최근 미국 프런티어 모델을 거의 따라잡은 성능과 증류 논란으로 유명해진 문샷 AI의 키미 K3나 지난해 AI 시장에 큰 충격을 몰고 온 딥시크와 비교해서 알리바바의 Qwen은 상대적으로 대중적 인지도는 낮은 편입니다. 하지만 누구나 다운로드 해 사용할 수 있는 개방형 LLM 모델 가운데서 Qwen 3.8 시리즈는 모델 크기 대비 높은 성능으로 많은 사용자를 확보한 상태로 만만치 않은 기술력을 자랑하는 회사이기도 합니다. 여기에 중국 AI 회사 가운데서는 일찍부터 AI 하드웨어에 많은 투자를 해 자체 플랫폼을 구축하고 있는 회사이기도 합니다. 이런 점에서 알리바바는 자체 모델인 제미나이와 AI 가속기인 TPU를 지닌 구글과 상당히 유사한 전략을 지닌 회사이기도 합니다. 최근 알리바바는 5조에서 10조개 파라미터 규모의 차세대 Qwen 모델을 개발하겠다고 밝혔습니다. 더 중요한 것은 이런 대형 모델을 훈련하고 서비스할 수 있는 자체 AI 가속기 ‘젠우 V900’을 공개했다는 점입니다. 지난 22일 항저우에서 열린 압사라 콘퍼런스에서 공개한 알리바바의 젠우 V900은 216GB의 메모리를 탑재하고 있으며 전 세대인 M890의 3배의 성능을 지니고 있습니다. 구체적인 성능은 아직 공개하지 않았는데, FP16 기준으로 3배라면 1.8 PFLOPs의 성능을 지닌 것으로 추정됩니다. 여기에 FP8/FP4 연산도 지원한다고 밝혔습니다. 아무튼 대략적인 수치를 감안하면 알리바바의 젠우 V900은 엔비디아의 베라 루빈(FP4 기준 50 PFLOPs)과 비교해 성능은 낮은 편입니다. 하지만 엔비디아 칩을 수입하기 힘든 알리바바 입장에서는 자체 개발이 필수적인 상황입니다. 그리고 사실 중국 내에서 경쟁 상대인 화웨이 어센드 칩과 비교해서 크게 낮은 성능이라고 할 수 없는 수준이기도 합니다. 일단 젠우 V900 칩을 계획대로 양산해서 목표처럼 20GW 급 데이터 센터를 2032년까지 구축할 수 있다면 알리바바는 나름 승산이 있다고 보고 있습니다. 중국 AI 모델의 특징은 상대적으로 적은 연산 자원을 이용해서 높은 성능을 낼 수 있게 한 데 있습니다. 미국이 제재로 칩 수급이 어려운 상황에서 내놓은 여러 고육지책이 지금은 오히려 큰 무기가 되고 있는 셈입니다. 최신 Qwen 모델은 활성 파라미터 크기를 줄여 연산 부담을 더는 MoE(Mixture of Experts) 기법은 물론이고 ‘N-gram 임베딩’처럼 AI 가속기의 메모리 부담까지 덜어주는 최신 기법을 사용해 연산 자원 대비 높은 성능을 보여주고 있습니다. 따라서 50만 개의 V900 칩을 실제로 양산해 대규모 AI 데이터 센터를 구축할 수만 있다면 앞으로 AI 경쟁에서 연산 자원 확보에 어려움을 겪는 딥시크나 키미 K3보다 유리한 고지를 차지할 수 있습니다. 물론 하이퍼스케일러가 되기 위해서는 AI 가속기 만으로는 불가능합니다. 한 개의 기속기에서 10조 개의 파라미터를 돌릴 순 없기 때문입니다. 젠우 V900 가속기는 알리바바의 ICN 스위치 패브릭을 통해 약 1.2TB/s의 칩 간 인터커넥트 속도를 제공합니다. 그리고 지우(Panjiu) 슈퍼노드 서버(V900 + ICN 스위치 기반), 이톈(Yitian) CPU를 포함한 자체 맞춤형 랙 스케일 솔루션을 개발하고 있습니다. 다만 중국 내 반도체 수급 상황도 쉽지 않다는 점을 생각하면 순조롭게 캐파 확장에 성공할 수 있을진 미지수입니다. 최대 50만 개의 V900 가속기는 108페타바이트의 HBM 메모리를 의미합니다. 다만 중국 내 고성능 반도체와 고대역폭 메모리 공급이 빠듯한 상황이어서, 계획대로 50만 개 규모로 양산해 대규모 데이터센터를 구축할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 물론 이런 어려움을 극복하고 알리바바가 대규모 데이터센터, 자체 AI 가속기, 자체 LLM까지 완성한다면 AI 수직 계열화에 한 발 더 다가가며 입지를 크게 강화할 수 있을 것입니다. 알리바바는 젠우 V900의 출시 시점을 내년 1분기로 밝혔습니다. 알리바바가 어떤 결과를 겨두게 될지 주목됩니다.

1인당 6억원가량으로 알려진 삼성전자 반도체(DS) 부문의 특별경영성과급의 구체적인 산정 방식과 지급 기준이 추석 연휴 이후 베일을 벗는다. 근무 환경 개선의 일환으로 국내 판매가가 200만~300만원에 달하는 업무용 의자도 도입된다. 24일 연합뉴스에 따르면 삼성그룹 초기업노동조합 삼성전자지부(초기업노조)는 최근 조합원들에게 “DS 특별성과급 안내는 추석 이후, 9월 마지막 주차에 안내된다”고 공지했다. 앞서 삼성전자 노사는 지난 5월 DS부문에 대해 영업이익의 10.5%를 재원으로 하는 특별경영성과급 지급에 합의했다. 특별경영성과급은 세후 전액을 자사주로 지급한다. 재원의 40%는 DS부문 전체에 우선 배분하고 나머지 60%는 DS부문 내 사업부별로 나눈다. 올해 삼성전자 영업이익을 300조원으로 가정할 경우, 인공지능(AI) 반도체 열풍을 타고 사상 최대의 영업이익을 거둔 메모리사업부 임직원은 연봉 1억원(세전) 기준 특별경영성과급으로 5억 5000만원에 달하는 자사주를 지급받고 기존 OPI(성과인센티브) 최대 5000만원을 더해 총 6억원가량을 받을 것으로 추산된다. 억대 특별경영성과급을 받는 만큼 일부를 사회공헌에 활용하는 방안도 안내될 것으로 전해졌다. 임직원이 특별경영성과급의 0.5~1%를 자율적으로 기부하면 회사가 1대1 매칭으로 같은 금액을 출연하는 방식으로 알려졌다. 근무 환경 개선의 일환으로 DS부문은 전 사업장에 프리미엄 가구 브랜드 ‘허먼밀러’의 사무용 의자도 도입한다. 업계에 따르면 DS부문은 전 사업장에 허먼밀러의 ‘뉴 에어론 라이트 플러스’를 도입하기로 했다. 허먼밀러의 ‘에어론’ 의자는 1개당 국내 판매가가 200만~300만원대에 달한다. 그간 DS부문 사업장에서 노후 의자로 인한 불편이 끊이지 않았던 것으로 전해졌다. 다음 달 기흥 사업장을 시작으로 온양·천안·화성·평택 사업장에 순차적으로 지급된다. 삼성전자가 사업장에 허먼밀러 의자를 도입한 것은 이번이 처음이 아니다. 3년 전 삼성전자 모바일경험(MX) 사업부가 허먼밀러 의자로 교체한 바 있으며, SK하이닉스는 이에 앞서 2022년 허먼밀러 의자를 도입했다.

