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![[경제일보] SK AX, AI 데이터센터 운영 실행축 부상…GPU를 수익으로 바꾼다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708095359284838.jpg)
SK AX, AI 데이터센터 운영 '실행축' 부상…GPU를 수익으로 바꾼다 [경제일보] SK그룹의 15GW 인공지능(AI) 데이터센터 전략에서 SK텔레콤이 전체 사업을 총괄한다면 SK AX는 인프라를 실제 기업 서비스와 수익으로 연결하는 핵심 계열사로 주목받고 있다. 데이터센터 운영 자동화와 GPU 자원 관리, 산업별 AI 적용 역량을 갖춘 그룹 내 실행 조직으로 평가받기 때문이다. SK그룹이 데이터센터 구축부터 운영까지 내부 역량을 연결하는 풀스택 전략을 추진할 경우 SK텔레콤이 전력과 부지, 고객 확보를 맡고 SK AX는 GPU와 서버, 네트워크, 전력·냉각 설비를 효율적으로 운영해 기업용 AI 서비스로 연결하는 역할을 담당할 것으로 전망된다. ◆ GPU를 '보유 자산'에서 '수익 자산'으로 SK AX의 경쟁력은 운영 소프트웨어에 있다. AI 데이터센터에서는 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 여러 고객과 AI 모델에 효율적으로 배분해 가동률을 높이는 것이 수익성을 좌우한다. GPU 활용도가 낮아지면 막대한 장비 투자와 전력 비용을 회수하기 어렵다. SK AX는 AIOps 플랫폼을 통해 시스템 이상 징후를 실시간 분석하고 장애를 자동 복구하는 운영 체계를 구축하고 있다. Model Manager는 AI 모델의 배포와 성능을 통합 관리하고 GPUaaS는 작업 우선순위에 따라 GPU를 효율적으로 배분한다. 서버와 네트워크는 물론 전력·냉각 데이터를 함께 분석해 장애 대응을 사후 복구에서 예측·예방 중심으로 전환하는 것이 핵심이다. 이 같은 운영 기술은 SK텔레콤이 추진하는 GPUaaS와 AI 클라우드 사업의 경쟁력과도 직결된다. 고객을 확보하더라도 자원 배분과 장애 대응이 뒷받침되지 않으면 안정적인 서비스 품질과 수익성을 확보하기 어렵기 때문이다. SK AX의 또 다른 강점은 제조·금융·공공 분야에서 축적한 산업 AX 경험이다. AI 데이터센터가 연산 자원을 제공한다면 SK AX는 고객의 데이터를 정비하고 AI 모델을 업무 시스템에 적용해 운영과 보안까지 지원하는 역할을 맡는다. 제조업의 예지보전과 품질관리, 공급망 최적화 등을 AI 서비스로 연결하며 그룹 데이터센터의 안정적인 기업 수요를 만들어낼 수 있다는 평가다. CEO 직속 최고AI책임자(CAIO) 조직을 신설한 것도 AI 운영 플랫폼과 산업별 서비스를 핵심 사업으로 육성하겠다는 전략의 연장선이다. 향후 관건은 울산을 비롯한 그룹 AI 데이터센터에서 이 같은 운영 기술을 얼마나 빠르게 검증하느냐다. GPU 활용률과 운영 자동화, 전력 효율 개선 성과를 입증하면 그룹 내부를 넘어 외부 데이터센터와 기업 고객으로 사업을 확대할 가능성도 커진다. SK텔레콤이 AI 데이터센터의 규모와 고객을 책임진다면 SK AX는 그 안의 연산 자원을 효율적으로 운영해 산업 현장으로 연결하는 실행축이 될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 설비 확충에서 운영 효율과 서비스 경쟁으로 옮겨갈수록 SK AX의 역할도 더욱 커질 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-14 10:36:29
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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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유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.2026-07-08 14:38:52
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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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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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![[경제일보] AI 데이터센터 핵심 공급처 삼성전자…세계 증시 중심에 서다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623074552838997.png)
