“넉 달간 200명 하이닉스 이적” 주장영업이익 15% 성과급 지급 등 요구협상 결렬 땐 새달 21일 총파업 돌입법조계 “성과급으로 파업은 과도해”주주 “악덕 채무업자냐” 맞불 집회로이터 “파업 땐 전 산업 공급 병목” 슈퍼사이클에 올라탄 반도체 업황이 수출과 실적의 고공행진을 이어가는 가운데, 삼성전자 노조가 40조원 이상의 청구서를 요구하면서 진통이 계속되고 있다. 삼성전자 초기업노조는 23일 오후 삼성전자 평택사업장 앞에서 투쟁결의대회를 개최했다. 노조 측은 영업이익의 15%를 성과급으로 지급하고, 성과급 상한제를 폐지할 것을 요구했다. 삼성전자의 연간 영업이익이 최대 300조원에 달할 것이라는 증권업계 전망대로라면, 노조가 요구하는 성과급 규모는 최대 45조원에 달한다. 최승호 노조위원장은 투쟁사에서 “더 나은 삼성전자를 만들기 위해 성실히 교섭해왔지만, 회사는 성과급 상한 폐지 등 핵심 요구를 외면한 채 일회성 포상으로 협상을 마무리하려 했다”고 주장했다. 최 위원장은 “삼성전자가 오늘 이 자리에 오를 수 있었던 것, 세계 시장에서 이름을 떨칠 수 있었던 것은 조합원들의 노력 덕분”이라고 했다. 이어 집회를 마친 뒤 기자들과 만나 “최근 4개월 동안 SK하이닉스로 이직한 인원만 200명이 넘는다. 인재 유출을 막지 못하면 회사 경쟁력도 유지되기 어렵다”고 했다. 경찰과 주최 측 추산 4만명의 집회 참가자들은 ‘투명하게 바꾸고, 상한 폐지 실행하자’ 등의 손팻말을 들고 구호를 외쳤다. 노조는 사측과 합의가 이뤄지지 않을 경우 다음달 21일부터 6월 7일까지 총파업에 돌입한다는 방침이다. 하지만 산업계와 법조계 일각에서는 성과급을 둘러싼 이번 쟁의행위의 정당성에 의문을 제기하고 있다. 대법원이 성과 인센티브의 임금성을 인정하지 않은 상황에서, 경영 성과의 배분 방식을 두고 파업을 추진하는 것은 과도한 쟁의행위라는 지적이다. 실제 대법원은 삼성전자 퇴직자들이 제기한 소송에서 “성과 인센티브(OPI)는 퇴직금 산정의 기초가 되는 평균임금에 해당하지 않는다”고 판결했다. 판결의 핵심 요지는 성과급은 근로 성과의 사후적 정산이 아니라 경영 성과의 사후적 분배라는 판단이다. 앞서 2025년 8월 판결에서도 “근무 실적과 연동되는 ‘순수한 의미의 성과급’은 일반적으로 근로의 대가라고 보기 어려워 통상임금에 해당하지 않는다”고 판단했다. 노조의 주장대로 이번 삼성전자의 실적이 온전히 노동의 성과로 볼 것인지에 대해서도 의견이 엇갈린다. 반도체 산업은 단순 조립·생산이 아니라 공정 기술과 대규모 투자가 생산성을 좌우하는 고부가가치 산업으로, 기술력과 투자 규모가 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 삼성전자는 2021년부터 2025년까지 약 148조원을 연구개발에 투입했다. 노사 갈등은 주주와 노조 간 대립으로도 확산되는 양상이다. 이날 오전에는 대한민국 주주운동본부 소속 일부 회원들이 집회 장소 인근에서 맞불 집회를 열고 노조의 성과급 요구가 과도하다고 비판했다. 이들은 “반도체 공장의 지분을 갖고 있는 사람은 주주들이지, 직원들이 아니다”라며 “반도체 호황 사이클에서 공장을 멈추면, 주주들의 재산에 직접적인 피해를 주는 것”이라고 주장했다. 이어 “상한선 없는 성과급을 요구하는 건 악덕 채무업자와 다름없다”고 덧붙였다. 삼성전자는 총파업 가능성에 대비해 사내 게시판에 ‘안전보호시설 유지·운영’의 필요성을 강조하는 공지문을 게시했다. 유독성·가연성 가스와 화학물질을 다루는 반도체 공정 특성상, 파업 기간에도 안전 관련 인력은 정상 근무가 필요하다는 취지다. 업계에 따르면 회사는 노동조합법에 따라 전체 직원 약 12만 8000명 중 5% 수준을 필수 유지 인력으로 요청한 것으로 알려졌다. 노조법 제42조 2항은 사업장 안전보호시설의 유지·운영을 방해하는 행위를 금지하고 있다. 로이터는 “노조의 파업으로 세계 최대 메모리 칩 제조업체인 삼성전자의 생산에 차질이 빚어질 경우 AI 데이터 센터, 자동차, 스마트폰 등 전 산업 분야에서 공급 병목 현상이 심화될 것”이라고 전망했다. 김동원 KB증권 리서치본부장은 “파업이 현실화될 경우 메모리 생산 차질로 공급 부족이 심화되고, 이는 가격 상승 압력을 확대시키는 요인으로 작용할 것”이라고 진단했다.

구글이 지난해 8월 7세대 TPU인 아이언우드를 발표한 지 1년도 채 되지 않아 8세대 TPU를 공개하며 AI 가속기 시장에서 속도전을 벌이는 모습입니다. 이렇게 빠르게 차세대 칩을 내놓았다는 것은 7세대 공개 시점에서 이미 8세대를 개발 중이었다는 이야기입니다. 이는 두 개의 팀을 따로 만들어 비용을 더 투자하더라도 개발 경쟁에서 경쟁자를 앞서겠다는 강한 의지 없이는 불가능한 일입니다. 이번 8세대 TPU의 가장 큰 특징은 사상 처음으로 학습과 추론 전용 칩을 분리해 각각 TPU 8t와 TPU 8i로 이원화했다는 점입니다. 특히 이번 세대는 단순한 칩의 성능 향상을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 시대를 뒷받침하기 위한 ‘AI 하이퍼컴퓨터’ 아키텍처의 핵심 엔진으로 설계됐습니다. 학습 전용인 TPU 8t는 216GB의 HBM 메모리를 탑재하고 단일 슈퍼포드당 최대 9600개의 칩을 3D 토러스(Torus) 토폴로지로 연결해 압도적인 확장성을 자랑합니다. 이를 통해 최첨단 모델의 배포 기간을 수개월에서 수주 단위로 단축할 수 있으며, 포드당 총 121 ExaFlops의 FP4 연산 능력을 제공합니다. 추론 특화 칩인 TPU 8i는 에이전틱 AI의 핵심인 ‘추론(Reasoning)’ 성능을 극대화하기 위해 설계됐습니다. 288GB의 HBM과 더불어 이전 세대보다 3배 늘어난 384MB의 온 칩 (on chip) SRAM을 탑재했습니다. 이는 최근 엔비디아가 공개한 추론 가속기인 그록(Groq) LPU의 SRAM 전략과 유사한 것으로 평가됩니다. 결론적으로 세대별 성능 향상 측면에서 TPU8t 트레이닝 칩은 대규모 학습에서 전 세대 대비 2.7배 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, TPU8i 역시 추론 환경에서 전 세대 대비 80% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다. 또 두 칩 모두 와트당 성능이 두 배 향상됐는데, 이는 전력 비용을 줄여 전체적인 AI 총소유비용(TCO)를 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 비용 절감은 앞으로 AI 서비스의 수익화에 매우 중요한 요소입니다. 다만 기본적으로 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 여전히 8세대 TPU보다 강력한 성능을 지니고 있습니다. 단일 칩 기준으로만 보면 루빈 GPU는 50 PFLOPS에 달하는 연산 능력을 지녀 8세대 TPU보다 몇 배 빠른 성능을 지니고 있습니다. 문제는 비싼 가격입니다. 엔비디아 플랫폼이 비싼 이유는 칩 자체의 생산 비용도 있지만, 높은 이윤을 남기면서 팔고 있는 것도 중요한 이유입니다. 그런데 여기서 구글이 자체 칩을 만들어 마진을 흡수하면 오픈 AI나 앤스로픽 같은 경쟁자보다 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 최근 칩플레이션과 에너지 비용 급상승으로 AI 서비스 비용은 비싸지고 수익화는 이를 따라가지 못하는 상황에서 구글이 누리는 비용 절감 효과는 결국 AI 경쟁에서 최종 승자가 될 가능성을 높일 수 있습니다. 언뜻 보기에는 구글 TPU가 엔비디아를 겨냥한 것 같지만, 사실은 엔비디아 플랫폼을 사용할 수밖에 없는 다른 경쟁자가 더 압박을 받을 수밖에 없는 셈입니다. 자체 TPU 개발의 또 다른 이점은 자체 서비스에 최적화된 플랫폼과 생태계입니다. 마치 애플의 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서가 iOS 및 맥 OS, 그리고 애플 서비스에 최적화된 기능을 제공할 수 있어 비용은 절감하고 서비스 품질과 사용자 경험은 높일 수 있는 것과 동일한 구조입니다. 사실 이런 이유 때문에 구글뿐 아니라 오픈 AI나 앤스로픽 역시 자체 칩 플랫폼을 개발하거나 타사 플랫폼 활용을 고려하고 있지만, 이미 10년 이상 개발해온 TPU의 노하우를 따라잡기는 쉽지 않습니다. 반대로 이야기하면 구글 입장에서는 앞선 TPU 설계와 이미 구축해 놓은 생태계가 이들과의 경쟁에서 매우 큰 무기인 셈입니다. 결국 TPU의 개발 목적은 엔비디아와의 직접적인 경쟁보다는, 자사 인프라에 최적화된 저비용·고효율 환경을 구축하여 AI 서비스 대중화 시대의 수익성을 선점하는 데 있습니다. 이러한 탄탄한 하드웨어 경쟁력과 기존의 방대한 서비스 플랫폼이 결합된 AI 생태계를 통해 구글이 최종적인 승자가 될 수 있을지 주목됩니다.

