미국의 반도체 대장주 브로드컴의 실적 발표가 임박하면서 글로벌 증시가 숨죽인 채 결과를 지켜보고 있습니다. 최근의 주가 조정을 딛고 반등에 성공할지 관심이 쏠리는 가운데, 이번 실적이 인공지능(AI) 산업 전체의 성장세가 지속될지를 가늠할 시험대가 될 수 있을 것이라는 기대감이 커지고 있습니다. 브로드컴은 2일(현지시간) 장 마감 후 3분기 실적을 발표합니다. 지난 6월 3일 2분기 실적을 발표한 다음 날에는 시장 기대에 못 미친 실적 전망과 AI 성장 둔화 우려가 겹치면서 주가가 13%가량 급락했습니다. 이 여파로 글로벌 반도체 주가 전반에 한동안 깊은 침체가 이어졌습니다. 현재 브로드컴의 주가는 369.3달러로 지난 6월 3일 사상 최고점 대비 25% 넘게 떨어진 상태입니다. AI 산업의 미래와 수요 가속화가 얼마나 지속될지에 대한 시장의 불확실성이 반영된 결과입니다. AI 맞춤형 칩 선두주자…2분기 실적도 ‘고공행진’브로드컴은 반도체부터 소프트웨어, 인프라, 보안 솔루션에 이르기까지 AI 혁명의 핵심 기술을 두루 갖추고 있는데요. 엔비디아가 범용 AI 칩인 그래픽처리장치(GPU)를 주력으로 한다면 브로드컴은 구글이나 메타 같은 빅테크 기업이 자사 시스템 맞춤형으로 주문 제작하는 주문형 반도체(ASIC)의 선두주자입니다. 특히 브로드컴의 ASIC은 AI 처리 속도를 최적화할 수 있어 기존 GPU보다 에너지 효율이 높다는 평가입니다. 이 같은 강점은 가시적인 성과로 이어졌습니다. 지난 2분기 매출은 전년 동기 대비 48% 증가한 222억 달러(약 30조 2790억원)를 기록했고, 조정 주당순이익(EPS)도 54% 급증한 2.44달러를 달성했습니다. 특히 AI 반도체 매출만 143% 뛰어오른 108억 달러(약 14조 7300억원)를 기록하며 전체 매출의 절반 가까이를 견인했습니다. 저평가 논란 속 갈림길…3분기 ‘가속 성장’ 예고브로드컴은 이제 주가 향방을 가를 중요한 갈림길에 서 있습니다. 일각에서는 투자자들이 AI 시장의 지속적인 성장 가능성과 브로드컴의 잠재력을 지나치게 저평가하고 있다는 지적도 나옵니다. 이처럼 눈높이가 한껏 낮아진 상황에서 시장 기대를 뛰어넘는 견조한 실적이 확인된다면 주가가 강하게 반등할 것이라는 기대가 커지는 상황입니다. 경영진 역시 강력한 성장세에 자신감을 내비치고 있습니다. 브로드컴이 제시한 3분기 예상 매출은 전년 동기 대비 84% 급증한 294억 달러(약 40조 1020억원)에 달합니다. 기업이 순수 영업 활동을 통해 현금을 벌어들이는 능력을 보여주는 ‘조정 상각전영업이익’(EBITDA)은 87% 뛰어오른 200억 달러(약 27조 2800억원) 수준으로 예상했습니다. 직전 2분기 실적을 뛰어넘는 가속 성장을 예고한 셈입니다. 이번 브로드컴의 성적표는 ‘AI 열풍이 실제로 지속 가능한지’를 입증할 가늠자로도 주목받고 있는데요. 브로드컴이 시장의 우려를 씻어낼 만한 강력한 실적과 전망을 내놓는다면 그간의 우려를 뒤엎고 새로운 재반등의 발판을 마련할 것이라는 기대감이 시장 전반에 퍼지고 있습니다.

청소나 설거지는커녕 양말과 펜 정도만 집을 수 있는 작은 로봇 오리가 전 세계 개발자들 사이에서 돌풍을 일으키고 있다. 출시 하루 만에 260만 달러(약 36억원)어치가 팔리면서 신규 주문은 내년까지 기다려야 할 정도로 밀렸다. 2일 중국 홍성신문에 따르면 인공지능(AI) 오픈소스 플랫폼 허깅페이스 산하 폴렌로보틱스는 지난달 27일 이족보행 로봇 ‘마이크로덕(Microduck)’의 예약판매를 시작했다. 가격은 399달러(55만원)다. 예약판매 6시간 만에 주문액이 100만 달러를 넘어섰고, 24시간 동안 260만 달러 이상의 주문이 들어왔다. 판매량으로 환산하면 5000대가 넘는다. 주문이 몰릴 때는 평균 4초마다 한 대씩 팔린 셈이다. 회사는 “커뮤니티에서 오리를 너무 많이 주문했다”는 공지를 올렸다. 현재 신규 주문의 배송 대기 기간은 4∼6개월로 늘어나 올해 안에 제품을 받기 어려울 수 있다. 마이크로덕은 키 25㎝, 무게 800g의 탁상용 로봇으로 두 다리로 걷거나 앉았다 일어날 수 있으며 넘어지면 스스로 몸을 일으킨다. 바퀴를 달면 롤러스케이트를 타고 움직이고, 작은 집게 역할을 하는 부리로 양말이나 펜 같은 가벼운 물건도 집을 수 있다. 15개의 모터와 카메라, 소형 라이다, 관성측정장치 2개를 탑재했다. 와이파이와 블루투스, 근거리무선통신(NFC)도 지원한다. 기본적으로 걷기와 앉기, 공 차기 등 7가지 동작을 할 수 있다. 집안일 대신 개발자가 ‘새 동작’ 가르치는 로봇마이크로덕이 주목받는 이유는 당장 집안일을 대신해주기 때문이 아니다. 개발자가 직접 프로그램을 수정하고 강화학습을 통해 새로운 움직임을 가르칠 수 있는 오픈소스 연구용 로봇이라는 점이 인기 요인으로 꼽힌다. 이용자는 가상환경에서 로봇의 동작을 훈련한 뒤 이를 실제 마이크로덕에 적용할 수 있다. 자신이 만든 동작을 온라인 커뮤니티에 공개해 다른 개발자와 공유하는 것도 가능하다. 기존 연구용 로봇은 수천만원에서 수억원에 달해 개인이 접근하기 어려웠다. 반면 마이크로덕은 399달러에 판매되고 소프트웨어와 학습 도구도 공개돼 학생과 개인 개발자가 로봇 강화학습을 실험할 수 있다. 마이크로덕을 개발한 폴렌로보틱스는 프랑스 보르도에 기반을 둔 로봇 기업으로 2025년 허깅페이스에 인수됐다. 제품 생산은 중국 선전의 오픈소스 하드웨어 기업 시드스튜디오가 맡았으며, 중국 반도체 기업 락칩의 RK3566 칩이 사용됐다. 따라서 중국 기업이 로봇 전체를 개발했다기보다는 프랑스에서 설계하고 허깅페이스의 오픈소스 생태계를 활용해 중국 선전에서 생산하는 글로벌 협업 제품에 가깝다. 중국인들은 “어릴 때 갖고 놀던 동물 장난감이 현실로 나온 것 같다”, “처음부터 거창한 인간형 로봇을 만들기보다 저렴한 장난감부터 기술을 쌓는 방향이 현실적”이라는 반응을 보였다. 반면 “결국 중국은 위탁생산만 맡은 것 아니냐”, “당장은 쓸모없는 부자들 장난감”이라는 지적도 나왔다.

