삼성SDS가 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU·딥러닝 계산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 특화된 반도체 칩)인 ‘레니게이드’를 기반으로 한 NPUaaS(서비스로서 NPU)를 삼성클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다고 20일 밝혔다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하고 문서를 분석할 때 그래픽처리장치(GPU) 대비 효율이 좋다. AI 산업이 기존의 거대언어모델(LLM)에 적합한 ‘학습’에서 ‘추론·실행’ 중심으로 이동하면서 비용 효율성이 좋은 NPU의 인기도 증가하고 있다. 이전에는 LLM 모델 자체를 제작하는 게 중요했지만, 현재는 수억 명이 LLM을 함께 사용할 수 있어야 해서다. NPU는 전력 소모가 적어 기업 입장에서 GPU 대비 전력과 운영 비용을 절감할 수 있다. 또 AI 추론을 전용 하드웨어에서 수행해 연산 시간을 단축할 수 있다. 삼성SDS의 NPUaaS 고객은 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 구독형으로 사용할 수 있다. 기업의 수요 및 데이터 규모에 따라 NPU를 1장, 2장, 4장, 8장 등 원하는 단위로 자유롭게 선택해 활용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용이 가능하다.

미국 빅테크들의 2분기 실적 발표가 이번 주 시작된다. 최근 인공지능(AI) 투자 과열과 반도체 업황 ‘피크아웃(정점 통과)’ 우려로 글로벌 기술주가 조정을 받는 가운데, 시장은 실적 자체보다 AI 수요와 설비투자(CAPEX) 확대 기조가 유지될지에 주목하고 있다. 20일 업계에 따르면 구글 모회사 알파벳과 테슬라가 22일(현지시간) 실적을 발표하며 빅테크 실적 시즌의 막을 올린다. 이어 29일 마이크로소프트(MS)와 메타, 30일 애플과 아마존이 잇달아 성적표를 내놓는다. SK하이닉스도 29일 실적을 발표한다. 무엇보다 알파벳의 실적에 관심이 쏠린다. 구글은 지난달 투자자 설명회에서 “AI 수요가 공급 능력을 크게 웃돌고 있다”며 올해 CAPEX를 1800억~1900억 달러로 확대하고 내년에도 추가 투자하겠다고 밝혔다. 미 투자은행 뱅크오브아메리카는 기업들의 AI 도입 확산을 근거로 알파벳이 올해 CAPEX를 1900억~2000억 달러 수준으로 추가 상향할 수 있다고 전망했다. 다만 일회성 회계 효과보다 광고와 검색, 클라우드 등 본업의 성장세를 확인해야 한다는 분석도 내놨다. AI 투자 확대 기조는 반도체 공급망에서도 이어지고 있다. 세계 최대 파운드리 업체 TSMC는 최근 “AI 반도체에 대한 다년간의 구조적 수요를 보고 있다”며 미국 애리조나 투자 규모를 2650억 달러로 확대한다고 공식 확인했다. 고객 수요에 대응하기 위해 투자를 계속하겠다는 것으로, AI 인프라 투자 사이클이 단기에 꺾이지 않을 것이라는 자신감을 재확인한 셈이다. 빅테크의 투자 규모는 이미 국가 경제와 맞먹는다. 골드만삭스는 알파벳과 MS, 아마존, 메타 등 4개사의 올해 CAPEX가 7250억 달러에 달하고, 2030년까지 AI 관련 누적 투자액이 5조 3000억 달러에 이를 것으로 추산했다. 빅테크 실적은 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에도 적잖은 영향을 미칠 전망이다. 투자 확대 기조가 유지될 경우 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 수요가 더 확대될 수 있어서다. DS투자증권은 신규 생산능력이 대부분 2028년 이후에야 실제 공급으로 이어지는 만큼 AI 메모리 시장은 아직 구조적인 공급과잉이나 업황 정점을 논하기에는 이르다고 봤다.

“지난 20년간 삼성은 매출이 450억원 규모에서 35조원으로 늘었습니다. 열심히 일해서 그런 줄 알지만 착각입니다. 1970~80년대 고도 성장은 반도체, 주식회사, 컴퓨터의 출현에다 생산 대국 일본에 인접한 지리적 이점이 있었고, 소 팔고 논 팔아 교육을 시킨 결과가 한데 어우러진 것입니다. 그런데 삼성을 포함해 너나없이 저 잘난 덕으로 생각하고 있으니 이걸 깨우치라는 겁니다.” 이건희 삼성전자 선대회장은 1993년 ‘마누라와 자식 빼고 다 바꾸자’로 유명한 신경영 전략을 발표하고 3개월 뒤 언론 인터뷰에서 이렇게 밝혔다. 당시 삼성 매출은 국가예산(38조 500억원)에 맞먹었고, 1991년 냉전 종식으로 세계화가 본격화되는 가운데 반도체가 부상했다. 하지만 이 선대회장은 ‘과거의 성공 방정식이 미래에도 통하지 않는다’고 생각했다. 인공지능(AI)이라는 현재의 새 변수를 적용해도 그의 조언은 여전히 유효하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 올해 영업이익만 최대 600조원에 이를 수 있다. 두 기업의 이익이 정부의 올해 예산(727조 9000억원)에 달할 가능성도 배제할 수 없다. 이 선대회장의 말대로 이런 호황이 ‘열심히 해서 그런 줄 알지만’, 우리나라가 ‘AI를 잘해서’라기보다 AI 학습·추론을 위한 서버 투자 확대로 반도체 수요의 중심이 연산 장치에서 한국이 강한 메모리로 이동했기 때문이라고 할 수 있다. 미중 간 기술패권 경쟁, 생성형 AI의 확산, 우리 메모리 제조 역량이 지금 정확하게 맞아떨어진 결과일 수 있다. 이런 ‘구조적 행운’을 강조하는 것이 경제 주체의 노력을 폄하하려는 것은 아니다. 세계 1위 고대역폭메모리(HBM)는 분명 축적된 고난도 공정 기술의 산물이다. 다만 성과를 오롯이 자신의 실력으로만 돌리는 과신은 행운의 조건이 바뀔 미래에 제대로 대응하지 못하게 만들 수 있다. 근로자는 내 기여분을 내놓으라며 N% 성과급을 주장하고, 정부는 정책지원 덕분이라며 사회기여를 강조하는 가운데 기업은 여기저기 눈치 보고 대응하느라 전력을 다하지 못할 수도 있다. 최근 황철주 주성엔지니어링 회장은 본지 인터뷰에서 ‘가장 위험한 1등’, ‘살얼음판을 걷는 1위’라고 우리 반도체 업계를 평가했다. 세계적인 소부장(소재·부품·장비) 기업은 미국, 유럽, 일본 등에 있으니 이들이 소부장 수출을 줄일 경우 ‘기술력이 좋아도 원재료가 없는데 뭘 할 수 있겠냐’는 취지였다. 일각에서는 AI 인프라 투자 사이클이 꺾이거나 중국이 자체 메모리 굴기에 성공하면 뒤집힐 ‘조건부’ 호황이라는 지적도 나온다. 내년이나 후년까지 HBM 슈퍼사이클이 지속될 것이라는 확신에 찬 전망을 부정하려는 것이 아니라, 그 이후를 대비하자는 얘기다. 반도체 다음은 무엇인가. 첨단 바이오, 양자컴퓨팅 등 다른 주도 산업을 꼽으려는 게 아니다. 우리 정부가 반도체 다음 기술을 육성하는 데 사활을 걸기를 바란다. 기업인들은 대기업에는 우상향 발전을 유지하도록 ‘정부의 관리’가 필요하지만, 혁신 기술 기업에는 ‘보호·육성책’을 쏟아부어야 한다고 설명했다. 혁신 기업이 신기술·신제품을 만드는 데는 수십년이 걸릴 수 있고, HBM처럼 ‘외부 조건의 정렬’과 우연히 만날 때까지 수십년을 기다려야 할 수도 있다. 엔비디아는 1993년 창립 이후 2022년 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 붐을 만날 때까지 약 30년이 걸렸고, 1984년 세워진 ASML은 EUV 노광장비 독점 공급자로서 진가를 발휘한 2018년까지 약 35년이 필요했다. 무엇보다 혁신 기술 기업들을 위한 보호·육성책이 정치적 임기(5년)와 무관하게 작동하도록 해 달라고 호소했다. 이에 이정동 서울대 공대 교수가 제안한 ‘인내 자본’에 주목할 필요가 있다. 금융시장에 돈은 많은데, 정작 위험을 안고 오래 기다리는 ‘착한 돈’이 적다는 것이다. 국가 차원의 딥테크 기업 전문 투자기관이나 연기금의 활용 등을 고민할 만하다. 이경주 산업부장

