‘인공지능(AI) 반도체의 왕’으로 불리는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 19일(현지시간) “삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)를 데스트 중”이라면서 “삼성은 매우 비범한 기업”이라고 호감을 드러냈다. 그의 말 한마디에 삼성전자 주가는 6% 가까이 상승했다. 이날 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2024’에서 황 CEO는 전 세계 미디어와 간담회를 갖고 이렇게 말했다. 엔비디아는 AI 고속 연산에 필수적인 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 기업으로, 전 세계 AI칩 시장의 80% 이상 독식한다. 이 때문에 세계 반도체 업계는 ‘엔비디아와 협력하느냐’ 여부에 따라 희비가 갈리고 있다. 엔비디아의 AI용 GPU 성능을 극대화하려면 HBM이 필수인데, 현재 SK하이닉스가 엔비디아 필요량의 대부분을 공급하고 있다. 황 CEO는 ‘삼성전자 HBM을 사용하는가’라는 질문에 “아직 쓰지 않는다”면서도 “(엔비디아 GPU에 탑재 가능한지) 삼성 제품을 테스트하고 있으며 (채택에) 기대가 크다”고 밝혔다. 그러면서 “HBM은 매우 복잡하고 어려운, 기술적인 기적과도 같다. 그들은 겸손하다”며 삼성과 SK 모두 에둘러 치켜세웠다. 인간과 같은 수준의 AGI(범용인공지능)가 언제 나올 수 있을지에 대한 물음에는 “5년 이내에 등장할 것”으로 전망하면서도 “이 용어를 어떻게 정의하느냐에 달라진다”고 말을 아꼈다. ‘젠슨 황 효과’ 덕분에 20일 코스피에서 삼성전자는 전일보다 5.63% 상승한 7만 6900원으로 장을 마쳤다.

엔비디아는 AI 시대에 가장 가치가 치솟은 기업입니다. 현재의 AI 기술 중 상당 부분이 이 회사가 만든 GPU에 의존하고 있기 때문입니다. 오래전부터 GPU의 병렬 연산을 위해 CUDA 코어와 소프트웨어를 공개했고 이를 AI 연산에 활용하는 생태계를 구축해 왔기 때문에 지금 와서 다른 회사의 하드웨어로 이를 대체하기 힘든 것이 현실입니다. 오랜 경쟁자인 AMD도 데이터 센터 GPU를 계속 공개하고 있고 인텔도 새로운 AI 시장 공략을 위해 GPU를 공개했지만, 시장을 먼저 선점한 엔비디아의 아성을 깨뜨리기는 쉽지 않습니다. 이런 상황에서 새로 공개한 블랙웰 GPU는 반도체 미세 공정의 한계를 극복하고 AI 연산 성능을 높여 누구도 따라잡기 쉽지 않은 경쟁력을 유지하려는 의도로 풀이됩니다. 블랙웰 GPU는 TSMC의 4nm 공정의 개량형인 4NP 공정으로 제조되었습니다. 3nm 공정을 적용하지 않은 이유는 확실치 않지만, 비용 및 공급 부족 등이 이유가 된 것으로 보입니다. 하지만 그런 만큼 트랜지스터 집적도를 전 세대인 호퍼 (Hopper)보다 더 높이기 힘든 상황입니다. 800억 개의 트랜지스터를 집적한 호퍼 H100 GPU는 4nm 공정에서 다이(die, 웨이퍼에서 잘라낸 반도체 칩) 면적이 814㎟에 달합니다. 이는 현재 반도체 제조 기술에서 이론적인 다이 크기의 한계치에 거의 근접한 것으로 더 크기를 늘리기 쉽지 않습니다. 따라서 블랙웰 B200은 두 개의 다이를 연결하는 방법으로 2080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 이런 접근법은 최근 점점 일반적인 추세가 되고 있습니다. 공정 미세화의 한계에 부딪힌 반도체 제조사들은 하나의 큰 칩 대신 여러 개의 작은 칩인 칩렛을 연결해 거대한 크기의 프로세서를 만들고 있습니다. 인텔, AMD, 애플이 모두 이 방법을 사용했고 이번에는 엔비디아도 이 방식을 적용해 트랜지스터 집적도를 대폭 늘렸습니다. 블랙웰 B200은 AI 연산에서 전 세대인 H100과 비교해서 최대 5배인 20페타플롭스의 성능을 지니고 있습니다. 물론 칩을 두 개 붙인 점을 생각하면 실제 성능은 2.5배라고 할 수 있는데, 실은 FP 8 연산의 절반 정도의 자원을 소모하는 FP 4 연산에서 그렇다는 이야기로 FP 8 기준으로 보면 AI 연산 능력은 절반 수준인 10페타플롭스가 최대입니다. 결국 칩 하나의 성능은 사실 1.25배 정도로 트랜지스터 수 증가를 생각하면 딱 그 정도의 성능 증가인 셈입니다. 하지만 그렇다고 해서 블랙웰이 아무 의미 없는 꼼수에 지나지 않는 것은 아닙니다. FP 4 연산만 해도 충분한 경우 AI 연산 속도를 크게 높일 수 있고 심지어 FP 4와 FP 8 연산의 중간을 원하는 고객을 위해 FP 6까지 지원하는 기능을 갖춰 더 유연한 AI 연산이 가능합니다. 그보다 더 중요한 점은 AI 경쟁이 격화되면서 어떤 비용을 치르더라도 남들보다 앞서기를 원하는 고객을 위해 성능을 높일 수 있는 다양한 옵션을 제공하고 있다는 것입니다.예를 들어 블랙웰은 기반 GB 200은 그레이스 슈퍼칩 CPU 한 개와 두 개의 B200 GPU를 하나로 묶어 최대 40페타플롭스의 AI 연산 능력을 갖고 있습니다. 물론 그만큼 비싸고 전력 소모도 엄청나지만, AI 개발에 사활을 걸고 있는 기업이 많아 오히려 수요 대비 공급이 부족할 것으로 예상됩니다. 그리고 이 경우 HBM의 수요가 크게 늘어 우리나라 메모리 업계에도 호재가 될 것입니다. B200 GPU는 24GB HBM3e를 8개나 탑재해 192GB의 메모리 용량을 갖고 있고 GB200는 그 두 배인 384GB의 HBM3e 메모리를 지니고 있기 때문입니다. 여기서 화룡점정을 찍는 것 같은 소식은 비용에 상관없이 최강의 성능이 요구하는 고객을 위한 서버 랙 시스템인 GB 200 NVL 72 노드입니다. 하나의 서버 랙에 두 개의 GB 200을 탑재한 서버 트레이 18 유닛을 쌓아서 총 72개의 B200 GPU를 장착한 시스템으로 강력한 대규모 AI 연산을 위한 슈퍼컴퓨터라고 할 수 있습니다. 다만 이 경우 엄청난 전력을 소모하기 때문에 공랭 쿨러 대신 수랭 쿨러를 사용해야 시스템 발열을 처리할 수 있습니다.그런데 이렇게 많은 프로세서를 사용해 대규모 연산 시스템을 구축하는 경우 데이터를 공유하고 작업을 분산하는 과정이 새로운 문제로 떠오르게 됩니다. 이 과정에서 병목현상이 생기면 전체 시스템의 성능이 크게 저하되는 것입니다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 아예 NVLINK 스위치라는 새로운 네트워크 전용 프로세서를 만들었습니다. 그리고 NVLINK 스위치 프로세서를 서버 트레이 하나에 두 개씩 넣어서 총 14.4TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 이런 트레이가 9개가 있기 때문에 GB 200 NVL 72 노드 한 개가 130TB/s에 달하는 거대한 프로세서 간 대역폭을 확보할 수 있습니다. 덕분에 갈수록 커지고 있는 대규모 AI 학습 데이터를 더 효과적으로 처리하고 학습을 빨리할 수 있게 됐습니다. 마지막으로 GB 200 NVL 72 노드를 여러 대 연결하면 엑사플롭스급 AI 슈퍼컴퓨터 구축이 가능합니다. 물론 비용도 에너지 소모량도 엄청나지만, 역시 수요는 충분할 것으로 예상됩니다. 블랙웰 GPU를 보면 AI 하드웨어가 본격적인 산업화 시대에 도달했다는 것을 알 수 있습니다. 과거 GPU는 게임용으로 많이 사용되었고 초기 AI 연산용 GPU도 이것과 크게 다르지 않았으나 최근 나오는 데이터 센터 GPU는 산업용 및 연구용으로 특화되어 관련 분야에 종사하는 사람이 아니라면 직접 한 번 보거나 다뤄보기 어려운 물건이 됐습니다. 블랙웰 GPU는 대규모 데이터 처리와 AI 연산에 적합한 데이터 센터 GPU로 AI 혁명을 한 단계 앞당길 제품이 될 것으로 보입니다.

