극강의 가성비로 미국 인공지능(AI) 관련 산업에 충격을 안긴 중국의 AI 업체 딥시크(Deepseek)가 챗GPT 개발사 오픈AI의 데이터를 무단 수집했다는 의혹에 오픈AI와 마이크로소프트(MS)가 조사에 착수했다. 한편에선 딥시크 사용 시 개인정보 탈취나 보안 위험에 대한 경고도 나오고 있다. 오픈AI “오픈AI 모델 ‘증류’ 통해 딥시크 모델 훈련 의심”블룸버그 통신과 월스트리트저널(WSJ) 등은 딥시크와 관련된 그룹이 오픈AI의 데이터를 허가 없이 무단으로 획득했을 가능성에 대해 오픈AI와 MS가 조사하고 있다고 소식통을 인용해 29일(현지시간) 보도했다. 오픈AI는 중국에 기반을 둔 기관들이 자사 AI 도구에서 대량의 데이터를 빼내려고 하는 여러 시도를 목격했다면서 이는 ‘증류’(distillation)라고 불리는 기술적 과정을 통해 자체 모델을 훈련하기 위한 것으로 보인다고 설명했다. AI 분야에서 ‘증류’란 AI 모델이 다른 모델의 출력 결과를 훈련 목적으로 활용해 유사한 기능을 개발하는 것을 뜻한다. MS의 보안 연구원들도 지난해 가을 딥시크와 관련이 있을 것으로 보이는 사람들이 오픈AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용해 대량의 데이터를 빼돌리는 것을 관찰했다고 말했다. API는 소프트웨어 개발자들이 자신들이 개발한 서비스의 기능을 다른 앱이나 프로그램이 가져다 넣을 수 있도록 해주는 도구로, 이를 사용하기 위해서는 가져가려는 데이터나 서비스 주체의 허가를 받아야 한다. 오픈AI는 자사 시스템에서 생성된 데이터를 사용해 동일한 시장에서 경쟁하는 기술을 구축하는 것을 허용하지 않고 있다. 오픈AI는 자사 모델을 증류하려 한다고 의심되는 계정을 금지했으며, MS와 협력해 이런 시도의 배후에 있는 주체를 파악했다고 설명했다. 그러면서 딥시크가 자사의 “데이터를 무단으로 수집했을 가능성”이 있으며, 서비스 약관을 위반했다는 증거를 검토하고 있다고 전했다. 오픈AI는 “적과 경쟁자가 가장 강력한 미국 기술을 탈취하려는 노력을 막기 위해 미국 정부와 긴밀히 협력하는 것이 매우 중요하다”면서 “중국 기반 기업들이 주요 미국 AI 기업의 모델을 지속적으로 증류하려고 노력하고 있다”고 전했다. 앞서 지난 28일 트럼프 행정부의 AI·가상화폐 정책을 총괄하는 ‘차르’로 임명된 데이비드 색스는 폭스뉴스와 가진 인터뷰에서 딥시크가 오픈AI의 독점 모델을 이용해 기술을 개발했다는 “상당한 증거가 있다”면서 미국에서 지식 재산을 훔쳤는지 묻는 질문에 “가능하다”고 답했다. 美해군 “딥시크 사용금지”…국내서도 “너무 많은 개인정보 수집” 한편 딥시크 사용 시 보안 우려가 있다는 경고도 잇따라 나오고 있다. 미국 CNBC에 따르면 미국 해군은 딥시크의 AI 챗봇 모델을 사용하지 말도록 내부 지침을 내렸다. 미 해군은 지난 24일 내부 구성원들에게 보낸 이메일을 통해 “딥시크의 AI를 어떤 형태로든 사용하지 말라”면서 “모델의 출처, 사용과 관련된 보안·윤리적 우려 때문”이라고 밝혔다. 미 해군 대변인은 해군정보국의 생성형 AI 정책과 관련된 것이라고 설명했다. 국내에서도 비슷한 우려가 제기됐다. 하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장은 딥시크의 AI 모델 ‘R1’을 사용할 때 수집하는 정보가 매우 광범위하다고 경고했다. 하 센터장은 “사용장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”면서 “(싸그리 수집한) 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다. 사용자는 이러한 사실을 충분히 이해하고 신중히 사용 여부를 결정해야 한다”고 설명했다. 딥시크 R1은 최근 애플 앱스토어에서 챗GPT를 제치고 다운로드 순위 1위에 오르며 큰 주목을 받았다. 딥시크 기술 보고서에 따르면 딥시크V3 개발에 투입된 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)에 그친다. 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다. 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama)3 모델에 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 딥시크가 사용한 H800은 미국의 고성능 칩 수출 규제로 엔비디아가 H100의 사양을 낮춰 출시한 칩이다. 게다가 딥시크 ‘추론 AI’ 모델인 ‘R1’이 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 ‘o1’보다 일부 성능이 앞서는 것으로 나타났다. 훨씬 적은 비용으로 개발된 AI 모델이 업계 선두 업체의 AI 모델에 필적할 만한 성능을 낸 것으로 업계는 평가하고 있다.

하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장이 중국 인공지능(AI) 딥시크 AI 모델 ‘R1’과 관련, 광범위한 개인정보 수집에 대해 경고했다. 28일 정보기술(IT) 업계에 따르면 하 센터장은 전날 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 “수집하는 정보가 매우 광범위하게 많다”며 “심지어 사용장비 정보는 물론 키보드 입력 패턴이나 리듬, IP 정보, 장치 ID 등은 기본에 쿠키까지 싸그리 (수집한다)”라고 했다. 그는 “(싸그리 수집한) 정보는 중국 내 보안 서버에 저장된다”며 “사용자는 이 같은 사실을 충분히 이해하고 신중히 사용 여부를 결정해야 한다”며 주의를 당부했다. 딥시크 R1은 최근 애플 앱스토어에서 챗GPT를 제치고 다운로드 순위 1위에 오르며 큰 주목을 받았다. 딥시크 기술 보고서에 따르면 딥시크V3 개발에 투입된 비용은 557만 6000 달러(약 78억 8000만원)에 그친다. 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다. 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마(Llama)3 모델에 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 딥시크가 사용한 H800은 미국의 고성능 칩 수출 규제로 엔비디아가 H100의 사양을 낮춰 출시한 칩이다. 딥시크 ‘추론 AI’ 모델인 ‘R1’이 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난해 9월 출시한 추론 AI 모델 ‘o1’보다 일부 성능이 앞서는 것으로 나타나 시선을 끌고 있다. 딥시크 기술 보고서에 따르면 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 ‘R1’은 79.8%를 얻어 ‘o1’의 79.2%보다 앞섰다. 또 코딩 부문에서는 라이브벤치 평가 결과 ‘R1’은 65.9%의 정확도를 기록해 ‘o1’(63.4%)보다 높았다. 그럼에도 개인정보 보호와 관련된 우려는 여전하다. 딥시크 R1이 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있는 오픈소스 형태로 공개된 점은 기술 발전에 기여할 가능성이 있지만, 글로벌 AI 개발 생태계의 주도권이 중국으로 넘어갈 수 있다는 우려도 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 딥시크의 부상을 긍정적으로 평가하면서도, 미국에 대한 경종이라고 평가했다. 지난 27일(현지시간) 뉴욕포스트에 따르면 트럼프 대통령은 이날 플로리다 마이애미에서 열린 하원 공화당 콘퍼런스 연설에서 “딥시크 출시로 우리 업계가 경쟁에서 이기기 위해 집중해야 한다는 경종을 울려야 한다”고 했다. 딥시크가 저성능 반도체로도 경쟁력 있는 AI 모델을 개발하자 AI 반도체 대장주 엔비디아 주가는 급락했다.

