IBM이 세계 최초의 ‘sub-1㎚’(1나노미터 미만) 공정인 0.7나노(7옹스트롬) 노드 기술을 공개했습니다. 현재 반도체 최첨단 기술은 2㎚ 혹은 18A 공정에 도달한 상태인데, 최근 점점 더 공정 미세화가 어려워지면서 1㎚ 혹은 10A 이하 공정 진입이 쉽지 않은 상태입니다. 실제로 TSMC의 최신 로드맵을 보더라도 2029년까지 12A, 13A 계획만 잡혀 있고 그 이후 공정은 없습니다. 따라서 IBM의 발표는 2030년대 반도체 업계가 서브 1㎚ 혹은 10A 이하 공정에 도달할 수 있다는 점을 보여줬다는 데서 주목됩니다. 물론 현재 반도체 업계에서 관행으로 사용하는 ㎚나 옹스트롬은 모두 실제 물리적 크기와 연관이 없습니다. 과거에는 반도체 노드(Node) 명칭이 트랜지스터의 실제 물리적 크기(게이트 길이 또는 하프 피치)에서 유래됐지만, 현재는 물리적 크기를 줄이기 힘들어지면서 실제 크기가 아닌 이전 세대 대비 성능 향상을 의미하는 마케팅 용어로 변했습니다. 예를 들어 ‘우리의 5㎚ 공정은 10㎚ 공정보다 회로폭이 절반인 건 아니지만, 성능을 두 배 높였다’라는 식입니다. IBM의 0.7㎚ 공정 공개에 대해 일론 머스크가 “이런 명명 방식은 전혀 의미가 없고 오해를 불러일으킨다. 원자 수로 노드를 명명해야 한다”라고 지적한 것도 이 때문입니다. 다만 원자 수로 명명하더라도 0.7㎚ 공정은 첨단 반도체 공정의 극한을 보여주고 있습니다. 실제 회로에서 0.7㎚인 부분은 존재하지만, 않지만, 5㎚에 불과한 나노시트의 실리콘 원자 두께는 15개에 불과합니다. IBM 0.7㎚ 공정의 핵심은 ‘나노스택’(Nanostack) 아키텍처에 있습니다. 이는 기존의 나노시트 GAA(Gate-All-Around) 구조를 한 단계 더 발전시킨 3D 트랜지스터 기술입니다. 트랜지스터를 단순히 평면적으로 배치하는 것이 아니라, 수직으로 쌓아 올리면서 서로 어긋나게 배치하는 방식으로, 초미세 구조에서도 실제 작동 가능한 트랜지스터를 구현했습니다. 제조 방식도 혁신인데, IBM은 서로 다른 웨이퍼에서 n형과 p형 트랜지스터를 각각 제작한 뒤, ‘초박막 유전체 본딩’(ultra-thin dielectric bonding) 기술을 통해 결합하는 3D 순차적 집적 방식을 사용했습니다. 이를 통해 수평적 축소로 인한 물리적 한계를 수직 방향의 밀도 향상으로 극복한 것입니다. 덕분에 손톱 크기의 칩 하나에 거의 1000억 개의 트랜지스터를 탑재할 수 있어, IBM이 2021년 발표된 2㎚ 공정 대비 트랜지스터 밀도가 거의 2배에 달합니다. 또 기존 2㎚ 공정과 비교해 성능은 최대 50% 높이면서도 에너지 효율은 70%까지 끌어올렸다는 게 IBM의 설명입니다. 그리고 고대역폭을 요구하는 AI 워크로드에 유리하도록 SRAM(정적 랜덤 액세스 메모리) 밀도를 40% 정도 더 높였습니다. 실제 회로에서 0.7㎚인 부분은 없어도 0.7㎚ 공정이 반도체 기술의 혁신인 이유입니다. 참고로 IBM은 2014년 15억 달러를 주고 글로벌 파운드리에 반도체 생산 시설을 매각한 상태입니다. 그럼에도 과거 반도체를 포함해 IT 산업 전반에 지대한 영향력을 끼친 기업으로 각종 특허가 많기 때문에 여기서 나오는 라이선스 수입이 적지 않습니다. 반도체 생산 시설을 매각한 후에도 IBM은 최첨단 반도체 공정 기술을 계속 개발하고 있으며 주요 반도체 생산 기업들에게 도움을 주고 있습니다. 다만 0.7㎚ 공정의 상용화까지는 넘어야 할 산이 많습니다. 현재 이 기술은 기능적 CMOS 인버터 등을 통해 실험적 검증을 마친 단계로, 실제 양산에 적용되기까지는 최소 5년 정도의 시간이 소요될 전망하고 있습니다. 단순히 샘플을 제작하는 것이 아니라 웨이퍼를 대량 생산하기 위해서는 적합한 신소재 발굴부터 새로운 리소그래피(노광) 장비 설계, 그리고 대규모 생산 라인 구축에 이르기까지 방대한 공정 최적화 과정이 필수적이기 때문입니다. 이번 연구 결과는 반도체 업계가 1㎚의 벽을 뚫을 수 있다는 점과 함께 이제 물리적 한계가 다가오고 있다는 점 역시 같이 보여주고 있습니다. 지금도 회로 선폭이 너무 좁아서 트랜지스터의 안정적인 작동을 보장하기 어려운데, 실리콘 원자 15개 이하에서는 더 힘들 것이고 나중에는 원자 몇 개 정도만 남을 수 있기 때문입니다. 따라서 양자 컴퓨터처럼 완전히 다른 형태의 컴퓨터나 혹은 실제 뇌를 모방한 뉴로모픽 칩 같이 새로운 시도가 이어지고 있습니다. 점점 원자의 물리적 한계에 도달하고 있는 시대에 미래 반도체와 IT 산업이 어떻게 변모할지 주목됩니다.

젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 엔비디아가 인공지능(AI) 데이터센터를 지구 궤도에 올리기 위한 핵심 인재 채용에 나섰다. 엔비디아는 최대 6억 원대 후반의 기본급과 주식 보상을 내걸고 우주에서 자율 운영할 AI 시스템 개발자를 찾는다. 29일(현지시간) 엔비디아 채용공고에 따르면 회사는 첫 궤도 데이터센터 모듈 ‘스페이스-1’과 후속 플랫폼의 시스템 소프트웨어 수석 설계자를 모집하고 있다. 스페이스-1은 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’을 기반으로 저궤도 환경에 맞춰 설계한 연산 모듈이다. 위성에서 수집한 방대한 자료를 지상으로 모두 내려보내지 않고 우주에서 직접 분석하거나, 대규모 궤도 데이터센터의 연산 기반으로 활용하는 것이 목표다. 지원자는 서버·플랫폼 소프트웨어 분야에서 15년 이상 경력을 갖춰야 한다. AI 인프라와 대규모 데이터센터는 물론 우주 시스템 구축 경험도 요구된다. 기본급은 27만 2000∼43만 1250달러다. 최고액은 약 6억 6700만원이며, 별도의 주식 보상을 받을 자격도 주어진다. 고장 나도 갈 수 없다…5년간 스스로 버텨야수석 설계자는 운영체제와 펌웨어, 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 드라이버, 쿠다(CUDA), 원격 관리 기능을 하나의 시스템으로 통합한다. 사람이 직접 수리하러 갈 수 없는 만큼 궤도에서 발생한 고장을 스스로 감지하고 복구하는 기능도 설계해야 한다. 엔비디아는 스페이스-1이 강한 방사선과 극심한 온도 변화를 견디며 최소 5년간 작동하도록 개발하고 있다. 태양동기궤도에서 최대 8000차례의 열 변화가 반복돼도 성능을 유지하고 지구 그림자에 들어가 태양광 발전이 끊기는 구간에서도 전력을 안정적으로 관리해야 한다. 황 CEO는 지난 3월 열린 ‘지티씨(GTC) 2026’에서 스페이스-1을 공개하며 엔비디아의 연산 기술을 지상 데이터센터에서 우주로 확대하겠다는 구상을 밝혔다. 엔비디아는 이 모듈을 통해 위성 영상 분석과 자율 우주 임무, 실시간 과학 탐사 등에 데이터센터급 AI 성능을 제공할 계획이다. 구글·스페이스X도 우주 데이터센터 경쟁우주 데이터센터 경쟁에는 구글과 스페이스X도 뛰어들었다. 구글은 ‘프로젝트 선캐처’를 통해 우주에서 머신러닝 연산을 수행하는 방안을 연구하고 있다. 구글은 2027년 초까지 시제품 위성 2대를 발사해 자체 AI 칩과 통신 기술을 시험할 예정이다. 스페이스X도 우주에 대규모 AI 연산망을 구축하는 계획을 공개했다. 스페이스X는 태양에너지를 활용하는 위성들을 연결해 궤도 데이터센터로 운용한다는 구상이다. AI 데이터센터는 막대한 전기와 냉각용수를 소비해 미국 곳곳에서 주민 반발을 사고 있다. 우주에서는 태양광을 장시간 활용할 수 있고, 위성이 생성한 데이터를 현장에서 바로 처리해 지상 전송 부담도 줄일 수 있다는 기대가 나온다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 우주 방사선과 통신 지연, 발열 해소, 발사 비용뿐 아니라 고장 난 장비를 즉시 교체할 수 없다는 문제가 남아 있다. 결국 엔비디아가 내건 6억 7000만 원은 단순한 고액 연봉이 아니라, 지상 데이터센터와 전혀 다른 환경에서 AI 시스템을 홀로 살아남게 만들 인재에게 제시한 대가인 셈이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

김용범 청와대 정책실장이 11일 국가적 차원에서 반도체·데이터센터·피지컬 인공지능(AI)을 하나의 순환 구조로 묶어 한국을 AI 공급망의 핵심 거점으로 만드는 ‘프로젝트 트리니티’ 구상을 제안했다. 아울러 데이터센터는 비수도권에 들어서는 것이 유리하며, 지역에 부가 첨단 산업이 형성되는 효과를 낳을 것이라고 제언했다. 김 실장은 이날 페이스북에 “지금 반도체, 데이터센터, 피지컬 AI 3대 파이프라인이 전 세계적으로 다시 짜이고 있다”며 이같이 밝혔다. 김 실장은 “그동안 글로벌 AI 공급망은 대표적으로 미국이 소프트웨어와 모델을 설계하고, 대만이 첨단 반도체를 만들고, 중국이 대규모 제조를 맡는 식으로 돌아갔다”면서도 “그런데 이 세 축이 한꺼번에 흔들린다”고 진단했다. 대만의 지정학 리스크, 중국의 미국발 기술 디커플링 압력, 각국의 전력 부족 등을 이유로 들었다. 이어 “한국은 반도체, 전력 인프라, 첨단 제조를 한꺼번에 갖춘 흔치 않은 나라”라며 “이 셋이 맞물리면 한국은 단순히 부품을 대주는 나라가 아니라 AI 공급망 전체를 떠받치는 거점이 될 수 있다”고 했다. 김 실장은 메모리 공급과 AI 데이터센터의 연계 필요성을 언급했다. 구체적으로 “AI 인프라가 국내에 많이 들어설수록 한국 반도체 기업은 차세대 메모리와 패키징, 추론용 칩을 실제 환경에서 시험하고 같이 개발할 기회를 얻는다”고 설명했다. 그러면서 “AIDC(AI 데이터센터) 투자의 가장 큰 발목은 돈이 아니라 전력이라며 “AIDC는 전력이 남거나 발전 설비와 가까운 비수도권에 들어서는 것이 유리하다”고 부연했다. 