연산 속도만 빠르면 병목현상 발생전체 시스템 효율까지도 뒤떨어져브로드컴 ‘맞춤형 AI 인프라’ 확대엔비디아 ‘고속 인터커넥트’ 꺼내전문가 “국내도 SW 상용화 필요” 인공지능(AI) 모델의 규모와 연산량이 급증하면서 AI 인프라 전쟁이 개별 반도체의 성능을 높이는 데서 메모리와 저장장치, 네트워크 등을 하나의 시스템으로 얼마나 잘 연결하느냐를 겨루는 경쟁으로 확장되고 있다. 아무리 연산 성능이 뛰어난 칩을 갖춰도 데이터가 제때 공급되지 않으면 AI 효율이 떨어지기 때문이다. SK하이닉스는 31일 뉴스룸을 통해 “AI는 더 이상 하나의 모델이나 칩만으로 설명되지 않는다”며 AI 시스템의 실제 성능이 데이터를 얼마나 빠르게 공급하고 이동시키느냐에 달려 있다고 진단했다. AI 연산에 필요한 데이터는 스토리지(저장장치)에 보관됐다가 시스템 메모리를 거쳐 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 가속기와 가까운 메모리로 이동한 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등으로 공급된다. GPU 한 개의 연산 속도가 아무리 빨라도 메모리 대역폭이나 스토리지, 서버 간 네트워크 중 한 곳에서라도 병목이 발생하면 전체 시스템의 처리 속도가 떨어진다. 데이터가 끊김 없이 빠르게 흐르기 위해선 메모리, 스토리지, 네트워크, 전력·냉각 등이 유기적으로 연결돼야 한다는 뜻이다. UC버클리 연구진의 ‘AI와 메모리 월’ 논문에 따르면 지난 20년간 서버의 연산 성능이 2년에 3배씩 높아지는 동안 D램 대역폭은 1.6배, 장치와 장치 사이에서 데이터를 전달하는 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가하는 데 그쳤다. 고속 상승한 칩의 연산 능력에 비해 데이터를 공급하고 옮기는 기술의 발전이 뒤처지면서 ‘데이터 병목’이 AI 성능을 좌우하는 요소로 부상한 것이다. 이에 따라 AI 산업 생태계의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 이전까지 반도체, 서버, 네트워크, 클라우드, 스토리지 등의 업체들이 각자 자신의 부품 성능만 높였다면, 최근에는 고객사의 AI 모델과 데이터 종류 등을 고려해 맞춤형 제품을 내놓는 경우가 늘고 있다. 브로드컴은 고객별로 AI 데이터센터 수요에 맞춘 주문형 반도체(ASIC)를 설계하면서 네트워킹과 인터커넥트, 첨단 패키징까지 아우르는 ‘맞춤형 AI 인프라’ 사업을 확대 중이다. AI 가속기 기업의 사업 영역도 커지고 있다. 엔비디아는 GPU뿐 아니라 고속 인터커넥트인 ‘엔비링크’와 중앙처리장치(CPU)·네트워크·소프트웨어까지 아우르는 ‘AI 데이터센터 시스템’으로 사업 영역을 확장했다. 대표 제품이 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 엔비링크로 연결한 ‘베라 루빈 NVL72’다. AMD도 지난 7월 72개 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 연결하고 네트워크와 소프트웨어까지 통합한 제품 ‘헬리오스’를 공개했다. 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수는 “AI 성능을 결정하는 데 칩의 역할은 30~40%이고, 소프트웨어의 비중이 60~70%라고 본다”며 “칩을 잘 팔기 위해선 결국 칩 외의 풀스택 소프트웨어까지 함께 갖춰야 하는 것”이라고 설명했다. 이어 “국내 팹리스 기업들도 칩 성능에만 몰두하기보단 소프트웨어 인력을 확보하며 상용화에 나서야 한다”고 제언했다.

SK하이닉스가 미국 최초의 고대역폭메모리(HBM) 생산기지 건설에 들어갔다. 한국에서 생산한 D램 웨이퍼를 미국에서 적층·조립해 2029년부터 7세대 HBM인 HBM4E를 양산한다. 생산 규모는 연간 수십만장으로, 미국 내 인공지능(AI) 반도체 공급망 구축이 본격화할 전망이다. SK하이닉스는 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대에서 차세대 HBM 어드밴스드 패키징 생산기지인 ‘인디애나 팹’ 기공식을 열었다고 28일 밝혔다. SK하이닉스가 미국에 짓는 첫 반도체 생산시설이다. 총 40억 달러(약 5조 5000억원) 이상이 투입되는 인디애나 팹은 2028년 10월 클린룸을 완공하고 2029년 하반기부터 HBM4E 양산에 들어간다. 곽노정 SK하이닉스 사장은 기공식에서 생산 능력이 연간 D램 웨이퍼 수십만장 규모가 될 것이라고 밝혔다. 한국에서 생산한 웨이퍼를 인디애나로 가져와 여러 개의 D램 칩을 쌓고 연결한 뒤 성능을 검증해 HBM 완제품으로 만드는 방식이다. 현재 SK하이닉스가 양산하는 최신 HBM은 6세대 HBM4다. 인디애나 팹에서 생산할 HBM4E는 이를 잇는 7세대 제품으로, 엔비디아 등 미국 빅테크의 차세대 AI 가속기에 공급될 것으로 예상된다. 미국에서 HBM이 생산되는 것은 이번이 처음이다. 곽 사장은 “인디애나 팹은 ‘메이드 인 USA’ HBM을 처음 공급하는 핵심 거점”이라며 “미국 반도체 공급망을 강화하고 경제와 안보에 기여하는 주요 기반이 될 것”이라고 말했다. 이어 “미국 AI의 미래를 함께 만들어 가는 가장 신뢰받는 파트너가 되겠다”고 강조했다. 인디애나 팹에는 생산라인과 함께 ‘어드밴스드 패키징 연구개발(R＆D) 테스트베드’가 들어선다. 고객사와 대학, 협력사가 함께 차세대 패키징 기술을 개발하고 시제품 제작과 성능 검증을 진행하는 시설이다. SK하이닉스는 이날 퍼듀대와 HBM을 비롯한 차세대 시스템 통합·패키징 기술을 공동 연구하기 위한 업무협약도 체결했다. SK하이닉스는 인디애나 팹에서 약 1000명을 직접 고용할 계획이다. 공장 건설과 운영, 현지 진출을 논의 중인 100여개 소재·부품·장비 협력사까지 포함하면 약 7000개의 직·간접 일자리가 생길 것으로 내다봤다. 주한미군 전역 장병을 위한 별도의 채용 절차도 마련한다. 미국 정부는 반도체지원법에 따라 최대 4억 5000만 달러의 보조금과 5억 달러의 대출을 제공한다. 유정준 SK그룹 미주총괄 부회장은 기공식에서 SK그룹이 2030년까지 미국에 총 450억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔다. 이날 행사에는 곽 사장과 유 부회장을 비롯해 강경화 주미대사, 마이크 브런 인디애나 주지사, 토드 영 연방 상원의원 등이 참석했다. 영 의원은 “반도체가 경제와 국가 안보에서 맡는 역할과 공급 중단의 파장을 생각하면 그 생산을 다른 나라의 선의나 행운에 의존해서는 안 된다”며 미국 내 생산시설의 필요성을 강조했다. SK하이닉스의 인디애나 팹은 미국이 자국 중심의 AI 반도체 공급망을 구축하는 과정에서 한국이 최첨단 HBM 생산을 맡는 첫 사례다. 미국 정부가 삼성전자와 SK하이닉스에 현지 생산 확대를 요구하는 상황에서 이번 투자가 국내 반도체 기업의 추가 대미 투자로 이어질지도 주목된다.

엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 13분기 연속 사상 최대 매출을 기록했다. 내년에도 시장 예상을 뛰어넘는 성장을 자신하면서 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스의 호황도 이어질 전망이다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(올해 5~7월) 매출이 962억 2000만 달러(약 133조 2000억 원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 영업이익은 124% 증가한 637억 3000만 달러(약 88조 3000억원)였고, 순이익은 126% 늘어난 596억 9000만 달러, 데이터센터 매출은 117% 증가한 890억 달러로 모두 사상 최대였다. 엔비디아는 다음 회계연도 매출 증가율을 시장 전망치 45%를 크게 웃도는 약 70%로 제시했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI는 변곡점에 도달했으며 이제 연산자원은 매출”이라며 AI 투자 확대가 이어질 것으로 자신했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’ 양산이 본격화하면서 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 더 커질 전망이다. 엔비디아의 공급·설비 약정액은 한 분기 만에 1190억 달러에서 2790억 달러로 두 배 이상 늘었고, 회사는 주로 메모리 조달과 관련됐다고 밝혔다. 메모리 가격 상승은 엔비디아에는 원가 부담이지만 삼성전자와 SK하이닉스에는 실적 개선 요인이다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 조달 비용 증가로 매출총이익률이 2분기 75%에서 4분기 71~72%까지 낮아질 것으로 내다봤다. 반면 국내 메모리 업체는 HBM4 출하 확대와 D램 가격 상승에 힘입어 가격 협상력을 이어갈 가능성이 크다. 메모리 수요에 대한 기대가 커지면서 이날 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 1.72%, 2.49% 상승했다. 장 초반에는 각각 3.63%, 5.92% 급등했다. 코스피는 1.53% 오른 6912.37에 마감했다. 황 CEO는 또 구글·아마존 등 빅테크의 자체 AI 칩(ASIC)이 특정 작업에 초점을 맞춘 반면 엔비디아는 여러 클라우드에서 활용할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다고 강조했다. 한편 디인포메이션은 이날 엔비디아가 오픈소스 AI 모델 플랫폼인 ‘허깅페이스’를 129억 달러(약 18조원)에 인수하기로 했다고 보도했다. 오픈소스 AI 생태계의 영향력을 넓히고 허깅페이스의 클라우드를 자사 컴퓨팅 판매 채널로 활용하려는 포석으로 풀이된다.

