중국이 반도체 자급자족을 국가적 과제로 추진하는 가운데, 화웨이가 기존 산업계 통념을 뒤엎는 ‘타우(τ)의 법칙’을 제시하자 베이징대는 이를 뒷받침할 설계 소프트웨어 기술 진전을 이뤄냈다. 화웨이는 지난 25일 기존의 ‘무어의 법칙’을 대체할 새로운 개념으로 ‘타우의 법칙’을 제시했다. ‘타우’는 회로 내에서 신호가 안정화되는 데 걸리는 시간을 가리킨다. 무어의 법칙은 반도체 집적도가 약 1~2년마다 두 배씩 증가한다는 이론이지만, 화웨이는 미세공정 경쟁 대신 신호 최적화를 통해 성능을 끌어올리는 새로운 반도체 개발 패러다임을 강조했다. 이는 미국이 첨단 노광장비의 중국 수출을 제한한 상황에서 나온 중국 측의 돌파구로 평가된다. 노광장비는 반도체 칩의 미세 회로 패턴을 실리콘 웨이퍼에 새겨 넣는 핵심 장비다. 베이징대는 27일 마이크로칩 설계 소프트웨어인 전자설계자동화(EDA)에서 획기적인 진전을 이뤘다고 밝혔다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 이날 화웨이가 오는 2031년까지 1.4나노미터 공정 칩 생산을 추진하는 과정에서 베이징대의 EDA 소프트웨어가 지원할 것으로 전망했다. 기존에는 노광장비 없이 3나노미터 이하 칩 생산이 불가능하다고 여겨졌는데 화웨이는 반도체 크기를 줄이는 대신 속도에 초점을 맞췄다. 저항을 줄이고 내부 배선을 더욱 긴밀하게 하여 칩을 통과하는 전기 신호의 전달 속도를 끌어올리는 방식으로 개선한 것이다. ‘타우의 법칙’을 발표한 허팅보 화웨이 반도체 사업부 사장은 “‘타우의 법칙’을 구현하면 더 이상 노광장비가 필요하지 않을 것”이라고 밝혔다. 칩의 속도 개선을 위해서는 엔지니어들이 설계도를 그릴 수 있는 새로운 종류의 EDA 소프트웨어가 필요했는데 베이징대의 혁신이 다층 칩의 수직 구조를 최적화할 전망이다. 베이징대는 새로운 EDA는 칩 내부의 총 배선 길이를 30% 줄였을 뿐만 아니라 성능과 열 관리 측면에서도 향상된 결과를 보였다고 밝혔다. 미국은 지난해 EDA 소프트웨어에도 판매 제한 조치를 부과했으나 중국의 자급자족 추진에 수출 금지를 풀었다. 중국 공산당 기관지 인민일보는 화웨이의 ‘타우 법칙’을 두고 공산당 혁명 당시 마오쩌둥 주석의 대장정에 빗대 ‘용감한 장정’이라고 평가했다. 화웨이의 획기적인 진전은 도널드 트럼프 미국 대통령이 대중 수출 금지를 풀어줬음에도 H200칩을 중국에 판매하는 데 어려움을 겪는 엔비디아에 타격이 될 전망이다. 트럼프 행정부는 국가 안보를 위협한다는 일부 우려에도 엔비디아 칩을 중국 10개 회사가 구매할 수 있도록 했지만, 중국 당국은 자국산 칩을 권장하며 엔비디아 칩 수입을 허용하지 않았다. 화웨이가 기존 60년간 반도체 업계를 지배해온 통념을 깨고 새로운 해법을 제시하면서, 앞으로 글로벌 반도체 기업들 역시 이 같은 접근 방식을 고민할 수밖에 없을 것이란 분석이 나온다. 이병철 전 삼성전자 부사장은 “첨단 노광장비를 사용하더라도 칩을 계속 미세화하는 데에는 물리적 한계가 있다”며 “중국이 방대한 엔지니어 풀을 투입하면 타우의 법칙을 구현하는 길을 찾을 수 있을 것으로 생각된다”고 밝혔다. 그는 이어 “AI 시대에는 반도체 성능을 높이는 방식이 트랜지스터를 집적하는 ‘무어의 법칙’에서 벗어나 전력 효율과 데이터 전송 최적화 중심으로 바뀌고 있다”며 “화웨이의 ‘타우의 법칙’도 이런 흐름 속에서 등장한 개념”이라고 설명했다.

