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테슬라 AI5 양산 초읽기…삼성전자, 2나노 파운드리 반등 시동 [경제일보] 삼성전자가 테슬라의 차세대 인공지능(AI) 반도체 'AI5' 양산 준비에 본격 착수했다. 미국 텍사스주 테일러 공장에서 처음으로 2나노(㎚) 공정을 적용하는 대형 프로젝트인 만큼 적자가 이어지고 있는 파운드리 사업의 실적 반등 여부에도 관심이 쏠린다. 13일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부 관계자는 최근 사회관계망서비스(SNS) 링크드인을 통해 "테슬라 AI5 칩이 테이프아웃(Tape-Out)을 완료했다"며 "AI5는 미국 텍사스 테일러 공장에서 삼성전자 2나노 공정을 적용해 생산될 예정이며 향후 테슬라 차세대 제품에 탑재될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자 파운드리가 테슬라 AI5 생산 일정을 구체적으로 공개한 것은 이번이 처음이다. 테이프아웃은 팹리스 기업이 반도체 설계를 마무리한 뒤 파운드리에 양산용 데이터를 넘기는 단계로 본격적인 대량 생산을 앞둔 마지막 절차다. 업계에서는 이번 테이프아웃 완료로 테일러 공장 가동 일정도 한층 구체화될 것으로 보고 있다. 테일러 공장은 올해 말 초기 가동을 시작한 뒤 내년부터 테슬라를 비롯한 주요 고객사의 첨단 AI 반도체 양산에 돌입할 것으로 예상된다. 앞서 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난 4월 자신의 엑스(X)를 통해 AI5 테이프아웃 사실을 공개하며 삼성전자와 TSMC에 감사를 전한 바 있다. 당시 언급된 물량은 TSMC 생산분으로 알려졌으며 삼성전자의 생산 일정이 외부에 알려진 것은 이번이 처음이다. 테슬라는 현재 AI4를 비롯해 AI4 업그레이드 버전과 AI5, AI6, AI6.5 등 자체 AI 반도체를 개발하고 있다. 해당 칩은 자율주행차와 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터 등에 순차적으로 적용될 예정이며 생산은 삼성전자와 TSMC가 분담한다. 현재 AI4는 삼성전자 평택 파운드리 라인에서 7나노 공정으로 생산되고 있으며 AI4 업그레이드 제품도 평택에서 양산될 것으로 예상된다. AI5는 삼성전자와 TSMC가 생산을 나눠 맡고 AI6는 삼성전자가 전담할 것으로 알려졌다. AI6.5는 TSMC가 생산할 전망이다. 시장에서는 이번 프로젝트가 삼성전자 파운드리 사업 정상화의 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 삼성전자의 올해 2분기 잠정 영업이익은 89조4000억원으로 집계됐지만 메모리 사업이 대부분의 실적을 견인한 반면 파운드리를 포함한 비메모리 사업은 약 6000억원 규모의 적자를 기록한 것으로 추정된다. 업계에서는 하반기 적자 폭을 줄인 뒤 테슬라 AI5 물량이 본격 출하되는 내년부터 파운드리 사업의 수익성이 개선될 가능성이 크다고 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 약 22조7000억원 규모의 파운드리 공급 계약을 체결했으며 엔비디아 자율주행 칩과 그록(Groq)의 AI 반도체 생산에도 참여하고 있다. 업계에서는 향후 퀄컴과 AMD 등 글로벌 AI 반도체 고객사 확보도 이어질 가능성이 제기된다. 한편 이재용 삼성전자 회장은 최근 한진만 파운드리사업부장(사장)과 함께 미국 선밸리 콘퍼런스에 참석해 글로벌 빅테크 경영진과 AI 반도체 및 파운드리 협력 확대 방안을 논의한 것으로 알려졌다.2026-07-13 12:01:22
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![[800조 전쟁] 산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 사람이 답이다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710143443343652.jpg)
산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 '사람'이 답이다 [경제일보] 정부가 '산단 조성 10년' 시대를 끝내겠다고 선언했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업의 3대 축으로 육성하기 위해 기업이 원하는 부지를 신속하게 공급하고 공장과 연구시설이 집적된 첨단산업 거점을 조성하겠다는 구상이다. 그러나 산업계에서는 이번 프로젝트의 성패가 인허가 기간 단축보다 우수 인재의 정착과 지속 가능한 산업 생태계 구축 여부에 달려 있다는 분석이 나온다. 반도체와 AI 산업은 공장만 세운다고 경쟁력이 확보되는 산업이 아니다. 세계적인 연구개발(R&D) 인력과 협력기업, 대학, 병원, 교육·문화시설이 유기적으로 연결돼야 지속적인 투자와 기술 혁신이 가능하다. 첨단산업 경쟁의 무게중심이 생산시설 확충에서 인재와 산업 생태계를 갖춘 도시 조성으로 옮겨가고 있다는 분석이 나오는 이유다. 이재명 대통령은 지난달 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 제시하며 기업형 첨단도시 조성을 핵심 정책으로 내세웠다. 정부는 산단 기획부터 공장 가동까지 통상 10년 이상 걸리던 절차를 5년 이하로 단축하고 기업과 인재가 함께 모이는 새로운 산업도시를 조성하겠다는 목표를 제시했다. 산단에서 첨단도시로…정부가 바꾸려는 산업 지도 이번 구상의 핵심은 산업단지를 단순한 생산기지가 아닌 생활권과 결합한 첨단도시로 조성하겠다는 데 있다. 정부는 기업 맞춤형 입지 공급과 함께 주거·교육·문화·의료 시설을 확충하고 정주지까지 30분, 공항과 항만 등 물류 거점까지 1시간 이내 이동할 수 있는 교통망 구축을 추진하기로 했다. 지역 거점 국립대와 연계한 인재 양성 체계도 함께 마련한다는 계획이다. 정부가 이처럼 '도시'를 강조하는 이유는 첨단산업 경쟁력을 좌우하는 요소가 달라졌기 때문이다. 과거 제조업 시대에는 공장을 빠르게 건설하고 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다. 그러나 AI 시대에는 반도체 공장과 데이터센터, 피지컬 AI 생산시설이 하나의 산업 생태계로 연결되고 이를 운영할 고급 인력이 지속적으로 유입돼야 경쟁력을 유지할 수 있다. 실제 반도체 기업들의 투자 판단 기준도 달라지고 있다. 단순한 부지 확보를 넘어 엔지니어가 장기간 근무할 수 있는 주거 환경과 교육 여건, 의료 서비스, 교통 접근성, 협력사와 연구기관이 밀집한 연구개발 기반 등이 종합적으로 고려된다. 최첨단 공장을 구축하더라도 우수 인력을 안정적으로 확보하지 못하면 생산성과 연구개발 역량을 유지하기 어렵기 때문이다. 결국 투자 경쟁력은 공장 자체보다 우수 인력이 장기간 머물 수 있는 정주 여건에서 갈린다는 것이 산업계의 공통된 시각이다. TSMC·인텔이 보여준 교훈…공장만으로는 생태계 못 만들어 이 같은 변화는 해외 주요 반도체 클러스터에서도 확인된다. 대표적인 사례가 미국 애리조나다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC는 미국 정부의 반도체 육성 정책에 맞춰 대규모 생산시설을 건설하고 있지만 초기에는 반도체 설비를 설치할 숙련 기술인력 부족으로 공장 가동 일정이 연기됐다. 현지 인력 확보에 어려움을 겪으면서 대만 엔지니어를 파견해 교육을 병행하는 등 인력 문제가 사업 추진의 핵심 변수로 떠올랐다. 