미래 신성장동력이자 기피 시설이라는 양면을 지닌 데이터센터의 확장과 고도화와 관련해 ‘지역사회와의 공존’이 핵심 변수라는 분석이 이어지고 있다. 미국, 유럽 등에서는 이미 지역사회에 대한 편익 제공, 정보 공개 등 구체적 상생 방안이 논의 중이지만 우리나라는 데이터센터의 진흥 정책에 치우쳤다는 시각이 적지 않다. 최기원 녹색전환연구소 팀장은 27일 “독일 등 유럽처럼 데이터센터를 건립할 때 현황이나 환경 영향 등의 정보를 외부에 공개토록 하는 최소한의 규제가 필요하다”며 “전력사용효율(PUE), 물사용효율(WUE)에 대한 기준치도 마련해야 한다”고 제언했다. 장기적으로는 송·변전설비 주변지역에 대한 보상·지원법처럼 데이터센터와 관련해 지역사회 보상법도 마련돼야 한다고 강조했다. 유럽은 환경 영향 등 외부 공개전력·물 효율 등 정확한 조사 부족‘유해 전자파’ 등 과도한 오해 불러저주파 소음은 실제 피해 가능성주거지와 거리확보·방음 등 필요유럽에서는 정보통신(IT) 전력수요 500㎾ 이상 데이터센터는 PUE·WUE 등을 유럽연합 집행위원회(EU 행정부) 데이터베이스에 제공해야 한다. 이를 기반으로 전력·물 효율 등급을 부여하는 방안도 추진 중이다. PUE는 데이터센터의 전체 사용 전력량을 서버·스토리지·네트워크 등 IT 장비의 전력 소모량으로 나눈 값이다. 수치가 1에 가까울수록 전력 효율이 좋고, 2가 넘으면 IT 장비의 전력 소모량보다 냉각시스템, 조명 등 부대설비가 쓰는 전력이 많다는 의미다. 감사원에 따르면 지난해 국내 316개 주요 데이터센터의 평균 PUE는 1.76으로, 국제 평균(1.58)보다 높았다. 데이터센터 냉각에 사용하는 물의 양을 IT 장비 전력사용량으로 나눈 값인 WUE의 경우 정부 조사 결과도 사실상 없는 실정이다. 이런 정보 공개 부족으로 주민들이 과도한 불안과 불신에 시달릴 수 있다는 지적도 나온다. 전력과 용수 사용량, 소음 정도, 지역 전력망에 미치는 영향 등은 데이터센터마다 각기 다르기 때문이다. 주민들이 전자파 피해라며 우려하는 ‘저주파 전자기장’의 경우 과학적 연구를 통한 위해성은 아직 규명되지 못했다. 반면 냉각팬, 발전기 등에서 발생하는 저주파 소음은 실제 주민 피해 요소다. 주거지역과의 거리 확보, 냉각장비 방음벽 및 저소음 설계 등이 필요한 이유다. AI 산업 경쟁력 향상과 주민 반발 최소화를 동시에 잡기 위해 데이터센터의 수도권 집중 완화에 힘쓰는 우리 정부가 주민 수용성 향상에도 적극 나서야 한다는 평가도 나온다. 정부는 지난 5월 ‘AI 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’을 제정해 비수도권의 데이터센터 지원 근거를 마련했지만 주민 수용성에 대한 내용은 빠졌다. 정해진 기간에 관계 기관의 거부 의견이 없으면 자동 허가로 간주하는 ‘타임아웃제’, 비수도권 데이터센터 특구 지정 및 전력계통영향평가 면제 등 인허가 간소화가 주된 내용이다. 22대 국회에서 발의된 6건의 데이터센터 특별법도 마찬가지다. 현재는 시행사가 데이터센터 착공 후 평균 6~18개월이 지나 지역사회와 협의를 시작하는 것이 업계 관행인 상황이다. 지난해 10월 경기 용인시에 국내 초대형 규모로 준공된 ‘퍼시픽써니 데이터센터’가 주민 갈등과 지자체 감사로 준공 지연을 겪은 것도 같은 이유라는 분석이 나온다. 민관협의체 등 논의 기구도 시행사와 주민 간 갈등으로 지방자치단체가 개입한 후에야 구성되는 경우가 적지 않다. 수도권 용지 부족, 지방 경제 활성화 등의 이유로 대형 데이터센터의 지역 분산은 필연적인 측면이 있다. 이경자 삼성증권 연구원은 “국내의 경우 전력계통영향평가 도입 등으로 (수도권 등) 전력 수요가 높은 지역에서는 대용량 전기 사용계약이 까다로워지고 있다”며 “수도권 내에는 10㎿ 미만의 엣지 데이터센터가, 지방에는 (중대형) 데이터센터가 늘어날 것”이라고 말했다. 대형 센터, 지역 분산은 필연적수도권 전기사용 계약 까다로워져지방에 중대형 센터 건설 늘어날 것AI인프라 확장 자본보다 지역 우선이익·부담 분담 원칙 등도 논의해야미국도 데이터센터의 지역 분산 흐름이 분명하다. 퓨리서치센터에 따르면 현재 가동 중인 데이터센터의 87%는 도심에, 13%는 지방에 위치했지만 향후 건설될 데이터센터는 67%가 지방, 33%가 도심에 지어질 전망이다. 이에 세계경제포럼(WEF)은 “차세대 AI 인프라 확장은 칩 효율성이나 자본 규모가 아닌 지역사회가 우선하는 가치에 맞춰 AI 규모를 조정하는 것이 관건”이라고 분석했다. 국내에는 데이터센터 개발로 발생하는 이익과 부담을 지역사회와 어떻게 나눌지에 대한 원칙이나 협의 장치가 아직 충분하지 않다. 미국에서는 전력연구소(EPRI)가 제시한 지역사회편익협약(CBA)을 통해 개발사업자가 일자리·교육·지역투자 등 구체적인 편익을 지역사회와 협의하는 방식이 논의되고 있으며, 아일랜드도 정부의 데이터센터 정책에 지역사회 편익을 명시하고 있다. 정동욱 한국전력 국제원자력대학원대학교 총장은 “폐교 위기에 놓인 지방 대학들을 데이터센터 거점으로 삼는 것도 대안”이라며 “대부분 지방 대학이 주거지와 거리가 있고 활용 가능한 유휴 부지도 많다. 데이터센터가 대학 인력과 대학 부동산 등을 활용하는 대가가 대학으로 향하면 자연스레 지역 활성화로 이어질 수 있다”고 제언했다. 이재성 중앙대 AI학과 교수는 “데이터센터로부터 거둬들인 세수를 지역사회에 어떻게 환원할지를 지자체가 확정하는 것도 방안이 될 수 있다”고 말했다.

