현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

미드호·파월호 저수율 사상 최저치방류 못하면 기업들 가동 중단 위기임계점 도달 땐 전력 공급 70% 급감농민들 “칩 식히느라 목말라 죽어” 미국 최대 저수지인 미드호와 파월호가 최악의 가뭄을 겪으면서 남서부 지역 4000만명의 식수와 전력 공급에 비상등이 켜졌다. 저렴한 땅을 찾아 서부 사막 지대로 옮겨간 빅테크 기업들도 전대미문의 물 부족 사태로 가동 중단 위기에 처했다. 기후 변화가 초래한 ‘물 확보 전쟁’이 글로벌 인공지능(AI) 공급망의 아킬레스건으로 부상했다는 분석이 나온다. 17일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT)에 따르면 이 지역 수원인 콜로라도강 수계의 저수율은 지난 16일 기준 사상 최저치인 20~30%로 떨어지며, 댐에서 물을 방류하는 것이 불가능한 ‘데드풀’(Deadpool·사수) 임계점에 근접했다. 수년 전부터 미국 글로벌 반도체 기업과 빅테크들은 규제가 적고 부지가 넓은 애리조나(피닉스), 네바다(라스베이거스), 유타주 일대에 거대한 ‘사막 테크 밸리’를 구축해왔다. 하지만 주 수원인 콜로라도강이 바닥을 드러내면서 공장 가동 여부조차 불투명해졌다. 피닉스 지역 언론 AZ패밀리에 따르면 TSMC는 2650억 달러(약 350조원)를 투자해 대규모 반도체 메가팹을 건설 중인데, 2·3나노 첨단 공정에만 하루 수십만톤의 물이 소모된다. 인근에서 1.8 나노급 공정을 준비 중인 인텔도 막대한 양의 용수가 필수적이다. 향후 피닉스시의 용수 공급이 제한될 경우 공장 가동률을 낮춰야 하는 사태가 벌어질 수 있다. 이 지역에 AI 데이터센터를 운용 중인 메타·구글·마이크로소프트(MS)도 이중고를 겪고 있다. 엔비디아의 최신 칩이 밀집한 서버 열을 식히기 위해 연간 수백만톤의 냉각수가 필요하기 때문이다. 더 큰 문제는 전력난에 따른 셧다운 위기가 올 수 있다는 점이다. 미드호의 후버 댐과 파월호의 글렌 캐니언 댐은 미 남서부 전력을 공급하는 핵심 발전소다. 미드호 수위가 1035피트(약 315m) 아래로 떨어지면 발전 능력이 70% 급감한다는 시뮬레이션 결과도 있다. CNN은 현재 미드호의 수위는 1040피트로, 임계점 도달 시기는 2027년 4월이 될 것으로 전망했다. 이들 기업이 대량의 물을 소모한다는 사실이 알려지면서 현지 주민과 농민들은 “컴퓨터 칩을 식히느라 목말라 죽게 생겼다”며 거세게 반발하고 있다. 경제 매체 비즈니스 인사이더는 콜로라도강 수계 이용권을 두고 빅테크와 지자체 간의 소송전까지 벌어졌다고 보도했다. 현장을 취재한 빌 위어 CNN 수석 기후 특파원은 “이번 사태는 대도시와 농민, 빅테크가 한정된 물을 두고 싸우는 재앙”이라며 “물을 할당하던 과거 정책에서 탈피해 해수 담수화 등 연방 정부 차원의 인프라 투자가 있어야 첨단 산업과 지역의 공멸을 막을 수 있다”고 강조했다.

삼성전자와 SK하이닉스의 현금 곳간이 올해 상반기에만 117조원 넘게 불어난 것으로 나타났다. 특히 삼성전자의 현금성 자산은 글로벌 빅테크 중 알파벳과 아마존에 이어 3위 수준이다. 대규모 투자를 뒷받침할 재무 체력이 커졌다는 점에서 긍정적이지만 미중 간 AI 경쟁이 격화하고, 빅테크 간 투자 경쟁력을 기반으로 한 주도권 경쟁이 치열한 상황에서 안심하기 이르다는 지적이 나온다. 17일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 반기보고서에서 올해 상반기 말 기준 회사의 현금·현금성 자산 및 단기금융 상품 규모가 총 189조 9530억원을 기록했다고 공시했다. 이는 지난해 말(125조 8214억원)보다 약 64조원 증가한 수치다. 또 SK하이닉스의 현금·현금성 자산은 지난해 말 34조 9423억원에서 올해 상반기 말 기준 87조 9579억원으로 53조원 넘게 늘었다. 양사의 현금·현금성 자산 및 단기금융 상품 규모는 합계 277조 9109억원으로 지난 상반기에만 117조원 넘게 증가했다. 주요 빅테크의 AI 인프라 투자 확대가 고대역폭메모리(HBM)·서버용 D램·SSD 등 메모리 수요를 끌어올린 데다 가격까지 상승하면서 실적과 현금 창출력이 크게 개선된 결과다. 상반기 증가세가 하반기에도 이어질 경우 연말에는 400조원에 육박할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 삼성전자의 유동성 자산 규모는 글로벌 빅테크와 비교해도 최고 수준이다. 지난 6월 말 삼성전자의 현금·현금성 자산과 단기·유동 금융자산(6월 30일 원·달러 환율 1달러=1548.78원 적용)은 1226억 4700만달러(약 190조원)로, 알파벳(2424억 7400만달러)과 아마존(1229억 8800만달러)에 이어 세 번째로 많았다. 다만 삼성전자는 글로벌 빅테크와 다르게 대규모 생산시설 투자가 필요한 제조 기업인 만큼 늘어난 현금만으로는 향후 경쟁력을 낙관할 수 없다는 분석이 적지 않다. 최근 글로벌 반도체 업계가 공격적인 설비투자 확대에 나서고 있는 점도 부담이다. 삼성전자와 SK하이닉스도 반도체 팹 확대를 통한 생산능력(캐파) 증설에 집중하고 있다. 삼성전자는 상반기에 총 28조 1000억원 규모의 설비투자(캐펙스·CAPEX)를 집행했다. SK하이닉스도 용인 반도체 클러스터에 현재 1기 팹을 건설하는 한편 2기 팹과 청주에 세워질 낸드 생산기지 M17에 총 54조원을 투자할 예정이다. 안기현 한국반도체산업협회 전무는 “양사 모두 현금이 크게 늘었지만, 그만큼 앞으로 집행해야 할 투자도 많다”면서 “반도체 기업은 결국 지속적인 투자가 뒷받침되지 않으면 미래 수익을 기대하기 어렵다”고 지적했다. 향후 투자와 주주환원의 균형을 맞추는 것도 과제로 꼽힌다. 외국인 투자자들도 국내 반도체 기업의 낮은 주주환원 수준과 기업가치 저평가를 지적해 온 만큼 늘어난 현금은 주주환원 여력을 높이는 효과도 있을 것으로 기대된다. 삼성전자도 올해 2분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “미래 성장을 위한 재투자와 주주환원 간 ‘최적의 균형’을 확보하는 방향을 마련하겠다”고 밝혔다.

