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SK하이닉스, MS '마이아200'에 HBM 독점 공급...'탈 엔비디아' 선언한 빅테크 [이코노믹데일리] SK하이닉스가 마이크로소프트(MS)의 자체 개발 인공지능(AI) 가속기 '마이아 200'에 고대역폭메모리(HBM)를 단독 공급하는 것으로 확인됐다. 엔비디아에 이어 MS라는 거대 고객사를 독점적으로 확보함으로써 SK하이닉스는 AI 메모리 시장에서의 지배력을 다시 한번 입증했다. 반면 삼성전자(대표 한종희)는 구글 등 다른 빅테크와의 협력을 강화하고 차세대 HBM4 시장 선점을 노리며 맹추격에 나섰다. SK하이닉스는 MS가 26일(현지시간) 공개한 차세대 AI 칩 '마이아 200'에 5세대 HBM인 'HBM3E'를 단독 공급한다. 마이아 200은 대만 TSMC의 3나노 공정으로 제작된 주문형 반도체(ASIC)로 12단 HBM3E 6개를 탑재해 총 216GB의 메모리 용량을 갖췄다. MS는 이 칩을 미국 아이오와주와 애리조나주 데이터센터에 배치하며 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 작업에 착수했다. 이번 공급은 단순한 거래 이상의 의미를 갖는다. 글로벌 빅테크 기업들이 비용 절감과 서비스 최적화를 위해 '탈(脫) 엔비디아'를 외치며 자체 칩 개발에 속도를 내고 있기 때문이다. MS뿐만 아니라 구글은 7세대 텐서처리장치(TPU) '아이언우드'를, 아마존웹서비스(AWS)는 3세대 '트레이니엄'을 잇달아 선보이며 AI 반도체 시장을 다변화하고 있다. 이러한 흐름은 HBM 제조사에 새로운 기회다. 엔비디아 GPU에 집중됐던 HBM 수요가 빅테크의 자체 칩(ASIC)으로 분산되면서 시장 규모 자체가 폭발적으로 성장하고 있다. 특히 빅테크들은 범용 GPU보다 전력 효율이 높은 맞춤형 칩을 선호하는데 이를 구동하기 위해서는 고성능 HBM이 필수적이다. SK하이닉스가 엔비디아 공급망을 장악한 데 이어 MS 물량까지 독식한 것은 메모리 미세공정과 수율 관리 능력에서 경쟁사를 압도했기 때문으로 풀이된다. ◆ 삼성 vs SK, 'ASIC 동맹'과 'HBM4'로 진검승부 삼성전자는 구글과의 동맹을 강화하며 반격에 나섰다. 업계에 따르면 삼성전자는 구글의 TPU와 브로드컴 칩에 탑재되는 HBM 물량의 상당 부분을 책임지고 있는 것으로 알려졌다. 엔비디아와 MS 진영을 선점한 SK하이닉스에 맞서 구글·브로드컴 진영을 확보해 점유율 격차를 좁히겠다는 전략이다. 승부처는 6세대 제품인 'HBM4'다. HBM4는 메모리에 연산 기능을 더하는 등 기술적 난도가 높아 시장 판도를 뒤집을 게임체인저로 꼽힌다. 삼성전자는 최근 엔비디아와 AMD의 HBM4 품질 테스트를 통과해 다음 달 정식 납품을 앞두고 있는 것으로 전해진다. 이는 차세대 시장에서만큼은 주도권을 놓치지 않겠다는 삼성의 의지가 반영된 결과다. SK하이닉스 역시 지난 9월부터 HBM4 양산 체제를 구축하고 엔비디아와 최적화 작업을 진행 중이다. 업계 관계자는 "HBM3E까지는 SK하이닉스의 독주 체제였으나 빅테크의 자체 칩 경쟁이 본격화되고 HBM4로 기술 세대가 넘어가면서 삼성전자의 추격이 거세지고 있다"며 "향후 HBM 시장은 엔비디아 공급률뿐만 아니라 얼마나 다양한 빅테크 고객사를 확보하느냐에 따라 승패가 갈릴 것"이라고 전망했다.2026-01-27 15:09:02
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삼성·SK하이닉스, 내년 영업익 200조 시대 연다… "HBM 슈퍼사이클 진입" [이코노믹데일리] 삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 메모리 반도체 시장의 폭발적인 성장에 힘입어 2026년 합산 영업이익 200조원 시대를 예고하고 있다. 