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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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삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다
[경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.
2026-07-05 07:00:00
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삼성·SK, 생산은 서남권·HBM은 충청…지역 전략 바뀐다
[경제일보] 삼성전자와 SK하이닉스가 수도권 중심의 반도체 생산체계를 넘어 서남권과 충청권으로 투자 지도를 넓히고 있다. 인공지능(AI) 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 생산능력 확대와 함께 고대역폭메모리(HBM) 패키징, 공급망, 연구개발 역량을 동시에 확보해야 하는 환경으로 바뀌고 있어서다. 정부가 서남권 메모리 생산거점과 충청권 HBM 패키징 거점을 축으로 한 메가프로젝트를 추진하면서 기업들의 중장기 투자 전략도 새로운 전환점을 맞고 있다. 향후 반도체 경쟁은 생산능력 확대를 넘어 공급망과 후공정, 인재를 포함한 산업 생태계를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 경쟁력을 좌우할 것이라는 관측이 나온다. 800조 메모리·81조 패키징…권역별 투자지도 다시 짠다 1일 산업통상자원부와 반도체업계 등에 따르면, 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 서남권에 800조원을 투입해 메모리 반도체 팹 4기와 협력사 생태계를 구축하고, 충청권에는 81조원을 투자해 고대역폭메모리(HBM) 패키징 중심의 후공정 거점을 조성하는 계획을 발표했다. 용인 반도체 클러스터를 중심축으로 유지하면서 생산과 후공정을 권역별로 분산하는 것이 핵심이다. 이번 프로젝트는 생산시설 확대보다 권역별 기능 분담에 초점을 맞췄다. 서남권은 메모리 생산과 신규 팹 구축, 충청권은 HBM 패키징과 테스트, 동남·대경권은 소재·부품·장비 산업을 담당하는 구조다. 생산부터 후공정, 협력사까지 연결하는 전국 단위 반도체 공급망을 구축하겠다는 구상이다. 배경에는 AI 반도체 시장 확대가 있다. 생성형 AI 확산으로 HBM 수요가 빠르게 늘면서 생산능력 확대와 첨단 패키징 확보를 동시에 추진해야 하는 환경이 됐다. 기존 수도권 중심 생산체계만으로는 중장기 수요를 뒷받침하는 데 제약이 있다는 분석도 나온다. 삼성전자는 평택과 화성, SK하이닉스는 이천과 청주를 중심으로 생산 거점을 확대했고, 용인 반도체 클러스터도 조성 중이다. 다만 첨단 팹은 막대한 전력과 초순수, 산업용지, 교통 인프라를 안정적으로 확보해야 하는 만큼 생산시설 확대와 함께 신규 입지 확보도 과제로 떠올랐다. 서남권에 800조원이 배정된 것도 이러한 배경을 고려한 것으로 분석된다. 메모리 팹 4기뿐 아니라 협력사와 기반시설을 함께 조성해 장기적인 생산능력을 확보하는 데 목적을 두고 있다. 대규모 산업용지 확보가 비교적 용이하고, 전력 인프라 확충과 항만 물류망 활용이 가능하다는 점도 생산거점 후보로 거론되는 배경이다. 충청권에는 81조원이 투입된다. 삼성전자 온양사업장과 천안사업장, SK하이닉스 청주캠퍼스 등 기존 생산·후공정 기반을 활용해 HBM 패키징과 테스트 역량을 확대하는 데 초점을 맞췄다. AI 반도체 시장에서는 첨단 패키징 기술이 제품 성능과 수율을 좌우하는 요소로 부각되면서 후공정의 전략적 비중도 커지고 있다. 권역별 산업 생태계를 구축하는 전략은 해외에서도 확인된다. 미국은 애리조나와 텍사스를 중심으로 생산거점을 확대하며 공급망을 다변화하고 있고, 일본은 구마모토를 중심으로 생산시설과 협력사를 집적하고 있다. 대만 역시 신주과학단지를 중심으로 생산시설과 연구개발, 협력사가 연계된 클러스터를 구축했다. 