칩 속 냉각 통로로 온도 30% 낮춰고성능 메모리 안정화 핵심 기술대량 생산·기존 패키지 호환 가능 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)의 최대 난제인 발열 문제를 해결할 신기술로 ‘iHBM’을 공개했다. 인공지능(AI) 연산 확대와 함께 HBM의 적층 단수와 속도가 급격히 향상되면서, 업계는 ‘발열 제어’ 기술이 차세대 AI 메모리 시장에서 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있다. SK하이닉스 역시 iHBM을 앞세워 차세대 HBM 시장에서 발열 제어 주도권 확보에 나선 셈이다. SK하이닉스는 26일 iHBM 기술을 공개했다. HBM 패키지 내부에 전기는 통하지 않지만 열 전도율이 높은 실리콘 소재인 ‘ICE’를 넣어 열이 빠져나가는 ‘추가 통로’를 만드는 방식으로 열 방출 경로를 개선했다. 기존 HBM이 내부 열을 외부로 전달해 식히는 구조였다면, iHBM은 내부 발열 구간을 직접 관리하는 구조로 진화한 것이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 AI용 핵심 메모리다. 최근 AI의 확산으로 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 간 데이터 처리량이 폭증하면서 메모리 성능은 향상됐지만 적층 수가 늘고 속도가 빨라질수록 발열도 함께 증가해 냉각과 안정성 확보는 새로운 과제다. 특히 업계는 HBM과 GPU를 연결하는 ‘D2D PHY’ 구간의 발열 관리가 차세대 HBM 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이라는 입장이다. D2D PHY는 HBM과 GPU 사이에서 데이터를 초고속으로 주고받는 연결 통로다. 데이터 이동량이 많아질수록 단위 면적당 발생하는 발열량인 발열 밀도도 급격히 높아진다. iHBM은 발열이 가장 집중되는 D2D PHY 영역 안에 냉각 요소(ICE)를 넣어 열이 빠져나가는 전용 경로를 별도로 만들었다. 이를 통해 기존 대비 열저항을 30% 이상 낮췄고, 고온·고부하 환경에서도 안정적인 동작 특성을 확보했다고 SK하이닉스는 설명했다. 양산성과 고객 호환성도 강화했다. SK하이닉스는 이미 업계에서 널리 쓰이는 MR-MUF 기반 WLP 공정을 적용해 안정적으로 대량 생산이 가능하다고 밝혔다. MR-MUF는 반도체 칩 사이를 보호재로 채워 열과 충격에 견디도록 만드는 공정이며, WLP는 반도체를 자르기 전 웨이퍼 상태에서 패키징과 검사를 동시에 진행해 생산 효율을 높이는 기술이다. 또 고객사가 현재 사용하는 반도체 패키지 구조(SiP)와도 높은 호환성을 확보해 큰 설계 변경 없이 바로 적용할 수 있도록 했다. SiP는 서로 다른 기능의 반도체 칩을 하나의 패키지 안에 넣어 하나의 시스템처럼 작동하게 만드는 기술이다. SK하이닉스는 iHBM 기술을 고성능컴퓨팅(HPC), AI 데이터센터 등 초고집적·초고대역폭 환경에 적용해 시스템 안정성과 운영 효율을 더욱 높일 것으로 예상된다. 또 고온에서 안정적으로 작동하는 메모리 반도체를 원하는 엔비디아와의 협력 관계를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보인다.

