생성형 인공지능(AI) 확산으로 데이터 저장 구조가 변화하면서 한동안 쇠퇴 산업으로 분류됐던 하드디스크(HDD)가 핵심 인프라로 재부상했다. 4일 업계에 따르면 글로벌 HDD 제조사 씨게이트는 2026년 1분기에 매출 31억 1000만 달러(약 4조 5754억원)를 기록해, 전년 동기의 21억 6000만달러(약 3조 1777억원)와 비교해 44% 증가했다. 매출총이익률은 47.0%로 전년의 36.2%에서 10.8%포인트 상승했고, 출하량은 199EB(엑사바이트)로 전년 144EB 대비 39% 증가했다. 특히 데이터센터 매출은 25억달러(약 3조 6780억원)로 전년 대비 55% 증가하며 전체 매출의 80%를 차지했다. 씨게이트는 지난달 28일(현지시간) 보도자료를 통해 “AI는 컴퓨팅만으로 작동하는 것이 아니라, 폭증하는 데이터를 얼마나 경제적으로 저장하느냐가 더 중요하다”라고 강조했다. HDD를 주력으로 하는 웨스턴디지털도 유사한 흐름이다. 매출은 33억 4000만달러(약 4조 9138억원)로 전년 22억 9400만달러(약 3조 3750억원) 대비 45% 증가했다. 매출총이익률은 50.5%로 전년 40.1% 대비 10.4%포인트 상승하며 50%를 처음 돌파했다. 출하량 역시 222EB로 전년 166EB 대비 34% 증가했다. 구글·마이크로소프트 등 클라우드 기업에 HDD를 공급해 발생하는 매출 비중은 89%에 달해 사실상 대부분의 성장이 데이터센터에서 이뤄지고 있다. 출하량 증가는 AI 구조 변화와 맞물려 있다. 학습 중심이던 AI가 추론·에이전틱 AI로 진화하면서 데이터 생성과 저장이 반복되고, 자율주행·로봇 확산으로 데이터 규모도 빠르게 커지고 있다. 이로 인해 클라우드 기업들의 데이터센터 투자가 늘면서 HDD 수요가 증가하고 있다. SSD가 고성능 처리를 담당하는 반면, 대규모 저장은 HDD가 더 경제적이라는 점도 영향을 미쳤다. 씨게이트는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “데이터센터용 HDD 생산 물량이 2027년까지 대부분 계약된 상태”라고 설명했다.

삼성전자가 올해 1분기 연결 기준 매출 133조 9000억원, 영업이익 57조 2000억원의 실적을 기록했다. 특히 반도체 사업으로만 53조 7000억원에 육박하는 영업이익을 거뒀다. 매출과 영업이익은 전 분기 대비 각각 43%, 185% 증가하며 분기 기준 역대 최대치를 경신했다. 인공지능(AI) 기술 확산에 따른 수요 증가와 선제적 시장 대응이 실적을 끌어올린 것으로 분석된다. 여기에 달러 등 주요 통화 강세로 부품 사업을 중심으로 약 1조 8000억원 규모의 환율 효과도 더해졌다. 사업 부문별로 보면 반도체 사업을 담당하는 DS부문은 매출 81조 7000억원, 영업이익 53조 7000억원을 달성했다. AI용 고부가 제품 판매 확대와 메모리 가격 상승이 맞물리며 전 분기 대비 큰 폭의 성장세를 보였고, 분기 기준 사상 최대 실적을 갈아치웠다. 삼성전자는 업계 최초로 6세대 고대역폭메모리(HBM4)와 차세대 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2를 동시에 양산·판매하고, PCIe Gen6 SSD를 적기에 개발하는 등 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 파운드리(위탁생산)는 비수기 영향으로 실적이 다소 둔화됐지만, 고성능 컴퓨팅(HPC) 중심의 수주 흐름은 이어지고 있다는 평가다. 디바이스경험(DX)부문은 매출 52조 7000억원, 영업이익 3조원을 기록했다. 갤럭시 S26 울트라 판매 비중 확대가 실적 개선을 이끌었다. 영상디스플레이(VD) 사업부는 프리미엄 및 대형 TV의 견조한 판매 실적과 운영 효율성 제고 등으로 수익성이 개선됐다. 다만 생활가전은 에어컨 신제품 출시에도 불구하고 원가 상승과 관세 영향으로 실적 개선폭은 제한적이었다. 하반기에는 글로벌 관세와 지정학적 리스크 등 불확실성이 이어질 전망이다. 삼성전자 관계자는 “AI 산업 성장으로 반도체 수요는 증가하겠지만, IT 제품 원가 상승이 동시에 작용하는 복합적인 경영 환경이 예상된다”고 밝혔다. 업계에서는 반도체 ‘슈퍼사이클’이 지속될 가능성에 무게를 두고 있다. 삼성전자 관계자는 “AI용 고부가 제품 비중을 확대해 메모리 시장을 선도하고, 두 자릿수 매출 성장과 수익성 개선을 추진할 것”이라며 “모바일 중심에서 AI·자동차 등으로 사업 포트폴리오를 다변화해 나가겠다”고 말했다.

이번주에 발표될 글로벌 빅테크와 낸드 플래시 기업들의 실적 발표가 한국 반도체 업계의 향방을 가늠할 분수령으로 평가되면서 시장의 이목이 쏠린다. 특히 인공지능(AI) 투자 규모와 지속 가능성을 동시에 확인할 수 있는 자본지출(Capex) 지표와 투자 가이드라인이 공개된다. 알파벳, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존 등 주요 빅테크 기업들은 29일(현지시간) 일제히 1분기 실적을 발표한다. 이들은 글로벌 AI 인프라 투자의 큰 손이자 메모리 반도체의 최대 고객이다. 이번 실적 발표가 분기 성적표를 넘어 업황 전반의 방향성을 좌우할 변수로 꼽히는 이유다. 이튿날에는 낸드 플래시 기업 샌디스크가 실적을 공개한다. AI 데이터센터용 고성능 저장장치(SSD) 수요와 가격 흐름 등을 가늠할 지표가 제공될 전망이다. 시장은 이번 실적시즌을 ‘AI 투자 시험대’로 보고 있다. 알파벳, MS, 메타, 아마존 등 주요 기업의 시가총액은 약 12조 달러(약 1경 7666조원)로 스탠다드앤드푸어스(S＆P)500 지수 전체의 20% 가량을 차지한다. 미국 주식시장에서는 “최근 증시 랠리가 정당화되려면 실적을 통해 그 근거가 입증돼야 한다”, “모 아니면 도의 아슬아슬한 국면” 등의 진단이 나온다. 핵심은 빅테크들이 자본지출을 지속할 것이냐 여부다. MS는 투자 규모를 전년 대비 40% 늘렸고, 알파벳도 1750억~1850억 달러(257조~272조원) 수준의 자본지출을 계획하고 있다. 메타는 최대 1350억 달러(약 200조)를 책정한 상태다. 낸드 업황도 가파른 상승세다. 샌디스크는 AI 데이터센터용 SSD 수요 증가에 힘입어 매출 169% 증가, 주당순이익 4000% 이상의 실적이 예상된다. eSSD 평균판매가격(ASP)도 전분기 대비 최대 90% 가까이 상승하는 등 공급 제약 속에 가격 결정력이 강화되고 있다. 이런 흐름은 삼성전자와 SK하이닉스에 직접적인 영향을 미칠 전망이다. 두 기업의 핵심 고객인 빅테크의 투자 확대는 고대역폭메모리(HBM), 고용량 D램, 낸드 수요 증가로 이어진다. 이런 기대를 반영한듯 27일 SK하이닉스 주가는 전 거래일 대비 5.73% 오른 129만 2000원을 기록했고 삼성전자는 2.28% 오른 22만 4500원에 마감했다. 