AI 데이터센터 핵심 공급처 '삼성전자'…세계 증시 중심에 서다 [경제일보] 삼성전자가 다시 세계 증시의 중심에 섰다. 올해 6월 글로벌 시가총액 순위에서 삼성전자는 10위권에 이름을 올렸다. 22일 업계에 따르면, 글로벌 시가총액 집계 사이트 컴퍼니즈마켓캡 기준 삼성전자의 시가총액은 1조5500억 달러 수준으로 집계됐다. 이는 테슬라(1조4900억 달러), 메타 플랫폼즈(1조4400억 달러) 등 글로벌 기업들의 수치를 앞선 결과다. 순위는 주가와 환율, 집계 기준에 따라 달라질 수 있지만, 세계 자본시장이 삼성전자를 다시 가격에 반영하기 시작했다는 점은 분명하다. 이번 상승은 단순한 주가 이벤트를 넘어 삼성전자가 AI 인프라를 떠받치는 핵심 기업으로 재평가받고 있다는 신호에 가깝다. AI 데이터센터가 바꾼 메모리 '몸값' 삼성전자의 재평가는 메모리 반도체의 귀환에서 출발한다. AI는 연산의 산업이지만, 동시에 데이터를 빠르게 저장하고 옮기는 산업이다. 거대언어모델(LLM)과 생성형AI 서비스가 커질수록 필요한 것은 GPU만이 아니다. 고대역폭메모리, 고용량 DRAM, 서버용 SSD가 함께 움직여야 AI 데이터센터가 돌아간다. 한동안 경기민감 산업으로만 여겨졌던 메모리 반도체가 AI 시대의 전략 자산으로 다시 떠오른 이유다. 이와 같은 변화는 삼성전자에 유리하게 작용했다. 삼성전자는 세계 메모리 반도체 시장에서 오랜 기간 최상위권을 지켜온 기업이다. 불황기에는 메모리 의존도가 약점처럼 보였지만, AI 투자 사이클이 시작되자 같은 구조가 강점이 됐다. 수요의 중심도 PC와 스마트폰에서 AI 서버와 데이터센터로 이동하고 있다. 그 결과 메모리 가격과 전략적 중요성이 동시에 올라갔다. 삼성전자의 기업가치 상승은 이러한 산업 지형의 변화가 반영된 결과다. 실적도 이를 뒷받침한다. 삼성전자에 따르면, 올해 1분기 연결 기준 매출 133조9000억원, 영업이익 57조2000억원을 기록했고, 반도체를 담당하는 DS부문은 매출 81조7000억원, 영업이익 53조7000억원을 올렸다. AI 수요가 단순한 기대가 아니라 실제 매출과 이익으로 이어지고 있다는 의미다. HBM4와 파운드리, '반격'의 조건 HBM 시장에서 SK하이닉스가 엔비디아 공급망에서 강한 존재감을 보이는 동안 삼성전자의 HBM 경쟁력은 한동안 도마 위에 올랐던 것이 사실이다. 하지만 삼성전자는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징을 함께 보유한 보기 드문 종합 반도체 기업이고, 차세대 제품에서 고객 인증과 양산 안정성을 증명할 경우 판을 다시 흔들 수 있는 체급을 갖고 있다. 삼성전자는 지난 2월 HBM4 양산 출하를 발표하며 반격의 출발선을 다시 그었다. HBM4를 통해 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망했고, HBM4 생산 능력을 선제적으로 확대하고 있다고 밝혔다. 이어 5월에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하했다. 삼성전자의 HBM4E가 이전 HBM4 제품보다 속도 성능이 20% 이상 높은 것으로 알려졌다. 파운드리도 재평가의 축이다. 지난 11일 로이터 보도에 따르면, 구글은 차세대 AI 프로세서 ‘아이스피시’의 일부를 삼성전자에 맡기는 방안을 논의 중인 것으로 전해진다. TSMC가 핵심 연산부를 맡고, 삼성전자는 2나노 공정을 활용해 메모리 연결 부품을 생산하는 방안이 거론되고 있다. 아직 논의 단계이고 양산 시점도 2028년 이후로 거론되는 만큼 단정하기 이르지만, 구글과 같은 빅테크 기업의 AI칩 공급망 다변화 흐름 자체는 삼성전자에 기회로 작용할 수 있다. 업계 관계자는 "AI 반도체는 단일 칩의 경쟁이 아니라 고성능 연산칩, HBM, 첨단 패키징, 전력 효율, 데이터센터 공급망이 함께 움직이는 싸움"며 "삼성전자는 메모리를 만들고, 파운드리를 제공하며, 스마트폰과 가전을 통해 소비자 접점까지 갖고 있다"고 했다. 이어 "과거에는 사업 포트폴리오가 넓다는 점이 투자자에게 복잡한 구조로 보이기도 했지만, AI 인프라 경쟁이 본격화되면서 그 넓이가 다시 장점으로 읽히고 있다"고 덧붙였다. '종합 반도체 기업' 재평가 모바일과 가전도 삼성전자의 긍정적 재평가를 뒷받침한다. 갤럭시 스마트폰과 TV, 생활가전은 삼성전자가 소비자와 직접 만나는 거대한 접점이다. AI가 데이터센터 안에만 머무르지 않고 휴대폰, 집, 자동차, 사무공간으로 확산될수록 이 접점의 가치는 커진다. 삼성전자는 AI 반도체를 공급하는 기업이면서 동시에 AI가 작동하는 기기를 판매하는 기업이다. 데이터센터용 메모리와 파운드리, 온디바이스 AI, 스마트홈, 모바일 생태계를 한데 묶을 수 있는 기업이라는 점에서 시장의 시선이 달라지고 있다. 삼성전자의 글로벌 시총 10위권 진입은 한국 산업에도 상징성이 크다. 세계 최상위 기업가치 순위는 엔비디아, 알파벳, 애플, 마이크로소프트, 아마존 같은 미국 빅테크가 장악해왔다. 이러한 무대에 한국 제조기업이 다시 이름을 올렸다는 것은 AI 시대에도 물리적 제조역량이 여전히 중요하다는 의미다. 증권업계 관계자는 "주가와 환율, 우선주 포함 여부, 집계기관 기준에 따라 시총 순위는 달라질 수 있다"며 "HBM 고객 인증, 파운드리 대형 고객 확보, 메모리 가격 상승 지속성, 글로벌 공급망 리스크도 남아 있다"고 했다. 다만 그는 "중요한 것은 시장의 시선이 바뀌었다는 점"이라며 "삼성전자는 더 이상 ‘메모리 사이클에 흔들리는 제조기업’으로만 인식되지 않고, AI 데이터센터의 핵심 공급자, 차세대 HBM의 도전자, 첨단 파운드리의 대안, 소비자 AI 생태계의 주요 플레이어로 다시 평가받고 있다"고 덧붙였다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-23 08:50:15
