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.

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.

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.

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.

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.

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.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

인텔이 애리조나에 위치한 팹 52(Fab 52)에서 차세대 반도체 공정인 18A 공정의 양산을 시작했다고 발표했습니다. 18A 공정은 인텔의 첫 2nm 급 공정입니다. 본래 20A에서 도입하기로 했던 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)를 18A에서 적용할 예정입니다. 리본펫 기술은 트랜지스터를 더 작게 만들어도 제 성능을 낼 수 있게 도와주고 파워비아 기술은 전선 배치를 단순화시켜 트랜지스터 밀도를 높이면서 저항을 줄여 성능을 높일 수 있습니다. 인텔에 따르면 파워비아 하나만으로도 트랜지스터 밀도를 10% 높이고 저항은 30%나 줄여 전력 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 여기에 최신 EUV 리소그래피 공정을 도입했기 때문에 18A 공정은 인텔의 이전 공정보다 트랜지스터 밀도와 성능 모두 크게 개선되었을 것을 기대됩니다. 18A가 인텔이 주장한 것처럼 성능을 크게 높일 수 있을지 검증하는 첫 무대는 노트북 CPU인 팬서 레이크(Panther Lake)가 될 예정입니다. 인텔이 함께 공개한 내용에 따르면 팬서 레이크는 크게 세 가지 버전으로 출시됩니다. 8코어(4P+4E) CPU와 4코어 GPU, 16코어 CPU(4P+8E+4LPE) CPU와 4코어 GPU, 그리고 16코어 CPU(4P+8E+4LPE)와 12코어 GPU가 그것입니다. 이 가운데 CPU 부분은 인텔 18A 공정으로 제조되고 나머지는 인텔 3과 TSMC 공정을 이용합니다. CPU 타일을 구성하는 고성능 코어(P-코어)의 코드네임은 쿠거 코브(Cougar Cove)이고 고효율 코어(E-코어)의 코드네임은 다크몬트(Darkmont)인데, 여기에 전력 소모를 더 줄인 저전력 다크몬트 E코어(LPE)까지 총 세 가지 형태의 코어를 탑재해 상황에 따라 초저전력부터 고성능까지 다양한 대응이 가능합니다. 인텔이 공개한 슬라이드를 보면 팬서 레이크는 특히 전력 절감 효과가 뛰어납니다. 이전 세대인 루나 레이크 및 애로우 레이크 H와 비교해서 싱글 스레드 성능은 같은 전력 소모에서 10% 정도 높아진 수준이나 같은 성능을 기준으로 했을 때는 최대 40%의 전력을 절감할 수 있습니다. 멀티 스레드의 경우에는 전력 소모에서 전 세대 대비 50%의 성능 향상, 혹은 같은 성능에서 30% 전력 효율 향상이 있습니다. 이는 코어 숫자가 늘어나고 저전력 고효율 코어를 추가한 덕분으로 보입니다. 또 앞서 말한 것처럼 18A 미세공정과 파워비아를 통한 저항 감소도 크게 작용한 수치로 보입니다. 팬서 레이크에서 독특한 부분 중 하나는 Xe3 내장 그래픽의 구성입니다. 4코어 버전과 12코어 버전이 있는데, 과거 루나 레이크가 8코어 혹은 7코어였던 것과 비교해서 큰 변화로 버전에 따른 성능 차이가 클 것으로 예상됩니다. Xe3 내장 그래픽은 전 세대보다 성능을 더 높여 루나 레이크보다 50% 정도 성능이 높아졌다고 했는데, 12코어 기준이라면 코어 한 개의 성능은 이전세대와 큰 차이가 없다는 뜻이 됩니다. 