삼성전자가 인공지능(AI) 반도체의 성능을 떨어뜨리는 데이터 병목을 줄이기 위해 차세대 3차원 메모리 기술을 공개했다. 고대역폭메모리(HBM)를 AI 가속기 위에 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이고, 처리 속도와 전력 효율을 함께 높이는 방식이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 차세대 메모리 구조인 ‘zHBM’을 선보였다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 “기존 패키징 구조로는 가속기 칩과 메모리 간 물리적 거리를 줄이는 데 한계가 있다”며 새로운 구조가 필요한 이유를 설명했다. 현재 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 가속기 옆에 배치한다. AI가 처리하는 데이터가 늘어날수록 가속기와 메모리 사이에서 데이터가 오가는 데 시간이 걸리고 전력 소모도 커진다. 이른바 ‘메모리 장벽’이다. zHBM은 HBM을 가속기 위에 직접 적층해 이 거리를 줄인다. 칩을 가로와 세로 방향으로 배치하던 기존 방식에서 벗어나 높이인 Z축까지 활용한다는 뜻에서 이름 앞에 ‘z’를 붙였다. 삼성전자에 따르면 zHBM은 현재 개발 중인 HBM5와 비교해 GPU당 성능을 최대 8배, 전력 대비 성능을 최대 3배 높일 수 있다. 메모리를 위로 쌓을수록 열이 빠져나가기 어려워지는 문제를 해결하기 위해 열 저항도 HBM5의 10~25% 수준으로 낮췄다. 삼성전자는 zHBM에 앞서 상용화를 추진할 HBM5의 개발 방향도 소개했다. HBM5에는 2나노미터 공정 기반의 베이스 다이와 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터를 적용한다. 메모리 칩 측면으로 열을 내보내는 구조도 도입해 HBM4E보다 성능은 2배 높이고 열 저항은 20% 이상 낮추는 것을 목표로 하고 있다. 낸드 분야에서는 스마트폰과 PC 등 기기 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 AI용 ‘z낸드-O’를 공개했다. D램은 빠르지만 비싸고 용량을 늘리는 데 한계가 있는 반면, 낸드는 가격이 낮고 대용량을 구현하기 쉽지만 상대적으로 속도가 느리다. z낸드-O는 낸드의 비용과 용량상 이점을 유지하면서 처리 속도를 끌어올린 제품이다. 이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장은 매개변수 1200억개 규모의 AI 모델을 시험 구동한 결과, z낸드-O가 기존 D램 서버와 같은 초당 토큰 처리량을 내면서도 메모리 비용은 6분의 1에 그친다고 설명했다. 비싼 D램을 대량으로 사용하지 않고도 AI 모델을 빠르게 구동할 수 있다는 의미다. 이 부사장은 기조연설 도중 초소형 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) ‘BM1773’을 들어 보이며 “믿기 힘들겠지만 이 작은 스토리지 칩 하나가 최고급 세단 한 대 값과 맞먹는다”고 말했다. 이어 “바닥에 떨어뜨린다면 당장 내일부터 새 직장을 구하러 다녀야 할 것”이라고 말해 참석자들의 웃음을 자아냈다. 삼성전자는 이날 400단 이상을 수직으로 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-낸드’도 업계 최초로 공개했다. AI 모델이 고도화하면서 연산을 담당하는 HBM뿐 아니라 방대한 데이터를 저장하는 낸드와 기업용 SSD 수요도 함께 늘어나는 데 대응한 제품이다. 삼성전자는 HBM과 고성능 낸드, 기업용 SSD를 모두 공급할 수 있는 제품군과 양산 역량을 앞세워 AI 데이터센터부터 온디바이스 AI까지 시장을 넓힐 계획이다. 김 상무는 기조연설에서 “삼성이 돌아왔다”며 차세대 AI 메모리 경쟁에 대한 자신감을 나타냈다.

SK하이닉스가 샌디스크와 함께 차세대 인공지능(AI) 서버 메모리로 각광받는 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 구성한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. SK하이닉스는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열리는 세계 최대 규모 메모리 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 이번 규격을 선보였다고 밝혔다. HBF는 AI 서버에서 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층이다. HBM과 같이 AI의 데이터 연산 속도가 빠르면서도 낸드플래시를 기반으로 해 용량을 크게 늘릴 수 있다. 추론형 AI의 확산에 따라 처리해야 할 데이터양이 늘면서 용량이 부족한 HBM과 속도가 느린 SSD의 단점을 동시에 보완하는 차세대 메모리로 주목받고 있다. 이번에 공개된 HBF의 용량은 최대 512GB까지 지원된다. HBF와 프로세서를 연결하는 방식은 업계 표준 인터페이스인 UCIe를 채택했다. UCIe를 통해 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 등 서로 다른 종류의 프로세서에도 HBF를 유연하게 적용할 수 있다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 저장장치 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에 나선다는 전략이다. 중국 CXMT(창신 메모리)까지 가세하며 치열해지는 글로벌 D램 경쟁에서 우위를 점하기 위해서다. 최근 AI 추론 시장의 경쟁력이 단일 칩의 성능보다 CPU와 GPU, 메모리와 저장 장치까지 모두 아우르는 시스템 차원의 최적화가 관건이 된 점도 가세했다. ‘풀스택 기업’을 표방하는 SK하이닉스는 HBF까지 밸류체인을 넓혀 HBM과 HBF를 모두 지원할 수 있는 종합 메모리 솔루션 기업으로 입지를 공고히 하겠다는 계획이다. 업계에서는 HBF 시장이 빠르게 성장해 2030년 17조원에 육박하고, 2038년에는 HBM 시장을 앞지를 것이란 예측도 나온다. 삼성전자도 ‘FMS 2026’에 참여해 HBM, 낸드, SSD를 잇는 ‘메모리 아키텍처 혁신’을 주제로 전시한다. D램, 낸드, 컨트롤러, 파운드리, 첨단 패키징 등 종합반도체기업(IDM)의 역량을 강조하며 AI 데이터 병목을 줄이는 방안을 소개할 예정이다. 한편, 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 2분기 D램 매출 기준으로 삼성전자는 39% 점유율을 기록해 1위를 유지했고, SK하이닉스는 점유율 26%를 차지했다.

