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.

주한미국상공회의소, 삼성전자 파업 우려“공급망 다변화 움직임 빨라질 수도 있어” 주한미국상공회의소(암참)가 삼성전자 노사 갈등과 파업 가능성에 우려를 표명했다. 암참은 11일 보도자료에서 “삼성전자에서 상당한 수준의 생산 차질이나 운영 불확실성이 발생할 경우 글로벌 메모리 반도체 시장의 공급 병목 현상과 가격 변동성 확대, 조달 안정성, 전반적인 공급망 안정성에 대한 우려가 한층 커질 수 있다”고 밝혔다. 글로벌 반도체 공급망에서 우리나라 반도체 기업의 영향력이 크다는 점에서 삼성전자 파업 현실화로 공급망 전반에 연쇄적 영향을 미칠 경우 암참 회원사들에게도 악재다. 암참은 “핵심 수출 산업 내 노동 불확실성은 한국이 구축해온 안정적이고 신뢰할 수 있는 글로벌 제조·기술·공급망 파트너로서의 위상과 역내 비즈니스 허브로서의 경쟁력에도 영향을 미칠 수 있다”고 경고했다. 이어 “전략 산업 내 운영 차질은 글로벌 기술 생태계 내 한국의 신뢰도와 회복력에 대한 글로벌 기업들의 평가에도 영향을 미칠 수 있다”며 “불확실성이 확대될 경우 글로벌 기업들의 공급망 다변화 움직임이 더욱 빨라질 가능성도 제기된다”고 덧붙였다. 특히 암참은 주요 기업들이 공급망 집중 리스크를 줄이려 반도체 조달 거점을 다변화하는 과정에서 경쟁국들이 반사이익을 얻을 가능성도 언급했다. 지난달 암참의 ‘2026 국내 경영환경 설문조사’에서 한국은 아시아 지역본부 거점 순위에서 싱가포르와 홍콩에 이어 3위를 기록했다. 2022년 이후 유지한 2위 자리를 내준 것이다.

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.

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.

적은 전기로 데이터 처리 속도 2배엔비디아 슈퍼칩 ‘베라 루빈’ 최적화HBM과 투트랙으로 효율성 높여차세대 기술서도 주도권 확보 총력“메모리 성능의 새로운 기준 될 것” SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 서버용 메모리 모듈인 ‘소캠2(SOCAMM2) 192GB’를 본격 양산한다고 20일 밝혔다. 스마트폰 등에 쓰이던 저전력 D램(LPDDR5X)을 AI 서버에서 빠른 속도로 구동하면서도 전력 소비는 낮도록 개량한 제품이다. AI의 추론기능이 중요해지면서 전력 소비 대비 높은 성능이 요구되는 가운데 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에 이어 차세대 영역에서도 주도권을 잡겠다고 선언한 셈이다. SK하이닉스는 “소캠2는 (DDR5를 활용한) 기존 서버용 메모리 모듈(RDIMM) 대비 데이터 처리 속도(대역폭)가 2배 이상 빠르고, 전력 효율은 75% 이상 개선된 고성능 AI 연산 최적화 솔루션”이라고 이날 밝혔다. 더 적은 전기로 더 많은 데이터를 처리할 수 있다는 의미다. 특히 이 제품은 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’에 맞춰 설계돼 향후 AI 서버에 본격 적용될 가능성이 크다. 이번 발표가 주목받는 이유는 AI 메모리 시장의 구조 변화와 맞물려 있어서다. 그간 AI 서버는 그래픽처리장치(GPU)가 연산을 수행하고, 이를 초고속으로 지원하는 HBM과 데이터를 저장·공급하는 RDIMM 중심으로 구성돼 왔다. GPU가 요리사라면 HBM은 바로 사용할 재료를 올려두는 도마, RDIMM은 재료를 보관하다 필요할 때 꺼내 쓰는 냉장고 역할을 했던 셈이다. 다만 AI 연산 속도가 급격히 빨라지면서 RDIMM의 데이터 공급 속도와 전력 효율이 병목 요인으로 지적돼 왔다. HBM 중심 구조를 유지하면서도, 보다 빠르고 효율적인 메모리에 대한 수요가 확대된 이유다. SK하이닉스는 소캠2를 통해 이런한 문제를 줄여, AI 처리 속도를 높이겠다는 전략이다. 업계에서는 소캠2에 대해 HBM의 완전한 대체품보다 역할을 나눌 것으로 보고 있다. HBM이 최고 성능을 담당한다면, 소캠2는 전력과 비용을 줄이면서 데이터를 효율적으로 공급하는 역할을 맡는 식이다. 이를 통해 AI 서버는 더 많은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 된다. 이 같은 흐름은 AI 시장이 ‘학습’ 중심에서 ‘추론’ 중심으로 이동하는 변화와도 맞닿아 있다. 학습은 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시키는 과정이고, 추론은 학습된 AI를 실제 서비스에 활용하는 단계다. 최근에는 많은 기업들이 AI를 실제 서비스에 적용하면서 전력 효율이 높은 메모리 수요가 빠르게 늘고 있다. SK하이닉스 김주선 AI 인프라 사장은 “소캠2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며 “글로벌 AI 고객과의 긴밀한 협력을 바탕으로 최적의 성능을 제공하고, 신뢰받는 AI 메모리 솔루션 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

