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.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 라이젠 CPU를 통해 기사회생했습니다. 그리고 서버 부분에도 에픽 CPU를 출시해 점점 시장 점유율을 늘려 이제는 서버와 소비자 CPU 시장 모두에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 과거 절대 이길 수 없을 것 같았던 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직 GPU 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. 최근 엔비디아가 고성능 AI 서버 GPU에 집중하는 사이 AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 시장에서 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 절대 성능에서 엔비디아 GPU보다 낮은 게 사실입니다. 특히 AI 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 AI와 서버 시장에 집중한 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 구성되어 있어 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 그러나 AMD는 최근 열린 어드밴싱 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼들을 함께 공개했습니다. 우선 가장 중요한 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈와 비교해서 4배의 성능을 지니고 있어 스펙상으로 보면 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. 새로운 MI350X 시리즈는 TSMC의 N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛인 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결한 복잡한 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억 개의 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. 8개의 HBM3E 메모리는 총 288GB의 용량과 8TB/s의 대역폭을 제공합니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. 기본 연산 능력은 FP 64기준 MI350X와 MI355X가 72TFLOPS와 78.6TFLOPS입니다. AI 연산에 중요한 FP8/FP4 기준으로는 각각 9.2PFLOPS/10.1PFLOPS, 18.45PFLOPS/20.1PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장하고 있습니다. 다만 엔비디아는 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 288GB HBM3E 메모리와 FP4 Tensor Dense/Sparse 기준으로 15/30TFLOPS의 성능을 지니고 있어 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계가 엔비디아 위주일 뿐 아니라 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. AMD는 이점을 의식하듯 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 각각의 인스팅트 MI350X/MI355X GPU는 8개씩 묶어 하나의 플랫폼을 구성한 후 서버 랙에 들어가는데, 이때 수많은 GPU를 연결해 효율적으로 작동하게 만드는 일이 중요합니다. 펜산도 폴라라 AI NIC는 10만 개 이상의 GPU 하이퍼스케일 시스템에도 대응할 수 있습니다. 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. 그리고 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 그랬던 것처럼 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

글로벌 3위 메모리반도체 기업 미국 마이크론이 주요 고객사에 6세대 고대역폭 메모리(HBM) ‘HBM4’의 샘플을 공급했다. SK하이닉스가 세계 최초로 HBM4 샘플을 공급한 지 불과 3개월 만이다. HBM4 시장의 주도권을 놓고 글로벌 메모리 반도체 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 11일 업계에 따르면 마이크론은 지난 10일(현지시간) 36기가바이트(GB) 용량의 12단 적층 HBM4 샘플을 주요 고객사에 출하했다고 밝혔다. 이번 제품에는 5세대(1b) 10나노급 D램 공정이 적용됐으며, 이전 세대인 HBM3E 대비 성능은 60%, 전력 효율은 20% 이상 향상된 것으로 전해졌다. 마이크론은 “고객의 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 양산 일정과 발맞춰 2026년 HBM4 양산을 확대할 계획”이라고 말했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 만든 초고속 메모리로, AI 반도체 성능을 좌우하는 핵심 부품이다. 특히 내년부터 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 ‘루빈’에 HBM4가 탑재될 예정이어서 주요 반도체 기업들은 지금부터 최종 납품권 확보를 위한 경쟁에 돌입한 상태다. 현재는 SK하이닉스가 HBM4 시장에서 우위를 점한 상황이다. SK하이닉스는 이미 지난 3월 12단 HBM4 샘플을 엔비디아 등 글로벌 빅테크에 공급하며 선두를 선점했다. 현재 HBM3E를 기반으로 한 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 납품에서도 시장 점유율 80% 이상을 확보하고 있다. 이상락 SK하이닉스 글로벌세일즈마케팅(GSM)담당 부사장은 이날 이천캠퍼스에서 열린 사내 소통 행사에서 “상반기 시황은 아주 좋았고 하반기도 비관적이지 않다”며 “우리의 경쟁력은 HBM이며, 기존 D램도 충분한 경쟁력을 갖추고 있다”고 했다.

인공지능(AI) 칩의 선두 주자인 엔비디아가 미국의 수출 규제를 피해 중국 전용 AI 칩을 개발하고 있다고 로이터통신이 24일(현지시간) 보도했다. 중국 AI 시장을 화웨이가 독차지하는 것을 막으려는 의도다. 매체는 소식통 발언을 인용해 “엔비디아가 최근 수출길이 막힌 AI 칩 H20 모델보다 훨씬 낮은 가격의 AI 칩세트를 중국 시장에 출시할 예정”이라며 “다음달부터 대량생산을 시작한다”고 전했다. 그간 엔비디아가 중국에서 합법적으로 판매할 수 있는 유일한 AI 칩은 H20이었다. 그러나 올해 초 중국에서 ‘딥시크’를 시작으로 AI 열풍이 번지자 도널드 트럼프 미 행정부는 이 제품 수출도 차단했다. 이에 엔비디아는 서버급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘RTX 프로 6000D’를 기반으로 고대역폭메모리(HBM) 대신 범용 제품인 ‘GDDR7’ 메모리를 탑재한 새 제품을 개발하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 모두 GDDR7 양산 체제를 갖추고 있어 수혜가 예상된다. 이 칩은 엔비디아의 최신 블랙웰 아키텍처 기반 AI 프로세서 제품군에 속하며 개당 6500달러(약 889만원)에서 8000달러(1094만원)선에 이를 것으로 예상된다. 이는 1만 1200달러(1532만원)인 H20 모델보다 크게 낮은 수준이다. 칩 사양이 떨어지고 제조 요구 사항도 단순하기 때문이라고 소식통은 설명했다. 지난 21일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 대만에서 가진 기자간담회에서 “세계에서 가장 크고 강력한 기술 기업 가운데 하나인 화웨이가 빠르게 혁신하고 있다. 미 정부는 대중 반도체 수출 통제가 효과적이지 않다는 점을 인식하고 우리가 다시 중국 시장에서 경쟁할 수 있도록 정책을 바꾸길 바란다”고 촉구한 바 있다.

