2026.04.13 월요일
검색
'칩' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
![[정보운의 강철부대] 데이터는 원유다…AI 산업, 무상 원료 끝나면 밸류체인 뒤집힌다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/10/20260410144457700686.jpg)
데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-12 08:00:00
-
SKT, Arm·리벨리온과 손잡고 AI 추론 인프라 구축 [경제일보] 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 비용 경쟁력 확보가 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이에 SK텔레콤은 Arm과 리벨리온의 협업을 통해 10일 SK텔레콤은 Arm, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. AI 산업 초기에는 대규모 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU 확보가 가장 중요한 과제로 꼽혔다. 다만 최근에는 실제 서비스 운영 단계에서 지속적으로 AI를 실행해야 하는 추론 작업이 늘어나면서 효율성 문제가 부각되고 있다. 추론은 24시간 반복적으로 실행되는 특성상 전력 소비가 높을수록 운영 비용이 급증하는 구조다. 이에 따라 GPU 중심 인프라에서 벗어나 추론에 특화된 AI 반도체 도입 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm, 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 AI 데이터센터 사업 협력에 나섰다. 세 회사는 Arm의 데이터센터용 CPU와 리벨리온의 AI 추론용 NPU를 결합한 서버 설루션을 공동 개발하고 SK텔레콤 AI 데이터센터에 적용하는 방안을 추진한다. 이를 통해 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 개선하는 인프라 구축에 나선다는 계획이다. 이번 협력은 CPU와 NPU를 결합한 이종 컴퓨팅 구조 구축을 목표로 진행된다. AI 서비스 운영 과정에서는 AI 연산뿐 아니라 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리 등 다양한 작업이 동시에 가능하다. CPU는 이 같은 범용 연산과 시스템 운영을 담당하고 NPU는 AI 추론 연산을 전담해 GPU 단일 구조 대비 전력 효율을 높이고 비용을 절감할 전망이다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 데이터센터용 AI 칩 개발을 진행하고 있는 기업으로 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 저전력·고효율 설계를 앞세워 데이터센터 시장 진입을 추진하고 있다. 이번 협력을 통해 통신사 AI 데이터센터에 직접 적용될 경우 국산 AI 반도체 생태계 확대에도 영향을 미칠 전망이다. Arm 역시 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기존 모바일 중심 설계에서 벗어나 데이터센터용 CPU 시장 확대를 추진하며 AI 인프라 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 전력 효율성이 중요한 AI 데이터센터 환경에서는 Arm 기반 CPU 도입이 늘어나는 추세로 이번 협력은 Arm의 데이터센터 전략 확대 움직임과도 맞물려 있는 것으로 분석된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 사업을 미래 핵심 성장동력으로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 파운데이션 모델 개발과 함께 인프라 경쟁력 확보를 동시에 추진하며 AI 사업 구조를 강화하고 있다. 이번 협력을 통해 저전력·고효율 추론 인프라를 확보하고 AI 데이터센터 운영 효율성을 높인다는 계획이다. 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 요소로 떠오르면서 통신사와 반도체 기업 간 협력도 확대되고 있다. AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들 전망이다. 이재신 SKT AI 사업개발 담당은 "추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 13:50:06
-
AI 반도체 슈퍼사이클 본격화…삼성전자, 분기 영업익 57조 돌파 [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 수요 급증을 발판으로 분기 기준 역대 최대 실적을 기록했다. 메모리 초호황이 본격화되면서 반도체 사업이 실적을 견인하는 구조가 뚜렷해지고 있다. 삼성전자는 올해 1분기 연결 기준 매출 133조원, 영업이익 57조2천억원을 기록하며 사상 최대 실적을 달성했다. 분기 매출과 영업이익이 각각 100조원, 50조원을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 이번 실적은 단순한 호실적을 넘어 반도체 산업 구조 변화가 본격화됐음을 보여주는 신호로 해석된다. AI 확산으로 데이터센터 투자가 급증하면서 메모리 수요가 폭발적으로 증가하고 있기 때문이다. 특히 고대역폭 메모리(HBM)를 중심으로 한 AI용 메모리 수요가 급증하면서 가격 상승이 실적 개선으로 직결되는 구조가 형성됐다. 업계에서는 1분기 D램과 낸드 가격이 전 분기 대비 큰 폭으로 상승한 것으로 보고 있다. 과거 반도체 산업에서 경쟁의 중심이 파운드리나 로직 칩에 있었다면, 최근에는 메모리가 성능과 공급의 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. AI 연산 과정에서 데이터 처리와 이동이 중요해지면서 메모리 성능이 전체 시스템 효율을 좌우하고 있기 때문이다. 이 같은 흐름 속에서 삼성전자는 메모리, 파운드리, 패키징을 모두 보유한 ‘종합 반도체’ 구조를 바탕으로 수혜를 극대화하고 있다. 특히 차세대 HBM4 양산을 통해 기술 경쟁력 회복 신호를 보냈다는 점도 긍정적으로 평가된다. 다만 사업부별 온도차는 여전히 존재한다. 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 실적을 견인하는 반면, 스마트폰과 가전 등 완제품 사업은 원가 부담과 수요 둔화 영향으로 상대적으로 부진한 흐름을 보이고 있다. 이는 반도체 가격 상승이 완제품 사업에는 비용 부담으로 작용하는 구조적 특성에 따른 것이다. 같은 그룹 내에서도 사업 포트폴리오에 따라 실적 방향이 엇갈리는 모습이다. 업계에서는 이번 실적을 기점으로 AI 반도체 슈퍼사이클이 본격화됐다는 평가가 나온다. 메모리 가격 상승과 데이터센터 투자 확대가 맞물리며 실적 성장세가 이어질 가능성이 크다는 분석이다. 특히 AI 인프라 투자가 단기적인 수요 증가를 넘어 구조적 성장 흐름으로 자리 잡고 있다는 점에서 메모리 수요 역시 장기적으로 확대될 가능성이 크다. 