인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

SK하이닉스는 국제전기전자공학회(IEEE)가 주최한 IEEE 어워즈에서 올해의 기업혁신상을 수상했다고 26일 밝혔다. IEEE는 인류 발전을 위한 기술 혁신을 추구하는 세계 최고 권위의 기술 전문가 단체다. IEEE 어워즈는 메달, 기술분야상, 공로상 등 3개 부문에서 기술 혁신과 사회 발전을 이룬 수상자를 선정한다. 기업혁신상은 공로상 5개 부문 중 하나로 1986년부터 혁신 기술로 산업과 사회 발전에 기여한 기업에 수여한다. SK하이닉스의 수상은 처음이다. 고대역폭 메모리(HBM) 혁신과 응용을 통해 인공지능(AI) 컴퓨팅 확산을 이끌고 글로벌 인공지능(AI) 시장에 HBM 솔루션을 선제적으로 제시한 공로를 인정받은 결과다. SK하이닉스는 2013년 12월 AMD와의 공동 연구를 통해 세계 최초로 HBM을 개발하고 2015년 양산을 시작했다. SK하이닉스 관계자는 “모든 세대의 HBM을 안정적으로 양산해 글로벌 AI 컴퓨팅 생태계 활성화에 기여한 점을 인정받았다. 글로벌 AI 시장에서 신뢰받는 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다. 미국 뉴욕에서 지난 24일(현지시간) 열린 시상식에는 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)이 대표로 참석했다. 안 사장은 “기술 한계에 끊임없이 도전하고 극복해 온 SK하이닉스 구성원들을 대표해 수상하게 돼 영광”이라고 말했다. 한편, 그래픽처리장치(GPU)를 AI에 적용하면서 새로운 시장을 개척한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이번 시상식에서 ‘영예의 메달’을 받았다.

SK하이닉스가 영업이익률 약 72%를 기록하며 글로벌 반도체 기업을 웃도는 수익성을 보였다. 계속되는 인공지능(AI) 반도체 수요 급증에 힘입어 매출액 52조원, 영업익 37조원을 넘어 역대 최대 실적 기록 행진도 이어 갔다. SK하이닉스는 메모리 수요가 공급을 웃도는 상황이 당분간 이어질 것으로 보고 올해 투자 규모를 전년 대비 크게 늘리며 실적 호조를 이어 갈 방침이다. SK하이닉스는 분기 영업이익률이 71.5%로 지난해 4분기 58.4%를 넘어 역대 최고 기록을 경신했다고 23일 공시했다. 연결 기준 올해 1분기 영업이익은 37조 6103억원으로 전년 동기 대비 405.5% 증가했고, 앞서 역대 최대 기록이었던 지난해 4분기(19조 1696억원)와 비교해도 영업이익이 2배 수준으로 늘었다. 매출액은 52조 5763억원으로 198.1% 증가했다. 영업익과 매출 모두 분기 기준 최대 기록이다. SK하이닉스는 “1분기는 계절적 비수기임에도 AI 인프라 투자 확대로 수요 강세가 이어진 가운데 고대역폭 메모리(HBM)·고용량 서버용 D램 모듈·기업용 고성능 저장장치(eSSD) 등 고부가가치 제품 판매를 확대하며 실적 상승세를 이어 갔다”고 설명했다. 실적의 핵심은 ‘수익성’이다. 영업이익률 72%는 단순한 업황 반등이 아니라 AI 인프라 중심으로 재편된 메모리 산업 구조 변화의 결과로 보인다. 반도체 파운드리 1위인 TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)을 크게 웃돌았고 AI 핵심 기업인 엔비디아의 2026회계연도 4분기(2026년 1월 종료 기준) 영업이익률인 65.0%도 앞섰다. 또 경쟁사인 미국 마이크론의 2026회계연도 2분기 영업이익률(67.6%)보다 4.4% 포인트, 역대 최대 실적을 낸 삼성전자의 올해 1분기 영업이익률(43.0%)보다 29.0% 포인트 높다. 비수기 넘은 수요 확대AI 인프라 투자 확대로 수요 강세고부가가치 메모리 제품 판매 확대이는 단순 비교를 넘어 의미가 크다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 설계라는 고부가가치 팹리스 기업이고 SK하이닉스는 대규모 설비투자가 필요한 메모리 제조업체다. 그럼에도 동일한 수준의 수익성을 달성했다는 것은 AI 가치사슬에서 ‘메모리’가 핵심 수익원으로 이동했음을 보여 준다. 이런 수익성은 HBM·범용 D램·eSSD 수요 급증이 동시에 맞물린 ‘삼박자’ 효과에서 비롯됐다. 우선 HBM은 AI 연산의 필수 부품으로 자리잡으며 가장 높은 수익성을 창출했다. 회사는 이날 콘퍼런스콜에서 “(4세대인) HBM2E부터 원가와 수율, 성능 등 종합적 제품 경쟁력과 고객 신뢰도 측면에서 최고 수준을 유지하고 있다”며 향후 3년간 고객 요청 수요가 SK하이닉스의 생산능력을 훨씬 상회할 것으로 내다봤다. 이어 6세대 HBM인 HBM4도 고객 요구 성능에 맞춰 생산 확대를 준비 중이며, 7세대 HBM4E는 내년 본격 양산을 목표로 하고 있다. 차세대 제품 연속 출시HBM 성능 향상·HBM4 생산 확대6세대 D램·321단 cSSD 공급 탄력HBM의 생산량 확대는 범용 D램 시장에도 파급효과를 미쳤다. HBM 생산은 범용 D램 대비 더 많은 웨이퍼를 소모하는 구조이기 때문에 최신 세대 D램인 DDR5 등 범용 제품 공급이 줄어들었고, 그 결과 가격이 급등했다. 실제 1분기 범용 D램 계약가는 90% 이상 상승하며 공급자 우위 시장이 형성됐다. 향후 회사는 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 저전력 D램 LPDDR6와 192GB(기가바이트) 소캠(SOCAMM)2 양산을 통해 고성능 D램 공급을 확대할 계획이다. 낸드 부문에서도 변화가 나타났다. 회사는 “AI 모델이 고도화될수록 중간 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하고 있다”며 “고성능·고용량 eSSD 채택이 빠르게 확대되고 있다”고 설명했다. 이어 “(이러한 수요에 대응하기 위해) 세계 최초로 321단 쿼드레벨셀(QLC) 낸드를 개발했고 고객 인증을 통해 기술 초격차를 확보했다”고 덧붙였다. 회사는 321단 개인용 고성능 저장장치(cSSD) ‘PQC21’ 공급을 시작했으며 eSSD도 전 영역으로 라인업을 확장하고 있다. 또한 올해 말까지 국내 낸드 생산량의 절반 이상을 321단 제품으로 전환할 계획이다. 앞으로도 메모리에 대한 강한 수요가 지속될 것으로 보인다. 회사는 “이번 메모리 가격 상승은 과거와 다른 구조적 변화”라며 “고객들이 가격보다 물량 확보를 우선시하는 상황이 지속되고 있다”고 밝혔다. 이어 “유의미한 생산능력 확대까지 좀더 시간이 걸리고 우호적 가격 환경이 당분간 유지될 것”이라며 장기공급계약(LTA)과 관련해 고민을 드러냈다. 이는 단기 호황이 아닌 중장기 공급 부족 국면 진입을 시사한다. 미래 전망도 청신호수요 구조적 변화… 장기계약 유리“재무 건전성 위해 100조 확보 목표”수익성 개선은 재무구조에도 반영됐다. 올해 1분기 말 현금성 자산은 54조 3000억원으로, 이는 지난해 말(34조 9000억원) 대비 19조 4000억원 늘어난 수치다. 반면 차입금 규모는 줄었다. 같은 기간 차입금은 2조 9000억원 감소한 19조 3000억원을 기록했다. 이에 따라 35조원의 ‘순현금’을 달성하며 재무 건전성이 한층 강화됐다. SK하이닉스는 이를 바탕으로 용인 반도체 클러스터, 청주 M15X 공장 증설, 극자외선(EUV) 노광장비 확보 등 대규모 투자를 확대할 계획이다. 아울러 글로벌 투자 자금 유치와 순현금 확보를 위해 미국 증권거래위원회(SEC)에 미국 주식예탁증서(ADR) 상장을 위한 신청서를 제출했으며, 올해 하반기 상장을 목표로 절차를 진행 중이다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 지난달 주주총회에서 “구조적 수요 성장에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 안정적으로 투자할 수 있는 재무 건전성이 필수적”이라며 100조원 이상의 순현금 확보를 목표로 제시했다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.

