중국은 매년 막대한 양의 반도체를 수입해왔습니다. 한국산 메모리, 미국 인텔이나 대만 TSMC가 만든 GPU·CPU 등을 수입하고 노트북, PC, 스마트폰, 태블릿 등 완제품을 생산하는 게 오랜 국제 분업 형태였습니다. 중국은 당연히 해외 수입에 의존하는 반도체를 내제화하는 걸 희망했습니다. 외국에 핵심 부품을 의존하는 것은 안보 문제를 일으킬 뿐 아니라 미래 핵심 산업인 반도체 부분에서 완전히 뒤처지면 미국을 제치고 세계 1위 국가가 되려는 목표도 달성하기 어려울 것이기 때문입니다. 따라서 정부 주도로 엄청난 자금이 반도체 분야에 투자되었고 이는 흔히 중국의 반도체 굴기로 불렸습니다. 하지만 기반 기술이 없는 상태에서 이미 크게 앞서 있는 선두 주자들을 따라잡는 일은 쉽지 않았습니다. 중국 정부는 3기 반도체 투자 기금으로 3440억 위안(약 64조 원)에 달하는 막대한 자금을 조성했고 지금까지 수백조 원을 투자한 것으로 알려졌지만, 아직 중국 업체들의 세계 시장 점유율은 크지 않은 수준입니다. 그러나 오랜 시간 막대한 투자의 결과로 일부 영역에서는 하나씩 성과가 나오고 있습니다. 예를 들어 2023년 공개한 화웨이의 메이트60은 중국 국영 파운드리 제조사인 SMIC가 7㎚(나노미터·1㎚는 10억분의 1m) 공정으로 제조한 기린 9000s를 탑대한 것으로 알려졌습니다. SMIC는 글로벌 파운드리 시장에서 중국 내수 시장을 기반 삼아 TSMC, 삼성 다음인 3위 자리를 놓고 경쟁하고 있습니다. 최근에는 중국내 대형 메모리 제조사인 창신메모리테크놀로지스(CXMT)가 만든 것으로 보이는 DDR5 메모리가 중국 내수 시장에서 판매되기도 했습니다. 이 회사는 DDR4 양산에 성공해서 이미 중국 내수 시장에서 점유율을 늘려나가고, 이에 따라 DDR4 메모리 가격도 낮아지고 있습니다. 이로 인한 영향은 이제 국내 메모리 제조사들도 인정하는 상황입니다. 여기에 DDR5 메모리가 추가되면 DDR5 메모리 가격도 같이 추락할 수 있습니다. 낸드플래시 메모리 역시 중국발 공급 과잉 현상에서 완전히 자유롭지 않습니다. 역시 국영 기업으로 낸 플래시 메모리를 생산하는 양쯔강 메모리 테크놀로지스(YMTC)는 최근 232층 3D 낸드 개발에 성공했다고 주장한 데 이어 최근 이 회사의 5세대 3D 낸드 메모리를 탑재한 PCIe 5.0 SSD 메모리를 선보였습니다. YMTC의 소비자용 메모리 브랜드 지타이(Zhitai)에서 내놓은 티프로9000 2TB PCIe 5.0 SSD는 자체 개발 낸드플래시 메모리와 LPDDR4X 메모리, 그리고 대만 실리콘 모션의 SM2508 컨트롤러를 사용해서 최고 읽기 1만 4527MB/s, 쓰기 1만 3869MB/s의 속도를 구현했습니다. 이는 현재 시장에 나와 있는 PCIe 5.0 기반 고성능 소비자용 SSD와 충분히 경쟁할 수 있는 수준입니다. 물론 YMTC의 시장 점유율 역시 그렇게 높은 편은 아니지만 중국 레노버 등 내수 기업에 낸드플래시를 제공하면서 일단 사업 자체는 본궤도에 오른 것으로 평가받고 있습니다. 중국 반도체 굴기가 이제야 성과를 하나씩 내기 시작하는 것으로 볼 수 있는데, 불안 요소는 여전히 남아 있습니다. 중국은 노광장비를 비롯해 반도체 제조 장비 개발에도 많은 돈을 투자했지만, 아직 EUV 노광장비를 자체 개발하지 못하고 있습니다. 이 장치를 유일하게 제조하는 네덜란드 ASML은 중국에 이 장비를 수출하지 않고 있습니다. 결국 중국 국내에서 EUV 노광장비를 자체 제조할 때까지 기다려야 하는데, 하루가 빠르게 발전하는 반도체 산업에서 그만큼 남을 따라잡기 힘들어질 수밖에 없습니다. 두 번째 문제는 막대한 손해를 입으면서도 여기까지 올 수 있었던 원동력인 중국 정부의 자금 지원이 어디까지 지속될 수 있는지에 대한 의구심입니다. 중국 중앙 정부와 지방 정부, 민간 부채는 이제 만만치 않은 수준으로 불어났고, 최신 미세 공정 반도체를 개발하고 생산하는 데 드는 비용도 지속적으로 증가하고 있습니다. 그럼에도 중국이 AI 같은 주요 미래 먹거리와 밀접하게 연관된 반도체 산업을 쉽게 포기하지 않을 것이라는 게 중론입니다. 중국 반도체 굴기는 우리 경제에 미치는 영향이 적지 않은 이슈인 만큼 너무 걱정할 필요도 없지만, 너무 쉽게 생각해서도 안될 주제일 것입니다.

까마득한 옛날 일이지만, 인텔은 자체 그래픽 칩을 생산한 적이 있습니다. 1990년대 말에는 인텔 최초의 3D 가속기인 i740을 출시해 저렴한 가격으로 시장에서 좋은 평가를 받은 적이 있습니다. 하지만 당시 그래픽 카드 시장은 혜성처럼 등장한 신흥 강자인 엔비디아에 의해 통일되고 있었습니다. 2000년대 초 엔비디아는 지포스 브랜드를 통해 그래픽 카드 시장을 장악했습니다. 인텔은 엔비디아와 경쟁하기보다 본업인 CPU에 주력하면서 그래픽 칩은 내장 그래픽으로 전환했습니다. 초기 컴퓨터에서는 모두 독립 카드 형식으로 탑재되던 사운드, 그래픽, 모뎀 칩을 모두 메인보드로 옮기면 비용을 절감할 수 있고 노트북의 경우 소형 경량화에 유리하기 때문입니다. 이 선택은 매우 성공적이었고 곧 경쟁사인 AMD도 따라 하게 됩니다. AMD의 경우 2006년 ATI를 합병한 이후 라데온 GPU를 내장 그래픽으로 통합했습니다. 이후 두 회사는 CPU와 GPU를 통합해 비용을 절감하고 노트북 시장에 더 알맞은 형태로 프로세서를 개발했습니다. 하지만 본래 그래픽이 곁들임 메뉴에 불과했던 인텔과 달리 AMD는 그래픽이 주식인 ATI 가 개발한 더 라데온 GPU를 통합한 덕분에 내장 그래픽 부분에서 항상 우위에 설 수 있었습니다. 비록 CPU 자체 성능은 인텔이 앞섰지만, AMD도 나름 잘하는 구석이 있었던 셈입니다. 이와 같은 구도를 깨기 위해 인텔은 2017년 라데온 개발자인 라자 코두리를 영입해 완전히 새로운 GPU를 개발하기로 계획합니다. 과거 인텔 내장 그래픽은 게임 성능이 매우 낮아 그래픽 감속기라는 별명을 지니고 있었습니다. 예전 명칭 중 하나가 그래픽 미디어 가속기 (GMA, Graphics Media Accelerator)였는데, 게임에서 속도가 느리다 보니 가속기 대신 감속기로 부른 것이었습니다. 이런 오명을 씻기 위해 절치부심 노력한 끝에 인텔은 새로운 Xe GPU를 개발했습니다. 덕분에 인텔 내장 그래픽 성능은 이제 라데온 내장 그래픽과 맞설 수 있는 수준에 이르렀습니다. 두 회사가 올해 선보인 노트북 프로세서인 라이젠 AI 300 (스트릭스 포인트)와 인텔 코어 울트라 200V (루나 레이크)는 전 세대 프로세서인 메테오 레이크 대비 각각 36%와 30%의 성능 향상을 주장하며 서로 자신이 가장 강력한 내장 그래픽이라고 선언했습니다. 자연스럽게 소비자와 업계의 관심도 누가 이기는지에 쏠렸습니다. IT 하드웨어 전문 사이트인 탐스 하드웨어는 최근 출시된 노트북에 탑재된 코어 울트라 7 258V (내장 그래픽: 아크 그래픽스 140V)과 라이젠 AI 9 HX 370 (내장 그래픽: 라데온 890M GPU)의 성능을 비교해 인텔 내장 그래픽이 근소하게 앞서는 결과를 확인했습니다. 27종의 게임에서 중간 혹은 낮은 옵션을 선택하고 1280 x 720 해상도와 1920 x 1080 해상도로 게임을 실행해 본 결과 코어 울트라 7 285V는 초당 47.7 프레임과 30.8 프레임으로 초당 44.7 프레임과 29.2 프레임을 기록한 라이젠 AI 9 HX 370을 근소하게 앞섰습니다. 물론 이 정도는 드라이버 패치 한 번으로도 뒤집힐 수 있는 결과이기 때문에 오차 범위 이내로 볼 수 있습니다. 결국 둘 다 맞는 말을 했고 누구도 이겼다고 할 수 없는 결과이지만, 사실 진짜 승자는 따로 있습니다. 바로 최근 부쩍 좋아진 내장 그래픽을 사용할 수 있게 된 소비자입니다. 과거 노트북 내장 그래픽은 지금보다도 성능이 낮았기 때문에 엔비디아는 지포스 MX400 같은 보급형 노트북 그래픽 카드를 내놓았습니다. 노트북 안에 별도의 그래픽 카드를 추가하면 그만큼 무게도 무거워지고 전력 소모량이 늘어나 배터리 시간도 줄어들지만, 낮은 사양에서라도 게임을 하려면 어쩔 수 없는 선택이었습니다. 하지만 최근 몇 년 간 내장 그래픽 성능이 좋아지면 MX400 수준을 넘어섰고 이제는 GTX 1650 같은 준 중급형 제품까지 따라잡아 소비자들은 추가 비용 없이 가벼운 노트북에서 게임을 즐길 수 있게 됐습니다. 그리고 코어 울트라 200V와 라이젠 AI 300 시리즈에 이르러서는 중급형 그래픽 카드의 위치도 넘보고 있습니다. 비교 대상으로 고른 RTX 3050 Ti는 같은 조건에서 초당 각각 68.7 프레임 (1280x720)과 49.7 프레임 (1920x1080)을 기록해 아직 한 단계 앞서 있긴 하지만 내장 그래픽이 한 세대에 30%씩 좋아지는 점을 생각할 때 다음번에는 확실한 우위를 장담하기 어려운 수준이 됐습니다. 내장 그래픽의 성능이 이렇게 좋아진 것은 지난 몇 년 간 반도체 미세 공정이 발전하면서 더 큰 그래픽 프로세서 유닛을 탑재할 수 있게 됐기 때문입니다. 여기에 과거 내장 그래픽의 성능을 제한했던 낮은 메모리 성능도 최근 DDR5나 LPDDR5x의 사용으로 메모리 성능이 대폭 좋아지면서 크게 개선됐습니다. CPU와 메모리를 공유하다 보니 아무래도 자체 메모리를 사용하는 GPU보다 내장 그래픽의 성능이 낮게 나올 수밖에 없었지만, 이제는 다소나마 제약이 줄어든 것입니다. 하지만 사실 가장 중요한 이유는 치열한 경쟁 때문일 것입니다. 사실 내장 그래픽에서 AMD를 따라잡으려는 인텔과 따라 잡히지 않으려는 AMD의 경쟁이 소비자에게 더 좋은 제품을 가져온 것입니다. 시장 경제에서 경쟁이 중요한 이유입니다.