그는 “발전지 인근에 대규모 소비처가 생기면 멀리 송전할 전력을 현지에서 쓰게 되어 송전망 부담이 줄고, 수도권 가정과 산업이 쓰는 전력과도 따로 움직인다”고 했다. 김 실장은 지방에 들어선 AI 데이터센터가 지역균형발전에 기여할 것이라고 내다봤다. 그는 “데이터센터 자체의 상주 인력은 많지 않다”면서도 “진짜 가치는 시설 안의 고용보다 그 주변에 형성되는 산업에서 나온다”고 밝혔다. 이어 “설계와 시공을 맡는 건설·엔지니어링, 냉각과 전력관리 설비, 운영과 유지보수, 네트워크 장비 협력사가 데이터센터를 중심으로 모여든다”며 “이들이 지역에 자리 잡으면 데이터센터는 전력만 쓰고 빠지는 시설이 아니라 지역 산업과 세수의 거점이 된다”고 말했다. 또 “비수도권에 들어설수록 수도권 집중을 완화하고 지역에 첨단 산업 기반을 심는 효과까지 함께 생긴다”고 했다. 더불어 김 실장은 피지컬 AI가 한국 경제 성장을 견인할 ‘제2의 반도체’라며 “한국의 강점은 로봇을 잘 만들 수 있다는 데서 끝나지 않는다. 로봇을 대규모로 굴려보고 학습시킬 산업 현장을 같이 갖고 있다는 것이 차별점”이라고 짚었다. 김 실장은 “반도체·데이터센터·피지컬 AI가 하나의 고리로 돌아갈 때 진짜 힘이 나온다”고 강조했다. 그는 “데이터센터가 모델을 학습시키고, 반도체가 그 모델을 효율적으로 돌리고, 피지컬 AI가 산업 현장과 현실에서 그 모델을 쓴다”며 “그리고 현장에서 나온 데이터가 다시 데이터센터로 돌아온다”고 했다. 김 실장은 “AI 시대의 경쟁은 더 이상 회사 대 회사의 싸움이 아니다”라며 “컴퓨팅 파워, 반도체 공급망, 현실에서 AI를 구현하는 제조 역량이 하나로 묶인 국가 단위의 총체적 경쟁”이라고 지적했다. 이어 “한국은 이 셋 모두에서 세계적 경쟁력을 가진 드문 나라”라고 덧붙였다. 그러면서 “글로벌 공급망이 다시 짜이고 있는 지금, 한국에는 그 중심에 설 기회가 있다”며 “프로젝트 트리니티는 그 흩어진 강점들을 하나의 국가 전략으로 엮어내기 위한 개념지도”라고 밝혔다.

인공지능(AI) 기반 산업 인프라가 집적된 광주 첨단3지구에 최근 국내외 반도체 대기업들의 투자 움직임이 잇따르면서 전남광주통합특별시의 미래 성장 거점으로 급부상하고 있다. AI 연구개발특구 지정 등에 이어 최근 데이터센터 설립, 반도체 생산공장인 팹(fab) 유치에 청신호가 켜지면서 첨단3지구가 대표적인 수혜 지역이 되리라는 기대감이 커지고 있다. 10일 광주시와 정치권 등에 따르면 광주 첨단지구에 위치한 주요 반도체 후공정 기업인 앰코테크놀로지코리아가 2035년까지 1조 90억원을 들여 공장 증설에 나선다. 앰코가 공장 증설에 나선 것은 세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 기업인 대만 TSMC에서 수주한 반도체 패키징 물량이 최근 급증한 데 따른 것으로 알려졌다. 이미 4000여명의 직원을 고용 중인 앰코는 1단계로 2030년까지 5000억원을 투자할 계획이다. 2단계 투자가 마무리되면 적어도 1000명의 신규 고용이 발생할 것으로 기대된다. 삼성전자도 첨단지구 인근에 대규모 반도체 공장을 짓는 투자 계획을 사실상 확정, 조만간 발표할 것으로 알려졌다. 삼성은 수십조원을 투입해 첨단3지구 등 광주 지역 20만여평 부지에 ‘첨단 반도체 패키징 공장’을 설립하는 쪽으로 방향을 정한 것으로 전해졌다. 반도체 제조는 ▲회로 설계 ▲실리콘 웨이퍼 표면에 나노 단위 미세회로를 새기는 ‘전공정’ ▲완성된 웨이퍼를 가공해 칩 형태로 패키징하고 조립·검사하는 ‘후공정’으로 나뉜다. 삼성전자는 이 가운데 후공정 공장을 설립할 것으로 예상된다. 전공정 제품을 생산하는 반도체 팹 대비 전력 및 용수 사용량이 매우 적어 비교적 쉽게 공장을 설립할 수 있기 때문이다. 특히 후공정은 전공정에 비해 직접 고용 인원이 2~3배 많아 일자리 부족, 청년 유출이 심각한 이 지역에 좋은 기회가 될 것으로 전망된다. 삼성은 이와 함께 지난해 11월 인수한 유럽 최대 공조기기 업체 ‘플랙트’의 국내 생산설비도 첨단3지구 인근 삼성 제3공장 부지에 짓기로 하고 최근 설계를 마무리했다. SK그룹과 오픈AI가 합작해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 구축하는 ‘서남권 데이터센터’도 첨단3지구 근처인 장성 지역에 들어설 가능성이 커지고 있다. 민형배 전남광주특별시장 당선인은 8일 전남광주대전환기획위원회 출범식에서 “전남광주특별시에 대한 세계적 메모리 반도체 기업의 대규모 투자 계획이 조만간 발표될 것”이라고 밝힌 바 있다. 삼성 등 대기업의 반도체 공장 투자가 가시화되자 지역 경제계는 적극 반기고 있다. 한상원 광주상공회의소 회장은 “반도체 공장이 들어서면 지역 경제 각 분야에 활기가 도는 것은 물론 광주가 청년이 몰려드는 성장 도시가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 임문영(광주 광산을) 더불어민주당 국회의원은 “지방 소멸 위기를 극복하기 위해 광주를 미래 산업 전환의 중심이자 반도체 산업 핵심 거점으로 육성해야 한다”고 강조했다. 지역 부동산 업계 관계자는 “올해 들어 광주 첨단3지구가 AI, 반도체 중심 산업 거점으로 떠오르고 있다”며 “통합특별시 출범의 혜택을 가장 먼저 보는 지역이 될 것”이라고 내다봤다. 한편 최태원 SK그룹 회장은 이날 일본 도쿄 제국호텔에서 열린 닛케이포럼 ‘한일특별세션’ 대담 참석 뒤 기자들과 만나 반도체 차기 공장 입지와 관련해 “어디에 어떻게 짓겠다는 것은 종합적으로 고려해 결정하도록 하겠다”며 “일단 지금은 용인 클러스터를 짓는 데 초점을 맞추고 있다”고 밝혔다. 최 회장은 “반도체 수요가 계속 늘고 있어 어딘가로 가지 않을 수는 없고 준비가 숙제로 다가오고 있다. ‘무조건 한국에만 짓겠다’ 이것도 아닐 수도 있다”며 “시장이 그다음에 전혀 다르게 반응할 수 있다”고 덧붙였다.

