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칩 공급 넘어 AI 생태계로…SK하이닉스, '반도체+투자' 투트랙 전략 본격화 [경제일보] SK그룹이 반도체 생산능력 확대와 AI 투자 플랫폼 구축을 양축으로 AI 사업 영역 확장에 속도를 내고 있다. SK하이닉스가 미국 나스닥 상장을 통해 확보한 대규모 자금을 메모리 생산시설 확충에 투입하는 한편 그룹 차원에서는 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업 투자까지 검토하며 AI 밸류체인 전반으로 보폭을 넓히는 모습이다. 13일 업계에 따르면 최태원 SK그룹 회장은 지난 10일(현지시간) 미국 뉴욕에서 열린 SK하이닉스 미국 주식예탁증서(ADR) 나스닥 상장 기념행사 이후 가진 기자간담회에서 "AI 투자회사가 좋은 수단이 될 수 있다"며 "우리가 원하는 기술을 확보할 수 있도록 옵션에 대한 투자를 계속해야 한다"고 밝혔다. 이어 "미국 기반 연구개발(R&D)에 대한 투자도 늘릴 생각"이라며 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업, 합작투자(JV) 등 다양한 형태의 AI 투자 가능성을 시사했다. 이번 발언은 SK하이닉스의 메모리 생산 확대 전략과 별개로 그룹 차원의 AI 투자 전략을 구체화했다는 점에서 주목된다. 앞서 SK하이닉스는 ADR 상장을 통해 약 265억 달러(약 40조원)를 조달했다. 회사는 확보한 자금을 국내 반도체 생산시설과 첨단 패키징 공장, 장비 투자 등에 활용할 계획이다. 최 회장 역시 같은 자리에서 "고객사를 만날 때마다 칩을 얼마나 더 생산할 수 있느냐가 기본 질문"이라며 "공급을 빨리 늘리지 않으면 시장이 위축될 수 있다"고 말하며 메모리 생산능력 확대 필요성을 강조했다. 다만 최 회장은 생산시설 투자와 AI 투자를 별개의 축으로 설명했다. 이는 AI 반도체 수요 증가에 대응하기 위해 생산능력을 확대하는 동시에 미래 AI 시장에서 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 고성능 반도체뿐 아니라 데이터센터, AI 모델, 전력 인프라, 소프트웨어 등으로 빠르게 확장되면서 반도체 기업 역시 공급망 전반으로 사업 영역을 넓히는 움직임이 나타나고 있다고 보고 있다. 실제로 최근 글로벌 메모리 기업들은 생산시설 증설과 함께 AI 관련 투자 확대에 나서고 있다. 미국 마이크론은 미국 내 대규모 메모리 생산시설 투자 계획을 확대했고 엔비디아 역시 AI 인프라 기업과 데이터센터 생태계 구축에 적극적으로 투자하고 있다. 시장에서는 SK 역시 메모리 제조 경쟁력을 유지하는 동시에 AI 기술과 데이터센터 등 연관 분야에 대한 전략적 투자를 통해 중장기 성장 기반을 강화하려는 것으로 보고 있다. SK하이닉스 관계자는 "생산시설 투자는 급증하는 AI 메모리 수요에 대응하기 위한 것이며 그룹 차원의 AI 분야 투자는 AI 데이터센터(AIDC)와 피지컬 AI 등 미래 AI 비즈니스를 주도하기 위한 것"이라고 설명했다. AI 데이터센터와 피지컬 AI 등 AI 생태계가 확대될수록 초고용량 메모리 수요도 함께 늘어날 것으로 예상되는 만큼 그룹 차원의 AI 투자 확대가 향후 SK하이닉스의 AI 메모리 사업과의 연계성을 더욱 높일 것으로 전망된다.2026-07-13 18:04:10
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테슬라 AI5 양산 초읽기…삼성전자, 2나노 파운드리 반등 시동 [경제일보] 삼성전자가 테슬라의 차세대 인공지능(AI) 반도체 'AI5' 양산 준비에 본격 착수했다. 