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.

2016년 필자는 중국의 실리콘밸리 광둥성 선전(深圳)의 중국과학원 분원을 방문했다. 오전에 연구 교류 토의를 한 후 식사를 하러 구내식당에 들어서자 예정에 없이 이 연구원의 판젠핑 원장이 나타났다. 그는 중국 슈퍼컴퓨터 수광(曙光)의 제1세대부터 4세대까지 개발한 국보급 슈퍼컴퓨터 전문가다. 베이징의 중국과학원 계산기술연구소 부원장이었던 그는 2006년 선전에서 이 연구원을 설립한 뒤 현재까지 17년째 원장을 맡고 있다. 정치 지도자가 바뀌어도 과학기술 지도자를 바꾸지 않는 중국의 장점을 살려 그는 대학이 부족한 선전에서 중국과학원 선전이공대학까지 설립했다. 대학연구로 실리콘밸리에서 창업해 글로벌 ERP 기업 SAP와 인수합병 후 세계 최초의 인메모리 디지털 플랫폼 HANA 개발과 시장 개척을 이끈 경험에 대해 그는 큰 관심을 보였다. 서울로 돌아오자 판 원장이 공동연구를 위해 중국 정부의 ‘천인계획’을 신청하고자 하니 동의해 달라는 요청이 왔다. 국제학회에서 뛰어난 중국계 학자들이 천인계획 학자라고 자랑스럽게 말하는 것을 들었던 나는 거부감 없이 그렇게 하라고 했다. 물론 필자는 천인계획이 서울대 교수의 사회적 책무와 충돌한다고 판단해 이후 철회했다. 몇 달 뒤 선전에 반나절만 들러 달라는 요청이 왔다. 광둥성의 천인계획 매칭 주장(珠江) 인재 계획의 현장 실사 회의였다. 광둥성의 과학기술 책임자가 유창한 영어로 지원 의사를 밝혔다. 중국의 지방정부는 스타 인재 유치를 위해 중앙정부보다 많은 매칭 자금을 지원한다. 스타 인재 유치 없이 인재 육성과 지역 산업 발전이 있을 수 없기 때문이다. 우리나라도 새겨봐야 하는 모델이다. 2년 뒤인 2018년 5월 필자는 사흘 동안 중국 최고 명문 칭화대의 SW대학을 국제 평가위원으로 심층 진단했다. “우리는 지금까지 추격자였습니다. 이제 우리는 세계를 선도하고자 합니다. 진솔한 비판과 조언을 부탁드립니다.” 칭화대 교육부총장이 진지하게 말했다. 시진핑 국가주석의 선언대로 중국이 세계 최고가 되기 위해 중국을 이끌 칭화대도 세계 최고가 돼야 한다는 명제가 깔린 국제 평가였다. 칭화대 SW대학은 2001년 쑨자광 교수가 칭화대에 변화의 바람을 일으키고 중국 SW 인재 양성의 모델을 세우기 위해 설립했다. 초대 학장은 쑨 교수와 뜻을 같이한 구빙린 부총장이 2년간 맡았다. 구 부총장은 이후 2003년부터 2012년까지 9년간 총장으로 칭화대의 변화를 주도했다. 미중 기술 패권 대결은 이때까지만 해도 표면화되지 않았다. 역사적 변곡점은 2018년 12월 6일 표면화됐다. 필자는 이날 워싱턴DC에서 개최된 한미 민관 합동 경제포럼에 4차 산업혁명 분야 발제자로 참석했다. 화웨이 CFO 멍완저우가 밴쿠버공항에서 체포됐다는 긴급 뉴스가 나왔다. 한미 포럼에서 미국의 입장은 분명했다. 한국이 미국과 함께 일본, 호주, 인도 등과 연대해 중국을 억제하자고 제안했다. 2018년 8월 미국은 AI 시대에 중국의 안보 위협에 초당적으로 대처하기 위해 인공지능 국가안보위원회(NSCAI)를 만들고 구글의 전임 CEO 에릭 슈밋에게 위원장을 맡겼다. 2021년 3월에 발표된 이 위원회의 최종보고서는 미래의 전쟁은 과학기술의 전쟁임을 전제하고 있다. 특히 AI가 국방 및 국가안보 체계의 패러다임을 바꿀 것으로 보고 2025년까지 패러다임 대전환을 시작하도록 권고하고 있다. 지난해 미국이 초당적으로 제정한 반도체(CHIPS) 과학법도 이런 국방, 국가안보 패러다임 대전환이 표면화된 것이다. AI와 관련 분야의 근간인 반도체 산업의 축을 중국의 지리적 영향력 아래 있는 대만과 한국에서 미국으로 옮기려는 것이다. 이렇듯 급박하게 전환되는 ‘21세기 전쟁과 평화’의 기류 속에 대한민국의 전략은 무엇인가. 국내 정치에 매몰돼 마땅히 해야 할 전략적 대응을 놓칠까 염려된다.