소프트웨어가 하드웨어 수요 잠식‘훈련’ 필요 없어 이르면 연내 가능비용 줄어 ‘온디바이스 AI’ 앞당겨판매 대수 늘면 반도체 수요도 증가‘지능형 메모리’ 미래 기술 선점해야 구글 리서치가 인공지능(AI) 모델의 메모리 사용량을 6분의1로 줄이는 혁신 알고리즘 ‘터보퀀트’(TurboQuant)를 전격 공개해 글로벌 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 소프트웨어가 하드웨어 수요를 잠식할 것이라는 ‘수요 절벽’ 위기론과 시장 파이가 커질 것이라는 낙관론이 팽팽하다. 29일 핵심 쟁점을 일문일답으로 풀었다. Q. 터보퀀트란 어떤 기술인가. A. AI가 대화 맥락을 기억하는 ‘실시간 메모장’(KV 캐시)의 용량을 획기적으로 줄이는 기술이다. 기존에 데이터를 무거운 ‘고화질 사진’로 저장했다면, 화질 손상은 거의 없으면서 용량만 6분의 1로 줄인 ‘고효율 압축 이미지’로 변환하는 식이다. 여기에 보정 필터를 더해 미세 정보까지 선명하게 되살린다. 예컨대 백과사전 6권을 핵심만 요약한 1권으로 만들면서도 답변 정확도는 그대로 유지하는 셈이다. Q. 과거 구글의 ‘텐서 처리 장치’(TPU)가 공개됐을 때보다 시장이 더 민감한 이유는. A. TPU가 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)라는 하드웨어 장비를 ‘구글 칩’으로 바꿔보겠다는 하드웨어 간의 대체 경쟁이었다면, 터보퀀트는 어떤 연산 장치를 써도 메모리 ‘구매량’ 자체를 6분의 1로 줄일 수 있는 범용 소프트웨어 솔루션이다. 메모리 업체 입장에서 고객사가 칩 브랜드(하드웨어)를 바꾸는 게 아니라, 주문서의 수량(메모리 용량) 자체를 지워버리는 셈이라 타격의 결이 다르다. Q. 그럼에도 ‘장기 낙관론’이 나오는 이유는. A. 자원의 이용 효율이 높아져 비용이 낮아지면 전체 소비량이 늘어나는 ‘제본스의 역설’ 때문이다. AI 운영비가 낮아지면 모든 기기에 AI가 기본 탑재되는 ‘온디바이스 AI’ 시대가 앞당겨진다. 개별 기기당 탑재량은 줄어도 판매 대수가 압도적으로 늘어 전체 메모리 수요는 더 커질 것으로 전망된다. Q. 시장에선 상용화가 이르면 연내 가능할 것으로 보는데. A. 그렇다. 터보퀀트는 기존 AI 모델을 새로 학습시킬 필요 없이 운영 중인 시스템에 ‘필터’처럼 갈아 끼우는 ‘훈련 불필요’ 방식이다. Q. 상용화 신중론이 나오는 이유는. A. 해결할 과제가 많다. 수만 대의 서버가 얽힌 클라우드 시스템에 병목 없이 녹여내는 기술적 최적화가 필수다. 다양한 모델에서 동일한 품질을 내는지 증명해야 하고, 주요 환경에서 별도 튜닝 없이 쓸 수 있는 범용 표준으로 채택돼야 한다. 데이터 복원 과정에서 발생하는 시간 지연과 실시간 대화 품질 저하 우려도 넘어야 한다. Q. 한국 기업들은 어떻게 대응해야 하나. A. 삼성전자나 SK하이닉스는 단순히 정해진 규격의 부품만 납품하는 공급자에서 벗어나 AI 시스템 전체의 효율을 설계하는 ‘통합 솔루션 파트너’로서의 역량을 입증해야 한다. 메모리 스스로 연산까지 돕는 지능형 메모리(PIM)나 기기 간 연결 장벽을 허무는 차세대 연결 기술(CXL) 같은 미래 기술을 선점해야 한다.

삼성SDS가 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 ‘B300’을 기반으로 한 클라우드 서비스를 국내 처음 선보였다. 삼성SDS는 자사 클라우드 플랫폼 ‘삼성 클라우드 플랫폼(SCP)’을 통해 B300 기반 GPU 구독형 서비스 GPUaaS를 출시했다고 23일 밝혔다. 기업들이 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 ‘AI 추론’ 단계로 진입하면서, 급증하는 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하려는 것이다. B300 GPU는 12단 고대역폭메모리 HBM3E를 탑재해 GPU당 288GB의 메모리 용량과 초당 8TB의 대역폭을 제공한다. 복잡한 연산이 필요한 AI 추론 영역에서 H100 대비 용량은 3.6배, 대역폭은 2.4배로 메모리 성능이 향상됐다. 이에 따라 대규모 언어 모델(LLM) 실행 시 GPU의 빠른 연산 속도 대비 느린 메모리의 데이터 전송 속도로 인해 전반적인 성능이 저하되는 데이터 병목 현상이 획기적으로 개선됐다. SCP B300 GPUaaS를 도입하면 고용량 메모리를 통해 거대 AI 모델을 효율적으로 처리할 수 있어 AI 에이전트, 이미지·영상·코드 생성 및 분석 등 고성능이 필요한 AI 서비스의 지연 시간을 최소화할 수 있다.