글로벌 빅테크 기업들이 데이터센터 투자를 지속적으로 확대하고 있는 데다, 생성형 AI 서비스 확산으로 연산량과 데이터 처리 규모가 기하급수적으로 증가하고 있기 때문이다. 실제로 클라우드·AI 기업들은 GPU와 함께 HBM 등 고성능 메모리 확보를 핵심 투자 항목으로 설정하고 있으며, 데이터센터 신규 구축뿐 아니라 기존 인프라의 업그레이드 수요도 동시에 발생하고 있다. 이는 일회성 설비 투자가 아닌 지속적인 증설과 교체 수요로 이어지는 구조다. 여기에 AI 모델이 고도화될수록 더 많은 데이터를 빠르게 처리해야 하는 특성상 서버당 메모리 탑재량도 증가하고 있어, 단위 장비 기준 수요까지 확대되는 흐름이 나타나고 있다. 이처럼 인프라 확장과 장비 고도화가 동시에 진행되면서 메모리 수요는 경기 사이클과 무관하게 구조적으로 증가하는 양상을 보이고 있다는 분석이다. 다만 반도체 산업 특유의 변동성과 대규모 설비 투자 부담은 여전히 변수로 남아 있다. 수요 변화에 따라 가격 변동성이 확대될 가능성도 배제할 수 없다. 그럼에도 불구하고 AI 중심 산업 구조가 강화되면서 반도체 경쟁의 축은 성능을 넘어 ‘데이터 처리 능력’을 좌우하는 메모리 중심으로 재편되는 흐름이 뚜렷해지고 있다. 결국 이번 실적은 단순한 호황을 넘어 반도체 산업의 주도권이 다시 메모리로 이동하고 있음을 보여주는 신호로 평가된다.2026-04-07 09:02:49
-
![[정보운의 강철부대] HBM 전쟁, 기술만으론 부족하다…반도체 신뢰 경쟁 시작](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/03/20260403143102314374.jpg)
HBM 전쟁, 기술만으론 부족하다…반도체 '신뢰 경쟁' 시작 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 메모리 반도체 기업 SK하이닉스의 윤리경영 성과는 AI(인공지능) 반도체 경쟁의 기준이 기술을 넘어 '공급망 신뢰'로 확장되고 있음을 보여준다. 반도체 업계에 따르면 SK하이닉스는 글로벌 윤리경영 평가기관 에티스피어가 발표한 '2026년 세계에서 가장 윤리적인 기업(World’s Most Ethical Companies)'에 2년 연속 선정됐다. 국내 반도체 기업 중 유일한 사례다. 표면적으로는 ESG(환경·사회·지배구조) 성과지만 시장의 해석은 다르다. 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 급성장하는 AI 반도체 시장은 특정 고객사 의존도가 높고 공급 차질이 곧 서비스 중단으로 이어지는 구조다. 이 때문에 엔비디아와 AMD 등 주요 고객사는 성능과 가격을 넘어 공급망 전반의 리스크 관리 역량을 핵심 평가 기준으로 반영하고 있다. 특히 데이터센터용 AI 반도체는 한 번 공급이 끊길 경우 수조원 규모의 투자 지연으로 이어질 수 있다. 이에 따라 협력사의 노동·인권 문제나 환경 규제 위반 등 비재무적 리스크까지 사전에 차단하는 것이 필수 조건으로 떠올랐다. 윤리경영이 기업 평판을 넘어 계약 유지 여부를 좌우하는 기준으로 기능하는 이유다. 업계에서는 성능은 기본값이고 ESG는 납품 자격이라는 평가도 나온다. 글로벌 빅테크 기업들은 반도체 공급사를 선정할 때 성능과 수율을 기본 전제로 두되 ESG 기준 충족 여부를 거래 조건으로 반영하고 있다. 공급사 등록 단계에서 윤리·환경 정책과 내부 통제 체계를 점검하고 계약 이후에도 정기 평가와 개선 요구를 병행하는 구조다. 최근에는 관리 범위가 1차 협력사를 넘어 원재료·부품 단계까지 확대되는 흐름도 뚜렷하다. 협력사 행동강령 준수 여부, 실사 대응 체계, 데이터 공개 수준까지 요구하는 사례가 늘고 있다. 기술이 거래의 출발점이라면 윤리와 투명성은 계약을 유지하고 확장하는 조건으로 작용하는 구조다. 반도체 산업은 소재·부품·장비를 포함한 공급망이 길고 복잡하다. 단일 협력사의 문제라도 발생할 경우 생산 차질과 납품 지연으로 이어질 가능성이 크다. 이 때문에 글로벌 고객사들은 단순히 '좋은 제품'을 만드는 기업이 아니라 '문제 없이 끝까지 납품할 수 있는 기업'을 찾고 있다는 분석이 나온다. 이 같은 흐름 속에서 SK하이닉스의 협력사 관리 전략은 의미를 갖는다. 협력사 대상 익명 설문을 통해 현장의 리스크 요인을 직접 수집하고 이를 기반으로 맞춤형 컨설팅과 교육을 제공하는 방식이다. 단순한 기준 준수를 넘어 협력사의 대응 역량까지 끌어올리는 구조다. 특히 협력사의 윤리·환경 관리 수준을 정기적으로 점검하고 개선 과제를 도출하는 체계가 자리 잡으면서 공급망 관리 방식도 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 전환되는 모습이다. 이는 ESG 대응을 넘어 공급망 전체의 불확실성을 낮추기 위한 전략적 접근으로 해석된다. 윤리경영이 규제와 직결된다는 점도 기업들의 대응을 압박하고 있다. 유럽연합(EU)은 공급망 전반의 인권·환경 실사를 의무화하는 '기업 지속가능성 실사지침(CSDDD)' 도입을 추진 중이며 이를 위반할 경우 과징금과 민사 책임까지 부과될 수 있다. '기업 지속가능성 보고지침(CSRD)'과 탄소국경조정제도(CBAM) 등도 병행 강화되고 있다. 이에 따라 제조업 전반에서는 생산 과정뿐 아니라 원재료 조달과 협력사 운영까지 포함한 전 주기 관리가 요구되는 구조가 형성되고 있다. ESG는 더 이상 자율적 경영 영역이 아니라 규제 준수 비용으로 전환되는 흐름이다. 결국 반도체 경쟁의 축은 기술 우위 확보에서 '리스크 없는 공급망 구축'으로 이동하고 있다. 기술은 일정 수준까지 추격이 가능하지만 글로벌 고객사가 신뢰할 수 있는 공급망을 구축하는 데에는 더 긴 시간이 필요하기 때문이다. HBM 시장 경쟁이 심화될수록 이 같은 흐름은 더욱 뚜렷해질 전망이다. 성능을 넘어 안정적인 공급과 리스크 관리 역량을 동시에 갖춘 기업만이 장기 파트너로 선택받는 구조가 굳어지고 있다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, 반도체 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 성능과 미세공정 경쟁이 시장을 좌우하던 시대를 지나 글로벌 빅테크와의 협력 구조와 공급망 안정성을 함께 통제하는 '신뢰 경쟁'의 단계로 넘어가는 흐름이다. 칩 성능보다 중요한 것은 고객사와의 장기 파트너십 그리고 이를 끝까지 유지할 수 있는 공급망 통제력이다. 기술이 아니라 신뢰를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-05 08:00:00
-