SK하이닉스 직원들의 올해 상반기 평균 급여가 1억 4000만원을 넘어서며 역대 최고 수준을 기록했다. 인공지능(AI) 반도체 호황에 따른 실적 개선으로 보수가 큰 폭으로 늘어난 영향이다. 14일 SK하이닉스 반기보고서에 따르면 올해 상반기 직원 수는 3만 6150명으로 지난해 같은 기간(3만 3625명)보다 약 2500명 증가했다. 직원 1인당 평균 급여는 1억 4400만원으로 지난해 상반기(1억 1700만원)보다 2700만원(약 23%) 늘었다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 급여 12억 5000만원, 상여 204억 5500만원, 주식매수선택권 행사이익 43억 7900만원, 기타 근로소득 100만원 등 총 260억 9500만원을 받아 가장 많은 보수를 수령했다. 차선용 최고기술책임자(CTO) 사장은 급여 5억 5000만원, 상여 60억 1000만원, 주식매수선택권 행사이익 43억 7900만원, 기타 근로소득 100만원을 포함해 총 109억 4000만원을 받았다. SK하이닉스는 상여가 크게 늘어난 데 대해 “과거 설정한 장기성과보상(LTI)이 반영됐으며, 인공지능(AI) 시대 회사 주가 상승 효과가 반영된 결과”라고 설명했다. 상여에는 스톡옵션과 주식기준보상 등이 포함되며 확정된 수량만큼 자사주로 지급된다. 올해 상반기 SK하이닉스의 지역별 매출은 총 131조 8950억원으로, 이 가운데 미국 매출은 84조 5648억원으로 전체의 64.1%를 차지했다. 지난해 상반기 미국 매출(27조 8344억원)과 비교하면 56조 7304억원 증가했다. 미국 매출 급증은 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 D램과 낸드플래시 가격 상승, AI 서버용 메모리 판매 확대가 맞물린 결과로 분석된다. SK하이닉스는 엔비디아를 비롯한 주요 빅테크에 HBM3E(5세대)와 HBM4(6세대) 등을 공급하고 있다. 중국 시장도 성장세를 이어갔다. 올해 상반기 중국 매출은 32조 4783억원으로 전체 매출의 24.6%를 차지했다. 지난해 같은 기간(7조 3650억원)보다 4배 이상 증가한 수준이다. 업계에서는 SK하이닉스가 미국에서는 HBM 등 AI 서버용 메모리를, 중국에서는 LPDDR과 낸드플래시 등 모바일용 메모리를 중심으로 판매하며 지역별 수요에 맞춘 전략을 펼치고 있는 것으로 보고 있다. 한편 SK㈜ 반기보고서에 따르면 최태원 SK그룹 회장은 올해 상반기 SK㈜에서 급여 17억 5000만원을 받았다. 최재원 SK그룹 수석부회장은 급여 15억원을 수령했고, 장용호 SK㈜ 사장은 급여 10억원과 상여 8억원 등 총 18억원을 받았다. 윤풍영 SK수펙스추구협의회 사장은 급여 5억원, 상여 8억원에 더해 3년 전 부여받은 성과조건부주식(PSU) 보상 64억 1500만원을 포함해 총 77억 1500만원의 보수를 받았다. 최 회장은 SK하이닉스에서도 보수를 받고 있지만, 공시 대상인 ‘보수 5억원 이상 상위 5명’에 포함되지 않아 지급액은 공개되지 않았다.

“지금이 바로 민생 회복에 나서야 할 골든타임이다. 소상공인의 경영 부담을 신속하게 덜고 지역 곳곳의 소비와 상권에 활력을 불어넣어 부산이 다시 뛰고 있다는 것을 부산시민이 체감할 수 있도록 하겠다.” 14일 전재수 부산시장은 브리핑을 통해 6374억원 규모의 올해 3회 추가경정 예산안 편성 배경을 이렇게 설명했다. 전 시장은 특히 추경의 방향성과 관련 “결산에 따른 잉여금 등을 활용하고, 지출 효율화를 통해 확보한 가용재원을 보다 시급하고 중요한 곳에 재배분했다”라면서 “민생 안정 지원 및 지역경제 회복, 해양수도 부산 기반을 다지기 위한 투자에 적극적으로 재정을 투입기로 했다”라고 재차 강조했다. 주목받는 대목은 골목상권과 민생경제 회복에 배정한 2747억원이다. 전 시장이 ”고유가·고물가로 어려움을 겪는 소상공인, 화물 운송사업자 등을 대상으로 촘촘한 민생 안전망 구축에 나선다”라고 밝혔듯이 민생경제 2747억원은 소상공인 경영 위기 지원, 시민 부담 경감 및 상권 활성화, 민생 안전망 구축을 위한 사각지대 지원에 집중적으로 투입된다. 특히 소상공인 경영 위기 지원에 961억원을 배정했는데 연 매출 10억원 이하 소상공인 28만명에게 일괄 20만원의 에너지 바우처를 지급하는 안이 들어있다. 여기에만 560억원을 투입한다. 소상공인에게 저리의 특별자금을 지원하는 사업 예산은 기존 258억원에서 334억원으로 76억원을 늘렸다. 연 매출 10억원 이하 가맹점 14만곳의 경영비용 부담 완화를 위한 동백전 수수료 지원 사업도 신설, 13억원을 배정했다. 화물 운동사업자 어려움을 살피기 위한 지원 예산도 대폭 늘렸다. 기존 화물자동차 유가보조금 지급 예산을 1266억원에서 1516억원으로 250억원 늘렸고, 화물자동차 보험료 특별 지원 항목을 신설해 60억원(3만대 보험료 20만원씩 지원)을 지원한다. 침체한 지역경제에 활력을 불어넣고, 지역 소비의 선순환을 만들기 위한 ‘시민 부담 경감과 골목 상권 활성 관련 사업’엔 1611억원을 편성했다. 기존 1000억원이던 지역사랑상품권 인센티브 사업 예산을 동백전 캐시백 한시적(100일) 상향(10→15%로)을 통해 1290억원 증액한 2천290억원으로 새롭게 편성했다. 기존 1억원 배정되어 있던 소상공인 공공 배달서비스 활성화 사업에 60억원을 추가 편성, 실질적인 사업 추진의 기반을 마련했다. 고유가 피해지원금도 기존 예산에서 244억원 추가 확보해 지원 대상자를 17만8천명 늘린다. 신규 골목상권 지원사업도 눈에 띈다. 지역 상품권 소비 활력 쿠폰 지급을 위한 20억원, 전통시장 2곳 브랜드화 등 백년시장 육성사업 5억원, 40계단 로컬 아지트 상권 활성화 2억원 등 신규 사업을 추경에끼워넣었다. 민생 안전망 구축을 위한 사각지대 지원에도 175억원을 편성했는데 이동(플랫폼) 노동자 지원센터 운영(이동노동자 4000명 보험료 20만원 지원)을 위한 9억원 편성 이외에 민생재기 원스톱 100일 프로젝트 2억원, 부산형 노인 일자리 지원 5억원, 부산형 장애인 일자리 지원 6억원, 중대재해 예상 사각지대 해소 14억원, 사회연대경제 청년 일 경험 시험사업 29억원 등 촘촘한 민생 지원을 위한 신규사업 예산 확보에 나선다. 민선 9기 전재수 부산시정의 핵심 과제인 ‘해양수도 부산’ 구현을 위한 신규 사업 추진과 기존 사업의 사업비 추가 확보에도 나선다. 해양 AI 대전환 클러스터 조성에 모두 681억원을 배정했다. 해양 신산업 빅데이터 AI 서버 구매 등 혁신융합캠퍼스 구축 9억원, 지역특화 AI 공간 컴퓨팅 육성 5억원, AI 첨단사업 인재 양성 부트캠프 4억원, 스마트 경로당 구축 30억원, 명지녹산 에코마린 소부장 특화 AX실증산단 구축 26억원 등 신규사업 추진 예산 확보와 함께 블록체인 특화 클러스터 조성(21억→39억원), 차세대 해양모빌리티 글로벌 인증지원센터 구축(22억→51억원) 등 기존 핵심사업 예산도 추가 확보에 나선다. 친환경 스마트 안전 도시 분야엔 583억원 편성했다. 전기차 구매지원 예산은 841억원에서 55억원 추가했고, 수영만 자연재해 위험개선지구 정비사업도 예산도 기존 106억원에서 80억원 더 늘렸다. 사회복지시설(3곳) 등 공공건축물 그린 리모델링을 새롭게 추진하기 위해 47억원을 배정했다. 세계가 찾는 품격 있는 문화관광 도시 조성이란 명목으로 지역별 국가 유산 방문의 해 신규사업 4억원과 지역 쇼핑관광 기반 조성 신규사업 3억원 등 115억원을 배치했다. 민선 9기 부산시정의 또 하나의 핵심 어젠다안 ‘시민행복도시 부산’ 구현에는 총 1927억원을 편성했다. 먼저 권역 책임의료기관 최종 치료 역량 강화 84억원 신설, 권역외상센터 운영 지원 62억원 신설, 발달장애인 주간 활동 서비스 지원 18억원 증액, 일상 돌봄 서비스 14억원 증액, 전세보증금 반환보증료 지원 4억원 증액, 주거급여 144억원 증액 등 돌봄 도시 구현에 모두 957억원을 배정했다. 가족행복도시 구현 명목 예산으로도 취약지 소아 야간휴일 진료 기관 육성 2억원 신설, 틈새돌봄센터 지원 5억원 신설, 부산형 산후 조리비 지원 10억원 증액, 난임부부 지원 28억원 증액 등 160억원을 배치했다. 지속 가능한 교통복지 테마로는 대중교통비 환급 지원(K패스, 모두의카드) 53억원 증액, 대중교통 통합할인제 시행 관련 40억원 증액 등 총 810억원을 책정했다. 전 시장은 ”수많은 사람의 마음을 다시 뛰게 하는 역동적인 도시로 만드는 것, 그것이 새로운 부산시정이 가야 할 길“이라며 ”이번 추가경정예산안은 그 변화를 위한 출발점“이라고 강조했다. 이어 ”민생은 즉시 챙기고, 동시에 해양수도 부산이라는 새로운 도시 비전을 확실하게 뒷받침하겠다“라며 ”시의회에서 추경안이 의결되는 즉시 신속하게 집행해 민생 회복과 시정의 변화를 시민이 하루라도 빨리 피부로 체감하도록 하겠다”라고 덧붙였다.