지난 2013년 엔비디아에 150만엔(약 1300만원)을 투자한 뒤 11년간 보유하고 있었다는 한 일본인이 최근 5억엔(약 46억원)의 수익을 올린 자신의 계좌를 인증해 눈길을 끌었다. 최근 소셜미디어 엑스(X·옛 트위터)에는 일본인 누리꾼 A씨의 엔비디아 주식 계좌 인증 사진이 올라왔다. 그는 지난 2013년 150만엔(약 1380만원)을 투자해 0.56달러에 엔비디아 주식을 산 것으로 알려졌다. 엔비디아 주가는 지난 6일 기준 149달러로 올랐고, 전체 수익은 11년 만에 약 340배로 불어났다. A씨가 올린 수익은 5억엔(약 46억 3000만원)에 달한다. 인공지능(AI) 칩 대장주로 꼽히는 엔비디아 주가는 2015년까지 1달러에도 못 미쳤으나 2018년부터 암호화폐 시장이 뜨거워지면서 급등하기 시작했다. 2020년 11월 14달러를 찍은 뒤 코로나19 대유행 기간이었던 2021년엔 32달러까지 올랐다. 2022년 9월에는 주가가 12.52달러까지 떨어지기도 했지만 A씨는 엔비디아 주식을 팔지 않았다. 이후 엔비디아 주가는 상승곡선을 타다가 결국 지난해 11월 147달러를 넘어섰다. A씨는 엔비디아에 투자한 이유에 대해 “10년 전 투자할 때는 단지 엔비디아를 좋아하는 엔지니어였다”며 “좋아서 쫓아다니다 보니 주식 투자에도 익숙해져 이렇게 됐다”고 밝혔다. 앞서 지난 2023년 그는 엔비디아 주식을 10년 가까이 보유할 수 있었던 비결을 공유하기도 했다. 그는 “당시에는 워런 버핏의 존재조차 전혀 몰랐지만 (엔비디아 주식은) 워런 버핏 이하의 격언에 딱 들어맞는 대상이었다”고 설명했다. 그러면서 “9년 전 나는 딥 러닝을 다루고 있었는데, 엔비디아의 GPU(그래픽 처리 장치)로 동작시켰을 때의 그 병렬 처리 능력과 궁합이 좋은 것에 경악했다”며 “엔비디아는 소비자용뿐만 아니라 서버용, 쿠다 등 소프트웨어 패키지에서 타사보다 앞서 있어 AI 비즈니스의 중심 기업 중 하나가 될 가능성이 있다고 생각했다”고 말했다. 이어 “성장해 가는 AI 관련 서비스나 도구를 만지고 미래 세계를 망상한다는 탐구심을 충족시키면서 그와 함께 성장해 가는 엔비디아에 대한 분석을 투자자 눈높이에서 즐기고 있었다. 주위에서 아무도 관심 보이지 않았지만 오히려 난 영혼이 불탔다”고 덧붙였다. 그는 “엔비디아는 내 안의 탐구분석 욕구를 충족시켜 주는 대상이자 기꺼이 주식을 계속 보유하고 싶어 하게 만드는 기업이었다”면서 “지금 생각해 보면 초보 투자자 시절 상당히 위험한 투자였다. 없어져도 엔비디아를 좋아하니까 괜찮다고 생각했지만 솔직히 꽤 무서웠다. 운이 좋아서 얻은 이익”이라고 전했다. 또한 그는 투자를 시작한 이후에는 ‘계좌를 용도별로 나눠 장기 투자용은 매일 보지 않는다’, ‘성격에 맞지 않는 초단기 거래는 절대 하지 않는다’, ‘유행한 뒤부터는 기본적으로 타지 않는다’ 등의 원칙을 세우고 이를 지켰다고 전했다.

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.

