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AI 스타트업 키운다…메가존클라우드, 서울 AI 허브와 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU와 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 확보가 AI 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 자체 인프라 구축이 어려운 스타트업을 중심으로 클라우드 기반 AI 인프라 수요가 늘어나는 가운데 메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 지원에 나선다. 13일 메가존클라우드는 서울 AI 허브와 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발(R&D)과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 AI 산업 생태계 활성화를 위해 협력할 계획이다. 서울 AI 허브는 서울시가 운영하는 AI 산업 육성 거점으로 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산·학·연·관 협력 네트워크 구축 등을 담당하고 있다. 메가존클라우드는 허브에 참여하는 AI 기업을 대상으로 멀티클라우드 기반 AI 인프라와 기술 지원, 전문 컨설팅을 제공하며 AI 서비스 개발과 사업화를 지원할 예정이다. 양측은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 AI 기술 활용을 확대하기 위한 공동 프로그램도 추진한다. AI 기업을 대상으로 GPU와 AI 인프라 지원은 물론 기술 세미나와 네트워킹 프로그램 등을 운영해 기술 경쟁력과 사업 역량을 함께 강화한다는 방침이다. 최근 AI 산업에서는 우수한 모델 개발뿐 아니라 이를 안정적으로 학습·운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 특히 AI 스타트업은 초기 투자 부담이 큰 GPU와 서버를 자체 구축하기보다 클라우드 기반 인프라를 활용하는 사례가 늘고 있으며, 공공기관과 민간 기업이 협력해 AI 인프라를 지원하는 사업도 확대되는 추세다. 메가존클라우드와 서울 AI 허브는 현재 '서울 AI 허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울 AI 허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영하고 있으며, 메가존클라우드는 GPU 인프라 공급기업으로 참여해 멀티클라우드 기반 GPU 인프라와 기술 지원을 제공하고 있다. 최근 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정 기업 약 70개사가 참여해 사업 운영 방안과 AI 인프라 활용 전략을 공유했다. 양측은 추가 참여 기업을 모집해 올해 총 100개 AI 기업 지원 목표를 달성하고, AI 서비스 개발부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있도록 지원 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 이번 협력을 계기로 서울 지역 AI 기업의 기술 경쟁력 강화는 물론 AI 생태계 활성화에도 기여한다는 방침이다. AI 인프라와 클라우드 기술, 전문 컨설팅을 결합해 스타트업의 개발 부담을 낮추고 연구개발과 사업화 속도를 높이는 한편, 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원도 지속 확대해 나갈 계획이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업의 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울 AI 허브와의 협력을 통해 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-13 16:25:54
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'양자 플랫폼' 키우는 메가존클라우드…파스칼과 전략 협력 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에 이어 양자컴퓨팅이 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받는 가운데 메가존클라우드가 글로벌 양자컴퓨팅 기업과 손잡고 국내 양자 서비스 시장 공략에 나선다. 교육과 컨설팅을 넘어 기업이 실제 업무에 양자컴퓨팅을 활용할 수 있는 실행 환경을 구축하며 양자 사업 확대에 속도를 내고 있는 것으로 분석된다. 7일 메가존클라우드는 프랑스 중성원자 양자컴퓨팅 기업 파스칼과 국내 양자컴퓨팅 사업 협력을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 지난 3일 서울 JW 메리어트 동대문 스퀘어에서 열렸으며, 김동호 메가존클라우드 최고양자책임자(CQO)와 로익 앙리에 파스칼 최고기술책임자(CTO) 등 양사 관계자가 참석했다. 이번 협력은 메가존클라우드의 통합 양자 서비스 플랫폼 'WAVE'와 파스칼의 중성원자 기반 양자처리장치(QPU)를 연계해 국내 기업들이 양자컴퓨팅을 보다 쉽게 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 양사는 양자 클라우드 서비스 구축은 물론 산업별 활용 사례 발굴과 온프레미스 양자컴퓨터 공급까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 최근 AI 확산과 함께 양자컴퓨팅은 금융과 바이오, 제조, 물류 등 대규모 연산이 필요한 산업에서 차세대 핵심 기술로 주목받고 있다. 기존 컴퓨터가 해결하기 어려운 최적화 문제와 신약 개발, 소재 탐색 등을 빠르게 수행할 수 있을 것으로 기대되면서 글로벌 빅테크와 클라우드 기업들도 관련 기술 확보 경쟁을 벌이고 있다. 국내에서도 정부를 중심으로 양자 산업 육성이 본격화되고 있다. 연구개발 중심이던 양자 기술이 산업 현장으로 확대되면서 기업들이 실제 업무에 활용할 수 있는 클라우드 기반 서비스와 실행 환경 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 메가존클라우드 역시 기존 AI·클라우드 사업을 기반으로 양자컴퓨팅 분야까지 사업 영역을 넓히며 차세대 컴퓨팅 시장 선점에 나선 것으로 풀이된다. 메가존클라우드는 이번 협력을 통해 파스칼의 풀스택 중성원자 QPU 기술과 양자 소프트웨어 개발 키트(QSDK)를 WAVE의 양자 클라우드 실행 환경에 통합한다. 이를 통해 메가존클라우드는 국내 기업들이 별도의 양자컴퓨터를 구축하지 않고도 클라우드 환경에서 양자 워크로드를 실행하고 다양한 실증 프로젝트를 수행할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. WAVE는 메가존클라우드가 운영하는 통합 양자 서비스 브랜드다. 기업이 양자 기술을 실제 업무에 적용할 수 있도록 교육과 컨설팅부터 양자 클라우드, 온프레미스 에뮬레이터, 산업별 적용까지 전 과정을 지원하는 플랫폼으로 운영되고 있다. 특히 이번 협력으로 국내 기업들은 중성원자 방식의 양자컴퓨팅 기술도 활용할 수 있게 된다. 중성원자 양자컴퓨팅은 레이저를 이용해 개별 중성원자를 제어하는 방식으로 큐비트를 대규모로 배열하고 유연하게 연결할 수 있다는 특징이 있다. 양사는 이러한 기술을 국내 클라우드 환경에서 제공해 기업들의 양자컴퓨팅 접근성을 높인다는 계획이다. 산업별 실증 사업도 함께 추진한다. 