- SWM, CES 2026서 ‘글로벌 AI 동맹’ 기반의 자율주행 로드맵 발표- “서울 강남에서의 성공적 실증 완료” 기술적 난제 극복하고 안정성 입증- 2027년 서울(강남) 및 광주광역시 전역으로 Lv4 로보택시 상용 서비스 확대- 레노버·엔비디아와의 하드웨어/SW 초협력으로 상용화 가속 페달 자율주행 기술 분야의 글로벌 리더 에스더블유엠(SWM)은 레노버(Lenovo, HKSE: 0992), 엔비디아(NVIDIA, NASDAQ: NVDA)와 전략적 협력을 체결하고, 고성능 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’의 개발 및 양산에 본격 착수한다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 탄생할 ‘AP-700’은 엔비디아 DRIVE AGX Thor 차량용 컴퓨터를 통합한 하이페리온 아키텍처 기반의 엔비디아 DRIVE AGX Thor 플랫폼을 기반으로 구동되는 혁신적인 자율주행 시스템이다. SWM은 이 플랫폼을 오는 2026년 출시 예정인 자사의 레벨4(Lv4) 로보택시에 핵심 제어기로 탑재하여 글로벌 자율주행 생태계 진입을 가속화할 계획이다. 현존 최고 성능: 2,000 TOPS의 강력한 컴퓨팅 파워를 갖는 AP-700 플랫폼은 레노버의 ‘AD1 L4 자율주행 도메인 컨트롤러’ 기술과 듀얼(Dual) 구성의 엔비디아 ‘DRIVE AGX Thor’ 칩을 결합하여 설계되었다. 또한 엔비디아 Blackwell 아키텍처를 적용해 트랜스포머와 생성형 AI 워크로드에 최적화된 연산 처리를 지원한다. 이를 통해 안전 인증을 획득한 DriveOS 환경에서 최대 2,000 TOPS(초당 2,000조 번 연산)에 달하는 압도적인 AI 컴퓨팅 성능과 데이터센터급 CPU 성능을 동시에 제공한다. 이는 현존하는 레벨4 자율주행 지원 플랫폼 중 가장 강력한 성능으로 평가받는다 안전성과 효율성 동시 확보하여 비용·시간 획기적 단축: AP-700은 생성형 AI와 비전 언어 모델(vision language models, VLM)에 대한 최적화를 통해, 예측이 어려운 도심 교통 환경에서도 밀리초(ms) 단위의 초저지연 응답 성능을 구현함으로써 시스템 안정성과 안전성을 강화했다. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 AP-700은 완전한 자동차 등급(Automotive Grade)의 신뢰성을 확보하기 위해 기능 안전 측면에서 ISO 26262 ASIL-D, 신뢰성 측면에서 AEC-Q100, 그리고 ISO 21448 SOTIF 가이드라인을 충족하는 등 엄격한 국제 안전 표준에 맞춰 설계·개발되고 있다. SWM은 이번 AP-700 도입을 통해 자율주행 산업의 난제였던 비용과 시간을 획기적으로 개선할 수 있게 되었다. 구체적으로는 ▲자율주행 소프트웨어 개발 비용 50% 절감 ▲Lv4 로보택시 상용화 준비기간 40% 단축을 목표로 한다. 특히, ▲로보택시(자율주행 시스템 포함) 양산 원가를 기존 대비 60%까지 절감할 수 있는 기반을 마련함으로써, 대규모 로보택시 서비스의 상용화를 앞당기는 결정적인 계기가 될 전망이다. SWM은 이번 레노버, 엔비디아를 잇는 3자 간 글로벌 협력 체결을 통해 강력한 ‘글로벌 AI 동맹’을 구축했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어, SWM이 글로벌 자율주행 시장의 핵심 플레이어로 진입하는 중요한 교두보가 될 전망이다. 특히 이번 협력은 SWM의 핵심 목표인 ‘2027년 레벨4(Lv4) 자율주행 상용화’를 달성하기 위한 기술적·하드웨어적 기반을 완벽히 마련했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 파워와 레노버의 안정적인 차량용 하드웨어 제조 역량, 그리고 SWM의 자율주행 소프트웨어 기술이 결합되어 최상의 시너지를 낼 것으로 기대된다. SWM은 “이번 전략적 협업은 한국의 독자적인 로보택시 기술이 세계 시장으로 진출하는 신호탄이 될 것”이라며, “미국과 중국에서 이미 상용화된 완전 무인 로보택시 서비스를 이제 한국의 일반 시민들도 체감할 수 있게 된다는 점에서, ‘피부로 와닿는 AI 시대’를 여는 계기가 될 것”이라고 강조했다. SWM은 지난 20여 년간 끊임없는 기술 혁신을 통해 성장해 온 기업이다. 2005년 삼성전자 피쳐폰 소프트웨어 공급을 시작으로 IT 분야에서 탄탄한 기반을 다졌으며, 2011년부터는 글로벌 완성차 업체에 전장 소프트웨어를 공급하며 차량 안전 및 설계에 대한 필수적인 노하우를 축적했다. 이러한 기술적 자산은 2018년 산업통상부(MOTIR)의 자율주행 연구개발(R＆D) 사업으로 이어져 단기간에 괄목할 만한 성과를 창출했다. 2020년 한국교통연구원(KOTI)과 함께 세종시 BRT 노선에서 국내 최초로 DRT(수요응답형) 자율주행 대중교통 실증에 성공했으며, 이듬해인 2021년에는 국내 최초로 ‘자율주행 한정운수면허’를 취득해 서울 상암에서 DRT(수요응답형) 서비스를 안정적으로 운영하고 있다. 2024년, 국내 최고 난이도의 도심인 서울 강남에서 로보택시 실증에 돌입하며 기술적 한계를 넘어선 SWM은, 이제 2026년 전국 단위 서비스 확대를 목표로 대한민국 자율주행 상용화의 새 역사를 쓸 준비를 마쳤다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’을 통해 최신 제품이 대거 공개되고 있다. 매년 있는 행사이지만, 인텔에게는 특별한 행사가 될 수밖에 없다. 오랜 세월 칼을 갈고 만든 ‘팬서 레이크’를 정식 공개하는 날이기 때문이다. 인텔은 코어 울트라 200 시리즈를 2024년 공개하면서 20A 공정을 도입하고 인텔 CPU의 일부 타일을 TSMC에 외주를 줘서 만든다는 발표를 했다. 따라서 18A 공정으로 제조한다고 공언한 팬서 레이크는 인텔의 미래를 결정지을 제품으로 생각되어 왔다. 이번에도 18A 공정 양산에 실패하면 사실상 반도체 파운드리 사업은 접게 될 것이라는 시각이 지배적이었다. 다행히 인텔은 팬서 레이크 전 제품에 18A 공정을 적용했다고 자랑스럽게 발표했다. 인텔의 최신 18A 공정은 신호층과 전력층을 분리하는 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)을 적용해 성능은 높이고 전력 소모를 대폭 줄인 것이 특징이다. 이러한 특징은 팬서 레이크에서 잘 구현됐다. 인텔에 따르면 ‘코어 울트라 9 285H’(애로우 레이크)와 ‘코어 울트라 X9 388H’(팬서 레이크)를 비교하면 시네벤치 기준 싱글과 멀티에서 대략 10% 정도 성능이 올라갔다. 성능 향상 폭이 크지 않은 것 같지만, 같은 전력 소모를 기준으로 하면 싱글과 멀티에서 팬서 레이크가 최대 40%와 60% 효율이 더 높다. 노트북 환경에서는 성능 이상으로 발열과 전력 소모가 중요하기 때문에 전력 효율이 높은 팬서 레이크의 체감 성능이 클 수밖에 없다. 이처럼 효율이 높아진 것은 18A 공정 도입과 아키텍처 개선 덕분으로 생각된다. 참고로 인텔 팬서 레이크는 8코어와 16코어 두 가지 모델로 나뉜다. 8코어는 루나 레이크와 비슷한 4P+4E 구성으로 고성능 쿠거 코브(Cougar Cove) P 코어와 고효율 다크몬트(Darkmont) 코어 4개를 사용한다. 애로우 레이크 H와 비슷한 16코어를 지니고 있지만, 구성은 다소 바뀌어 4P+8E+4LPE 코어다. 코어 울트라 100 시리즈인 메테오 레이크(6+8+2)나 코어 울트라 200 시리즈인 모바일 애로우 레이크 H(6+8+2)와 비교해 P코어가 두 개 줄고 LP(low power) E 코어가 추가됐다. 이러한 구성의 변화도 멀티스레드 환경에서 전성비가 좋아진 이유를 설명하고 있다. 하지만 CPU의 저전력 성능보다 놀라운 부분은 내장 그래픽인 Xe3(배틀메이지)다. Xe3는 8코어 및 16코어 제품에 기본으로 4코어가 들어간다. 루나 레이크의 7/8코어 구성보다 줄어들어 성능도 다소 낮아졌을 것으로 생각되나 대신 코어 한 개의 성능을 높이고 새로운 프레임 생성 기술을 도입해 체감 성능을 높였다. 코어 울트라 X9 388H 같은 최상위 모델에는 12코어 Xe 내장 그래픽이 들어가는데, 전 세대 대비 77%나 높아진 그래픽 성능과 53% 높아진 AI 성능을 지니고 있다. 따라서 경쟁사인 AMD의 라데온 890M 내장 그래픽을 멀리 따돌렸을 뿐 아니라 보급형 독립 그래픽 카드인 RTX 4050을 위협하는 수준까지 성능이 올라갔다. 