MS, '오픈AI 의존' 벗고 자체 AI 모델 공개… '초지능' 향한 독자 노선 선언 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 ‘오픈AI 의존’이라는 오랜 꼬리표를 떼어내고 인공지능(AI) 기술의 완전 자립을 향한 첫걸음을 뗐다. 사티아 나델라 CEO는 2일(현지시간) 링크트인을 통해 음성 전사 모델 ‘MAI-트랜스크라이브-1’, 음성 생성 모델 ‘MAI-보이스-1’, 이미지 생성 모델 ‘MAI-이미지-2’ 등 3종을 전격 공개했다. 이번 발표는 단순한 신제품 출시를 넘어 MS가 독자적인 파운데이션 모델(기반 모델) 구축을 통해 범용 AI 시장의 ‘게임 체인저’가 되겠다는 강력한 의지를 표명한 것으로 풀이된다. MS가 그동안 범용 기반 모델 개발에 소극적이었던 이유는 오픈AI와의 밀착된 초기 계약 때문이었다. MS는 오픈AI에 천문학적인 자금을 투자하는 대신, 오픈AI의 모델을 자사 서비스에 우선 적용하는 ‘안전지대’를 확보했다. 그러나 지난해 오픈AI의 구조 개편과 계약 갱신 과정에서 이러한 제약이 사라지며 MS는 비로소 ‘자체 AI 모델’ 개발이라는 독자 노선을 걷게 됐다. 이번 MAI(Microsoft AI) 모델 제품군 출시는 MS가 이제 자체적인 기술 엔진을 확보했음을 의미한다. 딥마인드 공동창업자 출신인 무스타파 술레이만 MAI 부문 CEO가 진두지휘하는 조직은 이미 엔비디아의 차세대 칩과 막대한 컴퓨팅 자원을 투입해 인간을 뛰어넘는 ‘초지능(Superintelligence)’ 개발에 몰두하고 있다. 이는 MS가 더 이상 오픈AI의 챗GPT에만 목매지 않고 자체 생태계 안에서 모든 AI 기능을 완결하겠다는 전략적 변곡점을 의미한다. 새롭게 공개된 모델들의 면면을 보면 실용성과 경제성에 초점이 맞춰져 있다. ‘MAI-트랜스크라이브-1’은 영어와 한국어를 포함한 25개 언어를 지원하며, 업계 표준 벤치마크인 ‘플뢰르’에서 오류율을 최소화해 오픈AI와 구글의 모델을 제치는 성과를 보였다. 특히 소음이 많은 환경에서도 정교하게 음성을 인식한다는 점은 엔터프라이즈(기업용) 시장에서 강력한 무기가 될 것이다. ‘MAI-이미지-2’ 역시 성능 대비 비용 효율을 극대화했다. 클라우드 기반의 AI 서비스를 운영하는 기업 입장에서 모델의 추론 비용은 핵심 수익성 지표다. MS는 고성능 이미지 생성 모델을 저렴하게 공급함으로써, 자사 클라우드인 ‘애저(Azure)’를 사용하는 기업 고객들을 더 강력하게 록인(Lock-in)시키겠다는 전략이다. 무스타파 술레이만 CEO는 “확실히 2027년까지는 최고 수준의 최첨단 기술에 도달하는 것이 목표”라고 공언했다. 12~18개월 내에 연산 성능을 비약적으로 발전시키겠다는 이 로드맵은 MS의 막대한 자본력과 인프라가 뒷받침하고 있다. 업계는 이번 모델 공개를 시작으로 MS가 ‘MS-GPT’와 같은 범용 모델을 내놓을 가능성이 높다고 본다. 기존에는 오픈AI의 모델을 사용하던 기업들이, 점차 비용 효율이 높고 MS 클라우드와 완벽하게 통합된 MS 자체 모델로 교체할 가능성이 커졌다는 뜻이다. 이는 곧 오픈AI와 MS 사이에 ‘협력’과 ‘건전한 경쟁’이라는 미묘한 긴장 관계가 형성될 것임을 예고한다. MS의 이번 행보는 AI 시장 전체의 판도를 뒤흔들 변수다. 첫째, AI 모델의 ‘파편화’가 가속화될 것이다. 엔비디아, 구글, 오픈AI에 이어 MS까지 자체 기반 모델을 구축함에 따라 시장은 ‘소수의 절대 강자’에서 ‘거대 기술 기업들의 각축장’으로 바뀔 것이다. 둘째, 기업용 AI 시장의 가격 파괴가 시작될 것이다. MS가 클라우드 점유율을 무기로 자체 모델을 저렴하게 배포하기 시작하면 다른 AI 스타트업들의 입지는 더욱 좁아질 수밖에 없다. 결국 승부처는 ‘범용성’을 넘어선 ‘도메인 특화’다. MS는 이미 사무용 소프트웨어인 ‘M365(Office)’와 ‘윈도우’라는 압도적인 운영체제 플랫폼을 보유하고 있다. 여기에 독자적인 AI 모델까지 결합하면 기업은 다른 서비스로 이탈할 수 없는 ‘기술적 종속’을 경험하게 된다. 나델라 CEO의 ‘3~5년 내 AI 자립’ 선언은 이제 막 현실이 되기 시작했다. 거대 기술 기업들이 주도하는 AI 인프라 전쟁 속에서 ‘기술 주권’을 확보한 MS가 과연 구글과 오픈AI를 상대로 얼마나 큰 시장 점유율을 탈환할지 전 세계 테크 업계가 긴장 속에 지켜보고 있다.2026-04-03 07:46:55
-
엑시스, 'LEAP 2030' 전략 발표…보안 너머 '지능형 플랫폼' 도약 [경제일보] 글로벌 네트워크 카메라 1위 기업 엑시스커뮤니케이션즈(대표 레이 모릿슨)가 단순 영상 감시 장비 제조사를 넘어 인공지능(AI) 기반 통합 보안·운영 플랫폼 기업으로 체질 개선에 나섰다. 엑시스커뮤니케이션즈코리아는 1일 서울 삼성동에서 기자간담회를 열고 한국 시장 맞춤형 중장기 성장 전략 ‘리프 2030(LEAP 2030)’을 발표했다. 이번 전략은 하이엔드 프리미엄 시장 공략을 통해 시장을 확대하고 파트너 역량을 강화해 브랜드 가치를 고도화하는 데 초점을 맞췄다. 한국은 반도체, 스마트공장, 데이터센터, 대형 교통 인프라 등 고도화된 국가 기반 시설이 밀집한 시장으로 글로벌 영상 보안 업계가 주목하는 핵심 전략 지역이다. 문수현 엑시스커뮤니케이션즈코리아 한국지사장은 이 자리에서 올해 30% 성장을 목표로 제시하며 투자 확대 의지를 밝혔다. 그는 프리미엄 제품군 중심의 기술 고도화를 바탕으로 저가 대체재가 아닌 고객 수요에 정밀하게 대응하겠다고 강조했다. 이를 위해 올 하반기 체험형 비즈니스 허브인 ‘엑시스체험센터(AEC) 서울’을 개관해 파트너와 고객이 최신 솔루션을 직접 검증할 수 있는 환경을 제공할 계획이다. 엑시스의 전략 전환은 글로벌 보안 시장의 구조적 변화와 맞물려 있다. 지능형 영상 감시 시스템은 단순 방범용 장비를 넘어 비즈니스 인텔리전스(BI)와 운영 효율성(OE)을 높이는 실시간 데이터 플랫폼으로 진화하고 있다. 글로벌 시장조사기관 리서치네스터에 따르면 전 세계 영상 감시 시장은 2025년 593억달러를 기록했고 2026년 647억달러로 성장할 것으로 전망된다. 노바이라인사이츠는 중국을 제외한 네트워크 카메라 설치 대수가 2025년 5억6200만대에서 2029년 7억3600만대까지 증가할 것으로 내다봤다. 이 같은 변화를 이끄는 핵심 기술은 엣지 인텔리전스다. 과거에는 카메라가 촬영한 방대한 영상 데이터를 중앙 서버나 클라우드로 전송해 분석해야 했지만 이제는 카메라에 탑재된 시스템온칩(SoC)을 통해 현장에서 즉시 데이터 처리가 가능해졌다. 2024년 출시된 엑시스 카메라의 약 80%에는 지능형 분석 기능이 기본 탑재됐으며 상당수가 딥러닝 기반 AI 알고리즘을 적용해 오탐지를 줄이고 실시간 의사결정을 지원한다. 자체 조사에서도 영상 시스템 도입 목적 중 BI 및 운영 효율성 향상 비중이 전년 대비 약 2배 증가한 것으로 나타났다. 지정학적 요인과 글로벌 보안 규제 강화 흐름도 시장 변화를 가속하고 있다. 미국 국방수권법(NDAA) 등을 중심으로 중국산 보안 장비 배제 움직임이 확산되면서 칩셋 보안성이 핵심 경쟁 요소로 부상했다. 엑시스는 자체 개발한 아트펙(ARTPEC) 칩을 앞세워 보안 신뢰성을 강조하며 시장 점유율 확대에 나서고 있다. 국내에서도 국가정보원 보안 기준 등 공공·핵심 인프라 규제가 강화되는 추세다. 엑시스는 이러한 환경에 대응하며 한화비전, 트루엔 등과 하이엔드 시장에서 경쟁을 이어갈 것으로 보인다. 엑시스는 산업별 특화 전략을 통해 적용 범위도 넓히고 있다. 제조 분야에서는 엣지 AI 분석과 시청각 알람을 연계해 설비 이상을 사전에 감지하고 안전사고를 예방한다. 데이터센터와 IT 환경에서는 물리·사이버 보안을 결합한 다계층 보호 체계를 구축하고 스마트 교통 분야에서는 AI 기반 교통 흐름 분석과 사고 대응 역량을 강화해 스마트시티 사업 참여를 확대하고 있다. 에티엔 반 데어 와트 엑시스 아태지역 총괄 부사장은 한국 시장 내 인력과 자원 투자를 2배로 확대하겠다고 밝혔다. 그는 파트너 생태계 강화를 통해 단순 장비 판매를 넘어 AI 통합 보안 비즈니스로의 전환을 지원하겠다고 강조했다. 한편 물리 보안 카메라는 사후 대응 수단을 넘어 기업의 핵심 경영 인사이트를 도출하는 전략 자산으로 진화하고 있다. 엣지 AI와 데이터 보안 역량을 기반으로 플랫폼 전환에 나선 엑시스의 행보가 글로벌 지능형 영상 감시 시장의 판도를 어떻게 바꿀지 주목된다.2026-04-01 17:01:27
