최근 열린 ‘핫 칩스 2026’ 행사에는 삼성과 SK 하이닉스가 공개한 미래 고대역폭 메모리(HBM) 로드맵이 관심을 끌었습니다. HBM4까지 발전한 상태에서 두 회사 모두 같은 발열과 전력 소모 증가, 복잡도 증가 같은 문제에 직면한 상태이며 비슷하지만 약간 다른 방식을 통해 이 문제를 풀어가기 위해 노력하고 있습니다. 아마도 가장 비슷한 점은 궁극적으로 HBM 메모리를 그래픽처리장치(GPU) 같은 프로세서 위에 올리려고 한다는 점일 것입니다. 일단 SK 하이닉스는 HBM4E와 HBM5에서 당면한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 해결책을 몇 가지 제시했습니다. 이미 올해 초 CES에서 SK 하이닉스는 HBM4 16단(16Hi) 제품을 공개하면서 용량 48GB 용량, 대역폭 2.9TB/s의 스펙을 자랑한 바 있습니다. 이처럼 높은 용량과 대역폭은 여러 층의 D램 다이를 관통하는 TSV(실리콘 관통 전극) 덕분입니다. HBM4에서는 TSV 수가 이미 2만 개를 넘어섰고 HBM의 최하층에 있는 베이스 다이는 GPU와 데이터를 고속으로 주고받기 위해 1만 6148개의 베이스 마이크로 범프로 실리콘 인터포저와 연결되어 있습니다. 문제는 앞으로입니다. 다음 세대 HBM 메모리에서는 속도를 더 높이기 위해 TSV 간 거리를 지금보다 더 줄여 18㎛ 미만으로 낮춰야 하는데, 이미 마이크로 범프 간 간격이 너무 줄어든 상황입니다. 따라서 아예 범프 없이 인터포저에 직접 접합하는 하이브리드 본딩(hybrid bonding) 기술이 시도되고 있습니다. 현재 12-Hi 하이브리드 본딩 HBM이 검증 완료된 상태이고 앞으로 16-20Hi 스택 하이브리드 본딩 기술을 개발해 장기적으로 HBM4E/HBM5에 적용할 계획입니다. 하지만 하이브리드 본딩 기술이 발열 문제는 해결해 주지 못합니다. 그래서 SK 하이닉스는 iHBM (ICE-HBM)이라는 냉각 기술을 개발 중입니다. 이는 열이 많이 발생하는 부위에 높은 열전도율과 전기 절연성을 갖춘 냉각 소자를 내장하여 열 저항을 30% 이상 줄이는 기술입니다. 다만 더 장기적으로 보면 HBM – 실리콘 인터포저 – GPU/CPU의 구조는 늘어나는 전력 소모와 복잡도를 감당하기 점점 힘들어집니다. 가장 좋은 방법은 아예 메모리와 프로세서 간격을 최대한 짧게 만들기 위해 아예 붙여 버리는 것입니다. 그러면 전기적 신호가 매우 짧은 거리를 이동하기 때문에 전력 소모가 줄어들고 속도도 빠르게 할 수 있습니다. 이와 같은 접근법은 삼성전자도 크게 다르지 않습니다. 삼성은 3단계 로드맵을 제시했는데, 우선 첫 단계로 베이스 다이를 고급 로직 공정으로 옮겨 신호를 주고받는 물리적 층인 PHY를 작게 만들고, 메모리 컨트롤러 같은 프로세서 영역을 베이스 다이로 옮길 수 있는 면적을 확보할 예정입니다. 동시에 iHBM과 비슷하지만 조금 다른 냉각 기술인 HPB(Heat Path Block)를 도입해 PHY 영역의 약 50%를 커버하고 피크 온도를 35% 이상 낮출 계획입니다. 두 번째 단계에서는 베이스 다이에 더 많은 기능을 넣어 HBM을 ‘똑똑한 메모리’로 만들고 마지막 단계에서는 아예 HBM을 프로세서 위로 올려 실리콘 인터포저라는 중간 단계를 생략하고 바로 프로세서와 메모리를 고속으로 연결합니다. 이 단계는 기존처럼 가로 방향(lateral)으로 통신하던 방식을 없애고, 수직으로 메모리가 올라가기 때문에 z축이라는 의미에서 zHBM이라고 명명했습니다. 삼성전자는 zHBM을 도입하면 전력 효율 약 70% 향상, D램 대역폭 2.3배 이상 증가, D램 모듈당 약 100W 전력 절감 등의 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 다만 해결해야 할 문제도 적지 않습니다. 중간 단계인 실리콘 인터포저를 없애고 아예 프로세서 위에 수직으로 메모리를 올리면 메모리와 프로세서 간 거리를 최대로 좁힐 수 있지만 대신 발열 제어가 어려워집니다. 소비자용 프로세서인 라이젠 X3D의 경우에도 프로세서 위에 캐시 메모리를 올린 후 발열 제어가 어려워 1세대에서는 클럭을 높이는 데 제한이 있었습니다. 이미 전기 먹는 하마가 된 지 오래인 GPU나 서버 CPU는 문제가 더 심각할 수밖에 없습니다. 현재도 수랭식 시스템으로 겨우 열을 제어할 수 있는 상황입니다. 따라서 초기 프로세서 적층형 HBM은 발열 관리를 위해 별도의 열전달 경로를 배치하고 I/O 전력을 대폭 줄이면서 메모리를 16층(16Hi)이 아니라 4층(4Hi) 정도 낮은 높이로 올릴 가능성이 높습니다. 그래도 이미 전력 소모가 감당하기 힘든 수준인 GPU 위에 역시 전기를 많이 먹는 메모리를 올리는 일은 쉽지 않을 가능성이 높습니다. 다만 이제까지 수많은 기술적 어려움을 돌파하면서 성장한 기업들인 만큼 앞으로 새로운 돌파구를 만들어 결국 문제를 해결할 것으로 기대합니다.

삼성SDS가 정부의 인공지능(AI) 연구 지원사업에 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 사업의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기 어려운 대학과 정부출연연구기관 등에 AI 연구용 GPU를 지원하는 국가 사업이다. 연구자들이 초거대 AI와 대규모언어모델(LLM)을 개발, 실험할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 제공한다. 사업 규모는 약 153억원이다. 지원 기간은 올해 7월부터 내년 3월까지다. 이번 공급사 선정은 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 종합 심사했다. 선정된 복수의 사업자 중 삼성SDS가 1순위 공급사로 뽑혔다. 삼성SDS는 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰 울트라(B300) 등을 기반으로 한 GPU 클러스터를 공급한다. 여러 GPU를 하나의 자원처럼 사용할 수 있는 대규모 클러스터링 환경과 고속 인터커넥트 네트워크 등도 제공한다. 연구자는 장기간 진행하는 대형 모델 학습부터 단기 실험까지 과제 특성에 따라 자원을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 삼성SDS는 GPU뿐만 아니라 중앙처리장치(CPU)와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경도 제공한다고 밝혔다. 연구자가 별도의 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 연구에 집중하도록 지원한다는 설명이다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