오픈 AI는 최근 웨이퍼 스케일 엔진(Wafer Scale Engine, 이하 WSE)을 개발하는 미국의 스타트업인 세레브라스(Cerebras)와 인프라 도입 계약을 체결했습니다. 세레브라스의 WSE 기반의 750MW 데이터 센터를 구축하는 계획으로 2028년 가동을 목표로 하고 있습니다. 투자 규모는 공개하지 않았지만, 일부 언론 보도에서는 100억 달러에 달하는 것으로 추정되고 있습니다. 오픈 AI는 세레브라스의 최신 WSE3-3 기반의 GPT-5.3-Codex-Spark를 공개해 이 프로세서에서 가능성을 보여주고 있습니다. 물론 현재는 엔비디아 의존도가 여전히 높고 두 회사가 기존에 맺은 상호 투자 계획들은 여전히 유효하지만, 이런 행보는 오픈 AI가 새로운 대안을 찾고 있다는 인상을 주기에는 충분합니다. 이를 통해 엔비디아와의 협상에서 우위를 점하는 것은 물론 더 비용 합리적인 대안을 찾을 수도 있는 것입니다. 다만 웨이퍼 스케일 엔진이라는 새로운 기술을 들고나온 세레브라스가 실제 그만큼의 성과를 보여줄 수 있을지는 아직 미지수입니다. 세레브라스는 2015년 설립된 스타트업으로 2019년 첫 번째 WSE 제품을 내놓았습니다. 이 기술에 웨이퍼 스케일이라는 명칭이 붙은 이유는 간단합니다. 프로세서를 만들 때 사용되는 둥근 원판인 웨이퍼를 잘라서 칩을 만드는 게 아니라 웨이퍼 전체를 통째로 하나의 프로세서로 사용하기 때문입니다. 현대적인 프로세서와 메모리 모두 웨이퍼를 잘라서 제품을 만들고 있지만, 웨이퍼를 여러 개로 잘라서 프로세서를 만든 후 이들을 별도의 시스템에서 병렬로 연결한다는 것은 사실 제조 비용 상승은 물론 프로세서 간 데이터 전송 시 발생하는 병목현상으로 인해 성능이 떨어질 우려가 있습니다. 따라서 발상을 바꿔 아예 웨이퍼 하나를 통째로 멀티코어 프로세서로 활용하자는 아이디어는 이전부터 있어 왔으나 몇 가지 큰 걸림돌이 있어 실현되지는 못했습니다. 첫 번째는 프로세서 제조 과정에서 사소한 오류 하나만 생겨도 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되는 위험성이 있다는 것입니다. 예를 들어 기존의 프로세서는 웨이퍼 하나에서 150개 정도의 제품이 나왔을 때 100개 정도만 양품이면 나머지 50개를 버려도 충분히 수익을 낼 수 있습니다. 하지만 웨이퍼 전체에서 치명적인 오류가 한 번만 발생하면 웨이퍼 전체를 못 쓰게 되어 손해가 클 수밖에 없습니다. 웨이퍼 안에 수많은 코어를 탑재할 경우 코어 간 병목 현상과 메모리 병목 현상 역시 우려될 수 있는 문제입니다. 마지막으로 이렇게 거대한 프로세서는 전력 소모량과 발열량 역시 엄청나게 클 수밖에 없어 실용적인 시스템을 구축하기 힘들었습니다. 세레브라스는 새로운 방법으로 이 한계를 극복했습니다. 우선 하나의 큰 코어 대신 작은 코어 여러 개를 연결해 반복되는 구조를 만든 후 각 코어가 모두 연결되어 있어 일부 코어와 연결 회로에 오류가 생기더라도 나머지 부분이 정상 작동하도록 만들었습니다. 그리고 대용량의 SRAM을 프로세서에 통합해 메모리 병목 현상을 최소화했습니다. 2024년 공개한 세레브라스의 최신 프로세서인 WSE-3의 경우 TSMC의 5nm 공정을 이용해 4조 개의 트랜지스터를 집적한 역대 가장 거대한 프로세서로 90만 개의 코어를 집적했습니다. 실제로는 90만 개보다 더 많은 코어를 넣어서 오류가 나더라도 90만 개 정도의 코어 숫자를 보장한 것입니다. 하지만 코어가 많다고 해서 성능이 바로 그만큼 높아지는 것은 아닙니다. 구슬이 서말이라도 꿰어야 보배라는 속담처럼, 수많은 코어가 유기적으로 연결되어야 합니다. WSE-3는 코어들은 거대한 메쉬(Mesh) 구조로 연결되어 있습니다. 하나의 실리콘 안에서 모든 코어가 연결된 덕분에 수천 개의 GPU를 묶을 때 발생하는 병목 현상을 피하고 데이터 전송 속도가 매우 빠른 것이 특징입니다. WSE-3는 90만 개의 코어를 뒷받침하기 위해 44GB SRAM 메모리를 칩에 통합하고 있습니다. 다만 이것만으로는 대규모 AI 연산에 필요한 대규모 데이터를 모두 담을 수 없기 때문에 가중치(Weights)를 칩 외부의 전용 스토리지에 보관하고, 연산 시 필요한 부분만 초고속 스트리밍으로 칩에 공급하는 방식을 사용합니다. 이런 독특한 구조를 통해 웨이퍼 스케일 엔진 기술은 기본 AI 프로세서가 지닌 한계를 극복할 차세대 AI 솔루션으로 주목받고 있습니다. 하지만 장밋빛 미래만 보이는 것은 아닙니다. 현재 AI 생태계 자체가 엔비디아의 CUDA에 기반해 있고 AI 서비스 솔루션 자체도 GPU에 최적화되어 있다는 점은 무시하기 어려운 장벽입니다. 더구나 현재도 적자인 오픈 AI는 여기저기 투자 계획과 협업 프로젝트를 발표하고 있지만, 이 막대한 자금들을 어디서 조달할 수 있을지 의구심이 제기되고 있습니다. 지금 흑자를 내고 있다고 해도 앞으로 계획된 투자를 진행하기 위해서 필요한 천문학적인 자금을 조달하기는 쉽지 않을 것입니다. 그런데 또 대규모 투자 계획을 발표하니 의문이 제기되는 것도 당연합니다. 마지막으로 실제 WSE-3나 혹은 그 후속 프로세서들이 이론이 아니라 실제로 엔비디아의 GPU보다 더 앞선 성능을 보여줄 수 있는지 역시 충분히 검증되지 않은 상태입니다. 현재 여러 AI 제조사가 자사의 기술이 엔비디아보다 우월하다고 주장하고 있지만, 현재까지 의미 있는 대항마로 성장한 곳은 구글의 TPU 정도이며 오랜 라이벌인 AMD 조차도 아직 엔비디아의 아성에 도전할 수준은 되지 않고 있습니다. 오랜 세월 축적된 엔비디아의 기술을 신생 스타트업이 쉽게 뛰어넘을 수 있을지 아무래도 의문인데, 확실하지 않은 곳에 많은 자금을 투자할 정도로 재무 사정이 넉넉하지 않아 보인다는 것이 솔직한 평가일 것입니다. 물론 엔비디아의 현재 모습을 10년 전 대부분 예상 못한 것처럼 앞으로 10년 후 역시 예상하기 어려운 게 사실입니다. 과연 10년 후 엔비디아의 독점이 계속 유지될 수 있을지, 아니면 예상치 못한 다크호스가 시장을 뒤흔들게 될지 궁금합니다.