미 경제전문지 포브스가 검증된 실적과 성장성을 갖춘 7개 기업을 유망 성장주로 선정해 최근 발표했습니다. 이번에 선정된 기업들은 인공지능(AI), 제약, 핀테크 등 미래 성장 산업을 주도하는 기업들로 구성됐는데요. 성장성과 함께 미래 산업을 선도하는 기술력을 보유하고 있어 장기 투자자들의 관심이 집중될 것으로 예상됩니다. 먼저 제약 부문에서는 일라이릴리와 코셉트테라퓨틱스가 이름을 올렸습니다. 일라이릴리는 당뇨병과 비만 치료제 분야에서 두각을 나타내고 있는 기업으로, 특히 모운자로와 제프바운드 제품이 시장에서 큰 호응을 얻고 있습니다. 올해 주당순이익(EPS)은 각각 22.24달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다. 코셉트테라퓨틱스는 대사질환과 정신질환, 종양 치료제를 개발하는 기업으로, 주력 제품인 코림의 꾸준한 매출 성장이 기대되는 상황입니다. AI와 디지털 전환 분야에서는 서비스나우와 쇼피파이가 주목받고 있습니다. 서비스나우는 기업용 워크플로우 자동화 플랫폼을 제공하는 기업으로, AI 기반 솔루션을 통해 기업들의 디지털 혁신을 선도하고 있습니다. 올해 EPS는 16.87달러로 예상됩니다. 쇼피파이는 전체 이커머스 플랫폼 시장의 28%를 차지하는 온·오프라인 상거래 플랫폼 기업으로, 디지털 커머스 시장의 성장과 함께 꾸준한 실적 개선이 기대됩니다. 핀테크 분야에서는 메르카도리브레와 시프트포페이먼츠가 선정됐습니다. ‘남미의 아마존’으로 불리는 메르카도리브레는 남미 최대의 전자상거래 마켓플레이스와 온라인 결제 플랫폼을 운영하고 있습니다. EPS는 47.92달러로 전망되며, 남미 디지털 경제의 성장과 함께 높은 성장세가 예상됩니다. 시프트포페이먼츠는 최근 판매시점관리시스템(POS) 기업 인수를 통해 성장 동력을 확보한 통합 결제 처리 솔루션 기업입니다. 반도체 부문에서는 모놀리식파워시스템즈가 선정됐습니다. 이 기업은 서버와 AI, 자동차 부품 등에 사용되는 전력 제어 회로를 설계하고 판매하는 기업인데요. 자동차 산업과 AI, 5G 등 성장 산업과의 연관성이 높아 향후 성장 가능성이 주목받고 있습니다. 이번 성장주 선정에는 적용한 기준도 공개됐는데요. 5년 이상 연속 매출 성장을 기록하고, 향후 5년간 15% 이상의 매출 성장이 전망되는 기업들이 대상이 됐습니다. 또한 최근 12개월간 10% 이상의 매출 성장을 보이고, 올해 10% 이상의 EPS 성장이 예상되며, 향후 5년간 20% 이상의 EPS 성장이 전망되는 기업들을 선정했습니다. 아울러 10% 이상의 자기자본이익률(ROE)을 보유하고, 애널리스트들로부터 매수 또는 강력 매수 추천을 받은 기업을 가려 뽑았다는 설명입니다. 이와 함께 포브스는 올해 반도체 산업이 AI와 모바일 수요 증가에 힘입어 본격적인 성장세에 접어들 것으로 전망하면서 5개 종목을 매수할 것을 추천했습니다. 이른바 ‘AI 황제주’로 꼽히는 엔비디아와 대항마인 AMD, 미국 팹리스(반도체 설계전문) 기업인 브로드컴, 세계 1위 파운드리 기업인 TSMC, 미국 최대 메모리 반도체 업체 마이크론 테크놀로지 등입니다. AI 칩 시장을 선도하는 엔비디아는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU) 수요 급증으로 지난해 4분기 매출이 전년 대비 279% 증가했으며, AI 훈련용 칩 시장에서 85%의 점유율을 확보하고 있습니다. AMD는 AI 가속기 MI300 시리즈와 에픽 프로세서로 데이터센터 시장 공략을 강화하고 있습니다. 올해 MI300 가속기 주문은 35억 달러에 달할 것으로 예상되며, 데이터센터 CPU 시장 점유율도 28%까지 상승했습니다. 브로드컴은 데이터센터 소프트웨어 기업인 VM웨어 인수를 통해 종합 기술 솔루션 공급업체로 도약했으며, AI 인프라에 필수적인 네트워킹 및 스토리지 제품으로 2024년 AI 가속기 부문에서 55억 달러의 매출을 달성했습니다. TSMC는 글로벌 파운드리 시장 1위 자리를 공고히 하고 있는데요. 지난해 고성능 컴퓨팅 칩 주문의 90%를 확보했으며, AI 관련 매출은 전년 대비 95% 증가했습니다. 마이크론은 AI 애플리케이션용 고대역폭 메모리(HBM) 솔루션 분야에서 선전하고 있으며, HBM 칩의 총 마진이 90%에 달하는 가운데 주요 AI 기업들로부터 52억 달러의 선급 약정을 확보했습니다. 포브스는 “올해 글로벌 반도체 시장 규모는 지난해 대비 10% 증가한 6400억 달러에 이를 것으로 예상되며, 특히 AI 칩 시장은 35% 성장한 1200억 달러 규모를 형성할 것으로 분석된다”고 전했습니다.

데이터 분석용 클라우드와 특허도 든든한 자산 제주에 본사를 둔 네피리티가 AI와 클라우드 기반 기술로 데이터 분석부터 솔루션 개발까지 ‘엔드 투 엔드(End-to-End)’ 자동화를 구현하며 에너지ㆍ교통ㆍ미디어ㆍ헬스 등 다양한 산업군의 요구에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있다고 밝혔다. 또한 최근 출시된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 데이터 분석 솔루션이 시장의 반향을 불러일으키면서 이 솔루션을 개발한 네피리티(대표 강익선)를 향한 인공지능(AI) 업계의 관심도 빠르게 증가하고 있다. 이러한 네피리티의 기술력의 정점에는 RAG가 있다. 최근 선보인 RAG을 활용한 이커머스 솔루션은 실시간으로 대규모 데이터를 검색하고, 최적화된 답변을 생성한다. 기업의 데이터 분석 정확도와 응답 속도를 대폭 향상시켜주며, 고객 질문에 최적화된 맞춤형 답변을 제공한다. AutoML 클라우드 인프라도 네피리티를 상징한다. AutoML 플랫폼을 기반으로 데이터 모델 학습, 튜닝, 배포까지 전 과정을 자동화해 AI 솔루션 개발의 효율성을 극대화했다. 이 시스템은 고성능 GPU 서버를 활용하며 대규모 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. MLOps(Machine Learning Operations) 통합도 네피리티 기술력의 단면이다. AI 모델 학습과 최신화를 자동화해 데이터 분석과 운영의 효율성을 보장한다. 이 기술을 통해 기업들은 데이터 처리와 모델 배포의 일관성을 유지하며, 운영비용 절감 효과를 경험하고 있다. 이같은 기술력과 솔루션을 회사가 보유한 특허들이 뒷받침하고 있다. ‘생성형 인공지능 기반의 쇼핑몰 자동 응답 서비스 제공 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 쇼핑몰 데이터를 기반으로 고객 응답을 최적화하는데 활용됐다. ‘인터넷 쇼핑몰의 자동 응답 서비스를 위한 데이터 구축 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 비정형 데이터를 활용한 고객 응대 최적화 기술로 인터넷 쇼핑몰 자동 응답 데이터 구축의 거름이 됐다. 무엇보다 현재의 네피리티를 있게 한 토대는 클라우드 기반 데이터 분석 인프라다. 다양한 산업군에서 발생하는 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 해준다. TTA 인증을 획득한 이 인프라는 보안성과 신뢰성을 보장하며 RAGaaS(RAG as a Service) 모델을 통해 데이터 검색과 분석, 모델 배포까지 통합적으로 관리할 수 있다. 네피리티는 RAG 기술이 앞으로도 광범위하게 활용될 것으로 기대하고 있다. 이커머스를 넘어 의료ㆍ금융 등의 분야에서도 데이터를 기반으로 한 정확한 예측과 자동화를 지원, 데이터 분석 시장에서 기술력 기반의 경쟁력을 강화하고 있다. 강익선 네피리티 대표는 “RAG 기술 기반의 클라우드 서비스는 데이터 검색, 분석, 응답 속도 최적화를 통해 비즈니스 혁신이 가능하다”며, “AI와 클라우드의 완벽한 융합은 데이터 모델링과 관리의 모든 과정을 자동화해 기업 운영의 효율성을 극대화해준다”고 말했다. 이어 “네피리티의 RAG 기반 기술은 데이터 분석의 미래를 열어가며 다른 회사와 협력을 통해 기술 생태계를 확장하는 데 기여할 것”이라고 덧붙였다. 이 회사는 앞으로 3년간 7억원 이상의 기술 개발 투자로 데이터 분석 모델링과 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야로 사업을 확장할 계획이다. 이와 함께 API 개발 및 패키징을 통해 솔루션 판매 모델을 강화하고 다양한 비즈니스 환경에 적용 가능한 솔루션도 꾸준히 개발해 나가기로 했다. 네피리티는 AI 기술 선도 기업으로서 지속적인 기술 혁신을 통해 성장을 도모하고 있으며, 클라우드와 AI 기술을 결합한 AIaaS(AI as a Service) 서비스를 통해 기업과 개인에게 효율적인 AI 활용 환경을 제공할 예정이다. 최근 선보인 이커머스 솔루션으로 판매자와 소비자 간의 소통을 혁신하고 고객 경험을 개선하는 한편, 보안 솔루션을 통해 디지털 환경에서의 안전성을 강화하며 신뢰의 토대를 확보하고 있다. 강 대표와 회사 구성원들은 이같이 다양한 기술 개발과 서비스 출시를 기반으로 관련 시장 내 입지를 차근차근 확대해가면 회사의 발전은 필연적으로 뒤따라올 것으로 확신하고 있다.