올해 새롭게 도입되는 메모리 규격 중 하나가 바로 ‘LPDDR6’입니다. LPDDR 메모리는 스마트폰 같은 모바일 기기를 위한 D램 규격으로, 지난 20년 동안 꾸준한 업데이트를 거치며 현재 LPDDR5x까지 진화했고 이제 LPDDR6이 출시를 앞둔 상태입니다. 올해 초 삼성전자는 CES 2026에서 LPDDR6로 혁신상을 수상하면서 LPDDR6가 단순히 숫자 하나가 바뀌는 것이 아니라 AI 시대에 맞춘 메모리 혁신이라는 점을 소개했습니다. 물론 속도가 더 빨라지는 건 당연한 변화입니다. LPDDR6는 LPDDR5x의 최고 속도인 10.6Gbps를 넘어 최대 14.4Gbps의 빠른 속도로 AI 연산에 중요한 대역폭을 제공합니다. 하지만 속도가 유일한 혁신은 아닙니다. LPDDR6는 시스템 요구에 맞춰 전압을 세밀하게 조절할 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling·동적 전압 및 주파수 스케일링) 동적 효율 모드(Dynamic Efficiency mode) 기술을 제공합니다. 이를 통해 전력 효율을 최대 21%까지 높이면서도 상황에 맞춰 AI 연산에 필요한 높은 성능을 제공할 수 있습니다. SK하이닉스 역시 CES에서 1c LPDDR6 메모리를 개발했다고 발표했습니다. SK하이닉스는 이 제품이 LPDDR5X 대비 데이터 처리 속도를 33% 높이고 서브 채널 구조와 DVFS 기술을 적용해 이전 세대 제품 대비 전력 소모를 20% 이상 절감했다고 발표했습니다. 참고로 LPDDR6는 채널 너비를 16비트 단일 채널에서 12비트 서브 채널 두 개, 총 24비트로 넓혀 동일한 클럭 속도에서도 한 번에 전송할 수 있는 데이터양(비트 폭) 자체가 늘어나 데이터 병목 현상을 대폭 줄인 것이 특징입니다. 또 데이터 버스트 길이를 1.5배 늘려 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)이나 가중치(Weight) 매트릭스 연산과 같이 연달아 대규모 데이터를 읽고 써야 하는 온디바이스 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 이런 특징 덕분에 LPDDR6를 사용한 AI 노트북은 로컬에서 LLM을 구동할 때 훨씬 빠른 토큰 속도를 보장할 수 있습니다. 스마트폰 같은 제한된 환경에서 로컬 AI 모델을 돌릴 때도 역시 LPDDR6의 빠른 속도와 AI 연산 최적화 구조가 큰 위력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 현재 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기에 이를 양산할 계획입니다. 그런데 여기에 더해 최근 주목받는 소식이 중국 창신 메모리 테크놀로지(CXMT)가 LPDDR6의 양산에 도전하고 있다는 것입니다. 물론 삼성이나 SK하이닉스처럼 정식으로 공개한 제품도 없고 루머 수준 이야기이지만, 현재 LPDDR5x를 양산 중이고 신규 팹을 통해 웨이퍼 양산 능력을 크게 높인 만큼 가능성은 충분합니다. 일부 소식통에 따르면 CXMT는 이미 일부 고객사에 샘플을 전달했으며 올해 하반기 양산을 목표로 LPDDR6 개발에 나서고 있습니다. 첫 제품의 속도는 LPDDR6의 최고 속도인 14.4Gbps보다 느린 12.8Gbps이지만 현재 CXMT가 양산 중인 LPDDR5x 메모리보다 빠른 속도를 제공합니다. 현재 CXMT는 허페이와 베이징의 팹에서 자체 4세대 생산 라인인 G4를 이용해서 LPDDR5x 같은 주력 제품을 생산하고 있습니다. 대략 16nm 공정에 해당하는 라인으로 EUV 노광 장비 대신 DUV의 멀티 패터닝 기술을 적용해 양산에 들어간 상태입니다. 실제 양산에 근접한 것이 사실이라면 G4로 먼저 초기 제품을 양산하고 이후 차세대 공정인 G5를 통해 좀 더 고성능 제품을 선보일 것으로 생각됩니다. 기본적으로 CXMT는 DUV로만 제품을 양산하는 데다 기술적 성숙도 자체가 메모리 빅 3보다 한 세대는 느린 상태이지만, 그럼에도 CXMT가 LPDDR6 양산에 성공한다면 판로 확보는 어렵지 않을 것이라는 게 일반적인 전망입니다. 메모리 빅 3는 HBM 같은 AI 메모리 중심으로 생산 라인을 집중한 상태인 데다, LPDDR6 역시 AI 데이터로 수요가 몰릴 가능성이 있기 때문입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에서 루빈 GPU는 HBM4 메모리를 사용하나 베라 CPU는 소캠 2(SOCAMM2) 규격을 통해 최대 모듈당 256GB LPDDR5x를 장착할 수 있습니다. 여기에 LPDDR6를 적용하면 512GB 용량의 소캠 2 메모리 모듈이 가능해지고 속도도 더 빨라져 에이전틱 AI CPU에 훨씬 유리한 환경을 제공할 수 있습니다. 이렇게 AI 데이터 센터로 메모리 빅 3의 생산 물량이 집중되는 것은 CXMT에게 새로운 기회가 될 것으로 보입니다. 물량 구하기가 하늘에 별 따기 같은 스마트폰 업체, 특히 중국 업체에게 성능이 약간 떨어지더라도 LPDDR6를 공급해 줄 수 있는 것 자체가 큰 매력이기 때문입니다. CXMT는 올해 기업공개(IPO)와 상반기 기준 전년 대비 7배나 증가한 매출을 기반으로 막대한 투자 자금을 확보한 상태입니다. 이를 기반으로 베이징에 새로운 팹을 구축하고 기존에 계획된 팹 확장을 진행해 생산 능력을 웨이퍼 기준 월 60만 장까지 늘릴 계획으로 알려져 있습니다. LPDDR6 양산에 성공할 경우 이 계획에는 더 탄력이 붙을 것으로 보입니다. 하지만 CXMT에게 기회만 있는 것은 아닙니다. 역설계 방식으로 구형 DUV 장비를 일부 중국에서 생산하는 데 성공했다고는 하나 여전히 EUV 장비 수입이 금지된 상태에서 점점 생산 기술을 고도화하는 메모리 빅 3를 따라잡기가 힘들 가능성도 있습니다. 그리고 공격적으로 늘려 놓은 생산 시설이 메모리 시장 하강기에는 심각한 부담으로 다가올 수 있습니다. 그럼에도 CXMT가 올해 안에 LPDDR6 메모리 양산에 성공한다면 여러 어려움 속에서도 기술적 돌파구를 마련하고 있다는 증거인 만큼 시장에 큰 파장이 예상됩니다.