대규모 투자만으로 첨단산업 생태계가 완성되지 않는다는 점을 보여준 대표 사례로 평가된다. 인텔 역시 미국 오하이오주에 대규모 반도체 생산단지를 조성하며 '실리콘 하트랜드(Silicon Heartland)' 구축에 나섰지만 시장 환경 변화와 투자 일정 조정, 기반시설 조성 등의 영향으로 당초 계획보다 공장 완공 시점이 늦춰졌다. 업계에서는 대규모 첨단산업 클러스터는 생산시설 건설만으로 완성되는 것이 아니라 인재 확보와 협력기업 유치, 도시 기반시설 확충이 함께 이뤄져야 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 보여준 사례로 보고 있다. 국내 상황도 크게 다르지 않다. 삼성전자 용인 반도체 클러스터와 평택캠퍼스는 세계 최대 규모의 생산거점으로 성장하고 있지만 상당수 연구개발 인력은 용인과 분당, 수지, 동탄 등 수도권 생활권을 기반으로 근무하고 있다. 연구개발 인력과 협력기업, 대학, 교통망이 이미 집적돼 있다는 점이 수도권 반도체 클러스터의 경쟁력을 뒷받침하는 요소로 꼽힌다. '빠른 산단'보다 '머물고 싶은 도시'가 경쟁력 반면 앞으로 조성될 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터, 피지컬 AI 거점은 생산시설과 함께 새로운 생활권을 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 산업계에서는 우수 인력이 장기간 정착하려면 주거·교육·의료·문화 등 생활 인프라가 함께 구축돼야 한다고 보고 있다. 이런 점에서 정부가 이번 메가 프로젝트에서 기업형 첨단도시를 별도 축으로 제시한 것은 기존 산업단지 정책과 결이 다르다는 평가가 나온다. 과거 국가산업단지나 혁신도시 정책이 생산시설 공급이나 공공기관 이전에 초점을 맞췄다면 이번에는 산업과 주거, 연구개발, 교육, 교통을 하나의 생태계로 연결하는 데 방점을 찍고 있기 때문이다. 기업과 대학, 연구기관, 협력사가 유기적으로 연결되는 혁신 거점을 구축하겠다는 것이 정책의 핵심이다. 다만 정부 구상이 현실화되기 위해서는 정주 여건뿐 아니라 산업 기반시설 확보라는 과제도 해결해야 한다. 기업들이 요구하는 수준의 전력망과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 수용성, 교통 인프라 구축 등이 계획대로 이뤄질지가 사업 추진 속도를 좌우할 것으로 보인다. 지역 거점 대학이 반도체와 AI 산업이 요구하는 고급 인력을 안정적으로 공급할 수 있을지도 기업형 첨단도시의 경쟁력을 결정하는 핵심 변수다. 산업계에서는 이번 정책이 단순히 산단 조성 기간을 절반으로 줄이는 데 그쳐서는 안 된다고 입을 모은다. 기업이 원하는 것은 빠른 인허가가 아니라 연구개발과 생산, 생활이 유기적으로 연결되는 지속 가능한 산업 생태계라는 것이다. 결국 정부가 제시한 '산단 10년에서 5년'이라는 목표의 진짜 의미는 공장을 더 빨리 짓는 데 있지 않다. AI 시대 국가 경쟁력은 생산시설의 규모보다 우수 인재와 기업이 지속적으로 모여 혁신을 이어갈 수 있는 기반을 얼마나 갖추느냐에 달려 있다. 기업형 첨단도시 역시 '빠른 산단'이 아니라 기업과 인재가 머물고 성장하는 혁신 거점으로 자리 잡을 때 비로소 800조원 규모 메가 프로젝트를 뒷받침하는 지속 가능한 성장 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "반도체 산업은 결국 사람이 모여야 하는 산업인 만큼 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건이 전력과 용수 못지않게 중요한 투자 요소"라며 "협력사와 소부장 기업이 함께 집적되고 지역 대학과 연계한 인재 양성 체계가 구축돼야 지속 가능한 반도체 생태계를 만들 수 있다"고 말했다.2026-07-10 17:17:57
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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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김정관 산업장관 "제조업 AX는 생존 전략…중국 따라잡을 생태계 만들어야" [경제일보] 김정관 산업통상자원부 장관이 제조업 인공지능 전환(AX)을 더 이상 선택이 아닌 생존 전략으로 규정하며 산업계의 적극적인 참여를 촉구했다. 정부와 기업, 학계가 협력하는 AI 생태계를 구축하지 않으면 중국과의 제조 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 진단도 내놨다. 김 장관은 26일 서울 중구 웨스틴조선 호텔에서 열린 한국경영자총협회 포럼에서 '새로운 대항해 시대: M.AX(Manufacturing AI Transformation) 얼라이언스'를 주제로 강연하며 "AX는 해도 되고 안 해도 되는 일이 아니라 반드시 해야 하는 과제"라고 말했다. 그는 제조업 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있는 중국을 대표 사례로 제시했다. 김 장관은 "중국 샤오미 자동차 공장은 차량 한 대가 76초마다 생산되고 자동화율도 91%에 달한다"며 "중국이 우리를 따라온다는 표현보다 이제는 우리가 어떻게 중국을 따라갈 것인지를 고민해야 할 시기"라고 말했다. 인재 경쟁력에 대한 우려도 나타냈다. 그는 "화웨이의 엔지니어만 11만명에 달하지만 우리나라 전체 엔지니어는 10만명 수준"이라며 "2040년에는 그 규모가 절반 수준으로 감소할 가능성이 있다"고 지적했다. 김 장관은 제조업 AI 전환이 개별 기업 차원에서 해결할 문제가 아니라 산업 생태계 차원의 과제라고 강조했다. 정부는 제조업 AI 확산을 위해 기업과 대학, 연구기관 등 1500여개 기관이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 출범했으며, 반도체와 로봇 등 11개 분야별 협력 체계를 운영하고 있다. 김 장관은 "대만 TSMC가 소재·부품·장비 기업과 대학, 연구기관을 중심으로 강력한 산업 생태계를 구축한 것처럼 우리도 제조업 AX 생태계를 만들어야 한다"며 "정부는 기업들이 함께 혁신할 수 있도록 촉진자 역할을 하겠다"고 했다. 이어 "AX 경쟁은 어느 한 기업이 혼자 이길 수 있는 싸움이 아니다"라며 "혁신과 속도, 생태계 구축에서 승부를 걸어야 한다"고 강조했다. 기업인들에게는 적극적인 도전도 주문했다. 그는 고(故) 정주영 현대그룹 명예회장의 '해봤어?'라는 말을 인용하며 "AX를 추진하는 과정에서 한계가 있다면 극복해야 할 대상"이라며 "한계 때문에 시도하지 않으면 결국 경쟁력을 잃게 될 것"이라고 했다.2026-06-26 11:07:25
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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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![[재계 DNA 분석-삼성전기] 삼성전자 뒤 숨은 제국…AI 반도체 뒤의 숨은 승부처](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624171201626756.jpg)