크리스티아노 아몬 퀄컴 최고경영자(CEO)가 방한해 삼성전자, SK하이닉스, LG전자 경영진과 잇따라 회동했다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP)의 강자인 퀄컴이 파운드리·메모리·인공지능(AI) 협력 전반을 점검하는 동시에 공급망 재편과 신사업 확대 전략을 구체화하기 위한 행보로 해석된다. 아몬 CEO는 21일 한진만 삼성전자 파운드리사업부장(사장)과의 회동에서 2나노미터(㎚·10억분의 1ꏭ) 공정 기반 차세대 애플리케이션 프로세서(AP) ‘스냅드래곤 8 엘리트 2’ 위탁생산을 핵심 의제로 논의한 것으로 알려졌다. 퀄컴은 최근 수년간 TSMC 중심의 생산 구조를 유지해왔으나 차세대 제품부터는 삼성전자를 포함한 파운드리 이원화 전략을 검토 중인 것으로 전해졌다. 업계에서는 삼성 파운드리의 수율 개선과 기술 신뢰도 회복, 글로벌 웨이퍼 가격 상승 등이 복합적으로 작용한 결과로 보고 있다. 실제로 아몬 CEO는 지난 1월 “여러 파운드리 기업 가운데 삼성전자와 가장 먼저 2나노 공정 도입을 논의했다”며 “파운드리 이원화 전략은 여전히 유효하다”고 밝힌 바 있다. 아몬 CEO는 SK하이닉스 경영진과의 만남에서 AI 확산에 따른 메모리 수급 문제 등을 다룬 것으로 보인다. 퀄컴이 데이터센터용 AI 추론 칩 ‘AI200’ 등을 통해 서버 시장 진출을 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 저전력 D램(LPDDR) 확보 필요성이 크게 확대된 상황이다. 특히 AI 서버 수요 증가로 메모리 공급이 병목 요소로 부상하면서 주요 고객사가 직접 공급망 확보에 나서는 흐름과 궤를 같이한다. LG전자와는 ‘피지컬 AI’를 중심으로 협력 확대 방안이 논의됐다. 두 회사는 과거 모바일 사업에서 시작된 협력 관계를 현재 전장·가전 영역으로 확장해왔으며, 최근에는 로봇과 스마트홈 등 물리적 환경 기반 AI 분야로 협력 범위를 넓히는 추세다. LG전자는 스마트홈과 모빌리티를 연결하는 AI 전략을 추진 중이며, 퀄컴은 로봇용 프로세서 ‘드래곤윙 IQ10’ 등을 앞세워 관련 시장 진입을 본격화하고 있다.

팀 쿡, 재임기간 시총 10배 키워9월 물러나 이사회 의장직 맡아새 수장엔 엔지니어 출신 터너스존재감 약화된 AI 성과가 시험대 스티브 잡스(1955~2011)에 이어 15년간 애플을 이끌어 온 팀 쿡 최고경영자(CEO)가 경영 일선에서 물러난다. 9월부터 ‘정통 엔지니어’ 출신 존 터너스 신임 CEO 체제로 전환하는 애플이 공급망 관리 중시 운영에서 압도적 기술 혁신이라는 본연의 DNA로 회귀해 정체된 인공지능(AI) 부문에서 성과를 낼지 관심이 쏠린다. 애플은 20일(현지시간) 터너스 하드웨어 엔지니어링 부문 수석부사장이 오는 9월 1일부터 CEO를 맡는다고 밝혔다. 쿡 CEO는 이사회 의장으로 자리를 옮긴다. 쿡 CEO는 “터너스는 25년 넘게 애플에 기여한 선구자이자 애플의 미래를 이끌어 갈 적임자”라고 밝혔다. 터너스 부사장은 “잡스 아래에서 일하고 쿡 CEO를 멘토로 모실 수 있어서 큰 행운이었다”고 전했다. 쿡 CEO는 공급망·운영 전문가로 2011년 잡스 사망 직전 CEO에 올라 애플을 안정적으로 성장시켰다는 평가를 받는다. 재임 동안 애플워치와 에어팟, 비전 프로 등 새로운 제품군을 안착시켰다. 그가 취임한 이후 애플의 시가총액은 3500억 달러(약 515조원)에서 4조 달러(5885조원)로 1000% 이상 증가했다. 다만 최근 들어 애플은 AI 분야에서 뒤처졌다는 평가에 직면했다. 삼성전자가 2024년 출시한 온디바이스 AI 스마트폰 ‘갤럭시 S24’ 시리즈가 흥행에 성공한 반면 애플 아이폰은 AI 부문에서 상대적으로 존재감이 약하다. CNBC는 “애플이 복잡해지는 공급망과 지정학적 리스크, 관세 문제, AI 수요 증가에 따른 메모리 부족 등 복합적인 도전에 직면해 있다”고 분석했다. 이러한 상황에서 등판한 터너스 차기 CEO는 전형적인 ‘엔지니어형 리더’로 평가된다. 펜실베이니아대 기계공학과 출신으로 2001년 애플에 합류해 2013년 하드웨어 엔지니어링 부사장, 2021년 수석부사장에 오른 인물이다. 특히 인텔 칩에서 자체 칩으로 전환하는 과정에서 핵심 역할을 수행하며 기술 리더십을 입증했다. 애플 이사회가 터너스를 선택한 배경에는 장기 안정성과 기술 혁신이라는 두 가지 목표가 반영된 것으로 보인다. 터너스 신임 CEO는 50세로 비교적 젊은 축에 속해 장기간 회사를 이끌 수 있는 인물로 평가된다. 향후 애플은 하드웨어 중심 전략을 유지하면서도 소프트웨어(SW), 서비스, AI 경험으로 확장하는 방향을 이어 갈 것으로 보인다. 이 과정에서 스마트 안경이나 초소형 AI 기기 등 새로운 제품군이 등장할 가능성도 거론된다. 업계에서는 터너스 체제 초기에 AI 성과를 얼마나 빠르게 가시화하느냐가 최대 과제가 될 것으로 보고 있다. 애플은 그동안 자체 대규모 AI 모델 개발에 집중하기보다 구글의 ‘제미나이’ 등 외부 AI를 활용하는 전략을 취해 왔다. 생성형 AI 경쟁에선 마이크로소프트와 구글, 메타보다 뒤처졌고 아이폰에 AI 기능을 탑재하는 것도 삼성전자 갤럭시에 뒤졌다. 웨드부시 증권의 댄 아이브스 분석가는 “터너스는 특히 AI 분야에서 출범 초기부터 성과를 내야 한다는 큰 압박을 받을 것”이라고 지적했다. 애플이 AI 기반 웨어러블과 스마트홈 기기 등 파급력이 큰 차세대 제품군 개발에 박차를 가하면서 삼성전자와 스마트폰 시장에서의 경쟁이 더욱 치열해질 가능성이 있다. 다만 AI 연산에 필수적인 고용량·고성능 메모리 반도체 수요가 늘어나면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 업계에 긍정적인 영향도 예상된다.

