●마이크론, 2026년 1분기 깜짝 성장’ 금융시장에서 인공지능(AI) 거품론(투자 과열 논란)이 확산하고 있지만, AI 산업에서는 온도 차가 뚜렷하다. 실제 수익까지 장기간이 소요되는 인프라 투자 분야는 AI 거품론이 힘을 받는 반면, 수요가 여전히 견조한 핵심 부품 산업은 거품론이 무색하다. AI 서비스·클라우드 기업 오러클이 대규모 데이터센터 투자에 제동이 걸리며 AI 거품론의 중심에 선 반면, 마이크론테크놀로지는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록하며 반도체 슈퍼사이클에 대한 기대감을 끌어올린 것이 대표적이다. 마이크론은 17일(현지시간) 2026회계연도 1분기(2025년 9~11월) 매출이 전년 동기 대비 57% 급증한 136억 4000만 달러(약 20조 1800억원)를 기록했다고 밝혔다. 산제이 메흐로트라 마이크론 CEO는 컨퍼런스콜에서 “1분기에 사상 최대 매출을 기록했다”며 “D램 수요의 50~60%만 충족할 수 있을 정도로 공급이 부족한 상황”이라고 강조했다. 마이크론은 HBM 시장 규모(TAM)가 2025년 350억 달러에서 2028년 1000억 달러로 급팽창할 것으로 내다봤다. 기존 예상보다 2년이나 앞당겨진 것이다. ●오러클, 14조원대 데이터센터 난항 이런 낙관론은 간밤에 전해진 오러클발 소식과 극명한 대비를 이룬다. 오러클은 오픈AI를 위한 100억 달러 규모의 AI 데이터센터 건설을 추진했지나, 핵심 투자자인 블루아울 캐피털이 자금 조달 조건 악화로 이탈하며 프로젝트에 불확실성이 커졌다. 대규모 AI 인프라 투자가 실제 수익으로 연결될 수 있냐는 시장의 의구심에 다시 불을 지핀 셈이다. 업계는 빅테크의 AI 투자 확대는 지속될 것으로 본다. 다만, AI 산업 내 분야별 사업 특성 상 특정 산업에 대한 거품론 우려는 지속될 수 있다고 본다. 일례로 오러클의 사업과 같은 데이터센터는 막대한 초기 인프라 투자 후 수익 회수까지 시간이 걸려 금융 환경에 민감하다. 반면 메모리는 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 소모되는 필수재 성격이 커서 수요 증가가 즉각 실적으로 이어지고 있다. 마이크론의 선전은 국내 업계에도 대형 호재다. 글로벌 D램 시장은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 3사가 매출의 90% 이상을 점유하는 과점 구조로, HBM 양산이 가능한 곳도 이들뿐이다. 증권가는 삼성전자 반도체(DS) 부문의 올해 4분기 영업이익을 15조원 안팎으로, SK하이닉스는 16조원대 중반으로 전망하고 있다. 양사의 분기 합산 영업이익이 30조원을 넘어설 것이라는 관측이 지배적이다. ●D램 업계 차세대 기술 경쟁 치열 차세대 기술 경쟁도 치열하다. SK하이닉스는 업계 최초로 인텔의 최신 서버 플랫폼 ‘제온 6’로부터 256GB DDR5 모듈의 호환성 인증을 획득하며 고용량 시장 선점에 나섰다. 기존 제품 대비 추론 성능은 16% 높이고 전력 소모는 18% 줄였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 겨냥해 저전력·고대역폭 특성을 갖춘 모듈형 메모리 ‘SOCAMM2’ 협력을 논의 중이다. 기존 DDR5 대비 전력 소모를 최대 77% 절감할 수 있는 SOCAMM2는 고성능 칩이 밀집된 차세대 서버 환경의 핵심 솔루션으로 꼽힌다.

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.

광주가 국가대표 ‘반도체 첨단패키징’ 거점으로 육성된다. 11일 광주시에 따르면 전날 정부는 이재명 대통령 주재로 열린 ‘인공지능(AI) 시대의 K반도체 비전과 육성전략 보고회’에서 이 같은 내용의 계획을 공식 발표했다. 이는 반도체 생태계의 수도권 집중 완화를 위한 남부권 반도체 혁신벨트(광주~부산~구미) 추진 전략 중 하나다. 반도체 첨단패키징은 AI 등 고성능 반도체 제조의 핵심기술로, 여러 칩을 하나의 패키지로 묶어 데이터처리 고속화·소형화·저전력화 등 반도체 성능을 극대화한다. 우선 정부는 광주시와 함께 2030년까지 광주 첨단지구에 420억원을 투입해 첨단패키징 실증센터를 구축하고, 광주를 ‘재생에너지 자립도시’로 지정키로 했다. 기업 연구개발(R&D)을 지원하는 센터는 향후 5000억원 규모로 확대할 계획이다. 정부가 2031년까지 첨단패키징 기술 개발에 3606억원을 투입할 예정이라 광주는 사실상 그 중심에 서게 된다. 정부는 또 광주를 ‘기회발전특구’로 지정해 세제 혜택 등 파격적인 인센티브를 제공키로 했다. 산학연 역량 결집을 위해 카이스트(KAIST)를 거점으로 지스트(GIST), 전남대, 한국에너지공과대 등을 연계한 ‘반도체 연합공대’도 구성된다. 칩 제조-패키징 기업의 합작 팹 건설도 지원 대상이다. 특히 정부는 글로벌 기업의 R&D센터 유치를 통해 세계 최대 반도체 설계기업인 Arm과 협업, 지스트에 ‘Arm스쿨’을 설치하는 등 향후 5년간 반도체 설계 전문인력 1400명을 양성키로 했다. 이미 광주에는 글로벌 선도 기업 앰코가 자리 잡고 있고, 국가 AI데이터센터가 구축돼 반도체 첨단패키징 기업의 집적에 유리하다는 평가를 받는다. 풍부한 재생에너지로 ‘RE100’에 대응할 수 있고, 연구소·대학 등 지식 인프라도 우수하다. 강기정 시장은 “광주는 AI와 반도체를 양 날개 삼아 국가 첨단산업의 핵심 거점도시로 도약하고 있다”며 “인프라 구축부터 기업 유치, 인재 육성에 이르기까지 역량을 총동원해 적극 지원하겠다”고 말했다.