‘원팀’으로 미·중과 경쟁 나서서울대·LG전자 등 20개 팀 모여 AI 휴머노이드 전략연구단 구축‘카이로스’ 세부기술 나눠 개발중머리부터 발끝까지 기술 국산화로봇청소기처럼 필수 가전 될 듯발전 속도 빨라 5년 뒤 시장 형성 내년 HW·SW 첫 버전 동시 공개전신 감각 기술 ‘촉감’으로 차별화가정·공장서 완벽 동작 구현돼야결국 ‘돈’과 ‘사람’이 가장 중요개방형 데이터팩토리 구축 급선무장기적으로 뚝심 있게 연구비 지원학계 처우 낮아 인재 구하기 어려워파격적 연봉 체계·인센티브 필요세계 로봇 패권의 두뇌는 미국이, 몸통은 중국이 쥐고 있다. 우리나라는 언제든 휘둘릴 수 있다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델 ‘페이블5’의 수출을 금지했다 풀었고 중국 딥시크는 AI 추론용 반도체를 자체 개발 중이다. 이에 세계 각국은 피지컬 AI에 대해 ‘기술 민족주의’를 강화하고 있다. 우리나라도 휴머노이드 카이로스 개발을 통해 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화를 달성하려 사활을 걸고 있다. 이를 이끄는 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 톱 전략연구단’의 단장 박찬훈(55) 한국기계연구원(기계연) AI연구소장을 지난 8일 대전 기계연 사무실에서 만났다. 박 소장은 “휴머노이드는 전략 기술로 분류돼 무기화 위험이 매우 큰 기술”이라며 누구나 로봇 학습을 시킬 수 있는 ‘개방형 데이터팩토리’ 구축을 강조했다. 다음은 일문일답. -30년 전부터 로봇 연구를 했는데 로봇 기술은 얼마나 발전했나. “로봇 하면 ‘아톰’을 생각하던 시대였다. 프로그램을 통해 반복 작업을 시킬 수만 있으면 다 로봇이라 불렀다. 그럼에도 모터나 구동기 기술 수준이 현저히 낮아 사실상 쓸모가 별로 없었다. 최근 컴퓨팅 파워가 폭발적으로 올라가는 등 돌파구가 열렸다. 동작을 하나하나 수학적으로 제어하는 대신, AI 모델에 데이터만 넣어주면 로봇이 알아서 복잡한 동작을 학습해 낸다. 로봇의 하드웨어와 AI의 발전이 최적의 타이밍에 만나 무한한 가치를 만들기 시작했다.” -AI휴머노이드 전략연구단의 출범 취지는. “로봇을 구성하는 부품, 하드웨어 플랫폼, 시스템, AI, 개발 과정에서 생성되는 데이터와 실증 등 로봇 개발에 필요한 모든 기술과 절차를 우리 독자 기술로만 완성해 보자는 취지로 지난해 출범했다. 카이로스는 그리스어로 ‘결정적인 순간’이라는 뜻이다. 해외 기업에 어떤 기술이 종속되지 않는 ‘K휴머노이드’가 등장하는 전환점이 될 것이란 의미를 담았다. 기계연이 총괄이고 한국전자통신연구원(ETRI), 서울대·카이스트·광주과학기술원(지스트), LG전자·포스코 등 20개 팀이 넘고, 인원도 400~500명 수준이다. 로봇 연구 인적 자원을 총동원한 ‘휴머노이드 원팀’이다.” -카이로스는 현재 어떻게 개발되고 있나. “각 주체들이 동시다발적으로 카이로스의 세부 기술을 나눠 개발 중이다. 올해 하반기부터 통합 작업에 들어간다. 기계연이 하드웨어와 동작 지능을 담당하고 ETRI는 상황 판단과 작업 계획을 세워 지시하는 ‘두뇌’를 개발 중이다. 생기원이 ‘손’을 맡아 정교한 조작 능력을 완성하는 식이다. 사업 1단계가 끝나는 2027년에 하드웨어 플랫폼인 ‘카이로스 1.0 버전’과 휴머노이드 파운데이션 모델(VLM·비전 랭귀지 액션 모델) AI 1.0 버전을 동시에 완성해 공개할 계획이다. 2030년까지 자동차 공정에서 수습급 업무가 가능한 현장 엔지니어와 가사관리전문가 2급 수준의 가사도우미 업무를 모두 할 수 있는 휴머노이드 개발이 목표다.” -전 세계 휴머노이드와 비교할 때 카이로스만의 차별화 지점은 무엇인가. “우리는 후발 주자여서 핵심 원천 기술을 빠르게 따라잡으며 미중 기업들이 아직 집중하지 않는 전신 감각 기술, 즉 ‘촉감’으로 차별화를 시도하고 있다. 손, 발, 몸 전체에 피부처럼 입힐 감각 센서 기술을 개발 중이다. 이를 토대로 강하게 밀어도 넘어지지 않는 ‘민첩한 하반신’과 사람의 복잡한 작업을 대신할 수 있는 ‘정교한 상반신’을 구현하고 있다.” -이미 균형감을 갖춘 휴머노이드가 있는데 ‘피부 감각’이 필요한가. “예를 들어 손에 볼펜을 쥐고 글씨를 쓴다고 가정하자. 글씨를 쓰는 동안 볼펜을 쥔 손의 모양이 조금씩 달라지고, 손가락 부위마다 들어가는 힘의 형태도 계속 바뀐다. 이를 반영해 손에 쥐는 힘의 강도를 스스로 조절할 수 있어야 작업 성공 확률이 올라간다. 전 세계 AI 휴머노이드들이 일상에 쉽게 보급되지 못하는 이유는 작업마다 ‘성공 확률’이 낮아서다. 실험실이 아닌 실제 가정이나 공장에서 완벽하게 동작하려면 압력의 강도나 미끄러짐을 인지하는 감각이 필수적이다.” -좋은 해외 부품도 있는데 ‘머리부터 발끝까지’ 국산화가 필요한가. “기술이 완전히 국산화되지 않으면, 향후 핵심 기술이나 부품을 해외에 종속당하게 된다. 이는 로봇 산업의 확장성에 치명적이다. 과거 반도체 장비나 원료를 외국에 의존했다가 외교적 갈등 상황에서 큰 타격을 입었던 사례를 반면교사 삼아야 한다. 특히 휴머노이드는 향후 국방이나 안보 분야로도 쓰일 수 있는 다목적 기술이어서, 기술 격차가 벌어지면 미국이나 중국 등 선도국들이 기술을 무기화하고 수출을 통제할 가능성이 매우 높다.” -‘1가구 1휴머노이드 시대’는 언제쯤 올까. “과거 10년 동안 휴머노이드와 AI 기술이 발전한 양보다 최근 6개월 진전된 양이 더 많을 정도로 기술 발전의 가속도가 상상을 초월한다. 최소 5년 뒤면 쓸 만한 가정용 로봇 기술이 나오고 시장에 본격 진입할 것이다. 10년 뒤에는 가정에서 휴머노이드를 일상적으로 쓰는 대중화 시대가 올 것이다. 로봇 청소기도 처음에는 비싸고 성능이 떨어졌지만 지금은 웬만한 집에 하나씩 있을 법한 필수 가전이 됐다. 휴머노이드 역시 같은 경로를 밟을 것이다.” -로봇이 인간 일자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있다. “과거 삽질을 하던 시대에 포클레인이 나오고 주판을 쓰던 시대에 계산기가 나왔을 때도 일자리 감소를 우려했지만, 결국 인류는 새로운 기계를 받아들이고 적응했다. 사무직이 에이전트 AI와의 경쟁에서 살아남기 위해 AI를 더 적극적으로 활용하듯, 물리적 노동력도 휴머노이드를 적극적으로 활용해 기업과 개인의 생산성을 극대화하는 사람만이 살아남는 시대가 될 것이다. 일자리 감소를 걱정하며 기술을 막기보단 기존 인력의 효율적인 재배치와 로봇을 통해 얻은 이익을 사회가 공유하는 ‘로봇세’ 등의 제도적 보완책을 논의하는 것이 보다 생산적이다.” -한국의 휴머노이드 기술이 극복해야 할 과제는 무엇인가. “미중과 경쟁하려면 결국 가격 경쟁력일 것이다. 카이로스를 상용화해도 처음에는 소량으로 개발될 텐데 몇십만 대를 한꺼번에 생산하는 중국 기업과 단가 경쟁을 하기 쉽지 않다. 따라서 우리나라만의 개방형 데이터팩토리가 필요하다. AI휴머노이드 전략연구단의 과업 중 국내 기업들이 기존 산업계·학계에서 연구하던 데이터를 언제든 받을 수 있는 인프라와 개발 중인 기술을 실증할 수 있는 파일럿 공간 마련이 포함돼 있다. 기업들이 대량생산에 들이는 비용을 최대한 줄여 미중과의 가격 경쟁력에서 밀리지 않도록 지원하는 후방기지를 조성할 예정이다.” -로봇을 개발하는 기업들에게 데이터팩토리가 왜 필요한가. “챗GPT 같은 언어 모델은 온라인상의 방대한 글을 긁어모아 학습시키면 되지만, 휴머노이드는 아직 일상적으로 보급되지 않아 학습할 행동 데이터가 충분하지 않다. 그래서 휴머노이드를 가르치려면 사람이 마스터 수트(원격 조종장치)를 입고 로봇을 가르쳐야 한다. 이를 기업이 개별로 쌓기엔 인력과 시간이 많이 든다. 그래서 데이터의 동시 학습·축적이 가능한 대형 인프라를 만들고 있다. 100대의 휴머노이드를 동시에 운영해 대규모 데이터를 모을 예정이다. 이렇게 구축된 데이터 인프라는 우리나라의 모든 학계와 기업 연구자들이 와서 공동으로 획득하고 자유롭게 연구할 수 있도록 개방형 허브로 운영될 계획이다.” -정부 차원에서 추가로 지원해야 할 정책은 무엇이 있나. “결국 ‘사람’과 ‘돈’이다. 현재 민간 벤처나 대기업, 해외 기업들이 제시하는 파격적인 처우에 비해 출연연이나 대학 등 학계의 처우가 턱없이 부족하니 유수의 인력을 구하기가 ‘하늘의 별 따기’다. 이공계보다 의과대학을 더 선호하니 가뜩이나 없는 인재 싸움이 더 치열해졌다. 연봉 체계 유연화와 파격적인 인센티브 등 제도 개선이 필요하다. 연구비 지원도 필요하다. 양산이 아닌 연구개발 단계라 특히 부품값과 제작비, 엔지니어링 비용이 비싸고, 그래픽처리장치(GPU) 서버 구축과 전기세 등 투입돼야 할 예산 규모가 크다. 즉각적인 성과보다 세계 최고 수준의 로봇 기술을 목표로 장기적으로, 뚝심 있게 예산을 지원하는 결단이 필요하다.” ■ 박찬훈 소장은 1971년생으로 영남대 기계공학과와 포항공대(포스텍) 대학원을 거쳐 한국과학기술원(카이스트)에서 기계공학 박사 학위를 받았다. 한국기계연구원 로봇메카트로닉스연구실장과 혁신로봇센터장, AI로봇연구본부장을 거쳐 2022년부터 AI로봇연구소장을 맡고 있다. 지난해 정부의 국가전략기술 프로젝트 ‘K문샷’의 핵심 과제인 ‘자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단’ 단장을 맡아 차세대 AI 휴머노이드 기술 개발을 이끌고 있다. 휴머노이드와 양팔로봇, 산업용·서비스용 로봇의 설계 및 제어 분야를 연구해 왔다. 2017년 과학의 날 미래창조과학부 장관 표창, 2023년 과학의 날 과학기술진흥 국무총리 표창을 받았다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

