김용범 청와대 정책실장은 28일 “AI(인공지능) 시대의 승부는 결국 얼마나 많은 최첨단 반도체를 얼마나 빠르게 생산할 수 있느냐에 달려 있다”고 밝혔다. 김 실장은 이날 페이스북에서 ‘미래를 논한다면, 반도체부터 말해야 한다’는 제목의 글을 통해 “AI 혁명은 산업 하나를 바꾸는 것이 아니다. 세계 경제의 질서와 국가의 흥망을 다시 쓰고 있다”며 이같이 적었다. 김 실장은 “단군 이래 가장 특별한 시기다. 대한민국 경제의 좌표가 다시 그려질지도 모르는 순간”이라며 “과거의 이념과 정치적 프레임으로는 지금 우리 앞에서 벌어지는 일을 설명할 수 없다”고 설명했다. 이어 “(AI 혁명은) 세계 경제의 질서와 국가의 흥망을 다시 쓰고 있다”며 “그런데도 우리의 공론장은 여전히 과거를 붙잡고 있다”고 지적했다. 그는 “지금 대한민국이 가장 치열하게 토론해야 할 것은 국민이 앞으로 어떻게 먹고살 것인가 하는 문제”라며 “지금 대한민국 공론장이 가장 먼저 이야기해야 할 것은 반도체”라고 짚었다. 그러면서 “반도체는 더 이상 특정 산업의 문제가 아니다”라며 “경제와 안보, 교육과 청년, 수도권과 지방, 금융과 부동산까지 모두 연결하는 시대의 핵심 변수”라고 말했다. 김 실장은 “정책을 하는 사람은 호황이 어디로 흘러갈지를 먼저 걱정한다”면서 ▲생산 ▲유동성 ▲청년을 거론했다. 그는 “세계가 AI 칩을 원하고 있는데 생산 시설이 부족하다면 답은 하나”라며 “더 많은 팹을, 더 빨리 지어야 한다”고 언급했다. 이어 “생산능력은 곧 국가 경쟁력”이라며 “소모적인 논쟁과 끝없는 절차에 발목이 잡힌다면 천재일우의 기회를 놓칠 수 있다”고 우려했다. 아울러 유동성에 대해선 “반도체 특별 호황은 엄청난 부를 만들어낼 것”이라면서도 “그 돈이 수도권 부동산으로 몰리기 시작한다면 이야기는 달라진다. 산업에서는 승리했지만 사회에서는 실패하는 역설이 생길 수도 있다”고 내다봤다. 또 “정책은 돈을 만드는 것만큼이나 돈이 어디로 흐를지를 설계하는 일”이라고 덧붙였다. 김 실장은 청년과 관련해서는 “AI는 모두를 함께 부자로 만들지 않는다”며 “생산성이 높은 산업은 엄청난 부를 얻겠지만, 그렇지 못한 산업과 직무는 더 큰 압력을 받을 가능성이 크다”고 했다. 이어 “결국 가장 큰 충격은 청년들에게 돌아갈 수 있다”며 “호황의 시대에 청년이 절망한다면 그것은 시장의 실패가 아니라 국가의 실패”라고 했다. 그러면서 “통상적인 접근으로는 어렵다. 국가 차원의 특단의 전략이 필요하다”며 “팹은 과감하게 더 짓고, 초과 유동성은 해외 투자와 미래 대응 기금으로 분산하며, 국내에 남는 자금은 수도권 아파트가 아니라 새로운 산업과 새로운 도시를 만드는 데 쓰이도록 설계해야 한다”고 주장했다. 또한 “청년에게는 뉴딜에 버금가는 담대한 교육과 재교육, 산업 전환 프로그램을 제공해야 한다”며 “이런 연장선에서 수도권 밖 대규모 반도체 팹 클러스터는 매우 강력한 국가 전략이 될 수 있다”고 전했다. 김 실장은 “진짜 승부는 얼마나 많은 돈을 버느냐가 아니다”라며 “그 돈을 어디로 흐르게 하고, 누구의 미래를 만드는 데 쓰느냐가 대한민국의 다음 30년을 결정할 것”이라고 밝혔다. 이어 “가치 논쟁은 삶을 풍요롭게 만들지 않는다”면서 “국민의 먹고사는 문제를 해결하는 것이 정치와 정책의 존재 이유”라고 강조했다.

인공지능(AI)발 메모리 반도체 품귀로 가격이 급증하자 애플이 맥북과 아이패드 전 제품 가격을 일제히 인상했다. 차세대 맥용 칩 개발 전략도 전면 수정하는 등 반도체 공급난 대응에 나선 모습이다. 25일(현지시간) 애플 온라인 스토어에 따르면 애플은 맥북 가격을 제품별로 100~300달러, 아이패드는 100~200달러 인상했다. 맥북 프로는 기존보다 300달러 인상한 1999달러, 맥북 에어는 200달러 인상된 1299달러로 조정됐다. 이에 따라 출시 3개월여 만에 100달러 인상된 보급형 맥북 네오(699달러·국내 119만원)와 최고 사양 16인치 맥북 프로(9999달러·국내 1699만원) 간 가격 격차는 더 벌어졌다. 맥 스튜디오는 1999달러에서 2499달러로 인상됐다. 연초 AI 에이전트 도구 활용 기기로 주목받았던 초소형 PC 맥미니도 가격이 올랐다. 애플은 지난달 초 단종했던 256GB 맥미니를 이날 799달러에 재출시했고 512GB 모델은 999달러로 가격을 조정했다. 국내 판매가는 256GB 모델 기준 연초 89만원에서 134만9000원으로 약 46만원 올랐다. 아이패드 제품군도 줄줄이 가격이 인상됐다. 보급형 아이패드는 100달러, 아이패드 에어는 150달러, 아이패드 프로는 200달러씩 가격이 올랐다. 아이폰·애플워치·에어팟 가격은 현행 수준을 유지했으나 애플은 향후 추가 제품군의 가격 인상 가능성도 시사한 상태다. 애플은 블룸버그통신에 “AI 데이터센터의 급속한 확대로 메모리와 저장장치 수요가 비정상적으로 증가했다”며 “부품 가격이 이처럼 빠르고 큰 폭으로 상승한 적은 없었다”고 인상 배경을 밝혔다. 이어 “그동안 고객들이 가격 인상의 영향을 받지 않도록 노력해왔지만 이제는 일부 제품 가격을 조정할 수밖에 없는 상황”이라고 설명했다. 앞서 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 지난 17일 월스트리트저널(WSJ) 인터뷰에서 이번 메모리 공급난을 ‘100년 만의 홍수’라고 표현하며 가격 인상을 예고한 바 있다. 오는 9월 1일 CEO에 취임하는 존 터너스는 이러한 메모리 공급난 속에서 경영을 이끌게 됐다. 블룸버그통신에 따르면 애플은 맥용 칩 개발 로드맵도 대폭 수정한 것으로 알려졌다. 그동안 M1부터 M5까지 기본형과 프로·맥스 모델을 함께 출시했던 애플은 처음으로 M6에서는 기본형만 선보이고, 고성능 모델은 건너뛰기로 한 것으로 전해졌다. 대신 AI 연산 성능을 강화한 M7 프로와 M7 맥스를 2027년 곧바로 출시할 계획이다. M7 프로·맥스는 2027년 말, M7 울트라는 2028년 출시될 예정이다. 온디바이스 AI 수요 확대에 대응하는 동시에 반도체 공급난에 따른 원가 부담을 줄이기 위해 중간 단계 칩 개발을 생략한 것으로 분석된다. 한편 이날 애플 주가는 전 거래일보다 6.1% 하락한 275.15달러로 거래를 마쳤다. 이는 지난해 4월 4일 이후 가장 큰 일간 하락폭이다.