한일 양국 경영인들이 모여 인공지능(AI), 저출산 등 양국이 공통으로 직면한 문제에 공동 대응키로 했다. 최태원 대한상공회의소 회장은 유럽연합(EU)의 ‘솅겐 협약’처럼 한일 양국을 여권없이 왕래할 수 있도록 하는 방안을 제안했다. 최 회장은 8일 제주 신라호텔에서 열린 ‘제14회 한일 상의 회장단 회의’에서 “한국과 일본 두 나라가 단순한 협력을 넘어 이제는 연대와 공조를 통해 미래를 함께 설계해야 할 시점이라 생각한다”고 말했다. 그는 이어 “지난해 882만명에 달하는 우리 국민이 일본을 찾아 역대 방문 최대치를 기록했고, 일본은 한국을 두번째로 많이 방문했다”며 “이같은 협력 분위기를 이어가고 기업과 국민이 체감할 수 있는 결실을 맺기 위해선 경제계 역할이 상당히 중요하다”고 강조했다. 또 유럽처럼 여권 없이 자유롭게 한일 양국을 왕래하도록 해 관광을 활성화하는 방안도 제시했다. 유럽 29개국은 ‘솅겐 협약’을 통해 자유로운 이동과 통행을 보장하고 있다. 한일 상의는 이날 공동성명을 통해 AI·반도체·에너지 등 미래산업이 양국 경쟁력을 결정짓는 핵심 분야라는 인식을 공유하고, 안정적 투자환경과 공급망 공동 구축에 뜻을 모았다. 아울러 양국이 당면한 공통 문제인 저출산·인구감소의 해결책을 모색하기 위해 힘을 합치고, 경제·관광·문화 등 다양한 분야에서 교류 기반을 넓히기로 했다. 이와 관련해 최 회장은 행사 후 기자들과 만나 일본 소프트뱅크그룹의 손정의 회장과 수시로 회동한다고 전했다. 최 회장은 손 회장이 오픈AI 등과 추진중인 대규모 AI 데이터센터 구축 프로젝트인 ‘스타게이트’ 등 AI·반도체 분야 협력을 꾸준히 논의하는 것으로 알려졌다. 최근 SK는 오픈AI와 스타게이트 프로젝트를 위한 전략적 파트너십을 맺고, 스타게이트에 고성능·저전력 메모리를 공급하는 한편 AI 데이터센터 건설과 신기술 개발 부문에서 협력하기로 했다.

대규모 데이터센터 등 인프라 구축삼성SDS 시작으로 파트너 늘릴 듯 한국 30% 번역 등 업무 활용도 주목“경제적 가치 창출되는 현장은 기업AI 전환 돕는 최적의 파트너 될 것” 구글의 제미나이3.0 출시로 선두 지위를 위협받으며 ‘코드 레드’(비상 경영 상황)를 선언한 오픈AI가 삼성·SK와의 협력을 기반으로 한국에서 AI 인프라 구축에 속도를 내는 등 돌파구 마련에 나서고 있다. 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데 인구 당 유료구독 비율 세계 1위인 한국을 핵심 파트너이자 전략 시장으로 규정하고 기업용 AI 확산과 기술 고도화에 힘을 싣는 모습이다. 오픈AI 코리아는 4일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 기자간담회를 열고 국내 기업 협력 전략과 스타게이트 프로젝트 진행 현황을 설명했다. 부임 후 첫 공식 행사에 참석한 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 “경제적 가치가 창출되는 곳은 기업 현장”이라며 “오픈AI 코리아가 국내 기업의 AI 전환을 돕는 최적의 파트너가 되겠다”고 말했다. 김 대표는 이날 삼성·SK와 함께 추진 중인 ‘한국형 스타게이트’ 프로젝트의 최근 논의 내용을 공개했다. 스타게이트는 오픈AI가 차세대 초거대 모델을 훈련하기 위해 추진하는 대규모 데이터센터·AI 인프라 구축 프로그램으로, 전 세계 파트너와 협력해 컴퓨팅 자원을 확보하는 방식으로 진행 중이다. 그는 “현재 두 건의 스타게이트 프로젝트를 진행하고 있으며, 이번 주에 스타게이트 본사 팀이 방한해 삼성과 SK를 직접 만났다”고 밝혔다. 다만 투자 규모나 일정은 “아직 초기 조율 단계”라며 구체적 언급을 피했다. 김 대표는 “오픈AI는 빅테크가 아닌 만큼 전 세계에서 인프라를 확보하는 방식으로 접근하고 있으며 오라클·소프트뱅크 등과 협력하고 있다”고 설명했다. 한국형 스타게이트 프로젝트는 단순히 데이터센터 구축에 그치지 않는다. 삼성전자는 고성능·저전력 메모리(HBM) 공급을, 삼성SDS는 데이터센터 설계·운영을, 삼성물산·삼성중공업은 해상 설치형 플로팅 데이터센터 개발을 맡는 등 그룹 차원의 협력이 이어지고 있다. SK하이닉스는 오픈AI에 공급할 HBM 생산 능력을 대폭 확충하고 있으며, SK텔레콤 역시 서남권에 오픈AI 전용 데이터센터 구축을 논의 중이다. 김 대표는 “포항 프로젝트와 해상 데이터센터 역시 계획대로 검토가 진행되고 있다”며 “컴퓨팅 수요가 급증하는 만큼 한국에서도 인프라 확보가 중요하다”고 말했다. 오픈AI는 동시에 기업 고객 지원 체계도 강화하고 있다. 김 대표는 “삼성SDS가 이달 중 오픈AI의 첫 공식 채널 파트너로 계약을 마무리할 예정”이라고 말했다. 오픈AI는 이날 한국의 챗GPT 활용 데이터도 공개했다. 한국은 인구 대비 챗GPT 유료 구독 비율이 세계 1위이며, 문서 작성·번역 등 업무 목적 활용 비율(29%)이 가장 높았다. 이는 건강·생활 정보 등 일상적 활용 비중이 큰 글로벌 평균과는 다른 양상으로, 오픈AI가 한국을 기업용 AI 확산의 테스트베드로 판단하는 근거다. 글로벌 챗GPT 일일 메시지는 1년 만에 약 6배로 증가했다.

