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반도체 '전기 병목' 줄일 길 찾았다…KAIST, 전류 흐름 나노미터로 포착 [경제일보] 반도체가 작아질수록 전기가 흐르는 통로는 좁아지고 열과 전력 손실은 커진다. 국내 연구진이 이런 ‘전기 병목’을 줄일 수 있는 단일 소재 구조를 구현하고 전류가 경계를 통과하는 모습을 나노미터 수준에서 직접 관찰했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범·강기범 교수 연구팀이 성균관대학교 조성범 교수팀과 공동으로 2차원 반도체 소재 안에 준금속과 반도체 영역을 연속적으로 연결하고 전하 이동 과정을 확인했다고 13일 밝혔다. 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 ‘매터(Matter)’ 2026년 7월호에 게재됐다. 논문은 지난달 12일 온라인으로 먼저 공개됐다. ◆ 칩 작아질수록 커지는 ‘접촉 저항’ 반도체 소자는 금속 전극에서 반도체로 전류를 전달해 작동한다. 그러나 서로 다른 물질이 맞닿는 경계에는 전류의 흐름을 방해하는 장벽이 형성된다. 이때 발생하는 접촉 저항은 소자의 처리속도를 떨어뜨리고 전력 손실과 발열을 키운다. 소자 크기가 줄어들면 반도체 내부 저항보다 금속과 반도체 접점에서 발생하는 저항의 비중이 커진다. 실리콘 미세공정의 물리적 한계를 보완할 후보로 원자층 두께의 2차원 반도체가 주목받고 있지만 높은 접촉 저항은 상용화를 가로막는 주요 과제로 남아 있다. 연구팀은 외부 금속 전극을 반도체 위에 붙이는 기존 방식 대신 백금 다이셀레나이드(PtSe₂) 한 소재 안에 전기가 잘 흐르는 준금속 영역과 전류를 제어하는 반도체 영역을 만들었다. PtSe₂는 두께에 따라 전기적 성질이 달라지는 특성을 지닌다. 상대적으로 두꺼운 4개 층은 준금속, 얇은 2개 층은 반도체로 작동하도록 설계해 두 영역을 하나의 연속된 계면으로 연결했다. 연구팀은 원자힘현미경(AFM)을 이용해 PtSe₂ 내부의 전류 이동을 나노미터 해상도로 측정했다. 그 결과 준금속 영역에서 반도체 영역으로 넘어가는 전류가 경계에서 끊기거나 우회하지 않고 연속적으로 흐르는 것을 확인했다. 논문은 이를 계면에 ‘유의미한 전하 수송 장벽이 없다’는 증거로 제시했다. 접촉 저항이 완전히 사라졌다는 의미라기보다 서로 다른 금속과 반도체를 접합할 때 생기는 추가적인 계면 장벽을 크게 줄일 가능성을 실험적으로 확인한 것이다. 연구팀은 반도체 영역에 전기장을 가해 전류를 조절하는 전계효과도 검증했다. 단순히 전류가 잘 흐르는 소재를 만든 데서 그치지 않고 트랜지스터의 스위치처럼 전류를 켜고 끌 수 있는 기능적 접합 구조임을 확인했다. ◆ AI 반도체 적용 전 대면적 공정·내구성 검증 필요 이번 성과는 별도 금속 전극과의 접촉 문제를 동일 소재 내부의 두께·상 변화로 풀었다는 데 의미가 있다. 접촉 저항과 발열을 줄이면 대규모 연산을 수행하는 AI 반도체와 초저전력 로직 소자의 에너지 효율을 높이는 데 활용될 수 있다. 다만 이번 연구는 원천기술 단계다. 실제 반도체 공정에 적용하려면 웨이퍼 규모에서 준금속·반도체 영역을 균일하게 만들고 기존 제조공정과 결합해야 한다. 반복 작동에 따른 신뢰성과 온도 변화, 대량생산 수율, 실제 접촉 저항 수치도 추가로 검증할 필요가 있다. 홍승범 KAIST 교수는 “2차원 반도체 계면에서 전류가 흐르는 모습을 나노미터 수준에서 직접 확인했다”며 “단일체 계면이 전류 흐름을 방해하지 않는다는 점을 입증한 만큼 차세대 반도체의 접촉 저항 문제를 해결할 원천기술로 활용될 것”이라고 말했다.2026-07-13 09:17:13
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![[경제일보] 삼성전자 실적 vs SK하닉 실탄…AI 메모리 패권경쟁 2라운드](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708100135182070.png)
삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드 [경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-09 09:00:00
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엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.2026-07-07 07:44:18
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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세계 첫 100% DC팩토리 연 LS일렉트릭…AI 시대 전력혁신 시동 [경제일보] LS일렉트릭이 세계 최초의 100% 직류(DC) 배전 공장을 본격 가동하며 차세대 전력 시장 선점에 나섰다. 인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 전력 효율이 핵심 경쟁력으로 떠오르는 가운데 직류(DC) 배전 기술을 앞세워 글로벌 전력 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LS일렉트릭은 2일 충남 천안사업장에서 'LS일렉트릭 DC팩토리' 준공식을 개최했다고 밝혔다. 이날 행사에는 채대석 LS일렉트릭 대표이사를 비롯해 이호현 기후에너지환경부 제2차관, 김동철 한국전력공사 사장 등 정부와 산업계 주요 관계자들이 참석했다. 이번에 준공된 DC팩토리는 반도체 변압기(SST), 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 직류 전용 핵심 설비를 적용한 세계 최초의 직류 배전 제조시설이다. 