“미래에 움직이는 모든 것은 로봇이 될 것입니다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2024) 기조연설에서 기대를 모았던 차세대 인공지능(AI) 칩을 소개한 뒤 AI의 미래 종점인 로봇 사업에 대한 비전을 내비쳤다. AI 칩 ‘큰손’으로 떠오른 엔비디아가 자체 플랫폼을 통해 AI 생태계를 구축한 뒤 성장 가능성이 큰 휴머노이드 로봇 시장에서도 영향력을 확대하겠다는 포부를 밝힌 것이다. 검은 가죽점퍼를 입고 연단에 선 황 CEO는 이날 1만 6000여명의 관중 앞에서 엔비디아가 그리는 큰 그림의 시작점이 될 새로운 플랫폼 ‘블랙웰’ 기반의 AI 칩을 선보였다.2080억개의 트랜지스터로 가득 메운 이 칩은 현존하는 최고 AI 칩인 엔비디아 ‘H100’(호퍼 기반)에 비해 연산 처리 속도가 2.5배 더 빠르다. 두 개의 그래픽처리장치(GPU·B200)를 연결해 하나의 칩처럼 작동하는 방식이다. H100을 사용하면 생성형 AI GPT 모델을 훈련시키는 데 90일 동안 8000개의 GPU가 필요하지만 블랙웰 GPU는 같은 기간 2000개만 사용하면 된다는 게 그의 설명이다. 황 CEO는 “호퍼는 매우 환상적이었지만 우리는 더 큰 GPU를 원한다”며 “블랙웰은 이 새로운 산업 혁명을 구동하는 엔진이 될 것”이라고 강조했다. 엔비디아가 구상하는 제품은 생성형 AI의 대규모 연산이 가능한 일종의 ‘슈퍼컴퓨터’(GB200 NVL72)다. 블랙웰 GPU 2개에 중앙처리장치(CPU)를 연결한 ‘슈퍼칩’(GB200)을 36개 쌓아 올린 뒤 시스템 최적화를 통해 성능을 극대화하겠다는 계산이다. 대만 파운드리(위탁생산) 업체인 TSMC의 4㎚(나노미터·10억분의 1m) 공정으로 만들어진 뒤 올 연말부터 공급될 예정이다.엔비디아가 새 AI 칩 가격을 밝히지는 않았지만 기존 제품 가격을 감안하면 5만 달러(약 6700만원) 수준일 것이란 전망이 나온다. 황 CEO는 “(첫 제품은) 수천만 달러에 달할 것”이라고 농담을 하기도 했다. 엔비디아는 블랙웰이 최대 10조개의 매개변수(파라미터)를 가진 대규모 언어모델(LLM)에서 생성형 AI를 구축하고 실행할 수 있을 것이라 보고 있다. 파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하는 신경 연결 역할을 한다. 파라미터가 많을수록 AI 성능이 뛰어나다고 평가받는다. 오픈AI가 개발한 생성형 AI GPT-4의 파라미터 수치가 공개되지 않았지만 5000억개 정도로 알려져 있다. 산술적으로는 블랙웰이 이보다 20배 뛰어난 AI 모델도 지원할 수 있다는 얘기다. AI 기술이 궁극적으로 지향하는 로봇 플랫폼을 지원하겠다는 것도 이러한 성능에 대한 자신감 때문이다. 황 CEO는 이날 무대에 자체적으로 훈련시킨 로봇 ‘오렌지’와 ‘그레이’를 등장시키고, 로봇 훈련이 가능한 ‘프로젝트 그루트’(GR00T)를 공개했다.

SK하이닉스가 고대역폭 메모리(HBM) 5세대 신제품인 HBM3E D램을 세계 최초로 대규모 양산해 이달 말부터 제품 공급을 시작한다고 밝혔다. 미 반도체 기업인 엔비디아의 차세대 인공지능(AI)칩 ‘블랙웰’ 공개에 발맞춘 행보로 보인다. 19일 SK하이닉스는 초고성능 AI용 메모리 신제품인 HBM3E를 메모리 업체 중 가장 먼저 양산해 이달 말부터 납품을 시작한다고 밝혔다. 지난해 8월 HBM3E 개발을 알린 지 7개월 만이다. 고객사를 따로 밝히진 않았지만 세계 최대 반도체 회사인 엔비디아에 해당 제품을 공급할 전망이다.SK하이닉스에 따르면 HBM3E는 속도와 발열 제어 등 AI 메모리에 요구되는 모든 부문에서 세계 최고 성능을 갖췄다. 초당 최대 1.18테라바이트(TB)의 데이터를 처리하며 이는 풀고화질(FHD)급 영화(5GB) 230편 분량이 넘는 데이터를 1초 만에 처리하는 수준이다. SK하이닉스는 “HBM3에 이어 현존 D램 최고 성능이 구현된 HBM3E 역시 가장 먼저 고객에게 공급하게 됐다”면서 “HBM3E 양산도 성공적으로 진행해 AI 메모리 시장에서의 경쟁 우위를 이어 가겠다”고 강조했다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 끌어올린 고성능 메모리다. 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)-5세대(HBM3E) 순으로 개발되고 있으며 HBM3E는 HBM3의 확장 버전이다. 앞서 세계 D램 3위 업체인 마이크론 테크놀로지가 지난달 26일(현지시간) 올해 2분기 출시 예정인 엔비디아의 H200 그래픽처리장치(GPU)에 탑재될 HBM3E 양산을 시작했다고 발표했으나 실제 HBM3E 납품을 위한 대량 양산은 SK하이닉스가 처음인 것으로 알려졌다. 한편 HBM 시장은 현재까지 SK하이닉스와 삼성전자가 양분하고 있다. 대만 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스가 53%, 삼성전자 38%, 마이크론 9%로 추정된다. 올해 HBM3E 시장이 열리면서 경쟁이 치열해질 전망이다.

프리미엄 TV 시장에서 1, 2위를 달리는 삼성전자와 LG전자가 인공지능(AI) 기술로 무장한 TV 신제품으로 자존심 대결을 펼친다. TV 안에 심어 놓은 AI 프로세서가 알아서 저해상도 영상을 고화질로 바꿔 주고 음향도 시청 환경에 맞게 최적화해 주는 기술로 스마트폰, PC에 이어 TV에서도 ‘온디바이스 AI’ 경쟁이 본격 시작됐다. 삼성전자는 2024년형 ‘네오 퀀텀닷발광다이오드’(QLED) TV와 유기발광다이오드(OLED) TV 신제품을 15일 국내시장에 출시한다고 13일 밝혔다. 용석우 삼성전자 영상디스플레이사업부장(사장)은 서울 서초사옥에서 열린 TV 신제품 출시 행사에서 “온디바이스 AI를 바탕으로 작동하는 삼성 AI TV는 데이터 처리가 빠르고 개인의 정보를 안전하게 지켜 주며 자원 사용도 줄일 수 있다”면서 “AI TV 시대를 열어 가겠다”고 말했다. 삼성 AI TV에서 두뇌 역할을 하는 핵심 칩은 자체 개발한 ‘3세대 AI 8K 프로세서’로 2024년형 네오 QLED 8K TV에 탑재된다. 전년 대비 8배 많은 512개 뉴럴 네트워크는 저화질 영상을 더 선명하게 해 주는 역할을 한다. 신경망처리장치(NPU) 속도는 두 배 빨라졌다. TV로 야구, 축구 등 스포츠를 시청할 때도 AI가 종목을 자동으로 감지한 뒤 공의 움직임을 파악하기 때문에 아무리 빨리 공이 움직이더라도 화면에서 사라지지 않는다. 음향 기술에도 AI를 접목했다. TV 내부에 탑재된 마이크가 청소기 소음 등 외부 소음을 인식해 사운드를 최적화하는 기술, 각 콘텐츠의 음향 차이를 감지한 뒤 대화 내용이 배경음에 묻히지 않게 전달하는 기술도 적용됐다. 용 사장은 “스포츠 중계, K팝 콘서트 영상을 현장 맨 앞에 앉아 직관하는 듯한 경험을 즐길 수 있다”고 설명했다.LG전자도 AI 성능을 강화한 2024년형 LG 올레드 TV와 ‘퀀텀닷 나노셀 발광다이오드’(QNED) TV를 이날부터 홈페이지를 통해 판매한다고 밝혔다. 최상위 라인업인 LG 올레드 에보(M4·G4) 시리즈에는 전작(알파9) 대비 성능이 4배 강력해진 알파11 프로세서가 장착됐다. 그래픽 성능과 프로세싱 속도가 각각 기존보다 70%, 30% 향상됐다고 한다. 픽셀 단위까지 세밀하게 분석해 저화질을 보다 선명하게 해 준다. LG TV 중에서는 처음으로 온라인 동영상 서비스(OTT) 콘텐츠 영상도 실시간으로 화질을 보정해 준다. 배경음에 묻힌 등장인물의 음성을 명확하게 전달해 주는 기능도 처음 적용됐다. 프리미엄 시장에서 80%에 가까운 점유율을 차지하고 있는 두 업체가 AI TV로 승부수를 띄운 배경에는 무섭게 치고 올라오는 중국 업체의 추격을 뿌리치려는 목적도 있다. 용 사장은 “AI만 놓고 보면 중국도 (기술) 수준이 굉장히 올라와 있다”면서 “중국 업체의 TV에 AI가 적용될 때 어떤 영향이 있을지 연구하고 있다. 격차를 더 벌려 나갈 생각”이라고 말했다.