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![[경제일보] SK하닉 선두 굳히기·삼성 반격·마이크론 추격… HBM 왕좌의 게임](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/16/20260616102446385025.png)
SK하닉 선두 굳히기·삼성 반격·마이크론 추격… HBM '왕좌의 게임' [경제일보] AI 반도체 전쟁의 최전선이 고대역폭메모리, HBM으로 옮겨붙고 있다. GPU가 AI 서버의 엔진이라면 HBM은 그 엔진에 데이터를 밀어 넣는 연료관이다. 생성형 AI와 대형언어모델이 커질수록 더 많은 데이터를 더 짧은 시간에 처리해야 하고, 이 병목을 풀어주는 부품이 HBM이다. 15일 업계에 따르면, 시장 주도권을 쥔 곳은 SK하이닉스다. 이를 추격하는 삼성전자는 차세대 HBM4E를 앞세워 반격에 나섰고, 미국 마이크론은 HBM4 양산과 전력효율을 무기로 파고들고 있다. 이들 기업의 싸움은 단순한 메모리 가격 경쟁이 아니다. 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등 글로벌 AI 고객의 차세대 서버 로드맵에 누가 더 깊이 들어가느냐의 승부다. ‘선점 효과’ 선두 굳히기 나선 나선 SK하이닉스 현재 구도에서 가장 앞선 곳은 SK하이닉스다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 AI 데이터센터용 차세대 메모리 개발을 위한 다년 기술 파트너십을 맺었다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 SK하이닉스를 핵심 메모리 파트너로 언급하며 향후 AI 수요 대응에서 협력의 중요성을 강조했다. SK하이닉스의 강점은 선점 효과다. HBM3E 시장에서 확보한 고객 신뢰가 HBM4와 그 이후 세대로 이어질 가능성이 크다. AI 반도체 고객은 단순히 제품 사양만 보고 공급사를 바꾸기 어렵다. HBM은 GPU와 패키징, 열관리, 전력효율, 양산 수율이 맞물려야 하는 부품이다. 일단 고객사 플랫폼에 들어가면 다음 세대 제품 개발도 함께 진행되는 경우가 많다. 반도체 업계 관계자는 “HBM은 이제 범용 D램처럼 재고를 쌓아놓고 파는 제품이 아니라 고객사의 AI 가속기 설계 단계부터 함께 들어가는 부품”이라며 “선두 업체가 차세대 로드맵까지 고객과 맞춰가면 후발 업체가 단기간에 따라붙기 쉽지 않다”고 했다. 다만 부담도 있다. 선두라는 말은 곧 공급 책임이 크다는 뜻이다. AI 수요는 빠르게 늘고 있고, HBM은 일반 D램보다 생산 공정과 패키징 난도가 높다. 생산능력 확대에는 막대한 설비투자와 시간이 필요하다. 특정 대형 고객 의존도가 높아지는 것도 변수다. 엔비디아 생태계의 핵심 파트너라는 점은 강점이지만, 동시에 엔비디아 로드맵 변화에 실적과 투자계획이 흔들릴 수 있다는 의미이기도 하다. 삼성전자, HBM4E로 반격…고객사 인증·양산 수율 등 과제 삼성전자는 HBM4E 12단 샘플을 주요 글로벌 고객사에 출하했다. 해당 제품은 최대 16Gbps 속도, 스택당 최대 3.6TB/s 대역폭, 48GB 용량을 구현했다. 삼성은 HBM4 양산 경험과 1c D램 공정, 4나노 파운드리 로직 베이스 다이를 앞세워 HBM4E 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 삼성의 강점은 종합 반도체 역량이다. SK하이닉스와 마이크론이 메모리 중심 기업이라면, 삼성은 D램과 낸드뿐 아니라 파운드리, 첨단 패키징, 시스템반도체 역량을 함께 갖고 있다. HBM 경쟁이 메모리 칩을 쌓는 기술에 그치지 않고 로직 다이, 패키징, 고객 맞춤형 설계까지 확장될수록 삼성의 종합 역량은 무기가 될 수 있다. 하지만 삼성의 과제도 분명하다. HBM 시장에서 주도권을 되찾으려면 제품 발표보다 고객사 인증과 양산 수율이 먼저다. AI 반도체 고객은 성능 수치만큼이나 납기, 수율, 장기 공급 안정성을 본다. 삼성의 HBM4E가 기술적으로 앞선 제품이라는 평가를 받더라도 실제 대형 고객의 플랫폼에 얼마나 빠르게 들어가느냐가 승부처다. 증권업계 관계자는 “삼성전자는 HBM에서 늦었다는 평가를 받아왔지만, D램과 파운드리, 패키징을 모두 가진 회사라는 점에서 반격 카드가 없는 것은 아니다”라며 “다만 시장이 확인하고 싶은 것은 발표가 아니라 고객사 인증과 실제 공급 물량”이라고 했다. 미국 공급망 앞세운 마이크론…대형 고객 다변화·장기 물량 확보 등 관건 미국 마이크론은 HBM4 36GB 12단 제품을 올해 1분기부터 양산 출하하고 있다. 해당 제품은 엔비디아 베라 루빈 플랫폼을 겨냥한 제품으로, 2.8TB/s를 넘는 대역폭과 HBM3E 대비 20% 이상 개선된 전력효율을 제공한다. HBM4 48GB 16단 샘플도 고객사에 출하했다. 마이크론의 강점은 미국 기업이라는 지정학적 위치와 전력효율 마케팅이다. 