서울신문 독자권익위원회는 지난 28일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 제200차 회의를 열고 7월 한 달간의 서울신문 보도를 평가했다. 회의에는 김춘식(한국외국어대학교 미디어커뮤니케이션학부 교수) 위원장을 비롯해 이명행(SK하이닉스 PR기획팀장·변호사), 이상은(고려대 언론정보대학원 석사과정·교사), 차윤주(연세드림세무회계 대표·세무사), 박경환(서울시 민생노동국장), 홍정석(법무법인 화우 파트너 변호사) 위원이 참석했다. 위원들은 창간 122주년 기획 ‘쉬었음 청년 추적기’와 ‘청탁금지법 10년 대해부’ 등 심층 보도가 서울신문의 강점을 잘 보여 줬다고 평가했다. 다만 증시·세제·정치 보도에서는 구조 분석과 솔루션 제시를 강화해야 한다는 지적도 나왔다. 다음은 위원들의 주요 의견. 이상은 고려대 미디어 석사과정학생부 부실 관리 정밀 진단 훌륭현장 문제 해결할 대안 제시해야교사로서 가장 인상 깊었던 기사는 21일자 ‘학폭 기록 사라지고… 교사는 대입 반영 학생부 ‘복붙’’이다. 감사원 감사 결과로 상담 기록 미보관과 생기부 ‘복붙’ 실태를 정밀히 짚은 점은 훌륭했으나, 적발 사실을 전하는 데 집중하다 보니 교사 행정 부담이나 학폭위의 구조적 한계까지 파고들지 못해 아쉬웠다. 현장에서 실제 문제를 해결할 수 있는 솔루션 저널리즘이 필요하다. 27일자 ‘“서울 가면 성공” 옛말… 부모 경제력이 ‘상경 효과’ 좌우’ 기사와 16일자 ‘‘장윤기 부실 수사’, ‘진짜 윗선’ 찾기 수사력 집중… ‘계획범죄’ 입증 재판 관건’, 19일자 ‘1인가구 절반이 월세살이… 안 먹고 안 쓰고 빚투 ‘두리번’’ 보도 역시 사법·행정 쟁점을 잘 포착했다. 다만 데이터 정리에 집중하다 보니 상경을 포기했거나 고비용 구조에 시달리는 청년들의 생생한 목소리가 부족했고, 경찰의 지역 유착이나 대응 매뉴얼, 주거·빚투 대안 등 구조적 해법까지 파고들지는 못했다. 수치 뒤 가려진 현장의 얼굴과 언론 나름의 해법을 함께 제시해야 한다. 13~15일자 ‘청탁금지법 10년 대해부’ 기획은 판결문과 현장을 잘 엮어낸 수작이다. 22대 국회 계류 개정안 19건의 미통과 배경과 정치적 셈법을 짚는 후속 취재가 더해진다면 깊이가 더해질 것이다. 이명행 SK하이닉스 PR기획팀장‘쉼은 무기력 아닌 대기’ 발상 전환청년 발언 전면 내면 더 나았을 것창간을 맞아 전담 취재팀을 꾸리고 알찬 심층 기획을 선보인 기자들의 노고가 돋보였다. 다만 일부 온라인 기사 제목이 과하게 자극적이었던 점은 아쉽다. 인터넷 뉴스 환경에서 조회수를 겨냥한 제목이 쓰이는 관행이 있지만, 종합 일간지로서 품격을 지키고 공적 역할을 기준 삼는 내부 원칙을 견고히 했으면 한다. 기획 ‘쉬었음 청년 추적기’는 읽는 내내 먹먹할 정도로 공감이 깊었다. 특히 17일자 ‘‘쉬었음 MZ’ 그냥 쉼은 없었다’는 청년들의 상태를 단순 무기력이 아닌 취업을 위한 ‘전략적 대기’ 상태로 바라보게 해 인상적이었다. EU와 일본의 대응 사례까지 소개해 독자들이 정책적 대안을 고민해 볼 수 있게 한 점도 좋았다. 16일자 ‘[서울신문·삼성 공동 캠페인] 전남광주의 미래, 청년이 설계한다’는 청년 문제를 1면에 전면 배치한 진정성은 느껴졌으나 포럼 참석자의 당위성 발언 위주여서 아쉬움이 남았다. 현장 청년들의 실제 사례와 생생한 목소리를 전면에 노출했더라면 훨씬 흡인력 있었을 것이다. 차윤주 연세드림세무회계 대표깊이 있는 청년·청탁금지법 기획기자 후기·독자 참여 방식도 추천7월 지면은 유난히 굵직한 사건 속에서 언론의 공적 역할이 크게 시험받은 한 달이었다. 창간 122주년 ‘쉬었음 청년 추적기’ 기획과 ‘청탁금지법 10년 대해부’ 기획은 첫 회를 접했을 때 시의성에 의문이 들었으나, 회차를 거듭할수록 창간기획다운 호흡과 깊이가 드러났다. 특히 청탁금지법 기획은 12일자 ‘빈손은 마음에 걸리고 성의는 법망에 걸렸다’, 13일자 ‘선물과 뇌물 사이…법관 따라 ‘고무줄 판결’’처럼 1인칭 고백과 460여 건 판결·결정문 전수조사를 결합해 법 시행 10년의 변화를 체감도와 데이터 두 방향에서 잘 보여 줬다. 편집국이 어떤 문제의식으로 해당 의제를 선정했는지 독자에게 전해진다면 기획의 무게감이 더해질 것이다. 기자의 에필로그 배치나 편집자 주를 통한 어젠다 공유, 독자가 기획 선정에 참여하는 상향식 방식과 인터랙티브 콘텐츠 활용도 권한다. 경제·부동산 보도로는 12일자 ‘레버리지 위험경보–‘음의 복리’ 레버리지, 코스피 뒤흔들다’와 27일자 ‘주택공급의 덫, 지자체 인허가–시청 4년, 도청 2년…인허가 지옥’ 기획이 돋보였다. 단독 데이터 분석과 지방행정 절차의 병목을 파헤쳐 서울신문만의 강점이 잘 발휘됐다. 박경환 서울시 민생노동국장청년 보도, 정책 기획자 참고 자료금품 수수, 기관 감사 부문 취재를7월 청년 보도는 막연한 어려움 대신 취약한 현실을 구체적으로 드러내 인상적이었다. ‘쉬었음 청년 추적기’ 기획 중 20일자 ‘쉬었음이 감점되는 구인 시장’은 50만원짜리 면접 강의와 AI 채용 등 기업 환경과 청년 구직의 미스매치로 인한 실업의 구조적 원인을 명쾌히 짚었다. 22일자 ‘빵 만들어 출장 판매·합숙 캠프까지… 취업 재촉 않고 ‘일상 회복’ 돕는다’ 기사의 일본 무사시노 지역청년서포트스테이션 사례는 정책 입안자에게 매우 유익한 참고 자료였다. 9일자 ‘경찰, 준비돼 있습니까’ 기획의 공권력을 감시하는 일관된 논조는 높이 평가한다. 다만 1면에 실린 ‘내가 느그 서장하고 아직도 통하는 경찰’ 기사의 제목은 사투리로 지역 비하 논란을 초래하거나 자극적 헤드라인으로 비칠 위험이 있어 지양해야 한다. 15일자 ‘뇌물죄보다 입증 쉬운 ‘만능 키’ 청탁금지법’은 공직자 금품 수수 시 법적 적용 기준을 잘 정리했다. 애초 보완을 전제로 제정된 법인 만큼, 향후 일선 기관 감사부서를 직접 취재해 실제 처벌 및 면제 사례를 파고든다면 더 큰 도움이 될 것이다. 아울러 임태환 기자의 ‘‘주식 손해 메꾸려다… ‘불법 PC방’ 빚더미’ 기사와 이두걸 사회1부장의 ‘[데스크 시각] 공정의 모병제, 불가능하지 않다’ 칼럼 등 대안을 제시한 보도들도 유익했다. 홍정석 법무법인 화우 변호사선관위 6년 치 감사 자료 분석 성과검증하지 않은 외신 인용 경계해야7월 보도 중 6일 ‘한해 1000건 이상 지적, 시정만 92%… ‘자정 불능’ 선관위’ 기사는 모범 사례다. 6년 치 감사 보고서를 분석해 지적 7729건 중 징계가 단 2건에 불과하다는 사실을 제시한 것은 데이터 기반 감시저널리즘의 뛰어난 성과다. 16일자 ‘소고기 대신 쌀 추가 개방… 대미협상 카드 부상’ 등 중동 위기와 관세 협상 보도도 국제·경제 맥락을 체계적으로 전달했다. 다만 증시 폭락과 세제 개편 보도에서는 종합지가 해야 할 의미 설명과 대안 제시가 부족했다. 속보는 방송이, 시장 분석은 경제지가 맡을 때 종합지는 ‘내 계좌가 왜 녹는지’, 개인의 삶과 정책에 갖는 의미와 방향성을 제시해야 한다. 22일자 국제면 기사 ‘혐오가 빚은 외로운 늑대에… 방탄조끼 입는 ‘민주주의 고향’’은 영국 정치인 피살 사건을 2016년 조 콕스·2026년 앤 위디컴 사건까지 10년 흐름 속에서 조명한 점이 유익했다. 하지만 수사 초기 사건에 ‘외로운 늑대’라 단정한 제목과 텔레그래프의 ‘언론 책임론’을 검증하지 않은 채 동일 선상에 올린 대목은 증거 위계를 흐릴 위험이 있다. 김춘식 한국외국어대학교 교수주식토큰 보도, 의제 발굴 뛰어나홍명보 사퇴 속 축구계 비판 모범‘회색지대 주식토큰’ 기획은 49조원 규모로 급성장한 신종 시장의 규제 공백을 정면으로 겨냥해 감시견 기능과 의제 발굴력이 뛰어났다. 다만 위험을 떠안는 투자자의 육성이 빠져 있어 현장 주체 보강이 필요하며, 대형 증권사 이해상충에 대한 비판적 거리를 유지해야 한다. 대한민국 축구 대표팀 홍명보 감독 사퇴 관련 연속 보도는 단발성 사건을 협회 거버넌스 문제로 끌어올린 탄탄한 3단 구조(진단·비교·해결책)와 다양한 취재원 활용으로 책무 저널리즘을 실천한 모범 사례다. 정치권의 즉각 개혁 프레임에 휘둘리지 않고 전문가 합의로 응수한 점도 성숙한 접근이었다. 다만 경기 결과의 원인을 협회 무능으로 지나치게 단순화하고, ‘런명보’나 ‘환멸’ 같은 감정적 어휘 사용과 익명 인용이 다수였던 점은 아쉬웠다.‘청탁금지법 10년 대해부’ 기획은 461건 판결문 전수조사해 의미있는 정보를 전달했으나, 유죄 직종 4위로 드러난 언론계 자신의 10년에 대한 성찰적 검증은 빠졌다. 7월 지면은 무거운 의제들을 심층적으로 다뤄 저널리즘적 깊이를 보여 줬다. 앞으로도 단순 전달을 넘어 현장의 목소리와 구조적 해법을 제시하는 솔루션 저널리즘을 당부한다.