LG그룹이 엔비디아와 손잡고 휴머노이드 로봇과 AI 팩토리, 미래 모빌리티를 아우르는 전략적 협력에 나선다. 내년 1분기 엔비디아 플랫폼을 기반으로 한 차세대 휴머노이드 로봇을 공개하고, AI 인프라와 자율주행 분야까지 협력을 확대해 AI 시대 표준 선점에 속도를 낸다는 전략이다. LG와 엔비디아는 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 구광모 LG그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO) 등이 참석한 가운데 전략적 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 모빌리티 등 3대 분야를 중심으로 협력한다. 가장 먼저 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 플랫폼 기반의 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발한다. 이 로봇에는 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’와 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트(Isaac GR00T)’, 로봇 안전 플랫폼 ‘헤일로스 포 로보틱스(Halos for Robotics)’가 적용된다. LG는 여기에 LG전자의 액추에이터, LG이노텍의 센서, LG에너지솔루션의 배터리 등 계열사 핵심 기술을 결합해 로봇 경쟁력을 높일 계획이다. 연내에는 휠베이스 형태의 ‘LG 클로이드’를 LG전자 미국 테네시 세탁기 공장 생산라인에 투입해 제조 현장에서 실증(PoC)을 진행한다. 이를 통해 확보한 데이터와 운영 경험을 토대로 글로벌 생산시설은 물론 가정과 상업 공간으로 적용 범위를 넓혀갈 방침이다. LG CNS는 자체 로봇 플랫폼 ‘피지컬웍스(Physical Works)’를 기반으로 로봇 데이터 팩토리 구축을 지원한다. 제조 현장에서 축적되는 데이터는 LG가 자체 개발 중인 로봇 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 활용된다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 적극 활용하는 동시에 자체 AI 모델 경쟁력도 지속적으로 강화할 계획이다. AI 팩토리 분야에서는 엔비디아의 AI 팩토리 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 글로벌 시장을 겨냥한 표준 모델 구축에 나선다. LG전자의 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG CNS와 LG유플러스의 설계·운영 역량, LS의 전력 솔루션 등을 결집한 ‘원(One) LG’ 체제로 AI 인프라 사업을 확대한다. 내년 상반기에는 차세대 AI 서버 플랫폼 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’ 기반의 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 기술을 검증한다. 이어 2028년 상반기에는 충남 천안에 80MW 규모 AI 팩토리를 조성할 예정이다. 이 시설에는 공사 기간을 20% 이상 단축할 수 있는 프리패브(Prefab) 모듈형 설계가 적용되며, 피지컬 AI와 로봇 파운데이션 모델 개발을 위한 핵심 거점으로 활용된다. LG는 검증된 AI 팩토리 솔루션을 글로벌 빅테크 기업에 공급하는 사업도 추진할 계획이다. 모빌리티 분야에서는 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온’ 플랫폼과 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI), 차량용 소프트웨어 기술을 결합해 차세대 AI 기반 차량(AIDV)용 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼을 공동 개발한다. 이를 통해 LG는 기존 IVI 중심의 전장 사업을 자율주행 영역으로 확대한다는 구상이다. 협약식에는 권봉석 ㈜LG 최고운영책임자(COO), 류재철 LG전자 CEO, 홍범식 LG유플러스 CEO, 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표, 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장 등 양사 주요 경영진이 참석했다. 구 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 추진할 과제가 더욱 명확해졌다”며 “산업을 선도하는 레퍼런스를 구축해 AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 황 CEO는 “피지컬 AI는 우리의 일상을 근본적으로 바꿔놓을 것”이라며 “LG의 제조 경쟁력과 엔비디아의 AI 기술을 결합해 로봇과 AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기겠다”고 밝혔다.

삼전·닉스, 2분기 영업익 고공행진 LG이노텍, 전년대비 2057% 폭증전력기기 수출 호재·통신사 급성장“초격차 경쟁·환경 문제 등 과제도” 인공지능(AI) 열풍으로 전 세계에서 데이터센터 투자가 확대되면서 반도체부터 전자부품, 전력기기, 통신까지 관련 산업의 실적이 뚜렷하게 개선되고 있다. AI 데이터센터가 서버를 모아놓은 시설을 넘어 산업 생태계로 자리매김하며 국내 기업의 신성장동력으로 자리 잡는 모습이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 데이터센터의 최대 수혜자다. 지난 2분기 삼성전자의 영업이익은 지난해 같은 기간과 비교해 무려 1813.8% 증가한 89조 4924억원이었고, SK하이닉스는 557.2% 증가한 60조 5426억원을 기록했다. AI 데이터센터에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 필수재이고, GPU가 AI 연산을 수행하려면 방대한 데이터를 빠르게 공급할 메모리가 핵심 부품이다. 시장에서는 AI 투자 지속 여부와 공급 확대에 따른 반도체 업황의 ‘피크아웃’ 가능성에 대한 우려도 있었지만 양사의 2분기 실적은 이런 우려를 잠재웠고, AI 데이터센터발 수요가 실제 기업 실적으로 이어지고 있다는 점을 확인시켰다. AI 서버에 들어가는 각종 전자부품과 기판을 생산하는 업체들도 수혜를 받고 있다. LG이노텍은 AI 서버용 반도체 기판(FC-BGA) 공급 확대 등에 힘입어 올해 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 무려 2057%(2458억원) 증가했다. 삼성전기도 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 2배(4404억원)로 늘었고, 3분기에는 더 상향될 전망이다. 13일 금융투자업계에 따르면 모건스탠리는 최근 보고서에서 국내 기술주 최선호 종목을 삼성전자에서 삼성전기로 교체했다. AI 데이터센터 투자 확대에 따른 적층세라믹커패시터(MLCC)와 반도체 패키지 기판 수요 증가를 높게 평가한 결과다. MLCC는 전기를 저장했다 필요한 곳에 공급해 전자기기가 안정적으로 작동하도록 하는 핵심 부품이다. 무라타와 삼성전기의 합산 점유율이 약 85%에 달하며 공급 부족 현상이 나타나고 있다. AI 데이터센터 건설 붐은 전력기기 업체에도 새로운 기회다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 전력 사용량이 많아 대규모 전력 공급 설비가 필요하다. 특히 미국 내 데이터센터용 전력기기 품귀 현상은 국내 기업 수출 확대에 호재다. HD현대일렉트릭은 올해 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 37.3% 증가한 2870억원을 기록했다. 효성중공업은 2분기 영업이익이 2643억원으로 전년 동기보다 60.9% 늘었다. 업계 관계자는 “향후 2~3년 뒤에는 최근 두드러지는 데이터센터 관련 인프라 공급 계약 발주가 매출에 본격 반영될 것”이라고 말했다. 통신업계에서도 AI와 데이터센터가 새로운 성장 분야로 부상하고 있다. SK텔레콤 등 통신 3사는 기존 통신사업에 더해 AI·클라우드·데이터센터 사업을 확대하고 있다. 아직 전체 실적에서 차지하는 비중은 크지 않지만 성장세가 가파르다. AI 데이터센터 사업의 성장세는 실적으로 입증됐지만, 지속적인 성장을 위해 넘어야 할 대외 변수와 경쟁 압력은 커지고 있다. 조홍종 단국대 경제학과 교수는 “국내 기업들의 데이터센터 사업 전망은 현재 ‘미국의 투자 열기가 언제까지 이어질지’와 ‘중국의 기술력이 얼마나 빠르게 추격해 올지’ 사이에 샌드위치처럼 끼어 있다”며 “최대한 빨리 재투자를 통해 초격차 경쟁을 벌여야 한다”고 당부했다. 막대한 전력 사용에 따른 전력망 부담과 환경 문제, 데이터센터 건설에 따른 지역 갈등도 해결해야 할 과제다.

