2026.04.13 월요일
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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
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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
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AI 추론 수요 폭증…삼성SDS, 'B300' 기반 구독형 서비스 출격 [경제일보] AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 '추론' 단계로 빠르게 이동하면서 이를 뒷받침할 고성능 GPU 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 삼성SDS가 최신 GPU 기반 구독형 서비스를 선보이며 기업용 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 23일 삼성SDS는 자사의 클라우드 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'을 통해 엔비디아의 최신 GPU인 'B300(블랙웰 울트라)' 기반 GPUaaS(GPU 구독형 서비스)를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 기업들이 AI 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 단계로 진입하면서 급증하는 연산 수요에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 최근 AI 활용이 확산되면서 다수의 기업들은 단순 모델 학습을 넘어 실시간 응답과 대규모 처리 성능이 요구되는 추론 환경 구축에 집중하고 있다. 특히 대규모 언어모델(LLM) 운영 과정에서는 연산 성능뿐 아니라 메모리 처리 속도가 전체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 이번에 적용된 B300 GPU는 해당 흐름에 맞춰 메모리 성능을 대폭 강화한 것이 특징이다. 고대역폭 메모리를 기반으로 데이터 전송 속도를 높여 기존 환경에서 발생하던 병목 현상을 줄이고 보다 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하도록 설계됐다. 이에 삼성SDS는 대규모 AI 모델을 기반으로 한 서비스에서도 지연 시간을 최소화하고 처리 효율을 높일 수 있을 것이라고 설명했다. 삼성SDS는 그동안 A100, H100 등 최신 GPU 기반 서비스를 선제적으로 도입하며 클라우드 환경에서 GPU 인프라를 활용할 수 있는 기반을 구축해 왔다. 이번 B300 GPUaaS 출시를 통해 보다 고성능 연산 환경을 제공하고 AI 인프라 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 고객 입장에서는 초기 투자 부담 없이 필요한 만큼 GPU 자원을 사용하는 구독형 모델을 통해 비용 효율성을 높일 수 있다. 또한 GPU 수급이 제한적인 상황에서도 최신 아키텍처를 빠르게 도입할 수 있다는 점에서 활용도가 높을 전망이다. 또한 클라우드 환경에서의 보안 기능을 결합해 민감한 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 점도 주요 요소로 꼽힌다. 삼성SDS는 향후 AI 인프라 서비스 고도화를 진행할 방침이다. AI 모델 적용 시 별도의 인프라 관리 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 '서버리스 추론 서비스'와 개발자가 코드와 데이터를 입력하면 자동으로 분산 학습을 수행하는 'AI 학습 서비스'를 올해 3분기 중 선보일 계획이다. AI 활용이 확산되며 인프라 경쟁이 심화되는 가운데 GPU를 중심으로 한 클라우드 서비스 시장의 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다. 특히 학습 중심에서 추론 중심으로 무게가 이동하는 흐름 속에서 고성능 GPU와 이를 효율적으로 활용할 수 있는 서비스 모델이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "SCP가 보유한 자원 최적화·에너지 절감 등 GPU 효율화 역량을 바탕으로 대기업, 중견·중소, 공공 등 AI를 업무에 적용하려는 고객에게 국내 최초 B300 GPU 서비스를 제공해 AX 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-03-23 08:59:23