양사는 금융과 물류, 바이오, 제조 등 다양한 산업을 대상으로 기업 세미나와 기술 워크숍, 공동 개념검증(PoC)을 진행해 실제 업무에 적용 가능한 활용 사례를 발굴할 예정이다. 단순 기술 소개를 넘어 기업들이 양자컴퓨팅의 효과를 직접 검증할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 온프레미스 양자컴퓨터 구축 사업도 협력 대상이다. 양사는 국내 연구기관과 기업을 대상으로 온프레미스 양자컴퓨터 공급과 구축 기회를 공동 발굴하고, 고성능컴퓨팅(HPC) 센터와 연계한 하이브리드 컴퓨팅 환경 구축도 추진한다. 이를 통해 국내 고전 컴퓨팅과 양자컴퓨팅을 결합한 연구·산업 생태계 조성에도 기여한다는 방침이다. 이번 협력은 메가존클라우드가 기존 클라우드 관리 서비스(MSP)를 넘어 양자 플랫폼 사업자로 영역을 확장하는 행보로도 분석된다. AI와 클라우드 사업에서 축적한 인프라 구축 경험을 바탕으로 양자컴퓨팅 서비스까지 포트폴리오를 확대하며 국내 기업들의 차세대 컴퓨팅 도입을 지원하는 역할을 강화하겠다는 전략이다. 메가존클라우드는 앞으로 글로벌 양자 기술 기업들과 협력을 확대하는 한편 국내 기업들이 양자컴퓨팅을 실제 비즈니스 경쟁력으로 연결할 수 있도록 서비스 고도화와 산업별 생태계 구축을 지속 추진할 계획이다. 메가존클라우드 김동호 CQO는 "국내 기업이 양자컴퓨팅을 실제 업무에 적용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 인프라와 검증된 활용 사례가 뒷받침돼야 한다"며 "메가존클라우드는 WAVE를 통해 파스칼의 양자 기술을 국내 클라우드 환경에서 제공하고 산업별 활용 사례 발굴과 연구기관 대상 구축을 함께 추진해, 국내 기업이 양자컴퓨팅을 실질적인 경쟁력으로 전환할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-07-07 17:33:27
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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수 [경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.2026-07-05 16:46:24
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SKT, 15GW AI 데이터센터 구축…'아시아 AI 허브' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다. 울산을 시작으로 전국에 AI 데이터센터를 단계적으로 확대하고, 글로벌 빅테크의 AI 컴퓨팅 수요를 국내로 유치해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 전략이다. 5일 SK텔레콤은 경남 진주 경상대에서 진행된 '영남권 첨단산업 육성전략 국민보고회'에서 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 지난 3일 밝혔다. 우선 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 AI 클러스터를 조성하고, 서남권에도 1GW 규모의 데이터센터를 추가 구축해 오는 2029년부터 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 운영할 계획이다. 이후 AI 수요와 투자 여건을 고려해 2035년까지 15GW 규모로 확대한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 생성형 AI 확산으로 AI 모델 학습과 추론을 위한 고성능 컴퓨팅 수요가 급증하는 가운데 AI 인프라를 미래 핵심 성장동력으로 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. AI 서비스 경쟁이 결국 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 이어지면서 대규모 데이터센터 구축이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 실제 글로벌 AI 인프라 확보 경쟁도 갈수록 치열해지고 있다. 글로벌 경영 및 전략 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니는 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급은 이를 따라가지 못해 오는 2030년 미국에서만 약 15GW 규모의 데이터센터 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 아마존 역시 올해 약 2000억 달러(약 300억원) 규모의 설비투자(CAPEX)를 예고하는 등 글로벌 빅테크들은 AI 컴퓨팅 자원 확보를 위한 투자 확대에 나서고 있다. SK텔레콤은 한국이 AI 데이터센터 구축에 유리한 환경을 갖추고 있다고 판단하고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 반도체 경쟁력을 비롯해 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 체계, 대규모 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 인프라 구축 경험 등이 글로벌 AI 기업들의 투자 수요를 끌어들일 수 있는 경쟁력이라는 설명이다. 특히 울산 AI 데이터센터는 향후 국내 AI 인프라 전략의 핵심 거점 역할을 맡는다. 현재 SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 오는 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설하고 있다. 이 시설에는 AI 데이터센터 전용 냉각 시스템과 대규모 전력 운영 기술이 적용될 예정이며, 향후 글로벌 AI 기업들의 컴퓨팅 수요를 수용하는 거점으로 활용할 계획이다. SK텔레콤은 최근 엔비디아와 차세대 AI 데이터센터 형태인 'AI 팩토리' 구축 계획도 발표하는 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대하고 있다. 오는 2027년 AI 팩토리 운영을 시작한 뒤 단계적으로 규모를 확대해 AI 인프라 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이번 프로젝트에는 SK그룹의 AI 인프라 역량도 집결된다. AI 데이터센터 구축에 필요한 반도체와 에너지, 데이터센터 설계·운영 역량 등을 그룹 계열사와 연계하고, SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계와 구축, 운영을 총괄하는 'AI 인프라 설계자' 역할을 수행한다. 그룹 차원의 풀스택 AI 역량을 기반으로 글로벌 수준의 AI 인프라를 구축한다는 전략이다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 단순한 서버 시설이 아닌 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라로 보고 있다. AI 산업 성장에 필요한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하는 것은 물론 반도체와 클라우드, 통신, 전력 산업을 연결하는 기반 역할을 수행할 것으로 기대하고 있다. 이에 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 혁신 인프라로 육성하고, 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 성장시키겠다는 목표다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "이번 AI 데이터센터 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것"이라며 "정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-07-05 09:00:00