인공지능(AI) 피크아웃에 대한 우려로 인해 주식 시장이 출렁이고 있지만, 기본적으로 메모리는 AI뿐 아니라 정보통신기술(IT) 인프라를 유지하기 위해 필수적인 제품이고 결국 장기적으로는 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리에 대한 수요가 늘어날 수밖에 없습니다. 따라서 업계에서는 현재 범용 D램 제품인 DDR5 및 LPDDR5/5x 제품을 대신하기 위한 DDR6 및 LPDDR6 제품을 준비 중에 있습니다. 이 가운데 LPDDR6는 올해 양산에 들어갈 예정이고 DDR6는 2~3년 후 본격 보급될 것으로 예상됩니다. 하지만 최근 에이전틱 AI의 수요가 늘어나면서 고성능 CPU와 이 CPU를 뒷받침할 고성능 서버 메모리에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 이를 위해 LPDDR5x 메모리를 서버에서 사용할 수 있게 해주는 규격인 소캠 2 (SOCAMM2) 메모리 모듈이 본격적으로 양산에 들어가 엔비디아의 베라 루빈 시스템에 사용되고 있으며 기존의 범용 서버 CPU를 위해서는 DDR5 메모리의 속도와 용량을 늘린 MRDIMM 규격이 보급되고 있습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank Dual Inline Memory Module)은 하나의 메모리 모듈에 2개의 메모리 랭크를 멀티플렉싱해 실효 대역폭을 거의 두 배로 높이는 구조로 DDR5 메모리의 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그러면서도 기존의 DDR5 DIMM에 호환돼 별도의 인터페이스 변화 없이 중앙처리장치(CPU)에서 지원하면 바로 서버에서 사용할 수 있습니다. 현재 제온 6 CPU가 이를 지원하고 있으며 AMD 역시 에픽 6 CPU에서 MRDIMM을 지원할 예정입니다. 기본적으로 MRDIMM 메모리는 DDR5보다 대역폭이 두 배이기 때문에 속도가 8800MT/s에서 17,600MT/s까지 지원할 수 있습니다. 이는 미래 규격인 DDR6와 같은 속도로 DDR6의 속도를 현재 하드웨어로 사용할 수 있는 셈입니다. 다만 1만 2800MT/s 이상의 속도에서는 MRDIMM 메모리도 빠른 속도에서 정확한 신호 전달과 제어를 위해 새로운 칩이 필요합니다. 따라서 1만 2800MT/s 이상의 속도를 지닌 MRDIMM 메모리에서는 MRCD(Multiplexed Rank Registering Clock Driver)라는 새로운 칩이 필요한데, 기존 서버용 RCD(Registering Clock Driver)의 기능을 크게 확장한 칩입니다. MRCD는 명령, 주소, 클럭, 제어 신호를 모두 버퍼링·재구동합니다. 1만 2800MT/s 이상의 MRDIMM 메모리에서는 1개의 MRCD 칩이 여러 개의 데이터 트래픽 관리 칩인 MDB/MBD (Multiplexed Rank Data Buffer/Multiplexing Data Buffer)와 함께 신호를 관리합니다. (아래 사진 참조) 마이크론은 이미 32GB, 48GB, 64GB, 96GB, 128GB 용량의 12,800MT/s 2세대 MRDIMM 메모리를 출시했으며 여기에 추가로 1만 4400MT/s 96GB 모듈도 추가했습니다. 여기에 더해 관련 컨트롤러 제조사인 르네사스는 3세대 MRCD + MDB/MBD를 미리 선보였는데 1만 6000MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다. 따라서 내년에는 3세대 MRDIMM 메모리가 서버 시장에 보급될 것으로 보입니다. 다만 1만 7600MT/s에 이르면 사실상 DDR5 스펙의 한계에 근접하는 만큼 제조사들은 DDR6를 고민하지 않을 수 없습니다. DDR6는 기본 대역폭이 최대 1만 7600MT/s로 논의되고 있기 때문에 MRDIMM 형태로 제조할 경우 그 두 배인 최대 3만 5200MT/s도 가능할 것으로 보입니다. 이와 같은 메모리 대역폭 증가는 AI 시대에 필요한 충분한 대역폭을 제공해 AI 반도체 성장을 견인할 것으로 기대합니다.

SK하이닉스가 샌디스크와 함께 차세대 인공지능(AI) 서버 메모리로 각광받는 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 구성한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. SK하이닉스는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아에서 열리는 세계 최대 규모 메모리 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’에 참가해 이번 규격을 선보였다고 밝혔다. HBF는 AI 서버에서 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓이는 새로운 메모리 계층이다. HBM과 같이 AI의 데이터 연산 속도가 빠르면서도 낸드플래시를 기반으로 해 용량을 크게 늘릴 수 있다. 추론형 AI의 확산에 따라 처리해야 할 데이터양이 늘면서 용량이 부족한 HBM과 속도가 느린 SSD의 단점을 동시에 보완하는 차세대 메모리로 주목받고 있다. 이번에 공개된 HBF의 용량은 최대 512GB까지 지원된다. HBF와 프로세서를 연결하는 방식은 업계 표준 인터페이스인 UCIe를 채택했다. UCIe를 통해 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 등 서로 다른 종류의 프로세서에도 HBF를 유연하게 적용할 수 있다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 저장장치 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에 나선다는 전략이다. 중국 CXMT(창신 메모리)까지 가세하며 치열해지는 글로벌 D램 경쟁에서 우위를 점하기 위해서다. 최근 AI 추론 시장의 경쟁력이 단일 칩의 성능보다 CPU와 GPU, 메모리와 저장 장치까지 모두 아우르는 시스템 차원의 최적화가 관건이 된 점도 가세했다. ‘풀스택 기업’을 표방하는 SK하이닉스는 HBF까지 밸류체인을 넓혀 HBM과 HBF를 모두 지원할 수 있는 종합 메모리 솔루션 기업으로 입지를 공고히 하겠다는 계획이다. 업계에서는 HBF 시장이 빠르게 성장해 2030년 17조원에 육박하고, 2038년에는 HBM 시장을 앞지를 것이란 예측도 나온다. 삼성전자도 ‘FMS 2026’에 참여해 HBM, 낸드, SSD를 잇는 ‘메모리 아키텍처 혁신’을 주제로 전시한다. D램, 낸드, 컨트롤러, 파운드리, 첨단 패키징 등 종합반도체기업(IDM)의 역량을 강조하며 AI 데이터 병목을 줄이는 방안을 소개할 예정이다. 한편, 이날 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 지난 2분기 D램 매출 기준으로 삼성전자는 39% 점유율을 기록해 1위를 유지했고, SK하이닉스는 점유율 26%를 차지했다.

인공지능(AI) 데이터센터용 메모리에서 자리 잡은 장기공급계약(LTA)이 적층세라믹커패시터(MLCC)와 패키지기판, 테스트소켓, 전력기기 등으로 확산하고 있다. 글로벌 빅테크가 핵심 부품 공급 부족으로 물량 및 생산능력을 수년 전에 확보하면서, 부품업계도 선주문을 확인하고 투자하는 수주형 사업에 가까워지는 모습이다. 독립리서치기업 그로쓰리서치는 3일 보고서에서 최근 LTA가 계약기간을 늘리는 수준을 넘어 최소구매물량과 가격 상·하한, 선수금, 의무인수 조건 등을 결합하는 방식으로 진화하고 있다고 분석했다. AI 데이터센터는 메모리 반도체, 기판, 전력설비 중 하나만 제때 공급되지 않아도 구축 일정 전체가 밀릴 수 있다. 이에 빅테크들은 공급망 전반에서 생산능력을 미리 묶어두려고 하는 상황이다. 이런 변화는 공급 부족이 극심한 메모리 업계에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 최근 2분기 실적 콘퍼런스콜에서 장기계약 물량을 전체 메모리 생산능력의 60~70%까지 늘릴 방침이라고 밝혔다. SK하이닉스도 지난달 29일 실적 발표에서 핵심 고객을 포함한 10여곳과 장기공급계약 협상을 마무리했으며, 추가 계약을 논의 중이라고 설명했다. 그간 반도체 시황을 내다보고 생산량과 투자 규모를 정했다면 이제 고객사의 구매 약정과 가격 조건을 먼저 확보한 뒤 증설에 나서는 것이다. AI 서버용 부품 시장도 빠르게 변화하고 있다. 삼성전기는 글로벌 고객과 2027년부터 2년간 1조 5000억원 규모의 실리콘 커패시터 공급계약을 체결했다. AI 가속기와 서버용 중앙처리장치(CPU)에 쓰이는 MLCC와 고사양 반도체 패키지기판(FC-BGA)에서도 장기 공급과 증설 논의가 이어지고 있다. 고객사가 필요한 물량을 미리 확약하고, 공급업체는 이를 근거로 생산능력을 늘리는 방식이다. 이런 변화는 중소기업에서도 나타나고 있다. 반도체 검사장비와 칩을 연결하는 테스트소켓을 만드는 ISC는 고객사 선수금을 바탕으로 AI 전용 생산라인을 구축하고 있다. 그로쓰리서치는 ISC의 올해 LTA 매출 비중이 50%를 넘고, 2029년 생산능력은 500만개까지 늘어날 것으로 내다봤다. 선점 범위는 데이터센터 가동에 필요한 전력설비까지 넓어졌다. HD현대일렉트릭은 1조 1000억원 규모의 장기계약을 확보해 AI 데이터센터용 전력기기를 공급한다. 다만 장기계약이 곧 확정 매출을 뜻하는 것은 아니다. 월스트리트저널은 AI 수요가 둔화하면 계약 물량을 줄이거나 공급 기간과 가격을 다시 협상할 수 있다고 지적했다.