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엔비디아 젠슨 황 "삼성에 감사"…삼성전자 GTC서 7세대 HBM4E 최초 공개 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 패권을 쥐고 있는 엔비디아의 연례 개발자 회의 'GTC 2026' 무대에서 삼성전자(대표 한종희)의 이름이 연신 울려 퍼졌다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 직접 삼성전자의 파운드리(반도체 위탁생산) 역량을 치켜세운 데 이어 삼성전자는 현장에서 차세대 7세대 고대역폭메모리(HBM4E) 실물을 세계 최초로 공개하며 메모리 시장의 주도권 탈환을 공식화했다. 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP센터에서 열린 GTC 2026 기조연설에서 황 CEO는 AI 추론 전용 칩 생태계를 설명하며 "삼성이 우리를 위해 그록(Groq)3 언어처리장치(LPU) 칩을 제조하고 있다"며 "지금 최대한 빠르게 생산을 늘리고 있으며 삼성에게 정말 감사드린다"고 극찬했다. 그록3 LPU는 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 '루빈(Rubin)'과 역할을 분담해 AI 추론 성능과 전력 효율성을 극대화하는 핵심 칩이다. 황 CEO는 이 칩이 올해 하반기인 3분기께 출하가 시작된다고 밝혔다. 그동안 대만 TSMC에 절대적으로 의존해 온 엔비디아가 차세대 핵심 추론 칩 생산을 삼성전자 파운드리에 맡겼다는 사실이 황 CEO의 입을 통해 공식 확인된 셈이다. 이는 단순한 파운드리 수주를 넘어 다가오는 'AI 추론 시대'에 삼성전자가 엔비디아의 대체 불가능한 하드웨어 파트너로 격상되었음을 시사한다. 파운드리 낭보와 함께 삼성전자는 전시장 부스에서 압도적인 메모리 기술력을 과시했다. 지난달 세계 최초로 6세대 HBM4 양산 출하를 선언한 데 이어 이날 행사에서는 한 세대 더 앞선 7세대 'HBM4E' 실물 칩과 적층용 베이스 다이 웨이퍼를 대중에 처음 공개했다. 올해 하반기 샘플 출하를 목표로 하는 HBM4E는 핀당 16Gbps(초당 기가비트) 전송 속도와 4.0TB/s(초당 테라바이트)의 대역폭을 지원한다. 이는 최신작인 HBM4의 13Gbps 전송 속도와 3.3TB/s 대역폭을 훌쩍 뛰어넘는 괴물급 스펙이다. 삼성전자는 10나노급 6세대(1c) D램 공정 기술과 자사 파운드리의 4나노미터(㎚) 베이스 다이 설계 역량을 결합해 이 같은 초격차 성능을 구현했다고 설명했다. 업계에서는 삼성전자가 HBM4 양산 직후 곧바로 HBM4E를 공개한 것을 두고 HBM3와 HBM3E 시장을 선점했던 경쟁사 SK하이닉스의 기선을 제압하기 위한 포석으로 해석한다. 실제로 삼성전자는 전시장 내 'HBM4 히어로 월(Hero Wall)'을 통해 메모리 생산과 파운드리 로직 설계 및 첨단 패키징까지 모두 내부에서 소화하는 종합반도체기업(IDM)만의 '턴키(Turn-key·일괄 생산)' 강점을 전면에 내세웠다. SK하이닉스가 베이스 다이 제작을 위해 TSMC와 연합 전선을 구축한 것과 달리 삼성전자는 설계부터 최종 조립까지 자체적으로 해결해 데이터 병목을 줄이고 납기를 단축할 수 있다는 것이다. 여기에 열 저항을 기존 열압착접합(TCB) 대비 20% 개선하고 16단 이상 고적층을 안정적으로 지원하는 차세대 하이브리드구리접합(HCB) 패키징 기술도 영상을 통해 선보이며 발열 제어 기술에 대한 자신감을 드러냈다. 삼성전자의 공세는 HBM에만 국한되지 않는다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)' 생태계 전체를 자사 제품으로 채우겠다는 야심도 드러냈다. 루빈 GPU에 들어가는 HBM4는 물론 중앙처리장치(CPU) '베라'에 탑재될 서버용 저전력 메모리 모듈 소캠(SOCAMM)2와 기업용 6세대 SSD 'PM1763' 스토리지를 함께 전시해 AI 데이터센터 구동에 필요한 모든 형태의 메모리를 공급할 수 있는 토털 솔루션 역량을 부각했다. 이러한 행보는 AI 산업의 무게 중심이 거대언어모델(LLM) '학습'에서 실생활에 적용되는 '추론'으로 이동함에 따라 전력 효율과 공간 최적화가 필수적인 맞춤형(커스텀) 메모리 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 배경과 맞닿아 있다. 송용호 삼성전자 AI센터장(부사장)은 17일 GTC 특별 초청 발표 무대에 올라 반도체 제조 과정에서 스스로 학습하고 판단하는 'AI 팩토리' 비전을 공유하고 엔비디아 인프라 혁신을 뒷받침할 삼성전자의 중장기 기술 청사진을 제시할 예정이다. HBM 시장에서 절치부심했던 삼성전자가 2026년을 기점으로 파운드리와 차세대 패키징 융합이라는 승부수를 띄우며 글로벌 AI 반도체 생태계의 판을 근본적으로 뒤흔들고 있다.2026-03-17 07:50:01
