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

인공지능(AI) 피크아웃에 대한 우려로 인해 주식 시장이 출렁이고 있지만, 기본적으로 메모리는 AI뿐 아니라 정보통신기술(IT) 인프라를 유지하기 위해 필수적인 제품이고 결국 장기적으로는 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리에 대한 수요가 늘어날 수밖에 없습니다. 따라서 업계에서는 현재 범용 D램 제품인 DDR5 및 LPDDR5/5x 제품을 대신하기 위한 DDR6 및 LPDDR6 제품을 준비 중에 있습니다. 이 가운데 LPDDR6는 올해 양산에 들어갈 예정이고 DDR6는 2~3년 후 본격 보급될 것으로 예상됩니다. 하지만 최근 에이전틱 AI의 수요가 늘어나면서 고성능 CPU와 이 CPU를 뒷받침할 고성능 서버 메모리에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 이를 위해 LPDDR5x 메모리를 서버에서 사용할 수 있게 해주는 규격인 소캠 2 (SOCAMM2) 메모리 모듈이 본격적으로 양산에 들어가 엔비디아의 베라 루빈 시스템에 사용되고 있으며 기존의 범용 서버 CPU를 위해서는 DDR5 메모리의 속도와 용량을 늘린 MRDIMM 규격이 보급되고 있습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank Dual Inline Memory Module)은 하나의 메모리 모듈에 2개의 메모리 랭크를 멀티플렉싱해 실효 대역폭을 거의 두 배로 높이는 구조로 DDR5 메모리의 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그러면서도 기존의 DDR5 DIMM에 호환돼 별도의 인터페이스 변화 없이 중앙처리장치(CPU)에서 지원하면 바로 서버에서 사용할 수 있습니다. 현재 제온 6 CPU가 이를 지원하고 있으며 AMD 역시 에픽 6 CPU에서 MRDIMM을 지원할 예정입니다. 기본적으로 MRDIMM 메모리는 DDR5보다 대역폭이 두 배이기 때문에 속도가 8800MT/s에서 17,600MT/s까지 지원할 수 있습니다. 이는 미래 규격인 DDR6와 같은 속도로 DDR6의 속도를 현재 하드웨어로 사용할 수 있는 셈입니다. 다만 1만 2800MT/s 이상의 속도에서는 MRDIMM 메모리도 빠른 속도에서 정확한 신호 전달과 제어를 위해 새로운 칩이 필요합니다. 따라서 1만 2800MT/s 이상의 속도를 지닌 MRDIMM 메모리에서는 MRCD(Multiplexed Rank Registering Clock Driver)라는 새로운 칩이 필요한데, 기존 서버용 RCD(Registering Clock Driver)의 기능을 크게 확장한 칩입니다. MRCD는 명령, 주소, 클럭, 제어 신호를 모두 버퍼링·재구동합니다. 1만 2800MT/s 이상의 MRDIMM 메모리에서는 1개의 MRCD 칩이 여러 개의 데이터 트래픽 관리 칩인 MDB/MBD (Multiplexed Rank Data Buffer/Multiplexing Data Buffer)와 함께 신호를 관리합니다. (아래 사진 참조) 마이크론은 이미 32GB, 48GB, 64GB, 96GB, 128GB 용량의 12,800MT/s 2세대 MRDIMM 메모리를 출시했으며 여기에 추가로 1만 4400MT/s 96GB 모듈도 추가했습니다. 여기에 더해 관련 컨트롤러 제조사인 르네사스는 3세대 MRCD + MDB/MBD를 미리 선보였는데 1만 6000MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다. 따라서 내년에는 3세대 MRDIMM 메모리가 서버 시장에 보급될 것으로 보입니다. 다만 1만 7600MT/s에 이르면 사실상 DDR5 스펙의 한계에 근접하는 만큼 제조사들은 DDR6를 고민하지 않을 수 없습니다. DDR6는 기본 대역폭이 최대 1만 7600MT/s로 논의되고 있기 때문에 MRDIMM 형태로 제조할 경우 그 두 배인 최대 3만 5200MT/s도 가능할 것으로 보입니다. 이와 같은 메모리 대역폭 증가는 AI 시대에 필요한 충분한 대역폭을 제공해 AI 반도체 성장을 견인할 것으로 기대합니다.