삼성전자가 세계 최초로 인공지능(AI) 산업의 핵심 부품인 6세대 고대역폭메모리 HBM4를 양산 및 출하했다고 12일 밝혔다. 최대 데이터 전송 속도는 13Gbps로 기존의 HBM3E와 비교해 22% 빨라졌고, 데이터 출입구를 1024개에서 2048개로 늘리면서 전송 데이터의 양도 급격히 늘었다. 반도체업계에서는 AI 그래픽저장장치(GPU)의 메모리 병목을 획기적으로 줄일 ‘게임체인저’로 평가했다. 삼성전자는 올해 하반기와 내년에 연이어 차기 HBM도 내놓으며 관련 기술을 선도하겠다는 구상이다. 황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 이날 “기존에 검증된 공정을 적용하던 전례를 깨고 1c D램(10나노급 6세대) 및 파운드리 4나노와 같은 최선단 공정을 적용했다”며 “공정 경쟁력과 설계 개선을 통해 성능 확장을 위한 여력을 충분히 확보함으로써 고객의 성능 상향 요구를 적기에 충족할 수 있었다”고 밝혔다. 삼성전자는 이번 설 연휴 직후 양산 출하를 계획했으나 고객사와 협의를 거쳐 일정을 일주일가량 앞당긴 것으로 알려졌다. HBM4는 엔비디아가 다음달 공개할 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재돼 GPU의 고등 연산을 지원할 전망이다. HBM은 D램 메모리를 여러 층으로 쌓아 연산에 필요한 메모리 자원을 크게 늘린 반도체 소자다. 적층된 메모리를 밑에서 받치고 있는 하단의 베이스다이에는 성능과 전력 효율 측면에서 유리한 4나노 공정을 적용했다. 그 결과 JEDEC(국제 산업 표준 기구)의 업계 표준인 8Gbps를 약 46% 상회하는 11.7Gbps의 동작 속도를 안정적으로 확보했다. 이는 전작 HBM3E의 최대 핀 속도인 9.6Gbps 대비 약 1.22배 향상된 수치다. 삼성전자 관계자는 “최대 13Gbps까지 구현이 가능해 AI 모델 규모가 커질수록 심화되는 데이터 병목을 효과적으로 해소할 것”이라고 말했다. 또 삼성전자의 HBM4는 단일 스택 기준 총 메모리 대역폭을 전작 HBM3E 대비 약 2.7배 향상된 최대 3.3TB/s 수준으로 끌어올렸다. 이는 고객사 요구 수준인 3.0TB/s를 상회한다. 또 삼성전자의 HBM4는 12단 적층 기술을 통해 24~36GB의 용량을 제공하며, 고객사의 제품 일정에 맞춰 16단 적층 기술을 적용해 최대 48GB까지 용량을 확장할 계획이다. 전력 소모와 열 집중 문제 해결에도 총력을 쏟았다. HBM은 컨트롤러 역할을 하는 베이스 다이와 D램을 수직으로 적층한 코어 다이로 구성된다. HBM4는 메모리와 GPU 사이에서 데이터를 주고받는 출입구인 데이터 전송 I/O 핀 수를 1024개에서 2048개로 확대했고 이에 따라 발생하는 전력 소모와 열 집중 문제를 해결하기 위해 코어 다이에 저전력 설계 기술을 적용했다. 또 하나의 차별화된 지점은 ‘원스톱 솔루션’ 제공이다. 삼성전자는 세계에서 유일하게 로직, 메모리, 파운드리, 패키징까지 아우르는 반도체 회사다. 회사는 선단 패키징 역량을 자체적으로 보유하고 있어 공급망 리스크를 최소화하는 한편 생산 리드타임을 단축할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있다. 삼성전자는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 내다봤다. 또 HBM4에 이어 HBM4E도 준비해 올해 하반기에 샘플을 출하할 계획이다. HBM4E는 HBM4의 기본 구조를 기반으로, 동작 속도·대역폭·전력 효율을 한층 끌어올린 차세대 고대역폭 메모리다. 삼성전자는 또 AI 반도체 종류에 따라 메모리도 맞춤 설계해 성능을 극대화하는 커스텀(맞춤형) HBM도 내년부터 샘플을 출하한다. 엔비디아 GPU에 이어 구글 ‘텐서처리장치’(TPU), 마이크로소프트(MS) ‘마이아’ 등 빅테크들의 AI 반도체 자체 개발 경쟁이 격화하는 가운데 각각에 최적화한 HBM 설계 수요를 충족하겠다는 구상이다. 삼성전자가 세계 최초 HBM4 양산 및 출하로 포문을 연 데 대해 경쟁자인 SK하이닉스와 미국 마이크론은 자신만의 전략에 집중하는 분위기다. SK하이닉스 관계자는 “고객이 요청한 (HBM4) 물량을 차질 없이 양산 중이며, 현재 최적화를 진행하고 있다”고 밝혔다. 최대 고객사인 엔비디아의 차세대 AI 가속기 출시 일정에 맞춰 제품 완성도를 극대화하겠다는 ‘실리 전략’으로 읽힌다. 업계에 따르면 SK하이닉스는 엔비디아 HBM4 물량의 3분의2 이상을 확보한 것으로 알려졌다. 미국 마이크론 역시 HBM4 경쟁에서 밀려났다는 루머를 정면으로 반박하고 나섰다. 마크 머피 마이크론 최고재무책임자(CFO)는 11일(현지시간) 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 공급망 탈락설’을 일축하며 “올해 HBM 공급 물량은 이미 완판됐으며 수율 또한 계획대로”라고 말했다. 이에 따라 메모리 공급 부족 국면에서 한국·미국 반도체 기업들의 수주 경쟁은 한층 격화될 전망이다.

삼성 “HBM4 우리가 최고”강력한 ‘원스톱’ 일괄 공급 역량에칩끼리 직접 붙인 ‘HCB’ 기술 더해단순 제조사 넘어 설계자로 거듭나SK하이닉스 “선두 수성”성능·전력효율·집적도 특화 제품고객사 필요성에 맞춰 달리 공급AI 활용·새 낸드 공정에 효율도 ‘업’ 글로벌 반도체 시장이 인공지능(AI) 혁명에 힘입어 이르면 올해 연간 매출 1조 달러(약 1450조원)를 돌파할 것이라는 전망이 나온 가운데 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 ‘구조 혁신’과 ‘맞춤형 대응’이라는 서로 다른 전략으로 맞붙었다. 송재혁 삼성전자 DS부문 최고기술책임자(CTO) 사장은 11일 서울 코엑스에서 개막한 ‘세미콘 코리아 2026’에서 “HBM4 기술에 있어서는 (우리가) 사실상 최고라는 평가를 받았다”고 밝혔다. 그는 삼성 전략의 핵심으로 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 ‘턴키’(일괄 공급) 역량을 꼽으며 “특별하고 강력한 삼성 반도체만의 시너지를 보여 줄 계획”이라고 강조했다. 세계 최고의 기술력으로 대응했던 삼성의 ‘원래 모습’을 보여 주겠다는 선언이다. 삼성전자는 이번 행사에서 맞춤형 메모리 ‘cHBM’(커스텀 HBM)과 차세대 아키텍처 ‘zHBM’을 내세웠다. 메모리 스스로 기초 연산을 처리해 데이터 병목 현상을 해결하고, 칩 사이의 범프를 없애 직접 붙이는 하이브리드 코퍼 본딩(HCB) 등을 통해 단순 제조사를 넘어 시스템 설계에 관여하는 ‘아키텍트’로 거듭나겠다는 구상이다. 이처럼 설계부터 생산까지 아우르는 삼성의 ‘원스톱 솔루션’은 시장의 주목을 받고 있다. 이날 로이터 통신 등은 삼성전자가 바이트댄스와 AI 칩 위탁생산 및 메모리 공급 협상에 나섰다고 보도하며 시장의 높은 관심을 뒷받침했다. 시장의 선두인 SK하이닉스는 고객의 요구에 즉각 대응하는 ‘실리 전략’으로 응수했다. 이강욱 SK하이닉스 패키지개발담당 부사장은 이날 AI 서밋에서 “차세대 제품으로 갈수록 고객의 맞춤형 요구가 증가하고 있다”며 ‘HBM B·T·S’라는 새로운 콘셉트를 제시했다. 이는 고객의 필요에 따라 밴드위스(B·성능), 열 방출(T·전력효율), 면적 효율(S·집적도)에 특화된 제품을 각각 공급하겠다는 전략이다. 특히 이 부사장은 “20단 이상의 초고적층 제품에서는 하이브리드 본딩 기술 도입이 필수적일 것”이라며 선두 수성을 위한 기술 로드맵을 구체화했다. 공정 및 연구개발(R＆D) 부문에서도 ‘효율’을 극대화했다. 이성훈 SK하이닉스 R＆D 공정 담당 부사장은 기조연설에서 “기술 난이도가 급상승하는 변곡점에서는 기존 인력 투입 중심의 R＆D는 한계가 있다”며 AI 모델을 통해 물질 탐색 기간을 400분의 1로 줄이는 등 ‘AI 기반 R＆D’로의 패러다임 전환을 강조했다. 아울러 차세대 낸드 공정인 ‘AIP’(All-In-Plug) 기술을 통해 비용을 획기적으로 낮추는 등 HBM에서 쌓은 노하우를 수익성 강화로 연결하겠다는 전략을 내놓았다. 이날 기조연설에 나선 엔비디아의 티머시 코스타 총괄 역시 ‘AI 팩토리’를 화두로 던지며 설계 주기를 단축하고 수율을 높이는 ‘스마트 제조’로의 전환을 주문했다. 기술 경쟁의 이면에는 우군 확보를 위한 경영진의 분주한 행보도 이어졌다. 김용관 삼성전자 DS부문 경영전략담당 사장 등 주요 경영진은 엑셀리스(Axcelis), TEL 등 협력사 부스를 직접 찾아 생태계 다지기에 힘을 실었다. 올해 역대 최대 규모로 개최된 세미콘 코리아 2026은 13일까지 진행된다. 전 세계 550여개 반도체 기업이 참여했고 사전 등록자는 7만 5000명에 달했다.