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 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.

업계 최고층… 저장 효율 33% 높여D램 넘어 ‘낸드플래시’ 기술력 각인PC시장 공룡 ‘델’ 첫 공급처로 확보증권가, 1분기 실적 35조~38조 전망 SK하이닉스가 세계 최초로 ‘300단 낸드 시대’의 문을 열며 인공지능(AI) PC 시장의 핵심 하드웨어 주도권 선점에 나섰다. 고대역폭메모리(HBM)로 D램 시장의 판도를 바꾼 SK하이닉스가 이번엔 낸드플래시 분야에서 초격차 기술을 선보이며 ‘AI 메모리 올라운더’로서의 입지를 굳히는 모양새다. 단순히 적층 단수를 높이는 경쟁을 넘어, 폭증하는 AI 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 스토리지의 새로운 기준점을 제시했다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 업계 최고층인 321단 적층 기술과 데이터 저장 효율을 극대화한 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 방식을 결합한 소비자용 SSD(cSSD) 신제품인 ‘PQC21’을 출시하고 이달부터 본격적인 공급에 나선다고 8일 밝혔다. 특히 글로벌 PC 시장의 공룡인 델 테크놀로지스를 첫 공급처로 확보하며 단순 개발을 넘어선 즉각적인 실전 투입을 알렸다. 이번 제품의 핵심인 321단 적층은 반도체 칩 내부에서 데이터를 저장하는 셀을 수직으로 촘촘히 쌓아 올려 한정된 면적 안에 더 많은 데이터를 집어넣는 고난도 공정 기술이다. 여기에 셀 하나에 4비트의 정보를 담는 QLC 방식을 적용해 기존 TLC(트리플 레벨 셀) 대비 저장 효율을 약 33% 높이며 경제성까지 확보했다. 그동안 QLC 방식은 대용량 구현에는 유리하나 데이터 처리 속도가 느려지고 수명이 짧아진다는 점이 고질적인 기술적 난제로 지적돼 왔다. SK하이닉스는 데이터 처리 속도가 가장 빠른 SLC(싱글 레벨 셀)처럼 작동하는 특정 영역을 설정하는 ‘SLC 캐싱’ 기술을 PQC21에 적용해 이 같은 성능 저하 우려를 불식시켰다. 필요한 데이터를 신속하게 읽고 쓰는 최적화 작업을 통해 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하는 온디바이스 AI 환경에서도 매끄러운 작업 흐름을 보장한다. 특히 글로벌 PC 시장은 최근 회복세를 보이고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 지난해 전 세계 PC 시장은 윈도우 11 교체 수요 등에 힘입어 9.1% 성장하며 긴 침체기를 끝냈다. AI PC가 방대한 데이터를 로컬 환경에서 실시간 처리해야 하는 만큼, SK하이닉스는 고밀도 저장장치의 표준 자리를 빠르게 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 시장조사업체 IDC는 cSSD 시장 내 QLC 비중이 2027년 61%까지 치솟으며 주류 기술로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 업계에서는 이번 양산 소식이 글로벌 반도체 경쟁 구도에서 한국 기술의 ‘초격차’를 다시 한번 각인시킨 결과로 평가한다. 미국의 마이크론이 최신 제품에서 276단(추정) 수준에 머물러 있는 사이 SK하이닉스가 먼저 300단의 벽을 허물며 단수 경쟁에서 확실한 승기를 잡았기 때문이다. 이런 기술 혁신은 역대급 실적에 대한 기대감으로 이어지고 있다. 전날 삼성전자가 1분기 영업이익 57조원을 돌파하며 반도체 슈퍼사이클의 귀환을 알린 가운데 이달 말 실적발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 분기 최대 실적을 올릴 것으로 전망되고 있다. 일부 증권사에서는 SK하이닉스의 1분기 영업이익이 시장 전망치를 크게 웃도는 35조원에서 최대 38조원에 달할 것으로 추정한다. HBM3E와 같은 고성능 D램뿐만 아니라 고부가가치 낸드 제품군인 eSSD와 이번 321단 cSSD 등 ‘AI 맞춤형 솔루션’이 실적의 질적 성장을 강력하게 견인하고 있기 때문이라는 분석이다.

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.