미국 텍사스주 테일러 공장에서 처음으로 2나노(㎚) 공정을 적용하는 대형 프로젝트인 만큼 적자가 이어지고 있는 파운드리 사업의 실적 반등 여부에도 관심이 쏠린다. 13일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부 관계자는 최근 사회관계망서비스(SNS) 링크드인을 통해 "테슬라 AI5 칩이 테이프아웃(Tape-Out)을 완료했다"며 "AI5는 미국 텍사스 테일러 공장에서 삼성전자 2나노 공정을 적용해 생산될 예정이며 향후 테슬라 차세대 제품에 탑재될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자 파운드리가 테슬라 AI5 생산 일정을 구체적으로 공개한 것은 이번이 처음이다. 테이프아웃은 팹리스 기업이 반도체 설계를 마무리한 뒤 파운드리에 양산용 데이터를 넘기는 단계로 본격적인 대량 생산을 앞둔 마지막 절차다. 업계에서는 이번 테이프아웃 완료로 테일러 공장 가동 일정도 한층 구체화될 것으로 보고 있다. 테일러 공장은 올해 말 초기 가동을 시작한 뒤 내년부터 테슬라를 비롯한 주요 고객사의 첨단 AI 반도체 양산에 돌입할 것으로 예상된다. 앞서 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난 4월 자신의 엑스(X)를 통해 AI5 테이프아웃 사실을 공개하며 삼성전자와 TSMC에 감사를 전한 바 있다. 당시 언급된 물량은 TSMC 생산분으로 알려졌으며 삼성전자의 생산 일정이 외부에 알려진 것은 이번이 처음이다. 테슬라는 현재 AI4를 비롯해 AI4 업그레이드 버전과 AI5, AI6, AI6.5 등 자체 AI 반도체를 개발하고 있다. 해당 칩은 자율주행차와 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터 등에 순차적으로 적용될 예정이며 생산은 삼성전자와 TSMC가 분담한다. 현재 AI4는 삼성전자 평택 파운드리 라인에서 7나노 공정으로 생산되고 있으며 AI4 업그레이드 제품도 평택에서 양산될 것으로 예상된다. AI5는 삼성전자와 TSMC가 생산을 나눠 맡고 AI6는 삼성전자가 전담할 것으로 알려졌다. AI6.5는 TSMC가 생산할 전망이다. 시장에서는 이번 프로젝트가 삼성전자 파운드리 사업 정상화의 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 삼성전자의 올해 2분기 잠정 영업이익은 89조4000억원으로 집계됐지만 메모리 사업이 대부분의 실적을 견인한 반면 파운드리를 포함한 비메모리 사업은 약 6000억원 규모의 적자를 기록한 것으로 추정된다. 업계에서는 하반기 적자 폭을 줄인 뒤 테슬라 AI5 물량이 본격 출하되는 내년부터 파운드리 사업의 수익성이 개선될 가능성이 크다고 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 약 22조7000억원 규모의 파운드리 공급 계약을 체결했으며 엔비디아 자율주행 칩과 그록(Groq)의 AI 반도체 생산에도 참여하고 있다. 업계에서는 향후 퀄컴과 AMD 등 글로벌 AI 반도체 고객사 확보도 이어질 가능성이 제기된다. 한편 이재용 삼성전자 회장은 최근 한진만 파운드리사업부장(사장)과 함께 미국 선밸리 콘퍼런스에 참석해 글로벌 빅테크 경영진과 AI 반도체 및 파운드리 협력 확대 방안을 논의한 것으로 알려졌다.2026-07-13 12:01:22
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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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美 훈풍에 코스피, 2.5% 급등 7400선 회복…양 시장 '매수 사이드카' [경제일보] 코스피 지수가 미국발 반도체 훈풍에 힘입어 2% 이상 오르며 7400선을 다시 회복했다. 10일 한국거래소에 따르면 코스피 지수는 전 거래일보다 184.03포인트(2.52%) 상승한 7475.94에 거래를 마쳤다. 이날 전장 대비 260.58포인트(3.57%) 뛴 7552.49로 출발한 지수는 장중 한때 7704.93까지 치솟기도 했다. 장중 지수가 가파르게 오르자 오후 12시 54분 유가증권시장에는 프로그램 매수호가 일시 효력정지(매수 사이드카)가 발동됐다. 