●“기업 자체적으로 AI 맞춤 설계 가능” 엔비디아가 개인용 노트북 같은 로컬 환경에서 직접 구동되는 인공지능(AI) 기술과 개방형 생태계 전략을 동시에 내놓으며 글로벌 AI 인프라 경쟁의 방향 전환을 시도하고 있다. 클라우드 중심 구조에서 벗어나 기업이 자체 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하겠다는 구상이다. 엔비디아는 21일 서울 마포 프론트원에서 ‘네모트론 개발자 데이 서울 2026’을 열고 오픈 AI 프로젝트 ‘네모트론’과 에이전트 실행 환경 ‘네모클로’를 공개했다. 브라이언 카탄자로 부사장은 기조연설에서 네모트론을 단일 모델이 아닌 ‘개방형 AI 생태계’로 규정하며 “네모트론은 모델뿐 아니라 데이터셋, 학습 기법, 소프트웨어까지 함께 공개해 기업이 자체적으로 AI를 맞춤 설계할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다”고 밝혔다. 엔비디아가 내세운 핵심 경쟁력은 압도적인 연산 효율이다. 카탄자로 부사장은 최신 ‘블랙웰’ 아키텍처가 차세대 AI 모델 구동 효율을 기존 발표치보다 높은 55배까지 끌어올렸다고 강조했다. 엔비디아는 성능 최적화를 바탕으로 매개변수 1200억개 규모의 초거대 언어모델 ‘네모트론 3 울트라’를 조만간 출시해 빅테크 플랫폼에 휘둘리지 않는 자생적 AI 생태계를 공급할 계획이다. 이날 함께 공개된 네모클로는 AI가 실제 업무를 수행하도록 돕는 실행 도구다. 전 세계 개발자들이 AI 비서를 만들 때 공통으로 사용하는 오픈 소스 설계도인 ‘오픈클로’를 기반으로 하되, 엔비디아의 강력한 보안 기술을 덧입혔다. 시연 중 AI가 민감한 정보에 접근하려 하자 “이 업무를 제가 직접 수행해도 될까요?”라고 사용자에게 되물으며 승인을 요청했다. AI가 임의로 회사 기밀을 들여다보거나 외부로 유출할 우려를 원천 차단한 것이다. ●속도 빠르고, 질문마다 추가 비용 없어 현장 시연에서는 로컬 AI의 처리 속도와 경제성도 증명됐다. 이메일 작성을 지시하자마자 단 10초 만에 초안을 완성했다. 네모클로가 클라우드 통신 과정 없이 기기 내부의 자원을 최대한 활용하도록 설계된 덕분이다. 인터넷으로 외부 서버를 거칠 필요가 없어 속도가 빠른 것은 물론 질문할 때마다 내야 했던 비싼 서비스 이용료(API 비용) 부담도 사라졌다. 고가의 대형 서버 장비 없이도 초기 구축만 완료하면 추가 비용 없이 무제한으로 AI 비서를 활용할 수 있게 된 셈이다. 엔비디아는 한국의 언어와 문화를 정교하게 학습한 한국 맞춤형 데이터셋 ‘네모트론-페르소나-코리아’도 오픈 소스로 전격 공개했다. 현재 네이버, SK텔레콤, LG 등 기업들은 이 기술을 활용해 ‘우리만의 AI’를 만드는 데 속도를 내고 있다.