미국과 이란의 종전 협상 기대감이 지속되며 스탠더드앤드푸어스(S＆P)500지수가 종가 기준 처음으로 7000선을 뚫고, 나스닥 종합지수도 최고치를 경신했다. 중동 전쟁 영향을 상당 부분 만회하고 추가 강세를 보이는 모습이다. 이런 영향에 코스피도 6200선을 넘겨 사상 최고 기록 돌파를 눈앞에 두고 있다. 15일(현지시간) 뉴욕증시에서 S＆P500지수는 전 거래일 대비 55.58포인트(0.80%) 오른 7022.95에 거래를 마쳤다. 지난 13일부터 3거래일 연속 상승 마감으로, S＆P500지수가 종가 기준으로 7000선을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 이날 6978.17로 출발한 S＆P500지수는 장중 한때 하락 전환했다가, 마감을 앞두고 7026.24까지 상승 폭을 확대했다. 기존 장중 최고치였던 1월 28일 기록(7002.28)을 넘어섰다. 기술주 중심 나스닥 종합지수도 최고 기록을 갈아치웠다. 전 거래일 대비 376.93포인트(1.59%) 오른 2만 4016.02에 거래를 마치며 지난해 10월 29일(2만 3958.47) 이후 6개월 만에 최고치를 썼다. 나스닥 종합지수는 11거래일째 상승 흐름을 이어가고 있다. 다우존스30 산업평균지수만 전 거래일 대비 72.27포인트(-0.15%) 하락한 4만 8463.72에 마감했다. 이처럼 미국 증시가 상승한 주요 배경으로는 중동 긴장 완화와 견조한 기업 실적이 꼽힌다. 이성훈 키움증권 연구원은 “미·이란 종전 협상 낙관론이 지속되는 가운데 금융주가 ‘어닝 서프라이즈’를 기록하고 미국 연방준비제도(Fed·연준)도 베이지북에 전쟁 불확실성에도 미국 경제가 견조하다고 언급했다”며 “‘매그니피센트 세븐’(M7)을 중심으로 한 인공지능(AI) 소프트웨어주 강세 속 기술주 중심으로 상승했다”고 분석했다. 실제 반도체 업체 브로드컴은 메타와 AI칩 공급 계약을 연장한다는 소식에 4.19% 뛰며 기술주 상승을 주도했다. 1분기 실적 발표 시즌이 개막한 가운데 전날 골드만삭스, JP모건체이스, 시티그룹에 이어 이날 모건스탠리와 뱅크오브아메리카도 시장 기대를 뛰어넘는 성적을 공개했다. 이에 코스피도 16일 장중·종가 모두 6200선을 재돌파하며 최고치에 바짝 가까워졌다. 이날 장 초반 6231.03까지 올라서며 일중 강세를 유지하다가 전 거래일 대비 134.66포인트(2.21%) 높아진 6226.05에 거래를 마쳤다. 지난 2월 26·27일 이후 역대 세 번째로 높은 수치로, 사상 최고치였던 6307.27(2월 26일) 돌파까지 81.22포인트(1.29%)만 남겨둔 상황이다. 반도체와 자동차 업종이 특히 강세를 보였다.

보정·정정에 특화… AI 취약점 개선최대 2.5배 빠르고 3배 더 정확해져양자컴퓨터 상용화 당길 핵심 기술금융·국방 등 전방위 난제 해결 속도 엔비디아가 세계 최초로 오픈소스 ‘양자 인공지능’(AI) 모델 제품군 ‘엔비디아 아이징(Ising)’을 공개하면서 양자컴퓨터 기술이 한층 도약할 것이라는 전망이 나온다. AI 기술이 양자컴퓨터 상용화를 앞당길 것이라는 기대감에 주식시장에서도 관련 종목들이 급등세를 보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 “AI는 양자 컴퓨팅 실용화에 필수적”이라며 “아이징 모델을 통해 AI는 불안정한 큐비트를 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 양자-그래픽처리장치(GPU) 시스템으로 전환할 수 있다”고 밝혔다. 양자컴퓨터는 그동안 높은 오류율과 낮은 안정성으로 상용화에 어려움을 겪었다. 이는 양자컴퓨터의 기본 처리 단위인 큐비트의 ‘중첩’과 ‘얽힘’ 특성에서 비롯된다. 기존 고전컴퓨터의 처리 단위가 ‘0’ 또는 ‘1’로 고정된 반면, 양자컴퓨터의 큐비트는 ‘0’과 ‘1’이 중첩된 상태다. 0이 동전의 앞면, 1은 뒷면이라면 동전이 빙글빙글 돌고 있는 상황이다. 아이징 모델은 이처럼 불안정한 큐비트를 실시간으로 감시하고 보정·정정하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 큐비트 수가 늘어나도 대규모 연산을 안정적으로 수행할 수 있게 했다. 오류 정정 성능을 높였다는 것도 아이징 모델의 특징이다. 실시간으로 양자 오류를 정정하는 데 있어 현재 쓰이는 표준 모델보다 속도는 2.5배 빠르고, 정확도는 3배 수준으로 개선됐다. 차진웅 한국표준과학연구원 선임연구원은 “기존에는 오류 발생 원인을 특정하기 어려웠다”면서 “양자컴퓨터를 바둑판 구조에 비유하면, AI를 활용해 오류가 발생한 지점을 보다 정밀하게 짚어낼 수 있게 된 것”이라고 설명했다. 엔비디아는 이번 기술을 계기로 연구기관과 기업들이 실제 응용이 가능한 양자 프로세서 개발에 속도를 낼 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 관계자는 “복잡한 물리 시스템을 획기적으로 단순화한 대표적인 수학 모델에서 ‘아이징’이라는 명칭을 가져왔다”며 “양자 프로세서 보정과 양자 오류 정정이라는 두 가지 핵심 과제를 해결하기 위해 설계됐다”고 덧붙였다. 주요 빅테크 기업들도 양자컴퓨팅 개발에 집중하고 있다. 구글은 2024년 세계 최초로 큐비트가 많아질수록 오류율이 감소하는 오류 정정 양자 컴퓨터 칩인 ‘윌로우’를 공개한 바 있다. 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 수백 년이 걸리는 난제를 단시간에 풀 수 있는 차세대 기술이다. 금융, 국방, 에너지·화학 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다. 양자컴퓨터 기술이 발전하면 주요 암호화폐를 보호하는 암호화 체계를 불과 9분 만에 해독할 수 있다는 분석도 나온다. 하나금융연구소에 따르면 글로벌 양자컴퓨터 시장은 2026년 11조 3000억원에서 2035년 46조 1000억원 규모로 성장할 전망이다. 이날 한국거래소에서 엑스게이트가 상한가를 기록하는 등 양자기술과 관련한 주식들이 급등했다.

