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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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HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.2026-06-08 10:03:15
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![[현장] SKT·엔비디아, 한국에 GW급 AI 팩토리 짓는다…AI 클라우드 동맹 본격화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608095928379380.jpg)
SKT·엔비디아, 한국에 GW급 AI 팩토리 짓는다…AI 클라우드 동맹 본격화 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 손잡고 한국에 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 클라우드 인프라를 구축한다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 협력으로 출발한 SK그룹과 엔비디아의 동맹이 AI 데이터센터, 클라우드, 피지컬 AI, 로보틱스까지 확장되는 흐름이다. SK텔레콤은 8일 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 풀스택 AI 클라우드 파트너십을 발표했다. DSX는 AI 팩토리의 설계와 구축, 운영 최적화를 지원하는 엔비디아의 인프라 플랫폼이다. AI 팩토리는 기존 데이터센터처럼 데이터를 저장·처리하는 시설을 넘어, AI 학습과 추론을 통해 지능형 결과물인 토큰을 생산하는 차세대 산업 인프라다. 양사는 한국에서 첫 AI 팩토리를 2027년 가동하는 것을 목표로 한다. 이후 인프라를 GW급으로 단계적으로 확대하고, 한국을 시작으로 아시아 전역에 AI 클라우드 사업을 넓힌다는 구상이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 엔비디아 클라우드 파트너에도 합류한다. 이번 동맹은 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 연쇄 회동을 계기로 구체화됐다. 두 사람은 대만 GTC와 방한 일정에서 AI 인프라 로드맵을 논의했고, SK그룹 차원의 협력 확대에 뜻을 모은 것으로 전해졌다. 핵심은 풀스택이다. AI 클라우드를 구현하려면 GPU만으로는 부족하다. AI 반도체, 메모리, 네트워크, 전력, 냉각, 데이터센터 운영 소프트웨어가 함께 맞물려야 한다. SK텔레콤은 통신망과 데이터센터 운영 경험, 기업 고객 기반을 제공하고, 엔비디아는 GPU와 DSX 플랫폼, AI 소프트웨어 생태계를 제공하는 구조다. SK하이닉스와 엔비디아의 메모리 협력도 한층 깊어진다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리 발전을 위한 장기 기술 파트너십을 추진한다. 대상은 엔비디아 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 베라 루빈, 베라 CPU, RTX 스파크 PC, 젯슨 토르 로보틱 컴퓨팅 플랫폼 등에 들어갈 메모리다. HBM 중심의 협력이 AI PC와 로보틱스, 엣지 AI 영역으로 넓어지는 셈이다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능만큼 메모리 성능이 중요해진다. 데이터 이동이 병목이 되면 GPU 성능을 충분히 활용하기 어렵다. SK하이닉스가 엔비디아의 차세대 플랫폼 설계 단계부터 메모리 개발에 참여하면 단순 공급사를 넘어 AI 인프라 핵심 파트너로 입지가 강화될 수 있다. 제조 혁신도 협력 축이다. SK하이닉스는 엔비디아 CUDA-X, 피직스네모, 옴니버스, 오픈USD 등을 활용해 반도체 설계·제조 시뮬레이션과 팹 디지털트윈을 고도화할 계획이다. 실제 공장을 가상공간에 구현해 생산 흐름과 장비 배치, 물류 최적화를 사전에 검증하는 방식이다. 이는 자율형 반도체 팹으로 가기 위한 기반 기술로 평가된다. SK텔레콤은 피지컬 AI 분야에서도 엔비디아와 협력하고 있다. 앞서 엔비디아 GTC 타이베이 기조연설에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공정에 적용한 디지털 트윈 사례가 소개됐다. 로보틱스 분야에서는 엔비디아 코스모스와 아이작 계열 플랫폼을 기반으로 로봇 시뮬레이션과 훈련 환경을 고도화하고 있다. 이번 발표는 통신사의 역할 변화도 보여준다. 