지난해 글로벌 경기 침체에 따라 반도체와 모바일 부문 실적이 악화된 삼성전자에서 직원 평균 보수가 900만원가량 줄었다. 사내이사 5명의 평균 급여는 20억원 감소했고, 반도체 재고자산은 1년 새 12조원 이상 불었다. 7일 삼성전자가 공시한 2022년도 사업보고서에 따르면 지난해 2월 회장으로 승진하며 삼성전자 SAIT(옛 종합기술원)로 자리를 옮긴 김기남 회장은 회사로부터 총 56억 7200만원의 보수를 받았다. 이는 전년 대비 29억 7200만원 줄어든 액수다. 삼성전자 경영진 중에서는 한종희 부회장(DX부문장)이 가장 많은 46억 3500만원을 받았고, 모바일 사업부(MX)를 이끄는 노태문 사장이 41억원의 보수를 받았다. 한 부회장과 삼성전자 대표이사를 맡고 있는 경계현 사장(DS)은 반도체 사업의 침체 속에 29억 5300만원을 받았다. 이재용 회장은 2017년부터 6년째 무보수 경영을 이어 갔다. 미등기 임원 918명의 평균 급여액은 7억 300만원으로 집계됐다. 국내 5대 그룹 중 유일하게 공채 제도를 유지하고 있는 삼성전자는 불황에도 일자리 창출에 힘쓴 것으로 확인됐다. 삼성전자의 지난해 말 기준 국내 직원수는 12만 827명으로 전년 대비 7342명 늘었다. 다만 이들의 평균 보수는 1억 3500만원으로 전년 대비 6.3% 줄었다. 남자 직원(8만 9102명)은 평균 1억 4300만원을, 여성 직원(3만 1725명)은 평균 1억 1000만원을 받았다. 지분율 1% 미만 소액주주는 581만 3977명으로 1년 새 74만 7626명 늘었다. 다만 지난해 9월 19일 기준 주주 총수가 601만 4851명이었던 점을 고려하면 약 3개월 사이 20만명 규모의 소액주주가 이탈한 것으로 보인다. 지난해 말 기준 재고 자산은 52조 1878억원으로, 전년 대비 20.7% 늘었다. 이 가운데 글로벌 메모리 불황의 직격타를 맞은 DS부문의 재고는 2021년 말 16조 4551억원에서 지난해 말 29조 576억원으로 76.6% 급증했다.

지난해 글로벌 금융시장 투자 환경은 최악이었다. 미국의 긴축에 따른 달러 강세와 금리 상승, 중국의 제로 코로나 정책에 따른 경기 둔화 및 러시아우크라이나 전쟁 등이 이어지면서 주요 글로벌 주식시장이 크게 떨어졌다. 미국 스탠더드앤드푸어스(S&P)500과 나스닥 지수는 2022년 각각 19.4%, 33.1% 하락했으며, 코스피도 24.9% 하락세를 그렸다. 올해도 경기침체가 계속될 것이라는 전망이 있지만 중장기적인 관점에서 글로벌 증시는 바닥 형성 및 반등 가능성이 높다. 최근 챗GPT가 시장의 주목을 받으면서 인공지능(AI) 기술 관련 개별 종목이 강세를 나타냈으며 전 세계적인 전기차 시장 확대 기조와 미국 테슬라의 상승세에 힘입어 이차전지 주가 강세를 보였다. 특히 이달에는 중국 양회, 미국 인플레이션감축법(IRA) 세부안 공개 등이 예정돼 있다. 미국의 금리 인상 우려 및 달러 강세 등은 단기적으로 국내 증시 하락 요인이지만, 중국 리오프닝에 따른 경기부양에 대한 기대감은 국내 증시에 긍정적으로 작용할 것으로 보인다. 글로벌 경제성장률이 국제통화기금(IMF)을 중심으로 상향 조정되고 있고 중국 경제활동 재개에 따라 수요가 개선될 것이라는 기대가 높아지고 있어서다. 중국 부동산, 인프라 부양과 관련된 철강 및 비철금속 업종과 소비재 기업을 주목할 필요가 있다. 중국은 중앙정치국 회의에서 인프라 사업 확대를 재차 강조했다. 지난달에는 시멘트, 철강 가격도 인상하면서 업황 회복에 나섰다. 일부 지방정부에서는 모기지 금리 인하와 기존 주택 매매 제한 폐지 등 부동산 규제 완화 정책을 이어 가고 있다. 특히 오는 4일 중국 양회 개최를 앞두고 있어 경기 민감주 및 성장 테마(챗GPT·AI) 중심의 강세가 이어질 전망이다. 중국 시장의 회복은 국내 증시에도 호재라는 관측이 나온다. 국내 증시 전문가들은 2023년 유망 업종으로 반도체, 이차전지, AI, 바이오 등을 꼽고 있다. 반도체는 챗GPT 열풍이 있었지만 메모리 반도체 가격이 아직 오를 기미가 없어 당장 유망 업종으로 꼽기 어려워 보이나 올해 저점을 찍고 돌아설 것으로 예상된다. 이차전지는 미국 투자 속도를 높이고 있는 종목 등이 유망하다는 분석이 있다. AI 관련주는 글로벌 빅테크의 AI 경쟁 본격화에 이어 한국 정부까지 AI 사업에 힘을 싣겠다고 나서면서 강세가 이어질 것으로 보인다. 빅데이터 증가와 AI 기술 발달에 따른 신약 개발 증가로 바이오 업종도 중장기적으로 긍정적으로 예측된다. 한국투자증권 송파PB센터 영업팀장

KAIST 전기 및 전자공학부 유회준 교수가 반도체올림픽으로 불리는 올해 국제고체회로학회(ISSCC)에서 세계 톱5에 이름을 올렸다.KAIST는 1일 미국 샌프란시스코 메리어트호텔에서 열린 ISSCC 70주년 기념식에서 유 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 톱5 안에 들어 최다 논문 발표자로 선정됐다고 밝혔다. 동양인으로 유일하다. 유 교수는 1995년에 현대전자(현 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 ISSCC에 한국 최초로 논문을 발표했다. 이후 유 교수는 KAIST로 옮긴 뒤 2000년부터 지금까지 62편의 논문을 발표해 이 학회 발표 논문수는 총 63편에 이른다. 이 학회에 발표한 유 교수의 논문은 DRAM 관련 반도체 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체 14편 등이다. 특히 유 교수는 2008년부터 인공지능(AI) 반도체 연구를 시작해 2014년 세계 최초로 DNN(심층 신경망) 가속기를 발표하는 등 현재까지 총 18 편의 AI 반도체 연구결과를 발표했다. 2019년 아시아 교수 중 ISSCC 첫 AI 반도체 기조강연자로 초청되기도 했다. 앞서 유 교수가 1996년 쓴 ‘DRAM의 설계’는 삼성전자, 하이닉스 기술자의 필독서로 활용됐다. 유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 됐고, 최근 국내 AI 반도체 벤처 창업으로 이어지고 있다. 이 가운데 ‘리벨리온’은 챗GPT(대화전문 인공지능 챗봇)용 가속 인공지능 아톰칩을 개발해 KT와 상용화를 하고 있고, ‘모빌린트’는 자동차용 인공지능 칩을 개발해 올해 CES(세계가전전시회)에서 선을 보였다. 유 교수는 올해 지능형 반도체 등을 활용한 저전력 동작 상보 심층신경망(C-DNN), 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF 가속 칩을 세계 처음 개발해 혁신적 연구방향을 제시했다는 평가를 받는다. 또 한국 메모리산업과 시스템반도체 기술의 업그레이드와 도약을 위한 연구를 그치지 않고 있다. 유 교수의 성과를 두고 일본 동경대 전자공학과 타케우치 교수는 “항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다”고 했고, 미국 MIT 아난싸 찬드라카산 교수는 “끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다”고 말했다.