‘인공지능(AI) 후발주자’로 평가받던 애플이 최근 사상 최고 주가를 경신하며 주목받고 있다. 중국 AI 시장을 공략하며 고객사를 확대하는 동시에, 내부적으로는 AI 칩 스타트업 인수를 통한 서버용 반도체 경쟁력을 강화하려는 ‘투트랙 전략’을 꾀하는 모습이다. 15일(현지시간) 미국 정보기술(IT) 매체 디인포메이션에 따르면 애플은 최근 여러 반도체 스타트업과 인수 가능성을 타진하고 투자은행들과 관련 거래를 논의하고 있다. 애플은 전통적으로 대규모 인수합병(M＆A)에 보수적이었으나 최근 자체 개발 중인 AI 서버용 프로세서의 성능이 충분히 올라오지 않자 적극적으로 칩 자립도를 높이려는 모습이다. 애플은 현재 내부 AI 서버로 자체 설계한 ‘M2 울트라’ 칩을 사용하고 있지만 고성능 작업을 완벽하게 처리하지 못하고 있다. 실제로 올해 초 진행된 음성비서 ‘시리’의 개편 과정에서도 구글의 생성형 AI 제미나이를 구동할 때 자체 칩의 한계로 일부 복잡한 연산 기능을 엔비디아 AI 칩으로 우회 처리한 것으로 알려졌다. 애플은 당초 ‘발트라’라는 차세대 서버 칩도 올해 출시할 계획이었으나 일정이 지연된 바 있다. 대외적으로는 중국 시장 공략을 통한 외연 확대를 꾀하고 있다. 애플은 최근 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)로부터 AI 서비스 ‘애플 인텔리전스’의 현지 출시 승인을 받았다. 알리바바의 AI 모델인 ‘큐원’을 콘텐츠 필터링에 활용하고, 검색 기능은 바이두와 연동하는 등 중국 현지 기업과 협력 체계를 구축했다. 이는 미국 기업에게 장애물이 될 수 있는 중국 정부의 자국 기업 우대 정책을 오히려 협업 기회로 활용해 세계 최대 스마트폰 시장에서 아이폰의 경쟁력을 유지하려는 전략으로 풀이된다. 업계에서는 세계 스마트폰 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 애플이 중국 시장 공략과 함께 반도체 기술 투자 확대로 회사 안팎에서 시장 영향력과 기술 자립을 모두 키우려는 투트랙 전략이라는 분석이 나온다. 팀 쿡 최고경영자(CEO) 체제 이후 리더십 개편을 앞둔 점도 AI 중심의 사업 재편에 속도를 내는 배경으로 꼽힌다.

LG전자가 피지컬 인공지능(AI)과 AI 데이터센터 냉각솔루션, 스마트팩토리 등 미래 사업 경쟁력 강화로 AI 시대의 신성장 동력 확보에 나섰다. 올해를 로봇 사업 본격화의 원년으로 보고 종합 로봇 솔루션 기업으로서의 입지를 강화하겠다는 방침이다. LG전자는 최근 최고경영자(CEO) 직속으로 전사 로봇 사업 역량을 결집한 로보틱스사업센터를 신설했다. 피지컬 AI 기반의 대표 미래 사업으로 육성 중인 로보틱스 분야에서 사업 기회 발굴부터 공급망, 제조 등에 이르기까지 실제 사업에 필요한 핵심 역량을 결집해 성장 속도를 끌어올리겠다는 취지다. LG전자는 로봇 성능 고도화를 위해 서초구 양재 연구개발(R＆D) 캠퍼스에 로봇 학습용 데이터팩토리도 구축하고 있다. 이르면 이달 중 LG 클로이드 100대를 투입해 운영을 시작할 예정이다. 이어 200대 이상을 순차 투입해 연내 학습용 로봇 대수를 총 300대 규모까지 확대할 계획이다. LG전자는 데이터팩토리를 통해 로봇의 두뇌에 해당하는 RFM(Robot Foundation Model)을 고도화해 로봇 성능도 성장시킬 계획이다. 이에 엔비디아 등 글로벌 빅테크와의 협력이 가속화할 것으로 보인다. 액추에이터 시장에서도 최근 양산을 시작했다. 액추에이터는 모터·감속기·제어기·센서 등을 결합해 회전과 직선 운동을 만드는 구동 장치다. 로봇의 손가락, 팔다리를 정확하게 움직이게 해 로봇의 경쟁력을 좌우하는 핵심 부품이다. 이 밖에 LG전자는 AI 데이터센터를 위한 토털 냉난방공조(HVAC) 솔루션을 앞세워 B2B 영역의 핵심 동력인 HVAC 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 고성능 서버 수요 급증으로 막대한 열을 효율적으로 제어하는 고성능 냉각 시스템이 필수가 된 가운데 차세대 열관리 솔루션으로 관련 시장을 선도하겠다는 것이다. 스마트팩토리 사업은 향후 다양한 산업군의 생산 공정을 혁신하는 고수익 B2B 솔루션으로 육성해 나갈 계획이다. LG전자가 최근 10년간 축적한 제조·생산 데이터 분량은 약 770테라바이트(TB)에 이른다.

