인공지능(AI) 인프라 전문 기업 명인이노가 초소형 AI 슈퍼컴퓨터 MSI EdgeXpert를 국내 시장에 출시했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 엔비디아 DGX Spark를 기반으로 만들어졌으며, 올해 5월 대만에서 열린 ‘컴퓨텍스2025’에서 공개돼 글로벌 관심을 모았다. 16일 명인이노에 따르면 MSI EdgeXpert는 가로·세로 15cm, 높이 5cm 정도로 손바닥 위에 올려둘 수 있을 만큼 작고 가볍다. 무게도 1.2kg에 불과해 개발자가 직접 들고 다니며 AI 시연을 할 수 있을 정도다. 작은 크기와 달리 성능은 고성능 서버급이다. 제품에는 엔비디아 그레이스 CPU와 엔비디아 블랙웰 GPU가 결합된 최신 칩셋이 탑재돼 있어 복잡한 AI 모델도 빠르게 처리할 수 있다. 특히 데이터 전송 속도가 기존 방식보다 최대 5배 빠른 기술이 적용돼 대규모 언어 모델(LLM) 구동에 최적화돼 있다. 개발 환경을 구축하는 과정도 간편하다. MSI EdgeXpert는 하드웨어뿐 아니라 운영체제와 필수 소프트웨어가 모두 포함된 ‘올인원’ 제품으로, 별도 설정 없이 전원을 켜자마자 바로 AI 개발과 모델 실험을 시작할 수 있다. 128GB의 메모리와 1TB 또는 4TB의 저장공간을 제공하며, 초고속 인터넷 포트와 USB-C 단자, Wi-Fi 7 무선 네트워크까지 지원한다. 작은 크기에도 불구하고 성능은 대형 장비에 뒤지지 않는다. EdgeXpert 한 대로 최대 2000억개의 파라미터를 가진 대형 AI 모델을 실행할 수 있으며, 두 대를 연결하면 4000억개가 넘는 모델도 구동 가능하다. 이는 현재 상용화된 AI 개발 장비 중에서도 높은 수준이다. 제품 가격은 1TB 모델이 480만 원, 4TB 모델이 630만 원이다. 명인이노는 국내 최대 IT 쇼핑몰인 컴퓨존과 함께 사전 예약 이벤트를 진행하며, 구매자에게 적립금 또는 전용 케이블을 증정한다. 권기범 명인이노 이사는 “이제는 거대한 서버실이 없어도 손바닥만 한 기기로 AI 개발을 할 수 있는 시대가 왔다”며 “기업, 공공기관, 교육기관 등 다양한 현장에서 AI 개발 환경을 한층 손쉽게 구축할 수 있을 것”이라고 말했다.

영업이익 2022년 2분기 이후 최대반도체 부문 6조, 실적 개선 이끌어SK하이닉스 넘어 메모리 1위 탈환 엔비디아 HBM 공급 땐 실적 개선9월 반도체 수출액 역대 최고 기록 삼성전자가 올해 3분기 시장 전망치를 훌쩍 뛰어넘는 12조원대의 영업이익을 기록했다. 매출도 역대 최대다. 한동안 부진했던 반도체 사업이 되살아나면서 전체 실적을 끌어올렸다. 인공지능(AI) 시장 확대에 힘입어 메모리 반도체가 슈퍼사이클(장기 호황기)에 진입했다는 평가가 나온다. 삼성전자는 올해 3분기 영업이익(연결 기준)이 12조 1000억원으로, 지난해 같은 기간보다 31.8% 증가한 것으로 잠정 집계됐다고 14일 공시했다. 직전 2분기(4조 6800억원)와 비교하면 158.6% 증가했다. 이는 2022년 2분기(14조 1000억원) 이후 3년여 만에 최대치다. 매출은 86조원으로, 분기 기준 역대 최대를 기록했다. 과거 최대 분기 매출이었던 지난해 3분기(79조 1000억원) 대비 8.7% 늘었으며 직전 분기(74조 1400억원)보다 15.3% 증가했다. 이러한 ‘깜짝 실적’에는 반도체 실적 반등이 크게 작용했다. 이날 부문별 실적은 공개되지 않았지만, 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문에서 적어도 6조원가량의 영업이익을 냈을 것으로 시장은 관측했다. 지난 2분기 DS 부문은 1조원 수준의 재고 자산 평가손실 충당금, 낸드플래시 시장 불황, 파운드리(반도체 위탁생산) 사업의 적자 누적 등으로 영업이익이 4000억원대로 쪼그라들었다. 하지만 3분기 들어 D램 가격이 오르고 고대역폭메모리(HBM) 출하량이 증가하면서 실적이 반등했다. 글로벌 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 삼성전자는 3분기 낸드플래시를 포함한 전체 메모리 시장에서 194억 달러(약 27조 7600억원)의 매출을 기록하며 한 분기 만에 SK하이닉스를 제치고 글로벌 메모리 시장 1위를 탈환했다. HBM 점유율도 확대될 전망이다. 엔비디아와 HBM3E 공급이 초읽기에 들어간 가운데 HBM4 공급을 위한 인증 작업도 진행 중이다. 삼성전자가 HBM3E 12단을 사실상 독점 공급하던 AMD가 최근 오픈AI와 대규모 그래픽처리장치(GPU) 공급 계약을 맺으면서 삼성전자의 HBM 출하량이 확대될 것이란 기대가 나온다. 박재근 한양대 융합전자공학부 교수는 “AI 분야가 계속 성장함에 따라 반도체 슈퍼사이클도 한동안 이어질 것”이라고 말했다. 시장에선 삼성전자가 3분기를 기점으로 실적 반등의 계기를 마련했다는 평가다. 다만 미중 무역 갈등으로 인한 글로벌 통상 환경의 불확실성은 리스크 요인으로 남아 있다. 또 미국이 반도체에 대한 고율의 품목관세를 예고한 가운데 우리나라에 15% 최혜국 대우가 적용될지도 미지수다. 이러한 가운데 반도체 수출은 8월에 이어 두 달 연속 역대 최대 수출액을 기록했다. 과학기술정보통신부에 따르면 지난달 반도체 수출액은 166억 2000만 달러로, 지난해 9월 대비 21.9% 증가했다. 한아름 한국무역협회 수석연구원은 “반도체에 관세를 부과했을 때 그 영향이 정보기술(IT) 기업 등 미국 내 수요처로 전가될 우려가 있어 미 상무부에서도 신중하게 검토할 것”이라고 말했다. 삼성전자 주가는 이날 오전 장중 9만 6000원까지 올랐으나 미중 갈등 우려가 불거지면서 전일 종가 대비 1.82% 하락한 9만 1600원으로 마감했다.

인텔이 애리조나에 위치한 팹 52(Fab 52)에서 차세대 반도체 공정인 18A 공정의 양산을 시작했다고 발표했습니다. 18A 공정은 인텔의 첫 2nm 급 공정입니다. 본래 20A에서 도입하기로 했던 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 기술인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술(BSPDN)인 파워비아(PowerVia)를 18A에서 적용할 예정입니다. 리본펫 기술은 트랜지스터를 더 작게 만들어도 제 성능을 낼 수 있게 도와주고 파워비아 기술은 전선 배치를 단순화시켜 트랜지스터 밀도를 높이면서 저항을 줄여 성능을 높일 수 있습니다. 인텔에 따르면 파워비아 하나만으로도 트랜지스터 밀도를 10% 높이고 저항은 30%나 줄여 전력 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 여기에 최신 EUV 리소그래피 공정을 도입했기 때문에 18A 공정은 인텔의 이전 공정보다 트랜지스터 밀도와 성능 모두 크게 개선되었을 것을 기대됩니다. 18A가 인텔이 주장한 것처럼 성능을 크게 높일 수 있을지 검증하는 첫 무대는 노트북 CPU인 팬서 레이크(Panther Lake)가 될 예정입니다. 인텔이 함께 공개한 내용에 따르면 팬서 레이크는 크게 세 가지 버전으로 출시됩니다. 8코어(4P+4E) CPU와 4코어 GPU, 16코어 CPU(4P+8E+4LPE) CPU와 4코어 GPU, 그리고 16코어 CPU(4P+8E+4LPE)와 12코어 GPU가 그것입니다. 이 가운데 CPU 부분은 인텔 18A 공정으로 제조되고 나머지는 인텔 3과 TSMC 공정을 이용합니다. CPU 타일을 구성하는 고성능 코어(P-코어)의 코드네임은 쿠거 코브(Cougar Cove)이고 고효율 코어(E-코어)의 코드네임은 다크몬트(Darkmont)인데, 여기에 전력 소모를 더 줄인 저전력 다크몬트 E코어(LPE)까지 총 세 가지 형태의 코어를 탑재해 상황에 따라 초저전력부터 고성능까지 다양한 대응이 가능합니다. 인텔이 공개한 슬라이드를 보면 팬서 레이크는 특히 전력 절감 효과가 뛰어납니다. 이전 세대인 루나 레이크 및 애로우 레이크 H와 비교해서 싱글 스레드 성능은 같은 전력 소모에서 10% 정도 높아진 수준이나 같은 성능을 기준으로 했을 때는 최대 40%의 전력을 절감할 수 있습니다. 멀티 스레드의 경우에는 전력 소모에서 전 세대 대비 50%의 성능 향상, 혹은 같은 성능에서 30% 전력 효율 향상이 있습니다. 이는 코어 숫자가 늘어나고 저전력 고효율 코어를 추가한 덕분으로 보입니다. 또 앞서 말한 것처럼 18A 미세공정과 파워비아를 통한 저항 감소도 크게 작용한 수치로 보입니다. 팬서 레이크에서 독특한 부분 중 하나는 Xe3 내장 그래픽의 구성입니다. 4코어 버전과 12코어 버전이 있는데, 과거 루나 레이크가 8코어 혹은 7코어였던 것과 비교해서 큰 변화로 버전에 따른 성능 차이가 클 것으로 예상됩니다. Xe3 내장 그래픽은 전 세대보다 성능을 더 높여 루나 레이크보다 50% 정도 성능이 높아졌다고 했는데, 12코어 기준이라면 코어 한 개의 성능은 이전세대와 큰 차이가 없다는 뜻이 됩니다. 이 경우 4코어 버전의 게임 성능은 낮을 것으로 예상됩니다. 이런 점을 감안하면 아마도 4코어 GPU 모델은 가격을 낮춘 보급형으로 생각되고 8코어 CPU + 4코어 GPU는 태블릿처럼 얇고 가벼운 제품에 들어가는 저전력 모델로 추정됩니다. 주력 모델은 고성능 제품인 16코어 CPU + 12코어 GPU가 될 것으로 예상되는데, 특이한 점은 LPDDR5x 9600만 지원한다는 것입니다. 다른 모델은 기존의 노트북용 DDR5 메모리도 지원할 수 있는 것과 대조적입니다. LPDDR5x 9600처럼 빠른 고성능 메모리만 사용하는 이유는 12코어 Xe3 GPU가 필요한 대역폭을 원활하게 확보하기 위한 것으로 생각됩니다. 고성능 GPU일수록 빠른 메모리가 필요하기 때문입니다. 여기에 12코어 Xe3 GPU는 16MB의 대용량 L2 캐시를 탑재해 고성능 연산에 필요한 메모리를 확보했습니다. 따라서 내장 그래픽임에도 높은 성능을 낼 수 있을 것으로 예상됩니다. 또 다른 특징은 AI를 이용해서 여러 개의 프레임을 생성하는 멀티 프레임 생성(MPG) 기능으로 인텔이 공개한 슬라이드를 보면 아마도 x3(하나의 프레임을 3배로 늘려 속도를 3배처럼 높이는 방식) 멀티 프레임 생성이 가능한 것으로 보입니다. 다만 인텔 AI 기술인 XeSS는 엔비디아의 DLSS처럼 지원되는 게임이 많지 않는다는 것이 단점입니다. 이날 공개된 내용만 보면 인텔 팬서 레이크는 충분한 경쟁력을 지닌 차세대 프로세서로 생각됩니다. 그리고 만약 예정대로 18A 공정으로 CPU 타일을 원활하게 공급할 수 있다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심도 상당 부분 덜어낼 수 있을 것으로 생각됩니다. 다만 그렇지 못하다면 인텔의 미래는 매우 어두워질 것입니다. 과연 어떤 쪽으로 결론이 날지는 내년 초 팬서 레이크가 실제 공개되면 알 수 있을 것입니다.