이 경우 4코어 버전의 게임 성능은 낮을 것으로 예상됩니다. 이런 점을 감안하면 아마도 4코어 GPU 모델은 가격을 낮춘 보급형으로 생각되고 8코어 CPU + 4코어 GPU는 태블릿처럼 얇고 가벼운 제품에 들어가는 저전력 모델로 추정됩니다. 주력 모델은 고성능 제품인 16코어 CPU + 12코어 GPU가 될 것으로 예상되는데, 특이한 점은 LPDDR5x 9600만 지원한다는 것입니다. 다른 모델은 기존의 노트북용 DDR5 메모리도 지원할 수 있는 것과 대조적입니다. LPDDR5x 9600처럼 빠른 고성능 메모리만 사용하는 이유는 12코어 Xe3 GPU가 필요한 대역폭을 원활하게 확보하기 위한 것으로 생각됩니다. 고성능 GPU일수록 빠른 메모리가 필요하기 때문입니다. 여기에 12코어 Xe3 GPU는 16MB의 대용량 L2 캐시를 탑재해 고성능 연산에 필요한 메모리를 확보했습니다. 따라서 내장 그래픽임에도 높은 성능을 낼 수 있을 것으로 예상됩니다. 또 다른 특징은 AI를 이용해서 여러 개의 프레임을 생성하는 멀티 프레임 생성(MPG) 기능으로 인텔이 공개한 슬라이드를 보면 아마도 x3(하나의 프레임을 3배로 늘려 속도를 3배처럼 높이는 방식) 멀티 프레임 생성이 가능한 것으로 보입니다. 다만 인텔 AI 기술인 XeSS는 엔비디아의 DLSS처럼 지원되는 게임이 많지 않는다는 것이 단점입니다. 이날 공개된 내용만 보면 인텔 팬서 레이크는 충분한 경쟁력을 지닌 차세대 프로세서로 생각됩니다. 그리고 만약 예정대로 18A 공정으로 CPU 타일을 원활하게 공급할 수 있다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심도 상당 부분 덜어낼 수 있을 것으로 생각됩니다. 다만 그렇지 못하다면 인텔의 미래는 매우 어두워질 것입니다. 과연 어떤 쪽으로 결론이 날지는 내년 초 팬서 레이크가 실제 공개되면 알 수 있을 것입니다.

퀄컴은 통신 및 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 시장의 강자로 오랜 세월 명성을 떨쳐 왔지만, 오래전부터 PC 시장에 눈독을 들여왔습니다. 2023년 등장한 스냅드래곤 X 엘리트는 그런 노력의 결정판으로 태블릿 및 스마트폰 AP을 좀 개량한 수준이 아니라 완전히 노트북 시장을 노리고 근본적으로 다시 설계한 고성능 프로세서였습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 자체 개발한 고성능 ARM 코어인 오라이언(Oryon) 코어 12개와 최대 4.6TFLOPS의 연산 능력을 지닌 아드레노(Adreno) 내장 GPU, 46TOPS(INT4 기준)의 연산 능력을 지닌 헥사곤 NPU 등을 지니고 있었습니다. 스펙으로 보면 인텔의 모바일 코어 시리즈나 AMD의 라이젠 모바일, 애플의 M 시리즈에 크게 뒤지지 않을 성능이지만, 노트북에 사용하기에는 운영체제(OS)가 최대 걸림돌이었습니다. 윈도우 OS는 x86에 최적화되어 있어 x86이 아닌 ARM CPU로 구동할 경우 많은 애플리케이션을 직접 돌리지 못하고 에뮬레이션이라는 단계를 통해 구동해야 했습니다. 그러다 보니 안되는 것도 많고 되더라도 속도가 느린 문제점이 있었습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 성능만 대폭 높인 게 아니라 이런 문제를 극복하기 위해 마이크로소프트와 긴밀한 협력을 통해 호환성을 대폭 끌어 올렸습니다. 스냅드래곤 X 엘리트를 탑재한 마이크로소프트의 서피스 프로와 랩탑은 이전과는 다른 성능을 보여주면서 호평을 받았습니다. 퀄컴은 올해 2세대 제품인 스냅드래곤 X2 엘리트를 선보이면서 노트북 시장에 대한 공략을 강화하고 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 코어 숫자를 18개까지 늘리면서 CPU 성능을 상당히 강화했습니다. 