중국 메모리 반도체 업체들의 추격이 거세지고 있다. D램 시장에서 창신메모리(CXMT)가 세계 4위로 몸집을 키운 데 이어 낸드플래시에서는 양쯔메모리(YMTC)가 처음으로 출하량 기준 글로벌 3위에 올랐다. 인공지능(AI) 열풍으로 삼성전자와 SK하이닉스 등 기존 강자들이 고부가 제품에 생산 역량을 집중하는 사이 중국 업체들이 범용 메모리 시장의 빈틈을 빠르게 파고드는 모습이다. 13일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 YMTC는 올해 2분기 세계 낸드 출하량의 14%를 차지해 키옥시아를 제치고 처음 3위에 올랐다. 삼성전자가 25%로 1위를 지켰고 SK하이닉스와 솔리다임이 22%로 뒤를 이었다. YMTC 출하량은 전년 동기보다 22%, 전 분기보다 5% 증가했다. YMTC는 중국 정부가 자국 반도체 산업 육성을 위해 키워온 대표 낸드 업체다. 미국의 수출 규제로 첨단 반도체 장비 확보에 제약을 받아왔지만 중국 내 스마트폰·PC 수요를 기반으로 생산 규모를 늘리며 점유율을 확대해왔다. 이번에 일본 키옥시아까지 제치면서 출하량 기준으로는 삼성전자와 SK하이닉스에 이어 세계 3위권에 진입했다. 중국의 약진은 D램에서도 두드러진다. CXMT는 지난해 세계 D램 시장에서 7.7%의 점유율로 삼성전자·SK하이닉스·마이크론에 이은 4위에 올랐다. 올해 들어서는 점유율이 8% 안팎까지 높아졌으며, 최근에는 애플이 아이폰과 맥북 등에 CXMT D램을 탑재하기 위한 시험까지 진행 중인 것으로 전해졌다. HP와 에이서 등 일부 PC 업체는 이미 미국 외 지역에서 CXMT 제품을 사용하고 있다. 중국 업체들의 성장에는 AI발 메모리 공급 부족이 기회로 작용하고 있다. 주요 메모리 업체가 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 등 고부가 제품에 생산능력을 우선 배정하면서 PC·스마트폰 등에 쓰이는 범용 제품 공급이 빠듯해졌다. 트렌드포스도 주요 업체의 서버용 제품 생산 확대가 소비자용 D램 공급을 압박하고 있다고 분석했다. 아직 기술력과 수익성에서는 격차가 뚜렷하다. YMTC는 출하량 기준으로 3위까지 올라섰지만 고가 서버용 기업용 SSD(eSSD) 비중이 낮아 매출 기준으로는 5위에 그쳤다. CXMT 역시 HBM 등 첨단 D램에서는 한국 업체보다 뒤처져 있다. 다만 두 회사 모두 공격적인 증설에 나선 것은 우려할만한 대목이라는 평가다. CXMT는 신규 공장 건설을 추진 중이고 YMTC도 생산시설 확대와 함께 D램 시장 진출을 준비하고 있다.

엔비디아가 블랙록·블랙스톤 등 월가의 대형 금융사들과 손잡고 5000억 달러(약 710조원)가 넘는 자금을 인공지능(AI) 인프라 시장에 끌어들인다. AI 데이터센터 투자비가 급증하면서 고객의 자금 조달 자체가 부담으로 떠오르자, 향후 데이터센터에서 벌어들일 수익을 토대로 돈을 빌려 그래픽처리장치(GPU)를 살 수 있도록 금융권과 자금줄을 만들겠다는 것이다. 엔비디아는 10일(현지시간) 아폴로글로벌매니지먼트와 블랙록, 블랙스톤, 브룩필드자산운용, 골드만삭스, KKR 등 6곳과 AI 컴퓨팅 금융 플랫폼 구축을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이들 금융사는 하이퍼스케일러와 AI 연구소, 기업 등이 데이터센터를 짓고 엔비디아 장비를 도입하는 데 필요한 자금을 공급한다. 5000억 달러는 이미 확보된 돈이 아니라 앞으로 금융권을 통해 조달할 목표액이다. 엔비디아도 잠재 거래의 최대 25%인 1250억 달러까지 손실 위험을 떠받치는 방식으로 자금 조달을 지원할 수 있다고 밝혔다. 구조는 발전소나 상업용 부동산의 자금 조달과 비슷하다. 발전소가 앞으로 전기를 팔아 벌 돈을 근거로 건설비를 빌리듯, AI 사업자도 GPU와 데이터센터에서 발생할 컴퓨팅 사용료를 토대로 자금을 조달한다. 기업은 막대한 초기 투자비를 모두 자체 자금으로 부담하지 않아도 되고 금융사는 향후 현금흐름을 보고 돈을 댄 뒤 이자와 투자수익을 얻는다. 엔비디아로서는 고객의 자금 부족으로 데이터센터 건설과 GPU 구매가 늦어지는 일을 줄일 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 CNBC 인터뷰에서 “기술 칩이 투자 가능한 자산군이 된 것은 사실상 처음”이라고 강조한 것도 이 때문이다. 그는 엔비디아 칩을 수익을 창출하고 생산적이며 수명이 긴 자산으로 규정하면서 컴퓨터가 이제 “전기나 인터넷처럼 인프라의 일부”가 됐다고 말했다. GPU도 여러 고객과 AI 작업에 계속 활용하면서 장기간 수익을 낼 수 있는 생산설비라는 논리다. 월가의 대형 금융사들도 AI 컴퓨팅을 새로운 투자 대상으로 봤다. 래리 핑크 블랙록 CEO는 CNBC에서 이번 시도를 1970년대 주택저당증권(MBS)의 등장에 빗대며 ‘금융공학의 다음 미래’라고 평가했다. AI 데이터센터의 미래 수익을 토대로 대출과 투자상품이 만들어지면 컴퓨팅 인프라 자체가 새로운 자산시장으로 자리 잡을 수 있다는 얘기다. 당장은 보험사와 연기금, 사모자본 등 기관투자가가 중심이지만 관련 금융상품이 늘어나면 개인투자자에게도 간접 투자 기회가 열릴 가능성이 있다. 관건은 GPU가 집이나 발전소처럼 장기간 안정적인 자산가치를 유지할 수 있느냐다. GPU는 기술 교체 속도가 빨라 차세대 칩이 나오면 기존 장비의 수익성과 가치가 예상보다 빠르게 떨어질 수 있다. AI 서비스에서 벌어들이는 수익이 막대한 데이터센터 투자비를 따라가지 못할 경우 금융사까지 손실을 떠안을 가능성도 있다. 엔비디아가 GPU의 긴 수명과 다른 고객에게 옮겨 쓸 수 있는 유연성을 거듭 강조하는 것도 이런 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 그럼에도 월가의 대형 자산운용사들이 한꺼번에 참여한 것은 AI 인프라 투자가 당분간 더 커질 것이라는 판단이 깔려 있다. 모건스탠리는 하이퍼스케일 클라우드 업체들이 2026~2028년 AI 인프라에 3조 5000억 달러를 투입하고 전체 구축 규모는 8조 달러를 넘어설 것으로 추산했다. 국내 반도체 업계에도 AI 인프라 투자 확대에 따른 수혜가 예상된다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 늘면 HBM과 서버용 D램·솔리드스테이트드라이브(SSD) 수요 확대가 삼성전자와 SK하이닉스에는 기회가 될 수 있다. 동시에 네이버 등 국내 AI 인프라 사업자에게는 GPU 확보와 함께 글로벌 기관자금을 얼마나 안정적으로 끌어오느냐가 투자 속도를 좌우하는 경쟁력으로 부상할 가능성이 있다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