황 “정부, 기업 자본 접근 지원해야”네이버 ‘각 세종’을 전초기지로 활용하이닉스, 전용 차세대 메모리 공급SKT, 설계·구축·최적화 플랫폼 제공LG, 휴머노이드·물류 로봇 효율 제고 현대차 ‘AI 밸리’ 새만금, 황 투자 의향삼성, 6세대 HBM4·파운드리 협력 SK·네이버 등 국내 주요 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능(AI) 특화 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축에 본격 나선다. 현대자동차그룹과 LG그룹, 두산그룹 역시 AI 팩토리를 기반으로 확장되는 피지컬 AI 산업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다. 반도체와 첨단 통신 인프라, 제조 기술이 총망라된 거대한 AI 인프라가 구축되는 셈이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 8일 서울 중구 신라호텔 영빈관에서 열린 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석해 “한국에 잠재적으로 수천억 달러 규모의 비즈니스를 가져왔다. 한국 역사상 가장 큰 규모의 비즈니스”라고 밝혔다. 이어 “SK하이닉스에 가져온 사업은 일반적인 규모가 아니다. 세상이 한 번도 본 적 없는 수준”이라고 했다. 황 CEO는 “한국은 제조업과 중공업, 소프트웨어 등 모든 것을 잘 한다. 이는 매우 독특한 상황”이라며 한국의 강점으로 에너지 인프라, K뷰티와 같은 글로벌 소프트파워 등을 추가로 꼽았다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간이며 한국의 기회”라고 거듭 강조한 뒤 “이 새로운 기회는 한국의 문화를 발판 삼아야 하며, 한국 문화는 AI에 완벽하게 부합한다”고 말했다. 이어 한국 정부를 향해서는 “기업들이 자본에 쉽게 접근하도록 정부가 지원하는 것이 매우 중요하다”고 촉구했다. AI 거품론 및 국내 증시 하락 현상에 대해서는 “소음에 불과하다”면서 “한국은 AI의 미래에 투자하기에 너무나 환상적인 곳이며 오히려 할인된 가격에 살 수 있는 좋은 기회”라고 말했다. 황 CEO는 이날 낮에는 국내 주요 기업인들과 잇따라 만나 협력 청사진을 공개했다. 이를 종합하면 엔비디아는 2027년 첫 가동을 목표로 GW(기가와트)급 초대형 AI 팩토리 구축에 나선다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 머물렀다면, AI 팩토리는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 최적화된 차세대 데이터센터다. 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 ‘토큰’을 지속적으로 생산하는 일종의 ‘지능 공장’으로, 엔비디아는 이를 기반으로 글로벌 AI 인프라를 확대할 계획이다. 우선 네이버는 국내 최대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’을 AI 팩토리 사업의 전초기지로 활용한다. 네이버는 2027년 55MW(메가와트) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 장기적으로는 1GW 규모 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 네이버는 세계 12개 기업이 참여하는 엔비디아의 개방형 AI 모델 ‘네모트론’ 연합에 국내 기업으로는 처음 합류했다. 황 CEO는 이날 오후 경기 성남시 분당구에 위치한 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 이해진 의장 등과 만난 뒤 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 특별 라이브에 출연했다. SK텔레콤도 엔비디아 AI 팩토리의 설계·구축·최적화를 아우르는 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 양사는 차세대 AI 데이터센터 기술 개발을 위한 공동 연구도 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 반도체 설계 및 제조를 가속화하는 장기 기술 파트너십을 강화하기로 했다. 