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목표가 삼성전자 34만원·SK하이닉스 170만원…맥쿼리가 본 '메모리 빅뱅'의 실체 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시장의 무게중심이 ‘학습(Training)’에서 ‘추론(Inference)’으로 이동하면서 글로벌 반도체 시장이 구조적 전환기에 접어들고 있다. 맥쿼리증권이 삼성전자와 SK하이닉스의 목표주가를 각각 34만원, 170만원으로 제시한 배경에는 AI 서비스의 대중화가 촉발한 전례 없는 메모리 수급 변화가 자리 잡고 있다. 단기 업황 개선을 넘어 AI 산업 구조 자체가 반도체 수요 지형을 재편하고 있다는 분석이다. 25일 금융투자업계에 따르면 맥쿼리증권은 이날 발간한 보고서를 통해 삼성전자와 SK하이닉스에 대한 기존의 중립적 시각을 거두고 매수 의견으로 상향 조정했다. 맥쿼리는 “메모리 공급 부족이 예상보다 빠르게 심화되고 있다”며 AI 시장의 패러다임 전환을 핵심 근거로 제시했다. 보고서에 따르면 지난 2~3년이 AI 모델 성능을 끌어올리는 ‘학습’의 시기였다면, 2026년을 전후로는 완성된 AI를 실제 서비스에 적용하는 ‘추론’ 단계가 본격화될 것으로 전망된다. 이 과정에서 반도체 수요의 중심축도 변화하고 있다는 분석이다. 학습 단계에서는 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 핵심이었다. 그러나 다수의 사용자가 동시에 AI 서비스를 이용하는 추론 환경에서는 실시간 데이터 처리량이 급증하며 고용량 범용 D램과 엔터프라이즈 SSD(eSSD)의 중요성이 빠르게 커지고 있다. 맥쿼리는 이 같은 구조 변화로 일부 메모리 제품군의 계약 가격이 단기간 급등할 가능성이 있다고 내다봤다. 공급 측면의 제약은 가격 상승 압력을 더욱 키우고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 업체들이 수익성이 높은 HBM 생산에 역량을 집중하면서 범용 D램 생산 비중이 줄어드는 ‘구축 효과’가 나타나고 있기 때문이다. HBM은 일반 D램보다 웨이퍼 투입량이 많아 동일한 생산 능력 내에서 범용 제품 공급을 잠식하는 구조다. 여기에 신규 팹 건설에 수년의 리드타임이 소요되면서 공급 확대 속도는 제한적이다. 맥쿼리는 이러한 수급 불균형이 올해에 그치지 않고 내년까지 이어질 가능성이 높다고 봤다. 씨티그룹 역시 최근 보고서에서 2026년 D램과 낸드 가격의 큰 폭 상승 가능성을 언급하며 메모리 강세론에 힘을 보탰다. 이 같은 환경은 삼성전자에 유리하게 작용할 수 있다는 평가다. 평택 P4·P5 공장을 중심으로 대규모 생산 능력을 확보한 삼성전자는 범용 메모리 공급 부족 국면에서 상대적 우위를 가질 수 있다. 맥쿼리는 이를 반영해 삼성전자의 주당순이익(EPS) 추정치를 기존 대비 큰 폭으로 상향 조정했다. SK하이닉스 역시 HBM 시장에서의 기술적 우위를 바탕으로 AI 인프라 투자 확대의 직접적인 수혜를 받을 것으로 분석됐다. 엔비디아 등 주요 고객사와의 협력 관계를 유지하는 가운데, 범용 메모리 가격 상승 효과까지 더해질 경우 수익성 개선 폭이 커질 수 있다는 평가다. 다만 업계에서는 전통적인 메모리 사이클 산업의 특성을 감안한 신중론도 함께 제기된다. AI 인프라 투자가 예상보다 빠르게 둔화되거나, 빅테크 기업들이 자체 칩 개발을 확대할 경우 수요 증가세가 조정될 수 있다는 지적이다. 데이터센터 전력 공급과 같은 인프라 제약도 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 “AI 추론 시장 확대로 메모리 수요가 구조적으로 늘어나는 흐름은 분명하다”면서도 “공급 병목이 완화되는 시점과 투자 속도 변화에 따라 가격 변동성이 커질 수 있는 만큼 과도한 낙관은 경계할 필요가 있다”고 말했다. 그럼에도 맥쿼리의 이번 보고서는 AI 시대 반도체 산업의 주도권이 다시 메모리 기업으로 이동하고 있음을 시사한다. AI라는 기술 전환의 파고 속에서 한국 메모리 기업들이 또 한 번의 슈퍼사이클을 만들어낼 수 있을지 시장의 시선이 집중되고 있다.2026-02-25 15:19:30
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KAIST, 엔비디아보다 2.1배 빠른 AI 반도체 '오토GNN' 개발 [이코노믹데일리] 유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지 등 복잡한 데이터 관계를 분석하는 인공지능(AI)의 속도를 획기적으로 높일 수 있는 반도체 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)보다 속도는 2배 이상 빠르면서 전력 소모는 대폭 줄인 것이 특징이다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망(GNN) 기반 AI의 추론 속도를 높이는 가속기 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 그래프 신경망은 사람과 사람 사이의 관계나 데이터 간의 연결성을 분석하는 AI 기술이다. 추천 시스템이나 소셜 네트워크 분석 등에 필수적이지만 본격적인 추론에 앞서 데이터를 정리하는 ‘그래프 전처리’ 과정이 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하는 등 고질적인 병목 현상을 겪어왔다. 기존 GPU나 CPU는 규칙적인 데이터 처리에 최적화돼 있어 불규칙하고 복잡한 그래프 데이터를 정리하는 데 한계를 보였기 때문이다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 입력되는 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 재구성하는 기술을 고안했다. 