이달 초 열린 컴퓨텍스 2026 행사에서는 여러 제조사가 최신 기술을 뽐냈습니다. 이번 행사의 이목을 집중시킨 것은 단연 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 선보인 RTX 스파크로, 개인용 AI 컴퓨터의 미래를 보여 줬다는 평가를 받고 있습니다. 하지만 그만큼 주목받진 못해도 여러 제조사가 소비자용 PC 부문에서 조용한 혁신을 예고한 자리이기도 합니다. 예를 들어 이번 행사에서 대거 공개된 DDR5 CUDIMM 메모리 모듈이 그런 사례입니다. 일반 소비자에겐 생소한 단어이지만, 소비자용 DDR 메모리 모듈은 UDIMM(Unbuffered DIMM)이라고 부릅니다. 서버용 메모리인 RDIMM(Registered DIMM)과의 가장 결정적인 차이는 메모리 컨트롤러(CPU)와 DRAM 사이에서 신호를 중계해 주는 ‘버퍼(Buffer)’ 또는 ‘레지스터(Register)’가 없다는 것입니다. 따라서 CPU와 메모리 사이 중간 단계 없이 바로 직접 신호를 주고받아 지연 시간(latency)이 짧고 반응은 빠른 장점이 있습니다. 게임처럼 반응 속도가 중요한 애플리케이션에서 매우 중요한 요소입니다. 반면 서버용 RDIMM은 CPU와 DRAM 사이에 RCD(Registering Clock Driver)라는 전용 레지스터 칩이 탑재되어 있습니다. CPU가 신호를 보내면 RCD가 이 신호를 받아서 깨끗하게 다듬고(Buffering), 다시 DRAM 칩들에게 배분해 주는 역할을 합니다. RCD가 중간에서 신호를 재생성해 주기 때문에 CPU의 전기적 부담이 획기적으로 줄어들고, 덕분에 수많은 메모리 칩을 꽂아도 신호가 손상되지 않습니다. 중간에 거치는 단계가 있어 약간 지연 시간이 생기지만, 서버처럼 수백 GB, 수 TB의 메모리를 꽂아야 하는 환경에서는 RDIMM 방식이 아니면 신호 안정성을 유지할 수 없습니다. 그런데 DDR5 메모리의 속도가 6400MT/s를 넘어서게 되면서 새로운 문제가 발생했습니다. 기존의 UDIMM은 메인보드에서 공급되는 클럭 신호를 그대로 받아 사용하는 방식이었기 때문에, 데이터 전송 속도가 높아질수록 신호 감쇠, 지터(jitter, 디지털 신호의 타이밍이 일정하지 않게 흔들리는 현상), 노이즈가 발생해 제대로 데이터를 주고받기 어려워진 것입니다. 그래서 나온 기술이 바로 CUDIMM(Clocked Unbuffered DIMM)입니다. CUDIMM은 JEDEC(메모리 산업 표준 기구)이 2023년 말에 도입한 규격으로, 고주파수 DDR5 환경에서 신호 안정성을 크게 향상시켰습니다. 이 규격의 핵심은 새로 도입된 CKD(Client Clock Driver) 칩입니다. 메모리 모듈에 클럭 신호를 생성·버퍼링·재생성하는 전용 칩으로 고주파수에서 신호 무결성이 좋아지고, 노이즈와 지터가 줄어들어 안정성이 크게 향상됩니다. 따라서 JEDEC에서는 6400MT/s 이상에선 CKD를 탑재하는 것을 기본 규격으로 권장하고 있습니다. 참고로 CKD 칩이 서버용 RCD와 다른 점은 신호와 데이터 모두를 중간에서 정리하지 않고 신호 안정성만 높여 소비자용 메모리 특유의 짧은 지연 시간은 그대로 유지한다는 것입니다. 대신 여러 개의 메모리 모듈을 동시 지원하진 못하는 태생적 한계가 있지만, 최근에는 쿼드 랭크(4R) 기술인 CQDIMM이 나와 메모리 모듈 두 개 용량을 하나의 모듈에서 구현할 수 있게 되면서 소비자용 PC에서도 128GB 이상의 고용량이 가능하게 됐습니다. 이번 컴퓨텍스 2026에서 지스킬(G.Skill) 등 메모리 모듈 제조사들은 최신 CUDIMM 메모리 모듈을 선보였는데, 가장 눈길을 끈 것은 1만 933MT/s로 작동하는 DDR5 메모리 48GB(24GBx2) 모듈이었습니다. 또 8000MT/s로 작동하는 128GB CQDIMM 메모리를 이용해 두 개의 메모리 모듈만으로도 256GB 메모리를 일반 소비자용 PC에서 구현했습니다. 심지어는 DDR5 메모리의 기본 전압인 1.1v에서 9200MT/s의 속도로 작동하는 모듈 역시 시연됐습니다. (사진) 이와 같은 메모리 기술의 혁신은 현재 소비자 메모리 가격이 너무 비싸 당장에는 체감할 수 없지만, 앞으로 대세가 될 것이 분명합니다. 이미 시중에는 게이밍 메모리가 아닌 일반 소비자용 CUDIMM DDR5 메모리가 판매되고 있습니다. 칩플레이션 시기가 지나고 나면 현재 DDR5 메모리보다 훨씬 빠른 CUDIMM DDR5 메모리가 표준이 될 것으로 예상됩니다.