이는 코스피200 선물 가격이 5% 이상 상승한 상태가 1분간 지속된 데 따른 조치다. 이어 오후 1시 8분 코스닥 시장에서도 매수 사이드카가 연달아 발동됐다. 국내 증시의 가파른 상승세는 기관 투자자가 홀로 이끌었다. 이날 유가증권시장에서 기관은 1조1319억원 순매수하며 지수 상승을 견인한 것으로 풀이된다. 반면 차익 실현에 나선 개인과 외국인은 각각 7728억원과 3299억원 순매도했다. 국내 증시 대장주인 삼성전자와 SK하이닉스의 주가 흐름은 엇갈렸다. 삼성전자는 전장 대비 2.52% 오른 28만5000원에 마감했다. 반면 미국 나스닥 주식예탁증서(ADR) 상장을 앞둔 SK하이닉스는 공모가 149 달러 확정 소식에도 장중 차익실현 매물이 쏟아지며 0.27% 하락한 218만원에 장을 마쳤다. 코스피 시가총액 상위 10개 종목은 SK하이닉스를 제외하고 모두 상승 마감했다. 변동 현황은 △SK스퀘어(6.18%) △삼성전자우(4.69%) △삼성전기(6.10%) △현대차(2.69%) △LG에너지솔루션(3.99%) △삼성생명(4.45%) △KB금융(7.58%) △삼성바이오로직스(5.28%)로 집계됐다. 이날 지수 상승은 간밤 뉴욕 증시에서 기술주 중심의 나스닥 종합지수가 1.3% 오르는 등 주요 반도체 종목들이 강세를 보인 점이 투자 심리를 자극한 것으로 분석된다. 미국 메모리 반도체 기업 마이크론 테크놀로지가 인공지능(AI) 수요에 대응하기 위해 2035년까지 2500억 달러 이상을 투자하겠다고 발표하면서 시장의 기대감이 커진 것으로 보인다. 메타가 자체 인공지능 칩 생산 계획을 밝힌 점도 긍정적으로 작용했다. 코스닥 지수 역시 전 거래일 대비 43.43포인트(5.47%) 급등한 837.43으로 거래를 마쳤다. 이날 코스닥 지수는 전장보다 13포인트(1.64%) 오른 807로 출발해 장중 845.88까지 상승 폭을 키웠다. 코스닥 시가총액 상위 10개 종목의 변동 현황은 △알테오젠(8%) △에코프로비엠(9.06%) △에코프로(8.06%) △주성엔지니어링(7.57%) △레인보우로보틱스(5.22%) △코오롱티슈진(3.09%) △원익IPS(19.16%) △리노공업(5.43%) △피에스케이(24.44%) △HLB(-29.89%)로 나타났다. 이날 서울 외환시장에서 원달러 환율은 전장보다 4.7원 하락한 1501.4원에 주간거래를 마감했다.2026-07-10 17:41:11
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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 16:28:12
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美 반도체 랠리·하이닉스 ADR 상장 호재…코스피, 7500선 회복 [경제일보] 코스피 지수가 미국발 반도체 훈풍과 SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR) 상장 기대감에 힘입어 상승세로 장을 열었다. 10일 한국거래소에 따르면 코스피 지수는 전장보다 260.58포인트(3.57%) 뛴 7552.49로 출발했다. 오전 9시 55분 기준 코스피는 직전 거래일 대비 223.33포인트(3.06%) 상승한 7515.24를 기록했다. 특히 유가증권시장에서 기관 투자자가 지수 상승을 이끌고 있다. 같은 시간 기준 기관은 7545억원 순매수했다. 반면 개인은 491억원, 외국인은 6708억원 순매도했다. 코스피 시가총액 상위 종목들도 대체로 오름세다. 특히 국내 증시 대장주인 삼성전자와 SK하이닉스가 동반 상승했다. 같은 시간 기준 삼성전자는 전장 대비 3.51% 오른 28만7750원에 거래됐다. SK하이닉스 역시 0.69% 상승한 220만1000원을 기록했다. 이번 코스피 지수 강세는 간밤 뉴욕 증시에서 주요 반도체 종목들이 랠리를 펼친 결과로 풀이된다. 9일(현지시간) 미국 주요 3대 지수는 일제히 올랐다. 