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삼성전자, HBM4 선점 효과 본격화…4개월 만에 매출 10억 달러 돌파 [경제일보] 삼성전자가 세계 최초로 양산한 6세대 고대역폭메모리(HBM) HBM4를 앞세워 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 속도를 내고 있다. 업계에서는 HBM4 출시 약 4개월 만에 누적 매출이 10억 달러를 넘어선 것으로 추정하며 삼성전자의 HBM 시장 점유율 확대에도 관심이 쏠리고 있다. 23일 업계에 따르면, 삼성전자의 HBM4 누적 매출은 최근 10억 달러(약 1조5000억원)를 돌파한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 지난 2월 세계 최초로 HBM4 양산을 시작한 이후 주요 고객사를 대상으로 공급을 확대해 왔다. 업계에서는 이달 말 기준 누적 매출이 12억 달러를 넘어설 것으로 전망하고 있다. HBM4는 AI 서버와 고성능컴퓨팅(HPC) 시장 확대의 핵심 수혜 제품으로 꼽힌다. 생성형 AI 확산에 따라 데이터 처리량이 급증하면서 차세대 HBM 수요도 빠르게 늘고 있기 때문이다. 특히 최근 글로벌 빅테크들이 자체 AI 반도체 개발에 적극 나서면서 주문형 반도체(ASIC) 시장이 확대되고 있는 점도 삼성전자에 호재로 작용하고 있다. 업계에서는 브로드컴과 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 ASIC 기반 AI 인프라 확대가 HBM 수요 증가를 이끌 것으로 보고 있다. 삼성전자는 주요 GPU 업체뿐 아니라 ASIC 기반 하이퍼스케일러 고객사들과도 공급 협력을 확대하며 고객 다변화에 나서고 있다. 시장에서는 HBM4 공급 확대에 힘입어 삼성전자의 올해 전체 HBM 매출이 전년 대비 큰 폭으로 증가할 것으로 전망한다. 기술 경쟁력도 강점으로 꼽힌다. 삼성전자는 HBM4 베이스 다이에 4나노 공정을 적용해 성능과 전력 효율을 높였다. 데이터 처리 속도는 업계 표준 대비 약 46% 향상됐으며 데이터 전송 능력과 전력 효율 역시 전 세대 제품 대비 개선됐다. 업계는 삼성전자가 HBM4에 이어 차세대 제품인 HBM4E 시장에서도 선제적인 공급 전략을 펼칠 것으로 보고 있다. 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 모두 갖춘 종합반도체기업(IDM) 구조를 기반으로 AI 메모리 시장 주도권 확보에 나선다는 전략이다.2026-06-23 10:42:06
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SK하이닉스 이끈 이석희, 인텔 파운드리 핵심 경영진 합류 [경제일보] 인텔이 SK하이닉스 대표이사 사장 출신인 이석희 전 SK온 사장을 핵심 경영진으로 영입했다. 인공지능(AI) 반도체 시대 핵심 경쟁력으로 떠오른 첨단 패키징 역량 강화에 속도를 내기 위한 행보다. 18일(현지시간) 인텔은 이석희 전 SK온 사장을 파운드리 부문 수석 부사장(SVP)으로 선임했다고 밝혔다. 이 수석 부사장은 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)에게 직접 보고하며 첨단 패키징과 시스템 통합, 백엔드 기술 개발 및 제조 조직 전반을 총괄하게 된다. 이번 인사는 인텔이 파운드리 사업 재건을 위해 추진 중인 조직 개편의 일환으로 풀이된다. 특히 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 시장 확대에 따라 여러 반도체 칩을 하나의 패키지로 통합하는 첨단 패키징 기술의 중요성이 커지면서 전담 조직을 강화한 것으로 해석된다. 이 수석 부사장은 현대전자(현 SK하이닉스)를 거쳐 SK하이닉스 대표이사 사장, SK온 대표이사 사장을 역임한 반도체 전문가다. SK하이닉스 재직 당시에는 인텔 낸드플래시 사업부 인수를 주도했으며, 이후 미국 솔리다임 의장직도 맡아 양사 간 협력 관계를 이어왔다. 미국 스탠퍼드대 공학박사 출신인 그는 과거 인텔에서 10년 이상 연구원으로 근무한 경력도 보유하고 있다. 업계에서는 이번 인사가 한국 반도체 산업의 높아진 위상을 보여주는 사례라는 평가를 내놓고 있다. 그동안 한국 기업인이 글로벌 빅테크의 지역 사업 책임자나 법인장이 아닌 본사 핵심 경영진으로 발탁된 사례는 드물었기 때문이다. 특히 AI 반도체 시장이 확대되면서 첨단 패키징이 메모리와 파운드리 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 부상한 가운데 한국 반도체 업계에서 쌓은 경험과 기술력이 글로벌 시장에서도 인정받았다는 분석이 나온다. 업계 관계자는 "AI 시대에는 개별 칩 성능뿐 아니라 패키징 기술이 시스템 경쟁력을 결정하는 요소가 되고 있다"며 "이석희 전 사장의 인텔 합류는 한국 반도체 인재의 글로벌 영향력이 확대되고 있음을 보여주는 상징적 사례"라고 했다.2026-06-19 11:32:02
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SK하이닉스, HBM4E 고객사 첫 샘플 출격…AI 메모리 초격차 노린다 [경제일보] SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 선점을 위해 고대역폭메모리(HBM) 차세대 제품인 'HBM4E' 샘플 공급에 나섰다. AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장 확대에 맞춰 성능과 전력 효율을 동시에 높인 제품으로 차세대 AI 인프라 수요 공략에 속도를 내는 모습이다. SK하이닉스는 차세대 AI용 초고성능 D램 제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 18일 밝혔다. HBM4E는 기존 HBM4 대비 성능과 전력 효율을 한층 강화한 제품이다. 핀(Pin)당 최대 16Gbps 데이터 처리 속도를 구현했으며 에너지 효율도 20% 이상 개선했다. AI 학습과 추론 과정에서 필요한 대규모 데이터 처리 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다. 데이터 전송 지연 시간도 줄였다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 적용해 고대역폭 환경에서도 안정적인 구동이 가능하도록 설계됐다. 회사는 이를 통해 차세대 AI 데이터센터와 초고성능 컴퓨팅 시스템의 처리 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 용량 역시 확대됐다. SK하이닉스는 HBM4E에 어드밴스드 MR-MUF(Mass Reflow Molded Underfill) 공정을 적용해 12단 적층 기준 48GB 용량을 구현했다. 칩 적층 구조 안정성을 높이는 동시에 발열 관리 성능도 개선했다. 특히 열 저항은 기존 HBM4 대비 약 17% 낮아졌다. AI 서버와 데이터센터처럼 고부하 연산이 지속되는 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계한 것이 특징이다. 