삼성전자 뒤 '숨은 제국'…AI 반도체 뒤의 숨은 승부처 [경제일보] 화려한 'AI(인공지능) 혁명'의 무대 위에는 엔비디아, 삼성전자, TSMC 등 반도체 기업들이 먼저 조명을 받고 있다. 하지만 아무리 뛰어난 반도체도 전력을 안정적으로 공급 받고, 데이터를 원활하게 주고받을 수 있는 부품이 없다면 제 성능을 발휘할 수 없다. AI 서버와 데이터 센터 투자가 폭증하면서 반도체를 떠받치는 전자부품의 중요성이 커지고, 스마트폰 시대를 떠받쳤던 삼성전기의 부품 기술력이 재조명 받고 있는 이유다. 삼성전기는 삼성그룹을 대표하는 부품 계열사다. 적층세라믹콘덴서(MLCC), 카메라모듈, 반도체 패키지기판 등을 생산하며 삼성전자 스마트폰과 TV, 가전제품 경쟁력을 뒷받침해 왔다. 전류를 저장하고 신호를 안정적으로 전달하는 MLCC, 이미지를 구현하는 카메라모듈, 반도체와 시스템을 연결하는 패키지기판은 전자기기의 성능을 좌우하는 핵심 부품이다. 소비자에게는 상대적으로 덜 알려져 있지만, 삼성전기는 수십 년간 이들 부품 기술을 축적하며 삼성그룹 전자사업의 기반을 다져왔다. 화려한 완제품 뒤에는 반드시 부품 기술력이 존재한다는 이건희 선대회장의 경영 철학도 삼성전기의 성장 과정에 깊게 녹아 있다. 앞서 지난 1987년 삼성그룹 회장에 취임한 이 회장은 완제품 경쟁력만으로는 글로벌 시장을 주도하기 어렵다고 판단했다. 소재·부품 경쟁력 확보를 강조한 배경이다. 삼성전기는 1988년 국내 최초로 적층세라믹콘덴서(MLCC)를 개발·생산하며 일본 업체들이 주도하던 전자부품 시장 추격에 나섰다. 이후 MLCC와 반도체 패키지기판 분야에서 기술을 축적하며 글로벌 부품 기업으로 성장했다. 삼성전기를 대표하는 핵심 사업은 단연 MLCC다. MLCC는 전기를 저장하고 전압을 안정적으로 유지하는 전자부품이다. 스마트폰과 TV, 자동차, 서버 등 거의 모든 전자기기에 들어간다. 전자제품이 작아지고 고성능화될수록 MLCC의 역할은 더 커진다. AI 시대가 열리면서 MLCC의 중요성은 한층 높아지고 있다. AI 서버는 고성능 연산 과정에서 막대한 전력을 소모한다. 회로 안에서 전압 변동과 전기적 잡음도 커질 수밖에 없다. MLCC는 이 과정에서 전압을 안정적으로 유지하고 불필요한 노이즈를 줄여 반도체가 안정적으로 작동하도록 돕는다. AI 서버와 데이터센터 투자가 확대될수록 고용량·고신뢰성 MLCC 수요가 늘어나는 구조다. 물론 오늘의 위상이 저절로 만들어진 것은 아니다. AI가 새로운 성장동력으로 부상하기 전까지 삼성전기의 가장 큰 고민은 스마트폰 의존도를 낮추는 일이었다. 삼성전기는 스마트폰 시장 성장기 동안 삼성전자와 함께 빠르게 성장했다. 하지만 스마트폰 시장이 성숙기에 접어들고 중국 업체들의 추격이 거세지면서 성장 동력은 약화됐다. 카메라모듈과 IT용 MLCC 중심의 사업 구조는 스마트폰 업황 변화에 민감할 수밖에 없었다. 한동안 스마트폰 시장에 묶여 있던 삼성전기의 사업 포트폴리오는 AI 시대를 맞아 전환점을 맞고 있다. 생성형 AI 확산과 글로벌 빅테크 기업들의 데이터센터 투자 경쟁이 본격화되면서 AI 서버용 MLCC와 반도체 패키지기판 수요가 빠르게 늘기 시작했다. 삼성전기는 이에 맞춰 AI 서버와 전장, 네트워크용 고부가 FC-BGA를 중심으로 사업 구조를 고도화하고 있다. 삼성전기는 현재 AI 인프라 시장 확대에 대응해 FC-BGA 경쟁력을 강화하는 동시에 미래 성장동력 확보에도 속도를 내고 있다. 차세대 승부수로 꼽히는 분야는 유리기판이다. 유리기판은 AI 반도체 성능 향상을 위한 차세대 패키징 기술로 주목 받고 있다. 기존 유기기판보다 미세회로 구현이 쉽고, 전력 효율과 신호 전달 성능을 높일 수 있어 차기 AI 가속기 시장의 핵심 기술로 평가된다. 업계 관계자는 "삼성전기가 AI 인프라 시장 확대의 수혜를 보고 있는 것은 분명하지만, 과제도 남아있다"며 "글로벌 빅테크 기업들의 투자 사이클 변화, 일본·대만 업체들과의 기술 경쟁은 여전히 변수"라고 했다. 이어 "스마트폰 중심 부품 기업에서 AI 서버와 차세대 패키징 기업으로 체질을 바꾸려는 삼성전기의 변화는 이미 진행 중"이라고 덧붙였다.2026-06-25 08:00:00
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![[경제일보] AI 데이터센터 핵심 공급처 삼성전자…세계 증시 중심에 서다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623074552838997.png)
AI 데이터센터 핵심 공급처 '삼성전자'…세계 증시 중심에 서다 [경제일보] 삼성전자가 다시 세계 증시의 중심에 섰다. 올해 6월 글로벌 시가총액 순위에서 삼성전자는 10위권에 이름을 올렸다. 22일 업계에 따르면, 글로벌 시가총액 집계 사이트 컴퍼니즈마켓캡 기준 삼성전자의 시가총액은 1조5500억 달러 수준으로 집계됐다. 이는 테슬라(1조4900억 달러), 메타 플랫폼즈(1조4400억 달러) 등 글로벌 기업들의 수치를 앞선 결과다. 순위는 주가와 환율, 집계 기준에 따라 달라질 수 있지만, 세계 자본시장이 삼성전자를 다시 가격에 반영하기 시작했다는 점은 분명하다. 이번 상승은 단순한 주가 이벤트를 넘어 삼성전자가 AI 인프라를 떠받치는 핵심 기업으로 재평가받고 있다는 신호에 가깝다. AI 데이터센터가 바꾼 메모리 '몸값' 삼성전자의 재평가는 메모리 반도체의 귀환에서 출발한다. AI는 연산의 산업이지만, 동시에 데이터를 빠르게 저장하고 옮기는 산업이다. 거대언어모델(LLM)과 생성형AI 서비스가 커질수록 필요한 것은 GPU만이 아니다. 고대역폭메모리, 고용량 DRAM, 서버용 SSD가 함께 움직여야 AI 데이터센터가 돌아간다. 한동안 경기민감 산업으로만 여겨졌던 메모리 반도체가 AI 시대의 전략 자산으로 다시 떠오른 이유다. 이와 같은 변화는 삼성전자에 유리하게 작용했다. 삼성전자는 세계 메모리 반도체 시장에서 오랜 기간 최상위권을 지켜온 기업이다. 불황기에는 메모리 의존도가 약점처럼 보였지만, AI 투자 사이클이 시작되자 같은 구조가 강점이 됐다. 수요의 중심도 PC와 스마트폰에서 AI 서버와 데이터센터로 이동하고 있다. 그 결과 메모리 가격과 전략적 중요성이 동시에 올라갔다. 삼성전자의 기업가치 상승은 이러한 산업 지형의 변화가 반영된 결과다. 실적도 이를 뒷받침한다. 삼성전자에 따르면, 올해 1분기 연결 기준 매출 133조9000억원, 영업이익 57조2000억원을 기록했고, 반도체를 담당하는 DS부문은 매출 81조7000억원, 영업이익 53조7000억원을 올렸다. AI 수요가 단순한 기대가 아니라 실제 매출과 이익으로 이어지고 있다는 의미다. HBM4와 파운드리, '반격'의 조건 HBM 시장에서 SK하이닉스가 엔비디아 공급망에서 강한 존재감을 보이는 동안 삼성전자의 HBM 경쟁력은 한동안 도마 위에 올랐던 것이 사실이다. 하지만 삼성전자는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징을 함께 보유한 보기 드문 종합 반도체 기업이고, 차세대 제품에서 고객 인증과 양산 안정성을 증명할 경우 판을 다시 흔들 수 있는 체급을 갖고 있다. 삼성전자는 지난 2월 HBM4 양산 출하를 발표하며 반격의 출발선을 다시 그었다. HBM4를 통해 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망했고, HBM4 생산 능력을 선제적으로 확대하고 있다고 밝혔다. 이어 5월에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하했다. 삼성전자의 HBM4E가 이전 HBM4 제품보다 속도 성능이 20% 이상 높은 것으로 알려졌다. 파운드리도 재평가의 축이다. 지난 11일 로이터 보도에 따르면, 구글은 차세대 AI 프로세서 ‘아이스피시’의 일부를 삼성전자에 맡기는 방안을 논의 중인 것으로 전해진다. TSMC가 핵심 연산부를 맡고, 삼성전자는 2나노 공정을 활용해 메모리 연결 부품을 생산하는 방안이 거론되고 있다. 