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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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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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![[재계 DNA 분석-삼성] 메모리 제국 넘어, AI 시대 파운드리 재건 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/07/20260507145650806173.jpg)
메모리 제국 넘어, AI 시대 파운드리 재건 승부수 [경제일보] 화려한 메모리 호황 뒤 삼성전자는 또 다른 전쟁을 준비하고 있다. 인공지능(AI) 시대 최대 수혜 산업으로 떠오른 고대역폭메모리(HBM)를 앞세워 사상 최대 수준의 실적을 거두고 있지만 삼성의 시선은 단순한 메모리 초격차 유지에 머물러 있지 않다. 7일 업계에 따르면, 삼성전자는 반도체 사업의 두 번째 축인 파운드리(반도체 위탁생산) 재건에 그룹 역량을 집중하고 있다. 한때 'TSMC 추격 실패'라는 냉혹한 평가를 받았던 파운드리 사업을 다시 궤도에 올려 메모리와 파운드리가 동시에 실적을 견인하는 이른바 '쌍끌이 체제'를 구축하겠다는 승부수다. 최근 애플이 미국 텍사스주 삼성전자 테일러 팹(공장)을 방문해 첨단 칩 생산 협력을 논의한 사실은 이 같은 흐름을 상징적으로 보여준다. 아이폰과 맥북용 애플리케이션프로세서(AP)를 사실상 독점 생산해온 TSMC 체제에 균열 가능성이 제기되면서 삼성 파운드리의 존재감도 다시 커지고 있다. 삼성 파운드리는 불과 2~3년 전만 해도 위기론의 중심에 있었다. 세계 최초로 게이트올어라운드(GAA) 3나노 공정을 도입하며 기술 선점에 나섰지만 초기 수율 안정화에 어려움을 겪었다. 시장에서는 삼성전자가 선단공정 전환 속도를 높이는 과정에서 수율 확보에 난항을 겪으며 TSMC와의 격차가 확대됐다는 평가도 나왔다. 여기에 자사 모바일 AP인 엑시노스 경쟁력 약화와 주요 고객사 이탈설까지 겹치며 삼성 파운드리의 위기감은 극대화됐다. 업계에서는 한동안 삼성이 메모리에서는 세계 최강이지만 파운드리에서는 TSMC의 벽을 넘지 못하고 있다는 분석이 지배적이었다. 2023년 생성형 AI 투자 경쟁이 본격화되면서 반도체 산업의 질서도 급변하기 시작했다. 데이터센터 투자 경쟁이 폭발적으로 늘어나자 글로벌 빅테크들은 첨단 반도체 확보에 사활을 걸기 시작했다. 문제는 TSMC 한 곳에 지나치게 의존된 공급망 구조였다. 미중 갈등과 대만 지정학 리스크가 커지면서 빅테크 내부에서는 공급망 다변화 필요성이 빠르게 제기됐다. AI 반도체 수요가 폭증하는 상황에서 특정 업체에만 생산을 의존할 경우 공급 차질 리스크가 지나치게 커질 수 있다는 우려 때문이다. 이 지점에서 삼성전자가 다시 기회를 잡기 시작했다. 미국 내 생산기지를 갖춘 데다 메모리와 파운드리를 동시에 수행할 수 있는 거의 유일한 기업이라는 점이 강점으로 부각됐다. 삼성은 2024년 이후 오스틴과 테일러를 중심으로 미국 생산 거점을 확대하며 글로벌 빅테크 고객 확보에 속도를 내고 있다. 실제 삼성전자는 2024년 테슬라의 차세대 자율주행 칩 'AI6' 생산 계약을 따낸 데 이어 최근에는 엔비디아의 신형 AI 칩 생산에도 참여하고 있다. 여기에 올해 들어 애플과의 협력 가능성까지 부상하면서 업계에서는 삼성 파운드리가 다시 글로벌 빅테크 공급망 중심으로 진입하고 있다는 평가가 나온다. 삼성전자의 전략 변화 중심에는 AI 시대 반도체 생태계 변화가 자리하고 있다. 