-
![[현장] 앱 없이 바로 3D…엑스리얼, 차세대 AR 글래스 엑스리얼 1S 출시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/01/20260401113314734680.jpg)
"앱 없이 바로 3D"…엑스리얼, 차세대 AR 글래스 '엑스리얼 1S' 출시 [경제일보] "오늘 단순한 신제품 발표가 아닌 미래의 새로운 기준을 소개한다" 1일 서울시 강남구 레드버튼 컬처스테이지에서 진행된 엑스리얼 신제품 발표회에서 발표를 맡은 양영화 엑스리얼 매니저는 자사의 신제품 '엑스리얼 1S'의 설명과 함께 올해 주요 사업 전략 및 향후 계획을 발표하며 이렇게 말했다. 엑스리얼은 소비자용 AR 스마트 글래스 전문 기업으로 지난 2017년 스타트업으로 시작해 지난 2020년 한국에 진출해 LG유플러스와 협업해 상용 AR 글래스를 출시했다. 이날 엑스리얼은 자사의 신제품인 '엑스리얼 1S'의 한국 정식 출시를 공식 발표했다. 엑스리얼 1S의 가장 큰 특징은 기존 외부 기기에서 처리하던 핵심 기능을 자체 개발한 전용 칩셋 'X1 칩'에 내장해 기기 자체에서 처리하도록 설계했다는 점이다. 별도의 애플리케이션 설치 없이도 주요 기능을 사용할 수 있도록 사용자 편의성을 높였다. 또한 '네이티브 3DoF' 기능을 적용해 사용자가 머리를 움직여도 화면이 공간상 고정된 위치에 유지되도록 했다. 120Hz 주사율과 3ms 초저지연 성능을 구현했으며, 2D 영상을 실시간으로 3D로 변환하는 기능도 지원한다. 내장된 X1 칩이 2D 영상을 분석해 별도 콘텐츠 없이도 즉시 3D 영상으로 전환하는 방식이다. 실제 테스트에서는 기기 버튼을 길게 누르는 것만으로 화면 위치 고정이 가능했으며 일반 유튜브 영상도 별도 앱 설치 없이 3D 변환이 실시간으로 이뤄졌다. 다만 3D 변환 기능은 기기 자체 칩만으로 구현되는 만큼 빠르게 움직이는 물체에서는 외곽선 픽셀이 일부 뭉개지는 현상도 확인됐다. 제품에는 OSD(온스크린디스플레이) 메뉴도 탑재됐다. 밝기, 화면 모드, 화면 크기, 전자 변색, 3D 전환, 주사율 등 주요 설정을 글래스 자체에서 직접 조작할 수 있도록 구성했다. 엑스리얼 관계자는 "'엑스리얼 1S'는 AR 글래스를 처음 접하는 사용자도 별도 설정 없이 바로 사용할 수 있도록 설계했다"며 "세계 최초 네이티브 2D→3D 변환 기능과 글래스 단독 조작 기능을 통해 AR 경험의 진입 장벽을 낮추는 계기가 될 것"이라고 설명했다. 디스플레이는 소니의 0.68인치 Micro-OLED 패널을 적용해 1200p 해상도와 700니트 밝기를 지원한다. 16:18, 21:9, 32:9 울트라 와이드 화면 비율도 글래스 자체에서 전환할 수 있다. 오디오 부문에서는 보스와 협업해 공간감 있는 사운드를 구현했다. 시야각(FOV)은 기존 '엑스리얼 1'의 50도에서 52도로 확대됐으며 무게는 82g으로 경량화됐다. 엑스리얼 관계자는 "시야각(FOV)은 기존 자사의 '엑스리얼 1'의 50° 대비 52°로 확장됐고 무게도 82g으로 가벼워졌지만 가격은 오히려 저렴해졌다"며 가격은 전작 대비 낮췄지만 성능은 오히려 높아졌다고 설명했다. 이번 신제품은 네이버 스마트스토어의 엑스리얼코리아 공식몰에서 정식 판매를 시작했고 이후 쿠팡과 토스쇼핑에서 판매가 예정됐다. 향후 엑스리얼은 온라인 채널뿐만 아니라 오프라인 판매 채널도 확대한다는 구상이다. 양 매니저는 "과거에는 기술에 관심이 많은 일부 사용자 중심이었다면 이제는 일반 소비자, 직장인, 게이머 등 보다 넓은 사용자로 확장하고 있다"며 "단순한 제품 판매가 아니라 경험을 완성하는 서비스를 제공하고자 노력한다"고 말했다.2026-04-01 11:41:45
-
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
-
GPU 독주 끝나나…AI 에이전트 시대, CPU 중심 인프라 부상 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU 중심으로 형성됐던 AI 인프라 시장이 'AI 에이전트' 시대에 접어들며 CPU 중심으로 재편될 조짐을 보이고 있다. 단순 답변 생성에서 실제 작업을 수행하는 형태로 AI 활용 방식이 변화하면서 데이터센터 구조 자체가 달라지고 있다는 분석이다. 30일 유진투자증권의 보고서 '메모리 와치'에 따르면 초기 생성형 AI는 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 단순 응답형 구조였지만 단순한 추론을 넘어 실제 행동을 수행하는 구조로 진화하면서 CPU가 담당하는 작업 비중이 크게 늘어나는 것으로 나타났다. 기존 AI는 연산 병목이 대부분 GPU 중심의 행렬 연산과 메모리 대역폭 처리 구간에 집중되며 AI 인프라 경쟁 역시 GPU 확보가 핵심 요소로 작용했다. 다만 최근 등장한 AI 에이전트는 구조가 크게 다르다. AI 에이전트는 사용자의 요청을 해석한 뒤 데이터베이스 접근, 외부 툴 호출, 결과 재분석 등 다층적인 작업을 수행하는 방식으로 동작한다. CPU는 AI 연산 자체를 수행하지는 않지만 요청 해석과 작업 스케줄링, 데이터베이스 접근, 외부 툴 실행, 세션 관리 등 AI 에이전트 워크로드 전반을 제어하는 역할을 담당한다. 이에 AI 인프라의 성능 역시 GPU 단독이 아닌 CPU와 GPU의 조합에 의해 결정되는 구조로 변화하고 있는 것으로 분석된다. 이 같은 변화는 주요 AI 기업들의 전략에서도 나타나고 있다. 최근 엔비디아는 CPU 중심 인프라 확대에 나섰다. 메타는 올해 2월 엔비디아의 '그레이스 CPU'와 '베라 CPU'를 대량 구매하는 공급 계약을 체결했으며 엔비디아는 GTC 2026에서 CPU 개별 판매를 공식화했다. GPU 기업인 엔비디아가 CPU 단독 판매에 나선 것은 이례적인 행보로 평가된다. 이어 엔비디아는 AI 에이전트 환경에 최적화된 '베라 CPU 랙'과 함께 40개 랙으로 구성된 '베라 루빈 포드'도 공개했다. Arm 역시 AI 에이전트 시장 확대에 대응해 데이터센터용 'AGI CPU'를 공개했다. Arm이 직접 칩 판매에 나선 것은 지난 1990년 창립 이후 최초이다. AGI CPU는 메타와 공동 개발됐으며 TSMC 3나노 공정으로 제조된다. Arm은 AI 에이전트 시장 확대로 데이터센터 CPU 시장 규모가 오는 2030년까지 1000억 달러(약 150조원)에 달할 것으로 전망했다. 또한 향후 5년 내 AGI CPU 매출이 Arm의 지난해 연간 매출 46억7000만 달러(약 7조원)를 크게 웃도는 연간 150억 달러(약 23조원)에 이를 것으로 예상했다. 업계에서는 AI 인프라 병목이 GPU에서 메모리, 네트워크를 거쳐 CPU로 이동하고 있는 것으로 예상하고 있다. 초기 AI 사이클에서는 GPU 확보가 핵심이었지만, 추론 시장 확대 이후 KV 캐시 증가로 메모리 수요가 급증했고, 이후 고성능 네트워크 확장 수요가 커지는 것이다. 최근 AI 에이전트 확산으로 비GPU 연산 비중이 빠르게 증가하면서 CPU가 새로운 병목 요인으로 부상할 것으로 전망된다. 이에 GPU와 메모리, 네트워크에 이어 데이터센터 CPU 관련 밸류체인에 대한 투자 관심도 확대될 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 'AGI CPU'를 공개하며 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 말했다.2026-03-30 17:13:07