현대자동차그룹이 자동차 생산 현장에 ‘아틀라스’ 도입을 예고하며 조직 개편을 단행했고, 미국 테슬라는 3세대 ‘옵티머스’ 공개를 예고했다. 한국은 제조 밸류체인, 미국은 인공지능(AI) 기술, 중국은 저가 양산 능력을 각각 내세우며 휴머노이드 패권 경쟁이 달아오르고 있다. 25일 업계에 따르면 현대차그룹은 최근 소프트웨어 중심 공장(SDF) 추진 담당 보직을 신설하고 알페시 파텔 상무를 선임했다. SDF는 공장을 소프트웨어로 통합·제어하는 역할을 한다. 아틀라스의 양산 체제 전환을 위해 부품 공급망을 갖추려는 포석으로 읽힌다. 파텔 상무는 매켄지앤드컴퍼니 출신의 제조 혁신 전문가다. 현대차그룹은 로보틱스 부품 구매실도 신설하고 소현성 전 베이징현대 발전기획본부장(상무)을 실장으로 선임했다. 현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스가 개발한 아틀라스는 360도 회전할 수 있는 관절 구조를 갖췄고, 전신을 제어하면서 45㎏의 물체를 들어 올릴 수 있다. 핵심 구동계인 액추에이터 부품은 현대모비스가 양산하고, 현대글로비스가 조달부터 판매를 잇는다. 현대오토에버는 로봇 지능 업그레이드와 스마트 팩토리 시스템 통합을 담당한다. 수직 계열화 및 제조 밸류체인 구축을 통해 핵심 부품 조달 체계를 내재화하는 것이다. 현대차그룹은 오는 8월부터 미국 조지아주에 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 가동한다. 2028년 본격 양산에 앞서 아틀라스가 자동차 제조 공장에서 축적된 데이터를 바탕으로 스스로 판단하는 능력을 가르치는 등 완성도를 끌어올릴 계획이다. KB증권은 보스턴다이내믹스가 2035년쯤 한 대당 19만 달러(약 2억 8600만원) 수준의 하이엔드급 휴머노이드를 연간 150만대 판매할 것으로 전망했다. 미국 테슬라는 휴머노이드 옵티머스의 3세대 모델을 7~8월 중 공개할 계획이다. 3세대 옵티머스는 2세대에 비해 손가락 마디 제어 능력이 2배 정밀해져 고난도 조립 작업도 가능해질 전망이다. 테슬라는 내년부터 본격적인 대량 양산에 시도하며 궁극적으로 단가를 2만~3만 달러(약 3000만~4500만원) 수준으로 낮춰 물류 및 제조 시장에 빠르게 확산시키겠다는 구상이다. 특히 테슬라는 최근 자율주행과 로봇 연산을 전담할 차세대 ‘AI5 추론 프로세서’의 최종 칩 설계를 완료했다. 테슬라의 자율주행 시스템처럼 옵티머스가 방대한 데이터를 기반으로 실시간 인지·판단하는 두뇌 능력을 강화하면 사람처럼 동시에 보고 이해하고 동작하는 멀티태스킹이 가능해진다. 중국은 압도적인 국가 주도 보조금과 원가 파괴, 부품 공급망을 무기로 ‘로봇 굴기’를 다지고 있다. 대표 주자인 유니트리 로보틱스가 내놓은 저가형 휴머노이드 ‘R1’은 본토 출시가가 2만 9900위안(약 670만원)이다. R1은 약 120㎝의 키와 무게 25~29㎏의 가벼운 몸체로 성인 남성이 들고 이동할 수 있고, 운동 성능도 민첩하다. 유니트리는 지난해 글로벌 휴머노이드 시장에서 각종 로봇 5500대를 출하해 점유율 32.4%를 기록했다. 유니트리는 상하이 증권거래소 스타마켓에 42억 위안(약 9374억원) 규모의 기업공개(IPO)를 신청하며 글로벌 물량 공세를 예고했다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “아틀라스는 자동차 생산 라인에서 만족도가 높고 옵티머스는 가정용 로봇 등으로 확장성에서 유리해 보이나 완성도 측면에서는 아틀라스가 우위에 있다”며 “중국 휴머노이드도 막대한 자본력과 정부 지원, 내수 시장을 바탕으로 3~5년 안에 기술적으로 따라올 가능성이 있어 안심할 수 없다”고 전망했다.