아직 논의 단계이고 양산 시점도 2028년 이후로 거론되는 만큼 단정하기 이르지만, 구글과 같은 빅테크 기업의 AI칩 공급망 다변화 흐름 자체는 삼성전자에 기회로 작용할 수 있다. 업계 관계자는 "AI 반도체는 단일 칩의 경쟁이 아니라 고성능 연산칩, HBM, 첨단 패키징, 전력 효율, 데이터센터 공급망이 함께 움직이는 싸움"며 "삼성전자는 메모리를 만들고, 파운드리를 제공하며, 스마트폰과 가전을 통해 소비자 접점까지 갖고 있다"고 했다. 이어 "과거에는 사업 포트폴리오가 넓다는 점이 투자자에게 복잡한 구조로 보이기도 했지만, AI 인프라 경쟁이 본격화되면서 그 넓이가 다시 장점으로 읽히고 있다"고 덧붙였다. '종합 반도체 기업' 재평가 모바일과 가전도 삼성전자의 긍정적 재평가를 뒷받침한다. 갤럭시 스마트폰과 TV, 생활가전은 삼성전자가 소비자와 직접 만나는 거대한 접점이다. AI가 데이터센터 안에만 머무르지 않고 휴대폰, 집, 자동차, 사무공간으로 확산될수록 이 접점의 가치는 커진다. 삼성전자는 AI 반도체를 공급하는 기업이면서 동시에 AI가 작동하는 기기를 판매하는 기업이다. 데이터센터용 메모리와 파운드리, 온디바이스 AI, 스마트홈, 모바일 생태계를 한데 묶을 수 있는 기업이라는 점에서 시장의 시선이 달라지고 있다. 삼성전자의 글로벌 시총 10위권 진입은 한국 산업에도 상징성이 크다. 세계 최상위 기업가치 순위는 엔비디아, 알파벳, 애플, 마이크로소프트, 아마존 같은 미국 빅테크가 장악해왔다. 이러한 무대에 한국 제조기업이 다시 이름을 올렸다는 것은 AI 시대에도 물리적 제조역량이 여전히 중요하다는 의미다. 증권업계 관계자는 "주가와 환율, 우선주 포함 여부, 집계기관 기준에 따라 시총 순위는 달라질 수 있다"며 "HBM 고객 인증, 파운드리 대형 고객 확보, 메모리 가격 상승 지속성, 글로벌 공급망 리스크도 남아 있다"고 했다. 다만 그는 "중요한 것은 시장의 시선이 바뀌었다는 점"이라며 "삼성전자는 더 이상 ‘메모리 사이클에 흔들리는 제조기업’으로만 인식되지 않고, AI 데이터센터의 핵심 공급자, 차세대 HBM의 도전자, 첨단 파운드리의 대안, 소비자 AI 생태계의 주요 플레이어로 다시 평가받고 있다"고 덧붙였다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-23 08:50:15
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![[데일리 자산운용 브리프] 한투운용, ACE K반도체TOP2+·ACE 코리아AI전력TOP10 ETF 2종 23일 신규 상장 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/22/20260622170235319368.jpg)
한투운용, 'ACE K반도체TOP2+·ACE 코리아AI전력TOP10' ETF 2종 23일 신규 상장 外 [경제일보] 한투운용, 'ACE K반도체TOP2+·ACE 코리아AI전력TOP10' ETF 2종 23일 신규 상장 한국투자신탁운용이 국내 주요 반도체 기업과 핵심 전력망 업체에 집중적으로 투자하는 상장지수펀드(ETF) 2종을 23일 새로 시장에 선보인다고 22일 발표했다. 출시되는 상품은 'ACE K반도체TOP2+ ETF'와 'ACE 코리아AI전력TOP10 ETF' 두 가지다. ACE K반도체TOP2+ ETF는 세계 인공지능(AI) 반도체 산업을 이끄는 국내 주요 기업 두 곳에 비중을 높여 투자한다. 추종하는 기초지수는 'KRX K-AI 반도체TOP2+ 지수'다. 해당 상품은 국내 메모리와 기판 부문 선도 기업을 주로 담는 것이 가장 큰 특징이다. 최근 AI 활용이 늘면서 메모리 수요가 폭발적으로 증가하는 흐름에 맞춰 세계적인 수혜 기업인 △삼성전자 △SK하이닉스 △SK스퀘어 비중을 전체 포트폴리오의 70% 수준까지 끌어올릴 것으로 보인다. 여기에 AI 서버와 로봇용 반도체 수요 증가로 긍정적 영향이 기대되는 삼성전기를 포함해 총 네 개 핵심 종목으로 압축된 포트폴리오를 구성한다. 나머지 하위 종목들은 AI 반도체 관련성이 높은 수혜주 위주로 골라 배분할 것으로 예상된다. 함께 나오는 ACE 코리아AI전력TOP10 ETF는 AI 산업 확장에 따라 크게 늘어나는 전력 수요와 인프라 확충 과정에서 실적 개선이 기대되는 핵심 기업을 겨냥한다. 기초지수인 'Akros 코리아AI전력TOP10 지수'는 전력 시설이나 데이터센터 자산과 관련이 깊은 상위 열 개 기업을 추려 만들었다. 해당 펀드는 인프라망과 전력원 확보를 비롯해 데이터센터 전력 공급에 필수적인 현장 발전과 에너지저장장치(ESS) 관련 업체를 아우르는 구조다. 특히 데이터센터 건설이 활발해 전력 부족 현상을 겪는 미국 지역에서 글로벌 경쟁력을 뽐내는 기업들도 편입할 예정이다. 펀드에 담길 것으로 점쳐지는 종목은 △LS일렉트릭 △효성중공업 △HD현대일렉트릭 △두산에너빌리티 △두산퓨얼셀 등이다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "신규 상장하는 ACE K반도체TOP2+ ETF와 ACE 코리아AI전력TOP10 ETF는 모두 장기 성장성이 뚜렷할 것으로 예상되는 국내 핵심 산업을 담고 있다"며 "각 상품은 AI 반도체 시장을 지배하는 국내 밸류체인과 전력원 개발부터 송배전 부품까지 아우르는 독점적 생태계를 포착해 담아냈다"고 말했다. 대신자산운용, '대신 대표기업과 고배당 목표전환형 3호' 펀드 출시 대신증권 계열사인 대신자산운용은 '대신 대표기업과 고배당 목표전환형 증권투자신탁 3호'를 출시한다고 22일 밝혔다. 해당 상품은 국내 핵심 기업과 고배당 주식 그리고 국고채에 분산 투자해 성장성과 안정성을 동시에 노리는 채권혼합형 펀드다. 펀드 자산의 30% 이하는 △인공지능(AI) △반도체 △전력기기 △방산 등 국내 증시 주도주와 고배당주로 채운다. 나머지 70% 자산은 3년물과 5년물 그리고 10년물 국고채에 투자한다. 펀드 기준가가 1060원에 도달하면 목표 수익률인 6%를 달성한 것으로 간주한다. 이후 수익을 안정적으로 지키기 위해 국내 단기채와 유동성 자산 위주로 포트폴리오를 바꾼다. 해당 펀드의 모집 기간은 오는 29일까지다. 최근 인공지능과 반도체 산업을 중심으로 국내 증시의 가치 상승 기대감이 커지는 상황이다. 이번 신상품 출시는 하반기 유망 업종에 투자하면서 기업들의 배당금 확대와 주주환원 정책 강화 흐름에 따른 투자 기회를 함께 포착하려는 의도로 풀이된다. 앞서 대신자산운용이 지난 2023년부터 시장에 내놓은 7개의 목표전환형 상품은 모두 출시 1년 안팎으로 목표 수익률을 달성하며 운용 능력을 증명한 바 있다. 이재우 대신자산운용 전무는 "이 펀드는 시장 상승에 따른 기회를 추구하면서 안정성을 높인 것이 특징"이라며 "변동성 관리와 수익성을 함께 고려하는 투자자에게 적합한 상품이 될 것"이라고 말했다. 삼성자산운용 '삼성 글로벌반도체펀드' 순자산 1조599억원 돌파 삼성자산운용은 '삼성 글로벌반도체펀드' 순자산이 1조원을 넘어 1조599억원을 기록했다고 22일 밝혔다. 지난 2021년 9월 펀드를 처음 선보인 이후 약 4년 9개월 만에 달성한 성과다. 글로벌 반도체 기업 주가가 연일 최고점을 고쳐 쓰는 가운데 인공지능(AI) 혁명에 따른 반도체 슈퍼사이클 기대감이 커지면서 관련 공모펀드에 시중 자금이 대거 몰린 결과로 풀이된다. 해당 펀드의 최근 1년 수익률은 지난 19일 기준 A클래스 헤지형 200.4% 언헤지형 229.7% 수준이다. 이는 같은 기간 40.0% 오른 나스닥100 지수 상승률을 5배가량 웃도는 수치다. 