삼성 반도체 사업을 이끄는 전영현 삼성전자 대표이사 겸 DS(디바이스솔루션) 부문장(부회장)이 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동한 후 7·8세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM4E와 HBM5의 공급을 논의했다고 밝혔다. 전 부회장은 이날 서울 중구 신라호텔에서 황 CEO 및 엔비디아 주요 경영진과 만난 후 엔비디아와의 협력 논의에 대한 기자들의 질문에 “황 CEO와 오랫동안 같이 협력해왔는데 오늘 가장 좋은 얘기를 나눈 것 같다”고 말했다. 양사는 단기적으로 HBM4 공급과 파운드리 협력 방안을 집중적으로 논의했다. 그는 “단기적으로는 HBM4라든지 파운드리 협력을 어떻게 할 것인지 이야기를 나눴다”며 “중장기적으로는 서로 협력해 공동 개발을 추진하는 방안도 논의했다”고 밝혔다. 이어 “올해부터 HBM4와 소캠(SOCAMM)을 충분히 공급해야 한다”며 “내년부터는 HBM4E와 HBM5 등 장기 협력 방향에 대해서도 많은 이야기를 나눴다”고 설명했다. 파운드리 분야 협력 확대 가능성도 언급했다. 전 부회장은 “현재 삼성전자가 4나노와 8나노 공정에서 엔비디아 관련 칩을 생산하고 있다”며 “다음 세대 협력 방안도 함께 논의하고 있다”고 전했다. 이날 회동에는 황 CEO의 장녀인 매디슨 황 엔비디아 수석이사와 제프 피셔 엔비디아 수석부사장 등이 함께한 것으로 전해졌다. 삼성전자에서는 전 부회장을 포함해 김재준 메모리사업부 부사장 등이 동석했다. 삼성전자는 본격 양산에 돌입한 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 ‘베라 루빈’에 업계 최고 수준인 11.7Gbps(초당 기가비트) 이상의 성능을 구현한 HBM4(6세대)를 공급하고 있다. 베라 중앙처리장치(CPU)에는 LPDDR5X 기반 SOCAMM(소캠)2, 스토리지 영역에서는 PCIe Gen6(6세대) 기반 PM1763 등을 공급 중이다. 최근에는 세계 최초로 7세대 제품인 HBM4E의 샘플 출하를 마치고 엔비디아에 샘플을 공급했다. 삼성전자 HBM4E는 최선단 1c D램 코어 다이와 자체 파운드리 4나노 공정 베이스 다이를 결합해 핀당 14Gbps로 동작하며 최대 16Gbps(최대 4TB/s 대역폭)까지 구현하는 데 성공했다. 전 부회장은 곧바로 이어진 엔비디아의 ‘코리아 AI 에코시스템(생태계)’ 간담회에도 참석했다. 이 자리에는 한진만 파운드리사업부장 사장, 김용관 DS부문 경영전략총괄 사장, 송용호 DS부문 AI센터장도 참석한 것으로 전해졌다.

방한 중인 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 18년 만에 서울대를 방문해 서울대를 방문해 “인공지능(AI) 혁명의 기회를 붙잡으라”라며 학생들을 격려했다. 황 CEO는 8일 서울대 해동첨단공학관에서 열린 ‘빌드 어 클로’(Build a Claw) 행사에 참여해 학생들을 만났다. 이 행사는 엔비디아와 서울대가 공동으로 주최한 것으로, 학생들이 자율형 인공지능(AI) 에이전트를 직접 설계하는 행사다. 황 CEO는 한국의 젊은 인재들을 직접 만나고 싶다며 이날 행사에 방문했다. 1000여 명의 학생들이 몰린 행사는 황 CEO가 도착하기 2시간 전부터 건물 바깥까지 줄을 서는 등 열띤 분위기에서 진행됐다. 황 CEO는 이날 연설에서 한국에 대해 “뛰어난 전자·기계공학 산업과 클라우드·모바일 기술, AI 역량을 동시에 갖춘 나라는 많지 않다”며 “이 모든 것을 갖춘 한국에서 성장하는 여러분이 부럽다”고 했다. 이어 “요즘은 무엇이든 앞에 K만 붙이면 인기를 얻는다”며 자신을 ‘K-젠슨’이라고 불러달라고 말해 환호를 이끌었다. 아울러 학생들에게 “제 젊은 시절 컴퓨터 혁명이 시작됐듯, 여러분도 AI 혁명의 출발점에 서 있다”며 “이 엄청난 기회를 꼭 붙잡길 바란다”고 강조했다. 앞서 황 CEO는 엔비디아가 AI로 주목받기 이전인 2008년 서울대에서 ‘비주얼 컴퓨팅의 미래’ 특강을 진행하며 컴퓨터의 미래가 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 옮겨갈 것이라는 비전을 제시하기도 했다. 황 CEO는 이날 추첨을 통해 학생들에게 친필 사인이 담긴 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’와 가을 출시 예정인 게임용 노트북 ‘RTX 스파크’ 등을 선물했다.

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.