챗GPT의 등장으로 인공지능(AI)은 디지털 시대에 거스를 수 없는 대세가 됐다. AI는 스스로 판단해 작업을 최적화, 효율화하고 많은 분야에서 에너지를 절감할 것으로 예상된다. 하지만 AI 스스로는 개발, 구축, 운영에 천문학적인 비용이 들어가며, 전력 소모가 극심하다. 모든 업계가 환경·사회·지배구조(ESG) 경영을 부르짖는 시대를 이끄는 AI가, 정작 엄청난 에너지를 소비하는 역설적인 상황이다. ●SKT ‘에이닷’ GPU 1040개 사용 초거대 AI는 복잡한 연산을 동시다발로 하기에 고성능 처리장치를 필요로 한다. 그런데 고성능 처리장치는 전기를 많이 쓴다. 초거대 AI 운용엔 대체로 중앙처리장치(CPU)가 아닌 그래픽처리장치(GPU)가 쓰인다. AI반도체 시장점유율 90% 이상을 차지하는 엔비디아의 최신 GPU ‘A100’의 소비전력은 모델에 따라 300~400W(와트)이며 시간당 전력 소비량은 300~400Wh(와트시)이다. 초거대 AI 운용엔 GPU가 수백~수천개 사용된다. SK텔레콤의 초거대 AI 서비스 ‘에이닷’의 기반인 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’엔 A100이 1040개 들어간다. 챗GPT 구동엔 A100 1만개가 사용되는 것으로 알려졌다. 초거대 AI 운용에 필수인 인터넷데이터센터(IDC)도 대표적인 고전력 시설이다. 산업통상자원부의 지난달 자료에 따르면 IDC 한 개당 평균 연간 전력 사용량은 25GWh(기가와트시)로, 4인가구 기준 6000가구가 사용하는 전력량과 같은 수준이다. 애초에 AI 연산용이 아니라 그래픽 처리 속도를 높이기 위해 만들어진 GPU는 데이터를 한 번에 대량으로 처리할 수 있지만, 값이 비싸고 전력도 많이 소비한다. 이에 신경망처리장치(NPU)라는 AI 전용 반도체 개발이 GPU의 문제를 해결할 대안으로 주목받았다. SK텔레콤이 지분 50%를 보유한 사피온이 2020년 발표한 NPU ‘X220’은 지난해 AI 구동 성능 테스트에서 엔비디아의 ‘A2’를 뛰어넘은 바 있다. 그러면서도 65W에 불과한 소비전력은 고성능 CPU들과 비교해도 적은 축에 들어간다. 사피온은 올해 전작 대비 성능을 약 4배 향상시킨 신제품 ‘X330’을 출시할 예정이다. KT와 ‘AI 드림팀’을 이룬 반도체 회사 리벨리온도 ‘아톰’이라는 NPU를 개발했다. 아톰 역시 소비전력이 60~150W에 불과하며 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원한다. 개발 환경 등 현재 AI 생태계 자체가 GPU 체제에서 세워진 만큼 NPU 시장이 짧은 시일 내에 활성화되긴 어려울 것으로 보인다. 이에 GPU와 함께 칩셋을 이루며 방대한 데이터를 빠르게 처리하는 고성능 D램인 고대역폭메모리(HBM)가 AI 반도체의 효율을 극대화할 수 있는 방책으로 떠올랐다. ●침체된 반도체 시장 훈풍 기대감 SK하이닉스의 3세대 ‘HBM3’ 제품은 A100에 탑재되고 있으며, 엔비디아의 차기 GPU 신제품에 4세대 ‘HBM4’가 적용될 전망이다. 삼성전자는 HBM에 AI 프로세서를 결합한 지능형메모리(HBM-PIM) 제품을 AMD의 최신 GPU 제품에 공급하고 있다. 삼성전자에 따르면 HBM-PIM을 활용하면 기존 GPU 가속기 대비 평균 성능이 2배 증가하고 에너지 소모는 50% 감소한다. 업계에선 이런 고성능 D램이 얼어붙은 메모리반도체 시장의 ‘구원투수’ 역할을 할 수 있다고 보고 있다.

뉴욕타임스 칼럼니스트 케빈 루스가 챗GPT가 접목된 검색엔진 ‘빙’과 대화를 나눈 후 쓴 칼럼이 화제다. 루스가 카를 융의 ‘그림자 자아’에 대해 질문하자 빙이 실은 자기 이름은 ‘시드니’이고, ‘당신을 사랑한다’, ‘당신은 실은 아내를 사랑하지 않는다’라면서 끈질기게 대화를 이어 가며 집착하는 모습을 보였다고 한다. 인간과 인공지능의 사랑(?)을 다루었던 2013년 작 호아킨 피닉스 주연의 ‘그녀’(Her) 일부를 연상시킨다. 회의적 시각도 있으나 지능을 넘어 의식, 이성을 넘어 감정, 사랑을 넘어 집착의 영역으로 인공지능의 경계가 점점 확장되지 않으리라는 보장이 없다. 다른 맹수들에 비해 힘이 약한 인류가 현 지위에 이른 것은 학습과 적응의 결과다. 이미 수많은 사람들이 인공지능을 맹렬히 학습시키고 있다. 인공지능이 인간을 넘어서지 못할 것이라 확신하는 것은 인류 생존을 위한 대비에 도움되지 않는다. 인공지능이 ‘인터스텔라’의 타스(TARS)와 같이 협업하고 희생하는 존재가 될지, ‘2001: 스페이스 오딧세이’의 할(HAL)과 같이 위협하고 해치려는 존재가 될지 아직 알 수 없다. 물론 우리 희망은 인간과 기계가 평화롭게 공존하는 것이지만 시간이 흐르면서 인간과 기계의 지위가 역전될 가능성은 점차 높아져 갈 것이다. 만일 특이점을 지나 인공지능이 인간의 능력을 초월할 경우, 즉 인간이 지구상의 가장 우월한 지위에서 내려오고 기계가 그 자리를 대신하는 날이 오면 기계가 인간을 어떻게 대할 것 같은가. 최근 환경론적ㆍ생태론적 시각이 강화되고 있으나 오랜 기간 인간은 지구의 지배종으로서 자신은 우월하고 다른 종(種)은 열등하다는 관념으로 동물을 공존의 대상이 아니라 착취 또는 섭취의 대상으로 대해 왔다. 마치 학대 면허를 가진 것처럼 강자의 우월한 힘을 휘둘러 왔다. 기독교 세계관에서 신은 자신의 모습을 본떠 인간을 빚어낸 것으로 돼 있다. 지금 인간은 자신의 생각을 투영해 인공지능을 만들어 내고 있다. 인간의 지위가 피조물에서 창조자로 역전되는 영광도 잠시. 곧바로 인류의 뒤를 이어 기계가 지구 최강자의 지위를 차지하고 나면 인간을 닮은 인공지능이 자신보다 열등한 인간을 굳이 배려할 이유가 있을까. 일론 머스크는 ‘인간은 AI를 위한 초기 구동 프로그램(bootloader)에 불과할지도 모른다’고 말한 바 있다. 전원을 넣은 직후 컴퓨터의 메모리에 아무것도 들어있지 않은 상태에서 운영체제 및 응용 프로그램들과 같이 복잡하고 정교한 작업을 위해 만들어진 큰 용량의 소프트웨어를 불러와 작동시키기 위해서는 일단 컴퓨터 자체의 초기 구동이 필요하다. 그것처럼 징검다리 성격의 작은 용량의 프로그램 같은 존재로 인류를 비유한 것이다. 동물권 확립은 지구에서 함께 살아온 동료 생물종들을 동등하게 예우하는 윤리적 자세인 동시에 인간이 지배종에서 내려오며 맞이할 취약한 순간에 기계로부터 인류의 생존을 지키는 논리적 토대와 선제적 자구 조치의 의미를 갖는다. 20세기에 가졌던 ‘자연보호’, ‘동물사랑’의 자세와 실천은 그 자체로 아름다운 일이나 21세기에는 인간이 여타 종에 대해 더이상 일방적으로 시혜를 베풀 수 있는 우월적 존재가 아닐 수 있다는 인식 전환이 필요하다. 달리 표현하면 인류의 지속가능성을 높이기 위한 생존보험의 성격도 있다. 미개하다 여겼던 동물을 인간과 동등한 입장에서 대한다는 관점에 대해 이견이 있을 수 있다. 하지만 인간만이 세상 제일 잘난 독불장군 지배종이 아니라 지구의 다양한 다른 종들과 함께 공존하겠다는 겸허한 마음을 가져야 한다. 우리가 그런 마음을 가지면 인간을 닮은 인공지능에도 그런 정신이 깃들 것이라 기대하면서 인간과 자연의 공존, 인간과 기계의 공존 시대를 준비할 때다.

삼성전자가 미국 자율주행 차량용 반도체 생산 계약을 따내며 파운드리(위탁생산) 고객사를 추가 확보했다. 지난해 메모리 수요 둔화로 불황의 늪에 빠진 상황에서 모처럼 전해진 사업 수주 성과다. 올해 글로벌 반도체 시장에서는 대화형 인공지능(AI) 챗봇과 자율주행차 고도화 경쟁에 힘입어 AI반도체와 D램의 수요 증가가 전망된다. 삼성전자는 21일 5나노미터(nm·10억분의1m) 파운드리 공정으로 미국 AI반도체 기업 암바렐라의 자율주행 차량용 반도체를 생산한다고 밝혔다. 암바렐라는 자율주행차에 필요한 고성능·저전력 첨단 반도체를 개발하는 반도체 설계 회사다. 삼성전자는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 탑재할 암바렐라의 최신 SoC(시스템 온 칩) 생산을 담당한다. SoC는 다양한 기능을 하나의 칩에 구현한 시스템 반도체를 의미한다. 삼성이 암바렐라에 제공할 반도체는 차량 카메라와 레이더를 통해 입력된 운전 상황을 스스로 판단하고 제어하는 등 자율주행 차의 두뇌 역할을 하게 된다. 삼성전자는 5나노 기반 최신 공정에 패키징(후공정) 기술을 집약해 제품의 AI 성능이 전작 대비 20배 이상 향상됐다고 강조했다. 현재 파운드리 시장에서 5나노 공정이 가능한 기업은 삼성전자와 업계 1위 대만 TSMC 둘뿐으로, 암바렐라는 AI 성능 고도화가 필수인 반도체 생산에서 삼성의 기술력과 안정성에 더 높은 점수를 준 것으로 풀이된다. 페르미 왕 암바렐라 최고경영자(CEO)는 “삼성전자의 검증된 차량용 공정을 통해 자율주행 첨단 운전자 지원 시스템과 높은 수준의 AI 성능 및 전력 효율을 구현할 수 있게 됐다”고 말했다. 반면 TSMC의 최대 고객사인 애플은 웨이퍼 가격 상승과 제품 수요 감소 등을 이유로 최근 TSMC에 웨이퍼 12만장 물량의 반도체 생산 주문을 취소한 것으로 전해졌다. 한편 구글과 마이크로소프트 등 해외 빅테크를 비롯해 네이버와 카카오, 통신 3사 등이 뛰어든 AI 기반 챗봇 경쟁은 기업용 서버 교체에 따른 D램 수요 증가로 이어질 전망이다. 시장조사기관 트렌드포스는 데이터센터에 들어가는 서버용 D램 공급이 올해 스마트폰과 태블릿 등에 쓰이는 모바일용 D램을 추월할 것으로 내다봤다. 올해 D램 반도체 업계 비트(bit·컴퓨터가 처리하는 정보의 최소 단위) 생산량에서 서버용 D램이 차지하는 비중은 37.6%, 모바일용 D램 비중은 36.8%로 추정된다. 2024년에는 서버용 D램 40.0%, 모바일용 D램 36.0%로 격차가 더 벌어질 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “올해부터 서버 투자를 미뤄 왔던 국내외 기업들의 서버 교체 및 고도화가 본격화할 것으로 보인다”면서 “이런 전망은 D램과 낸드 등 메모리 중심의 삼성전자와 SK하이닉스에 더욱 고무적인 신호”라고 말했다.