AI 에이전트가 기업의 데이터를 읽고 분석해 업무에 활용되는 흐름이 확산되면서, 업계에서는 모델 성능 못지않게 데이터의 최신성과 활용 가능성이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 최근 개발 현장에서는 코드를 세세하게 작성하지 않고 자연어 지시를 바탕으로 결과물을 만드는 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’ 흐름이 주목받고 있다. 기획자가 짧은 시간 안에 프로토타입을 구현하고, 비개발 직군이 업무에 필요한 페이지나 자동화 도구를 직접 만드는 사례가 늘면서, 소프트웨어 제작의 진입장벽이 낮아지고 있다는 평가도 나온다. 이 같은 변화는 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 이어지고 있다. AI 에이전트가 실시간에 가까운 판단과 자동화를 수행하려면 지속적으로 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터 접근이 원활하지 않으면 결과의 정확도와 활용성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입 과정에서 모델 자체보다 데이터를 확보·정리·갱신하는 방식이 더 큰 운영 과제가 될 수 있다는 시각도 제기된다. 이 같은 흐름은 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 옮겨가는 모습이다. AI 에이전트가 실시간 의사결정을 내리려면 끊임없이 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터에 대한 접근이 제한되면 에이전트가 오작동할 위험이 커질 수 있다는 우려가 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입의 병목이 모델 자체보다 ‘데이터를 다루는 방식’에 있을 수 있다는 시각도 제기된다. 참조하는 데이터가 며칠 전 상태에 머물러 있다면, 에이전트가 내놓는 답변의 신뢰도 역시 낮아질 수 있다는 지적이다. 문제는 이 데이터를 수집하는 스크래퍼를 만들고 유지하는 일 자체가 상당한 개발 리소스를 요구한다는 점이다. 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 스크래퍼가 멈추기 일쑤여서, 전담 개발 인력이 없는 기업이라면 데이터 확보 단계에서부터 병목을 겪는 경우가 많다. 검색 환경의 변화도 이런 흐름을 부채질한다. 이용자가 검색창에 단어를 입력하던 방식에서, AI에게 맥락을 설명하고 답을 구하는 방식으로 무게 중심이 옮겨가면서, 콘텐츠와 데이터의 가치도 특정 키워드를 얼마나 반복했는지보다 주제와 맥락에 얼마나 밀접하게 연결돼 있는지로 판가름 나는 추세다. 결국 얼마나 ‘관련성 높은’ 데이터를 실시간으로 확보하느냐가 AI 서비스의 품질을 가르는 변수가 되고 있는 셈이다. 결국 관건은 코딩 지식 없이도 이런 데이터 파이프라인을 얼마나 빠르게 구축할 수 있느냐다. 실제로 세계 1위 웹 데이터 플랫폼 브라이트데이터(Bright Data)는 스크래퍼 스튜디오(Scraper Studio)를 통해 원하는 웹사이트와 필요한 데이터를 자연어로 설명하면 AI가 곧바로 실행 가능한 스크레이퍼를 만들어주는 방식을 택했다. 전 세계 2만개 이상의 조직에 웹 데이터 인프라를 제공해 온 브라이트데이터가 이 서비스를 한국 시장에서 주력으로 내세우는 이유이기도 하다. 데이터를 다루는 기술의 눈높이가 개발자에서 비개발자로 넘어가는 흐름 속에서, 자연어 한 줄로 웹 데이터를 확보하는 방식이 기업의 AI 전략을 어떻게 바꿔놓을지 주목된다. 결국 데이터를 먼저, 그리고 정확하게 읽는 쪽이 AI 경쟁에서 앞서 나갈 가능성이 크다. 데이터 수집의 진입장벽이 낮아질수록, 그 격차는 기술력보다 실행 속도에서 갈릴 것이라는 전망도 나온다.

전방위 반도체 동맹 맺은 삼성브로드컴과 5년간 292조 협력 추진삼성SDS·앤트로픽 파트너십 체결SK, 엔비디아 등과 1085조 협력 차세대 AI 메모리 공동 개발 추진국내 최대 2GW AI 팩토리 구축도현대차그룹, 피지컬 AI 생태계 ‘시동’엔비디아와 로봇 플랫폼 공동 구축국내 연구기관·스타트업에게 개방네이버, AI 인프라로 해외 공략엔비디아와 GPU 공급·기술 협력브룩필드 지원받아 AI 팩토리 구축 한미 주요 기업들이 총 9500억 달러(약 1375조원) 규모의 초대형 인공지능(AI) 협력에 나서면서 우리나라가 메모리 반도체 공급기지에서 AI 핵심 공급망으로 도약할 것이라는 기대가 적지 않다. 특히 이재명 대통령과 기업 총수들이 지난 24일(현지시간) ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 모임으로써 선언적 의미를 넘어 실질적 이행을 담보했다. 그럼에도 투자 시점과 규모에 대한 변동성이 남아 있고 데이터센터에 대한 주민 반발이나 전력·인프라 병목 등 해결할 과제도 남아 있다. 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 기업 브로드컴과 향후 5년간 메모리·파운드리 분야에서 2000억 달러(약 292조원) 이상 규모로 전략적 협력을 추진하기로 했다. 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 메모리부터 2나노미터(nm) 이하 파운드리, 첨단 패키징까지 반도체 전 영역을 아우르는 전략적 협력이다. 특히 삼성의 메모리·파운드리·패키징 역량을 한데 묶은 원스톱 턴키 경쟁력이 본격 활용되는 사례다. 이재용 삼성전자 회장은 미 샌프란시스코 오픈AI 본사에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 만나는 등 글로벌 빅테크 기업과 접촉면을 넓혔다. 양측은 HBM과 D램, 첨단 파운드리 등 AI 인프라 분야의 협력 확대 방안을 협의했을 것으로 관측된다. 이 회장은 샌프란시스코 AI 서밋에서 “한국과 미국 두 나라 강점들을 하나로 결합한다면 우리는 더 빠르게 혁신하고 더 크게 성장하며 더 많은 난제를 해결할 수 있을 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 한국 시장 내 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 생성형 AI인 클로드 구축·운영을 위한 응용형 AI 엔지니어를 함께 양성하기로 했다. SK그룹은 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS) 등과 5년간 7500억 달러(약 1085조원) 규모의 AI 인프라 분야 협력에 합의했다. 특히 SK하이닉스는 엔비디아와 HBM 등 차세대 AI 메모리를 함께 개발하고 최적화한다. SK가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)·AI 서버 개발 단계부터 참여한다는 의미다. SK하이닉스는 MS와 메모리 장기 공급 협력을 통해 메모리 솔루션을 함께 발굴하고 실제 서버 환경에서의 검증을 거쳐 AI 서버용 메모리의 새로운 기준을 정립해 나갈 계획이다. SK가 ‘3대 메가 프로젝트 국민보고회’에서 내놓은 전국 단위 AI 데이터센터 구축 계획도 구체화된다. SK텔레콤은 국내 최대 2GW 규모의 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아의 차세대 GPU를 공급받고 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽도 SK텔레콤이 추진하는 국내 AI 데이터센터 구축에 참여한다. 최태원 SK그룹 회장은 “대한민국은 더 많은 메모리칩을 만들고 AI 데이터센터도 더 많이 만들어서 글로벌 인프라에 집어넣어야 한다”며 “미국과 유럽, 아시아를 잇는 AI 데이터센터의 허브가 될 필요가 있다”고 말했다. 현대차그룹은 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 구상을 밝혔다. 정의선 현대자동차그룹 회장은 “자동차 그리고 로봇과 같은 개별 디바이스 지능화를 시작으로 AI 팩토리 같은 특정 공간의 지능화를 거쳐 궁극적으로 전체 도시 인프라가 유기적으로 연결·운영되는 도시 레벨의 통합 지능화를 실현하는 것”이라고 설명했다. 정 회장은 특히 국내 로봇과 AI 기술 혁신을 뒷받침하기 위해 현대차그룹과 엔비디아의 피지컬 AI 역량을 결합한 ‘로봇 레퍼런스 플랫폼’ 공동 구축 계획을 공개했다. 엔비디아와 함께 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 플랫폼을 꾸려 국내 연구기관과 스타트업이 피지컬 AI 기술을 개발하고 실증할 수 있는 개방형 생태계를 조성할 계획이다. 네이버는 국내를 넘어 해외로 진출할 길을 열었다. 엔비디아로부터 10억 달러(약 1조 4600억원) 규모의 전략적 투자를 유치해 GPU 공급과 기술 협력을 확대하고 브룩필드로부터 최대 90억 달러(약 13조 1700억원) 규모의 지원을 받아 글로벌 AI 팩토리를 구축한다는 구상이다. 브룩필드와는 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비 등 안정적인 인프라와 공급망을 공동 마련키로 했다. 네이버는 이번 투자를 바탕으로 데이터센터 설계·운영 기술과 AI 모델, 클라우드 서비스 역량을 결합해 글로벌 AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 이해진 네이버 의장은 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업(확장)하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 다만 데이터센터 건설의 경우 수도권 전력망 부족과 부지 확보, 지방자치단체의 인허가 절차, 용수 공급, 지역 주민 수용성 등이 걸림돌이다. 이종명 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “실질적 성과로 이어지려면 정부의 메가 프로젝트와도 합을 맞춰 탄력적으로 추진해 나가야 한다”고 말했다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “향후 투자 집행과 정부의 인프라·정책 지원이 뒷받침되는지 지켜봐야 한다. 규제 개혁 및 과학기술 분야에 대한 교육 및 투자 강화 등도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 엔비디아의 AI 생태계에 과도하게 의존하지 않도록 장기적으로 자체 생태계 경쟁력을 키우자는 제언도 있었다.