삼성전자가 차세대 저전력 D램(LPDDR)6를 퀄컴의 차세대 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)에서 업계 최초로 검증했다. 중국 메모리 업체들이 LPDDR5X 개발에 속도를 내는 가운데 온디바이스 인공지능(AI) 확산으로 커지는 차세대 모바일 D램 시장의 기술 경쟁도 치열해지고 있다. 삼성전자는 23일 반도체 테크 블로그를 통해 16기가바이트(GB) LPDDR6를 퀄컴의 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’에서 최대 초당 10.7기가비트(Gbps) 속도로 검증했다고 밝혔다. 지난해 업계 최초로 LPDDR6를 개발한 데 이어 실제 차세대 모바일 플랫폼에서 동작 검증까지 마친 것이다. LPDDR은 스마트폰 등에 주로 쓰이는 저전력 D램이다. 최근 스마트폰 자체에서 생성형 AI를 구동하는 온디바이스 AI가 확산하면서 중요성이 커지고 있다. AI가 텍스트뿐 아니라 이미지와 음성을 함께 처리하고 여러 작업을 연속 수행할수록 프로세서와 메모리 사이에서 오가는 데이터가 늘어나기 때문이다. 삼성 LPDDR6는 최대 초당 114GB의 데이터를 처리할 수 있으며 이전 세대인 LPDDR5X보다 전력 효율을 최대 21% 높였다. 작업량에 따라 동작 전압과 속도를 조절해 불필요한 전력 소모를 줄이는 기술도 적용했다. 데이터 처리 성능을 높이면서 배터리 소모와 발열 부담을 줄이는 데 초점을 맞춘 것이다. AI 확산으로 스마트폰에 들어가는 메모리도 늘고 있다. 시장조사업체 옴디아에 따르면 올해 1분기 세계 스마트폰 출하량은 전년 동기보다 0.5% 늘었지만 탑재된 전체 D램 용량은 6.1% 증가했다. 기기당 평균 D램 용량도 7.8GB에서 8.3GB로 늘었다. 삼성전자는 같은 기간 모바일 D램 시장에서 매출 기준 43%로 1위를 기록했다. 차세대 규격으로의 전환도 예상된다. 옴디아는 전체 LPDDR 출하량에서 LPDDR6 비중이 2027년 3%에서 2028년 9%, 2029년 21%, 2030년 39%로 높아질 것으로 전망했다. 삼성전자는 LPDDR 적용처를 스마트폰에서 AI PC와 자동차, 데이터센터 등으로 확대하고 있다.

중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)가 최신 모바일 D램 양산에 이어 차세대 공정까지 상용화하며 삼성전자와 SK하이닉스를 추격하고 있다. 아직 첨단 공정과 고대역폭메모리(HBM) 등에서는 격차가 있지만 범용 D램에서 시작한 중국의 추격이 고성능 모바일 제품으로 빠르게 확산하는 모습이다. 23일 업계에 따르면 CXMT는 지난 20일 중국 허페이에서 열린 세계제조업대회에서 5세대 D램 기술 플랫폼 ‘G5’의 양산에 들어갔다고 발표했다. 같은 날 로이터통신은 CXMT가 메모리 배열의 핵심 구조 간 간격을 11.95나노미터(㎚)까지 줄였으며, 회사 측이 이를 세계 최고 수준의 양산 공정에 근접한 기술이라고 설명했다고 보도했다. CXMT는 G5를 적용한 24기가비트(Gb) LPDDR5X 제품 2종도 공개했다. 회사에 따르면 기존 공정과 비교해 웨이퍼 한 장에서 생산할 수 있는 칩의 수가 50% 이상 늘었다. 다만 이는 CXMT가 자체 제시한 수치다. 차세대 모바일 D램인 LPDDR6에서는 한발 먼저 상용화에 들어갔다. CXMT는 지난 7일 LPDDR6를 양산해 샤오미의 폴더블 스마트폰 ‘샤오미 18 폴드’에 탑재했다고 발표했다. 최대 데이터 전송속도는 초당 12.8기가비트(Gbps)다. LPDDR은 스마트폰 등에 주로 쓰이는 저전력 D램으로, 기기 자체에서 인공지능(AI)을 구동하는 온디바이스 AI 확산과 함께 처리 속도와 전력 효율의 중요성이 커지고 있다. 사업 영역을 낸드플래시까지 넓히려는 움직임도 나타났다. 로이터통신은 지난 18일 복수의 소식통을 인용해 CXMT가 베이징에 짓는 새 공장에 3차원(3D) 낸드 연구개발(R＆D) 생산라인을 구축할 계획이라고 보도했다. 별도 연구소에서도 낸드 기술을 개발하고 있는 것으로 전해졌다. 다만 로이터는 낸드 양산 시점은 정해지지 않았으며 계획이 바뀔 가능성도 있다고 전했다. D램 전문업체인 CXMT가 실제 낸드 양산에 나설 경우 삼성전자·SK하이닉스뿐 아니라 중국 낸드 업체 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)와도 경쟁하게 된다. 한국 업체들과의 격차가 당장 사라진 것은 아니다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 2분기 세계 D램 매출 점유율은 삼성전자가 39.4%, SK하이닉스가 24.9%, 미국 마이크론이 23.3%로 상위 3사가 시장 대부분을 차지했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM을 비롯한 AI용 고부가 메모리와 10나노급 6세대(1c) D램 등 첨단 제품에 투자를 집중하고 있다. 모바일 D램에서도 차세대 제품 경쟁이 본격화하고 있다. 삼성전자는 23일 LPDDR6를 퀄컴의 차세대 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’ 플랫폼에서 최대 10.7Gbps 속도로 업계 최초 검증했다고 밝혔다. SK하이닉스는 지난 3월 1c 공정을 적용한 LPDDR6 개발을 완료하고 하반기 공급에 나선다는 계획을 밝힌 바 있다.

비행기 표 예약이나 보험료 흥정, 세금 신고 같은 일상 업무까지 사람 대신 척척 알아서 처리하는 ‘인공지능(AI) 에이전트’가 주식시장의 새 판을 짜고 있습니다. 미국 경제 매체 비즈니스 인사이더는 23일(현지시간) 투자 전문가들의 분석을 토대로 AI 에이전트 시대의 승자와 패자를 제시했는데요. 수혜를 입을 주요 업종으로는 반도체와 거대 기술기업, 전자상거래가 꼽힌 반면, 소프트웨어와 소비 관련 종목은 타격을 입을 것으로 전망됐습니다. ‘확실한 승자’는 빅테크와 반도체비즈니스 인사이더가 가장 확실한 승자로 꼽은 곳은 대규모 데이터센터를 운영하는 거대 기술기업과 반도체 기업입니다. 글로벌 투자 플랫폼 이토로(eToro)의 브렛 켄웰 애널리스트는 “AI 에이전트가 주도하는 세상에서는 데이터센터 인프라를 갖춘 하이퍼스케일러와 핵심 부품을 만드는 반도체 제조업체가 확실한 수혜를 입을 것”이라고 분석했습니다. 하이퍼스케일러는 마이크로소프트, 아마존, 구글처럼 초거대 데이터센터와 클라우드 인프라를 운영하는 빅테크 기업을 의미합니다. AI 연산에 필요한 핵심 칩과 고성능 메모리를 공급하는 엔비디아, TSMC, SK하이닉스, 삼성전자 등 반도체 기업들은 대표적인 수혜주로 꼽히죠. 다만 글로벌 온라인 전자거래 브로커인 인터랙티브 브로커스의 호세 토레스 수석 이코노미스트는 “AI 에이전트 주도권 경쟁이 본격화하면 대형 기술주와 반도체 종목 내부에서도 기업별 실적 격차가 뚜렷해질 것”이라고 내다봤습니다. 전자상거래·산업재도 수혜 기대전자상거래 플랫폼과 원자재 관련주 역시 대표적인 수혜 분야로 거론됩니다. 대표적 플랫폼인 쇼피파이는 AI 에이전트를 통한 구매 절차 간소화로 매출 상승 기대를 모으고 있습니다. 월마트 또한 지난해 오픈AI에 이어 올해 1월에는 구글과 손잡고 AI 에이전트 쇼핑을 선제적으로 도입했습니다. 이와 함께 AI 인프라 확충에 필수적인 구리와 은 등의 원자재를 다루는 산업재도 유망주로 꼽혔습니다. 금융이나 고객 서비스처럼 반복적인 행정 업무 비중이 높은 업종 역시 AI 도입을 통한 비용 절감 효과가 클 것으로 기대됩니다. 설 자리 잃는 소프트웨어·중개 플랫폼반면 전통 소프트웨어 업종은 위기를 맞을 수 있다는 관측이 나옵니다. 켄웰 애널리스트는 올해 초 AI가 기존 소프트웨어 수요를 대체할 것이라는 우려로 관련 상장지수펀드(ETF)가 고점 대비 30% 넘게 폭락했던 사례를 짚었습니다. 최근 주가가 일부 회복하긴 했으나, 고도화한 AI 에이전트의 등장이 세일즈포스나 어도비, 부킹닷컴 같은 기존 플랫폼의 입지를 다시 위협할 수 있다는 지적입니다. 온라인 중개 플랫폼과 소비재 업종에도 먹구름이 끼었습니다. 글로벌 투자은행(IB) 파이퍼샌들러의 톰 챔피언 애널리스트는 “AI 에이전트가 소비자를 거치지 않고 판매자와 직접 거래하게 되면 중개 플랫폼의 가치는 떨어질 수밖에 없다”라며 도어대시 같은 배달·중개 플랫폼의 입지 축소를 경고했습니다. 아마존이 자체 AI 개발에 거액을 투자하는 이유도 플랫폼 내 사람들의 방문을 유지하고 광고 수익을 지키기 위함이라는 설명입니다. 아울러 경기소비재 업종의 전망도 어둡습니다. 토레스 이코노미스트는 AI 도입에 따른 일자리 감소로 소비 심리가 위축되고 구직 난 심화로 임금 상승이 제한될 것이라고 진단했습니다. 실제로 경기소비재 업종은 올해 스탠다드앤푸어스(S＆P)500 지수가 13% 상승하는 동안 약 5% 하락하며 가장 부진한 성적을 기록했습니다.

