미국 스탠퍼드대 연구공원의 힐뷰애비뉴 인근은 한적하지만 내가 자주 가는 길이다. 반세기 전인 1970년대에 비트맵 디스플레이와 마우스, 레이저 프린터, 이서넷 통신, 초고집적회로 설계, 인공지능(AI) 머신 등 현대 컴퓨팅의 혁신을 이끈 제록스 팰로앨토 연구소가 있는 곳이다. 스티브 잡스도 이 연구소를 방문한 뒤 애플 매킨토시를 개발했다. 제록스가 재정적으로 어려워지자 스탠퍼드에서 분리된 비영리 연구기관 SRI 인터내셔널에 통합됐다. 이 힐뷰애비뉴는 독일의 ERP 소프트웨어 회사 SAP가 1990년대에 글로벌화를 위해 연구소의 둥지를 튼 곳이다. 실리콘밸리의 혁신을 상징하는 자리에서 독일 특유의 딱딱한 문화를 바꾸고 새로운 인재를 수혈하기 위해서였다. 이 연구소 한쪽에는 언덕을 조망하는 기다란 회의실이 있다. SAP 공동창업자 하소 플래터너 회장은 이곳에 오면 이 회의실을 집무실로 쓴다. 2000년대 중반은 세계 소프트웨어 시장이 변곡점을 맞은 때였다. SAP 협력자였던 오라클이 인수합병(M&A)과 자체 ERP 소프트웨어 개발 등을 통해 SAP의 ERP 시장을 잠식했다. 세계 3위 소프트웨어 기업 SAP는 다양한 혁신 프로젝트를 추진했다. 하지만 전략적 변곡점에서 새로운 길을 모색해 본 경험이 없는 SAP의 내부 프로젝트들은 모두 실패의 길로 가고 있었다. 기존 시장을 수성하려는 거대 기업, 소위 ‘인컴번트 기업’들은 실패를 뻔히 보면서도 누구도 실패를 시인하지 않는 도덕적 해이에 빠지기 마련이다. 내부 혁신이 불가능했던 상황에서 내가 실리콘밸리에 세운 새로운 개념의 초고성능 인메모리 데이터베이스 기술 스타트업 ‘트랜잭트 인 메모리’가 SAP 혁신담당 사장 샤이 아가시의 전략적 인수 대상이 됐다. 그 또한 SAP가 혁신을 위해 수혈한 이스라엘 스타트업 아이콘이다. SAP M&A 책임자는 매일 아침저녁으로 나에게 전화를 했다. SAP와 인수에 대해 어느 정도 합의를 본 뒤 나는 힐뷰애비뉴의 회의실에서 플래터너 회장과 두 시간 동안 단독으로 세계 엔터프라이즈 시장의 패러다임 변화와 SAP의 미래에 대해 논의했다. 이후 나의 주도하에 비밀리에 SAP 한국 연구소가 세워지고 SAP의 기업 경영 데이터와 소프트웨어 자산을 활용해 새로운 플랫폼을 만드는 실험을 추진했다. 누구도 가보지 않은 길은 성공이 담보되지 않았다. 인컴번트 기업 주류 세력의 견제도 계속 뚫어내야 했다. 그런 역경 끝에 한국에서 배양된 SAP HANA 기술은 SAP를 현재의 시장가치 330조원이 넘는 기업으로 끌어올렸다. 약 15년에 걸친 SAP의 여정에서 힐뷰애비뉴 주변도 변화했다. 2009년 출시 제품이 없었던 테슬라가 SAP 인근으로 들어왔다. 2017년 한국전력의 디지털전환위원장을 맡아 한전 임직원과 함께 방문했을 때 이 회사는 또 다른 모습이었다. 7년이 지난 지금 테슬라의 급격한 성장 때문에 스탠퍼드대 연구공원의 많은 건물이 빨간 테슬라 로고를 달게 됐다. 젠AI 시대에 CEO 일론 머스크는 이제 전기차를 넘어 휴머노이드 로봇 회사의 비전을 보여 주고 있다. 몇 달 전 힐뷰애비뉴를 사이에 두고 SAP 연구소 건너편에 있는 건물들의 사인들이 다른 모양의 붉은색 로고로 바뀌었다. 반도체 회사 브로드컴 본사가 들어왔기 때문이다. 브로드컴은 약 50년 동안 반도체 분야의 여러 회사를 통합해 새로운 모습으로 끊임없이 발전해 왔다. 작년 말에 비해 주가가 두 배 이상 뛰어 삼성전자 시가총액의 두 배가 넘는 회사가 됐다. 반도체 기업 중에서는 엔비디아, TSMC 다음이다. 기업은 생물이다. 새로운 비전을 만들어 끊임없이 변해야 한다. 특히 지금 같은 AI 대전환의 시기에는 파격적 사고가 일상이 돼야 한다. 과거의 삼성전자 성공 매뉴얼인 ‘초격차’는 이제 시야를 가리는 매뉴얼일 뿐이다. HBM 메모리를 하나의 패키지로 통합한 엔비디아 슈퍼칩 GPU 시대에 과거의 CPU 시대 전략이 먹힐 수 없다. 엔비디아와 TSMC가 오랫동안 협력해 구현해 놓은 슈퍼칩 플랫폼에서 TSMC 경쟁사인 삼성전자가 얼마나 혁신성을 발휘할 수 있을지 걱정이 된다. 기업과 국가 모두 몸에 익숙한 초격차의 옷을 벗고 새로운 전략을 구사해야 할 때다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다.“그는 테크계의 테일러 스위프트입니다.” 지난 3월 인스타그램 계정에 공개된 한 장의 사진에 글로벌 빅테크들의 관심이 집중됐습니다. 사진 속 인물은 마크 저커버그(40) 메타(옛 페이스북) 최고경영자(CEO), 그의 오른쪽으론 이제 국내에도 얼굴과 이름이 너무도 친숙한 ‘황 사장’ 젠슨 황(61) 엔비디아 CEO였습니다. 그런데 이 사진, 뭔가 특별한 점이 있습니다. 각자 트레이드마크와도 같은 상의를 서로 바꿔 입고 사진을 찍은 겁니다. 저커버그는 이 사진을 공개하며 ‘유니폼 교환’(Jersey Swap)이라는 설명을 달았습니다. 저커버그는 댓글 창에서 함께 사진을 찍은 남성이 누구인지 묻는 말에 그를 현시점 최고의 팝스타로 꼽히는 테일러 스위프트에 비유하기도 했죠.저커버그가 공개한 이 한장의 사진은 곧 업계의 비상한 관심을 불러일으켰습니다. 페이스북 성공과 인스타그램 인수에 이어 사명을 기존 페이스북에서 메타로 변경하며 AI 기업으로 전환을 추진하고 있는 저커버그와 세계 AI 칩 시장을 사실상 독점하고 있는 엔비디아 수장의 만남은 곧 두 기업의 긴밀한 협업이 있을 것임을 시사하기 때문이죠. 특히 업계는 두 사람의 만남을 공개한 이가 황CEO가 아닌 저커버그라는 점에도 주목했습니다. 반도체와 AI 업계에서는 황CEO와 엔비디아의 존재감이 커지면서 ‘젠슨열풍’(Jensanity)’이라는 신조어까지 나오는 상황입니다. 국내 주요 일간지 지면에서도 이제는 이재용(56) 삼성전자 회장보다 대만계 미국인 기업인인 황CEO의 모습이 더 자주 포착될 정도니 이런 표현이 과한 것 같지는 않습니다. 한국을 대표하는 주요 기업의 수장들도 경쟁적으로 미국으로 직접 찾아가 황CEO를 만나고 ‘인증 사진’을 먼저 공개할 정도죠. 반도체를 두고 경쟁하고 있는 삼성전자와 SK가 그렇습니다. 지난해 5월 삼성의 ‘미래 먹거리’를 직접 발굴하겠다며 미국을 찾은 이재용 회장이 서부 실리콘밸리의 한 일식당에서 황CEO를 비공개 일정으로 만난 사실이 공개됐습니다. 당시 삼성전자 반도체 사업이 깊은 불황에 빠진 가운데 이 회장이 직접 나서서 삼성 반도체의 엔비디아 공급을 매듭짓기 위한 논의가 있었을 것이라는 시각이 이어졌습니다.엔비디아는 AI 모델 학습에 필수 반도체인 AI 가속기 시장의 98%를 장악하고 있으며, 핵심 부품인 그래픽처리장치(GPU)의 80%를 점유하고 있는 기업입니다. GPU와 AI 가속기 모두 고대역폭 메모리(HBM) 반도체가 필요한데, HBM은 메모리 대형 제조사인 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 중 가장 먼저 HBM 개발에 뛰어든 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급 중이고 삼성전자는 아직 자사 제품의 엔비디아 성능 테스트 단계에 머물러 있는 상황입니다. HBM 시장 점유율 확대가 시급한 삼성전자로서는 하루빨리 엔비디아의 테스트에 통과해 제품을 공급해야 하는 상황인 거죠. 재계 1위 삼성과 엔비디아의 ‘밀착’이 공개되자 재계 2위 SK의 발걸음도 바빠졌습니다. 최태원(64) SK그룹 회장은 지난 4월 24일 실리콘밸리에서 황CEO와 만난 사실을 자신의 인스타그램 계정을 통해 공개했습니다. 그가 공개한 사진에는 황CEO가 선물한 엔비디아 소개 책자에 “토니(최 회장의 영어 이름), AI와 인류의 미래를 만들기 위한 우리의 파트너십을 위하여”라는 문구와 서명도 담겼습니다. 국내에서는 앞서 이 회장이 황CEO를 따로 만난 것에 대한 대응 성격이라는 해석이 나오기도 했죠. 국내 최대 포털 기업 네이버도 최근 ‘젠슨 황 인증’ 행렬에 동참했습니다. 특히 이번에는 네이버를 이끄는 40대 CEO 최수연(43) 대표 외에도 늘 ‘은둔형 경영자’라는 수식어가 붙을 정도로 대외 활동을 자제하거나 공개하지 않는 이해진(57) 네이버 창업자(현 글로벌투자책임자·GIO)도 함께해 업계의 관심을 불러일으켰습니다. 이 창업자와 최 대표는 지난달 25일 캘리포니아 샌타클래라 엔비디아 본사에서 황CEO와 국가별 AI 모델인 ‘소버린(Sovereign·주권) AI’ 협력 방안을 모색한 것으로 전해졌습니다. 네이버는 소버린 AI라는 방향성 아래 세계 각 지역 문화와 언어에 최적화한 AI 모델을 자체 거대언어모델(LLM) 기술력으로 구축하고, 이를 기반으로 다양한 솔루션을 제공하는 전략을 추진하고 있죠.이렇듯 젠슨 황과 엔비디아를 향한 기업의 구애는 국가와 업종을 가리지 않는 상황이 됐습니다. 1993년 그래픽 칩셋 설계 엔지니어 커티스 프리엠, 전자기술 전문가 크리스 말라초스키와 함께 엔비디아를 설립한 젠슨 황은 회사 설립 31년 만인 지난달 18일(현지시간) 시총 3조 3350억 달러(약 4600조원)를 기록하며 마이크로소프트(MS)와 애플을 제치고 글로벌 시총 1위 기업에 오르기도 했죠. 국내 투자자들 사이에서는 최근 엔비디아 주가가 고공비행하면서 ‘거품론’도 나오고 있지만, 미래 산업의 방향이 AI를 빼고는 논할 수 없을 정도라는 점에서 이미 AI칩 시장을 장악한 엔비디아의 영향력은 앞으로도 상당 기간 지속될 것으로 보입니다.