과거 반도체 경쟁이 단순히 메모리 성능 중심이었다면 이제는 HBM·파운드리·첨단 패키징·AI칩 생산이 하나의 밸류체인으로 연결되는 구조로 바뀌고 있다. 삼성 역시 단순한 메모리 회사에서 AI 인프라 기업으로의 전환을 시도하고 있다. HBM4 양산과 첨단 패키징 투자 확대 그리고 선단공정 경쟁력 강화에 동시에 나서는 이유도 여기에 있다. 메모리 사업에서 벌어들인 현금을 기반으로 AI 시대 핵심 인프라 전반에 영향력을 확대하겠다는 전략이다. 이재용 삼성전자 회장이 오래전부터 강조해온 시스템반도체 비전 역시 다시 주목받고 있다. 삼성은 2019년 당시 '2030년까지 시스템반도체 세계 1위'를 선언하며 대규모 투자를 이어왔지만 시장에서는 메모리 편중 구조를 근본적으로 바꾸기 어렵다는 회의론도 적지 않았다. 하지만 AI 시대가 열리며 상황은 달라지고 있다. 메모리와 비메모리의 경계가 흐려지고 AI 서버용 반도체 수요가 급증하면서 삼성의 수직계열화 경쟁력이 다시 부각되고 있기 때문이다. 실제 업계에서는 HBM과 파운드리를 모두 확보한 기업이 향후 AI 반도체 시장에서 유리한 위치를 점할 가능성이 크다는 분석이 나온다. 다만, 삼성 앞에 놓인 과제도 여전히 만만치 않다. 무엇보다 파운드리 사업의 핵심 경쟁력인 수율 안정성을 지속적으로 입증해야 한다. TSMC가 수십 년간 축적한 고객 신뢰와 생산 안정성을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다는 평가도 여전하다. 천문학적인 투자 부담 역시 숙제다. 삼성은 미국 테일러 팹 증설과 첨단 공정 투자 그리고 HBM 생산 확대에 막대한 자금을 투입하고 있다. AI 호황이 이어지는 동안에는 성장 동력이 유지될 수 있지만 업황 변동성이 커질 경우 수익성 관리 부담도 커질 수밖에 없다. AI 호황이 이어지는 현재 삼성전자 내부에서는 노사 갈등이라는 또 다른 리스크도 커지고 있다. 2026년 들어 삼성전자 노조는 성과급 확대와 임금 인상을 요구하며 대규모 집회와 총파업 가능성을 예고하고 있다. 실제 삼성전자 노조는 오는 5월 말부터 장기 총파업 가능성까지 거론하며 압박 수위를 높이고 있다. 이와 관련해 업계 관계자는 "AI 반도체 수요 급증으로 글로벌 공급망 긴장감이 커진 상황에서 생산 차질이 현실화할 경우 삼성의 파운드리 재건 전략에도 부담으로 작용할 수 있다"고 했다. 그럼에도 시장은 삼성의 변화를 주목하고 있다. 메모리 초격차라는 기존 성공 공식을 넘어 AI 시대 새로운 반도체 질서 속에서 파운드리까지 성장 축으로 키우려는 시도가 본격화하고 있기 때문이다. 과거 삼성전자가 D램으로 세계 시장을 뒤흔들었다면 이제는 AI 반도체 시대 종합 인프라 기업으로 체질 전환에 나서고 있다. 한때 '수율 위기론'의 상징이었던 삼성 파운드리가 애플과 엔비디아 그리고 테슬라까지 품으며 진정한 반등 궤도에 올라설 수 있을지 글로벌 반도체 시장의 시선이 쏠리고 있다.2026-05-07 15:04:03
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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
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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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삼성전자·AMD 협력, '메모리→파운드리' 확장 기로…리사 수 방한 주목 [경제일보] 삼성전자가 AMD까지 파운드리 고객군에 포함시킬 수 있을지 관심이 쏠린다. 리사 수 AMD CEO의 방한을 계기로 HBM 공급 관계를 넘어 생산 협력으로의 확장 가능성이 부각되고 있어서다. 17일 반도체 업계에 따르면 리사 수 AMD CEO는 오는 18일 삼성전자 평택캠퍼스를 방문해 전영현 대표이사(부회장) 겸 DS부문장과 한진만 파운드리 사업부장(사장) 등 주요 경영진을 만날 예정이다. 