통신망은 사람과 기기를 연결하는 인프라를 넘어 AI 클라우드의 기반으로 진화하고 있다. AI 에이전트, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI가 확산되면 대규모 연산 인프라와 네트워크, 보안, 데이터센터 운영 역량을 함께 가진 사업자의 중요성이 커진다. 성패는 전력과 냉각, 고객 확보에서 갈린다. GW급 AI 클라우드는 막대한 전력과 고밀도 냉각 설비, 안정적인 운영 능력을 요구한다. SK텔레콤이 엔비디아 플랫폼을 확보하더라도 실제 기업 고객과 산업별 AI 수요를 얼마나 빠르게 유치하느냐가 사업 안착의 핵심 변수가 될 전망이다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다”며 “아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고 한국과 세계 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.2026-06-08 10:01:57
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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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노타·퓨리오사AI, 모바일 넘어 데이터센터로…'효율성' 무기로 엔비디아 뚫는다 [이코노믹데일리] 국내 AI 반도체 생태계가 하드웨어와 소프트웨어의 '원팀' 결성으로 글로벌 시장 공략의 승부수를 띄웠다. AI 최적화 기술 기업 노타(대표 채명수)와 AI 반도체 팹리스 퓨리오사AI(대표 백준호)가 손을 잡고 데이터센터 시장 진출을 본격화한다. 이는 엔비디아의 독주 체제 속에서 '가성비'와 '전력 효율'을 무기로 틈새시장을 넘어 주류 시장으로 진입하려는 K-AI 연합군의 전략적 행보로 풀이된다. AI 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 3일 퓨리오사AI의 차세대 고성능 NPU(신경망처리장치) 'RNGD(레니게이드)'에 자사의 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소(NetsPresso)' 기술을 공급하는 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 그동안 모바일과 엣지(Edge) 디바이스 위주였던 노타의 기술력이 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역인 데이터센터와 서버 시장으로 확장됐다는 데 큰 의미가 있다. 퓨리오사AI의 'RNGD'는 전력 대비 성능(전성비)을 극대화한 추론용 AI 반도체다. 하지만 아무리 뛰어난 칩이라도 그 위에서 구동되는 AI 모델이 무겁고 비효율적이라면 제 성능을 낼 수 없다. 노타의 '넷츠프레소'는 바로 이 지점을 파고들었다. 넷츠프레소는 AI 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지하는 경량화 기술이다. 이번 협력을 통해 퓨리오사AI는 RNGD 칩 위에서 거대언어모델(LLM)과 같은 대규모 AI 모델을 더 빠르고 안정적으로 구동할 수 있게 됐다. 하드웨어의 물리적 성능을 소프트웨어 최적화로 극한까지 끌어올리는 전략이다. ◆ 2026년 화두는 '효율성'…추론 시장 정조준 업계는 2026년 AI 시장의 핵심 키워드로 '추론(Inference)'과 '비용 효율(TCO)'을 꼽는다. 생성형 AI 학습 경쟁이 정점을 지나 실제 서비스 적용 단계로 넘어오면서, 막대한 전력을 소모하는 엔비디아 GPU 대신 저전력 고효율 NPU를 찾는 수요가 급증하고 있기 때문이다. 이러한 시점에 성사된 양사의 협력은 시의적절하다는 평가다. 퓨리오사AI는 노타의 최적화 기술을 통해 고객사들에게 "우리 칩을 쓰면 비싼 GPU보다 운영 비용을 획기적으로 줄일 수 있다"는 확실한 세일즈 포인트를 갖게 됐다. 노타 역시 퓨리오사AI라는 확실한 레퍼런스를 통해 글로벌 데이터센터 시장 진출의 교두보를 마련했다. 단순 기술 공급을 넘어 공동 비즈니스 모델도 구축한다. 양사는 노타의 비전 AI 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 퓨리오사AI의 RNGD를 결합한 패키지 솔루션을 출시하기로 합의했다. 이는 최근 급부상하는 '피지컬(Physical) AI' 시장을 겨냥한 것이다. 로봇, 스마트 팩토리, 자율주행 등 물리적 환경에서 작동하는 AI는 실시간 데이터 처리가 필수적이다. 최적화된 SW와 전용 HW가 결합된 '턴키(Turn-key)' 솔루션은 개별 도입의 번거로움을 줄이고 시스템 안정성을 높여 시장 경쟁력을 확보할 것으로 보인다. 