MS ‘애저 성장’ AI투자 효과 입증메타 대규모 투자로 현금흐름 부담저커버그 개인용 AI에이전트 제시시장, 투자보다 수익화 속도 관심 인공지능(AI) 투자 확대에 나선 마이크로소프트(MS)와 메타의 2분기 실적이 엇갈렸다. 두 회사 모두 매출은 시장 전망을 웃돌았지만, 대규모 투자가 수익과 잉여현금으로 이어지는 속도에서 갈렸다. MS는 클라우드 성장으로 투자 부담을 흡수한 반면, 메타는 비용 증가가 매출 증가를 앞지르며 이익과 현금흐름이 줄었다. MS는 29일(현지시간) 회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기보다 18% 증가한 900억 달러(약 130조원)로 집계됐다고 밝혔다. 시장 전망치(876억 2000만 달러)를 웃돌았다. 기업이 서버와 데이터 저장, AI 연산 등에 쓰는 MS의 클라우드 서비스 ‘애저’ 매출 증가율은 전 분기 40%에서 43%로 높아졌다. 연간 애저 매출은 처음 1000억 달러를 넘었고, ‘MS 365 코파일럿’ 유료 이용자도 3000만명으로 1년 전보다 50% 늘었다. 분기 자본지출은 410억 달러로 69% 증가했다. 이 가운데 약 3분의 2가 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 구매에 쓰였다. 잉여현금흐름은 196억 4000만 달러로 23% 줄었지만, 투자 확대 뒤에도 200억 달러에 가까운 현금을 남겼다. 애저와 코파일럿이 AI 투자비를 뒷받침한 결과다. 메타는 2분기 매출이 608억 달러(약 87조 8000억원)로 전년 동기 대비 28% 늘어 시장 전망치를 웃돌았다. 그러나 비용이 55% 넘게 증가해 영업이익은 8%, 순이익은 14% 감소했다. 자본지출은 310억 8000만 달러로 늘었고 잉여현금흐름은 1년 전 85억 5000만 달러에서 7억 8000만 달러로 90% 넘게 줄었다. 광고 매출은 늘었지만 데이터센터와 AI 모델 개발비가 더 빠르게 불어난 것이다. 메타는 개인용 AI 에이전트를 다음 성장동력으로 제시했다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 “5년 뒤에는 수십억명이 자신의 목표를 이해하고 이를 달성하도록 24시간 돕는 개인용 에이전트를 갖게 될 것”이라고 말했다. 건강, 재무, 인간관계, 경력 관리 등에 쓰이는 대중용 서비스를 만들겠다는 구상이다. 2분기 실적을 발표한 빅테크 중 MS는 기업용 클라우드와 소프트웨어를 통해 AI 수요를 유료 매출로 연결한 반면, 메타와 알파벳은 광고 사업이 성장했음에도 데이터센터 투자 증가로 현금흐름이 크게 줄거나 적자로 돌아섰다. 테슬라도 로보택시와 AI 인프라 투자가 수익으로 이어지기까지 시간이 필요한 상황이다. 시장의 관심이 투자 규모보다 이를 감당할 사업 구조와 수익화 속도로 옮겨가고 있다는 평가가 나오는 가운데 애플과 아마존의 실적은 오는 30일에, 엔비디아는 다음달 26일 나올 예정이다.

인공지능(AI) 인프라에 대규모 투자를 이어온 마이크로소프트(MS)와 메타의 2분기 성적표가 엇갈렸다. MS는 클라우드 사업의 성장에 힘입어 시장 전망을 웃도는 실적을 냈고, 투자 확대에도 200억 달러에 가까운 잉여현금흐름을 남겼다. 반면 메타는 광고 매출이 늘었지만 비용과 설비투자가 더 빠르게 증가하면서 이익과 현금흐름이 모두 줄었다. MS는 29일(현지시간) 회계연도 4분기 매출이 전년 동기보다 18% 증가한 900억 달러(약 130조원)로 집계됐다고 밝혔다. 시장 전망치 876억 2000만 달러를 웃돌았다. 주당순이익은 4.74달러로 예상치 4.24달러를 넘어섰다. 다만 여기에는 앤트로픽 지분 투자에 따른 평가이익 32억 달러가 반영됐다. 실적을 끌어올린 것은 클라우드였다. 애저를 포함한 지능형 클라우드 부문 매출은 393억 1000만 달러로 31.6% 증가했다. 애저 매출 증가율도 전 분기 40%에서 43%로 높아졌고, 연간 애저 매출은 처음으로 1000억 달러를 넘어섰다. ‘마이크로소프트 365 코파일럿’ 유료 이용자도 3000만명으로 1년 전보다 50% 늘었다. 투자 부담은 커졌지만 현금 창출력은 유지됐다. MS의 분기 자본지출은 410억 달러로 69% 증가했다. 이 가운데 약 3분의 2가 애저와 사내 AI 서비스에 필요한 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 구매에 쓰였다. 잉여현금흐름은 196억 4000만 달러로 23% 줄었지만, 대규모 투자 뒤에도 상당한 현금을 남겼다. 메타는 2분기 매출이 608억 달러(약 87조 8000억원)로 28% 증가해 시장 전망치를 웃돌았다. 그러나 비용이 55% 넘게 늘면서 영업이익은 187억 8000만 달러로 8%, 순이익은 158억 5000만 달러로 14% 감소했다. 주당순이익도 6.18달러로 시장 예상치 7.22달러에 미치지 못했다. 2분기 자본지출은 310억 8000만 달러(약 44조 9000억원)에 달했다. 이에 따라 잉여현금흐름은 1년 전 85억 5000만 달러에서 7억 8000만 달러로 90% 넘게 줄었다. 메타는 올해 자본지출 전망치의 하단을 1250억 달러에서 1300억 달러로 올리며 AI 투자를 계속 확대하겠다는 뜻을 밝혔다. 앞서 실적을 발표한 구글 모회사 알파벳도 클라우드 매출은 크게 늘었지만 자본지출 증가로 분기 잉여현금흐름이 적자로 돌아섰다. 테슬라 역시 로보택시와 AI 인프라 투자가 늘면서 현금흐름 부담이 커졌다. 빅테크의 AI 투자 경쟁이 거세지는 가운데, 유료 클라우드와 소프트웨어 사업을 확보한 MS가 투자비를 상대적으로 빠르게 흡수하는 모습이다.

정부가 세계적인 반도체 기업 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국산 AI 반도체(NPU)를 결합한 ‘이기종 인공지능(AI) 컴퓨팅’ 인프라 구축에 나선다. 이기종 AI 컴퓨팅은 기능이 다른 반도체를 연결해 각각 잘하는 연산을 나눠 맡겨 성능과 전력 효율을 높이는 방식이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 23일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’에서 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)와 만나 ‘AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 모두 생산하는 글로벌 반도체 기업이다. 지난해 연 매출은 346억 달러로, 이 가운데 데이터센터 사업 매출이 166억 달러에 달했다. 최근 AI 반도체 시장은 단일 GPU 중심에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 서로 다른 연산장치를 서비스 특성과 비용에 맞게 결합하는 구조로 바뀌고 있다. 이번 협약은 AMD의 CPU·GPU와 AI 추론에 강점이 있는 국산 NPU를 연계해 이런 변화에 대응하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 먼저 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 성능 등을 검증한다. 국내 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리와 네트워크, 서버, 소프트웨어 관련 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계도 조성할 계획이다. 배 부총리는 “국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