하이파이브로 시작해 화기애애 1시간 동안 맥주 마시며 대화 방한 중인 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 최태원 SK그룹 회장이 7일 저녁 다시 만났다. 홍대 삼겹살집 ‘형님 저요’에서 만난 지 불과 이틀 만이다. 황 CEO는 이날 오후 6시 50분쯤 서울 강남구 삼성동 깐부치킨에 도착했고, 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장, 김주선 SK하이닉스 AI인프라담당 사장과 악수하며 식당 안으로 들어섰다. 회동 장소 앞에는 황 CEO를 보기 위해 팬들과 시민들이 모였다. 이에 황 CEO는 시민들과의 사진 촬영에 응하고 팬의 스케치북에 사인을 해줬다. 최 회장은 5분 뒤 식당에 도착했고, 두 사람은 만나자마자 하이파이브를 나누며 반갑게 인사했다. 이후 마주 앉아 생맥주잔을 맞부딪치며 건배했다. 황 CEO는 치킨을 가지고 나와 시민들과 취재진에게 일일이 줬고, 최 회장은 HBM 칩스를 나눠줬다. HBM 칩스는 SK하이닉스가 세븐일레븐과 손을 잡고 내놓은 과자다. 둘 간의 이번 만남은 지난해 10월 같은 장소에서 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장 등과 함께했던 이른바 ‘깐부 회동’ 이후 8개월여만에 성사된 자리다. 이날 회동에는 정재헌 SK텔레콤 대표이사 사장과 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 겸 최고기술책임자(CTO)도 참석했다. 엔비디아 측에서는 황 CEO의 배우자와 함께 장녀인 매디슨 황 옴니버스·로보틱스 제품 마케팅 수석 이사 등도 참석했다. 황 CEO는 이날 기자들과 만나 “올해 우리는 SK하이닉스와 함께 큰 성과를 거뒀고, 엄청난 하반기와 내년을 준비하고 있다”며 “AI 컴퓨터부터 CPU, 새로운 PC와 로보틱스 등 산업 전반의 계획을 세우기 위해 이곳에 왔고 어쩌면 내일 몇 가지 발표가 있을지도 모른다”고 말했다. 이어 최 회장과 방한 기간 두 차례나 만난데 대해 “토니(최 회장의 영어 이름)와 저는 정말 좋은 친구다. 만나면 즐겁다”고 말했다. 이날 깐부회동은 1시간 뒤인 8시쯤 끝났다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 “한국에 가져온 선물은 4개의 새로운 사업 기회”라며 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 베라 루빈, 베라 중앙처리장치(CPU), 엔비디아의 첫 AI 노트북 라인업 ‘RTX 스파크’, 최첨단 AI 엣지 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 토르’를 소개했다. 황 CEO는 이날 서울 마포구 홍대입구역 인근 삼겹살집에서 국내 주요 기업인들과 만찬 회동을 한 뒤 취재진과 만나 이렇게 밝혔다. 그는 “이들은 모두 매우 큰 규모의 사업이 될 것이며, 한국 산업계에도 많은 기회를 제공할 것”이라며 “앞으로 한국은 매우 바쁜 시간을 보내게 될 것”이라고 전했다. 앞서 황 CEO는 이날 오후 김포공항을 통해 입국한 뒤 취재진과 만나 “한국을 위한 깜짝 선물이 준비돼 있다”고 예고한 바 있다. 아울러 황 CEO는 엔비디아가 한국 AI 기술센터 설립에 착수했다는 소식을 전하며 “이를 통해 한국의 AI 생태계 발전에도 기여하고자 한다”고 설명했다. 그는 “자율주행차와 로보틱스 분야를 위한 새로운 프로세서 제품군도 발표했다. 우리는 현대자동차와 긴밀한 협력 관계를 이어가고 있으며, 로보틱스 분야에서도 다양한 협업을 진행하고 있다”고 전했다. 그러면서 “SK하이닉스, 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 네이버를 비롯한 한국의 여러 기업들과 엔비디아는 함께 성장하고 있다”며 “이러한 성공적인 협력 관계를 축하하고, 훌륭한 성과를 거둔 파트너들에게 감사의 마음을 전하기 위해 이 자리에 왔다”고 강조했다. 이날 만찬 회동에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등이 참석했다. 구 회장은 취재진에게 “너무 즐겁게 즐기고 있다. 오늘은 편안하게 친목을 다지는 자리고 다음 주 월요일에 미팅이 있다”고 말했다. 황 CEO는 구 회장을 향해 “굿 프렌드(좋은 친구)”라고 하며 어깨동무를 했고, 최 회장은 황 CEO를 보고선 “나보다(술을) 잘 마신다”며 웃었다. 황 CEO는 시민들에게 “More HBM(고대역폭메모리)”이라고 외쳤고, 시민들도 “HBM”을 외쳤다. 그는 ‘삼소 회동은 누가 계산을 하냐’는 질문에 “가장 부자인 사람이 내면 좋겠다”며 “저는 몇 달마다 한국에 다시 오고 싶다. 토니(최태원 회장의 영어 이름)가 저를 데려가 준다”고 농담을 던졌다. 이날 식사 비용은 이 의장이 결제한 것으로 알려졌다. 구 회장은 “(이 의장이) 네이버페이로 결제했다”고 전했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 오는 7일 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기에 시구자로 나선다. 두산은 이날 열리는 프로야구 KBO리그 키움 히어로즈와 정규 시즌 홈경기에서 황 최고경영자가 시구를, 박정원 회장이 시타를 한다고 4일 밝혔다. 황 최고경영자는 이날 93번을 새긴 두산 유니폼을 입고 마운드에 오른다. ‘93’은 엔비디아 창립연도(1993년)를 의미한다. 두산 베어스 구단주이기도 한 박 회장은 이에 맞춰 두산 창립연도(1896년)를 의미하는 ‘96’번 유니폼을 입고 타석에 들어서 투타 호흡을 맞출 예정이다. 황 최고경영자는 평소 야구에 대한 관심이 각별한 것으로 알려져 있다. 지난해 ‘깐부치킨 회동’과 마찬가지로 깜짝 이벤트로 한국 야구팬들에게 즐거움을 주고자 기획됐다. 엔비디아는 세계 인공지능(AI) 혁신을 주도하는 인공지능 컴퓨팅 분야 선두 주자다. 컴퓨터 그래픽 연산을 처리하는 GPU(그래픽 처리 장치)를 세계 최초로 개발한 글로벌 반도체 기업이다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 개발에 필수적인 고성능 AI 가속기 시장을 독점하고 있다. 이달 1일 대만 타이베이에서 열린 아시아 최대 IT 전시회 ‘컴퓨텍스 2026’ 기조연설에서 PC 시장 진출을 알리는 핵심 CPU 제품을 전격 발표하면서 시장 확장을 예고했다. 황 최고경영자는 이번 방문에서 한국 기업들과 반도체 공급 등에 대해 논의할 예정이다.