생성형 인공지능(Gen AI)에 대한 글로벌 경쟁이 AI 반도체 수요 급증으로 이어지고 있다. 현재 AI 반도체 시장의 독보적인 리더는 미국의 반도체 회사 엔비디아다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하면서 엔비디아 시가총액은 2조 달러를 넘었다. 작년 6월 1조 달러를 넘어선 뒤 불과 9개월 만의 일이다. 엔비디아가 감당하지 못할 만큼 지구촌의 AI 반도체 수요가 폭증한 덕분이다. 최근 오픈AI가 텍스트로 동영상을 생성하는 소라 서비스를 예고했다. 현재의 챗GPT서비스에 비해 소라는 스케일이 다른 연산 수요를 일으키게 된다. 이 때문에 엔비디아 주가는 당분간 오를 수밖에 없다. 엔비디아 주가가 뛰면서 경쟁사 AMD의 주가도 따라 오르고 있다. 엔비디아 반도체가 많이 팔리면 중앙처리장치(CPU) 칩 수요도 올라가는데, 이 시장을 주도하는 기업이 인텔과 AMD인 것이다. 특히 AMD는 낙후된 자체의 반도체 생산 라인을 고집해 온 인텔과 달리 일찌감치 생산 파트를 매각하고 대만 반도체 위탁생산(파운드리) 기업 TSMC의 최신 공정을 사용해 왔다. 이 때문에 AMD의 가성비가 인텔에 비해 좋아 x86 기반의 CPU 시장 점유율을 높여 왔다. 엔비디아 수요가 증가하면 AMD 서버용 CPU 수요도 증가한다. 이에 더해 AMD가 엔비디아에 가장 근접한 GPU 제품을 출시하면서 시장 가치가 빠르게 오르고 있다. 사실 AI 반도체칩 설계 기술은 이제 대단한 기술은 아니다. AI 연산의 상당 부분을 차지하는 매트릭스 연산을 병렬적으로 처리하는 코어를 설계하고 이 코어 가까이에 처리할 데이터를 가능한 한 많이 올려놓을 고속 메모리를 배치하는 것이다. 모든 빅테크 회사들이 자체 AI 반도체를 이미 가지고 있다. 하지만 중요한 것은 다수의 이런 AI 반도체칩들 위에서 Gen AI 모델을 구동하는 소프트웨어다. 이 소프트웨어는 엔비디아가 2000년대부터 개발해 확산시킨 CUDA가 독보적이다. 이 CUDA 때문에 엔비디아가 독점에 가까운 95%의 시장 점유율을 가지는 것이다. 엔비디아 의존도가 큰 마이크로소프트와 메타 같은 회사들은 AMD 소프트웨어가 CUDA와 근접한 성능을 내도록 도와 왔다. AMD 주가가 빠르게 오르는 것은 AMD가 엔비디아에 근접한 성능을 낼 때가 가까워졌음을 의미한다. 한편 소프트뱅크가 90% 지분을 가진 ARM CPU는 인텔이나 AMD의 x86 CPU보다 같은 일을 할 때 전력이 적게 든다. 빅테크 클라우드 회사에는 x86에 비해 매력적인 솔루션이다. 엔비디아가 한때 인수하려 한 ARM의 주가가 오르는 이유이고, ARM 주식의 상당 부분을 보유한 소프트뱅크 주식이 오르는 이유다. 엔비디아, AMD, ARM CPU 대부분을 TSMC가 생산한다. 이 회사들의 칩 수요가 늘면 TSMC 주가도 오른다. TSMC는 시가총액 7000억 달러로 반도체 업계 2위가 됐다. TSMC의 수요가 늘면 반도체 장비 회사들의 수요도 늘어난다. ASML이 3823억 달러의 시가총액으로 반도체 업체 4위가 됐다. 그다음이 시가총액 3683억 달러의 삼성전자다. 그 뒤를 AMD가 3314억 달러의 시가총액으로 빠르게 올라오고 있다. SK하이닉스는 880억 달러로 17위다. 엔비디아는 20여년 전만 해도 게임용 GPU를 공급하는 회사에 불과했다. 그런 기업이 삼성전자 시총의 5배에 이르는 1위 반도체 회사가 된 것은 첫째는 생산을 해 주는 TSMC가 있었기 때문이고, 둘째는 소프트웨어의 중요성을 일찌감치 깨달아 게임 외에 CUDA를 개발해 퍼트린 것이다. 그다음은 Gen AI 시대가 올 것을 예상하고 과감한 기술 투자와 우수한 인재를 확보한 것이다. 모두 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황의 리더십 없이는 불가능한 일이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

LG에너지솔루션(LG엔솔)이 글로벌 반도체 기업인 퀄컴과 손잡고 미래 전기차 배터리관리시스템(BMS) 구축에 나섰다. LG엔솔은 10일 퀄컴과 협력해 차세대 전기차에 탑재될 첨단 BMS 진단 솔루션 개발을 추진한다고 밝혔다. 두 회사는 LG엔솔의 BMS 진단 소프트웨어와 퀄컴의 ‘스냅드래건 디지털 섀시’의 특정 기능을 결합해 고도화된 첨단 BMS 솔루션을 개발한다는 계획이다. 스냅드래건 디지털 섀시는 단일 칩 시스템(SoC)을 활용해 인포테인먼트와 운전자 보조 시스템, 자율주행 등 스마트 차량 구현을 위한 기능을 모아 놓은 플랫폼이다. LG엔솔은 스냅드래건 디지털 섀시에 탑재된 인공지능(AI) 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 지원하는 BMS 진단 솔루션 개발을 추진한다. 이를 통해 전류와 전압, 온도 등 배터리 관련 데이터를 활용해 최적의 성능을 발휘할 수 있게 하고, 사전에 문제를 감지해 조치할 수 있게 한다. LG엔솔은 이번 협업을 통해 연산 능력을 80배 이상 높여 정교한 배터리 알고리즘을 실시간으로 실행하고 첨단 BMS 기능도 서버와 통신 없이 구현할 수 있을 것으로 기대한다.

LG에너지솔루션(LG엔솔)이 글로벌 반도체 기업인 퀄컴과 손잡고 미래 전기차 배터리 관리 시스템(BMS) 구축에 나섰다. LG엔솔은 10일 퀄컴과 협력해 차세대 전기차에 탑재될 첨단 BMS 진단 솔루션 개발을 추진한다고 밝혔다. 두 회사는 LG엔솔의 BMS 진단 소프트웨어와 퀄컴의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’의 특정 기능을 결합해 고도화된 첨단 BMS 솔루션을 개발한다는 계획이다. 스냅드래곤 디지털 섀시는 단일 칩 시스템(SoC)을 활용해 인포테인먼트와 운전자 보조 시스템, 자율주행 등 스마트 차량 구현을 위한 기능을 모아 놓은 플랫폼이다. LG엔솔은 스냅드래곤 디지털 섀시에 탑재된 인공지능(AI) 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 지원하는 BMS 진단 솔루션 개발을 추진한다. 이를 통해 전류와 전압, 온도 등 배터리 관련 데이터를 활용해 최적의 성능을 발휘할 수 있게 하고, 사전에 문제를 감지해 조치할 수 있게 한다. LG엔솔은 이번 협업을 통해 연산 능력을 80배 이상 높여 정교한 배터리 알고리즘을 실시간으로 실행하고 첨단 BMS 기능도 서버와 통신 없이 구현할 수 있을 것으로 기대한다. 정혁성 LG엔솔 사업개발총괄 상무는 “전기차 시장 성장에 따라 안전하고 건강한 배터리 관리의 중요성이 커지고 있다”고 강조했다.