한국공학대학교는 3일 전자공학부 김수민 교수가 개발한 1억 원 규모의 ‘초저전력 인지 보안 사물통신 및 에너지 효율적 지능형 센서 네트워크 기술’을 ㈜엔시드(대표 김철현)에 이전하는 협약을 체결했다고 밝혔다. 기술이전은 과학기술정보통신부(장관 배경훈)와 과학기술사업화진흥원(원장 김병국)이 지원하는 ‘대학기술경영촉진(TMC)’ 사업을 기반으로 추진됐다. ㈜엔시드는 CCTV 시설물 통합관리 시스템, IoT 지능형 소화전 관리 시스템 등 IoT 기반 통합관제 솔루션을 전문으로 하는 기업이다. 공공기관 및 산업 현장에서 유무선 네트워크 기반 시스템 구축 경험을 다수 보유하고 있으며, 2016년 한국공학대 가족회사로 등록된 이후 약 10년간 다양한 산학협력 프로젝트를 수행했다. 이전된 기술은 대규모 IoT 센서 네트워크의 전력 문제를 해결하고, 네트워크 수명을 획기적으로 향상할 수 있는 ‘초저전력 인지 보안 사물통신 기술’과 ‘에너지 효율적 지능형 센서 네트워크 기술’이다. 한국공학대와 ㈜엔시드는 해당 기술을 기반으로 ‘IoT 융합 스마트 수처리시설 관리시스템’의 고도화를 추진하고, 제품화 및 후속 기술사업화를 본격화할 계획이다. 황수성 한국공학대 총장은 “이번 기술이전은 대학과 기업이 오랜 기간 축적해 온 산학협력 역량이 산업 기술로 결실을 본 성과”라며, “앞으로도 기업 수요 기반의 실용화 중심 연구를 지속 확대해 지역과 국가 산업 발전에 기여하겠다”고 말했다.

아침에 일어나 기계적으로 회사에 출근하는 직장인. 그런데 어느날 문 듯 출근하자마자 퇴근하고 싶은 마음이 든다면, 수십년 직장생활에 경고음이 울렸다고 볼 수 있다. MBC에서 30년간 함께 일한 일란성 쌍둥이 기자·PD 저자들이 직장인이라면 누구나 한번 부딪혔을 만한 이 문제를 파고 든다. 전날밤 야근한 사람이 사무실 화이트보드에 쓴 ‘집에 가고 싶다’라는 낙서에 여러 사람이 공감한데서 출발해, 직장인들이 힘든 일과 삶에서 자신을 지키고 행복에 이르는 길을 제시한다. 두 사람은 집에 가고 싶다는 것이 단순한 투정이 아니라 끊임없이 ‘온(ON) 상태’를 요구받고, 배터리를 소진하며, 저전력 모드로 살아가는 우리 세대의 공유 감각이라는 것을 발견한다. 이들은 “집에 가고 싶다는 말은 자신을 지키고 더 나은 삶을 추구하려는 은민할 저항이자, 나 자신으로 돌아가고 싶다는 간절한 신호”라고 했다. 그리고 이런 마음을 부정하거나 숨기기보다 변화의 출발점으로 삼으라는 긍정적인 메시지를 전한다. 희망과 절망, 번아웃과 피로로 헛헛해진 마음을 보듬고 하루에 한 시간만이라도 나만의 ‘오두막’을 마련해 나에게 집중하라는 것이다. 저자들은 “회사 생활에서 목표로 삼아야 할 것은 성공이 아니라 무수히 많은 시도”라며 “자신의 본질과 삶의 목표를 찾는 과정에서 무엇을 하면 행복한지, 어떤 일에 가슴 뛰는지 스스로에게 집중해야 한다”고 진솔한 조언을 건낸다.