AI 고도화에 메모리 수요 폭발HBM은 책장, HBF는 도서관삼성·SK, 美빅테크와 협력 나서 “고대역폭메모리(HBM)가 책장이라면, 차세대 메모리인 고대역폭플래시(HBF)는 도서관입니다. 책장에서 빨리 책을 꺼낼 수 있지만, 도서관은 대용량의 정보를 갖고 있습니다.” ‘HBM의 아버지’로 불리는 김정호 카이스트(한국과학기술원) 전기및전자공학부 교수가 3일 서울 중구 프레스센터에서 열린 ‘HBF 기술개발 전략 설명회’에서 인공지능(AI) 시대의 핵심 축으로 HBM에 이어 삼성전자와 SK하이닉스가 개발을 주도하는 HBF가 부상할 것이라며 이렇게 말했다. 이어 김 교수는 “AI 시대를 10단계까지라고 하면, 지금은 1~2단계 수준”이라며 “초기 핵심 부품은 반도체이고, 결국 승부를 가르는 것은 메모리”라고 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM 설계 기술을 정립하고 확산하는 데 기여한 주역이다. HBF는 비휘발성 메모리인 낸드 플래시를 수직으로 쌓아 용량을 극대화한 차세대 메모리다. 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 HBM과 개념이 유사하다. 휘발성인 HBM이 ‘초고속’에 방점이 찍혔다면, 비휘발성인 HBF의 최대 장점은 ‘초대용량’이다. 업계에선 AI 반도체의 연산 속도뿐 아니라 용량 측면에서 병목 현상이 갈수록 심화하고 있다고 본다. 김 교수는 “데이터 연산을 담당하는 GPU(그래픽처리장치)의 혁신은 거의 끝났다”며 “엔비디아도 2~3년 내 (시장 지배력이) 떨어질 것으로 본다”고 전망했다. 이어 “AI 모델에서는 학습과 추론의 경계도 사라지고 있다”고 했다. 특히 이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합한 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없다는 것이 김 교수의 설명이다. 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 붙이는 구조적 변화가 필요한데, 여기에서 허리 역할을 수행하는 것이 HBF다. 김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 HBM 기술은 물론 HBF 기술 개발을 주도하는 삼성전자와 SK하이닉스가 수혜를 입을 것으로 봤다. 그는 “이 영역은 삼성전자와 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라며 “HBM에 이어 HBF도 한국 메모리 제조사가 주도권을 잡아야 AI 시장에서 영향력을 잃지 않을 것”이라고 말했다. 김 교수는 HBF 시장 규모가 2038년을 기점으로 HBM 시장을 역전할 것으로 전망했다. 양사의 움직임도 분주하다. SK하이닉스는 샌디스크와 협력해 내년 양산을 목표로 HBF를 개발하고 있다. SK하이닉스는 지난달 29일 실적 콘퍼런스콜에서 “HBM의 확장 개념인 HBF 기술을 구체화하는 등 다양하고 변화하는 AI 시장에 입체적으로 대응하려고 한다”고 밝혔다. 삼성전자는 현재 HBM에 주력하고 있지만, 내부적으로 HBF 독자 개발을 진행하는 것으로 알려졌다.

삼성전자가 반도체 업황의 전폭적인 회복세에 힘입어 분기당 영업이익 20조원 시대를 열지 주목된다. 이재용 회장이 새해 첫 행보로 사장단 만찬을 열어 인공지능(AI) 전환 전략을 직접 점검하고 나선 것도 실적 반등을 기술 리더십 강화의 동력으로 삼으려는 의지로 풀이된다. 오는 7·8일 발표될 삼성전자의 지난해 4분기 잠정 실적은 시장 기대를 크게 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’가 될 것이라는 거라는 관측이 4일 업계에서 연이어 제시됐다. 다올투자증권은 매출 96조 2000억원, 영업이익 20조 4000억원을 제시하며 삼성전자의 사상 첫 20조원 돌파를 예견했고, IBK투자증권도 영업이익 규모를 21조 7000억원까지 상향 조정했다. IBK투자증권은 삼성전자의 올해 연간 영업이익이 133조원에 달할 것으로 내다봤다. 금융정보업체 에프앤가이드에서 제시한 삼성전자의 지난해 4분기 영업이익 컨센서스인 16조 4000억원 수준을 훌쩍 넘는 수치다. 실적 반등의 기폭제로는 ‘범용 D램’이 꼽힌다. 시장조사업체 D램익스체인지 조사 결과, PC용 범용 D램(DDR4 8Gb) 가격은 1년 만에 7배 가까이 급등하며 역대 최고치를 기록했다. 최첨단 공정 설비가 HBM 생산에 집중되면서 일반 D램 공급이 줄어드는 ‘공급 병목’이 가격을 끌어올렸다. 여기에 낸드플래시 가격까지 동반 상승하며 삼성전자는 메모리 전 영역에서 수익성을 확보했다. 경영 현장에서도 실적 회복세를 기회로 삼으려는 행보가 이어졌다. 이재용 삼성전자 회장은 새해 첫 출근일인 지난 2일 서초사옥에서 계열사 사장단과 신년 만찬을 했다. 전영현 DS부문장(부회장)과 노태문 DX부문장(사장) 등 경영진이 총출동한 가운데 이 회장은 ‘AI 중심 기업’으로의 전환과 기술 리더십 강화를 당부했다. 특히 전 부회장은 차세대 제품인 HBM4(6세대)가 고객사로부터 “삼성이 돌아왔다”는 평가를 받고 있다며 기술 경쟁력에 자신감을 보였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 HBM4를 공급하며 시장 점유율을 올해 30% 이상으로 높일 계획이다. 세계 시장에서는 이번 호황이 단기 반등을 넘어 장기 슈퍼사이클로 이어질 가능성에 주목한다. JP모건 등 주요 투자은행들은 AI 수요가 학습용을 넘어 실생활 추론용으로 확장됨에 따라 메모리 시장의 상승주기가 과거 호황기의 기록을 경신할 수 있다고 분석했다. 다만 지정학적 리스크와 경쟁사의 추격은 여전히 변수다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