직류 배전은 기존 교류(AC) 전력을 직류로 변환하는 과정에서 발생하는 전력 손실을 줄여 에너지 효율을 높이는 기술이다. LS일렉트릭은 공장 운영 결과 기존 제조시설 대비 에너지 효율을 10% 이상 높였다고 설명했다. 회사는 이번 DC팩토리를 단순 생산시설이 아닌 차세대 직류 전력망의 실증 거점으로 활용한다는 계획이다. 공장 운영 과정에서 확보한 실증 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 직류 배전 시장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 주력 생산 제품은 ESS용 전력변환장치(PCS)인 'G2'다. LG에너지솔루션과 공동 개발한 G2는 기존 공랭식 대신 수냉식(Water Cooling) 냉각 방식을 적용해 발열 제어와 내구성을 높인 것이 특징이다. 직류 기반 공장에서 직류 핵심 설비를 생산하는 제조 체계를 구축하면서 생산 효율과 기술 경쟁력을 동시에 확보했다는 평가다. 업계에서는 AI 데이터센터 확산으로 전 세계 전력 소비가 급증하면서 직류 배전 기술이 차세대 전력 인프라의 핵심 기술로 부상하고 있다고 보고 있다. 특히 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업들의 초고성능 AI 서버 도입이 확대되면서 전력 손실을 최소화할 수 있는 DC 전력망 구축 필요성이 커지고 있다. LS일렉트릭 역시 AI 데이터센터와 재생에너지, ESS 시장 확대에 맞춰 직류 사업을 미래 핵심 성장동력으로 육성하고 있다. 회사는 이번 DC팩토리를 기반으로 글로벌 전력 기업과 빅테크 기업을 대상으로 직류 솔루션 공급을 확대하고 해외 시장 공략에도 속도를 낼 계획이다. 이날 천안사업장에서는 기후에너지환경부와 한국전력공사가 주관하는 'K-DC 산업 확산 2026' 행사도 함께 열렸다. 행사에서는 LS일렉트릭과 한국전력공사, 한국에너지공과대학교, LS전선, 효성중공업, HD현대일렉트릭, LG전자 등이 '글로벌 직류기술 특화 연구단지 조성 및 공동 기술연구 협력을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 참여 기관들은 직류 기술 공동 연구와 산업 생태계 조성, 글로벌 기술 경쟁력 확보를 위해 협력을 확대해 나갈 방침이다. 채대석 LS일렉트릭 대표이사는 "천안 DC팩토리는 100년 넘게 이어져 온 교류 중심 전력 시스템이 직류 중심으로 전환되는 출발점이자 제조 혁신의 상징"이라며 "직류 핵심 기술과 제조 실증 역량을 바탕으로 AI 시대 글로벌 전력 시장을 선도하는 기업으로 도약하겠다"고 말했다. LS일렉트릭 관계자는 "직류(DC) 배전 공장을 운영하면서 가장 크게 체감하는 변화는 에너지 효율 향상"이라며 "직류 배전의 효율을 구현하기 위해서는 반도체 변압기(SST)와 반도체 차단기(SSCB) 등 핵심 전력기기가 함께 적용돼야 하며, 최근 전력반도체 기술이 발전하면서 직류 배전을 실제 산업 현장에 구현할 수 있는 기술적 기반이 마련됐다"고 설명했다. 이어 "과거에는 송전 기술 등의 한계로 직류 활용이 쉽지 않았지만 관련 기술이 고도화되면서 직류 기반 전력 시스템 적용이 가능해졌다"며 "글로벌 기업들도 AI 데이터센터 등 고효율 전력 인프라에 직류 배전을 어떻게 적용하고 있는지, 실제 운영 효율과 기술력을 확인하기 위해 공장을 찾는 경우가 많다"고 말했다.2026-07-02 16:23:54
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![[800조 전쟁] 정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702094648171848.jpg)
정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다 [경제일보] 정유와 발전을 중심으로 성장해 온 GS가 인공지능(AI) 시대의 전력 인프라 사업자로 체질 전환에 나섰다. AI 데이터센터를 단순한 정보기술(IT) 시설이 아닌 전력 조달과 냉각, 부지, 전력망이 결합된 에너지 산업으로 보고 사업에 뛰어들면서다. AI 시대에는 반도체만큼이나 안정적인 전력 공급이 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다는 점에서 GS의 행보가 주목된다. 앞서 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 반도체, 피지컬 AI와 함께 핵심 축으로 제시하고 SK, GS, 네이버 등과 협력해 1단계로 총 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 계획을 발표했다. 이 가운데 GS는 강원 동해에서 2.4GW 규모 사업을 추진한다. 향후 확장 계획까지 포함하면 전체 사업 규모는 18GW를 넘어설 것으로 전망된다. 2일 업계에 따르면, GS가 추진하는 2.4GW급 AI 데이터센터는 단일 기준 아시아 최대 규모로 거론된다. 투자 규모도 수십조원에 이를 것으로 예상된다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버가 대규모로 들어서는 만큼 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 서버를 식히기 위한 냉각 설비 역시 막대한 전기를 사용한다. 결국 AI 데이터센터 경쟁력은 서버 숫자가 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 확보할 수 있느냐에서 갈린다. GS가 이번 사업의 주체로 거론되는 이유도 여기에 있다. 발전소를 운영하며 축적한 전력 공급 역량과 산업 인프라를 AI 데이터센터 사업으로 연결할 수 있기 때문이다. 발전사업 경험을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계를 구축하고, 이를 AI 산업 인프라로 확장할 수 있다는 점이 GS의 가장 큰 경쟁력으로 꼽힌다. 