업계에서는 이재용 삼성전자 회장과의 회동 가능성도 제기된다. 이번 만남은 단순한 사업장 방문을 넘어 양사 협력 범위를 확대하는 계기가 될 수 있다는 관측이 나온다. 특히 현재 고대역폭메모리(HBM) 중심으로 이어지고 있는 협력이 파운드리까지 확장될 경우 삼성전자 입장에서는 글로벌 빅테크 고객 기반을 한층 넓히는 전환점이 될 수 있다. 삼성전자는 이미 AMD의 최신 인공지능(AI) 가속기에 HBM3E를 공급하며 메모리 분야에서 협력 관계를 이어오고 있다. HBM은 AI 반도체 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 AMD와 엔비디아 등 주요 칩 설계 기업들이 확보 경쟁을 벌이고 있는 영역이다. 관건은 협력이 메모리를 넘어 파운드리로 확대되느냐다. 파운드리는 고객사가 설계한 칩을 대신 생산하는 사업으로 현재 대만 TSMC가 사실상 시장을 독점하고 있다. 삼성전자는 3나노 공정 등 첨단 기술을 앞세워 점유율 확대를 시도하고 있지만 안정적인 수율과 대형 고객사 확보가 과제로 꼽혀왔다. AMD 입장에서도 생산 파트너 다변화 필요성이 커지고 있다. AI 반도체 수요가 급증하면서 TSMC 의존도를 낮추고 공급망을 안정화할 필요가 있기 때문이다. 업계에서는 AMD가 일부 물량을 삼성전자에 맡길 경우 양사 간 전략적 협력이 본격화될 수 있다는 분석이 나온다. 삼성전자는 최근 테슬라, 퀄컴 등 주요 빅테크 기업을 고객사로 확보하며 파운드리 사업 확대에 속도를 내고 있다. 여기에 AMD까지 추가될 경우 엔비디아 중심의 AI 반도체 생태계에서 영향력을 확대하는 동시에 TSMC와의 경쟁 구도에도 변화를 줄 수 있다는 평가다. 이재용 회장과 리사 수 CEO 간 회동이 성사될 경우 최고경영진이 직접 협력 방향을 결정하는 '톱다운' 방식의 협력 논의가 이뤄질 가능성도 거론된다. 업계에서는 HBM을 계기로 시작된 양사 협력이 파운드리까지 확대될 경우 단순 거래를 넘어 전략적 파트너십으로 격상되는 계기가 될 수 있다는 분석이 나온다. 업계는 이번 방한을 계기로 삼성전자와 AMD 간 협력이 장기화될 가능성에도 주목하고 있다. 특히 삼성전자가 차세대 HBM4 양산에 나선 상황에서 메모리와 파운드리를 아우르는 '수직 협력' 구조가 구축될 경우 AI 반도체 시장 경쟁 구도에 적지 않은 영향을 미칠 것으로 전망된다.2026-03-17 17:31:45
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인텔 "엔비디아 독주 막겠다"…1.4나노 파운드리·GPU로 '왕의 귀환' 선언 [이코노믹데일리] '반도체 제국' 인텔이 엔비디아가 장악한 AI(인공지능) 칩 시장과 TSMC가 주도하는 파운드리(반도체 위탁생산) 시장에 동시에 도전장을 던졌다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 차세대 GPU 개발을 위한 '어벤저스급' 인재 영입과 1.4나노(14A) 공정에 대한 고객사들의 뜨거운 관심을 공개하며 강한 자신감을 내비쳤다. 3일(현지시간) 로이터통신 등 외신에 따르면 탄 CEO는 미국 샌프란시스코에서 열린 '시스코 AI 서밋' 기조연설에서 "최근 업계 최고의 GPU 설계 총괄책임자를 영입했다"며 AI 칩 시장 본격 진출을 공식화했다. ◆ 퀄컴·암(Arm) 핵심 인재 영입…'타도 엔비디아' 진용 구축 탄 CEO가 언급한 '비밀 병기'는 지난달 퀄컴에서 인텔 수석부사장으로 합류한 에릭 데머스로 파악된다. 데머스는 퀄컴과 AMD 등에서 30년 넘게 GPU 아키텍처를 설계해 온 베테랑이다. 