인텔의 새로운 수장인 립 부탄 최고경영자(CEO)가 지난달 29일 미국 캘리포니아 산호세에서 개최된 인텔 파운드리 다이렉트 2025 행사에서 2028년까지 인텔 파운드리 및 미세 공정 로드맵을 발표했습니다. 이번 발표를 통해 립 부탄은 인텔 파운드리 분리 매각은 당장에는 없고 계속 새로운 공정에 도전하겠다는 뜻을 밝혔습니다. 그리고 올해 안에 팬서 레이크 CPU를 출시한다는 로드맵 역시 다시 확인했습니다. 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)와 인텔 최초의 게이트 올 어라운드(GAA) 기술인 리본펫 (RibbonFET)이 적용되는 인텔 18A 공정은 이날 발표한 내용에 따르면 현재 인텔이 양산하는 최신 미세 공정인 인텔 3과 비교해서 전력 대비 성능 15% 높아지고 회로 밀도 역시 30% 정도 높아지게 됩니다. 다만 그래도 인텔 18A는 TSMC의 N2보다 밀도가 낮은 것으로 알려져 있습니다. 따라서 GPU처럼 크고 복잡한 칩을 양산할 때는 TSMC가 다소 유리해 보이지만, 18A가 예정대로 양산된다면 인텔 역시 TSMC의 최신 미세 공정에 근접하는 미세 공정을 확보해 한시름 놓을 수 있게 됩니다. 인텔은 한 달 전 18A의 소규모 시험 생산인 리스크 생산에 들어간 상태로 현재 수율이 내부적인 목표에 거의 도달한 상태라고 합니다. 만약 순조롭게 양산 과정에 진입한다면 올해 하반기에 18A 첫 제품인 팬서 레이크 CPU가 시장에 등장할 것으로 예상됩니다. 이날 새롭게 공개한 내용에 따르면 인텔 18A 공정은 내년에는 고성능 버전인 18A-P로 진화할 예정입니다. 18A-P는 회로 밀도는 동일하지만, 성능이 최대 8%까지 높아진 개량형 미세 공정입니다. 그리고 2028년쯤에는 18A-PT 공정이 나오는데 칩을 수직으로 쌓는 포베로스 다이렉트 3D(Foveros Direct 3D)이 적용될 것이라고 합니다. 구체적으로 어떤 칩을 위에 올릴 것인지는 언급하지 않았지만, 경쟁사인 AMD는 TSMC의 기술을 이용해 캐시 메모리를 프로세서 위나 아래에 넣는 3D V 캐시로 게임 성능을 크게 높이고 있습니다. 인텔 역시 비슷한 방법을 도입할지 주목되는 대목입니다. 18A에 도입한 파워비아와 리본펫 기술은 2027년 등장할 14A에서 2세대 공정으로 진화할 것으로 보입니다. 14A는 인텔이 ASML에서 비싼 값에 매입한 하이 NA 극자외선 (High-NA EUV) 리소그래피 장비가 투입됩니다. 14A는 18A와 비교하면 15~20% 정도의 전력 대 성능 향상을 기대하고 있으며 밀도 향상 목표는 이전과 같이 30% 수준입니다. 계획대로 된다면 14A는 TSMC의 14A보다 1년 정도 앞서 최신 미세 공정으로 등장할 수 있습니다. 다만 계획대로 될지는 두고 봐야 알 수 있습니다. 인텔은 작년에도 애로우 레이크와 루나 레이크를 인텔 20A로 양산한다고 발표했으나 출시 직전에 TSMC 3나노로 변경해 시장에 충격을 줬습니다. 인텔 주력 CPU가 TSMC 인사이드가 됐기 때문입니다. 그런 만큼 18A를 차질 없이 성공시켜 시장의 신뢰를 되찾는 것이 우선이라고 할 수 있습니다. 인텔이 이번에는 약속을 지킬 수 있을지 올해 하반기가 매우 중요한 시기가 될 것으로 보입니다.

SK하이닉스가 ‘차세대 HBM’으로 불리는 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반 솔루션 CMM-DDR5 96기가바이트(GB)의 고객 인증을 처음으로 완료하고, 양산 준비를 마쳤다. 이미 고대역폭메모리(HBM)가 실적 효자로 자리 잡은 가운데 CXL 메모리까지 더해지면서 HBM과 함께 향후 성장을 이끌 ‘쌍두마차’가 될지 관심이 쏠린다. 23일 SK하이닉스에 따르면 CXL은 컴퓨팅 시스템 내 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 솔루션이다. CPU와 GPU가 각각 자기와 연결된 D램만 쓸 수 있었다면 CXL을 도입할 경우 다양한 부품들이 서로의 메모리를 공유할 수 있게 된다. 데이터센터를 운영하는 고객사가 서버 시스템에 이를 적용하면 기존 DDR5(5세대 범용 D램) 대비 용량이 50% 늘어나고 제품 자체의 대역폭도 30% 확장돼 초당 36GB의 데이터를 처리할 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. SK하이닉스 관계자는 “CXL을 활용하려면 그에 맞는 수준의 CPU가 필요한데, AMD와 인텔이 지난해 말부터 관련 CPU를 내놓기 시작했다”면서 “CXL 시장이 이제 막 열리는 단계이고, (매출 측면에서) 차세대 HBM으로서 성장을 기대하는 중”이라고 밝혔다. 또 SK하이닉스는 (CXL) 128GB 제품도 다른 고객과 인증 절차를 진행 중이며, 이를 빠르게 마무리해 고객이 원하는 시점에 공급할 수 있는 포트폴리오를 구축할 계획이다. SK하이닉스는 CXL D램 개발과 더불어 CXL 생태계 확장을 위한 노력도 하고 있다. 지난해 9월 SK하이닉스는 세계 최대 오픈소스 운영체제인 리눅스에 CXL 구동 최적화를 위한 자체 개발 메모리 제어 솔루션(HMSDK)을 탑재, CXL 적용 시스템 성능을 개선했다. 한편 SK하이닉스는 이날 보통주 1주당 배당금을 375원으로 책정했다고 공시했다. 이는 지난해 분기 배당금인 주당 300원보다 25% 증가한 것이다.