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.

2위 삼성 넘겠다며 3년 전 재도전2조원 적자에 15% 감원·배당 중단CPU 성공 안주하면서 패권 ‘흔들’日 상폐된 도시바 ‘관료주의’ 재현삼성 수혜 기대감… 美 인수 가능성도 1990년대 개인용 컴퓨터(PC) 시장의 비약적인 성장을 토대로 PC 중앙처리장치(CPU) 등 글로벌 반도체 시장을 호령해 온 미국 종합반도체기업(IDM) 인텔이 ‘최악의 위기’를 맞고 있다. 최근 대규모 감원에 돌입한 데 이어 ‘반도체 왕국’ 재건을 위해 3년 전 재진출한 파운드리(반도체 위탁생산) 사업 부문마저 분할·매각하는 등 종합적인 구조조정안을 검토하고 있다. 회사를 살리기 위해 수십조원을 투입했던 사업을 최우선 구조조정 대상으로 선택하는 처지에 놓인 것이다. 인텔이 두 손을 들면서 삼성전자가 반사이익을 누릴지, TSMC의 독주가 강화될지 귀추가 주목된다. 2일 블룸버그와 로이터 등 주요 외신과 반도체 업계에 따르면 인텔은 파운드리 사업부와 프로그래머블칩 사업부 매각을 검토하고 있는 것으로 전해졌다. 파운드리 시장은 올해 2분기 기준 TSMC가 점유율 62.3%로 2위 삼성전자(11.5%)를 크게 따돌리고 있는 분야로, 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 2021년 취임하면서 2018년 철수했던 파운드리 분야 재도전을 선언했다. 프로그래머블칩 사업부는 반도체를 다양한 용도로 맞춤 제작하는 조직으로 2015년 인텔이 칩 제조사 알테라를 167억 달러(당시 환율 기준 약 18조 6000억원)에 인수하며 만든 사업부다. 인텔은 2010년대 초반까지 PC와 서버용 CPU 시장을 독점하며 종합반도체 판매 규모에서 1위 자리를 지켜 왔다. 하지만 2007년 애플의 아이폰 출시를 계기로 PC 시장 성장세가 꺾이기 시작했고 경쟁사 AMD가 TSMC를 파트너로 삼아 급성장하면서 인텔 독점 구조에 균열을 일으켰다. 2017년 1분기 98.6%였던 인텔의 서버용 CPU 점유율은 올해 1분기에 76.4%로 떨어졌다. 이 기간 AMD의 점유율은 1.4%에서 23.6%로 상승했다. 특히 인텔의 최고기술자였다가 떠나 있은 지 12년 만인 2021년 2월 인텔의 구원투수로 등판한 겔싱어 CEO가 ‘파운드리 사업 재건’을 외치며 단행한 투자는 회사 재무를 더 악화시켰다. TSMC와 삼성전자가 초미세 공정 경쟁을 하고 있는 파운드리는 천문학적인 초기 투자 비용에 비해 안정적인 수율(제품 양품 비율) 확보까지 상당한 시간이 걸리는 구조다. 인텔 파운드리 사업부의 시장 점유율은 자사 물량을 제외하면 1% 수준으로 알려졌다. 해당 사업부는 올해 2분기 28억 달러 적자를 기록했다. 여기에다 인공지능(AI) 시대 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)로 패권이 넘어가고 주력인 CPU 시장이 흔들리기 시작하면서 현재의 위기 상황을 가중시켰다는 게 업계 중론이다. 올해 2분기 순손실 16억 1000만 달러(약 2조 2000억원)를 기록한 인텔은 전체 직원의 15% 감원을 결정했으며 1992년부터 시행해 온 배당도 4분기부터 중단하기로 했다. 해고 예정 임직원 규모는 1만 5000명에 달한다. 인텔의 추락은 한때 세계 반도체 시장을 선도했지만 경영난 장기화로 지난해 12월 일본 증권시장에서 상장폐지된 도시바 사례에 비견된다. 대형 투자 실패, 경직된 관료주의 문화, 뒤늦은 시장 변화 인지 등 도시바의 쇠락 과정에서 노출된 문제점이 인텔에서 고스란히 재현되면서다. 2분기 ‘어닝 쇼크’(실적 충격) 발표 이후 사임한 립부 탄 전 인텔 이사는 “인텔이 위험 회피적이고 관료주의적인 문화에 빠져 있다”고 질타한 것으로 전해졌다. 국내 반도체 업계는 인텔이 파운드리 사업 철수를 결정할 경우 미칠 영향에 주목하고 있다. 인텔의 파운드리 물량 일부를 삼성전자가 흡수할 수 있다는 기대감과 미국 기업의 인텔 파운드리 인수 가능성 등이 제기된다. 업계 관계자는 “인텔 파운드리 물량이 크지 않다고 해도 TSMC 추격이 급한 삼성전자에는 도움이 될 수 있다”면서 “다만 미국 정부가 반도체 제조에 한국과 대만 의존 축소를 노리는 상황이어서 글로벌 파운드리와 같은 미국 기업이 인텔 파운드리를 인수할 가능성도 있다”고 말했다.