인텔은 14㎚ 공정 이후 오랜 시간 미세 공정 진행이 지연되면서 본래 업계 1위였던 반도체 미세 공정 주도권을 TSMC와 삼성에게 넘겨주고 많은 어려움을 겪었습니다. 그래서 한때는 반도체 생산 부분을 분리 매각하고 AMD나 엔비디아처럼 팹리스 회사가 되어야 한다는 주장까지 나왔지만, 최근 18A 공정 양산에 성공하면서 이런 우려를 불식시키고 있습니다. 사실 18A 공정까지 가는 길도 순탄치는 않았습니다. 앞서 20A도 취소됐고 초기에는 수율이 별로 좋지 않다는 이야기까지 새어 나왔습니다. 차세대 EUV 공정은 물론이고 인텔의 게이트 올 어라운드(GAA) 기술은 리본펫(RibbonFET), 그리고 업계 최초로 도입하는 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)까지 신기술을 대거 도입하면서 어려움을 겪은 것으로 추정됩니다. 하지만 인텔은 18A 공정으로 제조된 팬서 레이크(코어 울트라 300 시리즈)를 성공적으로 출시하면서 이런 우려를 불식시키는 데 성공했습니다. 그리고 더 나아가 18A 공정으로 보급형 프로세서인 와일드캣 레이크를 생산하고 288코어 제온 6+ 프로세서인 클리어워터 포레스트까지 18A 공정으로 양산해 18A 공정이 어느 정도 본궤도에 올랐다는 점을 보여주기에 이르렀습니다. 그리고 컴퓨텍스 2026 행사에 맞춰 인텔은 내년 출시를 목표로 하는 차세대 데이터센터용 프로세서인 ‘제온 7’(Xeon 7) 시리즈, 즉 코드명 다이아몬드 래피즈(Diamond Rapids)를 공개했습니다. 이번 발표에서 가장 중요한 내용은 다이아몬드 래피즈에 18A의 개량형 버전인 18A-P 공정을 채택했다는 점입니다. 인텔에 따르면 18A-P는 기존 18A 공정 대비 동일한 전력 소비 수준에서 성능을 9% 향상시키거나, 동일한 성능을 유지할 때 전력 소비를 18% 절감할 수 있습니다. 인텔이 18A 공정의 안착에 성공했을 뿐 아니라 다음 공정도 준비할 정도로 미세 공정에 자신감을 되찾았다는 신호로 해석됩니다. 다이아몬드 래피즈는 고효율 저전력 E 코어만 집적한 클리어워터 포레스트와 달리 고성능 P 코어만 지닌 고성능 서버 프로세서입니다. 전작인 제온 6 그래나이트 래피즈 대비 50% 증가한 192개의 P 코어를 탑재했습니다. 인텔은 이날 행사에서 기존에 제기되었던 256코어나 512코어 버전의 루머를 부인하고 현재는 192코어에 집중하고 있다고 설명했습니다. 메모리 서브시스템에서도 역시 이전에 언급된 8채널 버전은 개발하지 않고 16채널로 통일하겠다고 언급했습니다. 이는 데이터센터 운영의 효율성을 높이고 플랫폼의 통일성을 유지하기 위한 전략일 뿐 아니라 대역폭이 중요한 AI 애플리케이션에서 훨씬 빠른 성능을 제공하기 위한 것으로 보입니다. 이날 행사에서 정확한 대역폭은 공개하지 않았지만, 클리어워터 포레스트가 12채널 DDR5를 지원해 최대 1.5TB 메모리와 650GB/s의 대역폭을 제공하는 것을 생각하면 다이아몬드 래피즈의 메모리 대역폭은 800GB/s를 넘어설 것으로 보입니다. 여기에 차세대 서버 메모리 규격인 MRDIMM을 도입할 경우 대역폭을 1.6TB/s까지 확장할 수 있어 현재 AI 서버 시장에서 중요성이 커지는 에이전틱 AI CPU 작업에 유리할 것으로 예상됩니다. 또 PCIe 6.0을 지원해 대용량 스토리지에 대한 접근성 역시 빨라질 것입니다. 마지막으로 흥미로운 대목은 ‘하이퍼스레딩’(Hyper-Threading)에 관한 것입니다. 본래 인텔은 하나의 물리적 코어에서 두 개의 가상 CPU를 생성하는 SMT(Simultaneous Multi-Threading) 기술의 선두주자로 2002년 출시한 인텔 노스우드 펜티엄 4 프로세서에 이를 처음 도입하고 하이퍼스레딩 기술로 명명했습니다. 하지만 최근 E 코어와 P 코어에서 이를 제거하고 코어 수를 늘리는 데 집중했습니다. 