더 놀라운 부분은 최신 AI 프레임 생성 기술인 XeSS3를 적용해 내장 그래픽 최초로 멀티프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG) x4 기능을 도입했다는 점이다. XeSS 3는 AI 알고리즘을 통해 실제 렌더링 된 프레임 사이에 최대 3개의 가상 프레임을 끼워 넣어 프레임 숫자를 4배로 늘릴 수 있다. RTX 4050은 x2밖에 할 수 없기 때문에 x4 옵션을 선택할 경우 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서 팬서 레이크 내장 그래픽은 RTX 4050보다 3배 빠를 수 있다. 이 정도면 내장 그래픽의 게임 체인저라고 불러도 손색이 없을 정도다. 마지막으로 인텔은 갈수록 중요해지는 AI 성능도 한 단계 높였다. 팬서 레이크는 CPU+GPU+NPU를 합친 플랫폼 AI 성능이 최대 180TOPS에 달한다. 이는 윈도우 코파일럿+ PC 기준(40 TOPS)을 가볍게 뛰어넘는 수준이고 루나 레이크의 120TOPS의 1.5배다. 하지만 그렇다고 해서 팬서 레이크의 앞날이 밝기만 한 것은 아니다. 2025년 말부터 급격히 오른 메모리 가격은 올해에도 쉽게 떨어지지 않을 것으로 생각된다. 앞서 소개한 높은 성능을 제대로 사용하기 위해서는 32GB 이상의 LPDDR5 9600 같은 비싼 메모리가 필요한데, 그렇게 되면 메모리 가격이 CPU만큼이나 비싸지는 상황이 올 수 있다. 이는 메모리 통합 패키지를 사용하는 팬서 레이크의 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 이유다. 물론 메모리 가격 상승은 경쟁자들도 함께 겪는 고통이지만, 소비자 입장에서는 확 오른 가격에 노트북을 구매하기보다 차라리 1~2년 참고 기다리는 선택이 더 나을 수 있다. 따라서 간만에 잘 만든 제품임에도 불구하고 팬서 레이크의 판매는 영 신통치 않을 가능성도 있다. 인텔에게는 불행한 상황인데, 일단 18A 공정과 그래픽 기술에 대한 신뢰를 확보한 만큼 미래에 대한 희망은 보여줬다고 할 수 있다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’을 통해 최신 제품이 대거 공개되고 있다. 매년 있는 행사이지만, 인텔에게는 특별한 행사가 될 수밖에 없다. 오랜 세월 칼을 갈고 만든 ‘팬서 레이크’를 정식 공개하는 날이기 때문이다. 인텔은 코어 울트라 200 시리즈를 2024년 공개하면서 20A 공정을 도입하고 인텔 CPU의 일부 타일을 TSMC에 외주를 줘서 만든다는 발표를 했다. 따라서 18A 공정으로 제조한다고 공언한 팬서 레이크는 인텔의 미래를 결정지을 제품으로 생각되어 왔다. 이번에도 18A 공정 양산에 실패하면 사실상 반도체 파운드리 사업은 접게 될 것이라는 시각이 지배적이었다. 다행히 인텔은 팬서 레이크 전 제품에 18A 공정을 적용했다고 자랑스럽게 발표했다. 인텔의 최신 18A 공정은 신호층과 전력층을 분리하는 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 GAA 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)을 적용해 성능은 높이고 전력 소모를 대폭 줄인 것이 특징이다. 이러한 특징은 팬서 레이크에서 잘 구현됐다. 인텔에 따르면 ‘코어 울트라 9 285H’(애로우 레이크)와 ‘코어 울트라 X9 388H’(팬서 레이크)를 비교하면 시네벤치 기준 싱글과 멀티에서 대략 10% 정도 성능이 올라갔다. 성능 향상 폭이 크지 않은 것 같지만, 같은 전력 소모를 기준으로 하면 싱글과 멀티에서 팬서 레이크가 최대 40%와 60% 효율이 더 높다. 노트북 환경에서는 성능 이상으로 발열과 전력 소모가 중요하기 때문에 전력 효율이 높은 팬서 레이크의 체감 성능이 클 수밖에 없다. 이처럼 효율이 높아진 것은 18A 공정 도입과 아키텍처 개선 덕분으로 생각된다. 참고로 인텔 팬서 레이크는 8코어와 16코어 두 가지 모델로 나뉜다. 8코어는 루나 레이크와 비슷한 4P+4E 구성으로 고성능 쿠거 코브(Cougar Cove) P 코어와 고효율 다크몬트(Darkmont) 코어 4개를 사용한다. 애로우 레이크 H와 비슷한 16코어를 지니고 있지만, 구성은 다소 바뀌어 4P+8E+4LPE 코어다. 코어 울트라 100 시리즈인 메테오 레이크(6+8+2)나 코어 울트라 200 시리즈인 모바일 애로우 레이크 H(6+8+2)와 비교해 P코어가 두 개 줄고 LP(low power) E 코어가 추가됐다. 이러한 구성의 변화도 멀티스레드 환경에서 전성비가 좋아진 이유를 설명하고 있다. 하지만 CPU의 저전력 성능보다 놀라운 부분은 내장 그래픽인 Xe3(배틀메이지)다. Xe3는 8코어 및 16코어 제품에 기본으로 4코어가 들어간다. 루나 레이크의 7/8코어 구성보다 줄어들어 성능도 다소 낮아졌을 것으로 생각되나 대신 코어 한 개의 성능을 높이고 새로운 프레임 생성 기술을 도입해 체감 성능을 높였다. 코어 울트라 X9 388H 같은 최상위 모델에는 12코어 Xe 내장 그래픽이 들어가는데, 전 세대 대비 77%나 높아진 그래픽 성능과 53% 높아진 AI 성능을 지니고 있다. 따라서 경쟁사인 AMD의 라데온 890M 내장 그래픽을 멀리 따돌렸을 뿐 아니라 보급형 독립 그래픽 카드인 RTX 4050을 위협하는 수준까지 성능이 올라갔다. 더 놀라운 부분은 최신 AI 프레임 생성 기술인 XeSS3를 적용해 내장 그래픽 최초로 멀티프레임 생성(Multi-Frame Generation, MFG) x4 기능을 도입했다는 점이다. XeSS 3는 AI 알고리즘을 통해 실제 렌더링 된 프레임 사이에 최대 3개의 가상 프레임을 끼워 넣어 프레임 숫자를 4배로 늘릴 수 있다. RTX 4050은 x2밖에 할 수 없기 때문에 x4 옵션을 선택할 경우 사이버펑크 2077 같은 고사양 게임에서 팬서 레이크 내장 그래픽은 RTX 4050보다 3배 빠를 수 있다. 이 정도면 내장 그래픽의 게임 체인저라고 불러도 손색이 없을 정도다. 마지막으로 인텔은 갈수록 중요해지는 AI 성능도 한 단계 높였다. 팬서 레이크는 CPU+GPU+NPU를 합친 플랫폼 AI 성능이 최대 180TOPS에 달한다. 이는 윈도우 코파일럿+ PC 기준(40 TOPS)을 가볍게 뛰어넘는 수준이고 루나 레이크의 120TOPS의 1.5배다. 하지만 그렇다고 해서 팬서 레이크의 앞날이 밝기만 한 것은 아니다. 2025년 말부터 급격히 오른 메모리 가격은 올해에도 쉽게 떨어지지 않을 것으로 생각된다. 앞서 소개한 높은 성능을 제대로 사용하기 위해서는 32GB 이상의 LPDDR5 9600 같은 비싼 메모리가 필요한데, 그렇게 되면 메모리 가격이 CPU만큼이나 비싸지는 상황이 올 수 있다. 이는 메모리 통합 패키지를 사용하는 팬서 레이크의 가격이 매우 비쌀 수밖에 없는 이유다. 물론 메모리 가격 상승은 경쟁자들도 함께 겪는 고통이지만, 소비자 입장에서는 확 오른 가격에 노트북을 구매하기보다 차라리 1~2년 참고 기다리는 선택이 더 나을 수 있다. 따라서 간만에 잘 만든 제품임에도 불구하고 팬서 레이크의 판매는 영 신통치 않을 가능성도 있다. 인텔에게는 불행한 상황인데, 일단 18A 공정과 그래픽 기술에 대한 신뢰를 확보한 만큼 미래에 대한 희망은 보여줬다고 할 수 있다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔 블로라이브 극장에서 개최한 ‘CES 2026’ 기조연설에서 베라 루빈을 전격 공개했다. 중앙처리장치(CPU) ‘베라’ 36개와 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’ 72개를 하나로 구성한 ‘베라 루빈 NVL72’는 기존 GB 기반 제품 대비 추론 성능이 5배에 달하고, 토큰당 비용은 10분의 1 수준으로 낮췄다. 모델 훈련에 필요한 GPU 수도 4분의 1로 줄였다. 이에 따라 기업들이 기존보다 훨씬 적은 비용으로 대규모 AI 모델을 운용할 수 있을 것으로 보인다. 엔비디아는 현재 블랙웰 제품이 시장에서 좋은 반응을 보이는 상황에서 베라 루빈을 조기에 공개했다. 황 CEO는 “우리는 단 1년도 뒤처지지 않고 매년 컴퓨팅 기술 수준을 발전시켜야 한다고 생각했다”며 “그러기 위해서는 지금쯤 생산에 들어가야 한다. 그래서 베라 루빈은 현재 본격적인 양산 단계에 있다”고 강조했다 엔비디아는 루빈 기반 제품이 올해 하반기 시장에 출시된다고 예고했다. 사진은 젠슨 황 CEO가 미국 네바다주 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 엔비디아 CES 2026 라이브에서 로봇과 함께 기조연설을 하고 있다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