AI·ICT 전문기업 쿠도커뮤니케이션㈜(대표 김용식)이 포어스카우트(Forescout)의 통합 플랫폼 라이선스를 기반으로, 기업 고객의 IT·OT·IoT 전 영역에 걸친 가시성 확보와 강력한 보안 운영 체계 구축을 지원한다고 밝혔다. 기업의 네트워크에는 임직원 PC와 서버뿐 아니라 BYOD 단말, 프린터, CCTV, 네트워크 장비, 생산설비, PLC·HMI, 센서와 각종 스마트 기기까지 다양한 자산이 연결된다. 그러나 IT와 OT, IoT 영역이 서로 다른 도구와 조직으로 관리되면서 실제로 어떤 자산이 연결돼 있고, 어떤 상태이며, 어느 자산부터 조치해야 하는지 한눈에 파악하기 어려운 문제가 지속돼 왔다. 포어스카우트는 이러한 과제를 해결하고자 기존의 전통적 네트워크 접근제어(NAC)를 넘어선 통합 플랫폼 전략을 펼치고 있다. 기업 내 모든 연결 자산을 실시간으로 식별·분류하고 위험도를 평가해 정책별로 통제하는 방식아다. 현재 이 플랫폼은 관리형 및 비관리형 자산은 물론 IT, OT, IoT, 의료기기 환경까지 폭넓은 가시성을 제공하며, 다양한 네트워크 및 보안 솔루션과 연동해 대응 프로세스를 자동화하도록 설계됐다. 포어스카우트 번들 라이선스는 필요한 기능을 개별 제품 단위로 각각 도입하는 방식에서 벗어나, 고객의 보안 목적과 환경에 맞춰 자산 가시성, NAC, OT·IoT 모니터링, 위험 평가, 네트워크 세분화, 외부 보안 솔루션 연동 및 기술지원 등을 하나의 구성으로 설계하는 방식이다. 이를 통해 고객은 복잡한 라이선스 관리 부담을 줄이고, 현재 필요한 기능부터 시작해 향후 보안 범위를 단계적으로 확장할 수 있다. 포어스카우트 플랫폼의 운영 흐름은 단순하다. 먼저 네트워크에 연결된 자산을 찾아내고, 해당 자산이 PC인지 서버인지, 생산설비인지 IoT 기기인지 구분한다. 이후 운영체제, 보안 설정, 취약점, 통신 상태와 같은 정보를 종합해 위험도를 판단하고, 기업 정책에 따라 접근 제한, 네트워크 분리, 담당자 알림, 다른 보안 시스템을 통한 추가 조치로 연결한다. 특히 생산공장과 물류센터, 데이터센터, 연구시설처럼 업무용 IT 장비와 운영기술(OT) 장비가 함께 존재하는 환경에서는 단일 화면에서 자산 현황과 위험을 확인할 수 있다는 점이 중요하다. 보안 담당자는 서로 다른 시스템의 정보를 일일이 대조하지 않고도 미확인 장비, 오래된 운영체제, 정책을 위반한 단말, 비정상 통신을 보이는 설비 등을 우선순위에 따라 확인할 수 있다. 이번 번들 라이선스 전환은 기존 NAC 기능을 축소하거나 대체하는 개념이 아니다. NAC를 통합 플랫폼의 주요 기능으로 유지하면서 자산 인텔리전스, OT·IoT 가시성, 위험 기반 대응, 정책 자동화와 연동 기능을 함께 활용할 수 있도록 범위를 넓히는 전략이다. 고객은 조직의 보안 성숙도와 사업 우선순위에 따라 필요한 기능을 선택하고, 향후 추가 요구가 발생하면 동일한 플랫폼 안에서 확장할 수 있다. 기업 고객이 기대할 수 있는 주요 효과는 다음과 같다. 쿠도커뮤니케이션은 금융, 제조, 공공, 유통, 의료 등 전 산업군의 고객을 대상으로 포어스카우트의 기존 운영 환경 및 신규 요구사항을 면밀히 분석할 방침이다. 이를 바탕으로 고객사별 자산 규모와 보안 목표에 최적화된 번들 구성을 제안할 계획이다. 아울러, 기존 라이선스에서 번들형으로 전환하는 고객이 서비스 중단 리스크 없이 단계적으로 플랫폼 활용도를 극대화할 수 있도록 전문적인 기술 검토와 전환 설계 지원을 아끼지 않을 예정이다. 포어스카우트는 에이전트 설치에 대한 의존도를 낮춘 방식과 다양한 제조사 환경을 지원하는 개방형 연동 구조를 바탕으로, 기업이 보유한 보안·IT 운영 도구의 데이터를 연결하고 자산 가시성과 대응 효율을 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 통해 기업은 단순한 NAC 구축을 넘어, 연결 자산 전반을 지속적으로 파악하고 위험을 줄이는 통합 보안 운영 체계를 마련할 수 있다.

삼성전자와 SK하이닉스가 지난 2분기 사상 초유의 역대급 실적을 경신하고도 주가가 급락한 것을 두고 반도체 가격 상승세가 예상보다 둔화됐기 때문이라는 분석이 나오고 있습니다. 메모리 반도체 가격 오름세가 기대에 미치지 못하자 ‘실적이 최고점에 도달한 것 아니냐’는 실망감이 반영된 것입니다. 이 때문에 ‘메모리 톱3’로 꼽히는 마이크론의 다음 달 실적 발표를 앞두고 투자자들의 우려가 커지는 모양새입니다. AI 열풍 타고 오른 메모리 값, 사이클의 끝은?미국 투자전문매체 모틀리풀은 지난 9일(현지시간) “삼성전자와 SK하이닉스의 실적이 마이크론 투자자들에게 중대한 경고를 보내고 있다”고 보도했습니다. 올해 마이크론과 SK하이닉스, 삼성전자는 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 시장에서 가장 주목받는 종목으로 떠올랐는데요. AI 서버를 운영하는 빅테크 기업들이 메모리 반도체를 대거 사들이면서 공급 부족이 심화됐고 이 여파로 가격이 크게 치솟았기 때문입니다. 메모리 시장에서 특히 눈여겨볼 점도 특유의 주기적인 순환 구조입니다. 메모리 가격은 수요와 공급에 따라 수시로 재협상되는데, 새 생산라인을 짓는 데 수년이 걸리는 만큼 수요가 갑자기 늘면 가격이 급등하는 구조를 가지고 있습니다. 반대로 공급이 늘거나 수요가 꺾이면 가격은 떨어지고, 생산 비용 부담까지 겹치면서 이익이 더 크게 줄어드는 경향을 보인다는 것이죠. 이러한 순환 구조는 시장에서도 이미 잘 알려진 사실입니다. 모틀리풀은 “이것이 바로 오늘날 투자자들이 반도체 기업들에 한 자릿수 주가수익비율(PER)을 부여하고 있는 이유”라며 “조만간 실적 사이클이 최고점에 다다를 것으로 예상하기 때문”이라고 짚었습니다. 기대에 못 미친 가격 상승폭…실망감 확산삼성전자와 SK하이닉스의 역대급 실적 발표 이후 시장에 투자자들의 우려가 번진 것도 최고 수익이 시장의 예상치보다 낮을 수 있다는 신호가 나타났다고 해석됐기 때문입니다. 최근 3개월간 두 회사의 가격 상승폭이 시장 기대치에 미치지 못했다는 것인데요. SK하이닉스의 D램 가격은 전분기 대비 약 30%, 삼성전자는 40% 넘게 올랐습니다. 낸드 가격은 이보다 더 가파르게 상승해 SK하이닉스는 50%대 중반, 삼성전자는 60%대 후반의 상승률을 기록했습니다. 그럼에도 증권가 분석가들은 더 높은 성적을 기대했습니다. 골드만삭스 분석가들은 SK하이닉스의 D램 가격이 39% 상승할 것으로 예상했지만, 이번 분기 가격 상승폭 전망치를 19%로 낮춰 잡았습니다. 모닝스타 분석가들 역시 삼성전자의 D램 가격 상승률이 자신들의 예상치인 48%에 미치지 못하자 실망감을 나타냈습니다. 예상보다 낮은 가격 상승률…주가도 멈칫삼성전자와 SK하이닉스의 가격 상승폭이 예상을 밑돈 것은 AI발(發) 수요 증가세가 다소 둔화하고 있다는 방증으로도 풀이됩니다. 특히 SK하이닉스의 HBM4 출하량이 지난 분기 예상보다 저조했던 점이 이런 우려를 더욱 키웠습니다. 다만 회사 측은 하반기에 HBM4 생산을 늘려 전체 가격에 긍정적인 영향을 줄 것이라며 투자자들을 안심시켰습니다. 가격 상승세를 억누르는 가장 큰 요인은 메모리 기업들이 고객사와 잇달아 맺고 있는 ‘장기 공급 계약’이라는 분석도 나오는데요. 이 계약은 수년 앞서 가격을 고정시키는 방식이어서 가격이 치솟을 때 받을 수 있는 최고 가격을 낮추는 결과를 낳습니다. 반대로 가격 하락 위험을 막아주기도 하죠. 실제로 이런 효과는 이미 수치로 드러나고 있습니다. 마이크론은 지난 분기 기준 D램 매출의 20%, 낸드 매출의 약 3분의 1을 장기공급계약으로 확보했다고 밝힌 바 있습니다. 이 비중이 앞으로 더 늘어날수록 가격과 실적에 미치는 영향도 커질 수 있습니다. 모틀리풀은 “장기 계약에 따른 가격 안정성 덕분에 과거보다 다소 높은 PER를 인정받을 여지는 있지만 정작 수익 자체는 줄어들 것”이라며 “더 나아가 장기 공급 계약이 수요를 앞당겨 장기적인 수익 감소 위험도 존재한다”고 짚었습니다. “지금이 오히려 매수 기회”라는 시각도반면 지금이 오히려 주식을 매수할 기회라는 전망도 나옵니다. 2027년에는 AI 관련 투자가 한층 더 늘어날 것이라는 전망이 그 근거입니다. 최근 삼성전자와 SK하이닉스의 주가는 AI 투자 과열과 빅테크 기업들의 지출 축소 우려로 하락세를 보였지만 이는 시장이 예상하는 시나리오일 뿐, 실제 상황과는 거리가 있다는 지적이 나오는데요. 오히려 AI 서버를 운영하는 빅테크 기업들은 2027년에도 투자를 늘리겠다고 이미 밝힌 상태입니다. 아마존은 최근 실적 발표에서 2026년 한 해 동안 늘어난 컴퓨팅 자원만으로는 수요를 감당하기 부족하다고 언급했으며, 이런 상황이 2027년에도 이어질 가능성이 크다고 밝혔습니다.