2017년 AMD는 가성비(가격 대 성능 비)를 크게 높인 라이젠 CPU를 출시해 CPU 시장에서 반등의 기회를 잡았습니다. 이전까지는 CPU 시장은 인텔에게, GPU 시장은 엔비디아에 밀려 회사의 존재 자체가 위기였으나 한 번에 성능을 40%(IPC 기준)이나 끌어올리면서 역전의 기회를 마련한 것입니다. 하지만 오랜 세월 CPU 시장을 장악했던 인텔을 한 번에 이기기는 어려웠습니다. AMD 라이젠 CPU는 코어 숫자를 늘리는 데는 유리했지만, 코어 하나의 성능 자체는 인텔보다 낮았습니다. 따라서 PC 소비자가 중시하는 게임 성능에서 인텔보다 낮은 문제점이 있었습니다. AMD는 이 약점을 극복하기 위해 게임에서 중요한 캐시 메모리를 CPU 위에 올린 X3D 모델을 2022년에 출시했습니다.(3D V 캐시 기술로 명명) 라이젠 7 5800X3D는 8코어 CPU 위에 64MB L3 캐시 메모리를 탑재한 제품으로 게임 성능을 15%나 끌어올려 AMD가 게임 CPU 부분에서 1위를 차지할 수 있게 만들었습니다. 캐시 메모리가 많다는 것은 CPU가 작업할 수 있는 책상이 넓은 것에 비유할 수 있습니다. 작업량이 많아지면 당연히 좁은 책상보다 넓은 책상이 작업에 효율적입니다. 하지만 그렇다고 캐시 메모리를 마구 늘리면 CPU가 그만큼 커지면서 가격이 올라갑니다. AMD의 접근법은 TSMC의 반도체 패키징 기술을 이용해 별도의 저렴한 캐시 메모리를 위에 올리는 것이었습니다. 덕분에 가격 인상을 최소화하면서 L3 캐시 메모리를 대폭 늘릴 수 있었습니다. 결과적으로 이 방법은 매우 성공적이어서 2023년에 나온 후속작인 라이젠 7000X3D 모델도 게임 부분에서 손쉽게 챔피언 자리를 차지했습니다. 하지만 이 방법에도 단점은 존재합니다. 가장 큰 문제는 발열량이 많은 CPU 위에 메모리를 올리다 보니 열을 식히기 어려워진다는 것이었습니다. 따라서 X3D 모델은 오히려 기본 모델보다 클럭을 낮출 수밖에 없었습니다. 그래도 게임 성능은 빠르지만, 대신 렌더링 같이 캐시 메모리의 역할이 작은 일반 작업 성능에서는 오히려 성능에서 손해를 보는 것이 약점이었습니다. AMD는 라이젠 9000X3D CPU에서 이 약점을 개선했습니다. 이번에 선보인 2세대 3D V 캐시는 TSMC의 SOIc 기술을 적용해 64MB의 L3 캐시를 CPU 다이 (CCD) 아래로 옮겼습니다. 별것 아닌 것 같아도 메모리 위치를 CPU 아래로 옮기면서 성능의 발목을 잡았던 발열 문제를 해결한 것입니다. 라이젠 9000X3D 시리즈의 가장 근본적인 변화는 더 높아진 클럭과 오버클럭 가능성입니다. CPU 냉각을 가로막는 장애물이 사라지면서 라이젠 7 9800X3D는 전작인 7800X3D와 비교해 부스트 클럭을 5.2GHz으로 200MHz 높이고 기본 클럭은 4.7GHz으로 500MHz나 높였습니다. 더구나 사용자가 원하는 만큼 클럭을 더 높이는 오버클럭 역시 훨씬 자유롭게 됐습니다. 3D V 캐시가 없는 9700X와 비교하면 부스트 클럭은 300MHz 낮지만, 기본 클럭은 900MHz나 높아 멀티 스레드 작업 기준 성능이 10% 이상 높아져 작업용으로도 손색이 없는 스펙을 지니고 있습니다. 물론 게임 성능은 현존하는 CPU 가운데 가장 강력합니다. 미세공정을 대폭 개선하고도 눈에 띄는 성능 향상을 보여주지 못한 인텔 코어 울트라 200S(애로우 레이크)와 극명하게 대비되는 결과입니다. 다만 클럭을 올리면서 그만큼 전력 소모도 늘어나고 가격도 30달러 비싸진 479달러라는 점이 한 가지 아쉬운 대목입니다. 라이젠 9000 시리즈도 가격을 낮췄고 경쟁자인 인텔 코어 울트라 200S 역시 가격을 인하했지만, 라이젠 7 9800X3D만 이전보다 가격을 올린 건 그만큼 성능에 대한 자신감이기도 할 것입니다. 하지만 강력한 경쟁자가 있었다면 이렇게 호기롭게 가격을 올릴 수 있었을까 하는 아쉬움이 남는 대목입니다.

엔비디아에 HBM3E 납품 가능성SK하이닉스 견줘 물량 확보 관건시장 ‘빨리빨리’ 요구에 대응 중요파운드리 고객사·수율 확보 ‘과제’곧 임원 인사… AI 시대 전략 주목 엔비디아와 SK하이닉스의 밀월 관계가 강화되는 가운데 삼성전자가 올해 4분기 이 틈을 비집고 들어가 인공지능(AI) 반도체 주도권을 되찾아올 수 있을지 주목된다. 지난달 초 반도체 총괄인 전영현 삼성전자 DS부문장(부회장)이 단기적인 해결책보다 근원적 경쟁력을 확보하겠다는 사과문을 발표했지만 주가가 연일 하락하며 시장은 앞으로 2개월 안에 내놓을 결과물에 더 관심을 갖는 분위기다. 조만간 있을 DS부문 리더십의 변화도 AI 시대 삼성전자 반도체 전략을 읽을 수 있는 중요 지표가 될 것으로 보인다. 5일 업계에 따르면 삼성전자는 지난달 31일 3분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 5세대 고대역폭 메모리인 HBM3E 제품의 엔비디아 납품 가능성을 시사했다. 전체 HBM 사업 내에서 HBM3E 비중이 3분기 10% 초중반에서 4분기 50%에 이를 것이라는 전망을 내놓으면서다. 엔비디아는 글로벌 HBM 수요의 절반 이상(58%, 트렌드포스 기준)을 차지한다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 당시 “주요 고객사 퀄(품질 테스트) 과정상 중요한 단계를 완료하는 유의미한 진전을 이뤘고 4분기 중 판매 확대가 가능할 전망”이라고 말했다. 레거시(구형) 공정 중심으로 영향력을 확대하는 중국 반도체 업체와도 경쟁을 펼쳐야 하는 삼성전자로서는 엔비디아 납품 성사는 메모리 기술력에 대한 의심을 지울 수 있는 기회이기도 하다. 다만 급증하는 HBM 수요에 맞춰 제품을 적기에 안정적으로 공급할 수 있을지, SK하이닉스가 엔비디아의 ‘메인 공급자’로서 지위를 확보한 상황에서 삼성전자가 얼마나 물량을 받아낼 수 있을지는 지켜봐야 할 대목이다. 기술력 못지않게 시장의 ‘빨리빨리’ 요구에 대응할 수 있는 것도 중요한 경쟁력인 시대다. 최태원 SK그룹 회장은 전날 ‘SK AI 서밋’에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만났던 에피소드를 소개하며 “엔비디아는 새로운 그래픽처리장치(GPU)가 나올 때마다 SK하이닉스에 더 많은 HBM을 요구하며, 합의된 일정도 항상 앞당겨 달라고 요청한다”고 했다. 이승우 유진투자증권 연구원은 3분기 실적 발표 후 ‘앞으로 필요한 것은 계획서가 아닌 증명서’라는 제목의 보고서에서 “삼성 측이 제시한 HBM3E 전망은 긍정적”이라면서도 “삼성의 시간과 시장의 시간, 삼성의 언어와 시장의 언어 사이에는 아직 간극이 있어 보인다”고 지적했다. ‘기다림의 시간’이 지속되는 상황에서 삼성전자가 보다 명확하게 시장에 시그널을 줄 필요가 있다는 설명이다. 삼성전자는 ‘엔비디아 HBM 납품’이라는 큰 산을 넘더라도 파운드리(위탁 생산) 고객사·수율 확보 등 만만치 않은 과제를 해결해야 한다. AI 반도체 시장에선 메모리, 설계, 파운드리 사업을 함께 하는 게 시너지를 내는 데 효과적이라는 취지로 차별화를 꾀했지만 주력인 메모리 사업에 비상이 걸리자 회사 측은 파운드리 속도 조절로 ‘급한 불’부터 끈다는 계획이다. 이르면 이달 중 임원 인사에서도 메모리 중심의 대대적 변화가 있을 것이란 얘기가 나온다. 그러나 장기적으로 ‘아픈 손가락’인 파운드리를 흑자 사업으로 돌려놓기 위해서는 적임자를 세워 고객 신뢰를 회복하는 게 우선이라는 주장도 나온다. 이병훈 포항공대 전자전기공학과 교수는 “TSMC는 주요 자리마다 그 분야 최고의 전문가를 앉혀 놓았다”면서 “고객 불만이 있어도 그 사람이 설명하면 (고객이) 이해하고 참을 수 있다. 삼성전자도 파운드리를 제대로 이해하는 사람을 영입해야 한다”고 말했다. 한편 삼성전자는 지난 4일부터 이틀간 ‘삼성 AI 포럼 2024’를 열고 글로벌 석학들과 함께 AI의 미래에 대해 논의했다고 밝혔다. 딥러닝 분야의 세계적 권위자인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수를 비롯해 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자 겸 미국 뉴욕대 교수, 지식 그래프 분야 세계적 권위자인 이안 호록스 영국 옥스퍼드대 교수 등 AI 석학들이 기조 강연에 나섰다. 한종희 삼성전자 부회장은 “보다 효율적이고 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 데 책임을 다할 것”이라고 말했다.