차랑용 ‘엑시노스 오토 V720’ 공급뉴 iX3부터 내연기관 모델에 적용미래 모빌리티 전장분야 확대 포석 삼성전자가 독일 완성차 업체인 BMW의 미래형 전기차 모델에 ‘슈퍼 두뇌’ 역할을 하는 차량용 반도체 칩을 공급한다. 이번 성과는 삼성전자가 미래 모빌리티인 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 분야에서 핵심 반도체 공급사로서 입지를 굳히는데 큰 역할을 할 것으로 보인다. 30일 업계에 따르면 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문은 차량용 인포테인먼트(IVI·정보+엔터테인먼트)용 프로세서인 ‘엑시노스 오토 V720’을 BMW의 신형 전기차인 ‘뉴 iX3’에 공급했다. 뉴 iX3은 지난 9월 독일 뮌헨 ‘IAA모터쇼’에서 처음 공개된 중형 전기 스포츠유틸리티차(SUV)로, BMW의 차세대 전동화 플랫폼인 ‘노이어 클라쎄’가 적용되는 첫 번째 모델이다. BMW는 노이어 클라쎄를 통해 차량 운영체제(OS)와 인포테인먼트 등을 하나의 디지털 시스템으로 통합하는 SDV 구현을 목표로 하고 있다. 삼성전자는 뉴 iX3를 시작으로 BMW의 전기차 및 내연기관차 모델에도 ‘엑시노스 오토 V920’을 공급할 것으로 전해졌다. 엑시노스 오토 시리즈의 가장 최신 모델인 V920은 영국 반도체 설계 전문기업 ARM의 전장용 중앙처리장치(CPU) 10개가 탑재돼 기존 제품 대비 CPU 성능은 약 1.7배, 그래픽처리장치(GPU) 성능은 최대 2배, 인공지능(AI) 연산 성능은 2.7배 강화된 것으로 전해졌다. 삼성전자와 BMW 간 엑시노스 오토 시리즈 협력은 진입 장벽이 높은 독일 완성차 업체를 상대로 미래 모빌리티 분야에서 성과를 확대했다는 의미가 있다. BMW는 자체 품질 기준으로 기능 안전성 인증제도(FUSA)를 운영 중이고, 삼성전자의 최신 엑시노트 오토 시리즈는 이를 통과했다. BMW 역시 지난 9월 뉴 iX3 공개 당시 기존 대비 20배 높은 처리능력을 갖춘 4개의 고성능 컴퓨터를 탑재했다고 강조한 바 있다. 이번 협력을 시작으로 삼성전자는 최근 힘을 쏟고 있는 미래 모빌리티 시장에서 전장(차량용 전자·전기장비) 분야 사업 영역을 확대할 것으로 보인다. 이재용 삼성전자 회장은 지난 11월 방한한 올라 칼레니우스 메르세데스벤츠 회장을 삼성그룹 영빈관인 승지원에서 만나는 등 협력을 모색하고 있다. 올리버 집세 BMW그룹 회장과도 올해 초 중국발전포럼에서 회동한 것으로 전해졌다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

범용 D램 수요 급증에 가격 상승GDDR7 엔비디아 독점 공급 유지 올해 초 D램 시장에서 매출 기준 1위 자리를 SK하이닉스에 내줬던 삼성전자가 4분기에는 선두를 탈환할 전망이다. 전세계적으로 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭 메모리(HBM)과 같은 고성능 메모리칩뿐 아니라 범용 메모리 수요도 늘면서 삼성전자 실적을 견인하고 있다. 7일 업계에 따르면 삼성전자가 올해 4분기 전세계 D램 시장에서 다시 매출 1위를 기록할 것이란 전망이 우세하다. 증권가에서는 최근 삼성전자의 4분기 영업이익을 18조원 이상으로 추정하고 있다. 키움증권은 특히 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문의 영업이익을 15조 1000억원으로 예상했다. 전 분기 대비 116%, 지난해 4분기 대비 422% 증가한 수치다. 앞서 삼성전자는 HBM에서 주도권을 놓치며 올해 1분기 들어 33년 만에 글로벌 D램 시장 선두 자리를 SK하이닉스에 내줬고, 2분기에는 전체 메모리 시장에서도 1위를 빼앗겼다. 하지만 HBM 사업이 회복세에 접어들면서 3분기 SK하이닉스와 시장 점유율을 근소한 차이까지 따라잡았다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면, 3분기 전체 D램의 시장 점유율은 SK하이닉스 33.2%, 삼성전자 32.6%, 마이크론 25.7% 순이다. 특히 최근에 AI 데이터센터 등 인프라에 대한 투자가 전방위적으로 확대되면서 HBM뿐 아니라 범용 D램 등 메모리 전반의 수요가 늘어나고 있는 것 역시 삼성전자 실적에 호재가 되고 있다. HBM은 AI 서버 그래픽처리장치(GPU)의 초고속 연산(학습 및 추론)에 주로 쓰이고, DDR5 같은 범용 D램은 데이터센터 중앙처리장치(CPU) 서버 보조 연산에 들어간다. AI 데이터센터를 구축하고 있는 클라우드서비스 업체들이 공격적으로 메모리 확보에 나서면서 D램 가격도 크게 오르고 있다. 2018년 클라우드 성장기 때 들어간 일반 서버들의 교체 시기까지 겹치면서 D램의 전반적인 공급 부족이 예상된다. 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격은 전 분기 대비 45~50%, HBM을 포함한 전체 D램 가격은 50~55% 오를 것으로 분석했다. 일반 D램과 HBM4 생산 능력을 모두 확보한 삼성전자는 D램 공급 부족 상황에서 직접적인 수혜를 누릴 것으로 기대된다. 삼성전자 전체 D램의 3분의 1가량을 차지하고 있는 차세대 D램 GDDR7의 엔비디아 독점 공급 지위도 당분간 유지될 것이란 관측이다. 엔비디아는 지난 9월 공개한 추론 전용 GPU인 루빈 CPX에 128기가바이트(GB) GDDR7을 탑재할 것이라고 밝힌 바 있다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

구글이 자체 개발한 인공지능(AI) 칩 텐서처리장치(TPU)와 최신 AI 모델 제미나이3를 통해 글로벌 AI 산업 판도를 흔들고 있다. TPU는 AI 연산에 최적화된 맞춤형 반도체로, 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 없이도 대규모 연산을 수행한다. 최근 메타플랫폼 등 글로벌 빅테크 기업이 TPU 도입을 검토하면서, 엔비디아 중심의 AI 하드웨어 시장에 균열이 생길지 주목된다. 25일(현지시간) 블룸버그와 WSJ에 따르면 구글은 TPU 7세대 모델 ‘아이언우드’를 활용해 제미나이3를 학습시켰다. 제미나이3는 추론 성능과 코딩 능력에서 오픈AI의 챗GPT 5.1을 뛰어넘는다는 평가를 받는데, 실제 업무와 데이터 분석까지 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI’로도 주목받고 있다. TPU는 2015년 처음 공개됐지만 엔비디아 GPU 중심의 AI 시장에서 크게 주목받지 못했다. 그러나 제미나이3로 TPU 기술력이 입증되면서, 구글이 엔비디아의 유일한 대항마로 자리 잡을 수 있다는 전망이 나왔다. 여기에 메타 등이 TPU 도입을 검토한다는 소식이 전해지면서 엔비디아 주가는 이날 약 2.6% 하락해 시가총액 1150억 달러(약 169조원)가 증발했다. 반면 구글 모회사 알파벳의 주가는 1.62% 올라 사상 최고치를 기록했다. 주가는 최근 5거래일 동안 14% 뛰었고, 연초 이후 70% 급등했다. 구글 TPU 강점은 단순한 하드웨어 성능에만 국한되지 않는다. 검색 엔진, 유튜브, 안드로이드 OS 등 방대한 자체 데이터와 클라우드를 활용해 매일 AI 학습에 필요한 자료를 확보할 수 있다는 점이 차별점이다. 또 모바일 기기, 자율주행 차량 웨이모 등 현실 세계와 연관된 센서 데이터를 통합해 제미나이3의 학습 효율을 극대화할 수 있다. 결과적으로 구글은 AI 모델부터 칩, 데이터, 클라우드 인프라까지 전 영역에서 통합 역량을 갖춘 몇 안 되는 기업으로 평가된다. TPU가 데이터센터에서 대규모로 활용될 가능성이 떠오르면서 국내 반도체 기업들이 받을 수혜에도 관심이 쏠린다. TPU 7세대 모델 아이언우드에는 SK하이닉스가 공급하는 5세대 고대역폭메모리(HBM3E)가 탑재돼 있으며, 향후 TPU의 데이터센터 활용이 확대되면 삼성전자까지 공급망이 늘어날 수 있다. GPU뿐 아니라 TPU와 CPU를 함께 사용하면서 DDR5·LPDDR5 등 범용 D램 수요도 증가할 전망이다. 삼성전자는 전체 D램 생산능력 중 70%가 범용 D램인 만큼 수혜 폭이 상대적으로 클 거라는 분석이다.