애플이 아이폰과 맥북 등 주요 제품에 중국 최대 D램 업체 창신메모리(CXMT)의 칩을 시험하고 있다. 메모리 가격 상승과 공급 부족으로 삼성전자·SK하이닉스·마이크론에서 공급처를 넓히려는 움직임이다. 당장 국내 업체에 미칠 영향은 제한적이나 CXMT가 글로벌 고객을 확보하고 생산능력을 빠르게 늘리고 있어 중장기적으로 범용 D램 시장에서 경쟁자로 부상할 가능성이 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 9일(현지시간) 애플이 아이폰과 맥북 등 여러 제품에 CXMT의 D램을 시험 적용하고 있다고 보도했다. 애플은 중국에서 판매하는 제품에 CXMT 칩을 사용하는 방안을 검토하며 부품 공급을 위한 초기 논의도 진행해 온 것으로 전해졌다. 애플이 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 외에 새 공급처를 찾는 데는 AI 붐에 따른 메모리 부족이 영향을 미쳤다. 반도체 업체들이 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램 생산을 늘리면서 스마트폰·PC용 메모리 수급이 빠듯해졌다. 애플은 메모리 가격 상승에 따른 부담을 여러 차례 언급했고, 미국 외 지역에서 판매하는 제품에 중국산 메모리를 사용할 수 있게 해 달라고 미 행정부에 요청해 왔다. 다만 미 정부가 이를 허용할지는 미지수다. 또 공급 부족 현상 심화로 애플이 CXMT에서 싼 가격으로 물량을 확보하기도 힘들다. 중국 IT 전문 매체 테크노드는 지난 6일 애플의 가격 인하 요구를 CXMT가 받아들이지 않으면서 논의가 난항 중이라고 보도했다. 최근 HP·아수스·에이서 등 PC 업체가 CXMT 제품을 채택한 것도 저가 제품을 찾기보다 부족한 메모리 물량을 확보하려는 성격이 강한 것으로 전해졌다. 이에 애플이 CXMT와의 협상을 무기로 삼성전자나 SK하이닉스를 상대로 협상 경쟁력을 높이는 것도 쉽지 않은 상황이다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 이날 보고서에서 빅테크 고객사의 메모리 수요 충족률이 현재 60%에 불과하다며 신규 공장 완공에 3년 이상 걸리는 점을 고려하면 최소 2028년까지 공급 부족이 이어질 것으로 전망했다. 특히 최근 들어 물량 확보 경쟁으로 기존 3년보다 긴 5년 장기공급계약(LTA)을 요구하는 빅테크들도 있다. CXMT의 최신 D램 공정은 삼성전자보다 1~2세대 뒤처진 것으로 평가된다. 특히 HBM은 대량 양산과 수율 확보, 고객 인증까지 3~4년가량 더 필요하다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM과 고성능 서버 D램 등 고부가 제품 비중을 높이는 점도 당장의 경쟁 압력을 낮추는 요인이다. 다만 CXMT는 최근 기업공개(IPO)로 최대 666억 1000만 위안(약 14조원)을 조달해 생산라인 확충과 기술 개발에 투입하고 있다. 현재 월 30만장 수준으로 추정되는 D램 웨이퍼 생산 능력도 신규 공장이 완공되면 60만장까지 늘어날 수 있다. 중국 내수에 집중해 온 CXMT가 글로벌 PC 업체에 이어 애플까지 고객으로 확보하고 공급 부족이 완화된다면 D램 시장의 경쟁은 더욱 치열해질 수 있다.

북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 생성형 인공지능(AI)을 피싱 문구나 가짜 문서를 만드는 데 그치지 않고, 탈취한 정보를 분석하고 공격 업무를 자동화하는 데 활용하기 위해 자체 AI 환경까지 구축한 정황이 포착됐다. 챗GPT 같은 외부 서비스를 필요할 때마다 이용하는 수준에서 벗어나, 확보한 자료를 자신들이 관리하는 서버에서 AI로 분석하고 다음 공격에 활용할 수 있는 체계를 갖추려는 움직임으로 분석된다. 사이버 보안기업 지니언스는 10일 김수키의 최근 활동을 분석한 결과, 자체 서버에서 대규모언어모델(LLM)을 구동하고 검색증강생성(RAG)을 활용할 수 있는 환경을 구축한 흔적을 확인했다고 밝혔다. LLM은 챗GPT처럼 질문을 이해해 문서나 코드 등을 만들어내는 생성형 AI의 핵심 기술이다. 김수키는 공개된 AI 모델을 자체 컴퓨터나 서버에 설치해 외부 서비스에 접속하지 않고 직접 구동할 수 있는 환경을 마련한 것으로 파악됐다. 이를 통해 탈취한 자료를 외부 AI 업체의 서버에 올리지 않고도 내부에서 분석할 수 있다. 여기에 RAG를 결합하면 탈취한 정보를 활용하기도 쉬워진다. RAG는 AI가 기존에 학습한 지식만으로 답하는 대신 별도로 저장된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하도록 하는 기술이다. 공격으로 빼낸 문서를 한데 모아 AI와 연결하면 사람이 수많은 자료를 일일이 읽지 않아도 특정 인물이나 계정, 가상자산 관련 정보 등을 빠르게 찾아 정리할 수 있다. 실제로 김수키의 시스템에서는 여러 AI 모델을 PC나 서버에서 실행하도록 해주는 Ollama와 GPT4All을 비롯해 AI가 여러 작업을 순차적으로 처리하도록 만드는 에이전트 개발 도구의 사용 흔적이 발견됐다. AI 기반 코드 편집기 ‘커서(Cursor)’로 공격에 쓰이는 문서를 수정하고 AI가 만든 결과물을 검토한 기록도 확인됐다. 지니언스는 김수키가 이런 환경을 이용해 탈취 문서 분석과 정보 추출은 물론 반복적인 공격 업무를 자동화하는 방안까지 시험한 것으로 보고 있다. AI는 공격 대상을 속이는 과정에도 활용되고 있다. 최근에는 생성형 AI로 만든 것으로 추정되는 가상자산 투자 전략 보고서와 금융 자료를 실제 업무 문서처럼 꾸며 악성 파일 실행을 유도하는 방식이 확인됐다. 공격자는 가상자산 지갑과 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 확보도 시도한 것으로 분석됐다. 문종현 지니언스 시큐리티센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라며 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 말했다.

LG유플러스가 가정용 공유기에서 인공지능(AI)이 인터넷 품질을 스스로 분석하고 관리하는 지능형 홈 네트워크 기술 검증에 성공했다고 9일 밝혔다. LG유플러스는 브로드컴과 ‘와이파이 8’ 플랫폼을 활용해 이 같은 홈 네트워크 자동 복구 기술을 실증했다. 이번 기술은 클라우드 서버가 아닌 가정용 공유기 내부에서 AI가 네트워크 상태를 실시간으로 분석하고, 품질 저하가 발생하기 전에 이상 징후를 감지하는 것이다. 인터넷 품질 저하가 예상되면 AI가 네트워크 설정을 자동으로 조정하고, 문제가 발생한 경우에는 스스로 복구해 안정적인 품질을 유지하는 방식이다. 이번 기술이 상용화되면 공유기는 가정 내 네트워크 상태를 스스로 판단하고 관리하는 플랫폼이 될 전망이다.