“인공지능(AI) 수요는 진짜다. 이제 시작일 뿐이다.”(TSMC) 대만 반도체 파운드리(위탁 생산) 기업 TSMC가 AI 붐으로 올 3분기 시장 예상치를 뛰어넘는 순익을 거뒀다. 올 4분기 전망치 역시 시장 전망치를 웃돌면서 네덜란드 ASML의 기대 이하 실적에 다시금 대두됐던 ‘반도체 겨울론’이 일부 불식될 것으로 보인다. 다만 TSMC의 독주에 파운드리 영역에서 경쟁 관계에 있는 삼성전자 위기론에 힘이 실리는 모양새다. 일각에선 TSMC와 엔비디아 간 동맹에 균열이 있다는 보도가 나오면서 삼성전자가 기회를 잡을 수 있을지에도 관심이 모인다. 17일 로이터통신 등에 따르면 세계 최대 파운드리 업체인 TSMC의 올 3분기 순이익은 3253억 대만달러(약 13조 8000억원)로 지난해 같은 기간 대비 54.2% 급증한 것으로 나타났다. 이는 시장조사 업체인 LSEG가 제시한 시장 예상치 3000억 대만달러를 뛰어넘는 실적이다. 앞서 TSMC는 올 3분기 매출이 지난해 대비 36.5% 증가한 236억 2200만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이날 공개한 올 4분기 매출 가이던스는 261억~269억 달러로 이 또한 시장 예상치를 웃돈다. TSMC는 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 최첨단 반도체를 위탁 생산하는 업체로 전 세계적인 AI 지출 급증 추세에 따른 핵심 수혜 기업으로 꼽힌다. 특히 AI 붐을 이끌고 있는 엔비디아와 30년 가까이 끈끈한 관계를 이어 오고 있다. 최근 두 회사는 신제품 출시 연기를 두고 갈등론이 불거졌다. 16일(현지시간) 미 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 “AI 분야에서 가장 성공적이고 수익성 높은 제휴 관계가 긴장의 조짐을 보이고 있다”고 보도했다. 엔비디아와 TSMC가 차세대 AI 반도체인 ‘블랙웰’ 시리즈 생산을 두고 서로를 비난하고 있다는 것인데, 블랙웰 시제품에서 결함이 발견되며 출시 시기가 늦춰진 것과 관련해 엔비디아는 TSMC의 후공정 기술에 문제가 있다고 주장하는 반면 TSMC는 엔비디아가 자사 설계에 문제가 있었음에도 설계를 서둘렀다는 입장인 것으로 알려졌다. 상황이 이렇다 보니 엔비디아가 삼성전자에 일부 물량을 맡길 것이라는 관측도 나온다. 최신 AI 칩보다 비교적 간단하게 제조가 가능한 게임용 그래픽 처리장치(GPU) 제조를 삼성전자에 맡기는 걸 검토 중이라는 설명이다. 해당 언론은 “엔비디아는 현재 삼성전자와 해당 칩 제조 단가에 대해 협상 중”이라고 전했다. 한편 올 3분기 부진한 실적으로 전례 없는 위기론에 휩싸인 삼성전자는 이날 업계 최초로 12나노급 ‘24Gb(기가비트) GDDR7 D램’ 개발을 완료했다고 밝혔다. 업계 최고 사양인 이번 제품은 전작보다 용량·성능·전력 효율이 모두 향상됐다. 12나노급 미세 공정을 적용해 동일한 패키지 크기에서의 셀 집적도를 높였고 전작 대비 50% 향상된 용량이다. 그래픽 D램 중에서는 업계 최고 속도인 40Gbps를 구현했다. 사용 환경에 따라선 최대 42.5Gbps까지의 성능도 가능한데 이는 SK하이닉스가 지난 7월 공개한 GDDR7 속도(최대 40Gbps)보다 빠르다. GDDR은 고대역폭메모리(HBM) 대비 상대적으로 저렴하며 높은 전력 효율을 구현해 AI 시대에 응용처가 더욱 확대될 것으로 기대되는 D램이다. 일반적으로 데이터 학습을 위한 고성능 AI 칩에는 HBM이 주로 사용되며 데이터 추론을 위한 AI 칩에는 GDDR이 사용된다.

인류는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따른 시대적 변곡점을 지나고 있다. AI가 모든 분야로 확산되면서 올해 노벨 과학상 3개 중 물리학상과 화학상이 이 분야 연구자들에게 돌아갔다. 노벨위원회는 세상의 근본 다이내믹스에 대해 연구하는 학자에게 수여하는 물리학상을 젠 AI 인공신경망 구조를 설계·구현한 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 안겼다. 또 새로운 단백질 구조를 찾아내는 AI 기술로 질병 치료약 발견의 새로운 패러다임을 연 워싱턴대의 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 그의 동료 존 점퍼를 화학상 수상자로 선정했다. 변혁의 시대에는 자유의 가치가 두드러진다. 올해 노벨 경제학상은 국가 간 부의 차이에 대한 연구를 통해 자유롭고 포용적인 체계를 갖춘 국가가 번영한다는 것을 보여 준 MIT의 다론 아제모을루, 사이먼 존슨 교수와 시카고대의 제임스 로빈슨 교수에게 돌아갔다. 러시아나 중국 같은 톱다운 체계는 일시적으로 자원 분배의 효율성을 높일 수 있지만 이런 성장은 지속 가능하지 않다. 이런 전체주의 국가에서는 누구에게나 혁신을 주도하고 성과를 나눌 수 있는 자유가 주어지지 않기 때문이다. 노벨상 수상자들은 한국의 고도성장에 이르는 과정도 이런 자유가 주어졌기에 가능했던 것으로 해석했다. 혁신의 자유를 존중하는 체계에서는 기존의 시장에서 견고한 입지를 차지한 ‘인컴번트 기업’들도 혁신을 하지 못하면 새로운 혁신 스타트업들에 밀려 역사에서 사라진다. 구글의 등장으로 인터넷 시대 검색을 연 야후가 사라지고, 대화형 AI를 지원하는 오픈AI 등 스타트업들의 등장으로 구글의 독보적인 검색과 주된 수입원인 광고시장이 미래에 위협받는 것이 이런 예다. 또한 AI 때문에 반도체 산업이 CPU 중심에서 AI 가속 반도체인 GPU 중심으로 바뀌면서 관련 기술에 독보적인 엔비디아와 파운드리 기업 TSMC가 시장의 변곡점을 만들어 냈다. 이 두 회사의 현재 시장 가치는 각각 3조 4000억 달러와 1조 달러에 이른다. 한때 1위의 반도체 기업 인텔은 그 가치가 불과 1000억 달러에 불과한 15위로 떨어져 존망의 위기에 빠졌다. 반면 인텔에 밀려 고전하던 2위의 CPU 기업 AMD는 GPU 공급에서 엔비디아 대안 기업으로 부상하면서 시장 가치가 6위로 올라 삼성전자에 근접하고 있다. 또한 메모리 업체들의 시장 영향력은 메모리 칩과 엔비디아 GPU 칩의 패키징까지 담당하는 TSMC 때문에 줄어들 수밖에 없게 됐다. 자유로운 혁신 체계의 근본은 혁신을 선도하는 인재와 도전적 실험에 투자하는 혁신 자본이다. 허사비스와 점퍼가 딥마인드를 인수한 구글의 지원 없이 노벨 화학상 수상이 가능했을까. 화학상 수상자 워싱턴대 베이커 교수는 이 대학의 단백질 설계 연구원에 투입된 공적 연구비와 기부금, 베이커 교수와 이 연구원 출신들이 세운 20개가 넘는 바이오 스타트업에 투자된 벤처자본 없이 가능했을까. 베이커 교수는 올해도 딥마인드 알파폴드에 대적하는 로제타폴드 연구 결과를 바탕으로 10억 달러의 벤처 자본을 유치해 자이라 테라퓨틱스를 공동 창업했다. 기술개발을 선도하는 공동창업자는 CMU에서 박사를 마친 뒤 베이커 교수와 함께 연구하다 최근에는 메타에 몸담았던 헤투 카미세티 박사다. CEO는 제넨테크의 연구를 총괄했던 경력과 여러 바이오 회사 공동창업 경력이 있는 전임 스탠퍼드대 총장 마크 테시어 라빈이 맡았다. 노벨 화학상의 사례는 혁신 연구로 세상을 바꾸려면 뛰어난 인재들이 도전적 실험을 이어 나갈 규모의 자본 파이프라인이 있어야 한다는 것을 보여 준다. 국가 연구비는 혁신의 씨앗을 뿌릴 수 있지만 그 속도와 규모면에서 사적 벤처 자본과 비교가 되지 않는다. 우리도 이런 사적 벤처 자본 파이프라인을 어떻게 만들지 고민해야 한다. 한국의 작가 한강에게 수여된 노벨 문학상도 변하는 세상에서 자유의 가치를 다시 한번 일깨웠다. AI 에이전트와 휴머노이드가 인간을 반복적인 일상으로부터 자유롭게 할 세상에서 인류는 어떤 가치로 새로운 시대를 만들어 가야 할지 고민해야 할 것이다. 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. “블랙웰 수요는 엄청납니다. 모두가 가장 많이, 가장 빨리 (블랙웰을) 받고 싶어 합니다.” 인공지능(AI) 시장의 큰 손인 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 지난 2일(현지시간) CNBC 방송에서 차세대 AI 칩 블랙웰 수요가 강하다며 자신감을 드러냈습니다. 그러자 시장은 즉각 반응했습니다. 엔비디아 주가는 3일 직전 거래일 대비 3.37% 올랐고, 이튿날인 4일에도 1.69% 오르며 124.92달러에 거래를 마쳤습니다. 한 달 전 주가인 102.83달러(9월 6일 종가)와 비교하면 21.5% 오른 셈입니다. 블랙웰은 H100, H200 등 호퍼 칩에 이은 차세대 칩으로 전작 대비 연산 속도가 2.5배 빨라 ‘괴물칩’으로 불립니다. 예상 가격은 대당 3만~4만 달러로 AI 주도권을 잡기 위해 치열하게 경쟁하는 빅테크(대형기술기업) 수요가 몰리면 엔비디아는 이른바 ‘돈방석’에 앉게 될 것입니다. 황 CEO도 지난 3월 이 칩을 공개하면서 “세상에서 가장 강력한 칩”이라고 소개했습니다. 그러나 지난 8월 초만 해도 블랙웰이 설계상 결함으로 생산 일정이 3개월가량 늦어질 수 있다는 한 정보기술(IT) 매체의 보도가 나오면서 우려가 컸던 것도 사실입니다. 그 여파로 주가(98.91달러, 8월 7일 종가)는 100달러 아래로 떨어지면서 ‘AI 고점론’에 빌미를 줬습니다. 이에 대해 황 CEO는 “(블랙웰 생산이) 계획대로 진행되고 있다”고 했습니다. 다시 뜨거운 ‘AI 여름’이 찾아오는 걸까요. 업계는 엔비디아의 ‘블랙웰 울트라’에 5세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM3E 12단 제품이 8개 탑재될 것으로 보고 있습니다. 블랙웰 수요가 엄청나다면 HBM 수요도 강할 수밖에 없습니다. 시장조사업체 트렌드포스는 내년 HBM 비트(bit) 수요의 80% 이상이 HBM3E에서 발생할 것으로 내다봤습니다. 이 중 절반 이상은 HBM3E 12단 제품이 될 것이란 전망입니다. 트렌드포스는 “내년 하반기에는 HBM3E 8단에 이어 12단 제품이 주요 AI 경쟁업체들이 주문하는 주류 제품이 될 것”이라는 관측을 내놓았습니다. 최근 HBM3E 12단 양산에 들어간 SK하이닉스 입장에선 호재인데요. 연내 고객사에 공급하겠다고 일정을 제시한 만큼 엔비디아의 블랙웰 초기 물량 수주를 선점할 수 있을 것이란 기대가 있습니다. SK하이닉스 주가도 4일 전장 대비 2.96% 오른 17만 4100원에 장 마감했습니다. HBM, 내년 D램 시장서 30% 차지AI 학습서 추론으로 무게 중심 이동고객별 맞춤형 HBM 수요 계속될듯전체 D램 시장에서 HBM이 차지하는 비중도 빠르게 커지고 있습니다. 내년에는 HBM이 전체 D램 시장의 30%(매출 기준)를 넘어설 것이란 전망도 나옵니다. AI 기술 고도화로 고성능 메모리 수요가 급증하고 있기 때문입니다. 업계는 지금까지 AI 메모리가 데이터를 학습하는 데 많이 투입됐다면 앞으로는 AI 서비스를 실행하는 ‘추론’ 중심으로 시장이 커질 것으로 보고 있습니다. 추론 시장에서도 엔비디아의 AI 칩에 대한 의존도가 지금처럼 클 지는 지켜봐야겠지만 고객사별 맞춤형 HBM 수요는 계속될 것으로 보입니다. 메모리 업체들이 6세대인 HBM4에 대한 준비를 철저히 하는 것도 시장 변화에 기민하게 대응하기 위한 차원입니다. SK하이닉스는 파운드리(위탁생산) 1위 업체인 TSMC와 협업해 HBM4를 개발하기로 했습니다. 5세대까지는 자체 공정으로 ‘베이스 다이’(그래픽처리장치(GPU)와 연결돼 HBM을 컨트롤하는 역할)를 만들었으나 6세대부터는 로직 선단 공정을 활용한다는 게 특징입니다. 초미세 공정을 적용하면 고객들의 다양한 요구에 맞게 기능을 추가할 수 있기 때문입니다. HBM 공급 과잉 가능성 우려에“세대 전환 속도 빨라” 반론도미국의 대중 HBM 규제 변수로지난달 ‘겨울이 곧 닥친다’는 보고서를 낸 모건스탠리는 HBM 공급 과잉 가능성을 제기했는데 이에 대해선 “(HBM) 세대 전환 속도가 빨라 가격이 내려갈 여지가 없다”는 반론도 있습니다. 트렌드포스는 일부 D램 업체의 공격적인 공정(실리콘관통전극·TSV) 확대에 대해 “증설이 완전히 실현될 수 있을지는 제품의 성공적 검증에 달려 있으며, HBM의 안정적 수율 달성이 중요하다”고 했습니다. 반면 메모리 반도체 시장의 양극화로 범용 D램 수요가 주춤하면서 스마트폰·PC용 D램 비중이 상대적으로 큰 삼성전자에 대한 우려는 커지고 있습니다. 오는 8일 3분기 잠정실적 발표를 앞두고 삼성전자 주가(6만 600원, 4일 기준)는 4거래일 연속 하락하면서 6만원대를 간신히 유지하고 있습니다. 김운호 IBK투자증권 연구원은 4일 3분기 영업이익 전망치를 10조 1600억원으로 하향 조정하면서 범용 제품의 평균판매단가(ASP) 상승이 이전 전망에 비해 부진한 점, HBM3E 물량이 예상 대비 부진한 점이 아쉽다고 지적했습니다. HBM과 범용 D램의 ‘더블 위기’에서 벗어나려면 예상보다 늦어지는 HBM3E 공급에 대한 우려부터 불식시켜야 할 것으로 보입니다. 앞서 삼성전자는 올해 하반기 HBM3E 12단 제품을 공급할 예정이라고 했습니다. 미국의 중국에 대한 HBM 규제도 변수로 떠올랐습니다. 김 연구원은 보고서에서 “향후 미국의 대중국 규제가 현실화한다면 경쟁사 대비 높은 중국 비중에 따른 피해도 추가적으로 고려할 사항”이라고 했습니다.