다우존스30 산업평균지수는 전장보다 0.27% 상승했다. 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 지수와 나스닥 종합지수도 전장 대비 각각 0.81%와 1.3% 올랐다. 간밤 뉴욕 증시에서 강세를 보인 대표적인 기술주는 △마이크론 테크놀로지 △샌디스크 △메타 등이다. 미국 메모리 반도체 기업 마이크론 테크놀로지가 인공지능 수요 대응을 위해 미국 내 공장에 오는 2035년까지 2500억 달러 이상을 투자하겠다는 계획을 발표하면서 주가가 4.5% 뛰었다. 여기에 자체 인공지능 칩 생산 계획을 밝힌 메타가 4.7% 올랐으며 샌디스크 역시 7.6% 급등했다. 또한 개장 직전 SK하이닉스의 ADR 발행 가격이 주당 149 달러로 확정됐다는 소식도 국내 증시 전반의 투자 심리를 개선한 것으로 보인다. 이날 코스닥 지수는 13포인트(1.64%) 오른 807로 거래를 시작한 뒤 상승폭을 키웠다. 오전 9시 55분 기준 코스닥 지수는 전장 대비 33.58포인트(4.23%) 급등한 827.58로 나타났다. 중동의 지정학적 불확실성이 지속되는 가운데 국제유가는 하락했다. 오는 8월 인도분 미국 서부텍사스산원유와 9월 인도분 브렌트유는 전장 대비 각각 1.96%와 2.2% 내렸다. 이런 가운데 원화 환율은 소폭 오름세를 보였다. 이날 오전 9시 55분 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 직전 거래일보다 1.9원(0.13%) 상승한 1508.9원에 거래됐다.2026-07-10 10:34:06
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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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AI 인프라도 '튜닝' 경쟁…노타, AWS AI칩 최적화 시장 진출 [경제일보] 엔비디아 GPU를 대체할 인공지능(AI) 인프라에 대한 관심이 높아지는 가운데 AI 모델을 클라우드 환경에 맞게 최적화하는 시장도 함께 성장하고 있다. AI 서비스 확산으로 인프라 비용 부담이 커지면서 AWS의 자체 AI 칩인 '트레이니움'과 '인퍼런시아'를 도입하려는 기업이 늘고 있지만, 기존 AI 모델을 새로운 칩 환경에서 효율적으로 구동하기 위해서는 별도의 최적화 작업이 필요하기 때문이다. 7일 노타는 AWS AI 칩 환경에서 기업 고객이 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 지원하는 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 출시했다고 밝혔다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움과 인퍼런시아 환경에 맞춘 모델 최적화 서비스를 제공한다. 최근 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 AI 모델 개발뿐 아니라 운영 비용 절감으로도 옮겨가고 있다. 이에 노타는 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하는 기업들이 GPU 확보 비용과 전력 소비 부담이 커지면서 AWS를 비롯한 글로벌 클라우드 사업자들이 자체 개발한 AI 칩 도입을 검토하는 사례가 증가한 것으로 분석한다. AWS의 트레이니움은 AI 모델 학습을, 인퍼런시아는 AI 추론을 위해 설계된 전용 칩이다. AWS는 자체 AI 칩을 통해 가격 대비 성능과 에너지 효율을 높이는 전략을 추진하고 있으며, 글로벌 AI 기업들도 이를 활용해 인프라 비용 절감에 나서고 있다. 다만 기존 AI 모델을 새로운 AI 칩 환경으로 이전하는 과정은 쉽지 않은 것으로 알려졌다. 모델 구조와 연산 방식이 하드웨어마다 달라 별도의 포팅과 최적화가 필요하며, 이를 수행할 전문 인력도 부족한 상황이다. 