삼성·SK, 수백조원대 규모 공급전 세계 HBM 생산능력 2배 수준‘스타게이트 프로젝트’ 참여키로전남에 AI 데이터센터 설립 협력 삼성과 SK그룹이 챗GPT 개발사 오픈AI의 ‘스타게이트’ 프로젝트에 참여해 월 최대 웨이퍼 90만장 규모의 고대역폭 메모리(HBM) 공급 파트너로 나선다. 두 그룹은 오픈AI와 서남권에 인공지능(AI) 데이터센터를 짓는 데도 협력하기로 했다. 1일 방한한 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 최태원 SK그룹 회장, 이재용 삼성전자 회장과 잇따라 회동하고 이러한 내용의 파트너십을 구축했다. 삼성과 SK그룹은 오픈AI의 전략적 파트너로서 오픈AI를 중심으로 글로벌 AI 핵심 인프라를 구축하는 스타게이트 프로젝트에 참여한다. 스타게이트는 지난 1월 오픈AI와 미국 소프트웨어 및 클라우드 기업 오라클, 일본 투자회사 소프트뱅크가 함께 4년간 5000억 달러(약 703조원)를 투자하기로 한 데이터 건설 프로젝트다. 우선 삼성전자와 SK하이닉스는 이날 각각 오픈AI와 메모리 공급 의향서(LOI)를 체결하고 D램 웨이퍼 기준 월 최대 90만장 규모에 달하는 HBM 공급 파트너로 참여하기로 했다. 이는 전 세계 HBM 생산능력의 2배가 넘는 수준으로, 계약이 실현되면 한국 메모리 반도체는 향후 수년간 수백조원의 초대형 수출 물량을 확보할 것으로 기대된다. 오픈AI가 삼성전자와 SK하이닉스를 공급 파트너로 선택한 것은 두 기업이 메모리 반도체, 특히 HBM 분야에서 세계적 경쟁력을 갖고 있기 때문이다. SK하이닉스는 HBM 시장에서 기술력과 점유율이 글로벌 선두를 달리고 있고, 삼성전자는 전통적으로 D램 전체 시장에서 1위를 유지하며 자체 파운드리 및 메모리 일괄생산 시스템(턴키)을 갖춘 유일한 기업이다. 올트먼 CEO는 자사 블로그를 통해 관련 소식을 전하며 “한국은 훌륭한 기술 인재와 세계적 수준의 인프라, 강력한 정부 지원, 활발한 AI 생태계 등 AI 글로벌 리더가 될 모든 요소를 갖추고 있다”고 평가했다. 삼성전자 관계자는 “오픈AI가 메모리 솔루션 수급에 어려움을 겪지 않도록 지원할 방침”이라며 “패키징 기술, 메모리·시스템 반도체의 융복합 기술 측면에서도 오픈AI에 차별화된 솔루션을 제공할 수 있다”고 설명했다. SK하이닉스 관계자도 “오픈AI의 HBM 공급 요청에 적기 대응할 수 있는 생산 체제를 구축할 예정”이라며 “오픈AI의 AI 가속기(GPU) 확보 전략 실현에 적극 협력하겠다”고 밝혔다. 삼성과 SK그룹은 오픈AI와 함께 스타게이트 프로젝트를 위한 대규모 AI 데이터센터를 설립하는 데도 협력하기로 했다. 울산 AI 데이터센터 구축에 이은 대규모 AI 데이터센터는 아시아 지역 허브로서 지속 가능한 협력의 기반이 될 것으로 기대된다. 구체적으로 SK텔레콤은 이날 오픈AI와 양해각서(MOU)를 체결하고 서남권(전남)에 오픈AI 전용 AI 데이터센터 공동 구축에 나선다고 밝혔다. SK텔레콤은 지난 8월 아마존웹서비스(AWS)와도 손잡고 울산에 7조원 규모의 AI 데이터센터 구축을 진행하고 있다. AI 데이터센터를 기반으로 한 양사 협력은 기업과 소비자 간 거래(B2C)·기업과 기업 간 거래(B2B)에서 다양한 AI 활용 사례를 발굴하는 동시에 차세대 컴퓨팅과 데이터센터 솔루션의 시범 운용으로까지 이어질 전망이다. 이를 발판으로 한국은 세계 최고 수준의 통신·전력 인프라와 반도체 기술, 풍부한 AI 수요를 바탕으로 글로벌 AI 혁신의 테스트베드로 거듭날 것이라는 기대가 나온다. 이날 올트먼 CEO와 만난 최 회장은 “메모리 반도체부터 데이터센터까지 아우르는 SK의 통합 AI 인프라 역량을 이번 파트너십에 집중해 글로벌 AI 인프라 혁신과 대한민국의 국가 AI 경쟁력 강화에 적극 나설 것”이라고 말했다. 삼성SDS도 첨단 데이터센터 기술을 기반으로 AI 데이터센터 설계·구축·운영 분야에서 협력한다. 삼성SDS는 국내 최초로 오픈AI의 기업용 서비스를 판매하고 기술을 지원할 수 있는 리셀러 파트너십을 체결해 국내 기업들이 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈 서비스를 사용할 수 있도록 지원할 예정이라고 밝혔다. 삼성물산과 삼성중공업은 플로팅 데이터센터 공동 개발을 위해 협력한다. 플로팅 데이터센터는 바다 위에 설치하는 첨단 데이터센터로, 육지에 데이터센터를 설치하는 것보다 공간 제약이 적어 열냉각 비용 및 탄소 배출량을 줄일 수 있다. 삼성물산과 삼성중공업은 독자 기술을 바탕으로 ▲플로팅 데이터센터 ▲부유식 발전설비 ▲관제센터 개발을 추진할 예정이라고 밝혔다. 삼성은 미래 AI 경쟁력 제고를 위해 대규모 연구개발(R&D) 투자, 선제적 국내외 시설 투자, 국내외 우수 인재 육성과 유치도 지속할 방침이라고 밝혔다. 이재명 대통령은 이날 용산 대통령실에서 올트먼 CEO를 접견하며 오픈AI와 삼성전자·SK하이닉스 간 파트너십 관련해 금산분리 규제 완화를 검토할 수 있다고 밝혔다. 이 대통령은 “대규모 투자가 예상되고, 막대한 투자 재원이 조달돼야 한다”면서 “독점의 폐해가 없다는 안전장치가 마련된 범위 내에서 금산분리 규제를 완화하는 방안을 검토할 수 있다”고 밝혔다고 김용범 정책실장이 전했다. 아울러 김 실장은 “150조원 규모의 국민성장펀드도 스타게이트와 같은 메가 프로젝트에 투자하는 방안을 검토하고 있다”고 밝혔다. 과학기술정보통신부도 이날 오픈AI와 AI 분야 협력 MOU를 체결했다. 오픈AI는 지역균형발전을 위한 한국 정부의 정책 방향에 깊이 공감하면서 한국의 파트너 기업들과 함께 전남, 포항에 대규모 데이터센터 구축을 추진키로 했다.