미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 시장 예상치를 밑도는 2분기 실적을 예고하자 하루 만에 시가총액 약 670억 달러(약 100조원)가 증발했다. 나이키 전체의 기업가치를 넘어서는 규모다. 시장에서는 이번 사태를 단순한 ‘어닝 쇼크’(실적 충격)보다 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업의 정보기술(IT) 투자에서 우선순위가 변했음을 보여주는 상징적인 사건으로 보고 있다. IBM은 14일(현지시간) 지난 2분기 매출이 172억 달러로 지난해 같은 기간보다 1% 증가하는 데 그칠 것으로 예상된다고 밝혔다. 시장 전망치인 178억 6000만 달러를 6억 6000만 달러 밑도는 수준이다. 발표 직후 IBM 주가는 장중 25% 넘게 급락했다. 매출 전망이 시장 기대보다 4%가량 낮았을 뿐인데 시가총액은 4분의 1 가까이 증발한 것이다. 투자자들이 주목한 것은 실적 자체보다 실적 부진의 배경이다. IBM은 기업용 소프트웨어와 메인프레임 서버를 주력으로 하는 회사다. 메인프레임은 은행 전산망이나 항공 예약 시스템처럼 중단 없이 운영돼야 하는 핵심 업무를 처리하는 컴퓨터다. 반면 최근 기업들이 앞다퉈 투자하는 AI 인프라는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 AI 서버처럼 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 장비를 뜻한다. 용도는 다르지만 최근에는 한정된 기업 IT 예산을 두고 경쟁하는 관계다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 치열해지면서 기업들은 GPU와 AI 서버 확보를 투자에서 최우선 순위에 두고 있다. 공급 부족이 이어지는 AI 칩은 제때 확보하지 못하면 사업 일정 자체가 늦어질 수 있지만, 기존 메인프레임 교체나 소프트웨어 업그레이드는 상대적으로 미룰 여지가 있다. AI 투자 확대가 기존 IT 시장의 예산까지 흡수하기 시작한 셈이다. IBM도 이를 피하지 못했다. 아빈드 크리슈나 최고경영자(CEO)는 “우리는 충분히 빠르게 적응하지 못했다”며 대형 계약이 잇따라 지연된 점을 실적 부진의 원인으로 꼽았다. IBM은 AI 플랫폼 ‘왓슨X(watsonx)’와 하이브리드 클라우드 사업을 확대하고 있지만 고객들의 투자 방향이 예상보다 빠르게 AI 인프라 중심으로 이동했다는 설명이다. IBM만의 문제는 아니라는 분석도 나온다. 이마케터의 제이컵 본 애널리스트는 “기업들의 자본 지출이 기존 소프트웨어와 서비스에서 메모리 반도체 등 AI 하드웨어로 이동하고 있다”며 “시장은 AI 경쟁에서 뒤처지는 조짐을 보이는 레거시 기업을 가혹하게 평가할 것”이라고 말했다. 반면 AI 인프라 공급망에 있는 기업들은 수혜를 이어갈 것으로 전망된다. 엔비디아를 비롯해 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론 등이 대표적이다. AI 경쟁이 기술 개발을 넘어 기업들의 투자 우선순위까지 바꾸면서 산업 지형도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다.

글로벌 반도체주 급락에 SK하이닉스 주가가 180만원대로 내려앉은 가운데, SK하이닉스 목표주가로 185만원을 제시한 증권사 보고서가 재조명되고 있다. 증권가는 여전히 장밋빛 전망을 유지하고 있지만, SK하이닉스의 2분기 실적이 기대에 미치지 못할 것이라는 관측도 고개를 들고 있다. 14일 증권가에 따르면 BNK투자증권은 지난 9일 SK하이닉스에 대해 투자의견은 ‘보유’, 목표주가는 185만원을 제시했다. 앞서 지난 5월 12일 상향 조정했던 목표가를 그대로 유지한 것이다. 다만 보고서 작성일인 8일 SK하이닉스 종가는 207만 6000원이었다는 점에서 사실상 ‘매도’ 의견으로 해석됐다. 보고서는 인공지능(AI) 인프라 투자 동력의 둔화 가능성을 이유로 제시했다. 이민희 BNK투자증권 연구원은 보고서에서 “인공지능(AI) 서버 향 D램, 솔리드스테이트드라이브(eSSD)는 아직 공급 부족 시황에 있지만, 주문을 제공하는 하이퍼스케일러들의 경쟁적인 인프라 투자는 더 이상 유효하지 않다”고 설명했다. 그러면서 최근 메타가 자체 구축한 AI 인프라를 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업 진출을 검토하고 있다는 소식을 사례로 제시했다. 이 연구원은 특히 이번 AI 랠리 사이클 이후 중국 업체들의 진입으로 공급 과잉이 벌어질 수 있다는 우려도 내놨다. 이어 연말 이후 실적 모멘텀이 꺾이는 탓에 내년 이후의 밸류에이션은 싸지 않다고 덧붙였다. 보고서가 나온 당시에는 SK하이닉스 주가가 200만원선에서 버티고 있는 상황이었던 탓에 185만원이라는 목표가는 충격으로 받아들여졌다. 그러나 불과 4일 만에 SK하이닉스는 15% 급락한 184만 5000으로 내려앉았다. 이어 14일 반등하며 한때 192만원대를 되찾았다. 증권가가 제시한 SK하이닉스의 목표주가는 420만원이 최고가다. AI 반도체 모멘텀은 건재하다며 ‘매수’ 의견을 유지하는 증권사가 대부분이지만, 최근 SK하이닉스의 2분기 실적이 컨센서를 밑돌 것이라는 보고서가 속속 나오고 있다. 미래에셋증권은 이날 보고서를 통해 SK하이닉스의 올해 2분기 영업이익 추정치를 기존 70조 7000억원에서 62조 3000억원으로 12% 하향 조정했다. 디램(DRAM)과 낸드(NAND)의 평균판매가격(ASP)을 각각 8%, 5% 낮춘 데 따른 결과다. 김영건 미래에셋증권 연구원은 그러면서도 “전일 주가 폭락으로 이 같은 우려는 이미 시장에 상당 부분 선반영된 상태”라며 저점 매수 전략은 유효하다고 설명했다. 현대차증권도 SK하이닉스의 2분기 매출과 영업이익을 각각 기존 전망 대비 3.1%, 1.6% 하락한 87조 6000억원, 62조 4000억원으로 추산했다. 이는 성과급 충당금을 반영한 것이라는 설명이다. 앞서 전날 한국투자증권은 SK하이닉스의 2분기 영업이익 추정치를 기존 전망치 대비 8% 낮춘 60조 4000억원으로 제시했다. 그러면서 올해와 내년 영업이익 추정치를 각각 9%, 11%씩 하향 조정했다.

• 국내 금융권 최초 SaaS형 ITSM 구축… 보안과 인프라 유연성 동시에 확보• 글로벌 수준의 SaaS형 ITSM 구현 역량 입증… 감사패 수상으로 구축 성과 인정 에스티이지(대표 임현길, 이하 STEG)가 프리미엄 종합금융 서비스 기업인 AIA 프리미어파트너스에 클라우드 기반의 ‘SaaS(소프트웨어 서비스)형 ITSM’을 제공했다고 13일 밝혔다. 국내 금융권에서 SaaS 형태의 ITSM 시스템을 전면 도입해 구축한 것은 이번이 처음이다. AIA 프리미어파트너스는 글로벌 AIA 그룹의 일원으로 프리미엄 종합금융 서비스를 제공하는 기업이다. 이 기업은 디지털 기반의 서비스 혁신과 IT 시스템 고도화를 지속 추진하며 금융 전문성과 사업 경쟁력을 제고하고 있다. 이번 프로젝트는 AIA 프리미어파트너스의 디지털 혁신 전략의 일환으로 추진됐다. 금융권에 적용되는 엄격한 보안 컴플라이언스를 철저히 준수하면서도, 인프라의 유연성과 서비스 안정성을 획기적으로 높이기 위한 목적으로 진행됐다. 이를 위해 STEG는 AWS의 Amazon API Gateway를 중간 허브로 활용해 폐쇄망 내 레거시 시스템을 클라우드 기반 E-GENE™ ITSM과 연계하는 구조를 구현했다. 또한 AIA 프리미어파트너스가 보안 정책을 준수할 수 있도록 본사, 지점 등 허용된 환경에서만 ITSM을 이용할 수 있도록 설계했다. 이 과정에서 AIA 그룹의 TPSA(Third Party Security Assessment) 요건을 충족하며 글로벌 기준까지 만족하는 보안 수준을 증명했다. 또한 마이크로소프트 엔트라 ID(Entra ID, 구 Azure AD)와 서버 접근제어 솔루션을 연계해 계정·권한 관리와 특권 접근 통제를 자동화했다. 이로써 사용자 접속, 권한 변경, 데이터 조회 및 처리 등의 로그를 실시간으로 수집·관리하고 감사에 필요한 증적 자료를 체계적으로 확보할 수 있게 됐다. 나아가 시스템을 이중화해 24시간 안정적인 서비스 운영 환경을 구축했으며, 전국 지점에서 동일한 환경의 ITSM을 활용할 수 있게 되면서 IT 운영 관리의 표준화가 가능해졌다. 국내 금융권 최초의 SaaS형 ITSM 도입 사례인 이번 프로젝트를 통해 STEG는 글로벌 수준의 SaaS형 ITSM 구현 역량을 입증한 데 이어, AIA 프리미어파트너스로부터 감사패를 받으며 구축 성과를 인정받았다. 특히 금융권의 높은 보안 요구사항을 반영하면서도 유연한 인프라 환경을 구현한 사례라는 점에서 의미를 더했다. 임현길 STEG 대표는 “금융권의 보안 컴플라이언스와 SaaS형 ITSM의 유연성은 충분히 양립할 수 있다는 점을 보여준 프로젝트였다”며 “앞으로도 글로벌 경쟁력을 갖춘 SaaS형 ITSM으로 국내 기업의 디지털 혁신을 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다.