AMD가 CPU 로드맵을 새롭게 추가하며 근미래 계획을 발표했습니다. AMD는 2010년대 중반 인수설이 나올 정도로 회사 상태가 좋지 않았으나, 2017년 젠(Zen) 마이크로아키텍처 제품을 출시하면서 극적인 반전의 기회를 마련했고, 이제는 CPU 시장의 떠오르는 강자로 자리매김했습니다. 지난 8년간 AMD는 1~2년 간격으로 젠 아키텍처를 꾸준히 업데이트해 왔으며, 최신 젠 5(Zen 5) 아키텍처는 2024년 7월에 첫선을 보였습니다. 그리고 다음 단계인 젠 6(Zen 6) 아키텍처 기반 제품을 2026년에 출시할 예정입니다. Zen6: TSMC 2㎚ 공정, 최대 256코어 가능성 젠6 제품들은 TSMC의 2㎚ 공정으로 제조될 예정입니다. 이 공정은 현재 애플의 차세대 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서들이 먼저 양산에 들어갈 것으로 알려져 있어, 젠6 제품들은 2026년 하반기에 만나볼 수 있을 것으로 예상됩니다. 출시될 제품군으로는 데스크톱 기반 라이젠, 모바일 라이젠 CPU, 서버 프로세서인 에픽(6세대·코드네임 베니스), 그리고 에픽 기반의 워크스테이션 프로세서인 스레드리퍼가 있습니다. 현재 비교적 상세한 정보가 공개된 것은 젠6 아키텍처 기반의 6세대 에픽 프로세서 ‘베니스’입니다. 베니스는 5세대 제품인 튜린(Turin)과 비교했을 때, 논리 CPU 코어 숫자인 스레드 밀도는 1.3배 이상, 효율은 1.7배 이상 늘어날 예정입니다. 5세대 에픽 프로세서의 최대 코어·스레드 숫자가 192코어 384스레드임을 고려하면, 젠 6에서는 256코어 512스레드 제품의 가능성을 시사하는 대목입니다. 참고로 젠 5는 N4P 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 밀도가 N3보다도 15% 높은 것으로 알려진 N2(2nm)에서 젠6를 만들면 더 많은 코어를 집적할 수 있을 것으로 보입니다. Zen5c와 마찬가지로 젠6 역시 크기가 작은 콤팩트 코어인 Zen6c가 있어 코어와 스레드 밀도를 더욱 높일 수 있습니다. AMD 에픽 프로세서는 경쟁자인 인텔 제온 프로세서 대비 코어와 스레드 숫자에서 크게 앞선다는 강력한 장점을 가지고 있습니다. 덕분에 5세대 튜린에서는 서버 시장 점유율을 40%까지 확보할 수 있었습니다. 서버 시장 매출 역시 인텔과 비슷한 수준까지 늘어난 상황이며, 젠6 기반 6세대 베니스 프로세서는 이와 같은 AMD의 성장세를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 소비자 시장의 불안 요소: 가격 상승 우려 다만 한 가지 불안 요소는 가격입니다. AMD에게만 해당되는 이야기는 아니지만, 미세 공정 웨이퍼의 가격은 갈수록 비싸지고 있습니다. TSMC의 시장 독점 때문이기도 하지만 근본적으로 미세 공정 반도체 팹을 건설하는 데 들어가는 비용 자체가 기하급수적으로 커지고 있기 때문입니다. 따라서 다음 세대 프로세서의 가격은 더 비싸질 가능성이 높습니다. 이 문제는 비싸더라도 그 이상의 수익을 거둬들일 수 있는 데이터센터 시장에는 큰 장애가 되지 않을 수 있습니다. 다만 소비자 시장에서는 수요 위축을 가져올 수 있습니다. 젠6 아키텍처 기반 라이젠 CPU에 대해서는 아직 공개된 내용이 없으나, 서버 부문에서 코어 숫자가 증가하는 점을 미루어 볼 때, 이번에는 16코어보다 더 많은 코어를 집적한 라이젠 프로세서의 가능성이 점쳐지고 있습니다. 가격 역시 동반 상승할 가능성이 있습니다. 최근 AI 데이터센터 건설 붐으로 인해 DDR5 메모리 가격이 몇 배나 폭등했고, SSD나 HDD 같은 저장 장치 가격까지 빠르게 오르고 있어 PC 시장 위축 우려가 커지고 있습니다. CPU 가격까지 인상되면 AI 데이터센터와 달리 내년 소비자 시장은 다소 위축될 가능성이 있습니다. Zen7: 2㎚ 이후 차세대 공정 한편, AMD는 다음 세대인 젠7(Zen7) 아키텍처의 존재도 함께 공개했습니다. 젠7은 2㎚ 이후 차세대 공정을 사용한다고 밝혔는데, 가능성 있는 공정으로는 TSMC가 2027년 이후 도입할 A16과 그보다 좀 더 앞서 등장할 N2 개량형인 N2X, N2P 등이 있습니다. A16은 N2보다 더 비쌀 것인 만큼 비용적인 측면을 고려할 때 N2X나 N2P 또한 합리적인 대안으로 검토될 수 있습니다.