최근 업계에서 ‘위기론’이 번지고 있는 삼성전자가 하반기 반도체 시장 돌파구 마련을 위한 전략회의에 들어갔다. 깊은 불황의 늪을 빠져나온 메모리 반도체와 경쟁사 SK하이닉스에 주도권을 빼앗긴 고대역폭 메모리(HBM)의 동반 성장을 비롯해 인공지능(AI) 시대 메모리 솔루션으로 떠오르고 있는 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL)를 아우르는 개발 전략을 수립해 글로벌 반도체 1위 기업 입지를 공고히 한다는 게 삼성전자 측 복안이다. 26일 업계에 따르면 삼성전자 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문은 이날 경기 화성사업장에서 상반기 글로벌 전략회의를 진행했다. 지난달 삼성전자의 원포인트 인사로 DS부문장에 오른 전영현 부회장이 처음 주재한 사장단 회의로 이정배 메모리사업부 사장, 최시영 파운드리사업부 사장, 박용인 시스템LSI 사장 등 주요 임원들이 참석했다.올해 회의는 예년과 달리 더욱 강화된 보안 속에 필수 인원만 참석해 진행된 것으로 알려졌다. 이는 업무 속도를 강조해 온 전 부회장의 경영 스타일이 반영된 것으로, 해외 빅테크들의 생성형 AI 개발 경쟁이 촉발한 반도체 시장 급변에 빠르게 대응하면서 반도체 사업 전략 기밀을 유지하기 위한 결정으로 풀이된다. 전 부회장과 주요 사업부 사장들은 미국 엔비디아의 HBM 품질검증(테스트) 현황 및 신속 통과 방안을 우선 논의한 것으로 전해졌다. 엔비디아는 현재 전 세계 AI 칩 시장의 80%를 차지하고 있는데 SK하이닉스가 엔비디아에 4세대 HBM 제품인 HBM3를 사실상 독점 공급하고 있다.반면 SK하이닉스보다 늦게 HBM 개발에 뛰어든 삼성전자는 아직 엔비디아에 HBM을 납품하지 못하고 품질검증 통과만을 기다리고 있다. 기존 D램 메모리 칩을 복층 구조로 쌓아 올린 형태의 HBM은 방대한 분량의 데이터를 빠른 시간에 처리할 수 있어 AI 칩 개발에 필수로 꼽힌다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2023년 말 기준 SK하이닉스가 시장의 53%를 점유하고 있으며 삼성전자는 38%, 미국 마이크론이 9%대 점유율을 보이고 있다. 이날 회의에서는 HBM과 더불어 시장 수요 급증이 전망되는 CXL 개발 전략도 논의된 것으로 알려졌다. CXL은 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 저장장치 등 각 장치(컴퓨트)를 빠르게(익스프레스) 연결(링크)하는 기술이다. CXL 시스템으로 구축한 서버는 1대당 메모리 용량을 8~10배가량 늘릴 수 있다. 서버당 처리해야 할 데이터가 급증하는 AI 시대에 적합한 기술로 주목받고 있다. 삼성전자는 최근 글로벌 오픈소스 솔루션 기업 레드햇이 인증한 CXL 인프라를 업계 최초로 자체 연구 시설에 구축했다. CXL 시장 규모는 2022년 170만 달러(약 23억 6000만원)에서 2026년 21억 달러(2조 9200억원)로 연평균 6배 성장할 것으로 전망된다.

글로벌 빅테크들의 생성형 인공지능(AI) 개발 경쟁에 따라 AI 칩 개발에 필수인 고대역폭메모리(HBM) 시장을 선점한 SK하이닉스의 2분기 실적 기대감도 더욱 커지고 있다. 시장에서는 SK하이닉스의 주가가 30만원까지 오를 것이라는 ‘30만닉스’ 전망까지 나왔다.DB금융투자는 21일 SK하이닉스가 2분기 ‘어닝 서프라이즈’를 기록할 것이라고 전망하면서 목표주가를 기존 21만 5000원에서 30만원으로 39.5% 상향하고 투자의견은 ‘매수’를 유지했다. 해외 투자은행에서 SK하이닉스 목표주가를 30만원대로 제시한 적은 있지만 국내 증권사 중에서는 이번이 처음이다. 서승연 DB금융투자 연구원은 “SK하이닉스의 2분기 매출액은 전년 동기보다 35% 증가한 16조 8000억원, 영업이익은 흑자로 전환한 5조 8000억원을 기록할 것”이라며 “시장 기대치를 각각 7%, 18%씩 상회할 것”이라고 내다봤다. 이어 “우호적인 환율 영향 가운데 AI 기반 HBM과 eSSD 수요 강세가 지속하며 2분기 메모리 출하와 판가가 전분기에 이어 견조한 모습을 보일 것”이라고 전망했다. 그는 “특히 2분기에는 일반서버의 교체수요 역시 일부 감지돼 메모리 출하량과 판가 상승에 일조할 것”이라고 덧붙였다. 서 연구원은 또 “SK하이닉스는 글로벌 AI반도체, 클라우드 서비스 사업자(CSP)의 강력한 AI 서버수요에 기반해 HBM3와 HBM3E 8단을 순조롭게 공급 중”이라며 “AI 수요에 더해 하반기 계절적 성수기가 도래하며 재고 축적 수요가 예상되는 가운데 업황 저점을 인식한 고객사들의 구매 수요도 나타나고 있다”고 분석했다. 그는 올해 SK하이닉스의 영업이익을 종전 20조 9453억원에서 24조 5345억원으로, 2025년 영업이익을 23조 2175억원에서 35조 1562억원으로 각각 상향했다. 그는 HBM 시장 전망과 관련해서는 “하반기 주요 GPU업체에 HBM3E 8단을 순조롭게 공급한 SK하이닉스는 HBM 후공정 기술 경쟁력과 품질 안정성을 기반으로 12단 역시 2025년부터 공급하며 시장을 선도할 가능성이 높다”고 전망했다.SK하이닉스는 AI칩 시장을 독점하고 있는 엔비디아와 협력하며 차세대 HBM 양산 시점도 앞당긴다는 전략이다. SK하이닉스는 HBM4는 2026년, HBM4E는 2027년에 각각 양산하려던 계획을 최근 일 년씩 앞당겼다. HBM4는 내년, HBM4E는 2026년 양산 목표로 세부적인 개발 중이다. HBM이 탑재되는 엔비디아의 AI 가속기 출시 주기가 2년에서 1년으로 단축되면서 여기에 맞춰 신제품을 제공한다는 전략이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장에서 53% 점유율로 삼성전자(38%), 미국 마이크론(9%)을 앞섰다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 3월 미국에서 열린 ‘GTC 2024’와 이달 대만서 개최된 ‘컴퓨텍스 2024’에서 모두 HBM 공급사로 SK하이닉스를 가장 먼저 언급했다.