그러나 경쟁자인 AMD는 코어 숫자를 늘리면서도 SMT를 유지해 멀티 코어 성능이 중요한 서버 시장에서 유리한 고지를 차지하고 있습니다. 현재 출시를 앞둔 AMD의 베니스(Venice) 에픽 프로세서는 최대 256코어 512스레드의 성능을 자랑하고 있습니다. 192코어 제온 7이나 288코어 제온 6+ 모두 물리적 코어 숫자에서는 크게 뒤지지 않지만, 논리 CPU 숫자인 스레드에서 밀리는 약점이 있습니다. 따라서 인텔은 올해 1월 데이터 센터 로드맵에서 멀티스레딩을 다시 도입하겠다고 언급한 바 있습니다. 하지만 다이아몬드 래피즈에서 이를 바로 부활시키기보다는 다음 세대인 코럴 래피즈(Coral Rapids)에 탑재할 가능성이 높습니다. 코럴 래피즈는 2028년 출시를 목표로 하고 있는데, 인텔은 에이전틱 AI 워크로드 증가에 따른 CPU 수요를 고려해 이 코럴 래피즈의 출시를 앞당길 수 있는 방안을 모색 중이라고 밝혔습니다. 최근 서버 CPU 수요 증가와 18A 공정 안착으로 반전의 기회를 마련한 인텔이 18A-P 공정과 차세대 서버 프로세서를 통해 본격적인 성장세를 이어갈 수 있을지 주목됩니다.

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.

2024년 공개된 인텔 애로우 레이크와 루나 레이크는 인텔 역사상 가장 충격적인 제품이었습니다. 왜냐하면 인텔 20A 공정으로 만든다고 여러 번 소개하고 정작 TSMC 3nm 공정을 사용했기 때문입니다. 지금까지 인텔 CPU를 탑재한 컴퓨터에 인텔 인사이드라는 홍보 문구를 내세웠던 일이 무색하게 정작 주력 제품인 CPU가 TSMC 인사이드가 되고 말았습니다. 결국 이 상황을 만회한 것은 후속작인 팬서 레이크에서 인텔 18A를 사용하기 시작하면서입니다. 여전히 데스크톱 부문에서는 애로우 레이크 리프레시 모델에 TSMC 공정을 적용했지만, 20A처럼 18A도 성공하지 못할 것이라는 일부의 의혹을 지우기에는 충분했습니다. 참고로 인텔의 최신 미세 공정인 18A는 애리조나주에 있는 팹 52 (fab 52)에서 제조됩니다. 여기에는 대당 수억 달러에 달하는 고가의 EUV 장비를 비롯한 첨단 반도체 생산 시설이 있어 초미세 공정인 18A 웨이퍼를 생산할 수 있습니다. 다만 18A에는 후면 전력 공급 기술인 파워비아나 인텔의 GAA 기술인 리본펫 (RibbonFET) 기술 등 여러 신기술이 최초로 적용되어 초기에는 수율이 좋지 않은 것으로 알려져 있습니다. 하지만 최근 서버 프로세서인 제온 6+ 클리어워터 포레스트 (Clearwater forest) 양산에 들어가며 아직 수율이 충분히 개선되지 않았다는 세간의 우려를 일부 잠재우고 있습니다. 클리어워터 포레스트는 무려 288개의 코어를 집적한 서버 프로세서로 역대 가장 많은 코어를 집적한 x86 프로세서입니다. 클리어워터 포레스트에는 18A 공정으로 만든 CPU 컴퓨트 타일이 12개가 들어가기 때문에 많은 양의 18A 웨이퍼를 필요로 합니다. 따라서 양산 자체가 18A의 수율과 생산성이 개선되었다는 소식이나 다를 바 없습니다. 참고로 12개의 컴퓨트 타일은 인텔 3 공정으로 만든 베이스 칩렛 3개 위에 올라가고 다시 옆에는 인텔 7 공정으로 만든 I/O 타일이 들어가는 방식으로 제조됩니다. 이렇게 많은 칩렛을 사용한 덕분에 클리어워터 포레스트는 캐시 메모리 용량을 대폭 확장해 전작인 시에라 포레스트의 5배가 넘는 576MB의 대용량 캐시를 지니고 있습니다. 그리고 두 배 늘어난 코어가 필요한 메모리 대역폭을 감당하기 위해 DDR5 메모리 채널을 12개로 늘리고 DDR5 8000까지 지원을 확장해 1.8배나 넓은 대역폭을 지원할 수 있습니다. 18A 공정으로 제조한 다크몬트 E 코어는 전작의 크레스트몬트 E 코어 대비 IPC가 17% 상승하고 코어 숫자도 두 배로 늘어 같은 서버에서 처리할 수 있는 작업의 수가 대폭 늘어나게 됩니다. 