유럽의 두 정부가 독일 방산업체 유로아틀라스로부터 군사용 자율 수중드론 ‘그레이샤크’를 구매하기로 계약했다고 로이터통신이 27일(현지시간) 보도했다. 계약 규모는 총 1억 유로(약 1699억 원)를 넘으며 러시아 위협 고조에 대응해 유럽 각국이 방위력 강화를 서두르는 흐름을 반영하는 것으로 평가된다. 브레멘에 본사를 둔 유로아틀라스는 이번 계약이 회사 설립 이후 첫 군납 성과라며 구매국들이 서로 긴밀히 협력하는 두 유럽 동맹국이라고만 밝혔다. 회사 측은 “특수 군사 목적용으로 운용하며 무장은 탑재하지 않는다”고 설명했다. ‘AI 두뇌’ 장착한 장기 잠항형 드론…브라보·폭스트롯 병행 개발 그레이샤크는 인공지능(AI) 기반 레벨5 자율운항 시스템을 탑재한 중형 수중드론으로 해저 케이블 감시·기뢰 탐색·잠수함 추적 등 다목적 임무를 수행할 수 있다. 특히 두 가지 파생형으로 나뉘는데, 배터리 전기추진 기반의 ‘브라보’형은 최대 5.5일간 잠항하며 약 1,000해리(약 1,850㎞)를 항속할 수 있고, 수소연료전지 기반의 ‘폭스트롯’형은 최대 16주간 작전하며 1만1,000해리(약 2만㎞)를 이동할 수 있다. 미국 군사 전문 매체 디펜스 블로그는 “유로아틀라스가 현재 브라보형을 운용 중이며 폭스트롯형은 장기 정찰과 극지 작전용으로 개발하고 있다”며 “두 모델은 동력체계와 작전 범위에 따라 성능이 10배 이상 차이 난다”고 전했다. 그레이샤크는 수심 650m까지 잠수할 수 있고 소음이 거의 없는 전기추진체계와 비금속 압력선체를 채택해 탐지 회피성이 높다. 또한 17종의 센서를 탑재해 해저 지형 지도 제작과 잠수함 탐지, 해양 인프라 점검을 동시에 수행하며 암호화된 수중통신망으로 다른 드론·함정·지휘소와 데이터를 실시간 공유한다. 유로아틀라스는 “AI 임무 스택(자율임무 운영체계)을 통해 실시간 임무 전환이 가능하다”며 “예컨대 해저 케이블 감시 중 잠수함 신호를 감지할 경우 즉시 탐색 상태로 전환할 수 있다”고 설명했다. 라인메탈과 손잡고 ‘해안방어형 드론 체계’ 개발 미 해군 전문 매체 네이벌 뉴스에 따르면 유로아틀라스와 독일 방산기업 라인메탈은 8월 전략적 동반관계를 체결하고 그레이샤크를 ‘라인메탈 배틀스위트’에 통합하기로 했다. 이 플랫폼은 해상·공중·지상 전장을 하나로 연결하는 AI 기반 통합 지휘 인프라(디지털 통합 기반)로 유럽 해안방어체계의 중심축 역할을 맡는다. 양사는 그레이샤크를 라인메탈의 해안방어 인프라와 통합해 해저 감시·통신 케이블 보호·잠수함 탐지 등 임무를 수행할 수 있는 다층 방어망을 구축할 예정이다. 또 향후 특정 임무에 맞춘 맞춤 파생형 공동개발과 유럽 내 생산·보급망 확보도 추진한다. 라인메탈은 “그레이샤크는 다영역 작전(MDO)의 핵심 요소로 유럽 해안방어망 내 자율성과 상호운용성을 강화할 것”이라고 밝혔다. 에우겐 치엠니예프스키 유로아틀라스 최고경영자(CEO)는 “라인메탈과 에볼로직스(독일 수중 기술 기업)와 함께 ‘AI 해저전장’의 혁신을 가속화하고 있다”며 “북대서양조약기구(나토·NATO) 동맹국의 수중 감시 역량과 자율작전 준비태세를 크게 향상할 것”이라고 강조했다. “심해 잠복·자율 대응 구현”…우크라이나 매체의 평가 우크라이나 군사 매체 밀리타르니는 그레이샤크가 해저에 잠복한 채 임무 신호에 따라 작동할 수 있는 고도 자율형 플랫폼이라며 “유럽이 추구하는 해저 ISR(정보·감시·정찰) 체계의 실제 구현 단계”라고 평가했다. 이 매체는 또 “드론이 적 정찰 자산을 탐지하면 능동 센서를 가동해 대응하고 수중통신망을 통해 동료 기체와 전투함에 실시간 정보를 전송한다”고 전했다. 해저 인프라 보호가 새 전장…외신 “전쟁은 수면에서 심해로 이동” 로이터통신은 “그레이샤크는 해저 케이블 감시와 잠수함 추적, 기뢰 탐색 등 다양한 군사적 목적에 활용될 것”이라며 “러시아 위협이 고조되면서 유럽 각국이 해저 감시 능력 확보에 집중하고 있다”고 분석했다. 디펜스 블로그는 “2024년 발트해와 북해에서 잇단 해저 케이블 손상 사건 이후 유럽이 ‘심해 감시망 확충’을 새로운 안보 의제로 설정했다”고 전했다. 또 “그레이샤크는 나토 해양전력망과 연동 가능한 해저 ISR 플랫폼으로 해상에서 심해로 확장되는 혼합형 전쟁 양상을 반영한다”고 평가했다.

삼성전자는 SAIT(옛 삼성종합기술원)와 반도체연구소 소속 연구진 34명이 공동 저자로 참여한 ‘저전력 낸드플래시 메모리용 강유전체 트랜지스터’ 논문이 세계적 학술지 ‘네이처’에 게재됐다고 27일 밝혔다. 이번 연구는 강유전체를 활용해 기존의 낸드플래시 대비 전력 소모를 최대 96% 절감할 수 있는 기술의 실마리를 세계 최초로 찾았다. 인공지능(AI) 기술 확장에 따라 전력 효율에 대한 중요성이 커지는 가운데 해당 기술이 상용화되면 대규모 AI 데이터센터부터 모바일·엣지 AI 시스템까지 다양한 분야에서 전력 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

