권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

힘찬 붉은 말의 기운을 받아 시작한 병오년 새해도 벌써 1월이 반이 지나갔습니다. 연초에 여러 가지 세웠던 계획대로 꾸준히 이뤄 나가는 분들도 있고 벌써 작심삼일인 경우도 있겠지만, 올해 데스크톱이나 노트북 PC를 새로 사려고 생각했던 소비자들은 고민이 깊어지는 병오년 새해일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 작년부터 광풍이 분 AI 데이터 센터 건설 붐으로 인해 관련 부품 가격이 폭등했기 때문입니다. 시작은 메모리 가격 폭등이었습니다. 작년 1월 6만 7천 원 대에서 거래되던 삼성전자 DDR5 16GB 1개의 가격은 작년 중반부터 서서히 오르기 시작해서 11월에는 거의 20만원에 육박하기 시작했습니다. 보통 메모리를 포함해서 컴퓨터 부품 가격은 시간이 지나면서 용량 대비 가격이 떨어지는 것이 일반적이기 때문에 소비자들의 원성이 자자했지만, 사실은 이때라도 구매한 분들은 늦지 않게 최선의 선택을 한 것이었습니다. 현재는 가격이 두 배로 뛴 상태이기 때문입니다. 이렇게 가격이 폭등한 이유는 한정된 메모리 생산을 HBM이나 서버용 DDR5 메모리 쪽으로 주로 돌리면서 공급이 부족해졌기 때문입니다. 주요 빅테크들이 AI 시대에 주도권을 잃지 않기 위해 경쟁적으로 AI 데이터 센터를 짓고 있고 여기에 들어가는 메모리 가격이 비싸기 때문에 당연히 메모리 제조사들도 우선 물량을 배정하고 있어 소비자용 메모리 가격은 무섭게 치솟고 있는 중입니다. 최근 마이크론은 아예 소비자용 메모리 및 SSD 브랜드인 크루셜의 소비자 사업 철수 계획을 발표했는데, 30년 이어진 브랜드를 포기할 정도로 소비자용 DDR 및 낸드 플래시 메모리 공급이 부족하다는 이야기로 해석됩니다. 비슷한 이유로 SK 하이닉스 역시 아예 소비자용 메모리 시장에서 철수한다는 루머가 나왔는데, SK 하이닉스는 현재로서는 그런 계획이 없다고 부인했습니다. 그러나 비슷한 이유로 가능성을 배제할 순 없는 상황입니다. 최근의 DDR5 메모리 및 SSD 가격 폭등은 인공지능(AI)발 공급 부족에 일부 제조사의 소비자용 제품 생산 중단 소식이 겹치면서 더 자극된 측면이 있습니다. 하지만 소비자용 제품 공급 중단 소식은 메모리 시장에만 국한되지 않습니다. 고성능 GDDR 메모리를 사용하는 그래픽 카드 역시 예외가 아닐 수 없습니다. 기본적으로 고성능 그래픽 카드는 최근 게임보다 AI 수요가 더 많아 본래부터 정식 공개 가격보다 더 비싼 가격에 팔리고 있었습니다. 다만 RTX 5090을 제외한 나머지 하위 제품군은 출시 초 비싼 가격에서 내려와 어느 정도 가격이 안정화되어가던 중이었는데, 작년 말부터 메모리 가격 폭등에 의한 가격 인상 랠리가 시작되고 있습니다. 여기에 최근에는 메모리처럼 일부 제조사에서 인기 제품 단종 루머까지 나왔습니다. 최근 RTX 5060 Ti 16GB나 RTX 5070 Ti처럼 고가의 GDDR7 메모리를 많이 쓰지만 판매 단가는 상대적으로 낮은 제품들을 단종시킨다는 루머가 돌았는데, 이 역시 많은 사람들이 사실로 믿을 만큼 그럴듯한 근거가 있습니다. GDDR7 메모리가 가격은 둘째치고 공급 자체가 어려운 상황에서 16GB 그래픽 카드 하나보다 8GB 그래픽 두 개를 파는 것이 엔비디아나 그래픽 카드 제조사 모두에게 이득이라는 것입니다. 