다만 동일한 코어 12개를 넣었던 전작과 달리 12개의 프라임 코어(고성능)와 6개의 퍼포먼스 코어(저전력)를 탑재해 상황에 맞춰 고성능과 저전력으로 사용할 수 있게 했습니다. 프라임 코어의 경우 부스트 클럭을 5.0GHz까지 높이고 기본 클럭도 4.4GHz로 높여 전작보다 각각 0.7GHz, 0.6GHz 높아졌습니다. CPU 성능에 중요한 캐시 메모리도 43MB에서 53MB로 더 늘렸습니다. 덕분에 스냅드레곤 X2 엘리트는 X 엘리트와 비교해 싱글과 멀티 코어 성능이 각각 39%와 50% 정도 크게 높아졌습니다. 이렇게 늘어난 코어를 뒷받침하기 위해서인지 스냅드래곤 X2 엘리트는 메모리 대역폭도 크게 높였습니다. X2 엘리트는 128비트 인터페이스에서 LPDDR5X-9523를 사용해 152GB/s의 대역폭을 제공하고 X2 엘리트 익스트림은 192비트 인터페이스도 지원해 228GB/s까지 대역폭을 높일 수 있습니다. 이는 모바일 CPU로는 최고 수준이라고 할 수 있습니다. 물론 이렇게 늘어난 대역폭은 고성능 GPU가 제 성능을 뽑아내는 데도 중요합니다. GPU는 아드레노 X2-90과 X2-85를 사용하는데, 구체적인 스펙에 대한 언급은 클럭(1.85GHz와 1.7GHz) 정도 외에는 없습니다. 다만 GPU 성능은 전작 대비 50% 높아지고 같은 성능에서 전력 소모는 43%나 줄였다는 게 퀄컴의 설명입니다. 하지만 문제는 역시 호환성입니다. ARM 윈도우 버전에서 네이티브로 구동하는 경우 스냅드래곤 X 엘리트도 인텔 아크 내장 그래픽과 견줄 만한 성능을 보여줬지만, 상당수 게임은 에뮬레이션을 통해 구동해야 합니다. 이 경우 성능이 1/10 수준에 불과하거나 아예 안되는 경우도 있습니다. 윈도우는 기본적으로 x86 아키텍처 CPU를 기반으로 개발되었기 때문에 애플리케이션이나 게임 역시 x86 기반입니다. ARM 윈도우는 애플의 맥 OS보다도 훨씬 기기 숫자가 적기 때문에 게임 개발사 입장에서 이를 지원하기 위해 추가적인 비용을 투자해 ARM 윈도우 버전을 개발한다는 것은 아직은 흔치 않은 일입니다. 그런 만큼 게임이나 다른 그래픽 도구를 사용해야 하는 경우라면 스냅드래곤 탑재 노트북 구매는 신중히 결정해야 합니다. 다만 ARM 윈도우에도 장점은 있습니다. 모바일 기술에 특화되어 있다 보니 전력 효율과 배터리 수명이 뛰어난 편입니다. 배터리 성능은 사실 최근 나오는 x86 모바일 CPU도 크게 개선되긴 했지만, 모바일 통신 부분에서는 여전히 퀄컴만의 장점이 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트 제품들은 모두 Wi-Fi 7과 블루투스 5.4를 지원하고 스냅드래곤 X75 5G 모뎀을 탑재해 5G 통신망을 좀 더 쉽게 이용할 수 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트의 또 다른 장점은 새로운 헥사곤 NPU가 현재 모바일 CPU 가운데서 최고 수준인 80TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다는 것입니다. 따라서 마이크로소프트의 코파일럿 AI 기능을 자주 사용하는 경우 더 빠르고 원활한 작동을 기대할 수 있습니다. 종합하면 스냅드래곤 X2 엘리트는 이전보다 강력해진 성능으로 현재 있는 x86 기반 모바일 CPU나 애플 M3, M4와 경쟁이 가능한 것은 물론 앞으로 등장할 경쟁자의 신제품에도 충분히 대응할 수 있는 모바일 CPU로 보입니다. 윈도우 ARM을 어느 정도 안착시켰다는 평가를 받는 스냅드래곤 X 엘리트에 이어 후속작인 스냅드래곤 X2 엘리트가 윈도우 ARM를 더 널리 보급할 수 있을지 시장에서의 반응이 주목됩니다.