지금은 상상하기 힘들 수도 있지만, 10년 전만 해도 AMD는 파산 위기에 몰려 있던 회사였습니다. 그러다가 2017년 Zen 아키텍처 기반의 라이젠을 내놓으면서 극적인 반전의 계기를 마련합니다. Zen 아키텍처 기반의 서버 CPU인 에픽(EPYC) 역시 마찬가지로 서버 시장에서 사실상 퇴출되다시피 했던 AMD의 점유율을 무섭게 끌어올리면서 현재는 데이터 센터 부문에서 인텔보다 더 높은 매출을 올리고 있습니다. 서버 CPU 점유율도 매출액 기준으로 거의 절반에 육박한 것으로 평가받고 있습니다. Zen 아키텍처를 선보인 지 9년이 흐른 지금 AMD는 TSMC의 최신 2nm 공정으로 제조한 Zen 6 아키텍처 기반의 에픽 서버 CPU인 코드명 베니스(Venice)를 정식 공개했습니다. 베니스는 최대 256코어 512스레드를 지닌 초대형 서버 CPU로 무려 2030억 개의 트랜지스터를 집적한 괴물 CPU입니다. 이렇게 큰 CPU를 한 번에 제조하기는 어렵기 때문에 베니스는 TSMC의 2nm 공정으로 제조한 컴퓨트 칩렛(chiplet, 모듈형 단일 기능 집적 회로) 8개(각 32코어)를 6nm 공정으로 만든 두 개의 I/O 칩렛에 연결해 제조됩니다. CPU와 달리 높은 클럭으로 동작할 필요가 없는 I/O 칩렛은 저렴한 공정으로 제조한 것입니다. TSMC의 2nm 공정 기술은 나노시트 트랜지스터(GAA)를 최초로 적용해서 동일 전력 소비에서 10~15% 향상된 성능, 25~30% 낮은 전력 소비, 그리고 최대 15% 향상된 트랜지스터 밀도를 제공합니다. 그 덕분에 베니스는 최초로 작은 칩렛 하나에 32코어를 집적할 수 있었는데, 1세대 에픽 프로세서가 32코어를 집적하기 위해 4개의 8코어 칩렛을 사용했던 것과 비교해서 기술 발전 정도를 짐작할 수 있습니다. 참고로 최대 클럭도 5GHz로 서버 프로세서치고는 상당히 높은 수준으로 올릴 수 있게 됐습니다. 에픽 베니스는 필요할 때는 256개의 최대 코어 중 96개만 더 높은 클럭으로 구동할 수 있는 옵션을 제공합니다. 6세대 에픽 CPU는 크게 두 가지 제품군으로 출시됩니다. 에픽 9006 SP7 칩은 64개에서 256개의 Zen 6 코어, 128개에서 512개의 스레드, 최대 1.6TB/s의 대역폭, 그리고 최대 64Gbps의 속도를 지원하는 PCIe Gen6를 탑재한 플래그십 제품입니다. 2026년 4분기에 출시될 예정입니다. 에픽 9006 SP8 서버 CPU는 2027년 상반기 출시 예정으로 8~128코어의 보다 저렴하고 유연한 시스템을 위한 제품군입니다. 참고로 가격은 최상위 256코어 제품인 에픽 9996 기준 1만 4904달러입니다. AMD 에픽 CPU는 경쟁사 대비 더 많은 코어 숫자를 지녀 더 비싼 가격에 팔리고 있으며 이로 인해 출하 수량 대비 매출이 높은 것으로 알려져 있습니다. 최근 에이전틱 AI로 인한 고성능 서버 CPU 수요가 증가한 점을 생각하면 6세대 에픽 베니스의 선전을 기대할 수 있습니다. AMD는 에이전트 기반 CPU 서버 샌드박스에서 엔비디아 베라(Vera) 같은 Arm 기반 CPU 대비 와트당 최대 2.8배의 에이전트 처리량을, 범용 CPU 서버에서는 와트당 최대 3.3배의 성능을 제공한다고 주장합니다. 또한 5세대 에픽 튜린 CPU 대비 최대 1.8배의 토큰/초 처리량, 1.7배의 에이전트/와트 효율, 그리고 1.4배의 성능/와트 효율을 제공합니다. 다만 현재 TSMC의 2nm 공정은 애플과 같은 주요 빅테크에서 주문이 쏟아지는 상황으로 공급 병목 현상을 겪고 있습니다. 따라서 AMD는 Zen 6 기반의 소비자용 CPU 출시를 올해 하반기에서 내년으로 연기한 상황입니다. 메모리 가격 폭등과 더불어 한동안 소비자 CPU 시장은 다소 침체될 수밖에 없는 분위기입니다. 다만 Zen 6 베니스의 등장은 소비자용 제품 역시 그렇게 먼 미래는 아니라는 점을 보여주고 있습니다. AMD는 2028년 Zen 7 아키텍처 기반의 7세대 EPYC 플로렌스(Florence)를 개발하고 있다고 발표했습니다. Zen 7은 TSMC의 A16 혹은 그 이하 공정이 예상됩니다. 또한 이 프로세서는 차세대 메모리 표준인 MRDIMM 및 LPDDR 시리즈(혹은 DDR6)를 지원하는 최초의 EPYC 제품군이 될 것으로 보입니다. 그리고 2030년에는 코드명 라벤나(Ravenna)로 알려진 Zen 8 아키텍처가 등장할 예정입니다. 물론 AMD의 거침없는 행보에 대응하기 위해 인텔의 발걸음도 빨라지고 있습니다. 인텔은 최대 288코어 288스레드의 클리어워터 포레스트 서버 CPU를 18A 공정을 이용해 제조하고 개량형인 18A-P를 차세대 제온 다이아몬드 래피즈에 적용해 에이전틱 AI 시장에서 주도권 확보를 위해 노력하고 있습니다. AI 시대 서버 시장을 두고 시장 1위를 차지하려는 AMD와 부활의 조짐을 보이는 인텔 간의 치열한 싸움이 예상됩니다.

지방세 업무를 처리하는 표준 지방세정보시스템에 1일 장애가 발생하면서 인터넷 지방세 신고·납부 서비스인 위택스 등 관련 서비스 이용에 차질이 빚어지고 있다. 전남·광주통합특별시 출범 등 지방 행정체제 개편이 이미 예고돼 있었음에도 정부의 대비가 허술했던 것 아니냐는 지적이 나온다. 행정안전부는 이번 장애에 대해 “전남·광주통합특별시 출범과 인천 행정체제 개편에 따른 변경 사항을 표준 지방세정보시스템에 반영하는 과정에서 발생했다”고 밝혔다. 행안부 관계자는 “행정코드와 주민 주소지 변경 등을 반영하는 과정에서 데이터베이스에 문제가 생겼다”며 “복구 시점은 예단하기 어렵지만 내일이라도 최대한 신속히 정상화하겠다”고 말했다. 앞서 행안부는 행정체제 개편에 따른 시스템 통합 작업을 위해 지난달 26~29일과 30일~1일 두 차례 위택스 서비스를 중단했다. 이날 오전 8시부터 서비스를 재개할 예정이었지만 시스템은 정상화되지 않았다. 행안부 관계자는 “해킹 등 외부 공격에 따른 장애는 아니다”라며 “자동차세 납부 등 일부 서비스는 재개됐지만 지방세 납부확인서 등 데이터베이스 확인이 필요한 업무는 여전히 불가능한 상태”라고 밝혔다. 행안부는 지방세정보시스템의 데이터 처리량 증가로 오류가 발생한 것으로 보고 있다. 행안부 관계자는 “통합시 출범 등에 맞춰 시스템 전환을 서두르다 보니 한꺼번에 많은 양의 데이터를 전환하는 과정에서 병목에 따른 과부하가 발생했다”고 설명했다. 이번 장애로 위택스는 물론 지방정부 민원창구와 무인민원발급기, 정부24를 통한 지방세 신고·납부와 제증명 발급이 중단됐지만 이날 오후 12시부터 지방세 납부 기능은 정상화됐다. 다만 취득세 등 신고 후 납부가 필요한 세목은 여전히 납부가 원활하지 않은 상태라고 행안부는 전했다. 앞서 지난달 29일에도 시스템 장애로 차량 등록 등 업무에 차질이 빚어진 바 있다. 행안부는 자동차세와 취득세 등 지난달 26일부터 이달 2일까지 신고·납부 기한이 도래한 모든 지방세의 기한을 7일까지 연장하고, 필요하면 추가 연장하기로 했다. 당초 행안부는 이날 기한을 3일로 연장한다고 밝혔으나 시간이 촉박하다는 판단 아래 추가로 나흘 더 연장했다. 행안부는 부동산 등기 등에 필요한 지방세 납부확인서는 시스템 복구 이후 발급받도록 안내했다. 긴급 발급이 필요한 사람은 지방 세무부서를 방문해 취득세·등록면허세 등을 손으로 직접 신청서를 작성해 신고·접수할 수 있도록 했다. 행안부 관계자는 “등기소에서도 수기 접수를 받을 수 있도록 협의했다”며 “시스템 장애로 인한 피해 민원에 대한 보상 방안도 검토하겠다”고 말했다.