연산 성능 50%·전력 효율 70% 향상수직으로 쌓아… 5년 뒤 양산 전망삼성 등 파운드리 시장 ‘3파전’ 변수 미국 정보기술(IT) 기업 IBM이 세계 최초로 1㎚(나노미터·10억분의 1m) 이하 반도체 공정 기술을 공개했다. 상용화에 성공하면 인공지능(AI) 확산으로 늘어난 연산 수요를 충족하고 전력 효율을 끌어올릴 수 있어 글로벌 반도체 패권 경쟁에 새로운 변수가 될 것으로 전망된다. IBM은 25일(현지 시간) 세계 최초의 ‘1나노 이하’ 칩 기술인 0.7나노(7옹스트롬) 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 반도체 공정에서 나노는 공정의 미세함을 나타내는 단위로, 숫자가 작을수록 더 정교한 공정을 뜻한다. 나노스택 아키텍처는 평면에 트랜지스터 소자를 최대한 촘촘하게 배열해 미세화를 진행해 온 기존 반도체 업계의 방식에서 벗어나, 소자를 수직 방향으로 엇갈리게 쌓아 올리는 적층 공법을 적용한 것이 특징이다. IBM은 이 기술을 활용하면 손톱 크기 칩에 트랜지스터 1000억 개를 채워 넣을 수 있다고 소개했다. 이는 2021년 발표한 기존 2나노 칩보다 밀도가 두 배가량 높아진 수준이다. 이를 통해 칩의 연산 성능을 50% 높이거나 전력 효율을 최대 70%까지 끌어올릴 수 있다는 게 IBM의 설명이다. 또 칩 내부 메모리인 S램의 공간 효율도 40% 향상돼 고대역폭을 요구하는 AI 반도체 설계에도 유리할 것으로 전망된다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발(R＆D) 총괄 부사장은 “AI 컴퓨팅 시대에는 모두가 더 높은 성능을 원하지만, 폭증하는 전력 비용까지 감당하고 싶어 하지는 않는다”며 “이번 기술은 성능을 높이는 동시에 전력 부담을 줄일 수 있다는 점에서 AI에 중요한 의미가 있다”고 강조했다. IBM은 이번 기술이 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 반도체에 적용할 수 있는 범용 기술이라고 밝혔다. 이어 실제 생산 시기를 이르면 5년 뒤로 전망했다. 다만 양산까지는 기술적으로 넘어야 할 과제가 적지 않아 더 많은 시간이 걸릴 수 있다는 관측도 나온다. 이번 기술 공개는 TSMC와 삼성전자, 인텔의 3파전 양상으로 전개되고 있는 파운드리(위탁 생산) 시장에도 새로운 변수로 작용할 전망이다. IBM은 일본 파운드리 업체 라피더스와 협력 관계를 맺고 있으며, 현재 라피더스에 2나노 생산 기술을 이전하고 있다. 다만 이번 발표에서 구체적인 상용화 파트너를 공개하지는 않았다.

엔비디아가 범용 그래픽처리장치(GPU)를 앞세워 주도하던 인공지능(AI) 반도체 시장이 빅테크들의 AI 전용 주문형반도체(ASIC) 경쟁으로 다변화하고 있다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 처음으로 자체 AI칩을 공개하며 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존에 이어 자체 AI칩 경쟁에 가세했다. AI칩에 필수인 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스도 수혜가 기대된다. 오픈AI와 브로드컴은 지난 24일(현지시간) 공동 개발한 추론 특화 AI칩 ‘할라페뇨’를 공개하고 올해 말부터 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 양사는 할라페뇨가 기존 AI칩을 개량한 제품이 아니라 챗GPT와 코덱스 운영 경험을 바탕으로 처음부터 설계한 ASIC라고 설명했다. 칩은 TSMC가 생산하고 삼성전자와 SK하이닉스가 메모리를 공급한다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 “엔비디아의 블랙웰 칩이나 구글의 텐서처리장치(TPU)와 대등한 성능을 갖췄다”고 전했다. ASIC는 범용 GPU보다 전력 소비와 운영 비용을 줄일 수 있어 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다. 빅테크들의 자체 AI칩 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 7세대 TPU 아이언우드를 제미나이와 클라우드 서비스에 적용하고 있으며, MS는 마이아 200, 메타는 MTIA, 아마존은 트레이니엄 3를 앞세워 AI 인프라 내재화를 추진하고 있다. 이 같은 흐름은 국내 메모리 업계에도 기회다. ASIC 개발이 확대될수록 HBM 수요도 함께 늘어나고, 고객사별 AI칩 구조에 맞춘 맞춤형 HBM 개발 중요성도 커지고 있기 때문이다. SK하이닉스는 고객 맞춤형 HBM4를 개발 중이며, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 턴키 전략으로 대응하고 있다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 최근 “기존 AI 시장이 범용성에 집중했다면 최근 수요는 추론 효율성과 총보유비용(TCO) 최적화로 확대되고 있다”며 “HBM도 표준에서 맞춤형으로 제품 라인업을 확장하고 있다”고 말했다. 블룸버그 인텔리전스는 AI 가속기 시장에서 ASIC 비중이 2024년 8%에서 2033년 19%로 확대되며 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다.

삼성전자가 한국형 주거 환경에 최적화된 2026년형 ‘비스포크 AI 스팀’ 로봇청소기(사진)를 필두로 국내 프리미엄 가전 시장 공략에 속도를 내고 있다. 이 제품은 기존 대비 2배 강해진 10W 흡입력과 벽면·구석까지 밀착해 청소하는 ‘팝 아웃 콤보‘ 기능을 갖춰 출시 이후 시장에서 큰 호응을 얻고 있다. 울트라·플러스·일반형 3개 라인업으로 운영되며 가격은 사양에 따라 프리스탠딩 일반형 141만원부터 자동 급배수 울트라 모델 204만원까지로 소비자 선택의 폭을 넓혔다. 제품의 가장 큰 차별점은 강력한 위생 솔루션과 독보적인 보안 성능이다. 100℃ 스팀 청정스테이션이 물걸레 표면 세균을 99.999% 살균해 냄새를 근본적으로 차단하며 업그레이드 된 ‘AI 액체인식’ 기능으로 투명한 액체까지 감지해 회피한다. 특히 가전 해킹 우려를 불식시키기 위해 하드웨어 보안 칩 ‘녹스 볼트‘를 탑재, 기기 내 영상 데이터를 암호화해 보호한다. 이를 통해 글로벌 인증 기관 ‘UL 솔루션즈’의 IoT 보안 평가 최고 등급인 ‘다이아몬드‘를 획득하며 안심 성능을 증명했다. 자동 급배수 모델 고객에게는 공식 협력사를 통해 가구장 철거부터 시공, 제품 설치까지 한 번에 해결해 주는 ‘원스톱 리폼’ 서비스를 제공하며 추후 이사 시 가구장을 원상 복구해 주는 서비스도 마련했다. 아울러 전국 117개 서비스센터에 로봇청소기 전담 인력을 확충해 업계 최대 규모의 AS 서비스망을 가동하고 있다.