미국 정부가 첨단 반도체 공급망을 자국 중심으로 재편하는 상황에서 마이크론은 미국 빅테크와 정부 조달, 데이터센터 고객에게 정치적 안정성을 내세울 수 있다. AI 데이터센터 운영 비용에서 전력비와 냉각비가 커지는 만큼 전력효율도 중요한 경쟁 요소다. 하지만 마이크론 역시 넘어야 할 벽이 높다. HBM 시장은 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 세 기업만이 사실상 공급할 수 있는 과점 시장이지만, 생산 규모와 고객 기반에서는 한국 기업의 존재감이 여전히 크다. 기술적으로 빠르게 치고 올라오더라도 대형 고객 다변화와 장기 물량 확보에서 어느 정도 성과를 내느냐가 관건이다. 미국 반도체 업계 관계자는 “마이크론은 HBM4에서 기술 완성도와 미국 공급망이라는 두 가지 메시지를 동시에 내고 있다”며 “다만 HBM은 고객 인증과 양산능력이 함께 검증돼야 하는 시장이어서 실제 점유율 확대는 시간이 걸릴 수 있다”고 했다. HBM 3파전은 한국 반도체 산업의 기회이자 시험대다. SK하이닉스가 선두를 지키면 한국은 AI 메모리 시장의 핵심 공급망 지위를 공고히 할 수 있다. 삼성전자가 반격에 성공하면 메모리와 파운드리를 묶은 종합 AI 반도체 전략에 힘이 실린다. 반대로 마이크론이 빠르게 치고 올라오면 한국 기업의 HBM 프리미엄은 압박을 받을 수 있다. [아주경제 2026년 06월 16일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-16 10:25:52
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구글 TPU 일부 삼성 품으로…AI칩 공급망 다변화에 2나노 시험대 [경제일보] 구글이 차세대 인공지능(AI) 반도체 일부 생산을 삼성전자에 맡기는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC의 첨단 공정 생산능력이 AI 수요로 빠듯해지면서 빅테크가 공급망 다변화에 나선 흐름으로 풀이된다. 11일(현지시간) 로이터와 미 IT 전문매체 디인포메이션 등에 따르면 구글은 코드명 ‘아이스피시(Icefish)’로 불리는 10세대 텐서처리장치(TPU) 개발을 추진하고 있다. 이 칩은 미디어텍과 협력해 설계 중이며 이르면 2028년 양산에 들어갈 수 있는 것으로 전해졌다. TPU는 구글이 자체 개발한 AI 가속기다. 구글 검색, 유튜브, 클라우드, 제미나이 등 대규모 AI 서비스 운영에 쓰이는 핵심 인프라다. 구글은 그동안 TPU 생산을 주로 TSMC에 맡겨왔지만 AI 모델 학습과 추론 수요가 급증하면서 자체 칩 물량 확대와 생산 파트너 다변화 필요성이 커졌다. 이번 논의의 핵심은 삼성전자가 전체 칩이 아니라 메모리 입출력 다이(I/O Die)를 맡을 가능성이다. 보도에 따르면 TPU의 핵심 연산 다이는 TSMC가 1.4나노 공정에서 생산하고 삼성전자는 연산 다이와 고대역폭메모리(HBM)를 연결하는 메모리 인터페이스 부품을 2나노 공정으로 생산하는 방안이 거론된다. AI 반도체에서 메모리 I/O 다이는 갈수록 중요해지고 있다. 대형 AI 모델은 막대한 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 능력이 성능을 좌우한다. 연산 칩이 아무리 빨라도 HBM과의 데이터 이동이 막히면 전체 효율이 떨어진다. 삼성전자가 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 함께 보유하고 있다는 점이 구글의 검토 배경으로 작용한 것으로 보인다. 삼성전자에는 중요한 기회다. 삼성 파운드리는 첨단 공정에서 TSMC를 추격해왔지만 수율과 대형 고객 확보에서 줄곧 시험대에 서 있었다. 구글 TPU 프로젝트에 참여할 경우 2나노 공정의 제조 역량과 AI 칩 패키징 경쟁력을 동시에 입증할 수 있다. 특히 HBM과 로직 반도체를 함께 다루는 구조는 삼성의 종합 반도체 역량을 보여줄 수 있는 영역이다. 최근 삼성 파운드리는 대형 고객 확보에 다시 속도를 내고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 차세대 AI6 칩 생산 계약을 체결했다. 계약 규모는 22조8000억원대로, 삼성 파운드리 역사상 의미 있는 대형 수주로 평가됐다. 여기에 구글 TPU 일부 생산 논의까지 이어질 경우 삼성의 첨단 파운드리 신뢰도 회복에 힘이 실릴 수 있다. 구글 입장에서도 전략적 의미가 있다. AI 인프라 경쟁이 엔비디아 GPU 중심에서 빅테크 자체 칩 경쟁으로 넓어지면서 안정적인 생산능력 확보가 핵심 과제가 됐다. TSMC 의존도를 낮추고 삼성, 인텔 등 대체 파트너를 검토하는 것은 비용과 공급 리스크를 동시에 줄이려는 움직임이다. 다만 현재 단계에서 과도한 해석은 경계해야 한다. 보도 내용은 계약 확정이 아니라 논의와 검토 단계다. 실제 양산까지는 설계 변경, 공정 검증, 수율 확보, 패키징 테스트, 고객 승인 등 여러 관문이 남아 있다. 2028년 양산 목표 역시 개발 일정에 따라 바뀔 수 있다. 이제 시장 시선은 삼성의 2나노 수율과 고객 대응력에 쏠린다. AI 반도체 고객은 성능뿐 아니라 안정적 공급, 전력 효율, 패키징 완성도, 장기 생산능력을 함께 본다. 구글이 삼성에 일부 역할을 맡긴다면 그것은 단순한 보조 생산이 아니라 TSMC 일극 체제에 균열을 낼 수 있는 신호가 될 수 있다.2026-06-12 09:32:27
