도널드 트럼프 미국 대통령이 중국에 닫아걸었던 빗장을 풀고 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 칩 ‘H200’ 수출을 허용했다. 중국 AI 기업이 미국 글로벌 테크를 빠른 수준으로 따라잡고 있는 가운데 고성능 칩까지 손에 넣게 될 경우 미중 AI패권 경쟁이 한층 치열해질 것으로 관측된다. 엔비디아에 메모리를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스 등 우리 반도체 기업엔 호재가 될 전망이다. 트럼프 대통령은 8일(현지시간) 트루스소셜을 통해 “시진핑 중국 국가주석에게 엔비디아의 H200 제품 수출을 허용할 것이라고 통보했다”며 “시 주석도 긍정적인 반응을 보였고, (엔비디아가 중국에 판매한) 수익의 25%는 미국 정부에 지급될 것”이라고 밝혔다. 미국은 조 바이든 정부 시절부터 중국에 고성능 칩 수출을 통제하고 성능이 떨어지는 ‘H20’만 판매하고 있다. H200은 H20보다 AI 시스템 훈련에서 6배 이상 뛰어난 것으로 평가받는다. 미국은 그간 보수진영을 중심으로 중국에 고성능 칩을 수출할 경우 군사적으로 이용돼 안보가 위협받을 것이라며 반대했다. 그럼에도 트럼프 대통령이 수출을 결정한 것은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 설득이 통한 것으로 보인다. 황 CEO는 ‘엔비디아 칩의 중국 수출을 막으면 화웨이 같은 중국 기업만 이득 본다’는 취지로 트럼프 대통령을 설득한 것으로 알려졌다. 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회담을 계기로 미중 갈등이 해빙모드에 돌입한 것도 트럼프 대통령이 H200 수출을 결심한 배경이란 분석이다. 다만 트럼프 대통령도 미국 내 반발을 우려한 듯 엔비디아의 가장 최신 칩인 ‘블랙웰’과 내년에 출시될 예정인 ‘루빈’에 대해선 “거래 대상이 아니다”고 선을 그었다. 블랙웰은 H200보다 AI 시스템 훈련에서 1.5배, 추론 작업은 5배 빠른 성능을 갖췄다. 트럼프 대통령은 또 엔비디아가 중국에 H200을 판매해 거둔 수익의 25%를 세금으로 거두겠다며 “이 정책이 미국의 일자리를 지원하고 제조업을 강화하며 납세자들에게도 도움이 될 것”이라고 강조했다. 하지만 미국에선 여전히 반대 목소리가 거세다. 하원 중국 특별위원장인 공화당 존 무레나(미시간) 의원은 로이터통신에 보낸 성명에서 “중국이 이 칩을 사용해 군사력과 감시 능력을 강화할 것”이라며 “중국이 기술을 훔쳐 칩을 대량 생산하고 엔비디아를 경쟁자로 몰아내려 할 것”이라고 우려했다. 미 싱크탱크 ‘진보연구소’(IFP)의 알렉스 스탭은 AFP 통신에 이번 결정을 “엄청난 자살골”이라고 평가했다. 당장은 세계 시가총액 1위 기업 엔비디아의 독주 체제가 한층 더 확고해질 전망이지만, 엔비디아 등에 ‘올라탄’ 중국의 추격이 더욱 거세질 수 있다는 점에서 다른 글로벌 빅테크들에게는 부담으로 작용할 수 있다. 오픈AI와 구글, 메타 등 미국 테크들은 이번 결정에 촉각을 곤두세우고 있다. 올해 초 ‘딥시크’가 저가 칩을 이용해 챗GPT에 버금가는 상생형 AI 모델을 개발하는 등 중국이 이미 상당한 수준의 역량을 입증했기 때문이다. 특히 중국 정부의 막대한 보조금과 저렴한 전력 인프라가 고성능 칩과 결합할 경우 중국 AI 산업의 추격 속도가 한층 빨라질 것으로 보인다. 다만 중국 정부가 H200을 수입하더라도 자국 반도체 산업 보호를 위해 할당량을 설정할 수 있을 것이란 전망도 나온다. 앞서 시 주석은 H20에 대해선 사용을 자제하고 화웨이 등 국산 칩을 쓰라고 종용했다. 이에 황 CEO는 H200 수출이 허용돼도 중국이 받아들일지 “알 수 없다”고 말한 바 있다. 바이든 정부 시절 백악관 기술 및 보안 담당관을 지낸 에런 바트닉 컬럼비아대 자문은 “H200 판매 승인 조치가 중국의 반도체 역량을 크게 향상시킬 것이고, 미국은 수출을 허용한 대가로 별다른 성과를 거두지 못한 것으로 보인다”고 월스트리트저널(WSJ)에 말했다.