생산시설과 공급망을 함께 육성하는 방식이 주요 반도체 국가들의 공통된 전략으로 자리 잡고 있다. 국내도 생산과 후공정을 권역별로 분산하는 구조를 추진하고 있다. 다만 정부가 제시한 청사진이 실제 투자로 이어질지는 기업들의 최종 결정에 달려있다. 삼성전자와 SK하이닉스가 생산과 연구개발, 협력사 거점을 어떻게 배치하느냐에 따라 국내 반도체 산업 재편의 속도와 방향도 구체화될 전망이다. 삼성은 생산축 확대, SK는 HBM 집중…투자 전략 갈린다 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 전략은 서로 다른 방향으로 전개될 것으로 예상된다. 삼성은 평택·용인 반도체 클러스터와 호남·충청권 투자를 병행하며 생산 기반을 넓히고, SK는 용인·청주·서남권을 잇는 생산 벨트 구축과 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력 강화에 무게를 두는 구도다. 삼성그룹은 이번 메가프로젝트에서 반도체를 포함한 미래 산업 분야에 총 2655조원 규모의 국내 투자 계획을 제시했다. 이 가운데 평택·용인 반도체 클러스터에 2030조원을 투입하고, 호남권에는 425조원, 충청권에는 140조원, 영남권에는 60조원을 투자하는 방안이 포함됐다. 호남권 투자는 광주 신규 메모리 반도체 팹과 디지털 트윈 기반 혁신 허브 구축, 충청권 투자는 HBM 패키징을 비롯한 첨단 반도체 기반 확충에 초점이 맞춰졌다. 이재용 삼성전자 회장은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 광주를 신규 반도체 단지 후보지로 계획하고 있다고 밝혔다. 이 회장은 전력과 용수, 인력 확보 등 인프라 지원이 기대되는 지역을 중심으로 신규 생산 기반을 검토하겠다는 방향도 제시했다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 시스템반도체를 함께 운영하는 종합 반도체 기업인 만큼 생산능력 확대와 연구개발, 공급망 안정성을 동시에 고려한 투자 전략이 이어질 것으로 예상된다. SK그룹은 총 2100조원 규모 투자 계획을 내놨다. 이 가운데 반도체 분야에 1100조원, AI 데이터센터에 1000조원을 투입한다. 반도체 투자는 용인 600조원, 청주 100조원, 서남권 400조원으로 나뉜다. 용인 D램 증설과 청주 낸드 투자, 서남권에는 신규 생산거점을 구축하는 방식이다. 최태원 SK그룹 회장은 같은 행사에서 용인 클러스터 완공 시점을 앞당기고, 용인과 청주 투자에 이어 서남권에 400조원을 투입해 새로운 반도체 클러스터를 조성하겠다는 구상을 밝혔다. SK하이닉스는 HBM 시장에서 확보한 경쟁력을 유지하는 데 투자의 중심을 둘 것으로 예상된다. 생산능력 확대와 첨단 패키징 기술 고도화, 수율 개선을 병행해 AI 메모리 시장 주도권을 이어가는 것이 주요 과제가 될 전망이다. 두 회사의 전략 차이는 협력 기업의 투자에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 반도체 장비와 소재, 부품 기업들은 주요 고객사의 생산 계획에 맞춰 연구개발과 생산시설을 확충하는 경우가 많다. 어느 기업이 어느 지역을 중심으로 생산 기반을 확대하느냐에 따라 협력 기업의 투자 방향과 지역 산업 성장 속도도 달라질 수 있다. 전문 인력 확보 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 첨단 공정과 HBM 분야는 공정기술과 패키징, 설계 분야 인력이 경쟁력과 직결된다. 기업들은 지역 대학과 공동 연구를 확대하고 계약학과 운영, 산학협력 프로그램을 강화하며 중장기 인력 확보에 나설 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "같은 메모리 기업이라도 삼성전자와 SK하이닉스는 사업 구조와 고객 구성이 달라 투자 우선순위도 같을 수 없다"며 "생산시설 규모보다 연구개발과 협력기업, 전문 인력이 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 얼마나 탄탄하게 구축하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 했다.