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현대차·기아, 차량 실내 살균 신기술 공개…PBV 적용 확대 [경제일보] 현대자동차·기아가 차량 탑승 중에도 실내 공간을 살균할 수 있는 신기술을 공개했다. 기존 자외선 살균 기술의 한계를 넘어 사람과 같은 공간에서 사용할 수 있는 원자외선(Far-UVC)을 차량 환경에 적용한 것이 특징이다. 11일 업계에 따르면 현대차·기아는 차량 실내 개방 공간에서 사용할 수 있는 신개념 살균 시스템 ‘플라즈마 케어 UVC’를 세계 최초로 개발했다. 이번 기술은 세균과 바이러스 제거에 효과적인 원자외선(Far-UVC)을 자동차 환경에 적용한 것이 핵심이다. 기존 UVC 살균 기술은 강한 살균력을 갖췄지만 인체 노출 시 피부와 눈에 영향을 줄 수 있어 밀폐된 공간에서만 제한적으로 사용됐다. 반면 플라즈마 케어 UVC는 200~230나노미터(nm) 대역의 Far-UVC를 플라즈마 램프 방식으로 구현해 탑승자가 있는 차량 실내에서도 사용할 수 있도록 설계됐다. Far-UVC는 높은 에너지로 세균과 바이러스의 DNA를 파괴하는 동시에 인체 피부 표면의 각질층 이상으로 침투하지 않아 상대적으로 안전성이 높은 것으로 평가받는다. 현재 병원과 학교, 공공시설 등에서도 활용이 확대되고 있다. 현대차·기아는 해당 기술을 차량용으로 구현하기 위해 소형화와 전력 효율, 내구성 확보에 집중했다. 차량 내 전장부품과의 전자파 간섭을 최소화하고 진동과 온도 변화 등 자동차 특유의 환경을 견딜 수 있도록 설계를 최적화했다. 안전성 강화에도 공을 들였다. Far-UVC 파장만 통과시키고 다른 파장은 차단하는 특수 광학 필터를 적용해 혹시 모를 유해 파장 노출 가능성을 줄였다. 한국산업기술시험원(KTL)과 진행한 평가에서는 차량 실내를 가정한 8㎥ 규모 공간에서 30분 가동 시 공기 중 부유 바이러스가 96.8% 감소한 것으로 나타났다. 서울대학교 농생명과학창업지원센터와 수행한 연구에서는 폐렴균을 대상으로 한 시험에서 30초 조사만으로 99.9% 사멸 효과를 확인했다. 60초 이상 조사 시에는 균이 완전히 제거되는 결과가 나왔다고 회사 측은 설명했다. 실차 검증도 이뤄졌다. 현대차·기아는 한국자동차연구원(KATECH)과 함께 기아 PV5에 플라즈마 케어 UVC를 적용해 평가를 진행했다. 그 결과 조사 거리 700㎜ 환경에서 40분 만에 대장균 99.9% 감소 효과를 확인했다. 현대차·기아는 향후 추가 검증을 통해 살균 성능과 안전성을 지속적으로 확인하고 국제 기준 변화에 맞춘 기술 고도화와 양산 적용 가능성을 검토할 방침이다. 장한주 현대차·기아 MSV내장설계2팀 책임연구원은 “플라즈마 케어 UVC는 사람이 있는 공간에서도 사용할 수 있도록 개발된 차량용 위생 관리 기술”이라며 “자율주행차와 PBV 등 미래 모빌리티 환경에서 보다 쾌적한 이동 경험을 제공하는 솔루션으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 말했다.2026-06-11 09:43:02
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SKT, 日 NTT와 7600억 AI펀드…한일 AI동맹 판 키운다 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 일본 NTT, 대만 중화텔레콤과 손잡고 차세대 인공지능(AI) 생태계 확장에 나선다. AI 데이터센터, 반도체, 광통신, 산업용 AI 서비스 등 핵심 기술 기업에 공동 투자하는 5억 달러 규모 펀드를 조성해 국경을 넘는 기술 연대를 본격화한다는 구상이다. SK텔레콤은 10일 일본 도쿄 오테마치 NTT 본사에서 NTT, 중화텔레콤과 기자간담회를 열고 차세대 AI 기술에 투자하는 ‘아이온 AI 펀드(IOWN AI Fund)’를 공동 조성한다고 밝혔다. 펀드 규모는 5억 달러, 한화로 약 7600억원에 이를 전망이다. 3사는 실리콘밸리와 동아시아를 거점으로 하는 펀드 운영회사 카탈라이트 캐피털(Catalight Capital)을 설립해 글로벌 투자 체계를 구축하기로 했다. 조만간 1차 투자사 모집을 마감하고 펀드를 공식 출범할 계획이다. 이번 펀드는 AI 인프라 경쟁이 개별 기업의 기술 개발을 넘어 국가·지역 단위의 산업 연합으로 확산되는 흐름 속에서 추진됐다. 생성형 AI 확산 이후 데이터센터 전력 효율, 반도체 공급망, 초고속 네트워크, 추론 비용 절감 등이 핵심 경쟁력으로 떠오르면서 글로벌 ICT 기업 간 합종연횡도 빨라지고 있다. 투자 대상은 AI 전 영역에 걸쳐 있다. 구체적으로 전력 효율 최적화와 액체 냉각 등 AI 데이터센터 인프라, AI 가속기·GPU·NPU 등 AI 반도체, 의료·제조·금융 분야 AI 서비스 애플리케이션, 클라우드 분산 시스템, 추론 최적화 소프트웨어, 데이터 전송 성능과 전력 효율을 높이는 광통신 기술 기업 등이 포함된다. 투자 지역도 북미에만 머물지 않는다. 3사는 북미를 비롯해 아시아와 유럽의 혁신 스타트업을 발굴해 투자한다는 방침이다. 