세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 기업인 대만 TSMC가 시장 전망을 상회하는 실적을 내놓으며 인공지능(AI)을 향한 글로벌 반도체 수요가 건재함을 증명했다. 16일(현지시간) TSMC 발표에 따르면 올해 1분기 순이익은 5725억 대만달러(약 26조 7000억원)로 전년 동기 대비 58.3% 급증했다. 매출은 1조 1341억 대만달러(약 52조 9000억원), 영업이익률은 58.1%에 달했다. 특히 7나노미터(㎚) 이하 초미세 공정 제품이 매출의 74%를 차지하며 실적을 견인했다. TSMC는 2분기 영업이익률 역시 최대 58.5%라는 목표치를 내걸었다. 앞서 장비 기업 ASML이 다소 보수적인 가이던스를 제시하며 제기됐던 업황 둔화 우려를 단번에 불식시킨 셈이다. TSMC의 1분기 영업이익률(58.1%)은 삼성전자(43%)보다 높은 수준이다. 다만, TSMC의 실적은 삼성전자·SK하이닉스에도 긍정적인 부분이다. 이란 전쟁과 AI버블에 대한 우려 속에서 엔비디아 등 빅테크의 반도체 수요가 위축되지 않았음을 보여주기 때문이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 15일(현지시간) 차세대 AI 칩 ‘AI5’ 생산과 관련해 삼성전자와 TSMC 양사에 모두 감사를 표했다. 그간 TSMC가 독점해온 테슬라의 핵심 공급망에 삼성전자가 실질적인 제조 파트너로 진입했음을 공식화한 것으로 보인다. 국내 기업들의 공세적인 대응은 장비 도입 현황에서도 드러난다. 올해 1분기 ASML 노광장비 매출 중 한국 비중은 45%로 급증하며 중국을 제치고 세계 최대 고객으로 부상했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 신규 공장에 첨단 장비를 선제적으로 배치하며 생산 능력 경쟁에 박차를 가한 결과로 풀이된다. 업계의 시선은 오는 23일 발표될 SK하이닉스의 1분기 실적으로 쏠린다. TSMC가 확인한 강력한 AI 수요가 고대역폭메모리(HBM) 선두 주자인 SK하이닉스의 실적 개선으로 직결됐을 가능성이 높아서다.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

업계 최고층… 저장 효율 33% 높여D램 넘어 ‘낸드플래시’ 기술력 각인PC시장 공룡 ‘델’ 첫 공급처로 확보증권가, 1분기 실적 35조~38조 전망 SK하이닉스가 세계 최초로 ‘300단 낸드 시대’의 문을 열며 인공지능(AI) PC 시장의 핵심 하드웨어 주도권 선점에 나섰다. 고대역폭메모리(HBM)로 D램 시장의 판도를 바꾼 SK하이닉스가 이번엔 낸드플래시 분야에서 초격차 기술을 선보이며 ‘AI 메모리 올라운더’로서의 입지를 굳히는 모양새다. 단순히 적층 단수를 높이는 경쟁을 넘어, 폭증하는 AI 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 스토리지의 새로운 기준점을 제시했다는 평가가 나온다. SK하이닉스는 업계 최고층인 321단 적층 기술과 데이터 저장 효율을 극대화한 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 방식을 결합한 소비자용 SSD(cSSD) 신제품인 ‘PQC21’을 출시하고 이달부터 본격적인 공급에 나선다고 8일 밝혔다. 특히 글로벌 PC 시장의 공룡인 델 테크놀로지스를 첫 공급처로 확보하며 단순 개발을 넘어선 즉각적인 실전 투입을 알렸다. 이번 제품의 핵심인 321단 적층은 반도체 칩 내부에서 데이터를 저장하는 셀을 수직으로 촘촘히 쌓아 올려 한정된 면적 안에 더 많은 데이터를 집어넣는 고난도 공정 기술이다. 여기에 셀 하나에 4비트의 정보를 담는 QLC 방식을 적용해 기존 TLC(트리플 레벨 셀) 대비 저장 효율을 약 33% 높이며 경제성까지 확보했다. 그동안 QLC 방식은 대용량 구현에는 유리하나 데이터 처리 속도가 느려지고 수명이 짧아진다는 점이 고질적인 기술적 난제로 지적돼 왔다. SK하이닉스는 데이터 처리 속도가 가장 빠른 SLC(싱글 레벨 셀)처럼 작동하는 특정 영역을 설정하는 ‘SLC 캐싱’ 기술을 PQC21에 적용해 이 같은 성능 저하 우려를 불식시켰다. 필요한 데이터를 신속하게 읽고 쓰는 최적화 작업을 통해 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행해야 하는 온디바이스 AI 환경에서도 매끄러운 작업 흐름을 보장한다. 특히 글로벌 PC 시장은 최근 회복세를 보이고 있다. 시장조사업체 가트너에 따르면 지난해 전 세계 PC 시장은 윈도우 11 교체 수요 등에 힘입어 9.1% 성장하며 긴 침체기를 끝냈다. AI PC가 방대한 데이터를 로컬 환경에서 실시간 처리해야 하는 만큼, SK하이닉스는 고밀도 저장장치의 표준 자리를 빠르게 선점하겠다는 전략이다. 글로벌 시장조사업체 IDC는 cSSD 시장 내 QLC 비중이 2027년 61%까지 치솟으며 주류 기술로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 업계에서는 이번 양산 소식이 글로벌 반도체 경쟁 구도에서 한국 기술의 ‘초격차’를 다시 한번 각인시킨 결과로 평가한다. 미국의 마이크론이 최신 제품에서 276단(추정) 수준에 머물러 있는 사이 SK하이닉스가 먼저 300단의 벽을 허물며 단수 경쟁에서 확실한 승기를 잡았기 때문이다. 이런 기술 혁신은 역대급 실적에 대한 기대감으로 이어지고 있다. 전날 삼성전자가 1분기 영업이익 57조원을 돌파하며 반도체 슈퍼사이클의 귀환을 알린 가운데 이달 말 실적발표를 앞둔 SK하이닉스 역시 분기 최대 실적을 올릴 것으로 전망되고 있다. 일부 증권사에서는 SK하이닉스의 1분기 영업이익이 시장 전망치를 크게 웃도는 35조원에서 최대 38조원에 달할 것으로 추정한다. HBM3E와 같은 고성능 D램뿐만 아니라 고부가가치 낸드 제품군인 eSSD와 이번 321단 cSSD 등 ‘AI 맞춤형 솔루션’이 실적의 질적 성장을 강력하게 견인하고 있기 때문이라는 분석이다.

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 오픈AI를 상대로 제기한 소송에서 샘 올트먼 CEO의 해임까지 요구하며 양측 갈등이 정점으로 치닫고 있다. 머스크 측은 7일(현지시간) 미 캘리포니아 북부 연방지법 오클랜드지원에 제출한 청구 취지 변경 서면을 통해 올트먼 CEO와 그레그 브록먼 사장을 영리 법인인 오픈AI 임원직에서 해임할 것을 요구했다. 이어 올트먼 CEO는 상위 조직인 비영리 오픈AI 재단 이사회에서도 내보내야 한다고 주장했다. 그는 또 두 사람이 오픈AI 활동을 통해 취득한 지분과 금전적 이익을 모두 오픈AI 재단에 반환하도록 명령해 달라고 법원에 요청했다. 이번 소송에서 얻을 배상금도 개인적으로 취득하지 않고 모두 오픈AI 재단에 넘기겠다고 밝혔다. 머스크 CEO는 2015년 올트먼과 함께 비영리 성격의 오픈AI를 공동 설립하며 초기 자금으로 3800만 달러를 냈다. 이후 회사를 떠난 뒤 오픈AI가 비영리 원칙을 훼손하고 영리 추구로 부당 이익을 얻고 있다며 소송을 냈다. 법원은 오는 27일 이 소송의 배심원단 선정 작업에 들어갈 예정이다. 앞서 오픈AI는 지난 6일 캘리포니아와 델라웨어 주 법무장관에 서한을 보내 머스크 측이 자신들을 상대로 벌인 ‘반(反)경쟁적 행위’를 조사해 달라고 요청하기도 했다. 한편 미국 반도체 기업 인텔은 머스크 CEO의 인공지능(AI) 칩 생산 프로젝트 ‘테라팹’에 합류하기로 했다. 인텔은 7일(현지시간) 공식 엑스(X·옛 트위터) 계정을 통해 “스페이스X·xAI·테슬라와 함께 ‘테라팹’ 프로젝트에 참여해 실리콘 팹(반도체 생산공장) 기술을 ‘리팩토링’ 하게 된 것이 자랑스럽다”고 밝혔다. 리팩토링은 칩의 성능이나 신뢰성을 높이기 위해 시행하는 개발 과정을 말한다. 테라팹은 AI와 로봇, 우주 데이터센터 등에 투입될 자체 칩 생산의 필요성을 강조해온 머스크가 추진하는 초대형 반도체 생산 기지다. 업계에서는 이 시설이 세계 최대 파운드리인 대만 TSMC에 맞먹는 규모로 조성될 것으로 보고 있다.