‘반도체 혹한’ 직격탄을 맞은 메모리 반도체 기업들의 실적 급감이 이어지고 있는 가운데 SK하이닉스가 지난해 4분기 1조 7012억원 규모의 영업손실을 내며 ‘어닝 쇼크’를 기록했다. SK하이닉스가 분기 단위로 영업 적자를 본 것은 2012년 3분기(-240억원) 이후 10년 만에 처음이다. SK하이닉스는 지난해 4분기 영업손실이 1조 7012억원으로 전년 동기(영업이익 4조 2195억원)와 비교해 적자 전환했다고 1일 공시했다. 4분기 매출은 7조 6986억원, 순손실은 3조 5235억원이었다. 연결 기준 지난해 전체 영업이익은 7조 66억원으로 전년보다 43.5% 줄었다. 매출은 44조 6481억원으로 전년 대비 3.8% 증가했다. 순이익은 2조 4389억원으로 74.6% 급감했다. SK하이닉스의 실적 충격은 지난해 하반기부터 PC, 스마트폰 등 메모리 수요가 줄고 제품 가격이 큰 폭으로 떨어진 데 따른 것이다. 회사 측은 “지난해 매출 성장세는 이어졌으나 하반기부터 반도체 다운턴이 지속되면서 영업이익은 전년 대비 감소했다”고 밝혔다. SK하이닉스는 올 상반기도 실적 악화 기조가 이어질 것으로 예상하면서도 하반기엔 시장 상황이 개선될 것으로 전망했다. 업계에서는 메모리 기업들의 잇단 투자 축소, 감산 등이 이어지며 공급이 늘지 않아 재고가 상반기 중 정점을 찍고 점차 줄어들 것으로 내다보고 있다. SK하이닉스도 지난해 10월 실적발표에서 밝힌 바와 같이 올해 투자 규모를 지난해(19조원)보다 50% 이상 줄인다는 기조를 유지할 방침이다. IT 기업들이 고점 대비 큰 폭으로 가격이 떨어진 메모리 반도체의 사용량을 늘리며 시장 수요가 반등할 거란 관측도 고개를 든다. SK하이닉스 김우현 부사장(CFO)은 “최근 인텔이 DDR5가 적용되는 신형 CPU를 출시하고, AI에 기반한 신규 서버용 메모리 수요가 발생할 수 있는 긍정적인 시그널이 시장에 나오고 있는 데 주목하고 있다”며 “데이터센터용 DDR5와 176단 낸드 기반 기업용 SSD에서 기술력을 확보한 만큼 빠르게 흑자 전환을 이룰 것”이라고 말했다.

SK하이닉스는 세계 최고 속도를 구현하는 모바일용 D램 ‘LPDDR5T’를 개발했다고 25일 밝혔다. 지난해 11월 공개한 모바일용 D램의 성능을 2개월 만에 더 개선한 제품이다. 신제품의 동작 속도는 초당 9.6기가비트(Gb)로 기존 제품보다 13% 빨라졌다. SK하이닉스는 더욱 빨라진 동작 속도를 강조하기 위해 규격명인 LPDDR5 뒤에 ‘터보’를 의미하는 ‘T’를 붙였다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량 최소화가 관건이기 때문에 규격명에 LP(Low Power)가 붙는다. 신제품은 국제반도체표준화기구(JEDEC)가 정한 최저 전압 기준인 1.01∼1.12볼트(V)에서 작동한다. SK하이닉스는 최근 LPDDR5T 단품 칩들을 결합해 16기가바이트(GB) 용량의 패키지 제품 샘플을 만들어 고객에게 제공했다. 패키지 제품의 데이터 처리 속도는 초당 77GB로, 이는 FHD(풀HD)급 영화 15편을 1초에 처리하는 수준이다. 신제품은 올 하반기부터 10㎚(나노미터·1㎚는 10억분의1m)급 미세공정을 기반으로 본격적인 양산에 들어간다. 정보기술(IT) 업계는 5세대(5G) 스마트폰 시장이 확대되면 속도나 용량 등이 고도화된 메모리 수요가 늘어날 것으로 보고 있다. LPDDR5T의 활용 범위도 스마트폰뿐 아니라 인공지능(AI), 머신러닝(기계학습), 증강·가상현실 등으로 확대될 전망이다. 류성수 SK하이닉스 부사장은 “앞으로도 차세대 반도체 시장을 선도할 초격차 기술 개발에 힘써 IT 세상의 게임 체인저가 될 것”이라고 말했다.