여기에 지난해 암(Arm)에서 영입한 데이터센터 전문가 케보크 케치치언 총괄수석부사장이 지휘봉을 잡으면서 인텔의 AI 칩 전략은 수정 궤도에 올랐다. 기존 AI 가속기 '가우디' 시리즈에 더해 엔비디아의 H100·B200 시리즈와 직접 경쟁할 수 있는 범용 GPU 개발에 속도를 내겠다는 의지다. 탄 CEO는 "GPU는 데이터센터의 심장"이라며 "고객사들이 진정으로 원하는 스펙을 정의하고 이를 구현하는 데 집중하겠다"고 강조했다. 이는 엔비디아의 독점적 지위와 높은 가격에 피로감을 느끼는 빅테크 기업들을 공략하겠다는 포석으로 풀이된다. 파운드리 분야에서는 '초미세 공정' 기술력을 앞세워 TSMC를 맹추격하고 있다. 탄 CEO는 인텔의 차세대 공정인 1.4나노급(14A) 기술에 대해 "몇몇 주요 고객사들이 적극적인 관심을 보이며 협력하고 있다"고 밝혔다. 현재 AI 칩 생산은 TSMC의 3나노 및 4나노 공정에 집중돼 병목 현상이 심각하다. 인텔은 2027년 양산 예정인 1.4나노 공정을 통해 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 대형 고객사의 물량을 뺏어오겠다는 전략이다. 업계에서는 인텔이 수율 안정화에만 성공한다면 '미국 내 공급망'을 선호하는 미 정부의 지원에 힘입어 TSMC의 강력한 대항마가 될 것으로 보고 있다. 탄 CEO는 중국의 기술 굴기에 대해 강한 경계심을 드러냈다. 그는 "화웨이가 막대한 자금력으로 전 세계 반도체 설계 천재들을 블랙홀처럼 빨아들이고 있다는 사실에 충격을 받았다"고 토로했다. 특히 미국의 제재로 최신 노광 장비(EUV)를 구할 수 없는 중국이 이른바 '자력갱생(poor man's way)' 방식으로 기술 장벽을 넘고 있다고 평가했다. 화웨이는 구형 장비를 활용한 멀티 패터닝 기술 등으로 5나노급 칩 양산에 성공하며 자체 생태계를 구축하고 있다. 탄 CEO는 "오픈소스 AI 분야에서는 미국이 이미 중국에 뒤처졌다는 평가도 있다"며 미 기술 업계의 각성을 촉구했다. ◆ "병목은 이제 메모리"…삼성·SK하이닉스에 기회이자 위기 AI 산업의 향후 리스크로는 '메모리 반도체'를 지목했다. 탄 CEO는 "AI 연산 속도가 빨라질수록 이를 뒷받침할 메모리 대역폭이 따라가지 못하는 병목 현상이 심화될 것"이라고 내다봤다. 이는 HBM(고대역폭메모리) 시장을 주도하는 SK하이닉스와 삼성전자에는 기회이자 과제다. 2026년 현재 AI 모델이 '학습'에서 '추론' 중심으로 넘어가면서 HBM 수요는 폭증하고 있지만 공급은 여전히 타이트하기 때문이다. 전문가들은 인텔의 GPU 시장 재진입 선언이 글로벌 반도체 공급망 재편을 가속화할 것으로 보고 있다. 반도체 업계 관계자는 "인텔이 설계와 생산(파운드리) 능력을 모두 갖춘 IDM(종합반도체기업)의 강점을 살려 엔비디아-TSMC 연합의 빈틈을 파고든다면 시장 판도가 흔들릴 수 있다"고 전망했다.2026-02-04 07:51:45
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애플, 아이폰17 효과로 '어닝 서프라이즈'... 역대 최대 매출 경신 [이코노믹데일리] 애플이 아이폰17 시리즈의 기록적인 판매 호조와 중국 시장의 부활에 힘입어 또다시 사상 최대 분기 실적을 갈아치웠다. 29일(현지시간) 애플은 2026 회계연도 1분기(2025년 10~12월) 매출이 전년 동기 대비 16% 증가한 1437억6000만달러(약 206조원)를 기록했다고 공시했다. 이는 시장 전망치인 1384억달러를 훌쩍 뛰어넘는 '어닝 서프라이즈'다. 실적 견인의 주역은 단연 아이폰이다. 아이폰 매출은 852억6900만달러로 전년 대비 23.3% 급증하며 역대 분기 최고치를 달성했다. 팀 쿡 CEO는 "아이폰17의 새로운 디자인과 카메라 성능, AI 기능이 전례 없는 수요를 이끌었다"고 평가했다. 가장 주목할 점은 중국 시장의 성과다. 