실제 GS는 발전 자산을 이미 확보하고 있다. 충남 당진에는 GS EPS의 LNG복합화력 발전소가, 강원 동해에는 GS동해전력의 발전 자산이 자리하고 있다. 발전소 인근에 데이터센터를 구축하면 장거리 송전에 따른 부담을 줄이고 안정적인 전력 공급이 가능하다. AI 시대에는 발전소가 단순히 전기를 생산하는 시설을 넘어 첨단산업을 끌어들이는 핵심 거점으로 바뀌고 있다는 의미다. 사업 대상지가 동해로 결정된 것도 같은 맥락이다. 동해는 GS동해전력의 발전 기반을 갖춘 지역으로 대규모 전력 공급이 가능하다. 항만과 산업단지 등 기존 산업 인프라도 갖추고 있어 초대형 데이터센터를 구축하기에 상대적으로 유리한 입지로 평가된다. AI 데이터센터 시대에는 전력을 어디서 생산하느냐보다 어디에서 안정적으로 공급할 수 있느냐가 입지 경쟁력을 좌우하는 셈이다. GS의 또 다른 강점은 냉각 기술이다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침냉각유 사업에 진출했다. 액침냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 액체에 담가 열을 식히는 방식으로, AI 서버처럼 발열이 큰 환경에서 기존 공랭식보다 높은 효율을 낼 수 있다. GS칼텍스는 이미 국내 데이터센터에서 실증을 진행하며 상용화를 준비하고 있다. GS는 AI 데이터센터 사업을 기존 사업의 연장선으로 보고 있다. GS 관계자는 "정부 메가프로젝트에서 GS는 동해 2.4GW 계획으로 발표됐다"며 "기존 역량을 활용해 진출할 수 있는 사업이라고 판단해 AI 데이터센터 사업을 추진하는 것"이라고 했다. 다만 사업 구조는 아직 초기 단계다. GS 관계자는 "그룹 내 계열사가 가진 역량들이 있지만 아직 구체적인 단계가 아니기 때문에 역할이 나눠진 것은 아니다"라며 "전력 조달 방식도 정해진 바 없고 정부와 논의 중인 것으로 알고 있다"고 설명했다. GS칼텍스의 액침냉각유 사업과의 연계 여부에 대해서도 "구체 사업 계획은 향후 단계적으로 정해질 예정"이라고 덧붙였다. 이는 GS가 단순히 데이터센터를 짓는 것이 아니라 그룹이 보유한 발전과 에너지 역량을 AI 산업으로 확장하는 과정이라는 점을 보여준다. 향후 정부와의 협의가 진행되면서 전력 공급 방식과 계열사별 역할도 구체화될 것으로 전망된다. 물론 넘어야 할 과제도 적지 않다. 발전소 인근에 데이터센터를 짓더라도 송전망과 변전설비, 계통 안정성 확보는 별개의 문제다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 전력망 확충이 필요하다. 인허가와 지역 수용성도 중요한 변수다. 데이터센터는 전력과 용수 사용량이 큰 반면 고용 효과는 제조업보다 제한적이라는 평가를 받는다. 지역사회와의 협의, 환경 영향 최소화, 지역 경제 기여 방안이 함께 마련돼야 한다. 탄소배출 부담도 해결 과제다. LNG복합발전은 석탄보다 친환경적이지만 무탄소 전원은 아니다. 글로벌 빅테크 기업들이 재생에너지 사용을 확대하고 있는 만큼 재생에너지 조달과 에너지저장장치(ESS), 전력구매계약(PPA) 등을 활용한 전력 공급 전략도 요구된다. AI 데이터센터의 수익성을 좌우할 글로벌 클라우드 기업과 AI 기업 확보 역시 향후 사업의 성패를 가를 변수다. 결국 GS의 AI 데이터센터 사업은 에너지 기업의 진화를 보여주는 사례다. 과거에는 정유와 발전이 핵심 사업이었다면 앞으로는 전력 생산을 넘어 전력과 냉각, 부지, 인프라를 통합 제공하는 AI 전력사업자로 역할이 확대될 가능성이 커지고 있다. AI 시대의 경쟁은 반도체 공장만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 얼마나 안정적으로 공급할 수 있는지가 새로운 산업 경쟁력이 되고 있다. GS가 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 것도 이러한 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 정유와 발전으로 성장한 GS가 AI 시대에는 전력 인프라 기업으로 사업의 무게중심을 옮기고 있다는 평가가 나오는 이유다.2026-07-02 09:51:18
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![[800조 전쟁] SK, 반도체 다음 승부수는 전기 먹는 AI 공장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701163436688242.jpg)
SK, 반도체 다음 승부수는 '전기 먹는 AI 공장' [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)로 인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 SK그룹이 이번에는 AI 데이터센터에 승부를 걸었다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 SK가 추진하는 5GW 규모 AI 데이터센터 프로젝트도 단순한 설비 투자를 넘어 반도체와 전력, 통신을 아우르는 'AI 인프라 전략'으로 주목받고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 성장축으로 제시했다. 정부는 서남권 반도체 클러스터 조성과 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 국가 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 정부 전략과 가장 맞닿아 있는 기업은 SK다. SK는 울산에 1GW 규모 AI 데이터센터를 우선 구축한 뒤 중부권과 대경권·호남권·강원권 등으로 거점을 확대해 총 5GW 규모 AI 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 공식화하면서 SK의 투자 계획 역시 기업 차원을 넘어 국가 AI 인프라 구축 전략의 한 축으로 의미가 커졌다는 평가다. SK의 승부수는 AI 산업의 경쟁 방식이 달라지고 있다는 점과 맞물린다. 