현대자동차그룹이 자동차 생산 현장에 ‘아틀라스’ 도입을 예고하며 조직 개편을 단행했고, 미국 테슬라는 3세대 ‘옵티머스’ 공개를 예고했다. 한국은 제조 밸류체인, 미국은 인공지능(AI) 기술, 중국은 저가 양산 능력을 각각 내세우며 휴머노이드 패권 경쟁이 달아오르고 있다. 25일 업계에 따르면 현대차그룹은 최근 소프트웨어 중심 공장(SDF) 추진 담당 보직을 신설하고 알페시 파텔 상무를 선임했다. SDF는 공장 전체를 소프트웨어로 통합·제어하는 역할을 한다. 아틀라스의 양산 체제 전환을 위해 부품 공급망을 갖추려는 포석으로 읽힌다. 파텔 상무는 매켄지앤드컴퍼니 출신의 제조 혁신 전문가다. 현대차그룹은 로보틱스 부품 구매실도 신설하고 소현성 전 베이징현대 발전기획본부장(상무)을 실장으로 선임했다. 현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스가 개발한 아틀라스는 360도 회전할 수 있는 관절 구조를 갖췄고, 전신을 제어하면서 45㎏의 물체를 들어 올릴 수 있다. 핵심 구동계인 액추에이터 부품은 현대모비스가 양산하고, 현대글로비스가 조달부터 판매를 잇는다. 현대오토에버는 로봇 지능 업그레이드와 스마트 팩토리 시스템 통합을 담당한다. 수직 계열화 및 제조 밸류체인 구축을 통해 핵심 부품 조달 체계를 내재화하는 것이다. 현대차그룹은 오는 8월부터 미국 조지아주에 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 가동한다. 2028년 본격 양산에 앞서 아틀라스가 자동차 제조 공장에서 축적된 데이터를 바탕으로 스스로 판단하는 능력을 가르치는 등 완성도를 끌어올릴 계획이다. KB증권은 보스턴다이내믹스가 2035년쯤 한 대당 19만 달러(약 2억 8600만원) 수준의 하이엔드급 휴머노이드를 연간 150만대 판매할 것으로 전망했다. 미국 테슬라는 휴머노이드 옵티머스의 3세대 모델을 7~8월 중 공개할 계획이다. 3세대 옵티머스는 2세대에 비해 손가락 마디 제어 능력이 2배 정밀해져 고난도 조립 작업도 가능해질 전망이다. 테슬라는 내년부터 본격적인 대량 양산에 시도하며 궁극적으로 단가를 2만~3만 달러(약 3000만~4500만원) 수준으로 낮춰 물류 및 제조 시장에 빠르게 확산시키겠다는 구상이다. 특히 테슬라는 최근 자율주행과 로봇 연산을 전담할 차세대 ‘AI5 추론 프로세서’의 최종 칩 설계를 완료했다. 테슬라의 자율주행 시스템처럼 옵티머스가 방대한 데이터를 기반으로 실시간 인지·판단하는 두뇌 능력을 강화하면 사람처럼 동시에 보고 이해하고 동작하는 멀티태스킹이 가능해진다. 중국은 압도적인 국가 주도 보조금과 원가 파괴, 부품 공급망을 무기로 ‘로봇 굴기’를 다지고 있다. 대표 주자인 유니트리 로보틱스가 내놓은 저가형 휴머노이드 ‘R1’은 본토 출시가가 2만 9900위안(약 670만원)이다. R1은 약 120cm의 키와 무게 25~29kg의 가벼운 몸체로 성인 남성이 들고 이동할 수 있고, 운동 성능도 민첩하다. 유니트리는 지난해 글로벌 휴머노이드 시장에서 각종 로봇 5500대를 출하해 점유율 32.4%를 기록했다. 유니트리는 상하이 증권거래소 스타마켓에 42억 위안(약 9374억원) 규모의 기업공개(IPO)를 신청하며 글로벌 물량 공세를 예고했다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “아틀라스는 자동차 생산 라인에서 만족도가 높고 옵티머스는 가정용 로봇 등으로 확장성에서 유리해 보이나 완성도 측면에서는 아틀라스가 우위에 있다”며 “중국 휴머노이드도 막대한 자본력과 정부 지원, 내수 시장을 바탕으로 3~5년 안에 기술적으로 따라올 가능성이 있어 안심할 수 없다”고 전망했다.

배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리가 어제부터 국가인공지능(AI)전략위원회 상근 부위원장 자리를 겸직한다. 임문영 전 부위원장이 광주 광산을 보궐선거 출마로 사직한 데 따른 임시 방편이다. 청와대에 신설된 AI미래기획수석으로 임명됐던 하정우 전 수석도 지난달 부산 북구갑 보궐선거 출마로 자리를 비웠다. 정부 출범과 함께 야심차게 마련된 자리들을 1년도 지키지 못한 것이다. 326개 과제가 담긴 ‘대한민국 AI 행동계획’ 점검과 부처 간 협업, AI 입법 프레임워크 설계 등 갈 길이 여간 바쁘지 않다. 컨트롤타워 공백은 당장 예산 확보, 인재 양성, 국제 공조 차질로 이어진다. AI 국가 사령탑이 이토록 가볍게 흔들려서 되는 일인지 걱정이 앞설 수밖에 없다. 우리 반도체 기업들은 전대미문의 기록적 수익을 내고 있으나 반도체 슈퍼사이클이 얼마나 지속될지는 아무도 장담할 수 없다. 정부가 약속한 ‘AI 3강’을 실현하겠다면 지금은 기업 투자 재원을 탄탄히 확보하고 데이터센터, 전력망 등 인프라를 보강할 방안을 찾느라 바빠야 할 때 아닌가. 김용범 청와대 정책실장은 “AI 인프라 시대의 과실은 전 국민에게 환원돼야 한다”고 했다. 이 발언이 논란이 되자 이재명 대통령은 “초과세수의 국민 환원”을 뜻하는 것이라며 진화에 나섰다. ‘AI 국민배당금’을 놓고 갑론을박하지만, AI 시대에 우리 반도체가 시장 주도권을 쥐고 있기에 그나마 가능한 공방이다. 물 들어올 때 노 젓는 것은 만고의 진리다. 초과 이윤을 어떻게 나눠 쓸지보다 지금의 골든타임을 놓치지 않고 AI 강국으로 도약할 발판을 어떻게 만들지 그 고민을 먼저 해야 한다. 주요국들은 AI 청사진을 짜서 시한을 정해 밀어붙인다. 미국은 10기가와트 데이터센터를 미 전역에 구축하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 가동한다. 중국은 화웨이 칩과 딥시크를 잇는 생태계 자립에 나섰고, 유럽연합(EU)은 AI 기가팩토리 5곳 건설 계획을 못박았다. 우리는 무엇을 하고 있는가.