AMD가 CPU 로드맵을 새롭게 추가하며 근미래 계획을 발표했습니다. AMD는 2010년대 중반 인수설이 나올 정도로 회사 상태가 좋지 않았으나, 2017년 젠(Zen) 마이크로아키텍처 제품을 출시하면서 극적인 반전의 기회를 마련했고, 이제는 CPU 시장의 떠오르는 강자로 자리매김했습니다. 지난 8년간 AMD는 1~2년 간격으로 젠 아키텍처를 꾸준히 업데이트해 왔으며, 최신 젠 5(Zen 5) 아키텍처는 2024년 7월에 첫선을 보였습니다. 그리고 다음 단계인 젠 6(Zen 6) 아키텍처 기반 제품을 2026년에 출시할 예정입니다. Zen6: TSMC 2㎚ 공정, 최대 256코어 가능성 젠6 제품들은 TSMC의 2㎚ 공정으로 제조될 예정입니다. 이 공정은 현재 애플의 차세대 A 시리즈 및 M 시리즈 프로세서들이 먼저 양산에 들어갈 것으로 알려져 있어, 젠6 제품들은 2026년 하반기에 만나볼 수 있을 것으로 예상됩니다. 출시될 제품군으로는 데스크톱 기반 라이젠, 모바일 라이젠 CPU, 서버 프로세서인 에픽(6세대·코드네임 베니스), 그리고 에픽 기반의 워크스테이션 프로세서인 스레드리퍼가 있습니다. 현재 비교적 상세한 정보가 공개된 것은 젠6 아키텍처 기반의 6세대 에픽 프로세서 ‘베니스’입니다. 베니스는 5세대 제품인 튜린(Turin)과 비교했을 때, 논리 CPU 코어 숫자인 스레드 밀도는 1.3배 이상, 효율은 1.7배 이상 늘어날 예정입니다. 5세대 에픽 프로세서의 최대 코어·스레드 숫자가 192코어 384스레드임을 고려하면, 젠 6에서는 256코어 512스레드 제품의 가능성을 시사하는 대목입니다. 참고로 젠 5는 N4P 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 밀도가 N3보다도 15% 높은 것으로 알려진 N2(2nm)에서 젠6를 만들면 더 많은 코어를 집적할 수 있을 것으로 보입니다. Zen5c와 마찬가지로 젠6 역시 크기가 작은 콤팩트 코어인 Zen6c가 있어 코어와 스레드 밀도를 더욱 높일 수 있습니다. AMD 에픽 프로세서는 경쟁자인 인텔 제온 프로세서 대비 코어와 스레드 숫자에서 크게 앞선다는 강력한 장점을 가지고 있습니다. 덕분에 5세대 튜린에서는 서버 시장 점유율을 40%까지 확보할 수 있었습니다. 서버 시장 매출 역시 인텔과 비슷한 수준까지 늘어난 상황이며, 젠6 기반 6세대 베니스 프로세서는 이와 같은 AMD의 성장세를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 소비자 시장의 불안 요소: 가격 상승 우려 다만 한 가지 불안 요소는 가격입니다. AMD에게만 해당되는 이야기는 아니지만, 미세 공정 웨이퍼의 가격은 갈수록 비싸지고 있습니다. TSMC의 시장 독점 때문이기도 하지만 근본적으로 미세 공정 반도체 팹을 건설하는 데 들어가는 비용 자체가 기하급수적으로 커지고 있기 때문입니다. 따라서 다음 세대 프로세서의 가격은 더 비싸질 가능성이 높습니다. 이 문제는 비싸더라도 그 이상의 수익을 거둬들일 수 있는 데이터센터 시장에는 큰 장애가 되지 않을 수 있습니다. 다만 소비자 시장에서는 수요 위축을 가져올 수 있습니다. 젠6 아키텍처 기반 라이젠 CPU에 대해서는 아직 공개된 내용이 없으나, 서버 부문에서 코어 숫자가 증가하는 점을 미루어 볼 때, 이번에는 16코어보다 더 많은 코어를 집적한 라이젠 프로세서의 가능성이 점쳐지고 있습니다. 가격 역시 동반 상승할 가능성이 있습니다. 최근 AI 데이터센터 건설 붐으로 인해 DDR5 메모리 가격이 몇 배나 폭등했고, SSD나 HDD 같은 저장 장치 가격까지 빠르게 오르고 있어 PC 시장 위축 우려가 커지고 있습니다. CPU 가격까지 인상되면 AI 데이터센터와 달리 내년 소비자 시장은 다소 위축될 가능성이 있습니다. Zen7: 2㎚ 이후 차세대 공정 한편, AMD는 다음 세대인 젠7(Zen7) 아키텍처의 존재도 함께 공개했습니다. 젠7은 2㎚ 이후 차세대 공정을 사용한다고 밝혔는데, 가능성 있는 공정으로는 TSMC가 2027년 이후 도입할 A16과 그보다 좀 더 앞서 등장할 N2 개량형인 N2X, N2P 등이 있습니다. A16은 N2보다 더 비쌀 것인 만큼 비용적인 측면을 고려할 때 N2X나 N2P 또한 합리적인 대안으로 검토될 수 있습니다.

한국기술교육대학교(총장 유길상)는 재학생들이 ‘2025 캠퍼스 특허 유니버시아드(CPU, Campus Patent Universiade)’에서 대통령상을 받았다고 12일 밝혔다. 한기대 학생들의 대통령상 수상은 지난 2023년에 이어 2번째다. 지식재산처가 주최하고 한국발명진흥회와 4개 유관기관이 공동 주관한 이 대회는 국내 최대 규모 대학(원)생 지식재산 경진대회다. 올해는 전국 79개 대학, 1456개 팀에서 3200여 명의 대학(원)생이 참여했다. 대통령상을 받은 학생들은 ‘적층형(3D) DRAM 특허 분석 및 R&D전략 제시’ 과제에 도전했다. 기존 평면(2D) DRAM(다이내믹 램) 한계를 극복하고 메모리 집적도를 비약적으로 향상시키는 차세대 메모리 기술인 3D DRAM을 대상으로, 특허 분석으로 핵심 기술과 기업 맞춤형 R&D 전략을 제안했다. 이 과제는 이번 대회 30개 과제 중 가장 높은 지원 경쟁률을 보였으며, 메모리 반도체 선도기업 SK하이닉스가 출제했다는 점에서 산업적·기술적 가치가 높은 주제였다. 학생들은 단순한 특허 확보 전략이 아닌, 기업 관점에서 구체적 R&D 방향을 제시해 차별성을 보였다. 지난 2023년 대통령상 수상팀 육성에 이어 이번에 또다시 대통령상 수상팀을 배출한 진경복 메카트로닉스공학부 교수는 지도교수상을 받았다. 유길상 총장은 “국내 최대 규모 공모전에서 2년 만에 다시 대통령상을 받은 이번 성과는 한기대의 문제해결 중심 창의적 융합 교육 결과”라며 “학생들의 전공에 대한 열정과 우수한 교수진, 차별화된 비교과 프로그램, RISE 사업단 등 구성원이 함께 만들어낸 값진 성과”라고 말했다.