엔비디아는 올해 초부터 최신형 그래픽 카드인 지포스 RTX 50 시리즈를 하나씩 공개했습니다. 하지만 공개 후 소비자들의 반응은 아직 차갑기만 합니다. 기대한 만큼 성능 향상 폭이 크지 않은 데다 페이퍼 론칭 논란이 일 정도로 물량도 부족했기 때문입니다. 물량 부족 문제는 서서히 해소되고 있지만, 아직도 소비자들이 체감하는 가격은 가뜩이나 비싸진 공식 가격보다도 더 비싼 편입니다. 최상위 그래픽 카드인 지포스 RTX 5090은 한때 800만원을 호가하기도 했지만, 심지어 가격을 지불할 의사가 있는 소비자도 물건을 구하기 어려울 정도였습니다. 이제는 공급이 약간 원활해진 상태지만, 여전히 RTX 5090은 400만~500만원대이고, RTX 5080 역시 999달러라는 공식 가격이 무색하게 아직도 200만원 전후의 가격에서 팔리고 있습니다. 하지만 사실 대다수 소비자들이 100만원이 넘는 고가 그래픽 카드를 구매하는 것은 아닙니다. AI 개발 및 연구라면 몰라도 게임이 목적이라면 그렇게 많은 돈을 지불하기 부담스럽기 때문입니다. 실제로 시장에서 가장 많이 팔리는 것은 100만원이 넘지 않는 ‘저렴한’ 가격의 그래픽 카드들입니다. 이번에 출시된 지포스 RTX 5060Ti처럼 60 라인업의 중급형 그래픽 카드가 여기에서 속합니다. 이들은 주로 팔리는 대중적 그래픽 카드라는 뜻에서 메인스트림 제품으로 불리기도 합니다. 물론 메인스트림 그래픽 카드도 이제는 그렇게 저렴하지 않습니다. RTX 4060도 40만원대, RTX 4060 Ti는 60만원대에서 가격을 형성하고 있습니다. 그나마 그 뒤를 잇는 RTX 5060 시리즈에서 한 가지 희망적인 부분은 초기 출시 가격이 전작보다 저렴해졌다는 것입니다. RTX 5060Ti의 가격은 16GB(기가바이트) 버전 기준 429달러(약 61만원)로 RTX 4060보다 70달러나 저렴해졌고 8GB 버전 역시 379달러로 20달러 저렴해졌습니다. 기본 모델인 RTX 5060은 299달러로 가격이 동결됐지만, 고급형인 Ti 모델과 성능 차이가 줄어들어 어느 정도 납득할 수 있는 수준으로 여겨집니다. 하지만 먼저 출시된 RTX 5060 Ti의 벤치마크 결과를 보면 아쉬운 점이 많은 게 사실입니다. RTX 5060 Ti의 성능은 RTX 4060 Ti와 비교해서 17~23% 정도 높기는 하나 RTX 4070과 비교해서는 7~12% 정도 낮은 성능을 보여주고 있습니다. 일반적으로 차세대 제품이 나오면 이전 세대 상위 제품을 넘어섰던 것과 비교해서 아쉬운 대목입니다. 다소 아쉬워 보이는 성능은 사실 RTX 5060 Ti의 스펙을 생각하면 당연한 결과이기도 합니다. RTX 5060 Ti에 사용된 GB 206은 전작인 RTX 4060 Ti에 사용된 AD 106보다 큰 GPU가 아닙니다. 둘 다 TSMC의 4N 공정으로 만들어졌는데, GB 206의 트랜지스터 집적도가 219억 개로 오히려 AD 106보다 10억 개나 줄어들었습니다. 덕분에 다이 사이즈도 줄어들어 최신 GDDR7 메모리 적용에도 가격을 낮출 여지가 있었던 것으로 보입니다. 다만 트랜지스터 집적도가 줄어든 만큼 성능도 약간 줄거나 비슷한 게 아닐까 하는 우려도 있었으나 출시 후 벤치마크 결과를 보면 이런 최악의 경우는 피한 것으로 보입니다. GPU 아키텍처 개선과 GDDR7 덕분에 대폭 늘어난 메모리 대역폭(288GB/s에서 448GB/s로 증가)이 최악의 결과를 피한 비결로 보입니다. 그래도 벤치마크 결과를 보면 RTX 5060 Ti는 대다수 소비자들에게 실망스러운 제품인 것이 분명합니다. 몇 년을 기다렸는데, 성능 향상 폭은 기다림의 대가치곤 만족스럽지 않기 때문입니다. 다만 한 가지 치트키라고 할 수 있는 부분은 인공지능 이미지 품질 및 성능 향상 기술인 DLSS 4입니다. DLSS 4의 다중 프레임 생성(MFG)를 사용하면 속도가 몇 배 빨라질 수 있습니다. DLSS 4를 지원하는 게임에서는 MFG x4 적용 시 RTX 4070은 물론 RTX 4070s도 넘어서는 성능을 보여줍니다. 물론 모든 게임에서 DLSS4가 지원되는 것은 아니지만, 이미 100개의 게임이 지원 리스트에 추가됐고 점점 지원 가능한 게임의 숫자가 늘고 있어 시간이 지날수록 RTX 4060 Ti와 체감 차이가 분명해질 것입니다. 따라서 가격이 별 차이가 없다면 대다수의 소비자들이 RTX 5060 Ti로 이동하게 될 것으로 예상됩니다. 한편 전력 제한과 발열 때문에 고성능 그래픽 카드를 탑재하기 부담스러운 노트북에는 RTX 5060 시리즈가 중급형 게이밍 노트북의 표준으로 RTX 4060을 빠르게 대체할 것으로 예상됩니다. RTX 5060은 기본 연산 성능이 FP32 기준 19.2 TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 23.7TFLOPS나 RTX 4070의 22.1TFLOPS보단 낮지만, RTX 4060의 15.1TFLOPS와 비교해서 27% 정도 높습니다. 따라서 가격이 같다면 당연히 RTX 5060으로 가게 될 것입니다. 여기에 DLSS4를 지원하는 게임에서는 RTX 5060의 성능이 RTX 4070도 넘볼 수 있으면서 전력 소모는 훨씬 적기 때문에 노트북 환경에서 안성맞춤입니다. 8GB의 메모리도 디스플레이 해상도가 대부분 QHD나 FHD인 노트북 환경에서는 큰 단점이 아닙니다. 요약하면 소비자들의 초기 반응은 아직까지 냉랭하지만, 가격이 빠르게 안정화돼서 RTX 5060 Ti가 60만원대, RTX 5060가 40만원대로 안착할 수 있다면 비슷한 가격대에서 다른 대안이 없기 때문에 자연스럽게 메인스트림 시장을 장악하게 될 것으로 보입니다. 반면 다른 RTX 50 시리즈처럼 초기 가격이 비싸다면 냉담한 반응은 한동안 이어질 것으로 예상됩니다. 한 가지 변수는 AMD가 RTX 5060/5060 Ti의 대항마가 될 수 있는 가성비 높은 중급형 그래픽 카드를 내놓는 것입니다. 만약 그렇게 된다면 RTX 5060/5060 Ti의 가격도 빠르게 안정화될 것으로 예상됩니다.