아이폰 제조사 애플이 올해 회계연도 2분기(1~3월) 역대 최고 매출을 기록했지만, 핵심 제품인 아이폰 판매는 반도체 공급 부족 여파로 시장 기대치에 못 미친 것으로 나타났다. 다만 서비스·아이패드·맥 등 나머지 사업부는 일제히 호조를 보이며 성장세를 견인했다. 애플은 30일(현지시간) 1∼3월 매출이 전년 동기 대비 17% 증가한 1111억 8000만 달러(약 164조 원)를 기록했다고 공시했다. 이는 시장조사업체 LSEG가 집계한 전망치(1096억 6000만 달러)를 웃도는 동시에, 역대 2분기 기준 최고 실적이다. 아이폰 매출은 569억 9000만 달러로 전년 대비 21.7% 증가하며 사상 최대를 경신했지만, 시장 예상치(572억 1000만 달러)에는 다소 미치지 못했다. 반면 아이패드(69억 1000만 달러), 맥(84억 달러), 웨어러블·액세서리(79억 달러), 서비스(309억 8000만 달러) 등은 모두 기대치를 상회했다. 주당순이익(EPS) 역시 2.01달러로 월가 전망치(1.95달러)를 웃돌았다. 애플은 이 같은 실적이 보급형 제품군인 아이폰17e, 맥북 네오, M4 칩 탑재 아이패드 에어 등의 판매 확대에 힘입은 것으로 분석했다. 다만 성장의 발목은 ‘칩 공급’이었다. 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 “1∼3월 분기에 공급 제약이 있었고 이는 주로 아이폰에서 발생했다”며 “제품 구동 칩이 생산되는 첨단 공정의 가용성 부족이 원인”이라고 설명했다. 아이폰과 맥용 칩은 애플이 설계하지만 실제 생산은 대만 파운드리 업체 TSMC에 의존하고 있어, 생산 여력 한계가 직접적인 영향을 미친 것으로 풀이된다. 이 같은 공급 부족은 4∼6월 분기에도 이어질 전망이다. 애플은 다음 분기 매출이 전년 대비 14∼17% 성장할 것으로 제시했는데, 이는 시장 예상치(약 9.5%)를 크게 웃도는 수준이다. 애플은 오는 9월 CEO 교체를 앞두고 향후 전략에 대한 기대감도 키웠다. 차기 CEO로 내정된 존 터너스는 실적 발표 후 콘퍼런스콜에서 “애플에서 25년 일한 경력 중 지금이 가장 흥미로운 시기”라며 “우리 앞에는 놀라운 제품 계획이 펼쳐져 있다”고 밝혔다. 구체적인 내용은 공개하지 않았지만 새로운 형태의 제품 개발 가능성을 시사한 것이다. 터너스 내정자는 AI 전략과 관련해서는 구글의 AI 모델 ‘제미나이’ 도입이 순조롭게 진행 중이며, 자체 AI 개발 투자도 확대하고 있다고 설명했다. 실제로 애플의 1∼3월 연구개발(R＆D) 비용은 114억 2000만 달러로 전년 대비 33.6% 증가했다. 쿡 CEO는 “외부 협력과 자체 개발 모두에 만족하고 있다”고 밝혔지만, 연간 수천억 달러를 투자하는 빅테크 경쟁사들과 비교하면 투자 규모는 상대적으로 제한적이라는 평가도 나온다. 실적 발표 이후 애플 주가는 시간외 거래에서 상승세를 보이며 미 동부시간 기준 270달러대 중반에서 움직였다.

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.

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.

‘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.

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.

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.

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.

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.