퀄컴이 AI 데이터센터 시장을 위한 새로운 플랫폼 ‘드래곤플라이’(Dragonfly)를 전격 공개하며 엔비디아와 다른 AI 빅테크들에 도전장을 내밀었습니다. 자연계에서 가장 효율적인 비행 곤충인 잠자리처럼 에너지 효율성을 높인 플랫폼을 만들겠다는 의지가 담긴 이름입니다. 사실 퀄컴이 데이터센터 시장에 도전하는 것은 처음이 아닙니다. 과거 센트리크 2400 CPU를 통해 서버 시장에 도전했다가 결국 시장 문턱을 넘지 못하고 고배를 마셨던 경험이 있습니다. 하지만 최근 AI 인프라 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 퀄컴은 기존의 모바일 및 엣지 AI 및 CPU 설계에서 얻은 강점을 살려 다시 AI 데이터센터에 도전하고 있습니다. 퀄컴 드래곤플라이는 단순히 하나의 CPU나 GPU를 지칭하는 이름이 아니라 AI 가속기, CPU, 네트워킹, 그리고 커스텀 실리콘을 하나의 통합된 생태계로 묶은 ‘풀스택(Full-stack)’ 생태계의 브랜드를 의미합니다. CPU, GPU, 네트워킹, 그리고 CUDA 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶어 제공하는 엔비디아와 같은 전략을 구사하는 셈입니다. 물론 이 분야에서는 엔비디아가 훨씬 강력한 생태계를 구축한 상태이지만, 퀄컴은 모바일에서 얻은 저전력·고효율 설계를 무기로 AI 데이터센터 시장에 ‘원스톱(One-stop)’ 솔루션을 제공하겠다는 포부를 지닌 것으로 보입니다. 드래곤플라이 AI 데이터센터 생태계의 핵심은 당연히 AI 가속기입니다. 2027년 출시를 목표로 한 AI250은 퀄컴이 주도하는 차세대 메모리 기술인 HBC(High Bandwidth Compute) 1세대를 탑재할 계획입니다. HBC는 DDR 메모리 대신 LPDDR 메모리를 적층한 고대역폭 메모리로 컴퓨트 다이(Compute die) 위에 바로 올려 에너지 효율과 속도를 높였습니다. 실물을 공개하지 않았지만, 와트당 대역폭(Bandwidth per Watt)에서 HBM 메모리보다 6배나 높였다는 것이 퀄컴의 주장입니다. 퀄컴의 로드맵에 따르면 2028년에는 HBC 2세대 기술을 적용한 AI300이 출시됩니다. AI300은 LPDDR 메모리를 사용한 기존 AI200 대비 54배에 달하는 대역폭을 제공하며, HBM(고대역폭 메모리)과 비교했을 때 와트당 대역폭이 6배나 높습니다. 만약 이 주장이 사실이라면 대규모 언어 모델(LLM)이나 멀티모달 모델, 그리고 에이전트 AI 워크로드에서 발생하는 막대한 전력 소모와 데이터 이동 병목 현상을 획기적으로 해소할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 하이퍼스케일 데이터센터에서는 각 GPU, CPU의 메모리 대역폭만큼이나 수많은 프로세서들을 빠르게 연결하는 것도 중요합니다. 퀄컴의 새로운 데이터센터 연결 플랫폼은 800G에서 최대 1.6T급에 이르는 고대역폭을 지원하며, 데이터 이동의 병목을 해결하기 위해 UALink와 같은 개방형 표준을 활용한 스케일업 및 스케일아웃 아키텍처를 사용할 계획입니다 그리고 최근 에이전틱 AI에서 중요해지는 CPU를 위해 퀄컴은 C1000 서버도 같이 제공할 계획입니다. 이 CPU는 250개 이상의 코어와 최대 5GHz의 클럭 속도를 지니고 있다고 하는데, 멀티 코어뿐 아니라 싱글 코어 성능에서도 업계 최고라는 것이 퀄컴의 설명입니다. 다만 현재까지 업계의 반응은 반신반의한 상태입니다. 이론적으로는 매우 훌륭해 보이지만, 퀄컴이 말한 CPU, GPU, 메모리, 인터페이스 혁신을 위해서는 반도체 제조사를 포함해 많은 제조사들이 함께 힘을 합쳐야 하기 때문입니다. 예를 들어 HBC 메모리의 경우 LPDDR 메모리를 3D TSV(관통 실리콘 비아) 기술로 수직 적층하는 ‘근접 메모리 컴퓨팅’(Near-Memory Computing) 기술인데, 이는 퀄컴의 기술만으로는 불가능하고 원칙적으로 삼성전자 같은 메모리 제조사가 기술을 제공해 주지 않으면 실현 불가능한 이야기입니다. HBC 메모리를 사용하는 AI250/300 가속기나 C1000 CPU 역시 TSMC 같은 파운드리 업체의 협력 없이는 제조하기 어렵습니다. 현재 메모리와 시스템 반도체 모두 최첨단 미세 공정에 대한 수요가 크게 증가해 공급이 이를 따라잡기 어려운 점을 생각하면 물량을 쉽게 확보할 수 있을지부터 의문이 드는 게 사실입니다. 여기에 새로운 규격인 만큼 초기에는 수율이나 비용 문제 역시 만만치 않을 수 있습니다. 이런 의구심을 해소하기 위해서는 우선 실제로 작동하는 제품과 이를 채택한 데이터센터가 등장해야 합니다. 퀄컴은 일반적인 LPDDR 메모리를 사용한 AI200의 샘플링을 진행 중이며 올해 출시할 계획입니다. 이를 통해 퀄컴이 다른 엔비디아, 구글, AMD와 견줄 만한 AI 가속기 설계가 가능하다는 점을 입증해야 다음 단계로 진행이 가능할 것입니다. 퀄컴의 AI 데이터센터 도전이 이번에는 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

네이버클라우드가 2조원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확보·구축·운용지원 사업에서 GPU 사용권 1576장을 취득했다고 25일 공시했다. 이번에 네이버클라우드가 취득한 GPU 사용권은 1576장으로 금액으로는 약 2457억원 규모다. 네이버클라우드는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 전날 협약을 맺고 GPU 자체 활용 사용권을 취득했다고 공시했다. 앞서 네이버클라우드는 올해 2조 800억원 규모로 추진되는 GPU 확보·구축·운용지원 사업에서 삼성SDS, 엘리스그룹과 함께 참여 기업으로 선정된 바 있다. 당초 정부가 네이버클라우드에 배정한 물량은 엔비디아 베라루빈 1008장과 B300 3112장으로 이번에 네이버클라우드가 공시한 물량은 공공 활용분이 아닌 자체 활용 수량에 해당한다. 이중 베라루빈 모델은 기존 모델보다 대역폭과 연산 속도가 빨라 데이터 병목 현상과 사용자 요청 처리 모델 면에서 성능이 향상됐다. 네이버클라우드 관계자는 “전체 물량 4120장 중 자체 활용분 1576장에 관한 공시다”라며 “정부가 구매하는 GPU를 네이버클라우드 데이터센터에 구축해 2031년까지 운영하고 그 대가로 GPU 사용권을 받는 것이다”라고 설명했다.

이노션이 16일 SBVA(구 소프트뱅크벤처스)와 함께 글로벌 인공지능(AI)·테크 혁신기업 10여곳이 참여하는 성장 플랫폼 ‘업 2026’을 진행한다고 15일 밝혔다. 업 2026은 혁신기업들이 직면한 시장 확장, AI·데이터 활용, 신규 수익 모델 등 주요 과제를 중심으로 각 기업의 비즈니스 모델과 성장 병목을 함께 점검하고 개선하는 데 초점을 맞췄다. SBVA가 투자한 오늘의집, 블라인드, 크림, 퀸잇, 런드리고 등이 참여한다. 이노션은 마케팅 에이전시를 넘어 혁신기업과 함께 성장 과제를 공유하고 사업 확장 경로를 모색하는 역할을 수행할 예정이다. 참여 기업의 성장 가능성과 자사 역량을 연결해 협력 모델을 구체화해 나간다는 구상이다.