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 2세대 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드(RNGD)’를 공개하며 글로벌 추론용 반도체 시장 공략에 나섰다. 엔비디아 등 기존 GPU 강자들이 주도하는 시장에서 압도적인 전력 효율과 비용 절감 효과를 앞세워 국산 AI 반도체의 상용화 시대를 열겠다는 포부다. 2일 서울 강남구에서 열린 ‘레니게이드 2026 서밋’에서 퓨리오사AI는 국내외 파트너사 200여명을 대상으로 RNGD의 성능과 생태계 확장 계획을 발표했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI 인프라 경쟁의 중심이 학습에서 실질적인 서비스 구현인 ‘추론’으로 이동하고 있다”며 “반복적인 추론 비용을 낮추는 것이 향후 데이터센터 설계의 핵심이 될 것”이라고 강조했다. RNGD는 고대역폭메모리(HBM)를 탑재한 고성능 NPU로, 해외 고객사 벤치마킹 결과 엔비디아 ‘RTX 프로 6000’ 대비 동일 전력 기준 최대 7.4배 많은 사용자를 동시에 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 180와트(W)의 낮은 열설계전력(TDP)을 기반으로 데이터센터의 총소유비용(TCO)을 약 40% 절감할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 퓨리오사AI는 이미 올해 1월 4000장 규모의 1차 양산을 개시하며 기술적 신뢰도를 입증했다. 주목할 점은 실제 서비스로 이어지는 상용화 행보다. 이날 행사에서 삼성SDS는 오는 7월부터 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 레니게이드를 구독형 서비스(NPUaaS)로 공급한다고 밝혔다. 고객들은 필요에 따라 칩 단위를 선택해 활용할 수 있다. 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 중 최초의 NPU 구독 서비스 도입이다. 아울러 LG AI연구원, LG유플러스, 네이버클라우드, 업스테이지 등 주요 파트너사들도 참여해 실제 적용 사례를 공유했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “정부가 초기 마중물 역할을 하여 AI 토큰이 활발히 유통되는 ‘토크노믹스’ 생태계를 조성해야 한다”고 제언했다. 퓨리오사AI는 향후 글로벌 파트너십을 강화해 국산 AI 반도체의 글로벌 점유율을 확대해 나갈 방침이다.

소프트웨어가 하드웨어 수요 잠식‘훈련’ 필요 없어 이르면 연내 가능비용 줄어 ‘온디바이스 AI’ 앞당겨판매 대수 늘면 반도체 수요도 증가‘지능형 메모리’ 미래 기술 선점해야 구글 리서치가 인공지능(AI) 모델의 메모리 사용량을 6분의1로 줄이는 혁신 알고리즘 ‘터보퀀트’(TurboQuant)를 전격 공개해 글로벌 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 소프트웨어가 하드웨어 수요를 잠식할 것이라는 ‘수요 절벽’ 위기론과 시장 파이가 커질 것이라는 낙관론이 팽팽하다. 29일 핵심 쟁점을 일문일답으로 풀었다. Q. 터보퀀트란 어떤 기술인가. A. AI가 대화 맥락을 기억하는 ‘실시간 메모장’(KV 캐시)의 용량을 획기적으로 줄이는 기술이다. 기존에 데이터를 무거운 ‘고화질 사진’로 저장했다면, 화질 손상은 거의 없으면서 용량만 6분의 1로 줄인 ‘고효율 압축 이미지’로 변환하는 식이다. 여기에 보정 필터를 더해 미세 정보까지 선명하게 되살린다. 예컨대 백과사전 6권을 핵심만 요약한 1권으로 만들면서도 답변 정확도는 그대로 유지하는 셈이다. Q. 과거 구글의 ‘텐서 처리 장치’(TPU)가 공개됐을 때보다 시장이 더 민감한 이유는. A. TPU가 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)라는 하드웨어 장비를 ‘구글 칩’으로 바꿔보겠다는 하드웨어 간의 대체 경쟁이었다면, 터보퀀트는 어떤 연산 장치를 써도 메모리 ‘구매량’ 자체를 6분의 1로 줄일 수 있는 범용 소프트웨어 솔루션이다. 메모리 업체 입장에서 고객사가 칩 브랜드(하드웨어)를 바꾸는 게 아니라, 주문서의 수량(메모리 용량) 자체를 지워버리는 셈이라 타격의 결이 다르다. Q. 그럼에도 ‘장기 낙관론’이 나오는 이유는. A. 자원의 이용 효율이 높아져 비용이 낮아지면 전체 소비량이 늘어나는 ‘제본스의 역설’ 때문이다. AI 운영비가 낮아지면 모든 기기에 AI가 기본 탑재되는 ‘온디바이스 AI’ 시대가 앞당겨진다. 개별 기기당 탑재량은 줄어도 판매 대수가 압도적으로 늘어 전체 메모리 수요는 더 커질 것으로 전망된다. Q. 시장에선 상용화가 이르면 연내 가능할 것으로 보는데. A. 그렇다. 터보퀀트는 기존 AI 모델을 새로 학습시킬 필요 없이 운영 중인 시스템에 ‘필터’처럼 갈아 끼우는 ‘훈련 불필요’ 방식이다. Q. 상용화 신중론이 나오는 이유는. A. 해결할 과제가 많다. 수만 대의 서버가 얽힌 클라우드 시스템에 병목 없이 녹여내는 기술적 최적화가 필수다. 다양한 모델에서 동일한 품질을 내는지 증명해야 하고, 주요 환경에서 별도 튜닝 없이 쓸 수 있는 범용 표준으로 채택돼야 한다. 데이터 복원 과정에서 발생하는 시간 지연과 실시간 대화 품질 저하 우려도 넘어야 한다. Q. 한국 기업들은 어떻게 대응해야 하나. A. 삼성전자나 SK하이닉스는 단순히 정해진 규격의 부품만 납품하는 공급자에서 벗어나 AI 시스템 전체의 효율을 설계하는 ‘통합 솔루션 파트너’로서의 역량을 입증해야 한다. 메모리 스스로 연산까지 돕는 지능형 메모리(PIM)나 기기 간 연결 장벽을 허무는 차세대 연결 기술(CXL) 같은 미래 기술을 선점해야 한다.