한국, 가전 생태계와 소버린 AI 역량네트워크 연결된 가전 정보 공유로봇 센서 못 읽는 주거 맥락 파악미국, 원천 AI알고리즘 ‘뇌 선점’ 거대언어모델 넘어 VLA로 주도권80시간 학습으로 복잡한 가전 다뤄중국, 독보적 공급망으로 ‘몸’ 장악30분에 로봇 1대 생산 속도전 돌입원가 파격 인하… 점유율 30% 조준일본, 초정밀 부품 기술 우위감속기·모터 등 압도적 기술 활용미세한 근육 움직임까지 ‘정복 중’ 인류의 가사 노동을 완전히 대체할 ‘휴머노이드’가 연구실을 넘어 안방으로 눈을 돌리고 있다. 미국이 독보적 지능으로 ‘뇌’를 선점하고, 중국이 거대 공급망으로 ‘몸체’를 장악했으며, 일본이 노련한 하드웨어 기술로 정밀도를 높이는 가운데 한국은 ‘가전 생태계’를 지렛대 삼아 미·중·일의 공세에 맞선 독자적 방어선 구축에 부심하고 있다. 단순한 기계 제조 경쟁을 넘어 우리 국민의 생활 양식이 담긴 행동 데이터를 자산화하여 한국만의 강점을 살린 차별화된 로봇 생태계를 구축해야 한다는 목소리가 업계 안팎에서 힘을 얻고 있다. 21일 로봇 업계에 따르면 휴머노이드 경쟁의 축은 인공지능(AI)이 물리적 신체와 결합해 실제 환경을 인지하고 행동하는 ‘체화 지능’(Embodied AI)의 완성으로 옮겨가고 있다. 미국은 거대언어모델(LLM)을 넘어 시각·언어·행동을 통합 학습하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델로 이 분야의 지능적 주도권을 선점했다. 대표적인 예가 오픈AI와 엔비디아로부터 대규모 투자를 유치한 피규어 AI다. 이 회사의 3세대 휴머노이드 ‘피규어 03’에 탑재된 ‘헬릭스’(Helix) 엔진은 수만 개의 가사 동작 영상을 분석해 ‘컵을 집는다’는 언어 명령을 실제 관절의 각도와 힘이라는 물리적 수치로 즉각 치환한다. 단 80시간의 영상 학습만으로 식기세척기의 복잡한 구조를 파악해 그릇을 배치하거나 커피 머신의 작은 버튼을 정교하게 조작하는 능력을 갖췄다. 다만 지능의 고도화가 곧 하드웨어의 자립으로 이어지지는 않는다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신 분석에 따르면 미국산 휴머노이드조차 근육 역할을 하는 감속기와 에너지원인 배터리 등 핵심 부품의 상당수를 중국산에 의존하고 있다. 지능을 구현할 ‘물리적 실체’가 중국 공급망에 묶여 있는 역설적 상황이다. 이는 미·중 패권 다툼 속에서 언제든 공급 중단이나 기술 유출 리스크로 번질 수 있는 미국의 아킬레스건으로 지목된다. 화려한 소프트웨어 지능도 결국 이를 실행할 하드웨어 장악력이 뒷받침되지 않으면 ‘모래성’에 불과하다는 지적이다. 중국은 이처럼 미국조차 발목 잡힌 독보적인 공급망 경쟁력을 지렛대 삼아 몸통과 규칙을 동시에 장악해 나가고 있다. 지난 2월에는 세계 최초로 ‘휴머노이드 로봇 및 체화 지능 표준 체계’를 발표하며 부품 규격부터 안전 윤리까지 중국식 가이드라인을 세계 표준으로 이식하겠다는 야심을 드러냈다. 실제 광둥성 포산에서는 30분마다 로봇 1대를 찍어내는 연간 생산 1만대 규모의 자동화 라인이 가동을 시작하며 속도전에 돌입했다. 핵심 부품 국산화율을 75%까지 끌어올린 중국은 미국산의 절반 이하인 2만 2000달러(약 3000만원) 수준의 파격적 원가를 무기로 올해 글로벌 점유율 30% 선점을 정조준하고 있다. 일본 정부는 지난 3월 경제산업성을 중심으로 확정한 ‘AI 로봇 국가전략’을 통해 반격에 나섰다. 일본이 독보적 우위를 점하고 있는 감속기, 모터 등 초정밀 부품 경쟁력을 피지컬 AI 기술과 결합해 2040년까지 글로벌 시장 점유율 30%를 탈환하겠다는 구체적인 로드맵을 제시한 것이다. 세븐일레븐 현장에 투입된 진열 로봇 ‘아스트라’와 가사 로봇 ‘오네로 H1’은 인간의 미세한 근육 움직임까지 재현해내며 소프트웨어 지능만으로는 해결하기 어려운 ‘손기술’의 영역을 정복 중이다. 일본은 고령화 사회를 미리 경험하며 축적해온 방대한 돌봄 행동 데이터를 정교한 하드웨어와 결합해 실질적인 가사 수행 능력에서 미·중과 차별화하겠다는 복안이다. 미·중·일의 거센 기술 공세 속에서 우리나라 업계는 단일 기기의 성능 경쟁을 넘어선 ‘생태계 기반의 우회 전략’에 주목하고 있다. 휴머노이드가 가정 내 무수한 변수를 단독 지능만으로 극복하기엔 기술적·비용적 한계가 뚜렷하다는 이유에서다. 이에 따라 세계 최고 수준의 가전 인프라와 소버린 AI 역량을 보유한 한국이 이를 로봇과 결합해 시너지를 내야 한다는 분석이 나온다. 로봇이 시각 센서에만 의존하는 대신, 네트워크로 연결된 가전들이 정보를 공유하며 로봇의 지각 능력을 보완하고 한국형 AI가 주거 맥락을 읽어주는 방식이다. 정밀 제조 기술력을 갖춘 한국 기업들이 이 같은 소프트웨어 결합 모델을 구체화할 경우, 미·중·일의 방식과는 차별화된 실질적인 가사 자동화의 해법을 선점할 수 있다는 관측이 적지 않다. 이 전략의 성패는 우리 주거 문화에 최적화된 ‘데이터 주권’ 확보에 귀결될 전망이다. 가사 행동 데이터는 로봇 학습의 핵심 원료인 동시에 가장 민감한 사생활의 영역이기 때문이다. 업계 관계자는 “안방 싸움은 기계 성능만큼이나 ‘누가 더 우리 집의 맥락을 잘 아느냐’와 ‘그 데이터를 얼마나 신뢰할 수 있느냐’에서 갈릴 것”이라며 “보안 신뢰도가 낮은 해외 플랫폼이 안방의 통제권을 쥐게 될 경우, 시장 점유율 상실 이상의 프라이버시 리스크가 발생할 수 있다”고 지적했다.