올해 초 투자했다면 120%, 지난해 초 투자했다면 1년간 210%의 수익을 거둘 수 있었던 종목이 있다. 국내 온라인 커뮤니티에는 5년 이상 투자했다며 2000%에 가까운 수익률을 자랑하는 인증 사진이 등장한다. 심지어 지난 주말 온라인 주식 커뮤니티에선 10년간 한 종목에 투자해 1만 7000%의 수익률을 거둔 한 일본인 개미 투자자 이야기가 화제가 됐다. 그는 결과적으로 27억원이 넘는 이익을 거뒀다. 비트코인 이야기가 아니다. 인공지능(AI) 열풍의 중심에서 어느덧 공룡기업이 돼 버린 ‘엔비디아’ 이야기다. 요즘 엔비디아는 존재 자체가 뉴스다. 주가가 떨어져도 올라도 기사가 된다. 2022년 10월 기준 100달러 초반이었던 엔비디아의 주가는 최근 1100달러 선까지 올라왔다. 시가총액은 2조 달러(약 2656조원)를 훌쩍 넘어서며 글로벌 시가총액 2위인 애플 자리를 넘보고 있다. 괴물 같은 성장은 그래픽처리장치(GPU·Graphics Processing Unit)가 이끌었다고 해도 과언이 아니다. 엔비디아는 전 세계 GPU 시장에서 점유율 90% 이상을 차지하며 독주 체제를 굳건히 하고 있다최소 6개월 줄 서야 구매 “지금 (엔비디아의) GPU는 마약보다 구하기 어렵다.” 다소 과격한 듯한 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)의 말은 팩트다. 엔비디아가 만드는 GPU는 AI 연구개발의 필수재다. 말 그대로 없어서 못 산다. 주력 AI 칩인 H100은 개당 가격이 3만 달러(약 4000만원)에 달하지만 굴지의 테크 기업들도 이 칩을 받으려면 최소 6개월은 기다려야 한다. AI 모델 개발의 3대 요소는 ▲컴퓨팅 파워 ▲빅데이터 ▲모델링(알고리즘)이다. 엔비디아의 역량이 빛을 발하는 지점은 컴퓨팅 파워다. 컴퓨터 성능이라고 할 수 있는 컴퓨팅 파워는 컴퓨터의 연산 처리 능력을 뜻한다. 오픈AI의 ‘챗GPT’ 공개 이후 AI 기술에 대한 업계의 관심이 폭발했고 자연스레 컴퓨팅 기술에 대한 수요가 크게 늘었다. 이들의 수요는 고스란히 해당 분야에 강점을 지닌 엔비디아의 매출로 이어졌다. 엔비디아가 강력한 연산 능력을 갖춘 GPU를 생산할 수 있었던 건 애초에 게임용으로 설계됐기 때문이다. 속도보다는 정확성을 중시하는 중앙처리장치(CPU)와 달리 그래픽 처리를 목적으로 만들어진 GPU는 연산을 동시다발적(병렬식)으로 처리할 수 있다. CPU가 복잡한 연산을 빠르게 처리한다면 GPU는 단순한 여러 데이터를 빠르게 처리한다고 볼 수 있다. AI 개발에는 많은 양의 연산 작업이 필요하기 때문에 단순 연산을 다중 처리하는 GPU가 효과적이다. 엔비디아는 게이밍 그래픽카드 지포스(GeForce) 시리즈로 오랜 기간 게임업계의 최강자로 군림했다. 왕좌를 지키기 위해 실감 나는 3D 그래픽 전달의 필수 능력 중 하나인 연산 처리 능력을 키우는 데 주력한 덕분에 지금과 같이 최고 수준의 GPU 개발 능력을 보유하게 됐다는 것이 업계 중론이다. 엔비디아의 이 같은 전략은 AI 부흥과 함께 맞아 들어가기 시작했다. 박영준 서울대 전기정보공학부 명예교수는 “인공지능을 활용하려면 수많은 연산을 동시에 실시해야 하는데, 이런 방식으로 결과값을 얻으려면 최소 수개월에서 길게는 1년 이상 시간이 필요하다”며 “엔비디아는 AI 계산 방식에 GPU를 적용해 연산 소요 시간을 2~3일로 줄여 냈다”고 설명했다.AI칩 넘어선 비장의 무기 이후 엔비디아는 AI 맞춤형 반도체 제작에 주력하기 시작한다. 실제로 지난해까지 최근 10년 동안 엔비디아 칩의 데이터 처리 속도는 1000배 가까이 향상됐다. 엔비디아는 AI 딥러닝을 위해 CPU의 ‘다재다능함’에 GPU의 연산 처리 능력을 덧붙인 ‘GPU의 범용 연산’(GPGPU)을 개발했다. 김명주 서울여대 정보보호학과 교수는 “CPU의 기능도 일부 병행할 수 있는 GPGPU가 개발되면서 인텔을 제치고 엔비디아의 본격적인 독주 체제가 만들어졌다”고 전했다. 엔비디아는 한 손에 ‘하드웨어 무기’ GPGPU를, 다른 한 손에 ‘소프트웨어 무기’에 해당하는 ‘CUDA’(쿠다)를 들고 본격적인 점유율 확대에 나섰다. AI와 관련한 여러 애플리케이션에서 GPU가 더 효율적으로 활용될 수 있는 소프트웨어 생태계를 만들겠다는 생각이다. 쿠다는 개발자들이 일반적으로 사용하는 프로그래밍 언어 C·C++·파이선 등을 GPU코드로 변환해 준다. GPU를 활용하기 위해 개발자들이 GPU 코드를 따로 배워야 하는 수고를 덜어 준 것이다. 이 같은 소프트웨어 생태계 조성에 힘입어 지금도 대부분의 AI 모델은 쿠다를 기반으로 개발되고 있다. 쿠다를 이용하는 개발자 수는 2020년 180만명에서 2023년 450만명으로 2배 넘게 늘었다. 사실상 엔비디아가 AI 생태계를 장악할 수 있는 원동력이 된 셈이다. 김 교수는 “다른 반도체 기업들도 노력 중이지만 새로운 헤게모니(주도권)을 구축하거나 극적으로 상황이 반전되지 않는 이상 독과점 체제는 이어질 것”이라고 밝혔다.엔비디아 질주 언제까지 최근 투자자들 사이에선 “엔비디아에 조금이라도 더 일찍 투자한 이들이 곧 승자”라는 말이 나온다. 부러움을 뜻하는 라틴어 ‘인비디아’(Invidia)에서 유래한 엔비디아라는 이름이 딱 들어맞는 대목이다. 엔비디아의 성장세는 여전히 가파르다. 2019년 최저 31달러를 찍었던 엔비디아는 1분기 실적 발표가 있었던 지난달 23일 사상 처음으로 1000달러를 돌파했다. 5년 만에 주가가 30배 이상 뛰어올랐다. 지난달 30일엔 장중 한때 1158달러까지 치솟기도 했다. 자연스레 국내 시장에 미치는 영향도 커지고 있다. 삼성전자를 중심으로 한 반도체 업계에 대한 의존도가 높았던 한국 경제가 또 한번 ‘반도체 공화국’의 면모를 확인하는 듯한 모습이다. 지난달 28일엔 최근 4년간 ‘서학개미’(해외 증시에 투자하는 개인투자자)의 주식 보유액 1위 자리를 굳건히 지켜 왔던 테슬라를 제치고 서학개미 최고 관심 종목으로 등극하기도 했다. 국내 증시 시총 1, 2위인 삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아 관련 소식에 웃었다 울었다를 반복 중이다. 국내 증시 엔비디아 최고 수혜주 중 하나로 꼽히는 SK하이닉스는 지난달 29일 장중 한때 20만 9000원을 터치하며 52주 만에 신고가를 경신했다. GPU에 방대한 데이터를 전달하는 데 필요한 고대역폭메모리(HBM3E) 독점적 공급이 주가 상승을 이끌었다. 반면 삼성전자는 지난달 24일 HBM이 엔비디아의 납품 테스트를 아직 통과하지 못했다는 소식이 전해지면서 전 거래일보다 3.07% 급락한 바 있다. 증권가는 엔비디아의 잠재력과 성장 가능성을 인정하면서도 조건 없는 맹신은 지양해야 한다고 입을 모은다. 가파른 상승을 이어 온 엔비디아의 단기 고점이 어느 수준에서 형성될 것인지 가늠하기 쉽지 않다는 이유에서다. 강대석 유안타증권 연구원은 “하반기에도 AI에 대한 관심은 강할 것으로 예상되지만 엔비디아의 실적이 점점 높아지는 눈높이에 언제까지 부응할 수 있을지는 지켜봐야 할 것”이라고 말했다. 미국 증시에서 엔비디아를 향한 쏠림 현상은 심화돼 있다. 올해 S&P500 시가총액은 총 4조 5000억 달러가 늘었는데 이 중 35%인 1조 6000억 달러를 엔비디아가 차지했다. 지난주 국내에서도 엔비디아는 테슬라를 제치고 국내 투자자들이 가장 많이 보유한 해외 주식 1위로 등극했다. 김석환 미래에셋증권 연구원은 “AI 열풍이 끊이지 않았는데도 지난해 8월과 10월 사이, 올해 4월 등 미국의 장기금리가 높아질 때마다 가격 조정을 받아 왔다. 최근 미국의 10년물 국채 등 금리 상승이 지속되면서 지나치게 쏠려 있는 엔비디아가 파급을 받을 우려가 커졌다”고 밝혔다.

우크라이나 전쟁의 향방과는 관련 없이 서방의 강력한 제재로 인해 러시아 IT 산업의 미래는 극히 어두워졌다는 것이 일반적인 평가입니다. 구소련 시절부터 IT 분야에서 서방에 크게 뒤처진 데다, 구소련 붕괴 이후 러시아 경제가 회복될 때도 석유와 천연가스처럼 풍부한 자원을 통해 경제를 성장시켜 반도체 같은 IT 산업은 크게 낙후되었기 때문입니다. 따라서 우크라이나 침공 후 서방의 강력한 제재로 반도체 수입이 중단되자 러시아 정부는 부랴부랴 자체 반도체 산업을 키우기 위해 노력하고 있습니다. 러시아에는 앙스트렘(Angstrem)이나 미크론(Mikron) 같은 자체 반도체 생산 기업이 있기는 하지만, 이들은 서방에서 들여온 장비를 이용해 90nm에서 250nm 같은 오래된 공정 제품밖에 생산할 수 없어 이제까지 수입해 온 반도체를 대체 생산하기에는 턱없이 부족합니다. 그러나 2년 전 러시아 정부는 2030년까지 4200억 루블(6조 4000억원)을 투자해 28nm 공정 팹을 확보한다는 야심 찬 계획을 발표했습니다. 삼성전자, TSMC, 인텔이 2-3nm 팹을 건설하거나 양산하는 점을 생각하면 계획대로 된다고 해도 서방보다 크게 뒤처진 셈이지만, 강력한 제재에도 굴하지 않고 자체 IT 인프라를 갖추겠다고 선언한 것입니다. 다만 러시아는 광학리소그래피 장치처럼 반도체를 만드는 데 필요한 핵심 장비 제조 기술이 없어 실현 가능성에 대해서는 많은 의구심이 있었습니다. 최근 러시아 산업 통상부의 바실리 쉬파크 차관은 타스 통신과의 인터뷰에서 러시아의 첫 리소그래피 장치가 모스크바 북서쪽에 있는 젤레노그라드에서 테스트 중이라고 언급했습니다. 참고로 젤레노그라드는 러시아 반도체 생산기업 미크론의 주요 생산 시설이 있는 곳으로 러시아의 실리콘 밸리로 불리는 도시입니다. 다만 이 리소그래피 장치는 최신 반도체 공정과는 거리가 먼 350nm 공정 장비입니다. 350nm 공정은 인텔이 1995-1997년 사이 펜티엄 MMX, 펜티엄 프로, 펜티엄 II 프로세서를 제조하는 데 사용했으며 비슷한 시기에 AMD K6 프로세서도 350nm 공정에서 양산됐습니다. 따라서 테스트를 통과해 실제 팹을 건설할 수 있다고 해도 거의 30년이나 오래된 기술인 셈입니다. 누가 이 장치를 만들었고 어떻게 연구를 진행하고 있는지에 대해서는 아무 언급이 없었지만, 과거 방식을 생각하면 기존에 수입한 리소그래피 장비 중 현재는 사용하지 않는 구형 장비를 분해한 후 이를 카피해서 복제품을 만들었을 가능성이 있습니다. 사실 과거 구소련의 CPU들이 대개 이런 역설계 방식으로 만들어졌고 현재 러시아가 생산하는 엘브루스 같은 토종 x86 CPU 역시 미국 기업의 기술에 기반해 만들어졌습니다. 아무튼 현재 러시아 미크론도 90nm에서 250nm 팹을 지니고 있는 만큼 당장 350nm 리소그래피 장치가 큰 이득을 제공할 것 같지는 않습니다. 다만 더 미세한 공정에 도전하기 위한 기초 기술을 제공할 수 있습니다. 이번에 350nm 리소그래피 장비 테스트에 성공한다면 다음엔 250nm 같은 더 현실적인 미세 공정에 도전할 것으로 보입니다. 러시아의 반도체 자력갱생 노력은 역설적으로 글로벌 경제 시대에 혼자서 독자 생존이 어렵다는 점을 보여주고 있습니다. IT 산업 역시 글로벌 경제의 분업에 따라 여러 나라의 협력으로 발전하고 있기 때문입니다. 예를 들어 우리나라는 네덜란드의 ASML이 만든 리소그래피 장치를 수입해 반도체 팹을 건설하고 여기서 만들어진 메모리 반도체는 전 세계 컴퓨터와 스마트폰에 장착됩니다. 또 AMD와 인텔 CPU는 미국과 전 세계에 있는 팹에서 생산된 후 중국과 다른 나라에 있는 생산 공장에서 노트북 및 데스크톱 컴퓨터에 장착됩니다. 엔비디아의 GPU 역시 대만 TSMC에 의해 제조된 후 중국의 공장에서 그래픽 카드에 장착되어 전 세계로 팔려 나갑니다. 이런 글로벌 공급망에서 배제된 국가가 독립적으로 비슷한 수준의 생산 능력과 기술을 갖추는 일은 매우 어렵습니다. 이는 단지 IT 산업만의 이야기가 아니기 때문에 전쟁 이후 러시아 산업의 미래는 밝지 않아 보입니다.