인텔에 따르면 가장 대중적으로 사용되는 2소켓 서버 기준으로 576코어와 1152MB의 캐시 메모리, 2x96 PCIe 5.0 레인 (1000GB), 1300GB/s 대역폭의 메모리 3TB 지원이 가능합니다. 비슷한 성능의 서버 기준으로 서버의 대수와 크기를 줄여 전력 소모와 에너지 효율을 대폭 개선할 수 있는 셈입니다. 최근 인텔은 에이전틱 AI 덕분에 CPU 수요가 늘면서 지난 1분기 깜짝 실적을 발표한 바 있습니다. 데이터 센터 부문 매출은 전년 동기 대비 22%나 증가한 51억 달러를 기록 수렁에 빠졌던 인텔의 실적을 견인했습니다. 경쟁사보다 앞선 최신 미세 공정인 18A를 내세운 거대한 프로세서인 클리어워터 포레스트 제온 6+ 제품군은 다음 분기부터 고객사에 인도될 예정으로 앞으로 인텔의 회복세에 힘을 보탤 것으로 보입니다. 한때 인텔은 칩질라(Chipzilla)라고 불렸던 적이 있습니다. 이는 반도체(Chip)와 고질라(Godzilla)의 합성어로, 과거 막강한 기술력과 시장 지배력을 자랑했던 세계 최대 반도체 기업 인텔을 상징하던 별명이었습니다. 한때 심각한 위기를 겪었고 지금도 위기는 현재 진행형이지만, 18A 공정을 기점으로 칩질라의 명성을 다시 찾아가는 인텔에게 클리어워터 포레스트 양산은 큰 힘이 될 것으로 예상됩니다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

세계 시가총액 1위인 엔비디아가 12분기 연속 매출 신기록을 경신하면서 ‘슈퍼사이클’에 대한 의구심을 불식시켰다는 평가가 나온다. 엔비디아는 20일(현지시간) 회계연도 1분기(2∼4월) 매출액이 816억 1500만 달러(약 122조 원)라고 공시했다. 지난해 4분기(11~1월) 681억 2700만 달러보다 20% 증가했고, 지난해 같은 분기보다는 85% 늘어났다. 주당순이익(EPS)은 1.87달러를 기록했다. 엔비디아는 이번 실적 발표부터 기존에 4개(데이터센터·게임 및 AI PC·전문 시각화·자동차 및 로봇공학)로 나누던 부문별 체제를 ‘데이터센터’와 ‘에지 컴퓨팅’ 2개 부문으로 재편했다. 전통적인 그래픽카드 제조사를 넘어 인공지능(AI) 플랫폼 기업으로서의 정체성을 강화한 것으로 풀이된다. 매출은 1년 만에 2배 가까이 성장한 데이터센터 부문에 집중됐다. 데이터센터의 1분기 매출은 752억 달러로 사상 최고치를 기록했다. 세부적으로 데이터센터 컴퓨팅 부문 매출은 604억 달러, 네트워킹 부문은 148억 달러를 기록했다. 로봇과 PC, 게임콘솔, 자율주행 등을 포괄하는 에지 컴퓨팅 부문 매출은 64억 달러로 지난해 같은 분기 대비 29% 증가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트가 이미 현실화돼 생산적인 작업을 수행하고 실질적인 가치를 창출하며 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다”며 “엔비디아는 모든 클라우드 환경에서 실행되고 모든 최첨단 기술과 오픈 소스 모델을 지원하며 AI가 생성되는 모든 곳에서 확장 가능한 유일한 플랫폼으로서 변화의 중심에 독보적인 위치를 차지하고 있다”고 자신감을 드러냈다. 업계에서는 엔비디아의 이번 실적이 글로벌 AI 투자 확대 기조가 여전히 강함을 보여준 것으로 평가했다. 엔비디아는 오는 2분기 매출 역시 이같은 호조세를 이어받아 910억 달러로 예측했다. 국내 반도체 업계도 엔비디아 실적에 주목하고 있다. 특히 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’의 하반기 출하 계획이 재확인되면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 공급망 업체들의 수혜가 예상된다. 삼성전자는 이미 베라 루빈 플랫폼용 고대역폭메모리(HBM4) 양산 계획을 발표했고, SK하이닉스도 곧 양산 시점을 밝힐 것으로 보인다. 양사 모두 엔비디아 중앙처리장치(CPU)에 들어가는 소캠2의 양산 계획도 밝힌 상태다.