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

벤츠 C클래스 순수 전기차 첫 공개내년 ‘자율주행 레벨2++’ 국내 적용아우디 세단 ‘더 뉴 아우디 A6’ 출시회장 첫 방한… “한국시장 매우 중요” 독일 프리미엄 자동차 브랜드 메르세데스벤츠가 중형 세단 C클래스의 첫 순수 전기차 모델을 세계 최초로 한국에서 공개했다. 독일 내 경쟁사인 아우디는 자사의 정통 세단(내연기관차) 출시로 맞불을 놓았다. 두 회사의 글로벌 수장은 나란히 한국을 방문해 구애에 나섰다. 올라 칼레니우스 메르세데스벤츠 그룹 AG 이사회 의장 겸 최고경영자(CE O)는 20일 서울 강남구 안다즈 호텔에서 기자 간담회를 열고 “한국은 벤츠에게 세계 5위 규모의 중요한 시장이며 한국 고객들은 기술 혁신에 대해 잘 안다”며 “C클래스 전기차를 서울에서 세계 최초로 공개하는 것이 적합한 선택”이라고 밝혔다. 벤츠가 이날 공개한 ‘디 올 뉴 일렉트릭 C클래스’는 유럽 기준 1회 충전 시 주행거리가 최대 762㎞에 달하고 단 10분 충전으로도 최대 325㎞를 주행할 수 있다. 요르그 부르저 벤츠 최고기술책임자(CTO)는 “내년부터 한국 고객들에게 ‘레벨2++’ 수준의 엔비디아 ‘알파마요’가 탑재된 모델을 제공할 것”이라며 “한국에서의 규제 당국의 승인에 따라 달라질 것”이라고 밝혔다. 벤츠의 레벨2++는 운전자가 전방을 주시하면 출발지부터 목적지까지 알아서 가는 것이 핵심으로 고속도로와 도심에서 모두 작동된다. 벤츠는 삼성SDI와 하이니켈 배터리 공급 계약을 체결한 데 이어 ‘꿈의 배터리’로 불리는 전고체 배터리 공급도 논의 중이다. 칼레니우스 CEO는 “한국 기업들과의 파트너십을 더 확대할 것”이라고 강조했다. 벤츠는 지난해 10월에는 LG에너지솔루션을 리튬인산철(LFP) 배터리 공급업체로 선정하는 등 LG그룹과도 장기적인 파트너십을 이어오고 있다. 부르저 CTO는 “LG는 벤츠 중형 차량에 들어갈 MBUX 하이퍼 스크린을 공급하는 기업”이라고 설명했다. 아우디의 게르놋 될너 AG 이사회 의장 겸 회장은 이날 서울 중구 반얀트리 클럽앤스파 서울에서 간담회를 열고 정통 프리미엄 세단 ‘더 뉴 아우디 A6’를 국내에 출시한다고 밝혔다. 취임 후 한국을 처음 방문한 될너 회장은 “한국은 영향력 측면에서 아우디에게 매우 중요한 전략 시장”이라며 “과거 제품 이슈 등으로 고객 신뢰에 어려움이 있었지만, 이제 아우디 코리아는 정상 궤도에 복귀했다”고 강조했다. 7년 만에 출시하는 완전변경 모델인 신형 A6는 아우디 내연기관 모델 중 최저 수준인 공기저항계수 0.23Cd를 달성해 효율성과 정숙성을 극대화한 것이 특징이다.

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.

우리나라 1인당 실질 국내총생산(GDP)이 5년 뒤에는 대만과 1만 달러(1500만원) 이상 차이 날 것이라는 경고가 나왔다. 국제통화기금(IMF)은 최근 발표한 ‘세계경제전망’에서 2031년 우리나라의 1인당 GDP를 4만 6019달러로 전망했다. 대만은 5만 6101달러다. 2003년 대만을 앞지른 이후 22년 만인 지난해 역전을 허용했는데, 격차는 매년 벌어져 한국의 재역전은 불가능할 것이라는 경고다. 대만은 올해 1인당 GDP가 4만 달러를 넘을 전망이다. 2021년 3만 달러대에 진입한 지 5년 만이다. 우리나라는 2014년 3만 달러를 넘었으나 10년이 넘도록 제자리걸음이다. IMF는 2028년에야 한국의 1인당 GDP가 4만 달러가 될 것으로 봤다. 경제의 역동성이 너무 차이가 난다. 대만의 눈부신 성장은 정부와 TSMC가 이끌었다. TSMC는 파운드리(반도체 위탁생산) 세계 시장점유율 70%로 압도적인 1위다. 2위인 삼성전자 점유율은 10%도 안 된다. 대만 정부는 반도체, 인공지능(AI) 등 전략산업에 각종 세제 혜택과 연구개발(R＆D) 보조금 지원은 물론 생산에 차질이 없도록 전력·용수 등을 우선 지원한다. 그 결과 설계, 파운드리, 패키징으로 이어지는 반도체 생태계가 구축돼 AI 글로벌 허브로 부상 중이다. 한국에서 만든 고대역폭 메모리(HBM)는 대만에서 AI반도체가 돼 엔비디아 등에 공급된다. 여기에 비하면 우리나라의 반도체에 대한 세제·인프라 지원은 초라하기 그지없다. 용인반도체클러스터는 착공은 물론 전력·용수 확보에도 애를 먹었다. 한술 더 떠 6·3 지방선거를 앞둔 정치권에서는 용인반도체클러스터를 전북 새만금으로 이전하자는 주장이 불거지고 있다. 삼성전자 노조는 다음달 18일간의 총파업까지 예고했다. 지난 17일 열린 기자회견에서 “최소 20조원에서 30조원 규모의 손실이 회사 측에 있을 것”이라고 위협했다. 반도체 없는 한국은 상상하기 어려운 상황이 됐다. 지난달 수출액이 861억 달러로 사상 처음 월 수출액 800억 달러를 넘어선 것은 수출의 38%를 차지한 반도체가 있어서 가능했다. 반도체 라인은 한번 멈추면 복구에만 한 달 이상 걸리는 국가 핵심산업시설이다. 중국은 물론 미국과 일본마저 자국 반도체 산업의 경쟁력 확보를 위해 전방위로 움직이고 있다. 경제를 넘어 국가 안보의 전략자산으로 반도체를 바라봐야 할 때다. 정부, 정치권과 노조 모두 치열하게 벌어지고 있는 글로벌 반도체 패권 경쟁의 실상을 직시해야 한다. 초격차 기술력을 유지하기 위한 인재 확보, 반도체 생태계를 위한 산업전략 수립, 노사관계 조율과 사회적 합의 등 해야 할 일이 산더미다.