노조, 성과급 상한 폐지 재차 요구사측, 제도화 거부로 ‘평행선’ 달려암참 “파업 시 경쟁국 이익” 우려구윤철 부총리, 중재 의지 재강조 삼성전자 노사가 11일 중앙노동위원회 사후조정 첫날 회의에서 11시간 30분에 이르는 ‘마라톤 협상’을 벌였지만 최종 합의에는 이르지 못했다. 다만 중노위가 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 논의는 진행됐다”고 밝히면서 극적 타결 가능성은 남겨뒀다. 같은 날 주한미국상공회의소(암참)까지 총파업 우려를 공개 표명하면서 노사 협상에 대한 압박 수위도 커지는 모습이다. 황기돈 중노위 조정위원은 이날 오후 9시 30분쯤 회의를 마친 뒤 기자들과 만나 “오늘은 그냥 내일 계속하는 걸로 결정됐다”며 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 얘기는 했다”고 말했다. 이어 “노사가 서로 이야기해서 굳이 조정안을 안 내고 (노사끼리) 스스로 결정할 수 있으면 그 방법으로 가는 것이 최고이고, 안 되면 조정안을 내야 한다”고 설명했다. 삼성전자 노사는 이날부터 이틀 일정으로 사후조정 절차에 돌입했다. 노조는 성과급 상한 폐지와 영업이익 15% 지급 제도화를 재차 요구했고, 사측은 상한 폐지의 제도화는 수용할 수 없다는 입장을 유지했다. 삼성전자 초기업노동조합 최승호 위원장은 이날 “영업이익 15% 성과급 지급과 상한 폐지를 계속 요구하고 있다”며 “회사가 제도화에 대한 입장이 없으면 조정은 어렵다”고 말했다. 협상이 장기화하는 가운데 암참은 이날 이례적으로 공식 입장문을 내고 총파업 현실화 가능성에 우려를 나타냈다. 암참은 “삼성전자에서 상당한 수준의 생산 차질이나 운영 불확실성이 발생할 경우 글로벌 메모리 반도체 시장의 공급 병목과 가격 변동성 확대, 조달 안정성 악화 우려가 커질 수 있다”고 밝혔다. 이어 “전략 산업 내 노동 불확실성은 한국이 구축해온 안정적 제조·기술·공급망 허브로서의 경쟁력에도 영향을 줄 수 있다”고 경고했다. 암참 회원사인 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 빅테크는 인공지능(AI) 서버·데이터센터 사업에서 삼성전자 메모리에 크게 의존하고 있다. 암참은 “운영 안정성 불확실성이 확대될 경우 글로벌 기업들의 공급망 다변화 움직임이 더욱 빨라질 수 있다”며 “경쟁국들이 반사이익을 얻을 가능성도 있다”고 했다. 정부도 중재 의지를 재차 강조했다. 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 이날 기자간담회에서 “전 세계가 반도체 칩을 구하려고 하는 중요한 시기에 노사 불협화음으로 스스로 기회를 놓치는 일이 있어선 안 된다”며 “노사가 현명하게 판단해 주길 다시 한번 당부한다”고 말했다.

삼성전자 노사가 11일 중앙노동위원회 사후조정 첫날 회의에서 11시간 30분에 이르는 ‘마라톤 협상’을 벌였지만 최종 합의에는 이르지 못했다. 다만 중노위가 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 논의는 진행됐다”고 밝히면서 극적 타결 가능성은 남겨뒀다. 같은 날 주한미국상공회의소(암참)까지 총파업 우려를 공개 표명하면서 노사 협상에 대한 압박 수위도 커지는 모습이다. 황기돈 중노위 조정위원은 이날 오후 9시 30분쯤 회의를 마친 뒤 기자들과 만나 “오늘은 그냥 내일 계속하는 걸로 결정됐다”며 “내일 일단 조정안을 제시할 정도의 얘기는 했다”고 말했다. 이어 “노사가 서로 이야기해서 굳이 조정안을 안 내고 (노사끼리) 스스로 결정할 수 있으면 그 방법으로 가는 것이 최고이고, 안 되면 조정안을 내야 한다”고 설명했다. 삼성전자 노사는 이날부터 이틀 일정으로 사후조정 절차에 돌입했다. 노조는 성과급 상한 폐지와 영업이익 15% 지급 제도화를 재차 요구했고, 사측은 상한 폐지의 제도화는 수용할 수 없다는 입장을 유지했다. 삼성전자 초기업노동조합 최승호 위원장은 이날 “영업이익 15% 성과급 지급과 상한 폐지를 계속 요구하고 있다”며 “회사가 제도화에 대한 입장이 없으면 조정은 어렵다”고 말했다. 협상이 장기화하는 가운데 암참은 이날 이례적으로 공식 입장문을 내고 총파업 현실화 가능성에 우려를 나타냈다. 암참은 “삼성전자에서 상당한 수준의 생산 차질이나 운영 불확실성이 발생할 경우 글로벌 메모리 반도체 시장의 공급 병목과 가격 변동성 확대, 조달 안정성 악화 우려가 커질 수 있다”고 밝혔다. 이어 “전략 산업 내 노동 불확실성은 한국이 구축해온 안정적 제조·기술·공급망 허브로서의 경쟁력에도 영향을 줄 수 있다”고 경고했다. 암참 회원사인 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 빅테크는 인공지능(AI) 서버·데이터센터 사업에서 삼성전자 메모리에 크게 의존하고 있다. 암참은 “운영 안정성 불확실성이 확대될 경우 글로벌 기업들의 공급망 다변화 움직임이 더욱 빨라질 수 있다”며 “경쟁국들이 반사이익을 얻을 가능성도 있다”고 했다. 정부도 중재 의지를 재차 강조했다. 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 이날 기자간담회에서 “전 세계가 반도체 칩을 구하려고 하는 중요한 시기에 노사 불협화음으로 스스로 기회를 놓치는 일이 있어선 안 된다”며 “노사가 현명하게 판단해 주길 다시 한번 당부한다”고 말했다.

광섬유, 속도 빠르고 전력 소모 낮아AI ‘데이터 병목’ 해결사로 떠올라엔비디아, 코닝과 4.6조원 협업 발표메타·MS 등 이미 광섬유 체제 준비CPO 등 AI칩 구조 자체 변화될 듯 엔비디아가 미국 광학·광섬유 기업 코닝과 최대 32억 달러(약 4조 6000억원) 규모 협력에 나서며 글로벌 빅테크들의 ‘빛의 인프라’ 경쟁이 한층 더 치열해지고 있다. 생성형 인공지능(AI) 시대에 들어 데이터 이동량이 폭증하면서 기존 구리선 기반 연결 구조가 한계에 도달하자 전기 대신 빛으로 데이터를 보내는 광통신이 차세대 AI 인프라 핵심 기술로 떠오르고 있다. 6일(현지시간) CNBC에 따르면 엔비디아와 코닝은 차세대 AI 인프라용 첨단 광학 솔루션 공급을 위한 다년간 상업·기술 파트너십 체결 사실을 발표했다. 엔비디아는 코닝 주식 1500만주를 주당 180달러에 살 수 있는 권리를 확보했고 별도로 5억 달러(7260억원)를 선지급했다. 총 투자 규모는 최대 32억 달러에 달한다. 코닝은 미국 내 광학 연결장치 생산 능력을 10배 확대하고 광섬유 생산량도 50% 늘릴 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “지능이 빛의 속도로 움직이는 AI 인프라의 토대를 만드는 과정”이라고 밝혔다. 엔비디아가 코닝과 손잡은 배경에는 이른바 ‘구리의 벽’ 문제가 있다. 기존 데이터센터는 구리선 안에 전기 신호를 흘려 GPU끼리 데이터를 주고받았지만 생성형 AI 시대에는 수천~수만 개의 GPU가 동시에 막대한 데이터를 처리해야 한다. 이 과정에서 구리선은 전송 속도 한계와 발열, 전력 소모 문제를 드러내기 시작했다. 특히 초당 800기가비트(Gbps) 이상 초고속 환경에서는 구리 케이블이 1~2m만 넘어도 신호가 약해지는 것으로 알려졌다. 반면 광섬유 케이블은 빛으로 데이터를 전달하기 때문에 수 ㎞ 거리에서도 빠른 속도와 안정적인 성능을 유지할 수 있다. 웬델 윅스 코닝 CEO는 “광섬유가 구리선보다 전력 소모를 5~20배 줄일 수 있다”고 설명했다. 메타와 마이크로소프트(MS) 등 다른 빅테크들도 이미 빛의 인프라 경쟁에 뛰어들었다. 메타는 코닝과 최대 60억 달러(8조 7000억원) 규모 광케이블 공급 계약을 체결했고, MS는 가운데가 공기로 비어 있어 빛이 더 빠르게 이동할 수 있는 차세대 광섬유(HCF) 기술 확대를 추진 중이다. 업계에서는 앞으로 광섬유가 단순 케이블 교체를 넘어 AI칩 구조 자체까지 바꿀 것으로 보고 있다. 대표적인 기술이 공동패키징광학(CPO)이다. CPO는 GPU와 광통신 장비를 최대한 가까이 붙여 데이터 이동 거리를 줄이는 기술이다. 기존에는 GPU에서 나온 데이터가 전기 신호 상태로 이동한 뒤 빛 신호로 바뀌었다면 앞으로는 GPU 가까운 곳에서 바로 빛으로 변환해 데이터를 보내겠다는 개념이다. 엔비디아는 차세대 AI 서버 ‘베라 루빈’ 플랫폼에서 구리선 약 5000개를 광섬유로 바꾸고 광통신 장비를 GPU 가까이에 배치하는 CPO 기술 도입을 추진 중이다. 엔비디아는 올해 초 관련 기술 확보를 위해 광학 부품 기업인 코히런트와 루멘텀에도 총 40억 달러(5조 8000억원)를 투자했다. 브로드컴과 마벨, 인텔 역시 관련 기술 개발에 뛰어든 상태다.