삼성전자가 전 세계 TV, 스마트폰, 반도체 등의 시장을 주도해 오고 있다. 투자와 혁신에 더욱 속도를 내 글로벌 1위의 자리를 굳힌다는 전략이다. 28일 업계에 따르면 삼성전자는 2006년부터 19년 연속 글로벌 TV 판매 1위를 달성했다. 2018년 세계 처음으로 8K TV를 글로벌시장에 공개하면서 프리미엄 TV 시장을 주도했다. 2020년 코로나19로 인한 위기 상황에서도 QLED 4·8K TV 등을 내놓으며 시장 지배력을 공고히 하고, 명암비·화질을 획기적으로 개선한 ‘네오(Neo) QLED’와 OLED를 출시하며 프리미엄 제품군을 지속적으로 확대했다. 삼성전자는 AI를 활용한 기술을 TV 제품에 적용해 ‘AI 스크린 시대’를 주도하고, 투명 마이크로 LED, AI 업스케일링 등 혁신적 제품·기능 등으로 소비자들의 일상을 더욱 가치 있게 만드는 데 노력한다는 계획이다. 삼성전자는 스마트폰 시장에서도 두각을 나타내고 있다. 2011년 이후 13년 연속 스마트폰 글로벌 출하량 1위를 유지 중이다. 전체 모바일 시장에서의 사업 위상을 강화하기 위해 태블릿과 웨어러블(스마트워치·무선이어폰 등), 액세서리 등의 제품과 함께 디지털 헬스, 디지털 월렛 등 콘텐츠·서비스 부문에서도 사업 경쟁력을 키우고 있다. 아울러 메모리 시장 경쟁력도 공고히 하고 있다. 삼성전자는 1992년 D램 시장 세계 1위를 달성한 뒤 32년 동안 D램 점유율 1위를 유지하고 있다. 플래시 메모리 분야에서도 2003년부터 21년간 선두를 지켜왔다. 지난해에는 선단 및 고부가 제품 위주로 사업 포트폴리오를 조정하는 데 주력했다. HBM, DDR5, 고용량 SSD 등 AI 및 서버향 고수익 제품 수요에 적극 대응하기 위한 전략이다. HBM의 경우 성장하는 생성형 AI 수요 대응을 위해 HBM3E 8단과 12단 제품을 양산 판매하고 있으며, HBM4는 올해 하반기 양산 목표로 개발 중이다. 디램(DRAM)은 1b 나노 32Gb DDR5 제품 판매 비중을 늘리고, 10.7Gbps LPDDR5x와 GDDR7의 공급을 확대한다는 계획이다. 낸드(NAND) 또한 서버향 고부가가치 제품 수요에 적극 대응해 수익성을 개선해 갈 예정이다. 한편, 삼성전자는 경기 용인 삼성전자 기흥캠퍼스 내에 20조원을 들여 차세대 반도체 R&D 단지 ‘New Research&Development–K’(이하 NRD-K) 등을 짓고 있다. NRD-K는 미래 반도체 기술 선점을 위해 건설 중인 10만 9000㎡(3만 3000여평) 규모의 최첨단 복합 연구개발 단지로, 2030년까지 20조원이 투자될 예정이다.

삼성전자가 경기 용인 삼성전자 기흥캠퍼스 내에 20조원을 들여 차세대 반도체 R&D 단지 ‘New Research&Development–K’(이하 NRD-K) 등을 짓고 있다. NRD-K는 미래 반도체 기술 선점을 위해 건설 중인 10만 9000㎡(3만 3000여평) 규모의 최첨단 복합 연구개발 단지로, 2030년까지 20조원이 투자된다. 28일 삼성전자에 따르면 NRD-K는 메모리, 시스템반도체, 파운드리 등 반도체 전 분야의 핵심 연구기지로 근원적 기술 연구부터 제품 개발까지 한 곳에서 이뤄질 수 있도록 고도의 인프라를 갖출 예정이다. 차세대 메모리 반도체 개발에 활용될 고해상도 EUV 노광설비나 신물질 증착 설비 등 최첨단 생산 설비와 웨이퍼 두 장을 이어 붙여 혁신적 구조를 구현하는 웨이퍼 본딩 인프라 등을 도입해 최첨단 반도체 기술의 산실 역할을 할 것으로 기대된다. 기흥캠퍼스는 1983년 2월 도쿄선언 이후 삼성전자가 반도체 사업을 본격적으로 시작한 상징적인 곳이다. 1992년 세계 처음으로 64Mb D램을 개발하고, 1993년 메모리 반도체 분야 1위 등을 이뤄낸 반도체 성공 신화의 산실로 평가받고 있다. 전 세계 메모리 시장 이끌어가는 ‘삼성 반도체’삼성전자는 1992년 D램 시장 세계 1위를 달성한 뒤 32년 동안 D램 점유율 1위를 유지하고 있다. 플래시 메모리 분야에서도 2003년부터 21년간 선두를 지켜왔다. 