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. 최근 인공지능(AI) 반도체 시장이 뜨거워지면서 고집적 반도체 칩을 메인보드와 연결하는 고부가 반도체 패키지 기판에 관한 관심도 높아지고 있습니다. 시장조사업체인 프리스마크에 따르면 반도체 기판 시장 규모는 2024년 4조 8000억원에서 2028년 8조원으로 연평균 약 14%로 지속 성장할 것으로 예상합니다. 반도체 기판은 반도체와 메인 기판 간 전기적 신호를 전달하고 반도체를 외부 충격 등으로부터 보호해주는 역할을 합니다. 흔히 반도체 칩을 우리 몸의 두뇌에 비유한다면 반도체 기판은 뇌를 보호해주는 뼈와 뇌에서 몸으로 전달하는 정보를 각 기관에 연결해 전달하는 신경과 혈관에 비유할 수 있습니다. 반도체 칩은 메인 기판과 서로 연결되어야 하는데 메인 기판의 회로는 반도체보다 미세하게 만드는 게 불가능합니다. 반도체 칩의 단자 사이 간격은 100㎛(마이크로미터, 0.001㎜)로 A4용지 두께 수준이지만 메인 기판의 단자 사이 간격은 약 350㎛로 4배 정도 차이가 나기 때문입니다. 이 때문에 반도체 칩과 메인 기판 사이를 연결해 주는 것이 바로 반도체 기판의 역할입니다. 반도체 기판 중 하나인 ‘플립칩 볼 그리드 어레이’(FCBGA)는 고집적 반도체 칩과 기판을 ‘플립칩 범프’로 연결해 전기 및 열적 특성을 높이는 패키지 기판입니다. 주로 PC와 서버, 네트워크, 자동차용 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)에 사용되고 있습니다. 반도체 업계에서는 AI뿐 아니라 로봇, 메타버스, 자율주행 등 반도체 성능 향상에 대응할 수 있는 기판 기술에 주목하고 있습니다. 특히 빅데이터와 AI에 적용되는 FCBGA는 대형화, 층수 확대, 미세 회로 구현, 소재 융·복합화 등 높은 기술력이 요구되는 제품입니다. 국내 부품기업인 삼성전기도 지난달 글로벌 반도체 기업인 AMD와 고성능 컴퓨팅(HPC) 서버용 FCBGA 공급 계약을 맺고 제품 양산을 시작했다고 밝힌 바 있습니다. 서버용 FCBGA는 반도체 기판 중에서도 기술적으로 어려운 제품입니다. 전 세계에서 하이엔드급 서버용 기판을 양산하는 글로벌 업체도 일부에 불과하다고 합니다. 서버용 CPU와 GPU는 연산 처리능력과 연결 신호 속도 향상 등 고성능화에 대응하기 위해 하나의 기판 위에 여러 반도체 칩을 한꺼번에 담아야 합니다. 그 때문에 서버용 FCBGA는 일반 PC용 FCBGA보다 기판 면적은 4배 이상 크고, 층수도 20층 이상으로 2배 이상 많습니다. 과거 반도체가 기판 위에 반도체 칩이 하나 올라가는 단순한 구조였다면 최신 반도체는 성능을 높이기 위해 회로의 미세화가 진행되고 트랜지스터 개수도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 극자외선(EUV) 공법 등 미세화 기술이 개발되고 있지만 미세화 기술 성장 한계와 고가 설비 도입 등으로 인한 공정비용 상승으로 반도체 원가가 높아지면서 패키지 기술과 같은 후공정에서 반도체 성능 향상과 원가를 낮추려는 노력이 이어지고 있습니다. 최근에는 반도체 칩 자체를 잘 만드는 것만큼이나 잘 만들어진 제품을 조합해서 어떻게 구성하느냐 하는 멀티 패키지 기술 영역이 중요해졌습니다. 즉, 패키지 전체의 성능을 끌어올리기 위해 여러 가지 반도체 칩을 반도체 기판에 올려 기능을 향상한 멀티 패키지 형태의 제품들이 나오고 있습니다. 많은 칩이 제대로 작동하기 위해선 기판의 회로 패턴은 더 미세화되고 기판 면적도 커지고 층수도 늘어나는 등 반도체 기판의 기술 고도화가 요구되고 있습니다. 삼성전기는 반도체 기판 분야에서 기술력을 유지하기 위해 1조 9000억원에 달하는 대규모 투자를 통해 부산과 베트남 신공장을 첨단 하이엔드 제품 양산기지로 운영하고 있습니다. 삼성전기는 2022년 10월 국내 최초로 서버용 FCBGA 양산에 성공한 이후 2026년까지 서버, AI, 전장, 네트워크 등 고부가 FCBGA 제품 비중을 50% 이상 확대한다는 계획입니다. 반도체 기판을 만들기 위한 핵심 기술은 미세 가공 기술과 미세 회로 구현에 있습니다. 전자기기의 기능이 많아질수록 필요한 부품이 많아지듯이 반도체 칩의 신호 전달에 필요한 회로도 많아지고 더 복잡해집니다. 한정된 기판 면적 안에 많은 회로를 만들어야 하므로 한 면으로도 부족해 4층, 6층, 8층, 10층 등 여러 층으로 만들게 됩니다. 이때 층간에도 회로가 연결되어야 하므로 구멍을 뚫어 전기적으로 연결하기 위한 도금 과정을 거치게 됩니다. 각 층을 연결해주는 구멍을 ‘비아’(Via)라고 하는데 일반적으로 80㎛ 크기의 면적 안에 50㎛의 구멍을 오차 없이 정확히 뚫어야 하는 만큼 정교한 가공 기술력이 필요합니다. 삼성전기는 A4용지 두께의 10분의 1 수준인 10㎛ 수준의 비아를 구현할 수 있는 미세 비아 형성 기술을 가지고 있습니다. 전기신호가 지나가는 길인 회로는 단자가 많아지고 연결해야 할 신호가 많아지면서 회로 선폭과 간격도 미세화되고 있습니다. 회로 제작 과정은 원하는 회로 두께만큼을 도금한 후 남는 부분을 코팅한 다음 화학 작용인 ‘에칭’을 통해 필요한 회로를 형성하게 됩니다. 일반적으로 회로 폭과 회로 간 간격은 8~10㎛ 수준의 얇은 선폭을 구현해야 합니다. 삼성전기는 머리카락 두께의 20분의 1인 5㎛ 이하 수준의 회로 선폭을 구현할 수 있는 미세회로 형성 기술을 보유하고 있습니다. 삼성전기는 110㎜ 이상의 초대면적화 기술과 26층 이상의 초고층화 기술, 수동소자 부품을 패키지 기판 내에 내장하는 기술을 확장해 반도체의 성능을 배가시키는 EPS 기술 등 차세대 반도체 기판 시장에서 요구하는 기술을 확보해 고객과의 협력을 강화하고 있습니다. 삼성전기 관계자는 “최근 AI 기술 등에 의한 고성능 반도체 수요가 늘어나면서 FCBGA 수요도 증가할 전망”이라며 “국내 최초 서버용 FCBGA 양산 업체로써 차세대 기판 개발과 반도체 기판 사업 강화에 집중하고 있다”고 강조했습니다.