AI 응용 제시한 루크 리 교수바이오칩·AI 결합하면 의료 혁신기술 방향성·가치 세워 연구해야 “아직도 현장에 9㎝ 크기의 접시와 비커를 놓고 연구하는 곳이 있는 게 현실입니다. 인공지능(AI) 기술 등 발달한 과학기술을 활용하면 아주 손쉽게 할 수 있는 일인데 안타깝죠.” 루크 리 하버드 의과대학 교수는 26일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘K-과학인재 아카데미 비전선포식’에서 ‘글로벌 의료 헬스케어 혁신을 이끌 미래 인재 양성’ 주제 발표 중 응용 분야 연구의 중요성을 강조하며 이같이 밝혔다. 그는 “파스퇴르는 의사가 아니었지만, 응용 분야 연구를 통해 의학 분야 기초연구를 창출해 나갔다”면서 “현재의 기술을 어떻게 응용해 과학 연구에 활용할 수 있는지를 고민해야 한다”고 강조했다. 리 교수는 AI 기술을 과학 연구에 적용하면서 혁신을 만드는 대표적인 사례로 ‘바이오칩’을 제시했다. 바이오칩은 유리·실리콘 등 기판 위에 유전자 정보와 단백질, 세포 등을 배열한 소형 장치다. 스스로 인체의 각종 데이터를 수집하는 역할을 하지만, 이런 데이터를 연결하는 방안은 과제로 남아 있다. 이를 AI 기술을 이용해 융합하고, 나아가 동식물 등 여러 환경에서 나오는 데이터를 결합하면 인체 의료 분야에 변화를 가져올 수 있다. 리 교수는 “바이오칩 등이 얻은 데이터를 통합하고 수집해 분석하면 우리 손바닥 안에서 신체 정보, 전 세계 환경 등을 볼 수 있는 세계가 열린다”며 “의료 분야에서는 진단 혁신과 치료 혁신, 정밀의료 혁신 등의 변화를 느낄 수 있을 것”이라고 설명했다. 특히 통상 3일 이상 걸리는 진단을 순식간에 압축할 수 있으며 보다 빠르고 정확한 질병 치료를 시작할 수 있다고 덧붙였다. 리 교수는 후배 과학자들에게 AI 기술 발달 속 정확한 가치와 방향을 정하고 연구해 나갈 것을 조언했다. 그는 “인간이 나아가야 할 방향을 정확히 설정하고 흔들림 없이 해 나갈 때 기술 발달은 과학 연구에 큰 도움이 될 것”이라며 “앞으로 10년, 20년 후 한국에서 젊은 과학자들이 무수히 쏟아져 나오길 바란다”고 말했다.

인공지능(AI) 확산으로 전력 소비가 급증하면서 가전제품부터 휴대전화, 로봇, 반도체에 이르기까지 정보기술(IT) 업계가 ‘전성비(전력 대비 성능)’ 상품 출시 경쟁에 뛰어들었다. 고연산 AI 확산에 따른 전력 공급 부족에 대한 대응은 물론, 소비자의 전기요금 부담을 덜고 에너지 효율로 온실가스 배출도 함께 줄이겠다는 취지다. 24일 업계에 따르면 저전력 고효율 제품이 봇물처럼 쏟아지는 데는 전력비용과 전력망 부담 급증, 전력 감축 기술의 성숙, PC·휴대전화·로봇 등 AI의 상용화 등이 배경에 깔려 있다. 즉, 배터리·발열·지연시간 문제가 소비자 체감 이슈가 됐다는 의미다. 저전력 혁신은 AI 시대의 핵심 부품인 메모리반도체 경쟁에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 지난달 고대역폭메모리(HBM)4를 첫 양산 출하했다고 밝히며, 코어 다이에 저전력 설계를 적용해 전작 대비 에너지 효율을 40% 개선했다고 설명했다. AI 연산에서 발열과 전력 효율은 곧 성능과 직결된다. 모바일과 서버에 쓰이는 저전력 D램인 LPDDR 역시 빠르게 진화하고 있다. SK하이닉스는 지난 10일 세계 최초로 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 개발 인증을 완료했다며, 데이터 처리 속도는 33.00% 향상됐지만 전력 소모는 전작 대비 20% 이상 줄였다고 강조했다. AI 반도체 기업 엔비디아는 지난 16일 연례 개발자 회의(GTC 2026)에서 새 CPU ‘베라’와 이를 256개 탑재한 CPU 랙을 선보였는데, 에너지 효율을 2배 높인 것이 특징이었다. AI가 단순 학습과 추론을 넘어 물리적 환경에서 작동하는 ‘피지컬 AI’로 확장되면서 저전력 반도체의 중요성은 더 커지고 있다. 한국은행은 ‘3월 통화신용정책보고서’에서 “피지컬 AI는 복잡한 현실을 정밀하게 모사하고 이를 실시간으로 처리해야 한다는 점에서 고성능과 저전력 반도체 수요를 동시에 확대시키고 있다”고 분석했다. 이어 “자율주행차 한 대가 영상 수집 등을 통해 하루에 생성하는 데이터는 약 32TB로, 개인의 하루 스마트폰 사용 데이터(약 1.20GB)의 2만 6000배를 넘는다”고 설명했다. 로봇 분야의 전력 효율 경쟁은 배터리 기술로 확장되고 있다. 로봇에 탑재되려면 작고 가벼우면서도 효율이 높은 배터리가 필수적이다. 이에 따라 전고체 배터리와 리튬메탈 등 차세대 기술 개발 경쟁이 치열하다. 삼성SDI는 2027년을 목표로 전고체 배터리 양산을 준비하고 있다. LG에너지솔루션은 에너지 효율을 극대화한 무음극계 전고체 배터리를 2030년 도입하겠다고 밝혔다. IT 업계의 이런 트렌드는 소비 시장에도 영향을 미친다. 가전업계 관계자는 “AI 기능 사용이 늘면서 소비자들은 스마트폰과 노트북 배터리가 빠르게 소모된다고 체감한다”며 “앞으로는 저전력 설계와 배터리 효율이 제품 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 밝혔다. 디스플레이는 사용 단계에서 발생하는 전력 소비가 탄소 배출과 직결되는 만큼, 전력 절감 기술 확보가 중요하다. LG디스플레이는 화면 변화에 따라 새로고침 빈도를 유연하게 조절하는 ‘옥사이드 1Hz’ 기술을 적용한 노트북용 LCD 패널을 세계 최초로 양산한다. 이를 적용하면 배터리 사용 시간을 기존 대비 48.00% 이상 늘릴 수 있다. 애플의 ‘아이폰 17e’는 보급형 모델이지만 최신 칩셋 A19를 탑재해 성능을 끌어올렸다. 여기에 자체 개발한 셀룰러 모뎀 C1X를 적용해 데이터 처리 속도를 전작 대비 두 배 수준으로 높이고 전력 효율도 개선했다. 애플은 배터리 성능이 ‘아이폰 16 프로’ 대비 최대 30.00% 향상됐다고 설명했다.

주한미국상공회의소(암참)는 지난 20일 서울 그랜드 하얏트 호텔에서 ‘2026 암참 이사진 취임식’을 개최했다고 22일 밝혔다. 퀄컴과 공동 주최한 행사에는 주요 기업인과 정부·외교 관계자 등 약 800명이 참석했다. 암참 이사진 취임식은 신임 이사회 출범을 기념하고 산업계·정부·외교 인사 간 교류를 확대하는 연례 행사다. 올해는 ‘AI Closer to You’(인공지능을 더 가까이)를 주제로 열렸으며 AI를 비롯한 첨단 기술이 산업과 글로벌 협력에 미치는 영향을 공유하고 기술 확산 속 협력의 중요성을 강조했다. 제임스 김 암참 회장은 “AI가 산업 구조를 빠르게 재편하고 있지만 한·미 경제협력의 기반은 사람과 신뢰, 공동 가치에 있다”며 “미국 건국 250주년을 맞는 올해는 양국 협력의 의미를 다시 짚어볼 시점”이라고 밝혔다. 행사에는 제임스 헬러 주한미국대사대리와 여한구 산업통상자원부 통상교섭본부장도 참석했다. 공동 주최사인 퀄컴은 행사장 내 데모존에서 스냅드래곤 플랫폼 기반 모바일·PC·자동차·IoT 기기를 전시하며 엣지 AI 기술을 소개했다. 삼성전자는 퀄컴 칩을 적용한 ‘비스포크 AI 스팀’ 로봇청소기를 선보이며 AI 기반 인식·주행 기능과 보안 성능을 강조했다.