동일한 테마를 다루는 필라델피아 반도체 지수 상승률(173.1%)과 비교해도 27.3%포인트 더 높다. 탁월한 운용 성과는 주도주 중심의 명확한 포트폴리오 구성과 유연한 대처 능력이 맞물린 덕분으로 분석된다. 펀드는 인공지능 산업 성장의 수혜가 예상되는 글로벌 상위 20개 반도체 기업에 집중적으로 투자한다. 직전 회계연도 매출액을 기준으로 핵심 종목을 추린 뒤 시가총액에 따라 투자 비중을 조절하는 방식이다. 이를 통해 △미국 반도체 기업 △삼성전자 △SK하이닉스 △TSMC 등 전 세계 반도체 가치사슬 핵심 종목에 고루 분산 투자를 진행하고 있다. 지난해 하반기부터 이어진 삼성전자와 SK하이닉스의 가파른 실적 개선세가 펀드 수익률 상승에 크게 기여한 것으로 보인다. 삼성자산운용은 매출액 상위 기업에만 머물지 않고 이익 성장률이나 자기자본이익률(ROE) 같은 다양한 계량 지표와 시장 상황을 두루 검토한다. 이를 바탕으로 10개 안팎의 유망 종목을 추가로 발굴해 수시로 포트폴리오 비중을 조정하며 시장 변화에 대응하고 있다. 서민웅 삼성자산운용 매니저는 "에이전틱 AI에서 피지컬 AI로 이어지는 AI 투자 사이클에서 가장 핵심적인 수혜 산업이 바로 반도체라며 메모리를 비롯한 반도체의 전반적인 초과 수요 업황은 한동안 이어질 것으로 보인다"며 "미국뿐만 아니라 한국 일본 대만 등 전세계 반도체 기업에 골고루 투자하는 것이 반도체 산업 성장의 과실을 효율적으로 누릴 수 있는 방법"이라고 말했다.2026-06-22 18:10:40
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구글 TPU 일부 삼성 품으로…AI칩 공급망 다변화에 2나노 시험대 [경제일보] 구글이 차세대 인공지능(AI) 반도체 일부 생산을 삼성전자에 맡기는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC의 첨단 공정 생산능력이 AI 수요로 빠듯해지면서 빅테크가 공급망 다변화에 나선 흐름으로 풀이된다. 11일(현지시간) 로이터와 미 IT 전문매체 디인포메이션 등에 따르면 구글은 코드명 ‘아이스피시(Icefish)’로 불리는 10세대 텐서처리장치(TPU) 개발을 추진하고 있다. 이 칩은 미디어텍과 협력해 설계 중이며 이르면 2028년 양산에 들어갈 수 있는 것으로 전해졌다. TPU는 구글이 자체 개발한 AI 가속기다. 구글 검색, 유튜브, 클라우드, 제미나이 등 대규모 AI 서비스 운영에 쓰이는 핵심 인프라다. 구글은 그동안 TPU 생산을 주로 TSMC에 맡겨왔지만 AI 모델 학습과 추론 수요가 급증하면서 자체 칩 물량 확대와 생산 파트너 다변화 필요성이 커졌다. 이번 논의의 핵심은 삼성전자가 전체 칩이 아니라 메모리 입출력 다이(I/O Die)를 맡을 가능성이다. 보도에 따르면 TPU의 핵심 연산 다이는 TSMC가 1.4나노 공정에서 생산하고 삼성전자는 연산 다이와 고대역폭메모리(HBM)를 연결하는 메모리 인터페이스 부품을 2나노 공정으로 생산하는 방안이 거론된다. AI 반도체에서 메모리 I/O 다이는 갈수록 중요해지고 있다. 대형 AI 모델은 막대한 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 능력이 성능을 좌우한다. 연산 칩이 아무리 빨라도 HBM과의 데이터 이동이 막히면 전체 효율이 떨어진다. 삼성전자가 메모리, 파운드리, 첨단 패키징을 함께 보유하고 있다는 점이 구글의 검토 배경으로 작용한 것으로 보인다. 삼성전자에는 중요한 기회다. 삼성 파운드리는 첨단 공정에서 TSMC를 추격해왔지만 수율과 대형 고객 확보에서 줄곧 시험대에 서 있었다. 구글 TPU 프로젝트에 참여할 경우 2나노 공정의 제조 역량과 AI 칩 패키징 경쟁력을 동시에 입증할 수 있다. 특히 HBM과 로직 반도체를 함께 다루는 구조는 삼성의 종합 반도체 역량을 보여줄 수 있는 영역이다. 최근 삼성 파운드리는 대형 고객 확보에 다시 속도를 내고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 차세대 AI6 칩 생산 계약을 체결했다. 계약 규모는 22조8000억원대로, 삼성 파운드리 역사상 의미 있는 대형 수주로 평가됐다. 여기에 구글 TPU 일부 생산 논의까지 이어질 경우 삼성의 첨단 파운드리 신뢰도 회복에 힘이 실릴 수 있다. 구글 입장에서도 전략적 의미가 있다. AI 인프라 경쟁이 엔비디아 GPU 중심에서 빅테크 자체 칩 경쟁으로 넓어지면서 안정적인 생산능력 확보가 핵심 과제가 됐다. TSMC 의존도를 낮추고 삼성, 인텔 등 대체 파트너를 검토하는 것은 비용과 공급 리스크를 동시에 줄이려는 움직임이다. 다만 현재 단계에서 과도한 해석은 경계해야 한다. 보도 내용은 계약 확정이 아니라 논의와 검토 단계다. 실제 양산까지는 설계 변경, 공정 검증, 수율 확보, 패키징 테스트, 고객 승인 등 여러 관문이 남아 있다. 2028년 양산 목표 역시 개발 일정에 따라 바뀔 수 있다. 이제 시장 시선은 삼성의 2나노 수율과 고객 대응력에 쏠린다. AI 반도체 고객은 성능뿐 아니라 안정적 공급, 전력 효율, 패키징 완성도, 장기 생산능력을 함께 본다. 구글이 삼성에 일부 역할을 맡긴다면 그것은 단순한 보조 생산이 아니라 TSMC 일극 체제에 균열을 낼 수 있는 신호가 될 수 있다.2026-06-12 09:32:27
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삼성전자, 지난해 설비·R&D 투자 90조원 육박…글로벌 반도체 기업 중 1위 [경제일보] 삼성전자가 지난해 설비투자와 연구개발(R&D)에 약 90조원을 투입하며 글로벌 주요 반도체 기업 가운데 가장 많은 투자 규모를 기록한 것으로 나타났다. 반도체 업황 부진기에도 투자를 확대하며 AI 반도체 시대를 대비한 선제 투자 전략을 이어가고 있다는 평가다. 10일 기업데이터연구소 CEO스코어에 따르면 지난해 글로벌 반도체 기업 10곳의 설비투자(CAPEX) 및 연구개발 투자 현황을 조사한 결과 삼성전자는 총 89조8935억원을 투자해 1위에 올랐다. 세부적으로는 설비투자에 52조1531억원, 연구개발에 37조7404억원을 집행했다. 이는 2위인 대만 TSMC의 투자액(69조4109억원)보다 20조원 이상 많은 규모다. 이어 인텔이 40조4499억원으로 3위를 기록했고 SK하이닉스는 35조450억원으로 4위에 이름을 올렸다. 엔비디아(34조9369억원), 마이크론(27조6328억원), 브로드컴(16조4167억원), 퀄컴(14조4305억원), AMD(12조9562억원), 텍사스인스트루먼트(TI·9조4407억원) 등이 뒤를 이었다. 연구개발 투자만 놓고 봐도 삼성전자가 선두를 차지했다. 삼성전자의 지난해 R&D 투자 규모는 37조7404억원으로, 2위 엔비디아(26조3347억원)보다 10조원 이상 많았다. 인텔(19조6044억원), 브로드컴(15조5350억원), 퀄컴(12조7497억원), AMD(11조5158억원), TSMC(11조2617억원) 등이 뒤를 이었다. 삼성전자는 최근 수년간 반도체 업황 변동과 관계없이 투자 기조를 유지해왔다. 총 투자 규모는 2021년 72조2307억원에서 지난해 88조7398억원 수준까지 꾸준히 증가했다. 특히 반도체 업황 침체로 영업이익이 급감했던 2023년에도 투자를 줄이지 않았다. 당시 삼성전자의 연간 영업이익은 6조5670억원으로 전년 대비 84.9% 감소했지만, 투자 규모는 88조8739억원에 달했다. 업계에서는 삼성전자가 업황 악화 국면에서도 대규모 설비투자와 연구개발 투자를 지속한 것이 최근 AI 반도체 시장 확대와 메모리 업황 회복 국면에서 경쟁력을 유지하는 기반이 됐다고 평가한다. CEO스코어는 "반도체 산업은 매년 대규모 설비투자와 연구개발이 필수적인 산업"이라며 "최근 업황 호조 속에서 제기되는 성과급과 이익잉여금 배분 논란 역시 기업 입장에서는 투자 여력 확보 측면에서 부담 요인으로 작용할 수 있다"고 했다.2026-06-10 11:01:59
