2026.04.13 월요일
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기업가치 1280조 '괴물' 된 오픈AI… 개인 투자자 품고 IPO '카운트다운' [경제일보] 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난달 진행한 투자 라운드를 통해 사상 최대 규모인 1220억 달러(약 180조원)의 자금을 수혈하는 데 성공했다. 이번 조달로 오픈AI의 기업가치는 무려 8520억 달러(약 1280조원)로 치솟으며 전 세계 테크 기업 중 전례 없는 위상을 확보했다. 특히 주목할 점은 기관 투자가 중심이었던 기존 방식에서 벗어나 사상 최초로 은행 채널을 통한 개인 투자자의 참여를 허용하고 아크인베스트의 ETF 편입을 확정했다는 것이다. 이는 올해 하반기 기업공개(IPO)를 앞두고 시장의 유동성을 최대한 흡수하려는 ‘상장 전 마지막 정지작업’으로 풀이된다. 오픈AI가 이토록 방대한 자금을 끌어모으는 배경에는 ‘AI 인프라 경쟁’이 있다. 오픈AI는 경쟁사 대비 4배 빠른 매출 성장 속도를 기록 중이며 챗GPT의 주간 활성 사용자(WAU)는 9억명, 유료 구독자는 5000만명을 돌파했다. 그러나 이 압도적인 지표 뒤에는 조 단위의 연산 비용이 숨어 있다. 오픈AI는 최근 비용 절감을 위해 영상 생성 AI ‘소라(Sora)’ 등 일부 프로젝트 개발을 철회하는 등 ‘선택과 집중’ 전략을 구사하고 있다. 이번 1220억 달러 유치는 이러한 체질 개선 과정에서 기업의 재무적 안정성을 높이고 하반기 IPO를 성공시키기 위한 강력한 실적 개선의 발판이다. 특히 기업 고객 매출 비중이 40%를 넘어선 것은 오픈AI가 ‘소비자용 챗봇 기업’에서 ‘엔터프라이즈 AI 플랫폼 기업’으로 성공적으로 전환했음을 방증한다. 오픈AI는 챗GPT, 코덱스, 웹브라우저 등을 하나로 통합한 ‘AI 슈퍼 앱’ 구축을 공식화했다. 이는 단순히 제품을 간소화하는 차원이 아니라 AI 모델의 성능 발전이 곧바로 사용자의 도입과 수익으로 이어지는 ‘배포 전략의 최적화’다. 실제로 시범 운영 중인 광고 모델은 출시 6주 만에 연환산 매출액(ARR) 1억 달러를 돌파하며 시장의 우려를 잠재웠다. 코딩 도구인 ‘코덱스’의 주간 사용자 수가 3개월 만에 5배 급증한 점 역시 오픈AI가 B2B 시장에서 확고한 지배력을 갖췄음을 보여준다. 오픈AI가 IPO를 앞두고 이러한 매출 지표를 강조하는 것은 상장 시장에서 ‘수익을 내는 AI 기업’이라는 프레임을 확고히 하려는 의도다. 천문학적인 투자금에도 불구하고 오픈AI는 여전히 영업손실을 기록 중이다. 하반기 IPO의 성패는 투자자들에게 ‘얼마나 많은 자본을 조달했는가’보다 ‘조달한 자본을 효율적으로 매출로 전환하고 있는가’를 증명하는 데 달려 있다. 시장 전문가들은 오픈AI의 상장이 뉴욕 증시에 역대급 규모의 유동성을 몰고 올 것으로 예상한다. 아크인베스트 등 주요 ETF에 편입된다는 소식은 개인 투자자들에게는 ‘꿈의 주식’을 매수할 기회가 열렸음을 의미한다. 그러나 한편에서는 “거품론”도 여전하다. AI 인프라 구축 비용이 매출 성장 속도를 추월할 경우 상장 이후 주가 변동성은 걷잡을 수 없이 커질 수 있다.2026-04-01 07:54:33
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'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
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![[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
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'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