-
![[정보운의 강철부대] 기술 아닌 조합이 승부 가른다…완성차·배터리 짝짓기 경쟁 본격화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/27/20260327141347952592.jpg)
기술 아닌 '조합'이 승부 가른다…완성차·배터리 '짝짓기' 경쟁 본격화 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 배터리 시장의 승부는 기술이 아니라 '조합'에서 갈리고 있다. 전기차 캐즘 국면을 계기로 완성차와 배터리 기업 간 '짝짓기 경쟁'이 본격화되면서 산업 판 자체가 재편되는 양상이다. 전기차 시장 성장세가 둔화되는 이른바 '캐즘(일시적 수요 정체)'이 길어지면서 배터리 산업의 경쟁 방식이 빠르게 바뀌고 있다. 그동안 생산능력 확대와 기술 고도화가 수주를 좌우했다면 최근에는 주요 완성차 업체와의 장기 계약과 협력 관계를 선점하는 것이 핵심 변수로 부상하는 모습이다. 이 같은 변화의 중심에는 완성차와 배터리 기업 간 관계의 성격 변화가 있다. 과거에는 완성차가 배터리를 단순 납품받는 구조였다면 최근에는 장기 공급 계약과 공동 개발, 나아가 합작법인(JV) 설립까지 결합된 동맹 형태로 진화하고 있다. 배터리가 전기차 성능과 원가를 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡으면서 특정 기업 간 협력 관계가 사실상 하나의 생태계처럼 굳어지는 흐름이다. 대표적으로 BMW와 삼성SDI는 2009년 전기차 공동 개발 프로젝트를 계기로 협력을 시작한 이후 주요 전기차 모델에 배터리를 공급하는 관계를 이어오고 있다. 삼성SDI는 BMW의 'i' 시리즈를 비롯한 전동화 차량에 배터리를 공급해 왔으며 단순 납품을 넘어 초기 단계부터 기술 개발을 함께 진행하는 협력 구조를 구축했다. 업계에서는 양사의 관계를 장기간 이어진 대표적 완성차-배터리 파트너십 사례로 평가하고 있다. 프랑스 르노그룹과 LG에너지솔루션의 관계도 비슷한 흐름을 보인다. 양사는 지난 2024년 전기차용 리튬인산철(LFP) 배터리 공급 계약을 체결하고 오는 2030년까지 약 39GWh 규모의 물량을 공급하는 협력을 이어가고 있다. 해당 물량은 약 59만대의 전기차 생산이 가능한 수준으로 LG에너지솔루션이 전기차용 LFP 시장에 본격 진입한 대표 사례로 평가된다. 최근에는 르노 경영진의 방한 논의와 맞물려 물량 확대와 차세대 배터리 적용 가능성까지 거론되며 양사 협력 관계가 한층 공고해지는 모습이다. 전동화 전략이 일부 조정되는 상황에서도 배터리 동맹은 유지되는 모습이다. 일본 완성차 업체 혼다는 최근 전기차 중심 전략을 일부 수정하고 하이브리드차 중심으로 방향을 조정했지만 LG에너지솔루션과의 북미 배터리 합작법인(JV)은 예정대로 가동을 추진하며 협력 관계를 이어가겠다는 입장을 밝힌 바 있다. 미국 전기차 기업 테슬라와 일본 배터리·전자 기업 파나소닉 역시 대표적인 짝짓기 사례로 꼽힌다. 양사는 2010년대 초부터 협력을 이어오며 원통형 배터리 개발과 생산을 함께 진행해왔고 미국 네바다주 기가팩토리에서는 배터리 셀 생산과 차량용 배터리 공급망을 공동으로 구축했다. 초기 단계부터 생산과 기술 개발을 함께 설계한 구조를 바탕으로 특정 완성차와 배터리 기업이 사실상 하나의 체계처럼 움직이는 협력 모델을 만들어왔다는 평가다. 이처럼 주요 완성차와 배터리 기업 간 협력 관계가 고정화되면서 시장은 점차 블록화되는 양상을 보이고 있다. 한 번 형성된 파트너십은 수년간 유지되는 경우가 많고 장기 계약과 공동 개발이 결합되면서 다른 기업이 끼어들 여지가 제한되기 때문이다. 업계에서는 이를 두고 배터리 시장의 진입 장벽이 기술이 아닌 관계에서 형성되고 있다는 평가도 나온다. 완성차 업체 입장에서도 이러한 동맹 구조는 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 배터리 수급 안정성과 가격 경쟁력이 전기차 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 떠오르면서 특정 배터리 기업과의 장기 협력 없이는 안정적인 생산 계획을 세우기 어려워졌기 때문이다. 배터리 기업 역시 주요 고객을 선점하지 못할 경우 향후 수년간 공급 물량을 확보하기 어려운 구조에 놓여 있다. 특히 배터리 공급 계약이 수조원 규모의 장기 계약과 공동 개발을 포함하는 형태로 이뤄진다는 점에서 한 번 형성된 관계는 단기간에 바뀌기 어렵다. 이는 곧 현재의 매칭 경쟁이 향후 시장 점유율을 결정짓는 요인으로 이어질 수 있음을 의미한다. 전기차를 넘어 에너지저장장치(ESS), 인공지능(AI) 데이터센터, 로봇 등으로 배터리 수요처가 확대되고 있는 점도 이러한 흐름을 강화하는 요인이다. 다양한 산업에서 배터리 확보 경쟁이 동시에 벌어지면서 특정 고객과의 선제적 동맹 확보가 기업의 중장기 성장 기반을 좌우하는 변수로 떠오르고 있다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, 배터리 산업의 경쟁 기준도 빠르게 이동하고 있다. 생산능력과 기술 경쟁이 시장을 좌우하던 시대에서 벗어나 완성차와의 협력 구조와 공급망을 아우르는 '동맹 경쟁'으로 확장되는 흐름이다. 배터리 생산 역량 자체보다 완성차와의 협력 구조와 이를 통한 수요·공급 안정성이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다. 단일 기술이나 특정 기업의 경쟁력이 아니라 완성차와 배터리 기업 간 결합을 통해 하나의 생태계를 구축할 수 있는 기업만이 시장 주도권을 쥐는 구조가 만들어지고 있다.2026-03-29 08:00:00
-