최 “메모리 고객 5~6배 공급 원해여건만 맞으면 어디든 공장 건설”주가 상한가에 액면 분할 거론도마이크론, 美에 2500억 달러 투자CXMT, 중국서 6.5조원 IPO 착수 SK하이닉스가 미국 나스닥 상장으로 약 40조원을 확보하면서 글로벌 인공지능(AI) 붐을 탄 메모리 시장의 투자 경쟁이 한층 달아오르고 있다. 미국은 마이크론을 앞세워 수백조원 규모의 생산 확대에 나섰고, 중국은 창신메모리(CXMT)가 기업공개(IPO)를 통해 추격 자금 확보에 나섰다. 대만 난야까지 대규모 공장 증설 계획을 내놓으며 메모리 반도체 주도권을 둘러싼 ‘쩐의 전쟁’이 본격화하는 양상이다. 12일 업계에 따르면 SK하이닉스는 지난 10일(현지시간) 미국 나스닥에 미국주식예탁증서(ADR)를 상장해 265억 700만 달러(약 40조원)를 조달했다. 최근 AI 투자 둔화 우려로 반도체주가 숨 고르기에 들어간 상황에서도 두 자릿수 상승률로 메모리 반도체에 대한 투자자들의 기대를 재확인했다. 첫 거래일에 공모가(149달러)보다 13.1% 오른 168.49달러에 거래를 마쳤다. 확보한 자금은 용인 반도체 클러스터와 청주 첨단 패키징 공장, 극자외선(EUV) 장비 도입 등 메모리 생산능력 확대에 투입될 예정이다. SK하이닉스는 AI 확산으로 메모리 시장이 과거처럼 공급 과잉과 부족을 반복하는 경기순환 산업에서 벗어나 구조적인 성장 국면에 접어들었다고 보고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 이날 외신 인터뷰와 한국 기자 간담회 등에서 “AI를 통한 구조적 변화는 이미 일어났다”며 “올해와 내년의 생산능력을 고려하면 고대역폭메모리(HBM)와 범용 D램 모두 수요가 공급을 크게 웃돌고 있다”고 말했다. 이어 향후 5년간 생산능력을 두 배로 늘리더라도 고객사들은 5~6배 수준의 공급을 원하고 있다며, 전력·용수·부지 등 여건이 갖춰진다면 미국을 포함한 어느 지역에서든 추가 공장 건설을 검토할 수 있다고 밝혔다. 이번 상장 흥행은 AI 시대에 메모리 산업을 바라보는 시장의 입장 변화를 보여준다. 과거에는 반도체가 스마트폰과 PC 판매량에 따라 호황과 불황을 반복하는 경기순환 산업으로 인식됐지만, AI 데이터센터 투자 확대와 장기 공급계약 증가로 지속적인 성장이 예상된다는 것이다. 미국 마이크론은 2035년까지 미국에 2500억 달러(약 376조원)를 투자하고 자사 D램 생산의 40%를 현지에서 만들겠다는 계획을 최근 발표했다. 당초 계획보다 투자 규모를 거듭 늘린 것으로, AI 반도체 공급망을 자국 중심으로 재편하려는 미 트럼프 정부의 정책과 맞물려 있다. 중국은 범용 D램을 앞세워 추격에 속도를 내고 있다. 세계 D램 4위인 CXMT는 지난 9일 상하이증권거래소에 투자설명서를 제출하고 295억 위안(약 6조 5000억원) 규모의 IPO 절차에 착수했다. 조달 자금은 생산라인 고도화와 D램 기술 개발, 차세대 제품 연구 등에 투입할 계획이다. CXMT는 고대역폭메모리(HBM)보다 DDR5와 LPDDR5X 등 범용 D램을 중심으로 점유율을 확대하겠다는 계획이다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등이 HBM 생산에 집중하는 사이에 AI 서버 투자 확대에 따라 수요가 함께 늘어난 범용 D램 시장을 공략하겠다는 계산이다. 대만 난야도 AI 호황에 맞춰 생산능력 확대에 나섰다. 난야는 2027년 설비투자를 2000억 대만달러(약 9조원) 이상으로 늘리고 신규 공장 건설에 속도를 낼 계획이다. 올해 투자액의 약 4배에 달하는 규모다. 신규 공장의 첫 생산라인은 2028년에 매월 3만장의 웨이퍼 생산능력을 확보하는 것이 목표다. 한편 상장 첫날 주가가 큰 폭으로 오르면서 액면분할 가능성도 거론됐다. 이에 대해 최 회장은 “요청이 좀 더 오면 당연히 검토할 것”이라면서도 “아직 CFO로부터 제안을 받은 것은 아니다”라고 말했다.

기업공개(IPO)를 추진하는 중국 CXMT(창신메모리)가 차세대 D램 개발과 생산 확대를 통한 추격 전략을 공식화했다. CXMT는 D램 분야에서 세계 4위를 차지하고 있다. 12일 업계에 따르면 CXMT는 지난 9일 상하이증권거래소에 투자설명서를 제출했다. IPO 절차를 본격적으로 시작한 셈이다. CXMT가 정부 지원을 넘어 자체 자금 조달에 나서면서 글로벌 메모리 시장 경쟁에 변수가 될 전망이다. CXMT는 투자설명서에서 생산능력 기준으로 중국 내 1위이자 세계 4위 D램 업체라고 소개했다. 주요 경쟁사로는 삼성전자, SK하이닉스, 미국 마이크론 등을 꼽았다. 다만 “글로벌 선두 3개 업체와는 여전히 일정한 격차가 존재한다”고 명시했다. 이에 생산능력 확대와 연구개발(R＆D) 투자 등으로 경쟁력을 높이겠다고 밝혔다. CXMT의 IPO 조달 계획은 295억 위안(약 6조 5000억원)이다. 생산라인 기술 업그레이드, D램 기술 고도화, 차세대 D램 선행기술 연구개발 등에 투입한다. 또 고대역폭메모리(HBM)보다 DDR5·LPDDR5X 등 범용 D램 제품군을 성장시키겠다고 제시했다. HBM 분야에서 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 글로벌 3강을 유지하는 만큼, 비교적 경쟁력이 있는 범용 D램을 앞세우겠다는 의미다. 최근 인공지능(AI) 서버 투자 확대로 범용 D램 역시 수요와 수익성이 함께 높아지는 상황이다. 특히 글로벌 3강이 HBM에 집중하면서 범용 D램 수요를 완벽히 채우지 못하는 현상도 나타나고 있다. 업계에서는 CXMT가 정부 지원과 민간 자본을 활용하면서 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론을 향한 추격에 속도를 더욱 높일 것으로 보고 있다.

