보상 협의 닷새 만에 14.4% 진행내년 말 착공해 2030년 가동 목표김성환 장관 “전기 소모돼 고민”업계 “인천공항 멀어지면 손실” 삼성전자와 한국토지주택공사(LH)가 경기 용인시 첨단시스템반도체 국가산업단지(용인 반도체 클러스터) 조성을 위한 부지 매입 계약을 체결하며 클러스터 조성에 박차를 가하고 있다. 정부·여당에서 전기용량 부족에 따른 클러스터 이전론이 불거지는 가운데, 산업계는 이미 사용 전력량의 절반 이상을 확보했다는 입장이다. 29일 용인시 등에 따르면 LH와 삼성전자는 지난 19일 산단 조성을 위한 부지 매입 계약을 체결하고 22일부터 산단 예정지 내 토지 소유자들과 토지 및 건물, 공작물 등에 대한 손실 보상 협의에 착수했다. LH가 보상 협의에 돌입한 지 닷새 만인 지난 26일 보상 절차 진행률은 14.4%를 기록했다. 향후 보상 절차가 순조롭게 진행되면, 삼성전자는 2030년 가동을 목표로 내년 말에 ‘시스템반도체 생산설비 6기’를 착공할 계획이다. 이곳에는 80여개의 반도체 소재·부품·장비(소부장) 기업과 연구기관 등이 입주하게 된다. SK하이닉스는 용인 클러스터에 600조원을 들여 건설하기로 한 4개 팹 중 첫 번째 팹의 골조 공사를 진행 중이다. 인공지능(AI) 메모리 패권 경쟁이 심화하면서 SK하이닉스는 용인 클러스터를 고대역폭메모리(HBM) 생산의 거점으로 삼겠다는 구상이다. 다만, 정치권과 시민단체를 중심으로 제기되는 클러스터 이전론이 걸림돌로 작용할 수 있다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 지난 26일 CBS라디오에서 “두 기업(삼성전자·SK하이닉스)이 쓸 전기의 총량이 원전 15기 분량이어서 꼭 거기에 있어야 할 지(고민된다)”며 “지금이라도 지역으로, 전기가 많은 쪽으로 옮겨야 되는 건 아닌지 고민이 있다”고 말했다. 반도체 업계는 당혹감을 감추지 못하고 있다. 전력부족 상황에 대해 삼성전자는 클러스터 가동에 필요한 9기가와트(GW) 중 6GW를, SK하이닉스는 6GW 중 3GW를 확보했다는 입장이다. 남은 전력은 현재 공사가 진행 중인 동해안~수도권 초고압직류송전망(HVDC)과 2030년 이후 완공될 예정인 서해안 에너지고속도로 등을 통해 공급받을 수 있을 것으로 업계는 관측한다. 업계 관계자는 “전략 수출 산업인 반도체는 항온·항습 등 특수 조건을 갖춘 물류로 운송해야 하는데, 관련 인프라가 인천공항에 몰려 있다”며 “소부장 기업들도 용인, 평택, 이천 등 삼성전자와 SK하이닉스 인근에 거점을 두고 있는데 현실적으로 추가 이전이 합리적일지 의문”이라고 말했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무이사는 “신제품 출시 속도전인 반도체 시장에서 클러스터 조성 타이밍을 놓치면 국가의 반도체 경쟁력이 뒤처져 완전히 낙오될 수 있다”고 강조했다.

SK하이닉스는 지난 26일 자사 뉴스룸을 통해 인공지능(AI) 휴머노이드 캐릭터 ‘하빔이’를 공개했다고 밝혔다. 하빔이는 반도체 칩을 연상시키는 미래지향적 외형의 캐릭터로, AI와 메모리 기술을 친근하게 전달하기 위해 기획됐다. 탄생 연도는 SK하이닉스가 세계 최초로 고대역폭메모리(HBM)를 개발한 2013년이다. SK하이닉스는 하빔이를 활용해 HBM 등 AI 메모리 기술과 연구·개발 성과, 기업 비전을 스토리형 콘텐츠로 풀어낸다는 방침이다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

