글로벌 빅테크 인력 빨아들여삼성·SK 등 인력 확보 경고등대학·기업이 인재 키우려 해도… 이공계 기피에 기름 붓는 ‘의대 광풍’ 기업마다 고급 인재를 뽑고 싶어도 “사람이 없다”며 아우성이다. 급격하게 성장하는 인공지능(AI), 반도체, 배터리, 바이오 분야의 인재를 필요로 하는 곳은 많지만 공급이 제한적이어서다. 지정학적 불확실성으로 주요 국가들이 반도체 등 핵심 기술 자립 경쟁에 나서고 글로벌 빅테크가 고급 인력을 빨아들이면서 ‘인재 품귀’ 현상이 심화되고 있다. 인력 확보에 비상이 걸린 기업들이 인재 쟁탈전에 뛰어들었지만 이공계 생태계 활성화 등 근본적인 해법 없이는 ‘K미래산업’의 경쟁력도 뒤처질 수밖에 없다고 전문가들은 경고한다. 7일 반도체 업계에 따르면 최근 미국 실리콘밸리에 인공일반지능(AGI) 컴퓨팅랩을 설립한 삼성전자는 대규모언어모델(LLM)용 칩 개발을 위해 AI 인력을 끌어모으고 있다. S급 엔지니어 몸값이 천정부지로 치솟으면서 삼성전자도 파격적인 대우를 내걸고 있다. 파운드리(반도체 위탁생산) 사업부는 업계 1위인 대만 TSMC 출신 인재를 영입하기 위해 현지 출장도 자주 다니는 것으로 알려졌다. 지난해 영입된 린준청(54) 삼성전자 어드밴스트패키징(AVP)사업팀 부사장도 TSMC 출신의 반도체 패키징 분야 전문가다. SK하이닉스가 지난 3일(현지시간) 미국에 AI 메모리용 어드밴스트 패키징 생산기지를 짓기로 하면서 인디애나주를 선택한 이유 중 하나도 퍼듀대가 가진 강점 때문이다. SK하이닉스는 퍼듀대와 반도체 연구개발(R&D) 협력을 하기로 했는데, 퍼듀대는 미국 최초로 종합 반도체 학위 과정을 개설한 대학으로 첨단 공학 분야에서 두각을 나타내고 있다.LG는 R&D 인재를 유치하기 위해 지난 4일 국내 이공계 석·박사 과정에 재학 중인 300여명의 학생을 서울 강서구 LG사이언스파크로 초청해 ‘테크 콘퍼런스’를 진행했다. 테크 콘퍼런스는 2012년부터 해마다 여는 행사로 올해는 AI, 소프트웨어(SW), 로보틱스, 빅데이터 등을 주제로 한 기술 강의 40개를 준비했다. 권봉석 ㈜LG 최고운영책임자(COO·부회장)를 비롯해 주요 계열사의 최고기술책임자(CTO), 최고인사책임자(CHO) 등 50여명이 총출동했다. 각 계열사 CTO가 직접 연사로 나서 LG의 기술 혁신과 비전을 알렸고 각 계열사 인사담당자와 선배 연구원들은 한쪽에 마련된 부스에서 학생들과 상담을 했다.전기차 시장이 ‘캐즘’(대중화 직전 일시적 수요 부진) 단계에 접어들면서 숨고르기에 들어간 이차전지 업계는 관련 학과가 미비한 탓에 인재 확보에 난항을 겪고 있다. 결국 업체들이 직접 인재 양성에 나서는 실정이다. 김장우 서울대 전기정보공학부 교수는 “우리나라는 원체 반도체 전공자가 적다 보니 AI 반도체처럼 새로운 분야가 생기면 기존 인력이 나뉘는 구조”라면서 “한국이 반도체 산업을 이끌기에는 반도체 인재가 다양한 분야에서 전부 다 부족하다”고 말했다. 문제는 어렵게 R&D 인력을 확보해도 경쟁사로 옮기는 사례가 많아 기업들이 골머리를 앓고 있다는 점이다. 최근 SK하이닉스 전 연구원이 미국 마이크론으로 이직했다가 법원에서 전직금지 가처분이 인용되면서 제동이 걸렸다. 이직 과정에서 영업 기밀을 빼갔다는 의혹이 불거지면서 기업 간 법정 다툼을 벌이는 경우도 있다. 삼성바이오로직스는 지난해 말 업무 정보를 외부로 무단 반출한 직원 2명을 영업비밀 유출 혐의로 고소했는데, 이 중 한 명이 롯데바이오로직스로 이직하겠다고 회사에 밝혔던 것으로 파악됐다. 2017~2019년 LG에너지솔루션(당시 LG화학)에서 근무하던 직원 10여명이 SK온(당시 SK이노베이션)으로 이직하면서 배터리 기술을 빼갔다는 의혹이 제기됐을 때는 법적 분쟁 끝에 SK온이 합의금 2조원을 지급하면서 갈등이 봉합됐다. 기업이 대학과 손잡고 기술 인력을 키우려고 해도 의대 쏠림, 이공계 기피로 취업이 보장되는 계약학과조차 등록을 포기하는 학생들로 인해 애를 먹고 있다. 