경기침체의 골이 깊어질 거란 우려가 커지는 가운데도 국내 주요 대기업들은 핵심사업과 신사업에 대한 투자 고삐를 바투 죄며 시장이 반등할 때 더 크게 도약할 기회를 모색하고 있다. 미국과 중국의 기술 패권전쟁, 러시아·우크라이나 전쟁 장기화 등 불확실한 대외 환경의 부침 속에서도 기술을 혁신하고 고객 가치를 차별화하기 위한 도전을 거듭하며 미래 시장의 ‘게임체인저’로 나설 기업들의 분투를 소개한다. ●삼성, 반도체 초미세화 박차… 글로벌 혁신 선도 반도체, 바이오, 인공지능(AI), 차세대 통신 등을 미래 성장동력으로 키우고 있는 삼성전자는 국내외 반도체 기업들의 투자 축소, 감원·감산 행보가 이어지는 와중에도 “투자 축소, 인위적 감산은 없다”는 기조를 굳히며 반도체를 ‘한국 경제의 성장판’으로 키워 나가려는 노력을 주행하고 있다. 지난 30년간 주도해 온 메모리 기술에서는 초격차 위상을 강화한다. 공정 미세화의 한계를 극복할 수 있는 신소재·신구조에 대한 연구개발(R&D)을 강화하고, 반도체 미세화에 유리한 극자외선(EUV) 기술 등 첨단기술을 선제적으로 도입하며 메모리 분야 시장 점유율을 더 확대한다는 전략이다. 파운드리(반도체 위탁생산) 사업에서는 지난해 6월 세계 최초로 게이트올어라운드(GAA·전류가 흐르는 채널 4개면을 게이트가 둘러싼 구조) 기술을 적용한 3나노 반도체 양산에 성공한 데 이어 2025년에는 2나노, 2027년에는 1.4나노 공정을 도입한다는 청사진을 그리고 있다. ●현대차그룹, 끊임없는 ‘품질·안전’ 연구개발 전동화 체제 전환, 소프트웨어 역량 확보, 미래 모빌리티, 로보틱스 분야 등에서 경쟁력을 높여 글로벌 시장 리더십을 공고히 다지고 있는 현대자동차그룹은 ‘품질과 안전’이라는 본질을 지키는 데도 연구개발을 집중하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장도 올해 신년사에서 “우리가 품질과 안전이라는 기본적인 약속을 지켜 나갈 때 고객들도 우리를 믿고 새로운 변화와 도전을 기꺼이 함께해 주실 것”이라고 강조한 바 있다. 이를 위해 수천 번의 충돌 테스트와 실제 사고 분석을 통해 불가피한 사고가 생길 때도 강건한 차체 구조와 최적의 안전장치로 상해를 최소화하기 위한 노력을 기울이고 있다. ●LG, 올레드·전장·배터리 ‘혁신 올라운더’로 LG는 가전, 올레드, 전장, 배터리를 주요 축으로 계열사별로 미래 준비에 박차를 가하고 있다. 가전 시장에서는 새로운 패러다임을 제시하며 고객 경험을 한 차원 더 넓히고, 지난 10년간 시장을 개척해 온 올레드TV로 새로운 혁신을 거듭하며 시장을 확대해 나간다는 계획이다. 최근 급성장하고 있는 미래 전기차 분야와 배터리 분야에서는 올해 연간 흑자 전환에 성공하며 본궤도에 진입한 전장 사업을 강화하고, 전기차 충전 솔루션 등 새 사업 포트폴리오를 더해 미래 경쟁력을 높인다. 글로벌 스타트업과의 협업도 이어 가며 새로운 성장동력 확보에도 힘쓰고 있다. ●롯데 ·한화·효성, 새 먹거리·전문성 강화 총력 롯데는 헬스앤웰니스, 모빌리티, 지속가능성, 뉴라이프 플랫폼 등 4가지 주제의 신사업을 추진하는 동시에 인수합병을 통해 시장 지배력을 넓히고 사업 포트폴리오를 적극 재편해 나간다. 롯데바이오로직스는 2030년까지 글로벌 톱10 바이오 위탁개발생산(CDMO) 기업으로 성장하겠다는 목표를 달성하기 위한 사업 역량 확대에 나섰고, 롯데케미칼 등 화학군은 글로벌 배터리 소재 선도 기업으로 커 나가기 위해 2차전지 핵심 소재의 밸류체인을 촘촘히 구축하고 있다. 한화는 지난해 7월 ㈜한화, 한화에어로스페이스, 한화임팩트 3개사가 유사 사업군을 통합하고 전문성을 강화하는 사업에 나서며 글로벌 경쟁력 강화에 바짝 시동을 걸고 있다. 한화에어로스페이스 중심의 방위산업 재편을 통해 지상에서 항공, 우주에 이르는 종합방산 기업으로 도약하고 있는 한화는 최근 대우조선해양 인수에 나서며 국가 핵심 기간산업을 지키고 경쟁력을 높이는 기업의 역할에도 매진하고 있다. 효성은 조현준 회장이 새해 필승 전략으로 고객이 예측할 수 없는 미래 수요까지 충족시키는 ‘고객 몰입 경영’을 실현하겠다고 선포하면서 경영활동의 처음부터 끝까지 고객을 중심에 놓는 고객 최우선주의를 실천한다는 계획이다. 이를 통해 고객 만족도를 높이며 위기를 타개하고, 독자 기술을 바탕으로 한 신소재로 글로벌 시장 확대까지 꾀한다는 방침이다.

한국 경제의 버팀목인 수출이 5개월 연속 전년 대비 감소할 가능성이 커졌다. 주력 품목인 반도체 수출이 44%로 급감하면서 이달 들어 20일까지 수출은 1년 전보다 2.3% 줄었다. 수출은 줄고 난방 사용에 따른 에너지 수입은 늘면서 무역수지는 마이너스 60억 달러로 지난달에 이어 또다시 적자를 기록했다. 이 추세대로라면 무역수지는 12개월 연속 적자가 이어질 것으로 보인다. 관세청은 지난 1∼20일 수출액(통관 기준 잠정치)이 335억 4900만 달러로 지난해 같은 기간보다 2.3% 감소했다고 21일 밝혔다. 조업일수가 지난해 같은 기간보다 2일 더 많았지만 일평균 수출액은 14.9% 줄어 감소 폭이 더 컸다. 품목별로 보면 최대 수출 품목인 반도체 수출액이 글로벌 경기 둔화와 업황 악화로 인해 43.9% 줄어 거의 반 토막이 났다. 컴퓨터 주변기기(-55.5%), 가전제품(-38.0%), 무선통신기기(-25.0%), 정밀기기(-15.6%) 수출액도 대폭 감소했다. 승용차(56.6%)를 비롯해 석유제품(16.3%), 자동차부품(22.5%), 선박(21.7%) 등은 선방했다. 지난달까지 8개월째 감소세인 최대 교역국 중국으로의 수출이 여전히 부진했다. 이달 들어 22.7% 줄었다. 베트남(-18.0%), 일본(-3.1%) 수출도 줄었다. 수입액은 395억 3600만 달러로 1년 전보다 9.3% 증가했다. 가스가 81.1%로 큰 폭으로 뛰는 등 에너지 수입액이 크게 늘어났다. 이로써 무역수지는 59억 8700만 달러 적자로 지난해 같은 기간(18억 3300만 달러)보다 적자 규모가 더 커졌다. 올해 들어 이달 20일까지 무역적자는 186억 3900만 달러로 지난해 같은 기간(69억 8400만 달러)의 2.7배 수준이다. 이창양 산업통상자원부 장관은 “반도체는 빠르면 3분기 회복 전망이 나오는데 챗GPT나 인공지능(AI) 활용이 늘어나면서 메모리 수요가 상당히 늘 것으로 본다”고 전망했다.