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 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

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.

최 회장 “가격 안정화 계획 곧 발표”SK하이닉스, 미국 ADR 상장 검토젠슨 황 “여러분들 완벽하다” 극찬 최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI) 혁명에 따른 메모리 반도체 공급 부족 현상이 2030년까지 이어질 것이라는 분석을 내놨다. 최 회장은 시장의 수급 불균형에 대응하기 위해 국내 생산 기지를 활용한 신속 대응 체제를 강조하는 한편, 기업 가치 재평가를 위한 미국 주식예탁증서(ADR) 상장 검토 사실을 공식화했다. 최 회장은 16일(현지시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에 곽노정 SK하이닉스 사장 등 핵심 경영진과 함께 참석했다. 최 회장이 GTC를 직접 찾은 것은 이번이 처음이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 기조연설 직후 취재진과 만난 최 회장은 “웨이퍼 확보에만 최소 4, 5년이 걸리는 만큼 2030년까지 업계 전반의 (메모리) 공급 부족이 20% 이상 지속될 가능성이 높다”고 진단했다. 특히 특정 제품군에만 수요가 쏠리는 현상을 경계하며 “HBM에 너무 집중하면 일반 D램 부족으로 스마트폰 등 기존 산업이 타격을 입는다”며 균형 있는 생태계 조성을 위한 가격 안정화 계획을 조만간 발표할 것이라고 덧붙였다. 최 회장은 해외 공장 설립에 대해 “전력·용수·건설 여건·엔지니어링 인력이 갖춰져야 한다”며 한국 생산 시설에 집중하겠다는 뜻을 밝혔다. SK하이닉스의 미국 ADR 상장 가능성에 대해선 “글로벌 주주들에게 노출을 확대해 더 글로벌한 회사가 되기 위한 검토를 진행 중”이라고 밝혔다. 최 회장은 이날 오후 SK하이닉스 부스를 직접 찾은 황 CEO와 재회했다. 지난달 비공식 ‘치맥 회동’ 이후 한 달여 만에 다시 마주한 두 사람은 부스 내 전시된 차세대 메모리 솔루션들을 차례로 살폈다. 황 CEO는 차세대 HBM4와 서버용 D램 모듈인 SOCAMM2가 실제 GPU 모듈에 장착된 전시용 모형을 유심히 살폈으며, 최신 ‘그레이스 블랙웰(GB300)’ 기반 시스템 실물을 통해 양사의 기술 결합력을 확인했다. 현장에서 황 CEO는 “여러분들은 완벽하다(You guys are perfect)”는 극찬을 건네기도 했다. 그러면서 양사의 핵심 협력 제품인 ‘베라 루빈 200’ 패키지 위에 “JENSEN♡SK HYNIX”라는 친필 사인을 남기며 파트너십을 재확인했다. 최 회장 역시 전시장 이동 중 황 CEO의 딸인 매디슨 황 엔비디아 총괄과 인사를 나누며 각별한 유대를 보여줬다. 다만 시장의 경쟁 구도는 한층 치열해지는 양상이다. 황 CEO가 SK하이닉스뿐만 아니라 삼성전자와 마이크론 부스를 잇달아 방문한 것은 엔비디아가 특정 업체에 대한 의존도를 낮추는 ‘공급망 다변화’ 전략을 본격화했음을 시사한다. 실제로 마이크론은 이날 베라 루빈용 HBM4 12단 제품의 양산 출하를 공식화했고, 삼성전자는 차세대 ‘HBM4E’ 실물 칩을 전격 공개하며 추격에 박차를 가했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일(현지시간) 미국 새너제이 SAP 센터에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “2027년 엔비디아가 맞이할 인공지능(AI) 칩 매출 기회가 1조 달러(약 1500조원)에 달할 것”이라고 선언했다. 지난 GTC에서 제시한 전망치보다 2배 커진 숫자에 현장에서는 환호성이 나왔다. 엔비디아는 이 새로운 전환을 현실화할 전략적 우군으로 삼성전자를 지목했다. 추론 특화 LPU ‘그록3’ 공개AI슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합언어 추론 시간 줄여 효율 극대화그록 칩 80% ‘삼성 S램’으로 채워황 CEO는 최근 시장에서 제기된 ‘AI 버블’과 ‘빅테크의 자체 칩 개발’이라는 의구심을 정면 돌파했다. 