그동안 AI 산업의 경쟁력은 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체의 확보와 공급 역량에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 생성형 AI 서비스가 급속도로 확산되면서 이제는 AI 모델을 안정적으로 학습하고 추론할 수 있는 초대형 데이터센터와 이를 뒷받침하는 전력 공급 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터와 성격이 다르다. 일반 데이터센터가 기업 서버를 보관·운영하는 공간이라면 AI 데이터센터는 수만 개의 GPU 서버를 연결해 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 연산 공장에 가깝다. GPU가 늘어날수록 전력 소비와 발열도 기하급수적으로 증가해 대규모 전력 공급과 냉각 설비, 초고속 통신망을 동시에 갖춰야 한다. AI 시대에 데이터센터가 '전기 먹는 공장'으로 불리는 이유다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI 경쟁력을 데이터센터 확보에 집중하고 있다. AI 모델 개발 경쟁이 치열해질수록 데이터센터와 전력 확보가 핵심 과제로 떠오르면서 AI 산업의 경쟁 축도 반도체에서 AI 인프라 전반으로 확대되는 추세다. 이와 같은 변화는 SK가 가진 사업 구조와 맞물린다. SK는 국내 기업 가운데 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 그룹 내부에 가장 폭넓게 갖춘 기업으로 평가받는다. SK하이닉스는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 시장을 선도하고 있고, SK텔레콤은 AI 서비스와 통신 인프라를 담당한다. SK브로드밴드는 인터넷데이터센터(IDC) 운영 경험을 축적했고, SK E&S는 LNG 발전과 전력 사업 역량을 보유하고 있다. AI 반도체부터 네트워크, 데이터센터, 에너지까지 하나의 밸류체인을 구축할 수 있는 사업 포트폴리오를 갖춘 셈이다. 이는 단순히 계열사 간 시너지를 확대하는 수준을 넘어선다. HBM을 공급하는 데 그치지 않고 AI 데이터센터 운영과 전력 공급, 통신망까지 직접 담당하면서 AI 산업 전반에서 새로운 수익원을 확보하겠다는 전략으로 읽힌다. SK는 현재 SK텔레콤을 중심으로 AWS와 함께 울산 AI 데이터센터를 건설 중이다. 이는 오는 2029년부터 전국 거점에 5GW 규모 AI 데이터센터를 순차적으로 오픈하겠다는 SK의 1단계 계획과 맞물린다. 울산은 대규모 산업단지와 항만 등 산업 인프라를 갖춘 지역으로 막대한 전력과 냉각 수요가 필요한 AI 데이터센터 입지로 주목받고 있다. 다만 SK는 향후 AI 수요와 전력 수급 상황 등을 고려해 설비를 단계적으로 늘리는 '램프업' 방식으로 전국 거점 확대에 나설 계획이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 부지, 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 민간 투자만으로 속도를 내기 어렵다. 정부가 AI 데이터센터를 3대 메가 프로젝트의 한 축으로 제시한 것도 이와 같은 병목을 풀기 위한 차원으로 해석된다. 정부는 기업에 부담을 전가하기보다 전력망과 기반시설 확충, 규제 개선 등을 통해 민간 투자를 지원하겠다는 방침이다. 업계에서는 전력 인프라 확충과 부지 확보, 인허가 절차 개선이 AI 데이터센터 확산의 핵심 과제로 꼽힌다. 업계에서는 이번 메가 프로젝트가 단순한 데이터센터 건설 사업을 넘어 국가 AI 경쟁력을 결정하는 분기점이 될 것으로 보고 있다. AI 산업은 더 이상 반도체 하나만으로 경쟁력을 확보하기 어려운 단계에 접어들었고, 반도체와 데이터센터, 전력망, 통신 인프라를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 결국 SK의 5GW 프로젝트는 데이터센터를 하나 더 짓는 투자 계획이 아니다. HBM으로 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한 SK가 이제는 전력과 데이터센터, 통신망까지 연결하는 AI 인프라 생태계 구축에 나선 것이다. 정부의 3대 메가 프로젝트가 AI 시대 국가 경쟁력의 방향을 제시했다면 SK의 5GW 프로젝트는 그 전략을 현실로 구현하려는 민간의 첫 번째 대형 실험이라는 점에서 의미가 크다. SK텔레콤 관계자는 "현재 정부와는 AI 데이터센터 사업과 관련해 초기 단계의 협의를 진행하고 있는 상황"이라며 "구체적인 지원 방안이나 그룹 차원의 역할 분담 등에 대해서는 아직 논의를 시작하는 단계"라고 했다. 이어 "최태원 SK그룹 회장이 국민보고회에서 밝힌 것처럼 AI 데이터센터와 반도체 생산기지 등 AI 인프라는 다양한 산업이 함께 성장하는 기반이자 대한민국의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "SK는 AI를 통해 대한민국의 성장에 기여하고 글로벌 AI 생태계를 주도할 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.2026-07-01 16:48:58