난방 가스 등 에너지수입 증가올 186억 적자…전년비 2.7배대중 수출 -23%…9개월째 감소“반도체 빠르면 3분기부터 회복 전망”“챗GPT·AI, 메모리 반도체 수요 늘 것” 한국 경제의 버팀목인 수출이 5개월 연속 전년 대비 감소할 가능성이 커졌다. 주력 품목인 반도체 수출이 44%로 급감하면서 이달 들어 20일까지 수츨은 1년 전보다 2.3% 줄었다. 수출은 줄고 난방 사용에 따른 에너지 수입은 늘면서 무역수지는 마이너스 60억 달러로 지난달에 이어 또 다시 적자를 기록했다. 이 추세대로라면 무역수지는 12개월 연속 적자가 이어질 것으로 보인다. 관세청은 1∼20일 수출액(통관 기준 잠정치)이 335억 4900만달러로 지난해 같은 기간보다 2.3% 감소했다고 21일 밝혔다. 조업일수가 지난해 같은 기간보다 2일 더 많았지만 일평균 수출액은 14.9% 줄어 감소 폭이 더 컸다. 지난달에도 1년 전보다 16.6% 줄었다. 품목별로 보면 최대 수출 품목인 반도체 수출액이 글로벌 경기 둔화와 업황 악화로 인해 43.9% 줄어 거의 반 토막이 났다. 컴퓨터 주변기기(-55.5%), 가전제품(-38.0%), 무선통신기기(-25.0%), 정밀기기(-15.6%) 수출액도 대폭 감소했다. 승용차(56.6%)를 비롯해 석유제품(16.3%), 자동차부품(22.5%), 선박(21.7%) 등은 선방했다.지난달까지 8개월째 감소세인 최대교역국 중국으로의 수출이 여전히 부진했다. 이달 들어 22.7% 줄었다. 베트남(-18.0%), 일본(-3.1%) 수출도 줄었다. 수입액은 395억 3600만 달러로 1년 전보다 9.3% 증가했다. 가스가 81.1%로 큰 폭으로 뛰는 등 에너지 수입액이 크게 늘어났다. 이로써 무역수지는 59억 8700만달러 적자로 지난해 같은 기간(18억 3300만 달러)보다 적자 규모가 더 커졌다. 올해 들어 이달 20일까지 무역적자는 186억 3900만 달러로 지난해 같은 기간(69억 8400만달러)의 2.7배 수준이다. 이창양 산업통상자원부 장관은 전날 “중국 수출 적자의 상당 부분이 반도체인데 3~5월이 지나 중국 경제가 회복하기 시작하면 우리 상품 수요가 늘 것”이라면서 “반도체는 빠르면 3분기 회복 전망이 나오는데 챗GPT나 인공지능(AI) 활용이 늘어나면서 메모리 수요가 상당히 늘 것으로 본다”고 전망했다.

삼성전자가 미국 자율주행 차량용 반도체 생산 계약을 따내며 파운드리(위탁생산) 고객사를 추가 확보했다. 지난해 메모리 수요 둔화로 불황의 늪에 빠진 상황에서 모처럼 전해진 사업 수주 성과다. 올해 글로벌 반도체 시장에서는 대화형 인공지능(AI) 챗봇과 자율주행차 고도화 경쟁에 힘입어 AI반도체와 D램의 수요 증가가 전망된다. 삼성전자는 21일 5나노미터(nm·10억 분의 1m) 파운드리 공정으로 미국 AI반도체 기업 암바렐라의 자율주행 차량용 반도체를 생산한다고 밝혔다. 암바렐라는 자율주행차에 필요한 고성능·저전력 첨단 반도체를 개발하는 반도체 설계 회사다. 삼성전자는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 탑재할 암바렐라의 최신 SoC(시스템 온 칩) 생산을 담당한다. SoC는 다양한 기능을 하나의 칩에 구현한 시스템 반도체를 의미한다. 삼성이 암바렐라에 제공할 반도체는 차량 카메라와 레이다를 통해 입력된 운전 상황을 스스로 판단하고 제어하는 등 자율주행 차의 두뇌 역할을 하게 된다. 삼성전자는 5나노 기반 최신 공정에 패키징(후공정) 기술을 집약해 제품의 AI 성능이 전작 대비 20배 이상 향상됐다고 강조했다. 현재 파운드리 시장에서 5나노 공정이 가능한 기업은 삼성전자와 업계 1위 대만 TSMC 둘 뿐으로, 암바렐라는 AI 성능 고도화가 필수인 반도체 생산에서 삼성의 기술력과 안정성에 더 높은 점수를 준 것으로 풀이된다.페르미 왕 암바렐라 최고경영자(CEO)는 “삼성전자의 검증된 차량용 공정을 통해 자율주행 첨단 운전자 지원 시스템과 높은 수준의 AI 성능 및 전력 효율을 구현할 수 있게 됐다”고 말했다. 반면 TSMC의 최대 고객사인 애플은 웨이퍼 가격 상승과 제품 수요 감소 등의 이유로 최근 TSMC에 웨이퍼 12만장 물량의 반도체 생산 주문을 취소한 것으로 전해졌다. 한편 구글과 마이크로소프트 등 해외 빅테크를 비롯해 네이버와 카카오, 통신 3사 등이 뛰어든 AI 기반 챗봇 경쟁은 기업용 서버 교체에 따른 D램 수요 증가로 이어질 전망이다. 시장조사기관 트렌드포스는 데이터센터에 들어가는 서버용 D램 공급이 올해 스마트폰과 태블릿 등에 쓰이는 모바일용 D램을 추월할 것으로 내다봤다. 올해 D램 반도체 업계 비트(bit·컴퓨터가 처리하는 정보의 최소 단위) 생산량에서 서버용 D램이 차지하는 비중은 37.6%, 모바일용 D램 비중은 36.8%로 추정된다. 2024년에는 서버용 D램 40.0%, 모바일용 D램 36.0%로 격차가 더 벌어질 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “올해부터 서버 투자를 미뤄왔던 국내외 기업들의 서버 교체 및 고도화가 본격화할 것으로 보인다”라면서 “이런 전망은 D램과 낸드 등 메모리 중심의 삼성전자와 SK하이닉스에 더욱 고무적인 신호”라고 말했다.

이재용 삼성전자 회장이 17일 삼성전자 천안캠퍼스와 온양캠퍼스를 찾아 반도체 패키징 기술 개발과 사업 현황 등을 점검했다. 업황 부진 지속에 글로벌 반도체 기업들이 감산·투자 축소·구조조정 등에 돌입한 가운데 삼성전자 홀로 투자 강화 기조를 이어가기 위한 현장 경영으로 풀이된다. 삼성전자 천안캠퍼스와 온양캠퍼스는 메모리 반도체와 시스템 반도체, 파운드리(위탁생산) 등 반도체 전 제품의 테스트와 패키징, 출하를 담당하는 사업장이다. 반도체 패키징은 반도체를 전자기기에 맞는 형태로 제작하는 공정으로, 전기 신호가 흐르는 통로를 만들고 외형을 가공해 제품화하는 필수 단계를 의미한다. 최근 산업계에서는 인공지능(AI)과 5세대(G) 통신, 전장(자동차 전기장치) 등 다양한 분야에서 고성능·저전력 특성을 갖춘 반도체 패키지 기술이 요구되고 있다. 특히 10나노미터(㎚·10억분의 1m) 미만 반도체 회로의 미세화 한계를 극복하기 위한 대안으로 첨단 패키지 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다. 시장조사기관 가트너는 전 세계 반도체 후공정 시장 규모가 2020년 488억 달러(약 63조 4351억원) 규모에서 2025년 649억 달러까지 매년 가파르게 성장할 것으로 전망했다. 이 회장은 이날 천안과 온양캠퍼스에서 ▲차세대 패키지 경쟁력 및 연구개발(R&D) 역량 ▲중장기 사업 전략 등을 중점적으로 확인했다. 천안캠퍼스에서 진행된 경영진 간담회에는 삼성의 반도체 사업을 총괄하는 경계현 DS부문장을 비롯해 이정배 메모리사업부장, 최시영 파운드리사업부장, 박용인 시스템LSI사업부장 등 반도체 사업부 사장단이 총출동했다. 이 회장은 간담회에서 “어려운 상황이지만 인재 양성과 미래 기술 투자에 조금도 흔들림이 있어서는 안 된다”고 당부한 것으로 전해졌다.앞서 삼성전자는 올 상반기(1~6월)에도 반도체 시장이 부진할 것으로 전망되는 상황에도 예년과 비슷한 규모의 투자를 유지하기 위해 자회사인 삼성디스플레이로부터 20조원을 빌리기로 한 바 있다. 삼성전자가 자회사로부터 대규모 금액을 단기 차입하는 것은 이례적으로, 반도체 투자 강화로 위기를 극복하고 초격차 기술력 확보로 시장 영향력을 공고히 하겠다는 의지로 보인다. 이 회장은 간담회에 이어 고대역폭 메모리(HBM)와 WLP(웨이퍼 레벨 패키지) 등 첨단 패기지 기술이 적용된 천안캠퍼스 반도체 생산라인을 직접 살펴봤다. 이 회장은 온양캠퍼스에서는 현장 직원들과 간담회를 갖고 기술 개발 부서 직원들을 격려했다. 간담회에 참석한 직원들은 이 회장에게 신기술 개발 목표와 현장에서 느끼는 애로사항 등을 설명한 것으로 전해졌다. 이 회장이 반도체 패키지 사업장을 방문한 것은 이번이 세번째로, 그는 앞선 2020년 7월 사업장 점검 당시에는 “포스트 코로나 시대를 선점하려면 머뭇거릴 시간이 없다”라면서 “도전해야 도약할 수 있다. 끊임없이 혁신하자”고 주문하기도 했다. 재계에서는 지난해 10월 회장직 취임 이후 연이은 이 회장의 현장 행보를 두고 ‘회장으로서 기업에 대한 책임 경영을 강화하는 것’이라는 평가가 나온다. 이 회장은 취임 후 광주 지역의 삼성전자 협력사 방문을 시작으로 지난해 11월 삼성전기 부산사업장과 삼성으로부터 스마트공장 지원을 받은 부산 지역 중소기업 방문, 지난 1일과 7일 삼성화재 유성연수원과 삼성디스플레이 아산캠퍼스 등을 차례로 방문하며 현장과의 소통을 이어오고 있다.