지방의 한 공대 교수는 “반도체 인력 수요는 계속 늘고 있는데 소위 잘한다는 친구들이 앞으로 의대로 더 많이 빠져나갈까 봐 걱정이 크다”고 말했다. 의대 광풍에 ‘이공계 엑소더스(대탈출)’ 현상이 계속되면 산업계·대학 모두 공멸할 수 있는 만큼 특단의 대책을 세워야 한다는 지적도 나온다. 박동 한국직업능력연구원 선임연구위원은 “미국, 중국은 2000년대 초반부터 AI 등 전문 인력을 키우기 위해 유치원, 초등교육에서부터 인재 양성을 지원하고 있다”면서 “우리나라도 대학에 기업 맞춤식 학과를 신설하도록 하는 것만으로는 양질의 인재 배출에 한계가 있기 때문에 공교육 단계부터 체계적인 교육이 선행돼야 한다”고 말했다. 이준호 서울대 기초과학연구원장은 “정부의 R&D 예산 삭감, 의대 정원 확대로 과학기술 분야에 대한 신뢰와 매력도가 크게 떨어졌다”고 말했다. 이어 “개발자 열풍에 컴퓨터공학과 인기가 급증했던 것처럼 이공계 분야는 소위 ‘유행’이 있어서 수험생이 입학할 때 자신이 선택한 전공이 졸업 때까지 유효할 것이라는 확신이 없는 것이 문제”라며 “과학 분야에 대한 꾸준한 정부 지원으로 유행과 무관하게 연구할 수 있는 환경을 조성해야 한다”고 제언했다.

연간 15조원에 달하는 반도체 적자를 낸 삼성전자가 적자 행진을 끝내고 깜짝 실적을 기록했다. 시가총액 1위 기업의 면모를 되찾은 삼성전자의 올해 연간 영업이익이 30조원을 넘을 것이란 전망도 나온다. 메모리 반도체 업황 개선으로 불황 터널에서 빠져 나왔지만 비메모리 개선은 여전히 과제로 남았다. 삼성전자가 5일 공시한 1분기 잠정실적을 보면 매출은 71조원, 영업이익은 6조 6000억원이다. 지난해 1분기 영업이익(6402억원)과 비교하면 10배 차이가 난다. 전례 없는 침체로 실적이 고꾸라졌지만 반도체 시장이 다시 살아나면서 실적이 급반등한 것이다. 사업부문별 세부 실적은 오는 30일 1분기 실적 발표 때 공개될 전망이지만 전체 영업이익 규모를 봤을 때 반도체(DS)부문도 흑자로 돌아선 것으로 보인다. 경계현 삼성전자 DS부문장(사장)은 지난달 정기 주주총회에서 “올해 1월부터는 적자에서 벗어나 흑자 기조로 돌아섰다”고 밝히기도 했다.DS부문은 지난해 1분기 4조 5800억원의 적자를 냈다. 2분기 4조 3600억원, 3분기 3조 7500억원, 4분기 2조 1800억원의 영업손실을 기록하며 적자 폭을 줄여 나갔지만 좀처럼 적자 늪에서 헤어나오지 못했다. 그나마 지난해 4분기 재고 수준 개선으로 메모리 사업부의 D램이 흑자 전환에 성공하면서 부활의 신호탄을 쐈다. 업황 개선에 따른 가격 상승과 고부가가치 제품 위주의 판매가 실적 개선의 배경으로 꼽힌다. 낸드도 감산, 재고 축소, 수요 증가에 힘입어 상반기 흑자로 돌아설 것으로 보인다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 낸드 평균판매단가(ASP)가 2분기에 전 분기 대비 13~18% 오를 것으로 예상된다. 갤럭시S24 판매 증가, 프리미엄 TV·고부가 가전 판매 확대로 디바이스경험(DX)부문 수익성도 개선되면서 이제 비메모리 쪽 실적 개선이 가장 큰 관심사가 됐다. 파운드리(위탁생산) 업계 1위인 TSMC와의 격차가 좁혀지지 않은 가운데 모바일 등 주요 응용처의 수요 회복이 더딘 상황이다. 회사 측은 첨단 공정 개발을 지속하면서 인공지능(AI) 가속기 등 빠르게 성장하는 응용처 수주 확대로 반전을 꾀한다는 계획이다. 경 사장은 주총에서 “메모리 처리량을 8분의 1로 줄이고 8배의 파워 효율을 갖게 하는 것을 목표로 개발 중인 마하1 AI 인퍼런스(추론) 칩은 혁신의 시작이 될 것”이라고 말했다. AI 반도체에 필수적으로 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM) 경쟁에서도 열세를 만회하기 위해 총력전을 펼친다. 삼성전자는 상반기 D램 칩을 12단까지 쌓은 5세대 HBM인 HBM3E를 양산하고, 올해 HBM 출하량도 지난해 대비 최대 2.9배로 늘리기로 했다.