삼성전자가 7거래일간 13% 넘게 오르며 28만원 고지에 안착했다. 개인 투자자들의 ‘팔자’에도 기관과 자사주 매입이 주가를 떠받친 데 이어 외국인들까지 사들이고 있다. 이날 유가증권시장에서 삼성전자는 전 거래일 대비 2.89% 오른 28만 4500원에 시작해 2% 안팎 상승하고 있다. 전날 미 뉴욕증시에서 반도체가 강세를 보인 영향으로 SK하이닉스가 장 초반 3%대 상승한 뒤 상승분을 반납한 가운데 삼성전자 홀로 코스피를 떠받치고 있다. 삼성전자의 ‘역대 최대 규모’ 분기배당을 앞두고 기관과 외국인이 집중 매수하는 가운데 저가 매수에 나섰던 개인은 차익을 실현하는 분위기다. 앞서 삼성전자는 오는 3분기 정규 분기배당을 포함해 약 30조원의 현금배당을 시행한다고 밝혔는데, 배당기준일(30일)을 고려하면 28일까지 주식을 매수해야 배당금을 받을 수 있다. 증권가는 삼성전자의 주당 배당금을 1주당 4500원 안팎으로 추산하고 있다. 한국거래소에 따르면 개인은 지난 16일부터 22일까지 5거래일 동안 삼성전자를 총 4조 7400억원어치 순매도했다. 삼성전자가 24만원대까지 내려간 11일과 14일 3거래일간 2조 1740억원어치 사들인 개인은 다시 25만원대로 올라선 15일부터 ‘팔자’에 나선 것이다. 반면 같은 기간 기관은 2조 3930억원 순매수했으며 삼성전자의 자사주 매입으로 추정되는 기타법인 순매수액은 2조 5180억원으로 집계됐다. 이에 더해 9일부터 4거래일간 삼성전자를 팔던 외국인이 21일 순매수로 돌아서 22일까지 2거래일간 6820억원어치를 사들였다. 개인 4조원 순매도…외국인 돌아왔다삼성전자 주가는 앤프로픽과 오픈AI 등이 ‘AI 속도조절론’을 제기하면서 이달 중순 급락했지만, 이후 AI 고점에 대한 우려가 해소되고 증권가가 일제히 내년 실적 전망을 끌어올리면서 반등에 성공했다. 다만 자사주 매입이 끝난 뒤의 수급 공백에 대한 우려는 여전하다. 삼성전자는 오는 11월 21일까지 총 5328만 5968주를 매입하기로 했는데, 이 중 75% 이상을 이미 사들였다. 증권가에서는 삼성전자의 자사주 매입이 이르면 다음 달 중순쯤 끝날 것으로 내다본다. 증권가는 삼성전자의 목표주가에 대해 엇갈린 관측을 내놓고 있다. 이날 유안타증권은 삼성전자의 목표주가를 기존 53만원에서 63만원으로 끌어올렸다. 메모리 가격 상승과 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 판매 확대 등을 고려하면 메모리 업사이클이 장기화될 가능성이 있으며, 가격 상승폭은 다소 둔화되더라도 타이트한 수급 환경은 내후년에도 이어진다는 관측이다. 반면 같은 날 키움증권은 삼성전자의 목표주가를 35만원으로 유지했다. 투자의견은 ‘매수’로 유지했지만, 예상보다 가파른 원·달러 평균 환율 하락과 범용 D램 가격 상승률 둔화로 올해 3분기 실적은 기존 전망치를 하회할 것이라고 내다봤다.

애플이 지난 18일 국내 출시한 아이폰18 프로·프로맥스는 외형 변화보다 카메라와 배터리, 인공지능(AI) 등 실제 사용성과 맞닿은 기능을 강화한 것이 특징이다. 21일 업계에 따르면 가장 큰 변화는 아이폰 최초의 물리식 가변 조리개다. 48메가픽셀(MP) 메인 카메라가 촬영 환경에 따라 렌즈 구멍 크기를 자동으로 조절해 어두운 곳에서는 더 많은 빛을 받아들이고, 단체사진에서는 앞뒤 인물을 보다 선명하게 담는다. 두뇌 역할을 하는 A20 Pro 칩은 2나노미터 공정을 적용하고 메모리 대역폭을 전작보다 50% 높였다. 냉각 장치의 면적도 3배 넓혀 고사양 게임이나 AI 기능을 오래 사용할 때 성능이 떨어지는 현상을 줄였다. 실제 사용 기준 배터리는 프로 최대 24시간, 프로맥스 최대 30시간이며 15분 유선 충전으로 최대 50%까지 채울 수 있다.

건설사업관리(PM) 전문기업 한미글로벌은 SK하이닉스가 미국 인디애나주 웨스트라피엣에 건설 중인 고대역폭 메모리(HBM) 패키징 공장 프로젝트의 건설사업관리 용역을 수행하고 있다고 21일 밝혔다. SK하이닉스는 지난달 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대학교 할로웨이 체육관에서 인공지능(AI) 메모리용 어드밴스드 패키징(첨단 반도체 후공정) 생산기지 기공식을 개최했다. 이곳은 SK하이닉스가 미국에 처음 구축하는 AI 메모리 생산거점으로 총 40억달러 이상이 투입된다. 지난 3월 터파기를 시작해 공사가 진행되고 있다. 오는 2028년 10월 클린룸 완공을 목표로 하고 있다. 한미글로벌은 지난 2024년 8월부터 이 프로젝트의 프리콘 단계부터 참여했고 2028년 클린룸 완공시점까지 공장 건설사업 관리 업무를 맡는다. SK하이닉스의 한국과 미국 협력사 관리를 포함한 설계관리, 공정 및 원가관리, 품질, 안전, 리스크 등 공장 건설사업의 주요 관리 업무를 수행하고 있다. 한미글로벌은 현재 국내 기업의 미국 내 반도체, 이차전지, 해저케이블 생산기지 등 첨단 산업시설 건설 프로젝트 20여 개를 관리하고 있다.