수요 폭발로 연말 100억弗 전망도이, 천안 사업장 찾아 경쟁력 점검온디바이스 AI용 UFS 5.0도 개발차세대 메모리 시장 주도권 ‘속도’ 삼성전자의 6세대 고대역폭메모리 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파했다. 인공지능(AI) 반도체 시장 확대에 힘입어 연말에는 100억 달러(약 15조 3420억원)를 달성할 것이라는 전망도 나온다. 이재용 삼성전자 회장은 23일 HBM 핵심 생산 거점인 충남 천안사업장을 방문해 생산 현장을 점검했다. 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4를 양산 출하한 뒤 130여일 만에 매출 10억 달러를 달성했다. 이번 달 말 기준 누적 매출은 12억 달러(약 1조 8500억원) 이상으로 확대될 전망이다. 업계에서는 HBM4 출시 첫해인 올해 100억 달러 이상의 매출을 기록할 것이라는 관측도 나온다. 이런 성과의 배경에는 AI 인프라 투자 확대에 따른 수요 급증이 깔려 있다. 글로벌 투자은행은 2026년 HBM 시장 규모를 전년 대비 58% 증가한 546억 달러(약 83조 9200억원)로 추산한다. HBM 수요 확대의 한 축은 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩인 주문형 반도체(ASIC)다. 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩에 채택하면서 ASIC에 필요한 데이터를 초고속으로 공급하는 HBM 수요를 빠르게 끌어올리고 있다. 삼성전자는 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있다. 증권가에서는 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 본다. 김동원 KB증권 연구원은 “브로드컴, 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 업체 중심의 다변화된 고객 기반을 확보한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭 증가할 것”이라고 말했다. 차세대 AI 메모리 시장에서 가장 먼저 출발선을 끊은 삼성전자는 HBM4 메모리의 베이스 다이에 4나노 선단 공정을 적용하고 있다. 이를 통해 성능과 양산 안정성 측면에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 평가를 받는다. 삼성전자는 HBM4에 이어 7세대인 HBM4E 시장에서도 주도권 선점에 적극 나서고 있다. 지난 5월 세계 최초로 HBM4E 12단 샘플을 글로벌 고객사에 공급하며 기술 경쟁력을 재입증했다. 이 회장은 이날 천안사업장 C1·C2 라인을 찾아 사업장 운영 현황과 생산 계획, 기술 개발 진행 상황 등에 대한 설명을 들었다. 이어 방진복을 착용하고 HBM 패키지 생산라인을 둘러보며 생산 및 품질 경쟁력 현황을 살폈다. 천안사업장은 삼성전자 HBM 후공정과 첨단 패키징을 담당하는 핵심 생산 거점이다. 이 회장의 이날 방문은 기술 초격차 성과를 실제 생산 현장에서 점검하고, 향후 사업 확대 전략을 확인하기 위한 ‘현장 경영’의 일환으로 해석된다. 이와 함께 삼성전자는 차세대 스마트폰 등 각종 모바일 기기에서 데이터 장치로 활용할 수 있는 UFS 5.0 메모리를 개발했다고 이날 밝혔다. 업계 최고 성능을 구현하며 별도의 연결 없이 기기 내에서 AI를 구동하는 ‘온디바이스 AI’에 최적화된 모델이다. UFS 5.0은 삼성전자의 첨단 9세대 V낸드(V9) 기반으로 개발됐다. 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한다. 온디바이스 AI 모바일 기기의 저장장치는 단순히 데이터 저장 공간을 넘어 AI 연산을 뒷받침하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. 이에 UFS 5.0은 데이터를 더욱 빠르게 저장·처리할 수 있도록 설계됐다. 또 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 개선했다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0을 양산할 계획이다. 또 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 헤드셋, AI 웨어러블 등에 공급을 확대할 방침이다.

전·후공정 팹 모두 포함최대 400조원 투자 확대 광주·전남 지역에 반도체 공장 신설을 검토 중인 삼성전자와 SK하이닉스가 투자 규모를 수백조원대로 대폭 확대한 것으로 전해졌다. 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장이 오는 30일 광주를 찾아 반도체 공장과 인공지능(AI) 데이터센터 투자 계획을 발표할 가능성도 거론된다. 23일 정치권과 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 오는 29일 이재명 대통령 주재로 청와대에서 열리는 ‘국토 공간 대전환(지방균형국가)’ 민관 합동회의에서 이런 내용을 발표하기 위해 세부안을 조율 중이다. 두 회사는 호남 지역에 조성될 반도체 클러스터에 메모리반도체 생산라인(전공정)과 첨단 패키징(후공정), AI 데이터센터 등을 구축하는 방안을 검토 중이다. 투자 규모는 최소 300조원에서 최대 400조원 수준까지 거론된다. 반도체 공정은 크게 전공정과 후공정으로 나뉜다. 전공정은 웨이퍼에 회로를 새겨넣는 미세공정 과정, 후공정은 제조 공정을 거친 반도체 칩을 완제품으로 만들어내는 작업이다. 당초 업계에선 삼성전자와 SK하이닉스가 호남 지역에 후공정인 반도체 패키징 공장 건설을 검토 중인 것으로 알려졌다. 후공정의 경우 전력·용수·인력 부담이 상대적으로 적은 대신 투자 규모 역시 수조원 정도로 제한적이다. 그러나 SK하이닉스의 경우 전공정까지 포함하는 방안을 유력하게 검토 중인 것으로 전해졌다. 입지로는 광주 인근 지역이 검토되고 있다. 전공정 투자가 포함되면서 호남권 투자 규모도 당초 예상보다 크게 확대됐다. 광주에서는 투자가 이뤄지는 시점부터 3~4년이면 반도체 생산이 가능할 것으로 보고 있다. 통상 공장 건물 건축, 설비 구축, 생산 테스트에 각각 1년씩 걸린다는 것이다. 정진욱(광주 동구남구갑) 더불어민주당 의원은 “당초 예상했던 것보다 훨씬 큰 규모의 투자가 이뤄질 가능성이 크다”며 “광주가 반도체 클러스터 도시로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 이어 “메모리 반도체와 웨이퍼 생산을 포함한 전공정 시설이 들어온다고 보면 된다”고 밝혔다. 이번 투자 확대 배경에는 폭증하는 AI 반도체 수요에 선제적으로 대응하는 동시에, 이재명 대통령의 핵심 국정 과제인 지역균형발전 기조에 발맞추려는 의도가 깔려 있는 것으로 풀이된다. 정부는 현재 ‘5극3특’(5개 초광역권, 3개 특별자치도) 국가균형발전전략과 남부권 반도체 벨트 구축을 추진 중이다. 이 대통령은 지난 19일 최 회장과 회동한 데 이어 오는 25일에는 이 회장을 만날 예정이다. 재계 안팎에서는 대규모 지방 투자 방안을 최종 조율하는 자리라는 관측이 제기된다. 이와 함께 이 회장과 최 회장이 각각 충남 아산(다음달 2일), 광주(이달 30일)를 찾아 반도체 공장을 비롯한 AI 데이터센터 투자 계획을 직접 공개할 가능성도 거론된다. AI 반도체와 고대역폭메모리(HBM) 수요가 급증하면서 생산능력 확충 필요성도 커지고 있다. 반도체 업계 관계자는 “반도체 공장은 부지를 선정했을 때부터 준공까지 약 7년이 걸리기 때문에 현재 수도권 공장을 건설 중인 삼성과 SK 모두 차기 후보지를 선제적으로 지정해야 하는 시기가 됐다”고 말했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 평택과 용인에 조성 중인 반도체 산업단지가 완공 단계에 접어들면서 차기 투자처를 물색할 때라는 의미다. 삼성전자의 평택 P5는 이르면 2030년, SK하이닉스의 용인 공장은 2027년에 가동될 계획이다. 특히 SK하이닉스는 향후 5년 내 메모리 생산 능력을 두 배로 확대하겠다는 목표를 제시한 바 있어 용인 클러스터 외 추가 생산 거점 확보가 필수적인 상황이다. 한편 호남권에 대규모 반도체 공장이 들어설 가능성이 커지자 지역에서는 고용 창출과 인구 유입, 연관 산업 육성 등에 대한 기대감도 높아지고 있다. 지역 균형 발전을 고려한 반도체 클러스터 지원을 골자로 한 ‘반도체 산업 경쟁력 강화 및 지원에 관한 특별법’(반도체 특별법)도 오는 8월 시행을 앞두고 있다. 반도체 클러스터로 지정되면 전력·용수·도로 등 기반시설에 대한 국비 지원 뿐만 아니라 총사업비 500억원 이상 재정사업 추진 시 거쳐야 하는 예비타당성 조사에서 면제 또는 우선 선정 대상이 된다.