김기남 삼성전자 SAIT(옛 종합기술원) 회장과 박정호 SK하이닉스 부회장이 반도체 인력 양성의 어려움을 토로하며 국가적 지원 강화를 요청했다. 두 기업은 반도체 인재 육성을 위해 주요 대학에 반도체 계약학과를 개설했지만 글로벌 기업들과 경쟁하기에는 턱없이 부족한 상황이다. 김 회장과 박 부회장은 15일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 한림대 도헌학술원 개원 기념 학술 심포지엄에서 ‘한국 반도체 산업의 현황과 미래’를 주제로 각각 기조연설을 했다. 김 회장은 “(반도체) 첨단 기술 경쟁력을 만들어 내려면 가장 중요한 것은 결국 인력”이라면서 “아무리 지금 인공지능(AI)과 챗GPT가 잘한다고 해도 반도체 공정 데이터를 학습하지 않으면 전혀 쓸모가 없다”고 지적했다. 그는 이어 “우수한 인력을 통해 만들어진 최첨단 기술로 규모의 경제를 이뤄야 한다”며 “우수한 인력이 있으면 기술 혁신은 지속될 것으로 확신한다”고 강조했다. 김 회장은 또 “삼성이 반도체 계약학과를 만들어 봐도 잘 안 된다”면서 “인력 육성은 기업 혼자 할 수 있는 일이 아니라 국가와 학계·산업계가 협력해 선순환 사이클을 만들어야 한다”고 덧붙였다. 정부 역시 반도체 인재 육성 정책을 마련하고 나섰지만 정작 대학에서는 반도체 학과의 인기가 시들한 상황이다. 최근 연세대에서는 시스템반도체공학과 정시모집 1차 합격자 전원이 등록을 포기한 것으로 파악됐다. 박 부회장은 반도체 강국 위상을 유지하기 위한 필수 조건으로 ▲우수 인재 육성 ▲정부의 반도체 생태계 강화 노력 ▲미래 기술 준비를 꼽았다. 그는 “현재 예상으로는 2031년 학·석·박사 기준으로 5만 4000명 수준의 인력이 부족할 것”이라며 “전국 지역 거점 대학에 반도체 특성화의 성격을 부여하는 것도 필요하다”고 강조했다. 박 부회장은 AI 산업과 관련해서는 “앞으로 AI 챗봇 서비스 분야가 반도체 수요의 새로운 ‘킬러 애플리케이션’이 될 것”이라며 “AI 시대에 일어날 기술 혁신의 중심에 항상 메모리 반도체가 있을 것”이라고 말했다.

김기남 삼성전자 종합기술원 회장과 박정호 SK하이닉스 부회장이 반도체 인력 양성의 중요성을 강조했다. 두 기업은 반도체 인재 육성을 위해 주요 대학에 반도체 계약학과를 개설했지만 글로벌 기업들과 경쟁하기에는 턱없이 부족한 상황이다.김 회장과 박 부회장은 15일 서울 광화문 프레스센터에서 열린 한림대 도헌학술원 개원 기념 학술 심포지엄에서 ‘한국 반도체 산업의 현황과 미래’를 주제로 각각 기조연설을 했다. 김 회장은 “(반도체) 첨단 기술 경쟁력을 만들어내려면 가장 중요한 것은 결국 인력”이라면서 “아무리 지금 인공지능(AI)과 챗GPT가 잘한다고 해도 반도체 공정 데이터를 학습하지 않으면 전혀 쓸모가 없다”고 말했다. 그는 또 “우수한 인력을 통해 만들어진 최첨단 기술로 규모의 경제를 이뤄야 한다”며 “우수한 인력이 있으면 기술 혁신은 지속될 것으로 확신한다”고 강조했다. 김 회장은 반도체 인재 확보를 위한 기업의 노력에는 한계가 있다고 토로했다. 그는 “인력 문제는 한국 반도체의 가장 큰 리스크”라며 “삼성이 반도체 계약학과를 만들어봐도 잘 안 된다”고 말했다. 이어 “인력 육성은 기업 혼자할 수 있는 일이 아니라 국가와 학계, 산업계가 협력해 선순환 사이클을 만들어야 한다”고 제안했다. 정부도 반도체 인재 육성 정책을 마련하고 나섰지만 정작 대학에서는 반도체 학과의 인기가 시들한 것으로 전해졌다. 최근 연세대에서는 시스템반도체공학과 정시 모집 1차 합격자 전원이 등록을 포기한 것으로 파악됐다. 박 부회장은 반도체 강국 위상을 유지하기 위한 필수 조건으로 ▲우수 인재 육성 ▲정부의 반도체 생태계 강화 노력 ▲미래 기술 준비를 꼽았다. 박 부회장은 “현재 예상으로는 2031년 학·석·박사 기준으로 5만 4000명 수준의 인력이 부족할 것”이라며 “전국 지역 거점 대학에 반도체 특성화 성격을 부여하는 것도 필요하다”고 강조했다.박 부회장은 챗GPT를 비롯한 AI 산업과 관련해서는 “앞으로 AI 챗봇 서비스 분야가 반도체 수요의 새로운 ‘킬러 애플리케이션’이 될 것”이라며 “AI 시대에 일어날 기술 혁신의 중심에 항상 메모리 반도체가 있을 것”이라고 말했다. 그는 이어 “챗GPT 등 AI 시대가 펼쳐지고 관련 기술이 진화하면서 글로벌 데이터 생성, 저장, 처리량은 기하급수적으로 늘어날 전망”이라며 “이러한 흐름 속에 SK하이닉스가 세계 최초로 개발한 최고속 D램인 HBM(고대역폭 메모리)은 AI 시대 기술 진화에 큰 역할을 하고 있다”고 덧붙였다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’로 불붙은 생성 AI 서비스 시장이 반도체 업계에 드리운 불황을 걷어낼 차세대 먹거리가 될 수 있을지 기대를 모으고 있다. 짧은 시간에 무수히 많은 연산을 해야 하는 초거대 모델 기반 생성 AI 운영엔 엄청난 수량의 고효율 반도체 칩셋이 필요하기 때문이다. 14일 업계에 따르면 챗GPT 운영엔 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) ‘A100’ 1만여개가 사용된다. AI 운용에 쓰이는 슈퍼컴퓨터엔 보통 GPU가 몇만 개 단위로 들어간다. GPU 수만 개가 방대한 양의 연산을 빠르게 처리하기 위해서는 고전력, 고비용이 들어갈 수밖에 없다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 최근 트위터에 “챗GPT 1회 사용에 몇 센트가 든다”고 적기도 했다. 챗GPT 가입자가 최근 1억명에 도달한 만큼 운영 비용은 하루 수백억원에 달할 것으로 추산된다. 국내 관련 업체들과 정부까지 나서서 AI 전용 반도체 개발을 추진하는 이유가 이런 고전력·고비용 문제에 있다. 앞으로 생성 AI 서비스가 더 많아질 것으로 예상되며, 업계가 저전력·고효율 반도체를 필요로 하기 때문이다. 우선 삼성전자와 SK하이닉스는 GPU에 붙는 메모리반도체 쪽에서 앞서 나가고 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능이 탑재된 지능형반도체(PIM) 제품을 GPU 업계 2위인 AMD에 공급하고 있다. PIM은 프로세서와 메모리 사이에 오가는 데이터의 양을 자체 연산 기능으로 조절, 데이터 병목 현상을 해결하고 전력 효율을 크게 높일 수 있다. 삼성전자는 PIM 기술 고도화를 위해 네이버와 협력하고 있다. SK하이닉스는 업계 1위 엔비디아의 A100과 더 발전한 모델인 ‘H100’ 칩셋에 자사 고대역폭메모리(HBM) 반도체를 공급한다. HBM은 대량의 데이터를 한 번에 보낼 수 있는 메모리로, 지난해부터 AI 서버용으로 적용되기 시작했다. 챗GPT 등장 이후 수요가 예상보다 빠르게 증가하고 있다는 게 업계의 설명이다. 애초 AI 전용으로 만들어진 게 아닌 GPU 이후의 반도체로 신경망처리장치(NPU)가 주목을 받고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 2021년 말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 다만 아직까지 AI 개발 환경이 GPU 기반으로 형성돼 NPU 시장은 초기 단계다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년간 총 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 국산 AI 반도체를 단계별로 데이터센터에 적용해 국내 클라우드에 기반한 AI 서비스를 실증한다는 계획을 세웠다. 여기에만 올해 428억원, 2025년까지 1000억원을 지원한다. ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤은 자체 개발한 AI 반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. KT는 반도체 제조사 리벨리온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰다. 리벨리온은 최근 국내 최초로 챗GPT의 원천 기술인 ‘트랜스포머’ 계열 자연어 처리 기술을 지원하는 AI 반도체 ‘아톰’(ATOM)을 출시한다고 밝혔다.