퀄컴은 통신 및 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 시장의 강자로 오랜 세월 명성을 떨쳐 왔지만, 오래전부터 PC 시장에 눈독을 들여왔습니다. 2023년 등장한 스냅드래곤 X 엘리트는 그런 노력의 결정판으로 태블릿 및 스마트폰 AP을 좀 개량한 수준이 아니라 완전히 노트북 시장을 노리고 근본적으로 다시 설계한 고성능 프로세서였습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 자체 개발한 고성능 ARM 코어인 오라이언(Oryon) 코어 12개와 최대 4.6TFLOPS의 연산 능력을 지닌 아드레노(Adreno) 내장 GPU, 46TOPS(INT4 기준)의 연산 능력을 지닌 헥사곤 NPU 등을 지니고 있었습니다. 스펙으로 보면 인텔의 모바일 코어 시리즈나 AMD의 라이젠 모바일, 애플의 M 시리즈에 크게 뒤지지 않을 성능이지만, 노트북에 사용하기에는 운영체제(OS)가 최대 걸림돌이었습니다. 윈도우 OS는 x86에 최적화되어 있어 x86이 아닌 ARM CPU로 구동할 경우 많은 애플리케이션을 직접 돌리지 못하고 에뮬레이션이라는 단계를 통해 구동해야 했습니다. 그러다 보니 안되는 것도 많고 되더라도 속도가 느린 문제점이 있었습니다. 스냅드래곤 X 엘리트는 성능만 대폭 높인 게 아니라 이런 문제를 극복하기 위해 마이크로소프트와 긴밀한 협력을 통해 호환성을 대폭 끌어 올렸습니다. 스냅드래곤 X 엘리트를 탑재한 마이크로소프트의 서피스 프로와 랩탑은 이전과는 다른 성능을 보여주면서 호평을 받았습니다. 퀄컴은 올해 2세대 제품인 스냅드래곤 X2 엘리트를 선보이면서 노트북 시장에 대한 공략을 강화하고 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트는 코어 숫자를 18개까지 늘리면서 CPU 성능을 상당히 강화했습니다. 다만 동일한 코어 12개를 넣었던 전작과 달리 12개의 프라임 코어(고성능)와 6개의 퍼포먼스 코어(저전력)를 탑재해 상황에 맞춰 고성능과 저전력으로 사용할 수 있게 했습니다. 프라임 코어의 경우 부스트 클럭을 5.0GHz까지 높이고 기본 클럭도 4.4GHz로 높여 전작보다 각각 0.7GHz, 0.6GHz 높아졌습니다. CPU 성능에 중요한 캐시 메모리도 43MB에서 53MB로 더 늘렸습니다. 덕분에 스냅드레곤 X2 엘리트는 X 엘리트와 비교해 싱글과 멀티 코어 성능이 각각 39%와 50% 정도 크게 높아졌습니다. 이렇게 늘어난 코어를 뒷받침하기 위해서인지 스냅드래곤 X2 엘리트는 메모리 대역폭도 크게 높였습니다. X2 엘리트는 128비트 인터페이스에서 LPDDR5X-9523를 사용해 152GB/s의 대역폭을 제공하고 X2 엘리트 익스트림은 192비트 인터페이스도 지원해 228GB/s까지 대역폭을 높일 수 있습니다. 이는 모바일 CPU로는 최고 수준이라고 할 수 있습니다. 물론 이렇게 늘어난 대역폭은 고성능 GPU가 제 성능을 뽑아내는 데도 중요합니다. GPU는 아드레노 X2-90과 X2-85를 사용하는데, 구체적인 스펙에 대한 언급은 클럭(1.85GHz와 1.7GHz) 정도 외에는 없습니다. 다만 GPU 성능은 전작 대비 50% 높아지고 같은 성능에서 전력 소모는 43%나 줄였다는 게 퀄컴의 설명입니다. 하지만 문제는 역시 호환성입니다. ARM 윈도우 버전에서 네이티브로 구동하는 경우 스냅드래곤 X 엘리트도 인텔 아크 내장 그래픽과 견줄 만한 성능을 보여줬지만, 상당수 게임은 에뮬레이션을 통해 구동해야 합니다. 이 경우 성능이 1/10 수준에 불과하거나 아예 안되는 경우도 있습니다. 윈도우는 기본적으로 x86 아키텍처 CPU를 기반으로 개발되었기 때문에 애플리케이션이나 게임 역시 x86 기반입니다. ARM 윈도우는 애플의 맥 OS보다도 훨씬 기기 숫자가 적기 때문에 게임 개발사 입장에서 이를 지원하기 위해 추가적인 비용을 투자해 ARM 윈도우 버전을 개발한다는 것은 아직은 흔치 않은 일입니다. 그런 만큼 게임이나 다른 그래픽 도구를 사용해야 하는 경우라면 스냅드래곤 탑재 노트북 구매는 신중히 결정해야 합니다. 다만 ARM 윈도우에도 장점은 있습니다. 모바일 기술에 특화되어 있다 보니 전력 효율과 배터리 수명이 뛰어난 편입니다. 배터리 성능은 사실 최근 나오는 x86 모바일 CPU도 크게 개선되긴 했지만, 모바일 통신 부분에서는 여전히 퀄컴만의 장점이 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트 제품들은 모두 Wi-Fi 7과 블루투스 5.4를 지원하고 스냅드래곤 X75 5G 모뎀을 탑재해 5G 통신망을 좀 더 쉽게 이용할 수 있습니다. 스냅드래곤 X2 엘리트의 또 다른 장점은 새로운 헥사곤 NPU가 현재 모바일 CPU 가운데서 최고 수준인 80TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다는 것입니다. 따라서 마이크로소프트의 코파일럿 AI 기능을 자주 사용하는 경우 더 빠르고 원활한 작동을 기대할 수 있습니다. 종합하면 스냅드래곤 X2 엘리트는 이전보다 강력해진 성능으로 현재 있는 x86 기반 모바일 CPU나 애플 M3, M4와 경쟁이 가능한 것은 물론 앞으로 등장할 경쟁자의 신제품에도 충분히 대응할 수 있는 모바일 CPU로 보입니다. 윈도우 ARM을 어느 정도 안착시켰다는 평가를 받는 스냅드래곤 X 엘리트에 이어 후속작인 스냅드래곤 X2 엘리트가 윈도우 ARM를 더 널리 보급할 수 있을지 시장에서의 반응이 주목됩니다.

최태원 회장 “AI·DT 내재화 속도감 있게 추진해야”SK하이닉스, 세계 최초 HBM4 양산 체제 구축SKT·SKB, 글로벌 방송·미디어 혁신상 수상 SK그룹이 ‘혁신경영’을 내세우며 AI 중심의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 ‘AI 일상화’ 기조에 맞춰 경영진과 현장 구성원 전반에 걸쳐 AI 내재화 교육을 강화하는 한편, SK하이닉스의 세계 최초 HBM4 양산, SK텔레콤·SK브로드밴드의 글로벌 혁신상 수상 등 계열사별 성과도 잇따르고 있다. 그룹 차원의 학습과 현장 혁신이 맞물리면서 AI·반도체 혁신을 동시에 진전시키는 모습이다. 최태원 SK그룹 회장 “모든 구성원의 AI 일상화 필요”25일 SK그룹에 따르면 최 회장은 제조업 경쟁력 확보를 위한 AI 혁신의 필요성을 거듭 강조해왔다. 그는 “AI·DT 기술을 속도감 있게 내재화해야 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다”며 “구성원 개개인이 AI를 친숙하게 다루고 활용할 때 비로소 혁신과 성공이 가능하다”고 말했다. 이에 따라 SK그룹은 ‘모든 리더와 구성원의 AI 일상화’를 목표로 교육 과정을 확대하고 있다. 이달부터 다음달까지 4회에 걸쳐 진행되는 ‘AI 리더십 프로그램’에는 주요 계열사 CEO와 CFO, CHO 등 C레벨 임원 100여명이 참여한다. 단순 강의를 넘어 생성형 AI 실습을 포함해 실제 경영 현장에서 활용할 수 있도록 설계됐다. 교육은 사내 교육 플랫폼 ‘마이써니’(mySUNI) 주도로 진행된다. 2020년 출범한 마이써니는 지금까지 1만명 넘는 임직원에게 AI 개념 이해, 활용 스킬, 최신 툴 적용 과정을 제공해 왔다. 임원·팀장 대상 리더 과정은 물론, ‘AI 프론티어’ 인재를 선발해 현장 혁신을 주도하는 핵심 인력을 육성하는 것도 특징이다. SK하이닉스, HBM4 세계 최초 양산SK하이닉스는 초고성능 AI용 메모리 신제품 ‘HBM4’ 개발을 완료하고 세계 최초로 양산 체제를 구축했다. HBM4는 AI 인프라 성능과 에너지 효율을 동시에 끌어올린 차세대 메모리로, 업계 기술 난제를 해결할 핵심 제품으로 평가된다. HBM4는 데이터 전송 통로(I·O)를 2048개로 늘려 대역폭을 두 배 확대했고, 전력 효율은 40% 이상 개선했다. 이를 고객 시스템에 적용할 경우 AI 서비스 성능을 최대 69% 향상할 수 있어 데이터 병목 현상을 해소하는 동시에 데이터센터 전력 비용 절감 효과도 기대된다. AI 수요 폭증으로 고대역폭 메모리 수요가 급증하는 가운데 SK하이닉스의 HBM4 양산은 글로벌 AI 메모리 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 전환점이 될 전망이다. SKT·SKB, 글로벌 미디어 혁신상 수상SK텔레콤과 SK브로드밴드는 세계 최대 방송·미디어 전시회인 IBC 2025에서 ‘이노베이션 어워드’를 수상했다. 지난 14일(현지시간) 네덜란드 암스테르담에서 열린 시상식에서 SKT는 자체 개발한 ‘NPU 기반 실시간 UHD 업스케일링 기술’을 Btv에 적용해 전력 절감을 실현한 성과로 환경·지속가능성 부문 수상의 영예를 안았다. 이번 기술은 SKT의 AI 기반 미디어 솔루션 ‘슈퍼노바’(SUPERNOVA)를 활용한 것으로, 기존 GPU 방식 대비 전력 소비를 80% 절감하면서도 동등한 화질 개선 성능을 확보했다. 실제로 지난 2월부터 SK브로드밴드 Btv SPOTV 채널에 적용돼 7개월간 안정적인 성능을 입증했다. 이 기술이 글로벌 방송사 5%에만 도입돼도 연간 5만t 이상의 탄소 배출을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 방송 업계의 탄소중립 달성에 실질적으로 기여할 수 있는 사례라는 점에서 의미가 크다는 평가다. SK텔레콤 관계자는 “슈퍼노바의 기술적 우수성과 확장성이 입증된 만큼 앞으로 VOD와 실시간 방송을 아우르는 종합 AI 미디어 솔루션으로 고도화할 계획”이라고 밝혔다.