Arm, 직접 칩 생산 선언…르네 하스 Arm 대표 "세상을 바꿀 기회" [경제일보] Arm이 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU)를 공개하며 반도체 사업 전략의 대대적인 전환에 나섰다. 설계 자산(IP) 중심 사업 모델에서 벗어나 양산형 실리콘 제품을 직접 공급하는 방식으로 확장하면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 24일(현지시간) Arm은 AI 데이터센터용 CPU인 'Arm AGI CPU'를 발표하고 창사 이래 처음으로 자체 설계한 양산형 실리콘 제품을 제공한다고 밝혔다. 이번 제품은 AI 에이전트 기반 워크로드 확대에 대응하기 위해 개발된 것으로 차세대 AI 인프라 구축을 위한 핵심 컴퓨팅 플랫폼으로 제시됐다. 이를 통해 Arm은 기존 IP 라이선스뿐 아니라 컴퓨팅 서브시스템(CSS), 그리고 완성형 실리콘 제품까지 제공하며 고객 선택지를 확대한다는 구상이다. 그동안 Arm은 반도체 설계 자산을 제공하고 로열티를 받는 사업 모델을 유지해 왔다. 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들이 Arm 설계를 기반으로 자체 칩을 개발하는 방식이었다. 다만 AI 확산으로 데이터센터 인프라 경쟁이 격화되면서 Arm이 직접 실리콘 제품을 공급하는 방향으로 전략을 전환한 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 "AI 가속기가 CPU를 대체하는 것이 아니라 오히려 CPU는 더 필수적인 파트너가 됐다"며 "AI 데이터센터 시장은 현재 약 30억 달러 규모지만 향후 1000억 달러 시장으로 확대될 것으로 본다"고 설명했다. 특히 AI 기술이 학습 중심에서 추론 및 실행 중심의 '에이전틱 AI'로 발전하면서 CPU 역할이 다시 중요해지고 있다. AI 에이전트는 모델 학습뿐 아니라 추론, 계획, 실행까지 지속적으로 수행하며 시스템 간 데이터를 조율해야 하기 때문에 대규모 CPU 자원이 필요하다. 이에 따라 데이터센터 내 CPU 수요 역시 크게 증가할 것으로 예상된다. Arm은 에이전틱 AI 환경에서 데이터센터의 CPU 요구량이 기존 대비 4배 이상 증가할 것으로 전망했다. 또한 AI 모델 간 상호작용과 실시간 의사결정이 늘어나면서 가속기를 조율하고 데이터 이동을 관리하는 CPU 역할이 핵심 인프라로 부상하고 있는 것으로 분석했다. 르네 하스 대표는 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 강조했다. Arm AGI CPU는 이러한 AI 인프라 변화에 맞춰 설계됐다. 해당 CPU는 최대 136개의 Arm Neoverse V3 코어를 탑재하고 코어당 6GB/s 메모리 대역폭과 100ns 미만 지연 시간을 지원한다. Arm은 이번 신제품이 300W 전력 범위에서 동작하며 지속적인 고부하 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다고 설명했다. 확장성 측면에서도 대규모 데이터센터 환경을 고려해 설계됐다. 공랭식 서버 기준 랙당 최대 8160개 코어를 지원하며 수랭식 환경에서는 4만5000개 이상의 코어 구성이 가능하고 이를 통해 기존 x86 CPU 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있는 것으로 알려졌다. 또한 Arm은 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 강조했다. 1GW 규모 AI 데이터센터 기준 최대 100억 달러 수준의 설비 투자 비용 절감이 가능하다는 분석도 제시했다. 이는 전력 효율성과 고밀도 설계를 통한 인프라 비용 절감 효과를 반영한 것이다. 초기 파트너로는 메타가 참여했다. 메타는 Arm AGI CPU 공동 개발 파트너로 참여했으며 자체 AI 가속기인 MTIA와 결합해 AI 인프라 효율을 높일 계획이다. Arm은 향후 여러 세대에 걸쳐 메타와 협력을 이어갈 방침이다. 또한 OpenAI, 클라우드플레어, SAP, SK텔레콤 등 주요 기업들도 초기 파트너로 참여했다. 해당 기업들은 가속기 관리, API 처리, AI 애플리케이션 호스팅 등 다양한 AI 워크로드에 Arm AGI CPU를 활용할 예정으로 알려졌다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자는 "SK텔레콤은 Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기 칩을 포함한 대규모 풀스택 AI 추론 데이터센터 인프라로 사업을 확장하고 있다"며 "자사의 소버린 AI 'A.X' 파운데이션 모델과 추론 최적화 AI 서버를 결합함으로써 이를 글로벌 시장에 제공하기 위한 준비를 완료함과 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력을 한층 강화하고 있다"고 평가했다. 하드웨어 제조 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 레노버, 슈퍼마이크로, 콴타 컴퓨터, 애즈락랙 등이 시스템 구축 파트너로 참여하고 있으며 상용 시스템은 올해 하반기부터 본격 확대될 예정이다. AWS, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 50개 이상의 기업이 Arm 컴퓨팅 플랫폼 확장을 지원하는 것으로 알려졌다. 그동안 데이터센터 CPU 시장은 인텔과 AMD가 주도해 왔다. Arm 기반 아키텍처가 전력 효율성을 앞세워 클라우드 시장에서 점유율을 확대하고 있는 상황에서 Arm이 직접 CPU 공급에 나서면서 기존 경쟁 구도가 변화할 가능성이 높을 것으로 분석된다. 최근 엔비디아 역시 자체 CPU '베라'를 공개하며 CPU 시장 진입을 선언하는 등 AI 인프라 경쟁이 확대되고 있다. AI 인프라 시장이 빠르게 성장하면서 칩 설계 기업들이 직접 하드웨어 시장으로 진출하는 흐름이 본격화될 전망이다. Arm은 이번 Arm AGI CPU를 시작으로 데이터센터용 실리콘 제품군을 확대할 계획이다. 향후 제품들은 성능, 확장성, 전력 효율성을 중심으로 발전하며 AI 네이티브 데이터센터 아키텍처 구축을 목표로 구성될 예정이다. AI 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데 Arm이 설계 기업에서 플랫폼 사업자로 변신을 시도하면서 글로벌 반도체 생태계에도 변화가 가속화될 전망이다.2026-03-25 10:55:20
-
'설계의 제왕' Arm의 반란… 자체 칩 'AGI CPU' 출시로 서버 시장 정조준 [경제일보] 반도체 설계 분야의 절대강자 Arm(암)이 창사 36년 만에 ‘설계도만 파는 기업’이라는 타이틀을 스스로 떼어냈다. 24일(현지시간) Arm은 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU) ‘Arm AGI CPU’를 전격 출시하며 하드웨어 직접 판매 시장에 뛰어들었다. 이는 단순한 사업 확장을 넘어 칩 설계부터 생산까지 영향력을 확대해 반도체 생태계의 판도를 근본적으로 뒤흔들겠다는 강력한 승부수로 풀이된다. Arm은 1990년 설립 이후 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들에 설계 자산(IP)을 제공하고 로열티를 받는 ‘지식재산권 중심’ 사업 모델을 고수해 왔다. 하지만 전 세계적으로 반도체 가격이 폭등하는 ‘칩플레이션’ 현상이 심화하고 빅테크들이 자체 칩(In-house Chip) 개발에 열을 올리면서 Arm의 사업 모델에도 변화가 요구됐다. 이번에 출시한 ‘Arm AGI CPU’는 대만 TSMC의 3나노(nm) 최첨단 공정으로 제작된다. 300W의 전력 내에서 최대 136개의 코어를 구동해 기존 인텔·AMD 등 ‘x86’ 진영의 CPU 대비 랙(Rack)당 2배 이상의 고성능·저전력 효율을 구현했다. 명칭에 포함된 ‘AGI(범용인공지능)’는 이 칩이 단순히 계산기를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 생태계의 핵심 인프라가 되겠다는 포부를 담고 있다. Arm의 파격적인 변신을 가장 먼저 반긴 것은 메타(Meta)다. 메타는 이번 CPU의 공동 개발 파트너로 참여하며 첫 공급 물량을 확보했다. 