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HBM 넘어 파운드리로…엔비디아 공급망 파고드는 삼성전자 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 반도체 공급망 다변화에 나서면서 삼성전자 파운드리 사업에도 반전 기대감이 커지고 있다. 세계 최대 AI 반도체 기업인 엔비디아가 일부 차세대 AI 칩 생산을 삼성전자에 맡기며 협력 범위를 넓히고 있는 가운데 향후 추가 수주 가능성에도 관심이 쏠린다. 9일 반도체 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문장 겸 부회장은 전날 서울 신라호텔에서 만나 차세대 HBM과 파운드리 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 회동 직후 "(삼성 파운드리가) 4나노·8나노 자율주행 칩과 엔비디아 가속기 그로크 칩 부문에서 협력하고 있다"며 "그다음 세대 협력도 논의 중"이라고 밝혔다. 업계는 이번 만남이 단순한 HBM 공급 논의를 넘어 파운드리 협력 확대 가능성을 확인하는 자리였다고 보고 있다. 삼성전자는 최근 HBM4와 HBM4E 등 차세대 AI 메모리 공급 확대를 추진하고 있지만 파운드리 사업에서도 엔비디아를 핵심 고객사로 확보하는 데 공을 들이고 있다. 엔비디아는 그동안 AI 가속기 생산 대부분을 TSMC에 맡겨왔다. 최신 AI GPU인 블랙웰 역시 TSMC 공정을 기반으로 생산되고 있으며, 차세대 플랫폼인 베라 루빈도 TSMC 첨단 공정을 중심으로 개발·양산이 추진되는 것으로 알려졌다. 다만 생성형 AI 확산으로 AI 반도체 수요가 폭증하면서 엔비디아 역시 생산 거점을 다변화해야 한다는 필요성이 커지고 있다. 특정 기업에 대한 의존도를 낮추고 안정적인 공급망을 구축하기 위해 일부 물량을 다른 파운드리 업체와 협력하는 방안이 거론되는 이유다. 삼성전자가 엔비디아의 자율주행 칩과 그로크 기술 기반 AI 추론용 칩 생산에서 협력하고 있는 점도 같은 흐름으로 해석된다. 업계에서는 엔비디아가 고성능 AI 가속기 생산을 당장 삼성으로 옮길 가능성은 높지 않지만, 추론용 AI 칩이나 차량용 반도체 등 일부 영역에서 협력 범위를 넓힐 수 있다는 전망이 나온다. 삼성전자 입장에서 엔비디아와의 협력은 단순 수주 이상의 의미를 가진다. 삼성 파운드리는 그동안 TSMC와의 점유율 격차 확대와 대형 고객사 확보 부진으로 고전해왔다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 4분기 기준 TSMC의 글로벌 파운드리 시장 점유율은 70.4%로 압도적 1위를 유지한 반면 삼성 파운드리는 7.1%에 그쳤다. 특히 AI 반도체 시장에서는 엔비디아·애플·AMD 등 주요 빅테크 물량을 기반으로 TSMC의 영향력이 더욱 커지고 있다. 첨단 공정 수율과 패키징 역량, 안정적인 양산 경험이 고객사 확보의 핵심 경쟁력으로 부상하면서 삼성 파운드리의 추격 부담도 커진 상황이다. 이런 가운데 엔비디아와의 협력 확대는 삼성 파운드리에 중요한 레퍼런스가 될 수 있다. 세계 최대 AI 반도체 기업인 엔비디아의 일부 물량을 안정적으로 생산할 경우 첨단 공정 기술력과 양산 신뢰도를 동시에 입증하는 효과가 있기 때문이다. 이는 향후 글로벌 팹리스와 빅테크 기업을 상대로 신규 수주를 확보하는 데도 긍정적인 신호로 작용할 수 있다. 다만 엔비디아가 고성능 AI 가속기 생산의 중심축을 당장 삼성으로 옮길 가능성은 크지 않다는 게 업계의 대체적인 시각이다. TSMC가 여전히 첨단 공정과 패키징 분야에서 강한 경쟁력을 보유하고 있어서다. 업계에서는 삼성전자가 우선 자율주행 칩과 AI 추론용 칩 등 일부 영역에서 협력 경험을 쌓고, 이를 바탕으로 차세대 AI 칩 수주 범위를 넓혀갈 수 있을지가 관건이라고 보고 있다. 특히 삼성전자는 메모리와 파운드리를 모두 보유한 세계 유일의 종합 반도체 기업이라는 강점을 갖고 있다. HBM과 AI 칩 생산을 함께 제공할 수 있는 만큼 향후 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크 기업들의 공급망 전략 변화에 따라 새로운 기회를 확보할 수 있다는 분석도 나온다. 결국 이번 회동의 의미는 HBM 공급 여부보다 엔비디아 공급망 내 삼성전자의 역할 변화 가능성을 확인했다는 데 있다. 엔비디아가 AI 반도체 수요 확대에 대응해 공급망 다변화에 나설 경우 삼성전자가 HBM에 이어 파운드리에서도 존재감을 확대할 수 있을지 관심이 쏠린다.2026-06-09 16:00:16
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![[젠슨 황의 네 가지 선물①] HBM이 다시 한국을 불렀다…AI 반도체 전쟁의 심장에 선 삼성·SK](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/07/20260607122823420654.jpg)
HBM이 다시 한국을 불렀다…AI 반도체 전쟁의 심장에 선 삼성·SK [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한은 한국 반도체 산업의 현재 위치를 압축적으로 보여준 장면이었다. 홍대 삼겹살집 앞에서 시민들에게 ‘HBM칩’ 과자를 나눠주며 “모두가 HBM을 사랑한다”고 외친 장면은 가벼운 팬서비스처럼 보였지만, 그 안에는 AI 반도체 시대 한국의 전략적 위상이 담겨 있었다. 엔비디아가 한국을 다시 찾은 첫 번째 이유는 메모리다. AI 모델이 커질수록 GPU 성능만으로는 한계가 있다. 방대한 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 고대역폭메모리(HBM)가 없으면 AI 가속기는 제 성능을 내기 어렵다. GPU가 AI 서버의 엔진이라면 HBM은 그 엔진에 데이터를 공급하는 혈관이다. 젠슨 황이 이번 방한 과정에서 언급한 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’은 이 구도를 더 선명하게 만든다. 베라 루빈 시대에는 HBM4가 핵심 부품으로 떠오른다. 황 CEO가 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 베라 루빈용 HBM4 공급사로 자격을 갖췄다고 언급한 것은 글로벌 메모리 3사가 다시 엔비디아 공급망을 놓고 경쟁하는 국면에 들어섰다는 의미다. SK하이닉스는 현재 엔비디아 AI 공급망에서 가장 앞선 위치에 있다. HBM 시장에서 쌓아온 기술 우위와 공급 경험은 SK하이닉스를 AI 반도체 시대의 핵심 기업으로 끌어올렸다. 최태원 SK그룹 회장이 젠슨 황과 직접 만난 것도 단순 친분 과시가 아니다. HBM 공급 안정화, 차세대 메모리 투자, AI 데이터센터와 산업용 AI 클라우드까지 이어지는 큰 그림이 맞물려 있다. SK의 과제는 주도권을 지키는 일이다. AI 서버 수요는 폭발적으로 늘고 있지만 HBM 생산능력은 단기간에 확대하기 어렵다. 웨이퍼 투입, 패키징, 테스트, 수율 안정화까지 시간이 걸린다. 공급 부족이 이어질수록 엔비디아는 복수 공급망을 원할 수밖에 없다. SK하이닉스가 높은 수익성을 지키면서도 엔비디아의 물량 요구를 얼마나 안정적으로 맞출지가 향후 핵심 변수다. 