한미 관세 MOU 국회 비준 논란여야 합의로 ‘지원결의안’ 통과를‘AI 강국’ 실현 따지지 말고 도전세계 공급망 미중 갈라져 韓 기회車·조선 모두 실패 무릅쓰고 덤벼반도체도 당시엔 ‘수입’ 논리 다수기업·정부가 ‘구조전환 펀드’ 조성제조업체 첨단기술로 전환 필요아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의가 개최된 10월 마지막 주는 ‘슈퍼위크’였다. 한미, 한중, 한일 정상회담 등 다자외교가 진행됐고 한미 관세 협상도 타결됐다. 서울 강남에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장이 가진 ‘깐부치킨 회동’도 주목받았다. 젠슨 황은 한국에 GPU 26만개 제공도 발표했다. 이재명 정부의 ‘인공지능(AI) 3대 강국’ 정책에 힘이 실렸다. AI 시대일수록 ‘제조업 르네상스’가 필요하다고 주장하는 이용우 경제더하기연구소 대표를 지난 6일 서울 북카페 텍스트북에서 만났다. 이 대표는 “AI 3대 강국은 실현 가능성을 따지지 말고 무조건 시도하고 ‘구조전환 펀드’ 등을 조성해 중견기업들이 첨단기술 제조업체로 전환하도록 도와야 한다”고 강조했다. 이하 일문일답. -우선 한미 관세 협상에 대해 평가해 본다면. “큰 틀에서는 선방했다. 상호관세율을 현행 25%에서 15%로 인하해 무역 부담을 낮췄다. 무엇보다 총 3500억 달러 투자에서 현금 투자 2000억 달러, 연간 한도 200억 달러로 제한해 외환시장의 부담도 완화했다. 투자심의위원회를 설치해 상업적 합리성 기준으로 사업을 결정해 투자금 회수 가능성을 높인 것도 높이 산다.” -협상에서 핵심적 역할은 무엇이었다고 보나. “이 대통령이 ‘국익을 해친다면 노딜이 돼도 좋다’는 원칙을 정확하게 협상팀에 전달한 것이다. 일부 정보에 따르면 도널드 트럼프 미 대통령이 김해공항에 도착하자마자 관세 협상에서 양보했다는 이야기도 있다. 이 대통령의 ‘노딜 OK’는 훌륭한 전략적 판단이었다.” -아쉬운 점이 있다면. “한미 관세 협상 전에 국내에서 적절한 역할 분담이 필요했는데 그것이 잘 안 됐다. 관세 부과라는 현실 속에서 비용과 부담을 최소화하려면 야당이 국익보호의 큰 목소리를 내는 등 최선을 다해야 했는데 그 역할을 방기했다. 여당 초선 의원들이 기자회견에서 미국에 무리한 요구를 한다고 항의한 사례는 박수받을 일이다. 박정희 정부에서 베트남 파병을 두고 미국과 협상할 때 공화당 소속인 차지철 의원이 국회 국방위원장으로 파병을 반대하면서 박 전 대통령이 미국과의 협상에서 좀더 유리한 결과를 얻어내지 않았나.” -관세 협정의 비준을 둘러싸고 논란이 있다. “김민석 국무총리가 당초에 관세 협정과 관련해 “대미 투자, 재정 부담 땐 국회 동의를 받을 것”이라고 했다가, 최근 양해각서(MOU)는 법적 구속력이 없기 때문에 비준이 필요하지 않다고 입장을 바꾸었다. 정부여당은 ‘대미투자기금법’을 제정해서 국회에서 통과시킬 생각이다. 야당은 그걸 문제 삼았다. 국회에서 여야 합의로 ‘관세 협상 지원결의안’ 등을 통과시킨다면 어떨까 싶다. 관세 협상의 투명성과 절차성을 확보하는 차원에서 야당의 목소리를 담고 그것이 향후 투자의 상업적 합리성에 따른 판단에도 힘을 실어 줄 것이다.” -젠슨 황 CEO의 초대로 이 회장과 정 회장 등이 지난달 30일 서울 강남에서 가진 ‘깐부치킨 회동’이 화제다. “아주 신선했다. 공개적인 장소에서 대기업 회장들이 만나서 대중과 교류한 것을 높이 평가한다. 특히 한국 재계 대표들은 은둔하거나 언론 노출 등을 꺼리는데 현장에서 괴리되지 않고 시민과 같이 호흡하는 것이 경영에도 중요하다고 생각한다.” -젠슨 황이 한국에 GPU 26만개를 선물했는데. “가격이 14조원이라던데, 당연히 비즈니스다. 물론 쉽게 구할 수 없다는 측면에서 ‘한국에 주는 선물’이라고 명명한 것이다. 이 회장과 정 회장에게 AI 반도체 협력을 제안한 것이다. 한국은 AI 시장 형성에 최적이고 마침 한국 정부도 강한 의지가 있다. 현재 미국에서 AI 관련 거품 논쟁이 진행 중인데, 수익을 내는 AI 시장을 만들지 못한 탓이다. 한국은 AI 시장 형성과 관련해 테스트베드로 가장 적합한 나라다. 인구가 밀집돼 있고, 변화에 역동적이며, 제조업 강국에 전력 등 인프라도 좋다.” -한국이 미국, 중국에 이어 ‘AI 3대 강국’이 되는 게 가능한가. “실현 가능성을 따지지 말고 일단 해봐야 한다. 세계 공급망이 미국과 중국으로 갈라진 덕분에 오히려 한국에도 기회가 있다. AI 3대 강국이란 AI 풀스택(All Full-stack)이라고 인공지능 개발 전 과정을 포괄하는 나라가 되겠다는 것이다. 데이터 수집과 전처리, AI 모델 개발과 최종 사용자에게 서비스하는 기술과 생태계 전반에 투자하겠다는 의미다. 미중이 선도하는 시장이니 한국은 특정 분야(금융·법률·교육 등)에 집중하는 버티컬 AI를 준비하자는 전문가도 있다. 그러나 AI 전체 프로세스를 이해하지 못한 채 일부만 서비스해서는 미래 AI 시대를 준비할 수 없다. 시도하고 실패하는 과정에서 새로운 기술의 기회가 생긴다. 다행히 정부가 실패를 권장하고 리스크를 기업과 나눠지겠다고 하지 않나.” -한국 기업이 실패를 무릅쓰고 시도해 성공한 사례가 있다면. “자동차 산업이나 반도체 산업이다. 글로벌 분업구조에 편입해 국산 자동차 개발을 포기하려고 했다. 그런데 고(故) 정주영 현대 회장이 덤벼들었다. 현대차가 1975년 포니를 생산했는데 1980년대 초에도 수요는 겨우 10만대였다. 자동차 생산라인 1개가 규모의 경제가 되려면 최소 30만대의 수요가 충족돼야 했다. 한국 정부와 기업은 무모해 보이는 도전 끝에 세계 5대 승용차 브랜드를 가진 나라와 기업으로 성장했다. 조선해운업도 반도체 산업도 도전의 역사였다.” -반도체 역시 수입해서 쓰자는 것이었나. “1983년 이병철 삼성 회장이 ‘도쿄선언’으로 반도체 산업에 뛰어들 때, 수입해서 쓰자는 논리가 다수였다. 그런데 메모리반도체에서 결국 수율을 만들어 냈다. 제조업은 역동적이기 때문에 성공에 이르는 길이 다양하게 열려 있다. TSMC 성공 사례를 봐라. 반도체 산업에서 최고의 부가가치 상품은 CPU였고, 파운드리가 마진이 가장 적었다. 후발 주자인 TSMC는 어쩔 수 없이 파운드리에 뛰어들었다. 그런데 1990년대에 생산은 외주로 주고 반도체 설계만 하는 팹리스(Fabless)가 출현하면서 TSMC가 고속성장하고 대만을 부자로 만들었다. 세상은 크고 변화무쌍하다. 한국도 AI 3대 강국을 시도하다 보면 이익을 얻을 자리를 찾아낼 것이다. 기업의 운명은 아무도 모른다. 한국 최초의 반도체 회사인 아남반도체는 미국 사모펀드에 팔려나갔는데, 자동차 반도체를 만드는 회사로 변신해 나스닥에 상장됐다.” -한국 정부가 ‘소버린 AI’를 강조할 때 동남아나 중동의 시장을 생각하지 않았나. “AI는 기술이자 안보의 문제이기 때문에 미국이나 중국을 피해서 제3의 나라와 함께 AI를 구축하기 원하는 나라들이 생길 것으로 기대한다. 한국의 소버린 AI 정책으로 동남아 국가들과 함께하는 신남방정책이 강화될 수 있다. 특히 피지컬AI로 동남아 제조업과 협력한다면 좋겠다.” -‘제조업 르네상스’를 강조한다. “반도체, 자동차, 석유화학, 철강, 조선, 이차전지, 방산 등등 전 세계에서 제조업을 이만큼 할 수 있는 나라는 많지 않다. 독일과 중국, 일본, 한국 정도다. 다만 제조업 강국의 노동자들이 늙어가고 젊은 노동자는 유입되지 않아 걱정이다. 제조업에서 기술자의 암묵지가 중요한데, 이걸 인수인계할 방법이 없다. 한국은 국내총생산(GDP)에서 제조업이 차지하는 비중이 27%이고 고용도 24%이다. 현재는 중견기업들이 AI를 통해 첨단제조업체로 업그레이드하도록 정부가 도울 시기다. 사례로 핀란드 휴대전화 제조사였던 노키아가 최근 광통신 장비업체로 전환했다. 국내에 에코프로나 한미반도체, 동진세미켐 등 성공적 전환 사례가 있다. 