엔비디아 주가가 연일 최고가를 갈아 치우고 있다. 올 1분기 호실적과 주식 분할 소식에 최고가를 찍었던 주가는 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 설립한 인공지능(AI) 스타트업의 대규모 자금 조달 소식에 1100달러를 넘어서며 신고가를 경신했다. 엔비디아의 견인으로 나스닥도 사상 처음 1만 7000선을 돌파했다. 28일(현지시간) 뉴욕 증시에서 엔비디아 주가는 전 거래일 대비 6.98% 오른 1139.01달러(약 153만원)에 거래를 마쳤다. 지난 22일 실적 발표 이후 시간 외 거래에서 주가가 1000달러를 넘어선 엔비디아는 이튿날 1000달러를 돌파하며 신고가를 쓴 데 이어 2거래일 만에 1100달러대까지 상승했다. 시가총액은 2조 8000억 달러를 넘어서며 시총 2위(2조 9130억 달러)인 애플과의 격차도 1120억 달러로 좁혔다. 시장에선 시총 3조 1983억 달러로 1위 자리를 지키고 있는 마이크로소프트(MS)를 뛰어넘을 거란 전망도 나온다. 엔비디아의 급등으로 기술주 중심으로 구성된 나스닥 지수는 이날 전 거래일 대비 0.59% 오른 1만 7019.88에 거래를 마쳤다. 이날 엔비디아 주가에는 일론 머스크의 AI 스타트업인 ‘xAI’의 대규모 투자 유치 소식이 호재로 작용했다. xAI는 전날 60억 달러(약 8조 1780억원) 규모의 투자 유치에 성공했다고 밝혔는데 조달한 자금의 상당 부분을 엔비디아 AI칩 구매에 사용할 거라는 소식에 엔비디아 주가가 급등했다. 지난해 3월 설립된 xAI는 같은 해 11월 자체 개발한 챗봇 ‘그록’을 출시했으며 올 초 업그레이드 버전인 ‘그록 1.5’를 내놨다. 그록 1.5는 오픈AI의 GPT-4 수준에 근접한 것으로 알려졌다. 머스크는 최근 ‘그록2’ 훈련에 엔비디아의 최신 칩 중 하나인 H100 그래픽처리장치(GPU) 약 2만개가 필요하다고 밝히기도 했다.생성형 AI를 상용화하려는 각 기업의 움직임이 19세기 ‘골드러시’에 비유되는 상황에서 엔비디아는 금을 찾는 이들에게 ‘곡괭이’와 ‘삽’을 파는 회사로 인식되고 있다. 고성능 컴퓨팅 인프라를 제공하는 엔비디아가 AI 모델을 선보이는 회사보다 더 안정적이고 지속적인 수익을 올릴 거란 판단에 투자금이 쏠리면서 주가가 급등세를 보이는 추세다. 국내에선 엔비디아 주가 상승의 최대 수혜주로 SK하이닉스가 꼽힌다. 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고 있는 SK하이닉스는 29일 장 초반 21만원까지 오르며 52주 신고가를 썼다. 미 CNBC에 따르면 미 투자은행 모건스탠리는 엔비디아 열풍에 가세할 7개 종목에 대만 TSMC와 함께 SK하이닉스를 포함했다. 모건스탠리는 SK하이닉스의 상승 잠재력을 33.3%로 봤다. 한편 엔비디아는 대만 남부 가오슝에 AI 연구개발(R&D) 센터를 추가 건립한다. 이날 공상시보 등 대만 언론에 따르면 엔비디아는 가오슝 아완 지역 소프트웨어 산업단지 내에 초고성능컴퓨터(HPC) 시스템을 구축할 것으로 보인다. 소식통은 엔비디아가 가오슝 소프트웨어 산업단지 내 훙하이 빌딩에 대만 최대 규모인 엔비디아의 HPC ‘타이베이 1’(Taipei-1)의 기계실 설치를 시작했다며 이곳에 앞으로 대만 내 두 번째 엔비디아 AI R&D 센터가 들어설 것이라고 밝혔다.

인공지능(AI) 반도체에 필수적으로 탑재되는 고대역폭메모리(HBM)가 반도체 업체의 기업 가치마저 쥐락펴락하고 있다. HBM 시장의 선두 주자인 SK하이닉스는 올 초 대비 시가총액이 1.4배 증가했다. 이 속도라면 ‘3년 내 시총 두 배’ 목표를 1~2년 안에 조기 달성할 수 있을 것으로 보인다. 아직 HBM ‘잭팟’이 터지지 않고 있는 삼성전자는 기대감 속에 주가가 올랐다가 ‘기다림의 시간’이 길어지면서 시총이 연초 수준으로 되돌아왔다. 26일 한국거래소에 따르면 SK하이닉스 시가총액은 144조 5813억원(지난 24일 종가 기준)으로 국내 상장사 중 2위다. 곽노정 SK하이닉스 최고경영자(CEO·사장)가 지난 1월 8일(현지시간) 가전·정보기술(IT) 전시회 ‘CES 2024’ 기자간담회에서 ‘3년 내 시가총액 200조원에 도전해 보려고 한다’는 목표를 처음 내걸었을 당시 시총이 99조 83억원이었는데 5개월도 안 돼 45조원 넘게 올랐다. 엔비디아에 HBM3를 사실상 독점 공급해 온 SK하이닉스는 지난 1월 HBM3E 8단 초기 양산을 시작하며 5세대 HBM의 주도권 경쟁에서 앞서 나갔다. 지난 3월 말 대규모 양산을 알리며 엔비디아에도 납품하기 시작했다. HBM은 데이터 학습·추론에 특화된 반도체인 AI 가속기에 그래픽처리장치(GPU)와 함께 탑재되는 핵심 부품이다. SK하이닉스 측은 “소비 전력, 열 제어 측면에서 최고 수준의 제품을 지속적으로 공급하겠다”며 자신감을 드러냈다. 이 회사는 HBM3E 12단 제품 양산 시점도 오는 3분기로 앞당기며 엔비디아의 차세대 AI 가속기에도 ‘메이드 인 SK’ 제품을 넣겠다는 의지를 불태우고 있다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM3E 12단 제품을 개발하며 5세대 HBM 이후 펼쳐지는 2라운드에서 주도권을 가져오겠다는 뜻을 밝혔지만 품질 검증에 시간이 걸리면서 기대감과 불안감이 공존하는 분위기다. 반도체 수장까지 바꾸며 돌파구 마련에 나섰으나 지난 24일 “삼성이 아직 엔비디아 테스트를 통과하지 못했다”는 외신 보도에 깜짝 놀란 외국인과 기관이 수천억원씩 주식을 팔아치우면서 주가가 하루 만에 3.07% 빠졌다. 24일 기준 삼성전자 시총은 453조 1065억원으로 지난 1월 8일 시총(456조 6884억원)보다 오히려 줄었다. 지난달 초 510조원을 넘보던 시총(4월 4일 509조 2225억원)과 비교하면 한 달여 만에 56조원이 증발했다. AI 스마트폰 ‘갤럭시 S24’ 시리즈, ‘비스포크 AI’로 모바일과 가전 사업이 모처럼 승승장구하는데도 HBM이 ‘블랙홀’처럼 모든 걸 삼켜 버리면서 주가도 고꾸라진 것이다. 주말이 지난 뒤 다시 장이 열리는 27일 주가는 시장이 얼마나 인내심을 가지는지를 보여 주는 가늠자다. 삼성전자는 “2분기 안에 HBM3E 12단 제품을 양산하겠다”며 승부수를 띄운 만큼 남은 시간이 길지는 않다. 늦어도 다음달 말 전에는 주도권 싸움에서 승기를 잡을 만한 뭔가를 보여 줘야 하는 상황이다. 그사이 파운드리(위탁생산) 분야에선 대만의 TSMC가 “올해 공장을 7개 추가 건설할 예정”이라고 밝히며 생산 역량 강화에 나섰고, 중국 SMIC도 파운드리 시장 점유율(5→6%)을 늘리며 삼성을 추격하고 있다. 출근 첫 주부터 시험대에 오른 전영현 삼성전자 DS부문장(부회장)이 어떤 묘수로 시장의 불안을 떨쳐 낼 수 있을지 주목된다.

인공지능(AI) 반도체에 필수적으로 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)가 내년 전 세계 D램 매출의 30% 이상을 차지할 것이란 전망이 나왔다. HBM 시장을 주도하고 있는 국내 반도체 기업 실적도 고가의 HBM 덕분에 빠르게 개선될 것으로 보인다. 7일 대만 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 HBM 판매 단가는 내년 5~10% 오를 것으로 예측됐다. 글로벌 D램 시장에서 HBM이 차지하는 비중(매출 기준)은 지난해 8%에서 올해 21%, 내년 30% 이상으로 크게 늘어날 전망이다. 트렌드포스는 “HBM의 판매 단가는 기존 D램의 몇 배, DDR(더블데이터레이트)5의 약 5배에 달한다”면서 “D램 전체 생산 능력이 제한돼 있어 공급업체들이 가격을 5~10% 인상했다”고 설명했다. 다만 현재 시장은 HBM 구매 업체들이 안정적이고 우수한 품질의 제품을 확보하기 위한 차원에서 가격 인상을 수용한 측면이 강하다. 앞으로는 공급 업체의 신뢰성, 공급 능력에 따라 HBM의 가격이 달라질 수 있다는 게 트렌스포스의 설명이다. 3분기 본격적으로 열리는 5세대 HBM(HBM3E) 시장에서 국내 업체들이 주도권을 잃지 않으면서도 수익성을 최대한 높이려면 수율(합격품 비율) 개선은 피할 수 없을 것으로 보인다. 지난해 4세대 HBM(HBM3) 시장에서 점유율 90% 이상을 차지한 SK하이닉스도 HBM3E 12단 제품을 놓고는 경쟁사인 삼성전자와 치열한 싸움이 불가피할 전망이다. HBM3E 12단 제품을 업계 최초로 개발해 기술력을 과시한 삼성전자는 AI 반도체 시장의 ‘큰손’인 엔비디아의 문을 두드리고 있다. 다음달 안에 HBM3E 12단 제품을 양산한다는 목표를 세우고 수율 향상을 위해 인력도 대거 투입했다. 엔비디아의 까다로운 품질 테스트를 통과한다면 고용량 HBM 시장에서 판을 뒤집을 수도 있다. 삼성전자가 올해 HBM 판매 수량의 3분의2 이상을 HBM3E로 채우겠다고 한 것도 이런 기대가 담긴 것으로 풀이된다. 이에 SK하이닉스는 이달 HBM3E 12단 샘플을 제공하고 양산 시점도 3분기로 앞당기면서 삼성에 주도권을 내주지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 내년부터는 6세대 HBM으로 불리는 HBM4를 둘러싼 경쟁도 치열할 것으로 보인다. SK하이닉스는 파운드리 1위 업체인 대만 TSMC와 손잡고 맞춤형 개발에 나서겠다는 전략이다. 이에 맞서 삼성전자는 차세대 HBM 개발을 위해 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 어드밴스트 패키징 사업 역량을 총동원하기로 했다. HBM을 이을 제품으로 떠오른 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 개발을 놓고도 두 업체 간 경쟁이 본격화됐다. CXL은 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·메모리 등을 효율적으로 사용하기 위해 만들어진 인터페이스다. 신도시에 만들어진 8차선 도로처럼 깔끔하게 정비돼 ‘병목 현상’ 없이 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 AI 시장의 핵심 기술로 주목받고 있다. 한편 이날 삼성전자 주가는 직전 거래일보다 4.77% 오른 8만 1300원, SK하이닉스는 3.70% 오른 17만 9600원에 마감했다.