중화권 매출은 255억3000만달러를 기록하며 시장 예상치를 40억달러 가까이 상회했다. 화웨이 등 현지 업체의 공세와 '애국 소비' 열풍 속에서도 아이폰 교체 수요와 안드로이드 전환 수요가 폭발했다는 분석이다. 이는 애플이 중국 프리미엄폰 시장에서 여전히 강력한 지배력을 유지하고 있음을 증명한다. 애플은 하드웨어 호실적을 바탕으로 AI 분야 투자를 대폭 강화하고 있다. 최근 이스라엘의 AI 음향 스타트업 'Q.AI'를 20억달러에 인수하며 웨어러블 기기 경쟁력 확보에 나섰다. Q.AI는 소리 내지 않고도 의사소통할 수 있는 기술을 보유해 향후 에어팟이나 스마트 안경 등에 적용될 전망이다. 팀 쿡 CEO는 컨퍼런스콜에서 AI 전략에 대해 "온디바이스와 클라우드를 병행하는 '하이브리드 AI'가 핵심"이라며 "구글 제미나이와의 협력은 차세대 시리 구동을 위한 것"이라고 설명했다. 전 세계 25억대에 달하는 활성 기기를 기반으로 AI 생태계를 확장하겠다는 구상이다. 애플은 2분기(1~3월) 매출 역시 전년 대비 13~16% 성장할 것으로 내다봤다. 다만 급등하는 메모리 반도체 가격과 3나노 칩 공급 제약은 수익성에 부담 요인으로 지목된다. 업계 관계자는 "애플이 아이폰17 슈퍼사이클을 통해 하드웨어 경쟁력을 입증하며 AI 전략 추진을 위한 시간을 벌었다"며 "향후 맥과 웨어러블 부문의 성장 정체를 어떻게 극복하느냐가 과제"라고 분석했다.2026-01-30 11:03:24
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삼성전자, 지난해 영업이익 43.6조 '화려한 부활'... 4분기에만 20조 벌었다 [이코노믹데일리] 삼성전자가 지난해 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 연간 기준 사상 최대 매출을 달성하고 반도체(DS) 부문에서만 4분기에 16조 원을 벌어들이며 완벽한 부활을 알렸다. 그러나 연간 영업이익에서는 'HBM(고대역폭메모리) 선점 효과'를 누린 SK하이닉스에 밀리며 '반도체 왕좌'의 지형도 변화를 실감해야 했다. 29일 삼성전자는 2025년 연결 기준 연간 매출 333조6059억원, 영업이익 43조6011억원을 기록했다고 공시했다. 매출은 전년 대비 10.9% 증가하며 역대 최대치를 경신했고 영업이익은 33.2% 늘었다. 특히 4분기 실적이 눈부셨다. 4분기 영업이익은 20조737억원으로 전년 동기 대비 209.2% 폭증하며 시장 전망치에 부합했다. 실적 반등의 일등 공신은 단연 반도체다. DS부문은 4분기에만 매출 44조원, 영업이익 16조4000억원을 기록했다. 이는 메모리 가격 상승과 HBM, DDR5 등 고부가 제품 판매가 본격화된 덕분이다. 업계에서는 삼성전자가 하반기부터 엔비디아 등 주요 빅테크 고객사에 HBM3E 공급 물량을 늘리며 수익성을 대폭 개선한 것으로 보고 있다. 그동안 발목을 잡았던 재고 자산 평가 손실이 환입되고 파운드리 가동률이 일부 회복된 점도 긍정적으로 작용했다. 디스플레이(SDC) 부문 역시 매출 9조5000억원, 영업이익 2조원을 기록하며 견조한 실적을 보탰다. 반면 모바일과 가전을 담당하는 DX 부문은 경쟁 심화로 영업이익 1조3000억원에 머물렀다. 삼성전자는 역대급 실적을 냈음에도 웃지 못했다. 앞서 실적을 발표한 경쟁사 SK하이닉스가 지난해 연간 영업이익 47조2063억원을 기록했기 때문이다. 삼성전자 전사 영업이익(43조6000억원)이 SK하이닉스 단일 기업 영업이익에 추월당한 것은 사상 처음이다. 이는 AI 메모리 시장의 '골든타임'을 SK하이닉스가 HBM으로 선점한 결과다. 삼성전자가 범용 D램 중심의 포트폴리오를 유지하는 동안 SK하이닉스는 고마진 제품인 HBM3와 HBM3E 시장을 독식하며 이익률을 극대화했다. '매출은 삼성, 이익은 SK'라는 기현상이 벌어진 배경이다. 