기업과 정부가 ‘구조전환 펀드’를 조성하고 산업은행 등이 적극 나서야 한다.” -울산, 거제, 포항 등에서 2040세대를 위한 생태계 형성을 어떻게 하나. “이 대통령의 공약인 ‘5극3특’ 정책이 자리를 잘 잡아야 한다. 전국을 5개 초광역권(수도·동남·대경·중부·호남권)과 3개 특별자치도(제주·강원·전북)로 나눠 전략산업과 인재, 교통망을 통합적으로 육성하자는 정책이다. 지역에 병원·백화점·학원·문화시설 조성도 중요하다.” -은퇴를 앞둔 숙련 노동자를 유지할 특단의 대책은. “정년 연장보다는 재고용으로 해결해야 한다. 국민연금 덕분에 숙련 노동자들은 은퇴 후 파트타임으로 일할 의사가 있다. 그 기회를 활용해 젊은 세대에게 암묵지를 전달해야 한다. 제조업에 뛰어드는 젊은이들에게 급여 이외에 국가가 추가 지원하는 것도 고려해야 한다.” -‘이사충실의무’가 포함된 상법 개정안 등이 국회를 통과했다. “21대 국회의원 때 냈던 상법 개정안의 내용이다. 이사회의 결정이 모든 주주에게 동등해야 한다는 의미다. 한국 자본시장의 제도 개선은 이제 시작이다. SK이노베이션과 LG화학 등의 물적분할로 지배주주는 이익을 봤지만 일반주주는 피해를 봤다. 앞으로는 일반주주가 현금인출기(ATM)처럼 취급되지 않을 것이다.” -최근 주식시장이 4000선을 돌파했다가 급격한 변동성을 보이고 있다. “시장의 힘을 다지는 시간이다. 기업 거버넌스 개선으로 주식시장은 계속 좋아질 것으로 본다. 외국인 투자자들이 ‘진짜 제도를 바꾸냐’고 물어온다. 이제 한국에서도 본격적인 가치투자가 가능해진다. 글로벌 유동성도 풍부해 증시는 계속 성장할 것이다.” -국내 자본시장의 체질 변화를 위해 추가된 변화조건이 있다면. “공시제도가 바뀌어야 한다. 회사 경영 상태를 투명하게 보여줘야 한다.” ■이용우 경제더하기연구소 대표는 21대 국회의원을 지낸 금융·정책·디지털 분야의 경제 전문가다. 서울대 경제학과를 졸업한 뒤 같은 대학에서 박사 학위를 취득했다. 현대그룹에서 실물경제를 경험하고 한국투자신탁운용의 총괄 최고투자책임자(CIO), 카카오뱅크 대표를 지냈다. 국회의원 시절 정무위원회 소속으로 상법 개정과 금융 혁신을 주도했다. 서울대 경영학과에서 ‘기업 지배구조의 이론과 실재’를 강의하고 있다. 문소영 대기자

AMD가 2025년 3분기 실적을 발표했습니다. 최근의 AI 시장 버블 우려와는 별개로 매우 양호한 호실적을 거뒀으며, 그 결과를 분석해 보면 AMD가 이제 인텔과 대등한 지위로 부상했다는 사실을 알 수 있습니다. 특히 라이젠(Ryzen) CPU 출시 이전과 비교하면 완전히 다른 회사로 거듭났다고 해도 과언이 아닌 수준까지 발전했습니다. 2025년 3분기 AMD는 전년 동기 대비 36% 증가한 92억 달러의 매출을 달성했습니다. 이는 매출이 정체 상태인 인텔의 137억 달러에 상당히 근접한 수치로, AMD의 성장세를 감안하면 거의 대등한 수준까지 도달할 가능성이 커졌습니다. 과거 10배 이상 차이가 나던 시절과 비교하면 그야말로 격세지감(隔世之感)을 느끼게 하는 성장입니다. 영업 이익 역시 전년 동기 대비 75% 증가한 12억 7천만 달러로 인텔과 비슷한 수준을 보였습니다. 9년 전 위기에서 극적인 회생 시간을 9년 전으로 돌려 2016년 3분기 실적을 보면, 당시 금방이라도 파산할 것처럼 위태롭던 AMD가 극적으로 회생하여 인텔의 지위를 넘보고 있다는 사실을 실감할 수 있습니다. 당시 AMD는 13억 700만 달러의 매출과 4억 600만 달러의 순손실을 기록했습니다. 글로벌 파운드리(GlobalFoundries)에 대한 웨이퍼 관련 지급 비용 3억 4천만 달러를 제외하더라도 상당한 규모의 손실이었습니다. 매출 내역을 세부적으로 살펴보면 상태는 더욱 좋지 않았습니다. 핵심 사업인 CPU와 그래픽 카드 부문(클라이언트 부문) 매출은 4억 7,200만 달러에 불과했으며, 매출 대부분은 소니와 마이크로소프트에 납품하는 게임 콘솔용 칩을 만드는 세미 커스텀, 임베디드, 엔터프라이즈 부문(8억 3,500만 달러)이 차지하고 있었습니다. 즉, 당시 AMD는 CPU나 그래픽 카드 모두 거의 매출을 내지 못하고 게임 콘솔 매출로 간신히 연명하는 상태였습니다. 그러던 AMD는 2017년 젠(Zen) 아키텍처를 도입한 라이젠 출시 이후 회사가 반등하기 시작했습니다. 엔비디아보다 한발 늦기는 했지만, AI GPU인 인스팅트(Instinct) MI 시리즈를 출시하며 AI 시장에 진입하면서 매출이 빠르게 늘어나고 있습니다. 전방위적인 성장: 종합 프로세서 제조사로 발돋움 2025년 3분기, AMD는 CPU와 라데온 그래픽 부문인 클라이언트 부문이 전년 동기 대비 **73%**라는 높은 성장을 보이며 매출 40억 달러를 넘어섰습니다. CPU 부문에서는 라이젠이 경쟁사인 인텔의 코어 울트라를 성능 면에서 앞서며 시장 점유율을 높였고, GPU 부문에서는 여전히 엔비디아의 지포스에 뒤지고 있지만, 라데온 RX 9070 시리즈가 높은 가성비로 호평받으면서 게임 부문 매출이 5억 달러에서 13억 달러로 극적인 성장을 보였습니다. 과거 CPU나 그래픽 카드 모두 거의 팔리지 않던 위기 시절을 생각하면 엄청난 변화입니다. 서버용 에픽(EPYC) CPU와 AI GPU인 인스팅트(Instinct) MI 시리즈를 생산하는 데이터센터 부문 역시 전년 동기 대비 22% 성장한 43억 달러의 매출을 올리며 꾸준한 성장세를 이어가고 있습니다. 이는 같은 분기 인텔이 데이터센터 매출이 전년 대비 1% 감소한 41억 달러를 기록한 것과 대조적입니다. 특히 이제 AMD의 데이터센터 매출이 인텔보다 더 늘어났다는 점은 다시 한번 격세지감을 느끼게 합니다. 10년 전 AMD의 서버 시장 점유율은 집계가 무의미할 정도로 미미했습니다. 이번 실적 발표를 통해 AMD는 소비자용 CPU, 게임 그래픽 카드, 서버 CPU, 데이터센터 GPU, 그리고 게임 콘솔 칩까지 모든 부문을 아우르는 종합 프로세서 제조사라는 위상을 입증했습니다. 교훈: 끊임없는 혁신 없이는 1위도 없다 AMD가 이처럼 성공적인 도약을 이룬 배경에는 AMD 자체의 혁신이 큰 이유를 차지하지만, 경쟁사인 인텔의 자만 또한 적지 않은 이유가 되었다는 점을 상기할 필요가 있습니다. 인텔은 2000년대 중반 AMD를 따돌린 후 2010년 이후로 CPU 기술 혁신이 정체되고 미세 공정에서도 혁신하지 못하며 현재 상태에 안주하는 모습을 보였습니다. 비록 시장 1위 독점 기업이라 한동안은 문제가 없었지만, 결국 경쟁자가 따라올 시간을 벌어준 셈이 되었고, 일단 따라잡힌 후에는 계속 뒤처지면서 지금의 위기를 맞게 된 것입니다. 이 두 회사의 모습은 우리에게 중요한 교훈을 제시합니다. 현재 1위인 기업이라도 자만하지 않고 끊임없는 자기 혁신을 하지 않으면 곧 경쟁자에게 자리를 내줄 수 있습니다. 또한, 더 이상 희망이 없어 보이는 위기에서도 포기하지 않고 노력하면 기사회생의 길이 열릴 수 있습니다. 이러한 교훈은 뻔하고 진부하게 들릴지 모르나, 실천하는 기업과 안주하는 기업의 차이가 얼마나 극명하게 나타나는지 보여주는 생생한 사례입니다.