애플이 대거 신제품을 공개했습니다. 우선 아이폰 17e가 깜짝 출시됐는데, 기본적으로 보급형으로 아이폰 16e와 외형상 차이가 없지만, 놀라운 변화가 있었습니다. 그것은 가격을 599달러로 동결하면서 기본 용량을 128GB에서 256GB로 늘렸다는 것과 맥세이프 같은 일부 기능도 같이 넣어줬다는 것입니다. 아이폰 17e에 들어가는 A19 칩은 아이폰 17과 차등을 두기 위해 5코어 대신 4코어 GPU를 사용하고 있으나 CPU와 뉴럴 엔진은 동일한 사양으로 성능 면에서 아이폰 16보다 나을 것으로 보입니다. 무엇보다 메모리 가격 폭등으로 다른 스마트폰들이 가격을 올리는 상황에서 가격을 동결하고 용량을 늘린 점은 놀라운 결단이 아닐 수 없습니다. 참고로 긁힘에 강한 세라믹 실드 2와 새로운 7중 레이어 반사방지 코팅도 추가되어 보급형 아이폰 중 최고 수준의 가성비 제품이 됐습니다. 아이패드 에어 M4 역시 가격을 동결한 반면 오히려 메모리 용량은 8GB에서 12GB로 늘려서 놀라움을 사고 있습니다. 아이패드 에어 신형은 M4 칩을 탑재해 전작(M3) 대비 CPU/GPU 성능이 최대 30% 향상되었으며, 12GB로 늘어난 통합 메모리와 16코어 뉴럴 엔진으로 애플 인텔리전스(AI) 처리 성능이 크게 개선되었습니다. 이 두 제품은 모두 가성비를 강조한 제품이라 메모리 가격 폭등에도 가격 인상을 고민할 수밖에 없긴 하지만, 메모리와 저장 용량을 늘리고 가격을 동결한 것은 꽤 의외의 결정입니다. 아무리 마진율이 높은 애플이라도 수익이 줄어들 수밖에 없는 상황이기 때문입니다. 한편 애플의 보급형 노트북 라인업인 맥북 에어에서는 좀 더 고민한 흔적이 보입니다. 기본적으로 메모리가 16GB에서 시작하다 보니 동결은 아무래도 힘들어서 SSD 용량을 512GB로 늘린 대신 가격을 100달러씩 올려 체감 가격이 전작과 비슷하게 만들었기 때문입니다. M5는 M4와 비교해서 CPU 성능은 15%, GPU 성능은 30% 정도 높아졌고 게임에서 현실적인 광원 효과에 중요한 레이 트레이싱 성능은 45% 정도 높아졌습니다. 메모리 대역폭도 27.5% 높아진 153GB/s에 달하며 SSD도 두 배 빨라졌습니다. 그리고 M5는 GPU 코어마다 뉴럴 가속기가 들어가 있어 AI 연산 성능이 M4 대비 최대 4배 높아졌습니다. 국내에서는 13인치가 16GB 메모리 512GB SSD 기준으로 179만원, 15인치가 같은 사양으로 209만원부터 시작으로 사양을 감안할 때 소비자 체감 가격은 큰 변화가 없는 수준입니다. 메모리 대란으로 노트북, 데스크톱 할 것 없이 가격이 오르는 상황에서 물론 비싸지만, 그래도 상대적으로 가격 인상폭이 적게 느껴지는 상황입니다. 다만 M5 프로와 맥스를 탑재한 맥북 프로의 가격은 상당한 폭으로 인상됐습니다. 본래 시스템 메모리와 SSD 용량이 커서 그런 것도 있겠지만, 새로운 M5 프로와 맥스 자체의 가격이 비싸진 것도 이유로 추측됩니다. 맥북 프로에 탑재되는 M5 프로와 맥스는 퓨전 아키텍처라는 새로운 아키텍처를 통해 두 개의 다이를 연결해 만들었습니다. TSMC의 3세대 3nm 공정과 2.5D 패키징 기술(SOIC-MH)을 사용하여 두 개의 다이를 본딩(Bonding)해 통해 칩 크기를 키우지 않고도 전력 효율과 수율을 동시에 잡았습니다. M5 프로와 맥스는 모두 18개의 CPU 코어를 지니고 있습니다. 애플이 이번에 새롭게 개발한 6개의 슈퍼 코어 (Super Cores)와 12개의 차세대 성능 코어 (Performance Cores)를 합쳐 최대 18개입니다. 애플의 주장에 따르면 슈퍼 코어는 세계에서 가장 빠른 싱글 스레드 성능을 자랑하며 성능 코어는 다중 스레드 작업에 최적화되어 있습니다. 전작 대비 멀티스레드 성능이 약 15~30% 높아졌다는 것이 애플의 설명입니다. GPU는 프로와 맥스가 각각 최대 20코어, 40코어 구성으로 각 코어에 통합 메모리 대역폭이 향상된 뉴럴 가속기가 탑재되어 AI 연산에 필요한 GPU 컴퓨팅 성능이 4배 이상 향상되었습니다. 레이 트레이싱을 사용하는 프로그램은 M4 프로와 맥스 대비 최대 35% 더 빠른 속도를 자랑하며 GPU 자체의 전반적인 속도는 전작 대비 20% 빨라졌습니다. 메모리 대역폭 역시 M5 프로가 307GB/s, M5 맥스가 614GB/s로 높아졌으며 통합 메모리 지원 용량도 각각 64GB, 128GB에 달합니다. 요약하면 새로운 반도체 패키징 기술을 적용해 CPU와 GPU 성능을 모두 높였고 AI 성능을 특히 획기적으로 높여 AI 연산 작업이나 기타 전문적인 그래픽, 이미지 작업에 최적화된 제품이라고 할 수 있습니다. 전문가용 제품은 비싸도 작업에 필요하면 구매하기 때문에 애플은 맥북 프로의 경우에는 가격을 상당히 올렸습니다. 14인치 M5 맥북 프로는 2199달러, 16인치 M5 맥스 맥북 프로는 3899달러부터 시작하며 국내에서는 14인치 기준으로 M5가 269만원, M5 프로가 349만원, M5 맥스가 579만원부터입니다. 이름처럼 프로패셔널하게 사용하는 경우가 아니라면 쉽게 접할 수 없는 가격이 됐습니다. 메모리 대란에서 애플 역시 자유롭지 않은 상태일 것입니다. 하지만 본래 고가 제품만 판매하는 전략을 취하다 보니 오히려 이런 상황에서 가격 인상 요인을 어느 정도 흡수해 가격 인상 폭을 최소화할 수 있다는 장점도 있습니다. 다만 애플은 무조건 다 인상 요인을 흡수하는 게 아니라 보급형 제품일수록 가격 인상을 최소화하고 고급형 제품은 제값을 받는 투트랙 전략을 사용하고 있습니다. 나름 고심 끝에 내린 묘안인데, 일단 수요가 많은 제품군에서 가격 인상폭이 적어 지금 같은 상황에서 소비자의 환영을 받을 것으로 예상됩니다.