업계는 2026년이 진정한 승부처가 될 것으로 보고 있다. 삼성전자는 차세대 제품인 HBM4(6세대) 개발과 양산에 사활을 걸고 있다. 최근 4나노 공정을 적용한 로직 다이와 1c D램을 탑재한 HBM4 제품이 엔비디아 등 고객사 퀄(품질) 테스트를 통과했다는 관측이 나오며 선두 탈환의 기대감을 높이고 있다. 이재용 회장 역시 연초부터 기술 리더십을 강조하며 초격차 확보를 주문한 상태다. 전문가들은 "삼성전자가 HBM4 시장을 선점하고 파운드리 부문에서 3나노 이하 선단 공정의 수율을 안정화해 대형 고객사를 확보하느냐가 올해 실적과 주가 향방을 가를 것"이라고 분석했다. 또한 상반기 출시될 '갤럭시 S26' 시리즈와 AI 가전의 판매 호조 여부도 DX 부문 수익성 방어의 핵심 변수가 될 전망이다.2026-01-29 07:57:18
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엔비디아의 독주 막을까... 빅테크 '자체 칩 전쟁' 2라운드 돌입 [이코노믹데일리] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 '마이아 200'을 전격 공개하며 엔비디아가 장악한 AI 칩 시장에 도전장을 내밀었다. 빅테크 기업들이 '탈(脫) 엔비디아'를 외치며 자체 칩 개발에 속도를 내는 가운데 MS의 이번 행보가 시장 판도를 뒤흔들지 주목된다. 27일(한국시간) MS는 자사 뉴스룸을 통해 AI 추론 가속기 '마이아 200'을 공개했다. 이는 2023년 11월 첫선을 보인 '마이아 100'의 후속작으로 TSMC의 3나노 공정을 기반으로 제작됐다. 특히 SK하이닉스의 최신 고대역폭메모리인 HBM3E를 탑재해 데이터 처리 속도를 획기적으로 높였다. 마이아 200의 핵심은 '추론 효율성'이다. MS는 이 칩이 아마존웹서비스(AWS)의 최신 칩 대비 경량 연산 성능이 3배 높고 구글의 TPU보다 연산 효율성이 뛰어나다고 밝혔다. 사티아 나델라 MS CEO는 "업계 최고의 추론 효율성을 위해 설계됐으며 같은 예산 대비 성능이 30% 높다"고 자신했다. 이는 엔비디아 GPU의 높은 가격과 공급 부족 문제를 정면 돌파하겠다는 의지로 풀이된다. 훈련된 AI 모델이 서비스를 실행하는 '추론' 단계에서는 고비용의 엔비디아 GPU보다 가성비(가격 대비 성능)가 뛰어난 맞춤형 칩이 유리하기 때문이다. 마이아 200은 오픈AI의 최신 모델인 'GPT-5.2'와 MS의 '코파일럿' 구동에 최적화돼 운영 비용을 대폭 절감할 것으로 기대된다. ◇ 빅테크의 '칩 독립선언'... 엔비디아 독주 체제 균열? MS뿐만 아니라 구글, 아마존, 메타 등 빅테크들은 이미 자체 칩 개발에 사활을 걸고 있다. 구글은 'TPU'를 자사 서비스에 전면 적용 중이며 AWS는 최근 성능을 대폭 개선한 '트레이니엄3'를 공개했다. 오픈AI 역시 브로드컴과 손잡고 자체 칩 개발을 추진 중이다. 이러한 움직임은 엔비디아 의존도를 낮추고 공급망을 다변화하려는 생존 전략이다. 월스트리트저널(WSJ)은 "AI 기업들의 자체 칩은 엔비디아에 또 다른 위협이 된다"고 분석했다. 하지만 엔비디아의 반격도 만만치 않다. 엔비디아는 단순 칩 제조를 넘어 CPU, 서버, 소프트웨어, 모델을 아우르는 '풀스택 AI' 기업으로 진화하고 있다. 최근에는 AI 추론 칩 스타트업 '그록(Groq)'을 인수하며 약점인 추론 시장 방어에도 나섰다. 또한 올해 TSMC의 최대 고객사로 등극할 것으로 예상되는 등 압도적인 물량 공세를 예고하고 있다. 전문가들은 2026년이 AI 칩 시장의 분기점이 될 것으로 내다본다. 엔비디아의 범용 GPU가 여전히 학습 시장을 주도하겠지만 서비스 단계인 추론 시장에서는 빅테크들의 맞춤형 칩(ASIC)이 점유율을 빠르게 잠식할 것이라는 분석이다. MS는 마이아 200을 미국 아이오와주 데이터센터에 배치하기 시작했으며 향후 애리조나주 등으로 확대할 계획이다. 칩부터 데이터센터까지 아우르는 '엔드투엔드' 설계로 인프라 구축 기간을 절반으로 단축시킨 점도 강점이다. 업계 관계자는 "MS의 마이아 200은 단순한 기술 과시용이 아니라 실질적인 비용 절감을 위한 전략적 무기"라며 "빅테크들의 자체 칩 생태계가 확장될수록 엔비디아의 가격 결정력은 약화될 수밖에 없을 것"이라고 전망했다.2026-01-27 16:47:56