칩 내부에 필요한 데이터만 골라내는 ‘UPE 모듈’과 이를 빠르게 집계하는 ‘SCR 모듈’을 배치하고, 데이터의 연결성이나 크기가 변할 때마다 최적의 모듈 조합을 자동으로 적용하는 방식이다. 성능 평가 결과 오토GNN은 엔비디아의 고성능 GPU인 ‘RTX 3090’ 대비 2.1배, 서버용 인텔 CPU 대비 9배 빠른 처리 속도를 기록했다. 처리 과정이 효율화되면서 에너지 소모량 또한 GPU 대비 3.3배 절감하는 효과를 거뒀다. 이 기술이 상용화되면 유튜브나 넷플릭스 등 대용량 데이터를 다루는 추천 서비스의 반응 속도가 획기적으로 빨라질 전망이다. 또한 실시간성이 중요한 금융 사기 탐지나 신약 개발 분야에서도 데이터 처리 비용과 시간을 동시에 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 정명수 교수는 “불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “추천 시스템은 물론 금융·보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 즉시 활용될 것”이라고 말했다. 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 지난 4일 호주 시드니에서 열린 컴퓨터 아키텍처 분야 최우수 국제학술대회 ‘HPCA 2026’에서 발표됐다.2026-02-05 08:05:24
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SK하이닉스 "HBM4도 압도적 1위 자신... 하반기 재고 부족 심화" [이코노믹데일리] SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 HBM4(6세대 고대역폭메모리) 시장에서도 압도적인 점유율을 유지하겠다는 자신감을 내비쳤다. 폭발적인 AI 수요로 인해 메모리 공급 부족 현상이 심화되고 있어 올해 설비투자를 대폭 늘리겠다는 계획도 밝혔다. SK하이닉스는 29일 진행한 2025년 4분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 "HBM4 역시 HBM3나 HBM3E와 마찬가지로 압도적 시장 점유율 확보가 목표"라고 선언했다. 회사 측은 "HBM2E 시절부터 고객 및 파트너사와 원팀 체제를 구축해 시장을 개척해왔다"며 "축적된 양산 경험과 품질에 대한 고객 신뢰는 경쟁사가 단기간에 추월할 수 없는 영역"이라고 강조했다. 경쟁사인 삼성전자의 진입 가능성에 대해서는 "생산능력 극대화에도 불구하고 고객 수요를 100% 충족하기 어려워 일부 진입이 예상된다"면서도 "성능과 양산성 및 품질을 기반으로 한 SK하이닉스의 주도적 공급사 지위는 지속될 것"이라고 일축했다. 기술적으로도 기존 1b 공정과 독자 패키징 기술인 MR-MUF를 적용해 HBM3E 수준의 수율을 달성하겠다고 설명했다. 시장 상황은 극심한 '공급자 우위'로 진단했다. SK하이닉스는 "AI 인프라 투자 확대로 수요가 폭발하지만 업계 공급 능력이 따라가지 못해 수급 불균형이 심각하다"며 "대부분 고객이 물량 확보에 어려움을 겪고 있다"고 밝혔다. 이에 따라 서버와 모바일 등 전 응용처에서 재고 감소세가 이어지고 있으며 하반기로 갈수록 재고 수준은 더 낮아질 것으로 전망했다. 이러한 수급난은 계약 조건의 변화로 이어졌다. 과거 느슨했던 장기공급계약이 최근에는 쌍방의 강한 책임을 기초로 하는 구속력 있는 형태로 바뀌었다. 회사 측은 "고객들은 계약 기간을 늘리길 원하지만 생산 제약으로 요청에 모두 대응하기 어렵다"며 "올해 생산능력 확대와 미래 인프라 준비를 위한 설비투자 규모를 전년 대비 상당 수준 늘릴 것"이라고 말했다. 낸드플래시 사업 전략의 변화도 예고했다. 단순 저장장치를 넘어 AI 연산을 직접 지원하는 스토리지 솔루션으로 진화시키겠다는 구상이다. SK하이닉스는 "AI 추론 기술 고도화로 GPU나 CPU 메모리만으로는 한계가 있어 데이터를 분산 처리하는 '오프로딩' 기술이 필수적"이라며 "이에 따라 입출력 속도를 높인 고용량 기업용 SSD(eSSD) 수요가 구조적으로 폭증하고 있다"고 분석했다. 회사는 초고성능 eSSD 라인업을 강화하는 한편 HBM의 확장 개념인 'HBF(고대역폭 낸드)' 기술을 구체화해 변화하는 AI 서버 아키텍처에 대응할 방침이다. 주주환원 정책과 관련해서는 "실적과 현금 흐름에 따라 추가 환원 방안을 검토하겠다"며 "현재 기조를 유지하면서도 시장 기대에 부합하는 탄력적 운영을 모색할 것"이라고 밝혔다. IT 제품 수요 둔화 우려에 대해서는 "온디바이스 AI 기대감이 신규 교체 수요를 자극하고 있어 전체 수요 위축으로 이어지지는 않을 것"이라고 내다봤다.2026-01-29 10:30:21