지난해 혹한기를 겪었던 K-반도체는 올해 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 완벽하게 부활한 데 이어 내년에는 메모리 슈퍼사이클에 진입하며 사상 최대 실적을 갈아치울 것으로 전망된다. 14일 금융정보업체 에프엔가이드에 따르면 올해 삼성전자와 SK하이닉스의 연간 영업이익 추정치는 각각 38조8280억원과 42조5995억원으로 집계됐다. 양사의 합산 영업이익은 80조원을 넘어설 것으로 관측된다. 이는 AI 인프라 투자 확대로 인한 고성능 메모리 수요 급증과 범용 D램 가격 상승이 맞물린 결과다. 삼성전자의 반도체 사업을 담당하는 DS부문은 올해 상반기와 하반기 극명한 온도 차를 보였다. 1분기 깜짝 실적을 기록했으나 2분기 일시적 수요 감소로 주춤했던 삼성전자는 하반기 들어 반등에 성공했다. HBM 등 고성능 제품으로 생산 능력이 집중되면서 공급이 부족해진 범용 D램 가격이 상승세를 탔기 때문이다. 대형 수주 소식도 실적 개선에 힘을 보탰다. 삼성전자는 지난 7월 테슬라와 165억 달러 규모의 장기 공급 계약을 체결하고 8월에는 애플에 차세대 이미지센서 공급을 확정 지었다. HBM 사업 역시 엔비디아의 경쟁자인 AMD와 주문형 반도체(ASIC) 업체 브로드컴 등으로 공급망을 다변화하며 회복세를 보였다. 그 결과 3분기 매출 33조1000억원과 영업이익 7조원을 기록하며 SK하이닉스에 잠시 내어줬던 메모리 1위 자리를 탈환했다. 특히 삼성전자는 오픈AI가 추진하는 '스타게이트' 프로젝트의 핵심 파트너로 합류하며 AI 반도체 생태계 내 입지를 강화했다. 지난 10월 젠슨 황 엔비디아 CEO와 이재용 회장의 회동 이후 엔비디아향 HBM 대량 공급에 대한 기대감도 고조되고 있다. 삼성전자는 내년 상반기 차세대 제품인 HBM4 양산을 시작해 기술 격차를 좁힌다는 계획이다. SK하이닉스는 올 한 해 HBM 시장의 절대 강자로 군림하며 창사 이래 최고의 전성기를 누렸다. 올해 33년 만에 삼성전자로부터 D램 시장 1위와 전체 메모리 시장 1위 자리를 뺏어오는 등 파란을 일으켰다. 3분기에는 분기 기준 사상 최대 매출인 24조4500억원과 영업이익 10조원을 돌파하는 기염을 토했다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 SK하이닉스는 3분기 HBM 시장 점유율 58%를 기록하며 독주 체제를 굳혔다. 엔비디아 AI 가속기에 탑재되는 HBM3E를 사실상 독점 공급하며 올해 물량을 일찌감치 완판했다. SK하이닉스는 엔비디아와의 공고한 파트너십을 유지하는 동시에 구글 등 ASIC 업체로 고객사를 확장하고 있다. 구글의 최신 TPU 7세대에 HBM3E 8단을 공급하고 있으며 차기작인 12단 제품 역시 독점 공급할 것으로 알려졌다. 증권가는 SK하이닉스의 4분기 영업이익이 15조원대에 이를 것으로 추정하고 있다. 내년 전망은 더욱 밝다. 모건스탠리는 최근 보고서에서 삼성전자의 내년 영업이익을 116조4480억원으로 전망했으며 이 중 DS부문이 94조원 이상을 책임질 것으로 분석했다. 노무라증권은 SK하이닉스의 영업이익이 99조원에 달할 것으로 내다봤다. 김동원 KB증권 연구원은 "브로드컴과 구글 및 아마존 등 ASIC 업체 중심으로 고객 기반을 다변화한 삼성전자의 내년 HBM 출하량이 큰 폭으로 증가할 것"이라며 "메모리 슈퍼사이클의 영향으로 양사 모두 사상 최고 실적을 경신할 가능성이 높다"고 분석했다.2025-12-14 17:02:14
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AWS '트레이니엄3' 공개에도 시장 반응 '싸늘'… "엔비디아 대체하기엔 역부족" [이코노믹데일리] 세계 최대 클라우드 서비스 기업(CSP)인 아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 독주를 막기 위해 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 ‘트레이니엄3(Trainium3)’를 공개했으나 시장의 반응은 냉담하다. 