수학을 잘하는 학생들 백이면 백 모두 오답노트를 만든다. 오답노트는 자기가 틀린 문제를 정리해 취약한 부분을 파악하고 기억해뒀다가 비슷한 유형이 나오면 곧바로 활용할 수 있게 한다. 문제가 풀리지 않을 때마다 전문가에게 묻는 것이 아니라 오답노트를 만들어 비슷한 문제에 활용하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 카이스트 전산학부, 산업및시스템공학과, 아마존, LG AI연구원 공동 연구팀은 스마트 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘큐어’(CURE·누적 지식 재사용)를 개발했다고 21일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회 ‘유럽 컴퓨터 비전 학회’(ECCV 2026)에서 발표됐다. 스마트폰 같은 기기는 계산 능력과 메모리의 제한 때문에 가벼운 소형 AI를 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만 복잡한 문제나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어진다. 반면 모든 문제를 고성능 서버의 대형 AI에 맡기면 정확도는 높일 수 있지만 통신량과 서버 연산량이 늘어나 답변 대기 시간은 길어지고 서비스 운영 비용도 커진다. 이를 해결하기 위해 기기의 소형 AI가 먼저 판단하고 어려운 문제만 서버로 보내는 협업 방식이 연구됐지만 서버에서 받은 답을 저장하지 않기 때문에 비슷한 문제가 던져지면 서버에 다시 도움을 반복해 요청해야 하는 단점이 있다. 이에 연구팀은 서버가 알려준 답을 일회성으로 사용하지 않고 기기가 나중에 다시 사용할 수 있는 지식으로 축적할 수 있도록 했다. 큐어는 기기의 소형 AI가 입력을 스스로 처리할 수 있도록 판단하고 해결이 어려운 경우 기기에 저장된 서버 지식을 활용하고 저장된 지식으로도 부족할 때만 서버에 도움을 요청하는 방식이다. 수학 문제를 풀 때 혼자 풀어보고 모르면 배운 내용을 찾아본 뒤 그래도 모를 경우 전문가에게 묻는 것과 같다. 스마트 기기의 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못하면 서버의 대형 AI에 답을 요청한다. 이때 큐어는 서버의 판단 결과와 이미지 특성을 기기의 지식 저장소에 반영해 이후 비슷한 차종의 사진을 만나면 앞서 저장된 지식을 참고해 기기에서 직접 판단하는 식이다. 특히 큐어는 서버가 처리한 사진을 하나씩 저장하는 것이 아니라 여러 사진이 공유하는 특징과 서로 다른 점을 요약해 지식으로 보관한다. 이를 통해 이전에 본 사진뿐만 아니라 처음 접하는 유사한 사진을 판단할 때도 축적된 지식을 활용할 수 있다. 연구팀은 기기용 소형 모델과 서버용 대형 모델로 다양한 이미지 분류 데이터셋을 이용한 실험으로 큐어의 성능을 검증했다. 그 결과 모든 입력값을 대형 서버 모델로 처리하는 방식에 근접하는 정확도를 보이면서도 기존 방식보다 서버 호출 횟수를 평균 55.61%나 줄였다. 처리 속도 역시 서버의 지식을 기기에 축적하지 않는 기존 기기-서버 협업 방식보다는 최대 2.80배, 모든 입력을 대형 서버 모델로 처리하는 방식보다 최대 3.67배 빠른 것으로 확인됐다. 서버에 묻는 횟수를 줄여 데이터를 주고받고 답을 기다리는 시간을 단축한 덕분이다. 큐어는 소형 모델과 서버 모델을 별도로 다시 학습시키지 않고도 적용할 수 있다. 더군다나 기존 AI 모델은 그대로 두고 서버에서 얻은 지식을 담는 별도의 저장소를 붙이는 방식이어서 다양한 AI 모델과 서비스에 유연하게 적용할 수 있다는 장점도 갖고 있다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 스마트폰뿐 아니라 제한된 기기 자원으로 주변 환경을 인식해야 하는 로봇과 웨어러블 기기에도 응용할 수 있다. 특히 통신이 느리거나 불안정한 환경에서도 로봇이 서버의 답을 기다리지 않고 이전에 얻은 지식을 바탕으로 더 많은 상황을 현장에서 직접 판단하는 데 도움을 줄 수 있다. 이재길 카이스트 전산학부 교수는 “큐어는 높은 정확도를 유지하면서 통신 부담과 응답 시간을 줄여 스마트폰과 로봇, 웨어러블 등 다양한 기기에서 고성능 AI를 효율적으로 활용하는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

인공지능(AI) 반도체의 핵심인 고대역폭메모리(HBM) 관련 평균 수출단가가 넉 달 연속 가파른 상승세를 이어가다 8월 하락 전환한 것으로 나타났다. HBM 시장에서는 미국 마이크론이, D램 시장에서는 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 점유율 확대에 나서며 K-메모리를 압박하고 있다. HBM의 기술 초격차 유지, 범용 D램의 원가·제품 경쟁력 향상 등 ‘투트랙 전략’이 필요한 상황이다. 20일 한국무역협회 무역통계 서비스에 따르면 HBM 관련 평균 수출가는 올해 3월 40.68달러에서 4월 53.04 달러, 5월 58.21달러, 6월 69.51달러, 7월 76.14달러로 4개월 연속 가파른 상승세였다. 반면 지난달에는 73.39달러로 3.6% 하락하며 상승세가 꺾였다. 3월부터 7월까지 수출단가가 약 87% 급등한 뒤 첫 하락세를 보였다는 점에서 업계의 속내는 복잡해졌다. 우선 HBM 공급 경쟁 탓에 단가 상승세가 둔화하는 초기 신호 아니냐는 해석이 나온다. 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “HBM 수출단가 하락은 시장 공급 물량이 늘어난 영향일 수 있다”며 “미국 마이크론이 공급을 확대하는 등 후발 업체들의 공급이 점차 늘어나면 HBM 가격에 하락 압력이 커질 수 있다”고 말했다. 마이크론은 HBM 생산능력을 지난해 월 4만~5만장에서 올해 연말에는 10만장 수준으로 늘릴 계획인 것으로 알려졌다. 지난 2분기에 HBM4 양산에 들어갔고 설비투자도 확대 중이다. 삼성전자도 올해 말에 17만장 규모의 생산능력을 월 25만장 수준으로 증설할 것이라는 관측이 나온다. SK하이닉스는 지난 6월에 웨이퍼 생산능력을 향후 5년간 2배로 확대한다는 계획을 내놓은 바 있다. 다만 지난달 HBM 수출액과 물량은 전달보다 증가했다는 점에서 HBM 수출단가 하락을 곧바로 수요 둔화나 시장 가격 하락으로 해석하기는 어렵다. 반도체 업계 관계자는 “해당 통계에는 HBM뿐 아니라 장비 등 다른 품목도 포함돼 있어 현재 통계만으로 단정 짓기는 어렵다”고 했다. D램 시장에서는 중국 CXMT의 추격이 변수다. 트렌드포스에 따르면 2분기 D램 시장 점유율은 삼성전자 39.4%, SK하이닉스 24.9%, 마이크론 23.3%, CXMT 9.5% 순이었다. 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 점유율이 1분기 67.3%에서 64.3%로 낮아진 반면 마이크론과 CXMT는 각각 점유율을 끌어올렸다. 특히 마이크론과 CXMT의 수익성도 빠르게 높아지고 있다. 업계와 외신에 따르면 지난 2분기 영업이익률은 CXMT(82%), 마이크론(80.4%), SK하이닉스(76.3%), 삼성전자 DS부문(70%) 순이었다. 업계 관계자는 “한국 업체들이 여전히 앞서 있지만 미중 기업들이 정부의 지원을 등에 업고 추격 속도를 높이고 있다”며 “HBM은 차세대 제품의 성능과 양산 기술을 고도화해 경쟁력을 유지하고, D램은 수율 개선을 통해 원가 경쟁력을 높이는 등 적극적인 대응이 필요한 시기”라고 말했다.