업계 최대 용량 36GB 구현 성공8단 쌓은 ‘선두’ SK하이닉스 추격D램 점유율 46%… 7년 만에 최고마이크론, 엔비디아용 HBM 양산새달 삼성과 ‘36GB 용량’ 맞붙어 인공지능(AI) 반도체에 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)를 놓고 메모리 반도체 업체간 경쟁이 본격화됐다. 선두 SK하이닉스를 추격 중인 삼성전자는 업계 최초로 D램 칩을 12단으로 쌓은 ‘5세대 HBM(HBM3E) 개발에 성공하면서 반전 계기를 맞았다. 미국 마이크론도 엔비디아용 5세대 HBM 양산을 시작하고 HBM 시장을 사실상 양분하고 있는 국내 업체에 도전장을 냈다. 27일 업계에 따르면 삼성전자가 이번에 개발한 36기가바이트(GB) 5세대 HBM은 업계 최대 용량이다. 3GB 용량인 24기가비트(Gb) D램을 12단으로 쌓아 올려 8단까지 쌓은 경쟁업체 제품(24GB)과 차별화를 한 것이다. 수천개의 미세 구멍을 뚫은 D램을 수직으로 쌓아 적층된 칩 사이를 전극으로 연결하는 기술(TSV·실리콘 관통 전극)을 활용했다고 한다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 끌어올린 고성능 메모리다. 삼성전자가 고용량 HBM 시장을 주목한 건 AI 서비스 고도화로 데이터 처리량이 급증하고 있기 때문이다. 회사 측은 “성능과 용량이 이전 제품인 4세대 HBM(HBM3 8단) 대비 50% 이상 개선됐다”면서 “이 제품을 사용하면 그래픽처리장치(GPU) 사용량이 줄어 기업들이 비용을 절감할 수 있다”고 했다. 삼성전자는 6세대 HBM도 2026년 양산을 목표로 준비 중이다. 6세대에서는 16단까지 용량이 커질 것으로 보고, 칩과 칩 사이의 ‘갭’을 완전히 없애는 신공정도 개발하고 있다. 삼성전자의 HBM 매출이 늘면서 지난해 4분기 D램 점유율은 45.7%(옴디아 기준)를 기록했다. 2016년 3분기(48.2%) 이후 가장 높은 수준이다. 다만 HBM 시장만 놓고 보면 SK하이닉스가 앞서가고 있다는 평가를 받는다. SK하이닉스는 AI 반도체의 핵심인 GPU 시장의 80% 이상을 장악한 엔비디아에 HBM3를 사실상 독점 공급하고 있다. 지난달 8단으로 쌓은 5세대 HBM도 초기 양산을 시작했다. 내부 인증을 마친 HBM 제품을 고객사에 보냈고, 고객사 인증 절차가 마무리되는 대로 본격 양산에 돌입할 계획이다. 12단 제품도 국제 표준 규격(JEDEC)에 맞춰 개발 중이다. 국내 업체에 비해 HBM 시장 점유율이 상대적으로 미미한 마이크론도 반격에 나섰다. 마이크론은 26일(현지시간) 2분기 출시 예정인 엔비디아의 ‘H200’ GPU에 탑재될 5세대 HBM(24GB 8단) 양산을 시작한다고 공식 발표했다. H200은 엔비디아의 주력 제품인 ‘H100’을 대체할 차세대 제품이다. 마이크론도 다음달 36GB 12단 5세대 HBM의 샘플 제품을 내놓고 고용량 시장에서 삼성전자와 맞붙는다. HBM 생산 능력과 함께 얼마나 효율적으로 생산할 수 있느냐에 따라 HBM 시장의 판도도 바뀔 것으로 보인다.

인공지능(AI) 반도체 선두 주자 엔비디아가 최근 탄탄한 실적을 바탕으로 주가가 치솟으면서 공대생과 엔지니어들 사이에서 ‘가장 취업하고 싶은 직장’으로 떠올랐다. 특히 높은 급여에 파격적인 복지까지 직원들에게 제공하는 것으로 소문나면서 미국 실리콘밸리의 인재를 블랙홀처럼 빨아들이고 있다고 월스트리트저널(WSJ)이 보도했다. WSJ는 26일(현지시간) “엔비디아 본사가 있는 캘리포니아주 샌타클래라 캠퍼스는 기술 분야 가장 인기 있는 일자리 중 하나가 되고 있다”고 보도했다. 엔비디아가 애플이나 구글, 메타 같은 주요 빅테크 기업보다 인지도는 떨어지지만 방대한 AI 시스템 구동에 필요한 칩을 공급하는 독보적인 기술을 바탕으로 엔지니어들의 ‘꿈의 직장’으로 불린다는 것이다. 채용 회사 아티쿠스 그로스 대표 톰 케이스는 “엔비디아는 2014년의 페이스북과 같다”면서 높은 주가와 연봉 등으로 실리콘밸리 인재들을 끌어들였던 과거 페이스북의 상황과 유사하다고 지적했다. 엔비디아의 이런 인기 비결에는 높은 급여가 중요한 이유 중 하나다. 엔비디아 전체 직원은 약 3만명 수준으로 이들은 스스로를 ‘엔비디아인’(Nvidians)이라고 부를 정도로 자부심이 강하다고 WSJ는 전했다. 특히 지난해 직원 절반이 22만 8000달러(약 3억원) 이상을 받았고, 인센티브로 주는 주식 덕분에 한 주당 800달러에 달하는 주가도 기술 인재들에게 매력적으로 느껴지는 부분이다. 현재 엔비디아가 올린 1800개 채용 공고에는 AI, 딥러닝, 자율주행차량 분야에 기본급으로 14만 4000달러~41만 4000달러(약 1억 9000만원~5억 5000만원)를 지급한다고 적혀있다. 자율성을 중시하는 사내 문화와 복지 제도도 엔비디아가 구직자들에게 주목받는 이유다. WSJ은 “엔비디아는 신입 직원도 굵직한 프로젝트에 투입시켜 다소 높은 근무 강도를 견뎌내야 한다”면서도 “사내에는 직원 간에 협력적인 문화가 있고 무제한 휴가 정책을 통해 분기마다 전 직원이 재충전을 위한 자율 휴가도 사용할 수 있다”고 강조했다. 다른 빅테크 기업들이 코로나19 직후 대규모 해고에 나선 것과 달리 엔비디아는 오히려 채용 공고를 늘리면서 적극적으로 인력 확보에 나서고 있다는 것도 장점으로 꼽힌다. 구직 플랫폼인 핸드셰이크(Handshake)에 따르면 올해 1월 엔비디아의 인턴십 지원서는 1년 전보다 7배나 늘었다. 텍사스대 전기 및 컴퓨터 공학 교수 다이애나 마르쿨레스쿠는 “엔비디아가 전 세계 AI 분야를 사실상 지배하고 있기 때문에 (예비 엔지니어인) 학생들에게는 매력적일 수밖에 없다”고 말했다.