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"AI 반도체 슈퍼사이클"... SK하이닉스, 창사 이래 최대 실적 경신 [이코노믹데일리] SK하이닉스가 인공지능(AI) 반도체 호황에 힘입어 지난해 연간 영업이익 47조원을 달성하며 창사 이래 최대 실적을 기록했다. 이는 삼성전자의 지난해 전사 영업이익(43조5300억원)을 뛰어넘는 수치로, 반도체 시장의 주도권이 메모리 '빅2' 경쟁에서 HBM(고대역폭메모리) 선점 기업으로 넘어갔음을 보여준다. SK하이닉스는 28일 공시를 통해 지난해 연결 기준 매출 97조1467억원, 영업이익 47조2063억원을 기록했다고 밝혔다. 전년 대비 매출은 46.8%, 영업이익은 101.2% 폭증했다. 특히 4분기에는 매출 32조8267억원, 영업이익 19조1696억원을 달성하며 분기 기준 사상 최대 실적을 새로 썼다. 실적 고공행진의 일등 공신은 단연 HBM이다. AI 데이터센터 투자 확대로 HBM 수요가 폭발하며 매출이 전년 대비 2배 이상 성장했다. 일반 D램 부문에서도 DDR5 등 고부가가치 제품 판매가 늘었고 낸드 부문은 기업용 SSD(eSSD) 수요 호조로 흑자 기조를 이어갔다. SK하이닉스의 지난해 HBM 시장 점유율은 61%로 글로벌 1위를 수성했다. SK하이닉스는 올해도 공격적인 투자를 예고했다. 청주 M15X 팹 조기 가동과 용인 클러스터 건설을 통해 생산 능력을 확충하고 차세대 제품인 HBM4 양산에 집중할 계획이다. 회사 측은 "지난해 9월 양산 체제를 구축한 HBM4 물량을 차질 없이 공급 중"이라며 최근 불거진 재설계 이슈를 일축했다. 주주 환원 정책도 강화했다. 이날 SK하이닉스는 주당 1500원의 결산 배당과 함께 12조2000억원 규모의 자사주 소각을 결정했다. 호실적에 힘입어 이날 주가는 전일 대비 5.12% 오른 84만1000원에 마감했다. 증권가에서는 올해 SK하이닉스의 영업이익이 100조원을 돌파할 것이라는 장밋빛 전망이 나온다. 한동희 SK증권 연구원은 "모든 메모리 제품군이 공급 부족 상태"라며 "AI 추론 시장 확대로 메모리 수요가 지속적으로 늘어날 것"이라고 내다봤다.2026-01-28 17:30:01
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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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![[위기의 한국 AI 반도체 ③] 정부·기업 이대로 밀리면 영원한 하청기지](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/22/20260122113134388211.jpg)
정부·기업 "이대로 밀리면 영원한 하청기지" [이코노믹데일리] 엔비디아의 독점 구조가 굳어질수록 한국 정부와 산업계의 위기의식은 구호가 아닌 정책으로 구체화되고 있다. “지금이 마지막 골든타임”이라는 말은 더 이상 과장이 아니다. 단순히 한 산업의 문제가 아니라 인공지능 시대 국가 경쟁력의 근간이 걸린 문제라는 인식이 공유되고 있다. 정부가 2026년 인공지능과 반도체 분야에 약 9조9000억원의 예산을 배정한 배경도 여기에 있다. 이 예산의 특징은 ‘연구’보다 ‘실증’에 방점이 찍혀 있다는 점이다. 그동안 한국 AI 반도체 정책의 약점으로 지적돼 온 것은 성능은 입증했지만 실제 대규모 서비스에서 검증된 사례가 부족하다는 점이었다. 정부는 이 고리를 직접 끊겠다는 판단을 내렸다. 국가 AI 데이터센터를 중심으로 국산 신경망 처리 장치를 대규모로 도입하고 실제 서비스 환경에서 성능과 안정성을 검증하는 프로젝트가 본격화되고 있다. 이는 단순한 지원이 아니라 글로벌 시장 진출을 위한 ‘국가 보증 레퍼런스’를 만들어주는 작업이다. 글로벌 빅테크와 해외 정부 고객이 가장 중시하는 요소는 성능만큼이나 “누가 먼저 써봤는가”이기 때문이다. 산업계의 움직임도 달라지고 있다. 삼성전자를 중심으로 한 메모리·파운드리·팹리스 연합 구상은 엔비디아와는 전혀 다른 경쟁 구도를 형성할 가능성을 내포한다. 설계, 생산, 메모리를 각각 다른 기업에 의존하는 엔비디아와 달리 한국은 하나의 생태계 안에서 이를 조율할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 이는 납기, 가격, 공급 안정성 측면에서 분명한 강점이다. 특히 주목되는 지점은 ‘소버린 AI’ 전략이다. 미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화될수록 제3의 선택지를 찾는 국가들은 늘어나고 있다. 데이터 주권과 안보를 중시하는 국가들에게 특정 빅테크에 종속되지 않은 AI 인프라는 전략 자산이다. 한국형 AI 반도체는 이 틈새에서 지정학적 리스크를 분산할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 물론 현실은 녹록지 않다. 엔비디아와의 기술 격차는 여전히 존재하고 소프트웨어 생태계의 벽은 높다. 그러나 지금 이 국면에서 아무것도 하지 않는다면 한국은 AI 시대에도 메모리 하청 기지에 머물 가능성이 높다. 정부와 기업이 동시에 위험을 감수하고 실증과 투자를 선택한 이유가 여기에 있다. 엔비디아의 29조원 투자는 한국에 분명 위기다. 하지만 동시에 AI 추론 시장이 얼마나 거대한 가치와 전략적 의미를 지니는지를 증명한 사건이기도 하다. 2026년은 질문의 해가 아니다. 결과로 답해야 하는 해다. 한국 AI 반도체가 실험실을 넘어 실제 서비스 현장에서 어떤 성과를 보여주는지가 향후 10년 산업 지형을 결정하게 된다.2026-01-22 11:34:13