용량 50% 늘고 처리 속도 빨라져연내 ‘큰 손’ 엔비디아에 공급 전망삼성 제품도 엔비디아 테스트 중 고대역폭메모리(HBM) 시장 1위인 SK하이닉스가 5세대 ‘HBM3E 12단’ 제품 양산에 들어갔다. 인공지능(AI) 반도체 시장의 ‘큰손’인 엔비디아에는 연내 공급될 것으로 보인다. 메모리 업체 중 가장 먼저 12단 양산에 돌입하며 삼성전자·미국 마이크론과의 격차를 더 벌렸다. SK하이닉스는 36GB(기가바이트) 용량의 HBM3E 12단 신제품을 세계 최초로 양산하기 시작했다고 26일 밝혔다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 크게 끌어올린 고성능 메모리다. HBM3E는 4세대 HBM3의 ‘확장 버전’으로 5세대에 속한다. SK하이닉스는 지난 3월 HBM3E 8단 제품을 업계 최초로 엔비디아에 납품한 지 6개월 만에 12단 양산에 나서면서 또 한번 주도권을 쥐게 됐다. 앞서 김주선 SK하이닉스 AI 인프라 담당 사장은 이달 초 대만 반도체 전시회 ‘세미콘 타이완’ 기조연설에서 “이달 말부터 HBM3E 12단 제품 양산에 돌입할 계획”이라고 밝혔다. 고객사의 인증 작업(퀄 테스트)을 거쳐야 공급할 수 있는 구조인데 메모리 업체가 양산 일정을 미리 못박았다는 건 그만큼 자신감이 있다는 뜻이자 고객사와의 신뢰 관계가 두텁다는 의미로 해석됐다. SK하이닉스는 이날 “양산 제품을 연내 고객사에 공급할 예정”이라고 했다. 회사 측은 신제품이 AI 메모리에 필요한 속도, 용량, 안전성 등 모든 부문을 충족시켰다고 밝혔다. 이 제품 4개를 탑재한 그래픽처리장치(GPU)로 메타의 대규모언어모델(LLM) ‘라마3 70B’를 구동할 경우 700억개의 전체 파라미터(매개변수)를 초당 35번 읽어 낼 수 있을 정도로 속도(9.6Gbps)가 빨라졌다고 회사는 밝혔다. 기존 8단 제품(24GB)과 비교하면 두께는 동일한데 용량이 50% 늘어났다. D램 칩을 기존보다 40% 얇게 만들면서다. 얇아진 칩을 더 높이 쌓을 때 생기는 구조적 문제는 공정기술(어드밴스드 MR-MUF)을 통해 해결하면서 방열 성능과 안전성을 높였다. 엔비디아가 후속 제품에 HBM3E 12단 제품을 대거 채택할 것으로 알려지면서 내년부터 12단 비중도 크게 늘어날 전망이다. 삼성전자와 마이크론도 각각 HBM3E 12단 제품에 대한 엔비디아의 퀄 테스트를 진행 중인 것으로 알려졌다. 삼성전자는 지난 2분기 실적 콘퍼런스콜에서 “12단 제품을 하반기에 공급할 예정”이라고 했다.

SK하이닉스는 차세대 메모리 기술인 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL) 구동을 최적화하는 메모리 제어 솔루션 ‘HMSDK’의 주요 기능을 세계 최대 오픈소스 운영체제 ‘리눅스’에 탑재했다고 23일 밝혔다. CXL은 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스로 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있다. 이런 이유로 CXL 메모리는 고대역폭메모리(HBM)를 이을 차세대 인공지능(AI) 메모리로 불린다. SK하이닉스는 “HBM 등 하드웨어 메모리뿐 아니라 소프트웨어 경쟁력도 인정받게 됐다는 의미가 있다”고 했다. HMSDK는 SK하이닉스가 자체 개발한 CXL 최적화 소프트웨어로 기존 메모리와 확장된 CXL 메모리 간의 대역폭에 따라 차등적으로 메모리를 할당해 기존 응용 프로그램을 조정하지 않고도 메모리 패키지의 대역폭을 30% 이상 확장해 준다. 자주 사용하는 데이터를 더 빠른 메모리로 옮겨주는 기능을 통해 기존 시스템 대비 성능을 12% 이상 개선했다고 SK하이닉스는 설명했다. 리눅스를 기반으로 일하는 전 세계 개발자들이 CXL 메모리를 이용할 때 SK하이닉스 기술을 업계 표준으로 삼게 된 건 회사 입장에선 큰 수확이다. 향후 차세대 메모리 관련 글로벌 협력 과정에서도 유리한 입지를 점할 수 있어서다. 업계는 올해 하반기 중 ‘CXL 2.0’ 규격이 적용된 첫 서버용 CPU가 시장에 출시되면 CXL이 상용화 단계에 접어들 것으로 본다. SK하이닉스는 96GB(기가바이트), 128GB 용량의 CXL 2.0 메모리에 대한 고객사 인증을 진행 중이다. 연말 양산이 목표다. 주영표 SK하이닉스 소프트웨어 솔루션 담당 부사장은 “대규모언어모델(LLM)과 같은 AI의 발전과 확산을 위해서는 반도체뿐 아니라 이를 뒷받침하기 위한 시스템 애플리케이션 수준도 크게 향상해야 한다”며 “기술 혁신과 생태계 확장에 힘쓰겠다”고 말했다.