최근 세간을 놀라게 만든 중국의 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’나 딥시크 ‘V4.1 플래시’, 알리바바 ‘Qwen 3.8’ 등은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 모델 크기와 관계없이 극도로 효율성을 높여 제한된 하드웨어에서 최대한 많은 토큰을 생성할 수 있다는 것입니다. 여기에 모델을 공개하기 때문에 실제로 전 세계 많은 사용자가 개인 컴퓨터나 클라우드, 그리고 내부 컴퓨터에서 이 모델들을 사용하고 있습니다. 성능에 비해 하드웨어 자원을 매우 효율적으로 사용해 비용을 절감할 수 있는 것이 높은 인기의 비결입니다. 중국 모델의 효율이 높은 이유 중 하나는 아이러니하게도 미국의 금수 조치로 인해 연산 인프라를 확충하기 어렵다는 점에 있습니다. 엔비디아 칩 수급이 힘들다 보니 어쩔 수 없이 연산 효율성을 높여야만 하는 것입니다. 물론 최근 화웨이 같은 중국 내 정보기술(IT) 기업들이 자체 AI 가속기인 ‘어센드’(Ascend) 시리즈를 공급하고 있긴 하나, 아직은 성능 면에서 엔비디아 칩과 상당한 격차가 있어 당분간 연산 효율화에 집중하는 구조가 이어질 것으로 보입니다. 물론 화웨이도 가만히 있지 않고 어센드 신경망처리장치(NPU)와 이를 모아 구성한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드(Atlas SuperPod)를 꾸준히 업그레이드하고 있습니다. 최근 개최된 화웨이 커넥트 2026 행사에서는 앞으로 2029년까지 어센드 960DT/PR, 어센드 970, 어센드 980 칩에 대한 로드맵을 공개했습니다. 흥미롭게도 중국 딥시크의 최고경영자(CEO)인 량원펑(Liang Wenfeng)은 이전 컨퍼런스 콜에서 중국의 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 화웨이의 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’가 엔비디아의 ‘GB300 NVL72 랙’을 상당 부분 대체할 수 있다고 주장한 바 있습니다. 다만 4개의 어센드 칩이 있어야 GB300 한 개를 대체할 수 있는 수준이라는 점은 인정했습니다. 그런데 공개된 수치를 보면 화웨이 어센드 칩이 GB300을 따라잡기 위해서는 여전히 상당한 시간이 필요한 것으로 보입니다. 우선 내년 1분기에 화웨이는 차세대 제품인 ‘어센드 960DT’를 선보일 예정입니다. 이 칩은 새로운 SIMD/SIMT 아키텍처를 채택해 FP32, HF32, FP16, BF16, FP8, MXFP8, HiF8, MXFP4 등 다양한 데이터 포맷을 지원합니다. 이 칩은 최대 2 PFLOPS(페타플롭스)의 FP8 연산 능력과 4 PFLOPS의 FP4 연산 능력을 지니고 있으며, 288GB HBM 메모리와 9.6TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 참고로 GB300의 dense FP4 연산 능력이 약 15 PFLOPS라는 점을 생각하면, 내년 출시할 어센드 960DT의 성능은 엔비디아 칩을 대체하기엔 아직 부족한 수준입니다. 따라서 화웨이는 수많은 어센드 NPU를 연결한 거대한 클러스터인 아틀라스 슈퍼포드를 개발했습니다. 엔비디아의 NVL72 랙 시스템이 72개의 GPU와 36개의 CPU를 사용하는 것과 달리, 아틀라스 960E 슈퍼포드는 무려 4096개의 NPU를 고속 인터페이스로 연결해 최대 16 EFLOPS의 연산 성능을 목표로 하고 있습니다. 화웨이 커넥트 2026에서 화웨이는 이렇게 많은 칩을 고속으로 연결해 하나의 거대한 연산 기계로 활용할 수 있는 신기술도 같이 공개했습니다. 예를 들어 고속 광학 인터페이스인 Hi-ONE 5500개를 적용해 기존 대비 전력을 550㎾나 절감했다고 합니다. 다만 그럼에도 전력 소모량은 상당히 많을 것으로 예상됩니다. 전기를 많이 먹는 HBM 메모리를 288GB나 장착한 데다, TSMC가 아닌 중국 파운드리인 SMIC의 공정을 사용할 수밖에 없어 성능 대비 전력 소모가 클 수밖에 없기 때문입니다. 따라서 어센드 칩을 사용한 아틀라스 슈퍼포드는 엔비디아의 NVL72 랙 시스템에 비해 전력 소모가 크고 유지비가 많이 들 것으로 예상됩니다. 이런 단점에도 불구하고 미국의 제재로 인해 엔비디아 칩 수급이 어려운 중국 내 AI 회사들은 선택의 여지가 제한된 상황에서 화웨이 칩을 사용할 수밖에 없고, 화웨이도 그 점을 잘 알고 있기 때문에 계속해서 어센드 시리즈를 개발할 예정입니다. 화웨이는 2027년 1분기에 어센드 960DT를 출시한 후 3분기에는 추론 특화 버전인 960PR을 출시하고, 2028년에는 어센드 970을 출시할 계획입니다. 어센드 970은 3.6 PFLOPS FP8/14 PFLOPS FP4의 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 2029년 출시 목표인 어센드 980에서는 다시 스펙을 두 배로 늘려 7.2 PFLOPS FP8/28 PFLOPS FP4까지 성능을 높인다는 계획입니다. 계획대로 된다면 GB300은 따라잡을 수 있지만, 2029년까지도 베라 루빈의 50 PFLOPS FP4 성능에는 미치지 못하는 수준입니다. 따라서 중국 AI 회사들은 다소 불리한 위치에 있지만, 앞서 이야기했듯이 놀라운 연산 효율화를 통해 미국 프런티어 AI 모델에 강력한 위협이 되고 있습니다. 여기에 화웨이 역시 느리지만 꾸준한 성장세를 보이고 있어, 미래에는 미국의 제재가 큰 힘을 발휘하지 못할 가능성이 높아지고 있습니다. AI 패권을 놓고 벌이는 싸움에서 쉽게 승자를 예측하기 어려운 이유입니다.

SK그룹 전문경영인 부회장 3명이 지주사 SK㈜에서 SK하이닉스로 자리를 옮겼다. 인공지능(AI) 반도체와 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 SK하이닉스의 그룹 내 비중이 커진 가운데 중국·미주 사업과 대외협력 경험을 갖춘 경영진을 핵심 계열사에 배치해 글로벌 전략과 중장기 경영 지원을 강화하려는 인사로 풀이된다. 18일 재계에 따르면 서진우 중국 총괄 부회장과 유정준 미주 총괄 부회장, 이형희 부회장이 최근 SK하이닉스로 소속을 옮겼다. 그룹 전문경영인 부회장 4명 가운데 장동현 SK에코플랜트 부회장을 제외한 3명이 SK하이닉스에 포진하게 됐다. 세 부회장의 공통점은 글로벌 사업과 대외협력 경험이다. 서 부회장은 SK텔레콤 사장과 SK플래닛 대표 등을 거쳐 중국 사업을 맡아왔고, 유 부회장은 SK E＆S와 SK온 대표 등을 지내며 북미 사업을 이끌었다. 이 부회장은 SK텔레콤과 SK브로드밴드, 수펙스추구협의회 등에서 전략·대외 업무를 맡았다. 이들 부회장은 지난달 중순부터 SK하이닉스 사장단을 포함한 임원 약 250명과 개별 심층 면담도 진행하고 있다. 현장의 애로사항과 조직 운영 상황을 점검하고, 이를 토대로 조직 정비와 중장기 경영 과제를 구체화하기 위한 것으로 알려졌다. SK하이닉스 임원 전반을 상대로 이 같은 심층 면담이 이뤄지는 것은 2012년 SK의 하이닉스 인수 직후 이후 14년 만이다. 이번 인사는 SK하이닉스가 그룹의 핵심 성장축으로 자리 잡은 상황과 맞물려 있다. AI 메모리 수요 확대와 HBM 시장 성장으로 회사의 위상이 높아진 데다, 미국을 비롯한 해외 생산거점 투자와 글로벌 고객 대응의 중요성도 커지고 있다. 미주·중국 사업 경험과 대외협력 역량을 갖춘 부회장단을 전진 배치해 이런 변화에 대응하려는 것으로 해석된다. SK그룹은 반도체 산업의 중요성과 글로벌 경영 불확실성을 고려한 인사라고 설명했다. SK그룹 관계자는 “다양한 경험과 연륜을 갖춘 경영진이 SK하이닉스의 경영 방향성을 제시하고 회사의 비전 수립을 지원할 것”이라고 말했다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 3차원(3D)으로 얹는 ‘zHBM’을 통해 AI 에이전트 응답 속도를 10배로 끌어올리겠다는 비전을 제시했다. 김인동 삼성전자 미주총괄법인(DSA) 메모리 상품기획 담당 상무는 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 ‘AI 인프라 서밋’ 발표에서 이 같은 목표를 밝혔다. 김 상무는 “현재 대화형 AI 시스템의 응답 속도는 이용자당 1초당 100토큰 수준”이라며 “앞으로 에이전트형 AI를 위해 이를 초당 1000토큰으로 10배 끌어올리는 양자 도약(퀀텀 점프)을 목표로 하고 있다”고 밝혔다. 그는 이 목표를 위해서는 AI 가속기 옆에 HBM을 나란히 배치하는 2.5D 방식이 아니라 가속기 상단에 HBM을 직접 얹는 수직 적층형 ‘zHBM’이 필수라고 강조했다. 김 상무는 이 같은 구조를 “호텔 객실 내에 1층 로비로 직행하는 전용 엘리베이터를 두는 것”이라고 비유했다. 데이터 이동 거리와 지연 시간을 극단적으로 줄일 수 있다는 설명이다. zHBM은 HBM5와 비교해 최대 8배 성능과 3배 이상의 전력 효율을 구현할 수 있다고 했다. 이날 AI 인프라 서밋에서는 AI 서비스의 핵심 기술로 꼽히는 고대역폭 메모리(HBM)의 독주가 앞으로도 계속 이어질 것이라는 전망도 나왔다. AI 인프라 서밋 패널 토의에 참석한 인텔과 오픈AI의 기술진은 HBM을 대신할 기술로 주목받아온 ‘컴퓨트익스프레스링크’(CXL)에 부정적인 견해를 내보였다. 오픈AI 관계자는 “AI 모델을 실제 구동하는 입장에서 CXL의 쓰임새를 찾지 못하겠다”고 말했다.