일반적으로 IT 기업은 역사가 짧은 편입니다. 구글도 1998년에 창업했고 메타는 2004년, 아마존은 1994년에 설립했습니다. 이런 IT 업계에서 보기 드문 100년 기업이 바로 IBM입니다. 1911년 설립된 IBM은 상점용 금납 출입기에서 시작해 천공카드 등 여러 가지 사무용, 업무용 기기를 만들던 회사였습니다. IBM의 운명을 바꾼 발명품 중 하나는 1964년 발표한 최초의 메인프레임 컴퓨터(IBM System 360)입니다. 그전까지는 같은 회사에서 개발한 컴퓨터라고 해도 소프트웨어가 호환되지 않아 컴퓨터를 바꾸면 모두 새로 구입해야 했는데, IBM System 360 이후로는 그런 환경이 싹 바뀌었습니다. 기기를 업그레이드해도 기존 자료와 소프트웨어를 그대로 사용할 수 있는 것입니다. 지금은 당연한 이야기지만 당시엔 혁신이었습니다. 이후 메인프레임 컴퓨터와 성능을 더 높인 슈퍼컴퓨터는 IBM의 주요 사업 기반이 되어 지금도 회사를 먹여 살리고 있습니다. 비록 소비자용 PC 시장에서는 인텔과 마이크로소프트(MS)에 주도권을 내줬고 IT 업계 비중도 예전 같진 않지만 IBM의 메인프레임 컴퓨터는 금융권을 포함해 많은 분야에서 여전히 사랑받습니다. 최근 IBM은 2025년 최신 메인프레임 시리즈인 z17을 선보였습니다. z17에서 주목할 만한 변화는 시대의 화두인 AI에 적응하기 위해 변했다는 것입니다. z17은 삼성 5nm 공정(5HPP)에서 제조한 텔룸Ⅱ(TelumⅡ) CPU를 여러 개 사용하고 있습니다. 텔룸Ⅱ는 600㎟ 면적에 430억개 트랜지스터를 집적했지만, 코어 숫자는 8개에 불과합니다. 작아도 많은 코어를 사용하는 요즘의 트렌드와는 달리 코어 자체가 크고 캐시 메모리가 많기 때문입니다. 이 프로세서는 코어 당 L2 캐시가 36MB(메가바이트)나 되어 금융 데이터 같은 특정 데이터 처리에 유리한 구조를 지니고 있습니다. 총 캐시는 360MB인데 가상 L4 캐시까지 포함하면 2.88GB(기가바이트)에 달합니다. IBM에 따르면 텔룸Ⅱ는 전작인 텔룸 I과 비교해서 일반 연산 속도가 70% 정도 빠르고 인공지능(AI) 연산 속도는 50% 정도 빨라졌습니다. CPU에 내장된 NPU의 연산 능력은 24TOPS(INT8 기준)인데, 사실 최신 AI 노트북보다 더 빠른 편이 아닙니다. 하지만 수상한 금융 거래나 사기가 의심되는 경우 실시간으로 알아내는 등 특수 목적에 사용되기 때문에 나름 의미가 있습니다. 좀 더 강력한 AI 성능이 필요한 고객을 위해 z17 메인프레임은 최대 256개 스파이어(Spyre) AI 가속기를 추가할 수 있습니다. 작은 크기의 PCIe 5.0 카드인 스파이어 AI 가속기 역시 삼성의 5nm 공정(5LPE)에서 제조되며 330㎟의 면적에 260억 개의 트랜지스터를 집적하고 있습니다. 가속기 한 개마다 128GB의 LPDDR5 메모리, 1TB(테라바이트)의 낸드 스토리지를 지녀 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 성능은 300TOPS 이상으로 엔비디아의 최신 AI GPU처럼 빠르진 않지만 TDP(열설계전력)가 75W 정도에 불과한 장점이 있습니다. 다만 실제 시장에서 얼마나 수요가 있을지는 두고 봐야 알 수 있습니다. z17 메인프레임은 100년 기업이 100년 이상 가기 위해서는 시대의 변화에 맞춰 끊임없이 변해야 한다는 것을 보여주고 있습니다. 100년이 넘는 세월 동안 끊임없이 변화를 시도했던 IBM이 더 오래 장수하기 위해서는 역시 끊임없는 혁신밖에 답이 없습니다.

SK그룹은 급변하는 경영환경에 맞서 꾸준한 투자와 미래 성장산업으로 돌파구를 찾고 있다. 먼저 SK하이닉스는 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4 12단 샘플을 세계 처음으로 주요 고객사들에 제공했다. HBM4 12단 제품은 AI 메모리가 갖춰야 할 세계 최고 수준의 속도를 갖췄다. 12단 기준으로 용량도 세계 최고 수준이다. SK에너지는 국내 정유사 중 처음으로 홍콩 국적항공사에 지속가능항공유(SAF)를 대량으로 공급한다. 지난 1월 유럽 수출에 연이은 성과로 국내 정유사의 거점시장인 아시아태평양 지역의 SAF 시장 선점에 발판을 마련했다는 평가다. SK텔레콤은 ▲AI 데이터센터(AI DC) ▲GPU 클라우드 서비스(GPUaaS) ▲에지AI(Edge AI) 등 세 가지 축을 중심으로 ‘AI 인프라 슈퍼 하이웨이’ 구축을 가속화하고 있다. AI DC사업 본격 추진을 위해 지난해 글로벌 GPU 클라우드 기업인 ‘람다’(Lambda)에 전략적 투자를 단행했고, AI 데이터센터 통합 솔루션 대표 기업인 ‘펭귄 솔루션스’와는 AI 투자 중 최대 규모인 2억 달러 투자 계약을 체결했다. SK네트웍스는 퀄컴 테크날러지스와 손잡고 AI 사업 강화에 나선다. 이에 따라 SK네트웍스는 퀄컴과 협업을 통해 본사 및 자회사 등 보유 사업에 퀄컴 IoT 솔루션을 접목하고 AI 기반 사업 포트폴리오 확대를 추진한다.

GTC 2025 참가 협력업체 부스 방문엔비디아, 4년간 AI 칩 개발 로드맵에HBM 수요 늘어날 듯…삼성·하이닉스 훈풍 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 20일(현지시각) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 진행중인 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2025’에서 삼성전자 부스를 방문해 그래픽 메모리에 ‘최고’(Rocks)라고 친필 사인을 남겼다. 엔비디아가 이번 GTC에서 향후 4년간의 AI 칩 로드맵을 제시하면서 여기에 들어갈 고대역폭메모리(HBM)를 만드는 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기대감도 커지고 있다. GTC 2025에 마련된 협력업체 전시관을 찾은 황 CEO는 삼성전자 부스에서 삼성전자의 ‘GDDR7’ 그래픽 메모리 제품의 패널에 ‘삼성전자 RTX 탑재! GDDR7 최고!’(SAMSUNG RTX ON! GDDR7 ROCKS!)라고 적었다. GDDR7은 현재 삼성전자가 엔비디아에 공급하고 있는 제품으로, 엔비디아는 이를 탑재한 개인용 GPU ‘지포스 RTX 5090’을 생산하고 있다. 황 CEO는 지난해 GTC 행사에서는 삼성전자의 5세대 HBM인 HBM3E에 ‘젠슨 승인’(JENSEN APPROVED)이라고 적은 바 있다. 이 때문에 당시 시장에서는 엔비디아 납품이 임박했다는 기대가 쏟아졌지만, 퀄(품질) 테스트는 1년째 진행중이다. 이날 삼성 부스에는 HBM4가 전시돼 있었지만 황 CEO의 이동 동선과 맞지 않아 HBM4 제품을 직접 보지는 못한 것으로 전해졌다. 또 예정된 시간보다 길어지면서 SK하이닉스 부스도 방문하지 못했다. 다만 엔비디아가 이번에 발표한 4개년에 걸친 AI 칩 개발 로드맵은 더 많은 HBM을 필요로 할 것으로 예상되면서 삼성전자와 SK하이닉스에도 훈풍이 불고 있다. 황 CEO는 지난 18일 기조연설에서 “첨단 AI를 위해 전 세계가 예상했던 것보다 100배 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다”며 “AI 추론 모델과 AI 에이전트가 엔비디아 칩 수요를 크게 증가시킬 것”이라고 말했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 올해 하반기 차세대 HBM4 양산을 목표로 하고 있는 상황에서 엔비디아가 어떤 제품을 선택할지에 따라 실적이 갈릴 것으로 보인다.