SK하이닉스는 현존 최고 속도 모바일용 D램 ‘LPDDR5T’를 개발했다고 25일 밝혔다. 신제품은 SK하이닉스가 지난해 11월 공개한 모바일 D램 LPDDR5X의 성능을 2개월 만에 업그레이드한 것이다. 신제품의 동작 속도는 초당 9.6기가비트(Gb)로 기존 제품보다 13% 빨라졌다. SK하이닉스는 더욱 빨라진 동작 속도를 강조하기 위해 규격명인 LPDDR5 뒤에 ‘터보(Turbo)’를 의미하는 ‘T’를 붙였다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량 최소화가 관건이기 때문에 규격명에 LP(Low Power)가 붙는다. 최신 규격은 LPDDR 7세대(5X)로, 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발됐다. 신제품은 국제반도체표준화기구(JEDEC)가 정한 최저 전압 기준인 1.01∼1.12볼트(V)에서 작동한다. SK하이닉스는 최근 LPDDR5T 단품 칩들을 결합해 16기가바이트(GB) 용량의 패키지 제품 샘플을 만들어 고객에게 제공했다. 패키지 제품의 데이터 처리 속도는 초당 77GB로, 이는 FHD(풀-HD)급 영화 15편을 1초에 처리하는 수준이다. SK하이닉스는 10나노급 4세대(1a) 미세공정 기반으로 올해 하반기부터 제품 양산에 들어갈 계획이다. SK하이닉스는 신제품에도 ‘HKMG(High-K Metal Gate)’ 공정을 적용했다. HKMG 공정은 유전율(K)이 높은 물질을 D램 트랜지스터 내부의 절연막에 사용해 누설 전류를 막고 정전용량을 개선한 차세대 공정으로, 속도를 빠르게 하면서도 소모 전력을 줄일 수 있는 것이 특징이다. IT 업계는 5G 스마트폰 시장이 확대되면 속도나 용량 등이 고도화된 메모리 수요가 늘어날 것으로 보고 있다. LPDDR5T의 활용 범위도 스마트폰뿐 아니라 인공지능(AI), 머신러닝(기계학습), 증강·가상현실 등으로 확대될 전망이다. 류성수 SK하이닉스 부사장은 “이번 신제품 개발을 통해 초고속을 요구하는 고객의 니즈를 충족시키게 됐다”며 “앞으로도 차세대 반도체 시장을 선도할 초격차 기술 개발에 힘써 IT 세상의 게임 체인저가 될 것”이라고 말했다.