삼성 연구진 34명 공동저자…‘네이처’ 게재삼성전자가 기존의 낸드플래시 대비 전력 소모를 최대 96% 절감할 수 있는 기술의 실마리를 찾았다. 삼성전자는 27일 자사 뉴스룸을 통해 SAIT(옛 삼성종합기술원)와 반도체연구소 소속 연구진 34명이 공동 저자로 참여한 ‘저전력 낸드플래시 메모리용 강유전체 트랜지스터’ 논문이 세계적 학술지 ‘네이처’에 게재됐다고 밝혔다. 인공지능(AI) 기술이 빠른 속도로 발달하면서 더 많은 데이터를 저장하고 처리해야 하는 저장장치의 역할이 점점 중요해지고 있다. 하지만 기존 낸드플래시는 저장용량을 늘리면 읽기·쓰기 전력 소모가 함께 증가하는 한계가 있었다. 이번 연구는 강유전체(자발적 분극 변화를 통해 정보 저장이 가능한 물질)를 활용해 기존 대비 전력 소모를 최대 96% 절감할 수 있는 핵심 매커니즘을 세계 최초로 규명했다. AI용 SSD(고속 저장장치)가 고용량·고집적으로 발전하며 전력 효율성에 대한 중요성이 높아지는 상황에서 해당 기술이 상용화되면 대규모 AI 데이터센터부터 모바일·엣지 AI 시스템까지 다양한 분야에서 전력 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 전력 소모가 감소되면 데이터센터 운영 비용을 절감하고, 모바일 기기에서는 배터리 사용 시간을 늘리는 효과를 기대할 수 있다. 삼성전자는 고용량 중심으로 재편되는 시장 흐름에 선제적으로 대응하기 위해 AI 서버용 SSD 비중을 확대하고 있다. 트렌드포스에 따르면 올해 2분기 삼성전자 낸드플래시 매출은 전 분기 대비 23.8% 증가한 약 52억 달러로 집계됐다. 시장 점유율은 32.9% 수준이다.

삼성전자가 31일 엔비디아에 성능과 에너지 효율을 대폭 향상시킨 6세대 고대역폭메모리(HBM)4를 엔비디아에 공급한다고 밝혔다. 또 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 5만개 이상을 도입해 ‘반도체 인공지능(AI) 팩토리’를 구축하기로 했다. 삼성전자는 이날 엔비디아에 ▲HBM3E ▲HBM4 ▲GDDR7 ▲SOCAMM2 등 차세대 메모리와 파운드리 서비스를 공급한다고 밝혔다. 삼성전자의 HBM4는 1c(10나노급 6세대) D램 기반에 4나노 로직 공정을 적용하고 설계를 최적화해 고객 요구를 상회하는 11기가비트(Gbps) 이상의 성능을 구현한 것이 특징이다. 초고대역폭과 저전력 특성을 바탕으로 AI 모델 학습과 추론 속도를 높여 엔비디아의 AI 플랫폼 성능을 향상시키겠다는 전략이다. HBM 외에 업계 최초로 개발한 고성능 그래픽 D램(GDDR7)과 차세대 저전력 메모리 모듈 ‘SOCAMM2’ 공급도 협의 중이다. 현재 삼성전자는 글로벌 전 고객사에게 HBM3E를 공급하고 있으며 HBM4도 샘플을 요청한 모든 고객사에 샘플 출하를 완료한 뒤 양산 출하를 준비 중이다. 또 삼성전자는 향후 5만 개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 업계 최고 수준의 반도체 AI 팩토리를 구축하기로 했다. AI 팩토리는 ▲설계 ▲공정 ▲운영 ▲장비 ▲품질관리 등 반도체 설계와 생산을 아우르는 모든 과정에 AI를 적용해 스스로 분석·예측·제어하는 ‘생각하는’ 제조 시스템이 구현된 스마트 공장이다. AI 팩토리가 갖춰지면 차세대 반도체의 개발과 양산 주기를 단축하고, 제조 효율성과 품질 경쟁력을 혁신적으로 강화할 수 있다는 장점이 있다. 삼성전자의 AI 팩토리는 엔비디아의 시뮬레이션 라이브러리 옴니버스를 기반으로 ‘디지털 트윈’ 제조 환경을 구현하는 것이 골자다. 디지털 트윈은 실제 공장, 장비 등을 가상 환경에 동일하게 구현한 모델로, 현장에 가지 않고도 가상 환경에서 실시간 운영 분석·예측이 가능하다는 장점이 있다. 디지털트윈 기반 시뮬레이션을 활용하면 개발 기간을 크게 단축하는 것은 물론, 소량의 웨이퍼로도 공정 개발이 가능해진다. 수율 분석 소요 시간도 크게 단축돼 조기에 수율을 향상시킬 수 있으며 실시간으로 공정의 문제점을 분석해 자동 조치도 가능하다. 향후 삼성전자는 AI 팩토리 인프라 구축과 관련 노하우를 한국과 미국 테일러 등 해외 주요 생산 거점에까지 확장해, 글로벌 반도체 공급망 전체의 지능화와 효율화를 완성한다는 전략이다. 또 AI 팩토리를 중심으로 엔비디아와 함께 국내외 파트너사와 차세대 반도체 설계 도구를 공동 개발하고 AI 기반 반도체 제조 표준을 선도해 AI 생태계 발전에 이바지하겠다고 밝혔다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