엔비디아가 시장 전망을 웃도는 2분기 실적을 내놓고 다음 회계연도에도 가파른 성장을 이어갈 것으로 내다봤다. 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’이 본격 양산에 들어간 데다 AI 수요가 일부 빅테크를 넘어 여러 AI 연구소와 스타트업, 피지컬 AI 등으로 넓어지고 있다는 판단에서다. 다만 급등하는 메모리 가격은 수익성에 부담을 주고 있고, 엔비디아의 대규모 AI 투자를 둘러싼 ‘순환금융’ 논란도 이어지고 있다. 엔비디아는 26일(현지시간) 2027회계연도 2분기(5~7월) 매출이 962억 2100만 달러로 전년 동기보다 106% 증가했다고 밝혔다. 시장 예상치 약 923억 달러를 웃돌았다. 핵심인 데이터센터 매출은 890억 달러로 117% 늘었고 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 전망치 2.09달러를 넘어섰다. 3분기 매출 전망치도 1080억 달러로 시장 예상치 약 1042억 달러보다 높게 제시했다. 중국 데이터센터용 컴퓨팅 매출은 전망에 반영하지 않았다. “AI가 변곡점”…베라 루빈 본격 양산시장 관심은 이미 그 이후의 성장세로 옮겨갔다. 콜레트 크레스 최고재무책임자(CFO)는 이날 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 매출이 약 70% 증가할 것으로 전망했다. 팩트셋이 집계한 시장 전망치인 약 45%를 크게 웃돈다. 공급 부족이 이어지는 상황에서도 AI 컴퓨팅 수요가 계속 늘어날 것으로 본 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “AI는 이제 유용한 일을 하고 있고 토큰은 생산성과 수익을 만들어내고 있다. 이제 컴퓨팅이 곧 매출”이라고 말했다. 이어 “지난해 이맘때는 한 곳의 연구소가 투자를 이끌었지만 지금은 새로운 AI 연구소와 스타트업이 생겨나고 여러 프런티어 연구소가 동시에 확장하고 있다”고 강조했다. AI 투자가 정점을 지났다는 우려와 달리 실제 AI 활용처와 고객층이 함께 넓어지고 있다는 설명이다. 차세대 AI 플랫폼 베라 루빈도 본격 양산에 들어갔다. 코어위브와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네비우스에서 이미 베라 루빈 기반 랙이 가동되고 있다. 황 CEO는 “AI 인프라 구축이 전속력으로 진행되고 있다”며 “현재 본격 양산 중인 베라 루빈은 바로 이 순간을 위해 만들어졌다”고 말했다. 블랙웰에 이어 새 플랫폼을 빠르게 투입해 급증하는 AI 연산 수요를 따라잡겠다는 전략이다. 메모리값 급등에 수익성 압박하지만 메모리 가격 급등은 엔비디아에도 부담이 되고 있다. AI 서버용 HBM(고대역폭메모리)과 D램 수요가 급증하면서 메모리 확보 비용이 크게 늘었기 때문이다. 2분기 매출총이익률은 75.0%였지만 엔비디아는 3분기에는 74.0%±0.5%포인트로 낮아질 것으로 예상했다. 콘퍼런스콜에서는 메모리 가격 상승 등의 영향으로 매출총이익률이 2027회계연도 4분기 71~72% 수준까지 내려간 뒤 2028회계연도에는 72~73%로 회복할 것으로 내다봤다. 원가 상승에 대응해 제품 가격도 올릴 계획이다. 엔비디아는 다음 회계연도 1분기부터 가격 인상을 추진할 방침이다. 앞서 블룸버그는 베라 루빈과 그레이스 블랙웰 기반 AI 서버의 내년 초 출하 가격이 15% 이상 오를 수 있다는 통보를 주요 고객사들이 받았다고 보도했다. 메모리 종류와 탑재량에 따라 인상 폭은 달라질 전망이다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스에는 긍정적인 신호다. 베라 루빈 생산이 늘수록 HBM4를 비롯한 고성능 메모리 수요도 함께 커진다. 엔비디아는 메모리를 중심으로 공급망 확보를 위한 구매 약정도 크게 늘렸으며 공급 제약이 2028회계연도까지 이어질 것으로 보고 있다. 메모리 업체가 가격과 물량 협상에서 우위를 이어갈 수 있는 환경인 셈이다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 차세대 메모리 공동 개발을 위한 다년간 기술 협력도 발표했다. ‘순환금융’ 논란엔 “전략적 투자”엔비디아의 자금 지원이 AI 칩 수요를 스스로 만들어내는 것 아니냐는 ‘순환금융’ 논란도 이날 관심을 모았다. 엔비디아는 최근 AI 기업에 대한 지분 투자와 데이터센터 사업에 대한 신용 지원을 잇달아 확대하고 있다. 이와 별도로 아폴로와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드, 골드만삭스, KKR과 독립적인 금융 플랫폼을 만들어 장기간에 걸쳐 5000억 달러 이상의 제3자 자본을 AI 인프라에 끌어들이겠다고 밝혔다. 이 5000억 달러는 엔비디아가 직접 투자하는 자금이나 특정 고객에게 제공하는 단일 금융 약정은 아니다. 크레스 CFO는 콘퍼런스콜에서 이러한 자금 지원을 전략적 투자라고 설명했다. 오픈AI 등 선도 AI 기업이 컴퓨팅 자원 부족으로 성장에 제약을 받고 있는 만큼 자금과 인프라를 지원해 AI 생태계를 키우는 것이 엔비디아에도 도움이 된다는 것이다. 회사는 투자 자체에서 수익을 얻는 동시에 컴퓨팅 수요를 확대할 수 있다고 보고 있다. 다만 시장에서는 엔비디아의 금융 지원이 확대될수록 AI 칩 수요 가운데 얼마가 실제 최종 수요에서 나오고, 얼마가 금융 구조의 도움을 받고 있는지를 확인해야 한다는 경계도 이어지고 있다. 시장 반응은 긍정적이었다. 엔비디아 주가는 실적 발표 직후에는 방향을 잡지 못했지만 콘퍼런스콜에서 2028회계연도 70% 성장 전망 등이 공개된 뒤 시간외 거래에서 4% 넘게 올랐다. 실적 자체뿐 아니라 베라 루빈 양산과 강한 AI 수요 전망이 투자자들의 우려를 누그러뜨린 것으로 풀이된다.

LG화학, 대만 반도체 전시회 참가롯데케미칼, 현상액 설비에 1300억SKC, 유리기판 상용화 투자 속도글로벌 시장 2034년 144조원 전망 중국발 공급 과잉으로 장기 불황에 빠진 석유화학 업계가 반도체 소재로 활로를 모색하고 있다. 폴리에틸렌(PE), 폴리프로필렌(PP) 등 범용 플라스틱은 중국 업체와의 가격 경쟁이 치열해진 반면 인공지능(AI) 반도체용 첨단 패키징이 확산하면서 칩을 붙이는 접착필름, 기판을 절연하는 소재, 미세 회로를 만드는 현상액 등의 중요성이 커지고 있어서다. 화학업계는 AI·고대역폭메모리(HBM) 시장 확대에 맞춰 기술 장벽이 높은 고부가 반도체 소재로 수익성을 끌어올린다는 전략이다. LG화학은 다음 달 2~4일 대만 타이베이에서 열리는 아시아 최대 반도체 전시회 ‘세미콘 타이완 2026’에 참가해 고객 확보와 사업 협력 확대에 나선다고 26일 밝혔다. LG화학이 반도체 전시회에 참여하는 건 2019년 세미콘 차이나 참가 이후 7년 만이다. LG화학은 ‘칩 바깥의 소재’를 겨냥해 HBM 등 AI 반도체 시장을 겨냥한 첨단 패키징 및 전력반도체 소재를 선보인다. 회로 기판의 뼈대 역할을 하는 ‘동박적층판’(CCL)과 차세대 AI 반도체용 유리기판 소재인 ‘글래스 코어 솔루션’, 반도체 기판 안에 미세 회로를 여러 층 쌓을 수 있게 해주는 ‘빌드업 필름’, 빛을 이용해 미세 회로를 구현하는 ‘감광성 절연 소재’(PID), 칩을 기판에 붙이는 ‘다이 부착 필름’(DAF) 등이다. LG화학 관계자는 “AI 반도체 시장 확대로 고성능 소재에 대한 요구가 높아지고 있어 사업 영역을 넓히고 있다”고 설명했다. 롯데케미칼도 데이터센터와 반도체 시장 확대에 대응하는 고부가가치 소재를 미래 성장축으로 내세웠다. 롯데 화학군 계열사 한덕화학은 총 1300억원을 투자해 경기도 평택 포승지구에 반도체용 현상액(TMAH·수산화테트라메틸암모늄) 생산 설비를 건설중이다. TMAH는 웨이퍼에 빛으로 회로를 그린 뒤 불필요한 부분을 제거해 미세한 회로 패턴이 드러나도록 하는 현상 공정의 필수 소재다. SK그룹 계열사 SKC는 반도체 패키징 핵심 소재인 유리기판 상용화 투자에 속도를 내고 있다. 유리기판은 반도체 칩 아래에 덧대는 사각형 기판을 유리로 만든 것으로, 기존 플라스틱 기판보다 열에 따른 변형이 적어 미세 회로 구현에 유리하다. SKC 관계자는 “전반적으로 화학 산업 비중을 줄이면서 중장기적으로 반도체 소재와 2차전지로 포트폴리오를 다각화하고 있다”고 했다. 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 반도체 소재의 글로벌 시장 규모는 올해 748억 5000만 달러(약 103조 3000억원)에서 2034년 1042억 2000만 달러(약 144조원)로 연평균 4.2% 성장할 전망이다. 독일 바스프 등 글로벌 종합 화학기업들도 전자재료 분야로 사업을 확장하고 있다. 호남권 신규 반도체 클러스터 등에 맞춰 국내 기업들도 소재 개발에 속도를 낼 전망이다. 업계 관계자는 “반도체 공장은 건설 단계부터 특정 화학사 소재로 설계되면 이후에 다른 업체로 바꾸는 게 거의 어렵다”며 “화학 업계에 새 기회가 될 수 있다”고 전했다.

고성능 인공지능(AI)의 발전으로 대형·고밀도 데이터센터가 늘어나면서 서버에서 발생하는 열을 액체로 직접 식히는 ‘액체냉각’ 시장 경쟁이 뜨거워지고 있다. 한 랙에 수십 개의 그래픽처리장치(GPU)를 집적하는 빽빽한 서버 구조가 확산하면서 공기를 순환시키는 기존의 공랭 방식보다 효율적인 발열 관리가 필요해지면서다. 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30kW 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 액체냉각은 냉각수를 서버 내부로 순환시켜 GPU와 중앙처리장치(CPU) 등에서 발생하는 열을 직접적으로 낮추는 방식이다. 시장조사업체 트렌드포스는 전 세계 AI 칩에 액체냉각을 적용하는 비중이 지난해 33%에서 내년 59%까지 성장할 것이라고 전망했다. 국내 기업들은 잇따라 액체냉각 관련 부품은 물론, 시스템 구축 등 시장 경쟁에 뛰어들고 있다. LG CNS는 네이버 클라우드와 협력해 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 소유한 엔비디아의 베라 루빈을 안정적으로 운영하기 위해 삼송 데이터센터에 액체냉각 인프라를 구축한다고 26일 밝혔다. 네이버클라우드와 함께 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. LG전자는 액체냉각의 핵심 부품인 냉각수분배장치(CDU)에 집중하고 있다. 이미 기업간거래(B2B) 사업의 핵심 방향으로 냉난방공조에 무게를 실어 왔던 LG전자는 최근 국내에서 처음으로 엔비디아로부터 600kW급 CDU의 최종 품질 인증을 획득했다. CDU뿐만 아니라 냉각수를 대량 생성하는 대형 칠러, 칩셋을 직접 냉각하는 콜드 플레이트까지 ‘칩 투 칠러’ 포트폴리오를 완성한다는 게 LG전자의 전략이다. 삼성전자는 지난해 인수한 플랙트그룹을 통해 삼성전자 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투입해 공조 제품 생산라인을 건립하는 투자협약을 체결했다. 주력 품목은 CDU로, 전력 효율을 높이고 이중화 설계와 이상 신호 감지 기능 등을 적용해 에너지 효율과 안정성을 강화하는 플랙트그룹의 기술력을 고도화할 계획이다. 삼일PwC는 최근 보고서에서 “향후 2~3년은 글로벌 냉각 기술의 표준과 생태계가 형성되는 시기”라며 “한국 기업들에도 중요한 분기점이 될 것”이라고 전망했다.