LG전자가 엔비디아의 품질 인증을 앞세워 급성장하는 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장을 본격 공략한다. LG전자는 600㎾(킬로와트)급 냉각수 분배 장치(CDU)가 최근 엔비디아의 최종 품질 인증을 획득했다고 27일 밝혔다. 국내 기업 중 엔비디아의 CDU 인증을 받은 것은 처음이다. CDU는 AI 데이터센터의 발열을 잡는 액체 냉각 시스템의 핵심 설비다. 기존에는 데이터센터 전체를 냉각하는 공랭식 방식을 활용했지만 고대역폭메모리(HBM), 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능·고발열 반도체의 확산으로 서버 랙의 전력 밀도와 발열량이 증가하면서 냉각 효율에 한계가 생겼다. 이 때문에 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 액체 냉각 기술이 중요해지는 추세다. LG전자 CDU는 GPU와 중앙처리장치(CPU)에 부착된 콜드 플레이트로 냉각수를 순환시켜 열을 직접 회수하는 ‘다이렉트 투 칩(DTC)’ 방식을 적용했다. 기존 공랭식 냉각과 함께 운용해 냉각 효율을 높일 수 있다. 가상 센서 기술과 누수 감지 기능을 탑재한 CDU는 표준 프로토콜을 통해 데이터센터 통합관제시스템과 연동된다. 엔비디아의 장애 대응 시험에서는 펌프나 CDU에 문제가 발생해도 예비 장치로 자동 전환돼 냉각이 중단 없이 유지됐다. 이번 엔비디아 인증으로 LG전자 CDU는 글로벌 AI 데이터센터 공급망에 진입할 수 있는 발판을 마련하게 됐다. AI 데이터센터 시장은 연평균 약 26% 성장해 2034년에는 약 1335억 달러(약 195조원) 규모에 이를 것으로 전망된다.

중국 메모리 업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 27일 상하이 증시 상장 한 시간 만에 1000억 위안(약 21조원) 이상 거래되면서 단숨에 시가총액 1위 종목이 됐다. 주당 8.66위안으로 상장한 창신메모리는 시초가 49.95위안으로 시작해 오후 1시 기준 주가가 54.65위안으로 500% 이상 상승했다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론에 이어 세계 네번째 규모의 메모리칩 제조업체인 창신메모리는 미국 유학에서 돌아온 주이밍(37)이 창업했다. 중국 장쑤성 옌칭 출신인 주이밍은 1994년 칭화대에서 석사 학위를 받았는데 ‘중국판 실리콘밸리’라 불리는 중관춘의 강력한 창업 열기에 미국 유학을 결심한다. 박사 학위과정을 절반만 마친 채 미국 뉴욕 스토니브룩 대학교에서 반도체를 공부한 주이밍은 졸업 후 실리콘밸리에서 근무하다 2005년 칭화대 동문들의 도움으로 기가디바이스를 설립했다. 반도체 설계기업 기가디바이스는 2016년 상하이 증시에 상장됐으며 세계 상위 3대 플래시 메모리 공급업체가 됐다. 하지만 주이밍의 야망은 멈추지 않았다. 그는 “컴퓨터를 왕관에 비유하면, 중앙처리장치(CPU)는 왕관 위의 진주이고, 메모리는 왕관의 받침대”라며 “메모리 기술을 주도하는 자가 반도체 산업 전체를 제패할 수 있다”며 중국판 삼성전자를 목표로 안후이성 허페이에 2016년 창신메모리를 설립했다. 현재 허페이 지방정부는 창신메모리 주식의 36.79%를 보유하고 있을 정도로 회사 성장에 막대한 자본을 투자했다. 10년 전만 해도 창신메모리가 들어선 허페이시 북서쪽 교외는 황무지였지만 현재는 창신메모리 직원 2만명을 비롯해 5만명 이상의 석사 인재가 모인 거대한 연구개발 단지로 변모했다. 창신메모리는 450개 이상의 반도체 기업을 모아 허페이를 거대한 ‘반도체 생태계 도시’로 탈바꿈시켰다. 2016년 허페이시 반도체 산업 매출액은 180억 위안에 불과했으나 지난해는 8배 이상 증가한 1514억 위안 규모로 성장했다. 세계 최대 반도체 소비 시장인 중국은 삼성전자·SK하이닉스·마이크론이 쌓은 기술 및 특허 장벽에 어려움을 겪었다. 창신메모리와 같은 해 설립된 중국 국영 반도체기업 푸젠진화가 미국 마이크론사로부터 영업비밀 도용으로 소송을 당하자, 2009년 파산한 독일 반도체기업 키몬다로부터 기술과 특허를 넘겨받았다. 2019년 창신메모리는 독자적으로 설계하고 생산한 8Gb DDR4 칩을 출시하는 데 성공했으며, 2023년 세계 메모리 가격이 40% 이상 급락하는 역경을 딛고 지난해 첫 흑자를 달성했다. 2026년 본격적인 인공지능(AI) 붐과 함께 창신메모리의 하루 이익은 거의 4억 위안을 기록하며 지난 10년간의 손실을 모두 메우게 됐다. 최근 중국을 방문한 이병철 전 삼성전자 부사장은 “중국 선전의 한 연구 시설에서는 미국이 중국 수출을 금지한 극자외선(EUV) 노광장비의 시제품을 제작해 성능 시험이 진행 중”이라며 코끝까지 따라붙은 중국의 기술 추격을 우려했다. 반도체 웨이퍼 위에 회로 패턴을 새겨 넣는 EUV 노광장비는 그동안 창신메모리와 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 간 기술 격차의 핵심이었다. 기존에는 노광장비 없이 3나노미터 이하 칩 생산이 불가능하다고 여겨졌는데 최근 중국 화웨이는 반도체 크기를 줄이는 대신 속도에 초점을 맞춘 반도체 생산법을 제시했다. EUV 노광장비 개발 외에도 중국은 신호 최적화를 통해 성능을 끌어올리는 새로운 반도체 개발 패러다임인 ‘타우(τ)의 법칙’ 등으로 기술 장벽을 넘어서고 있다.

정부가 미국 반도체 기업 AMD와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·국산 신경망처리장치(NPU)를 하나로 묶은 ‘이기종 AI 컴퓨팅’ 인프라 구축을 위해 손을 맞잡았다. 글로벌 협력 기반을 점차 확대해 나간다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 23일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘AMD 어드밴싱 AI 2026’ 행사에서 리사 수(Lisa Su) AMD 회장 겸 CEO와 만나 ‘과기정통부-AMD 간 AI 반도체 생태계 협력에 관한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 27일 밝혔다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 개방형 인공지능(AI) 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI가 확산하자 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 CPU·GPU·NPU 등 다양한 연산장치를 서비스 특성과 비용 효율에 맞게 결합하는 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환하고 있다. 이번 협력은 AMD의 CPU·GPU와 추론 분야에 강점을 가진 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI 반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 정부와 AMD는 우선 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축·실증한다. 이를 통해 AI 서비스 특성에 맞는 다양한 연산 자원을 효율적으로 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI 반도체 기업을 비롯해 메모리, 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 국내 관련 기업이 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성할 계획이다. 아울러 국산 AI 반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델도 확보할 방침이다. 양측은 또 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 ‘AI for Science’ 공동 연구도 추진한다. AMD는 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발(R＆D)을 지원하기 위해 CPU·GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력을 제공할 예정이다. AMD는 국내에 ‘AI 우수 연구센터’(AI Center of Excellence) 설립도 추진한다. 해당 센터는 국내 기업과 대학, 연구기관 간 기술 협력은 물론 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증, 공동 연구를 지원하는 거점 역할을 맡게 된다. 양측은 AI 인재 양성에도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학과 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반 교육·연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”며 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