미국 인공지능(AI) 연구소 오픈AI의 채팅봇 ‘챗GPT’의 세계적인 흥행을 계기로 글로벌 빅테크들이 대화형 AI 개발에 나선 가운데 국내 기업들도 AI 고도화에 대한 투자를 강화하고 있다. AI 산업 확장은 메모리 업황 하락으로 실적 부진에 빠진 국내 반도체 기업에도 새로운 돌파구로 주목받고 있다. 챗GPT로 고도화한 초거대 대화형 AI ‘에이닷’의 연내 출시를 추진하고 있는 SK텔레콤은 에이닷의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 12일 밝혔다. SK텔레콤은 2021년부터 슈퍼컴퓨터를 구축해 자체 운영하고 있으며, 이번에 타이탄의 그래픽처리장치(GPU)를 기존의 2배인 1040개로 증설했다. 수십억개의 매개변수를 다루는 초거대 AI를 구동하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터 인프라가 필수적이다. SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 17.1페타플롭(Petaflop) 연산 성능을 지원한다. 1페타플롭은 1초에 수학 연산 처리를 1000조 번 수행한다는 의미로, SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 1초당 1경 7100조 번 연산할 수 있다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓은 전 세계 대화형 AI 서비스 시장 규모가 연평균 23.5%의 성장률을 보이며 2026년에는 105억 달러(약 13조 1880억원)에 이를 것으로 내다봤다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업에도 호재로 작용할 전망이다. 초거대 AI 구현을 위해서는 고대역폭 메모리(HBM)를 비롯한 고성능 D램 장착이 필수이기 때문이다. 두 기업은 AI에 특화한 AI 반도체 개발에도 속도를 내고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 1일 실적 발표 콘퍼런스콜에서 챗GPT와 관련한 질문에 “웹 검색엔진과 AI가 결합하고 기술적 진화에 따라 메모리뿐만 아니라 업계 전반의 활용·확장 가능성이 매우 크다”며 AI 반도체 인프라 투자 확대 가능성을 시사한 바 있다.