삼성전자가 연내 업계 최초로 차세대 D램인 6세대 10나노미터(㎚·10억분의1m)급 D램 양산을 시작한다. SK하이닉스는 미국 인디애나주에서의 첨단 패키징(후공정) 공장 신설 계획을 공식화했다. 3일 업계에 따르면 삼성전자는 지난달 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에서 열린 글로벌 반도체 학회 ‘멤콘(MemCon) 2024’에서 차세대 D램 개발 로드맵을 발표했다. 6세대 10나노급 D램의 구체적인 양산 일정을 제시한 회사는 삼성전자가 처음이다. 2020년 10나노급 1세대 D램에 업계 최초로 적용한 극자외선(EUV) 공정을 고도화해 초미세 회로를 제작, 제품을 양산할 계획이다. EUV 장비를 활용하면 동일한 칩 면적에도 기억 소자를 더욱 정밀하게 배치할 수 있어 기존보다 데이터 처리 용량을 높이면서 속도는 더 빠른 제품을 만들 수 있다. 삼성전자는 2026년 10나노급 7세대 제품을 양산하고 2027년 이후에는 한 자릿수 나노 공정을 통한 D램을 생산한다는 계획이다. 3차원 구조의 D램 또한 삼성전자가 업계 최초 공개를 목표로 개발하고 있다. 3D D램은 데이터 저장 공간인 셀을 기존 D램처럼 수평으로 배치하는 게 아니라 수직으로 쌓아 단위 면적당 용량을 3배 키운 제품이다. SK하이닉스는 이날 인디애나 북서부 웨스트라피엣 소재 퍼듀대에서 인디애나주와 퍼듀대, 미 정부 관계자들과 함께 반도체 시설 투자협약을 맺었다. SK하이닉스는 웨스트라피엣에 38억 7000만 달러(약 5조 2000억원)를 투자해 인공지능(AI) 메모리용 어드밴스드 패키지 공장을 신설한다. SK하이닉스는 “인디애나 공장에서는 2028년 하반기부터 차세대 HBM(고대역폭메모리) 등 AI 메모리 제품을 양산할 예정”이라면서 “이를 통해 글로벌 AI 반도체 공급망을 활성화하는 데 앞장설 것”이라고 강조했다. SK하이닉스는 인디애나 공장 신설 등을 계기로 현지에서 1000개 이상의 일자리가 창출될 것으로 추산했다. 아울러 반도체 등 첨단공학 연구를 특화한 퍼듀대와는 반도체 연구개발에 협력하기로 했다.