애플이 대거 신제품을 공개했습니다. 우선 아이폰 17e가 깜짝 출시됐는데, 기본적으로 보급형으로 아이폰 16e와 외형상 차이가 없지만, 놀라운 변화가 있었습니다. 그것은 가격을 599달러로 동결하면서 기본 용량을 128GB에서 256GB로 늘렸다는 것과 맥세이프 같은 일부 기능도 같이 넣어줬다는 것입니다. 아이폰 17e에 들어가는 A19 칩은 아이폰 17과 차등을 두기 위해 5코어 대신 4코어 GPU를 사용하고 있으나 CPU와 뉴럴 엔진은 동일한 사양으로 성능 면에서 아이폰 16보다 나을 것으로 보입니다. 무엇보다 메모리 가격 폭등으로 다른 스마트폰들이 가격을 올리는 상황에서 가격을 동결하고 용량을 늘린 점은 놀라운 결단이 아닐 수 없습니다. 참고로 긁힘에 강한 세라믹 실드 2와 새로운 7중 레이어 반사방지 코팅도 추가되어 보급형 아이폰 중 최고 수준의 가성비 제품이 됐습니다. 아이패드 에어 M4 역시 가격을 동결한 반면 오히려 메모리 용량은 8GB에서 12GB로 늘려서 놀라움을 사고 있습니다. 아이패드 에어 신형은 M4 칩을 탑재해 전작(M3) 대비 CPU/GPU 성능이 최대 30% 향상되었으며, 12GB로 늘어난 통합 메모리와 16코어 뉴럴 엔진으로 애플 인텔리전스(AI) 처리 성능이 크게 개선되었습니다. 이 두 제품은 모두 가성비를 강조한 제품이라 메모리 가격 폭등에도 가격 인상을 고민할 수밖에 없긴 하지만, 메모리와 저장 용량을 늘리고 가격을 동결한 것은 꽤 의외의 결정입니다. 아무리 마진율이 높은 애플이라도 수익이 줄어들 수밖에 없는 상황이기 때문입니다. 한편 애플의 보급형 노트북 라인업인 맥북 에어에서는 좀 더 고민한 흔적이 보입니다. 기본적으로 메모리가 16GB에서 시작하다 보니 동결은 아무래도 힘들어서 SSD 용량을 512GB로 늘린 대신 가격을 100달러씩 올려 체감 가격이 전작과 비슷하게 만들었기 때문입니다. M5는 M4와 비교해서 CPU 성능은 15%, GPU 성능은 30% 정도 높아졌고 게임에서 현실적인 광원 효과에 중요한 레이 트레이싱 성능은 45% 정도 높아졌습니다. 메모리 대역폭도 27.5% 높아진 153GB/s에 달하며 SSD도 두 배 빨라졌습니다. 그리고 M5는 GPU 코어마다 뉴럴 가속기가 들어가 있어 AI 연산 성능이 M4 대비 최대 4배 높아졌습니다. 국내에서는 13인치가 16GB 메모리 512GB SSD 기준으로 179만원, 15인치가 같은 사양으로 209만원부터 시작으로 사양을 감안할 때 소비자 체감 가격은 큰 변화가 없는 수준입니다. 메모리 대란으로 노트북, 데스크톱 할 것 없이 가격이 오르는 상황에서 물론 비싸지만, 그래도 상대적으로 가격 인상폭이 적게 느껴지는 상황입니다. 다만 M5 프로와 맥스를 탑재한 맥북 프로의 가격은 상당한 폭으로 인상됐습니다. 본래 시스템 메모리와 SSD 용량이 커서 그런 것도 있겠지만, 새로운 M5 프로와 맥스 자체의 가격이 비싸진 것도 이유로 추측됩니다. 맥북 프로에 탑재되는 M5 프로와 맥스는 퓨전 아키텍처라는 새로운 아키텍처를 통해 두 개의 다이를 연결해 만들었습니다. TSMC의 3세대 3nm 공정과 2.5D 패키징 기술(SOIC-MH)을 사용하여 두 개의 다이를 본딩(Bonding)해 통해 칩 크기를 키우지 않고도 전력 효율과 수율을 동시에 잡았습니다. M5 프로와 맥스는 모두 18개의 CPU 코어를 지니고 있습니다. 애플이 이번에 새롭게 개발한 6개의 슈퍼 코어 (Super Cores)와 12개의 차세대 성능 코어 (Performance Cores)를 합쳐 최대 18개입니다. 애플의 주장에 따르면 슈퍼 코어는 세계에서 가장 빠른 싱글 스레드 성능을 자랑하며 성능 코어는 다중 스레드 작업에 최적화되어 있습니다. 전작 대비 멀티스레드 성능이 약 15~30% 높아졌다는 것이 애플의 설명입니다. GPU는 프로와 맥스가 각각 최대 20코어, 40코어 구성으로 각 코어에 통합 메모리 대역폭이 향상된 뉴럴 가속기가 탑재되어 AI 연산에 필요한 GPU 컴퓨팅 성능이 4배 이상 향상되었습니다. 레이 트레이싱을 사용하는 프로그램은 M4 프로와 맥스 대비 최대 35% 더 빠른 속도를 자랑하며 GPU 자체의 전반적인 속도는 전작 대비 20% 빨라졌습니다. 메모리 대역폭 역시 M5 프로가 307GB/s, M5 맥스가 614GB/s로 높아졌으며 통합 메모리 지원 용량도 각각 64GB, 128GB에 달합니다. 요약하면 새로운 반도체 패키징 기술을 적용해 CPU와 GPU 성능을 모두 높였고 AI 성능을 특히 획기적으로 높여 AI 연산 작업이나 기타 전문적인 그래픽, 이미지 작업에 최적화된 제품이라고 할 수 있습니다. 전문가용 제품은 비싸도 작업에 필요하면 구매하기 때문에 애플은 맥북 프로의 경우에는 가격을 상당히 올렸습니다. 14인치 M5 맥북 프로는 2199달러, 16인치 M5 맥스 맥북 프로는 3899달러부터 시작하며 국내에서는 14인치 기준으로 M5가 269만원, M5 프로가 349만원, M5 맥스가 579만원부터입니다. 이름처럼 프로패셔널하게 사용하는 경우가 아니라면 쉽게 접할 수 없는 가격이 됐습니다. 메모리 대란에서 애플 역시 자유롭지 않은 상태일 것입니다. 하지만 본래 고가 제품만 판매하는 전략을 취하다 보니 오히려 이런 상황에서 가격 인상 요인을 어느 정도 흡수해 가격 인상 폭을 최소화할 수 있다는 장점도 있습니다. 다만 애플은 무조건 다 인상 요인을 흡수하는 게 아니라 보급형 제품일수록 가격 인상을 최소화하고 고급형 제품은 제값을 받는 투트랙 전략을 사용하고 있습니다. 나름 고심 끝에 내린 묘안인데, 일단 수요가 많은 제품군에서 가격 인상폭이 적어 지금 같은 상황에서 소비자의 환영을 받을 것으로 예상됩니다.