황 CEO는 자신을 ‘토큰 킹’이라 부르며, AI 답변 생성 단위인 ‘토큰’을 ‘새로운 시대의 원자재’로 정의한 뒤 “엔비디아 시스템의 토큰당 생성 비용은 세계에서 가장 저렴하다”고 강조했다. 빅테크들이 막대한 고정비를 들여 직접 칩을 설계하는 것보다 엔비디아 생태계 안에서 토큰을 생산하는 것이 경제적이라는 의미다. 엔비디아는 이날 빠른 추론에 특화된 전용 칩인 언어처리장치(LPU) ‘그록3’를 공개하고, 이를 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합한다고 밝혔다. 기존의 ‘루빈’ 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 데이터 처리에 강하고 새로운 LPU는 언어 추론의 지연 시간을 줄인다. 이 둘을 함께 쓰면 성능과 효율을 모두 높일 수 있다는 의미다. 이 중 엔비디아식 고효율 비용 파괴를 실현할 그록3는 삼성전자가 평택 공장에서 위탁 생산하고 있다. 삼성이 제조한 그록 칩은 내부의 80%가 S램(SRAM)으로 채워져 전력당 토큰 처리량을 35배 높이는 ‘괴물 같은 성능’을 자랑한다. 황 CEO는 이날 기조연설 중 “삼성이 우리를 위해 칩을 제조해줘 정말 감사하다”고 이례적인 감사를 표했다. 해당 제품은 올해 3분기 말에서 4분기 초 양산에 들어갈 예정이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 하나로 묶는 독보적인 ‘종합 반도체 업체’(IDM)의 면모를 보이며 화답했다. 삼성은 GTC 전시장에서 메모리업체 중 유일하게 차세대 GPU인 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 HBM4, 저전력 메모리(SOCAMM2), 초고속 SSD가 모두 탑재된 실물 서버를 공개했다. 베라 루빈은 단일 칩을 넘어 CPU, GPU, 네트워크, 보안, 메모리를 시스템으로 통합한 아키텍처다. 삼성전자 독보적 종합 반도체 업체HBM4 등 탑재된 실물 서버 공개2나노 도입 계획… 기술 초격차 자신“성능 최적화 위해 선단 공정 불가피”황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 현장에서 “올해 HBM 생산량을 작년보다 3배 이상 늘리고 이 중 절반 이상을 6세대 HBM4로 채우겠다”며 프리미엄 시장 주도권을 확보하겠다는 뜻을 보였다. 차세대 로드맵도 구체화했다. 삼성은 현재 양산 중인 6세대 HBM4와 7세대 HBM4E 베이스 다이(HBM 맨 아래 탑재되는 핵심 부품)에 4나노 공정을 적용하고, 8세대 HBM5부터는 삼성 파운드리의 2나노 선단 공정을 전격 도입한다. 황 부사장은 “성능 최적화를 위해 선단 공정 활용은 불가피하다”며 기술 초격차에 대한 자신감을 드러냈다. 기조연설 직후 삼성전자 전시장을 찾은 황 CEO는 HBM4 코어다이에 ‘어메이징(Amazing) HBM4!’, 평택산 그록 웨이퍼에는 ‘그록 슈퍼 패스트’(Groq Super Fast)라고 서명하며 기술력을 공인했다. 이튿날인 18일에는 리사 수 AMD CEO도 삼성 평택캠퍼스를 방문해 파운드리 협력 확대를 논의할 예정이다. 엔비디아와 AMD라는 반도체 양강이 동시에 삼성에 손을 내미는 셈이다. 젠슨 황 “어메이징 HBM4”평택산 웨이퍼에 ‘슈퍼 패스트’ 서명AMD CEO도 오늘 평택공장 방문반도체 2강, 삼성전자에 손 내밀어이날 엔비디아는 삼성전자가 생산하는 그록 LPU를 포함한 차세대 로드맵을 발표했다. 황 CEO는 차세대 GPU인 ‘루빈’ 아키텍처를 기반으로 144개의 GPU를 연결하는 ‘루빈 울트라’ 시스템을 공개했다. 여기에 에이전트 AI 연산을 지휘할 차세대 CPU ‘로자’, 그리고 루빈의 뒤를 이을 차차세대 GPU ‘파인만’을 차례로 발표했다. 특히 소프트웨어 플랫폼 ‘네모클로’를 소개하며 AI가 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 개발 생태계까지 엔비디아 내에 구축하겠다는 야심을 드러냈다. 연설 말미에는 지상 너머 우주 데이터센터인 ‘베라 루빈 스페이스 원’을 깜짝 공개하며 우주에서도 가속 컴퓨팅이 가동되는 시대를 예고했다.