지금은 상상하기 힘들 수도 있지만, 10년 전만 해도 AMD는 파산 위기에 몰려 있던 회사였습니다. 그러다가 2017년 Zen 아키텍처 기반의 라이젠을 내놓으면서 극적인 반전의 계기를 마련합니다. Zen 아키텍처 기반의 서버 CPU인 에픽(EPYC) 역시 마찬가지로 서버 시장에서 사실상 퇴출되다시피 했던 AMD의 점유율을 무섭게 끌어올리면서 현재는 데이터 센터 부문에서 인텔보다 더 높은 매출을 올리고 있습니다. 서버 CPU 점유율도 매출액 기준으로 거의 절반에 육박한 것으로 평가받고 있습니다. Zen 아키텍처를 선보인 지 9년이 흐른 지금 AMD는 TSMC의 최신 2nm 공정으로 제조한 Zen 6 아키텍처 기반의 에픽 서버 CPU인 코드명 베니스(Venice)를 정식 공개했습니다. 베니스는 최대 256코어 512스레드를 지닌 초대형 서버 CPU로 무려 2030억 개의 트랜지스터를 집적한 괴물 CPU입니다. 이렇게 큰 CPU를 한 번에 제조하기는 어렵기 때문에 베니스는 TSMC의 2nm 공정으로 제조한 컴퓨트 칩렛(chiplet, 모듈형 단일 기능 집적 회로) 8개(각 32코어)를 6nm 공정으로 만든 두 개의 I/O 칩렛에 연결해 제조됩니다. CPU와 달리 높은 클럭으로 동작할 필요가 없는 I/O 칩렛은 저렴한 공정으로 제조한 것입니다. TSMC의 2nm 공정 기술은 나노시트 트랜지스터(GAA)를 최초로 적용해서 동일 전력 소비에서 10~15% 향상된 성능, 25~30% 낮은 전력 소비, 그리고 최대 15% 향상된 트랜지스터 밀도를 제공합니다. 그 덕분에 베니스는 최초로 작은 칩렛 하나에 32코어를 집적할 수 있었는데, 1세대 에픽 프로세서가 32코어를 집적하기 위해 4개의 8코어 칩렛을 사용했던 것과 비교해서 기술 발전 정도를 짐작할 수 있습니다. 참고로 최대 클럭도 5GHz로 서버 프로세서치고는 상당히 높은 수준으로 올릴 수 있게 됐습니다. 에픽 베니스는 필요할 때는 256개의 최대 코어 중 96개만 더 높은 클럭으로 구동할 수 있는 옵션을 제공합니다. 6세대 에픽 CPU는 크게 두 가지 제품군으로 출시됩니다. 에픽 9006 SP7 칩은 64개에서 256개의 Zen 6 코어, 128개에서 512개의 스레드, 최대 1.6TB/s의 대역폭, 그리고 최대 64Gbps의 속도를 지원하는 PCIe Gen6를 탑재한 플래그십 제품입니다. 2026년 4분기에 출시될 예정입니다. 에픽 9006 SP8 서버 CPU는 2027년 상반기 출시 예정으로 8~128코어의 보다 저렴하고 유연한 시스템을 위한 제품군입니다. 참고로 가격은 최상위 256코어 제품인 에픽 9996 기준 1만 4904달러입니다. AMD 에픽 CPU는 경쟁사 대비 더 많은 코어 숫자를 지녀 더 비싼 가격에 팔리고 있으며 이로 인해 출하 수량 대비 매출이 높은 것으로 알려져 있습니다. 최근 에이전틱 AI로 인한 고성능 서버 CPU 수요가 증가한 점을 생각하면 6세대 에픽 베니스의 선전을 기대할 수 있습니다. AMD는 에이전트 기반 CPU 서버 샌드박스에서 엔비디아 베라(Vera) 같은 Arm 기반 CPU 대비 와트당 최대 2.8배의 에이전트 처리량을, 범용 CPU 서버에서는 와트당 최대 3.3배의 성능을 제공한다고 주장합니다. 또한 5세대 에픽 튜린 CPU 대비 최대 1.8배의 토큰/초 처리량, 1.7배의 에이전트/와트 효율, 그리고 1.4배의 성능/와트 효율을 제공합니다. 다만 현재 TSMC의 2nm 공정은 애플과 같은 주요 빅테크에서 주문이 쏟아지는 상황으로 공급 병목 현상을 겪고 있습니다. 따라서 AMD는 Zen 6 기반의 소비자용 CPU 출시를 올해 하반기에서 내년으로 연기한 상황입니다. 메모리 가격 폭등과 더불어 한동안 소비자 CPU 시장은 다소 침체될 수밖에 없는 분위기입니다. 다만 Zen 6 베니스의 등장은 소비자용 제품 역시 그렇게 먼 미래는 아니라는 점을 보여주고 있습니다. AMD는 2028년 Zen 7 아키텍처 기반의 7세대 EPYC 플로렌스(Florence)를 개발하고 있다고 발표했습니다. Zen 7은 TSMC의 A16 혹은 그 이하 공정이 예상됩니다. 또한 이 프로세서는 차세대 메모리 표준인 MRDIMM 및 LPDDR 시리즈(혹은 DDR6)를 지원하는 최초의 EPYC 제품군이 될 것으로 보입니다. 그리고 2030년에는 코드명 라벤나(Ravenna)로 알려진 Zen 8 아키텍처가 등장할 예정입니다. 물론 AMD의 거침없는 행보에 대응하기 위해 인텔의 발걸음도 빨라지고 있습니다. 인텔은 최대 288코어 288스레드의 클리어워터 포레스트 서버 CPU를 18A 공정을 이용해 제조하고 개량형인 18A-P를 차세대 제온 다이아몬드 래피즈에 적용해 에이전틱 AI 시장에서 주도권 확보를 위해 노력하고 있습니다. AI 시대 서버 시장을 두고 시장 1위를 차지하려는 AMD와 부활의 조짐을 보이는 인텔 간의 치열한 싸움이 예상됩니다.

검찰이 삼성전자와 SK하이닉스에 반도체 부품을 공급하는 중국 몬타지 테크놀로지 등 글로벌 반도체 기업 3곳을 압수수색했다. 15일 법조계에 따르면 서울중앙지검 공정거래조사부(부장 나희석)는 이날 공정거래법 위반 혐의로 몬타지 테크놀로지와 일본 종합 반도체 기업 르네사스 일렉트로닉스, 미국 반도체 기업 램버스의 국내 사무소를 압수수색했다. 몬타지는 전 세계 메모리 인터페이스 칩(MIC·Memory Interface Chip) 시장 점유율 1위 업체로 알려졌다. 이들 업체는 MIC 시장을 과점하는 사업자로 주 고객사는 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 등 글로벌 메모리 반도체 업체들이다. MIC는 중앙처리장치(CPU)와 메모리 사이의 데이터 흐름을 제어해 속도와 안정성을 높이는 반도체 핵심 부품이다. 검찰은 이들이 삼성전자 등에 제품을 공급하면서 가격 등을 담합한 정황을 자체적으로 포착해 수사에 나선 것으로 전해졌다. 검찰은 이날 압수수색 과정에서 일부 업체 관계자의 휴대전화 등을 확보한 것으로 알려졌다. 앞서 공정거래조사부는 지난 6일 미국·이란 전쟁이 발발한 직후 국내 석유제품 가격을 담합해 유가를 교란한 혐의(공정거래법 등)를 받는 현대오일뱅크와 SK에너지, GS칼텍스, 에쓰오일 4개 법인을 기소한 바 있다. 또한 약 10조원 규모의 전분 및 당류(전분당)·설탕·한국전력 입찰 담합 등 사건에 연루된 기업과 관련자들을 대거 기소하기도 했다. 정성호 법무부 장관은 앞서 지난 3월 서민경제 교란사범을 엄단한 공정거래조사부 소속 검사들에게 우수검사 표창을 수여하기도 했다.