이재용 삼성전자 회장이 22일 반도체 연구개발(R&D) 단지인 삼성전자 기흥캠퍼스와 화성캠퍼스를 연이어 방문하며 반도체 기술 경쟁력을 점검하고 ‘과감한 혁신과 투자’를 강조했다. 이 회장은 이날 경기 용인 기흥캠퍼스에 위치한 ‘NRD-K’를 방문해 R&D 시설 현황과 메모리·파운드리·시스템 반도체 등의 기술 경쟁력을 살펴봤다. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술 선점을 위해 건설 중인 최첨단 복합 R&D 단지로, 10만 9000㎡(약 3만 3000평) 규모의 초대형 연구 시설이다. 이곳은 미세 공정 연구, 첨단 반도체 설계 및 양산에 최적화된 상징적인 공간으로 여겨진다. 이 회장은 뒤이어 화성캠퍼스를 방문해 ‘디지털 트윈’과 로봇을 적용한 제조 자동화 시스템을 살피고 인공지능(AI) 활용 현황도 점검했다. 디지털 트윈은 실제 공장과 장비 등을 가상 환경에 동일하게 구현한 시스템이다. 이 회장의 화성캠퍼스 방문에는 전영현 디바이스솔루션(DS)부문장과 송재혁 DS부문 최고기술책임자(CTO) 등 반도체 분야 주요 경영진이 함께 참석해 반도체 산업의 미래 전략을 논의했다. 이후 이 회장은 고대역폭메모리(HB M)와 10나노 6세대 D램(D1c), 10세대 낸드플래시(V10) 등 최첨단 반도체 제품 사업화에 기여한 개발·제조·품질 분야 직원들과 간담회를 가졌다. 이 회장은 직원들의 현장 의견을 경청한 뒤 “과감한 혁신과 투자로 본원적 기술 경쟁력을 회복하자”고 말한 것으로 전해졌다. 이 회장이 지난 15일 미국 출장에서 귀국한 뒤 약 일주일만의 공식 행보로 반도체 시설을 방문한 것은 최근 실적이 개선된 반도체 부문 임직원들을 독려하기 위한 것으로 풀이된다. 이 회장이 NRD-K를 찾은 것은 지난 2023년 10월 건설 현장을 점검차 방문한 이후 2년 2개월 만이다. 삼성전자의 반도체 담당인 DS부문의 실적은 올해 상반기 바닥을 찍었다가 3분기부터 글로벌 슈퍼 사이클에 올라타며 상승곡선을 그리고 있다. 이날 삼성전자는 사내망을 통해 하반기 성과급의 일종인 ‘목표달성 장려금’(TAI) 지급률을 공지했다. 올해 상반기 TAI가 월 기본급의 25%에 불과했던 메모리사업부는 실적 향상으로 100%가 책정됐다. 하반기에 갤럭시Z 폴드와 플립7을 성공적으로 출시한 모바일경험(MX) 사업부는 75%가 책정됐다. 또 디바이스경험(DX)부문에선 영상디스플레이(VD)·생활가전사업부에는 각각 37.5%의 TAI가 공지됐다.

SK에코플랜트 신임 대표이사로 김영식 사장이 선임됐다. SK에코플랜트는 22일 서울 종로구 수송동 본사에서 임시 주주총회를 열고 김 사장의 사내이사 선임의 건을 의결했다고 밝혔다. 김 사장은 임시 주주총회 후 열린 이사회에서 대표이사로 선임돼 앞으로 장동현 부회장과 함께 각각 대표이사를 맡아 회사를 이끈다. 김 사장은 1990년 하이닉스에 입사해 35년간 반도체 제조 현장을 지킨 전문가다. 2017년 SK하이닉스 제조·기술 Photo 기술 담당을 지냈고 2020년에는 SK하이닉스 이천FAB 담당, 2022년 SK하이닉스 제조·기술 담당을 맡았다. 올해 SK하이닉스 양산총괄(CPO)로 고대역폭메모리(HBM) 대량 양산체계 구축을 비롯해 SK하이닉스가 글로벌 인공지능(AI) 메모리 시장을 선도하는 데 기여했다. 반도체 현장을 오랫동안 지키며 쌓은 전문성으로 추진력 있는 경영 능력을 발휘한 성과를 인정받아 지난 10월 말 SK에코플랜트 사장으로 내정됐다. SK에코플래트는 “김 사장은 SK그룹 내 반도체 공정 관련 최고 전문가로, 반도체 인프라뿐 아니라 반도체 소재 및 모듈 분야와 AI 데이터센터 구축, 리사이클링 사업까지 AI 인프라 전 영역으로 비즈니스 모델을 확장하고 있는 SK에코플랜트의 사업 기회 발굴과 혁신 성장을 이끌 적임자”라고 소개했다. SK에코플랜트는 이번 신임 대표이사 선임을 통해 반도체·AI 분야 핵심 역량을 강화하고 사업 경쟁력을 높여 지속 가능한 성장 기반을 마련한다는 데 속도를 낼 계획이라고 강조했다.