생성형 인공지능(AI) ‘챗GPT’ 개발사인 오픈AI가 사람 음성을 학습해 모방 음성을 생성하는 AI 도구 ‘보이스 엔진’을 개발해 공개했다. 최근 미국 테네시주가 AI가 사람 음성을 베끼는 것을 금지하는 일명 ‘엘비스(Elvis) 법안’에 미국 최초로 서명한 것과 맞물려 AI 음성이 이미지 생성과 마찬가지로 딥페이크(AI 가짜 영상·음성 조작물) 유포, 개인 정보 해킹 등에 악용될 우려가 제기되고 있다. 오픈AI가 지난 29일(현지시간) 공개한 보이스 엔진 사전실험 결과를 보면 실제 사람 음성 샘플과 이를 이용해 보이스 엔진으로 생성한 음성은 구분이 거의 힘들 만큼 비슷했다. 회사 측은 15초 분량의 음성 샘플만 있으면 이런 AI 음성을 만들어 낼 수 있다고 밝혔다. 언어 질환 환자용 치료 애플리케이션, 장애인 소통 기기에 지원된 이 도구는 동영상의 다국어 번역, 교육 음성 해설, 실시간 맞춤형 응답 등 광범위하게 상용될 수도 있다. 다만 오픈AI는 “현재로선 이 기술을 ‘미리 보여주기’(preview)만 하되 일반에 출시하진 않기로 했다”며 “인조 음성의 오용 가능성 때문에 조심스럽게 접근하고 있다”고 선을 그었다. 이어 “사람 목소리를 닮은 음성을 생성하는 것은 심각한 위험을 야기하며, 선거가 있는 해엔 특히 더 그렇다”면서 “우리는 미국과 해외 정부, 미디어, 시민사회 등과 협력해 피드백을 반영하기 위해 노력하고 있다”고 강조했다. 지난달 회사가 글을 동영상으로 바꿔 주는 AI ‘소라’를 개발했을 때와 동일한 우려가 불거지는 것을 사전에 차단하기 위한 포석이다. 실제로 올해 미 대선을 앞두고 지난 1월엔 뉴햄프셔주 프라이머리(예비선거) 전날 조 바이든 대통령을 사칭한 가짜 전화로 투표 거부를 독려하는 사례가 나오면서 음성 조작 우려가 현실화됐다. 뉴욕타임스(NYT)는 “이미지나 비디오 생성과 마찬가지로 음성 생성도 소셜미디어에 허위 정보를 퍼뜨리는데 도움이 될 수 있고 범죄자가 온라인이나 전화 통화에서 다른 이를 사칭할 수도 있다”고 지적했다. 이와 관련해 빌 리 테네시 주지사는 지난 21일 AI를 사용해 사람 목소리를 베끼는 것을 금지하는 엘비스 법에 미국 최초로 서명했다. 정식 명칭이 ‘초상·음성·이미지 보안 보장법’이지만 로큰롤의 제왕으로 군림한 엘비스 프레슬리의 이름으로 별칭이 붙은 건 사전 허가 없이 예술가 저작을 사용하는 것을 보호하기 위한 법안이기 때문이다. 테네시주는 로큰롤 탄생지인 멤피스, 컨트리 뮤직 본산인 내슈빌이 위치한 대중음악 산업의 메카로, 4500개 이상의 공연장, 6만 1000개 이상의 일자리로 한 해 수십억 달러를 창출하고 있다. 엘비스 법은 지역 핵심 산업이 AI로 타격받는 것을 막은 선제 조치인 셈이다. 리 주지사는 “AI가 나쁜 행위자들의 손에 넘어가면 대중음악 산업이 파괴될 수 있다”고 경고했다. AI업계 혁신을 주도하고 있는 오픈AI는 마이크로소프트(MS)와 1000억 달러(약 132조 6000억원)를 투자해 AI 슈퍼컴퓨터를 포함한 데이터센터 구축도 추진하고 있다. 오픈AI와 MS의 ‘스타게이트’는 6년짜리 프로젝트로, AI 모델 구동을 위한 슈퍼컴퓨터와 이를 위한 초대형 데이터센터를 조성하는 사업이다. 현존 최고 수준 데이터센터와 비교해 100배 이상 큰 규모라고 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션이 보도했다. 데이터센터에는 슈퍼컴퓨터 구동을 위해 특별 제작된 서버 칩 수백만 개가 들어간다. 생성형 AI 연산을 위해서는 그래픽처리장치(GPU) 같은 AI 반도체를 연결하고 대규모 데이터 처리 작업을 수행할 컴퓨팅 시스템이 필요하다. 데이터센터에는 여러 공급업체의 다른 칩을 사용할 것으로 알려졌다. 이는 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 AI 반도체 시장을 90% 이상 점유한 엔비디아에 대응해 ‘AI 반도체 동맹’을 구축하려는 행보와도 연결된다. 올트먼 CEO는 지난 1월 직접 한국을 찾아 삼성전자, SK하이닉스와 협력 방안을 논의했다. 이때 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장도 만난 것으로 알려졌다.