“인공지능(AI)의 미래는 우주에 있다. 관건은 수송 능력이다.” 스페이스X의 일론 머스크는 최근 한 인터뷰에서 우주야말로 AI 데이터센터를 구축하는 데 가장 경제적인 장소가 될 것이라고 밝힌 바 있다. 이미 지상 데이터센터는 전력과 부지 확보, 냉각과 송전망 등에서 한계에 다다르고 있기 때문이다. 초인공지능(AGI) 단계로 갈수록 더욱 폭증하게 될 추론 연산을 감당하기 위해서는 태양 에너지를 효율적으로 이용할 수 있고 공간적 제약이 상대적으로 적은 지구 궤도 인프라가 대안으로 거론될 수밖에 없다. 실제로 스페이스X는 수십만기에서 100만기 규모에 이르는 위성 인프라를 상정하며 태양광을 활용한 궤도 데이터센터 구상을 시사해 왔다. 구글 역시 자체 AI 칩 TPU(텐서 처리장치)를 탑재한 위성 구상인 ‘프로젝트 선캐처’(Project Suncatcher)의 가능성을 타진하고 있으며, 미국의 우주 기업인 액시엄 스페이스는 우주정거장을 기반으로 하는 궤도 데이터센터 구축을 모색 중이다. 유럽과 중국의 기업들 역시 유사한 개념을 검토하며 우주 연산의 주도권에 동참하기 위해 열을 올리고 있다. 국내에서도 지난 2월 13일 국회에서 우주 AI 데이터센터에 관한 토론회가 열린 바 있다. 다만 아직 현실에서의 평가는 회의적이다. 가장 큰 이유는 다수의 위성 발사에 예상되는 천문학적인 비용 때문이다. 따라서 초기 모델은 지상에서와 같은 대규모 중앙집중형 데이터센터보다는 위성에서 데이터를 일차적으로 처리해 유효 정보만을 선별한 뒤 지상으로 전송하는 위성 데이터 궤도상 전처리와 에지 컴퓨팅을 통해 단계적으로 접근하는 흐름이 유력시되고 있다. 결국 문제의 핵심은 경제성이다. 현재 ㎏당 2만 달러에 달하는 발사 단가를 수백 달러 수준으로 낮출 수 있다면 대형 모듈의 궤도 배치는 현실성을 얻게 될 것이다. 우주 데이터센터는 구축 이후에도 유지·보수, 세대교체가 필수적이므로 반복적 발사 능력이 확보돼야 한다. 바로 이 부분에서 전략적인 사고가 필요하다. 향후 국가의 가장 주요한 자산에 속하게 될 우주 데이터센터를 타 국가나 경쟁 기업이 대신 발사해 줄 가능성은 작아 보인다. 우주 연산, 우주 데이터센터 경쟁이 우주 수송 경쟁으로 이어지고 있다. 우리에게 주는 메시지는 분명하다. 우리가 당장 대형 우주 데이터센터를 구축하기에는 국내 발사체 역량에 한계가 있지만, 그냥 구경만 하고 있을 수는 없다. 가시적 목표인 발사체 반복 발사, 재사용 기술, 저비용화 등의 기술 고도화를 통해 경제성을 확보해 나간다면 반드시 길은 열릴 것이다. 이를 위해선 중장기적인 전략과 발사체 부품의 다중 모델 병렬 개발 로직, 메커니컬 AI 설계 및 제작 도입 등과 같은 파괴적인 혁신이 필요하다. 자립적인 대형화, 고도화된 우주 수송 역량 없이는 우리의 우주 데이터센터도 없다. 우주 활용의 시대는 우주 수송 능력의 시대라고 할 수 있을 것이다. 한영민 한국항공우주연구원 발사체연구소장

삼성전자의 차세대 플래그십 스마트폰 ‘갤럭시 S26 시리즈’ 공개가 임박하면서 주요 사양과 성능 변화에 관심이 쏠리고 있다. 삼성전자는 26일 오전 3시 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에서 ‘갤럭시 언팩 2026’을 열고 갤럭시 S26을 공개한다. 이번 시리즈의 성패는 2년 만에 삼성의 프리미엄 스마트폰 라인업에 복귀하는 독자 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) ‘엑시노스 2600’에 달려 있다. AP는 스마트폰의 두뇌 역할을 한다. 삼성전자는 성능과 수율 문제로 전작인 S25에서 전량 퀄컴 칩을 채택했으나, 이번 신작은 설계부터 생산에 이르는 반도체 역량을 총집결해 명예 회복에 나선다. 엑시노스 카드를 통해 퀄컴에 대한 의존도를 낮춰 원가 경쟁력을 확보하고, 자체 2나노 공정의 기술력을 입증해 반도체 사업의 주도권을 쥐겠다는 전략이 깔려 있다. 대폭 향상된 연산 능력도 특징이다. 업계에 따르면 엑시노스 2600은 최신 2나노 GAA 공정과 설계를 적용해 중앙처리장치(CPU) 성능을 전작 대비 최대 39%, 생성형 AI 연산을 담당하는 신경망처리장치(NPU) 성능을 113%까지 향상시킨 것으로 알려졌다. AI 에이전트 기능도 강화된다. 갤럭시 S26 시리즈에는 생성형 AI 검색 엔진 ‘퍼플렉시티’가 새롭게 탑재된다. 기존의 구글 ‘제미나이’에 두 번째 AI 에이전트를 도입해 이용자의 선택권을 넓혔다. 다만 반도체 가격 급등으로 가격 인상은 불가피한 상황이다. 업계에서는 256GB 모델은 전작 대비 약 9만 9000원, 512GB 모델은 약 20만 9000원 오를 것으로 예상한다. 512GB 울트라 모델은 출고가가 200만원에 육박할 것이라는 관측도 나온다.