●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.

삼성, 리사 수·머스크와 연쇄 회동SK, 실제 사업에 AI 적용 ‘속도전’현대차, 미래차 주도권 확보 역점LG, AI로 ‘수익 구조 재편’ 구체화우리나라 주요 그룹들이 인공지능(AI) 중심으로 내년도 사업 전략 밑그림 마련에 돌입한 가운데 긴장감이 역력하다. 올해 경제를 이끈 쌍두마차인 삼성전자와 SK하이닉스는 내년에도 둘의 연간 영업이익 총합이 200조원을 돌파할 것이라는 장밋빛 전망이 나오지만, 대내외 상황은 녹록치 않다. 고환율, 글로벌 공급망 재편 등 잠재적 악재가 적지 않다. 14일 재계에 따르면 삼성전자는 오는 16일부터 글로벌 전략회의를 열고 내년도 사업 방향과 중장기 전략을 점검한다. 주요 경영진과 해외법인장 등이 모여 전사적으로 추진하는 ‘AI 드리븐 컴퍼니(주도 회사)’ 등을 놓고 머리를 맞댄다. 반도체를 담당하는 DS 부문의 최대 과제는 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력 강화다. 소비자 제품을 담당하는 DX(디바이스경험) 부문 내 영상디스플레이(VD)·생활가전(DA)사업부는 중국 기업들의 저가 공세에 맞서 수익성 개선 대책 마련에 몰두할 전망이다. 이재용 회장은 내년 초 직접 모든 계열사 사장단을 소집한다. 이에 앞서 미국 출장 중인 이 회장은 리사 수 AMD 최고경영자(CEO), 일론 머스크 테슬라 CEO 등과 연쇄 회동한 것으로 알려졌다. AMD와는 6세대 HBM4 등 내년 AI 메모리 공급 문제를 주로 논의한 것으로 전해졌다. SK그룹은 AI를 그룹 차원의 핵심 성장축으로 삼고 실행 속도를 높이고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 지난달 초 열린 CEO 세미나에서 운영개선(OI)을 통한 본원적 경쟁력 강화 필요성을 제시했다. 또 AI 경쟁의 관건은 기술 보유 여부가 아니라 실제 사업에 얼마나 빠르게 적용하느냐에 달려 있다고 강조했다. 대한상공회의소가 이날 내놓은 ‘2026년 산업기상도’에 따르면 올해 반도체 수출은 전년 대비 16.3% 성장한 1650억 달러(약 243조 7800만원)를 기록하고 내년에도 9.1% 성장할 것으로 관측됐다. 하지만 AI 열풍을 탔던 오라클과 브로드컴이 기대에 못 미치는 실적을 발표하며 AI 버블론이 부상하는 분위기다. 업계 관계자는 “내년 AI 전략이 반도체 수출을 가르는 분기점이 될 것”이라고 말했다. 미국발 관세 리스크를 털어내는 데 주력한 현대자동차그룹은 이번 주 사장단 인사 후 경영 전략을 본격적으로 수립할 방침이다. 전기차 등 친환경차와 미래 모빌리티 분야에서의 주도권 확보를 위한 세부 실행 계획 수립에 역점을 두는 것으로 알려졌다. LG그룹도 AI를 기존 사업의 체질과 수익 구조를 재편하는 핵심 수단으로 삼고 있다. 지난 10일 구광모 LG그룹 회장 주재로 열린 사장단 회의에서 전사적 AI 전환(AX)을 포함해 그동안 강조해 온 구조적 경쟁력을 점검했다. 오는 19일에는 류재철 사장 주관으로 전사 확대경영회의를 열어 사업 전략의 실행 과제를 구체화할 예정이다. 변수는 대외 불확실성이다. 현대경제연구원은 예측 가능성은 비교적 높으나 현실화하면 해결이 어려운 ‘그레이 스완’으로 중장기 저성장 고착, 유동성 장세에 기반한 자산시장 버블 붕괴, 중국 경제 위기, 글로벌 재정 위기 위험 등을 꼽았다.