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

SK하이닉스가 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주에서 열린 세계반도체연맹(GSA) 주최 ‘GSA 어워즈 2025’에서 ‘최우수 재무관리 반도체 기업상’과 ‘우수 아시아 태평양 반도체 기업상’을 수상했다고 7일 밝혔다. GSA는 글로벌 반도체 업계의 최고경영자(CEO)들이 모여 최신 기술 정보를 공유하는 플랫폼이자 네트워크 조직으로, 세계 25개국에서 250곳 이상의 기업 회원을 보유하고 있다. GSA 어워즈는 GSA가 1996년부터 매년 개최해온 반도체 업계 최고 권위의 시상식이다. SK하이닉스가 수상한 최우수 재무관리 반도체 기업상은 증시에 상장된 반도체 기업의 재무 건전성과 성과를 통해 재무관리 역량과 경영 효율성을 평가한다. 연 매출 10억 달러(약 1조 5000억원)를 바탕으로 ‘초과’와 ‘이하’ 두 부문으로 나뉘는데, SK하이닉스는 초과 부문을 수상했다. 우수 아시아 태평양 반도체 기업상은 아태 지역 기반 반도체 기업 중 비전과 리더십, 시장 성공을 바탕으로 선정된다. SK하이닉스는 인공지능(AI)이 세계적으로 확산하는 시기 고대역폭메모리(HBM)를 선제적으로 고객사에 제시하며 최대 실적을 쌓았다. 3분기 누적 매출은 64조원, 영업이익 28조원으로 역대 최고치를 경신했다. 3분기 말 현금성 자산이 27조 9000억원으로 전 분기 대비 10조 9000억원 늘며 재무 건전성도 나아졌다. SK하이닉스는 AI 메모리 시장 주도권을 공고히 하기 위해 대규모 투자를 이어간다는 계획이다. 김주선 SK하이닉스 AI 인프라 사장은 “시장을 선도하는 제품과 차별화된 기술 경쟁력으로 고객과 함께 새 가치를 창출하고 AI 시장을 이끌어나갈 것”이라고 소감을 밝혔다.

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

내년 한국의 전체 수출액이 7110억 달러(약 1047조 5000억원)에 이를 것이란 전망이 나왔다. 무역수지도 올해보다 흑자 폭이 확대되는 등 수출 성장세가 계속될 것으로 예측됐다. 한국무역협회 국제무역통상연구원이 5일 발간한 ‘2025년 수출입 평가 및 20206년 전망’ 보고서에 따르면 내년 수출은 올해보다 1.0% 상승한 7110억 달러로 분석됐다. 올해 수출은 지난해보다 3% 상승한 7040억 달러로 사상 최초로 7000억 달러를 돌파할 것으로 전망됐다. 연구원은 한국 수출을 견인하고 있는 반도체가 올해보다 5.9% 증가한 1800억 달러에 달할 것으로 예상했다. 반도체는 올해 인공지능(AI) 중심의 수요가 견고하고, 메모리 가격의 상승으로 사상 최대치를 경신했다. 지난달까지 올해 반도체 누적 수출액은 1526억 달러로, 이미 지난해 세운 역대 최대 수출액 1419억 달러를 넘어섰다. 내년에도 빅테크 기업들의 AI 관련 투자와 메모리 가격 상승이 지속되면서 수출 증가세가 지속될 전망이다. D램(DDR4 8Gb)는 올해 4분기 7.50 달러에서 내년 2분기 9.40 달러로 상승할 것으로 예측됐다. 일반기계도 올해보다 2.8% 증가한 481억 달러로 예측됐다. 미국 관세 압박과 중국발 수요 감소 등 하방압력이 지속되지만, 해외 산업설비 관련 수주와 원자재가 및 물류비 안정으로 소폭 반등이 예상된다. 무선통신기기(5.4%), 디스플레이(2.9%), 가전(1.4%), 컴퓨터(7.8%) 등 정보통신기술(ICT) 산업은 전반적인 성장세를 보일 것으로 봤다. 반면 자동차 수출은 올해보다 1.0% 감소한 712억 달러로 전망됐다. 한국산 미국향 자동차 관세가 25%에서 15%로 인하돼 불확실성이 제거됐지만, 기저효과와 점진적인 미국 현지 생산 확대로 소폭 약세를 보일 것으로 분석됐다. 현재 50% 고율 관세를 적용받고 있는 철강도 2.0% 감소한 296억 달러를 기록하며 관세 여파가 지속될 것으로 봤다. 내년 수입은 0.5% 증가한 6330억 달러, 무역수지는 780억 달러 흑자로 3년 연속 흑자를 기록할 것으로 전망됐다. 장상식 원장은 “한미 협상을 계기로 대미 수출 여건이 상당 부분 개선됐지만 내년 글로벌 교역 성장세가 매우 제한적”이라며 “미국 중간선거, 미국·멕시코·캐나다 협정(USMCA) 개정 가능성 등 여전히 복합적인 불확실성이 산재한 만큼 중동·아세안 등으로 수출시장을 다변화하고 K-콘텐츠 및 소비재를 중심으로 수출 저변을 지속적으로 확대해 나가야 한다”고 강조했다.