반도체 사업을 중심으로 한 삼성전자 주식이 ‘국민주’로 떠오른 가운데 20대는 물론 10대 미성년자까지도 주식투자에 눈을 뜨면서 추석 용돈으로 주식에 투자하겠다는 움직임도 이어지고 있다. 15일 금융감독원 전자공시에 등록된 올해 삼성전자 사업보고서에 따르면 지난해 말 기준 삼성전자 소액 주주 수는 467만 2039명으로 전년 대비 19.64%(114만 1938명) 줄었다. 이 가운데 8.38%에 해당하는 39만 1869명이 미성년 주주다. 코로나19 팬데믹 당시 국내 주식 투자열풍이 불었던 2019년 말과 비교하면 미성년 주주 비중은 2.6배 늘었다. 미성년 주식 투자자가 늘고 있는 것은 재테크 수단으로 주식에 투자하는 부모가 자녀의 경제 교육을 위해 소액 투자를 권하는 가정이 늘고 있는 데다, 이런 흐름에 발맞춰 금융위원회도 지난해 4월 부모의 영업점 방문 없이도 비대면으로 미성년자 계좌를 개설할 수 있도록 ‘비대면 실명확인 가이드라인’을 개편했기 때문으로 풀이된다. 최근에는 스마트폰을 통한 해외 주식거래도 간편해지면서 엔비디아, 테슬라와 같은 ‘서학 대장주’를 보유한 미성년 주주도 늘고 있는 추세다. 키움증권의 경우 지난 한 달간 미성년 자녀 계좌 대상으로 엔비디아 주식을 증정하는 이벤트를 진행하며 최근 주식시장 투자 열기에 동참하기도 했다. 미국 반도체 설계기업 엔비디아의 경우 최근 생성형 인공지능(AI) 개발 경쟁의 최대 수혜주로 떠오르며 미국 증시는 물론 한국 증시에도 큰 영향력을 미치고 있다. AI용 반도체는 방대한 분량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 그래픽처리장치(GPU)가 필수인데 엔비디아는 이 시장의 80%를 점유하고 있다. GPU 수요가 폭발적으로 증가하면서 엔비디아의 시가총액은 지난 6월 18일 3조 3350억 달러(약 4600조원)를 기록하며 사상 애플과 마이크로소프트까지 제치며 사상 처음 글로벌 1위에 오르기도 했다. 이후 엔비디아 주가는 등락을 반복하며 현재 시총 3위(2조 9400억 달러)를 유지하고 있고, 지난 11일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 “(우리 칩에 대한) 수요가 너무 많아서 부품, 기술, 인프라, 소프트웨어를 제공하는 것이 사람들에게 정말 감정적인 일이 되고 있다”고 말하며 엔비디아는 물론 반도체 시장 전체 투자 심리를 자극했다. 황 CEO의 자신감 넘치는 발언이 나오자 미국 시장에서 엔비디아 주가는 8.03% 급등했다. 특히 이날 황 CEO가 자사 칩 위탁생산을 기존 대만 TSMC가 아닌 파운드리에 맡길 수 있음을 시사하면서 삼성전자에도 호재로 작용하는 분위기다. 그는 “TSMC는 동종 업계에서 압도적인 최고로, 민첩성과 대응 능력이 놀랍다”라면서도 “필요하다면 언제든 다른 공급업체를 활용할 수도 있다”고 말했다. 이는 폭증하는 수요에 대응하기 위해 TSMC가 아닌 삼성전자 파운드리나 인텔 파운드리에 일부 물량을 맡길 수 있다는 의미로 풀이된다. 다만 삼성전자 주가는 고대역폭 메모리(HBM) 공급 과잉에 따른 가격 하락 우려가 나오면서 지난 13일 종가 기준 6만 4400원까지 떨어졌다. 삼성전자 임원들은 주가가 연일 하락하자 주가 부양 및 책임경영 강화를 위해 대규모 자사주 매입에 나선 상황이다. 박학규 경영지원실장(사장)이 자사주 6000주를 주당 6만 6850원에 매입했고, 한종희 디바이스경험(DX)부문장(부회장)이 7억 3900억원 규모의 자사주 1만주를 매입했다. 노태문 모바일경험(MX)사장은 3억 4750만원에 달하는 자사주 5000주를 사들였다.

미국 정부가 한국 기업들이 만드는 인공지능(AI)용 반도체의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)의 대중국 수출 통제 가능성을 언급했다. 또 양자컴퓨터 등의 첨단 기술 수출 통제에 한국이 동참하기를 바란다며, 한국의 적극적인 대중 수출 통제 참여를 요구했다. 앨런 에스테베스 미국 상무부 산업안보차관은 10일(현지시간) 워싱턴에서 무역안보관리원(옛 전략물자관리원)이 연 ‘한미 경제안보 콘퍼런스’에서 “새로운 전장의 승패는 우리가 오늘 개발하는 기술이 좌우할 것”이라며 대중 수출 통제에 동맹국들의 참여가 중요하다고 말했다. 그는 인공지능(AI) 근간인 그래픽처리장치(GPU)에 들어가는 HBM을 언급하며 “세계에 HBM을 만드는 기업이 3개 있는데 2개가 한국 기업”이라며 “우리 자신과 동맹의 필요를 위해 개발하고 사용하는 게 중요하다”고 강조했다. 전 세계 HBM 시장은 SK하이닉스와 삼성전자, 미국 업체인 마이크론테크놀로지가 장악하고 있다. 앞서 HBM의 대중국 수출을 통제하기 위해 미국이 한국 등 동맹과 협의 중이라는 블룸버그 통신 보도가 최근 나왔다. 이에 대해 콘퍼런스에 참석한 정인교 산업통상자원부 통상교섭본부장은 기자들 질문에 “미국이 아직 아무것도 확정이 안 된 상태에서 우리가 뭐라고 얘기할 수가 없다”면서도 “관련 당국 간에는 그런 이슈에 대해 미국은 우리한테 협의를 요청하고 있다”고 했다. 또 “(HBM) 생산 3개 기업 중 2개가 한국 기업이라고 하면 우리에게 영향이 너무나 클 수 있다”면서 “에스테베스 차관도 한국과 협력을 잘하고 기업들 문제에 신경 쓰겠다고 얘기했다”고 덧붙였다. 에스테베스 차관은 또 상무부가 지난 5일 발표한 양자컴퓨팅, 첨단 반도체 제조 장비, 3D 프린팅 관련 수출 통제에 대해서도 “한국도 곧 이런 통제를 시행한다고 발표하기를 바란다”고 말했다. 이와 관련해 미국은 24개 품목 수출 통제를 발표하면서 자국에 준하는 통제를 시행하는 나라로의 수출은 별도 허가가 필요하지 않다고 밝혔다. 한국은 허가 면제 국가에서 제외됐지만, ‘승인 추정 원칙’ 적용 국가에 포함돼 수출을 신청하면 원칙적으로 허가를 받게 됐다. 한편 에스테베스 차관은 상무부가 추진 중인 중국산 부품·소프트웨어 탑재 커넥티드 차량 규제와 관련해 “한국 기업들이 그런 종류의 역량(규제 대상 기술)이 필요하다면 공급망을 조정할 수 있는 준비 시간이 어느 정도 있을 것”이라고 말했다. 한국 자동차 기업이 미국에 수출하는 커넥티드 차량에 규제 대상인 중국산 부품을 이용할 경우 부품을 교체할 시간을 주겠다는 의미로 해석된다.

인텔이 코어 울트라 프로세서 2세대(코어 울트라 200V, 코드명 루나 레이크, 이하 루나 레이크)를 정식 출시한다고 발표했습니다. 코어 울트라 200V는 노트북과 태블릿을 위한 모바일 프로세서로 이번 달부터 이를 탑재한 노트북을 각 제조사에서 판매할 예정입니다. 인텔은 루나 레이크에서 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 심지어 코어 숫자도 8개로 이전보다 4개나 줄였습니다. 그동안 CPU 제조사들은 새로운 CPU가 나올 때마다 성능을 높이기 위해 코어 숫자를 늘려 왔습니다. 코어 한 개의 성능을 높이기 어려워지자 더 많은 코어를 탑재하는 방법으로 성능을 높인 것입니다. 하지만 전력 소모가 많아지고 정작 일반적인 작업에서는 거의 사용되지 않는 코어가 늘어나 배터리 지속 시간만 짧아지는 문제가 있었습니다. 따라서 인텔은 8-17W TDP의 저전력 CPU에서 코어 숫자를 전작보다 4개 줄인 8개로 조정했습니다. 다만 고성능 P코어의 숫자를 2개에서 4개로 늘리고 저전력 E코어 숫자를 4개로 줄였기 때문에 사용자가 주로 체감하는 싱글 스레드 성능은 크게 높였습니다. 여기에 루나 레이크에 쓰인 라이언 코브 P코어는 전 세대 대비 14%, 스카이몬트 E코어는 전 세대 대비 68%의 성능 향상(IPC 기준)이 있습니다. 따라서 IPC 성능 향상이 없었던 전작인 메테오 레이크보다 높은 싱글 스레드 성능을 기대할 수 있습니다. 인텔은 루나 레이크가 세상에서 가장 빠른 CPU 코어를 지녔다고 주장했습니다. 물론 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300 역시 성능을 높였기 때문에 막상막하의 대결이 예상됩니다. 인텔 발표에 따르면 루나 레이크가 라이젠 AI 300 시리즈보다 싱글 스레드 기준 3-33% 정도 빠르지만, 정확한 비교는 벤치마크를 통해 가려질 것입니다. 다만 라이젠 AI 300은 12코어 24스레드이기 때문에 8코어 12스레드인 루나 레이크와 비교해 멀티 스레드 성능은 상당히 앞설 것으로 예상됩니다. 그럼에도 인텔이 이렇게 코어 숫자를 줄인 건 역시 전력 소모를 줄이기 위한 복안으로 생각됩니다. CPU가 먹는 전력만 줄인 게 아니라 프로세서 패키징과 다른 부분에서의 전력 소모도 줄여 전체적인 전력 대 성능비가 두 배까지 높아졌습니다. 덕분에 같은 조건에서 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300은 물론 Arm 아키텍처 기반인 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트보다 루나 레이크의 배터리 시간이 훨씬 길다는 게 인텔의 설명입니다. 인텔은 이번 발표에서 Arm 계열 프로세서가 배터리 시간이 길다는 신화를 깨뜨렸다(battery life Myth busted)고 자신 있게 발표했습니다. 전력 사용량이 줄어들면 배터리 시간만 길어지는 게 아니라 발열도 함께 줄어 더 얇고 가벼운 태블릿과 노트북을 만들 수 있습니다. 여기에 16GB 혹은 32GB 메모리까지 CPU와 함께 패키징하고 와이파이 7과 썬더볼트 4, USB 2/3, 블루투스 5.4까지 내장해 더 얇고 가벼운 제품을 만드는 데 유리할 것으로 보입니다. 하지만 전력 소모 감소만이 루나 레이크의 장점은 아닙니다. 루나 레이크의 내장 GPU는 전 세대 대비 30%의 성능 향상을 달성했습니다. 그런데 이는 공교롭게도 라이젠 AI 300이 주장한 것과 거의 비슷한 수준입니다. 다만 인텔은 몇몇 게임의 벤치마크 결과를 토대로 루나 레이크가 16% 정도 빠르다고 주장했습니다. 인공지능 기술인 XeSS를 적용하면 더 빠르다고 설명도 덧붙였습니다. 누가 더 빠른지는 결국 실제 제품 벤치마크를 통해 알아봐야 하겠지만, 루나 레이크는 한 가지 더 비장의 무기를 가지고 있습니다. 바로 메모리 대기 시간인 레이턴시를 40%나 줄인 LPDDR5X-8533 메모리입니다. 내장 GPU는 CPU와 메모리를 공유하는 만큼 빠른 메모리는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여담이지만, 노트북 시장에 새로 도전장을 내민 스냅드래곤 X 엘리트의 경우 x86 게임 호환성이 낮은 점을 의식했는지 아예 GPU에는 큰 힘을 쏟지 않았습니다. 그런 만큼 게임도 생각이 있는 소비자의 경우 자연스럽게 인텔과 AMD로 선택이 몰릴 것으로 보입니다. 마지막 무기는 AI입니다. 루나 레이크의 합계 인공지능 연산 능력은 120TOPS인데, 67TOPS는 GPU, 48TOPS는 NPU, 5TOPS는 CPU에서 나옵니다. 주로 사용하는 NPU는 마이크로소프트 코파일럿 +를 구동하는 데 필요한 40TOPS의 성능을 약간 넘는 수준으로, 노트북 시장에서 주요 경쟁 상대인 AMD의 50TOPS와 큰 차이는 없습니다. 그래도 조금이라도 경쟁사가 높은 게 신경 쓰였는지, 공개 행사에서는 스냅드래곤 X 엘리트와 주로 비교한 점이 흥미롭습니다. 저전력, 고성능 GPU, 이전보다 더 강화된 AI 연산 능력으로 무장한 루나 레이크가 올해 하반기 노트북 시장에서 좋은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