지난해에는 근원적 사업 체질 강화를 목표로 선단 및 고부가 제품 위주로 사업 포트폴리오를 조정하는 데 주력했다. HBM, DDR5, 고용량 SSD 등 AI 및 서버향 고수익 제품 수요에 적극 대응하기 위한 전략이다. HBM의 경우 성장하는 생성형 AI 수요 대응을 위해 HBM3E 8단과 12단 제품을 양산 판매하고 있으며, HBM4는 올해 하반기 양산 목표로 개발 중이다. 디램(DRAM)은 1b 나노 32Gb DDR5 제품 판매 비중을 늘리고, 업계 처음으로 개발한 10.7Gbps LPDDR5x와 GDDR7의 공급을 확대한다는 계획이다. 낸드(NAND) 또한 서버향 고부가가치 제품 수요에 적극 대응해 수익성을 개선해 갈 예정이다. 2006년부터 19년 연속 글로벌 TV 판매 1위한편, 삼성전자는 2006년부터 19년 연속 글로벌 TV 판매 1위를 달성했다. 2018년 세계 처음으로 8K TV를 글로벌시장에 공개하면서 프리미엄 TV 시장을 주도했다. 스크린 크기도 중형에서 초대형까지 다양화했다. 2020년 코로나19로 전 세계 경제위기 상황에서도 QLED 4·8K TV 등을 내놓으며 시장 지배력을 공고히 하고, 명암비·화질을 획기적으로 개선한 ‘네오(Neo) QLED’와 OLED를 출시하며 프리미엄 제품군을 지속적으로 확대했다. 스마트 생태계 부분에서는 TV 플러스, OTT, 게임, 홈트레이닝 등 외부 업체들과의 협업을 이어가며 새로운 성장 동력으로 삼고 있다. 삼성전자는 네오 QLED와 초대형, OLED 등 프리미엄 제품에 집중해 시장 점유율을 높여가는 한편 라이프스타일 부문에서도 라인업 확대와 제품 성능 개선 등을 통해 소비자 맞춤형 제품들을 지속적으로 선보일 예정이다. 또한 AI를 활용한 기술을 TV 제품에 적용해 ‘AI 스크린 시대’를 주도하고, 투명 마이크로 LED, AI 업스케일링 등 혁신적 제품·기능 등으로 소비자들의 일상을 더욱 가치 있게 만드는 데 노력한다는 계획이다. 2011년 이후 13년 연속 글로벌 스마트폰 출하량 1위스마트폰 시장에서도 두각을 나타내고 있다. 2011년 이후 13년 연속 스마트폰 글로벌 출하량 1위를 유지 중이다. 스마트폰뿐만 아니라 전체 모바일 시장에서의 사업 위상을 강화하기 위해 태블릿과 웨어러블(스마트워치·무선이어폰 등), 액세서리 등의 제품과 함께 디지털 헬스, 디지털 월렛 등 콘텐츠·서비스 부문에서도 사업 경쟁력을 키우고 있다. 특히 프리미엄 스마트폰은 생성형 AI를 적용한 검색, 실시간 통번역, 자동 내용 요약, 사진 편집, 콘텐츠 공유, 초음파 온스크린 지문 인식, 야간 촬영, 8K 동영상 녹화 등 차별화 기능을 지속해서 선보인다. 스마트폰 외에도 ▲대화면 디스플레이와 S펜을 갖춘 태블릿 ▲생체 센서 기술을 적용해 고도화된 웰니스 기능을 제공하는 스마트 워치 ▲맞춤형 건강정보를 제공하는 스마트 링 ▲뛰어난 사운드 경험을 제공하는 무선이어폰 등으로 더욱 풍부한 모바일 경험을 제공하고 있다. 재활용 소재 적용을 확대하는 등 친환경 기술 혁신도 지속하고 있다. 삼성전자는 플라스틱 폐기물 중 하나인 폐어망을 재활용해 만든 소재를 ‘갤럭시 S22’ 시리즈 이후 많은 과제에 적용하고 있다. ‘갤럭시 S24’ 시리즈에는 재활용 코발트와 희토류를 사용했고, ‘갤럭시 Z 폴드6’ 및 ‘갤럭시 Z 플립6’에는 재활용 금과 구리를 추가로 활용했다. 프리미엄 가전 ‘비스포크’, 글로벌 소비자 가치 확장프리미엄 가전 비스포크는 가전의 대세로 자리 잡았다. 삼성전자는 2019년 6월 생활가전 사업의 새로운 비전인 ‘프로젝트 프리즘’ 아래 비스포크 냉장고를 출시했다. 2020년엔 ‘비스포크 김치플러스’, ‘비스포크 식기세척기’ 등으로 라인업을 확대했고, 비스포크 누적 출하량 100만대(2019년 6월~2020년 12월)를 돌파했다. 글로벌시장에서는 북미와 유럽 등에 비스포크 냉장고부터 전자레인지, 식기세척기 등 비스포크 키친을 확대하고 ‘스마트싱스’(SmartThings) 기반 연결 생태계를 넓혔다. 올해 비스포크 AI로 완성하는 ‘새로운 AI 라이프(Life)’의 시작을 위해 비스포크의 진화한 AI 기능과 7인치 터치스크린 기반의 ‘AI 홈’, 음성 인식 ‘빅스비’(Bixby) 등으로 집안에 연결된 기기들을 원격 제어할 수 있게 했다.