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LG유플러스, 지엔씨에너지와 AIDC 전력 인프라 강화 [경제일보] LG유플러스가 AI데이터센터(AIDC)의 안정적인 구축과 운영을 위해 발전설비 전문기업 지엔씨에너지와 협력한다. AI 인프라 수요 확대로 전력 설비 확보가 어려워지는 상황에서 비상용 발전기 등 핵심 인프라 공급망을 선제적으로 안정화하겠다는 취지다. LG유플러스는 서울 용산사옥에서 지엔씨에너지와 AIDC 전력 인프라 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 양사는 AIDC에 도입되는 비상용 발전기 등 전력 인프라 분야에서 협력을 강화하기로 했다. 이번 협력은 AIDC 구축 과정에서 발생할 수 있는 전력 설비 수급 불확실성을 줄이는 데 초점이 맞춰졌다. 최근 AI 데이터센터 수요가 급증하면서 비상 발전기 등 핵심 전력 설비의 공급 기간도 길어지고 있다. 과거에는 발주 후 수개월 안에 공급이 가능했지만 최근에는 2년 가까이 걸리는 사례도 늘고 있다는 게 회사 측 설명이다. AI데이터센터는 일반 데이터센터보다 안정적인 전력 공급이 더 중요하다. 고성능 GPU 서버가 대규모로 들어가고 전력 사용량과 발열이 커지기 때문이다. 전력 공급이 중단되면 AI 서비스 장애와 고객 피해로 이어질 수 있어 비상 발전기와 무정전 전원 체계는 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 양사는 경기 파주시에 건설 중인 LG유플러스 파주 AIDC에 공급되는 비상용 발전기를 포함해 향후 AIDC 전력 인프라 전반에서 협력하기로 했다. 핵심 설비 적기 대응 역량을 높이고 향후 증설과 확장을 고려한 표준화 작업도 함께 추진한다. LG유플러스는 이번 협력을 통해 27년간 유지해 온 99.999% 수준의 데이터센터 무중단 운영 역량을 AIDC 영역으로 고도화한다는 계획이다. 파주 AIDC를 중심으로 전력, 냉각, 운영 역량을 통합한 차세대 AI 인프라 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 정숙경 LG유플러스 AIDC사업담당 상무는 “AI데이터센터는 단 한 번의 전력 중단도 대규모 서비스 장애로 이어질 수 있는 만큼 전력 인프라의 안정성이 곧 경쟁력”이라며 “핵심 설비를 안정적으로 확보해 AI 인프라 공급 경쟁력을 강화하고 안정적인 데이터센터 운영 기반을 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 말했다. 안병철 지엔씨에너지 대표는 “AI데이터센터 전력 설비 수요가 빠르게 증가하고 있는 가운데 LG유플러스와의 협력을 통해 시장 불확실성에 대응할 수 있게 됐다”며 “데이터센터 전력 인프라 분야에서 쌓아온 역량을 바탕으로 LG유플러스와의 협력을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-28 11:40:01
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IBM, '1나노 벽' 넘었다…반도체 경쟁 옹스트롬 시대로 [경제일보] IBM이 반도체 미세공정의 한계로 여겨져 온 1나노미터 벽을 넘어서는 기술을 공개했다. 0.7나노, 즉 7옹스트롬급 칩 기술이다. 인공지능(AI) 반도체와 데이터센터 전력 효율 경쟁이 격화되는 가운데 반도체 공정 경쟁이 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다는 평가가 나온다. IBM은 25일 세계 최초의 서브 1나노 칩 기술인 0.7나노 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 나노스택은 기존처럼 트랜지스터를 평면 위에 더 촘촘히 배열하는 방식에서 벗어나 소자를 수직 방향으로 엇갈려 쌓는 3차원 적층 구조다. IBM은 이를 통해 손톱 크기 칩에 약 1000억개의 트랜지스터를 집적할 수 있다고 설명했다. 옹스트롬은 나노미터보다 더 작은 길이 단위다. 1옹스트롬은 0.1나노미터이고, 1나노미터는 10옹스트롬이다. IBM이 공개한 0.7나노 공정은 이를 옹스트롬 단위로 바꾸면 7옹스트롬에 해당한다. 그동안 반도체 업계가 7나노, 5나노, 3나노, 2나노 공정을 놓고 경쟁했다면, 이제는 1나노 아래의 초미세 공정 경쟁으로 이동하고 있는 셈이다. 다만 반도체에서 말하는 공정명은 실제 트랜지스터의 모든 물리적 길이가 정확히 그 숫자라는 뜻은 아니다. 최근의 2나노, 1나노, 7옹스트롬이라는 표현은 실제 선폭보다 집적도, 성능, 전력 효율, 세대 구분을 나타내는 상징적 명칭에 가깝다. 따라서 ‘옹스트롬 시대’는 단순히 숫자를 더 작게 부르는 변화가 아니라 트랜지스터 구조와 적층 방식까지 바꾸는 차세대 공정 경쟁의 시작을 뜻한다. ◆ 나노스택, 평면 미세화 한계 넘는 3차원 해법 IBM은 나노스택 기술이 2021년 공개한 2나노 칩과 비교해 트랜지스터 밀도를 약 두 배 높일 수 있다고 밝혔다. 같은 전력에서 연산 성능을 최대 50% 끌어올리거나 같은 성능에서 전력 효율을 최대 70% 개선할 수 있다는 설명이다. 칩 내부 SRAM 공간 효율도 40% 향상돼 고성능 AI 반도체 설계에 유리하다고 강조했다. 핵심은 미세화 방식의 전환이다. 반도체 업계는 핀펫을 넘어 게이트올어라운드(GAA), 나노시트 구조로 이동하고 있다. 평면 위에 회로를 더 작게 그리는 방식만으로는 전력 누설과 발열, 배선 복잡도를 해결하기 어려워졌기 때문이다. 나노스택은 이 흐름을 한 단계 더 밀고 나가 소자를 위로 쌓아 집적도를 높이는 접근이다. IBM은 나노스택이 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 모바일 칩 등 다양한 반도체에 적용될 수 있는 범용 기술이라고 설명했다. AI 데이터센터 전력 사용량이 급증하는 상황에서 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 공정 기술은 산업적 파급력이 크다. AI 모델이 커질수록 병목은 연산 성능뿐 아니라 전력, 냉각, 칩 면적, 메모리 효율로 확산되고 있다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발 총괄 부사장은 “나노스택은 단발성 혁신이 아니다”라며 “향후 10년간 여러 세대에 걸쳐 7옹스트롬, 5옹스트롬, 3옹스트롬을 거쳐 1옹스트롬에 이르는 제품이 이 아키텍처를 기반으로 나올 것”이라고 강조했다. ◆ 라피더스 협력 주목…양산까지는 시간 필요 파운드리 경쟁 구도에도 파장이 예상된다. 