세계 시가총액 1위인 엔비디아가 12분기 연속 매출 신기록을 경신하면서 ‘슈퍼사이클’에 대한 의구심을 불식시켰다는 평가가 나온다. 엔비디아는 20일(현지시간) 회계연도 1분기(2∼4월) 매출액이 816억 1500만 달러(약 122조 원)라고 공시했다. 지난해 4분기(11~1월) 681억 2700만 달러보다 20% 증가했고, 지난해 같은 분기보다는 85% 늘어났다. 주당순이익(EPS)은 1.87달러를 기록했다. 엔비디아는 이번 실적 발표부터 기존에 4개(데이터센터·게임 및 AI PC·전문 시각화·자동차 및 로봇공학)로 나누던 부문별 체제를 ‘데이터센터’와 ‘에지 컴퓨팅’ 2개 부문으로 재편했다. 전통적인 그래픽카드 제조사를 넘어 인공지능(AI) 플랫폼 기업으로서의 정체성을 강화한 것으로 풀이된다. 매출은 1년 만에 2배 가까이 성장한 데이터센터 부문에 집중됐다. 데이터센터의 1분기 매출은 752억 달러로 사상 최고치를 기록했다. 세부적으로 데이터센터 컴퓨팅 부문 매출은 604억 달러, 네트워킹 부문은 148억 달러를 기록했다. 로봇과 PC, 게임콘솔, 자율주행 등을 포괄하는 에지 컴퓨팅 부문 매출은 64억 달러로 지난해 같은 분기 대비 29% 증가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트가 이미 현실화돼 생산적인 작업을 수행하고 실질적인 가치를 창출하며 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다”며 “엔비디아는 모든 클라우드 환경에서 실행되고 모든 최첨단 기술과 오픈 소스 모델을 지원하며 AI가 생성되는 모든 곳에서 확장 가능한 유일한 플랫폼으로서 변화의 중심에 독보적인 위치를 차지하고 있다”고 자신감을 드러냈다. 업계에서는 엔비디아의 이번 실적이 글로벌 AI 투자 확대 기조가 여전히 강함을 보여준 것으로 평가했다. 엔비디아는 오는 2분기 매출 역시 이같은 호조세를 이어받아 910억 달러로 예측했다. 국내 반도체 업계도 엔비디아 실적에 주목하고 있다. 특히 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’의 하반기 출하 계획이 재확인되면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 공급망 업체들의 수혜가 예상된다. 삼성전자는 이미 베라 루빈 플랫폼용 고대역폭메모리(HBM)4 양산 계획을 발표했고, SK하이닉스도 곧 양산 시점을 밝힐 것으로 보인다. 양사 모두 엔비디아 중앙처리장치(CPU)에 들어가는 소캠2의 양산 계획도 밝힌 상태다. 다만, 엔비디아는 오는 2분기 전망에서도 중국의 데이터센터 시장 관련 매출은 고려하지 않았다고 밝혔다. 미중 수출 규제의 여파로 중국에서 데이터센터 관련 실적을 내기가 쉽지 않다는 점을 재확인한 것이다.

애플은 올해 1분기에 1112억 달러(약 164조원)의 매출을 올렸다고 발표했습니다. 이는 1분기 기준 역대 최대 규모인데, 이 가운데 눈길을 끄는 제품군이 있었습니다. 바로 ‘맥’ 제품군이 84억 달러의 매출을 올린 것입니다. 전체 비중은 작지만, 출하량이 9%나 증가해 전체 PC 시장 침체 가운데 나 홀로 성장을 보였습니다. 맥의 실적을 견인한 것은 인공지능(AI)발 수요 증가입니다. 특히 맥 미니는 ‘오픈 클로 머신’으로 인기가 높습니다. 오픈 클로는 사용자의 컴퓨터에 상주하며 메신저(텔레그램 등)를 통해 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트로 사무 자동화가 가능해 수요가 끊이지 않고 있습니다. 여기에 599달러의 저렴한 가격으로 출시된 맥북 네오 역시 없어서 못 팔 정도의 인기를 끌고 있습니다. 대부분의 시장 조사 기관들은 올해 애플이 홀로 큰 폭의 성장세를 기록해 PC 시장 점유율이 더 높아질 것으로 예측하고 있습니다. 반면 x86 윈도우 PC 진영은 위기감이 커지고 있습니다. 칩플레이션으로 인해 가격 인상과 수요 위축이 불가피한 상황에서 애플의 점유율까지 높아지면 그만큼 입지는 더 위축될 수밖에 없는 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 노트북 제조사들과 힘을 합쳐 새로운 플랫폼인 프로젝트 파이어플라이(FireFly)를 선보였습니다. 파이어플라이의 핵심은 와일드캣 레이크(Wildcat Lake) 프로세서입니다. 과거 인텔의 저가형 노트북 CPU인 앨더 레이크 N의 경우 저전력 E코어 4개만 장착하고 싱글 채널 메모리를 지원했습니다. 그것도 가격을 낮추기 위해 DDR4를 사용한 경우가 많아 속도가 느리고 기본적인 작업 밖에 할 수 없어 시장에서 수요가 떨어졌습니다. 이런 와중에 애플 맥북 네오까지 출시되어 앨더 레이크 N 같은 포지션의 제품은 미래가 불투명해졌습니다. 이런 상황에서 등장한 와일드캣은 팬서 레이크와 마찬가지로 최신 18A 공정이 적용된 고성능 P코어 두 개와 저전력 E코어 4개를 탑재해 성능 면에서 맥북 네오의 A18 프로와 충분히 경쟁할 수 있는 수준입니다. 다만 이렇게 되면 스마트폰 부품을 사용한 맥북 네오보다 제조 단가가 올라갈 가능성이 있습니다. 인텔은 성능은 높이면서도 가격은 낮추기 위해 중국의 스마트폰 제조 인프라를 적극 활용한다는 계획입니다. 