삼성전자 반도체 사업부를 이끌고 있는 경계현 디바이스솔루션(DS) 부문장(사장)이 29일 “전담팀의 노력으로 고대역폭 메모리(HBM)의 리더십이 우리에게로 오고 있다”고 자신감을 내비쳤다. 경 사장은 이날 사회관계망서비스(SNS)를 통해 최근 미국 출장 소회와 함께 “AI 애플리케이션에서 고용량 HBM은 경쟁력”이라면서 “HBM3와 HBM3E 12H(12단)를 고객이 더 찾는 이유”라고 썼다.경 사장은 이어 “여전히 메모리와 컴퓨트 사이의 트래픽이 병목”이라며 “많은 고객이 이 문제를 풀기 위해 각자만의 방식으로 커스텀 HBM4를 개발하고 싶어 한다. 그리고 고객들은 우리와 함께 그 일을 할 것”이라고 전망했다. 또 “많은 고객이 파운드리 2나노 공정을 위한 테스트 칩을 흘리고 있거나 흘리기로 했다”며 “성공적인 기술 개발을 통해 이들이 2나노 제품 개발로 이어지도록 할 것”이라고 했다. 지난 20일 정기 주주총회에서 공개한 자체 AI 가속기 ‘마하-1’도 언급했다. 경 사장은 “추론 전용인 마하-1에 대한 고객의 관심 또한 증가하고 있다”며 “일부 고객은 1T 파라미터 이상의 큰 애플리케이션에 마하를 쓰고 싶어 한다”고 밝혔다. 그러면서 “생각보다 더 빠르게 마하-2의 개발이 필요한 이유가 생긴 것”이라며 “준비를 해야겠다”고 덧붙였다. 경 사장은 테슬라 사이버트럭을 시승한 소감과 영상도 공개했다. 그는 “생각보다 안락했고, 생각보다 가속력이 대단했다”라면서 “10개의 카메라로 주변을 인식하는 능력이 훌륭해 보였고, 짧은 회전반경과 큰 와이퍼가 인상적”이라고 남겼다.

삼성전자가 AI 반도체 시장에서 주도권을 잡기 위해 총력전을 펼치고 있다. 최근 AI 추론칩 ‘마하1’ 개발을 공식화하는 등 미래 경쟁력 확보를 위한 시설과 연구개발(R&D) 투자를 꾸준히 이어가고 있다. 경계현 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문장(사장)이 지난 20일 주주총회에서 AI 추론칩 마하1을 개발 중이라고 밝혀 전 세계 이목이 집중됐다. 경계현 사장은 “AI 시대에는 컴퓨터와 메모리가 대규모로 결집할 수밖에 없는데 현존하는 AI 시스템은 메모리 병목으로 인해 성능 저하와 파워 문제를 안고 있다”면서 “DS는 이 문제를 개선하기 위해 AGI 컴퓨팅 랩을 신설하고 AI 아키텍처의 근본적인 혁신을 추진하겠다”고 밝혔다. 이어 “현재 개발 중인 마하1 AI 인퍼런스 칩은 그 혁신의 시작이 될 것”이라고 강조했다. 삼성전자는 앞서 미국과 한국에서 ‘삼성전자 반도체 AGI(범용인공지능) 컴퓨팅 랩’을 신설했다. 이는 미래 AGI의 엄청난 처리 수요를 충족할 완전히 새로운 유형의 반도체를 만들기 위한 전략으로 풀이된다. 마하1은 AGI 컴퓨팅 랩에서 개발하는 칩 중 처음 공개된 제품이다. 삼성전자는 올해 연말 마하1 생산에 돌입할 계획이다. 현재 기술 검증이 완료됐고, 시스템온칩(SoC) 디자인이 진행되고 있다. 올 연말 생산에 들어가면 내년 초 삼성전자 칩으로 구성된 AI 시스템을 완성하는 게 목표다. 삼성전자는 이처럼 초거대 AI 시대에 메모리 기술의 발전과 성능 향상에 사활을 걸고 있다. 삼성전자는 2016년 세계 최초로 고성능 컴퓨팅(HPC)용 HBM 사업화를 시작하며, AI용 메모리 시장을 본격적으로 개척했다. 2017년 선보인 8단 적층 HBM2는 당시 가장 빠른 속도의 메모리였던 GDDR5 대비 8배 빠른 속도를 구현했고, 이 제품을 통해 AI·HPC 시대에 필수적인 3차원 스택 기술을 선보일 수 있었다. 이후에도 삼성전자는 고객과 밀접히 협업하여 AI·HPC 생태계를 견인하고 있다. 또 메모리는 업계 최고 수준의 생산능력을 기반으로 HBM3, HBM3E 비중을 확대해 고성능·고대역폭 수요에 적극 대응할 계획이다. 시스템LSI는 플래그십 제품 판매 비중을 확대하고, 모바일 시장 외 사업영역을 넓혀 견고한 사업구조를 갖추어 나갈 방침이다. 파운드리는 GAA(Gate-All-Around) 3나노 2세대 공정 양산과 테일러 공장 가동을 통해 기술 경쟁력을 더욱 강화하고 고성능컴퓨팅, 차량, 소비자용 등 다양한 응용처로 수주를 확대해 나갈 방침이다. 삼성전자 관계자는 “지난해 반도체 경기 불황에서 연간 53조여원을 시설투자에 쏟아붓는 등 혁신과 연구개발을 이어왔다”면서 “지난 40여 년간 끊임없는 변화와 혁신의 초격차 DNA를 바탕으로 기술적 한계를 극복해 세상에 없는 다양한 메모리 솔루션 제품을 개발해 나갈 것”이라고 강조했다.