SK텔레콤이 올 초 투자한 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 회사인 ‘람다’(Lambda)와 협력해 서울 금천구 가산 데이터센터(IDC)를 GPU 전용 인공지능(AI) 데이터센터로 바꾼다. SK텔레콤은 21일 람다가 보유한 엔비디아(NVIDIA) GPU 자원을 SK브로드밴드 가산 데이터센터에 전진 배치하는 내용의 ‘AI 클라우드 공동 사업을 위한 파트너십’을 람다와 체결했다고 밝혔다. 양사는 안정적인 GPU 공급을 바탕으로 한 ‘GPUaaS’(서비스형 GPU) 사업 확대, 람다의 한국 리전(Region) 설립 등 다양한 영역에서 전략적 협업을 강화하기로 했다. 2012년 AI 엔지니어들이 설립한 람다는 엔비디아로부터 최신 GPU를 공급받아 AI 클라우드 서비스를 제공하는 GPUaaS 기업이다. 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들이 주요 고객사다. SK텔레콤은 최근 미국 AI 데이터센터 통합 솔루션 기업인 스마트 글로벌 홀딩스에 2억 달러 규모의 투자를 한 데 이어 람다와의 글로벌 협력으로 AI 인프라 사업에 속도를 낼 방침이다. 양사는 오는 12월 가산 데이터센터에 엔비디아 GPU ‘H100’을 배치한다. SK텔레콤 관계자는 “AI 시장 성장에 따라 국내 GPU 수요가 급등하는 것을 고려해 3년 안으로 GPU를 수천 대 이상까지 늘리고, 최신 GPU 모델인 ‘H200’도 조기 도입을 추진 중”이라고 설명했다. SK텔레콤은 가산 데이터센터를 시작으로 엔비디아 단일 GPU로 구성된 국내 최대 규모의 ‘GPU 팜’을 확충한다는 계획이다. SK브로드밴드는 GPU 서버가 안정적으로 작동할 수 있도록 가산 데이터센터의 랙 당 전력 밀도를 국내 최고 수준인 44㎾로 구현할 예정이다. 이는 국내 데이터센터 랙 당 평균 전력 밀도인 4.8㎾의 약 9배에 달한다. 오는 12월 AI 데이터센터가 구축되면 람다의 아시아태평양 지역 최초의 한국 리전으로도 기능한다. 람다 GPU 기반 AI 클라우드 서비스를 이용하는 국내 기업의 데이터는 한국 리전에 저장되게 된다. SK텔레콤은 람다 GPU 자원을 기반으로 구독형 AI 클라우스 서비스인 GPUaaS도 오는 12월 출시할 계획이다. GPUaaS는 기업 고객이 AI 서비스 개발이나 활용에 필요한 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드를 통해 가상 환경에서 빌려 쓰는 개념의 서비스다. SK텔레콤 관계자는 “공급이 부족하고 가격이 높은 GPU를 직접 구매하기 부담스러운 대기업이나 중소기업, 스타트업이 상대적으로 저렴한 비용에 사용할 수 있다”고 강조했다. 시장조사기관 ‘포천 비즈니스 인사이트’에 따르면 글로벌 GPUaaS 시장은 2024년 43억 1000만 달러에서 2032년 498억 4000만 달러로 성장하며, 연평균 성장률은 35.8%에 달할 것으로 예상된다. SK텔레콤은 오는 12월 GPUaaS 출시와 함께 GPU 교체 보상 프로그램, 클라우드 비용 최적화 컨설팅, AI 스타트업 지원 프로그램 등 다양한 프로모션도 선보일 계획이다. 김경덕 SK텔레콤 엔터프라이즈 사업부장은 “람다와의 전략적 협력으로 GPU를 안정적으로 확보한 것은 국내 GPU 공급 확대 측면에서 의미가 크다”며 “향후 국내 최대 규모의 GPU 팜을 구축해 국가 AI 경쟁력을 높이고 글로벌 시장 진출의 교두보로 자리매김하도록 노력할 것”이라고 했다.