러시아-우크라이나 전쟁 이후 전술 체계에서 무인기(드론)의 중요성이 날로 커지는 가운데 대만군이 중국과의 무력 충돌을 대비해 납품받은 훈련용 드론에서 중국산 부품이 다수 확인돼 방산 스캔들로 번지고 있다. 자유시보, 연합보 등 대만 언론에 따르면 항젠 테크놀러지(항젠과기) 책임자 장둥린이 국가안전법 위반 및 형법상 사기 혐의로 검찰에 구속된 것과 관련해 그가 상당히 오래전부터 중국산 부품 논란을 일으켰다는 추가 폭로가 나왔다. 검찰 조사에 따르면 장씨는 지난해 5월 대만 남부 지역을 관할하는 육군 8군단의 훈련용 드론 구매 입찰에서 중국산 부품 사용을 금지한 ‘비적색 공급망’ 규정을 어긴 혐의를 받는다. 당시 군은 입찰 공고 서류에서 중국산 부품 사용을 명시적으로 금지했다. 대만의 국가안전법 제11조 1항은 중국 대륙 지역에서 생산·제조된 제품의 인도 및 공급을 제한하고 있다. 드론 생산 라인을 보유하지 않았던 장씨는 협력업체 간부 뤄이샹과 짜고 중국 알리바바의 전자상거래 플랫폼인 타오바오를 통해 중국산 칩, 비행 제어 보드, 배터리 커넥터 등 주요 부품을 구매해 드론 조립에 사용했다. 이렇게 생산한 드론에 자사 스티커를 부착한 장씨는 중국산 부품 장착 사실을 숨기고 위조한 증명서 등을 이용해 이를 대만산으로 위장한 뒤 드론 180대를 3차례에 걸쳐 군에 납품했다. 그는 중국산 부품에 표시된 원산지 표시에 덧칠을 하거나 상표를 덧붙여 교묘히 가린 것으로 조사됐다. 항젠은 입찰에서 예정가인 450만 대만달러(약 1억 9000만원)보다 낮은 295만 대만달러(약 1억 2000만원)를 제시해 계약을 따냈다. 그러나 군은 3차례에 걸친 검수 과정에서 이상을 발견했고, 중국산 부품 사용을 확인한 뒤 대금 지급을 거부한 동시에 지난 3월 검찰로 사안을 이첩했다. 검찰은 수사에 착수한 지 5개월 만인 지난 18일 장씨를 구속했다. 이번 사건은 군용 드론 조달과 관련해 국가안전법의 비적색 공급망 규정을 위반한 첫 사례로 평가된다. 장씨 등이 납품한 드론이 비록 실전용이 아닌 훈련용이지만, 전시에는 전장에 투입될 가능성이 있기 때문에 중국산 핵심 부품을 사용해선 안 된다는 것이 당국의 판단이다. 장씨가 구속됐어도 파장은 계속 확산하고 있다. 야당인 국민당의 마원쥔 의원은 항젠이 이미 과거에도 중국산 부품 논란을 일으킨 적 있다며 그런데도 정부 입찰과 보조금을 따낸 경위를 따져 물었다. 마원쥔에 따르면 항젠은 2016년 이후 현재까지 정부 입찰 46건, 총액 약 7631만 대만달러(약 33억 2000만원)를 따냈다. 2015년에는 최대 1700만 대만달러(약 7억 4000만원)의 정부 보조금도 받았다. 그러나 항젠은 2019~2020년에도 중국산 불량 부품 사용이 확인돼 즉시 반품 및 1년 거래 정지 조치를 받은 바 있었다. 민중당은 당시 이에 따른 제재로 벌금 약 13만 대만달러(약 560만원)를 내는 데 그쳤다고 주장했다. 마원쥔은 “정부의 국방 공급망 리스크 관리가 이미 심각하게 무너져 있다”고 비판했다. 그러면서 대만군이 추진하는 드론 국산화와 비적색 공급망 원칙이 최종 조립 업체나 기체 외형이 대만산인지만 살펴봐서는 안 된다고 지적했다. 1차 협력 업체만 조사해서도 안 되며, 칩이나 비행 제어 장치, 통신 모듈부터 2차 공급 업체까지 끝까지 추적해야 한다는 설명이다. 그는 “국방부는 항젠과기 처리에 그칠 것이 아니라 기존 드론 조달·공급 업체의 기록, 2차 공급망 전반을 전면 재점검해야 한다”고 촉구했다.

엔비디아가 삼성전자 파운드리에서 생산한 인공지능(AI) 추론 전용 칩 ‘그록3’를 본격 상용화한다. 첫 고객사까지 확보하면서 삼성전자는 첨단 공정의 가동률을 높일 추가 물량 확보의 발판을 마련했다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU)에 이어 추론 전용 칩까지 제품군을 넓히면서 AI 반도체 경쟁도 학습에서 추론으로 확산하고 있다. 엔비디아는 24일(현지 시간) 그록3 칩 256개를 묶은 ‘그록3 LPX’가 양산에 들어갔다고 밝혔다. AI 클라우드 업체 네비우스가 첫 도입 고객사로, 올해 안에 데이터센터에 설치해 서비스를 시작한다. 구체적인 공급 규모는 공개하지 않았다. 그록3는 엔비디아가 지난해 기술 사용권을 확보한 미국 AI 반도체 기업 그록의 설계를 바탕으로 삼성전자가 4나노 공정에서 생산한다. 학습과 추론 등 다양한 AI 연산을 처리하는 GPU와 달리, 그록3는 학습을 마친 AI가 답변을 생성하는 추론 작업에 특화했다. 데이터를 칩 내부의 고속 S램에서 바로 불러와 AI 에이전트의 응답 지연을 줄이는 방식이다. 실제 성능 시험에서 그록3 LPX는 10만 토큰 분량의 자료를 처리하면서 초당 약 3400개의 출력 토큰을 생성했다. 가장 빠른 기존 플랫폼보다 약 4배 높은 속도다. 일반 시스템에서는 50초가 걸리는 5000개 토큰 생성도 약 1.5초 만에 마쳤다. 코딩과 검색, 도구 호출 등을 연속 수행하는 AI 에이전트 시장을 겨냥한 성능이다. 이번 양산은 삼성 파운드리의 4나노 기술이 설계 검증을 넘어 실제 고객 서비스에 투입된다는 데 의미가 있다. 후속 고객과 추가 물량을 확보하면 가동률과 매출 확대에도 보탬이 될 수 있다. 그록3는 엔비디아의 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’과 함께 사용해 추론 속도를 높인다. 그록3 자체에는 고대역폭메모리(HBM)가 들어가지 않지만 루빈 GPU에는 HBM4가 탑재된다. 엔비디아는 베라 루빈이 전작보다 ㎿(메가와트)당 처리량을 최대 30배 높이고 토큰 비용은 최대 35분의 1로 낮췄다고 밝혔다. 베라 루빈 보급이 늘면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM4 공급 기회도 커질 전망이다.

일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 24일(현지시간) 인공지능(AI) 칩을 탑재한 위성을 내년 4분기에 발사한다고 밝혔다. 머스크 CEO는 이날 엑스에 올린 글에서 “내년 4분기 발사를 위해 우주에 최적화한 엔비디아의 ‘베라 루빈 NVL72 시스템’을 설계했으며 2028년에는 (AI 위성이) 상당한 규모가 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “우리의 설계는 기존 랙보다 훨씬 단순하고, 비용이 낮으며, 밀도가 높고, 가볍다”고 부연했다. 머스크는 AI 연산을 위성에서 처리하는 우주 데이터센터 구축을 구상하고 있다. 효율적이고 구조가 단순한 위성 형태의 데이터센터가 기존 데이터센터를 대체할 것이라는 주장으로, 지난 6월 스페이스X 상장을 앞두고 공개한 영상에서 태양광으로 구동되는 궤도 AI 데이터센터 구상을 설명한 바 있다. 당시 머스크는 “우주에 AI를 배치하는 비용이 지상보다 낮아지는 시점이 대부분 예상보다 훨씬 빨리 올 것이며, 2년 아니면 3년이면 될 것 같다”고 주장했다. 스페이스X는 우주 데이터센터용 위성 최대 100만기의 발사 승인을 연방통신위원회(FCC)에 신청한 상태다.