AI 플랫폼 전문기업 인티그리트, 차세대 온 디바이스 AI 모빌리티 플랫폼 사업 고도화HL만도, 인티그리트에 전략적 지분 투자를 통한 온 디바이스 지능형 로봇·모빌리티 영역 사업 협력 AI(인공지능) 플랫폼 기업 인티그리트는 최근 확대되고 있는 미래 온 디바이스 AI가 요구되는 차세대 로봇과 스마트 모빌리티를 위한 플랫폼과 핵심 기술개발을 위해 HL 만도 등 글로벌 기업과 전력 협력을 확대한다고 28일 밝혔다. 차세대 모빌리티 하드웨어에서 전략 부품, 소프트웨어와 솔루션에 이르기까지 핵심기술과 경쟁력으로 글로벌 시장 공략을 확대하고 있는 HL만도는 차세대 지능형 로봇·모빌리티 영역에서 인티그리트와의 긴밀한 협력을 위해 전략적 지분 투자를 진행했다. AI 플랫폼 전문기업 인티그리트는 퀄컴 테크날러지와 퓨리오사 AI 등 글로벌 AI 신경망칩셋 전문기업과 협업을 통하여 지난해 AI 처리속도를 높이고, 5G 접속환경과 다양한 AI 소프트웨어 개발환경을 하나로 통합한, ‘온 디바이스 AI 플랫폼’ 에어패스 제품을 출시한데 이어, 생성형 AI 와 초거대 AI 언어모델, 추론기능이 강화된 다양한 온 디바이스 AI 상품을 위한 플랫폼 라인업을 확대하고 있다. 온 디바이스 AI 기술은 본격 확대되고 있는 생성형 AI 추론기능과 언어모델, AI 비전 기능 등 초대형 AI 모델을 별도 네트워크의 도움없이 기기 자체에서 처리하고 구동될 수 있게 하는 기술로, 스마트폰과 같은 개인용 기에서부터 로봇과 모빌리티, 산업용기기에 이르기까지 초거대 AI를 수용하기 위한 필수요건으로 급격한 패러다임 전환이 진행중이다. 이를 위한 온 디바이스 AI를 위한 플랫폼은 고사양의 컴퓨팅 파워를 제공하는 AP(어플리케이션 프로세서)와 NPU가 결합된 하드웨어와 광범위한 AI기능을 수용하는 소프트웨어 아키텍처, 범용적인 개방된 개발자 환경 구비가 요구된다. 인티그리트의 ‘차세대 온 디바이스 AI모빌리티 플랫폼’은 차세대 지능형 로봇 또는 고성능 스마트 모빌리티를 구현하기 위해 요구되는 하드웨어와 소프트웨어 통합 플랫폼에 AI 전용 고성능 신경망 칩(NPU)과 생성형 추론 기능, 비전 AI와 언어모델, 5G특화망 통신 환경이 통합된 솔루션이다. AI 성능 향상을 위하해별도의 외부 장치나 네트워크를 통하지 않고도, 현장에서 취득한 대용량의 데이터를 실시간 가공, 분석, 추론할 수 있는 등, 개인정보 보호와 보안이 강화된 언어모델과 비전 분석 등 다양한 AI 확장과 함께 고성능AI자율주행을 제공하는 이동 로봇과 시스템 또는 스마트 모빌리티를 최단시간에 구현하고 AI 성능을 향상시킬 수 있게 된다. 조한희 인티그리트 대표이사는 “최근 AI 모델의 크기와 워크로드는 빠르게 증가하고 있고, 초거대 언어모델을 포함하여, 생성형 AI 기술 전반이 산업용 AI 수요에 빠르게 접목되고 있다. 이러한 흐름은 실시간 데이터를 활용하고 고성능 저전력으로 구동되는 로봇과 모빌리티 기기에서 필수로 요구된다”며 “초저전력 스마트 AP와 추론과 생성에 중심을 둔 NPU가 결합된 하드웨어로 온 디바이스AI 시대를 빠르게 전환되고 있다. 글로벌 모빌리티 솔루션HL 만도의 지분참여로, 온 디바이스 AI를 향한 글로벌 경쟁력이 확대될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

