에 따르면 ‘코어 울트라 9 285H’(애로우 레이크)와 ‘코어 울트라 X9 388H’(팬서 레이크)를 비교하면 시네벤치 기준 싱글과 멀티에서 대략 10% 정도 성능이 올라갔다. 성능 향상 폭이 크지 않은 것 같지만, 같은 전력 소모를 기준으로 하면 싱글과 멀티에서 팬서 레이크가 최대 40%와 60% 효율이 더 높다. 노트북 환경에서는 성능 이상으로 발열과 전력 소모가 중요하기 때문에 전력 효율이 높은 팬서 레이크의 체감 성능이 클 수밖에 없다. 이처럼 효율이 높아진 것은 18A 공정 도입과 아키텍처 개선 덕분으로 생각된다. 참고로 인텔 팬서 레이크는 8코어와 16코어 두 가지 모델로 나뉜다. 8코어는 루나 레이크와 비슷한 4P+4E 구성으로 고성능 쿠거 코브(Cougar Cove) P 코어와 고효율 다크몬트(Darkmont) 코어 4개를 사용한다. 애로우 레이크 H와 비슷한 16코어를 지니고 있지만, 구성은 다소 바뀌어 4P+8E+4LPE 코어다. 코어 울트라 100 시리즈인 메테오 레이크(6+8+2)나 코어 울트라 200 시리즈인 모바일 애로우 레이크 H(6+8+2)와 비교해 P코어가 두 개 줄고 LP(low power) E 코어가 추가됐다. 이러한 구성의 변화도 멀티스레드 환경에서 전성비가 좋아진 이유를 설명하고 있다. 하지만 CPU의 저전력 성능보다 놀라운 부분은 내장 그래픽인 Xe3(배틀메이지)다. Xe3는 8코어 및 16코어 제품에 기본으로 4코어가 들어간다. 루나 레이크의 7/8코어 구성보다 줄어들어 성능도 다소 낮아졌을 것으로 생각되나 대신 코어 한 개의 성능을 높이고 새로운 프레임 생성 기술을 도입해 체감 성능을 높였다. 코어 울트라 X9 388H 같은 최상위 모델에는 12코어 Xe 내장 그래픽이 들어가는데, 전 세대 대비 77%나 높아진 그래픽 성능과 53% 높아진 AI 성능을 지니고 있다. 따라서 경쟁사인 AMD의 라데온 890M 내장 그래픽을 멀리 따돌렸을 뿐 아니라 보급형 독립 그래픽 카드인 RTX 4050을 위협하는 수준까지 성능이 올라갔다. 더 놀라운 부분은 최신 AI 프레임 생성 기술인 XeSS3를 적용해 내장 그래픽 최초로 멀티프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG) x4 기능을 도입했다는 점이다. XeSS 3는 AI 알고리즘을 통해 실제 렌더링 된 프레임 사이에 최대 3개의 가상 프레임을 끼워 넣어 프레임 숫자를 4배로 늘릴 수 있다. RTX 4050은 x2밖에 할 수 없기 때문에 x4 옵션을 선택할 경우 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서 팬서 레이크 내장 그래픽은 RTX 4050보다 3배 빠를 수 있다. 이 정도면 내장 그래픽의 게임 체인저라고 불러도 손색이 없을 정도다. 마지막으로 인텔은 갈수록 중요해지는 AI 성능도 한 단계 높였다. 팬서 레이크는 CPU+GPU+NPU를 합친 플랫폼 AI 성능이 최대 180TOPS에 달한다. 이는 윈도우 코파일럿+ PC 기준(40 TOPS)을 가볍게 뛰어넘는 수준이고 루나 레이크의 120TOPS의 1.5배다. 하지만 그렇다고 해서 팬서 레이크의 앞날이 밝기만 한 것은 아니다. 2025년 말부터 급격히 오른 메모리 가격은 올해에도 쉽게 떨어지지 않을 것으로 생각된다. 앞서 소개한 높은 성능을 제대로 사용하기 위해서는 32GB 이상의 LPDDR5 9600 같은 비싼 메모리가 필요한데, 그렇게 되면 메모리 가격이 CPU만큼이나 비싸지는 상황이 올 수 있다. 이는 메모리 통합 패키지를 사용하는 팬서 레이크의 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 이유다. 물론 메모리 가격 상승은 경쟁자들도 함께 겪는 고통이지만, 소비자 입장에서는 확 오른 가격에 노트북을 구매하기보다 차라리 1~2년 참고 기다리는 선택이 더 나을 수 있다. 따라서 간만에 잘 만든 제품임에도 불구하고 팬서 레이크의 판매는 영 신통치 않을 가능성도 있다. 인텔에게는 불행한 상황인데, 일단 18A 공정과 그래픽 기술에 대한 신뢰를 확보한 만큼 미래에 대한 희망은 보여줬다고 할 수 있다.

SK하이닉스가 미국 라스베이거스에서 열리는 ‘CES 2026’에 기업고객용 전시관을 열고 ‘고대역폭메모리(HBM)4 16단 48GB’를 처음 선보인다고 6일 밝혔다. HBM4 16단 48GB는 현재 업계 최고 속도인 11.7Gbps(초당 11.7기가비트)를 구현한 HBM4 12단 36GB의 후속 모델로 글로벌 초격차를 가속하는 데 일조할 것으로 보인다. 또 올해 전체 HBM 시장을 선도할 ‘HBM3E 12단 36GB’도 전시된다. HBM3E 12단 36GB는 엔비디아의 최신 인공지능(AI) 서버용 그래픽처리장치(GPU)에 탑재되는 모델이다. 이번 전시장에는 GPU 모듈을 함께 전시해 SK하이닉스의 HBM3E 12단 36GB가 AI 시스템 내에서 하는 역할을 시각적으로 구체화해 보여 줄 예정이다. 곽노정 대표이사(사장), 김주선 AI 인프라 사장(CMO) 등 SK하이닉스 임원진은 이날 오후 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 특별 연설 직후 이곳을 찾아 엔비디아 측 인사들과 만났다. 엔비디아에 HBM4, HBM3E 등을 공급하는 핵심 협력사로서의 입지를 공고히 하는 행보로 보인다. 또 SK하이닉스 전시관엔 AI 서버에 특화돼 AI 서버 수요가 폭증할 경우에 대비한 저전력 메모리 모듈 ‘소캠2’도 전시된다. 온디바이스 AI 구현에 최적화된 차세대 저전력 메모리 LPDDR6도 선보인다. 낸드 분야에서는 AI 데이터센터 구축 확대로 수요가 급증하는 초고용량 기업용 메모리 저장장치(eSSD)에 최적화된 321단 2Tb 쿼드레벨 셀(QLC) 제품도 공개된다. QLC는 전력 효율과 성능을 크게 개선해 데이터센터의 저전력 환경에 적합하다. 이런 솔루션들이 실제 AI 생태계에서 어떻게 연결돼 움직이는지 살펴볼 수 있는 ‘AI 시스템 데모존’도 마련됐다. 특히 데모존에서는 고객 요청 사항을 반영해 GPU 등에 있던 일부 기능을 HBM에 옮기는 고객 맞춤형 cHBM(커스텀 HBM)의 내부 구조를 직접 확인할 수 있는 대형 모형이 등장한다. 해당 전시는 AI의 경쟁 축이 단순 성능에서 추론 효율과 비용 최적화로 이동하고 있다는 것을 보여 준다.