현재 최첨단 파운드리 시장은 TSMC, 삼성전자, 인텔이 2나노급 공정과 후속 로드맵을 놓고 경쟁하는 구조다. IBM은 대량 생산 파운드리 사업자는 아니지만 반도체 원천 기술과 연구개발에서 영향력이 크다. 2021년 2나노 기술을 먼저 공개한 데 이어 이번에는 1나노 아래 공정 가능성을 제시했다. 특히 일본 라피더스와의 협력 관계가 주목된다. IBM과 라피더스는 2022년 2나노 노드 공동 개발 파트너십을 맺었고 라피더스는 일본 정부 지원을 바탕으로 첨단 로직 파운드리 진입을 추진하고 있다. IBM이 나노스택 기술을 어느 기업과 상용화할지는 공개하지 않았지만 기존 협력 관계를 고려하면 라피더스가 차세대 공정 경쟁에서 복병으로 부상할 가능성도 있다. 기대와 현실은 구분해야 한다. IBM은 나노스택 기술의 실제 생산 적용 시점을 이르면 5년 뒤로 보고 있다. 연구 단계의 기술을 대량 생산 가능한 공정으로 전환하려면 수율, 장비, 소재, 설계도구, 고객 생태계가 모두 맞물려야 한다. 0.7나노라는 숫자가 곧바로 스마트폰이나 AI 가속기 양산 칩에 적용된다는 뜻은 아니다. IBM이 최근 양자 반도체 파운드리 기업 ‘앤더론’ 설립 계획을 밝힌 점도 눈에 띈다. 앤더론은 양자컴퓨팅용 웨이퍼 생산 기반을 구축하는 별도 프로젝트다. 전통 로직 반도체와 양자 반도체는 기술 성격이 다르지만 IBM이 차세대 컴퓨팅 하드웨어의 제조 기반을 다시 강화하려 한다는 점에서는 같은 흐름으로 읽힌다. 이번 발표는 반도체 미세화 경쟁이 아직 끝나지 않았다는 신호다. 파운드리 패권은 여전히 양산 능력과 수율, 고객 확보에서 결정된다. 그러나 차세대 공정의 방향을 누가 먼저 제시하느냐도 중요하다. IBM이 1나노 아래의 길을 열면서 TSMC, 삼성전자, 인텔, 라피더스의 경쟁은 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다. 다음 승부는 더 작은 숫자가 아니라 그 숫자를 안정적인 양산과 전력 효율로 증명하는 데서 갈릴 것이다.2026-06-25 22:35:16
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삼성전자, 업계 첫 UFS 5.0 개발…AI 스마트폰 두뇌 더 빨라지고 발열 준다 [경제일보] 국내 최대 기업 삼성전자가 온디바이스 인공지능(AI) 시대를 겨냥한 차세대 모바일 메모리 솔루션을 선보이며 AI 스마트폰 시장 주도권 강화에 나섰다. 업계 최초로 최신 저장장치 규격인 UFS 5.0(Universal Flash Storage) 개발에 성공하면서 모바일·웨어러블·XR(확장현실) 기기용 차세대 메모리 시장 공략에도 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 23일 업계 최초로 UFS 5.0 메모리 솔루션 개발을 완료했다고 밝혔다. UFS는 스마트폰과 태블릿, 웨어러블 기기 등에 탑재되는 내장형 플래시 메모리 규격이다. 최근 생성형 AI 기능이 클라우드 중심에서 기기 자체 연산 방식인 온디바이스 AI로 확산되면서 고속 데이터 처리와 전력 효율을 동시에 갖춘 저장장치 중요성이 커지고 있다. 이번 제품은 반도체 표준화 기구인 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)의 최신 규격인 UFS 5.0 인터페이스를 적용했다. 삼성전자의 9세대 V낸드(V9)를 기반으로 개발됐으며 업계 최고 수준인 초당 10.8GB의 데이터 전송 대역폭을 구현한 것이 특징이다. 성능도 대폭 향상됐다. UFS 5.0은 순차 읽기 속도 10.8GB/s, 순차 쓰기 속도 9.5GB/s를 지원한다. 이는 기존 UFS 4.1 대비 두 배 이상 향상된 수준으로 대규모 데이터를 더욱 빠르게 저장하고 처리할 수 있다. 특히 온디바이스 AI 환경에서 요구되는 대용량 데이터 처리에 최적화됐다. 회사는 데이터 처리 지연 시간을 줄이고 AI 서비스 응답 속도를 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 전력 효율도 개선됐다. 삼성전자는 차세대 저전력 환경에 맞춰 클락 게이팅(Clock Gating)과 멀티 전압(Multi Voltage) 기술 등을 적용해 전력 효율을 전작 대비 40% 이상 높였다고 설명했다. 클락 게이팅은 사용하지 않는 회로의 동작 신호를 차단해 전력 소모를 줄이는 기술이며 멀티 전압은 회로별 최적 전압을 적용해 소비전력과 발열을 최소화하는 방식이다. 이를 통해 동일한 데이터 전송량 기준 배터리 사용 시간을 늘릴 수 있다는 설명이다. 제품 크기도 줄였다. UFS 5.0은 가로 7.5㎜, 세로 13㎜, 높이 0.9㎜ 크기로 전작 대비 패키지 면적을 약 16.7% 축소했다. 삼성전자는 이를 통해 모바일 기기뿐 아니라 XR 헤드셋과 AI 웨어러블 등 차세대 기기 설계 유연성을 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 업계에서는 온디바이스 AI 시장 확대와 함께 모바일 저장장치 중요성이 더욱 커질 것으로 전망하고 있다. AI 스마트폰은 음성 비서와 실시간 번역, 생성형 AI 서비스 등을 기기 내부에서 처리해야 하는 만큼 메모리와 저장장치 성능이 사용자 경험을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 특히 AI 기능이 고도화될수록 데이터 입출력 속도와 전력 효율 경쟁이 중요해지면서 차세대 모바일 스토리지 시장 경쟁도 한층 치열해질 것으로 예상된다. 삼성전자는 올해 4분기부터 UFS 5.0 양산에 돌입할 계획이다. 