AI 서버투자 확대 등 고객사 주문 확대 덕분 삼성전자의 6세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM4가 업계 최초로 매출 10억 달러(약 1조 5400억원)를 돌파한 것으로 전해졌다. 23일 업계에 따르면 최근 HBM4에 대한 수요가 고공행진을 이어가면서 이런 실적을 기록한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 지난 2월 12일 세계 최초로 HBM4 양산 출하했다. 당시부터 약 4개월 만에 10억 달러 매출 기록을 세운 셈이다. 업계는 이달 말에는 HBM4 매출이 12억 달러(약 1조 8500억원)를 넘어설 것으로 예상하고 있다. HBM4는 인공지능(AI) 가속기에 필수적인 초고성능 메모리로, AI 서버 투자 확대와 주요 고객사의 주문 증가로 수요가 폭발적으로 늘어난 것으로 분석된다. 한 삼성전자가 업계 최초로 HBM4를 양산·출하하면서 시장을 선점해 공급 물량과 시장점유율을 빠르게 확대할 수 있었던 것으로 보인다. 올해 HBM 시장 규모는 지난해보다 58% 증가한 546억 달러(약 84조원)로 추산된다. 특히 주문형 반도체(ASIC)의 성장세가 가파르다. 특정 연산이나 용도에 맞춰 설계한 맞춤형 칩을 의미하는데, 글로벌 빅테크가 자체 AI 칩을 채택하면서 수요가 늘고 있다. 삼성전자도 주요 그래픽처리장치(GPU) 업체와 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사로부터 HBM 공급 협력 요청을 지속적으로 받고 있는 것으로 전해졌다. 삼성전자는 로직·메모리·파운드리·패키징을 모두 갖춘 세계 유일의 종합반도체기업이다. 설계부터 패키징까지 한 번에 제공하는 원스톱 역량을 보유하고 있다는 의미다.

한국의 한 초등학교 교사는 국내 주식 투자금이 1년 만에 약 5배로 불어나 30만 달러(약 4억 6000만원)를 넘어섰다. 그는 다음 차량으로 메르세데스-벤츠 S클래스와 테슬라 모델X를 놓고 고민하고 있다. 인공지능(AI) 반도체 열풍이 한국 증시를 끌어올리면서 일부 투자자의 자산과 소비 방식까지 바꾸고 있다. 친구와 동료가 앞다퉈 주식시장에 뛰어들고 미성년자 계좌와 명품·고급차 소비도 빠르게 늘고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 18일(현지시간) 한국과 대만, 일본에서 AI 관련 기업의 주가 급등이 투자 열풍을 일으키고 있다고 보도했다. 해당 초등교사는 반도체 주가를 추종하는 레버리지 상장지수펀드(ETF) 등에 투자해 자산을 키웠다. 그는 스마트폰 등 전자기기를 신형으로 바꿨고, 다음 차에는 억대 비용을 쓸 계획이라고 밝혔다. 학교에서도 학생들이 부모의 주식 수익을 화제로 꺼낼 정도라고 전했다. 서울에 사는 소프트웨어 개발자 나세빈(24)씨도 올해 1월부터 약 4만 7000달러(약 7200만원)에 이르는 저축 대부분을 주식에 넣었다. 시장이 크게 출렁일 때는 한 달 월급에 해당하는 돈을 순식간에 벌거나 잃었다. 나씨는 보유 종목 일부가 두 배로 뛰자 투자를 멈추기 어려워졌다고 밝혔다. 주변 동료들은 “속옷이라도 팔아 주식을 더 사야 한다”고 농담할 정도다. 그는 친구 가운데 80% 이상과 직장 동료 전원이 주식에 투자한다고 추산했다. 주식 수익은 가족의 소비에도 영향을 미쳤다. 나씨는 공연 입장권과 고급 의류를 사고 부모에게 외식을 대접했다. 결혼 30주년을 맞은 어머니에게 금반지를 선물하려 했지만, 어머니는 주식을 살 수 있게 현금으로 달라고 답했다. 삼전닉스가 코스피 절반…미성년 계좌도 급증 한국 증시 상승을 이끈 주역은 삼성전자와 SK하이닉스다. 두 회사는 AI 연산과 데이터 저장에 필요한 메모리 반도체 시장을 주도하며 코스피 시가총액의 절반 이상을 차지하고 있다. WSJ는 한국 증시가 최근 18개월 동안 세계 주요 시장 가운데 가장 높은 상승률을 기록했다고 전했다. AI 설비 투자 확대가 반도체 수요와 기업 실적을 함께 끌어올렸다는 분석이다. 투자 열기는 미성년자에게도 번졌다. 토스증권에서는 올해 1분기에만 18세 이하 명의의 거래 계좌가 18만개 넘게 개설됐다. 부모의 승인을 받아 만든 계좌지만, 미성년자가 직접 주식을 거래할 수 있다. 명품과 고급차 시장도 들썩였다. 서울의 한 백화점에서는 까르띠에 매장에 고객이 몰려 일부 제품을 온라인에서만 판매했다. 한 BMW 영업 책임자는 상담 과정에서 주식으로 번 돈을 언급하는 고객이 늘었다고 전했다. 다만 이런 ‘행복한 고민’이 계속될지는 장담하기 어렵다. 19일 코스피는 장 초반 9300선을 돌파하며 사상 최고치를 경신했지만, 오후 들어 하락 전환해 9000선마저 내줬다. 오전 한때 37만원을 넘어선 삼성전자도 한때 35만원까지 밀렸다. 코스닥지수 역시 5% 넘게 급락하며 1000선 아래로 내려갔다. AI 반도체주가 큰 수익을 안긴 만큼 투자자가 감수해야 할 변동성도 커진 셈이다. 주가 상승으로 명품과 고급차를 고민하던 투자자도 하루 사이 계좌 평가액이 크게 달라질 수 있다는 점에서 과열을 경계해야 한다는 목소리가 나온다. 대만은 소개팅 조건, 일본은 ‘의외의 AI주’ 찾기 비슷한 현상은 대만과 일본에서도 나타났다. 대만에서는 택시기사가 운전 중 주식을 거래하고 세계 최대 파운드리 업체 TSMC 직원이라는 사실이 소개팅에서 유리한 조건으로 통한다. TSMC는 대만 증시 전체 시가총액의 40% 이상을 차지한다. 높은 급여와 주가 상승이 겹치면서 회사 로고가 들어간 밥솥과 여행가방, 텀블러까지 웃돈을 받고 거래된다. 일본에서는 AI 투자에 나선 소프트뱅크그룹이 한때 시가총액 1위에 오른 데 이어, 메모리 반도체 업체 키옥시아도 최근 정상에 올랐다. 반도체 제조용 세라믹을 만드는 토토와 AI 칩 절연재를 생산하는 아지노모토 주가도 크게 올랐다. AI 기업의 성장이 자산과 소비를 동시에 밀어 올리고 있지만 쏠림 우려도 커지고 있다. 한국에서는 삼성전자와 SK하이닉스, 대만에서는 TSMC 한 곳의 영향력이 시장 전체를 좌우할 만큼 커졌다. 주가가 오를 때는 투자자의 자산과 소비가 함께 늘지만, 반도체 업황이나 미국 기술주가 꺾이면 충격도 빠르게 번질 수 있다. 1년 만에 투자금이 몇 배로 불어나는 사례는 AI 불장의 힘과 위험을 동시에 보여준다.

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.