메타는 자사의 자체 AI 가속기인 ‘MTIA’와 이번 CPU를 결합해 AI 인프라 효율을 극대화할 계획이다. 여기에 오픈AI, 클라우드플레어 그리고 한국의 SK텔레콤까지 초기 고객사 명단에 이름을 올리며 Arm의 영향력은 빠르게 확산하고 있다. 이러한 행보는 기존 서버 시장을 장악했던 인텔과 AMD의 ‘x86’ 진영에 직접적인 악재로 작용한다. 이미 클라우드 시장에서 ‘Arm 기반 아키텍처’가 저전력·고효율을 앞세워 점유율을 높여온 상황에서 Arm이 직접 완성된 CPU를 내놓으면 기존 고객사들의 이탈이 가속화될 수 있다. GPU 시장을 평정한 엔비디아 역시 최근 연례 회의 ‘GTC 2026’에서 자체 CPU ‘베라(Vera)’를 공개하며 CPU 시장을 압박하고 있는데 Arm의 이번 출시는 칩 설계 기업들이 점차 하드웨어 판매로 무게중심을 옮기고 있음을 극명하게 보여준다. AI의 트렌드가 ‘학습’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 CPU의 중요성은 다시금 커지고 있다. GPU가 막대한 양의 데이터를 쏟아내는 ‘엔진’이라면 그 흐름을 제어하고 지휘하는 ‘지휘관’으로서 CPU의 역할이 강조되고 있기 때문이다. 특히 스스로 판단하고 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 시대에는 복잡한 데이터를 실시간으로 조율할 수 있는 초고성능 CPU가 필수적이다. 다만 Arm의 이러한 전략이 기존 고객사들과의 이해 상돌을 어떻게 극복할지가 관건이다. 설계 기반 기술을 제공하던 기업이 고객사와 직접 경쟁하는 하드웨어 판매자가 되었기 때문이다. 르네 하스 CEO는 “이해 상돌을 고려해 협상 과정에서 기권하겠다”는 등 선을 긋고 있으나 빅테크 기업들이 Arm의 기술력을 신뢰하면서도 동시에 경쟁을 경계하는 이중적인 태도를 유지할 가능성이 높다. 그럼에도 불구하고 업계는 이번 변화를 거스를 수 없는 대세로 보고 있다. 칩플레이션 시대에 더 이상 로열티 수익에만 의존해서는 막대한 R&D 비용을 감당할 수 없다는 판단이 작용했기 때문이다. 삼성전자의 파운드리 역량과 Arm의 초고성능 CPU 설계가 결합하는 등 향후 글로벌 반도체 시장의 공급망 다변화가 가속화될수록 독점적인 구조를 깨뜨릴 Arm의 행보는 시장 생태계를 더욱 역동적으로 만들 전망이다. 한편 Arm의 도약은 ‘설계 기업’이라는 굴레를 벗어던지고 스스로가 지배하는 컴퓨팅 플랫폼을 만들겠다는 선언이다. ‘반도체 영토’를 설계도에서 완제품으로 넓힌 Arm이 인텔과 AMD 그리고 엔비디아라는 거인들이 지배하던 서버 CPU 시장에서 어떤 결과를 낼지 전 세계 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-03-25 07:49:29
-
![[정보운의 강철부대] HBM이 바꾼 권력 지도…삼성, 메모리+파운드리로 AI 판 흔든다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/20/20260320153934475920.jpg)
HBM이 바꾼 권력 지도…삼성, '메모리+파운드리'로 AI 판 흔든다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 삼성전자가 고대역폭메모리(HBM)를 앞세워 파운드리까지 연결하는 '수직 통합' 전략에 나서며 인공지능(AI) 반도체 시장 주도권 확보를 시도하고 있다. GPU 설계 중심이던 시장 구조가 메모리 중심으로 이동하는 흐름 속에서 메모리와 생산을 동시에 묶는 새로운 경쟁 구도를 형성하려는 전략으로 풀이된다. AI 반도체 시장에서는 최근 들어 성능 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다. 대형 언어모델(LLM) 등 AI 모델이 고도화되면서 연산 능력 자체보다 데이터 처리 속도가 병목으로 떠오르고 있어서다. 이 과정에서 GPU 성능을 뒷받침하는 핵심 요소인 HBM의 중요성이 급격히 커졌다. 엔비디아와 AMD 등 주요 칩 설계 기업들이 HBM 확보 경쟁에 나서는 배경도 여기에 있다. 최근 AI 모델이 수천억~수조 개 파라미터를 처리하는 구조로 진화하면서 연산 유닛(GPU) 자체의 성능보다 대용량 데이터를 얼마나 빠르게 읽고 쓰느냐가 전체 성능을 좌우하는 병목으로 떠오르고 있기 때문이다. HBM은 GPU와 가까운 위치에서 초고속으로 데이터를 공급하는 구조를 갖춰 기존 D램 대비 수십 배 수준의 대역폭을 제공하는 것이 특징이다. 이 때문에 HBM 성능과 용량에 따라 AI 학습·추론 속도가 직접적으로 영향을 받으며 동일한 GPU라도 어떤 HBM을 탑재하느냐에 따라 실제 성능 차이가 크게 벌어지는 상황이 나타나고 있다. 결국 AI 가속기의 경쟁력이 연산 능력 자체보다 '데이터 처리 속도'에 의해 결정되는 구조가 형성되면서 시장의 주도권 역시 GPU 아키텍처에서 메모리로 이동하는 흐름이 뚜렷해지고 있다는 분석이다. 이 같은 변화는 삼성전자에 기회로 작용하고 있다. 삼성전자는 차세대 HBM4를 앞세워 AMD의 AI 가속기에 핵심 부품을 공급하며 단순 메모리 업체를 넘어 AI 성능을 좌우하는 핵심 플레이어로 부상하는 모습이다. HBM 확보 여부가 곧 AI 경쟁력으로 직결되는 구조가 자리 잡으면서 메모리 기업의 전략적 위상도 함께 높아지고 있다. 삼성전자는 여기서 한 걸음 더 나아가 메모리를 넘어 파운드리까지 연결하는 전략을 본격화하고 있다. HBM4를 시작으로 DDR5 등 메모리 솔루션과 반도체 위탁생산(파운드리)을 묶는 '통합 공급' 구조를 구축해 나가는 흐름이다. AMD와의 협력은 이러한 전략이 실제 시장에서 구현되는 첫 사례로 평가된다. 양사는 HBM 공급을 넘어 파운드리 협력까지 논의를 확대하고 있는 것으로 알려졌다. 협력이 생산 영역까지 이어질 경우 '메모리-시스템반도체-생산'을 아우르는 수직 통합 구조가 현실화될 가능성이 제기된다. 이는 기존 AI 반도체 시장을 지배해 온 '엔비디아-TSMC' 중심 구조와는 다른 접근이다. 현재 시장은 설계와 생산이 분리된 분업 체제를 기반으로 형성돼 있지만 삼성전자는 메모리와 파운드리를 동시에 제공하는 '원패키지' 전략으로 차별화를 시도하고 있다. 고객사 입장에서는 성능 최적화와 공급 안정성을 동시에 확보할 수 있는 구조다. 기존 분업 구조를 뒤흔들 수 있는 시도라는 점에서 의미는 크지만 실제 시장 질서를 바꾸기까지는 넘어야 할 구조적 변수도 적지 않다. 현재 AI 반도체 생태계는 엔비디아의 소프트웨어 플랫폼 '쿠다(CUDA)'를 중심으로 강하게 결속돼 있어 단순한 공급망 재편만으로는 시장 주도권 이동이 쉽지 않은 환경이다. 또 주요 빅테크 기업들이 검증된 생산 체계를 선호하는 만큼 새로운 조합이 시장에서 안착하기 위해서는 성능 최적화와 생태계 호환성까지 함께 입증돼야 한다는 지적도 나온다. 업계에서는 삼성전자의 시도가 단기적인 물량 확보 경쟁을 넘어 장기적으로 '메모리-생산 통합 구조'가 시장에서 얼마나 설득력을 확보할 수 있느냐가 핵심 변수로 작용할 것으로 보고 있다. 결국 AI 반도체 경쟁은 GPU 중심의 성능 경쟁에서 메모리와 생산을 아우르는 '공급 구조 경쟁'으로 확장되는 국면이다. 삼성전자가 HBM 경쟁력을 기반으로 파운드리까지 영향력을 확대할 경우 AI 반도체 시장은 단일 축 중심 구조에서 다변화 국면으로 전환될 가능성이 있다는 분석이 나온다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 반도체 산업의 경쟁 기준도 빠르게 이동하고 있다. GPU 성능과 설계 경쟁이 시장을 지배하던 시대에서 벗어나 메모리와 생산 구조까지 아우르는 '공급 체계' 경쟁으로 확장되는 흐름이다. 칩을 얼마나 빠르게 연산하느냐보다 데이터를 얼마나 효율적으로 처리하고 이를 안정적으로 공급할 수 있느냐가 새로운 판의 기준이 되고 있다. 단일 공정이나 특정 기술이 아니라 메모리와 시스템반도체, 생산을 통합해 최적의 성능을 구현할 수 있는 기업만이 AI 반도체 시장의 주도권을 쥐는 구조가 만들어지고 있다.2026-03-22 07:00:00