차세대 인공지능(AI) 메모리 반도체인 6세대 고대역폭메모리 ‘HBM4’ 개발을 놓고 국내 업체 간 주도권 경쟁이 치열하다. 삼성전자는 자체 기술력, SK하이닉스는 파운드리(위탁생산) 1위인 대만 TSMC와의 협업으로 성능의 한계를 돌파한다는 전략이다. 2026년 HBM4 양산을 앞두고 두 업체가 얼마나 많은 고객사를 확보하느냐가 관건이 될 것으로 보인다. 21일 업계에 따르면 삼성전자는 지난 2월 D램 칩을 12단까지 쌓아 올린 5세대 HBM(HBM3E)을 가장 먼저 개발한 데 이어 HBM4에는 16단 기술을 도입한다는 계획이다. D램 칩을 수직으로 많이 쌓을수록 용량과 대역폭(메모리의 데이터 전송 속도)이 늘어난다. 대역폭이 높을수록 한번에 처리할 수 있는 데이터의 양이 많아지기 때문에 고성능 메모리를 요구하는 인공지능(AI) 반도체 업체로부터 선택받을 확률도 커진다. 다만 HBM 제품의 전체 두께는 고정돼 있는 상황에서 층수를 높이는 거라 조립 난도가 높아지고 열 저항이 커지는 문제가 발생한다. 메모리와 파운드리 역량을 결집해 차세대 HBM 전담팀을 구성한 삼성전자는 자체 기술력으로 이 한계를 극복하면서 수율을 극대화한다는 전략이다. 윤재윤 삼성전자 D램개발실 상무는 지난 18일 삼성전자 뉴스룸 인터뷰에서 16단 도입 계획을 밝히며 “HBM 칩 1개라도 불량이 발생하면 AI 서비스가 그 순간 멈출 수 있기 때문에 HBM의 품질을 완벽하게 보증할 수 있는 설계·테스트 기술을 확보하는 게 중요하다”고 강조했다. 이에 맞서 SK하이닉스는 파운드리 1위 업체인 대만 TSMC와의 협업 카드를 꺼내 들었다. SK하이닉스는 5세대 HBM까지는 자체 공정으로 HBM의 두뇌 역할을 하는 ‘베이스 다이’를 만들었는데, 6세대부터는 TSMC가 보유한 초미세 선단 공정을 활용한다는 것이다. 베이스 다이는 HBM 제품의 바닥 부분으로 그래픽처리장치(GPU)와 연결돼 HBM을 통제하는 역할을 한다. TSMC의 패키징 방식(CoWoS)과 SK하이닉스의 HBM 기술 결합을 최적화해 HBM 관련 고객사 요청에도 공동 대응한다는 방침이다. 업계에선 두 업체가 HBM 설계·생산부터 함께하면 맞춤형 설계 요구에 대응하기 수월해져 이들의 고객사인 엔비디아와의 공조 체제도 더 강화될 것으로 본다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “메모리와 파운드리 업체 간 협력은 (기존에) 없었던 모델”이라면서 “이러한 협업으로 SK하이닉스가 TSMC의 고객사까지 확보가 용이해졌다는 점은 주목할 만하다”고 말했다.

최근 글로벌 반도체 산업이 천문학적인 보조금 지급을 앞세운 ‘쩐의 전쟁’으로 격화하고 있는 가운데 우수 인재 유치를 위한 기업들의 노력도 확대되고 있다. 반도체 시장은 생성형 인공지능(AI)을 비롯한 AI 반도체 수요 급증에 따라 이를 연구·개발(R&D)할 인력 확보가 곧 기업 미래 경쟁력으로 꼽히면서 반도체·AI 분야에 강점을 보이는 주요 대학과 기업의 파트너십이 속속 이어지는 분위기다.AI 반도체 절대 강자로 꼽히는 미국 엔비디아는 미 조지아공과대학교와 협력해 AI 슈퍼컴퓨터 허브인 ‘AI 메이커스페이스’를 선보인다고 11일(현지시간) 밝혔다. 엔비디아와 조지아공대는 애초 이번 프로젝트를 학부생들이 활용할 수 있는 방향으로 개발에 착수했으나, AI 반도체와 AI 기술 전반이 급변하면서 조지아공대 전체 학생들의 AI 기술을 심화하고 차세대 AI 시스템 전문가 양성을 목표로 계획을 변경했다. 라힘 베야 조지아공대 학과장은 “AI 메이커스페이스의 출시는 조지아공대의 교육 혁신과 리더십의 또 다른 이정표다”라면서 “엔비디아의 첨단 기술과 전문성 덕분에 모든 수준의 학생들이 빠르게 진화하는 AI 분야에 기여하고 선도할 수 있는 길을 열었다”고 말했다. AI 메이커스페이스는 20개의 엔비디아 HGX H100 시스템으로 구동된다. 여기에는 고급 AI와 머신 러닝 작업을 지원하는 컴퓨팅 가속기 중 하나인 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU가 160개 탑재된다. 엔비디아 H100 GPU의 연산 성능은 조지아공대 5만여명의 학생이 22년 동안 수행해야 하는 곱셈 연산을 단 한 대로 1초 만에 해낼 수 있는 수준이다.고대역폭 메모리(HBM)를 비롯해 AI 반도체 기술 투자를 강화하고 있는 SK하이닉스가 첫 미국 생산기지 부지를 인디애나로 결정한 배경에는도 현지 고급 인력과의 협업 및 인재 확보라는 전략이 깔려있다. SK하이닉스는 지난 3일 인디애나 북서부 교육도시 웨스트라피엣에 38억 7000만 달러(약 5조 2200억원)를 들여 어드밴스드 패키징(첨단 후공정) 공장을 신설한다고 밝혔다. SK하이닉스는 반도체 등 첨단 공학 연구 분야에서 두각을 보이고 있는 퍼듀대와는 반도체 기술 연구·개발에 협력하기로 했다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장은 투자 협약식에서 “첨단 패키징 공장을 운영하려면 물리와 화학, 재료공학, 전자공학 분야 엔지니어 수백명이 필요하다”라면서 “최종 목표는 매우 명확하다. 미국에서 성공하려면 아주 좋은 엔지니어가 필요하다”라고 강조했다. 퍼듀대는 이미 수년 전 SK하이닉스의 요청을 받고 반도체 분야에 특화한 학부와 대학원, 자격증 프로그램 등을 운영해온 것으로 전해졌다.텍사스 오스틴 제1 파운드리(위탁생산) 공장에 이어 테일러에 제2파운드리 공장을 신설하고 있는 삼성전자는 텍사스 지역 대학 두 곳에 총 470만 달러를 투자해 인재 육성을 병행하고 있다. 삼성전자는 텍사스대(UT)와 A&M대학에 각각 370만 달러와 100만 달러를 투자해 반도체 교육 및 채용 프로그램, 학부생 장학금, 대학원생의 연구 프로그램 등을 지원하고 있다. 이밖에 애리조나주에 2개 공장을 짓고 있는 세계 최대 파운드리 기업 대만 TSMC는 반도체 인재 확보를 목적으로 애리조나 주립대와 협력하고 있고, 미국 종합 반도체 기업 인텔은 미국 내 11개 주 18개 이상의 지역 대학과 파트너십을 맺고 엔지니어 양성에 힘 쏟고 있다.