●마이크론, 2026년 1분기 깜짝 성장’ 금융시장에서 인공지능(AI) 거품론(투자 과열 논란)이 확산하고 있지만, AI 산업에서는 온도 차가 뚜렷하다. 실제 수익까지 장기간이 소요되는 인프라 투자 분야는 AI 거품론이 힘을 받는 반면, 수요가 여전히 견조한 핵심 부품 산업은 거품론이 무색하다. AI 서비스·클라우드 기업 오러클이 대규모 데이터센터 투자에 제동이 걸리며 AI 거품론의 중심에 선 반면, 마이크론테크놀로지는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록하며 반도체 슈퍼사이클에 대한 기대감을 끌어올린 것이 대표적이다. 마이크론은 17일(현지시간) 2026회계연도 1분기(2025년 9~11월) 매출이 전년 동기 대비 57% 급증한 136억 4000만 달러(약 20조 1800억원)를 기록했다고 밝혔다. 산제이 메흐로트라 마이크론 CEO는 컨퍼런스콜에서 “1분기에 사상 최대 매출을 기록했다”며 “D램 수요의 50~60%만 충족할 수 있을 정도로 공급이 부족한 상황”이라고 강조했다. 마이크론은 HBM 시장 규모(TAM)가 2025년 350억 달러에서 2028년 1000억 달러로 급팽창할 것으로 내다봤다. 기존 예상보다 2년이나 앞당겨진 것이다. ●오러클, 14조원대 데이터센터 난항 이런 낙관론은 간밤에 전해진 오러클발 소식과 극명한 대비를 이룬다. 오러클은 오픈AI를 위한 100억 달러 규모의 AI 데이터센터 건설을 추진했지나, 핵심 투자자인 블루아울 캐피털이 자금 조달 조건 악화로 이탈하며 프로젝트에 불확실성이 커졌다. 대규모 AI 인프라 투자가 실제 수익으로 연결될 수 있냐는 시장의 의구심에 다시 불을 지핀 셈이다. 업계는 빅테크의 AI 투자 확대는 지속될 것으로 본다. 다만, AI 산업 내 분야별 사업 특성 상 특정 산업에 대한 거품론 우려는 지속될 수 있다고 본다. 일례로 오러클의 사업과 같은 데이터센터는 막대한 초기 인프라 투자 후 수익 회수까지 시간이 걸려 금융 환경에 민감하다. 반면 메모리는 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 소모되는 필수재 성격이 커서 수요 증가가 즉각 실적으로 이어지고 있다. 마이크론의 선전은 국내 업계에도 대형 호재다. 글로벌 D램 시장은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 3사가 매출의 90% 이상을 점유하는 과점 구조로, HBM 양산이 가능한 곳도 이들뿐이다. 증권가는 삼성전자 반도체(DS) 부문의 올해 4분기 영업이익을 15조원 안팎으로, SK하이닉스는 16조원대 중반으로 전망하고 있다. 양사의 분기 합산 영업이익이 30조원을 넘어설 것이라는 관측이 지배적이다. ●D램 업계 차세대 기술 경쟁 치열 차세대 기술 경쟁도 치열하다. SK하이닉스는 업계 최초로 인텔의 최신 서버 플랫폼 ‘제온 6’로부터 256GB DDR5 모듈의 호환성 인증을 획득하며 고용량 시장 선점에 나섰다. 기존 제품 대비 추론 성능은 16% 높이고 전력 소모는 18% 줄였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 겨냥해 저전력·고대역폭 특성을 갖춘 모듈형 메모리 ‘SOCAMM2’ 협력을 논의 중이다. 기존 DDR5 대비 전력 소모를 최대 77% 절감할 수 있는 SOCAMM2는 고성능 칩이 밀집된 차세대 서버 환경의 핵심 솔루션으로 꼽힌다.