중국 모바일·가전 기업 샤오미가 스마트폰부터 인공지능(AI), 자동차까지 제품의 ‘두뇌’ 역할을 하는 반도체를 직접 설계하며 자체 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 퀄컴 등 외부 업체에 의존하던 핵심 칩을 자체 개발해 기술 경쟁력을 높이고 공급망에 대한 통제력도 강화하려는 전략이다. 24일(현지 시간) 로이터통신 등에 따르면 샤오미는 다음 달 중국에서 출시하는 신형 폴더블폰 ‘샤오미 18 폴드’에 자체 개발한 모바일용 칩셋 ‘엑스링(Xring) O3’을 탑재한다. O3에는 240억 개 이상의 트랜지스터가 집적됐으며 샤오미는 중앙처리장치(CPU)의 멀티코어 성능이 전작보다 최대 60% 향상됐다고 밝혔다. 로이터는 O3가 대만 TSMC의 3나노미터(㎚) 공정에서 생산된다고 전했다. 샤오미는 AI 연산을 처리하는 6나노 기반 AI 가속기 ‘엑스링 O100’과 자율주행 기능을 담당하는 3나노 기반 칩 ‘엑스링 D100’도 함께 공개했다. 지난해 첫 자체 개발 플래그십 칩셋 ‘엑스링 O1’을 선보인 데 이어 1년 만에 자체 칩 제품군을 확대한 것이다. 샤오미는 지금까지 자체 칩 개발에 200억 위안(약 4조 2000억 원) 이상을 투자했다. 반도체 설계 인력도 지난해 2500명에서 현재 3000명 이상으로 늘었다. 업계 관계자는 “중국의 반도체 경쟁력이 단순한 칩 생산을 넘어 완제품 기업이 칩 설계 역량과 소프트웨어·서비스를 결합하는 방향으로 진화하고 있다”고 말했다. 다만 실제 생산은 TSMC에 맡겨 아직 반도체 자립이 완성 단계라고 보긴 어렵다. 샤오미는 O100과 D100 역시 TSMC에 위탁생산을 맡길 전망이다.

우크라 독립일 ‘무인 열병식’ 공개병사 대신 로봇 무인 전력 등 과시러, 엔비디아 칩 탑재 AI 드론 투입명령 없이도 스스로 표적 찾아 공격유엔 “킬러 로봇 규제 마련을” 성명 우크라이나가 독립 35주년을 맞아 대규모 드론과 로봇 군단을 전면에 내세운 ‘무인 열병식’을 펼치며 첨단 기술력을 과시했다. 러시아는 인간의 개입 없이 운용되는 완전 자율 살상 드론을 실전에 배치한 것으로 확인되는 등 4년 6개월째를 맞는 우크라이나 전쟁은 인공지능(AI) 기술이 전장의 판도를 전면적으로 바꾸고 있음을 재차 보여주고 있다. 우크라이나 대통령실이 24일(현지시간) 공개한 독립기념일 영상에는 병사와 탱크 대신 다양한 총포로 무장한 무인 군용 차량 수십대가 수도 키이우 중심가 흐레샤티크 거리를 행진하는 모습이 담겼다. 군사 퍼레이드라면 떠오르는 군인과 전차 등의 대규모 행진이 아닌 첨단 무인 전력으로만 구성된 파격적인 열병식을 선보인 것이다. 영상에는 집단 드론이 비행하고 자폭 무인정이 거친 물살을 가르는 모습도 담겨 육해공에서 모두 무인 전력을 갖추고 있음을 대내외에 과시했다. 우크라이나는 이번 열병식을 통해 대러시아 전쟁이 과거 전쟁과는 다른 ‘로봇·드론 전쟁’임을 보여주었다는 분석이 나온다. 2022년 러시아의 침공 당시만 해도 단기간에 굴복할 것 같았던 동유럽 소국 우크라이나였지만, 이 같은 첨단 기술을 저력으로 삼아 재래식 병력의 열세를 극복했다는 평가다. 유로뉴스는 “행진하는 병사도, 탱크도 없었지만 같은 임무를 수행하도록 설계된 로봇이 등장해 미래 전쟁의 모습을 엿볼 수 있게 했다”며 “4년 반 동안 이어진 러시아의 전면적 침공이 우크라이나군을 얼마나 크게 변화시켰는지를 보여준다”고 전했다. 전장의 다른 한편에서는 AI가 스스로 인명을 살상하는 미래 전쟁의 또 다른 모습이 확인됐다. 뉴욕타임스(NYT)는 러시아군이 인간의 개입 없이 스스로 표적을 찾아가는 AI 드론을 실전에서 시험해 온 정황을 보도했다. 지난달 6일 우크라이나 남동부 자포리자에서 러시아군의 소형 드론이 민간인을 사살했는데, 현장 조사 결과 이 기체는 사전에 입력된 프로그램에 따라 주유소 내 프로판가스 탱크를 군사적 가치가 있는 최종 표적으로 판단해 타격한 것으로 드러났다. 잔해에서는 핵심 연산 장치인 미 엔비디아사의 소형 AI 컴퓨터 ‘젯슨 오린’이 발견됐다. 기존의 군사용 드론은 인간이 공격 대상을 설정하지만, 이번에 발견된 자율 살상 드론은 학습된 데이터를 토대로 AI가 스스로 표적을 찾아내 공격한다는 점이 다르다. 인간이 아닌 알고리즘에 살상 권한을 위임한 것으로, 국제인도법을 위협하는 통제 불능의 상황을 초래할 수 있다는 우려가 나온다. 카테리나 본다르 미 전략국제문제연구소(CSIS) 산하 와드와니 AI센터 선임연구원은 “러시아가 자율형 AI를 실험하고 있다는 가장 확실한 증거”라고 지적했다. 유엔(UN)과 국제적십자위원회(ICRC)도 25일 공동 성명을 내고 “인간의 통제를 벗어난 ‘킬러 로봇’이 도덕적 레드라인을 넘어서기 직전”이라며 인류의 안전을 위협하는 자율 무기에 대한 즉각적인 글로벌 규제 마련을 촉구했다.