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

SK그룹이 4일 임원 인사에서 성과·기술 중심의 인재 중용과 강도 높은 세대교체를 추진하며 미래 성장 기반 강화에 나섰다. 그룹 차원 ‘리밸런싱’ 전략에 맞춰 전체 인원 수를 약 10% 줄인 반면, 신규 임원 85명 중 약 20%를 1980년대생으로 발탁하는 등 젊은 리더들을 전진 배치했다. 핵심 계열사 SK하이닉스는 글로벌 AI 경쟁 대응력을 높이는 방향으로 조직을 대대적으로 손질했다. 미국·중국·일본에 ‘글로벌 AI 리서치 센터’를 신설하고 안현 개발총괄 사장에게 센터장을 맡겼다. 미국에는 ‘고대역폭메모리(HBM) 전담 기술 조직’을 새로 구축해 개발–양산–품질을 아우르는 특화 체계를 갖췄고, 인디애나 패키징 팹과 연계된 ‘글로벌 인프라’ 조직도 출범시켰다. 신규 임원 37명 중 70%를 기술·사업 조직에서 발탁하는 등 ‘풀 스택 AI 메모리’ 전략에 힘을 실었다. SK바이오팜에서는 최태원 SK 회장의 장녀인 최윤정 본부장이 전략본부장을 맡게 됐다. 중장기 전략 수립 및 글로벌 성장 전략을 총괄하는 조직을 강화한 셈이다. 또 핵심 미래 모달리티로 떠오른 방사성의약품(RPT) 사업을 전담하는 본부를 신설했다. 다른 계열사 역시 그룹 전략에 맞춰 AI·전기화 중심으로 조직개편을 단행했다. SK이노베이션은 전 계열사에 ‘AX(인공지능 전환) 전담조직’을 신설했고, SK스퀘어는 AI·반도체 투자 기능을 강화한 ‘전략투자센터’를 출범시켰다. SKC는 김종우 CEO가 SK넥실리스를 겸직하며 배터리 소재사업을 직접 챙긴다.