2026-07-01 16:50:59
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"2031년 영업익 1조 사업으로"…LG이노텍, AI·6G 타고 기판사업 질주
[경제일보] LG이노텍이 반도체 기판 사업을 미래 성장동력으로 점찍고 대규모 육성에 나선다. 회사는 패키지솔루션사업부를 오는 2031년 영업이익 1조원 규모 사업으로 키우고 RF-SiP, FC-CSP, FC-BGA 등 고부가 기판을 앞세워 6G 통신과 AI(인공지능) 서버·메모리 시장을 공략한다는 청사진을 제시했다. LG이노텍은 지난 16일 서울 강서구 마곡 본사에서 '미디어 테크 데이'를 열고 패키지솔루션사업의 핵심 제품과 기술 경쟁력을 공개했다. 이날 행사에서는 반도체 기판 3종의 시장 전망과 사업 방향, 차별화 기술이 소개됐다. 패키지솔루션사업은 LG이노텍 전체 매출에서 차지하는 비중은 지난해 기준 약 10% 수준이지만 영업이익 비중은 19%에 달한다. 올해 1분기 영업이익도 전년 대비 31% 증가하며 회사 수익성을 견인하는 고부가 사업으로 부상했다. 지난해 패키지솔루션사업 매출은 1조7200억원으로 2024년 1조4600억원 대비 약 18% 늘었다. 같은 기간 영업이익은 708억원에서 1289억원으로 82% 증가했다. 스마트폰 고사양화, 5G 통신 확산, 메모리 업사이클 진입, AI·빅데이터 시장 확대가 맞물리며 성장세가 가팔라지고 있다는 설명이다. 조지태 LG이노텍 패키지솔루션사업부장(전무)는 "LG이노텍은 고객보다 한발 앞서 시장 변화를 예측하고 기술을 고도화하며 반도체 기판 시장의 기술 패러다임을 혁신하는 퍼스트 무버로 성장해 왔다"며 "차별화된 기술력을 바탕으로 새롭게 열리는 반도체 기판 시장에서 점유율을 빠르게 확대하고 2031년까지 패키지솔루션사업을 영업이익 1조원 규모 사업으로 육성하겠다"고 말했다. 이날 가장 먼저 소개된 제품은 RF-SiP 기판이다. RF-SiP는 전력 증폭기, 칩셋 등 무선통신에 필요한 부품을 하나의 패키지로 결합한 통신용 반도체 부품이다. LG이노텍은 이를 메인보드와 연결하는 기판을 개발·생산하고 있다. LG이노텍은 2011년 세계 최초로 코어리스 RF-SiP 기판 개발과 양산에 성공했다. 코어층을 제거하고 절연층만으로 기판을 구성해 기존 대비 두께를 20% 줄였다. 신호 지연이 적은 레진과 특수 처리한 구리를 적용해 송수신 과정에서 발생하는 신호 손실량도 기존 대비 70% 줄였다. 이 같은 기술력을 앞세워 LG이노텍은 2016년부터 글로벌 RF-SiP 기판 시장 1위를 유지하고 있다. 지난해 기준 글로벌 시장 점유율은 약 65% 수준이며 올해는 80%까지 확대될 것으로 회사 측은 보고 있다. 특히 LG이노텍은 솔더볼을 기판에 직접 연결하는 기존 방식 대신 구리기둥을 먼저 세우고 그 위에 솔더볼을 얹는 'Cu-Post' 공법을 세계 최초로 RF-SiP 기판에 적용했다. 이를 통해 솔더볼 간격을 촘촘하게 만들면서도 기판 두께를 기존 대비 약 20% 줄였다. 5G 스마트폰 안에 더 많은 부품과 회로가 들어가야 하는 상황에서 슬림한 디자인을 구현할 수 있도록 한 핵심 기술이다. 남상혁 LG이노텍 패키지솔루션연구소장 연구위원은 "솔더볼 간격을 지금보다 10% 줄인 차세대 Cu-Post 기술을 개발하고 있다"며 "다가올 6G 시대에 부가가치가 더욱 높아진 RF-SiP 기판으로 시장을 선도하겠다"고 밝혔다. AI 확산에 따라 FC-CSP 기판 수요도 빠르게 늘고 있다. FC-CSP 기판은 주로 모바일 애플리케이션 프로세서(AP)에 들어가는 저전력 D램과 소형 칩 패키지를 메인보드와 연결하는 데 사용돼 왔다. 