삼성전자는 다른 시험대에 서 있다. 삼성은 메모리 절대 강자였지만 HBM 경쟁에서는 한동안 SK하이닉스에 주도권을 내줬다. 그러나 베라 루빈과 HBM4는 삼성에 다시 기회를 줄 수 있다. 삼성은 메모리뿐 아니라 파운드리, 첨단 패키징, 시스템 반도체까지 갖춘 종합 반도체 기업이다. 엔비디아가 원하는 것은 단순 부품 공급이 아니라 안정적인 장기 협력이다. 삼성은 HBM4 성능과 수율, 납기에서 신뢰를 회복해야 한다. 파운드리 협력 가능성도 관심이다. 엔비디아는 여전히 대만 TSMC와 깊은 관계를 유지하고 있다. 젠슨 황이 TSMC와의 신뢰와 우정을 강조한 것도 반도체 공급망에서 안정성이 얼마나 중요한지 보여준다. 삼성전자가 엔비디아와 파운드리 협력을 확대하려면 기술력만이 아니라 장기간 검증된 제조 신뢰를 입증해야 한다. 이번 방한은 한국 반도체에 기회이자 경고다. HBM 수요가 폭증하는 것은 분명한 호재다. 그러나 엔비디아 생태계 안에서 한국 기업이 단순 공급자로만 남으면 가격과 물량 협상에 끌려갈 수 있다. HBM, 패키징, 파운드리, AI 데이터센터용 메모리 솔루션까지 묶어 공급할 수 있어야 한국 반도체는 AI 시대의 구조적 수혜자가 된다. 결국 베라 루빈 시대의 승부는 누가 더 많은 HBM을 만드느냐에 그치지 않는다. 누가 엔비디아의 다음 플랫폼 설계 단계부터 함께 들어가느냐가 중요하다. 삼성과 SK가 공급망 바깥의 납품업체가 아니라 AI 반도체 아키텍처의 전략 파트너로 올라설 수 있느냐가 이번 방한의 첫 번째 질문이다. 젠슨 황의 방한은 한국 반도체 산업에 명확한 메시지를 남겼다. AI 시대의 금맥은 HBM에 있고, 그 금맥을 캐는 기술은 한국에 있다. 그러나 시장은 기다려주지 않는다. SK하이닉스는 선두를 지켜야 하고, 삼성전자는 다시 증명해야 한다. 엔비디아의 네 가지 선물 가운데 가장 먼저 한국 산업을 흔들 선물은 결국 HBM4다.2026-06-07 12:25:17
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최태원, 엔비디아 이어 TSMC 회장 만났다…AI 외교 가속 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 시장 주도권 경쟁이 치열해지는 가운데 최태원 SK그룹 회장이 엔비디아와 TSMC 수장을 잇달아 만나며 AI 반도체 협력 강화에 나섰다. SK하이닉스를 축으로 엔비디아와 TSMC를 연결하는 'AI 반도체 삼각 동맹'이 더욱 공고해지고 있다는 평가가 나온다. 4일 SK하이닉스에 따르면 최 회장은 지난 3일(현지시간) 대만 타이베이에서 웨이저자 TSMC 회장과 만나 차세대 AI 기술 트렌드와 미래 협력 방안을 논의했다. 양사는 이번 회동에서 AI 시장 확대에 대응하기 위한 협력 강화에 뜻을 모았다. 특히 차세대 고대역폭메모리(HBM) 개발과 첨단 패키징 기술을 중심으로 협력 범위를 확대하기로 했다. 이번 만남은 2024년 6월 이후 약 2년 만에 성사된 것으로, 양사가 구축해온 전략적 파트너십을 재확인하는 자리였다는 게 SK하이닉스 측 설명이다. 업계에서는 AI 반도체 수요 급증으로 공급망 병목 현상이 주요 과제로 떠오른 상황에서 SK하이닉스와 TSMC의 협력이 공급 안정성 확보에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 실제 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '베라 루빈'에 탑재되는 SK하이닉스의 HBM4(6세대)는 TSMC의 12나노 베이스 다이와 5세대 10나노급 D램 공정을 활용하고 있다. 양사는 향후 글로벌 빅테크 기업 수요에 대응하기 위한 맞춤형 AI 메모리 시장 공략에도 협력을 확대할 계획이다. 최 회장은 이에 앞서 지난 1일에는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만나 AI 메모리와 AI 인프라 협력 방안을 논의했다. 이어 2일에는 황 CEO가 대만에서 열린 '컴퓨텍스 2026' SK하이닉스 전시관을 방문해 "(HBM을) 더 만들어달라"는 메시지를 남기며 양사 협력 관계를 과시하기도 했다. 업계에서는 최 회장이 엔비디아와 TSMC 최고경영진을 연이어 만나면서 SK하이닉스를 중심으로 한 AI 반도체 공급망 영향력이 한층 강화되고 있다는 분석이 나온다.2026-06-04 09:31:32
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미래에셋자산운용, 글로벌 ETF 순 자산 400조원 돌파 [경제일보] 미래에셋자산운용의 글로벌 상장지수펀드(ETF) 순 자산 총액이 400조원을 돌파했다. 미래에셋자산운용은 지난달 말 기준 전 세계 13개 지역에서 운용하는 ETF 순 자산이 약 421조원으로 집계됐다고 1일 밝혔다. 진출한 주요 국가는 △한국 △미국 △캐나다 △호주 △유럽 △홍콩 △일본 등이다. 이는 글로벌 ETF 운용사 가운데 12위에 해당하는 규모다. 전체 순 자산은 지난해 말 300조원을 달성한 뒤 5개월 만에 100조원이 불어났다. 차별화된 상품 기획력이 자금 유입과 자산 증가 및 브랜드 가치 상승으로 이어지는 선순환 구조가 안착했다는 분석이다. 한국과 미국 법인의 동반 성장이 이번 400조원 돌파를 이끌었다. 두 핵심 거점 모두 운용 자산 1000억 달러 진입을 앞두고 있다. 국내 ETF 브랜드인 타이거(TIGER) ETF는 지난달 말 기준 약 160조원의 순 자산을 확보했다. 미국 현지 법인인 글로벌 엑스(Global X) US 역시 1000억 달러 달성이 임박했다. 지난 2018년 인수 시점에 80억 달러 수준이었던 해당 법인의 운용 자산은 지난달 말 986억 달러로 12배가량 급증했다. 미국 내 460여 개 ETF 운용사 중 자산 규모 1000억 달러를 넘긴 곳은 13개사에 그친다. 국내 시장의 외형 확장은 주요 지수 추종 상품과 테마형 상품이 주도했다. 연금 등 장기 투자 자금을 흡수한 대표 상품은 △TIGER 200 △TIGER 미국S&P500 △TIGER 미국나스닥100 등이다. 테마형 상품 중에서는 'TIGER 반도체TOP10 ETF'가 국내 상장 테마형 ETF 가운데 순 자산 1위에 올랐다. 'TIGER SK하이닉스 단일종목 레버리지'는 상장 첫날 개인 순매수 역대 최고치를 경신했다. 스페이스X 상장 기대감이 커진 가운데 'TIGER 미국우주테크 ETF'도 순 자산 2조원을 넘기며 우주 테마 상품군 1위를 차지했다. 해외 주요 법인들 역시 각국 시장에서 탄탄한 성장세를 보이고 있다. 최근 AI 열풍 속 홍콩 시장에서는 중국 반도체 산업 전반에 투자하는 'Global X China Semiconductor ETF'가 큰 관심을 받고 있다. △TSMC △삼성전자 △SK하이닉스 등 아시아 반도체 핵심 기업을 담은 'Global X Asia Semiconductor ETF' 역시 투자자들의 이목을 집중시키고 있다. 미래에셋자산운용은 글로벌 ETF 상품과 블록체인 기술을 접목한 신사업도 속도를 내고 있다. 글로벌 토큰화 플랫폼인 온도 파이낸스(Ondo Finance)를 통해 ETF 토큰화 사업을 점차 확장 중이다. 현재 토큰화가 진행 중인 대상은 △COPX △URA △PAVE 등 대표 ETF 상품들이다. 올 3분기 홍콩 시장에서는 최초의 커버드 콜 상품인 'Global X HSCEI Covered Call Active'의 토큰 클래스 상장도 추진한다. 김영환 미래에셋자산운용 글로벌경영부문 총괄 사장은 "국내 TIGER ETF와 미국 Global X US라는 두 핵심 플랫폼이 나란히 1000억 달러 규모에 도달하며 글로벌 ETF 사업의 새로운 이정표를 만들고 있다"며 "앞으로도 글로벌 ETF 플랫폼 경쟁력을 지속 강화해 투자자들의 장기 자산 형성에 기여하겠다"고 말했다.2026-06-01 18:12:06