지난해 혹한기를 보낸 반도체 시장에 훈풍이 불고 있다. 삼성전자의 반도체 부문은 연간 적자 행진을 끝내고 올 1분기 흑자 전환에 나설 것으로 보이며 한발 앞서 흑자 전환을 이뤄 냈던 SK하이닉스는 시장 전망치를 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’를 기록할 것으로 전망된다. 인공지능(AI) 서비스 확대로 차세대 메모리 제품 수요가 확대됨에 따라 두 회사 간 경쟁은 더욱 치열해질 것이란 분석이다. 25일 반도체 업계에 따르면 D램과 낸드 등 메모리 반도체 가격이 회복세에 접어들면서 관련 기업들의 실적이 개선되고 있다. 미국 최대 메모리 칩 제조업체인 마이크론 테크놀로지는 지난 20일(현지시간) 회계연도 2024년 2분기(2023년 12~2024년 2월) 매출이 전년 대비 58% 증가한 58억 5000만 달러(약 7조 8447억원)를 웃돌았다고 밝혔다. 7개 분기 만에 흑자로 돌아선 데다 시장 전망치도 뛰어넘었다. 마이크론의 실적 개선에 국내 메모리 업체의 실적 개선에 대한 기대감이 커지는 분위기다. 삼성전자의 올 1분기 영업이익에 대한 증권가 전망치(컨센서스)는 4조 9292억원으로 지난해 1분기(6402억원)의 약 8배이며 지난해 4분기(2조 8257억원) 대비 약 2배나 높다. 특히 반도체 사업을 하는 DS(디바이스솔루션) 부문의 실적이 개선돼 올 1분기 2000억원에서 3000억원 중반대의 영업이익을 달성할 것으로 전망되고 있다. 해당 부문은 지난해 4분기 내내 영업손실을 기록하며 연간 누적 적자가 14조 8700억원에 달했으나 경계현 삼성전자 DS 부문장(사장)은 지난 20일 정기 주주총회에서 “올 1월부터 적자에서 벗어나 흑자 기조에 들어왔다”고 말했다. SK하이닉스 역시 올 1분기 시장 전망치를 뛰어넘는 실적을 기록할 것으로 기대되고 있다. SK하이닉스의 올 1분기 영업이익 컨센서스는 1조 3000억원으로 지난해 1분기(-3조 4023억원)와 비교하면 138%나 증가한 수준인데 메모리 반도체 업계에서 가장 주목받고 있는 고대역폭메모리(HBM) 선두업체로 엔비디아의 HBM 최대 공급사인 만큼 수익성이 크게 강화됐을 것이란 평가다. 차세대 메모리 시장을 놓고 양사의 경쟁은 가속화되고 있다. SK하이닉스는 메모리 업계에선 처음으로 HBM 5세대 제품인 HBM3E의 대규모 양산에 돌입하고 이달 말 엔비디아에 납품을 시작한다. HBM 분야의 선점 경쟁에서 SK하이닉스에 다소 밀렸다는 평가를 받고 있는 삼성전자는 차세대 HBM 개발에 속도를 내는 한편 내년 초 엔비디아의 AI 가속기를 대체할 수 있는 추론칩 ‘마하1’을 출시할 예정이다.