최근에는 AI 가속기와 서버 등에 GDDR 등 메모리 반도체 채용이 확대되면서 적용 영역이 메모리 분야로 넓어지고 있다. 명세호 LG이노텍 패키지솔루션개발담당 상무는 "FC-CSP 기판은 기존 메모리 기판보다 전기적 특성과 고집적 특성이 높아 칩 성능 향상에 유리하다"며 "성능과 집적도 향상을 위해 기존 메모리 기판을 FC-CSP 기판으로 대체 적용하는 것이 트렌드가 됐다"고 설명했다. LG이노텍은 최근 글로벌 반도체 고객향 GDDR7용 FC-CSP 기판을 수주했다. 메모리용 FC-CSP 기판 신규 수주가 이어지면서 현재 구미 반도체 생산라인은 풀가동 상태다. 황정호 LG이노텍 패키지솔루션마케팅담당 상무는 "이번 달 착공에 들어가는 베트남 반도체 기판 신공장에서 FC-CSP와 RF-SiP 기판 생산라인을 가장 먼저 늘려 국내외 고객 수요에 대응할 계획"이라고 말했다. FC-BGA 기판은 LG이노텍이 중장기 성장 축으로 키우는 제품이다. FC-BGA는 PC, 노트북, 차량, AI 서버, 데이터센터 등 고성능 반도체가 들어가는 대형 기기에 특화된 기판이다. FC-CSP와 비교해 면적이 18배 이상 크고 층수도 16~22층 수준으로 많아 공정 난도가 높다. LG이노텍은 현재 가로·세로 85㎜ 크기의 대면적 FC-BGA 기판을 양산할 수 있는 기술을 확보했다. 가로·세로 120㎜가 넘는 초대면적 FC-BGA 기판도 개발하고 있다. 회사는 2022년 FC-BGA 기판 사업 진출을 본격화하고 LG전자로부터 인수한 구미4공장에 신규 생산라인 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 드림 팩토리는 AI, 딥러닝, 로봇, 디지털 트윈 등 최신 IT 기술을 적용한 스마트팩토리다. 대면적 기판은 이물로 인한 불량 가능성이 높지만 생산 공정 전반을 자동화·지능화해 수율을 빠르게 끌어올릴 수 있다는 게 회사 측 설명이다. LG이노텍은 2024년 12월 드림 팩토리에서 글로벌 빅테크 고객향 PC 칩셋용 FC-BGA 기판 양산에 돌입했다. 올해 3분기부터는 같은 고객사에 PC CPU용 제품 양산을 시작할 예정이다. 오는 2028년까지 자율주행, AI 가속기, 서버 CPU·GPU용 FC-BGA 기판 등 하이엔드 시장에 단계적으로 진출한다는 계획이다. 황 상무는 "학습형 AI에서는 GPU 비중이 압도적으로 높았다면 추론형 AI 시대에는 메모리와 CPU 비중이 더 높아질 것으로 예상된다"며 "많은 글로벌 빅테크 업체가 CPU 시장에 뛰어들면서 FC-BGA 후발주자인 LG이노텍에도 새로운 사업 기회가 열리고 있다"고 말했다. 이어 "CPU용 FC-BGA 기판 공급 논의를 위해 다양한 글로벌 고객들이 LG이노텍을 직접 찾고 있다"며 "고객 수요 증가에 대응하기 위해 국내 FC-BGA 기판 생산능력 확대 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다. LG이노텍은 RF-SiP로 확보한 모바일 기판 경쟁력을 6G 통신 시장으로 확장하고 FC-CSP와 FC-BGA를 통해 AI 반도체 기판 시장 공략을 본격화한다는 방침이다. 카메라모듈 중심의 사업 구조에서 벗어나 수익성 높은 반도체 기판 사업을 키우며 포트폴리오 고도화에 속도를 내는 모습이다. 조 전무는 "엣지 컴퓨팅, 방산 등 다양한 영역에 확대 적용 가능한 FC-BGA 기판을 지속 개발하고 글로벌 빅테크 신규 고객 발굴을 이어가겠다"며 "FC-BGA 사업을 회사의 핵심 사업으로 키워 나가겠다"고 강조했다.