스타트업 ‘페블스퀘어’(대표 배학열)는 메모리 기반 컴퓨팅(PIM) 기술을 활용하는 ‘뉴로모픽 반도체 칩’(MINT)을 최근 개발해 본격 판매에 돌입했다고 12일 밝혔다. 이번에 개발한 초저전력, 고성능 ‘엣지 인공지능 칩’은 메모리기반컴퓨팅 기술을 활용하는 뉴로모픽 반도체 칩이다. 회사에 따르면 기존의 프로세서와 메모리를 분리해 이용하는 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 넘어 3세대 뉴로모픽 컴퓨팅 구조인 PIM기반 인공신경망과 빅데이터 기반 초경량 딥러닝 AI학습 모델을 구현하는데 성공했다. 그 결과 고성능·초저전력·초소형 엣지 인공지능 칩을 개발하는 성과를 거뒀다. 미래 반도체 시장은 ‘기억(메모리)과 연산(프로세서)’이 통합된 구조로 인공지능 기술이 핵심으로 부상하면서 새로운 패러다임이 도래했다. 이런 가운데 페블스퀘어의 MINT는 메모리와 프로세서 간 데이터 전송없이 인공신경망 내에서 연산처리가 가능하다. 따라서 데이터 처리시간을 단축하고 전력소모를 최소화하는 등 성능을 극대화했다. 회사 측에 따르면 MINT의 인공신경망은 400만개의 시냅스을 내장해 30GOPS(초당 기가 연산)의 연산 능력을 지원한다. 17.6TOPS/W 에너지 효율을 갖췄으며 페블스퀘어의 자체 AI알고리즘을 위해 고성능 컴퓨팅과 초저전력 동작을 가능하게 한다. 기존의 컴퓨터 시스템(폰 노이만 구조)에서는 데이터가 입력되면 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 정밀하게 작성된 프로그램을 실행하는 데 탁월하다. 반면, 전력소모 한계를 비롯하여 실시간 데이터 처리 및 음성 인식, 이미지 인식 등에서 효율성이 낮다는 문제가 지적돼 왔다. 이번에 페블스퀘어가 자체개발한 MINT는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망 형태의 집적회로로 구성돼 있다. 실제로 데이터를 0, 1과 같은 디지털이 아닌 다양한 상태가 점진적으로 변하는 아날로그 동작을 사용한다. 병렬로 구성된 인공 뉴런들은 클럭 동작 없이 이벤트 구동 방식으로 작동되며, 기존의 컴퓨터가 직관적으로 인식하기 어려운 비정형적인 문자, 음성, 영상 등을 효율적으로 처리할 수 있다. 특히, 페블스퀘어의 MINT는 학습된 음성 및 이미지 데이터를 기반으로 네트워크 연결없이 실시간 데이터 처리가 가능하기 때문에 스마트 홈, IoT, 웨어러블 디바이스 등 다양한 분야의 고객들에게 최고의 확장성과 활용성을 제공할 수 있다. 페블스퀘어 관계자는 “페블스퀘어는 엣지 인공지능 칩의 설계 및 공정에 관한 원천기술로 특허출원을 완료했으며, MINT를 시작으로 음성 및 이미지 인식이 강화된 고성능 엣지 인공지능 칩 패밀리를 계속 선보일 예정”이라고 말했다. 이어 “맞춤형 딥러닝 알고리즘 솔루션 제공을 통해 인공지능 반도체 시장을 주도하겠다”고 포부를 밝혔다.

헬스케어 디바이스 전문기업 텐마인즈는 종합 헬스케어그룹 독립바이오제약과 병의원에서 코골이 완화와 수면 질 개선에 모션필로우를 활용하도록 협력하는 업무협약을 체결했다고 2일 밝혔다. 텐마인즈 본사에서 체결된 이번 업무 협약을 통해 코골이 방지용 인공지능 베개 ‘모션필로우’(Motion Pillow)는 AI가 사용자의 코골이 소리의 패턴을 감지하고 베개 속 에어백을 이용해 사용자의 고개를 움직여 코골이를 멈추게 하는 인공지능 베개다. 특히 세계 최대 전자 전시회(CES)에서 2020년, 지난해에 이어 올해도 이례적으로 세 번째 혁신상을 받으며 우수한 성능을 인정받았다. 모션필로우에는 어떠한 전기 회로도 없어 전자파가 발생하지 않으며 100% 메모리폼으로 특수 설계되어 안전성을 높였다. 또 전용 앱과 연동하여 사용하면 일·주·월별로 수면 중 발생하는 코골이 정도, 코골이 방지 작동 횟수 등의 정보를 확인할 수 있다. 특히 베개의 높이, 에어백 팽창 높이, 코골이 감지 민감도 등을 통해 사용자 맞춤 설정이 가능해 사용자의 편안함을 보장해 수면의 질을 높여준다. 30년 경력의 이비인후과 전문의이기도 한 정태기 독립바이오제약 대표는 “이번 협약을 계기로 코골이 때문에 오랜 시간 고통받아오다 병원을 찾는 환자들과 그 가족들에게 직접적으로 도움을 줄 수 있게 되어 기쁘다”고 소감을 밝혔다. 장승웅 텐마인즈 대표는 “이번 협약을 통해 모션필로우에 대한 고객 접근성을 높여 소비자 신뢰도 및 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

박정호 SK하이닉스 대표이사 부회장은 2일 신년 인사에서 2023년 어려운 경영환경을 원팀이 돼 극복해나가자고 당부했다.박 부회장은 “작년 하반기부터 시작된 거시경제 환경의 급격한 변화, 몇 년간 지속된 지정학적 변수 등 부정적인 경영 환경으로 올해는 도전하는 한 해가 될 것”이라고 전망했다. 글로벌 경기침체에 따른 메모리 반도체 수요 위축 영향으로 SK하이닉스는 지난해 4분기 영업적자를 기록할 것으로 추정된다. 박 부회장은 “SK하이닉스는 초격차 기술력과 원가 경쟁력으로 세상의 혁신을 이끌고 있고, 이는 우리의 대체 불가능한 가치”라면서 “SK하이닉스는 올해 모바일과 클라우드 양축의 고객을 더욱 견고히 하고, 자동차와 AI(인공지능) 고객을 추가해 새로운 성장을 만들어나갈 것”이라고 강조했다. 그는 또 “도전받을 때 더 강해지는 DNA를 기반으로 우리 모두 원팀이 돼 이번 위기를 극복하고 한 단계 레벨 업 하자”며 “진정한 글로벌 초일류 반도체 회사를 같이 만들어 가자”고 덧붙였다.