최태원 SK그룹 회장은 “미래 AI 팩토리를 엔비디아와 함께 만들겠다”고 밝혔다. AI 팩토리와 피지컬 AI 관련 계열사를 두루 갖춘 LG그룹은 엔비디아의 차세대 피지컬 AI 생태계 확장에 핵심 협력 파트너로 부상했다. 황 CEO와 구광모 LG그룹 회장 등이 참석한 가운데 열린 최고경영진회의(TMM)에서는 양사가 차세대 AI 산업 분야에서 전략적 협력을 강화하기로 뜻을 모았다. 특히 엔비디아의 인간형 로봇 추론 모델 ‘아이작 그루트’ 생태계를 기반으로 피지컬 AI 분야 협력을 확대할 계획이다. 이날 현대차그룹 양재 사옥에서 진행된 황 CEO와 정의선 현대차그룹 회장의 회동에서도 미래 모빌리티와 피지컬 AI 분야 협력이 집중적으로 논의됐다. 특히 황 CEO는 AI 산업단지로 개발될 새만금을 한국의 ‘AI 밸리’로 칭하며 정 회장의 새만금 투자 제안에 화답했다. 정 회장은 기자들에게 “(황 CEO와) 조인해서 완벽한 AI와 로보틱스 데이터센터 시스템을 같이 만들어내도록 이야기를 나눴다”고 전했다. 황 CEO는 “정 회장이 한국 ‘AI 밸리’인 새만금에 투자하는 게 어떠냐고 제안했다”면서 “그래서 저는 ‘훌륭한 돼지고기 바베큐(삼겹살)가 있다면 기꺼이 그렇게 하겠다’고 답했다”고 했다. 참여를 긍정적으로 검토하겠다는 의미로 읽힌다. 두산그룹도 에너지와 전자소재, 로보틱스 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 한편 황 CEO는 전영현 삼성전자 부회장과도 비공개로 만나 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 파운드리 등 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 “올해부터 시작해서 HBM4와 저전력 메모리 모듈인 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 하고 내년부터는 HBM4E(7세대), 파운드리, HBM5(8세대) 등 장기적인 협력도 많은 얘기를 했다”고 전했다. 이어 “4나노(㎚·10억 분의 1m)와 8나노 공정으로 엔비디아 자율주행 칩 생산 (AI 추론 전용) 그록 칩 등을 협력하고 있고, 그 다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 덧붙였다.

SK그룹과 엔비디아가 AI 인프라 전 영역에 걸친 협력을 강화한다. SK텔레콤은 AI 팩토리와 AI 클라우드 구축에 나서고, SK하이닉스는 차세대 AI 메모리 공동 개발을 추진하며 양사의 협력 범위를 반도체를 넘어 AI 인프라 전반으로 확대한다. SK텔레콤은 8일 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 전략적 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 엔비디아의 AI 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 기반으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 ‘풀스택 AI 클라우드’ 구축에 나선다. 양사는 AI 작업에 특화된 데이터센터인 ‘AI 팩토리’를 기가와트(GW)급 규모로 확대할 계획이다. 2027년 한국에서 첫 AI 팩토리를 가동한 뒤 단계적으로 인프라를 확장해 아시아 전역으로 사업을 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 엔비디아의 ‘엔비디아 클라우드 파트너(NCP)’ 프로그램에도 합류한다. 엔비디아 블랙웰 GPU와 차세대 플랫폼 ‘베라 루빈’ 등을 활용해 AI 학습과 추론 서비스를 제공하며 아시아 대표 AI 클라우드 사업자로 성장한다는 목표다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI 팩토리용 차세대 메모리 개발을 위한 장기 기술 파트너십을 체결했다. 양사는 엔비디아 AI 인프라 로드맵에 맞춰 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 협력 범위는 AI 인프라를 넘어 퍼스널 AI와 피지컬 AI 분야까지 확대된다. 양사는 엔비디아 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’, 자체 CPU ‘베라’, AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 로보틱스 플랫폼 ‘젯슨 토르’용 메모리를 공동 개발할 예정이다. 반도체 설계와 제조 분야 협력도 강화한다. SK하이닉스는 엔비디아의 CUDA-X와 PhysicsNeMo를 활용해 반도체 시뮬레이션을 고도화하고, 옴니버스와 OpenUSD 기반 디지털 트윈 기술을 활용해 자율 팹 구축에도 나선다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 확보하게 됐다”며 “AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 사업자로 성장하겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK그룹과 함께 AI 클라우드와 AI 팩토리, 차세대 메모리 분야 협력을 확대해 글로벌 AI 인프라 구축을 가속화할 것”이라고 말했다.