AMD가 2025년 3분기 실적을 발표했습니다. 최근의 AI 시장 버블 우려와는 별개로 매우 양호한 호실적을 거뒀으며, 그 결과를 분석해 보면 AMD가 이제 인텔과 대등한 지위로 부상했다는 사실을 알 수 있습니다. 특히 라이젠(Ryzen) CPU 출시 이전과 비교하면 완전히 다른 회사로 거듭났다고 해도 과언이 아닌 수준까지 발전했습니다. 2025년 3분기 AMD는 전년 동기 대비 36% 증가한 92억 달러의 매출을 달성했습니다. 이는 매출이 정체 상태인 인텔의 137억 달러에 상당히 근접한 수치로, AMD의 성장세를 감안하면 거의 대등한 수준까지 도달할 가능성이 커졌습니다. 과거 10배 이상 차이가 나던 시절과 비교하면 그야말로 격세지감(隔世之感)을 느끼게 하는 성장입니다. 영업 이익 역시 전년 동기 대비 75% 증가한 12억 7천만 달러로 인텔과 비슷한 수준을 보였습니다. 9년 전 위기에서 극적인 회생 시간을 9년 전으로 돌려 2016년 3분기 실적을 보면, 당시 금방이라도 파산할 것처럼 위태롭던 AMD가 극적으로 회생하여 인텔의 지위를 넘보고 있다는 사실을 실감할 수 있습니다. 당시 AMD는 13억 700만 달러의 매출과 4억 600만 달러의 순손실을 기록했습니다. 글로벌 파운드리(GlobalFoundries)에 대한 웨이퍼 관련 지급 비용 3억 4천만 달러를 제외하더라도 상당한 규모의 손실이었습니다. 매출 내역을 세부적으로 살펴보면 상태는 더욱 좋지 않았습니다. 핵심 사업인 CPU와 그래픽 카드 부문(클라이언트 부문) 매출은 4억 7,200만 달러에 불과했으며, 매출 대부분은 소니와 마이크로소프트에 납품하는 게임 콘솔용 칩을 만드는 세미 커스텀, 임베디드, 엔터프라이즈 부문(8억 3,500만 달러)이 차지하고 있었습니다. 즉, 당시 AMD는 CPU나 그래픽 카드 모두 거의 매출을 내지 못하고 게임 콘솔 매출로 간신히 연명하는 상태였습니다. 그러던 AMD는 2017년 젠(Zen) 아키텍처를 도입한 라이젠 출시 이후 회사가 반등하기 시작했습니다. 엔비디아보다 한발 늦기는 했지만, AI GPU인 인스팅트(Instinct) MI 시리즈를 출시하며 AI 시장에 진입하면서 매출이 빠르게 늘어나고 있습니다. 전방위적인 성장: 종합 프로세서 제조사로 발돋움 2025년 3분기, AMD는 CPU와 라데온 그래픽 부문인 클라이언트 부문이 전년 동기 대비 **73%**라는 높은 성장을 보이며 매출 40억 달러를 넘어섰습니다. CPU 부문에서는 라이젠이 경쟁사인 인텔의 코어 울트라를 성능 면에서 앞서며 시장 점유율을 높였고, GPU 부문에서는 여전히 엔비디아의 지포스에 뒤지고 있지만, 라데온 RX 9070 시리즈가 높은 가성비로 호평받으면서 게임 부문 매출이 5억 달러에서 13억 달러로 극적인 성장을 보였습니다. 과거 CPU나 그래픽 카드 모두 거의 팔리지 않던 위기 시절을 생각하면 엄청난 변화입니다. 서버용 에픽(EPYC) CPU와 AI GPU인 인스팅트(Instinct) MI 시리즈를 생산하는 데이터센터 부문 역시 전년 동기 대비 22% 성장한 43억 달러의 매출을 올리며 꾸준한 성장세를 이어가고 있습니다. 이는 같은 분기 인텔이 데이터센터 매출이 전년 대비 1% 감소한 41억 달러를 기록한 것과 대조적입니다. 특히 이제 AMD의 데이터센터 매출이 인텔보다 더 늘어났다는 점은 다시 한번 격세지감을 느끼게 합니다. 10년 전 AMD의 서버 시장 점유율은 집계가 무의미할 정도로 미미했습니다. 이번 실적 발표를 통해 AMD는 소비자용 CPU, 게임 그래픽 카드, 서버 CPU, 데이터센터 GPU, 그리고 게임 콘솔 칩까지 모든 부문을 아우르는 종합 프로세서 제조사라는 위상을 입증했습니다. 교훈: 끊임없는 혁신 없이는 1위도 없다 AMD가 이처럼 성공적인 도약을 이룬 배경에는 AMD 자체의 혁신이 큰 이유를 차지하지만, 경쟁사인 인텔의 자만 또한 적지 않은 이유가 되었다는 점을 상기할 필요가 있습니다. 인텔은 2000년대 중반 AMD를 따돌린 후 2010년 이후로 CPU 기술 혁신이 정체되고 미세 공정에서도 혁신하지 못하며 현재 상태에 안주하는 모습을 보였습니다. 비록 시장 1위 독점 기업이라 한동안은 문제가 없었지만, 결국 경쟁자가 따라올 시간을 벌어준 셈이 되었고, 일단 따라잡힌 후에는 계속 뒤처지면서 지금의 위기를 맞게 된 것입니다. 이 두 회사의 모습은 우리에게 중요한 교훈을 제시합니다. 현재 1위인 기업이라도 자만하지 않고 끊임없는 자기 혁신을 하지 않으면 곧 경쟁자에게 자리를 내줄 수 있습니다. 또한, 더 이상 희망이 없어 보이는 위기에서도 포기하지 않고 노력하면 기사회생의 길이 열릴 수 있습니다. 이러한 교훈은 뻔하고 진부하게 들릴지 모르나, 실천하는 기업과 안주하는 기업의 차이가 얼마나 극명하게 나타나는지 보여주는 생생한 사례입니다.

LG전자가 올해 출시한 그램(gram) AI 시리즈가 국내외 소비자들에게 뜨거운 호응을 얻으며 AI 노트북 시장의 새로운 기준으로 자리매김하고 있다. 지난 15일, 미국 유력 소비자 단체 컨슈머 리포트는 2025년 노트북 비교평가에서 LG 그램이 종합 1위에 올랐다고 밝혔다. 1위 제품은 LG 그램 프로 360(모델명 16T90TP)으로, 평가대상 노트북 154종 중 최고점인 82점을 받았다. 2위는 총점 81점의 맥북 프로 16형(14 Core, M4 Pro)이었으며, 3위 역시 총점 80점을 받은 LG 그램 17형(17Z90TL)이 차지했다. 컨슈머 리포트는 시중에 판매 중인 노트북의 ▲성능 ▲디스플레이 ▲인체공학적 설계 ▲활용성 ▲배터리 등 항목에 대한 전문가 테스트 결과와 실 사용자 만족도 등을 종합적으로 평가해 매년 상세 결과와 순위를 공개하고 있다. LG 그램 시리즈는 종합 순위뿐 아니라, 노트북 화면 크기별 평가 순위에서도 17형 이상 노트북 평가 1·2위, 15·16형 평가 1위 등을 휩쓸었다. LG전자 노트북 제품이 나오지 않는 14형과 13형 평가에서는 애플 맥북이 1위로 꼽혔다. 국내에서도 지난 13일 한 언론사가 20~30대 소비자 1749명을 대상으로 진행한 ‘2030세대 최애 브랜드’ 설문에서 LG, 애플, 삼성 노트북 중 LG 그램을 사고 싶다는 응답자가 가장 많은 것으로 나타났다. 해당 매체는 2030세대에게 애플 맥북의 위력이 약해진 것으로 분석했다. 실제 올 3분기 LG 그램 B2C 판매량은 전년 동기 대비 10% 증가했으며, 가장 최근작인 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX 5050 외장 그래픽카드 탑재 그램 프로의 경우 국내 출시 열흘 만에 초도 물량 완판을 기록했다. 국내 PC시장이 전반적으로 역신장하고 있는 가운데, 올해 LG 그램 신모델들이 판매 호조를 보이는 데는 CPU, GPU 등 스펙 다양화를 통해 고객 선택의 폭을 넓힌 것이 주효한 것으로 분석된다. 지난 1월 LG전자는 국내 제조사 최초로 2025년 갓 출시된 인텔 코어 울트라 시리즈2(애로우레이크) 프로세서를 탑재한 그램 프로를 선보였다. 이어, 5월에는 PC 마니아층의 사랑을 받고 있는 AMD 라이젠 프로세서 탑재 그램 AI를, 8월에는 엔비디아의 최신 고사양 그래픽카드 GeForce RTX 5050 GPU까지 갖춘 그램 프로 AI 외장그래픽 모델을 내놨다. 폭넓은 라인업과 함께, 올해 그램 신모델들의 가장 큰 차별화 포인트는 ‘멀티 AI’에 있다. 멀티 AI는 사용자 필요에 따라 ‘온디바이스 AI’와 ‘클라우드 AI’를 자유롭게 사용할 수 있는 기능이다. 온디바이스 AI는 인터넷 연결 없이도 PC 내에 있는 자료를 바탕으로 AI 타임트래블, 검색, 요약 등을 할 수 있어 AI 기능 사용 시의 보안 우려를 덜어준다. 클라우드 AI는 GPT-4o를 활용해 복잡한 문의에도 보다 창의적이고 정교한 응답을 제공한다. 제품 혁신뿐 아니라 고객 접점 확대 노력도 지속됐다. LG전자는 AI 노트북에 아직 익숙하지 않은 고객들이 신제품을 직접 체험해볼 수 있도록 그라운드220 ‘AI 방탈출 스페이스’, 금성전파사 그램 AI 팝업, LG트윈스 협업 ‘무적LG그램데이’ 잠실야구장 팝업 등을 올 한 해 꾸준히 설치, 운영했다. 오승진 LG전자 한국영업본부 MS마케팅담당은 “‘초경량’이라는 브랜드 핵심 가치를 지키면서도, 고객들이 각각 필요와 취향에 맞는 제품을 선택할 수 있도록 폭넓은 라인업을 제공함으로써 대중적인 수요부터 마니아층의 수요까지 흡수하고자 했다”며 “앞으로도 고객 가치를 최우선으로 기술 혁신은 물론 브랜드 접점 확대 노력을 지속할 것”이라고 말했다.