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오픈AI가 선택한 '엔비디아 대항마'...세레브라스, 기업가치 33조원 폭등 [이코노믹데일리] 반도체 업계의 '파괴적 혁신가'로 불리는 세레브라스 시스템스(대표 앤드류 펠드먼)가 기업가치 231억달러(약 33조6000억원)를 기록하며 엔비디아의 강력한 대항마로 부상했다. 불과 4개월 만에 몸값이 3배로 뛴 배경에는 반도체 제조의 상식을 뒤엎는 기술력과 오픈AI라는 든든한 우군 그리고 미국 정계와의 연결고리가 자리 잡고 있다. 4일(현지시간) 로이터 등 외신에 따르면 세레브라스는 최근 10억달러(약 1조4500억원) 규모의 투자 유치에 성공했다. 이번 투자에는 타이거 글로벌과 벤치마크 등 실리콘밸리의 거물들은 물론 도널드 트럼프 대통령의 장남 트럼프 주니어가 설립한 '1789 캐피털'이 참여해 눈길을 끌었다. 이는 세레브라스의 기술이 단순한 스타트업의 도전을 넘어 미국의 국가적 AI 인프라 전략과 궤를 같이하고 있음을 시사한다. 세레브라스가 엔비디아의 독주를 끝낼 후보로 꼽히는 가장 큰 이유는 '웨이퍼 스케일 엔진(WSE)'이라는 독보적 기술이다. 기존 반도체 공정은 커다란 원판인 웨이퍼를 수백 개의 작은 칩으로 잘라낸 뒤 이를 다시 연결하는 방식을 취한다. 하지만 세레브라스는 웨이퍼 전체를 단 하나의 거대한 칩으로 만든다. 최신 모델인 WSE-3는 가로세로 약 20cm 크기의 단일 칩에 4조개의 트랜지스터와 90만개의 AI 최적화 코어를 집적했다. 엔비디아의 최신 칩 H100의 트랜지스터 수가 800억개 수준임을 감안하면 산술적으로 50배 이상의 집적도를 자랑한다. 칩을 잘게 쪼개지 않기 때문에 칩과 칩 사이의 통신 병목 현상이 원천적으로 발생하지 않으며 데이터 처리 속도는 수백 배 빠르다. ◆ 엔비디아의 아킬레스건 'HBM' 병목을 뚫다 현재 엔비디아를 비롯한 대다수 AI 칩 제조사들은 연산 칩과 데이터 저장 칩(HBM)을 별도로 만들어 연결한다. 이 과정에서 발생하는 데이터 이동 지연과 막대한 전력 소모는 AI 학습의 최대 난제로 꼽힌다. 세레브라스는 이 문제를 '온칩 메모리' 방식으로 해결했다. 웨이퍼 전체에 44GB 용량의 초고속 SRAM 메모리를 내장해 데이터가 칩 외부로 나갈 필요가 없게 설계했다. 이는 엔비디아 칩 수백 개를 연결한 클러스터보다 더 빠른 연산 능력을 단 하나의 칩으로 구현할 수 있게 만든 핵심 동력이다. 실제로 세레브라스는 자신들의 시스템이 엔비디아 제품보다 전력 효율은 10배 높고 공간 차지 비중은 10분의 1에 불과하다고 강조한다. 기술적 우위보다 더 무서운 것은 '고객'이다. 2026년 1월 오픈AI는 세레브라스와 100억달러(약 14조5000억원) 규모의 대형 공급 계약을 체결했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 엔비디아의 높은 가격과 공급 부족에 대응하기 위해 자체 칩 제작과 더불어 세레브라스와 같은 대안 세력을 적극적으로 육성하고 있다. 업계에서는 오픈AI가 차세대 초거대언어모델(LLM) 학습에 세레브라스의 시스템을 대거 투입할 것으로 보고 있다. 엔비디아의 독점 생태계인 '쿠다(CUDA)'를 우회할 수 있는 강력한 하드웨어를 확보함으로써 협상력을 높이려는 의도다. 물론 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 웨이퍼 한 판을 통째로 칩으로 쓰는 만큼 제조 공정에서 단 하나의 결함만 발생해도 칩 전체를 버려야 하는 '수율(양품 비율)' 문제가 치명적이다. 세레브라스는 결함이 있는 코어를 우회하는 독자적인 회로 설계로 이를 해결했다고 주장하지만 대량 양산 단계에서의 안정성은 여전히 검증 과제다. 또한 엔비디아의 강력한 소프트웨어 장벽을 넘어서는 것도 숙제다. 전 세계 개발자들이 엔비디아의 쿠다에 익숙해져 있는 상황에서 세레브라스 전용 소프트웨어를 얼마나 빠르게 확산시키느냐가 성패를 가를 분수령이 될 전망이다. 그럼에도 불구하고 세레브라스의 급격한 가치 상승은 AI 하드웨어 시장이 '엔비디아 1강' 체제에서 다변화 체제로 넘어가고 있음을 상징한다. 2024년 IPO(기업공개) 철회라는 아픔을 겪었던 세레브라스는 이제 33조원이라는 거대한 몸값을 무기로 화려한 증시 재입성을 준비하고 있다. 반도체 역사를 새로 쓰려는 이들의 도전이 엔비디아의 아성을 흔들 수 있을지 전 세계 IT 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-02-05 09:30:00