삼성전자가 2050년 탄소중립 달성을 목표로 한 ‘신(新)환경경영전략’을 앞세워 친환경 경영 행보를 가속하고 있다. 인공지능(AI)과 반도체 산업 확대로 급증하는 에너지 수요에 대응하기 위해 재생에너지 전환과 자원순환 강화를 추진하며, 글로벌 ICT 제조기업으로서 지속가능한 성장 기반을 다진다는 방침이다. 특히 2030년까지 공정가스 저감과 폐제품 재활용, 수자원 보존 등 환경경영 과제에 7조원 이상을 투자한다. 삼성전자는 앞서 2022년 9월 신환경경영전략을 발표하고, 경영 패러다임을 친환경 중심으로 전환했다. 반도체부터 스마트폰, TV, 가전까지 전 영역에서 초저전력 기술과 재활용 소재 확대를 통해 ‘탄소 제로’ 실현에 나섰다. DX(Device eXperience) 부문은 2030년 탄소중립 달성을 목표로 2024년 말 기준 재생에너지 전환율 93.4%를 달성했다. 주요 7대 제품의 평균 전력소비량은 2019년 대비 31.5% 감소했다. 구미와 광주 사업장에서는 태양광 전력구매계약(PPA)을 체결해 재생에너지 조달 수단을 다변화했다. DS(Device Solutions) 부문도 2050년 탄소중립을 목표로 공정가스 저감과 에너지 전환 투자를 확대하고 있다. 재활용 확대도 본격화했다. 삼성전자는 2050년까지 모든 제품의 플라스틱 부품에 재활용 소재를 적용한다는 목표 아래, 2024년 현재 31%를 달성했다. 폐전자제품 회수 프로그램은 80여개국에서 운영 중이며, 2030년까지 전 판매국으로 확대할 예정이다. 초저전력 기술을 통한 에너지 효율 개선에도 속도를 낸다. 반도체 공정 미세화와 저전력 설계로 데이터센터와 모바일 기기의 전력 사용을 줄이고, TV·냉장고·세탁기 등 대표 제품의 전력소비를 2030년까지 평균 30% 절감할 계획이다. 또 2027년까지 모든 업무용 차량을 전기·수소차로 전환한다. 수자원 보존에도 공을 들이고 있다. 반도체 사업장은 라인 증설에도 ‘물 취수량 증가 제로화’를 추진하며, 공정수 재이용을 확대해 2030년까지 물 사용량을 2021년 수준으로 유지하기로 했다. DX부문도 수처리 시설 고도화를 통해 사용한 물을 사회에 100% 환원하는 프로젝트를 진행 중이다. 삼성전자는 글로벌 환경안전 인증기관 UL 솔루션즈로부터 ‘폐기물 매립 제로’(Zero Waste to Landfill) 최고 등급을, 국제수자원관리동맹(AWS)으로부터 국내 전 제조사업장의 최고 등급 인증을 받았다. 삼성전자 관계자는 “기후위기 대응은 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제”라며 “초저전력 기술과 재생에너지 전환을 통해 지속가능한 산업 생태계를 선도하겠다”고 말했다.

SK하이닉스는 지난 13~16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 ‘2025 OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 글로벌 서밋’에서 차세대 낸드 스토리지 제품 전략을 발표했다고 27일 밝혔다. 이 행사는 반도체 최신 기술과 성과를 공유하는 자리다. SK하이닉스는 김천성 부사장이 AIN(에이아이엔·AI-NAND) 패밀리를 소개했다. AIN 패밀리는 성능, 대역폭, 용량 세 가지 측면에서 각각 최적화된 낸드 솔루션 제품들로, 데이터 처리 속도를 향상하고 저장 용량을 극대화한 것이다. 이 가운데 AIN P(성능)는 대규모 AI 추론 환경에서 발생하는 방대한 데이터 입출력을 효율적으로 처리한다. 이를 위해 SK하이닉스는 낸드와 컨트롤러를 새로운 구조로 설계 중이며 내년 말 샘플을 출시할 계획이다. AIN D(용량)는 저전력·저비용으로 대용량 데이터를 저장하는 데 초점을 맞춘 고용량 솔루션이다.

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.

경기도경제과학진흥원(경과원)이 반도체·인공지능·이차전지·바이오 등 국가전략기술 분야의 육성 전략을 담은 ‘경기도 국가전략기술 육성 방안 연구’ 보고서를 발간했다고 14일 밝혔다. 국가전략기술이 산업을 넘어 국가안보와 경제주권을 좌우하는 핵심 자산으로 부상한 상황에서, 국내 제조업과 첨단산업의 중심지인 경기도의 현황을 분석하고 구체적인 추진 방안이 담겼다. 경기도는 국내 제조업체의 35.6%, 종사자의 31.7%가 집중된 지역으로, 국가전략기술 관련 R&D 집행 비중도 약 14%(9,690억 원)에 이르고, 전국 최대 규모의 전문생산기술연구소(36%)와 기업부설연구소(32%)가 있다. 보고서는 전문가 분석과 국가 R&D 투자 특화도를 종합해 ▲반도체·디스플레이(고성능·저전력 AI 반도체, 차세대 센서, 소재·부품·장비) ▲인공지능(첨단 모델링, 신뢰·안전 AI, 산업혁신 AI) ▲첨단모빌리티(자율주행, 전기·수소차) 등 8대 중점기술을 우선 육성해야 한다고 제시했다. 경과원은 경기도가 국가전략기술을 육성하기 위해 ▲중점 분야에 대한 선택과 집중 지원 ▲지역기술혁신허브를 기반으로 한 산·학·연·관 협력체계 구축 ▲조례 제정 등 제도 기반 강화가 필요하다고 제안했다. 또한 이를 뒷받침하기 위해 인재양성 프로그램, 산학연 협력 네트워크, R&D 투자 확대 등 실행체계를 마련해야 한다고 강조했다. 김현곤 경과원장은 “국가전략기술은 국가 경쟁력의 핵심 기반으로, 경기도는 산업·혁신 여건을 바탕으로 대한민국 전략기술 육성의 중심지가 될 수 있다”며 “중소기업의 역량 강화와 협력 기반 확충을 통해 경기도의 기술 경쟁력을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다”라고 말했다.