최근 IT 업계의 최대 화두는 AI입니다. 주요 프로세서 제조사와 빅테크들은 너도나도 AI 기반 서비스, 플랫폼, 하드웨어를 선보이면서 시장을 선점하기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 AI 하드웨어 시장에서는 초반부터 기세를 장악한 엔비디아의 강세가 계속 이어지고 있습니다. 인텔은 엔비디아의 AI GPU의 대항마로 가우디 AI 가속기를 내놓고 반전을 모색하고 있습니다. 하지만 이를 위해서는 AI 하드웨어만이 아니라 이 하드웨어를 사용하는 개발자와 개발 생태계가 필요합니다. 인텔의 비전 2024 행사에서는 차세대 AI 가속기인 가우디 3(Gaudi 3)의 공개와 함께 깜짝 손님으로 한국의 네이버가 초대됐습니다. 네이버는 가우디 2를 인텔 클라우드에서 테스트해 거대 언어 모델 (LLM) 성능을 검증하고 개발했습니다. 네이버 개발팀에 따르면 가우디 2는 전력 대 성능비가 우수하고 LLM에 강점을 지닌 AI 가속 하드웨어입니다. 네이버 클라우드와 인텔은 AI 공동연구센터(NICL, NAVER Cloud·Intel·Co-Lab)를 설립하고 카이스트, 서울대, 포스텍 등 국내 대학 및 스타트업과 함께 AI 생태계 구축에 나서기로 했습니다. 다만 가우디 2가 네이버의 AI 서비스에 바로 활용되는 것은 아닙니다. 가우디는 최근에야 시장에 합류한 신참으로 이미 시장에서 견고한 위치를 차지하고 있는 엔비디아 GPU처럼 바로 서비스에 투입할 만큼 생태계가 구축되어 있지 않습니다. 여기에 엔비디아가 계속해서 차세대 GPU를 개발하면서 경쟁자를 저 멀리 따돌리려고 하고 있기 때문에 이를 추격하기 위해서는 가우디 2의 상용화보다 후속 모델 개발에 집중해야 할 형편입니다. 따라서 이날 행사에서 인텔은 차세대 AI 가속기인 가우디 3를 공개하고 올해 하반기에 출시한다고 발표했습니다. 가우디 3는 TSMC의 5nm 공정으로 제조되며 128GB의 HBM2e 메모리를 탑재하고 있습니다. 트랜지스터 집적도를 비롯한 더 구체적인 정보는 공개하지 않았지만, 가우디 2와 비교해서 텐서 코어를 24개에서 64개로 늘리고 연산 능력도 865 TFLOPS에서 1835 TFLOPS로 두 배 이상 대폭 늘렸다는 것이 인텔의 설명입니다.비전 2024 행사에서 인텔은 가우디 3가 엔비디아의 H100보다 더 빠르다고 주장했습니다. 예를 들어 Llama2-13B 훈련 기준으로 1.7배 빠르고 GPT 3 – 175B에서는 1.5배 빠릅니다. 그리고 다른 AI 연산에서도 전력 대 성능비로 우위에 있다는 것이 인텔의 주장입니다. 하지만 이 주장이 맞다고 해도 인텔의 도전은 쉽지 않은 게 사실입니다. H100은 이제 출시된 지 2년이 지난 제품이고 엔비디아는 이미 그 후속작인 블랙웰 GPU를 공개했기 때문입니다. 블랙웰 B200의 AI 연산 능력은 FP 8 기준으로 4.5페타플롭스로 단순 수치만 봐도 가우디 3보다 몇 배 뛰어납니다. 여기에 AI 서비스 기업과 개발자들이 사용하기 쉬운 생태계가 이미 구축된 점은 엔비디아 AI 하드웨어의 넘볼 수 없는 장점입니다. 이런 점을 봤을 때 가우디 3가 시장에서 의미 있는 성과를 거둘 수 있을지는 아직 미지수입니다. 하지만 엔비디아의 AI 하드웨어가 공급 부족에 시달리는 점이 한 가지 변수가 될 수 있습니다. 공급난을 타개하기 위해 엔비디아 GPU 이외에 다른 대안에 눈을 돌리는 기업이 많아질 수 있기 때문입니다. 한국과 손잡은 인텔의 가우디 AI 가속기가 치열한 경쟁 속에서 자신의 입지를 확보할지, 아니면 경쟁에서 밀려나 사라질지는 아직 말하기 이릅니다. 하지만 발전 속도가 매우 빠르고 한 번 뒤처지면 따라잡기 어려운 IT 분야의 속성을 생각할 때 결론이 나오는 것은 먼 미래가 아닐 것으로 생각합니다.

삼성전자가 1분기 반도체 부문 선전에 힘입어 ‘깜짝 실적’을 내놓자 증권사들도 목표 주가를 상향 조정하고 있다. 실적 개선 흐름이 당분간 지속될 것이란 기대감을 반영한 것으로 보인다. 경쟁사에 비해 열세에 놓인 고대역폭메모리(HBM) 분야에서 얼마나, 빨리 만회할 수 있느냐가 향후 관전포인트다. 8일 업계에 따르면 삼성전자가 지난 5일 시장 예측치를 뛰어넘는 1분기 잠정 실적을 공시하자 증권사들도 목표 주가 수정에 나섰다. 9만원에서 11만원, 9만 4000원에서 11만 5000원으로 올려 잡은 증권사도 있었다. 목표 주가를 11만원으로 올린 IBK투자증권 김운호 연구원은 “반도체 가격 반등으로 수익성이 개선되고 있다”면서 “부진했던 HBM도 점차 가시권에 진입할 것으로 기대된다”고 했다. 목표 주가 11만 5000원을 제시한 한화투자증권의 김광진 연구원은 “메모리 중심의 실적 개선이 가속화할 것”이라고 전망했다. 실제 삼성전자는 8일 장 초반 8만 6000원까지 올라 52주 신고가를 갈아치웠다. 이후 등락을 거듭하다 직전 거래일(5일)과 똑같은 8만 4500원에 거래를 마쳤다. ‘11만 전자’를 바라보기에는 아직 갈 길이 먼 셈이다. 현재로선 삼성전자가 급성장하는 HBM 시장에서 주도권을 가져올 수 있을지가 관건이다. 생성형 인공지능(AI) 서비스 확대로 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 출하량이 급증하면서 HBM 시장은 2026년까지 급성장이 예상된다. 4세대 HBM 경쟁에서 밀리며 SK하이닉스에 주도권을 내준 삼성전자는 D램 칩을 12단까지 쌓은 HBM3E(5세대 HBM)를 올해 상반기 양산한다는 계획을 세워 두고 있다. AI 반도체 ‘큰손’인 엔비디아 등 고객사에도 샘플을 보냈다. 반도체 업계에선 엔비디아의 까다로운 검증 기준을 통과해야 하기 때문에 시간이 걸리겠지만 공급망을 다변화하는 방향으로 가지 않겠느냐는 전망도 나온다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2024’ 기간에 삼성전자 HBM에 대해 “기대가 크다”고 밝힌 뒤 부스를 방문해 HBM3E에 친필 사인을 남겼다. 송명섭 하이투자증권 연구원은 이날 보고서에서 “삼성전자의 12단 HBM3E에 대한 엔비디아의 인증은 2분기 내로 완료될 예정”이라며 “성공적인 통과 여부는 아직 미지수나 수율 등 HBM 제품 경쟁력이 지난해 대비 크게 개선되고 있는 것은 사실”이라고 했다.

“고대역폭메모리 테스트… 기대 커”삼성전자 제품 채택 가능성 언급5년내 인간 수준 AI 등장 전망도 ‘인공지능(AI) 반도체의 왕’으로 불리는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 19일(현지시간) “삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)를 테스트 중”이라면서 “삼성은 매우 비범한 기업”이라고 호감을 드러냈다. 그의 말 한마디에 삼성전자 주가는 6% 가까이 상승했다. 이날 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2024’에서 황 CEO는 전세계 미디어와 간담회를 갖고 이렇게 말했다. 엔비디아는 AI 고속 연산에 필수적인 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 기업으로 전 세계 AI칩 시장의 80% 이상을 독식한다. 이 때문에 세계 반도체 업계는 ‘엔비디아와 협력하느냐’ 여부에 따라 희비가 갈리고 있다. 엔비디아의 AI용 GPU 성능을 극대화하려면 HBM이 필수인데 현재 SK하이닉스가 엔비디아 필요량의 대부분을 공급하고 있다. 황 CEO는 ‘삼성전자 HBM을 사용하는가’라는 질문에 “아직 쓰지 않는다”면서도 “(엔비디아 GPU에 탑재 가능한지) 삼성 제품을 테스트하고 있으며 (채택에) 기대가 크다”고 밝혔다. 그러면서 “HBM은 매우 복잡하고 어려운, 기술적인 기적과도 같다. 그들은 겸손하다”며 삼성과 SK 모두 에둘러 치켜세웠다. 인간과 같은 수준의 범용인공지능(AGI)이 언제 나올 수 있을지에 대한 물음에는 “5년 이내에 등장할 것”으로 전망하면서도 “이 용어를 어떻게 정의하느냐에 따라 달라진다”고 말을 아꼈다. ‘젠슨 황 효과’ 덕분에 20일 코스피에서 삼성전자는 전일보다 5.63% 상승한 7만 6900원으로 장을 마쳤다.

‘인공지능(AI) 반도체의 왕’으로 불리는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 19일(현지시간) “삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)를 데스트 중”이라면서 “삼성은 매우 비범한 기업”이라고 호감을 드러냈다. 그의 말 한마디에 삼성전자 주가는 6% 가까이 상승했다. 이날 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2024’에서 황 CEO는 전 세계 미디어와 간담회를 갖고 이렇게 말했다. 엔비디아는 AI 고속 연산에 필수적인 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 기업으로, 전 세계 AI칩 시장의 80% 이상 독식한다. 이 때문에 세계 반도체 업계는 ‘엔비디아와 협력하느냐’ 여부에 따라 희비가 갈리고 있다. 엔비디아의 AI용 GPU 성능을 극대화하려면 HBM이 필수인데, 현재 SK하이닉스가 엔비디아 필요량의 대부분을 공급하고 있다. 황 CEO는 ‘삼성전자 HBM을 사용하는가’라는 질문에 “아직 쓰지 않는다”면서도 “(엔비디아 GPU에 탑재 가능한지) 삼성 제품을 테스트하고 있으며 (채택에) 기대가 크다”고 밝혔다. 그러면서 “HBM은 매우 복잡하고 어려운, 기술적인 기적과도 같다. 그들은 겸손하다”며 삼성과 SK 모두 에둘러 치켜세웠다. 인간과 같은 수준의 AGI(범용인공지능)가 언제 나올 수 있을지에 대한 물음에는 “5년 이내에 등장할 것”으로 전망하면서도 “이 용어를 어떻게 정의하느냐에 달라진다”고 말을 아꼈다. ‘젠슨 황 효과’ 덕분에 20일 코스피에서 삼성전자는 전일보다 5.63% 상승한 7만 6900원으로 장을 마쳤다.