엔비디아가 인텔에 50억 달러(약 7조원)의 지분 투자를 결정하면서 반도체 업계가 요동치고 있습니다. 이 소식에 인텔 주가는 30% 가까이 급등한 반면, 경쟁사인 AMD 주가는 약세를 면치 못했습니다. 두 거대 기업의 깜짝 동맹이 어떤 결과물을 만들어낼지에 대한 다양한 예측이 나오고 있습니다. 내장 그래픽: 엔비디아의 지포스 GPU가 인텔 CPU 속으로? 두 회사가 협력하면 가장 먼저 예상되는 분야는 내장 그래픽입니다. 현재 인텔은 아크(Arc)라는 소비자용 그래픽 프로세서(GPU) 제품군을 보유하고 있습니다. 인텔은 과거 독립 그래픽 카드 시장에서 철수한 뒤 내장 그래픽에 집중해왔지만, 오랜 기간 ‘그래픽 감속기’라는 오명을 쓸 만큼 성능이 매우 낮았습니다. 이후 인텔은 AMD 출신의 라자 코두리를 영입하며 내장 그래픽 성능을 대폭 개선한 아크 시리즈를 선보였습니다. 그 결과 인텔 내장 그래픽은 라데온 내장 그래픽과 견줄 만큼 향상되었으나, 독립 그래픽 카드 시장에서는 1% 미만의 점유율로 고전을 면치 못하고 있습니다. 만약 엔비디아의 지포스 그래픽이 인텔 CPU와 통합된다면, 내장 그래픽의 중요성이 큰 노트북 및 미니 PC 시장에서 강력한 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 이론적으로 어려운 일이 아닙니다. 이미 2017년 인텔은 AMD와 협력해 라데온 GPU를 하나의 패키지로 통합한 카비 레이크G를 출시한 바 있습니다. 당시 HBM2 메모리를 탑재한 라데온 RX Vega M GH GPU를 CPU와 EMIB 방식으로 묶어 크기를 줄였습니다. 현재 인텔 CPU는 타일 방식으로 만들어지기 때문에 외부에서 제작된 GPU 타일을 연결하는 일이 더욱 용이해졌습니다. 따라서 예상보다 이른 시일 내에 결과물이 나올 가능성도 있습니다. 다만 엔비디아가 현재 판매 중인 RTX 50 시리즈 GPU에 영향을 주지 않기 위해 성능이 낮은 엔트리 레벨 GPU를 통합할 가능성이 높습니다. 고성능 GPU는 별도 메모리가 필요하지만, 비용 절감을 위해 CPU와 메모리를 공유하는 제품이 가장 유력하게 점쳐집니다. 이 경우 인텔 아크 그래픽의 미래는 어떻게 될까요? 상당한 적자를 기록 중인 독립 그래픽 부문은 정리되고, 내장 그래픽은 보급형 제품군으로 남는 것이 가장 현실적인 시나리오입니다. 소비자가 비용을 더 지불하고 지포스 내장 제품을 선택하는 한편, 아크 GPU를 내장한 더 저렴한 제품을 찾는 수요도 있을 것이기 때문입니다. 서버 시장: CPU와 GPU가 결합된 새로운 솔루션 서버 부문에서는 CPU와 GPU를 결합한 제품군이 유력한 후보입니다. 엔비디아는 블랙웰 GPU에 자체 ARM 서버 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 결합해 사용하고 있지만, 데이터센터 시장에서는 여전히 x86 생태계가 훨씬 큰 비중을 차지하고 있습니다. 따라서 x86 CPU와 결합한 제품을 고려할 수 있으며, 이 경우 경쟁사인 AMD의 에픽 프로세서보다 인텔의 제온 프로세서가 더 적합한 파트너입니다. 다만, 이 협력은 인텔의 자체 AI 가속기인 가우디와 AI GPU 쇼어스의 미래를 더욱 불확실하게 만들 것으로 보입니다. 인텔 가우디 AI 가속기는 시장 판매가 미미한 수준이며, 야심작이었던 팔콘 쇼어스 AI GPU는 이미 취소되었습니다. 후속작인 재규어 쇼어스를 시장에 출시하겠다고 밝혔지만, 성능이 낮은 인텔 GPU에 대한 수요가 거의 없어 성공 가능성은 희박해 보입니다. 역설적으로, 인텔의 AI GPU 개발이 난관에 부딪히면서 오히려 엔비디아와의 협업 가능성은 높아졌습니다. 서로 경쟁 관계에 놓일 가능성이 낮아졌기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 인텔이 향후 자신들의 사업 영역을 침범할 가능성이 적다고 판단할 수 있습니다. 파운드리 협력: TSMC와 인텔, 그 사이의 선택은? 마지막으로 흥미로운 질문은 엔비디아가 인텔 파운드리를 이용할 것인지에 대한 것입니다. 외신 보도에 따르면 이번 투자 계획에서 파운드리 계약은 포함되지 않은 것으로 보입니다. 엔비디아는 오랜 고객사인 TSMC에 대한 의존도가 높고 파운드리를 변경할 경우 프로세서 설계부터 다시 검증해야 하기 때문에 갑작스럽게 인텔 파운드리를 이용할 가능성은 낮습니다. 하지만 인텔 18A(1.8㎚) 공정의 수율이 안정되고 가격이 합리적이라면 완전히 가능성을 배제할 순 없을 것입니다. 엔비디아의 인텔 투자가 반도체 업계에 어떤 변화를 불러일으킬지는 아직 미지수입니다. ‘찻잔 속의 태풍’으로 끝날지, 아니면 반도체 산업을 재편할 중대한 시발점이 될지 앞으로의 결과가 주목됩니다.

엔비디아가 인텔에 50억 달러(약 7조원)의 지분 투자를 결정하면서 반도체 업계가 요동치고 있습니다. 이 소식에 인텔 주가는 30% 가까이 급등한 반면, 경쟁사인 AMD 주가는 약세를 면치 못했습니다. 두 거대 기업의 깜짝 동맹이 어떤 결과물을 만들어낼지에 대한 다양한 예측이 나오고 있습니다. 내장 그래픽: 엔비디아의 지포스 GPU가 인텔 CPU 속으로? 두 회사가 협력하면 가장 먼저 예상되는 분야는 내장 그래픽입니다. 현재 인텔은 아크(Arc)라는 소비자용 그래픽 프로세서(GPU) 제품군을 보유하고 있습니다. 인텔은 과거 독립 그래픽 카드 시장에서 철수한 뒤 내장 그래픽에 집중해왔지만, 오랜 기간 ‘그래픽 감속기’라는 오명을 쓸 만큼 성능이 매우 낮았습니다. 이후 인텔은 AMD 출신의 라자 코두리를 영입하며 내장 그래픽 성능을 대폭 개선한 아크 시리즈를 선보였습니다. 그 결과 인텔 내장 그래픽은 라데온 내장 그래픽과 견줄 만큼 향상되었으나, 독립 그래픽 카드 시장에서는 1% 미만의 점유율로 고전을 면치 못하고 있습니다. 만약 엔비디아의 지포스 그래픽이 인텔 CPU와 통합된다면, 내장 그래픽의 중요성이 큰 노트북 및 미니 PC 시장에서 강력한 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 이론적으로 어려운 일이 아닙니다. 이미 2017년 인텔은 AMD와 협력해 라데온 GPU를 하나의 패키지로 통합한 카비 레이크G를 출시한 바 있습니다. 당시 HBM2 메모리를 탑재한 라데온 RX Vega M GH GPU를 CPU와 EMIB 방식으로 묶어 크기를 줄였습니다. 현재 인텔 CPU는 타일 방식으로 만들어지기 때문에 외부에서 제작된 GPU 타일을 연결하는 일이 더욱 용이해졌습니다. 따라서 예상보다 이른 시일 내에 결과물이 나올 가능성도 있습니다. 다만 엔비디아가 현재 판매 중인 RTX 50 시리즈 GPU에 영향을 주지 않기 위해 성능이 낮은 엔트리 레벨 GPU를 통합할 가능성이 높습니다. 고성능 GPU는 별도 메모리가 필요하지만, 비용 절감을 위해 CPU와 메모리를 공유하는 제품이 가장 유력하게 점쳐집니다. 이 경우 인텔 아크 그래픽의 미래는 어떻게 될까요? 상당한 적자를 기록 중인 독립 그래픽 부문은 정리되고, 내장 그래픽은 보급형 제품군으로 남는 것이 가장 현실적인 시나리오입니다. 소비자가 비용을 더 지불하고 지포스 내장 제품을 선택하는 한편, 아크 GPU를 내장한 더 저렴한 제품을 찾는 수요도 있을 것이기 때문입니다. 서버 시장: CPU와 GPU가 결합된 새로운 솔루션 서버 부문에서는 CPU와 GPU를 결합한 제품군이 유력한 후보입니다. 엔비디아는 블랙웰 GPU에 자체 ARM 서버 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 결합해 사용하고 있지만, 데이터센터 시장에서는 여전히 x86 생태계가 훨씬 큰 비중을 차지하고 있습니다. 따라서 x86 CPU와 결합한 제품을 고려할 수 있으며, 이 경우 경쟁사인 AMD의 에픽 프로세서보다 인텔의 제온 프로세서가 더 적합한 파트너입니다. 다만, 이 협력은 인텔의 자체 AI 가속기인 가우디와 AI GPU 쇼어스의 미래를 더욱 불확실하게 만들 것으로 보입니다. 인텔 가우디 AI 가속기는 시장 판매가 미미한 수준이며, 야심작이었던 팔콘 쇼어스 AI GPU는 이미 취소되었습니다. 후속작인 재규어 쇼어스를 시장에 출시하겠다고 밝혔지만, 성능이 낮은 인텔 GPU에 대한 수요가 거의 없어 성공 가능성은 희박해 보입니다. 역설적으로, 인텔의 AI GPU 개발이 난관에 부딪히면서 오히려 엔비디아와의 협업 가능성은 높아졌습니다. 서로 경쟁 관계에 놓일 가능성이 낮아졌기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 인텔이 향후 자신들의 사업 영역을 침범할 가능성이 적다고 판단할 수 있습니다. 파운드리 협력: TSMC와 인텔, 그 사이의 선택은? 마지막으로 흥미로운 질문은 엔비디아가 인텔 파운드리를 이용할 것인지에 대한 것입니다. 외신 보도에 따르면 이번 투자 계획에서 파운드리 계약은 포함되지 않은 것으로 보입니다. 엔비디아는 오랜 고객사인 TSMC에 대한 의존도가 높고 파운드리를 변경할 경우 프로세서 설계부터 다시 검증해야 하기 때문에 갑작스럽게 인텔 파운드리를 이용할 가능성은 낮습니다. 하지만 인텔 18A(1.8㎚) 공정의 수율이 안정되고 가격이 합리적이라면 완전히 가능성을 배제할 순 없을 것입니다. 엔비디아의 인텔 투자가 반도체 업계에 어떤 변화를 불러일으킬지는 아직 미지수입니다. ‘찻잔 속의 태풍’으로 끝날지, 아니면 반도체 산업을 재편할 중대한 시발점이 될지 앞으로의 결과가 주목됩니다.