SK그룹이 AI 인프라 구축 및 생태계 확장 등을 추진하며 미래 성장 동력을 확보하기 위해 노력 중이다. 제약 부문은 지속적인 투자와 R&D를 통해 포트폴리오를 확장해 간다는 전략이다. 26일 SK그룹에 따르면 SK텔레콤은 AI 컴퍼니로의 변화·혁신 결실을 가시화해 ‘글로벌 AI 컴퍼니’로 도약하고 있다. ▲AI 데이터센터(AI DC) ▲GPU 클라우드 서비스(GPUaaS) ▲에지AI(Edge AI) 등 세 가지 축을 중심으로 ‘AI 인프라 슈퍼 하이웨이’ 구축을 가속한다. AI DC사업 본격 추진을 위해 지난해 글로벌 GPU 클라우드 기업인 ‘람다’(Lambda)에 전략적 투자를 단행했고, AI 데이터센터 통합 솔루션 대표 기업인 ‘펭귄 솔루션스’와는 AI 투자 중 최대 규모인 2억 달러 투자 계약을 체결했다. 이런 파트너십을 기반으로 지난해 12월 람다와 협력해 가산 AI데이터센터를 연 데 이어 ‘SKT GPUaaS’(GPU-as-a-Service)’를 선보였다. SK그룹은 멤버사 간 협력을 통해서도 AI 생태계 확장 및 인프라 구축을 추진 중이다. 지난달에는 SK하이닉스가 SK텔레콤, 펭귄 솔루션스와 ‘AI 데이터센터 솔루션 공동 R&D 및 사업 추진’ 협약을 체결하며 힘을 보탰다. 펭귄 솔루션스는 AI 서비스를 제공하는 기업에 맞춤형 데이터센터를 구축해 주고 관리하는 사업을 하는 대표 기업이다. 3사는 협약으로 AI 데이터센터의 글로벌 확장을 위해 신규 시장을 개척하고 솔루션 공동 연구개발(R&D) 및 상용화에 나섰다. 또한 3사는 긴밀히 협력해 데이터센터용 차세대 메모리 제품 개발에서도 SK하이닉스의 차별적인 HBM 경쟁력을 확대해 나갈 예정이다. SK하이닉스는 빅테크들의 AI 서버 투자가 확대되고 AI 추론 기술의 중요성이 커지면서 고성능 컴퓨팅에 필수인 HBM과 고용량 서버 D램 수요가 계속 확대될 것으로 전망했다. 일부 재고 조정이 예상되는 소비자용 제품 시장에서도 AI 기능을 탑재한 PC와 스마트폰 판매가 확대돼 하반기로 갈수록 시장 상황이 개선될 것으로 내다봤다. 이에 SK하이닉스는 올해 HBM3E 공급을 늘리고 HBM4도 적기 개발해 고객 요청에 맞춰 공급할 계획이다. 또, DDR5와 LPDDR5 생산에 필요한 선단 공정 전환을 추진해 나간다. 낸드는 지난해에 이어 수익성 중심 운영과 수요 상황에 맞춘 유연한 판매 전략으로 시장에 대응해 나갈 계획이다. 뇌전증치료제 ‘세노바메이트’의 호조에 힘입은 SK바이오팜도 공격적인 마케팅을 진행한다. SK바이오팜은 지난해 뇌전증 센터와 환자 롱텀 케어(Long-term care) 전담 인력 등 스페셜티 영업 조직과 인력을 강화했고, 올해 환자와의 접점을 확대하기 위해 사상 첫 DTC(Direct-to-consumer) 광고를 집행한다. SK바이오팜은 미국 시장뿐 아니라 글로벌 시장에서의 세노바메이트의 저변을 확대 중이다. 지난해 중국에서 신약승인신청(NDA)를 신청했고, 올해는 브라질을 시작으로 중남미 약 17개국 진출도 진행 중이다. 또한 차세대 신규 모달리티(New Modality)로 선정된 RPT(방사성의약품 치료제), TPD(표적단백질분해 치료제) 개발 및 저분자(small molecule) 분야의 R&D 역량 확장을 통해 포트폴리오를 다각화한다는 계획이다.

현재 생산되는 메모리 반도체는 D램 같은 휘발성 메모리와 낸드 플래시 메모리 같은 비휘발성 메모리로 나눠볼 수 있습니다. 전자는 전기 공급이 없으면 데이터가 사라지지만 대신 매우 빠르기 때문에 프로세서가 바로 가져다 쓸 데이터를 저장하는 용도로 사용됩니다. PC와 서버에 쓰이는 DDR5 메모리, 노트북이나 스마트폰에 사용되는 LPDDR5x 메모리, GPU에 사용되는 GDDR7 메모리, 고성능 AI GPU에 사용되는 고대역폭 메모리(HBM) 모두 이런 경우라고 할 수 있습니다. SSD나 USB 메모리에 들어가는 낸드 플래시 메모리는 속도가 느린 반면 데이터가 사라지지 않기 때문에 저장 장치로 적합합니다. 최근 200층 이상의 3D 낸드 플래시 메모리가 대세가 되고 있습니다. 덕분에 데이터 저장 밀도도 크게 증가해 이제는 microSD나 USB 저장 장치도 1TB급 제품이 나오고 있습니다. 하지만 사실 SSD나 하드디스크 같은 저장 장치에 저장된 데이터를 불러들인 후 메모리에서 처리하고 다시 저장하는 방식은 매우 비효율적입니다. 그보다는 한 번에 데이터를 처리하고 작업 내용을 저장하는 것이 속도와 효율성 모두에서 좋을 수밖에 없습니다. 따라서 반도체 제조사들은 D램처럼 빠르고 낸드 플래시 메모리처럼 저장 밀도가 높은 비휘발성 메모리를 개발해왔습니다. 이 목표에 가장 근접했던 기업은 바로 인텔이었습니다. 인텔이 마이크론과 함께 개발해 옵테인이라는 브랜드로 내놓은 3D Xpoint 메모리는 D램에 근접한 속도를 지닌 비휘발성 메모리로, 실제 시장에 출시됐지만 비싼 가격 때문에 반응은 미지근했습니다. 의도는 훌륭했지만 가격 문제에 그만한 속도가 충족되지 않았기 때문에 3D Xpoint는 결국 손실만 남긴 채 역사 속으로 사라졌습니다. 그런데 최근 웨스턴 디지털에서 분사를 준비 중인 샌디스크가 낸드 플래시 기반의 적층형 고대역폭 메모리인 HBF(high-bandwidth flash)를 발표하면서 주목을 끌고 있습니다. HBF는 D램을 탑처럼 높게 쌓은 후 TSV라는 통로로 연결해 고대역폭 메모리로 만든 HBM과 비슷한 방식을 지니고 있습니다. 차이점은 D램 다이 대신 BICS 3D 낸드 플리시 메모리를 CBA(CMOS directly bonded to Array) 방식으로 쌓아 올린다는 것입니다. 샌디스크에 따르면 1세대 HBF는 16층의 낸드 플래시를 적층해 512GB의 용량을 확보할 수 있습니다. 예시로 든 것처럼 8개를 GPU에 붙이는 경우 총 4TB라는 엄청난 용량도 가능한 셈입니다. 1세대 HBF의 정확한 대역폭은 밝히지 않았으나 HBM보다는 낮을 것으로 예상되기 때문에 HBM과 혼용해서 사용하는 방식도 제안하고 있습니다. 이는 인텔 옵테인 메모리와 같은 접근입니다. HBF 메모리가 실제 상용화에 성공할지는 아직 미지수이지만, 성공한다면 대규모의 데이터를 학습하는 AI GPU에 유리할 것으로 예상됩니다. 관건은 가격과 성능이 될 것입니다. 만약 현재 목표로 한 GPU 시장에서 성공을 거두면 HBF 쓰임새는 PC나 스마트 기기 등 다른 분야로도 확산될 수 있습니다. 비휘발성 메모리와 휘발성 메모리의 완전히 통합하지는 않더라도 유기적으로 연결해 사용할 수 있는 컴퓨터의 시대가 열릴 수 있을지 주목됩니다.