남부권에 반도체 혁신벨트… 매년 300명 정예군도 키운다2047년까지 700조 투입 공장 신설세계 최대 반도체 클러스터 조성“반도체 패권에 미래·경제·안보 달려” 정부가 반도체 관련 기업을 지원해 ‘세계 1위 초격차’를 유지하고 국내 팹리스(반도체 설계) 산업 규모를 현재의 10배로 확장하기로 했다. 또 소재·부품·장비(소부장) 등에 투자를 집중해 전 세계 반도체 시장 패권 경쟁에서 우리나라가 ‘세계 2강’으로 도약하도록 하겠다는 전략을 세웠다. 김정관 산업통상부 장관은 10일 용산 대통령실에서 이재명 대통령 주재로 열린 ‘인공지능(AI) 시대, K반도체 비전과 육성 전략 보고회’에서 “반도체 패권을 누가 쥐느냐가 AI 시대, 그리고 대한민국의 미래·경제·안보를 좌우할 것”이라며 반도체 산업 지원 전략을 밝혔다. 정부는 ▲세계 최대·최고 반도체 클러스터 조성 ▲팹리스 등 시스템반도체 육성 ▲반도체 대학원대학 신설 ▲남부권 반도체 혁신벨트 구축 등 4대 목표를 세웠다. 먼저 정부는 2047년까지 모두 700조원 이상을 투입, 팹(반도체 생산 공장) 10기를 신설해 세계 최대·최고 수준의 반도체 클러스터를 조성하기로 했다. 이미 정부는 지난 2월 용인 일반산단의 1호 팹 착공에 들어간 데 이어 6월에는 용인 국가산단의 토지 보상 공고를 진행한 바 있다. 반도체 초격차 기술 확보에도 나선다. 고대역폭 메모리(HBM) 등 메모리 분야 우위를 지키는 동시에 신경망처리장치(NPU)와 지능형 메모리(PIM) 등 AI 특화 반도체 기술 연구개발(R&D)에 예산을 집중하기로 했다. 또 전력효율·피지컬 AI(AI를 물리적으로 구체화한 것)의 핵심 부품인 화합물 반도체와 핵심 기술로 부상한 첨단 패키징(후공정) 기술 개발에도 지원을 확대한다. 시스템반도체 생태계 강화에도 집중하기로 했다. 민관 합동으로 4조 5000억원 규모의 12인치 40나노급 상생 파운드리를 구축해 국내 팹리스 기업에 전용 물량을 할당하고 시제품 제작을 지원한다. 김 장관은 “반도체특별법에 의한 각종 인허가를 신속하게 처리하고 정부가 약속한 전력과 용수도 차질 없이 공급하겠다”고 밝혔다. 국방 분야 반도체의 국산화도 추진한다. 현재 대통령실이 지난 10월부터 가동한 ‘국방반도체 발전 태스크포스’(TF)를 통해 내년 1분기 안에 국방반도체 국산화 전략을 발표할 계획이다. 반도체 산업의 탈수도권화도 본격화한다. 정부는 광주(첨단 패키징), 부산(전력반도체), 경북 구미(소재·부품)를 잇는 ‘남부권 반도체 혁신벨트’를 구축할 방침이다. 또 고급 인재 확보를 위해 ‘반도체 대학원대학’을 신설하고 기업이 설립·운영에 직접 참여해 연간 300명의 석박사급 인재를 양성하기로 했다. 김 장관은 “반도체 전쟁에 임하면서 율곡 선생의 10만 양병설의 마음으로 반도체 정예군을 양성하겠다”고 강조했다. 이 대통령은 이러한 반도체 산업 육성 전략에 관해 “대한민국은 잠깐의 혼란을 벗어나 새로 도약해야 하는 시기”라며 “산업 경제의 발전이 그 핵심이며 그중에서도 반도체는 우리나라가 경쟁력을 갖춘 분야”라고 지적했다. 이 대통령은 “우물을 좁게 파면 빨리 팔 수 있지만 깊게 파기는 어렵다”며 “시간이 걸리더라도 더 넓게, 더 깊게 파는 길을 갔으면 좋겠다는 게 정책 최고책임자로서의 제 소망”이라고 덧붙였다. 반도체 산업의 집중적 육성도 중요하지만 이를 통한 성과가 골고루 나뉘어야 한다며 ‘공정 성장’을 강조한 것으로 풀이된다. 이 대통령은 공정 성장을 위해 기업 지원을 바탕으로 한 지역 균형발전 필요성도 언급했다. 이 대통령은 “자본의 논리가 작동하기에 기업이 선의로 경영을 하는 데는 한계가 있다”며 기업 지원 시 세제 등의 혜택을 주는 방안을 준비 중이라고 했다. 이 대통령은 “더 직설적으로 이야기하면 재생에너지가 풍부한 남쪽 지방으로 눈을 돌려서 그 지역에서 새로운 산업 생태계를 구축하는 데 관심을 가져 달라”며 “정부 역시 이를 위해 획기적인 정책을 도입할 것”이라고 설명했다. 이 대통령은 금산분리 원칙이 대규모 초기 자금이 필요한 첨단산업 육성에 걸림돌이 된다는 지적에 관해 “금산분리를 훼손하지 않는 범위 내에서 실질적인 대책을 마련하고 있는데 거의 다 된 것 같다”고 밝혔다.