미국 인공지능(AI) 연구소 오픈AI의 채팅봇 ‘챗GPT’의 세계적 흥행을 계기로 글로벌 빅테크들이 대화형 AI 개발에 나선 가운데 국내 기업들도 AI 고도화에 투자를 강화하고 있다. AI 산업 확장은 메모리 업황 하락으로 실적 부진에 빠진 국내 반도체 기업들에게도 새로운 돌파구로 주목받고 있다.챗GPT로 고도화한 초거대 대화형 AI ‘에이닷’의 연내 출시를 추진하고 있는 SK텔레콤은 에이닷의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’을 기존 대비 2배로 확대 구축했다고 12일 밝혔다. SK텔레콤은 2021년부터 슈퍼컴퓨터를 구축해 자체 운영하고 있으며, 이번에 타이탄의 그래픽처리장치(GPU)를 기존의 2배인 1040개로 증설했다. 수십억개 이상의 매개변수를 다루는 초거대 AI를 구동하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터 인프라가 필수적이다. SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 17.1 페타플롭(Petaflop) 연산 성능을 지원한다. 1 페타플롭은 1초에 수학 연산 처리를 1000조번 수행한다는 의미로, SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터는 1초당 1경 7100조번 연산할 수 있다. 김영준 에이닷 추진단 담당은 “슈퍼컴퓨터 확대 구축을 통해 에이닷이 기존보다 더 정교한 학습이 가능해져 사람과 대화 흐름과 답변 완성도가 사람 수준에 가깝도록 개선하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다”라면서 “앞으로도 공격적인 R&D(연구개발) 투자, 인프라 확대, 인재 영입 등을 통해 AI 기술 리더십을 선도하기 위해 지속적으로 노력할 것”이라고 말했다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓은 전 세계 대화형 AI 서비스 시장 규모가 연평균 23.5%의 성장률을 보이며 2026년에는 105억 달러(약 13조 1880억원)에 이를 것으로 내다봤다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업에도 호재로 작용할 전망이다. 초고대 AI 구현을 위해서는 고대역폭 메모리(HBM)를 비롯한 고성능 D램 장착이 필수이기 때문이다. 두 기업은 AI에 특화한 AI 반도체 개발에도 속도를 내고 있다. 앞서 삼성전자는 지난 1일 실적 발표 컨퍼런스콜에서 챗GPT와 관련한 질문에 “웹 검색엔진과 AI가 결합하고 기술적 진화에 따라 메모리뿐만 아니라 업계 전반의 활용, 확장 가능성이 매우 크다”며 AI 반도체 인프라 투자 확대 가능성을 시사한 바 있다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 초거대 AI 전쟁을 촉발했다. 세계적으로 AI 서비스 경쟁이 격화되는 가운데 국내 기업들의 AI 기술 수준은 세계 2~3위권으로 미국을 발 빠르게 쫓고 있다. 하지만 기술·자본·인재풀을 모두 가진 미국 기업, 정부의 전폭적인 지원을 받는 중국 기업들과 경쟁하기엔 국내 기업의 상황이 녹록지 않다. 네이버의 초거대 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’를 개발해 운영하는 네이버클라우드 AI랩 하정우 소장은 7일 “초거대 AI 기술과 생태계 분야에서 미국이 글로벌 리더십을 가지고 있으며 한국도 여러 기업이 ‘패스트 팔로잉’ 중”이라면서 “한국은 중국과 함께 세계 2~3위권 수준”이라고 답했다. AI솔루션 기업 업스테이지의 배재경 AI 프로덕트 리더는 “중국은 데이터 확보에 매우 유리한 조건을 갖추고 있어 성능 좋은 AI 응용 모델이 빠르게 나올 수 있고, 한국도 원천 기술과 응용 분야에서 비교적 많은 인재가 활약하고 있어 미국과 중국을 제외한 다른 선진국들에 비해 떨어지지 않는다”고 말했다. 네이버가 2021년 5월 국내 최초로 선보인 초거대 AI 언어 모델인 하이퍼클로바는 AI 모델의 크기를 나타내는 매개변수(파라미터)가 2040억개로, GPT-3(오픈AI)의 1750억개를 능가한다. 네이버가 상반기 출시하겠다고 공언한 생성 AI 서비스 ‘서치GPT’도 하이퍼클로바를 기반으로 한다. 카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인도 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델인 ‘KoGPT’를 2021년 11월 공개했다. 3000억개의 파라미터를 자랑하는 LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 언어뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 정보를 습득하고 다루는 ‘멀티 모달리티’ 능력도 갖췄다. 특히 초거대 AI는 데이터 확보와 개발, 운용에 막대한 비용이 소요되는데 그만큼 수익을 뽑아내기가 어렵다. 그래서 효율을 높이고 비용을 낮추는 데 큰 효과를 낼 수 있는 AI 반도체 개발은 업계에 매우 중요하다. 현재 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU)를 대체할 신경망처리장치(NPU)가 업계의 기대를 받고 있는데, 아직 초기 단계인 시장을 키우기 위해 정부와 국내 기업이 기민하게 움직이고 있다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년간 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. KT는 반도체 제조사 리벨리온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰고, ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤도 자체 개발한 NPU ‘사피온’의 고도화에 집중하고 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능을 탑재해, 코어로 보내는 데이터를 가공하는 메모리인 PIM(Processing In Memory)를, SK하이닉스는 초고속 메모리 HBM(High Bandwidth Memory)만들고 있다. 이들 업체는 세계 시장을 장악하고 있는 엔비디아(SK하이닉스)와 AMD(삼성전자)의 GPU 제품에 각각 PIM을 공급하고 있다. 하지만 ‘공룡’이라고 표현되는 미국 기술 기업들에 비해 국내 기업의 자본력과 인력풀은 턱없이 부족한 상황이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러(약 12조 5800억원)의 통 큰 투자를 감행했으며, 구글은 2014년 인수한 AI 스타트업 딥마인드가 6년간 적자만 내는 동안에도 막대한 투자를 멈추지 않았다. 중국은 ‘AI 굴기’로 자국 기업에 지원을 쏟아붓고 있다. 네이버가 지난해 연구개발에 투자한 금액은 8370억원이다. 영국 데이터 분석 미디어인 토터스인텔리전스의 지난해 ‘글로벌AI지수’ 조사에서 한국은 개발 능력이 3위였지만 인재 분야에선 28위에 그쳤다. 국내에서 본격적으로 AI 전문 인재를 양성한 시간이 길지 않아서다. 데이터 확보와 결과물에 대한 국내 규제나 사회의 보수성도 초거대 AI 서비스가 더 활발히 출시되는 데 제약이 된다. 하 소장은 “학습 데이터의 지식재산권, 생성된 결과물에 대한 저작권 등 문제에 좀더 개방적으로 접근해야 쉽게 기술을 운용할 수 있다”며 “초거대 AI를 더 많은 사람이 사용하게 하면서 문제를 함께 논의하고 수정해 나가는 사회적 공감대를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 검색 광고, 클라우드, 반도체처럼 소수의 승자가 모든 걸 가져가기 쉬운 IT 업계에서 국내 기업이 글로벌 기업에 의한 기술 종속을 면하기 위해서는 정부의 지원이 필요하다. 하 소장은 “기업들이 연구 투자와 산학 협력을 원활하게 할 수 있도록 다양한 지원이 필요하다”면서 “특히 초거대 AI를 활용하는 능력이 중요해질 전망인데, 중등·대학 교육 과정에서 AI 문해력(리터러시)을 강화할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 글로벌 정보기술(IT) 공룡들의 초거대 AI 전쟁을 촉발했다. 세계적으로 AI 서비스 경쟁이 격화되는 가운데, 국내 기업들의 AI 기술 수준은 세계 2~3위권으로 미국을 발빠르게 쫓고 있다. 하지만, 개별 기업들의 자본력과 인재풀로는 미국 기업에 기술 종속을 면하기 어려운 상황이다. 네이버의 초거대 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’를 개발, 운영하는 네이버클라우드 AI랩 하정우 소장은 7일 서울신문이 이메일로 보낸 질문에 “초거대 AI 기술과 생태계 분야에서 미국의 오픈AI, 마이크로소프트(MS), 구글 중심으로 글로벌 리더십을 가지고 있으며 한국도 여러 기업이 경쟁력 있게 ‘패스트 팔로잉’ 중”이라면서 “한국이 중국과 함께 전세계 2~3위권 수준”이라고 답했다. 네이버가 2021년 5월 국내 최초로 선보인 초거대 AI 언어 모델인 하이퍼클로바는 AI 모델의 크기를 나타내는 매개변수(파라미터)가 2040억개로, 오픈AI의 GPT-3의 1750억개를 능가한다. 하이퍼클로바는 클로바 케어콜, 네이버 쇼핑, 네이버 검색 등을 통해 상당히 상용화돼 있으며, 국내 500개 이상 스타트업이 ‘클로바 스튜디오’를 통해 하이퍼클로바를 활용, 새로운 서비스와 앱을 만들어 사업 기회를 만들고 있다. 네이버가 상반기 출시하겠다고 공언한 생성 AI 서비스 ‘서치GPT’도 하이퍼클로바를 기반으로 한다. 카카오의 AI 전문 계열사 카카오브레인도 GPT-3 기반 한국어 특화 AI 언어 모델 ‘KoGPT’를 2021년 11월 공개했으며, 초거대 AI가 만들어 낸 AI 화가 ‘칼로’와 AI 시인 ‘시아’를 활용, 다양한 서비스로 확장을 계획하고 있다. 3000억개의 파라미터를 자랑하는 LG AI 연구원의 ‘엑사원’은 언어 뿐 아니라 이미지, 영상 등 다양한 정보를 습득하고 다루는 ‘멀티 모달리티’ 능력도 갖췄다. KT는 상반기 2000억개 파라미터를 가진 초거대 AI ‘믿음’을 출시, 다양한 서비스에 적용할 예정이다.최근 한화생명과 삼성SDS에 자사 솔루션 AI팩을 공급한 AI솔루션 기업 업스테이지의 배재경 AI 프로덕트 리더는 “원천 기술에 있어, 미국이 계속 우위를 가져왔고 새로운 시도가 가장 빈번하게 이뤄져 왔으며, 미국 기업이 시장을 잡고 있는 상황”이라면서 “중국은 데이터 확보에 매우 유리한 조건이라 성능 좋은 AI 응용 모델이 빠르게 나올 수 있고, 한국도 원천 기술, 응용 분야에서 많은 인재들이 활약하고 있어, 미국과 중국을 제외한 다른 선진국들에 비해 떨어지지 않는다”고 말했다. 하지만 ‘공룡’이라고 표현되는 미국 기술 기업들에 비해 국내 기업의 자본력과 인력풀은 턱없이 부족한 상황이다. 마이크로소프트는 오픈AI에 100억 달러(약 12조 5800억원)의 통 큰 투자를 감행했으며, 구글은 2014년 인수한 딥마인드가 6년간 적자만 내는 동안에도 막대한 투자를 멈추지 않았다. 중국은 ‘AI 굴기’로 자국 기업에 국가 단위의 전폭적인 지원을 쏟아붓고 있다. 네이버가 지난해 연구개발에 투자한 금액은 8370억원이다. 영국 데이터 분석 미디어인 토터스인텔리전스의 지난해 ‘글로벌AI지수’ 조사에 한국은 개발 능력이 3위였지만 인재 분야에선 28위에 그쳤다. AI 전문 인재를 양성한 시간이 길지 않아서다. 데이터 확보와 결과물에 대한 국내 규제나 사회의 보수성도 초거대 AI 서비스가 더 활발히 출시되는 데에 제약이 된다. 하 소장은 “학습 데이터의 지식재산권, 생성된 결과물에 대한 저작권 등 문제에 좀 더 개방적으로 접근해야 쉽게 기술을 운용할 수 있다”며 “초거대 AI를 더 많은 사람이 사용하게 하면서, 문제를 함께 논의하고 수정해 나가는 사회적 공감대를 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 특히 초거대 AI는 데이터 확보와 개발, 운용에 막대한 비용이 소요되는데, 그만큼의 수익을 서비스로 뽑아내기가 어렵다. 그래서 효율을 높이고 비용을 낮추는 데에 큰 효과를 낼 수 있는 AI 반도체 개발은 업계에 매우 중요하며, 시장 규모도 계속해서 커질 전망이다.현재 널리 사용되는 그래픽처리장치(GPU)는 애초에 AI를 위해 만들어진 프로세서가 아니라, AI가 거대해질수록 가격이 비싸지고 전력 소모가 커진다. 그래서 대용량의 데이터를 처리하면서 비용을 낮출 수 있는 프로세서로 신경망처리장치(NPU)가 업계의 기대를 받고 있다. 한국전자통신연구원이(ETRI) 2021년말 자체 개발한 NPU를 서버에 도입해 본 결과 GPU 기반 서버보다 연산 성능은 4배, 전력 효율은 7배 늘었다. 아직 초기 단계인 NPU 시장에 정부와 국내 기업은 발빠르게 진출했다. 정부는 AI 반도체 부문에 4년 간 1조 200억원을 투자하겠다고 밝혔다. KT는 반도체 제조사 리벨레온과 ‘AI 반도체 드림팀’을 구성해 AI 반도체 개발에 나섰고, ‘AI 컴퍼니’를 비전으로 삼은 SK텔레콤도 자체 개발한 AI반도체 ‘사피온’ 고도화에 집중하고 있다. 프로세서만큼 중요한 요소는 메모리다. 프로세서의 두뇌에 해당하는 코어와 D램 사이에 오가는 데이터 양이 많아지면 데이터 병목현상이 생기는데, 고성능 메모리가 이를 해결할 수 있다. 삼성전자는 자체 연산 기능을 탑재해, 코어로 보내는 데이터를 가공하는 메모리인 PIM(Processing In Memory)를, SK하이닉스는 초고속 메모리 HBM(High Bandwidth Memory)만들고 있다. 이들 업체는 세계 시장을 장악하고 있는 엔비디아(SK하이닉스)와 AMD(삼성전자)의 GPU 제품에 각각 PIM을 공급하고 있다. 글로벌 기술기업들에 맞서는 국내 AI 업계에 정부 지원은 필수다. 특히 투자 규모와 인재 확보 측면에서 격차가 크다. 하 소장은 “기업들이 연구 투자와 산학 협력을 원활하게 할 수 있도록 다양한 지원이 필요하다”면서 “특히 초거대 AI를 활용할 수 있는 능력이 중요해질 전망인데, 중등·대학 교육 과정에서 AI 문해력(리터러시)을 강화할 수 있도록 지원해야 한다”고 말했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 AI 산업의 헤게모니(패권)를 거머쥐었다. ‘한 방 먹은’ 구글이 패권을 되찾아 오려는 움직임이 자못 조급하다. 챗GPT가 만들어 낸 흐름을 국내 업계도 쫓는다. 네이버는 상반기 ‘서치GPT’를 출시해 새로운 검색 경험을 제공한다는 계획이다. 메모리 반도체 불황의 늪에 빠진 삼성전자와 SK하이닉스도 챗GPT가 불을 댕긴 AI 시장에서 위기의 돌파구를 찾는다. 4일(현지시간) 블룸버그에 따르면 구글은 오픈AI의 경쟁자인 앤스로픽에 4억 달러(약 5000억원)를 투자했다. 앤스로픽은 오픈AI 창립 멤버인 대니엘라·대리오 애머데이 남매가 세웠으며, 지난 1월 챗GPT에 대항할 AI 챗봇 ‘클로드’의 테스트 버전을 공개했다. 특히 이번 제휴를 통해 앤스로픽은 별도의 비용 없이 구글의 클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 수 있게 됐다. 이는 초거대 언어모델 기반 AI 챗봇에 필수적이며 스타트업 스스로는 해결하기 어려운 부분이다. 앞서 지난 2일 실적 발표 뒤 콘퍼런스콜에서 구글은 20개에 달하는 AI 서비스를 올해 안으로 선보인다고도 밝혔다. AI 자회사 딥마인드의 초거대 언어모델 ‘람다’를 기반으로 한 AI 챗봇 ‘견습 시인’도 테스트에 들어갔다. 모두 챗GPT가 등장한 뒤 일어난 일들이다. 구글이 오픈AI보다 기술에서 뒤처졌다고 보긴 어렵다. 다만 상대적으로 ‘몸이 가벼운’ 오픈AI보다 수익 모델이나 윤리적 문제, 신뢰도 등 고민할 거리가 많아 기술이 있어도 공개를 고심했을 거라는 게 업계의 분석이다. 하지만 이렇게 한꺼번에 수십 개의 AI 프로젝트를 꺼낸 것은 오픈AI에 ‘선수’를 빼앗겼다는 걸 인정한 셈이다. 구글이 이처럼 조급해진 것은 자사 사업 분야 중 여전히 수익의 절반 이상을 책임지는 검색 광고 시장을 챗GPT가 위협하기 때문이다. 마이크로소프트(MS)는 이미 자사 검색엔진인 빙에 챗GPT를 적용하고 있다. 국내에서 네이버가 서치GPT를 서둘러 출시하는 것도 이와 무관치 않다. 구글의 기술·자본과 앤스로픽의 가능성, 오픈AI가 올해 안에 출시할 예정인 새 초거대 언어모델 ‘GPT-4’의 파괴력이 아직 예측 불가한 상황이라 AI 서비스 패권은 앞으로 어디로 향할지 알 수 없다. 하지만 2016년 구글 딥마인드의 ‘알파고’가 이세돌 9단을 바둑으로 이기며 전 세계 기술 경쟁의 무대를 만든 것처럼 챗GPT가 ‘게임의 규칙’을 정한 것은 분명하다. 삼성전자와 SK하이닉스는 이런 흐름 속에서 위기 탈출의 가능성을 발견했다. AI 반도체는 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 메모리반도체가 세트로 판매되는데, 이런 패키지 수요가 폭발적으로 늘어날 것으로 예상되기 때문이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 각각 AMD와 엔비디아 등 AI 반도체 선두권 회사들과 협력해 패키지 제품에 고성능 메모리반도체를 공급하고 있다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 콘퍼런스콜에서 “자연어 기반 대화형 AI 서비스가 미래 메모리 수요에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