인텔이 코어 울트라 프로세서 2세대(코어 울트라 200V, 코드명 루나 레이크, 이하 루나 레이크)를 정식 출시한다고 발표했습니다. 코어 울트라 200V는 노트북과 태블릿을 위한 모바일 프로세서로 이번 달부터 이를 탑재한 노트북을 각 제조사에서 판매할 예정입니다. 인텔은 루나 레이크에서 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 심지어 코어 숫자도 8개로 이전보다 4개나 줄였습니다. 그동안 CPU 제조사들은 새로운 CPU가 나올 때마다 성능을 높이기 위해 코어 숫자를 늘려 왔습니다. 코어 한 개의 성능을 높이기 어려워지자 더 많은 코어를 탑재하는 방법으로 성능을 높인 것입니다. 하지만 전력 소모가 많아지고 정작 일반적인 작업에서는 거의 사용되지 않는 코어가 늘어나 배터리 지속 시간만 짧아지는 문제가 있었습니다. 따라서 인텔은 8-17W TDP의 저전력 CPU에서 코어 숫자를 전작보다 4개 줄인 8개로 조정했습니다. 다만 고성능 P코어의 숫자를 2개에서 4개로 늘리고 저전력 E코어 숫자를 4개로 줄였기 때문에 사용자가 주로 체감하는 싱글 스레드 성능은 크게 높였습니다. 여기에 루나 레이크에 쓰인 라이언 코브 P코어는 전 세대 대비 14%, 스카이몬트 E코어는 전 세대 대비 68%의 성능 향상(IPC 기준)이 있습니다. 따라서 IPC 성능 향상이 없었던 전작인 메테오 레이크보다 높은 싱글 스레드 성능을 기대할 수 있습니다. 인텔은 루나 레이크가 세상에서 가장 빠른 CPU 코어를 지녔다고 주장했습니다. 물론 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300 역시 성능을 높였기 때문에 막상막하의 대결이 예상됩니다. 인텔 발표에 따르면 루나 레이크가 라이젠 AI 300 시리즈보다 싱글 스레드 기준 3-33% 정도 빠르지만, 정확한 비교는 벤치마크를 통해 가려질 것입니다. 다만 라이젠 AI 300은 12코어 24스레드이기 때문에 8코어 12스레드인 루나 레이크와 비교해 멀티 스레드 성능은 상당히 앞설 것으로 예상됩니다. 그럼에도 인텔이 이렇게 코어 숫자를 줄인 건 역시 전력 소모를 줄이기 위한 복안으로 생각됩니다. CPU가 먹는 전력만 줄인 게 아니라 프로세서 패키징과 다른 부분에서의 전력 소모도 줄여 전체적인 전력 대 성능비가 두 배까지 높아졌습니다. 덕분에 같은 조건에서 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300은 물론 Arm 아키텍처 기반인 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트보다 루나 레이크의 배터리 시간이 훨씬 길다는 게 인텔의 설명입니다. 인텔은 이번 발표에서 Arm 계열 프로세서가 배터리 시간이 길다는 신화를 깨뜨렸다(battery life Myth busted)고 자신 있게 발표했습니다. 전력 사용량이 줄어들면 배터리 시간만 길어지는 게 아니라 발열도 함께 줄어 더 얇고 가벼운 태블릿과 노트북을 만들 수 있습니다. 여기에 16GB 혹은 32GB 메모리까지 CPU와 함께 패키징하고 와이파이 7과 썬더볼트 4, USB 2/3, 블루투스 5.4까지 내장해 더 얇고 가벼운 제품을 만드는 데 유리할 것으로 보입니다. 하지만 전력 소모 감소만이 루나 레이크의 장점은 아닙니다. 루나 레이크의 내장 GPU는 전 세대 대비 30%의 성능 향상을 달성했습니다. 그런데 이는 공교롭게도 라이젠 AI 300이 주장한 것과 거의 비슷한 수준입니다. 다만 인텔은 몇몇 게임의 벤치마크 결과를 토대로 루나 레이크가 16% 정도 빠르다고 주장했습니다. 인공지능 기술인 XeSS를 적용하면 더 빠르다고 설명도 덧붙였습니다. 누가 더 빠른지는 결국 실제 제품 벤치마크를 통해 알아봐야 하겠지만, 루나 레이크는 한 가지 더 비장의 무기를 가지고 있습니다. 바로 메모리 대기 시간인 레이턴시를 40%나 줄인 LPDDR5X-8533 메모리입니다. 내장 GPU는 CPU와 메모리를 공유하는 만큼 빠른 메모리는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여담이지만, 노트북 시장에 새로 도전장을 내민 스냅드래곤 X 엘리트의 경우 x86 게임 호환성이 낮은 점을 의식했는지 아예 GPU에는 큰 힘을 쏟지 않았습니다. 그런 만큼 게임도 생각이 있는 소비자의 경우 자연스럽게 인텔과 AMD로 선택이 몰릴 것으로 보입니다. 마지막 무기는 AI입니다. 루나 레이크의 합계 인공지능 연산 능력은 120TOPS인데, 67TOPS는 GPU, 48TOPS는 NPU, 5TOPS는 CPU에서 나옵니다. 주로 사용하는 NPU는 마이크로소프트 코파일럿 +를 구동하는 데 필요한 40TOPS의 성능을 약간 넘는 수준으로, 노트북 시장에서 주요 경쟁 상대인 AMD의 50TOPS와 큰 차이는 없습니다. 그래도 조금이라도 경쟁사가 높은 게 신경 쓰였는지, 공개 행사에서는 스냅드래곤 X 엘리트와 주로 비교한 점이 흥미롭습니다. 저전력, 고성능 GPU, 이전보다 더 강화된 AI 연산 능력으로 무장한 루나 레이크가 올해 하반기 노트북 시장에서 좋은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

국내 대표 반도체 업체들이 인공지능(AI) 메모리 시장에서 주도권을 갖기 위한 전략으로 파트너들과의 협업을 내세웠다. AI 기술이 발전할수록 고객의 요구가 다양해지고 복잡해지면서 개별 기업 혼자 힘으로 해결하는 게 어려워졌기 때문이다. 이정배 삼성전자 메모리사업부 사장은 4일 대만 타이베이에서 열린 글로벌 반도체 산업 전시회 ‘세미콘 타이완 2024’에서 ‘메모리 기술혁신을 통한 미래로의 도약’을 주제로 한 기조연설을 통해 AI 발전에 필요한 비전을 제시했다. 이 사장은 우선 AI 시대 메모리가 직면한 세 가지 과제로 전력 소비 급증, 메모리 월, 부족한 저장 용량을 지목했다. 이 사장은 메모리 월과 관련해 “그래픽처리장치(GPU)의 계산 능력은 크게 증가했으나 메모리 대역폭은 같은 수준으로 증가하지 못했다”며 “그 결과 계산 성능과 이용 가능한 메모리 대역폭 사이에 격차가 발생했다”고 짚었다. 그는 삼성이 이 과제를 해결하기 위해 고성능, 저전력 제품과 온디바이스 AI 전용 솔루션 개발에 주력하고 있다고 했다. “기존 메모리 공정만으로는 고대역폭메모리(HBM)의 성능을 높이는 데 한계가 있다”며 로직 기술이 결합돼야 해결할 수 있다는 게 이 사장의 설명이다. 삼성전자는 파운드리와 시스템LSI를 자체적으로 보유하고 있기 때문에 이 부분에서 경쟁력이 있다는 것이다. AI 발전을 위해서는 온디바이스 AI의 발전이 필수적이라고 본 이 사장은 “HBM을 잘 하는 것만으로는 충분하지 않다. 온디바이스 AI 솔루션, 대용량 스토리지 등 다양한 제품군이 필요하다”고 했다. SK하이닉스 김주선 AI인프라 담당 사장도 기조연설을 통해 “AI가 발전해 인공일반지능(AGI) 수준에 다다르기 위해서는 전력과 방열, 메모리 대역폭과 관련한 난제를 해결해야 한다”고 말했다. 이어 “2028년 데이터센터가 현재 소비하는 전력의 최소 두 배 이상을 사용할 것으로 추정된다”면서 “충분한 전력 공급을 위해 소형모듈원전과 같은 새로운 형태의 에너지가 필요할 수 있다”고 했다. 김 사장은 또 “데이터센터에서 더 많은 전력이 사용되면 발생하는 열도 늘어나는 만큼 AI 기술의 발전을 위해서는 열 문제를 해결하기 위한 효과적 방안을 찾아야 한다”고 말했다 그는 그룹 차원에서 반도체를 중심으로 전력, 소프트웨어(SW), 유리기판, 액침냉각 등 서로 상승 효과를 만들 수 있는 AI 인프라 구축에 나서고 있다는 점을 강조했다. AI 시대의 난제를 극복하기 위해선 “협력이 중요하다”며 원팀의 핵심 플레이어가 되겠다고 했다. 또 이달 말부터 HBM3E 12단 제품 양산에 돌입한다고 밝혔다.