정부가 반도체 ‘세계 2강’을 목표로 반도체 설계(팹리스)와 위탁생산(파운드리) 분야를 집중 육성한다. 메모리와 파운드리(반도체 위탁 생산) 산업은 세계 1위 초격차 지위를 유지하고 상대적으로 경쟁력이 약한 팹리스 분야를 집중 지원해 반도체 글로벌 2강으로 도약한다는 구상이다. 김정관 산업통상부 장관은 10일 용산 대통령실에서 열린 ‘인공지능(AI) 시대 반도체 산업 육성 전략 보고회’에서 이런 내용을 담은 K반도체 비전과 육성전략을 발표했다. 정부는 ▲인공지능(AI) 반도체 주권 확립 ▲시스템 반도체 역량 강화 ▲소재·부품·장비 생태계와 인재 육성 ▲남부권 혁신벨트 구축이라는 목표를 세웠다. 김 장관은 세계 2강 달성 목표를 위해 2047년까지 민관이 700조원 이상을 투입해 팹 10기를 신설·확충하겠다는 구상을 내놨다. 또 민관 합동으로 4조 5000억원 규모의 12인치 40나노급 ‘상생 파운드리’를 구축해 국내 팹리스 기업에 생산 물량을 배정해 시제품 제작을 지원하기로 했다. 팹리스 산업 규모는 현재의 10배로 확장한다. 또 고대역폭메모리(HBM) 등 메모리반도체의 우위를 유지하는 동시에 신경망처리장치(NPU), 지능형메모리(PIM) 등 AI 특화 반도체 기술 연구개발(R&D)에 예산을 집중 투입하기로 했다. 취약점으로 지적돼온 시스템반도체와 소재·부품·장비 생태계 강화 방침도 내놨다. 광주(첨단패키징), 부산(전력반도체), 구미(소재·부품)를 잇는 ‘남부권 반도체 혁신벨트’를 통해 새로운 반도체 생산거점의 기반을 마련한다는 계획이다. 또 ‘반도체 대학원대학’도 신설하기로 했다. 이재명 대통령도 보고회를 주재하며 “죽기 아니면 살기 상황이 됐다”며 과감한 지원 의지를 내비쳤다. 김 장관은 “우리가 잘하는 반도체 제조 분야는 기업의 투자를 전방위 지원해 세계 1위 초격차를 유지하고, 경쟁력이 부족한 시스템반도체, 특히 팹리스 분야는 파운드리-수요기업 등 온 생태계를 동원해 10배로 키우겠다”고 강조했다. 한편 금산분리 규제 완화 필요성에 대해서도 이 대통령은 긍정적인 반응을 보였다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사가 “대규모 자금 확보가 저희만으로는 어려움이 있다”며 과감한 규제 완화를 요청하자, 이 대통령은 금산분리 규제를 언급하며 “어쩌면 산업 발전에 저해가 되는 요소”라고 답했다.