SK하이닉스가 인텔과 미국 내 메모리 반도체 생산 방안을 협의 중인 것으로 전해졌다. 인공지능(AI) 확산으로 고대역폭메모리(HBM) 등 메모리 수요가 급증하자 호남 생산거점 확대와 함께 미국·일본 등 해외 생산기지 구축도 검토하는 분위기다. 로이터는 16일 논의에 정통한 관계자 3명을 인용해 SK하이닉스가 인텔의 미국 오하이오 공장 일부를 임차하는 방안을 논의중이라고 보도했다. 현지에서는 인텔과 SK하이닉스, 메모리 공급을 원하는 주요 클라우드 업체가 합작법인(JV)을 설립하는 방안도 거론된다. 로이터는 협상이 아직 초기 단계이며 오하이오에서 생산할 메모리 종류도 확인되지 않았다고 전했다. SK하이닉스는 이날 “경쟁력 강화를 위해 다양한 방안을 검토 중이나 현재 어떠한 사안도 확정된 바 없다”고 밝혔다. 만일 협력이 성사돼 미국에서 웨이퍼 생산에 나서면 SK하이닉스의 첫 미국 메모리 전공정 거점이 된다. 이와 별도로 현재 인디애나주에 건설 중인 시설은 고대역폭메모리(HBM) 첨단 패키징을 위한 후공정 거점이다. 오하이오 공장 인수설은 지난 7월에도 제기됐지만 SK하이닉스는 당시 부지와 공장을 인수할 계획이 없다고 밝혔다. 두 회사는 2020년 SK하이닉스가 인텔의 낸드·솔리드스테이트드라이브(SSD) 사업 인수를 결정하고 이듬해 미국 자회사 솔리다임을 출범시키면서 사업적으로 인연을 맺었다. 최태원 SK그룹 회장은 당시 전력과 용수, 인력 등 여건이 맞는다면 미국을 포함해 어디든 신규 메모리 생산거점을 검토할 수 있다는 뜻을 밝혔다. 이어 지난달에는 일본 미야기현도 추가 생산거점 후보로 거론됐다. 최 회장은 지난 1일 아사히신문 인터뷰에서 일본을 “매우 매력적인 투자 후보지”라고 평가하며 현지 생산 가능성을 열어뒀다. 다만 구체적인 지역이나 투자 방식은 아직 정해지지 않았다. 생산 확대의 중심은 국내다. SK하이닉스는 지난달 용인 Y2와 청주 M17에 총 54조 3000억원을 투자하기로 했으며, 호남권에도 용인 이후 수요에 대응할 차기 생산거점 구축을 추진하고 있다. 해외 생산 검토의 배경에는 AI가 끌어올린 메모리 수요가 있다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 15일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 ‘AI 인프라 서밋’에서 “메모리 생산 능력이 매우 제한적이고 가격도 5~7배 올랐다”며 “내년에는 상황이 더 악화할 것”이라고 말했다. 시장조사업체 트렌드포스는 D램 공급 부족이 내년까지 이어지고, 신규 생산시설이 공급에 본격적으로 기여하는 시점은 2028년이 될 것으로 내다봤다.

삼성이 약 3000억원 규모의 네덜란드 반도체 설계 스타트업 ‘유클리드’ 투자에 공동 투자자로 참여했다. 유클리드는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와는 구조가 완전히 다른 인공지능(AI) 반도체 설계업체로 차세대 반도체 기술 선점에 나선 모습이다. 유클리드의 베르나르도 카스트룹 최고경영자(CEO)는 15일(현지시간) 미국 경제방송 CNBC와 인터뷰에서 서머싯 캐피탈 파트너스, 이노베이션 인더스트리, 스케일업 유럽펀드 등이 참여한 2억 3100만 달러(약 3150억원) 규모의 시리즈 A 투자에 삼성이 공동 투자자로 이름을 올렸다고 밝혔다. 유클리드는 2024년 설립된 네덜란드 기업으로 기존 GPU와는 완전히 다른 구조로 추론용 AI 반도체 시스템을 설계하는 기업이다. 단일 칩 개발을 넘어 연산 장치와 메모리 아키텍처, 데이터센터 시스템 등 플랫폼을 구축하고 있다. 유클리드는 아직 대규모 검증을 거치지는 않았지만, 자체 개발한 AI 반도체 시스템을 활용하면 AI 데이터센터를 구축·운영하는 데 드는 비용과 전력 사용량을 크게 줄일 수 있다고 설명했다. 유클리드는 2028년 실물 반도체 시스템을 내놓는 것을 시작으로 2030년까지 수천 곳의 기업에 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다고 카스트룹은 덧붙였다. 현재 AI 반도체 시장은 엔비디아의 GPU가 사실상 독점하고 있지만, 최근 들어 빅테크와 스타트업들이 자체 AI 반도체 개발에 속속 뛰어들고 있다. 오픈AI는 지난달 업계를 주도할 속도와 효율성을 갖췄다는 AI 반도체 ‘할라페뇨’를 발표했다. 구글과 아마존웹서비스(AWS), 메타 등도 자체 AI 반도체 업그레이드를 가속하고 있다.

광주과학기술원(GIST)이 첨단 후공정과 인공지능(AI) 반도체 실증을 아우르는 개방형 연구 인프라 구축에 박차를 가하고 있다. AI 반도체 연구와 인재 양성을 총괄할 ‘A수도권 메모리·전공정(前工程)에 쏠린 국내 반도체 지형을 흔들 승부수가 전남광주에서 제시돼 눈길을 끌고 있다. GIST는 AI 반도체 연구와 인재 양성을 총괄할 ‘AI반도체연구원(GIANTS·Global Institute of AI aNd Technology Semiconductor)’ 설립을 추진 중이다. 이미 착공 채비를 마친 첨단AI반도체팹 역시 팹리스·대학·연구기관·소부장(소재·부품·장비) 기업이 공동 활용하는 개방형 플랫폼을 지향한다. GIANTS의 핵심은 단순한 ‘반도체 공장’이 아니다. AI 시대의 새 병목으로 부상한 2.5D·3D 첨단 패키징, 칩렛 이종집적, CPO(광학연결) 기술을 연구·검증하는 공공 테스트베드 구축이 골자다. 여기에 로봇·모빌리티·국방 등 산업 현장의 AX(AI Transformation) 실증까지 접목한다. 양성 GIST 기계로봇공학과 교수 겸 AI반도체연구원 설립추진단장은 “과거엔 단일 소자의 연산 속도가 관건이었지만, AI 시대엔 서로 다른 칩을 잇는 패키징이 시스템 성능과 발열을 가르는 병목”이라며 “다품종 소량 생산이 많은 AI 반도체 특성상 공적 테스트베드가 절실하다”고 말했다. GIANTS의 차별점은 개방성이다. 대기업 양산시설이 수율 확보에 매달린다면, GIANTS는 산·학·연이 장비를 공유하는 공공 플랫폼을 표방한다. 임기철 GIST 총장은 이를 벨기에 IMEC식 ‘개방형 우산(Umbrella)’ 모델에 빗댔다. 임 총장은 “지스트가 완벽한 개방형 체제로 운영하겠다”며 “한 기관의 성과가 아니라 호남권 전체 반도체 경쟁력을 끌어올릴 마중물이 돼야 한다”고 밝혔다. 임 총장은 이어 “전공정만으론 반도체 경쟁력이 결정되지 않는 시대”라며 “첨단 패키징·AI 실증·인재 양성을 하나로 엮어야 서남권이 국가 공급망의 새 축이 될 수 있다”고 강조했다. 한편 3대 핵심사업의 원활한 추진을 위해 향후 5년간 약 6100억원 규모의 재원이 필요한 것으로 파악된다. 사업별 소요 재원은 과학기술정보통신부 소관 인재 양성 200억원, 산업통상자원부 소관 반도체 팹 증설 3650억원, 국토교통부·지자체 연계 AX 실증 2250억원 등이다. GIST는 이 가운데 정부와 적극적인 매칭을 통해 재원을 확보하는 것을 주요 과제로 보고 있다. GIST는 광주 상무지구 도심융합특구를 핵심 거점으로 삼기 위한 준비에 들어갔다. 상무지구 도심융합특구는 최근 반도체 클러스터 배후단지로 지정된 데다, 2029년 반도체 팹 1단계 준공과 2030년 양산 일정과도 맞물려 있어 인재 양성과 연구개발, 기업 지원을 연계할 수 있는 공간으로 주목받고 있다. GIST는 관련 사업의 2028년 본예산 반영과 집행을 목표로 정부·지자체와 협의를 본격화한다는 계획이다. 인재 양성 체계인 ‘TR 3트랙’은 직업계고·전문학사(50%), 학사(25%), 석·박사(25%)를 잇는 전주기 모델이다. 글로벌 협력도 잰걸음이다. Arm과 손잡고 5년간 1400명 규모의 ‘GIST-Arm 스쿨’을 열었고, 에머슨 산하 NI로부터 55억원 상당의 아카데믹 볼륨 라이선스(AVL)를 기증받아 ‘GIST-NI 스쿨’을 구축했다. 설계자동화(EDA) 강자 시높시스와도 공동연구에 착수, 설계-검증-평가 트라이앵글을 완성했다. 설계→공정→패키징→검증→실증→인재로 이어지는 전주기 거점 구상이 산·학·연 공동 활용 체계로 안착할 수 있을지, ‘개방형 오픈팹’의 성패에 반도체 업계의 시선이 쏠린다.