2026-06-17 15:38:50
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SK하닉 선두 굳히기·삼성 반격·마이크론 추격… HBM '왕좌의 게임'
[경제일보] AI 반도체 전쟁의 최전선이 고대역폭메모리, HBM으로 옮겨붙고 있다. GPU가 AI 서버의 엔진이라면 HBM은 그 엔진에 데이터를 밀어 넣는 연료관이다. 생성형 AI와 대형언어모델이 커질수록 더 많은 데이터를 더 짧은 시간에 처리해야 하고, 이 병목을 풀어주는 부품이 HBM이다. 15일 업계에 따르면, 시장 주도권을 쥔 곳은 SK하이닉스다. 이를 추격하는 삼성전자는 차세대 HBM4E를 앞세워 반격에 나섰고, 미국 마이크론은 HBM4 양산과 전력효율을 무기로 파고들고 있다. 이들 기업의 싸움은 단순한 메모리 가격 경쟁이 아니다. 엔비디아, AMD, 구글, 아마존 등 글로벌 AI 고객의 차세대 서버 로드맵에 누가 더 깊이 들어가느냐의 승부다. ‘선점 효과’ 선두 굳히기 나선 나선 SK하이닉스 현재 구도에서 가장 앞선 곳은 SK하이닉스다. 엔비디아는 최근 SK하이닉스와 AI 데이터센터용 차세대 메모리 개발을 위한 다년 기술 파트너십을 맺었다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 SK하이닉스를 핵심 메모리 파트너로 언급하며 향후 AI 수요 대응에서 협력의 중요성을 강조했다. SK하이닉스의 강점은 선점 효과다. HBM3E 시장에서 확보한 고객 신뢰가 HBM4와 그 이후 세대로 이어질 가능성이 크다. AI 반도체 고객은 단순히 제품 사양만 보고 공급사를 바꾸기 어렵다. HBM은 GPU와 패키징, 열관리, 전력효율, 양산 수율이 맞물려야 하는 부품이다. 일단 고객사 플랫폼에 들어가면 다음 세대 제품 개발도 함께 진행되는 경우가 많다. 반도체 업계 관계자는 “HBM은 이제 범용 D램처럼 재고를 쌓아놓고 파는 제품이 아니라 고객사의 AI 가속기 설계 단계부터 함께 들어가는 부품”이라며 “선두 업체가 차세대 로드맵까지 고객과 맞춰가면 후발 업체가 단기간에 따라붙기 쉽지 않다”고 했다. 다만 부담도 있다. 선두라는 말은 곧 공급 책임이 크다는 뜻이다. AI 수요는 빠르게 늘고 있고, HBM은 일반 D램보다 생산 공정과 패키징 난도가 높다. 생산능력 확대에는 막대한 설비투자와 시간이 필요하다. 특정 대형 고객 의존도가 높아지는 것도 변수다. 엔비디아 생태계의 핵심 파트너라는 점은 강점이지만, 동시에 엔비디아 로드맵 변화에 실적과 투자계획이 흔들릴 수 있다는 의미이기도 하다. 삼성전자, HBM4E로 반격…고객사 인증·양산 수율 등 과제 삼성전자는 HBM4E 12단 샘플을 주요 글로벌 고객사에 출하했다. 해당 제품은 최대 16Gbps 속도, 스택당 최대 3.6TB/s 대역폭, 48GB 용량을 구현했다. 