SK, 공정기술 추가 적용해 장점 확보삼성, 집적도와 속도 높인 샘플 출하차세대 고대역폭메모리(HBM4)를 둘러싼 글로벌 경쟁이 본격화된다. SK하이닉스가 세계 최초로 6세대인 HBM4 양산 체제를 구축한 가운데 삼성전자는 초미세 공정을 앞세워 반전을 노린다. 14일 업계에 따르면 SK하이닉스는 2013년 세계 최초로 HBM을 개발한 뒤 칩을 세로로 뚫어 전기적으로 연결하는 실리콘관통전극(TSV) 패키징 기술을 무기로 시장을 주도해왔다. 이번 HBM4 양산 체제에선 공정기술(어드밴스드 MR-MUF)을 추가 적용해 마치 레고 블록을 쌓듯 여러 층으로 적층하면서도 열을 효과적으로 분산시키는 장점을 확보했다. 새 제품은 HBM3E(5세대) 대비 대역폭을 2배로 확대하고 전력 효율을 40% 이상 높였으며, 동작 속도도 10Gbps(초당 10기가비트)를 넘어 국제반도체표준협의기구(JEDEC) 기준인 8Gbps를 웃돈다. 김광진 한화투자증권 연구원은 “SK하이닉스가 가장 먼저 엔비디아의 샘플 검증을 마칠 가능성이 크다”며 “속도 조건 상향에 따라 고객 신뢰를 확보하는 데 유리하다”고 평가했다. 삼성전자는 기술 차별화를 통한 반격에 나섰다. HBM4 제품을 개발해 지난 7월 글로벌 고객사에 샘플을 출하했으며, D램과 로직(연산 담당 칩) 모두에 10㎚(나노미터·10억분의 1m)급 6세대(1c) 공정과 자사 4나노미터 파운드리 공정을 적용했다. 이는 업계에서 유일한 사례다. 이로써 집적도와 속도를 동시에 높이고 전력 소모를 줄여 기존 약점을 보완했다. 실제 삼성전자 제품의 데이터 처리 속도는 최대 11Gbps 수준으로 알려졌다. 박유악 키움증권 연구원은 “삼성전자가 수율 안정에 성공하면 내년 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’에서 점유율을 30%까지 끌어올릴 수 있다”며 “올해 HBM3E에서 지적됐던 발열 문제도 개선된 것으로 보인다”고 설명했다. 중국 업체들은 기술과 고객사 확보 모두 한계가 뚜렷하고, 미국 마이크론도 HBM4 양산에 난항을 겪는 상황이다. 업계 관계자는 “SK하이닉스는 안정적 양산 역량으로, 삼성전자는 초미세 공정 혁신으로 각자 강점을 발휘하고 있다”며 “두 회사의 경쟁 구도 자체가 한국 반도체 산업 전반의 위상 강화로 이어질 것”이라고 말했다.

차세대 고대역폭메모리(HBM4)를 둘러싼 글로벌 경쟁이 본격화된다. SK하이닉스가 세계 최초로 6세대인 HBM4 양산 체제를 구축한 가운데 삼성전자는 초미세 공정을 앞세워 반전을 노린다. 14일 업계에 따르면 SK하이닉스는 2013년 세계 최초로 HBM을 개발한 뒤 칩을 세로로 뚫어 전기적으로 연결하는 실리콘관통전극(TSV) 패키징 기술을 무기로 시장을 주도해왔다. 이번 HBM4 양산 체제에선 공정기술(어드밴스드 MR-MUF)을 추가 적용해 마치 레고 블록을 쌓듯 여러 층으로 적층하면서도 열을 효과적으로 분산시키는 장점을 확보했다. 새 제품은 HBM3E(5세대) 대비 대역폭을 2배로 확대하고 전력 효율을 40% 이상 높였으며, 동작 속도도 10Gbps(초당 10기가비트)를 넘어 국제반도체표준협의기구(JEDEC) 기준인 8Gbps를 웃돈다. 김광진 한화투자증권 연구원은 “SK하이닉스가 가장 먼저 엔비디아의 샘플 검증을 마칠 가능성이 크다”며 “속도 조건 상향에 따라 고객 신뢰를 확보하는 데 유리하다”고 평가했다. 삼성전자는 기술 차별화를 통한 반격에 나섰다. HBM4 제품을 개발해 지난 7월 글로벌 고객사에 샘플을 출하했으며, D램과 로직(연산 담당 칩) 모두에 10㎚(나노미터·10억분의 1m)급 6세대(1c) 공정과 자사 4나노미터 파운드리 공정을 적용했다. 이는 업계에서 유일한 사례다. 이로써 집적도와 속도를 동시에 높이고 전력 소모를 줄여 기존 약점을 보완했다. 실제 삼성전자 제품의 데이터 처리 속도는 최대 11Gbps 수준으로 알려졌다. 박유악 키움증권 연구원은 “삼성전자가 수율 안정에 성공하면 내년 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’에서 점유율을 30%까지 끌어올릴 수 있다”며 “올해 HBM3E에서 지적됐던 발열 문제도 개선된 것으로 보인다”고 설명했다. 중국 업체들은 기술과 고객사 확보 모두 한계가 뚜렷하고, 미국 마이크론도 HBM4 양산에 난항을 겪는 상황이다. 업계 관계자는 “SK하이닉스는 안정적 양산 역량으로, 삼성전자는 초미세 공정 혁신으로 각자 강점을 발휘하고 있다”며 “두 회사의 경쟁 구도 자체가 한국 반도체 산업 전반의 위상 강화로 이어질 것”이라고 말했다.

SK하이닉스가 네이버클라우드와 손잡고 ‘제2의 HBM’으로 불리는 차세대 인공지능(AI) 메모리 솔루션 개발 역량 강화에 나선다. 양사는 지난 9일 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고 실제 데이터센터에서 사용되는 AI 솔루션 제품(반도체 제품군)의 성능 평가와 최적화를 추진한다고 10일 밝혔다. SK하이닉스는 “글로벌 시장에서 AI 솔루션 기술 리더십을 강화하기 위해 실제 데이터센터 운영 환경에서 검증된 제품 확보는 필수적”이라며 “네이버클라우드와의 개발 협력 파트너십을 통해 데이터센터에 최적화된 AI 솔루션 제품을 구현하고, 고객이 체감할 수 있는 혁신적 활용 사례를 지속 발굴해 나가겠다”고 했다. 이번 협력에서 SK하이닉스는 네이버클라우드의 대규모 데이터센터 인프라를 활용해 컴퓨터 익스프레스 링크(CXL)와 지능형 반도체(PIM) 기술이 적용된 AI 특화 제품군을 다양한 조건에서 실시간 검증하고 성능을 극대화할 계획이다. CXL은 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등 컴퓨팅 부품 간 데이터 전송을 고속화하고 효율을 높이는 기술이다. PIM은 메모리 자체에 연산 기능을 넣어 AI와 빅데이터 처리 속도를 높이고 데이터 병목 문제를 완화하는 기술이다. 네이버클라우드는 SK하이닉스의 고성능 메모리와 스토리지(저장 공간)를 활용해 AI 서비스 응답 속도를 높이고 운영 비용을 절감하는 실질적 성과를 기대하고 있다. SK하이닉스는 이번 협력을 시작으로 아마존, 구글 같은 글로벌 클라우드 서비스 제공 업체(CSP)와의 기술 파트너십도 확대할 계획이다.

SK하이닉스가 네이버클라우드와 손잡고 ‘제2의 HBM’으로 불리는 차세대 인공지능(AI) 메모리 솔루션 개발 역량 강화에 나선다. 양사는 지난 9일 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고 실제 데이터센터에서 사용되는 AI 솔루션 제품(반도체 제품군)의 성능 평가와 최적화를 추진한다고 10일 밝혔다. SK하이닉스는 “글로벌 시장에서 AI 솔루션 기술 리더십을 강화하기 위해 실제 데이터센터 운영 환경에서 검증된 제품 확보는 필수적”이라며 “네이버클라우드와의 개발 협력 파트너십을 통해 데이터센터에 최적화된 AI 솔루션 제품을 구현하고, 고객이 체감할 수 있는 혁신적 활용 사례를 지속 발굴해 나가겠다”고 했다. 이번 협력에서 SK하이닉스는 네이버클라우드의 대규모 데이터센터 인프라를 활용해 컴퓨터 익스프레스 링크(CXL)와 지능형 반도체(PIM) 기술이 적용된 AI 특화 제품군을 다양한 조건에서 실시간 검증하고 성능을 극대화할 계획이다. CXL은 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등 컴퓨팅 부품 간 데이터 전송을 고속화하고 효율을 높이는 기술이다. PIM은 메모리 자체에 연산 기능을 넣어 AI와 빅데이터 처리 속도를 높이고 데이터 병목 문제를 완화하는 기술이다. 네이버클라우드는 SK하이닉스의 고성능 메모리와 스토리지(저장 공간)를 활용해 AI 서비스 응답 속도를 높이고 운영 비용을 절감하는 실질적 성과를 기대하고 있다. 양사는 이번 협력을 시작으로 아마존, 구글 같은 글로벌 클라우드 서비스 제공 업체(CSP)와의 기술 파트너십도 확대할 계획이다.