채명수 노타 대표는 "이번 계약은 넷츠프레소 기술이 엣지를 넘어 고성능 데이터센터 영역에서도 통한다는 것을 증명한 결과"라며 "대한민국의 AI 기술력을 세계 시장에서 입증하겠다"고 강조했다. 백준호 퓨리오사AI 대표 역시 "혁신적인 NPU 기술과 고도화된 최적화 역량의 결합은 글로벌 시장에서 K-AI의 저력을 보여주는 계기가 될 것"이라며 자신감을 내비쳤다. 전문가들은 이번 협력이 국내 AI 반도체 생태계의 성공 방정식이 될 수 있다고 분석한다. 글로벌 빅테크들이 자체 칩과 소프트웨어 생태계(CUDA 등)를 폐쇄적으로 구축하는 상황에서, 국내 팹리스와 SW 기업 간의 유기적인 연합만이 생존을 넘어 경쟁 우위를 점할 수 있는 유일한 길이라는 지적이다.2026-02-03 16:09:58
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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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'GPU·인재' 무장한 현대차그룹, 엔비디아 협력으로 '피지컬 AI' 전환 가속 [이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 엔비디아와의 AI·컴퓨팅 협력을 확대하고 엔비디아 출신 자율주행 전문가를 그룹 핵심 조직으로 영입하면서 SDV(소프트웨어 정의차)·자율주행·로봇·스마트팩토리를 아우르는 '피지컬 AI' 전환을 가속하고 있다. AI칩과 컴퓨팅 인프라, 조직 재편이 동시에 진행될 경우 개발 속도와 응용 범위 확대가 가능해진다는 전망이 나온다. 자율주행·SDV 분야에서 글로벌 완성차 대비 후발로 평가돼 온 현대차그룹이 이번 전환을 통해 혁신을 이끌 수 있을지 주목된다. 15일 업계에 따르면 현대차그룹은 지난해 10월 경북 경주에서 열린 APEC CEO 서밋에서 엔비디아와 블랙웰 아키텍처 기반 AI 팩토리 구축 계획을 발표했다. AI 팩토리는 차량·자율주행·스마트팩토리·로봇의 물리 AI 모델을 학습·검증·실증·배포하기 위한 연산 인프라로, 그룹의 컴퓨팅 기반 전환 전략에서 핵심 위치를 차지한다. 현대차그룹은 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 약 5만개 도입을 추진하고 있으며, 정부·엔비디아·현대차그룹 간 피지컬 AI 생태계 구축에는 약 30억달러 규모의 투자 계획이 제시됐다. 현대차그룹이 엔비디아 기반 컴퓨팅 플랫폼을 택한 배경에 대해 회사 측은 구체적으로 밝히지 않았으나, 업계에서는 자율주행·SDV 전환 과정에서 병렬 연산과 모델 검증 역량이 핵심 자원으로 부상한 점이 고려된 것으로 본다. 자율주행 시스템은 센서·지도·주행 모델을 단일 중앙 컴퓨팅 아키텍처에서 처리하는 구조를 필요로 하며, 대규모 시뮬레이션 환경이 요구된다는 점에서 GPU 기반 가속 컴퓨팅과 컴퓨팅 생태계를 갖춘 엔비디아 플랫폼과의 접점이 거론된다. 엔비디아는 DriveOS·TensorRT·CUDA 등 자율주행 소프트웨어 스택과 디지털 시뮬레이션 플랫폼 '옴니버스'를 포함해 차량·로봇·팩토리·디지털 트윈을 동일 생태계에서 처리하는 기술 구성을 제공하고 있다. 업계에서는 물리 기반 AI 응용 영역이 로봇 시뮬레이션 '아이작', 공장 디지털 트윈 플랫폼 옴니버스, 자율주행 인지·경로 계획 '드라이브', 대규모 학습 인프라 블랙웰 GPU로 연결되는 점도 주목하고 있다. 현대차그룹이 차량 중심 기술을 로봇·물류·팩토리로 확장하고 있는 전략 축과도 맞물린다는 분석이다. 인재 영입도 병행됐다. 현대차그룹은 엔비디아 출신 박민우 박사를 첨단차플랫폼본부(AVP) 본부장 겸 자율주행 소프트웨어 계열사 포티투닷 대표로 임명했다. AVP는 SDV·자율주행 소프트웨어 아키텍처 설계 및 검증을 담당하고, 포티투닷은 상용화·운영을 담당하는 조직이다. 두 조직을 단일 책임 체계로 묶은 것은 설계-검증-상용화의 소프트웨어 수명주기를 정렬하려는 의도로 해석된다. 박 신임 사장이 엔비디아에서 자율주행 소프트웨어·AI 플랫폼 관련 경험을 보유한 만큼 협업 폭이 확대될 가능성도 거론된다. 일각에서는 정의선 현대차그룹 회장이 최근 미국 라스베이거스에서 열린 '글로벌 리더스 포럼'에서 엔비디아 자율주행 AI 모델인 '알파마요'와의 협업 검토를 주문한 것으로 전해진다. 다만 포티투닷의 SDV 플랫폼 전략이 구체적으로 공개되지 않은 만큼, 외부 플랫폼과 결합할지 또는 자체 스택을 독립적으로 구축할지는 확인되지 않았다. 업계에서는 엔비디아 기반 혼합형 SDV 구축 가능성과 자체 내재화 전략을 병행할 가능성 모두를 열어둔 것으로 보고 있다.2026-01-15 17:41:40
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