AI 전문기업 바이브컴퍼니가 AI 에이전트의 성능 지원을 위한 데이터 인텔리전스 플랫폼 ‘VAIV AI DATA PLATFORM(이하 VAIV AI DATA)’을 정식 출시했다. 최근 AI 산업은 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어, AI가 실제 추론 과정에서 얼마나 정확하고 최신화된 정보를 확보할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 거대언어모델(LLM)은 학습 데이터 이후의 최신 정보를 반영하지 못하는 ‘지식 컷오프(Knowledge Cut-off)’ 한계를 안고 있어, 실무 환경에서 최신 시장 변화와 이슈를 충분히 반영하지 못한다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 바이브컴퍼니는 이러한 문제의 핵심을 ‘외부 컨텍스트 데이터 부재’로 진단하고, AI 에이전트가 시장 흐름과 실시간 변화를 이해할 수 있도록 지원하는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 출시했다. 현재 산업 현장에는 ERP나 데이터베이스(DB) 등 내부 데이터를 통합하는 솔루션은 다수 존재하지만, AI 에이전트가 외부 시장 상황을 이해하기 위한 고품질 데이터 공급 체계는 부족한 실정이다. VAIV AI DATA는 이러한 데이터 병목 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 바이브컴퍼니가 지난 26년간 축적해온 약 550억 건 규모의 데이터 자산을 기반으로, AI가 즉시 이해하고 활용할 수 있는 지능형 지식 구조로 재설계해 제공하는 것이 핵심이다. 단순히 원천 데이터를 전달하는 수준을 넘어, 산업 리포트·기업 공시 정보·소셜 담론 등 다양한 멀티채널 데이터를 비즈니스 목적에 맞춰 구조화했다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI 에이전트는 기업 내부 데이터에만 의존하지 않고, 실시간 시장 흐름과 사회적 맥락을 기반으로 보다 정교한 추론과 의사결정을 수행할 수 있게 된다. 기업은 변화하는 시장 상황에 보다 민첩하게 대응하고, 리서치와 분석 업무 효율 또한 높일 수 있다고 회사 측은 밝혔다. 플랫폼은 비즈니스 목적에 최적화된 5종의 데이터 인텔리전스를 공급한다. 세부 구성은 ▲실시간 시장 변화와 소비자 반응을 분석하는 ‘Trend 데이터’ ▲사회적 이슈 추적으로 리스크를 관리하는 ‘Issue 데이터’ ▲전문 지식 기반 리서치 과정을 구조화하는 ‘Research 데이터’ ▲AI 프로파일링을 통한 SNS 유저 특성 분석인 ‘Profiling 데이터’ ▲국내외 투자 지표와 시황 정보를 정제한 ‘Finance 데이터’ 등이다. 운용 편의성 측면에서는 글로벌 표준인 MCP(Model Context Protocol) 연동을 포함해 API, 대시보드, 커스텀 파일 등 4가지 방식의 연동을 지원한다. 이에 따라 도입 기업은 별도의 데이터 파이프라인 구축 절차 없이 실시간 데이터 분석과 리포트 작성 업무에 플랫폼을 활용할 수 있다. 김경서 바이브컴퍼니 대표는 “이제 AI 경쟁력의 핵심은 단순히 뛰어난 모델을 보유하는 데 그치지 않고, 해당 모델이 현시점의 외부 상황을 전문가처럼 읽어낼 수 있도록 만드는 생생한 지식 공급에 있다”며 “VAIV AI DATA는 26년간 축적한 데이터 역량을 에이전틱 AI 시대에 맞춰 재설계한 플랫폼으로, 복잡한 시장 신호를 AI가 즉시 이해할 수 있는 맥락으로 제공하는 지능형 엔진 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다. 바이브컴퍼니(구 다음소프트)는 2000년 설립된 국내 AI 전문기업으로, 데이터 자산과 생성형 AI 기술을 결합해 공공과 민간 분야에 AX(AI 전환) 서비스를 제공하고 있다.

전력망 교체·데이터센터 수요 급증글로벌 전력기기 기업들 기술 경쟁대한전선, HVDC·해저케이블 공개효성중공업 등도 수출용 모델 전시 미국 내 인공지능(AI) 데이터 센터 확장과 노후 전력망 교체가 맞물리면서 전력 산업이 ‘슈퍼사이클’을 맞은 가운데 우리나라 전력 인프라 기업들이 미국 현지 최대 전시회인 ‘IEEE PES T＆D 2026’에 총출동했다. AI 데이터센터를 위한 초고효율·고용량 솔루션과 노후 전력망 교체, 환경 규제와 재생에너지 확대 등 북미 시장의 수요에 맞춰 시장 공략에 나선다는 계획이다. 국제전기전자공학회(IEEE)는 4일(현지시간)부터 7일까지 미국 시카고에서 열리는 IEEE PES T＆D 2026 전시회에 전세계 72개국에서 930여개 기업이 참여했다고 6일 밝혔다. 2년전 850여곳보다 규모가 대폭 확대된 것은 물론 역대 최대 규모다. 이는 글로벌 AI 경쟁의 병목이 반도체를 넘어 전력망으로 확장되고 있기 때문으로 보인다. AI 데이터센터 확산에 따른 전력 수요 급증으로 변압기, 송배전 설비, 케이블, 에너지저장장치(ESS), 전력반도체, 스마트그리드 등이 핵심 인프라로 부상했다. IEEE PES T＆D는 북미 최대 규모의 송배전 전문 전시회로 2년마다 열린다. 이번 전시는 ‘중단없는 공급, 흔들림 없는 회복’이 주제다. AI 데이터센터를 위한 전력망 혁신, 탈탄소 기술 상용화, 신재생 에너지 안정성 확보, 연계와 분산형 전력 시스템 등이 눈에 띈다. 북미 시장에서 급성장 중인 우리나라 기업들도 참여했다. 대한전선은 차세대 전력망 구축을 위한 전략 제품을 선보였다. 미국에서 수주한 320㎸급을 포함해 525㎸급 초고압 직류송전(HVDC) 지중·해저케이블 등 차세대 기술력을 집중적으로 강조했다. 미국 내 AI 서버 가동을 위한 전력량은 일반 서버 대비 최대 수십 배에 달해 고용량 송전이 가능한 HVDC(초고압 직류송전 시스템) 케이블이 필수 인프라로 꼽힌다. 대한전선 관계자는 “노후 전력 인프라 비중이 높은 미국 시장을 겨냥해 기존 관로를 활용해 송전 용량을 높이는 노후 전력망 교체 설루션을 배치해 현지 전력청 관계자의 큰 관심을 모았다”고 전했다. 효성중공업은 세계 최대 용량 800㎸ 7000A GCB(가스절연차단기), 차세대 데이터센터의 핵심 전력 설루션 SST(반도체 변압기), 국내 최초 독자 기술로 개발한 전압형 HVDC 등을 공개한다. HD현대일렉트릭, LS일렉트릭 등도 전시관을 마련하고 북미 시장 공략에 속도를 냈다. 업계 관계자는 “현재 미국 등 전 세계적으로 전력기기 관련 수요가 넘치다 보니 유럽 기업 뿐 아니라 우리나라 기업에게도 시장이 크게 열린 상황”이라고 말했다. 북미 시장은 1970년대 설치된 노후 전력망 교체와 AI 데이터센터 수요가 급증하면서 글로벌 전력기기 기업들의 각축장이 됐다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스에 따르면 북미 데이터센터 전력 인프라 시장 규모는 2025년 약 158억 달러(약 22조 9500억원)에서 2031년 234억 달러(약 34조원)로 연평균 6.7%씩 성장할 전망이다. 초고압 송전 등에서 독보적인 기술을 보유한 독일의 지멘스나 스위스의 ABB, 미국 GE버노바, 일본의 히타치 역시 미국 내 공장을 증설하고 있다.

고부가 제품·장기 공급계약 늘어삼전, 亞 두 번째 시총 ‘1조달러 클럽’업계 CEO도 “전략자산” 한목소리AI 거품론·中 업체 추격 등 우려도“변동성 줄어도 사이클은 안 사라져” 삼성전자와 SK하이닉스가 주가 급등으로 각각 ‘27만 전자’, ‘160만 닉스’로 불리면서 대표적인 경기순환 산업(사이클 산업)으로 꼽혀 온 메모리 반도체가 인공지능(AI) 시대를 맞아 구조적으로 재편되고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 코스피 상승을 견인하고 있는 삼성전자와 SK하이닉스가 더이상 경기순환주가 아니라 AI 인프라 핵심주로 재평가받고 있다는 주장이다. 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 6일 장중 각각 27만원, 162만원까지 치솟으며 역대 최고치를 경신했다. 특히 삼성전자 시가총액은 약 1576조원(약 1조 830억 달러) 수준까지 불어나며 아시아 기업 중 대만 TSMC에 이어 두 번째로 ‘시가총액 1조 달러 클럽’에 안착했다. SK하이닉스의 시가총액도 1154조원(7930억 달러) 안팎까지 올랐다. 메모리 반도체의 ‘탈(脫)사이클’ 주장이 힘을 얻는 배경에는 폭발적인 실적 개선이 자리하고 있다. 삼성전자는 올해 1분기 연결 기준 영업이익 57조 2000억원으로 사상 최대 실적을 기록했고 SK하이닉스의 영업이익률은 ‘꿈의 70%’를 넘긴 72%였다. 그간은 PC·스마트폰 수요 둔화로 재고가 쌓이면 메모리 반도체 가격이 급락하고, 이후 감산과 공급 축소를 거쳐 다시 가격이 급등하는 흐름이 반복됐다. 하지만 AI 붐으로 수요의 중심축이 소비자 기기에서 AI 데이터센터로 이동했다. 구글·마이크로소프트·메타·아마존 등 빅테크 4개사의 올해 AI 인프라 설비투자(Capex)만 6000억 달러(873조원)를 웃돌 전망이다. 메모리 반도체의 산업구조도 근본적으로 바뀌었다. AI 붐을 탄 고대역폭메모리(HBM)는 첨단 패키징과 수율 확보, 고객 인증 등이 동시에 필요해 단순 웨이퍼 증설만으로는 생산량을 늘리기 어려워 공급 부족 현상이 이어질 가능성이 크다. 과거 메모리 반도체 거래는 분기 단위 단기 계약이 일반적이었지만 최근에는 3~5년 장기 공급계약이 늘고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 2월 대만 방문 인터뷰에서 “AI의 다음 병목은 연산력이 아닌 메모리다. AI의 미래는 메모리에 달렸다”고 말했다. 산제이 메흐로트라 마이크론 CEO도 “AI는 메모리를 이 시대의 정의적인 ‘전략적 자산’으로 근본적으로 재정의했다”고 평가했다. 다만 반론도 있다. AI 투자 확대가 장기간 이어질지 불확실한 데다 중국 CXMT·YMTC 등의 추격도 변수로 꼽힌다. 반도체 산업의 패권 경쟁을 다룬 책 ‘칩 워’의 저자 크리스 밀러는 지난달 28일 영국 파이낸셜타임스(FT)에 “장기 계약이 (사이클에) 변동성을 줄일 수는 있어도 사이클 자체가 사라지는 것은 아니다”라고 말했다.