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 종종 우리나라의 저출산을 언급한다. “장기적으로 인공지능(AI)보다 인구 붕괴가 심각한 위협”이라는 주장의 대표 사례로 한국을 꼽는다. 여성이 평생 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수(합계출산율)가 한국은 0.75명(2024년 기준)으로 인구 유지를 위해 필요한 대체출산율(2.1명)에 한참 못 미친다. 머스크는 지난달 “이런 추세가 계속되면 북한이 침공할 필요도 없다”고 꼬집었다. 머스크는 한국 반도체에도 관심이 많다. 지난 17일(현지시간) 테슬라코리아의 ‘AI 칩 디자인 엔지니어’ 채용 공고를 자신의 소셜미디어에 공유하며 “한국에서 반도체 설계·제조 또는 AI 소프트웨어 분야에 종사하고 있다면 테슬라에 합류하라”고 적었다. 특정 국가 인재 언급은 이례적이다. 머스크는 반도체 설계부터 생산, 패키징까지 수직계열화한 ‘테라팹’ 건설을 언급해 왔다. AI 반도체 핵심 부품인 고대역폭 메모리(HBM)는 SK하이닉스와 삼성전자가 세계시장의 80%를 차지한다. TSMC와의 격차가 크지만 파운드리(위탁생산) 세계 2위는 삼성전자다. 전 세계가 한국인 엔지니어들을 고급 인력으로 평가하는 이유다. 박근용 싱가포르국립대 교수가 한국은행 조사팀과 공동 연구한 결과 국내 AI 인력은 5만 7000명(2024년 기준)이다. 미국(78만명), 영국(11만명) 등과는 차이가 크지만 최근 10년간 증가 속도가 가장 빠르다. 반면 AI 기술 보유 근로자가 받는 임금 프리미엄은 6%로 미국(25%), 영국(15%) 등에 비해 낮다. 다른 분야보다 해외 이직률이 높다. 박 교수팀은 해외 근무 AI 인력을 1만 1000명으로 추산했다. 미국 근무가 절반을 넘는다. 과학기술정보통신부가 인공지능혁신대학원 신설 계획을 어제 발표했다. 올해 10개를 시작으로 2030년까지 22개 설립이 목표다. 보상 체계 개편, 산학 연계 등 경력 개발 경로 구축으로 국내에 머무를 유인 장치도 마련해야겠다. 전경하 논설위원