보정·정정에 특화… AI 취약점 개선최대 2.5배 빠르고 3배 더 정확해져양자컴퓨터 상용화 당길 핵심 기술금융·국방 등 전방위 난제 해결 속도 엔비디아가 세계 최초로 오픈소스 ‘양자 인공지능’(AI) 모델 제품군 ‘엔비디아 아이징(Ising)’을 공개하면서 양자컴퓨터 기술이 한층 도약할 것이라는 전망이 나온다. AI 기술이 양자컴퓨터 상용화를 앞당길 것이라는 기대감에 주식시장에서도 관련 종목들이 급등세를 보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 “AI는 양자 컴퓨팅 실용화에 필수적”이라며 “아이징 모델을 통해 AI는 불안정한 큐비트를 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 양자-그래픽처리장치(GPU) 시스템으로 전환할 수 있다”고 밝혔다. 양자컴퓨터는 그동안 높은 오류율과 낮은 안정성으로 상용화에 어려움을 겪었다. 이는 양자컴퓨터의 기본 처리 단위인 큐비트의 ‘중첩’과 ‘얽힘’ 특성에서 비롯된다. 기존 고전컴퓨터의 처리 단위가 ‘0’ 또는 ‘1’로 고정된 반면, 양자컴퓨터의 큐비트는 ‘0’과 ‘1’이 중첩된 상태다. 0이 동전의 앞면, 1은 뒷면이라면 동전이 빙글빙글 돌고 있는 상황이다. 아이징 모델은 이처럼 불안정한 큐비트를 실시간으로 감시하고 보정·정정하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 큐비트 수가 늘어나도 대규모 연산을 안정적으로 수행할 수 있게 했다. 오류 정정 성능을 높였다는 것도 아이징 모델의 특징이다. 실시간으로 양자 오류를 정정하는 데 있어 현재 쓰이는 표준 모델보다 속도는 2.5배 빠르고, 정확도는 3배 수준으로 개선됐다. 차진웅 한국표준과학연구원 선임연구원은 “기존에는 오류 발생 원인을 특정하기 어려웠다”면서 “양자컴퓨터를 바둑판 구조에 비유하면, AI를 활용해 오류가 발생한 지점을 보다 정밀하게 짚어낼 수 있게 된 것”이라고 설명했다. 엔비디아는 이번 기술을 계기로 연구기관과 기업들이 실제 응용이 가능한 양자 프로세서 개발에 속도를 낼 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 관계자는 “복잡한 물리 시스템을 획기적으로 단순화한 대표적인 수학 모델에서 ‘아이징’이라는 명칭을 가져왔다”며 “양자 프로세서 보정과 양자 오류 정정이라는 두 가지 핵심 과제를 해결하기 위해 설계됐다”고 덧붙였다. 주요 빅테크 기업들도 양자컴퓨팅 개발에 집중하고 있다. 구글은 2024년 세계 최초로 큐비트가 많아질수록 오류율이 감소하는 오류 정정 양자 컴퓨터 칩인 ‘윌로우’를 공개한 바 있다. 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 수백 년이 걸리는 난제를 단시간에 풀 수 있는 차세대 기술이다. 금융, 국방, 에너지·화학 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다. 양자컴퓨터 기술이 발전하면 주요 암호화폐를 보호하는 암호화 체계를 불과 9분 만에 해독할 수 있다는 분석도 나온다. 하나금융연구소에 따르면 글로벌 양자컴퓨터 시장은 2026년 11조 3000억원에서 2035년 46조 1000억원 규모로 성장할 전망이다. 이날 한국거래소에서 엑스게이트가 상한가를 기록하는 등 양자기술과 관련한 주식들이 급등했다.

세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 기업인 대만 TSMC가 시장 전망을 상회하는 실적을 내놓으며 인공지능(AI)을 향한 글로벌 반도체 수요가 건재함을 증명했다. 16일(현지시간) TSMC 발표에 따르면 올해 1분기 순이익은 5725억 대만달러(약 26조 7000억원)로 전년 동기 대비 58.3% 급증했다. 매출은 1조 1341억 대만달러(약 52조 9000억원), 영업이익률은 58.1%에 달했다. 특히 7나노미터(㎚) 이하 초미세 공정 제품이 매출의 74%를 차지하며 실적을 견인했다. TSMC는 2분기 영업이익률 역시 최대 58.5%라는 목표치를 내걸었다. 앞서 장비 기업 ASML이 다소 보수적인 가이던스를 제시하며 제기됐던 업황 둔화 우려를 단번에 불식시킨 셈이다. TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)은 삼성전자(43%)보다 높은 수준이다. 다만, TSMC의 실적은 삼성전자·SK하이닉스에도 긍정적인 부분이다. 이란 전쟁과 AI버블에 대한 우려 속에서 엔비디아 등 빅테크의 반도체 수요가 위축되지 않았음을 보여주기 때문이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 15일(현지시간) 차세대 AI 칩 ‘AI5’ 생산과 관련해 삼성전자와 TSMC 양사에 모두 감사를 표했다. 그간 TSMC가 독점해온 테슬라의 핵심 공급망에 삼성전자가 실질적인 제조 파트너로 진입했음을 공식화한 것으로 보인다. 국내 기업들의 공세적인 대응은 장비 도입 현황에서도 드러난다. 올해 1분기 ASML 노광장비 매출 중 한국 비중은 45%로 급증하며 중국을 제치고 세계 최대 고객으로 부상했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 신규 공장에 첨단 장비를 선제적으로 배치하며 생산 능력 경쟁에 박차를 가한 결과로 풀이된다. 업계의 시선은 오는 23일 발표될 SK하이닉스의 1분기 실적으로 쏠린다. TSMC가 확인한 강력한 AI 수요가 고대역폭메모리(HBM) 선두 주자인 SK하이닉스의 실적 개선으로 직결됐을 가능성이 높아서다.