러시아의 인공지능(AI) 자율형 드론이 우크라이나 전장에 처음 투입되자마자 민간인이 사망한 사실이 처음 확인됐다. 뉴욕타임스의 24일(현지시간) 보도에 따르면 지난달 6일 우크라이나 남동부 자포리자의 한 주유소 인근에 러시아 소형 드론이 추락해 폭발했다. 해당 공격으로 자포리자국립대에서 회계학을 공부하던 민간인 3명이 숨진 것으로 확인됐다. 드론 전문가와 우크라이나군 지휘관, 잔해를 조사한 감식팀은 해당 드론이 인간 조종사가 아닌 실험용 AI 시스템의 유도를 받은 것으로 판단했다. 정확한 사용 경로를 보면 인간 운용자(러시아군)가 공격 발생 지역인 주유소까지 이동하도록 직접 경로를 입력했다. 다만 드론이 현장에 접근한 후부터는 드론이 프로판가스 탱크로 추정되는 공격 대상을 스스로 고른 것으로 추정된다. 러시아군 드론이 공격 대상으로 프로판가스 탱크를 정확히 인지한 것인지, 민간인을 프로판가스 탱크로 잘못 인지한 것인지는 확인되지 않았다. 우크라이나 당국은 드론 잔해를 분석한 결과 내부에서는 엔비디아의 ‘젯슨 오린’ 미니컴퓨터가 발견됐으며 외부에는 통신을 위한 안테나가 없었다. 조사관들은 엔비디아 칩에 입력된 지형 이미지와 프로그램 코드를 확인했고, 코드에는 드론이 인식하고 공격하도록 학습된 표적 유형이 담겨 있었다. 프로판가스 탱크는 학습된 표적 유형 중 하나였다. “AI 탑재한 드론의 첫 민간인 사망 사례”워싱턴 전략국제문제연구소(CSIS) 산하 와드와니 AI센터의 카테리나 본다르 선임연구원은 NYT에 “이번 사건은 자체 표적 설정 AI를 탑재한 러시아 드론으로 민간인 사망자가 발생한 첫 문서화된 사례”라고 밝혔다. 이어 “엔비디아 모듈이 러시아가 자율형 AI를 실험하고 있었다는 사실을 보여주는 ‘가장 확실한 증거‘”라고 평가했다. 현재 전장에서 빠질 수 없는 필수 무기로 꼽히는 드론의 상당수에는 AI 기능이 탑재돼 있다. 대부분은 인간 조종사가 표적을 미리 정한 뒤 공격 직전 마지막 단계에서 AI가 활용된다. 그러나 이번에 사용된 러시아군의 AI 드론은 완전 자율형 드론으로, 최종 표적을 선정하는 과정에서도 인간의 선택을 배제했다. 이미지 수천 장을 학습한 AI가 드론 카메라에 포착된 물체를 공격해 공격 여부를 결정하는 방식이다. 우크라이나 하르키우항공연구소의 드론 전문가 바딤 쿠시니코우는 민간인 3명을 숨지게 한 러시아군 드론에 대해 “가상현실에서 특정 물체를 추적하도록 훈련된 사전 프로그래밍 장치”라고 설명했다. AI 드론의 위험성 어느 정도?전문가들은 자율형 AI 드론이 전파를 이용한 원격 조종이 필요 없어 전파 방해도 받지 않을뿐더러 미리 입력된 좌표를 타격하는 무기보다도 정확도가 높다고 설명한다. 러시아군이 활용한 것으로 추정되는 이번 AI 드론에도 안테나는 보이지 않았다. 드론 조종사를 따로 배치할 필요도 없어 전쟁 장기화로 전문 인력이 특히 부족한 러시아 입장에서 활용도가 높다. 일각에서는 AI가 공격 직전 주변 상황을 판단하는 기능이 있는 만큼, 일반 포탄보다 민간인의 희생을 줄이는 데 영향을 줄 수 있다고 반박한다. 그러나 대다수의 전문가들은 AI가 민간인과 전투원 또는 민간 시설과 군사 시설을 제대로 구분하지 못할 경우 오인 공격으로 이어질 수 있다고 지적한다. 아무리 방대한 데이터를 AI로 학습시키더라도, 현자의 특수 상황 등을 미리 예측하기란 어렵기 때문이다. 더불어 AI 드론이나 무기가 민간인을 사망에 이르게 했을 때 이에 대한 법적 책임을 어떻게 물게 할지 여부도 불분명하다. 국제적십자위원회는 AI나 자율무기 자체에 법적 책임을 전가할 수 없다는 점을 강조해 왔다. 국제인도법상 공격에 관한 법적 판단과 책임은 인간에게 있으며 기계나 소프트웨어, 알고리즘이 인간의 법적 책임을 대신할 수 없기 때문이다. “킬러 로봇 안 돼” 유엔도 한 목소리현재 유엔은 킬러 드론을 포함해 인류의 안전을 위협하는 치명적 자율무기(LAW)의 전면 금지를 주장하고 있다. 지난달 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 스위스 제네바에서 열린 인공지능(AI) 거버넌스 회의 연설을 통해 “인간의 통제와 판단 없이 기계가 스스로 목표물을 선정·타격해 인간의 목숨을 빼앗는 것은 도덕적으로 혐오스러운 일”이라고 강조했다. 이어 “이러한 무기들을 본질 그대로 ‘킬러 로봇’이라 부르자. 이 킬러 로봇을 국제법으로 완전히 금지해야 한다”고 주장했다. 민간용으로 개발된 AI 시스템과 반도체 칩이 우크라이나 전쟁 등 실제 전장에서 활용되고, 전쟁 중이 아닌 국가에서도 군 지휘부가 전방위로 도입하면서 군대가 AI를 어느 수준까지 활용해야 하는지를 두고 논쟁이 가열되는 분위기다. 앞서 미국 AI 기업 앤트로픽은 미 국방부에 자사 AI 모델을 민간인 감시나 자율무기 시스템에 사용하지 않겠다는 보장을 요구했다가 국방부와의 계약을 일방적으로 파기당했다. 당시 앤트로픽의 AI 시스템을 활발히 사용하던 국방부는 “모든 합법적인 목적에 AI를 사용할 수 있어야 한다”며 업체의 요구를 거부했고, 도널드 트럼프 대통령은 앤트로픽을 향해 “재앙적 실수를 저지른 좌파 반미 집단”이라 몰아붙이며 연방 전 기관의 사용 즉시 중단을 명령했다. 결국 앤트로픽과 정부의 계약은 파기됐고 그 자리는 챗GPT를 개발한 오픈AI가 차지했다. 해당 사건은 민간 AI 기업의 기술이 사실상 국방 인프라가 되는 상황, 반대로 기업이 군사 목적의 사용을 통제할 권한이 있는가 등의 논쟁으로 확산했다. 더불어 군이 표적 탐지부터 판단, 공격에 이르는 군사적 의사 결정 과정에 AI가 어디까지 관여할 수 있는지에 대한 우려의 목소리로 이어졌다. 도덕적 논란의 중심에 선 방산업체AI 업체와 더불어 해당 논란의 중심에는 방산업체가 있다. AI와 자율주행, 센서 기술을 활용한 무기체계 개발이 미래 방산 시장의 핵심 분야로 떠오르면서 주요 방산기업들은 자율 기능을 갖춘 드론, 무인전투차량, 자율잠수정 등 다양한 무기체계를 개발하고 있다. 일부 방산업체는 해당 기술이 병력 손실을 줄일 수 있을 뿐 아니라 국방력을 강화할 수 있다고 주장하지만, 구테흐스 사무총장 등 ‘킬러 로봇’을 반대하는 쪽에서는 방산업체의 기술 개발 경쟁이 자율살상무기 확산을 부추길 수 있다고 비판한다. 킬러 로봇 논쟁이 단순한 기술 문제를 넘어 국가 안보, 국제법, 윤리, 그리고 방위산업의 이해관계가 복합적으로 얽힌 국제적 쟁점으로 평가되는 상황에서, 방산업체의 고민은 차세대 무기 기술 개발을 지속해야 한다는 요구와 자율살상무기 확산에 대한 국제사회의 우려를 동시에 고려해야 한다는 점에 있다.

러시아가 인공지능(AI)에 의해 완전히 유도되는 드론으로 민간인들을 살해한 것으로 알려졌다. 미국 뉴욕타임스(NYT)는 24일(현지 시간) 러시아가 우크라이나에서 인간의 개입 없이 표적을 선택해 공격하는 AI 자율 살상 드론을 사용했다고 보도했다. 이 드론이 사용된 것은 지난달 6일로, 당시 우크라이나 남동부 자포리자 소재 주유소의 프로판 탱크 시설을 공격하면서 19세 대학생과 41, 48세 남성 등 총 3명이 사망했다. 이 같은 사실은 우크라이나군과 드론·포렌식(디지털 증거 추출) 전문가들의 분석을 통해 드러났다. 이번 공격이 충격적인 이유는 인간의 개입 없이 AI 판단만으로 공격이 이루어졌기 때문이다. 기존 AI 드론은 조종사가 타격을 최종 승인하는 방식이지만 이번에는 AI가 100% 자체 판단으로 공격을 감행했다. 우크라이나군은 이에 대한 근거로 드론에 조종사와 통신할 수 있는 안테나가 없지만, 비디오카메라는 탑재된 점, 약 6대 정도 무리를 지어 비행했지만 어느 드론도 무선 신호를 송신하지 않았다는 점을 들었다. 또한 드론에서 엔비디아의 초소형 컴퓨터 ‘젯슨 오린’이 탑재된 것도 확인됐다. 젯슨 오린은 스마트 가전 등에 널리 쓰이는 제품으로 카메라와 연동해 최종 단계에서 표적을 식별할 수 있다. 결과적으로 조종사가 이 드론에 특정 목표물(주유소)로 비행하도록 프로그래밍하면, 드론이 이곳에 접근하면서 사전 학습을 통해 얻은 정보를 바탕으로 프로판 탱크와 같은 최종 목표물을 스스로 선택한 것이다. 싱크탱크 전략국제문제연구소(CSIS) 와드와니 AI센터의 카테리나 본다르 수석 연구원은 “러시아가 자율형 AI를 실험하고 있다는 가장 확실한 증거”라며 이를 통해 민간인 사망자가 발생한 최초 사례라고 지적했다. 자포리자 방공사령관인 세르히 미나예우 대령도 “이는 전 세계에 대한 위험”이라며 “몇 년 안에 ‘터미네이터’ 속에 사는 것 같은 상황에 처하게 될 것이다. 농담이 아니라, 기계들이 공격 여부를 결정하고 있다”고 우려했다. 특히 앞서 우크라이나 국방정보국은 지난 12일 이달 자국 공격에 사용된 신형 러시아 순항미사일 ‘S-71M 모노크롬’에서도 젯슨 오린이 발견됐다며 사진을 공개한 바 있다. 이는 러시아가 신형 무기에 AI 기술을 활용하고 있는 것을 보여주는 것으로, 상대적으로 구하기 쉬운 젯슨 오린을 확보해 미사일과 드론의 ‘두뇌’로 활용하고 있는 셈이다. 이에 대해 엔비디아 측은 “학생·개발자·스타트업 등에 판매돼 광범위한 용도로 활용되는 소비자용 제품”이라면서 “이 제품이 현재 러시아에 수출되지 않지만, 재판매 업체를 통해 구할 수 있을 것으로 보인다”고 밝혔다.