인텔은 지난 몇 년간 심각한 위기에 몰린 상태였습니다. 주력 시장인 서버 및 클라이언트 CPU 시장에서 경쟁자인 AMD에 계속 시장 점유율을 내줬고 막대한 비용을 들여가며 추진한 파운드리 사업 역시 성과가 미미했습니다. 특히 미세 공정 개발에서 TSMC에 뒤지면서 파운드리 사업 진출은커녕 반도체 생산 부분을 포기해야 한다는 이야기까지 나왔습니다. 하지만 이런 상황은 작년부터 바뀌기 시작했습니다. 인텔이 야심 차게 준비한 18A 공정으로 만든 제품들이 하나씩 시장에 등장하기 시작했고 에이전틱 AI 덕분에 서버 CPU 시장 수요가 증가하면서 실적이 개선된 것입니다. 올해 1분기 인텔은 시장의 예상을 뛰어넘는 깜짝 실적을 발표했고 2분기 실적도 자신하고 있습니다. 인텔은 차세대 공정인 18A-P와 이를 적용한 차세대 서버 프로세서인 다이아몬드 래피즈(Diamond Rapids)를 공개하면서 이 기세를 이어가고 있습니다. 최근 열린 VLSI 2026 심포지엄에서 인텔은 18A-P 공정에 대한 상세한 정보를 공개하며 차세대 미세 공정의 구체적인 청사진을 제시했습니다. 현재 시범 생산(Risk Production) 단계에 진입한 18A-P는 기존 18A 공정의 설계를 그대로 유지하면서도 성능과 효율을 극대화한 개량형 공정입니다. 특히 설계 규칙(Design Rule)의 100% 호환성을 확보하여, 기존 18A 공정을 사용하던 설계 자산(IP)을 크게 변경하지 않고 재사용할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 이는 고객사의 제품 개발 및 검증 기간과 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 기존의 18A 공정 대비 동일한 전력 소비에서 성능이 9% 향상되거나, 동일한 성능에서 전력 소비가 18% 감소합니다. (표준 ARM 코어 서브 블록 기준). 비록 트랜지스터 밀도는 더 높아지지 않았지만, 클럭을 높이거나 혹은 같은 클럭에서 에너지 소비를 줄여 훨씬 빠르거나 혹은 효율적인 프로세서를 제조할 수 있습니다. 사실상 같은 세대 공정인데도 이렇게 성능을 높일 수 있는 비결은 ‘파워 부스트(Power Boost)’ 덕분입니다. 인텔은 18A에서 업계 최초로 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)를 적용했습니다. 본래 트랜지스터 위에 전력층과 신호층을 모두 올렸던 기존의 방식 대신 전력층을 아래로 내리고 트랜지스터를 중간에, 신호층을 가장 위에 배치하는 방식으로 바꾼 것인데, 덕분에 전력 소모는 줄이고 회로 밀도는 높일 수 있었습니다. 18A-P에서는 여기서 한 발 더 나아가 트랜지스터의 전면과 후면 양쪽에서 접촉을 형성하는 업계 최초의 ‘듀얼 콘택트(Dual-contact)’ 구조를 구현했습니다. 덕분에 트랜지스터의 구동 전류를 높이고 저항을 대폭 낮추어, 칩의 정전용량(Capacitance) 증가 없이도 더 높은 주파수를 안정적으로 확보할 수 있게 됐습니다. 칩의 집적도가 높아짐에 따라 필연적으로 발생하는 발열과 신호 손실 문제는 소재와 설계의 공동 최적화(DTCO)를 통해 최대한 해소했습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 새로운 소재와 설계 혁신을 통해 열 저항을 20~40%가량 낮춤으로써 고성능 상태를 더 오래 유지할 수 있습니다. 그리고 반도체 층간 연결 통로인 비아(Via)의 형상과 소재를 최적화하여 저항을 10~30% 줄이는 데 성공했습니다. 여기에 더해 초저임계전압(ULVT)과 저임계전압(LVT) 사이에 다섯 번째 로직 임계전압(Vt) 옵션을 추가함으로써, 설계자가 속도가 중요한 영역과 전력 절감이 필요한 영역을 더욱 정밀하게 제어할 수 있도록 유연성을 높였습니다. 앞서 발표한 것처럼 인텔은 차세대 제온 ‘다이아몬드 래피즈’의 핵심 연산을 담당하는 컴퓨트 타일에 이 공정을 도입할 계획입니다. 최대 192개의 고성능 P 코어를 장착해 발열이 상당할 것으로 예상되지만, 인텔은 18A-P 공정을 적용해 효율과 성능 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 아울러 전력 효율이 중요해지는 AI 가속기 시장이나 발열 제약이 엄격한 모바일 AP 시장을 겨냥해 외부 고객사 유치에도 박차를 가하고 있습니다. 다만 현재 18A 공정의 양산 능력이 그렇게 크지 않다는 점은 파운드리 시장을 노리는 인텔의 큰 약점입니다. 현재 양산 중인 공장은 애리조나의 Fab 52가 유일한 상태로 서버 및 모바일 프로세서 가운데 일부만 이곳에서 생산 중입니다. 데스크톱 CPU인 애로우 레이크는 여전히 TSMC의 미세 공정을 활용하고 있습니다. 이런 상황은 다음 세대인 노바 레이크에서도 달라지지 않을 것이라는 예측이 나오고 있는데, 현재 인텔의 18A 계열 양산 능력으로 서버와 클라이언트 시장 모두를 감당하기는 어려울 것이라는 예측도 나오는 상황입니다. 이와 같은 약점을 극복하기 위해서는 현재 Fab 52 옆에 건설 중인 Fab 62와 업계 최초로 ‘하이 NA EUV’(High-NA EUV) 노광 장비가 대거 배치되는 팹인 오하이오의 Fab 27 같은 현재 건설 중인 최첨단 팹이 예정대로 순조롭게 완성되고 가동되어야 합니다. 20A에서 한 번 고배를 마신 인텔은 18A를 가까스로 성공시키면서 실점을 만회할 기회를 얻었습니다. 계속해서 18A-P와 14A를 통해 득점을 이어나가며 반전의 드라마를 쓸 수 있을지 주목됩니다.

인공지능(AI) 확산에 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 반도체 기판 업계가 슈퍼사이클을 맞은 가운데, LG이노텍이 2031년까지 반도체 기판을 담당하는 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성하겠다는 포부를 밝혔다. LG이노텍은 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 미디어 테크 데이를 열고 2031년까지 패키지솔루션사업 매출 3조원 시대를 열겠다며 이렇게 밝혔다. 패키지솔루션사업 매출은 지난해 1조 7200억원으로 전년 대비 약 18% 성장했고, 영업이익은 1289억원으로 82% 급등했다. 특히 LG이노텍은 AI 데이터센터와 자율주행 차량, 로봇 등 피지컬 AI에 적용되는 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 기판에 주력할 계획이다. FC-BGA는 기존 데이터센터, 스마트폰, 클라우드 등에 들어가던 모바일 앱프로세서(AP)용 기판과 달리 추론형·초대형 기기에 특화해 크기와 성능을 고도화한 반도체 기판이다. PC와 데이터센터, 자율주행차 등에 탑재되는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), AI 가속기에 적용된다. 기판 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판 양산 기술을 확보해 시장 확장을 본격화하고 있다. 황정호 패키지솔루션 마케팅담당은 “CPU 시장 성장과 함께 고객 요청이 예상보다 훨씬 많다”며 “어떤 고객과 생산능력을 배분할지 고민할 정도”라고 말했다. 고객 수요가 늘면서 LG이노텍은 구미·베트남 등 국내외 생산 거점을 대상으로 추가 증설을 검토 중이다. 글로벌 빅테크에서 장기공급계약(LTA) 요청도 쇄도하고 있어, 신규 투자 여부를 신중하게 검토할 방침이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 연평균 10.6%씩 성장해 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)에 달할 것으로 예상된다.