삼전닉스·지수추종 ETF로 갈아타RIA통해 평균 3000만원어치 옮겨지난달 23일 ‘국내시장 복귀 계좌(RIA)’ 출시 이후 서학개미 자금이 움직이고 있다. 미국 빅테크주를 팔아 차익 실현한 뒤 국내 대형 반도체주와 지수 추종 상장지수펀드(ETF)로 갈아타는 모습이다. 신한투자증권이 14일 RIA 개설 고객의 거래 내역을 분석한 결과, 이달 3일 기준 개인투자자가 RIA를 통해 가장 많이 매도한 해외 주식은 엔비디아로 전체의 19.1%를 차지했다. 이어 애플(7.8%), 테슬라(7.4%), 알파벳(6.8%), 팔란티어(5.4%) 순이었다. 그간 상승폭이 컸던 미국 인공지능(AI)·빅테크 종목을 중심으로 수익 실현에 나선 것으로 풀이된다. 반면 이들이 사들인 종목은 국내 대표 대형주에 집중됐다. SK하이닉스(15.7%)와 삼성전자(15.4%)가 나란히 1·2위를 차지했다. KODEX 200(4.1%), TIGER 200(2.5%) 등 코스피 200지수 등락에 따라 수익률이 결정되는 ETF에도 자금이 몰렸다. 현대차(3.6%)도 매수 상위 종목에 이름 올렸다. 기존 글로벌 빅테크 우량주에 대한 선호가 국내 반도체와 대형주로 옮겨왔다는 분석이다. RIA는 해외 주식을 팔아 국내 주식에 1년 이상 재투자할 경우 양도소득세를 감면해주는 계좌다. 지난해 12월 23일 이전 보유분을 매도하면 시점에 따라 ▲5월 말까지 100% ▲7월 말까지 80% ▲12월 말까지 50% 수준의 세제 혜택을 받을 수 있다. 투자자 입장에서는 세금을 줄이면서 국내 투자로 자금을 옮길 유인이 생기는 셈이다. 실제 RIA를 활용한 투자 규모도 적지 않았다. 투자자들은 평균 3000만원어치 해외 주식을 RIA로 옮겼다. 입고 한도인 5000만원의 약 60% 수준이었다. 이 중 43.7%가 해외 주식을 매도해 평균 약 1300만원의 수익을 실현한 것으로 집계됐다. 투자자 구성은 중장년층 중심이었다. 전체의 65.30%가 남성이었고, 연령대별로는 40대(31.4%) 비중이 가장 높았다. 이어 50대(26.2%), 30대(23.4%), 60대 이상(11.9%) 등 순이었다. 20대 이하 비중은 7.1%에 그쳤다. 한편, 이날 국내 증시는 미국과 이란 간 2차 종전 협상 기대감이 반영되며 강세를 보였다. 코스피는 장중 6000선을 회복했지만 이후 상승폭을 일부 반납하며 전 거래일보다 159.13포인트(2.74%) 오른 5967.75에 마감했다. 장중 6000선을 넘은 것은 지난 3월 3일 이후 한 달 반 만이다. 반도체주가 상승을 주도했다. 특히 SK하이닉스는 장중 112만 8000원까지 오르며 사상 최고가를 기록한 뒤 6만 3000원(6.06%) 오른 110만 3000원에 거래를 마쳤다. 종가 기준으로도 최고치를 새로 썼다.

삼성전자 노동조합이 5월 총파업을 예고한 가운데, 파업이 현실화할 경우 생산 차질과 주가 하락으로 이어질 수 있다는 우려가 주주들 사이에서 커지고 있다. 14일 유가증권시장에서 삼성전자는 전 거래일보다 2.74% 오른 20만 6500원에 마감하며 20만원선을 회복했다. 다만 소액주주들은 이번 사태가 주가에 추가적인 하방 압력을 가할 수 있다며 촉각을 곤두세웠다. 실제로 노조가 창사 이래 첫 파업을 선언했던 2024년 5월 29일에는 주가가 하루 만에 3.09% 하락한 바 있다. 업계에서는 이번 파업은 당시보다 훨씬 큰 규모로 전개될 가능성이 제기되는 상황이다. 주주들은 특히 생산 차질 가능성을 가장 큰 리스크로 꼽는다. 반도체 공정은 24시간 가동을 전제로 설계된 초정밀 산업으로, ‘찰나의 멈춤’이 막대한 손실로 이어질 수 있기 때문이다. 2018년 평택 공장 정전 사고 당시 28분 가동 중단으로 약 500억 원의 손실이 발생했으며, 2021년 미국 오스틴 공장 전력 중단 사태에서는 정상화까지 한 달이 소요되며 약 5500억원의 피해가 발생했다. 업계에서는 이번 파업이 장기화할 경우 최대 10조원 수준의 손실이 발생할 수 있다는 관측도 나온다. 문제는 파업 리스크가 단순한 기업 내부 이슈를 넘어 국내외 시장 전반으로 확산될 수 있다는 점이다. 외국인 자금 이탈 우려가 커지는 것은 물론, 글로벌 공급망에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보인다. 특히 삼성전자는 최근 차세대 고대역폭메모리(HBM4)를 세계 최초로 양산 출하하며 주요 고객사인 엔비디아 등에 공급을 확대하는 전환점에 서 있다. 그러나 파업으로 생산이 흔들릴 경우, 어렵게 회복한 경쟁력이 다시 약화될 수 있다는 우려가 나온다. 반도체 슈퍼사이클 국면에서 공급 불안이 부각되면 신규 수요가 해외 경쟁사로 이동하고, 장기 계약을 통해 공급망이 고착화될 가능성도 배제할 수 없다. 실제로 일부 대만 메모리 업체들은 이번 상황을 점유율 확대의 기회로 보고 대응에 나선 것으로 전해졌다. 노사 갈등이 장기화할 경우 내부 분열도 심화될 수 있다는 지적도 나온다. 일부 사업부 간 성과급 격차를 둘러싼 불만이 커지면서 노노 갈등으로 번지는 양상도 감지된다. 업계 관계자는 “반도체 산업의 구조적 특성상 생산 차질로 인한 손실은 단기간에 회복하기 어렵다”며 “파업 장기화는 기업 경쟁력뿐 아니라 산업 전반에 부담으로 작용할 수 있다”고 말했다.