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SK하이닉스, MS '마이아200'에 HBM 독점 공급...'탈 엔비디아' 선언한 빅테크 [이코노믹데일리] SK하이닉스가 마이크로소프트(MS)의 자체 개발 인공지능(AI) 가속기 '마이아 200'에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 것으로 확인됐다. 엔비디아에 이어 MS라는 거대 고객사를 독점적으로 확보함으로써 SK하이닉스는 AI 메모리 시장에서의 지배력을 다시 한번 입증했다. 반면 삼성전자(대표 한종희)는 구글 등 다른 빅테크와의 협력을 강화하고 차세대 HBM4 시장 선점을 노리며 맹추격에 나섰다. SK하이닉스는 MS가 26일(현지시간) 공개한 차세대 AI 칩 '마이아 200'에 5세대 HBM인 'HBM3E'를 단독 공급한다. 마이아 200은 대만 TSMC의 3나노 공정으로 제작된 주문형 반도체(ASIC)로 12단 HBM3E 6개를 탑재해 총 216GB의 메모리 용량을 갖췄다. MS는 이 칩을 미국 아이오와주와 애리조나주 데이터센터에 배치하며 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 작업에 착수했다. 이번 공급은 단순한 거래 이상의 의미를 갖는다. 글로벌 빅테크 기업들이 비용 절감과 서비스 최적화를 위해 '탈(脫) 엔비디아'를 외치며 자체 칩 개발에 속도를 내고 있기 때문이다. MS뿐만 아니라 구글은 7세대 텐서처리장치(TPU) '아이언우드'를, 아마존웹서비스(AWS)는 3세대 '트레이니엄'을 잇달아 선보이며 AI 반도체 시장을 다변화하고 있다. 이러한 흐름은 HBM 제조사에 새로운 기회다. 엔비디아 GPU에 집중됐던 HBM 수요가 빅테크의 자체 칩(ASIC)으로 분산되면서 시장 규모 자체가 폭발적으로 성장하고 있다. 특히 빅테크들은 범용 GPU보다 전력 효율이 높은 맞춤형 칩을 선호하는데 이를 구동하기 위해서는 고성능 HBM이 필수적이다. SK하이닉스가 엔비디아 공급망을 장악한 데 이어 MS 물량까지 독식한 것은 메모리 미세공정과 수율 관리 능력에서 경쟁사를 압도했기 때문으로 풀이된다. ◆ 삼성 vs SK, 'ASIC 동맹'과 'HBM4'로 진검승부 삼성전자는 구글과의 동맹을 강화하며 반격에 나섰다. 업계에 따르면 삼성전자는 구글의 TPU와 브로드컴 칩에 탑재되는 HBM 물량의 상당 부분을 책임지고 있는 것으로 알려졌다. 엔비디아와 MS 진영을 선점한 SK하이닉스에 맞서 구글·브로드컴 진영을 확보해 점유율 격차를 좁히겠다는 전략이다. 승부처는 6세대 제품인 'HBM4'다. HBM4는 메모리에 연산 기능을 더하는 등 기술적 난도가 높아 시장 판도를 뒤집을 게임체인저로 꼽힌다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD의 HBM4 품질 테스트를 통과해 다음 달 정식 납품을 앞두고 있는 것으로 전해진다. 이는 차세대 시장에서만큼은 주도권을 놓치지 않겠다는 삼성의 의지가 반영된 결과다. SK하이닉스 역시 지난 9월부터 HBM4 양산 체제를 구축하고 엔비디아와 최적화 작업을 진행 중이다. 업계 관계자는 "HBM3E까지는 SK하이닉스의 독주 체제였으나 빅테크의 자체 칩 경쟁이 본격화되고 HBM4로 기술 세대가 넘어가면서 삼성전자의 추격이 거세지고 있다"며 "향후 HBM 시장은 엔비디아 공급률뿐만 아니라 얼마나 다양한 빅테크 고객사를 확보하느냐에 따라 승패가 갈릴 것"이라고 전망했다.2026-01-27 15:09:02