향후 플래그십 스마트폰뿐 아니라 XR 헤드셋과 AI 웨어러블 등 차세대 디바이스 시장으로 공급을 확대한다는 전략이다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀장 상무는 "온디바이스 AI 시대에는 저장장치가 단순한 데이터 저장 공간을 넘어 AI 경험을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"며 "업계 최초 UFS 5.0 개발을 통해 차세대 모바일 스토리지의 새로운 기준을 제시하고 AI 모바일 혁신을 지속 주도해 나갈 것"이라고 말했다. 삼성전자 관계자는 "이번 UFS 5.0은 속도 향상과 전력 효율 개선 가운데 어느 한쪽에만 초점을 맞춘 제품이라기보다 업계 최초 UFS 5.0 개발과 업계 최고 수준의 성능 구현에 의미가 있다"며 "전력 효율을 높이면서도 더 높은 성능을 구현해 온디바이스 AI 환경에서 중요해지는 발열과 전력 소모 문제를 함께 개선하는 데 주력했다"고 말했다. 이어 "모바일 메모리는 패키지 크기를 줄이는 것만으로도 기기 설계 자유도가 크게 높아진다"며 "확보된 내부 공간을 활용해 D램 용량을 늘리거나 다른 반도체를 추가로 탑재할 수 있고 스마트폰 자체를 더 얇고 가볍게 설계하는 것도 가능하다"고 설명했다. 그러면서 "향후 XR 기기와 AI 웨어러블 등 소형·고성능 디바이스 시장이 확대될수록 패키지 소형화의 중요성은 더욱 커질 것"이라고 덧붙였다.2026-06-23 15:15:48
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![[경제일보] 피지컬 AI·냉각 사업…LG전자, 인프라 기업으로 보폭 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623075431587978.png)
피지컬 AI·냉각 사업…LG전자, 인프라 기업으로 보폭 확대 [경제일보] LG전자가 ‘조용하지만 분명한’ 체질 전환에 나서고 있다. 냉장고와 세탁기, TV로 대표되던 가전회사 이미지를 넘어 로봇, 냉난방공조, 데이터센터 냉각, 모빌리티 AI를 아우르는 인프라 기업으로 보폭을 넓히는 흐름이다. 22일 업계에 따르면 LG전자는 AI가 현실 세계에서 움직이기 위한 ‘몸’과 AI가 대규모 연산 과정에서 만들어내는 ‘열’을 동시에 겨냥하고 있다. 그동안 AI 산업의 경쟁은 반도체와 소프트웨어에 집중됐다. 더 빠른 GPU, 더 큰 모델, 더 정교한 알고리즘이 중심이었다. AI 산업의 초점이 그동안 연산 성능과 모델 경쟁에 있었다면, 점차 AI가 실제 공간에서 어떻게 움직이고 안정적으로 작동하느냐가 중요해지고 있는 상황이다. 이에 로봇과 냉각 인프라는 AI 확산 과정에서 반드시 따라붙는 기반 산업이 되고 있다. LG전자가 피지컬 AI와 냉각 사업을 동시에 전면에 내세우는 배경이다. 엔비디아와 손잡은 LG, 피지컬 AI로 간다 LG와 엔비디아의 협력은 이 변화를 보여주는 상징적 장면이다. 두 기업은 지난 8일 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 기반 산업 전반에서 협력을 확대하기로 했다. 회의에는 구광모 LG 대표와 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자 등이 참석했다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 기반으로 레퍼런스 로봇 공동 개발에 나서기로 했다. 휴머노이드와 물류 로봇 등 차세대 로봇 분야에서 데이터 구축, 시뮬레이션, 학습, 행동으로 이어지는 개발 전 과정의 협력을 넓힌다는 구상이다. 로봇업계 관계자는 “피지컬 AI 시대의 로봇은 데이터를 학습하고, 가상 공간에서 훈련한 뒤 실제 현장에서 판단하는 시스템으로 진화하고 있다”고 했다. LG전자가 가전에서 축적한 모터와 센서, 제어 기술은 로봇의 움직임과 판단을 구현하는 기반이 되고, 제조 현장에서 쌓아온 자동화 경험은 산업용 로봇과 스마트팩토리의 실험장이 될 수 있다. 업계 관계자는 “LG전자가 가진 강점은 로봇을 단순히 하드웨어로만 보지 않는 데 있다”며 “가전, 공장 자동화, 모빌리티, AI 플랫폼을 연결할 수 있다면 피지컬 AI 시장에서 차별화된 접근이 가능하다”고 했다. AI 데이터센터가 키운 냉각 시장 또 다른 승부처는 냉각이다. 생성형 AI와 대규모 AI 모델 경쟁이 심화되면서 데이터센터의 전력 사용과 발열 문제는 산업의 핵심 병목으로 떠올랐다. 고성능 GPU가 촘촘히 들어간 AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 더 많은 전력을 쓰고 더 많은 열을 낸다. GPU 중심 서버가 늘어날수록 냉각은 단순 부대설비가 아니라 데이터센터 성능과 안정성을 좌우하는 핵심 인프라가 된다. LG전자는 이 지점에서 냉난방공조 사업을 AI 인프라 사업으로 확장하고 있다. 지난 4월 미국 워싱턴DC에서 열린 ‘데이터센터월드 2026’에서는 AI 데이터센터용 HVAC 솔루션을 공개했다. 액체냉각, 액침냉각, 공기냉각, 냉각 관리 소프트웨어, 전력 인프라를 묶은 토탈 솔루션이다. 특히 냉각수 분배장치인 CDU는 AI 데이터센터 냉각의 핵심 제품으로 꼽힌다. LG전자는 CDU 냉각 용량을 기존 650㎾에서 1.4㎿로 2배 이상 늘리고, 가상센서와 고효율 인버터 기술을 적용했다고 밝혔다. 미국 GRC, SK엔무브와 협업해 개발 중인 액침냉각 솔루션도 공개했다. LG전자의 강점은 냉각 기술을 단품으로 보지 않는 데 있다. 컴프레서, 칠러, 컴퓨터룸 공기처리장치, 팬모터 등 공조 핵심 부품 역량에 데이터센터 냉각 관리 시스템을 더하고 있다. 장비를 파는 데서 그치지 않고 데이터센터의 열과 에너지 흐름을 관리하는 운영 솔루션으로 사업을 키우려는 것이다. 히트펌프에서 데이터센터까지 냉각 사업의 확장은 유럽 히트펌프 시장에서도 확인된다. LG전자는 최근 스페인과 세르비아 주거단지 약 1500세대에 고효율 대용량 히트펌프 솔루션을 공급한다고 밝혔다. 스페인 마드리드 인근 약 1000세대 주거단지와 세르비아 베오그라드 약 500세대 레지던스가 대상이다. 