국내 기업 10곳 가운데 6곳은 규제를 개선하기 위한 정부의 노력을 긍정적으로 평가하는 것으로 나타났다. 다만 올해 기업들이 가장 큰 부담을 느끼는 정부 규제는 중대재해처벌법(중처법) 등 안전 문제였다. 한국경영자총협회(경총)는 전국 50인 이상 517개 기업을 대상으로 ‘2026년 기업규제 전망 조사’를 실시한 결과 이들 중 63.8%가 ‘정부의 규제 합리화 노력에 만족한다’고 응답했다고 14일 밝혔다. 만족하지 못한다는 답은 23.4%에 그쳤다. 규제혁신 컨트롤 타워인 규제개혁위원회가 규제합리화위원회로 바뀌면서 위원장이 대통령으로 격상되는 등 정부의 규제 개선 의지 강화가 긍정 평가를 끌어낸 것으로 보인다. 현행 규제 중 기업들이 가장 큰 부담을 느끼는 부분은 중처법을 비롯한 ‘중대재해 처벌 등 안전 규제’(49.9%)로 나타났다. 이어 ‘근로시간 규제’가 25.0%, ‘탄소중립 등 환경 규제’가 15.5% 순이었다. 올해 정부에 가장 바라는 규제혁신 정책은 ‘공무원의 적극 행정 면책 강화’ (23.8%), ‘규제 총량 감축제 강화’(22.2%), ‘의원 입법안 규제 영향분석제 도입’ (18.1%) 등으로 나왔다. 글로벌 혁신기업 육성을 위해 필요한 과제로는 가장 많은 42.3%가 ‘정부 보조금, 국부펀드 조성 등 대규모 투자 지원’을 꼽았다. 그 외에 ‘기술 인재 양성·확보를 위한 교육 개혁’ (38.1%), ‘첨단산업·신산업 등 획기적인 규제 완화’ (29.8%) 순으로 집계됐다. 김재현 경총 규제개혁팀장은 “AX(인공지능 전환) 시대, 각국이 인공지능(AI)·반도체·로봇 등 첨단산업 지원 총력전에 나선 상황에서 ‘제2의 엔비디아’ 같은 글로벌 혁신 기업을 배출하려면 정부의 압도적인 마중물 지원과 과감한 규제 혁파로 기업의 성장 사다리를 복원하는 것이 무엇보다 시급하다”고 밝혔다.

서울시는 현재 3곳인 청년취업사관학교 인공지능(AI) 특화 캠퍼스를 8개로 늘리고 ‘빅테크 전담 캠퍼스’로 운영한다. 시는 기존 AI 특화 캠퍼스에 동작·서대문·송파·노원·관악구 캠퍼스를 추가해 글로벌 빅테크 전담 캠퍼스로 운영한다고 12일 밝혔다. 인재 양성 규모는 연간 600명이다. 특히 마이크로소프트와 인텔 등 글로벌 기업과 협업해 산업 현장에 즉시 투입할 수 있는 인재를 양성하는 것이 목표다. 마포구 캠퍼스에서는 마이크로소프트와 협업해 AI 서비스 개발자와 인프라 엔지니어 70명을, 서대문구 캠퍼스에서는 엔비디아와 협업해 생성형 AI와 딥러닝 기반 AI 전문가 60명을 양성한다. 종로구 캠퍼스는 인텔·CJ올리브네트웍스, 중구 캠퍼스는 세일즈포스, 동작구 캠퍼스는 오라클·KT와 협업한다. 각 과정은 4, 5개월 동안 진행된다. 교육비는 무료다. 청년취업사관학교는 15세 이상 시민 누구나 지원할 수 있다. 다른 지역에 살더라도 서울 소재 대학·대학원에 다니거나 3년 내에 졸업한 사람, 기업에 근무한 경력자도 지원할 수 있다. 올해 1차 교육생은 13일부터 다음 달 10일까지 모집한다. 이수연 시 경제실장은 “청년이 AI 시대 핵심 인재로 성장할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

9일(현지시간) 뉴욕 증시에서 매그니피센트 세븐(빅테크 TOP7) 종목은 전반적으로 상승세를 보였다. 엔비디아(NVDA), 애플(AAPL), 아마존닷컴(AMZN), 알파벳(GOOGL), 마이크로소프트(MSFT), 테슬라(TSLA), 메타(META) 등 주요 기술 기업들이 대부분 소폭 상승했다. 엔비디아는 1.01% 상승한 183.91 달러를 기록하며 긍정적인 흐름을 보였다. 아마존닷컴은 5.60% 상승하며 233.65 달러로 마감해 가장 큰 상승폭을 기록했다. 반면 마이크로소프트는 0.34% 하락하며 373.07 달러로 보합세를 유지했다. 애플은 0.61% 상승한 260.49 달러를 기록했다. 알파벳 Class A는 0.37% 상승하며 318.49 달러에 거래를 마쳤다. 알파벳 Class C는 0.52% 상승한 316.37 달러에 장을 마감했다. 브로드컴은 1.22% 상승하며 354.91 달러를 기록했다. 이날 가장 많이 거래된 종목은 아마존닷컴으로, 6510만 5467주의 거래량을 기록하며 거래대금이 150억 달러(약 22조 1223억원)에 달했다. 엔비디아의 거래대금은 211억 달러(약 31조 2163억원)로 시가총액 대비 거래대금 비중은 4.70%를 기록했다. 테슬라는 거래대금이 210억 달러(약 31조 491억원)에 달하며 시가총액 대비 거래대금 비중은 16.20%에 해당했다.