엔비디아가 역대 최고 매출을 기록하며 시장의 ‘인공지능(AI) 거품론’을 잠재웠다. 이에 엔비디아의 차세대 제품인 ‘루빈(Rubin)’과 6세대 고대역폭메모리(HBM4)에 핵심 역할을 하는 삼성전자와 SK하이닉스의 고공비행이 지속될 것으로 보인다. 엔비디아는 25일(현지시간) 회계연도 4분기 매출이 681억 3000만 달러(약 98조원)를 기록했다고 공시했다. 이는 전년 동기 대비 73% 증가한 수치로 시장 전망치(662억 달러)를 크게 웃돌았다. 매출의 91% 이상인 623억 달러가 데이터센터 부문에서 발생했다. 또 총마진율은 75%를 기록해 반도체 시장에서 공급자가 여전히 우위에 있음을 재확인했다. 성장의 기세는 하반기 차기 라인업으로 이어진다. 젠슨 황 CEO는 컨퍼런스 콜에서 “에이전트형 AI의 변곡점을 맞이하면서 컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 늘고 있다”며 “거의 모든 고객이 베라 루빈 칩을 구매할 것으로 예상한다”고 밝혔다. 엔비디아는 미국의 규제로 인한 중국 시장 내 데이터센터 매출을 제외하고도 다음 분기 매출 전망치를 월가 예상치를 상회하는 780억 달러(약 112조원)로 제시했다. 엔비디아의 차기 플랫폼인 ‘루빈’ 출시에 맞춰 삼성전자는 지난 12일 세계 최초로 HBM4를 양산 출하했다. 엔비디아의 최대 파트너사인 SK하이닉스가 전체 물량의 약 65%를 배정받을 것으로 추산되는 가운데, 삼성전자 역시 약 30%의 점유율을 확보하고 있다. 특히 엔비디아가 최근 불안정해진 공급망을 안정시키려 두 회사 모두 핵심 파트너로 삼고 더욱 긴밀한 관계를 맺을 것이라는 분석도 나온다. SK하이닉스는 이날 ‘HBM’의 성공을 이을 차세대 솔루션인 고대역폭플래시(HBF)를 전격 공개하며 영토 확장에 나섰다. 메모리 전문기업 샌디스크와 손잡고 HBF의 글로벌 표준화를 추진하기로 했다. AI 서비스의 중심이 ‘학습’에서 ‘추론’으로 이동하는 시점을 선제 공략하려는 포석으로 읽힌다. HBF는 HBM의 고성능과 SSD의 대용량 특성을 결합했다. 컴퓨팅 수요가 급증할수록 메모리 공급자가 시장의 주도권을 쥐는 ‘슈퍼 을’ 현상은 심화할 전망이다. 아무리 연산 장치의 성능이 뛰어나도 데이터를 공급하는 메모리 속도가 받쳐주지 못하는 ‘메모리 벽’ 현상이 발생하기 때문이다. 이에 따라 엔비디아의 차세대 GPU 로드맵에 맞춘 삼성전자와 SK하이닉스의 기술 개발 일정은 전체 AI 생태계의 성장 속도를 결정짓는 핵심 변수가 됐다. 이에 글로벌 투자은행 맥쿼리는 지난 24일(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원과 170만원으로 대폭 상향했다.

D램·SSD 폭증에 수익 구조 다변화삼성, 차세대 HBM4 이달부터 양산하이닉스, 수율·안정성 더욱 공고화전략적 경쟁이 성장 동력의 기폭제美 관세 압박·해외 기업 추격 복병 대한민국 반도체가 새해 초입부터 1월 기준으로 역대 최대 수출 실적을 갈아치웠다. 삼성전자와 SK하이닉스가 선의의 경쟁 속에 영업이익 300조원 이상을 합작하면서 경제 성장을 견인할 것이라는 기대감이 높다. 인공지능(AI) 인프라 확충에 따라 메모리 수요가 공급 능력을 압도하는 ‘슈퍼 사이클’이 본격화했다. 또 기업용 고성능 저장장치(eSSD)의 수요 폭증 속에 장기 침체 속 낸드플래시마저 약진하며 D램과 함께 핵심 축으로 부상했다. 산업통상부는 메모리 중 범용 D램(DDR4 8Gb)의 가격이 지난해 1월 1.35달러(약 1960원)에서 지난 1월 11.5달러(1만 6700원)로 8.5배 폭등했다고 1일 밝혔다. 또 낸드플래시(128GB)는 같은 기간 2.18달러(3165원)에서 9.46달러(1만 3740원)로 4.3배 뛰었다. 업계에서는 올해 1분기 중에 SSD 가격이 30% 추가 인상될 가능성도 거론된다. 우리나라 반도체 산업이 수익 구조 다변화로 역대급 실적을 거둘 기반을 다지게 됐다는 의미다. 삼성전자와 SK하이닉스는 차세대 AI 메모리인 ‘HBM4’(6세대) 시장을 두고 서로 다른 전략적 카드를 꺼내 들었다. 삼성전자는 10나노급(1c) D램과 자체 4나노 파운드리 공정을 결합한 신제품을 2월부터 전격 양산해 출하할 계획이다. HBM3E(5세대·현재 주력 제품)에서 SK하이닉스를 추격하는 입장이었다면, 선단 공정 도입이라는 리스크를 감수하더라도 최상위 제품을 선제적으로 공급해 기술 주도권을 탈환하겠다는 승부수다. 선단 공정은 기술 난도가 높고 대규모 투자가 필요하나 기존의 레거시 공정에 비해 성능이 뛰어난 반도체를 생산할 수 있다. 반면 시장 1위인 SK하이닉스는 ‘수율’과 ‘안정성’의 성벽을 더욱 공고히 쌓고 있다. 무리한 공정 전환 대신 이미 검증된 1b(10나노급 5세대) 공정과 독자적인 조립 기술(MR-MUF)을 통해 최상위 성능을 구현했다. SK하이닉스 관계자는 “기존 제품에 적용 중인 1b 공정 기반으로도 고객 요구 성능을 구현했다”며 검증된 패키징 기술을 통해 높은 수익성과 원가 경쟁력을 내세웠다. SK하이닉스가 지난달 28일 공개한 지난해 4분기 영업이익률은 무려 58%로 대만 TSMC(54%)도 추월했다. 하지만 대외 환경은 녹록지 않다. 하워드 러트닉 미 상무장관은 한국이 강한 메모리 반도체를 콕 집어 100% 관세를 내지 않으려면 미국에서 생산해야 한다고 압박했고, 미국의 마이크론과 중국의 창신메모리테크놀로지(CXMT) 등 해외 기업의 거센 추격도 복병이다. 다만 증권가는 리스크보다 반도체 장기 호황에 무게를 두고 있다. SK증권 등은 삼성전자의 연간 영업이익을 전년 대비 300% 이상 급증한 180조원으로, SK하이닉스는 148조원으로 상향 조정했고, 이를 단순 합산하면 328조원에 이른다. AI 메모리의 장기 공급 계약 체결에 더해 가파르게 오르는 이익률을 반영한 것이다.