글로벌 D램 시장 부동의 1위 삼성전자가 반도체 기술력의 한계를 또 한번 뛰어넘으며 세계 최초로 12나노미터(㎚·10억분의1ｍ) D램 시대를 열었다. 내년 상반기까지는 ‘메모리 혹한기’가 지속될 전망이지만, 시장이 반등하는 하반기부터는 초격차 기술력을 바탕으로 그간의 매출 하락을 빠른 속도로 회복하고 재도약한다는 게 삼성의 전략이다. 삼성전자는 업계 최소 선폭인 12나노 DDR5 D램을 개발하고 최근 미국 AMD와 함께 호환성 검증까지 마쳤다고 21일 밝혔다. 지난해 10월 업계 최초로 14나노 DDR5 D램 양산에 들어간 삼성전자는 내년부터 신제품 양산을 본격화할 예정이다. 신제품은 반도체 제작 원판인 실리콘 웨이퍼에 유전율이 높은 신소재를 적용해 칩 내부 전하를 저장하는 공간인 ‘커패시터’ 용량을 높였다. 유전율은 전기적 특성이 없는 부도체의 전자기파 진행 능력을 의미하는데, 웨이퍼의 유전율 향상은 곧 D램 성능 향상을 위한 선행 조건으로 꼽힌다.신공정을 통해 소비 전력은 기존 제품 대비 약 23% 개선됐고, 최대 동작 속도는 7.2Gbps를 지원한다. 이는 1초에 30GB 용량의 초고화질(UHD) 영화 2편을 처리할 수 있는 속도다. 소비 전력량이 줄었다는 점에서 기후위기 극복을 위한 정책을 강화하고 있는 유럽과 글로벌 정보기술(IT) 기업들의 수요가 늘어날 것이라는 기대감도 나온다. 삼성전자는 신제품에 멀티레이어 극자외선(EUV) 기술을 활용해 더욱 세밀하게 회로를 설계하는 방식으로 생산성을 기존 제품 대비 20% 높였다. 웨이퍼 한 장으로 만들 수 있는 D램의 수량이 20% 증가한다는 의미다. 삼성전자는 성능과 전력 효율 개선을 통해 12나노급 D램 라인업을 확대해 나갈 계획이며, 데이터센터·인공지능·차세대컴퓨팅 등 다양한 응용처에 공급할 예정이다. 이주영 삼성전자 메모리사업부 D램개발실장(부사장)은 “업계 최선단 12나노급 D램은 본격적인 DDR5 시장 확대의 기폭제가 될 것”이라면서 “이번 제품은 뛰어난 성능과 높은 전력 효율로 고객의 지속가능한 경영 환경을 제공하는 데 기여할 것”이라고 말했다. 업계 관계자는 “위기에 더욱 공격적인 투자와 연구개발로 새로운 기회를 창출한다는 삼성전자의 전략을 신기술 확보로 증명해 보이고 있다”면서 “내년 하반기부터는 기업의 메모리 수요가 회복될 것으로 보이는 만큼 삼성의 메모리 시장 지배력 또한 더욱 커질 것”이라고 내다봤다.