단순 재무적 투자에 그치지 않고 기술 검증, 서비스 고도화, 고객 발굴까지 지원해 실제 사업화로 이어지는 생태계를 만들겠다는 전략이다. NTT 측은 소니, 도시바 등 글로벌 기업 약 20개사가 펀드 출자 참여에 관심을 보였다고 설명했다. SK하이닉스도 펀드 참여를 준비 중이다. SK그룹 차원에서는 SK텔레콤의 AI 서비스·네트워크 역량과 SK하이닉스의 AI 반도체 공급망 경쟁력이 맞물릴 경우 펀드의 전략적 활용 폭이 커질 수 있다. SK텔레콤 입장에서는 이번 펀드가 단순한 해외 투자 확대를 넘어 AI 사업 전환의 외연을 넓히는 장치가 될 수 있다. 회사는 AI 데이터센터, B2B·B2C AI 서비스, 글로벌 AI 스타트업 투자 등을 통해 통신사에서 AI 인프라 기업으로 체질 전환을 추진해 왔다. NTT와 중화텔레콤의 참여는 이 같은 전략을 동아시아 단위 협력 모델로 확장하는 의미가 있다. 한일 기업 협력이라는 점도 주목된다. 한국은 메모리 반도체와 통신 인프라, 일본은 광통신·소재·장비·대형 ICT 서비스, 대만은 반도체 공급망과 통신 인프라에서 각각 강점을 갖고 있다. 이번 펀드가 실제 투자와 사업 협력으로 이어질 경우 동아시아 AI 생태계의 기술 분업과 공동 사업 모델이 구체화될 수 있다. 이날 간담회에는 정재헌 SK텔레콤 CEO, 시마다 아키라 NTT CEO, 린롱츠 중화텔레콤 사장 등 3사 주요 경영진이 참석했다. 시마다 아키라 NTT CEO는 “AI 네이티브 인프라 실현을 위해서는 전 세계 첨단 기술과 파트너의 힘을 결합하는 것이 필수적”이라며 “유망 스타트업과의 사업 제휴를 추진하고 새로운 산업 기반을 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다. 린롱츠 중화텔레콤 사장은 “통신 전문성을 기반으로 국경을 넘는 사업 개발을 통해 글로벌 스타트업을 지원하겠다”며 “최고의 파트너들과 함께 첨단 기술 상용화를 가속화하고 차세대 AI 생태계를 구축할 것”이라고 말했다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 “SK텔레콤은 다수의 글로벌 AI 기업에 초기 투자했을 뿐만 아니라 국내외 유망 스타트업을 발굴·육성하며 AI 생태계를 구축해 왔다”며 “이러한 성공 경험과 SK그룹의 경쟁력을 바탕으로 AI 혁신 기업들과 협력 기회를 확대해 나갈 것”이라고 강조했다.2026-06-10 11:20:46
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SKT·엔비디아, AI 팩토리 구축 맞손…아시아 AI 클라우드 허브 노린다 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 구축에 나선다. 단순 통신 사업자를 넘어 AI 전용 클라우드 사업자로 도약하기 위한 행보로, 향후 아시아 지역 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 전략으로 풀이된다. 8일 SK텔레콤은 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 엔비디아 DSX 플랫폼을 기반으로 반도체부터 데이터센터 운영까지 아우르는 '풀스택 AI 클라우드' 사업을 공동 추진한다. 이번 협력은 지난 1일 대만에서 열린 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 간 회동을 계기로 구체화된 것으로 알려졌다. 양사는 당시 AI 인프라 로드맵을 검토하고 그룹 차원의 협력을 확대하기로 합의했다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 AI 전용 데이터센터인 'AI 팩토리' 구축이다. AI 팩토리는 전력과 데이터를 기반으로 AI 서비스의 핵심 자원인 토큰을 생산하는 차세대 인프라 시설이다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 집중했다면 AI 팩토리는 대규모 AI 학습과 추론 작업에 최적화된 것이 특징이다. SK텔레콤은 오는 2027년 국내에서 첫 AI 팩토리를 가동할 계획이다. 이후 단계적으로 설비를 확장해 GW(기가와트)급 규모의 인프라를 구축하고 아시아 전역으로 사업을 확대한다는 구상이다. 이를 통해 글로벌 기업과 AI 서비스 기업을 대상으로 고성능 AI 클라우드 서비스를 제공하는 것이 목표다. 이번 협력은 SK텔레콤이 추진 중인 AI 데이터센터(AIDC) 사업의 확장판으로 분석된다. 생성형 AI 확산으로 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 수요가 급증하면서 AI 전용 클라우드 시장 역시 빠르게 성장하고 있기 때문이다. 특히 SK텔레콤은 이번 협력을 계기로 엔비디아의 '엔비디아 클라우드 파트너' 프로그램에도 합류한다. 해당 프로그램은 엔비디아 GPU와 소프트웨어를 기반으로 기업 고객에게 AI 인프라를 제공하는 글로벌 파트너 생태계다. 양사는 AI 클라우드 경쟁력의 핵심 지표인 토큰 생산 비용 절감과 전력 효율 개선에도 집중할 계획이다. AI 서비스 확산에 따라 데이터센터 전력 사용량이 급증하고 있는 만큼 GPU 성능뿐 아니라 에너지 효율 확보가 사업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망된다. 