‘레벨 2++’ 수준의 자율주행 개시 전기차 라인 11개 모델에서 14개로 기아가 2029년에는 도심에서 운전대를 잡지 않고도 주행하는 ‘레벨 2++’ 수준의 자율주행을 개시하고 현대자동차그룹의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 미국 조지아주 공장에 투입하겠다고 9일 밝혔다. 2030년까지 5년간 역대 최대 규모인 49조원을 투자하고 이 중 21조원을 미래 사업에 배정한다. 기아는 이날 서울 중구 신라호텔에서 투자자 등을 대상으로 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 열고 중장기 사업 전략을 발표했다. 기아는 엔비디아와의 파트너십 등으로 자체 자율주행 모델을 고도화해 고속도로에서 적용하는 레벨2+ 자율주행 기술을 탑재한 첫 소프트웨어중심자동차(SDV) 모델을 2027년 말까지 개발할 계획이다. 2029년 초에는 고속도로뿐 아니라 도심에서도 달릴 수 있는 레벨2++ 기술을 적용한다. 운전자가 전방을 주시하면 고속도로뿐 아니라 도심에서도 운전대에서 손을 떼고 주행할 수 있게 됨을 의미한다. 기아는 로보틱스 기술을 목적 기반 차량(PBV)인 PV7, PV9에 결합할 계획이다. 예컨대 현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스의 물류 로봇 ‘스트레치’가 차 안에서 짐을 분류하고, 4족 보행 로봇 ‘스팟’이 고객의 집 앞까지 배달하는 식이다. 이를 통해 연간 2880억 달러(약 426조원) 규모로 추산되는 최종 단계 무인 배송이라는 신시장을 개척한다는 포부다. 아울러 2028년에 미국 조지아주의 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 생산 현장에 투입되는 아틀라스를 2029년 하반기에는 같은 주 웨스트포인트의 기아 공장에서도 활용하겠다고 했다. 기아는 올해 차량 335만대를 판매해 글로벌 시장점유율 3.8%를 달성하고, 2030년에는 판매량 413만대, 시장점유율 4.5%를 목표로 삼았다. 전기차 라인업은 올해 11개 모델에서 2030년까지 총 14개 모델로 확대한다. 기아는 올해부터 2030년까지 49조원을 투자한다. 특히 전동화, 자율주행, 로보틱스 등을 위한 미래 사업 투자가 21조원으로 기존(19조원) 대비 약 11% 늘어난다.

기아가 2029년에는 도심에서 운전대를 잡지 않고도 주행하는 ‘레벨 2++’ 수준의 자율주행을 개시하고 현대자동차그룹의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 미국 조지아주 공장에 투입하겠다고 9일 밝혔다. 2030년까지 5년간 역대 최대 규모인 49조원을 투자하고 이 중 21조원을 미래 사업에 배정한다. 기아는 이날 서울 중구 신라호텔에서 투자자 등을 대상으로 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 열고 중장기 사업 전략을 발표했다. 기아는 엔비디아와의 파트너십 등으로 자체 자율주행 모델을 고도화해 고속도로에서 적용하는 레벨2+ 자율주행 기술을 탑재한 첫 소프트웨어중심자동차(SDV) 모델을 2027년 말까지 개발할 계획이다. 2029년 초에는 고속도로뿐 아니라 도심에서도 달릴 수 있는 레벨2++ 기술을 적용한다. 운전자가 전방을 주시하면 고속도로뿐 아니라 도심에서도 운전대에서 손을 떼고 주행할 수 있게 됨을 의미한다. 기아는 로보틱스 기술을 목적 기반 차량(PBV)인 PV7, PV9에 결합할 계획이다. 예컨대 현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스의 물류 로봇 ‘스트레치’가 차 안에서 짐을 분류하고, 4족 보행 로봇 ‘스팟’이 고객의 집 앞까지 배달하는 식이다. 이를 통해 연간 2880억 달러(약 426조원) 규모로 추산되는 최종 단계 무인 배송이라는 신시장을 개척한다는 포부다. 아울러 2028년에 미국 조지아주의 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 생산 현장에 투입되는 아틀라스를 2029년 하반기에는 같은 주 웨스트포인트의 기아 공장에서도 활용하겠다고 했다. 기아는 올해 차량 335만대를 판매해 글로벌 시장점유율 3.8%를 달성하고, 2030년에는 판매량 413만대, 시장점유율 4.5%를 목표로 삼았다. 전기차 라인업은 올해 11개 모델에서 2030년까지 총 14개 모델로 확대한다. 기아는 올해부터 2030년까지 49조원을 투자한다. 특히 전동화, 자율주행, 로보틱스 등을 위한 미래 사업 투자가 21조원으로 기존(19조원) 대비 약 11% 늘어난다.

8일(현지시간) 뉴욕 증시에서 매그니피센트 세븐(빅테크 TOP7) 종목은 전반적으로 상승세를 보였다. 대부분의 종목이 긍정적인 실적을 기록하며 투자자들의 관심을 끌었다. 엔비디아(NVDA)는 182.08달러로 2.23% 상승하며 시장의 주목을 받았다. 애플(AAPL)도 258.90달러로 2.13% 상승했다. 반면 마이크로소프트(MSFT)는 374.33달러로 보합세를 기록했다. 아마존닷컴(AMZN)은 3.50% 상승한 221.25달러를 기록했다. 알파벳 Class A(GOOGL)는 3.88% 상승하며 317.32달러에 마감했다. 알파벳 Class C(GOOG)도 3.56% 상승해 314.74달러를 기록했다. 브로드컴(AVGO)은 4.99% 상승하여 350.63달러로 마감했다. 이날 가장 많이 거래된 종목은 테슬라로, 거래량은 7809만 8792주이며 거래대금은 272억 달러로 약 40조 2894억 원에 달했다. 애플의 거래대금은 103억 달러로 약 15조 2051억 원이며 시가총액 대비 거래대금 비중은 2.71%를 기록했다. 엔비디아의 거래대금은 268억 달러로 약 39조 6470억 원으로 나타났으며 시가총액 대비 거래대금 비중은 6.06%다. 종합적으로 빅테크 종목의 거래대금은 시가총액 대비 높은 비중을 차지하고 있다.