단국대학교는 김민주 교수·최준환 교수, 고려대 신용구 교수가 참여한 공동 연구팀이 10㎚ 이하 초박막 고분자를 기반으로 기억과 연산을 동시에 수행하는 차세대 AI 반도체 ‘멤리스터(memristor)’ 소자 개발에 성공했다고 16일 밝혔다. AI 기술의 고도화와 대용량 데이터 처리 수요가 급증하면서 반도체 분야에서는 이른바 ‘메모리 병목(Memory Wall)’ 문제가 심화되고 있다. 멤리스터는 전류 흐름을 스스로 제어하며 학습 가중치를 조절할 수 있어 ‘스스로 생각하는 메모리’로 차세대 메모리·연산 소자로 주목받는다. 그러나 기존 고분자 기반 멤리스터는 소자 특성 편차로 인한 오작동, 수율 저하 등 내구성과 신뢰성 문제로 상용화에 어려움이 있다. 연구팀은 전류를 정밀하게 제어할 수 있는 고성능 초박막 소재를 개발했다. 연구팀은 액체 용매 없이 기체 상태 물질을 반응시켜 박막을 형성하는 iCVD(initiated Chemical Vapor Deposition) 공정을 적용해, 사이아노(CN) 기능을 갖는 고분자 물질을 10nm 이하 두께(머리카락 굵기의 수천 분의 1 수준)의 초정밀 박막으로 구현했다. 개발된 멤리스터를 고해상도 이미지 기반 최신 AI 모델(CNN)에 적용 결과, 최대 88.39%의 분류 정확도를 기록했다. 연구팀은 전력 효율 향상, 처리 속도 증가, 칩 면적 감소 등 기존 반도체 구조 대비 구조적 우수성도 입증했다. 김민주 단국대 교수는 “엣지 AI, 웨어러블 기기, 자율주행, 로봇 등 저전력·고효율 AI 시스템 구현에 크게 기여할 것”이라고 말했다. 연구 성과는 국제 저명 학술지 ‘Advanced Science’(2024년 영향력지수 IF=15.1)에 2025년 11월 온라인 게재됐다. 논문 제목은 ‘An Ultrathin, Cyano-Functionalized Copolymeric Memristor by iCVD Process for Driving Convolutional Neural Networks of High-Resolution Images’(고해상도 이미지용 합성곱 신경망 구동을 위한 iCVD 기반 초박막 사이아노 기능화 공중합체 멤리스터)다. 이번 연구는 한국연구재단 주관 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, 중견연구사업과 신진연구자인프라지원사업(기초과학연구원), 인간지향적 차세대 도전형 AI 기술개발사업(정보통신기획평가원)의 지원을 받아 수행됐다.

엔비디아, 한국에 GPU 26만장 공급AWS, AI 데이터센터 등 12조원 투자오픈AI도 삼성·SK와 ‘스타게이트’韓, 반도체 공급망 핵심·AI 제조 강국AI 서비스 구독률 등 생태계도 강점 지난달 29일 울산 미포산업단지 내 ‘SK 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 울산’ 건설 현장은 굴착기와 덤프트럭이 흙을 파고 나르는 소리로 가득했다. 이곳은 SK그룹이 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 총 7조원을 투입해 2027년 가동을 목표로 짓고 있는 국내 최초·최대 규모의 AI 전용 하이퍼스케일급 데이터센터다. 최태원 SK그룹 회장이 그룹의 ‘네 번째 퀀텀 점프’로 삼은 이 사업은 지난 6월 SK와 AWS가 계약을 체결하며 공식화됐고, 8월 기공식을 시작으로 건설에 돌입했다. 지난 1일 폐막한 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 계기로 한국이 아시아의 AI 전진기지로 급부상했다. AWS는 경북 경주에서 열린 APEC 최고경영자(CEO) 서밋에서 한국 투자를 더욱 확대한다는 방침을 밝혔다. 맷 가먼 AWS CEO는 지난달 29일 이재명 대통령과 만나 “2031년까지 인천과 경기 지역에 신규 AI 데이터센터를 포함해 총 50억 달러(약 7조원) 이상을 추가 투자하겠다”고 공식 발표했다. 이는 기존 투자액을 합산하면 AWS의 국내 총투자 규모가 2031년까지 12조 6000억원(90억 달러)을 넘는 것으로, 단일 해외 기업이 진행한 국내 투자액 가운데 최대 규모다. 전 세계 AI 생태계 흐름을 주도하는 젠슨 황 엔비디아 CEO는 15년 만에 공식 방한해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 ‘깐부 치맥 회동’을 갖고 ‘지포스’(엔비디아 그래픽카드) 한국 출시 25주년 행사에 참석해 한국 게이머들에게 고마움을 표현했다. 또 29년 전 고 이건희 삼성전자 선대회장으로부터 받은 편지도 공개하며 한국과의 각별한 인연을 수차례 인증해 보였다. 그 정점은 지난달 31일 CEO 서밋의 특별 세션에서 밝힌 산학연을 아우르는 초대형 협력 계획이다. 엔비디아는 우리 정부와 삼성전자·SK그룹·현대차그룹·네이버클라우드에 최대 14조원에 달하는 26만장의 그래픽처리장치(GPU)를 공급하기로 했다. 이를 기반으로 정부와 기업들은 AI 인프라를 구축해 자동차·제조·반도체·통신 등 주요 산업의 디지털 전환을 가속할 전망이다. 지난달 초에는 오픈AI도 한국 정부, 한국 기업들과 손잡고 대규모 데이터센터 구축에 나서겠다고 밝혔다. 삼성전자와 SK그룹은 오픈AI가 추진하는 초대형 데이터센터 건설 프로젝트 ‘스타게이트 프로젝트’에 참여해 월 최대 90만장(웨이퍼 기준) 규모의 D램을 공급하는 핵심 파트너 역할을 맡는다. 이처럼 글로벌 빅테크 기업들이 잇달아 한국과 손을 잡으려는 가장 큰 이유는 한국이 AI 경쟁력을 뒷받침할 반도체 공급망의 핵심 축이기 때문이다. AI 인프라를 구축하려면 GPU가 필요한데 GPU 성능과 효율을 결정짓는 부품이 바로 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 기술이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 모두 생산할 수 있는 유일한 기업이고, SK하이닉스는 HBM 시장에서 압도적 시장점유율을 확보하고 있다. 최 회장이 APEC CEO 서밋의 퓨처테크포럼에서 “한국이 AI 시대의 병목현상을 풀어내는 테스트베드가 될 것임을 자신한다”고 한 것도 이러한 맥락에서다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “현재 메모리 반도체는 우리나라만큼 기술력이 있는 곳이 없고, 엔비디아 같은 기업들도 제품을 생산하려면 핵심 부품을 공급하는 한국과의 관계가 좋아져야 하므로 한국에 투자할 수밖에 없는 환경”이라고 설명했다. 한국이 반도체 생산부터 데이터센터, AI 플랫폼, 자동차·배터리까지 AI 가치사슬 전 과정을 한 국가에서 다 할 수 있는 몇 안 되는 나라라는 점도 매력 요소로 꼽힌다. 엔비디아는 지난달 31일 황 CEO의 방한을 기념해 유튜브에 한국의 ‘차세대 산업혁명’을 조명하는 헌정 영상을 공개했다. 이 영상은 ‘한강의 기적을 일궈 낸 나라’라는 설명과 함께 철강, 반도체, 자동차 등 한국의 산업화 역사를 조명했다. 또 한국을 AI 혁신 파트너로 바라보는 시각도 담았다. 나아가 e스포츠와 K컬처를 거론하며 ‘엔비디아의 혁신은 모두 e스포츠와 한국 덕분’이라고 감사를 표했다. 엔비디아가 한국을 최우선 파트너로 낙점한 배경에는 한국의 탄탄한 AI 밸류체인이 있음을 뒷받침한다. 아울러 높은 AI 서비스 구독률과 정부의 전폭적인 지원 역시 글로벌 투자자들을 모으고 있다. 한국은 미국 다음으로 생성형 AI 서비스인 챗GPT 유료 구독자 수가 많은 나라로 꼽힌다. 오픈AI의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 활용하는 개발자 수는 세계 10위권, 유료 비즈니스 사용자 수는 세계 5위다. 지난 9월 한국사무소를 연 오픈AI는 “한국은 반도체, 디지털 인프라, 인재, 정부 지원이라는 4대 강점을 바탕으로 역사적 리더십을 발휘할 수 있다”고 밝혔다.