이를 위해 SK텔레콤은 엔비디아의 최신 GPU와 AI 플랫폼을 적극 활용할 예정이다. 엔비디아 블랙웰 GPU를 기반으로 AI 학습 및 추론 서비스를 제공하고, 올해 하반기 출시 예정인 베라 루빈 플랫폼도 순차적으로 도입할 계획이다. 양사의 이번 협력이 엔비디아와 SK그룹의 관계를 반도체 공급망을 넘어 AI 인프라 전반으로 확대하는 계기가 될 것으로 전망된다. 그동안 양사 협력은 SK하이닉스의 HBM(고대역폭 메모리) 공급에 집중됐지만 앞으로는 데이터센터 구축과 운영, AI 클라우드 서비스까지 협력 범위가 넓어질 것으로 분석된다. 실제로 양사는 차세대 AI 팩토리 아키텍처 공동 개발을 위한 연구에도 착수한다. GPU와 메모리 성능을 동시에 높일 수 있는 차세대 컴퓨팅 구조를 공동 연구하고 관련 협의체도 구성할 계획이다. AI 인프라를 넘어 피지컬 AI 분야 협력도 확대된다. 최근 엔비디아가 미래 성장 동력으로 육성하고 있는 피지컬 AI는 로봇과 자율주행 등 실제 물리 환경에서 작동하는 AI를 의미한다. SK텔레콤은 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스'를 활용해 대규모 가상 공장 환경을 구축하고 있으며 이를 SK하이닉스 반도체 제조 공정에 적용하고 있다. 또한 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼 '코스모스'와 휴머노이드 AI 모델 '아이작 그루트'를 기반으로 로봇 시뮬레이션과 학습 기술도 고도화하고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 "엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다"며 "단순 서비스 제공을 넘어 양사가 GPU·메모리·에너지 문제까지 공동 대응함으로써 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다"고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "사람, 기업, 디바이스를 연결하는 통신망이 이제 AI 클라우드의 근간이 되고 있다"며 "SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고, 한국과 세계를 이끄는 기업 및 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것"이라고 말했다.2026-06-08 08:15:50
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롯데이노베이트, 차세대 인랙 냉각 기술로 DBO 경쟁력 강화 [경제일보] 롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 시대 핵심 과제로 떠오른 냉각 기술 확보에 나선다. 데이터센터 에너지 효율을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있는 열관리 기술 개발에 참여하며 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 2일 롯데이노베이트는 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 국가연구개발 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단이 주관하는 컨소시엄에 참여한다고 밝혔다. 해당 사업은 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발' 과제의 일환이다. 최근 생성형 AI 확산으로 데이터센터 내 고성능 GPU 서버 도입이 급증하면서 전력 소비와 발열 문제가 업계 주요 과제로 부상하고 있다. 특히 엔비디아 등 최신 GPU가 탑재된 AI 서버는 기존 서버 대비 높은 전력 밀도를 요구해 냉각 효율이 데이터센터 운영 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 평가받는다. 이에 글로벌 데이터센터 업계는 액침냉각과 직접수랭(DLC), AI 기반 에너지 관리 시스템 등 차세대 냉각 기술 확보에 나서고 있다. 국내에서도 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 전력 효율을 나타내는 지표인 PUE(전력 효율 지수) 개선 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 연구개발 과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지 절감과 탄소중립 실현을 목표로 진행된다. 광센싱 기반 분산온도감지(DTS) 기술과 AI 열관리 시스템, 고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발, 실제 데이터센터 실증 등이 주요 연구 분야로 꼽힌다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱 기술과 AI를 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 개발해 기존 공랭식 냉각 방식의 한계를 극복한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트 등과 함께 향후 약 5년간 세부 연구를 공동 수행한다. 