HBM3E 시장 점유율 60% 이상차세대 전장 HBM4도 독주 시사 美에 ‘AI 컴퍼니’ 설립 청사진도자사주 12조 2400억원 소각 결정직원 성과급만 1억 4000만원 추산증시 84만 1000원… 연일 최고가 인공지능(AI) 반도체 시장의 견고한 수요에 힘입어 SK하이닉스가 지난해 사상 최대 실적을 달성했다. 특히 고대역폭메모리(HBM) 시장에서의 주도적 입지를 바탕으로 삼성전자의 연간 전사 영업이익을 사상 처음으로 넘어섰다. 또 지난해 4분기 대만 TSMC의 분기 영업이익률도 웃돌며 수익성에서도 새 이정표를 썼다. SK하이닉스는 2025년 연결 기준 연간 매출액은 97조 1467억원, 영업이익은 47조 2063억원을 기록했다고 28일 밝혔다. 전년 대비 매출액은 46.8%, 영업이익은 101.2% 증가했다. 특히 SK하이닉스의 연간 영업이익은 삼성전자가 지난 8일 발표한 연간 영업이익 잠정치(43조 5300억원)를 약 3조 7000억원 정도 상회했다. 지난해 영업이익률은 49%로 가장 높았던 2018년(52%)과 3%포인트 차이에 불과했다. TSMC의 지난해 영업이익률(50.8%)와 2%포인트도 나지 않았다. 특히 지난해 4분기만 비교하면 SK하이닉스의 영업이익률은 58%로 TSMC(54%)를 현격하게 앞섰다. 실적 개선의 핵심 동력은 선제적인 제품 포트폴리오 재편과 시장 지배력 강화에 있다. SK하이닉스는 엔비디아의 핵심 공급사로서 HBM3E 시장 점유율 60% 이상을 유지하며 수익성을 극대화했다. 특히 지난해 4분기에 매출 32조 8267억원, 영업이익 19조 1696억원을 달성하며 분기 기준으로 사상 최대 실적을 경신했다. 58%에 달하는 분기 영업이익률은 서버용 DDR5와 기업용 SSD(eSSD) 등 고수익 제품 중심의 포트폴리오가 안착하며 범용 D램 가격 상승 효과를 배가시킨 결과다. 업계에 따르면 엔비디아는 차세대 AI 플랫폼 ‘루빈(Rubin)’에 탑재될 HBM4 물량의 약 3분의 2(약 70%)를 SK하이닉스에 우선 배정한 것으로 알려졌다. SK하이닉스는 “지난해 9월 업계 최초로 양산 체제를 구축한 HBM4는 고객이 요청한 물량을 현재 양산 중”이라고 설명했다. 업계에선 SK하이닉스가 예정대로 내달부터 엔비디아에 HBM4를 공급하게 될 것으로 예상하고 있다. 이러한 수요 증가에 대비해 SK하이닉스는 충북 청주에 19조원을 투입해, 첨단 패키징 시설인 ‘P＆T 7’을 신설하고 생산 기반을 확충하며 주도권 수성에 총력을 기울이는 모습이다. AI 산업의 중심지인 미국 공략에도 속도를 낸다. SK하이닉스는 이날 미국 자회사 솔리다임을 개편해 ‘AI Company(가칭)’를 설립하고 100억 달러를 출자해, 단순 메모리 제조를 넘어 글로벌 AI 데이터센터 생태계의 핵심 파트너로 거듭나겠다는 청사진도 함께 제시했다. 기업 가치 제고를 위한 주주 환원 정책도 전격 단행됐다. SK하이닉스는 이날 이사회를 통해 지분율 2.1%에 해당하는 자기주식 1530만주(약 12조 2400억원 규모)를 전부 소각하기로 결정했다. 또 1조원 규모의 추가 배당을 실시해 2025 회계연도 총 배당금을 2조 1000억원으로 확대했다. 확보된 수익을 바탕으로 주주 가치를 높여 주가 ‘100만닉스’ 시대를 열겠다는 의지로 풀이된다. 또 SK하이닉스는 다음달 5일 연간 실적에 따라 영업이익의 10%(약 4조 7000억원)를 재원으로 활용해 1년에 한 번 연봉의 일정 비율을 지급하는 ‘초과이익분배금(PS)’을 지급할 예정이다. 전체 구성원 수인 3만 3000명으로 단순 계산할 때 1인당 PS는 1억 4000만원 수준으로 추산된다. SK하이닉스는 이날 정규장에서 전일 대비 5.13% 급등한 84만 1000원으로 마감하며 연일 사상 최고가 경신을 이어갔다. SK하이닉스가 반도체 슈퍼사이클을 타고 연간 영업이익 100조원 시대를 열 것이라는 관측도 나온다. 한편, 29일 한 시간 간격으로 예정된 SK하이닉스와 삼성전자의 콘퍼런스콜은 향후 반도체 시장의 향방을 가늠할 분수령이 될 전망이다.

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.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

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.