반도체 39% 올라 누적 1526억 달러자동차 14% 증가… 중고차 판매 강세고관세 철강·선박·석화는 뒷걸음질 지난달 한국의 전체 수출액이 8.4% 증가하며 역대 11월 중 최대 실적을 기록했다. 미국의 관세 압박 속에서도 ‘반도체 슈퍼사이클(장기 호황)’에 힘입어 올해 수출액 사상 첫 7000억 달러(약 1028조원) 돌파가 유력해졌다. 산업통상부가 1일 발표한 ‘11월 수출입 동향’에 따르면 지난달 전체 수출액은 610억 4000만 달러(90조원)로 집계됐다. 무역수지는 97억 달러 흑자를 기록했다. 주요 수출품인 반도체가 수출 호조를 이끌었다. 반도체 수출액은 지난해보다 38.6% 증가한 172억 6000만 달러를 기록하며 역대 최고치를 찍었다. 인공지능(AI) 데이터센터를 중심으로 고부가 메모리에 대한 높은 수요가 메모리 가격 상승세로 이어지면서 9개월 연속 플러스 흐름을 이었다. 자동차도 지난해보다 13.7% 증가한 64억 1000만 달러를 기록하며 역대 11월 중 두 번째로 높은 성적을 기록했다. 특히 최근 강세를 보이는 중고차가 17개월 연속 플러스 흐름을 보였다. 강감찬 산업부 무역투자실장은 “지난해 11월 폭설로 인해 부품 공급과 선적에 차질이 있었던 기저효과도 일부 반영됐다”고 설명했다. 반면 미국으로부터 50%의 고율 관세를 부과받는 철강(-15.9%)과 선박(-17.8%), 석유화학(-14.1%) 등은 수출이 뒷걸음질 쳤다. ‘수출 다변화’ 전략도 주효했다. 대중 수출은 반도체와 무선통신 기기 등의 판매 증가로 6.9% 상승한 120억 7000만 달러를 달성했다. 대아세안(6.3%), 대중동(33.1%) 수출 성장도 두드러졌다. 대미 수출은 관세 여파로 0.2% 감소했지만, 감소 폭은 지난 10월 16.2%에서 크게 줄었다. 이런 흐름이 12월에도 이어지면 정부가 공언한 올해 수출액 7000억 달러 돌파가 무난할 것으로 보인다. 이미 1월~11월 누적 수출액도 6402억 달러로 역대 최고치를 달성했다. 올해 반도체 누적 수출액은 1526억 달러로, 이미 지난해 연간 수출액 1419억 달러를 넘어섰다. 자동차 누적 수출액도 660억 4000만 달러로 역대 최대치다. 7000억 달러를 돌파하면 지난해 미국에 7075억 달러를 수출한 일본과 근접한 수준이 된다. 장상식 한국무역협회 국제무역통상연구원장은 “통상 통관 일수가 11월보다 더 많은 12월에 수출이 증가하는 점을 고려하면 올해 수출은 애초 예상보다 크게 개선될 것으로 기대된다”고 했다. 지난해 11월 수출은 563억 달러, 12월이 614억 달러로 약 50억 달러 많았다. 다만 내년에는 한미 관세 협상을 통한 대미 투자가 확대로 수출 상황이 악화할 거란 전망이 우세하다. 산업연구원은 “내년 해외 생산·현지 조달 증가와 미국 외 시장의 수요가 감소해 수출이 올해보다 0.5% 감소할 것”이라고 전망했다.

SK하이닉스, HBM3E 공급 주도권구글 TPU 내 HBM 절반 이상 맡아삼성전자, HBM 공급량 SK 앞설 듯일반 D램 수요 늘어 성장동력 확보양사 생산능력, 마이크론의 약 3배구글의 자체 AI 가속기 ‘텐서처리장치(TPU)’가 급부상하면서 HBM(고대역폭 메모리) 시장이 대대적인 재편 국면에 들어섰다. 경쟁사 마이크론이 생산 능력에서 뒤처지면서, 삼성전자와 SK하이닉스가 압도적인 제조 역량을 기반으로 ‘2강 체제’를 형성할 것이라는 전망에 힘이 실린다. 30일 업계에 따르면 최근 구글의 새 AI 모델 ‘제미나이3’가 챗GPT를 위협하는 성능을 보이자, 이 모델의 학습과 추론을 담당하는 구글의 자체 칩 TPU도 주목을 받고 있다. TPU는 구글이 미국 팹리스(설계 업체) 브로드컴과 함께 개발한 칩으로, 한 개에 6~8개의 HBM이 탑재된다. 시장에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 이미 구글 TPU 공급망의 핵심으로 자리 잡았다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 구글 최신 TPU 모델에 HBM3E(5세대) 8단 제품을 먼저 공급하며 초기 시장을 선점했다. 전력 효율을 개선한 차세대 12단 제품도 선도적으로 공급하고 있다. 국내 증권사들은 SK하이닉스가 초기 주도권을 확보하면서, 올해 구글 TPU에 들어가는 HBM의 절반 이상을 맡을 것으로 내다봤다. 한국투자증권은 SK하이닉스의 공급 비중을 56.6%로, 메리츠증권은 60% 수준으로 추정했다. 삼성전자는 구글과의 오랜 협력 관계와 대규모 생산 역량을 바탕으로 공급 물량을 빠르게 확대하고 있다. 올해 하반기부터 구글·브로드컴향 HBM 공급이 증가하면서, 연간 총 공급량 기준에서는 SK하이닉스를 앞설 거란 전망이다. 삼성전자는 HBM 외에도 TPU와 관련한 선단 공정 파운드리 수주 증가와 TPU 구동을 위한 일반 D램 수요 증가가 겹치면서 추가 성장 동력을 확보할 것으로 분석된다. KB증권은 삼성전자를 ‘TPU 수혜 최선호주’로 제시하고, 2026년 영업이익이 100조원에 근접할 가능성을 언급했다. HBM 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스의 양강 구도가 부각되는 건 마이크론과의 생산 능력 격차 때문이다. 글로벌투자은행 HSBC에 따르면 올해 말 기준으로 SK하이닉스(월 16만장)와 삼성전자(15만장)의 HBM 생산 능력은 마이크론(5만5000장)의 약 3배에 달한다. 다만, 양강인 삼성과 SK하이닉스 간 경쟁은 더욱 치열할 전망이다. 구글·엔비디아·아마존 등 초대형 고객사들이 차세대 AI 가속기에 필요한 HBM 사양을 잇달아 높이고 있어 양사는 더 높은 적층 기술, 수율, 전력 효율을 앞세워 주도권 확보에 나설 수밖에 없다.