하지만 처음 이 루머의 근원지였던 A 제조사는 공급 부족으로 인한 물량 부족은 인정하나 제품 단종은 사실이 아니라고 발표했습니다. 그리고 엔비디아 역시 “모든 GeForce RTX 50 시리즈 SKU는 계속 출하되고 있으며, 메모리 공급 제약 속에서도 공급을 유지하려고 노력하고 있다”고 공식적으로 밝혔습니다. 다만 메모리(특히 GDDR7) 부족으로 인해 공급량이 자연스럽게 줄어드는 문제가 있으며, 엔비디아는 파트너사 및 메모리 공급처와 협력하여 문제를 완화하려 한다고 전했습니다. 요약하면 단종은 사실이 아니지만 공급 부족은 인정한 것으로 향후 16GB 이상의 메모리를 사용하는 고성능 제품을 중심으로 가격 인상 가능성이 높다는 점을 인정하는 발언입니다. 물론 이미 고성능 제품들의 가격은 치솟고 있는 중이고 RTX 5090은 본래 공식 가격인 1999달러보다 몇 배 치솟을 것이라는 예측까지 나오고 있습니다. 이렇게 시장 분위기가 흉흉해지면서 소비자는 물론 제조사들의 고민도 깊어지고 있습니다. 노트북 및 PC 제조사들의 경우 사실상 시장에서 저가 라인업이었던 8GB 시스템 메모리 제품을 다시 부활시키고 있으며 기존의 16GB/32GB 제품군의 가격을 인상하고 있습니다. 하지만 메모리 대란의 악몽 속에서 희망을 찾는 제조사들도 있습니다. 메인보드 제조사들은 DDR4 메모리를 사용하는 제품들을 다시 출시하려는 움직임을 보이고 있습니다. 컴퓨터는 업그레이드하고 싶은데, DDR5 메모리는 너무 비싸 사기 힘든 소비자에게 선택권을 넓히는 것입니다. ASUS, MSI 등 주요 제조사들이 B760, H610 등 칩셋을 탑재한 DDR4 보드 생산을 늘리고 있으며, ASRock은 DDR4/DDR5 겸용 보드(예: ASRock H610M Combo)로 시장을 공략하고 있습니다. 여기에 AMD의 라이젠 CPU 책임자인 데이비드 맥아피는 ‘2026 CES’에서 “전체 시스템을 재구축하지 않고도 (DDR4를 사용하는) AM4 플랫폼에서 상당한 업그레이드를 원하는 게이머들의 요구를 충족시키기 위해 공급량을 늘리고 AM4 생태계에 제품을 다시 도입하기 위해 할 수 있는 모든 것을 확실히 검토하고 있다“고 언급했습니다. 본래는 DDR5 메모리에 신형 CPU와 메인보드를 구매하려 했던 소비자들도 하염없이 가격이 떨어지기를 기다리는 것보다 차라리 구형 제품이라도 지금 있는 것보다 더 좋은 제품을 구매하는 것이 나을 수 있습니다. 특히 8코어 라이젠 5800X3D 같은 제품은 지금 기준으로도 게임 성능이 우수하기 때문에 12코어나 16코어 제품처럼 이를 조금 손봐서 내놓는다면 상당한 수요가 존재할 가능성이 있습니다. 이렇게 소비자용 IT 제품군이 시간에 따라 좋아지는 대신 과거로 역주행하는 일은 IT 업계에서 좀처럼 보기 힘든 일입니다. 다만 올해 메모리 물량이 이미 모두 판매된 상태이고 2027년까지도 가격이 원상 복귀되기 힘든 상황인 만큼 가능한 업계가 살기 위해서는 모든 방법으로 대안을 찾아야 할 것으로 보입니다.