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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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구글 '제미나이 3.0' 쇼크, MS 시총 제쳤다…샘 올트먼도 "우리가 쫓아가는 입장" 인정 [이코노믹데일리] "이제 우리가 쫓아가는 입장이다." 생성형 AI 혁명을 주도해 온 오픈AI의 샘 올트먼 CEO가 구글의 신작 '제미나이 3.0'을 접한 뒤 내뱉은 탄식이다. 2025년 11월, 글로벌 AI 전쟁의 판도가 다시 한번 요동치고 있다. 구글이 내놓은 제미나이 3.0이 단순한 언어 모델을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트(Agent)'의 완성형을 보여주며 경쟁사들을 압도했기 때문이다. 시장은 즉각 반응했다. 구글의 모회사 알파벳의 시가총액은 단숨에 마이크로소프트(MS)를 제치고 뉴욕 증시 3위 자리를 탈환했다. ◆ "이해"를 넘어 "수행"으로…LLM에서 LAM으로의 진화 제미나이 3.0의 핵심은 '실행력'이다. 기존의 거대언어모델(LLM)이 사용자의 질문에 그럴듯한 텍스트를 생성해 주는 수준이었다면 제미나이 3.0은 거대행동모델(LAM, Large Action Model)로 진화했다. 예를 들어 "도쿄 출장 일정을 짜줘"라고 명령하면 기존 AI는 일정표 텍스트를 나열하는 데 그쳤다. 하지만 제미나이 3.0은 사용자의 캘린더를 분석해 빈 시간을 찾고 사내 규정에 맞는 항공권과 호텔을 검색해 예약 초안을 작성한 뒤 결재 시스템 연동까지 스스로 수행한다. 이는 AI가 단순한 비서에서 워크플로우 전체를 책임지는 '디지털 직원'으로 격상되었음을 의미한다. 세일즈포스의 창업자 마크 베니오프는 "3년 동안 매일 챗GPT를 써왔지만 제미나이 3.0을 2시간 써보고 다시는 돌아가지 않기로 했다"며 "추론, 속도, 멀티모달 모든 면에서 놀라운 발전"이라고 극찬했다. 심지어 경쟁자인 일론 머스크 테슬라 CEO조차 "축하한다"며 이례적으로 구글의 성과를 인정했다. ◆ 엔비디아 의존도 끊어낸 구글의 '수직 계열화' 승부수 이번 제미나이 3.0의 도약이 무서운 진짜 이유는 '비용 구조의 혁신'에 있다. 현재 오픈AI를 비롯한 대부분의 AI 기업들은 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)에 절대적으로 의존하고 있다. 막대한 GPU 구매 비용과 전력 소모는 AI 수익화의 가장 큰 걸림돌이었다. 반면 구글은 자체 개발한 AI 추론 칩인 TPU(텐서처리장치)를 기반으로 제미나이 시스템을 완벽하게 최적화했다. 하드웨어(TPU)와 소프트웨어(제미나이), 플랫폼(클라우드/안드로이드)을 수직 계열화하는 데 성공한 유일한 빅테크다. 이는 경쟁사 대비 압도적인 비용 효율성과 속도(Latency) 경쟁력을 확보했음을 시사한다. 알파벳의 주가가 6% 넘게 급등하며 시총 3조 6200억 달러를 돌파한 배경에는 이러한 구조적 경쟁 우위에 대한 시장의 확신이 깔려 있다. 반면 엔비디아 GPU 생태계에 묶여 있는 MS와 오픈AI에 대한 투자 심리는 상대적으로 위축되는 모습이다. 구글은 제미나이 3.0을 안드로이드 생태계에 깊숙이 심었다. 클라우드와 온디바이스(기기 내 구동)를 오가는 하이브리드 처리를 통해 인터넷이 없는 환경에서도 개인화된 AI 기능을 제공한다. 갤럭시나 픽셀 폰 사용자는 자신의 기기 내 데이터를 보안 걱정 없이 AI에게 맡길 수 있다. 이는 '데이터 주권'이 중요해지는 웹 3.0 시대에 구글만이 가질 수 있는 강력한 무기다. ◆ '환각'과 '독점', 화려한 잔치 뒤의 그림자 제미나이 3.0이 보여준 기술적 진보는 분명 놀랍다. 하지만 '에이전트'로서의 AI가 가진 위험성 또한 간과해서는 안 된다. AI가 사용자를 대신해 예약을 하고 결제를 진행하는 과정에서 발생하는 '환각(Hallucination)' 현상은 단순한 오답과는 차원이 다른 피해를 줄 수 있다. 구글은 99.9%의 정확도를 자랑하지만 치명적인 0.1%의 실수가 발생했을 때의 책임 소재는 여전히 불분명하다. 과거 제미나이 초기 버전이 역사적 사실을 왜곡해 생성했던 사례를 상기해 볼 필요가 있다. '행동하는 AI'의 통제권에 대한 사회적 합의가 기술의 속도를 따라가지 못하고 있다. 또한 구글의 독점력 강화도 경계해야 할 대목이다. 검색, OS, 브라우저, 클라우드에 이어 AI 에이전트까지 장악하게 된 구글 생태계는 사용자에게 편리함을 주지만 동시에 다른 선택지를 앗아가는 강력한 '가두리 양식장(Walled Garden)'이 될 수 있다. 그럼에도 불구하고 제미나이 3.0은 AI 산업의 방향타를 '대화'에서 '행동'으로 완전히 돌려놓았다. "이제 AI 모델 경쟁은 끝났다"는 업계의 평가처럼 앞으로는 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐가 아니라 누가 더 유능하게 일을 처리하는 에이전트를 비즈니스에 통합하느냐가 승패를 가를 것이다.2025-11-25 08:01:33