중국에서 파트너들을 끌어모아 발표한 것도 이를 위한 것으로 보입니다. 파이어플라이 플랫폼의 마더보드 디자인은 스마트폰 생태계의 디자인을 도입해 기존 제품 대비 면적이 5% 작아지고, 부품 수도 7% 줄여 가격 인상 요인을 최소화했습니다. 그리고 싱글 채널 LPDDR5x 7467 혹은 DDR5 6400을 통해 구조와 부품 수를 줄여 가격을 낮추는 구조입니다. 덕분에 가벼워질 뿐 아니라 두께도 11㎜ 이내로 얇게 만들 수 있습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 앞서 발표된 ‘구글북’(GoogleBook)과의 관계입니다. 구글북은 600-1200달러 사이 가격대를 목표로 하고 있는데, 저렴한 보급형은 와일드캣 레이크를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 엔트리 모델은 파이어플라이와 플랫폼을 공유할 가능성이 높아 보입니다. 이는 모두에게 잠재적으로 이득입니다. 인텔 입장에서는 구글북이 잘 팔리지 않아도 다른 쪽으로 판매가 가능해지고 구글 입장에서도 대량 생산되어 가격이 저렴한 플랫폼이 더 유리합니다. 마지막으로 제조사 입장에서는 구글북이든 파이어플라이 노트북이든 둘 다 판매가 가능해 생산 및 재고 관리가 쉬워집니다. 다만 올해 하반기에는 더 심해질 수 있는 LPDDR5x 메모리 공급난이 한 가지 변수입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 LPDDR5x 메모리를 대거 사용할 것으로 알려져 있으며 2027년에는 삼성이나 애플의 수요량을 합친 것보다 더 많은 메모리를 요구할 가능성이 제기되고 있습니다. 그러면 파이어플라이 플랫폼에 LPDDR5x 공급이 원활하지 못할 가능성이 있고 좀 더 느린 DDR5를 채택하면 싱글 채널 특성상 성능 제약이 더 심해질 것입니다. 그건 맥북 네오도 마찬가지 아니냐고 생각할 수 있지만, 애플은 장기 대량 구매를 통해 상대적으로 규모가 작은 PC 제조사보다 조건이 유리합니다. 여기에 맥북 네오는 8GB 만 있어도 맥OS 특성상 원활하게 사용 가능하지만, 윈도우는 상대적으로 제약이 따를 수밖에 없습니다. 자체 OS를 사용해서 OS 라이선스 비용이 없는 점, 그리고 자체 개발 프로세서를 사용해서 중간 마진이 없다는 점도 큰 장점입니다. 결국 맥북 네오가 가격 통제 면에서 유리하기 때문에 여전히 애플이 유리한 시장 상황으로 풀이됩니다. 다만 앞서 설명한 것처럼 파이어플라이 프로젝트는 현재 상황에서 나름 최선의 선택으로 볼 수 있는 부분이 많습니다. 파이어플라이가 어려움에 처한 PC 업계에 한 줄기 희망의 빛이 될 수 있을지 주목됩니다.

한때 ‘시대에 뒤처졌다’는 평가까지 받던 인텔이 인공지능(AI) 시대의 중심으로 돌아오고 있다. 생성형 AI 시장이 학습 중심에서 실제 서비스를 수행하는 ‘추론’과 ‘에이전틱 AI’ 시대로 이동하면서 중앙처리장치(CPU)의 가치가 재부상하고 있어서다. 6일(현지시간) 뉴욕증시에서 인텔은 전 거래일 대비 4.49% 오른 113.01달러에 마감했다. 올해 들어 주가는 186.97% 급등하며 닷컴버블 당시 기록했던 사상 최고가도 넘어섰다. 2년 전만 해도 20달러대 주가로 ‘해체설’까지 거론됐으니, 극적인 반전이다. 인텔의 지난 1분기 매출은 135억 8000만 달러로 시장 전망치를 웃돌았고, AI 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 22% 증가한 51억 달러였다. 배경은 AI 산업의 구조 변화다. AI 시장은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심의 학습 단계가 주도했지만, 서비스를 수행하는 추론 단계 비중이 빠르게 커지고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI의 확산으로 복잡한 순차 연산과 시스템 제어를 담당하는 중앙처리장치(CPU)의 중요성이 재부상했다. AI 에이전트는 답변 생성을 넘어 데이터 호출, 작업 스케줄링, 시스템 제어 등을 반복 수행해야 한다. 병렬 연산에 강한 GPU뿐 아니라 복잡한 순차 처리와 자원 제어를 담당하는 CPU 역할이 필수적이다. 업계에서는 과거 1대 8 수준이던 CPU와 GPU 비중이 향후 1대 1 수준까지 근접할 수 있다는 전망도 나온다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 “1년 전에는 생존 가능 여부가 화두였다면 지금은 얼마나 빨리 제조 역량을 확대해 수요를 충족할 수 있는지가 핵심 과제”라고 말했다. 인텔은 최근 AMD와 AI 컴퓨트 익스텐션 공동 개발에 나섰고, 애플은 공급망 다변화를 위해 인텔 파운드리 활용 가능성을 검토 중인 것으로 알려졌다. 테슬라가 차세대 반도체 생산시설 ‘테라팹’에 인텔의 14A 공정을 도입하기로 하면서 파운드리 경쟁력 회복 기대감도 커지고 있다. 미국 행정부도 반도체 보조금 지급 과정에서 인텔 지분 10%를 확보하며 반도체 공급망의 핵심 축으로 인텔을 지원하고 있다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 수 있을지 주목됩니다

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.