이로 인해 AI 모델을 다양한 칩 환경에 맞게 경량화하고 성능을 조정하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 노타는 해당 수요를 겨냥해 자사 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 기술검증(PoC)과 모델 포팅, 경량화, 성능 튜닝까지 전 과정을 지원한다. AI 모델 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있도록 지원하고, AWS AI 칩 환경에 맞춘 최적 배포를 제공하는 것이 특징이다. 특히 노타는 AWS 트레이니움과 인퍼런시아 환경에서 대규모 언어 모델을 최적화한 경험도 확보했다고 설명했다. 320억개 파라미터 규모 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실은 1% 미만으로 유지한 사례를 확보했으며, 다양한 AI 모델 아키텍처에 대한 포팅과 튜닝 경험도 축적했다고 강조했다. 앞서 노타는 모바일 기기뿐 아니라 데이터센터와 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 제공해온 바 있다. 그동안 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI, 모빌린트 등과 협력하며 하드웨어별 AI 모델 경량화 기술을 검증했으며, 이번 서비스를 계기로 클라우드 AI 인프라 영역까지 사업을 확대한다는 전략이다. 채명수 노타 대표는 "AWS AI 칩은 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하며, 노타는 이러한 AWS 칩의 성능을 고객이 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 말했다.2026-07-07 08:23:06
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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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LG화학, 美 앰코에 반도체용 스트리퍼 첫 공급 [경제일보] LG화학이 처음으로 반도체용 스트리퍼를 양산 공급하며 반도체 소재 사업 확대에 본격 나선다. 6일 LG화학은 전날 미국 글로벌 반도체 후공정(OSAT) 기업인 앰코(Amkor)에 반도체용 스트리퍼를 공급한다고 밝혔다. 스트리퍼는 반도체 회로 형성 이후 기판에 남은 포토레지스트(PR)와 잔여물을 제거하는 핵심 공정 소재로, 회로 미세화가 진행될수록 제품 수율과 신뢰성을 좌우하는 소재로 평가된다. 이번 공급은 LG화학이 디스플레이용 스트리퍼 사업을 통해 축적한 기술력과 고객 대응 경험을 바탕으로 처음 반도체 시장에 진출한 사례다. 첫 제품부터 글로벌 후공정 선도기업의 기술 검증을 통과하며 경쟁력을 입증했다는 점에서도 의미가 있다. LG화학이 공급하는 제품은 앰코 신규 생산라인에 맞춰 개발한 맞춤형 스트리퍼다. 포토레지스트와 잔여물 제거 시간을 기존 대비 약 50% 단축해 공정 효율을 높인 것이 특징이다. 최근 AI 투자 확대와 고대역폭메모리(HBM) 수요 증가로 첨단 패키징 투자가 늘면서 고성능 후공정 소재의 중요성도 커지고 있다. 반도체 미세공정이 고도화될수록 공정 소재의 성능이 생산성과 품질 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다는 평가다. LG화학은 지난 3월 전자소재 사업을 두 배 이상 성장시키겠다는 전략을 발표하고 CCL(동박적층판), DAF(칩 접착 필름), PID(감광성 절연재) 등 반도체 패키징 소재 포트폴리오를 강화하고 있다. 이번 공급을 계기로 전자소재 사업 확대에도 속도를 낼 것으로 전망된다. 김동춘 사장은 “세계적 수준의 후공정 기업인 앰코와의 협력을 통해 고객 공정에 최적화된 맞춤형 소재 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것”이라고 했다.2026-07-06 09:53:40