히트펌프는 공기 중 열을 활용해 난방과 급탕을 제공하는 기술이다. 유럽에서는 화석연료 의존도를 줄이고 전기화와 친환경 에너지 전환을 추진하는 정책 흐름에 맞춰 수요가 커지고 있다. 겉으로 보기에는 데이터센터 냉각과 주거용 히트펌프는 다른 시장이지만, LG전자 입장에서는 공통분모가 있다. 둘 다 열을 옮기고, 에너지를 절감하며, 공간의 온도를 정밀하게 관리하는 사업이다. 공조업계 관계자는 “히트펌프와 데이터센터 냉각은 적용 공간은 다르지만 본질적으로 열관리 기술이라는 점에서 맞닿아 있다”며 “컴프레서, 인버터, 제어 기술을 오래 축적한 기업은 HVAC와 데이터센터 냉각 양쪽에서 사업 확장이 가능하다”고 했다. LG전자의 변화는 단순한 사업 다각화라기보다 사업의 기준을 바꾸는 움직임에 가깝다. 과거 경쟁력은 제품 단위에서 평가됐다. 냉장고, 세탁기, TV가 얼마나 잘 작동하는지가 핵심이었지만, 이제 경쟁은 집, 공장, 차량, 데이터센터라는 공간 전체를 어떻게 운영하느냐로 옮겨가고 있다. 가전회사의 다음 무대는 ‘공간’ LG전자가 로봇과 냉각을 동시에 강화하는 것은 AI 시대의 공간 경쟁과 맞물려 있다. 집 안에서는 AI홈이 가전과 생활 데이터를 연결한다. 산업 현장에서는 피지컬 AI가 로봇과 설비를 움직인다. 차량 안에서는 인포테인먼트와 자율주행 보조시스템이 모빌리티 경험을 바꾼다. 데이터센터에서는 냉각과 전력 인프라가 AI 연산의 기반이 된다. 전자업계 관계자는 “AI 시대의 경쟁은 제품 하나를 잘 만드는 데서 끝나지 않고, 집, 공장, 차량, 데이터센터처럼 AI가 작동하는 공간 전체를 연결하고 운영하는 역량이 기업가치를 좌우할 수 있다”고 했다. 물론 과제도 적지 않다. 로봇 시장은 테슬라, 보스턴다이내믹스, 일본 자동화 기업, 중국 로봇 기업들이 경쟁하는 영역이다. 데이터센터 냉각 시장도 글로벌 공조 기업과 전력 인프라 기업들이 빠르게 움직이고 있다. 기술 발표를 실제 수주와 반복 매출로 연결하는 것이 관건이다. 로봇과 데이터센터 냉각은 모두 성장성이 큰 시장이지만 초기 투자와 고객 검증 과정이 까다롭다. 때문에 결국 실제 수주 규모와 레퍼런스 확보 속도가 LG전자의 체질 전환을 평가하는 기준이 될 것으로 보인다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-23 08:50:38
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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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넷마블 'SOL: 인챈트' 정식 출시…8시간 만에 신규 월드 추가 [경제일보] 넷마블이 신작 MMORPG 'SOL: 인챈트'를 정식 출시하며 여름 MMORPG 시장 공략에 본격 나선다. 출시 직후 이용자 유입이 몰리면서 첫 신규 월드를 추가 오픈하는 등 초기 흥행 기대감도 커지고 있다. 18일 넷마블은 신작 MMORPG 'SOL: 인챈트'를 이날 낮 12시 국내에 정식 출시했다고 밝혔다. 게임은 구글플레이와 애플 앱스토어, 공식 브랜드 사이트를 통해 모바일과 PC 버전으로 다운로드할 수 있다. 'SOL: 인챈트'는 '리니지M' 개발진 출신 인력들이 주축이 된 신생 개발사 알트나인이 개발하고 넷마블이 퍼블리싱하는 작품이다. '신(神)'을 핵심 콘셉트로 내세운 MMORPG로, 이용자가 신의 권능을 활용하는 '신권' 시스템을 차별화 요소로 앞세웠다. 개발진은 '전지적 MMORPG'를 모토로 성장 경쟁과 경제 시스템, 대규모 전투 콘텐츠를 결합한 정통 MMORPG 경험을 구현하는 데 집중했다고 설명했다. 이번 출시는 당초 예정보다 약 두 달가량 연기된 이후 이뤄진 결과다. 넷마블은 지난 4월 출시를 계획했지만 게임 완성도 개선을 이유로 일정을 연기하고 경제 시스템과 이용자 편의 기능, 최적화 작업 등을 보강해 왔다. 특히 게임 내 핵심 경쟁 요소인 경제 구조를 대대적으로 손질한 점이 눈길을 끌었다. 기존 3개 재화 체계를 2개 재화 체계로 단순화해 재화 가치 안정성과 거래 효율성을 높였으며, UI·UX 개선과 발열·그래픽 최적화 작업도 추가로 진행했다. 넷마블은 정식 출시와 함께 총 6개 월드, 30개 서버를 개방했다. 일반 이용자가 플레이하는 '일반 월드'와 스트리머 활동을 위한 '스트리머 월드'를 구분해 운영하며 이용자 특성에 맞는 플레이 환경을 제공한다는 계획이다. 출시 직후 이용자들의 관심이 몰리면서 신규 월드도 빠르게 추가된다. 넷마블은 이날 오후 8시 첫 신규 월드 '레지나'를 오픈할 계획이다. 정식 출시 이후 약 8시간 만에 추가되는 첫 신규 월드로, 총 5개 서버 규모로 운영된다. 넷마블은 초기 접속 수요 증가에 대응하기 위한 조치라고 설명했다. 출시 기념 이벤트도 진행한다. 모든 보스 몬스터의 보상 드롭률을 3배 상향하고, 각 서버에서 최초로 50레벨을 달성한 이용자에게는 영웅 등급 장비인 '발타로스의 반지'를 지급한다. 사전 마케팅도 흥행 기대감을 높였다. 넷마블은 지난 3월부터 사전등록을 진행했으며 캐릭터명 선점 이벤트를 통해 이용자 확보에 나섰다. 서버 구분 없이 단 하나만 존재하는 캐릭터명을 선점할 수 있도록 해 MMORPG 이용자들의 경쟁 심리를 자극했다. 원격 플레이 기능도 지원한다. 넷마블은 모바일 리모트 서비스 '넷마블 커넥트'를 통해 PC에서 실행 중인 게임을 스마트폰으로 원격 플레이할 수 있도록 했으며, 공식 커뮤니티 소식과 게임 정보를 함께 제공한다.2026-06-18 17:46:51
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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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