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![[김다경의 전자사전] AI 시대, 낸드도 쌓는다...HBM이어 HBF도 주목](https://image.ajunews.com//content/image/2025/11/14/20251114163111674553.jpg)
AI 시대, 낸드도 쌓는다...HBM이어 HBF도 주목 [이코노믹데일리] ※전자사전은 복잡하고 어렵게만 느껴지는 '전자'분야의 최신 기술과 산업 이슈를 쉽게 풀어드리는 코너입니다. 뉴스에선 자주 등장하지만 정작 이해하기 어려웠던 이야기들을 매주 하나의 핵심 주제로 선정해 딱딱한 전문 용어 대신 알기 쉬운 언어로 정리합니다. <편집자주> AI 시대가 본격화되면서 반도체 업계의 관심이 ‘누가 더 빨리 계산하느냐’에서 ‘누가 더 많이 더 효율적으로 쌓느냐’로 이동하고 있다. GPU 성능이 지속적으로 높아지면서 데이터를 공급하는 메모리의 구조적 한계가 드러나면서다. 그 중심에 다시 떠오른 것이 낸드 플래시와 ‘고대역폭 낸드’ 기술이다. HBM(고대역폭 메모리)의 적층 방식을 낸드에 접목해 대용량·저비용 특성을 유지하면서도 병목을 최소화하는 하이브리드 구조가 핵심이다. 16일 업계에 따르면 샌디스크는 "AI 추론 시장에서 매우 큰 기회를 보고 있다"며 "HBF 메모리는 2026년 하반기 컨트롤러는 2027년 출시를 목표로 한다"고 밝혔다. 낸드는 스마트폰과 PC, SSD에 탑재되는 대표적 비휘발성 저장장치로 전원이 꺼져도 데이터가 유지되는 것이 특징이다. 용량 대비 가격 경쟁력이 뛰어나 대량의 데이터를 담기 적합하지만 실시간 연산에 쓰이는 D램·HBM에 비해 속도가 느리다는 근본적 한계가 있다. 이를 해결하기 위한 방식이 바로 낸드 적층 기술이다. 낸드는 지난 10여 년간 수직 적층을 통해 적은 면적에서 더 많은 용량을 확보하는 방향으로 발전해왔다. 최근에는 단순히 ‘층을 올리는 것’을 넘어 HBM처럼 층간 데이터 통로를 개선해 대역폭을 높이는 구조가 실험되고 있다. 수요처는 명확하다. 가장 먼저 AI 데이터센터다. 대형 언어모델(LLM) 파라미터가 수백억에서 수천억 개로 늘어나며 GPU·HBM만으로는 감당하기 어렵다. 이어 클라우드 기반 AI 서비스, 멀티모달 분석, 검색·추천 서비스 등에서도 고대역폭 플래시 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI PC·스마트폰 등 온디바이스 AI 확산 속도에 따라 중장기적으로는 소비자 기기에서도 적용 가능성이 언급된다. 삼성전자와 SK하이닉스, 샌디스크가 이 시장을 전략적으로 주목하는 이유도 여기에 있다. 최근 SK하이닉스는 HBF 표준화 양해각서(MOU)를 체결한 미국 샌디스크와 함께 글로벌 빅테크 관계자들을 초청해 'HBF 나이트'를 열고 협력했다. SK하이닉스는 UFS·SSD·HBM 이후를 잇는 차세대 스토리지 기술을 제시하고 있으며 로드맵에는 HBS(High Bandwidth Storage), Storage-Next와 함께 HBF가 핵심 축으로 포함됐다. 이미 UFS 4.1을 세계 최초로 개발한 경험을 바탕으로 ‘HBM 다음’을 선점하겠다는 전략이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)은 “차세대 낸드 스토리지에서도 고객과 다양한 파트너와 협력해 AI 메모리 시장의 핵심 플레이어로 올라설 수 있도록 할 것”이라고 전했다. 업계에서는 HBM 경쟁이 격화된 가운데 다음 전장은 자연스럽게 ‘HBM 바로 아래 계층’이 될 것으로 보고 있다. 박상욱 신영증권 연구원은 "HBF가 상용화되면 낸드 산업에도 구조적 변화가 일어나 2027년 이후부터는 업황 개선과 수익성 제고로 이어질 가능성이 높다"고 분석했다.2025-11-16 09:00:00
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뉴욕증시 3대 지수 동반 하락...AI 거품론 확산 [이코노믹데일리] 뉴욕증시의 3대 주가지수가 하락 마감했다. 6일(현지시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 다우존스30산업평균지수는 전장보다 398.70p(0.84%) 떨어진 46912.30에 거래를 마감했다. 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 전장보다 75.97p(1.12%) 밀린 6720.32 나스닥종합지수는 445.80p(1.90%) 급락한 23053.99에 장을 마쳤다. 인공지능(AI) 거품론이 지속해서 시장을 짓누르는 가운데 미국 기업들이 22년래 최대 규모로 감원에 나섰다는 소식으로 투매가 나왔다. 미국 기업들이 지난 10월에 대규모 감원에 나섰다. 챌린저 그레이앤드크리스마스(CG&C)가 발표한 감원보고서에 따르면 미국기업의 10월 감원 규모는 15만3074명으로 집계됐다. 