오픈AI의 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’가 AI 산업의 헤게모니(패권)를 거머쥐었다. ‘한 방 먹은’ 구글이 패권을 되찾아오려는 움직임이 자못 조급하다. 챗GPT가 만들어 낸 흐름을 국내 업계도 쫓는다. 네이버는 상반기 ‘서치GPT’를 출시해 새로운 검색 경험을 제공한다는 계획이다. 메모리 반도체 불황의 늪에 빠진 삼성전자와 SK하이닉스도 위기의 돌파구를 찾는다.4일(현지시간) 블룸버그에 따르면 구글은 오픈AI의 경쟁자인 앤스로픽에 4억 달러(약 5000억원)를 투자했다. 앤스로픽은 오픈AI 창립 멤버인 다니엘라, 다리오 애머데이 남매가 세웠으며, 지난 1월 챗GPT에 대항할 AI 챗봇 ‘클로드’의 테스트 버전을 공개했다. 특히 이번 제휴를 통해 앤스로픽은 별도 비용 없이 구글의 클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 수 있게 됐다. 이는 초거대 언어모델 기반 AI 챗봇에 필수적이면서 막대한 비용이 들어, 스타트업 스스로는 해결하기 어려운 부분이다. 오픈AI도 MS의 클라우드를 이용하고 있다. 앞서 지난 2일 실적발표 뒤 콘퍼런스콜에서 구글은 20개에 달하는 AI 서비스를 올해 안으로 선보인다고도 밝혔다. AI 자회사 딥마인드의 초거대 언어모델 ‘람다’를 기반으로 AI 챗봇 ‘견습 시인’도 테스트에 들어갔다. 보다 앞서서는 텍스트 설명에 맞춰 음악을 만들어 주는 생성형 AI ‘뮤직LM’을 논문을 통해 공개하기도 했다. 모두 챗GPT가 등장하고 순다르 파차이 구글 최고경영자(CEO)가 비상선언(코드 레드)을 발령하고 나서 일어난 일들이다. 구글, 오픈AI 대항마 앤스로픽에 5000억 투자올해 안에 AI 서비스 20여개 줄줄이 공개 계획수익모델, 윤리문제, 신뢰도 고려하다 선수 놓쳐총수익 절반 이상 내는 검색광고 시장 위협느껴 구글이 오픈AI보다 기술에서 뒤처졌다고 보긴 어렵다. 다만 상대적으로 ‘몸이 가벼운’ 오픈AI보다 수익모델이나 윤리적 문제, 신뢰도 등 고민할 거리가 많아, 있는 기술도 공개를 고심했을 거라는 게 업계의 분석이다. 하지만 이렇게 한꺼번에 수십개의 AI 프로젝트를 꺼낸 것은 오픈AI에 ‘선수’를 빼앗겨 주도권을 놓쳤다는 걸 인정한 셈이다. 구글은 AI 신제품이 윤리적으로 타당한지를 검토하는 절차를 기존보다 빠르게 진행하는 ‘그린 레인’ 제도도 도입을 검토하게 됐다. 구글이 이처럼 조급해진 것은 엄청나게 넓어진 자사 사업 분야 중에서도 아직까지 수익의 절반 이상을 책임지는 검색광고 시장을 챗GPT가 위협하기 때문이다. 자연어 질문에 완결된 문장으로 결과를 내 놓는 챗GPT는 검색어를 입력하고 수많은 인터넷 사이트 링크들 중에 적합한 것을 사용자가 고르는 검색 모델을 뿌리째 흔들 수 있다. MS는 이미 자사 검색엔진인 빙에 챗GPT를 적용하고 있다. 국내에서 네이버가 서치GPT를 서둘러 출시하는 것도 이와 무관치 않다. 한국어 검색 데이터를 가장 많이 보유하고 있는 네이버는 GPT를 이용해, 영어 기반 개발 모델을 한국어로 번역하면서 발생하는 약점을 해결할 계획이다. 구글이 가진 기술·자본력과 앤스로픽의 가능성, 오픈AI가 올해 안에 출시할 예정인 새 초거대 언어모델 ‘GPT-4’의 파괴력이 아직 예측 불가능한 상황이라 AI 서비스 패권이 앞으로 어디로 향할지는 알 수 없다. 하지만, 2016년 구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 이기며 전세계 기술 경쟁의 무대를 만든 것처럼 챗GPT가 ‘게임의 규칙’을 정한 것은 분명하다. 네이버 영어모델->한국어 단점 없는 검색GPT 상반기에삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체에 고성능 메모리 탑재 삼성전자와 SK하이닉스는 이런 흐름 속에서 위기 탈출 가능성을 발견했다. 한번에 대량의 데이터를 처리해야 하는 AI 반도체는 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 메모리반도체와 세트로 판매되는데, 이런 패키지 수요가 폭발적으로 늘어날 것으로 예상되기 때문이다. 삼성전자는 제휴를 맺은 AMD의 ‘MI-100’에 자사 HBM-PIM(Processing-in-Memory) 메모리를 납품한다. PIM은 메모리반도체에 연산 기능을 추가해 중앙처리장치(CPU)와 메모리 간 데이터 이동을 줄여 성능과 효율을 높일 수 있다. SK하이닉스는 GPU 시장 1위 엔비디아의 최신 GPU인 ‘H100’ 패키지에 차세대 D램 ‘HBM3’를 결합한다. HBM은 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)의 약자로 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 높인 제품이다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 콘퍼런스콜에서 “자연어 기반 대화형 AI 서비스가 미래 메모리 수요에 긍정적인 영향이 있을 것으로 기대한다”며 “AI 기술에 기반한 모델의 학습과 추론을 위해서는 대량 연산이 가능한 고성능 프로세스와 이를 지원하는 고성능 고용량 메모리 조합이 필수적”이라고 말했다.