단순한 GPU 물량 확보가 곧 기업의 AI 인프라 경쟁력으로 직결되지는 않는다. 이제는 한정된 자원 속에서 추론 효율성을 극대화하고 비용 대비 성능을 최적화하는 역량이 핵심 성공 요인으로 부상하고 있다. AI 인프라 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 테크 컨퍼런스 ‘OPUS 2026’에서 AI 인프라에 대한 고객의 관심이 GPU 확보에서 추론 성능과 운영 효율로 이동하고 있음을 확인했다고 7일 밝혔다. 지난 7월 28일 서울 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’에는 공공기관, 금융사, 제조·통신 대기업, IT 서비스 기업 등의 IT 관계자 2,000명 이상이 참석했다. 행사에서는 기업과 공공기관의 AI 인프라 구축·운영 과제를 중심으로 상담과 기술 논의가 이어졌다. GPU 자원 배분과 응답 지연 개선, 복잡한 추론 환경의 효과적인 운영 방안에 대한 문의가 집중됐으며, 기존 자원을 활용해 추론 성능과 운영 안정성을 높이려는 수요가 공통적으로 나타났다. 오케스트로는 현장의 목소리를 종합한 결과, AI 인프라 경쟁력의 척도가 단순한 GPU 확보량을 넘어 실제 운영 성과로 진화하고 있다고 분석했다. 특히 처리 속도와 성능을 극대화하는 동시에, 운영 비용과 복잡성을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 핵심 평가 기준으로 떠올랐다는 설명이다. 이러한 흐름은 ‘OPUS 2026’ 이후 기업·공공기관 IT 종사자 1703명을 대상으로 진행한 조사에서도 확인됐다. 조사 결과, AI 인프라 또는 추론 환경을 운영할 때 가장 큰 부담으로 GPU 서버 비용(36.9%)과 AI 인프라 전문 인력 부족(36.5%)이 꼽혔다. AI 인프라 구축·운영 경험이 부족하다는 응답도 22.2%를 차지했다. AI 추론 플랫폼을 선택할 때는 추론 성능과 응답 속도(20.2%), GPU 활용률과 비용 효율(19.2%), 기존 인프라 및 클라우드 환경과의 연계성(16.7%)을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 하드웨어 확보에서 소프트웨어 기반의 운영 효율화로 이동하고 있음을 보여준다. 기업과 공공기관은 보유 자원의 활용 효율과 추론 성능을 높이고 비용과 운영 안정성을 함께 관리하는 것을 주요 과제로 인식하고 있다. 오케스트로는 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’를 통해 급증하는 AI 인프라 수요에 적극 대응하고 있다. 콘체르토 AI는 분산 서빙 기반의 추론 최적화와 실시간 자원 배분으로 응답 지연을 최소화하고, GPU 자원 효율성을 극대화한다. 오케스트로는 이번 ‘OPUS 2026’에서 파악한 현장 수요와 시장 조사 결과를 바탕으로, 기업과 공공기관이 직면한 AI 인프라 운영 과제를 성공적으로 해결해 나갈 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “OPUS 2026은 금융·제조·IT 등 다양한 산업의 기업과 공공기관이 AI 인프라를 운영하며 겪는 과제와 시장의 변화를 직접 확인한 자리였다”며 “고객과 현장의 목소리를 바탕으로 한정된 자원에서도 AI 서비스의 응답 성능과 처리 효율을 높일 수 있는 해법을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 말했다.