인텔 역사상 가장 특이한 형태의 프로세서가 공개됐습니다. 18A 공정으로 제조된 스타파이어(Starfire) SoC(System on a chip)가 그것으로 세계 최초의 ‘18A 미세 공정 우주 등급 프로세서’입니다. 이 프로세서는 과거 바이든 행정부의 ‘반도체 및 과학법’(CHIPS and Science Act)을 통해 미 국방부·안보 목적으로 배정된 약 30억 달러 규모의 별도 프로그램 지원을 바탕으로 개발됐습니다. 스타파이어는 인텔의 18A 미세 공정 프로세서인 ‘팬서 레이크’ 기반입니다. 그래서 팬서 레이크에 사용된 것과 동일한 고성능 P코어 4개와 고효율 E코어 4개를 사용하며 내장 그래픽으로 4Xe3 GPU(그래픽처리장치)를 지니고 있습니다. 별도의 NPU(신경망처리장치)까지 지니고 있어 우주 등급 프로세서 가운데 최초로 인공지능(AI) 연산까지 가능합니다. 이번 발표가 놀라운 이유는 일반적으로 고방사선 환경인 우주에서는 최첨단 미세 공정 프로세서가 오히려 불리하기 때문입니다. 따라서 지금까지 우주선이나 우주 망원경에는 오래된 프로세서를 이용한 방사선 내성 프로세서가 사용되어 왔습니다. 예를 들어 미 항공우주국(NASA)의 큐리오시티 로버나 퍼서비어런스 로버, 제임스 웹 우주 망원경에는 2001년 개발한 방사선 내성 프로세서인 ‘RAD 750’이 사용됐습니다. RAD 750은 기술적으로 1990년대 CPU(중앙처리장치)인 ‘IBM PowerPC 750’ 기반으로 30년 전 컴퓨터 성능을 지니고 있습니다. 제조 공정도 이 시기 펜티엄 2나 3급 CPU를 만들던 250㎚, 혹은 150㎚ 공정을 사용합니다. 하지만 오히려 이렇게 오래된 공정으로 만든 프로세서가 방사선에 잘 버티는 장점이 있습니다. 회로가 큰 만큼 외부 방사선에 노출되어도 잘 버틸 수 있기 때문입니다. 하지만 워낙 오래된 기술을 사용하다 보니 기술적으로 새로운 기능을 탑재하기 어렵다는 문제점이 있어 왔습니다. 인텔이 개발한 18A 공정의 스타파이어는 이 한계를 말끔하게 극복한 프로세서입니다. 물론 우주에서의 안전성 확보를 위해 저전력 버전은 클록을 1GHz까지 낮추고 고성능 버전도 3.1GHz로 제한했지만, 이것만으로도 오래전 사용된 프로세서의 성능을 크게 뛰어넘을 것으로 예상됩니다. 다만 앞서 말한 것처럼 트랜지스터 크기가 줄어들고 회로가 작아지면 프로세서 성능은 좋아지지만, 외부 방사선에는 취약해집니다. 예를 들어 트랜지스터가 작아지면 저장된 전하량이 줄어듭니다. 따라서 우주 공간에 풍부한 고에너지 입자(우주선, 양성자, 중이온)가 한 번 충돌해도 심각한 오류가 나기 쉽습니다. 여기에 누적된 방사선량이 지구와는 비교할 수 없이 크기 때문에 프로세서 자체에 손상이 날 가능성도 커집니다. 마지막으로 우주에는 태양광과 어두운 지역 사이의 온도 차이가 커서 극단적인 저온과 고온 사이를 오가게 됩니다. 모든 것이 프로세서와 전자기기에 치명적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 인텔은 이를 막기 위해 프로세서 설계 단계부터 TID(총 이온화 선량), SEL(단일 사건 래치업), SEE(단일 사건 효과) 대응을 강화하고, 첨단 Foveros 3D 패키징을 활용해 극한 환경에서도 안정성을 확보했습니다. 또 고에너지 방사선을 차폐할 수 있는 고성능 보호 장치를 추가했습니다. 스타파이어는 우주 환경에서 10년 이상 작동할 수 있으며, 영상 125도에서 영하 55도까지 매우 넓은 작동 온도를 보장합니다. 18A 같은 최신 미세 공정에서 이는 놀라운 기술적 혁신입니다. 구체적으로 어떤 우주선이나 위성에 스타파이어를 사용할지는 공개하지 않았지만, 우주 등급인 만큼 군사위성이나 아니면 고고도 비행하는 항공기 등에 사용할 수 있을 것으로 생각됩니다. 또 앞으로 NASA의 심우주 탐사선이나 우주 망원경에도 이 최신 프로세서가 사용될 수 있을 것입니다. 후자의 경우 최신 프로세서의 성능을 통해 과거에는 불가능했던 인공지능 자율 임무 수행도 기대할 수 있을 것으로 보입니다.

SK하이닉스 주가가 200만원대에서 강하게 버티고 있는 가운데 목표주가를 현재보다 낮은 185만원으로 제시한 증권가 보고서가 나와 투자자들이 술렁이고 있다. 사실상 ‘매도’ 의견으로도 해석되는데, 보고서는 “모멘텀이 둔화하고 있다”는 의견을 내놨다. 10일 증권가에 따르면 BNK투자증권은 전날 SK하이닉스에 대해 투자의견은 ‘보유’, 목표주가는 185만원을 제시했다. 앞서 지난 5월 12일 상향 조정했던 목표가를 그대로 유지한 것인데, 보고서 작성일인 8일 SK하이닉스 종가는 207만 6000원이었다. SK하이닉스 주가는 이어 보고서가 나온 9일 5.30% 급등해 218만 6000원에 마감했으며, 10일 3%대 오르며 220만원대에 안착했다. 이민희 BNK투자증권 연구원은 보고서에서 인공지능(AI) 인프라 투자 동력이 둔화할 것이라고 전망했다. 그는 “인공지능(AI) 서버 향 D램, 솔리드스테이트드라이브(eSSD)는 아직 공급 부족 시황에 있지만, 주문을 제공하는 하이퍼스케일러들의 경쟁적인 인프라 투자는 더 이상 유효하지 않다”고 설명했다. 그러면서 최근 메타가 자체 구축한 AI 인프라를 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업 진출을 검토하고 있다는 소식을 사례로 제시했다. 메타의 이러한 구상은 남는 컴퓨팅 용량을 외부에 판매한다는 점에서 AI 과잉 투자론으로 해석됐고 ‘삼전닉스’를 비롯한 글로벌 반도체주의 급락을 초래했다. “메타 사례, AI 인프라 투자 둔화 보여줘”“AI 랠리 다운사이클 진입 시 후유증 클 것”이 연구원은 “내년 메모리와 CPU 가격 상승 기대, 에이전트 AI 신모델들의 스펙 상향을 고려하면 내년에도 최소 30~40% 이상 설비투자 증가가 필요해 보인다”면서도 “오히려 향후 투자 속도 조절 가능성이 높아지고 있어 현재 반도체 기업의 실적 전망과는 괴리가 있다”고 짚었다. 특히 이번 AI 랠리 사이클 이후 공급 과잉이 벌어질 수 있다는 우려도 내놨다. 그는 “AI 특수를 계기로 중국 업체들이 주요 PC, 모바일 OEM 공급망에 본격 진입하는 것 같다”면서 “메모리 상위 경쟁사들 간에 더 이상 수익성 격차도 없어, 향후 다운 사이클 진입 시 후유증이 클 것 같다”고 진단했다. 이어 최근 반도체주의 급락은 수요 둔화를 반영한 것이며, 연말 이후 실적 모멘텀이 꺾이는 탓에 내년 이후의 밸류에이션은 싸지 않다고 덧붙였다. 목표주가를 현재 가격보다 낮춘 보고서는 이례적이지만, 연일 ‘삼전닉스’에 대한 눈높이를 상향 조정하던 증권가가 목표주가를 오히려 낮춘 사례는 처음이 아니다. 앞서 키움증권은 지난 9일 삼성전자에 대해 “하반기에 주당순이익(EPS) 상승률이 둔화할 것”이라며 목표주가를 기존 43만원에서 39만원으로 하향 조정했다. 키움증권은 다만 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 박유악 키움증권 연구원은 “메모리, 중앙처리장치(CPU), 기판 등 부품 가격 상승으로 PC와 스마트폰의 판매 가격 인상이 본격화하기 시작했다”며 가격 인상으로 인한 수요 감소 탓에 하반기 메모리 가격 상승률이 기대치를 넘어설 가능성이 낮다고 짚었다. 박 연구원은 “삼성전자의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 시장 점유율 상승 기대감과 중국 메모리 업체 시장 점유율 상승 우려를 염두에 두고 주가 변동성 확대에 대비할 필요가 있다”고 강조했다. 다만 증권가는 아직 ‘삼전닉스’의 목표주가를 끌어올리고 있는 상황이다. KB증권은 이날 SK하이닉스에 대해 투자의견 ‘매수’와 목표주가 420만원을 유지했으며, 대신증권은 지난 7일 목표주가를 390만원으로 올렸다. 삼성전자에 대해서는 이 연구원 또한 투자의견 ‘매수’ 목표주가 43만원을 유지했으며, KB증권은 AI 과잉 투자 등의 우려는 “소음에 불과하다”며 목표주가를 60만원으로 올렸다.