미국 반도체 기업 마이크론테크놀로지가 일본 히로시마현에 새 인공지능(AI)용 반도체 공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조 5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(4조 7000억 원)을 보조한다. 새 공장에서 생산할 제품은 차세대 HBM이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로, 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 설명했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 차지하고 있다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 올해 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 삼성전자에 이어 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(18조 3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔(7조 2900억원)에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

미국 메모리 대기업 마이크론테크놀로지가 히로시마현에 인공지능(AI) 반도체용 신공장을 건설한다. 최첨단 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 독주하는 SK하이닉스를 뒤쫓는 구도가 일본에서 본격화될지 주목된다. 30일 니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 마이크론은 내년 5월 착공해 2028년쯤 차세대 메모리 출하를 목표로 한다. 새 공장은 히로시마현 히가시히로시마시에 있는 기존 히로시마 공장 터에 새로운 제조동을 짓는 방식이다. 투자액은 약 1조5000억 엔(약 14조 1200억 원)이며, 일본 정부는 최대 5000억 엔(약 4조 7000억 원)을 보조한다. 신공장에서 생산할 제품은 고성능 메모리의 일종인 차세대 HBM(고대역폭 메모리)이다. 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)와 조합해 AI 반도체를 이루는 핵심 부품으로 기억 용량과 데이터 전송 속도가 높아 생성형 AI의 처리 속도를 크게 끌어올린다. 마이크론은 그간 첨단 HBM을 대만에서 제조해 왔다. 그러나 미중 대립 등 지정학적 우려가 커지면서 일본 내 생산을 확대하는 것으로 보인다. 닛케이는 “히로시마 공장에 2019년 이후 처음 들어서는 신 제조시설은 차세대 HBM 생산 거점이 될 전망”이라며 “기술에서 앞서 있는 SK하이닉스를 추격하는 구도”라고 해설했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스가 압도적인 점유율을 보유한다. 홍콩 조사회사 카운터포인트는 2025년 2분기 시장 점유율을 SK하이닉스 64%, 마이크론 21%로 전망했다. 마이크론은 메모리 분야 세계 3위 업체다. 2013년 파산한 일본 엘피다메모리를 인수하며 히로시마 공장을 확보했다. 마이크론은 2023년 이후 히로시마 공장에 약 2조 엔(약 18조3300억 원)을 투자하기로 결정했다. 이에 대한 일본 경제산업성 보조금은 최대 7745억 엔에 이른다. 일본 정부는 2030회계연도까지 반도체와 AI 분야에 10조 엔(약 94조 원) 이상을 투입해 최첨단 반도체 공급망을 국내에서 구축한다는 목표를 세우고 있다.