프랑스 파리 루브르박물관이 비유럽권 방문객의 입장료를 45% 인상하는 ‘이중 가격제’를 시행하면서 차별 논란이 확산하고 있다. 14일(현지시간) AFP통신에 따르면 루브르박물관은 이날부터 유럽연합(EU) 회원국과 아이슬란드·리히텐슈타인·노르웨이를 제외한 지역에서 온 성인 관람객에게 기존 22유로에서 45% 오른 32유로(약 5만 5000원)의 입장료를 받는다. 한국인을 포함한 비유럽 국가 관광객은 1인당 약 1만 7000원을 더 내야 한다. 베르사유 궁전도 비유럽권 방문객에 대해 입장료를 인상했다. 성수기(4월 1일~10월 30일)에는 35유로, 비수기에는 25유로로 유럽인보다 각각 3유로씩 비싸다. 루아르 고성 지대의 샹보르성, 파리 생트샤펠 등 다른 주요 문화유산도 비유럽인 요금을 올렸다. 이 같은 조치에 루브르박물관 노동조합은 강하게 반발하고 있다. 노조는 이번 정책을 “철학적·사회적·인도적 차원에서 충격적”이라며 파업 가능성까지 거론했다. 이집트·중동·아프리카 유물 등 50만여점의 소장품이 인류 보편적 가치를 지닌 만큼 국적에 따른 가격 차등은 원칙적으로 차별이라는 것이다. 또한 이 같은 조치가 시행될 경우 현장 직원들이 방문객 신분증을 일일이 확인해야 한다는 지적도 나왔다. 학계 비판도 잇따르고 있다. 프랑스 지리학자 파트리크퐁세는르몽드 기고문에서 루브르의 정책을 최근 도널드 트럼프 미국 행정부가 외국인 관광객 국립공원 입장료를 대폭 인상한 사례에 빗대 “노골적인 민족주의 회귀”라고 지적했다. 그러나 프랑스 정부는 이중 가격제로 연간 총 2000만~3000만 유로(약 343억~515억원)의 추가 수익을 창출할 수 있다는 입장이다. 수익금 중 일부는 루브르박물관 대규모 보수 계획에 투입하겠다는 게 정부 방침이다. 한편 국립 박물관 무료 관람 정책을 유지해 온 영국에서는 지난해 해외 방문객 유료화 제안이 나왔지만 채택되지 않았다. 영국 문화정책단(CPU)은 연구 보고서를 통해 “유료화는 방문객 감소와 대기 시간 증가를 초래할 수 있다”며 “국가 소장품은 특정 국가가 아닌 전 세계를 위한 것”이라고 이중 가격제에 반대했다.

광주시와 LG이노텍은 13일 시청 비즈니스룸에서 ‘차량용 제어모듈 신규 생산라인 구축을 위한 투자협약’을 체결했다. 1000억원 규모의 이번 협약은 2026년 새해 ‘부강한 광주’로의 힘찬 도약을 알리는 첫 신호탄이다. 이날 협약식에는 강기정 시장과 김영문 문화경제부시장, 손두영 인공지능산업실장, LG이노텍 문혁수 대표이사 사장과 유병국 모빌리티솔루션사업부장 전무, 조백수 경영지원담당 상무 등이 참석했다. 이번 협약에 따라 LG이노텍은 올해부터 2028년까지 총 1000억원 규모를 투자해 광주사업장에 차량용 제어모듈(AP모듈) 생산라인을 추가로 구축한다. 올해 12월 완공되면 LG이노텍 광주사업장 전체 연면적은 총 9만7000㎡에 이르게 된다. ‘차량 AP모듈’은 LG이노텍이 지난해 첫 시동을 건 신사업 분야다. 이 제품은 컴퓨터의 CPU처럼 차량의 두뇌 역할을 담당하는 핵심 부품이다. 차량 내부에 장착돼 첨단운전자보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems), 디지털 콕핏(Digital Cockpit)과 같은 자동차 전자시스템을 통합 제어하는 데 쓰인다. 광주시는 LG이노텍의 투자가 원활하게 이행될 수 있도록 행정적 지원을 하고, 세금 감면 및 보조금 등 재정적 지원도 병행할 계획이다. 광주시는 이번 투자를 통해 LG이노텍 광주사업장이 모빌리티부품 생산의 핵심거점으로 도약하고, 광주 미래차·전장·인공지능 실증도시 전략과 연계한 산업 생태계가 한층 강화될 것으로 기대하고 있다. 특히 차량용 제어모듈은 자율주행과 전기차 확산에 따라 수요가 빠르게 증가하는 핵심 부품으로, 지역 산업 고도화에 기여할 전망이다. 강 시장은 “이번 협약으로 1차적 고용효과는 30명이지만, 파급효과를 고려하면 더욱 큰 효과가 나타날 것”이라며 “LG이노텍과 투자협약은 부강한 광주 원년을 알리는 신호탄이다. 광주가 규제프리 실증도시로 나아가는 데에도 이번 투자가 큰 힘이 될 것이다”고 말했다. 문혁수 LG이노텍 사장은 “광주사업장은 1985년 준공 이후 LG이노텍의 성장동력인 모빌리티 사업의 ‘마더 팩토리’로서 핵심적 역할을 해왔다”며 “핵심사업의 기반이 되는 전략적 요충지인 만큼 광주 지역사회 및 협력회사들과 동반 성장하며 광주시가 미래 모빌리티 선도도시로 나아가는 데 적극 협력하겠다”고 말했다.

- 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.