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삼성전자, 테슬라 칩으로 반도체 '초속도전' 선언 [이코노믹데일리] 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 차세대 인공지능(AI) 칩의 설계 주기를 획기적으로 단축하겠다고 선언했다. 이는 글로벌 파운드리(반도체 위탁생산) 시장의 지형을 흔들 만한 변수로, 올해 가동을 앞둔 삼성전자 미국 텍사스주 테일러 공장에 강력한 모멘텀이 될 전망이다. 18일(현지시간) 머스크 CEO는 엑스(X·옛 트위터)를 통해 "AI5 칩 설계는 거의 완료됐고 AI6 칩 설계도 초기 단계에 돌입했다"며 "앞으로 AI7, AI8, AI9이 이어질 예정이며 9개월 설계 주기를 목표로 한다"고 밝혔다. 머스크의 발언은 테슬라의 두뇌인 FSD(완전자율주행) 칩의 세대교체 주기를 기존 3년에서 9개월로 4분의 1 수준으로 줄이겠다는 '속도전' 선언이다. 테슬라의 AI 칩은 자율주행 차량뿐만 아니라 휴머노이드 로봇 '옵티머스', 거대언어모델(LLM) 구동의 핵심 인프라다. 머스크는 "단언컨대 우리 AI 칩은 세계 최고 생산량을 기록할 것"이라고 공언했다. 이는 폭발적으로 늘어나는 AI 연산 수요를 감당하기 위해 칩 공급망을 다변화하고 물량을 극대화하겠다는 의지로 풀이된다. 기존 TSMC 의존도만으로는 이 속도와 물량을 감당하기 어렵다는 계산이 깔려 있다. 업계의 시선은 삼성전자로 쏠린다. 삼성전자는 지난해 7월 테슬라와 약 23조원 규모의 반도체 공급 계약을 체결한 바 있다. 특히 올해 가동 예정인 텍사스 테일러 파운드리 공장은 테슬라 본사(오스틴)와 지리적으로 인접해 있어 AI5 및 AI6 칩 생산의 최적지로 꼽힌다. 머스크는 지난해 실적 발표에서 "삼성전자와 TSMC 모두 AI5 작업을 할 것"이라며 멀티 벤더 전략을 공식화했다. 당초 시장에서는 TSMC가 주력 물량을 가져갈 것으로 예상했으나, 머스크가 '세계 최고 생산량'과 '단축된 주기'를 강조함에 따라 삼성전자의 수주 물량이 대폭 늘어날 가능성이 커졌다. 삼성전자는 테일러 공장의 최첨단 2~3나노 공정을 통해 테슬라 칩을 생산하며 가동률을 빠르게 끌어올릴 것으로 보인다. ◆ 이재용-머스크 '기술 동맹' 결실... 과제는 '수율' 이번 성과는 이재용 삼성전자 회장과 머스크 CEO 간의 지속적인 교류가 빚어낸 결과라는 분석이다. 이 회장은 지난해 미국 출장 등 주요 국면마다 머스크와 회동하며 자율주행과 시스템 반도체 분야의 포괄적 협력을 논의해 왔다. 테슬라 입장에서도 지정학적 리스크와 가격 협상력을 고려할 때 TSMC 독점보다는 삼성전자와의 파트너십 강화가 필수적이다. 삼성전자에게 남은 과제는 수율(양품 비율)과 패키징 기술력이다. 테슬라의 AI 칩은 고성능·저전력을 요하는 만큼, 2~3나노 공정에서의 안정적인 수율 확보가 필수적이다. 또한 메모리와 로직 반도체를 하나로 묶는 첨단 패키징(Turn-key) 역량에서 TSMC와의 격차를 얼마나 좁히느냐가 향후 'AI6', 'AI7' 수주전의 승패를 가를 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "머스크의 속도전은 삼성 파운드리에 '기회의 창'을 열어줬다"며 "테일러 공장에서 AI5 양산에 성공한다면, 삼성은 '만년 2등' 꼬리표를 떼고 빅테크 AI 칩 수주 경쟁에서 확실한 주도권을 쥘 수 있을 것"이라고 전망했다.2026-01-19 07:34:37
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