일반적으로 노트북은 데스크톱 PC와 달리 부품 교체가 어려운 일체형 구조를 가지고 있습니다. 메모리나 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 일부 부품만 교체 가능한 경우가 많고, 이마저도 불가능한 제품들이 적지 않습니다. 따라서 다른 부품은 멀쩡해도 최신 게임이나 고성능 작업에 필요한 그래픽 카드만 업그레이드할 수 없어 ‘울며 겨자먹기’로 새 노트북을 구매해야 하는 낭비가 발생했습니다. 과거에도 이런 문제를 해결하기 위해 모듈형 노트북이 시도되었지만, 노트북이 점점 더 얇고 가벼워지는 추세 속에서 이런 기능들은 점차 사라져 왔습니다. 그런데 대기업들도 포기했던 이 모듈형 노트북 시장에 ‘프레임워크’(Framework)라는 스타트업이 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 프레임워크 랩톱 16: 그래픽 모듈 추가로 업그레이드 시대 열어프레임워크는 사용자가 직접 부품을 선택해 조립하는 방식의 노트북을 선보였습니다. 소비자는 16인치 또는 13인치 본체에 원하는 사양의 디스플레이, 중앙처리장치(CPU), 메모리, SSD, 배터리, 키보드 등을 조합할 수 있습니다. 덕분에 사용자는 필요한 부품만 업그레이드하고 나머지 부품은 계속 사용할 수 있어 수명이 다한 부품 때문에 멀쩡한 노트북을 버리는 낭비를 줄일 수 있습니다. 프레임워크는 초기에 그래픽 카드 추가가 어렵다는 약점을 지적받았습니다. 이에 회사는 신제품 프레임워크 랩톱 16에 그래픽 모듈을 추가해 이 문제를 해결했습니다. 이제 사용자는 RTX 5070(699달러·약 97만원) 또는 라데온 7700S(399달러·56만원) 그래픽 모듈을 추가로 구매해 노트북에 장착할 수 있습니다. 복잡한 냉각 문제를 해결한 설계노트북에 그래픽 모듈을 추가할 때 가장 큰 난관은 바로 냉각 시스템입니다. CPU와 그래픽처리장치(GPU)에 각각 별도의 냉각 팬이 들어가면 구조가 복잡해지고 소음과 전력 소모가 커질 수 있습니다. 프레임워크 랩톱 16은 이 문제를 CPU와 GPU가 냉각 팬 2개를 공유하는 방식으로 해결했습니다. 히트 파이프와 방열판을 이용해 열을 효율적으로 분산시키는 방식입니다. 이로 인해 구조가 다소 복잡해져 조립식 노트북에 가까운 형태가 되었지만, 그래픽 카드 업그레이드가 가능하다는 큰 장점을 얻게 되었습니다. 프레임워크 랩톱 16은 라이젠 AI 9 HX 370과 라이젠 AI 7 HX 350 두 가지 CPU 옵션을 제공하며, 조립된 본체는 1499달러(210만원)에 판매됩니다. 내장 그래픽만 사용할 경우, 그래픽 모듈 대신 SSD를 두 개 더 장착할 수 있는 확장 모듈을 선택할 수 있습니다. 그래픽 카드의 TGP(Total Graphics Power)는 약 100W이며, 기본 어댑터 용량은 240W입니다. 현재 완제품 위주인 게이밍 노트북 시장에 프레임워크 랩톱 16이 어떤 변화를 가져올지, 그리고 불필요한 낭비를 줄이려는 목표를 달성할 수 있을지 귀추가 주목됩니다.

일반적으로 노트북은 데스크톱 PC와 달리 부품 교체가 어려운 일체형 구조를 가지고 있습니다. 메모리나 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 일부 부품만 교체 가능한 경우가 많고, 이마저도 불가능한 제품들이 적지 않습니다. 따라서 다른 부품은 멀쩡해도 최신 게임이나 고성능 작업에 필요한 그래픽 카드만 업그레이드할 수 없어 ‘울며 겨자먹기’로 새 노트북을 구매해야 하는 낭비가 발생했습니다. 과거에도 이런 문제를 해결하기 위해 모듈형 노트북이 시도되었지만, 노트북이 점점 더 얇고 가벼워지는 추세 속에서 이런 기능들은 점차 사라져 왔습니다. 그런데 대기업들도 포기했던 이 모듈형 노트북 시장에 ‘프레임워크’(Framework)라는 스타트업이 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 프레임워크 랩톱 16: 그래픽 모듈 추가로 업그레이드 시대 열어프레임워크는 사용자가 직접 부품을 선택해 조립하는 방식의 노트북을 선보였습니다. 소비자는 16인치 또는 13인치 본체에 원하는 사양의 디스플레이, 중앙처리장치(CPU), 메모리, SSD, 배터리, 키보드 등을 조합할 수 있습니다. 덕분에 사용자는 필요한 부품만 업그레이드하고 나머지 부품은 계속 사용할 수 있어 수명이 다한 부품 때문에 멀쩡한 노트북을 버리는 낭비를 줄일 수 있습니다. 프레임워크는 초기에 그래픽 카드 추가가 어렵다는 약점을 지적받았습니다. 이에 회사는 신제품 프레임워크 랩톱 16에 그래픽 모듈을 추가해 이 문제를 해결했습니다. 이제 사용자는 RTX 5070(699달러·약 97만원) 또는 라데온 7700S(399달러·56만원) 그래픽 모듈을 추가로 구매해 노트북에 장착할 수 있습니다. 복잡한 냉각 문제를 해결한 설계노트북에 그래픽 모듈을 추가할 때 가장 큰 난관은 바로 냉각 시스템입니다. CPU와 그래픽처리장치(GPU)에 각각 별도의 냉각 팬이 들어가면 구조가 복잡해지고 소음과 전력 소모가 커질 수 있습니다. 프레임워크 랩톱 16은 이 문제를 CPU와 GPU가 냉각 팬 2개를 공유하는 방식으로 해결했습니다. 히트 파이프와 방열판을 이용해 열을 효율적으로 분산시키는 방식입니다. 이로 인해 구조가 다소 복잡해져 조립식 노트북에 가까운 형태가 되었지만, 그래픽 카드 업그레이드가 가능하다는 큰 장점을 얻게 되었습니다. 프레임워크 랩톱 16은 라이젠 AI 9 HX 370과 라이젠 AI 7 HX 350 두 가지 CPU 옵션을 제공하며, 조립된 본체는 1499달러(210만원)에 판매됩니다. 내장 그래픽만 사용할 경우, 그래픽 모듈 대신 SSD를 두 개 더 장착할 수 있는 확장 모듈을 선택할 수 있습니다. 그래픽 카드의 TGP(Total Graphics Power)는 약 100W이며, 기본 어댑터 용량은 240W입니다. 현재 완제품 위주인 게이밍 노트북 시장에 프레임워크 랩톱 16이 어떤 변화를 가져올지, 그리고 불필요한 낭비를 줄이려는 목표를 달성할 수 있을지 귀추가 주목됩니다.