지난 9월 대비 183% 전년 동기 대비 175% 급증한 수치다. 10월 기준으로는 2003년 이후 최고 수준이며 월간 감원 규모 기준으로는 2008년 4분기 이후 최고다. CG&C의 앤드루 챌린저 선임 부사장은 "2003년과 마찬가지로 파괴적인 기술이 환경을 바꾸고 있다"며 "일자리 창출이 수년 새 최저점에 도달한 상황에서 4분기에 해고를 발표하는 것은 특히 바람직하지 못한 상황"이라고 말했다. 최근 주요 빅테크들이 잇달아 대규모 감원을 발표한 영향이 큰 것으로 풀이된다. 아마존은 지난달 말 1만4000명을 감원한다고 발표했고 마이크로소프트도 올해 7월 9000명 감원 계획을 발표했다. UPS와 타깃 등 다른 산업군에서도 감원 바람이 확산하면서 연말 소비 둔화에 대한 우려가 커졌다. FBB캐피털파트너스의 마이크 무시오 대표는 "밸류에이션 관점에서 볼 때 주요 기술주 상당수의 가치가 지나치게 높았다"며 "정부가 경제 활동을 재개하고 경기지표가 소비자들이 진정으로 죽지는 않았다는 것을 보여주면 전형적인 연말 랠리가 나타날 수 있다"고 말했다. 오픈AI가 대규모 인프라 투자에서 정부 보증을 바란다고 시사한 점도 논란을 낳으며 AI 거품론과 의구심을 부추겼다. 백악관의 데이비스 색스 인공지능(AI) 및 암호화폐 정책 차르(책임자)는 자신의 엑스에 "AI 산업에 대한 연방 구제금융은 없을 것"이라며 "미국에선 최소 5개의 주요 최첨단 모델 기업이 있고 그중 1개가 실패하더라도 다른 기업이 그 자리를 대신할 것"이라고 강조했다. 오픈AI의 세라 프라이어 최고재무책임자(CFO)는 전날 AI 인프라를 구축하기 위해 사모펀드와 은행 연방 정부의 최후 보증이 결합된 새로운 금융 구조를 만들고 싶다고 말했다. 이를 두고 불안정한 현금흐름을 드러낸 것이라는 분석이 나왔다. 샘 올트먼 오픈AI CEO도 "우리는 연방 정부에 보증을 요구하지 않는다"며 논란을 잠재우려 시도했다. 업종별로는 에너지와 의료건강을 제외한 모든 업종이 하락했다. 임의소비재는 2.5p 급락했다. 시가총액 1조달러 이상의 거대 기술기업 가운데 애플도 0.14p 하락으로 선방했고 알파벳만 상승했다. AI 거품론이 투심을 어지럽히면서 사업 구조와 현금 흐름이 탄탄한 애플과 알파벳이 안전 자산 역할을 하는 것으로 보인다. 반면 엔비디아는 3.65p 급락했고 테슬라도 3.50p 떨어졌다. 아마존도 2.86p 밀렸다. 엔비디아는 구글이 AI 추론 모델에 맞춰 설계한 새로운 AI 칩 '아이언우드'를 발표한 여파로 하방 압력이 강해졌다. 구글은 아이언우드로 엔비디아가 장악한 AI 칩 시장을 빼앗겠다는 계획이다. 구글의 아이언우드 발표로 AMD도 7.27p 급락하는 등 AI 및 반도체 관련주가 무더기로 하락했다. 시카고상품거래소(CME) 페드워치툴에 따르면 연방기금금리 선물시장에서 12월까지 기준금리가 동결될 확률은 29.1%로 하락했다. 전날 마감 무렵엔 38.0%로 반영됐다. 시카고옵션거래소(CBOE) 변동성 지수(VIX)는 전장 대비 1.49p(8.27%) 오른 19.50을 가리켰다.2025-11-07 07:56:06
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'엔비디아 나와'…구글, 추론 특화 AI칩 '아이언우드'로 GPU 아성에 도전 [이코노믹데일리] 구글이 인공지능(AI) 칩 시장의 절대 강자 엔비디아를 정조준한 자체 개발 AI 칩을 선보인다. AI 추론 작업에 최적화된 7세대 텐서처리장치(TPU) '아이언우드(Ironwood)'를 일반에 공개하고 비싸고 구하기 힘든 엔비디아 GPU의 강력한 대안이 되겠다고 선언했다. 구글은 6일(현지시간) '아이언우드'를 수 주 내에 일반에 공개한다고 밝혔다. 아이언우드는 AI 모델이 학습한 내용을 바탕으로 사용자의 질문에 답하는 '추론' 과정에 특화된 칩이다. 구글은 이 칩이 지난해 출시한 6세대 TPU '트릴륨'보다 4배, 2023년 모델보다는 최대 10배의 성능 향상을 이뤘다고 강조했다. 구글이 내세우는 핵심 경쟁력은 '효율성'이다. 엔비디아 GPU가 범용적으로 뛰어난 성능을 보이지만 특정 행렬(Tensor) 연산이 집중적으로 필요한 AI 추론 작업에서는 자사의 TPU가 가격, 성능, 전력 효율성 측면에서 훨씬 뛰어나다는 것이다. 이는 천정부지로 치솟는 GPU 가격과 공급 부족 현상에 시달리는 기업들에게 매력적인 대안이 될 수 있다. 구글의 자신감은 이미 확보한 '큰 손' 고객사들로부터 나온다. AI 챗봇 '클로드' 개발사 앤트로픽은 아이언우드를 포함한 구글 TPU 최대 100만개에 대한 사용 권한을 구매하기로 했다. 이는 오픈AI에 이어 AI 시장의 '빅2'로 꼽히는 앤트로픽이 구글의 AI 인프라를 핵심 파트너로 선택했다는 점에서 의미가 크다. 순다 피차이 구글 CEO 역시 최근 실적 발표에서 "TPU와 GPU 기반 AI 인프라에 대한 수요가 상당하다"고 밝히며 자체 칩 사업에 대한 강한 자신감을 내비쳤다. 엔비디아의 독주 체제가 굳어지는 AI 칩 시장에서 구글의 '아이언우드'가 의미 있는 균열을 만들어낼 수 있을지 업계의 이목이 집중되고 있다.2025-11-07 07:37:08
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