현재 생산되는 메모리 반도체는 D램 같은 휘발성 메모리와 낸드 플래시 메모리 같은 비휘발성 메모리로 나눠볼 수 있습니다. 전자는 전기 공급이 없으면 데이터가 사라지지만 대신 매우 빠르기 때문에 프로세서가 바로 가져다 쓸 데이터를 저장하는 용도로 사용됩니다. PC와 서버에 쓰이는 DDR5 메모리, 노트북이나 스마트폰에 사용되는 LPDDR5x 메모리, GPU에 사용되는 GDDR7 메모리, 고성능 AI GPU에 사용되는 고대역폭 메모리(HBM) 모두 이런 경우라고 할 수 있습니다. SSD나 USB 메모리에 들어가는 낸드 플래시 메모리는 속도가 느린 반면 데이터가 사라지지 않기 때문에 저장 장치로 적합합니다. 최근 200층 이상의 3D 낸드 플래시 메모리가 대세가 되고 있습니다. 덕분에 데이터 저장 밀도도 크게 증가해 이제는 microSD나 USB 저장 장치도 1TB급 제품이 나오고 있습니다. 하지만 사실 SSD나 하드디스크 같은 저장 장치에 저장된 데이터를 불러들인 후 메모리에서 처리하고 다시 저장하는 방식은 매우 비효율적입니다. 그보다는 한 번에 데이터를 처리하고 작업 내용을 저장하는 것이 속도와 효율성 모두에서 좋을 수밖에 없습니다. 따라서 반도체 제조사들은 D램처럼 빠르고 낸드 플래시 메모리처럼 저장 밀도가 높은 비휘발성 메모리를 개발해왔습니다. 이 목표에 가장 근접했던 기업은 바로 인텔이었습니다. 인텔이 마이크론과 함께 개발해 옵테인이라는 브랜드로 내놓은 3D Xpoint 메모리는 D램에 근접한 속도를 지닌 비휘발성 메모리로, 실제 시장에 출시됐지만 비싼 가격 때문에 반응은 미지근했습니다. 의도는 훌륭했지만 가격 문제에 그만한 속도가 충족되지 않았기 때문에 3D Xpoint는 결국 손실만 남긴 채 역사 속으로 사라졌습니다. 그런데 최근 웨스턴 디지털에서 분사를 준비 중인 샌디스크가 낸드 플래시 기반의 적층형 고대역폭 메모리인 HBF(high-bandwidth flash)를 발표하면서 주목을 끌고 있습니다. HBF는 D램을 탑처럼 높게 쌓은 후 TSV라는 통로로 연결해 고대역폭 메모리로 만든 HBM과 비슷한 방식을 지니고 있습니다. 차이점은 D램 다이 대신 BICS 3D 낸드 플리시 메모리를 CBA(CMOS directly bonded to Array) 방식으로 쌓아 올린다는 것입니다. 샌디스크에 따르면 1세대 HBF는 16층의 낸드 플래시를 적층해 512GB의 용량을 확보할 수 있습니다. 예시로 든 것처럼 8개를 GPU에 붙이는 경우 총 4TB라는 엄청난 용량도 가능한 셈입니다. 1세대 HBF의 정확한 대역폭은 밝히지 않았으나 HBM보다는 낮을 것으로 예상되기 때문에 HBM과 혼용해서 사용하는 방식도 제안하고 있습니다. 이는 인텔 옵테인 메모리와 같은 접근입니다. HBF 메모리가 실제 상용화에 성공할지는 아직 미지수이지만, 성공한다면 대규모의 데이터를 학습하는 AI GPU에 유리할 것으로 예상됩니다. 관건은 가격과 성능이 될 것입니다. 만약 현재 목표로 한 GPU 시장에서 성공을 거두면 HBF 쓰임새는 PC나 스마트 기기 등 다른 분야로도 확산될 수 있습니다. 비휘발성 메모리와 휘발성 메모리의 완전히 통합하지는 않더라도 유기적으로 연결해 사용할 수 있는 컴퓨터의 시대가 열릴 수 있을지 주목됩니다.