올해 초 발표된 엔비디아의 지포스 RTX 50 시리즈는 몇 년 만에 대대적인 아키텍처 변경이라는 점에서 처음에는 많은 기대를 받았습니다. 하지만 막상 가격과 성능이 알려지면서 여론은 싸늘하게 변하기 시작했습니다. 인공지능을 이용해서 프레임을 생성하거나 이미지 품질을 높이는 DLSS4 기능을 빼고 나면 몇 년 전 나온 RTX 40 시리즈와 성능 차이가 별로 없었기 때문입니다. 예를 들어 RTX 5080은 4K 해상도에서 RTX 4080 Super와 비교해 성능 차이가 12~14% 정도에 지나지 않았습니다. DLSS4를 지원하는 게임에서는 프레임 생성을 통해 속도 차이가 두 배까지 날 수 있지만, 이를 지원하지 않는 상당수 게임에서는 이전과 성능 차이를 크게 느낄 수 없었습니다. 사실 RTX 40 시리즈는 DLSS를 빼도 전작인 RTX 30 시리즈보다 훨씬 성능이 좋았습니다. 다만 가격이 비싸서 업그레이드를 미룬 소비자들이 많았는데, 정작 RTX 50 시리즈의 성능이 기대에 미치지 못하는 건 물론이고 가격마저 비싸다 보니 소비자들의 실망은 이만저만 큰 게 아니었습니다. 그러나 모두가 실망한 건 아니었습니다. 오랜 세월 지포스의 기세에 눌려 시장 점유율 한 자릿 수에 머문 AMD의 라데온에게는 실로 오랜만에 반가운 기회가 아닐 수 없었습니다. 올해 AMD가 출시한 라데온 RX 9070 시리즈는 높은 가성비로 환영받으며 시장에서 선전했습니다. 초기 판매량은 전작의 10배 수준이고 점유율도 두 자릿수로 크게 늘었다는 소식이 들릴 정도였습니다. 하지만 그런데도 엔비디아는 별다른 대응을 하지 않았습니다. 신제품을 출시하거나 가격을 낮춰 경쟁사를 다시 압박하지 않았던 것입니다. 물론 이와 같은 소극적 행보도 어느 정도는 납득할 수 있는 부분이 있습니다. 현재 엔비디아의 매출 대부분은 AI 데이터 센터에 납품하는 서버용 GPU에서 나오고 있고 이 제품들이 훨씬 비싸서 이윤이 많이 남기 때문에 굳이 게임용 그래픽 카드에 집중할 필요가 없는 상황입니다. 구태여 가격을 낮춰가며 더 팔아야 할 이유가 없는 셈입니다. 그런데 최근 발표한 엔비디아의 2분기 실적(회계연도로는 2026년 2분기)을 보면 의외의 반전 스토리를 볼 수 있습니다. 엔비디아의 이번 2분기 매출은 전년 동기 대비 56% 증가한 467억 4000만 달러를 기록했으며 순이익도 전년 대비 59% 증가한 257억 8000만 달러를 기록했습니다. 데이터 센터 부분 매출이 410억 달러로 대부분을 차지하는 가운데 놀라운 사실은 게임 부분 매출도 역대 최대를 기록했다는 것입니다. 올해 2분기 게임 부분 매출은 작년 동기 대비 49%, 전 분기 대비 14%나 늘어난 43억 달러에 달했습니다. RTX 40 시리즈 단종으로 현재 대부분 RTX 50 시리즈만 판매된다는 점을 생각하면 지포스 RTX 50 시리즈는 지포스 역사상 가장 높은 매출액을 달성한 셈입니다. 경쟁사를 압박하기 위해 굳이 가격을 낮추지 않은 게 충분히 이해되는 실적입니다. 지포스 분기 매출 43억 달러가 정말 과거에는 상상하기 힘든 깜짝 실적이라는 점은 10년 전 분기 실적을 보면 알 수 있습니다. 2015년 2분기(회계연도 상으로는 2016년 2분기) 실적은 전체 매출 11억 5300만 달러 규모였습니다. 이는 지포스는 물론 쿼드로나 데이터 센터, 임베디드 매출을 다 합친 액수였습니다. 그런데 이제는 지포스만으로 10년 전 1년 매출을 3개월 만에 올린 것입니다. 이런 깜짝 실적의 배경은 일부 점유율을 내줬다고는 해도 여전히 80% 이상인 지포스의 높은 시장 점유율과 이전보다 훨씬 비싸진 그래픽 카드 가격 덕분으로 풀이됩니다. 하지만 왜 높은 가격에도 수요가 줄지 않고 계속 팔리는지에 대한 분석도 필요합니다. 가장 가능성 높은 설명은 AI 연산 수요입니다. 현재도 공식 가격보다 훨씬 높은 가격에 팔리는 RTX 5090의 경우 여전히 공급 대비 수요가 높아 국내에서는 400만 원에 달하는 가격에 팔리고 있습니다. 그나마 좀 저렴한 대안인 RTX 5080도 200만 원 수준입니다. 그래도 잘 팔리는 이유는 이미지 생성 및 대규모 언어 모델 (LLM) 같은 AI 연산 목적으로 사용하기 위해서는 넉넉한 메모리를 지닌 고성능 그래픽 카드가 필요하기 때문입니다. 연구실이나 기업에서 사용한다고 생각하면 서버용 GPU와 비교할 때 오히려 저렴한 가격이라고 할 수 있습니다. 현재의 AI 발전 속도를 고려하면 앞으로 AI 연산을 위한 고성능 그래픽 카드 수요는 기업뿐 아니라 개인도 상당한 수준으로 늘어날 것으로 보입니다. 여전히 게임도 중요한 목적이긴 하지만, 앞으로 그래픽 카드 수요를 견인하는 큰 축은 내부 정보 유출이나 추가 비용 걱정 없이 사용할 수 있는 로컬 AI가 될 것으로 예상됩니다.

AI 투자 늘면서 HBM 판매 증가올해는 전년 대비 2배 성장 목표“HBM4도 수요에 맞춰 적기 공급” SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM) 수요 폭발에 힘입어 분기 기준 사상 최대 실적을 다시 한번 경신했다. 증권가 전망치를 뛰어넘는 ‘어닝 서프라이즈’다. SK하이닉스는 24일 공시를 통해 연결기준 올해 2분기 영업이익이 9조 2129억원으로 전년 동기 대비 68.5% 증가한 것으로 잠정 집계됐다고 밝혔다. 매출은 22조 2320억원으로 지난해 같은 기간보다 35.4% 증가했고, 순이익은 6조 9962억원으로 69.8% 늘었다. 영업이익률은 41%, 순이익률은 31%나 됐다. SK하이닉스는 실적 상승 배경으로 “글로벌 빅테크 기업들이 AI에 적극 투자하면서 AI용 메모리 수요가 꾸준히 늘어났다”고 설명했다. 핵심 동력은 HBM3E(5세대) 12단 제품을 중심으로 한 고부가 메모리 판매 확대다. SK 하이닉스는 HBM3E 제품 성능과 양산 능력을 바탕으로 올해 HBM을 전년 대비 약 2배 성장시켜 안정적인 실적을 창출한다는 방침이다. SK하이닉스는 “HBM 수요의 성장성은 의심할 여지가 없다”며 투자도 늘리기로 했다. 이어 “최종 투자 규모는 주요 고객(엔비디아)과 협의가 완료되는 시점에 확정될 것으로 예상된다”고 덧붙였다. SK하이닉스는 연내에 서버용 저전력 메모리 LPDDR 모듈 공급을 시작하고, 기존 16Gb에서 24Gb로 확장한 그래픽처리장치(GPU)용 GDDR7도 선보일 계획이다. 6세대 제품인 HBM4도 고객 수요에 맞춰 적기에 공급할 수 있도록 준비 중이다. 실적 개선은 재무구조 안정화로도 이어졌다. 2분기 말 기준 현금성 자산은 17조원으로 전분기 대비 2조 7000억원 늘었고, 순차입금은 4조 1000억원 감소했다. 차입금 비율은 25%, 순차입금 비율은 6%로 낮아졌다. SK하이닉스는 하반기 수요 전망에 대해 “시장의 급격한 변동 가능성은 작아 보인다”며 “하반기 신제품 출시에 따른 수요 성장세도 예상된다”고 밝혔다. 특히 각국의 AI 주권 강화를 위한 ‘소버린 AI’ 구축도 장기적으로 메모리 수요 증가의 새로운 성장 동력이 될 것으로 내다봤다. 다만 HBM 시장의 경쟁 심화와 단가 하락 가능성도 상존한다. 마이크론은 SK하이닉스에 이어 엔비디아에 HBM3E 12단을 공급하고 있으며 삼성전자는 하반기 중 HBM4 양산을 목표로 하고 있다. 하지만 SK하이닉스는 “HBM4의 경우 원가 상승을 고려한 가격 정책을 최대한 반영하려고 한다”며 “수익성 최적화를 위해 고객사와 협의 중”이라고 밝혔다.

SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM) 수요 폭발에 힘입어 분기 기준 사상 최대 실적을 다시 한번 경신했다. 증권가 전망치를 뛰어넘는 ‘어닝 서프라이즈’다. SK하이닉스는 24일 공시를 통해 연결기준 올해 2분기 영업이익이 9조 2129억원으로 전년 동기 대비 68.5% 증가한 것으로 잠정 집계됐다고 밝혔다. 매출은 22조 2320억원으로 지난해 같은 기간보다 35.4% 증가했고, 순이익은 6조 9962억원으로 69.8% 늘었다. 영업이익률은 41%, 순이익률은 31%나 됐다. SK하이닉스는 실적 상승 배경으로 “글로벌 빅테크 기업들이 AI에 적극 투자하면서 AI용 메모리 수요가 꾸준히 늘어났다”고 설명했다. 핵심 동력은 HBM3E(5세대) 12단 제품을 중심으로 한 고부가 메모리 판매 확대다. SK 하이닉스는 HBM3E 제품 성능과 양산 능력을 바탕으로 올해 HBM을 전년 대비 약 2배 성장시켜 안정적인 실적을 창출한다는 방침이다. SK하이닉스는 “HBM 수요의 성장성은 의심할 여지가 없다”며 투자도 늘리기로 했다. 이어 “최종 투자 규모는 주요 고객(엔비디아)과 협의가 완료되는 시점에 확정될 것으로 예상된다”고 덧붙였다. SK하이닉스는 연내에 서버용 저전력 메모리 LPDDR 모듈 공급을 시작하고, 기존 16Gb에서 24Gb로 확장한 그래픽처리장치(GPU)용 GDDR7도 선보일 계획이다. 6세대 제품인 HBM4도 고객 수요에 맞춰 적기에 공급할 수 있도록 준비 중이다. 실적 개선은 재무구조 안정화로도 이어졌다. 2분기 말 기준 현금성 자산은 17조원으로 전분기 대비 2조 7000억원 늘었고, 순차입금은 4조 1000억원 감소했다. 차입금 비율은 25%, 순차입금 비율은 6%로 낮아졌다. SK하이닉스는 하반기 수요 전망에 대해 “시장의 급격한 변동 가능성은 작아 보인다”며 “하반기 신제품 출시에 따른 수요 성장세도 예상된다”고 밝혔다. 특히 각국의 AI 주권 강화를 위한 ‘소버린 AI’ 구축도 장기적으로 메모리 수요 증가의 새로운 성장 동력이 될 것으로 내다봤다. 다만 HBM 시장의 경쟁 심화와 단가 하락 가능성도 상존한다. 마이크론은 SK하이닉스에 이어 엔비디아에 HBM3E 12단을 공급하고 있으며 삼성전자는 하반기 중 HBM4 양산을 목표로 하고 있다. 하지만 SK하이닉스는 “HBM4의 경우 원가 상승을 고려한 가격 정책을 최대한 반영하려고 한다”며 “수익성 최적화를 위해 고객사와 협의 중”이라고 밝혔다.