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![[데일리 자산운용 브리프] 한투운용, 반도체 투자 ACE ETF 3종 매수 인증 이벤트 진행 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/01/20260601174049775846.jpg)
한투운용, 반도체 투자 ACE ETF 3종 매수 인증 이벤트 진행 外 [경제일보] 한투운용, 반도체 투자 ACE ETF 3종 매수 인증 이벤트 진행 한국투자신탁운용이 국내외 반도체 기업에 투자하는 상장지수펀드(ETF) 관련 매수 인증 행사를 실시한다고 1일 발표했다. 해당 이벤트는 이달 26일까지 이어진다. 대상 상품은 △ACE 글로벌반도체TOP4 Plus ETF △ACE AI반도체TOP3+ ETF △ACE 글로벌AI맞춤형반도체 ETF다. 'ACE 글로벌반도체TOP4 Plus ETF'는 2022년 11월 상장한 상품이다. 전 세계 반도체 산업을 네 가지 분야로 나눠 각 대표 기업에 투자한다. 핵심 편입 종목은 △SK하이닉스 △엔비디아 △TSMC △ASML 등이다. 각 종목을 20% 수준으로 담고 있다. 'ACE AI반도체TOP3+ ETF'는 2023년 10월 시장에 나왔다. 한국 반도체 기업에 자금을 집중한다. 특히 고대역폭메모리(HBM) 기술과 연관된 종목 세 곳을 선별했다. 주요 편입 기업은 △SK하이닉스 △삼성전자 △한미반도체 등이다. 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체 ETF'는 2024년 10월부터 거래를 시작했다. 인공지능 발전에 따라 수요가 늘어나는 맞춤형 반도체(ASIC) 설계 및 개발 핵심 기업 다섯 곳에 투자한다. 포트폴리오 상위 종목은 △ARM △마벨 △브로드컴 △케이던스 △시놉시스 등이다. 이벤트 참여 절차는 지정 ETF를 10주 이상 사들인 내역을 행사 웹페이지에 인증하는 방식이다. 단일 ETF를 10주 이상 매수해도 무방하다. 대상 상품 세 개의 매수 수량을 합산해 10주 이상을 채워도 행사에 응모할 수 있다. 회사는 응모자 중 매일 100명을 뽑아 커피 교환권을 지급한다. 무작위로 지정된 요일에 인증을 마친 참가자에게는 별도 추첨을 거쳐 주유권 3만원을 제공한다. 추가 경품을 받으려면 메신저 애플리케이션에서 ACE ETF 채널을 친구로 등록해야 한다. 기사에 언급된 ACE ETF 상품들은 모두 운용 성과에 따라 원금 손실이 발생할 수 있는 실적배당형 상품이다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "반도체 주가가 단기적으로는 밸류에이션 부담을 느낄 수 있겠지만 AI 기업들의 설비 투자 지속과 반도체 기업들의 펀더멘탈을 고려하면 여전히 저평가 국면에 가깝다"며 "반도체 투자 열기가 높아질수록 기업의 본질적 경쟁력과 지속 가능한 공급망 구조를 냉정하게 분석해 투자처를 선별해야 한다"고 말했다. 한화자산운용, 반도체 TOP4 집중 투자하는 'PLUS 글로벌HBM반도체' 순자산 1조 클럽 입성 한화자산운용이 자사 'PLUS 글로벌HBM반도체' 상장지수펀드(ETF) 순자산 규모가 1조원을 넘어섰다고 1일 밝혔다. 한국거래소에 따르면 해당 상품은 지난 29일 종가 기준 순자산 1조원을 돌파했다. 이달 초 5000억원을 기록한 뒤 약 3주 만에 몸집이 두 배로 불어났다. 이 펀드는 국내외 핵심 메모리 반도체 기업들에 84.0%가량 비중을 두고 집중적으로 투자한다. 주요 편입 종목은 비중 순서대로 △마이크론(30.1%) △SK하이닉스(28.2%) △삼성전자(21.6%) △샌디스크(4.2%) 등이다. 펀드 수익률 역시 우수한 성과를 보이고 있다. 최근 3개월 수익률은 76.1%를 기록했다. 6개월과 1년 수익률은 각각 219.8%와 579.6% 수준이다. 올해 초부터 계산하면 172.6% 수익을 냈다. 이러한 펀드 성장세는 메모리 반도체 산업의 위상 변화와 맞물려 있다. 과거 이 분야는 경기 흐름에 따라 실적이 좌우되는 민감주로 평가받았다. 하지만 인공지능(AI) 열풍이 메모리 반도체로 확산하면서 시장의 시각이 달라졌다. 현재는 AI 인프라 확장에 발맞춰 성장하는 구조적 성장주로 재평가되는 추세다. 글로벌 투자은행 UBS는 최근 미국 마이크론 목표 주가를 기존 535 달러에서 1625 달러로 3배가량 높였다. 장기 공급계약 확대로 실적 예측 가능성이 커지고 이익 변동성은 줄었다고 분석했다. 도널드 트럼프 미국 대통령도 최근 마이크론을 미국에 수천억 달러를 투자하는 대단한 기업이라고 추켜세웠다. 현지 시장은 이를 미국 내 메모리 공급망 핵심 기업에 대한 정책적 보증으로 풀이하고 있다. 마이크론에 대한 추가 보조금 지급이나 세제 혜택은 물론이고 정부의 지분 참여 가능성까지 거론되는 상황이다. 해당 ETF는 최근 정기 종목 변경을 통해 샌디스크를 신규 편입하며 낸드플래시 노출 비중을 확대했다. 또한 테라다인과 테크윙 등 메모리 테스트 및 후공정 장비 업체들도 포트폴리오에 추가했다. 메모리 설비 투자 확대 국면에 맞춰 수혜를 극대화하려는 전략이다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS 글로벌HBM반도체 ETF는 마이크론 샌디스크 등 메모리 슈퍼사이클의 가장 전방에 위치한 기업에 집중하는 전략"이라며 "현재 국면에서는 사이클 마진을 가장 먼저 받아내는 전방 종목을 얼마나 많이 담느냐가 성과 차이를 가르는 변수가 될 것"이라고 말했다. 신한자산운용, 'SOL 200타겟위클리커버드콜 ETF' 5월 분배금 지급 신한자산운용은 'SOL 200타겟위클리커버드콜 상장지수펀드(ETF)'의 5월 분배금을 지급했다고 1일 발표했다. 이번 분배금은 1주당 217원이다. 지난달 26일 종가 기준으로 산출한 월 분배율은 1.45% 수준이다. 해당 상품은 코스피200 지수를 기초자산으로 삼는다. 코스피200 주식에 투자하면서 매주 국내 콜옵션을 매도하는 '타겟커버드콜 기법'을 구사한다. 이를 통해 얻은 옵션 프리미엄과 코스피200 종목의 배당 수익을 합쳐 매월 분배금을 마련하는 구조다. 최근 투자자들의 매수세도 거세게 몰리고 있다. 지난 3월 유가증권시장에 상장한 이후 두 달여 만에 개인투자자들은 이 상품을 5042억원어치 사들였다. 짧은 기간 동안 뭉칫돈이 대거 유입되면서 순자산 규모는 지난달 29일 기준 7583억원으로 불어났다. 일반 커버드콜과 달리 자산의 일부만 활용해 목표 수익을 좇는 것도 특징이다. 시황에 맞춰 옵션 매도 비중을 조절할 수 있어 기초자산 가격이 오를 때 수익률을 방어하기 유리하다. 이 상품이 가지는 주요 특징은 △안정적인 프리미엄 수익 창출 △상승장 소외 가능성 축소 △국내 옵션 프리미엄 비과세에 따른 절세 효과 등이다. 일반 계좌에서 거래하면 해외 커버드콜 상품과 비교해 세금 부담을 크게 낮출 수 있다. 다만 코스피200 종목에서 발생하는 배당 수익에는 배당소득세가 매겨진다. 김정현 신한자산운용 ETF사업그룹장은 "코스피가 상승 흐름이 지속되면서 증시 상승에 참여하는 동시에 안정적인 월 현금 흐름을 기대하는 투자자들의 관심이 커지고 있다"며 "SOL 200타겟위클리커버드콜은 국내 타겟 커버드콜 전략의 장점은 유지하면서도 월초 분배 구조를 적용해 투자자의 현금 흐름 관리 편의성을 높인 상품"이라고 말했다.2026-06-01 18:11:44
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