-
'엔비디아-TSMC' 독주 속 '변화의 시작'…삼성-AMD 협력 어디까지 [경제일보] 삼성전자가 미국 반도체 기업 AMD와 손잡고 AI 반도체 시장 주도권 확대에 시동을 걸었다. HBM4 공급을 발판으로 파운드리 협력까지 논의를 확대하며 엔비디아-TSMC 중심 구도에 변화를 예고하고 있다. 삼성전자는 지난 18일 AMD와 업무협약을 체결하고 차세대 AI 가속기용 HBM4 공급 협력을 공식화했다. 삼성전자는 이 협약에 따라 AMD의 '인스팅트 MI455X'용 HBM4 우선 공급사를 맡게 됐다. 양사는 HBM4 공급을 넘어 차세대 반도체 위탁생산(파운드리) 협력까지 논의를 확대하고 있는 것으로 알려졌다. 단순 부품 공급을 넘어 설계·생산 전반을 아우르는 협력 구조로 진화하는 흐름이다. 현재 AI 반도체 시장은 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 설계 역량과 TSMC의 첨단 공정 기반 위탁생산 체제가 결합된 '엔비디아-TSMC' 중심 구조가 사실상 표준으로 자리 잡고 있다. 엔비디아는 AI 학습과 추론에 최적화된 GPU 아키텍처와 소프트웨어 플랫폼 '쿠다(CUDA)'를 앞세워 AI 가속기 시장을 사실상 주도하고 있다. 이들 칩은 대부분 4나노 이하 첨단 공정을 보유한 TSMC에서 생산되며 설계와 생산이 분리된 글로벌 공급망이 고착화된 모습이다. 이 같은 구조는 높은 기술 장벽과 고객 락인(lock-in) 효과로 경쟁사 진입이 쉽지 않은 환경을 형성해 왔다. AMD와 인텔 등 후발주자들이 GPU 및 AI 가속기 시장에서 점유율 확대를 시도하고 있지만 생산 측면에서는 여전히 TSMC 의존도가 높은 상황이다. 이런 가운데 AMD가 삼성전자와 협력을 확대하며 메모리 공급을 넘어 생산까지 협력 범위를 넓힐 경우 기존 '엔비디아-TSMC' 단일 축에 대응하는 대안 공급망 형성 가능성이 제기되고 있다. 이번 협력의 출발점은 HBM4다. 삼성전자의 HBM4는 AMD의 차세대 AI 가속기 '인스팅트 MI455X'에 탑재될 예정으로 AI 연산 성능을 좌우하는 핵심 부품 공급을 맡게 됐다. AI 모델의 대형화로 데이터 처리 속도가 중요해지면서 HBM의 전략적 가치가 급격히 높아진 상황이다. 양사의 협력은 메모리에 그치지 않는다. 삼성전자는 AMD의 데이터센터 플랫폼과 서버용 중앙처리장치(CPU)에 더블데이터레이트(DDR)5 솔루션 공급도 추진하고 있다. 여기에 파운드리 협력 가능성까지 더해지며 '메모리-시스템반도체-생산'을 잇는 전방위 협력으로 확장되는 양상이다. 특히 시장에서는 AMD가 일부 물량이라도 삼성 파운드리로 전환할 경우 기존 TSMC 중심의 생산 구조에 변화가 생길 수 있다는 관측이 나온다. AMD는 현재 주요 AI 가속기와 서버용 CPU 생산을 대부분 TSMC에 의존하고 있으며 첨단 공정 물량 역시 TSMC에 집중된 상태다. 이런 상황에서 생산 물량이 일부라도 삼성으로 분산될 경우 특정 파운드리에 대한 의존도를 낮추는 동시에 공급망 다변화가 현실화될 수 있다는 분석이다. 이 경우 고객 확보에 어려움을 겪어온 삼성 파운드리에는 실질적인 반전 계기가 될 수 있다. AMD와 같은 대형 고객사를 확보할 경우 단순 매출 확대를 넘어 공정 신뢰도와 수율 경쟁력에 대한 시장 평가도 함께 개선될 가능성이 크기 때문이다. 업계에서는 삼성 파운드리가 대형 고객 레퍼런스를 확보할 경우 추가 고객 유치로 이어지는 '선순환 구조' 진입 가능성도 열려 있다는 평가가 나온다. 업계에서는 이번 협력을 계기로 AI 반도체 시장이 단일 축 중심 구조에서 점차 다변화될 수 있을지에 주목하고 있다. 삼성전자가 메모리 경쟁력을 기반으로 GPU·CPU 등 AI 연산용 시스템반도체 생산(파운드리)까지 영향력을 확대할 수 있을지가 향후 시장 판도를 가를 핵심 변수로 떠오르는 모습이다. 한 반도체 업계 관계자는 "삼성전자와 AMD의 파운드리 협력은 현재로서는 가능성이 열려 있는 단계로 보인다"면서도 "삼성전자와 AMD는 20년 이상 협력 관계를 이어온 만큼 양사 간 시너지가 기대된다"고 말했다. 이어 "삼성전자는 메모리와 파운드리, 로직, 시스템반도체를 아우르는 종합 반도체 기업으로서 원패키지 형태의 솔루션을 제공할 수 있다"며 "이를 기반으로 고객 요구에 보다 빠르게 대응할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있다"고 설명했다.2026-03-19 16:27:21
-
트럼프 방중 일정 연기…미중 정상회담 시기 조율 [경제일보] 미국 대통령 도널드 트럼프의 방중 일정이 연기된 가운데 양국이 정상회담 개최 시점을 두고 협의를 이어가고 있다. 중국 외교부는 18일 정례 브리핑에서 트럼프 대통령의 방중 일정과 관련해 미국과 계속 소통하고 있다고 밝혔다. 린젠 외교부 대변인은 정상 외교가 중미 관계에서 전략적 역할을 한다며 양측이 일정 조율을 이어가고 있다고 설명했다. 트럼프 대통령은 방중 일정이 연기됐으며 약 5주에서 6주 뒤 회담이 열릴 가능성을 언급한 것으로 전해졌다. 미중 정상회담은 최근 관세 갈등과 통상 마찰이 이어지는 상황에서 양국 관계 방향을 가늠할 변수로 평가된다. 중국의 국가 균형 발전 전략도 윤곽을 드러냈다. 중국 정부는 2026년 ‘15차 5개년 계획’에 창장 중류 도시권을 포함시키며 국가급 5대 도시권 체계를 확정했다. 창장 중류 도시권은 베이징·톈진·허베이 권역 장강삼각주 광둥·홍콩·마카오 대만구 청두·충칭 경제권과 함께 국가 핵심 도시권으로 지정됐다. 중국은 이들 도시권을 중심으로 산업과 인구를 집중시키는 전략을 추진하고 있다. 중국 정보기술 산업에서는 인공지능 인프라 비용 상승이 본격화되고 있다. 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)는 최근 AI 연산과 저장 서비스 가격을 인상한다고 발표했다. 알리바바 클라우드는 글로벌 AI 수요 급증과 공급망 비용 상승을 이유로 일부 제품 가격을 최대 34% 인상했다. AI 연산 칩과 파일 저장 서비스 가격이 포함됐다. 업계에서는 생성형 AI 확산으로 토큰 사용량이 급격히 늘어나면서 클라우드 인프라 부담이 커진 점도 가격 인상에 영향을 준 것으로 보고 있다.2026-03-18 17:28:36
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[편집인 칼럼] 채무 60% 시대의 경고, 얄팍한 예산 만능주의를 경계한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/04/12/20260412195240503098_518_323.png)