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'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.2026-07-03 11:01:52
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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6G 시대 보안 승부수…SKT, 퀀텀코리아서 양자암호 기술·설루션 공개 [경제일보] SK텔레콤이 국내 최대 양자 기술 행사 '퀀텀코리아 2026'에서 차세대 양자암호 기술과 보안 솔루션을 공개하며 AI·6G 시대를 겨냥한 양자보안 시장 선점에 나선다. 양자컴퓨터 발전으로 기존 암호체계의 한계가 부각되는 가운데 양자암호 기술을 차세대 통신 인프라의 핵심 보안 기술로 육성하겠다는 전략이다. 2일 SK텔레콤은 서울 중구 동대문디자인플라자(DDP)에서 개막한 '퀀텀코리아 2026'에 참가해 'AI·6G 시대를 대비한 차세대 양자암호 보안'을 주제로 다양한 양자 기술과 보안 솔루션을 선보였다. 전시장에서는 광집적회로(PIC) 기반 양자키분배(QKD)와 양자난수생성기(QRNG), 무선·위성 양자키분배 기술 등을 공개했다. 광집적회로 기술을 활용해 양자암호 장비를 소형화하고 대량생산이 가능한 구조로 구현해 양자암호 보급 확대를 앞당긴다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 회사는 10Gbps급 성능의 양자난수생성기를 10×10㎜ 크기의 초소형 칩으로 구현했으며, 송신부와 수신부, 양자난수생성기를 하나의 칩에 집적한 양자키분배 기술도 개발하고 있다. 이를 통해 양자암호 장비의 가격 경쟁력과 상용성을 높일 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI와 6G 시대를 겨냥한 무선 양자암호 기술 개발에도 속도를 내고 있다. SK텔레콤은 현재 30㎞ 장거리 무선 환경에서도 활용 가능한 양자키분배 기술을 개발 중이며, 향후 위성 통신까지 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 차세대 6G 네트워크에서는 지상과 공중, 위성을 연결하는 초공간 통신이 본격화될 것으로 예상되는 만큼 무선 구간에서도 안전한 양자암호 기술 확보가 중요하다는 판단이다. 양자보안 솔루션도 함께 공개했다. 'Q-HSM'은 양자난수생성기와 양자내성암호(PQC), 현대암호 기술, 물리적 복제 방지(PUF) 기술을 결합한 차세대 보안 칩으로 드론과 AI CCTV, 로봇 등 다양한 엣지 디바이스에 적용할 수 있도록 개발됐다. 'Q-SSE'는 양자난수생성기와 양자내성암호를 기반으로 제로트러스트 접근 제어와 생성형 AI 서비스 보안을 지원하는 솔루션이다. SK텔레콤은 이번 전시를 계기로 국방과 공공 분야를 중심으로 확대되는 양자보안 수요에 대응하고 신규 기술 개발에도 속도를 낼 계획이다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 방위사업청과 국방과학연구소 등과 추진해 온 연구개발 성과를 바탕으로 국내 양자 산업 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. 이날 개막식에서는 류탁기 SK텔레콤 네트워크기술담당이 양자과학기술 발전 유공자로 선정돼 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다. 류 담당은 미래양자융합포럼 대표 의장을 맡아 양자 기술 확산에 기여하고 양자암호와 현대 보안기술을 융합한 기술 개발을 주도한 공로를 인정받았다. 류 담당은 "이번 퀀텀코리아 2026 참가를 통해 SKT의 차세대 양자암호 기술이 AI·6G 시대의 보안 요구를 충족시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줄 것"이라며 "앞으로도 양자 기술의 발전과 상용화를 선도하며 글로벌 양자 산업 생태계의 중심축 역할을 계속 수행해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-02 14:18:35