인텔은 기본적으로 자체 프로세서 생산을 위해서 반도체 생산시설을 운영해 왔습니다. 남들보다 앞선 반도체 미세 공정은 오랜 세월 프로세서 업계 1위를 유지한 비결이었습니다. 따라서 TSMC처럼 다른 업체의 칩을 대신 생산해 주는 위탁생산 (파운드리) 사업은 처음부터 염두에 두지 않았습니다. 업계에서 가장 앞선 미세 공정을 경쟁사도 활용할 수 있다면 주력 사업인 CPU 사업에서 경쟁력을 유지할 수 없기 때문입니다. 물론 10여 년 전 인텔도 남는 생산 시설을 활용하려는 목적에서 파운드리 사업 진출을 선언한 적이 있지만, 당시에도 거의 선언 정도에 그치고 구체적인 성과는 거의 없었습니다. 파운드리 사업은 다양한 고객의 요구에 맞춘 제품 생산이 중요한데, 인텔은 자체 프로세서 생산에만 익숙해 경험이 부족했습니다. 그리고 당시에는 미세 공정과 본업인 CPU 모두에서 앞선 경쟁력을 지니고 있어 부업보다는 본업에 집중하는 분위기였습니다. 그러던 인텔의 태도가 180도 바뀐 것은 2021년 초 정통 인텔맨인 팻 겔싱어가 CEO가 되고 된 이후입니다. 당시 인텔은 10nm 이하 미세 공정 진입이 지연되면서 위기에 빠졌고 심지어 AMD 같은 팹리스 회사가 되어야 한다는 이야기까지 나왔습니다. 겔싱어 CEO는 이런 주장을 일축하고 계속해서 반도체 생산 시설을 지닌 종합반도체 회사 (IDM)로 남겠다고 선언했습니다. 하지만 인텔 칩만 생산하는 것이 아니라 다른 고객을 위한 생산도 함께 담당하는 IDM 2.0 전략을 발표했습니다. 이와 같은 태도 변화는 TSMC라는 강력한 경쟁자와 신흥 강자인 삼성전자의 위협 때문으로 생각됩니다. 파운드리 시장 규모가 자꾸 커지고 파운드리 업체의 규모도 덩달아 커지면서 TSMC와 삼성전자의 투자 규모도 갈수록 커졌습니다. 인텔 자체 프로세서만 생산해서는 장기적으로 봤을 때 밀릴 수밖에 없는 상황이 된 것입니다. 당연히 해결책은 인텔도 파운드리 사업에 뛰어들어 시장에서 경쟁자의 파이를 줄이고 인텔의 몫은 늘리는 것입니다. 따라서 겔싱어 CEO는 인텔 파운드리 서비스 (IFS) 사업부를 신설하고 본격적인 고객 모집에 들어갔지만, 지금까지 결과를 보면 아직은 성과가 부족합니다. 그리고 그러는 사이 TSMC의 점유율은 50%에서 이제는 60%를 넘보고 있습니다. 하지만 최근 열린 인텔 파운드리 서비스 (IFS) 2024 다이렉트 커넥트 행사에서 2030년 파운드리 2위가 되겠다는 포부를 밝혔습니다. 직접 언급하진 않았지만, 1위인 TSMC는 힘들어도 2위인 삼성전자는 앞서겠다는 목표를 밝힌 셈입니다. 그리고 이 목표를 달성할 비전도 제시했습니다. 인텔은 2025년에서 2027년 사이 최신 High NA EUV 리소그래피 장치를 이용한 14A와 그 업그레이드 버전인 14A-E를 개발할 예정입니다. 구체적인 성능 향상 폭은 밝히지 않았지만, 업계 최고 수준의 장비를 이용해 TSMC나 삼성전자의 최신 파운드리에 대응할 수 있는 기반을 마련할 것으로 보입니다. 하지만 이날 행사에서 가장 놀라운 일은 마이크로소프트를 고객사로 확보했다는 소식이었습니다. 마이크로소프트는 인텔 18A 공정을 사용해 자체 제작한 AI 가속기를 생산할 예정입니다. 계약 금액은 50억 달러 수준으로 알려졌습니다. 아무리 그럴듯한 비전을 발표했어도 인텔은 파운드리 사업에서 업력이 짧고 점유율도 얼마되지 않은 신참입니다. 더구나 18A는 현재 실제 제품을 생산하지 않은 미지의 신공정입니다. 그럼에도 이렇게 믿고 대규모 발주를 넣었다는 것은 의외의 결정으로 받아들여지고 있습니다. 그만큼 미국 내 반도체 산업 육성에 대한 공감대가 형성된 것으로 해석할 수 있는 부분입니다. 미국은 미국에 반도체 팹을 건설하는 업체에 527억 달러의 보조금과 세제 혜택을 주고 미국 내 반도체 생산 비중을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 겔싱어 CEO는 미국 내 반도체 제조 비율을 20%에서 50%로 끌어올리겠다고 선언했고 지나 러몬도 상부무 장관도 이날 화상으로 미국 반도체 산업에 대한 적극적인 지원 의사를 밝혔습니다. 이렇게 다른 빅테크들의 지원 사격과 미국 정부의 적극적인 반도체 산업 육성 열기, 그리고 최신 미세 공정에 대한 공격적인 투자까지 감안하면 인텔 파운드리 서비스의 미래는 밝아 보입니다. 하지만 그렇다고 해서 불안 요소가 없는 것은 아닙니다. 인텔의 20A, 18A 공정은 인텔의 게이트 올 어라운드(GAA) 기술은 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아 (PowerVia)를 처음으로 적용해 여러 가지 변수가 있습니다. 예상만큼 수율이 나오지 않거나 성능이 나오지 않는 경우 파운드리 사업은 물론 본업인 CPU 사업에도 상당한 악영향이 있을 수 있습니다. 또 이미 점유율이 50%가 넘는데도 계속 점유율을 높이며 파운드리 산업을 주도하는 TSMC나 이를 맹추격하는 삼성전자가 경쟁적으로 가격을 낮출 경우 파운드리 사업에서 수익을 내기가 쉽지 않을 수도 있습니다. 그래도 아무튼 주사위는 던진 상태이고 몇 년 이내로 그 결과를 보게 될 것입니다. 우리나라 역시 파운드리 및 시스템 반도체 사업을 미래 먹거리로 보고 집중 투자하는 상황에서 나온 인텔의 공격적 행보가 어떤 결과로 이어질지 주목됩니다.

반도체 위탁생산(파운드리) 1위 업체인 대만 TSMC의 일본 규슈 구마모토현 제1공장 개소식이 24일 열린다. TSMC는 2027년까지 제2공장도 완공해 매달 10만장 이상의 반도체를 양산한다는 계획이다. 미국 반도체 기업 인텔도 올해 연말부터 1.8나노(㎚·10억분의 1m) 공정(18A)의 양산에 들어간다. TSMC를 따라잡겠다는 야심찬 목표를 세운 삼성전자는 미 정부·빅테크(대형기술기업)의 지원을 등에 업은 인텔의 추격도 따돌려야 한다. 팹리스(반도체 설계전문 기업) 고객을 유치하기 위한 불꽃 튀는 반도체 ‘나노 경쟁’도 새 국면에 접어들었다.●TSMC, 日 1공장 개소…대만에도 최첨단 공장 구마모토현 농촌 마을인 기쿠요마치(菊陽町)의 약 21만㎡ 부지에 들어선 1공장은 클린룸이 들어서는 FAB동과 오피스동, 가스 저장시설 등으로 구성된다. 반도체 제조 공정에 필수인 클린룸은 4만 5000㎡ 크기다. 반도체 산업 부활을 노리는 일본 정부의 지원 정책도 눈여겨 볼 부분이다. 앞서 일본 정부는 제1공장에 4760억엔(약 4조 2000억원)을 투자하기로 결정했다. 2027년 말 가동을 목표로 구마모토현에 들어서는 제2공장에는 약 7300억엔(약 6조 5000억원)을 지원할 것이란 일본 언론 보도(교도통신)도 있었다. 보도가 현실화된다면 1공장과 2공장에 대한 일본 정부 지원금만 10조원이 넘는 셈이다. 제1공장 운영은 ‘일본첨단반도체제조’를 뜻하는 JASM이 맡는다. 대주주인 TSMC 이외에 소니, 덴소 등 일본 기업도 출자에 참여했다. 1공장에서는 12∼28나노 공정의 제품을 한 달에 약 5만 5000장(300㎜ 웨이퍼 환산 기준) 생산할 예정인데 제조 장치의 반입, 설치 등 남은 작업을 고려하면 올해 안에는 양산을 할 수 있을 것으로 보인다. 2공장에선 6~7나노 공정 반도체가 양산할 예정이다. 반도체 회로 선폭을 의미하는 나노는 선폭이 좁을수록 소비전력이 줄고 처리 속도가 빨라진다. TSMC는 대만 중부 타이중 과학단지와 남서부 타이바오에 최첨단 반도체 공장을 건설할 것으로 알려졌다. 대만 언론에 따르면 TSMC는 타이중에 1나노 혹은 1.4나노 공정 반도체 공장, 타이바오에는 1나노 공정 제품을 생산할 공장을 각각 착공할 계획이다. 대만 행정원도 경쟁력 강화 차원에서 대만판 실리콘밸리를 조성한다. 대만 북서부에 위치한 타오위안·신주·먀오리에 16㎢에 달하는 과학단지용 부지를 마련하고, 2027년까지 4년간 1000억 대만달러(약 4조 2000억원) 이상의 공사비를 투입한다는 게 핵심이다.●인텔, 올해 1.8나노 공정 양산…2030년 2위 목표 파운드리 후발 주자인 인텔도 지난 21일(현지시간) ‘파운드리 전략 발표 IFS(인텔 파운드리 서비스) 다이렉트 커넥트’ 행사에서 “2030년까지 세계에서 두 번째로 큰 반도체 파운드리 기업을 목표로 하고 있다”며 2위 삼성전자에 도전장을 냈다. 1.8나노 공정 양산 계획도 내년에서 올해로 1년 앞당겼다. 상위 두 업체인 TSMC(시장점유율 57.9%, 지난해 3분기 기준)와 삼성전자(12.4%)는 내년 2나노급 공정 양산을 목표로 하고 있는데 인텔이 이 두 업체를 앞지르겠다는 것이다. 인텔은 2027년 1.4나노 공정을 도입하겠다는 계획도 밝혔다. TSMC와 삼성전자도 2027년 1.4나노 공정 상용화를 목표로 하고 있다. 현재 가장 앞선 양산 기술은 3나노다. 3나노를 생산하지 않는 인텔이 역전을 노릴 수 있을지에 대해선 회의적 시각도 있다. 그러나 미 정부의 파격 지원이 단숨에 시장의 판도를 바꿀 수 있다는 전망도 나온다. 블룸버그 통신에 따르면 미 정부는 반도체법에 따른 보조금 등으로 인텔에 100억 달러(약 13조 3550억원)가 넘는 금액을 지원하는 방안을 인텔과 논의 중이다. 마이크로소프트(MS)도 인텔의 든든한 지원군 역할을 할 것으로 보인다. 인텔의 1.8나노 공정에서도 MS 칩이 생산될 예정이다. 구체적인 칩 종류는 알려지지 않았지만 MS가 지난해 발표한 AI 칩(마이아)을 생산하지 않겠느냐는 관측이 나왔다. 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 “우크라이나·이스라엘 사례에서 알 수 있듯 지정학적 위기를 극복하려면 동아시아에 80%가량 쏠려있는 반도체 공급망을 북미와 유럽으로 재배치해야 한다”며 가장 안정적이고 탄력적인 생산망을 지닌 파운드리는 인텔이라고 자평했다.●삼성 파운드리 분사?…“반도체 3개 사업 시너지 총력” 삼성전자는 2019년 4월 시스템 반도체(파운드리·시스템LSI 사업) 분야에 133조원을 투자해 2030년까지 글로벌 1위를 달성하겠다는 ‘반도체 비전 2030’을 내놓았다. 3년 뒤인 2022년 6월 세계 최초로 차세대 트랜지스터 구조인 게이트올어라운드(GAA) 기술을 적용한 3나노 공정 기반의 양산을 시작했다. 최근 영국 반도체 설계업체 Arm의 설계 자산(IP)을 GAA 공정에 적용하기 위해 Arm과 협력 관계를 강화했다. 삼성전자는 GAA 공정 수율 확보가 경쟁사와의 기술 격차를 좁히는 승부처로 보고 있다. TSMC와 인텔도 막대한 자금을 투입하고 기술력을 높이는 상황에서 삼성전자 파운드리 사업이 자체 경쟁력을 키우려면 현재 사업부 차원의 조직으로는 한계가 있다는 지적도 있다. 아예 분사를 시켜 ‘홀로서기’를 하는 게 장기적으로 고객사 확보에 도움이 된다는 것이다. 막대한 설비투자 자금 조달을 위해 분사 후 미 증시에 상장하는 방안도 대안으로 거론된다. 그러나 반도체 설계를 담당하는 시스템반도체, 파운드리, 메모리사업을 모두 수행하면서 시너지를 내는 데 총력을 기울이는 삼성전자로서는 분사를 결정하는 게 쉽지 않을 것이란 의견도 만만치 않다. 수년 뒤 반도체 시장을 내다보고 과감한 투자를 해야 하는 현 시점에서 이재용 삼성전자 회장이 어떤 결단을 내릴지 주목된다.