7개월 동안 7번 회동 ‘AI동맹’ 과시SK하이닉스·SKT 경영진도 동반황, 정의선과 우래옥 오찬 회동 갖고잠실 야구장서 박정원과 시구·시타전영현 삼성전자 부문장도 만날 듯 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 최태원 SK그룹 회장과 서울 강남 깐부치킨에서 ‘2차 깐부회동’을 가졌다. 둘은 최근 7개월 동안 7차례 만나며 ‘인공지능(AI) 핵심 동맹’을 과시하고 있다. 황 CEO는 7일 서울 강남구 깐부치킨 삼성점에서 최 회장과 곽노정 SK하이닉스 사장, 정재헌 SK텔레콤 사장, 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 등 SK 주요 경영진과 치맥(치킨+맥주) 회동을 했다. 지난해 10월 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장과 첫 깐부회동을 열었던 곳이다. 이번 만남은 엔비디아의 제안으로 성사된 것으로 알려졌다. 황 CEO는 배우자인 로리 황과 장녀인 메디슨 황 엔비디아 옴니버스·로보틱스 제품 마케팅 수석 이사와 함께 자리했다. 황 CEO는 고대역폭메모리(HBM)에 대한 애정을 숨기지 않았다. SK 경영진이 HBM을 모티브로 만든 과자 ‘HBM칩’을 매장 밖 시민들에게 나눠주자 그는 “HBM! 더 많은 HBM이 필요해!(I want more HBM!)”라고 외쳤다. 그는 지난 2일 대만 컴퓨텍스 2026에서도 SK하이닉스의 HBM4E(7세대) 웨이퍼에 “(HBM을) 더 만들어달라”고 적은 바 있다. 황 CEO는 기자들과 만나 “올해 SK하이닉스와 정말 큰 성과를 거뒀고 올해 하반기와 내년을 위해 매우 큰 준비를 하고 있다”며 “우리는 AI 슈퍼컴퓨터부터 중앙처리장치(CPU), 새로운 PC, 로보틱스에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 협력하고 있다”고 말했다. 최근 엔비디아가 공개한 4대 핵심 플랫폼인 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’, 자체 설계 CPU인 ‘베라 CPU’, AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 휴머노이드 로봇용 프로세서 ‘젯슨 토르’ 등에 대해 양자 협력을 강화하고 있다는 의미다. 엔비디아가 AI 생태계 구축에 나선 가운데 SK하이닉스는 메모리, SK텔레콤은 AI 인프라와 통신망 분야를 맡으며 향후 협력이 피지컬 AI 영역까지 확대될 수 있다는 전망이 나온다. 황 CEO는 8일 서울 종로구 SK서린빌딩에서 최 회장과 만나 양사 협력 방안을 논의할 예정이다. 황 CEO “아마 내일 몇 가지 발표가 있을 수도 있다”고 했다. 황 CEO는 “그를 만나기를 기대하고 있다”며 전영현 삼성전자 DS부문장과의 회동도 예고했다. 또 최근 미국 캘리포니아에서 이재용 삼성전자 회장과 만찬을 했다고 소개했다. 황 CEO는 8일에 구광모 LG그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등과 잇달아 만나고 신라호텔에서 열리는 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 참석할 예정이다. 황 CEO는 회동에 앞서 평양냉면으로 유명한 서울 중구 우래옥에서 정 회장과 오찬 회동을 갖고 AI와 로봇 협력 방안을 논의한 것으로 전해졌다. 이어 잠실야구장에서 열린 두산 베어스 홈경기에서 박정원 두산그룹 회장을 상대로 시구에 나섰다. 엔비디아 창립 연도인 1993년을 의미하는 ‘93’번 유니폼을 입고 마운드에 오른 그는 “치맥(치킨+맥주)보다 더 좋은 것은 없다”고 말해 관중석의 환호를 받았다.

“이 회사는 차세대 1조 달러 기업이 될 겁니다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 한 마디가 미국 월가를 흔들었다. 데이터센터용 칩을 설계하는 미국 반도체 회사 마벨 테크놀로지는 2일(현지시간) 뉴욕증시에서 32.52% 급등했다. 마벨 사상 최대 일일 상승 폭이다. 황 CEO는 대만에서 열린 아시아 최대 규모 정보기술(IT) 전시회 ‘컴퓨텍스 2026’에서 마벨의 수장 맷 머피의 기조연설에 등장해 이와 같은 찬사를 보냈다. 앞서 엔비디아는 지난 3월말 마벨과 파트너십을 맺고 20억 달러(약 3조원)를 투자했다. 마벨은 전기 신호 대신 빛을 이용해 칩과 메모리 사이 데이터 연결을 돕는 광자 연결망(Photonic Fabric) 기술을 보유한 회사다. 마벨은 원래 이 기술을 개발한 셀레스티얼 AI를 33억 달러(약 5조원)에 인수하는 거래를 지난 2월 마무리했다. 업계에서는 ‘연결성’이 시스템 성능을 결정짓는 핵심 요소가 된다고 본다. 최신 AI 모델은 대규모 데이터센터 네트워크에서 GPU 수만개가 함께 작동해야 하는데 그럴수록 프로세서 간 정보 이동 속도와 효율성이 성능을 판가름한다는 것이다. 이에 엄청난 데이터 흐름을 처리하도록 특별히 설계된 고성능의 네트워킹 기술이 필요하다. 특히 기존의 전기 신호 기반의 내부 연결망은 속도가 정체되고 있고, 발열과 이에 따른 전력 소모 문제가 크다. 마벨은 전기 신호의 물리적 한계를 광 기반 인터커넥트 기술로 뛰어넘겠다는 계획이다. 마벨은 올해 하반기부터 광 인터커넥트 양산에 돌입하는 것으로 전해졌다. 마벨 주가는 엔비디아와 전략적 파트너십을 발표한 이후 급등세를 보여 이날 올해 초 대비 200% 이상 상승했다. 2일 기준 마벨의 시가총액은 2500억 달러(약 380조원)를 넘었다.