‘젠슨 승인(JENSEN APPROVED).’ 인공지능(AI) 반도체 ‘큰 손’인 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 삼성전자가 개발한 5세대 고대역폭메모리 ‘HBM3E’(12단 적층)에 친필 사인을 남겼다. 황 CEO가 승인한다는 게 어떤 의미인지는 알려지지 않았지만 삼성의 HBM 기술력에 대한 기대감을 드러낸 것만은 분명해 보인다. 21일 업계에 따르면 황 CEO는 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리고 있는 엔비디아 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2024’에 마련된 삼성전자 부스를 찾아 전시된 제품을 직접 살펴본 것으로 알려졌다. 한진만 삼성전자 반도체(DS)부문 미주총괄 부사장은 자신의 소셜미디어(SNS)에 황 CEO가 부스에 전시된 HBM3E 제품에 사인을 남긴 사진을 올렸다. 한 부사장은 “삼성의 HBM3E에 대한 황 CEO의 개인 승인 도장을 보게 돼 기쁘다”면서 “삼성 반도체와 엔비디아의 다음 행보가 기대된다”고 했다. 삼성전자는 업계 최초로 D램 칩을 12단까지 쌓은 5세대 HBM인 HBM3E 실물을 전시했다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 끌어올린 고성능 메모리다.황 CEO는 지난 19일(현지시간) 미디어 간담회에서 ‘삼성의 HBM을 사용하고 있나’라는 질문에 “아직 사용하고 있지 않다”면서도 “현재 테스트하고(qualifying) 있으며 기대가 크다”고 언급했다. 그러면서 “HBM은 매우 복잡하고 어려운 기술이며, 기술적인 기적과도 같다”며 삼성전자와 SK하이닉스를 치켜세웠다. 황 CEO가 삼성전자 제품을 직접 살펴보면서 양사간 파트너십 강화에 대한 기대감도 커지고 있다. 경계현 삼성전자 DS 부문장(사장)은 전날 주주총회에서 “12단을 쌓은 HBM을 기반으로 HBM3와 HBM3E 시장의 주도권을 찾을 것”이라고 밝혔다.삼성전자는 AI 반도체 시장에서 주도권을 되찾기 위해 AI 가속기 ‘마하1’을 개발 중인 사실도 밝혔다. 경 사장은 “메모리 처리량을 8분의 1로 줄이고, 8배의 파워 효율을 갖게 하는 것을 목표로 현재 개발 중인 마하1 인퍼런스(추론) 칩은 그 혁신의 시작이 될 것”이라면서 “저전력(LP) 메모리로도 대규모언어모델(LLM)의 추론이 가능하도록 준비하고 있다”고 말했다. 이어 “올해 말 칩을 만들고 내년 초에는 칩으로 구성된 시스템을 볼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

미국 정부가 반도체법에 따라 20일(현지시간) 자국 반도체 업체 인텔에 보조금과 대출을 합해 약 200억 달러(약 26조원)를 지원한다. 백악관은 이날 “상무부가 반도체법에 따라 인텔에 최대 85억 달러의 직접 자금과 대출 110억 달러를 제공하기로 예비적 합의에 도달했다”고 밝혔다. 조 바이든 대통령은 애리조나주 챈들러의 인텔 공장을 찾아 이런 지원 계획을 직접 발표했다. 애리조나주는 바이든 대통령이 도널드 트럼프 전 대통령과의 대선 재대결에서 경합을 벌이는 지역이다. 반도체법은 반도체 기업의 미국 내 설비투자를 장려하기 위한 것으로 미국에 공장을 짓는 기업에 반도체 생산 보조금과 연구개발(R&D) 지원금으로 5년간 총 527억 달러(약 70조원)를 지원하도록 했다. 미 정부는 미국에 투자한 삼성전자에도 반도체법에 따라 60억 달러(약 8조원) 이상의 보조금을 지원할 계획인 것으로 알려졌다. 블룸버그통신은 지난 15일 복수의 소식통을 인용해 삼성전자에 대한 반도체 보조금 지원 계획이 이달 말 발표될 것이라고 전했다. 미국의 반도체 산업 지원은 중국 등 신흥 기술 강국들에 뒤지면서 안보가 위태로워질 수 있다는 위기감에서 나왔다. 지나 러몬도 상무장관은 “이번 투자는 미국 반도체 제조 분야에서 사상 최대 규모 중 하나”라며 “우리는 가장 정교한 칩을 모두 아시아의 극소수 공장에 의존하고 있다. 이는 용납할 수 없는 일이고, 경제안보와 국가안보 문제”라고 말했다. 미국은 2030년까지 인공지능(AI) 등에 필요한 최첨단 칩의 20%를 자국에서 제조하겠다는 목표를 세웠다.

“고대역폭메모리 테스트… 기대 커”삼성전자 제품 채택 가능성 언급5년내 인간 수준 AI 등장 전망도 ‘인공지능(AI) 반도체의 왕’으로 불리는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 19일(현지시간) “삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)를 테스트 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 전세계 미디어와 간담회를 갖고 이렇게 말했다. 엔비디아는 AI 고속 연산에 필수적인 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 기업으로 전 세계 AI칩 시장의 80% 이상을 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 범용인공지능(AGI)이 언제 나올 수 있을지에 대한 물음에는 “5년 이내에 등장할 것”으로 전망하면서도 “이 용어를 어떻게 정의하느냐에 따라 달라진다”고 말을 아꼈다. ‘젠슨 황 효과’ 덕분에 20일 코스피에서 삼성전자는 전일보다 5.63% 상승한 7만 6900원으로 장을 마쳤다.

‘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.