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전한 배경 중 하나로 강력한 그래픽처리장치(GPU) 등장이 거론됩니다. 그래픽 연산을 위해 중앙처리장치(CPU)보다 단순하고 작은 연산 유닛을 대량으로 탑재한 것이 수많은 행렬 연산을 통해 인공 신경망을 소프트웨어적으로 구현하기에 안성맞춤이었던 것이죠. 이제 GPU는 이름처럼 그래픽처리장치가 아니라 AI 연산 장치로 더 주목받고 있습니다. 하지만 GPU가 태생부터 인간의 뇌를 모방한 프로세서는 아닙니다. AI 연산을 위한 유닛만 따로 모은 신경망처리장치(NPU) 역시 사정은 마찬가지입니다. 이들은 모두 소프트웨어적 방법으로 신경망을 시뮬레이션하는 장비라고 할 수 있습니다. 사실 과학자들은 오래 전부터 하드웨어적으로 뉴런을 모방한 프로세서를 개발해 왔습니다. 이를 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 하는데, 1980년대 미국 캘리포니아 공과대학의 캐버 미드 교수가 명명했다고 알려져 있습니다. 다만 이 시기에는 뉴런을 모방한 복잡한 프로세서를 제조할 만한 기술이 없었습니다. 1990년대에 사용되던 프로세서의 트랜지스터 집적도는 300만개를 조금 넘는 수준이었는데, 뉴런만 1000억개에 달하는 인간의 뇌를 모방한다는 것은 불가능한 일이었습니다. 하지만 21세기 들어서 프로세서 제조 기술이 발전하고 인공지능이 다시 주목받자 뉴로모픽 컴퓨터 개발도 활기를 띠기 시작했습니다. IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi)가 2010년대 후반 등장한 대표적인 뉴로모픽 칩입니다. 다만 GPU 기반 인공신경망 기술이 눈부신 발전을 거듭해 실생활 깊숙이 침투한 것과는 달리, 뉴로모픽 칩은 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 이론적으로는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망이 GPU 기반 기술보다 우수할 것 같지만, 실제로는 뉴로모픽 칩이 여전히 의미있는 직접도를 구현하지 못해 이렇다 할 성과를 거두지 못하고 있습니다. 그래도 도전은 계속되고 있습니다. 뉴로모픽 칩 연구를 주도하는 기관 가운데 하나인 미 국립 산디아 연구소는 지난해 인텔 로이히2 칩을 이용한 할라 포인트 (Hala Point) AI 컴퓨터를 도입했습니다. 로이히2 칩은 23억개의 트랜지스터에 100만 개의 뉴런을 집적한 칩입니다. 할라 포인트는 로이히2 칩 1152개를 모아 11억 5000만개의 전자 뉴런을 구현했습니다. 여기에 산디아 연구소는 최근 영국 맨체스터대 연구팀이 개발한 스핀네이커 (SpiNNaker·Spiking Neural Network Architecture) 뉴로모픽 칩 아키텍처의 최신 버전인 스핀네이커2를 도입해 첫 가동에 들어갔습니다. 스핀네이커는 ARM 아키텍처 기반 뉴로모픽 칩입니다. 2018년에 공개한 뉴로모픽 컴퓨터는 100만개의 코어를 연결해 1억개의 뉴런을 흉내 낼 수 있었습니다. 여기서 파생된 뉴로모픽 스타트업인 스핀클라우드(Spinncloud)는 스핀네이커보다 10배 빠른 뉴로모픽 컴퓨터를 목표로 스핀네이커2를 개발했습니다. 공개된 스핀네이커2 시스템은 여러 개의 프로세서와 메모리를 탑재한 대형 메인보드가 24개 결합해 17만 5000개의 ARM 코어를 구성하고 있습니다. 흥미로운 사실은 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 저장장치가 없다는 것입니다. 실제 뇌와 마찬가지로 뉴로모픽 컴퓨터도 꺼지지 않고 계속 작동하는 시스템이기 때문입니다. 산디아 연구소는 최종적으로 1억 5000만~1억 8000만개 뉴런을 구현할 계획입니다. 이것 역시 인간의 뇌에 비해 현저히 적은 숫자지만, 점점 더 실제 생물의 뇌와 비슷한 수준으로 늘려 나갈 계획입니다. 아직 뉴로모픽 컴퓨팅은 걸음마 단계를 조금씩 벗어나려고 하는 수준에 불과합니다. 하지만 뉴런을 모방하는 것이 아니라 진짜 뉴런과 시냅스에 가까운 구조를 지닌 만큼 정말 인간처럼 생각하고 자의식이나 감정을 지닐 수 있는 쪽은 오히려 뉴로모픽 컴퓨터일 수도 있습니다. 그것이 인간에게 축복이 될지 재앙이 될지는 모르겠지만, 만약의 가능성을 생각해 AI 기술을 통제할 방법이 뉴로모픽 컴퓨터에게도 필요할 것입니다.

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전한 배경 중 하나로 강력한 그래픽처리장치(GPU) 등장이 거론됩니다. 그래픽 연산을 위해 중앙처리장치(CPU)보다 단순하고 작은 연산 유닛을 대량으로 탑재한 것이 수많은 행렬 연산을 통해 인공 신경망을 소프트웨어적으로 구현하기에 안성맞춤이었던 것이죠. 이제 GPU는 이름처럼 그래픽처리장치가 아니라 AI 연산 장치로 더 주목받고 있습니다. 하지만 GPU가 태생부터 인간의 뇌를 모방한 프로세서는 아닙니다. AI 연산을 위한 유닛만 따로 모은 신경망처리장치(NPU) 역시 사정은 마찬가지입니다. 이들은 모두 소프트웨어적 방법으로 신경망을 시뮬레이션하는 장비라고 할 수 있습니다. 사실 과학자들은 오래 전부터 하드웨어적으로 뉴런을 모방한 프로세서를 개발해 왔습니다. 이를 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 하는데, 1980년대 미국 캘리포니아 공과대학의 캐버 미드 교수가 명명했다고 알려져 있습니다. 다만 이 시기에는 뉴런을 모방한 복잡한 프로세서를 제조할 만한 기술이 없었습니다. 1990년대에 사용되던 프로세서의 트랜지스터 집적도는 300만개를 조금 넘는 수준이었는데, 뉴런만 1000억개에 달하는 인간의 뇌를 모방한다는 것은 불가능한 일이었습니다. 하지만 21세기 들어서 프로세서 제조 기술이 발전하고 인공지능이 다시 주목받자 뉴로모픽 컴퓨터 개발도 활기를 띠기 시작했습니다. IBM의 트루노스(TrueNorth), 인텔의 로이히(Loihi)가 2010년대 후반 등장한 대표적인 뉴로모픽 칩입니다. 다만 GPU 기반 인공신경망 기술이 눈부신 발전을 거듭해 실생활 깊숙이 침투한 것과는 달리, 뉴로모픽 칩은 의미 있는 성과를 거두지 못했습니다. 이론적으로는 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망이 GPU 기반 기술보다 우수할 것 같지만, 실제로는 뉴로모픽 칩이 여전히 의미있는 직접도를 구현하지 못해 이렇다 할 성과를 거두지 못하고 있습니다. 그래도 도전은 계속되고 있습니다. 뉴로모픽 칩 연구를 주도하는 기관 가운데 하나인 미 국립 산디아 연구소는 지난해 인텔 로이히2 칩을 이용한 할라 포인트 (Hala Point) AI 컴퓨터를 도입했습니다. 로이히2 칩은 23억개의 트랜지스터에 100만 개의 뉴런을 집적한 칩입니다. 할라 포인트는 로이히2 칩 1152개를 모아 11억 5000만개의 전자 뉴런을 구현했습니다. 여기에 산디아 연구소는 최근 영국 맨체스터대 연구팀이 개발한 스핀네이커 (SpiNNaker·Spiking Neural Network Architecture) 뉴로모픽 칩 아키텍처의 최신 버전인 스핀네이커2를 도입해 첫 가동에 들어갔습니다. 스핀네이커는 ARM 아키텍처 기반 뉴로모픽 칩입니다. 2018년에 공개한 뉴로모픽 컴퓨터는 100만개의 코어를 연결해 1억개의 뉴런을 흉내 낼 수 있었습니다. 여기서 파생된 뉴로모픽 스타트업인 스핀클라우드(Spinncloud)는 스핀네이커보다 10배 빠른 뉴로모픽 컴퓨터를 목표로 스핀네이커2를 개발했습니다. 공개된 스핀네이커2 시스템은 여러 개의 프로세서와 메모리를 탑재한 대형 메인보드가 24개 결합해 17만 5000개의 ARM 코어를 구성하고 있습니다. 흥미로운 사실은 솔리드스테이트드라이브(SSD) 같은 저장장치가 없다는 것입니다. 실제 뇌와 마찬가지로 뉴로모픽 컴퓨터도 꺼지지 않고 계속 작동하는 시스템이기 때문입니다. 산디아 연구소는 최종적으로 1억 5000만~1억 8000만개 뉴런을 구현할 계획입니다. 이것 역시 인간의 뇌에 비해 현저히 적은 숫자지만, 점점 더 실제 생물의 뇌와 비슷한 수준으로 늘려 나갈 계획입니다. 아직 뉴로모픽 컴퓨팅은 걸음마 단계를 조금씩 벗어나려고 하는 수준에 불과합니다. 하지만 뉴런을 모방하는 것이 아니라 진짜 뉴런과 시냅스에 가까운 구조를 지닌 만큼 정말 인간처럼 생각하고 자의식이나 감정을 지닐 수 있는 쪽은 오히려 뉴로모픽 컴퓨터일 수도 있습니다. 그것이 인간에게 축복이 될지 재앙이 될지는 모르겠지만, 만약의 가능성을 생각해 AI 기술을 통제할 방법이 뉴로모픽 컴퓨터에게도 필요할 것입니다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 PC용 중앙처리장치(CPU) 라이젠을 통해 기사회생했습니다. 서버용 CPU 에픽을 출시해 시장 점유율을 늘리면서 이제 이 회사는 서버와 소비자 시장 모두에서 큰 성과를 내고 있습니다. 영원히 이길 수 없을 것 같던 ‘골리앗’ 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직도 그래픽처리장치(GPU) 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 엔비디아의 GPU보다 절대적인 성능이 낮은 것이 사실입니다. 특히 인공지능(AI) 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 집중해온 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 꾸려진 터라 시장에 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 이런 AMD가 최근 열린 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼을 함께 공개했습니다. 우선 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈 대비 4배의 성능을 지니고 있습니다. 스펙상으로는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. MI350X 시리즈는 TSMC N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결하는 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억개 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장합니다. 다만 엔비디아는 자사 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계에서 엔비디아가 중심이 되고 있어 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서도 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. 이를 의식하듯 AMD도 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬듯 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.