삼성전기, 세종사업장에 8조 투자… 2012년 세종시 출범 이후 단일 사업 ‘역대 최대’첨단산업 투자, 고용·배후수요 확대로 이어져… 모처럼 나오는 신규 분양도 관심 대규모 첨단산업 투자가 충청권의 경제 및 산업 지형도를 전면 재편하고 있다. 정부가 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’의 일환으로 권역별 투자 계획을 잇달아 발표하면서, 조 단위 설비투자가 집중되는 도시들을 중심으로 배후 수요 확대와 자족 기능 강화에 대한 기대감이 크게 대두되는 모습이다. 정부는 이달 2일 충남 아산 삼성디스플레이 제2캠퍼스에서 ‘충청권 첨단산업 발전비전 국민보고회’를 개최했다. 이번 행사는 지난달 서남권(광주·전남)에 이어 정부가 추진하는 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’의 일환으로 마련된 두 번째 권역별 행사로, 이날 발표된 충청권 전체 투자 유치 규모는 392조원에 달한다. 삼성은 차세대 디스플레이와 고대역폭메모리(HBM) 팹, AI 서버용 패키지 기판, 차세대 배터리 등에 140조원, SK하이닉스는 낸드 및 첨단 패키징 팹에 약 100조원, 셀트리온은 바이오 의약품 생산시설에 약 2조원을 투자한다. 이 밖에 여러 기업이 AI 데이터센터 구축 등에 약 150조원을 투입할 예정이다. 정부의 지원 방안도 구체적이다. 정부는 재정·금융·규제·세제 등 7대 정책 수단을 묶은 ‘투자 지원 부스터’ 프로그램을 운영하고, 복합 규제를 한꺼번에 완화하는 ‘메가특구’를 신설하며, 범부처 태스크포스(TF)를 가동해 100일 이내에 ‘충청권 투자 종합지원계획’을 수립할 방침이다. 이 가운데 세종시에는 삼성전기가 8조원을 투자한다. 수요가 급증하는 AI 서버용 고성능 패키지 기판 생산라인과 연구개발(R＆D) 시설을 세종사업장에 확충하는 것으로, 2012년 세종특별자치시 출범 이후 단일 사업 기준 역대 최대 규모다. 삼성전기가 1991년 기판 사업을 시작한 세종사업장은 이번 투자를 통해 고성능 패키지 기판의 글로벌 제조 거점으로 육성될 예정이다. 이 같은 산업 투자는 협력업체 동반 입주와 고용 창출로 이어지며 지역 주택 수요의 기반을 넓힌다. 실제로 삼성전자 반도체 캠퍼스가 들어선 경기 평택과 SK하이닉스 사업장이 자리한 충북 청주에서는 설비투자 이후 근로자와 협력사 인력이 유입되며 새 아파트 수요가 꾸준히 뒷받침되어 왔다. 한 부동산 전문가는 “조 단위 설비투자는 공장 건설 단계의 인력 수요부터 가동 이후의 상시 고용까지 수년에 걸쳐 지역 경제에 온기를 불어넣는 장기 재료”라며 “엔지니어·연구 인력이 유입되는 첨단산업 투자는 안정적인 소득 기반의 실수요를 만들어 낸다는 점에서 주택시장이 반응하는 호재”라고 설명했다. 세종시로서는 도시의 기능이 한층 두터워지는 계기라는 평가도 나온다. 세종은 중앙행정기관 이전으로 행정·연구 기능이 집적되며 탄탄한 배후 수요를 갖춘 도시로 성장해 왔고, 국회 세종의사당(2029년 착공·2033년 준공 목표)과 대통령 세종집무실(2027년 착공·2029년 준공 목표) 건립도 추진되고 있다. 여기에 이번 투자로 첨단산업 기반이 더해지면, 행정 중심 도시에서 산업을 겸비한 자족도시로 한 걸음 더 나아가게 된다. 이런 가운데 세종에서 오랜만에 공급되는 신규 분양 단지도 눈길을 끈다. 우미건설은 8월 세종시 5-2생활권 다솜동 S1블록에서 ‘세종 우미린 센터파크’를 분양할 예정이다. 지하 2층~지상 최고 20층, 전용면적 45·59·84㎡, 총 676세대 규모다. 학교·공원·공공청사·주거시설이 어우러지는 공공시설 복합단지 특화권역에 위치하며, 단지 가까이에 BRT 정류장과 초·중학교(예정), 약 3만 7000㎡ 규모의 문화공원이 들어설 예정이다. 이 밖에도 올해 세종시에서는 5생활권을 중심으로 분양이 이어진다. 행복청과 세종시가 발표한 ‘2026년 행복도시 공동주택 공급계획’에 따르면 다솜동(5-2)과 합강동(5-1), 집현동(4-2) 등 3개 생활권에 총 4740가구(분양 4225가구·임대 515가구)가 공급될 예정이다.

SK하이닉스 주가가 200만원대에서 강하게 버티고 있는 가운데 목표주가를 현재보다 낮은 185만원으로 제시한 증권가 보고서가 나와 투자자들이 술렁이고 있다. 사실상 ‘매도’ 의견으로도 해석되는데, 보고서는 “모멘텀이 둔화하고 있다”는 의견을 내놨다. 10일 증권가에 따르면 BNK투자증권은 전날 SK하이닉스에 대해 투자의견은 ‘보유’, 목표주가는 185만원을 제시했다. 앞서 지난 5월 12일 상향 조정했던 목표가를 그대로 유지한 것인데, 보고서 작성일인 8일 SK하이닉스 종가는 207만 6000원이었다. SK하이닉스 주가는 이어 보고서가 나온 9일 5.30% 급등해 218만 6000원에 마감했으며, 10일 3%대 오르며 220만원대에 안착했다. 이민희 BNK투자증권 연구원은 보고서에서 인공지능(AI) 인프라 투자 동력이 둔화할 것이라고 전망했다. 그는 “인공지능(AI) 서버 향 D램, 솔리드스테이트드라이브(eSSD)는 아직 공급 부족 시황에 있지만, 주문을 제공하는 하이퍼스케일러들의 경쟁적인 인프라 투자는 더 이상 유효하지 않다”고 설명했다. 그러면서 최근 메타가 자체 구축한 AI 인프라를 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업 진출을 검토하고 있다는 소식을 사례로 제시했다. 메타의 이러한 구상은 남는 컴퓨팅 용량을 외부에 판매한다는 점에서 AI 과잉 투자론으로 해석됐고 ‘삼전닉스’를 비롯한 글로벌 반도체주의 급락을 초래했다. “메타 사례, AI 인프라 투자 둔화 보여줘”“AI 랠리 다운사이클 진입 시 후유증 클 것”이 연구원은 “내년 메모리와 CPU 가격 상승 기대, 에이전트 AI 신모델들의 스펙 상향을 고려하면 내년에도 최소 30~40% 이상 설비투자 증가가 필요해 보인다”면서도 “오히려 향후 투자 속도 조절 가능성이 높아지고 있어 현재 반도체 기업의 실적 전망과는 괴리가 있다”고 짚었다. 특히 이번 AI 랠리 사이클 이후 공급 과잉이 벌어질 수 있다는 우려도 내놨다. 그는 “AI 특수를 계기로 중국 업체들이 주요 PC, 모바일 OEM 공급망에 본격 진입하는 것 같다”면서 “메모리 상위 경쟁사들 간에 더 이상 수익성 격차도 없어, 향후 다운 사이클 진입 시 후유증이 클 것 같다”고 진단했다. 이어 최근 반도체주의 급락은 수요 둔화를 반영한 것이며, 연말 이후 실적 모멘텀이 꺾이는 탓에 내년 이후의 밸류에이션은 싸지 않다고 덧붙였다. 목표주가를 현재 가격보다 낮춘 보고서는 이례적이지만, 연일 ‘삼전닉스’에 대한 눈높이를 상향 조정하던 증권가가 목표주가를 오히려 낮춘 사례는 처음이 아니다. 앞서 키움증권은 지난 9일 삼성전자에 대해 “하반기에 주당순이익(EPS) 상승률이 둔화할 것”이라며 목표주가를 기존 43만원에서 39만원으로 하향 조정했다. 키움증권은 다만 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 박유악 키움증권 연구원은 “메모리, 중앙처리장치(CPU), 기판 등 부품 가격 상승으로 PC와 스마트폰의 판매 가격 인상이 본격화하기 시작했다”며 가격 인상으로 인한 수요 감소 탓에 하반기 메모리 가격 상승률이 기대치를 넘어설 가능성이 낮다고 짚었다. 박 연구원은 “삼성전자의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 시장 점유율 상승 기대감과 중국 메모리 업체 시장 점유율 상승 우려를 염두에 두고 주가 변동성 확대에 대비할 필요가 있다”고 강조했다. 다만 증권가는 아직 ‘삼전닉스’의 목표주가를 끌어올리고 있는 상황이다. KB증권은 이날 SK하이닉스에 대해 투자의견 ‘매수’와 목표주가 420만원을 유지했으며, 대신증권은 지난 7일 목표주가를 390만원으로 올렸다. 삼성전자에 대해서는 이 연구원 또한 투자의견 ‘매수’ 목표주가 43만원을 유지했으며, KB증권은 AI 과잉 투자 등의 우려는 “소음에 불과하다”며 목표주가를 60만원으로 올렸다.