전 세계적으로 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐이 일어나면서 SSD 같은 고속 낸드 플래시는 물론이고 하드디스크 같은 오래된 구형 스토리지까지 수요가 급증하고 있습니다. 더 똑똑한 AI를 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터를 저장하고 백업하기 위해서는 더 많은 양의 하드디스크나 자기 테이프가 필요합니다. 문제는 기존 하드디스크나 자기 테이프의 내구성입니다. 자기 기록 장치는 태생적으로 데이터를 수십, 수백 년간 온전히 보존하기 어렵습니다. 기록 밀도를 높이기 위해 자성 입자를 더 촘촘히 배치할수록, 역설적으로 데이터의 수명은 줄어드는 ‘기술의 딜레마’에 빠지게 됩니다. 물론 주기적으로 데이터를 다시 백업하면 되지만, 막대한 양의 데이터를 수십 년, 수백 년 동안 장기 보존할 경우 비용이 많이 들고 데이터 소실의 위험도 존재합니다. 따라서 데이터 저장 기술을 연구하는 과학자들은 이전부터 유리를 이용한 데이터 저장 방법을 연구해왔습니다. 유리의 실리카 결정 안에 레이저로 기록을 남기면 매우 오랜 세월 변화 없이 결정 구조가 보존되기 때문에 영겁의 세월 동안 데이터를 저장할 수 있습니다. 여기에 유리 자체가 매우 저렴하고 온도나 습도 등 보존 조건이 까다롭지 않다는 것 역시 큰 장점입니다. 마지막으로 최신 펨토초 레이저 기술을 사용하면 유리 내부에 3차원적으로 작은 데이터 기록을 남길 수 있어 대용량의 데이터를 작은 유리판에 저장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 오래전부터 글라스 데이터 저장 기술에 투자해 왔습니다. 마이크로소프트의 ‘프로젝트 실리카’(Project Silica)는 손바닥 위에 올려놓을 수 있는 작은 유리판에 7TB(테라바이트) 데이터를 영구 보관하는 기술입니다. 이 기술은 2㎜ 두께의 유리 속에 100펨토초(1초의 1,000조분의1) 간격으로 레이저를 발사해 3차원적인 작은 구조인 복셀(Voxel)을 만드는 원리로 데이터를 저장합니다. 1마이크로미터 이하의 작은 복셀을 여러 층으로 쌓는 방식으로 얇은 유리에도 7TB 데이터를 보존할 수 있으며 데이터 보존 기간은 1만 년에 달합니다. 물론 글라스 스토리지 기술을 개발하는 것은 마이크로소프트만이 아닙니다. 영국 사우스햄프턴 대학의 스핀아웃인 스포토닉스(SPhotonix)는 이보다 더 진보한 5D 글라스 스토리지 기술을 개발했습니다. 다만, 이들은 MS가 자체적인 스토리지 시스템을 구축하는 것과 달리, 기존 데이터 센터 아키텍처에 자신들의 미디어 및 광학 기술을 라이선스하는 전략으로 차별화를 꾀하고 있습니다. 기술적으로 펨토초 레이저로 유리 내부에 미세한 구조인 메모리 크리스털(memory crystal)을 만들어 데이터를 영구 보존하는 원리는 프로젝트 실리카와 동일하지만, 세 개의 공간 차원(x, y, z)과 함께 나노 구조의 방향(Orientation) 및 세기(Intensity)라는 두 개의 광학 차원까지 기록합니다. 이처럼 총 5개의 데이터를 한 번에 기록할 수 있어 5D 글라스 스토리지 기술로 명명됐습니다. 연구팀에 따르면 5D 글라스 프로토타입은 5인치 지름의 유리판 한 개에 360TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 것은 데이터 보존 기간으로 연구팀의 주장에 따르면 우주의 나이와 같은 138억 년입니다. 물론 이는 유리 안에 있는 메모리 크리스털의 보존 기간을 의미하는 것으로 보이며 물리적으로 유리가 깨지거나 손상되면 그전에도 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 자기 기록 방식이나 낸드 플래시 같은 반도체 기술로는 흉내 내기 힘든 장기 데이터 보존 능력을 강조하기 위한 멘트로 풀이됩니다. 사우스햄프턴 대학의 연구팀은 5D 글라스 기술을 상용화하기 위해 스포토닉스라는 스타트업을 설립하고 프로토타입 글라스 미디어와 데이터를 쓰는 라이터(Writer), 데이터 기록을 읽는 리더(Reader) 장치를 개발했습니다. 다만 현재 프로토타입의 속도는 느린 편이라서 초당 쓰기 속도 4MB, 읽기 속도 30MB에 불과합니다. 연구팀은 3~4년 이내로 읽기 속도를 초당 500MB로 끌어올린다는 목표를 갖고 있습니다. 속도와 함께 상용화를 가로막는 가장 큰 요소는 바로 가격입니다. 미디어인 유리의 가격은 저렴하겠지만, 매우 작은 결정을 유리에 새기는 라이터와 이 기록을 읽어 들이는 리더의 가격은 저렴하지 않을 것입니다. 스포토닉스에 의하면 현재 가격은 라이터가 3만 달러, 리더가 6천 달러 수준입니다. 아무리 데이터 센터용이라고는 해도 여러 대가 필요한 만큼 가격을 적정한 수준으로 낮출 필요가 있을 것입니다. 스포토닉스는 향후 2년 내 데이터 센터 파일럿 테스트 진입을 목표로 상용화를 추진 중입니다. 5D 글라스 스토리지가 기존의 자기 테이프나 하드디스크로 달성하기 어려운 장기 ‘콜드 데이터’(Cold Data) 시장의 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있을지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐이 일어나면서 SSD 같은 고속 낸드 플래시는 물론이고 하드디스크 같은 오래된 구형 스토리지까지 수요가 급증하고 있습니다. 더 똑똑한 AI를 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 더 많은 데이터를 저장하고 백업하기 위해서는 더 많은 양의 하드디스크나 자기 테이프가 필요합니다. 문제는 기존 하드디스크나 자기 테이프의 내구성입니다. 자기 기록 장치는 태생적으로 데이터를 수십, 수백 년간 온전히 보존하기 어렵습니다. 기록 밀도를 높이기 위해 자성 입자를 더 촘촘히 배치할수록, 역설적으로 데이터의 수명은 줄어드는 ‘기술의 딜레마’에 빠지게 됩니다. 물론 주기적으로 데이터를 다시 백업하면 되지만, 막대한 양의 데이터를 수십 년, 수백 년 동안 장기 보존할 경우 비용이 많이 들고 데이터 소실의 위험도 존재합니다. 따라서 데이터 저장 기술을 연구하는 과학자들은 이전부터 유리를 이용한 데이터 저장 방법을 연구해왔습니다. 유리의 실리카 결정 안에 레이저로 기록을 남기면 매우 오랜 세월 변화 없이 결정 구조가 보존되기 때문에 영겁의 세월 동안 데이터를 저장할 수 있습니다. 