국내 대표 가전업체가 경쟁적으로 일체형 세탁·건조기를 출시하면서 가격·성능·용량 경쟁도 치열해질 전망이다. 두 제품 모두 인공지능(AI) 기술을 적용한 것도 특징이다. 삼성전자는 세탁부터 건조까지 빠르게 한 대로 가능한 ‘비스포크 AI 콤보’를 24일부터 판매한다고 23일 밝혔다. 25㎏ 용량의 드럼 세탁기와 15㎏ 용량 인버터 히트펌프 건조기를 합친 제품으로 건조 용량은 국내 최대라는 게 삼성전자 설명이다. 대용량 열교환기에서 따뜻한 바람을 순환시키는 고효율 인버터 히트펌프 모듈이 적용돼 기존 히터 방식의 콘덴싱 타입 건조기와 비교해 건조 시간을 최대 60% 절약할 수 있다. 일반 건조를 할 때도 드럼 내부 최고 온도가 60도를 넘지 않아 옷감 손상 우려도 줄어든다고 회사 측은 밝혔다. 삼성전자는 “셔츠 약 17장인 3㎏ 수준의 세탁물의 경우 세탁부터 건조까지 99분 걸린다”고 했다. 삼성의 AI 플랫폼 ‘빅스비’로 음성을 통한 제어가 가능하다. 최적의 에너지 효율로 전기 사용량을 아껴주는 ‘AI 절약 모드’, 세탁물의 무게와 오염도, 건조도를 감지해 세탁·건조 시간을 맞춤 조절하는 ‘AI맞춤코스’도 탑재됐다. 세탁물 오염도를 학습해 적정량의 세제를 넣어주는 ‘AI세제 자동투입’ 기능도 있다. 출고가는 399만 9000원. 온라인 매장에서 먼저 판매한 뒤 다음달 4일부터 순차 배송한다.LG전자가 전날부터 판매하기 시작한 ‘LG 시그니처 세탁건조기’도 시작 버튼 하나로 세탁물을 꺼내지 않고 건조까지 할 수 있다. 세탁과 건조 용량은 각각 25㎏과 13㎏으로 세탁 용량은 삼성 ‘비스포크 AI 콤보’와 동일하다. 제품 밑에는 섬세한 의류나 기능성 의류, 속옷, 아동 옷 등을 분리 세탁할 수 있는 4㎏ 용량의 미니워시도 탑재됐다. 세탁기 온디바이스 AI칩(DQ-C)이 탑재돼 탈수 과정의 딥러닝 기능이 향상된 점도 이 제품의 장점으로 꼽힌다. 탈수할 때 세탁물을 균일하게 분산시켜 진동과 소음을 줄이는 식이다. “5시간 뒤에 완료해줘”, “세탁 종료시간 알려줘” 등 음성 명령이 가능하다. “오늘의 세탁결과 알려줘”라고 말하면 음성으로 오염도에 따른 세탁 시간도 알려준다. 시그니처 제품이라 가격(690만원, 출하가 기준)은 상대적으로 비싸다. LG전자는 오는 4월 일반형 제품인 ‘LG 트롬 오브제컬렉션 워시콤보’도 출시할 예정이라고 밝혔다.

인공지능(AI) 대장주로 불리는 미국 반도체 기업 엔비디아가 시장 전망치를 웃도는 깜짝 실적을 발표하면서 미 증시가 뜨거워지고 있다. 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스에 대한 기대도 커지고 있다. 엔비디아 주가는 22일(현지시간) 뉴욕 증시에서 전날보다 16.4% 폭등한 785.38달러(약 104만원)에 마감했다. 시가총액도 전날 1조 6670억 달러에서 1조 9390억 달러로 크게 오르며 하루 만에 2720억 달러(약 361조원) 증가했다. 이달 초 페이스북 모회사 메타플랫폼의 하루 증가분(1970억 달러)을 넘어서는 수치다. 시총 2조 달러를 눈 앞에 두고 있는 엔비디아는 아마존(1조 8130억 달러), 구글 모회사 알파벳(1조 7970억 달러)를 제치고 시총 순위 3위 자리도 탈환했다.엔비디아는 전날 시장 예상치를 뛰어넘는 2023년 회계연도 4분기(11~1월) 실적을 발표했다. 매출은 전년 같은 기간 대비 265% 늘었고 총이익은 769% 급증했다. 전세계 AI 반도체 시장의 80%를 차지하는 엔비디아의 호실적에 미 증시도 강한 랠리를 펼쳤다. 다우존스30 산업평균지수는 사상 처음으로 3만 9000선을 돌파했고, 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수는 지난해 1월 이후 가장 큰 폭의 상승률을 기록했다. 엔비디아발 열풍에 AMD(10.69%), 브로드컴(6.31%), 마블 테크널러지(6.64%), ASML(4.81%), 어플라이드 머티어리얼즈(4.94%), 마이크론(5.42%) 등 다른 반도체 관련주도 크게 올랐다. 엔비디아와 AI 반도체 협력 관계를 맺고 있는 SK하이닉스도 덩달아 수혜를 입고 있다. SK하이닉스 주가(15만 6500원, 22일 종가 기준)는 전날 5.03% 급등하며 시총이 114조원에 달했다. 23일 장 초반 16만원을 넘어서며 시총이 한때 118조원을 넘었다. 3년 내 200조원 시총을 목표로 하는 SK하이닉스로서는 ‘엔비디아 효과’ 덕을 톡톡히 보고 있는 셈이다. SK하이닉스는 AI 칩에 들어가는 HBM 시장에서 엔비디아와 협력 관계를 이어가고 있다. SK하이닉스의 5세대 HBM인 ‘HBM3E’도 엔비디아의 차세대 AI용 그래픽처리장치(GPU)에 탑재될 것이란 관측이 제기되면서 추가 협력 전망도 밝은 편이다. 지난해 4분기 흑자전환을 하면서 빠르게 적자 터널을 벗어난 SK하이닉스는 올해 10조원이 넘는 영업이익을 낼 것으로 증권가에선 보고 있다.