중국 연구진이 인공지능(AI)과 6G 통신에 활용할 수 있는 초고속 아날로그 컴퓨팅 칩을 개발했다. 이 기술이 발전하면 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 최대 1000배 빠른 연산 속도를 낼 수 있다는 전망이 나왔다. 22일 홍콩 매체 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 베이징대 쑨중 교수 연구팀은 저항성 메모리(ReRAM) 기술을 적용한 아날로그 행렬 연산 장치를 만들고 연구 결과를 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’(Nature Electronics)에 발표했다. 연구진은 이 장치가 디지털 프로세서와 같은 정밀도를 유지하면서도 처리량은 1000배, 에너지 효율은 100배 높다고 설명했다. 기존 GPU가 가진 전력 소모와 데이터 병목 문제를 근본적으로 줄일 수 있다는 것이다. “세기의 난제 해결”…디지털 한계 넘어선 아날로그 접근 쑨 교수팀은 “정밀성과 확장성을 함께 확보하는 일은 오랫동안 아날로그 컴퓨팅의 병목이었다”며 “이번 연구는 그 난제를 풀 방법을 제시한다”고 밝혔다. 연구진이 만든 장치는 저항성 물질의 전기 저항값을 조절해 데이터를 저장하고 연산을 동시에 수행한다. 메모리와 연산을 분리하지 않아 데이터 이동에 걸리는 시간과 전력을 크게 줄였다. 논문에 따르면 이 장치는 중간 규모 행렬 방정식(32×32~128×128)을 해결할 때 이미 엔비디아 H100 GPU보다 높은 효율을 보였다. 연구팀은 전기회로망을 더 정교하게 설계하면 성능이 한층 향상될 것으로 예상했다. “AI·6G·자연 시뮬레이션에 활용 가능”BBC와 블룸버그 등 외신은 이번 성과가 AI 대형 모델 학습과 6G 통신 신호 처리, 복잡한 기후 시뮬레이션처럼 연속적 계산이 필요한 분야의 돌파구가 될 수 있다고 평가했다. 연구진은 “AI와 통신 분야는 실시간으로 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는데, 디지털 방식은 속도와 에너지 소비에서 한계에 부딪히고 있다”며 “아날로그 칩은 이 문제를 해결할 대안이 될 수 있다”고 말했다. “GPU 대체까지는 갈 길 멀다”전문가들은 대량생산과 신뢰성 확보, 노이즈 제어가 상용화의 관건이라고 본다. 시장조사기관 트렌드포스는 “이번 성과는 연구실 수준의 기술 시연에 가깝다”며 “GPU를 실제로 대체하려면 산업용 검증과 공정 통합이 필요하다”고 분석했다. 2023년 중국 칭화대 연구진도 엔비디아 A100보다 3000배 빠르고 전력소모가 400만배 낮은 광전자 아날로그 칩을 발표한 바 있다. 이번 성과는 중국 내 차세대 컴퓨팅 기술 경쟁이 한층 가속화되고 있음을 보여준다. “디지털 중심 패러다임 흔들릴 수도”전문가들은 이번 연구가 디지털 반도체 중심 체계의 전환 신호가 될 수 있다고 본다. AI·6G·국방 분야는 초저전력·고처리량 연산 기술이 국가 경쟁력을 좌우하기 때문이다. 국내 반도체 업계 관계자는 “아날로그 연산 기술이 다시 부상하고 있다”며 “한국도 저항성 메모리 기반 연산소자와 AI용 비메모리 칩 개발을 병행해야 한다”고 말했다.