삼성, GPU 일부 연산 기능 옮겨와성능·전력효율 맞춤형 HBM 제시하닉, 20단 이상 적층할 접합 기술발열 부위 식혀주는 ‘iHBM’ 개발 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM)의 승부처로 각각 연산 기능과 패키징 기술을 꺼내 들었다. 삼성전자는 HBM의 기능을 넓히고, SK하이닉스는 20단 이상 높이 쌓아도 발열과 뒤틀림을 잡는 접합·냉각 기술을 개발한다. AI 반도체의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 메모리로 확산되는 가운데 중국의 추격에도 대응하려는 전략이다. 두 회사는 23일(현지 시간) 미국 스탠퍼드대에서 개막한 학술회의 ‘핫칩스 2026’에서 차세대 HBM 전략을 공개했다. 업계의 공통 고민은 AI 칩의 계산 속도를 메모리가 따라가지 못하는 ‘메모리 병목’이다. GPU가 아무리 빨리 계산해도 필요한 데이터를 메모리가 제때 보내주지 못하면 제 성능을 낼 수 없다. AI 가속기의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 높아지는 반면 HBM의 데이터 전송 속도 증가 폭은 같은 기간 2배에도 못 미친다는 게 업계의 분석이다. 삼성전자의 해법은 HBM 자체를 더 ‘똑똑하게’ 만드는 것이다. HBM 맨 아래에는 여러 장의 D램과 GPU 사이에서 데이터 흐름을 관리하는 ‘베이스다이’가 있다. 삼성전자는 여기에 지금까지 GPU가 맡았던 메모리 제어 기능과 데이터 처리 작업 일부를 옮기는 방안을 제시했다. GPU의 부담을 HBM이 나눠 맡는 셈이다. 메모리 제어 기능을 HBM으로 옮겨 확보한 GPU 내부 공간에 연산 코어를 더 넣으면 성능을 높일 수 있다는 것이다. SK하이닉스는 HBM을 더 높이 쌓을 때 생기는 열과 뒤틀림을 해결하는 데 초점을 맞췄다. HBM은 D램을 여러 층 쌓을수록 용량은 늘지만 열을 빼내기 어렵고 칩이 휘는 문제도 커진다. SK하이닉스는 20단 이상 적층을 위해 칩 사이 금속을 직접 붙여 층간 간격을 줄이는 ‘하이브리드 본딩’을 연구하고 있다. HBM 내부에 냉각 요소를 넣어 열을 빼내는 ‘iHBM’도 개발 중이다. 이재식 SK하이닉스 아메리카 부사장은 “HBM 자체의 성능뿐 아니라 GPU와 패키징, 파운드리까지 고객과 함께 최적화해야 한다”고 말했다. 이 같은 기술 경쟁은 HBM 수요가 엔비디아 GPU 중심에서 구글·아마존·메타 등 빅테크의 자체 AI 가속기로 확대되는 흐름과 맞물린다. 카운터포인트리서치는 주문형 반도체(ASIC)용 HBM 수요가 2024년부터 2028년까지 35배로 늘어날 것으로 전망했다. 중국 메모리 업체들의 추격도 변수다. 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)는 지난해 4분기 세계 D램 시장 매출 기준 점유율 7.7%로 4위까지 올라섰다. 범용 D램에서 중국의 추격이 거세진 만큼 차세대 HBM에서 기술 격차를 벌리는 것이 중요해진 셈이다. 당장의 승부처는 HBM4와 내년 양산을 앞둔 HBM4E다. 삼성전자는 지난 2월, SK하이닉스는 2분기부터 HBM4 양산 공급에 들어갔으며 두 회사 모두 HBM4E 샘플을 고객사에 전달했다. HBM의 승부 기준도 단순히 데이터를 더 빨리 보내고 더 많이 쌓는 데서 고객의 AI 칩에 맞춰 기능과 구조까지 설계하는 방향으로 바뀌고 있다.

그레이스 블랙웰·베라 루빈에 적용서버용 메모리 수요 증가세 기대AI 인프라 투자비 부담 상승 변수 엔비디아의 인공지능(AI) 칩을 탑재한 서버 가격이 내년 초부터 15% 이상 오른다. 차세대 제품 출하를 앞두고 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 등 메모리 가격 상승분을 반영한 조치다. 메모리 가격 강세가 내년까지 이어질 가능성이 커지면서 삼성전자와 SK하이닉스의 실적 전망에도 힘이 실리고 있다. 블룸버그통신은 22일(현지시간) 마이크로소프트와 구글, 오라클 등에 서버를 공급하는 제조업체들이 최근 고객사에 가격 인상 계획을 전달했다고 보도했다. 현행 주력 제품인 ‘그레이스 블랙웰’과 차세대 ‘베라 루빈’을 탑재한 서버가 대상이다. 인상 폭은 가속기 세대와 메모리 구성에 따라 달라진다. 가격 인상의 주된 원인은 AI 서버에 들어가는 메모리 가격 급등이다. AI 가속기의 성능을 끌어내려면 그래픽처리장치(GPU)에 대량의 데이터를 빠르게 전달하는 HBM이 필수적이고, 서버용 D램도 일반 서버보다 많이 들어간다. 내년 출하분 가격 인상까지 예고한 것은 메모리 공급 부족이 단기간에 해소되기 어렵다는 판단을 반영한 것으로 풀이된다. 삼성전자와 SK하이닉스에는 판매가격 상승과 고부가 제품 확대가 모두 실적 개선 요인이다. HBM과 서버용 D램 가격이 오르면 같은 물량을 팔아도 매출이 늘어난다. 반도체는 공장과 장비 등에 들어가는 고정비 비중이 커, 가동률을 유지한 채 제품 가격이 오르면 매출보다 영업이익이 더 큰 폭으로 늘 수 있다. 엔비디아의 주요 HBM 공급사인 SK하이닉스는 베라 루빈 출하 확대에 따른 수혜가 예상된다. 삼성전자도 HBM 생산 확대와 함께 서버용 D램과 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)의 가격 상승이 실적 개선에 보탬이 될 전망이다. 구글과 아마존 등이 자체 AI 가속기를 늘리더라도 HBM과 서버용 메모리 수요는 이어질 가능성이 크다. 서버 가격 상승이 AI 인프라 투자비를 키우는 점은 변수다. 디인포메이션은 이번 인상으로 1GW급 AI 데이터센터의 구축비가 최소 50억 달러 늘어날 수 있다고 추산했다. 비용 부담으로 데이터센터 착공이나 장비 도입이 늦어지면 중장기 메모리 수요에도 영향을 줄 수 있다. 시장에서는 26일 발표되는 엔비디아의 2027회계연도 2분기(2026년 4월 27일~7월 26일) 실적에도 주목하고 있다. 시장은 매출 약 920억 달러, 주당순이익 2.09달러를 예상한다. 베라 루빈 공급 일정과 부품 가격 상승에 따른 수익성 변화, 주요 고객사의 AI 투자 계획이 삼성전자와 SK하이닉스의 내년 실적을 가늠할 핵심 지표가 될 전망이다.

현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

엔비디아가 오픈AI 데이터센터의 자금 조달을 위해 최대 1050억 달러(약 149조원)의 신용을 보강한다. 자사 인공지능(AI) 칩이 들어갈 인프라의 금융까지 지원해 장기 수요를 선점하려는 전략이다. 17일(현지시간) 엔비디아는 미국 오하이오주 파이크카운티에 건설 중인 ‘포츠파이크’ 데이터센터 개발사 SB에너지에 최대 1050억 달러의 잔존가치 보증을 제공한다고 밝혔다. 소프트뱅크 자회사인 SB에너지가 시설을 짓고 오픈AI가 20년간 임차하며, 엔비디아는 이곳에 AI 가속기를 독점 공급한다. SB에너지에는 별도로 15억 달러도 투자한다. 1050억 달러를 엔비디아가 당장 현금으로 내놓는 것은 아니다. 오픈AI가 임대료를 내지 못하면 시설을 다른 업체에 임대하거나 매각해 회수한 금액과 미리 보장한 최소 가치의 차액을 엔비디아가 메우는 방식이다. 신용등급이 없는 비상장사 오픈AI 대신 엔비디아의 신용을 활용해 대규모 데이터센터 건설 자금을 조달하기 쉽게 만드는 구조다. 엔비디아가 이 같은 부담을 감수하는 배경에는 장기 칩 수요가 있다. 4.25기가와트(GW) 규모의 1단계 시설에는 그래픽처리장치(GPU) 약 150만개가 들어갈 수 있다. 엔비디아는 이를 1500억~2000억 달러의 매출 기회로 추산했다. 오픈AI가 2030년까지 약속하거나 계획한 엔비디아 컴퓨팅 구매 규모는 최대 6000억 달러(약 850조원)에 이를 수 있다는 설명이다. 이번 거래는 엔비디아가 칩 판매를 넘어 AI 인프라 금융까지 역할을 넓히는 흐름과도 맞닿아 있다. 엔비디아는 앞서 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR 등과 5000억 달러 이상의 민간 자금을 AI 인프라로 끌어들이는 금융 플랫폼 구축 계획을 발표했다. 엔비디아가 AI 인프라 투자와 자사 칩 수요를 함께 묶는 거래가 늘면서 순환금융 논란이 커지자 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 회사 홈페이지에 올린 글에서 “이것은 순환금융이 아니다”라고 반박했다. 오픈AI가 임대료를 내고 시설이 가동될수록 엔비디아의 보증 부담은 줄어들며, 장기 수요가 확인된 만큼 필요한 인프라를 미리 확보하는 공급망 전략이라는 설명이다.