코스피가 장 초반 소폭 반등하고 있다. 최근 급락 흐름 이후 반도체 대형주를 중심으로 저가 매수세가 일부 유입됐지만, 외국인과 기관의 동반 매도와 종목별 차별화 장세가 이어지며 상승 폭은 제한되는 모습이다. 16일 오전 9시 10분 기준, 한국거래소에 따르면 코스피는 전 거래일보다 7.79포인트(0.12%) 오른 6635.05를 나타냈다. 지수는 6611.24에 출발한 뒤 6647.14까지 올랐고, 장중 저점은 6598.87이다. 전날 6627.26으로 마감하며 0.85% 하락했던 지수는 이날 반등을 시도하고 있다. 수급은 개인이 버티는 양상이다. 개인은 1933억원 순매수하고 있지만 외국인은 2088억원, 기관은 278억원 각각 순매도 중이다. 프로그램 매매도 차익거래 108억원 매도 우위, 비차익거래 1361억원 매도 우위로 전체 1469억원 순매도를 기록했다. 시장 전반의 체감은 강하지 않다. 상승 종목은 311개, 보합은 75개인 반면 하락 종목은 496개로 더 많다. 지수가 강보합권에 머물고 있지만 개별 종목별로는 하락 종목 수가 우세한 흐름이다. 시가총액 상위 종목에서는 반도체와 2차전지, 자동차, 바이오가 엇갈렸다. 삼성전자(005930)는 248500원으로 보합이고 SK하이닉스(000660)는 1703000원으로 0.77% 올랐다. 삼성전자우(005935)는 2.78%, LG에너지솔루션(373220)은 2.74% 상승했다. 반면 현대차(005380)는 0.95%, 삼성바이오로직스(207940)는 0.64%, 삼성생명(032830)은 0.53%, SK스퀘어(402340)는 0.40% 내렸다. KB금융(105560)은 0.17% 상승했다. 장 초반 강세 종목으로는 주연테크가 20.81% 뛰었고 LS에코에너지가 18.76% 올랐다. 깨끗한나라우는 7.25%, 해성디에스는 6.64%, KEC는 6.18% 상승 중이다. 반면 비비안은 7.73% 하락했고 카카오페이는 6.78%, 진흥기업2우B는 6.30%, 영풍은 5.94%, 한컴라이프케어는 4.26% 내렸다. 최근 시장 변동성이 커진 점도 투자심리에 부담으로 남아 있다. 전날 KRX 애프터마켓에서는 변동성완화장치가 총 1112회 발동됐고, 이 가운데 코스피는 228회를 기록했다. 애프터마켓은 정규장과 같은 발동 기준이 적용되는 데다 거래대금이 정규장 대비 낮아 체결 수급에 따라 가격 흔들림이 커질 수 있는 구조다. 다만 시장 전체의 종목별 고저 변동폭은 코스피 애프터마켓이 2.9%로 정규장 4.1%보다 낮아, 발동 횟수 확대가 곧 시장 전반의 불안 심화로만 연결되지는 않는다는 해석도 나온다. 반도체 업종은 최근 조정의 중심에 있었던 만큼 이날도 방향성을 주도하는 모습이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 흐름이 엇갈리는 가운데, 인공지능 투자 속도 조절론과 메모리 수요 둔화 우려가 여전히 대형 기술주 변동성을 키우는 요인으로 작용하고 있다. 최근 급락 이후 낙폭 과대 인식에 따른 반발 매수도 유입되고 있지만 미국 연방공개시장위원회 결과를 앞둔 경계감까지 겹치며 지수의 탄력은 제한되는 분위기다. 거래량은 16254천주, 거래대금은 1조1712억1000만원으로 집계됐다. 코스피의 52주 최고는 9385.59, 52주 최저는 3365.73이다. 당분간은 반도체 대형주 주가 흐름과 외국인 수급, 장중 변동성 확대 여부가 지수 방향을 가를 핵심 변수로 꼽힌다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

미 국채 10년물 금리가 ‘마의 5%’를 뚫고 미 연방준비제도(Fed)의 기준금리 인상이 초읽기에 들어간 가운데, 최근 상승분을 반납하며 급락한 ‘삼전닉스’에 대해 “지금이 반등을 준비할 시점”이라는 증권가 보고서가 나왔다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 16일 보고서를 내고 “인공지능(AI) 개발 속도 지연에 대한 우려 속에서도 오히려 AI 인프라 투자는 상향 조정되고 있다”면서 삼성전자와 SK하이닉스를 최선호주로 제시했다. 김 본부장은 “AI 개별 모델의 출시 일정 지연 가능성을 AI 인프라 투자 사이클 둔화로 직접 연결하는 것은 시기상조로 판단된다”며, 미국 하이퍼스케일러의 내년 AI 인프라 투자는 전년 대비 63% 증가한 1조 3000억 달러로 시장 전망치(1조 1000억 달러)에서 상향 조정되고 있는 추세라고 설명했다. 이어 “주요 고객사의 고대역폭메모리(HBM)와 고성능 DRAM 중심의 메모리 주문에서 감소 조짐은 전혀 확인되지 않고 있다”면서, 현재 고객사들의 메모리 수요 충족률은 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 테크놀로지 기준 60%에 그친다고 말했다. 김 본부장은 “메모리 업체들의 재고가 10일 치 미만으로 역사적 최저치를 기록하고 있는 상태”라며 “내년 공급 물량은 더욱 타이트할 전망으로, 주요 고객사들은 내년 공급 부족 심화를 감안해 선제적 물량 확보에 나서고 있다”고 덧붙였다. 또 “과거 반도체 주가는 수요 우려가 제기될 때마다 선조정을 받았지만, 이번 사이클은 다른 것으로 판단된다”면서 “현재 반도체 주가는 AI 투자 둔화를 선반영하고 있지만, 주가와 펀더멘털 괴리가 확대되고 있는 지금이 향후 반등을 준비할 시점”이라고 강조했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이달 초 오픈AI의 ‘GPT-아스트라’ 공개를 기점으로 메모리 수요 증가에 대한 기대감이 재차 고개를 들며 주가가 반등했다. 그러나 미 국채 10년물 금리가 5%를 돌파한 데다 앤트로픽과 오픈AI 등 AI 기업 수장들이 ‘AI 속도조절론’을 꺼내 들며 상승세를 타던 주가에 삭풍이 불었다. 삼성전자는 14일 4.24% 급락한 뒤 전날 0.6% 반등했다. SK하이닉스는 14일 7.12% 급락한 뒤 전날 0.88% 반등했다. 이어 미 연방공개시장위원회(FOMC) 회의 마지막날인 16일 삼성전자와 SK하이닉스는 장 초반 보합세를 이어가고 있다. 연준은 17일 오전 3시(한국시간) 기준금리 인상 여부를 발표한다.