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 우리나라 반도체 업계를 겨냥해 직접 인재 영입에 나섰다. 인공지능(AI) 반도체 분야에서 ‘초격차 기술’을 갖춘 한국 인재를 확보하려는 글로벌 빅테크 기업들의 경쟁이 본격화하는 모습이다. 머스크 CEO는 지난 16일(현지시간) 소셜미디어(SNS) 엑스(X·옛 트위터)에 테슬라코리아 채용 공고를 공유하며 “만약 당신이 한국에 있고 반도체 설계, 제조, 소프트웨어 분야에서 일하고 싶다면 테슬라에 합류하라”고 밝혔다. 그는 게시글에 태극기 이모티콘도 함께 덧붙였다. 테슬라코리아는 전날인 15일 AI 칩 설계 엔지니어 채용 공고를 냈다. 테슬라코리아는 해당 프로젝트를 향후 세계에서 가장 높은 생산량을 기록할 AI 칩 아키텍처 개발을 목표로 한다고 제시했다. 머스크 CEO가 자사 채용 공고를 직접 공유한 사례는 과거에도 있었지만, 특정 국가의 반도체 인력을 공개적으로 지목한 것은 이례적이다. 업계에서는 자율주행과 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’ 등 AI 사업을 확대하기 위해 한국의 반도체 인력의 확보가 필요하다고 판단한 것으로 보고 있다. 현재 테슬라는 삼성전자, 대만 TSMC 등에서 반도체 칩을 공급받는다. 그러나 향후 완전자율주행(FSD)과 로봇 사업을 본격화하려면 보다 안정적인 공급망이 필요하다. 장기적으로 테슬라가 직접 AI 반도체 제조에 나설 가능성도 거론된다. 테슬라는 물론 엔비디아와 구글 등 다른 빅테크 기업들도 우리나라의 반도체·AI 인재 채용을 꾸준히 확대하면서 국내 인재의 해외 유출이 가속화할 수 있다는 우려도 나온다. 경쟁국과 비교해 상대적으로 열악한 처우와 의대 선호 현상 등으로 이공계 인재의 해외 유출은 꾸준히 문제로 지적돼왔다. 국내 유명 대학에선 TSMC 등이 반도체 분야 졸업생들을 입도선매하고 있다. AI 분야 인재를 분석하는 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)의 ‘AI 인덱스’에 따르면 2024년 한국의 AI 인재 이동 지수는 -0.36(10만명당 0.36명 순유출)으로, 2023년(-0.30)보다 순유출 폭이 확대됐다. 보고서는 “한국은 대학 중심의 인재 양성 정책에 주력하고 있으나 석·박사급 고급 인재 풀 규모가 선도국에 비해 작고, 해외 인재 유치·귀환·활용과 글로벌 협력 측면에서도 상대적으로 미흡하다”고 지적했다. 우리나라의 인재 유치 경쟁력도 낮은 편이다. 소프트웨어정책연구소 월간 웹진 ‘소프트웨어 중심사회’의 주요국 AI 인재 양성·유치 정책 분석에 따르면 한국의 인재 유치 매력도는 2020년대에도 세계 30~40위권에 그치고 있다. 전 분야의 고급 인력 이동을 포괄하는 지표이지만, AI 분야만 봐도 단기간 내 상위권 진입은 어려울 것이라는 전망이 나온다.

“기술 협력으로 공급망 강화 희망” “세계적으로 기술 경쟁이 치열한 반도체 산업에서 유럽과 한국은 입장이 같은 만큼 상호 협력이 중요합니다.” 주한 유럽연합(EU) 대표부는 11일 서울에서 ‘반도체 코리아 2026’ 행사를 열고 50곳의 유망한 유럽 반도체 관련 중소기업을 한국에 소개했다. 이날 행사를 주관한 이탈리아 출신 우고 아스투토 EU 대사는 서울신문과의 인터뷰에서 “반도체 공급망은 전 세계적으로 형성되어 있으며, 유럽의 반도체 장비 기술은 한국 업체에 대체 불가하다”며 이같이 말했다. 아스투토 대사는 반도체 웨이퍼 위에 회로 패턴을 새기는 네덜란드 기업 ASML의 노광장비를 예로 들며 유럽의 기술력은 반도체 생태계에 필수적 역할을 하고 있다고 강조했다. 이어 EU는 ‘반도체법’을 제정해 생태계 전반을 지원 중이라고 설명했다. 그는 미국의 반도체법이 공장 건설에 치중한다면 유럽은 연구 개발부터 설계, 생산까지 산업 전반을 지원한다고 덧붙였다. 한국과 유럽은 모두 독보적인 기술력을 갖고 있지만 중국 의존도를 줄이라는 미국의 압박에 서로 협력 기회를 확대 중이다. 아스투토 대사는 앞으로 도입되는 2차 반도체법을 통해 더 매력적인 환경이 조성된다면서 “현존하는 반도체를 넘어 퀀텀과 뉴로모픽 컴퓨팅, 인공지능(AI) 칩을 포함해 차세대 반도체로 영역이 확대될 것”이라고 기대했다. ‘반도체 코리아’ 행사에 참여한 네덜란드 반도체 기업 패스트마이크로 측은 “미국 트럼프 행정부의 고관세와 중국과의 협력 제한 속에 어려움을 겪고 있다”면서도 “역사적으로 보면 관세 면제가 옳다는 것이 증명된다”고 지적했다. 2024년부터 EU와 한국은 뇌 신경망을 모방한 차세대 컴퓨팅인 뉴로모픽 컴퓨팅과 SK하이닉스의 고대역폭 메모리(HBM) 패키지로 대표되는 이종 집적 등에 대해 공동 연구를 진행 중이다. 아스투토 대사는 “EU는 기술 협력으로 전 세계 반도체 공급망이 강화되기를 원한다”고 강조했다.