- 오케스트로 인공지능연구소, 과기정통부 ‘2026년 우수 기업부설연구소’ 지정- 총 4개 기업부설연구소 운영… 등록 특허 86건‧누적 출원 110건- 콘체르토 AI 중심 차세대 AI 인프라 연구 강화… 글로벌 시장 확장 추진 국내 AI 인프라 소프트웨어 시장을 선도하는 오케스트로 그룹의 핵심 연구소가 정부로부터 독자적인 기술력과 연구개발 역량을 공식 인정받았다. 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 자사 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 ‘2026년 상반기 우수 기업부설연구소’로 지정됐다고 10일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주관하는 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 뛰어난 기업연구소를 발굴해 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하는 제도다. 오케스트로 인공지능연구소는 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자적인 기술력과 고도화된 연구개발 체계의 우수성을 인정받아 이번 명단에 이름을 올렸다. 오케스트로 그룹은 매년 매출의 상당 부분을 연구개발(R＆D)에 재투자하며 핵심 기술의 국산화와 내재화에 주력해 왔다. 현재 총 4개의 기업부설연구소를 운영 중이며, 이를 통해 AI 인프라, 클라우드, 인공지능 분야의 연구 역량을 강화하고 있다. 현재까지 등록 특허 86건, 누적 특허 출원 110건을 기록하며 자체 기술 기반의 대규모 R＆D 성과를 축적해 가고 있다. 이러한 전방위적 연구개발 투자는 기업의 핵심 솔루션 전반을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 라인업 구축으로 이어졌다. 오케스트로 그룹은 ▲서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’ ▲클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’ ▲멀티 클라우드 통합 관리 솔루션 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’ ▲데브옵스 통합 관리 플랫폼 ‘트럼본(TROMBONE)’ ▲생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’ 등을 시장에 선보이며 국내 유일의 AI·클라우드 풀스택 기업으로 입지를 다졌다. 클라우드 분야에서는 국산 인프라 전환 기술을 강화하고 있다. 최근 확대되는 탈VM웨어 전환 수요에 대응해 콘트라베이스 기반의 마이그레이션·복제 기술을 고도화했으며, 기존 외산 가상화 환경을 국산 클라우드 인프라로 안정적으로 전환할 수 있는 기반을 마련했다. AI 분야에서는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 선보이며 연구개발 성과를 이어가고 있다. 콘체르토 AI는 에이전트형 AI 확산으로 늘어나는 추론 트래픽에 대응해 GPU·NPU 등 가속기 자원을 효율적으로 배분하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 추론 병목과 응답 지연을 줄일 수 있도록 지원한다. 오케스트로 그룹은 이번 지정을 계기로 소버린 AI 클라우드와 차세대 AI 인프라 연구 역량을 강화하고, 국내에서 검증된 기술을 일본·유럽 등 글로벌 시장으로 확장하는 R＆D 로드맵에 속도를 낼 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “이번 우수 기업부설연구소 지정은 오케스트로 그룹이 AI·클라우드 핵심 기술을 내재화하고 독보적인 연구개발 역량을 축적해 온 노력을 인정받은 성과”라며 “콘체르토 AI로 대표되는 AI 인프라 기술 혁신을 바탕으로 소버린 AI 생태계와 국가 기술 주권을 뒷받침하는 연구개발 중심 기업으로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.

중국이 미국 앤트로픽사가 개발한 인공지능(AI) 프로그래밍 도구인 ‘ 클로드 코드’에 개인 정보를 탈취할 수 있는 ‘백도어’가 심겨 있다고있다고 경고했다. 중국 산업정보화부가 운영하는 국가취약점데이터베이스(CNNVD)는 8일 “앤트로픽이 개발한 ‘클로드 코드’에 사용자의 위치 및 신원과 같은 민감한 정보를 동의 없이 원격 서버로 전송할 수 있는 보안 취약점이 드러났다”고 밝혔다. 이어 중국 기술기업 알리바바는 클로드 코드를 위험 소프트웨어 목록에 추가하고 10일부터 사내 직원들의 사용을 금지했다고 전했다. 이런 앤트로픽 사용 금지 조치는 중국 당국이 알리바바, 틱톡을 운영하는 바이트댄스, 즈푸 등 AI 기업과 중국 AI 모델의 해외 접근 차단을 의논했다는 보도가 나온 가운데 이뤄졌다. 지난해 딥시크의 등장 이후 중국 AI 모델은 저렴한 비용으로 많은 사용자를 확보해 해외 사용 금지 조치가 시행되면 AI 시장 전반에 큰 파급효과를 낳을 수 있다. 로이터통신은 7일 중국 상무부 주도로 국가보안법에 따라 독점 AI 기술의 유출이나 도난을 범죄로 규정하는 것을 논의했다고 전했다. 지난 6월 미국 트럼프 행정부는 앤트로픽의 가장 진보한 AI 모델인 ‘미토스5’와 ‘페이블5’에서 안전장치를 우회하는 탈옥이 가능하다며 해외 사용을 금지했다가 약 3주 만에 해제한 바 있다. 앤트로픽의 AI에 ‘백도어’가 숨겨져 있다는 의혹은 미국 온라인 커뮤니티 레딧을 통해 제기됐고, 실제 앤트로픽 직원은 ‘백도어’ 설치 사실을 인정했다. 앤트로픽 직원은 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “승인받지 않은 계정의 남용과 AI 학습 결과의 가중치를 무단으로 사용하는 ‘증류’를 막기 위한 것”이었다고 백도어 설치 목적을 공개했다. 앤트로픽은 알리바바 등 중국 AI 업체들이 ‘증류’를 통해 자사 모델을 무단 활용했다고 고발했지만, 중국 측은 대규모 AI 모델의 가중치로 더 작은 모델을 학습시키는 것은 일반적 관행이란 입장이다. 중국 공산당 기관지 인민일보는 “증류 기술은 전 세계 AI 업계의 표준 관행”이라며 왜 절도라고 규정해야 하는지 의문이라고 지적한 바 있다. 이번 앤트로픽의 수출 금지 조치와 ‘백도어 심기’와 같은 윤리적 문제를 낳을 수 있는 행위는 미국과 중국 간의 치열한 AI 패권 경쟁 속에 벌어졌다. 하정우 전 청와대 AI미래기획수석비서관은 “강력한 AI는 자국 먼저 쓰다가 시간 차를 두고 접근할 수 있도록 통제해 국력의 차이를 만드는 방향으로 갈 수 있다”면서 “프론티어급 AI 모델 개발로 자체 경쟁력을 키워 글로벌 AI 협력에서 주도권을 갖는 투트랙 전략이 필요하다”고 강조했다.

삼성전자가 미국 엔비디아의 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD) 양산에 돌입했다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 eSSD까지 AI 메모리 제품군을 확장하며 AI 인프라 전반에서 영향력을 키우는 모습이다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 eSSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. eSSD는 데이터센터와 서버 환경에 최적화된 저장 장치(스토리지)다. 최근 생성형 AI 확산으로 학습과 추론에 필요한 데이터 규모가 급격히 증가하면서 AI 가속기에 데이터를 안정적이고 신속하게 공급하는 eSSD의 중요성이 커지고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 성능뿐 아니라 데이터를 이동·저장하는 메모리와 스토리지 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하는 만큼, eSSD는 AI 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다. PM1763은 빠른 읽기 속도와 효율적인 데이터 처리가 강점이다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다고 설명했다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공되며, 이 가운데 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현한다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB다. 전작 ‘PM1753’ 대비 약 2배 향상됐으며, 이는 40GB(기가바이트) 크기의 대형 언어 모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있다. 아울러 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화된 제품이다. 또 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상됐다. 업계는 이번 삼성전자의 eSSD 양산이 HBM을 넘어 AI 서버용 저장장치 시장에서도 공급 역량을 입증한 사례로 분석한다. 한편 삼성전자는 오는 22일 영국 런던에서 열리는 ‘갤럭시 언팩 2026’에서 8세대 폴더블폰과 웨어러블 기기 등을 공개한다. 이에 앞서 노태문 완제품(DX) 부문 대표이사 사장은 뉴스룸에 공개한 기고문을 통해 “가장 중요한 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라, 나를 가장 잘 아는 AI”라고 강조했다. 노사장은 이번 언팩에서 더 개인적이고 자연스러운 AI 경험을 공개하겠다고 예고했다.