롯데이노베이트는 연구 과정에서 자사가 운영하는 데이터센터를 활용해 기술 실증과 검증을 담당할 예정이다. 롯데이노베이트는 서울과 용인 데이터센터 등에 기술을 적용해 PUE 1.2 이하 달성을 목표로 기술을 개발한다. 해당 수준의 효율은 연간 약 2만2000톤의 탄소 배출량 감축 효과가 있을 것으로 전망된다. 롯데이노베이트는 이번 연구개발을 통해 확보한 기술을 DBO 사업 모델에 접목할 계획이다. 데이터센터 설계와 구축, 운영 전 과정에 걸친 통합 역량에 차세대 열관리 기술을 더해 친환경 데이터센터 시장 공략을 강화한다는 구상이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 에너지 효율과 열관리 기술이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "이번 국가연구개발과제에서 확보할 기술을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-06-02 17:46:13
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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, 차세대 HBM4E 샘플 공급 개시…AI 반도체 '다음 승부처' 선점 [경제일보] 국내 대표 기업 삼성전자가 차세대 AI(인공지능) 메모리 시장 공략을 위해 HBM4E(고대역폭메모리) 샘플 공급에 나섰다. 세계 최초 HBM4 양산에 이어 차세대 제품까지 선제적으로 공급하며 AI 메모리 시장 주도권 확보에 속도를 내는 모습이다. 삼성전자는 글로벌 고객사에 'HBM4E 12단' 샘플 공급을 시작했다고 29일 밝혔다. HBM4E는 차세대 AI 가속기와 대규모 언어모델(LLM) 구동을 위한 고성능 메모리다. 삼성전자는 지난 2월 업계 최초로 HBM4 양산을 시작한 데 이어 이번 HBM4E 샘플 공급까지 진행하며 차세대 HBM 제품군 확대에 나섰다. 이번 제품은 설계와 공정 최적화를 통해 성능을 높인 것이 특징이다. 핀(Pin)당 동작 속도는 최대 16Gbps로 전작 HBM4 대비 20% 이상 향상됐다. 단일 스택 기준 초당 3.6TB(테라바이트) 수준의 데이터 처리 대역폭도 제공한다. 용량 역시 확대됐다. HBM4E 12단 제품은 48GB(기가바이트) 용량을 구현해 전작 대비 30% 이상 늘어난 수준이다. 삼성전자는 향후 고객 수요에 맞춰 32GB(8단)와 64GB(16단) 제품까지 라인업을 확대할 계획이다. 업계에서는 최근 생성형 AI 시장 확대와 AI 데이터센터 투자 증가로 고성능 HBM 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 HBM4와 HBM4E가 차세대 AI 반도체 시장 핵심 메모리로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 특히 AI 모델 규모가 커질수록 데이터 처리 속도와 용량 확보 중요성이 높아지면서 차세대 HBM 경쟁도 더욱 치열해지는 분위기다. 삼성전자는 이번 HBM4E에 10나노급 6세대(1c) D램과 자체 4나노 공정 기반 로직 다이를 적용했다. 이를 통해 성능뿐 아니라 수율과 양산성 확보에도 주력했다는 설명이다. 전력 효율과 발열 특성도 개선했다. 삼성전자는 저전력 설계와 패키징 구조 최적화를 통해 전작 대비 에너지 효율을 16%, 열 저항 특성을 14% 이상 향상시켰다고 밝혔다. AI 데이터센터 운영 과정에서 중요성이 커지고 있는 전력 효율과 발열 관리 경쟁력을 강화했다는 평가다. 업계에서는 삼성전자가 △메모리 △파운드리 △시스템LSI △첨단 패키징까지 아우르는 반도체 밸류체인을 기반으로 AI 메모리 시장 경쟁력을 높이고 있다는 분석도 나온다. 특히 HBM4와 HBM4E 모두 자체 4나노 베이스 다이와 최신 D램 공정을 적용하고 있어 향후 양산 전환에도 속도를 낼 수 있을 것으로 전망된다. 삼성전자는 이번 샘플 공급을 시작으로 고객사 일정에 맞춰 양산 공급을 진행할 예정이다. 삼성전자 관계자는 "이번 HBM4E 샘플 공급은 고객사 수요에 맞춰 진행된 것으로 실제 고객사 평가 절차를 위한 단계"라며 "HBM은 고객사 인증과 테스트 과정에 상당한 시간이 소요되는 만큼 현재는 샘플 공급 단계이며 구체적인 양산 공급 일정은 아직 확정되지 않았다"고 말했다. 이어 "차세대 HBM 시장에서는 용량과 속도, 전력 효율 모두 중요한 경쟁 요소"라며 "고객사마다 AI 시스템 구조와 활용 목적이 다른 만큼 특정 사양 하나보다 전체적인 성능 균형과 최적화 수준이 중요하게 평가되고 있다"고 덧붙였다. 황상준 삼성전자 메모리사업부 개발담당 부사장은 "HBM4 양산에 이어 HBM4E 샘플 공급까지 성공적으로 진행하며 차세대 AI 메모리 시장 경쟁력을 강화하고 있다"며 "앞으로도 선제적인 기술 개발과 생산 인프라 투자를 통해 글로벌 AI 메모리 시장 성장을 주도해 나갈 것"이라고 말했다.2026-05-29 13:15:14
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