‘삼전닉스’의 급락이 증시를 끌어내리는 가운데, 엎친 데 덮친 격으로 도널드 트럼프 미 대통령의 “종전은 끝났다”는 발언에 지정학적 불확실성마저 덮쳤다. 이날 넥스트레이드(NXT) 애프터마켓에서는 삼성전자가 26만원대, SK하이닉스가 190만원대까지 추락해 투자자들의 공포가 커지고 있다. 이날 애프터마켓에서 삼성전자는 한때 11.49% 급락한 26만 2000원까지 밀려난 뒤 9.80% 하락한 26만 7000원에서 거래를 마쳤다. 앞서 정규장에서 6.25% 하락한 27만 7500원에 마감했지만, 애프터장에서 3% 이상 낙폭을 키웠다. 정규장에서 5.68% 하락 마감한 SK하이닉스는 8.00% 하락하며 202만 5000원에 장을 마쳤다. SK하이닉스는 한때 9.86% 하락한 198만 4000원까지 밀렸다. 그밖에 SK스퀘어는 12.02%, 삼성전기는 15.96%, 현대차는 8.65%, LG에너지솔루션은 7.68% 하락하는 등 시총 상위 종목 대부분이 시외에서 추가 하락했다. 트럼프 대통령이 이날 나토(NATO·북대서양조약기구) 정상회의 참석을 위해 방문한 튀르키예 앙카라에서 이란과의 휴전이 끝났냐는 질문에 “내 입장에서는 끝났다”며 “그들을 상대하는 건 그저 시간 낭비일 뿐”이라고 말한 사실이 알려지면서 글로벌 증시가 출렁거렸다. 트럼프 대통령의 이러한 발언에 나스닥100 선물지수는 1%대 하락했고, 뉴욕증시 개장을 앞두고 마이크론 테크놀로지가 6%대 급락하는 등 기술주가 일제히 하락했다. 국제유가는 6%대 급등했으며 주요국의 국채 금리는 상승했다. 이어 개장한 뉴욕증시에서 다우지수와 S＆P500 지수, 기술주 중심의 나스닥 지수 모두 하락 출발했다. 앞서 국내 증시는 글로벌 반도체주를 비롯한 인공지능(AI) 관련주 전반에 대한 투매가 쏟아져 나오면서 급락세를 이어가고 있다. 코스피는 지난 6일부터 이날까지 10.4% 급락하며 7000선이 무너질 위기에 놓였다. 삼성전자는 지난 2거래일간 12.7% 하락하며 27만원대로 내려앉았고, SK하이닉스는 3거래일간 14.3% 급락하며 200만원대마저 위태로워졌다. 삼성전자가 지난 2분기 사상 최대 실적을 갈아치웠지만, 호실적이 ‘주가 고점’의 신호로 해석돼 차익 실현 매물이 쏟아지며 삼성전자와 SK하이닉스는 급락세에 놓였다. 또한 월가 등에서 반도체 정점론과 과잉 투자론 등이 제기되며 미 뉴욕증시에서 반도체주가 급락하고, 이러한 흐름을 이어받아 국내 증시 전체가 출렁거렸다. 투자자들의 불안감을 키우는 증권가 보고서도 나왔다. 키움증권은 이날 삼성전자에 대해 “하반기에 주당순이익(EPS) 상승률이 둔화할 것”이라며 목표주가를 기존 43만원에서 39만원으로 하향 조정했다. 키움증권은 다만 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 박유악 키움증권 연구원은 “메모리, 중앙처리장치(CPU), 기판 등 부품 가격 상승으로 PC와 스마트폰의 판매 가격 인상이 본격화하기 시작했다”며 가격 인상으로 인한 수요 감소 탓에 하반기 메모리 가격 상승률이 기대치를 넘어설 가능성이 낮다고 짚었다. 박 연구원은 “삼성전자의 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 및 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 시장 점유율 상승 기대감과 중국 메모리 업체 시장 점유율 상승 우려를 염두에 두고 주가 변동성 확대에 대비할 필요가 있다”고 강조했다.

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.

삼성전자 DX(디바이스경험)부문이 일하는 방식부터 제품 개발, 제조 현장에 이르기까지 전 영역의 ‘AI 전환’(AX)에 박차를 가하고 있다. 30일 삼성전자에 따르면 DX부문은 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 임직원들은 사내에서 챗GPT, 제미나이, 클로드를 자유롭게 골라 쓸 수 있다. 앞서 임직원 2500여명을 대상으로 실효성을 검증했으며, 이를 통해 의사결정 속도와 조직 전반의 실행력을 끌어올린다는 구상이다. 노태문 삼성전자 대표이사 사장은 “외부 생성형 AI 도입은 일하는 방식과 실행 속도를 근본적으로 변화시키는 출발점”이라며 “DX부문의 비즈니스 경쟁력을 한 단계 끌어올리겠다”고 강조했다. 제품 개발 단계에서는 ‘디지털 트윈’ 기반의 가상 검증 체계가 본격 가동된다. 상암 데이터센터에 고성능 CPU 기반의 HPC(고성능 컴퓨팅) 서버 517대를 구축 완료했다. 이로 인해 연산 속도는 기존 대비 약 5.8배 빨라지고 가상 검증량은 약 6배 늘어난다. 가장 큰 변화는 검증 시간 단축이다. 기존에 15일이 걸리던 TV 낙하 검증은 2일로, 세탁기 낙하 검증은 15일에서 5일로 줄어든다. 스마트폰 전 각도 낙하 검증(700개 케이스)도 단 하루 만에 끝낼 수 있다. 이 인프라는 MX(스마트폰), VD(TV), 가전, 네트워크 등 전 사업부로 확산한다. 고비용 시제품 산업 중심의 HPC 검증을 가전·IT 완제품으로 확장해 공용 인프라로 구축한 점이 특징이다. 이번 HPC 서비스는 삼성전자가 추진하는 ‘2030년 AI 자율공장’ 전략과도 맞물려 있다. 제품 ‘개발‘ 단계의 디지털 트윈(HPC)과 ‘제조’ 단계의 디지털 트윈(자율공장)이 연결되면, 개발부터 양산까지 전 주기를 아우르는 AX 체계가 완성된다. 업계에서는 삼성전자가 외부 클라우드 대신 ‘자체 HPC 인프라’를 구축해 핵심 기술 자산의 보안을 확보한 점에 주목하고 있다. 검증 기간 단축이 신제품 출시 속도와 직결되는 만큼, 글로벌 스마트폰·TV 시장에서 경쟁 우위 요소가 될 것이라는 분석이다.