중국 연구진이 인공지능(AI)과 6G 통신에 활용할 수 있는 초고속 아날로그 컴퓨팅 칩을 개발했다. 이 기술이 발전하면 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 최대 1000배 빠른 연산 속도를 낼 수 있다는 전망이 나왔다. 22일 홍콩 매체 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 베이징대 쑨중 교수 연구팀은 저항성 메모리(ReRAM) 기술을 적용한 아날로그 행렬 연산 장치를 만들고 연구 결과를 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’(Nature Electronics)에 발표했다. 연구진은 이 장치가 디지털 프로세서와 같은 정밀도를 유지하면서도 처리량은 1000배, 에너지 효율은 100배 높다고 설명했다. 기존 GPU가 가진 전력 소모와 데이터 병목 문제를 근본적으로 줄일 수 있다는 것이다. “세기의 난제 해결”…디지털 한계 넘어선 아날로그 접근 쑨 교수팀은 “정밀성과 확장성을 함께 확보하는 일은 오랫동안 아날로그 컴퓨팅의 병목이었다”며 “이번 연구는 그 난제를 풀 방법을 제시한다”고 밝혔다. 연구진이 만든 장치는 저항성 물질의 전기 저항값을 조절해 데이터를 저장하고 연산을 동시에 수행한다. 메모리와 연산을 분리하지 않아 데이터 이동에 걸리는 시간과 전력을 크게 줄였다. 논문에 따르면 이 장치는 중간 규모 행렬 방정식(32×32~128×128)을 해결할 때 이미 엔비디아 H100 GPU보다 높은 효율을 보였다. 연구팀은 전기회로망을 더 정교하게 설계하면 성능이 한층 향상될 것으로 예상했다. “AI·6G·자연 시뮬레이션에 활용 가능”BBC와 블룸버그 등 외신은 이번 성과가 AI 대형 모델 학습과 6G 통신 신호 처리, 복잡한 기후 시뮬레이션처럼 연속적 계산이 필요한 분야의 돌파구가 될 수 있다고 평가했다. 연구진은 “AI와 통신 분야는 실시간으로 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는데, 디지털 방식은 속도와 에너지 소비에서 한계에 부딪히고 있다”며 “아날로그 칩은 이 문제를 해결할 대안이 될 수 있다”고 말했다. “GPU 대체까지는 갈 길 멀다”전문가들은 대량생산과 신뢰성 확보, 노이즈 제어가 상용화의 관건이라고 본다. 시장조사기관 트렌드포스는 “이번 성과는 연구실 수준의 기술 시연에 가깝다”며 “GPU를 실제로 대체하려면 산업용 검증과 공정 통합이 필요하다”고 분석했다. 2023년 중국 칭화대 연구진도 엔비디아 A100보다 3000배 빠르고 전력소모가 400만배 낮은 광전자 아날로그 칩을 발표한 바 있다. 이번 성과는 중국 내 차세대 컴퓨팅 기술 경쟁이 한층 가속화되고 있음을 보여준다. “디지털 중심 패러다임 흔들릴 수도”전문가들은 이번 연구가 디지털 반도체 중심 체계의 전환 신호가 될 수 있다고 본다. AI·6G·국방 분야는 초저전력·고처리량 연산 기술이 국가 경쟁력을 좌우하기 때문이다. 국내 반도체 업계 관계자는 “아날로그 연산 기술이 다시 부상하고 있다”며 “한국도 저항성 메모리 기반 연산소자와 AI용 비메모리 칩 개발을 병행해야 한다”고 말했다.

최태원 회장 “AI·DT 내재화 속도감 있게 추진해야”SK하이닉스, 세계 최초 HBM4 양산 체제 구축SKT·SKB, 글로벌 방송·미디어 혁신상 수상 SK그룹이 ‘혁신경영’을 내세우며 AI 중심의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 ‘AI 일상화’ 기조에 맞춰 경영진과 현장 구성원 전반에 걸쳐 AI 내재화 교육을 강화하는 한편, SK하이닉스의 세계 최초 HBM4 양산, SK텔레콤·SK브로드밴드의 글로벌 혁신상 수상 등 계열사별 성과도 잇따르고 있다. 그룹 차원의 학습과 현장 혁신이 맞물리면서 AI·반도체 혁신을 동시에 진전시키는 모습이다. 최태원 SK그룹 회장 “모든 구성원의 AI 일상화 필요”25일 SK그룹에 따르면 최 회장은 제조업 경쟁력 확보를 위한 AI 혁신의 필요성을 거듭 강조해왔다. 그는 “AI·DT 기술을 속도감 있게 내재화해야 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다”며 “구성원 개개인이 AI를 친숙하게 다루고 활용할 때 비로소 혁신과 성공이 가능하다”고 말했다. 이에 따라 SK그룹은 ‘모든 리더와 구성원의 AI 일상화’를 목표로 교육 과정을 확대하고 있다. 이달부터 다음달까지 4회에 걸쳐 진행되는 ‘AI 리더십 프로그램’에는 주요 계열사 CEO와 CFO, CHO 등 C레벨 임원 100여명이 참여한다. 단순 강의를 넘어 생성형 AI 실습을 포함해 실제 경영 현장에서 활용할 수 있도록 설계됐다. 교육은 사내 교육 플랫폼 ‘마이써니’(mySUNI) 주도로 진행된다. 2020년 출범한 마이써니는 지금까지 1만명 넘는 임직원에게 AI 개념 이해, 활용 스킬, 최신 툴 적용 과정을 제공해 왔다. 임원·팀장 대상 리더 과정은 물론, ‘AI 프론티어’ 인재를 선발해 현장 혁신을 주도하는 핵심 인력을 육성하는 것도 특징이다. SK하이닉스, HBM4 세계 최초 양산SK하이닉스는 초고성능 AI용 메모리 신제품 ‘HBM4’ 개발을 완료하고 세계 최초로 양산 체제를 구축했다. HBM4는 AI 인프라 성능과 에너지 효율을 동시에 끌어올린 차세대 메모리로, 업계 기술 난제를 해결할 핵심 제품으로 평가된다. HBM4는 데이터 전송 통로(I·O)를 2048개로 늘려 대역폭을 두 배 확대했고, 전력 효율은 40% 이상 개선했다. 이를 고객 시스템에 적용할 경우 AI 서비스 성능을 최대 69% 향상할 수 있어 데이터 병목 현상을 해소하는 동시에 데이터센터 전력 비용 절감 효과도 기대된다. AI 수요 폭증으로 고대역폭 메모리 수요가 급증하는 가운데 SK하이닉스의 HBM4 양산은 글로벌 AI 메모리 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 전환점이 될 전망이다. SKT·SKB, 글로벌 미디어 혁신상 수상SK텔레콤과 SK브로드밴드는 세계 최대 방송·미디어 전시회인 IBC 2025에서 ‘이노베이션 어워드’를 수상했다. 지난 14일(현지시간) 네덜란드 암스테르담에서 열린 시상식에서 SKT는 자체 개발한 ‘NPU 기반 실시간 UHD 업스케일링 기술’을 Btv에 적용해 전력 절감을 실현한 성과로 환경·지속가능성 부문 수상의 영예를 안았다. 이번 기술은 SKT의 AI 기반 미디어 솔루션 ‘슈퍼노바’(SUPERNOVA)를 활용한 것으로, 기존 GPU 방식 대비 전력 소비를 80% 절감하면서도 동등한 화질 개선 성능을 확보했다. 실제로 지난 2월부터 SK브로드밴드 Btv SPOTV 채널에 적용돼 7개월간 안정적인 성능을 입증했다. 이 기술이 글로벌 방송사 5%에만 도입돼도 연간 5만t 이상의 탄소 배출을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 방송 업계의 탄소중립 달성에 실질적으로 기여할 수 있는 사례라는 점에서 의미가 크다는 평가다. SK텔레콤 관계자는 “슈퍼노바의 기술적 우수성과 확장성이 입증된 만큼 앞으로 VOD와 실시간 방송을 아우르는 종합 AI 미디어 솔루션으로 고도화할 계획”이라고 밝혔다.