엔비디아가 AI 미니 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’의 모바일 버전인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했습니다. RTX 스파크는 DGX 스파크에 탑재된 GB10의 모바일 변형 버전인 N1X를 탑재하고 있으며, 최대 20코어의 Arm 기반 CPU와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 블랙웰 아키텍처 GPU로 구성되어 있습니다. 엔비디아는 모든 RTX 스파크가 동일한 칩을 사용하는지 아니면 일부 기능을 줄이고 가격을 낮춘 컷 칩(cut-chip)이 존재하는지에 대해서는 이날 공개 행사에서 구체적으로 밝히지 않았습니다. 다만 RTX 스파크가 최대 128GB의 LPDDR5x와 1페타플롭스의 연산 능력으로 노트북에서도 고사양 게임을 원활하게 작동시킬 수 있을 뿐 아니라 120B 파라미터를 지닌 거대 LLM도 구동할 수 있다는 점을 강조했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 RTX 스파크가 장착된 노트북에서 ‘007 퍼스트 라이트’와 ‘포르자 호라이즌 6’를 배터리 전원만으로 구동하는 모습을 선보였는데, 이는 기존의 스냅드래곤 기반의 윈도우 ARM(Windows on ARM) 노트북에서는 생각하기 어려웠던 게임 성능으로 마이크로소프트가 밀고 있는 윈도우 ARM의 약점을 상당 부분 극복한 모습입니다. 마이크로소프트는 RTX 스파크 개발을 위해 엔비디아와 긴밀히 협업했고 에이서(Acer), ASUS, 레노버(Lenovo), 델(Dell), HP, MSI 등 주요 PC 제조사와 함께 마이크로소프트의 서피스 라인업에도 RTX 스파크 모델을 넣어 고성능 윈도우 ARM PC 개발 의지를 보여줬습니다. 그런데 이날 공개된 RTX 스파크 노트북을 보면 그렇게 두꺼운 제품이 아니라는 점을 쉽게 알 수 있습니다. DGX 스파크의 GB10 칩이 약 140W의 열 설계 전력(TDP)을 가진다는 점을 고려할 때, RTX 스파크는 엔비디아의 노트북 전력 효율 기술인 MAX-Q를 적극적으로 활용해 TDP를 낮추고 최소 두께 14mm의 슬림한 디자인을 구현한 것으로 보입니다. MAX-Q는 단순히 클럭을 강제로 낮추는 방식을 넘어, 최적화 기술을 집약한 기술입니다. 게임 실행 시 AI 텔레메트리(AI Telemetry)가 GPU와 CPU 워크로드를 실시간으로 분석하면, CPU 옵티마이저는 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해 CPU를 ‘최고 효율 주파수’로 동적으로 조정합니다. 이때 절약된 전력은 다이나믹 부스트(Dynamic Boost)를 통해 GPU로 재배분됩니다. GPU 차원에서도 파워 게이팅(Power Gating)을 통해 사용되지 않는 내부 블록을 비활성화하고, 워크로드에 맞춰 클럭을 미세 조정합니다. 여기에 DLSS 4.5를 통해 실제 렌더링 부하를 줄여서 전력 소모와 발열을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 물론 이론적으로 MAX-Q가 적용된 N1x의 성능이 TDP 140W이 기본인 GB10와 대등하지는 않을 것으로 보입니다. 일부 성능 저하는 감수해야 하지만, 충분한 휴대성을 보장하면서도 AAA급 고사양 게임과 대규모 언어 모델(LLM) 구동이 가능하다는 것은 개발자와 고성능 기기를 쓰는 사용자들에게 상당한 장점입니다. 다만 이날 보여준 128GB 모델만 있을 경우 가격은 매우 비쌀 가능성이 높습니다. DGX 스파크의 공식 가격이 4699달러(원래 3999달러였으나 메모리 가격 상승으로 인상)이며, 국내에서는 부가세를 포함해 더 비싼 가격에 판매되는 점을 고려하면, 노트북 버전인 RTX 스파크 제품은 훨씬 비싸질 가능성이 높습니다. 이런 점을 감안하면 64GB, 32GB 모델도 있을 가능성이 있으나 당장에 공개된 내용은 없습니다. 아무튼 높은 가격을 생각하면 RTX 스파크의 주요 경쟁자는 애플의 맥북 프로(특히 M5 맥스 시리즈)가 될 것으로 보입니다. 다만 현재 DGX 스파크 가격을 생각할 때 RTX 스파크 노트북은 128GB 모델 기준 맥북 프로 M5 맥스 모델보다 비쌀 가능성이 높아 보입니다. 이렇게 비싼 제품을 게임만 하려고 사는 경우는 거의 없을 것입니다. 따라서 비싸도 업무에 사용해야만 하는 특별한 용도, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델)이나 그래픽 작업 성능이 중요한 요소가 될 것으로 보입니다. 이 시장에서 유력한 경쟁 상태인 맥북 프로 M5 맥스도 128GB 모델은 120B 파라미터 급 LLM 구동이 가능하지만, RTX 스파크는 6144개의 CUDA 코어와 텐서 코어를 활용한 FP4(4비트 양자화) 연산 능력과 최대 1페타플롭스(Petaflop)의 연산 성능으로 토큰 속도에서 우위를 점할 가능성이 있습니다. 엔비디아는 RTX 스파크를 개인용 에이전트를 위한 플랫폼으로 소개하고 있으며 로컬 컴퓨터에서 120B LLM을 100만 토큰의 컨텍스트로 구동하거나, 90GB 이상의 거대한 3D 장면을 렌더링하고, 12K 영상 편집 및 4K AI 비디오 생성을 할 수 있습니다. 물론 실제 성능과 가성비는 제품이 실제 출시되고 가격이 공개되어야 제대로 평가할 수 있을 것입니다. 황 CEO는 “PC는 다시 태어나고 있다. 40년 동안 우리는 앱을 실행하고 클릭하고 타이핑했지만, 이제 RTX 스파크와 윈도우를 통해 우리는 요청하고 PC가 작업을 수행한다”며, RTX 스파크가 로컬 에이전트, 최전방 모델, 크리에이티브 워크플로우, RTX 게임을 하나의 노트북에 통합한 ‘새로운 PC’라고 강조했습니다. 그의 포부처럼 실제로 RTX 스파크가 PC의 재창조가 될지 아니면 특수 용도로 사용하는 비싼 장비로 남게 될지 결과가 주목됩니다.