경기도와 경기도경제과학진흥원(이하 경과원)은 세계적인 기업 엔비디아와 협력해 혁신 창업가 양성을 위한 ‘AI 스타트업 과정’ 교육생을 모집한다고 21일 밝혔다. ‘AI 스타트업 과정’은 경기창업허브 운영 사업 중 하나로 도내 예비·초기 창업자들에게 인공지능(AI) 분야의 전문 지식과 기술을 습득할 기회를 제공하는 교육이다. 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 과정과 전문교육 과정으로 진행되는 이번 교육은 오는 9월부터 11월까지 총 17회에 걸쳐 진행되며, 회차별로 30명씩, 총 510명의 교육생을 모집한다. DLI 프로그램은 전 세계 40만 명 이상의 개발자를 배출한 엔비디아의 공식 프로그램으로, AI와 딥러닝 기술의 심도 있는 이해와 함께 다양한 산업 분야에서의 실제 프로젝트 구축 능력 향상에 중점을 둔 교육 과정이다. DLI 과정은 ▲GPU 기반 딥러닝 ▲가속화 컴퓨팅 ▲데이터 사이언스 실습 ▲딥러닝 응용 등 AI 분야에서 필수적인 기술을 다루며, 수료할 경우 엔비디아 공식 인증서를 받게 된다. 전문교육 과정은 AI 기초 지식 습득을 위한 프로그램으로, DLI 과정에 선행학습 역할을 한다. 주요 내용으로는 ▲딥러닝의 이해 ▲생성형 AI의 이해와 활용 등이 포함된다. 교육은 판교 스타트업캠퍼스에서 진행되는 오프라인 수업과 온라인(Zoom 앱 활용)을 통한 실시간 수업으로 진행된다. 교육생들은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 서버 등 최신 실습 환경에서 학습하며, 교육비는 전액 무료다. 교육 참가 대상은 경기도 내 예비ㆍ초기 창업자, 재직자, 및 대학(원)생으로, 경기스타트업플랫폼(gsp.or.kr)을 통해 신청할 수 있다. 강성천 경과원장은 “이번 교육은 엔비디아와 같은 글로벌 빅테크 기업과 협력하여, AI 분야의 인재 양성에 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 AI 분야를 선도할 혁신 창업가 양성을 위해 최선을 다해 지원하겠다”라고 말했다.

인공지능(AI) 반도체 시장의 ‘큰 손’인 엔비디아 주가가 연일 상승하며 시가총액 2위 자리를 탈환했다. 오는 28일 실적 발표를 앞두고 기대감이 반영되면서 주가가 큰 폭으로 올랐다. 엔비디아 대항마로 평가받는 AMD는 서버 제조업체를 인수하며 AI 반도체 시장의 치열한 경쟁을 예고했다. 19일(현지시간) 뉴욕 증시에서 엔비디아 주가는 전 거래일보다 4.35% 급등한 130.00달러에 거래를 마쳤다. 지난 12일부터 6거래일 연속 상승세다. 시가총액은 3조 1980억 달러로 마이크로소프트(MS·3조 1332억 달러)를 밀어내고 시총 2위 자리에 올랐다. 시총 1위 애플(3조 4345억 달러)과의 격차도 좁혔다. 지난 6월 18일 역대 처음으로 시총 1위 자리에 올랐던 엔비디아는 새로운 그래픽처리장치(GPU) ‘블랙웰’ 출시 지연, 경기 침체 우려 등으로 주가가 지난 7일(98.91달러) 100달러 아래까지 떨어졌다. 이후 투자회사의 호평이 이어지면서 주가가 반등하는 분위기다. 토시야 하리 골드만삭스 애널리스트는 엔비디아 주가에 대해 “여전히 매력적”이라면서 “블랙웰 출시 지연으로 펀더멘털의 단기적 변동성이 일부 발생할 수 있지만 향후 몇 주간 경영진이 내놓을 발표와 공급망 데이터를 통해 내년 엔비디아의 실적에 대한 확신이 높아질 것으로 예상한다”고 했다. 뱅크오브아메리카(BofA)는 “엔비디아의 실적이 여름을 마무리하는 큰 촉매제가 될 것”이라고 기대했다. AMD는 이날 뉴저지주 시코커스에 위치한 서버 제조업체 ‘ZT 시스템스’를 인수한다고 밝혔다. 거래 규모는 49억 달러(약 6조 5000억원)다. 이번 인수는 전 세계 AI 칩 시장을 장악한 엔비디아를 추격하기 위한 것으로 풀이된다. ZT 시스템스 인수 소식에 AMD 주가(155.28달러)는 전 거래일보다 4.52% 급등했다. 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 성명을 통해 “이번 인수를 통해 데이터 센터 AI 시스템을 크게 강화할 것”이라면서 “최신 AI 그래픽처리장치(GPU)를 보다 신속하게 테스트하고 출시할 수 있게 됐다”고 했다. ZT 시스템스는 AI에 막대한 돈을 쏟아붓고 있는 대규모 데이터 센터 기업을 위해 서버 컴퓨터를 제조하는 업체다. 로이터 통신에 따르면 비상장기업인 ZT 시스템스는 연간 약 100억 달러의 매출을 내는 것으로 알려졌다.

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 젠슨 황 엔비디아 CEO와의 대담에서 애플의 ‘폐쇄적 생태계’를 저격하는 발언을 쏟아내며 반(反)애플 전선 구축을 공고히 했다. 애플은 자사의 인공지능(AI) 훈련에 엔비디아 칩을 사용하지 않는 것으로 알려지며 엔비디아와 거리두기에 나선 모습이다. 29일(현지시간) 저커버그 CEO는 미국 콜로라도 컨벤션센터에서 열린 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스 ‘시그라프 2024’ 특별대담에서 최근 오픈소스로 공개된 메타의 생성형 AI 모델 ‘라마 3.1’을 설명하던 중 애플과 같은 폐쇄형 플랫폼에 대해 “빌어먹을 것”이라며 강도 높게 비판했다. 저커버그 CEO는 “폐쇄형 플랫폼에 대해 얘기하면 화가 난다”며 “모바일 시대에는 애플이 승리한 것처럼 보이지만, 다음 세대에는 오픈 생태계가 승리할 것이 확실하다”고 말했다. 그러면서 “오픈소스로 AI 생태계를 만들면 예산도 엄청나게 아낄 수 있다”면서 “엔비디아가 많이 도와주고 있다”고 했다. 메타의 라마 3.1은 엔비디아의 H100 그래픽처리장치(GPU) 1만 6000개를 기반으로 훈련됐는데, 해당 칩은 개당 3만~4만 달러에 달하는 것으로 알려졌다. 애플은 구글과의 협력을 강화하며 탈(脫)엔비디아에 속도를 내는 모습이다. 애플은 이날 공개한 자사 AI 시스템 ‘애플 인텔리전스’ 관련 연구 논문에서 애플 인텔리전스의 기반이 되는 AFM 온디바이스와 AFM 서버 모델을 ‘클라우드 TPU 클러스터’에서 학습시켰다고 밝혔다. 구글을 직접 언급하진 않았지만 구글이 설계한 AI 전용 칩인 TPU를 적시함으로써 엔비디아 칩을 사용하지 않은 점을 드러낸 것이다. 주요 빅테크 가운데 엔비디아 칩을 쓰지 않는다고 공개한 곳은 애플이 처음이다. 엔비디아가 AI 전용 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있다는 점을 감안하면 애플의 이번 결정은 빅테크들이 AI를 구축하는 데 엔비디아에 대한 의존도를 최소화하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 미 CNBC 역시 “빅테크들이 엔비디아의 대안을 찾고 있다는 신호”라고 평가했다.