LG이노텍이 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 패키지솔루션 주요 제품 및 핵심 기술을 주제로 한 미디어 테크 데이를 개최하고 오는 2031년까지 패키지솔루션사업 부문의 영업이익을 1조원 규모로 육성할 것이라고 밝혔다. LG이노텍은 이날 ‘RF-SiP’(무선주파수 패키지형 시스템), ‘FC-CSP’(플립칩 칩스케일 패키지), ‘FC-BGA’(플립칩 볼그리드 어레이) 등 반도체 기판 제품 3종을 소개하며 이같이 말했다. LG이노텍 패키지솔루션 사업의 ‘효자 품목’이 된 반도체 기판은 반도체 칩을 탑재해 전기 신호와 전력을 전달하는 핵심 부품이다. 특히 글로벌 인공지능(AI) 돌풍을 맞은 빅테크 기업들의 고성능 반도체 기판에 대한 수요가 급격히 늘며 패키징솔루션 사업은 가파른 성장세를 보이고 있다. 지난해 LG이노텍 패키지솔루션사업 매출은 1조 7200억원으로 전년(1조 4600억원) 대비 약 18% 상승한 것으로 나타났다. 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82%의 상승률을 기록했다. 조지태 패키지솔루션사업부장(전무)은 “LG이노텍은 고객보다 한 발 앞서 시장의 변화를 예측하고 기술을 고도화해 나가며, 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 ‘퍼스트 무버’”라며 “차별화된 기술력을 발판 삼아 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모로 육성할 것”이라고 밝혔다. LG이노텍이 이날 가장 먼저 소개한 RF-SiP 기판은 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 다양한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. 글로벌 RF-SiP 기판 시장 점유율 65%를 차지하며 시장을 선도하고 있는 LG이노텍은 올해 얇은 두께의 슬림형 스마트폰이 모바일 업계의 트렌드로 부각되며 점유율이 80%까지 확대될 것으로 보고 있다. 또 다른 핵심 제품인 FC-CSP 기판은 칩과 기판의 크기가 비슷해 모바일 기기의 AP에 들어가는 저전력 D램(LPDDR) 등에서 소형 칩 패키지를 기판 위에 얹어 메인보드와 연결하는데 주로 사용된다. 반도체칩과 기판을 기존의 ‘와이어 본딩’ 방식이 아니라 미세한 금속 돌기인 ‘범프’로 연결해 발열을 낮추고 전력 효율을 높인 게 특징이다. 모바일 AP용으로 사용됐던 FC-CSP 기판은 최근 메모리 분야로 용처가 확장되는 추세다. 데이터를 얼마나 많이 저장하느냐가 중요했던 시대를 지나 추론형∙에이전틱 AI가 부상하면서 데이터를 실시간으로 처리하고 추론하는 고속·고밀도 처리 능력이 중요해졌기 때문이다. AI 가속기와 서버 등에 메모리용 반도체칩이 확대 적용되면서 메모리 반도체 패키징을 담당하는 FC-CSP 기판의 수요도 함께 급증하게 됐다. 이같은 추론형 AI가 실제 하드웨어에 접목되는 피지컬 AI로 확장되며 주목받는 기술이 FC-BGA 기판이다. FC-BGA 기판은 기존의 모바일 AP용 FC-CSP 기판과 성능 및 기능을 비슷하게 유지하면서 PC·노트북·차량·AI 서버·데이터센터 등의 대형 기기에 특화시킨 반도체 기판이다. FC-CSP 기판 대비 면적이 18배 이상 확대됐고 기판 층수도 6~8개에서 16~22개로 3배 이상 늘렸다. 기판의 면적이 커지고 쌓아 올려야 하는 층수가 많아질수록 공정 난이도가 높아지는데, LG이노텍은 가로·세로 85㎜ 크기의 대형 FC-BGA 기판의 양산 기술을 확보했고 120㎜ 이상의 초대면적 FC-BGA 기판도 개발 중이다. 지난 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격 선언한 LG이노텍은 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’를 통해 생산 공정 전반을 AX(AI 전환)하고 수율을 빠르게 올리고 있다. LG이노텍은 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기 및 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드급 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 시장조사기관 인텔마켓리서치에 따르면 지난해 54억 2000만 달러(약 8조 2100억원) 규모였던 글로벌 FC-BGA 기판 시장은 2032년 95억 4800만 달러(약 14조 4600억원)로 연평균 10.6%씩 성장할 것으로 예상된다. 황정호 패키지솔루션마케팅담당(상무)는 “학습형 AI에서 GPU의 비중이 압도적으로 높았다면, 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU의 비중이 더 높아질 것으로 예상된다”며 “많은 글로벌 빅테크 업체들이 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA의 새로운 사업 기회가 열리고 있는 상황”이라고 말했다.

국내 연구진이 ‘전기 먹는 하마’로 불리는 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 줄일 수 있는 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성이 기대된다. 16일 한국과학기술원(카이스트)에 따르면 기계공학과 김성진·AX(인공지능 전환)학과 이익진 교수팀이 공동으로 AI 데이터센터의 냉각 전력을 현재의 10% 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. 이 기술은 반도체 칩 내부에 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 매니폴드 구조와 머리카락보다 가는 미세 물길인 마이크로채널을 결합한 방식이다. 냉각수를 여러 지점에 동시 공급하고 다시 회수하는 구조로 냉각 효율을 높일 수 있다. 택배를 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하면 빠르게 배달할 수 있는 것처럼 냉각수의 이동 거리를 줄여 에너지 소모를 줄인다. 연구팀이 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증한 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만 6000을 기록했다. 냉각에 사용하는 에너지 1로 10만 6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 연구팀은 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 다양한 전자장치에 적용 가능하다고 설명했다.

북한이 국제사회의 대북 제재를 뚫고 엔비디아의 구식 그래픽처리장치(GPU) 등을 확보해 인공지능(AI) 분야에서 연구 성과를 내고 있다는 분석이 나왔다. 김민정 국가안보전략연구원 첨단기술전략센터장이 16일 발표한 ‘북한 AI 역량 평가와 안보적 함의-음성 AI 기술과 연산 환경을 중심으로’ 보고서에 따르면 북한 김일성종합대학, 국가과학원, 리과대학 등 연구기관은 엔비디아의 테슬라 P100, 지포스 RTX 2070 등 그래픽처리장치와 퀄컴의 스냅드래곤 820 등을 신경망, 음성합성, 억양 식별 등 분야에 활용했다. 언급된 장비들은 모두 2016~2018년에 출시된 것이며 미국의 포괄적 대북 수출 통제 조치에 따라 북한 반입이 금지돼 있다. 그러나 북한은 중국 등 제3국을 통해 중고 장비 등을 확보한 것으로 추측된다. 실제로 북한 연구기관이 공개한 보고서에는 엔비디아의 테슬라 P100, RTX 2070을 사용했다고 밝힌 대목이 있는 것으로 알려졌다. 북한이 AI 기반 시설을 보유하고 있다고 보기 어렵지만, 연구소급 서버와 민수용 그래픽카드를 통해 감시·식별·음성처리·영상추적 기능을 반복 실험할 수 있는 최소 연산 여건을 확보한 것이라는 해석이 나온다. 김 센터장은 또 북한 연구진이 휴대전화에 퀄컴의 스냅드래곤 820을 사용한 데 대해서는 북한의 인공지능 연구가 서버 장비 학습 이외에도 소형 장비 검증 단계에 진입했음을 시사한다고 분석했다. 그는 북한의 AI 장비·환경에 대해 “구세대 GPU, 민수용 그래픽카드, 휴대 단말기급 연산칩을 활용한 특정 임무형 AI 기능 구현 단계로 평가된다”며 “안면인식, 음성합성, 억양 식별, 영상 추적 등 특정 임무 기능을 구현할 수 있는 수준”이라고 설명했다. 구식 엔비디아 GPU, 군사력 증강에 영향 미칠까북한이 국제사회의 제재를 뚫고 엔비디아 등 유력 업체의 GPU를 확보할 루트를 얻었다면 이는 군사력 향상에도 영향을 미칠 가능성이 있다. 김 센터장이 언급한 대로 AI가 가장 먼저 쓰이는 분야는 폐쇄회로(CC)TV의 얼굴인식이나 위성사진 분석, 차량 번호판 인식 등이다. 이러한 분야는 향후 사람 대신 AI가 전장에서 특정 차량이나 인물을 자동 탐지하도록 만들 수 있다. 더불어 북한은 우크라이나 전쟁에 러시아를 위한 파병을 보낸 뒤 실전에서 드론의 성능과 사용법 등을 숙지했다. 비록 구식 GPU이긴 하나 이를 이용한 AI 연구는 드론의 영상을 자동 분류하거나 이동 물체를 추적하도록 하는 시스템 연구에 활용될 가능성이 있다. 이 밖에도 이미 북한이 전 세계에 입증한 사이버 테러와 해킹 능력이 AI와 만나 대량 데이터를 분류하고 피싱 메시지를 자동으로 생성하게 하거나 악성코드를 심는 작업 등이 수월해질 수 있다. 다만 현재 북한이 우회 경로로 입수했다고 추정되는 엔비디아 GPU 장비만으로는 최첨단 무기를 설계하거나 기존 무기를 혁신적으로 바꾸기는 어렵다. 따라서 전문가들은 북한이 확보한 엔비디아 장비가 소형 장비 및 드론 영상 분석, 얼굴·인물 식별, 사이버 작전 지원 등에 활용될 가능성이 있다고 전망한다. 한국 군사력 5위, 북한은?한편 북한의 군사력은 전 세계 145개국 중 31위로 평가됐다. 군사력 평가기관 글로벌파이어파워(GFP)는 2026년 한국의 국방력을 5위, 북한을 31위로 평가했다. GFP는 △총인구, 군사조직 규모 △항공기, 헬기, 전차, 포, 함정 등 장비의 수 △국방비, 구매력 평가(PPP), 외환 및 금 보유고 등 재정 △공항, 항구, 터미널, 철도, 도로 등 사회기반 시설 △석유 생산량 및 소비량 등 자원 △국토 면적, 해안선 길이 등을 고려해 국가별 순위를 정한다. 대다수의 평가 항목에서 한국이 북한을 크게 앞서지만, 병력 규모 면에서는 북한의 상비군(약 132만명)이 한국(약 45만명)보다 약 3배 앞서는 것으로 나타났다. 다만 전시 때 병력을 보충하고 국가 방위력을 유지하는 핵심 지표인 예비군 규모는 한국이 앞선다. 한국의 예비군 동원력은 310만명으로 세계 3위로, 북한(56만명)과의 격차가 5배에 이른다. GFP는 핵무기 등 비대칭전력과 사이버·드론 전력은 군사력 평가에 반영하지 않았다. 그럼에도 기동력·화력·정밀 타격 능력 등에서 한국이 북한을 압도해 실질적인 억지력을 갖췄다는 평가가 나온다.