최근 미국 라스베이거스에서 열리는 정보통신기술 박람회(CES)에선 인공지능(AI) 기술이 마치 기본값처럼 등장하고 진화를 거듭한 모습을 보여주고 있다. 올해는 기존 생성형 AI가 에이전트형으로 변모한 것이 눈에 띈다. AI의 역할 반경이 넓어지니 처리할 정보량도 급격히 늘어 이에 따른 데이터센터와 HBM(고대역폭 메모리)의 기술, 에너지 활용 등에 대한 개발이 동시다발적으로 일어났다. 아이언맨의 압도적인 AI, 쟈비스(J.A.R.V.I.S)의 현신기존 생성형 AI가 주어진 입력값에 반응해 다양한 콘텐츠를 빠르게 생성하는 데 반해 에이전트형 AI는 목표 달성을 위해 스스로 의사결정을 내리고 행동하는 시스템으로 인간의 개입 없이도 독립적으로 작업을 처리할 수 있다. 자율주행 자동차가 도로 상황을 분석해 스스로 장애물을 피하며 목적지까지 주행하거나 개인비서 AI가 일정에 따라 알람을 주고 스마트홈 기기를 제어하는 등의 기술이 해당한다. 엔비디아의 에이전트형 AI 또한 독립적 의사결정이 가능하고 자율적인 AI 시스템을 지원하며 명령어를 필요로 했던 생성형 AI와는 다르게 다양한 환경과 상황을 스스로 분석해 자율적으로 행동이 가능하다. 우리나라 기업인 페르소나 AI는 사용자 정보를 분석해 맞춤형 AI 제품을 개발하는 기업으로, GPU가 필요 없는 온디바이스 AI(기기에 탑재된 AI)를 개발한다. 초소형, 초경량, 초저전력 임베디드(embeded) AI 반도체는 인터넷이나 GPU가 없이도 인공지능 서비스를 제공한다. 스마트키, 스마트 팩토리, 키오스크, 스마트 안경, 로봇 등 쌍방향 대화가 필요한 곳에 임베디드 AI 반도체를 적용할 수 있다. 소니혼다 모빌리티는 AI 기반의 에이전트 지원 전기차를 전시했다. 탑재된 AI가 도로 상황부터 운전자 기분까지 종합적으로 판단해 내부 온도를 조절하거나 테마를 변경하는 등 환경을 제어한다. 또한 AI 에이전트는 고객과 자연스러운 대화를 할 수 있고 답변을 제공하며 함께 보내는 시간이 많을수록 빅데이터를 통해 개인 맞춤형 에이전트로 진화한다. 크리에이티브 마인드의 AI 자동연주 피아노는 주변 공간을 실시간으로 분석하고 공간에 방문한 관람객의 모습과 대화로 정보를 얻어 스스로 음악을 작곡하고 연주한다. 중국 하이퍼쉘은 AI 기반 야외활동 보조를 목적으로 개발된 외골격 장치로, 14개 센서가 실시간으로 동작 데이터를 수집하고 분석해 최대 1마력의 힘을 보조한다. 제품 무게는 약 2.2kg으로 초경량이며 인체공학 디자인으로 설계됐다. 전기 먹는 첨단 기술, 에너지 효율은 어떻게AI를 비롯한 모든 기술은 전기를 동력으로 삼고 있어 에너지 관리 기술에 대한 진보도 동시에 이뤄진다. SK는 AI 파워 오퍼레이터(Power Operator)라는 데이터 센터의 에너지를 관리하는 기술을 내세우고 있다. 설치된 분산 전원들을 최적으로 제어해 효율적인 전력 공급이 가능하며, 특히 액침 냉각기술을 시각적으로 전시해 기술력을 과시했다. 삼성 SDI는 첨단 각형 배터리를 전시해 혁신 설계와 공정기술을 적용하고 안전성과 성능을 모두 개선한 고밀도 장수명 전기차용 각형 배터리 모듈을 개발했다. 이-솔테크(E-Soltec)는 재난이 발생한 지역에 신속하게 공급할 수 있는 모듈러 챔버를 전시했다. 지붕에 최대 6개 태양광 패널을 설치해 하루 최대 8kW의 전기를 챔버에 공급할 수 있다. 또한 3~4개 복합 단열재를 사용하여 단열성능을 강화하는 등 제로에너지건축물 최상위 등급인 1+++ 등급을 획득했다. 한국기업 더감은 전기차의 동력 시스템에서 손실되는 고조파(高調波)를 회수해 차량의 전력으로 재활용하는 ‘전기 리사이클 시스템’을 개발했다. 고조파에 따른 에너지 손실이 약 18%에 달하는데 이를 다시 거둬들여 재사용해 전기차 주행거리를 최대 10% 늘리는 효과를 얻는다. 시선 끈 자동차 혁신…캠핑부터 개인항공까지이번 CES에서는 자동차의 유용한 기능뿐 아니라 차체 자체의 혁신까지 다양한 변화를 보여주었다. 현대모비스의 홀로그래픽 HUD(Head-Up Display)는 특수 필름을 부착해 차량 전면유리 어디에나 이미지나 동영상을 구현한다. 운전자 정면에만 이미지를 띄우는 기존 HUD보다 디스플레이 영역이 확대된 것이다. HOE(Holographic Optical Element)라는 광학소자를 활용해 위치에 구애받지 않고 사용자 필요에 따라 표현 정보를 구성할 수 있다. 중국 자동차기업 샤오펑(Xpeng)의 자회사 샤오펑에어로HT는 개인 항공기를 탑재한 자동차 ‘랜드 에어크래프트 캐리어’(LAC)를 선보여 많은 사람들의 관심을 받았다. 샤오펑에어로HT는 지난해 CES에서 비행 가능한 자동차인 플라잉카를 내놓고 올해부터 양산 계획을 세웠다. 올해 CES에 공개한 LAC는 필요할 때 항공기를 꺼내 비행할 수 있도록 한 트럭이다. 항공기 탑승에서 세팅까지 소요 시간은 5분, 비행은 약 35분간 가능하다. AC퓨처(AC Future)는 확장형 전기 캠핑카를 선보였다. 팝업 형태의 확장형 전기 캠핑카는 좌우뿐만 아니라 앞뒤로도 공간을 늘릴 수 있다. 태양광 패널도 넓어져 5kW 이상의 태양광을 충전하고 인터넷 사용이 가능하다. 또한 대기 중 수분을 매일 50리터의 깨끗한 물로 변환하는 장비를 장착하고 있다. 코마츠(Komatsu)는 무인으로 수중에서 작동하는 수중 전기 불도저를 개발했다. 최대 50m 깊이에서 작업이 가능하며 현재는 GPS 제한으로 7m 깊이에서만 운용이 가능하다. 수중 건설, 하천 준설, 생태계 복원사업 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 개인 호르몬 측정기인 엘리 헬스(Eli Health)의 호르모미터, 거울을 통해 심장의 건강 상태를 측정하는 페이스 하트(Face Heart)의 카디오 미러, 아이와 청소년 식습관을 AI로 분석해주는 누비랩의 AI 코칭 솔루션, 개인용 관절염 치료제인 엔트윅의 전자약 등 디지털 헬스 분야에서도 시선을 사로잡는 기술들이 다양하게 소개됐다. 몇 년 전까지만 해도 가능할까 싶었던 기술들이 눈앞에 펼쳐져 기술 발전 속도를 체감할 수 있다. 물론 많은 부분이 개념증명(PoC·Proof of Concept) 단계에 있거나 데모버전이었지만 시장에 나올 날도 멀지 않은 듯하다.