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![[데스크칼럼] AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630095906639211.jpg)
AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가 [경제일보] AI를 둘러싼 말은 대체로 가볍다. 챗봇, 생산성, 자동화, 초격차. 화면에 질문을 넣으면 답이 나오고 보고서를 대신 쓰는 기술로 받아들인다. 그러나 AI가 산업이 되는 순간 풍경은 달라진다. 그 뒤에는 반도체 공장과 데이터센터, 송전망과 냉각 설비, 로봇과 제조라인이 버티고 있다. 정부의 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터 3대 메가프로젝트는 이 지점을 짚었다. AI를 소프트웨어 경쟁으로만 보지 않고 칩과 공장, 데이터센터를 한 묶음으로 보겠다는 것이다. 방향은 틀리지 않다. 챗봇 하나로 AI 강국이 되지는 않는다. 계산할 칩, 돌릴 시설, 현장을 바꿀 제조 역량이 함께 있어야 한다. 남은 문제는 실행이다. 수백조원 투자 계획은 눈길을 끈다. 그러나 데이터센터 하나를 짓는 데 필요한 것은 발표문이 아니다. 전력과 부지, 용수와 냉각 설비, 주민 수용성이다. 반도체 클러스터도 돈만으로 세워지지 않는다. 전기를 끌어오고 물을 확보하고 인력과 협력사를 붙여야 한다. 어느 하나라도 막히면 계획은 숫자로만 남는다. 지방 분산도 마찬가지다. 수도권이 포화 상태인 것은 사실이고 데이터센터를 지방으로 보내야 한다는 주장에도 이유가 있다. 하지만 건물만 내려간다고 지역 산업이 살아나는 것은 아니다. 지방이 전기와 땅을 내주고 핵심 인력과 수익은 수도권에 남는다면 균형발전이라 부르기 어렵다. 낡은 집중 구조에 새 이름을 붙인 것에 가깝다. 우리는 비슷한 장면을 여러 번 봤다. 산업단지는 성장의 상징으로 출발했지만 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었지만 지역 주민에게는 희생의 상징이었다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 미래 산업이라는 이름이 붙어도 결국 지역의 땅 위에 세워지고 지역의 전력을 쓰는 시설이다. 피지컬 AI도 구상만으로는 부족하다. 한국 제조업에 AI를 심는 일은 필요하다. 반도체, 자동차, 조선, 기계, 통신망은 우리가 가진 강점이다. 공장을 아는 AI, 숙련공의 경험을 데이터로 바꾸는 AI는 한국이 해볼 만한 승부처다. 그러나 그 기술이 몇몇 대기업 생산라인 안에서만 작동한다면 국가 전략이라고 부르기 어렵다. 협력사와 산업단지, 중소 제조업까지 내려가야 산업 전체의 체질이 바뀐다. 정부가 할 일은 더 큰 그림을 내놓는 데서 끝나지 않는다. 순서를 정하고 책임을 가르는 일이다. 어디에 먼저 전력을 넣을 것인가. 어느 지역에 어떤 산업을 붙일 것인가. 데이터는 누가 내고 누가 관리할 것인가. 사고가 나면 누가 책임질 것인가. 이 질문이 빠진 메가프로젝트는 크기만 큰 계획으로 끝날 수 있다. AI는 생각보다 무거운 산업이다. 소프트웨어의 속도와 제조업의 무게가 한 몸이 된 산업이다. 빨리 가야 하지만 아무 데나 가서는 안 된다. 크게 해야 하지만 무엇을 남길지 정하지 못하면 안 된다. AI 강국은 선언으로 만들어지지 않는다. 전기와 땅, 데이터와 인재, 지역과 기업이 맞물릴 때 가능하다. 그 비용을 누가 부담하고 그 이익을 어디에 남길 것인가. 이 질문에 답하는 나라가 AI 시대의 산업 지도를 그린다. 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 계산서까지 포함한 설계다.2026-06-30 10:00:03