HBM3E 90% 공급 하이닉스 수혜中 정책 변화·美 세금 부담은 변수 미국이 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 칩 ‘H200’의 중국 수출을 허용하면서 국내 반도체 업계가 중국발 수요 증가에 주목하고 있다. 그동안 수출 규제로 막혀 있던 중국향 고대역폭메모리(HBM) 수요가 살아날 가능성이 커졌기 때문이다. H200은 대용량 연산을 위해 5세대 HBM3E를 다량 탑재하는 구조여서 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 공급업체에는 우호적인 환경이 조성된 것이다. 특히 엔비디아향 HBM3E의 공급량은 SK하이닉스가 약 90%를 담당하는 것으로 알려졌다. 삼성전자의 경우 올해 하반기 해당 공급망에 합류했지만 주력은 여전히 미국이 대중 수출을 봉쇄 중인 차세대 ‘블랙웰’ 칩이다. 이 때문에 단기적으로는 SK하이닉스의 수혜 가능성이 더 크다는 분석이 나온다. 중국 빅테크들의 AI 인프라 확장 역시 긍정 요인이다. 알리바바·바이트댄스 등은 이미 고성능 메모리 기반의 대규모 데이터센터 투자를 이어 오고 있어 H200이 시장에 풀릴 경우 추가 수요가 자연스럽게 발생할 것이라는 전망이 우세하다. 다만 수혜가 즉시 실적로 연결되기엔 제약도 있다. SK하이닉스는 내년도 HBM 물량이 대부분 소진된 상태고, 삼성전자 역시 HBM4 중심의 생산라인 증설이 진행 중이어서 H200용 신규 물량을 단기에 대규모로 수용하기 어려운 구조다. 미국 정부가 H200 판매 수익의 25%를 세금으로 부과하는 만큼 엔비디아가 비용 부담을 HBM 단가에 반영할 경우 국내 업체의 수익성이 조정될 가능성도 있다. 중국 정부의 정책 변수도 여전하다. 국산화 전략을 강화하는 가운데 특정 모델의 구매 제한이나 수입 물량 할당을 적용할 가능성이 있어 H200 도입 규모가 정책 방향에 따라 달라질 수 있다는 전망도 나온다. 업계 관계자는 “중국 시장의 불확실성이 줄어든 것은 분명한 긍정 요인이지만, 실제 수혜는 생산능력과 가격 조건에 따라 제한될 수 있다”며 “결국 HBM4·HBM4E와 첨단 패키징 경쟁력이 향후 K반도체의 시장 지위를 좌우할 것”이라고 말했다.