업계에서는 AI 반도체 성능 경쟁이 심화되면서 메모리 성능과 전력 효율이 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다고 보고 있다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 AI 반도체 기업들이 차세대 AI 가속기 개발에 속도를 내면서 HBM 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 시장조사업체들은 향후 AI 서버 시장 성장에 따라 HBM 시장 규모가 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 특히 HBM4 이후 차세대 제품인 HBM4E는 AI 학습과 추론 성능 향상을 위한 핵심 메모리로 주목받고 있다. SK하이닉스는 HBM3와 HBM3E, HBM4에 이어 HBM4E까지 차세대 제품 개발을 이어가며 AI 메모리 시장 주도권 강화에 나서고 있다. 회사는 그동안 축적한 양산 경험과 공급 역량을 기반으로 고객 맞춤형 메모리 솔루션 제공을 확대한다는 계획이다. 최근 SK하이닉스는 AI 메모리 사업 확대를 위해 엔비디아와의 협력도 강화하고 있다. 양사는 차세대 AI 팩토리 구축을 위한 메모리 공동 개발과 장기 기술 파트너십을 추진 중이며 베라 루빈(Vera Rubin) 기반 차세대 AI 플랫폼용 메모리 개발에도 협력하고 있다. SK하이닉스는 이번 HBM4E 샘플 공급을 통해 고객사 평가와 검증 절차를 진행한 뒤 향후 양산 체제로 전환할 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)은 "업계 최고 수준의 기술 경쟁력과 양산 역량을 바탕으로 HBM4E에서도 AI 혁신을 지원할 수 있는 기반을 마련했다"며 "고객과의 협력을 통해 시장이 요구하는 가치를 선제적으로 구현하고 AI 메모리 기술 리더십을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. SK하이닉스 관계자는 "현재 HBM4E는 주요 고객사를 대상으로 성능과 안정성을 검증하는 단계"라며 "HBM 시장은 여전히 HBM3E가 주력 제품이고 점차 HBM4로 전환되는 과정에 있는 만큼 고객 일정과 시장 상황에 맞춰 양산 체계를 준비해 나갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "HBM4E 12단 제품을 먼저 선보인 것은 고객사들의 고용량 수요를 반영한 결과로 볼 수 있다"며 "HBM4E는 이전 세대보다 개별 D램 용량이 확대되면서 12단 적층만으로도 더 높은 용량 구현이 가능해졌다"고 말했다. 또 "향후 고객사 검증 결과와 시장 수요를 종합적으로 고려해 양산 안정성과 공급 안정성을 확보하는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다.2026-06-18 19:13:22
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KAIST, AI 데이터센터 냉각전력 10분의 1로 줄일 기술 개발 [경제일보] KAIST 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 기존의 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. AI 반도체 성능이 빠르게 높아지면서 데이터센터 전력 소비와 발열 문제가 산업계의 핵심 과제로 떠오른 가운데 칩 내부에서 직접 열을 빼내는 방식으로 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 반도체 칩 내부에 매니폴드와 마이크로채널을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 매니폴드는 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 구조이고 마이크로채널은 머리카락보다 가는 미세 물길을 뜻한다. AI 반도체는 성능이 높아질수록 발열도 급격히 늘어난다. 기존 공랭 방식만으로는 차세대 GPU와 TPU, 고성능 AI 가속기에서 발생하는 열을 처리하기 어려워지고 있다. 이 때문에 칩 내부나 패키지 가까운 곳에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다. 연구팀이 주목한 매니폴드 마이크로채널은 미세 물길에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있다. 전국 물량을 한 물류센터에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하는 것과 같은 원리다. 기존 기술의 한계는 냉각수 분배였다. 일부 채널에 냉각수가 몰리고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않으면 냉각 효율이 떨어지고 에너지 손실이 커진다. 연구팀은 계산 모델과 정밀 시뮬레이션을 활용해 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다. 최적화된 구조는 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만6000을 기록했다. 이는 냉각에 쓰는 에너지 1만큼으로 10만6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치다. 이번 성과는 복잡한 비등 냉각이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다는 점에서도 의미가 크다. 반도체 생산 공정과 호환 가능한 방식으로 제작할 수 있어 향후 상용화 가능성도 제시했다. 연구팀은 5㎜×5㎜ 크기의 실험용 칩에서 기술을 검증했다. 같은 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 대형 GPU·TPU에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 ‘베라 루빈’급 초고성능 칩처럼 발열 밀도가 높은 반도체에도 활용될 가능성이 있다. 활용 범위는 AI 데이터센터에 그치지 않는다. 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 전자장치 전반으로 확장될 수 있다. 김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 관건”이라고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다.2026-06-16 09:56:19
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삼성전자, 개발 단계도 AI로 바꾼다…디지털 트윈용 서버 517대 구축 [경제일보] 삼성전자가 가전과 스마트폰 개발 과정에 디지털 트윈 기반 고성능컴퓨팅(HPC) 인프라를 도입하며 인공지능(AI) 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 제조 공정에 이어 제품 개발 단계까지 AI 기반 검증 체계를 확대하며 개발부터 생산까지 전 주기를 아우르는 디지털 전환 체계 구축에 나선 것이다. 15일 업계에 따르면 삼성전자 DX(디바이스경험) 부문은 최근 서울 마포구 상암동 데이터센터에 HPC 서버 517대를 구축하고 내부 개발 인력을 대상으로 서비스를 시작했다. 디지털 트윈은 현실의 제품과 환경을 가상 공간에 구현한 뒤 다양한 상황을 시뮬레이션해 결과를 예측하는 기술이다. 제품 개발 과정에서 물리적 시험을 대체하거나 보완해 검증 효율성을 높일 수 있다. 삼성전자가 구축한 HPC 인프라는 고성능 중앙처리장치(CPU)를 기반으로 구성됐다. 이를 통해 연산 속도는 기존 대비 약 5.8배 향상되고 가상 검증 규모도 약 6배 확대될 것으로 예상된다. 회사는 스마트폰 낙하 시험과 TV 발열·충격 검증, 세탁기 내구성 검증, 로봇청소기 충돌 시험 등에 해당 인프라를 활용할 계획이다. 실제 TV 낙하 시험은 기존 15일에서 2일로, 세탁기 검증은 15일에서 5일 수준으로 단축될 것으로 기대된다. 