세계 최대 반도체 기업인 인텔이 대만 TSMC의 주요 사업 분야인 파운드리(주문생산)에 본격 진출을 선언했다. 당장 연말부터 TSMC보다 더 고도화된 1.8나노미터(㎚·10억 분의 1m) 공정으로 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 전용칩을 생산할 계획으로 알려졌다. TSMC는 물론 파운드리 투자를 늘리고 있는 삼성전자도 영향을 받을 전망이다. 인텔은 21일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 ‘IFS(인텔 파운드리 서비스) 다이렉트 커넥트’ 행사를 열고, 연말 1.8나노 공정 양산과 2027년까지 1.4나노 공정 도입을 선언했다. 1.8나노 공정은 반도체 회로의 폭을 1.8㎚까지 촘촘하게 만든다는 의미다. 수치가 낮을수록 더 작고 저전력, 고성능 반도체를 만들 수 있다. 1.4나노 공정은 최근 주목받는 AI 반도체의 성능을 획기적으로 끌어올릴 수 있을 것으로 전망돼 파운드리 업계에서는 ‘꿈의 공정’으로 인식된다. 인텔의 연말 목표가 1.8 나노 공정이란 것은 파운드리 1, 2위인 TSMC와 삼성전자를 앞서겠다는 의미다. 현재 5나노 이하 양산이 가능한 업체는 3나노 공정을 운용하는 TSMC와 삼성전자 뿐이다. 업계 과반(57.9%)을 점유한 TSMC와 삼성전자는 연말 2나노 공정 도입이 목표이며, 삼성전자는 TSMC보다 조금이라도 앞서 나가기 위해 최근 영국 반도체 설계(팹리스) 업체 Arm과 협력하기로 했다. 이제야 본격적으로 파운드리 사업에 뛰어드는 것 치고 인텔의 목표는 다소 과감하다. 하지만 인텔은 삼성전자와 매년 전세계 반도체 시장 점유율 1, 2위를 다투는 기반과 기술을 보유했다. 게다가 반도체지원법(칩스법)으로 전세계 반도체 수급을 쥐락펴락하는 미국 토종 기업이다. 특히 이날 행사에서 인텔은 연말 도입할 1.8나노 공정으로 MS의 칩을 생산할 것이라고 밝혔다. 인텔은 구체적인 칩 종류를 밝히지 않았지만 MS가 지난해 발표한 ‘마이아’라는 AI 전용 칩으로 추정된다. 인텔이 파운드리로 영역을 넓힌 것은 MS, 아마존, 구글 등 글로벌 기업이 인공지능(AI) 반도체를 직접 설계하기로 한 만큼 이들이 개발한 칩을 대신 제조해줄 파운드리 수요가 급증할 것으로 보기 때문이다. 업계 관계자는 “TSMC에 이어 2순위로 파운드리 시장을 넓혀가고 있는 삼성전자는 TSMC에 밀리고 인텔에 쫓기는 신세가 될 수 있다”면서 “업계가 현재 1강 1중 구도에서 1강 2중으로 재편될 수 있다”고 우려했다.

파운드리(반도체 위탁생산) 분야 1위 대만 TSMC를 맹추격하는 삼성전자가 2나노(㎚·10억분의 1m) 파운드리 시장 선점을 위해 영국 반도체 설계업체 Arm과 협력을 강화한다. Arm의 차세대 시스템온칩(SoC) 설계 자산(IP)에 삼성전자의 최첨단 공정 기술을 심어 고성능 칩을 설계하는 업체(팹리스)를 최대한 많이 끌어들이겠다는 전략이다. 삼성전자는 21일 Arm의 차세대 설계 자산을 자체 개발한 ‘게이트올어라운드’(GAA) 공정에 최적화한다고 밝혔다. 이렇게 최적화를 해놓으면 팹리스의 제품 개발에 들어가는 시간과 비용을 줄일 수 있기 때문에 파운드리 고객 유치 경쟁에서도 유리할 것이란 계산이 깔려 있다. GAA 기술은 공정 미세화로 트랜지스터(게이트를 통해 전류 흐름을 조절하는 역할)의 성능이 떨어지는 걸 막아주고, 데이터 처리 속도와 전력 효율을 높여주는 기술이다. 기존 3차원 ‘핀펫’ 공정보다 전류 조절이 더 정교해지고 확실하게 전류 제어가 가능하다는 게 장점이다. 미세 회로 구현을 위해 필수적인 기술로 삼성전자는 2022년 6월 3나노 공정에 세계 최초로 도입했다. 현재 GAA 기반 3나노 1세대를 양산 중이다. 반면 TSMC가 양산하는 3나노는 기존 ‘핀펫’ 트랜지스터 구조다. 삼성전자와 TSMC의 시장점유율 격차는 45.5%(지난해 3분기 기준)포인트로 여전히 크지만, Arm과의 협력을 통해 2나노 시장에서 치고 나가면 ‘파운드리의 봄’을 앞당길 수 있을 것이란 기대감도 엿보인다. 반도체 설계도를 만드는 회사인 Arm의 중앙처리장치(CPU)는 성능이 뛰어나면서도 전력 소모가 적다는 평가를 받는다. 효율적인 구조로 설계를 한 덕분이다. 생성형 인공지능(AI) 등장 이후 AI 반도체 시장이 커지면서 Arm이 더 주목받는 것도 갈수록 ‘초고성능, 초저전력 스펙’이 요구되기 때문이다. 삼성전자와 Arm의 협력은 10년 넘게 이어지고 있다. Arm의 중앙처리장치 CPU IP에 다양한 파운드리 공정을 적용해 왔다. 이재용 삼성전자 회장도 2022년 10월 Arm 최대주주인 손정의 일본 소프트뱅크그룹 회장과 만나 포괄적 협력 방안을 논의했다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 2026년까지 전세계 파운드리 시장의 성장률은 연평균 13.8%로 예상된다. 특히 3나노 이하 최첨단 공정의 연평균 성장률은 64.8%로 삼성 입장에서는 이 시장에서 승부수를 띄운 셈이다. 김동원 KB증권 연구원은 “올해 삼성전자 파운드리 매출은 전년 대비 최대 26% 성장할 것으로 예상된다”면서 “AI 반도체 수요가 큰 폭으로 늘고 있다”고 했다. 파운드리 시장이 커지면서 후발주자인 미국 인텔도 사업 확대에 나섰다. 인텔은 21일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 파운드리 공정 기술 로드맵 등 운영 전략과 포트폴리오를 소개하는 행사를 연다. 자체 AI 칩 개발을 추진 중인 오픈 AI의 샘 올트먼 최고경영자도 참석한다.

페이스북 모회사 메타의 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 이달 말 한국을 찾아 윤석열 대통령과 이재용 삼성전자 회장을 만날 것으로 알려졌다. 인공지능(AI) 경쟁에 본격 뛰어든 저커버그는 AI 반도체를 비롯해 생성형 AI 분야에서 한국 기업들과 협력 방안을 논의할 것으로 관측된다. 대통령실 관계자는 21일 서울신문과의 통화에서 저커버그와의 만남에 관해 “긍정적으로 검토 중이다. 이달 말쯤으로 (접견을) 추진하고 있다”고 밝혔다. 만남이 성사되면 AI, 디지털 기술 협력 등이 의제로 올라올 전망이다. 저커버그의 이번 방한을 자체 ‘AI 반도체 동맹’을 구축하려는 움직임으로 보는 시각도 있다. AI 시장에 진출한 빅테크(대형기술 기업)들은 AI 반도체 칩 시장을 사실상 장악하고 있는 엔비디아에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 칩을 개발하고 있다. 생성형 AI ‘챗GPT’를 개발한 오픈AI의 샘 올트먼 CEO도 자체 반도체 개발을 추진하기 위해 7조 달러(약 9300조원) 규모의 투자 유치에 나서는 한편 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 반도체 업체 경영진과도 잇따라 면담했다. 인공일반지능(AGI·인간 수준으로 일을 처리하는 AI) 개발 본격화를 선언한 저커버그로서는 원활한 AI 반도체 수급을 위해 고대역폭메모리(HBM)를 비롯해 AI 반도체를 생산하는 삼성전자와의 협업 필요성이 큰 상황이다. 미국 하버드대 동문인 저커버그와 이 회장의 회동 가능성이 제기되는 이유다. 메타는 지난해 대규모언어모델(LLM) ‘라마 2’를 출시하고 생성형 AI 시장에도 도전장을 냈다. 삼성전자뿐 아니라 국내 생성형 AI 업체와의 협력 가능성도 배제할 수 없다. 앞서 저커버그는 2013년 6월 1박 2일 일정으로 한국을 찾아 박근혜 전 대통령과 이재용 당시 부회장 등을 만났다. 저커버그는 박 전 대통령과 창조경제 구현, 벤처 창업 활성화 방안에 대해 의견을 나누고 이 부회장과는 모바일 분야 협력 방안 등을 논의했다. 특히 그는 일정의 3분의1을 삼성전자와의 업무 논의에 할애할 정도로 삼성과의 협업에 공을 들였다.