딥시크에 저사양 H800 칩 사용돼 中 규제 땐 삼성·하이닉스 등 타격 저비용 모델로 AI 생태계 확장 땐 중장기적 반도체 매출 확대 기회도카카오 등 AI 개발 업체들은 기대 중국 스타트업이 만든 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크’의 등장으로 미국 빅테크 기업 중심의 AI 패권이 흔들리면서 국내 기업들의 셈법도 복잡해졌다. 당장 AI 칩에 대한 미국의 추가 대중 수출 규제 가능성과 고사양 고대역폭메모리(HBM) 수요가 줄어들 수 있다는 전망에 삼성전자와 SK하이닉스가 바짝 긴장한 모습이다. 반면 네이버와 카카오 등 정보기술(IT) 업계에선 AI 생태계가 확장하면서 저가 AI 시장이 열릴 것이라는 기대감도 나온다. 딥시크가 발표한 최신 AI 모델 ‘R1’에는 엔비디아 AI 가속기 H800이 사용된 것으로 알려졌는데 이는 대중 수출 규제에 따라 사양을 낮춰 만든 제품이다. H800에는 최신 제품인 5세대 HBM ‘HBM3E’가 아닌 HBM2E(3세대) 또는 HBM3(4세대)가 탑재됐고, 국내 업체들이 공급한다. 반도체 수출 규제 속에서도 딥시크가 저비용으로 고성능 AI 모델을 만들어 내자 도널드 트럼프 행정부가 중국에 대한 반도체 수출 규제를 H20 같은 저사양 칩까지 확대할 것이란 관측이 나온다. 이렇게 되면 중국에서 반도체 팹(제조시설)을 운영하는 삼성전자나 SK하이닉스의 영업 환경은 불확실성이 커질 수밖에 없다. 중국이 아예 독자적으로 차세대 HBM 개발에 나설 수도 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 미국의 대중 규제가 오히려 중국의 독자적인 그래픽처리장치(GPU) 개발을 자극할 것이라고 경고한 바 있다. 빅테크 기업들의 고성능 메모리 수요가 줄어들면 반도체 가격이 하락하고 저가 출혈 경쟁으로 이어질 것이란 전망도 나온다. 하지만 넓게 보면 딥시크의 출현이 AI 생태계를 확장한다는 점에서 우리 기업에 기회가 될 것이라는 기대감도 나온다. 반도체 업계 관계자는 2일 “당장은 고사양 칩 수요가 떨어지는 것 아니냐는 우려가 있을 수 있지만 딥시크 모델은 AI 시장을 대체하는 게 아니라 확장한다는 점에서 중장기적으로 반도체 시장 매출이 계속 일어날 수 있는 요인”이라고 말했다. 자체 AI 모델을 개발하던 국내 IT 기업들도 반기는 모습이다. 특히 독자적인 거대언어모델(LLM) 없이 AI 서비스를 개발하는 카카오의 경우 딥시크와 같은 저비용 AI 모델의 성공 사례가 나오면서 시장의 관심이 높아졌다. IT업계 관계자는 “딥시크로 인해 AI 패권이 크게 흔들릴 가능성도 있으나 한편으론 한국 AI 기업엔 기회가 될 수 있다”면서 “저비용 고효율 트렌드에 발맞춰 개발한다면 새로운 시장이 열릴 것”이라고 했다. 다만 딥시크 개발 비용과 데이터 관리 등에 대해선 추가 검증이 필요하다고 보는 시각이 많다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 딥시크의 프라이버시 정책과 관련해 “사용 장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”면서 “수집한 사용자 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”고 경고했다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난달 31일 실적 설명회에서 딥시크발 충격과 관련해 “GPU에 들어가는 HBM을 여러 고객사에 공급하는 만큼 다양한 시나리오를 두고 업계 동향을 살피고 있다”고 말했다.