스마트폰의 경우 기존 물리 시험으로 구현하기 어려웠던 다양한 각도의 낙하 시뮬레이션도 가능해졌다. 업계에서는 이번 투자가 제품 개발 기간 단축과 품질 경쟁력 강화에 기여할 것으로 보고 있다. 특히 디지털 트윈을 활용한 가상 검증 체계가 확대되면서 시제품 제작 비용 절감과 개발 효율성 향상 효과도 기대된다. 이번 HPC 구축은 삼성전자가 추진 중인 AI 자율공장 전략과도 맞닿아 있다. 앞서 삼성전자는 2030년까지 국내외 생산 거점을 AI 자율공장으로 전환하겠다는 계획을 발표한 바 있다. AI 자율공장은 생산과 품질, 물류 전 과정에 AI와 디지털 트윈 기술을 적용하는 차세대 제조 체계다. 업계에서는 제조 단계의 디지털 트윈이 AI 자율공장의 기반이라면 이번 HPC 인프라는 제품 개발 단계의 디지털 트윈을 담당하는 역할을 할 것으로 보고 있다. 개발 과정에서 축적된 데이터가 생산 현장으로 연결되면서 개발부터 양산까지 전 과정의 AI 기반 운영 체계가 구축될 수 있다는 분석이다. 삼성전자는 이번 인프라를 외부 클라우드가 아닌 자체 시스템으로 구축했다. 이를 통해 제품 설계 정보와 검증 데이터 등 핵심 기술 자산을 내부에서 관리하면서 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다.2026-06-15 10:34:16
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![[프론티어 격돌] D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/02/20260602153441620856.jpg)
D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다 [경제일보] AI 반도체 시장의 폭발적 성장 속에 삼성전자와 SK하이닉스의 승부도 새로운 국면에 접어들고 있다. 한때 메모리 산업의 경쟁력은 생산능력 확대와 시장 점유율 확보로 설명됐다. 대규모 생산설비를 기반으로 안정적인 공급 체계를 구축하는 것이 시장 지배력의 핵심이었고 삼성전자와 SK하이닉스 역시 이를 중심으로 경쟁해왔다. 하지만 생성형 인공지능(AI) 확산으로 산업의 무게추가 빠르게 이동하고 있다. 초거대 AI 모델과 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 GPU를 넘어 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징, 인터커넥트 기술로 확대되고 있기 때문이다. 특히 HBM은 AI 가속기의 성능을 결정하는 핵심 부품으로 자리 잡으며 단순 메모리를 넘어 전략 자산으로 부상했다. 실제로 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대와 함께 HBM 공급 능력은 반도체 기업 경쟁력을 평가하는 대표 지표가 되고 있다. 이제 경쟁의 무게추는 생산량에서 기술력으로 이동하고 있다. 차세대 HBM 개발 역량과 고객사 인증, 첨단 패키징 및 시스템 통합 능력이 AI 시대 메모리 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 그 변화의 중심에는 삼성전자와 SK하이닉스가 서 있다. 흥미로운 점은 양사가 같은 시장을 바라보면서도 전혀 다른 해법을 선택했다는 점이다. SK하이닉스가 HBM 중심 전략을 통해 AI 메모리 강자의 지위를 굳히고 있다면, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 '종합 반도체' 전략으로 반격에 나서고 있다. HBM에 올인했다…AI 시대 최대 수혜자 된 SK하이닉스 현재 AI 메모리 시장의 주도권은 SK하이닉스가 쥐고 있다는 평가가 우세하다. SK하이닉스는 생성형 AI 시장이 본격적으로 성장하기 전부터 HBM 개발에 집중 투자하며 시장을 선점했다. 엔비디아 공급망에 가장 먼저 안착한 데 이어 HBM3E와 HBM4 양산 체제를 구축하며 AI 메모리 시장의 대표 수혜 기업으로 자리매김했다. 과거 SK하이닉스는 메모리 업황에 따라 실적 변동성이 크게 나타나는 전형적인 D램 기업으로 분류됐다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기업 가치의 중심축 역시 범용 메모리에서 HBM으로 이동하고 있다. HBM은 일반 D램보다 기술 장벽이 높고 수익성도 월등하다. 고객사 인증 절차가 길고 공급망 진입 장벽이 높은 만큼 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다. 실제로 글로벌 AI 반도체 시장 확대와 함께 HBM 공급 능력은 메모리 기업 경쟁력을 평가하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. SK하이닉스는 최근 HBM 내부 발열을 줄이는 차세대 열관리 기술을 공개하는 등 차세대 HBM5 시장 선점에도 속도를 내고 있다. HBM 적층 수 증가와 AI 가속기 성능 향상으로 발열 관리 중요성이 커지면서 열제어 기술이 차세대 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 업계에서는 SK하이닉스가 범용 메모리 기업에서 AI 메모리 전문 기업으로 체질 전환에 성공했다는 평가를 내놓고 있다. 다만 HBM 중심 성장 전략의 이면에는 고객 다변화라는 과제도 남아 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 시장은 엔비디아가 사실상 주도하고 있다. HBM 수요 역시 상당 부분이 엔비디아 AI 가속기 생태계에서 발생하는 만큼 특정 고객과 제품군에 대한 의존도가 높아질 수밖에 없는 구조다. 이는 단기적으로는 안정적인 수요를 확보했다는 의미지만 중장기적으로는 시장 변화에 따른 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 엔비디아의 제품 로드맵 변화나 공급망 전략 조정, 가격 협상력 확대 등이 HBM 업체들의 실적 변동성으로 이어질 가능성이 있어서다. 여기에 AMD와 인텔의 AI 가속기 경쟁력 강화, 구글·아마존·마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 확대도 변수로 꼽힌다. AI 반도체 시장이 엔비디아 중심의 단일 축에서 다변화될 경우 HBM 업체들 역시 고객 포트폴리오 다변화 역량이 새로운 경쟁력으로 부상할 전망이다. HBM만으론 부족하다…종합 반도체 승부수 던진 삼성전자 반면 삼성전자는 다른 해법을 선택했다. 현재 삼성전자의 목표는 단순한 HBM 점유율 회복에 있지 않다. AI 시대 반도체 경쟁의 중심이 개별 부품에서 시스템 통합 역량으로 이동하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 반도체 성능은 더 이상 GPU만으로 결정되지 않는다. HBM과 GPU를 연결하는 첨단 패키징 기술, 데이터 병목 현상을 줄이는 인터커넥트 기술, 전력 효율을 높이는 메모리 구조 등이 복합적으로 작용하며 성능을 좌우한다. 삼성전자는 최근 HBM4E 샘플 공급을 시작하며 차세대 HBM 시장 공략에 속도를 내고 있다. 동시에 파운드리와 첨단 패키징 사업을 연계한 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 쏟고 있다. 업계에서는 삼성전자의 강점으로 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 함께 보유한 점을 꼽는다. AI 반도체 성능 경쟁이 개별 칩 단위에서 시스템 단위로 확장될수록 메모리와 연산칩, 패키징을 통합 설계하는 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성전자는 올해 3월 엔비디아 GTC 2026에서 HBM4E를 공개하며 메모리와 로직, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 AI 인프라 솔루션을 전면에 내세웠다. 