서울 금천구는 청사 전기차 충전 구역에 ‘선택형 복합센서 기반 전기차 화재감지 솔루션’을 설치했다고 6일 밝혔다. 구는 최근 늘어나고 있는 전기차 화재에 선제적으로 대응하기 위한 테스트베드 사업에 참여했다. 이는 서울경제진흥원(SBA) 등과 함께 개발한 전기차 화재 조기감지 기술을 실제 도심 환경에서 시험·검증할 수 있도록 돕는 실증지원 사업이다. 국토교통부와 소방청 통계에 따르면 2021년 전국에서 24건이던 전기차 화재가 2022년 43건, 2023년 72건 등으로 증가세를 보인다고 구는 설명했다. 개발한 기술은 오프가스, 열화상, 가시광 등에 대한 센서를 현장 환경에 따라 선택적으로 반영한다. 오프가스 센서는 화재 초기의 가스 변화를 감지한다. 바닥형 열화상 카메라는 차량 하부의 이상 발열을 확인한다. 인공지능(AI)을 기반으로 연기·불꽃을 감지하는 천장형 가시광 카메라는 AI 활용 영상분석으로 연기와 불꽃을 식별해 화재 발생 여부를 확인한다. 전기차 배터리에 이상이 생기면 온도 상승, 연기·불꽃 등의 다양한 위험 신호가 나타날 수 있다는 점을 고려해 전기차 화재 전조부터 화재 발생까지 단계별 위험 정보를 확인할 수 있다. 기존 화재 감지 방식은 주로 화재 발생 이후의 연기나 불꽃을 확인하는 데 초점이 맞춰져 있었다. 가스 변화와 차량 하부 이상 발열 등 열폭주 이전의 위험 징후를 파악하는 데 한계도 있었다. 또 야외주차장 특성상 바람과 외부 온도, 햇빛 등 환경 요인의 영향을 받기에 현장 여건에 맞는 센서 구성이 필요하기도 했다. 구는 기존 화재 방식과 다르게 각 센서를 현장 환경에 맞게 조합해 온도, 가스 등 서로 다른 위험 정보를 교차 확인할 수 있다고 밝혔다. 단일 센서 방식에서 발생할 수 있는 오경보를 줄이고 조기 경보와 초기 대응 판단을 지원할 수 있다. 수집된 데이터는 실시간으로 분석해 별도의 고가 서버 구축 부담도 줄였다. 최기찬 구청장은 “사업의 실증 결과를 바탕으로 센서 조합과 감지 기준을 고도화하고, 다양한 전기차 주차 환경으로 적용 범위를 확대해 나갈 계획”이라며 “전기차 충전시설 안전성 강화 및 표준화 모델을 구축해 더 안전하고 지속 가능한 환경 조성에 앞장서겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 피크아웃에 대한 우려로 인해 주식 시장이 출렁이고 있지만, 기본적으로 메모리는 AI뿐 아니라 정보통신기술(IT) 인프라를 유지하기 위해 필수적인 제품이고 결국 장기적으로는 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리에 대한 수요가 늘어날 수밖에 없습니다. 따라서 업계에서는 현재 범용 D램 제품인 DDR5 및 LPDDR5/5x 제품을 대신하기 위한 DDR6 및 LPDDR6 제품을 준비 중에 있습니다. 이 가운데 LPDDR6는 올해 양산에 들어갈 예정이고 DDR6는 2~3년 후 본격 보급될 것으로 예상됩니다. 하지만 최근 에이전틱 AI의 수요가 늘어나면서 고성능 CPU와 이 CPU를 뒷받침할 고성능 서버 메모리에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 이를 위해 LPDDR5x 메모리를 서버에서 사용할 수 있게 해주는 규격인 소캠 2 (SOCAMM2) 메모리 모듈이 본격적으로 양산에 들어가 엔비디아의 베라 루빈 시스템에 사용되고 있으며 기존의 범용 서버 CPU를 위해서는 DDR5 메모리의 속도와 용량을 늘린 MRDIMM 규격이 보급되고 있습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank Dual Inline Memory Module)은 하나의 메모리 모듈에 2개의 메모리 랭크를 멀티플렉싱해 실효 대역폭을 거의 두 배로 높이는 구조로 DDR5 메모리의 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그러면서도 기존의 DDR5 DIMM에 호환돼 별도의 인터페이스 변화 없이 중앙처리장치(CPU)에서 지원하면 바로 서버에서 사용할 수 있습니다. 현재 제온 6 CPU가 이를 지원하고 있으며 AMD 역시 에픽 6 CPU에서 MRDIMM을 지원할 예정입니다. 기본적으로 MRDIMM 메모리는 DDR5보다 대역폭이 두 배이기 때문에 속도가 8800MT/s에서 17,600MT/s까지 지원할 수 있습니다. 이는 미래 규격인 DDR6와 같은 속도로 DDR6의 속도를 현재 하드웨어로 사용할 수 있는 셈입니다. 다만 1만 2800MT/s 이상의 속도에서는 MRDIMM 메모리도 빠른 속도에서 정확한 신호 전달과 제어를 위해 새로운 칩이 필요합니다. 따라서 1만 2800MT/s 이상의 속도를 지닌 MRDIMM 메모리에서는 MRCD(Multiplexed Rank Registering Clock Driver)라는 새로운 칩이 필요한데, 기존 서버용 RCD(Registering Clock Driver)의 기능을 크게 확장한 칩입니다. MRCD는 명령, 주소, 클럭, 제어 신호를 모두 버퍼링·재구동합니다. 1만 2800MT/s 이상의 MRDIMM 메모리에서는 1개의 MRCD 칩이 여러 개의 데이터 트래픽 관리 칩인 MDB/MBD (Multiplexed Rank Data Buffer/Multiplexing Data Buffer)와 함께 신호를 관리합니다. (아래 사진 참조) 마이크론은 이미 32GB, 48GB, 64GB, 96GB, 128GB 용량의 12,800MT/s 2세대 MRDIMM 메모리를 출시했으며 여기에 추가로 1만 4400MT/s 96GB 모듈도 추가했습니다. 여기에 더해 관련 컨트롤러 제조사인 르네사스는 3세대 MRCD + MDB/MBD를 미리 선보였는데 1만 6000MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다. 따라서 내년에는 3세대 MRDIMM 메모리가 서버 시장에 보급될 것으로 보입니다. 다만 1만 7600MT/s에 이르면 사실상 DDR5 스펙의 한계에 근접하는 만큼 제조사들은 DDR6를 고민하지 않을 수 없습니다. DDR6는 기본 대역폭이 최대 1만 7600MT/s로 논의되고 있기 때문에 MRDIMM 형태로 제조할 경우 그 두 배인 최대 3만 5200MT/s도 가능할 것으로 보입니다. 이와 같은 메모리 대역폭 증가는 AI 시대에 필요한 충분한 대역폭을 제공해 AI 반도체 성장을 견인할 것으로 기대합니다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체의 성능을 떨어뜨리는 데이터 병목을 줄이기 위해 차세대 3차원 메모리 기술을 공개했다. 고대역폭메모리(HBM)를 AI 가속기 위에 직접 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이고, 처리 속도와 전력 효율을 함께 높이는 방식이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 열린 메모리 행사 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 차세대 메모리 구조인 ‘zHBM’을 선보였다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 “기존 패키징 구조로는 가속기 칩과 메모리 간 물리적 거리를 줄이는 데 한계가 있다”며 새로운 구조가 필요한 이유를 설명했다. 현재 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 가속기 옆에 배치한다. AI가 처리하는 데이터가 늘어날수록 가속기와 메모리 사이에서 데이터가 오가는 데 시간이 걸리고 전력 소모도 커진다. 이른바 ‘메모리 장벽’이다. zHBM은 HBM을 가속기 위에 직접 적층해 이 거리를 줄인다. 칩을 가로와 세로 방향으로 배치하던 기존 방식에서 벗어나 높이인 Z축까지 활용한다는 뜻에서 이름 앞에 ‘z’를 붙였다. 삼성전자에 따르면 zHBM은 현재 개발 중인 HBM5와 비교해 GPU당 성능을 최대 8배, 전력 대비 성능을 최대 3배 높일 수 있다. 메모리를 위로 쌓을수록 열이 빠져나가기 어려워지는 문제를 해결하기 위해 열 저항도 HBM5의 10~25% 수준으로 낮췄다. 삼성전자는 zHBM에 앞서 상용화를 추진할 HBM5의 개발 방향도 소개했다. HBM5에는 2나노미터 공정 기반의 베이스 다이와 게이트올어라운드(GAA) 트랜지스터를 적용한다. 메모리 칩 측면으로 열을 내보내는 구조도 도입해 HBM4E보다 성능은 2배 높이고 열 저항은 20% 이상 낮추는 것을 목표로 하고 있다. 낸드 분야에서는 스마트폰과 PC 등 기기 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 AI용 ‘z낸드-O’를 공개했다. D램은 빠르지만 비싸고 용량을 늘리는 데 한계가 있는 반면, 낸드는 가격이 낮고 대용량을 구현하기 쉽지만 상대적으로 속도가 느리다. z낸드-O는 낸드의 비용과 용량상 이점을 유지하면서 처리 속도를 끌어올린 제품이다. 이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장은 매개변수 1200억개 규모의 AI 모델을 시험 구동한 결과, z낸드-O가 기존 D램 서버와 같은 초당 토큰 처리량을 내면서도 메모리 비용은 6분의 1에 그친다고 설명했다. 비싼 D램을 대량으로 사용하지 않고도 AI 모델을 빠르게 구동할 수 있다는 의미다. 이 부사장은 기조연설 도중 초소형 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) ‘BM1773’을 들어 보이며 “믿기 힘들겠지만 이 작은 스토리지 칩 하나가 최고급 세단 한 대 값과 맞먹는다”고 말했다. 이어 “바닥에 떨어뜨린다면 당장 내일부터 새 직장을 구하러 다녀야 할 것”이라고 말해 참석자들의 웃음을 자아냈다. 삼성전자는 이날 400단 이상을 수직으로 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-낸드’도 업계 최초로 공개했다. AI 모델이 고도화하면서 연산을 담당하는 HBM뿐 아니라 방대한 데이터를 저장하는 낸드와 기업용 SSD 수요도 함께 늘어나는 데 대응한 제품이다. 삼성전자는 HBM과 고성능 낸드, 기업용 SSD를 모두 공급할 수 있는 제품군과 양산 역량을 앞세워 AI 데이터센터부터 온디바이스 AI까지 시장을 넓힐 계획이다. 김 상무는 기조연설에서 “삼성이 돌아왔다”며 차세대 AI 메모리 경쟁에 대한 자신감을 나타냈다.

SK하이닉스가 샌디스크와 함께 차세대 인공지능(AI) 서버 메모리로 각광받는 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 구성한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. SK하이닉스는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열리는 세계 최대 규모 메모리 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 이번 규격을 선보였다고 밝혔다. HBF는 AI 서버에서 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층이다. HBM과 같이 AI의 데이터 연산 속도가 빠르면서도 낸드플래시를 기반으로 해 용량을 크게 늘릴 수 있다. 추론형 AI의 확산에 따라 처리해야 할 데이터양이 늘면서 용량이 부족한 HBM과 속도가 느린 SSD의 단점을 동시에 보완하는 차세대 메모리로 주목받고 있다. 이번에 공개된 HBF의 용량은 최대 512GB까지 지원된다. HBF와 프로세서를 연결하는 방식은 업계 표준 인터페이스인 UCIe를 채택했다. UCIe를 통해 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 등 서로 다른 종류의 프로세서에도 HBF를 유연하게 적용할 수 있다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 저장장치 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에 나선다는 전략이다. 중국 CXMT(창신 메모리)까지 가세하며 치열해지는 글로벌 D램 경쟁에서 우위를 점하기 위해서다. 최근 AI 추론 시장의 경쟁력이 단일 칩의 성능보다 CPU와 GPU, 메모리와 저장 장치까지 모두 아우르는 시스템 차원의 최적화가 관건이 된 점도 가세했다. ‘풀스택 기업’을 표방하는 SK하이닉스는 HBF까지 밸류체인을 넓혀 HBM과 HBF를 모두 지원할 수 있는 종합 메모리 솔루션 기업으로 입지를 공고히 하겠다는 계획이다. 업계에서는 HBF 시장이 빠르게 성장해 2030년 17조원에 육박하고, 2038년에는 HBM 시장을 앞지를 것이란 예측도 나온다. 삼성전자도 ‘FMS 2026’에 참여해 HBM, 낸드, SSD를 잇는 ‘메모리 아키텍처 혁신’을 주제로 전시한다. D램, 낸드, 컨트롤러, 파운드리, 첨단 패키징 등 종합반도체기업(IDM)의 역량을 강조하며 AI 데이터 병목을 줄이는 방안을 소개할 예정이다. 한편, 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 2분기 D램 매출 기준으로 삼성전자는 39% 점유율을 기록해 1위를 유지했고, SK하이닉스는 점유율 26%를 차지했다.