삼성전자가 5세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM3E 개선 제품을 올해 1분기 말부터 주요 고객사에 공급할 예정이라고 밝혔다. 6세대인 HBM4는 올해 하반기 양산이 목표다. 반도체 업황은 올해 초 다소 주춤할 전망이지만 삼성전자를 비롯한 주요 업체들은 HBM 같은 고부가 제품을 중심으로 시장 상황에 대응한단 전략이다. 31일 삼성전자는 실적 콘퍼런스콜에서 “4분기에는 지정학적 이슈와 올해 1분기를 목표로 준비 중인 HBM3E 개선 제품 계획 영향이 맞물려 HBM 수요에 일부 변동이 발생했고 그 결과 4분기 HBM 매출은 당초 전망을 소폭 하회한 전분기 대비 1.9배 수준의 성장을 기록했다”며 이같이 밝혔다. 삼성전자는 “지난해 3분기부터 HBM3E 8단과 12단 제품을 양산한 데 이어 4분기에 다수의 그래픽처리장치(GPU) 공급사와 데이터센터 고객에 HBM3E 공급을 확대했고, 이에 HBM3E 매출이 HBM3 매출을 넘어섰다”고 설명했다. HBM3E 개선 제품도 계획대로 준비 중이다. 앞서 삼성전자는 지난해 10월 3분기 실적 콘퍼런스콜에서 “주요 고객사의 차세대 GPU 과제에 맞춰 HBM3E 개선 제품도 준비 중”이라며 “기존 HBM3E 제품은 이미 진입한 과제용으로 공급을 확대하고 개선 제품은 신규 과제용으로 추가 판매해 수요 대응 범위를 늘려갈 것”이라고 밝힌 바 있다. HBM3E 개선 제품의 가시적인 공급 증가는 2분기부터 본격화할 것으로 전망했다. 삼성전자는 “최근 미국 정부에서 발표한 첨단 반도체 수출 통제 영향뿐만 아니라 당사의 개선 제품 계획 발표 이후 주요 고객사들의 기존 수요가 개선 제품 쪽으로 옮겨가며 HBM의 일시적인 수요 공백이 발생할 것으로 보인다”며 “다만 2분기 이후 고객 수요는 8단에서 12단으로 기존 예상 대비 빠르게 전환될 것”이라고 전망했다. 이에 따라 HBM3E 개선 제품을 고객 수요에 맞춰 램프업(생산량 확대)하는 등 2025년 전체 HBM 비트 공급량을 전년 대비 2배 수준으로 확대한다는 계획이다. 삼성전자는 “HBM3E 16단의 경우 고객 상용화 수요는 없을 것으로 전망되지만 16단 스택 기술 검증 차원에서 이미 샘플을 제작해 주요 고객사에 전달했다”며 “1c 나노 기반 HBM4는 2025년 하반기 양산을 목표로 기존 계획대로 개발을 진행 중”이라고 전했다. HBM4와 HBM4E 기반 커스텀(맞춤형) HBM 과제도 기존 계획에 맞춰 고객사와 기술적 협의를 이어가고 있다.

중국 인공지능(AI) 스타트업인 ‘딥시크’(DeepSeek) 여파가 국내 반도체 주에도 영향을 미치고 있다. SK하이닉스는 장초반 11%대까지 밀렸고, 삼성전자는 자사주 소각 소식에도 3% 가까이 하락세를 보였다. 엔비디아 등 미국의 주요 반도체 주들은 이미 지난 27일(현지시간) ‘딥시크 쇼크’로 휘청인 바 있다. 31일 한국거래소에 따르면 이날 SK하이닉스는 전 거래일 대비 10.9% 하락한 19만 7000원에 거래를 시작해 장중 19만 4800원까지 하락했다. SK하이닉스의 하락 배경엔 저성능 반도체칩으로 고성능의 AI 모델을 만들어 낸 딥시크가 있다. 딥시크는 지난 20일(현지시간) 새로운 추론 모델인 ‘딥시크 R1’을 선보였는데, 해당 모델은 엔비디아의 최첨단 AI 가속기인 H100 대신 성능을 다운그레이드한 H800을 사용한 것으로 알려졌다. 고성능 반도체 칩을 사용하지 않았음에도 성능면에서 오픈AI가 지난해 9월 출시한 ‘o1’에 필적한 성능을 보여주면서 전세계 IT 업계는 충격에 휩싸였다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 감소할 거란 전망에 힘이 실리면서 엔비디아 주가는 27일(현지시간) 17% 가까이 빠졌고, 이후 소폭 상승하긴 했으나 이전 주가로 회복하진 못하는 모습이다. 이날 지난해 4분기 실적을 발표한 삼성전자는 실적 컨퍼런스콜에서 “지난해 11월 주주가치 제고를 목적으로 약 10조원 규모의 자사주 매입을 발표했다”면서 “이 중 먼저 3개월 동안 3조원의 자사주 취득·소각을 진행 중”이라고 밝혔으나 주가는 3% 가까이 하락해 거래되고 있다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 컨콜에서 최근 딥시크발 충격에 대해 “신기술 도입에 따른 업계의 변화 가능성이 항상 있고 현재의 제한된 정보로는 판단하기 이르다”면서 “GPU에 들어가는 HBM을 여러 고객사에 공급하는 만큼 다양한 시나리오를 두고 업계 동향을 살피고 있다”고 밝혔다. 그러면서 “시장의 장기적인 기회 요인과 단기적인 위험 요인이 공존하는 만큼 급변하는 시장에 적기 대응할 수 있도록 하겠다”고 덧붙였다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

SK텔레콤이 ‘CES 2025’에서 SK하이닉스, 미국 AI 데이터센터 통합 설루션 기업 펭귄 솔루션스와 인공지능(AI) 데이터센터 설루션 공동 연구개발과 글로벌 사업 추진을 위한 협약을 맺었다고 10일 밝혔다. 협약식은 유영상 SK텔레콤 대표, 김주선 SK하이닉스 AI 인프라 사장, 마크 애덤스 펭귄 솔루션스 최고경영자(CEO)가 9일(현지시간) 미국 라스베이거스 CES 2025 행사장에서 만나 진행됐다. SK텔레콤에 따르면 펭귄 솔루션스는 미국 AI 데이터센터 통합 설루션 대표 기업으로 세계적으로 손꼽히는 대규모 AI 클러스터 구축 노하우를 가졌다. SK텔레콤은 지난 7월 펭귄 솔루션스와 지금까지 AI 투자 중 최대 규모인 2억 달러(약 2천900억원) 상당의 투자 계약을 맺은 뒤 ‘시너지 TF’를 구성해 구체적인 협력 사항을 논의해왔다. 이번 협약을 통해 3사는 AI 데이터센터의 ▲글로벌 시장 확장 ▲설루션 공동 연구개발 및 상용화 ▲특화용 차세대 메모리 어플라이언스(하드웨어와 소프트웨어가 결합한 일체형 제품) 개발 등 크게 3가지 영역에서 협력하기로 했다. 우선 3사는 일본을 비롯한 아시아·태평양과 중동 시장에서 사업 기회를 모색한다. 또, AI 데이터센터 구축과 운영에 필요한 소프트웨어 풀 스택을 완성하고, SK텔레콤과 SK하이닉스가 전략적 투자자인 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) 칩을 활용한 서버 실증과 상용화를 추진한다. SK하이닉스와 펭귄 솔루션스가 공동으로 차세대 데이터센터 메모리 기술을 개발해 SK하이닉스의 고대역폭 메모리(HBM) 경쟁력도 높일 계획이다. 유 대표는 “이번 CES를 통해 SK가 보유한 AI 서비스, 인프라 및 AI 반도체의 글로벌 경쟁력을 전 세계에 입증했다”며 “올해 다양한 글로벌 파트너사와 적극적인 협력을 통해 AI 사업에서 의미 있는 결실을 볼 것”이라고 말했다. 이밖에 유 대표 등 SK 주요 경영진은 앤트로픽, 퍼플렉시티, 슈퍼마이크로 등 관계자와 만나 AI 사업 협력 방안을 논의했다. SK텔레콤은 이번 CES를 계기로 AI데이터센터, 구독형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업, 엣지 AI 세 가지 축을 중심으로 전국의 AI 인프라를 구축한다는 ‘AI 인프라 슈퍼 하이웨이 전략’이 힘을 받을 것으로 기대했다.