세계 4위 中 대표 메모리 CXMT시총 200조원 상장 앞둔 YMTCD램은 창신·낸드는 양쯔 ‘공세’허페이시, 창신에 3조원 80% 투자 한국인 직원 1% ‘기술유출’ 그림자美 제재 비웃듯 장비까지 국산화한국이 중국과 비교해 우위를 보이는 단 하나 남은 분야가 있다면 메모리 반도체다. 지난 7월 상하이 증시에 성공적으로 상장한 중국 창신메모리(CXMT)는 삼성전자, SK하이닉스와 미국 마이크론에 이어 세계 4위 메모리업체로 우뚝 섰다. 올해 연말쯤 상장을 준비 중인 양쯔메모리(YMTC)와 함께 ‘메모리 쌍두마차’로 불리는 두 기업은 인공지능(AI) 붐에 따른 메모리 품귀현상에 애플의 요구도 무시할 정도로 콧대가 높아졌다. 턱밑까지 따라붙은 중국의 ‘반도체 굴기’ 상황을 짚어봤다. “AI 호황에 취할 때가 아닙니다. 중국이 반도체 물량 공세를 벌이면 가격 침체기에는 감산하는 일반적인 기업 논리가 사라져 다른 산업처럼 점차 주도권을 넘겨줄 수 있습니다.” 15년간 삼성그룹 중국 본사에서 근무한 이병철 세종연구소 연구위원이 내놓는 섬뜩한 경고다. 2016년 중국 안후이성 허페이에서 창업한 창신메모리의 목표는 ‘중국판 삼성전자’였다. 창신메모리는 파산한 독일 반도체 기업 키몬다의 핵심 기술 자산을 인수해 2019년 D램 생산에 성공한다. 하지만 전체 직원 2만명 가운데 1% 이상이 한국인일 정도로 삼성으로부터의 기술유출이 창신메모리의 눈부신 성장 뒤에 숨어있다. 창신메모리 성공의 또 다른 주역은 지분 36.79%를 보유한 허페이시다. 중국 안후이성의 성도 허페이시는 2016년 창신메모리 1기 프로젝트에 투입된 3조 6300여억원 가운데 약 2조 9000억원을 투자했다. 10년 넘게 기다린 끝에 지난해 처음 창신메모리가 흑자를 기록한 뒤 올해 상장에도 성공하면서 초기투자금의 80%를 감당했던 허페이시는 그야말로 ‘대박’을 거뒀다. 평범한 중소도시가 첨단산업 육성의 투자자로 나서며 중국에선 ‘허페이 모델’이라는 말이 생길 정도였다. 중국산 반도체는 저렴할 것이라는 기존의 통념도 뒤집히고 있다. 지난 6월 창신메모리 공장에서는 반도체 가격을 낮춰달라고 요구하던 화웨이 협력사 직원들이 클린룸에서 쫓겨난 일이 있었다. 트럼프 정부의 반발에도 중국 반도체를 사용하겠다고 나선 애플 역시 가격 협상에 어려움을 겪고 있다. 창신메모리 D램을 탑재한 64GB DDR5가 경쟁사인 삼성전자나 SK하이닉스보다 더 높은 가격을 매길 정도로 ‘시장 지배력’을 갖게 됐기 때문이다. 이런 상황에 대해 산업계에서는 이제 중국 메모리 업체들이 고객을 선별할 정도로 협상력이 높아졌다는 평가가 나온다. 이 연구위원은 창신메모리 D램 가격이 삼성전자보다 높아진 것에 대해 “순간적인 수요와 공급의 문제”라고 설명했다. 창신메모리는 상하이와 허페이에 두 개의 공장을 신설 중이며 세 번째 공장 부지도 지방 정부와 협상 중이다. 2030년이면 현재 생산량의 두 배인 매달 60만장의 웨이퍼를 생산해 마이크론을 뛰어넘을 것으로 전망된다. 중국에서 ‘반도체 국가대표’로 밀고 있는 창신메모리는 반도체 경기가 죽는다 해도 마이크론보다 버티는 힘이 훨씬 강해 세계 3위 메모리업체로 올라설 것으로 관측된다. 올해 상장으로 시가총액 1조 위안(약 200조원)을 목표로 하는 양쯔메모리도 연말에 완공되는 우한의 세 번째 공장에 이어 두 개 공장을 추가로 지을 예정이다. 중국 ‘반도체 굴기’의 최대 장애물은 미국이 수출을 막은 네덜란드 ASML의 노광장비와 같은 기술 장벽이다. 중국 화웨이는 수년간에 걸쳐 심자외선(DUV) 노광장비 국산화를 총괄하며 반도체 자립을 이끌고 있다. ‘칩 설계도’를 실리콘 웨이퍼 위에 새겨 넣는 노광장비는 ASML이 세계적으로 독점 중인데 미국의 제재가 되레 중국의 독자 기술 발전을 가속시킨다는 지적이 나온다. 삼성전자와 SK하이닉스의 거액 성과급이 중국으로의 기술 유출을 차단할 것이란 전망에 대해 충분하지 않다는 의견도 있다. 황재원 대한무역투자진흥공사(코트라) 전 중국지역본부장은 “중국 반도체 굴기의 핵심 인물인 량몽송은 대만 TSMC와 삼성전자를 거쳐 중국 반도체업체 SMIC의 최고경영자가 됐다”면서 “금전 보상만으로 인재 유출을 모두 막을 수는 없다”고 말했다. 중국 메모리 쌍두마차가 턱밑까지 따라붙은 상황에서 우리 반도체 산업은 ‘기술 초격차’를 유지하기 위해 위기의식을 가져야 한다는 것이 전문가들의 공통된 진단이다. 이 연구위원은 “정부와 기업이 하나가 되어 ‘반도체 낙동강 전선’을 사수해서 중국의 추월을 막아야 한다”고 강조했다.

앤트로픽·오픈AI “안전 검증 필요”젠슨 황 ‘AI 파국론’ 전망에 선 그어 인공지능(AI) 개발 속도조절론이 소위 ‘세기의 논쟁’으로 부상한 가운데, 글로벌 빅테크 및 AI 선두 기업들의 입장이 갈리고 있다. 인간이 예측할 수 없는 AI의 위험에 대응할 필요가 있다는 생각은 같다. 하지만 엔비디아는 AI 고도화 가속, 앤트로픽·오픈AI는 개발 속도 조절, 마이크로소프트(MS)는 인간의 통제 강화 등 사업 영역과 이익에 따라 분화가 심화하는 모습이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 14일(현지시간) 미국 로스앤젤레스에서 열린 ‘올인 서밋’에서 AI 고도화가 인류 파멸로 이어질 수 있다는 전망에 대해 “과학에 근거하지 않았다”고 밝혔다. 또 인터뷰 도중 도널드 트럼프 미국 대통령이 전화해 AI 파국론을 “사기”라고 일축하자 황 CEO는 “(트럼프 대통령이) 이 문제의 복잡성을 잘 이해하고 있다”고 했다. AI 속도조절론에 가장 뚜렷하게 선을 그은 셈이다. MS가 이날 내놓은 답은 ‘통제’다. MS는 ‘AI 행동강령’을 공개하고 “AI는 의식을 갖고 있지 않고 의식을 모방하도록 설계돼서도 안 된다”고 밝혔다. AI가 인간의 수정이나 종료 명령을 거부하지 못해야 하며, 인간에게 통제권이 없다면 AI의 범용성, 자율성, 성능 일부를 포기할 수 있다는 원칙도 담았다. 무스타파 술레이만 MS AI CEO는 이를 향후 자체 AI 모델을 규율할 ‘헌법’이라고 설명했다. 속도조절론은 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 지난 12일 불을 붙였다. AI가 다음 AI 개발을 돕는 ‘재귀적 자기 개선’과 통제망 이탈 사례가 잇따르자 안전 연구와 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 벌자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO, 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 공감했다. 하지만 해당 논의가 AI 산업 전반으로 확산되자 해법은 갈렸다. 황 CEO의 속도조절 선 긋기는 AI 전체의 연산량 증가가 곧 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 수요 증가로 이어지면서 엔비디아의 이익이 확대되기 때문으로 보인다. MS는 AI를 얼마나 빨리 개발하느냐보다 기업과 이용자가 계속 안심하고 쓸 수 있느냐가 중요하다. 애저 클라우드와 마이크로소프트365, 코파일럿 등 기업용 서비스에서 AI 활용이 늘수록 사업도 커진다. AI에 대한 불신으로 인한 도입 위축이나 기술 발전 둔화는 부담이다. 개발 속도 감속보다 ‘통제 가능한 AI’를 앞세운 배경으로 읽힌다. 반면 속도조절론을 처음 꺼낸 프런티어 모델 개발사들은 안전 책임뿐 아니라 막대한 개발비 부담도 안고 있다. 새 모델 출시 주기가 짧아질수록 거액을 들여 학습한 모델에서 투자비를 회수할 시간도 줄어든다. 오픈AI가 2030년까지 부담할 것으로 예상되는 컴퓨팅 비용만 7500억 달러(약 1020조원)에 이른다. 속도조절론을 AI 고도화에 대한 순수한 논쟁으로만 보기는 어렵다는 시각도 나온다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 더버지는 안전 규칙 강화가 막대한 비용을 감당할 수 있는 선두 업체에 유리한 반면 후발주자와 오픈소스 진영에는 진입 장벽으로 작용할 수 있다고 지적했다. AI 안전 보장을 위한 제동이 기존 업체의 시장 지배력을 굳히는 ‘사다리 걷어차기’가 될 수 있다는 것이다. 증시는 이런 논쟁이 AI 인프라 투자 둔화로 이어질 가능성을 우려했다. 간밤 미국에서 필라델피아반도체지수가 5.9% 급락했고 엔비디아와 마이크론은 각각 3.4%, 5.3% 내렸다. 모델 개발이 실제로 느려지면 데이터센터와 GPU, 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 둔화할 수 있다는 우려가 반도체주에 영향을 미친 것이다.