1970년대 은하 회전 속도를 측정하다 암흑물질을 포착한 천체물리학자 베라 루빈. 보이지 않지만 막대한 질량을 지닌 암흑물질이 존재한다는 주장에 학계는 측정 오류라며 냉소했다. 루빈은 묵묵히 60개 이상의 관측치를 더 찾았다. 그의 이론이 정설이 된 뒤 왜 더 세게 맞서지 않았냐고 물었을 때 루빈은 “아이 넷 키우며 연구하느라 틀린 말엔 시간을 못 냈다”고 했다. 장벽과 싸우지 않되 목표를 놓지 않는 것. 루빈 삶의 일관된 방식이었다. 팔로마 천문대가 ‘여자 화장실이 없다’며 임용에 난색을 표하자 화장실 문 한 칸에 치마 입은 사람 그림을 붙인 뒤 출근했다. 여성의 정문 입장을 불허한 ‘코스모스 클럽’에 루빈 자신은 옆문으로 들어갔지만, 이후 차별을 철폐시켜 후배들은 원하는 문으로 다니게 했다. 블랙웰, 호퍼, 파인만 등 과학자 이름을 칩에 붙여 온 엔비디아의 차세대 칩 이름이 베라 루빈이다. 이 인공지능(AI)칩의 여정을 따르다 보면 암흑물질을 뛰어넘을 발견이 이루어질 것 같아 설레면서 두렵다. 그의 당부가 들린다. 막힌 문 앞 당혹감은 잠깐, 목표를 문에 붙이고 들어가 보라고. 홍희경 논설위원

AI가속기 1·2위에 모두 공급GPU 넘어 메모리 협력 강화AI 반도체 시장 주도권 속도수, 오늘 하정우 수석과 회동 이재용 삼성전자 회장이 18일 방한한 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)와 만나 인공지능(AI) 반도체 협력 강화에 뜻을 모았다. 전날 젠슨 황 엔비디아 CEO도 그록3 언어처리장치(LPU)를 삼성전자가 생산 중이라고 공개한 바 있다. 삼성전자가 글로벌 AI 가속기 시장의 1위인 엔비디아와 2위인 AMD 모두와 손을 잡으며 AI 반도체 시장의 주도권 확보에 속도를 내는 모습이다. 수 CEO는 이날 이 회장과 서울 용산구 한남동에 있는 승지원에서 만찬 회동을 갖고 차세대 반도체 협력 방안을 논의했다. 이 회장은 먼저 만찬 장소에 도착해 수 CEO를 맞을 준비를 했다. 이 자리에는 전영현 DS부문장(부회장), 한진만 파운드리 사업부장(사장), 송재혁 최고기술책임자(CTO) 등 반도체 사업을 담당하는 핵심 경영진이 동석했다. 승지원은 고 이병철 창업 회장의 거처를 개조한 곳으로 이 회장은 국내외 귀빈을 만날 때 영빈관으로 사용하고 있다. 수 CEO는 만찬 전에는 삼성전자 평택캠퍼스를 방문해 차세대 AI 메모리와 컴퓨팅 기술 분야에서 협력을 확대하는 업무협약(MOU)을 체결했다. 전 부문장은 “삼성과 AMD는 AI 컴퓨팅 발전이라는 공통된 목표를 공유하고 있으며, 이번 협약으로 양사 협력 범위가 확대될 것”이라고 말했다. 이에 수 CEO는 “삼성의 첨단 메모리 기술 리더십과 AMD의 인스팅트 그래픽처리장치(GPU), 에픽 중앙처리장치(EPYC CPU), 랙 스케일 플랫폼을 결합하게 돼 매우 기쁘다”고 화답했다. 업계에서는 2007년 삼성전자의 D램이 AMD 그래픽 카드에 탑재되며 시작돼 20년간 이어진 양사의 협력이 AI 반도체 생태계 전반으로 확장됐다는 평가가 나온다. 특히 삼성전자는 AMD AI 가속기에 탑재되는 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정됐다. 이에 따라 삼성전자는 AMD의 데이터센터용 AI 연산 가속기 ‘인스팅트 MI455X’ GPU에 HBM4를 본격 탑재할 계획이다. AMD가 공식적으로 삼성전자를 자사의 HBM 우선 공급자로 선정한 것은 이번이 처음이다. 삼성전자는 지난달 업계 최초로 1c D램, 4나노 베이스다이 기술 기반 HBM4를 양산 출하했다. 이번 공급을 계기로 AMD와의 파트너십은 한층 강화되고 HBM 시장 주도권도 더욱 공고해질 전망이다. 삼성전자는 지난해부터 AMD의 AI 가속기에 HBM3E를 공급하고 있다. 양사의 협력은 AI 반도체 산업 발전과 함께 메모리 기술과 연산 칩 설계 간 통합이 중요해지고 있는 흐름을 보여 주는 사례로 꼽힌다. AI 가속기 성능이 높아질수록 GPU와 HBM 간 설계 최적화가 중요해지면서 메모리 업체와 GPU 설계 기업 간 협력도 더욱 긴밀해지고 있다. 앞으로 AMD의 AI 가속기 설계와 삼성의 메모리·파운드리 기술 간 시너지도 확대될 것으로 관측된다. 삼성전자와 AMD는 AI 데이터센터 랙 단위 데이터센터 플랫폼 헬리오스(Helios)와 6세대 차세대 데이터센터 서버용 CPU의 성능을 극대화하기 위해 고성능 DDR5 메모리 솔루션 분야에서도 협력하기로 했다. 또 팹리스(반도체 설계기업)인 AMD의 차세대 제품을 위탁 생산하는 파운드리 협력에 대해서도 논의해 나가기로 했다. 업계에서는 이번 협력이 삼성전자의 ‘아픈 손가락’으로 꼽혀 온 파운드리 경쟁력을 회복하는 계기가 될 수 있다는 기대가 나온다. 삼성전자는 메모리, 파운드리(반도체 위탁생산), 패키징까지 ‘원스톱 솔루션’이 가능하다는 점을 강조하며 글로벌 빅테크 기업과의 협력 확대에 나서고 있다. 한편 한국을 처음 찾은 수 CEO는 19일에는 하정우 청와대 AI미래기획수석과 만나 정부의 AI 고속도로 구축 등 AI 생태계 전반에 대해 의견을 나누고 협력 방안을 논의한다. 이 자리에는 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장도 참석한다. 같은 날 노태문 삼성전자 대표이사 겸 DX부문장, AI 스타트업 업스테이지의 김성훈 대표와도 회동하며 ‘광폭 행보’를 이어 간다.

최 회장 “가격 안정화 계획 곧 발표”SK하이닉스, 미국 ADR 상장 검토젠슨 황 “여러분들 완벽하다” 극찬 최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI) 혁명에 따른 메모리 반도체 공급 부족 현상이 2030년까지 이어질 것이라는 분석을 내놨다. 최 회장은 시장의 수급 불균형에 대응하기 위해 국내 생산 기지를 활용한 신속 대응 체제를 강조하는 한편, 기업 가치 재평가를 위한 미국 주식예탁증서(ADR) 상장 검토 사실을 공식화했다. 최 회장은 16일(현지시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026)에 곽노정 SK하이닉스 사장 등 핵심 경영진과 함께 참석했다. 최 회장이 GTC를 직접 찾은 것은 이번이 처음이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 기조연설 직후 취재진과 만난 최 회장은 “웨이퍼 확보에만 최소 4, 5년이 걸리는 만큼 2030년까지 업계 전반의 (메모리) 공급 부족이 20% 이상 지속될 가능성이 높다”고 진단했다. 특히 특정 제품군에만 수요가 쏠리는 현상을 경계하며 “HBM에 너무 집중하면 일반 D램 부족으로 스마트폰 등 기존 산업이 타격을 입는다”며 균형 있는 생태계 조성을 위한 가격 안정화 계획을 조만간 발표할 것이라고 덧붙였다. 최 회장은 해외 공장 설립에 대해 “전력·용수·건설 여건·엔지니어링 인력이 갖춰져야 한다”며 한국 생산 시설에 집중하겠다는 뜻을 밝혔다. SK하이닉스의 미국 ADR 상장 가능성에 대해선 “글로벌 주주들에게 노출을 확대해 더 글로벌한 회사가 되기 위한 검토를 진행 중”이라고 밝혔다. 최 회장은 이날 오후 SK하이닉스 부스를 직접 찾은 황 CEO와 재회했다. 지난달 비공식 ‘치맥 회동’ 이후 한 달여 만에 다시 마주한 두 사람은 부스 내 전시된 차세대 메모리 솔루션들을 차례로 살폈다. 황 CEO는 차세대 HBM4와 서버용 D램 모듈인 SOCAMM2가 실제 GPU 모듈에 장착된 전시용 모형을 유심히 살폈으며, 최신 ‘그레이스 블랙웰(GB300)’ 기반 시스템 실물을 통해 양사의 기술 결합력을 확인했다. 현장에서 황 CEO는 “여러분들은 완벽하다(You guys are perfect)”는 극찬을 건네기도 했다. 그러면서 양사의 핵심 협력 제품인 ‘베라 루빈 200’ 패키지 위에 “JENSEN♡SK HYNIX”라는 친필 사인을 남기며 파트너십을 재확인했다. 최 회장 역시 전시장 이동 중 황 CEO의 딸인 매디슨 황 엔비디아 총괄과 인사를 나누며 각별한 유대를 보여줬다. 다만 시장의 경쟁 구도는 한층 치열해지는 양상이다. 황 CEO가 SK하이닉스뿐만 아니라 삼성전자와 마이크론 부스를 잇달아 방문한 것은 엔비디아가 특정 업체에 대한 의존도를 낮추는 ‘공급망 다변화’ 전략을 본격화했음을 시사한다. 실제로 마이크론은 이날 베라 루빈용 HBM4 12단 제품의 양산 출하를 공식화했고, 삼성전자는 차세대 ‘HBM4E’ 실물 칩을 전격 공개하며 추격에 박차를 가했다.