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![[위기의 한국 AI 반도체 ①] 가성비만으론 못 이긴다… 그록 품은 엔비디아](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/20/20260120160433984020.jpg)
"가성비만으론 못 이긴다"… 그록 품은 엔비디아 [이코노믹데일리] 엔비디아의 29조원 ‘크리스마스 쇼크’는 단순한 기업 인수를 넘어 글로벌 AI 반도체 질서의 변곡점을 알리는 사건이었다. 지난해 12월 24일 전 세계 반도체 업계는 산타클로스의 선물 대신 ‘AI 황제’ 젠슨 황이 보낸 경고장을 받아들었다. 엔비디아가 미국 AI 추론 칩 스타트업 그록을 약 200억달러, 우리 돈 29조원에 달하는 금액으로 사실상 흡수했다는 소식이었다. 이는 2019년 멜라녹스 인수에 투입된 70억달러를 훌쩍 뛰어넘는 엔비디아 역사상 최대 규모의 베팅이다. 동시에 그동안 “타도 엔비디아”를 외치며 AI 추론 시장의 틈새를 노려온 전 세계 후발 주자들에게는 사실상의 사형 선고에 가까운 메시지로 받아들여졌다. 본지는 엔비디아의 그록 인수가 던지는 전략적 함의와 그 여파로 생존의 기로에 선 한국 AI 반도체 산업의 현주소를 짚어본다. 이번 딜의 본질은 ‘규모’보다 ‘방식’에 있다. 엔비디아는 그록을 자회사로 편입하는 전통적 인수합병 대신 핵심 지식재산권에 대한 비독점 라이선스를 확보하고 창업자 조나단 로스를 포함한 엔지니어링 조직을 통째로 흡수하는 이른바 ‘인재·기술 흡수형 인수’ 방식을 택했다. 미국 연방거래위원회와 각국 규제 당국의 반독점 감시망을 피해 가면서도 실질적인 기술 내재화는 완성하는 고도의 계산이었다. 업계에서는 엔비디아가 자신의 마지막 약점으로 지적돼 온 ‘추론 비용’과 ‘지연 시간 문제’를 자본력으로 단숨에 제거해 버렸다는 평가가 지배적이다. 그동안 AI 반도체 시장은 학습과 추론으로 양분돼 있었다. 엔비디아 GPU는 학습 영역에서 독보적이었지만 실제 서비스를 담당하는 추론 단계에서는 전력 소모와 비용 부담이 크다는 한계를 안고 있었다. 특히 실시간 응답이 중요한 대규모 언어모델 서비스에서는 GPU 구조상 병목 현상이 발생해 속도 저하 문제가 반복적으로 제기돼 왔다. 이 틈을 파고든 것이 바로 그록이었다. 구글의 텐서 처리 장치를 설계했던 조나단 로스가 창업한 그록은 GPU와는 전혀 다른 해법을 제시했다. 그록의 언어 처리 장치는 고대역폭 메모리를 과감히 배제하고 초고속 정적 메모리를 대량으로 집적하는 구조를 채택했다. 용량은 작지만 처리 속도가 압도적으로 빠른 이 메모리를 기반으로 칩 간 연결을 소프트웨어로 최적화해 속도 한계를 돌파했다. 그 결과 그록은 엔비디아 GPU 대비 최대 10배 빠른 추론 속도와 10분의 1 수준의 에너지 효율을 구현하며 ‘실시간 AI’ 시대의 가능성을 열었다. 엔비디아는 바로 이 기술을 손에 넣었다. 젠슨 황 최고경영자는 그록의 저지연 프로세서 기술을 자사의 AI 팩토리 아키텍처에 통합하겠다고 공식화했다. 이는 향후 엔비디아의 차세대 칩이 학습은 물론 초저지연 추론 시장까지 사실상 독식하겠다는 선언으로 해석된다. 강력한 소프트웨어 생태계인 쿠다 위에 그록의 속도 기술이 결합될 경우 고객사들이 호환성 위험을 감수하며 다른 신경망 처리 장치를 선택할 유인은 급격히 줄어들 수밖에 없다. 이른바 ‘엔비디아 생태계 밖은 지옥’이라는 말이 과장이 아니라는 인식이 업계 전반에 퍼지고 있다. 이 충격파는 곧바로 한국 AI 반도체 산업으로 전이됐다. 그동안 국내 신경망 처리 장치 기업들은 엔비디아 대비 가격 경쟁력과 전력 효율을 앞세워 틈새를 공략해 왔다. 그러나 엔비디아가 추론 성능과 가격 경쟁력까지 동시에 확보할 경우 ‘가성비’만으로는 생존을 장담하기 어려운 국면이 열렸다는 위기감이 고조되고 있다. 이것이 한국 AI 반도체 산업이 직면한 냉혹한 현실이다.2026-01-20 16:07:37
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