SK하이닉스가 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주에서 열린 세계반도체연맹(GSA) 주최 ‘GSA 어워즈 2025’에서 ‘최우수 재무관리 반도체 기업상’과 ‘우수 아시아 태평양 반도체 기업상’을 수상했다고 7일 밝혔다. GSA는 글로벌 반도체 업계의 최고경영자(CEO)들이 모여 최신 기술 정보를 공유하는 플랫폼이자 네트워크 조직으로, 세계 25개국에서 250곳 이상의 기업 회원을 보유하고 있다. GSA 어워즈는 GSA가 1996년부터 매년 개최해온 반도체 업계 최고 권위의 시상식이다. SK하이닉스가 수상한 최우수 재무관리 반도체 기업상은 증시에 상장된 반도체 기업의 재무 건전성과 성과를 통해 재무관리 역량과 경영 효율성을 평가한다. 연 매출 10억 달러(약 1조 5000억원)를 바탕으로 ‘초과’와 ‘이하’ 두 부문으로 나뉘는데, SK하이닉스는 초과 부문을 수상했다. 우수 아시아 태평양 반도체 기업상은 아태 지역 기반 반도체 기업 중 비전과 리더십, 시장 성공을 바탕으로 선정된다. SK하이닉스는 인공지능(AI)이 세계적으로 확산하는 시기 고대역폭메모리(HBM)를 선제적으로 고객사에 제시하며 최대 실적을 쌓았다. 3분기 누적 매출은 64조원, 영업이익 28조원으로 역대 최고치를 경신했다. 3분기 말 현금성 자산이 27조 9000억원으로 전 분기 대비 10조 9000억원 늘며 재무 건전성도 나아졌다. SK하이닉스는 AI 메모리 시장 주도권을 공고히 하기 위해 대규모 투자를 이어간다는 계획이다. 김주선 SK하이닉스 AI 인프라 사장은 “시장을 선도하는 제품과 차별화된 기술 경쟁력으로 고객과 함께 새 가치를 창출하고 AI 시장을 이끌어나갈 것”이라고 소감을 밝혔다.

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

SK그룹이 4일 임원 인사에서 성과·기술 중심의 인재 중용과 강도 높은 세대교체를 추진하며 미래 성장 기반 강화에 나섰다. 그룹 차원 ‘리밸런싱’ 전략에 맞춰 전체 인원 수를 약 10% 줄인 반면, 신규 임원 85명 중 약 20%를 1980년대생으로 발탁하는 등 젊은 리더들을 전진 배치했다. 핵심 계열사 SK하이닉스는 글로벌 AI 경쟁 대응력을 높이는 방향으로 조직을 대대적으로 손질했다. 미국·중국·일본에 ‘글로벌 AI 리서치 센터’를 신설하고 안현 개발총괄 사장에게 센터장을 맡겼다. 미국에는 ‘고대역폭메모리(HBM) 전담 기술 조직’을 새로 구축해 개발–양산–품질을 아우르는 특화 체계를 갖췄고, 인디애나 패키징 팹과 연계된 ‘글로벌 인프라’ 조직도 출범시켰다. 신규 임원 37명 중 70%를 기술·사업 조직에서 발탁하는 등 ‘풀 스택 AI 메모리’ 전략에 힘을 실었다. SK바이오팜에서는 최태원 SK 회장의 장녀인 최윤정 본부장이 전략본부장을 맡게 됐다. 중장기 전략 수립 및 글로벌 성장 전략을 총괄하는 조직을 강화한 셈이다. 또 핵심 미래 모달리티로 떠오른 방사성의약품(RPT) 사업을 전담하는 본부를 신설했다. 다른 계열사 역시 그룹 전략에 맞춰 AI·전기화 중심으로 조직개편을 단행했다. SK이노베이션은 전 계열사에 ‘AX(인공지능 전환) 전담조직’을 신설했고, SK스퀘어는 AI·반도체 투자 기능을 강화한 ‘전략투자센터’를 출범시켰다. SKC는 김종우 CEO가 SK넥실리스를 겸직하며 배터리 소재사업을 직접 챙긴다.

한국무역협회와 산업통상부는 제62회 무역의 날을 이틀 앞둔 3일 수출 호실적을 거둔 무역인들을 격려하기 위해 ‘수출의 탑’ 수상 기업과 총 598명의 정부 포상 유공자를 선정했다. 수출의 탑 부문에서는 고대역폭메모리(HBM) 등으로 자체 최고 실적을 경신하고 있는 SK하이닉스가 350억 달러(51조 4000억원)를 넘겨 최고 수출의 탑을 수상했다. SK하이닉스는 2022년에 300억 달러 탑을 수상한 바 있다. 이외 현대글로비스가 60억 달러 탑을 수상하는 등 총 1689개 기업이 수출의 탑을 수상했다. 기념식은 오는 4일 서울 강남구 코엑스에서 열린다.