여기에 유리 자체가 매우 저렴하고 온도나 습도 등 보존 조건이 까다롭지 않다는 것 역시 큰 장점입니다. 마지막으로 최신 펨토초 레이저 기술을 사용하면 유리 내부에 3차원적으로 작은 데이터 기록을 남길 수 있어 대용량의 데이터를 작은 유리판에 저장할 수 있습니다. 마이크로소프트는 오래전부터 글라스 데이터 저장 기술에 투자해 왔습니다. 마이크로소프트의 ‘프로젝트 실리카’(Project Silica)는 손바닥 위에 올려놓을 수 있는 작은 유리판에 7TB(테라바이트) 데이터를 영구 보관하는 기술입니다. 이 기술은 2㎜ 두께의 유리 속에 100펨토초(1초의 1,000조분의1) 간격으로 레이저를 발사해 3차원적인 작은 구조인 복셀(Voxel)을 만드는 원리로 데이터를 저장합니다. 1마이크로미터 이하의 작은 복셀을 여러 층으로 쌓는 방식으로 얇은 유리에도 7TB 데이터를 보존할 수 있으며 데이터 보존 기간은 1만 년에 달합니다. 물론 글라스 스토리지 기술을 개발하는 것은 마이크로소프트만이 아닙니다. 영국 사우스햄프턴 대학의 스핀아웃인 스포토닉스(SPhotonix)는 이보다 더 진보한 5D 글라스 스토리지 기술을 개발했습니다. 다만, 이들은 MS가 자체적인 스토리지 시스템을 구축하는 것과 달리, 기존 데이터 센터 아키텍처에 자신들의 미디어 및 광학 기술을 라이선스하는 전략으로 차별화를 꾀하고 있습니다. 기술적으로 펨토초 레이저로 유리 내부에 미세한 구조인 메모리 크리스털(memory crystal)을 만들어 데이터를 영구 보존하는 원리는 프로젝트 실리카와 동일하지만, 세 개의 공간 차원(x, y, z)과 함께 나노 구조의 방향(Orientation) 및 세기(Intensity)라는 두 개의 광학 차원까지 기록합니다. 이처럼 총 5개의 데이터를 한 번에 기록할 수 있어 5D 글라스 스토리지 기술로 명명됐습니다. 연구팀에 따르면 5D 글라스 프로토타입은 5인치 지름의 유리판 한 개에 360TB의 데이터를 저장할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 것은 데이터 보존 기간으로 연구팀의 주장에 따르면 우주의 나이와 같은 138억 년입니다. 물론 이는 유리 안에 있는 메모리 크리스털의 보존 기간을 의미하는 것으로 보이며 물리적으로 유리가 깨지거나 손상되면 그전에도 데이터가 손실될 수 있습니다. 따라서 자기 기록 방식이나 낸드 플래시 같은 반도체 기술로는 흉내 내기 힘든 장기 데이터 보존 능력을 강조하기 위한 멘트로 풀이됩니다. 사우스햄프턴 대학의 연구팀은 5D 글라스 기술을 상용화하기 위해 스포토닉스라는 스타트업을 설립하고 프로토타입 글라스 미디어와 데이터를 쓰는 라이터(Writer), 데이터 기록을 읽는 리더(Reader) 장치를 개발했습니다. 다만 현재 프로토타입의 속도는 느린 편이라서 초당 쓰기 속도 4MB, 읽기 속도 30MB에 불과합니다. 연구팀은 3~4년 이내로 읽기 속도를 초당 500MB로 끌어올린다는 목표를 갖고 있습니다. 속도와 함께 상용화를 가로막는 가장 큰 요소는 바로 가격입니다. 미디어인 유리의 가격은 저렴하겠지만, 매우 작은 결정을 유리에 새기는 라이터와 이 기록을 읽어 들이는 리더의 가격은 저렴하지 않을 것입니다. 스포토닉스에 의하면 현재 가격은 라이터가 3만 달러, 리더가 6천 달러 수준입니다. 아무리 데이터 센터용이라고는 해도 여러 대가 필요한 만큼 가격을 적정한 수준으로 낮출 필요가 있을 것입니다. 스포토닉스는 향후 2년 내 데이터 센터 파일럿 테스트 진입을 목표로 상용화를 추진 중입니다. 5D 글라스 스토리지가 기존의 자기 테이프나 하드디스크로 달성하기 어려운 장기 ‘콜드 데이터’(Cold Data) 시장의 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있을지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.

“처음엔 무인계산대가 낯설었는데 여러 번 연습하고 일부러 햄버거도 사 먹다 보니 이젠 익숙해졌습니다(웃음).” 지난 4일 서울 영등포구의 ‘서울디지털동행플라자 서남센터’에서 무인 커피 머신에 능숙하게 커피를 주문하던 송금영(66)씨는 이렇게 말했다. 이곳은 서울시가 노년층이 일상 속 디지털 활용법을 익힐 수 있도록 교육·상담·체험을 지원하는 거점형 센터다. 어르신들은 언제든 이곳에서 패스트푸드점, 터미널, 영화관, 마트 등에서 쓰는 키오스크를 천천히 반복 학습할 수 있다. 스마트폰으로 사진 찍기, 길 찾기, 온라인 쇼핑, 검색하기 등 실생활에 도움이 되는 교육뿐만 아니라 스크린 파크골프, 무인 사진관 등 여가 활동도 즐길 수 있다. 2023년 말 개관한 서북(은평)·서남(영등포)센터에는 2년 새 15만 7000여명이 방문했고, 재방문율도 80%에 육박한다. 유행하는 ‘유튜브 숏츠 만들기’ 수업을 듣기 위해 센터를 찾은 정복조(78)씨는 “젊은 사람 말도 알아듣고 세상 돌아가는 걸 알게 돼 자신감이 생겼다”면서 “일본어를 배우는 손녀에게 번역 기능으로 일본어로 ‘고맙다’고 답장하니 깜짝 놀라더라”며 웃었다. 유태선(79)씨도 “인공지능(AI) 로봇이 바둑을 잘 둬서 일주일에 서너번 온다”고 설명했다. 시는 노년층의 디지털 대응 역량을 높일 수 있는 권역별 거점을 내년까지 총 6곳으로 늘릴 계획이다. 지난 10일 문을 연 세 번째 디지털동행플라자 강동센터는 생활·운동·여가·학습 분야의 16종 디지털 체험 기기를 갖췄다. 최초로 삼성에스원과 협력한 ‘SSDA(삼성 시니어 디지털 아카데미) 상설 체험존’을 도입해 교통·은행 업무를 실습할 수 있도록 했다. 이달 말 도봉센터, 내년 2월 동대문센터가 운영을 시작한다. 어르신들은 지하철역이나 복지관, 공원 등 곳곳에서 ‘디지털 안내사’로도 활약하고 있다. 2인 1조로 활동하는 안내사 정현주(61)씨와 이예교(69)씨는 “중·장년층이 많지만, 어린 학생들에게도 새로운 스마트폰 기능을 알려주다 보면 참 뿌듯하다”고 했다. 지난 8일 지하철 4호선 혜화역에서 만난 이선우(68)씨는 “경로 우대권을 안 가져왔을 때 키오스크를 쓸 줄 몰라 곤란했다”며 주황색 조끼를 입은 디지털 안내사를 찾았다. 이기석(79)씨도 “동네에 외국 사람이 길을 물어보는 일이 많다”며 영어 번역과 지도 애플리케이션(앱) 사용법을 배웠다. 시는 디지털 격차 해소를 위해 ‘디지털배움터’ 4곳과 체험존 7곳에서 맞춤형 교육을 제공하고 민관 협력을 통해 ‘우리동네 디지털 안내소’도 운영하고 있다. 시 관계자는 “누구나 가까운 곳에서 디지털을 배우고 활용할 수 있는 환경을 만들겠다”고 밝혔다.