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.

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.

SK텔레콤(SKT)은 글로벌 인공지능(AI) 기업으로의 도약을 위해 사활을 걸고 있다. SKT는 최근 덴마크 코펜하겐에서 도이치텔레콤과 e&, 싱텔, 소프트뱅크 등과 ‘글로벌 텔코 AI 얼라이언스’ 합작법인 설립을 위한 본계약을 체결했다. 이 얼라이언스는 총 13억명의 가입자를 보유한 유럽과 중동, 아시아의 대표 통신사들이 협력하는 것으로, AI를 통해 통신 분야의 혁신을 목표로 하고 있다. 또 SKT는 미국 실리콘밸리에서 한국계 AI 스타트업들을 결집한 ‘K-AI 얼라이언스’를 확대했다. 현재 몰로코와 베스핀글로벌, 팬텀AI 등 총 18개 회사가 참여하고 있다. SKT는 한국의 AI 스타트업들이 글로벌 무대에서 두각을 나타낼 수 있도록 지원을 아끼지 않고 있다. 전략적 AI 투자도 활발히 진행 중이다. 미국의 생성형 AI 검색엔진 스타트업 퍼플렉시티에 1000만 달러를 투자했으며 AI 데이터센터 사업을 위한 GPU 클라우드 회사인 람다에도 투자했다. AI 데이터센터는 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 서버와 안정적 운영을 위한 인프라를 제공한다. SKT는 이를 통해 AI 연구와 개발을 위한 최적의 환경을 조성하고 있다. SKT는 AI 인재 확보에도 적극적이다. 실리콘밸리에서 ‘SK AI 포럼 2024’에 유영상 최고경영자(CEO)를 비롯해 AI 사업부장 등 경영진 10여명이 직접 참석할 정도로 AI 인재 확보에 사활을 걸고 있다. SKT의 AI 피라미드 전략은 AI 인프라, AIX, AI 서비스 3대 영역을 중심으로 AI 기술을 고도화하고 서비스 역량을 강화해 글로벌 통신사와 협력하는 모델이다. SKT 관계자는 “우리는 글로벌 통신 산업을 혁신하고 AI 시장에서의 경쟁력을 강화하려 하고 있다”면서 “앞으로도 지속적인 투자를 통해 AI 기술을 선도하고 글로벌 AI 컴퍼니로서 입지를 확고히 다질 계획”이라고 강조했다.

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.

지구는 점점 더 더워지고 있습니다. 매년 인간이 막대한 양의 온실가스를 배출하고 있기 때문에 이는 당분간 피할 수 없는 현실입니다. 따라서 냉방을 위한 전력 수요도 매년 증가하면서 다시 온실가스 배출을 늘리는 악순환이 지속되고 있습니다. 최근 이런 악순환에 크게 기여하고 있는 곳이 데이터 센터입니다. IT 산업이 성장하면서 데이터 센터도 매년 더 커지고 있는데, 최근 여기에 기름을 부은 것이 바로 AI 열풍입니다. 예를 들어 작년 한 해 동안만 판매된 엔비디아의 데이터 센터 GPU는 376만 개입니다. 이 GPU들을 매일 쉬지 않고 가동하려면 산술적으로 연간 14.3TWh의 전력이 필요합니다. 데이터 센터 하나의 평균 전력 소모가 25GWh로 일반 가정집 6,000세대와 비슷하다는 점을 감안하면 작년에 팔린 데이터 센터 GPU가 데이터 센터 6,000개만큼의 전력을 추가로 소모한 셈입니다. 하지만 좀 더 정확히 말하면 AI GPU가 사용한 전력의 양은 이것보다 훨씬 많습니다. 데이터 센터 전력 소모의 상당 부분이 서버에서 나오는 엄청난 열을 식히는데 사용되기 때문입니다. 통상 데이터 센터 전력 소모의 40%는 냉각에 사용됩니다. 지구가 뜨거워지고 서버도 점점 더 뜨거워지면서 IT 기업들은 냉각에 들어가는 에너지를 절감하기 위해 아이디어를 짜내고 있습니다. 마이크로소프트는 10년 전부터 차가운 바닷물 속에 해저 데이터 센터를 구축해 열을 식히는 방법을 연구해 왔습니다. 최근 마이크로소프트는 해저 데이터 센터 개발 프로그램인 프로젝트 나틱(Project Natick)의 2단계 결과를 공개했습니다. 마이크로소프트 연구팀은 2018년 12m 길이의 거대한 원통형 밀폐 용기 안에 855개의 서버를 넣고 차가운 스코틀랜드 인근 해안 바다 속에 넣었습니다. 이 안에 있는 서버는 차가운 바닷물에 의해 온도가 낮게 유지되기 때문에 냉각에 많은 에너지를 사용할 필요가 없습니다. 하지만 쉽게 꺼내서 수리할 수 없는 만큼 서버의 안전성이 해저 데이터 센터 상용화의 가장 큰 관건으로 지목됐습니다.하지만 마이크로소프트에 의하면 테스트 결과는 놀라웠습니다. 바닷물 속에 들어가 있던 서버는 육지에 있던 대조군과 비교해서 작동을 멈출 가능성이 1/8밖에 되지 않았습니다. 구체적으로 말해서 지상에서 5.9% 서버가 멈출 동안 해저 데이터 센터에서는 0.7%만 작동을 멈췄습니다. 서버의 핵심인 안전성에서 월등한 결과를 얻은 것입니다. 사실 전자 장치의 수명에 큰 영향을 주는 것은 온도입니다. 특히 쉬지 않고 가동하는 서버의 경우 온도를 안정적으로 유지하는 것이 매우 중요합니다. 북해의 차가운 바닷물에 잠겨 있는 해저 데이터 센터는 땅 위에 있는 대부분의 데이터 센터보다 온도를 계속 낮게 유지할 수 있습니다. 물론 서버를 밀폐 용기에 넣고 바닷속에서 관리하는 것도 상당한 비용을 소모하기 때문에 해저 데이터 센터가 바로 대중화될 수 있을지는 아직 미지수입니다. 대형 IT 기업들은 절감할 수 있는 비용과 들어가는 비용을 신중히 비교한 후 본격적으로 해저 데이터 센터를 건설할 것인지를 결정할 것입니다. 다만 속수무책으로 늘어나는 데이터 센터 전력 수요와 기후 변화에 대응하기 위해서 비용이 조금 더 들더라도 이런 대안을 적극 검토할 필요가 있습니다.

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

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