이어 지난달 말에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하하며 차세대 HBM 시장 추격에 속도를 냈다. 삼성전자에 따르면 HBM4E는 HBM4 대비 데이터 처리 속도와 용량을 높인 제품으로, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진할 계획이다. 첨단 패키징도 삼성전자가 강조하는 축이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 여러 칩을 하나의 시스템처럼 결합하는 이종집적 패키징을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. AI 가속기 성능이 GPU와 HBM의 연결 효율, 전력 효율, 설계 확장성에 좌우되는 만큼 패키징 역량은 HBM 경쟁의 연장선에 놓여 있다는 분석이다. CXL(Compute Express Link) 역시 삼성전자가 공을 들이는 분야다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 간 데이터 이동을 효율화하는 차세대 인터커넥트 기술로, AI·머신러닝과 고성능컴퓨팅 등 대용량 메모리가 필요한 데이터센터 환경에서 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 CXL 메모리가 여러 호스트 간 메모리 풀링과 공유를 가능하게 해 데이터센터의 자원 활용도를 높일 수 있다고 설명하고 있다. 결국 삼성전자가 그리는 청사진은 HBM 단일 제품 경쟁에 머물지 않는다. HBM4E를 앞세운 메모리 추격과 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 하나의 축으로 묶어 AI 데이터센터 전반에 대응하는 종합 반도체 전략에 가깝다. HBM 다음은 패키징…AI 반도체 전쟁터가 넓어진다 양사의 경쟁은 이미 HBM을 넘어선 상태다. 업계에서는 HBM4E와 HBM5 시대가 본격화될수록 경쟁의 무게추가 메모리 단품에서 첨단 패키징과 시스템 통합 역량으로 이동할 것으로 보고 있다. 반도체 성능 향상의 중심축이 공정 미세화에서 칩 간 연결 기술로 이동하고 있어서다. AI 가속기 1개를 구현하기 위해 GPU와 HBM, 인터커넥트 기술을 정밀하게 결합해야 하는 시대가 되면서 패키징은 사실상 또 하나의 핵심 반도체 공정으로 부상했다. 글로벌 AI 반도체 기업들 역시 칩 설계 경쟁을 넘어 패키징 공급망 확보와 생산 역량 확대에 공을 들이고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능 못지않게 데이터 이동 효율과 전력 소비를 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다. 과거 메모리 경쟁이 생산능력과 점유율 중심이었다면 AI 시대 경쟁은 시스템 구현 능력 중심으로 재편되고 있는 셈이다. AI가 바꾼 반도체 패권의 공식 결국 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 메모리 시장 점유율 다툼이 아니다. SK하이닉스는 HBM을 앞세워 AI 메모리 시장의 주도권을 강화하고 있다. 반면 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 아우르는 종합 반도체 전략으로 AI 인프라 시장 전반을 겨냥하고 있다. 양사가 선택한 해법은 다르지만 향하는 방향은 같다. AI 시대 핵심 인프라를 선점하는 것이다. HBM 주도권을 앞세운 SK하이닉스와 종합 반도체 생태계를 구축하려는 삼성전자. 양사의 해법은 다르지만 AI 시대 반도체 경쟁의 무대가 D램을 넘어 데이터센터 전체로 확장되고 있다는 점만은 분명하다. 이제 승부는 개별 메모리가 아닌 AI 인프라 전반에서 가려질 가능성이 높다.2026-06-02 16:57:19
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삼성전자, 1분기 영업익 57조 '사상 최대'…반도체가 53조 벌었다 [경제일보] 삼성전자가 올해 1분기 반도체 사업으로만 54조원에 육박하는 영업이익을 거두는 성과를 냈다. 2분기 연속 역대 최대 실적이다. 삼성전자는 30일 공시를 통해 1분기 연결 기준 영업이익이 57조2천억원으로 전년 동기 대비 756.1% 증가했다고 밝혔다. 이는 시장 전망치를 25% 이상 웃도는 수준이다. 매출은 133조8천억원으로 69.2% 늘었고, 순이익도 47조2천억원으로 474.3% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대다. 이번 실적은 AI 중심 반도체 수요 증가와 메모리 가격 상승이 핵심 요인으로 꼽힌다. 여기에 원·달러 환율 상승이 더해지며 부품 사업을 중심으로 약 1조8천억원 규모의 추가 이익 효과도 발생했다. 완제품 사업도 국제 수요와 맞물리며 부품가 상승 부담 속에서 영업이익 3조원을 기록하며 선방했다. 오는 2분기에도 메모리 가격이 추가 상승하면서 반도체 사업이 전사 실적을 계속 견인할 것으로 전망된다. 사업별로 보면 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 매출 81조7천억원, 영업이익 53조7천억원을 기록하며 전체 실적을 사실상 견인했다. AI용 고부가 메모리 판매 확대와 가격 상승이 동시에 작용한 결과다. 시스템LSI는 플래그십 모바일 칩 판매 증가로 실적이 개선됐고, 파운드리는 비수기 영향으로 실적이 다소 줄었지만 고성능 컴퓨팅(HPC) 중심 수주를 이어가며 향후 반등 기반을 확보했다. 완제품을 담당하는 디바이스경험(DX) 부문은 매출 52조7천억원, 영업이익 3조원을 기록했다. 갤럭시 S26 출시 효과로 매출은 늘었지만 원가 부담이 커지며 이익 개선 폭은 제한됐다. 삼성전자는 프리미엄 제품 중심 판매와 비용 효율화를 통해 수익성 방어에 집중했다. TV 사업은 프리미엄 제품 판매 호조로 수익성이 개선된 반면, 생활가전은 원가 상승과 관세 영향으로 실적 개선이 제한적이었다. 삼성디스플레이는 매출 6조7천억원, 영업이익 4천억원을 기록했다. 중소형 패널은 비수기 영향으로 수요가 감소했지만, 대형 OLED는 게이밍 수요 증가로 선방했다. 하만은 매출 3조8천억원, 영업이익 2천억원으로 집계됐으며 메모리 공급 제약과 오디오 시장 비수기 영향으로 실적이 감소했다. 삼성전자는 2분기 이후에도 반도체 중심 실적 개선 흐름이 이어질 것으로 내다봤다. AI 인프라 투자 확대에 따라 메모리 수요가 증가하고 가격 상승세도 지속될 것으로 전망했다. 이에 따라 차세대 AI 메모리인 HBM4E 샘플 공급을 통해 기술 경쟁력을 강화할 계획이다. 다만, 하반기는 불확실성이 여전히 큰 상황이다. 글로벌 관세와 지정학적 리스크가 이어지는 가운데 반도체 수요는 증가하는 반면 IT 제품 원가는 상승할 가능성이 높아 사업 부문 간 경영 환경이 엇갈릴 것으로 예상된다. 삼성전자는 "시장 상황 변화에 유연하게 대응하고 고부가가치 제품의 경쟁력 강화를 통해 안정적인 경영을 이어갈 방침"이라고 했다.2026-04-30 10:40:05