정부가 인공지능(AI) 반도체 생태계 주도권 확보를 위해 8000억원을 들여 국산 AI칩 10종 개발에 나선다. 삼성전자도 프로젝트에 동참한다. 산업통상부는 15일 서울 서초구 엘타워에서 ‘2026 M.AX(제조업 AI 전환) 얼라이언스 AI 반도체 상반기 총회’를 열고 ‘반도체 제조지원 태스크포스(TF)’를 발족했다. TF는 국산 AI칩의 설계·제조·실증 과정에서 필요한 협력 체계를 구축해 국산 온디바이스 AI칩 개발을 지원한다. 산업부는 국내 파운드리 기업 삼성전자와 시높시스·케이던스를 비롯한 설계자산(IP) 기업, 한국산업기술기획평가원(KEIT) 등 TF에 참여하는 11개 기관과 업무협약(MOU)을 체결했다. TF는 국내 팹리스(반도체 설계 전문회사)를 대상으로 개발 비용 중 가장 큰 비중을 차지하는 반도체 IP 구매 비용과 설계 소프트웨어, 라이선스 등을 지원한다. K온디바이스 사업으로 개발된 AI칩이 일정 지연 없이 제작·실증에 들어갈 수 있도록 파운드리 기술지원, 제조라인 할당 등을 구체화한다. 이 사업에는 국비 5111억원을 포함해 8002억원이 투입된다. 산업부는 국산 AI칩을 즉시 상용화할 수 있도록 온디바이스 AI칩 10종 개발을 지원하고, 개발된 칩을 완제품에 탑재해 실증할 계획이다. 삼성전자는 TF에서 국내 팹리스 생태계를 확장하는 역할을 맡을 것으로 기대된다. 김성열 산업부 산업성장실장은 “이번 협약으로 수요기업이 시장의 요구를 반영해 앞에서 당겨 주고, 반도체 IP사와 파운드리가 첨단 설계·제조 기반을 뒷받침해주는 온디바이스 AI 반도체 제조 생태계가 조성됐다”며 “국산 첨단 AI 반도체가 M.AX를 주도할 수 있도록 정부의 정책 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

삼성전기가 인공지능(AI) 시대의 핵심 전자부품으로 꼽히는 ‘실리콘 커패시터’ 시장 공략을 본격화한다. 부품 단품 판매를 넘어 차세대 AI 서버용 기판과 부품을 동시에 맞춤 공급하는 ‘토털 솔루션’ 전략으로 글로벌 주도권에 다가서겠다는 구상이다. 김원기 삼성전기 실리콘 커패시터 그룹장은 지난 11일 서울 중구 삼성전자 기자실에서 제품 세미나를 열고 이런 전략을 공개했다. 김 그룹장은 “AI 인프라 투자 확대로 실리콘 커패시터를 활용한 전력 안정화 솔루션의 중요성이 커지고 있다”며 “AI 반도체 패키지 기판과 MLCC(적층세라믹커패시터), 실리콘 커패시터까지 일괄 공급할 수 있는 유일한 기업이 삼성전기”라고 설명했다. 커패시터는 전기를 잠시 저장했다가 반도체가 필요로 할 때 안정적으로 공급하는 ‘전력 댐’ 역할을 하는 필수 부품이다. AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 고밀도 전자장치의 안정성을 높이는 실리콘 커패시터가 차세대 핵심 부품으로 부상했다. 기존 MLCC는 세라믹판을 적층하는 구조상 두께에 한계가 있지만, 실리콘 커패시터는 반도체 제조 공정을 응용해 최소 약 40㎛(마이크로미터) 수준의 초박형으로 제작할 수 있다. 덕분에 칩에 가장 근접한 반도체 패키지 내부나 칩 하단에 탑재가 가능해, 전력 손실을 최소화하고 공간 효율을 극대화할 수 있다. 특히 삼성전기는 기판과 부품의 통합 공급이 가능하다는 차별점을 갖고 있다. 부품을 기판에 장착하거나 내장하는 과정에서 불량이 발생하면 업체 간 책임 공방으로 제품 출시가 지연되기 쉬운데, 삼성전기는 두 솔루션을 함께 공급해 빅테크 고객사의 개발 기간을 대폭 단축할 수 있다. 실제 지난달 미국 빅테크 기업과 1조 5570억원 규모의 첫 대규모 공급 계약을 체결했다. 시장조사기관 모도르 인텔리전스에 따르면 세계 실리콘 커패시터 시장은 올해 23억 달러(약 3조 5000억원)에서 2031년 32억 4000만 달러(약 5조원)로 확대될 전망이다. 