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

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

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

구글이 선보인 생성형 인공지능(AI) ‘제미나이 3.0’이 글로벌 AI 시장의 판도를 뒤흔들고 있는 가운데, 국내에서는 삼성전자가 최대 수혜주가 될 것이라는 분석이 나온다. 제미나이 3.0은 지난 18일 공개된 이후 이미지 생성·편집과 추론 능력에서 경쟁 모델들을 압도하며 폭발적인 관심을 받고 있다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 제미나이 3.0 출시 뒤 “이제 우리가 (구글을) 쫓아가는 입장”이라고 평가했고, 일론 머스트 테슬라 CEO도 자신의 엑스(X) 계정에 “축하한다”는 글을 남기며 구글의 기술력을 인정했다. 특히 해당 모델이 구글의 자체 AI 반도체인 ‘텐서처리장치(TPU)’ 기반으로 구현되면서 연산 효율성을 극대화하고 비용을 획기적으로 낮췄다는 점이 성공 요인으로 분석된다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)에 의존하지 않고 자체 칩으로 오픈AI를 앞질렀다는 평가 속에 구글이 AI 산업 지형도를 다시 그릴 것이라는 전망도 나왔다. 블룸버그 통신 등 외신에 따르면 구글은 빅테크 기업들에 TPU 공급을 추진하고 있다. 페이스북 모회사 메타는 수십억 달러 규모의 TPU 도입을 논의 중인 것으로 알려졌다. 제미나이 3.0 흥행과 TPU 혁신에 힘입어 구글 모회사 알파벳의 주가도 가파르게 상승하고 있다. 25일(현지시간) 알파벳은 주당 323.64달러(약 47만4600원)로 거래를 마치며 제미나이 3.0 출시일(18일) 대비 13.57% 올랐다. 이 같은 흐름 속에 국내 증시에서는 삼성전자가 가장 큰 수혜를 입을 것이라는 분석이 나왔다. 삼성전자는 구글 TPU 설계 및 생산을 담당하는 브로드컴에 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 메모리 반도체를 공급하고 있다. 26일 KB증권은 TPU 생태계 확장의 최대 수혜주로 삼성전자를 꼽으며 투자 의견 ‘매수’와 목표주가 16만원을 유지했다. 김동원 KB증권 연구원은 “삼성전자는 북미 빅테크 기업들의 높은 메모리 공급 점유율을 기반으로 구글, 브로드컴, 아마존, 메타 등의 메모리 공급망 다변화 전략의 직접적 수혜가 기대된다”라고 밝혔다. 김 연구원은 “결국 엔비디아 GPU 의존도가 점차 축소될 전망”이라며 “엔비디아 집중에 따른 빅테크의 과도한 자본지출과 감가상각에서 불거진 AI 버블 우려는 향후 AI 생태계 다변화로 완화될 것”이라고 덧붙였다. KB증권은 내년 삼성전자의 영업이익이 전년 대비 108% 증가한 97조원에 달할 것으로 전망했다. 특히 올해 4분기 영업이익으로는 전년 대비 192% 증가한 19조원을 제시했다. 김 연구원은 “삼성전자는 브로드컴 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”라고 강조했다.

반도체 호황과 소비심리 반등에 힘입어 기업 체감경기가 계엄 사태 이전 수준을 회복했다. 한국은행이 26일 발표한 ‘11월 기업경기조사 및 경제심리지수(ESI)’에 따르면 전산업 기업심리지수(CBSI)는 92.1로 전월보다 1.5% 포인트 상승했다. 이는 지난해 10월 이후 최고치다. 추석 연휴의 영향으로 영업일수가 줄었던 지난 10월에서 정상화됐고, 반도체 업황 개선과 소비심리 회복이 전반적인 상승 흐름을 이끌었다. 다만, 기준값인 100을 크게 밑도는 수준으로 제한적이라는 평가다. 이혜영 한은 경제통계1국 경제심리조사팀장은 “여전히 장기 평균을 하회해서 아직 좋은 상황이라고 보기는 어렵다”고 설명했다. 제조업 CBSI는 92.7로, 0.3% 포인트 올랐다. 제품 재고와 업황 항목이 개선되며 전자·영상·통신장비, 금속가공, 석유정제·코크스 업종을 중심으로 업황이 회복됐다. 인공지능(AI) 수요 확대에 따른 메모리 가격 상승, 조선·해상풍력 관련 수주 증가, 정제마진 개선 등이 주요 요인이라는 분석이다. 비제조업 CBSI는 91.8로 2.3% 포인트 상승했다. 자금 사정과 채산성이 좋아졌으며 도소매업, 정보통신업, 운수창고업 등이 회복세를 보였다. 의약품 수요 증가, 계절적 난방 수요 확대, 각종 소비 촉진 행사 등이 매출에 영향을 준 것으로 나타났다. 한편 다음 달 CBSI 전망치는 전월과 같은 91.1로 조사됐다. 제조업은 소폭 하락, 비제조업은 소폭 상승이 예상됐다. ESI는 94.1로 전월 대비 0.3% 포인트 하락했지만, 계절 조정 순환변동치는 94.6으로 오름세를 보였다. 이번 조사는 전국 3524개 법인기업 중 3269개사가 응답했다.