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AI 칩의 '보이지 않는 핵심' 기판…삼성전기, 베트남서 FC-BGA 증설로 생산능력 확대 [경제일보] 글로벌 전자부품 기업 삼성전기가 인공지능(AI) 반도체 핵심 부품인 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA) 생산능력 확대에 나서며 기판 사업 강화에 속도를 내고 있다. AI 서버 수요 급증 속 '반도체 패키징 기판'이 새로운 병목으로 부상하면서 선제적 증설을 통한 시장 선점 전략으로 해석된다. 14일 업계에 따르면 삼성전기는 베트남 생산법인에 약 12억 달러(약 1조8000억원)를 투자해 FC-BGA 생산능력을 확대하기로 했다. 지난 2013년 베트남 법인 설립 당시 투자 규모와 맞먹는 수준으로 사실상 두 번째 공장 구축에 준하는 투자라는 평가가 나온다. 이번 투자의 핵심은 기판이다. FC-BGA는 AI 서버, 고성능 컴퓨팅(HPC)용 반도체에 필수적으로 들어가는 고부가 패키징 기판으로 칩과 메인보드를 연결하는 동시에 전력·신호를 안정적으로 전달하는 역할을 수행한다. 특히 GPU·AI 가속기처럼 연산 성능이 높은 칩일수록 고밀도·고다층 구조의 기판이 필요해 기술 난도가 높다. 최근 AI 반도체 경쟁이 본격화되면서 이 같은 고사양 기판 수요가 급증하고 있다. 그러나 생산 공정이 복잡하고 투자 규모가 큰 탓에 공급이 빠르게 늘지 못하면서 업계 전반에서 공급 부족 현상이 이어지고 있다. 배경에는 AI 인프라 경쟁이 존재한다. 데이터센터 확장과 생성형 AI 확산으로 GPU와 AI 칩 수요가 폭증하면서 반도체 생태계 전반에서 병목이 이동하는 양상이 나타나고 있다. 과거에는 첨단 공정이나 메모리가 핵심 변수였다면 현재는 패키징과 기판까지 경쟁 축이 확장된 것이다. 특히 AI 칩은 고속 데이터 처리와 발열 관리가 중요해 기존 반도체보다 훨씬 정교한 패키징 기술이 요구된다. 이 과정에서 FC-BGA는 단순 부품을 넘어 칩 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 삼성전기의 전략은 명확하다. AI 반도체 공급망에서 기판이라는 핵심 포지션을 선점하겠다는 것이다. 실제로 삼성전기는 엔비디아 차세대 AI 반도체 관련 칩과 테슬라 AI 칩 공급망에 진입할 가능성이 거론되며 글로벌 빅테크 고객사 확대 기대감이 커지고 있다. 이는 단순 생산 확대를 넘어 고객사와의 기술 협업, 장기 공급 계약으로 이어질 수 있는 구조다. FC-BGA는 고객사 인증과 품질 검증 과정이 까다로운 만큼 한 번 공급망에 진입하면 지속적인 수주로 이어질 가능성이 높기 때문이다. 베트남을 거점으로 선택한 점도 주목된다. 베트남은 인건비 경쟁력과 함께 글로벌 공급망 재편 과정에서 전자·반도체 생산기지로 빠르게 부상하고 있다. 삼성전기는 이미 해당 지역에서 생산 기반을 구축해온 만큼 추가 투자에 따른 효율성과 확장성이 높다는 판단으로 풀이된다. 이는 중국 의존도를 낮추고 글로벌 생산 거점을 다변화하려는 흐름과도 맞닿아 있다. 다만 AI 반도체 시장은 성장성이 높지만 고객사 의존도가 크고 수요 변동성도 존재한다. 또한 고부가 기판 시장은 일본, 대만 기업들이 강점을 보이고 있어 기술 경쟁 역시 치열하다. 대규모 선행 투자가 필요한 산업 특성상 수요 변화에 따른 투자 회수 리스크도 고려해야 할 요소로 꼽힌다. AI 시대 반도체 경쟁은 더 이상 칩 설계와 생산에만 머물지 않는다. 패키징과 기판까지 포함한 전체 공급망 경쟁으로 확장되고 있다. 삼성전기의 이번 투자는 그 흐름 속에서 기판을 새로운 성장 축으로 삼겠다는 선언에 가깝다. 눈에 보이지 않는 부품이지만 성능을 결정짓는 요소, AI 시대 반도체 경쟁의 또 다른 전장이 기판으로 이동하고 있다.2026-04-14 17:19:54
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한은 "반도체 호황 최소 내년 상반기까지…AI 투자 둔화가 전환 변수" [경제일보] 글로벌 반도체 경기가 인공지능(AI) 투자 확대에 힘입어 확장 흐름을 이어가는 가운데 한국은행이 최소 내년 상반기까지 상승세가 이어질 수 있다는 전망을 내놨다. 다만 투자 수익성과 금융 여건 변화에 따라 사이클 전환 시점이 달라질 수 있다는 분석이다. 12일 한국은행에 따르면 이번 반도체 사이클은 과거 확장기와 비교해 수급 불균형이 더 크고, 지속 기간도 길어지는 특징을 보이고 있다. AI 인프라 투자 확대가 메모리 수요를 끌어올리면서 기존과 다른 확장 구조가 형성된 영향이다. 현재 시장은 데이터센터 구축과 고성능 컴퓨팅 수요 증가를 기반으로 움직이고 있다. 메모리 반도체를 중심으로 수요가 빠르게 늘어나며 공급 대비 수요 우위 흐름이 이어지는 상황이다. 다만 이 같은 확장 국면의 지속 기간은 고정적이지 않다. 한국은행은 AI 투자 확대가 이어지고 있는 현 상황을 전제로 하면서도 투자 효율성과 금융 환경 변화에 따라 사이클 전환 시점이 달라질 수 있다고 설명했다. 하락 전환 시점을 좌우할 변수로는 △AI 투자 수익성 △글로벌 빅테크의 자금 조달 여건 △AI 모델의 기술 효율성 △메모리 업체의 증설 속도 △중국 기업의 추격 등이 제시됐다. 수요 측면에서는 AI 인프라 투자 지속 여부가 핵심 변수로 꼽힌다. 시장 관심이 투자 확대에서 실제 수익 창출 가능성으로 이동하는 시점이 내년 이후가 될 가능성이 높다는 판단이다. 이 경우 현재와 같은 속도의 투자 확대는 이어지기 어렵다고 분석했다. 금융 환경도 부담 요인이다. 고수익을 추구하는 자금이 AI 인프라로 유입되는 흐름이 이어지고 있지만, 금융 여건이 급격히 악화될 경우 일부 투자에서 집행 지연이나 축소로 이어질 가능성이 있다. 최근 사모 신용 시장에서 환매 중단 사례가 발생한 점도 리스크로 언급됐다. 또한 동일한 성능을 더 적은 연산 자원으로 구현하는 효율성 개선이 이어질 경우, 데이터센터 투자 규모와 메모리 수요 증가 속도가 조정될 가능성이 제기된다. 공급 측면에서는 증설 속도가 변수로 작용한다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 메모리 업체들이 생산능력 확대에 나설 경우 공급 여력이 빠르게 늘어날 수 있다. 여기에 중국 기업의 기술 추격 속도도 중장기 변수로 꼽힌다. 지정학적 리스크의 영향은 현 단계에서 제한적이라는 평가다. 유가 상승과 금리 변동성 확대에도 불구하고 데이터센터 투자 계획이 지연되거나 메모리 공급이 축소되는 움직임은 아직 나타나지 않고 있다는 설명이다. 다만 전쟁 상황이 심화될 경우에는 영향이 확대될 수 있다. 글로벌 경기 둔화로 이어질 경우 반도체 수요 감소로 연결될 수 있고, 공급망 차질 가능성도 배제할 수 없다. 현재 반도체 시장은 AI 투자 확대라는 단일 동력에 크게 의존하는 구조다. 투자 중심의 확장 국면이 이어지는 만큼 사이클의 지속성과 변동성이 동시에 커진 상태로 평가된다. 한국은행은 내년 이후 수익성 검증 단계에서 투자 지속 여부가 반도체 경기 방향을 가를 핵심 변수로 작용할 것으로 봤다.2026-04-12 15:19:04
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칩 넘어 기판까지 부족…삼성전기, AI 수요 타고 판가 상승 [경제일보] 삼성전기가 인공지능(AI) 서버용 핵심 기판인 FC-BGA(플립칩 볼그리드어레이) 가격 인상에 나서며 수익성 개선에 속도를 내고 있다. AI 반도체 수요 급증으로 기판 공급 부족이 심화된 데다 원재료 가격 상승까지 겹치면서 판가 인상이 불가피해졌다는 분석이다. FC-BGA는 AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC)에 필수적으로 사용되는 고부가 기판으로 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 핵심 역할을 한다. 최근 AI 서버 수요가 급증하면서 기판 수요도 함께 확대되는 추세다. 특히 시장에서는 FC-BGA 수요가 공급을 크게 웃도는 상황이 지속되고 있다는 점에 주목하고 있다. 장덕현 삼성전기 사장은 지난 18일 정기 주주총회에서 "서버용 FC-BGA 수요가 생산능력보다 50% 이상 많다"고 밝힌 바 있다. 이처럼 공급 부족이 장기화되면서 기판 시장에서도 가격 인상 흐름이 이어지고 있다. 