SK하이닉스, HBM3E 공급 주도권구글 TPU 내 HBM 절반 이상 맡아삼성전자, HBM 공급량 SK 앞설 듯일반 D램 수요 늘어 성장동력 확보양사 생산능력, 마이크론의 약 3배구글의 자체 AI 가속기 ‘텐서처리장치(TPU)’가 급부상하면서 HBM(고대역폭 메모리) 시장이 대대적인 재편 국면에 들어섰다. 경쟁사 마이크론이 생산 능력에서 뒤처지면서, 삼성전자와 SK하이닉스가 압도적인 제조 역량을 기반으로 ‘2강 체제’를 형성할 것이라는 전망에 힘이 실린다. 30일 업계에 따르면 최근 구글의 새 AI 모델 ‘제미나이3’가 챗GPT를 위협하는 성능을 보이자, 이 모델의 학습과 추론을 담당하는 구글의 자체 칩 TPU도 주목을 받고 있다. TPU는 구글이 미국 팹리스(설계 업체) 브로드컴과 함께 개발한 칩으로, 한 개에 6~8개의 HBM이 탑재된다. 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 이미 구글 TPU 공급망의 핵심으로 자리 잡았다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 구글 최신 TPU 모델에 HBM3E(5세대) 8단 제품을 먼저 공급하며 초기 시장을 선점했다. 전력 효율을 개선한 차세대 12단 제품도 선도적으로 공급하고 있다. 국내 증권사들은 SK하이닉스가 초기 주도권을 확보하면서, 올해 구글 TPU에 들어가는 HBM의 절반 이상을 맡을 것으로 내다봤다. 한국투자증권은 SK하이닉스의 공급 비중을 56.6%로, 메리츠증권은 60% 수준으로 추정했다. 삼성전자는 구글과의 오랜 협력 관계와 대규모 생산 역량을 바탕으로 공급 물량을 빠르게 확대하고 있다. 올해 하반기부터 구글·브로드컴향 HBM 공급이 증가하면서, 연간 총 공급량 기준에서는 SK하이닉스를 앞설 거란 전망이다. 삼성전자는 HBM 외에도 TPU와 관련한 선단 공정 파운드리 수주 증가와 TPU 구동을 위한 일반 D램 수요 증가가 겹치면서 추가 성장 동력을 확보할 것으로 분석된다. KB증권은 삼성전자를 ‘TPU 수혜 최선호주’로 제시하고, 2026년 영업이익이 100조원에 근접할 가능성을 언급했다. HBM 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스의 양강 구도가 부각되는 건 마이크론과의 생산 능력 격차 때문이다. 글로벌투자은행 HSBC에 따르면 올해 말 기준으로 SK하이닉스(월 16만장)와 삼성전자(15만장)의 HBM 생산 능력은 마이크론(5만5000장)의 약 3배에 달한다. 다만, 양강인 삼성과 SK하이닉스 간 경쟁은 더욱 치열할 전망이다. 구글·엔비디아·아마존 등 초대형 고객사들이 차세대 AI 가속기에 필요한 HBM 사양을 잇달아 높이고 있어 양사는 더 높은 적층 기술, 수율, 전력 효율을 앞세워 주도권 확보에 나설 수밖에 없다.

미국 반도체 기업 마이크론테크놀로지가 일본 히로시마현에 새 인공지능(AI)용 반도체 공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조 5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(4조 7000억 원)을 보조한다. 새 공장에서 생산할 제품은 차세대 HBM이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로, 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 설명했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 차지하고 있다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 올해 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 삼성전자에 이어 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(18조 3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔(7조 2900억원)에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

미국 메모리 대기업 마이크론테크놀로지가 히로시마현에 인공지능(AI) 반도체용 신공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(약 4조 7000억 원)을 보조한다. 신공장에서 생산할 제품은 고성능 메모리의 일종인 차세대 HBM(고대역폭 메모리)이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 해설했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 보유한다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 2025년 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(약 18조3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(약 94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.