삼성전자는 부사장 35명, 상무 92명, 마스터 10명 등 총 137명을 승진 발령하는 내용의 2025년 정기 임원 인사를 실시했다고 29일 밝혔다. 승진 규모는 지난해 대비 소폭 줄었으나 미래 성장을 이끌 인공지능(AI)과 6G, 차세대 반도체 등 신기술 분야 인재를 다수 승진시켰다. 삼성전자는 “현재의 경영 위기 상황 극복을 위해 성과주의 원칙 하에 검증된 인재 중심으로 세대교체를 추진하는 등 인적 쇄신을 단행했다”며 “주요 사업의 지속 성장을 이끌 리더십을 보강하는 한편 신성장 동력 강화를 위해 소프트웨어, 신기술 분야 인재를 다수 승진시켰다”고 말했다. 주요 사업분야에서 성과 창출과 핵심적 역할이 기대되는 리더들이 부사장으로 승진했다. AI 가전의 기능 고도화 등의 성과를 창출한 홍주선(53) 디바이스경험(DX)부문 생활가전(DA)사업부 회로개발그룹장, 스마트폰 선행 디자인 전문가인 부민혁(51) 모바일경험(MX)사업부 Advanced디자인그룹장, 업계 최고속 10.7Gbps LPDDR5x 개발 등 D램 제품 경쟁력 강화를 주도한 배승준(48) 디바이스경험(DS) 부문 메모리사업부 DRAM설계3그룹장 등이 부사장으로 승진했다. 또 6G 에코시스템 구축 등을 주도한 박정호(50) DX부문 CTO SR 차세대통신연구센터 부센터장, 갤럭시 AI 개발 과제를 주도한 이형철(48) MX사업부 스마트폰S/W PL2그룹장 등 차기 신기술 분야에서 역량이 입증된 우수인력이 다수 승진했다. 이번 인사에서는 30대 상무 1명과 40대 부사장 8명이 배출됐다. 지난해(30대 상무 1명, 40대 부사장 11명)보다는 규모가 줄었다. 신규 임원 승진자 중 최연소는 하지훈(39) DX부문 CTO SR 통신S/W연구팀 상무다. 여성·외국인 리더 발탁 기조도 이어갔다. 온라인 비즈니스 전문가인 서정아(53) DX부문 MX사업부 Digital Commerce팀장, B2B 영업 전문가인 이지연(45) DX부문 한국총괄 A&E영업2그룹장 등 여성 리더와 태국 출신의 시티촉(52) DX부문 동남아총괄 TSE-S법인 상무 등이 있다. 삼성전자는 이날 임원 인사로 경영진 인사를 마무리한 데 이어 조만간 조직개편과 보직인사를 확정해 발표할 예정이다.

까마득한 옛날 일이지만, 인텔은 자체 그래픽 칩을 생산한 적이 있습니다. 1990년대 말에는 인텔 최초의 3D 가속기인 i740을 출시해 저렴한 가격으로 시장에서 좋은 평가를 받은 적이 있습니다. 하지만 당시 그래픽 카드 시장은 혜성처럼 등장한 신흥 강자인 엔비디아에 의해 통일되고 있었습니다. 2000년대 초 엔비디아는 지포스 브랜드를 통해 그래픽 카드 시장을 장악했습니다. 인텔은 엔비디아와 경쟁하기보다 본업인 CPU에 주력하면서 그래픽 칩은 내장 그래픽으로 전환했습니다. 초기 컴퓨터에서는 모두 독립 카드 형식으로 탑재되던 사운드, 그래픽, 모뎀 칩을 모두 메인보드로 옮기면 비용을 절감할 수 있고 노트북의 경우 소형 경량화에 유리하기 때문입니다. 이 선택은 매우 성공적이었고 곧 경쟁사인 AMD도 따라 하게 됩니다. AMD의 경우 2006년 ATI를 합병한 이후 라데온 GPU를 내장 그래픽으로 통합했습니다. 이후 두 회사는 CPU와 GPU를 통합해 비용을 절감하고 노트북 시장에 더 알맞은 형태로 프로세서를 개발했습니다. 하지만 본래 그래픽이 곁들임 메뉴에 불과했던 인텔과 달리 AMD는 그래픽이 주식인 ATI 가 개발한 더 라데온 GPU를 통합한 덕분에 내장 그래픽 부분에서 항상 우위에 설 수 있었습니다. 비록 CPU 자체 성능은 인텔이 앞섰지만, AMD도 나름 잘하는 구석이 있었던 셈입니다. 이와 같은 구도를 깨기 위해 인텔은 2017년 라데온 개발자인 라자 코두리를 영입해 완전히 새로운 GPU를 개발하기로 계획합니다. 