엔비디아는 AI 시대에 가장 가치가 치솟은 기업입니다. 현재의 AI 기술 중 상당 부분이 이 회사가 만든 GPU에 의존하고 있기 때문입니다. 오래전부터 GPU의 병렬 연산을 위해 CUDA 코어와 소프트웨어를 공개했고 이를 AI 연산에 활용하는 생태계를 구축해 왔기 때문에 지금 와서 다른 회사의 하드웨어로 이를 대체하기 힘든 것이 현실입니다. 오랜 경쟁자인 AMD도 데이터 센터 GPU를 계속 공개하고 있고 인텔도 새로운 AI 시장 공략을 위해 GPU를 공개했지만, 시장을 먼저 선점한 엔비디아의 아성을 깨뜨리기는 쉽지 않습니다. 이런 상황에서 새로 공개한 블랙웰 GPU는 반도체 미세 공정의 한계를 극복하고 AI 연산 성능을 높여 누구도 따라잡기 쉽지 않은 경쟁력을 유지하려는 의도로 풀이됩니다. 블랙웰 GPU는 TSMC의 4nm 공정의 개량형인 4NP 공정으로 제조되었습니다. 3nm 공정을 적용하지 않은 이유는 확실치 않지만, 비용 및 공급 부족 등이 이유가 된 것으로 보입니다. 하지만 그런 만큼 트랜지스터 집적도를 전 세대인 호퍼 (Hopper)보다 더 높이기 힘든 상황입니다. 800억 개의 트랜지스터를 집적한 호퍼 H100 GPU는 4nm 공정에서 다이(die, 웨이퍼에서 잘라낸 반도체 칩) 면적이 814㎟에 달합니다. 이는 현재 반도체 제조 기술에서 이론적인 다이 크기의 한계치에 거의 근접한 것으로 더 크기를 늘리기 쉽지 않습니다. 따라서 블랙웰 B200은 두 개의 다이를 연결하는 방법으로 2080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 이런 접근법은 최근 점점 일반적인 추세가 되고 있습니다. 공정 미세화의 한계에 부딪힌 반도체 제조사들은 하나의 큰 칩 대신 여러 개의 작은 칩인 칩렛을 연결해 거대한 크기의 프로세서를 만들고 있습니다. 인텔, AMD, 애플이 모두 이 방법을 사용했고 이번에는 엔비디아도 이 방식을 적용해 트랜지스터 집적도를 대폭 늘렸습니다. 블랙웰 B200은 AI 연산에서 전 세대인 H100과 비교해서 최대 5배인 20페타플롭스의 성능을 지니고 있습니다. 물론 칩을 두 개 붙인 점을 생각하면 실제 성능은 2.5배라고 할 수 있는데, 실은 FP 8 연산의 절반 정도의 자원을 소모하는 FP 4 연산에서 그렇다는 이야기로 FP 8 기준으로 보면 AI 연산 능력은 절반 수준인 10페타플롭스가 최대입니다. 결국 칩 하나의 성능은 사실 1.25배 정도로 트랜지스터 수 증가를 생각하면 딱 그 정도의 성능 증가인 셈입니다. 하지만 그렇다고 해서 블랙웰이 아무 의미 없는 꼼수에 지나지 않는 것은 아닙니다. FP 4 연산만 해도 충분한 경우 AI 연산 속도를 크게 높일 수 있고 심지어 FP 4와 FP 8 연산의 중간을 원하는 고객을 위해 FP 6까지 지원하는 기능을 갖춰 더 유연한 AI 연산이 가능합니다. 그보다 더 중요한 점은 AI 경쟁이 격화되면서 어떤 비용을 치르더라도 남들보다 앞서기를 원하는 고객을 위해 성능을 높일 수 있는 다양한 옵션을 제공하고 있다는 것입니다.예를 들어 블랙웰은 기반 GB 200은 그레이스 슈퍼칩 CPU 한 개와 두 개의 B200 GPU를 하나로 묶어 최대 40페타플롭스의 AI 연산 능력을 갖고 있습니다. 물론 그만큼 비싸고 전력 소모도 엄청나지만, AI 개발에 사활을 걸고 있는 기업이 많아 오히려 수요 대비 공급이 부족할 것으로 예상됩니다. 그리고 이 경우 HBM의 수요가 크게 늘어 우리나라 메모리 업계에도 호재가 될 것입니다. B200 GPU는 24GB HBM3e를 8개나 탑재해 192GB의 메모리 용량을 갖고 있고 GB200는 그 두 배인 384GB의 HBM3e 메모리를 지니고 있기 때문입니다. 여기서 화룡점정을 찍는 것 같은 소식은 비용에 상관없이 최강의 성능이 요구하는 고객을 위한 서버 랙 시스템인 GB 200 NVL 72 노드입니다. 하나의 서버 랙에 두 개의 GB 200을 탑재한 서버 트레이 18 유닛을 쌓아서 총 72개의 B200 GPU를 장착한 시스템으로 강력한 대규모 AI 연산을 위한 슈퍼컴퓨터라고 할 수 있습니다. 다만 이 경우 엄청난 전력을 소모하기 때문에 공랭 쿨러 대신 수랭 쿨러를 사용해야 시스템 발열을 처리할 수 있습니다.그런데 이렇게 많은 프로세서를 사용해 대규모 연산 시스템을 구축하는 경우 데이터를 공유하고 작업을 분산하는 과정이 새로운 문제로 떠오르게 됩니다. 이 과정에서 병목현상이 생기면 전체 시스템의 성능이 크게 저하되는 것입니다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 아예 NVLINK 스위치라는 새로운 네트워크 전용 프로세서를 만들었습니다. 그리고 NVLINK 스위치 프로세서를 서버 트레이 하나에 두 개씩 넣어서 총 14.4TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 이런 트레이가 9개가 있기 때문에 GB 200 NVL 72 노드 한 개가 130TB/s에 달하는 거대한 프로세서 간 대역폭을 확보할 수 있습니다. 덕분에 갈수록 커지고 있는 대규모 AI 학습 데이터를 더 효과적으로 처리하고 학습을 빨리할 수 있게 됐습니다. 마지막으로 GB 200 NVL 72 노드를 여러 대 연결하면 엑사플롭스급 AI 슈퍼컴퓨터 구축이 가능합니다. 물론 비용도 에너지 소모량도 엄청나지만, 역시 수요는 충분할 것으로 예상됩니다. 블랙웰 GPU를 보면 AI 하드웨어가 본격적인 산업화 시대에 도달했다는 것을 알 수 있습니다. 과거 GPU는 게임용으로 많이 사용되었고 초기 AI 연산용 GPU도 이것과 크게 다르지 않았으나 최근 나오는 데이터 센터 GPU는 산업용 및 연구용으로 특화되어 관련 분야에 종사하는 사람이 아니라면 직접 한 번 보거나 다뤄보기 어려운 물건이 됐습니다. 블랙웰 GPU는 대규모 데이터 처리와 AI 연산에 적합한 데이터 센터 GPU로 AI 혁명을 한 단계 앞당길 제품이 될 것으로 보입니다.

SK하이닉스가 고대역폭 메모리(HBM) 5세대 신제품인 HBM3E D램을 세계 최초로 대규모 양산해 이달 말부터 제품 공급을 시작한다고 밝혔다. 미 반도체 기업인 엔비디아의 차세대 인공지능(AI)칩 ‘블랙웰’ 공개에 발맞춘 행보로 보인다. 19일 SK하이닉스는 초고성능 AI용 메모리 신제품인 HBM3E를 메모리 업체 중 가장 먼저 양산해 이달 말부터 납품을 시작한다고 밝혔다. 지난해 8월 HBM3E 개발을 알린 지 7개월 만이다. 고객사를 따로 밝히진 않았지만 세계 최대 반도체 회사인 엔비디아에 해당 제품을 공급할 전망이다.SK하이닉스에 따르면 HBM3E는 속도와 발열 제어 등 AI 메모리에 요구되는 모든 부문에서 세계 최고 성능을 갖췄다. 초당 최대 1.18테라바이트(TB)의 데이터를 처리하며 이는 풀고화질(FHD)급 영화(5GB) 230편 분량이 넘는 데이터를 1초 만에 처리하는 수준이다. SK하이닉스는 “HBM3에 이어 현존 D램 최고 성능이 구현된 HBM3E 역시 가장 먼저 고객에게 공급하게 됐다”면서 “HBM3E 양산도 성공적으로 진행해 AI 메모리 시장에서의 경쟁 우위를 이어 가겠다”고 강조했다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 끌어올린 고성능 메모리다. 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)-5세대(HBM3E) 순으로 개발되고 있으며 HBM3E는 HBM3의 확장 버전이다. 앞서 세계 D램 3위 업체인 마이크론 테크놀로지가 지난달 26일(현지시간) 올해 2분기 출시 예정인 엔비디아의 H200 그래픽처리장치(GPU)에 탑재될 HBM3E 양산을 시작했다고 발표했으나 실제 HBM3E 납품을 위한 대량 양산은 SK하이닉스가 처음인 것으로 알려졌다. 한편 HBM 시장은 현재까지 SK하이닉스와 삼성전자가 양분하고 있다. 대만 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스가 53%, 삼성전자 38%, 마이크론 9%로 추정된다. 올해 HBM3E 시장이 열리면서 경쟁이 치열해질 전망이다.

지난달 27일 산업통상자원부 제2차관 주재로 경기 용인 반도체 국가 첨단전략산업 특화단지 가동에 필요한 대규모 전력의 안정적 공급에 관한 TF가 발족됐다. 용인시 일대 3개 부지 총 약 13㎢의 광대한 면적에 조성될 반도체 특화단지에는 총 10GW(기가와트) 전력이 필요하다. 2036년까지 우선 필요한 3GW는 단지 내 LNG 발전소 신규 건설을 통해 공급하고 나머지 7GW는 2037년 이후 장거리 송전선로를 통해 공급할 계획이다. 반도체 산업은 고품질의 대전력이 필요한 대표적인 산업이다. 2021년 삼성전자가 사용한 전력은 184억㎾h로 이는 100만㎾, 즉 1GW 발전소 2.1기가 1년 내내 발전하는 전력량에 해당한다. 발전소 정비기간과 송전 손실 등을 고려하면 삼성전자만을 위해 3GW 정도의 발전 용량 즉 원전 3기 정도가 필요하다는 말이다. 나아가 정교한 반도체 제조 장비는 전력 주파수의 미세한 변동에도 오작동할 수 있으므로 고품질 전력이 필요하다. 전력의 품질은 주파수 변동 폭으로 결정되는데 우리나라 전력망은 허용 변동 폭인 ±0.2㎐보다 훨씬 작은 범위에서 안정적인 주파수를 유지해 왔다. 한국 반도체 산업이 세계적 수준으로 발전하는 데는 그동안 고품질 대전력을 저비용으로 공급했던 우리나라 전력 시스템 덕이 크다. 그 기저에 원자력이 있었음은 부정할 수 없는 사실이다. 인공지능(AI)이 급속도로 발전함에 따라 데이터센터의 메모리와 CPU, GPU 등 프로세서에 필요한 반도체 수요도 급증할 전망이다. 이를 위해서는 우수한 인력뿐만 아니라 고품질 전력의 확충이 필요하다. 2037년 이후 용인 반도체특화단지에 송전망을 통해 공급될 전력 7GW에는 호남 지방의 태양광과 해상풍력이 예정돼 있다. 이들 재생에너지 전력은 변동성이 크기에 안정화를 위해서는 대용량의 에너지저장장치(ESS) 설치가 필수적이다. 이런 저장장치의 운용비용은 발전비용보다 비쌀 수 있어 전력 비용이 커진다. 고비용 전력은 반도체 생산 단가의 상승을 초래해 경쟁력을 떨어뜨린다. 고품질 전력을 저비용으로 확충하려면 원자력 확대가 필수적이다. 2030년대 이후에는 탄소중립의 필요성과 AI의 본격적 활용에 따라 전력 수요가 현재 예상하는 수준보다 더 늘어날 수 있다. 이러한 전망은 안정적이고 저비용의 무탄소 대전력원인 원자력의 확대 필요성을 더욱 부각한다. 향후 원자력은 대형 원전뿐만 아니라 소형모듈원자로(SMR)를 통해 확대할 수가 있다. SMR은 수요지 인근에 설치할 수 있을 정도로 안전성이 높고, 모듈화를 통해 경제성을 확보할 수 있는 차세대 소형 원전이다. SMR을 적기에 활용하기 위해서는 현재 개발 중인 혁신형 SMR의 국내 실증을 조속히 추진해야 한다. 아울러 전력뿐만 아니라 공정열 공급 등 다양한 용도로 활용될 수 있고 조기 실물화가 가능한 다른 유형의 SMR 개발에도 적극적인 지원을 해야 한다. 주한규 한국원자력연구원 원장