경기도가 산업단지와 물류시설, 전통시장 등 화재 고위험 시설에 인공지능(AI)을 기반으로 한 광역화재안전망을 구축한다. 도는 과학기술정보통신부 주관 ‘2026년 온디바이스 AI 서비스 실증·확산’ 공모사업에 이런 내용을 담은 ‘경기도, 산업단지·물류시설 AI 화재 조기감지 시스템 구축안’이 최종 선정됐다고 8일 밝혔다. 2027년 12월까지 국비 59억 원 등 총 98억 원이 투입된다. 2025년 경기도 화재통계연감에 따르면 공장·창고 등 비거주 시설 화재가 전체 화재의 41.8%로 가장 높은 비중을 차지했다. 소방 현장에서는 골든타임, 즉 초기 진압 여부가 인명, 재산 피해 규모를 결정하는데, 이런 시설 다수가 상주 인력이 적은 탓에 화재 발생 때 조기 감지가 늦어져 대형 인명·재산 피해로 확대되고 있다. 온디바이스 AI는 수집한 데이터를 외부 클라우드 서버로 전송하지 않고 기기에 탑재된 AI가 자체적으로 데이터를 분석하는 기술이다. 화재 현장처럼 취약한 환경에서도 독립적으로 운영이 가능하며 AI 서버와 통신에 지연이 없어 신속한 데이터 분석과 대응이 가능하다. 경기도는 온디바이스 AI를 안전 분야에 우선 적용해 AI 기반 화재 안전 서비스를 실증하고 산업 현장에 적용 가능한 광역형 재난안전 모델을 구축할 계획이다. 컨소시엄은 사업 수행기관인 경기테크노파크를 비롯해 수원시, 화성시, 이천시와 AI 전문기업 등으로 구성됐다. 실증 대상은 수원 델타플렉스와 화성 향남제약단지·전통시장, 이천 산업·패션·물류단지 등이다. 특히 수원시 자원순환센터에서는 AI 기반 소방로봇을 활용한 피지컬 AI 현장 실증이 병행된다. 화재 발생 시 로봇이 현장에 투입돼 영상과 열원을 확인하고 초동 진압을 수행해 재난 현장 대응 시간을 단축한다. 김기병 경기도 AI국장은 “AI 행정 혁신을 도민이 체감할 수 있는 부분에서부터 빠르게 추진하겠다”라며 “AI 기술을 행정 현장에 적용해 도민의 생명과 재산을 보호하고, AI 효과를 체감할 수 있는 사례를 확보해 AI 행정 혁신의 확산 기반을 마련하겠다”라고 밝혔다.

삼성전자가 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’에 탑재되는 기업용 SSD(eSSD)를 본격 양산한다. AI 서버가 대규모 AI 모델을 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕는 핵심 저장장치로, 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM)에 이어 기업용 SSD까지 AI 메모리 제품군을 확대한다는 전략이다. 삼성전자는 차세대 데이터 전송 규격인 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD ‘PM1763’ 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PM1763은 지난 3월 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에서 HBM4, SOCAMM2와 함께 베라 루빈용 AI 메모리 솔루션으로 공개된 제품이다. 기업용 SSD는 AI 서버에서 대량의 데이터를 저장하고 필요할 때 빠르게 불러오는 장치다. 생성형 AI 모델 규모가 커질수록 그래픽처리장치(GPU)의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐도 중요해지면서 AI 데이터센터의 핵심 부품으로 주목받고 있다. PM1763은 9세대 V낸드와 4나노 공정 기반 신규 컨트롤러를 적용해 전작보다 데이터 처리 속도를 약 2배 높였다. 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도는 초당 최대 2만 8400MB, 쓰기 속도는 초당 최대 2만 1900MB다. 약 40GB 크기의 대규모언어모델(LLM)을 1.4초 만에 전송할 수 있는 수준으로, AI 학습과 추론 속도를 높일 수 있다고 삼성전자는 설명했다. 전력 효율도 전작보다 1.8배 이상 개선했다. AI 서버에 확산하는 액체 냉각 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계했으며, 양자컴퓨터 시대에 대비한 포스트 양자 암호(PQC)와 가상화 환경 보안 기술도 적용했다. 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2, PM1763을 앞세워 AI 메모리 포트폴리오를 확대할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 삼성전자는 올해 1분기 기업용 SSD 시장에서 점유율 35.1%로 1위를 기록했다. 같은 기간 매출은 70억 5000만 달러(약 10조원)로 전 분기보다 92.8% 증가했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따라 기업용 SSD 시장도 빠르게 성장하고 있다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 기업용 SSD 시장이 올해 약 242억 달러(약 36조원)에서 내년 약 1542억 달러(약 226조원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 “PM1763은 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 충족하고 제품 검증도 성공적으로 마쳤다”며 “고객사의 AI 모델이 효율적으로 운영될 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.

삼성전자가 7일 영업이익 글로벌 1위라는 대기록을 세운 가운데, 인공지능(AI) 메모리 시장을 둘러싼 경쟁은 더욱 치열해지는 모습이다. AI 데이터센터 확산으로 고대역폭메모리(HBM) 등 차세대 메모리 수요가 급증하자 미국, 일본, 중국 등이 삼성전자와 SK하이닉스를 거세게 추격하고 있다. 정부가 기존 용인 반도체 클러스터에 이어 호남권(서남권)을 ‘제2 메모리 생산거점’으로 키우는 메가 프로젝트를 본격화한 상황에서, 차세대 기술 개발 및 생산기반 구축 속도가 기술 초격차 유지를 위한 관건이라는 제언이 나온다. 미국은 생산 확대와 수요처 선점에 속도를 내고 있다. 마이크론은 6일(현지시간) 포드와 차세대 차량용 반도체 장기 공급 계약을 체결했다. 앞서 GM과도 유사한 계약을 맺었고, 일본 히로시마에서는 약 14조원을 투입해 HBM과 차세대 D램 생산기지를 구축하고 있다. 일본 정부도 약 5조원의 보조금을 지원하며 첨단 메모리 공급망 확보를 지원 중이다. 일본의 추격도 거세다. 올해 일본 내 시가총액 1위에 오르기도 했던 낸드 메모리 업체 키옥시아가 대표적이다. 오타 히로오 키옥시아 사장은 지난달 말 주주총회에서 “몇 년이 걸리더라도 반드시 정상을 되찾겠다”며 낸드 시장 1위 탈환을 선언했다. 차세대 낸드 메모리인 ‘10세대 BiCS 플래시’와 자체 개발한 CBA 기술을 적용해 성능을 높인 대용량 SSD(초고속 저장장치)로 AI 서버 시장 공략을 강화하겠다는 전략이다. AI 서버 확산으로 SSD 수요도 빠르게 늘어날 것으로 예상되면서 HBM에 이어 낸드 시장에서도 주도권 경쟁이 치열해지는 모습이다. 중국은 미국의 첨단 반도체 수출 통제 속에서도 메모리 자립을 넘어 첨단 시장 진출에 속도를 내고 있다. D램 선두 업체 창신메모리(CXMT)는 범용 D램 생산능력 확대와 함께 HBM 개발을 추진 중이다. 낸드 업체 양쯔메모리(YMTC)는 독자 적층 기술과 하이브리드 본딩 기술을 고도화하며 차세대 낸드 경쟁력을 키우고 있다. 최근에는 CXL D램 등 이른바 ‘포스트 HBM’ 기술 투자도 확대하며 AI 메모리 시장에서 기술 격차를 좁히기 위한 행보를 이어 가고 있다. 삼성도 기술 초격차 유지에 고삐를 죄고 있다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 지난 5월 임원들에게 “성과에 안주하지 말고 지금의 호황을 근원적 경쟁력을 회복할 마지막 골든타임으로 여겨야 한다”며 “차세대 제품 개발을 통해 초격차 경쟁력을 확보해야 한다”는 취지로 강조한 것으로 알려졌다. 글로벌 투자 경쟁이 치열해지면서 우리나라도 생산 기반 확대에 속도를 내고 있다. 정부가 추진하는 서남권 메가 프로젝트에는 총 896조원 규모의 기업 투자가 담겼다. SK그룹은 메모리 팹 2기와 1GW 규모 AI 데이터센터를 구축하고, 삼성전자는 메모리 팹 2기와 국가 AI 컴퓨팅 센터를 조성하는 방안을 추진한다. AI 수요 확대에 대응해 메모리 생산과 AI 컴퓨팅 인프라를 한곳에 집적하는 것이 핵심이다. 정부는 전날 호남권 반도체 클러스터 후보지로 광주 군공항 부지를 확정한 데 이어 투기 수요 차단을 위해 이날 광주 군공항 인근을 토지거래허가구역으로 지정하는 방안을 관계 기관과 협의 중이라고 밝혔다. 안기현 한국반도체산업협회 전무는 “글로벌 경쟁이 치열해지는 만큼 기술 개발 속도를 높이고 차세대 제품을 통한 초격차를 이어 가는 것이 무엇보다 중요하다”며 “용인과 호남 클러스터 같은 생산 기반 구축도 속도감 있게 추진해야 경쟁력을 유지할 수 있다”고 말했다.