지난해 137명과 비교해 규모 커져DX선 이윤수·강민석 부사장 승진DS는 장실완·노경윤 부사장 발탁MX 김철민·AI 이강욱 등은 30대권정현 등 40대 부사장 승진 11명 삼성전자가 5년 만에 임원인사 규모를 확대하고, 인공지능(AI)과 로봇, 반도체 등 미래 기술 분야에서 30·40대 인재들을 대거 발탁하며 세대교체에 속도를 냈다. 삼성전자는 2026년 정기 임원인사에서 부사장 51명, 상무 93명, 펠로우(부사장급) 1명, 마스터(상무급) 16명 등 총 161명을 승진 발령했다고 25일 밝혔다. 지난해 부사장 35명, 상무 92명, 마스터 10명 등 총 137명이 승진한 것과 비교해 규모가 커졌다. 삼성전자의 정기 임원인사 규모는 2021년 214명을 기록한 뒤 2022년 198명, 2023년 187명, 2024년 143명, 2025년 137명으로 꾸준히 감소하다 5년 만에 증가했다. 부문별로는 완제품(DX) 부문에서 92명, 반도체(DS) 부문에서 69명이 승진했다. DX 부문에선 데이터 기반 신기술·비즈 모델 개발 성과를 창출한 이윤수(50) 삼성리서치 데이터인텔리전스팀장, 갤럭시AI를 적용한 세계 최초 AI폰 등을 기획해 스마트폰 제품 경쟁력을 높인 강민석(49) 모바일경험(MX)사업부 스마트폰PP팀장 등이 부사장으로 승진했다. DS 부문에선 차세대 솔루션 플랫폼 개발과 핵심 요소 기술 확보를 주도한 장실완(52) 메모리사업부 솔루션플랫폼개발팀장, 낸드 공정 전문가로 셀 신뢰성 개선 및 양산성 확보를 위한 신규 공정 도입을 주도한 노경윤(53) 메모리사업부 플래시 PA1그룹장 등이 부사장으로 승진했다. 삼성전자는 미래 사업 전략을 신속하게 실행하기 위해 연공·서열에 상관없이 경영성과 창출에 크게 기여하고 성장 잠재력을 갖춘 30대 상무와 40대 부사장을 과감하게 발탁해 미래 경영진 후보군을 확대, 강화했다고 설명했다. MX사업부의 김철민(39) 시스템퍼포먼스그룹장과 생성형 AI 언어·코드 모델 개발을 주도한 이강욱(39) 삼성리서치 AI 모델팀 상무가 30대에 임원으로 승진했고, 로봇 핵심기술 개발과 고도화를 이끌고 있는 권정현(45) 삼성리서치 로봇인델리전스팀장을 비롯한 40대 부사장 승진자는 11명이다. 삼성디스플레이·삼성SDI·삼성전기 등 삼성전자 계열사도 미래 기술과 신사업에 방점을 찍은 정기 임원인사를 단행했다. 삼성디스플레이는 부사장 8명, 상무 13명, 마스터 2명 등 총 23명을 승진시키는 등 지난해(16명)보다 규모가 커졌다. 삼성SDI는 지난해(12명)보다 소폭 줄어 부사장 3명, 상무 5명 등 총 8명을, 삼성전기도 지난해(10명)보다 줄어든 부사장 2명, 상무 6명 등 총 8명을 승진 발령했다. 이찬희 삼성 준법감시위원회(준감위) 위원장은 이날 준감위 정례회의 전 기자들과 만난 자리에서 이번 사장단 및 임원 인사와 관련해 “지금까지 (이재용) 회장님의 사법 리스크 때문에 삼성이 기술 추구라는 부분에 있어서 적극 나서지 못했던 부분이 있었다고 본다”며 “삼성이 기술 인재를 중용한 것은 당연하다고 생각한다”고 말했다.