생성형 인공지능(Gen AI)에 대한 글로벌 경쟁이 AI 반도체 수요 급증으로 이어지고 있다. 현재 AI 반도체 시장의 독보적인 리더는 미국의 반도체 회사 엔비디아다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하면서 엔비디아 시가총액은 2조 달러를 넘었다. 작년 6월 1조 달러를 넘어선 뒤 불과 9개월 만의 일이다. 엔비디아가 감당하지 못할 만큼 지구촌의 AI 반도체 수요가 폭증한 덕분이다. 최근 오픈AI가 텍스트로 동영상을 생성하는 소라 서비스를 예고했다. 현재의 챗GPT서비스에 비해 소라는 스케일이 다른 연산 수요를 일으키게 된다. 이 때문에 엔비디아 주가는 당분간 오를 수밖에 없다. 엔비디아 주가가 뛰면서 경쟁사 AMD의 주가도 따라 오르고 있다. 엔비디아 반도체가 많이 팔리면 중앙처리장치(CPU) 칩 수요도 올라가는데, 이 시장을 주도하는 기업이 인텔과 AMD인 것이다. 특히 AMD는 낙후된 자체의 반도체 생산 라인을 고집해 온 인텔과 달리 일찌감치 생산 파트를 매각하고 대만 반도체 위탁생산(파운드리) 기업 TSMC의 최신 공정을 사용해 왔다. 이 때문에 AMD의 가성비가 인텔에 비해 좋아 x86 기반의 CPU 시장 점유율을 높여 왔다. 엔비디아 수요가 증가하면 AMD 서버용 CPU 수요도 증가한다. 이에 더해 AMD가 엔비디아에 가장 근접한 GPU 제품을 출시하면서 시장 가치가 빠르게 오르고 있다. 사실 AI 반도체칩 설계 기술은 이제 대단한 기술은 아니다. AI 연산의 상당 부분을 차지하는 매트릭스 연산을 병렬적으로 처리하는 코어를 설계하고 이 코어 가까이에 처리할 데이터를 가능한 한 많이 올려놓을 고속 메모리를 배치하는 것이다. 모든 빅테크 회사들이 자체 AI 반도체를 이미 가지고 있다. 하지만 중요한 것은 다수의 이런 AI 반도체칩들 위에서 Gen AI 모델을 구동하는 소프트웨어다. 이 소프트웨어는 엔비디아가 2000년대부터 개발해 확산시킨 CUDA가 독보적이다. 이 CUDA 때문에 엔비디아가 독점에 가까운 95%의 시장 점유율을 가지는 것이다. 엔비디아 의존도가 큰 마이크로소프트와 메타 같은 회사들은 AMD 소프트웨어가 CUDA와 근접한 성능을 내도록 도와 왔다. AMD 주가가 빠르게 오르는 것은 AMD가 엔비디아에 근접한 성능을 낼 때가 가까워졌음을 의미한다. 한편 소프트뱅크가 90% 지분을 가진 ARM CPU는 인텔이나 AMD의 x86 CPU보다 같은 일을 할 때 전력이 적게 든다. 빅테크 클라우드 회사에는 x86에 비해 매력적인 솔루션이다. 엔비디아가 한때 인수하려 한 ARM의 주가가 오르는 이유이고, ARM 주식의 상당 부분을 보유한 소프트뱅크 주식이 오르는 이유다. 엔비디아, AMD, ARM CPU 대부분을 TSMC가 생산한다. 이 회사들의 칩 수요가 늘면 TSMC 주가도 오른다. TSMC는 시가총액 7000억 달러로 반도체 업계 2위가 됐다. TSMC의 수요가 늘면 반도체 장비 회사들의 수요도 늘어난다. ASML이 3823억 달러의 시가총액으로 반도체 업체 4위가 됐다. 그다음이 시가총액 3683억 달러의 삼성전자다. 그 뒤를 AMD가 3314억 달러의 시가총액으로 빠르게 올라오고 있다. SK하이닉스는 880억 달러로 17위다. 엔비디아는 20여년 전만 해도 게임용 GPU를 공급하는 회사에 불과했다. 그런 기업이 삼성전자 시총의 5배에 이르는 1위 반도체 회사가 된 것은 첫째는 생산을 해 주는 TSMC가 있었기 때문이고, 둘째는 소프트웨어의 중요성을 일찌감치 깨달아 게임 외에 CUDA를 개발해 퍼트린 것이다. 그다음은 Gen AI 시대가 올 것을 예상하고 과감한 기술 투자와 우수한 인재를 확보한 것이다. 모두 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황의 리더십 없이는 불가능한 일이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

GDDR은 이름처럼 그래픽 카드를 위해 만들어진 고속 메모리입니다. 초기 그래픽 카드는 일반 SDR, DDR 메모리를 사용했지만, 처리해야 하는 그래픽 데이터의 양이 갈수록 커지면서 PC용 메모리로는 감당하기 힘들어지자, GDDR이라는 새로운 규격을 만든 것입니다. GDDR 메모리가 본격 사용된 것은 2004년에 나온 엔비디아의 지포스(GeForce) FX 5700 울트라 그래픽 카드였습니다. 이 그래픽 카드는 GDDR2 메모리를 탑재한 시험작이었습니다. 그 다음 지포스 6800 울트라에 GDDR3가 사용되면서 본격적인 GDDR 메모리 시대가 열렸습니다. GDDR 메모리는 본래 DDR2, DDR3 메모리에 기반한 고속 메모리로 데이터가 지날 수 있는 통로를 여러 개 만들고 각각의 통로의 속도를 더 빠르게 만든 것이 특징입니다. 다만 그렇기 때문에 DDR 메모리보다 가격이 비싸고 전력 소모가 큰 단점도 지니고 있습니다. 일반 컴퓨터에서 DDR 계열 메모리 대신 GDDR 메모리를 사용하지 않는 이유입니다. 시스템 메모리는 속도 못지않게 용량도 중요하고 전력 소모와 발열이 너무 커서도 안 되기 때문에 DDR 계열 메모리 정도면 적당합니다. 하지만 GPU의 경우 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 GDDR 계열 메모리로도 충분하지 않다는 지적이 나왔습니다. 이를 대체하기 위해 개발된 메모리가 바로 HBM입니다. HBM는 여러 층으로 메모리를 쌓고 더 극단적으로 많은 통로를 만들어 속도와 용량 두 마리 토끼를 잡은 차세대 메모리입니다. 따라서 GDDR 메모리의 한계를 극복하고 차세대 그래픽 메모리가 되리라는 기대가 상당했습니다. 하지만 가격은 잡지 못했다는 게 문제였습니다.HBM을 최초로 적용한 그래픽 카드는 사실 AMD의 라데온 R9 퓨리 X입니다. 피지 GPU에 1세대 HBM 메모리 4GB를 달고 당시로는 상당히 빠른 512GB/s의 대역폭을 확보했습니다. 하지만 당시 기준으로 너무 비싼 649달러의 가격이 발목을 잡았습니다. 값비싼 HBM를 탑재하고도 성능은 경쟁사인 엔비디아의 지포스를 능가하지 못했기 때문에 한동안 HBM 메모리는 널리 쓰이지 못했습니다. HBM이 본격적으로 빛을 보게 된 것은 AI 붐과 함께 데이터 센터용 GPU에 대규모로 공급된 이후입니다. 2022년 19억 달러 수준에 불과했던 HBM 시장 규모는 2023년에는 40억 달러로 급증했고 2027년에는 330억 달러로 폭증할 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 이렇게 시장 규모가 커지고 규모의 경제를 달성할 수 있게 되면 HBM이 가격 경쟁력을 지니게 되면서 서버용 GPU나 CPU를 넘어 GDDR 메모리의 주요 소비처인 콘솔 게임기나 일반 소비자용 그래픽 카드에 다시 탑재될 수 있는 가능성이 열리게 됩니다. 하지만 GDDR 메모리 역시 진화를 거듭하면서 성능이 높아지고 있어 당장 큰 변화가 없을 가능성이 높습니다. 현재 사용되는 GDDR 메모리의 최신 버전은 GDDR6X입니다. 하지만 삼성전자는 이미 작년에 GDDR7 개발을 완료했습니다. 그리고 메모리 표준을 정하는 JEDEC은 최근 GDDR7 규격을 확정했습니다. GDDR7 메모리의 최대 속도는 48Gbps로 GDDR6X의 두 배입니다. 덕분에 메모리 하나의 대역폭도 192GB/s로 두 배 높아졌습니다. 256비트 메모리 인터페이스라면 총 1.5TB/s, 384비트 메모리 인터페이스에서는 2.3TB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. H100 같은 서버용 GPU보다는 낮지만, 게임이나 AI 연산용의 일반 고성능 그래픽 카드에는 충분한 대역폭을 확보할 수 있습니다. 다만 초기 등장할 GDDR7 메모리는 이전과 마찬가지로 규격에서 허용하는 최대 속도보다 다소 느릴 것입니다. 작년 삼성전자가 개발한 GDDR7 역시 32Gbps의 스펙을 지니고 있습니다. 하지만 이는 RTX 3080에 사용된 19Gbps의 GDDR6X 메모리나 RTX 4080 Super에 사용된 23Gbps GDDR6X 메모리보다 훨씬 빠른 것입니다. 여러 층으로 메모리를 쌓아 올리고 이를 관통하는 TSV라는 통로를 여러 개 뚫은 후 인터포저라는 별도의 통로를 통해 GPU나 CPU에 연결해야 하는 HBM는 속도와 용량에서 GDDR 메모리를 몇 배 앞설 순 있지만 여전히 가격도 몇 배 앞서게 됩니다. 기존 DDR 계열 메모리처럼 생산하고 정착할 수 있는 GDDR 메모리는 HBM의 가격이 지금보다 현저하게 떨어지지 않는 이상 시장에서 살아남게 될 것입니다. 다만 일부에서 예측하는 것처럼 HBM 시장 규모가 급격히 커지고 규모의 경제에 의해 가격이 내려가면 상황이 바뀔 수도 있습니다. 지금처럼 메모리 대역폭과 가격에 따라 DDR – GDDR - HBM의 3층 구조가 앞으로도 이어질지 아니면 HBM이 메모리의 대세가 될지 미래가 주목됩니다.