정부가 ‘K-엔비디아 육성’을 위해 국민성장펀드를 통해 인공지능(AI)·반도체 분야에 올해 10조원, 향후 5년간 50조원을 투자한다. 이억원 금융위원장은 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 K-엔비디아 육성 프로젝트 추진을 위한 민관 합동 간담회에서 “전 세계 기술 패권 전쟁 뒷단에서는 투자 전쟁이 벌어지고 있다. 아이디어와 기술 외에 자본의 힘도 굉장히 중요하다”고 강조했다. K-엔비디아 육성은 국산 AI 반도체의 설계와 생산을 지원하는 사업이다. 국가 AI 컴퓨팅센터 건립과 국민성장펀드가 투자하는 1차 메가 프로젝트에 선정됐다. 금융위는 AI 분야 후속 메가 프로젝트도 산업계, 과학기술정보통신부와 협력해 적극 발굴할 예정이다. 간담회에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관, 박상진 한국산업은행 회장과 국내 AI 반도체 기업 대표들이 참석했다. 배 부총리는 “AI 반도체 기업에서는 한번 칩을 만들 때마다 수천억원의 투자가 필요하다고 말한다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 들여오는 데 이어 투자를 통해 우리 기업이 높은 사양의 신경망처리장치(NPU)를 세계적으로 보급한다면 경쟁력이 강화될 것”이라고 말했다.박 회장은 사전 간담회에서 “지금 투자 안 하면 언제 하겠느냐”며 신속한 투자 의지를 밝혔다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일(현지시간) 미국 새너제이 SAP 센터에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “2027년 엔비디아가 맞이할 인공지능(AI) 칩 매출 기회가 1조 달러(약 1500조원)에 달할 것”이라고 선언했다. 지난 GTC에서 제시한 전망치보다 2배 커진 숫자에 현장에서는 환호성이 나왔다. 엔비디아는 이 새로운 전환을 현실화할 전략적 우군으로 삼성전자를 지목했다. 추론 특화 LPU ‘그록3’ 공개AI슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합언어 추론 시간 줄여 효율 극대화그록 칩 80% ‘삼성 S램’으로 채워황 CEO는 최근 시장에서 제기된 ‘AI 버블’과 ‘빅테크의 자체 칩 개발’이라는 의구심을 정면 돌파했다. 황 CEO는 자신을 ‘토큰 킹’이라 부르며, AI 답변 생성 단위인 ‘토큰’을 ‘새로운 시대의 원자재’로 정의한 뒤 “엔비디아 시스템의 토큰당 생성 비용은 세계에서 가장 저렴하다”고 강조했다. 빅테크들이 막대한 고정비를 들여 직접 칩을 설계하는 것보다 엔비디아 생태계 안에서 토큰을 생산하는 것이 경제적이라는 의미다. 엔비디아는 이날 빠른 추론에 특화된 전용 칩인 언어처리장치(LPU) ‘그록3’를 공개하고, 이를 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합한다고 밝혔다. 기존의 ‘루빈’ 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 데이터 처리에 강하고 새로운 LPU는 언어 추론의 지연 시간을 줄인다. 이 둘을 함께 쓰면 성능과 효율을 모두 높일 수 있다는 의미다. 이 중 엔비디아식 고효율 비용 파괴를 실현할 그록3는 삼성전자가 평택 공장에서 위탁 생산하고 있다. 삼성이 제조한 그록 칩은 내부의 80%가 S램(SRAM)으로 채워져 전력당 토큰 처리량을 35배 높이는 ‘괴물 같은 성능’을 자랑한다. 황 CEO는 이날 기조연설 중 “삼성이 우리를 위해 칩을 제조해줘 정말 감사하다”고 이례적인 감사를 표했다. 해당 제품은 올해 3분기 말에서 4분기 초 양산에 들어갈 예정이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 하나로 묶는 독보적인 ‘종합 반도체 업체’(IDM)의 면모를 보이며 화답했다. 삼성은 GTC 전시장에서 메모리업체 중 유일하게 차세대 GPU인 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 HBM4, 저전력 메모리(SOCAMM2), 초고속 SSD가 모두 탑재된 실물 서버를 공개했다. 베라 루빈은 단일 칩을 넘어 CPU, GPU, 네트워크, 보안, 메모리를 시스템으로 통합한 아키텍처다. 삼성전자 독보적 종합 반도체 업체HBM4 등 탑재된 실물 서버 공개2나노 도입 계획… 기술 초격차 자신“성능 최적화 위해 선단 공정 불가피”황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 현장에서 “올해 HBM 생산량을 작년보다 3배 이상 늘리고 이 중 절반 이상을 6세대 HBM4로 채우겠다”며 프리미엄 시장 주도권을 확보하겠다는 뜻을 보였다. 차세대 로드맵도 구체화했다. 삼성은 현재 양산 중인 6세대 HBM4와 7세대 HBM4E 베이스 다이(HBM 맨 아래 탑재되는 핵심 부품)에 4나노 공정을 적용하고, 8세대 HBM5부터는 삼성 파운드리의 2나노 선단 공정을 전격 도입한다. 황 부사장은 “성능 최적화를 위해 선단 공정 활용은 불가피하다”며 기술 초격차에 대한 자신감을 드러냈다. 기조연설 직후 삼성전자 전시장을 찾은 황 CEO는 HBM4 코어다이에 ‘어메이징(Amazing) HBM4!’, 평택산 그록 웨이퍼에는 ‘그록 슈퍼 패스트’(Groq Super Fast)라고 서명하며 기술력을 공인했다. 이튿날인 18일에는 리사 수 AMD CEO도 삼성 평택캠퍼스를 방문해 파운드리 협력 확대를 논의할 예정이다. 엔비디아와 AMD라는 반도체 양강이 동시에 삼성에 손을 내미는 셈이다. 젠슨 황 “어메이징 HBM4”평택산 웨이퍼에 ‘슈퍼 패스트’ 서명AMD CEO도 오늘 평택공장 방문반도체 2강, 삼성전자에 손 내밀어이날 엔비디아는 삼성전자가 생산하는 그록 LPU를 포함한 차세대 로드맵을 발표했다. 황 CEO는 차세대 GPU인 ‘루빈’ 아키텍처를 기반으로 144개의 GPU를 연결하는 ‘루빈 울트라’ 시스템을 공개했다. 여기에 에이전트 AI 연산을 지휘할 차세대 CPU ‘로자’, 그리고 루빈의 뒤를 이을 차차세대 GPU ‘파인만’을 차례로 발표했다. 특히 소프트웨어 플랫폼 ‘네모클로’를 소개하며 AI가 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 개발 생태계까지 엔비디아 내에 구축하겠다는 야심을 드러냈다. 연설 말미에는 지상 너머 우주 데이터센터인 ‘베라 루빈 스페이스 원’을 깜짝 공개하며 우주에서도 가속 컴퓨팅이 가동되는 시대를 예고했다.