삼성은 HBM4 양산 경험과 1c D램 공정, 4나노 파운드리 로직 베이스 다이를 앞세워 HBM4E 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 삼성의 강점은 종합 반도체 역량이다. SK하이닉스와 마이크론이 메모리 중심 기업이라면, 삼성은 D램과 낸드뿐 아니라 파운드리, 첨단 패키징, 시스템반도체 역량을 함께 갖고 있다. HBM 경쟁이 메모리 칩을 쌓는 기술에 그치지 않고 로직 다이, 패키징, 고객 맞춤형 설계까지 확장될수록 삼성의 종합 역량은 무기가 될 수 있다. 하지만 삼성의 과제도 분명하다. HBM 시장에서 주도권을 되찾으려면 제품 발표보다 고객사 인증과 양산 수율이 먼저다. AI 반도체 고객은 성능 수치만큼이나 납기, 수율, 장기 공급 안정성을 본다. 삼성의 HBM4E가 기술적으로 앞선 제품이라는 평가를 받더라도 실제 대형 고객의 플랫폼에 얼마나 빠르게 들어가느냐가 승부처다. 증권업계 관계자는 “삼성전자는 HBM에서 늦었다는 평가를 받아왔지만, D램과 파운드리, 패키징을 모두 가진 회사라는 점에서 반격 카드가 없는 것은 아니다”라며 “다만 시장이 확인하고 싶은 것은 발표가 아니라 고객사 인증과 실제 공급 물량”이라고 했다. 미국 공급망 앞세운 마이크론…대형 고객 다변화·장기 물량 확보 등 관건 미국 마이크론은 HBM4 36GB 12단 제품을 올해 1분기부터 양산 출하하고 있다. 해당 제품은 엔비디아 베라 루빈 플랫폼을 겨냥한 제품으로, 2.8TB/s를 넘는 대역폭과 HBM3E 대비 20% 이상 개선된 전력효율을 제공한다. HBM4 48GB 16단 샘플도 고객사에 출하했다. 마이크론의 강점은 미국 기업이라는 지정학적 위치와 전력효율 마케팅이다. 미국 정부가 첨단 반도체 공급망을 자국 중심으로 재편하는 상황에서 마이크론은 미국 빅테크와 정부 조달, 데이터센터 고객에게 정치적 안정성을 내세울 수 있다. AI 데이터센터 운영 비용에서 전력비와 냉각비가 커지는 만큼 전력효율도 중요한 경쟁 요소다. 하지만 마이크론 역시 넘어야 할 벽이 높다. HBM 시장은 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 세 기업만이 사실상 공급할 수 있는 과점 시장이지만, 생산 규모와 고객 기반에서는 한국 기업의 존재감이 여전히 크다. 기술적으로 빠르게 치고 올라오더라도 대형 고객 다변화와 장기 물량 확보에서 어느 정도 성과를 내느냐가 관건이다. 미국 반도체 업계 관계자는 “마이크론은 HBM4에서 기술 완성도와 미국 공급망이라는 두 가지 메시지를 동시에 내고 있다”며 “다만 HBM은 고객 인증과 양산능력이 함께 검증돼야 하는 시장이어서 실제 점유율 확대는 시간이 걸릴 수 있다”고 했다. HBM 3파전은 한국 반도체 산업의 기회이자 시험대다. SK하이닉스가 선두를 지키면 한국은 AI 메모리 시장의 핵심 공급망 지위를 공고히 할 수 있다. 삼성전자가 반격에 성공하면 메모리와 파운드리를 묶은 종합 AI 반도체 전략에 힘이 실린다. 반대로 마이크론이 빠르게 치고 올라오면 한국 기업의 HBM 프리미엄은 압박을 받을 수 있다. [아주경제 2026년 06월 16일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-16 10:25:52
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