삼성전자가 31일 엔비디아에 성능과 에너지 효율을 대폭 향상시킨 6세대 고대역폭메모리(HBM)4를 엔비디아에 공급한다고 밝혔다. 또 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 5만개 이상을 도입해 ‘반도체 인공지능(AI) 팩토리’를 구축하기로 했다. 삼성전자는 이날 엔비디아에 ▲HBM3E ▲HBM4 ▲GDDR7 ▲SOCAMM2 등 차세대 메모리와 파운드리 서비스를 공급한다고 밝혔다. 삼성전자의 HBM4는 1c(10나노급 6세대) D램 기반에 4나노 로직 공정을 적용하고 설계를 최적화해 고객 요구를 상회하는 11기가비트(Gbps) 이상의 성능을 구현한 것이 특징이다. 초고대역폭과 저전력 특성을 바탕으로 AI 모델 학습과 추론 속도를 높여 엔비디아의 AI 플랫폼 성능을 향상시키겠다는 전략이다. HBM 외에 업계 최초로 개발한 고성능 그래픽 D램(GDDR7)과 차세대 저전력 메모리 모듈 ‘SOCAMM2’ 공급도 협의 중이다. 현재 삼성전자는 글로벌 전 고객사에게 HBM3E를 공급하고 있으며 HBM4도 샘플을 요청한 모든 고객사에 샘플 출하를 완료한 뒤 양산 출하를 준비 중이다. 또 삼성전자는 향후 5만 개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 업계 최고 수준의 반도체 AI 팩토리를 구축하기로 했다. AI 팩토리는 ▲설계 ▲공정 ▲운영 ▲장비 ▲품질관리 등 반도체 설계와 생산을 아우르는 모든 과정에 AI를 적용해 스스로 분석·예측·제어하는 ‘생각하는’ 제조 시스템이 구현된 스마트 공장이다. AI 팩토리가 갖춰지면 차세대 반도체의 개발과 양산 주기를 단축하고, 제조 효율성과 품질 경쟁력을 혁신적으로 강화할 수 있다는 장점이 있다. 삼성전자의 AI 팩토리는 엔비디아의 시뮬레이션 라이브러리 옴니버스를 기반으로 ‘디지털 트윈’ 제조 환경을 구현하는 것이 골자다. 디지털 트윈은 실제 공장, 장비 등을 가상 환경에 동일하게 구현한 모델로, 현장에 가지 않고도 가상 환경에서 실시간 운영 분석·예측이 가능하다는 장점이 있다. 디지털트윈 기반 시뮬레이션을 활용하면 개발 기간을 크게 단축하는 것은 물론, 소량의 웨이퍼로도 공정 개발이 가능해진다. 수율 분석 소요 시간도 크게 단축돼 조기에 수율을 향상시킬 수 있으며 실시간으로 공정의 문제점을 분석해 자동 조치도 가능하다. 향후 삼성전자는 AI 팩토리 인프라 구축과 관련 노하우를 한국과 미국 테일러 등 해외 주요 생산 거점에까지 확장해, 글로벌 반도체 공급망 전체의 지능화와 효율화를 완성한다는 전략이다. 또 AI 팩토리를 중심으로 엔비디아와 함께 국내외 파트너사와 차세대 반도체 설계 도구를 공동 개발하고 AI 기반 반도체 제조 표준을 선도해 AI 생태계 발전에 이바지하겠다고 밝혔다.