인텔이 애리조나에 위치한 팹 52(Fab 52)에서 차세대 반도체 공정인 18A 공정의 양산을 시작했다고 발표했습니다. 18A 공정은 인텔의 첫 2nm 급 공정입니다. 본래 20A에서 도입하기로 했던 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)를 18A에서 적용할 예정입니다. 리본펫 기술은 트랜지스터를 더 작게 만들어도 제 성능을 낼 수 있게 도와주고 파워비아 기술은 전선 배치를 단순화시켜 트랜지스터 밀도를 높이면서 저항을 줄여 성능을 높일 수 있습니다. 인텔에 따르면 파워비아 하나만으로도 트랜지스터 밀도를 10% 높이고 저항은 30%나 줄여 전력 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 여기에 최신 EUV 리소그래피 공정을 도입했기 때문에 18A 공정은 인텔의 이전 공정보다 트랜지스터 밀도와 성능 모두 크게 개선되었을 것을 기대됩니다. 18A가 인텔이 주장한 것처럼 성능을 크게 높일 수 있을지 검증하는 첫 무대는 노트북 CPU인 팬서 레이크(Panther Lake)가 될 예정입니다. 인텔이 함께 공개한 내용에 따르면 팬서 레이크는 크게 세 가지 버전으로 출시됩니다. 8코어(4P+4E) CPU와 4코어 GPU, 16코어 CPU(4P+8E+4LPE) CPU와 4코어 GPU, 그리고 16코어 CPU(4P+8E+4LPE)와 12코어 GPU가 그것입니다. 이 가운데 CPU 부분은 인텔 18A 공정으로 제조되고 나머지는 인텔 3과 TSMC 공정을 이용합니다. CPU 타일을 구성하는 고성능 코어(P-코어)의 코드네임은 쿠거 코브(Cougar Cove)이고 고효율 코어(E-코어)의 코드네임은 다크몬트(Darkmont)인데, 여기에 전력 소모를 더 줄인 저전력 다크몬트 E코어(LPE)까지 총 세 가지 형태의 코어를 탑재해 상황에 따라 초저전력부터 고성능까지 다양한 대응이 가능합니다. 인텔이 공개한 슬라이드를 보면 팬서 레이크는 특히 전력 절감 효과가 뛰어납니다. 이전 세대인 루나 레이크 및 애로우 레이크 H와 비교해서 싱글 스레드 성능은 같은 전력 소모에서 10% 정도 높아진 수준이나 같은 성능을 기준으로 했을 때는 최대 40%의 전력을 절감할 수 있습니다. 멀티 스레드의 경우에는 전력 소모에서 전 세대 대비 50%의 성능 향상, 혹은 같은 성능에서 30% 전력 효율 향상이 있습니다. 이는 코어 숫자가 늘어나고 저전력 고효율 코어를 추가한 덕분으로 보입니다. 또 앞서 말한 것처럼 18A 미세공정과 파워비아를 통한 저항 감소도 크게 작용한 수치로 보입니다. 팬서 레이크에서 독특한 부분 중 하나는 Xe3 내장 그래픽의 구성입니다. 4코어 버전과 12코어 버전이 있는데, 과거 루나 레이크가 8코어 혹은 7코어였던 것과 비교해서 큰 변화로 버전에 따른 성능 차이가 클 것으로 예상됩니다. Xe3 내장 그래픽은 전 세대보다 성능을 더 높여 루나 레이크보다 50% 정도 성능이 높아졌다고 했는데, 12코어 기준이라면 코어 한 개의 성능은 이전세대와 큰 차이가 없다는 뜻이 됩니다. 이 경우 4코어 버전의 게임 성능은 낮을 것으로 예상됩니다. 이런 점을 감안하면 아마도 4코어 GPU 모델은 가격을 낮춘 보급형으로 생각되고 8코어 CPU + 4코어 GPU는 태블릿처럼 얇고 가벼운 제품에 들어가는 저전력 모델로 추정됩니다. 주력 모델은 고성능 제품인 16코어 CPU + 12코어 GPU가 될 것으로 예상되는데, 특이한 점은 LPDDR5x 9600만 지원한다는 것입니다. 다른 모델은 기존의 노트북용 DDR5 메모리도 지원할 수 있는 것과 대조적입니다. LPDDR5x 9600처럼 빠른 고성능 메모리만 사용하는 이유는 12코어 Xe3 GPU가 필요한 대역폭을 원활하게 확보하기 위한 것으로 생각됩니다. 고성능 GPU일수록 빠른 메모리가 필요하기 때문입니다. 여기에 12코어 Xe3 GPU는 16MB의 대용량 L2 캐시를 탑재해 고성능 연산에 필요한 메모리를 확보했습니다. 따라서 내장 그래픽임에도 높은 성능을 낼 수 있을 것으로 예상됩니다. 또 다른 특징은 AI를 이용해서 여러 개의 프레임을 생성하는 멀티 프레임 생성(MPG) 기능으로 인텔이 공개한 슬라이드를 보면 아마도 x3(하나의 프레임을 3배로 늘려 속도를 3배처럼 높이는 방식) 멀티 프레임 생성이 가능한 것으로 보입니다. 다만 인텔 AI 기술인 XeSS는 엔비디아의 DLSS처럼 지원되는 게임이 많지 않는다는 것이 단점입니다. 이날 공개된 내용만 보면 인텔 팬서 레이크는 충분한 경쟁력을 지닌 차세대 프로세서로 생각됩니다. 그리고 만약 예정대로 18A 공정으로 CPU 타일을 원활하게 공급할 수 있다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심도 상당 부분 덜어낼 수 있을 것으로 생각됩니다. 다만 그렇지 못하다면 인텔의 미래는 매우 어두워질 것입니다. 과연 어떤 쪽으로 결론이 날지는 내년 초 팬서 레이크가 실제 공개되면 알 수 있을 것입니다.