증권가에서는 평균판매가격(ASP)이 추가로 상승할 가능성도 제기하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 AI 반도체 생태계 전반의 구조 변화로 보고 있다. 그동안 반도체 산업에서 병목은 주로 메모리(HBM 등)나 파운드리 공정에서 발생했지만 최근에는 패키징과 기판 등 후공정 영역으로 병목이 확산되고 있다는 분석이다. 특히 AI 서버용 반도체는 기존 대비 칩 크기와 입출력(I/O) 수가 크게 늘어나고 다수의 칩을 하나의 패키지로 묶는 구조가 일반화되면서 고난도 패키징과 고성능 기판 수요가 급증하고 있다. 이 과정에서 FC-BGA와 같은 고부가 기판은 더 많은 층수와 미세 회로를 요구해 생산 난도가 높아졌고 공급 확대 속도는 이를 따라가지 못하는 상황이다. 여기에 고대역폭 메모리(HBM)와 GPU를 연결하는 고집적 구조가 확대되면서 패키징 기술과 기판 성능이 전체 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 반도체 경쟁의 축도 단순 칩 생산 능력을 넘어 패키징과 기판을 포함한 후공정 전반으로 확장되는 흐름이 나타나고 있다. 이와 함께 고성능 AI 반도체용 기판은 다층 구조와 초미세 회로 구현이 요구되면서 제조 공정의 복잡도가 크게 높아지고 있다. 단순 설비 증설만으로는 대응이 어렵고 공정 안정화와 수율 확보까지 상당한 시간이 필요한 영역이라는 점에서 단기간 내 공급 확대에는 한계가 있다는 분석이다. 특히 기판은 장비 투자뿐 아니라 소재·공정 기술, 고객사 인증까지 복합적인 진입 장벽이 존재해 신규 업체의 시장 진입이 쉽지 않다. 이에 따라 기존 주요 업체 중심의 공급 구조가 유지되며 수급 불균형이 장기화될 가능성이 크다는 관측이 나온다. 삼성전기는 이러한 시장 환경을 활용해 고부가 제품 중심으로 사업 구조를 재편하고 있다. FC-BGA를 비롯해 고사양 MLCC(적층세라믹커패시터·전자회로용 초소형 축전기) 등 AI 관련 부품 비중을 확대하며 수익성 개선을 추진하는 모습이다. MLCC 역시 AI 서버 확산의 수혜를 받고 있다. 고성능 서버에는 더 많은 수의 고용량 MLCC가 필요해 수요 증가와 공급 제약이 동시에 발생하고 있기 때문이다. 업계에서는 기판과 MLCC를 동시에 공급할 수 있는 기업이 AI 인프라 확대 국면에서 유리한 위치를 점할 가능성이 크다고 보고 있다. 부품 간 연계 수요가 확대되고 있기 때문이다. 삼성전기는 전장, 항공우주 등으로 사업 포트폴리오를 다변화하며 중장기 성장 기반도 강화하고 있다. 기존 IT 중심 사업에서 벗어나 안정적인 수요 기반을 확보하려는 전략이다. 다만 대규모 설비 투자와 수요 변동성은 여전히 변수로 남아 있다. AI 투자 사이클에 따라 부품 수요가 영향을 받을 수 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고 AI 데이터센터 확대가 장기적인 흐름으로 자리 잡으면서 관련 부품 시장도 구조적인 성장 국면에 진입할 것으로 전망된다. 업계에서는 향후 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 기판과 패키징 등 후공정까지 포함한 ‘전체 생태계 경쟁’으로 확대될 가능성이 크다고 보고 있다.2026-03-31 15:26:37
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AI 반도체 '원스톱' 승부수 던진 삼성…메모리·파운드리 통합 경쟁 본격화 [경제일보] 삼성전자가 메모리와 파운드리, 패키징을 아우르는 '원스톱 반도체 전략'을 앞세워 인공지능(AI) 반도체 시장 주도권 확보에 나섰다. 엔비디아 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응하기 위해 설계부터 생산, 패키징까지 통합 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장 겸 디바이스솔루션(DS)부문장은 18일 열린 정기 주주총회에서 "로직부터 메모리, 파운드리, 패키징까지 원스톱 솔루션이 가능한 구조를 기반으로 AI 반도체 시장 주도권 확보를 위한 기술 경쟁력을 갖춰 나가겠다"고 말했다. 이번 발언은 단순 사업 방향 제시를 넘어 삼성전자의 반도체 전략이 '개별 제품 경쟁'에서 '통합 플랫폼 경쟁'으로 전환되고 있음을 보여주는 신호로 해석된다. 현재 AI 반도체 시장은 GPU를 중심으로 한 설계 기업과 이를 지원하는 메모리·파운드리·패키징 기업 간 협업 구조로 형성돼 있다. 엔비디아가 설계를 주도하고 TSMC가 생산을 맡으며 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 형태가 대표적이다. 삼성전자는 이러한 분업 구조에 대응해 설계와 생산, 메모리, 패키징까지 자체적으로 통합 제공하는 '수직 계열화 모델'을 강조하고 있다. 단일 기업이 AI 반도체 전 과정을 아우를 수 있다는 점을 차별화 포인트로 내세운 것이다. 특히 HBM과 첨단 패키징 기술이 AI 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하면서 삼성전자의 통합 전략이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. AI 연산 성능을 극대화하기 위해서는 메모리와 프로세서 간 데이터 처리 속도를 높이는 패키징 기술이 필수적이기 때문이다. 삼성전자는 주총 전시를 통해 차세대 HBM4와 HBM4E, 엑시노스2600 등 주요 제품을 공개하며 AI 반도체 경쟁력 강화 의지를 드러냈다. 메모리뿐 아니라 시스템 반도체와 패키징 기술까지 동시에 강화하는 모습이다. 이와 함께 디바이스경험(DX)부문에서도 AI 적용 제품을 확대하고 서비스 전반에 AI 기술을 통합하겠다는 전략을 제시했다. 반도체와 완제품 사업을 연계해 AI 생태계를 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 삼성전자가 이처럼 AI 중심 전략을 강화하는 배경에는 반도체 시장의 구조 변화가 자리 잡고 있다. 스마트폰과 PC 중심이던 반도체 수요가 AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 중심으로 이동하면서 제품 경쟁력뿐 아니라 시스템 통합 역량이 중요해지고 있기 때문이다. 또한 글로벌 반도체 경쟁이 심화되면서 단일 제품 경쟁만으로는 시장 주도권 확보가 어려워진 점도 영향을 미쳤다. 실제로 AI 반도체 시장에서는 설계·생산·메모리·패키징을 아우르는 협력 구조가 성능과 공급 안정성을 동시에 좌우하는 요소로 작용하고 있다. 이러한 환경에서 삼성전자의 '원스톱 전략'은 공급망을 내부화해 경쟁력을 확보하려는 시도로 평가된다. 다만 각 분야에서 경쟁사 대비 기술 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 관건으로 꼽힌다. 업계에서는 향후 AI 반도체 시장이 '통합 생태계 경쟁'으로 재편될 가능성이 크다고 보고 있다. 이에 따라 삼성전자와 같이 수직 계열화를 강화하는 기업과 엔비디아·TSMC 중심의 협업 생태계 간 경쟁 구도가 더욱 뚜렷해질 전망이다. 삼성전자는 AI 수요 대응을 위해 시설투자와 연구개발 투자를 지속 확대하겠다는 방침이다. 대규모 투자를 통해 기술 경쟁력을 끌어올리고 AI 반도체 시장에서 입지를 강화하겠다는 전략이다. 업계에서는 향후 HBM과 첨단 패키징, 파운드리 경쟁력이 AI 반도체 시장 판도를 좌우할 핵심 변수로 작용할 것으로 보고 있다. 삼성전자가 '원스톱 구조'를 기반으로 이러한 경쟁에서 얼마나 성과를 낼 수 있을지 주목된다.2026-03-18 14:30:48
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