- AI 에이전트 실패 원인 12가지 함정으로 체계화… 환각·불충분한 탐색이 주요 요인- 에이전트 간 통신 프로토콜 강화로… 오류 줄이고 실행 시간 22.3% 단축- IITP 국책과제 핵심 성과… MS 주도 AIOps 워크숍서 국내 산학 컨소시엄 유일 채택 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)와 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실(지도교수 이경용)이 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 학술대회인 ‘ASPLOS 2026’의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ASPLOS(ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)는 컴퓨터 아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 다루는 CORE 랭킹 A* 등급의 학술대회이며, 해당 워크숍은 2020년부터 마이크로소프트가 주도해 온 클라우드 지능화 분야 포럼이다. 이번 논문은 ‘Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?’를 주제로 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 분석했다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억 8000만 개의 토큰을 투입하는 실험을 진행해 실패 원인을 12가지 유형으로 체계화했다. 분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 요인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 확인됐다. 이러한 문제는 모델의 성능과 무관하게 공통적으로 나타나, 에이전트 프레임워크의 구조적 결함이 주요 병목 지점임이 밝혀졌다. 연구팀은 프롬프트 수정 대신 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 감소시키고 실행 시간은 22.3% 단축하는 성과를 도출했다. 에이전트 간 코드, 실행 결과, 예외 정보 등을 더 풍부하게 공유하는 방식은 정확도와 효율 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다. 학술대회 현장에서는 논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며, 산·학계 연구자들은 LLM 기반 근본원인분석의 핵심 실패 요인으로 꼽힌 ‘에이전트 파이프라인의 구조적 한계’와 이를 극복하기 위한 ‘멀티 에이전트 프레임워크’ 기반의 개선 방향에 주목했다. 모델 세대별 환각 추이와 컨텍스트 확장의 부작용 등 독창적인 실험 결과에도 질문이 집중됐으며, 자가 성찰 메커니즘과 RCA 특화 모델 등 차세대 AI 운영 기술을 둘러싼 의견 교류도 활발히 이뤄졌다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘클라우드 장애 극복을 위한 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술 개발’ 과제의 핵심 성과다. 오케스트로와 한양대학교 이경용 교수 연구팀이 컨소시엄을 구성해 공동 수행했으며, 글로벌 빅테크가 주도해 온 AIOps 연구 분야에서 국내 연구팀이 치열한 경쟁을 뚫고 독보적인 연구 역량을 입증했다는 평가다. 김범재 오케스트로 대표는 “글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 입증했다”며 “이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 ‘자율 운영 클라우드’ 구현에 속도를 낼 것”이라고 밝혔다.

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

“넉 달간 200명 하이닉스 이적” 주장영업이익 15% 성과급 지급 등 요구협상 결렬 땐 새달 21일 총파업 돌입법조계 “성과급으로 파업은 과도해”주주 “악덕 채무업자냐” 맞불 집회로이터 “파업 땐 전 산업 공급 병목” 슈퍼사이클에 올라탄 반도체 업황이 수출과 실적의 고공행진을 이어가는 가운데, 삼성전자 노조가 40조원 이상의 청구서를 요구하면서 진통이 계속되고 있다. 삼성전자 초기업노조는 23일 오후 삼성전자 평택사업장 앞에서 투쟁결의대회를 개최했다. 노조 측은 영업이익의 15%를 성과급으로 지급하고, 성과급 상한제를 폐지할 것을 요구했다. 삼성전자의 연간 영업이익이 최대 300조원에 달할 것이라는 증권업계 전망대로라면, 노조가 요구하는 성과급 규모는 최대 45조원에 달한다. 최승호 노조위원장은 투쟁사에서 “더 나은 삼성전자를 만들기 위해 성실히 교섭해왔지만, 회사는 성과급 상한 폐지 등 핵심 요구를 외면한 채 일회성 포상으로 협상을 마무리하려 했다”고 주장했다. 최 위원장은 “삼성전자가 오늘 이 자리에 오를 수 있었던 것, 세계 시장에서 이름을 떨칠 수 있었던 것은 조합원들의 노력 덕분”이라고 했다. 이어 집회를 마친 뒤 기자들과 만나 “최근 4개월 동안 SK하이닉스로 이직한 인원만 200명이 넘는다. 인재 유출을 막지 못하면 회사 경쟁력도 유지되기 어렵다”고 했다. 경찰과 주최 측 추산 4만명의 집회 참가자들은 ‘투명하게 바꾸고, 상한 폐지 실행하자’ 등의 손팻말을 들고 구호를 외쳤다. 노조는 사측과 합의가 이뤄지지 않을 경우 다음달 21일부터 6월 7일까지 총파업에 돌입한다는 방침이다. 하지만 산업계와 법조계 일각에서는 성과급을 둘러싼 이번 쟁의행위의 정당성에 의문을 제기하고 있다. 대법원이 성과 인센티브의 임금성을 인정하지 않은 상황에서, 경영 성과의 배분 방식을 두고 파업을 추진하는 것은 과도한 쟁의행위라는 지적이다. 실제 대법원은 삼성전자 퇴직자들이 제기한 소송에서 “성과 인센티브(OPI)는 퇴직금 산정의 기초가 되는 평균임금에 해당하지 않는다”고 판결했다. 판결의 핵심 요지는 성과급은 근로 성과의 사후적 정산이 아니라 경영 성과의 사후적 분배라는 판단이다. 앞서 2025년 8월 판결에서도 “근무 실적과 연동되는 ‘순수한 의미의 성과급’은 일반적으로 근로의 대가라고 보기 어려워 통상임금에 해당하지 않는다”고 판단했다. 노조의 주장대로 이번 삼성전자의 실적이 온전히 노동의 성과로 볼 것인지에 대해서도 의견이 엇갈린다. 반도체 산업은 단순 조립·생산이 아니라 공정 기술과 대규모 투자가 생산성을 좌우하는 고부가가치 산업으로, 기술력과 투자 규모가 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 삼성전자는 2021년부터 2025년까지 약 148조원을 연구개발에 투입했다. 노사 갈등은 주주와 노조 간 대립으로도 확산되는 양상이다. 이날 오전에는 대한민국 주주운동본부 소속 일부 회원들이 집회 장소 인근에서 맞불 집회를 열고 노조의 성과급 요구가 과도하다고 비판했다. 이들은 “반도체 공장의 지분을 갖고 있는 사람은 주주들이지, 직원들이 아니다”라며 “반도체 호황 사이클에서 공장을 멈추면, 주주들의 재산에 직접적인 피해를 주는 것”이라고 주장했다. 이어 “상한선 없는 성과급을 요구하는 건 악덕 채무업자와 다름없다”고 덧붙였다. 삼성전자는 총파업 가능성에 대비해 사내 게시판에 ‘안전보호시설 유지·운영’의 필요성을 강조하는 공지문을 게시했다. 유독성·가연성 가스와 화학물질을 다루는 반도체 공정 특성상, 파업 기간에도 안전 관련 인력은 정상 근무가 필요하다는 취지다. 업계에 따르면 회사는 노동조합법에 따라 전체 직원 약 12만 8000명 중 5% 수준을 필수 유지 인력으로 요청한 것으로 알려졌다. 노조법 제42조 2항은 사업장 안전보호시설의 유지·운영을 방해하는 행위를 금지하고 있다. 로이터는 “노조의 파업으로 세계 최대 메모리 칩 제조업체인 삼성전자의 생산에 차질이 빚어질 경우 AI 데이터 센터, 자동차, 스마트폰 등 전 산업 분야에서 공급 병목 현상이 심화될 것”이라고 전망했다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 “파업이 현실화될 경우 메모리 생산 차질로 공급 부족이 심화되고, 이는 가격 상승 압력을 확대시키는 요인으로 작용할 것”이라고 진단했다.

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