삼성전기가 인공지능(AI) 시대의 핵심 전자부품으로 꼽히는 ‘실리콘 커패시터’ 시장 공략을 본격화한다. 단순히 부품 단품을 파는 구조를 넘어, 차세대 AI 서버용 기판과 부품을 한 번에 맞춤형으로 공급하는 ‘종합 솔루션’으로 글로벌 시장 주도권을 선점하겠다는 전략이다. 14일 삼성전기에 따르면 김원기 실리콘 커패시터 그룹장은 지난 11일 서울 중구 삼성전자 기자실에서 열린 제품 세미나에서 “AI 인프라 투자 확대로 실리콘 커패시터를 활용한 전력 안정화 솔루션의 중요성이 커지고 있다”며 “AI 반도체 패키지 기판과 기존 주력 제품인 적층세라믹커패시터(MLCC), 그리고 실리콘 커패시터까지 제품 일체를 일괄 공급할 수 있는 유일한 기업이 바로 삼성전기”라고 강조했다. 커패시터는 전자제품 안에서 전기를 잠깐 저장했다가 반도체가 필요로 할 때 안정적으로 제공하는 물탱크 역할을 하는 필수 부품이다. 최근 AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 폭증하면서 이들 고밀도 전자장치의 안정성을 획기적으로 높이는 실리콘 커패시터가 주력품으로 부상했다. 기존 MLCC는 세라믹판을 쌓아 만들어 두께에 한계가 있지만, 실리콘 커패시터는 반도체 제조 공정을 응용해 최소 약 40㎛(마이크로미터) 수준으로 얇게 만들 수 있다. 두께가 초박형인 덕분에 칩과 가장 가까운 반도체 패키지 내부나 칩 아래에 탑재할 수 있어 전력 손실을 최소화하고 공간 활용도를 극대화한다. 고온·고전압에서도 안정적인 신뢰성도 강점이다. 이 같은 기술력을 바탕으로 삼성전기가 내세운 차별화 전략은 기판과 부품의 일괄 제안이다. 부품을 기판에 장착하거나 내장하는 과정에서 불량이 발생하면 기판 업체와 부품 업체 간 책임 공방으로 제품 출시가 지연되기 쉽다. 삼성전기는 두 가지 솔루션을 모두 통합 공급할 수 있어 글로벌 빅테크 고객사의 개발 기간을 극적으로 단축해 준다. 실제로 삼성전기는 지난달 미국 빅테크 기업에 1조 5,570억 원 규모를 공급하는 첫 대규모 계약을 맺으며 경쟁력을 입증했다. 향후 실리콘 커패시터 시장은 AI 인프라 투자 확대와 함께 급성장할 전망이다. 시장조사기관 모도르 인텔리전스에 따르면 글로벌 시장 규모는 올해 23억 달러(약 3조 5000억원)에서 2031년 32억 4000만 달러(약 5조원)로 커질 것으로 관측된다. 그간 이 시장은 파운드리 1위 기업인 대만 TSMC와 일본 무라타 등 소수 기업이 장악해 왔다. 삼성전기는 통신 모듈 사업 등으로 쌓은 반도체 공정 기술과 세계 2위인 MLCC 역량을 바탕으로 시장 판도를 뒤흔들겠다는 구상이다. 김 그룹장은 “금세 성과를 보일 수 있었던 것은 기존 사업 기반의 빠른 대처에 더해 패키지 기판과 실리콘 커패시터를 모두 공급할 수 있는 ‘토털 솔루션’ 역량 덕분”이라며 “고객사별 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 맞춤형 역량과 차별화된 품질 보증 경쟁력으로 시장 주도권을 잡을 것”이라고 강조했다.

TSMC가 글로벌 파운드리(반도체 위탁생산) 시장에서 70%를 넘는 점유율로 독주 체제를 굳히면서 삼성전자와의 격차가 더욱 벌어졌다. 12일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 세계 파운드리 시장 1위인 TSMC는 1분기 매출 358억 5500만달러를 기록하며 점유율 72.3%를 차지했다. 전년 동기 대비 매출은 40.5% 증가했고 점유율은 4.6% 포인트 상승했다. 반면 삼성전자는 매출 32억 100만달러, 점유율 6.5%를 기록했다. 매출은 전년 동기보다 10.6% 증가했지만 점유율은 1.2% 포인트 하락했다. 양사 간 격차는 더욱 확대됐다. TSMC와 삼성전자의 점유율 차이는 지난해 1분기 59.9% 포인트에서 올해 65.8% 포인트로 벌어졌다. 삼성전자를 추격하는 중국 SMIC는 매출 25억 500만달러, 점유율 5.1%를 기록하며 삼성전자와의 격차를 1.4% 포인트까지 좁혔다. 업계에서는 AI 반도체 시장이 급성장하는 과정에서 TSMC가 엔비디아, AMD, 애플, 브로드컴 등 주요 고객사의 첨단 공정 수요를 사실상 독점하면서 시장 지배력을 더욱 강화하고 있다는 분석이 나온다. 삼성전자는 3나노 게이트올어라운드(GAA) 공정 양산을 세계 최초로 시작했지만 수율과 고객 확보 측면에서 기대만큼 성과를 내지 못하면서 점유율 확대에 어려움을 겪고 있다. 한편 한진만 삼성전자 DS부문 파운드리사업부장(사장)은 이날 임직원 대상 경영현황 설명회에서 현재의 위기를 인정하면서도 중장기 경쟁력 회복 의지를 밝혔다. 한 사장은 “파운드리 사업의 흑자 전환은 내년에도 쉽지 않아 보인다”며 “2028년에는 흑자 달성 가능성이 높다”고 말했다. 최근 증권가에서는 비메모리 사업의 적자 폭 축소와 함께 내년 흑자 전환 가능성도 제기했지만 회사 내부에서는 보다 보수적인 전망을 내놓은 셈이다. 그는 적자 지속의 원인으로 모바일 중심 사업 구조 탈피 지연, 기술 완성도 부족, 낮은 수익성의 수주 구조, 레거시 공정 운영 전략 미흡 등을 지목했다. 특히 “적자를 만든 것은 결국 경영진의 책임”이라며 사업 체질 개선을 통해 수익성을 높이겠다는 의지를 드러낸 것으로 전해졌다. 삼성전자는 향후 선단 공정 경쟁력 확보와 주력 공정 사업 기반 강화를 동시에 추진한다는 계획이다. 현재 수익을 내고 있는 8인치(구형) 파운드리 사업에 대해서도 시장 경쟁 심화를 이유로 단계적 축소 방침을 밝혔다. 대신 2나노 이하 첨단 공정과 AI 반도체 생산 역량에 집중해 수익성 중심의 사업 구조를 구축한다는 전략이다. 실제 삼성전자는 미국 텍사스주 테일러 공장에 2나노 공정을 적용한 생산시설을 구축 중이며, 내년부터 테슬라 차세대 AI6 칩 양산에 나설 것으로 전망된다. 엔비디아 플랫폼에 탑재되는 그록(Groq)의 언어처리장치(LPU) 생산도 맡고 있으며, 최근에는 구글 차세대 TPU 핵심 부품 수주 가능성도 거론된다.

삼성전자가 구글의 차세대 인공지능(AI) 칩 생산 일부를 맡게 될 전망이다. 구글은 10세대 텐서처리장치(TPU)의 핵심 부품 생산을 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산) 사업부에 맡기는 방안을 논의 중이라고 미 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션이 복수 소식통을 인용해 11일(현지시간) 보도했다. 구글은 ‘아이스피시’라는 코드명으로 알려진 이 TPU를 부품별로 TSMC와 삼성전자에 나눠 맡길 방침이다. 연산을 담당하는 메인 프로세서는 TSMC의 1.4나노미터(㎚·10억분의 1m) 공정을 통해 생산하고, 삼성전자는 이와 고대역폭메모리(HBM)를 연결하는 핵심 부품인 메모리 입출력 다이(I/O Die)를 2㎚ 공정으로 생산하는 방안이 유력하다. 최신 AI 칩은 방대한 데이터를 끊임없이 처리하기 위해 연산 장치와 메모리 사이의 데이터 소통을 돕는 연결 부품의 역할이 매우 중요하다. 구글이 삼성전자에 이 부품 생산을 위탁하는 데는 세계 1위 메모리 반도체 생산기업인 삼성전자가 HBM을 비롯한 메모리의 특성과 규격을 완벽하게 이해하고 있다는 점도 고려한 것으로 추정된다. 이에 따라 삼성전자 메모리 사업부가 HBM을 공급하고, 파운드리 사업부가 입출력 다이를 찍어낸 뒤 이를 메인 프로세서와 조립하는 첨단 패키징까지 처리하게 될 가능성도 제기된다. 구글은 현재 대만의 반도체 설계기업 미디어텍과 함께 아이스피시 칩을 설계 중이며 2028년 이 칩을 본격 양산할 계획이다.