미국이 이르면 이달 말부터 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 중국 기업에 고대역폭 메모리(HBM) 칩을 공급하지 못하도록 막는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 이는 중국의 인공지능(AI) 메모리 칩과 이를 생산할 수 있는 장비에 대한 접근을 제한하기 위한 것으로 중국은 “봉쇄와 억제로는 중국의 발전을 막을 수 없다”고 항변했다. 블룸버그와 로이터 통신은 1일(현지시간) 바이든 행정부가 중국 제조업체에 AI 메모리 칩 등 중요한 기술을 넘기지 않기 위해 여러 제한 조치를 추진 중이라고 전했다. 이 조치에는 엔비디아와 AMD에서 제공하는 AI 가속기를 실행하기 위한 고성능 메모리인 HBM3와 HBM3E를 비롯해 HBM2 이상의 최첨단 AI 메모리 칩과 이를 만들기 위한 장비가 포함될 것으로 알려졌다. 미국이 한국 기업을 제한하는 데 어떤 권한을 사용할지는 아직 불분명한데 해외직접제품규칙(FDPR)이 적용될 수 있다고 블룸버그는 분석했다. FDPR을 적용할 경우 외국 기업이 만든 제품이라도 미국 소프트웨어나 설계 기술이 활용됐다면 미국산으로 간주해 수출을 금지할 수 있다. SK하이닉스와 삼성전자는 케이던스 디자인 시스템스, 어플라이드 머티리얼스 같은 미국의 설계 소프트웨어와 장비에 의존하고 있다. 이달 말 공개 가능성이 높은 미국의 대중국 제재는 중국 기업에 HBM을 직접 파는 것을 금지하지만 AI 가속기와 묶음으로 제공되는 반도체도 제한 대상으로 삼을지는 불분명하다고 블룸버그는 전했다. 이 때문에 삼성전자와 SK하이닉스가 받는 영향은 제한적일 것으로 관측된다. 삼성전자는 중국 기업에 HBM3를 공급하고 있지만 물량이 미미하고 SK하이닉스의 HBM은 대부분 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 함께 사용되는데 이는 이미 중국 수출이 금지됐기 때문이다. 한편 홍콩 사우스차이나모닝포스트는 화웨이의 ‘어센드’ AI 칩이 엔비디아 A100칩 성능의 80~120% 수준이라며 중국 자체 기술 개발로 AI 격차를 줄이고 있다고 밝혔다. 린젠 중국 외교부 대변인은 “타국을 강요해 중국 반도체 산업을 억압한다면 모든 당사자에게 피해를 줄 것”이라고 비판했다.

최근 메모리 업계의 가장 큰 이슈는 단연 HBM일 것입니다. HBM은 주로 그래픽 카드에 사용되는 GDDR 메모리보다 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리를 목표로 개발됐습니다. HBM은 여러 개의 D램을 쌓아 올리고 TSV라는 고속 통로로 연결해 대역폭과 용량 두 마리 토끼를 잡은 차세대 메모리입니다. 사실 10년 전 HBM 개발 초기만 해도 GDDR과 비교해 속도가 그렇게 빠른 것도 아니고 가격도 비싸 수요가 많은 건 아니었습니다. 하지만 GPU로 AI 연산을 하게 되면서 대용량의 고속 메모리인 HBM이 다시 주목을 받았습니다. 그리고 올해 AI 붐으로 인해 HBM 수요가 급격히 증가하면서 주요 메모리 제조사들도 사활을 걸고 개발과 양산에 뛰어들고 있습니다. 하지만 현재 주목받는 새로운 메모리 규격이 HBM 하나만 있는 것은 아닙니다. 더 빠르고 에너지 효율이 높은 메모리를 개발하기 위해 D램 자체는 물론 메모리 모듈의 규격과 인터페이스를 바꾸려는 시도가 꾸준히 이뤄지고 있습니다. 최근 메모리 관련 규격을 정하는 국제기구인 JEDEC은 차세대 서버 메모리인 MRDIMM과 차세대 노트북 메모리인 LPCAMM2 규격 표준을 곧 마련할 것이라고 발표했습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank DIMMs)는 2022년 SK 하이닉스가 발표한 MCR-DIMM 메모리가 그 원형으로 D램의 속도를 빠르게 하는 대신 메모리 모듈에 하나씩 들어가던 메모리 랭크(rank)가 두 개 들어가 한 번에 128bit로 데이터를 전송해 속도를 두 배 높였습니다. 아직 JEDEC 표준이 완성되기 전이지만, 마이크론은 인텔과 손잡고 최신형 제온 CPU에 사용할 수 있는 MRDIMM을 개발했습니다. 마이크론이 공개한 128/256GB MRDIMM 메모리 모듈은 8800MT/s의 속도로 DDR5 메모리 초기 제품에 두 배에 달합니다. 마이크론은 12800MT/s까지 속도를 높여 나갈 계획입니다. 물론 애당초 SK 하이닉스가 먼저 개발했고 삼성전자 역시 관련 모듈을 개발한 것으로 알려진 만큼 메모리 메이저 3사가 MRDIMM에서 치열한 경쟁을 보일 것으로 예상됩니다. MRDIMM 규격에서 또 다른 흥미로운 대목은 톨(tall) 규격도 있다는 것입니다. 톨 폼펙터의 MRDIMM은 높이가 56.9mm으로 더 많은 메모리 칩을 넣을 수도 있고 같은 용량의 메모리 칩이라도 더 많은 면적이 공기와 접촉해 냉각 효율을 높일 수 있습니다. 마이크론에 의하면 톨 규격의 MRDIMM은 24% 정도 냉각 효율이 높습니다. 메모리가 빨라지고 용량이 많아지면 발열도 무시할 수 없을 정도로 커지므로 이것 역시 필요한 기능입니다. 최근 서버 CPU의 코어 숫자가 100개를 훌쩍 넘어 점점 더 많아지는 데 반해 메모리 대역폭은 그 속도를 따라가지 못하고 있기 때문에 MRDIMM이 적당한 가격으로 제때 공급될 수 있다면, 서버 메모리 시장에서 빠르게 영역을 확대해 나갈 것으로 보입니다. 또 가격이 낮아진다면 데스크톱 PC 시장에도 진출할 가능성이 있습니다. JEDEC은 MRDIMM 표준화에 이어 아직 널리 보급이 되지 않은 노트북 메모리 규격인 LPCAMM(Low Power Compression Attached Memory Module) 혹은 CAMM의 2세대 규격 표준안 마련에도 나서고 있습니다. CAMM 규격은 주로 스마트폰이나 태블릿에 사용되는 LPDDR 메모리를 일반 노트북에서도 사용할 수 있게 만든 것으로 기존의 SO-DIMM 메모리보다 크기는 40% 작고 효율은 70%나 높였습니다.CAMM2 규격은 특이하게도 이미 출시한 LPDDR5 메모리만이 아니라 아직 나오지 않은 LPDDR6 메모리도 지원합니다. LPDDR6 CAMM2 메모리 모듈은 현재의 128bit 메모리 인터페이스 대신 50% 더 넓은 192bit 메모리 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 따라서 현재 노트북에 사용하는 LPDDR5 CAMM 메모리나 일반 DDR5 메모리보다 50% 더 높은 14.4GT/s 대역폭을 확보할 수 있습니다. 물론 이를 위해서는 CPU가 192bit 메모리 인터페이스를 사용할 수 있어야 합니다. 따라서 LPDDR6 CAMM2 메모리 모듈은 당장에는 도입이 어렵습니다. 하지만 삼성과 SK 하이닉스 모두 LPDDR6 상용화를 준비 중이고 CPU 제조사들도 이에 맞춰 신형 CPU를 설계할 것이기 때문에 생각보다 가까운 미래에 LPDDR6 CAMM2 메모리를 볼 수 있게 될지도 모릅니다. 낮은 전력 소모와 기존의 DDR5가 넘보기 힘든 속도를 생각하면 2세대부터 CAMM 메모리 보급에 탄력이 붙을 가능성도 있습니다. 만약 LPDDR6 CAMM2 메모리가 보급된다면 가장 큰 이득을 볼 수 있는 부분은 내장 그래픽입니다. CPU에 내장된 iGPU는 CPU와 메모리를 공유하기 때문에 낮은 메모리 대역폭에 발목이 잡혀 제 속도를 내기 힘들었습니다. LPDDR6 CAMM2 메모리는 이런 성능 제약을 크게 줄여 노트북 그래픽 성능을 한 단계 높일 수 있습니다. 데스크톱 PC와 서버에 사용되는 DIMM 규격과 노트북에 사용하는 변형 규격인 SO-DIMM은 지난 수십 년간 외형에 큰 변화 없이 사용되었습니다. 하지만 이제 시대의 변화에 맞춰 오래된 규격을 바꾸고 성능을 한 단계 더 업그레이드할 때가 됐습니다. 워낙 많이 보급된 표준 규격인 DIMM이 바로 사라지진 않겠지만, 미래에는 더 다양한 메모리 규격과 제품을 볼 수 있게 될 것입니다.

삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 시장의 ‘큰손’인 엔비디아에 4세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM3를 공급하는 것으로 알려지면서 시장의 관심은 5세대 HBM3E로 향하고 있다. 올해 하반기 엔비디아의 퀄테스트(품질 검증)를 끝내고 고객사 요구에 맞게 물량을 공급할 수 있는지가 관건이다. 24일 업계에 따르면 로이터통신은 복수의 소식통의 말을 인용해 삼성전자가 엔비디아에 HBM3를 납품하기 위한 품질 검증을 통과했다고 보도했다. 이 제품은 엔비디아가 미국의 대중 수출 규제에 따라 중국 시장용으로 개발한 H20 그래픽처리장치(GPU)에 사용될 예정이라고 로이터통신은 전했다. 그러면서 HBM3E에 대한 검증 작업은 진행 중이라고 덧붙였다. 시장은 HBM3 공급보다 ‘HBM3E 검증 진행 중’이란 소식에 더 민감하게 반응했다. 장 초반부터 주가는 크게 떨어졌고 결국 직전 거래일보다 2.26% 내린 8만 2000원에 마감했다. HBM3는 SK하이닉스가 엔비디아에 사실상 독점 공급하고 있는 제품이다 보니 삼성전자 입장에서는 HBM3E 제품 이후 시장에서 승부를 거는 게 효과적이다. 최대 고객사인 엔비디아에 HBM3E 8단, 12단 제품을 공급하기 위해 총력을 기울이는 것도 이런 이유에서다. 최근에는 품질 검증 통과가 임박한 것 아니냐는 움직임도 포착됐다. 대만 시장조사업체 트렌드포스는 지난 16일 “삼성의 공급망 파트너 중 일부는 최근 (HBM과 관련해) 가능한 한 빨리 주문하고 용량을 예약하라는 정보를 받은 것으로 알려졌다”고 밝혔다. 품질 검증을 놓고 엔비디아와 계속 조율 중인 삼성전자가 3분기 안에 8단 제품의 인증을 끝내고 올해 안에 12단 인증 절차도 마무리한다면 맞춤형 HBM 시장으로 진입하기 전에 추격의 발판을 마련할 수 있을 것이란 관측도 있다. AI 기술 발전으로 고사양 HBM에 대한 수요가 급증하고 있어서다. 3분기 안에 HBM3E 12단 제품을 양산하겠다고 밝힌 SK하이닉스는 25일 2분기 실적 콘퍼런스콜을 통해 보다 구체적인 계획을 내놓을 것으로 보인다.

삼성전자의 4세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM3가 엔비디아의 퀄테스트(품질 검증)를 처음으로 통과했다고 로이터통신이 보도했다. 다만 5세대인 HBM3E는 아직 기준을 충족하지 못했다고 로이터는 전했다. 로이터는 3명의 소식통을 인용해 “삼성전자가 HBM3E에 대한 엔비디아의 기준을 충족하지 못했다”면서 “해당 칩에 대한 테스트가 계속되고 있다”고 보도했다. 또 삼성전자의 HBM3는 현재로서는 미국의 대(對) 중국 반도체 수출 규제에 맞춰 중국시장을 겨냥해 만들어진 H20 그래픽처리장치(GPU)에만 사용될 예정으로, 다른 제품에도 사용될지는 아직 불분명하다고 소식통은 전했다.

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.고대역폭메모리(HBM)를 놓고 국내 삼성전자와 SK하이닉스 간 경쟁이 한창인 상황에서 새로운 반도체 기술이 최근 눈에 띄고 있습니다. 다름 아닌 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL)인데, 이름 그대로 ‘빠르게 연결해서 연산한다’를 의미를 갖고 있는 기술입니다. 아직 초기 단계지만 시장에선 2028년까지 CXL 시장 규모가 158억 달러(약 22조원)까지 성장할 것으로 보고 있습니다. 우선 CXL는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 저장장치(스토리지) 등 다양한 장치를 연결하는 차세대 인터페이스라 할 수 있습니다. 여러 장치를 하나의 인터페이스로 통합해 한 번에 연결하기 때문에 데이터 처리 속도가 빠르고 시스템 용량과 대역폭까지 확장할 수 있다는 장점이 있습니다. CXL를 활용하면 메모리 용량을 무한대로 확장할 수 있습니다. 기존엔 데이터센터나 서버 용량을 늘리려면 추가 서버 증설이 필요했지만 CXL를 사용하면 기본 서버 내 저장장치인 SSD(솔리드스테이트드라이브)를 꽂던 자리에 CXL 기반의 D램을 꽂아 메모리 용량을 늘릴 수 있습니다. CXL 기술을 사용하면 특정 규격에 맞는 반도체만 사용할 수 있었던 한계를 넘어 종류나 용량, 성능과 관계없이 어떤 메모리든 탑재가 가능합니다. 업계에선 고용량 CXL D램을 적용하면 메인 D램과 함께 서버 1대당 메모리 용량을 8~10배가량 늘릴 수 있을 것으로 보고 있습니다. HBM이 대역폭을 늘려 속도에서 혁신을 이뤘다면, CXL는 서버의 제한된 용량을 늘릴 수 있는 기술인 셈입니다.앞서 최장석 삼성전자 메모리사업부 신사업기획팀장(상무)은 지난 18일 서울 중구 태평로빌딩에서 진행된 ‘삼성전자 CXL 솔루션’ 설명회에서 CXL에 대해 이렇게 설명했습니다. “HBM은 데이터들이 빠르게 왔다 갔다 할 수 있는 고속도로에 비유한다면, CXL는 여러 개의 도로를 (추가로) 만들어서 (차가 다닐 수 있는 전체) 도로를 확장한다는 개념에 비유할 수 있습니다”라고 말이죠. 그러면서 “물론 CXL도 성능이 올라갈 수 있지만 용량 확장에 있어 독보적”이라고 덧붙였습니다. “2028년 되면 시장 ‘개화’할 것” 최 상무는 이날 “CCM-D 관련 시장이 준비되는 2028년이 되면 시장이 개화할 것”이라는 전망도 내놓았습니다. 그때부턴 이른바 ‘하키스틱 커브’를 그릴 것이라고 했는데, 이는 특정 시점 이후 위로 가파르게 치솟는 모양이 하키스틱을 닮은 데서 따온 말입니다. 시장조사업체 욜 인텔리전스에 따르면 CXL 시장은 2022년 170만 달러(약 24억원)에서 2026년 21억 달러로 성장한 뒤 2028년엔 150억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 전망에 기반해 삼성전자는 HBM 시장에서 놓친 AI 메모리 시장 주도권을 선점하기 위해 애쓰고 있습니다. 2021년 5월 세계 최초로 CXL 기반 D램 기술을 개발했고, 2022년엔 업계 최초로 고용량 512GB(기가바이트) CXL D램을 선보였습니다. 지난해 5월에는 CXL 2.0을 지원하는 128GB CXL D램 개발을 완료한 데 이어 올해 6월엔 업계 최초로 미국 오픈소스 소프트웨어 기업 ‘레드햇’이 인증한 CXL 인프라를 경기 화성캠퍼스 연구시설에 구축하기도 했습니다.SK하이닉스 역시 CXL를 기반으로 한 96GB, 128GB 용량의 D램을 연내 상용화해 출시할 예정입니다. 지난달에는 미국 캘리포니아주에서 열린 CXL 컨소시엄 주최의 콘퍼런스에 참석해 각 장치끼리 메모리를 나눠 쓰도록 해 유휴 메모리를 없애고 전력 소모를 줄여주는 기술 ‘나이아가라 2.0’을 선보이기도 했습니다. 이처럼 대부분의 메모리 반도체 업체들이 CXL 2.0 D램 개발의 완료한 상태지만, CXL 2.0을 지원하는 CPU가 아직 출시되지 않았다는 점이 CXL 시장 개화의 제한 요인으로 작용하고 있는 상황입니다. AI 시대 차세대 기술로 꼽히며 반도체 업체뿐 아니라 빅테크들도 CXL 컨소시엄에 참여해 생태계 구축에 나선 상황입니다. 2019년 출범한 CXL 컨소시엄에는 240여개 기업이 참여하고 있는데, 여기엔 삼성전자, SK하이닉스, 인텔, 엔비디아 등 칩 업체뿐만 아니라 구글, 마이크로소프트(MS) 등이 포함돼 있습니다. “D램 요구량 축소되는 것 아니냐” CXL이 채택될 경우 D램에 대한 요구량이 감소할 가능성이 있습니다. 실제 MS는 현재 시스템에서 약 25%나 되는 유휴 D램이 발생하고 있는데, 초기 CXL를 사용할 경우 전체 D램의 요구량을 10% 줄일 수 있을 것으로 봤으며, 향후엔 더 빠른 속도로 D램 요구량이 줄어들 거라고 전망한 바 있습니다. 그러나 메모리 반도체 업체들은 CXL 도입에 따라 향후 D램 요구량을 줄어들 위험성보다, 현재 DDR 구조상 메모리 확장에 한계가 있어 고객들의 빠른 서버 증설이 제한될 수 있다는 점을 더 큰 리스크로 보고 있습니다.

SK텔레콤이 인공지능(AI) 분야 최대 규모 투자를 벌이며 국내외 AI 데이터센터 시장 공략에 나섰다. SK텔레콤은 미국 AI 데이터센터 통합 솔루션 업체 ‘스마트 글로벌 홀딩스’(SGH)와 2억 달러(약 2772억원) 규모의 전환우선주 투자 계약을 체결했다고 16일 밝혔다. SK텔레콤은 향후 보통주 전환을 통해 약 10% 수준의 지분을 확보할 예정이다. 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 SGH는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 서버로 구성된 AI 클러스터를 설계, 구축, 운영하는 AI 데이터센터 통합 솔루션 전문 기업이다. 2017년 나스닥에 상장한 SGH는 지난해 매출 약 14억 4000만 달러(2조원) 규모로 현재 GPU 누적 구축 규모는 7만 5000개에 달한다. 2023년 ‘메타’의 GPU 1만 6000개 규모의 ‘리서치 슈퍼 클러스터’ 등 글로벌 기업의 대규모 AI 클러스터를 구축했다. 양사는 올해 협력 파트너십을 추가로 체결해 AI 데이터센터와 ‘엣지 AI’, 미래 메모리 솔루션 등 AI 인프라 사업 영역 전반에 걸친 협력을 보다 구체화할 방침이다.국내외 AI 데이터센터 시장 진출을 추진 중인 SK텔레콤은 데이터센터 관리 시스템과 액침 냉각 등 솔루션에 SGH의 AI 클러스터 구축, 운영 역량을 더한 시너지 효과를 기대하고 있다. 앞서 SK텔레콤은 2023년 ‘AI 피라미드 전략’을 발표한 후 AI 밸류체인 3대 영역인 AI 반도체, AI 인프라, AI 서비스 영역에 대한 투자를 이어 왔다. 지난해부터 AI 분야에 투자한 금액만 3억 달러(4158억원)를 넘어섰다. 미국 생성형 AI 기업 ‘앤트로픽’(1억 달러), GPU 클라우드 기업 ‘람다’(2000만 달러), 생성형 AI 검색엔진 신생기업 ‘퍼플렉시티’(1000만 달러) 등이다. 유영상 SK텔레콤 최고경영자(CEO)는 “SGH에 대한 투자와 협력은 AI 인프라 밸류체인에 대한 경쟁력을 공고히 다질 기회”라면서 “AI 변혁의 시대를 맞아 선제적인 투자와 협력을 지속해 글로벌 수준의 AI 인프라 사업 리더십을 확보할 것”이라고 말했다.