AI PC·피지컬 AI 등 청사진 제시삼성전자·SK하이닉스 수혜자로“미래 PC는 나 대신 일하는 AI비서”이번 주 방한해 CEO와 연쇄 미팅‘삼겹살 회동’ ‘1784 방문’ 등 추진 “과거의 모든 중앙처리장치(CPU)는 인간을 위해 만들어졌지만, 베라(Vera)는 인공지능(AI) 에이전트를 위해 설계됐다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 열린 ‘GTC 타이베이 2026’에서 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’의 본격 생산 돌입을 선언했다. 엔비디아는 이날 AI PC와 피지컬 AI 전략도 함께 공개하며 데이터센터에서 개인용 기기, 로봇에 이르는 AI 컴퓨팅 생태계 확장 청사진을 제시했다. 베라 루빈은 그래픽처리장치(GPU)와 CPU, 네트워크, 메모리, 소프트웨어를 통합한 AI 인프라 플랫폼으로, 엔비디아는 이를 기반으로 AI 학습을 넘어 추론 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 황 CEO는 미래 데이터센터를 ‘AI 팩토리’로 규정하며 “컴퓨팅이 곧 매출이고 와트당 성능이 곧 수익”이라고 강조했다. 황 CEO는 이날 차세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급사로 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론을 직접 언급했다. 베라 루빈 플랫폼에는 HBM4가 탑재될 예정으로 업계에서는 차세대 AI 서버 투자 확대에 따른 수혜가 삼성전자와 SK하이닉스로 이어질 것으로 보고 있다. 엔비디아는 이날 AI PC 시장 진출도 공식화했다. 미디어텍과 공동 개발한 PC용 시스템온칩(SoC) ‘N1 X’를 기반으로 한 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 처음 공개한 것이다. CPU와 GPU, 메모리를 하나로 통합한 구조로 설계돼 인터넷 연결 없이도 대규모 AI 모델과 AI 에이전트를 기기 내부에서 실행할 수 있다. 황 CEO는 “10년 뒤 PC는 사용자의 명령을 기다리는 기기가 아니라 사용자를 대신해 일하는 AI 비서가 될 것”이라며 “우리는 창작을 위해, 게이밍을 위해, 그리고 AI 에이전트를 위해 PC를 다시 발명하고 있다”고 말했다. 업계에서는 엔비디아가 GPU를 넘어 CPU와 PC 시장까지 영향력을 확대하며 AI 컴퓨팅 생태계 전반을 자사 플랫폼 중심으로 재편하려는 전략을 본격화한 것으로 보고 있다. N1 X에는 삼성전자와 SK하이닉스의 LPDDR5X 메모리가 탑재될 가능성이 거론된다. AI 서버용 HBM에 이어 AI PC용 고성능 메모리 수요까지 본격화될 경우 양사에 새로운 성장 동력이 될 수 있다. 엔비디아는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 넘어 ‘피지컬 AI’를 차세대 성장축으로 제시했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차, 공장 설비 등 현실 세계의 기계를 AI가 직접 이해하고 제어하는 개념이다. 이날 발표에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공장에 적용한 디지털트윈 사례가 소개되기도 했다. 엔비디아는 연구용 휴머노이드 로봇 개발을 위해 한국을 포함한 글로벌 로봇 기업들과 협력을 확대할 계획이라고도 밝혔다. 한편 황 CEO는 대만 일정 이후 한국을 찾아 최태원 SK그룹 회장과 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 잇따라 만날 예정이다. 업계에서는 AI 데이터센터와 로보틱스, 자율주행, 디지털트윈 등 차세대 산업 협력을 논의하는 자리가 될 것으로 본다. 회동 장소는 서울 성수동의 한 삼겹살집이 유력하게 거론된다. 지난해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 삼성동 치킨집에서 만났던 이른바 ‘깐부 회동’에 이은 행보다. 황 CEO는 방한 기간 중 네이버의 미래 기술 집약 공간인 ‘1784’ 방문도 추진 중인 것으로 알려졌다.