전작 대비 효율이 좋아졌다는 주장 외에 객관적인 성능 지표를 공개하지 않아 경쟁사인 구글이나 엔비디아의 최신 칩과 비교해 기술적 우위를 증명하지 못했다는 평가가 지배적이다. AWS는 지난 2일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 개막한 연례 기술 콘퍼런스 ‘리인벤트(re:Invent) 2025’에서 자사의 최신 AI 학습용 칩 ‘트레이니엄3’를 전격 공개했다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 기조연설을 통해 “트레이니엄3는 전작인 트레이니엄2 대비 컴퓨팅 성능을 4배 이상 끌어올렸고 에너지 소비량은 40%가량 낮췄다”며 “운영 비용을 최대 50% 절감할 수 있는 효율적인 칩”이라고 강조했다. 이는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에 대한 높은 의존도를 낮추고 비용 효율성을 앞세워 자체 하드웨어 생태계를 확장하겠다는 전략으로 풀이된다. 하지만 업계 전문가들은 AWS의 발표가 ‘알맹이 없는 선언’에 불과하다고 지적한다. AI 칩의 성능을 가늠하는 핵심 지표인 ‘플롭스(FLOPS, 초당 부동소수점 연산 횟수)’나 대규모언어모델(LLM) 구동 시의 벤치마크 점수를 전혀 공개하지 않았기 때문이다. 최근 구글이 자체 칩인 텐서처리장치(TPU) 최신 버전을 공개하며 자사의 AI 모델 ‘제미나이’를 학습시킬 때의 성능, 전력 효율, 속도 등을 구체적인 수치로 제시한 것과는 대조적인 행보다. 특히 엔비디아의 주력 제품군인 H100, H200, GB200 등과의 직접적인 비교 수치가 빠져 있다는 점이 의구심을 키우고 있다. AWS가 내세운 ‘전작 대비 4배 성능 향상’은 자사 제품 간의 비교일 뿐 현재 AI 칩 시장의 표준으로 자리 잡은 엔비디아 GPU와 견줘 어느 정도의 경쟁력을 갖췄는지 판단하기 어렵다. 전작인 트레이니엄2 역시 가성비 모델로 포지셔닝됐을 뿐 절대적인 성능 면에서는 GPU에 크게 미치지 못했다는 점을 고려하면 이번 신제품 역시 고성능 AI 학습 시장의 판도를 바꾸기에는 역부족일 것이라는 분석이 나온다. 대규모 AI 인프라 구축의 핵심인 ‘클러스터링’ 기술에 대해서도 우려가 제기된다. AWS는 트레이니엄3를 통해 최대 10만 개 규모의 칩 클러스터를 구성할 수 있다고 발표했다. 그러나 수만 개의 칩을 하나처럼 연결해 연산할 때 발생하는 데이터 병목 현상과 동기화 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 기술적 설명은 부재했다. 10만 개의 칩을 물리적으로 연결하더라도 통신 속도와 효율이 뒷받침되지 않으면 실제 학습 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. 데이터센터 운영 비용의 핵심인 발열 관리(Thermal Throttling) 데이터가 빠진 점도 약점으로 꼽힌다. AWS는 전력 효율성을 강조했으나 실제 고부하 작업 시 칩의 발열을 제어하는 능력이나 이에 따른 실전 운영 데이터는 제시하지 않았다. 이는 엔비디아나 구글이 칩 설계 단계부터 발열 제어와 전성비(전력 대비 성능) 최적화에 사활을 걸고 구체적인 데이터를 공개하는 것과 비교해 신뢰도를 떨어뜨리는 요인이다. 소프트웨어 최적화 측면에서도 경쟁력이 모호하다는 지적이다. 구글의 경우 자사 TPU를 AI 모델 ‘제미나이’에 최적화해 학습 성능을 극대화한 반면 AWS의 트레이니엄 시리즈는 범용성을 지향하다 보니 특정 고성능 모델에서의 최적화 수준이 상대적으로 낮다. GPU 대신 트레이니엄을 사용할 경우 대규모 학습 모델에서 AI 서비스 품질 저하가 발생할 수 있다는 우려가 나오는 이유다. 클라우드 업계의 한 관계자는 “이번에 공개된 트레이니엄3의 연산 능력은 엔비디아의 현역 최신 모델인 블랙웰(Blackwell) 시리즈는커녕 이전 세대인 H100보다도 낮은 수준으로 추정된다”며 “클라우드 환경에 특화된 설계로 비용 절감 효과는 있겠지만 고도의 연산 능력이 필요한 첨단 AI 학습 영역에서 엔비디아 GPU를 대체하기는 어려울 것”이라고 평가했다.2025-12-04 08:35:31
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