중국은 반도체와 AI 기술에 천문학적인 투자를 하면서 1위인 미국을 맹렬하게 추격하고 있습니다. AI에서는 이미 미국에 이어 확고한 2위라는 이야기가 나오고 있고 메모리에서는 아직 두드러진 성과를 내진 못하고 있지만, DDR 메모리 및 낸드 플래시 메모리에서 점차 생산량을 늘려나가고 있습니다. 이에 더해 중국은 CPU 개발에도 매우 적극적으로 나서고 있습니다. 이 가운데는 인텔 x86 CPU 호환 CPU도 존재합니다. 중국 상하이 지방 정부와 대만 비아 테크놀로지의 합작 벤처인 자오신(Zhaoxin)이 바로 그 주인공입니다. 이야기는 아주 오래전 인텔이 초기 x86 CPU에 대한 호환칩을 만들 수 있게 허용하면서부터 시작합니다. IBM이 IBM 호환 PC에 들어갈 CPU로 인텔 칩을 선택하면서 안정적인 공급을 이유로 2차 공급 업체로 둘 것을 요구했고 결국 AMD 같은 x86 CPU 호환칩 업체의 존재를 허용할 수밖에 없었던 것입니다. AMD보다 늦게 x86 시장에 등장한 후발 주자 중 하나가 사이릭스입니다. 사실 이들은 정식 라이선스가 아니라 역설계 방식으로 486 및 펜티엄 시리지 CPU와 경쟁할 수 있는 호환칩을 만들기 시작했는데, 상대적으로 저조한 성능으로 인해 AMD의 애슬론과 인텔 펜티엄 III의 틈바구니에서 사라지고 결국 1999년 대만의 비아 테크놀로지에 인수되는 운명을 맞이합니다. 비아 테크놀로지는 과거 메인보드 칩셋으로 유명한 회사였으나 인텔과 AMD 모두 자체 칩셋을 만들면서 사업 영역이 좁아지게 됩니다. 결국 이들은 사이릭스를 인수한 후 자체 칩셋과 함께 자체 PC 플랫폼을 만들게 됩니다. 성능으로는 인텔이나 AMD와 경쟁이 되지 않았지만, 저렴한 저전력 PC를 만들어 산업용 PC처럼 틈새시장에 공급한 것입니다. 물론 시장 점유율은 매우 낮을 수밖에 없었습니다. 따라서 많은 사람이 비아가 결국 x86 호환 CPU 사업에서 철수할 것으로 예상했지만, 이들은 중국에서 예상치 못한 방식으로 부활하게 됩니다. 바로 중국과의 합작 법인인 자오신입니다. 자오신의 x86 CPU는 기본적으로 비아의 x86 CPU를 기반으로 개량한 것이기 때문에 성능이 낮을 수밖에 없었습니다. 인텔과 AMD가 치열한 경쟁을 하면서 최신 x86 CPU 성능은 크게 높아진 상태였는데, 비아의 x86 CPU는 과거와 큰 차이가 없었기 때문입니다. 하지만 중국 정부의 지원을 받아 가며 계속 개량에 개량을 거듭한 끝에 자오신의 최신 x86 CPU들은 과거보다 상당히 높아진 스펙을 지닐 수 있게 됐습니다. 작년에 탑재 서버 시스템을 선보인 KH-40000 CPU의 경우 32코어 CPU와 8채널 DDR4 메모리 지원으로 제법 서버로써 실제 활용될 가능성을 보여줬습니다. 여기에 사용된 코어는 2010년대 후반에 쓰인 인텔 스카이레이크나 AMD Zen 2 코어에 견줄 수 있는 성능을 지녔다는 평가를 받았습니다. 그리고 최근 자오신은 스펙을 대폭 끌어올린 새 서버 프로세서인 KH-50000 CPU를 발표했습니다. KH-50000은 AMD CPU처럼 8코어 칩렛 12개를 사용해 96코어를 구현했으며 중앙에는 매우 큰 I/O 다이가 있는 구성을 하고 있습니다. 캐시 메모리 용량은 전 세대보다 6배나 늘어난 384MB로 대폭 증가했습니다. KH-50000 CPU의 최대 클럭은 3.0GHz이며 기본 클럭은 2.2GHz 정도입니다. 12채널 DDR5-5200 메모리를 최대 3TB까지 장착할 수 있으며 자체 인터페이스인 ZPI 5.0 인터커넥터를 이용해 4개의 CPU를 하나의 메인보드에 장착할 수 있습니다. 따라서 384코어 서버가 가능한데, 1코어 1스레드이기 때문에 스레드도 최대 384개입니다. 이 정도면 스펙 상으로는 인텔, AMD의 최신 서버 프로세서를 많이 따라잡은 것으로 가격이 저렴하다면 어느 정도 시장 진입도 가능한 수준으로 보입니다. 다만 라이선스 등의 문제를 고려하면 중국 내수 전용으로 해외 수출 가능성은 일부 친중 국가 이외에는 크지 않습니다. 또 서버라는 게 성능만 중요한 게 아니라 하루 24시간, 1년 365일 계속 가동할 수 있는 안전성과 신뢰성을 지녀야 해서 쉽게 대체가 가능한 물건도 아닙니다. 하지만 계속되는 도전 끝에 이제 상당히 발전된 CPU를 개발하는 데 성공하는 모습을 보면 중국의 CPU 굴기를 만만하게만 볼 게 아니라는 점을 알 수 있습니다. 동시에 처음에는 성과가 별로 없어도 꾸준히 도전하다 보면 언젠가는 그럴듯한 결과물이 나올 수 있다는 점을 우리에게 보여준 사례이기도 합니다. 우리 역시 AI 개발에 있어 타산지석으로 삼아야 할 부분일지 모릅니다.