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앤트로픽·엔비디아·MS, 클로드를 애저에 심었다…오픈AI 일변도 깬다 [경제일보] 앤트로픽과 엔비디아, 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 삼각동맹이 상용화 단계로 들어섰다. 앤트로픽의 AI 모델 ‘클로드’ 제품군이 엔비디아 블랙웰 울트라 시스템을 기반으로 한 MS 애저 클라우드에 정식 배포되면서 기업용 AI 시장의 경쟁 구도도 달라지게 됐다. 3사는 29일 현지시간 클로드를 애저 클라우드 내에서 직접 구동할 수 있도록 했다고 밝혔다. 기존에도 애저 환경에서 클로드를 활용하는 방식은 있었지만 외부 모델을 호출하는 성격이 강했다. 이번 배포는 클로드가 애저 인프라 안에서 직접 운영되는 구조라는 점에서 의미가 크다. 기업 고객에게 가장 중요한 변화는 데이터 위치와 운영 통제다. 금융, 공공, 의료, 제조 분야 기업은 데이터 역외 이전과 보안 규제에 민감하다. 클로드가 애저 내에서 구동되면 기존 애저 고객은 별도 클라우드 이전 없이 앤트로픽 모델을 활용할 수 있다. 지역별 데이터 거버넌스와 내부 보안 기준을 맞추는 데도 유리하다. 앤트로픽은 애저에서 상위 모델인 클로드 오퍼스 4.8과 경량 모델 하이쿠 4.5를 제공하고 확장 추론 기능도 지원한다. 오퍼스는 고난도 분석과 코딩, 에이전트 업무에 초점을 맞춘 모델이고 하이쿠는 비용과 속도가 중요한 업무에 적합한 경량 모델이다. 기업 입장에서는 업무 난도와 비용 구조에 따라 모델을 선택할 수 있는 폭이 넓어진다. 이번 협력은 지난해 11월 발표된 3사 전략적 파트너십의 첫 가시적 결과로 볼 수 있다. 당시 엔비디아와 MS는 앤트로픽에 각각 최대 100억 달러와 50억 달러 투자를 약속했고 앤트로픽은 엔비디아 AI 시스템을 기반으로 한 MS 애저 컴퓨팅 자원 300억 달러어치를 구매하기로 했다. 투자와 칩, 클라우드 사용 계약이 맞물린 구조다. 엔비디아에는 추론 시장을 넓히는 계기다. AI 반도체 경쟁은 그동안 대규모 학습 중심으로 설명됐지만 실제 기업 서비스가 늘어날수록 추론 수요가 더 빠르게 커진다. 클로드가 블랙웰 울트라 기반 애저에서 돌아가면 엔비디아는 학습용 GPU뿐 아니라 기업용 AI 서비스의 실행 인프라에서도 입지를 강화할 수 있다. MS의 이해관계도 분명하다. MS는 오픈AI와의 협력으로 생성형 AI 시장을 선점했지만 기업 고객은 특정 모델에 종속되기를 원하지 않는다. 클로드를 애저 안으로 들여오면 MS는 오픈AI 모델과 앤트로픽 모델을 모두 제공하는 멀티모델 클라우드 사업자로 자리 잡을 수 있다. 애저 고객을 AWS나 구글 클라우드로 빼앗기지 않기 위한 방어 전략이기도 하다. 앤트로픽 역시 고객 접점이 넓어진다. 클로드는 아마존웹서비스(AWS) 베드록과 구글 클라우드 버텍스 AI를 통해 제공돼 왔다. 여기에 애저가 본격적으로 더해지면 글로벌 3대 클라우드 전반에서 기업 고객을 확보하는 구조가 된다. 기업용 AI에서 강점을 보여온 앤트로픽으로서는 유통 채널이 한층 넓어진 셈이다. 한편 이번 배포는 AI 시장의 경쟁축이 모델 성능에서 인프라 통합 능력으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 기업은 가장 똑똑한 모델 하나만 찾지 않는다. 어느 클라우드에서 돌아가는지 데이터가 어디에 머무는지 비용을 예측할 수 있는지 보안 통제가 가능한지를 함께 본다. 클로드의 애저 배포는 앤트로픽의 고객 확장이자 엔비디아의 추론 시장 확대이며 MS의 멀티모델 방어선이다. AI 동맹의 승부는 이제 발표장이 아니라 고객사의 클라우드 청구서와 운영 안정성에서 갈릴 전망이다.2026-06-30 08:01:34
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)