과거 인텔 내장 그래픽은 게임 성능이 매우 낮아 그래픽 감속기라는 별명을 지니고 있었습니다. 예전 명칭 중 하나가 그래픽 미디어 가속기 (GMA, Graphics Media Accelerator)였는데, 게임에서 속도가 느리다 보니 가속기 대신 감속기로 부른 것이었습니다. 이런 오명을 씻기 위해 절치부심 노력한 끝에 인텔은 새로운 Xe GPU를 개발했습니다. 덕분에 인텔 내장 그래픽 성능은 이제 라데온 내장 그래픽과 맞설 수 있는 수준에 이르렀습니다. 두 회사가 올해 선보인 노트북 프로세서인 라이젠 AI 300 (스트릭스 포인트)와 인텔 코어 울트라 200V (루나 레이크)는 전 세대 프로세서인 메테오 레이크 대비 각각 36%와 30%의 성능 향상을 주장하며 서로 자신이 가장 강력한 내장 그래픽이라고 선언했습니다. 자연스럽게 소비자와 업계의 관심도 누가 이기는지에 쏠렸습니다. IT 하드웨어 전문 사이트인 탐스 하드웨어는 최근 출시된 노트북에 탑재된 코어 울트라 7 258V (내장 그래픽: 아크 그래픽스 140V)과 라이젠 AI 9 HX 370 (내장 그래픽: 라데온 890M GPU)의 성능을 비교해 인텔 내장 그래픽이 근소하게 앞서는 결과를 확인했습니다. 27종의 게임에서 중간 혹은 낮은 옵션을 선택하고 1280 x 720 해상도와 1920 x 1080 해상도로 게임을 실행해 본 결과 코어 울트라 7 285V는 초당 47.7 프레임과 30.8 프레임으로 초당 44.7 프레임과 29.2 프레임을 기록한 라이젠 AI 9 HX 370을 근소하게 앞섰습니다. 물론 이 정도는 드라이버 패치 한 번으로도 뒤집힐 수 있는 결과이기 때문에 오차 범위 이내로 볼 수 있습니다. 결국 둘 다 맞는 말을 했고 누구도 이겼다고 할 수 없는 결과이지만, 사실 진짜 승자는 따로 있습니다. 바로 최근 부쩍 좋아진 내장 그래픽을 사용할 수 있게 된 소비자입니다. 과거 노트북 내장 그래픽은 지금보다도 성능이 낮았기 때문에 엔비디아는 지포스 MX400 같은 보급형 노트북 그래픽 카드를 내놓았습니다. 노트북 안에 별도의 그래픽 카드를 추가하면 그만큼 무게도 무거워지고 전력 소모량이 늘어나 배터리 시간도 줄어들지만, 낮은 사양에서라도 게임을 하려면 어쩔 수 없는 선택이었습니다. 하지만 최근 몇 년 간 내장 그래픽 성능이 좋아지면 MX400 수준을 넘어섰고 이제는 GTX 1650 같은 준 중급형 제품까지 따라잡아 소비자들은 추가 비용 없이 가벼운 노트북에서 게임을 즐길 수 있게 됐습니다. 그리고 코어 울트라 200V와 라이젠 AI 300 시리즈에 이르러서는 중급형 그래픽 카드의 위치도 넘보고 있습니다. 비교 대상으로 고른 RTX 3050 Ti는 같은 조건에서 초당 각각 68.7 프레임 (1280x720)과 49.7 프레임 (1920x1080)을 기록해 아직 한 단계 앞서 있긴 하지만 내장 그래픽이 한 세대에 30%씩 좋아지는 점을 생각할 때 다음번에는 확실한 우위를 장담하기 어려운 수준이 됐습니다. 내장 그래픽의 성능이 이렇게 좋아진 것은 지난 몇 년 간 반도체 미세 공정이 발전하면서 더 큰 그래픽 프로세서 유닛을 탑재할 수 있게 됐기 때문입니다. 여기에 과거 내장 그래픽의 성능을 제한했던 낮은 메모리 성능도 최근 DDR5나 LPDDR5x의 사용으로 메모리 성능이 대폭 좋아지면서 크게 개선됐습니다. CPU와 메모리를 공유하다 보니 아무래도 자체 메모리를 사용하는 GPU보다 내장 그래픽의 성능이 낮게 나올 수밖에 없었지만, 이제는 다소나마 제약이 줄어든 것입니다. 하지만 사실 가장 중요한 이유는 치열한 경쟁 때문일 것입니다. 사실 내장 그래픽에서 AMD를 따라잡으려는 인텔과 따라 잡히지 않으려는 AMD의 경쟁이 소비자에게 더 좋은 제품을 가져온 것입니다. 시장 경제에서 경쟁이 중요한 이유입니다.