네이버가 다음 달 4~7일(현지시간) 사우디아라비아 수도 리야드에서 열리는 중동 최대 정보기술(IT) 박람회 ‘LEAP 2024’에 대규모 전시장을 꾸린다. 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT 박람회 ‘CES 2024’엔 직접 참여하지 않은 네이버가 ‘중동판 CES’라 불리는 LEAP에 적극 나서는 이유에 업계 관심이 모인다. 네이버는 압둘라 알스와하 사우디 정보통신기술부 장관 초청으로 이번 박람회에 참가하게 됐다고 21일 밝혔다. 채선주 ESG·대외정책 대표, 김유원 네이버클라우드 대표, 하정우 네이버 퓨처 인공지능(AI)센터장 겸 네이버클라우드 AI이노베이션센터장, 석상옥 네이버랩스 대표 등 네이버의 대외 정책과 핵심 IT 기술을 담당하는 최고위 책임자들이 총출동한다. 박람회에서 네이버 전시장은 LEAP의 메인 전시관인 ‘빅테크관’에 있으며, 구글, 알리바바, 마이크로소프트(MS), IBM, 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 테크 기업들과 나란히 위치한다. 특히 팀 네이버 전시장 인근엔 애플과 메타(옛 페이스북) 부스가 있다. 네이버는 최근 수년간 중동 진출에 공을 들이고 있다. 가장 큰 이유는 사우디, 아랍에미리트연합(UAE) 등 중동 주요국이 스마트시티를 중심으로 추진하는 국가 디지털전환(DX) 사업에 디지털 트윈, 클라우드, 로봇, 대규모언어모델(LLM) 등 네이버의 핵심 기술들이 꼭 필요하기 때문이다.특히 네이버의 본사 건물이면서 동시에 미래 기술 실증 현장인 ‘네이버 1784’는 중동 국가들이 추구하는 가장 이상적인 ‘스마트 빌딩’의 형태다. 이에 중동 정부 관계자들은 한국을 방문할 때 반드시 이곳을 견학한다. 건물 전체가 디지털트윈 기술을 통해 온라인 가상 공간에 똑같이 구현돼 있다. 100여대의 로봇이 직원들 자리까지 택배를 배송해 주고, 건물 내 카페에서 주문한 음료도 배달한다. 이들 로봇은 따로 중앙처리장치(CPU) 등 ‘뇌’에 해당하는 칩이 없고 중앙 관제 시스템인 ‘아크’가 클라우드를 통해 제어한다. 건물엔 로봇을 위한 이동로와 승강기가 따로 있다. 사우디는 네이버의 중동 진출 ‘전초기지’다. 무함마드 빈 살만 왕세자가 추진하는 ‘사우디 비전 2030’의 일환으로 총 사업비 약 671조원에 달하는 세계 최대 규모 지능형 도시 ‘네옴’과 바다 위 미래형 복합 산업단지 ‘옥사곤’을 구축하고 있다. 네이버 관계자는 “사우디 디지털트윈 사업은 중동 주요 국가에 다양한 기술 수출을 위한 교두보”라며 “중동 최대 IT 박람회인 LEAP을 통해 중동 진출을 본격화할 것”이라고 말했다. 지난해 10월엔 1억 달러(약 1334억원) 규모의 사우디 국가 디지털트윈 플랫폼 구축 사업을 수주하기도 했다. 지난 12일(현지시간) 마제드 알호가일 사우디 주택부 장관은 현지 포럼에서 “사우디 10대 도시를 세계 50대 도시에 진입시키겠다”는 포부를 밝히면서 핵심 콘텐츠로 디지털트윈을 제시했는데, 네이버가 수주한 5개 도시(리야드, 메디나, 제다, 담맘, 메카)가 모두 이에 포함된다.

페이스북을 창시한 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 이달 말 한국을 방문해 윤석열 대통령과의 만남을 추진하는 것으로 알려졌다. 대통령실과 정부 관계자들은 21일 저커버그가 이달 말 방한을 추진 중이라고 전했다. 저커버그는 2013년 6월 1박 2일 일정으로 한국을 찾아 박근혜 전 대통령과 이재용 삼성전자 회장 등을 만난 바 있다. 메타 측으로부터 저커버그의 윤 대통령 면담을 요청받은 대통령실은 두 사람의 만남을 긍정적으로 검토하고 있다고 밝혔다. 저커버그의 구체적인 방문 일정은 밝혀지지 않았지만 11년 전처럼 이 회장을 만날 가능성도 제기된다. 최근 전 세계적인 생성형 인공지능(AI) 열풍으로 AI 반도체 확보를 위한 경쟁이 치열한 가운데 이 회장과 만나 협업을 논의할 수 있다는 분석이다. 현재 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 가까이 장악하면서 가격이 비싸고 AI 칩 공급이 부족해 주요 기업들은 자체 칩을 개발하고 있다. 구글은 최신 칩(TPUv5p)을 자사의 최신 AI 모델을 제미나이에 적용하고 있고, 마이크로소프트(MS)도 ‘마이아 100’이라는 칩을 공개하는 등 빅테크 기업들은 엔비디아에 대한 의존도를 낮추려고 하는 상황이다. 챗GPT 개발사 오픈AI의 샘 올트먼 역시 지난달 한국을 방문해 삼성전자와 SK하이닉스 경영진을 면담하는 등 7조 달러(9300조원)를 유치해 ‘AI 반도체 동맹’ 구축에 나서고 있다. 인간 지능에 가깝거나 능가하는 범용인공지능(AGI)을 구축하는 등 AI 기술 경쟁에 적극 뛰어드는 메타 역시 AI 반도체가 필요한 상황이다. 메타는 지난해 5월 자체 AI 칩인 MTIA를 공개한 데 이어 최근 2세대 칩을 개발해 연내 투입할 계획을 가지고 있다. 저커버그가 이 회장을 만나 자체 개발한 AI 칩 생산을 논의할 수 있다는 전망이 나온다. 그는 2022년 10월 미국 실리콘밸리에 있는 삼성리서치아메리카를 직접 찾아 당시 삼성전자 DX 부문장인 한종희 부회장, 노태문 MX 사업부 사장을 만나 이에 대한 협력 방안을 논의한 것으로 알려졌다.

TSMC는 대만 반도체 제조 기업의 약자다. 대만 정부가 1987년 만든 공기업이었다. 1997년 뉴욕증시에 주식예탁증서(ADR) 형태로 상장했다. TSMC는 10여년 전까지는 대만 사람이나 컴퓨터 관련 종사자가 아니면 모르던 기업이었다. 창업자 모리스 창은 2017년 기자회견에서 “TSMC가 없었다면 스마트폰이 그렇게 일찍 세상에 나오지 않았을 것이다”고 말했다. 모리스 창은 미국 제너럴인스트루먼트의 최고운영책임자(COO)로 일하다 1985년 대만공업기술연구원장으로 조국에 돌아왔다. 당시 나이 56세. 그는 미국에 있을 때 구상했던, 다른 기업이 설계한 반도체를 위탁생산하는 파운드리 방식을 TSMC에 적용했다. 당시에는 한 기업이 설계부터 제조, 테스트까지 다 하던 때였다. 냉전이 끝나고 정보통신기술(ICT)이 민간에 개방되면서 설계 능력만 갖춘 팹리스 회사들이 등장했다. 머신러닝, 인공지능(AI), 챗GPT 등의 등장에 반도체 칩을 여러 개 쌓는 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 더해지면서 TSMC는 파운드리시장 점유율 58%인 절대 강자가 됐다. TSMC의 생산 능력에 문제가 생기면 최종 소비재 생산이 어려워지기도 한다. 2021년 TSMC 화재로 자동차에 쓰이는 반도체 공급이 제대로 이뤄지지 못해 신차 대기 기간이 길어졌던 것이 대표적인 예다. TSMC는 생산량 증대를 위한 공장 건설에 나섰고 일본과 미국이 이를 적극 유치했다. 2021년 11월 계획이 발표된 일본 구마모토 1공장은 착공 22개월 만인 24일 준공식을 한다. 구마모토 2공장은 올해 착공 예정이다. 미국 애리조나주 피닉스에도 공장을 건설 중이다. 미일의 반도체 공장 건설은 세금은 물론 용수·전기·운송망 등 생산에 필요한 모든 요소를 중앙·지방정부가 파격 지원하는 형태다. 대만 정부도 그렇다. 가뭄으로 용수가 부족할 때는 농업용수까지 지원한다. SK하이닉스의 용인 반도체 클러스터는 부지 선정이 2019년 2월이었지만 아직 첫 공장 착공도 못 했다. 용수 문제로 여주시가 ‘물값’을 요구하다 지난해 감사원의 엄중주의 조치로 일단락돼 내년 착공 예정이다. 삼성전자의 평택 반도체 공장은 송전탑 문제 해결에 5년 걸렸다. 이러다 기업들이 공장을 해외에 짓겠다고 나갈까 걱정이다.